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

monster-pro	0.20 17	0.14 7	0.27 32	0.31 35	0.16 12	0.22 33	0.21 71	0.39 62	0.34 119	0.20 19	0.25 62	0.17 6	0.15 8	0.40 129	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.11 31	0.10 6

MonStereo	0.20 17	0.14 7	0.27 32	0.31 35	0.16 12	0.22 33	0.21 71	0.39 62	0.34 119	0.20 19	0.25 62	0.18 17	0.15 8	0.40 129	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.11 31	0.10 6

Wavelet-MonSter	0.20 17	0.14 7	0.29 57	0.34 89	0.19 84	0.18 13	0.21 71	0.34 42	0.24 29	0.25 67	0.34 148	0.22 50	0.27 152	0.28 13	0.22 65	0.09 1	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.10 5	0.10 6

Monster-pub-eth3d	0.20 17	0.14 7	0.27 32	0.31 35	0.16 12	0.22 33	0.21 71	0.39 62	0.34 119	0.20 19	0.25 62	0.17 6	0.15 8	0.40 129	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.11 31	0.10 6

asda	0.22 48	0.19 188	0.31 78	0.32 58	0.18 49	0.24 54	0.23 116	0.38 59	0.29 71	0.28 107	0.24 55	0.18 17	0.23 103	0.41 136	0.22 65	0.09 1	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 31	0.10 6

4w-stereo	0.22 48	0.19 188	0.33 99	0.31 35	0.18 49	0.29 137	0.20 45	0.33 27	0.23 23	0.33 152	0.24 55	0.21 41	0.28 173	0.42 147	0.23 94	0.09 1	0.08 1	0.11 3	0.10 70	0.11 31	0.10 6

3.5w_stereo	0.23 64	0.18 144	0.31 78	0.31 35	0.18 49	0.27 104	0.22 96	0.39 62	0.30 84	0.33 152	0.27 85	0.24 79	0.29 193	0.52 238	0.25 138	0.09 1	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 31	0.11 59

MonSter	0.20 17	0.14 7	0.27 32	0.31 35	0.16 12	0.22 33	0.21 71	0.39 62	0.34 119	0.20 19	0.25 62	0.18 17	0.15 8	0.39 120	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.11 31	0.10 6

aanet-new-70k	0.24 78	0.16 70	0.50 336	0.36 159	0.17 27	0.38 261	0.25 145	0.40 80	0.26 43	0.23 48	0.31 123	0.24 79	0.34 256	0.45 174	0.18 2	0.10 9	0.10 68	0.12 45	0.10 70	0.13 134	0.10 6

aanet-new-78k	0.25 100	0.17 98	0.69 479	0.36 159	0.17 27	0.26 83	0.28 204	0.39 62	0.30 84	0.22 42	0.29 105	0.23 59	0.36 285	0.43 155	0.17 1	0.10 9	0.09 18	0.13 98	0.10 70	0.14 187	0.10 6

aanet-new-36k	0.24 78	0.17 98	0.35 136	0.36 159	0.17 27	0.34 217	0.24 124	0.43 102	0.30 84	0.26 78	0.24 55	0.25 92	0.35 271	0.44 165	0.20 23	0.10 9	0.09 18	0.13 98	0.10 70	0.12 86	0.10 6

BLMT-Stereo	0.17 1	0.11 1	0.23 2	0.33 79	0.20 125	0.16 8	0.22 96	0.21 1	0.23 23	0.14 1	0.18 15	0.16 3	0.14 2	0.26 5	0.22 65	0.10 9	0.09 18	0.14 154	0.13 225	0.10 5	0.11 59

BStereo	0.28 161	0.18 144	1.08 580	0.34 89	0.22 179	0.22 33	0.33 310	0.39 62	0.42 194	0.26 78	0.25 62	0.26 101	0.19 42	0.44 165	0.30 245	0.10 9	0.12 270	0.12 45	0.16 325	0.12 86	0.15 271

Wave_Phase_stereo	0.32 210	0.18 144	1.08 580	0.34 89	0.22 179	0.69 478	0.33 310	0.57 209	0.42 194	0.26 78	0.25 62	0.26 101	0.19 42	0.44 165	0.30 245	0.10 9	0.12 270	0.12 45	0.16 325	0.12 86	0.15 271

AdaDepth	0.23 64	0.18 144	0.36 160	0.38 214	0.19 84	0.33 204	0.22 96	0.35 46	0.24 29	0.22 42	0.21 29	0.20 34	0.19 42	0.59 289	0.21 39	0.10 9	0.11 192	0.13 98	0.10 70	0.11 31	0.13 184

asd	0.22 48	0.18 144	0.31 78	0.32 58	0.18 49	0.26 83	0.22 96	0.37 56	0.25 36	0.32 145	0.23 44	0.19 25	0.23 103	0.46 184	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 70	0.12 86	0.10 6

qwe	0.23 64	0.18 144	0.30 68	0.31 35	0.18 49	0.29 137	0.22 96	0.39 62	0.33 112	0.37 181	0.30 116	0.20 34	0.22 92	0.45 174	0.22 65	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 70	0.12 86	0.10 6

2.25w	0.23 64	0.19 188	0.35 136	0.31 35	0.18 49	0.30 152	0.18 13	0.34 42	0.32 104	0.33 152	0.37 167	0.20 34	0.25 119	0.47 197	0.25 138	0.10 9	0.09 18	0.11 3	0.10 70	0.10 5	0.12 124

4.25_new	0.22 48	0.22 305	0.34 116	0.32 58	0.19 84	0.31 169	0.28 204	0.33 27	0.25 36	0.30 129	0.28 95	0.21 41	0.26 140	0.35 89	0.25 138	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 31	0.10 6

4.5w_new	0.22 48	0.22 305	0.34 116	0.32 58	0.19 84	0.31 169	0.28 204	0.33 27	0.25 36	0.30 129	0.28 95	0.21 41	0.26 140	0.35 89	0.25 138	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 31	0.10 6

4.5_new	0.21 39	0.20 232	0.31 78	0.31 35	0.18 49	0.24 54	0.26 169	0.34 42	0.29 71	0.33 152	0.29 105	0.19 25	0.19 42	0.30 28	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.12 45	0.11 142	0.14 187	0.10 6

4.5w-stereo	0.21 39	0.20 232	0.31 78	0.31 35	0.18 49	0.24 54	0.26 169	0.34 42	0.29 71	0.33 152	0.29 105	0.19 25	0.19 42	0.30 28	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.12 45	0.11 142	0.14 187	0.10 6

4.25w-stereo	0.22 48	0.22 305	0.34 116	0.32 58	0.19 84	0.31 169	0.28 204	0.33 27	0.25 36	0.30 129	0.28 95	0.21 41	0.26 140	0.35 89	0.25 138	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 31	0.10 6

2.5w	0.22 48	0.18 144	0.34 116	0.32 58	0.18 49	0.31 169	0.27 183	0.33 27	0.24 29	0.29 119	0.35 154	0.18 17	0.19 42	0.41 136	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 70	0.12 86	0.10 6

3.25w_new	0.24 78	0.17 98	0.34 116	0.31 35	0.18 49	0.43 316	0.20 45	0.39 62	0.32 104	0.39 202	0.29 105	0.23 59	0.27 152	0.43 155	0.23 94	0.10 9	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.10 5	0.11 59

3.25w	0.24 78	0.17 98	0.34 116	0.31 35	0.18 49	0.43 316	0.20 45	0.39 62	0.32 104	0.39 202	0.29 105	0.23 59	0.27 152	0.43 155	0.23 94	0.10 9	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.10 5	0.11 59

3.75w	0.23 64	0.17 98	0.33 99	0.32 58	0.19 84	0.42 311	0.24 124	0.36 50	0.26 43	0.33 152	0.28 95	0.17 6	0.25 119	0.38 114	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 70	0.11 31	0.10 6

3w_stereo	0.25 100	0.20 232	0.40 217	0.33 79	0.17 27	0.32 188	0.41 451	0.42 96	0.39 162	0.33 152	0.28 95	0.16 3	0.29 193	0.35 89	0.22 65	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 70	0.12 86	0.12 124

2w_stereo	0.23 64	0.19 188	0.33 99	0.33 79	0.17 27	0.28 120	0.37 380	0.40 80	0.36 136	0.33 152	0.33 137	0.17 6	0.21 78	0.30 28	0.23 94	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 70	0.12 86	0.11 59

1w_stereo	0.25 100	0.15 44	0.31 78	0.35 121	0.18 49	0.32 188	0.41 451	0.41 88	0.44 212	0.32 145	0.39 177	0.17 6	0.27 152	0.46 184	0.24 115	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 31	0.10 6

aanet-new-90k	0.24 78	0.17 98	0.60 432	0.35 121	0.18 49	0.33 204	0.27 183	0.40 80	0.28 62	0.20 19	0.25 62	0.21 41	0.35 271	0.48 207	0.18 2	0.11 31	0.10 68	0.12 45	0.10 70	0.14 187	0.09 1

aanet-new-60k	0.25 100	0.17 98	0.60 432	0.37 189	0.17 27	0.38 261	0.24 124	0.39 62	0.31 93	0.24 57	0.25 62	0.26 101	0.31 228	0.45 174	0.18 2	0.11 31	0.10 68	0.12 45	0.10 70	0.13 134	0.11 59

aanet-new-40k	0.24 78	0.17 98	0.52 367	0.35 121	0.18 49	0.37 254	0.21 71	0.39 62	0.26 43	0.25 67	0.28 95	0.26 101	0.34 256	0.25 4	0.21 39	0.11 31	0.09 18	0.13 98	0.10 70	0.14 187	0.10 6

aanet-new-34k	0.24 78	0.17 98	0.44 267	0.35 121	0.16 12	0.25 75	0.25 145	0.46 131	0.38 152	0.26 78	0.27 85	0.24 79	0.34 256	0.29 20	0.21 39	0.11 31	0.10 68	0.13 98	0.10 70	0.12 86	0.10 6

GCAP-Stereo-DPT26K	0.23 64	0.16 70	0.41 227	0.34 89	0.18 49	0.23 46	0.25 145	0.46 131	0.25 36	0.27 93	0.27 85	0.22 50	0.30 218	0.33 66	0.21 39	0.11 31	0.10 68	0.13 98	0.10 70	0.12 86	0.11 59

aanet-new-24k	0.24 78	0.17 98	0.33 99	0.36 159	0.18 49	0.39 277	0.24 124	0.39 62	0.31 93	0.30 129	0.28 95	0.26 101	0.31 228	0.31 41	0.20 23	0.11 31	0.09 18	0.13 98	0.10 70	0.14 187	0.11 59

aanet-new-22k	0.24 78	0.16 70	0.36 160	0.36 159	0.18 49	0.30 152	0.19 27	0.48 151	0.42 194	0.26 78	0.24 55	0.26 101	0.29 193	0.33 66	0.23 94	0.11 31	0.10 68	0.12 45	0.10 70	0.12 86	0.11 59

aanet-new-8k	0.26 122	0.19 188	0.36 160	0.37 189	0.21 153	0.40 286	0.28 204	0.51 168	0.42 194	0.24 57	0.25 62	0.23 59	0.33 247	0.51 233	0.22 65	0.11 31	0.10 68	0.13 98	0.11 142	0.12 86	0.11 59

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 64	0.15 44	0.30 68	0.36 159	0.19 84	0.25 75	0.25 145	0.45 119	0.39 162	0.26 78	0.43 192	0.23 59	0.27 152	0.26 5	0.22 65	0.11 31	0.10 68	0.12 45	0.10 70	0.11 31	0.11 59

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.26 122	0.14 7	0.75 506	0.34 89	0.19 84	0.28 120	0.21 71	0.41 88	0.30 84	0.25 67	0.22 37	0.23 59	0.31 228	0.28 13	0.19 5	0.11 31	0.10 68	0.13 98	0.10 70	0.12 86	0.61 646

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.23 64	0.17 98	0.39 203	0.34 89	0.18 49	0.25 75	0.24 124	0.47 146	0.28 62	0.24 57	0.35 154	0.20 34	0.25 119	0.28 13	0.19 5	0.11 31	0.10 68	0.12 45	0.10 70	0.11 31	0.13 184

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.24 78	0.15 44	0.35 136	0.34 89	0.19 84	0.20 22	0.33 310	0.53 181	0.43 206	0.26 78	0.33 137	0.19 25	0.29 193	0.29 20	0.22 65	0.11 31	0.10 68	0.12 45	0.10 70	0.11 31	0.10 6

Pro-Stereo	0.18 4	0.13 2	0.22 1	0.33 79	0.23 216	0.16 8	0.19 27	0.21 1	0.23 23	0.24 57	0.18 15	0.17 6	0.11 1	0.36 99	0.21 39	0.11 31	0.09 18	0.15 202	0.14 262	0.10 5	0.10 6

BridgeDepth	0.21 39	0.15 44	0.27 32	0.35 121	0.14 2	0.38 261	0.26 169	0.30 17	0.23 23	0.18 11	0.19 17	0.28 121	0.30 218	0.32 52	0.22 65	0.11 31	0.08 1	0.11 3	0.10 70	0.11 31	0.11 59
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Replicate-Monster	0.27 142	0.16 70	1.15 589	0.30 19	0.17 27	0.38 261	0.19 27	0.44 111	0.40 177	0.24 57	0.21 29	0.23 59	0.22 92	0.47 197	0.20 23	0.11 31	0.09 18	0.12 45	0.09 7	0.09 1	0.18 383

2.75w_new	0.22 48	0.18 144	0.30 68	0.29 8	0.18 49	0.23 46	0.33 310	0.37 56	0.29 71	0.36 175	0.27 85	0.18 17	0.25 119	0.37 104	0.24 115	0.11 31	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.10 5	0.10 6

monsterstereo	0.23 64	0.15 44	0.28 44	0.35 121	0.19 84	0.22 33	0.20 45	0.38 59	0.37 147	0.34 165	0.40 181	0.19 25	0.19 42	0.46 184	0.22 65	0.11 31	0.10 68	0.12 45	0.09 7	0.13 134	0.09 1

MLG-Stereo	0.18 4	0.14 7	0.28 44	0.34 89	0.16 12	0.26 83	0.17 3	0.31 21	0.15 3	0.19 16	0.15 4	0.23 59	0.15 8	0.32 52	0.20 23	0.11 31	0.09 18	0.13 98	0.09 7	0.10 5	0.10 6

LG-Stereo	0.25 100	0.18 144	0.43 261	0.40 289	0.20 125	0.22 33	0.26 169	0.33 27	0.39 162	0.27 93	0.45 199	0.22 50	0.16 17	0.38 114	0.28 210	0.11 31	0.12 270	0.17 287	0.15 294	0.13 134	0.10 6

GCAPDPT-zeroshot4090	0.26 122	0.14 7	0.75 506	0.34 89	0.19 84	0.28 120	0.21 71	0.41 88	0.30 84	0.25 67	0.22 37	0.23 59	0.31 228	0.28 13	0.19 5	0.11 31	0.10 68	0.13 98	0.10 70	0.12 86	0.61 646

LoS_RVC	0.28 161	0.17 98	0.29 57	0.33 79	0.32 496	0.43 316	0.34 328	0.42 96	0.34 119	0.33 152	0.51 230	0.29 127	0.38 304	0.37 104	0.28 210	0.11 31	0.10 68	0.11 3	0.08 1	0.11 31	0.26 516

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 271	0.18 144	0.45 275	0.36 159	0.19 84	0.33 204	0.28 204	0.67 279	0.77 370	0.72 373	0.99 459	0.56 314	0.39 320	0.44 165	0.31 259	0.11 31	0.09 18	0.15 202	0.14 262	0.13 134	0.11 59

AFF-stereo	0.39 301	0.20 232	0.42 243	0.37 189	0.22 179	0.27 104	0.31 273	0.67 279	0.72 340	0.66 331	1.12 514	0.75 438	0.38 304	0.57 275	0.35 300	0.11 31	0.09 18	0.16 239	0.16 325	0.14 187	0.12 124

derf	0.20 17	0.15 44	0.28 44	0.32 58	0.19 84	0.21 30	0.18 13	0.31 21	0.26 43	0.18 11	0.21 29	0.27 114	0.18 27	0.33 66	0.21 39	0.12 54	0.11 192	0.11 3	0.09 7	0.09 1	0.11 59

mm2	0.19 12	0.14 7	0.25 7	0.30 19	0.19 84	0.15 3	0.19 27	0.33 27	0.26 43	0.16 3	0.20 21	0.29 127	0.19 42	0.31 41	0.21 39	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.10 5	0.10 6

mm1	0.19 12	0.14 7	0.25 7	0.30 19	0.19 84	0.15 3	0.19 27	0.27 6	0.26 43	0.16 3	0.20 21	0.29 127	0.19 42	0.31 41	0.21 39	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.10 5	0.10 6

CAR	0.20 17	0.14 7	0.28 44	0.30 19	0.19 84	0.26 83	0.18 13	0.42 96	0.28 62	0.23 48	0.26 76	0.17 6	0.14 2	0.30 28	0.22 65	0.12 54	0.09 18	0.12 45	0.10 70	0.11 31	0.12 124

MSE-Stereo	0.20 17	0.14 7	0.28 44	0.30 19	0.19 84	0.26 83	0.18 13	0.42 96	0.28 62	0.20 19	0.26 76	0.17 6	0.14 2	0.31 41	0.21 39	0.12 54	0.10 68	0.12 45	0.10 70	0.11 31	0.12 124

TS12	0.25 100	0.15 44	0.31 78	0.38 214	0.17 27	0.32 188	0.25 145	0.45 119	0.24 29	0.32 145	0.51 230	0.25 92	0.27 152	0.41 136	0.31 259	0.12 54	0.10 68	0.12 45	0.10 70	0.13 134	0.12 124

aanet-new-32k	0.24 78	0.16 70	0.36 160	0.36 159	0.18 49	0.38 261	0.21 71	0.43 102	0.26 43	0.28 107	0.23 44	0.34 171	0.34 256	0.32 52	0.19 5	0.12 54	0.10 68	0.13 98	0.10 70	0.13 134	0.11 59

aanet-new-30k	0.24 78	0.16 70	0.36 160	0.36 159	0.18 49	0.38 261	0.21 71	0.43 102	0.26 43	0.28 107	0.23 44	0.34 171	0.34 256	0.32 52	0.19 5	0.12 54	0.10 68	0.13 98	0.10 70	0.13 134	0.11 59

aanet-new-16k	0.23 64	0.17 98	0.38 191	0.37 189	0.17 27	0.26 83	0.18 13	0.44 111	0.38 152	0.28 107	0.24 55	0.25 92	0.26 140	0.31 41	0.22 65	0.12 54	0.09 18	0.13 98	0.10 70	0.14 187	0.11 59

aanet-new-12k	0.25 100	0.19 188	0.49 324	0.41 320	0.18 49	0.32 188	0.22 96	0.45 119	0.38 152	0.28 107	0.23 44	0.23 59	0.36 285	0.30 28	0.24 115	0.12 54	0.09 18	0.14 154	0.11 142	0.16 306	0.12 124

GCAP-Stereo-cres-4k	0.26 122	0.17 98	0.36 160	0.39 246	0.20 125	0.45 335	0.28 204	0.43 102	0.36 136	0.28 107	0.38 173	0.24 79	0.35 271	0.31 41	0.25 138	0.12 54	0.10 68	0.13 98	0.10 70	0.13 134	0.12 124

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 100	0.15 44	0.32 92	0.35 121	0.21 153	0.43 316	0.24 124	0.46 131	0.36 136	0.28 107	0.35 154	0.37 194	0.34 256	0.29 20	0.26 163	0.12 54	0.09 18	0.13 98	0.11 142	0.11 31	0.10 6

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.30 183	0.57 608	1.38 614	0.32 58	0.20 125	0.21 30	0.21 71	0.47 146	0.29 71	0.23 48	0.32 134	0.25 92	0.24 111	0.32 52	0.20 23	0.12 54	0.11 192	0.12 45	0.10 70	0.11 31	0.13 184

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.27 142	0.17 98	0.34 116	0.34 89	0.22 179	0.33 204	0.30 245	0.46 131	0.47 233	0.40 218	0.54 251	0.24 79	0.19 42	0.37 104	0.24 115	0.12 54	0.10 68	0.15 202	0.12 180	0.11 31	0.11 59

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.27 142	0.17 98	0.33 99	0.34 89	0.22 179	0.34 217	0.31 273	0.50 162	0.51 255	0.39 202	0.54 251	0.24 79	0.20 64	0.30 28	0.24 115	0.12 54	0.09 18	0.15 202	0.12 180	0.11 31	0.11 59

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.33 218	0.43 566	2.39 652	0.34 89	0.19 84	0.20 22	0.21 71	0.45 119	0.31 93	0.22 42	0.26 76	0.21 41	0.25 119	0.30 28	0.20 23	0.12 54	0.10 68	0.12 45	0.09 7	0.11 31	0.12 124

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.29 173	0.25 393	1.23 595	0.35 121	0.21 153	0.28 120	0.21 71	0.46 131	0.34 119	0.25 67	0.31 123	0.32 155	0.27 152	0.34 81	0.21 39	0.12 54	0.11 192	0.13 98	0.10 70	0.10 5	0.12 124

PipStereo	0.18 4	0.14 7	0.25 7	0.29 8	0.15 4	0.14 2	0.19 27	0.28 14	0.19 10	0.16 3	0.16 8	0.29 127	0.19 42	0.27 9	0.21 39	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.11 31	0.11 59

PSi22b	0.18 4	0.14 7	0.25 7	0.29 8	0.15 4	0.15 3	0.18 13	0.27 6	0.19 10	0.16 3	0.16 8	0.31 146	0.20 64	0.26 5	0.21 39	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.11 31	0.10 6

PSi22	0.31 200	0.19 188	0.32 92	0.36 159	0.19 84	0.29 137	0.19 27	0.44 111	0.78 375	0.28 107	0.32 134	0.56 314	0.43 338	0.81 478	0.26 163	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.15 243	0.12 124

Selective-IGEV-i32	0.25 100	0.18 144	0.37 180	0.37 189	0.20 125	0.27 104	0.25 145	0.59 221	0.25 36	0.27 93	0.26 76	0.34 171	0.18 27	0.62 331	0.23 94	0.12 54	0.10 68	0.14 154	0.11 142	0.13 134	0.11 59

GeoVLM	0.20 17	0.14 7	0.25 7	0.30 19	0.19 84	0.28 120	0.19 27	0.33 27	0.26 43	0.21 28	0.20 21	0.29 127	0.21 78	0.30 28	0.22 65	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.10 5	0.11 59

gcap_with_dpt	0.26 122	0.17 98	0.35 136	0.35 121	0.21 153	0.35 225	0.35 351	0.45 119	0.42 194	0.39 202	0.54 251	0.23 59	0.22 92	0.29 20	0.24 115	0.12 54	0.09 18	0.15 202	0.12 180	0.11 31	0.11 59

NLSM3	0.27 142	0.17 98	0.32 92	0.38 214	0.22 179	0.33 204	0.28 204	0.58 214	0.50 248	0.29 119	0.35 154	0.29 127	0.25 119	0.43 155	0.27 187	0.12 54	0.10 68	0.16 239	0.15 294	0.12 86	0.11 59

MonSter++	0.20 17	0.14 7	0.25 7	0.30 19	0.20 125	0.28 120	0.19 27	0.33 27	0.26 43	0.21 28	0.20 21	0.28 121	0.21 78	0.31 41	0.22 65	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.10 5	0.10 6

HiDET	0.20 17	0.14 7	0.27 32	0.30 19	0.19 84	0.24 54	0.19 27	0.39 62	0.27 58	0.21 28	0.23 44	0.27 114	0.17 19	0.32 52	0.24 115	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.10 5	0.11 59

LCMNet	0.22 48	0.14 7	0.26 24	0.30 19	0.20 125	0.26 83	0.19 27	0.40 80	0.45 217	0.21 28	0.21 29	0.27 114	0.18 27	0.38 114	0.24 115	0.12 54	0.12 270	0.11 3	0.09 7	0.09 1	0.11 59

monsters	0.22 48	0.14 7	0.28 44	0.32 58	0.19 84	0.24 54	0.19 27	0.46 131	0.34 119	0.37 181	0.30 116	0.16 3	0.20 64	0.45 174	0.20 23	0.12 54	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.11 31	0.11 59

IGEV	0.21 39	0.13 2	0.25 7	0.31 35	0.20 125	0.22 33	0.19 27	0.42 96	0.30 84	0.22 42	0.34 148	0.20 34	0.15 8	0.32 52	0.19 5	0.12 54	0.10 68	0.12 45	0.10 70	0.10 5	0.10 6

MLG-Stereo_test1	0.18 4	0.14 7	0.28 44	0.34 89	0.17 27	0.24 54	0.17 3	0.27 6	0.13 1	0.18 11	0.14 2	0.23 59	0.15 8	0.32 52	0.20 23	0.12 54	0.09 18	0.13 98	0.09 7	0.10 5	0.10 6

MM-Stereo_test2	0.30 183	0.18 144	0.41 227	0.41 320	0.25 294	0.41 300	0.41 451	0.65 261	0.43 206	0.38 190	0.36 161	0.31 146	0.26 140	0.55 253	0.25 138	0.12 54	0.11 192	0.15 202	0.12 180	0.15 243	0.12 124

HART	0.30 183	0.17 98	0.33 99	0.41 320	0.21 153	0.32 188	0.26 169	0.67 279	0.32 104	0.33 152	0.66 292	0.41 228	0.22 92	0.58 280	0.25 138	0.12 54	0.11 192	0.15 202	0.11 142	0.15 243	0.12 124

GREAT-IGEV	0.23 64	0.15 44	0.33 99	0.30 19	0.23 216	0.20 22	0.26 169	0.35 46	0.34 119	0.21 28	0.31 123	0.22 50	0.21 78	0.50 222	0.22 65	0.12 54	0.10 68	0.12 45	0.09 7	0.13 134	0.12 124
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
HI	0.46 377	0.22 305	0.41 227	0.35 121	0.35 528	0.27 104	0.32 292	0.75 356	0.50 248	0.90 496	1.13 521	1.12 570	0.73 517	0.70 409	0.57 474	0.12 54	0.10 68	0.17 287	0.17 384	0.17 338	0.16 307

CoSv	0.46 377	0.22 305	0.41 227	0.35 121	0.35 528	0.27 104	0.32 292	0.75 356	0.50 248	0.90 496	1.13 521	1.12 570	0.73 517	0.70 409	0.57 474	0.12 54	0.10 68	0.17 287	0.17 384	0.17 338	0.16 307

AIO_rvc	0.24 78	0.17 98	0.37 180	0.35 121	0.20 125	0.26 83	0.33 310	0.45 119	0.23 23	0.26 78	0.25 62	0.33 164	0.15 8	0.55 253	0.24 115	0.12 54	0.09 18	0.13 98	0.10 70	0.12 86	0.11 59

fffft	0.26 122	0.18 144	0.39 203	0.37 189	0.23 216	0.29 137	0.35 351	0.46 131	0.26 43	0.37 181	0.23 44	0.27 114	0.22 92	0.55 253	0.28 210	0.12 54	0.09 18	0.16 239	0.13 225	0.13 134	0.13 184
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.23 64	0.16 70	0.29 57	0.34 89	0.20 125	0.59 416	0.20 45	0.32 23	0.31 93	0.23 48	0.19 17	0.18 17	0.18 27	0.42 147	0.22 65	0.12 54	0.10 68	0.12 45	0.09 7	0.11 31	0.12 124

SMoEStereo_RVC	0.27 142	0.20 232	0.37 180	0.36 159	0.23 216	0.36 242	0.31 273	0.43 102	0.36 136	0.38 190	0.30 116	0.32 155	0.24 111	0.56 263	0.24 115	0.12 54	0.10 68	0.16 239	0.12 180	0.12 86	0.12 124

WCG-NET	0.29 173	0.15 44	0.35 136	0.34 89	0.19 84	0.32 188	0.27 183	0.42 96	0.82 416	0.46 247	0.49 219	0.39 213	0.25 119	0.42 147	0.27 187	0.12 54	0.09 18	0.13 98	0.11 142	0.12 86	0.11 59

IGEV-Stereo++	0.22 48	0.16 70	0.29 57	0.38 214	0.20 125	0.22 33	0.18 13	0.44 111	0.36 136	0.23 48	0.29 105	0.24 79	0.17 19	0.28 13	0.23 94	0.12 54	0.10 68	0.12 45	0.10 70	0.12 86	0.11 59

RSM++	0.26 122	0.19 188	0.36 160	0.37 189	0.21 153	0.28 120	0.29 223	0.54 189	0.34 119	0.26 78	0.23 44	0.36 193	0.21 78	0.52 238	0.24 115	0.12 54	0.11 192	0.14 154	0.12 180	0.14 187	0.11 59

RSM	0.26 122	0.19 188	0.35 136	0.37 189	0.21 153	0.27 104	0.33 310	0.55 196	0.28 62	0.26 78	0.25 62	0.38 202	0.20 64	0.59 289	0.23 94	0.12 54	0.10 68	0.14 154	0.11 142	0.14 187	0.11 59

