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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth	0.07 6	0.07 235	0.08 55	0.18 417	0.06 42	0.07 40	0.11 89	0.10 39	0.06 11	0.04 1	0.07 78	0.10 298	0.09 302	0.08 29	0.08 37	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 66	0.03 1	0.03 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.07 6	0.06 118	0.06 8	0.15 125	0.05 2	0.08 90	0.10 44	0.15 215	0.15 282	0.05 2	0.06 26	0.05 4	0.06 79	0.07 7	0.09 113	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.09 198	0.09 476	0.09 134	0.19 503	0.06 42	0.07 40	0.11 89	0.18 329	0.14 252	0.11 307	0.10 233	0.09 263	0.07 196	0.10 134	0.10 223	0.06 185	0.04 25	0.10 587	0.08 511	0.06 323	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-IGEV	0.07 6	0.06 118	0.09 134	0.17 313	0.06 42	0.08 90	0.12 136	0.13 137	0.08 37	0.08 157	0.07 78	0.06 53	0.04 1	0.10 134	0.09 113	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.03 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth_RVC	0.07 6	0.04 1	0.09 134	0.11 1	0.05 2	0.10 228	0.10 44	0.14 173	0.09 69	0.06 37	0.07 78	0.06 53	0.08 260	0.07 7	0.10 223	0.06 185	0.04 25	0.04 1	0.04 66	0.05 185	0.04 61
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLMM1	0.11 329	0.09 476	0.07 23	0.22 636	0.10 502	0.12 346	0.20 605	0.19 362	0.20 432	0.12 347	0.11 287	0.08 211	0.10 343	0.11 223	0.11 310	0.08 465	0.08 577	0.07 347	0.06 320	0.05 185	0.04 61

NLSM3	0.09 198	0.07 235	0.08 55	0.20 572	0.08 254	0.11 287	0.16 450	0.18 329	0.17 357	0.06 37	0.08 152	0.08 211	0.09 302	0.09 67	0.11 310	0.04 6	0.04 25	0.06 221	0.07 427	0.03 1	0.04 61

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MM-Stereo_test3	0.10 280	0.07 235	0.07 23	0.18 417	0.07 148	0.12 346	0.19 582	0.24 480	0.19 407	0.06 37	0.10 233	0.08 211	0.06 79	0.11 223	0.09 113	0.06 185	0.06 462	0.07 347	0.05 216	0.05 185	0.04 61

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

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

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

GREAT-IGEV	0.07 6	0.06 118	0.09 134	0.13 18	0.07 148	0.07 40	0.14 292	0.10 39	0.09 69	0.06 37	0.08 152	0.06 53	0.05 19	0.10 134	0.07 9	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 185	0.04 61
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV	0.08 100	0.09 476	0.08 55	0.15 125	0.08 254	0.10 228	0.12 136	0.11 69	0.12 177	0.07 95	0.07 78	0.06 53	0.04 1	0.10 134	0.08 37	0.05 52	0.05 270	0.06 221	0.04 66	0.06 323	0.04 61

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

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

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

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

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

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

DEFOM-Stereo	0.07 6	0.05 35	0.07 23	0.14 68	0.06 42	0.09 164	0.13 213	0.07 8	0.13 222	0.06 37	0.07 78	0.06 53	0.05 19	0.10 134	0.09 113	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.03 1	0.04 50	0.04 61

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

OMP-Stereo	0.11 329	0.07 235	0.14 424	0.18 417	0.08 254	0.09 164	0.12 136	0.21 405	0.21 448	0.13 383	0.14 349	0.11 332	0.12 421	0.11 223	0.13 430	0.06 185	0.05 270	0.07 347	0.06 320	0.05 185	0.04 61

CroCo-Stereo	0.09 198	0.08 387	0.08 55	0.22 636	0.09 383	0.09 164	0.18 535	0.16 258	0.12 177	0.07 95	0.07 78	0.08 211	0.06 79	0.08 29	0.07 9	0.07 380	0.05 270	0.06 221	0.04 66	0.05 185	0.04 61
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
test-2	0.11 329	0.09 476	0.08 55	0.19 503	0.08 254	0.12 346	0.28 701	0.13 137	0.18 378	0.11 307	0.17 403	0.14 411	0.12 421	0.07 7	0.07 9	0.05 52	0.05 270	0.09 537	0.07 427	0.04 50	0.04 61

