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

test410_97500	0.07 6	0.06 115	0.09 123	0.17 312	0.07 136	0.07 40	0.08 9	0.11 69	0.09 58	0.06 28	0.05 7	0.05 4	0.05 19	0.09 65	0.08 26	0.04 6	0.05 259	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 55

test410	0.07 6	0.06 115	0.09 123	0.17 312	0.07 136	0.07 40	0.08 9	0.11 69	0.09 58	0.06 28	0.05 7	0.06 50	0.05 19	0.09 65	0.08 26	0.04 6	0.05 259	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 55

SCION-M(vits-remse)	0.08 89	0.06 115	0.13 362	0.24 657	0.05 2	0.08 89	0.10 43	0.15 205	0.15 270	0.05 2	0.06 25	0.05 4	0.06 78	0.07 7	0.09 102	0.08 453	0.06 450	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

SCION-Mon(vits-remp)	0.10 268	0.13 607	0.13 362	0.24 657	0.17 677	0.26 645	0.10 43	0.15 205	0.15 270	0.05 2	0.06 25	0.05 4	0.06 78	0.07 7	0.09 102	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

testmc14	0.07 6	0.05 35	0.06 1	0.15 124	0.05 2	0.09 155	0.12 125	0.08 14	0.08 27	0.07 83	0.09 184	0.06 50	0.05 19	0.07 7	0.07 1	0.06 177	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

monster-pro	0.07 6	0.06 115	0.06 1	0.15 124	0.05 2	0.08 89	0.10 43	0.15 205	0.15 270	0.05 2	0.06 25	0.05 4	0.06 78	0.07 7	0.09 102	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

PointNet	0.08 89	0.06 115	0.07 13	0.15 124	0.07 136	0.09 155	0.14 280	0.11 69	0.08 27	0.05 2	0.08 141	0.08 204	0.09 291	0.09 65	0.09 102	0.06 177	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.03 1	0.04 55

TS12	0.08 89	0.06 115	0.09 123	0.21 599	0.07 136	0.12 334	0.12 125	0.11 69	0.09 58	0.10 252	0.10 221	0.08 204	0.10 331	0.09 65	0.12 377	0.04 6	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.03 1	0.04 55

aanet-new-36k	0.08 89	0.07 231	0.10 190	0.17 312	0.06 34	0.09 155	0.13 201	0.12 98	0.14 240	0.08 145	0.08 141	0.06 50	0.05 19	0.09 65	0.08 26	0.04 6	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.03 1	0.03 1

aanet-new-34k	0.08 89	0.06 115	0.09 123	0.17 312	0.05 2	0.08 89	0.13 201	0.12 98	0.13 210	0.09 201	0.08 141	0.07 143	0.05 19	0.10 127	0.09 102	0.04 6	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 6	0.07 231	0.07 13	0.16 222	0.06 34	0.08 89	0.12 125	0.10 39	0.09 58	0.06 28	0.09 184	0.06 50	0.05 19	0.09 65	0.08 26	0.04 6	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.03 1	0.04 55

aanet-new-22k	0.08 89	0.06 115	0.10 190	0.18 413	0.06 34	0.08 89	0.11 84	0.14 165	0.12 165	0.09 201	0.09 184	0.08 204	0.06 78	0.10 127	0.08 26	0.04 6	0.05 259	0.05 61	0.04 66	0.03 1	0.04 55

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 89	0.05 35	0.08 44	0.15 124	0.06 34	0.10 218	0.14 280	0.13 131	0.12 165	0.07 83	0.08 141	0.07 143	0.06 78	0.10 127	0.09 102	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.03 1	0.04 55

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 89	0.06 115	0.08 44	0.17 312	0.06 34	0.07 40	0.14 280	0.13 131	0.16 308	0.05 2	0.10 221	0.06 50	0.06 78	0.08 29	0.08 26	0.04 6	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.03 1	0.04 55

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 6	0.05 35	0.11 261	0.15 124	0.06 34	0.07 40	0.12 125	0.10 39	0.11 122	0.07 83	0.08 141	0.06 50	0.05 19	0.09 65	0.07 1	0.05 52	0.05 259	0.05 61	0.04 66	0.03 1	0.04 55

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 6	0.06 115	0.07 13	0.15 124	0.06 34	0.10 218	0.15 370	0.12 98	0.11 122	0.06 28	0.11 275	0.06 50	0.05 19	0.09 65	0.08 26	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 89	0.06 115	0.11 261	0.16 222	0.07 136	0.11 275	0.12 125	0.15 205	0.16 308	0.08 145	0.12 297	0.05 4	0.06 78	0.09 65	0.08 26	0.05 52	0.04 25	0.06 213	0.05 212	0.03 1	0.04 55

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 89	0.06 115	0.10 190	0.16 222	0.07 136	0.11 275	0.13 201	0.14 165	0.14 240	0.08 145	0.13 322	0.05 4	0.06 78	0.10 127	0.08 26	0.05 52	0.04 25	0.06 213	0.04 66	0.03 1	0.04 55

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 89	0.07 231	0.10 190	0.16 222	0.07 136	0.09 155	0.12 125	0.15 205	0.15 270	0.09 201	0.12 297	0.05 4	0.06 78	0.09 65	0.08 26	0.05 52	0.04 25	0.06 213	0.04 66	0.03 1	0.04 55

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 89	0.07 231	0.18 554	0.16 222	0.06 34	0.06 15	0.13 201	0.13 131	0.13 210	0.07 83	0.07 68	0.06 50	0.05 19	0.08 29	0.08 26	0.04 6	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 89	0.06 115	0.08 44	0.16 222	0.06 34	0.06 15	0.14 280	0.14 165	0.15 270	0.07 83	0.10 221	0.06 50	0.05 19	0.09 65	0.09 102	0.04 6	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.03 1	0.03 1

LACA3	0.07 6	0.08 375	0.08 44	0.13 18	0.05 2	0.09 155	0.11 84	0.08 14	0.09 58	0.08 145	0.06 25	0.07 143	0.07 188	0.08 29	0.07 1	0.06 177	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Foundation-i1c-attn	0.08 89	0.05 35	0.07 13	0.14 67	0.05 2	0.09 155	0.12 125	0.13 131	0.10 86	0.09 201	0.10 221	0.10 286	0.07 188	0.08 29	0.10 212	0.06 177	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.03 1	0.04 55

Foundation-i1b	0.08 89	0.05 35	0.07 13	0.14 67	0.05 2	0.09 155	0.12 125	0.13 131	0.10 86	0.09 201	0.10 221	0.10 286	0.06 78	0.07 7	0.09 102	0.06 177	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.03 1	0.03 1

LACA1	0.07 6	0.07 231	0.07 13	0.14 67	0.05 2	0.09 155	0.11 84	0.10 39	0.07 18	0.05 2	0.05 7	0.06 50	0.08 249	0.08 29	0.09 102	0.06 177	0.04 25	0.04 1	0.04 66	0.03 1	0.04 55

gcap_with_dpt	0.08 89	0.06 115	0.10 190	0.16 222	0.07 136	0.10 218	0.12 125	0.14 165	0.14 240	0.08 145	0.12 297	0.05 4	0.06 78	0.10 127	0.08 26	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.03 1	0.04 55

DispViT+	0.08 89	0.05 35	0.10 190	0.13 18	0.06 34	0.05 4	0.11 84	0.18 317	0.16 308	0.09 201	0.08 141	0.07 143	0.06 78	0.11 211	0.09 102	0.06 177	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

NLSM3	0.09 186	0.07 231	0.08 44	0.20 560	0.08 242	0.11 275	0.16 438	0.18 317	0.17 345	0.06 28	0.08 141	0.08 204	0.09 291	0.09 65	0.11 299	0.04 6	0.04 25	0.06 213	0.07 415	0.03 1	0.04 55

VIP-Stereo	0.07 6	0.07 231	0.08 44	0.15 124	0.06 34	0.11 275	0.10 43	0.11 69	0.11 122	0.06 28	0.07 68	0.06 50	0.05 19	0.10 127	0.08 26	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.03 1	0.03 1

BridgeDepth	0.07 6	0.07 231	0.08 44	0.18 413	0.06 34	0.07 40	0.11 84	0.10 39	0.06 8	0.04 1	0.07 68	0.10 286	0.09 291	0.08 29	0.08 26	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	0.06 115	0.06 1	0.15 124	0.05 2	0.08 89	0.10 43	0.15 205	0.15 270	0.05 2	0.06 25	0.05 4	0.06 78	0.07 7	0.09 102	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Wavelet-MonSter	0.07 6	0.05 35	0.07 13	0.16 222	0.06 34	0.07 40	0.11 84	0.10 39	0.08 27	0.06 28	0.07 68	0.07 143	0.07 188	0.09 65	0.09 102	0.04 6	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Monster-pub-eth3d	0.07 6	0.06 115	0.06 1	0.15 124	0.05 2	0.08 89	0.10 43	0.15 205	0.15 270	0.05 2	0.06 25	0.05 4	0.06 78	0.07 7	0.10 212	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

DVStereo	0.09 186	0.05 35	0.08 44	0.15 124	0.06 34	0.11 275	0.12 125	0.14 165	0.16 308	0.11 295	0.11 275	0.09 251	0.10 331	0.11 211	0.11 299	0.06 177	0.05 259	0.05 61	0.04 66	0.03 1	0.03 1

2.25w	0.07 6	0.07 231	0.08 44	0.15 124	0.06 34	0.08 89	0.09 27	0.10 39	0.15 270	0.08 145	0.10 221	0.07 143	0.06 78	0.09 65	0.10 212	0.05 52	0.04 25	0.04 1	0.04 66	0.03 1	0.04 55

2.5w	0.07 6	0.07 231	0.08 44	0.16 222	0.06 34	0.08 89	0.12 125	0.10 39	0.10 86	0.07 83	0.06 25	0.09 251	0.06 78	0.08 29	0.09 102	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 66	0.03 1	0.03 1

2.75w_new	0.07 6	0.07 231	0.07 13	0.13 18	0.06 34	0.08 89	0.08 9	0.18 317	0.13 210	0.08 145	0.08 141	0.06 50	0.06 78	0.09 65	0.11 299	0.04 6	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 55

3.25w_new	0.07 6	0.06 115	0.08 44	0.15 124	0.06 34	0.10 218	0.07 5	0.12 98	0.11 122	0.08 145	0.07 68	0.07 143	0.06 78	0.11 211	0.10 212	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 55

3.25w	0.07 6	0.06 115	0.08 44	0.15 124	0.06 34	0.10 218	0.07 5	0.12 98	0.11 122	0.08 145	0.07 68	0.07 143	0.06 78	0.11 211	0.10 212	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 55

3.75w	0.07 6	0.07 231	0.08 44	0.16 222	0.07 136	0.07 40	0.09 27	0.16 246	0.10 86	0.07 83	0.06 25	0.06 50	0.06 78	0.09 65	0.10 212	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3.5w_stereo	0.07 6	0.07 231	0.07 13	0.15 124	0.07 136	0.09 155	0.06 1	0.14 165	0.11 122	0.08 145	0.07 68	0.06 50	0.07 188	0.10 127	0.09 102	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

2w_stereo	0.08 89	0.08 375	0.09 123	0.16 222	0.06 34	0.09 155	0.10 43	0.20 370	0.15 270	0.08 145	0.07 68	0.06 50	0.06 78	0.06 2	0.10 212	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 66	0.03 1	0.03 1

1w_stereo	0.08 89	0.06 115	0.07 13	0.16 222	0.06 34	0.07 40	0.10 43	0.14 165	0.15 270	0.07 83	0.08 141	0.05 4	0.06 78	0.10 127	0.09 102	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 55

monsters	0.07 6	0.06 115	0.06 1	0.15 124	0.06 34	0.08 89	0.09 27	0.13 131	0.09 58	0.09 201	0.07 68	0.06 50	0.06 78	0.09 65	0.08 26	0.05 52	0.04 25	0.04 1	0.04 66	0.03 1	0.04 55

MonSter	0.07 6	0.06 115	0.06 1	0.15 124	0.05 2	0.08 89	0.10 43	0.15 205	0.15 270	0.05 2	0.06 25	0.05 4	0.06 78	0.07 7	0.09 102	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

gcap-zeroshot	0.08 89	0.06 115	0.11 261	0.15 124	0.07 136	0.12 334	0.13 201	0.15 205	0.16 308	0.08 145	0.12 297	0.05 4	0.06 78	0.09 65	0.08 26	0.05 52	0.04 25	0.06 213	0.05 212	0.03 1	0.04 55

test_for_model	0.08 89	0.06 115	0.11 261	0.16 222	0.07 136	0.11 275	0.12 125	0.15 205	0.16 308	0.08 145	0.12 297	0.05 4	0.06 78	0.09 65	0.08 26	0.05 52	0.04 25	0.06 213	0.05 212	0.03 1	0.04 55

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 6	0.05 35	0.11 261	0.15 124	0.06 34	0.07 40	0.12 125	0.10 39	0.11 122	0.07 83	0.08 141	0.06 50	0.05 19	0.09 65	0.07 1	0.05 52	0.05 259	0.05 61	0.04 66	0.03 1	0.04 55

testlalala	0.08 89	0.06 115	0.11 261	0.15 124	0.07 136	0.12 334	0.13 201	0.15 205	0.16 308	0.08 145	0.12 297	0.05 4	0.06 78	0.09 65	0.08 26	0.05 52	0.04 25	0.06 213	0.05 212	0.03 1	0.04 55

rgla	0.07 6	0.06 115	0.06 1	0.17 312	0.07 136	0.09 155	0.10 43	0.09 26	0.08 27	0.07 83	0.06 25	0.05 4	0.06 78	0.10 127	0.09 102	0.05 52	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 55

416test1013	0.07 6	0.06 115	0.07 13	0.17 312	0.07 136	0.10 218	0.10 43	0.09 26	0.07 18	0.08 145	0.07 68	0.05 4	0.07 188	0.10 127	0.09 102	0.06 177	0.05 259	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 204

416test	0.07 6	0.07 231	0.06 1	0.17 312	0.07 136	0.10 218	0.10 43	0.09 26	0.08 27	0.07 83	0.07 68	0.05 4	0.07 188	0.09 65	0.09 102	0.05 52	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 55

GELT-Stereo	0.09 186	0.06 115	0.10 190	0.18 413	0.07 136	0.07 40	0.15 370	0.21 393	0.17 345	0.08 145	0.07 68	0.06 50	0.08 249	0.10 127	0.07 1	0.04 6	0.04 25	0.06 213	0.06 308	0.04 50	0.03 1

small-0shot	0.07 6	0.05 35	0.09 123	0.14 67	0.07 136	0.06 15	0.13 201	0.09 26	0.08 27	0.05 2	0.10 221	0.06 50	0.06 78	0.06 2	0.10 212	0.06 177	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.04 55

anonymous	0.08 89	0.05 35	0.12 314	0.16 222	0.08 242	0.05 4	0.12 125	0.11 69	0.14 240	0.07 83	0.07 68	0.06 50	0.04 1	0.07 7	0.09 102	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.04 55

Weightmod_eth	0.09 186	0.07 231	0.08 44	0.18 413	0.07 136	0.11 275	0.16 438	0.13 131	0.11 122	0.09 201	0.09 184	0.10 286	0.07 188	0.10 127	0.10 212	0.06 177	0.07 528	0.06 213	0.07 415	0.04 50	0.03 1

LGCAT	0.08 89	0.04 1	0.10 190	0.11 1	0.06 34	0.07 40	0.13 201	0.07 8	0.08 27	0.09 201	0.07 68	0.07 143	0.08 249	0.12 308	0.11 299	0.10 565	0.09 602	0.04 1	0.05 212	0.04 50	0.09 543

MCSU-Stereo	0.07 6	0.05 35	0.06 1	0.15 124	0.05 2	0.09 155	0.12 125	0.10 39	0.09 58	0.07 83	0.07 68	0.07 143	0.05 19	0.10 127	0.07 1	0.06 177	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 1

derf	0.07 6	0.05 35	0.10 190	0.14 67	0.06 34	0.05 4	0.12 125	0.12 98	0.09 58	0.05 2	0.07 68	0.07 143	0.08 249	0.10 127	0.09 102	0.06 177	0.05 259	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 204

mm2	0.07 6	0.04 1	0.10 190	0.13 18	0.06 34	0.06 15	0.13 201	0.13 131	0.08 27	0.06 28	0.07 68	0.06 50	0.09 291	0.10 127	0.09 102	0.06 177	0.05 259	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 204

mm1	0.07 6	0.04 1	0.10 190	0.13 18	0.06 34	0.06 15	0.13 201	0.06 2	0.08 27	0.06 28	0.07 68	0.06 50	0.09 291	0.10 127	0.09 102	0.06 177	0.05 259	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 204

qqai	0.07 6	0.05 35	0.10 190	0.14 67	0.06 34	0.05 4	0.12 125	0.08 14	0.09 58	0.05 2	0.07 68	0.06 50	0.08 249	0.10 127	0.09 102	0.06 177	0.05 259	0.05 61	0.03 1	0.04 50	0.05 204

CAR	0.07 6	0.05 35	0.09 123	0.14 67	0.06 34	0.07 40	0.08 9	0.12 98	0.08 27	0.05 2	0.06 25	0.05 4	0.05 19	0.10 127	0.09 102	0.06 177	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.04 55

MSE-Stereo	0.07 6	0.04 1	0.09 123	0.13 18	0.06 34	0.07 40	0.08 9	0.12 98	0.08 27	0.05 2	0.06 25	0.05 4	0.05 19	0.10 127	0.09 102	0.06 177	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.04 55

DF	0.08 89	0.06 115	0.10 190	0.15 124	0.06 34	0.11 275	0.12 125	0.11 69	0.12 165	0.09 201	0.10 221	0.10 286	0.08 249	0.11 211	0.09 102	0.07 369	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.04 55

aanet-new-60k	0.08 89	0.07 231	0.08 44	0.18 413	0.06 34	0.07 40	0.10 43	0.09 26	0.14 240	0.07 83	0.07 68	0.06 50	0.07 188	0.11 211	0.08 26	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.03 1

aanet-new-70k	0.07 6	0.06 115	0.09 123	0.17 312	0.06 34	0.08 89	0.12 125	0.11 69	0.10 86	0.07 83	0.07 68	0.07 143	0.06 78	0.10 127	0.07 1	0.04 6	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.03 1

aanet-new-32k	0.08 89	0.07 231	0.09 123	0.18 413	0.06 34	0.10 218	0.11 84	0.10 39	0.09 58	0.07 83	0.07 68	0.07 143	0.06 78	0.11 211	0.08 26	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.04 55

aanet-new-30k	0.08 89	0.07 231	0.09 123	0.18 413	0.06 34	0.10 218	0.11 84	0.10 39	0.09 58	0.07 83	0.07 68	0.07 143	0.06 78	0.11 211	0.08 26	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.04 55

aanet-new-24k	0.08 89	0.08 375	0.08 44	0.17 312	0.06 34	0.07 40	0.12 125	0.10 39	0.11 122	0.09 201	0.09 184	0.06 50	0.07 188	0.09 65	0.07 1	0.04 6	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.04 55

aanet-new-8k	0.08 89	0.08 375	0.08 44	0.19 493	0.07 136	0.09 155	0.11 84	0.17 285	0.15 270	0.07 83	0.07 68	0.06 50	0.06 78	0.10 127	0.08 26	0.04 6	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.04 55

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 89	0.08 375	0.09 123	0.18 413	0.07 136	0.11 275	0.14 280	0.13 131	0.11 122	0.08 145	0.11 275	0.07 143	0.06 78	0.09 65	0.08 26	0.04 6	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.04 55

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 89	0.06 115	0.16 493	0.15 124	0.06 34	0.08 89	0.12 125	0.13 131	0.11 122	0.07 83	0.08 141	0.07 143	0.06 78	0.09 65	0.08 26	0.05 52	0.05 259	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.04 55

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 89	0.05 35	0.12 314	0.15 124	0.06 34	0.09 155	0.13 201	0.12 98	0.12 165	0.07 83	0.09 184	0.06 50	0.06 78	0.10 127	0.08 26	0.06 177	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.04 55

PSi22b	0.06 1	0.04 1	0.09 123	0.13 18	0.05 2	0.08 89	0.10 43	0.06 2	0.06 8	0.06 28	0.06 25	0.08 204	0.05 19	0.08 29	0.09 102	0.06 177	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 204

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 123	0.12 7	0.05 2	0.06 15	0.11 84	0.06 2	0.06 8	0.06 28	0.06 25	0.06 50	0.05 19	0.08 29	0.09 102	0.07 369	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 55

PSi22	0.08 89	0.06 115	0.11 261	0.16 222	0.07 136	0.08 89	0.10 43	0.14 165	0.08 27	0.08 145	0.07 68	0.10 286	0.06 78	0.12 308	0.10 212	0.05 52	0.04 25	0.04 1	0.04 66	0.04 50	0.04 55

Foundation-i1a	0.08 89	0.05 35	0.08 44	0.13 18	0.05 2	0.13 381	0.13 201	0.12 98	0.10 86	0.11 295	0.11 275	0.11 320	0.06 78	0.08 29	0.09 102	0.06 177	0.04 25	0.05 61	0.03 1	0.04 50	0.04 55

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 123	0.13 18	0.04 1	0.06 15	0.12 125	0.06 2	0.05 3	0.06 28	0.05 7	0.05 4	0.05 19	0.07 7	0.09 102	0.06 177	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.04 55

Selective-IGEV-i32	0.07 6	0.06 115	0.09 123	0.17 312	0.06 34	0.08 89	0.12 125	0.13 131	0.08 27	0.08 145	0.07 68	0.06 50	0.04 1	0.10 127	0.09 102	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.03 1

GeoVLM	0.08 89	0.04 1	0.10 190	0.13 18	0.06 34	0.10 218	0.13 201	0.13 131	0.08 27	0.06 28	0.07 68	0.06 50	0.08 249	0.10 127	0.11 299	0.06 177	0.05 259	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 204

LACA2	0.07 6	0.05 35	0.06 1	0.15 124	0.06 34	0.09 155	0.10 43	0.11 69	0.11 122	0.05 2	0.05 7	0.06 50	0.08 249	0.09 65	0.07 1	0.07 369	0.04 25	0.04 1	0.04 66	0.04 50	0.04 55

Test_v1	0.07 6	0.04 1	0.06 1	0.13 18	0.06 34	0.09 155	0.10 43	0.15 205	0.12 165	0.06 28	0.05 7	0.04 1	0.05 19	0.08 29	0.10 212	0.07 369	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.04 55

BLMT-Stereo	0.07 6	0.04 1	0.08 44	0.15 124	0.07 136	0.07 40	0.14 280	0.07 8	0.10 86	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 78	0.07 7	0.09 102	0.04 6	0.04 25	0.06 213	0.05 212	0.04 50	0.04 55

Pro-Stereo	0.07 6	0.05 35	0.08 44	0.15 124	0.08 242	0.08 89	0.12 125	0.07 8	0.08 27	0.06 28	0.06 25	0.05 4	0.05 19	0.09 65	0.08 26	0.05 52	0.04 25	0.06 213	0.05 212	0.04 50	0.04 55

BStereo	0.08 89	0.06 115	0.17 519	0.15 124	0.08 242	0.08 89	0.09 27	0.15 205	0.16 308	0.06 28	0.07 68	0.07 143	0.05 19	0.09 65	0.11 299	0.04 6	0.05 259	0.05 61	0.07 415	0.04 50	0.05 204

MatchStereo	0.07 6	0.04 1	0.08 44	0.14 67	0.06 34	0.05 4	0.12 125	0.12 98	0.09 58	0.07 83	0.07 68	0.04 1	0.04 1	0.09 65	0.09 102	0.06 177	0.05 259	0.05 61	0.03 1	0.04 50	0.05 204
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
Anonymus123	0.09 186	0.06 115	0.17 519	0.15 124	0.08 242	0.11 275	0.09 27	0.18 317	0.16 308	0.06 28	0.07 68	0.07 143	0.05 19	0.09 65	0.11 299	0.04 6	0.05 259	0.05 61	0.07 415	0.04 50	0.05 204

MonSter++	0.08 89	0.04 1	0.10 190	0.13 18	0.06 34	0.10 218	0.13 201	0.13 131	0.08 27	0.06 28	0.07 68	0.06 50	0.08 249	0.10 127	0.11 299	0.06 177	0.05 259	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 204

HiDET	0.08 89	0.05 35	0.10 190	0.13 18	0.06 34	0.09 155	0.12 125	0.12 98	0.12 165	0.07 83	0.07 68	0.07 143	0.07 188	0.11 211	0.11 299	0.06 177	0.05 259	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 55

LCMNet	0.08 89	0.05 35	0.10 190	0.13 18	0.07 136	0.09 155	0.12 125	0.10 39	0.12 165	0.06 28	0.08 141	0.06 50	0.07 188	0.11 211	0.10 212	0.06 177	0.05 259	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 55

CSFM-Stereo	0.08 89	0.05 35	0.08 44	0.14 67	0.06 34	0.09 155	0.13 201	0.15 205	0.07 18	0.07 83	0.08 141	0.06 50	0.08 249	0.09 65	0.10 212	0.06 177	0.05 259	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 55

Zero-FE251	0.08 89	0.05 35	0.10 190	0.13 18	0.06 34	0.12 334	0.12 125	0.11 69	0.10 86	0.07 83	0.08 141	0.06 50	0.06 78	0.10 127	0.08 26	0.06 177	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.04 55

Replicate-Monster	0.07 6	0.05 35	0.09 123	0.14 67	0.06 34	0.09 155	0.09 27	0.14 165	0.12 165	0.05 2	0.07 68	0.06 50	0.06 78	0.08 29	0.10 212	0.06 177	0.04 25	0.05 61	0.03 1	0.04 50	0.04 55

AdaDepth	0.07 6	0.06 115	0.07 13	0.18 413	0.06 34	0.11 275	0.11 84	0.10 39	0.08 27	0.06 28	0.05 7	0.07 143	0.06 78	0.09 65	0.10 212	0.04 6	0.05 259	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.04 55

GASTEREO	0.08 89	0.05 35	0.09 123	0.19 493	0.08 242	0.08 89	0.12 125	0.14 165	0.11 122	0.10 252	0.09 184	0.07 143	0.04 1	0.12 308	0.08 26	0.06 177	0.05 259	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.05 204

water-stereo	0.09 186	0.06 115	0.08 44	0.16 222	0.07 136	0.10 218	0.13 201	0.15 205	0.13 210	0.11 295	0.12 297	0.09 251	0.10 331	0.07 7	0.08 26	0.06 177	0.05 259	0.05 61	0.05 212	0.04 50	0.04 55

asda	0.07 6	0.08 375	0.08 44	0.16 222	0.07 136	0.06 15	0.10 43	0.16 246	0.11 122	0.06 28	0.06 25	0.05 4	0.06 78	0.10 127	0.10 212	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 1

asd	0.07 6	0.08 375	0.08 44	0.16 222	0.07 136	0.08 89	0.08 9	0.11 69	0.08 27	0.07 83	0.07 68	0.06 50	0.06 78	0.10 127	0.09 102	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 66	0.04 50	0.03 1

qwe	0.08 89	0.08 375	0.07 13	0.15 124	0.06 34	0.07 40	0.10 43	0.18 317	0.12 165	0.07 83	0.07 68	0.06 50	0.06 78	0.10 127	0.09 102	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 66	0.04 50	0.03 1

depthmonostereo	0.09 186	0.06 115	0.09 123	0.15 124	0.06 34	0.11 275	0.13 201	0.14 165	0.15 270	0.10 252	0.10 221	0.09 251	0.11 374	0.08 29	0.09 102	0.06 177	0.05 259	0.06 213	0.04 66	0.04 50	0.03 1

4.25_new	0.07 6	0.08 375	0.09 123	0.15 124	0.06 34	0.08 89	0.08 9	0.14 165	0.08 27	0.07 83	0.07 68	0.06 50	0.06 78	0.12 308	0.10 212	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 1

4.5w_new	0.07 6	0.08 375	0.09 123	0.15 124	0.06 34	0.08 89	0.08 9	0.14 165	0.08 27	0.07 83	0.07 68	0.06 50	0.06 78	0.12 308	0.10 212	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 1

4.5_new	0.07 6	0.09 464	0.08 44	0.15 124	0.07 136	0.07 40	0.10 43	0.14 165	0.11 122	0.06 28	0.08 141	0.06 50	0.06 78	0.08 29	0.10 212	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 66	0.04 50	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 6	0.09 464	0.08 44	0.15 124	0.07 136	0.07 40	0.10 43	0.14 165	0.11 122	0.06 28	0.08 141	0.06 50	0.06 78	0.08 29	0.10 212	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 66	0.04 50	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 6	0.08 375	0.09 123	0.15 124	0.06 34	0.08 89	0.08 9	0.14 165	0.08 27	0.07 83	0.07 68	0.06 50	0.06 78	0.12 308	0.10 212	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 1

4w-stereo	0.07 6	0.08 375	0.08 44	0.16 222	0.07 136	0.07 40	0.08 9	0.11 69	0.09 58	0.07 83	0.07 68	0.05 4	0.06 78	0.09 65	0.10 212	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 66	0.04 50	0.03 1

3w_stereo	0.08 89	0.09 464	0.10 190	0.17 312	0.07 136	0.08 89	0.11 84	0.20 370	0.13 210	0.06 28	0.07 68	0.05 4	0.06 78	0.08 29	0.09 102	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 1

monsterstereo	0.08 89	0.06 115	0.07 13	0.16 222	0.06 34	0.08 89	0.10 43	0.16 246	0.12 165	0.07 83	0.08 141	0.06 50	0.07 188	0.08 29	0.09 102	0.04 6	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.03 1

xyz-stereo-finetune2	0.11 317	0.07 231	0.13 362	0.13 18	0.07 136	0.11 275	0.19 570	0.17 285	0.12 165	0.15 427	0.15 354	0.17 466	0.13 445	0.13 371	0.11 299	0.05 52	0.04 25	0.07 335	0.05 212	0.04 50	0.06 324

xyz-stereo-finetune	0.11 317	0.08 375	0.13 362	0.14 67	0.06 34	0.10 218	0.19 570	0.18 317	0.19 395	0.12 335	0.14 337	0.15 427	0.11 374	0.13 371	0.12 377	0.05 52	0.04 25	0.07 335	0.05 212	0.04 50	0.05 204

xyz-stereo	0.14 468	0.07 231	0.22 606	0.15 124	0.05 2	0.22 601	0.15 370	0.17 285	0.31 572	0.15 427	0.28 571	0.26 588	0.17 546	0.13 371	0.12 377	0.05 52	0.05 259	0.06 213	0.05 212	0.04 50	0.04 55

LG-Stereo_L2	0.07 6	0.05 35	0.10 190	0.14 67	0.06 34	0.07 40	0.12 125	0.09 26	0.10 86	0.06 28	0.04 1	0.05 4	0.05 19	0.08 29	0.08 26	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	0.11 261	0.14 67	0.06 34	0.07 40	0.12 125	0.09 26	0.08 27	0.05 2	0.04 1	0.05 4	0.04 1	0.08 29	0.08 26	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.03 1	0.04 50	0.04 55