MoCha-V2	0.26 122	0.16 70	0.30 68	0.41 320	0.18 49	0.27 104	0.26 169	0.57 209	0.28 62	0.37 181	0.27 85	0.33 164	0.34 256	0.56 263	0.23 94	0.12 54	0.10 68	0.12 45	0.10 70	0.13 134	0.13 184

Selective-IGEV	0.25 100	0.18 144	0.37 180	0.37 189	0.20 125	0.27 104	0.25 145	0.59 221	0.25 36	0.27 93	0.26 76	0.34 171	0.18 27	0.62 331	0.23 94	0.12 54	0.10 68	0.14 154	0.11 142	0.13 134	0.11 59

test_4	0.37 271	0.19 188	0.34 116	0.45 446	0.26 333	0.20 22	0.34 328	0.58 214	0.42 194	0.60 292	1.45 598	0.43 248	0.26 140	0.67 384	0.29 227	0.12 54	0.10 68	0.17 287	0.19 444	0.15 243	0.12 124

test_3	0.37 271	0.19 188	0.50 336	0.45 446	0.24 262	0.47 342	0.36 365	0.69 296	0.84 423	0.66 331	0.46 204	0.68 402	0.25 119	0.45 174	0.32 268	0.12 54	0.10 68	0.18 341	0.16 325	0.15 243	0.12 124

cross-raft	0.34 235	0.20 232	0.38 191	0.45 446	0.24 262	0.32 188	0.35 351	0.77 366	0.42 194	0.62 301	0.77 333	0.58 336	0.27 152	0.46 184	0.31 259	0.12 54	0.10 68	0.15 202	0.13 225	0.15 243	0.12 124

s12784h	0.37 271	0.15 44	0.26 24	0.34 89	0.15 4	0.80 518	0.29 223	0.83 390	0.87 442	0.58 288	0.58 268	0.43 248	0.41 330	0.59 289	0.35 300	0.12 54	0.10 68	0.14 154	0.09 7	0.14 187	0.10 6

qqai	0.20 17	0.15 44	0.30 68	0.32 58	0.19 84	0.22 33	0.18 13	0.32 23	0.27 58	0.18 11	0.20 21	0.28 121	0.18 27	0.34 81	0.21 39	0.13 103	0.11 192	0.12 45	0.09 7	0.09 1	0.11 59

MGA	0.20 17	0.14 7	0.29 57	0.30 19	0.20 125	0.29 137	0.18 13	0.36 50	0.27 58	0.20 19	0.22 37	0.19 25	0.15 8	0.31 41	0.21 39	0.13 103	0.10 68	0.12 45	0.10 70	0.11 31	0.12 124

PointNet	0.21 39	0.15 44	0.27 32	0.32 58	0.19 84	0.29 137	0.24 124	0.27 6	0.28 62	0.16 3	0.24 55	0.29 127	0.19 42	0.35 89	0.20 23	0.13 103	0.11 192	0.13 98	0.10 70	0.11 31	0.10 6

LiteMatch*	0.21 39	0.15 44	0.33 99	0.31 35	0.23 216	0.24 54	0.21 71	0.33 27	0.33 112	0.21 28	0.19 17	0.24 79	0.21 78	0.32 52	0.21 39	0.13 103	0.11 192	0.13 98	0.10 70	0.11 31	0.12 124

aanet-new-28k	0.24 78	0.18 144	0.48 314	0.36 159	0.17 27	0.32 188	0.23 116	0.38 59	0.28 62	0.28 107	0.23 44	0.29 127	0.33 247	0.31 41	0.22 65	0.13 103	0.10 68	0.13 98	0.11 142	0.16 306	0.13 184

aanet-new-10k	0.26 122	0.18 144	0.57 415	0.39 246	0.18 49	0.44 327	0.22 96	0.46 131	0.36 136	0.27 93	0.31 123	0.26 101	0.29 193	0.29 20	0.22 65	0.13 103	0.09 18	0.13 98	0.10 70	0.16 306	0.11 59

aanet-new-14k	0.26 122	0.20 232	0.47 299	0.38 214	0.17 27	0.18 13	0.25 145	0.54 189	0.51 255	0.29 119	0.30 116	0.22 50	0.31 228	0.34 81	0.24 115	0.13 103	0.10 68	0.13 98	0.10 70	0.17 338	0.12 124

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.27 142	0.17 98	0.33 99	0.34 89	0.23 216	0.35 225	0.31 273	0.49 153	0.49 241	0.39 202	0.51 230	0.25 92	0.19 42	0.30 28	0.25 138	0.13 103	0.10 68	0.15 202	0.12 180	0.11 31	0.11 59

PSi22a	0.17 1	0.14 7	0.23 2	0.28 3	0.15 4	0.17 11	0.18 13	0.28 14	0.15 3	0.15 2	0.13 1	0.22 50	0.17 19	0.23 1	0.19 5	0.13 103	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.10 5	0.10 6

LACA3	0.21 39	0.18 144	0.27 32	0.29 8	0.15 4	0.32 188	0.25 145	0.30 17	0.22 19	0.24 57	0.21 29	0.21 41	0.22 92	0.45 174	0.19 5	0.13 103	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.11 31	0.09 1

Foundation-i1c-attn	0.24 78	0.13 2	0.25 7	0.29 8	0.16 12	0.35 225	0.27 183	0.49 153	0.29 71	0.30 129	0.35 154	0.41 228	0.30 218	0.35 89	0.25 138	0.13 103	0.10 68	0.12 45	0.10 70	0.10 5	0.11 59

Foundation-i1b	0.25 100	0.14 7	0.25 7	0.30 19	0.16 12	0.40 286	0.28 204	0.53 181	0.26 43	0.32 145	0.33 137	0.42 236	0.29 193	0.37 104	0.24 115	0.13 103	0.10 68	0.12 45	0.11 142	0.11 31	0.10 6

Foundation-i1a	0.25 100	0.14 7	0.25 7	0.29 8	0.16 12	0.40 286	0.29 223	0.53 181	0.28 62	0.36 175	0.36 161	0.43 248	0.30 218	0.36 99	0.23 94	0.13 103	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.11 31	0.11 59

Foundation-i32	0.17 1	0.14 7	0.23 2	0.28 3	0.13 1	0.15 3	0.19 27	0.27 6	0.14 2	0.16 3	0.14 2	0.23 59	0.19 42	0.24 2	0.21 39	0.13 103	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.10 5	0.09 1

LACA2	0.21 39	0.16 70	0.28 44	0.30 19	0.15 4	0.29 137	0.29 223	0.32 23	0.23 23	0.22 42	0.23 44	0.28 121	0.20 64	0.35 89	0.19 5	0.13 103	0.10 68	0.10 1	0.09 7	0.13 134	0.10 6

Test_v1	0.20 17	0.14 7	0.23 2	0.29 8	0.18 49	0.24 54	0.21 71	0.41 88	0.32 104	0.21 28	0.22 37	0.17 6	0.18 27	0.35 89	0.20 23	0.13 103	0.10 68	0.12 45	0.10 70	0.10 5	0.10 6

DispViT+	0.23 64	0.15 44	0.29 57	0.30 19	0.18 49	0.18 13	0.20 45	0.61 233	0.45 217	0.29 119	0.26 76	0.23 59	0.18 27	0.47 197	0.24 115	0.13 103	0.10 68	0.10 1	0.08 1	0.10 5	0.11 59

BridgeDepth_RVC	0.20 17	0.14 7	0.26 24	0.26 1	0.15 4	0.34 217	0.17 3	0.41 88	0.22 19	0.21 28	0.21 29	0.20 34	0.25 119	0.33 66	0.25 138	0.13 103	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.12 86	0.10 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CSFM-Stereo	0.20 17	0.14 7	0.24 6	0.31 35	0.17 27	0.29 137	0.20 45	0.40 80	0.24 29	0.23 48	0.21 29	0.26 101	0.21 78	0.32 52	0.21 39	0.13 103	0.12 270	0.12 45	0.09 7	0.10 5	0.10 6

VIP-Stereo	0.25 100	0.18 144	0.33 99	0.32 58	0.21 153	0.63 436	0.19 27	0.33 27	0.38 152	0.24 57	0.31 123	0.27 114	0.19 42	0.49 217	0.23 94	0.13 103	0.10 68	0.13 98	0.09 7	0.12 86	0.10 6

Monster-pub-mixall	0.20 17	0.14 7	0.27 32	0.31 35	0.17 27	0.20 22	0.17 3	0.43 102	0.24 29	0.23 48	0.21 29	0.17 6	0.16 17	0.46 184	0.19 5	0.13 103	0.10 68	0.11 3	0.08 1	0.10 5	0.12 124

DilatedVolume-Stereo	0.31 200	0.16 70	0.38 191	0.34 89	0.21 153	0.54 377	0.25 145	0.58 214	0.43 206	0.59 289	0.50 221	0.37 194	0.32 239	0.50 222	0.29 227	0.13 103	0.12 270	0.13 98	0.11 142	0.11 31	0.12 124

xyz-stereo-finetune2	0.37 271	0.20 232	0.40 217	0.32 58	0.19 84	0.80 518	0.29 223	0.56 204	0.33 112	0.53 275	0.79 347	0.43 248	0.48 372	0.70 409	0.46 407	0.13 103	0.12 270	0.17 287	0.13 225	0.12 86	0.14 230

xyz-stereo-finetune	0.34 235	0.19 188	0.38 191	0.34 89	0.18 49	0.57 400	0.32 292	0.60 226	0.70 331	0.47 250	0.54 251	0.38 202	0.35 271	0.57 275	0.38 337	0.13 103	0.12 270	0.16 239	0.13 225	0.13 134	0.13 184

xyz-stereo	4.31 682	0.17 98	61.72 723	0.35 121	0.16 12	13.86 697	0.38 398	0.61 233	0.69 327	1.05 567	3.09 664	0.77 451	0.88 574	1.24 590	0.46 407	0.13 103	0.10 68	0.16 239	0.12 180	0.13 134	0.11 59

LG-Stereo_L2	0.19 12	0.14 7	0.30 68	0.31 35	0.20 125	0.20 22	0.18 13	0.33 27	0.22 19	0.19 16	0.15 4	0.20 34	0.18 27	0.34 81	0.20 23	0.13 103	0.09 18	0.13 98	0.09 7	0.11 31	0.09 1

LG-Stereo_L1	0.18 4	0.14 7	0.29 57	0.31 35	0.21 153	0.19 19	0.19 27	0.30 17	0.20 14	0.16 3	0.15 4	0.19 25	0.17 19	0.35 89	0.20 23	0.13 103	0.10 68	0.12 45	0.09 7	0.11 31	0.10 6

MLG-Stereo_test3	0.20 17	0.14 7	0.28 44	0.33 79	0.17 27	0.38 261	0.18 13	0.32 23	0.22 19	0.25 67	0.16 8	0.25 92	0.17 19	0.32 52	0.21 39	0.13 103	0.10 68	0.12 45	0.09 7	0.11 31	0.11 59

MLG-Stereo_test2	0.18 4	0.14 7	0.26 24	0.31 35	0.17 27	0.24 54	0.17 3	0.27 6	0.15 3	0.18 11	0.19 17	0.22 50	0.14 2	0.32 52	0.19 5	0.13 103	0.09 18	0.12 45	0.09 7	0.11 31	0.10 6

Reg-Stereo(zero)	0.31 200	0.17 98	0.30 68	0.35 121	0.19 84	0.33 204	0.21 71	0.64 258	0.72 340	0.52 267	0.52 240	0.51 294	0.29 193	0.48 207	0.27 187	0.13 103	0.10 68	0.12 45	0.10 70	0.12 86	0.13 184

SCV_C0	0.28 161	0.20 232	0.40 217	0.36 159	0.25 294	0.23 46	0.28 204	0.60 226	0.41 187	0.31 140	0.36 161	0.37 194	0.20 64	0.61 308	0.23 94	0.13 103	0.11 192	0.13 98	0.11 142	0.16 306	0.13 184

AIO_test	0.24 78	0.17 98	0.33 99	0.35 121	0.21 153	0.31 169	0.38 398	0.45 119	0.26 43	0.26 78	0.28 95	0.32 155	0.21 78	0.40 129	0.26 163	0.13 103	0.10 68	0.13 98	0.11 142	0.13 134	0.11 59

castereo	0.29 173	0.17 98	0.34 116	0.36 159	0.21 153	0.40 286	0.41 451	0.52 175	0.67 318	0.27 93	0.41 184	0.37 194	0.36 285	0.34 81	0.25 138	0.13 103	0.09 18	0.13 98	0.10 70	0.12 86	0.10 6

tt45	0.28 161	0.18 144	0.36 160	0.36 159	0.24 262	0.37 254	0.28 204	0.50 162	0.31 93	0.41 224	0.27 85	0.38 202	0.25 119	0.61 308	0.26 163	0.13 103	0.11 192	0.16 239	0.13 225	0.12 86	0.15 271

mms	0.27 142	0.21 271	0.36 160	0.38 214	0.25 294	0.31 169	0.32 292	0.43 102	0.33 112	0.29 119	0.34 148	0.34 171	0.20 64	0.48 207	0.26 163	0.13 103	0.11 192	0.16 239	0.13 225	0.15 243	0.13 184

ours_stereo	0.27 142	0.22 305	0.35 136	0.38 214	0.24 262	0.30 152	0.32 292	0.46 131	0.39 162	0.27 93	0.34 148	0.35 183	0.23 103	0.49 217	0.27 187	0.13 103	0.11 192	0.16 239	0.12 180	0.14 187	0.12 124

fffy	0.29 173	0.22 305	0.38 191	0.38 214	0.23 216	0.33 204	0.29 223	0.55 196	0.42 194	0.33 152	0.37 167	0.39 213	0.27 152	0.52 238	0.28 210	0.13 103	0.12 270	0.16 239	0.13 225	0.14 187	0.12 124

AIO-Stereo	0.26 122	0.19 188	0.36 160	0.39 246	0.18 49	0.28 120	0.30 245	0.52 175	0.29 71	0.30 129	0.31 123	0.32 155	0.17 19	0.55 253	0.23 94	0.13 103	0.10 68	0.14 154	0.11 142	0.13 134	0.11 59

WCG-NET（raft）	0.31 200	0.16 70	0.39 203	0.33 79	0.19 84	0.35 225	0.27 183	0.54 189	0.79 383	0.45 239	0.55 260	0.47 272	0.27 152	0.56 263	0.28 210	0.13 103	0.10 68	0.12 45	0.11 142	0.12 86	0.12 124

RAFT-Stereo-weight	0.33 218	0.19 188	0.36 160	0.39 246	0.23 216	0.28 120	0.29 223	0.69 296	0.83 422	0.55 279	0.51 230	0.58 336	0.20 64	0.48 207	0.30 245	0.13 103	0.10 68	0.14 154	0.12 180	0.13 134	0.12 124

gcap-zeroshot	0.26 122	0.17 98	0.34 116	0.33 79	0.23 216	0.35 225	0.31 273	0.49 153	0.48 237	0.38 190	0.50 221	0.26 101	0.20 64	0.28 13	0.25 138	0.13 103	0.09 18	0.15 202	0.12 180	0.11 31	0.11 59

test_for_model	0.27 142	0.17 98	0.34 116	0.34 89	0.23 216	0.35 225	0.31 273	0.49 153	0.49 241	0.39 202	0.51 230	0.25 92	0.19 42	0.30 28	0.25 138	0.13 103	0.10 68	0.15 202	0.12 180	0.11 31	0.11 59

AE-Stereo	0.36 252	0.21 271	0.47 299	0.49 511	0.31 470	0.50 350	0.34 328	0.72 328	0.73 350	0.34 165	0.55 260	0.52 298	0.28 173	0.48 207	0.31 259	0.13 103	0.13 347	0.18 341	0.16 325	0.15 243	0.14 230

MIM_Stereo	0.39 301	0.18 144	0.59 427	0.38 214	0.25 294	0.27 104	0.24 124	0.72 328	0.56 269	0.72 373	1.00 463	0.62 361	0.29 193	0.67 384	0.39 347	0.13 103	0.14 386	0.17 287	0.16 325	0.14 187	0.12 124

testlalala	0.26 122	0.17 98	0.34 116	0.33 79	0.23 216	0.35 225	0.31 273	0.49 153	0.48 237	0.38 190	0.50 221	0.26 101	0.20 64	0.28 13	0.25 138	0.13 103	0.09 18	0.15 202	0.12 180	0.11 31	0.11 59

CES	0.29 173	0.15 44	0.25 7	0.31 35	0.71 644	0.36 242	0.27 183	0.51 168	0.47 233	0.34 165	0.48 212	0.27 114	0.23 103	0.40 129	0.24 115	0.13 103	0.11 192	0.12 45	0.08 1	0.13 134	0.32 562

ProNet	0.30 183	0.22 305	0.41 227	0.36 159	0.25 294	0.33 204	0.42 462	0.62 240	0.41 187	0.33 152	0.31 123	0.32 155	0.28 173	0.60 301	0.28 210	0.13 103	0.11 192	0.16 239	0.13 225	0.13 134	0.14 230

RAFT_CTSACE	0.46 377	0.20 232	0.48 314	0.46 471	0.27 377	0.34 217	0.39 416	0.62 240	0.74 356	0.78 414	1.44 594	0.86 478	0.38 304	1.09 568	0.27 187	0.13 103	0.13 347	0.18 341	0.16 325	0.16 306	0.12 124

iRaft-Stereo_5w	0.46 377	0.22 305	0.53 376	0.43 404	0.30 454	0.30 152	0.53 536	0.66 268	0.71 338	0.62 301	0.89 405	1.01 530	0.67 480	0.76 451	0.67 505	0.13 103	0.12 270	0.17 287	0.15 294	0.15 243	0.17 354

IPLG	0.40 317	0.21 271	0.64 450	0.41 320	0.25 294	0.54 377	0.27 183	0.77 366	0.68 320	0.85 456	0.82 368	0.33 164	0.32 239	0.64 352	0.49 434	0.13 103	0.11 192	0.16 239	0.14 262	0.14 187	0.14 230

test-3	0.35 242	0.17 98	0.48 314	0.40 289	0.22 179	0.42 311	0.22 96	0.66 268	0.80 392	0.72 373	0.45 199	0.63 366	0.29 193	0.45 174	0.32 268	0.13 103	0.09 18	0.17 287	0.13 225	0.13 134	0.11 59

test_1	0.35 242	0.17 98	0.48 314	0.40 289	0.22 179	0.42 311	0.22 96	0.66 268	0.80 392	0.70 361	0.45 199	0.63 366	0.29 193	0.45 174	0.32 268	0.13 103	0.09 18	0.17 287	0.13 225	0.13 134	0.11 59

quiztm	0.30 183	0.20 232	0.38 191	0.40 289	0.24 262	0.27 104	0.32 292	0.68 285	0.47 233	0.45 239	0.60 273	0.39 213	0.18 27	0.42 147	0.27 187	0.14 155	0.10 68	0.14 154	0.11 142	0.14 187	0.12 124

aanet-32k-new	0.24 78	0.17 98	0.35 136	0.37 189	0.18 49	0.25 75	0.27 183	0.35 46	0.31 93	0.28 107	0.30 116	0.23 59	0.34 256	0.43 155	0.19 5	0.14 155	0.09 18	0.13 98	0.10 70	0.15 243	0.10 6

aanet-new	0.27 142	0.20 232	0.38 191	0.39 246	0.26 333	0.50 350	0.25 145	0.44 111	0.31 93	0.28 107	0.27 85	0.24 79	0.37 295	0.46 184	0.22 65	0.14 155	0.10 68	0.14 154	0.10 70	0.15 243	0.13 184

RT-Monster	0.33 218	0.18 144	0.33 99	0.35 121	0.26 333	0.39 277	0.21 71	0.58 214	0.77 370	0.63 308	0.65 287	0.49 283	0.29 193	0.43 155	0.31 259	0.14 155	0.11 192	0.12 45	0.10 70	0.12 86	0.15 271

Foundation-i1	0.27 142	0.14 7	0.26 24	0.34 89	0.22 179	0.38 261	0.26 169	0.64 258	0.40 177	0.38 190	0.38 173	0.46 267	0.29 193	0.35 89	0.27 187	0.14 155	0.10 68	0.12 45	0.11 142	0.11 31	0.11 59

LACA1	0.19 12	0.16 70	0.27 32	0.29 8	0.14 2	0.26 83	0.22 96	0.27 6	0.19 10	0.20 19	0.16 8	0.19 25	0.18 27	0.31 41	0.21 39	0.14 155	0.10 68	0.11 3	0.10 70	0.11 31	0.10 6

Hybrid-DGEV-2	0.43 353	0.23 338	0.47 299	0.48 499	0.30 454	0.57 400	0.24 124	0.84 393	1.00 519	0.67 340	0.67 299	0.59 346	0.73 517	0.61 308	0.36 311	0.14 155	0.12 270	0.18 341	0.16 325	0.14 187	0.13 184

MatchStereo	0.20 17	0.14 7	0.25 7	0.28 3	0.15 4	0.17 11	0.20 45	0.35 46	0.29 71	0.21 28	0.36 161	0.18 17	0.17 19	0.33 66	0.25 138	0.14 155	0.10 68	0.12 45	0.09 7	0.11 31	0.11 59
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
WQFJA1	0.33 218	0.19 188	0.35 136	0.39 246	0.26 333	0.61 424	0.30 245	0.61 233	0.53 264	0.38 190	0.39 177	0.38 202	0.36 285	0.51 233	0.43 387	0.14 155	0.18 494	0.16 239	0.14 262	0.15 243	0.14 230

NLMM	0.33 218	0.19 188	0.35 136	0.39 246	0.26 333	0.61 424	0.30 245	0.61 233	0.52 258	0.38 190	0.39 177	0.38 202	0.36 285	0.50 222	0.43 387	0.14 155	0.18 494	0.16 239	0.14 262	0.15 243	0.14 230

252Zero-FE	0.21 39	0.16 70	0.29 57	0.34 89	0.19 84	0.23 46	0.18 13	0.43 102	0.35 129	0.23 48	0.22 37	0.19 25	0.18 27	0.29 20	0.23 94	0.14 155	0.10 68	0.12 45	0.09 7	0.10 5	0.11 59

water-stereo	0.29 173	0.15 44	0.32 92	0.36 159	0.20 125	0.36 242	0.24 124	0.65 261	0.39 162	0.41 224	0.61 277	0.44 255	0.39 320	0.29 20	0.28 210	0.14 155	0.13 347	0.14 154	0.12 180	0.12 86	0.12 124

depthmonostereo	0.30 183	0.15 44	0.36 160	0.35 121	0.18 49	0.45 335	0.27 183	0.71 317	0.57 278	0.36 175	0.43 192	0.34 171	0.40 325	0.36 99	0.27 187	0.14 155	0.12 270	0.13 98	0.12 180	0.11 31	0.12 124

111111	0.22 48	0.15 44	0.29 57	0.37 189	0.23 216	0.21 30	0.19 27	0.46 131	0.29 71	0.20 19	0.20 21	0.29 127	0.14 2	0.44 165	0.22 65	0.14 155	0.10 68	0.12 45	0.09 7	0.12 86	0.12 124

LG-G_1	0.22 48	0.14 7	0.31 78	0.34 89	0.16 12	0.52 364	0.17 3	0.36 50	0.20 14	0.21 28	0.22 37	0.26 101	0.19 42	0.37 104	0.20 23	0.14 155	0.10 68	0.13 98	0.09 7	0.11 31	0.11 59

LG-G	0.22 48	0.14 7	0.31 78	0.34 89	0.16 12	0.52 364	0.17 3	0.36 50	0.20 14	0.21 28	0.22 37	0.26 101	0.19 42	0.37 104	0.20 23	0.14 155	0.10 68	0.13 98	0.09 7	0.11 31	0.11 59

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 78	0.17 98	0.34 116	0.40 289	0.21 153	0.18 13	0.21 71	0.36 50	0.27 58	0.30 129	0.52 240	0.28 121	0.28 173	0.27 9	0.24 115	0.14 155	0.10 68	0.13 98	0.10 70	0.14 187	0.14 230

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 100	0.32 502	0.25 7	0.52 551	0.20 125	0.29 137	0.22 96	0.44 111	0.38 152	0.27 93	0.25 62	0.24 79	0.29 193	0.46 184	0.23 94	0.14 155	0.09 18	0.12 45	0.09 7	0.14 187	0.11 59

FoundationStereo	0.18 4	0.15 44	0.26 24	0.31 35	0.17 27	0.23 46	0.20 45	0.24 5	0.16 6	0.19 16	0.16 8	0.21 41	0.19 42	0.27 9	0.22 65	0.14 155	0.10 68	0.12 45	0.09 7	0.10 5	0.10 6

HUF	0.25 100	0.17 98	0.38 191	0.33 79	0.19 84	0.25 75	0.39 416	0.53 181	0.36 136	0.26 78	0.23 44	0.33 164	0.27 152	0.36 99	0.25 138	0.14 155	0.11 192	0.13 98	0.10 70	0.12 86	0.12 124

castereo++	0.26 122	0.17 98	0.29 57	0.34 89	0.20 125	0.74 498	0.20 45	0.41 88	0.49 241	0.24 57	0.24 55	0.35 183	0.27 152	0.41 136	0.20 23	0.14 155	0.09 18	0.14 154	0.09 7	0.11 31	0.11 59

999	0.28 161	0.17 98	0.38 191	0.37 189	0.25 294	0.30 152	0.27 183	0.55 196	0.42 194	0.26 78	0.31 123	0.39 213	0.24 111	0.65 362	0.26 163	0.14 155	0.11 192	0.15 202	0.12 180	0.12 86	0.15 271

tg	0.34 235	0.19 188	0.40 217	0.40 289	0.23 216	0.38 261	0.26 169	0.74 347	0.60 292	0.48 257	0.65 287	0.42 236	0.24 111	0.57 275	0.33 279	0.14 155	0.10 68	0.18 341	0.17 384	0.14 187	0.12 124

dual_stereo	0.20 17	0.15 44	0.27 32	0.32 58	0.17 27	0.16 8	0.20 45	0.30 17	0.21 17	0.24 57	0.20 21	0.25 92	0.14 2	0.55 253	0.25 138	0.14 155	0.10 68	0.12 45	0.09 7	0.10 5	0.10 6

GCAP-BAT	0.28 161	0.16 70	0.45 275	0.34 89	0.22 179	0.26 83	0.24 124	0.49 153	0.56 269	0.35 168	0.42 186	0.43 248	0.27 152	0.50 222	0.24 115	0.14 155	0.11 192	0.14 154	0.12 180	0.12 86	0.13 184

Occ-G	0.27 142	0.15 44	0.32 92	0.35 121	0.21 153	0.28 120	0.32 292	0.44 111	0.34 119	0.29 119	0.43 192	0.49 283	0.25 119	0.50 222	0.30 245	0.14 155	0.11 192	0.14 154	0.11 142	0.13 134	0.13 184

IGEV-Stereo+	0.25 100	0.15 44	0.28 44	0.32 58	0.19 84	0.13 1	0.17 3	0.29 16	0.30 84	0.22 42	0.15 4	0.22 50	0.22 92	0.42 147	0.22 65	0.14 155	0.10 68	0.12 45	0.09 7	0.15 243	1.09 666

IGEV++	0.25 100	0.17 98	0.35 136	0.40 289	0.23 216	0.24 54	0.23 116	0.56 204	0.24 29	0.29 119	0.36 161	0.30 142	0.22 92	0.33 66	0.29 227	0.14 155	0.10 68	0.14 154	0.10 70	0.13 134	0.14 230

MyStereo07	0.33 218	0.23 338	0.37 180	0.43 404	0.29 429	0.40 286	0.48 503	0.78 370	0.38 152	0.38 190	0.34 148	0.32 155	0.30 218	0.63 344	0.28 210	0.14 155	0.13 347	0.19 378	0.17 384	0.18 374	0.17 354

MyStereo06	0.40 317	0.22 305	0.65 455	0.42 360	0.29 429	0.43 316	0.48 503	1.05 473	0.43 206	0.64 319	0.54 251	0.78 454	0.27 152	0.53 244	0.31 259	0.14 155	0.13 347	0.18 341	0.17 384	0.17 338	0.17 354

MyStereo05	0.46 377	0.22 305	0.51 346	0.42 360	0.29 429	0.43 316	0.48 503	0.96 441	1.12 561	0.77 403	0.62 281	0.51 294	0.57 420	0.79 470	0.43 387	0.14 155	0.13 347	0.18 341	0.17 384	0.17 338	0.17 354

MyStereo04	0.45 369	0.23 338	0.52 367	0.43 404	0.29 429	0.40 286	0.48 503	1.02 459	1.12 561	0.62 301	0.58 268	0.55 308	0.56 408	0.77 458	0.45 402	0.14 155	0.13 347	0.19 378	0.17 384	0.18 374	0.17 354

ff7	0.30 183	0.22 305	0.42 243	0.37 189	0.26 333	0.31 169	0.34 328	0.66 268	0.35 129	0.39 202	0.33 137	0.31 146	0.28 173	0.61 308	0.26 163	0.14 155	0.11 192	0.17 287	0.12 180	0.15 243	0.16 307

ffff	0.30 183	0.22 305	0.42 243	0.37 189	0.26 333	0.31 169	0.34 328	0.66 268	0.35 129	0.39 202	0.33 137	0.31 146	0.28 173	0.61 308	0.26 163	0.14 155	0.11 192	0.17 287	0.12 180	0.15 243	0.16 307