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MLCV	0.13 447	0.08 387	0.17 531	0.18 417	0.06 42	0.16 499	0.17 484	0.19 362	0.22 470	0.19 534	0.25 540	0.17 478	0.13 457	0.15 448	0.14 474	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 185	0.04 61

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

fffft	0.09 198	0.06 118	0.12 326	0.16 223	0.07 148	0.09 164	0.16 450	0.12 98	0.11 134	0.09 213	0.07 78	0.09 263	0.06 79	0.11 223	0.12 389	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.04 50	0.05 214
1: 1. 1
fffy	0.09 198	0.08 387	0.10 201	0.16 223	0.07 148	0.13 393	0.17 484	0.13 137	0.12 177	0.08 157	0.09 196	0.08 211	0.09 302	0.13 383	0.11 310	0.05 52	0.05 270	0.07 347	0.05 216	0.04 50	0.05 214

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LoS	0.09 198	0.05 35	0.11 272	0.13 18	0.07 148	0.14 443	0.11 89	0.15 215	0.15 282	0.09 213	0.09 196	0.12 358	0.09 302	0.15 448	0.10 223	0.07 380	0.05 270	0.05 61	0.03 1	0.05 185	0.05 214
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.08 100	0.04 1	0.08 55	0.14 68	0.07 148	0.09 164	0.14 292	0.11 69	0.09 69	0.08 157	0.09 196	0.11 332	0.07 196	0.12 320	0.08 37	0.06 185	0.04 25	0.05 61	0.03 1	0.05 185	0.05 214

DCRE	0.11 329	0.07 235	0.13 374	0.16 223	0.11 563	0.11 287	0.17 484	0.18 329	0.17 357	0.11 307	0.18 432	0.11 332	0.10 343	0.15 448	0.11 310	0.06 185	0.05 270	0.06 221	0.06 320	0.05 185	0.05 214

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

CroCo-Stereo Lap2	0.09 198	0.09 476	0.08 55	0.22 636	0.09 383	0.09 164	0.18 535	0.16 258	0.12 177	0.09 213	0.10 233	0.05 4	0.05 19	0.08 29	0.08 37	0.06 185	0.06 462	0.07 347	0.05 216	0.06 323	0.05 214

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

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

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

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

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

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

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

iRaft-Stereo_20w	0.09 198	0.05 35	0.13 374	0.14 68	0.09 383	0.12 346	0.15 382	0.19 362	0.11 134	0.11 307	0.08 152	0.08 211	0.05 19	0.10 134	0.09 113	0.06 185	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.06 323	0.05 214

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-Stereo	0.10 280	0.06 118	0.11 272	0.17 313	0.08 254	0.11 287	0.14 292	0.24 480	0.11 134	0.12 347	0.19 448	0.11 332	0.08 260	0.10 134	0.11 310	0.07 380	0.05 270	0.06 221	0.05 216	0.05 185	0.05 214
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNet	0.11 329	0.06 118	0.12 326	0.14 68	0.06 42	0.12 346	0.10 44	0.18 329	0.18 378	0.13 383	0.17 403	0.15 439	0.11 386	0.15 448	0.14 474	0.06 185	0.04 25	0.04 1	0.04 66	0.06 323	0.05 214
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNet	0.13 447	0.10 545	0.18 566	0.19 503	0.08 254	0.14 443	0.18 535	0.21 405	0.27 544	0.16 469	0.24 513	0.15 439	0.13 457	0.14 424	0.15 513	0.06 185	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.06 323	0.05 214

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.08 100	0.06 118	0.12 326	0.12 7	0.08 254	0.09 164	0.09 27	0.07 8	0.07 28	0.08 157	0.07 78	0.07 149	0.06 79	0.09 67	0.09 113	0.08 465	0.06 462	0.07 347	0.06 320	0.08 490	0.06 336
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
xyz-stereo-finetune2	0.11 329	0.07 235	0.13 374	0.13 18	0.07 148	0.11 287	0.19 582	0.17 297	0.12 177	0.15 439	0.15 366	0.17 478	0.13 457	0.13 383	0.11 310	0.05 52	0.04 25	0.07 347	0.05 216	0.04 50	0.06 336

