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 19	0.14 10	0.27 37	0.31 41	0.16 18	0.22 42	0.21 77	0.39 77	0.34 138	0.20 21	0.25 71	0.17 9	0.15 8	0.40 142	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.10 6

MonStereo	0.20 19	0.14 10	0.27 37	0.31 41	0.16 18	0.22 42	0.21 77	0.39 77	0.34 138	0.20 21	0.25 71	0.18 20	0.15 8	0.40 142	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.10 6

Wavelet-MonSter	0.20 19	0.14 10	0.29 63	0.34 109	0.19 95	0.18 19	0.21 77	0.34 53	0.24 39	0.25 79	0.34 167	0.22 57	0.27 171	0.28 17	0.22 74	0.09 1	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.10 6

Monster-pub-eth3d	0.20 19	0.14 10	0.27 37	0.31 41	0.16 18	0.22 42	0.21 77	0.39 77	0.34 138	0.20 21	0.25 71	0.17 9	0.15 8	0.40 142	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.10 6

asda	0.22 58	0.19 205	0.31 96	0.32 70	0.18 55	0.24 64	0.23 130	0.38 73	0.29 86	0.28 125	0.24 63	0.18 20	0.23 116	0.41 151	0.22 74	0.09 1	0.08 1	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.10 6

4w-stereo	0.22 58	0.19 205	0.33 118	0.31 41	0.18 55	0.29 151	0.20 49	0.33 36	0.23 32	0.33 172	0.24 63	0.21 46	0.28 193	0.42 163	0.23 105	0.09 1	0.08 1	0.11 5	0.10 77	0.11 33	0.10 6

3.5w_stereo	0.23 78	0.18 157	0.31 96	0.31 41	0.18 55	0.27 116	0.22 105	0.39 77	0.30 100	0.33 172	0.27 95	0.24 90	0.29 214	0.52 264	0.25 155	0.09 1	0.08 1	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.11 61

MonSter	0.20 19	0.14 10	0.27 37	0.31 41	0.16 18	0.22 42	0.21 77	0.39 77	0.34 138	0.20 21	0.25 71	0.18 20	0.15 8	0.39 132	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.10 6

aanet-new-70k	0.24 92	0.16 79	0.50 369	0.36 185	0.17 33	0.38 286	0.25 162	0.40 95	0.26 55	0.23 54	0.31 140	0.24 90	0.34 282	0.45 196	0.18 2	0.10 9	0.10 71	0.12 52	0.10 77	0.13 145	0.10 6

aanet-new-78k	0.25 116	0.17 108	0.69 518	0.36 185	0.17 33	0.26 95	0.28 229	0.39 77	0.30 100	0.22 45	0.29 119	0.23 67	0.36 311	0.43 174	0.17 1	0.10 9	0.09 18	0.13 106	0.10 77	0.14 199	0.10 6

aanet-new-36k	0.24 92	0.17 108	0.35 159	0.36 185	0.17 33	0.34 238	0.24 140	0.43 118	0.30 100	0.26 92	0.24 63	0.25 103	0.35 297	0.44 186	0.20 23	0.10 9	0.09 18	0.13 106	0.10 77	0.12 93	0.10 6

BLMT-Stereo	0.17 1	0.11 1	0.23 2	0.33 95	0.20 141	0.16 13	0.22 105	0.21 2	0.23 32	0.14 1	0.18 15	0.16 6	0.14 2	0.26 9	0.22 74	0.10 9	0.09 18	0.14 165	0.13 241	0.10 5	0.11 61

BStereo	0.28 180	0.18 157	1.08 619	0.34 109	0.22 199	0.22 42	0.33 341	0.39 77	0.42 215	0.26 92	0.25 71	0.26 114	0.19 48	0.44 186	0.30 266	0.10 9	0.12 292	0.12 52	0.16 353	0.12 93	0.15 290

Anonymus123	0.32 229	0.18 157	1.08 619	0.34 109	0.22 199	0.69 516	0.33 341	0.57 230	0.42 215	0.26 92	0.25 71	0.26 114	0.19 48	0.44 186	0.30 266	0.10 9	0.12 292	0.12 52	0.16 353	0.12 93	0.15 290

AdaDepth	0.23 78	0.18 157	0.36 184	0.38 246	0.19 95	0.33 224	0.22 105	0.35 57	0.24 39	0.22 45	0.21 31	0.20 38	0.19 48	0.59 318	0.21 41	0.10 9	0.11 204	0.13 106	0.10 77	0.11 33	0.13 196

asd	0.22 58	0.18 157	0.31 96	0.32 70	0.18 55	0.26 95	0.22 105	0.37 70	0.25 47	0.32 165	0.23 50	0.19 29	0.23 116	0.46 207	0.21 41	0.10 9	0.08 1	0.11 5	0.10 77	0.12 93	0.10 6

qwe	0.23 78	0.18 157	0.30 81	0.31 41	0.18 55	0.29 151	0.22 105	0.39 77	0.33 130	0.37 202	0.30 131	0.20 38	0.22 101	0.45 196	0.22 74	0.10 9	0.08 1	0.11 5	0.10 77	0.12 93	0.10 6

2.25w	0.23 78	0.19 205	0.35 159	0.31 41	0.18 55	0.30 167	0.18 16	0.34 53	0.32 121	0.33 172	0.37 186	0.20 38	0.25 135	0.47 221	0.25 155	0.10 9	0.09 18	0.11 5	0.10 77	0.10 5	0.12 134

4.25_new	0.22 58	0.22 339	0.34 136	0.32 70	0.19 95	0.31 184	0.28 229	0.33 36	0.25 47	0.30 149	0.28 106	0.21 46	0.26 158	0.35 100	0.25 155	0.10 9	0.08 1	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.10 6

4.5w_new	0.22 58	0.22 339	0.34 136	0.32 70	0.19 95	0.31 184	0.28 229	0.33 36	0.25 47	0.30 149	0.28 106	0.21 46	0.26 158	0.35 100	0.25 155	0.10 9	0.08 1	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.10 6

4.5_new	0.21 44	0.20 255	0.31 96	0.31 41	0.18 55	0.24 64	0.26 189	0.34 53	0.29 86	0.33 172	0.29 119	0.19 29	0.19 48	0.30 32	0.21 41	0.10 9	0.08 1	0.12 52	0.11 150	0.14 199	0.10 6

4.5w-stereo	0.21 44	0.20 255	0.31 96	0.31 41	0.18 55	0.24 64	0.26 189	0.34 53	0.29 86	0.33 172	0.29 119	0.19 29	0.19 48	0.30 32	0.21 41	0.10 9	0.08 1	0.12 52	0.11 150	0.14 199	0.10 6

4.25w-stereo	0.22 58	0.22 339	0.34 136	0.32 70	0.19 95	0.31 184	0.28 229	0.33 36	0.25 47	0.30 149	0.28 106	0.21 46	0.26 158	0.35 100	0.25 155	0.10 9	0.08 1	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.10 6

2.5w	0.22 58	0.18 157	0.34 136	0.32 70	0.18 55	0.31 184	0.27 205	0.33 36	0.24 39	0.29 137	0.35 173	0.18 20	0.19 48	0.41 151	0.21 41	0.10 9	0.08 1	0.11 5	0.10 77	0.12 93	0.10 6

3.25w_new	0.24 92	0.17 108	0.34 136	0.31 41	0.18 55	0.43 343	0.20 49	0.39 77	0.32 121	0.39 223	0.29 119	0.23 67	0.27 171	0.43 174	0.23 105	0.10 9	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.11 61

3.25w	0.24 92	0.17 108	0.34 136	0.31 41	0.18 55	0.43 343	0.20 49	0.39 77	0.32 121	0.39 223	0.29 119	0.23 67	0.27 171	0.43 174	0.23 105	0.10 9	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.11 61

3.75w	0.23 78	0.17 108	0.33 118	0.32 70	0.19 95	0.42 336	0.24 140	0.36 63	0.26 55	0.33 172	0.28 106	0.17 9	0.25 135	0.38 126	0.21 41	0.10 9	0.08 1	0.11 5	0.10 77	0.11 33	0.10 6

3w_stereo	0.25 116	0.20 255	0.40 246	0.33 95	0.17 33	0.32 204	0.41 487	0.42 112	0.39 181	0.33 172	0.28 106	0.16 6	0.29 214	0.35 100	0.22 74	0.10 9	0.08 1	0.11 5	0.10 77	0.12 93	0.12 134

2w_stereo	0.23 78	0.19 205	0.33 118	0.33 95	0.17 33	0.28 132	0.37 414	0.40 95	0.36 155	0.33 172	0.33 155	0.17 9	0.21 85	0.30 32	0.23 105	0.10 9	0.08 1	0.11 5	0.10 77	0.12 93	0.11 61

1w_stereo	0.25 116	0.15 49	0.31 96	0.35 142	0.18 55	0.32 204	0.41 487	0.41 104	0.44 233	0.32 165	0.39 199	0.17 9	0.27 171	0.46 207	0.24 129	0.10 9	0.08 1	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.10 6

GELT-Stereo	0.25 116	0.17 108	0.29 63	0.38 246	0.22 199	0.24 64	0.26 189	0.58 235	0.44 233	0.34 185	0.27 95	0.27 128	0.21 85	0.35 100	0.22 74	0.11 31	0.09 18	0.14 165	0.13 241	0.11 33	0.11 61

testmc14	0.19 12	0.13 2	0.24 7	0.31 41	0.15 9	0.29 151	0.25 162	0.31 29	0.17 8	0.21 30	0.29 119	0.21 46	0.18 31	0.25 6	0.21 41	0.11 31	0.09 18	0.10 1	0.08 1	0.11 33	0.10 6

aanet-new-90k	0.24 92	0.17 108	0.60 471	0.35 142	0.18 55	0.33 224	0.27 205	0.40 95	0.28 76	0.20 21	0.25 71	0.21 46	0.35 297	0.48 232	0.18 2	0.11 31	0.10 71	0.12 52	0.10 77	0.14 199	0.09 1

aanet-new-60k	0.25 116	0.17 108	0.60 471	0.37 219	0.17 33	0.38 286	0.24 140	0.39 77	0.31 109	0.24 67	0.25 71	0.26 114	0.31 251	0.45 196	0.18 2	0.11 31	0.10 71	0.12 52	0.10 77	0.13 145	0.11 61

aanet-new-40k	0.24 92	0.17 108	0.52 402	0.35 142	0.18 55	0.37 278	0.21 77	0.39 77	0.26 55	0.25 79	0.28 106	0.26 114	0.34 282	0.25 6	0.21 41	0.11 31	0.09 18	0.13 106	0.10 77	0.14 199	0.10 6

aanet-new-34k	0.24 92	0.17 108	0.44 298	0.35 142	0.16 18	0.25 86	0.25 162	0.46 147	0.38 171	0.26 92	0.27 95	0.24 90	0.34 282	0.29 25	0.21 41	0.11 31	0.10 71	0.13 106	0.10 77	0.12 93	0.10 6

GCAP-Stereo-DPT26K	0.23 78	0.16 79	0.41 256	0.34 109	0.18 55	0.23 55	0.25 162	0.46 147	0.25 47	0.27 108	0.27 95	0.22 57	0.30 239	0.33 76	0.21 41	0.11 31	0.10 71	0.13 106	0.10 77	0.12 93	0.11 61

aanet-new-24k	0.24 92	0.17 108	0.33 118	0.36 185	0.18 55	0.39 301	0.24 140	0.39 77	0.31 109	0.30 149	0.28 106	0.26 114	0.31 251	0.31 47	0.20 23	0.11 31	0.09 18	0.13 106	0.10 77	0.14 199	0.11 61

aanet-new-22k	0.24 92	0.16 79	0.36 184	0.36 185	0.18 55	0.30 167	0.19 30	0.48 168	0.42 215	0.26 92	0.24 63	0.26 114	0.29 214	0.33 76	0.23 105	0.11 31	0.10 71	0.12 52	0.10 77	0.12 93	0.11 61

aanet-new-8k	0.26 141	0.19 205	0.36 184	0.37 219	0.21 171	0.40 311	0.28 229	0.51 186	0.42 215	0.24 67	0.25 71	0.23 67	0.33 271	0.51 258	0.22 74	0.11 31	0.10 71	0.13 106	0.11 150	0.12 93	0.11 61

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 78	0.15 49	0.30 81	0.36 185	0.19 95	0.25 86	0.25 162	0.45 135	0.39 181	0.26 92	0.43 214	0.23 67	0.27 171	0.26 9	0.22 74	0.11 31	0.10 71	0.12 52	0.10 77	0.11 33	0.11 61

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.26 141	0.14 10	0.75 545	0.34 109	0.19 95	0.28 132	0.21 77	0.41 104	0.30 100	0.25 79	0.22 41	0.23 67	0.31 251	0.28 17	0.19 5	0.11 31	0.10 71	0.13 106	0.10 77	0.12 93	0.61 685

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.23 78	0.17 108	0.39 231	0.34 109	0.18 55	0.25 86	0.24 140	0.47 162	0.28 76	0.24 67	0.35 173	0.20 38	0.25 135	0.28 17	0.19 5	0.11 31	0.10 71	0.12 52	0.10 77	0.11 33	0.13 196

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.24 92	0.15 49	0.35 159	0.34 109	0.19 95	0.20 31	0.33 341	0.53 199	0.43 227	0.26 92	0.33 155	0.19 29	0.29 214	0.29 25	0.22 74	0.11 31	0.10 71	0.12 52	0.10 77	0.11 33	0.10 6

Pro-Stereo	0.18 4	0.13 2	0.22 1	0.33 95	0.23 241	0.16 13	0.19 30	0.21 2	0.23 32	0.24 67	0.18 15	0.17 9	0.11 1	0.36 111	0.21 41	0.11 31	0.09 18	0.15 223	0.14 283	0.10 5	0.10 6

BridgeDepth	0.21 44	0.15 49	0.27 37	0.35 142	0.14 5	0.38 286	0.26 189	0.30 24	0.23 32	0.18 11	0.19 17	0.28 139	0.30 239	0.32 59	0.22 74	0.11 31	0.08 1	0.11 5	0.10 77	0.11 33	0.11 61
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Replicate-Monster	0.27 161	0.16 79	1.15 628	0.30 22	0.17 33	0.38 286	0.19 30	0.44 127	0.40 196	0.24 67	0.21 31	0.23 67	0.22 101	0.47 221	0.20 23	0.11 31	0.09 18	0.12 52	0.09 9	0.09 1	0.18 412

2.75w_new	0.22 58	0.18 157	0.30 81	0.29 9	0.18 55	0.23 55	0.33 341	0.37 70	0.29 86	0.36 197	0.27 95	0.18 20	0.25 135	0.37 116	0.24 129	0.11 31	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.10 6

monsterstereo	0.23 78	0.15 49	0.28 49	0.35 142	0.19 95	0.22 42	0.20 49	0.38 73	0.37 166	0.34 185	0.40 203	0.19 29	0.19 48	0.46 207	0.22 74	0.11 31	0.10 71	0.12 52	0.09 9	0.13 145	0.09 1

MLG-Stereo	0.18 4	0.14 10	0.28 49	0.34 109	0.16 18	0.26 95	0.17 5	0.31 29	0.15 3	0.19 16	0.15 4	0.23 67	0.15 8	0.32 59	0.20 23	0.11 31	0.09 18	0.13 106	0.09 9	0.10 5	0.10 6

LG-Stereo	0.25 116	0.18 157	0.43 292	0.40 323	0.20 141	0.22 42	0.26 189	0.33 36	0.39 181	0.27 108	0.45 222	0.22 57	0.16 19	0.38 126	0.28 229	0.11 31	0.12 292	0.17 314	0.15 318	0.13 145	0.10 6

GCAPDPT-zeroshot4090	0.26 141	0.14 10	0.75 545	0.34 109	0.19 95	0.28 132	0.21 77	0.41 104	0.30 100	0.25 79	0.22 41	0.23 67	0.31 251	0.28 17	0.19 5	0.11 31	0.10 71	0.13 106	0.10 77	0.12 93	0.61 685

LoS_RVC	0.28 180	0.17 108	0.29 63	0.33 95	0.32 536	0.43 343	0.34 360	0.42 112	0.34 138	0.33 172	0.51 253	0.29 145	0.38 333	0.37 116	0.28 229	0.11 31	0.10 71	0.11 5	0.08 1	0.11 33	0.26 554

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 302	0.18 157	0.45 306	0.36 185	0.19 95	0.33 224	0.28 229	0.67 307	0.77 408	0.72 414	0.99 500	0.56 351	0.39 351	0.44 186	0.31 281	0.11 31	0.09 18	0.15 223	0.14 283	0.13 145	0.11 61

AFF-stereo	0.39 335	0.20 255	0.42 272	0.37 219	0.22 199	0.27 116	0.31 302	0.67 307	0.72 375	0.66 372	1.12 554	0.75 479	0.38 333	0.57 302	0.35 326	0.11 31	0.09 18	0.16 263	0.16 353	0.14 199	0.12 134

anonymous	0.20 19	0.16 79	0.30 81	0.33 95	0.21 171	0.14 3	0.21 77	0.25 10	0.29 86	0.26 92	0.37 186	0.18 20	0.16 19	0.28 17	0.20 23	0.12 56	0.10 71	0.14 165	0.12 189	0.12 93	0.11 61

derf	0.20 19	0.15 49	0.28 49	0.32 70	0.19 95	0.21 39	0.18 16	0.31 29	0.26 55	0.18 11	0.21 31	0.27 128	0.18 31	0.33 76	0.21 41	0.12 56	0.11 204	0.11 5	0.09 9	0.09 1	0.11 61

mm2	0.19 12	0.14 10	0.25 9	0.30 22	0.19 95	0.15 8	0.19 30	0.33 36	0.26 55	0.16 3	0.20 21	0.29 145	0.19 48	0.31 47	0.21 41	0.12 56	0.10 71	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.10 6

mm1	0.19 12	0.14 10	0.25 9	0.30 22	0.19 95	0.15 8	0.19 30	0.27 11	0.26 55	0.16 3	0.20 21	0.29 145	0.19 48	0.31 47	0.21 41	0.12 56	0.10 71	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.10 6

CAR	0.20 19	0.14 10	0.28 49	0.30 22	0.19 95	0.26 95	0.18 16	0.42 112	0.28 76	0.23 54	0.26 86	0.17 9	0.14 2	0.30 32	0.22 74	0.12 56	0.09 18	0.12 52	0.10 77	0.11 33	0.12 134

MSE-Stereo	0.20 19	0.14 10	0.28 49	0.30 22	0.19 95	0.26 95	0.18 16	0.42 112	0.28 76	0.20 21	0.26 86	0.17 9	0.14 2	0.31 47	0.21 41	0.12 56	0.10 71	0.12 52	0.10 77	0.11 33	0.12 134

TS12	0.25 116	0.15 49	0.31 96	0.38 246	0.17 33	0.32 204	0.25 162	0.45 135	0.24 39	0.32 165	0.51 253	0.25 103	0.27 171	0.41 151	0.31 281	0.12 56	0.10 71	0.12 52	0.10 77	0.13 145	0.12 134

aanet-new-32k	0.24 92	0.16 79	0.36 184	0.36 185	0.18 55	0.38 286	0.21 77	0.43 118	0.26 55	0.28 125	0.23 50	0.34 192	0.34 282	0.32 59	0.19 5	0.12 56	0.10 71	0.13 106	0.10 77	0.13 145	0.11 61

aanet-new-30k	0.24 92	0.16 79	0.36 184	0.36 185	0.18 55	0.38 286	0.21 77	0.43 118	0.26 55	0.28 125	0.23 50	0.34 192	0.34 282	0.32 59	0.19 5	0.12 56	0.10 71	0.13 106	0.10 77	0.13 145	0.11 61

aanet-new-16k	0.23 78	0.17 108	0.38 216	0.37 219	0.17 33	0.26 95	0.18 16	0.44 127	0.38 171	0.28 125	0.24 63	0.25 103	0.26 158	0.31 47	0.22 74	0.12 56	0.09 18	0.13 106	0.10 77	0.14 199	0.11 61

aanet-new-12k	0.25 116	0.19 205	0.49 357	0.41 355	0.18 55	0.32 204	0.22 105	0.45 135	0.38 171	0.28 125	0.23 50	0.23 67	0.36 311	0.30 32	0.24 129	0.12 56	0.09 18	0.14 165	0.11 150	0.16 330	0.12 134

GCAP-Stereo-cres-4k	0.26 141	0.17 108	0.36 184	0.39 280	0.20 141	0.45 365	0.28 229	0.43 118	0.36 155	0.28 125	0.38 195	0.24 90	0.35 297	0.31 47	0.25 155	0.12 56	0.10 71	0.13 106	0.10 77	0.13 145	0.12 134

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 116	0.15 49	0.32 110	0.35 142	0.21 171	0.43 343	0.24 140	0.46 147	0.36 155	0.28 125	0.35 173	0.37 217	0.34 282	0.29 25	0.26 181	0.12 56	0.09 18	0.13 106	0.11 150	0.11 33	0.10 6

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.30 202	0.57 646	1.38 653	0.32 70	0.20 141	0.21 39	0.21 77	0.47 162	0.29 86	0.23 54	0.32 152	0.25 103	0.24 124	0.32 59	0.20 23	0.12 56	0.11 204	0.12 52	0.10 77	0.11 33	0.13 196

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.27 161	0.17 108	0.34 136	0.34 109	0.22 199	0.33 224	0.30 272	0.46 147	0.47 257	0.40 239	0.54 277	0.24 90	0.19 48	0.37 116	0.24 129	0.12 56	0.10 71	0.15 223	0.12 189	0.11 33	0.11 61

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.27 161	0.17 108	0.33 118	0.34 109	0.22 199	0.34 238	0.31 302	0.50 179	0.51 280	0.39 223	0.54 277	0.24 90	0.20 71	0.30 32	0.24 129	0.12 56	0.09 18	0.15 223	0.12 189	0.11 33	0.11 61

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.33 238	0.43 604	2.39 691	0.34 109	0.19 95	0.20 31	0.21 77	0.45 135	0.31 109	0.22 45	0.26 86	0.21 46	0.25 135	0.30 32	0.20 23	0.12 56	0.10 71	0.12 52	0.09 9	0.11 33	0.12 134

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.29 191	0.25 428	1.23 634	0.35 142	0.21 171	0.28 132	0.21 77	0.46 147	0.34 138	0.25 79	0.31 140	0.32 175	0.27 171	0.34 91	0.21 41	0.12 56	0.11 204	0.13 106	0.10 77	0.10 5	0.12 134

PipStereo	0.18 4	0.14 10	0.25 9	0.29 9	0.15 9	0.14 3	0.19 30	0.28 21	0.19 15	0.16 3	0.16 8	0.29 145	0.19 48	0.27 13	0.21 41	0.12 56	0.10 71	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.11 61

PSi22b	0.18 4	0.14 10	0.25 9	0.29 9	0.15 9	0.15 8	0.18 16	0.27 11	0.19 15	0.16 3	0.16 8	0.31 166	0.20 71	0.26 9	0.21 41	0.12 56	0.10 71	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.10 6

PSi22	0.31 219	0.19 205	0.32 110	0.36 185	0.19 95	0.29 151	0.19 30	0.44 127	0.78 414	0.28 125	0.32 152	0.56 351	0.43 372	0.81 516	0.26 181	0.12 56	0.10 71	0.11 5	0.09 9	0.15 259	0.12 134

Selective-IGEV-i32	0.25 116	0.18 157	0.37 204	0.37 219	0.20 141	0.27 116	0.25 162	0.59 243	0.25 47	0.27 108	0.26 86	0.34 192	0.18 31	0.62 363	0.23 105	0.12 56	0.10 71	0.14 165	0.11 150	0.13 145	0.11 61

GeoVLM	0.20 19	0.14 10	0.25 9	0.30 22	0.19 95	0.28 132	0.19 30	0.33 36	0.26 55	0.21 30	0.20 21	0.29 145	0.21 85	0.30 32	0.22 74	0.12 56	0.10 71	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.11 61

gcap_with_dpt	0.26 141	0.17 108	0.35 159	0.35 142	0.21 171	0.35 247	0.35 384	0.45 135	0.42 215	0.39 223	0.54 277	0.23 67	0.22 101	0.29 25	0.24 129	0.12 56	0.09 18	0.15 223	0.12 189	0.11 33	0.11 61

NLSM3	0.27 161	0.17 108	0.32 110	0.38 246	0.22 199	0.33 224	0.28 229	0.58 235	0.50 272	0.29 137	0.35 173	0.29 145	0.25 135	0.43 174	0.27 206	0.12 56	0.10 71	0.16 263	0.15 318	0.12 93	0.11 61

MonSter++	0.20 19	0.14 10	0.25 9	0.30 22	0.20 141	0.28 132	0.19 30	0.33 36	0.26 55	0.21 30	0.20 21	0.28 139	0.21 85	0.31 47	0.22 74	0.12 56	0.10 71	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.10 6

HiDET	0.20 19	0.14 10	0.27 37	0.30 22	0.19 95	0.24 64	0.19 30	0.39 77	0.27 71	0.21 30	0.23 50	0.27 128	0.17 22	0.32 59	0.24 129	0.12 56	0.10 71	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.11 61

LCMNet	0.22 58	0.14 10	0.26 27	0.30 22	0.20 141	0.26 95	0.19 30	0.40 95	0.45 239	0.21 30	0.21 31	0.27 128	0.18 31	0.38 126	0.24 129	0.12 56	0.12 292	0.11 5	0.09 9	0.09 1	0.11 61

monsters	0.22 58	0.14 10	0.28 49	0.32 70	0.19 95	0.24 64	0.19 30	0.46 147	0.34 138	0.37 202	0.30 131	0.16 6	0.20 71	0.45 196	0.20 23	0.12 56	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.11 61

IGEV	0.21 44	0.13 2	0.25 9	0.31 41	0.20 141	0.22 42	0.19 30	0.42 112	0.30 100	0.22 45	0.34 167	0.20 38	0.15 8	0.32 59	0.19 5	0.12 56	0.10 71	0.12 52	0.10 77	0.10 5	0.10 6

MLG-Stereo_test1	0.18 4	0.14 10	0.28 49	0.34 109	0.17 33	0.24 64	0.17 5	0.27 11	0.13 1	0.18 11	0.14 2	0.23 67	0.15 8	0.32 59	0.20 23	0.12 56	0.09 18	0.13 106	0.09 9	0.10 5	0.10 6

MM-Stereo_test2	0.30 202	0.18 157	0.41 256	0.41 355	0.25 331	0.41 325	0.41 487	0.65 288	0.43 227	0.38 211	0.36 180	0.31 166	0.26 158	0.55 280	0.25 155	0.12 56	0.11 204	0.15 223	0.12 189	0.15 259	0.12 134

HART	0.30 202	0.17 108	0.33 118	0.41 355	0.21 171	0.32 204	0.26 189	0.67 307	0.32 121	0.33 172	0.66 323	0.41 254	0.22 101	0.58 309	0.25 155	0.12 56	0.11 204	0.15 223	0.11 150	0.15 259	0.12 134

GREAT-IGEV	0.23 78	0.15 49	0.33 118	0.30 22	0.23 241	0.20 31	0.26 189	0.35 57	0.34 138	0.21 30	0.31 140	0.22 57	0.21 85	0.50 247	0.22 74	0.12 56	0.10 71	0.12 52	0.09 9	0.13 145	0.12 134
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FLISNet	0.46 412	0.22 339	0.41 256	0.35 142	0.35 568	0.27 116	0.32 322	0.75 390	0.50 272	0.90 537	1.13 561	1.12 611	0.73 558	0.70 445	0.57 512	0.12 56	0.10 71	0.17 314	0.17 417	0.17 364	0.16 329

CoSv	0.46 412	0.22 339	0.41 256	0.35 142	0.35 568	0.27 116	0.32 322	0.75 390	0.50 272	0.90 537	1.13 561	1.12 611	0.73 558	0.70 445	0.57 512	0.12 56	0.10 71	0.17 314	0.17 417	0.17 364	0.16 329

AIO_rvc	0.24 92	0.17 108	0.37 204	0.35 142	0.20 141	0.26 95	0.33 341	0.45 135	0.23 32	0.26 92	0.25 71	0.33 184	0.15 8	0.55 280	0.24 129	0.12 56	0.09 18	0.13 106	0.10 77	0.12 93	0.11 61

fffft	0.26 141	0.18 157	0.39 231	0.37 219	0.23 241	0.29 151	0.35 384	0.46 147	0.26 55	0.37 202	0.23 50	0.27 128	0.22 101	0.55 280	0.28 229	0.12 56	0.09 18	0.16 263	0.13 241	0.13 145	0.13 196
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.23 78	0.16 79	0.29 63	0.34 109	0.20 141	0.59 453	0.20 49	0.32 32	0.31 109	0.23 54	0.19 17	0.18 20	0.18 31	0.42 163	0.22 74	0.12 56	0.10 71	0.12 52	0.09 9	0.11 33	0.12 134

SMoEStereo_RVC	0.27 161	0.20 255	0.37 204	0.36 185	0.23 241	0.36 265	0.31 302	0.43 118	0.36 155	0.38 211	0.30 131	0.32 175	0.24 124	0.56 290	0.24 129	0.12 56	0.10 71	0.16 263	0.12 189	0.12 93	0.12 134

WCG-NET	0.29 191	0.15 49	0.35 159	0.34 109	0.19 95	0.32 204	0.27 205	0.42 112	0.82 456	0.46 272	0.49 242	0.39 238	0.25 135	0.42 163	0.27 206	0.12 56	0.09 18	0.13 106	0.11 150	0.12 93	0.11 61

IGEV-Stereo++	0.22 58	0.16 79	0.29 63	0.38 246	0.20 141	0.22 42	0.18 16	0.44 127	0.36 155	0.23 54	0.29 119	0.24 90	0.17 22	0.28 17	0.23 105	0.12 56	0.10 71	0.12 52	0.10 77	0.12 93	0.11 61

RSM++	0.26 141	0.19 205	0.36 184	0.37 219	0.21 171	0.28 132	0.29 249	0.54 209	0.34 138	0.26 92	0.23 50	0.36 214	0.21 85	0.52 264	0.24 129	0.12 56	0.11 204	0.14 165	0.12 189	0.14 199	0.11 61

RSM	0.26 141	0.19 205	0.35 159	0.37 219	0.21 171	0.27 116	0.33 341	0.55 215	0.28 76	0.26 92	0.25 71	0.38 225	0.20 71	0.59 318	0.23 105	0.12 56	0.10 71	0.14 165	0.11 150	0.14 199	0.11 61

MoCha-V2	0.26 141	0.16 79	0.30 81	0.41 355	0.18 55	0.27 116	0.26 189	0.57 230	0.28 76	0.37 202	0.27 95	0.33 184	0.34 282	0.56 290	0.23 105	0.12 56	0.10 71	0.12 52	0.10 77	0.13 145	0.13 196