11t	0.30 183	0.22 305	0.42 243	0.37 189	0.26 333	0.31 169	0.34 328	0.66 268	0.35 129	0.39 202	0.33 137	0.31 146	0.28 173	0.61 308	0.26 163	0.14 155	0.11 192	0.17 287	0.12 180	0.15 243	0.16 307

MSKI-zero shot	0.33 218	0.19 188	0.36 160	0.41 320	0.22 179	0.32 188	0.22 96	0.65 261	0.45 217	0.52 267	0.64 285	0.60 351	0.19 42	0.78 466	0.27 187	0.14 155	0.11 192	0.14 154	0.10 70	0.13 134	0.13 184

GCAPDPT-zeroshot	0.28 161	0.16 70	0.45 275	0.34 89	0.22 179	0.26 83	0.24 124	0.49 153	0.56 269	0.35 168	0.42 186	0.43 248	0.27 152	0.50 222	0.24 115	0.14 155	0.11 192	0.14 154	0.12 180	0.12 86	0.13 184

AEACV	0.28 161	0.18 144	0.34 116	0.36 159	0.45 589	0.27 104	0.27 183	0.41 88	0.39 162	0.31 140	0.46 204	0.31 146	0.36 285	0.38 114	0.25 138	0.14 155	0.11 192	0.15 202	0.13 225	0.13 134	0.13 184

GCAP-Stereo	0.29 173	0.21 271	0.45 275	0.39 246	0.20 125	0.39 277	0.22 96	0.60 226	0.46 225	0.47 250	0.50 221	0.39 213	0.27 152	0.34 81	0.24 115	0.14 155	0.12 270	0.14 154	0.11 142	0.13 134	0.12 124

RAFT-Test	0.35 242	0.19 188	0.42 243	0.39 246	0.24 262	0.50 350	0.23 116	0.74 347	0.44 212	0.62 301	0.85 387	0.64 372	0.28 173	0.48 207	0.30 245	0.14 155	0.11 192	0.14 154	0.11 142	0.13 134	0.13 184

LL-Strereo2	0.36 252	0.25 393	0.52 367	0.43 404	0.27 377	0.36 242	0.27 183	0.70 309	0.46 225	0.55 279	0.53 247	0.65 378	0.24 111	0.69 401	0.32 268	0.14 155	0.13 347	0.23 495	0.20 468	0.19 409	0.14 230

4D-IteraStereo	0.33 218	0.19 188	0.43 261	0.40 289	0.24 262	0.32 188	0.27 183	0.59 221	0.72 340	0.66 331	0.53 247	0.42 236	0.22 92	0.46 184	0.30 245	0.14 155	0.09 18	0.20 415	0.16 325	0.16 306	0.12 124

anonymousdsp2	0.37 271	0.21 271	0.49 324	0.38 214	0.24 262	0.48 347	0.31 273	0.91 417	0.68 320	0.57 285	0.51 230	0.51 294	0.34 256	0.59 289	0.33 279	0.14 155	0.11 192	0.14 154	0.10 70	0.16 306	0.16 307

anonymousdsp	0.30 183	0.22 305	0.41 227	0.38 214	0.26 333	0.31 169	0.35 351	0.68 285	0.36 136	0.40 218	0.33 137	0.32 155	0.28 173	0.62 331	0.26 163	0.14 155	0.10 68	0.17 287	0.12 180	0.15 243	0.16 307

EGLCR-Stereo	0.27 142	0.17 98	0.36 160	0.35 121	0.21 153	0.37 254	0.20 45	0.58 214	0.37 147	0.29 119	0.28 95	0.42 236	0.18 27	0.47 197	0.27 187	0.14 155	0.10 68	0.16 239	0.14 262	0.13 134	0.12 124

DCRE	0.38 288	0.19 188	0.47 299	0.45 446	0.33 509	0.45 335	0.40 430	0.66 268	0.53 264	0.49 260	0.95 434	0.57 320	0.39 320	0.53 244	0.32 268	0.14 155	0.13 347	0.15 202	0.14 262	0.14 187	0.15 271

Selective-RAFT	0.36 252	0.23 338	0.54 389	0.45 446	0.22 179	0.64 446	0.27 183	0.62 240	0.65 306	0.41 224	0.38 173	0.55 308	0.39 320	0.59 289	0.36 311	0.14 155	0.12 270	0.14 154	0.12 180	0.16 306	0.14 230

MC-Stereo	0.29 173	0.18 144	0.35 136	0.40 289	0.21 153	0.26 83	0.26 169	0.53 181	0.40 177	0.38 190	0.61 277	0.41 228	0.31 228	0.57 275	0.27 187	0.14 155	0.10 68	0.14 154	0.12 180	0.12 86	0.12 124

RCA-Stereo	0.36 252	0.18 144	0.37 180	0.38 214	0.23 216	0.31 169	0.33 310	0.70 309	1.25 594	0.45 239	0.65 287	0.46 267	0.43 338	0.40 129	0.29 227	0.14 155	0.10 68	0.14 154	0.12 180	0.12 86	0.12 124

DCANet-4	0.38 288	0.22 305	0.58 419	0.35 121	0.19 84	0.30 152	0.30 245	0.69 296	0.97 507	0.70 361	0.79 347	0.40 221	0.46 362	0.46 184	0.37 322	0.14 155	0.10 68	0.14 154	0.11 142	0.12 86	0.15 271

ccc-4	0.30 183	0.22 305	0.42 243	0.37 189	0.26 333	0.31 169	0.34 328	0.66 268	0.35 129	0.39 202	0.33 137	0.31 146	0.28 173	0.61 308	0.26 163	0.14 155	0.11 192	0.17 287	0.12 180	0.15 243	0.16 307

fff	0.39 301	0.18 144	0.46 287	0.35 121	0.19 84	0.30 152	0.30 245	0.73 340	1.08 553	0.70 361	0.79 347	0.44 255	0.62 448	0.47 197	0.37 322	0.14 155	0.10 68	0.14 154	0.11 142	0.12 86	0.15 271

ADStereo(finetuned)	0.39 301	0.18 144	0.58 419	0.35 121	0.19 84	0.30 152	0.30 245	0.72 328	0.96 502	0.72 373	0.77 333	0.45 263	0.68 489	0.46 184	0.36 311	0.14 155	0.10 68	0.14 154	0.11 142	0.13 134	0.15 271

raft_robust	0.41 332	0.24 362	0.39 203	0.43 404	0.22 179	0.40 286	0.33 310	0.80 380	0.98 512	0.80 422	0.88 402	0.41 228	0.32 239	0.89 507	0.30 245	0.14 155	0.12 270	0.16 239	0.18 416	0.15 243	0.13 184

test_5	0.44 360	0.25 393	0.48 314	0.53 562	0.28 404	0.28 120	0.42 462	0.77 366	0.87 442	0.63 308	0.91 419	0.73 429	0.53 389	0.82 485	0.36 311	0.14 155	0.11 192	0.18 341	0.18 416	0.18 374	0.16 307

IGEV-Stereo	0.30 183	0.22 305	0.41 227	0.38 214	0.26 333	0.30 152	0.35 351	0.68 285	0.36 136	0.40 218	0.33 137	0.32 155	0.28 173	0.62 331	0.26 163	0.14 155	0.10 68	0.17 287	0.12 180	0.15 243	0.16 307
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.42 339	0.20 232	0.63 445	0.39 246	0.27 377	0.33 204	0.25 145	1.76 654	0.37 147	0.73 380	0.53 247	0.63 366	0.42 335	0.86 497	0.29 227	0.14 155	0.11 192	0.14 154	0.13 225	0.15 243	0.15 271

MIPNet	0.39 301	0.22 305	0.66 458	0.40 289	0.25 294	0.53 370	0.29 223	0.78 370	0.74 356	0.68 352	0.60 273	0.40 221	0.48 372	0.45 174	0.39 347	0.14 155	0.11 192	0.16 239	0.13 225	0.14 187	0.14 230

IPLGR	0.40 317	0.22 305	0.70 483	0.40 289	0.22 179	0.51 356	0.29 223	0.78 370	0.78 375	0.80 422	0.77 333	0.44 255	0.41 330	0.48 207	0.40 370	0.14 155	0.12 270	0.16 239	0.14 262	0.16 306	0.14 230

GMOStereo	0.38 288	0.19 188	0.42 243	0.43 404	0.24 262	0.40 286	0.39 416	0.55 196	0.64 300	0.89 488	0.84 378	0.65 378	0.37 295	0.39 120	0.29 227	0.14 155	0.12 270	0.20 415	0.18 416	0.15 243	0.12 124

error version	0.38 288	0.19 188	0.42 243	0.43 404	0.24 262	0.40 286	0.39 416	0.55 196	0.64 300	0.89 488	0.84 378	0.65 378	0.37 295	0.39 120	0.29 227	0.14 155	0.12 270	0.20 415	0.18 416	0.15 243	0.12 124

test-v	0.38 288	0.19 188	0.42 243	0.43 404	0.24 262	0.40 286	0.39 416	0.55 196	0.64 300	0.89 488	0.84 378	0.65 378	0.37 295	0.39 120	0.29 227	0.14 155	0.12 270	0.20 415	0.18 416	0.15 243	0.12 124

DEmStereo	0.49 414	0.18 144	0.53 376	0.39 246	0.26 333	0.57 400	0.33 310	0.65 261	0.75 360	0.90 496	1.65 614	0.57 320	1.02 599	0.63 344	0.44 396	0.14 155	0.12 270	0.16 239	0.16 325	0.14 187	0.17 354

DRaft	0.49 414	0.18 144	0.50 336	0.38 214	0.25 294	0.57 400	0.39 416	0.67 279	0.86 435	1.02 554	1.75 621	0.50 287	0.79 544	0.65 362	0.42 384	0.14 155	0.11 192	0.16 239	0.16 325	0.14 187	0.17 354

RAFT-RH_RVC	0.57 491	0.18 144	0.44 267	0.38 214	0.23 216	0.56 391	0.24 124	0.61 233	0.73 350	1.18 597	3.90 676	0.55 308	0.40 325	0.67 384	0.38 337	0.14 155	0.11 192	0.20 415	0.15 294	0.12 86	0.14 230

RAFT-345	0.41 332	0.19 188	0.42 243	0.39 246	0.23 216	0.32 188	0.25 145	0.62 240	0.56 269	0.74 387	1.77 622	0.44 255	0.35 271	0.67 384	0.37 322	0.14 155	0.11 192	0.18 341	0.14 262	0.14 187	0.13 184

test-2	0.38 288	0.19 188	0.42 243	0.43 404	0.24 262	0.40 286	0.39 416	0.55 196	0.64 300	0.89 488	0.84 378	0.65 378	0.37 295	0.39 120	0.29 227	0.14 155	0.12 270	0.20 415	0.18 416	0.15 243	0.12 124

test-1	0.37 271	0.20 232	0.76 510	0.47 492	0.27 377	0.44 327	0.36 365	0.63 248	0.65 306	0.49 260	0.67 299	0.54 305	0.35 271	0.42 147	0.30 245	0.14 155	0.12 270	0.16 239	0.14 262	0.15 243	0.18 383

iRaftStereo_RVC	0.33 218	0.20 232	0.40 217	0.40 289	0.23 216	0.31 169	0.29 223	0.70 309	0.55 267	0.49 260	0.66 292	0.37 194	0.23 103	0.47 197	0.33 279	0.14 155	0.11 192	0.19 378	0.17 384	0.16 306	0.13 184

CREStereo++_RVC	0.32 210	0.16 70	0.25 7	0.32 58	0.24 262	0.27 104	0.22 96	0.48 151	0.89 458	0.47 250	0.80 358	0.29 127	0.25 119	0.37 104	0.34 291	0.14 155	0.09 18	0.13 98	0.52 653	0.14 187	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
DCANet	0.38 288	0.18 144	0.46 287	0.35 121	0.19 84	0.30 152	0.30 245	0.72 328	0.96 502	0.72 373	0.77 333	0.45 263	0.56 408	0.47 197	0.36 311	0.14 155	0.10 68	0.14 154	0.11 142	0.13 134	0.15 271

csc	0.39 301	0.18 144	0.46 287	0.35 121	0.19 84	0.30 152	0.30 245	0.73 340	1.08 553	0.70 361	0.79 347	0.44 255	0.62 448	0.47 197	0.37 322	0.14 155	0.10 68	0.14 154	0.11 142	0.12 86	0.15 271

cscssc	0.39 301	0.18 144	0.46 287	0.35 121	0.19 84	0.30 152	0.30 245	0.73 340	1.08 553	0.70 361	0.79 347	0.44 255	0.62 448	0.47 197	0.37 322	0.14 155	0.10 68	0.14 154	0.11 142	0.12 86	0.15 271

test_xeample3	0.31 200	0.23 338	0.56 406	0.36 159	0.26 333	0.35 225	0.32 292	0.60 226	0.38 152	0.44 238	0.32 134	0.33 164	0.28 173	0.66 374	0.27 187	0.14 155	0.12 270	0.16 239	0.12 180	0.14 187	0.14 230

EAI-Stereo	0.36 252	0.21 271	0.46 287	0.40 289	0.22 179	0.33 204	0.36 365	1.22 553	0.32 104	0.52 267	0.75 326	0.35 183	0.28 173	0.65 362	0.30 245	0.14 155	0.11 192	0.14 154	0.14 262	0.14 187	0.13 184

CFNet-RSSM	0.35 242	0.18 144	0.47 299	0.39 246	0.22 179	0.35 225	0.23 116	0.78 370	0.86 435	0.67 340	0.54 251	0.56 314	0.28 173	0.49 217	0.28 210	0.14 155	0.10 68	0.14 154	0.12 180	0.13 134	0.12 124

Gwc-CoAtRS	0.35 242	0.18 144	0.46 287	0.39 246	0.23 216	0.34 217	0.22 96	0.74 347	0.77 370	0.62 301	0.60 273	0.58 336	0.29 193	0.47 197	0.29 227	0.14 155	0.11 192	0.14 154	0.12 180	0.13 134	0.13 184

HITNet	0.43 353	0.27 446	0.50 336	0.34 89	0.18 49	0.65 454	0.32 292	0.99 449	0.70 331	0.73 380	0.86 391	0.66 391	0.56 408	0.61 308	0.47 418	0.14 155	0.10 68	0.15 202	0.13 225	0.18 374	0.13 184
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.49 414	0.26 430	0.73 499	0.38 214	0.18 49	0.64 446	0.33 310	0.84 393	0.89 458	0.96 534	1.12 514	0.72 424	0.45 355	1.00 554	0.59 483	0.14 155	0.10 68	0.14 154	0.11 142	0.14 187	0.14 230

DF	0.27 142	0.16 70	0.41 227	0.36 159	0.19 84	0.28 120	0.25 145	0.44 111	0.29 71	0.31 140	0.49 219	0.50 287	0.22 92	0.51 233	0.21 39	0.15 234	0.10 68	0.13 98	0.10 70	0.12 86	0.13 184

DepthFocus	0.20 17	0.13 2	0.31 78	0.29 8	0.24 262	0.18 13	0.20 45	0.27 6	0.18 8	0.24 57	0.25 62	0.15 1	0.18 27	0.27 9	0.19 5	0.15 234	0.12 270	0.17 287	0.17 384	0.13 134	0.10 6

VMStereo-Base	0.28 161	0.17 98	0.29 57	0.30 19	0.18 49	0.31 169	0.27 183	0.51 168	0.66 311	0.32 145	0.48 212	0.42 236	0.25 119	0.42 147	0.29 227	0.15 234	0.12 270	0.12 45	0.10 70	0.13 134	0.15 271

Hybrid-DGEV-03	0.46 377	0.20 232	0.36 160	0.43 404	0.28 404	0.55 383	0.25 145	0.69 296	0.75 360	0.96 534	1.92 630	0.61 353	0.32 239	0.58 280	0.36 311	0.15 234	0.10 68	0.18 341	0.16 325	0.14 187	0.12 124

WQFJX1	0.33 218	0.20 232	0.35 136	0.42 360	0.28 404	0.52 364	0.33 310	0.56 204	0.55 267	0.40 218	0.36 161	0.33 164	0.30 218	0.72 425	0.40 370	0.15 234	0.18 494	0.17 287	0.14 262	0.16 306	0.16 307

WQFJX	0.33 218	0.19 188	0.34 116	0.39 246	0.27 377	0.60 422	0.30 245	0.58 214	0.52 258	0.40 218	0.38 173	0.34 171	0.35 271	0.63 344	0.41 377	0.15 234	0.17 475	0.16 239	0.13 225	0.15 243	0.16 307

FE-Mocha	0.33 218	0.20 232	0.55 393	0.39 246	0.27 377	0.31 169	0.20 45	0.77 366	0.38 152	0.67 340	0.56 263	0.57 320	0.26 140	0.38 114	0.23 94	0.15 234	0.10 68	0.17 287	0.16 325	0.13 134	0.13 184

IGEV-FE	0.36 252	0.19 188	0.71 486	0.41 320	0.29 429	0.30 152	0.25 145	0.86 399	0.40 177	0.64 319	0.57 265	0.56 314	0.25 119	0.56 263	0.29 227	0.15 234	0.11 192	0.16 239	0.14 262	0.14 187	0.14 230

Zero-FE251	0.24 78	0.17 98	0.33 99	0.34 89	0.20 125	0.44 327	0.19 27	0.40 80	0.26 43	0.28 107	0.30 116	0.38 202	0.24 111	0.33 66	0.23 94	0.15 234	0.11 192	0.13 98	0.10 70	0.11 31	0.11 59

GASTEREO	0.26 122	0.17 98	0.35 136	0.41 320	0.21 153	0.22 33	0.30 245	0.47 146	0.32 104	0.38 190	0.33 137	0.22 50	0.33 247	0.43 155	0.24 115	0.15 234	0.10 68	0.13 98	0.11 142	0.13 134	0.12 124

MSCF	0.25 100	0.17 98	0.36 160	0.41 320	0.21 153	0.20 22	0.31 273	0.47 146	0.32 104	0.37 181	0.33 137	0.23 59	0.34 256	0.37 104	0.23 94	0.15 234	0.10 68	0.13 98	0.11 142	0.13 134	0.13 184

LGtest1	0.20 17	0.15 44	0.30 68	0.35 121	0.17 27	0.26 83	0.17 3	0.33 27	0.21 17	0.21 28	0.16 8	0.23 59	0.21 78	0.33 66	0.20 23	0.15 234	0.10 68	0.13 98	0.10 70	0.12 86	0.11 59

MM-Stereo_test1	0.34 235	0.19 188	0.37 180	0.42 360	0.23 216	0.35 225	0.44 478	0.62 240	0.56 269	0.61 297	0.51 230	0.38 202	0.36 285	0.65 362	0.27 187	0.15 234	0.13 347	0.17 287	0.14 262	0.15 243	0.13 184

AIO-test1	0.39 301	0.18 144	0.42 243	0.51 534	0.25 294	0.44 327	0.30 245	0.74 347	1.20 588	0.41 224	0.71 308	0.45 263	0.29 193	0.56 263	0.27 187	0.15 234	0.13 347	0.19 378	0.21 490	0.13 134	0.18 383

UGAM-zero	0.48 400	0.21 271	0.66 458	0.38 214	0.23 216	0.36 242	0.22 96	1.30 585	0.43 206	0.67 340	0.61 277	1.74 635	0.89 577	0.79 470	0.27 187	0.15 234	0.12 270	0.15 202	0.12 180	0.13 134	0.14 230

RAStereo	0.25 100	0.17 98	0.33 99	0.40 289	0.21 153	0.24 54	0.26 169	0.45 119	0.46 225	0.23 48	0.34 148	0.30 142	0.19 42	0.34 81	0.26 163	0.15 234	0.12 270	0.16 239	0.13 225	0.14 187	0.11 59

Pointernet	0.27 142	0.15 44	0.35 136	0.36 159	0.23 216	0.35 225	0.21 71	0.74 347	0.41 187	0.39 202	0.37 167	0.34 171	0.25 119	0.37 104	0.27 187	0.15 234	0.11 192	0.12 45	0.09 7	0.11 31	0.11 59

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 455	0.23 338	1.38 614	0.40 289	0.53 618	0.29 137	0.30 245	1.49 623	0.45 217	0.69 356	1.15 528	0.98 518	0.32 239	0.70 409	0.29 227	0.15 234	0.11 192	0.17 287	0.20 468	0.22 467	0.27 526

trnet	0.28 161	0.15 44	0.25 7	0.29 8	0.16 12	0.38 261	0.23 116	0.53 181	0.77 370	0.43 235	0.52 240	0.34 171	0.28 173	0.39 120	0.27 187	0.15 234	0.11 192	0.12 45	0.08 1	0.11 31	0.11 59

MyStereo8	0.42 339	0.21 271	0.64 450	0.43 404	0.29 429	0.55 383	0.28 204	0.72 328	0.50 248	0.73 380	1.01 468	0.57 320	0.44 348	0.52 238	0.52 447	0.15 234	0.12 270	0.16 239	0.14 262	0.19 409	0.21 447

IGEV_Zeroshot_test	0.36 252	0.19 188	0.71 486	0.41 320	0.29 429	0.30 152	0.25 145	0.86 399	0.40 177	0.64 319	0.57 265	0.56 314	0.25 119	0.56 263	0.29 227	0.15 234	0.11 192	0.16 239	0.14 262	0.14 187	0.14 230

CASnet	0.30 183	0.20 232	0.34 116	0.42 360	0.17 27	0.25 75	0.24 124	0.53 181	0.56 269	0.54 277	0.54 251	0.39 213	0.24 111	0.41 136	0.26 163	0.15 234	0.10 68	0.22 474	0.18 416	0.18 374	0.12 124
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.36 252	0.17 98	0.31 78	0.35 121	0.21 153	0.51 356	0.21 71	0.93 428	0.75 360	0.56 282	0.73 312	0.66 391	0.29 193	0.48 207	0.25 138	0.15 234	0.10 68	0.13 98	0.10 70	0.13 134	0.13 184

HH	0.37 271	0.22 305	0.49 324	0.41 320	0.26 333	0.36 242	0.30 245	0.87 402	0.41 187	0.45 239	0.59 270	0.78 454	0.43 338	0.77 458	0.26 163	0.15 234	0.11 192	0.15 202	0.14 262	0.14 187	0.14 230

HanStereo	0.37 271	0.22 305	0.49 324	0.41 320	0.26 333	0.36 242	0.30 245	0.87 402	0.41 187	0.45 239	0.59 270	0.78 454	0.43 338	0.77 458	0.26 163	0.15 234	0.11 192	0.15 202	0.14 262	0.14 187	0.14 230

LoS	0.30 183	0.16 70	0.32 92	0.30 19	0.19 84	0.32 188	0.29 223	0.54 189	0.73 350	0.35 168	0.52 240	0.42 236	0.29 193	0.48 207	0.29 227	0.15 234	0.11 192	0.13 98	0.09 7	0.12 86	0.12 124
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo Lap2	0.29 173	0.25 393	0.44 267	0.50 522	0.30 454	0.19 19	0.31 273	0.52 175	0.41 187	0.25 67	0.28 95	0.46 267	0.31 228	0.39 120	0.30 245	0.15 234	0.15 415	0.16 239	0.13 225	0.17 338	0.16 307

RAFT+CT+SA	0.40 317	0.24 362	0.40 217	0.53 562	0.27 377	0.28 120	0.45 485	0.79 377	0.81 403	0.51 263	0.90 411	0.42 236	0.39 320	0.81 478	0.33 279	0.15 234	0.11 192	0.18 341	0.18 416	0.15 243	0.15 271

GLC_STEREO	0.30 183	0.20 232	0.28 44	0.44 431	0.19 84	0.31 169	0.25 145	0.49 153	0.43 206	0.37 181	0.47 210	0.40 221	0.23 103	0.51 233	0.37 322	0.15 234	0.18 494	0.19 378	0.16 325	0.16 306	0.14 230

CrosDoStereo	0.51 441	0.19 188	0.46 287	0.39 246	0.24 262	0.39 277	1.14 649	0.69 296	0.87 442	0.94 517	1.36 578	0.62 361	0.75 528	0.68 393	0.46 407	0.15 234	0.12 270	0.17 287	0.18 416	0.14 187	0.16 307

LCNet	0.42 339	0.21 271	0.34 116	0.44 431	0.24 262	0.47 342	0.28 204	0.69 296	0.57 278	0.72 373	1.03 482	0.66 391	0.58 424	0.60 301	0.35 300	0.15 234	0.10 68	0.19 378	0.19 444	0.22 467	0.37 591

STrans-v2	0.47 390	0.21 271	0.49 324	0.41 320	0.25 294	0.54 377	0.49 516	1.16 520	0.82 416	0.67 340	1.05 488	0.71 409	0.67 480	0.74 431	0.34 291	0.15 234	0.11 192	0.17 287	0.15 294	0.14 187	0.14 230

TransformOpticalFlow	0.46 377	0.21 271	0.49 324	0.42 360	0.24 262	0.36 242	0.46 488	1.04 466	0.84 423	0.67 340	1.14 525	0.73 429	0.56 408	0.78 466	0.33 279	0.15 234	0.10 68	0.17 287	0.15 294	0.14 187	0.15 271

OMP-Stereo	0.43 353	0.23 338	0.50 336	0.53 562	0.25 294	0.36 242	0.24 124	0.73 340	0.81 403	0.78 414	0.64 285	0.88 487	0.41 330	0.95 533	0.36 311	0.15 234	0.12 270	0.20 415	0.15 294	0.16 306	0.13 184

PSM-AAD	0.48 400	0.21 271	0.39 203	0.44 431	0.23 216	0.56 391	0.47 496	0.67 279	0.73 350	1.08 579	1.12 514	0.58 336	0.87 569	0.63 344	0.33 279	0.15 234	0.11 192	0.25 524	0.26 567	0.18 374	0.42 608

FTStereo	0.56 486	0.21 271	0.39 203	0.42 360	0.25 294	0.39 277	0.73 605	0.69 296	0.45 217	1.09 583	3.23 665	0.69 404	0.71 501	0.55 253	0.34 291	0.15 234	0.13 347	0.19 378	0.17 384	0.15 243	0.32 562

ASMatch	0.48 400	0.20 232	0.47 299	0.39 246	0.28 404	0.37 254	0.26 169	0.76 360	0.72 340	0.77 403	2.29 641	0.61 353	0.51 386	0.64 352	0.39 347	0.15 234	0.12 270	0.17 287	0.15 294	0.14 187	0.22 466

DeepStereo_LL	0.51 441	0.19 188	0.46 287	0.39 246	0.24 262	0.39 277	1.14 649	0.69 296	0.87 442	0.94 517	1.36 578	0.62 361	0.75 528	0.68 393	0.46 407	0.15 234	0.12 270	0.17 287	0.18 416	0.14 187	0.16 307

GrayStereo	0.49 414	0.20 232	0.44 267	0.47 492	0.29 429	0.51 356	0.62 572	0.71 317	0.66 311	1.04 562	1.46 599	0.77 451	0.73 517	0.58 280	0.35 300	0.15 234	0.12 270	0.17 287	0.17 384	0.15 243	0.30 549

CroCo-Stereo	0.27 142	0.23 338	0.40 217	0.49 511	0.22 179	0.20 22	0.29 223	0.55 196	0.45 217	0.29 119	0.27 85	0.42 236	0.26 140	0.30 28	0.26 163	0.15 234	0.13 347	0.13 98	0.12 180	0.16 306	0.13 184
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
GMM-Stereo	0.44 360	0.20 232	0.39 203	0.42 360	0.25 294	0.50 350	0.44 478	0.72 328	0.57 278	0.77 403	1.37 581	0.76 445	0.38 304	0.62 331	0.34 291	0.15 234	0.10 68	0.20 415	0.19 444	0.17 338	0.28 537

Prome-Stereo	0.46 377	0.20 232	0.37 180	0.45 446	0.26 333	0.40 286	0.42 462	0.69 296	0.49 241	0.96 534	1.84 626	0.58 336	0.64 461	0.63 344	0.32 268	0.15 234	0.11 192	0.16 239	0.14 262	0.17 338	0.30 549

raft+_RVC	0.38 288	0.20 232	0.38 191	0.39 246	0.27 377	0.44 327	0.35 351	0.81 382	0.90 463	0.52 267	0.78 342	0.50 287	0.29 193	0.56 263	0.41 377	0.15 234	0.12 270	0.17 287	0.15 294	0.14 187	0.13 184

111	0.42 339	0.18 144	0.46 287	0.35 121	0.19 84	0.52 364	0.28 204	0.76 360	1.16 576	0.52 267	0.92 425	0.65 378	0.51 386	0.65 362	0.37 322	0.15 234	0.10 68	0.14 154	0.12 180	0.13 134	0.16 307