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

rvit_stereo_0081	0.11 329	0.08 387	0.16 505	0.16 223	0.09 383	0.11 287	0.14 292	0.14 173	0.24 492	0.11 307	0.13 334	0.14 411	0.09 302	0.11 223	0.12 389	0.10 577	0.07 540	0.08 444	0.07 427	0.07 414	0.06 336

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.09 198	0.07 235	0.11 272	0.17 313	0.09 383	0.11 287	0.15 382	0.16 258	0.12 177	0.10 264	0.06 26	0.06 53	0.06 79	0.11 223	0.09 113	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.05 185	0.06 336
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.12 416	0.09 476	0.12 326	0.20 572	0.08 254	0.09 164	0.12 136	0.22 432	0.22 470	0.19 534	0.14 349	0.11 332	0.09 302	0.20 585	0.16 534	0.05 52	0.05 270	0.07 347	0.06 320	0.05 185	0.06 336

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.13 447	0.15 642	0.14 424	0.18 417	0.09 383	0.16 499	0.16 450	0.20 382	0.25 517	0.17 483	0.17 403	0.11 332	0.11 386	0.16 477	0.13 430	0.07 380	0.06 462	0.06 221	0.06 320	0.07 414	0.06 336
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 447	0.07 235	0.15 461	0.17 313	0.09 383	0.15 468	0.16 450	0.28 557	0.27 544	0.14 414	0.18 432	0.12 358	0.13 457	0.14 424	0.11 310	0.08 465	0.05 270	0.07 347	0.07 427	0.07 414	0.06 336

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

CREStereo	0.09 198	0.05 35	0.08 55	0.11 1	0.06 42	0.14 443	0.14 292	0.14 173	0.10 98	0.09 213	0.13 334	0.09 263	0.08 260	0.12 320	0.10 223	0.08 465	0.04 25	0.05 61	0.03 1	0.06 323	0.06 336
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
ac_64	0.16 552	0.09 476	0.15 461	0.18 417	0.10 502	0.22 613	0.17 484	0.24 480	0.22 470	0.19 534	0.24 513	0.29 626	0.18 574	0.19 566	0.22 617	0.09 532	0.08 577	0.08 444	0.09 559	0.07 414	0.06 336

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

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

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

PMTNet	0.09 198	0.05 35	0.09 134	0.12 7	0.06 42	0.13 393	0.14 292	0.16 258	0.11 134	0.09 213	0.13 334	0.10 298	0.07 196	0.14 424	0.10 223	0.15 682	0.04 25	0.05 61	0.03 1	0.07 414	0.06 336

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

HSM-Net_RVC	0.14 480	0.08 387	0.12 326	0.15 125	0.08 254	0.16 499	0.15 382	0.27 532	0.29 568	0.20 556	0.21 478	0.29 626	0.14 491	0.18 540	0.13 430	0.06 185	0.06 462	0.06 221	0.06 320	0.07 414	0.06 336
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	0.16 552	0.10 545	0.11 272	0.18 417	0.09 383	0.19 565	0.18 535	0.27 532	0.32 590	0.22 589	0.35 642	0.21 533	0.22 622	0.22 622	0.17 552	0.06 185	0.05 270	0.06 221	0.06 320	0.07 414	0.06 336

HSM	0.15 521	0.09 476	0.15 461	0.16 223	0.09 383	0.16 499	0.14 292	0.28 557	0.25 517	0.20 556	0.24 513	0.37 680	0.17 558	0.20 585	0.15 513	0.07 380	0.05 270	0.07 347	0.06 320	0.07 414	0.06 336

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASS	0.14 480	0.12 592	0.12 326	0.23 657	0.09 383	0.15 468	0.17 484	0.19 362	0.20 432	0.17 483	0.18 432	0.15 439	0.15 511	0.15 448	0.14 474	0.09 532	0.06 462	0.10 587	0.08 511	0.09 556	0.07 427
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.11 329	0.06 118	0.12 326	0.14 68	0.07 148	0.15 468	0.13 213	0.20 382	0.14 252	0.11 307	0.17 403	0.13 390	0.09 302	0.14 424	0.11 310	0.09 532	0.05 270	0.06 221	0.05 216	0.07 414	0.07 427

