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

MLG-Stereo_test1	0.18 4	0.14 10	0.28 52	0.34 113	0.17 36	0.24 69	0.17 7	0.27 12	0.13 1	0.18 12	0.14 2	0.23 76	0.15 9	0.32 64	0.20 28	0.12 59	0.09 18	0.13 114	0.09 9	0.10 5	0.10 6

Foundation-i32	0.17 1	0.14 10	0.23 3	0.28 4	0.13 1	0.15 9	0.19 33	0.27 12	0.14 2	0.16 4	0.14 2	0.23 76	0.19 54	0.24 4	0.21 47	0.13 112	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.09 1

NoBS	0.18 4	0.15 51	0.22 1	0.38 254	0.18 58	0.14 3	0.24 150	0.17 1	0.15 3	0.15 2	0.19 19	0.14 2	0.13 2	0.19 1	0.24 138	0.14 173	0.12 302	0.19 423	0.16 364	0.16 339	0.11 63

PSi22a	0.17 1	0.14 10	0.23 3	0.28 4	0.15 10	0.17 18	0.18 18	0.28 23	0.15 3	0.15 2	0.13 1	0.22 64	0.17 26	0.23 3	0.19 8	0.13 112	0.10 72	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.10 6

MLG-Stereo_test2	0.18 4	0.14 10	0.26 28	0.31 41	0.17 36	0.24 69	0.17 7	0.27 12	0.15 3	0.18 12	0.19 19	0.22 64	0.14 3	0.32 64	0.19 8	0.13 112	0.09 18	0.12 60	0.09 9	0.11 35	0.10 6

MLG-Stereo	0.18 4	0.14 10	0.28 52	0.34 113	0.16 19	0.26 101	0.17 7	0.31 31	0.15 3	0.19 17	0.15 4	0.23 76	0.15 9	0.32 64	0.20 28	0.11 34	0.09 18	0.13 114	0.09 9	0.10 5	0.10 6

S2M2_XL	0.19 13	0.18 166	0.28 52	0.27 3	0.20 145	0.15 9	0.16 4	0.23 5	0.16 7	0.21 34	0.26 95	0.17 10	0.17 26	0.24 4	0.21 47	0.17 373	0.16 487	0.15 233	0.14 294	0.15 268	0.12 143
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.18 4	0.15 51	0.26 28	0.31 41	0.17 36	0.23 60	0.20 53	0.24 9	0.16 7	0.19 17	0.16 8	0.21 53	0.19 54	0.27 14	0.22 82	0.14 173	0.10 72	0.12 60	0.09 9	0.10 5	0.10 6

over v1	0.22 65	0.20 264	0.28 52	0.35 147	0.13 1	0.35 258	0.20 53	0.33 38	0.17 9	0.24 73	0.23 55	0.25 112	0.27 181	0.42 173	0.23 113	0.13 112	0.10 72	0.11 5	0.09 9	0.11 35	0.12 143

small-0shot	0.19 13	0.14 10	0.29 66	0.30 22	0.18 58	0.18 20	0.28 241	0.27 12	0.17 9	0.19 17	0.30 140	0.14 2	0.15 9	0.25 7	0.21 47	0.13 112	0.09 18	0.14 173	0.12 198	0.12 98	0.11 63

over-9	0.21 48	0.19 214	0.29 66	0.35 147	0.13 1	0.32 214	0.21 83	0.36 70	0.17 9	0.22 49	0.22 46	0.26 123	0.26 168	0.42 173	0.21 47	0.14 173	0.10 72	0.11 5	0.09 9	0.11 35	0.11 63

testmc14	0.19 13	0.13 2	0.24 8	0.31 41	0.15 10	0.29 160	0.25 173	0.31 31	0.17 9	0.21 34	0.29 128	0.21 53	0.18 35	0.25 7	0.21 47	0.11 34	0.09 18	0.10 1	0.08 1	0.11 35	0.10 6

over-8	0.21 48	0.19 214	0.29 66	0.35 147	0.13 1	0.33 234	0.21 83	0.35 62	0.18 13	0.22 49	0.22 46	0.25 112	0.25 145	0.42 173	0.21 47	0.14 173	0.10 72	0.11 5	0.09 9	0.11 35	0.11 63

DepthFocus	0.20 21	0.13 2	0.31 102	0.29 9	0.24 307	0.18 20	0.20 53	0.27 12	0.18 13	0.24 73	0.25 78	0.15 4	0.18 35	0.27 14	0.19 8	0.15 259	0.12 302	0.17 325	0.17 429	0.13 152	0.10 6

WQFJA1++	0.24 99	0.16 84	0.30 86	0.31 41	0.21 179	0.34 248	0.17 7	0.39 84	0.18 13	0.26 102	0.30 140	0.29 154	0.28 203	0.41 159	0.23 113	0.16 316	0.10 72	0.13 114	0.10 85	0.31 608	0.12 143

LGCAT	0.20 21	0.14 10	0.25 10	0.29 9	0.19 99	0.14 3	0.19 33	0.24 9	0.19 16	0.27 118	0.20 26	0.20 44	0.21 92	0.34 99	0.22 82	0.23 560	0.19 567	0.11 5	0.14 294	0.10 5	0.19 440

PipStereo	0.18 4	0.14 10	0.25 10	0.29 9	0.15 10	0.14 3	0.19 33	0.28 23	0.19 16	0.16 4	0.16 8	0.29 154	0.19 54	0.27 14	0.21 47	0.12 59	0.10 72	0.11 5	0.09 9	0.11 35	0.11 63

PSi22b	0.18 4	0.14 10	0.25 10	0.29 9	0.15 10	0.15 9	0.18 18	0.27 12	0.19 16	0.16 4	0.16 8	0.31 176	0.20 77	0.26 10	0.21 47	0.12 59	0.10 72	0.11 5	0.09 9	0.11 35	0.10 6

LACA1	0.19 13	0.16 84	0.27 39	0.29 9	0.14 5	0.26 101	0.22 114	0.27 12	0.19 16	0.20 22	0.16 8	0.19 33	0.18 35	0.31 50	0.21 47	0.14 173	0.10 72	0.11 5	0.10 85	0.11 35	0.10 6

StereoAnything_RVC	0.22 65	0.85 703	0.41 267	0.28 4	0.16 19	0.23 60	0.18 18	0.23 5	0.19 16	0.16 4	0.16 8	0.15 4	0.21 92	0.32 64	0.19 8	0.16 316	0.09 18	0.12 60	0.09 9	0.16 339	0.10 6

LACA_dic	0.19 13	0.20 264	0.26 28	0.31 41	0.14 5	0.20 33	0.18 18	0.27 12	0.20 21	0.24 73	0.17 15	0.20 44	0.16 22	0.33 81	0.17 1	0.12 59	0.10 72	0.11 5	0.09 9	0.18 414	0.11 63

WAFT-Stereo (ZS)	0.21 48	0.19 214	0.23 3	0.25 1	0.20 145	0.23 60	0.23 139	0.19 2	0.20 21	0.19 17	0.28 115	0.13 1	0.22 110	0.24 4	0.26 192	0.13 112	0.14 425	0.17 325	0.27 627	0.18 414	0.20 473

LG-Stereo_L1	0.18 4	0.14 10	0.29 66	0.31 41	0.21 179	0.19 29	0.19 33	0.30 26	0.20 21	0.16 4	0.15 4	0.19 33	0.17 26	0.35 108	0.20 28	0.13 112	0.10 72	0.12 60	0.09 9	0.11 35	0.10 6

LG-G_1	0.22 65	0.14 10	0.31 102	0.34 113	0.16 19	0.52 410	0.17 7	0.36 70	0.20 21	0.21 34	0.22 46	0.26 123	0.19 54	0.37 124	0.20 28	0.14 173	0.10 72	0.13 114	0.09 9	0.11 35	0.11 63

LG-G	0.22 65	0.14 10	0.31 102	0.34 113	0.16 19	0.52 410	0.17 7	0.36 70	0.20 21	0.21 34	0.22 46	0.26 123	0.19 54	0.37 124	0.20 28	0.14 173	0.10 72	0.13 114	0.09 9	0.11 35	0.11 63

LGtest1	0.20 21	0.15 51	0.30 86	0.35 147	0.17 36	0.26 101	0.17 7	0.33 38	0.21 26	0.21 34	0.16 8	0.23 76	0.21 92	0.33 81	0.20 28	0.15 259	0.10 72	0.13 114	0.10 85	0.12 98	0.11 63

dual_stereo	0.20 21	0.15 51	0.27 39	0.32 72	0.17 36	0.16 14	0.20 53	0.30 26	0.21 26	0.24 73	0.20 26	0.25 112	0.14 3	0.55 290	0.25 166	0.14 173	0.10 72	0.12 60	0.09 9	0.10 5	0.10 6

VeloStereo	0.22 65	0.15 51	0.30 86	0.31 41	0.23 250	0.14 3	0.13 1	0.23 5	0.22 28	0.25 87	0.21 36	0.27 137	0.22 110	0.32 64	0.23 113	0.20 484	0.19 567	0.18 383	0.16 364	0.20 475	0.22 514

flow	0.22 65	0.15 51	0.30 86	0.31 41	0.23 250	0.14 3	0.13 1	0.23 5	0.22 28	0.25 87	0.21 36	0.27 137	0.22 110	0.31 50	0.23 113	0.20 484	0.19 567	0.18 383	0.16 364	0.20 475	0.22 514

LACA3	0.21 48	0.18 166	0.27 39	0.29 9	0.15 10	0.32 214	0.25 173	0.30 26	0.22 28	0.24 73	0.21 36	0.21 53	0.22 110	0.45 206	0.19 8	0.13 112	0.10 72	0.11 5	0.09 9	0.11 35	0.09 1

BridgeDepth_RVC	0.20 21	0.14 10	0.26 28	0.26 2	0.15 10	0.34 248	0.17 7	0.41 113	0.22 28	0.21 34	0.21 36	0.20 44	0.25 145	0.33 81	0.25 166	0.13 112	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.12 98	0.10 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_L2	0.19 13	0.14 10	0.30 86	0.31 41	0.20 145	0.20 33	0.18 18	0.33 38	0.22 28	0.19 17	0.15 4	0.20 44	0.18 35	0.34 99	0.20 28	0.13 112	0.09 18	0.13 114	0.09 9	0.11 35	0.09 1

MLG-Stereo_test3	0.20 21	0.14 10	0.28 52	0.33 97	0.17 36	0.38 298	0.18 18	0.32 34	0.22 28	0.25 87	0.16 8	0.25 112	0.17 26	0.32 64	0.21 47	0.13 112	0.10 72	0.12 60	0.09 9	0.11 35	0.11 63

depth_test_26	0.21 48	0.15 51	0.29 66	0.31 41	0.20 145	0.16 14	0.20 53	0.30 26	0.23 34	0.27 118	0.37 198	0.22 64	0.15 9	0.30 34	0.20 28	0.18 418	0.14 425	0.15 233	0.15 329	0.15 268	0.15 302

LACA2	0.21 48	0.16 84	0.28 52	0.30 22	0.15 10	0.29 160	0.29 261	0.32 34	0.23 34	0.22 49	0.23 55	0.28 148	0.20 77	0.35 108	0.19 8	0.13 112	0.10 72	0.10 1	0.09 9	0.13 152	0.10 6

BLMT-Stereo	0.17 1	0.11 1	0.23 3	0.33 97	0.20 145	0.16 14	0.22 114	0.21 3	0.23 34	0.14 1	0.18 16	0.16 7	0.14 3	0.26 10	0.22 82	0.10 10	0.09 18	0.14 173	0.13 251	0.10 5	0.11 63

Pro-Stereo	0.18 4	0.13 2	0.22 1	0.33 97	0.23 250	0.16 14	0.19 33	0.21 3	0.23 34	0.24 73	0.18 16	0.17 10	0.11 1	0.36 119	0.21 47	0.11 34	0.09 18	0.15 233	0.14 294	0.10 5	0.10 6

BridgeDepth	0.21 48	0.15 51	0.27 39	0.35 147	0.14 5	0.38 298	0.26 201	0.30 26	0.23 34	0.18 12	0.19 19	0.28 148	0.30 249	0.32 64	0.22 82	0.11 34	0.08 1	0.11 5	0.10 85	0.11 35	0.11 63
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
4w-stereo	0.22 65	0.19 214	0.33 124	0.31 41	0.18 58	0.29 160	0.20 53	0.33 38	0.23 34	0.33 183	0.24 70	0.21 53	0.28 203	0.42 173	0.23 113	0.09 1	0.08 1	0.11 5	0.10 85	0.11 35	0.10 6

AIO_rvc	0.24 99	0.17 117	0.37 214	0.35 147	0.20 145	0.26 101	0.33 353	0.45 144	0.23 34	0.26 102	0.25 78	0.33 194	0.15 9	0.55 290	0.24 138	0.12 59	0.09 18	0.13 114	0.10 85	0.12 98	0.11 63

test410_97500	0.21 48	0.15 51	0.36 191	0.33 97	0.20 145	0.34 248	0.16 4	0.35 62	0.24 41	0.23 58	0.23 55	0.22 64	0.18 35	0.33 81	0.18 3	0.10 10	0.10 72	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.11 63

test410	0.21 48	0.15 51	0.36 191	0.33 97	0.20 145	0.35 258	0.16 4	0.35 62	0.24 41	0.23 58	0.23 55	0.22 64	0.18 35	0.31 50	0.18 3	0.10 10	0.11 211	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.11 63

GEAR-Net	0.25 123	0.21 310	0.35 165	0.40 332	0.23 250	0.24 69	0.23 139	0.56 232	0.24 41	0.29 147	0.36 191	0.30 170	0.22 110	0.33 81	0.29 259	0.14 173	0.10 72	0.14 173	0.10 85	0.13 152	0.14 253

FAST (zero-shot)	0.29 201	0.18 166	0.48 357	0.52 605	0.58 687	0.18 20	0.25 173	0.56 232	0.24 41	0.23 58	0.31 149	0.27 137	0.24 134	0.43 184	0.24 138	0.21 508	0.19 567	0.15 233	0.17 429	0.14 207	0.17 390

TS12	0.25 123	0.15 51	0.31 102	0.38 254	0.17 36	0.32 214	0.25 173	0.45 144	0.24 41	0.32 176	0.51 265	0.25 112	0.27 181	0.41 159	0.31 293	0.12 59	0.10 72	0.12 60	0.10 85	0.13 152	0.12 143

CSFM-Stereo	0.20 21	0.14 10	0.24 8	0.31 41	0.17 36	0.29 160	0.20 53	0.40 104	0.24 41	0.23 58	0.21 36	0.26 123	0.21 92	0.32 64	0.21 47	0.13 112	0.12 302	0.12 60	0.09 9	0.10 5	0.10 6

Wavelet-MonSter	0.20 21	0.14 10	0.29 66	0.34 113	0.19 99	0.18 20	0.21 83	0.34 57	0.24 41	0.25 87	0.34 176	0.22 64	0.27 181	0.28 18	0.22 82	0.09 1	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.10 6

Monster-pub-mixall	0.20 21	0.14 10	0.27 39	0.31 41	0.17 36	0.20 33	0.17 7	0.43 127	0.24 41	0.23 58	0.21 36	0.17 10	0.16 22	0.46 217	0.19 8	0.13 112	0.10 72	0.11 5	0.08 1	0.10 5	0.12 143

AdaDepth	0.23 85	0.18 166	0.36 191	0.38 254	0.19 99	0.33 234	0.22 114	0.35 62	0.24 41	0.22 49	0.21 36	0.20 44	0.19 54	0.59 330	0.21 47	0.10 10	0.11 211	0.13 114	0.10 85	0.11 35	0.13 205

2.5w	0.22 65	0.18 166	0.34 142	0.32 72	0.18 58	0.31 194	0.27 217	0.33 38	0.24 41	0.29 147	0.35 182	0.18 21	0.19 54	0.41 159	0.21 47	0.10 10	0.08 1	0.11 5	0.10 85	0.12 98	0.10 6

IGEV++	0.25 123	0.17 117	0.35 165	0.40 332	0.23 250	0.24 69	0.23 139	0.56 232	0.24 41	0.29 147	0.36 191	0.30 170	0.22 110	0.33 81	0.29 259	0.14 173	0.10 72	0.14 173	0.10 85	0.13 152	0.14 253

DNSM	0.88 641	1.57 736	0.29 66	0.30 22	0.18 58	0.28 140	0.24 150	0.53 208	0.25 52	0.34 196	0.37 198	0.29 154	0.25 145	2.85 733	1.96 702	0.16 316	0.13 383	0.12 60	0.10 85	3.92 762	3.53 759

GCAP-Stereo-DPT26K	0.23 85	0.16 84	0.41 267	0.34 113	0.18 58	0.23 60	0.25 173	0.46 156	0.25 52	0.27 118	0.27 104	0.22 64	0.30 249	0.33 81	0.21 47	0.11 34	0.10 72	0.13 114	0.10 85	0.12 98	0.11 63

Selective-IGEV-i32	0.25 123	0.18 166	0.37 214	0.37 226	0.20 145	0.27 122	0.25 173	0.59 253	0.25 52	0.27 118	0.26 95	0.34 202	0.18 35	0.62 375	0.23 113	0.12 59	0.10 72	0.14 173	0.11 159	0.13 152	0.11 63

asd	0.22 65	0.18 166	0.31 102	0.32 72	0.18 58	0.26 101	0.22 114	0.37 77	0.25 52	0.32 176	0.23 55	0.19 33	0.23 126	0.46 217	0.21 47	0.10 10	0.08 1	0.11 5	0.10 85	0.12 98	0.10 6

4.25_new	0.22 65	0.22 351	0.34 142	0.32 72	0.19 99	0.31 194	0.28 241	0.33 38	0.25 52	0.30 160	0.28 115	0.21 53	0.26 168	0.35 108	0.25 166	0.10 10	0.08 1	0.11 5	0.09 9	0.11 35	0.10 6

4.5w_new	0.22 65	0.22 351	0.34 142	0.32 72	0.19 99	0.31 194	0.28 241	0.33 38	0.25 52	0.30 160	0.28 115	0.21 53	0.26 168	0.35 108	0.25 166	0.10 10	0.08 1	0.11 5	0.09 9	0.11 35	0.10 6

4.25w-stereo	0.22 65	0.22 351	0.34 142	0.32 72	0.19 99	0.31 194	0.28 241	0.33 38	0.25 52	0.30 160	0.28 115	0.21 53	0.26 168	0.35 108	0.25 166	0.10 10	0.08 1	0.11 5	0.09 9	0.11 35	0.10 6

Selective-IGEV	0.25 123	0.18 166	0.37 214	0.37 226	0.20 145	0.27 122	0.25 173	0.59 253	0.25 52	0.27 118	0.26 95	0.34 202	0.18 35	0.62 375	0.23 113	0.12 59	0.10 72	0.14 173	0.11 159	0.13 152	0.11 63

rgla	0.20 21	0.16 84	0.30 86	0.34 113	0.20 145	0.28 140	0.20 53	0.34 57	0.26 60	0.25 87	0.18 16	0.18 21	0.20 77	0.31 50	0.21 47	0.12 59	0.10 72	0.11 5	0.09 9	0.11 35	0.11 63

416test	0.20 21	0.16 84	0.29 66	0.35 147	0.20 145	0.27 122	0.20 53	0.33 38	0.26 60	0.24 73	0.19 19	0.19 33	0.21 92	0.29 26	0.20 28	0.12 59	0.10 72	0.11 5	0.09 9	0.12 98	0.11 63

over-6	0.22 65	0.18 166	0.29 66	0.34 113	0.14 5	0.32 214	0.22 114	0.50 188	0.26 60	0.24 73	0.24 70	0.21 53	0.25 145	0.39 140	0.21 47	0.15 259	0.10 72	0.11 5	0.09 9	0.12 98	0.11 63

derf	0.20 21	0.15 51	0.28 52	0.32 72	0.19 99	0.21 42	0.18 18	0.31 31	0.26 60	0.18 12	0.21 36	0.27 137	0.18 35	0.33 81	0.21 47	0.12 59	0.11 211	0.11 5	0.09 9	0.09 1	0.11 63

mm2	0.19 13	0.14 10	0.25 10	0.30 22	0.19 99	0.15 9	0.19 33	0.33 38	0.26 60	0.16 4	0.20 26	0.29 154	0.19 54	0.31 50	0.21 47	0.12 59	0.10 72	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.10 6

mm1	0.19 13	0.14 10	0.25 10	0.30 22	0.19 99	0.15 9	0.19 33	0.27 12	0.26 60	0.16 4	0.20 26	0.29 154	0.19 54	0.31 50	0.21 47	0.12 59	0.10 72	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.10 6

aanet-new-70k	0.24 99	0.16 84	0.50 380	0.36 192	0.17 36	0.38 298	0.25 173	0.40 104	0.26 60	0.23 58	0.31 149	0.24 99	0.34 293	0.45 206	0.18 3	0.10 10	0.10 72	0.12 60	0.10 85	0.13 152	0.10 6

aanet-new-40k	0.24 99	0.17 117	0.52 413	0.35 147	0.18 58	0.37 290	0.21 83	0.39 84	0.26 60	0.25 87	0.28 115	0.26 123	0.34 293	0.25 7	0.21 47	0.11 34	0.09 18	0.13 114	0.10 85	0.14 207	0.10 6

aanet-new-32k	0.24 99	0.16 84	0.36 191	0.36 192	0.18 58	0.38 298	0.21 83	0.43 127	0.26 60	0.28 135	0.23 55	0.34 202	0.34 293	0.32 64	0.19 8	0.12 59	0.10 72	0.13 114	0.10 85	0.13 152	0.11 63

aanet-new-30k	0.24 99	0.16 84	0.36 191	0.36 192	0.18 58	0.38 298	0.21 83	0.43 127	0.26 60	0.28 135	0.23 55	0.34 202	0.34 293	0.32 64	0.19 8	0.12 59	0.10 72	0.13 114	0.10 85	0.13 152	0.11 63

Foundation-i1b	0.25 123	0.14 10	0.25 10	0.30 22	0.16 19	0.40 323	0.28 241	0.53 208	0.26 60	0.32 176	0.33 164	0.42 275	0.29 224	0.37 124	0.24 138	0.13 112	0.10 72	0.12 60	0.11 159	0.11 35	0.10 6

LiteMatch	0.25 123	0.18 166	0.25 10	0.38 254	0.20 145	0.28 140	0.27 217	0.33 38	0.26 60	0.21 34	0.20 26	0.28 148	0.43 384	0.30 34	0.47 467	0.17 373	0.10 72	0.15 233	0.13 251	0.15 268	0.15 302

GeoVLM	0.20 21	0.14 10	0.25 10	0.30 22	0.19 99	0.28 140	0.19 33	0.33 38	0.26 60	0.21 34	0.20 26	0.29 154	0.21 92	0.30 34	0.22 82	0.12 59	0.10 72	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.11 63

MonSter++	0.20 21	0.14 10	0.25 10	0.30 22	0.20 145	0.28 140	0.19 33	0.33 38	0.26 60	0.21 34	0.20 26	0.28 148	0.21 92	0.31 50	0.22 82	0.12 59	0.10 72	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.10 6

Zero-FE251	0.24 99	0.17 117	0.33 124	0.34 113	0.20 145	0.44 367	0.19 33	0.40 104	0.26 60	0.28 135	0.30 140	0.38 235	0.24 134	0.33 81	0.23 113	0.15 259	0.11 211	0.13 114	0.10 85	0.11 35	0.11 63

3.75w	0.23 85	0.17 117	0.33 124	0.32 72	0.19 99	0.42 348	0.24 150	0.36 70	0.26 60	0.33 183	0.28 115	0.17 10	0.25 145	0.38 134	0.21 47	0.10 10	0.08 1	0.11 5	0.10 85	0.11 35	0.10 6

AIO_test	0.24 99	0.17 117	0.33 124	0.35 147	0.21 179	0.31 194	0.38 445	0.45 144	0.26 60	0.26 102	0.28 115	0.32 185	0.21 92	0.40 150	0.26 192	0.13 112	0.10 72	0.13 114	0.11 159	0.13 152	0.11 63

fffft	0.26 150	0.18 166	0.39 241	0.37 226	0.23 250	0.29 160	0.35 397	0.46 156	0.26 60	0.37 214	0.23 55	0.27 137	0.22 110	0.55 290	0.28 240	0.12 59	0.09 18	0.16 274	0.13 251	0.13 152	0.13 205
1: 1. 1
GREATEN-IGEV_RVC	0.24 99	0.21 310	0.35 165	0.38 254	0.19 99	0.28 140	0.22 114	0.33 38	0.27 78	0.23 58	0.30 140	0.23 76	0.19 54	0.40 150	0.28 240	0.13 112	0.12 302	0.17 325	0.16 364	0.17 374	0.13 205

qqai	0.20 21	0.15 51	0.30 86	0.32 72	0.19 99	0.22 45	0.18 18	0.32 34	0.27 78	0.18 12	0.20 26	0.28 148	0.18 35	0.34 99	0.21 47	0.13 112	0.11 211	0.12 60	0.09 9	0.09 1	0.11 63

MGA	0.20 21	0.14 10	0.29 66	0.30 22	0.20 145	0.29 160	0.18 18	0.36 70	0.27 78	0.20 22	0.22 46	0.19 33	0.15 9	0.31 50	0.21 47	0.13 112	0.10 72	0.12 60	0.10 85	0.11 35	0.12 143

HiDET	0.20 21	0.14 10	0.27 39	0.30 22	0.19 99	0.24 69	0.19 33	0.39 84	0.27 78	0.21 34	0.23 55	0.27 137	0.17 26	0.32 64	0.24 138	0.12 59	0.10 72	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.11 63

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 99	0.17 117	0.34 142	0.40 332	0.21 179	0.18 20	0.21 83	0.36 70	0.27 78	0.30 160	0.52 276	0.28 148	0.28 203	0.27 14	0.24 138	0.14 173	0.10 72	0.13 114	0.10 85	0.14 207	0.14 253

DNS	0.82 624	1.54 735	0.30 86	0.29 9	0.18 58	0.19 29	0.23 139	0.53 208	0.28 83	0.27 118	0.35 182	0.30 170	0.22 110	2.71 729	1.46 675	0.16 316	0.14 425	0.16 274	0.09 9	3.54 759	3.49 758

CAR	0.20 21	0.14 10	0.28 52	0.30 22	0.19 99	0.26 101	0.18 18	0.42 121	0.28 83	0.23 58	0.26 95	0.17 10	0.14 3	0.30 34	0.22 82	0.12 59	0.09 18	0.12 60	0.10 85	0.11 35	0.12 143

MSE-Stereo	0.20 21	0.14 10	0.28 52	0.30 22	0.19 99	0.26 101	0.18 18	0.42 121	0.28 83	0.20 22	0.26 95	0.17 10	0.14 3	0.31 50	0.21 47	0.12 59	0.10 72	0.12 60	0.10 85	0.11 35	0.12 143

PointNet	0.21 48	0.15 51	0.27 39	0.32 72	0.19 99	0.29 160	0.24 150	0.27 12	0.28 83	0.16 4	0.24 70	0.29 154	0.19 54	0.35 108	0.20 28	0.13 112	0.11 211	0.13 114	0.10 85	0.11 35	0.10 6

aanet-new-90k	0.24 99	0.17 117	0.60 482	0.35 147	0.18 58	0.33 234	0.27 217	0.40 104	0.28 83	0.20 22	0.25 78	0.21 53	0.35 309	0.48 242	0.18 3	0.11 34	0.10 72	0.12 60	0.10 85	0.14 207	0.09 1

aanet-new-28k	0.24 99	0.18 166	0.48 357	0.36 192	0.17 36	0.32 214	0.23 139	0.38 80	0.28 83	0.28 135	0.23 55	0.29 154	0.33 282	0.31 50	0.22 82	0.13 112	0.10 72	0.13 114	0.11 159	0.16 339	0.13 205

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.23 85	0.17 117	0.39 241	0.34 113	0.18 58	0.25 92	0.24 150	0.47 171	0.28 83	0.24 73	0.35 182	0.20 44	0.25 145	0.28 18	0.19 8	0.11 34	0.10 72	0.12 60	0.10 85	0.11 35	0.13 205

Foundation-i1a	0.25 123	0.14 10	0.25 10	0.29 9	0.16 19	0.40 323	0.29 261	0.53 208	0.28 83	0.36 209	0.36 191	0.43 288	0.30 249	0.36 119	0.23 113	0.13 112	0.10 72	0.11 5	0.09 9	0.11 35	0.11 63

RSM	0.26 150	0.19 214	0.35 165	0.37 226	0.21 179	0.27 122	0.33 353	0.55 224	0.28 83	0.26 102	0.25 78	0.38 235	0.20 77	0.59 330	0.23 113	0.12 59	0.10 72	0.14 173	0.11 159	0.14 207	0.11 63

MoCha-V2	0.26 150	0.16 84	0.30 86	0.41 366	0.18 58	0.27 122	0.26 201	0.57 240	0.28 83	0.37 214	0.27 104	0.33 194	0.34 293	0.56 300	0.23 113	0.12 59	0.10 72	0.12 60	0.10 85	0.13 152	0.13 205

416test1013	0.21 48	0.16 84	0.29 66	0.35 147	0.21 179	0.29 160	0.19 33	0.33 38	0.29 93	0.25 87	0.19 19	0.19 33	0.21 92	0.30 34	0.21 47	0.13 112	0.11 211	0.11 5	0.09 9	0.12 98	0.11 63

anonymous	0.20 21	0.16 84	0.30 86	0.33 97	0.21 179	0.14 3	0.21 83	0.25 11	0.29 93	0.26 102	0.37 198	0.18 21	0.16 22	0.28 18	0.20 28	0.12 59	0.10 72	0.14 173	0.12 198	0.12 98	0.11 63

DF	0.27 170	0.16 84	0.41 267	0.36 192	0.19 99	0.28 140	0.25 173	0.44 136	0.29 93	0.31 171	0.49 254	0.50 334	0.22 110	0.51 268	0.21 47	0.15 259	0.10 72	0.13 114	0.10 85	0.12 98	0.13 205

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.30 212	0.57 665	1.38 670	0.32 72	0.20 145	0.21 42	0.21 83	0.47 171	0.29 93	0.23 58	0.32 161	0.25 112	0.24 134	0.32 64	0.20 28	0.12 59	0.11 211	0.12 60	0.10 85	0.11 35	0.13 205

Foundation-i1c-attn	0.24 99	0.13 2	0.25 10	0.29 9	0.16 19	0.35 258	0.27 217	0.49 179	0.29 93	0.30 160	0.35 182	0.41 264	0.30 249	0.35 108	0.25 166	0.13 112	0.10 72	0.12 60	0.10 85	0.10 5	0.11 63

MatchStereo	0.20 21	0.14 10	0.25 10	0.28 4	0.15 10	0.17 18	0.20 53	0.35 62	0.29 93	0.21 34	0.36 191	0.18 21	0.17 26	0.33 81	0.25 166	0.14 173	0.10 72	0.12 60	0.09 9	0.11 35	0.11 63
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
GSStereo	0.24 99	0.16 84	0.31 102	0.35 147	0.26 381	0.35 258	0.29 261	0.50 188	0.29 93	0.30 160	0.29 128	0.23 76	0.20 77	0.33 81	0.22 82	0.16 316	0.09 18	0.13 114	0.10 85	0.14 207	0.13 205

GS-Stereo							0.29 261	0.50 188	0.29 93	0.30 160	0.29 128	0.23 76	0.20 77	0.33 81	0.22 82	0.16 316	0.09 18	0.13 114	0.10 85	0.14 207	0.13 205

asda	0.22 65	0.19 214	0.31 102	0.32 72	0.18 58	0.24 69	0.23 139	0.38 80	0.29 93	0.28 135	0.24 70	0.18 21	0.23 126	0.41 159	0.22 82	0.09 1	0.08 1	0.11 5	0.09 9	0.11 35	0.10 6

4.5_new	0.21 48	0.20 264	0.31 102	0.31 41	0.18 58	0.24 69	0.26 201	0.34 57	0.29 93	0.33 183	0.29 128	0.19 33	0.19 54	0.30 34	0.21 47	0.10 10	0.08 1	0.12 60	0.11 159	0.14 207	0.10 6