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 35	0.08 44	0.17 312	0.05 2	0.07 40	0.11 84	0.09 26	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 50	0.05 19	0.09 65	0.09 102	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.03 1	0.04 50	0.05 204

MLG-Stereo	0.07 6	0.05 35	0.09 123	0.17 312	0.05 2	0.07 40	0.11 84	0.08 14	0.05 3	0.05 2	0.04 1	0.06 50	0.05 19	0.10 127	0.09 102	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.03 1	0.04 50	0.05 204

LG-Stereo	0.08 89	0.08 375	0.10 190	0.18 413	0.07 136	0.10 218	0.17 472	0.11 69	0.08 27	0.06 28	0.08 141	0.06 50	0.07 188	0.09 65	0.09 102	0.04 6	0.05 259	0.07 335	0.07 415	0.04 50	0.04 55

Reg-Stereo(zero)	0.09 186	0.05 35	0.08 44	0.16 222	0.06 34	0.12 334	0.11 84	0.15 205	0.11 122	0.12 335	0.09 184	0.10 286	0.08 249	0.11 211	0.09 102	0.06 177	0.05 259	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.05 204

AIO_rvc	0.07 6	0.06 115	0.08 44	0.15 124	0.06 34	0.08 89	0.14 280	0.09 26	0.08 27	0.07 83	0.08 141	0.07 143	0.04 1	0.10 127	0.08 26	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.03 1

AIO_test	0.07 6	0.06 115	0.07 13	0.15 124	0.07 136	0.07 40	0.14 280	0.10 39	0.10 86	0.07 83	0.07 68	0.06 50	0.05 19	0.08 29	0.10 212	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.03 1

AIO-test1	0.10 268	0.07 231	0.11 261	0.24 657	0.07 136	0.09 155	0.13 201	0.22 420	0.15 270	0.11 295	0.12 297	0.09 251	0.07 188	0.11 211	0.09 102	0.06 177	0.05 259	0.09 525	0.10 588	0.04 50	0.07 415

castereo++	0.08 89	0.06 115	0.08 44	0.15 124	0.05 2	0.14 431	0.11 84	0.11 69	0.15 270	0.07 83	0.07 68	0.08 204	0.06 78	0.08 29	0.08 26	0.06 177	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.03 1

castereo	0.09 186	0.06 115	0.11 261	0.15 124	0.06 34	0.11 275	0.14 280	0.14 165	0.18 366	0.08 145	0.10 221	0.11 320	0.08 249	0.09 65	0.10 212	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.04 55

fffft	0.09 186	0.06 115	0.12 314	0.16 222	0.07 136	0.09 155	0.16 438	0.12 98	0.11 122	0.09 201	0.07 68	0.09 251	0.06 78	0.11 211	0.12 377	0.05 52	0.04 25	0.06 213	0.05 212	0.04 50	0.05 204
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.07 6	0.05 35	0.07 13	0.14 67	0.06 34	0.09 155	0.13 201	0.07 8	0.13 210	0.06 28	0.07 68	0.06 50	0.05 19	0.10 127	0.09 102	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.03 1	0.04 50	0.04 55

SMoEStereo_RVC	0.08 89	0.06 115	0.12 314	0.16 222	0.07 136	0.09 155	0.13 201	0.11 69	0.14 240	0.09 201	0.07 68	0.07 143	0.07 188	0.12 308	0.10 212	0.05 52	0.04 25	0.06 213	0.05 212	0.04 50	0.04 55

999	0.09 186	0.06 115	0.13 362	0.15 124	0.08 242	0.10 218	0.14 280	0.15 205	0.12 165	0.10 252	0.08 141	0.08 204	0.08 249	0.16 465	0.10 212	0.06 177	0.04 25	0.06 213	0.05 212	0.04 50	0.06 324

mms	0.09 186	0.07 231	0.08 44	0.17 312	0.08 242	0.11 275	0.15 370	0.12 98	0.11 122	0.09 201	0.09 184	0.08 204	0.06 78	0.11 211	0.12 377	0.05 52	0.04 25	0.07 335	0.05 212	0.04 50	0.04 55

ours_stereo	0.09 186	0.07 231	0.09 123	0.17 312	0.08 242	0.11 275	0.16 438	0.11 69	0.12 165	0.08 145	0.10 221	0.08 204	0.06 78	0.12 308	0.12 377	0.05 52	0.04 25	0.06 213	0.05 212	0.04 50	0.04 55

fffy	0.09 186	0.08 375	0.10 190	0.16 222	0.07 136	0.13 381	0.17 472	0.13 131	0.12 165	0.08 145	0.09 184	0.08 204	0.09 291	0.13 371	0.11 299	0.05 52	0.05 259	0.07 335	0.05 212	0.04 50	0.05 204

tg	0.10 268	0.06 115	0.10 190	0.18 413	0.08 242	0.11 275	0.16 438	0.20 370	0.12 165	0.08 145	0.11 275	0.11 320	0.07 188	0.11 211	0.10 212	0.05 52	0.04 25	0.08 432	0.08 499	0.04 50	0.04 55

dual_stereo	0.07 6	0.05 35	0.08 44	0.15 124	0.05 2	0.05 4	0.13 201	0.12 98	0.08 27	0.07 83	0.06 25	0.05 4	0.05 19	0.07 7	0.09 102	0.06 177	0.04 25	0.05 61	0.03 1	0.04 50	0.04 55

WCG-NET	0.08 89	0.05 35	0.10 190	0.15 124	0.06 34	0.11 275	0.14 280	0.13 131	0.14 240	0.07 83	0.09 184	0.07 143	0.06 78	0.13 371	0.08 26	0.05 52	0.04 25	0.06 213	0.04 66	0.04 50	0.03 1

AIO-Stereo	0.08 89	0.06 115	0.10 190	0.18 413	0.06 34	0.09 155	0.11 84	0.16 246	0.09 58	0.09 201	0.08 141	0.07 143	0.05 19	0.11 211	0.08 26	0.05 52	0.05 259	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.04 55

RSM	0.08 89	0.06 115	0.09 123	0.17 312	0.07 136	0.08 89	0.12 125	0.12 98	0.10 86	0.08 145	0.07 68	0.06 50	0.05 19	0.11 211	0.09 102	0.04 6	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.04 55

RAFT-Stereo-weight	0.09 186	0.06 115	0.11 261	0.16 222	0.07 136	0.09 155	0.14 280	0.19 350	0.16 308	0.11 295	0.10 221	0.08 204	0.06 78	0.10 127	0.11 299	0.06 177	0.04 25	0.06 213	0.04 66	0.04 50	0.04 55

MoCha-V2	0.08 89	0.05 35	0.11 261	0.20 560	0.07 136	0.10 218	0.14 280	0.12 98	0.08 27	0.07 83	0.08 141	0.07 143	0.06 78	0.09 65	0.08 26	0.05 52	0.05 259	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.04 55

MSKI-zero shot	0.09 186	0.05 35	0.09 123	0.16 222	0.07 136	0.10 218	0.13 201	0.15 205	0.14 240	0.09 201	0.09 184	0.09 251	0.06 78	0.12 308	0.11 299	0.06 177	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.05 204

GCAP-Stereo	0.09 186	0.07 231	0.13 362	0.18 413	0.06 34	0.11 275	0.07 5	0.14 165	0.12 165	0.09 201	0.10 221	0.07 143	0.09 291	0.13 371	0.10 212	0.06 177	0.05 259	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.05 204

LL-Strereo	0.13 435	0.10 533	0.12 314	0.20 560	0.10 490	0.11 275	0.18 523	0.33 620	0.25 505	0.16 457	0.16 371	0.14 399	0.14 479	0.19 554	0.11 299	0.06 177	0.05 259	0.09 525	0.08 499	0.04 50	0.05 204

LoS_RVC	0.08 89	0.05 35	0.07 13	0.15 124	0.07 136	0.08 89	0.15 370	0.12 98	0.11 122	0.08 145	0.09 184	0.06 50	0.09 291	0.10 127	0.09 102	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.03 1	0.04 50	0.04 55

Selective-IGEV	0.07 6	0.06 115	0.09 123	0.17 312	0.06 34	0.08 89	0.12 125	0.13 131	0.08 27	0.08 145	0.07 68	0.06 50	0.04 1	0.10 127	0.09 102	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.03 1

EGLCR-Stereo	0.08 89	0.05 35	0.08 44	0.14 67	0.07 136	0.11 275	0.12 125	0.11 69	0.16 308	0.06 28	0.05 7	0.07 143	0.05 19	0.10 127	0.11 299	0.06 177	0.04 25	0.06 213	0.05 212	0.04 50	0.04 55

ProNet	0.09 186	0.07 231	0.11 261	0.17 312	0.08 242	0.11 275	0.15 370	0.15 205	0.12 165	0.10 252	0.06 25	0.07 143	0.06 78	0.11 211	0.09 102	0.05 52	0.05 259	0.06 213	0.05 212	0.04 50	0.06 324

MC-Stereo	0.09 186	0.07 231	0.09 123	0.17 312	0.06 34	0.10 218	0.14 280	0.12 98	0.11 122	0.09 201	0.12 297	0.09 251	0.06 78	0.11 211	0.10 212	0.06 177	0.04 25	0.06 213	0.05 212	0.04 50	0.04 55

DCANet-4	0.11 317	0.07 231	0.13 362	0.16 222	0.06 34	0.09 155	0.17 472	0.18 317	0.20 420	0.13 371	0.17 391	0.09 251	0.14 479	0.12 308	0.13 418	0.06 177	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.05 204

fff	0.10 268	0.06 115	0.12 314	0.15 124	0.07 136	0.09 155	0.17 472	0.16 246	0.21 436	0.13 371	0.17 391	0.10 286	0.11 374	0.12 308	0.13 418	0.06 177	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.05 204

RAFT_CTSACE	0.12 404	0.09 464	0.10 190	0.22 624	0.08 242	0.12 334	0.24 651	0.18 317	0.17 345	0.21 561	0.27 560	0.13 378	0.07 188	0.13 371	0.09 102	0.05 52	0.06 450	0.08 432	0.07 415	0.04 50	0.04 55

test_4	0.11 317	0.10 533	0.08 44	0.19 493	0.09 371	0.08 89	0.21 611	0.15 205	0.18 366	0.12 335	0.18 420	0.12 346	0.09 291	0.08 29	0.11 299	0.04 6	0.04 25	0.08 432	0.08 499	0.04 50	0.04 55

IPLG	0.11 317	0.08 375	0.15 449	0.17 312	0.08 242	0.11 275	0.14 280	0.20 370	0.15 270	0.13 371	0.18 420	0.07 143	0.07 188	0.14 412	0.14 462	0.06 177	0.04 25	0.06 213	0.05 212	0.04 50	0.04 55

MIPNet	0.11 317	0.08 375	0.15 449	0.17 312	0.09 371	0.12 334	0.14 280	0.21 393	0.25 505	0.12 335	0.10 221	0.09 251	0.07 188	0.13 371	0.13 418	0.06 177	0.04 25	0.06 213	0.05 212	0.04 50	0.04 55

GMOStereo	0.11 317	0.09 464	0.08 44	0.19 493	0.08 242	0.12 334	0.28 689	0.13 131	0.18 366	0.11 295	0.17 391	0.14 399	0.12 409	0.07 7	0.07 1	0.05 52	0.05 259	0.09 525	0.07 415	0.04 50	0.04 55

error version	0.11 317	0.09 464	0.08 44	0.19 493	0.08 242	0.12 334	0.28 689	0.13 131	0.18 366	0.11 295	0.17 391	0.14 399	0.12 409	0.07 7	0.07 1	0.05 52	0.05 259	0.09 525	0.07 415	0.04 50	0.04 55

test-v	0.11 317	0.09 464	0.08 44	0.19 493	0.08 242	0.12 334	0.28 689	0.13 131	0.18 366	0.11 295	0.17 391	0.14 399	0.12 409	0.07 7	0.07 1	0.05 52	0.05 259	0.09 525	0.07 415	0.04 50	0.04 55

test-3	0.09 186	0.06 115	0.10 190	0.18 413	0.07 136	0.07 40	0.14 280	0.12 98	0.16 308	0.10 252	0.08 141	0.08 204	0.08 249	0.11 211	0.10 212	0.05 52	0.04 25	0.07 335	0.05 212	0.04 50	0.04 55

test_1	0.09 186	0.06 115	0.10 190	0.18 413	0.07 136	0.07 40	0.14 280	0.12 98	0.16 308	0.10 252	0.08 141	0.08 204	0.08 249	0.11 211	0.10 212	0.05 52	0.04 25	0.07 335	0.05 212	0.04 50	0.04 55

test_3	0.11 317	0.09 464	0.10 190	0.21 599	0.08 242	0.13 381	0.25 668	0.14 165	0.21 436	0.10 252	0.10 221	0.09 251	0.10 331	0.08 29	0.11 299	0.05 52	0.04 25	0.08 432	0.07 415	0.04 50	0.04 55

TRStereo	0.10 268	0.05 35	0.12 314	0.16 222	0.12 586	0.10 218	0.13 201	0.18 317	0.19 395	0.09 201	0.09 184	0.09 251	0.07 188	0.10 127	0.08 26	0.07 369	0.05 259	0.07 335	0.07 415	0.04 50	0.04 55

ASMatch	0.11 317	0.06 115	0.13 362	0.17 312	0.10 490	0.08 89	0.14 280	0.18 317	0.16 308	0.12 335	0.16 371	0.16 448	0.11 374	0.13 371	0.11 299	0.05 52	0.04 25	0.06 213	0.06 308	0.04 50	0.09 543

RAFT-345	0.11 317	0.07 231	0.16 493	0.17 312	0.08 242	0.08 89	0.12 125	0.16 246	0.10 86	0.11 295	0.34 626	0.09 251	0.10 331	0.11 211	0.12 377	0.05 52	0.05 259	0.07 335	0.06 308	0.04 50	0.05 204

test-2	0.11 317	0.09 464	0.08 44	0.19 493	0.08 242	0.12 334	0.28 689	0.13 131	0.18 366	0.11 295	0.17 391	0.14 399	0.12 409	0.07 7	0.07 1	0.05 52	0.05 259	0.09 525	0.07 415	0.04 50	0.04 55

cross-raft	0.10 268	0.09 464	0.09 123	0.19 493	0.07 136	0.11 275	0.24 651	0.13 131	0.15 270	0.08 145	0.10 221	0.12 346	0.10 331	0.09 65	0.11 299	0.05 52	0.04 25	0.06 213	0.05 212	0.04 50	0.04 55

test-1	0.10 268	0.07 231	0.17 519	0.19 493	0.08 242	0.11 275	0.24 651	0.15 205	0.18 366	0.09 201	0.07 68	0.10 286	0.08 249	0.08 29	0.09 102	0.06 177	0.04 25	0.06 213	0.06 308	0.04 50	0.05 204

iRaftStereo_RVC	0.10 268	0.07 231	0.10 190	0.17 312	0.09 371	0.11 275	0.17 472	0.18 317	0.12 165	0.09 201	0.11 275	0.10 286	0.07 188	0.11 211	0.10 212	0.05 52	0.04 25	0.08 432	0.08 499	0.04 50	0.04 55

CREStereo++_RVC	0.08 89	0.04 1	0.07 13	0.13 18	0.07 136	0.09 155	0.12 125	0.14 165	0.14 240	0.10 252	0.14 337	0.08 204	0.07 188	0.10 127	0.11 299	0.06 177	0.04 25	0.05 61	0.05 212	0.04 50	0.04 55
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	0.10 268	0.06 115	0.08 44	0.15 124	0.05 2	0.16 487	0.18 523	0.16 246	0.15 270	0.10 252	0.11 275	0.11 320	0.11 374	0.11 211	0.12 377	0.05 52	0.04 25	0.06 213	0.04 66	0.04 50	0.04 55

XX-Stereo	0.09 186	0.05 35	0.09 123	0.17 312	0.09 371	0.15 456	0.12 125	0.21 393	0.10 86	0.10 252	0.14 337	0.07 143	0.06 78	0.13 371	0.08 26	0.06 177	0.05 259	0.06 213	0.06 308	0.04 50	0.04 55

csc	0.10 268	0.06 115	0.12 314	0.15 124	0.07 136	0.09 155	0.17 472	0.16 246	0.21 436	0.13 371	0.17 391	0.10 286	0.11 374	0.12 308	0.13 418	0.06 177	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.05 204

cscssc	0.10 268	0.06 115	0.12 314	0.15 124	0.07 136	0.09 155	0.17 472	0.16 246	0.21 436	0.13 371	0.17 391	0.10 286	0.11 374	0.12 308	0.13 418	0.06 177	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.05 204

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 186	0.06 115	0.10 190	0.17 312	0.07 136	0.10 218	0.15 370	0.17 285	0.15 270	0.10 252	0.10 221	0.08 204	0.09 291	0.12 308	0.10 212	0.05 52	0.04 25	0.06 213	0.06 308	0.04 50	0.03 1

AFF-stereo	0.09 186	0.07 231	0.10 190	0.17 312	0.07 136	0.10 218	0.15 370	0.18 317	0.10 86	0.10 252	0.11 275	0.09 251	0.10 331	0.12 308	0.10 212	0.05 52	0.04 25	0.07 335	0.07 415	0.04 50	0.04 55

CFNet-RSSM	0.09 186	0.07 231	0.10 190	0.16 222	0.07 136	0.09 155	0.15 370	0.17 285	0.18 366	0.08 145	0.12 297	0.11 320	0.09 291	0.12 308	0.10 212	0.06 177	0.04 25	0.06 213	0.04 66	0.04 50	0.04 55

Gwc-CoAtRS	0.09 186	0.07 231	0.10 190	0.16 222	0.07 136	0.10 218	0.15 370	0.18 317	0.17 345	0.08 145	0.10 221	0.12 346	0.09 291	0.12 308	0.09 102	0.06 177	0.04 25	0.06 213	0.04 66	0.04 50	0.05 204

EE1	0.08 89	0.05 35	0.10 190	0.15 124	0.07 136	0.07 40	0.09 27	0.16 246	0.12 165	0.08 145	0.05 7	0.06 50	0.05 19	0.14 412	0.09 102	0.06 177	0.05 259	0.06 213	0.04 66	0.05 174	0.05 204

NoBS	0.07 6	0.07 231	0.08 44	0.17 312	0.07 136	0.07 40	0.13 201	0.05 1	0.07 18	0.06 28	0.09 184	0.05 4	0.04 1	0.05 1	0.09 102	0.05 52	0.05 259	0.08 432	0.06 308	0.05 174	0.04 55

LACA_dic	0.07 6	0.10 533	0.08 44	0.13 18	0.05 2	0.08 89	0.11 84	0.08 14	0.09 58	0.05 2	0.05 7	0.05 4	0.05 19	0.08 29	0.08 26	0.06 177	0.04 25	0.04 1	0.04 66	0.05 174	0.05 204

GEAR-Net	0.08 89	0.07 231	0.09 123	0.18 413	0.07 136	0.10 218	0.13 201	0.10 39	0.10 86	0.08 145	0.08 141	0.06 50	0.05 19	0.13 371	0.09 102	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 174	0.04 55

zzzzzzz1	0.11 317	0.07 231	0.14 412	0.21 599	0.10 490	0.13 381	0.18 523	0.22 420	0.20 420	0.13 371	0.12 297	0.08 204	0.08 249	0.13 371	0.10 212	0.05 52	0.05 259	0.07 335	0.07 415	0.05 174	0.05 204

monster_256*512	0.11 317	0.07 231	0.09 123	0.21 599	0.10 490	0.13 381	0.17 472	0.27 520	0.19 395	0.12 335	0.12 297	0.09 251	0.07 188	0.10 127	0.11 299	0.05 52	0.04 25	0.07 335	0.07 415	0.05 174	0.05 204

FAST (zero-shot)	0.09 186	0.06 115	0.11 261	0.19 493	0.13 612	0.07 40	0.13 201	0.13 131	0.08 27	0.08 145	0.07 68	0.08 204	0.07 188	0.10 127	0.10 212	0.07 369	0.06 450	0.06 213	0.07 415	0.05 174	0.08 492

DF_test	0.07 6	0.05 35	0.08 44	0.14 67	0.08 242	0.04 1	0.13 201	0.09 26	0.11 122	0.07 83	0.08 141	0.06 50	0.07 188	0.06 2	0.08 26	0.06 177	0.05 259	0.05 61	0.05 212	0.05 174	0.04 55

GREATEN-IGEV_RVC	0.09 186	0.08 375	0.08 44	0.21 599	0.09 371	0.08 89	0.11 84	0.10 39	0.09 58	0.07 83	0.11 275	0.05 4	0.06 78	0.14 412	0.11 299	0.05 52	0.06 450	0.07 335	0.06 308	0.05 174	0.05 204

over-6	0.08 89	0.07 231	0.08 44	0.17 312	0.05 2	0.10 218	0.09 27	0.17 285	0.11 122	0.06 28	0.07 68	0.07 143	0.09 291	0.10 127	0.08 26	0.06 177	0.04 25	0.04 1	0.04 66	0.05 174	0.05 204

over v1	0.07 6	0.07 231	0.07 13	0.18 413	0.05 2	0.08 89	0.08 9	0.10 39	0.05 3	0.06 28	0.06 25	0.07 143	0.10 331	0.11 211	0.08 26	0.05 52	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 174	0.05 204

over-8	0.07 6	0.07 231	0.07 13	0.18 413	0.05 2	0.08 89	0.08 9	0.13 131	0.05 3	0.06 28	0.05 7	0.07 143	0.09 291	0.11 211	0.08 26	0.06 177	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 174	0.05 204

over-9	0.07 6	0.07 231	0.07 13	0.18 413	0.05 2	0.08 89	0.08 9	0.13 131	0.06 8	0.06 28	0.05 7	0.07 143	0.09 291	0.11 211	0.08 26	0.06 177	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 174	0.05 204

WAFT-Stereo (ZS)	0.07 6	0.05 35	0.09 123	0.12 7	0.07 136	0.09 155	0.15 370	0.07 8	0.07 18	0.06 28	0.10 221	0.05 4	0.07 188	0.06 2	0.11 299	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 174	0.05 204

Weightmod	0.09 186	0.06 115	0.08 44	0.18 413	0.06 34	0.11 275	0.15 370	0.14 165	0.12 165	0.11 295	0.11 275	0.08 204	0.07 188	0.10 127	0.11 299	0.06 177	0.08 565	0.07 335	0.07 415	0.05 174	0.03 1

S0	0.12 404	0.08 375	0.09 123	0.20 560	0.07 136	0.18 529	0.22 625	0.15 205	0.15 270	0.11 295	0.10 221	0.13 378	0.08 249	0.12 308	0.11 299	0.09 520	0.10 626	0.14 657	0.14 662	0.05 174	0.04 55

Anonymus	0.09 186	0.05 35	0.10 190	0.15 124	0.08 242	0.10 218	0.14 280	0.15 205	0.10 86	0.07 83	0.06 25	0.07 143	0.09 291	0.12 308	0.10 212	0.06 177	0.04 25	0.05 61	0.05 212	0.05 174	0.06 324

PhaseNet	0.09 186	0.06 115	0.10 190	0.15 124	0.08 242	0.10 218	0.14 280	0.20 370	0.12 165	0.07 83	0.08 141	0.09 251	0.10 331	0.13 371	0.12 377	0.06 177	0.04 25	0.06 213	0.06 308	0.05 174	0.05 204

quiztm	0.08 89	0.08 375	0.08 44	0.18 413	0.07 136	0.09 155	0.14 280	0.14 165	0.13 210	0.07 83	0.07 68	0.05 4	0.06 78	0.11 211	0.09 102	0.05 52	0.04 25	0.06 213	0.04 66	0.05 174	0.03 1

MGA	0.07 6	0.04 1	0.11 261	0.13 18	0.06 34	0.08 89	0.09 27	0.12 98	0.08 27	0.05 2	0.06 25	0.06 50	0.05 19	0.10 127	0.09 102	0.06 177	0.04 25	0.05 61	0.03 1	0.05 174	0.05 204

LiteMatch*	0.08 89	0.04 1	0.12 314	0.13 18	0.08 242	0.08 89	0.13 201	0.14 165	0.09 58	0.05 2	0.05 7	0.05 4	0.09 291	0.11 211	0.10 212	0.06 177	0.05 259	0.05 61	0.04 66	0.05 174	0.06 324

aanet-new-90k	0.08 89	0.07 231	0.09 123	0.19 493	0.06 34	0.07 40	0.12 125	0.13 131	0.13 210	0.06 28	0.07 68	0.06 50	0.07 188	0.11 211	0.07 1	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 174	0.03 1

aanet-new-78k	0.08 89	0.07 231	0.09 123	0.19 493	0.06 34	0.07 40	0.12 125	0.11 69	0.13 210	0.06 28	0.07 68	0.06 50	0.06 78	0.10 127	0.07 1	0.04 6	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 174	0.03 1

aanet-new-40k	0.07 6	0.08 375	0.08 44	0.17 312	0.07 136	0.08 89	0.13 201	0.10 39	0.10 86	0.07 83	0.09 184	0.06 50	0.05 19	0.08 29	0.07 1	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 174	0.04 55

aanet-new-28k	0.08 89	0.07 231	0.09 123	0.18 413	0.06 34	0.08 89	0.12 125	0.10 39	0.09 58	0.09 201	0.08 141	0.08 204	0.06 78	0.12 308	0.08 26	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 174	0.04 55

aanet-new-16k	0.08 89	0.08 375	0.08 44	0.18 413	0.06 34	0.07 40	0.10 43	0.13 131	0.13 210	0.08 145	0.07 68	0.07 143	0.06 78	0.09 65	0.08 26	0.04 6	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 174	0.04 55

aanet-new-10k	0.08 89	0.08 375	0.08 44	0.19 493	0.07 136	0.08 89	0.13 201	0.15 205	0.12 165	0.07 83	0.08 141	0.07 143	0.07 188	0.09 65	0.08 26	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 174	0.04 55

aanet-new-14k	0.08 89	0.09 464	0.08 44	0.19 493	0.07 136	0.07 40	0.10 43	0.14 165	0.15 270	0.06 28	0.08 141	0.05 4	0.06 78	0.10 127	0.08 26	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 174	0.04 55

RT-Monster	0.09 186	0.05 35	0.09 123	0.14 67	0.08 242	0.12 334	0.10 43	0.17 285	0.19 395	0.14 402	0.10 221	0.10 286	0.08 249	0.11 211	0.10 212	0.07 369	0.05 259	0.05 61	0.04 66	0.05 174	0.06 324

PipStereo	0.07 6	0.04 1	0.09 123	0.13 18	0.05 2	0.08 89	0.10 43	0.06 2	0.07 18	0.06 28	0.05 7	0.09 251	0.05 19	0.08 29	0.09 102	0.06 177	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 174	0.05 204

DepthFocus	0.08 89	0.04 1	0.15 449	0.13 18	0.09 371	0.08 89	0.12 125	0.10 39	0.05 3	0.09 201	0.06 25	0.07 143	0.04 1	0.08 29	0.08 26	0.06 177	0.05 259	0.07 335	0.07 415	0.05 174	0.04 55

Foundation-i1	0.09 186	0.04 1	0.10 190	0.14 67	0.06 34	0.10 218	0.13 201	0.16 246	0.15 270	0.10 252	0.10 221	0.11 320	0.07 188	0.07 7	0.10 212	0.06 177	0.04 25	0.05 61	0.05 212	0.05 174	0.05 204

VMStereo-Base	0.09 186	0.05 35	0.10 190	0.13 18	0.07 136	0.11 275	0.10 43	0.16 246	0.13 210	0.10 252	0.16 371	0.10 286	0.09 291	0.11 211	0.10 212	0.07 369	0.05 259	0.05 61	0.04 66	0.05 174	0.06 324

Hybrid-DGEV-03	0.11 317	0.06 115	0.09 123	0.18 413	0.08 242	0.16 487	0.14 280	0.15 205	0.14 240	0.13 371	0.17 391	0.12 346	0.09 291	0.13 371	0.11 299	0.06 177	0.04 25	0.08 432	0.06 308	0.05 174	0.04 55

Hybrid-DGEV-2	0.11 317	0.06 115	0.12 314	0.18 413	0.09 371	0.09 155	0.13 201	0.29 567	0.30 562	0.11 295	0.12 297	0.10 286	0.13 445	0.12 308	0.10 212	0.06 177	0.05 259	0.07 335	0.07 415	0.05 174	0.05 204

DStereoRT	0.17 563	0.07 231	0.12 314	0.19 493	0.09 371	0.13 381	0.12 125	0.28 545	0.23 468	0.12 335	0.20 446	0.11 320	0.10 331	0.15 436	0.14 462	0.06 177	0.05 259	1.02 756	0.09 547	0.05 174	0.04 55

BridgeDepth_RVC	0.07 6	0.04 1	0.09 123	0.11 1	0.05 2	0.10 218	0.10 43	0.14 165	0.09 58	0.06 28	0.07 68	0.06 50	0.08 249	0.07 7	0.10 212	0.06 177	0.04 25	0.04 1	0.04 66	0.05 174	0.04 55
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJX1	0.10 268	0.07 231	0.08 44	0.22 624	0.09 371	0.12 334	0.17 472	0.18 317	0.18 366	0.10 252	0.10 221	0.07 143	0.10 331	0.11 211	0.10 212	0.07 369	0.08 565	0.07 335	0.06 308	0.05 174	0.05 204

NLMM1	0.11 317	0.09 464	0.07 13	0.22 624	0.10 490	0.12 334	0.20 593	0.19 350	0.20 420	0.12 335	0.11 275	0.08 204	0.10 331	0.11 211	0.11 299	0.08 453	0.08 565	0.07 335	0.06 308	0.05 174	0.04 55

NLSM1	0.10 268	0.07 231	0.08 44	0.19 493	0.08 242	0.13 381	0.16 438	0.21 393	0.16 308	0.11 295	0.10 221	0.07 143	0.10 331	0.10 127	0.11 299	0.07 369	0.08 565	0.08 432	0.07 415	0.05 174	0.05 204

GEAStereo	0.08 89	0.06 115	0.09 123	0.13 18	0.08 242	0.08 89	0.14 280	0.10 39	0.10 86	0.08 145	0.10 221	0.06 50	0.04 1	0.11 211	0.08 26	0.06 177	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 174	0.05 204

GSStereo	0.08 89	0.06 115	0.09 123	0.13 18	0.08 242	0.08 89	0.14 280	0.11 69	0.12 165	0.08 145	0.10 221	0.05 4	0.04 1	0.11 211	0.08 26	0.06 177	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 174	0.05 204

GS-Stereo							0.14 280	0.11 69	0.12 165	0.08 145	0.10 221	0.05 4	0.04 1	0.11 211	0.08 26	0.06 177	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 174	0.05 204

FE-Mocha	0.09 186	0.06 115	0.14 412	0.16 222	0.09 371	0.11 275	0.15 370	0.19 350	0.16 308	0.10 252	0.09 184	0.07 143	0.07 188	0.09 65	0.09 102	0.06 177	0.04 25	0.06 213	0.06 308	0.05 174	0.05 204