Selective-IGEV	0.25 116	0.18 157	0.37 204	0.37 219	0.20 141	0.27 116	0.25 162	0.59 243	0.25 47	0.27 108	0.26 86	0.34 192	0.18 31	0.62 363	0.23 105	0.12 56	0.10 71	0.14 165	0.11 150	0.13 145	0.11 61

test_4	0.37 302	0.19 205	0.34 136	0.45 486	0.26 369	0.20 31	0.34 360	0.58 235	0.42 215	0.60 330	1.45 639	0.43 278	0.26 158	0.67 420	0.29 248	0.12 56	0.10 71	0.17 314	0.19 479	0.15 259	0.12 134

test_3	0.37 302	0.19 205	0.50 369	0.45 486	0.24 297	0.47 374	0.36 399	0.69 327	0.84 463	0.66 372	0.46 227	0.68 440	0.25 135	0.45 196	0.32 291	0.12 56	0.10 71	0.18 372	0.16 353	0.15 259	0.12 134

cross-raft	0.34 257	0.20 255	0.38 216	0.45 486	0.24 297	0.32 204	0.35 384	0.77 404	0.42 215	0.62 340	0.77 371	0.58 374	0.27 171	0.46 207	0.31 281	0.12 56	0.10 71	0.15 223	0.13 241	0.15 259	0.12 134

s12784h	0.37 302	0.15 49	0.26 27	0.34 109	0.15 9	0.80 559	0.29 249	0.83 430	0.87 482	0.58 325	0.58 295	0.43 278	0.41 363	0.59 318	0.35 326	0.12 56	0.10 71	0.14 165	0.09 9	0.14 199	0.10 6

monster_256*512	0.36 281	0.24 396	0.32 110	0.43 441	0.23 241	0.45 365	0.42 498	0.76 396	0.72 375	0.46 272	0.52 264	0.61 391	0.39 351	0.40 142	0.35 326	0.13 106	0.11 204	0.17 314	0.15 318	0.17 364	0.14 243

GREATEN-IGEV_RVC	0.24 92	0.21 299	0.35 159	0.38 246	0.19 95	0.28 132	0.22 105	0.33 36	0.27 71	0.23 54	0.30 131	0.23 67	0.19 48	0.40 142	0.28 229	0.13 106	0.12 292	0.17 314	0.16 353	0.17 364	0.13 196

over v1	0.22 58	0.20 255	0.28 49	0.35 142	0.13 1	0.35 247	0.20 49	0.33 36	0.17 8	0.24 67	0.23 50	0.25 103	0.27 171	0.42 163	0.23 105	0.13 106	0.10 71	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.12 134

small-0shot	0.19 12	0.14 10	0.29 63	0.30 22	0.18 55	0.18 19	0.28 229	0.27 11	0.17 8	0.19 16	0.30 131	0.14 2	0.15 8	0.25 6	0.21 41	0.13 106	0.09 18	0.14 165	0.12 189	0.12 93	0.11 61

WAFT-Stereo (ZS)	0.21 44	0.19 205	0.23 2	0.25 1	0.20 141	0.23 55	0.23 130	0.19 1	0.20 20	0.19 16	0.28 106	0.13 1	0.22 101	0.24 3	0.26 181	0.13 106	0.14 413	0.17 314	0.27 612	0.18 403	0.20 461

Anonymus	0.24 92	0.15 49	0.30 81	0.38 246	0.23 241	0.31 184	0.22 105	0.40 95	0.33 130	0.23 54	0.20 21	0.38 225	0.28 193	0.46 207	0.24 129	0.13 106	0.10 71	0.14 165	0.13 241	0.12 93	0.14 243

PhaseNet	0.25 116	0.17 108	0.33 118	0.36 185	0.22 199	0.32 204	0.22 105	0.47 162	0.34 138	0.22 45	0.28 106	0.38 225	0.24 124	0.43 174	0.28 229	0.13 106	0.10 71	0.15 223	0.16 353	0.13 145	0.14 243

MCSU-Stereo	0.21 44	0.13 2	0.26 27	0.30 22	0.14 5	0.25 86	0.31 302	0.35 57	0.32 121	0.29 137	0.25 71	0.23 67	0.17 22	0.32 59	0.21 41	0.13 106	0.10 71	0.10 1	0.08 1	0.10 5	0.10 6

qqai	0.20 19	0.15 49	0.30 81	0.32 70	0.19 95	0.22 42	0.18 16	0.32 32	0.27 71	0.18 11	0.20 21	0.28 139	0.18 31	0.34 91	0.21 41	0.13 106	0.11 204	0.12 52	0.09 9	0.09 1	0.11 61

MGA	0.20 19	0.14 10	0.29 63	0.30 22	0.20 141	0.29 151	0.18 16	0.36 63	0.27 71	0.20 21	0.22 41	0.19 29	0.15 8	0.31 47	0.21 41	0.13 106	0.10 71	0.12 52	0.10 77	0.11 33	0.12 134

PointNet	0.21 44	0.15 49	0.27 37	0.32 70	0.19 95	0.29 151	0.24 140	0.27 11	0.28 76	0.16 3	0.24 63	0.29 145	0.19 48	0.35 100	0.20 23	0.13 106	0.11 204	0.13 106	0.10 77	0.11 33	0.10 6

LiteMatch*	0.21 44	0.15 49	0.33 118	0.31 41	0.23 241	0.24 64	0.21 77	0.33 36	0.33 130	0.21 30	0.19 17	0.24 90	0.21 85	0.32 59	0.21 41	0.13 106	0.11 204	0.13 106	0.10 77	0.11 33	0.12 134

aanet-new-28k	0.24 92	0.18 157	0.48 346	0.36 185	0.17 33	0.32 204	0.23 130	0.38 73	0.28 76	0.28 125	0.23 50	0.29 145	0.33 271	0.31 47	0.22 74	0.13 106	0.10 71	0.13 106	0.11 150	0.16 330	0.13 196

aanet-new-10k	0.26 141	0.18 157	0.57 453	0.39 280	0.18 55	0.44 355	0.22 105	0.46 147	0.36 155	0.27 108	0.31 140	0.26 114	0.29 214	0.29 25	0.22 74	0.13 106	0.09 18	0.13 106	0.10 77	0.16 330	0.11 61

aanet-new-14k	0.26 141	0.20 255	0.47 331	0.38 246	0.17 33	0.18 19	0.25 162	0.54 209	0.51 280	0.29 137	0.30 131	0.22 57	0.31 251	0.34 91	0.24 129	0.13 106	0.10 71	0.13 106	0.10 77	0.17 364	0.12 134

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.27 161	0.17 108	0.33 118	0.34 109	0.23 241	0.35 247	0.31 302	0.49 170	0.49 265	0.39 223	0.51 253	0.25 103	0.19 48	0.30 32	0.25 155	0.13 106	0.10 71	0.15 223	0.12 189	0.11 33	0.11 61

PSi22a	0.17 1	0.14 10	0.23 2	0.28 4	0.15 9	0.17 17	0.18 16	0.28 21	0.15 3	0.15 2	0.13 1	0.22 57	0.17 22	0.23 2	0.19 5	0.13 106	0.10 71	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.10 6

LACA3	0.21 44	0.18 157	0.27 37	0.29 9	0.15 9	0.32 204	0.25 162	0.30 24	0.22 26	0.24 67	0.21 31	0.21 46	0.22 101	0.45 196	0.19 5	0.13 106	0.10 71	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.09 1

Foundation-i1c-attn	0.24 92	0.13 2	0.25 9	0.29 9	0.16 18	0.35 247	0.27 205	0.49 170	0.29 86	0.30 149	0.35 173	0.41 254	0.30 239	0.35 100	0.25 155	0.13 106	0.10 71	0.12 52	0.10 77	0.10 5	0.11 61

Foundation-i1b	0.25 116	0.14 10	0.25 9	0.30 22	0.16 18	0.40 311	0.28 229	0.53 199	0.26 55	0.32 165	0.33 155	0.42 265	0.29 214	0.37 116	0.24 129	0.13 106	0.10 71	0.12 52	0.11 150	0.11 33	0.10 6

Foundation-i1a	0.25 116	0.14 10	0.25 9	0.29 9	0.16 18	0.40 311	0.29 249	0.53 199	0.28 76	0.36 197	0.36 180	0.43 278	0.30 239	0.36 111	0.23 105	0.13 106	0.10 71	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.11 61

Foundation-i32	0.17 1	0.14 10	0.23 2	0.28 4	0.13 1	0.15 8	0.19 30	0.27 11	0.14 2	0.16 3	0.14 2	0.23 67	0.19 48	0.24 3	0.21 41	0.13 106	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.09 1

LACA2	0.21 44	0.16 79	0.28 49	0.30 22	0.15 9	0.29 151	0.29 249	0.32 32	0.23 32	0.22 45	0.23 50	0.28 139	0.20 71	0.35 100	0.19 5	0.13 106	0.10 71	0.10 1	0.09 9	0.13 145	0.10 6

Test_v1	0.20 19	0.14 10	0.23 2	0.29 9	0.18 55	0.24 64	0.21 77	0.41 104	0.32 121	0.21 30	0.22 41	0.17 9	0.18 31	0.35 100	0.20 23	0.13 106	0.10 71	0.12 52	0.10 77	0.10 5	0.10 6

DispViT+	0.23 78	0.15 49	0.29 63	0.30 22	0.18 55	0.18 19	0.20 49	0.61 255	0.45 239	0.29 137	0.26 86	0.23 67	0.18 31	0.47 221	0.24 129	0.13 106	0.10 71	0.10 1	0.08 1	0.10 5	0.11 61

BridgeDepth_RVC	0.20 19	0.14 10	0.26 27	0.26 2	0.15 9	0.34 238	0.17 5	0.41 104	0.22 26	0.21 30	0.21 31	0.20 38	0.25 135	0.33 76	0.25 155	0.13 106	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.12 93	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 19	0.14 10	0.24 7	0.31 41	0.17 33	0.29 151	0.20 49	0.40 95	0.24 39	0.23 54	0.21 31	0.26 114	0.21 85	0.32 59	0.21 41	0.13 106	0.12 292	0.12 52	0.09 9	0.10 5	0.10 6

VIP-Stereo	0.25 116	0.18 157	0.33 118	0.32 70	0.21 171	0.63 473	0.19 30	0.33 36	0.38 171	0.24 67	0.31 140	0.27 128	0.19 48	0.49 242	0.23 105	0.13 106	0.10 71	0.13 106	0.09 9	0.12 93	0.10 6

Monster-pub-mixall	0.20 19	0.14 10	0.27 37	0.31 41	0.17 33	0.20 31	0.17 5	0.43 118	0.24 39	0.23 54	0.21 31	0.17 9	0.16 19	0.46 207	0.19 5	0.13 106	0.10 71	0.11 5	0.08 1	0.10 5	0.12 134

DVStereo	0.31 219	0.16 79	0.38 216	0.34 109	0.21 171	0.54 411	0.25 162	0.58 235	0.43 227	0.59 326	0.50 244	0.37 217	0.32 262	0.50 247	0.29 248	0.13 106	0.12 292	0.13 106	0.11 150	0.11 33	0.12 134

xyz-stereo-finetune2	0.37 302	0.20 255	0.40 246	0.32 70	0.19 95	0.80 559	0.29 249	0.56 223	0.33 130	0.53 305	0.79 386	0.43 278	0.48 409	0.70 445	0.46 443	0.13 106	0.12 292	0.17 314	0.13 241	0.12 93	0.14 243

xyz-stereo-finetune	0.34 257	0.19 205	0.38 216	0.34 109	0.18 55	0.57 437	0.32 322	0.60 248	0.70 366	0.47 277	0.54 277	0.38 225	0.35 297	0.57 302	0.38 368	0.13 106	0.12 292	0.16 263	0.13 241	0.13 145	0.13 196

xyz-stereo	4.31 723	0.17 108	61.72 769	0.35 142	0.16 18	13.86 743	0.38 432	0.61 255	0.69 362	1.05 608	3.09 705	0.77 492	0.88 615	1.24 629	0.46 443	0.13 106	0.10 71	0.16 263	0.12 189	0.13 145	0.11 61

LG-Stereo_L2	0.19 12	0.14 10	0.30 81	0.31 41	0.20 141	0.20 31	0.18 16	0.33 36	0.22 26	0.19 16	0.15 4	0.20 38	0.18 31	0.34 91	0.20 23	0.13 106	0.09 18	0.13 106	0.09 9	0.11 33	0.09 1

LG-Stereo_L1	0.18 4	0.14 10	0.29 63	0.31 41	0.21 171	0.19 27	0.19 30	0.30 24	0.20 20	0.16 3	0.15 4	0.19 29	0.17 22	0.35 100	0.20 23	0.13 106	0.10 71	0.12 52	0.09 9	0.11 33	0.10 6

MLG-Stereo_test3	0.20 19	0.14 10	0.28 49	0.33 95	0.17 33	0.38 286	0.18 16	0.32 32	0.22 26	0.25 79	0.16 8	0.25 103	0.17 22	0.32 59	0.21 41	0.13 106	0.10 71	0.12 52	0.09 9	0.11 33	0.11 61

MLG-Stereo_test2	0.18 4	0.14 10	0.26 27	0.31 41	0.17 33	0.24 64	0.17 5	0.27 11	0.15 3	0.18 11	0.19 17	0.22 57	0.14 2	0.32 59	0.19 5	0.13 106	0.09 18	0.12 52	0.09 9	0.11 33	0.10 6

Reg-Stereo(zero)	0.31 219	0.17 108	0.30 81	0.35 142	0.19 95	0.33 224	0.21 77	0.64 284	0.72 375	0.52 296	0.52 264	0.51 330	0.29 214	0.48 232	0.27 206	0.13 106	0.10 71	0.12 52	0.10 77	0.12 93	0.13 196

SCV_C0	0.28 180	0.20 255	0.40 246	0.36 185	0.25 331	0.23 55	0.28 229	0.60 248	0.41 207	0.31 160	0.36 180	0.37 217	0.20 71	0.61 339	0.23 105	0.13 106	0.11 204	0.13 106	0.11 150	0.16 330	0.13 196

AIO_test	0.24 92	0.17 108	0.33 118	0.35 142	0.21 171	0.31 184	0.38 432	0.45 135	0.26 55	0.26 92	0.28 106	0.32 175	0.21 85	0.40 142	0.26 181	0.13 106	0.10 71	0.13 106	0.11 150	0.13 145	0.11 61

castereo	0.29 191	0.17 108	0.34 136	0.36 185	0.21 171	0.40 311	0.41 487	0.52 193	0.67 350	0.27 108	0.41 206	0.37 217	0.36 311	0.34 91	0.25 155	0.13 106	0.09 18	0.13 106	0.10 77	0.12 93	0.10 6

tt45	0.28 180	0.18 157	0.36 184	0.36 185	0.24 297	0.37 278	0.28 229	0.50 179	0.31 109	0.41 245	0.27 95	0.38 225	0.25 135	0.61 339	0.26 181	0.13 106	0.11 204	0.16 263	0.13 241	0.12 93	0.15 290

mms	0.27 161	0.21 299	0.36 184	0.38 246	0.25 331	0.31 184	0.32 322	0.43 118	0.33 130	0.29 137	0.34 167	0.34 192	0.20 71	0.48 232	0.26 181	0.13 106	0.11 204	0.16 263	0.13 241	0.15 259	0.13 196

ours_stereo	0.27 161	0.22 339	0.35 159	0.38 246	0.24 297	0.30 167	0.32 322	0.46 147	0.39 181	0.27 108	0.34 167	0.35 204	0.23 116	0.49 242	0.27 206	0.13 106	0.11 204	0.16 263	0.12 189	0.14 199	0.12 134

fffy	0.29 191	0.22 339	0.38 216	0.38 246	0.23 241	0.33 224	0.29 249	0.55 215	0.42 215	0.33 172	0.37 186	0.39 238	0.27 171	0.52 264	0.28 229	0.13 106	0.12 292	0.16 263	0.13 241	0.14 199	0.12 134

AIO-Stereo	0.26 141	0.19 205	0.36 184	0.39 280	0.18 55	0.28 132	0.30 272	0.52 193	0.29 86	0.30 149	0.31 140	0.32 175	0.17 22	0.55 280	0.23 105	0.13 106	0.10 71	0.14 165	0.11 150	0.13 145	0.11 61

WCG-NET（raft）	0.31 219	0.16 79	0.39 231	0.33 95	0.19 95	0.35 247	0.27 205	0.54 209	0.79 422	0.45 264	0.55 286	0.47 305	0.27 171	0.56 290	0.28 229	0.13 106	0.10 71	0.12 52	0.11 150	0.12 93	0.12 134

RAFT-Stereo-weight	0.33 238	0.19 205	0.36 184	0.39 280	0.23 241	0.28 132	0.29 249	0.69 327	0.83 462	0.55 312	0.51 253	0.58 374	0.20 71	0.48 232	0.30 266	0.13 106	0.10 71	0.14 165	0.12 189	0.13 145	0.12 134

gcap-zeroshot	0.26 141	0.17 108	0.34 136	0.33 95	0.23 241	0.35 247	0.31 302	0.49 170	0.48 261	0.38 211	0.50 244	0.26 114	0.20 71	0.28 17	0.25 155	0.13 106	0.09 18	0.15 223	0.12 189	0.11 33	0.11 61

test_for_model	0.27 161	0.17 108	0.34 136	0.34 109	0.23 241	0.35 247	0.31 302	0.49 170	0.49 265	0.39 223	0.51 253	0.25 103	0.19 48	0.30 32	0.25 155	0.13 106	0.10 71	0.15 223	0.12 189	0.11 33	0.11 61

AE-Stereo	0.36 281	0.21 299	0.47 331	0.49 551	0.31 510	0.50 383	0.34 360	0.72 360	0.73 386	0.34 185	0.55 286	0.52 335	0.28 193	0.48 232	0.31 281	0.13 106	0.13 372	0.18 372	0.16 353	0.15 259	0.14 243

MIM_Stereo	0.39 335	0.18 157	0.59 465	0.38 246	0.25 331	0.27 116	0.24 140	0.72 360	0.56 298	0.72 414	1.00 504	0.62 400	0.29 214	0.67 420	0.39 380	0.13 106	0.14 413	0.17 314	0.16 353	0.14 199	0.12 134

testlalala	0.26 141	0.17 108	0.34 136	0.33 95	0.23 241	0.35 247	0.31 302	0.49 170	0.48 261	0.38 211	0.50 244	0.26 114	0.20 71	0.28 17	0.25 155	0.13 106	0.09 18	0.15 223	0.12 189	0.11 33	0.11 61

CES	0.29 191	0.15 49	0.25 9	0.31 41	0.71 685	0.36 265	0.27 205	0.51 186	0.47 257	0.34 185	0.48 235	0.27 128	0.23 116	0.40 142	0.24 129	0.13 106	0.11 204	0.12 52	0.08 1	0.13 145	0.32 600

ProNet	0.30 202	0.22 339	0.41 256	0.36 185	0.25 331	0.33 224	0.42 498	0.62 263	0.41 207	0.33 172	0.31 140	0.32 175	0.28 193	0.60 330	0.28 229	0.13 106	0.11 204	0.16 263	0.13 241	0.13 145	0.14 243

RAFT_CTSACE	0.46 412	0.20 255	0.48 346	0.46 511	0.27 415	0.34 238	0.39 451	0.62 263	0.74 392	0.78 455	1.44 635	0.86 519	0.38 333	1.09 607	0.27 206	0.13 106	0.13 372	0.18 372	0.16 353	0.16 330	0.12 134

iRaft-Stereo_5w	0.46 412	0.22 339	0.53 413	0.43 441	0.30 494	0.30 167	0.53 576	0.66 295	0.71 373	0.62 340	0.89 445	1.01 571	0.67 521	0.76 488	0.67 543	0.13 106	0.12 292	0.17 314	0.15 318	0.15 259	0.17 378

IPLG	0.40 351	0.21 299	0.64 489	0.41 355	0.25 331	0.54 411	0.27 205	0.77 404	0.68 354	0.85 497	0.82 407	0.33 184	0.32 262	0.64 385	0.49 472	0.13 106	0.11 204	0.16 263	0.14 283	0.14 199	0.14 243

test-3	0.35 266	0.17 108	0.48 346	0.40 323	0.22 199	0.42 336	0.22 105	0.66 295	0.80 431	0.72 414	0.45 222	0.63 405	0.29 214	0.45 196	0.32 291	0.13 106	0.09 18	0.17 314	0.13 241	0.13 145	0.11 61

test_1	0.35 266	0.17 108	0.48 346	0.40 323	0.22 199	0.42 336	0.22 105	0.66 295	0.80 431	0.70 402	0.45 222	0.63 405	0.29 214	0.45 196	0.32 291	0.13 106	0.09 18	0.17 314	0.13 241	0.13 145	0.11 61

zzzzzzz1	0.77 599	0.37 567	7.45 721	0.43 441	0.26 369	0.43 343	0.42 498	0.78 408	0.81 442	0.52 296	0.70 340	0.71 448	0.47 402	0.63 375	0.47 454	0.14 166	0.12 292	0.17 314	0.16 353	0.18 403	0.15 290

noway7	0.79 602	0.32 538	8.40 723	0.43 441	0.23 241	0.45 365	0.39 451	0.75 390	0.76 403	0.51 291	0.51 253	0.74 473	0.51 424	0.45 196	0.41 410	0.14 166	0.11 204	0.16 263	0.14 283	0.17 364	0.14 243

over-8	0.21 44	0.19 205	0.29 63	0.35 142	0.13 1	0.33 224	0.21 77	0.35 57	0.18 12	0.22 45	0.22 41	0.25 103	0.25 135	0.42 163	0.21 41	0.14 166	0.10 71	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.11 61

over-9	0.21 44	0.19 205	0.29 63	0.35 142	0.13 1	0.32 204	0.21 77	0.36 63	0.17 8	0.22 45	0.22 41	0.26 114	0.26 158	0.42 163	0.21 41	0.14 166	0.10 71	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.11 61

TestStereo-Hl	0.35 266	0.21 299	0.39 231	0.33 95	0.22 199	0.36 265	0.29 249	0.68 315	0.61 324	0.55 312	0.69 335	0.47 305	0.46 396	0.63 375	0.36 338	0.14 166	0.11 204	0.14 165	0.13 241	0.15 259	0.16 329

quiztm	0.30 202	0.20 255	0.38 216	0.40 323	0.24 297	0.27 116	0.32 322	0.68 315	0.47 257	0.45 264	0.60 300	0.39 238	0.18 31	0.42 163	0.27 206	0.14 166	0.10 71	0.14 165	0.11 150	0.14 199	0.12 134

aanet-32k-new	0.24 92	0.17 108	0.35 159	0.37 219	0.18 55	0.25 86	0.27 205	0.35 57	0.31 109	0.28 125	0.30 131	0.23 67	0.34 282	0.43 174	0.19 5	0.14 166	0.09 18	0.13 106	0.10 77	0.15 259	0.10 6

aanet-new	0.27 161	0.20 255	0.38 216	0.39 280	0.26 369	0.50 383	0.25 162	0.44 127	0.31 109	0.28 125	0.27 95	0.24 90	0.37 324	0.46 207	0.22 74	0.14 166	0.10 71	0.14 165	0.10 77	0.15 259	0.13 196

RT-Monster	0.33 238	0.18 157	0.33 118	0.35 142	0.26 369	0.39 301	0.21 77	0.58 235	0.77 408	0.63 347	0.65 318	0.49 318	0.29 214	0.43 174	0.31 281	0.14 166	0.11 204	0.12 52	0.10 77	0.12 93	0.15 290

Foundation-i1	0.27 161	0.14 10	0.26 27	0.34 109	0.22 199	0.38 286	0.26 189	0.64 284	0.40 196	0.38 211	0.38 195	0.46 300	0.29 214	0.35 100	0.27 206	0.14 166	0.10 71	0.12 52	0.11 150	0.11 33	0.11 61

LACA1	0.19 12	0.16 79	0.27 37	0.29 9	0.14 5	0.26 95	0.22 105	0.27 11	0.19 15	0.20 21	0.16 8	0.19 29	0.18 31	0.31 47	0.21 41	0.14 166	0.10 71	0.11 5	0.10 77	0.11 33	0.10 6

Hybrid-DGEV-2	0.43 388	0.23 372	0.47 331	0.48 539	0.30 494	0.57 437	0.24 140	0.84 433	1.00 560	0.67 381	0.67 330	0.59 384	0.73 558	0.61 339	0.36 338	0.14 166	0.12 292	0.18 372	0.16 353	0.14 199	0.13 196

MatchStereo	0.20 19	0.14 10	0.25 9	0.28 4	0.15 9	0.17 17	0.20 49	0.35 57	0.29 86	0.21 30	0.36 180	0.18 20	0.17 22	0.33 76	0.25 155	0.14 166	0.10 71	0.12 52	0.09 9	0.11 33	0.11 61
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
WQFJA1	0.33 238	0.19 205	0.35 159	0.39 280	0.26 369	0.61 461	0.30 272	0.61 255	0.53 292	0.38 211	0.39 199	0.38 225	0.36 311	0.51 258	0.43 421	0.14 166	0.18 528	0.16 263	0.14 283	0.15 259	0.14 243

NLMM	0.33 238	0.19 205	0.35 159	0.39 280	0.26 369	0.61 461	0.30 272	0.61 255	0.52 283	0.38 211	0.39 199	0.38 225	0.36 311	0.50 247	0.43 421	0.14 166	0.18 528	0.16 263	0.14 283	0.15 259	0.14 243

252Zero-FE	0.21 44	0.16 79	0.29 63	0.34 109	0.19 95	0.23 55	0.18 16	0.43 118	0.35 149	0.23 54	0.22 41	0.19 29	0.18 31	0.29 25	0.23 105	0.14 166	0.10 71	0.12 52	0.09 9	0.10 5	0.11 61

water-stereo	0.29 191	0.15 49	0.32 110	0.36 185	0.20 141	0.36 265	0.24 140	0.65 288	0.39 181	0.41 245	0.61 305	0.44 285	0.39 351	0.29 25	0.28 229	0.14 166	0.13 372	0.14 165	0.12 189	0.12 93	0.12 134

depthmonostereo	0.30 202	0.15 49	0.36 184	0.35 142	0.18 55	0.45 365	0.27 205	0.71 349	0.57 307	0.36 197	0.43 214	0.34 192	0.40 358	0.36 111	0.27 206	0.14 166	0.12 292	0.13 106	0.12 189	0.11 33	0.12 134

111111	0.22 58	0.15 49	0.29 63	0.37 219	0.23 241	0.21 39	0.19 30	0.46 147	0.29 86	0.20 21	0.20 21	0.29 145	0.14 2	0.44 186	0.22 74	0.14 166	0.10 71	0.12 52	0.09 9	0.12 93	0.12 134

LG-G_1	0.22 58	0.14 10	0.31 96	0.34 109	0.16 18	0.52 398	0.17 5	0.36 63	0.20 20	0.21 30	0.22 41	0.26 114	0.19 48	0.37 116	0.20 23	0.14 166	0.10 71	0.13 106	0.09 9	0.11 33	0.11 61

LG-G	0.22 58	0.14 10	0.31 96	0.34 109	0.16 18	0.52 398	0.17 5	0.36 63	0.20 20	0.21 30	0.22 41	0.26 114	0.19 48	0.37 116	0.20 23	0.14 166	0.10 71	0.13 106	0.09 9	0.11 33	0.11 61

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 92	0.17 108	0.34 136	0.40 323	0.21 171	0.18 19	0.21 77	0.36 63	0.27 71	0.30 149	0.52 264	0.28 139	0.28 193	0.27 13	0.24 129	0.14 166	0.10 71	0.13 106	0.10 77	0.14 199	0.14 243

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 116	0.32 538	0.25 9	0.52 591	0.20 141	0.29 151	0.22 105	0.44 127	0.38 171	0.27 108	0.25 71	0.24 90	0.29 214	0.46 207	0.23 105	0.14 166	0.09 18	0.12 52	0.09 9	0.14 199	0.11 61

FoundationStereo	0.18 4	0.15 49	0.26 27	0.31 41	0.17 33	0.23 55	0.20 49	0.24 8	0.16 6	0.19 16	0.16 8	0.21 46	0.19 48	0.27 13	0.22 74	0.14 166	0.10 71	0.12 52	0.09 9	0.10 5	0.10 6

HUF	0.25 116	0.17 108	0.38 216	0.33 95	0.19 95	0.25 86	0.39 451	0.53 199	0.36 155	0.26 92	0.23 50	0.33 184	0.27 171	0.36 111	0.25 155	0.14 166	0.11 204	0.13 106	0.10 77	0.12 93	0.12 134

castereo++	0.26 141	0.17 108	0.29 63	0.34 109	0.20 141	0.74 537	0.20 49	0.41 104	0.49 265	0.24 67	0.24 63	0.35 204	0.27 171	0.41 151	0.20 23	0.14 166	0.09 18	0.14 165	0.09 9	0.11 33	0.11 61

999	0.28 180	0.17 108	0.38 216	0.37 219	0.25 331	0.30 167	0.27 205	0.55 215	0.42 215	0.26 92	0.31 140	0.39 238	0.24 124	0.65 396	0.26 181	0.14 166	0.11 204	0.15 223	0.12 189	0.12 93	0.15 290

tg	0.34 257	0.19 205	0.40 246	0.40 323	0.23 241	0.38 286	0.26 189	0.74 381	0.60 321	0.48 284	0.65 318	0.42 265	0.24 124	0.57 302	0.33 304	0.14 166	0.10 71	0.18 372	0.17 417	0.14 199	0.12 134

dual_stereo	0.20 19	0.15 49	0.27 37	0.32 70	0.17 33	0.16 13	0.20 49	0.30 24	0.21 24	0.24 67	0.20 21	0.25 103	0.14 2	0.55 280	0.25 155	0.14 166	0.10 71	0.12 52	0.09 9	0.10 5	0.10 6

GCAP-BAT	0.28 180	0.16 79	0.45 306	0.34 109	0.22 199	0.26 95	0.24 140	0.49 170	0.56 298	0.35 190	0.42 208	0.43 278	0.27 171	0.50 247	0.24 129	0.14 166	0.11 204	0.14 165	0.12 189	0.12 93	0.13 196

Occ-G	0.27 161	0.15 49	0.32 110	0.35 142	0.21 171	0.28 132	0.32 322	0.44 127	0.34 138	0.29 137	0.43 214	0.49 318	0.25 135	0.50 247	0.30 266	0.14 166	0.11 204	0.14 165	0.11 150	0.13 145	0.13 196

IGEV-Stereo+	0.25 116	0.15 49	0.28 49	0.32 70	0.19 95	0.13 2	0.17 5	0.29 23	0.30 100	0.22 45	0.15 4	0.22 57	0.22 101	0.42 163	0.22 74	0.14 166	0.10 71	0.12 52	0.09 9	0.15 259	1.09 705

IGEV++	0.25 116	0.17 108	0.35 159	0.40 323	0.23 241	0.24 64	0.23 130	0.56 223	0.24 39	0.29 137	0.36 180	0.30 161	0.22 101	0.33 76	0.29 248	0.14 166	0.10 71	0.14 165	0.10 77	0.13 145	0.14 243