4.5w-stereo	0.21 48	0.20 264	0.31 102	0.31 41	0.18 58	0.24 69	0.26 201	0.34 57	0.29 93	0.33 183	0.29 128	0.19 33	0.19 54	0.30 34	0.21 47	0.10 10	0.08 1	0.12 60	0.11 159	0.14 207	0.10 6

2.75w_new	0.22 65	0.18 166	0.30 86	0.29 9	0.18 58	0.23 60	0.33 353	0.37 77	0.29 93	0.36 209	0.27 104	0.18 21	0.25 145	0.37 124	0.24 138	0.11 34	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.10 6

111111	0.22 65	0.15 51	0.29 66	0.37 226	0.23 250	0.21 42	0.19 33	0.46 156	0.29 93	0.20 22	0.20 26	0.29 154	0.14 3	0.44 196	0.22 82	0.14 173	0.10 72	0.12 60	0.09 9	0.12 98	0.12 143

SGD-Stereo	0.22 65	0.16 84	0.28 52	0.32 72	0.16 19	0.28 140	0.20 53	0.39 84	0.29 93	0.25 87	0.29 128	0.21 53	0.27 181	0.38 134	0.27 217	0.16 316	0.09 18	0.13 114	0.11 159	0.13 152	0.11 63

AIO-Stereo	0.26 150	0.19 214	0.36 191	0.39 289	0.18 58	0.28 140	0.30 284	0.52 202	0.29 93	0.30 160	0.31 149	0.32 185	0.17 26	0.55 290	0.23 113	0.13 112	0.10 72	0.14 173	0.11 159	0.13 152	0.11 63

aanet-new-78k	0.25 123	0.17 117	0.69 531	0.36 192	0.17 36	0.26 101	0.28 241	0.39 84	0.30 108	0.22 49	0.29 128	0.23 76	0.36 323	0.43 184	0.17 1	0.10 10	0.09 18	0.13 114	0.10 85	0.14 207	0.10 6

aanet-new-36k	0.24 99	0.17 117	0.35 165	0.36 192	0.17 36	0.34 248	0.24 150	0.43 127	0.30 108	0.26 102	0.24 70	0.25 112	0.35 309	0.44 196	0.20 28	0.10 10	0.09 18	0.13 114	0.10 85	0.12 98	0.10 6

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.26 150	0.14 10	0.75 559	0.34 113	0.19 99	0.28 140	0.21 83	0.41 113	0.30 108	0.25 87	0.22 46	0.23 76	0.31 261	0.28 18	0.19 8	0.11 34	0.10 72	0.13 114	0.10 85	0.12 98	0.61 704

GEAStereo	0.24 99	0.16 84	0.31 102	0.35 147	0.26 381	0.35 258	0.29 261	0.46 156	0.30 108	0.27 118	0.29 128	0.24 99	0.20 77	0.33 81	0.22 82	0.18 418	0.10 72	0.13 114	0.10 85	0.14 207	0.13 205

gasm-f	0.25 123	0.17 117	0.30 86	0.35 147	0.26 381	0.25 92	0.36 412	0.46 156	0.30 108	0.27 118	0.35 182	0.24 99	0.30 249	0.37 124	0.24 138	0.18 418	0.10 72	0.13 114	0.10 85	0.15 268	0.13 205

3.5w_stereo	0.23 85	0.18 166	0.31 102	0.31 41	0.18 58	0.27 122	0.22 114	0.39 84	0.30 108	0.33 183	0.27 104	0.24 99	0.29 224	0.52 274	0.25 166	0.09 1	0.08 1	0.11 5	0.09 9	0.11 35	0.11 63

IGEV	0.21 48	0.13 2	0.25 10	0.31 41	0.20 145	0.22 45	0.19 33	0.42 121	0.30 108	0.22 49	0.34 176	0.20 44	0.15 9	0.32 64	0.19 8	0.12 59	0.10 72	0.12 60	0.10 85	0.10 5	0.10 6

IGEV-Stereo+	0.25 123	0.15 51	0.28 52	0.32 72	0.19 99	0.13 2	0.17 7	0.29 25	0.30 108	0.22 49	0.15 4	0.22 64	0.22 110	0.42 173	0.22 82	0.14 173	0.10 72	0.12 60	0.09 9	0.15 268	1.09 728

GCAPDPT-zeroshot4090	0.26 150	0.14 10	0.75 559	0.34 113	0.19 99	0.28 140	0.21 83	0.41 113	0.30 108	0.25 87	0.22 46	0.23 76	0.31 261	0.28 18	0.19 8	0.11 34	0.10 72	0.13 114	0.10 85	0.12 98	0.61 704

DF_test	0.20 21	0.13 2	0.26 28	0.33 97	0.24 307	0.10 1	0.23 139	0.27 12	0.31 117	0.23 58	0.28 115	0.15 4	0.18 35	0.22 2	0.21 47	0.15 259	0.11 211	0.13 114	0.12 198	0.14 207	0.11 63

aanet-new-60k	0.25 123	0.17 117	0.60 482	0.37 226	0.17 36	0.38 298	0.24 150	0.39 84	0.31 117	0.24 73	0.25 78	0.26 123	0.31 261	0.45 206	0.18 3	0.11 34	0.10 72	0.12 60	0.10 85	0.13 152	0.11 63

aanet-32k-new	0.24 99	0.17 117	0.35 165	0.37 226	0.18 58	0.25 92	0.27 217	0.35 62	0.31 117	0.28 135	0.30 140	0.23 76	0.34 293	0.43 184	0.19 8	0.14 173	0.09 18	0.13 114	0.10 85	0.15 268	0.10 6

aanet-new-24k	0.24 99	0.17 117	0.33 124	0.36 192	0.18 58	0.39 313	0.24 150	0.39 84	0.31 117	0.30 160	0.28 115	0.26 123	0.31 261	0.31 50	0.20 28	0.11 34	0.09 18	0.13 114	0.10 85	0.14 207	0.11 63

aanet-new	0.27 170	0.20 264	0.38 226	0.39 289	0.26 381	0.50 395	0.25 173	0.44 136	0.31 117	0.28 135	0.27 104	0.24 99	0.37 336	0.46 217	0.22 82	0.14 173	0.10 72	0.14 173	0.10 85	0.15 268	0.13 205

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.33 250	0.43 621	2.39 709	0.34 113	0.19 99	0.20 33	0.21 83	0.45 144	0.31 117	0.22 49	0.26 95	0.21 53	0.25 145	0.30 34	0.20 28	0.12 59	0.10 72	0.12 60	0.09 9	0.11 35	0.12 143

DDF-Stereo	0.26 150	0.16 84	0.33 124	0.37 226	0.30 507	0.19 29	0.20 53	0.33 38	0.31 117	0.27 118	0.26 95	0.29 154	0.28 203	0.39 140	0.25 166	0.17 373	0.10 72	0.14 173	0.10 85	0.69 704	0.13 205

zero-FE	0.26 150	0.16 84	0.33 124	0.36 192	0.30 507	0.18 20	0.20 53	0.37 77	0.31 117	0.27 118	0.27 104	0.29 154	0.28 203	0.34 99	0.25 166	0.17 373	0.10 72	0.14 173	0.10 85	0.62 701	0.13 205

SCV	0.27 170	0.20 264	0.37 214	0.36 192	0.22 208	0.27 122	0.33 353	0.65 299	0.31 117	0.25 87	0.29 128	0.37 227	0.23 126	0.52 274	0.23 113	0.19 462	0.11 211	0.14 173	0.11 159	0.15 268	0.12 143

DEFOM-Stereo	0.23 85	0.16 84	0.29 66	0.34 113	0.20 145	0.59 465	0.20 53	0.32 34	0.31 117	0.23 58	0.19 19	0.18 21	0.18 35	0.42 173	0.22 82	0.12 59	0.10 72	0.12 60	0.09 9	0.11 35	0.12 143

tt45	0.28 189	0.18 166	0.36 191	0.36 192	0.24 307	0.37 290	0.28 241	0.50 188	0.31 117	0.41 257	0.27 104	0.38 235	0.25 145	0.61 351	0.26 192	0.13 112	0.11 211	0.16 274	0.13 251	0.12 98	0.15 302

XX-Stereo	0.38 332	0.18 166	0.52 413	0.58 656	0.38 601	0.39 313	0.20 53	0.62 273	0.31 117	0.47 290	1.29 623	0.72 477	0.25 145	0.59 330	0.28 240	0.16 316	0.11 211	0.17 325	0.16 364	0.14 207	0.11 63

MCSU-Stereo	0.21 48	0.13 2	0.26 28	0.30 22	0.14 5	0.25 92	0.31 314	0.35 62	0.32 129	0.29 147	0.25 78	0.23 76	0.17 26	0.32 64	0.21 47	0.13 112	0.10 72	0.10 1	0.08 1	0.10 5	0.10 6

Test_v1	0.20 21	0.14 10	0.23 3	0.29 9	0.18 58	0.24 69	0.21 83	0.41 113	0.32 129	0.21 34	0.22 46	0.17 10	0.18 35	0.35 108	0.20 28	0.13 112	0.10 72	0.12 60	0.10 85	0.10 5	0.10 6

GASTEREO	0.26 150	0.17 117	0.35 165	0.41 366	0.21 179	0.22 45	0.30 284	0.47 171	0.32 129	0.38 223	0.33 164	0.22 64	0.33 282	0.43 184	0.24 138	0.15 259	0.10 72	0.13 114	0.11 159	0.13 152	0.12 143

MSCF	0.25 123	0.17 117	0.36 191	0.41 366	0.21 179	0.20 33	0.31 314	0.47 171	0.32 129	0.37 214	0.33 164	0.23 76	0.34 293	0.37 124	0.23 113	0.15 259	0.10 72	0.13 114	0.11 159	0.13 152	0.13 205

2.25w	0.23 85	0.19 214	0.35 165	0.31 41	0.18 58	0.30 177	0.18 18	0.34 57	0.32 129	0.33 183	0.37 198	0.20 44	0.25 145	0.47 231	0.25 166	0.10 10	0.09 18	0.11 5	0.10 85	0.10 5	0.12 143

3.25w_new	0.24 99	0.17 117	0.34 142	0.31 41	0.18 58	0.43 355	0.20 53	0.39 84	0.32 129	0.39 235	0.29 128	0.23 76	0.27 181	0.43 184	0.23 113	0.10 10	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.11 63

3.25w	0.24 99	0.17 117	0.34 142	0.31 41	0.18 58	0.43 355	0.20 53	0.39 84	0.32 129	0.39 235	0.29 128	0.23 76	0.27 181	0.43 184	0.23 113	0.10 10	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.11 63

HART	0.30 212	0.17 117	0.33 124	0.41 366	0.21 179	0.32 214	0.26 201	0.67 318	0.32 129	0.33 183	0.66 335	0.41 264	0.22 110	0.58 321	0.25 166	0.12 59	0.11 211	0.15 233	0.11 159	0.15 268	0.12 143

EAI-Stereo	0.36 293	0.21 310	0.46 329	0.40 332	0.22 208	0.33 234	0.36 412	1.22 611	0.32 129	0.52 309	0.75 376	0.35 214	0.28 203	0.65 409	0.30 278	0.14 173	0.11 211	0.14 173	0.14 294	0.14 207	0.13 205

Anonymus	0.24 99	0.15 51	0.30 86	0.38 254	0.23 250	0.31 194	0.22 114	0.40 104	0.33 138	0.23 58	0.20 26	0.38 235	0.28 203	0.46 217	0.24 138	0.13 112	0.10 72	0.14 173	0.13 251	0.12 98	0.14 253

LiteMatch*	0.21 48	0.15 51	0.33 124	0.31 41	0.23 250	0.24 69	0.21 83	0.33 38	0.33 138	0.21 34	0.19 19	0.24 99	0.21 92	0.32 64	0.21 47	0.13 112	0.11 211	0.13 114	0.10 85	0.11 35	0.12 143

FlowAnything_test	0.30 212	0.20 264	0.41 267	0.48 553	0.26 381	0.46 382	0.25 173	0.45 144	0.33 138	0.30 160	0.26 95	0.35 214	0.26 168	0.41 159	0.39 392	0.21 508	0.15 457	0.22 526	0.26 620	0.17 374	0.17 390

qwe	0.23 85	0.18 166	0.30 86	0.31 41	0.18 58	0.29 160	0.22 114	0.39 84	0.33 138	0.37 214	0.30 140	0.20 44	0.22 110	0.45 206	0.22 82	0.10 10	0.08 1	0.11 5	0.10 85	0.12 98	0.10 6

xyz-stereo-finetune2	0.37 314	0.20 264	0.40 256	0.32 72	0.19 99	0.80 574	0.29 261	0.56 232	0.33 138	0.53 318	0.79 398	0.43 288	0.48 421	0.70 458	0.46 455	0.13 112	0.12 302	0.17 325	0.13 251	0.12 98	0.14 253

mms	0.27 170	0.21 310	0.36 191	0.38 254	0.25 343	0.31 194	0.32 334	0.43 127	0.33 138	0.29 147	0.34 176	0.34 202	0.20 77	0.48 242	0.26 192	0.13 112	0.11 211	0.16 274	0.13 251	0.15 268	0.13 205

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 538	3.08 758	2.41 710	0.32 72	0.18 58	0.29 160	0.20 53	0.39 84	0.33 138	0.29 147	0.25 78	0.18 21	0.18 35	0.32 64	0.22 82	1.08 732	0.09 18	0.17 325	0.16 364	0.15 268	0.96 721

UniTT-Stereo	0.27 170	0.18 166	0.40 256	0.40 332	0.28 454	0.30 177	0.28 241	0.40 104	0.33 138	0.30 160	0.46 239	0.27 137	0.25 145	0.48 242	0.35 338	0.17 373	0.13 383	0.14 173	0.12 198	0.14 207	0.13 205

SCION-M(vits-remse)	0.25 123	0.14 10	0.80 571	0.52 605	0.16 19	0.22 45	0.21 83	0.39 84	0.34 146	0.20 22	0.25 78	0.18 21	0.15 9	0.41 159	0.19 8	0.20 484	0.15 457	0.11 5	0.09 9	0.11 35	0.10 6

SCION-Mon(vits-remp)	0.31 229	0.34 567	0.80 571	0.52 605	0.43 632	1.18 662	0.21 83	0.39 84	0.34 146	0.20 22	0.25 78	0.18 21	0.15 9	0.41 159	0.19 8	0.09 1	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.11 35	0.10 6

PhaseNet	0.25 123	0.17 117	0.33 124	0.36 192	0.22 208	0.32 214	0.22 114	0.47 171	0.34 146	0.22 49	0.28 115	0.38 235	0.24 134	0.43 184	0.28 240	0.13 112	0.10 72	0.15 233	0.16 364	0.13 152	0.14 253

monster-pro	0.20 21	0.14 10	0.27 39	0.31 41	0.16 19	0.22 45	0.21 83	0.39 84	0.34 146	0.20 22	0.25 78	0.17 10	0.15 9	0.40 150	0.19 8	0.09 1	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.11 35	0.10 6

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.29 201	0.25 442	1.23 651	0.35 147	0.21 179	0.28 140	0.21 83	0.46 156	0.34 146	0.25 87	0.31 149	0.32 185	0.27 181	0.34 99	0.21 47	0.12 59	0.11 211	0.13 114	0.10 85	0.10 5	0.12 143

MonStereo	0.20 21	0.14 10	0.27 39	0.31 41	0.16 19	0.22 45	0.21 83	0.39 84	0.34 146	0.20 22	0.25 78	0.18 21	0.15 9	0.40 150	0.19 8	0.09 1	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.11 35	0.10 6

Monster-pub-eth3d	0.20 21	0.14 10	0.27 39	0.31 41	0.16 19	0.22 45	0.21 83	0.39 84	0.34 146	0.20 22	0.25 78	0.17 10	0.15 9	0.40 150	0.19 8	0.09 1	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.11 35	0.10 6

monsters	0.22 65	0.14 10	0.28 52	0.32 72	0.19 99	0.24 69	0.19 33	0.46 156	0.34 146	0.37 214	0.30 140	0.16 7	0.20 77	0.45 206	0.20 28	0.12 59	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.11 35	0.11 63

GREAT-IGEV	0.23 85	0.15 51	0.33 124	0.30 22	0.23 250	0.20 33	0.26 201	0.35 62	0.34 146	0.21 34	0.31 149	0.22 64	0.21 92	0.50 257	0.22 82	0.12 59	0.10 72	0.12 60	0.09 9	0.13 152	0.12 143
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
MonSter	0.20 21	0.14 10	0.27 39	0.31 41	0.16 19	0.22 45	0.21 83	0.39 84	0.34 146	0.20 22	0.25 78	0.18 21	0.15 9	0.39 140	0.19 8	0.09 1	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.11 35	0.10 6

Occ-G	0.27 170	0.15 51	0.32 116	0.35 147	0.21 179	0.28 140	0.32 334	0.44 136	0.34 146	0.29 147	0.43 226	0.49 329	0.25 145	0.50 257	0.30 278	0.14 173	0.11 211	0.14 173	0.11 159	0.13 152	0.13 205

RSM++	0.26 150	0.19 214	0.36 191	0.37 226	0.21 179	0.28 140	0.29 261	0.54 218	0.34 146	0.26 102	0.23 55	0.36 224	0.21 92	0.52 274	0.24 138	0.12 59	0.11 211	0.14 173	0.12 198	0.14 207	0.11 63

LoS_RVC	0.28 189	0.17 117	0.29 66	0.33 97	0.32 551	0.43 355	0.34 373	0.42 121	0.34 146	0.33 183	0.51 265	0.29 154	0.38 345	0.37 124	0.28 240	0.11 34	0.10 72	0.11 5	0.08 1	0.11 35	0.26 569

252Zero-FE	0.21 48	0.16 84	0.29 66	0.34 113	0.19 99	0.23 60	0.18 18	0.43 127	0.35 159	0.23 58	0.22 46	0.19 33	0.18 35	0.29 26	0.23 113	0.14 173	0.10 72	0.12 60	0.09 9	0.10 5	0.11 63

ff7	0.30 212	0.22 351	0.42 283	0.37 226	0.26 381	0.31 194	0.34 373	0.66 306	0.35 159	0.39 235	0.33 164	0.31 176	0.28 203	0.61 351	0.26 192	0.14 173	0.11 211	0.17 325	0.12 198	0.15 268	0.16 341

IGEVStereo-DCA	0.30 212	0.24 408	0.42 283	0.36 192	0.27 427	0.38 298	0.34 373	0.66 306	0.35 159	0.39 235	0.31 149	0.35 214	0.27 181	0.62 375	0.25 166	0.16 316	0.12 302	0.16 274	0.12 198	0.14 207	0.16 341

ffff	0.30 212	0.22 351	0.42 283	0.37 226	0.26 381	0.31 194	0.34 373	0.66 306	0.35 159	0.39 235	0.33 164	0.31 176	0.28 203	0.61 351	0.26 192	0.14 173	0.11 211	0.17 325	0.12 198	0.15 268	0.16 341

11t	0.30 212	0.22 351	0.42 283	0.37 226	0.26 381	0.31 194	0.34 373	0.66 306	0.35 159	0.39 235	0.33 164	0.31 176	0.28 203	0.61 351	0.26 192	0.14 173	0.11 211	0.17 325	0.12 198	0.15 268	0.16 341

ccc-4	0.30 212	0.22 351	0.42 283	0.37 226	0.26 381	0.31 194	0.34 373	0.66 306	0.35 159	0.39 235	0.33 164	0.31 176	0.28 203	0.61 351	0.26 192	0.14 173	0.11 211	0.17 325	0.12 198	0.15 268	0.16 341

aanet-new-10k	0.26 150	0.18 166	0.57 464	0.39 289	0.18 58	0.44 367	0.22 114	0.46 156	0.36 165	0.27 118	0.31 149	0.26 123	0.29 224	0.29 26	0.22 82	0.13 112	0.09 18	0.13 114	0.10 85	0.16 339	0.11 63

GCAP-Stereo-cres-4k	0.26 150	0.17 117	0.36 191	0.39 289	0.20 145	0.45 377	0.28 241	0.43 127	0.36 165	0.28 135	0.38 207	0.24 99	0.35 309	0.31 50	0.25 166	0.12 59	0.10 72	0.13 114	0.10 85	0.13 152	0.12 143

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 123	0.15 51	0.32 116	0.35 147	0.21 179	0.43 355	0.24 150	0.46 156	0.36 165	0.28 135	0.35 182	0.37 227	0.34 293	0.29 26	0.26 192	0.12 59	0.09 18	0.13 114	0.11 159	0.11 35	0.10 6

2w_stereo	0.23 85	0.19 214	0.33 124	0.33 97	0.17 36	0.28 140	0.37 427	0.40 104	0.36 165	0.33 183	0.33 164	0.17 10	0.21 92	0.30 34	0.23 113	0.10 10	0.08 1	0.11 5	0.10 85	0.12 98	0.11 63

HUF	0.25 123	0.17 117	0.38 226	0.33 97	0.19 99	0.25 92	0.39 464	0.53 208	0.36 165	0.26 102	0.23 55	0.33 194	0.27 181	0.36 119	0.25 166	0.14 173	0.11 211	0.13 114	0.10 85	0.12 98	0.12 143

IGEV-RUCA	0.26 150	0.16 84	0.36 191	0.40 332	0.27 427	0.32 214	0.20 53	0.39 84	0.36 165	0.27 118	0.31 149	0.25 112	0.21 92	0.50 257	0.24 138	0.20 484	0.11 211	0.13 114	0.10 85	0.17 374	0.16 341

SMoEStereo_RVC	0.27 170	0.20 264	0.37 214	0.36 192	0.23 250	0.36 277	0.31 314	0.43 127	0.36 165	0.38 223	0.30 140	0.32 185	0.24 134	0.56 300	0.24 138	0.12 59	0.10 72	0.16 274	0.12 198	0.12 98	0.12 143

IGEV-Stereo++	0.22 65	0.16 84	0.29 66	0.38 254	0.20 145	0.22 45	0.18 18	0.44 136	0.36 165	0.23 58	0.29 128	0.24 99	0.17 26	0.28 18	0.23 113	0.12 59	0.10 72	0.12 60	0.10 85	0.12 98	0.11 63

plain	0.32 240	0.21 310	0.59 476	0.40 332	0.29 482	0.27 122	0.30 284	0.46 156	0.36 165	0.32 176	0.66 335	0.31 176	0.33 282	0.68 442	0.32 303	0.18 418	0.13 383	0.20 465	0.15 329	0.18 414	0.13 205

anonymousdsp	0.30 212	0.22 351	0.41 267	0.38 254	0.26 381	0.31 194	0.35 397	0.68 326	0.36 165	0.40 251	0.33 164	0.32 185	0.28 203	0.62 375	0.26 192	0.14 173	0.10 72	0.17 325	0.12 198	0.15 268	0.16 341

IGEV-Stereo	0.30 212	0.22 351	0.41 267	0.38 254	0.26 381	0.30 177	0.35 397	0.68 326	0.36 165	0.40 251	0.33 164	0.32 185	0.28 203	0.62 375	0.26 192	0.14 173	0.10 72	0.17 325	0.12 198	0.15 268	0.16 341
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Select-FE	0.48 447	0.26 480	0.96 619	0.42 407	0.36 590	0.34 248	0.20 53	1.02 514	0.37 176	0.61 348	1.01 524	1.04 597	0.79 600	0.74 481	0.29 259	0.17 373	0.13 383	0.17 325	0.20 517	0.15 268	0.25 565

monsterstereo	0.23 85	0.15 51	0.28 52	0.35 147	0.19 99	0.22 45	0.20 53	0.38 80	0.37 176	0.34 196	0.40 215	0.19 33	0.19 54	0.46 217	0.22 82	0.11 34	0.10 72	0.12 60	0.09 9	0.13 152	0.09 1

MaDis-Stereo	0.27 170	0.19 214	0.39 241	0.37 226	0.26 381	0.28 140	0.28 241	0.45 144	0.37 176	0.27 118	0.27 104	0.40 257	0.27 181	0.40 150	0.30 278	0.16 316	0.14 425	0.16 274	0.13 251	0.15 268	0.12 143

EGLCR-Stereo	0.27 170	0.17 117	0.36 191	0.35 147	0.21 179	0.37 290	0.20 53	0.58 245	0.37 176	0.29 147	0.28 115	0.42 275	0.18 35	0.47 231	0.27 217	0.14 173	0.10 72	0.16 274	0.14 294	0.13 152	0.12 143

iRaft-Stereo_20w	0.42 386	0.20 264	0.63 496	0.39 289	0.27 427	0.33 234	0.25 173	1.76 713	0.37 176	0.73 434	0.53 284	0.63 417	0.42 380	0.86 553	0.29 259	0.14 173	0.11 211	0.14 173	0.13 251	0.15 268	0.15 302

aanet-new-34k	0.24 99	0.17 117	0.44 309	0.35 147	0.16 19	0.25 92	0.25 173	0.46 156	0.38 181	0.26 102	0.27 104	0.24 99	0.34 293	0.29 26	0.21 47	0.11 34	0.10 72	0.13 114	0.10 85	0.12 98	0.10 6

aanet-new-16k	0.23 85	0.17 117	0.38 226	0.37 226	0.17 36	0.26 101	0.18 18	0.44 136	0.38 181	0.28 135	0.24 70	0.25 112	0.26 168	0.31 50	0.22 82	0.12 59	0.09 18	0.13 114	0.10 85	0.14 207	0.11 63

aanet-new-12k	0.25 123	0.19 214	0.49 368	0.41 366	0.18 58	0.32 214	0.22 114	0.45 144	0.38 181	0.28 135	0.23 55	0.23 76	0.36 323	0.30 34	0.24 138	0.12 59	0.09 18	0.14 173	0.11 159	0.16 339	0.12 143

VIP-Stereo	0.25 123	0.18 166	0.33 124	0.32 72	0.21 179	0.63 485	0.19 33	0.33 38	0.38 181	0.24 73	0.31 149	0.27 137	0.19 54	0.49 252	0.23 113	0.13 112	0.10 72	0.13 114	0.09 9	0.12 98	0.10 6

FE-Mocha	0.33 250	0.20 264	0.55 442	0.39 289	0.27 427	0.31 194	0.20 53	0.77 416	0.38 181	0.67 394	0.56 301	0.57 370	0.26 168	0.38 134	0.23 113	0.15 259	0.10 72	0.17 325	0.16 364	0.13 152	0.13 205

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 123	0.32 553	0.25 10	0.52 605	0.20 145	0.29 160	0.22 114	0.44 136	0.38 181	0.27 118	0.25 78	0.24 99	0.29 224	0.46 217	0.23 113	0.14 173	0.09 18	0.12 60	0.09 9	0.14 207	0.11 63

MyStereo07	0.33 250	0.23 384	0.37 214	0.43 454	0.29 482	0.40 323	0.48 558	0.78 420	0.38 181	0.38 223	0.34 176	0.32 185	0.30 249	0.63 387	0.28 240	0.14 173	0.13 383	0.19 423	0.17 429	0.18 414	0.17 390

test_xeample3	0.31 229	0.23 384	0.56 455	0.36 192	0.26 381	0.35 258	0.32 334	0.60 258	0.38 181	0.44 274	0.32 161	0.33 194	0.28 203	0.66 423	0.27 217	0.14 173	0.12 302	0.16 274	0.12 198	0.14 207	0.14 253

R-Stereo Train	0.40 363	0.19 214	0.47 342	0.43 454	0.27 427	0.41 337	0.31 314	0.74 393	0.38 181	0.90 553	1.28 619	0.58 386	0.35 309	0.43 184	0.35 338	0.15 259	0.13 383	0.14 173	0.12 198	0.14 207	0.14 253

RAFT-Stereo	0.40 363	0.19 214	0.47 342	0.43 454	0.27 427	0.41 337	0.31 314	0.74 393	0.38 181	0.90 553	1.28 619	0.58 386	0.35 309	0.43 184	0.35 338	0.15 259	0.13 383	0.14 173	0.12 198	0.14 207	0.14 253
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
EE1	0.28 189	0.16 84	0.36 191	0.37 226	0.24 307	0.18 20	0.25 173	0.63 284	0.39 191	0.35 201	0.35 182	0.46 310	0.34 293	0.56 300	0.23 113	0.16 316	0.11 211	0.14 173	0.12 198	0.14 207	0.13 205

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 85	0.15 51	0.30 86	0.36 192	0.19 99	0.25 92	0.25 173	0.45 144	0.39 191	0.26 102	0.43 226	0.23 76	0.27 181	0.26 10	0.22 82	0.11 34	0.10 72	0.12 60	0.10 85	0.11 35	0.11 63

water-stereo	0.29 201	0.15 51	0.32 116	0.36 192	0.20 145	0.36 277	0.24 150	0.65 299	0.39 191	0.41 257	0.61 317	0.44 295	0.39 363	0.29 26	0.28 240	0.14 173	0.13 383	0.14 173	0.12 198	0.12 98	0.12 143

3w_stereo	0.25 123	0.20 264	0.40 256	0.33 97	0.17 36	0.32 214	0.41 500	0.42 121	0.39 191	0.33 183	0.28 115	0.16 7	0.29 224	0.35 108	0.22 82	0.10 10	0.08 1	0.11 5	0.10 85	0.12 98	0.12 143

LG-Stereo	0.25 123	0.18 166	0.43 303	0.40 332	0.20 145	0.22 45	0.26 201	0.33 38	0.39 191	0.27 118	0.45 234	0.22 64	0.16 22	0.38 134	0.28 240	0.11 34	0.12 302	0.17 325	0.15 329	0.13 152	0.10 6

ours_stereo	0.27 170	0.22 351	0.35 165	0.38 254	0.24 307	0.30 177	0.32 334	0.46 156	0.39 191	0.27 118	0.34 176	0.35 214	0.23 126	0.49 252	0.27 217	0.13 112	0.11 211	0.16 274	0.12 198	0.14 207	0.12 143

PAM	0.50 476	0.21 310	0.75 559	0.41 366	0.26 381	1.11 649	0.37 427	1.10 553	0.39 191	0.75 445	0.46 239	1.92 700	0.61 497	0.62 375	0.28 240	0.16 316	0.10 72	0.16 274	0.14 294	0.14 207	0.15 302

U	3.17 737	0.17 117	0.35 165	0.41 366	0.71 708	57.93 792	0.20 53	0.43 127	0.39 191	0.26 102	0.23 55	0.23 76	0.22 110	0.26 10	0.22 82	0.16 316	0.10 72	0.74 715	0.13 251	0.13 152	0.11 63

AEACV	0.28 189	0.18 166	0.34 142	0.36 192	0.45 645	0.27 122	0.27 217	0.41 113	0.39 191	0.31 171	0.46 239	0.31 176	0.36 323	0.38 134	0.25 166	0.14 173	0.11 211	0.15 233	0.13 251	0.13 152	0.13 205

Patchmatch Stereo++	0.36 293	0.24 408	0.51 390	0.42 407	0.22 208	0.24 69	0.21 83	0.63 284	0.39 191	0.63 360	0.73 361	0.57 370	0.38 345	0.61 351	0.39 392	0.18 418	0.12 302	0.20 465	0.16 364	0.21 491	0.16 341
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.36 293	0.24 408	0.51 390	0.42 407	0.22 208	0.24 69	0.31 314	0.63 284	0.39 191	0.63 360	0.73 361	0.57 370	0.38 345	0.59 330	0.38 380	0.18 418	0.12 302	0.20 465	0.16 364	0.21 491	0.16 341

ROB_FTStereo_v2	0.36 293	0.24 408	0.51 390	0.42 407	0.22 208	0.24 69	0.31 314	0.63 284	0.39 191	0.63 360	0.73 361	0.57 370	0.38 345	0.60 342	0.39 392	0.18 418	0.12 302	0.20 465	0.16 364	0.21 491	0.16 341