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.11 329	0.09 476	0.17 531	0.19 503	0.08 254	0.06 15	0.11 89	0.17 297	0.13 222	0.15 439	0.16 383	0.14 411	0.12 421	0.11 223	0.11 310	0.06 185	0.05 270	0.08 444	0.06 320	0.08 490	0.07 427
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NRIStereo	0.11 329	0.08 387	0.15 461	0.18 417	0.08 254	0.10 228	0.13 213	0.17 297	0.15 282	0.12 347	0.15 366	0.13 390	0.13 457	0.13 383	0.10 223	0.06 185	0.04 25	0.07 347	0.06 320	0.06 323	0.07 427

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HCRNet	0.16 552	0.23 703	0.12 326	0.35 728	0.11 563	0.15 468	0.17 484	0.26 517	0.22 470	0.19 534	0.24 513	0.21 533	0.14 491	0.15 448	0.13 430	0.11 612	0.07 540	0.11 618	0.10 600	0.09 556	0.07 427

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

MMNet	0.17 575	0.10 545	0.17 531	0.20 572	0.11 563	0.27 667	0.20 605	0.26 517	0.42 659	0.22 589	0.30 604	0.22 551	0.20 607	0.18 540	0.20 590	0.06 185	0.06 462	0.07 347	0.07 427	0.08 490	0.07 427

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

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

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

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

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

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

MSMDNet	0.14 480	0.08 387	0.15 461	0.17 313	0.09 383	0.14 443	0.14 292	0.29 579	0.36 626	0.14 414	0.20 458	0.21 533	0.13 457	0.18 540	0.14 474	0.07 380	0.05 270	0.07 347	0.07 427	0.07 414	0.07 427

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

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

AdaStereo	0.15 521	0.11 573	0.16 505	0.19 503	0.09 383	0.21 599	0.11 89	0.33 632	0.28 560	0.21 573	0.23 501	0.21 533	0.13 457	0.19 566	0.15 513	0.13 657	0.05 270	0.10 587	0.07 427	0.09 556	0.07 427
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
StereoDRNet-Refined	0.17 575	0.12 592	0.16 505	0.20 572	0.10 502	0.18 541	0.18 535	0.27 532	0.24 492	0.26 635	0.41 679	0.23 568	0.18 574	0.21 604	0.21 604	0.09 532	0.05 270	0.09 537	0.10 600	0.07 414	0.07 427
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	0.19 603	0.11 573	0.18 566	0.22 636	0.11 563	0.22 613	0.22 637	0.37 678	0.34 607	0.24 617	0.28 583	0.30 636	0.19 593	0.20 585	0.21 604	0.10 577	0.08 577	0.11 618	0.09 559	0.09 556	0.07 427

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

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

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_L	0.09 198	0.08 387	0.11 272	0.13 18	0.10 502	0.08 90	0.06 1	0.10 39	0.10 98	0.10 264	0.10 233	0.09 263	0.09 302	0.11 223	0.11 310	0.13 657	0.07 540	0.08 444	0.09 559	0.10 592	0.08 504
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FACV-RUCA	0.13 447	0.11 573	0.13 374	0.19 503	0.12 598	0.15 468	0.16 450	0.22 432	0.21 448	0.16 469	0.16 383	0.15 439	0.16 532	0.14 424	0.13 430	0.07 380	0.05 270	0.08 444	0.06 320	0.10 592	0.08 504

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

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

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

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

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

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

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

CAS++	0.11 329	0.07 235	0.11 272	0.14 68	0.10 502	0.13 393	0.14 292	0.24 480	0.14 252	0.11 307	0.09 196	0.11 332	0.07 196	0.14 424	0.09 113	0.11 612	0.09 614	0.09 537	0.07 427	0.07 414	0.08 504
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DualNet	0.14 480	0.08 387	0.14 424	0.16 223	0.08 254	0.18 541	0.18 535	0.25 503	0.17 357	0.18 516	0.28 583	0.18 494	0.15 511	0.16 477	0.13 430	0.08 465	0.06 462	0.08 444	0.07 427	0.09 556	0.08 504

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.16 552	0.09 476	0.12 326	0.22 636	0.09 383	0.18 541	0.21 623	0.26 517	0.24 492	0.18 516	0.30 604	0.27 607	0.18 574	0.18 540	0.15 513	0.10 577	0.07 540	0.08 444	0.07 427	0.07 414	0.08 504
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.17 575	0.12 592	0.16 505	0.22 636	0.11 563	0.19 565	0.18 535	0.32 618	0.49 691	0.20 556	0.25 540	0.17 478	0.13 457	0.21 604	0.16 534	0.10 577	0.06 462	0.08 444	0.07 427	0.09 556	0.08 504