ARAFT	0.48 400	0.25 393	0.82 525	0.42 360	0.25 294	0.56 391	0.54 544	0.82 388	0.82 416	0.92 506	0.75 326	0.75 438	0.48 372	0.89 507	0.37 322	0.15 234	0.12 270	0.23 495	0.22 511	0.14 187	0.14 230

DIP-Stereo	0.40 317	0.22 305	0.58 419	0.42 360	0.29 429	0.62 430	0.27 183	0.87 402	0.42 194	0.65 324	0.86 391	0.52 298	0.35 271	0.67 384	0.43 387	0.15 234	0.13 347	0.17 287	0.14 262	0.15 243	0.17 354
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.40 317	0.19 188	0.47 299	0.43 404	0.27 377	0.41 300	0.31 273	0.74 347	0.38 152	0.90 496	1.28 561	0.58 336	0.35 271	0.43 155	0.35 300	0.15 234	0.13 347	0.14 154	0.12 180	0.14 187	0.14 230

RAFT-Stereo	0.40 317	0.19 188	0.47 299	0.43 404	0.27 377	0.41 300	0.31 273	0.74 347	0.38 152	0.90 496	1.28 561	0.58 336	0.35 271	0.43 155	0.35 300	0.15 234	0.13 347	0.14 154	0.12 180	0.14 187	0.14 230
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.52 455	0.31 499	0.86 543	0.44 431	0.22 179	0.66 462	0.47 496	0.92 426	1.02 527	0.89 488	1.12 514	0.69 404	0.55 400	0.86 497	0.60 484	0.15 234	0.11 192	0.15 202	0.12 180	0.17 338	0.17 354

DN-CSS_ROB	0.45 369	0.27 446	0.74 503	0.41 320	0.29 429	0.43 316	0.29 223	0.80 380	0.78 375	0.73 380	1.08 506	0.48 276	0.45 355	0.81 478	0.40 370	0.15 234	0.12 270	0.21 459	0.19 444	0.18 374	0.17 354

pmcnn	1.27 631	0.31 499	1.14 588	0.41 320	0.23 216	0.97 559	0.71 594	1.23 557	1.32 609	1.83 647	2.34 644	11.25 696	0.89 577	1.04 562	0.96 570	0.15 234	0.12 270	0.12 45	0.10 70	0.15 243	0.16 307

IGEV_i1	0.45 369	0.23 338	0.57 415	0.40 289	0.23 216	0.64 446	0.42 462	1.05 473	0.65 306	0.71 371	0.70 306	0.76 445	0.47 367	0.75 439	0.45 402	0.16 285	0.14 386	0.16 239	0.13 225	0.17 338	0.18 383

Selective-IGEV-i1	0.46 377	0.21 271	0.60 432	0.43 404	0.24 262	0.67 471	0.53 536	1.07 483	0.90 463	0.65 324	0.82 368	0.80 465	0.38 304	0.56 263	0.40 370	0.16 285	0.14 386	0.15 202	0.13 225	0.16 306	0.17 354

WQFJA1++	0.24 78	0.16 70	0.30 68	0.31 35	0.21 153	0.34 217	0.17 3	0.39 62	0.18 8	0.26 78	0.30 116	0.29 127	0.28 173	0.41 136	0.23 94	0.16 285	0.10 68	0.13 98	0.10 70	0.31 554	0.12 124

NLMM1	0.34 235	0.21 271	0.38 191	0.41 320	0.26 333	0.55 383	0.32 292	0.58 214	0.65 306	0.42 229	0.45 199	0.30 142	0.27 152	0.64 352	0.39 347	0.16 285	0.18 494	0.17 287	0.14 262	0.15 243	0.14 230

NLSM1	0.33 218	0.19 188	0.36 160	0.40 289	0.25 294	0.65 454	0.27 183	0.59 221	0.52 258	0.38 190	0.53 247	0.29 127	0.29 193	0.56 263	0.33 279	0.16 285	0.17 475	0.18 341	0.15 294	0.14 187	0.13 184

NLCSM	0.35 242	0.21 271	0.36 160	0.44 431	0.29 429	0.53 370	0.40 430	0.54 189	0.51 255	0.47 250	0.37 167	0.33 164	0.34 256	0.75 439	0.42 384	0.16 285	0.17 475	0.17 287	0.16 325	0.17 338	0.17 354

GSStereo	0.24 78	0.16 70	0.31 78	0.35 121	0.26 333	0.35 225	0.29 223	0.50 162	0.29 71	0.30 129	0.29 105	0.23 59	0.20 64	0.33 66	0.22 65	0.16 285	0.09 18	0.13 98	0.10 70	0.14 187	0.13 184

GS-Stereo							0.29 223	0.50 162	0.29 71	0.30 129	0.29 105	0.23 59	0.20 64	0.33 66	0.22 65	0.16 285	0.09 18	0.13 98	0.10 70	0.14 187	0.13 184

DA	0.31 200	0.18 144	0.35 136	0.41 320	0.21 153	0.73 492	0.33 310	0.51 168	0.46 225	0.35 168	0.42 186	0.40 221	0.35 271	0.33 66	0.27 187	0.16 285	0.11 192	0.16 239	0.11 142	0.15 243	0.12 124

GGEV	0.31 200	0.18 144	0.35 136	0.41 320	0.21 153	0.73 492	0.33 310	0.51 168	0.46 225	0.35 168	0.42 186	0.40 221	0.35 271	0.33 66	0.27 187	0.16 285	0.11 192	0.16 239	0.11 142	0.15 243	0.12 124

z-ln-s-r	0.70 542	0.39 543	1.51 623	0.40 289	0.27 377	0.58 406	0.62 572	0.87 402	1.09 558	0.84 443	1.44 594	0.91 501	0.87 569	1.20 585	2.07 648	0.16 285	0.12 270	0.17 287	0.15 294	0.21 440	0.17 354

DFGA-Net	0.47 390	0.31 499	0.93 557	0.43 404	0.33 509	0.56 391	0.35 351	0.81 382	0.89 458	0.70 361	0.76 329	0.48 276	0.43 338	0.78 466	0.64 500	0.16 285	0.14 386	0.19 378	0.19 444	0.20 427	0.19 396

SGD-Stereo	0.22 48	0.16 70	0.28 44	0.32 58	0.16 12	0.28 120	0.20 45	0.39 62	0.29 71	0.25 67	0.29 105	0.21 41	0.27 152	0.38 114	0.27 187	0.16 285	0.09 18	0.13 98	0.11 142	0.13 134	0.11 59

StereoAnything_RVC	0.22 48	0.85 640	0.41 227	0.28 3	0.16 12	0.23 46	0.18 13	0.23 3	0.19 10	0.16 3	0.16 8	0.15 1	0.21 78	0.32 52	0.19 5	0.16 285	0.09 18	0.12 45	0.09 7	0.16 306	0.10 6

AIO-test2	0.40 317	0.21 271	0.44 267	0.48 499	0.26 333	0.44 327	0.38 398	0.79 377	1.28 601	0.37 181	0.87 398	0.38 202	0.30 218	0.50 222	0.28 210	0.16 285	0.13 347	0.21 459	0.24 542	0.15 243	0.15 271

GIP-stereo	0.25 100	0.19 188	0.32 92	0.38 214	0.25 294	0.26 83	0.20 45	0.50 162	0.41 187	0.25 67	0.39 177	0.35 183	0.20 64	0.33 66	0.22 65	0.16 285	0.11 192	0.13 98	0.10 70	0.12 86	0.12 124

PAM_32	0.50 427	0.20 232	0.69 479	0.40 289	0.24 262	1.09 587	0.29 223	1.12 503	0.40 177	0.74 387	0.44 197	1.98 645	0.64 461	0.64 352	0.27 187	0.16 285	0.11 192	0.17 287	0.15 294	0.14 187	0.15 271

PAM	0.50 427	0.21 271	0.75 506	0.41 320	0.26 333	1.11 593	0.37 380	1.10 496	0.39 162	0.75 391	0.46 204	1.92 642	0.61 443	0.62 331	0.28 210	0.16 285	0.10 68	0.16 239	0.14 262	0.14 187	0.15 271

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 360	0.22 305	0.83 529	0.39 246	0.45 589	0.41 300	0.26 169	1.04 466	0.50 248	0.54 277	0.76 329	1.03 534	0.43 338	0.67 384	0.28 210	0.16 285	0.11 192	0.17 287	0.19 444	0.21 440	0.21 447

U	3.17 675	0.17 98	0.35 136	0.41 320	0.71 644	57.93 722	0.20 45	0.43 102	0.39 162	0.26 78	0.23 44	0.23 59	0.22 92	0.26 5	0.22 65	0.16 285	0.10 68	0.74 651	0.13 225	0.13 134	0.11 59

H2IRNET	0.38 288	0.21 271	0.36 160	0.39 246	0.25 294	0.26 83	0.24 124	0.61 233	0.74 356	0.39 202	0.89 405	0.74 433	0.53 389	0.53 244	0.44 396	0.16 285	0.13 347	0.19 378	0.20 468	0.17 338	0.15 271

MGS-Stereo	0.29 173	0.20 232	0.42 243	0.37 189	0.24 262	0.37 254	0.30 245	0.40 80	0.50 248	0.32 145	0.51 230	0.40 221	0.24 111	0.45 174	0.28 210	0.16 285	0.12 270	0.15 202	0.13 225	0.15 243	0.14 230

IGEVStereo-DCA	0.30 183	0.24 362	0.42 243	0.36 159	0.27 377	0.38 261	0.34 328	0.66 268	0.35 129	0.39 202	0.31 123	0.35 183	0.27 152	0.62 331	0.25 138	0.16 285	0.12 270	0.16 239	0.12 180	0.14 187	0.16 307

rrr	0.31 200	0.24 362	0.56 406	0.36 159	0.27 377	0.38 261	0.31 273	0.56 204	0.44 212	0.39 202	0.31 123	0.35 183	0.27 152	0.62 331	0.25 138	0.16 285	0.12 270	0.16 239	0.13 225	0.14 187	0.14 230

MaDis-Stereo	0.27 142	0.19 188	0.39 203	0.37 189	0.26 333	0.28 120	0.28 204	0.45 119	0.37 147	0.27 93	0.27 85	0.40 221	0.27 152	0.40 129	0.30 245	0.16 285	0.14 386	0.16 239	0.13 225	0.15 243	0.12 124

CBFPSM	0.61 519	0.25 393	1.41 618	0.39 246	0.27 377	1.10 588	0.67 584	0.83 390	0.84 423	0.82 429	0.81 366	1.33 599	0.85 562	0.72 425	0.86 546	0.16 285	0.15 415	0.15 202	0.17 384	0.17 338	0.23 491

ToySt	0.52 455	0.27 446	0.93 557	0.42 360	0.28 404	0.67 471	0.56 552	0.88 410	0.79 383	0.61 297	0.85 387	0.92 507	0.70 496	0.72 425	0.61 490	0.16 285	0.17 475	0.21 459	0.21 490	0.22 467	0.21 447

TestStereo1	0.44 360	0.24 362	0.45 275	0.52 551	0.25 294	0.35 225	0.40 430	0.81 382	0.94 491	0.70 361	0.96 438	0.48 276	0.45 355	0.94 527	0.33 279	0.16 285	0.13 347	0.18 341	0.16 325	0.15 243	0.14 230

SA-5K	0.44 360	0.24 362	0.45 275	0.52 551	0.25 294	0.35 225	0.40 430	0.81 382	0.94 491	0.70 361	0.96 438	0.48 276	0.45 355	0.94 527	0.33 279	0.16 285	0.13 347	0.18 341	0.16 325	0.15 243	0.14 230

Sa-1000	0.49 414	0.25 393	0.45 275	0.46 471	0.25 294	0.64 446	0.34 328	0.85 395	0.95 495	0.85 456	1.51 605	0.55 308	0.44 348	0.94 527	0.31 259	0.16 285	0.12 270	0.21 459	0.20 468	0.15 243	0.14 230

SA	0.45 369	0.26 430	0.50 336	0.47 492	0.24 262	0.46 338	0.36 365	0.79 377	1.00 519	0.61 297	1.04 485	0.50 287	0.50 381	0.98 544	0.33 279	0.16 285	0.13 347	0.21 459	0.19 444	0.15 243	0.14 230

HHNet	0.42 339	0.19 188	0.43 261	0.35 121	0.38 546	0.33 204	0.33 310	0.71 317	0.78 375	0.87 471	1.30 567	0.52 298	0.36 285	0.53 244	0.37 322	0.16 285	0.11 192	0.19 378	0.15 294	0.15 243	0.25 512

IIG-Stereo	0.45 369	0.22 305	0.48 314	0.51 534	0.26 333	0.43 316	0.21 71	0.73 340	0.80 392	0.84 443	0.95 434	0.82 470	0.46 362	0.95 533	0.37 322	0.16 285	0.12 270	0.19 378	0.15 294	0.15 243	0.12 124

NRIStereo	0.37 271	0.21 271	0.49 324	0.42 360	0.23 216	0.33 204	0.25 145	0.68 285	0.59 285	0.65 324	0.63 282	0.55 308	0.37 295	0.67 384	0.40 370	0.16 285	0.12 270	0.18 341	0.15 294	0.17 338	0.15 271

KYRaft	0.48 400	0.21 271	0.41 227	0.45 446	0.23 216	0.43 316	0.36 365	0.68 285	0.45 217	0.94 517	1.72 620	0.78 454	0.40 325	0.65 362	0.32 268	0.16 285	0.11 192	0.18 341	0.22 511	0.17 338	0.76 652

THIR-Stereo	0.51 441	0.19 188	0.47 299	0.39 246	0.23 216	0.74 498	0.64 582	0.68 285	0.88 453	1.03 557	1.40 584	0.71 409	0.75 528	0.64 352	0.43 387	0.16 285	0.11 192	0.17 287	0.18 416	0.15 243	0.17 354

PFNet	0.43 353	0.19 188	0.61 436	0.44 431	0.24 262	0.42 311	0.31 273	0.76 360	0.81 403	1.01 550	0.74 324	0.67 398	0.41 330	0.75 439	0.39 347	0.16 285	0.10 68	0.20 415	0.15 294	0.16 306	0.14 230

AnonymousM	0.42 339	0.86 641	0.31 78	0.35 121	0.23 216	0.30 152	0.37 380	0.56 204	0.44 212	0.72 373	0.50 221	0.47 272	0.29 193	0.42 147	0.35 300	0.16 285	0.12 270	1.51 667	0.32 601	0.12 86	0.11 59

rafts_anoy	0.38 288	0.22 305	0.38 191	0.43 404	0.28 404	0.32 188	0.32 292	0.70 309	0.91 470	0.59 289	0.66 292	0.45 263	0.33 247	0.49 217	0.41 377	0.16 285	0.12 270	0.21 459	0.23 527	0.18 374	0.16 307

TANstereo	0.31 200	0.16 70	0.34 116	0.31 35	0.17 27	0.55 383	0.23 116	0.46 131	0.56 269	0.60 292	0.69 303	0.37 194	0.26 140	0.36 99	0.28 210	0.16 285	0.16 442	0.13 98	0.10 70	0.14 187	0.15 271

XX-TBD	0.32 210	0.53 591	0.26 24	0.53 562	0.21 153	0.38 261	0.24 124	0.41 88	0.77 370	0.55 279	0.70 306	0.31 146	0.26 140	0.33 66	0.28 210	0.16 285	0.10 68	0.12 45	0.09 7	0.13 134	0.11 59

raftrobust	0.35 242	0.20 232	0.39 203	0.43 404	0.29 429	0.31 169	0.25 145	0.73 340	0.66 311	0.59 289	0.56 263	0.44 255	0.45 355	0.55 253	0.31 259	0.16 285	0.12 270	0.14 154	0.12 180	0.12 86	0.14 230

RALAANet	0.40 317	0.24 362	0.56 406	0.43 404	0.30 454	0.36 242	0.25 145	0.89 411	0.69 327	0.69 356	0.65 287	0.61 353	0.30 218	0.63 344	0.35 300	0.16 285	0.13 347	0.18 341	0.15 294	0.21 440	0.14 230

XX-Stereo	0.38 288	0.18 144	0.52 367	0.58 598	0.38 546	0.39 277	0.20 45	0.62 240	0.31 93	0.47 250	1.29 565	0.72 424	0.25 119	0.59 289	0.28 210	0.16 285	0.11 192	0.17 287	0.16 325	0.14 187	0.11 59

MMNet	0.57 491	0.26 430	0.67 463	0.45 446	0.35 528	1.04 578	0.39 416	0.93 428	0.98 512	0.96 534	0.97 447	0.86 478	0.80 549	0.83 487	0.80 537	0.16 285	0.15 415	0.19 378	0.19 444	0.20 427	0.17 354

CREStereo	0.28 161	0.16 70	0.25 7	0.28 3	0.17 27	0.38 261	0.25 145	0.52 175	0.76 367	0.43 235	0.51 230	0.32 155	0.28 173	0.39 120	0.27 187	0.16 285	0.11 192	0.12 45	0.09 7	0.12 86	0.12 124
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
BEATNet_4x	0.49 414	0.35 519	0.72 493	0.38 214	0.20 125	0.65 454	0.36 365	1.08 489	0.78 375	0.78 414	0.88 402	0.73 429	0.64 461	0.71 419	0.60 484	0.16 285	0.12 270	0.16 239	0.15 294	0.24 500	0.18 383

RASNet	0.57 491	0.24 362	0.61 436	0.39 246	0.23 216	0.71 484	0.40 430	1.02 459	0.93 482	0.77 403	1.05 488	1.05 544	0.98 594	0.99 549	1.03 584	0.16 285	0.14 386	0.14 154	0.17 384	0.15 243	0.14 230

LiteMatch	0.25 100	0.18 144	0.25 7	0.38 214	0.20 125	0.28 120	0.27 183	0.33 27	0.26 43	0.21 28	0.20 21	0.28 121	0.43 338	0.30 28	0.47 418	0.17 333	0.10 68	0.15 202	0.13 225	0.15 243	0.15 271

Lsterematch	0.39 301	0.18 144	0.40 217	0.38 214	0.20 125	0.41 300	0.27 183	0.59 221	0.75 360	0.68 352	1.01 468	0.49 283	0.43 338	0.60 301	0.47 418	0.17 333	0.10 68	0.15 202	0.13 225	0.15 243	0.15 271

DStereoRT	0.77 562	0.21 271	0.72 493	0.52 551	0.34 521	1.07 584	0.36 365	0.86 399	0.80 392	0.81 426	1.07 499	0.54 305	0.73 517	0.78 466	0.53 458	0.17 333	0.14 386	3.96 699	1.38 689	0.20 427	0.16 307

Select-FE	0.48 400	0.26 430	0.96 564	0.42 360	0.36 535	0.34 217	0.20 45	1.02 459	0.37 147	0.61 297	1.01 468	1.04 539	0.79 544	0.74 431	0.29 227	0.17 333	0.13 347	0.17 287	0.20 468	0.15 243	0.25 512

DDF-Stereo	0.26 122	0.16 70	0.33 99	0.37 189	0.30 454	0.19 19	0.20 45	0.33 27	0.31 93	0.27 93	0.26 76	0.29 127	0.28 173	0.39 120	0.25 138	0.17 333	0.10 68	0.14 154	0.10 70	0.69 644	0.13 184

zero-FE	0.26 122	0.16 70	0.33 99	0.36 159	0.30 454	0.18 13	0.20 45	0.37 56	0.31 93	0.27 93	0.27 85	0.29 127	0.28 173	0.34 81	0.25 138	0.17 333	0.10 68	0.14 154	0.10 70	0.62 643	0.13 184

S2M2_XL	0.19 12	0.18 144	0.28 44	0.27 2	0.20 125	0.15 3	0.16 2	0.23 3	0.16 6	0.21 28	0.26 76	0.17 6	0.17 19	0.24 2	0.21 39	0.17 333	0.16 442	0.15 202	0.14 262	0.15 243	0.12 124
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	0.49 414	0.20 232	0.48 314	0.36 159	0.22 179	0.58 406	0.42 462	1.19 535	0.74 356	0.86 466	0.76 329	1.08 554	0.59 430	0.81 478	0.60 484	0.17 333	0.12 270	0.15 202	0.12 180	0.17 338	0.20 428

G2L-Stereo_test	0.50 427	0.22 305	0.46 287	0.34 89	0.24 262	0.58 406	0.59 565	1.14 513	0.79 383	0.89 488	0.96 438	0.96 513	0.59 430	0.72 425	0.67 505	0.17 333	0.12 270	0.14 154	0.12 180	0.15 243	0.16 307

MM-Stereo_test3	0.35 242	0.19 188	0.33 99	0.42 360	0.26 333	0.34 217	0.44 478	0.74 347	0.93 482	0.47 250	0.52 240	0.42 236	0.29 193	0.46 184	0.29 227	0.17 333	0.15 415	0.17 287	0.13 225	0.14 187	0.15 271

model_zeroshot	0.35 242	0.20 232	0.56 406	0.41 320	0.30 454	0.51 356	0.26 169	0.69 296	0.48 237	0.65 324	0.51 230	0.52 298	0.25 119	0.46 184	0.27 187	0.17 333	0.13 347	0.15 202	0.14 262	0.13 134	0.14 230

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 235	0.28 461	0.48 314	0.37 189	0.25 294	0.47 342	0.30 245	0.60 226	0.92 476	0.43 235	0.37 167	0.30 142	0.29 193	0.50 222	0.30 245	0.17 333	0.14 386	0.18 341	0.15 294	0.18 374	0.16 307

CoDeX	0.48 400	0.21 271	0.53 376	0.43 404	0.25 294	0.74 498	0.38 398	1.36 603	0.82 416	0.84 443	0.96 438	0.63 366	0.57 420	0.63 344	0.40 370	0.17 333	0.13 347	0.17 287	0.15 294	0.16 306	0.15 271

ACVNet-DCA	0.36 252	0.25 393	0.35 136	0.42 360	0.23 216	0.53 370	0.37 380	0.91 417	0.59 285	0.42 229	0.50 221	0.34 171	0.47 367	0.61 308	0.26 163	0.17 333	0.11 192	0.19 378	0.13 225	0.18 374	0.19 396

xx1	0.40 317	0.25 393	0.35 136	0.42 360	0.23 216	0.53 370	0.37 380	0.71 317	1.17 579	0.42 229	0.50 221	0.65 378	0.56 408	0.61 308	0.26 163	0.17 333	0.11 192	0.20 415	0.19 444	0.18 374	0.19 396

1test111	0.37 271	0.25 393	0.35 136	0.42 360	0.23 216	0.53 370	0.37 380	0.91 417	0.59 285	0.42 229	0.50 221	0.34 171	0.47 367	0.59 289	0.48 425	0.17 333	0.11 192	0.19 378	0.13 225	0.18 374	0.19 396

cc1	0.38 288	0.25 393	0.35 136	0.42 360	0.23 216	0.53 370	0.37 380	0.71 317	1.17 579	0.42 229	0.50 221	0.34 171	0.47 367	0.61 308	0.26 163	0.17 333	0.11 192	0.19 378	0.13 225	0.16 306	0.17 354

ffm	0.47 390	0.28 461	0.68 470	0.39 246	0.26 333	0.56 391	0.40 430	0.72 328	1.13 567	0.76 397	0.98 451	0.71 409	0.55 400	0.61 308	0.26 163	0.17 333	0.11 192	0.25 524	0.21 490	0.16 306	0.17 354

ff1	0.56 486	0.28 461	0.68 470	0.39 246	0.26 333	0.56 391	0.40 430	0.72 328	1.13 567	0.76 397	0.98 451	0.71 409	0.55 400	1.25 591	1.46 620	0.17 333	0.11 192	0.25 524	0.21 490	0.16 306	0.17 354

tt1	0.37 271	0.25 393	0.35 136	0.43 404	0.23 216	0.52 364	0.37 380	0.72 328	1.13 567	0.42 229	0.46 204	0.35 183	0.44 348	0.61 308	0.26 163	0.17 333	0.11 192	0.19 378	0.13 225	0.16 306	0.17 354

MIF-Stereo (partial)	0.32 210	0.19 188	0.41 227	0.41 320	0.32 496	0.29 137	0.24 124	0.49 153	0.44 212	0.31 140	0.63 282	0.37 194	0.36 285	0.60 301	0.32 268	0.17 333	0.13 347	0.19 378	0.17 384	0.18 374	0.15 271

UniTT-Stereo	0.27 142	0.18 144	0.40 217	0.40 289	0.28 404	0.30 152	0.28 204	0.40 80	0.33 112	0.30 129	0.46 204	0.27 114	0.25 119	0.48 207	0.35 300	0.17 333	0.13 347	0.14 154	0.12 180	0.14 187	0.13 184

PCWNet_CMD	0.49 414	0.25 393	0.56 406	0.40 289	0.27 377	0.64 446	0.32 292	0.98 445	0.99 515	0.87 471	1.07 499	0.78 454	0.46 362	0.61 308	0.44 396	0.17 333	0.13 347	0.21 459	0.16 325	0.26 521	0.20 428

knoymous	0.37 271	0.22 305	0.34 116	0.32 58	0.22 179	0.38 261	0.29 223	0.63 248	0.65 306	0.69 356	0.69 303	0.60 351	0.40 325	0.61 308	0.36 311	0.17 333	0.11 192	0.20 415	0.12 180	0.18 374	0.19 396

anonymousa	0.51 441	0.21 271	0.47 299	0.39 246	0.25 294	0.89 544	0.36 365	0.78 370	0.63 296	0.88 481	1.54 607	1.09 560	0.67 480	0.53 244	0.46 407	0.17 333	0.14 386	0.19 378	0.21 490	0.16 306	0.16 307

riskmin	0.41 332	0.21 271	0.44 267	0.34 89	0.24 262	0.58 406	0.32 292	0.70 309	0.86 435	0.52 267	0.57 265	0.78 454	0.60 436	0.58 280	0.39 347	0.17 333	0.12 270	0.19 378	0.13 225	0.19 409	0.22 466

qqq	0.42 339	0.28 461	0.50 336	0.37 189	0.22 179	0.47 342	0.39 416	0.91 417	0.59 285	0.57 285	0.71 308	0.65 378	0.56 408	0.59 289	0.48 425	0.17 333	0.17 475	0.20 415	0.19 444	0.18 374	0.19 396

IER	0.48 400	0.25 393	0.60 432	0.38 214	0.28 404	0.67 471	0.38 398	0.82 388	0.68 320	0.88 481	0.95 434	0.74 433	0.79 544	0.62 331	0.46 407	0.17 333	0.14 386	0.17 287	0.17 384	0.17 338	0.16 307

CIPLG	0.42 339	0.23 338	0.71 486	0.45 446	0.33 509	0.51 356	0.33 310	0.68 285	0.68 320	0.84 443	0.96 438	0.47 272	0.33 247	0.56 263	0.52 447	0.17 333	0.12 270	0.16 239	0.14 262	0.13 134	0.16 307

IPLGR_C	0.42 339	0.23 338	0.71 486	0.46 471	0.33 509	0.51 356	0.34 328	0.69 296	0.69 327	0.84 443	0.92 425	0.46 267	0.33 247	0.53 244	0.53 458	0.17 333	0.12 270	0.16 239	0.14 262	0.13 134	0.16 307

ACRE	0.42 339	0.23 338	0.73 499	0.45 446	0.33 509	0.50 350	0.33 310	0.68 285	0.70 331	0.82 429	0.92 425	0.46 267	0.32 239	0.53 244	0.52 447	0.17 333	0.12 270	0.15 202	0.14 262	0.13 134	0.16 307

AAGNet	1.40 640	0.20 232	0.52 367	0.45 446	0.26 333	0.29 137	0.29 223	0.67 279	0.71 338	0.97 538	0.86 391	0.66 391	0.60 436	0.66 374	19.98 702	0.17 333	0.11 192	0.19 378	0.15 294	0.20 427	0.13 184

SST-Stereo	0.41 332	0.20 232	0.48 314	0.43 404	0.25 294	0.25 75	0.21 71	0.68 285	0.50 248	1.08 579	0.79 347	0.71 409	0.42 335	0.81 478	0.38 337	0.17 333	0.11 192	0.20 415	0.16 325	0.19 409	0.15 271

RAFT_R40	0.41 332	0.20 232	0.47 299	0.44 431	0.25 294	0.23 46	0.25 145	0.69 296	0.70 331	0.98 541	0.78 342	0.72 424	0.43 338	0.80 473	0.39 347	0.17 333	0.11 192	0.20 415	0.16 325	0.18 374	0.15 271

DeepStereo_RVC	0.37 271	0.22 305	0.51 346	0.41 320	0.24 262	0.26 83	0.22 96	0.64 258	0.40 177	0.69 356	0.67 299	0.57 320	0.50 381	0.58 280	0.42 384	0.17 333	0.12 270	0.18 341	0.16 325	0.19 409	0.19 396

CFNet_pseudo	0.47 390	0.25 393	0.55 393	0.38 214	0.28 404	0.58 406	0.32 292	0.89 411	0.90 463	0.83 437	1.03 482	0.75 438	0.48 372	0.61 308	0.46 407	0.17 333	0.13 347	0.24 511	0.16 325	0.26 521	0.21 447