ROB_FTStereo	0.36 293	0.24 408	0.51 390	0.42 407	0.22 208	0.24 69	0.20 53	0.63 284	0.39 191	0.63 360	0.73 361	0.57 370	0.38 345	0.60 342	0.38 380	0.18 418	0.12 302	0.20 465	0.16 364	0.21 491	0.16 341

iGMRVC	0.36 293	0.24 408	0.51 390	0.42 407	0.22 208	0.24 69	0.29 261	0.63 284	0.39 191	0.63 360	0.73 361	0.57 370	0.38 345	0.61 351	0.39 392	0.18 418	0.12 302	0.20 465	0.16 364	0.21 491	0.16 341

iRAFT	0.36 293	0.24 408	0.51 390	0.42 407	0.22 208	0.24 69	0.21 83	0.63 284	0.39 191	0.63 360	0.73 361	0.57 370	0.38 345	0.61 351	0.39 392	0.18 418	0.12 302	0.20 465	0.16 364	0.21 491	0.16 341

RAFT-IKP	0.36 293	0.24 408	0.51 390	0.42 407	0.22 208	0.24 69	0.27 217	0.63 284	0.39 191	0.63 360	0.73 361	0.57 370	0.38 345	0.61 351	0.39 392	0.18 418	0.12 302	0.20 465	0.16 364	0.21 491	0.16 341

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.25 123	0.17 117	0.34 142	0.36 192	0.18 58	0.39 313	0.17 7	0.38 80	0.40 207	0.29 147	0.23 55	0.23 76	0.24 134	0.30 34	0.22 82	0.17 373	0.15 457	0.21 510	0.17 429	0.20 475	0.17 390

Foundation-i1	0.27 170	0.14 10	0.26 28	0.34 113	0.22 208	0.38 298	0.26 201	0.64 295	0.40 207	0.38 223	0.38 207	0.46 310	0.29 224	0.35 108	0.27 217	0.14 173	0.10 72	0.12 60	0.11 159	0.11 35	0.11 63

DLNR-FE	20.09 774	36.45 781	38.39 779	170.32 799	60.71 791	0.23 60	0.20 53	13.60 765	0.40 207	0.45 277	0.66 335	0.42 275	0.21 92	0.64 397	0.32 303	5.49 765	0.10 72	0.15 233	0.11 159	72.83 798	0.13 205

IGEV-FE	0.36 293	0.19 214	0.71 539	0.41 366	0.29 482	0.30 177	0.25 173	0.86 451	0.40 207	0.64 371	0.57 304	0.56 363	0.25 145	0.56 300	0.29 259	0.15 259	0.11 211	0.16 274	0.14 294	0.14 207	0.14 253

Replicate-Monster	0.27 170	0.16 84	1.15 645	0.30 22	0.17 36	0.38 298	0.19 33	0.44 136	0.40 207	0.24 73	0.21 36	0.23 76	0.22 110	0.47 231	0.20 28	0.11 34	0.09 18	0.12 60	0.09 9	0.09 1	0.18 424

PAM_32	0.50 476	0.20 264	0.69 531	0.40 332	0.24 307	1.09 643	0.29 261	1.12 560	0.40 207	0.74 441	0.44 231	1.98 703	0.64 515	0.64 397	0.27 217	0.16 316	0.11 211	0.17 325	0.15 329	0.14 207	0.15 302

IGEV_Zeroshot_test	0.36 293	0.19 214	0.71 539	0.41 366	0.29 482	0.30 177	0.25 173	0.86 451	0.40 207	0.64 371	0.57 304	0.56 363	0.25 145	0.56 300	0.29 259	0.15 259	0.11 211	0.16 274	0.14 294	0.14 207	0.14 253

DLNR_Zeroshot_test	20.12 775	36.36 780	38.38 778	170.13 798	62.28 792	0.22 45	0.20 53	13.43 764	0.40 207	0.45 277	0.66 335	0.42 275	0.21 92	0.64 397	0.32 303	5.57 770	0.10 72	0.15 233	0.11 159	72.31 797	0.13 205

MC-Stereo	0.29 201	0.18 166	0.35 165	0.40 332	0.21 179	0.26 101	0.26 201	0.53 208	0.40 207	0.38 223	0.61 317	0.41 264	0.31 261	0.57 314	0.27 217	0.14 173	0.10 72	0.14 173	0.12 198	0.12 98	0.12 143

HUI-Stereo	0.36 293	0.24 408	0.51 390	0.42 407	0.22 208	0.24 69	0.22 114	0.63 284	0.40 207	0.64 371	0.73 361	0.58 386	0.38 345	0.53 280	0.38 380	0.18 418	0.12 302	0.20 465	0.16 364	0.21 491	0.16 341

DeepStereo_RVC	0.37 314	0.22 351	0.51 390	0.41 366	0.24 307	0.26 101	0.22 114	0.64 295	0.40 207	0.69 410	0.67 342	0.57 370	0.50 430	0.58 321	0.42 430	0.17 373	0.12 302	0.18 383	0.16 364	0.19 453	0.19 440

Weightmod_eth	0.32 240	0.20 264	0.34 142	0.36 192	0.19 99	0.48 391	0.35 397	0.66 306	0.41 218	0.44 274	0.44 231	0.48 322	0.42 380	0.51 268	0.24 138	0.18 418	0.16 487	0.15 233	0.14 294	0.15 268	0.11 63

SCV_C0	0.28 189	0.20 264	0.40 256	0.36 192	0.25 343	0.23 60	0.28 241	0.60 258	0.41 218	0.31 171	0.36 191	0.37 227	0.20 77	0.61 351	0.23 113	0.13 112	0.11 211	0.13 114	0.11 159	0.16 339	0.13 205

GIP-stereo	0.25 123	0.19 214	0.32 116	0.38 254	0.25 343	0.26 101	0.20 53	0.50 188	0.41 218	0.25 87	0.39 211	0.35 214	0.20 77	0.33 81	0.22 82	0.16 316	0.11 211	0.13 114	0.10 85	0.12 98	0.12 143

Pointernet	0.27 170	0.15 51	0.35 165	0.36 192	0.23 250	0.35 258	0.21 83	0.74 393	0.41 218	0.39 235	0.37 198	0.34 202	0.25 145	0.37 124	0.27 217	0.15 259	0.11 211	0.12 60	0.09 9	0.11 35	0.11 63

HH	0.37 314	0.22 351	0.49 368	0.41 366	0.26 381	0.36 277	0.30 284	0.87 454	0.41 218	0.45 277	0.59 309	0.78 510	0.43 384	0.77 509	0.26 192	0.15 259	0.11 211	0.15 233	0.14 294	0.14 207	0.14 253

HanStereo	0.37 314	0.22 351	0.49 368	0.41 366	0.26 381	0.36 277	0.30 284	0.87 454	0.41 218	0.45 277	0.59 309	0.78 510	0.43 384	0.77 509	0.26 192	0.15 259	0.11 211	0.15 233	0.14 294	0.14 207	0.14 253

ProNet	0.30 212	0.22 351	0.41 267	0.36 192	0.25 343	0.33 234	0.42 511	0.62 273	0.41 218	0.33 183	0.31 149	0.32 185	0.28 203	0.60 342	0.28 240	0.13 112	0.11 211	0.16 274	0.13 251	0.13 152	0.14 253

CroCo-Stereo Lap2	0.29 201	0.25 442	0.44 309	0.50 576	0.30 507	0.19 29	0.31 314	0.52 202	0.41 218	0.25 87	0.28 115	0.46 310	0.31 261	0.39 140	0.30 278	0.15 259	0.15 457	0.16 274	0.13 251	0.17 374	0.16 341

aanet-new-22k	0.24 99	0.16 84	0.36 191	0.36 192	0.18 58	0.30 177	0.19 33	0.48 177	0.42 226	0.26 102	0.24 70	0.26 123	0.29 224	0.33 81	0.23 113	0.11 34	0.10 72	0.12 60	0.10 85	0.12 98	0.11 63

aanet-new-8k	0.26 150	0.19 214	0.36 191	0.37 226	0.21 179	0.40 323	0.28 241	0.51 195	0.42 226	0.24 73	0.25 78	0.23 76	0.33 282	0.51 268	0.22 82	0.11 34	0.10 72	0.13 114	0.11 159	0.12 98	0.11 63

gcap_with_dpt	0.26 150	0.17 117	0.35 165	0.35 147	0.21 179	0.35 258	0.35 397	0.45 144	0.42 226	0.39 235	0.54 289	0.23 76	0.22 110	0.29 26	0.24 138	0.12 59	0.09 18	0.15 233	0.12 198	0.11 35	0.11 63

BStereo	0.28 189	0.18 166	1.08 636	0.34 113	0.22 208	0.22 45	0.33 353	0.39 84	0.42 226	0.26 102	0.25 78	0.26 123	0.19 54	0.44 196	0.30 278	0.10 10	0.12 302	0.12 60	0.16 364	0.12 98	0.15 302

Anonymus123	0.32 240	0.18 166	1.08 636	0.34 113	0.22 208	0.69 528	0.33 353	0.57 240	0.42 226	0.26 102	0.25 78	0.26 123	0.19 54	0.44 196	0.30 278	0.10 10	0.12 302	0.12 60	0.16 364	0.12 98	0.15 302

S2M2_L	0.26 150	0.23 384	0.34 142	0.32 72	0.25 343	0.24 69	0.13 1	0.36 70	0.42 226	0.25 87	0.37 198	0.29 154	0.25 145	0.31 50	0.26 192	0.22 532	0.19 567	0.17 325	0.19 493	0.21 491	0.19 440
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
999	0.28 189	0.17 117	0.38 226	0.37 226	0.25 343	0.30 177	0.27 217	0.55 224	0.42 226	0.26 102	0.31 149	0.39 248	0.24 134	0.65 409	0.26 192	0.14 173	0.11 211	0.15 233	0.12 198	0.12 98	0.15 302

fffy	0.29 201	0.22 351	0.38 226	0.38 254	0.23 250	0.33 234	0.29 261	0.55 224	0.42 226	0.33 183	0.37 198	0.39 248	0.27 181	0.52 274	0.28 240	0.13 112	0.12 302	0.16 274	0.13 251	0.14 207	0.12 143

rvit_stereo_0081_aga	0.32 240	0.29 526	0.50 380	0.43 454	0.29 482	0.36 277	0.32 334	0.46 156	0.42 226	0.40 251	0.44 231	0.41 264	0.34 293	0.43 184	0.31 293	0.23 560	0.17 522	0.19 423	0.16 364	0.20 475	0.15 302

test_4	0.37 314	0.19 214	0.34 142	0.45 499	0.26 381	0.20 33	0.34 373	0.58 245	0.42 226	0.60 343	1.45 656	0.43 288	0.26 168	0.67 433	0.29 259	0.12 59	0.10 72	0.17 325	0.19 493	0.15 268	0.12 143

cross-raft	0.34 269	0.20 264	0.38 226	0.45 499	0.24 307	0.32 214	0.35 397	0.77 416	0.42 226	0.62 353	0.77 383	0.58 386	0.27 181	0.46 217	0.31 293	0.12 59	0.10 72	0.15 233	0.13 251	0.15 268	0.12 143

DIP-Stereo	0.40 363	0.22 351	0.58 468	0.42 407	0.29 482	0.62 479	0.27 217	0.87 454	0.42 226	0.65 378	0.86 443	0.52 346	0.35 309	0.67 433	0.43 433	0.15 259	0.13 383	0.17 325	0.14 294	0.15 268	0.17 390
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
GCAP-Stereo-DPT-25K	0.24 99	0.15 51	0.35 165	0.34 113	0.19 99	0.20 33	0.33 353	0.53 208	0.43 238	0.26 102	0.33 164	0.19 33	0.29 224	0.29 26	0.22 82	0.11 34	0.10 72	0.12 60	0.10 85	0.11 35	0.10 6

DVStereo	0.31 229	0.16 84	0.38 226	0.34 113	0.21 179	0.54 423	0.25 173	0.58 245	0.43 238	0.59 339	0.50 256	0.37 227	0.32 272	0.50 257	0.29 259	0.13 112	0.12 302	0.13 114	0.11 159	0.11 35	0.12 143

MM-Stereo_test2	0.30 212	0.18 166	0.41 267	0.41 366	0.25 343	0.41 337	0.41 500	0.65 299	0.43 238	0.38 223	0.36 191	0.31 176	0.26 168	0.55 290	0.25 166	0.12 59	0.11 211	0.15 233	0.12 198	0.15 268	0.12 143

UGAM-zero	0.48 447	0.21 310	0.66 509	0.38 254	0.23 250	0.36 277	0.22 114	1.30 643	0.43 238	0.67 394	0.61 317	1.74 693	0.89 635	0.79 523	0.27 217	0.15 259	0.12 302	0.15 233	0.12 198	0.13 152	0.14 253

MyStereo06	0.40 363	0.22 351	0.65 506	0.42 407	0.29 482	0.43 355	0.48 558	1.05 529	0.43 238	0.64 371	0.54 289	0.78 510	0.27 181	0.53 280	0.31 293	0.14 173	0.13 383	0.18 383	0.17 429	0.17 374	0.17 390

GLC_STEREO	0.30 212	0.20 264	0.28 52	0.44 484	0.19 99	0.31 194	0.25 173	0.49 179	0.43 238	0.37 214	0.47 245	0.40 257	0.23 126	0.51 268	0.37 362	0.15 259	0.18 543	0.19 423	0.16 364	0.16 339	0.14 253

GELT-Stereo	0.25 123	0.17 117	0.29 66	0.38 254	0.22 208	0.24 69	0.26 201	0.58 245	0.44 244	0.34 196	0.27 104	0.27 137	0.21 92	0.35 108	0.22 82	0.11 34	0.09 18	0.14 173	0.13 251	0.11 35	0.11 63

1w_stereo	0.25 123	0.15 51	0.31 102	0.35 147	0.18 58	0.32 214	0.41 500	0.41 113	0.44 244	0.32 176	0.39 211	0.17 10	0.27 181	0.46 217	0.24 138	0.10 10	0.08 1	0.11 5	0.09 9	0.11 35	0.10 6

rrr	0.31 229	0.24 408	0.56 455	0.36 192	0.27 427	0.38 298	0.31 314	0.56 232	0.44 244	0.39 235	0.31 149	0.35 214	0.27 181	0.62 375	0.25 166	0.16 316	0.12 302	0.16 274	0.13 251	0.14 207	0.14 253

MIF-Stereo (partial)	0.32 240	0.19 214	0.41 267	0.41 366	0.32 551	0.29 160	0.24 150	0.49 179	0.44 244	0.31 171	0.63 323	0.37 227	0.36 323	0.60 342	0.32 303	0.17 373	0.13 383	0.19 423	0.17 429	0.18 414	0.15 302

RAFT-Test	0.35 278	0.19 214	0.42 283	0.39 289	0.24 307	0.50 395	0.23 139	0.74 393	0.44 244	0.62 353	0.85 439	0.64 423	0.28 203	0.48 242	0.30 278	0.14 173	0.11 211	0.14 173	0.11 159	0.13 152	0.13 205

AnonymousM	0.42 386	0.86 704	0.31 102	0.35 147	0.23 250	0.30 177	0.37 427	0.56 232	0.44 244	0.72 427	0.50 256	0.47 316	0.29 224	0.42 173	0.35 338	0.16 316	0.12 302	1.51 732	0.32 656	0.12 98	0.11 63

TestStereo_HL3	0.38 332	0.20 264	0.59 476	0.35 147	0.24 307	0.55 430	0.38 445	0.62 273	0.45 250	0.64 371	0.86 443	0.56 363	0.50 430	0.57 314	0.30 278	0.15 259	0.11 211	0.14 173	0.13 251	0.14 207	0.18 424

DispViT+	0.23 85	0.15 51	0.29 66	0.30 22	0.18 58	0.18 20	0.20 53	0.61 265	0.45 250	0.29 147	0.26 95	0.23 76	0.18 35	0.47 231	0.24 138	0.13 112	0.10 72	0.10 1	0.08 1	0.10 5	0.11 63

LCMNet	0.22 65	0.14 10	0.26 28	0.30 22	0.20 145	0.26 101	0.19 33	0.40 104	0.45 250	0.21 34	0.21 36	0.27 137	0.18 35	0.38 134	0.24 138	0.12 59	0.12 302	0.11 5	0.09 9	0.09 1	0.11 63

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 505	0.23 384	1.38 670	0.40 332	0.53 676	0.29 160	0.30 284	1.49 681	0.45 250	0.69 410	1.15 584	0.98 575	0.32 272	0.70 458	0.29 259	0.15 259	0.11 211	0.17 325	0.20 517	0.22 520	0.27 580

MSKI-zero shot	0.33 250	0.19 214	0.36 191	0.41 366	0.22 208	0.32 214	0.22 114	0.65 299	0.45 250	0.52 309	0.64 326	0.60 401	0.19 54	0.78 517	0.27 217	0.14 173	0.11 211	0.14 173	0.10 85	0.13 152	0.13 205

FTStereo	0.56 538	0.21 310	0.39 241	0.42 407	0.25 343	0.39 313	0.73 662	0.69 339	0.45 250	1.09 641	3.23 726	0.69 454	0.71 555	0.55 290	0.34 329	0.15 259	0.13 383	0.19 423	0.17 429	0.15 268	0.32 618

KYRaft	0.48 447	0.21 310	0.41 267	0.45 499	0.23 250	0.43 355	0.36 412	0.68 326	0.45 250	0.94 574	1.72 678	0.78 510	0.40 370	0.65 409	0.32 303	0.16 316	0.11 211	0.18 383	0.22 562	0.17 374	0.76 712

CRE-IMP	0.37 314	0.23 384	0.53 424	0.42 407	0.24 307	0.40 323	0.21 83	0.61 265	0.45 250	0.65 378	0.73 361	0.53 351	0.37 336	0.63 387	0.40 415	0.18 418	0.11 211	0.19 423	0.16 364	0.21 491	0.19 440

CroCo-Stereo	0.27 170	0.23 384	0.40 256	0.49 565	0.22 208	0.20 33	0.29 261	0.55 224	0.45 250	0.29 147	0.27 104	0.42 275	0.26 168	0.30 34	0.26 192	0.15 259	0.13 383	0.13 114	0.12 198	0.16 339	0.13 205
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
S0	0.38 332	0.19 214	0.38 226	0.41 366	0.22 208	0.78 561	0.55 603	0.69 339	0.46 259	0.55 325	0.62 321	0.45 304	0.36 323	0.47 231	0.32 303	0.22 532	0.21 591	0.26 595	0.23 578	0.16 339	0.14 253

DA	0.31 229	0.18 166	0.35 165	0.41 366	0.21 179	0.73 545	0.33 353	0.51 195	0.46 259	0.35 201	0.42 220	0.40 257	0.35 309	0.33 81	0.27 217	0.16 316	0.11 211	0.16 274	0.11 159	0.15 268	0.12 143

GGEV	0.31 229	0.18 166	0.35 165	0.41 366	0.21 179	0.73 545	0.33 353	0.51 195	0.46 259	0.35 201	0.42 220	0.40 257	0.35 309	0.33 81	0.27 217	0.16 316	0.11 211	0.16 274	0.11 159	0.15 268	0.12 143

RAStereo	0.25 123	0.17 117	0.33 124	0.40 332	0.21 179	0.24 69	0.26 201	0.45 144	0.46 259	0.23 58	0.34 176	0.30 170	0.19 54	0.34 99	0.26 192	0.15 259	0.12 302	0.16 274	0.13 251	0.14 207	0.11 63

rvit_stereo_0080	0.32 240	0.26 480	0.45 317	0.39 289	0.28 454	0.27 122	0.46 542	0.51 195	0.46 259	0.36 209	0.42 220	0.41 264	0.29 224	0.41 159	0.34 329	0.22 532	0.17 522	0.17 325	0.16 364	0.23 540	0.16 341

whm_eth	0.32 240	0.26 480	0.45 317	0.39 289	0.28 454	0.27 122	0.46 542	0.51 195	0.46 259	0.36 209	0.42 220	0.41 264	0.29 224	0.41 159	0.34 329	0.22 532	0.17 522	0.17 325	0.16 364	0.23 540	0.16 341

GCAP-Stereo	0.29 201	0.21 310	0.45 317	0.39 289	0.20 145	0.39 313	0.22 114	0.60 258	0.46 259	0.47 290	0.50 256	0.39 248	0.27 181	0.34 99	0.24 138	0.14 173	0.12 302	0.14 173	0.11 159	0.13 152	0.12 143

LL-Strereo2	0.36 293	0.25 442	0.52 413	0.43 454	0.27 427	0.36 277	0.27 217	0.70 353	0.46 259	0.55 325	0.53 284	0.65 429	0.24 134	0.69 450	0.32 303	0.14 173	0.13 383	0.23 547	0.20 517	0.19 453	0.14 253

sCroCo_RVC	0.36 293	0.29 526	0.73 552	0.52 605	0.39 609	0.42 348	0.31 314	0.52 202	0.46 259	0.31 171	0.48 247	0.38 235	0.32 272	0.46 217	0.33 316	0.22 532	0.23 611	0.19 423	0.19 493	0.21 491	0.22 514

quiztm	0.30 212	0.20 264	0.38 226	0.40 332	0.24 307	0.27 122	0.32 334	0.68 326	0.47 268	0.45 277	0.60 312	0.39 248	0.18 35	0.42 173	0.27 217	0.14 173	0.10 72	0.14 173	0.11 159	0.14 207	0.12 143

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.27 170	0.17 117	0.34 142	0.34 113	0.22 208	0.33 234	0.30 284	0.46 156	0.47 268	0.40 251	0.54 289	0.24 99	0.19 54	0.37 124	0.24 138	0.12 59	0.10 72	0.15 233	0.12 198	0.11 35	0.11 63

11t1	0.38 332	0.23 384	0.49 368	0.36 192	0.23 250	0.61 473	0.31 314	0.74 393	0.47 268	0.62 353	0.55 298	0.55 356	0.49 427	0.58 321	0.45 450	0.18 418	0.15 457	0.16 274	0.13 251	0.17 374	0.19 440

CES	0.29 201	0.15 51	0.25 10	0.31 41	0.71 708	0.36 277	0.27 217	0.51 195	0.47 268	0.34 196	0.48 247	0.27 137	0.23 126	0.40 150	0.24 138	0.13 112	0.11 211	0.12 60	0.08 1	0.13 152	0.32 618

model_zeroshot	0.35 278	0.20 264	0.56 455	0.41 366	0.30 507	0.51 402	0.26 201	0.69 339	0.48 272	0.65 378	0.51 265	0.52 346	0.25 145	0.46 217	0.27 217	0.17 373	0.13 383	0.15 233	0.14 294	0.13 152	0.14 253

gcap-zeroshot	0.26 150	0.17 117	0.34 142	0.33 97	0.23 250	0.35 258	0.31 314	0.49 179	0.48 272	0.38 223	0.50 256	0.26 123	0.20 77	0.28 18	0.25 166	0.13 112	0.09 18	0.15 233	0.12 198	0.11 35	0.11 63

testlalala	0.26 150	0.17 117	0.34 142	0.33 97	0.23 250	0.35 258	0.31 314	0.49 179	0.48 272	0.38 223	0.50 256	0.26 123	0.20 77	0.28 18	0.25 166	0.13 112	0.09 18	0.15 233	0.12 198	0.11 35	0.11 63

CAS	0.37 314	0.13 2	0.27 39	1.34 729	0.31 525	0.46 382	0.38 445	0.50 188	0.48 272	0.35 201	0.52 276	0.24 99	0.19 54	0.30 34	0.28 240	1.03 731	0.08 1	0.12 60	0.08 1	0.12 98	0.28 591

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.27 170	0.17 117	0.33 124	0.34 113	0.23 250	0.35 258	0.31 314	0.49 179	0.49 276	0.39 235	0.51 265	0.25 112	0.19 54	0.30 34	0.25 166	0.13 112	0.10 72	0.15 233	0.12 198	0.11 35	0.11 63

FSD					0.46 655	0.48 391	0.52 587	0.54 218	0.49 276	0.48 297	0.48 247	0.50 334	0.48 421	0.51 268	0.49 485	0.45 691	0.43 712	0.47 688	0.46 698	0.46 671

castereo++	0.26 150	0.17 117	0.29 66	0.34 113	0.20 145	0.74 551	0.20 53	0.41 113	0.49 276	0.24 73	0.24 70	0.35 214	0.27 181	0.41 159	0.20 28	0.14 173	0.09 18	0.14 173	0.09 9	0.11 35	0.11 63

test_for_model	0.27 170	0.17 117	0.34 142	0.34 113	0.23 250	0.35 258	0.31 314	0.49 179	0.49 276	0.39 235	0.51 265	0.25 112	0.19 54	0.30 34	0.25 166	0.13 112	0.10 72	0.15 233	0.12 198	0.11 35	0.11 63

PSM-softLoss	0.40 363	0.21 310	0.53 424	0.42 407	0.26 381	0.29 160	0.34 373	0.70 353	0.49 276	0.63 360	0.82 420	0.59 396	0.33 282	0.75 489	0.43 433	0.20 484	0.12 302	0.20 465	0.18 463	0.17 374	0.22 514

KMStereo	0.40 363	0.21 310	0.53 424	0.42 407	0.26 381	0.29 160	0.34 373	0.70 353	0.49 276	0.63 360	0.82 420	0.59 396	0.33 282	0.75 489	0.43 433	0.20 484	0.12 302	0.20 465	0.18 463	0.17 374	0.22 514

Prome-Stereo	0.46 424	0.20 264	0.37 214	0.45 499	0.26 381	0.40 323	0.42 511	0.69 339	0.49 276	0.96 591	1.84 684	0.58 386	0.64 515	0.63 387	0.32 303	0.15 259	0.11 211	0.16 274	0.14 294	0.17 374	0.30 604

Weightmod	0.33 250	0.19 214	0.34 142	0.35 147	0.19 99	0.54 423	0.34 373	0.61 265	0.50 283	0.43 270	0.53 284	0.47 316	0.32 272	0.53 280	0.31 293	0.15 259	0.23 611	0.16 274	0.15 329	0.14 207	0.12 143

NLSM3	0.27 170	0.17 117	0.32 116	0.38 254	0.22 208	0.33 234	0.28 241	0.58 245	0.50 283	0.29 147	0.35 182	0.29 154	0.25 145	0.43 184	0.27 217	0.12 59	0.10 72	0.16 274	0.15 329	0.12 98	0.11 63

FLISNet	0.46 424	0.22 351	0.41 267	0.35 147	0.35 583	0.27 122	0.32 334	0.75 402	0.50 283	0.90 553	1.13 577	1.12 628	0.73 572	0.70 458	0.57 526	0.12 59	0.10 72	0.17 325	0.17 429	0.17 374	0.16 341

CoSv	0.46 424	0.22 351	0.41 267	0.35 147	0.35 583	0.27 122	0.32 334	0.75 402	0.50 283	0.90 553	1.13 577	1.12 628	0.73 572	0.70 458	0.57 526	0.12 59	0.10 72	0.17 325	0.17 429	0.17 374	0.16 341

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 407	0.22 351	0.83 584	0.39 289	0.45 645	0.41 337	0.26 201	1.04 522	0.50 283	0.54 322	0.76 379	1.03 591	0.43 384	0.67 433	0.28 240	0.16 316	0.11 211	0.17 325	0.19 493	0.21 491	0.21 495

MGS-Stereo	0.29 201	0.20 264	0.42 283	0.37 226	0.24 307	0.37 290	0.30 284	0.40 104	0.50 283	0.32 176	0.51 265	0.40 257	0.24 134	0.45 206	0.28 240	0.16 316	0.12 302	0.15 233	0.13 251	0.15 268	0.14 253

MyStereo8	0.42 386	0.21 310	0.64 501	0.43 454	0.29 482	0.55 430	0.28 241	0.72 372	0.50 283	0.73 434	1.01 524	0.57 370	0.44 394	0.52 274	0.52 498	0.15 259	0.12 302	0.16 274	0.14 294	0.19 453	0.21 495

SST-Stereo	0.41 378	0.20 264	0.48 357	0.43 454	0.25 343	0.25 92	0.21 83	0.68 326	0.50 283	1.08 637	0.79 398	0.71 460	0.42 380	0.81 533	0.38 380	0.17 373	0.11 211	0.20 465	0.16 364	0.19 453	0.15 302

AnonStereo	0.32 240	0.20 264	0.40 256	0.40 332	0.24 307	0.27 122	0.33 353	0.68 326	0.51 291	0.44 274	0.35 182	0.55 356	0.32 272	0.56 300	0.24 138	0.16 316	0.10 72	0.15 233	0.13 251	0.17 374	0.14 253

aanet-new-14k	0.26 150	0.20 264	0.47 342	0.38 254	0.17 36	0.18 20	0.25 173	0.54 218	0.51 291	0.29 147	0.30 140	0.22 64	0.31 261	0.34 99	0.24 138	0.13 112	0.10 72	0.13 114	0.10 85	0.17 374	0.12 143

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.27 170	0.17 117	0.33 124	0.34 113	0.22 208	0.34 248	0.31 314	0.50 188	0.51 291	0.39 235	0.54 289	0.24 99	0.20 77	0.30 34	0.24 138	0.12 59	0.09 18	0.15 233	0.12 198	0.11 35	0.11 63

NLCSM	0.35 278	0.21 310	0.36 191	0.44 484	0.29 482	0.53 416	0.40 478	0.54 218	0.51 291	0.47 290	0.37 198	0.33 194	0.34 293	0.75 489	0.42 430	0.16 316	0.17 522	0.17 325	0.16 364	0.17 374	0.17 390

ManiGeoR	0.35 278	0.18 166	0.51 390	0.32 72	0.23 250	0.42 348	0.27 217	0.76 408	0.52 295	0.42 262	0.64 326	0.41 264	0.33 282	0.65 409	0.43 433	0.16 316	0.11 211	0.14 173	0.12 198	0.15 268	0.17 390

HLF11	0.36 293	0.19 214	0.52 413	0.31 41	0.23 250	0.37 290	0.22 114	0.73 384	0.52 295	0.52 309	0.69 347	0.44 295	0.39 363	0.73 480	0.47 467	0.16 316	0.12 302	0.13 114	0.11 159	0.15 268	0.18 424

HLf10	0.35 278	0.18 166	0.51 390	0.32 72	0.23 250	0.42 348	0.27 217	0.76 408	0.52 295	0.42 262	0.64 326	0.41 264	0.33 282	0.65 409	0.43 433	0.16 316	0.11 211	0.14 173	0.12 198	0.15 268	0.17 390

WQFJX	0.33 250	0.19 214	0.34 142	0.39 289	0.27 427	0.60 471	0.30 284	0.58 245	0.52 295	0.40 251	0.38 207	0.34 202	0.35 309	0.63 387	0.41 422	0.15 259	0.17 522	0.16 274	0.13 251	0.15 268	0.16 341

NLMM	0.33 250	0.19 214	0.35 165	0.39 289	0.26 381	0.61 473	0.30 284	0.61 265	0.52 295	0.38 223	0.39 211	0.38 235	0.36 323	0.50 257	0.43 433	0.14 173	0.18 543	0.16 274	0.14 294	0.15 268	0.14 253

NLSM1	0.33 250	0.19 214	0.36 191	0.40 332	0.25 343	0.65 503	0.27 217	0.59 253	0.52 295	0.38 223	0.53 284	0.29 154	0.29 224	0.56 300	0.33 316	0.16 316	0.17 522	0.18 383	0.15 329	0.14 207	0.13 205

rvit_stereo_ft	0.35 278	0.26 480	0.54 438	0.53 619	0.32 551	0.33 234	0.46 542	0.52 202	0.52 295	0.35 201	0.41 218	0.41 264	0.34 293	0.49 252	0.36 350	0.22 532	0.14 425	0.19 423	0.18 463	0.19 453	0.15 302

sAnonymous2	0.42 386	0.41 612	0.96 619	0.48 553	0.37 594	0.41 337	0.48 558	0.60 258	0.52 295	0.39 235	0.48 247	0.35 214	0.44 394	0.44 196	0.30 278	0.19 462	0.14 425	0.19 423	0.17 429	0.55 693	0.43 669

CroCo_RVC	0.42 386	0.41 612	0.96 619	0.48 553	0.37 594	0.41 337	0.48 558	0.60 258	0.52 295	0.39 235	0.48 247	0.35 214	0.44 394	0.44 196	0.30 278	0.19 462	0.14 425	0.19 423	0.17 429	0.55 693	0.43 669