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 575	0.10 545	0.23 626	0.20 572	0.10 502	0.15 468	0.18 535	0.31 612	0.25 517	0.21 573	0.31 610	0.25 590	0.17 558	0.21 604	0.20 590	0.09 532	0.06 462	0.08 444	0.09 559	0.07 414	0.08 504
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.15 521	0.08 387	0.16 505	0.16 223	0.08 254	0.16 499	0.13 213	0.26 517	0.36 626	0.21 573	0.29 598	0.24 577	0.13 457	0.14 424	0.14 474	0.06 185	0.06 462	0.06 221	0.04 66	0.09 556	0.08 504

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

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

iResNet_ROB	0.14 480	0.07 235	0.13 374	0.15 125	0.07 148	0.19 565	0.14 292	0.26 517	0.32 590	0.23 604	0.26 554	0.23 568	0.16 532	0.15 448	0.14 474	0.07 380	0.05 270	0.05 61	0.04 66	0.08 490	0.08 504

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HBP-ISP	0.18 591	0.13 619	0.17 531	0.15 125	0.11 563	0.08 90	0.13 213	0.28 557	0.30 574	0.22 589	0.33 627	0.21 533	0.25 645	0.23 630	0.18 565	0.15 682	0.17 718	0.21 711	0.17 705	0.10 592	0.09 555

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NVstereo2D	0.19 603	0.11 573	0.16 505	0.17 313	0.16 677	0.28 677	0.23 651	0.44 715	0.42 659	0.15 439	0.28 583	0.25 590	0.19 593	0.23 630	0.18 565	0.09 532	0.06 462	0.10 587	0.08 511	0.15 682	0.10 587

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

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

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

CBMV	0.20 612	0.15 642	0.18 566	0.18 417	0.10 502	0.20 586	0.11 89	0.30 594	0.31 584	0.29 665	0.31 610	0.31 651	0.23 628	0.28 664	0.19 580	0.13 657	0.15 701	0.17 693	0.16 697	0.10 592	0.10 587
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SCION-MonSter	0.22 635	0.17 663	0.17 531	0.25 679	0.18 700	0.35 699	0.17 484	0.29 579	0.48 689	0.23 604	0.46 697	0.20 523	0.19 593	0.26 652	0.27 667	0.09 532	0.08 577	0.23 718	0.20 714	0.11 614	0.11 614

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SGM_RVC	0.24 660	0.12 592	0.16 505	0.15 125	0.09 383	0.34 694	0.19 582	0.35 662	0.32 590	0.44 716	0.38 657	0.53 725	0.36 705	0.36 700	0.26 661	0.13 657	0.13 683	0.13 654	0.13 668	0.11 614	0.11 614
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MeshStereo	0.27 687	0.13 619	0.18 566	0.15 125	0.11 563	0.33 690	0.24 663	0.41 699	0.36 626	0.53 725	0.58 722	0.67 735	0.41 718	0.36 700	0.27 667	0.14 678	0.13 683	0.13 654	0.11 632	0.11 614	0.11 614
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
2222	0.37 713	0.26 714	0.32 671	0.42 737	0.20 711	0.78 749	1.22 773	0.43 710	0.42 659	0.33 689	0.53 708	0.48 719	0.38 709	0.33 687	0.32 703	0.17 705	0.14 694	0.21 711	0.15 691	0.23 720	0.12 636

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SGM-Forest	0.20 612	0.14 635	0.18 566	0.20 572	0.13 624	0.21 599	0.22 637	0.33 632	0.31 584	0.24 617	0.29 598	0.28 617	0.20 607	0.23 630	0.18 565	0.15 682	0.16 713	0.15 681	0.14 674	0.13 650	0.12 636
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
VeloStereo	0.09 198	0.04 1	0.12 326	0.14 68	0.11 563	0.07 40	0.06 1	0.08 14	0.06 11	0.09 213	0.07 78	0.06 53	0.08 260	0.11 223	0.10 223	0.08 465	0.08 577	0.08 444	0.07 427	0.11 614	0.13 654