RALCasStereoNet	0.37 271	0.23 338	0.41 227	0.44 431	0.28 404	0.36 242	0.38 398	0.66 268	0.67 318	0.51 263	0.74 324	0.51 294	0.29 193	0.64 352	0.38 337	0.17 333	0.14 386	0.15 202	0.13 225	0.17 338	0.17 354

CCAANet	0.42 339	0.19 188	0.39 203	0.38 214	0.25 294	0.65 454	0.39 416	0.76 360	0.58 282	0.52 267	1.05 488	0.65 378	0.60 436	0.62 331	0.47 418	0.17 333	0.13 347	0.15 202	0.16 325	0.15 243	0.16 307

MSMDNet	0.49 414	0.25 393	0.56 406	0.40 289	0.27 377	0.64 446	0.32 292	0.99 449	0.99 515	0.87 471	1.07 499	0.79 461	0.46 362	0.61 308	0.44 396	0.17 333	0.13 347	0.20 415	0.16 325	0.25 511	0.20 428

HSM-Net_RVC	0.55 476	0.23 338	0.37 180	0.38 214	0.22 179	0.86 538	0.40 430	1.31 587	0.93 482	0.92 506	1.15 528	1.26 585	0.71 501	0.75 439	0.53 458	0.17 333	0.14 386	0.16 239	0.15 294	0.17 338	0.17 354
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.47 390	0.25 393	0.55 393	0.38 214	0.28 404	0.58 406	0.32 292	0.89 411	0.90 463	0.83 437	1.02 472	0.75 438	0.48 372	0.61 308	0.46 407	0.17 333	0.12 270	0.24 511	0.16 325	0.26 521	0.21 447

iResNet_ROB	0.55 476	0.24 362	0.61 436	0.38 214	0.22 179	0.66 462	0.30 245	1.59 640	1.33 611	0.94 517	1.05 488	0.81 468	0.69 491	0.84 492	0.46 407	0.17 333	0.12 270	0.14 154	0.09 7	0.15 243	0.20 428

LE_ROB	4.86 687	0.27 446	9.43 683	0.45 446	0.24 262	1.61 633	0.96 639	2.05 660	17.75 707	16.36 709	4.84 687	5.17 683	19.48 709	2.05 649	15.49 698	0.17 333	0.15 415	0.16 239	0.16 325	0.20 427	0.19 396

GEAStereo	0.24 78	0.16 70	0.31 78	0.35 121	0.26 333	0.35 225	0.29 223	0.46 131	0.30 84	0.27 93	0.29 105	0.24 79	0.20 64	0.33 66	0.22 65	0.18 376	0.10 68	0.13 98	0.10 70	0.14 187	0.13 184

gasm-f	0.25 100	0.17 98	0.30 68	0.35 121	0.26 333	0.25 75	0.36 365	0.46 131	0.30 84	0.27 93	0.35 154	0.24 79	0.30 218	0.37 104	0.24 115	0.18 376	0.10 68	0.13 98	0.10 70	0.15 243	0.13 184

MultiAttention	3.62 677	0.25 393	0.65 455	0.56 586	0.34 521	23.66 701	2.61 690	1.65 646	1.14 573	0.82 429	1.83 625	1.13 572	0.42 335	35.16 714	0.72 519	0.18 376	0.12 270	0.23 495	0.23 527	0.35 580	0.33 571

UGAM	0.54 467	0.23 338	0.51 346	0.46 471	0.26 333	0.40 286	0.52 531	0.65 261	1.19 585	0.78 414	1.15 528	1.38 610	0.56 408	1.03 560	0.56 468	0.18 376	0.15 415	0.25 524	0.21 490	0.15 243	0.13 184

test_sample1	0.44 360	0.24 362	0.52 367	0.35 121	0.23 216	0.59 416	0.36 365	1.05 473	0.57 278	0.66 331	0.78 342	0.70 406	0.71 501	0.62 331	0.51 442	0.18 376	0.15 415	0.17 287	0.16 325	0.18 374	0.18 383

mmm	0.47 390	0.28 461	0.51 346	0.39 246	0.25 294	0.61 424	0.38 398	1.00 455	0.60 292	0.77 403	1.07 499	0.65 378	0.53 389	0.61 308	0.49 434	0.18 376	0.15 415	0.23 495	0.20 468	0.21 440	0.20 428

11t1	0.38 288	0.23 338	0.49 324	0.36 159	0.23 216	0.61 424	0.31 273	0.74 347	0.47 233	0.62 301	0.55 260	0.55 308	0.49 378	0.58 280	0.45 402	0.18 376	0.15 415	0.16 239	0.13 225	0.17 338	0.19 396

1111x	0.64 530	0.23 338	0.61 436	0.39 246	0.21 153	0.68 476	0.46 488	1.32 593	1.03 531	0.76 397	1.02 472	0.95 510	0.72 512	1.13 572	2.15 652	0.18 376	0.18 494	0.18 341	0.19 444	0.20 427	0.19 396

plain	0.32 210	0.21 271	0.59 427	0.40 289	0.29 429	0.27 104	0.30 245	0.46 131	0.36 136	0.32 145	0.66 292	0.31 146	0.33 247	0.68 393	0.32 268	0.18 376	0.13 347	0.20 415	0.15 294	0.18 374	0.13 184

LL-Strereo	0.58 504	0.29 475	0.83 529	0.48 499	0.35 528	0.39 277	0.48 503	1.04 466	0.99 515	0.87 471	0.79 347	1.08 554	1.15 617	1.35 611	0.51 442	0.18 376	0.15 415	0.22 474	0.19 444	0.17 338	0.21 447

gwcnet-sp	0.50 427	0.25 393	0.84 536	0.41 320	0.27 377	0.79 512	0.40 430	0.93 428	0.85 429	0.95 522	0.79 347	0.65 378	0.63 453	0.69 401	0.52 447	0.18 376	0.17 475	0.18 341	0.18 416	0.18 374	0.19 396

scenet	0.50 427	0.25 393	0.84 536	0.41 320	0.27 377	0.79 512	0.40 430	0.93 428	0.85 429	0.95 522	0.79 347	0.65 378	0.63 453	0.69 401	0.52 447	0.18 376	0.17 475	0.18 341	0.18 416	0.18 374	0.19 396

ssnet	0.50 427	0.25 393	0.84 536	0.41 320	0.27 377	0.79 512	0.40 430	0.93 428	0.85 429	0.95 522	0.79 347	0.65 378	0.63 453	0.69 401	0.52 447	0.18 376	0.17 475	0.18 341	0.18 416	0.18 374	0.19 396

x	0.41 332	0.25 393	0.46 287	0.36 159	0.24 262	0.54 377	0.31 273	0.94 433	0.58 282	0.60 292	0.72 310	0.61 353	0.53 389	0.52 238	0.50 438	0.18 376	0.16 442	0.17 287	0.16 325	0.17 338	0.18 383

DAS	0.54 467	0.26 430	0.66 458	0.49 511	0.31 470	0.61 424	0.43 470	0.89 411	1.01 522	0.95 522	1.16 533	0.71 409	0.85 562	0.89 507	0.47 418	0.18 376	0.14 386	0.18 341	0.15 294	0.22 467	0.19 396

SepStereo	0.54 467	0.26 430	0.66 458	0.49 511	0.31 470	0.61 424	0.43 470	0.89 411	1.01 522	0.95 522	1.16 533	0.71 409	0.85 562	0.97 542	0.47 418	0.18 376	0.14 386	0.18 341	0.15 294	0.22 467	0.19 396

TRStereo	0.39 301	0.32 502	0.64 450	0.49 511	0.41 565	0.30 152	0.30 245	0.97 443	0.63 296	0.53 275	0.43 192	0.52 298	0.26 140	0.77 458	0.29 227	0.18 376	0.12 270	0.19 378	0.19 444	0.13 134	0.13 184

Patchmatch Stereo++	0.36 252	0.24 362	0.51 346	0.42 360	0.22 179	0.24 54	0.21 71	0.63 248	0.39 162	0.63 308	0.73 312	0.57 320	0.38 304	0.61 308	0.39 347	0.18 376	0.12 270	0.20 415	0.16 325	0.21 440	0.16 307
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
NF-Stereo	0.39 301	0.21 271	0.51 346	0.42 360	0.25 294	0.26 83	0.30 245	0.71 317	0.72 340	0.66 331	0.77 333	0.57 320	0.31 228	0.69 401	0.39 347	0.18 376	0.12 270	0.20 415	0.16 325	0.16 306	0.27 526

OCTAStereo	0.39 301	0.21 271	0.51 346	0.42 360	0.25 294	0.26 83	0.30 245	0.71 317	0.72 340	0.66 331	0.77 333	0.58 336	0.31 228	0.69 401	0.39 347	0.18 376	0.12 270	0.20 415	0.16 325	0.16 306	0.27 526

PSM-adaLoss	0.36 252	0.24 362	0.51 346	0.42 360	0.22 179	0.24 54	0.31 273	0.63 248	0.39 162	0.63 308	0.73 312	0.57 320	0.38 304	0.59 289	0.38 337	0.18 376	0.12 270	0.20 415	0.16 325	0.21 440	0.16 307

ROB_FTStereo_v2	0.36 252	0.24 362	0.51 346	0.42 360	0.22 179	0.24 54	0.31 273	0.63 248	0.39 162	0.63 308	0.73 312	0.57 320	0.38 304	0.60 301	0.39 347	0.18 376	0.12 270	0.20 415	0.16 325	0.21 440	0.16 307

ROB_FTStereo	0.36 252	0.24 362	0.51 346	0.42 360	0.22 179	0.24 54	0.20 45	0.63 248	0.39 162	0.63 308	0.73 312	0.57 320	0.38 304	0.60 301	0.38 337	0.18 376	0.12 270	0.20 415	0.16 325	0.21 440	0.16 307

HUI-Stereo	0.36 252	0.24 362	0.51 346	0.42 360	0.22 179	0.24 54	0.22 96	0.63 248	0.40 177	0.64 319	0.73 312	0.58 336	0.38 304	0.53 244	0.38 337	0.18 376	0.12 270	0.20 415	0.16 325	0.21 440	0.16 307

RE-Stereo	0.39 301	0.21 271	0.51 346	0.42 360	0.25 294	0.26 83	0.30 245	0.71 317	0.72 340	0.66 331	0.77 333	0.57 320	0.31 228	0.70 409	0.39 347	0.18 376	0.12 270	0.20 415	0.16 325	0.16 306	0.27 526

TVStereo	0.39 301	0.21 271	0.51 346	0.42 360	0.25 294	0.26 83	0.30 245	0.71 317	0.72 340	0.66 331	0.77 333	0.57 320	0.31 228	0.70 409	0.39 347	0.18 376	0.12 270	0.20 415	0.16 325	0.16 306	0.27 526

iGMRVC	0.36 252	0.24 362	0.51 346	0.42 360	0.22 179	0.24 54	0.29 223	0.63 248	0.39 162	0.63 308	0.73 312	0.57 320	0.38 304	0.61 308	0.39 347	0.18 376	0.12 270	0.20 415	0.16 325	0.21 440	0.16 307

IRAFT_RVC	0.43 353	0.20 232	0.52 367	0.45 446	0.24 262	0.26 83	0.51 525	0.76 360	0.78 375	0.77 403	0.80 358	0.73 429	0.50 381	0.74 431	0.39 347	0.18 376	0.10 68	0.21 459	0.17 384	0.17 338	0.15 271

iRAFT	0.36 252	0.24 362	0.51 346	0.42 360	0.22 179	0.24 54	0.21 71	0.63 248	0.39 162	0.63 308	0.73 312	0.57 320	0.38 304	0.61 308	0.39 347	0.18 376	0.12 270	0.20 415	0.16 325	0.21 440	0.16 307

CRE-IMP	0.37 271	0.23 338	0.53 376	0.42 360	0.24 262	0.40 286	0.21 71	0.61 233	0.45 217	0.65 324	0.73 312	0.53 303	0.37 295	0.63 344	0.40 370	0.18 376	0.11 192	0.19 378	0.16 325	0.21 440	0.19 396

RAFT	0.46 377	0.23 338	0.52 367	0.48 499	0.27 377	0.55 383	0.47 496	0.68 285	0.60 292	0.83 437	0.82 368	1.00 526	0.56 408	0.76 451	0.37 322	0.18 376	0.16 442	0.22 474	0.20 468	0.16 306	0.14 230

RAFT-IKP	0.36 252	0.24 362	0.51 346	0.42 360	0.22 179	0.24 54	0.27 183	0.63 248	0.39 162	0.63 308	0.73 312	0.57 320	0.38 304	0.61 308	0.39 347	0.18 376	0.12 270	0.20 415	0.16 325	0.21 440	0.16 307

TestStereo	0.39 301	0.32 502	0.42 243	0.45 446	0.20 125	0.41 300	0.38 398	0.69 296	0.66 311	0.56 282	0.78 342	0.48 276	0.43 338	0.59 289	0.37 322	0.18 376	0.13 347	0.20 415	0.15 294	0.23 487	0.14 230

RAFT + AFF	0.54 467	0.30 490	0.84 536	0.51 534	0.32 496	0.63 436	0.57 555	1.05 473	0.95 495	0.80 422	0.87 398	0.85 474	0.57 420	0.87 499	0.51 442	0.18 376	0.21 536	0.23 495	0.22 511	0.19 409	0.19 396

SFCPSM	0.48 400	0.22 305	0.59 427	0.41 320	0.27 377	0.85 536	0.36 365	1.39 605	0.79 383	0.81 426	0.85 387	0.54 305	0.50 381	0.60 301	0.39 347	0.18 376	0.14 386	0.18 341	0.20 468	0.17 338	0.16 307

delet	0.57 491	0.25 393	0.63 445	0.46 471	0.34 521	1.05 583	0.51 525	1.04 466	0.94 491	0.90 496	0.99 459	0.90 495	0.68 489	0.87 499	0.78 529	0.18 376	0.18 494	0.20 415	0.21 490	0.17 338	0.17 354

ACVNet	0.47 390	0.24 362	0.39 203	0.40 289	0.28 404	0.58 406	0.40 430	0.91 417	0.81 403	0.67 340	0.96 438	0.79 461	0.66 471	0.65 362	0.71 516	0.18 376	0.15 415	0.16 239	0.15 294	0.18 374	0.15 271

acv_ft	0.52 455	0.24 362	0.64 450	0.45 446	0.28 404	0.85 536	0.40 430	0.95 436	0.81 403	1.00 547	0.96 438	0.79 461	0.62 448	0.65 362	0.88 548	0.18 376	0.15 415	0.16 239	0.15 294	0.18 374	0.15 271

HSM	0.53 462	0.25 393	0.46 287	0.40 289	0.25 294	0.74 498	0.44 478	1.29 582	0.78 375	0.82 429	0.92 425	1.21 580	0.75 528	0.90 515	0.48 425	0.18 376	0.14 386	0.17 287	0.14 262	0.17 338	0.18 383

StereoDRNet-Refined	0.61 519	0.33 510	0.63 445	0.47 492	0.31 470	0.94 554	0.41 451	1.04 466	0.97 507	1.15 595	1.13 521	1.00 526	0.74 525	0.93 524	0.93 563	0.18 376	0.13 347	0.22 474	0.21 490	0.20 427	0.21 447
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RT-IGEV	0.55 476	0.20 232	0.70 483	0.42 360	0.25 294	0.89 544	0.63 577	1.27 571	0.80 392	0.92 506	1.00 463	1.23 584	0.67 480	0.68 393	0.33 279	0.19 416	0.14 386	0.17 287	0.14 262	0.16 306	0.22 466

SCV	0.27 142	0.20 232	0.37 180	0.36 159	0.22 179	0.27 104	0.33 310	0.65 261	0.31 93	0.25 67	0.29 105	0.37 194	0.23 103	0.52 238	0.23 94	0.19 416	0.11 192	0.14 154	0.11 142	0.15 243	0.12 124

test_sample2	0.45 369	0.24 362	0.49 324	0.34 89	0.21 153	0.60 422	0.43 470	1.01 456	0.73 350	0.67 340	0.80 358	0.70 406	0.64 461	0.65 362	0.41 377	0.19 416	0.15 415	0.18 341	0.16 325	0.19 409	0.19 396

DispNO	0.48 400	0.24 362	0.84 536	0.40 289	0.31 470	0.58 406	0.39 416	0.91 417	0.79 383	0.79 419	0.83 375	0.71 409	0.59 430	0.75 439	0.50 438	0.19 416	0.14 386	0.20 415	0.18 416	0.16 306	0.17 354

SMFormer	0.53 462	0.24 362	0.67 463	0.35 121	0.20 125	0.63 436	0.34 328	1.26 566	1.06 541	0.85 456	1.02 472	0.71 409	0.66 471	0.96 535	0.60 484	0.19 416	0.16 442	0.18 341	0.17 384	0.19 409	0.20 428

tta	0.53 462	0.24 362	0.67 463	0.35 121	0.20 125	0.63 436	0.34 328	1.26 566	1.06 541	0.85 456	1.02 472	0.71 409	0.66 471	0.96 535	0.60 484	0.19 416	0.16 442	0.18 341	0.17 384	0.15 243	0.16 307

qqq1	0.51 441	0.24 362	0.67 463	0.35 121	0.20 125	0.63 436	0.34 328	1.26 566	1.06 541	0.85 456	1.02 472	0.71 409	0.66 471	0.96 535	0.36 311	0.19 416	0.16 442	0.14 154	0.12 180	0.15 243	0.16 307

fff1	0.51 441	0.24 362	0.67 463	0.35 121	0.20 125	0.63 436	0.34 328	1.26 566	1.06 541	0.85 456	1.02 472	0.71 409	0.66 471	0.96 535	0.36 311	0.19 416	0.16 442	0.14 154	0.12 180	0.15 243	0.16 307

EKT-Stereo	0.36 252	0.24 362	0.44 267	0.44 431	0.30 454	0.37 254	0.30 245	0.72 328	0.68 320	0.47 250	0.63 282	0.49 283	0.28 173	0.59 289	0.34 291	0.19 416	0.14 386	0.18 341	0.15 294	0.16 306	0.18 383

DisPM	0.40 317	0.20 232	0.50 336	0.42 360	0.27 377	0.24 54	0.30 245	0.68 285	0.61 295	0.88 481	0.87 398	0.59 346	0.32 239	0.80 473	0.34 291	0.19 416	0.12 270	0.19 378	0.17 384	0.16 306	0.21 447

hknet	0.51 441	0.26 430	0.58 419	0.46 471	0.29 429	0.75 502	0.46 488	0.99 449	0.89 458	0.77 403	0.80 358	0.96 513	0.67 480	0.75 439	0.50 438	0.19 416	0.15 415	0.22 474	0.19 444	0.18 374	0.19 396

Pruner-Stereo	0.39 301	0.21 271	0.51 346	0.41 320	0.25 294	0.22 33	0.24 124	0.71 317	0.59 285	0.90 496	0.75 326	0.67 398	0.30 218	0.64 352	0.39 347	0.19 416	0.12 270	0.20 415	0.17 384	0.17 338	0.19 396

sAnonymous2	0.42 339	0.41 558	0.96 564	0.48 499	0.37 539	0.41 300	0.48 503	0.60 226	0.52 258	0.39 202	0.48 212	0.35 183	0.44 348	0.44 165	0.30 245	0.19 416	0.14 386	0.19 378	0.17 384	0.55 636	0.43 613

CroCo_RVC	0.42 339	0.41 558	0.96 564	0.48 499	0.37 539	0.41 300	0.48 503	0.60 226	0.52 258	0.39 202	0.48 212	0.35 183	0.44 348	0.44 165	0.30 245	0.19 416	0.14 386	0.19 378	0.17 384	0.55 636	0.43 613

test_xeample	1.06 605	0.23 338	0.51 346	0.37 189	0.22 179	0.71 484	0.39 416	1.31 587	0.92 476	0.87 471	1.08 506	0.70 406	0.64 461	0.75 439	11.43 694	0.19 416	0.16 442	0.18 341	0.17 384	0.18 374	0.19 396

UNet	0.55 476	0.27 446	0.72 493	0.45 446	0.41 565	0.97 559	0.40 430	1.01 456	0.80 392	0.87 471	0.90 411	1.03 534	0.75 528	0.76 451	0.67 505	0.19 416	0.15 415	0.20 415	0.17 384	0.21 440	0.18 383

FENet	0.43 353	0.23 338	0.40 217	0.40 289	0.24 262	0.54 377	0.33 310	0.83 390	0.72 340	0.74 387	0.73 312	0.63 366	0.56 408	0.65 362	0.45 402	0.19 416	0.13 347	0.19 378	0.17 384	0.18 374	0.20 428

FADNet-RVC-Resample	0.58 504	0.35 519	1.34 611	0.50 522	0.34 521	0.73 492	0.43 470	1.09 492	0.96 502	0.83 437	0.87 398	0.76 445	0.66 471	0.77 458	0.52 447	0.19 416	0.18 494	0.26 543	0.27 574	0.28 540	0.29 544

ADCRef	0.84 575	0.46 576	1.60 633	0.52 551	0.45 589	1.08 586	0.52 531	1.13 511	1.03 531	1.22 604	1.43 593	0.87 484	0.93 585	0.91 518	3.35 669	0.19 416	0.16 442	0.23 495	0.23 527	0.23 487	0.22 466

CFNet	0.53 462	0.30 490	0.53 376	0.42 360	0.28 404	0.73 492	0.35 351	1.21 545	1.01 522	0.74 387	1.07 499	0.85 474	0.60 436	0.83 487	0.58 481	0.19 416	0.15 415	0.23 495	0.23 527	0.21 440	0.17 354

AANet_RVC	0.59 508	0.35 519	0.68 470	0.47 492	0.28 404	0.57 400	0.47 496	1.04 466	1.28 601	0.87 471	1.33 572	0.86 478	0.63 453	1.16 578	0.89 550	0.19 416	0.13 347	0.15 202	0.14 262	0.18 374	0.20 428

iResNetv2_ROB	0.55 476	0.29 475	0.86 543	0.39 246	0.25 294	0.67 471	0.37 380	1.21 545	1.02 527	1.02 554	1.10 508	0.89 492	0.79 544	0.74 431	0.43 387	0.19 416	0.13 347	0.15 202	0.11 142	0.19 409	0.16 307

DNS	0.28 161	0.18 144	0.41 227	0.38 214	0.22 179	0.38 261	0.23 116	0.54 189	0.35 129	0.36 175	0.35 154	0.48 276	0.25 119	0.29 20	0.22 65	0.20 438	0.12 270	0.13 98	0.12 180	0.17 338	0.17 354

IGEV-RUCA	0.26 122	0.16 70	0.36 160	0.40 289	0.27 377	0.32 188	0.20 45	0.39 62	0.36 136	0.27 93	0.31 123	0.25 92	0.21 78	0.50 222	0.24 115	0.20 438	0.11 192	0.13 98	0.10 70	0.17 338	0.16 307

DCVSM-stereo	0.51 441	0.28 461	0.56 406	0.39 246	0.29 429	0.55 383	0.28 204	0.78 370	0.78 375	1.11 590	0.77 333	1.04 539	0.76 537	0.65 362	0.52 447	0.20 438	0.20 526	0.24 511	0.21 490	0.25 511	0.31 558

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 533	0.30 490	1.20 592	0.42 360	0.31 470	1.00 567	0.58 562	1.16 520	1.07 549	1.01 550	1.25 552	1.08 554	0.75 528	1.18 581	1.03 584	0.20 438	0.12 270	0.16 239	0.13 225	0.22 467	0.22 466

GwcNet-ADL	0.45 369	0.24 362	0.51 346	0.46 471	0.30 454	0.41 300	0.40 430	0.95 436	0.98 512	0.73 380	0.78 342	0.61 353	0.41 330	0.67 384	0.55 466	0.20 438	0.14 386	0.15 202	0.14 262	0.19 409	0.22 466

PFNet+	0.41 332	0.20 232	0.53 376	0.40 289	0.25 294	0.28 120	0.22 96	0.66 268	0.76 367	0.85 456	0.79 347	0.63 366	0.34 256	0.75 439	0.37 322	0.20 438	0.14 386	0.23 495	0.20 468	0.17 338	0.21 447

PSM-softLoss	0.40 317	0.21 271	0.53 376	0.42 360	0.26 333	0.29 137	0.34 328	0.70 309	0.49 241	0.63 308	0.82 368	0.59 346	0.33 247	0.75 439	0.43 387	0.20 438	0.12 270	0.20 415	0.18 416	0.17 338	0.22 466

KMStereo	0.40 317	0.21 271	0.53 376	0.42 360	0.26 333	0.29 137	0.34 328	0.70 309	0.49 241	0.63 308	0.82 368	0.59 346	0.33 247	0.75 439	0.43 387	0.20 438	0.12 270	0.20 415	0.18 416	0.17 338	0.22 466

LMCR-Stereo	0.55 476	0.33 510	0.57 415	0.60 603	0.30 454	0.80 518	0.36 365	1.30 585	0.79 383	0.90 496	1.04 485	0.57 320	0.64 461	0.87 499	0.73 522	0.20 438	0.15 415	0.19 378	0.14 262	0.25 511	0.18 383

222	1.25 629	0.23 338	0.53 376	0.38 214	0.23 216	0.78 506	0.37 380	1.41 611	0.93 482	0.97 538	1.13 521	0.74 433	0.71 501	0.74 431	14.86 697	0.20 438	0.16 442	0.17 287	0.16 325	0.18 374	0.20 428

xxxx	1.07 607	0.23 338	0.53 376	0.38 214	0.22 179	0.83 530	0.36 365	1.41 611	0.95 495	0.75 391	0.99 459	0.97 515	0.64 461	0.70 409	11.37 693	0.20 438	0.17 475	0.18 341	0.17 384	0.19 409	0.20 428

GMStereo	0.40 317	0.38 538	0.61 436	0.41 320	0.27 377	0.47 342	0.35 351	0.62 240	1.04 535	0.57 285	0.54 251	0.38 202	0.36 285	0.56 263	0.41 377	0.20 438	0.13 347	0.16 239	0.17 384	0.24 500	0.20 428
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.55 476	0.26 430	0.59 427	0.46 471	0.38 546	0.83 530	0.48 503	1.03 465	0.80 392	0.92 506	0.91 419	0.85 474	0.67 480	0.87 499	0.78 529	0.20 438	0.21 536	0.20 415	0.20 468	0.20 427	0.15 271

aanetorigin	0.85 580	0.58 612	1.98 644	0.50 522	0.40 559	0.66 462	0.70 592	0.72 328	1.01 522	2.44 667	2.00 634	1.32 594	1.25 623	0.96 535	1.16 603	0.20 438	0.19 517	0.20 415	0.20 468	0.27 531	0.33 571

SuperB	1.00 601	0.41 558	4.03 669	0.45 446	0.32 496	0.99 566	0.49 516	1.09 492	2.09 657	1.10 587	1.10 508	0.74 433	0.83 555	1.13 572	1.75 634	0.20 438	0.15 415	0.17 287	0.15 294	2.50 686	0.27 526

ADCP+	1.18 621	0.37 530	3.09 660	0.50 522	0.52 616	1.48 625	0.61 570	1.32 593	1.07 549	1.21 600	1.16 533	1.08 554	1.11 610	1.63 630	7.17 687	0.20 438	0.16 442	0.24 511	0.22 511	0.29 542	0.22 466

DISCO	0.72 546	0.27 446	0.72 493	0.45 446	0.31 470	1.12 595	0.53 536	1.32 593	1.25 594	0.84 443	1.07 499	1.52 626	0.87 569	1.82 642	1.08 597	0.20 438	0.15 415	0.18 341	0.16 325	0.24 500	0.24 503

DN	0.31 200	0.19 188	0.35 136	0.39 246	0.27 377	0.35 225	0.27 183	0.57 209	0.58 282	0.33 152	0.43 192	0.50 287	0.23 103	0.41 136	0.24 115	0.21 455	0.14 386	0.16 239	0.13 225	0.17 338	0.19 396

FlowAnything_test	0.30 183	0.20 232	0.41 227	0.48 499	0.26 333	0.46 338	0.25 145	0.45 119	0.33 112	0.30 129	0.26 76	0.35 183	0.26 140	0.41 136	0.39 347	0.21 455	0.15 415	0.22 474	0.26 567	0.17 338	0.17 354

w-ln-seven-2	0.83 573	0.46 576	2.93 656	0.54 574	0.39 554	0.93 551	0.63 577	1.16 520	1.18 583	1.25 610	1.32 570	1.09 560	1.05 604	1.23 589	1.07 594	0.21 455	0.20 526	0.23 495	0.22 511	0.26 521	0.24 503

coex_refinement	0.54 467	0.22 305	0.44 267	0.45 446	0.31 470	0.75 502	0.40 430	1.16 520	0.92 476	0.87 471	1.12 514	0.99 523	0.57 420	0.69 401	0.90 556	0.21 455	0.14 386	0.16 239	0.16 325	0.21 440	0.22 466