WQFJA1	0.33 250	0.19 214	0.35 165	0.39 289	0.26 381	0.61 473	0.30 284	0.61 265	0.53 304	0.38 223	0.39 211	0.38 235	0.36 323	0.51 268	0.43 433	0.14 173	0.18 543	0.16 274	0.14 294	0.15 268	0.14 253

CAS++	0.33 250	0.25 442	0.39 241	0.38 254	0.26 381	0.32 214	0.24 150	0.87 454	0.53 304	0.48 297	0.46 239	0.26 123	0.21 92	0.50 257	0.26 192	0.23 560	0.20 580	0.22 526	0.17 429	0.21 491	0.17 390
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DCRE	0.38 332	0.19 214	0.47 342	0.45 499	0.33 564	0.45 377	0.40 478	0.66 306	0.53 304	0.49 301	0.95 488	0.57 370	0.39 363	0.53 280	0.32 303	0.14 173	0.13 383	0.15 233	0.14 294	0.14 207	0.15 302

SE	0.33 250	0.27 496	0.38 226	0.36 192	0.22 208	0.50 395	0.33 353	0.64 295	0.54 307	0.53 318	0.56 301	0.33 194	0.36 323	0.32 64	0.25 166	0.17 373	0.13 383	0.19 423	0.16 364	0.21 491	0.20 473

WQFJX1	0.33 250	0.20 264	0.35 165	0.42 407	0.28 454	0.52 410	0.33 353	0.56 232	0.55 308	0.40 251	0.36 191	0.33 194	0.30 249	0.72 474	0.40 415	0.15 259	0.18 543	0.17 325	0.14 294	0.16 339	0.16 341

iRaftStereo_RVC	0.33 250	0.20 264	0.40 256	0.40 332	0.23 250	0.31 194	0.29 261	0.70 353	0.55 308	0.49 301	0.66 335	0.37 227	0.23 126	0.47 231	0.33 316	0.14 173	0.11 211	0.19 423	0.17 429	0.16 339	0.13 205

MM-Stereo_test1	0.34 269	0.19 214	0.37 214	0.42 407	0.23 250	0.35 258	0.44 532	0.62 273	0.56 310	0.61 348	0.51 265	0.38 235	0.36 323	0.65 409	0.27 217	0.15 259	0.13 383	0.17 325	0.14 294	0.15 268	0.13 205

rvit_stereo_0081	0.33 250	0.25 442	0.49 368	0.43 454	0.26 381	0.31 194	0.37 427	0.45 144	0.56 310	0.37 214	0.40 215	0.39 248	0.38 345	0.44 196	0.35 338	0.22 532	0.16 487	0.19 423	0.16 364	0.20 475	0.14 253

GCAP-BAT	0.28 189	0.16 84	0.45 317	0.34 113	0.22 208	0.26 101	0.24 150	0.49 179	0.56 310	0.35 201	0.42 220	0.43 288	0.27 181	0.50 257	0.24 138	0.14 173	0.11 211	0.14 173	0.12 198	0.12 98	0.13 205

rvit_stereo_0082	0.33 250	0.25 442	0.49 368	0.43 454	0.26 381	0.31 194	0.37 427	0.45 144	0.56 310	0.37 214	0.40 215	0.39 248	0.38 345	0.44 196	0.35 338	0.22 532	0.16 487	0.19 423	0.16 364	0.20 475	0.14 253

MIM_Stereo	0.39 347	0.18 166	0.59 476	0.38 254	0.25 343	0.27 122	0.24 150	0.72 372	0.56 310	0.72 427	1.00 519	0.62 412	0.29 224	0.67 433	0.39 392	0.13 112	0.14 425	0.17 325	0.16 364	0.14 207	0.12 143

CASnet	0.30 212	0.20 264	0.34 142	0.42 407	0.17 36	0.25 92	0.24 150	0.53 208	0.56 310	0.54 322	0.54 289	0.39 248	0.24 134	0.41 159	0.26 192	0.15 259	0.10 72	0.22 526	0.18 463	0.18 414	0.12 143
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.28 189	0.16 84	0.45 317	0.34 113	0.22 208	0.26 101	0.24 150	0.49 179	0.56 310	0.35 201	0.42 220	0.43 288	0.27 181	0.50 257	0.24 138	0.14 173	0.11 211	0.14 173	0.12 198	0.12 98	0.13 205

RAFT-345	0.41 378	0.19 214	0.42 283	0.39 289	0.23 250	0.32 214	0.25 173	0.62 273	0.56 310	0.74 441	1.77 680	0.44 295	0.35 309	0.67 433	0.37 362	0.14 173	0.11 211	0.18 383	0.14 294	0.14 207	0.13 205

TANstereo	0.31 229	0.16 84	0.34 142	0.31 41	0.17 36	0.55 430	0.23 139	0.46 156	0.56 310	0.60 343	0.69 347	0.37 227	0.26 168	0.36 119	0.28 240	0.16 316	0.16 487	0.13 114	0.10 85	0.14 207	0.15 302

depthmonostereo	0.30 212	0.15 51	0.36 191	0.35 147	0.18 58	0.45 377	0.27 217	0.71 361	0.57 319	0.36 209	0.43 226	0.34 202	0.40 370	0.36 119	0.27 217	0.14 173	0.12 302	0.13 114	0.12 198	0.11 35	0.12 143

test_sample1	0.44 407	0.24 408	0.52 413	0.35 147	0.23 250	0.59 465	0.36 412	1.05 529	0.57 319	0.66 385	0.78 393	0.70 457	0.71 555	0.62 375	0.51 493	0.18 418	0.15 457	0.17 325	0.16 364	0.18 414	0.18 424

LCNet	0.42 386	0.21 310	0.34 142	0.44 484	0.24 307	0.47 386	0.28 241	0.69 339	0.57 319	0.72 427	1.03 538	0.66 441	0.58 478	0.60 342	0.35 338	0.15 259	0.10 72	0.19 423	0.19 493	0.22 520	0.37 647

GMM-Stereo	0.44 407	0.20 264	0.39 241	0.42 407	0.25 343	0.50 395	0.44 532	0.72 372	0.57 319	0.77 457	1.37 639	0.76 501	0.38 345	0.62 375	0.34 329	0.15 259	0.10 72	0.20 465	0.19 493	0.17 374	0.28 591

SMOE	0.37 314	0.21 310	0.41 267	0.37 226	0.18 58	0.66 511	0.40 478	0.67 318	0.58 323	0.56 330	0.72 358	0.49 329	0.38 345	0.41 159	0.32 303	0.20 484	0.12 302	0.27 605	0.15 329	0.19 453	0.15 302

DN	0.31 229	0.19 214	0.35 165	0.39 289	0.27 427	0.35 258	0.27 217	0.57 240	0.58 323	0.33 183	0.43 226	0.50 334	0.23 126	0.41 159	0.24 138	0.21 508	0.14 425	0.16 274	0.13 251	0.17 374	0.19 440

x	0.41 378	0.25 442	0.46 329	0.36 192	0.24 307	0.54 423	0.31 314	0.94 487	0.58 323	0.60 343	0.72 358	0.61 403	0.53 441	0.52 274	0.50 489	0.18 418	0.16 487	0.17 325	0.16 364	0.17 374	0.18 424

ACVNet-DCA	0.36 293	0.25 442	0.35 165	0.42 407	0.23 250	0.53 416	0.37 427	0.91 470	0.59 326	0.42 262	0.50 256	0.34 202	0.47 414	0.61 351	0.26 192	0.17 373	0.11 211	0.19 423	0.13 251	0.18 414	0.19 440

1test111	0.37 314	0.25 442	0.35 165	0.42 407	0.23 250	0.53 416	0.37 427	0.91 470	0.59 326	0.42 262	0.50 256	0.34 202	0.47 414	0.59 330	0.48 476	0.17 373	0.11 211	0.19 423	0.13 251	0.18 414	0.19 440

qqq	0.42 386	0.28 512	0.50 380	0.37 226	0.22 208	0.47 386	0.39 464	0.91 470	0.59 326	0.57 334	0.71 355	0.65 429	0.56 462	0.59 330	0.48 476	0.17 373	0.17 522	0.20 465	0.19 493	0.18 414	0.19 440

CRFU-Net	0.59 561	0.29 526	0.62 492	0.47 546	0.31 525	1.20 665	0.51 581	1.19 592	0.59 326	1.05 625	1.00 519	1.06 606	0.87 627	0.83 542	0.77 582	0.22 532	0.19 567	0.18 383	0.16 364	0.19 453	0.20 473

AACVNet	0.52 505	0.25 442	0.56 455	0.48 553	0.29 482	0.55 430	0.38 445	0.96 495	0.59 326	0.83 492	1.03 538	1.03 591	0.77 598	0.91 574	0.58 533	0.22 532	0.18 543	0.24 563	0.18 463	0.24 553	0.22 514

NRIStereo	0.37 314	0.21 310	0.49 368	0.42 407	0.23 250	0.33 234	0.25 173	0.68 326	0.59 326	0.65 378	0.63 323	0.55 356	0.37 336	0.67 433	0.40 415	0.16 316	0.12 302	0.18 383	0.15 329	0.17 374	0.15 302

Pruner-Stereo	0.39 347	0.21 310	0.51 390	0.41 366	0.25 343	0.22 45	0.24 150	0.71 361	0.59 326	0.90 553	0.75 376	0.67 448	0.30 249	0.64 397	0.39 392	0.19 462	0.12 302	0.20 465	0.17 429	0.17 374	0.19 440

tg	0.34 269	0.19 214	0.40 256	0.40 332	0.23 250	0.38 298	0.26 201	0.74 393	0.60 333	0.48 297	0.65 330	0.42 275	0.24 134	0.57 314	0.33 316	0.14 173	0.10 72	0.18 383	0.17 429	0.14 207	0.12 143

mmm	0.47 437	0.28 512	0.51 390	0.39 289	0.25 343	0.61 473	0.38 445	1.00 510	0.60 333	0.77 457	1.07 554	0.65 429	0.53 441	0.61 351	0.49 485	0.18 418	0.15 457	0.23 547	0.20 517	0.21 491	0.20 473

RAFT	0.46 424	0.23 384	0.52 413	0.48 553	0.27 427	0.55 430	0.47 551	0.68 326	0.60 333	0.83 492	0.82 420	1.00 583	0.56 462	0.76 501	0.37 362	0.18 418	0.16 487	0.22 526	0.20 517	0.16 339	0.14 253

TestStereo-Hl	0.35 278	0.21 310	0.39 241	0.33 97	0.22 208	0.36 277	0.29 261	0.68 326	0.61 336	0.55 325	0.69 347	0.47 316	0.46 408	0.63 387	0.36 350	0.14 173	0.11 211	0.14 173	0.13 251	0.15 268	0.16 341

DisPM	0.40 363	0.20 264	0.50 380	0.42 407	0.27 427	0.24 69	0.30 284	0.68 326	0.61 336	0.88 537	0.87 452	0.59 396	0.32 272	0.80 527	0.34 329	0.19 462	0.12 302	0.19 423	0.17 429	0.16 339	0.21 495

S	0.42 386	0.21 310	0.42 283	0.40 332	0.26 381	0.72 540	0.43 522	0.67 318	0.63 338	0.61 348	0.97 502	0.39 248	0.47 414	0.44 196	0.33 316	0.30 630	0.17 522	0.31 638	0.32 656	0.18 414	0.14 253

TestStereo_HL2	0.34 269	0.20 264	0.38 226	0.32 72	0.23 250	0.34 248	0.25 173	0.62 273	0.63 338	0.57 334	0.73 361	0.42 275	0.38 345	0.60 342	0.38 380	0.16 316	0.11 211	0.13 114	0.12 198	0.15 268	0.17 390

StereoVision	0.43 400	0.29 526	0.54 438	0.50 576	0.28 454	0.37 290	0.38 445	0.75 402	0.63 338	0.46 285	1.11 568	0.53 351	0.38 345	0.57 314	0.34 329	0.21 508	0.24 621	0.25 576	0.24 594	0.26 574	0.17 390

anonymousa	0.51 490	0.21 310	0.47 342	0.39 289	0.25 343	0.89 600	0.36 412	0.78 420	0.63 338	0.88 537	1.54 665	1.09 618	0.67 534	0.53 280	0.46 455	0.17 373	0.14 425	0.19 423	0.21 541	0.16 339	0.16 341

TRStereo	0.39 347	0.32 553	0.64 501	0.49 565	0.41 620	0.30 177	0.30 284	0.97 497	0.63 338	0.53 318	0.43 226	0.52 346	0.26 168	0.77 509	0.29 259	0.18 418	0.12 302	0.19 423	0.19 493	0.13 152	0.13 205

ac_64	0.54 518	0.24 408	0.58 468	0.46 524	0.28 454	0.79 568	0.44 532	1.11 555	0.63 338	0.94 574	0.85 439	1.06 606	0.70 550	0.76 501	0.72 573	0.22 532	0.18 543	0.20 465	0.19 493	0.18 414	0.16 341

rvit_stereo_0083	0.34 269	0.25 442	0.53 424	0.45 499	0.28 454	0.35 258	0.35 397	0.47 171	0.64 344	0.38 223	0.47 245	0.42 275	0.37 336	0.41 159	0.39 392	0.22 532	0.20 580	0.20 465	0.17 429	0.21 491	0.15 302

GMOStereo	0.38 332	0.19 214	0.42 283	0.43 454	0.24 307	0.40 323	0.39 464	0.55 224	0.64 344	0.89 545	0.84 430	0.65 429	0.37 336	0.39 140	0.29 259	0.14 173	0.12 302	0.20 465	0.18 463	0.15 268	0.12 143

error version	0.38 332	0.19 214	0.42 283	0.43 454	0.24 307	0.40 323	0.39 464	0.55 224	0.64 344	0.89 545	0.84 430	0.65 429	0.37 336	0.39 140	0.29 259	0.14 173	0.12 302	0.20 465	0.18 463	0.15 268	0.12 143

test-v	0.38 332	0.19 214	0.42 283	0.43 454	0.24 307	0.40 323	0.39 464	0.55 224	0.64 344	0.89 545	0.84 430	0.65 429	0.37 336	0.39 140	0.29 259	0.14 173	0.12 302	0.20 465	0.18 463	0.15 268	0.12 143

test-2	0.38 332	0.19 214	0.42 283	0.43 454	0.24 307	0.40 323	0.39 464	0.55 224	0.64 344	0.89 545	0.84 430	0.65 429	0.37 336	0.39 140	0.29 259	0.14 173	0.12 302	0.20 465	0.18 463	0.15 268	0.12 143

HCRNet	0.46 424	0.35 572	0.45 317	0.54 631	0.26 381	0.52 410	0.29 261	0.87 454	0.64 344	0.75 445	0.82 420	0.76 501	0.53 441	0.70 458	0.38 380	0.24 572	0.16 487	0.24 563	0.20 517	0.21 491	0.20 473

IGEV_i1	0.45 416	0.23 384	0.57 464	0.40 332	0.23 250	0.64 495	0.42 511	1.05 529	0.65 350	0.71 425	0.70 352	0.76 501	0.47 414	0.75 489	0.45 450	0.16 316	0.14 425	0.16 274	0.13 251	0.17 374	0.18 424

NLMM1	0.34 269	0.21 310	0.38 226	0.41 366	0.26 381	0.55 430	0.32 334	0.58 245	0.65 350	0.42 262	0.45 234	0.30 170	0.27 181	0.64 397	0.39 392	0.16 316	0.18 543	0.17 325	0.14 294	0.15 268	0.14 253

knoymous	0.37 314	0.22 351	0.34 142	0.32 72	0.22 208	0.38 298	0.29 261	0.63 284	0.65 350	0.69 410	0.69 347	0.60 401	0.40 370	0.61 351	0.36 350	0.17 373	0.11 211	0.20 465	0.12 198	0.18 414	0.19 440

Selective-RAFT	0.36 293	0.23 384	0.54 438	0.45 499	0.22 208	0.64 495	0.27 217	0.62 273	0.65 350	0.41 257	0.38 207	0.55 356	0.39 363	0.59 330	0.36 350	0.14 173	0.12 302	0.14 173	0.12 198	0.16 339	0.14 253

test-1	0.37 314	0.20 264	0.76 563	0.47 546	0.27 427	0.44 367	0.36 412	0.63 284	0.65 350	0.49 301	0.67 342	0.54 353	0.35 309	0.42 173	0.30 278	0.14 173	0.12 302	0.16 274	0.14 294	0.15 268	0.18 424

VMStereo-Base	0.28 189	0.17 117	0.29 66	0.30 22	0.18 58	0.31 194	0.27 217	0.51 195	0.66 355	0.32 176	0.48 247	0.42 275	0.25 145	0.42 173	0.29 259	0.15 259	0.12 302	0.12 60	0.10 85	0.13 152	0.15 302

CASS	0.46 424	0.28 512	0.45 317	0.48 553	0.22 208	0.63 485	0.34 373	0.99 504	0.66 355	0.76 451	0.86 443	0.61 403	0.58 478	0.58 321	0.44 444	0.29 623	0.16 487	0.22 526	0.18 463	0.23 540	0.28 591
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GrayStereo	0.49 463	0.20 264	0.44 309	0.47 546	0.29 482	0.51 402	0.62 629	0.71 361	0.66 355	1.04 620	1.46 657	0.77 507	0.73 572	0.58 321	0.35 338	0.15 259	0.12 302	0.17 325	0.17 429	0.15 268	0.30 604

Anonymous3	0.47 437	0.35 572	0.91 611	0.50 576	0.38 601	0.81 580	0.55 603	0.76 408	0.66 355	0.52 309	0.65 330	0.44 295	0.45 401	0.66 423	0.39 392	0.25 585	0.25 629	0.22 526	0.21 541	0.23 540	0.24 556

TestStereo	0.39 347	0.32 553	0.42 283	0.45 499	0.20 145	0.41 337	0.38 445	0.69 339	0.66 355	0.56 330	0.78 393	0.48 322	0.43 384	0.59 330	0.37 362	0.18 418	0.13 383	0.20 465	0.15 329	0.23 540	0.14 253

raftrobust	0.35 278	0.20 264	0.39 241	0.43 454	0.29 482	0.31 194	0.25 173	0.73 384	0.66 355	0.59 339	0.56 301	0.44 295	0.45 401	0.55 290	0.31 293	0.16 316	0.12 302	0.14 173	0.12 198	0.12 98	0.14 253

PMTNet	0.33 250	0.17 117	0.26 28	0.29 9	0.18 58	0.44 367	0.22 114	0.57 240	0.66 355	0.46 285	0.54 289	0.38 235	0.34 293	0.50 257	0.25 166	0.75 719	0.10 72	0.12 60	0.09 9	0.13 152	0.12 143

TestStereo_HLe17	0.35 278	0.18 166	0.53 424	0.33 97	0.21 179	0.44 367	0.30 284	0.73 384	0.67 362	0.48 297	0.68 346	0.36 224	0.30 249	0.64 397	0.38 380	0.16 316	0.10 72	0.14 173	0.13 251	0.16 339	0.16 341

GGDA	0.34 269	0.20 264	0.37 214	0.32 72	0.22 208	0.32 214	0.26 201	0.62 273	0.67 362	0.53 318	0.71 355	0.41 264	0.36 323	0.57 314	0.37 362	0.15 259	0.11 211	0.13 114	0.12 198	0.15 268	0.16 341

castereo	0.29 201	0.17 117	0.34 142	0.36 192	0.21 179	0.40 323	0.41 500	0.52 202	0.67 362	0.27 118	0.41 218	0.37 227	0.36 323	0.34 99	0.25 166	0.13 112	0.09 18	0.13 114	0.10 85	0.12 98	0.10 6

RALCasStereoNet	0.37 314	0.23 384	0.41 267	0.44 484	0.28 454	0.36 277	0.38 445	0.66 306	0.67 362	0.51 304	0.74 374	0.51 341	0.29 224	0.64 397	0.38 380	0.17 373	0.14 425	0.15 233	0.13 251	0.17 374	0.17 390

HLf8	0.35 278	0.19 214	0.46 329	0.31 41	0.23 250	0.44 367	0.27 217	0.75 402	0.68 366	0.46 285	0.60 312	0.36 224	0.30 249	0.60 342	0.37 362	0.18 418	0.11 211	0.14 173	0.12 198	0.17 374	0.18 424

rvit_0105_6	0.40 363	0.28 512	0.68 522	0.51 588	0.30 507	0.39 313	0.41 500	0.53 208	0.68 366	0.41 257	0.45 234	0.50 334	0.45 401	0.55 290	0.37 362	0.28 612	0.26 640	0.24 563	0.22 562	0.22 520	0.17 390

rvit_stereo_0075_2	0.48 447	0.38 592	0.74 556	0.54 631	0.46 655	0.43 355	0.35 397	0.85 447	0.68 366	0.56 330	0.73 361	0.59 396	0.47 414	0.64 397	0.47 467	0.33 648	0.23 611	0.35 654	0.26 620	0.32 616	0.26 569

EKT-Stereo	0.36 293	0.24 408	0.44 309	0.44 484	0.30 507	0.37 290	0.30 284	0.72 372	0.68 366	0.47 290	0.63 323	0.49 329	0.28 203	0.59 330	0.34 329	0.19 462	0.14 425	0.18 383	0.15 329	0.16 339	0.18 424

anonymousdsp2	0.37 314	0.21 310	0.49 368	0.38 254	0.24 307	0.48 391	0.31 314	0.91 470	0.68 366	0.57 334	0.51 265	0.51 341	0.34 293	0.59 330	0.33 316	0.14 173	0.11 211	0.14 173	0.10 85	0.16 339	0.16 341

IER	0.48 447	0.25 442	0.60 482	0.38 254	0.28 454	0.67 521	0.38 445	0.82 440	0.68 366	0.88 537	0.95 488	0.74 487	0.79 600	0.62 375	0.46 455	0.17 373	0.14 425	0.17 325	0.17 429	0.17 374	0.16 341

CIPLG	0.42 386	0.23 384	0.71 539	0.45 499	0.33 564	0.51 402	0.33 353	0.68 326	0.68 366	0.84 498	0.96 493	0.47 316	0.33 282	0.56 300	0.52 498	0.17 373	0.12 302	0.16 274	0.14 294	0.13 152	0.16 341

IPLG	0.40 363	0.21 310	0.64 501	0.41 366	0.25 343	0.54 423	0.27 217	0.77 416	0.68 366	0.85 512	0.82 420	0.33 194	0.32 272	0.64 397	0.49 485	0.13 112	0.11 211	0.16 274	0.14 294	0.14 207	0.14 253

xyz-stereo	4.31 745	0.17 117	61.72 793	0.35 147	0.16 19	13.86 766	0.38 445	0.61 265	0.69 374	1.05 625	3.09 725	0.77 507	0.88 632	1.24 646	0.46 455	0.13 112	0.10 72	0.16 274	0.12 198	0.13 152	0.11 63

DDVS	0.53 513	0.32 553	0.63 496	0.42 407	0.31 525	0.71 535	0.35 397	0.95 490	0.69 374	0.86 522	0.90 465	1.11 622	0.46 408	0.90 571	0.67 558	0.23 560	0.17 522	0.22 526	0.18 463	0.25 564	0.28 591

IPLGR_C	0.42 386	0.23 384	0.71 539	0.46 524	0.33 564	0.51 402	0.34 373	0.69 339	0.69 374	0.84 498	0.92 479	0.46 310	0.33 282	0.53 280	0.53 509	0.17 373	0.12 302	0.16 274	0.14 294	0.13 152	0.16 341

RALAANet	0.40 363	0.24 408	0.56 455	0.43 454	0.30 507	0.36 277	0.25 173	0.89 464	0.69 374	0.69 410	0.65 330	0.61 403	0.30 249	0.63 387	0.35 338	0.16 316	0.13 383	0.18 383	0.15 329	0.21 491	0.14 253

xyz-stereo-finetune	0.34 269	0.19 214	0.38 226	0.34 113	0.18 58	0.57 449	0.32 334	0.60 258	0.70 378	0.47 290	0.54 289	0.38 235	0.35 309	0.57 314	0.38 380	0.13 112	0.12 302	0.16 274	0.13 251	0.13 152	0.13 205

ACRE	0.42 386	0.23 384	0.73 552	0.45 499	0.33 564	0.50 395	0.33 353	0.68 326	0.70 378	0.82 484	0.92 479	0.46 310	0.32 272	0.53 280	0.52 498	0.17 373	0.12 302	0.15 233	0.14 294	0.13 152	0.16 341

RAFT_R40	0.41 378	0.20 264	0.47 342	0.44 484	0.25 343	0.23 60	0.25 173	0.69 339	0.70 378	0.98 598	0.78 393	0.72 477	0.43 384	0.80 527	0.39 392	0.17 373	0.11 211	0.20 465	0.16 364	0.18 414	0.15 302

GES	0.46 424	0.25 442	0.62 492	0.41 366	0.30 507	0.62 479	0.37 427	1.06 536	0.70 378	0.75 445	0.83 427	0.47 316	0.52 440	0.69 450	0.46 455	0.23 560	0.17 522	0.17 325	0.16 364	0.18 414	0.24 556

DMCA-RVC	0.54 518	0.32 553	0.83 584	0.51 588	0.32 551	0.59 465	0.38 445	0.89 464	0.70 378	0.95 579	0.88 456	0.90 551	0.69 545	0.75 489	0.63 550	0.23 560	0.18 543	0.31 638	0.24 594	0.27 584	0.21 495

DMCA	0.47 437	0.27 496	0.59 476	0.39 289	0.29 482	0.53 416	0.34 373	0.98 499	0.70 378	0.78 469	0.83 427	0.79 517	0.55 453	0.54 289	0.57 526	0.21 508	0.16 487	0.21 510	0.16 364	0.19 453	0.22 514

HITNet	0.43 400	0.27 496	0.50 380	0.34 113	0.18 58	0.65 503	0.32 334	0.99 504	0.70 378	0.73 434	0.86 443	0.66 441	0.56 462	0.61 351	0.47 467	0.14 173	0.10 72	0.15 233	0.13 251	0.18 414	0.13 205
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
iRaft-Stereo_5w	0.46 424	0.22 351	0.53 424	0.43 454	0.30 507	0.30 177	0.53 592	0.66 306	0.71 385	0.62 353	0.89 459	1.01 587	0.67 534	0.76 501	0.67 558	0.13 112	0.12 302	0.17 325	0.15 329	0.15 268	0.17 390

AAGNet	1.40 699	0.20 264	0.52 413	0.45 499	0.26 381	0.29 160	0.29 261	0.67 318	0.71 385	0.97 595	0.86 443	0.66 441	0.60 490	0.66 423	19.98 772	0.17 373	0.11 211	0.19 423	0.15 329	0.20 475	0.13 205

monster_256*512	0.36 293	0.24 408	0.32 116	0.43 454	0.23 250	0.45 377	0.42 511	0.76 408	0.72 387	0.46 285	0.52 276	0.61 403	0.39 363	0.40 150	0.35 338	0.13 112	0.11 211	0.17 325	0.15 329	0.17 374	0.14 253

Reg-Stereo(zero)	0.31 229	0.17 117	0.30 86	0.35 147	0.19 99	0.33 234	0.21 83	0.64 295	0.72 387	0.52 309	0.52 276	0.51 341	0.29 224	0.48 242	0.27 217	0.13 112	0.10 72	0.12 60	0.10 85	0.12 98	0.13 205

4D-IteraStereo	0.33 250	0.19 214	0.43 303	0.40 332	0.24 307	0.32 214	0.27 217	0.59 253	0.72 387	0.66 385	0.53 284	0.42 275	0.22 110	0.46 217	0.30 278	0.14 173	0.09 18	0.20 465	0.16 364	0.16 339	0.12 143

NF-Stereo	0.39 347	0.21 310	0.51 390	0.42 407	0.25 343	0.26 101	0.30 284	0.71 361	0.72 387	0.66 385	0.77 383	0.57 370	0.31 261	0.69 450	0.39 392	0.18 418	0.12 302	0.20 465	0.16 364	0.16 339	0.27 580

OCTAStereo	0.39 347	0.21 310	0.51 390	0.42 407	0.25 343	0.26 101	0.30 284	0.71 361	0.72 387	0.66 385	0.77 383	0.58 386	0.31 261	0.69 450	0.39 392	0.18 418	0.12 302	0.20 465	0.16 364	0.16 339	0.27 580

ASMatch	0.48 447	0.20 264	0.47 342	0.39 289	0.28 454	0.37 290	0.26 201	0.76 408	0.72 387	0.77 457	2.29 700	0.61 403	0.51 436	0.64 397	0.39 392	0.15 259	0.12 302	0.17 325	0.15 329	0.14 207	0.22 514

RE-Stereo	0.39 347	0.21 310	0.51 390	0.42 407	0.25 343	0.26 101	0.30 284	0.71 361	0.72 387	0.66 385	0.77 383	0.57 370	0.31 261	0.70 458	0.39 392	0.18 418	0.12 302	0.20 465	0.16 364	0.16 339	0.27 580

TVStereo	0.39 347	0.21 310	0.51 390	0.42 407	0.25 343	0.26 101	0.30 284	0.71 361	0.72 387	0.66 385	0.77 383	0.57 370	0.31 261	0.70 458	0.39 392	0.18 418	0.12 302	0.20 465	0.16 364	0.16 339	0.27 580

ICVP	0.48 447	0.26 480	0.42 283	0.49 565	0.28 454	0.63 485	0.43 522	1.05 529	0.72 387	0.68 406	0.95 488	0.75 494	0.56 462	0.55 290	0.61 542	0.24 572	0.18 543	0.19 423	0.17 429	0.19 453	0.21 495
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
AFF-stereo	0.39 347	0.20 264	0.42 283	0.37 226	0.22 208	0.27 122	0.31 314	0.67 318	0.72 387	0.66 385	1.12 570	0.75 494	0.38 345	0.57 314	0.35 338	0.11 34	0.09 18	0.16 274	0.16 364	0.14 207	0.12 143

FENet	0.43 400	0.23 384	0.40 256	0.40 332	0.24 307	0.54 423	0.33 353	0.83 442	0.72 387	0.74 441	0.73 361	0.63 417	0.56 462	0.65 409	0.45 450	0.19 462	0.13 383	0.19 423	0.17 429	0.18 414	0.20 473

test_sample2	0.45 416	0.24 408	0.49 368	0.34 113	0.21 179	0.60 471	0.43 522	1.01 511	0.73 398	0.67 394	0.80 409	0.70 457	0.64 515	0.65 409	0.41 422	0.19 462	0.15 457	0.18 383	0.16 364	0.19 453	0.19 440

AE-Stereo	0.36 293	0.21 310	0.47 342	0.49 565	0.31 525	0.50 395	0.34 373	0.72 372	0.73 398	0.34 196	0.55 298	0.52 346	0.28 203	0.48 242	0.31 293	0.13 112	0.13 383	0.18 383	0.16 364	0.15 268	0.14 253

LoS	0.30 212	0.16 84	0.32 116	0.30 22	0.19 99	0.32 214	0.29 261	0.54 218	0.73 398	0.35 201	0.52 276	0.42 275	0.29 224	0.48 242	0.29 259	0.15 259	0.11 211	0.13 114	0.09 9	0.12 98	0.12 143
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
PSM-AAD	0.48 447	0.21 310	0.39 241	0.44 484	0.23 250	0.56 439	0.47 551	0.67 318	0.73 398	1.08 637	1.12 570	0.58 386	0.87 627	0.63 387	0.33 316	0.15 259	0.11 211	0.25 576	0.26 620	0.18 414	0.42 664

RAFT-RH_RVC	0.57 544	0.18 166	0.44 309	0.38 254	0.23 250	0.56 439	0.24 150	0.61 265	0.73 398	1.18 655	3.90 737	0.55 356	0.40 370	0.67 433	0.38 380	0.14 173	0.11 211	0.20 465	0.15 329	0.12 98	0.14 253

DeepPruner_ROB	0.55 528	0.37 583	0.67 515	0.42 407	0.31 525	0.50 395	0.43 522	1.22 611	0.73 398	0.86 522	1.05 544	0.85 530	0.58 478	0.90 571	0.56 520	0.29 623	0.23 611	0.22 526	0.22 562	0.26 574	0.26 569