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

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

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

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

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

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

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

Abc-Net	0.25 667	0.15 642	0.31 667	0.26 689	0.17 689	0.21 599	0.31 722	0.41 699	0.40 650	0.24 617	0.38 657	0.33 664	0.29 674	0.37 706	0.28 676	0.13 657	0.11 653	0.15 681	0.22 722	0.13 650	0.13 654
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCMid	0.26 679	0.15 642	0.42 697	0.20 572	0.14 644	0.25 645	0.26 690	0.35 662	0.40 650	0.37 699	0.45 694	0.34 669	0.42 722	0.36 700	0.36 715	0.10 577	0.09 614	0.11 618	0.11 632	0.13 650	0.13 654

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

PA-Net	0.24 660	0.18 678	0.34 678	0.28 704	0.22 720	0.22 613	0.39 740	0.29 579	0.39 645	0.22 589	0.33 627	0.25 590	0.26 653	0.21 604	0.25 648	0.10 577	0.23 741	0.15 681	0.22 722	0.09 556	0.13 654
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-ForestM	0.33 706	0.12 592	0.17 531	0.16 223	0.11 563	0.42 719	0.20 605	0.43 710	0.53 711	0.53 725	0.57 718	1.41 764	0.44 730	0.42 725	0.29 685	0.14 678	0.16 713	0.16 689	0.16 697	0.12 634	0.13 654

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

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

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

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

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

coex-ft	3.24 770	0.35 734	57.83 811	0.18 417	0.13 624	0.27 667	0.23 651	0.28 557	0.72 742	1.89 778	0.70 734	0.43 704	0.47 732	0.29 671	0.43 732	0.09 532	0.09 614	0.12 640	0.09 559	0.14 668	0.14 672

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

fsdfsdds	0.54 737	0.19 683	0.72 745	0.34 724	0.18 700	0.51 725	0.33 731	0.55 739	1.06 760	0.74 746	2.30 778	1.05 751	0.89 765	0.36 700	0.48 741	0.16 699	0.16 713	0.26 722	0.19 711	0.15 682	0.15 686

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

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

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

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

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

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

RYNet	0.23 649	0.12 592	0.22 618	0.19 503	0.17 689	0.47 722	0.26 690	0.39 691	0.49 691	0.24 617	0.29 598	0.34 669	0.24 637	0.20 585	0.31 698	0.10 577	0.06 462	0.09 537	0.09 559	0.14 668	0.15 686

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

mmmmmm	0.42 721	0.26 714	0.45 700	0.37 732	0.20 711	0.62 735	0.45 747	0.53 734	0.75 747	0.55 728	0.78 743	0.70 739	0.58 744	0.51 734	0.40 726	0.19 715	0.22 740	0.22 716	0.20 714	0.21 714	0.17 706

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

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

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

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

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

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

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

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

GANetREF_RVC	0.31 703	0.34 733	0.29 658	0.35 728	0.16 677	0.33 690	0.42 743	0.48 723	0.52 707	0.35 692	0.35 642	0.34 669	0.32 692	0.40 718	0.33 709	0.27 738	0.20 726	0.29 736	0.15 691	0.19 711	0.18 712
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
ccnet	0.30 697	0.28 721	0.24 632	0.20 572	0.28 734	0.41 717	0.22 637	0.46 720	0.33 596	0.37 699	0.46 697	0.37 680	0.30 685	0.40 718	0.43 732	0.23 734	0.14 694	0.21 711	0.17 705	0.23 720	0.19 717

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

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 697	0.24 706	0.30 664	0.36 730	0.16 677	0.36 704	0.31 722	0.34 647	0.43 670	0.41 709	0.46 697	0.38 686	0.30 685	0.35 696	0.29 685	0.19 715	0.20 726	0.26 722	0.29 737	0.18 707	0.19 717

SHD	0.26 679	0.15 642	0.31 667	0.24 669	0.18 700	0.23 627	0.15 382	0.39 691	0.72 742	0.32 685	0.42 687	0.36 677	0.29 674	0.33 687	0.30 692	0.13 657	0.11 653	0.14 669	0.13 668	0.16 696	0.20 720