IGEV-FE	0.09 186	0.05 35	0.13 362	0.14 67	0.08 242	0.12 334	0.13 201	0.17 285	0.11 122	0.10 252	0.06 25	0.09 251	0.06 78	0.11 211	0.09 102	0.06 177	0.04 25	0.06 213	0.06 308	0.05 174	0.05 204

252Zero-FE	0.08 89	0.04 1	0.10 190	0.13 18	0.07 136	0.13 381	0.11 84	0.13 131	0.14 240	0.07 83	0.05 7	0.06 50	0.05 19	0.09 65	0.10 212	0.06 177	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 174	0.06 324

DA	0.09 186	0.07 231	0.07 13	0.19 493	0.08 242	0.10 218	0.13 201	0.13 131	0.12 165	0.08 145	0.10 221	0.10 286	0.08 249	0.09 65	0.10 212	0.05 52	0.04 25	0.06 213	0.04 66	0.05 174	0.04 55

Monster-pub-mixall	0.07 6	0.04 1	0.09 123	0.13 18	0.06 34	0.06 15	0.08 9	0.12 98	0.07 18	0.06 28	0.06 25	0.05 4	0.06 78	0.09 65	0.09 102	0.06 177	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 174	0.05 204

GGEV	0.09 186	0.07 231	0.07 13	0.19 493	0.08 242	0.10 218	0.13 201	0.13 131	0.12 165	0.08 145	0.10 221	0.10 286	0.08 249	0.09 65	0.10 212	0.05 52	0.04 25	0.06 213	0.04 66	0.05 174	0.04 55

MSCF	0.08 89	0.05 35	0.09 123	0.19 493	0.08 242	0.07 40	0.12 125	0.14 165	0.11 122	0.10 252	0.09 184	0.07 143	0.04 1	0.11 211	0.08 26	0.06 177	0.05 259	0.05 61	0.04 66	0.05 174	0.05 204

IGEV	0.08 89	0.04 1	0.09 123	0.13 18	0.06 34	0.09 155	0.12 125	0.14 165	0.10 86	0.06 28	0.09 184	0.07 143	0.05 19	0.09 65	0.09 102	0.06 177	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 174	0.04 55

MLG-Stereo_test3	0.07 6	0.05 35	0.10 190	0.15 124	0.06 34	0.07 40	0.10 43	0.08 14	0.06 8	0.06 28	0.04 1	0.06 50	0.06 78	0.08 29	0.10 212	0.06 177	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 174	0.06 324

MLG-Stereo_test2	0.07 6	0.04 1	0.10 190	0.15 124	0.06 34	0.07 40	0.11 84	0.09 26	0.04 2	0.06 28	0.05 7	0.06 50	0.04 1	0.08 29	0.09 102	0.06 177	0.04 25	0.05 61	0.03 1	0.05 174	0.05 204

LG-G_1	0.07 6	0.04 1	0.11 261	0.15 124	0.06 34	0.09 155	0.08 9	0.08 14	0.06 8	0.06 28	0.06 25	0.07 143	0.07 188	0.11 211	0.08 26	0.07 369	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 174	0.06 324

LG-G	0.07 6	0.04 1	0.11 261	0.15 124	0.06 34	0.09 155	0.08 9	0.08 14	0.06 8	0.06 28	0.06 25	0.07 143	0.07 188	0.11 211	0.08 26	0.07 369	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 174	0.06 324

DFGA-Net	0.13 435	0.11 561	0.19 580	0.18 413	0.10 490	0.13 381	0.13 201	0.23 442	0.25 505	0.16 457	0.16 371	0.13 378	0.12 409	0.17 505	0.15 501	0.07 369	0.05 259	0.08 432	0.07 415	0.05 174	0.05 204

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 6	0.06 115	0.10 190	0.16 222	0.07 136	0.04 1	0.13 201	0.10 39	0.10 86	0.05 2	0.11 275	0.07 143	0.05 19	0.07 7	0.09 102	0.06 177	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 174	0.04 55

SGD-Stereo	0.08 89	0.05 35	0.10 190	0.14 67	0.06 34	0.12 334	0.12 125	0.11 69	0.12 165	0.07 83	0.09 184	0.09 251	0.09 291	0.08 29	0.08 26	0.06 177	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 174	0.04 55

MM-Stereo_test3	0.10 268	0.07 231	0.07 13	0.18 413	0.07 136	0.12 334	0.19 570	0.24 468	0.19 395	0.06 28	0.10 221	0.08 204	0.06 78	0.11 211	0.09 102	0.06 177	0.06 450	0.07 335	0.05 212	0.05 174	0.04 55

MM-Stereo_test1	0.10 268	0.07 231	0.09 123	0.18 413	0.07 136	0.12 334	0.18 523	0.21 393	0.20 420	0.09 201	0.11 275	0.08 204	0.06 78	0.10 127	0.10 212	0.06 177	0.05 259	0.07 335	0.06 308	0.05 174	0.04 55

HART	0.08 89	0.07 231	0.09 123	0.18 413	0.07 136	0.10 218	0.16 438	0.13 131	0.11 122	0.09 201	0.10 221	0.08 204	0.05 19	0.10 127	0.08 26	0.05 52	0.04 25	0.06 213	0.04 66	0.05 174	0.04 55

GREAT-IGEV	0.07 6	0.06 115	0.09 123	0.13 18	0.07 136	0.07 40	0.14 280	0.10 39	0.09 58	0.06 28	0.08 141	0.06 50	0.05 19	0.10 127	0.07 1	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 174	0.04 55
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 44	0.13 18	0.05 2	0.09 155	0.13 201	0.06 2	0.09 58	0.05 2	0.05 7	0.06 50	0.04 1	0.07 7	0.07 1	0.06 177	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 174	0.04 55

StereoAnything_RVC	0.07 6	0.16 641	0.17 519	0.11 1	0.05 2	0.06 15	0.11 84	0.08 14	0.08 27	0.06 28	0.06 25	0.05 4	0.05 19	0.09 65	0.08 26	0.08 453	0.04 25	0.05 61	0.03 1	0.05 174	0.04 55

HUF	0.08 89	0.05 35	0.08 44	0.14 67	0.06 34	0.09 155	0.13 201	0.13 131	0.13 210	0.07 83	0.07 68	0.09 251	0.06 78	0.10 127	0.09 102	0.06 177	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 174	0.04 55

AIO-test2	0.10 268	0.08 375	0.10 190	0.23 645	0.09 371	0.11 275	0.11 84	0.23 442	0.24 480	0.08 145	0.09 184	0.08 204	0.05 19	0.10 127	0.08 26	0.06 177	0.05 259	0.08 432	0.09 547	0.05 174	0.05 204

IGEV-RUCA	0.08 89	0.06 115	0.11 261	0.14 67	0.09 371	0.10 218	0.12 125	0.10 39	0.12 165	0.06 28	0.07 68	0.08 204	0.06 78	0.09 65	0.08 26	0.06 177	0.05 259	0.05 61	0.04 66	0.05 174	0.06 324

GIP-stereo	0.08 89	0.06 115	0.11 261	0.15 124	0.07 136	0.09 155	0.13 201	0.15 205	0.11 122	0.07 83	0.08 141	0.05 4	0.04 1	0.10 127	0.07 1	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 174	0.04 55

tt45	0.09 186	0.06 115	0.11 261	0.15 124	0.07 136	0.12 334	0.15 370	0.13 131	0.12 165	0.09 201	0.06 25	0.08 204	0.06 78	0.13 371	0.10 212	0.06 177	0.04 25	0.06 213	0.05 212	0.05 174	0.06 324

PAM_32	0.10 268	0.06 115	0.17 519	0.15 124	0.08 242	0.10 218	0.15 370	0.14 165	0.16 308	0.09 201	0.08 141	0.10 286	0.07 188	0.14 412	0.09 102	0.06 177	0.05 259	0.06 213	0.06 308	0.05 174	0.06 324

PAM	0.10 268	0.06 115	0.17 519	0.15 124	0.09 371	0.10 218	0.16 438	0.15 205	0.16 308	0.12 335	0.09 184	0.10 286	0.07 188	0.13 371	0.09 102	0.06 177	0.05 259	0.06 213	0.06 308	0.05 174	0.06 324

UGAM-zero	0.10 268	0.05 35	0.15 449	0.15 124	0.08 242	0.10 218	0.13 201	0.20 370	0.15 270	0.11 295	0.15 354	0.07 143	0.08 249	0.09 65	0.10 212	0.06 177	0.05 259	0.06 213	0.05 212	0.05 174	0.06 324

GCAP-BAT	0.09 186	0.05 35	0.11 261	0.13 18	0.07 136	0.11 275	0.14 280	0.14 165	0.17 345	0.07 83	0.10 221	0.08 204	0.06 78	0.13 371	0.08 26	0.07 369	0.05 259	0.05 61	0.05 212	0.05 174	0.04 55

IGEV-Stereo++	0.07 6	0.06 115	0.08 44	0.18 413	0.06 34	0.05 4	0.10 43	0.11 69	0.11 122	0.06 28	0.07 68	0.07 143	0.06 78	0.09 65	0.09 102	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 174	0.04 55

RAStereo	0.10 268	0.09 464	0.08 44	0.20 560	0.08 242	0.13 381	0.18 523	0.16 246	0.17 345	0.10 252	0.12 297	0.05 4	0.06 78	0.09 65	0.08 26	0.07 369	0.05 259	0.07 335	0.05 212	0.05 174	0.04 55

Occ-G	0.08 89	0.05 35	0.07 13	0.14 67	0.07 136	0.09 155	0.14 280	0.14 165	0.15 270	0.07 83	0.12 297	0.07 143	0.05 19	0.09 65	0.10 212	0.06 177	0.05 259	0.05 61	0.04 66	0.05 174	0.06 324

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 186	0.10 533	0.32 659	0.15 124	0.06 34	0.08 89	0.14 280	0.11 69	0.10 86	0.07 83	0.07 68	0.06 50	0.04 1	0.11 211	0.07 1	0.12 626	0.04 25	0.07 335	0.05 212	0.05 174	0.05 204

WCG-NET（raft）	0.08 89	0.05 35	0.10 190	0.15 124	0.06 34	0.11 275	0.13 201	0.15 205	0.12 165	0.08 145	0.07 68	0.06 50	0.06 78	0.13 371	0.08 26	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 174	0.04 55

RSM++	0.08 89	0.06 115	0.09 123	0.17 312	0.07 136	0.09 155	0.12 125	0.11 69	0.11 122	0.08 145	0.06 25	0.07 143	0.05 19	0.10 127	0.09 102	0.05 52	0.04 25	0.06 213	0.05 212	0.05 174	0.03 1

IGEV++	0.08 89	0.06 115	0.09 123	0.18 413	0.07 136	0.10 218	0.13 201	0.10 39	0.10 86	0.08 145	0.08 141	0.06 50	0.05 19	0.13 371	0.09 102	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 174	0.04 55

AE-Stereo	0.10 268	0.08 375	0.11 261	0.19 493	0.09 371	0.10 218	0.15 370	0.14 165	0.20 420	0.09 201	0.15 354	0.12 346	0.08 249	0.11 211	0.10 212	0.05 52	0.06 450	0.07 335	0.06 308	0.05 174	0.04 55

ff7	0.09 186	0.07 231	0.11 261	0.16 222	0.09 371	0.11 275	0.15 370	0.16 246	0.12 165	0.10 252	0.06 25	0.06 50	0.06 78	0.11 211	0.09 102	0.05 52	0.04 25	0.06 213	0.05 212	0.05 174	0.06 324

IGEVStereo-DCA	0.09 186	0.07 231	0.11 261	0.16 222	0.10 490	0.11 275	0.15 370	0.16 246	0.12 165	0.10 252	0.06 25	0.08 204	0.06 78	0.10 127	0.09 102	0.06 177	0.05 259	0.06 213	0.05 212	0.05 174	0.06 324

ffff	0.09 186	0.07 231	0.11 261	0.16 222	0.09 371	0.11 275	0.15 370	0.16 246	0.12 165	0.10 252	0.06 25	0.06 50	0.06 78	0.11 211	0.09 102	0.05 52	0.04 25	0.06 213	0.05 212	0.05 174	0.06 324

rrr	0.09 186	0.07 231	0.13 362	0.16 222	0.10 490	0.11 275	0.15 370	0.16 246	0.15 270	0.10 252	0.06 25	0.08 204	0.06 78	0.10 127	0.09 102	0.06 177	0.05 259	0.06 213	0.05 212	0.05 174	0.06 324

11t	0.09 186	0.07 231	0.11 261	0.16 222	0.09 371	0.11 275	0.15 370	0.16 246	0.12 165	0.10 252	0.06 25	0.06 50	0.06 78	0.11 211	0.09 102	0.05 52	0.04 25	0.06 213	0.05 212	0.05 174	0.06 324

MaDis-Stereo	0.09 186	0.09 464	0.08 44	0.17 312	0.09 371	0.14 431	0.11 84	0.16 246	0.16 308	0.09 201	0.11 275	0.06 50	0.06 78	0.09 65	0.13 418	0.07 369	0.06 450	0.08 432	0.05 212	0.05 174	0.04 55

IGEV_Zeroshot_test	0.09 186	0.05 35	0.13 362	0.14 67	0.08 242	0.12 334	0.13 201	0.17 285	0.11 122	0.10 252	0.06 25	0.09 251	0.06 78	0.11 211	0.09 102	0.06 177	0.04 25	0.06 213	0.06 308	0.05 174	0.05 204

GCAPDPT-zeroshot	0.09 186	0.05 35	0.11 261	0.13 18	0.07 136	0.11 275	0.14 280	0.14 165	0.17 345	0.07 83	0.10 221	0.08 204	0.06 78	0.13 371	0.08 26	0.07 369	0.05 259	0.05 61	0.05 212	0.05 174	0.04 55

AEACV	0.09 186	0.05 35	0.08 44	0.14 67	0.13 612	0.14 431	0.13 201	0.15 205	0.09 58	0.07 83	0.09 184	0.07 143	0.08 249	0.10 127	0.09 102	0.06 177	0.04 25	0.06 213	0.05 212	0.05 174	0.04 55

RAFT-Test	0.09 186	0.06 115	0.10 190	0.16 222	0.07 136	0.11 275	0.15 370	0.16 246	0.13 210	0.09 201	0.10 221	0.11 320	0.09 291	0.12 308	0.09 102	0.06 177	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 174	0.05 204

HH	0.09 186	0.06 115	0.13 362	0.17 312	0.08 242	0.11 275	0.16 438	0.15 205	0.10 86	0.08 145	0.10 221	0.08 204	0.07 188	0.10 127	0.09 102	0.06 177	0.04 25	0.06 213	0.05 212	0.05 174	0.04 55

HanStereo	0.09 186	0.06 115	0.13 362	0.17 312	0.08 242	0.11 275	0.16 438	0.15 205	0.10 86	0.08 145	0.10 221	0.08 204	0.07 188	0.10 127	0.09 102	0.06 177	0.04 25	0.06 213	0.05 212	0.05 174	0.04 55

CAS	0.08 89	0.04 1	0.07 13	0.17 312	0.08 242	0.10 218	0.13 201	0.12 98	0.09 58	0.09 201	0.10 221	0.08 204	0.06 78	0.09 65	0.09 102	0.08 453	0.04 25	0.05 61	0.03 1	0.05 174	0.04 55

anonymousdsp	0.09 186	0.07 231	0.11 261	0.17 312	0.09 371	0.11 275	0.15 370	0.16 246	0.12 165	0.10 252	0.06 25	0.06 50	0.06 78	0.11 211	0.09 102	0.05 52	0.04 25	0.06 213	0.05 212	0.05 174	0.06 324

LoS	0.09 186	0.05 35	0.11 261	0.13 18	0.07 136	0.14 431	0.11 84	0.15 205	0.15 270	0.09 201	0.09 184	0.12 346	0.09 291	0.15 436	0.10 212	0.07 369	0.05 259	0.05 61	0.03 1	0.05 174	0.05 204
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.08 89	0.04 1	0.08 44	0.14 67	0.07 136	0.09 155	0.14 280	0.11 69	0.09 58	0.08 145	0.09 184	0.11 320	0.07 188	0.12 308	0.08 26	0.06 177	0.04 25	0.05 61	0.03 1	0.05 174	0.05 204

DCRE	0.11 317	0.07 231	0.13 362	0.16 222	0.11 551	0.11 275	0.17 472	0.18 317	0.17 345	0.11 295	0.18 420	0.11 320	0.10 331	0.15 436	0.11 299	0.06 177	0.05 259	0.06 213	0.06 308	0.05 174	0.05 204

anonymousa	0.13 435	0.07 231	0.14 412	0.18 413	0.09 371	0.13 381	0.17 472	0.20 370	0.29 556	0.15 427	0.24 501	0.16 448	0.14 479	0.14 412	0.14 462	0.07 369	0.05 259	0.07 335	0.09 547	0.05 174	0.07 415

RCA-Stereo	0.09 186	0.06 115	0.09 123	0.16 222	0.06 34	0.09 155	0.13 201	0.18 317	0.14 240	0.10 252	0.11 275	0.08 204	0.07 188	0.12 308	0.11 299	0.06 177	0.04 25	0.06 213	0.05 212	0.05 174	0.04 55

TestStereo1	0.13 435	0.08 375	0.08 44	0.20 560	0.08 242	0.18 529	0.29 700	0.23 442	0.17 345	0.17 471	0.20 446	0.16 448	0.11 374	0.12 308	0.13 418	0.06 177	0.06 450	0.08 432	0.06 308	0.05 174	0.05 204

ccc-4	0.09 186	0.07 231	0.11 261	0.16 222	0.09 371	0.11 275	0.15 370	0.16 246	0.12 165	0.10 252	0.06 25	0.06 50	0.06 78	0.11 211	0.09 102	0.05 52	0.04 25	0.06 213	0.05 212	0.05 174	0.06 324

ADStereo(finetuned)	0.10 268	0.06 115	0.13 362	0.16 222	0.06 34	0.09 155	0.17 472	0.16 246	0.20 420	0.13 371	0.18 420	0.10 286	0.12 409	0.12 308	0.12 377	0.06 177	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 174	0.05 204

raft_robust	0.13 435	0.10 533	0.07 13	0.18 413	0.08 242	0.13 381	0.24 651	0.29 567	0.34 595	0.20 544	0.20 446	0.15 427	0.10 331	0.11 211	0.12 377	0.05 52	0.05 259	0.07 335	0.07 415	0.05 174	0.04 55

SA-5K	0.13 435	0.08 375	0.08 44	0.20 560	0.08 242	0.18 529	0.29 700	0.23 442	0.17 345	0.17 471	0.20 446	0.16 448	0.11 374	0.12 308	0.13 418	0.06 177	0.06 450	0.08 432	0.06 308	0.05 174	0.05 204

Sa-1000	0.12 404	0.08 375	0.09 123	0.18 413	0.08 242	0.15 456	0.22 625	0.22 420	0.19 395	0.15 427	0.20 446	0.17 466	0.11 374	0.10 127	0.10 212	0.06 177	0.05 259	0.09 525	0.09 547	0.05 174	0.05 204

SA	0.13 435	0.09 464	0.09 123	0.18 413	0.08 242	0.12 334	0.24 651	0.23 442	0.19 395	0.17 471	0.27 560	0.15 427	0.11 374	0.11 211	0.11 299	0.05 52	0.05 259	0.09 525	0.08 499	0.05 174	0.05 204

IGEV-Stereo	0.09 186	0.07 231	0.11 261	0.17 312	0.09 371	0.11 275	0.15 370	0.16 246	0.12 165	0.10 252	0.06 25	0.06 50	0.06 78	0.11 211	0.09 102	0.05 52	0.04 25	0.06 213	0.05 212	0.05 174	0.06 324
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.12 404	0.09 464	0.12 314	0.20 560	0.08 242	0.09 155	0.12 125	0.22 420	0.22 458	0.19 522	0.14 337	0.11 320	0.09 291	0.20 573	0.16 522	0.05 52	0.05 259	0.07 335	0.06 308	0.05 174	0.06 324

CIPLG	0.11 317	0.08 375	0.15 449	0.17 312	0.08 242	0.13 381	0.15 370	0.17 285	0.16 308	0.14 402	0.11 275	0.16 448	0.10 331	0.17 505	0.12 377	0.07 369	0.05 259	0.06 213	0.06 308	0.05 174	0.06 324

GLC_STEREO	0.11 317	0.07 231	0.11 261	0.18 413	0.07 136	0.08 89	0.13 201	0.16 246	0.24 480	0.12 335	0.13 322	0.12 346	0.08 249	0.18 528	0.12 377	0.06 177	0.08 565	0.08 432	0.06 308	0.05 174	0.05 204

IPLGR_C	0.11 317	0.08 375	0.15 449	0.17 312	0.08 242	0.12 334	0.15 370	0.17 285	0.15 270	0.14 402	0.11 275	0.16 448	0.10 331	0.16 465	0.12 377	0.07 369	0.05 259	0.06 213	0.06 308	0.05 174	0.06 324

IPLGR	0.11 317	0.09 464	0.17 519	0.18 413	0.08 242	0.13 381	0.16 438	0.21 393	0.24 480	0.12 335	0.12 297	0.11 320	0.09 291	0.13 371	0.12 377	0.06 177	0.05 259	0.06 213	0.06 308	0.05 174	0.04 55

ACRE	0.11 317	0.08 375	0.15 449	0.17 312	0.08 242	0.13 381	0.15 370	0.17 285	0.14 240	0.14 402	0.11 275	0.16 448	0.10 331	0.16 465	0.12 377	0.07 369	0.05 259	0.06 213	0.06 308	0.05 174	0.06 324

CrosDoStereo	0.12 404	0.07 231	0.12 314	0.14 67	0.09 371	0.12 334	0.15 370	0.17 285	0.22 458	0.19 522	0.24 501	0.15 427	0.11 374	0.11 211	0.12 377	0.06 177	0.05 259	0.07 335	0.07 415	0.05 174	0.05 204

HHNet	0.11 317	0.06 115	0.16 493	0.15 124	0.14 632	0.07 40	0.13 201	0.20 370	0.18 366	0.15 427	0.25 528	0.11 320	0.09 291	0.13 371	0.10 212	0.06 177	0.04 25	0.08 432	0.06 308	0.05 174	0.09 543

STrans-v2	0.10 268	0.07 231	0.13 362	0.18 413	0.08 242	0.10 218	0.14 280	0.22 420	0.11 122	0.11 295	0.15 354	0.12 346	0.10 331	0.11 211	0.12 377	0.05 52	0.04 25	0.06 213	0.06 308	0.05 174	0.05 204

TransformOpticalFlow	0.10 268	0.08 375	0.13 362	0.18 413	0.07 136	0.09 155	0.15 370	0.19 350	0.16 308	0.12 335	0.16 371	0.11 320	0.11 374	0.11 211	0.11 299	0.05 52	0.04 25	0.06 213	0.06 308	0.05 174	0.05 204

OMP-Stereo	0.11 317	0.07 231	0.14 412	0.18 413	0.08 242	0.09 155	0.12 125	0.21 393	0.21 436	0.13 371	0.14 337	0.11 320	0.12 409	0.11 211	0.13 418	0.06 177	0.05 259	0.07 335	0.06 308	0.05 174	0.04 55

DeepStereo_LL	0.12 404	0.07 231	0.12 314	0.14 67	0.09 371	0.12 334	0.15 370	0.17 285	0.22 458	0.19 522	0.24 501	0.15 427	0.11 374	0.11 211	0.12 377	0.06 177	0.05 259	0.07 335	0.07 415	0.05 174	0.05 204

DEmStereo	0.12 404	0.06 115	0.14 412	0.14 67	0.10 490	0.16 487	0.15 370	0.16 246	0.24 480	0.17 471	0.23 489	0.12 346	0.14 479	0.12 308	0.14 462	0.05 52	0.04 25	0.07 335	0.06 308	0.05 174	0.05 204

THIR-Stereo	0.12 404	0.07 231	0.11 261	0.15 124	0.08 242	0.14 431	0.16 438	0.18 317	0.25 505	0.17 471	0.24 501	0.13 378	0.13 445	0.12 308	0.14 462	0.06 177	0.05 259	0.07 335	0.07 415	0.05 174	0.05 204

DRaft	0.12 404	0.06 115	0.12 314	0.14 67	0.09 371	0.14 431	0.17 472	0.21 393	0.30 562	0.18 504	0.27 560	0.10 286	0.16 520	0.11 211	0.12 377	0.05 52	0.04 25	0.07 335	0.07 415	0.05 174	0.05 204

PFNet	0.12 404	0.06 115	0.17 519	0.18 413	0.08 242	0.09 155	0.15 370	0.26 505	0.20 420	0.16 457	0.16 371	0.14 399	0.12 409	0.13 371	0.11 299	0.06 177	0.04 25	0.07 335	0.06 308	0.05 174	0.05 204

RAFT-RH_RVC	0.12 404	0.06 115	0.14 412	0.16 222	0.09 371	0.12 334	0.12 125	0.17 285	0.12 165	0.13 371	0.40 656	0.11 320	0.10 331	0.13 371	0.12 377	0.05 52	0.04 25	0.08 432	0.05 212	0.05 174	0.06 324

AnonymousM	0.10 268	0.06 115	0.10 190	0.14 67	0.07 136	0.09 155	0.13 201	0.19 350	0.14 240	0.13 371	0.12 297	0.09 251	0.08 249	0.13 371	0.10 212	0.08 453	0.05 259	0.08 432	0.05 212	0.05 174	0.05 204

CroCo-Stereo	0.09 186	0.08 375	0.08 44	0.22 624	0.09 371	0.09 155	0.18 523	0.16 246	0.12 165	0.07 83	0.07 68	0.08 204	0.06 78	0.08 29	0.07 1	0.07 369	0.05 259	0.06 213	0.04 66	0.05 174	0.04 55
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
raft+_RVC	0.11 317	0.07 231	0.09 123	0.16 222	0.07 136	0.10 218	0.11 84	0.24 468	0.20 420	0.12 335	0.15 354	0.12 346	0.08 249	0.12 308	0.13 418	0.07 369	0.04 25	0.07 335	0.06 308	0.05 174	0.05 204

raftrobust	0.09 186	0.06 115	0.11 261	0.17 312	0.08 242	0.09 155	0.10 43	0.18 317	0.16 308	0.10 252	0.09 184	0.12 346	0.08 249	0.12 308	0.10 212	0.08 453	0.05 259	0.06 213	0.05 212	0.05 174	0.06 324

sCroCo_RVC	0.12 404	0.09 464	0.24 620	0.24 657	0.11 551	0.19 553	0.14 280	0.17 285	0.15 270	0.10 252	0.13 322	0.12 346	0.07 188	0.14 412	0.11 299	0.08 453	0.08 565	0.08 432	0.08 499	0.05 174	0.07 415

DCANet	0.10 268	0.06 115	0.12 314	0.16 222	0.06 34	0.09 155	0.17 472	0.16 246	0.20 420	0.13 371	0.18 420	0.10 286	0.11 374	0.11 211	0.12 377	0.06 177	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 174	0.05 204

test_xeample3	0.09 186	0.07 231	0.12 314	0.16 222	0.09 371	0.11 275	0.15 370	0.16 246	0.14 240	0.10 252	0.07 68	0.08 204	0.06 78	0.10 127	0.09 102	0.06 177	0.04 25	0.06 213	0.05 212	0.05 174	0.06 324

EAI-Stereo	0.09 186	0.07 231	0.11 261	0.16 222	0.07 136	0.10 218	0.15 370	0.16 246	0.09 58	0.08 145	0.09 184	0.08 204	0.07 188	0.09 65	0.11 299	0.05 52	0.05 259	0.05 61	0.05 212	0.05 174	0.04 55

DIP-Stereo	0.11 317	0.08 375	0.15 449	0.17 312	0.09 371	0.13 381	0.09 27	0.16 246	0.16 308	0.12 335	0.16 371	0.14 399	0.12 409	0.16 465	0.14 462	0.06 177	0.05 259	0.06 213	0.05 212	0.05 174	0.07 415
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.10 268	0.06 115	0.11 261	0.17 312	0.08 242	0.11 275	0.14 280	0.24 468	0.11 122	0.12 335	0.19 436	0.11 320	0.08 249	0.10 127	0.11 299	0.07 369	0.05 259	0.06 213	0.05 212	0.05 174	0.05 204

RAFT-Stereo	0.10 268	0.06 115	0.11 261	0.17 312	0.08 242	0.11 275	0.14 280	0.24 468	0.11 122	0.12 335	0.19 436	0.11 320	0.08 249	0.10 127	0.11 299	0.07 369	0.05 259	0.06 213	0.05 212	0.05 174	0.05 204
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.13 435	0.08 375	0.17 519	0.18 413	0.06 34	0.16 487	0.17 472	0.19 350	0.22 458	0.19 522	0.25 528	0.17 466	0.13 445	0.15 436	0.14 462	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 174	0.04 55

AnonStereo	0.09 186	0.08 375	0.09 123	0.17 312	0.07 136	0.09 155	0.11 84	0.20 370	0.14 240	0.09 201	0.08 141	0.06 50	0.05 19	0.13 371	0.09 102	0.06 177	0.04 25	0.06 213	0.05 212	0.06 311	0.05 204

noway7	0.11 317	0.07 231	0.14 412	0.20 560	0.09 371	0.11 275	0.15 370	0.28 545	0.17 345	0.11 295	0.12 297	0.08 204	0.07 188	0.10 127	0.11 299	0.05 52	0.04 25	0.07 335	0.06 308	0.06 311	0.05 204

S	0.12 404	0.08 375	0.10 190	0.20 560	0.08 242	0.13 381	0.19 570	0.17 285	0.16 308	0.13 371	0.12 297	0.14 399	0.10 331	0.12 308	0.13 418	0.09 520	0.07 528	0.13 642	0.15 679	0.06 311	0.05 204

SMOE	0.10 268	0.08 375	0.09 123	0.18 413	0.07 136	0.13 381	0.14 280	0.19 350	0.13 210	0.12 335	0.13 322	0.12 346	0.09 291	0.11 211	0.12 377	0.05 52	0.05 259	0.08 432	0.06 308	0.06 311	0.04 55

SME	0.12 404	0.09 464	0.11 261	0.17 312	0.07 136	0.20 574	0.13 201	0.21 393	0.17 345	0.12 335	0.13 322	0.10 286	0.12 409	0.13 371	0.13 418	0.07 369	0.07 528	0.08 432	0.09 547	0.06 311	0.06 324

depth_test_26	0.08 89	0.04 1	0.12 314	0.13 18	0.07 136	0.08 89	0.10 43	0.12 98	0.11 122	0.09 201	0.07 68	0.08 204	0.05 19	0.09 65	0.08 26	0.08 453	0.06 450	0.06 213	0.06 308	0.06 311	0.07 415

TestStereo_HL3	0.11 317	0.06 115	0.16 493	0.13 18	0.07 136	0.12 334	0.11 84	0.20 370	0.09 58	0.15 427	0.31 598	0.13 378	0.12 409	0.16 465	0.11 299	0.07 369	0.05 259	0.05 61	0.05 212	0.06 311	0.07 415