G2L-ROB	0.49 463	0.20 264	0.48 357	0.36 192	0.22 208	0.58 455	0.42 511	1.19 592	0.74 404	0.86 522	0.76 379	1.08 612	0.59 484	0.81 533	0.60 536	0.17 373	0.12 302	0.15 233	0.12 198	0.17 374	0.20 473

H2IRNET	0.38 332	0.21 310	0.36 191	0.39 289	0.25 343	0.26 101	0.24 150	0.61 265	0.74 404	0.39 235	0.89 459	0.74 487	0.53 441	0.53 280	0.44 444	0.16 316	0.13 383	0.19 423	0.20 517	0.17 374	0.15 302

RAFT_CTSACE	0.46 424	0.20 264	0.48 357	0.46 524	0.27 427	0.34 248	0.39 464	0.62 273	0.74 404	0.78 469	1.44 652	0.86 534	0.38 345	1.09 624	0.27 217	0.13 112	0.13 383	0.18 383	0.16 364	0.16 339	0.12 143

MIPNet	0.39 347	0.22 351	0.66 509	0.40 332	0.25 343	0.53 416	0.29 261	0.78 420	0.74 404	0.68 406	0.60 312	0.40 257	0.48 421	0.45 206	0.39 392	0.14 173	0.11 211	0.16 274	0.13 251	0.14 207	0.14 253

Lsterematch	0.39 347	0.18 166	0.40 256	0.38 254	0.20 145	0.41 337	0.27 217	0.59 253	0.75 408	0.68 406	1.01 524	0.49 329	0.43 384	0.60 342	0.47 467	0.17 373	0.10 72	0.15 233	0.13 251	0.15 268	0.15 302

Hybrid-DGEV-03	0.46 424	0.20 264	0.36 191	0.43 454	0.28 454	0.55 430	0.25 173	0.69 339	0.75 408	0.96 591	1.92 688	0.61 403	0.32 272	0.58 321	0.36 350	0.15 259	0.10 72	0.18 383	0.16 364	0.14 207	0.12 143

FACV-RUCA	0.45 416	0.28 512	0.51 390	0.46 524	0.33 564	0.62 479	0.34 373	0.87 454	0.75 408	0.60 343	0.84 430	0.48 322	0.54 449	0.56 300	0.39 392	0.22 532	0.15 457	0.35 654	0.16 364	0.29 596	0.22 514

rvit_0105_4	0.42 386	0.30 541	0.77 566	0.52 605	0.29 482	0.41 337	0.44 532	0.57 240	0.75 408	0.45 277	0.48 247	0.56 363	0.49 427	0.58 321	0.37 362	0.28 612	0.26 640	0.25 576	0.22 562	0.24 553	0.19 440

Any-RAFT	0.36 293	0.17 117	0.31 102	0.35 147	0.21 179	0.51 402	0.21 83	0.93 481	0.75 408	0.56 330	0.73 361	0.66 441	0.29 224	0.48 242	0.25 166	0.15 259	0.10 72	0.13 114	0.10 85	0.13 152	0.13 205

CSP-Net	0.57 544	0.29 526	0.55 442	0.42 407	0.29 482	1.20 665	0.49 571	1.29 640	0.75 408	0.98 598	0.97 502	0.88 543	0.69 545	0.85 551	0.66 555	0.27 601	0.18 543	0.17 325	0.17 429	0.18 414	0.19 440

DEmStereo	0.49 463	0.18 166	0.53 424	0.39 289	0.26 381	0.57 449	0.33 353	0.65 299	0.75 408	0.90 553	1.65 672	0.57 370	1.02 657	0.63 387	0.44 444	0.14 173	0.12 302	0.16 274	0.16 364	0.14 207	0.17 390

noway7	0.79 619	0.32 553	8.40 745	0.43 454	0.23 250	0.45 377	0.39 464	0.75 402	0.76 415	0.51 304	0.51 265	0.74 487	0.51 436	0.45 206	0.41 422	0.14 173	0.11 211	0.16 274	0.14 294	0.17 374	0.14 253

rvit_0105_5	0.44 407	0.32 553	0.79 570	0.51 588	0.29 482	0.44 367	0.43 522	0.62 273	0.76 415	0.51 304	0.52 276	0.61 403	0.53 441	0.58 321	0.38 380	0.28 612	0.25 629	0.25 576	0.24 594	0.22 520	0.20 473

PFNet+	0.41 378	0.20 264	0.53 424	0.40 332	0.25 343	0.28 140	0.22 114	0.66 306	0.76 415	0.85 512	0.79 398	0.63 417	0.34 293	0.75 489	0.37 362	0.20 484	0.14 425	0.23 547	0.20 517	0.17 374	0.21 495

CREStereo	0.28 189	0.16 84	0.25 10	0.28 4	0.17 36	0.38 298	0.25 173	0.52 202	0.76 415	0.43 270	0.51 265	0.32 185	0.28 203	0.39 140	0.27 217	0.16 316	0.11 211	0.12 60	0.09 9	0.12 98	0.12 143
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
CCAANet	0.48 447	0.21 310	0.52 413	0.42 407	0.28 454	0.65 503	0.30 284	1.03 520	0.76 415	0.64 371	1.22 605	0.69 454	0.53 441	0.83 542	0.47 467	0.15 259	0.13 383	0.19 423	0.20 517	0.15 268	0.20 473

SME	0.41 378	0.21 310	0.39 241	0.38 254	0.19 99	0.77 559	0.32 334	0.81 433	0.77 420	0.59 339	0.77 383	0.45 304	0.55 453	0.61 351	0.37 362	0.17 373	0.17 522	0.19 423	0.20 517	0.19 453	0.17 390

RT-Monster	0.33 250	0.18 166	0.33 124	0.35 147	0.26 381	0.39 313	0.21 83	0.58 245	0.77 420	0.63 360	0.65 330	0.49 329	0.29 224	0.43 184	0.31 293	0.14 173	0.11 211	0.12 60	0.10 85	0.12 98	0.15 302

trnet	0.28 189	0.15 51	0.25 10	0.29 9	0.16 19	0.38 298	0.23 139	0.53 208	0.77 420	0.43 270	0.52 276	0.34 202	0.28 203	0.39 140	0.27 217	0.15 259	0.11 211	0.12 60	0.08 1	0.11 35	0.11 63

XX-TBD	0.32 240	0.53 647	0.26 28	0.53 619	0.21 179	0.38 298	0.24 150	0.41 113	0.77 420	0.55 325	0.70 352	0.31 176	0.26 168	0.33 81	0.28 240	0.16 316	0.10 72	0.12 60	0.09 9	0.13 152	0.11 63

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 314	0.18 166	0.45 317	0.36 192	0.19 99	0.33 234	0.28 241	0.67 318	0.77 420	0.72 427	0.99 515	0.56 363	0.39 363	0.44 196	0.31 293	0.11 34	0.09 18	0.15 233	0.14 294	0.13 152	0.11 63

Gwc-CoAtRS	0.35 278	0.18 166	0.46 329	0.39 289	0.23 250	0.34 248	0.22 114	0.74 393	0.77 420	0.62 353	0.60 312	0.58 386	0.29 224	0.47 231	0.29 259	0.14 173	0.11 211	0.14 173	0.12 198	0.13 152	0.13 205

PSi22	0.31 229	0.19 214	0.32 116	0.36 192	0.19 99	0.29 160	0.19 33	0.44 136	0.78 426	0.28 135	0.32 161	0.56 363	0.43 384	0.81 533	0.26 192	0.12 59	0.10 72	0.11 5	0.09 9	0.15 268	0.12 143

DCVSM-stereo	0.51 490	0.28 512	0.56 455	0.39 289	0.29 482	0.55 430	0.28 241	0.78 420	0.78 426	1.11 648	0.77 383	1.04 597	0.76 593	0.65 409	0.52 498	0.20 484	0.20 580	0.24 563	0.21 541	0.25 564	0.31 613

IPLGR	0.40 363	0.22 351	0.70 535	0.40 332	0.22 208	0.51 402	0.29 261	0.78 420	0.78 426	0.80 477	0.77 383	0.44 295	0.41 375	0.48 242	0.40 415	0.14 173	0.12 302	0.16 274	0.14 294	0.16 339	0.14 253

HHNet	0.42 386	0.19 214	0.43 303	0.35 147	0.38 601	0.33 234	0.33 353	0.71 361	0.78 426	0.87 527	1.30 625	0.52 346	0.36 323	0.53 280	0.37 362	0.16 316	0.11 211	0.19 423	0.15 329	0.15 268	0.25 565

IRAFT_RVC	0.43 400	0.20 264	0.52 413	0.45 499	0.24 307	0.26 101	0.51 581	0.76 408	0.78 426	0.77 457	0.80 409	0.73 482	0.50 430	0.74 481	0.39 392	0.18 418	0.10 72	0.21 510	0.17 429	0.17 374	0.15 302

BEATNet_4x	0.49 463	0.35 572	0.72 546	0.38 254	0.20 145	0.65 503	0.36 412	1.08 546	0.78 426	0.78 469	0.88 456	0.73 482	0.64 515	0.71 468	0.60 536	0.16 316	0.12 302	0.16 274	0.15 329	0.24 553	0.18 424

HSM	0.53 513	0.25 442	0.46 329	0.40 332	0.25 343	0.74 551	0.44 532	1.29 640	0.78 426	0.82 484	0.92 479	1.21 638	0.75 584	0.90 571	0.48 476	0.18 418	0.14 425	0.17 325	0.14 294	0.17 374	0.18 424

DN-CSS_ROB	0.45 416	0.27 496	0.74 556	0.41 366	0.29 482	0.43 355	0.29 261	0.80 431	0.78 426	0.73 434	1.08 561	0.48 322	0.45 401	0.81 533	0.40 415	0.15 259	0.12 302	0.21 510	0.19 493	0.18 414	0.17 390

G2L-Stereo_test	0.50 476	0.22 351	0.46 329	0.34 113	0.24 307	0.58 455	0.59 622	1.14 570	0.79 434	0.89 545	0.96 493	0.96 570	0.59 484	0.72 474	0.67 558	0.17 373	0.12 302	0.14 173	0.12 198	0.15 268	0.16 341

WCG-NET（raft）	0.31 229	0.16 84	0.39 241	0.33 97	0.19 99	0.35 258	0.27 217	0.54 218	0.79 434	0.45 277	0.55 298	0.47 316	0.27 181	0.56 300	0.28 240	0.13 112	0.10 72	0.12 60	0.11 159	0.12 98	0.12 143

test_sample8	1.36 696	0.37 583	0.83 584	0.39 289	0.31 525	0.72 540	0.49 571	1.19 592	0.79 434	1.51 686	0.96 493	3.29 729	1.64 706	1.29 654	2.03 705	0.42 685	9.50 778	0.40 673	0.41 689	0.36 641	0.35 635

DispNO	0.48 447	0.24 408	0.84 591	0.40 332	0.31 525	0.58 455	0.39 464	0.91 470	0.79 434	0.79 474	0.83 427	0.71 460	0.59 484	0.75 489	0.50 489	0.19 462	0.14 425	0.20 465	0.18 463	0.16 339	0.17 390

GMStereo_Zeroshot	0.51 490	0.46 631	0.80 571	0.50 576	0.28 454	0.57 449	0.30 284	0.75 402	0.79 434	0.88 537	0.94 484	0.90 551	0.37 336	0.77 509	0.46 455	0.27 601	0.14 425	0.26 595	0.15 329	0.39 654	0.19 440

ToySt	0.52 505	0.27 496	0.93 612	0.42 407	0.28 454	0.67 521	0.56 609	0.88 462	0.79 434	0.61 348	0.85 439	0.92 564	0.70 550	0.72 474	0.61 542	0.16 316	0.17 522	0.21 510	0.21 541	0.22 520	0.21 495

LMCR-Stereo	0.55 528	0.33 562	0.57 464	0.60 661	0.30 507	0.80 574	0.36 412	1.30 643	0.79 434	0.90 553	1.04 541	0.57 370	0.64 515	0.87 555	0.73 576	0.20 484	0.15 457	0.19 423	0.14 294	0.25 564	0.18 424

SFCPSM	0.48 447	0.22 351	0.59 476	0.41 366	0.27 427	0.85 592	0.36 412	1.39 663	0.79 434	0.81 481	0.85 439	0.54 353	0.50 430	0.60 342	0.39 392	0.18 418	0.14 425	0.18 383	0.20 517	0.17 374	0.16 341

PSMNet-RSSM	0.50 476	0.24 408	0.41 267	0.43 454	0.26 381	0.51 402	0.40 478	1.16 577	0.79 434	0.75 445	1.07 554	0.87 540	0.69 545	0.66 423	0.52 498	0.24 572	0.16 487	0.23 547	0.26 620	0.20 475	0.20 473

RT-IGEV	0.55 528	0.20 264	0.70 535	0.42 407	0.25 343	0.89 600	0.63 634	1.27 629	0.80 443	0.92 563	1.00 519	1.23 642	0.67 534	0.68 442	0.33 316	0.19 462	0.14 425	0.17 325	0.14 294	0.16 339	0.22 514

DStereoRT	0.77 616	0.21 310	0.72 546	0.52 605	0.34 576	1.07 640	0.36 412	0.86 451	0.80 443	0.81 481	1.07 554	0.54 353	0.73 572	0.78 517	0.53 509	0.17 373	0.14 425	3.96 769	1.38 754	0.20 475	0.16 341

BUS	0.47 437	0.26 480	0.47 342	0.46 524	0.29 482	0.78 561	0.34 373	0.99 504	0.80 443	0.77 457	0.80 409	0.64 423	0.54 449	0.66 423	0.56 520	0.21 508	0.15 457	0.22 526	0.19 493	0.18 414	0.19 440

BSDual-CNN	0.48 447	0.26 480	0.47 342	0.46 524	0.29 482	0.75 555	0.46 542	0.99 504	0.80 443	0.77 457	0.80 409	0.76 501	0.59 484	0.66 423	0.48 476	0.21 508	0.15 457	0.22 526	0.19 493	0.18 414	0.19 440

psmg	0.50 476	0.26 480	0.47 342	0.42 407	0.29 482	0.82 583	0.42 511	1.07 540	0.80 443	0.95 579	0.94 484	0.76 501	0.59 484	0.66 423	0.48 476	0.21 508	0.16 487	0.20 465	0.20 517	0.19 453	0.19 440

test-3	0.35 278	0.17 117	0.48 357	0.40 332	0.22 208	0.42 348	0.22 114	0.66 306	0.80 443	0.72 427	0.45 234	0.63 417	0.29 224	0.45 206	0.32 303	0.13 112	0.09 18	0.17 325	0.13 251	0.13 152	0.11 63

test_1	0.35 278	0.17 117	0.48 357	0.40 332	0.22 208	0.42 348	0.22 114	0.66 306	0.80 443	0.70 415	0.45 234	0.63 417	0.29 224	0.45 206	0.32 303	0.13 112	0.09 18	0.17 325	0.13 251	0.13 152	0.11 63

SACVNet	0.61 572	0.36 581	0.67 515	0.57 650	0.37 594	0.65 503	0.47 551	1.16 577	0.80 443	1.04 620	1.06 550	1.02 589	0.81 609	0.99 605	0.57 526	0.28 612	0.21 591	0.25 576	0.24 594	0.30 604	0.39 651

IIG-Stereo	0.45 416	0.22 351	0.48 357	0.51 588	0.26 381	0.43 355	0.21 83	0.73 384	0.80 443	0.84 498	0.95 488	0.82 526	0.46 408	0.95 589	0.37 362	0.16 316	0.12 302	0.19 423	0.15 329	0.15 268	0.12 143

UNet	0.55 528	0.27 496	0.72 546	0.45 499	0.41 620	0.97 615	0.40 478	1.01 511	0.80 443	0.87 527	0.90 465	1.03 591	0.75 584	0.76 501	0.67 558	0.19 462	0.15 457	0.20 465	0.17 429	0.21 491	0.18 424

UPFNet	0.55 528	0.26 480	0.59 476	0.46 524	0.38 601	0.83 586	0.48 558	1.03 520	0.80 443	0.92 563	0.91 473	0.85 530	0.67 534	0.87 555	0.78 583	0.20 484	0.21 591	0.20 465	0.20 517	0.20 475	0.15 302

zzzzzzz1	0.77 616	0.37 583	7.45 743	0.43 454	0.26 381	0.43 355	0.42 511	0.78 420	0.81 454	0.52 309	0.70 352	0.71 460	0.47 414	0.63 387	0.47 467	0.14 173	0.12 302	0.17 325	0.16 364	0.18 414	0.15 302

G2L-Stereo	0.51 490	0.25 442	0.55 442	0.44 484	0.27 427	0.46 382	0.47 551	0.98 499	0.81 454	0.86 522	0.90 465	0.91 557	0.56 462	0.88 561	0.80 591	0.21 508	0.17 522	0.22 526	0.18 463	0.17 374	0.22 514

YMNet	0.68 589	0.40 606	1.01 627	0.53 619	0.46 655	1.04 634	0.48 558	1.06 536	0.81 454	1.21 658	1.31 626	1.11 622	0.73 572	0.89 563	0.96 624	0.27 601	0.31 670	0.25 576	0.25 608	0.25 564	0.24 556

YMNet_1	0.68 589	0.40 606	1.01 627	0.53 619	0.46 655	1.04 634	0.48 558	1.06 536	0.81 454	1.21 658	1.31 626	1.11 622	0.73 572	0.89 563	0.96 624	0.27 601	0.31 670	0.25 576	0.25 608	0.25 564	0.24 556

rvit_0105_3	0.48 447	0.35 572	0.85 597	0.56 644	0.31 525	0.48 391	0.48 558	0.65 299	0.81 454	0.66 385	0.59 309	0.66 441	0.56 462	0.66 423	0.41 422	0.30 630	0.27 647	0.29 626	0.28 636	0.21 491	0.21 495

GCST	0.85 637	1.25 725	0.80 571	1.58 732	1.03 726	1.04 634	0.24 150	0.81 433	0.81 454	0.99 603	0.67 342	0.78 510	0.35 309	0.98 600	0.38 380	0.97 727	0.65 729	1.20 729	0.81 733	0.93 716	0.72 710

Anonymous_2	0.84 632	0.45 626	0.66 509	0.41 366	0.45 645	0.82 583	0.53 592	0.81 433	0.81 454	0.73 434	0.61 317	0.91 557	0.76 593	0.77 509	0.61 542	0.51 705	0.55 724	0.54 704	4.92 771	0.54 690	0.42 664

RAFT+CT+SA	0.40 363	0.24 408	0.40 256	0.53 619	0.27 427	0.28 140	0.45 539	0.79 428	0.81 454	0.51 304	0.90 465	0.42 275	0.39 363	0.81 533	0.33 316	0.15 259	0.11 211	0.18 383	0.18 463	0.15 268	0.15 302

PSMNet-ADL	0.50 476	0.28 512	0.43 303	0.49 565	0.31 525	0.70 529	0.38 445	0.94 487	0.81 454	0.62 353	0.80 409	0.91 557	0.62 502	0.76 501	0.68 563	0.24 572	0.18 543	0.19 423	0.20 517	0.22 520	0.22 514

OMP-Stereo	0.43 400	0.23 384	0.50 380	0.53 619	0.25 343	0.36 277	0.24 150	0.73 384	0.81 454	0.78 469	0.64 326	0.88 543	0.41 375	0.95 589	0.36 350	0.15 259	0.12 302	0.20 465	0.15 329	0.16 339	0.13 205

PFNet	0.43 400	0.19 214	0.61 487	0.44 484	0.24 307	0.42 348	0.31 314	0.76 408	0.81 454	1.01 607	0.74 374	0.67 448	0.41 375	0.75 489	0.39 392	0.16 316	0.10 72	0.20 465	0.15 329	0.16 339	0.14 253

ACVNet	0.47 437	0.24 408	0.39 241	0.40 332	0.28 454	0.58 455	0.40 478	0.91 470	0.81 454	0.67 394	0.96 493	0.79 517	0.66 525	0.65 409	0.71 570	0.18 418	0.15 457	0.16 274	0.15 329	0.18 414	0.15 302

acv_ft	0.52 505	0.24 408	0.64 501	0.45 499	0.28 454	0.85 592	0.40 478	0.95 490	0.81 454	1.00 604	0.96 493	0.79 517	0.62 502	0.65 409	0.88 602	0.18 418	0.15 457	0.16 274	0.15 329	0.18 414	0.15 302

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 599	0.84 702	0.80 571	0.55 640	0.38 601	1.38 677	0.57 612	1.07 540	0.81 454	0.90 553	0.94 484	0.95 567	0.54 449	1.01 611	0.61 542	0.41 682	0.30 662	0.57 706	0.31 652	0.86 713	0.39 651

WCG-NET	0.29 201	0.15 51	0.35 165	0.34 113	0.19 99	0.32 214	0.27 217	0.42 121	0.82 468	0.46 285	0.49 254	0.39 248	0.25 145	0.42 173	0.27 217	0.12 59	0.09 18	0.13 114	0.11 159	0.12 98	0.11 63

CoDeX	0.48 447	0.21 310	0.53 424	0.43 454	0.25 343	0.74 551	0.38 445	1.36 661	0.82 468	0.84 498	0.96 493	0.63 417	0.57 474	0.63 387	0.40 415	0.17 373	0.13 383	0.17 325	0.15 329	0.16 339	0.15 302

STrans-v2	0.47 437	0.21 310	0.49 368	0.41 366	0.25 343	0.54 423	0.49 571	1.16 577	0.82 468	0.67 394	1.05 544	0.71 460	0.67 534	0.74 481	0.34 329	0.15 259	0.11 211	0.17 325	0.15 329	0.14 207	0.14 253

ARAFT	0.48 447	0.25 442	0.82 580	0.42 407	0.25 343	0.56 439	0.54 600	0.82 440	0.82 468	0.92 563	0.75 376	0.75 494	0.48 421	0.89 563	0.37 362	0.15 259	0.12 302	0.23 547	0.22 562	0.14 207	0.14 253

HGLStereo	0.58 557	0.30 541	0.65 506	0.51 588	0.38 601	0.78 561	0.45 539	1.07 540	0.82 468	0.89 545	1.16 589	0.88 543	0.91 639	0.80 527	0.74 577	0.21 508	0.21 591	0.20 465	0.18 463	0.19 453	0.22 514

GANet-RSSM	0.49 463	0.22 351	0.42 283	0.39 289	0.26 381	0.58 455	0.41 500	1.12 560	0.82 468	0.73 434	1.02 528	0.88 543	0.75 584	0.67 433	0.48 476	0.22 532	0.16 487	0.18 383	0.19 493	0.18 414	0.18 424

RAFT-Stereo-weight	0.33 250	0.19 214	0.36 191	0.39 289	0.23 250	0.28 140	0.29 261	0.69 339	0.83 474	0.55 325	0.51 265	0.58 386	0.20 77	0.48 242	0.30 278	0.13 112	0.10 72	0.14 173	0.12 198	0.13 152	0.12 143

ISRNet	0.57 544	0.25 442	0.72 546	0.57 650	0.36 590	0.43 355	0.28 241	0.85 447	0.84 475	1.09 641	1.25 610	0.91 557	0.61 497	0.68 442	0.60 536	0.35 663	0.26 640	0.36 659	0.33 663	0.30 604	0.42 664

ACV-stereo	0.63 581	0.37 583	1.03 632	0.44 484	0.31 525	1.27 669	0.41 500	0.78 420	0.84 475	0.65 378	0.76 379	2.07 705	1.00 653	0.84 548	0.68 563	0.22 532	0.17 522	0.19 423	0.18 463	0.22 520	0.23 542

CBFPSM	0.61 572	0.25 442	1.41 674	0.39 289	0.27 427	1.10 644	0.67 641	0.83 442	0.84 475	0.82 484	0.81 418	1.33 657	0.85 620	0.72 474	0.86 600	0.16 316	0.15 457	0.15 233	0.17 429	0.17 374	0.23 542

test_3	0.37 314	0.19 214	0.50 380	0.45 499	0.24 307	0.47 386	0.36 412	0.69 339	0.84 475	0.66 385	0.46 239	0.68 452	0.25 145	0.45 206	0.32 303	0.12 59	0.10 72	0.18 383	0.16 364	0.15 268	0.12 143

TransformOpticalFlow	0.46 424	0.21 310	0.49 368	0.42 407	0.24 307	0.36 277	0.46 542	1.04 522	0.84 475	0.67 394	1.14 581	0.73 482	0.56 462	0.78 517	0.33 316	0.15 259	0.10 72	0.17 325	0.15 329	0.14 207	0.15 302

psm_up	0.57 544	0.27 496	0.52 413	0.50 576	0.33 564	0.65 503	0.60 625	1.07 540	0.84 475	0.87 527	0.91 473	1.00 583	1.06 663	0.80 527	0.66 555	0.22 532	0.25 629	0.26 595	0.23 578	0.22 520	0.21 495

SQANet	0.87 640	0.76 691	0.76 563	1.16 724	0.99 723	1.10 644	0.51 581	1.12 560	0.85 481	0.93 567	1.05 544	1.03 591	0.76 593	1.07 620	0.70 567	0.79 720	0.25 629	1.04 727	0.36 671	1.56 729	0.70 709

iinet-f	0.69 594	0.29 526	2.34 707	0.41 366	0.31 525	1.16 657	0.58 619	0.87 454	0.85 481	0.86 522	1.17 595	1.04 597	0.83 612	0.76 501	1.26 663	0.21 508	0.18 543	0.17 325	0.16 364	0.21 491	0.21 495

gwcnet-sp	0.50 476	0.25 442	0.84 591	0.41 366	0.27 427	0.79 568	0.40 478	0.93 481	0.85 481	0.95 579	0.79 398	0.65 429	0.63 507	0.69 450	0.52 498	0.18 418	0.17 522	0.18 383	0.18 463	0.18 414	0.19 440

scenet	0.50 476	0.25 442	0.84 591	0.41 366	0.27 427	0.79 568	0.40 478	0.93 481	0.85 481	0.95 579	0.79 398	0.65 429	0.63 507	0.69 450	0.52 498	0.18 418	0.17 522	0.18 383	0.18 463	0.18 414	0.19 440

ssnet	0.50 476	0.25 442	0.84 591	0.41 366	0.27 427	0.79 568	0.40 478	0.93 481	0.85 481	0.95 579	0.79 398	0.65 429	0.63 507	0.69 450	0.52 498	0.18 418	0.17 522	0.18 383	0.18 463	0.18 414	0.19 440

DSFCA	0.57 544	0.27 496	0.71 539	0.41 366	0.36 590	0.78 561	0.53 592	1.08 546	0.85 481	1.08 637	0.84 430	0.90 551	0.66 525	1.05 619	0.63 550	0.26 590	0.22 601	0.21 510	0.21 541	0.22 520	0.20 473

test_sample5	0.50 476	0.28 512	0.55 442	0.37 226	0.23 250	0.65 503	0.38 445	1.19 592	0.86 487	0.81 481	0.97 502	0.64 423	0.60 490	0.72 474	0.48 476	0.22 532	0.16 487	0.22 526	0.21 541	0.23 540	0.22 514

test_sample4	0.49 463	0.27 496	0.55 442	0.36 192	0.23 250	0.70 529	0.37 427	1.22 611	0.86 487	0.82 484	0.86 443	0.62 412	0.58 478	0.71 468	0.49 485	0.21 508	0.16 487	0.21 510	0.20 517	0.22 520	0.21 495

DualNet	0.51 490	0.28 512	0.55 442	0.37 226	0.23 250	0.65 503	0.38 445	1.19 592	0.86 487	0.84 498	1.06 550	0.64 423	0.60 490	0.72 474	0.48 476	0.22 532	0.16 487	0.22 526	0.21 541	0.23 540	0.22 514

riskmin	0.41 378	0.21 310	0.44 309	0.34 113	0.24 307	0.58 455	0.32 334	0.70 353	0.86 487	0.52 309	0.57 304	0.78 510	0.60 490	0.58 321	0.39 392	0.17 373	0.12 302	0.19 423	0.13 251	0.19 453	0.22 514

DRaft	0.49 463	0.18 166	0.50 380	0.38 254	0.25 343	0.57 449	0.39 464	0.67 318	0.86 487	1.02 612	1.75 679	0.50 334	0.79 600	0.65 409	0.42 430	0.14 173	0.11 211	0.16 274	0.16 364	0.14 207	0.17 390

CFNet-RSSM	0.35 278	0.18 166	0.47 342	0.39 289	0.22 208	0.35 258	0.23 139	0.78 420	0.86 487	0.67 394	0.54 289	0.56 363	0.28 203	0.49 252	0.28 240	0.14 173	0.10 72	0.14 173	0.12 198	0.13 152	0.12 143

UCFNet_RVC	0.50 476	0.27 496	0.37 214	0.40 332	0.27 427	0.66 511	0.42 511	1.18 588	0.86 487	0.70 415	0.89 459	0.91 557	0.60 490	0.62 375	0.48 476	0.24 572	0.18 543	0.28 617	0.27 627	0.25 564	0.24 556

test_sample3	0.49 463	0.27 496	0.55 442	0.36 192	0.23 250	0.70 529	0.37 427	1.21 602	0.87 494	0.79 474	0.84 430	0.66 441	0.53 441	0.70 458	0.50 489	0.21 508	0.16 487	0.20 465	0.19 493	0.21 491	0.21 495

test_5	0.44 407	0.25 442	0.48 357	0.53 619	0.28 454	0.28 140	0.42 511	0.77 416	0.87 494	0.63 360	0.91 473	0.73 482	0.53 441	0.82 540	0.36 350	0.14 173	0.11 211	0.18 383	0.18 463	0.18 414	0.16 341

CrosDoStereo	0.51 490	0.19 214	0.46 329	0.39 289	0.24 307	0.39 313	1.14 707	0.69 339	0.87 494	0.94 574	1.36 636	0.62 412	0.75 584	0.68 442	0.46 455	0.15 259	0.12 302	0.17 325	0.18 463	0.14 207	0.16 341

DeepStereo_LL	0.51 490	0.19 214	0.46 329	0.39 289	0.24 307	0.39 313	1.14 707	0.69 339	0.87 494	0.94 574	1.36 636	0.62 412	0.75 584	0.68 442	0.46 455	0.15 259	0.12 302	0.17 325	0.18 463	0.14 207	0.16 341

s12784h	0.37 314	0.15 51	0.26 28	0.34 113	0.15 10	0.80 574	0.29 261	0.83 442	0.87 494	0.58 338	0.58 307	0.43 288	0.41 375	0.59 330	0.35 338	0.12 59	0.10 72	0.14 173	0.09 9	0.14 207	0.10 6

APVNet	0.73 601	0.39 597	1.01 627	0.58 656	0.45 645	1.16 657	0.68 644	1.47 680	0.87 494	0.84 498	1.15 584	1.04 597	0.84 615	1.14 630	1.18 658	0.27 601	0.28 654	0.32 645	0.31 652	0.29 596	0.32 618

cf-r	0.49 463	0.24 408	0.49 368	0.40 332	0.23 250	0.58 455	0.38 445	0.92 479	0.87 494	0.77 457	1.06 550	0.98 575	0.67 534	0.59 330	0.61 542	0.21 508	0.14 425	0.17 325	0.19 493	0.15 268	0.16 341

CFNet-ft	0.50 476	0.25 442	0.39 241	0.41 366	0.26 381	0.66 511	0.37 427	0.91 470	0.87 494	0.67 394	1.00 519	1.05 602	0.70 550	0.68 442	0.57 526	0.23 560	0.16 487	0.24 563	0.21 541	0.24 553	0.19 440

STTStereo	0.57 544	0.39 597	0.87 603	0.45 499	0.32 551	0.62 479	0.45 539	1.01 511	0.87 494	1.01 607	0.91 473	0.95 567	0.58 478	0.77 509	0.66 555	0.25 585	0.24 621	0.27 605	0.33 663	0.25 564	0.26 569

DANet	0.74 606	0.47 638	0.98 625	0.60 661	0.41 620	0.92 606	0.41 500	1.02 514	0.87 494	1.22 662	1.22 605	1.33 657	0.88 632	1.26 650	1.37 670	0.27 601	0.24 621	0.31 638	0.25 608	0.37 647	0.36 641
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CFNet_RVC	0.50 476	0.25 442	0.39 241	0.41 366	0.26 381	0.66 511	0.37 427	0.91 470	0.87 494	0.67 394	1.00 519	1.05 602	0.70 550	0.68 442	0.57 526	0.23 560	0.16 487	0.24 563	0.21 541	0.24 553	0.19 440