MyStereo07	0.33 238	0.23 372	0.37 204	0.43 441	0.29 469	0.40 311	0.48 543	0.78 408	0.38 171	0.38 211	0.34 167	0.32 175	0.30 239	0.63 375	0.28 229	0.14 166	0.13 372	0.19 411	0.17 417	0.18 403	0.17 378

MyStereo06	0.40 351	0.22 339	0.65 494	0.42 396	0.29 469	0.43 343	0.48 543	1.05 514	0.43 227	0.64 358	0.54 277	0.78 495	0.27 171	0.53 270	0.31 281	0.14 166	0.13 372	0.18 372	0.17 417	0.17 364	0.17 378

MyStereo05	0.46 412	0.22 339	0.51 379	0.42 396	0.29 469	0.43 343	0.48 543	0.96 481	1.12 602	0.77 444	0.62 309	0.51 330	0.57 462	0.79 507	0.43 421	0.14 166	0.13 372	0.18 372	0.17 417	0.17 364	0.17 378

MyStereo04	0.45 404	0.23 372	0.52 402	0.43 441	0.29 469	0.40 311	0.48 543	1.02 499	1.12 602	0.62 340	0.58 295	0.55 345	0.56 450	0.77 495	0.45 438	0.14 166	0.13 372	0.19 411	0.17 417	0.18 403	0.17 378

ff7	0.30 202	0.22 339	0.42 272	0.37 219	0.26 369	0.31 184	0.34 360	0.66 295	0.35 149	0.39 223	0.33 155	0.31 166	0.28 193	0.61 339	0.26 181	0.14 166	0.11 204	0.17 314	0.12 189	0.15 259	0.16 329

ffff	0.30 202	0.22 339	0.42 272	0.37 219	0.26 369	0.31 184	0.34 360	0.66 295	0.35 149	0.39 223	0.33 155	0.31 166	0.28 193	0.61 339	0.26 181	0.14 166	0.11 204	0.17 314	0.12 189	0.15 259	0.16 329

11t	0.30 202	0.22 339	0.42 272	0.37 219	0.26 369	0.31 184	0.34 360	0.66 295	0.35 149	0.39 223	0.33 155	0.31 166	0.28 193	0.61 339	0.26 181	0.14 166	0.11 204	0.17 314	0.12 189	0.15 259	0.16 329

MSKI-zero shot	0.33 238	0.19 205	0.36 184	0.41 355	0.22 199	0.32 204	0.22 105	0.65 288	0.45 239	0.52 296	0.64 314	0.60 389	0.19 48	0.78 503	0.27 206	0.14 166	0.11 204	0.14 165	0.10 77	0.13 145	0.13 196

GCAPDPT-zeroshot	0.28 180	0.16 79	0.45 306	0.34 109	0.22 199	0.26 95	0.24 140	0.49 170	0.56 298	0.35 190	0.42 208	0.43 278	0.27 171	0.50 247	0.24 129	0.14 166	0.11 204	0.14 165	0.12 189	0.12 93	0.13 196

AEACV	0.28 180	0.18 157	0.34 136	0.36 185	0.45 629	0.27 116	0.27 205	0.41 104	0.39 181	0.31 160	0.46 227	0.31 166	0.36 311	0.38 126	0.25 155	0.14 166	0.11 204	0.15 223	0.13 241	0.13 145	0.13 196

GCAP-Stereo	0.29 191	0.21 299	0.45 306	0.39 280	0.20 141	0.39 301	0.22 105	0.60 248	0.46 248	0.47 277	0.50 244	0.39 238	0.27 171	0.34 91	0.24 129	0.14 166	0.12 292	0.14 165	0.11 150	0.13 145	0.12 134

RAFT-Test	0.35 266	0.19 205	0.42 272	0.39 280	0.24 297	0.50 383	0.23 130	0.74 381	0.44 233	0.62 340	0.85 426	0.64 411	0.28 193	0.48 232	0.30 266	0.14 166	0.11 204	0.14 165	0.11 150	0.13 145	0.13 196

LL-Strereo2	0.36 281	0.25 428	0.52 402	0.43 441	0.27 415	0.36 265	0.27 205	0.70 341	0.46 248	0.55 312	0.53 272	0.65 417	0.24 124	0.69 437	0.32 291	0.14 166	0.13 372	0.23 532	0.20 503	0.19 441	0.14 243

4D-IteraStereo	0.33 238	0.19 205	0.43 292	0.40 323	0.24 297	0.32 204	0.27 205	0.59 243	0.72 375	0.66 372	0.53 272	0.42 265	0.22 101	0.46 207	0.30 266	0.14 166	0.09 18	0.20 451	0.16 353	0.16 330	0.12 134

anonymousdsp2	0.37 302	0.21 299	0.49 357	0.38 246	0.24 297	0.48 379	0.31 302	0.91 457	0.68 354	0.57 321	0.51 253	0.51 330	0.34 282	0.59 318	0.33 304	0.14 166	0.11 204	0.14 165	0.10 77	0.16 330	0.16 329

anonymousdsp	0.30 202	0.22 339	0.41 256	0.38 246	0.26 369	0.31 184	0.35 384	0.68 315	0.36 155	0.40 239	0.33 155	0.32 175	0.28 193	0.62 363	0.26 181	0.14 166	0.10 71	0.17 314	0.12 189	0.15 259	0.16 329

EGLCR-Stereo	0.27 161	0.17 108	0.36 184	0.35 142	0.21 171	0.37 278	0.20 49	0.58 235	0.37 166	0.29 137	0.28 106	0.42 265	0.18 31	0.47 221	0.27 206	0.14 166	0.10 71	0.16 263	0.14 283	0.13 145	0.12 134

DCRE	0.38 320	0.19 205	0.47 331	0.45 486	0.33 549	0.45 365	0.40 465	0.66 295	0.53 292	0.49 288	0.95 474	0.57 358	0.39 351	0.53 270	0.32 291	0.14 166	0.13 372	0.15 223	0.14 283	0.14 199	0.15 290

Selective-RAFT	0.36 281	0.23 372	0.54 427	0.45 486	0.22 199	0.64 483	0.27 205	0.62 263	0.65 338	0.41 245	0.38 195	0.55 345	0.39 351	0.59 318	0.36 338	0.14 166	0.12 292	0.14 165	0.12 189	0.16 330	0.14 243

MC-Stereo	0.29 191	0.18 157	0.35 159	0.40 323	0.21 171	0.26 95	0.26 189	0.53 199	0.40 196	0.38 211	0.61 305	0.41 254	0.31 251	0.57 302	0.27 206	0.14 166	0.10 71	0.14 165	0.12 189	0.12 93	0.12 134

RCA-Stereo	0.36 281	0.18 157	0.37 204	0.38 246	0.23 241	0.31 184	0.33 341	0.70 341	1.25 635	0.45 264	0.65 318	0.46 300	0.43 372	0.40 142	0.29 248	0.14 166	0.10 71	0.14 165	0.12 189	0.12 93	0.12 134

DCANet-4	0.38 320	0.22 339	0.58 457	0.35 142	0.19 95	0.30 167	0.30 272	0.69 327	0.97 548	0.70 402	0.79 386	0.40 247	0.46 396	0.46 207	0.37 350	0.14 166	0.10 71	0.14 165	0.11 150	0.12 93	0.15 290

ccc-4	0.30 202	0.22 339	0.42 272	0.37 219	0.26 369	0.31 184	0.34 360	0.66 295	0.35 149	0.39 223	0.33 155	0.31 166	0.28 193	0.61 339	0.26 181	0.14 166	0.11 204	0.17 314	0.12 189	0.15 259	0.16 329

fff	0.39 335	0.18 157	0.46 318	0.35 142	0.19 95	0.30 167	0.30 272	0.73 372	1.08 594	0.70 402	0.79 386	0.44 285	0.62 489	0.47 221	0.37 350	0.14 166	0.10 71	0.14 165	0.11 150	0.12 93	0.15 290

ADStereo(finetuned)	0.39 335	0.18 157	0.58 457	0.35 142	0.19 95	0.30 167	0.30 272	0.72 360	0.96 543	0.72 414	0.77 371	0.45 294	0.68 530	0.46 207	0.36 338	0.14 166	0.10 71	0.14 165	0.11 150	0.13 145	0.15 290

raft_robust	0.41 366	0.24 396	0.39 231	0.43 441	0.22 199	0.40 311	0.33 341	0.80 419	0.98 553	0.80 463	0.88 442	0.41 254	0.32 262	0.89 546	0.30 266	0.14 166	0.12 292	0.16 263	0.18 451	0.15 259	0.13 196

test_5	0.44 395	0.25 428	0.48 346	0.53 603	0.28 442	0.28 132	0.42 498	0.77 404	0.87 482	0.63 347	0.91 459	0.73 469	0.53 429	0.82 523	0.36 338	0.14 166	0.11 204	0.18 372	0.18 451	0.18 403	0.16 329

IGEV-Stereo	0.30 202	0.22 339	0.41 256	0.38 246	0.26 369	0.30 167	0.35 384	0.68 315	0.36 155	0.40 239	0.33 155	0.32 175	0.28 193	0.62 363	0.26 181	0.14 166	0.10 71	0.17 314	0.12 189	0.15 259	0.16 329
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.42 374	0.20 255	0.63 484	0.39 280	0.27 415	0.33 224	0.25 162	1.76 695	0.37 166	0.73 421	0.53 272	0.63 405	0.42 368	0.86 536	0.29 248	0.14 166	0.11 204	0.14 165	0.13 241	0.15 259	0.15 290

MIPNet	0.39 335	0.22 339	0.66 497	0.40 323	0.25 331	0.53 404	0.29 249	0.78 408	0.74 392	0.68 393	0.60 300	0.40 247	0.48 409	0.45 196	0.39 380	0.14 166	0.11 204	0.16 263	0.13 241	0.14 199	0.14 243

IPLGR	0.40 351	0.22 339	0.70 522	0.40 323	0.22 199	0.51 390	0.29 249	0.78 408	0.78 414	0.80 463	0.77 371	0.44 285	0.41 363	0.48 232	0.40 403	0.14 166	0.12 292	0.16 263	0.14 283	0.16 330	0.14 243

GMOStereo	0.38 320	0.19 205	0.42 272	0.43 441	0.24 297	0.40 311	0.39 451	0.55 215	0.64 332	0.89 529	0.84 417	0.65 417	0.37 324	0.39 132	0.29 248	0.14 166	0.12 292	0.20 451	0.18 451	0.15 259	0.12 134

error version	0.38 320	0.19 205	0.42 272	0.43 441	0.24 297	0.40 311	0.39 451	0.55 215	0.64 332	0.89 529	0.84 417	0.65 417	0.37 324	0.39 132	0.29 248	0.14 166	0.12 292	0.20 451	0.18 451	0.15 259	0.12 134

test-v	0.38 320	0.19 205	0.42 272	0.43 441	0.24 297	0.40 311	0.39 451	0.55 215	0.64 332	0.89 529	0.84 417	0.65 417	0.37 324	0.39 132	0.29 248	0.14 166	0.12 292	0.20 451	0.18 451	0.15 259	0.12 134

DEmStereo	0.49 450	0.18 157	0.53 413	0.39 280	0.26 369	0.57 437	0.33 341	0.65 288	0.75 396	0.90 537	1.65 655	0.57 358	1.02 640	0.63 375	0.44 432	0.14 166	0.12 292	0.16 263	0.16 353	0.14 199	0.17 378

DRaft	0.49 450	0.18 157	0.50 369	0.38 246	0.25 331	0.57 437	0.39 451	0.67 307	0.86 475	1.02 595	1.75 662	0.50 323	0.79 585	0.65 396	0.42 418	0.14 166	0.11 204	0.16 263	0.16 353	0.14 199	0.17 378

RAFT-RH_RVC	0.57 528	0.18 157	0.44 298	0.38 246	0.23 241	0.56 427	0.24 140	0.61 255	0.73 386	1.18 638	3.90 717	0.55 345	0.40 358	0.67 420	0.38 368	0.14 166	0.11 204	0.20 451	0.15 318	0.12 93	0.14 243

RAFT-345	0.41 366	0.19 205	0.42 272	0.39 280	0.23 241	0.32 204	0.25 162	0.62 263	0.56 298	0.74 428	1.77 663	0.44 285	0.35 297	0.67 420	0.37 350	0.14 166	0.11 204	0.18 372	0.14 283	0.14 199	0.13 196

test-2	0.38 320	0.19 205	0.42 272	0.43 441	0.24 297	0.40 311	0.39 451	0.55 215	0.64 332	0.89 529	0.84 417	0.65 417	0.37 324	0.39 132	0.29 248	0.14 166	0.12 292	0.20 451	0.18 451	0.15 259	0.12 134

test-1	0.37 302	0.20 255	0.76 549	0.47 532	0.27 415	0.44 355	0.36 399	0.63 274	0.65 338	0.49 288	0.67 330	0.54 342	0.35 297	0.42 163	0.30 266	0.14 166	0.12 292	0.16 263	0.14 283	0.15 259	0.18 412

iRaftStereo_RVC	0.33 238	0.20 255	0.40 246	0.40 323	0.23 241	0.31 184	0.29 249	0.70 341	0.55 296	0.49 288	0.66 323	0.37 217	0.23 116	0.47 221	0.33 304	0.14 166	0.11 204	0.19 411	0.17 417	0.16 330	0.13 196

CREStereo++_RVC	0.32 229	0.16 79	0.25 9	0.32 70	0.24 297	0.27 116	0.22 105	0.48 168	0.89 498	0.47 277	0.80 397	0.29 145	0.25 135	0.37 116	0.34 317	0.14 166	0.09 18	0.13 106	0.52 694	0.14 199	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	0.38 320	0.18 157	0.46 318	0.35 142	0.19 95	0.30 167	0.30 272	0.72 360	0.96 543	0.72 414	0.77 371	0.45 294	0.56 450	0.47 221	0.36 338	0.14 166	0.10 71	0.14 165	0.11 150	0.13 145	0.15 290

csc	0.39 335	0.18 157	0.46 318	0.35 142	0.19 95	0.30 167	0.30 272	0.73 372	1.08 594	0.70 402	0.79 386	0.44 285	0.62 489	0.47 221	0.37 350	0.14 166	0.10 71	0.14 165	0.11 150	0.12 93	0.15 290

cscssc	0.39 335	0.18 157	0.46 318	0.35 142	0.19 95	0.30 167	0.30 272	0.73 372	1.08 594	0.70 402	0.79 386	0.44 285	0.62 489	0.47 221	0.37 350	0.14 166	0.10 71	0.14 165	0.11 150	0.12 93	0.15 290

test_xeample3	0.31 219	0.23 372	0.56 444	0.36 185	0.26 369	0.35 247	0.32 322	0.60 248	0.38 171	0.44 262	0.32 152	0.33 184	0.28 193	0.66 410	0.27 206	0.14 166	0.12 292	0.16 263	0.12 189	0.14 199	0.14 243

EAI-Stereo	0.36 281	0.21 299	0.46 318	0.40 323	0.22 199	0.33 224	0.36 399	1.22 594	0.32 121	0.52 296	0.75 364	0.35 204	0.28 193	0.65 396	0.30 266	0.14 166	0.11 204	0.14 165	0.14 283	0.14 199	0.13 196

CFNet-RSSM	0.35 266	0.18 157	0.47 331	0.39 280	0.22 199	0.35 247	0.23 130	0.78 408	0.86 475	0.67 381	0.54 277	0.56 351	0.28 193	0.49 242	0.28 229	0.14 166	0.10 71	0.14 165	0.12 189	0.13 145	0.12 134

Gwc-CoAtRS	0.35 266	0.18 157	0.46 318	0.39 280	0.23 241	0.34 238	0.22 105	0.74 381	0.77 408	0.62 340	0.60 300	0.58 374	0.29 214	0.47 221	0.29 248	0.14 166	0.11 204	0.14 165	0.12 189	0.13 145	0.13 196

HITNet	0.43 388	0.27 481	0.50 369	0.34 109	0.18 55	0.65 491	0.32 322	0.99 489	0.70 366	0.73 421	0.86 430	0.66 429	0.56 450	0.61 339	0.47 454	0.14 166	0.10 71	0.15 223	0.13 241	0.18 403	0.13 196
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	0.49 450	0.26 465	0.73 538	0.38 246	0.18 55	0.64 483	0.33 341	0.84 433	0.89 498	0.96 575	1.12 554	0.72 464	0.45 389	1.00 593	0.59 521	0.14 166	0.10 71	0.14 165	0.11 150	0.14 199	0.14 243

DF_test	0.20 19	0.13 2	0.26 27	0.33 95	0.24 297	0.10 1	0.23 130	0.27 11	0.31 109	0.23 54	0.28 106	0.15 3	0.18 31	0.22 1	0.21 41	0.15 250	0.11 204	0.13 106	0.12 189	0.14 199	0.11 61

over-6	0.22 58	0.18 157	0.29 63	0.34 109	0.14 5	0.32 204	0.22 105	0.50 179	0.26 55	0.24 67	0.24 63	0.21 46	0.25 135	0.39 132	0.21 41	0.15 250	0.10 71	0.11 5	0.09 9	0.12 93	0.11 61

Weightmod	0.33 238	0.19 205	0.34 136	0.35 142	0.19 95	0.54 411	0.34 360	0.61 255	0.50 272	0.43 258	0.53 272	0.47 305	0.32 262	0.53 270	0.31 281	0.15 250	0.23 594	0.16 263	0.15 318	0.14 199	0.12 134

TestStereo_HL3	0.38 320	0.20 255	0.59 465	0.35 142	0.24 297	0.55 418	0.38 432	0.62 263	0.45 239	0.64 358	0.86 430	0.56 351	0.50 418	0.57 302	0.30 266	0.15 250	0.11 204	0.14 165	0.13 241	0.14 199	0.18 412

GGDA	0.34 257	0.20 255	0.37 204	0.32 70	0.22 199	0.32 204	0.26 189	0.62 263	0.67 350	0.53 305	0.71 343	0.41 254	0.36 311	0.57 302	0.37 350	0.15 250	0.11 204	0.13 106	0.12 189	0.15 259	0.16 329

DF	0.27 161	0.16 79	0.41 256	0.36 185	0.19 95	0.28 132	0.25 162	0.44 127	0.29 86	0.31 160	0.49 242	0.50 323	0.22 101	0.51 258	0.21 41	0.15 250	0.10 71	0.13 106	0.10 77	0.12 93	0.13 196

DepthFocus	0.20 19	0.13 2	0.31 96	0.29 9	0.24 297	0.18 19	0.20 49	0.27 11	0.18 12	0.24 67	0.25 71	0.15 3	0.18 31	0.27 13	0.19 5	0.15 250	0.12 292	0.17 314	0.17 417	0.13 145	0.10 6

VMStereo-Base	0.28 180	0.17 108	0.29 63	0.30 22	0.18 55	0.31 184	0.27 205	0.51 186	0.66 343	0.32 165	0.48 235	0.42 265	0.25 135	0.42 163	0.29 248	0.15 250	0.12 292	0.12 52	0.10 77	0.13 145	0.15 290

Hybrid-DGEV-03	0.46 412	0.20 255	0.36 184	0.43 441	0.28 442	0.55 418	0.25 162	0.69 327	0.75 396	0.96 575	1.92 671	0.61 391	0.32 262	0.58 309	0.36 338	0.15 250	0.10 71	0.18 372	0.16 353	0.14 199	0.12 134

WQFJX1	0.33 238	0.20 255	0.35 159	0.42 396	0.28 442	0.52 398	0.33 341	0.56 223	0.55 296	0.40 239	0.36 180	0.33 184	0.30 239	0.72 461	0.40 403	0.15 250	0.18 528	0.17 314	0.14 283	0.16 330	0.16 329

WQFJX	0.33 238	0.19 205	0.34 136	0.39 280	0.27 415	0.60 459	0.30 272	0.58 235	0.52 283	0.40 239	0.38 195	0.34 192	0.35 297	0.63 375	0.41 410	0.15 250	0.17 507	0.16 263	0.13 241	0.15 259	0.16 329

FE-Mocha	0.33 238	0.20 255	0.55 431	0.39 280	0.27 415	0.31 184	0.20 49	0.77 404	0.38 171	0.67 381	0.56 289	0.57 358	0.26 158	0.38 126	0.23 105	0.15 250	0.10 71	0.17 314	0.16 353	0.13 145	0.13 196

IGEV-FE	0.36 281	0.19 205	0.71 525	0.41 355	0.29 469	0.30 167	0.25 162	0.86 439	0.40 196	0.64 358	0.57 292	0.56 351	0.25 135	0.56 290	0.29 248	0.15 250	0.11 204	0.16 263	0.14 283	0.14 199	0.14 243

Zero-FE251	0.24 92	0.17 108	0.33 118	0.34 109	0.20 141	0.44 355	0.19 30	0.40 95	0.26 55	0.28 125	0.30 131	0.38 225	0.24 124	0.33 76	0.23 105	0.15 250	0.11 204	0.13 106	0.10 77	0.11 33	0.11 61

GASTEREO	0.26 141	0.17 108	0.35 159	0.41 355	0.21 171	0.22 42	0.30 272	0.47 162	0.32 121	0.38 211	0.33 155	0.22 57	0.33 271	0.43 174	0.24 129	0.15 250	0.10 71	0.13 106	0.11 150	0.13 145	0.12 134

MSCF	0.25 116	0.17 108	0.36 184	0.41 355	0.21 171	0.20 31	0.31 302	0.47 162	0.32 121	0.37 202	0.33 155	0.23 67	0.34 282	0.37 116	0.23 105	0.15 250	0.10 71	0.13 106	0.11 150	0.13 145	0.13 196

LGtest1	0.20 19	0.15 49	0.30 81	0.35 142	0.17 33	0.26 95	0.17 5	0.33 36	0.21 24	0.21 30	0.16 8	0.23 67	0.21 85	0.33 76	0.20 23	0.15 250	0.10 71	0.13 106	0.10 77	0.12 93	0.11 61

MM-Stereo_test1	0.34 257	0.19 205	0.37 204	0.42 396	0.23 241	0.35 247	0.44 517	0.62 263	0.56 298	0.61 335	0.51 253	0.38 225	0.36 311	0.65 396	0.27 206	0.15 250	0.13 372	0.17 314	0.14 283	0.15 259	0.13 196

AIO-test1	0.39 335	0.18 157	0.42 272	0.51 574	0.25 331	0.44 355	0.30 272	0.74 381	1.20 629	0.41 245	0.71 343	0.45 294	0.29 214	0.56 290	0.27 206	0.15 250	0.13 372	0.19 411	0.21 527	0.13 145	0.18 412

UGAM-zero	0.48 435	0.21 299	0.66 497	0.38 246	0.23 241	0.36 265	0.22 105	1.30 626	0.43 227	0.67 381	0.61 305	1.74 676	0.89 618	0.79 507	0.27 206	0.15 250	0.12 292	0.15 223	0.12 189	0.13 145	0.14 243

RAStereo	0.25 116	0.17 108	0.33 118	0.40 323	0.21 171	0.24 64	0.26 189	0.45 135	0.46 248	0.23 54	0.34 167	0.30 161	0.19 48	0.34 91	0.26 181	0.15 250	0.12 292	0.16 263	0.13 241	0.14 199	0.11 61

Pointernet	0.27 161	0.15 49	0.35 159	0.36 185	0.23 241	0.35 247	0.21 77	0.74 381	0.41 207	0.39 223	0.37 186	0.34 192	0.25 135	0.37 116	0.27 206	0.15 250	0.11 204	0.12 52	0.09 9	0.11 33	0.11 61

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 492	0.23 372	1.38 653	0.40 323	0.53 658	0.29 151	0.30 272	1.49 664	0.45 239	0.69 397	1.15 568	0.98 559	0.32 262	0.70 445	0.29 248	0.15 250	0.11 204	0.17 314	0.20 503	0.22 505	0.27 564

trnet	0.28 180	0.15 49	0.25 9	0.29 9	0.16 18	0.38 286	0.23 130	0.53 199	0.77 408	0.43 258	0.52 264	0.34 192	0.28 193	0.39 132	0.27 206	0.15 250	0.11 204	0.12 52	0.08 1	0.11 33	0.11 61

MyStereo8	0.42 374	0.21 299	0.64 489	0.43 441	0.29 469	0.55 418	0.28 229	0.72 360	0.50 272	0.73 421	1.01 509	0.57 358	0.44 382	0.52 264	0.52 485	0.15 250	0.12 292	0.16 263	0.14 283	0.19 441	0.21 483

IGEV_Zeroshot_test	0.36 281	0.19 205	0.71 525	0.41 355	0.29 469	0.30 167	0.25 162	0.86 439	0.40 196	0.64 358	0.57 292	0.56 351	0.25 135	0.56 290	0.29 248	0.15 250	0.11 204	0.16 263	0.14 283	0.14 199	0.14 243

CASnet	0.30 202	0.20 255	0.34 136	0.42 396	0.17 33	0.25 86	0.24 140	0.53 199	0.56 298	0.54 309	0.54 277	0.39 238	0.24 124	0.41 151	0.26 181	0.15 250	0.10 71	0.22 511	0.18 451	0.18 403	0.12 134
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.36 281	0.17 108	0.31 96	0.35 142	0.21 171	0.51 390	0.21 77	0.93 468	0.75 396	0.56 317	0.73 349	0.66 429	0.29 214	0.48 232	0.25 155	0.15 250	0.10 71	0.13 106	0.10 77	0.13 145	0.13 196

HH	0.37 302	0.22 339	0.49 357	0.41 355	0.26 369	0.36 265	0.30 272	0.87 442	0.41 207	0.45 264	0.59 297	0.78 495	0.43 372	0.77 495	0.26 181	0.15 250	0.11 204	0.15 223	0.14 283	0.14 199	0.14 243

HanStereo	0.37 302	0.22 339	0.49 357	0.41 355	0.26 369	0.36 265	0.30 272	0.87 442	0.41 207	0.45 264	0.59 297	0.78 495	0.43 372	0.77 495	0.26 181	0.15 250	0.11 204	0.15 223	0.14 283	0.14 199	0.14 243

LoS	0.30 202	0.16 79	0.32 110	0.30 22	0.19 95	0.32 204	0.29 249	0.54 209	0.73 386	0.35 190	0.52 264	0.42 265	0.29 214	0.48 232	0.29 248	0.15 250	0.11 204	0.13 106	0.09 9	0.12 93	0.12 134
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo Lap2	0.29 191	0.25 428	0.44 298	0.50 562	0.30 494	0.19 27	0.31 302	0.52 193	0.41 207	0.25 79	0.28 106	0.46 300	0.31 251	0.39 132	0.30 266	0.15 250	0.15 445	0.16 263	0.13 241	0.17 364	0.16 329

RAFT+CT+SA	0.40 351	0.24 396	0.40 246	0.53 603	0.27 415	0.28 132	0.45 524	0.79 416	0.81 442	0.51 291	0.90 451	0.42 265	0.39 351	0.81 516	0.33 304	0.15 250	0.11 204	0.18 372	0.18 451	0.15 259	0.15 290

GLC_STEREO	0.30 202	0.20 255	0.28 49	0.44 471	0.19 95	0.31 184	0.25 162	0.49 170	0.43 227	0.37 202	0.47 233	0.40 247	0.23 116	0.51 258	0.37 350	0.15 250	0.18 528	0.19 411	0.16 353	0.16 330	0.14 243

CrosDoStereo	0.51 477	0.19 205	0.46 318	0.39 280	0.24 297	0.39 301	1.14 690	0.69 327	0.87 482	0.94 558	1.36 619	0.62 400	0.75 569	0.68 429	0.46 443	0.15 250	0.12 292	0.17 314	0.18 451	0.14 199	0.16 329

LCNet	0.42 374	0.21 299	0.34 136	0.44 471	0.24 297	0.47 374	0.28 229	0.69 327	0.57 307	0.72 414	1.03 523	0.66 429	0.58 466	0.60 330	0.35 326	0.15 250	0.10 71	0.19 411	0.19 479	0.22 505	0.37 629

STrans-v2	0.47 425	0.21 299	0.49 357	0.41 355	0.25 331	0.54 411	0.49 556	1.16 561	0.82 456	0.67 381	1.05 529	0.71 448	0.67 521	0.74 468	0.34 317	0.15 250	0.11 204	0.17 314	0.15 318	0.14 199	0.14 243

TransformOpticalFlow	0.46 412	0.21 299	0.49 357	0.42 396	0.24 297	0.36 265	0.46 527	1.04 507	0.84 463	0.67 381	1.14 565	0.73 469	0.56 450	0.78 503	0.33 304	0.15 250	0.10 71	0.17 314	0.15 318	0.14 199	0.15 290

OMP-Stereo	0.43 388	0.23 372	0.50 369	0.53 603	0.25 331	0.36 265	0.24 140	0.73 372	0.81 442	0.78 455	0.64 314	0.88 528	0.41 363	0.95 572	0.36 338	0.15 250	0.12 292	0.20 451	0.15 318	0.16 330	0.13 196

PSM-AAD	0.48 435	0.21 299	0.39 231	0.44 471	0.23 241	0.56 427	0.47 536	0.67 307	0.73 386	1.08 620	1.12 554	0.58 374	0.87 610	0.63 375	0.33 304	0.15 250	0.11 204	0.25 561	0.26 605	0.18 403	0.42 646

FTStereo	0.56 523	0.21 299	0.39 231	0.42 396	0.25 331	0.39 301	0.73 646	0.69 327	0.45 239	1.09 624	3.23 706	0.69 442	0.71 542	0.55 280	0.34 317	0.15 250	0.13 372	0.19 411	0.17 417	0.15 259	0.32 600

ASMatch	0.48 435	0.20 255	0.47 331	0.39 280	0.28 442	0.37 278	0.26 189	0.76 396	0.72 375	0.77 444	2.29 682	0.61 391	0.51 424	0.64 385	0.39 380	0.15 250	0.12 292	0.17 314	0.15 318	0.14 199	0.22 502

DeepStereo_LL	0.51 477	0.19 205	0.46 318	0.39 280	0.24 297	0.39 301	1.14 690	0.69 327	0.87 482	0.94 558	1.36 619	0.62 400	0.75 569	0.68 429	0.46 443	0.15 250	0.12 292	0.17 314	0.18 451	0.14 199	0.16 329

GrayStereo	0.49 450	0.20 255	0.44 298	0.47 532	0.29 469	0.51 390	0.62 613	0.71 349	0.66 343	1.04 603	1.46 640	0.77 492	0.73 558	0.58 309	0.35 326	0.15 250	0.12 292	0.17 314	0.17 417	0.15 259	0.30 587

CroCo-Stereo	0.27 161	0.23 372	0.40 246	0.49 551	0.22 199	0.20 31	0.29 249	0.55 215	0.45 239	0.29 137	0.27 95	0.42 265	0.26 158	0.30 32	0.26 181	0.15 250	0.13 372	0.13 106	0.12 189	0.16 330	0.13 196
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	0.44 395	0.20 255	0.39 231	0.42 396	0.25 331	0.50 383	0.44 517	0.72 360	0.57 307	0.77 444	1.37 622	0.76 486	0.38 333	0.62 363	0.34 317	0.15 250	0.10 71	0.20 451	0.19 479	0.17 364	0.28 575