G2L-Stereo	0.51 441	0.25 393	0.55 393	0.44 431	0.27 377	0.46 338	0.47 496	0.98 445	0.81 403	0.86 466	0.90 411	0.91 501	0.56 408	0.88 505	0.80 537	0.21 455	0.17 475	0.22 474	0.18 416	0.17 338	0.22 466

test_sample4	0.49 414	0.27 446	0.55 393	0.36 159	0.23 216	0.70 479	0.37 380	1.22 553	0.86 435	0.82 429	0.86 391	0.62 361	0.58 424	0.71 419	0.49 434	0.21 455	0.16 442	0.21 459	0.20 468	0.22 467	0.21 447

test_sample3	0.49 414	0.27 446	0.55 393	0.36 159	0.23 216	0.70 479	0.37 380	1.21 545	0.87 442	0.79 419	0.84 378	0.66 391	0.53 389	0.70 409	0.50 438	0.21 455	0.16 442	0.20 415	0.19 444	0.21 440	0.21 447

mmx	0.59 508	0.28 461	0.68 470	0.39 246	0.26 333	0.56 391	0.40 430	1.24 558	1.06 541	0.76 397	0.98 451	0.71 409	0.55 400	1.25 591	1.46 620	0.21 455	0.16 442	0.25 524	0.21 490	0.24 500	0.22 466

xxx	0.59 508	0.28 461	0.68 470	0.39 246	0.26 333	0.56 391	0.40 430	1.24 558	1.06 541	0.76 397	0.98 451	0.71 409	0.55 400	1.25 591	1.46 620	0.21 455	0.16 442	0.25 524	0.21 490	0.24 500	0.22 466

StereoVision	0.43 353	0.29 475	0.54 389	0.50 522	0.28 404	0.37 254	0.38 398	0.75 356	0.63 296	0.46 247	1.11 512	0.53 303	0.38 304	0.57 275	0.34 291	0.21 455	0.24 564	0.25 524	0.24 542	0.26 521	0.17 354

CFNet_ucs	0.51 441	0.25 393	0.58 419	0.39 246	0.31 470	0.59 416	0.35 351	1.04 466	0.95 495	0.89 488	1.19 543	0.80 465	0.49 378	0.66 374	0.45 402	0.21 455	0.16 442	0.26 543	0.18 416	0.27 531	0.23 491

iinet-f	0.69 541	0.29 475	2.34 650	0.41 320	0.31 470	1.16 601	0.58 562	0.87 402	0.85 429	0.86 466	1.17 538	1.04 539	0.83 555	0.76 451	1.26 609	0.21 455	0.18 494	0.17 287	0.16 325	0.21 440	0.21 447

BUS	0.47 390	0.26 430	0.47 299	0.46 471	0.29 429	0.78 506	0.34 328	0.99 449	0.80 392	0.77 403	0.80 358	0.64 372	0.54 396	0.66 374	0.56 468	0.21 455	0.15 415	0.22 474	0.19 444	0.18 374	0.19 396

BSDual-CNN	0.48 400	0.26 430	0.47 299	0.46 471	0.29 429	0.75 502	0.46 488	0.99 449	0.80 392	0.77 403	0.80 358	0.76 445	0.59 430	0.66 374	0.48 425	0.21 455	0.15 415	0.22 474	0.19 444	0.18 374	0.19 396

psmg	0.50 427	0.26 430	0.47 299	0.42 360	0.29 429	0.82 527	0.42 462	1.07 483	0.80 392	0.95 522	0.94 430	0.76 445	0.59 430	0.66 374	0.48 425	0.21 455	0.16 442	0.20 415	0.20 468	0.19 409	0.19 396

ADLNet2	0.57 491	0.26 430	0.71 486	0.48 499	0.31 470	0.83 530	0.51 525	1.10 496	0.99 515	0.85 456	0.99 459	0.99 523	0.70 496	0.79 470	0.78 529	0.21 455	0.17 475	0.18 341	0.18 416	0.22 467	0.22 466

EDNetEfficientorigin	9.96 694	1.17 659	175.17 725	0.49 511	0.37 539	1.13 596	0.74 607	1.27 571	2.70 670	3.16 681	2.49 649	2.28 651	2.15 664	1.88 644	2.27 655	0.21 455	0.19 517	0.25 524	0.20 468	0.54 634	0.53 641

EDNetEfficient	1.47 644	0.82 635	6.28 679	0.48 499	0.40 559	0.73 492	0.83 624	0.95 436	2.77 671	3.48 684	1.95 631	1.64 633	2.12 663	1.42 616	3.84 675	0.21 455	0.19 517	0.21 459	0.21 490	0.43 609	0.42 608

HGLStereo	0.58 504	0.30 490	0.65 455	0.51 534	0.38 546	0.78 506	0.45 485	1.07 483	0.82 416	0.89 488	1.16 533	0.88 487	0.91 581	0.80 473	0.74 523	0.21 455	0.21 536	0.20 415	0.18 416	0.19 409	0.22 466

cf-r	0.49 414	0.24 362	0.49 324	0.40 289	0.23 216	0.58 406	0.38 398	0.92 426	0.87 442	0.77 403	1.06 495	0.98 518	0.67 480	0.59 289	0.61 490	0.21 455	0.14 386	0.17 287	0.19 444	0.15 243	0.16 307

DMCA	0.47 390	0.27 446	0.59 427	0.39 246	0.29 429	0.53 370	0.34 328	0.98 445	0.70 331	0.78 414	0.83 375	0.79 461	0.55 400	0.54 252	0.57 474	0.21 455	0.16 442	0.21 459	0.16 325	0.19 409	0.22 466

FADNet_RVC	0.58 504	0.39 543	1.26 598	0.45 446	0.32 496	0.55 383	0.34 328	1.12 503	0.90 463	0.68 352	0.90 411	0.61 353	0.71 501	1.03 560	0.80 537	0.21 455	0.18 494	0.27 552	0.23 527	0.33 567	0.30 549

DLCB_ROB	0.60 515	0.29 475	0.53 376	0.50 522	0.33 509	0.76 505	0.51 525	1.02 459	0.94 491	1.07 578	1.16 533	1.21 580	0.73 517	0.98 544	0.75 525	0.21 455	0.20 526	0.22 474	0.23 527	0.22 467	0.20 428

MSAF-DinoV2	1.18 621	0.44 569	3.00 658	0.56 586	0.30 454	0.91 547	0.74 607	1.58 638	1.25 594	1.06 576	1.41 586	2.98 662	1.57 641	3.25 673	3.12 667	0.22 478	0.14 386	0.20 415	0.22 511	0.33 567	0.34 575

S2M2_L	0.26 122	0.23 338	0.34 116	0.32 58	0.25 294	0.24 54	0.13 1	0.36 50	0.42 194	0.25 67	0.37 167	0.29 127	0.25 119	0.31 41	0.26 163	0.22 478	0.19 517	0.17 287	0.19 444	0.21 440	0.19 396
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FACV-RUCA	0.45 369	0.28 461	0.51 346	0.46 471	0.33 509	0.62 430	0.34 328	0.87 402	0.75 360	0.60 292	0.84 378	0.48 276	0.54 396	0.56 263	0.39 347	0.22 478	0.15 415	0.35 597	0.16 325	0.29 542	0.22 466

rvit_stereo_0083	0.34 235	0.25 393	0.53 376	0.45 446	0.28 404	0.35 225	0.35 351	0.47 146	0.64 300	0.38 190	0.47 210	0.42 236	0.37 295	0.41 136	0.39 347	0.22 478	0.20 526	0.20 415	0.17 384	0.21 440	0.15 271

rvit_stereo_0081	0.33 218	0.25 393	0.49 324	0.43 404	0.26 333	0.31 169	0.37 380	0.45 119	0.56 269	0.37 181	0.40 181	0.39 213	0.38 304	0.44 165	0.35 300	0.22 478	0.16 442	0.19 378	0.16 325	0.20 427	0.14 230

ACV-stereo	0.63 528	0.37 530	1.03 576	0.44 431	0.31 470	1.27 612	0.41 451	0.78 370	0.84 423	0.65 324	0.76 329	2.07 647	1.00 595	0.84 492	0.68 510	0.22 478	0.17 475	0.19 378	0.18 416	0.22 467	0.23 491

ITSA-stereo	0.54 467	0.29 475	0.55 393	0.41 320	0.23 216	0.59 416	0.35 351	1.31 587	1.25 594	0.82 429	0.80 358	0.72 424	0.58 424	0.89 507	0.72 519	0.22 478	0.18 494	0.23 495	0.22 511	0.22 467	0.29 544

rvit_stereo_0082	0.33 218	0.25 393	0.49 324	0.43 404	0.26 333	0.31 169	0.37 380	0.45 119	0.56 269	0.37 181	0.40 181	0.39 213	0.38 304	0.44 165	0.35 300	0.22 478	0.16 442	0.19 378	0.16 325	0.20 427	0.14 230

rvit_stereo_0080	0.32 210	0.26 430	0.45 275	0.39 246	0.28 404	0.27 104	0.46 488	0.51 168	0.46 225	0.36 175	0.42 186	0.41 228	0.29 193	0.41 136	0.34 291	0.22 478	0.17 475	0.17 287	0.16 325	0.23 487	0.16 307

rvit_stereo_ft	0.35 242	0.26 430	0.54 389	0.53 562	0.32 496	0.33 204	0.46 488	0.52 175	0.52 258	0.35 168	0.41 184	0.41 228	0.34 256	0.49 217	0.36 311	0.22 478	0.14 386	0.19 378	0.18 416	0.19 409	0.15 271

test_sample5	0.50 427	0.28 461	0.55 393	0.37 189	0.23 216	0.65 454	0.38 398	1.19 535	0.86 435	0.81 426	0.97 447	0.64 372	0.60 436	0.72 425	0.48 425	0.22 478	0.16 442	0.22 474	0.21 490	0.23 487	0.22 466

DualNet	0.51 441	0.28 461	0.55 393	0.37 189	0.23 216	0.65 454	0.38 398	1.19 535	0.86 435	0.84 443	1.06 495	0.64 372	0.60 436	0.72 425	0.48 425	0.22 478	0.16 442	0.22 474	0.21 490	0.23 487	0.22 466

whm_eth	0.32 210	0.26 430	0.45 275	0.39 246	0.28 404	0.27 104	0.46 488	0.51 168	0.46 225	0.36 175	0.42 186	0.41 228	0.29 193	0.41 136	0.34 291	0.22 478	0.17 475	0.17 287	0.16 325	0.23 487	0.16 307

fast-acv-ft	0.66 532	0.32 502	0.80 518	0.46 471	0.34 521	1.26 611	0.50 522	0.91 417	1.00 519	1.05 567	1.36 578	1.28 588	0.84 558	0.81 478	0.90 556	0.22 478	0.24 564	0.23 495	0.23 527	0.21 440	0.22 466

Wz-Net-MNSev	0.81 567	0.42 563	1.64 636	0.51 534	0.41 565	1.46 623	0.95 636	1.24 558	1.26 599	1.31 617	1.25 552	1.17 577	0.83 555	1.21 588	1.06 591	0.22 478	0.19 517	0.24 511	0.23 527	0.29 542	0.26 516

CRFU-Net	0.59 508	0.29 475	0.62 441	0.47 492	0.31 470	1.20 608	0.51 525	1.19 535	0.59 285	1.05 567	1.00 463	1.06 548	0.87 569	0.83 487	0.77 528	0.22 478	0.19 517	0.18 341	0.16 325	0.19 409	0.20 428

AACVNet	0.52 455	0.25 393	0.56 406	0.48 499	0.29 429	0.55 383	0.38 398	0.96 441	0.59 285	0.83 437	1.03 482	1.03 534	0.77 542	0.91 518	0.58 481	0.22 478	0.18 494	0.24 511	0.18 416	0.24 500	0.22 466

GANet-ADL	0.44 360	0.27 446	0.48 314	0.44 431	0.30 454	0.54 377	0.36 365	0.94 433	0.88 453	0.64 319	0.72 310	0.68 402	0.44 348	0.55 253	0.44 396	0.22 478	0.15 415	0.15 202	0.13 225	0.18 374	0.21 447

sCroCo_RVC	0.36 252	0.29 475	0.73 499	0.52 551	0.39 554	0.42 311	0.31 273	0.52 175	0.46 225	0.31 140	0.48 212	0.38 202	0.32 239	0.46 184	0.33 279	0.22 478	0.23 555	0.19 378	0.19 444	0.21 440	0.22 466

ADLNet	0.57 491	0.29 475	0.58 419	0.46 471	0.35 528	0.80 518	0.46 488	1.14 513	0.88 453	1.03 557	0.98 451	0.92 507	0.66 471	0.71 419	0.83 542	0.22 478	0.16 442	0.22 474	0.22 511	0.22 467	0.23 491

psm_up	0.57 491	0.27 446	0.52 367	0.50 522	0.33 509	0.65 454	0.60 568	1.07 483	0.84 423	0.87 471	0.91 419	1.00 526	1.06 605	0.80 473	0.66 502	0.22 478	0.25 572	0.26 543	0.23 527	0.22 467	0.21 447

ac_64	0.54 467	0.24 362	0.58 419	0.46 471	0.28 404	0.79 512	0.44 478	1.11 498	0.63 296	0.94 517	0.85 387	1.06 548	0.70 496	0.76 451	0.72 519	0.22 478	0.18 494	0.20 415	0.19 444	0.18 374	0.16 307

GANet-RSSM	0.49 414	0.22 305	0.42 243	0.39 246	0.26 333	0.58 406	0.41 451	1.12 503	0.82 416	0.73 380	1.02 472	0.88 487	0.75 528	0.67 384	0.48 425	0.22 478	0.16 442	0.18 341	0.19 444	0.18 374	0.18 383

GwcNet-RSSM	0.51 441	0.25 393	0.51 346	0.41 320	0.24 262	0.56 391	0.41 451	0.97 443	0.96 502	0.75 391	1.17 538	0.89 492	0.66 471	0.66 374	0.74 523	0.22 478	0.15 415	0.19 378	0.21 490	0.17 338	0.16 307

ADCL	1.10 611	0.42 563	1.57 629	0.51 534	0.41 565	1.71 641	0.92 632	1.36 603	1.45 624	1.33 618	1.56 609	1.22 583	1.26 624	1.45 620	5.27 682	0.22 478	0.19 517	0.25 524	0.25 555	0.29 542	0.29 544

RYNet	0.76 559	0.37 530	0.74 503	0.54 574	0.67 640	1.35 616	0.68 587	1.28 577	1.21 591	1.10 587	0.90 411	1.31 592	0.94 588	1.01 555	1.30 611	0.22 478	0.16 442	0.27 552	0.23 527	0.43 609	0.45 620

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 476	0.33 510	0.71 486	0.46 471	0.31 470	0.66 462	0.43 470	1.07 483	0.89 458	0.93 510	0.91 419	0.98 518	0.61 443	0.76 451	0.64 500	0.22 478	0.18 494	0.22 474	0.22 511	0.22 467	0.24 503
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
z-mn7	1.07 607	0.56 606	2.36 651	0.54 574	0.37 539	1.74 644	0.71 594	1.28 577	2.32 661	1.00 547	2.56 652	1.43 613	1.01 597	2.34 663	1.74 633	0.23 505	0.20 526	0.21 459	0.20 468	0.27 531	0.27 526

DDVS	0.53 462	0.32 502	0.63 445	0.42 360	0.31 470	0.71 484	0.35 351	0.95 436	0.69 327	0.86 466	0.90 411	1.11 564	0.46 362	0.90 515	0.67 505	0.23 505	0.17 475	0.22 474	0.18 416	0.25 511	0.28 537

rvit_stereo_0081_aga	0.32 210	0.29 475	0.50 336	0.43 404	0.29 429	0.36 242	0.32 292	0.46 131	0.42 194	0.40 218	0.44 197	0.41 228	0.34 256	0.43 155	0.31 259	0.23 505	0.17 475	0.19 378	0.16 325	0.20 427	0.15 271

test_sample6	0.51 441	0.27 446	0.55 393	0.38 214	0.23 216	0.64 446	0.39 416	1.18 531	0.88 453	0.84 443	1.06 495	0.66 391	0.61 443	0.75 439	0.52 447	0.23 505	0.17 475	0.22 474	0.22 511	0.24 500	0.23 491

CAS++	0.33 218	0.25 393	0.39 203	0.38 214	0.26 333	0.32 188	0.24 124	0.87 402	0.53 264	0.48 257	0.46 204	0.26 101	0.21 78	0.50 222	0.26 163	0.23 505	0.20 526	0.22 474	0.17 384	0.21 440	0.17 354
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
NINENet	0.52 455	0.30 490	0.55 393	0.46 471	0.33 509	0.78 506	0.34 328	1.18 531	0.91 470	0.84 443	0.97 447	0.64 372	0.54 396	0.74 431	0.56 468	0.23 505	0.20 526	0.25 524	0.18 416	0.22 467	0.22 466

AASNet	0.55 476	0.27 446	0.62 441	0.51 534	0.32 496	0.73 492	0.44 478	1.55 631	0.88 453	0.88 481	0.94 430	0.64 372	0.63 453	0.62 331	0.84 543	0.23 505	0.20 526	0.20 415	0.16 325	0.22 467	0.20 428

GES	0.46 377	0.25 393	0.62 441	0.41 320	0.30 454	0.62 430	0.37 380	1.06 479	0.70 331	0.75 391	0.83 375	0.47 272	0.52 388	0.69 401	0.46 407	0.23 505	0.17 475	0.17 287	0.16 325	0.18 374	0.24 503

CFNet-ft	0.50 427	0.25 393	0.39 203	0.41 320	0.26 333	0.66 462	0.37 380	0.91 417	0.87 442	0.67 340	1.00 463	1.05 544	0.70 496	0.68 393	0.57 474	0.23 505	0.16 442	0.24 511	0.21 490	0.24 500	0.19 396

DMCA-RVC	0.54 467	0.32 502	0.83 529	0.51 534	0.32 496	0.59 416	0.38 398	0.89 411	0.70 331	0.95 522	0.88 402	0.90 495	0.69 491	0.75 439	0.63 497	0.23 505	0.18 494	0.31 583	0.24 542	0.27 531	0.21 447

CFNet_RVC	0.50 427	0.25 393	0.39 203	0.41 320	0.26 333	0.66 462	0.37 380	0.91 417	0.87 442	0.67 340	1.00 463	1.05 544	0.70 496	0.68 393	0.57 474	0.23 505	0.16 442	0.24 511	0.21 490	0.24 500	0.19 396

w-ln-seven	1.02 603	0.52 588	2.86 655	0.55 582	0.51 613	1.37 617	0.75 610	1.72 651	1.84 650	1.54 630	1.52 606	1.27 587	0.95 590	1.30 604	2.07 648	0.24 516	0.22 545	0.25 524	0.25 555	0.31 554	0.28 537

coex-ft	6.50 691	1.57 672	87.99 724	0.49 511	0.38 546	1.41 620	1.21 654	1.21 545	7.96 691	12.14 699	2.78 659	2.74 659	3.83 682	1.30 604	3.19 668	0.24 516	0.23 555	0.27 552	0.24 542	0.48 620	0.40 600

Wz-Net-LNSev	0.75 556	0.54 598	1.59 630	0.51 534	0.41 565	1.16 601	0.79 618	1.27 571	1.13 567	1.04 562	1.14 525	1.11 564	0.94 588	0.93 524	1.00 578	0.24 516	0.22 545	0.21 459	0.19 444	0.26 521	0.27 526

dd	0.44 360	0.40 552	0.62 441	0.44 431	0.26 333	0.51 356	0.38 398	0.72 328	1.07 549	0.60 292	0.66 292	0.43 248	0.40 325	0.68 393	0.53 458	0.24 516	0.15 415	0.21 459	0.16 325	0.24 500	0.19 396

PSMNet-ADL	0.50 427	0.28 461	0.43 261	0.49 511	0.31 470	0.70 479	0.38 398	0.94 433	0.81 403	0.62 301	0.80 358	0.91 501	0.62 448	0.76 451	0.68 510	0.24 516	0.18 494	0.19 378	0.20 468	0.22 467	0.22 466

ICVP	0.48 400	0.26 430	0.42 243	0.49 511	0.28 404	0.63 436	0.43 470	1.05 473	0.72 340	0.68 352	0.95 434	0.75 438	0.56 408	0.55 253	0.61 490	0.24 516	0.18 494	0.19 378	0.17 384	0.19 409	0.21 447
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.56 486	0.30 490	0.70 483	0.51 534	0.31 470	0.70 479	0.54 544	1.31 587	0.93 482	0.85 456	0.86 391	0.84 472	0.63 453	0.92 520	0.67 505	0.24 516	0.16 442	0.19 378	0.17 384	0.21 440	0.23 491

HCRNet	0.46 377	0.35 519	0.45 275	0.54 574	0.26 333	0.52 364	0.29 223	0.87 402	0.64 300	0.75 391	0.82 368	0.76 445	0.53 389	0.70 409	0.38 337	0.24 516	0.16 442	0.24 511	0.20 468	0.21 440	0.20 428

PSMNet-RSSM	0.50 427	0.24 362	0.41 227	0.43 404	0.26 333	0.51 356	0.40 430	1.16 520	0.79 383	0.75 391	1.07 499	0.87 484	0.69 491	0.66 374	0.52 447	0.24 516	0.16 442	0.23 495	0.26 567	0.20 427	0.20 428

UCFNet_RVC	0.50 427	0.27 446	0.37 180	0.40 289	0.27 377	0.66 462	0.42 462	1.18 531	0.86 435	0.70 361	0.89 405	0.91 501	0.60 436	0.62 331	0.48 425	0.24 516	0.18 494	0.28 563	0.27 574	0.25 511	0.24 503

DRN-Test	0.68 536	0.34 515	0.77 513	0.52 551	0.40 559	1.14 597	0.61 570	1.56 635	1.04 535	1.18 597	1.10 508	1.05 544	0.72 512	0.82 485	1.01 579	0.24 516	0.18 494	0.26 543	0.25 555	0.26 521	0.23 491

StereoDRNet	0.67 533	0.35 519	0.82 525	0.53 562	0.44 583	1.03 576	0.53 536	1.51 627	1.06 541	1.13 593	0.91 419	1.07 553	0.74 525	0.87 499	0.95 568	0.24 516	0.19 517	0.25 524	0.23 527	0.27 531	0.22 466

NaN_ROB	0.73 547	0.46 576	0.89 553	0.52 551	0.34 521	0.98 564	1.11 646	1.28 577	1.20 588	1.27 614	0.96 438	1.08 554	0.79 544	1.34 610	0.78 529	0.24 516	0.30 603	0.23 495	0.24 542	0.23 487	0.26 516

zh-mn7	1.21 625	0.75 628	5.81 677	0.52 551	0.39 554	1.18 606	0.63 577	1.21 545	1.79 648	1.81 645	2.33 642	1.16 576	1.01 597	2.20 657	2.00 644	0.25 529	0.22 545	0.22 474	0.22 511	0.25 511	0.30 549

Anonymous3	0.47 390	0.35 519	0.91 556	0.50 522	0.38 546	0.81 524	0.55 547	0.76 360	0.66 311	0.52 267	0.65 287	0.44 255	0.45 355	0.66 374	0.39 347	0.25 529	0.25 572	0.22 474	0.21 490	0.23 487	0.24 503

STTStereo	0.57 491	0.39 543	0.87 548	0.45 446	0.32 496	0.62 430	0.45 485	1.01 456	0.87 442	1.01 550	0.91 419	0.95 510	0.58 424	0.77 458	0.66 502	0.25 529	0.24 564	0.27 552	0.33 607	0.25 511	0.26 516

PA-Net	0.70 542	0.46 576	0.96 564	0.51 534	0.53 618	0.94 554	0.73 605	1.14 513	1.15 574	0.83 437	0.90 411	0.88 487	0.76 537	1.19 582	0.96 570	0.25 529	0.41 644	0.29 572	0.44 635	0.27 531	0.39 595
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.74 552	0.38 538	0.63 445	0.54 574	0.35 528	1.01 572	0.95 636	1.15 517	0.95 495	1.09 583	2.00 634	1.14 574	0.92 583	1.29 598	0.75 525	0.25 529	0.27 589	0.27 552	0.23 527	0.32 562	0.24 503

zh-sn7	1.20 624	0.86 641	4.54 672	0.58 598	0.43 577	1.10 588	0.92 632	1.24 558	1.34 612	1.45 625	2.00 634	1.26 585	1.62 644	2.13 654	2.79 664	0.26 534	0.26 582	0.26 543	0.27 574	0.35 580	0.33 571

TCMNet	0.68 536	0.41 558	1.08 580	0.60 603	0.61 634	0.97 559	0.55 547	1.11 498	0.93 482	0.87 471	1.14 525	0.89 492	0.65 469	0.92 520	1.06 591	0.26 534	0.26 582	0.31 583	0.28 581	0.33 567	0.30 549

ssnet_v2	0.61 519	0.29 475	0.69 479	0.45 446	0.30 454	0.93 551	0.62 572	1.20 542	1.03 531	0.97 538	0.81 366	0.98 518	0.67 480	0.84 492	0.97 575	0.26 534	0.23 555	0.23 495	0.24 542	0.20 427	0.21 447

Wz-Net-SNSev	0.99 600	0.80 634	3.00 658	0.57 592	0.46 598	0.94 554	1.22 656	1.40 609	1.28 601	1.04 562	1.33 572	1.46 616	0.90 580	2.06 650	1.65 631	0.26 534	0.24 564	0.25 524	0.26 567	0.33 567	0.30 549

GwcNet	0.73 547	0.39 543	1.37 613	0.53 562	0.43 577	1.10 588	0.52 531	1.27 571	1.19 585	1.05 567	1.41 586	1.06 548	0.86 566	0.98 544	1.01 579	0.26 534	0.24 564	0.24 511	0.23 527	0.23 487	0.28 537

DSFCA	0.57 491	0.27 446	0.71 486	0.41 320	0.36 535	0.78 506	0.53 536	1.08 489	0.85 429	1.08 579	0.84 378	0.90 495	0.66 471	1.05 563	0.63 497	0.26 534	0.22 545	0.21 459	0.21 490	0.22 467	0.20 428

RTSC	0.93 587	0.54 598	1.59 630	0.56 586	0.40 559	1.17 605	0.55 547	1.44 618	1.82 649	1.53 629	1.26 556	1.15 575	0.82 553	1.70 636	2.44 656	0.26 534	0.20 526	0.23 495	0.24 542	0.31 554	0.32 562

ADCMid	1.22 626	0.57 608	3.17 663	0.54 574	0.44 583	1.07 584	0.77 613	1.31 587	1.13 567	2.14 658	1.48 602	1.49 621	1.47 637	1.65 632	5.30 683	0.26 534	0.24 564	0.29 572	0.32 601	0.38 595	0.36 585

MDST_ROB	0.97 596	0.29 475	1.02 575	0.64 618	0.43 577	2.64 661	0.82 622	1.68 649	1.18 583	2.89 672	1.82 624	0.97 515	0.75 528	1.83 643	0.89 550	0.26 534	0.22 545	0.32 589	0.28 581	0.26 521	0.26 516

FBW_ROB	0.94 591	0.54 598	1.03 576	0.56 586	0.42 574	1.16 601	0.76 612	1.56 635	1.41 618	1.38 622	1.33 572	1.47 618	1.07 606	2.94 672	1.14 602	0.26 534	0.32 618	0.45 625	0.30 588	0.34 575	0.30 549

PWC_ROB	0.92 586	0.57 608	1.64 636	0.53 562	0.33 509	0.93 551	0.39 416	1.42 616	1.51 630	1.66 638	2.57 653	1.18 578	1.11 610	1.50 624	1.54 627	0.26 534	0.18 494	0.28 563	0.20 468	0.30 550	0.32 562

YMNet	0.68 536	0.40 552	1.01 572	0.53 562	0.46 598	1.04 578	0.48 503	1.06 479	0.81 403	1.21 600	1.31 568	1.11 564	0.73 517	0.89 507	0.96 570	0.27 545	0.31 611	0.25 524	0.25 555	0.25 511	0.24 503

YMNet_1	0.68 536	0.40 552	1.01 572	0.53 562	0.46 598	1.04 578	0.48 503	1.06 479	0.81 403	1.21 600	1.31 568	1.11 564	0.73 517	0.89 507	0.96 570	0.27 545	0.31 611	0.25 524	0.25 555	0.25 511	0.24 503

test_sample7	0.54 467	0.30 490	0.55 393	0.37 189	0.28 404	0.63 436	0.47 496	1.11 498	0.92 476	0.93 510	0.89 405	0.86 478	0.71 501	0.74 431	0.53 458	0.27 545	0.22 545	0.27 552	0.26 567	0.27 531	0.26 516

GMStereo_Zeroshot	0.51 441	0.46 576	0.80 518	0.50 522	0.28 404	0.57 400	0.30 245	0.75 356	0.79 383	0.88 481	0.94 430	0.90 495	0.37 295	0.77 458	0.46 407	0.27 545	0.14 386	0.26 543	0.15 294	0.39 599	0.19 396