MWDA-net	0.52 505	0.24 408	0.66 509	0.42 407	0.30 507	0.77 559	0.49 571	0.88 462	0.88 505	1.01 607	0.86 443	0.71 460	0.80 605	0.78 517	0.46 455	0.20 484	0.13 383	0.18 383	0.18 463	0.19 453	0.23 542

test_sample6	0.51 490	0.27 496	0.55 442	0.38 254	0.23 250	0.64 495	0.39 464	1.18 588	0.88 505	0.84 498	1.06 550	0.66 441	0.61 497	0.75 489	0.52 498	0.23 560	0.17 522	0.22 526	0.22 562	0.24 553	0.23 542

AASNet	0.55 528	0.27 496	0.62 492	0.51 588	0.32 551	0.73 545	0.44 532	1.55 689	0.88 505	0.88 537	0.94 484	0.64 423	0.63 507	0.62 375	0.84 597	0.23 560	0.20 580	0.20 465	0.16 364	0.22 520	0.20 473

GANet-ADL	0.44 407	0.27 496	0.48 357	0.44 484	0.30 507	0.54 423	0.36 412	0.94 487	0.88 505	0.64 371	0.72 358	0.68 452	0.44 394	0.55 290	0.44 444	0.22 532	0.15 457	0.15 233	0.13 251	0.18 414	0.21 495

THIR-Stereo	0.51 490	0.19 214	0.47 342	0.39 289	0.23 250	0.74 551	0.64 639	0.68 326	0.88 505	1.03 615	1.40 642	0.71 460	0.75 584	0.64 397	0.43 433	0.16 316	0.11 211	0.17 325	0.18 463	0.15 268	0.17 390

ADLNet	0.57 544	0.29 526	0.58 468	0.46 524	0.35 583	0.80 574	0.46 542	1.14 570	0.88 505	1.03 615	0.98 507	0.92 564	0.66 525	0.71 468	0.83 596	0.22 532	0.16 487	0.22 526	0.22 562	0.22 520	0.23 542

PStereo	0.51 490	0.76 691	0.42 283	0.37 226	0.28 454	0.56 439	0.46 542	0.56 232	0.89 511	0.54 322	0.33 164	0.51 341	0.51 436	0.80 527	0.68 563	0.53 707	0.25 629	0.30 636	0.27 627	0.62 701	0.52 696

DFGA-Net	0.47 437	0.31 550	0.93 612	0.43 454	0.33 564	0.56 439	0.35 397	0.81 433	0.89 511	0.70 415	0.76 379	0.48 322	0.43 384	0.78 517	0.64 553	0.16 316	0.14 425	0.19 423	0.19 493	0.20 475	0.19 440

hknet	0.51 490	0.26 480	0.58 468	0.46 524	0.29 482	0.75 555	0.46 542	0.99 504	0.89 511	0.77 457	0.80 409	0.96 570	0.67 534	0.75 489	0.50 489	0.19 462	0.15 457	0.22 526	0.19 493	0.18 414	0.19 440

CREStereo++_RVC	0.32 240	0.16 84	0.25 10	0.32 72	0.24 307	0.27 122	0.22 114	0.48 177	0.89 511	0.47 290	0.80 409	0.29 154	0.25 145	0.37 124	0.34 329	0.14 173	0.09 18	0.13 114	0.52 716	0.14 207	0.10 6
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
NLCA_NET_v2_RVC	0.55 528	0.33 562	0.71 539	0.46 524	0.31 525	0.66 511	0.43 522	1.07 540	0.89 511	0.93 567	0.91 473	0.98 575	0.61 497	0.76 501	0.64 553	0.22 532	0.18 543	0.22 526	0.22 562	0.22 520	0.24 556
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MLCV	0.49 463	0.26 480	0.73 552	0.38 254	0.18 58	0.64 495	0.33 353	0.84 445	0.89 511	0.96 591	1.12 570	0.72 477	0.45 401	1.00 610	0.59 535	0.14 173	0.10 72	0.14 173	0.11 159	0.14 207	0.14 253

MEA-ACV	0.56 538	0.25 442	0.70 535	0.42 407	0.28 454	0.70 529	0.42 511	1.21 602	0.90 517	0.88 537	0.95 488	1.03 591	0.84 615	0.76 501	0.62 549	0.18 418	0.18 543	0.20 465	0.24 594	0.19 453	0.22 514

Selective-IGEV-i1	0.46 424	0.21 310	0.60 482	0.43 454	0.24 307	0.67 521	0.53 592	1.07 540	0.90 517	0.65 378	0.82 420	0.80 521	0.38 345	0.56 300	0.40 415	0.16 316	0.14 425	0.15 233	0.13 251	0.16 339	0.17 390

raft+_RVC	0.38 332	0.20 264	0.38 226	0.39 289	0.27 427	0.44 367	0.35 397	0.81 433	0.90 517	0.52 309	0.78 393	0.50 334	0.29 224	0.56 300	0.41 422	0.15 259	0.12 302	0.17 325	0.15 329	0.14 207	0.13 205

CFNet_pseudo	0.47 437	0.25 442	0.55 442	0.38 254	0.28 454	0.58 455	0.32 334	0.89 464	0.90 517	0.83 492	1.03 538	0.75 494	0.48 421	0.61 351	0.46 455	0.17 373	0.13 383	0.24 563	0.16 364	0.26 574	0.21 495

psmorigin	0.84 632	0.53 647	2.21 705	0.50 576	0.41 620	0.86 594	0.57 612	1.08 546	0.90 517	1.50 685	1.42 649	1.50 680	1.09 666	1.29 654	1.03 638	0.32 640	0.33 683	0.27 605	0.27 627	0.34 630	0.45 676

FADNet_RVC	0.58 557	0.39 597	1.26 654	0.45 499	0.32 551	0.55 430	0.34 373	1.12 560	0.90 517	0.68 406	0.90 465	0.61 403	0.71 555	1.03 616	0.80 591	0.21 508	0.18 543	0.27 605	0.23 578	0.33 621	0.30 604

G-Net	0.95 650	0.48 641	1.13 642	0.67 683	0.49 664	2.07 713	0.63 634	1.02 514	0.90 517	1.77 703	2.62 715	1.28 646	1.60 702	1.09 624	1.06 645	0.37 670	0.30 662	0.35 654	0.25 608	0.46 671	0.45 676

ccs_rob	0.47 437	0.25 442	0.55 442	0.38 254	0.28 454	0.58 455	0.32 334	0.89 464	0.90 517	0.83 492	1.02 528	0.75 494	0.48 421	0.61 351	0.46 455	0.17 373	0.12 302	0.24 563	0.16 364	0.26 574	0.21 495

NINENet	0.52 505	0.30 541	0.55 442	0.46 524	0.33 564	0.78 561	0.34 373	1.18 588	0.91 525	0.84 498	0.97 502	0.64 423	0.54 449	0.74 481	0.56 520	0.23 560	0.20 580	0.25 576	0.18 463	0.22 520	0.22 514

rafts_anoy	0.38 332	0.22 351	0.38 226	0.43 454	0.28 454	0.32 214	0.32 334	0.70 353	0.91 525	0.59 339	0.66 335	0.45 304	0.33 282	0.49 252	0.41 422	0.16 316	0.12 302	0.21 510	0.23 578	0.18 414	0.16 341

hitnet-ft	0.57 544	0.29 526	0.43 303	0.42 407	0.29 482	0.81 580	0.40 478	0.98 499	0.91 525	0.84 498	1.01 524	1.13 630	0.72 566	0.83 542	0.71 570	0.28 612	0.21 591	0.28 617	0.22 562	0.29 596	0.27 580

FADNet-RVC	0.62 578	0.56 662	1.29 659	0.47 546	0.39 609	0.63 485	0.40 478	1.16 577	0.91 525	0.71 425	0.86 443	1.04 597	0.55 453	0.99 605	0.78 583	0.27 601	0.26 640	0.28 617	0.29 642	0.32 616	0.31 613

AdaStereo	0.52 505	0.34 567	0.53 424	0.49 565	0.25 343	0.71 535	0.36 412	1.24 616	0.91 525	0.77 457	0.98 507	0.75 494	0.50 430	0.71 468	0.51 493	0.27 601	0.13 383	0.28 617	0.18 463	0.23 540	0.18 424
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.
PS-NSSS	0.60 568	0.46 631	0.68 522	0.43 454	0.34 576	0.66 511	0.57 612	1.05 529	0.91 525	0.80 477	1.28 619	0.72 477	0.67 534	0.89 563	0.61 542	0.32 640	0.26 640	0.40 673	0.27 627	0.35 635	0.29 598

coex_refinement	0.54 518	0.22 351	0.44 309	0.45 499	0.31 525	0.75 555	0.40 478	1.16 577	0.92 531	0.87 527	1.12 570	0.99 580	0.57 474	0.69 450	0.90 610	0.21 508	0.14 425	0.16 274	0.16 364	0.21 491	0.22 514

DualNet (step1)	0.60 568	0.37 583	0.83 584	0.39 289	0.31 525	0.72 540	0.49 571	1.11 555	0.92 531	0.93 567	0.89 459	0.86 534	0.71 555	0.74 481	0.53 509	0.42 685	0.22 601	0.40 673	0.41 689	0.36 641	0.35 635

test_sample9	1.17 677	0.37 583	0.83 584	0.39 289	0.31 525	0.72 540	0.49 571	1.11 555	0.92 531	0.93 567	0.89 459	0.86 534	0.71 555	1.29 654	2.03 705	0.42 685	9.50 778	0.40 673	0.41 689	0.36 641	0.35 635

test_sample7	0.54 518	0.30 541	0.55 442	0.37 226	0.28 454	0.63 485	0.47 551	1.11 555	0.92 531	0.93 567	0.89 459	0.86 534	0.71 555	0.74 481	0.53 509	0.27 601	0.22 601	0.27 605	0.26 620	0.27 584	0.26 569

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 269	0.28 512	0.48 357	0.37 226	0.25 343	0.47 386	0.30 284	0.60 258	0.92 531	0.43 270	0.37 198	0.30 170	0.29 224	0.50 257	0.30 278	0.17 373	0.14 425	0.18 383	0.15 329	0.18 414	0.16 341

test_xeample	1.06 663	0.23 384	0.51 390	0.37 226	0.22 208	0.71 535	0.39 464	1.31 645	0.92 531	0.87 527	1.08 561	0.70 457	0.64 515	0.75 489	11.43 763	0.19 462	0.16 487	0.18 383	0.17 429	0.18 414	0.19 440

MWSP-net	0.54 518	0.24 408	0.60 482	0.46 524	0.30 507	0.71 535	0.91 687	1.05 529	0.93 537	0.77 457	0.80 409	0.91 557	0.73 572	0.64 397	0.55 517	0.20 484	0.16 487	0.19 423	0.18 463	0.21 491	0.23 542

TCMNet	0.68 589	0.41 612	1.08 636	0.60 661	0.61 696	0.97 615	0.55 603	1.11 555	0.93 537	0.87 527	1.14 581	0.89 548	0.65 523	0.92 576	1.06 645	0.26 590	0.26 640	0.31 638	0.28 636	0.33 621	0.30 604

MM-Stereo_test3	0.35 278	0.19 214	0.33 124	0.42 407	0.26 381	0.34 248	0.44 532	0.74 393	0.93 537	0.47 290	0.52 276	0.42 275	0.29 224	0.46 217	0.29 259	0.17 373	0.15 457	0.17 325	0.13 251	0.14 207	0.15 302

anonymity	0.98 656	0.89 706	1.06 635	0.93 715	1.04 728	0.97 615	0.82 679	1.33 654	0.93 537	1.08 637	0.98 507	1.02 589	0.95 648	1.02 614	0.93 617	0.96 726	0.96 755	0.90 724	0.91 737	0.92 715	0.95 720

UDGNet	0.50 476	0.82 698	0.56 455	0.51 588	0.32 551	0.41 337	0.34 373	0.71 361	0.93 537	0.65 378	0.60 312	0.58 386	0.44 394	0.65 409	0.43 433	0.33 648	0.15 457	0.67 714	0.20 517	0.49 679	0.23 542

GEStereo_RVC	0.56 538	0.30 541	0.70 535	0.51 588	0.31 525	0.70 529	0.54 600	1.31 645	0.93 537	0.85 512	0.86 443	0.84 528	0.63 507	0.92 576	0.67 558	0.24 572	0.16 487	0.19 423	0.17 429	0.21 491	0.23 542

222	1.25 688	0.23 384	0.53 424	0.38 254	0.23 250	0.78 561	0.37 427	1.41 669	0.93 537	0.97 595	1.13 577	0.74 487	0.71 555	0.74 481	14.86 767	0.20 484	0.16 487	0.17 325	0.16 364	0.18 414	0.20 473

RASNet	0.57 544	0.24 408	0.61 487	0.39 289	0.23 250	0.71 535	0.40 478	1.02 514	0.93 537	0.77 457	1.05 544	1.05 602	0.98 652	0.99 605	1.03 638	0.16 316	0.14 425	0.14 173	0.17 429	0.15 268	0.14 253

HSM-Net_RVC	0.55 528	0.23 384	0.37 214	0.38 254	0.22 208	0.86 594	0.40 478	1.31 645	0.93 537	0.92 563	1.15 584	1.26 643	0.71 555	0.75 489	0.53 509	0.17 373	0.14 425	0.16 274	0.15 329	0.17 374	0.17 390
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PSMNet_ROB	0.67 586	0.39 597	0.76 563	0.57 650	0.43 632	1.00 623	0.85 685	1.25 622	0.93 537	0.82 484	1.04 541	1.08 612	0.64 515	0.89 563	1.02 637	0.29 623	0.21 591	0.31 638	0.31 652	0.27 584	0.25 565

TestStereo1	0.44 407	0.24 408	0.45 317	0.52 605	0.25 343	0.35 258	0.40 478	0.81 433	0.94 547	0.70 415	0.96 493	0.48 322	0.45 401	0.94 583	0.33 316	0.16 316	0.13 383	0.18 383	0.16 364	0.15 268	0.14 253

SA-5K	0.44 407	0.24 408	0.45 317	0.52 605	0.25 343	0.35 258	0.40 478	0.81 433	0.94 547	0.70 415	0.96 493	0.48 322	0.45 401	0.94 583	0.33 316	0.16 316	0.13 383	0.18 383	0.16 364	0.15 268	0.14 253

delet	0.57 544	0.25 442	0.63 496	0.46 524	0.34 576	1.05 639	0.51 581	1.04 522	0.94 547	0.90 553	0.99 515	0.90 551	0.68 543	0.87 555	0.78 583	0.18 418	0.18 543	0.20 465	0.21 541	0.17 374	0.17 390

DLCB_ROB	0.60 568	0.29 526	0.53 424	0.50 576	0.33 564	0.76 558	0.51 581	1.02 514	0.94 547	1.07 636	1.16 589	1.21 638	0.73 572	0.98 600	0.75 579	0.21 508	0.20 580	0.22 526	0.23 578	0.22 520	0.20 473

CFNet_ucs	0.51 490	0.25 442	0.58 468	0.39 289	0.31 525	0.59 465	0.35 397	1.04 522	0.95 551	0.89 545	1.19 600	0.80 521	0.49 427	0.66 423	0.45 450	0.21 508	0.16 487	0.26 595	0.18 463	0.27 584	0.23 542

Sa-1000	0.49 463	0.25 442	0.45 317	0.46 524	0.25 343	0.64 495	0.34 373	0.85 447	0.95 551	0.85 512	1.51 663	0.55 356	0.44 394	0.94 583	0.31 293	0.16 316	0.12 302	0.21 510	0.20 517	0.15 268	0.14 253

DDUNet	1.10 669	2.58 754	0.83 584	1.21 726	1.27 733	1.02 630	0.69 648	1.17 586	0.95 551	0.98 598	1.26 614	1.28 646	0.84 615	0.97 598	0.79 590	0.85 723	0.40 703	2.00 740	0.60 720	1.34 727	0.94 718

xxxx	1.07 665	0.23 384	0.53 424	0.38 254	0.22 208	0.83 586	0.36 412	1.41 669	0.95 551	0.75 445	0.99 515	0.97 572	0.64 515	0.70 458	11.37 762	0.20 484	0.17 522	0.18 383	0.17 429	0.19 453	0.20 473

RAFT + AFF	0.54 518	0.30 541	0.84 591	0.51 588	0.32 551	0.63 485	0.57 612	1.05 529	0.95 551	0.80 477	0.87 452	0.85 530	0.57 474	0.87 555	0.51 493	0.18 418	0.21 591	0.23 547	0.22 562	0.19 453	0.19 440

GANet	0.74 606	0.38 592	0.63 496	0.54 631	0.35 583	1.01 628	0.95 694	1.15 574	0.95 551	1.09 641	2.00 692	1.14 632	0.92 641	1.29 654	0.75 579	0.25 585	0.27 647	0.27 605	0.23 578	0.32 616	0.24 556

ETE_ROB	0.73 601	0.52 644	0.93 612	0.57 650	0.37 594	0.80 574	0.86 686	1.19 592	0.95 551	1.20 657	1.22 605	1.39 670	0.86 624	1.07 620	0.88 602	0.27 601	0.21 591	0.31 638	0.27 627	0.34 630	0.35 635

ADStereo(finetuned)	0.39 347	0.18 166	0.58 468	0.35 147	0.19 99	0.30 177	0.30 284	0.72 372	0.96 558	0.72 427	0.77 383	0.45 304	0.68 543	0.46 217	0.36 350	0.14 173	0.10 72	0.14 173	0.11 159	0.13 152	0.15 302

DCANet	0.38 332	0.18 166	0.46 329	0.35 147	0.19 99	0.30 177	0.30 284	0.72 372	0.96 558	0.72 427	0.77 383	0.45 304	0.56 462	0.47 231	0.36 350	0.14 173	0.10 72	0.14 173	0.11 159	0.13 152	0.15 302

GwcNet-RSSM	0.51 490	0.25 442	0.51 390	0.41 366	0.24 307	0.56 439	0.41 500	0.97 497	0.96 558	0.75 445	1.17 595	0.89 548	0.66 525	0.66 423	0.74 577	0.22 532	0.15 457	0.19 423	0.21 541	0.17 374	0.16 341

FADNet-RVC-Resample	0.58 557	0.35 572	1.34 667	0.50 576	0.34 576	0.73 545	0.43 522	1.09 549	0.96 558	0.83 492	0.87 452	0.76 501	0.66 525	0.77 509	0.52 498	0.19 462	0.18 543	0.26 595	0.27 627	0.28 594	0.29 598

XPNet_ROB	0.73 601	0.38 592	0.80 571	0.53 619	0.40 614	0.80 574	0.83 681	1.21 602	0.96 558	1.37 679	1.17 595	1.37 664	0.87 627	1.14 630	0.99 631	0.33 648	0.25 629	0.27 605	0.24 594	0.31 608	0.29 598

rvit_105_1	0.56 538	0.42 617	0.84 591	0.59 659	0.37 594	0.59 465	0.68 644	0.73 384	0.97 563	0.82 484	0.69 347	0.75 494	0.63 507	0.80 527	0.56 520	0.34 657	0.29 656	0.31 638	0.34 666	0.23 540	0.23 542

DCANet-4	0.38 332	0.22 351	0.58 468	0.35 147	0.19 99	0.30 177	0.30 284	0.69 339	0.97 563	0.70 415	0.79 398	0.40 257	0.46 408	0.46 217	0.37 362	0.14 173	0.10 72	0.14 173	0.11 159	0.12 98	0.15 302

ccnet	0.84 632	0.59 671	0.86 598	0.56 644	0.60 694	1.11 649	0.72 657	1.44 676	0.97 563	1.15 653	1.44 652	1.28 646	0.95 648	1.01 611	1.33 669	0.49 702	0.43 712	0.50 700	0.47 702	0.52 688	0.48 685

CVANet_RVC	0.59 561	0.35 572	0.54 438	0.49 565	0.33 564	0.70 529	0.67 641	1.12 560	0.97 563	0.88 537	1.05 544	1.01 587	0.72 566	0.94 583	0.55 517	0.30 630	0.20 580	0.28 617	0.26 620	0.32 616	0.23 542

StereoDRNet-Refined	0.61 572	0.33 562	0.63 496	0.47 546	0.31 525	0.94 610	0.41 500	1.04 522	0.97 563	1.15 653	1.13 577	1.00 583	0.74 581	0.93 580	0.93 617	0.18 418	0.13 383	0.22 526	0.21 541	0.20 475	0.21 495
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
raft_robust	0.41 378	0.24 408	0.39 241	0.43 454	0.22 208	0.40 323	0.33 353	0.80 431	0.98 568	0.80 477	0.88 456	0.41 264	0.32 272	0.89 563	0.30 278	0.14 173	0.12 302	0.16 274	0.18 463	0.15 268	0.13 205

GwcNet-ADL	0.45 416	0.24 408	0.51 390	0.46 524	0.30 507	0.41 337	0.40 478	0.95 490	0.98 568	0.73 434	0.78 393	0.61 403	0.41 375	0.67 433	0.55 517	0.20 484	0.14 425	0.15 233	0.14 294	0.19 453	0.22 514

MMNet	0.57 544	0.26 480	0.67 515	0.45 499	0.35 583	1.04 634	0.39 464	0.93 481	0.98 568	0.96 591	0.97 502	0.86 534	0.80 605	0.83 542	0.80 591	0.16 316	0.15 457	0.19 423	0.19 493	0.20 475	0.17 390

PCWNet_CMD	0.49 463	0.25 442	0.56 455	0.40 332	0.27 427	0.64 495	0.32 334	0.98 499	0.99 571	0.87 527	1.07 554	0.78 510	0.46 408	0.61 351	0.44 444	0.17 373	0.13 383	0.21 510	0.16 364	0.26 574	0.20 473

LL-Strereo	0.58 557	0.29 526	0.83 584	0.48 553	0.35 583	0.39 313	0.48 558	1.04 522	0.99 571	0.87 527	0.79 398	1.08 612	1.15 675	1.35 667	0.51 493	0.18 418	0.15 457	0.22 526	0.19 493	0.17 374	0.21 495

ADLNet2	0.57 544	0.26 480	0.71 539	0.48 553	0.31 525	0.83 586	0.51 581	1.10 553	0.99 571	0.85 512	0.99 515	0.99 580	0.70 550	0.79 523	0.78 583	0.21 508	0.17 522	0.18 383	0.18 463	0.22 520	0.22 514

MSMDNet	0.49 463	0.25 442	0.56 455	0.40 332	0.27 427	0.64 495	0.32 334	0.99 504	0.99 571	0.87 527	1.07 554	0.79 517	0.46 408	0.61 351	0.44 444	0.17 373	0.13 383	0.20 465	0.16 364	0.25 564	0.20 473

Hybrid-DGEV-2	0.43 400	0.23 384	0.47 342	0.48 553	0.30 507	0.57 449	0.24 150	0.84 445	1.00 575	0.67 394	0.67 342	0.59 396	0.73 572	0.61 351	0.36 350	0.14 173	0.12 302	0.18 383	0.16 364	0.14 207	0.13 205

fast-acv-ft	0.66 585	0.32 553	0.80 571	0.46 524	0.34 576	1.26 668	0.50 578	0.91 470	1.00 575	1.05 625	1.36 636	1.28 646	0.84 615	0.81 533	0.90 610	0.22 532	0.24 621	0.23 547	0.23 578	0.21 491	0.22 514

SA	0.45 416	0.26 480	0.50 380	0.47 546	0.24 307	0.46 382	0.36 412	0.79 428	1.00 575	0.61 348	1.04 541	0.50 334	0.50 430	0.98 600	0.33 316	0.16 316	0.13 383	0.21 510	0.19 493	0.15 268	0.14 253

UDG	0.93 645	1.03 716	0.75 559	1.00 716	0.97 720	1.02 630	0.57 612	1.18 588	1.01 578	0.93 567	1.02 528	1.32 652	1.03 658	0.88 561	0.92 615	0.55 713	0.33 683	1.82 737	0.41 689	1.20 725	0.74 711

DAS	0.54 518	0.26 480	0.66 509	0.49 565	0.31 525	0.61 473	0.43 522	0.89 464	1.01 578	0.95 579	1.16 589	0.71 460	0.85 620	0.89 563	0.47 467	0.18 418	0.14 425	0.18 383	0.15 329	0.22 520	0.19 440

SepStereo	0.54 518	0.26 480	0.66 509	0.49 565	0.31 525	0.61 473	0.43 522	0.89 464	1.01 578	0.95 579	1.16 589	0.71 460	0.85 620	0.97 598	0.47 467	0.18 418	0.14 425	0.18 383	0.15 329	0.22 520	0.19 440

aanetorigin	0.85 637	0.58 669	1.98 701	0.50 576	0.40 614	0.66 511	0.70 649	0.72 372	1.01 578	2.44 728	2.00 692	1.32 652	1.25 681	0.96 591	1.16 657	0.20 484	0.19 567	0.20 465	0.20 517	0.27 584	0.33 627

CFNet	0.53 513	0.30 541	0.53 424	0.42 407	0.28 454	0.73 545	0.35 397	1.21 602	1.01 578	0.74 441	1.07 554	0.85 530	0.60 490	0.83 542	0.58 533	0.19 462	0.15 457	0.23 547	0.23 578	0.21 491	0.17 390

iResNetv2_ROB	0.55 528	0.29 526	0.86 598	0.39 289	0.25 343	0.67 521	0.37 427	1.21 602	1.02 583	1.02 612	1.10 563	0.89 548	0.79 600	0.74 481	0.43 433	0.19 462	0.13 383	0.15 233	0.11 159	0.19 453	0.16 341

iResNet	0.52 505	0.31 550	0.86 598	0.44 484	0.22 208	0.66 511	0.47 551	0.92 479	1.02 583	0.89 545	1.12 570	0.69 454	0.55 453	0.86 553	0.60 536	0.15 259	0.11 211	0.15 233	0.12 198	0.17 374	0.17 390

NCCL2	0.74 606	0.45 626	0.77 566	0.65 678	0.45 645	0.97 615	1.16 709	1.16 577	1.02 583	1.00 604	0.98 507	1.48 678	0.88 632	0.99 605	0.89 604	0.31 635	0.27 647	0.39 670	0.39 680	0.33 621	0.34 631

CBMV_ROB	0.62 578	0.39 597	0.41 267	0.41 366	0.28 454	0.86 594	0.28 241	1.06 536	1.02 583	0.95 579	1.33 630	0.81 524	0.84 615	0.94 583	0.56 520	0.37 670	0.37 694	0.43 679	0.40 684	0.33 621	0.32 618

1111x	0.64 583	0.23 384	0.61 487	0.39 289	0.21 179	0.68 526	0.46 542	1.32 651	1.03 587	0.76 451	1.02 528	0.95 567	0.72 566	1.13 628	2.15 711	0.18 418	0.18 543	0.18 383	0.19 493	0.20 475	0.19 440

ssnet_v2	0.61 572	0.29 526	0.69 531	0.45 499	0.30 507	0.93 607	0.62 629	1.20 599	1.03 587	0.97 595	0.81 418	0.98 575	0.67 534	0.84 548	0.97 629	0.26 590	0.23 611	0.23 547	0.24 594	0.20 475	0.21 495

ADCRef	0.84 632	0.46 631	1.60 689	0.52 605	0.45 645	1.08 642	0.52 587	1.13 568	1.03 587	1.22 662	1.43 651	0.87 540	0.93 643	0.91 574	3.35 730	0.19 462	0.16 487	0.23 547	0.23 578	0.23 540	0.22 514

TDLM	0.59 561	0.35 572	0.57 464	0.53 619	0.32 551	0.67 521	0.72 657	1.09 549	1.03 587	0.84 498	1.11 568	0.84 528	0.71 555	0.96 591	0.61 542	0.28 612	0.18 543	0.26 595	0.22 562	0.27 584	0.21 495

GMStereo	0.40 363	0.38 592	0.61 487	0.41 366	0.27 427	0.47 386	0.35 397	0.62 273	1.04 591	0.57 334	0.54 289	0.38 235	0.36 323	0.56 300	0.41 422	0.20 484	0.13 383	0.16 274	0.17 429	0.24 553	0.20 473
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DRN-Test	0.68 589	0.34 567	0.77 566	0.52 605	0.40 614	1.14 653	0.61 627	1.56 693	1.04 591	1.18 655	1.10 563	1.05 602	0.72 566	0.82 540	1.01 633	0.24 572	0.18 543	0.26 595	0.25 608	0.26 574	0.23 542

SDNR	0.89 643	0.39 597	1.66 695	0.42 407	0.39 609	3.35 738	0.32 334	0.95 490	1.05 593	1.05 625	2.12 697	0.62 412	0.71 555	1.40 668	0.78 583	0.53 707	0.56 726	0.36 659	0.27 627	0.46 671	0.50 690

GASNet	0.70 595	0.77 693	1.16 646	0.71 695	0.49 664	0.62 479	0.48 558	1.12 560	1.05 593	0.98 598	0.84 430	0.94 566	0.82 610	1.41 671	0.85 599	0.33 648	0.22 601	0.29 626	0.28 636	0.44 667	0.26 569

HBP-ISP	0.61 572	0.47 638	0.45 317	0.46 524	0.33 564	0.79 568	0.29 261	1.15 574	1.05 593	0.85 512	1.18 599	0.67 448	0.71 555	0.92 576	0.57 526	0.37 670	0.38 695	0.47 688	0.41 689	0.39 654	0.32 618

CC-Net-ROB	0.84 632	1.01 715	0.93 612	0.60 661	0.45 645	1.25 667	0.71 651	1.20 599	1.05 593	0.84 498	1.24 609	0.90 551	0.78 599	1.14 630	0.70 567	0.48 700	0.34 687	1.71 735	0.38 677	0.78 711	0.40 656

PSMNet-RUCA	0.78 618	0.78 696	1.23 651	1.01 717	0.91 714	0.68 526	0.53 592	1.16 577	1.06 597	0.79 474	1.10 563	0.82 526	0.72 566	0.94 583	0.70 567	0.55 713	0.27 647	0.76 718	0.46 698	0.70 707	0.49 687

SMFormer	0.53 513	0.24 408	0.67 515	0.35 147	0.20 145	0.63 485	0.34 373	1.26 624	1.06 597	0.85 512	1.02 528	0.71 460	0.66 525	0.96 591	0.60 536	0.19 462	0.16 487	0.18 383	0.17 429	0.19 453	0.20 473

tta	0.53 513	0.24 408	0.67 515	0.35 147	0.20 145	0.63 485	0.34 373	1.26 624	1.06 597	0.85 512	1.02 528	0.71 460	0.66 525	0.96 591	0.60 536	0.19 462	0.16 487	0.18 383	0.17 429	0.15 268	0.16 341

qqq1	0.51 490	0.24 408	0.67 515	0.35 147	0.20 145	0.63 485	0.34 373	1.26 624	1.06 597	0.85 512	1.02 528	0.71 460	0.66 525	0.96 591	0.36 350	0.19 462	0.16 487	0.14 173	0.12 198	0.15 268	0.16 341

fff1	0.51 490	0.24 408	0.67 515	0.35 147	0.20 145	0.63 485	0.34 373	1.26 624	1.06 597	0.85 512	1.02 528	0.71 460	0.66 525	0.96 591	0.36 350	0.19 462	0.16 487	0.14 173	0.12 198	0.15 268	0.16 341

mmx	0.59 561	0.28 512	0.68 522	0.39 289	0.26 381	0.56 439	0.40 478	1.24 616	1.06 597	0.76 451	0.98 507	0.71 460	0.55 453	1.25 647	1.46 675	0.21 508	0.16 487	0.25 576	0.21 541	0.24 553	0.22 514

xxx	0.59 561	0.28 512	0.68 522	0.39 289	0.26 381	0.56 439	0.40 478	1.24 616	1.06 597	0.76 451	0.98 507	0.71 460	0.55 453	1.25 647	1.46 675	0.21 508	0.16 487	0.25 576	0.21 541	0.24 553	0.22 514