Prome-Stereo	0.46 412	0.20 255	0.37 204	0.45 486	0.26 369	0.40 311	0.42 498	0.69 327	0.49 265	0.96 575	1.84 667	0.58 374	0.64 502	0.63 375	0.32 291	0.15 250	0.11 204	0.16 263	0.14 283	0.17 364	0.30 587

raft+_RVC	0.38 320	0.20 255	0.38 216	0.39 280	0.27 415	0.44 355	0.35 384	0.81 421	0.90 504	0.52 296	0.78 381	0.50 323	0.29 214	0.56 290	0.41 410	0.15 250	0.12 292	0.17 314	0.15 318	0.14 199	0.13 196

111	0.42 374	0.18 157	0.46 318	0.35 142	0.19 95	0.52 398	0.28 229	0.76 396	1.16 617	0.52 296	0.92 465	0.65 417	0.51 424	0.65 396	0.37 350	0.15 250	0.10 71	0.14 165	0.12 189	0.13 145	0.16 329

ARAFT	0.48 435	0.25 428	0.82 564	0.42 396	0.25 331	0.56 427	0.54 584	0.82 428	0.82 456	0.92 547	0.75 364	0.75 479	0.48 409	0.89 546	0.37 350	0.15 250	0.12 292	0.23 532	0.22 548	0.14 199	0.14 243

CCAANet	0.48 435	0.21 299	0.52 402	0.42 396	0.28 442	0.65 491	0.30 272	1.03 505	0.76 403	0.64 358	1.22 588	0.69 442	0.53 429	0.83 525	0.47 454	0.15 250	0.13 372	0.19 411	0.20 503	0.15 259	0.20 461

DIP-Stereo	0.40 351	0.22 339	0.58 457	0.42 396	0.29 469	0.62 467	0.27 205	0.87 442	0.42 215	0.65 365	0.86 430	0.52 335	0.35 297	0.67 420	0.43 421	0.15 250	0.13 372	0.17 314	0.14 283	0.15 259	0.17 378
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	0.40 351	0.19 205	0.47 331	0.43 441	0.27 415	0.41 325	0.31 302	0.74 381	0.38 171	0.90 537	1.28 602	0.58 374	0.35 297	0.43 174	0.35 326	0.15 250	0.13 372	0.14 165	0.12 189	0.14 199	0.14 243

RAFT-Stereo	0.40 351	0.19 205	0.47 331	0.43 441	0.27 415	0.41 325	0.31 302	0.74 381	0.38 171	0.90 537	1.28 602	0.58 374	0.35 297	0.43 174	0.35 326	0.15 250	0.13 372	0.14 165	0.12 189	0.14 199	0.14 243
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.52 492	0.31 535	0.86 582	0.44 471	0.22 199	0.66 499	0.47 536	0.92 466	1.02 568	0.89 529	1.12 554	0.69 442	0.55 441	0.86 536	0.60 522	0.15 250	0.11 204	0.15 223	0.12 189	0.17 364	0.17 378

DN-CSS_ROB	0.45 404	0.27 481	0.74 542	0.41 355	0.29 469	0.43 343	0.29 249	0.80 419	0.78 414	0.73 421	1.08 546	0.48 311	0.45 389	0.81 516	0.40 403	0.15 250	0.12 292	0.21 495	0.19 479	0.18 403	0.17 378

pmcnn	1.27 672	0.31 535	1.14 627	0.41 355	0.23 241	0.97 600	0.71 635	1.23 598	1.32 650	1.83 688	2.34 685	11.25 737	0.89 618	1.04 601	0.96 609	0.15 250	0.12 292	0.12 52	0.10 77	0.15 259	0.16 329

DNSM	0.88 624	1.57 712	0.29 63	0.30 22	0.18 55	0.28 132	0.24 140	0.53 199	0.25 47	0.34 185	0.37 186	0.29 145	0.25 135	2.85 712	1.96 684	0.16 307	0.13 372	0.12 52	0.10 77	3.92 738	3.53 736

ManiGeoR	0.35 266	0.18 157	0.51 379	0.32 70	0.23 241	0.42 336	0.27 205	0.76 396	0.52 283	0.42 250	0.64 314	0.41 254	0.33 271	0.65 396	0.43 421	0.16 307	0.11 204	0.14 165	0.12 189	0.15 259	0.17 378

HLF11	0.36 281	0.19 205	0.52 402	0.31 41	0.23 241	0.37 278	0.22 105	0.73 372	0.52 283	0.52 296	0.69 335	0.44 285	0.39 351	0.73 467	0.47 454	0.16 307	0.12 292	0.13 106	0.11 150	0.15 259	0.18 412

HLf10	0.35 266	0.18 157	0.51 379	0.32 70	0.23 241	0.42 336	0.27 205	0.76 396	0.52 283	0.42 250	0.64 314	0.41 254	0.33 271	0.65 396	0.43 421	0.16 307	0.11 204	0.14 165	0.12 189	0.15 259	0.17 378

TestStereo_HLe17	0.35 266	0.18 157	0.53 413	0.33 95	0.21 171	0.44 355	0.30 272	0.73 372	0.67 350	0.48 284	0.68 334	0.36 214	0.30 239	0.64 385	0.38 368	0.16 307	0.10 71	0.14 165	0.13 241	0.16 330	0.16 329

TestStereo_HL2	0.34 257	0.20 255	0.38 216	0.32 70	0.23 241	0.34 238	0.25 162	0.62 263	0.63 326	0.57 321	0.73 349	0.42 265	0.38 333	0.60 330	0.38 368	0.16 307	0.11 204	0.13 106	0.12 189	0.15 259	0.17 378

DNS	0.82 607	1.54 711	0.30 81	0.29 9	0.18 55	0.19 27	0.23 130	0.53 199	0.28 76	0.27 108	0.35 173	0.30 161	0.22 101	2.71 710	1.46 659	0.16 307	0.14 413	0.16 263	0.09 9	3.54 735	3.49 735

IGEV_i1	0.45 404	0.23 372	0.57 453	0.40 323	0.23 241	0.64 483	0.42 498	1.05 514	0.65 338	0.71 412	0.70 340	0.76 486	0.47 402	0.75 476	0.45 438	0.16 307	0.14 413	0.16 263	0.13 241	0.17 364	0.18 412

Selective-IGEV-i1	0.46 412	0.21 299	0.60 471	0.43 441	0.24 297	0.67 509	0.53 576	1.07 524	0.90 504	0.65 365	0.82 407	0.80 506	0.38 333	0.56 290	0.40 403	0.16 307	0.14 413	0.15 223	0.13 241	0.16 330	0.17 378

WQFJA1++	0.24 92	0.16 79	0.30 81	0.31 41	0.21 171	0.34 238	0.17 5	0.39 77	0.18 12	0.26 92	0.30 131	0.29 145	0.28 193	0.41 151	0.23 105	0.16 307	0.10 71	0.13 106	0.10 77	0.31 592	0.12 134

NLMM1	0.34 257	0.21 299	0.38 216	0.41 355	0.26 369	0.55 418	0.32 322	0.58 235	0.65 338	0.42 250	0.45 222	0.30 161	0.27 171	0.64 385	0.39 380	0.16 307	0.18 528	0.17 314	0.14 283	0.15 259	0.14 243

NLSM1	0.33 238	0.19 205	0.36 184	0.40 323	0.25 331	0.65 491	0.27 205	0.59 243	0.52 283	0.38 211	0.53 272	0.29 145	0.29 214	0.56 290	0.33 304	0.16 307	0.17 507	0.18 372	0.15 318	0.14 199	0.13 196

NLCSM	0.35 266	0.21 299	0.36 184	0.44 471	0.29 469	0.53 404	0.40 465	0.54 209	0.51 280	0.47 277	0.37 186	0.33 184	0.34 282	0.75 476	0.42 418	0.16 307	0.17 507	0.17 314	0.16 353	0.17 364	0.17 378

GSStereo	0.24 92	0.16 79	0.31 96	0.35 142	0.26 369	0.35 247	0.29 249	0.50 179	0.29 86	0.30 149	0.29 119	0.23 67	0.20 71	0.33 76	0.22 74	0.16 307	0.09 18	0.13 106	0.10 77	0.14 199	0.13 196

GS-Stereo							0.29 249	0.50 179	0.29 86	0.30 149	0.29 119	0.23 67	0.20 71	0.33 76	0.22 74	0.16 307	0.09 18	0.13 106	0.10 77	0.14 199	0.13 196

DA	0.31 219	0.18 157	0.35 159	0.41 355	0.21 171	0.73 531	0.33 341	0.51 186	0.46 248	0.35 190	0.42 208	0.40 247	0.35 297	0.33 76	0.27 206	0.16 307	0.11 204	0.16 263	0.11 150	0.15 259	0.12 134

GGEV	0.31 219	0.18 157	0.35 159	0.41 355	0.21 171	0.73 531	0.33 341	0.51 186	0.46 248	0.35 190	0.42 208	0.40 247	0.35 297	0.33 76	0.27 206	0.16 307	0.11 204	0.16 263	0.11 150	0.15 259	0.12 134

z-ln-s-r	0.70 579	0.39 581	1.51 662	0.40 323	0.27 415	0.58 443	0.62 613	0.87 442	1.09 599	0.84 484	1.44 635	0.91 542	0.87 610	1.20 624	2.07 689	0.16 307	0.12 292	0.17 314	0.15 318	0.21 477	0.17 378

DFGA-Net	0.47 425	0.31 535	0.93 596	0.43 441	0.33 549	0.56 427	0.35 384	0.81 421	0.89 498	0.70 402	0.76 367	0.48 311	0.43 372	0.78 503	0.64 538	0.16 307	0.14 413	0.19 411	0.19 479	0.20 461	0.19 428

SGD-Stereo	0.22 58	0.16 79	0.28 49	0.32 70	0.16 18	0.28 132	0.20 49	0.39 77	0.29 86	0.25 79	0.29 119	0.21 46	0.27 171	0.38 126	0.27 206	0.16 307	0.09 18	0.13 106	0.11 150	0.13 145	0.11 61

StereoAnything_RVC	0.22 58	0.85 679	0.41 256	0.28 4	0.16 18	0.23 55	0.18 16	0.23 4	0.19 15	0.16 3	0.16 8	0.15 3	0.21 85	0.32 59	0.19 5	0.16 307	0.09 18	0.12 52	0.09 9	0.16 330	0.10 6

AIO-test2	0.40 351	0.21 299	0.44 298	0.48 539	0.26 369	0.44 355	0.38 432	0.79 416	1.28 642	0.37 202	0.87 438	0.38 225	0.30 239	0.50 247	0.28 229	0.16 307	0.13 372	0.21 495	0.24 580	0.15 259	0.15 290

GIP-stereo	0.25 116	0.19 205	0.32 110	0.38 246	0.25 331	0.26 95	0.20 49	0.50 179	0.41 207	0.25 79	0.39 199	0.35 204	0.20 71	0.33 76	0.22 74	0.16 307	0.11 204	0.13 106	0.10 77	0.12 93	0.12 134

PAM_32	0.50 463	0.20 255	0.69 518	0.40 323	0.24 297	1.09 628	0.29 249	1.12 544	0.40 196	0.74 428	0.44 219	1.98 686	0.64 502	0.64 385	0.27 206	0.16 307	0.11 204	0.17 314	0.15 318	0.14 199	0.15 290

PAM	0.50 463	0.21 299	0.75 545	0.41 355	0.26 369	1.11 634	0.37 414	1.10 537	0.39 181	0.75 432	0.46 227	1.92 683	0.61 484	0.62 363	0.28 229	0.16 307	0.10 71	0.16 263	0.14 283	0.14 199	0.15 290

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 395	0.22 339	0.83 568	0.39 280	0.45 629	0.41 325	0.26 189	1.04 507	0.50 272	0.54 309	0.76 367	1.03 575	0.43 372	0.67 420	0.28 229	0.16 307	0.11 204	0.17 314	0.19 479	0.21 477	0.21 483

U	3.17 716	0.17 108	0.35 159	0.41 355	0.71 685	57.93 768	0.20 49	0.43 118	0.39 181	0.26 92	0.23 50	0.23 67	0.22 101	0.26 9	0.22 74	0.16 307	0.10 71	0.74 692	0.13 241	0.13 145	0.11 61

H2IRNET	0.38 320	0.21 299	0.36 184	0.39 280	0.25 331	0.26 95	0.24 140	0.61 255	0.74 392	0.39 223	0.89 445	0.74 473	0.53 429	0.53 270	0.44 432	0.16 307	0.13 372	0.19 411	0.20 503	0.17 364	0.15 290

MGS-Stereo	0.29 191	0.20 255	0.42 272	0.37 219	0.24 297	0.37 278	0.30 272	0.40 95	0.50 272	0.32 165	0.51 253	0.40 247	0.24 124	0.45 196	0.28 229	0.16 307	0.12 292	0.15 223	0.13 241	0.15 259	0.14 243

IGEVStereo-DCA	0.30 202	0.24 396	0.42 272	0.36 185	0.27 415	0.38 286	0.34 360	0.66 295	0.35 149	0.39 223	0.31 140	0.35 204	0.27 171	0.62 363	0.25 155	0.16 307	0.12 292	0.16 263	0.12 189	0.14 199	0.16 329

rrr	0.31 219	0.24 396	0.56 444	0.36 185	0.27 415	0.38 286	0.31 302	0.56 223	0.44 233	0.39 223	0.31 140	0.35 204	0.27 171	0.62 363	0.25 155	0.16 307	0.12 292	0.16 263	0.13 241	0.14 199	0.14 243

MaDis-Stereo	0.27 161	0.19 205	0.39 231	0.37 219	0.26 369	0.28 132	0.28 229	0.45 135	0.37 166	0.27 108	0.27 95	0.40 247	0.27 171	0.40 142	0.30 266	0.16 307	0.14 413	0.16 263	0.13 241	0.15 259	0.12 134

CBFPSM	0.61 556	0.25 428	1.41 657	0.39 280	0.27 415	1.10 629	0.67 625	0.83 430	0.84 463	0.82 470	0.81 405	1.33 640	0.85 603	0.72 461	0.86 585	0.16 307	0.15 445	0.15 223	0.17 417	0.17 364	0.23 529

ToySt	0.52 492	0.27 481	0.93 596	0.42 396	0.28 442	0.67 509	0.56 593	0.88 450	0.79 422	0.61 335	0.85 426	0.92 548	0.70 537	0.72 461	0.61 528	0.16 307	0.17 507	0.21 495	0.21 527	0.22 505	0.21 483

TestStereo1	0.44 395	0.24 396	0.45 306	0.52 591	0.25 331	0.35 247	0.40 465	0.81 421	0.94 532	0.70 402	0.96 478	0.48 311	0.45 389	0.94 566	0.33 304	0.16 307	0.13 372	0.18 372	0.16 353	0.15 259	0.14 243

SA-5K	0.44 395	0.24 396	0.45 306	0.52 591	0.25 331	0.35 247	0.40 465	0.81 421	0.94 532	0.70 402	0.96 478	0.48 311	0.45 389	0.94 566	0.33 304	0.16 307	0.13 372	0.18 372	0.16 353	0.15 259	0.14 243

Sa-1000	0.49 450	0.25 428	0.45 306	0.46 511	0.25 331	0.64 483	0.34 360	0.85 435	0.95 536	0.85 497	1.51 646	0.55 345	0.44 382	0.94 566	0.31 281	0.16 307	0.12 292	0.21 495	0.20 503	0.15 259	0.14 243

SA	0.45 404	0.26 465	0.50 369	0.47 532	0.24 297	0.46 370	0.36 399	0.79 416	1.00 560	0.61 335	1.04 526	0.50 323	0.50 418	0.98 583	0.33 304	0.16 307	0.13 372	0.21 495	0.19 479	0.15 259	0.14 243

HHNet	0.42 374	0.19 205	0.43 292	0.35 142	0.38 586	0.33 224	0.33 341	0.71 349	0.78 414	0.87 512	1.30 608	0.52 335	0.36 311	0.53 270	0.37 350	0.16 307	0.11 204	0.19 411	0.15 318	0.15 259	0.25 550

IIG-Stereo	0.45 404	0.22 339	0.48 346	0.51 574	0.26 369	0.43 343	0.21 77	0.73 372	0.80 431	0.84 484	0.95 474	0.82 511	0.46 396	0.95 572	0.37 350	0.16 307	0.12 292	0.19 411	0.15 318	0.15 259	0.12 134

NRIStereo	0.37 302	0.21 299	0.49 357	0.42 396	0.23 241	0.33 224	0.25 162	0.68 315	0.59 314	0.65 365	0.63 311	0.55 345	0.37 324	0.67 420	0.40 403	0.16 307	0.12 292	0.18 372	0.15 318	0.17 364	0.15 290

KYRaft	0.48 435	0.21 299	0.41 256	0.45 486	0.23 241	0.43 343	0.36 399	0.68 315	0.45 239	0.94 558	1.72 661	0.78 495	0.40 358	0.65 396	0.32 291	0.16 307	0.11 204	0.18 372	0.22 548	0.17 364	0.76 691

THIR-Stereo	0.51 477	0.19 205	0.47 331	0.39 280	0.23 241	0.74 537	0.64 623	0.68 315	0.88 493	1.03 598	1.40 625	0.71 448	0.75 569	0.64 385	0.43 421	0.16 307	0.11 204	0.17 314	0.18 451	0.15 259	0.17 378

PFNet	0.43 388	0.19 205	0.61 475	0.44 471	0.24 297	0.42 336	0.31 302	0.76 396	0.81 442	1.01 591	0.74 362	0.67 436	0.41 363	0.75 476	0.39 380	0.16 307	0.10 71	0.20 451	0.15 318	0.16 330	0.14 243

AnonymousM	0.42 374	0.86 680	0.31 96	0.35 142	0.23 241	0.30 167	0.37 414	0.56 223	0.44 233	0.72 414	0.50 244	0.47 305	0.29 214	0.42 163	0.35 326	0.16 307	0.12 292	1.51 708	0.32 641	0.12 93	0.11 61

rafts_anoy	0.38 320	0.22 339	0.38 216	0.43 441	0.28 442	0.32 204	0.32 322	0.70 341	0.91 511	0.59 326	0.66 323	0.45 294	0.33 271	0.49 242	0.41 410	0.16 307	0.12 292	0.21 495	0.23 564	0.18 403	0.16 329

TANstereo	0.31 219	0.16 79	0.34 136	0.31 41	0.17 33	0.55 418	0.23 130	0.46 147	0.56 298	0.60 330	0.69 335	0.37 217	0.26 158	0.36 111	0.28 229	0.16 307	0.16 473	0.13 106	0.10 77	0.14 199	0.15 290

XX-TBD	0.32 229	0.53 629	0.26 27	0.53 603	0.21 171	0.38 286	0.24 140	0.41 104	0.77 408	0.55 312	0.70 340	0.31 166	0.26 158	0.33 76	0.28 229	0.16 307	0.10 71	0.12 52	0.09 9	0.13 145	0.11 61

raftrobust	0.35 266	0.20 255	0.39 231	0.43 441	0.29 469	0.31 184	0.25 162	0.73 372	0.66 343	0.59 326	0.56 289	0.44 285	0.45 389	0.55 280	0.31 281	0.16 307	0.12 292	0.14 165	0.12 189	0.12 93	0.14 243

RALAANet	0.40 351	0.24 396	0.56 444	0.43 441	0.30 494	0.36 265	0.25 162	0.89 451	0.69 362	0.69 397	0.65 318	0.61 391	0.30 239	0.63 375	0.35 326	0.16 307	0.13 372	0.18 372	0.15 318	0.21 477	0.14 243

XX-Stereo	0.38 320	0.18 157	0.52 402	0.58 639	0.38 586	0.39 301	0.20 49	0.62 263	0.31 109	0.47 277	1.29 606	0.72 464	0.25 135	0.59 318	0.28 229	0.16 307	0.11 204	0.17 314	0.16 353	0.14 199	0.11 61

MMNet	0.57 528	0.26 465	0.67 502	0.45 486	0.35 568	1.04 619	0.39 451	0.93 468	0.98 553	0.96 575	0.97 487	0.86 519	0.80 590	0.83 525	0.80 576	0.16 307	0.15 445	0.19 411	0.19 479	0.20 461	0.17 378

CREStereo	0.28 180	0.16 79	0.25 9	0.28 4	0.17 33	0.38 286	0.25 162	0.52 193	0.76 403	0.43 258	0.51 253	0.32 175	0.28 193	0.39 132	0.27 206	0.16 307	0.11 204	0.12 52	0.09 9	0.12 93	0.12 134
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	0.49 450	0.35 556	0.72 532	0.38 246	0.20 141	0.65 491	0.36 399	1.08 530	0.78 414	0.78 455	0.88 442	0.73 469	0.64 502	0.71 455	0.60 522	0.16 307	0.12 292	0.16 263	0.15 318	0.24 538	0.18 412

RASNet	0.57 528	0.24 396	0.61 475	0.39 280	0.23 241	0.71 522	0.40 465	1.02 499	0.93 523	0.77 444	1.05 529	1.05 585	0.98 635	0.99 588	1.03 623	0.16 307	0.14 413	0.14 165	0.17 417	0.15 259	0.14 243

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.25 116	0.17 108	0.34 136	0.36 185	0.18 55	0.39 301	0.17 5	0.38 73	0.40 196	0.29 137	0.23 50	0.23 67	0.24 124	0.30 32	0.22 74	0.17 362	0.15 445	0.21 495	0.17 417	0.20 461	0.17 378

SE	0.33 238	0.27 481	0.38 216	0.36 185	0.22 199	0.50 383	0.33 341	0.64 284	0.54 295	0.53 305	0.56 289	0.33 184	0.36 311	0.32 59	0.25 155	0.17 362	0.13 372	0.19 411	0.16 353	0.21 477	0.20 461

SME	0.41 366	0.21 299	0.39 231	0.38 246	0.19 95	0.77 545	0.32 322	0.81 421	0.77 408	0.59 326	0.77 371	0.45 294	0.55 441	0.61 339	0.37 350	0.17 362	0.17 507	0.19 411	0.20 503	0.19 441	0.17 378

LiteMatch	0.25 116	0.18 157	0.25 9	0.38 246	0.20 141	0.28 132	0.27 205	0.33 36	0.26 55	0.21 30	0.20 21	0.28 139	0.43 372	0.30 32	0.47 454	0.17 362	0.10 71	0.15 223	0.13 241	0.15 259	0.15 290

Lsterematch	0.39 335	0.18 157	0.40 246	0.38 246	0.20 141	0.41 325	0.27 205	0.59 243	0.75 396	0.68 393	1.01 509	0.49 318	0.43 372	0.60 330	0.47 454	0.17 362	0.10 71	0.15 223	0.13 241	0.15 259	0.15 290

DStereoRT	0.77 599	0.21 299	0.72 532	0.52 591	0.34 561	1.07 625	0.36 399	0.86 439	0.80 431	0.81 467	1.07 539	0.54 342	0.73 558	0.78 503	0.53 496	0.17 362	0.14 413	3.96 745	1.38 730	0.20 461	0.16 329

Select-FE	0.48 435	0.26 465	0.96 603	0.42 396	0.36 575	0.34 238	0.20 49	1.02 499	0.37 166	0.61 335	1.01 509	1.04 580	0.79 585	0.74 468	0.29 248	0.17 362	0.13 372	0.17 314	0.20 503	0.15 259	0.25 550

DDF-Stereo	0.26 141	0.16 79	0.33 118	0.37 219	0.30 494	0.19 27	0.20 49	0.33 36	0.31 109	0.27 108	0.26 86	0.29 145	0.28 193	0.39 132	0.25 155	0.17 362	0.10 71	0.14 165	0.10 77	0.69 683	0.13 196

zero-FE	0.26 141	0.16 79	0.33 118	0.36 185	0.30 494	0.18 19	0.20 49	0.37 70	0.31 109	0.27 108	0.27 95	0.29 145	0.28 193	0.34 91	0.25 155	0.17 362	0.10 71	0.14 165	0.10 77	0.62 681	0.13 196

S2M2_XL	0.19 12	0.18 157	0.28 49	0.27 3	0.20 141	0.15 8	0.16 4	0.23 4	0.16 6	0.21 30	0.26 86	0.17 9	0.17 22	0.24 3	0.21 41	0.17 362	0.16 473	0.15 223	0.14 283	0.15 259	0.12 134
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	0.49 450	0.20 255	0.48 346	0.36 185	0.22 199	0.58 443	0.42 498	1.19 576	0.74 392	0.86 507	0.76 367	1.08 595	0.59 472	0.81 516	0.60 522	0.17 362	0.12 292	0.15 223	0.12 189	0.17 364	0.20 461

G2L-Stereo_test	0.50 463	0.22 339	0.46 318	0.34 109	0.24 297	0.58 443	0.59 606	1.14 554	0.79 422	0.89 529	0.96 478	0.96 554	0.59 472	0.72 461	0.67 543	0.17 362	0.12 292	0.14 165	0.12 189	0.15 259	0.16 329

MM-Stereo_test3	0.35 266	0.19 205	0.33 118	0.42 396	0.26 369	0.34 238	0.44 517	0.74 381	0.93 523	0.47 277	0.52 264	0.42 265	0.29 214	0.46 207	0.29 248	0.17 362	0.15 445	0.17 314	0.13 241	0.14 199	0.15 290

model_zeroshot	0.35 266	0.20 255	0.56 444	0.41 355	0.30 494	0.51 390	0.26 189	0.69 327	0.48 261	0.65 365	0.51 253	0.52 335	0.25 135	0.46 207	0.27 206	0.17 362	0.13 372	0.15 223	0.14 283	0.13 145	0.14 243

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 257	0.28 497	0.48 346	0.37 219	0.25 331	0.47 374	0.30 272	0.60 248	0.92 517	0.43 258	0.37 186	0.30 161	0.29 214	0.50 247	0.30 266	0.17 362	0.14 413	0.18 372	0.15 318	0.18 403	0.16 329

CoDeX	0.48 435	0.21 299	0.53 413	0.43 441	0.25 331	0.74 537	0.38 432	1.36 644	0.82 456	0.84 484	0.96 478	0.63 405	0.57 462	0.63 375	0.40 403	0.17 362	0.13 372	0.17 314	0.15 318	0.16 330	0.15 290

ACVNet-DCA	0.36 281	0.25 428	0.35 159	0.42 396	0.23 241	0.53 404	0.37 414	0.91 457	0.59 314	0.42 250	0.50 244	0.34 192	0.47 402	0.61 339	0.26 181	0.17 362	0.11 204	0.19 411	0.13 241	0.18 403	0.19 428

xx1	0.40 351	0.25 428	0.35 159	0.42 396	0.23 241	0.53 404	0.37 414	0.71 349	1.17 620	0.42 250	0.50 244	0.65 417	0.56 450	0.61 339	0.26 181	0.17 362	0.11 204	0.20 451	0.19 479	0.18 403	0.19 428

1test111	0.37 302	0.25 428	0.35 159	0.42 396	0.23 241	0.53 404	0.37 414	0.91 457	0.59 314	0.42 250	0.50 244	0.34 192	0.47 402	0.59 318	0.48 463	0.17 362	0.11 204	0.19 411	0.13 241	0.18 403	0.19 428

cc1	0.38 320	0.25 428	0.35 159	0.42 396	0.23 241	0.53 404	0.37 414	0.71 349	1.17 620	0.42 250	0.50 244	0.34 192	0.47 402	0.61 339	0.26 181	0.17 362	0.11 204	0.19 411	0.13 241	0.16 330	0.17 378

ffm	0.47 425	0.28 497	0.68 509	0.39 280	0.26 369	0.56 427	0.40 465	0.72 360	1.13 608	0.76 438	0.98 492	0.71 448	0.55 441	0.61 339	0.26 181	0.17 362	0.11 204	0.25 561	0.21 527	0.16 330	0.17 378

ff1	0.56 523	0.28 497	0.68 509	0.39 280	0.26 369	0.56 427	0.40 465	0.72 360	1.13 608	0.76 438	0.98 492	0.71 448	0.55 441	1.25 630	1.46 659	0.17 362	0.11 204	0.25 561	0.21 527	0.16 330	0.17 378

tt1	0.37 302	0.25 428	0.35 159	0.43 441	0.23 241	0.52 398	0.37 414	0.72 360	1.13 608	0.42 250	0.46 227	0.35 204	0.44 382	0.61 339	0.26 181	0.17 362	0.11 204	0.19 411	0.13 241	0.16 330	0.17 378

MIF-Stereo (partial)	0.32 229	0.19 205	0.41 256	0.41 355	0.32 536	0.29 151	0.24 140	0.49 170	0.44 233	0.31 160	0.63 311	0.37 217	0.36 311	0.60 330	0.32 291	0.17 362	0.13 372	0.19 411	0.17 417	0.18 403	0.15 290

UniTT-Stereo	0.27 161	0.18 157	0.40 246	0.40 323	0.28 442	0.30 167	0.28 229	0.40 95	0.33 130	0.30 149	0.46 227	0.27 128	0.25 135	0.48 232	0.35 326	0.17 362	0.13 372	0.14 165	0.12 189	0.14 199	0.13 196

PCWNet_CMD	0.49 450	0.25 428	0.56 444	0.40 323	0.27 415	0.64 483	0.32 322	0.98 485	0.99 556	0.87 512	1.07 539	0.78 495	0.46 396	0.61 339	0.44 432	0.17 362	0.13 372	0.21 495	0.16 353	0.26 559	0.20 461

knoymous	0.37 302	0.22 339	0.34 136	0.32 70	0.22 199	0.38 286	0.29 249	0.63 274	0.65 338	0.69 397	0.69 335	0.60 389	0.40 358	0.61 339	0.36 338	0.17 362	0.11 204	0.20 451	0.12 189	0.18 403	0.19 428

anonymousa	0.51 477	0.21 299	0.47 331	0.39 280	0.25 331	0.89 585	0.36 399	0.78 408	0.63 326	0.88 522	1.54 648	1.09 601	0.67 521	0.53 270	0.46 443	0.17 362	0.14 413	0.19 411	0.21 527	0.16 330	0.16 329

riskmin	0.41 366	0.21 299	0.44 298	0.34 109	0.24 297	0.58 443	0.32 322	0.70 341	0.86 475	0.52 296	0.57 292	0.78 495	0.60 478	0.58 309	0.39 380	0.17 362	0.12 292	0.19 411	0.13 241	0.19 441	0.22 502

qqq	0.42 374	0.28 497	0.50 369	0.37 219	0.22 199	0.47 374	0.39 451	0.91 457	0.59 314	0.57 321	0.71 343	0.65 417	0.56 450	0.59 318	0.48 463	0.17 362	0.17 507	0.20 451	0.19 479	0.18 403	0.19 428

IER	0.48 435	0.25 428	0.60 471	0.38 246	0.28 442	0.67 509	0.38 432	0.82 428	0.68 354	0.88 522	0.95 474	0.74 473	0.79 585	0.62 363	0.46 443	0.17 362	0.14 413	0.17 314	0.17 417	0.17 364	0.16 329