GGDA	0.11 317	0.06 115	0.12 314	0.13 18	0.07 136	0.12 334	0.14 280	0.19 350	0.19 395	0.13 371	0.20 446	0.12 346	0.09 291	0.12 308	0.12 377	0.07 369	0.04 25	0.05 61	0.05 212	0.06 311	0.07 415

TestStereo-Hl	0.11 317	0.06 115	0.11 261	0.14 67	0.08 242	0.15 456	0.14 280	0.20 370	0.18 366	0.13 371	0.17 391	0.12 346	0.11 374	0.14 412	0.13 418	0.06 177	0.04 25	0.05 61	0.05 212	0.06 311	0.06 324

aanet-32k-new	0.08 89	0.07 231	0.08 44	0.19 493	0.06 34	0.08 89	0.12 125	0.11 69	0.13 210	0.07 83	0.08 141	0.05 4	0.07 188	0.10 127	0.08 26	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.06 311	0.04 55

aanet-new-12k	0.08 89	0.10 533	0.07 13	0.20 560	0.08 242	0.08 89	0.12 125	0.12 98	0.14 240	0.08 145	0.08 141	0.05 4	0.07 188	0.09 65	0.08 26	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.06 311	0.04 55

aanet-new	0.09 186	0.09 464	0.10 190	0.18 413	0.08 242	0.10 218	0.12 125	0.15 205	0.13 210	0.08 145	0.08 141	0.05 4	0.07 188	0.10 127	0.08 26	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.06 311	0.04 55

IGEV_i1	0.12 404	0.08 375	0.12 314	0.17 312	0.08 242	0.19 553	0.15 370	0.19 350	0.23 468	0.18 504	0.18 420	0.16 448	0.12 409	0.17 505	0.14 462	0.06 177	0.05 259	0.06 213	0.05 212	0.06 311	0.06 324

LiteMatch	0.09 186	0.06 115	0.10 190	0.16 222	0.07 136	0.10 218	0.15 370	0.13 131	0.08 27	0.06 28	0.07 68	0.06 50	0.16 520	0.10 127	0.14 462	0.07 369	0.04 25	0.06 213	0.06 308	0.06 311	0.06 324

Lsterematch	0.11 317	0.06 115	0.11 261	0.16 222	0.07 136	0.13 381	0.15 370	0.14 165	0.18 366	0.16 457	0.18 420	0.15 427	0.16 520	0.13 371	0.14 462	0.07 369	0.04 25	0.06 213	0.06 308	0.06 311	0.06 324

Selective-IGEV-i1	0.13 435	0.07 231	0.12 314	0.20 560	0.08 242	0.18 529	0.16 438	0.23 442	0.30 562	0.17 471	0.17 391	0.17 466	0.10 331	0.15 436	0.13 418	0.06 177	0.05 259	0.06 213	0.05 212	0.06 311	0.06 324

WQFJA1++	0.08 89	0.04 1	0.11 261	0.14 67	0.07 136	0.11 275	0.11 84	0.12 98	0.07 18	0.07 83	0.07 68	0.07 143	0.06 78	0.10 127	0.10 212	0.06 177	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.06 311	0.06 324

WQFJA1	0.10 268	0.07 231	0.08 44	0.20 560	0.09 371	0.12 334	0.18 523	0.18 317	0.18 366	0.09 201	0.10 221	0.08 204	0.10 331	0.12 308	0.11 299	0.06 177	0.08 565	0.07 335	0.06 308	0.06 311	0.05 204

WQFJX	0.10 268	0.07 231	0.09 123	0.21 599	0.09 371	0.12 334	0.16 438	0.19 350	0.18 366	0.12 335	0.10 221	0.08 204	0.10 331	0.12 308	0.10 212	0.07 369	0.07 528	0.06 213	0.05 212	0.06 311	0.05 204

NLMM	0.10 268	0.07 231	0.08 44	0.20 560	0.09 371	0.12 334	0.18 523	0.18 317	0.18 366	0.09 201	0.10 221	0.08 204	0.10 331	0.12 308	0.11 299	0.06 177	0.08 565	0.07 335	0.06 308	0.06 311	0.05 204

NLCSM	0.11 317	0.09 464	0.09 123	0.23 645	0.11 551	0.12 334	0.19 570	0.19 350	0.19 395	0.12 335	0.11 275	0.07 143	0.09 291	0.11 211	0.10 212	0.08 453	0.08 565	0.07 335	0.07 415	0.06 311	0.05 204

gasm-f	0.08 89	0.05 35	0.08 44	0.13 18	0.08 242	0.08 89	0.14 280	0.10 39	0.10 86	0.08 145	0.10 221	0.06 50	0.05 19	0.10 127	0.08 26	0.06 177	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.06 311	0.05 204

Select-FE	0.11 317	0.06 115	0.21 596	0.15 124	0.11 551	0.12 334	0.13 201	0.22 420	0.18 366	0.09 201	0.11 275	0.10 286	0.06 78	0.12 308	0.09 102	0.07 369	0.05 259	0.07 335	0.08 499	0.06 311	0.08 492

FlowAnything_test	0.11 317	0.08 375	0.14 412	0.15 124	0.09 371	0.08 89	0.14 280	0.20 370	0.11 122	0.10 252	0.09 184	0.12 346	0.12 409	0.13 371	0.11 299	0.09 520	0.06 450	0.09 525	0.09 547	0.06 311	0.09 543

LGtest1	0.07 6	0.05 35	0.11 261	0.15 124	0.06 34	0.07 40	0.09 27	0.08 14	0.06 8	0.06 28	0.04 1	0.06 50	0.07 188	0.10 127	0.09 102	0.07 369	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.06 311	0.06 324

MM-Stereo_test2	0.09 186	0.07 231	0.09 123	0.19 493	0.08 242	0.12 334	0.18 523	0.15 205	0.14 240	0.07 83	0.10 221	0.07 143	0.06 78	0.12 308	0.09 102	0.05 52	0.04 25	0.06 213	0.05 212	0.06 311	0.04 55

SCV_C0	0.08 89	0.07 231	0.08 44	0.16 222	0.10 490	0.08 89	0.14 280	0.11 69	0.13 210	0.08 145	0.07 68	0.06 50	0.05 19	0.11 211	0.07 1	0.05 52	0.05 259	0.05 61	0.04 66	0.06 311	0.05 204

SCV	0.08 89	0.09 464	0.08 44	0.15 124	0.08 242	0.10 218	0.12 125	0.11 69	0.12 165	0.07 83	0.07 68	0.06 50	0.04 1	0.10 127	0.08 26	0.05 52	0.05 259	0.06 213	0.04 66	0.06 311	0.04 55

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 89	0.07 231	0.09 123	0.22 624	0.06 34	0.08 89	0.12 125	0.10 39	0.10 86	0.07 83	0.07 68	0.06 50	0.05 19	0.11 211	0.09 102	0.06 177	0.04 25	0.05 61	0.03 1	0.06 311	0.04 55

model_zeroshot	0.10 268	0.05 35	0.12 314	0.15 124	0.09 371	0.13 381	0.14 280	0.20 370	0.14 240	0.11 295	0.10 221	0.12 346	0.07 188	0.12 308	0.11 299	0.07 369	0.06 450	0.06 213	0.05 212	0.06 311	0.06 324

Pointernet	0.09 186	0.05 35	0.10 190	0.16 222	0.08 242	0.13 381	0.10 43	0.15 205	0.18 366	0.09 201	0.07 68	0.06 50	0.06 78	0.11 211	0.10 212	0.08 453	0.04 25	0.05 61	0.03 1	0.06 311	0.05 204

U	0.08 89	0.07 231	0.10 190	0.19 493	0.10 490	0.10 218	0.13 201	0.12 98	0.17 345	0.07 83	0.07 68	0.06 50	0.05 19	0.07 7	0.09 102	0.06 177	0.04 25	0.06 213	0.04 66	0.06 311	0.05 204

IGEV-Stereo+	0.07 6	0.04 1	0.08 44	0.15 124	0.06 34	0.04 1	0.09 27	0.10 39	0.09 58	0.06 28	0.06 25	0.06 50	0.06 78	0.06 2	0.09 102	0.06 177	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.06 311	0.06 324

trnet	0.08 89	0.05 35	0.07 13	0.12 7	0.05 2	0.12 334	0.10 43	0.13 131	0.10 86	0.08 145	0.13 322	0.09 251	0.08 249	0.11 211	0.10 212	0.08 453	0.05 259	0.05 61	0.03 1	0.06 311	0.05 204

H2IRNET	0.10 268	0.09 464	0.10 190	0.18 413	0.09 371	0.12 334	0.15 370	0.14 165	0.21 436	0.10 252	0.10 221	0.10 286	0.11 374	0.10 127	0.10 212	0.06 177	0.04 25	0.08 432	0.08 499	0.06 311	0.05 204

MGS-Stereo	0.09 186	0.07 231	0.12 314	0.16 222	0.08 242	0.09 155	0.15 370	0.12 98	0.12 165	0.07 83	0.10 221	0.08 204	0.06 78	0.11 211	0.09 102	0.05 52	0.04 25	0.06 213	0.05 212	0.06 311	0.05 204

tta	0.14 468	0.07 231	0.18 554	0.14 67	0.08 242	0.17 511	0.17 472	0.27 520	0.27 532	0.19 522	0.20 446	0.19 494	0.15 499	0.15 436	0.17 540	0.08 453	0.05 259	0.07 335	0.06 308	0.06 311	0.06 324

qqq1	0.14 468	0.07 231	0.18 554	0.14 67	0.08 242	0.17 511	0.17 472	0.27 520	0.27 532	0.19 522	0.20 446	0.19 494	0.15 499	0.15 436	0.12 377	0.08 453	0.05 259	0.05 61	0.05 212	0.06 311	0.06 324

fff1	0.14 468	0.07 231	0.18 554	0.14 67	0.08 242	0.17 511	0.17 472	0.27 520	0.27 532	0.19 522	0.20 446	0.19 494	0.15 499	0.15 436	0.12 377	0.08 453	0.05 259	0.05 61	0.05 212	0.06 311	0.06 324

MyStereo07	0.10 268	0.07 231	0.10 190	0.17 312	0.09 371	0.14 431	0.17 472	0.15 205	0.15 270	0.09 201	0.06 25	0.06 50	0.07 188	0.12 308	0.09 102	0.06 177	0.05 259	0.08 432	0.07 415	0.06 311	0.06 324

MyStereo06	0.10 268	0.07 231	0.12 314	0.17 312	0.09 371	0.13 381	0.18 523	0.19 350	0.12 165	0.13 371	0.08 141	0.07 143	0.07 188	0.11 211	0.09 102	0.06 177	0.05 259	0.08 432	0.07 415	0.06 311	0.06 324

MyStereo05	0.13 435	0.07 231	0.10 190	0.17 312	0.09 371	0.13 381	0.18 523	0.28 545	0.35 609	0.17 471	0.14 337	0.15 427	0.11 374	0.15 436	0.13 418	0.06 177	0.05 259	0.08 432	0.07 415	0.06 311	0.06 324

MyStereo04	0.13 435	0.07 231	0.10 190	0.17 312	0.09 371	0.14 431	0.17 472	0.29 567	0.38 627	0.17 471	0.14 337	0.16 448	0.11 374	0.15 436	0.13 418	0.06 177	0.05 259	0.08 432	0.07 415	0.06 311	0.06 324

CoDeX	0.12 404	0.07 231	0.13 362	0.17 312	0.08 242	0.12 334	0.16 438	0.23 442	0.27 532	0.13 371	0.17 391	0.15 427	0.12 409	0.14 412	0.11 299	0.07 369	0.05 259	0.07 335	0.06 308	0.06 311	0.05 204

cc1	0.10 268	0.08 375	0.13 362	0.17 312	0.09 371	0.13 381	0.15 370	0.16 246	0.18 366	0.09 201	0.09 184	0.06 50	0.06 78	0.10 127	0.07 1	0.06 177	0.05 259	0.06 213	0.05 212	0.06 311	0.06 324

ffm	0.12 404	0.09 464	0.15 449	0.16 222	0.09 371	0.17 511	0.17 472	0.15 205	0.19 395	0.15 427	0.26 542	0.19 494	0.13 445	0.10 127	0.08 26	0.06 177	0.05 259	0.09 525	0.08 499	0.06 311	0.06 324

ff1	0.13 435	0.09 464	0.15 449	0.16 222	0.09 371	0.17 511	0.17 472	0.15 205	0.19 395	0.15 427	0.26 542	0.19 494	0.13 445	0.15 436	0.22 605	0.06 177	0.05 259	0.09 525	0.08 499	0.06 311	0.06 324

tt1	0.10 268	0.08 375	0.13 362	0.17 312	0.09 371	0.13 381	0.15 370	0.15 205	0.19 395	0.09 201	0.08 141	0.06 50	0.06 78	0.10 127	0.08 26	0.06 177	0.05 259	0.06 213	0.05 212	0.06 311	0.06 324

plain	0.11 317	0.09 464	0.10 190	0.19 493	0.09 371	0.11 275	0.14 280	0.14 165	0.13 210	0.13 371	0.15 354	0.09 251	0.12 409	0.13 371	0.12 377	0.07 369	0.05 259	0.09 525	0.06 308	0.06 311	0.06 324

StereoVision	0.14 468	0.13 607	0.10 190	0.24 657	0.10 490	0.16 487	0.21 611	0.21 393	0.20 420	0.12 335	0.25 528	0.10 286	0.10 331	0.16 465	0.10 212	0.09 520	0.10 626	0.12 628	0.12 644	0.06 311	0.05 204

MIF-Stereo (partial)	0.11 317	0.06 115	0.10 190	0.19 493	0.10 490	0.10 218	0.12 125	0.17 285	0.19 395	0.14 402	0.16 371	0.10 286	0.11 374	0.12 308	0.12 377	0.08 453	0.05 259	0.08 432	0.07 415	0.06 311	0.07 415

UniTT-Stereo	0.09 186	0.07 231	0.08 44	0.18 413	0.08 242	0.13 381	0.11 84	0.12 98	0.11 122	0.10 252	0.12 297	0.05 4	0.06 78	0.09 65	0.10 212	0.07 369	0.06 450	0.05 61	0.05 212	0.06 311	0.05 204

MIM_Stereo	0.10 268	0.07 231	0.11 261	0.15 124	0.07 136	0.07 40	0.12 125	0.20 370	0.14 240	0.13 371	0.14 337	0.09 251	0.05 19	0.12 308	0.08 26	0.05 52	0.06 450	0.07 335	0.06 308	0.06 311	0.05 204

CASnet	0.09 186	0.09 464	0.09 123	0.19 493	0.06 34	0.07 40	0.11 84	0.18 317	0.14 240	0.11 295	0.10 221	0.09 251	0.07 188	0.10 127	0.10 212	0.06 177	0.04 25	0.10 575	0.08 499	0.06 311	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.10 268	0.05 35	0.10 190	0.15 124	0.07 136	0.13 381	0.14 280	0.21 393	0.15 270	0.11 295	0.12 297	0.13 378	0.10 331	0.13 371	0.10 212	0.07 369	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.06 311	0.05 204

LL-Strereo2	0.11 317	0.10 533	0.16 493	0.18 413	0.08 242	0.15 456	0.09 27	0.17 285	0.14 240	0.14 402	0.11 275	0.09 251	0.07 188	0.16 465	0.10 212	0.05 52	0.05 259	0.11 606	0.07 415	0.06 311	0.05 204

4D-IteraStereo	0.10 268	0.07 231	0.10 190	0.18 413	0.07 136	0.09 155	0.15 370	0.18 317	0.15 270	0.10 252	0.11 275	0.10 286	0.07 188	0.12 308	0.09 102	0.05 52	0.03 1	0.08 432	0.07 415	0.06 311	0.05 204

anonymousdsp2	0.11 317	0.07 231	0.11 261	0.16 222	0.09 371	0.13 381	0.14 280	0.19 350	0.23 468	0.13 371	0.14 337	0.12 346	0.09 291	0.14 412	0.11 299	0.05 52	0.05 259	0.05 61	0.04 66	0.06 311	0.06 324

Selective-RAFT	0.11 317	0.11 561	0.12 314	0.21 599	0.08 242	0.16 487	0.13 201	0.21 393	0.23 468	0.10 252	0.10 221	0.11 320	0.10 331	0.15 436	0.11 299	0.05 52	0.05 259	0.06 213	0.05 212	0.06 311	0.05 204

CroCo-Stereo Lap2	0.09 186	0.09 464	0.08 44	0.22 624	0.09 371	0.09 155	0.18 523	0.16 246	0.12 165	0.09 201	0.10 221	0.05 4	0.05 19	0.08 29	0.08 26	0.06 177	0.06 450	0.07 335	0.05 212	0.06 311	0.05 204

DisPM	0.11 317	0.07 231	0.13 362	0.16 222	0.09 371	0.06 15	0.13 201	0.18 317	0.17 345	0.14 402	0.19 436	0.12 346	0.10 331	0.12 308	0.11 299	0.07 369	0.05 259	0.07 335	0.06 308	0.06 311	0.11 602

iRaft-Stereo_20w	0.09 186	0.05 35	0.13 362	0.14 67	0.09 371	0.12 334	0.15 370	0.19 350	0.11 122	0.11 295	0.08 141	0.08 204	0.05 19	0.10 127	0.09 102	0.06 177	0.04 25	0.06 213	0.05 212	0.06 311	0.05 204

PFNet+	0.12 404	0.06 115	0.14 412	0.16 222	0.09 371	0.05 4	0.12 125	0.18 317	0.21 436	0.16 457	0.19 436	0.14 399	0.10 331	0.11 211	0.11 299	0.08 453	0.05 259	0.09 525	0.08 499	0.06 311	0.11 602

LCNet	0.11 317	0.07 231	0.09 123	0.19 493	0.09 371	0.08 89	0.14 280	0.21 393	0.15 270	0.12 335	0.15 354	0.16 448	0.11 374	0.12 308	0.11 299	0.05 52	0.04 25	0.08 432	0.07 415	0.06 311	0.14 660

AAGNet	0.12 404	0.08 375	0.17 519	0.19 493	0.09 371	0.08 89	0.13 201	0.19 350	0.13 210	0.16 457	0.21 466	0.13 378	0.14 479	0.11 211	0.14 462	0.06 177	0.04 25	0.09 525	0.06 308	0.06 311	0.05 204

IIG-Stereo	0.11 317	0.06 115	0.13 362	0.17 312	0.08 242	0.11 275	0.12 125	0.22 420	0.18 366	0.14 402	0.17 391	0.12 346	0.13 445	0.12 308	0.13 418	0.06 177	0.05 259	0.07 335	0.06 308	0.06 311	0.05 204

NRIStereo	0.11 317	0.08 375	0.15 449	0.18 413	0.08 242	0.10 218	0.13 201	0.17 285	0.15 270	0.12 335	0.15 354	0.13 378	0.13 445	0.13 371	0.10 212	0.06 177	0.04 25	0.07 335	0.06 308	0.06 311	0.07 415

PSM-AAD	0.11 317	0.07 231	0.10 190	0.20 560	0.09 371	0.10 218	0.14 280	0.21 393	0.13 210	0.12 335	0.14 337	0.18 482	0.11 374	0.11 211	0.10 212	0.05 52	0.05 259	0.09 525	0.08 499	0.06 311	0.14 660

FTStereo	0.12 404	0.07 231	0.14 412	0.18 413	0.09 371	0.07 40	0.15 370	0.22 420	0.18 366	0.12 335	0.24 501	0.11 320	0.13 445	0.13 371	0.14 462	0.05 52	0.05 259	0.07 335	0.07 415	0.06 311	0.10 575

KYRaft	0.12 404	0.07 231	0.10 190	0.19 493	0.09 371	0.08 89	0.15 370	0.23 442	0.12 165	0.13 371	0.16 371	0.20 511	0.10 331	0.12 308	0.11 299	0.06 177	0.04 25	0.08 432	0.08 499	0.06 311	0.15 674

RAFT_R40	0.11 317	0.07 231	0.15 449	0.18 413	0.09 371	0.06 15	0.13 201	0.17 285	0.15 270	0.14 402	0.18 420	0.15 427	0.12 409	0.10 127	0.11 299	0.06 177	0.04 25	0.09 525	0.06 308	0.06 311	0.05 204

GrayStereo	0.11 317	0.06 115	0.11 261	0.19 493	0.09 371	0.09 155	0.16 438	0.18 317	0.17 345	0.14 402	0.17 391	0.17 466	0.11 374	0.12 308	0.11 299	0.05 52	0.05 259	0.07 335	0.06 308	0.06 311	0.10 575

Pruner-Stereo	0.11 317	0.07 231	0.12 314	0.17 312	0.09 371	0.06 15	0.12 125	0.18 317	0.17 345	0.14 402	0.19 436	0.13 378	0.10 331	0.11 211	0.11 299	0.06 177	0.04 25	0.07 335	0.06 308	0.06 311	0.08 492

IRAFT_RVC	0.12 404	0.08 375	0.17 519	0.19 493	0.08 242	0.07 40	0.14 280	0.25 491	0.23 468	0.14 402	0.15 354	0.15 427	0.12 409	0.12 308	0.11 299	0.06 177	0.04 25	0.09 525	0.06 308	0.06 311	0.06 324

RAFT	0.13 435	0.09 464	0.11 261	0.18 413	0.08 242	0.15 456	0.23 639	0.21 393	0.20 420	0.21 561	0.21 466	0.18 482	0.13 445	0.17 505	0.10 212	0.06 177	0.07 528	0.10 575	0.09 547	0.06 311	0.05 204

GMM-Stereo	0.11 317	0.07 231	0.10 190	0.18 413	0.09 371	0.08 89	0.14 280	0.24 468	0.16 308	0.11 295	0.15 354	0.13 378	0.11 374	0.11 211	0.11 299	0.05 52	0.04 25	0.08 432	0.07 415	0.06 311	0.09 543

Prome-Stereo	0.11 317	0.07 231	0.11 261	0.18 413	0.09 371	0.12 334	0.14 280	0.23 442	0.13 210	0.13 371	0.16 371	0.13 378	0.08 249	0.12 308	0.10 212	0.05 52	0.05 259	0.07 335	0.06 308	0.06 311	0.10 575

TANstereo	0.09 186	0.04 1	0.08 44	0.13 18	0.06 34	0.11 275	0.13 201	0.15 205	0.19 395	0.11 295	0.15 354	0.10 286	0.07 188	0.12 308	0.09 102	0.07 369	0.05 259	0.05 61	0.04 66	0.06 311	0.05 204

XX-TBD	0.09 186	0.06 115	0.07 13	0.14 67	0.07 136	0.13 381	0.16 438	0.14 165	0.14 240	0.11 295	0.12 297	0.09 251	0.08 249	0.10 127	0.10 212	0.06 177	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.06 311	0.05 204

RALAANet	0.11 317	0.08 375	0.10 190	0.17 312	0.09 371	0.14 431	0.10 43	0.20 370	0.16 308	0.14 402	0.13 322	0.16 448	0.09 291	0.12 308	0.12 377	0.06 177	0.05 259	0.08 432	0.07 415	0.06 311	0.04 55

111	0.11 317	0.06 115	0.12 314	0.15 124	0.07 136	0.10 218	0.14 280	0.21 393	0.24 480	0.11 295	0.12 297	0.14 399	0.12 409	0.13 371	0.10 212	0.06 177	0.04 25	0.06 213	0.04 66	0.06 311	0.05 204

ARAFT	0.12 404	0.08 375	0.18 554	0.19 493	0.09 371	0.15 456	0.17 472	0.20 370	0.13 210	0.12 335	0.13 322	0.14 399	0.12 409	0.15 436	0.13 418	0.06 177	0.05 259	0.10 575	0.09 547	0.06 311	0.04 55

RAFT + AFF	0.13 435	0.08 375	0.21 596	0.20 560	0.10 490	0.14 431	0.23 639	0.27 520	0.21 436	0.12 335	0.10 221	0.12 346	0.10 331	0.16 465	0.12 377	0.08 453	0.07 528	0.09 525	0.09 547	0.06 311	0.09 543

delet	0.17 563	0.09 464	0.18 554	0.19 493	0.11 551	0.21 587	0.22 625	0.30 582	0.38 627	0.17 471	0.27 560	0.19 494	0.19 581	0.19 554	0.21 592	0.08 453	0.08 565	0.09 525	0.11 620	0.06 311	0.07 415

CREStereo	0.09 186	0.05 35	0.08 44	0.11 1	0.06 34	0.14 431	0.14 280	0.14 165	0.10 86	0.09 201	0.13 322	0.09 251	0.08 249	0.12 308	0.10 212	0.08 453	0.04 25	0.05 61	0.03 1	0.06 311	0.06 324
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
cf-r	0.14 468	0.07 231	0.13 362	0.16 222	0.08 242	0.14 431	0.19 570	0.21 393	0.25 505	0.17 471	0.26 542	0.22 539	0.17 546	0.14 412	0.15 501	0.10 565	0.05 259	0.06 213	0.08 499	0.06 311	0.06 324

CCAANet	0.15 509	0.06 115	0.15 449	0.17 312	0.09 371	0.17 511	0.13 201	0.31 600	0.25 505	0.16 457	0.32 608	0.18 482	0.18 562	0.17 505	0.14 462	0.06 177	0.05 259	0.09 525	0.09 547	0.06 311	0.09 543

BEATNet_4x	0.12 404	0.09 464	0.15 449	0.18 413	0.07 136	0.15 456	0.07 5	0.23 442	0.19 395	0.16 457	0.19 436	0.19 494	0.14 479	0.17 505	0.15 501	0.07 369	0.05 259	0.05 61	0.05 212	0.06 311	0.07 415

RASNet	0.15 509	0.07 231	0.15 449	0.16 222	0.08 242	0.19 553	0.14 280	0.30 582	0.21 436	0.17 471	0.25 528	0.21 521	0.19 581	0.20 573	0.20 578	0.07 369	0.06 450	0.06 213	0.08 499	0.06 311	0.06 324

HITNet	0.11 317	0.06 115	0.12 314	0.14 67	0.06 34	0.12 334	0.10 43	0.18 317	0.18 366	0.13 371	0.17 391	0.15 427	0.11 374	0.15 436	0.14 462	0.06 177	0.04 25	0.04 1	0.04 66	0.06 311	0.05 204
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
iResNet	0.13 435	0.10 533	0.18 554	0.19 493	0.08 242	0.14 431	0.18 523	0.21 393	0.27 532	0.16 457	0.24 501	0.15 427	0.13 445	0.14 412	0.15 501	0.06 177	0.04 25	0.06 213	0.05 212	0.06 311	0.05 204

SCION-MonSter(vits)	0.15 509	0.06 115	0.06 1	0.15 124	0.05 2	0.08 89	0.10 43	0.28 545	0.42 647	0.05 2	0.33 615	0.14 399	0.17 546	0.20 573	0.20 578	0.08 453	0.06 450	0.17 681	0.16 685	0.07 402	0.08 492

MWSP-net	0.15 509	0.08 375	0.18 554	0.17 312	0.10 490	0.17 511	0.23 639	0.29 567	0.32 578	0.18 504	0.20 446	0.17 466	0.13 445	0.18 528	0.14 462	0.08 453	0.06 450	0.07 335	0.08 499	0.07 402	0.08 492

MEA-ACV	0.16 540	0.08 375	0.18 554	0.16 222	0.11 551	0.19 553	0.20 593	0.30 582	0.39 633	0.21 561	0.30 592	0.14 399	0.19 581	0.17 505	0.16 522	0.08 453	0.07 528	0.09 525	0.11 620	0.07 402	0.07 415

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 186	0.05 35	0.11 261	0.19 493	0.07 136	0.10 218	0.09 27	0.12 98	0.10 86	0.09 201	0.09 184	0.07 143	0.08 249	0.08 29	0.09 102	0.06 177	0.06 450	0.10 575	0.08 499	0.07 402	0.05 204

SE	0.10 268	0.10 533	0.08 44	0.19 493	0.09 371	0.11 275	0.11 84	0.16 246	0.11 122	0.10 252	0.17 391	0.09 251	0.08 249	0.09 65	0.10 212	0.06 177	0.05 259	0.08 432	0.07 415	0.07 402	0.04 55

ManiGeoR	0.10 268	0.05 35	0.12 314	0.12 7	0.08 242	0.12 334	0.12 125	0.24 468	0.14 240	0.13 371	0.14 337	0.12 346	0.09 291	0.13 371	0.13 418	0.07 369	0.05 259	0.05 61	0.05 212	0.07 402	0.07 415

HLf10	0.10 268	0.05 35	0.12 314	0.12 7	0.08 242	0.12 334	0.12 125	0.24 468	0.14 240	0.13 371	0.14 337	0.12 346	0.09 291	0.13 371	0.13 418	0.07 369	0.05 259	0.05 61	0.05 212	0.07 402	0.07 415

TestStereo_HLe17	0.10 268	0.05 35	0.12 314	0.13 18	0.07 136	0.11 275	0.14 280	0.21 393	0.15 270	0.11 295	0.14 337	0.11 320	0.09 291	0.13 371	0.13 418	0.07 369	0.04 25	0.05 61	0.05 212	0.07 402	0.06 324

TestStereo_HL2	0.11 317	0.06 115	0.12 314	0.12 7	0.08 242	0.13 381	0.14 280	0.20 370	0.18 366	0.13 371	0.21 466	0.12 346	0.11 374	0.13 371	0.12 377	0.07 369	0.05 259	0.05 61	0.05 212	0.07 402	0.07 415

DN	0.10 268	0.05 35	0.10 190	0.15 124	0.09 371	0.12 334	0.18 523	0.17 285	0.16 308	0.08 145	0.09 184	0.08 204	0.06 78	0.08 29	0.09 102	0.11 600	0.05 259	0.07 335	0.06 308	0.07 402	0.09 543

RT-IGEV	0.13 435	0.06 115	0.14 412	0.15 124	0.10 490	0.15 456	0.18 523	0.25 491	0.28 548	0.16 457	0.17 391	0.18 482	0.11 374	0.14 412	0.11 299	0.08 453	0.05 259	0.07 335	0.05 212	0.07 402	0.08 492

z-ln-s-r	0.18 579	0.10 533	0.41 682	0.19 493	0.08 242	0.18 529	0.18 523	0.23 442	0.34 595	0.19 522	0.41 667	0.22 539	0.17 546	0.20 573	0.25 636	0.07 369	0.05 259	0.07 335	0.07 415	0.07 402	0.06 324

111111	0.07 6	0.05 35	0.10 190	0.17 312	0.06 34	0.05 4	0.10 43	0.11 69	0.10 86	0.06 28	0.06 25	0.07 143	0.05 19	0.08 29	0.09 102	0.06 177	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.07 402	0.06 324

G2L-Stereo_test	0.14 468	0.07 231	0.11 261	0.13 18	0.08 242	0.12 334	0.17 472	0.31 600	0.28 548	0.21 561	0.23 489	0.20 511	0.16 520	0.17 505	0.19 568	0.07 369	0.05 259	0.05 61	0.05 212	0.07 402	0.07 415