StereoDRNet	0.67 586	0.35 572	0.82 580	0.53 619	0.44 639	1.03 632	0.53 592	1.51 685	1.06 597	1.13 651	0.91 473	1.07 611	0.74 581	0.87 555	0.95 622	0.24 572	0.19 567	0.25 576	0.23 578	0.27 584	0.22 514

SCION-MonSter	0.70 595	0.42 617	1.02 630	0.54 631	0.45 645	1.34 673	0.43 522	0.98 499	1.07 605	0.84 498	1.16 589	0.74 487	0.72 566	0.78 517	1.59 685	0.20 484	0.20 580	0.46 686	0.42 695	0.33 621	0.29 598

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 586	0.30 541	1.20 648	0.42 407	0.31 525	1.00 623	0.58 619	1.16 577	1.07 605	1.01 607	1.25 610	1.08 612	0.75 584	1.18 637	1.03 638	0.20 484	0.12 302	0.16 274	0.13 251	0.22 520	0.22 514

dd	0.44 407	0.40 606	0.62 492	0.44 484	0.26 381	0.51 402	0.38 445	0.72 372	1.07 605	0.60 343	0.66 335	0.43 288	0.40 370	0.68 442	0.53 509	0.24 572	0.15 457	0.21 510	0.16 364	0.24 553	0.19 440

FADNet	0.63 581	0.53 647	1.20 648	0.46 524	0.44 639	0.66 511	0.41 500	1.24 616	1.07 605	0.70 415	0.84 430	0.98 575	0.65 523	0.87 555	0.54 515	0.29 623	0.30 662	0.27 605	0.30 643	0.48 675	0.36 641

ADCP+	1.18 679	0.37 583	3.09 720	0.50 576	0.52 674	1.48 683	0.61 627	1.32 651	1.07 605	1.21 658	1.16 589	1.08 612	1.11 668	1.63 687	7.17 751	0.20 484	0.16 487	0.24 563	0.22 562	0.29 596	0.22 514

SCION-MonSter(vits)	0.48 447	0.14 10	0.27 39	0.31 41	0.16 19	0.22 45	0.21 83	0.93 481	1.08 610	0.20 22	1.10 563	0.73 482	0.60 490	0.79 523	1.29 665	0.20 484	0.15 457	0.33 650	0.34 666	0.27 584	0.26 569

fff	0.39 347	0.18 166	0.46 329	0.35 147	0.19 99	0.30 177	0.30 284	0.73 384	1.08 610	0.70 415	0.79 398	0.44 295	0.62 502	0.47 231	0.37 362	0.14 173	0.10 72	0.14 173	0.11 159	0.12 98	0.15 302

csc	0.39 347	0.18 166	0.46 329	0.35 147	0.19 99	0.30 177	0.30 284	0.73 384	1.08 610	0.70 415	0.79 398	0.44 295	0.62 502	0.47 231	0.37 362	0.14 173	0.10 72	0.14 173	0.11 159	0.12 98	0.15 302

cscssc	0.39 347	0.18 166	0.46 329	0.35 147	0.19 99	0.30 177	0.30 284	0.73 384	1.08 610	0.70 415	0.79 398	0.44 295	0.62 502	0.47 231	0.37 362	0.14 173	0.10 72	0.14 173	0.11 159	0.12 98	0.15 302

edge stereo	0.79 619	0.40 606	0.82 580	0.52 605	0.44 639	0.83 586	0.58 619	1.34 656	1.08 610	1.30 675	1.38 640	1.79 695	1.13 672	1.15 633	0.92 615	0.34 657	0.32 677	0.42 678	0.28 636	0.33 621	0.39 651

Nwc_Net	0.82 624	0.40 606	0.86 598	0.62 670	0.56 681	1.04 634	0.57 612	1.72 710	1.08 610	0.93 567	1.88 686	1.44 672	1.24 680	1.19 638	0.94 619	0.31 635	0.25 629	0.36 659	0.39 680	0.31 608	0.31 613

z-ln-s-r	0.70 595	0.39 597	1.51 679	0.40 332	0.27 427	0.58 455	0.62 629	0.87 454	1.09 616	0.84 498	1.44 652	0.91 557	0.87 627	1.20 641	2.07 707	0.16 316	0.12 302	0.17 325	0.15 329	0.21 491	0.17 390

RGC	0.82 624	0.62 673	0.80 571	0.67 683	0.66 703	0.91 603	0.59 622	1.35 657	1.09 616	1.12 650	1.46 657	1.50 680	1.09 666	1.28 653	0.97 629	0.34 657	0.30 662	0.48 694	0.40 684	0.38 650	0.38 650

SGM-Forest	0.65 584	0.33 562	0.43 303	0.44 484	0.30 507	1.01 628	0.54 600	1.13 568	1.09 616	1.11 648	1.21 603	1.10 620	0.76 593	0.99 605	0.71 570	0.32 640	0.33 683	0.33 650	0.30 643	0.30 604	0.28 591
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Selective-IGEV-i16pc	0.57 544	0.21 310	1.29 659	0.41 366	0.31 525	1.98 711	0.62 629	0.70 353	1.12 619	0.51 304	0.82 420	0.67 448	0.35 309	0.71 468	0.41 422	0.32 640	0.18 543	0.17 325	0.19 493	0.19 453	0.20 473

MyStereo05	0.46 424	0.22 351	0.51 390	0.42 407	0.29 482	0.43 355	0.48 558	0.96 495	1.12 619	0.77 457	0.62 321	0.51 341	0.57 474	0.79 523	0.43 433	0.14 173	0.13 383	0.18 383	0.17 429	0.17 374	0.17 390

MyStereo04	0.45 416	0.23 384	0.52 413	0.43 454	0.29 482	0.40 323	0.48 558	1.02 514	1.12 619	0.62 353	0.58 307	0.55 356	0.56 462	0.77 509	0.45 450	0.14 173	0.13 383	0.19 423	0.17 429	0.18 414	0.17 390

NCC-stereo	0.82 624	0.43 621	0.87 603	0.63 673	0.68 706	0.88 597	0.72 657	1.60 701	1.12 619	0.95 579	1.41 644	1.37 664	1.37 689	1.26 650	0.94 619	0.32 640	0.30 662	0.37 664	0.49 709	0.34 630	0.35 635

Abc-Net	0.82 624	0.43 621	0.87 603	0.63 673	0.68 706	0.88 597	0.72 657	1.60 701	1.12 619	0.95 579	1.41 644	1.37 664	1.37 689	1.26 650	0.94 619	0.32 640	0.30 662	0.37 664	0.49 709	0.34 630	0.35 635
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NOSS_ROB	0.59 561	0.40 606	0.42 283	0.45 499	0.31 525	0.79 568	0.53 592	1.09 549	1.12 619	0.69 410	0.92 479	0.77 507	0.63 507	0.81 533	0.52 498	0.39 676	0.38 695	0.44 682	0.42 695	0.38 650	0.36 641

ffm	0.47 437	0.28 512	0.68 522	0.39 289	0.26 381	0.56 439	0.40 478	0.72 372	1.13 625	0.76 451	0.98 507	0.71 460	0.55 453	0.61 351	0.26 192	0.17 373	0.11 211	0.25 576	0.21 541	0.16 339	0.17 390

ff1	0.56 538	0.28 512	0.68 522	0.39 289	0.26 381	0.56 439	0.40 478	0.72 372	1.13 625	0.76 451	0.98 507	0.71 460	0.55 453	1.25 647	1.46 675	0.17 373	0.11 211	0.25 576	0.21 541	0.16 339	0.17 390

tt1	0.37 314	0.25 442	0.35 165	0.43 454	0.23 250	0.52 410	0.37 427	0.72 372	1.13 625	0.42 262	0.46 239	0.35 214	0.44 394	0.61 351	0.26 192	0.17 373	0.11 211	0.19 423	0.13 251	0.16 339	0.17 390

Wz-Net-LNSev	0.75 610	0.54 654	1.59 686	0.51 588	0.41 620	1.16 657	0.79 675	1.27 629	1.13 625	1.04 620	1.14 581	1.11 622	0.94 646	0.93 580	1.00 632	0.24 572	0.22 601	0.21 510	0.19 493	0.26 574	0.27 580

ADCMid	1.22 685	0.57 665	3.17 723	0.54 631	0.44 639	1.07 640	0.77 670	1.31 645	1.13 625	2.14 717	1.48 660	1.49 679	1.47 696	1.65 689	5.30 747	0.26 590	0.24 621	0.29 626	0.32 656	0.38 650	0.36 641

LALA_ROB	0.76 613	0.46 631	0.86 598	0.55 640	0.41 620	1.00 623	0.93 693	1.25 622	1.13 625	1.23 664	1.15 584	1.55 686	0.80 605	1.11 627	0.96 624	0.33 648	0.23 611	0.35 654	0.30 643	0.35 635	0.32 618

MultiAttention	3.62 740	0.25 442	0.65 506	0.56 644	0.34 576	23.66 770	2.61 752	1.65 705	1.14 631	0.82 484	1.83 683	1.13 630	0.42 380	35.16 784	0.72 573	0.18 418	0.12 302	0.23 547	0.23 578	0.35 635	0.33 627

Syn2CoEx	0.74 606	0.55 660	1.17 647	0.66 680	0.45 645	0.89 600	0.56 609	1.54 688	1.15 632	0.95 579	1.35 635	1.03 591	1.03 658	0.96 591	0.89 604	0.31 635	0.27 647	0.29 626	0.24 594	0.23 540	0.27 580

PA-Net	0.70 595	0.46 631	0.96 619	0.51 588	0.53 676	0.94 610	0.73 662	1.14 570	1.15 632	0.83 492	0.90 465	0.88 543	0.76 593	1.19 638	0.96 624	0.25 585	0.41 706	0.29 626	0.44 697	0.27 584	0.39 651
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DGSMNet	0.80 621	0.58 669	1.42 675	0.61 666	0.65 700	0.94 610	0.75 667	1.35 657	1.16 634	0.88 537	1.26 614	1.00 583	0.75 584	1.07 620	0.89 604	0.36 666	0.31 670	0.41 677	0.40 684	0.60 700	0.59 703

111	0.42 386	0.18 166	0.46 329	0.35 147	0.19 99	0.52 410	0.28 241	0.76 408	1.16 634	0.52 309	0.92 479	0.65 429	0.51 436	0.65 409	0.37 362	0.15 259	0.10 72	0.14 173	0.12 198	0.13 152	0.16 341

CBMV	0.68 589	0.37 583	0.50 380	0.43 454	0.26 381	1.00 623	0.71 651	1.17 586	1.16 634	1.24 666	1.29 623	1.06 606	0.86 624	0.98 600	0.75 579	0.29 623	0.30 662	0.34 653	0.30 643	0.26 574	0.27 580
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
xx1	0.40 363	0.25 442	0.35 165	0.42 407	0.23 250	0.53 416	0.37 427	0.71 361	1.17 637	0.42 262	0.50 256	0.65 429	0.56 462	0.61 351	0.26 192	0.17 373	0.11 211	0.20 465	0.19 493	0.18 414	0.19 440

cc1	0.38 332	0.25 442	0.35 165	0.42 407	0.23 250	0.53 416	0.37 427	0.71 361	1.17 637	0.42 262	0.50 256	0.34 202	0.47 414	0.61 351	0.26 192	0.17 373	0.11 211	0.19 423	0.13 251	0.16 339	0.17 390

ADCPNet	1.11 672	0.53 647	3.26 725	0.55 640	0.44 639	1.47 682	0.83 681	1.21 602	1.17 637	1.26 672	1.42 649	1.67 692	1.12 670	1.48 679	3.86 739	0.30 630	0.29 656	0.30 636	0.32 656	0.37 647	0.37 647

NVstereo2D	0.62 578	0.32 553	0.82 580	0.50 576	0.44 639	0.88 597	0.48 558	1.12 560	1.17 637	0.67 394	0.90 465	0.90 551	0.69 545	1.02 614	0.69 566	0.33 648	0.16 487	0.29 626	0.20 517	0.43 664	0.46 680

w-ln-seven-2	0.83 630	0.46 631	2.93 714	0.54 631	0.39 609	0.93 607	0.63 634	1.16 577	1.18 641	1.25 668	1.32 628	1.09 618	1.05 662	1.23 645	1.07 648	0.21 508	0.20 580	0.23 547	0.22 562	0.26 574	0.24 556

MDST_ROB	0.97 654	0.29 526	1.02 630	0.64 676	0.43 632	2.64 721	0.82 679	1.68 708	1.18 641	2.89 734	1.82 682	0.97 572	0.75 584	1.83 700	0.89 604	0.26 590	0.22 601	0.32 645	0.28 636	0.26 574	0.26 569

UGAM	0.54 518	0.23 384	0.51 390	0.46 524	0.26 381	0.40 323	0.52 587	0.65 299	1.19 643	0.78 469	1.15 584	1.38 668	0.56 462	1.03 616	0.56 520	0.18 418	0.15 457	0.25 576	0.21 541	0.15 268	0.13 205

otaku	1.10 669	0.96 710	0.96 619	1.37 730	1.06 729	1.65 694	0.72 657	1.46 679	1.19 643	1.10 645	1.32 628	1.32 652	0.95 648	1.29 654	0.81 594	0.89 725	0.46 717	1.24 730	0.50 712	1.86 732	0.89 717

GwcNet	0.73 601	0.39 597	1.37 669	0.53 619	0.43 632	1.10 644	0.52 587	1.27 629	1.19 643	1.05 625	1.41 644	1.06 606	0.86 624	0.98 600	1.01 633	0.26 590	0.24 621	0.24 563	0.23 578	0.23 540	0.28 591

AIO-test1	0.39 347	0.18 166	0.42 283	0.51 588	0.25 343	0.44 367	0.30 284	0.74 393	1.20 646	0.41 257	0.71 355	0.45 304	0.29 224	0.56 300	0.27 217	0.15 259	0.13 383	0.19 423	0.21 541	0.13 152	0.18 424

GANetREF_RVC	0.82 624	0.77 693	0.95 618	0.68 687	0.43 632	1.15 655	1.06 702	1.19 592	1.20 646	1.03 615	1.02 528	1.10 620	0.89 635	1.20 641	0.78 583	0.49 702	0.39 700	0.58 707	0.39 680	0.69 704	0.49 687
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
NaN_ROB	0.73 601	0.46 631	0.89 608	0.52 605	0.34 576	0.98 620	1.11 704	1.28 635	1.20 646	1.27 673	0.96 493	1.08 612	0.79 600	1.34 666	0.78 583	0.24 572	0.30 662	0.23 547	0.24 594	0.23 540	0.26 569

RYNet	0.76 613	0.37 583	0.74 556	0.54 631	0.67 704	1.35 674	0.68 644	1.28 635	1.21 649	1.10 645	0.90 465	1.31 650	0.94 646	1.01 611	1.30 666	0.22 532	0.16 487	0.27 605	0.23 578	0.43 664	0.45 676

pcwnet_v2	0.60 568	0.29 526	0.89 608	0.46 524	0.36 590	0.62 479	0.38 445	1.33 654	1.24 650	1.02 612	1.27 618	0.71 460	0.59 484	0.71 468	0.51 493	0.28 612	0.21 591	0.24 563	0.23 578	0.29 596	0.30 604

SPS-STEREO	1.29 692	0.94 709	1.10 639	1.05 721	1.03 726	1.48 683	0.91 687	1.57 695	1.24 650	2.13 714	1.90 687	1.94 701	1.46 694	1.77 696	1.64 687	0.97 727	0.94 754	0.90 724	0.89 736	0.96 719	0.97 722
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MSAF-DinoV2	1.18 679	0.44 624	3.00 717	0.56 644	0.30 507	0.91 603	0.74 664	1.58 697	1.25 652	1.06 634	1.41 644	2.98 721	1.57 700	3.25 735	3.12 727	0.22 532	0.14 425	0.20 465	0.22 562	0.33 621	0.34 631

ITSA-stereo	0.54 518	0.29 526	0.55 442	0.41 366	0.23 250	0.59 465	0.35 397	1.31 645	1.25 652	0.82 484	0.80 409	0.72 477	0.58 478	0.89 563	0.72 573	0.22 532	0.18 543	0.23 547	0.22 562	0.22 520	0.29 598

Ntro	1.15 674	1.00 714	1.00 626	1.49 731	1.20 732	1.69 698	0.81 677	1.39 663	1.25 652	1.01 607	1.28 619	1.31 650	1.00 653	1.31 662	0.89 604	1.10 733	0.43 712	1.36 731	0.51 714	1.95 735	0.99 724

RCA-Stereo	0.36 293	0.18 166	0.37 214	0.38 254	0.23 250	0.31 194	0.33 353	0.70 353	1.25 652	0.45 277	0.65 330	0.46 310	0.43 384	0.40 150	0.29 259	0.14 173	0.10 72	0.14 173	0.12 198	0.12 98	0.12 143

DISCO	0.72 600	0.27 496	0.72 546	0.45 499	0.31 525	1.12 651	0.53 592	1.32 651	1.25 652	0.84 498	1.07 554	1.52 684	0.87 627	1.82 699	1.08 651	0.20 484	0.15 457	0.18 383	0.16 364	0.24 553	0.24 556

2222	1.20 682	0.56 662	1.75 697	0.80 706	0.48 663	1.71 699	1.95 745	1.57 695	1.26 657	1.25 668	2.27 699	3.15 726	1.32 684	1.61 684	1.78 692	0.48 700	0.29 656	0.51 702	0.37 673	0.51 684	0.31 613

Wz-Net-MNSev	0.81 623	0.42 617	1.64 692	0.51 588	0.41 620	1.46 681	0.95 694	1.24 616	1.26 657	1.31 676	1.25 610	1.17 635	0.83 612	1.21 644	1.06 645	0.22 532	0.19 567	0.24 563	0.23 578	0.29 596	0.26 569

MSMD_ROB	1.25 688	0.51 642	0.64 501	0.60 661	0.50 669	1.66 695	0.67 641	1.26 624	1.26 657	2.64 730	3.82 735	3.06 724	3.20 741	1.45 676	0.91 613	0.46 693	0.41 706	0.49 698	0.51 714	0.47 674	0.45 676

AIO-test2	0.40 363	0.21 310	0.44 309	0.48 553	0.26 381	0.44 367	0.38 445	0.79 428	1.28 660	0.37 214	0.87 452	0.38 235	0.30 249	0.50 257	0.28 240	0.16 316	0.13 383	0.21 510	0.24 594	0.15 268	0.15 302

Wz-Net-SNSev	0.99 658	0.80 697	3.00 717	0.57 650	0.46 655	0.94 610	1.22 715	1.40 667	1.28 660	1.04 620	1.33 630	1.46 674	0.90 638	2.06 707	1.65 688	0.26 590	0.24 621	0.25 576	0.26 620	0.33 621	0.30 604

dad	0.61 572	0.53 647	0.72 546	0.44 484	0.31 525	0.64 495	0.37 427	0.85 447	1.28 660	1.05 625	1.17 595	1.18 636	0.61 497	0.70 458	0.54 515	0.36 666	0.23 611	0.37 664	0.21 541	0.31 608	0.23 542

RP	0.80 621	0.38 592	0.73 552	0.67 683	0.59 689	0.82 583	0.57 612	1.21 602	1.28 660	1.03 615	1.68 674	1.45 673	1.49 698	1.08 623	0.90 610	0.36 666	0.31 670	0.37 664	0.30 643	0.36 641	0.36 641

AnyNet_C32	1.27 690	0.72 686	3.33 726	0.59 659	0.56 681	1.51 687	1.53 729	1.27 629	1.28 660	1.52 687	1.48 660	1.38 668	1.23 679	1.64 688	5.26 745	0.30 630	0.29 656	0.29 626	0.34 666	0.38 650	0.44 674

AANet_RVC	0.59 561	0.35 572	0.68 522	0.47 546	0.28 454	0.57 449	0.47 551	1.04 522	1.28 660	0.87 527	1.33 630	0.86 534	0.63 507	1.16 634	0.89 604	0.19 462	0.13 383	0.15 233	0.14 294	0.18 414	0.20 473

WCMA_ROB	1.22 685	0.39 597	0.93 612	0.51 588	0.45 645	1.44 680	0.79 675	1.20 599	1.30 666	2.99 740	3.94 738	3.30 730	2.17 725	1.42 672	1.31 667	0.46 693	0.35 690	0.35 654	0.37 673	0.41 658	0.42 664

SGM_RVC	1.04 662	0.30 541	0.47 342	0.41 366	0.23 250	1.73 701	0.77 670	1.63 703	1.30 666	2.39 725	1.99 691	2.64 715	1.78 712	2.22 715	1.40 671	0.28 612	0.27 647	0.27 605	0.25 608	0.25 564	0.25 565
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FAT-Stereo	0.75 610	0.34 567	0.81 579	0.51 588	0.38 601	0.78 561	0.63 634	1.39 663	1.32 668	1.05 625	1.40 642	1.58 689	1.14 673	0.92 576	0.91 613	0.29 623	0.28 654	0.28 617	0.23 578	0.28 594	0.41 661

pmcnn	1.27 690	0.31 550	1.14 644	0.41 366	0.23 250	0.97 615	0.71 651	1.23 615	1.32 668	1.83 706	2.34 703	11.25 758	0.89 635	1.04 618	0.96 624	0.15 259	0.12 302	0.12 60	0.10 85	0.15 268	0.16 341

iResNet_ROB	0.55 528	0.24 408	0.61 487	0.38 254	0.22 208	0.66 511	0.30 284	1.59 699	1.33 670	0.94 574	1.05 544	0.81 524	0.69 545	0.84 548	0.46 455	0.17 373	0.12 302	0.14 173	0.09 9	0.15 268	0.20 473

zh-sn7	1.20 682	0.86 704	4.54 733	0.58 656	0.43 632	1.10 644	0.92 690	1.24 616	1.34 671	1.45 684	2.00 692	1.26 643	1.62 703	2.13 711	2.79 723	0.26 590	0.26 640	0.26 595	0.27 627	0.35 635	0.33 627

PASM	0.96 652	0.71 685	2.05 703	0.72 696	0.72 710	0.84 591	0.92 690	1.14 570	1.34 671	1.25 668	1.22 605	1.34 660	1.07 664	1.31 662	1.11 652	0.53 707	0.57 727	0.59 708	0.67 724	0.56 698	0.57 702

MFN_U_SF_RVC	1.14 673	0.63 674	2.33 706	0.69 690	0.46 655	2.04 712	0.70 649	1.90 718	1.37 673	1.62 692	1.56 667	1.94 701	1.36 687	1.73 695	1.90 696	0.41 682	0.38 695	0.45 683	0.48 706	0.45 668	0.47 682

AF-Net	0.85 637	0.41 612	0.87 603	0.66 680	0.54 679	0.96 614	0.52 587	1.66 706	1.37 673	1.03 615	2.04 695	1.46 674	1.36 687	1.19 638	1.05 644	0.34 657	0.24 621	0.39 670	0.28 636	0.31 608	0.26 569

SGM+DAISY	1.52 704	0.99 712	1.61 690	1.01 717	1.02 725	1.86 708	1.19 711	1.49 681	1.38 675	2.96 738	3.00 724	2.79 719	1.94 715	1.88 701	1.62 686	0.98 729	0.97 756	0.91 726	0.91 737	0.94 717	0.99 724

stereogan	0.83 630	0.33 562	0.89 608	0.61 666	0.51 671	1.80 705	0.50 578	1.41 669	1.39 676	1.05 625	1.47 659	1.56 688	1.04 660	1.32 664	0.87 601	0.29 623	0.29 656	0.29 626	0.25 608	0.39 654	0.40 656

DStereoO	1.07 665	0.77 693	0.87 603	0.67 683	0.49 664	0.91 603	1.30 719	1.15 574	1.41 677	1.24 666	1.33 630	1.06 606	2.39 730	1.32 664	1.11 652	2.03 745	0.38 695	0.77 719	0.31 652	1.55 728	0.43 669

FCDSN-DC	1.43 701	0.57 665	0.69 531	0.74 699	0.59 689	1.42 679	0.65 640	1.40 667	1.41 677	3.31 744	4.42 745	4.57 738	3.01 739	1.70 693	1.19 660	0.46 693	0.42 709	0.48 694	0.47 702	0.51 684	0.51 694
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FBW_ROB	0.94 649	0.54 654	1.03 632	0.56 644	0.42 629	1.16 657	0.76 669	1.56 693	1.41 677	1.38 681	1.33 630	1.47 676	1.07 664	2.94 734	1.14 656	0.26 590	0.32 677	0.45 683	0.30 643	0.34 630	0.30 604

Wz-Net-TNSev	1.23 687	1.24 723	5.25 736	0.51 588	0.43 632	1.49 686	1.09 703	1.58 697	1.42 680	1.25 668	1.26 614	1.58 689	1.52 699	1.97 704	1.95 697	0.33 648	0.32 677	0.26 595	0.30 643	0.41 658	0.43 669

MeshStereo	1.38 697	0.45 626	0.58 468	0.45 499	0.35 583	1.63 693	0.60 625	2.07 721	1.43 681	4.49 749	3.32 730	4.67 739	2.08 722	2.08 709	1.32 668	0.36 666	0.36 692	0.37 664	0.32 656	0.32 616	0.34 631
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
MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 663	0.61 672	1.82 698	0.69 690	0.51 671	2.62 720	1.69 737	1.28 635	1.44 682	1.39 682	1.56 667	1.34 660	0.91 639	1.68 691	0.95 622	0.38 675	0.39 700	0.46 686	0.61 721	0.41 658	0.43 669

ADCL	1.10 669	0.42 617	1.57 685	0.51 588	0.41 620	1.71 699	0.92 690	1.36 661	1.45 683	1.33 677	1.56 667	1.22 641	1.26 682	1.45 676	5.27 746	0.22 532	0.19 567	0.25 576	0.25 608	0.29 596	0.29 598

DispFullNet	1.64 708	2.64 755	3.14 722	2.57 749	1.78 743	1.32 671	0.55 603	1.42 674	1.45 683	1.89 708	1.48 660	1.55 686	2.35 728	2.08 709	1.12 655	0.60 716	0.19 567	2.33 748	0.73 728	2.35 745	1.30 734

AnyNet_C01	1.63 707	1.16 721	7.38 742	0.65 678	0.56 681	2.25 716	1.53 729	1.53 686	1.46 685	1.71 701	1.95 689	1.83 696	1.41 691	2.48 722	4.42 742	0.33 648	0.32 677	0.32 645	0.34 666	0.45 668	0.50 690

SAMSARA	1.15 674	0.69 681	1.44 677	1.09 722	0.93 716	2.10 714	1.87 744	1.64 704	1.47 686	1.64 694	1.21 603	2.06 704	1.14 673	1.61 684	1.50 681	0.39 676	0.45 715	0.36 659	0.38 677	0.50 681	0.51 694

CSAN	0.88 641	0.52 644	0.93 612	0.61 666	0.42 629	1.19 664	1.11 704	1.27 629	1.48 687	1.37 679	1.44 652	1.37 664	1.30 683	1.46 678	1.01 633	0.39 676	0.31 670	0.36 659	0.37 673	0.35 635	0.36 641

DPSNet	1.08 668	0.44 624	2.64 711	0.54 631	0.42 629	1.59 690	1.25 716	2.39 730	1.50 688	1.13 651	1.12 570	1.51 682	2.19 726	1.44 675	1.51 682	0.35 663	0.25 629	0.25 576	0.21 541	0.49 679	0.39 651

PWC_ROB	0.92 644	0.57 665	1.64 692	0.53 619	0.33 564	0.93 607	0.39 464	1.42 674	1.51 689	1.66 697	2.57 712	1.18 636	1.11 668	1.50 680	1.54 683	0.26 590	0.18 543	0.28 617	0.20 517	0.30 604	0.32 618

RainbowNet	1.42 700	1.53 734	1.31 664	1.93 740	1.46 734	1.52 688	1.03 700	1.67 707	1.55 690	1.23 664	1.59 670	1.54 685	1.21 677	1.40 668	1.03 638	1.70 741	0.70 731	1.82 737	0.80 732	2.11 740	1.22 730

FC-DCNN	1.67 710	0.53 647	0.68 522	0.62 670	0.49 664	1.62 692	0.71 651	1.77 714	1.55 690	4.73 752	4.66 748	5.82 748	3.94 746	2.13 711	1.42 672	0.47 697	0.42 709	0.47 688	0.46 698	0.48 675	0.47 682

FC-DCNN v2	1.74 711	0.53 647	0.68 522	0.62 670	0.49 664	1.67 696	0.71 651	1.85 716	1.57 692	4.84 754	5.01 750	6.42 752	3.92 745	2.24 716	1.43 674	0.47 697	0.42 709	0.47 688	0.46 698	0.48 675	0.47 682

XQC	0.97 654	0.70 682	1.54 683	0.70 693	0.55 680	1.48 683	0.81 677	1.41 669	1.57 692	1.21 658	1.12 570	1.33 657	1.04 660	1.55 682	2.00 703	0.39 676	0.25 629	0.37 664	0.32 656	0.55 693	0.49 687

Selective-IGEV-i16pb	0.95 650	0.25 442	6.90 741	0.42 407	0.32 551	1.73 701	0.55 603	1.12 560	1.58 694	0.67 394	1.19 600	0.97 572	0.55 453	0.83 542	0.63 550	0.28 612	0.17 522	0.18 383	0.20 517	0.21 491	0.23 542

MFMNet_re	1.17 677	0.99 712	1.31 664	1.02 719	0.95 718	1.32 671	1.32 720	1.44 676	1.58 694	1.72 702	1.70 677	1.21 638	1.57 700	1.16 634	1.04 642	0.88 724	0.76 738	0.79 720	0.75 729	0.90 714	0.94 718

PDISCO_ROB	0.96 652	0.51 642	1.13 642	1.03 720	1.00 724	1.81 706	0.77 670	1.72 710	1.60 696	1.09 641	1.19 600	1.34 660	0.80 605	1.62 686	1.01 633	0.58 715	0.22 601	0.45 683	0.40 684	0.50 681	0.41 661

Consistency-Raft	1.01 660	0.82 698	1.27 657	0.85 711	0.97 720	0.81 580	0.83 681	1.35 657	1.61 697	1.06 634	1.66 673	1.11 622	0.93 643	0.93 580	1.11 652	0.65 717	0.75 736	0.79 720	0.91 737	1.09 724	0.79 713

S-Stereo	0.76 613	0.36 581	1.10 639	0.57 650	0.46 655	0.83 586	0.59 622	1.31 645	1.62 698	0.98 598	1.41 644	1.11 622	0.93 643	0.85 551	1.07 648	0.27 601	0.31 670	0.28 617	0.25 608	0.33 621	0.50 690

NVStereoNet_ROB	1.31 694	0.96 710	1.33 666	0.90 714	0.92 715	1.15 655	1.05 701	1.49 681	1.62 698	1.63 693	2.51 709	2.31 710	1.62 703	2.16 713	1.42 672	0.81 722	0.73 732	0.79 720	1.02 741	0.73 709	0.97 722
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DStereoSA	2.42 730	0.66 679	2.95 715	0.89 712	1.12 731	1.75 704	6.75 760	1.53 686	1.63 700	1.28 674	8.81 763	0.99 580	10.14 754	1.68 691	3.37 731	0.44 689	0.34 687	0.64 710	0.68 726	1.21 726	1.60 743

ACVNet-4b	1.43 701	1.34 727	1.28 658	1.95 741	1.60 736	1.93 710	0.77 670	1.59 699	1.64 701	1.05 625	1.60 671	2.10 706	0.92 641	1.79 698	0.84 597	1.76 743	0.35 690	2.03 743	0.67 724	2.16 741	1.18 729

LRCNet_RVC	21.27 776	31.14 779	21.46 768	28.97 778	23.77 777	3.11 736	0.62 629	20.94 779	1.64 701	25.57 781	28.13 783	21.96 779	14.74 767	21.99 780	16.44 769	29.16 793	14.92 781	33.57 792	31.28 790	29.67 789	26.33 786