CIPLG	0.42 374	0.23 372	0.71 525	0.45 486	0.33 549	0.51 390	0.33 341	0.68 315	0.68 354	0.84 484	0.96 478	0.47 305	0.33 271	0.56 290	0.52 485	0.17 362	0.12 292	0.16 263	0.14 283	0.13 145	0.16 329

IPLGR_C	0.42 374	0.23 372	0.71 525	0.46 511	0.33 549	0.51 390	0.34 360	0.69 327	0.69 362	0.84 484	0.92 465	0.46 300	0.33 271	0.53 270	0.53 496	0.17 362	0.12 292	0.16 263	0.14 283	0.13 145	0.16 329

ACRE	0.42 374	0.23 372	0.73 538	0.45 486	0.33 549	0.50 383	0.33 341	0.68 315	0.70 366	0.82 470	0.92 465	0.46 300	0.32 262	0.53 270	0.52 485	0.17 362	0.12 292	0.15 223	0.14 283	0.13 145	0.16 329

AAGNet	1.40 681	0.20 255	0.52 402	0.45 486	0.26 369	0.29 151	0.29 249	0.67 307	0.71 373	0.97 579	0.86 430	0.66 429	0.60 478	0.66 410	19.98 748	0.17 362	0.11 204	0.19 411	0.15 318	0.20 461	0.13 196

SST-Stereo	0.41 366	0.20 255	0.48 346	0.43 441	0.25 331	0.25 86	0.21 77	0.68 315	0.50 272	1.08 620	0.79 386	0.71 448	0.42 368	0.81 516	0.38 368	0.17 362	0.11 204	0.20 451	0.16 353	0.19 441	0.15 290

RAFT_R40	0.41 366	0.20 255	0.47 331	0.44 471	0.25 331	0.23 55	0.25 162	0.69 327	0.70 366	0.98 582	0.78 381	0.72 464	0.43 372	0.80 510	0.39 380	0.17 362	0.11 204	0.20 451	0.16 353	0.18 403	0.15 290

DeepStereo_RVC	0.37 302	0.22 339	0.51 379	0.41 355	0.24 297	0.26 95	0.22 105	0.64 284	0.40 196	0.69 397	0.67 330	0.57 358	0.50 418	0.58 309	0.42 418	0.17 362	0.12 292	0.18 372	0.16 353	0.19 441	0.19 428

CFNet_pseudo	0.47 425	0.25 428	0.55 431	0.38 246	0.28 442	0.58 443	0.32 322	0.89 451	0.90 504	0.83 478	1.03 523	0.75 479	0.48 409	0.61 339	0.46 443	0.17 362	0.13 372	0.24 548	0.16 353	0.26 559	0.21 483

RALCasStereoNet	0.37 302	0.23 372	0.41 256	0.44 471	0.28 442	0.36 265	0.38 432	0.66 295	0.67 350	0.51 291	0.74 362	0.51 330	0.29 214	0.64 385	0.38 368	0.17 362	0.14 413	0.15 223	0.13 241	0.17 364	0.17 378

MSMDNet	0.49 450	0.25 428	0.56 444	0.40 323	0.27 415	0.64 483	0.32 322	0.99 489	0.99 556	0.87 512	1.07 539	0.79 502	0.46 396	0.61 339	0.44 432	0.17 362	0.13 372	0.20 451	0.16 353	0.25 549	0.20 461

HSM-Net_RVC	0.55 513	0.23 372	0.37 204	0.38 246	0.22 199	0.86 579	0.40 465	1.31 628	0.93 523	0.92 547	1.15 568	1.26 626	0.71 542	0.75 476	0.53 496	0.17 362	0.14 413	0.16 263	0.15 318	0.17 364	0.17 378
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.47 425	0.25 428	0.55 431	0.38 246	0.28 442	0.58 443	0.32 322	0.89 451	0.90 504	0.83 478	1.02 513	0.75 479	0.48 409	0.61 339	0.46 443	0.17 362	0.12 292	0.24 548	0.16 353	0.26 559	0.21 483

iResNet_ROB	0.55 513	0.24 396	0.61 475	0.38 246	0.22 199	0.66 499	0.30 272	1.59 681	1.33 652	0.94 558	1.05 529	0.81 509	0.69 532	0.84 531	0.46 443	0.17 362	0.12 292	0.14 165	0.09 9	0.15 259	0.20 461

LE_ROB	4.86 728	0.27 481	9.43 724	0.45 486	0.24 297	1.61 674	0.96 680	2.05 701	17.75 753	16.36 755	4.84 728	5.17 724	19.48 755	2.05 688	15.49 744	0.17 362	0.15 445	0.16 263	0.16 353	0.20 461	0.19 428

Weightmod_eth	0.32 229	0.20 255	0.34 136	0.36 185	0.19 95	0.48 379	0.35 384	0.66 295	0.41 207	0.44 262	0.44 219	0.48 311	0.42 368	0.51 258	0.24 129	0.18 407	0.16 473	0.15 223	0.14 283	0.15 259	0.11 61

depth_test_26	0.21 44	0.15 49	0.29 63	0.31 41	0.20 141	0.16 13	0.20 49	0.30 24	0.23 32	0.27 108	0.37 186	0.22 57	0.15 8	0.30 32	0.20 23	0.18 407	0.14 413	0.15 223	0.15 318	0.15 259	0.15 290

HLf8	0.35 266	0.19 205	0.46 318	0.31 41	0.23 241	0.44 355	0.27 205	0.75 390	0.68 354	0.46 272	0.60 300	0.36 214	0.30 239	0.60 330	0.37 350	0.18 407	0.11 204	0.14 165	0.12 189	0.17 364	0.18 412

GEAStereo	0.24 92	0.16 79	0.31 96	0.35 142	0.26 369	0.35 247	0.29 249	0.46 147	0.30 100	0.27 108	0.29 119	0.24 90	0.20 71	0.33 76	0.22 74	0.18 407	0.10 71	0.13 106	0.10 77	0.14 199	0.13 196

gasm-f	0.25 116	0.17 108	0.30 81	0.35 142	0.26 369	0.25 86	0.36 399	0.46 147	0.30 100	0.27 108	0.35 173	0.24 90	0.30 239	0.37 116	0.24 129	0.18 407	0.10 71	0.13 106	0.10 77	0.15 259	0.13 196

MultiAttention	3.62 718	0.25 428	0.65 494	0.56 627	0.34 561	23.66 747	2.61 731	1.65 687	1.14 614	0.82 470	1.83 666	1.13 613	0.42 368	35.16 760	0.72 558	0.18 407	0.12 292	0.23 532	0.23 564	0.35 618	0.33 609

UGAM	0.54 504	0.23 372	0.51 379	0.46 511	0.26 369	0.40 311	0.52 571	0.65 288	1.19 626	0.78 455	1.15 568	1.38 651	0.56 450	1.03 599	0.56 506	0.18 407	0.15 445	0.25 561	0.21 527	0.15 259	0.13 196

test_sample1	0.44 395	0.24 396	0.52 402	0.35 142	0.23 241	0.59 453	0.36 399	1.05 514	0.57 307	0.66 372	0.78 381	0.70 445	0.71 542	0.62 363	0.51 480	0.18 407	0.15 445	0.17 314	0.16 353	0.18 403	0.18 412

mmm	0.47 425	0.28 497	0.51 379	0.39 280	0.25 331	0.61 461	0.38 432	1.00 495	0.60 321	0.77 444	1.07 539	0.65 417	0.53 429	0.61 339	0.49 472	0.18 407	0.15 445	0.23 532	0.20 503	0.21 477	0.20 461

11t1	0.38 320	0.23 372	0.49 357	0.36 185	0.23 241	0.61 461	0.31 302	0.74 381	0.47 257	0.62 340	0.55 286	0.55 345	0.49 415	0.58 309	0.45 438	0.18 407	0.15 445	0.16 263	0.13 241	0.17 364	0.19 428

1111x	0.64 567	0.23 372	0.61 475	0.39 280	0.21 171	0.68 514	0.46 527	1.32 634	1.03 572	0.76 438	1.02 513	0.95 551	0.72 553	1.13 611	2.15 693	0.18 407	0.18 528	0.18 372	0.19 479	0.20 461	0.19 428

plain	0.32 229	0.21 299	0.59 465	0.40 323	0.29 469	0.27 116	0.30 272	0.46 147	0.36 155	0.32 165	0.66 323	0.31 166	0.33 271	0.68 429	0.32 291	0.18 407	0.13 372	0.20 451	0.15 318	0.18 403	0.13 196

LL-Strereo	0.58 541	0.29 511	0.83 568	0.48 539	0.35 568	0.39 301	0.48 543	1.04 507	0.99 556	0.87 512	0.79 386	1.08 595	1.15 658	1.35 650	0.51 480	0.18 407	0.15 445	0.22 511	0.19 479	0.17 364	0.21 483

gwcnet-sp	0.50 463	0.25 428	0.84 575	0.41 355	0.27 415	0.79 553	0.40 465	0.93 468	0.85 469	0.95 563	0.79 386	0.65 417	0.63 494	0.69 437	0.52 485	0.18 407	0.17 507	0.18 372	0.18 451	0.18 403	0.19 428

scenet	0.50 463	0.25 428	0.84 575	0.41 355	0.27 415	0.79 553	0.40 465	0.93 468	0.85 469	0.95 563	0.79 386	0.65 417	0.63 494	0.69 437	0.52 485	0.18 407	0.17 507	0.18 372	0.18 451	0.18 403	0.19 428

ssnet	0.50 463	0.25 428	0.84 575	0.41 355	0.27 415	0.79 553	0.40 465	0.93 468	0.85 469	0.95 563	0.79 386	0.65 417	0.63 494	0.69 437	0.52 485	0.18 407	0.17 507	0.18 372	0.18 451	0.18 403	0.19 428

x	0.41 366	0.25 428	0.46 318	0.36 185	0.24 297	0.54 411	0.31 302	0.94 473	0.58 311	0.60 330	0.72 346	0.61 391	0.53 429	0.52 264	0.50 476	0.18 407	0.16 473	0.17 314	0.16 353	0.17 364	0.18 412

DAS	0.54 504	0.26 465	0.66 497	0.49 551	0.31 510	0.61 461	0.43 508	0.89 451	1.01 563	0.95 563	1.16 573	0.71 448	0.85 603	0.89 546	0.47 454	0.18 407	0.14 413	0.18 372	0.15 318	0.22 505	0.19 428

SepStereo	0.54 504	0.26 465	0.66 497	0.49 551	0.31 510	0.61 461	0.43 508	0.89 451	1.01 563	0.95 563	1.16 573	0.71 448	0.85 603	0.97 581	0.47 454	0.18 407	0.14 413	0.18 372	0.15 318	0.22 505	0.19 428

TRStereo	0.39 335	0.32 538	0.64 489	0.49 551	0.41 605	0.30 167	0.30 272	0.97 483	0.63 326	0.53 305	0.43 214	0.52 335	0.26 158	0.77 495	0.29 248	0.18 407	0.12 292	0.19 411	0.19 479	0.13 145	0.13 196

Patchmatch Stereo++	0.36 281	0.24 396	0.51 379	0.42 396	0.22 199	0.24 64	0.21 77	0.63 274	0.39 181	0.63 347	0.73 349	0.57 358	0.38 333	0.61 339	0.39 380	0.18 407	0.12 292	0.20 451	0.16 353	0.21 477	0.16 329
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	0.39 335	0.21 299	0.51 379	0.42 396	0.25 331	0.26 95	0.30 272	0.71 349	0.72 375	0.66 372	0.77 371	0.57 358	0.31 251	0.69 437	0.39 380	0.18 407	0.12 292	0.20 451	0.16 353	0.16 330	0.27 564

OCTAStereo	0.39 335	0.21 299	0.51 379	0.42 396	0.25 331	0.26 95	0.30 272	0.71 349	0.72 375	0.66 372	0.77 371	0.58 374	0.31 251	0.69 437	0.39 380	0.18 407	0.12 292	0.20 451	0.16 353	0.16 330	0.27 564

PSM-adaLoss	0.36 281	0.24 396	0.51 379	0.42 396	0.22 199	0.24 64	0.31 302	0.63 274	0.39 181	0.63 347	0.73 349	0.57 358	0.38 333	0.59 318	0.38 368	0.18 407	0.12 292	0.20 451	0.16 353	0.21 477	0.16 329

ROB_FTStereo_v2	0.36 281	0.24 396	0.51 379	0.42 396	0.22 199	0.24 64	0.31 302	0.63 274	0.39 181	0.63 347	0.73 349	0.57 358	0.38 333	0.60 330	0.39 380	0.18 407	0.12 292	0.20 451	0.16 353	0.21 477	0.16 329

ROB_FTStereo	0.36 281	0.24 396	0.51 379	0.42 396	0.22 199	0.24 64	0.20 49	0.63 274	0.39 181	0.63 347	0.73 349	0.57 358	0.38 333	0.60 330	0.38 368	0.18 407	0.12 292	0.20 451	0.16 353	0.21 477	0.16 329

HUI-Stereo	0.36 281	0.24 396	0.51 379	0.42 396	0.22 199	0.24 64	0.22 105	0.63 274	0.40 196	0.64 358	0.73 349	0.58 374	0.38 333	0.53 270	0.38 368	0.18 407	0.12 292	0.20 451	0.16 353	0.21 477	0.16 329

RE-Stereo	0.39 335	0.21 299	0.51 379	0.42 396	0.25 331	0.26 95	0.30 272	0.71 349	0.72 375	0.66 372	0.77 371	0.57 358	0.31 251	0.70 445	0.39 380	0.18 407	0.12 292	0.20 451	0.16 353	0.16 330	0.27 564

TVStereo	0.39 335	0.21 299	0.51 379	0.42 396	0.25 331	0.26 95	0.30 272	0.71 349	0.72 375	0.66 372	0.77 371	0.57 358	0.31 251	0.70 445	0.39 380	0.18 407	0.12 292	0.20 451	0.16 353	0.16 330	0.27 564

iGMRVC	0.36 281	0.24 396	0.51 379	0.42 396	0.22 199	0.24 64	0.29 249	0.63 274	0.39 181	0.63 347	0.73 349	0.57 358	0.38 333	0.61 339	0.39 380	0.18 407	0.12 292	0.20 451	0.16 353	0.21 477	0.16 329

IRAFT_RVC	0.43 388	0.20 255	0.52 402	0.45 486	0.24 297	0.26 95	0.51 565	0.76 396	0.78 414	0.77 444	0.80 397	0.73 469	0.50 418	0.74 468	0.39 380	0.18 407	0.10 71	0.21 495	0.17 417	0.17 364	0.15 290

iRAFT	0.36 281	0.24 396	0.51 379	0.42 396	0.22 199	0.24 64	0.21 77	0.63 274	0.39 181	0.63 347	0.73 349	0.57 358	0.38 333	0.61 339	0.39 380	0.18 407	0.12 292	0.20 451	0.16 353	0.21 477	0.16 329

CRE-IMP	0.37 302	0.23 372	0.53 413	0.42 396	0.24 297	0.40 311	0.21 77	0.61 255	0.45 239	0.65 365	0.73 349	0.53 340	0.37 324	0.63 375	0.40 403	0.18 407	0.11 204	0.19 411	0.16 353	0.21 477	0.19 428

RAFT	0.46 412	0.23 372	0.52 402	0.48 539	0.27 415	0.55 418	0.47 536	0.68 315	0.60 321	0.83 478	0.82 407	1.00 567	0.56 450	0.76 488	0.37 350	0.18 407	0.16 473	0.22 511	0.20 503	0.16 330	0.14 243

RAFT-IKP	0.36 281	0.24 396	0.51 379	0.42 396	0.22 199	0.24 64	0.27 205	0.63 274	0.39 181	0.63 347	0.73 349	0.57 358	0.38 333	0.61 339	0.39 380	0.18 407	0.12 292	0.20 451	0.16 353	0.21 477	0.16 329

TestStereo	0.39 335	0.32 538	0.42 272	0.45 486	0.20 141	0.41 325	0.38 432	0.69 327	0.66 343	0.56 317	0.78 381	0.48 311	0.43 372	0.59 318	0.37 350	0.18 407	0.13 372	0.20 451	0.15 318	0.23 525	0.14 243

RAFT + AFF	0.54 504	0.30 526	0.84 575	0.51 574	0.32 536	0.63 473	0.57 596	1.05 514	0.95 536	0.80 463	0.87 438	0.85 515	0.57 462	0.87 538	0.51 480	0.18 407	0.21 574	0.23 532	0.22 548	0.19 441	0.19 428

SFCPSM	0.48 435	0.22 339	0.59 465	0.41 355	0.27 415	0.85 577	0.36 399	1.39 646	0.79 422	0.81 467	0.85 426	0.54 342	0.50 418	0.60 330	0.39 380	0.18 407	0.14 413	0.18 372	0.20 503	0.17 364	0.16 329

delet	0.57 528	0.25 428	0.63 484	0.46 511	0.34 561	1.05 624	0.51 565	1.04 507	0.94 532	0.90 537	0.99 500	0.90 536	0.68 530	0.87 538	0.78 568	0.18 407	0.18 528	0.20 451	0.21 527	0.17 364	0.17 378

ACVNet	0.47 425	0.24 396	0.39 231	0.40 323	0.28 442	0.58 443	0.40 465	0.91 457	0.81 442	0.67 381	0.96 478	0.79 502	0.66 512	0.65 396	0.71 555	0.18 407	0.15 445	0.16 263	0.15 318	0.18 403	0.15 290

acv_ft	0.52 492	0.24 396	0.64 489	0.45 486	0.28 442	0.85 577	0.40 465	0.95 476	0.81 442	1.00 588	0.96 478	0.79 502	0.62 489	0.65 396	0.88 587	0.18 407	0.15 445	0.16 263	0.15 318	0.18 403	0.15 290

HSM	0.53 499	0.25 428	0.46 318	0.40 323	0.25 331	0.74 537	0.44 517	1.29 623	0.78 414	0.82 470	0.92 465	1.21 621	0.75 569	0.90 554	0.48 463	0.18 407	0.14 413	0.17 314	0.14 283	0.17 364	0.18 412

StereoDRNet-Refined	0.61 556	0.33 547	0.63 484	0.47 532	0.31 510	0.94 595	0.41 487	1.04 507	0.97 548	1.15 636	1.13 561	1.00 567	0.74 566	0.93 563	0.93 602	0.18 407	0.13 372	0.22 511	0.21 527	0.20 461	0.21 483
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RT-IGEV	0.55 513	0.20 255	0.70 522	0.42 396	0.25 331	0.89 585	0.63 618	1.27 612	0.80 431	0.92 547	1.00 504	1.23 625	0.67 521	0.68 429	0.33 304	0.19 450	0.14 413	0.17 314	0.14 283	0.16 330	0.22 502

SCV	0.27 161	0.20 255	0.37 204	0.36 185	0.22 199	0.27 116	0.33 341	0.65 288	0.31 109	0.25 79	0.29 119	0.37 217	0.23 116	0.52 264	0.23 105	0.19 450	0.11 204	0.14 165	0.11 150	0.15 259	0.12 134

test_sample2	0.45 404	0.24 396	0.49 357	0.34 109	0.21 171	0.60 459	0.43 508	1.01 496	0.73 386	0.67 381	0.80 397	0.70 445	0.64 502	0.65 396	0.41 410	0.19 450	0.15 445	0.18 372	0.16 353	0.19 441	0.19 428

DispNO	0.48 435	0.24 396	0.84 575	0.40 323	0.31 510	0.58 443	0.39 451	0.91 457	0.79 422	0.79 460	0.83 414	0.71 448	0.59 472	0.75 476	0.50 476	0.19 450	0.14 413	0.20 451	0.18 451	0.16 330	0.17 378

SMFormer	0.53 499	0.24 396	0.67 502	0.35 142	0.20 141	0.63 473	0.34 360	1.26 607	1.06 582	0.85 497	1.02 513	0.71 448	0.66 512	0.96 574	0.60 522	0.19 450	0.16 473	0.18 372	0.17 417	0.19 441	0.20 461

tta	0.53 499	0.24 396	0.67 502	0.35 142	0.20 141	0.63 473	0.34 360	1.26 607	1.06 582	0.85 497	1.02 513	0.71 448	0.66 512	0.96 574	0.60 522	0.19 450	0.16 473	0.18 372	0.17 417	0.15 259	0.16 329

qqq1	0.51 477	0.24 396	0.67 502	0.35 142	0.20 141	0.63 473	0.34 360	1.26 607	1.06 582	0.85 497	1.02 513	0.71 448	0.66 512	0.96 574	0.36 338	0.19 450	0.16 473	0.14 165	0.12 189	0.15 259	0.16 329

fff1	0.51 477	0.24 396	0.67 502	0.35 142	0.20 141	0.63 473	0.34 360	1.26 607	1.06 582	0.85 497	1.02 513	0.71 448	0.66 512	0.96 574	0.36 338	0.19 450	0.16 473	0.14 165	0.12 189	0.15 259	0.16 329

EKT-Stereo	0.36 281	0.24 396	0.44 298	0.44 471	0.30 494	0.37 278	0.30 272	0.72 360	0.68 354	0.47 277	0.63 311	0.49 318	0.28 193	0.59 318	0.34 317	0.19 450	0.14 413	0.18 372	0.15 318	0.16 330	0.18 412

DisPM	0.40 351	0.20 255	0.50 369	0.42 396	0.27 415	0.24 64	0.30 272	0.68 315	0.61 324	0.88 522	0.87 438	0.59 384	0.32 262	0.80 510	0.34 317	0.19 450	0.12 292	0.19 411	0.17 417	0.16 330	0.21 483

hknet	0.51 477	0.26 465	0.58 457	0.46 511	0.29 469	0.75 541	0.46 527	0.99 489	0.89 498	0.77 444	0.80 397	0.96 554	0.67 521	0.75 476	0.50 476	0.19 450	0.15 445	0.22 511	0.19 479	0.18 403	0.19 428

Pruner-Stereo	0.39 335	0.21 299	0.51 379	0.41 355	0.25 331	0.22 42	0.24 140	0.71 349	0.59 314	0.90 537	0.75 364	0.67 436	0.30 239	0.64 385	0.39 380	0.19 450	0.12 292	0.20 451	0.17 417	0.17 364	0.19 428

sAnonymous2	0.42 374	0.41 596	0.96 603	0.48 539	0.37 579	0.41 325	0.48 543	0.60 248	0.52 283	0.39 223	0.48 235	0.35 204	0.44 382	0.44 186	0.30 266	0.19 450	0.14 413	0.19 411	0.17 417	0.55 674	0.43 651

CroCo_RVC	0.42 374	0.41 596	0.96 603	0.48 539	0.37 579	0.41 325	0.48 543	0.60 248	0.52 283	0.39 223	0.48 235	0.35 204	0.44 382	0.44 186	0.30 266	0.19 450	0.14 413	0.19 411	0.17 417	0.55 674	0.43 651

test_xeample	1.06 646	0.23 372	0.51 379	0.37 219	0.22 199	0.71 522	0.39 451	1.31 628	0.92 517	0.87 512	1.08 546	0.70 445	0.64 502	0.75 476	11.43 740	0.19 450	0.16 473	0.18 372	0.17 417	0.18 403	0.19 428

UNet	0.55 513	0.27 481	0.72 532	0.45 486	0.41 605	0.97 600	0.40 465	1.01 496	0.80 431	0.87 512	0.90 451	1.03 575	0.75 569	0.76 488	0.67 543	0.19 450	0.15 445	0.20 451	0.17 417	0.21 477	0.18 412

FENet	0.43 388	0.23 372	0.40 246	0.40 323	0.24 297	0.54 411	0.33 341	0.83 430	0.72 375	0.74 428	0.73 349	0.63 405	0.56 450	0.65 396	0.45 438	0.19 450	0.13 372	0.19 411	0.17 417	0.18 403	0.20 461

FADNet-RVC-Resample	0.58 541	0.35 556	1.34 650	0.50 562	0.34 561	0.73 531	0.43 508	1.09 533	0.96 543	0.83 478	0.87 438	0.76 486	0.66 512	0.77 495	0.52 485	0.19 450	0.18 528	0.26 580	0.27 612	0.28 578	0.29 582

ADCRef	0.84 615	0.46 614	1.60 672	0.52 591	0.45 629	1.08 627	0.52 571	1.13 552	1.03 572	1.22 645	1.43 634	0.87 525	0.93 626	0.91 557	3.35 710	0.19 450	0.16 473	0.23 532	0.23 564	0.23 525	0.22 502

CFNet	0.53 499	0.30 526	0.53 413	0.42 396	0.28 442	0.73 531	0.35 384	1.21 586	1.01 563	0.74 428	1.07 539	0.85 515	0.60 478	0.83 525	0.58 519	0.19 450	0.15 445	0.23 532	0.23 564	0.21 477	0.17 378

AANet_RVC	0.59 545	0.35 556	0.68 509	0.47 532	0.28 442	0.57 437	0.47 536	1.04 507	1.28 642	0.87 512	1.33 613	0.86 519	0.63 494	1.16 617	0.89 589	0.19 450	0.13 372	0.15 223	0.14 283	0.18 403	0.20 461

iResNetv2_ROB	0.55 513	0.29 511	0.86 582	0.39 280	0.25 331	0.67 509	0.37 414	1.21 586	1.02 568	1.02 595	1.10 548	0.89 533	0.79 585	0.74 468	0.43 421	0.19 450	0.13 372	0.15 223	0.11 150	0.19 441	0.16 329

VeloStereo	0.22 58	0.15 49	0.30 81	0.31 41	0.23 241	0.14 3	0.13 1	0.23 4	0.22 26	0.25 79	0.21 31	0.27 128	0.22 101	0.32 59	0.23 105	0.20 472	0.19 551	0.18 372	0.16 353	0.20 461	0.22 502

flow	0.22 58	0.15 49	0.30 81	0.31 41	0.23 241	0.14 3	0.13 1	0.23 4	0.22 26	0.25 79	0.21 31	0.27 128	0.22 101	0.31 47	0.23 105	0.20 472	0.19 551	0.18 372	0.16 353	0.20 461	0.22 502

SMOE	0.37 302	0.21 299	0.41 256	0.37 219	0.18 55	0.66 499	0.40 465	0.67 307	0.58 311	0.56 317	0.72 346	0.49 318	0.38 333	0.41 151	0.32 291	0.20 472	0.12 292	0.27 590	0.15 318	0.19 441	0.15 290

IGEV-RUCA	0.26 141	0.16 79	0.36 184	0.40 323	0.27 415	0.32 204	0.20 49	0.39 77	0.36 155	0.27 108	0.31 140	0.25 103	0.21 85	0.50 247	0.24 129	0.20 472	0.11 204	0.13 106	0.10 77	0.17 364	0.16 329

DCVSM-stereo	0.51 477	0.28 497	0.56 444	0.39 280	0.29 469	0.55 418	0.28 229	0.78 408	0.78 414	1.11 631	0.77 371	1.04 580	0.76 578	0.65 396	0.52 485	0.20 472	0.20 564	0.24 548	0.21 527	0.25 549	0.31 596

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 570	0.30 526	1.20 631	0.42 396	0.31 510	1.00 608	0.58 603	1.16 561	1.07 590	1.01 591	1.25 593	1.08 595	0.75 569	1.18 620	1.03 623	0.20 472	0.12 292	0.16 263	0.13 241	0.22 505	0.22 502

GwcNet-ADL	0.45 404	0.24 396	0.51 379	0.46 511	0.30 494	0.41 325	0.40 465	0.95 476	0.98 553	0.73 421	0.78 381	0.61 391	0.41 363	0.67 420	0.55 504	0.20 472	0.14 413	0.15 223	0.14 283	0.19 441	0.22 502

PFNet+	0.41 366	0.20 255	0.53 413	0.40 323	0.25 331	0.28 132	0.22 105	0.66 295	0.76 403	0.85 497	0.79 386	0.63 405	0.34 282	0.75 476	0.37 350	0.20 472	0.14 413	0.23 532	0.20 503	0.17 364	0.21 483

PSM-softLoss	0.40 351	0.21 299	0.53 413	0.42 396	0.26 369	0.29 151	0.34 360	0.70 341	0.49 265	0.63 347	0.82 407	0.59 384	0.33 271	0.75 476	0.43 421	0.20 472	0.12 292	0.20 451	0.18 451	0.17 364	0.22 502

KMStereo	0.40 351	0.21 299	0.53 413	0.42 396	0.26 369	0.29 151	0.34 360	0.70 341	0.49 265	0.63 347	0.82 407	0.59 384	0.33 271	0.75 476	0.43 421	0.20 472	0.12 292	0.20 451	0.18 451	0.17 364	0.22 502

LMCR-Stereo	0.55 513	0.33 547	0.57 453	0.60 644	0.30 494	0.80 559	0.36 399	1.30 626	0.79 422	0.90 537	1.04 526	0.57 358	0.64 502	0.87 538	0.73 561	0.20 472	0.15 445	0.19 411	0.14 283	0.25 549	0.18 412

222	1.25 670	0.23 372	0.53 413	0.38 246	0.23 241	0.78 546	0.37 414	1.41 652	0.93 523	0.97 579	1.13 561	0.74 473	0.71 542	0.74 468	14.86 743	0.20 472	0.16 473	0.17 314	0.16 353	0.18 403	0.20 461

xxxx	1.07 648	0.23 372	0.53 413	0.38 246	0.22 199	0.83 571	0.36 399	1.41 652	0.95 536	0.75 432	0.99 500	0.97 556	0.64 502	0.70 445	11.37 739	0.20 472	0.17 507	0.18 372	0.17 417	0.19 441	0.20 461

GMStereo	0.40 351	0.38 576	0.61 475	0.41 355	0.27 415	0.47 374	0.35 384	0.62 263	1.04 576	0.57 321	0.54 277	0.38 225	0.36 311	0.56 290	0.41 410	0.20 472	0.13 372	0.16 263	0.17 417	0.24 538	0.20 461
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.55 513	0.26 465	0.59 465	0.46 511	0.38 586	0.83 571	0.48 543	1.03 505	0.80 431	0.92 547	0.91 459	0.85 515	0.67 521	0.87 538	0.78 568	0.20 472	0.21 574	0.20 451	0.20 503	0.20 461	0.15 290

aanetorigin	0.85 620	0.58 650	1.98 683	0.50 562	0.40 599	0.66 499	0.70 633	0.72 360	1.01 563	2.44 708	2.00 675	1.32 635	1.25 664	0.96 574	1.16 642	0.20 472	0.19 551	0.20 451	0.20 503	0.27 569	0.33 609

SuperB	1.00 642	0.41 596	4.03 708	0.45 486	0.32 536	0.99 607	0.49 556	1.09 533	2.09 698	1.10 628	1.10 548	0.74 473	0.83 596	1.13 611	1.75 674	0.20 472	0.15 445	0.17 314	0.15 318	2.50 725	0.27 564

ADCP+	1.18 662	0.37 567	3.09 699	0.50 562	0.52 656	1.48 666	0.61 611	1.32 634	1.07 590	1.21 641	1.16 573	1.08 595	1.11 651	1.63 669	7.17 728	0.20 472	0.16 473	0.24 548	0.22 548	0.29 580	0.22 502