G2L-Stereo	0.14 468	0.07 231	0.13 362	0.17 312	0.09 371	0.13 381	0.12 125	0.27 520	0.22 458	0.17 471	0.27 560	0.21 521	0.13 445	0.18 528	0.18 553	0.09 520	0.08 565	0.08 432	0.07 415	0.07 402	0.07 415

FLISNet	0.11 317	0.06 115	0.12 314	0.13 18	0.09 371	0.09 155	0.14 280	0.22 420	0.11 122	0.20 544	0.17 391	0.14 399	0.10 331	0.16 465	0.09 102	0.05 52	0.04 25	0.07 335	0.08 499	0.07 402	0.06 324

CoSv	0.11 317	0.06 115	0.12 314	0.13 18	0.09 371	0.09 155	0.14 280	0.22 420	0.11 122	0.20 544	0.17 391	0.14 399	0.10 331	0.16 465	0.09 102	0.05 52	0.04 25	0.07 335	0.08 499	0.07 402	0.06 324

rvit_0105_3	0.16 540	0.10 533	0.15 449	0.20 560	0.12 586	0.15 456	0.26 678	0.25 491	0.30 562	0.15 427	0.17 391	0.21 521	0.14 479	0.18 528	0.14 462	0.14 666	0.11 641	0.12 628	0.14 662	0.07 402	0.07 415

UGAM	0.13 435	0.10 533	0.09 123	0.22 624	0.08 242	0.13 381	0.20 593	0.18 317	0.24 480	0.22 577	0.16 371	0.13 378	0.13 445	0.19 554	0.13 418	0.07 369	0.05 259	0.13 642	0.11 620	0.07 402	0.05 204

rvit_stereo_0083	0.12 404	0.08 375	0.17 519	0.16 222	0.09 371	0.11 275	0.15 370	0.15 205	0.26 519	0.11 295	0.14 337	0.13 378	0.10 331	0.12 308	0.13 418	0.10 565	0.08 565	0.09 525	0.07 415	0.07 402	0.06 324

rvit_stereo_0081_aga	0.12 404	0.09 464	0.15 449	0.18 413	0.10 490	0.14 431	0.14 280	0.14 165	0.19 395	0.10 252	0.18 420	0.16 448	0.09 291	0.12 308	0.10 212	0.10 565	0.06 450	0.08 432	0.07 415	0.07 402	0.06 324

rvit_stereo_0081	0.11 317	0.08 375	0.16 493	0.16 222	0.09 371	0.11 275	0.14 280	0.14 165	0.24 480	0.11 295	0.13 322	0.14 399	0.09 291	0.11 211	0.12 377	0.10 565	0.07 528	0.08 432	0.07 415	0.07 402	0.06 324

rvit_stereo_0082	0.11 317	0.08 375	0.16 493	0.16 222	0.09 371	0.11 275	0.14 280	0.14 165	0.24 480	0.11 295	0.13 322	0.14 399	0.09 291	0.11 211	0.12 377	0.10 565	0.07 528	0.08 432	0.07 415	0.07 402	0.06 324

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 317	0.05 35	0.14 412	0.16 222	0.21 705	0.09 155	0.17 472	0.21 393	0.16 308	0.11 295	0.15 354	0.10 286	0.07 188	0.10 127	0.08 26	0.06 177	0.05 259	0.07 335	0.07 415	0.07 402	0.09 543

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 317	0.05 35	0.12 314	0.15 124	0.13 612	0.14 431	0.16 438	0.23 442	0.18 366	0.10 252	0.13 322	0.10 286	0.07 188	0.12 308	0.09 102	0.06 177	0.05 259	0.06 213	0.06 308	0.07 402	0.08 492

rvit_stereo_0080	0.10 268	0.08 375	0.15 449	0.15 124	0.10 490	0.07 40	0.15 370	0.16 246	0.16 308	0.11 295	0.10 221	0.15 427	0.09 291	0.12 308	0.10 212	0.09 520	0.07 528	0.07 335	0.06 308	0.07 402	0.05 204

rvit_stereo_ft	0.12 404	0.07 231	0.13 362	0.19 493	0.10 490	0.12 334	0.17 472	0.16 246	0.16 308	0.13 371	0.13 322	0.15 427	0.10 331	0.14 412	0.13 418	0.10 565	0.06 450	0.08 432	0.07 415	0.07 402	0.06 324

CAS++	0.11 317	0.07 231	0.11 261	0.14 67	0.10 490	0.13 381	0.14 280	0.24 468	0.14 240	0.11 295	0.09 184	0.11 320	0.07 188	0.14 412	0.09 102	0.11 600	0.09 602	0.09 525	0.07 415	0.07 402	0.08 492
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DispNO	0.15 509	0.09 464	0.18 554	0.19 493	0.12 586	0.11 275	0.21 611	0.23 442	0.29 556	0.18 504	0.23 489	0.19 494	0.17 546	0.16 465	0.16 522	0.07 369	0.05 259	0.08 432	0.08 499	0.07 402	0.06 324

Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 317	0.08 375	0.13 362	0.16 222	0.08 242	0.15 456	0.16 438	0.18 317	0.19 395	0.10 252	0.09 184	0.09 251	0.08 249	0.11 211	0.12 377	0.07 369	0.05 259	0.08 432	0.06 308	0.07 402	0.06 324

ACVNet-DCA	0.10 268	0.08 375	0.13 362	0.17 312	0.09 371	0.13 381	0.15 370	0.24 468	0.16 308	0.09 201	0.09 184	0.06 50	0.06 78	0.10 127	0.07 1	0.06 177	0.05 259	0.06 213	0.05 212	0.07 402	0.07 415

xx1	0.11 317	0.08 375	0.13 362	0.17 312	0.09 371	0.13 381	0.15 370	0.16 246	0.18 366	0.09 201	0.09 184	0.16 448	0.16 520	0.10 127	0.07 1	0.06 177	0.05 259	0.08 432	0.08 499	0.07 402	0.07 415

1test111	0.11 317	0.08 375	0.13 362	0.17 312	0.09 371	0.13 381	0.15 370	0.24 468	0.16 308	0.09 201	0.09 184	0.06 50	0.06 78	0.15 436	0.16 522	0.06 177	0.05 259	0.06 213	0.05 212	0.07 402	0.07 415

1111x	0.16 540	0.09 464	0.13 362	0.18 413	0.08 242	0.18 529	0.25 668	0.32 606	0.25 505	0.17 471	0.24 501	0.27 595	0.15 499	0.14 412	0.24 628	0.07 369	0.07 528	0.08 432	0.09 547	0.07 402	0.07 415

whm_eth	0.10 268	0.08 375	0.15 449	0.15 124	0.10 490	0.07 40	0.15 370	0.16 246	0.16 308	0.11 295	0.10 221	0.15 427	0.09 291	0.12 308	0.10 212	0.09 520	0.07 528	0.07 335	0.06 308	0.07 402	0.05 204

PCWNet_CMD	0.14 468	0.08 375	0.15 449	0.17 312	0.09 371	0.14 431	0.14 280	0.29 567	0.36 614	0.14 402	0.20 446	0.21 521	0.13 445	0.17 505	0.14 462	0.07 369	0.05 259	0.07 335	0.07 415	0.07 402	0.07 415

CBFPSM	0.15 509	0.07 231	0.27 634	0.17 312	0.09 371	0.13 381	0.15 370	0.22 420	0.23 468	0.20 544	0.27 560	0.23 556	0.16 520	0.16 465	0.19 568	0.06 177	0.06 450	0.06 213	0.07 415	0.07 402	0.07 415

knoymous	0.11 317	0.06 115	0.12 314	0.14 67	0.07 136	0.15 456	0.13 201	0.20 370	0.14 240	0.11 295	0.17 391	0.13 378	0.09 291	0.14 412	0.11 299	0.09 520	0.05 259	0.06 213	0.05 212	0.07 402	0.07 415

qqq	0.13 435	0.09 464	0.15 449	0.16 222	0.08 242	0.13 381	0.15 370	0.24 468	0.16 308	0.15 427	0.19 436	0.16 448	0.16 520	0.15 436	0.16 522	0.07 369	0.06 450	0.08 432	0.08 499	0.07 402	0.07 415

x	0.13 435	0.08 375	0.15 449	0.14 67	0.08 242	0.19 553	0.14 280	0.22 420	0.21 436	0.15 427	0.20 446	0.20 511	0.18 562	0.18 528	0.18 553	0.07 369	0.05 259	0.06 213	0.06 308	0.07 402	0.07 415

BUS	0.15 509	0.09 464	0.14 412	0.22 624	0.10 490	0.20 574	0.14 280	0.34 635	0.20 420	0.17 471	0.23 489	0.16 448	0.14 479	0.16 465	0.14 462	0.08 453	0.06 450	0.10 575	0.09 547	0.07 402	0.07 415

RAFT+CT+SA	0.13 435	0.11 561	0.09 123	0.19 493	0.09 371	0.15 456	0.28 689	0.22 420	0.22 458	0.15 427	0.26 542	0.10 286	0.10 331	0.11 211	0.12 377	0.05 52	0.04 25	0.07 335	0.08 499	0.07 402	0.06 324

BSDual-CNN	0.15 509	0.09 464	0.14 412	0.22 624	0.10 490	0.15 456	0.15 370	0.34 635	0.20 420	0.17 471	0.23 489	0.25 578	0.16 520	0.16 465	0.14 462	0.08 453	0.06 450	0.10 575	0.09 547	0.07 402	0.07 415

hknet	0.15 509	0.11 561	0.14 412	0.22 624	0.11 551	0.15 456	0.15 370	0.34 635	0.26 519	0.17 471	0.23 489	0.22 539	0.18 562	0.17 505	0.13 418	0.07 369	0.06 450	0.10 575	0.09 547	0.07 402	0.07 415

psmg	0.14 468	0.09 464	0.14 412	0.17 312	0.10 490	0.15 456	0.17 472	0.29 567	0.20 420	0.17 471	0.21 466	0.25 578	0.16 520	0.16 465	0.14 462	0.08 453	0.07 528	0.08 432	0.08 499	0.07 402	0.07 415

UDGNet	0.14 468	0.13 607	0.17 519	0.18 413	0.10 490	0.12 334	0.16 438	0.21 393	0.27 532	0.20 544	0.20 446	0.17 466	0.13 445	0.16 465	0.14 462	0.10 565	0.06 450	0.09 525	0.07 415	0.07 402	0.07 415

DAS	0.15 509	0.08 375	0.18 554	0.19 493	0.10 490	0.19 553	0.17 472	0.28 545	0.30 562	0.18 504	0.26 542	0.21 521	0.16 520	0.16 465	0.13 418	0.08 453	0.06 450	0.06 213	0.06 308	0.07 402	0.07 415

SepStereo	0.15 509	0.08 375	0.18 554	0.19 493	0.10 490	0.19 553	0.17 472	0.28 545	0.30 562	0.18 504	0.26 542	0.21 521	0.16 520	0.26 640	0.13 418	0.08 453	0.06 450	0.06 213	0.06 308	0.07 402	0.07 415

GwcNet-ADL	0.13 435	0.08 375	0.14 412	0.20 560	0.09 371	0.12 334	0.20 593	0.30 582	0.25 505	0.14 402	0.14 337	0.18 482	0.14 479	0.13 371	0.15 501	0.07 369	0.05 259	0.06 213	0.05 212	0.07 402	0.06 324

GANet-ADL	0.13 435	0.07 231	0.15 449	0.17 312	0.10 490	0.19 553	0.15 370	0.30 582	0.21 436	0.13 371	0.18 420	0.19 494	0.13 445	0.16 465	0.14 462	0.08 453	0.06 450	0.06 213	0.05 212	0.07 402	0.08 492

NF-Stereo	0.11 317	0.07 231	0.13 362	0.17 312	0.09 371	0.10 218	0.13 201	0.23 442	0.19 395	0.12 335	0.17 391	0.12 346	0.12 409	0.11 211	0.11 299	0.06 177	0.04 25	0.07 335	0.06 308	0.07 402	0.12 624

OCTAStereo	0.11 317	0.07 231	0.14 412	0.17 312	0.09 371	0.10 218	0.13 201	0.23 442	0.19 395	0.12 335	0.17 391	0.12 346	0.12 409	0.11 211	0.11 299	0.06 177	0.04 25	0.07 335	0.06 308	0.07 402	0.11 602

PSM-softLoss	0.12 404	0.07 231	0.15 449	0.17 312	0.09 371	0.08 89	0.12 125	0.24 468	0.17 345	0.15 427	0.19 436	0.13 378	0.11 374	0.11 211	0.11 299	0.07 369	0.05 259	0.08 432	0.07 415	0.07 402	0.12 624

KMStereo	0.12 404	0.07 231	0.15 449	0.17 312	0.09 371	0.08 89	0.12 125	0.24 468	0.17 345	0.15 427	0.19 436	0.13 378	0.11 374	0.11 211	0.11 299	0.07 369	0.05 259	0.08 432	0.07 415	0.07 402	0.12 624

SST-Stereo	0.11 317	0.07 231	0.16 493	0.18 413	0.09 371	0.06 15	0.12 125	0.18 317	0.10 86	0.15 427	0.18 420	0.13 378	0.12 409	0.10 127	0.11 299	0.06 177	0.04 25	0.09 525	0.06 308	0.07 402	0.06 324

RE-Stereo	0.11 317	0.07 231	0.13 362	0.17 312	0.09 371	0.10 218	0.13 201	0.23 442	0.19 395	0.12 335	0.17 391	0.12 346	0.12 409	0.11 211	0.11 299	0.06 177	0.04 25	0.07 335	0.06 308	0.07 402	0.11 602

TVStereo	0.11 317	0.07 231	0.13 362	0.17 312	0.09 371	0.10 218	0.13 201	0.23 442	0.19 395	0.12 335	0.17 391	0.12 346	0.12 409	0.11 211	0.11 299	0.06 177	0.04 25	0.07 335	0.06 308	0.07 402	0.11 602

DeepStereo_RVC	0.11 317	0.08 375	0.17 519	0.18 413	0.08 242	0.08 89	0.11 84	0.17 285	0.12 165	0.13 371	0.15 354	0.12 346	0.12 409	0.12 308	0.11 299	0.06 177	0.04 25	0.07 335	0.06 308	0.07 402	0.08 492

ICVP	0.16 540	0.09 464	0.12 314	0.22 624	0.09 371	0.18 529	0.21 611	0.26 505	0.24 480	0.18 504	0.30 592	0.27 595	0.18 562	0.18 528	0.15 501	0.10 565	0.07 528	0.08 432	0.07 415	0.07 402	0.08 492
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.11 317	0.06 115	0.10 190	0.17 312	0.08 242	0.10 218	0.14 280	0.18 317	0.14 240	0.13 371	0.13 322	0.12 346	0.11 374	0.11 211	0.13 418	0.07 369	0.05 259	0.09 525	0.11 620	0.07 402	0.06 324

CFNet_pseudo	0.14 468	0.08 375	0.16 493	0.16 222	0.09 371	0.13 381	0.14 280	0.27 520	0.34 595	0.15 427	0.21 466	0.22 539	0.13 445	0.18 528	0.14 462	0.07 369	0.05 259	0.08 432	0.06 308	0.07 402	0.07 415

test_xeample	0.15 509	0.07 231	0.14 412	0.15 124	0.08 242	0.22 601	0.20 593	0.29 567	0.21 436	0.16 457	0.29 586	0.19 494	0.17 546	0.16 465	0.28 664	0.09 520	0.05 259	0.07 335	0.07 415	0.07 402	0.07 415

GMStereo	0.13 435	0.15 630	0.14 412	0.18 413	0.09 371	0.16 487	0.16 438	0.20 370	0.25 505	0.17 471	0.17 391	0.11 320	0.11 374	0.16 465	0.13 418	0.07 369	0.06 450	0.06 213	0.06 308	0.07 402	0.06 324
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 435	0.07 231	0.15 449	0.17 312	0.09 371	0.15 456	0.16 438	0.28 545	0.27 532	0.14 402	0.18 420	0.12 346	0.13 445	0.14 412	0.11 299	0.08 453	0.05 259	0.07 335	0.07 415	0.07 402	0.06 324

ac_64	0.16 540	0.09 464	0.15 449	0.18 413	0.10 490	0.22 601	0.17 472	0.24 468	0.22 458	0.19 522	0.24 501	0.29 614	0.18 562	0.19 554	0.22 605	0.09 520	0.08 565	0.08 432	0.09 547	0.07 402	0.06 324

GwcNet-RSSM	0.14 468	0.07 231	0.12 314	0.16 222	0.08 242	0.15 456	0.20 593	0.22 420	0.28 548	0.18 504	0.28 571	0.23 556	0.17 546	0.15 436	0.16 522	0.10 565	0.06 450	0.07 335	0.09 547	0.07 402	0.07 415

PMTNet	0.09 186	0.05 35	0.09 123	0.12 7	0.06 34	0.13 381	0.14 280	0.16 246	0.11 122	0.09 201	0.13 322	0.10 286	0.07 188	0.14 412	0.10 212	0.15 670	0.04 25	0.05 61	0.03 1	0.07 402	0.06 324

MSMDNet	0.14 468	0.08 375	0.15 449	0.17 312	0.09 371	0.14 431	0.14 280	0.29 567	0.36 614	0.14 402	0.20 446	0.21 521	0.13 445	0.18 528	0.14 462	0.07 369	0.05 259	0.07 335	0.07 415	0.07 402	0.07 415

HSM-Net_RVC	0.14 468	0.08 375	0.12 314	0.15 124	0.08 242	0.16 487	0.15 370	0.27 520	0.29 556	0.20 544	0.21 466	0.29 614	0.14 479	0.18 528	0.13 418	0.06 177	0.06 450	0.06 213	0.06 308	0.07 402	0.06 324
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.17 563	0.10 533	0.23 614	0.20 560	0.10 490	0.15 456	0.18 523	0.31 600	0.25 505	0.21 561	0.31 598	0.25 578	0.17 546	0.21 592	0.20 578	0.09 520	0.06 450	0.08 432	0.09 547	0.07 402	0.08 492
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ccs_rob	0.14 468	0.09 464	0.16 493	0.16 222	0.09 371	0.13 381	0.14 280	0.27 520	0.34 595	0.15 427	0.21 466	0.22 539	0.13 445	0.18 528	0.14 462	0.07 369	0.05 259	0.08 432	0.07 415	0.07 402	0.07 415

AANet_RVC	0.16 540	0.10 533	0.11 261	0.18 413	0.09 371	0.19 553	0.18 523	0.27 520	0.32 578	0.22 577	0.35 630	0.21 521	0.22 610	0.22 610	0.17 540	0.06 177	0.05 259	0.06 213	0.06 308	0.07 402	0.06 324

HSM	0.15 509	0.09 464	0.15 449	0.16 222	0.09 371	0.16 487	0.14 280	0.28 545	0.25 505	0.20 544	0.24 501	0.37 668	0.17 546	0.20 573	0.15 501	0.07 369	0.05 259	0.07 335	0.06 308	0.07 402	0.06 324

StereoDRNet-Refined	0.17 563	0.12 580	0.16 493	0.20 560	0.10 490	0.18 529	0.18 523	0.27 520	0.24 480	0.26 623	0.41 667	0.23 556	0.18 562	0.21 592	0.21 592	0.09 520	0.05 259	0.09 525	0.10 588	0.07 402	0.07 415
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.18 579	0.10 533	0.16 493	0.23 645	0.11 551	0.24 624	0.18 523	0.30 582	0.28 548	0.27 630	0.29 586	0.28 605	0.25 633	0.20 573	0.20 578	0.08 453	0.08 565	0.09 525	0.09 547	0.07 402	0.07 415

pmcnn	0.15 509	0.07 231	0.20 585	0.15 124	0.07 136	0.21 587	0.16 438	0.25 491	0.26 519	0.21 561	0.33 615	0.29 614	0.19 581	0.18 528	0.17 540	0.07 369	0.05 259	0.05 61	0.04 66	0.07 402	0.06 324

MWDA-net	0.15 509	0.08 375	0.16 493	0.16 222	0.10 490	0.20 574	0.22 625	0.26 505	0.36 614	0.18 504	0.25 528	0.18 482	0.17 546	0.17 505	0.15 501	0.08 453	0.05 259	0.08 432	0.07 415	0.08 478	0.07 415

HLF11	0.11 317	0.05 35	0.13 362	0.12 7	0.08 242	0.15 456	0.11 84	0.22 420	0.10 86	0.12 335	0.24 501	0.11 320	0.12 409	0.14 412	0.13 418	0.08 453	0.05 259	0.05 61	0.04 66	0.08 478	0.08 492

HLf8	0.11 317	0.05 35	0.13 362	0.11 1	0.08 242	0.15 456	0.12 125	0.22 420	0.16 308	0.13 371	0.17 391	0.12 346	0.10 331	0.14 412	0.13 418	0.09 520	0.05 259	0.05 61	0.05 212	0.08 478	0.08 492

DDF-Stereo	0.08 89	0.05 35	0.10 190	0.15 124	0.10 490	0.05 4	0.13 201	0.09 26	0.14 240	0.06 28	0.06 25	0.07 143	0.06 78	0.09 65	0.10 212	0.06 177	0.04 25	0.06 213	0.04 66	0.08 478	0.05 204

zero-FE	0.08 89	0.05 35	0.10 190	0.15 124	0.10 490	0.05 4	0.13 201	0.09 26	0.14 240	0.07 83	0.06 25	0.07 143	0.06 78	0.09 65	0.10 212	0.06 177	0.04 25	0.06 213	0.04 66	0.08 478	0.05 204

S2M2_XL	0.08 89	0.06 115	0.12 314	0.12 7	0.08 242	0.09 155	0.09 27	0.07 8	0.07 18	0.08 145	0.07 68	0.07 143	0.06 78	0.09 65	0.09 102	0.08 453	0.06 450	0.07 335	0.06 308	0.08 478	0.06 324
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	0.13 435	0.07 231	0.13 362	0.13 18	0.08 242	0.14 431	0.17 472	0.25 491	0.19 395	0.20 544	0.19 436	0.20 511	0.14 479	0.18 528	0.16 522	0.08 453	0.05 259	0.06 213	0.05 212	0.08 478	0.09 543

rvit_0105_5	0.14 468	0.10 533	0.14 412	0.17 312	0.09 371	0.14 431	0.23 639	0.24 468	0.27 532	0.14 402	0.15 354	0.18 482	0.13 445	0.17 505	0.14 462	0.14 666	0.11 641	0.10 575	0.11 620	0.08 478	0.07 415

rvit_105_1	0.19 591	0.12 580	0.25 623	0.21 599	0.16 665	0.22 601	0.28 689	0.32 606	0.42 647	0.20 544	0.21 466	0.22 539	0.18 562	0.19 554	0.18 553	0.12 626	0.12 657	0.13 642	0.15 679	0.08 478	0.07 415

ACV-stereo	0.15 509	0.10 533	0.29 646	0.18 413	0.12 586	0.15 456	0.13 201	0.23 442	0.21 436	0.19 522	0.23 489	0.22 539	0.15 499	0.23 618	0.17 540	0.08 453	0.07 528	0.07 335	0.07 415	0.08 478	0.07 415

ITSA-stereo	0.16 540	0.11 561	0.14 412	0.19 493	0.08 242	0.13 381	0.14 280	0.30 582	0.49 679	0.17 471	0.18 420	0.22 539	0.15 499	0.17 505	0.16 522	0.10 565	0.06 450	0.08 432	0.08 499	0.08 478	0.09 543

test_sample6	0.14 468	0.09 464	0.14 412	0.17 312	0.08 242	0.17 511	0.19 570	0.26 505	0.18 366	0.18 504	0.28 571	0.19 494	0.15 499	0.15 436	0.13 418	0.08 453	0.05 259	0.08 432	0.07 415	0.08 478	0.08 492

test_sample2	0.13 435	0.07 231	0.12 314	0.14 67	0.08 242	0.16 487	0.18 523	0.21 393	0.16 308	0.14 402	0.21 466	0.20 511	0.15 499	0.15 436	0.13 418	0.08 453	0.06 450	0.07 335	0.06 308	0.08 478	0.08 492

test_sample1	0.13 435	0.07 231	0.14 412	0.14 67	0.08 242	0.19 553	0.17 472	0.20 370	0.15 270	0.14 402	0.22 484	0.18 482	0.16 520	0.17 505	0.15 501	0.07 369	0.06 450	0.06 213	0.06 308	0.08 478	0.08 492

MyStereo8	0.12 404	0.07 231	0.15 449	0.15 124	0.09 371	0.18 529	0.14 280	0.19 350	0.22 458	0.12 335	0.18 420	0.11 320	0.10 331	0.16 465	0.18 553	0.07 369	0.05 259	0.07 335	0.05 212	0.08 478	0.09 543

SMFormer	0.14 468	0.07 231	0.18 554	0.14 67	0.08 242	0.17 511	0.17 472	0.27 520	0.27 532	0.19 522	0.20 446	0.19 494	0.15 499	0.15 436	0.17 540	0.08 453	0.05 259	0.07 335	0.06 308	0.08 478	0.07 415

mmm	0.14 468	0.08 375	0.18 554	0.17 312	0.09 371	0.17 511	0.18 523	0.21 393	0.16 308	0.16 457	0.23 489	0.21 521	0.16 520	0.16 465	0.17 540	0.08 453	0.05 259	0.08 432	0.08 499	0.08 478	0.07 415

11t1	0.12 404	0.07 231	0.14 412	0.14 67	0.08 242	0.17 511	0.15 370	0.19 350	0.15 270	0.15 427	0.15 354	0.17 466	0.16 520	0.15 436	0.13 418	0.08 453	0.05 259	0.06 213	0.05 212	0.08 478	0.07 415

mmx	0.15 509	0.09 464	0.15 449	0.16 222	0.09 371	0.17 511	0.17 472	0.27 520	0.26 519	0.15 427	0.26 542	0.19 494	0.13 445	0.15 436	0.22 605	0.08 453	0.06 450	0.09 525	0.08 499	0.08 478	0.08 492

xxx	0.15 509	0.09 464	0.15 449	0.16 222	0.09 371	0.17 511	0.17 472	0.27 520	0.26 519	0.15 427	0.26 542	0.19 494	0.13 445	0.15 436	0.22 605	0.08 453	0.06 450	0.09 525	0.08 499	0.08 478	0.08 492

EKT-Stereo	0.11 317	0.07 231	0.14 412	0.16 222	0.10 490	0.13 381	0.14 280	0.19 350	0.21 436	0.11 295	0.08 141	0.13 378	0.10 331	0.11 211	0.12 377	0.08 453	0.06 450	0.07 335	0.06 308	0.08 478	0.07 415

SDNR	0.20 600	0.09 464	0.19 580	0.16 222	0.12 586	0.79 738	0.13 201	0.26 505	0.33 584	0.19 522	0.25 528	0.19 494	0.12 409	0.19 554	0.15 501	0.16 687	0.18 708	0.14 657	0.11 620	0.08 478	0.12 624

fast-acv-ft	0.18 579	0.11 561	0.20 585	0.19 493	0.12 586	0.26 645	0.21 611	0.26 505	0.35 609	0.22 577	0.34 626	0.27 595	0.21 603	0.21 592	0.23 616	0.09 520	0.09 602	0.08 432	0.10 588	0.08 478	0.07 415

gwcnet-sp	0.14 468	0.07 231	0.13 362	0.18 413	0.09 371	0.16 487	0.18 523	0.24 468	0.24 480	0.19 522	0.24 501	0.15 427	0.16 520	0.16 465	0.15 501	0.08 453	0.07 528	0.07 335	0.08 499	0.08 478	0.07 415

scenet	0.14 468	0.07 231	0.13 362	0.18 413	0.09 371	0.16 487	0.18 523	0.24 468	0.24 480	0.19 522	0.24 501	0.15 427	0.16 520	0.16 465	0.15 501	0.08 453	0.07 528	0.07 335	0.08 499	0.08 478	0.07 415

riskmin	0.11 317	0.06 115	0.13 362	0.14 67	0.08 242	0.14 431	0.14 280	0.18 317	0.15 270	0.12 335	0.15 354	0.17 466	0.11 374	0.14 412	0.12 377	0.09 520	0.05 259	0.07 335	0.05 212	0.08 478	0.08 492

ssnet_v2	0.17 563	0.10 533	0.18 554	0.17 312	0.11 551	0.21 587	0.22 625	0.34 635	0.25 505	0.23 592	0.23 489	0.27 595	0.19 581	0.22 610	0.21 592	0.11 600	0.10 626	0.09 525	0.09 547	0.08 478	0.08 492

ssnet	0.14 468	0.07 231	0.13 362	0.18 413	0.09 371	0.16 487	0.18 523	0.24 468	0.24 480	0.19 522	0.24 501	0.15 427	0.16 520	0.16 465	0.15 501	0.08 453	0.07 528	0.07 335	0.08 499	0.08 478	0.07 415

IER	0.14 468	0.08 375	0.13 362	0.17 312	0.09 371	0.14 431	0.16 438	0.26 505	0.27 532	0.18 504	0.26 542	0.17 466	0.20 595	0.17 505	0.14 462	0.08 453	0.05 259	0.07 335	0.06 308	0.08 478	0.07 415

CRFU-Net	0.16 540	0.08 375	0.15 449	0.17 312	0.09 371	0.20 574	0.14 280	0.27 520	0.21 436	0.28 643	0.28 571	0.29 614	0.18 562	0.19 554	0.18 553	0.09 520	0.09 602	0.07 335	0.07 415	0.08 478	0.09 543

test_5	0.14 468	0.12 580	0.08 44	0.20 560	0.10 490	0.14 431	0.28 689	0.21 393	0.24 480	0.19 522	0.28 571	0.11 320	0.15 499	0.12 308	0.13 418	0.06 177	0.05 259	0.07 335	0.08 499	0.08 478	0.07 415

CSP-Net	0.16 540	0.09 464	0.14 412	0.17 312	0.09 371	0.19 553	0.18 523	0.25 491	0.33 584	0.26 623	0.31 598	0.25 578	0.16 520	0.21 592	0.19 568	0.09 520	0.06 450	0.07 335	0.07 415	0.08 478	0.08 492

dd	0.15 509	0.17 651	0.17 519	0.19 493	0.09 371	0.15 456	0.18 523	0.22 420	0.26 519	0.23 592	0.20 446	0.21 521	0.10 331	0.21 592	0.17 540	0.10 565	0.06 450	0.08 432	0.06 308	0.08 478	0.07 415

PSMNet-ADL	0.15 509	0.12 580	0.13 362	0.22 624	0.09 371	0.13 381	0.20 593	0.26 505	0.23 468	0.18 504	0.20 446	0.23 556	0.17 546	0.18 528	0.18 553	0.09 520	0.08 565	0.08 432	0.11 620	0.08 478	0.07 415

Patchmatch Stereo++	0.11 317	0.09 464	0.17 519	0.19 493	0.08 242	0.06 15	0.11 84	0.17 285	0.13 210	0.15 427	0.16 371	0.14 399	0.12 409	0.11 211	0.11 299	0.06 177	0.05 259	0.08 432	0.06 308	0.08 478	0.07 415
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
PSM-adaLoss	0.11 317	0.09 464	0.17 519	0.19 493	0.08 242	0.06 15	0.12 125	0.17 285	0.13 210	0.15 427	0.16 371	0.14 399	0.12 409	0.11 211	0.11 299	0.06 177	0.05 259	0.08 432	0.06 308	0.08 478	0.07 415

ROB_FTStereo_v2	0.11 317	0.09 464	0.17 519	0.19 493	0.08 242	0.06 15	0.12 125	0.17 285	0.13 210	0.15 427	0.16 371	0.14 399	0.12 409	0.11 211	0.11 299	0.06 177	0.05 259	0.08 432	0.06 308	0.08 478	0.07 415

ROB_FTStereo	0.11 317	0.09 464	0.17 519	0.19 493	0.08 242	0.06 15	0.11 84	0.17 285	0.13 210	0.15 427	0.16 371	0.14 399	0.12 409	0.11 211	0.11 299	0.06 177	0.05 259	0.08 432	0.06 308	0.08 478	0.07 415

HUI-Stereo	0.11 317	0.09 464	0.17 519	0.19 493	0.08 242	0.06 15	0.11 84	0.17 285	0.13 210	0.15 427	0.16 371	0.14 399	0.12 409	0.11 211	0.11 299	0.06 177	0.05 259	0.08 432	0.06 308	0.08 478	0.07 415

iGMRVC	0.11 317	0.09 464	0.17 519	0.19 493	0.08 242	0.06 15	0.12 125	0.17 285	0.13 210	0.15 427	0.16 371	0.14 399	0.12 409	0.11 211	0.11 299	0.06 177	0.05 259	0.08 432	0.06 308	0.08 478	0.07 415

iRAFT	0.11 317	0.09 464	0.17 519	0.19 493	0.08 242	0.06 15	0.11 84	0.17 285	0.13 210	0.15 427	0.16 371	0.14 399	0.12 409	0.11 211	0.11 299	0.06 177	0.05 259	0.08 432	0.06 308	0.08 478	0.07 415

CRE-IMP	0.11 317	0.09 464	0.16 493	0.19 493	0.09 371	0.10 218	0.12 125	0.18 317	0.10 86	0.14 402	0.14 337	0.14 399	0.13 445	0.12 308	0.12 377	0.07 369	0.04 25	0.08 432	0.06 308	0.08 478	0.08 492

RAFT-IKP	0.11 317	0.09 464	0.17 519	0.19 493	0.08 242	0.06 15	0.11 84	0.17 285	0.13 210	0.15 427	0.16 371	0.14 399	0.12 409	0.11 211	0.11 299	0.06 177	0.05 259	0.08 432	0.06 308	0.08 478	0.07 415

Anonymous3	0.16 540	0.14 623	0.34 666	0.26 677	0.14 632	0.27 655	0.18 523	0.28 545	0.28 548	0.15 427	0.17 391	0.14 399	0.11 374	0.16 465	0.12 377	0.08 453	0.08 565	0.08 432	0.08 499	0.08 478	0.11 602

RALCasStereoNet	0.11 317	0.07 231	0.09 123	0.16 222	0.08 242	0.13 381	0.14 280	0.17 285	0.11 122	0.12 335	0.17 391	0.14 399	0.10 331	0.12 308	0.11 299	0.07 369	0.06 450	0.06 213	0.05 212	0.08 478	0.07 415

ADLNet	0.16 540	0.08 375	0.15 449	0.16 222	0.10 490	0.16 487	0.17 472	0.33 620	0.27 532	0.23 592	0.27 560	0.24 565	0.16 520	0.18 528	0.21 592	0.10 565	0.06 450	0.10 575	0.10 588	0.08 478	0.09 543

GES	0.14 468	0.08 375	0.16 493	0.15 124	0.10 490	0.13 381	0.13 201	0.28 545	0.26 519	0.17 471	0.24 501	0.19 494	0.14 479	0.16 465	0.14 462	0.08 453	0.08 565	0.07 335	0.06 308	0.08 478	0.09 543

222	0.16 540	0.07 231	0.15 449	0.14 67	0.08 242	0.25 633	0.18 523	0.30 582	0.21 436	0.18 504	0.29 586	0.17 466	0.16 520	0.16 465	0.44 723	0.10 565	0.05 259	0.07 335	0.06 308	0.08 478	0.08 492

xxxx	0.15 509	0.07 231	0.14 412	0.14 67	0.08 242	0.24 624	0.18 523	0.32 606	0.20 420	0.14 402	0.28 571	0.22 539	0.14 479	0.15 436	0.29 673	0.09 520	0.05 259	0.07 335	0.07 415	0.08 478	0.08 492

MMNet	0.17 563	0.10 533	0.17 519	0.20 560	0.11 551	0.27 655	0.20 593	0.26 505	0.42 647	0.22 577	0.30 592	0.22 539	0.20 595	0.18 528	0.20 578	0.06 177	0.06 450	0.07 335	0.07 415	0.08 478	0.07 415

psm_up	0.19 591	0.10 533	0.18 554	0.21 599	0.11 551	0.17 511	0.19 570	0.38 673	0.34 595	0.22 577	0.28 571	0.29 614	0.25 633	0.20 573	0.22 605	0.09 520	0.10 626	0.11 606	0.11 620	0.08 478	0.08 492

UNet	0.17 563	0.09 464	0.18 554	0.19 493	0.12 586	0.28 665	0.19 570	0.33 620	0.30 562	0.21 561	0.25 528	0.23 556	0.19 581	0.20 573	0.19 568	0.07 369	0.06 450	0.08 432	0.07 415	0.08 478	0.07 415

UPFNet	0.16 540	0.08 375	0.12 314	0.20 560	0.12 586	0.20 574	0.23 639	0.28 545	0.26 519	0.18 504	0.24 501	0.22 539	0.20 595	0.19 554	0.22 605	0.09 520	0.07 528	0.08 432	0.09 547	0.08 478	0.06 324

FENet	0.13 435	0.08 375	0.13 362	0.16 222	0.08 242	0.15 456	0.16 438	0.23 442	0.23 468	0.17 471	0.24 501	0.16 448	0.13 445	0.14 412	0.15 501	0.08 453	0.05 259	0.08 432	0.08 499	0.08 478	0.08 492

ACVNet	0.15 509	0.09 464	0.15 449	0.13 18	0.12 586	0.14 431	0.20 593	0.22 420	0.34 595	0.17 471	0.26 542	0.21 521	0.17 546	0.18 528	0.21 592	0.07 369	0.06 450	0.06 213	0.06 308	0.08 478	0.06 324

acv_ft	0.15 509	0.09 464	0.16 493	0.19 493	0.10 490	0.16 487	0.17 472	0.25 491	0.34 595	0.19 522	0.26 542	0.21 521	0.17 546	0.18 528	0.19 568	0.07 369	0.06 450	0.06 213	0.06 308	0.08 478	0.06 324

GANet-RSSM	0.14 468	0.07 231	0.13 362	0.13 18	0.08 242	0.14 431	0.18 523	0.23 442	0.21 436	0.17 471	0.25 528	0.24 565	0.16 520	0.16 465	0.16 522	0.10 565	0.06 450	0.07 335	0.08 499	0.08 478	0.07 415

PSMNet-RSSM	0.14 468	0.07 231	0.14 412	0.15 124	0.08 242	0.13 381	0.16 438	0.25 491	0.24 480	0.17 471	0.28 571	0.23 556	0.14 479	0.16 465	0.14 462	0.11 600	0.06 450	0.09 525	0.12 644	0.08 478	0.07 415

DSFCA	0.16 540	0.09 464	0.14 412	0.16 222	0.10 490	0.21 587	0.19 570	0.28 545	0.31 572	0.23 592	0.25 528	0.22 539	0.16 520	0.20 573	0.20 578	0.10 565	0.07 528	0.09 525	0.09 547	0.08 478	0.08 492

ADCRef	0.20 600	0.12 580	0.43 687	0.20 560	0.12 586	0.23 615	0.18 523	0.32 606	0.37 621	0.26 623	0.33 615	0.18 482	0.23 616	0.25 636	0.26 649	0.07 369	0.06 450	0.09 525	0.09 547	0.08 478	0.09 543

TDLM	0.18 579	0.12 580	0.14 412	0.24 657	0.10 490	0.18 529	0.18 523	0.37 666	0.30 562	0.22 577	0.28 571	0.28 605	0.18 562	0.23 618	0.19 568	0.11 600	0.07 528	0.10 575	0.10 588	0.08 478	0.08 492

CFNet	0.15 509	0.11 561	0.17 519	0.17 312	0.08 242	0.19 553	0.10 43	0.29 567	0.26 519	0.19 522	0.24 501	0.24 565	0.18 562	0.18 528	0.15 501	0.08 453	0.06 450	0.09 525	0.10 588	0.08 478	0.07 415

NaN_ROB	0.23 637	0.20 677	0.25 623	0.25 667	0.13 612	0.31 674	0.27 683	0.34 635	0.41 645	0.31 666	0.31 598	0.32 646	0.23 616	0.31 666	0.22 605	0.11 600	0.17 706	0.10 575	0.11 620	0.08 478	0.09 543

iResNet_ROB	0.14 468	0.07 231	0.13 362	0.15 124	0.07 136	0.19 553	0.14 280	0.26 505	0.32 578	0.23 592	0.26 542	0.23 556	0.16 520	0.15 436	0.14 462	0.07 369	0.05 259	0.05 61	0.04 66	0.08 478	0.08 492

LE_ROB	0.50 723	0.07 231	0.14 412	0.15 124	0.08 242	0.26 645	0.17 472	0.23 442	1.71 764	4.68 771	0.67 716	0.46 700	0.47 720	0.21 592	0.30 680	0.07 369	0.06 450	0.06 213	0.06 308	0.08 478	0.06 324

DN-CSS_ROB	0.13 435	0.13 607	0.17 519	0.18 413	0.10 490	0.16 487	0.08 9	0.22 420	0.19 395	0.17 471	0.23 489	0.13 378	0.13 445	0.13 371	0.14 462	0.05 52	0.05 259	0.10 575	0.10 588	0.08 478	0.06 324

Selective-IGEV-i16pc	0.13 435	0.06 115	0.13 362	0.15 124	0.11 551	0.38 698	0.16 438	0.23 442	0.17 345	0.11 295	0.15 354	0.09 251	0.07 188	0.13 371	0.10 212	0.10 565	0.08 565	0.06 213	0.07 415	0.09 544	0.10 575

Selective-IGEV-i16pb	0.14 468	0.08 375	0.17 519	0.15 124	0.11 551	0.41 705	0.16 438	0.29 567	0.24 480	0.11 295	0.21 466	0.10 286	0.07 188	0.17 505	0.12 377	0.10 565	0.07 528	0.06 213	0.08 499	0.09 544	0.10 575

zh-mn7	0.26 667	0.15 630	0.59 711	0.19 493	0.14 632	0.24 624	0.22 625	0.35 650	0.63 718	0.35 680	0.67 716	0.31 639	0.25 633	0.31 666	0.26 649	0.09 520	0.08 565	0.09 525	0.09 547	0.09 544	0.11 602

coex_refinement	0.14 468	0.07 231	0.12 314	0.17 312	0.10 490	0.16 487	0.15 370	0.27 520	0.29 556	0.18 504	0.21 466	0.22 539	0.17 546	0.16 465	0.19 568	0.08 453	0.05 259	0.06 213	0.06 308	0.09 544	0.08 492

YMNet	0.20 600	0.12 580	0.20 585	0.21 599	0.14 632	0.27 655	0.23 639	0.32 606	0.34 595	0.28 643	0.35 630	0.30 624	0.18 562	0.18 528	0.22 605	0.11 600	0.13 671	0.10 575	0.10 588	0.09 544	0.09 543

YMNet_1	0.20 600	0.12 580	0.20 585	0.21 599	0.14 632	0.27 655	0.23 639	0.32 606	0.34 595	0.28 643	0.35 630	0.30 624	0.18 562	0.18 528	0.22 605	0.11 600	0.13 671	0.10 575	0.10 588	0.09 544	0.09 543

rvit_0105_6	0.14 468	0.09 464	0.18 554	0.17 312	0.10 490	0.10 218	0.17 472	0.19 350	0.26 519	0.12 335	0.18 420	0.17 466	0.13 445	0.18 528	0.13 418	0.15 670	0.11 641	0.12 628	0.10 588	0.09 544	0.06 324

rvit_0105_4	0.15 509	0.09 464	0.17 519	0.17 312	0.10 490	0.12 334	0.20 593	0.23 442	0.27 532	0.14 402	0.20 446	0.17 466	0.14 479	0.17 505	0.13 418	0.15 670	0.11 641	0.11 606	0.10 588	0.09 544	0.06 324

test_sample5	0.14 468	0.08 375	0.14 412	0.16 222	0.08 242	0.18 529	0.18 523	0.25 491	0.17 345	0.17 471	0.28 571	0.18 482	0.15 499	0.16 465	0.13 418	0.08 453	0.06 450	0.08 432	0.07 415	0.09 544	0.08 492

test_sample4	0.14 468	0.08 375	0.15 449	0.15 124	0.08 242	0.19 553	0.18 523	0.26 505	0.18 366	0.17 471	0.26 542	0.18 482	0.15 499	0.17 505	0.13 418	0.08 453	0.06 450	0.08 432	0.06 308	0.09 544	0.08 492

test_sample3	0.14 468	0.08 375	0.15 449	0.14 67	0.09 371	0.20 574	0.17 472	0.27 520	0.18 366	0.17 471	0.22 484	0.19 494	0.15 499	0.17 505	0.14 462	0.09 520	0.06 450	0.07 335	0.06 308	0.09 544	0.08 492

DualNet	0.14 468	0.08 375	0.14 412	0.16 222	0.08 242	0.18 529	0.18 523	0.25 491	0.17 345	0.18 504	0.28 571	0.18 482	0.15 499	0.16 465	0.13 418	0.08 453	0.06 450	0.08 432	0.07 415	0.09 544	0.08 492

CFNet_ucs	0.15 509	0.09 464	0.17 519	0.16 222	0.11 551	0.14 431	0.14 280	0.30 582	0.34 595	0.16 457	0.24 501	0.23 556	0.14 479	0.18 528	0.15 501	0.09 520	0.06 450	0.08 432	0.07 415	0.09 544	0.09 543

iinet-f	0.17 563	0.07 231	0.46 690	0.14 67	0.10 490	0.21 587	0.14 280	0.27 520	0.23 468	0.22 577	0.25 528	0.21 521	0.16 520	0.18 528	0.22 605	0.09 520	0.07 528	0.07 335	0.06 308	0.09 544	0.10 575

CASS	0.14 468	0.12 580	0.12 314	0.23 645	0.09 371	0.15 456	0.17 472	0.19 350	0.20 420	0.17 471	0.18 420	0.15 427	0.15 499	0.15 436	0.14 462	0.09 520	0.06 450	0.10 575	0.08 499	0.09 544	0.07 415
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.17 563	0.11 561	0.19 580	0.17 312	0.11 551	0.16 487	0.26 678	0.24 468	0.33 584	0.19 522	0.24 501	0.26 588	0.24 625	0.19 554	0.21 592	0.07 369	0.08 565	0.09 525	0.10 588	0.09 544	0.08 492

AASNet	0.16 540	0.08 375	0.13 362	0.19 493	0.09 371	0.19 553	0.15 370	0.38 673	0.37 621	0.20 544	0.24 501	0.20 511	0.17 546	0.17 505	0.21 592	0.10 565	0.08 565	0.08 432	0.07 415	0.09 544	0.09 543

ADLNet2	0.16 540	0.09 464	0.14 412	0.17 312	0.09 371	0.20 574	0.16 438	0.32 606	0.39 633	0.17 471	0.20 446	0.20 511	0.19 581	0.21 592	0.23 616	0.08 453	0.07 528	0.07 335	0.07 415	0.09 544	0.07 415

GEStereo_RVC	0.17 563	0.12 580	0.16 493	0.22 624	0.11 551	0.19 553	0.18 523	0.32 606	0.49 679	0.20 544	0.25 528	0.17 466	0.13 445	0.21 592	0.16 522	0.10 565	0.06 450	0.08 432	0.07 415	0.09 544	0.08 492

TestStereo	0.14 468	0.15 630	0.11 261	0.23 645	0.08 242	0.15 456	0.21 611	0.20 370	0.23 468	0.14 402	0.25 528	0.16 448	0.13 445	0.16 465	0.14 462	0.06 177	0.06 450	0.08 432	0.06 308	0.09 544	0.05 204

HCRNet	0.16 540	0.23 691	0.12 314	0.35 716	0.11 551	0.15 456	0.17 472	0.26 505	0.22 458	0.19 522	0.24 501	0.21 521	0.14 479	0.15 436	0.13 418	0.11 600	0.07 528	0.11 606	0.10 588	0.09 544	0.07 415

Syn2CoEx	0.22 623	0.16 641	0.29 646	0.29 700	0.15 651	0.26 645	0.21 611	0.34 635	0.32 578	0.29 653	0.36 635	0.28 605	0.25 633	0.20 573	0.25 636	0.16 687	0.12 657	0.14 657	0.11 620	0.09 544	0.08 492

GwcNet	0.20 600	0.14 623	0.20 585	0.18 413	0.12 586	0.25 633	0.20 593	0.36 657	0.45 664	0.20 544	0.33 615	0.33 652	0.21 603	0.22 610	0.25 636	0.11 600	0.09 602	0.09 525	0.09 547	0.09 544	0.10 575

HGLStereo	0.17 563	0.09 464	0.19 580	0.17 312	0.12 586	0.18 529	0.18 523	0.31 600	0.33 584	0.22 577	0.33 615	0.24 565	0.18 562	0.20 573	0.21 592	0.10 565	0.09 602	0.07 335	0.07 415	0.09 544	0.10 575

CFNet-ft	0.14 468	0.07 231	0.15 449	0.12 7	0.09 371	0.17 511	0.18 523	0.22 420	0.24 480	0.17 471	0.26 542	0.24 565	0.14 479	0.16 465	0.15 501	0.11 600	0.06 450	0.08 432	0.09 547	0.09 544	0.08 492

DMCA	0.14 468	0.09 464	0.17 519	0.19 493	0.09 371	0.15 456	0.17 472	0.23 442	0.28 548	0.14 402	0.20 446	0.17 466	0.18 562	0.15 436	0.17 540	0.10 565	0.06 450	0.08 432	0.06 308	0.09 544	0.10 575

FADNet-RVC-Resample	0.17 563	0.12 580	0.32 659	0.22 624	0.12 586	0.19 553	0.14 280	0.25 491	0.24 480	0.24 605	0.27 560	0.20 511	0.15 499	0.17 505	0.16 522	0.07 369	0.08 565	0.12 628	0.10 588	0.09 544	0.11 602

STTStereo	0.18 579	0.13 607	0.28 637	0.20 560	0.11 551	0.16 487	0.21 611	0.29 567	0.23 468	0.22 577	0.30 592	0.29 614	0.18 562	0.20 573	0.20 578	0.12 626	0.11 641	0.11 606	0.14 662	0.09 544	0.08 492

PA-Net	0.24 648	0.18 666	0.34 666	0.28 692	0.22 708	0.22 601	0.39 728	0.29 567	0.39 633	0.22 577	0.33 615	0.25 578	0.26 641	0.21 592	0.25 636	0.10 565	0.23 729	0.15 669	0.22 710	0.09 544	0.13 642
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CFNet_RVC	0.14 468	0.07 231	0.15 449	0.12 7	0.09 371	0.17 511	0.18 523	0.22 420	0.24 480	0.17 471	0.26 542	0.24 565	0.14 479	0.16 465	0.15 501	0.11 600	0.06 450	0.08 432	0.09 547	0.09 544	0.08 492

CVANet_RVC	0.18 579	0.11 561	0.14 412	0.21 599	0.11 551	0.19 553	0.18 523	0.34 635	0.34 595	0.22 577	0.31 598	0.28 605	0.18 562	0.24 630	0.18 553	0.12 626	0.08 565	0.12 628	0.12 644	0.09 544	0.08 492

AdaStereo	0.15 509	0.11 561	0.16 493	0.19 493	0.09 371	0.21 587	0.11 84	0.33 620	0.28 548	0.21 561	0.23 489	0.21 521	0.13 445	0.19 554	0.15 501	0.13 645	0.05 259	0.10 575	0.07 415	0.09 544	0.07 415
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.
iResNetv2_ROB	0.15 509	0.08 375	0.16 493	0.16 222	0.08 242	0.16 487	0.13 201	0.26 505	0.36 614	0.21 561	0.29 586	0.24 565	0.13 445	0.14 412	0.14 462	0.06 177	0.06 450	0.06 213	0.04 66	0.09 544	0.08 492

DRN-Test	0.20 600	0.11 561	0.21 596	0.22 624	0.10 490	0.22 601	0.22 625	0.40 682	0.38 627	0.24 605	0.33 615	0.26 588	0.22 610	0.22 610	0.25 636	0.11 600	0.07 528	0.11 606	0.10 588	0.09 544	0.08 492

StereoDRNet	0.19 591	0.11 561	0.18 554	0.22 624	0.11 551	0.22 601	0.22 625	0.37 666	0.34 595	0.24 605	0.28 571	0.30 624	0.19 581	0.20 573	0.21 592	0.10 565	0.08 565	0.11 606	0.09 547	0.09 544	0.07 415

DISCO	0.20 600	0.09 464	0.22 606	0.17 312	0.10 490	0.25 633	0.18 523	0.28 545	0.45 664	0.23 592	0.32 608	0.34 657	0.26 641	0.29 659	0.29 673	0.08 453	0.06 450	0.07 335	0.07 415	0.09 544	0.10 575

z-mn7	0.25 655	0.15 630	0.47 693	0.19 493	0.13 612	0.28 665	0.25 668	0.35 650	0.64 719	0.27 630	0.57 706	0.29 614	0.24 625	0.32 671	0.27 655	0.08 453	0.08 565	0.08 432	0.08 499	0.10 580	0.10 575

w-ln-seven-2	0.20 600	0.14 623	0.39 677	0.23 645	0.12 586	0.21 587	0.21 611	0.29 567	0.38 627	0.25 618	0.38 645	0.28 605	0.23 616	0.21 592	0.25 636	0.08 453	0.08 565	0.09 525	0.09 547	0.10 580	0.09 543

S2M2_L	0.09 186	0.08 375	0.11 261	0.13 18	0.10 490	0.08 89	0.06 1	0.10 39	0.10 86	0.10 252	0.10 221	0.09 251	0.09 291	0.11 211	0.11 299	0.13 645	0.07 528	0.08 432	0.09 547	0.10 580	0.08 492
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FACV-RUCA	0.13 435	0.11 561	0.13 362	0.19 493	0.12 586	0.15 456	0.16 438	0.22 420	0.21 436	0.16 457	0.16 371	0.15 427	0.16 520	0.14 412	0.13 418	0.07 369	0.05 259	0.08 432	0.06 308	0.10 580	0.08 492

DCVSM-stereo	0.15 509	0.09 464	0.16 493	0.16 222	0.10 490	0.15 456	0.09 27	0.20 370	0.24 480	0.20 544	0.24 501	0.26 588	0.15 499	0.19 554	0.14 462	0.09 520	0.07 528	0.09 525	0.08 499	0.10 580	0.12 624

rvit_stereo_0075_2	0.17 563	0.12 580	0.25 623	0.23 645	0.16 665	0.13 381	0.10 43	0.30 582	0.27 532	0.20 544	0.28 571	0.22 539	0.15 499	0.18 528	0.13 418	0.16 687	0.10 626	0.17 681	0.10 588	0.10 580	0.10 575

HBP-ISP	0.18 579	0.13 607	0.17 519	0.15 124	0.11 551	0.08 89	0.13 201	0.28 545	0.30 562	0.22 577	0.33 615	0.21 521	0.25 633	0.23 618	0.18 553	0.15 670	0.17 706	0.21 699	0.17 693	0.10 580	0.09 543

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 579	0.09 464	0.30 652	0.15 124	0.11 551	0.23 615	0.20 593	0.27 520	0.40 638	0.26 623	0.43 678	0.25 578	0.15 499	0.21 592	0.20 578	0.07 369	0.05 259	0.06 213	0.05 212	0.10 580	0.09 543

NINENet	0.16 540	0.10 533	0.16 493	0.17 312	0.11 551	0.20 574	0.14 280	0.41 687	0.37 621	0.18 504	0.21 466	0.16 448	0.14 479	0.16 465	0.14 462	0.08 453	0.08 565	0.10 575	0.07 415	0.10 580	0.09 543

AACVNet	0.16 540	0.08 375	0.15 449	0.15 124	0.10 490	0.18 529	0.15 370	0.24 468	0.25 505	0.27 630	0.27 560	0.28 605	0.18 562	0.19 554	0.17 540	0.09 520	0.07 528	0.09 525	0.07 415	0.10 580	0.09 543

LMCR-Stereo	0.15 509	0.08 375	0.14 412	0.21 599	0.09 371	0.18 529	0.19 570	0.28 545	0.19 395	0.24 605	0.24 501	0.23 556	0.17 546	0.20 573	0.17 540	0.07 369	0.06 450	0.08 432	0.06 308	0.10 580	0.09 543

aanetorigin	0.22 623	0.17 651	0.57 706	0.18 413	0.10 490	0.16 487	0.19 570	0.20 370	0.33 584	0.49 710	0.48 689	0.30 624	0.28 657	0.21 592	0.24 628	0.08 453	0.07 528	0.08 432	0.07 415	0.10 580	0.09 543

DMCA-RVC	0.17 563	0.10 533	0.16 493	0.24 657	0.11 551	0.19 553	0.18 523	0.26 505	0.24 480	0.21 561	0.27 560	0.25 578	0.27 648	0.18 528	0.21 592	0.12 626	0.08 565	0.13 642	0.10 588	0.10 580	0.08 492

Nwc_Net	0.23 637	0.17 651	0.22 606	0.25 667	0.15 651	0.25 633	0.27 683	0.38 673	0.39 633	0.22 577	0.41 667	0.30 624	0.29 662	0.28 652	0.25 636	0.11 600	0.10 626	0.17 681	0.20 702	0.10 580	0.11 602

ADCL	0.25 655	0.12 580	0.49 696	0.22 624	0.12 586	0.36 692	0.29 700	0.30 582	0.57 704	0.24 605	0.47 688	0.30 624	0.31 678	0.30 665	0.30 680	0.09 520	0.07 528	0.09 525	0.09 547	0.10 580	0.10 575

ADCP+	0.20 600	0.10 533	0.35 672	0.21 599	0.12 586	0.22 601	0.27 683	0.31 600	0.35 609	0.26 623	0.37 638	0.22 539	0.22 610	0.27 643	0.28 664	0.09 520	0.06 450	0.08 432	0.08 499	0.10 580	0.10 575

GANet	0.22 623	0.13 607	0.21 596	0.25 667	0.14 632	0.23 615	0.22 625	0.42 692	0.27 532	0.31 666	0.43 678	0.37 668	0.29 662	0.23 618	0.23 616	0.10 565	0.12 657	0.10 575	0.09 547	0.10 580	0.08 492

PS-NSSS	0.20 600	0.21 683	0.23 614	0.20 560	0.10 490	0.19 553	0.17 472	0.36 657	0.26 519	0.27 630	0.34 626	0.27 595	0.24 625	0.20 573	0.20 578	0.15 670	0.12 657	0.17 681	0.14 662	0.10 580	0.09 543

MDST_ROB	0.22 623	0.10 533	0.18 554	0.18 413	0.11 551	0.40 703	0.19 570	0.44 703	0.42 647	0.40 693	0.40 656	0.29 614	0.21 603	0.27 643	0.19 568	0.11 600	0.10 626	0.14 657	0.11 620	0.10 580	0.08 492

CBMV_ROB	0.19 591	0.13 607	0.18 554	0.16 222	0.11 551	0.16 487	0.12 125	0.27 520	0.29 556	0.27 630	0.31 598	0.27 595	0.24 625	0.24 630	0.16 522	0.15 670	0.18 708	0.22 704	0.20 702	0.10 580	0.12 624

PSMNet_ROB	0.22 623	0.12 580	0.15 449	0.27 685	0.15 651	0.25 633	0.36 722	0.43 698	0.37 621	0.27 630	0.33 615	0.32 646	0.23 616	0.21 592	0.27 655	0.12 626	0.08 565	0.13 642	0.11 620	0.10 580	0.09 543

CBMV	0.20 600	0.15 630	0.18 554	0.18 413	0.10 490	0.20 574	0.11 84	0.30 582	0.31 572	0.29 653	0.31 598	0.31 639	0.23 616	0.28 652	0.19 568	0.13 645	0.15 689	0.17 681	0.16 685	0.10 580	0.10 575
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SCION-MonSter	0.22 623	0.17 651	0.17 519	0.25 667	0.18 688	0.35 687	0.17 472	0.29 567	0.48 677	0.23 592	0.46 685	0.20 511	0.19 581	0.26 640	0.27 655	0.09 520	0.08 565	0.23 706	0.20 702	0.11 602	0.11 602

VeloStereo	0.09 186	0.04 1	0.12 314	0.14 67	0.11 551	0.07 40	0.06 1	0.08 14	0.06 8	0.09 201	0.07 68	0.06 50	0.08 249	0.11 211	0.10 212	0.08 453	0.08 565	0.08 432	0.07 415	0.11 602	0.13 642

flow	0.09 186	0.04 1	0.12 314	0.14 67	0.11 551	0.07 40	0.06 1	0.08 14	0.06 8	0.09 201	0.07 68	0.06 50	0.08 249	0.12 308	0.10 212	0.08 453	0.08 565	0.08 432	0.07 415	0.11 602	0.13 642

MultiAttention	0.30 685	0.08 375	0.15 449	0.19 493	0.13 612	1.56 758	1.33 763	0.36 657	0.36 614	0.20 544	0.21 466	0.24 565	0.11 374	0.39 701	0.18 553	0.06 177	0.05 259	0.08 432	0.08 499	0.11 602	0.09 543

w-ln-seven	0.24 648	0.15 630	0.58 709	0.20 560	0.14 632	0.26 645	0.22 625	0.36 657	0.62 715	0.30 659	0.40 656	0.30 624	0.23 616	0.22 610	0.28 664	0.09 520	0.09 602	0.11 606	0.10 588	0.11 602	0.10 575

DDVS	0.16 540	0.10 533	0.22 606	0.16 222	0.12 586	0.15 456	0.14 280	0.25 491	0.19 395	0.18 504	0.30 592	0.27 595	0.13 445	0.20 573	0.16 522	0.09 520	0.06 450	0.09 525	0.07 415	0.11 602	0.11 602

test_sample7	0.16 540	0.10 533	0.16 493	0.14 67	0.12 586	0.16 487	0.17 472	0.28 545	0.24 480	0.21 561	0.21 466	0.24 565	0.20 595	0.16 465	0.16 522	0.12 626	0.06 450	0.10 575	0.09 547	0.11 602	0.10 575

Wz-Net-SNSev	0.26 667	0.17 651	0.46 690	0.25 667	0.14 632	0.26 645	0.24 651	0.38 673	0.57 704	0.30 659	0.56 702	0.39 679	0.26 641	0.24 630	0.32 691	0.10 565	0.09 602	0.10 575	0.11 620	0.11 602	0.11 602

dad	0.18 579	0.20 677	0.21 596	0.17 312	0.11 551	0.20 574	0.19 570	0.21 393	0.28 548	0.30 659	0.24 501	0.30 624	0.13 445	0.19 554	0.17 540	0.18 696	0.09 602	0.11 606	0.09 547	0.11 602	0.07 415

pcwnet_v2	0.19 591	0.11 561	0.26 632	0.18 413	0.14 632	0.18 529	0.15 370	0.37 666	0.46 673	0.19 522	0.24 501	0.21 521	0.19 581	0.21 592	0.20 578	0.13 645	0.10 626	0.10 575	0.10 588	0.11 602	0.13 642

EDNetEfficient	0.30 685	0.24 694	1.18 749	0.18 413	0.10 490	0.20 574	0.20 593	0.21 393	0.61 712	0.74 734	0.56 702	0.30 624	0.40 704	0.23 618	0.32 691	0.09 520	0.07 528	0.08 432	0.07 415	0.11 602	0.10 575

FAT-Stereo	0.21 615	0.13 607	0.22 606	0.21 599	0.12 586	0.18 529	0.18 523	0.35 650	0.40 638	0.28 643	0.37 638	0.33 652	0.33 684	0.21 592	0.20 578	0.09 520	0.11 641	0.10 575	0.09 547	0.11 602	0.14 660

FADNet_RVC	0.17 563	0.14 623	0.41 682	0.20 560	0.11 551	0.13 381	0.13 201	0.27 520	0.22 458	0.21 561	0.23 489	0.20 511	0.18 562	0.15 436	0.17 540	0.08 453	0.08 565	0.12 628	0.09 547	0.11 602	0.10 575

AF-Net	0.23 637	0.17 651	0.17 519	0.27 685	0.13 612	0.26 645	0.24 651	0.33 620	0.51 689	0.25 618	0.33 615	0.39 679	0.27 648	0.28 652	0.26 649	0.11 600	0.10 626	0.16 677	0.12 644	0.11 602	0.11 602

UCFNet_RVC	0.15 509	0.08 375	0.13 362	0.11 1	0.10 490	0.20 574	0.10 43	0.24 468	0.23 468	0.17 471	0.21 466	0.24 565	0.15 499	0.18 528	0.15 501	0.12 626	0.07 528	0.11 606	0.13 656	0.11 602	0.10 575

DeepPruner_ROB	0.16 540	0.11 561	0.16 493	0.17 312	0.10 490	0.17 511	0.15 370	0.32 606	0.21 436	0.19 522	0.21 466	0.22 539	0.19 581	0.21 592	0.16 522	0.13 645	0.09 602	0.09 525	0.10 588	0.11 602	0.11 602

PWC_ROB	0.21 615	0.16 641	0.27 634	0.18 413	0.11 551	0.22 601	0.13 201	0.33 620	0.49 679	0.30 659	0.40 656	0.32 646	0.25 633	0.31 666	0.23 616	0.10 565	0.07 528	0.11 606	0.08 499	0.11 602	0.10 575

PWCDC_ROB	0.21 615	0.13 607	0.23 614	0.25 667	0.12 586	0.20 574	0.15 370	0.34 635	0.55 700	0.29 653	0.49 690	0.21 521	0.15 499	0.28 652	0.20 578	0.11 600	0.09 602	0.10 575	0.08 499	0.11 602	0.09 543

SGM_RVC	0.24 648	0.12 580	0.16 493	0.15 124	0.09 371	0.34 682	0.19 570	0.35 650	0.32 578	0.44 704	0.38 645	0.53 713	0.36 693	0.36 688	0.26 649	0.13 645	0.13 671	0.13 642	0.13 656	0.11 602	0.11 602
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MeshStereo	0.27 675	0.13 607	0.18 554	0.15 124	0.11 551	0.33 678	0.24 651	0.41 687	0.36 614	0.53 713	0.58 710	0.67 723	0.41 706	0.36 688	0.27 655	0.14 666	0.13 671	0.13 642	0.11 620	0.11 602	0.11 602
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
Selective-IGEV-i16pa	19.44 783	3.95 764	1.06 748	0.21 599	0.19 695	105.21 801	0.29 700	22.78 789	47.64 801	4.27 770	59.07 801	9.08 776	2.84 769	125.10 802	5.92 773	0.18 696	0.12 657	0.09 525	0.12 644	0.12 622	0.52 742

MSAF-DinoV2	0.23 637	0.11 561	0.25 623	0.17 312	0.10 490	0.28 665	0.17 472	0.38 673	0.56 702	0.21 561	0.27 560	0.47 704	0.28 657	0.36 688	0.40 714	0.09 520	0.06 450	0.07 335	0.09 547	0.12 622	0.11 602

zh-sn7	0.26 667	0.17 651	0.55 702	0.24 657	0.14 632	0.25 633	0.25 668	0.34 635	0.49 679	0.29 653	0.55 700	0.29 614	0.32 680	0.37 694	0.33 697	0.10 565	0.10 626	0.11 606	0.11 620	0.12 622	0.12 624

GMStereo_Zeroshot	0.16 540	0.13 607	0.25 623	0.20 560	0.10 490	0.17 511	0.13 201	0.30 582	0.25 505	0.23 592	0.32 608	0.25 578	0.11 374	0.19 554	0.14 462	0.09 520	0.06 450	0.11 606	0.06 308	0.12 622	0.08 492

Wz-Net-LNSev	0.22 623	0.16 641	0.41 682	0.22 624	0.13 612	0.25 633	0.24 651	0.33 620	0.44 660	0.30 659	0.42 675	0.32 646	0.19 581	0.23 618	0.27 655	0.10 565	0.09 602	0.08 432	0.08 499	0.12 622	0.11 602

Wz-Net-MNSev	0.23 637	0.13 607	0.33 663	0.20 560	0.15 651	0.36 692	0.25 668	0.34 635	0.45 664	0.29 653	0.41 667	0.39 679	0.19 581	0.25 636	0.27 655	0.09 520	0.07 528	0.09 525	0.09 547	0.12 622	0.10 575

SACVNet	0.19 591	0.12 580	0.15 449	0.17 312	0.13 612	0.22 601	0.18 523	0.31 600	0.31 572	0.24 605	0.31 598	0.30 624	0.23 616	0.23 618	0.17 540	0.11 600	0.08 565	0.10 575	0.10 588	0.12 622	0.14 660

APVNet	0.23 637	0.12 580	0.20 585	0.18 413	0.14 632	0.32 676	0.31 710	0.40 682	0.33 584	0.27 630	0.40 656	0.30 624	0.29 662	0.27 643	0.25 636	0.11 600	0.12 657	0.11 606	0.14 662	0.12 622	0.13 642

psmorigin	0.25 655	0.16 641	0.35 672	0.17 312	0.13 612	0.24 624	0.14 280	0.34 635	0.34 595	0.41 697	0.55 700	0.41 688	0.38 697	0.35 684	0.28 664	0.11 600	0.15 689	0.11 606	0.11 620	0.12 622	0.17 694

EDNetEfficientorigin	7.92 770	0.32 719	152.98 800	0.20 560	0.10 490	0.22 601	0.17 472	0.23 442	0.60 710	0.73 732	0.67 716	0.41 688	0.51 725	0.24 630	0.41 717	0.08 453	0.07 528	0.09 525	0.07 415	0.12 622	0.11 602

hitnet-ft	0.18 579	0.10 533	0.17 519	0.14 67	0.09 371	0.27 655	0.20 593	0.25 491	0.26 519	0.24 605	0.32 608	0.32 646	0.23 616	0.24 630	0.21 592	0.12 626	0.07 528	0.10 575	0.08 499	0.12 622	0.11 602

SuperB	0.20 600	0.10 533	0.57 706	0.16 222	0.09 371	0.19 553	0.18 523	0.25 491	0.51 689	0.27 630	0.39 653	0.17 466	0.22 610	0.22 610	0.21 592	0.08 453	0.06 450	0.06 213	0.06 308	0.12 622	0.11 602

edge stereo	0.23 637	0.14 623	0.21 596	0.21 599	0.13 612	0.24 624	0.16 438	0.32 606	0.42 647	0.32 673	0.40 656	0.39 679	0.35 690	0.25 636	0.25 636	0.13 645	0.11 641	0.14 657	0.11 620	0.12 622	0.14 660

DeepPrunerF	0.24 648	0.17 651	0.45 688	0.26 677	0.16 665	0.23 615	0.29 700	0.37 666	0.51 689	0.27 630	0.31 598	0.24 565	0.28 657	0.22 610	0.23 616	0.15 670	0.11 641	0.20 697	0.18 698	0.12 622	0.14 660

SGM-ForestM	0.33 694	0.12 580	0.17 519	0.16 222	0.11 551	0.42 707	0.20 593	0.43 698	0.53 699	0.53 713	0.57 706	1.41 752	0.44 718	0.42 713	0.29 673	0.14 666	0.16 701	0.16 677	0.16 685	0.12 622	0.13 642

FBW_ROB	0.25 655	0.17 651	0.23 614	0.27 685	0.14 632	0.26 645	0.22 625	0.42 692	0.43 658	0.42 699	0.41 667	0.43 692	0.27 648	0.32 671	0.24 628	0.09 520	0.15 689	0.15 669	0.12 644	0.12 622	0.10 575

PStereo	0.20 600	0.22 687	0.20 585	0.18 413	0.10 490	0.13 381	0.19 570	0.28 545	0.38 627	0.20 544	0.14 337	0.28 605	0.32 680	0.24 630	0.32 691	0.18 696	0.13 671	0.16 677	0.11 620	0.13 638	0.12 624

AANet	0.31 691	0.20 677	1.05 747	0.16 222	0.13 612	0.23 615	0.16 438	0.30 582	0.64 719	0.60 720	0.53 696	0.46 700	0.39 699	0.23 618	0.33 697	0.12 626	0.10 626	0.11 606	0.10 588	0.13 638	0.12 624

TCMNet	0.19 591	0.12 580	0.20 585	0.21 599	0.18 688	0.21 587	0.24 651	0.28 545	0.36 614	0.23 592	0.26 542	0.25 578	0.20 595	0.20 573	0.23 616	0.13 645	0.11 641	0.11 606	0.12 644	0.13 638	0.12 624

FADNet-RVC	0.21 615	0.20 677	0.40 680	0.21 599	0.16 665	0.21 587	0.15 370	0.27 520	0.27 532	0.26 623	0.32 608	0.26 588	0.21 603	0.22 610	0.19 568	0.12 626	0.13 671	0.12 628	0.14 662	0.13 638	0.18 700

S-Stereo	0.21 615	0.12 580	0.25 623	0.21 599	0.13 612	0.21 587	0.19 570	0.33 620	0.45 664	0.23 592	0.36 635	0.28 605	0.29 662	0.20 573	0.23 616	0.09 520	0.12 657	0.10 575	0.10 588	0.13 638	0.14 660

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 623	0.21 683	0.25 623	0.26 677	0.11 551	0.24 624	0.14 280	0.39 679	0.24 480	0.32 673	0.36 635	0.30 624	0.21 603	0.19 554	0.22 605	0.17 693	0.14 682	0.21 699	0.16 685	0.13 638	0.12 624

RP	0.22 623	0.13 607	0.22 606	0.23 645	0.12 586	0.21 587	0.20 593	0.26 505	0.45 664	0.22 577	0.38 645	0.37 668	0.25 633	0.28 652	0.25 636	0.11 600	0.12 657	0.13 642	0.12 644	0.13 638	0.14 660

NCC-stereo	0.25 655	0.15 630	0.31 655	0.26 677	0.17 677	0.21 587	0.31 710	0.41 687	0.40 638	0.24 605	0.38 645	0.33 652	0.29 662	0.37 694	0.28 664	0.13 645	0.11 641	0.15 669	0.22 710	0.13 638	0.13 642

Abc-Net	0.25 655	0.15 630	0.31 655	0.26 677	0.17 677	0.21 587	0.31 710	0.41 687	0.40 638	0.24 605	0.38 645	0.33 652	0.29 662	0.37 694	0.28 664	0.13 645	0.11 641	0.15 669	0.22 710	0.13 638	0.13 642
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.23 637	0.13 607	0.30 652	0.21 599	0.13 612	0.29 669	0.17 472	0.36 657	0.68 725	0.27 630	0.34 626	0.30 624	0.22 610	0.32 671	0.31 686	0.10 565	0.08 565	0.09 525	0.10 588	0.13 638	0.14 660

ADCMid	0.26 667	0.15 630	0.42 685	0.20 560	0.14 632	0.25 633	0.26 678	0.35 650	0.40 638	0.37 687	0.45 682	0.34 657	0.42 710	0.36 688	0.36 703	0.10 565	0.09 602	0.11 606	0.11 620	0.13 638	0.13 642

DANet	0.21 615	0.16 641	0.29 646	0.25 667	0.13 612	0.23 615	0.19 570	0.28 545	0.27 532	0.28 643	0.32 608	0.35 663	0.32 680	0.31 666	0.24 628	0.11 600	0.09 602	0.11 606	0.10 588	0.13 638	0.11 602
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.24 648	0.15 630	0.18 554	0.34 712	0.18 688	0.24 624	0.24 651	0.34 635	0.29 556	0.31 666	0.38 645	0.38 674	0.29 662	0.23 618	0.25 636	0.15 670	0.12 657	0.18 691	0.21 707	0.13 638	0.13 642

SANet	0.25 655	0.14 623	0.29 646	0.21 599	0.11 551	0.29 669	0.25 668	0.40 682	0.65 723	0.36 683	0.40 656	0.42 690	0.27 648	0.27 643	0.25 636	0.12 626	0.09 602	0.10 575	0.09 547	0.13 638	0.12 624

NOSS_ROB	0.19 591	0.13 607	0.18 554	0.16 222	0.12 586	0.16 487	0.12 125	0.30 582	0.33 584	0.20 544	0.22 484	0.27 595	0.24 625	0.21 592	0.16 522	0.16 687	0.18 708	0.23 706	0.21 707	0.13 638	0.13 642

XPNet_ROB	0.22 623	0.12 580	0.20 585	0.22 624	0.13 612	0.22 601	0.19 570	0.35 650	0.40 638	0.30 659	0.40 656	0.38 674	0.27 648	0.26 640	0.29 673	0.15 670	0.10 626	0.10 575	0.10 588	0.13 638	0.12 624

LALA_ROB	0.25 655	0.16 641	0.23 614	0.27 685	0.17 677	0.27 655	0.27 683	0.42 692	0.38 627	0.33 677	0.39 653	0.51 709	0.26 641	0.29 659	0.28 664	0.16 687	0.09 602	0.13 642	0.12 644	0.13 638	0.13 642

SGM-Forest	0.20 600	0.14 623	0.18 554	0.20 560	0.13 612	0.21 587	0.22 625	0.33 620	0.31 572	0.24 605	0.29 586	0.28 605	0.20 595	0.23 618	0.18 553	0.15 670	0.16 701	0.15 669	0.14 662	0.13 638	0.12 624
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DNSM	0.09 186	0.05 35	0.08 44	0.14 67	0.06 34	0.07 40	0.12 125	0.12 98	0.11 122	0.09 201	0.09 184	0.08 204	0.05 19	0.19 554	0.15 501	0.07 369	0.05 259	0.05 61	0.04 66	0.14 656	0.12 624

DNS	0.09 186	0.06 115	0.08 44	0.14 67	0.06 34	0.06 15	0.12 125	0.12 98	0.09 58	0.08 145	0.08 141	0.08 204	0.05 19	0.17 505	0.12 377	0.07 369	0.05 259	0.07 335	0.03 1	0.14 656	0.10 575

ISRNet	0.18 579	0.08 375	0.20 585	0.19 493	0.13 612	0.15 456	0.12 125	0.30 582	0.33 584	0.21 561	0.26 542	0.27 595	0.18 562	0.17 505	0.20 578	0.20 709	0.08 565	0.14 657	0.14 662	0.14 656	0.17 694

coex-ft	3.24 758	0.35 722	57.83 799	0.18 413	0.13 612	0.27 655	0.23 639	0.28 545	0.72 730	1.89 766	0.70 722	0.43 692	0.47 720	0.29 659	0.43 720	0.09 520	0.09 602	0.12 628	0.09 547	0.14 656	0.14 660

WZ-Net	0.29 682	0.17 651	0.82 739	0.23 645	0.16 665	0.35 687	0.29 700	0.40 682	0.59 709	0.24 605	0.57 706	0.37 668	0.25 633	0.34 679	0.37 707	0.09 520	0.08 565	0.09 525	0.10 588	0.14 656	0.16 684

UDG	0.21 615	0.17 651	0.20 585	0.23 645	0.15 651	0.31 674	0.20 593	0.33 620	0.35 609	0.24 605	0.28 571	0.31 639	0.29 662	0.21 592	0.23 616	0.15 670	0.12 657	0.13 642	0.09 547	0.14 656	0.15 674

stereogan	0.22 623	0.11 561	0.21 596	0.20 560	0.12 586	0.32 676	0.19 570	0.36 657	0.45 664	0.23 592	0.39 653	0.35 663	0.27 648	0.33 675	0.23 616	0.10 565	0.12 657	0.10 575	0.10 588	0.14 656	0.14 660

AnyNet_C01	0.37 701	0.26 702	1.41 753	0.22 624	0.17 677	0.51 713	0.28 689	0.36 657	0.40 638	0.39 690	0.75 728	0.46 700	0.39 699	0.46 716	0.50 732	0.13 645	0.13 671	0.13 642	0.14 662	0.14 656	0.16 684

AnyNet_C32	0.26 667	0.16 641	0.39 677	0.20 560	0.17 677	0.26 645	0.31 710	0.32 606	0.45 664	0.31 666	0.50 692	0.30 624	0.34 686	0.41 712	0.36 703	0.12 626	0.12 657	0.12 628	0.14 662	0.14 656	0.15 674

ADCPNet	0.26 667	0.17 651	0.62 715	0.21 599	0.15 651	0.36 692	0.25 668	0.33 620	0.37 621	0.31 666	0.41 667	0.36 665	0.29 662	0.29 659	0.34 701	0.12 626	0.10 626	0.11 606	0.12 644	0.14 656	0.13 642

RYNet	0.23 637	0.12 580	0.22 606	0.19 493	0.17 677	0.47 710	0.26 678	0.39 679	0.49 679	0.24 605	0.29 586	0.34 657	0.24 625	0.20 573	0.31 686	0.10 565	0.06 450	0.09 525	0.09 547	0.14 656	0.15 674

CSAN	0.30 685	0.24 694	0.28 637	0.34 712	0.19 695	0.34 682	0.42 731	0.38 673	0.51 689	0.38 689	0.40 656	0.44 695	0.34 686	0.29 659	0.31 686	0.19 703	0.16 701	0.19 693	0.19 699	0.14 656	0.15 674

ETE_ROB	0.23 637	0.17 651	0.23 614	0.25 667	0.14 632	0.26 645	0.29 700	0.32 606	0.37 621	0.28 643	0.37 638	0.45 696	0.27 648	0.28 652	0.27 655	0.11 600	0.09 602	0.12 628	0.10 588	0.14 656	0.13 642

WCMA_ROB	0.24 648	0.11 561	0.24 620	0.17 312	0.14 632	0.34 682	0.16 438	0.33 620	0.33 584	0.39 690	0.54 699	0.40 685	0.35 690	0.35 684	0.26 649	0.12 626	0.12 657	0.12 628	0.11 620	0.14 656	0.14 660

fsdfsdds	0.54 725	0.19 671	0.72 733	0.34 712	0.18 688	0.51 713	0.33 719	0.55 727	1.06 748	0.74 734	2.30 766	1.05 739	0.89 753	0.36 688	0.48 729	0.16 687	0.16 701	0.26 710	0.19 699	0.15 670	0.15 674

Selective-IGEV-i1pa	2.90 757	3.64 763	0.72 733	0.29 700	0.14 632	10.70 774	0.45 735	4.60 769	3.77 770	3.60 769	7.07 770	3.52 762	2.16 767	13.72 783	2.40 768	0.37 732	0.15 689	0.13 642	0.10 588	0.15 670	0.36 732

DStereoSA	0.26 667	0.19 671	0.39 677	0.27 685	0.17 677	0.23 615	0.21 611	0.50 713	0.60 710	0.22 577	0.30 592	0.29 614	0.34 686	0.40 706	0.29 673	0.12 626	0.11 641	0.16 677	0.14 662	0.15 670	0.12 624

DualNet (step1)	0.17 563	0.12 580	0.21 596	0.13 18	0.14 632	0.18 529	0.14 280	0.28 545	0.24 480	0.21 561	0.21 466	0.24 565	0.20 595	0.16 465	0.16 522	0.15 670	0.06 450	0.14 657	0.14 662	0.15 670	0.13 642

test_sample9	0.18 579	0.12 580	0.21 596	0.13 18	0.14 632	0.18 529	0.14 280	0.28 545	0.24 480	0.21 561	0.21 466	0.24 565	0.20 595	0.19 554	0.18 553	0.15 670	0.30 736	0.14 657	0.14 662	0.15 670	0.13 642

test_sample8	0.20 600	0.12 580	0.21 596	0.13 18	0.14 632	0.18 529	0.14 280	0.32 606	0.21 436	0.28 643	0.22 484	0.36 665	0.26 641	0.19 554	0.18 553	0.15 670	0.30 736	0.14 657	0.14 662	0.15 670	0.13 642

Wz-Net-TNSev	0.29 682	0.20 677	0.69 727	0.19 493	0.15 651	0.38 698	0.27 683	0.36 657	0.56 702	0.35 680	0.42 675	0.45 696	0.39 699	0.33 675	0.31 686	0.13 645	0.13 671	0.10 575	0.12 644	0.15 670	0.15 674

sAnonymous2	0.13 435	0.12 580	0.25 623	0.20 560	0.12 586	0.18 529	0.14 280	0.27 520	0.21 436	0.11 295	0.12 297	0.13 378	0.08 249	0.11 211	0.11 299	0.09 520	0.05 259	0.08 432	0.06 308	0.15 670	0.10 575

CroCo_RVC	0.13 435	0.12 580	0.25 623	0.20 560	0.12 586	0.18 529	0.14 280	0.27 520	0.21 436	0.11 295	0.12 297	0.13 378	0.08 249	0.11 211	0.11 299	0.09 520	0.05 259	0.08 432	0.06 308	0.15 670	0.10 575

FINET	0.22 623	0.18 666	0.28 637	0.19 493	0.16 665	0.24 624	0.24 651	0.33 620	0.49 679	0.26 623	0.33 615	0.22 539	0.23 616	0.23 618	0.18 553	0.18 696	0.16 701	0.11 606	0.10 588	0.15 670	0.14 660

RGC	0.25 655	0.20 677	0.29 646	0.28 692	0.16 665	0.22 601	0.23 639	0.33 620	0.44 660	0.27 630	0.40 656	0.38 674	0.28 657	0.37 694	0.23 616	0.11 600	0.13 671	0.17 681	0.17 693	0.15 670	0.16 684

RTS	0.46 718	0.19 671	3.33 759	0.25 667	0.15 651	0.72 732	0.21 611	0.37 666	0.78 738	0.42 699	0.44 680	0.31 639	0.43 714	0.55 729	0.37 707	0.10 565	0.09 602	0.13 642	0.13 656	0.15 670	0.15 674

RTSA	0.46 718	0.19 671	3.33 759	0.25 667	0.15 651	0.72 732	0.21 611	0.37 666	0.78 738	0.42 699	0.44 680	0.31 639	0.43 714	0.55 729	0.37 707	0.10 565	0.09 602	0.13 642	0.13 656	0.15 670	0.15 674

NVstereo2D	0.19 591	0.11 561	0.16 493	0.17 312	0.16 665	0.28 665	0.23 639	0.44 703	0.42 647	0.15 427	0.28 571	0.25 578	0.19 581	0.23 618	0.18 553	0.09 520	0.06 450	0.10 575	0.08 499	0.15 670	0.10 575

GASNet	0.22 623	0.24 694	0.34 666	0.26 677	0.17 677	0.27 655	0.16 438	0.45 705	0.42 647	0.27 630	0.24 501	0.30 624	0.16 520	0.27 643	0.18 553	0.12 626	0.09 602	0.12 628	0.11 620	0.16 684	0.08 492

Anonymous_2	0.22 623	0.17 651	0.28 637	0.15 124	0.16 665	0.33 678	0.22 625	0.23 442	0.18 366	0.23 592	0.24 501	0.26 588	0.27 648	0.27 643	0.24 628	0.22 716	0.26 732	0.17 681	0.17 693	0.16 684	0.18 700

DDUNet	0.23 637	0.18 666	0.22 606	0.22 624	0.15 651	0.25 633	0.24 651	0.30 582	0.31 572	0.31 666	0.37 638	0.34 657	0.26 641	0.25 636	0.21 592	0.18 696	0.13 671	0.17 681	0.11 620	0.16 684	0.17 694

MFN_U_SF_RVC	0.33 694	0.22 687	0.58 709	0.31 706	0.15 651	0.36 692	0.17 472	0.54 724	0.46 673	0.47 709	0.56 702	0.58 716	0.39 699	0.36 688	0.38 710	0.15 670	0.15 689	0.18 691	0.21 707	0.16 684	0.16 684

G-Net	0.25 655	0.17 651	0.38 676	0.23 645	0.16 665	0.51 713	0.23 639	0.29 567	0.35 609	0.36 683	0.38 645	0.31 639	0.29 662	0.28 652	0.27 655	0.11 600	0.09 602	0.12 628	0.10 588	0.16 684	0.14 660

SHD	0.26 667	0.15 630	0.31 655	0.24 657	0.18 688	0.23 615	0.15 370	0.39 679	0.72 730	0.32 673	0.42 675	0.36 665	0.29 662	0.33 675	0.30 680	0.13 645	0.11 641	0.14 657	0.13 656	0.16 684	0.20 708

ADCS	0.30 685	0.19 671	0.48 695	0.21 599	0.18 688	0.29 669	0.24 651	0.42 692	0.64 719	0.40 693	0.50 692	0.40 685	0.37 695	0.40 706	0.43 720	0.13 645	0.13 671	0.13 642	0.14 662	0.16 684	0.16 684

DStereoFS	0.27 675	0.22 687	0.32 659	0.23 645	0.15 651	0.23 615	0.21 611	0.52 718	0.49 679	0.28 643	0.45 682	0.34 657	0.36 693	0.53 726	0.29 673	0.13 645	0.11 641	0.15 669	0.13 656	0.17 691	0.17 694

DStereoO	0.25 655	0.18 666	0.19 580	0.20 560	0.15 651	0.22 601	0.19 570	0.33 620	0.42 647	0.30 659	0.22 484	0.33 652	0.28 657	0.42 713	0.28 664	0.47 739	0.12 657	0.31 727	0.11 620	0.17 691	0.12 624

FADNet	0.21 615	0.23 691	0.37 675	0.18 413	0.17 677	0.25 633	0.13 201	0.32 606	0.32 578	0.23 592	0.25 528	0.27 595	0.21 603	0.19 554	0.16 522	0.13 645	0.15 689	0.12 628	0.15 679	0.17 691	0.18 700

PDISCO_ROB	0.28 678	0.16 641	0.28 637	0.28 692	0.20 699	0.33 678	0.27 683	0.45 705	0.58 707	0.28 643	0.41 667	0.45 696	0.30 673	0.34 679	0.35 702	0.12 626	0.09 602	0.17 681	0.16 685	0.17 691	0.13 642

TARStereo	0.66 731	0.18 666	0.59 711	0.28 692	0.22 708	1.31 757	0.25 668	0.61 735	1.61 763	0.69 727	3.69 768	1.08 741	0.82 748	0.39 701	0.32 691	0.18 696	0.15 689	0.20 697	0.20 702	0.18 695	0.24 714

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 685	0.24 694	0.30 652	0.36 718	0.16 665	0.36 692	0.31 710	0.34 635	0.43 658	0.41 697	0.46 685	0.38 674	0.30 673	0.35 684	0.29 673	0.19 703	0.20 714	0.26 710	0.29 725	0.18 695	0.19 705

XQC	0.29 682	0.23 691	0.53 698	0.29 700	0.19 695	0.36 692	0.28 689	0.37 666	0.58 707	0.31 666	0.31 598	0.37 668	0.30 673	0.39 701	0.39 712	0.13 645	0.09 602	0.15 669	0.12 644	0.18 695	0.18 700

LSM	0.34 700	0.21 683	0.62 715	0.27 685	0.62 747	0.35 687	0.26 678	0.43 698	0.49 679	0.45 706	0.60 714	0.42 690	0.37 695	0.35 684	0.26 649	0.13 645	0.21 724	0.14 657	0.16 685	0.18 695	0.34 730

CC-Net-ROB	0.28 678	0.31 718	0.36 674	0.30 704	0.15 651	0.25 633	0.19 570	0.45 705	0.34 595	0.39 690	0.37 638	0.39 679	0.31 678	0.27 643	0.27 655	0.24 724	0.18 708	0.30 726	0.23 714	0.19 699	0.15 674

GANetREF_RVC	0.31 691	0.34 721	0.29 646	0.35 716	0.16 665	0.33 678	0.42 731	0.48 711	0.52 695	0.35 680	0.35 630	0.34 657	0.32 680	0.40 706	0.33 697	0.27 726	0.20 714	0.29 724	0.15 679	0.19 699	0.18 700
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
DPSNet	0.28 678	0.16 641	0.33 663	0.18 413	0.13 612	0.55 718	0.42 731	0.52 718	0.68 725	0.29 653	0.38 645	0.39 679	0.30 673	0.32 671	0.23 616	0.11 600	0.10 626	0.11 606	0.08 499	0.20 701	0.16 684

mmmmmm	0.42 709	0.26 702	0.45 688	0.37 720	0.20 699	0.62 723	0.45 735	0.53 722	0.75 735	0.55 716	0.78 731	0.70 727	0.58 732	0.51 722	0.40 714	0.19 703	0.22 728	0.22 704	0.20 702	0.21 702	0.17 694

1111	0.45 716	0.24 694	0.56 703	0.33 710	0.20 699	0.88 743	0.37 723	0.52 718	0.84 741	0.64 723	0.69 720	0.70 727	0.70 743	0.79 740	0.38 710	0.17 693	0.15 689	0.19 693	0.19 699	0.22 703	0.17 694

UHP	1.91 755	0.25 700	1.18 749	0.34 712	0.18 688	5.77 768	0.24 651	0.87 743	3.44 769	2.38 767	11.09 781	6.66 773	3.09 770	0.90 751	0.65 743	0.18 696	0.14 682	0.19 693	0.17 693	0.22 703	0.16 684

PSMNet-RUCA	0.28 678	0.33 720	0.42 685	0.36 718	0.32 727	0.18 529	0.20 593	0.42 692	0.30 562	0.33 677	0.41 667	0.40 685	0.24 625	0.31 666	0.20 578	0.19 703	0.11 641	0.25 709	0.15 679	0.22 703	0.16 684

SQANet	0.24 648	0.24 694	0.31 655	0.31 706	0.19 695	0.27 655	0.13 201	0.30 582	0.33 584	0.25 618	0.37 638	0.31 639	0.22 610	0.27 643	0.23 616	0.15 670	0.10 626	0.21 699	0.16 685	0.22 703	0.16 684