FINET	0.75 610	0.45 626	1.38 670	0.48 553	0.46 655	0.98 620	1.00 699	1.22 611	1.69 703	0.91 562	1.25 610	0.74 487	0.74 581	1.09 624	0.82 595	0.37 670	0.31 670	0.27 605	0.24 594	0.35 635	0.34 631

LSM	4.83 749	0.83 701	11.23 751	0.76 702	56.73 788	1.10 644	1.18 710	1.35 657	1.70 704	2.13 714	2.34 703	1.34 660	1.19 676	1.52 681	1.23 662	0.34 657	0.50 721	0.39 670	0.47 702	0.51 684	9.82 765

MADNet+	2.28 729	2.56 752	10.82 749	1.25 727	0.96 719	2.77 727	1.44 728	2.34 728	1.76 705	1.36 678	1.78 681	1.84 698	1.74 711	6.33 753	4.57 743	0.67 718	0.66 730	0.59 708	0.54 717	0.84 712	0.81 715

WZ-Net	1.29 692	0.64 675	5.42 737	0.64 676	0.52 674	1.37 675	1.29 718	1.41 669	1.77 706	1.56 690	1.69 676	1.74 693	1.41 691	2.50 724	2.16 712	0.28 612	0.21 591	0.23 547	0.25 608	0.39 654	0.41 661

zh-mn7	1.21 684	0.75 689	5.81 738	0.52 605	0.39 609	1.18 662	0.63 634	1.21 602	1.79 707	1.81 704	2.33 701	1.16 634	1.01 655	2.20 714	2.00 703	0.25 585	0.22 601	0.22 526	0.22 562	0.25 564	0.30 604

RTSC	0.93 645	0.54 654	1.59 686	0.56 644	0.40 614	1.17 661	0.55 603	1.44 676	1.82 708	1.53 688	1.26 614	1.15 633	0.82 610	1.70 693	2.44 715	0.26 590	0.20 580	0.23 547	0.24 594	0.31 608	0.32 618

w-ln-seven	1.02 661	0.52 644	2.86 713	0.55 640	0.51 671	1.37 675	0.75 667	1.72 710	1.84 709	1.54 689	1.52 664	1.27 645	0.95 648	1.30 660	2.07 707	0.24 572	0.22 601	0.25 576	0.25 608	0.31 608	0.28 591

ACVNet_1	1.55 705	1.36 728	1.35 668	1.96 742	1.63 737	1.83 707	0.96 697	2.09 722	1.85 710	1.43 683	1.54 665	2.31 710	1.68 709	1.42 672	1.18 658	1.76 743	0.51 722	2.05 745	0.59 719	2.24 744	1.30 734

ADCS	1.60 706	0.70 682	4.02 729	0.61 666	0.53 676	1.31 670	1.11 704	1.71 709	1.86 711	1.97 712	1.68 674	1.51 682	1.46 694	2.07 708	9.20 754	0.34 657	0.32 677	0.33 650	0.36 671	0.45 668	0.46 680

DeepPrunerF	0.93 645	0.55 660	3.88 727	0.70 693	0.81 713	0.72 540	0.74 664	1.28 635	1.97 712	0.95 579	1.02 528	0.87 540	0.85 620	1.16 634	1.07 648	0.35 663	0.29 656	0.43 679	0.40 684	0.31 608	0.33 627

JetBlue	3.02 735	1.39 729	7.91 744	1.17 725	1.49 735	8.53 752	7.94 761	2.82 733	1.98 713	2.15 718	2.69 717	3.32 732	3.01 739	6.66 754	3.81 736	0.79 720	0.78 739	0.75 716	0.76 730	1.04 721	1.33 736

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 697	0.91 707	2.11 704	0.89 712	0.57 685	4.27 745	1.79 741	1.55 689	2.00 714	1.64 694	1.85 685	1.83 696	1.44 693	1.89 703	1.49 680	0.49 702	0.40 703	0.56 705	0.58 718	0.75 710	0.52 696

DStereoFS	2.16 727	0.91 707	1.29 659	0.84 709	0.72 710	3.56 740	0.95 694	2.01 719	2.03 715	1.65 696	2.06 696	2.73 717	13.30 766	4.76 748	1.95 697	0.47 697	0.33 683	0.84 723	0.49 709	0.95 718	1.42 739

1111	2.07 723	0.65 678	3.02 719	0.73 698	0.62 697	2.90 732	3.64 756	2.31 727	2.05 716	2.41 726	2.99 723	3.30 730	3.61 743	5.14 749	5.14 744	0.40 680	0.36 692	0.47 688	0.39 680	0.59 699	0.65 706

SuperB	1.00 659	0.41 612	4.03 730	0.45 499	0.32 551	0.99 622	0.49 571	1.09 549	2.09 717	1.10 645	1.10 563	0.74 487	0.83 612	1.13 628	1.75 691	0.20 484	0.15 457	0.17 325	0.15 329	2.50 749	0.27 580

SHD	0.98 656	0.54 654	1.30 663	0.63 673	0.50 669	1.14 653	0.50 578	1.80 715	2.20 718	1.66 697	1.39 641	1.47 676	1.21 677	1.40 668	1.80 693	0.32 640	0.27 647	0.32 645	0.34 666	0.41 658	0.44 674

IMH-64-1	1.96 716	1.64 741	1.26 654	2.26 746	1.91 746	2.30 718	1.35 723	2.99 735	2.29 719	1.70 699	2.79 720	2.47 713	1.66 707	2.33 718	1.95 697	2.07 747	0.74 734	2.44 749	1.04 743	2.40 746	1.59 741

IMH-64	1.96 716	1.64 741	1.26 654	2.26 746	1.91 746	2.30 718	1.35 723	2.99 735	2.29 719	1.70 699	2.79 720	2.47 713	1.66 707	2.33 718	1.95 697	2.07 747	0.74 734	2.44 749	1.04 743	2.40 746	1.59 741

z-mn7	1.07 665	0.56 662	2.36 708	0.54 631	0.37 594	1.74 703	0.71 651	1.28 635	2.32 721	1.00 604	2.56 711	1.43 671	1.01 655	2.34 720	1.74 690	0.23 560	0.20 580	0.21 510	0.20 517	0.27 584	0.27 580

RTS	2.03 719	1.03 716	11.50 752	0.68 687	0.63 698	2.71 722	1.56 731	1.55 689	2.32 721	1.93 709	2.57 712	1.32 652	1.32 684	5.20 750	4.30 740	0.31 635	0.23 611	0.29 626	0.30 643	0.41 658	0.40 656

RTSA	2.03 719	1.03 716	11.50 752	0.68 687	0.63 698	2.71 722	1.56 731	1.55 689	2.32 721	1.93 709	2.57 712	1.32 652	1.32 684	5.20 750	4.30 740	0.31 635	0.23 611	0.29 626	0.30 643	0.41 658	0.40 656

PWCDC_ROB	0.93 645	0.54 654	0.97 624	0.78 703	0.41 620	1.03 632	0.42 511	1.39 663	2.34 724	1.04 620	3.73 734	0.80 521	1.12 670	1.29 654	1.04 642	0.37 670	0.22 601	0.24 563	0.20 517	0.36 641	0.31 613

PWCK	2.06 721	1.75 744	4.11 731	1.69 733	0.93 716	3.13 737	2.86 754	2.18 726	2.41 725	2.38 724	2.33 701	2.22 708	1.85 714	3.52 739	2.20 713	1.65 740	0.73 732	1.52 733	0.83 734	1.81 730	1.02 727

nnnnnnn	1.86 715	0.68 680	3.24 724	0.82 708	0.74 712	1.91 709	1.19 711	2.10 723	2.45 726	2.79 732	4.48 746	4.72 740	2.80 736	2.72 730	2.84 724	0.54 711	0.53 723	0.66 711	0.63 722	0.70 707	0.65 706

AANet	1.18 679	1.03 716	3.09 720	0.46 524	0.40 614	1.00 623	0.56 609	1.29 640	2.47 727	2.36 723	2.42 707	2.21 707	1.62 703	1.20 641	1.55 684	0.33 648	0.25 629	0.28 617	0.25 608	0.37 647	0.37 647

noway2	9.29 759	10.00 762	13.21 758	19.46 767	17.91 767	12.76 762	8.86 765	13.76 766	2.52 728	4.89 757	5.65 757	14.42 765	11.02 763	7.33 759	10.02 758	5.50 766	0.86 743	3.92 764	3.19 765	10.41 768	10.11 767

noway3	9.21 758	10.12 763	12.61 755	19.35 766	17.92 768	12.72 761	8.85 764	13.79 768	2.55 729	4.89 757	5.64 756	14.32 762	10.92 760	7.32 758	9.99 756	5.38 764	0.86 743	3.93 768	3.20 769	10.35 767	9.58 764

ELAS	1.77 714	0.64 675	1.10 639	0.72 696	0.58 687	3.37 739	1.76 739	2.54 732	2.57 730	3.77 747	3.96 739	2.83 720	3.44 742	2.34 720	2.73 722	0.53 707	0.47 719	0.50 700	0.48 706	0.55 693	0.55 700
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TCMNet-wrong-test	9.08 757	10.58 764	9.58 748	19.64 768	17.64 766	12.69 760	8.93 766	13.77 767	2.58 731	4.67 751	5.19 753	14.57 767	11.02 763	7.21 757	9.81 755	5.58 771	0.89 748	3.76 763	3.10 764	10.41 768	10.02 766

noway4	9.29 759	11.04 765	10.86 750	19.95 773	17.93 769	12.89 765	8.96 767	13.89 769	2.60 732	4.83 753	5.53 755	14.50 766	11.18 765	7.34 760	10.04 759	5.56 769	0.89 748	3.92 764	3.19 765	10.52 772	10.27 770

ACVNet_2	1.74 711	1.30 726	1.62 691	1.81 735	1.63 737	2.28 717	1.34 722	2.35 729	2.64 733	1.82 705	2.55 710	2.99 722	1.71 710	1.67 690	1.20 661	1.48 739	0.59 728	1.81 736	0.71 727	2.09 739	1.29 733

mmmmmm	1.64 708	0.75 689	2.95 715	0.80 706	0.57 685	2.76 726	1.66 735	1.88 717	2.67 734	2.26 720	2.78 718	2.64 715	1.99 719	2.55 725	3.15 728	0.46 693	0.46 717	0.75 716	0.64 723	0.66 703	0.48 685

EDNetEfficientorigin	9.96 763	1.17 722	175.17 799	0.49 565	0.37 594	1.13 652	0.74 664	1.27 629	2.70 735	3.16 743	2.49 708	2.28 709	2.15 724	1.88 701	2.27 714	0.21 508	0.19 567	0.25 576	0.20 517	0.54 690	0.53 699

noway1	9.38 761	11.21 767	12.64 756	19.86 772	17.94 771	12.86 763	8.81 762	13.99 771	2.71 736	4.88 755	5.65 757	14.39 763	10.96 761	7.36 762	10.09 760	5.53 767	0.87 745	3.92 764	3.19 765	10.48 771	10.21 768

zzzz4	9.41 762	11.20 766	13.33 759	19.85 771	17.93 769	12.87 764	8.81 762	13.98 770	2.75 737	4.88 755	5.65 757	14.41 764	10.97 762	7.35 761	10.09 760	5.53 767	0.87 745	3.92 764	3.19 765	10.47 770	10.21 768

EDNetEfficient	1.47 703	0.82 698	6.28 740	0.48 553	0.40 614	0.73 545	0.83 681	0.95 490	2.77 738	3.48 746	1.95 689	1.64 691	2.12 723	1.42 672	3.84 738	0.21 508	0.19 567	0.21 510	0.21 541	0.43 664	0.42 664

light-stereo	4.16 743	1.10 720	14.81 760	10.11 764	7.60 761	3.03 735	0.68 644	3.75 746	2.81 739	5.31 760	5.96 760	9.76 757	1.47 696	7.39 763	1.47 679	1.22 734	1.45 762	0.66 711	0.78 731	1.84 731	2.07 748

ELAS_RVC	1.76 713	0.64 675	1.20 648	0.74 699	0.59 689	2.18 715	2.53 751	2.10 723	2.85 740	3.46 745	3.41 733	3.12 725	4.11 747	2.69 728	2.53 720	0.54 711	0.47 719	0.51 702	0.48 706	0.55 693	0.55 700
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PVD	1.34 695	0.70 682	1.42 675	0.78 703	0.65 700	1.68 697	0.91 687	2.12 725	3.01 741	2.25 719	2.35 705	1.90 699	1.99 719	1.98 705	2.14 710	0.40 680	0.38 695	0.49 698	0.37 673	0.51 684	0.67 708

IMH	2.15 726	1.66 743	1.29 659	2.25 745	1.92 748	2.87 730	1.33 721	3.25 738	3.04 742	1.87 707	3.33 732	3.00 723	2.03 721	2.80 731	1.95 697	2.09 749	0.78 739	2.45 751	1.05 746	2.44 748	1.62 744

WAO-7	1.96 716	1.24 723	1.52 680	1.28 728	1.06 729	2.92 733	1.64 734	3.32 739	3.05 743	2.28 721	3.32 730	3.19 728	2.38 729	3.39 737	2.49 719	1.02 730	0.92 750	1.06 728	1.04 743	1.05 722	0.99 724

notaker	2.87 732	2.31 751	2.01 702	3.03 755	2.60 757	2.94 734	1.82 742	3.43 741	3.06 744	2.89 734	4.21 742	6.15 751	2.71 732	3.42 738	2.90 725	2.67 757	1.18 758	3.00 760	1.67 758	3.13 755	2.26 751

SANet	1.15 674	0.45 626	1.40 673	0.50 576	0.32 551	1.54 689	1.21 713	1.49 681	3.35 745	1.61 691	2.41 706	2.32 712	1.80 713	1.57 683	1.27 664	0.28 612	0.25 629	0.26 595	0.24 594	0.36 641	0.32 618

MonStereo1	2.06 721	1.51 732	1.56 684	1.85 738	1.70 742	2.84 729	0.78 674	2.52 731	3.49 746	2.33 722	4.36 744	3.41 734	2.72 733	2.32 717	1.83 694	1.32 738	0.55 724	1.66 734	0.88 735	1.94 734	1.70 745

WAO-6	2.11 725	1.52 733	1.25 653	1.73 734	1.69 741	2.72 724	1.62 733	3.15 737	3.64 747	2.01 713	3.28 728	3.52 736	2.20 727	2.59 726	2.48 718	1.31 737	0.92 750	2.04 744	1.22 753	1.89 733	1.35 738

JetRed	5.38 752	6.17 759	12.68 757	2.38 748	2.85 758	12.60 759	11.17 769	4.60 751	3.74 748	3.87 748	3.85 736	4.83 741	4.13 748	6.81 755	12.18 764	2.18 750	2.95 767	2.19 747	1.98 759	3.49 758	3.01 756

MADNet++	4.18 744	2.72 757	4.00 728	3.80 760	3.44 760	4.72 746	4.05 758	4.01 748	3.74 748	4.52 750	5.14 752	4.20 737	4.89 751	7.04 756	6.39 748	3.79 760	3.70 769	3.27 762	2.70 763	3.68 760	3.74 761

Dean	2.07 723	1.39 729	1.69 696	2.17 744	1.83 745	2.75 725	1.28 717	3.49 743	3.80 750	2.13 714	3.30 729	3.18 727	1.98 718	1.78 697	1.72 689	1.73 742	0.79 742	1.99 739	0.91 737	2.17 742	1.34 737

DPSimNet_ROB	5.19 751	2.71 756	18.56 763	2.59 750	2.49 753	4.25 744	10.93 768	3.33 740	3.93 751	5.02 759	4.52 747	5.74 746	10.18 755	5.44 752	8.79 753	2.40 753	2.47 765	2.48 752	2.54 761	2.56 750	2.87 755

LVE	2.20 728	1.47 731	1.44 677	2.06 743	1.80 744	2.79 728	1.77 740	2.96 734	3.94 752	1.95 711	4.29 743	3.47 735	1.97 716	2.48 722	1.85 695	2.06 746	0.88 747	2.06 746	1.13 748	2.17 742	1.53 740

SGM-ForestM	4.73 747	0.34 567	1.05 634	0.46 524	0.28 454	10.26 754	3.48 755	4.52 750	5.16 753	8.68 765	7.48 761	18.87 776	10.80 758	11.26 767	10.01 757	0.32 640	0.34 687	0.32 645	0.32 656	0.29 596	0.30 604

ktn	3.02 735	2.27 750	1.85 699	2.89 754	2.54 756	3.72 741	2.14 748	3.79 747	5.33 754	2.82 733	5.09 751	5.95 749	2.54 731	3.34 736	2.58 721	2.65 756	1.44 761	2.78 757	2.03 760	2.61 751	2.10 750

tt	6.21 754	0.22 351	5.88 739	3.55 759	2.07 749	11.25 758	19.19 772	11.84 762	5.47 755	2.71 731	2.18 698	4.87 742	6.25 753	3.71 740	7.09 750	8.31 772	11.17 780	4.91 770	5.39 773	5.72 763	2.42 752

KSHMR	2.64 731	1.96 747	1.86 700	2.69 753	2.44 752	2.88 731	2.04 746	3.46 742	6.31 756	2.51 729	3.27 727	3.39 733	1.97 716	2.59 726	2.08 709	2.48 754	1.41 760	2.80 758	1.51 757	2.98 754	2.09 749

fsdfsdds	3.43 738	0.73 687	2.79 712	0.78 703	0.59 689	7.51 751	1.39 727	4.13 749	6.46 757	6.01 761	10.42 766	11.82 760	6.06 752	2.84 732	3.82 737	0.41 682	0.40 703	0.66 711	0.50 712	0.54 690	0.80 714

HanzoNet	6.97 756	2.57 753	4.66 735	3.29 757	2.96 759	3.75 742	2.35 749	5.08 756	7.11 758	14.46 777	13.06 769	17.69 772	22.95 780	13.72 768	6.61 749	4.36 761	1.96 764	3.14 761	2.59 762	3.88 761	3.19 757

coex-ft	6.50 755	1.57 736	87.99 798	0.49 565	0.38 601	1.41 678	1.21 713	1.21 602	7.96 759	12.14 768	2.78 718	2.74 718	3.83 744	1.30 660	3.19 729	0.24 572	0.23 611	0.27 605	0.24 594	0.48 675	0.40 656

USTest	12.98 767	14.10 768	19.89 765	16.19 765	14.95 763	20.69 769	31.85 778	16.52 772	10.99 760	8.83 766	9.55 765	13.88 761	10.36 756	16.06 770	21.35 773	3.19 759	4.82 770	5.08 772	5.36 772	8.77 766	7.20 763

TorneroNet-64	3.54 739	1.89 745	1.59 686	2.62 752	2.29 750	6.88 750	1.72 738	4.72 754	11.88 761	2.43 727	5.46 754	8.16 754	2.80 736	4.13 746	3.03 726	2.25 752	0.75 736	2.57 753	1.09 747	2.65 752	1.84 747

UNDER WATER-64	3.72 742	2.07 748	4.57 734	3.30 758	2.52 755	5.61 749	2.63 753	3.67 745	12.27 762	3.09 741	2.66 716	5.99 750	4.74 750	3.93 745	3.57 732	2.54 755	1.24 759	2.65 754	1.48 756	3.21 756	2.62 754

WAO-8	3.00 733	1.60 738	1.52 680	1.82 736	1.65 739	5.57 747	1.35 723	4.65 752	12.37 763	2.89 734	4.04 740	4.89 743	2.78 734	3.73 741	2.44 715	1.29 735	0.93 752	2.00 740	1.16 750	2.02 737	1.23 731

Venus	3.00 733	1.60 738	1.52 680	1.82 736	1.65 739	5.57 747	1.35 723	4.65 752	12.37 763	2.89 734	4.04 740	4.89 743	2.78 734	3.73 741	2.44 715	1.29 735	0.93 752	2.00 740	1.16 750	2.02 737	1.23 731

MANE	4.73 747	0.54 654	0.77 566	0.69 690	0.60 694	10.35 755	1.67 736	8.68 759	12.66 765	6.90 764	9.43 764	11.59 759	10.59 757	8.26 764	8.41 752	0.51 705	0.45 715	0.48 694	1.02 741	0.50 681	0.50 690

TARStereo	5.46 753	0.47 638	9.57 747	0.66 680	0.59 689	8.77 753	4.03 757	8.63 758	12.96 766	10.53 767	14.98 776	16.48 768	10.82 759	3.81 743	3.79 735	0.44 689	0.41 706	0.43 679	0.41 689	0.69 704	0.81 715

UNDER WATER	3.63 741	2.12 749	4.11 731	3.17 756	2.51 754	3.77 743	2.45 750	3.53 744	13.66 767	2.98 739	2.92 722	5.75 747	4.13 748	3.85 744	3.75 734	2.84 758	1.11 757	2.71 756	1.41 755	3.26 757	2.50 753

BEATNet-Init1	15.65 768	1.62 740	54.26 792	0.75 701	0.56 681	37.03 783	13.39 771	13.20 763	14.59 768	29.41 790	29.29 789	47.69 793	21.87 779	26.91 781	19.58 771	0.43 688	0.39 700	0.47 688	0.47 702	0.52 688	0.52 696

DGTPSM_ROB	12.12 764	8.03 760	21.12 766	8.97 762	16.81 764	10.68 756	30.77 776	9.14 760	15.23 769	6.55 762	15.49 777	9.02 755	15.13 768	9.26 765	21.71 774	4.58 762	8.60 771	5.07 771	9.26 774	5.88 764	11.06 771

DPSMNet_ROB	12.13 765	8.03 760	21.13 767	9.02 763	16.82 765	10.68 756	30.78 777	9.15 761	15.24 770	6.56 763	15.50 778	9.02 755	15.13 768	9.28 766	21.71 774	4.59 763	8.60 771	5.08 772	9.26 774	5.89 765	11.06 771

iinet-test	16.76 770	17.54 769	22.91 769	19.68 769	18.39 772	24.34 771	34.09 780	20.39 773	15.46 771	12.61 769	12.84 767	18.06 774	15.24 771	19.55 771	24.17 776	8.84 774	8.72 773	8.93 776	9.26 774	12.70 773	11.43 774

IINet	16.76 770	17.54 769	22.91 769	19.68 769	18.39 772	24.34 771	34.08 779	20.39 773	15.46 771	12.61 769	12.85 768	18.06 774	15.24 771	19.55 771	24.17 776	8.84 774	8.72 773	8.93 776	9.26 774	12.70 773	11.43 774

Anonymous_1	33.12 778	18.23 771	23.86 771	20.53 774	21.18 776	25.45 774	35.84 781	22.44 783	15.68 773	13.41 771	13.70 773	18.00 773	15.15 770	20.31 773	24.47 778	14.56 782	8.84 775	66.24 796	117.79 798	155.41 801	11.40 773

DPSM_ROB	17.80 772	18.60 772	24.24 775	20.89 775	19.49 774	25.83 775	36.10 782	21.62 781	16.41 774	13.46 772	14.26 774	19.11 777	16.15 773	20.74 774	25.59 779	9.37 776	9.23 776	9.47 778	9.81 778	13.47 775	12.09 776

DPSM	17.80 772	18.60 772	24.24 775	20.89 775	19.49 774	25.83 775	36.10 782	21.62 781	16.41 774	13.46 772	14.26 774	19.11 777	16.15 773	20.74 774	25.59 779	9.37 776	9.23 776	9.47 778	9.81 778	13.47 775	12.09 776

LE_ROB	4.86 750	0.27 496	9.43 746	0.45 499	0.24 307	1.61 691	0.96 697	2.05 720	17.75 776	16.36 778	4.84 749	5.17 745	19.48 778	2.05 706	15.49 768	0.17 373	0.15 457	0.16 274	0.16 364	0.20 475	0.19 440

xxxxx1	36.77 786	19.69 774	24.00 772	62.46 789	66.77 793	27.30 778	39.89 784	20.40 775	18.80 777	14.18 774	13.11 770	17.29 769	17.30 775	21.62 777	27.81 781	13.61 779	18.98 790	111.36 799	133.25 799	28.84 786	38.64 791

tt_ll	36.77 786	19.69 774	24.00 772	62.46 789	66.77 793	27.30 778	39.89 784	20.40 775	18.80 777	14.18 774	13.11 770	17.29 769	17.30 775	21.62 777	27.81 781	13.61 779	18.98 790	111.36 799	133.25 799	28.84 786	38.64 791

ff	36.77 786	19.69 774	24.00 772	62.46 789	66.77 793	27.30 778	39.89 784	20.40 775	18.80 777	14.18 774	13.11 770	17.29 769	17.30 775	21.62 777	27.81 781	13.61 779	18.98 790	111.36 799	133.25 799	28.84 786	38.64 791

TorneroNet	4.49 746	1.92 746	1.65 694	2.60 751	2.29 750	14.95 767	1.86 743	4.86 755	19.56 780	3.10 742	7.52 762	7.00 753	2.90 738	4.48 747	3.66 733	2.24 751	0.78 739	2.68 755	1.14 749	2.79 753	1.80 746

Selective-IGEV-i1pa	15.72 769	22.55 777	18.18 762	1.88 739	0.97 720	29.25 782	11.89 770	25.83 784	20.69 781	20.14 779	22.94 779	28.39 782	23.24 781	29.37 782	18.71 770	12.83 778	3.29 768	6.89 774	1.18 752	2.01 736	14.15 778

PML	40.49 792	30.31 778	12.46 754	7.19 761	14.30 762	91.44 799	212.44 802	7.73 757	23.24 782	74.44 801	185.05 802	49.81 794	25.78 782	21.34 776	12.84 765	8.71 773	2.93 766	8.43 775	3.24 770	13.77 777	4.45 762

HaxPig	31.93 777	37.19 782	34.22 777	24.41 777	24.94 778	18.53 768	20.18 773	21.15 780	28.84 783	35.74 791	38.86 791	26.18 781	28.75 784	33.85 783	34.15 784	35.89 796	38.80 797	37.79 793	40.52 795	39.33 790	39.33 795

fast-reg	35.51 779	37.45 788	48.59 787	42.42 787	40.60 787	52.45 791	72.91 790	43.31 787	32.61 784	26.36 782	27.86 780	36.65 785	30.31 785	40.94 787	51.17 787	18.26 783	18.55 783	19.07 780	19.64 781	27.04 778	23.98 779

Hybrid-DGEV	35.79 783	37.44 787	48.86 791	42.22 783	39.24 782	52.03 789	72.89 789	43.41 792	32.74 785	26.76 783	28.72 786	38.35 786	32.61 789	41.58 789	51.39 788	18.72 786	18.56 784	19.14 785	19.80 786	27.10 780	24.25 780

LSM0	38.96 791	37.52 790	48.37 784	43.79 788	91.31 798	52.31 790	72.38 787	43.71 794	32.75 786	27.16 789	28.73 788	38.51 790	32.63 790	41.75 794	51.59 794	18.85 790	18.43 782	19.09 781	19.60 780	27.21 785	33.44 787

RAFT-FEzeroshot	35.76 780	37.39 784	48.55 785	42.39 785	39.44 785	51.96 786	72.92 791	43.38 790	32.90 787	26.87 784	28.06 781	38.42 787	32.28 786	41.59 791	51.51 792	18.73 787	18.58 785	19.11 782	19.75 782	27.12 782	24.33 782

RAFT-FE	35.76 780	37.39 784	48.55 785	42.39 785	39.44 785	51.96 786	72.92 791	43.38 790	32.90 787	26.87 784	28.06 781	38.42 787	32.28 786	41.59 791	51.51 792	18.73 787	18.58 785	19.11 782	19.75 782	27.12 782	24.33 782

Selective-RAFT-Error	35.87 785	37.42 786	48.73 790	42.24 784	39.28 784	52.00 788	72.87 788	43.41 792	32.95 789	26.97 788	28.72 786	38.71 792	33.15 792	41.59 791	51.42 789	18.77 789	18.60 789	19.14 785	19.78 785	27.19 784	24.42 785

CasAABBNet	35.77 782	37.38 783	48.59 787	42.20 782	39.23 781	51.95 784	72.92 791	43.36 789	33.03 790	26.93 787	28.31 784	38.43 789	32.32 788	41.58 789	51.50 791	18.71 784	18.58 785	19.11 782	19.75 782	27.11 781	24.33 782

FlowAnything	35.84 784	37.49 789	48.69 789	42.17 781	39.26 783	51.95 784	72.95 794	43.35 788	33.23 791	26.92 786	28.67 785	38.55 791	32.78 791	41.53 788	51.47 790	18.71 784	18.59 788	19.17 787	19.88 787	27.07 779	24.26 781

MEDIAN_ROB	37.35 789	40.72 792	40.37 781	32.26 779	31.80 779	27.29 777	25.02 774	29.47 785	33.43 792	41.99 799	41.60 793	33.48 783	34.37 793	39.66 786	36.94 785	43.49 798	43.96 799	44.07 795	43.35 797	41.32 794	42.43 797

AVERAGE_ROB	37.53 790	40.05 791	40.01 780	34.74 780	33.76 780	28.46 781	25.14 775	32.31 786	34.08 793	41.20 798	40.52 792	34.51 784	34.78 794	39.11 785	37.48 786	42.68 797	43.32 798	43.80 794	42.99 796	40.42 791	41.31 796

RSGM-EC	74.49 797	61.53 797	40.38 782	97.66 796	92.09 799	73.48 793	113.87 799	59.44 795	38.62 794	39.84 792	49.02 798	90.35 799	61.68 797	138.81 799	126.03 800	92.92 799	53.83 800	94.52 797	37.88 793	81.03 799	46.84 798

acva	74.49 797	61.53 797	40.38 782	97.66 796	92.09 799	73.48 793	113.87 799	59.44 795	38.62 794	39.84 792	49.02 798	90.35 799	61.68 797	138.81 799	126.03 800	92.92 799	53.83 800	94.52 797	37.88 793	81.03 799	46.84 798

UHP	12.86 766	0.73 687	18.98 764	0.84 709	0.65 700	25.19 773	5.35 759	20.84 778	40.56 796	23.45 780	34.37 790	25.42 780	25.81 783	14.12 769	14.55 766	0.45 691	0.32 677	0.48 694	0.38 677	1.02 720	3.66 760

zzzz2	53.65 793	56.66 793	73.27 794	63.91 792	58.99 789	77.97 797	109.74 797	64.98 799	48.54 797	40.57 794	42.99 794	57.05 795	47.63 795	61.95 797	76.91 795	27.98 791	27.90 793	28.74 788	29.84 788	40.82 792	36.58 788

noway5	53.65 793	56.66 793	73.27 794	63.91 792	58.99 789	77.97 797	109.74 797	64.98 799	48.54 797	40.57 794	42.99 794	57.05 795	47.63 795	61.95 797	76.91 795	27.98 791	27.90 793	28.74 788	29.84 788	40.82 792	36.58 788

zzzzzz3	56.61 795	57.26 795	74.92 796	78.37 794	76.48 796	77.51 796	91.82 796	62.31 797	50.64 799	40.79 796	45.27 796	70.00 797	62.02 799	61.78 795	76.96 798	29.82 794	27.98 795	31.03 790	32.00 791	46.50 795	38.68 794

zzz1	56.64 796	57.28 796	75.17 797	78.39 795	76.49 797	77.41 795	91.74 795	62.51 798	50.67 800	40.88 797	45.36 797	70.01 798	62.11 800	61.78 795	76.95 797	29.82 794	27.99 796	31.03 790	32.00 791	46.50 795	38.60 790

test_example2	176.82 800	204.75 800	198.54 800	188.58 800	191.23 801	151.28 800	169.77 801	97.63 801	125.81 801	179.94 802	183.74 801	158.20 802	139.14 801	192.16 801	198.12 802	203.48 802	236.37 802	163.71 802	173.22 802	217.79 802	162.95 801

Selective-IGEV-i16pa	80.76 799	120.64 799	16.47 761	1.09 722	0.67 704	181.14 801	2.07 747	155.24 802	142.81 802	57.79 800	156.23 800	108.46 801	171.50 802	201.35 802	101.88 799	96.20 801	1.70 763	2.81 759	0.33 663	1.06 723	95.73 800

ccccc		430.66 801		506.24 801	500.20 802	349.93 802		384.19 803		330.97 803		370.48 803		498.75 803		557.84 803	430.47 803	334.14 803	290.91 803	547.74 803

Low-res two-view benchmark