DISCO	0.72 583	0.27 481	0.72 532	0.45 486	0.31 510	1.12 636	0.53 576	1.32 634	1.25 635	0.84 484	1.07 539	1.52 667	0.87 610	1.82 681	1.08 636	0.20 472	0.15 445	0.18 372	0.16 353	0.24 538	0.24 541

FAST (zero-shot)	0.29 191	0.18 157	0.48 346	0.52 591	0.58 668	0.18 19	0.25 162	0.56 223	0.24 39	0.23 54	0.31 140	0.27 128	0.24 124	0.43 174	0.24 129	0.21 491	0.19 551	0.15 223	0.17 417	0.14 199	0.17 378

DN	0.31 219	0.19 205	0.35 159	0.39 280	0.27 415	0.35 247	0.27 205	0.57 230	0.58 311	0.33 172	0.43 214	0.50 323	0.23 116	0.41 151	0.24 129	0.21 491	0.14 413	0.16 263	0.13 241	0.17 364	0.19 428

FlowAnything_test	0.30 202	0.20 255	0.41 256	0.48 539	0.26 369	0.46 370	0.25 162	0.45 135	0.33 130	0.30 149	0.26 86	0.35 204	0.26 158	0.41 151	0.39 380	0.21 491	0.15 445	0.22 511	0.26 605	0.17 364	0.17 378

w-ln-seven-2	0.83 613	0.46 614	2.93 695	0.54 615	0.39 594	0.93 592	0.63 618	1.16 561	1.18 624	1.25 651	1.32 611	1.09 601	1.05 645	1.23 628	1.07 633	0.21 491	0.20 564	0.23 532	0.22 548	0.26 559	0.24 541

coex_refinement	0.54 504	0.22 339	0.44 298	0.45 486	0.31 510	0.75 541	0.40 465	1.16 561	0.92 517	0.87 512	1.12 554	0.99 564	0.57 462	0.69 437	0.90 595	0.21 491	0.14 413	0.16 263	0.16 353	0.21 477	0.22 502

G2L-Stereo	0.51 477	0.25 428	0.55 431	0.44 471	0.27 415	0.46 370	0.47 536	0.98 485	0.81 442	0.86 507	0.90 451	0.91 542	0.56 450	0.88 544	0.80 576	0.21 491	0.17 507	0.22 511	0.18 451	0.17 364	0.22 502

test_sample4	0.49 450	0.27 481	0.55 431	0.36 185	0.23 241	0.70 517	0.37 414	1.22 594	0.86 475	0.82 470	0.86 430	0.62 400	0.58 466	0.71 455	0.49 472	0.21 491	0.16 473	0.21 495	0.20 503	0.22 505	0.21 483

test_sample3	0.49 450	0.27 481	0.55 431	0.36 185	0.23 241	0.70 517	0.37 414	1.21 586	0.87 482	0.79 460	0.84 417	0.66 429	0.53 429	0.70 445	0.50 476	0.21 491	0.16 473	0.20 451	0.19 479	0.21 477	0.21 483

mmx	0.59 545	0.28 497	0.68 509	0.39 280	0.26 369	0.56 427	0.40 465	1.24 599	1.06 582	0.76 438	0.98 492	0.71 448	0.55 441	1.25 630	1.46 659	0.21 491	0.16 473	0.25 561	0.21 527	0.24 538	0.22 502

xxx	0.59 545	0.28 497	0.68 509	0.39 280	0.26 369	0.56 427	0.40 465	1.24 599	1.06 582	0.76 438	0.98 492	0.71 448	0.55 441	1.25 630	1.46 659	0.21 491	0.16 473	0.25 561	0.21 527	0.24 538	0.22 502

StereoVision	0.43 388	0.29 511	0.54 427	0.50 562	0.28 442	0.37 278	0.38 432	0.75 390	0.63 326	0.46 272	1.11 552	0.53 340	0.38 333	0.57 302	0.34 317	0.21 491	0.24 604	0.25 561	0.24 580	0.26 559	0.17 378

CFNet_ucs	0.51 477	0.25 428	0.58 457	0.39 280	0.31 510	0.59 453	0.35 384	1.04 507	0.95 536	0.89 529	1.19 583	0.80 506	0.49 415	0.66 410	0.45 438	0.21 491	0.16 473	0.26 580	0.18 451	0.27 569	0.23 529

iinet-f	0.69 578	0.29 511	2.34 689	0.41 355	0.31 510	1.16 642	0.58 603	0.87 442	0.85 469	0.86 507	1.17 578	1.04 580	0.83 596	0.76 488	1.26 648	0.21 491	0.18 528	0.17 314	0.16 353	0.21 477	0.21 483

BUS	0.47 425	0.26 465	0.47 331	0.46 511	0.29 469	0.78 546	0.34 360	0.99 489	0.80 431	0.77 444	0.80 397	0.64 411	0.54 437	0.66 410	0.56 506	0.21 491	0.15 445	0.22 511	0.19 479	0.18 403	0.19 428

BSDual-CNN	0.48 435	0.26 465	0.47 331	0.46 511	0.29 469	0.75 541	0.46 527	0.99 489	0.80 431	0.77 444	0.80 397	0.76 486	0.59 472	0.66 410	0.48 463	0.21 491	0.15 445	0.22 511	0.19 479	0.18 403	0.19 428

psmg	0.50 463	0.26 465	0.47 331	0.42 396	0.29 469	0.82 568	0.42 498	1.07 524	0.80 431	0.95 563	0.94 470	0.76 486	0.59 472	0.66 410	0.48 463	0.21 491	0.16 473	0.20 451	0.20 503	0.19 441	0.19 428

ADLNet2	0.57 528	0.26 465	0.71 525	0.48 539	0.31 510	0.83 571	0.51 565	1.10 537	0.99 556	0.85 497	0.99 500	0.99 564	0.70 537	0.79 507	0.78 568	0.21 491	0.17 507	0.18 372	0.18 451	0.22 505	0.22 502

EDNetEfficientorigin	9.96 740	1.17 698	175.17 775	0.49 551	0.37 579	1.13 637	0.74 648	1.27 612	2.70 714	3.16 722	2.49 690	2.28 692	2.15 705	1.88 683	2.27 696	0.21 491	0.19 551	0.25 561	0.20 503	0.54 672	0.53 680

EDNetEfficient	1.47 685	0.82 674	6.28 718	0.48 539	0.40 599	0.73 531	0.83 665	0.95 476	2.77 717	3.48 725	1.95 672	1.64 674	2.12 704	1.42 655	3.84 716	0.21 491	0.19 551	0.21 495	0.21 527	0.43 647	0.42 646

HGLStereo	0.58 541	0.30 526	0.65 494	0.51 574	0.38 586	0.78 546	0.45 524	1.07 524	0.82 456	0.89 529	1.16 573	0.88 528	0.91 622	0.80 510	0.74 562	0.21 491	0.21 574	0.20 451	0.18 451	0.19 441	0.22 502

cf-r	0.49 450	0.24 396	0.49 357	0.40 323	0.23 241	0.58 443	0.38 432	0.92 466	0.87 482	0.77 444	1.06 535	0.98 559	0.67 521	0.59 318	0.61 528	0.21 491	0.14 413	0.17 314	0.19 479	0.15 259	0.16 329

DMCA	0.47 425	0.27 481	0.59 465	0.39 280	0.29 469	0.53 404	0.34 360	0.98 485	0.70 366	0.78 455	0.83 414	0.79 502	0.55 441	0.54 279	0.57 512	0.21 491	0.16 473	0.21 495	0.16 353	0.19 441	0.22 502

FADNet_RVC	0.58 541	0.39 581	1.26 637	0.45 486	0.32 536	0.55 418	0.34 360	1.12 544	0.90 504	0.68 393	0.90 451	0.61 391	0.71 542	1.03 599	0.80 576	0.21 491	0.18 528	0.27 590	0.23 564	0.33 605	0.30 587

DLCB_ROB	0.60 552	0.29 511	0.53 413	0.50 562	0.33 549	0.76 544	0.51 565	1.02 499	0.94 532	1.07 619	1.16 573	1.21 621	0.73 558	0.98 583	0.75 564	0.21 491	0.20 564	0.22 511	0.23 564	0.22 505	0.20 461

S0	0.38 320	0.19 205	0.38 216	0.41 355	0.22 199	0.78 546	0.55 587	0.69 327	0.46 248	0.55 312	0.62 309	0.45 294	0.36 311	0.47 221	0.32 291	0.22 515	0.21 574	0.26 580	0.23 564	0.16 330	0.14 243

MSAF-DinoV2	1.18 662	0.44 607	3.00 697	0.56 627	0.30 494	0.91 588	0.74 648	1.58 679	1.25 635	1.06 617	1.41 627	2.98 703	1.57 682	3.25 714	3.12 708	0.22 515	0.14 413	0.20 451	0.22 548	0.33 605	0.34 613

S2M2_L	0.26 141	0.23 372	0.34 136	0.32 70	0.25 331	0.24 64	0.13 1	0.36 63	0.42 215	0.25 79	0.37 186	0.29 145	0.25 135	0.31 47	0.26 181	0.22 515	0.19 551	0.17 314	0.19 479	0.21 477	0.19 428
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FACV-RUCA	0.45 404	0.28 497	0.51 379	0.46 511	0.33 549	0.62 467	0.34 360	0.87 442	0.75 396	0.60 330	0.84 417	0.48 311	0.54 437	0.56 290	0.39 380	0.22 515	0.15 445	0.35 638	0.16 353	0.29 580	0.22 502

rvit_stereo_0083	0.34 257	0.25 428	0.53 413	0.45 486	0.28 442	0.35 247	0.35 384	0.47 162	0.64 332	0.38 211	0.47 233	0.42 265	0.37 324	0.41 151	0.39 380	0.22 515	0.20 564	0.20 451	0.17 417	0.21 477	0.15 290

rvit_stereo_0081	0.33 238	0.25 428	0.49 357	0.43 441	0.26 369	0.31 184	0.37 414	0.45 135	0.56 298	0.37 202	0.40 203	0.39 238	0.38 333	0.44 186	0.35 326	0.22 515	0.16 473	0.19 411	0.16 353	0.20 461	0.14 243

ACV-stereo	0.63 565	0.37 567	1.03 615	0.44 471	0.31 510	1.27 653	0.41 487	0.78 408	0.84 463	0.65 365	0.76 367	2.07 688	1.00 636	0.84 531	0.68 548	0.22 515	0.17 507	0.19 411	0.18 451	0.22 505	0.23 529

ITSA-stereo	0.54 504	0.29 511	0.55 431	0.41 355	0.23 241	0.59 453	0.35 384	1.31 628	1.25 635	0.82 470	0.80 397	0.72 464	0.58 466	0.89 546	0.72 558	0.22 515	0.18 528	0.23 532	0.22 548	0.22 505	0.29 582

rvit_stereo_0082	0.33 238	0.25 428	0.49 357	0.43 441	0.26 369	0.31 184	0.37 414	0.45 135	0.56 298	0.37 202	0.40 203	0.39 238	0.38 333	0.44 186	0.35 326	0.22 515	0.16 473	0.19 411	0.16 353	0.20 461	0.14 243

rvit_stereo_0080	0.32 229	0.26 465	0.45 306	0.39 280	0.28 442	0.27 116	0.46 527	0.51 186	0.46 248	0.36 197	0.42 208	0.41 254	0.29 214	0.41 151	0.34 317	0.22 515	0.17 507	0.17 314	0.16 353	0.23 525	0.16 329

rvit_stereo_ft	0.35 266	0.26 465	0.54 427	0.53 603	0.32 536	0.33 224	0.46 527	0.52 193	0.52 283	0.35 190	0.41 206	0.41 254	0.34 282	0.49 242	0.36 338	0.22 515	0.14 413	0.19 411	0.18 451	0.19 441	0.15 290

test_sample5	0.50 463	0.28 497	0.55 431	0.37 219	0.23 241	0.65 491	0.38 432	1.19 576	0.86 475	0.81 467	0.97 487	0.64 411	0.60 478	0.72 461	0.48 463	0.22 515	0.16 473	0.22 511	0.21 527	0.23 525	0.22 502

DualNet	0.51 477	0.28 497	0.55 431	0.37 219	0.23 241	0.65 491	0.38 432	1.19 576	0.86 475	0.84 484	1.06 535	0.64 411	0.60 478	0.72 461	0.48 463	0.22 515	0.16 473	0.22 511	0.21 527	0.23 525	0.22 502

whm_eth	0.32 229	0.26 465	0.45 306	0.39 280	0.28 442	0.27 116	0.46 527	0.51 186	0.46 248	0.36 197	0.42 208	0.41 254	0.29 214	0.41 151	0.34 317	0.22 515	0.17 507	0.17 314	0.16 353	0.23 525	0.16 329

fast-acv-ft	0.66 569	0.32 538	0.80 557	0.46 511	0.34 561	1.26 652	0.50 562	0.91 457	1.00 560	1.05 608	1.36 619	1.28 629	0.84 599	0.81 516	0.90 595	0.22 515	0.24 604	0.23 532	0.23 564	0.21 477	0.22 502

Wz-Net-MNSev	0.81 606	0.42 601	1.64 675	0.51 574	0.41 605	1.46 664	0.95 677	1.24 599	1.26 640	1.31 658	1.25 593	1.17 618	0.83 596	1.21 627	1.06 630	0.22 515	0.19 551	0.24 548	0.23 564	0.29 580	0.26 554

CRFU-Net	0.59 545	0.29 511	0.62 480	0.47 532	0.31 510	1.20 649	0.51 565	1.19 576	0.59 314	1.05 608	1.00 504	1.06 589	0.87 610	0.83 525	0.77 567	0.22 515	0.19 551	0.18 372	0.16 353	0.19 441	0.20 461

AACVNet	0.52 492	0.25 428	0.56 444	0.48 539	0.29 469	0.55 418	0.38 432	0.96 481	0.59 314	0.83 478	1.03 523	1.03 575	0.77 583	0.91 557	0.58 519	0.22 515	0.18 528	0.24 548	0.18 451	0.24 538	0.22 502

GANet-ADL	0.44 395	0.27 481	0.48 346	0.44 471	0.30 494	0.54 411	0.36 399	0.94 473	0.88 493	0.64 358	0.72 346	0.68 440	0.44 382	0.55 280	0.44 432	0.22 515	0.15 445	0.15 223	0.13 241	0.18 403	0.21 483

sCroCo_RVC	0.36 281	0.29 511	0.73 538	0.52 591	0.39 594	0.42 336	0.31 302	0.52 193	0.46 248	0.31 160	0.48 235	0.38 225	0.32 262	0.46 207	0.33 304	0.22 515	0.23 594	0.19 411	0.19 479	0.21 477	0.22 502

ADLNet	0.57 528	0.29 511	0.58 457	0.46 511	0.35 568	0.80 559	0.46 527	1.14 554	0.88 493	1.03 598	0.98 492	0.92 548	0.66 512	0.71 455	0.83 581	0.22 515	0.16 473	0.22 511	0.22 548	0.22 505	0.23 529

psm_up	0.57 528	0.27 481	0.52 402	0.50 562	0.33 549	0.65 491	0.60 609	1.07 524	0.84 463	0.87 512	0.91 459	1.00 567	1.06 646	0.80 510	0.66 540	0.22 515	0.25 612	0.26 580	0.23 564	0.22 505	0.21 483

ac_64	0.54 504	0.24 396	0.58 457	0.46 511	0.28 442	0.79 553	0.44 517	1.11 539	0.63 326	0.94 558	0.85 426	1.06 589	0.70 537	0.76 488	0.72 558	0.22 515	0.18 528	0.20 451	0.19 479	0.18 403	0.16 329

GANet-RSSM	0.49 450	0.22 339	0.42 272	0.39 280	0.26 369	0.58 443	0.41 487	1.12 544	0.82 456	0.73 421	1.02 513	0.88 528	0.75 569	0.67 420	0.48 463	0.22 515	0.16 473	0.18 372	0.19 479	0.18 403	0.18 412

GwcNet-RSSM	0.51 477	0.25 428	0.51 379	0.41 355	0.24 297	0.56 427	0.41 487	0.97 483	0.96 543	0.75 432	1.17 578	0.89 533	0.66 512	0.66 410	0.74 562	0.22 515	0.15 445	0.19 411	0.21 527	0.17 364	0.16 329

ADCL	1.10 652	0.42 601	1.57 668	0.51 574	0.41 605	1.71 682	0.92 673	1.36 644	1.45 665	1.33 659	1.56 650	1.22 624	1.26 665	1.45 659	5.27 723	0.22 515	0.19 551	0.25 561	0.25 593	0.29 580	0.29 582

RYNet	0.76 596	0.37 567	0.74 542	0.54 615	0.67 681	1.35 657	0.68 628	1.28 618	1.21 632	1.10 628	0.90 451	1.31 633	0.94 629	1.01 594	1.30 650	0.22 515	0.16 473	0.27 590	0.23 564	0.43 647	0.45 658

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 513	0.33 547	0.71 525	0.46 511	0.31 510	0.66 499	0.43 508	1.07 524	0.89 498	0.93 551	0.91 459	0.98 559	0.61 484	0.76 488	0.64 538	0.22 515	0.18 528	0.22 511	0.22 548	0.22 505	0.24 541
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
LGCAT	0.20 19	0.14 10	0.25 9	0.29 9	0.19 95	0.14 3	0.19 30	0.24 8	0.19 15	0.27 108	0.20 21	0.20 38	0.21 85	0.34 91	0.22 74	0.23 543	0.19 551	0.11 5	0.14 283	0.10 5	0.19 428

z-mn7	1.07 648	0.56 644	2.36 690	0.54 615	0.37 579	1.74 685	0.71 635	1.28 618	2.32 702	1.00 588	2.56 693	1.43 654	1.01 638	2.34 702	1.74 673	0.23 543	0.20 564	0.21 495	0.20 503	0.27 569	0.27 564

DDVS	0.53 499	0.32 538	0.63 484	0.42 396	0.31 510	0.71 522	0.35 384	0.95 476	0.69 362	0.86 507	0.90 451	1.11 605	0.46 396	0.90 554	0.67 543	0.23 543	0.17 507	0.22 511	0.18 451	0.25 549	0.28 575

rvit_stereo_0081_aga	0.32 229	0.29 511	0.50 369	0.43 441	0.29 469	0.36 265	0.32 322	0.46 147	0.42 215	0.40 239	0.44 219	0.41 254	0.34 282	0.43 174	0.31 281	0.23 543	0.17 507	0.19 411	0.16 353	0.20 461	0.15 290

test_sample6	0.51 477	0.27 481	0.55 431	0.38 246	0.23 241	0.64 483	0.39 451	1.18 572	0.88 493	0.84 484	1.06 535	0.66 429	0.61 484	0.75 476	0.52 485	0.23 543	0.17 507	0.22 511	0.22 548	0.24 538	0.23 529

CAS++	0.33 238	0.25 428	0.39 231	0.38 246	0.26 369	0.32 204	0.24 140	0.87 442	0.53 292	0.48 284	0.46 227	0.26 114	0.21 85	0.50 247	0.26 181	0.23 543	0.20 564	0.22 511	0.17 417	0.21 477	0.17 378
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
NINENet	0.52 492	0.30 526	0.55 431	0.46 511	0.33 549	0.78 546	0.34 360	1.18 572	0.91 511	0.84 484	0.97 487	0.64 411	0.54 437	0.74 468	0.56 506	0.23 543	0.20 564	0.25 561	0.18 451	0.22 505	0.22 502

AASNet	0.55 513	0.27 481	0.62 480	0.51 574	0.32 536	0.73 531	0.44 517	1.55 672	0.88 493	0.88 522	0.94 470	0.64 411	0.63 494	0.62 363	0.84 582	0.23 543	0.20 564	0.20 451	0.16 353	0.22 505	0.20 461

GES	0.46 412	0.25 428	0.62 480	0.41 355	0.30 494	0.62 467	0.37 414	1.06 520	0.70 366	0.75 432	0.83 414	0.47 305	0.52 428	0.69 437	0.46 443	0.23 543	0.17 507	0.17 314	0.16 353	0.18 403	0.24 541

CFNet-ft	0.50 463	0.25 428	0.39 231	0.41 355	0.26 369	0.66 499	0.37 414	0.91 457	0.87 482	0.67 381	1.00 504	1.05 585	0.70 537	0.68 429	0.57 512	0.23 543	0.16 473	0.24 548	0.21 527	0.24 538	0.19 428

DMCA-RVC	0.54 504	0.32 538	0.83 568	0.51 574	0.32 536	0.59 453	0.38 432	0.89 451	0.70 366	0.95 563	0.88 442	0.90 536	0.69 532	0.75 476	0.63 535	0.23 543	0.18 528	0.31 623	0.24 580	0.27 569	0.21 483

CFNet_RVC	0.50 463	0.25 428	0.39 231	0.41 355	0.26 369	0.66 499	0.37 414	0.91 457	0.87 482	0.67 381	1.00 504	1.05 585	0.70 537	0.68 429	0.57 512	0.23 543	0.16 473	0.24 548	0.21 527	0.24 538	0.19 428

w-ln-seven	1.02 644	0.52 626	2.86 694	0.55 623	0.51 653	1.37 658	0.75 651	1.72 692	1.84 691	1.54 671	1.52 647	1.27 628	0.95 631	1.30 643	2.07 689	0.24 555	0.22 584	0.25 561	0.25 593	0.31 592	0.28 575

coex-ft	6.50 732	1.57 712	87.99 774	0.49 551	0.38 586	1.41 661	1.21 695	1.21 586	7.96 737	12.14 745	2.78 700	2.74 700	3.83 723	1.30 643	3.19 709	0.24 555	0.23 594	0.27 590	0.24 580	0.48 658	0.40 638

Wz-Net-LNSev	0.75 593	0.54 636	1.59 669	0.51 574	0.41 605	1.16 642	0.79 659	1.27 612	1.13 608	1.04 603	1.14 565	1.11 605	0.94 629	0.93 563	1.00 617	0.24 555	0.22 584	0.21 495	0.19 479	0.26 559	0.27 564

dd	0.44 395	0.40 590	0.62 480	0.44 471	0.26 369	0.51 390	0.38 432	0.72 360	1.07 590	0.60 330	0.66 323	0.43 278	0.40 358	0.68 429	0.53 496	0.24 555	0.15 445	0.21 495	0.16 353	0.24 538	0.19 428

PSMNet-ADL	0.50 463	0.28 497	0.43 292	0.49 551	0.31 510	0.70 517	0.38 432	0.94 473	0.81 442	0.62 340	0.80 397	0.91 542	0.62 489	0.76 488	0.68 548	0.24 555	0.18 528	0.19 411	0.20 503	0.22 505	0.22 502

ICVP	0.48 435	0.26 465	0.42 272	0.49 551	0.28 442	0.63 473	0.43 508	1.05 514	0.72 375	0.68 393	0.95 474	0.75 479	0.56 450	0.55 280	0.61 528	0.24 555	0.18 528	0.19 411	0.17 417	0.19 441	0.21 483
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.56 523	0.30 526	0.70 522	0.51 574	0.31 510	0.70 517	0.54 584	1.31 628	0.93 523	0.85 497	0.86 430	0.84 513	0.63 494	0.92 559	0.67 543	0.24 555	0.16 473	0.19 411	0.17 417	0.21 477	0.23 529

HCRNet	0.46 412	0.35 556	0.45 306	0.54 615	0.26 369	0.52 398	0.29 249	0.87 442	0.64 332	0.75 432	0.82 407	0.76 486	0.53 429	0.70 445	0.38 368	0.24 555	0.16 473	0.24 548	0.20 503	0.21 477	0.20 461

PSMNet-RSSM	0.50 463	0.24 396	0.41 256	0.43 441	0.26 369	0.51 390	0.40 465	1.16 561	0.79 422	0.75 432	1.07 539	0.87 525	0.69 532	0.66 410	0.52 485	0.24 555	0.16 473	0.23 532	0.26 605	0.20 461	0.20 461

UCFNet_RVC	0.50 463	0.27 481	0.37 204	0.40 323	0.27 415	0.66 499	0.42 498	1.18 572	0.86 475	0.70 402	0.89 445	0.91 542	0.60 478	0.62 363	0.48 463	0.24 555	0.18 528	0.28 602	0.27 612	0.25 549	0.24 541

DRN-Test	0.68 573	0.34 552	0.77 552	0.52 591	0.40 599	1.14 638	0.61 611	1.56 676	1.04 576	1.18 638	1.10 548	1.05 585	0.72 553	0.82 523	1.01 618	0.24 555	0.18 528	0.26 580	0.25 593	0.26 559	0.23 529

StereoDRNet	0.67 570	0.35 556	0.82 564	0.53 603	0.44 623	1.03 617	0.53 576	1.51 668	1.06 582	1.13 634	0.91 459	1.07 594	0.74 566	0.87 538	0.95 607	0.24 555	0.19 551	0.25 561	0.23 564	0.27 569	0.22 502

NaN_ROB	0.73 584	0.46 614	0.89 592	0.52 591	0.34 561	0.98 605	1.11 687	1.28 618	1.20 629	1.27 655	0.96 478	1.08 595	0.79 585	1.34 649	0.78 568	0.24 555	0.30 644	0.23 532	0.24 580	0.23 525	0.26 554

zh-mn7	1.21 666	0.75 666	5.81 716	0.52 591	0.39 594	1.18 647	0.63 618	1.21 586	1.79 689	1.81 686	2.33 683	1.16 617	1.01 638	2.20 696	2.00 685	0.25 568	0.22 584	0.22 511	0.22 548	0.25 549	0.30 587

Anonymous3	0.47 425	0.35 556	0.91 595	0.50 562	0.38 586	0.81 565	0.55 587	0.76 396	0.66 343	0.52 296	0.65 318	0.44 285	0.45 389	0.66 410	0.39 380	0.25 568	0.25 612	0.22 511	0.21 527	0.23 525	0.24 541

STTStereo	0.57 528	0.39 581	0.87 587	0.45 486	0.32 536	0.62 467	0.45 524	1.01 496	0.87 482	1.01 591	0.91 459	0.95 551	0.58 466	0.77 495	0.66 540	0.25 568	0.24 604	0.27 590	0.33 648	0.25 549	0.26 554

PA-Net	0.70 579	0.46 614	0.96 603	0.51 574	0.53 658	0.94 595	0.73 646	1.14 554	1.15 615	0.83 478	0.90 451	0.88 528	0.76 578	1.19 621	0.96 609	0.25 568	0.41 685	0.29 611	0.44 676	0.27 569	0.39 633
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.74 589	0.38 576	0.63 484	0.54 615	0.35 568	1.01 613	0.95 677	1.15 558	0.95 536	1.09 624	2.00 675	1.14 615	0.92 624	1.29 637	0.75 564	0.25 568	0.27 630	0.27 590	0.23 564	0.32 600	0.24 541

zh-sn7	1.20 665	0.86 680	4.54 711	0.58 639	0.43 617	1.10 629	0.92 673	1.24 599	1.34 653	1.45 666	2.00 675	1.26 626	1.62 685	2.13 693	2.79 705	0.26 573	0.26 623	0.26 580	0.27 612	0.35 618	0.33 609

TCMNet	0.68 573	0.41 596	1.08 619	0.60 644	0.61 675	0.97 600	0.55 587	1.11 539	0.93 523	0.87 512	1.14 565	0.89 533	0.65 510	0.92 559	1.06 630	0.26 573	0.26 623	0.31 623	0.28 621	0.33 605	0.30 587

ssnet_v2	0.61 556	0.29 511	0.69 518	0.45 486	0.30 494	0.93 592	0.62 613	1.20 583	1.03 572	0.97 579	0.81 405	0.98 559	0.67 521	0.84 531	0.97 614	0.26 573	0.23 594	0.23 532	0.24 580	0.20 461	0.21 483

Wz-Net-SNSev	0.99 641	0.80 673	3.00 697	0.57 633	0.46 638	0.94 595	1.22 697	1.40 650	1.28 642	1.04 603	1.33 613	1.46 657	0.90 621	2.06 689	1.65 671	0.26 573	0.24 604	0.25 561	0.26 605	0.33 605	0.30 587

GwcNet	0.73 584	0.39 581	1.37 652	0.53 603	0.43 617	1.10 629	0.52 571	1.27 612	1.19 626	1.05 608	1.41 627	1.06 589	0.86 607	0.98 583	1.01 618	0.26 573	0.24 604	0.24 548	0.23 564	0.23 525	0.28 575

DSFCA	0.57 528	0.27 481	0.71 525	0.41 355	0.36 575	0.78 546	0.53 576	1.08 530	0.85 469	1.08 620	0.84 417	0.90 536	0.66 512	1.05 602	0.63 535	0.26 573	0.22 584	0.21 495	0.21 527	0.22 505	0.20 461

RTSC	0.93 628	0.54 636	1.59 669	0.56 627	0.40 599	1.17 646	0.55 587	1.44 659	1.82 690	1.53 670	1.26 597	1.15 616	0.82 594	1.70 675	2.44 697	0.26 573	0.20 564	0.23 532	0.24 580	0.31 592	0.32 600

ADCMid	1.22 667	0.57 646	3.17 702	0.54 615	0.44 623	1.07 625	0.77 654	1.31 628	1.13 608	2.14 699	1.48 643	1.49 662	1.47 678	1.65 671	5.30 724	0.26 573	0.24 604	0.29 611	0.32 641	0.38 633	0.36 623

MDST_ROB	0.97 637	0.29 511	1.02 614	0.64 659	0.43 617	2.64 702	0.82 663	1.68 690	1.18 624	2.89 713	1.82 665	0.97 556	0.75 569	1.83 682	0.89 589	0.26 573	0.22 584	0.32 630	0.28 621	0.26 559	0.26 554

FBW_ROB	0.94 632	0.54 636	1.03 615	0.56 627	0.42 614	1.16 642	0.76 653	1.56 676	1.41 659	1.38 663	1.33 613	1.47 659	1.07 647	2.94 713	1.14 641	0.26 573	0.32 659	0.45 666	0.30 628	0.34 613	0.30 587

PWC_ROB	0.92 627	0.57 646	1.64 675	0.53 603	0.33 549	0.93 592	0.39 451	1.42 657	1.51 671	1.66 679	2.57 694	1.18 619	1.11 651	1.50 663	1.54 667	0.26 573	0.18 528	0.28 602	0.20 503	0.30 588	0.32 600

YMNet	0.68 573	0.40 590	1.01 611	0.53 603	0.46 638	1.04 619	0.48 543	1.06 520	0.81 442	1.21 641	1.31 609	1.11 605	0.73 558	0.89 546	0.96 609	0.27 584	0.31 652	0.25 561	0.25 593	0.25 549	0.24 541

YMNet_1	0.68 573	0.40 590	1.01 611	0.53 603	0.46 638	1.04 619	0.48 543	1.06 520	0.81 442	1.21 641	1.31 609	1.11 605	0.73 558	0.89 546	0.96 609	0.27 584	0.31 652	0.25 561	0.25 593	0.25 549	0.24 541

test_sample7	0.54 504	0.30 526	0.55 431	0.37 219	0.28 442	0.63 473	0.47 536	1.11 539	0.92 517	0.93 551	0.89 445	0.86 519	0.71 542	0.74 468	0.53 496	0.27 584	0.22 584	0.27 590	0.26 605	0.27 569	0.26 554