CSP-Net	0.57 491	0.29 475	0.55 393	0.42 360	0.29 429	1.20 608	0.49 516	1.29 582	0.75 360	0.98 541	0.97 447	0.88 487	0.69 491	0.85 495	0.66 502	0.27 545	0.18 494	0.17 287	0.17 384	0.18 374	0.19 396

APVNet	0.73 547	0.39 543	1.01 572	0.58 598	0.45 589	1.16 601	0.68 587	1.47 622	0.87 442	0.84 443	1.15 528	1.04 539	0.84 558	1.14 574	1.18 604	0.27 545	0.28 596	0.32 589	0.31 597	0.29 542	0.32 562

FADNet-RVC	0.62 525	0.56 606	1.29 603	0.47 492	0.39 554	0.63 436	0.40 430	1.16 520	0.91 470	0.71 371	0.86 391	1.04 539	0.55 400	0.99 549	0.78 529	0.27 545	0.26 582	0.28 563	0.29 587	0.32 562	0.31 558

S-Stereo	0.76 559	0.36 528	1.10 583	0.57 592	0.46 598	0.83 530	0.59 565	1.31 587	1.62 639	0.98 541	1.41 586	1.11 564	0.93 585	0.85 495	1.07 594	0.27 545	0.31 611	0.28 563	0.25 555	0.33 567	0.50 633

DANet	0.74 552	0.47 583	0.98 570	0.60 603	0.41 565	0.92 550	0.41 451	1.02 459	0.87 442	1.22 604	1.22 548	1.33 599	0.88 574	1.26 594	1.37 615	0.27 545	0.24 564	0.31 583	0.25 555	0.37 592	0.36 585
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
AdaStereo	0.52 455	0.34 515	0.53 376	0.49 511	0.25 294	0.71 484	0.36 365	1.24 558	0.91 470	0.77 403	0.98 451	0.75 438	0.50 381	0.71 419	0.51 442	0.27 545	0.13 347	0.28 563	0.18 416	0.23 487	0.18 383
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.
ETE_ROB	0.73 547	0.52 588	0.93 557	0.57 592	0.37 539	0.80 518	0.86 629	1.19 535	0.95 495	1.20 599	1.22 548	1.39 612	0.86 566	1.07 564	0.88 548	0.27 545	0.21 536	0.31 583	0.27 574	0.34 575	0.35 579

Selective-IGEV-i16pb	0.95 592	0.25 393	6.90 680	0.42 360	0.32 496	1.73 642	0.55 547	1.12 503	1.58 635	0.67 340	1.19 543	0.97 515	0.55 400	0.83 487	0.63 497	0.28 556	0.17 475	0.18 341	0.20 468	0.21 440	0.23 491

rvit_0105_6	0.40 317	0.28 461	0.68 470	0.51 534	0.30 454	0.39 277	0.41 451	0.53 181	0.68 320	0.41 224	0.45 199	0.50 287	0.45 355	0.55 253	0.37 322	0.28 556	0.26 582	0.24 511	0.22 511	0.22 467	0.17 354

rvit_0105_5	0.44 360	0.32 502	0.79 517	0.51 534	0.29 429	0.44 327	0.43 470	0.62 240	0.76 367	0.51 263	0.52 240	0.61 353	0.53 389	0.58 280	0.38 337	0.28 556	0.25 572	0.25 524	0.24 542	0.22 467	0.20 428

rvit_0105_4	0.42 339	0.30 490	0.77 513	0.52 551	0.29 429	0.41 300	0.44 478	0.57 209	0.75 360	0.45 239	0.48 212	0.56 314	0.49 378	0.58 280	0.37 322	0.28 556	0.26 582	0.25 524	0.22 511	0.24 500	0.19 396

WZ-Net	1.29 633	0.64 618	5.42 676	0.64 618	0.52 616	1.37 617	1.29 659	1.41 611	1.77 647	1.56 631	1.69 618	1.74 635	1.41 632	2.50 667	2.16 653	0.28 556	0.21 536	0.23 495	0.25 555	0.39 599	0.41 605

SACVNet	0.61 519	0.36 528	0.67 463	0.57 592	0.37 539	0.65 454	0.47 496	1.16 520	0.80 392	1.04 562	1.06 495	1.02 532	0.81 552	0.99 549	0.57 474	0.28 556	0.21 536	0.25 524	0.24 542	0.30 550	0.39 595

pcwnet_v2	0.60 515	0.29 475	0.89 553	0.46 471	0.36 535	0.62 430	0.38 398	1.33 596	1.24 592	1.02 554	1.27 560	0.71 409	0.59 430	0.71 419	0.51 442	0.28 556	0.21 536	0.24 511	0.23 527	0.29 542	0.30 549

hitnet-ft	0.57 491	0.29 475	0.43 261	0.42 360	0.29 429	0.81 524	0.40 430	0.98 445	0.91 470	0.84 443	1.01 468	1.13 572	0.72 512	0.83 487	0.71 516	0.28 556	0.21 536	0.28 563	0.22 511	0.29 542	0.27 526

TDLM	0.59 508	0.35 519	0.57 415	0.53 562	0.32 496	0.67 471	0.72 600	1.09 492	1.03 531	0.84 443	1.11 512	0.84 472	0.71 501	0.96 535	0.61 490	0.28 556	0.18 494	0.26 543	0.22 511	0.27 531	0.21 447

SANet	1.15 616	0.45 571	1.40 617	0.50 522	0.32 496	1.54 631	1.21 654	1.49 623	3.35 678	1.61 632	2.41 647	2.32 654	1.80 654	1.57 627	1.27 610	0.28 556	0.25 572	0.26 543	0.24 542	0.36 586	0.32 562

SGM_RVC	1.04 604	0.30 490	0.47 299	0.41 320	0.23 216	1.73 642	0.77 613	1.63 644	1.30 607	2.39 665	1.99 633	2.64 657	1.78 653	2.22 658	1.40 616	0.28 556	0.27 589	0.27 552	0.25 555	0.25 511	0.25 512
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CASS	0.46 377	0.28 461	0.45 275	0.48 499	0.22 179	0.63 436	0.34 328	0.99 449	0.66 311	0.76 397	0.86 391	0.61 353	0.58 424	0.58 280	0.44 396	0.29 567	0.16 442	0.22 474	0.18 416	0.23 487	0.28 537
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FAT-Stereo	0.75 556	0.34 515	0.81 524	0.51 534	0.38 546	0.78 506	0.63 577	1.39 605	1.32 609	1.05 567	1.40 584	1.58 631	1.14 615	0.92 520	0.91 559	0.29 567	0.28 596	0.28 563	0.23 527	0.28 540	0.41 605

FADNet	0.63 528	0.53 591	1.20 592	0.46 471	0.44 583	0.66 462	0.41 451	1.24 558	1.07 549	0.70 361	0.84 378	0.98 518	0.65 469	0.87 499	0.54 464	0.29 567	0.30 603	0.27 552	0.30 588	0.48 620	0.36 585

stereogan	0.83 573	0.33 510	0.89 553	0.61 608	0.51 613	1.80 646	0.50 522	1.41 611	1.39 617	1.05 567	1.47 601	1.56 630	1.04 602	1.32 608	0.87 547	0.29 567	0.29 598	0.29 572	0.25 555	0.39 599	0.40 600

DeepPruner_ROB	0.55 476	0.37 530	0.67 463	0.42 360	0.31 470	0.50 350	0.43 470	1.22 553	0.73 350	0.86 466	1.05 488	0.85 474	0.58 424	0.90 515	0.56 468	0.29 567	0.23 555	0.22 474	0.22 511	0.26 521	0.26 516

PSMNet_ROB	0.67 533	0.39 543	0.76 510	0.57 592	0.43 577	1.00 567	0.85 628	1.25 564	0.93 482	0.82 429	1.04 485	1.08 554	0.64 461	0.89 507	1.02 583	0.29 567	0.21 536	0.31 583	0.31 597	0.27 531	0.25 512

CBMV	0.68 536	0.37 530	0.50 336	0.43 404	0.26 333	1.00 567	0.71 594	1.17 529	1.16 576	1.24 608	1.29 565	1.06 548	0.86 566	0.98 544	0.75 525	0.29 567	0.30 603	0.34 596	0.30 588	0.26 521	0.27 526
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_0105_3	0.48 400	0.35 519	0.85 542	0.56 586	0.31 470	0.48 347	0.48 503	0.65 261	0.81 403	0.66 331	0.59 270	0.66 391	0.56 408	0.66 374	0.41 377	0.30 574	0.27 589	0.29 572	0.28 581	0.21 440	0.21 447

AnyNet_C32	1.27 631	0.72 627	3.33 665	0.59 601	0.56 623	1.51 629	1.53 669	1.27 571	1.28 601	1.52 628	1.48 602	1.38 610	1.23 621	1.64 631	5.26 681	0.30 574	0.29 598	0.29 572	0.34 610	0.38 595	0.44 618

ADCPNet	1.11 614	0.53 591	3.26 664	0.55 582	0.44 583	1.47 624	0.83 624	1.21 545	1.17 579	1.26 613	1.42 591	1.67 634	1.12 612	1.48 623	3.86 676	0.30 574	0.29 598	0.30 582	0.32 601	0.37 592	0.37 591

CVANet_RVC	0.59 508	0.35 519	0.54 389	0.49 511	0.33 509	0.70 479	0.67 584	1.12 503	0.97 507	0.88 481	1.05 488	1.01 530	0.72 512	0.94 527	0.55 466	0.30 574	0.20 526	0.28 563	0.26 567	0.32 562	0.23 491

Syn2CoEx	0.74 552	0.55 604	1.17 591	0.66 622	0.45 589	0.89 544	0.56 552	1.54 630	1.15 574	0.95 522	1.35 577	1.03 534	1.03 600	0.96 535	0.89 550	0.31 578	0.27 589	0.29 572	0.24 542	0.23 487	0.27 526

Nwc_Net	0.82 568	0.40 552	0.86 543	0.62 612	0.56 623	1.04 578	0.57 555	1.72 651	1.08 553	0.93 510	1.88 628	1.44 614	1.24 622	1.19 582	0.94 565	0.31 578	0.25 572	0.36 602	0.39 621	0.31 554	0.31 558

RTS	2.03 658	1.03 653	11.50 687	0.68 628	0.63 635	2.71 662	1.56 671	1.55 631	2.32 661	1.93 650	2.57 653	1.32 594	1.32 626	5.20 686	4.30 677	0.31 578	0.23 555	0.29 572	0.30 588	0.41 603	0.40 600

RTSA	2.03 658	1.03 653	11.50 687	0.68 628	0.63 635	2.71 662	1.56 671	1.55 631	2.32 661	1.93 650	2.57 653	1.32 594	1.32 626	5.20 686	4.30 677	0.31 578	0.23 555	0.29 572	0.30 588	0.41 603	0.40 600

NCCL2	0.74 552	0.45 571	0.77 513	0.65 620	0.45 589	0.97 559	1.16 651	1.16 520	1.02 527	1.00 547	0.98 451	1.48 620	0.88 574	0.99 549	0.89 550	0.31 578	0.27 589	0.39 613	0.39 621	0.33 567	0.34 575

Selective-IGEV-i16pc	0.57 491	0.21 271	1.29 603	0.41 320	0.31 470	1.98 651	0.62 572	0.70 309	1.12 561	0.51 263	0.82 368	0.67 398	0.35 271	0.71 419	0.41 377	0.32 583	0.18 494	0.17 287	0.19 444	0.19 409	0.20 428

psmorigin	0.84 575	0.53 591	2.21 648	0.50 522	0.41 565	0.86 538	0.57 555	1.08 489	0.90 463	1.50 626	1.42 591	1.50 622	1.09 608	1.29 598	1.03 584	0.32 583	0.33 623	0.27 552	0.27 574	0.34 575	0.45 620

NCC-stereo	0.82 568	0.43 566	0.87 548	0.63 615	0.68 642	0.88 541	0.72 600	1.60 642	1.12 561	0.95 522	1.41 586	1.37 606	1.37 630	1.26 594	0.94 565	0.32 583	0.30 603	0.37 607	0.49 647	0.34 575	0.35 579

Abc-Net	0.82 568	0.43 566	0.87 548	0.63 615	0.68 642	0.88 541	0.72 600	1.60 642	1.12 561	0.95 522	1.41 586	1.37 606	1.37 630	1.26 594	0.94 565	0.32 583	0.30 603	0.37 607	0.49 647	0.34 575	0.35 579
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.98 598	0.54 598	1.30 607	0.63 615	0.50 611	1.14 597	0.50 522	1.80 656	2.20 658	1.66 638	1.39 583	1.47 618	1.21 619	1.40 612	1.80 635	0.32 583	0.27 589	0.32 589	0.34 610	0.41 603	0.44 618

SGM-ForestM	4.73 684	0.34 515	1.05 578	0.46 471	0.28 404	10.26 690	3.48 693	4.52 687	5.16 686	8.68 697	7.48 694	18.87 707	10.80 695	11.26 698	10.01 692	0.32 583	0.34 627	0.32 589	0.32 601	0.29 542	0.30 549

PS-NSSS	0.60 515	0.46 576	0.68 470	0.43 404	0.34 521	0.66 462	0.57 555	1.05 473	0.91 470	0.80 422	1.28 561	0.72 424	0.67 480	0.89 507	0.61 490	0.32 583	0.26 582	0.40 616	0.27 574	0.35 580	0.29 544

SGM-Forest	0.65 531	0.33 510	0.43 261	0.44 431	0.30 454	1.01 572	0.54 544	1.13 511	1.09 558	1.11 590	1.21 546	1.10 562	0.76 537	0.99 549	0.71 516	0.32 583	0.33 623	0.33 594	0.30 588	0.30 550	0.28 537
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AANet	1.18 621	1.03 653	3.09 660	0.46 471	0.40 559	1.00 567	0.56 552	1.29 582	2.47 666	2.36 663	2.42 648	2.21 649	1.62 644	1.20 585	1.55 628	0.33 591	0.25 572	0.28 563	0.25 555	0.37 592	0.37 591

rvit_stereo_0075_2	0.48 400	0.38 538	0.74 503	0.54 574	0.46 598	0.43 316	0.35 351	0.85 395	0.68 320	0.56 282	0.73 312	0.59 346	0.47 367	0.64 352	0.47 418	0.33 591	0.23 555	0.35 597	0.26 567	0.32 562	0.26 516

GASNet	0.70 542	0.77 630	1.16 590	0.71 636	0.49 606	0.62 430	0.48 503	1.12 503	1.05 537	0.98 541	0.84 378	0.94 509	0.82 553	1.41 615	0.85 545	0.33 591	0.22 545	0.29 572	0.28 581	0.44 612	0.26 516

Wz-Net-TNSev	1.23 628	1.24 660	5.25 675	0.51 534	0.43 577	1.49 628	1.09 645	1.58 638	1.42 621	1.25 610	1.26 556	1.58 631	1.52 640	1.97 647	1.95 639	0.33 591	0.32 618	0.26 543	0.30 588	0.41 603	0.43 613

UDGNet	0.50 427	0.82 635	0.56 406	0.51 534	0.32 496	0.41 300	0.34 328	0.71 317	0.93 482	0.65 324	0.60 273	0.58 336	0.44 348	0.65 362	0.43 387	0.33 591	0.15 415	0.67 650	0.20 468	0.49 624	0.23 491

AnyNet_C01	1.63 648	1.16 658	7.38 681	0.65 620	0.56 623	2.25 656	1.53 669	1.53 628	1.46 626	1.71 642	1.95 631	1.83 638	1.41 632	2.48 665	4.42 679	0.33 591	0.32 618	0.32 589	0.34 610	0.45 613	0.50 633

NVstereo2D	0.62 525	0.32 502	0.82 525	0.50 522	0.44 583	0.88 541	0.48 503	1.12 503	1.17 579	0.67 340	0.90 411	0.90 495	0.69 491	1.02 558	0.69 512	0.33 591	0.16 442	0.29 572	0.20 468	0.43 609	0.46 624

XPNet_ROB	0.73 547	0.38 538	0.80 518	0.53 562	0.40 559	0.80 518	0.83 624	1.21 545	0.96 502	1.37 620	1.17 538	1.37 606	0.87 569	1.14 574	0.99 577	0.33 591	0.25 572	0.27 552	0.24 542	0.31 554	0.29 544

LALA_ROB	0.76 559	0.46 576	0.86 543	0.55 582	0.41 565	1.00 567	0.93 635	1.25 564	1.13 567	1.23 606	1.15 528	1.55 628	0.80 549	1.11 571	0.96 570	0.33 591	0.23 555	0.35 597	0.30 588	0.35 580	0.32 562

rvit_105_1	0.56 486	0.42 563	0.84 536	0.59 601	0.37 539	0.59 416	0.68 587	0.73 340	0.97 507	0.82 429	0.69 303	0.75 438	0.63 453	0.80 473	0.56 468	0.34 600	0.29 598	0.31 583	0.34 610	0.23 487	0.23 491

AF-Net	0.85 580	0.41 558	0.87 548	0.66 622	0.54 621	0.96 558	0.52 531	1.66 647	1.37 614	1.03 557	2.04 637	1.46 616	1.36 628	1.19 582	1.05 590	0.34 600	0.24 564	0.39 613	0.28 581	0.31 554	0.26 516

RGC	0.82 568	0.62 616	0.80 518	0.67 624	0.66 639	0.91 547	0.59 565	1.35 599	1.09 558	1.12 592	1.46 599	1.50 622	1.09 608	1.28 597	0.97 575	0.34 600	0.30 603	0.48 634	0.40 624	0.38 595	0.38 594

edge stereo	0.79 564	0.40 552	0.82 525	0.52 551	0.44 583	0.83 530	0.58 562	1.34 598	1.08 553	1.30 616	1.38 582	1.79 637	1.13 614	1.15 577	0.92 561	0.34 600	0.32 618	0.42 621	0.28 581	0.33 567	0.39 595

ADCS	1.60 647	0.70 623	4.02 668	0.61 608	0.53 618	1.31 613	1.11 646	1.71 650	1.86 652	1.97 653	1.68 616	1.51 624	1.46 635	2.07 651	9.20 690	0.34 600	0.32 618	0.33 594	0.36 614	0.45 613	0.46 624

LSM	4.83 686	0.83 638	11.23 686	0.76 642	56.73 718	1.10 588	1.18 652	1.35 599	1.70 645	2.13 655	2.34 644	1.34 602	1.19 618	1.52 625	1.23 608	0.34 600	0.50 657	0.39 613	0.47 640	0.51 629	9.82 699

ISRNet	0.57 491	0.25 393	0.72 493	0.57 592	0.36 535	0.43 316	0.28 204	0.85 395	0.84 423	1.09 583	1.25 552	0.91 501	0.61 443	0.68 393	0.60 484	0.35 606	0.26 582	0.36 602	0.33 607	0.30 550	0.42 608

DeepPrunerF	0.93 587	0.55 604	3.88 666	0.70 634	0.81 648	0.72 488	0.74 607	1.28 577	1.97 653	0.95 522	1.02 472	0.87 484	0.85 562	1.16 578	1.07 594	0.35 606	0.29 598	0.43 622	0.40 624	0.31 554	0.33 571

DPSNet	1.08 610	0.44 569	2.64 654	0.54 574	0.42 574	1.59 632	1.25 657	2.39 668	1.50 629	1.13 593	1.12 514	1.51 624	2.19 666	1.44 619	1.51 626	0.35 606	0.25 572	0.25 524	0.21 490	0.49 624	0.39 595

dad	0.61 519	0.53 591	0.72 493	0.44 431	0.31 470	0.64 446	0.37 380	0.85 395	1.28 601	1.05 567	1.17 538	1.18 578	0.61 443	0.70 409	0.54 464	0.36 609	0.23 555	0.37 607	0.21 490	0.31 554	0.23 491

DGSMNet	0.80 565	0.58 612	1.42 619	0.61 608	0.65 637	0.94 554	0.75 610	1.35 599	1.16 576	0.88 481	1.26 556	1.00 526	0.75 528	1.07 564	0.89 550	0.36 609	0.31 611	0.41 620	0.40 624	0.60 642	0.59 645

RP	0.80 565	0.38 538	0.73 499	0.67 624	0.59 629	0.82 527	0.57 555	1.21 545	1.28 601	1.03 557	1.68 616	1.45 615	1.49 639	1.08 567	0.90 556	0.36 609	0.31 611	0.37 607	0.30 588	0.36 586	0.36 585

MeshStereo	1.38 638	0.45 571	0.58 419	0.45 446	0.35 528	1.63 635	0.60 568	2.07 661	1.43 622	4.49 687	3.32 669	4.67 678	2.08 662	2.08 652	1.32 613	0.36 609	0.36 632	0.37 607	0.32 601	0.32 562	0.34 575
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
HBP-ISP	0.61 519	0.47 583	0.45 275	0.46 471	0.33 509	0.79 512	0.29 223	1.15 517	1.05 537	0.85 456	1.18 542	0.67 398	0.71 501	0.92 520	0.57 474	0.37 613	0.38 634	0.47 629	0.41 629	0.39 599	0.32 562

FINET	0.75 556	0.45 571	1.38 614	0.48 499	0.46 598	0.98 564	1.00 641	1.22 553	1.69 644	0.91 505	1.25 552	0.74 433	0.74 525	1.09 568	0.82 541	0.37 613	0.31 611	0.27 552	0.24 542	0.35 580	0.34 575

G-Net	0.95 592	0.48 585	1.13 586	0.67 624	0.49 606	2.07 653	0.63 577	1.02 459	0.90 463	1.77 644	2.62 656	1.28 588	1.60 643	1.09 568	1.06 591	0.37 613	0.30 603	0.35 597	0.25 555	0.46 616	0.45 620

CBMV_ROB	0.62 525	0.39 543	0.41 227	0.41 320	0.28 404	0.86 538	0.28 204	1.06 479	1.02 527	0.95 522	1.33 572	0.81 468	0.84 558	0.94 527	0.56 468	0.37 613	0.37 633	0.43 622	0.40 624	0.33 567	0.32 562

PWCDC_ROB	0.93 587	0.54 598	0.97 569	0.78 643	0.41 565	1.03 576	0.42 462	1.39 605	2.34 664	1.04 562	3.73 673	0.80 465	1.12 612	1.29 598	1.04 588	0.37 613	0.22 545	0.24 511	0.20 468	0.36 586	0.31 558

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 605	0.61 615	1.82 641	0.69 631	0.51 613	2.62 660	1.69 676	1.28 577	1.44 623	1.39 623	1.56 609	1.34 602	0.91 581	1.68 634	0.95 568	0.38 618	0.39 639	0.46 628	0.61 658	0.41 603	0.43 613

SAMSARA	1.15 616	0.69 622	1.44 621	1.09 657	0.93 651	2.10 654	1.87 683	1.64 645	1.47 627	1.64 635	1.21 546	2.06 646	1.14 615	1.61 628	1.50 625	0.39 619	0.45 652	0.36 602	0.38 619	0.50 626	0.51 637

XQC	0.97 596	0.70 623	1.54 627	0.70 634	0.55 622	1.48 625	0.81 620	1.41 611	1.57 633	1.21 600	1.12 514	1.33 599	1.04 602	1.55 626	2.00 644	0.39 619	0.25 572	0.37 607	0.32 601	0.55 636	0.49 630

CSAN	0.88 584	0.52 588	0.93 557	0.61 608	0.42 574	1.19 607	1.11 646	1.27 571	1.48 628	1.37 620	1.44 594	1.37 606	1.30 625	1.46 622	1.01 579	0.39 619	0.31 611	0.36 602	0.37 616	0.35 580	0.36 585

NOSS_ROB	0.59 508	0.40 552	0.42 243	0.45 446	0.31 470	0.79 512	0.53 536	1.09 492	1.12 561	0.69 356	0.92 425	0.77 451	0.63 453	0.81 478	0.52 447	0.39 619	0.38 634	0.44 624	0.42 634	0.38 595	0.36 585

PVD	1.34 636	0.70 623	1.42 619	0.78 643	0.65 637	1.68 639	0.91 630	2.12 664	3.01 674	2.25 660	2.35 646	1.90 641	1.99 660	1.98 648	2.14 651	0.40 623	0.38 634	0.49 637	0.37 616	0.51 629	0.67 648

MFN_U_SF_RVC	1.14 615	0.63 617	2.33 649	0.69 631	0.46 598	2.04 652	0.70 592	1.90 658	1.37 614	1.62 633	1.56 609	1.94 643	1.36 628	1.73 638	1.90 638	0.41 624	0.38 634	0.45 625	0.48 644	0.45 613	0.47 626

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 545	0.84 639	0.80 518	0.55 582	0.38 546	1.38 619	0.57 555	1.07 483	0.81 403	0.90 496	0.94 430	0.95 510	0.54 396	1.01 555	0.61 490	0.41 624	0.30 603	0.57 644	0.31 597	0.86 651	0.39 595

DualNet (step1)	0.60 515	0.37 530	0.83 529	0.39 246	0.31 470	0.72 488	0.49 516	1.11 498	0.92 476	0.93 510	0.89 405	0.86 478	0.71 501	0.74 431	0.53 458	0.42 626	0.22 545	0.40 616	0.41 629	0.36 586	0.35 579

test_sample9	1.17 619	0.37 530	0.83 529	0.39 246	0.31 470	0.72 488	0.49 516	1.11 498	0.92 476	0.93 510	0.89 405	0.86 478	0.71 501	1.29 598	2.03 646	0.42 626	9.50 708	0.40 616	0.41 629	0.36 586	0.35 579

test_sample8	1.36 637	0.37 530	0.83 529	0.39 246	0.31 470	0.72 488	0.49 516	1.19 535	0.79 383	1.51 627	0.96 438	3.29 669	1.64 647	1.29 598	2.03 646	0.42 626	9.50 708	0.40 616	0.41 629	0.36 586	0.35 579

BEATNet-Init1	15.65 698	1.62 675	54.26 722	0.75 641	0.56 623	37.03 713	13.39 701	13.20 699	14.59 699	29.41 720	29.29 720	47.69 723	21.87 710	26.91 711	19.58 701	0.43 629	0.39 639	0.47 629	0.47 640	0.52 632	0.52 639

DStereoSA	2.42 668	0.66 621	2.95 657	0.89 647	1.12 666	1.75 645	6.75 695	1.53 628	1.63 641	1.28 615	8.81 696	0.99 523	10.14 691	1.68 634	3.37 670	0.44 630	0.34 627	0.64 648	0.68 661	1.21 663	1.60 681

FSD					0.46 598	0.48 347	0.52 531	0.54 189	0.49 241	0.48 257	0.48 212	0.50 287	0.48 372	0.51 233	0.49 434	0.45 631	0.43 649	0.47 629	0.46 636	0.46 616

FCDSN-DC	1.43 642	0.57 608	0.69 479	0.74 639	0.59 629	1.42 621	0.65 583	1.40 609	1.41 618	3.31 682	4.42 684	4.57 677	3.01 678	1.70 636	1.19 606	0.46 632	0.42 646	0.48 634	0.47 640	0.51 629	0.51 637
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMD_ROB	1.25 629	0.51 586	0.64 450	0.60 603	0.50 611	1.66 637	0.67 584	1.26 566	1.26 599	2.64 669	3.82 674	3.06 665	3.20 680	1.45 620	0.91 559	0.46 632	0.41 644	0.49 637	0.51 651	0.47 619	0.45 620

WCMA_ROB	1.22 626	0.39 543	0.93 557	0.51 534	0.45 589	1.44 622	0.79 618	1.20 542	1.30 607	2.99 678	3.94 677	3.30 670	2.17 665	1.42 616	1.31 612	0.46 632	0.35 630	0.35 597	0.37 616	0.41 603	0.42 608

DStereoFS	2.16 665	0.91 644	1.29 603	0.84 645	0.72 646	3.56 678	0.95 636	2.01 659	2.03 656	1.65 637	2.06 638	2.73 658	13.30 697	4.76 685	1.95 639	0.47 635	0.33 623	0.84 658	0.49 647	0.95 656	1.42 677

FC-DCNN v2	1.74 651	0.53 591	0.68 470	0.62 612	0.49 606	1.67 638	0.71 594	1.85 657	1.57 633	4.84 691	5.01 688	6.42 690	3.92 683	2.24 659	1.43 619	0.47 635	0.42 646	0.47 629	0.46 636	0.48 620	0.47 626

FC-DCNN	1.67 650	0.53 591	0.68 470	0.62 612	0.49 606	1.62 634	0.71 594	1.77 655	1.55 631	4.73 690	4.66 686	5.82 686	3.94 684	2.13 654	1.42 617	0.47 635	0.42 646	0.47 629	0.46 636	0.48 620	0.47 626

CC-Net-ROB	0.84 575	1.01 652	0.93 557	0.60 603	0.45 589	1.25 610	0.71 594	1.20 542	1.05 537	0.84 443	1.24 551	0.90 495	0.78 543	1.14 574	0.70 513	0.48 638	0.34 627	1.71 670	0.38 619	0.78 649	0.40 600

ccnet	0.84 575	0.59 614	0.86 543	0.56 586	0.60 632	1.11 593	0.72 600	1.44 618	0.97 507	1.15 595	1.44 594	1.28 588	0.95 590	1.01 555	1.33 614	0.49 639	0.43 649	0.50 639	0.47 640	0.52 632	0.48 629

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 638	0.91 644	2.11 647	0.89 647	0.57 627	4.27 683	1.79 680	1.55 631	2.00 655	1.64 635	1.85 627	1.83 638	1.44 634	1.89 646	1.49 624	0.49 639	0.40 642	0.56 643	0.58 655	0.75 648	0.52 639

GANetREF_RVC	0.82 568	0.77 630	0.95 563	0.68 628	0.43 577	1.15 599	1.06 644	1.19 535	1.20 588	1.03 557	1.02 472	1.10 562	0.89 577	1.20 585	0.78 529	0.49 639	0.39 639	0.58 645	0.39 621	0.69 644	0.49 630
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
Anonymous_2	0.84 575	0.45 571	0.66 458	0.41 320	0.45 589	0.82 527	0.53 536	0.81 382	0.81 403	0.73 380	0.61 277	0.91 501	0.76 537	0.77 458	0.61 490	0.51 642	0.55 659	0.54 642	4.92 701	0.54 634	0.42 608

MANE	4.73 684	0.54 598	0.77 513	0.69 631	0.60 632	10.35 691	1.67 675	8.68 695	12.66 697	6.90 696	9.43 697	11.59 697	10.59 694	8.26 695	8.41 688	0.51 642	0.45 652	0.48 634	1.02 676	0.50 626	0.50 633

SDNR	0.89 585	0.39 543	1.66 639	0.42 360	0.39 554	3.35 676	0.32 292	0.95 436	1.05 537	1.05 567	2.12 639	0.62 361	0.71 501	1.40 612	0.78 529	0.53 644	0.56 661	0.36 602	0.27 574	0.46 616	0.50 633

PASM	0.96 594	0.71 626	2.05 646	0.72 637	0.72 646	0.84 535	0.92 632	1.14 513	1.34 612	1.25 610	1.22 548	1.34 602	1.07 606	1.31 606	1.11 598	0.53 644	0.57 662	0.59 646	0.67 659	0.56 641	0.57 644

ELAS	1.77 654	0.64 618	1.10 583	0.72 637	0.58 628	3.37 677	1.76 678	2.54 670	2.57 667	3.77 685	3.96 678	2.83 661	3.44 681	2.34 663	2.73 663	0.53 644	0.47 655	0.50 639	0.48 644	0.55 636	0.55 642
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	1.76 653	0.64 618	1.20 592	0.74 639	0.59 629	2.18 655	2.53 689	2.10 663	2.85 673	3.46 683	3.41 672	3.12 666	4.11 685	2.69 670	2.53 661	0.54 647	0.47 655	0.51 641	0.48 644	0.55 636	0.55 642
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PSMNet-RUCA	0.78 563	0.78 633	1.23 595	1.01 652	0.91 649	0.68 476	0.53 536	1.16 520	1.06 541	0.79 419	1.10 508	0.82 470	0.72 512	0.94 527	0.70 513	0.55 648	0.27 589	0.76 653	0.46 636	0.70 646	0.49 630

UDG	0.93 587	1.03 653	0.75 506	1.00 651	0.97 655	1.02 574	0.57 555	1.18 531	1.01 522	0.93 510	1.02 472	1.32 594	1.03 600	0.88 505	0.92 561	0.55 648	0.33 623	1.82 672	0.41 629	1.20 662	0.74 651

PDISCO_ROB	0.96 594	0.51 586	1.13 586	1.03 655	1.00 659	1.81 647	0.77 613	1.72 651	1.60 637	1.09 583	1.19 543	1.34 602	0.80 549	1.62 629	1.01 579	0.58 650	0.22 545	0.45 625	0.40 624	0.50 626	0.41 605

DispFullNet	1.64 649	2.64 690	3.14 662	2.57 684	1.78 678	1.32 614	0.55 547	1.42 616	1.45 624	1.89 649	1.48 602	1.55 628	2.35 668	2.08 652	1.12 601	0.60 651	0.19 517	2.33 683	0.73 663	2.35 682	1.30 672

Consistency-Raft	1.01 602	0.82 635	1.27 601	0.85 646	0.97 655	0.81 524	0.83 624	1.35 599	1.61 638	1.06 576	1.66 615	1.11 564	0.93 585	0.93 524	1.11 598	0.65 652	0.75 671	0.79 655	0.91 672	1.09 661	0.79 653

MADNet+	2.28 667	2.56 687	10.82 685	1.25 662	0.96 654	2.77 666	1.44 668	2.34 666	1.76 646	1.36 619	1.78 623	1.84 640	1.74 652	6.33 689	4.57 680	0.67 653	0.66 665	0.59 646	0.54 654	0.84 650	0.81 654

PMTNet	0.33 218	0.17 98	0.26 24	0.29 8	0.18 49	0.44 327	0.22 96	0.57 209	0.66 311	0.46 247	0.54 251	0.38 202	0.34 256	0.50 222	0.25 138	0.75 654	0.10 68	0.12 45	0.09 7	0.13 134	0.12 124

JetBlue	3.02 673	1.39 666	7.91 682	1.17 660	1.49 670	8.53 689	7.94 696	2.82 671	1.98 654	2.15 659	2.69 658	3.32 671	3.01 678	6.66 690	3.81 674	0.79 655	0.78 674	0.75 652	0.76 665	1.04 658	1.33 674

SQANet	0.87 583	0.76 629	0.76 510	1.16 659	0.99 658	1.10 588	0.51 525	1.12 503	0.85 429	0.93 510	1.05 488	1.03 534	0.76 537	1.07 564	0.70 513	0.79 655	0.25 572	1.04 662	0.36 614	1.56 666	0.70 649

NVStereoNet_ROB	1.31 635	0.96 647	1.33 610	0.90 649	0.92 650	1.15 599	1.05 643	1.49 623	1.62 639	1.63 634	2.51 650	2.31 652	1.62 644	2.16 656	1.42 617	0.81 657	0.73 667	0.79 655	1.02 676	0.73 647	0.97 660
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	1.10 611	2.58 689	0.83 529	1.21 661	1.27 668	1.02 574	0.69 591	1.17 529	0.95 495	0.98 541	1.26 556	1.28 588	0.84 558	0.97 542	0.79 536	0.85 658	0.40 642	2.00 675	0.60 657	1.34 664	0.94 656

MFMNet_re	1.17 619	0.99 649	1.31 608	1.02 654	0.95 653	1.32 614	1.32 661	1.44 618	1.58 635	1.72 643	1.70 619	1.21 580	1.57 641	1.16 578	1.04 588	0.88 659	0.76 673	0.79 655	0.75 664	0.90 652	0.94 656

otaku	1.10 611	0.96 647	0.96 564	1.37 665	1.06 664	1.65 636	0.72 600	1.46 621	1.19 585	1.10 587	1.32 570	1.32 594	0.95 590	1.29 598	0.81 540	0.89 660	0.46 654	1.24 665	0.50 650	1.86 669	0.89 655

anonymity	0.98 598	0.89 643	1.06 579	0.93 650	1.04 663	0.97 559	0.82 622	1.33 596	0.93 482	1.08 579	0.98 451	1.02 532	0.95 590	1.02 558	0.93 563	0.96 661	0.96 685	0.90 659	0.91 672	0.92 653	0.95 658

GCST	0.85 580	1.25 662	0.80 518	1.58 667	1.03 661	1.04 578	0.24 124	0.81 382	0.81 403	0.99 546	0.67 299	0.78 454	0.35 271	0.98 544	0.38 337	0.97 662	0.65 664	1.20 664	0.81 668	0.93 654	0.72 650

SPS-STEREO	1.29 633	0.94 646	1.10 583	1.05 656	1.03 661	1.48 625	0.91 630	1.57 637	1.24 592	2.13 655	1.90 629	1.94 643	1.46 635	1.77 639	1.64 630	0.97 662	0.94 684	0.90 659	0.89 671	0.96 657	0.97 660
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.52 645	0.99 649	1.61 634	1.01 652	1.02 660	1.86 649	1.19 653	1.49 623	1.38 616	2.96 676	3.00 663	2.79 660	1.94 656	1.88 644	1.62 629	0.98 664	0.97 686	0.91 661	0.91 672	0.94 655	0.99 662

WAO-7	1.96 655	1.24 660	1.52 624	1.28 663	1.06 664	2.92 671	1.64 674	3.32 677	3.05 676	2.28 661	3.32 669	3.19 668	2.38 669	3.39 675	2.49 660	1.02 665	0.92 680	1.06 663	1.04 678	1.05 659	0.99 662

CAS	0.37 271	0.13 2	0.27 32	1.34 664	0.31 470	0.46 338	0.38 398	0.50 162	0.48 237	0.35 168	0.52 240	0.24 79	0.19 42	0.30 28	0.28 210	1.03 666	0.08 1	0.12 45	0.08 1	0.12 86	0.28 537

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 486	3.08 693	2.41 653	0.32 58	0.18 49	0.29 137	0.20 45	0.39 62	0.33 112	0.29 119	0.25 62	0.18 17	0.18 27	0.32 52	0.22 65	1.08 667	0.09 18	0.17 287	0.16 325	0.15 243	0.96 659

Ntro	1.15 616	1.00 651	1.00 571	1.49 666	1.20 667	1.69 640	0.81 620	1.39 605	1.25 594	1.01 550	1.28 561	1.31 592	1.00 595	1.31 606	0.89 550	1.10 668	0.43 649	1.36 666	0.51 651	1.95 672	0.99 662

light-stereo	4.16 680	1.10 657	14.81 691	10.11 699	7.60 696	3.03 673	0.68 587	3.75 684	2.81 672	5.31 693	5.96 693	9.76 695	1.47 637	7.39 694	1.47 623	1.22 669	1.45 692	0.66 649	0.78 666	1.84 668	2.07 686

WAO-8	3.00 671	1.60 673	1.52 624	1.82 671	1.65 674	5.57 685	1.35 664	4.65 689	12.37 695	2.89 672	4.04 679	4.89 681	2.78 674	3.73 679	2.44 656	1.29 670	0.93 682	2.00 675	1.16 685	2.02 674	1.23 669

Venus	3.00 671	1.60 673	1.52 624	1.82 671	1.65 674	5.57 685	1.35 664	4.65 689	12.37 695	2.89 672	4.04 679	4.89 681	2.78 674	3.73 679	2.44 656	1.29 670	0.93 682	2.00 675	1.16 685	2.02 674	1.23 669

WAO-6	2.11 663	1.52 670	1.25 597	1.73 669	1.69 676	2.72 664	1.62 673	3.15 675	3.64 680	2.01 654	3.28 667	3.52 675	2.20 667	2.59 668	2.48 659	1.31 672	0.92 680	2.04 679	1.22 688	1.89 670	1.35 676

MonStereo1	2.06 660	1.51 669	1.56 628	1.85 673	1.70 677	2.84 668	0.78 617	2.52 669	3.49 679	2.33 662	4.36 683	3.41 673	2.72 673	2.32 660	1.83 636	1.32 673	0.55 659	1.66 669	0.88 670	1.94 671	1.70 683

ACVNet_2	1.74 651	1.30 663	1.62 635	1.81 670	1.63 672	2.28 657	1.34 663	2.35 667	2.64 669	1.82 646	2.55 651	2.99 663	1.71 651	1.67 633	1.20 607	1.48 674	0.59 663	1.81 671	0.71 662	2.09 676	1.29 671

PWCK	2.06 660	1.75 679	4.11 670	1.69 668	0.93 651	3.13 675	2.86 692	2.18 665	2.41 665	2.38 664	2.33 642	2.22 650	1.85 655	3.52 677	2.20 654	1.65 675	0.73 667	1.52 668	0.83 669	1.81 667	1.02 665

RainbowNet	1.42 641	1.53 671	1.31 608	1.93 675	1.46 669	1.52 630	1.03 642	1.67 648	1.55 631	1.23 606	1.59 612	1.54 627	1.21 619	1.40 612	1.03 584	1.70 676	0.70 666	1.82 672	0.80 667	2.11 677	1.22 668

Dean	2.07 662	1.39 666	1.69 640	2.17 679	1.83 680	2.75 665	1.28 658	3.49 681	3.80 683	2.13 655	3.30 668	3.18 667	1.98 659	1.78 640	1.72 632	1.73 677	0.79 677	1.99 674	0.91 672	2.17 679	1.34 675

ACVNet_1	1.55 646	1.36 665	1.35 612	1.96 677	1.63 672	1.83 648	0.96 639	2.09 662	1.85 651	1.43 624	1.54 607	2.31 652	1.68 650	1.42 616	1.18 604	1.76 678	0.51 658	2.05 680	0.59 656	2.24 681	1.30 672

ACVNet-4b	1.43 642	1.34 664	1.28 602	1.95 676	1.60 671	1.93 650	0.77 613	1.59 640	1.64 642	1.05 567	1.60 613	2.10 648	0.92 583	1.79 641	0.84 543	1.76 678	0.35 630	2.03 678	0.67 659	2.16 678	1.18 667

DStereoO	1.07 607	0.77 630	0.87 548	0.67 624	0.49 606	0.91 547	1.30 660	1.15 517	1.41 618	1.24 608	1.33 572	1.06 548	2.39 670	1.32 608	1.11 598	2.03 680	0.38 634	0.77 654	0.31 597	1.55 665	0.43 613

LVE	2.20 666	1.47 668	1.44 621	2.06 678	1.80 679	2.79 667	1.77 679	2.96 672	3.94 685	1.95 652	4.29 682	3.47 674	1.97 657	2.48 665	1.85 637	2.06 681	0.88 678	2.06 681	1.13 683	2.17 679	1.53 678

IMH-64-1	1.96 655	1.64 676	1.26 598	2.26 681	1.91 681	2.30 658	1.35 664	2.99 673	2.29 659	1.70 640	2.79 660	2.47 655	1.66 648	2.33 661	1.95 639	2.07 682	0.74 669	2.44 684	1.04 678	2.40 683	1.59 679

IMH-64	1.96 655	1.64 676	1.26 598	2.26 681	1.91 681	2.30 658	1.35 664	2.99 673	2.29 659	1.70 640	2.79 660	2.47 655	1.66 648	2.33 661	1.95 639	2.07 682	0.74 669	2.44 684	1.04 678	2.40 683	1.59 679

IMH	2.15 664	1.66 678	1.29 603	2.25 680	1.92 683	2.87 669	1.33 662	3.25 676	3.04 675	1.87 648	3.33 671	3.00 664	2.03 661	2.80 671	1.95 639	2.09 684	0.78 674	2.45 686	1.05 681	2.44 685	1.62 682

JetRed	5.38 689	6.17 694	12.68 690	2.38 683	2.85 693	12.60 695	11.17 699	4.60 688	3.74 681	3.87 686	3.85 675	4.83 679	4.13 686	6.81 691	12.18 695	2.18 685	2.95 697	2.19 682	1.98 694	3.49 695	3.01 694

TorneroNet	4.49 683	1.92 681	1.65 638	2.60 686	2.29 685	14.95 698	1.86 682	4.86 692	19.56 711	3.10 680	7.52 695	7.00 691	2.90 677	4.48 684	3.66 672	2.24 686	0.78 674	2.68 690	1.14 684	2.79 690	1.80 684

TorneroNet-64	3.54 676	1.89 680	1.59 630	2.62 687	2.29 685	6.88 688	1.72 677	4.72 691	11.88 693	2.43 666	5.46 692	8.16 692	2.80 676	4.13 683	3.03 666	2.25 687	0.75 671	2.57 688	1.09 682	2.65 689	1.84 685

DPSimNet_ROB	5.19 688	2.71 691	18.56 694	2.59 685	2.49 688	4.25 682	10.93 698	3.33 678	3.93 684	5.02 692	4.52 685	5.74 684	10.18 692	5.44 688	8.79 689	2.40 688	2.47 695	2.48 687	2.54 696	2.56 687	2.87 693

KSHMR	2.64 669	1.96 682	1.86 643	2.69 688	2.44 687	2.88 670	2.04 684	3.46 680	6.31 689	2.51 668	3.27 666	3.39 672	1.97 657	2.59 668	2.08 650	2.48 689	1.41 690	2.80 693	1.51 692	2.98 691	2.09 687

UNDER WATER-64	3.72 679	2.07 683	4.57 673	3.30 693	2.52 690	5.61 687	2.63 691	3.67 683	12.27 694	3.09 679	2.66 657	5.99 688	4.74 688	3.93 682	3.57 671	2.54 690	1.24 689	2.65 689	1.48 691	3.21 693	2.62 692

ktn	3.02 673	2.27 685	1.85 642	2.89 689	2.54 691	3.72 679	2.14 686	3.79 685	5.33 687	2.82 671	5.09 689	5.95 687	2.54 671	3.34 674	2.58 662	2.65 691	1.44 691	2.78 692	2.03 695	2.61 688	2.10 688

notaker	2.87 670	2.31 686	2.01 645	3.03 690	2.60 692	2.94 672	1.82 681	3.43 679	3.06 677	2.89 672	4.21 681	6.15 689	2.71 672	3.42 676	2.90 665	2.67 692	1.18 688	3.00 695	1.67 693	3.13 692	2.26 689

UNDER WATER	3.63 678	2.12 684	4.11 670	3.17 691	2.51 689	3.77 681	2.45 688	3.53 682	13.66 698	2.98 677	2.92 662	5.75 685	4.13 686	3.85 681	3.75 673	2.84 693	1.11 687	2.71 691	1.41 690	3.26 694	2.50 691

USTest	12.98 697	14.10 698	19.89 695	16.19 700	14.95 698	20.69 700	31.85 708	16.52 703	10.99 692	8.83 698	9.55 698	13.88 698	10.36 693	16.06 700	21.35 703	3.19 694	4.82 700	5.08 702	5.36 702	8.77 701	7.20 698

MADNet++	4.18 681	2.72 692	4.00 667	3.80 695	3.44 695	4.72 684	4.05 694	4.01 686	3.74 681	4.52 688	5.14 690	4.20 676	4.89 689	7.04 692	6.39 684	3.79 695	3.70 699	3.27 697	2.70 698	3.68 696	3.74 696

HanzoNet	6.97 692	2.57 688	4.66 674	3.29 692	2.96 694	3.75 680	2.35 687	5.08 693	7.11 690	14.46 708	13.06 701	17.69 703	22.95 711	13.72 699	6.61 685	4.36 696	1.96 694	3.14 696	2.59 697	3.88 697	3.19 695

DGTPSM_ROB	12.12 695	8.03 695	21.12 696	8.97 697	16.81 699	10.68 692	30.77 706	9.14 696	15.23 700	6.55 694	15.49 708	9.02 693	15.13 699	9.26 696	21.71 704	4.58 697	8.60 701	5.07 701	9.26 704	5.88 699	11.06 701

DPSMNet_ROB	12.13 696	8.03 695	21.13 697	9.02 698	16.82 700	10.68 692	30.78 707	9.15 697	15.24 701	6.56 695	15.50 709	9.02 693	15.13 699	9.28 697	21.71 704	4.59 698	8.60 701	5.08 702	9.26 704	5.89 700	11.06 701

DLNR-FE	20.09 704	36.45 711	38.39 709	170.32 725	60.71 719	0.23 46	0.20 45	13.60 701	0.40 177	0.45 239	0.66 292	0.42 236	0.21 78	0.64 352	0.32 268	5.49 699	0.10 68	0.15 202	0.11 142	72.83 724	0.13 184

DLNR_Zeroshot_test	20.12 705	36.36 710	38.38 708	170.13 724	62.28 720	0.22 33	0.20 45	13.43 700	0.40 177	0.45 239	0.66 292	0.42 236	0.21 78	0.64 352	0.32 268	5.57 700	0.10 68	0.15 202	0.11 142	72.31 723	0.13 184

TCMNet-wrong-test	9.08 693	10.58 697	9.58 684	19.64 701	17.64 701	12.69 696	8.93 697	13.77 702	2.58 668	4.67 689	5.19 691	14.57 699	11.02 696	7.21 693	9.81 691	5.58 701	0.89 679	3.76 698	3.10 699	10.41 702	10.02 700

tt	6.21 690	0.22 305	5.88 678	3.55 694	2.07 684	11.25 694	19.19 702	11.84 698	5.47 688	2.71 670	2.18 640	4.87 680	6.25 690	3.71 678	7.09 686	8.31 702	11.17 710	4.91 700	5.39 703	5.72 698	2.42 690

PML	40.49 722	30.31 708	12.46 689	7.19 696	14.30 697	91.44 725	212.44 728	7.73 694	23.24 713	74.44 727	185.05 728	49.81 724	25.78 713	21.34 706	12.84 696	8.71 703	2.93 696	8.43 705	3.24 700	13.77 707	4.45 697

iinet-test	16.76 700	17.54 699	22.91 699	19.68 702	18.39 702	24.34 702	34.09 710	20.39 704	15.46 702	12.61 700	12.84 699	18.06 705	15.24 702	19.55 701	24.17 706	8.84 704	8.72 703	8.93 706	9.26 704	12.70 703	11.43 704

IINet	16.76 700	17.54 699	22.91 699	19.68 702	18.39 702	24.34 702	34.08 709	20.39 704	15.46 702	12.61 700	12.85 700	18.06 705	15.24 702	19.55 701	24.17 706	8.84 704	8.72 703	8.93 706	9.26 704	12.70 703	11.43 704

DPSM_ROB	17.80 702	18.60 702	24.24 705	20.89 705	19.49 704	25.83 705	36.10 712	21.62 711	16.41 705	13.46 703	14.26 706	19.11 708	16.15 704	20.74 704	25.59 709	9.37 706	9.23 706	9.47 708	9.81 708	13.47 705	12.09 706

DPSM	17.80 702	18.60 702	24.24 705	20.89 705	19.49 704	25.83 705	36.10 712	21.62 711	16.41 705	13.46 703	14.26 706	19.11 708	16.15 704	20.74 704	25.59 709	9.37 706	9.23 706	9.47 708	9.81 708	13.47 705	12.09 706

Selective-IGEV-i1pa	15.72 699	22.55 707	18.18 693	1.88 674	0.97 655	29.25 712	11.89 700	25.83 714	20.69 712	20.14 710	22.94 710	28.39 712	23.24 712	29.37 712	18.71 700	12.83 708	3.29 698	6.89 704	1.18 687	2.01 673	14.15 708

xxxxx1	36.77 716	19.69 704	24.00 702	62.46 719	66.77 721	27.30 708	39.89 714	20.40 706	18.80 708	14.18 705	13.11 702	17.29 700	17.30 706	21.62 707	27.81 711	13.61 709	18.98 720	111.36 725	133.25 725	28.84 716	38.64 718

tt_ll	36.77 716	19.69 704	24.00 702	62.46 719	66.77 721	27.30 708	39.89 714	20.40 706	18.80 708	14.18 705	13.11 702	17.29 700	17.30 706	21.62 707	27.81 711	13.61 709	18.98 720	111.36 725	133.25 725	28.84 716	38.64 718

ff	36.77 716	19.69 704	24.00 702	62.46 719	66.77 721	27.30 708	39.89 714	20.40 706	18.80 708	14.18 705	13.11 702	17.29 700	17.30 706	21.62 707	27.81 711	13.61 709	18.98 720	111.36 725	133.25 725	28.84 716	38.64 718

Anonymous_1	33.12 708	18.23 701	23.86 701	20.53 704	21.18 706	25.45 704	35.84 711	22.44 713	15.68 704	13.41 702	13.70 705	18.00 704	15.15 701	20.31 703	24.47 708	14.56 712	8.84 705	66.24 722	117.79 724	155.41 727	11.40 703

fast-reg	35.51 709	37.45 718	48.59 717	42.42 717	40.60 717	52.45 721	72.91 720	43.31 717	32.61 715	26.36 712	27.86 711	36.65 715	30.31 715	40.94 717	51.17 717	18.26 713	18.55 713	19.07 710	19.64 711	27.04 708	23.98 709

FlowAnything	35.84 714	37.49 719	48.69 719	42.17 711	39.26 713	51.95 714	72.95 724	43.35 718	33.23 722	26.92 716	28.67 716	38.55 721	32.78 721	41.53 718	51.47 720	18.71 714	18.59 718	19.17 717	19.88 717	27.07 709	24.26 711

CasAABBNet	35.77 712	37.38 713	48.59 717	42.20 712	39.23 711	51.95 714	72.92 721	43.36 719	33.03 721	26.93 717	28.31 715	38.43 719	32.32 718	41.58 719	51.50 721	18.71 714	18.58 715	19.11 712	19.75 712	27.11 711	24.33 712

Hybrid-DGEV	35.79 713	37.44 717	48.86 721	42.22 713	39.24 712	52.03 719	72.89 719	43.41 722	32.74 716	26.76 713	28.72 717	38.35 716	32.61 719	41.58 719	51.39 718	18.72 716	18.56 714	19.14 715	19.80 716	27.10 710	24.25 710

RAFT-FEzeroshot	35.76 710	37.39 714	48.55 715	42.39 715	39.44 715	51.96 716	72.92 721	43.38 720	32.90 718	26.87 714	28.06 712	38.42 717	32.28 716	41.59 721	51.51 722	18.73 717	18.58 715	19.11 712	19.75 712	27.12 712	24.33 712

RAFT-FE	35.76 710	37.39 714	48.55 715	42.39 715	39.44 715	51.96 716	72.92 721	43.38 720	32.90 718	26.87 714	28.06 712	38.42 717	32.28 716	41.59 721	51.51 722	18.73 717	18.58 715	19.11 712	19.75 712	27.12 712	24.33 712

Selective-RAFT-Error	35.87 715	37.42 716	48.73 720	42.24 714	39.28 714	52.00 718	72.87 718	43.41 722	32.95 720	26.97 718	28.72 717	38.71 722	33.15 722	41.59 721	51.42 719	18.77 719	18.60 719	19.14 715	19.78 715	27.19 714	24.42 715

LSM0	38.96 721	37.52 720	48.37 714	43.79 718	91.31 724	52.31 720	72.38 717	43.71 724	32.75 717	27.16 719	28.73 719	38.51 720	32.63 720	41.75 724	51.59 724	18.85 720	18.43 712	19.09 711	19.60 710	27.21 715	33.44 717

LRCNet_RVC	21.27 706	31.14 709	21.46 698	28.97 708	23.77 707	3.11 674	0.62 572	20.94 709	1.64 642	25.57 711	28.13 714	21.96 710	14.74 698	21.99 710	16.44 699	29.16 721	14.92 711	33.57 718	31.28 718	29.67 719	26.33 716

HaxPig	31.93 707	37.19 712	34.22 707	24.41 707	24.94 708	18.53 699	20.18 703	21.15 710	28.84 714	35.74 721	38.86 721	26.18 711	28.75 714	33.85 713	34.15 714	35.89 722	38.80 723	37.79 719	40.52 721	39.33 720	39.33 721

AVERAGE_ROB	37.53 720	40.05 721	40.01 710	34.74 710	33.76 710	28.46 711	25.14 705	32.31 716	34.08 724	41.20 724	40.52 722	34.51 714	34.78 724	39.11 715	37.48 716	42.68 723	43.32 724	43.80 720	42.99 722	40.42 721	41.31 722

MEDIAN_ROB	37.35 719	40.72 722	40.37 711	32.26 709	31.80 709	27.29 707	25.02 704	29.47 715	33.43 723	41.99 725	41.60 723	33.48 713	34.37 723	39.66 716	36.94 715	43.49 724	43.96 725	44.07 721	43.35 723	41.32 722	42.43 723

RSGM-EC	74.49 723	61.53 723	40.38 712	97.66 722	92.09 725	73.48 723	113.87 725	59.44 725	38.62 725	39.84 722	49.02 724	90.35 725	61.68 725	138.81 725	126.03 726	92.92 725	53.83 726	94.52 723	37.88 719	81.03 725	46.84 724

acva	74.49 723	61.53 723	40.38 712	97.66 722	92.09 725	73.48 723	113.87 725	59.44 725	38.62 725	39.84 722	49.02 724	90.35 725	61.68 725	138.81 725	126.03 726	92.92 725	53.83 726	94.52 723	37.88 719	81.03 725	46.84 724

Selective-IGEV-i16pa	80.76 725	120.64 725	16.47 692	1.09 657	0.67 640	181.14 727	2.07 685	155.24 728	142.81 728	57.79 726	156.23 726	108.46 727	171.50 728	201.35 728	101.88 725	96.20 727	1.70 693	2.81 694	0.33 607	1.06 660	95.73 726

test_example2	176.82 726	204.75 726	198.54 726	188.58 726	191.23 727	151.28 726	169.77 727	97.63 727	125.81 727	179.94 728	183.74 727	158.20 728	139.14 727	192.16 727	198.12 728	203.48 728	236.37 728	163.71 728	173.22 728	217.79 728	162.95 727

ccccc		430.66 727		506.24 727	500.20 728	349.93 728		384.19 729		330.97 729		370.48 729		498.75 729		557.84 729	430.47 729	334.14 729	290.91 729	547.74 729

Low-res two-view benchmark