BEATNet-Init1	0.54 725	0.28 709	0.68 726	0.31 706	0.21 705	0.85 741	0.31 710	0.57 728	0.69 728	0.89 745	1.00 742	2.17 759	0.66 739	0.58 733	0.44 723	0.19 703	0.18 708	0.23 706	0.22 710	0.22 703	0.21 709

2222	0.37 701	0.26 702	0.32 659	0.42 725	0.20 699	0.78 737	1.22 761	0.43 698	0.42 647	0.33 677	0.53 696	0.48 707	0.38 697	0.33 675	0.32 691	0.17 693	0.14 682	0.21 699	0.15 679	0.23 708	0.12 624

DGSMNet	0.25 655	0.19 671	0.34 666	0.21 599	0.24 714	0.24 624	0.21 611	0.36 657	0.42 647	0.25 618	0.32 608	0.38 674	0.21 603	0.29 659	0.24 628	0.13 645	0.11 641	0.14 657	0.16 685	0.23 708	0.23 713

ccnet	0.30 685	0.28 709	0.24 620	0.20 560	0.28 722	0.41 705	0.22 625	0.46 708	0.33 584	0.37 687	0.46 685	0.37 668	0.30 673	0.40 706	0.43 720	0.23 722	0.14 682	0.21 699	0.17 693	0.23 708	0.19 705

SAMSARA	0.41 707	0.28 709	0.34 666	0.55 734	0.39 729	0.85 741	1.25 762	0.49 712	0.52 695	0.36 683	0.35 630	0.56 715	0.39 699	0.39 701	0.41 717	0.15 670	0.20 714	0.15 669	0.14 662	0.23 708	0.21 709

PASM	0.33 694	0.25 700	0.51 697	0.28 692	0.27 720	0.30 672	0.31 710	0.35 650	0.51 689	0.36 683	0.40 656	0.47 704	0.35 690	0.34 679	0.36 703	0.23 722	0.26 732	0.26 710	0.28 724	0.23 708	0.21 709

DispFullNet	0.27 675	0.22 687	0.66 719	0.28 692	0.17 677	0.27 655	0.17 472	0.34 635	0.57 704	0.27 630	0.37 638	0.43 692	0.24 625	0.39 701	0.25 636	0.12 626	0.06 450	0.19 693	0.11 620	0.23 708	0.16 684

MSMD_ROB	0.31 691	0.26 702	0.26 632	0.24 657	0.21 705	0.34 682	0.25 668	0.34 635	0.39 633	0.40 693	0.69 720	0.45 696	0.41 706	0.34 679	0.28 664	0.20 709	0.20 714	0.26 710	0.25 716	0.23 708	0.22 712

MSC_U_SF_DS_RVC	0.44 713	0.39 725	0.56 703	0.40 722	0.20 699	0.66 727	0.33 719	0.54 724	0.72 730	0.71 730	0.72 725	0.62 718	0.55 727	0.52 724	0.47 728	0.20 709	0.19 713	0.29 724	0.30 727	0.24 715	0.19 705

PVD	0.40 706	0.21 683	0.40 680	0.32 709	0.23 710	0.30 672	0.45 735	0.53 722	0.97 747	0.55 716	0.80 733	0.54 714	0.60 736	0.53 726	0.40 714	0.19 703	0.14 682	0.17 681	0.14 662	0.24 715	0.32 728

FSD					0.23 710	0.25 633	0.25 668	0.27 520	0.26 519	0.25 618	0.26 542	0.26 588	0.26 641	0.27 643	0.24 628	0.21 712	0.20 714	0.27 714	0.26 717	0.25 717

FC-DCNN v2	0.33 694	0.28 709	0.28 637	0.26 677	0.23 710	0.39 701	0.29 700	0.41 687	0.44 660	0.46 707	0.57 706	0.51 709	0.41 706	0.38 699	0.30 680	0.21 712	0.20 714	0.27 714	0.26 717	0.25 717	0.24 714

FCDSN-DC	0.33 694	0.28 709	0.28 637	0.30 704	0.24 714	0.39 701	0.28 689	0.43 698	0.42 647	0.44 704	0.53 696	0.51 709	0.42 710	0.37 694	0.30 680	0.21 712	0.20 714	0.27 714	0.26 717	0.25 717	0.25 717
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.33 694	0.28 709	0.28 637	0.26 677	0.23 710	0.38 698	0.29 700	0.40 682	0.44 660	0.46 707	0.56 702	0.51 709	0.41 706	0.38 699	0.31 686	0.21 712	0.20 714	0.27 714	0.26 717	0.25 717	0.24 714

MANE	0.47 720	0.28 709	0.28 637	0.27 685	0.24 714	0.50 711	0.32 718	0.57 728	0.62 715	0.74 734	1.20 752	1.21 745	0.64 738	0.54 728	0.39 712	0.22 716	0.20 714	0.27 714	0.31 728	0.26 721	0.25 717

ELAS	0.42 709	0.29 716	0.34 666	0.28 692	0.24 714	0.63 724	0.37 723	0.52 718	0.52 695	0.72 731	0.82 734	0.68 725	0.56 729	0.52 724	0.45 726	0.22 716	0.21 724	0.27 714	0.26 717	0.26 721	0.26 721
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	0.42 709	0.29 716	0.33 663	0.28 692	0.24 714	0.56 719	0.38 726	0.50 713	0.61 712	0.74 734	0.76 729	0.67 723	0.56 729	0.55 729	0.42 719	0.22 716	0.21 724	0.27 714	0.26 717	0.27 723	0.26 721
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
nnnnnnn	0.43 712	0.26 702	0.54 700	0.33 710	0.27 720	0.51 713	0.30 709	0.54 724	0.79 740	0.64 723	0.71 724	0.75 731	0.58 732	0.47 717	0.45 726	0.22 716	0.21 724	0.27 714	0.26 717	0.29 724	0.25 717

JetBlue	0.73 737	0.46 729	1.21 751	0.52 733	0.47 735	2.16 759	0.67 749	0.78 739	0.72 730	0.70 729	0.79 732	1.21 745	0.84 749	1.06 757	1.04 757	0.40 734	0.28 734	0.33 728	0.33 730	0.30 725	0.34 730

otaku	0.39 704	0.38 724	0.53 698	0.44 727	0.28 722	0.57 720	0.24 651	0.42 692	0.62 715	0.40 693	0.50 692	0.46 700	0.34 686	0.40 706	0.33 697	0.30 727	0.30 736	0.39 731	0.33 730	0.30 725	0.29 724

NVStereoNet_ROB	0.47 720	0.37 723	0.47 693	0.42 725	0.29 725	0.35 687	0.35 721	0.50 713	0.61 712	0.73 732	0.94 739	0.70 727	0.68 740	0.48 718	0.62 740	0.22 716	0.33 740	0.34 729	0.34 733	0.30 725	0.31 727
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet-4b	0.39 704	0.53 731	0.56 703	0.45 728	0.24 714	0.46 709	0.18 523	0.50 713	0.64 719	0.42 699	0.45 682	0.60 717	0.27 648	0.34 679	0.24 628	0.33 729	0.14 682	0.48 734	0.42 736	0.31 728	0.27 723

ACVNet_1	0.45 716	0.51 730	0.61 713	0.45 728	0.28 722	0.50 711	0.28 689	0.58 733	0.71 729	0.63 722	0.59 712	0.74 730	0.50 723	0.50 720	0.36 703	0.26 725	0.25 730	0.39 731	0.29 725	0.32 729	0.25 717

Ntro	0.41 707	0.40 726	0.54 700	0.46 731	0.30 726	0.64 725	0.24 651	0.47 709	0.68 725	0.42 699	0.49 690	0.47 704	0.42 710	0.40 706	0.32 691	0.32 728	0.28 734	0.37 730	0.31 728	0.33 730	0.29 724

MonStereo1	0.49 722	0.27 707	0.61 713	0.29 700	0.20 699	0.40 703	0.19 570	0.51 717	0.66 724	0.53 713	0.91 738	1.02 737	0.59 735	0.51 722	0.58 737	0.53 743	0.32 739	0.55 740	0.40 734	0.36 731	0.38 734

MADNet+	0.76 738	0.72 741	3.76 762	0.67 738	0.41 731	0.99 748	0.97 759	0.72 738	0.75 735	0.52 712	0.58 710	0.64 721	0.68 740	0.89 750	1.04 757	0.35 731	0.36 741	0.28 723	0.23 714	0.38 732	0.33 729

Consistency-Raft	0.44 713	0.40 726	0.46 690	0.37 720	0.43 733	0.42 707	0.41 729	0.57 728	0.55 700	0.32 673	0.73 726	0.32 646	0.50 723	0.42 713	0.49 731	0.39 733	0.36 741	0.45 733	0.52 745	0.42 733	0.30 726

light-stereo	0.44 713	0.27 707	0.64 718	0.61 736	0.50 736	0.34 682	0.23 639	0.47 709	0.52 695	0.57 719	0.59 712	0.78 732	0.33 684	0.49 719	0.30 680	0.33 729	0.25 730	0.27 714	0.33 730	0.47 734	0.41 737

ACVNet_2	0.67 734	0.68 740	0.70 730	0.64 737	0.41 731	0.75 735	0.50 738	0.98 750	1.38 758	0.90 746	1.09 746	1.04 738	0.74 744	0.55 729	0.48 729	0.43 735	0.40 743	0.53 738	0.45 737	0.48 735	0.36 732

anonymity	0.53 724	0.58 732	0.66 719	0.41 723	0.61 746	0.54 717	0.41 729	0.57 728	0.41 645	0.56 718	0.50 692	0.50 708	0.55 727	0.59 734	0.50 732	0.58 746	0.50 754	0.51 736	0.51 743	0.52 736	0.58 744

SGM+DAISY	0.57 728	0.58 732	0.67 723	0.41 723	0.55 740	0.68 729	0.51 739	0.57 728	0.46 673	0.67 725	0.70 722	0.69 726	0.57 731	0.64 736	0.58 737	0.59 747	0.49 751	0.50 735	0.50 742	0.52 736	0.59 747

RainbowNet	0.54 725	0.61 735	0.71 732	0.57 735	0.43 733	0.66 727	0.37 723	0.60 734	0.87 744	0.51 711	0.67 716	0.63 719	0.47 720	0.50 720	0.44 723	0.47 739	0.48 750	0.53 738	0.41 735	0.53 738	0.41 737

IMH-64-1	0.66 731	0.62 736	0.69 727	0.72 739	0.51 737	0.60 721	0.51 739	0.92 744	0.84 741	0.75 738	1.02 743	0.81 733	0.78 746	0.80 741	0.50 732	0.43 735	0.46 745	0.72 743	0.48 738	0.55 739	0.40 735

IMH-64	0.66 731	0.62 736	0.69 727	0.72 739	0.51 737	0.60 721	0.51 739	0.92 744	0.84 741	0.75 738	1.02 743	0.81 733	0.78 746	0.80 741	0.50 732	0.43 735	0.46 745	0.72 743	0.48 738	0.55 739	0.40 735

SPS-STEREO	0.58 729	0.59 734	0.66 719	0.45 728	0.55 740	0.65 726	0.44 734	0.63 736	0.51 689	0.69 727	0.65 715	0.66 722	0.58 732	0.62 735	0.62 740	0.62 749	0.47 749	0.51 736	0.49 740	0.55 739	0.58 744
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IMH	0.72 735	0.65 738	0.70 730	0.77 741	0.54 739	0.71 731	0.56 742	0.99 752	1.08 749	0.82 741	1.09 746	0.89 735	0.88 751	0.88 749	0.53 736	0.44 738	0.50 754	0.75 746	0.51 743	0.58 742	0.42 739

GCST	0.37 701	0.42 728	0.27 634	1.03 754	0.39 729	0.18 529	0.08 9	0.21 393	0.18 366	0.28 643	0.25 528	0.15 427	0.12 409	0.16 465	0.14 462	0.64 750	0.43 744	0.75 746	0.65 749	0.64 743	0.46 741

WAO-7	0.80 740	0.78 744	0.57 706	0.85 746	0.67 750	0.76 736	0.69 752	1.07 755	1.30 755	0.90 746	1.20 752	1.05 739	0.93 754	0.71 738	0.68 744	0.60 748	0.62 764	0.67 742	0.68 752	0.64 743	0.59 747

LVE	0.84 743	0.87 748	0.86 742	0.81 744	0.56 742	1.09 753	0.66 748	1.07 755	1.45 760	0.97 752	1.23 754	1.11 743	0.86 750	0.84 744	0.72 748	0.49 741	0.56 760	0.76 748	0.60 748	0.66 745	0.60 750

Dean	0.88 744	0.88 749	0.81 738	0.82 745	0.57 743	0.91 744	0.62 746	1.17 765	1.71 764	1.15 759	1.16 750	1.31 749	1.00 757	0.82 743	0.83 753	0.57 744	0.56 760	0.78 750	0.65 749	0.67 746	0.58 744

TorneroNet-64	0.76 738	0.73 742	0.77 737	0.78 743	0.58 745	0.94 747	0.58 743	0.85 742	1.26 753	0.67 725	0.88 736	1.41 752	0.76 745	0.87 747	0.68 744	0.49 741	0.46 745	0.73 745	0.59 746	0.68 747	0.54 743

MFMNet_re	0.65 730	0.66 739	0.66 719	0.51 732	0.69 751	0.70 730	0.58 743	0.65 737	0.75 735	0.61 721	0.73 726	0.63 719	0.68 740	0.65 737	0.60 739	0.66 751	0.58 763	0.63 741	0.59 746	0.68 747	0.69 754

WAO-6	0.82 741	0.81 745	0.63 717	0.87 748	0.63 748	0.79 738	0.60 745	0.98 750	1.52 762	0.91 749	0.97 741	1.08 741	1.04 758	0.72 739	0.70 747	0.72 752	0.49 751	0.91 754	0.71 753	0.70 749	0.59 747

WAO-8	0.92 745	0.83 746	0.67 723	0.94 751	0.70 752	0.92 745	0.68 750	1.08 757	1.80 766	1.06 756	1.42 756	1.29 747	1.08 760	0.86 745	0.80 750	0.74 754	0.54 757	0.86 752	0.75 754	0.71 750	0.63 751

Venus	0.92 745	0.83 746	0.67 723	0.94 751	0.70 752	0.92 745	0.68 750	1.08 757	1.80 766	1.06 756	1.42 756	1.29 747	1.08 760	0.86 745	0.80 750	0.74 754	0.54 757	0.86 752	0.75 754	0.71 750	0.63 751

PWCK	0.72 735	0.95 750	0.99 745	0.77 741	0.32 727	0.79 738	0.38 726	0.92 744	0.90 745	0.96 751	0.76 729	0.97 736	0.62 737	0.87 747	0.68 744	0.73 753	0.46 745	0.76 748	0.49 740	0.71 750	0.44 740

TorneroNet	0.83 742	0.75 743	0.83 741	0.85 746	0.63 748	1.03 751	0.65 747	0.96 748	1.14 751	0.80 740	1.10 748	1.36 750	0.88 751	0.95 753	0.82 752	0.57 744	0.49 751	0.79 751	0.66 751	0.74 753	0.64 753

UNDER WATER-64	0.97 747	0.96 751	1.48 755	0.88 749	0.57 743	1.24 756	0.90 757	0.78 739	0.96 746	1.05 754	0.85 735	1.56 757	1.26 764	0.97 755	0.99 755	0.88 758	0.57 762	1.04 758	0.88 758	0.81 754	0.75 755

UNDER WATER	0.99 749	1.00 752	1.47 754	1.00 753	0.71 754	1.18 755	0.86 755	0.81 741	1.09 750	1.02 753	0.90 737	1.53 756	1.26 764	1.06 757	1.02 756	0.79 756	0.54 757	1.02 756	0.88 758	0.83 755	0.75 755

DPSimNet_ROB	1.14 752	1.25 756	0.87 743	1.15 757	0.90 758	1.15 754	1.18 760	1.20 766	1.26 753	1.45 763	1.05 745	1.44 755	1.13 762	0.92 752	1.70 760	1.47 769	0.52 756	1.22 761	1.04 763	0.92 756	1.03 761

notaker	0.98 748	1.13 753	1.02 746	1.14 756	0.81 755	0.73 734	0.69 752	0.94 747	1.15 752	1.19 761	1.19 751	1.41 752	1.17 763	1.10 759	0.74 749	0.82 757	0.64 765	1.18 759	0.79 756	1.02 757	0.82 758

KSHMR	1.10 751	1.19 754	0.90 744	1.26 759	1.00 759	0.99 748	0.96 758	1.13 763	1.35 756	1.16 760	1.28 755	1.40 751	0.97 756	1.03 756	0.93 754	1.03 766	1.08 768	1.20 760	1.03 762	1.03 758	0.98 760

ktn	1.02 750	1.23 755	0.82 739	1.24 758	0.86 757	1.00 750	0.86 755	0.96 748	1.37 757	1.05 754	1.12 749	1.16 744	1.06 759	0.95 753	0.62 740	1.28 768	0.71 766	1.39 763	0.83 757	1.06 759	0.77 757

HanzoNet	1.31 753	1.29 757	1.22 752	1.13 755	0.85 756	1.05 752	0.84 754	1.06 754	1.47 761	1.66 764	1.63 758	2.48 761	1.78 766	1.63 761	1.69 759	1.27 767	0.80 767	1.32 762	1.02 761	1.07 760	0.90 759

JetRed	1.66 754	1.51 758	3.09 758	0.93 750	1.21 760	5.28 767	1.61 765	1.29 767	1.42 759	1.84 765	1.77 759	1.59 758	0.95 755	1.43 760	2.51 770	0.91 760	1.61 769	0.93 755	0.91 760	1.36 761	1.03 761

MADNet++	1.97 756	1.75 759	1.66 756	1.83 760	1.69 762	2.38 760	1.45 764	2.36 768	2.11 768	2.58 768	2.37 767	2.25 760	2.21 768	2.28 762	2.36 766	1.87 770	1.67 770	1.53 764	1.34 764	1.87 762	1.78 764

USTest	6.16 766	2.65 762	2.79 757	6.48 768	7.21 768	14.33 776	21.38 777	6.98 777	9.55 776	5.35 774	6.12 769	5.71 766	7.69 774	6.31 773	6.75 774	1.97 771	3.38 776	1.63 765	2.14 773	2.49 763	2.35 765

tt	4.65 765	0.07 231	3.54 761	2.01 761	1.55 761	10.25 772	16.66 775	8.90 778	5.03 771	1.33 762	0.96 740	4.71 763	4.74 771	3.33 767	5.86 772	6.06 778	10.30 784	1.87 767	2.09 772	2.61 764	1.19 763

xxxxx1	7.75 767	5.06 769	7.26 770	3.15 762	3.91 764	16.37 777	22.88 780	5.87 774	8.68 773	7.99 775	8.55 771	9.13 777	8.46 775	10.05 775	10.47 775	2.43 772	2.48 772	3.56 775	12.26 781	3.48 765	3.02 767

tt_ll	7.75 767	5.06 769	7.26 770	3.15 762	3.91 764	16.37 777	22.88 780	5.87 774	8.68 773	7.99 775	8.55 771	9.13 777	8.46 775	10.05 775	10.47 775	2.43 772	2.48 772	3.56 775	12.26 781	3.48 765	3.02 767

ff	7.75 767	5.06 769	7.26 770	3.15 762	3.91 764	16.37 777	22.88 780	5.87 774	8.68 773	7.99 775	8.55 771	9.13 777	8.46 775	10.05 775	10.47 775	2.43 772	2.48 772	3.56 775	12.26 781	3.48 765	3.02 767

DGTPSM_ROB	8.06 771	4.50 765	8.69 779	5.34 765	10.73 770	8.32 770	22.71 778	5.47 772	13.38 780	5.13 772	9.98 776	5.10 764	10.47 778	5.53 771	12.77 781	3.79 775	8.00 777	3.49 773	6.95 778	3.74 768	7.09 779

DPSMNet_ROB	8.06 771	4.50 765	8.69 779	5.36 767	10.74 771	8.32 770	22.71 778	5.47 772	13.38 780	5.13 772	9.98 776	5.10 764	10.47 778	5.53 771	12.77 781	3.80 776	8.00 777	3.49 773	6.95 778	3.75 769	7.09 779

TCMNet-wrong-test	3.69 764	5.54 774	3.91 765	12.22 774	11.75 776	4.77 766	3.86 766	1.08 757	0.74 734	1.13 758	2.21 765	6.16 770	0.53 726	3.43 769	2.33 765	0.90 759	0.20 714	1.85 766	1.69 765	5.71 770	3.79 771

noway3	3.67 763	5.34 773	3.88 764	12.29 776	11.84 777	4.64 764	3.99 768	1.08 757	0.50 687	0.90 746	2.07 761	6.19 771	0.45 719	3.36 768	2.45 769	0.97 765	0.15 689	1.91 769	1.76 767	5.79 771	3.82 775

noway2	3.63 759	5.25 772	3.83 763	12.30 777	11.84 777	4.62 763	3.98 767	1.03 753	0.50 687	0.91 749	2.05 760	6.21 772	0.40 704	2.96 763	2.36 766	0.95 761	0.14 682	1.90 768	1.76 767	5.79 771	3.81 774

zzzz4	3.65 760	5.61 777	4.02 768	12.30 777	11.85 780	4.60 761	3.99 768	1.11 761	0.45 664	0.87 743	2.08 762	6.08 768	0.43 714	3.05 764	2.22 761	0.96 763	0.15 689	1.91 769	1.76 767	5.84 773	3.78 770

noway1	3.65 760	5.60 776	3.99 766	12.30 777	11.85 780	4.61 762	4.00 770	1.11 761	0.45 664	0.87 743	2.08 762	6.09 769	0.43 714	3.05 764	2.22 761	0.96 763	0.15 689	1.91 769	1.76 767	5.84 773	3.79 771

noway4	3.66 762	5.59 775	3.99 766	12.28 775	11.84 777	4.70 765	4.02 771	1.16 764	0.47 676	0.84 742	2.09 764	6.05 767	0.42 710	3.08 766	2.23 764	0.95 761	0.15 689	1.91 769	1.75 766	5.88 775	3.80 773

iinet-test	10.41 774	8.00 779	7.40 773	10.23 769	10.93 772	17.97 781	25.06 783	11.30 782	13.29 778	9.69 779	9.78 775	9.38 780	11.23 780	10.97 779	12.61 779	6.59 780	8.30 779	5.49 778	6.54 774	6.58 776	6.91 777

IINet	10.41 774	8.00 779	7.40 773	10.23 769	10.93 772	17.97 781	25.06 783	11.30 782	13.29 778	9.69 779	9.77 774	9.38 780	11.23 780	10.97 779	12.61 779	6.59 780	8.30 779	5.49 778	6.54 774	6.58 776	6.91 777

DPSM_ROB	11.10 780	8.47 781	7.95 776	10.84 772	11.58 774	19.10 784	26.50 788	12.02 784	14.09 783	10.38 781	10.91 779	10.39 783	11.92 783	11.67 781	13.39 783	6.99 782	8.79 782	5.82 781	6.92 776	6.97 778	7.31 781

DPSM	11.10 780	8.47 781	7.95 776	10.84 772	11.58 774	19.10 784	26.50 788	12.02 784	14.09 783	10.38 781	10.91 779	10.39 783	11.92 783	11.67 781	13.39 783	6.99 782	8.79 782	5.82 781	6.92 776	6.97 778	7.31 781

PML	8.57 773	9.39 783	6.24 769	5.34 765	6.36 767	13.21 775	20.99 776	5.35 771	6.68 772	17.75 785	26.46 796	7.58 774	6.08 773	7.89 774	5.76 771	5.33 777	1.83 771	5.95 783	1.93 771	8.75 780	2.53 766

Anonymous_1	10.87 779	7.82 778	7.41 775	10.29 771	10.08 769	18.64 783	26.11 785	11.02 781	13.45 782	9.43 778	10.10 778	9.73 782	11.31 782	10.69 778	12.47 778	6.42 779	8.38 781	5.70 780	10.22 780	11.41 781	6.65 776

zzzzzz3	32.40 796	13.78 784	19.88 792	39.27 796	40.27 799	57.81 796	73.58 799	33.27 799	42.65 797	31.40 798	32.97 797	30.93 798	36.54 800	37.48 799	43.96 800	20.77 793	26.80 797	16.44 792	20.72 795	13.41 782	16.16 791

zzz1	32.42 797	13.80 785	20.04 793	39.27 796	40.27 799	57.84 797	73.53 798	33.30 800	42.71 800	31.42 799	32.98 798	30.95 799	36.54 800	37.50 800	43.97 801	20.78 794	26.81 798	16.46 793	20.73 796	13.42 783	16.17 792

FlowAnything	22.34 790	17.13 790	15.98 784	22.00 789	23.23 788	38.39 795	53.32 792	24.19 794	28.48 793	21.00 796	21.93 792	20.83 788	23.97 790	23.44 794	26.83 790	14.04 784	17.80 793	11.63 784	14.08 790	14.00 784	14.65 783

Hybrid-DGEV	22.38 791	17.26 793	16.15 786	21.92 785	23.29 790	38.36 792	53.40 794	24.38 797	28.67 796	20.64 790	21.89 791	21.01 790	24.05 793	23.35 791	27.12 796	14.08 789	17.70 791	11.71 789	13.99 789	14.01 785	14.70 786

CasAABBNet	22.33 787	17.11 787	15.84 783	21.94 786	23.28 789	38.30 788	53.40 794	24.05 792	28.44 792	20.66 791	21.86 790	21.03 793	24.04 792	23.35 791	27.03 793	14.06 785	17.69 788	11.70 785	13.94 785	14.04 786	14.76 787

RAFT-FEzeroshot	22.33 787	17.12 788	15.83 781	21.95 787	23.32 791	38.31 789	53.41 796	23.99 790	28.43 790	20.66 791	21.84 788	21.02 791	24.05 793	23.33 789	27.09 794	14.06 785	17.69 788	11.70 785	13.95 786	14.05 787	14.76 787

RAFT-FE	22.33 787	17.12 788	15.83 781	21.95 787	23.32 791	38.31 789	53.41 796	23.99 790	28.43 790	20.66 791	21.84 788	21.02 791	24.05 793	23.33 789	27.09 794	14.06 785	17.69 788	11.70 785	13.95 786	14.05 787	14.76 787

Selective-RAFT-Error	22.39 792	17.14 791	16.01 785	22.00 789	23.34 793	38.37 793	53.36 793	24.24 796	28.53 794	20.80 794	21.94 793	20.94 789	24.02 791	23.48 795	27.33 797	14.07 788	17.70 791	11.70 785	13.93 784	14.05 787	14.83 790

LSM0	22.80 794	17.22 792	19.17 788	22.12 791	28.90 796	38.38 794	53.27 791	24.21 795	28.36 789	20.84 795	21.11 785	21.63 794	24.25 796	23.42 793	26.98 792	14.08 789	17.39 786	11.72 790	13.98 788	14.22 790	14.66 784

fast-reg	22.77 793	17.32 794	19.13 787	22.15 792	24.31 794	38.33 791	53.16 790	24.18 793	28.58 795	20.60 789	22.12 794	20.65 787	23.90 789	23.12 788	26.84 791	14.18 791	17.47 787	14.33 791	14.96 791	15.38 791	14.67 785

LRCNet_RVC	10.76 778	13.97 786	7.97 778	19.07 783	2.04 763	0.35 687	0.31 710	5.29 770	0.48 677	13.02 783	17.65 783	8.69 775	5.73 772	4.78 770	2.22 761	23.53 797	2.69 775	27.60 800	25.75 800	17.60 792	16.54 795

RSGM-EC	20.15 784	4.62 767	0.75 735	16.73 780	16.97 785	21.10 786	26.46 786	10.37 779	14.13 785	18.18 786	21.56 786	22.31 795	22.50 787	21.80 786	15.71 785	62.36 800	33.86 800	20.06 797	18.04 792	19.30 793	16.22 793

acva	20.15 784	4.62 767	0.75 735	16.73 780	16.97 785	21.10 786	26.46 786	10.37 779	14.13 785	18.18 786	21.56 786	22.31 795	22.50 787	21.80 786	15.71 785	62.36 800	33.86 800	20.06 797	18.04 792	19.30 793	16.22 793

HaxPig	15.73 782	18.55 795	19.19 789	16.92 782	15.89 784	7.80 769	7.57 772	13.37 786	10.80 777	15.40 784	14.87 782	15.95 785	14.81 785	15.67 784	15.97 787	18.96 792	16.72 785	19.47 796	18.10 794	19.45 795	19.06 796

zzzz2	33.77 798	25.93 797	24.41 795	33.32 794	35.10 797	58.15 798	80.98 800	36.98 801	42.68 798	31.82 800	33.40 799	31.44 800	36.00 798	34.74 797	40.15 798	21.20 795	26.75 795	17.85 794	21.11 797	21.10 796	22.26 797

noway5	33.77 798	25.93 797	24.41 795	33.32 794	35.10 797	58.15 798	80.98 800	36.98 801	42.68 798	31.82 800	33.40 799	31.44 800	36.00 798	34.74 797	40.15 798	21.20 795	26.75 795	17.85 794	21.11 797	21.10 796	22.26 797

MEDIAN_ROB	20.38 786	24.05 796	23.36 794	21.18 784	21.62 787	10.51 773	8.17 773	17.68 787	15.46 787	20.04 788	19.65 784	20.30 786	20.16 786	21.17 785	21.03 788	23.81 798	21.77 794	24.98 799	23.75 799	25.01 798	23.94 799

AVERAGE_ROB	24.89 795	29.12 799	27.98 797	24.83 793	24.59 795	17.82 780	11.61 774	21.45 788	19.91 788	25.04 797	24.38 795	25.06 797	25.31 797	24.69 796	22.86 789	29.74 799	27.09 799	28.97 801	27.94 801	30.07 799	29.35 800

DLNR_Zeroshot_test	10.48 776	2.27 760	19.78 790	120.28 799	13.29 783	0.06 15	0.13 201	0.24 468	0.10 86	0.08 145	0.10 221	0.09 251	0.07 188	0.10 127	0.09 102	0.13 645	0.04 25	0.06 213	0.04 66	52.68 800	0.04 55

DLNR-FE	10.51 777	2.29 761	19.85 791	120.28 799	13.21 782	0.06 15	0.13 201	0.24 468	0.10 86	0.08 145	0.10 221	0.09 251	0.07 188	0.10 127	0.09 102	0.13 645	0.04 25	0.06 213	0.04 66	53.18 801	0.04 55

test_example2	97.69 800	92.93 800	45.57 798	96.02 798	109.84 801	88.44 800	93.70 802	25.54 798	94.63 802	130.46 803	126.87 802	58.93 802	75.48 802	87.99 801	77.94 802	150.16 802	221.11 802	76.29 802	98.21 802	108.42 802	95.33 801

ccccc		285.89 801		366.70 801	366.78 802	118.88 802		113.97 803		125.77 802		120.54 803		252.62 803		382.79 803	352.84 803	254.30 803	222.62 803	426.61 803

Low-res two-view benchmark