GMStereo_Zeroshot	0.51 477	0.46 614	0.80 557	0.50 562	0.28 442	0.57 437	0.30 272	0.75 390	0.79 422	0.88 522	0.94 470	0.90 536	0.37 324	0.77 495	0.46 443	0.27 584	0.14 413	0.26 580	0.15 318	0.39 637	0.19 428

CSP-Net	0.57 528	0.29 511	0.55 431	0.42 396	0.29 469	1.20 649	0.49 556	1.29 623	0.75 396	0.98 582	0.97 487	0.88 528	0.69 532	0.85 534	0.66 540	0.27 584	0.18 528	0.17 314	0.17 417	0.18 403	0.19 428

APVNet	0.73 584	0.39 581	1.01 611	0.58 639	0.45 629	1.16 642	0.68 628	1.47 663	0.87 482	0.84 484	1.15 568	1.04 580	0.84 599	1.14 613	1.18 643	0.27 584	0.28 637	0.32 630	0.31 637	0.29 580	0.32 600

FADNet-RVC	0.62 562	0.56 644	1.29 642	0.47 532	0.39 594	0.63 473	0.40 465	1.16 561	0.91 511	0.71 412	0.86 430	1.04 580	0.55 441	0.99 588	0.78 568	0.27 584	0.26 623	0.28 602	0.29 627	0.32 600	0.31 596

S-Stereo	0.76 596	0.36 565	1.10 622	0.57 633	0.46 638	0.83 571	0.59 606	1.31 628	1.62 680	0.98 582	1.41 627	1.11 605	0.93 626	0.85 534	1.07 633	0.27 584	0.31 652	0.28 602	0.25 593	0.33 605	0.50 671

DANet	0.74 589	0.47 621	0.98 609	0.60 644	0.41 605	0.92 591	0.41 487	1.02 499	0.87 482	1.22 645	1.22 588	1.33 640	0.88 615	1.26 633	1.37 654	0.27 584	0.24 604	0.31 623	0.25 593	0.37 630	0.36 623
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
AdaStereo	0.52 492	0.34 552	0.53 413	0.49 551	0.25 331	0.71 522	0.36 399	1.24 599	0.91 511	0.77 444	0.98 492	0.75 479	0.50 418	0.71 455	0.51 480	0.27 584	0.13 372	0.28 602	0.18 451	0.23 525	0.18 412
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	0.73 584	0.52 626	0.93 596	0.57 633	0.37 579	0.80 559	0.86 670	1.19 576	0.95 536	1.20 640	1.22 588	1.39 653	0.86 607	1.07 603	0.88 587	0.27 584	0.21 574	0.31 623	0.27 612	0.34 613	0.35 617

Selective-IGEV-i16pb	0.95 633	0.25 428	6.90 719	0.42 396	0.32 536	1.73 683	0.55 587	1.12 544	1.58 676	0.67 381	1.19 583	0.97 556	0.55 441	0.83 525	0.63 535	0.28 595	0.17 507	0.18 372	0.20 503	0.21 477	0.23 529

rvit_0105_6	0.40 351	0.28 497	0.68 509	0.51 574	0.30 494	0.39 301	0.41 487	0.53 199	0.68 354	0.41 245	0.45 222	0.50 323	0.45 389	0.55 280	0.37 350	0.28 595	0.26 623	0.24 548	0.22 548	0.22 505	0.17 378

rvit_0105_5	0.44 395	0.32 538	0.79 556	0.51 574	0.29 469	0.44 355	0.43 508	0.62 263	0.76 403	0.51 291	0.52 264	0.61 391	0.53 429	0.58 309	0.38 368	0.28 595	0.25 612	0.25 561	0.24 580	0.22 505	0.20 461

rvit_0105_4	0.42 374	0.30 526	0.77 552	0.52 591	0.29 469	0.41 325	0.44 517	0.57 230	0.75 396	0.45 264	0.48 235	0.56 351	0.49 415	0.58 309	0.37 350	0.28 595	0.26 623	0.25 561	0.22 548	0.24 538	0.19 428

WZ-Net	1.29 674	0.64 656	5.42 715	0.64 659	0.52 656	1.37 658	1.29 700	1.41 652	1.77 688	1.56 672	1.69 659	1.74 676	1.41 673	2.50 706	2.16 694	0.28 595	0.21 574	0.23 532	0.25 593	0.39 637	0.41 643

SACVNet	0.61 556	0.36 565	0.67 502	0.57 633	0.37 579	0.65 491	0.47 536	1.16 561	0.80 431	1.04 603	1.06 535	1.02 573	0.81 593	0.99 588	0.57 512	0.28 595	0.21 574	0.25 561	0.24 580	0.30 588	0.39 633

pcwnet_v2	0.60 552	0.29 511	0.89 592	0.46 511	0.36 575	0.62 467	0.38 432	1.33 637	1.24 633	1.02 595	1.27 601	0.71 448	0.59 472	0.71 455	0.51 480	0.28 595	0.21 574	0.24 548	0.23 564	0.29 580	0.30 587

hitnet-ft	0.57 528	0.29 511	0.43 292	0.42 396	0.29 469	0.81 565	0.40 465	0.98 485	0.91 511	0.84 484	1.01 509	1.13 613	0.72 553	0.83 525	0.71 555	0.28 595	0.21 574	0.28 602	0.22 548	0.29 580	0.27 564

TDLM	0.59 545	0.35 556	0.57 453	0.53 603	0.32 536	0.67 509	0.72 641	1.09 533	1.03 572	0.84 484	1.11 552	0.84 513	0.71 542	0.96 574	0.61 528	0.28 595	0.18 528	0.26 580	0.22 548	0.27 569	0.21 483

SANet	1.15 657	0.45 609	1.40 656	0.50 562	0.32 536	1.54 672	1.21 695	1.49 664	3.35 724	1.61 673	2.41 688	2.32 695	1.80 695	1.57 666	1.27 649	0.28 595	0.25 612	0.26 580	0.24 580	0.36 624	0.32 600

SGM_RVC	1.04 645	0.30 526	0.47 331	0.41 355	0.23 241	1.73 683	0.77 654	1.63 685	1.30 648	2.39 706	1.99 674	2.64 698	1.78 694	2.22 697	1.40 655	0.28 595	0.27 630	0.27 590	0.25 593	0.25 549	0.25 550
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CASS	0.46 412	0.28 497	0.45 306	0.48 539	0.22 199	0.63 473	0.34 360	0.99 489	0.66 343	0.76 438	0.86 430	0.61 391	0.58 466	0.58 309	0.44 432	0.29 606	0.16 473	0.22 511	0.18 451	0.23 525	0.28 575
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FAT-Stereo	0.75 593	0.34 552	0.81 563	0.51 574	0.38 586	0.78 546	0.63 618	1.39 646	1.32 650	1.05 608	1.40 625	1.58 672	1.14 656	0.92 559	0.91 598	0.29 606	0.28 637	0.28 602	0.23 564	0.28 578	0.41 643

FADNet	0.63 565	0.53 629	1.20 631	0.46 511	0.44 623	0.66 499	0.41 487	1.24 599	1.07 590	0.70 402	0.84 417	0.98 559	0.65 510	0.87 538	0.54 502	0.29 606	0.30 644	0.27 590	0.30 628	0.48 658	0.36 623

stereogan	0.83 613	0.33 547	0.89 592	0.61 649	0.51 653	1.80 687	0.50 562	1.41 652	1.39 658	1.05 608	1.47 642	1.56 671	1.04 643	1.32 647	0.87 586	0.29 606	0.29 639	0.29 611	0.25 593	0.39 637	0.40 638

DeepPruner_ROB	0.55 513	0.37 567	0.67 502	0.42 396	0.31 510	0.50 383	0.43 508	1.22 594	0.73 386	0.86 507	1.05 529	0.85 515	0.58 466	0.90 554	0.56 506	0.29 606	0.23 594	0.22 511	0.22 548	0.26 559	0.26 554

PSMNet_ROB	0.67 570	0.39 581	0.76 549	0.57 633	0.43 617	1.00 608	0.85 669	1.25 605	0.93 523	0.82 470	1.04 526	1.08 595	0.64 502	0.89 546	1.02 622	0.29 606	0.21 574	0.31 623	0.31 637	0.27 569	0.25 550

CBMV	0.68 573	0.37 567	0.50 369	0.43 441	0.26 369	1.00 608	0.71 635	1.17 570	1.16 617	1.24 649	1.29 606	1.06 589	0.86 607	0.98 583	0.75 564	0.29 606	0.30 644	0.34 637	0.30 628	0.26 559	0.27 564
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
S	0.42 374	0.21 299	0.42 272	0.40 323	0.26 369	0.72 526	0.43 508	0.67 307	0.63 326	0.61 335	0.97 487	0.39 238	0.47 402	0.44 186	0.33 304	0.30 613	0.17 507	0.31 623	0.32 641	0.18 403	0.14 243

rvit_0105_3	0.48 435	0.35 556	0.85 581	0.56 627	0.31 510	0.48 379	0.48 543	0.65 288	0.81 442	0.66 372	0.59 297	0.66 429	0.56 450	0.66 410	0.41 410	0.30 613	0.27 630	0.29 611	0.28 621	0.21 477	0.21 483

AnyNet_C32	1.27 672	0.72 665	3.33 704	0.59 642	0.56 663	1.51 670	1.53 710	1.27 612	1.28 642	1.52 669	1.48 643	1.38 651	1.23 662	1.64 670	5.26 722	0.30 613	0.29 639	0.29 611	0.34 651	0.38 633	0.44 656

ADCPNet	1.11 655	0.53 629	3.26 703	0.55 623	0.44 623	1.47 665	0.83 665	1.21 586	1.17 620	1.26 654	1.42 632	1.67 675	1.12 653	1.48 662	3.86 717	0.30 613	0.29 639	0.30 621	0.32 641	0.37 630	0.37 629

CVANet_RVC	0.59 545	0.35 556	0.54 427	0.49 551	0.33 549	0.70 517	0.67 625	1.12 544	0.97 548	0.88 522	1.05 529	1.01 571	0.72 553	0.94 566	0.55 504	0.30 613	0.20 564	0.28 602	0.26 605	0.32 600	0.23 529

Syn2CoEx	0.74 589	0.55 642	1.17 630	0.66 663	0.45 629	0.89 585	0.56 593	1.54 671	1.15 615	0.95 563	1.35 618	1.03 575	1.03 641	0.96 574	0.89 589	0.31 618	0.27 630	0.29 611	0.24 580	0.23 525	0.27 564

Nwc_Net	0.82 607	0.40 590	0.86 582	0.62 653	0.56 663	1.04 619	0.57 596	1.72 692	1.08 594	0.93 551	1.88 669	1.44 655	1.24 663	1.19 621	0.94 604	0.31 618	0.25 612	0.36 643	0.39 662	0.31 592	0.31 596

RTS	2.03 699	1.03 692	11.50 729	0.68 669	0.63 676	2.71 703	1.56 712	1.55 672	2.32 702	1.93 691	2.57 694	1.32 635	1.32 667	5.20 727	4.30 718	0.31 618	0.23 594	0.29 611	0.30 628	0.41 641	0.40 638

RTSA	2.03 699	1.03 692	11.50 729	0.68 669	0.63 676	2.71 703	1.56 712	1.55 672	2.32 702	1.93 691	2.57 694	1.32 635	1.32 667	5.20 727	4.30 718	0.31 618	0.23 594	0.29 611	0.30 628	0.41 641	0.40 638

NCCL2	0.74 589	0.45 609	0.77 552	0.65 661	0.45 629	0.97 600	1.16 692	1.16 561	1.02 568	1.00 588	0.98 492	1.48 661	0.88 615	0.99 588	0.89 589	0.31 618	0.27 630	0.39 654	0.39 662	0.33 605	0.34 613

Selective-IGEV-i16pc	0.57 528	0.21 299	1.29 642	0.41 355	0.31 510	1.98 692	0.62 613	0.70 341	1.12 602	0.51 291	0.82 407	0.67 436	0.35 297	0.71 455	0.41 410	0.32 623	0.18 528	0.17 314	0.19 479	0.19 441	0.20 461

psmorigin	0.84 615	0.53 629	2.21 687	0.50 562	0.41 605	0.86 579	0.57 596	1.08 530	0.90 504	1.50 667	1.42 632	1.50 663	1.09 649	1.29 637	1.03 623	0.32 623	0.33 664	0.27 590	0.27 612	0.34 613	0.45 658

NCC-stereo	0.82 607	0.43 604	0.87 587	0.63 656	0.68 683	0.88 582	0.72 641	1.60 683	1.12 602	0.95 563	1.41 627	1.37 647	1.37 671	1.26 633	0.94 604	0.32 623	0.30 644	0.37 648	0.49 688	0.34 613	0.35 617

Abc-Net	0.82 607	0.43 604	0.87 587	0.63 656	0.68 683	0.88 582	0.72 641	1.60 683	1.12 602	0.95 563	1.41 627	1.37 647	1.37 671	1.26 633	0.94 604	0.32 623	0.30 644	0.37 648	0.49 688	0.34 613	0.35 617
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.98 639	0.54 636	1.30 646	0.63 656	0.50 651	1.14 638	0.50 562	1.80 697	2.20 699	1.66 679	1.39 624	1.47 659	1.21 660	1.40 651	1.80 675	0.32 623	0.27 630	0.32 630	0.34 651	0.41 641	0.44 656

SGM-ForestM	4.73 725	0.34 552	1.05 617	0.46 511	0.28 442	10.26 731	3.48 734	4.52 728	5.16 732	8.68 743	7.48 740	18.87 753	10.80 736	11.26 744	10.01 734	0.32 623	0.34 668	0.32 630	0.32 641	0.29 580	0.30 587

PS-NSSS	0.60 552	0.46 614	0.68 509	0.43 441	0.34 561	0.66 499	0.57 596	1.05 514	0.91 511	0.80 463	1.28 602	0.72 464	0.67 521	0.89 546	0.61 528	0.32 623	0.26 623	0.40 657	0.27 612	0.35 618	0.29 582

SGM-Forest	0.65 568	0.33 547	0.43 292	0.44 471	0.30 494	1.01 613	0.54 584	1.13 552	1.09 599	1.11 631	1.21 586	1.10 603	0.76 578	0.99 588	0.71 555	0.32 623	0.33 664	0.33 635	0.30 628	0.30 588	0.28 575
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AANet	1.18 662	1.03 692	3.09 699	0.46 511	0.40 599	1.00 608	0.56 593	1.29 623	2.47 707	2.36 704	2.42 689	2.21 690	1.62 685	1.20 624	1.55 668	0.33 631	0.25 612	0.28 602	0.25 593	0.37 630	0.37 629

rvit_stereo_0075_2	0.48 435	0.38 576	0.74 542	0.54 615	0.46 638	0.43 343	0.35 384	0.85 435	0.68 354	0.56 317	0.73 349	0.59 384	0.47 402	0.64 385	0.47 454	0.33 631	0.23 594	0.35 638	0.26 605	0.32 600	0.26 554

GASNet	0.70 579	0.77 669	1.16 629	0.71 677	0.49 646	0.62 467	0.48 543	1.12 544	1.05 578	0.98 582	0.84 417	0.94 550	0.82 594	1.41 654	0.85 584	0.33 631	0.22 584	0.29 611	0.28 621	0.44 650	0.26 554

Wz-Net-TNSev	1.23 669	1.24 699	5.25 714	0.51 574	0.43 617	1.49 669	1.09 686	1.58 679	1.42 662	1.25 651	1.26 597	1.58 672	1.52 681	1.97 686	1.95 679	0.33 631	0.32 659	0.26 580	0.30 628	0.41 641	0.43 651

UDGNet	0.50 463	0.82 674	0.56 444	0.51 574	0.32 536	0.41 325	0.34 360	0.71 349	0.93 523	0.65 365	0.60 300	0.58 374	0.44 382	0.65 396	0.43 421	0.33 631	0.15 445	0.67 691	0.20 503	0.49 662	0.23 529

AnyNet_C01	1.63 689	1.16 697	7.38 720	0.65 661	0.56 663	2.25 697	1.53 710	1.53 669	1.46 667	1.71 683	1.95 672	1.83 679	1.41 673	2.48 704	4.42 720	0.33 631	0.32 659	0.32 630	0.34 651	0.45 651	0.50 671

NVstereo2D	0.62 562	0.32 538	0.82 564	0.50 562	0.44 623	0.88 582	0.48 543	1.12 544	1.17 620	0.67 381	0.90 451	0.90 536	0.69 532	1.02 597	0.69 551	0.33 631	0.16 473	0.29 611	0.20 503	0.43 647	0.46 662

XPNet_ROB	0.73 584	0.38 576	0.80 557	0.53 603	0.40 599	0.80 559	0.83 665	1.21 586	0.96 543	1.37 661	1.17 578	1.37 647	0.87 610	1.14 613	0.99 616	0.33 631	0.25 612	0.27 590	0.24 580	0.31 592	0.29 582

LALA_ROB	0.76 596	0.46 614	0.86 582	0.55 623	0.41 605	1.00 608	0.93 676	1.25 605	1.13 608	1.23 647	1.15 568	1.55 669	0.80 590	1.11 610	0.96 609	0.33 631	0.23 594	0.35 638	0.30 628	0.35 618	0.32 600

rvit_105_1	0.56 523	0.42 601	0.84 575	0.59 642	0.37 579	0.59 453	0.68 628	0.73 372	0.97 548	0.82 470	0.69 335	0.75 479	0.63 494	0.80 510	0.56 506	0.34 640	0.29 639	0.31 623	0.34 651	0.23 525	0.23 529

AF-Net	0.85 620	0.41 596	0.87 587	0.66 663	0.54 661	0.96 599	0.52 571	1.66 688	1.37 655	1.03 598	2.04 678	1.46 657	1.36 669	1.19 621	1.05 629	0.34 640	0.24 604	0.39 654	0.28 621	0.31 592	0.26 554

RGC	0.82 607	0.62 654	0.80 557	0.67 665	0.66 680	0.91 588	0.59 606	1.35 640	1.09 599	1.12 633	1.46 640	1.50 663	1.09 649	1.28 636	0.97 614	0.34 640	0.30 644	0.48 675	0.40 665	0.38 633	0.38 632

edge stereo	0.79 602	0.40 590	0.82 564	0.52 591	0.44 623	0.83 571	0.58 603	1.34 639	1.08 594	1.30 657	1.38 623	1.79 678	1.13 655	1.15 616	0.92 600	0.34 640	0.32 659	0.42 662	0.28 621	0.33 605	0.39 633

ADCS	1.60 688	0.70 661	4.02 707	0.61 649	0.53 658	1.31 654	1.11 687	1.71 691	1.86 693	1.97 694	1.68 657	1.51 665	1.46 676	2.07 690	9.20 731	0.34 640	0.32 659	0.33 635	0.36 655	0.45 651	0.46 662

LSM	4.83 727	0.83 677	11.23 728	0.76 683	56.73 764	1.10 629	1.18 693	1.35 640	1.70 686	2.13 696	2.34 685	1.34 643	1.19 659	1.52 664	1.23 647	0.34 640	0.50 698	0.39 654	0.47 681	0.51 667	9.82 741

ISRNet	0.57 528	0.25 428	0.72 532	0.57 633	0.36 575	0.43 343	0.28 229	0.85 435	0.84 463	1.09 624	1.25 593	0.91 542	0.61 484	0.68 429	0.60 522	0.35 646	0.26 623	0.36 643	0.33 648	0.30 588	0.42 646

DeepPrunerF	0.93 628	0.55 642	3.88 705	0.70 675	0.81 689	0.72 526	0.74 648	1.28 618	1.97 694	0.95 563	1.02 513	0.87 525	0.85 603	1.16 617	1.07 633	0.35 646	0.29 639	0.43 663	0.40 665	0.31 592	0.33 609

DPSNet	1.08 651	0.44 607	2.64 693	0.54 615	0.42 614	1.59 673	1.25 698	2.39 709	1.50 670	1.13 634	1.12 554	1.51 665	2.19 707	1.44 658	1.51 666	0.35 646	0.25 612	0.25 561	0.21 527	0.49 662	0.39 633

dad	0.61 556	0.53 629	0.72 532	0.44 471	0.31 510	0.64 483	0.37 414	0.85 435	1.28 642	1.05 608	1.17 578	1.18 619	0.61 484	0.70 445	0.54 502	0.36 649	0.23 594	0.37 648	0.21 527	0.31 592	0.23 529

DGSMNet	0.80 604	0.58 650	1.42 658	0.61 649	0.65 678	0.94 595	0.75 651	1.35 640	1.16 617	0.88 522	1.26 597	1.00 567	0.75 569	1.07 603	0.89 589	0.36 649	0.31 652	0.41 661	0.40 665	0.60 680	0.59 684

RP	0.80 604	0.38 576	0.73 538	0.67 665	0.59 670	0.82 568	0.57 596	1.21 586	1.28 642	1.03 598	1.68 657	1.45 656	1.49 680	1.08 606	0.90 595	0.36 649	0.31 652	0.37 648	0.30 628	0.36 624	0.36 623

MeshStereo	1.38 679	0.45 609	0.58 457	0.45 486	0.35 568	1.63 676	0.60 609	2.07 702	1.43 663	4.49 728	3.32 710	4.67 719	2.08 703	2.08 691	1.32 652	0.36 649	0.36 673	0.37 648	0.32 641	0.32 600	0.34 613
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	0.61 556	0.47 621	0.45 306	0.46 511	0.33 549	0.79 553	0.29 249	1.15 558	1.05 578	0.85 497	1.18 582	0.67 436	0.71 542	0.92 559	0.57 512	0.37 653	0.38 675	0.47 670	0.41 670	0.39 637	0.32 600

FINET	0.75 593	0.45 609	1.38 653	0.48 539	0.46 638	0.98 605	1.00 682	1.22 594	1.69 685	0.91 546	1.25 593	0.74 473	0.74 566	1.09 607	0.82 580	0.37 653	0.31 652	0.27 590	0.24 580	0.35 618	0.34 613

G-Net	0.95 633	0.48 623	1.13 625	0.67 665	0.49 646	2.07 694	0.63 618	1.02 499	0.90 504	1.77 685	2.62 697	1.28 629	1.60 684	1.09 607	1.06 630	0.37 653	0.30 644	0.35 638	0.25 593	0.46 654	0.45 658

CBMV_ROB	0.62 562	0.39 581	0.41 256	0.41 355	0.28 442	0.86 579	0.28 229	1.06 520	1.02 568	0.95 563	1.33 613	0.81 509	0.84 599	0.94 566	0.56 506	0.37 653	0.37 674	0.43 663	0.40 665	0.33 605	0.32 600

PWCDC_ROB	0.93 628	0.54 636	0.97 608	0.78 684	0.41 605	1.03 617	0.42 498	1.39 646	2.34 705	1.04 603	3.73 714	0.80 506	1.12 653	1.29 637	1.04 627	0.37 653	0.22 584	0.24 548	0.20 503	0.36 624	0.31 596

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 646	0.61 653	1.82 680	0.69 672	0.51 653	2.62 701	1.69 717	1.28 618	1.44 664	1.39 664	1.56 650	1.34 643	0.91 622	1.68 673	0.95 607	0.38 658	0.39 680	0.46 669	0.61 699	0.41 641	0.43 651

SAMSARA	1.15 657	0.69 660	1.44 660	1.09 698	0.93 692	2.10 695	1.87 724	1.64 686	1.47 668	1.64 676	1.21 586	2.06 687	1.14 656	1.61 667	1.50 665	0.39 659	0.45 693	0.36 643	0.38 660	0.50 664	0.51 675

XQC	0.97 637	0.70 661	1.54 666	0.70 675	0.55 662	1.48 666	0.81 661	1.41 652	1.57 674	1.21 641	1.12 554	1.33 640	1.04 643	1.55 665	2.00 685	0.39 659	0.25 612	0.37 648	0.32 641	0.55 674	0.49 668

CSAN	0.88 624	0.52 626	0.93 596	0.61 649	0.42 614	1.19 648	1.11 687	1.27 612	1.48 669	1.37 661	1.44 635	1.37 647	1.30 666	1.46 661	1.01 618	0.39 659	0.31 652	0.36 643	0.37 657	0.35 618	0.36 623

NOSS_ROB	0.59 545	0.40 590	0.42 272	0.45 486	0.31 510	0.79 553	0.53 576	1.09 533	1.12 602	0.69 397	0.92 465	0.77 492	0.63 494	0.81 516	0.52 485	0.39 659	0.38 675	0.44 665	0.42 675	0.38 633	0.36 623

PVD	1.34 677	0.70 661	1.42 658	0.78 684	0.65 678	1.68 680	0.91 671	2.12 705	3.01 720	2.25 701	2.35 687	1.90 682	1.99 701	1.98 687	2.14 692	0.40 663	0.38 675	0.49 678	0.37 657	0.51 667	0.67 687

MFN_U_SF_RVC	1.14 656	0.63 655	2.33 688	0.69 672	0.46 638	2.04 693	0.70 633	1.90 699	1.37 655	1.62 674	1.56 650	1.94 684	1.36 669	1.73 677	1.90 678	0.41 664	0.38 675	0.45 666	0.48 685	0.45 651	0.47 664

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 582	0.84 678	0.80 557	0.55 623	0.38 586	1.38 660	0.57 596	1.07 524	0.81 442	0.90 537	0.94 470	0.95 551	0.54 437	1.01 594	0.61 528	0.41 664	0.30 644	0.57 685	0.31 637	0.86 690	0.39 633

DualNet (step1)	0.60 552	0.37 567	0.83 568	0.39 280	0.31 510	0.72 526	0.49 556	1.11 539	0.92 517	0.93 551	0.89 445	0.86 519	0.71 542	0.74 468	0.53 496	0.42 666	0.22 584	0.40 657	0.41 670	0.36 624	0.35 617

test_sample9	1.17 660	0.37 567	0.83 568	0.39 280	0.31 510	0.72 526	0.49 556	1.11 539	0.92 517	0.93 551	0.89 445	0.86 519	0.71 542	1.29 637	2.03 687	0.42 666	9.50 754	0.40 657	0.41 670	0.36 624	0.35 617

test_sample8	1.36 678	0.37 567	0.83 568	0.39 280	0.31 510	0.72 526	0.49 556	1.19 576	0.79 422	1.51 668	0.96 478	3.29 710	1.64 688	1.29 637	2.03 687	0.42 666	9.50 754	0.40 657	0.41 670	0.36 624	0.35 617

BEATNet-Init1	15.65 744	1.62 716	54.26 768	0.75 682	0.56 663	37.03 759	13.39 747	13.20 740	14.59 745	29.41 766	29.29 766	47.69 769	21.87 756	26.91 757	19.58 747	0.43 669	0.39 680	0.47 670	0.47 681	0.52 670	0.52 677

DStereoSA	2.42 709	0.66 659	2.95 696	0.89 688	1.12 707	1.75 686	6.75 736	1.53 669	1.63 682	1.28 656	8.81 742	0.99 564	10.14 732	1.68 673	3.37 711	0.44 670	0.34 668	0.64 689	0.68 702	1.21 702	1.60 720

FSD					0.46 638	0.48 379	0.52 571	0.54 209	0.49 265	0.48 284	0.48 235	0.50 323	0.48 409	0.51 258	0.49 472	0.45 671	0.43 690	0.47 670	0.46 677	0.46 654

FCDSN-DC	1.43 683	0.57 646	0.69 518	0.74 680	0.59 670	1.42 662	0.65 624	1.40 650	1.41 659	3.31 723	4.42 725	4.57 718	3.01 719	1.70 675	1.19 645	0.46 672	0.42 687	0.48 675	0.47 681	0.51 667	0.51 675
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMD_ROB	1.25 670	0.51 624	0.64 489	0.60 644	0.50 651	1.66 678	0.67 625	1.26 607	1.26 640	2.64 710	3.82 715	3.06 706	3.20 721	1.45 659	0.91 598	0.46 672	0.41 685	0.49 678	0.51 692	0.47 657	0.45 658

WCMA_ROB	1.22 667	0.39 581	0.93 596	0.51 574	0.45 629	1.44 663	0.79 659	1.20 583	1.30 648	2.99 719	3.94 718	3.30 711	2.17 706	1.42 655	1.31 651	0.46 672	0.35 671	0.35 638	0.37 657	0.41 641	0.42 646

DStereoFS	2.16 706	0.91 683	1.29 642	0.84 686	0.72 687	3.56 719	0.95 677	2.01 700	2.03 697	1.65 678	2.06 679	2.73 699	13.30 743	4.76 726	1.95 679	0.47 675	0.33 664	0.84 699	0.49 688	0.95 695	1.42 716

FC-DCNN v2	1.74 692	0.53 629	0.68 509	0.62 653	0.49 646	1.67 679	0.71 635	1.85 698	1.57 674	4.84 733	5.01 729	6.42 731	3.92 724	2.24 698	1.43 658	0.47 675	0.42 687	0.47 670	0.46 677	0.48 658	0.47 664

FC-DCNN	1.67 691	0.53 629	0.68 509	0.62 653	0.49 646	1.62 675	0.71 635	1.77 696	1.55 672	4.73 731	4.66 727	5.82 727	3.94 725	2.13 693	1.42 656	0.47 675	0.42 687	0.47 670	0.46 677	0.48 658	0.47 664

CC-Net-ROB	0.84 615	1.01 691	0.93 596	0.60 644	0.45 629	1.25 651	0.71 635	1.20 583	1.05 578	0.84 484	1.24 592	0.90 536	0.78 584	1.14 613	0.70 552	0.48 678	0.34 668	1.71 711	0.38 660	0.78 688	0.40 638

ccnet	0.84 615	0.59 652	0.86 582	0.56 627	0.60 673	1.11 634	0.72 641	1.44 659	0.97 548	1.15 636	1.44 635	1.28 629	0.95 631	1.01 594	1.33 653	0.49 679	0.43 690	0.50 680	0.47 681	0.52 670	0.48 667

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 679	0.91 683	2.11 686	0.89 688	0.57 667	4.27 724	1.79 721	1.55 672	2.00 696	1.64 676	1.85 668	1.83 679	1.44 675	1.89 685	1.49 664	0.49 679	0.40 683	0.56 684	0.58 696	0.75 687	0.52 677

GANetREF_RVC	0.82 607	0.77 669	0.95 602	0.68 669	0.43 617	1.15 640	1.06 685	1.19 576	1.20 629	1.03 598	1.02 513	1.10 603	0.89 618	1.20 624	0.78 568	0.49 679	0.39 680	0.58 686	0.39 662	0.69 683	0.49 668
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	0.84 615	0.45 609	0.66 497	0.41 355	0.45 629	0.82 568	0.53 576	0.81 421	0.81 442	0.73 421	0.61 305	0.91 542	0.76 578	0.77 495	0.61 528	0.51 682	0.55 700	0.54 683	4.92 747	0.54 672	0.42 646

MANE	4.73 725	0.54 636	0.77 552	0.69 672	0.60 673	10.35 732	1.67 716	8.68 736	12.66 743	6.90 742	9.43 743	11.59 738	10.59 735	8.26 741	8.41 729	0.51 682	0.45 693	0.48 675	1.02 717	0.50 664	0.50 671

PStereo	0.51 477	0.76 667	0.42 272	0.37 219	0.28 442	0.56 427	0.46 527	0.56 223	0.89 498	0.54 309	0.33 155	0.51 330	0.51 424	0.80 510	0.68 548	0.53 684	0.25 612	0.30 621	0.27 612	0.62 681	0.52 677

SDNR	0.89 626	0.39 581	1.66 678	0.42 396	0.39 594	3.35 717	0.32 322	0.95 476	1.05 578	1.05 608	2.12 680	0.62 400	0.71 542	1.40 651	0.78 568	0.53 684	0.56 702	0.36 643	0.27 612	0.46 654	0.50 671

PASM	0.96 635	0.71 664	2.05 685	0.72 678	0.72 687	0.84 576	0.92 673	1.14 554	1.34 653	1.25 651	1.22 588	1.34 643	1.07 647	1.31 645	1.11 637	0.53 684	0.57 703	0.59 687	0.67 700	0.56 679	0.57 683

ELAS	1.77 695	0.64 656	1.10 622	0.72 678	0.58 668	3.37 718	1.76 719	2.54 711	2.57 710	3.77 726	3.96 719	2.83 702	3.44 722	2.34 702	2.73 704	0.53 684	0.47 696	0.50 680	0.48 685	0.55 674	0.55 681
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	1.76 694	0.64 656	1.20 631	0.74 680	0.59 670	2.18 696	2.53 730	2.10 704	2.85 719	3.46 724	3.41 713	3.12 707	4.11 726	2.69 709	2.53 702	0.54 688	0.47 696	0.51 682	0.48 685	0.55 674	0.55 681
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PSMNet-RUCA	0.78 601	0.78 672	1.23 634	1.01 693	0.91 690	0.68 514	0.53 576	1.16 561	1.06 582	0.79 460	1.10 548	0.82 511	0.72 553	0.94 566	0.70 552	0.55 689	0.27 630	0.76 694	0.46 677	0.70 685	0.49 668

UDG	0.93 628	1.03 692	0.75 545	1.00 692	0.97 696	1.02 615	0.57 596	1.18 572	1.01 563	0.93 551	1.02 513	1.32 635	1.03 641	0.88 544	0.92 600	0.55 689	0.33 664	1.82 713	0.41 670	1.20 701	0.74 690

PDISCO_ROB	0.96 635	0.51 624	1.13 625	1.03 696	1.00 700	1.81 688	0.77 654	1.72 692	1.60 678	1.09 624	1.19 583	1.34 643	0.80 590	1.62 668	1.01 618	0.58 691	0.22 584	0.45 666	0.40 665	0.50 664	0.41 643

DispFullNet	1.64 690	2.64 731	3.14 701	2.57 725	1.78 719	1.32 655	0.55 587	1.42 657	1.45 665	1.89 690	1.48 643	1.55 669	2.35 709	2.08 691	1.12 640	0.60 692	0.19 551	2.33 724	0.73 704	2.35 721	1.30 711

Consistency-Raft	1.01 643	0.82 674	1.27 640	0.85 687	0.97 696	0.81 565	0.83 665	1.35 640	1.61 679	1.06 617	1.66 656	1.11 605	0.93 626	0.93 563	1.11 637	0.65 693	0.75 712	0.79 696	0.91 713	1.09 700	0.79 692

MADNet+	2.28 708	2.56 728	10.82 726	1.25 703	0.96 695	2.77 707	1.44 709	2.34 707	1.76 687	1.36 660	1.78 664	1.84 681	1.74 693	6.33 730	4.57 721	0.67 694	0.66 706	0.59 687	0.54 695	0.84 689	0.81 693

PMTNet	0.33 238	0.17 108	0.26 27	0.29 9	0.18 55	0.44 355	0.22 105	0.57 230	0.66 343	0.46 272	0.54 277	0.38 225	0.34 282	0.50 247	0.25 155	0.75 695	0.10 71	0.12 52	0.09 9	0.13 145	0.12 134

JetBlue	3.02 714	1.39 705	7.91 722	1.17 701	1.49 711	8.53 730	7.94 737	2.82 712	1.98 695	2.15 700	2.69 699	3.32 712	3.01 719	6.66 731	3.81 715	0.79 696	0.78 715	0.75 693	0.76 706	1.04 697	1.33 713

SQANet	0.87 623	0.76 667	0.76 549	1.16 700	0.99 699	1.10 629	0.51 565	1.12 544	0.85 469	0.93 551	1.05 529	1.03 575	0.76 578	1.07 603	0.70 552	0.79 696	0.25 612	1.04 703	0.36 655	1.56 705	0.70 688

NVStereoNet_ROB	1.31 676	0.96 686	1.33 649	0.90 690	0.92 691	1.15 640	1.05 684	1.49 664	1.62 680	1.63 675	2.51 691	2.31 693	1.62 685	2.16 695	1.42 656	0.81 698	0.73 708	0.79 696	1.02 717	0.73 686	0.97 699
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	1.10 652	2.58 730	0.83 568	1.21 702	1.27 709	1.02 615	0.69 632	1.17 570	0.95 536	0.98 582	1.26 597	1.28 629	0.84 599	0.97 581	0.79 575	0.85 699	0.40 683	2.00 716	0.60 698	1.34 703	0.94 695

MFMNet_re	1.17 660	0.99 688	1.31 647	1.02 695	0.95 694	1.32 655	1.32 702	1.44 659	1.58 676	1.72 684	1.70 660	1.21 621	1.57 682	1.16 617	1.04 627	0.88 700	0.76 714	0.79 696	0.75 705	0.90 691	0.94 695

otaku	1.10 652	0.96 686	0.96 603	1.37 706	1.06 705	1.65 677	0.72 641	1.46 662	1.19 626	1.10 628	1.32 611	1.32 635	0.95 631	1.29 637	0.81 579	0.89 701	0.46 695	1.24 706	0.50 691	1.86 708	0.89 694

anonymity	0.98 639	0.89 682	1.06 618	0.93 691	1.04 704	0.97 600	0.82 663	1.33 637	0.93 523	1.08 620	0.98 492	1.02 573	0.95 631	1.02 597	0.93 602	0.96 702	0.96 731	0.90 700	0.91 713	0.92 692	0.95 697

GCST	0.85 620	1.25 701	0.80 557	1.58 708	1.03 702	1.04 619	0.24 140	0.81 421	0.81 442	0.99 587	0.67 330	0.78 495	0.35 297	0.98 583	0.38 368	0.97 703	0.65 705	1.20 705	0.81 709	0.93 693	0.72 689

SPS-STEREO	1.29 674	0.94 685	1.10 622	1.05 697	1.03 702	1.48 666	0.91 671	1.57 678	1.24 633	2.13 696	1.90 670	1.94 684	1.46 676	1.77 678	1.64 670	0.97 703	0.94 730	0.90 700	0.89 712	0.96 696	0.97 699
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.52 686	0.99 688	1.61 673	1.01 693	1.02 701	1.86 690	1.19 694	1.49 664	1.38 657	2.96 717	3.00 704	2.79 701	1.94 697	1.88 683	1.62 669	0.98 705	0.97 732	0.91 702	0.91 713	0.94 694	0.99 701

WAO-7	1.96 696	1.24 699	1.52 663	1.28 704	1.06 705	2.92 712	1.64 715	3.32 718	3.05 722	2.28 702	3.32 710	3.19 709	2.38 710	3.39 716	2.49 701	1.02 706	0.92 726	1.06 704	1.04 719	1.05 698	0.99 701

CAS	0.37 302	0.13 2	0.27 37	1.34 705	0.31 510	0.46 370	0.38 432	0.50 179	0.48 261	0.35 190	0.52 264	0.24 90	0.19 48	0.30 32	0.28 229	1.03 707	0.08 1	0.12 52	0.08 1	0.12 93	0.28 575

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 523	3.08 734	2.41 692	0.32 70	0.18 55	0.29 151	0.20 49	0.39 77	0.33 130	0.29 137	0.25 71	0.18 20	0.18 31	0.32 59	0.22 74	1.08 708	0.09 18	0.17 314	0.16 353	0.15 259	0.96 698

Ntro	1.15 657	1.00 690	1.00 610	1.49 707	1.20 708	1.69 681	0.81 661	1.39 646	1.25 635	1.01 591	1.28 602	1.31 633	1.00 636	1.31 645	0.89 589	1.10 709	0.43 690	1.36 707	0.51 692	1.95 711	0.99 701

light-stereo	4.16 721	1.10 696	14.81 737	10.11 740	7.60 737	3.03 714	0.68 628	3.75 725	2.81 718	5.31 739	5.96 739	9.76 736	1.47 678	7.39 740	1.47 663	1.22 710	1.45 738	0.66 690	0.78 707	1.84 707	2.07 725

WAO-8	3.00 712	1.60 714	1.52 663	1.82 712	1.65 715	5.57 726	1.35 705	4.65 730	12.37 741	2.89 713	4.04 720	4.89 722	2.78 715	3.73 720	2.44 697	1.29 711	0.93 728	2.00 716	1.16 726	2.02 713	1.23 708

Venus	3.00 712	1.60 714	1.52 663	1.82 712	1.65 715	5.57 726	1.35 705	4.65 730	12.37 741	2.89 713	4.04 720	4.89 722	2.78 715	3.73 720	2.44 697	1.29 711	0.93 728	2.00 716	1.16 726	2.02 713	1.23 708

WAO-6	2.11 704	1.52 709	1.25 636	1.73 710	1.69 717	2.72 705	1.62 714	3.15 716	3.64 726	2.01 695	3.28 708	3.52 716	2.20 708	2.59 707	2.48 700	1.31 713	0.92 726	2.04 720	1.22 729	1.89 709	1.35 715

MonStereo1	2.06 701	1.51 708	1.56 667	1.85 714	1.70 718	2.84 709	0.78 658	2.52 710	3.49 725	2.33 703	4.36 724	3.41 714	2.72 714	2.32 699	1.83 676	1.32 714	0.55 700	1.66 710	0.88 711	1.94 710	1.70 722

ACVNet_2	1.74 692	1.30 702	1.62 674	1.81 711	1.63 713	2.28 698	1.34 704	2.35 708	2.64 713	1.82 687	2.55 692	2.99 704	1.71 692	1.67 672	1.20 646	1.48 715	0.59 704	1.81 712	0.71 703	2.09 715	1.29 710

PWCK	2.06 701	1.75 720	4.11 709	1.69 709	0.93 692	3.13 716	2.86 733	2.18 706	2.41 706	2.38 705	2.33 683	2.22 691	1.85 696	3.52 718	2.20 695	1.65 716	0.73 708	1.52 709	0.83 710	1.81 706	1.02 704

RainbowNet	1.42 682	1.53 710	1.31 647	1.93 716	1.46 710	1.52 671	1.03 683	1.67 689	1.55 672	1.23 647	1.59 653	1.54 668	1.21 660	1.40 651	1.03 623	1.70 717	0.70 707	1.82 713	0.80 708	2.11 716	1.22 707

Dean	2.07 703	1.39 705	1.69 679	2.17 720	1.83 721	2.75 706	1.28 699	3.49 722	3.80 729	2.13 696	3.30 709	3.18 708	1.98 700	1.78 679	1.72 672	1.73 718	0.79 718	1.99 715	0.91 713	2.17 718	1.34 714

ACVNet_1	1.55 687	1.36 704	1.35 651	1.96 718	1.63 713	1.83 689	0.96 680	2.09 703	1.85 692	1.43 665	1.54 648	2.31 693	1.68 691	1.42 655	1.18 643	1.76 719	0.51 699	2.05 721	0.59 697	2.24 720	1.30 711

ACVNet-4b	1.43 683	1.34 703	1.28 641	1.95 717	1.60 712	1.93 691	0.77 654	1.59 681	1.64 683	1.05 608	1.60 654	2.10 689	0.92 624	1.79 680	0.84 582	1.76 719	0.35 671	2.03 719	0.67 700	2.16 717	1.18 706

DStereoO	1.07 648	0.77 669	0.87 587	0.67 665	0.49 646	0.91 588	1.30 701	1.15 558	1.41 659	1.24 649	1.33 613	1.06 589	2.39 711	1.32 647	1.11 637	2.03 721	0.38 675	0.77 695	0.31 637	1.55 704	0.43 651

LVE	2.20 707	1.47 707	1.44 660	2.06 719	1.80 720	2.79 708	1.77 720	2.96 713	3.94 731	1.95 693	4.29 723	3.47 715	1.97 698	2.48 704	1.85 677	2.06 722	0.88 723	2.06 722	1.13 724	2.17 718	1.53 717

IMH-64-1	1.96 696	1.64 717	1.26 637	2.26 722	1.91 722	2.30 699	1.35 705	2.99 714	2.29 700	1.70 681	2.79 701	2.47 696	1.66 689	2.33 700	1.95 679	2.07 723	0.74 710	2.44 725	1.04 719	2.40 722	1.59 718

IMH-64	1.96 696	1.64 717	1.26 637	2.26 722	1.91 722	2.30 699	1.35 705	2.99 714	2.29 700	1.70 681	2.79 701	2.47 696	1.66 689	2.33 700	1.95 679	2.07 723	0.74 710	2.44 725	1.04 719	2.40 722	1.59 718

IMH	2.15 705	1.66 719	1.29 642	2.25 721	1.92 724	2.87 710	1.33 703	3.25 717	3.04 721	1.87 689	3.33 712	3.00 705	2.03 702	2.80 711	1.95 679	2.09 725	0.78 715	2.45 727	1.05 722	2.44 724	1.62 721

JetRed	5.38 730	6.17 735	12.68 734	2.38 724	2.85 734	12.60 736	11.17 745	4.60 729	3.74 727	3.87 727	3.85 716	4.83 720	4.13 727	6.81 732	12.18 741	2.18 726	2.95 743	2.19 723	1.98 735	3.49 734	3.01 733

TorneroNet	4.49 724	1.92 722	1.65 677	2.60 727	2.29 726	14.95 744	1.86 723	4.86 733	19.56 757	3.10 721	7.52 741	7.00 732	2.90 718	4.48 725	3.66 713	2.24 727	0.78 715	2.68 731	1.14 725	2.79 729	1.80 723

TorneroNet-64	3.54 717	1.89 721	1.59 669	2.62 728	2.29 726	6.88 729	1.72 718	4.72 732	11.88 739	2.43 707	5.46 733	8.16 733	2.80 717	4.13 724	3.03 707	2.25 728	0.75 712	2.57 729	1.09 723	2.65 728	1.84 724

DPSimNet_ROB	5.19 729	2.71 732	18.56 740	2.59 726	2.49 729	4.25 723	10.93 744	3.33 719	3.93 730	5.02 738	4.52 726	5.74 725	10.18 733	5.44 729	8.79 730	2.40 729	2.47 741	2.48 728	2.54 737	2.56 726	2.87 732

KSHMR	2.64 710	1.96 723	1.86 682	2.69 729	2.44 728	2.88 711	2.04 725	3.46 721	6.31 735	2.51 709	3.27 707	3.39 713	1.97 698	2.59 707	2.08 691	2.48 730	1.41 736	2.80 734	1.51 733	2.98 730	2.09 726

UNDER WATER-64	3.72 720	2.07 724	4.57 712	3.30 734	2.52 731	5.61 728	2.63 732	3.67 724	12.27 740	3.09 720	2.66 698	5.99 729	4.74 729	3.93 723	3.57 712	2.54 731	1.24 735	2.65 730	1.48 732	3.21 732	2.62 731

ktn	3.02 714	2.27 726	1.85 681	2.89 730	2.54 732	3.72 720	2.14 727	3.79 726	5.33 733	2.82 712	5.09 730	5.95 728	2.54 712	3.34 715	2.58 703	2.65 732	1.44 737	2.78 733	2.03 736	2.61 727	2.10 727

notaker	2.87 711	2.31 727	2.01 684	3.03 731	2.60 733	2.94 713	1.82 722	3.43 720	3.06 723	2.89 713	4.21 722	6.15 730	2.71 713	3.42 717	2.90 706	2.67 733	1.18 734	3.00 736	1.67 734	3.13 731	2.26 728

UNDER WATER	3.63 719	2.12 725	4.11 709	3.17 732	2.51 730	3.77 722	2.45 729	3.53 723	13.66 744	2.98 718	2.92 703	5.75 726	4.13 727	3.85 722	3.75 714	2.84 734	1.11 733	2.71 732	1.41 731	3.26 733	2.50 730

USTest	12.98 743	14.10 744	19.89 741	16.19 741	14.95 739	20.69 746	31.85 754	16.52 749	10.99 738	8.83 744	9.55 744	13.88 739	10.36 734	16.06 746	21.35 749	3.19 735	4.82 746	5.08 748	5.36 748	8.77 742	7.20 739

MADNet++	4.18 722	2.72 733	4.00 706	3.80 736	3.44 736	4.72 725	4.05 735	4.01 727	3.74 727	4.52 729	5.14 731	4.20 717	4.89 730	7.04 733	6.39 725	3.79 736	3.70 745	3.27 738	2.70 739	3.68 736	3.74 737

HanzoNet	6.97 733	2.57 729	4.66 713	3.29 733	2.96 735	3.75 721	2.35 728	5.08 734	7.11 736	14.46 754	13.06 747	17.69 749	22.95 757	13.72 745	6.61 726	4.36 737	1.96 740	3.14 737	2.59 738	3.88 737	3.19 734

DGTPSM_ROB	12.12 741	8.03 736	21.12 742	8.97 738	16.81 740	10.68 733	30.77 752	9.14 737	15.23 746	6.55 740	15.49 754	9.02 734	15.13 745	9.26 742	21.71 750	4.58 738	8.60 747	5.07 747	9.26 750	5.88 740	11.06 747

DPSMNet_ROB	12.13 742	8.03 736	21.13 743	9.02 739	16.82 741	10.68 733	30.78 753	9.15 738	15.24 747	6.56 741	15.50 755	9.02 734	15.13 745	9.28 743	21.71 750	4.59 739	8.60 747	5.08 748	9.26 750	5.89 741	11.06 747

noway3	9.21 735	10.12 739	12.61 732	19.35 742	17.92 744	12.72 738	8.85 740	13.79 745	2.55 709	4.89 736	5.64 735	14.32 740	10.92 737	7.32 735	9.99 733	5.38 740	0.86 719	3.93 744	3.20 745	10.35 743	9.58 740

DLNR-FE	20.09 750	36.45 757	38.39 755	170.32 775	60.71 767	0.23 55	0.20 49	13.60 742	0.40 196	0.45 264	0.66 323	0.42 265	0.21 85	0.64 385	0.32 291	5.49 741	0.10 71	0.15 223	0.11 150	72.83 774	0.13 196

noway2	9.29 736	10.00 738	13.21 735	19.46 743	17.91 743	12.76 739	8.86 741	13.76 743	2.52 708	4.89 736	5.65 736	14.42 743	11.02 740	7.33 736	10.02 735	5.50 742	0.86 719	3.92 740	3.19 741	10.41 744	10.11 743

zzzz4	9.41 739	11.20 742	13.33 736	19.85 747	17.93 745	12.87 741	8.81 738	13.98 747	2.75 716	4.88 734	5.65 736	14.41 742	10.97 739	7.35 738	10.09 737	5.53 743	0.87 721	3.92 740	3.19 741	10.47 746	10.21 744

noway1	9.38 738	11.21 743	12.64 733	19.86 748	17.94 747	12.86 740	8.81 738	13.99 748	2.71 715	4.88 734	5.65 736	14.39 741	10.96 738	7.36 739	10.09 737	5.53 743	0.87 721	3.92 740	3.19 741	10.48 747	10.21 744

noway4	9.29 736	11.04 741	10.86 727	19.95 749	17.93 745	12.89 742	8.96 743	13.89 746	2.60 712	4.83 732	5.53 734	14.50 744	11.18 742	7.34 737	10.04 736	5.56 745	0.89 724	3.92 740	3.19 741	10.52 748	10.27 746

DLNR_Zeroshot_test	20.12 751	36.36 756	38.38 754	170.13 774	62.28 768	0.22 42	0.20 49	13.43 741	0.40 196	0.45 264	0.66 323	0.42 265	0.21 85	0.64 385	0.32 291	5.57 746	0.10 71	0.15 223	0.11 150	72.31 773	0.13 196

TCMNet-wrong-test	9.08 734	10.58 740	9.58 725	19.64 744	17.64 742	12.69 737	8.93 742	13.77 744	2.58 711	4.67 730	5.19 732	14.57 745	11.02 740	7.21 734	9.81 732	5.58 747	0.89 724	3.76 739	3.10 740	10.41 744	10.02 742

tt	6.21 731	0.22 339	5.88 717	3.55 735	2.07 725	11.25 735	19.19 748	11.84 739	5.47 734	2.71 711	2.18 681	4.87 721	6.25 731	3.71 719	7.09 727	8.31 748	11.17 756	4.91 746	5.39 749	5.72 739	2.42 729

PML	40.49 768	30.31 754	12.46 731	7.19 737	14.30 738	91.44 775	212.44 778	7.73 735	23.24 759	74.44 777	185.05 778	49.81 770	25.78 759	21.34 752	12.84 742	8.71 749	2.93 742	8.43 751	3.24 746	13.77 753	4.45 738

iinet-test	16.76 746	17.54 745	22.91 745	19.68 745	18.39 748	24.34 748	34.09 756	20.39 750	15.46 748	12.61 746	12.84 745	18.06 751	15.24 748	19.55 747	24.17 752	8.84 750	8.72 749	8.93 752	9.26 750	12.70 749	11.43 750

IINet	16.76 746	17.54 745	22.91 745	19.68 745	18.39 748	24.34 748	34.08 755	20.39 750	15.46 748	12.61 746	12.85 746	18.06 751	15.24 748	19.55 747	24.17 752	8.84 750	8.72 749	8.93 752	9.26 750	12.70 749	11.43 750

DPSM_ROB	17.80 748	18.60 748	24.24 751	20.89 751	19.49 750	25.83 751	36.10 758	21.62 757	16.41 751	13.46 749	14.26 752	19.11 754	16.15 750	20.74 750	25.59 755	9.37 752	9.23 752	9.47 754	9.81 754	13.47 751	12.09 752

DPSM	17.80 748	18.60 748	24.24 751	20.89 751	19.49 750	25.83 751	36.10 758	21.62 757	16.41 751	13.46 749	14.26 752	19.11 754	16.15 750	20.74 750	25.59 755	9.37 752	9.23 752	9.47 754	9.81 754	13.47 751	12.09 752

Selective-IGEV-i1pa	15.72 745	22.55 753	18.18 739	1.88 715	0.97 696	29.25 758	11.89 746	25.83 760	20.69 758	20.14 756	22.94 756	28.39 758	23.24 758	29.37 758	18.71 746	12.83 754	3.29 744	6.89 750	1.18 728	2.01 712	14.15 754

xxxxx1	36.77 762	19.69 750	24.00 748	62.46 765	66.77 769	27.30 754	39.89 760	20.40 752	18.80 754	14.18 751	13.11 748	17.29 746	17.30 752	21.62 753	27.81 757	13.61 755	18.98 766	111.36 775	133.25 775	28.84 762	38.64 767

tt_ll	36.77 762	19.69 750	24.00 748	62.46 765	66.77 769	27.30 754	39.89 760	20.40 752	18.80 754	14.18 751	13.11 748	17.29 746	17.30 752	21.62 753	27.81 757	13.61 755	18.98 766	111.36 775	133.25 775	28.84 762	38.64 767

ff	36.77 762	19.69 750	24.00 748	62.46 765	66.77 769	27.30 754	39.89 760	20.40 752	18.80 754	14.18 751	13.11 748	17.29 746	17.30 752	21.62 753	27.81 757	13.61 755	18.98 766	111.36 775	133.25 775	28.84 762	38.64 767

Anonymous_1	33.12 754	18.23 747	23.86 747	20.53 750	21.18 752	25.45 750	35.84 757	22.44 759	15.68 750	13.41 748	13.70 751	18.00 750	15.15 747	20.31 749	24.47 754	14.56 758	8.84 751	66.24 772	117.79 774	155.41 777	11.40 749

fast-reg	35.51 755	37.45 764	48.59 763	42.42 763	40.60 763	52.45 767	72.91 766	43.31 763	32.61 761	26.36 758	27.86 757	36.65 761	30.31 761	40.94 763	51.17 763	18.26 759	18.55 759	19.07 756	19.64 757	27.04 754	23.98 755

FlowAnything	35.84 760	37.49 765	48.69 765	42.17 757	39.26 759	51.95 760	72.95 770	43.35 764	33.23 768	26.92 762	28.67 762	38.55 767	32.78 767	41.53 764	51.47 766	18.71 760	18.59 764	19.17 763	19.88 763	27.07 755	24.26 757

CasAABBNet	35.77 758	37.38 759	48.59 763	42.20 758	39.23 757	51.95 760	72.92 767	43.36 765	33.03 767	26.93 763	28.31 761	38.43 765	32.32 764	41.58 765	51.50 767	18.71 760	18.58 761	19.11 758	19.75 758	27.11 757	24.33 758

Hybrid-DGEV	35.79 759	37.44 763	48.86 767	42.22 759	39.24 758	52.03 765	72.89 765	43.41 768	32.74 762	26.76 759	28.72 763	38.35 762	32.61 765	41.58 765	51.39 764	18.72 762	18.56 760	19.14 761	19.80 762	27.10 756	24.25 756

RAFT-FEzeroshot	35.76 756	37.39 760	48.55 761	42.39 761	39.44 761	51.96 762	72.92 767	43.38 766	32.90 764	26.87 760	28.06 758	38.42 763	32.28 762	41.59 767	51.51 768	18.73 763	18.58 761	19.11 758	19.75 758	27.12 758	24.33 758

RAFT-FE	35.76 756	37.39 760	48.55 761	42.39 761	39.44 761	51.96 762	72.92 767	43.38 766	32.90 764	26.87 760	28.06 758	38.42 763	32.28 762	41.59 767	51.51 768	18.73 763	18.58 761	19.11 758	19.75 758	27.12 758	24.33 758

Selective-RAFT-Error	35.87 761	37.42 762	48.73 766	42.24 760	39.28 760	52.00 764	72.87 764	43.41 768	32.95 766	26.97 764	28.72 763	38.71 768	33.15 768	41.59 767	51.42 765	18.77 765	18.60 765	19.14 761	19.78 761	27.19 760	24.42 761

LSM0	38.96 767	37.52 766	48.37 760	43.79 764	91.31 774	52.31 766	72.38 763	43.71 770	32.75 763	27.16 765	28.73 765	38.51 766	32.63 766	41.75 770	51.59 770	18.85 766	18.43 758	19.09 757	19.60 756	27.21 761	33.44 763

zzzz2	53.65 769	56.66 769	73.27 770	63.91 768	58.99 765	77.97 773	109.74 773	64.98 775	48.54 773	40.57 770	42.99 770	57.05 771	47.63 771	61.95 773	76.91 771	27.98 767	27.90 769	28.74 764	29.84 764	40.82 768	36.58 764

noway5	53.65 769	56.66 769	73.27 770	63.91 768	58.99 765	77.97 773	109.74 773	64.98 775	48.54 773	40.57 770	42.99 770	57.05 771	47.63 771	61.95 773	76.91 771	27.98 767	27.90 769	28.74 764	29.84 764	40.82 768	36.58 764

LRCNet_RVC	21.27 752	31.14 755	21.46 744	28.97 754	23.77 753	3.11 715	0.62 613	20.94 755	1.64 683	25.57 757	28.13 760	21.96 756	14.74 744	21.99 756	16.44 745	29.16 769	14.92 757	33.57 768	31.28 766	29.67 765	26.33 762

zzzzzz3	56.61 771	57.26 771	74.92 772	78.37 770	76.48 772	77.51 772	91.82 772	62.31 773	50.64 775	40.79 772	45.27 772	70.00 773	62.02 775	61.78 771	76.96 774	29.82 770	27.98 771	31.03 766	32.00 767	46.50 771	38.68 770

zzz1	56.64 772	57.28 772	75.17 773	78.39 771	76.49 773	77.41 771	91.74 771	62.51 774	50.67 776	40.88 773	45.36 773	70.01 774	62.11 776	61.78 771	76.95 773	29.82 770	27.99 772	31.03 766	32.00 767	46.50 771	38.60 766

HaxPig	31.93 753	37.19 758	34.22 753	24.41 753	24.94 754	18.53 745	20.18 749	21.15 756	28.84 760	35.74 767	38.86 767	26.18 757	28.75 760	33.85 759	34.15 760	35.89 772	38.80 773	37.79 769	40.52 771	39.33 766	39.33 771

AVERAGE_ROB	37.53 766	40.05 767	40.01 756	34.74 756	33.76 756	28.46 757	25.14 751	32.31 762	34.08 770	41.20 774	40.52 768	34.51 760	34.78 770	39.11 761	37.48 762	42.68 773	43.32 774	43.80 770	42.99 772	40.42 767	41.31 772

MEDIAN_ROB	37.35 765	40.72 768	40.37 757	32.26 755	31.80 755	27.29 753	25.02 750	29.47 761	33.43 769	41.99 775	41.60 769	33.48 759	34.37 769	39.66 762	36.94 761	43.49 774	43.96 775	44.07 771	43.35 773	41.32 770	42.43 773

RSGM-EC	74.49 773	61.53 773	40.38 758	97.66 772	92.09 775	73.48 769	113.87 775	59.44 771	38.62 771	39.84 768	49.02 774	90.35 775	61.68 773	138.81 775	126.03 776	92.92 775	53.83 776	94.52 773	37.88 769	81.03 775	46.84 774

acva	74.49 773	61.53 773	40.38 758	97.66 772	92.09 775	73.48 769	113.87 775	59.44 771	38.62 771	39.84 768	49.02 774	90.35 775	61.68 773	138.81 775	126.03 776	92.92 775	53.83 776	94.52 773	37.88 769	81.03 775	46.84 774

Selective-IGEV-i16pa	80.76 775	120.64 775	16.47 738	1.09 698	0.67 681	181.14 777	2.07 726	155.24 778	142.81 778	57.79 776	156.23 776	108.46 777	171.50 778	201.35 778	101.88 775	96.20 777	1.70 739	2.81 735	0.33 648	1.06 699	95.73 776

test_example2	176.82 776	204.75 776	198.54 776	188.58 776	191.23 777	151.28 776	169.77 777	97.63 777	125.81 777	179.94 778	183.74 777	158.20 778	139.14 777	192.16 777	198.12 778	203.48 778	236.37 778	163.71 778	173.22 778	217.79 778	162.95 777

ccccc		430.66 777		506.24 777	500.20 778	349.93 778		384.19 779		330.97 779		370.48 779		498.75 779		557.84 779	430.47 779	334.14 779	290.91 779	547.74 779

Low-res two-view benchmark