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

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

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

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

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

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

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

FC-DCNN	0.33 706	0.28 721	0.28 649	0.26 689	0.23 722	0.38 710	0.29 712	0.40 694	0.44 672	0.46 719	0.56 714	0.51 721	0.41 718	0.38 711	0.31 698	0.21 724	0.20 726	0.27 726	0.26 729	0.25 729	0.24 726

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

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

FCDSN-DC	0.33 706	0.28 721	0.28 649	0.30 716	0.24 726	0.39 713	0.28 701	0.43 710	0.42 659	0.44 716	0.53 708	0.51 721	0.42 722	0.37 706	0.30 692	0.21 724	0.20 726	0.27 726	0.26 729	0.25 729	0.25 729
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MANE	0.47 732	0.28 721	0.28 649	0.27 697	0.24 726	0.50 723	0.32 730	0.57 740	0.62 727	0.74 746	1.20 764	1.21 757	0.64 750	0.54 740	0.39 724	0.22 728	0.20 726	0.27 726	0.31 740	0.26 733	0.25 729

ELAS_RVC	0.42 721	0.29 728	0.33 675	0.28 704	0.24 726	0.56 731	0.38 738	0.50 725	0.61 724	0.74 746	0.76 741	0.67 735	0.56 741	0.55 741	0.42 731	0.22 728	0.21 736	0.27 726	0.26 729	0.27 735	0.26 733
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.42 721	0.29 728	0.34 678	0.28 704	0.24 726	0.63 736	0.37 735	0.52 730	0.52 707	0.72 743	0.82 746	0.68 737	0.56 741	0.52 736	0.45 738	0.22 728	0.21 736	0.27 726	0.26 729	0.26 733	0.26 733
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet-4b	0.39 716	0.53 743	0.56 715	0.45 740	0.24 726	0.46 721	0.18 535	0.50 725	0.64 731	0.42 711	0.45 694	0.60 729	0.27 660	0.34 691	0.24 640	0.33 741	0.14 694	0.48 746	0.42 748	0.31 740	0.27 735

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

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

Consistency-Raft	0.44 725	0.40 738	0.46 702	0.37 732	0.43 745	0.42 719	0.41 741	0.57 740	0.55 712	0.32 685	0.73 738	0.32 658	0.50 735	0.42 725	0.49 743	0.39 745	0.36 753	0.45 745	0.52 757	0.42 745	0.30 738

NVStereoNet_ROB	0.47 732	0.37 735	0.47 705	0.42 737	0.29 737	0.35 699	0.35 733	0.50 725	0.61 724	0.73 744	0.94 751	0.70 739	0.68 752	0.48 730	0.62 752	0.22 728	0.33 752	0.34 741	0.34 745	0.30 737	0.31 739
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PVD	0.40 718	0.21 695	0.40 692	0.32 721	0.23 722	0.30 684	0.45 747	0.53 734	0.97 759	0.55 728	0.80 745	0.54 726	0.60 748	0.53 738	0.40 726	0.19 715	0.14 694	0.17 693	0.14 674	0.24 727	0.32 740

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

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

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

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

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

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

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

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

light-stereo	0.44 725	0.27 719	0.64 730	0.61 748	0.50 748	0.34 694	0.23 651	0.47 721	0.52 707	0.57 731	0.59 724	0.78 744	0.33 696	0.49 731	0.30 692	0.33 741	0.25 742	0.27 726	0.33 742	0.47 746	0.41 749

RainbowNet	0.54 737	0.61 747	0.71 744	0.57 747	0.43 745	0.66 739	0.37 735	0.60 746	0.87 756	0.51 723	0.67 728	0.63 731	0.47 732	0.50 732	0.44 735	0.47 751	0.48 762	0.53 750	0.41 747	0.53 750	0.41 749

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

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

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

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

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

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

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

SPS-STEREO	0.58 741	0.59 746	0.66 731	0.45 740	0.55 752	0.65 738	0.44 746	0.63 748	0.51 701	0.69 739	0.65 727	0.66 734	0.58 744	0.62 747	0.62 752	0.62 761	0.47 761	0.51 748	0.49 752	0.55 751	0.58 756
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-7	0.80 752	0.78 756	0.57 718	0.85 758	0.67 762	0.76 748	0.69 764	1.07 767	1.30 767	0.90 758	1.20 764	1.05 751	0.93 766	0.71 750	0.68 756	0.60 760	0.62 776	0.67 754	0.68 764	0.64 755	0.59 759

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark