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 18	0.14 9	0.27 35	0.31 38	0.16 14	0.22 35	0.21 73	0.39 67	0.34 125	0.20 19	0.25 64	0.17 7	0.15 8	0.40 135	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.10 6

MonStereo	0.20 18	0.14 9	0.27 35	0.31 38	0.16 14	0.22 35	0.21 73	0.39 67	0.34 125	0.20 19	0.25 64	0.18 18	0.15 8	0.40 135	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 18	0.14 9	0.29 60	0.34 102	0.19 87	0.18 15	0.21 73	0.34 46	0.24 33	0.25 71	0.34 155	0.22 53	0.27 158	0.28 15	0.22 68	0.09 1	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.10 6

Monster-pub-eth3d	0.20 18	0.14 9	0.27 35	0.31 38	0.16 14	0.22 35	0.21 73	0.39 67	0.34 125	0.20 19	0.25 64	0.17 7	0.15 8	0.40 135	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.10 6

asda	0.22 52	0.19 197	0.31 84	0.32 65	0.18 51	0.24 56	0.23 121	0.38 64	0.29 75	0.28 113	0.24 57	0.18 18	0.23 107	0.41 142	0.22 68	0.09 1	0.08 1	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.10 6

4w-stereo	0.22 52	0.19 197	0.33 105	0.31 38	0.18 51	0.29 141	0.20 46	0.33 31	0.23 26	0.33 159	0.24 57	0.21 43	0.28 179	0.42 154	0.23 98	0.09 1	0.08 1	0.11 5	0.10 72	0.11 33	0.10 6

3.5w_stereo	0.23 68	0.18 150	0.31 84	0.31 38	0.18 51	0.27 107	0.22 98	0.39 67	0.30 88	0.33 159	0.27 88	0.24 84	0.29 200	0.52 249	0.25 143	0.09 1	0.08 1	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.11 61

MonSter	0.20 18	0.14 9	0.27 35	0.31 38	0.16 14	0.22 35	0.21 73	0.39 67	0.34 125	0.20 19	0.25 64	0.18 18	0.15 8	0.39 126	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 82	0.16 75	0.50 353	0.36 174	0.17 29	0.38 272	0.25 150	0.40 85	0.26 47	0.23 51	0.31 128	0.24 84	0.34 268	0.45 183	0.18 2	0.10 9	0.10 69	0.12 48	0.10 72	0.13 138	0.10 6

aanet-new-78k	0.25 106	0.17 103	0.69 502	0.36 174	0.17 29	0.26 86	0.28 216	0.39 67	0.30 88	0.22 44	0.29 109	0.23 63	0.36 297	0.43 162	0.17 1	0.10 9	0.09 18	0.13 101	0.10 72	0.14 192	0.10 6

aanet-new-36k	0.24 82	0.17 103	0.35 144	0.36 174	0.17 29	0.34 225	0.24 129	0.43 108	0.30 88	0.26 82	0.24 57	0.25 97	0.35 283	0.44 173	0.20 23	0.10 9	0.09 18	0.13 101	0.10 72	0.12 89	0.10 6

BLMT-Stereo	0.17 1	0.11 1	0.23 2	0.33 90	0.20 131	0.16 9	0.22 98	0.21 1	0.23 26	0.14 1	0.18 15	0.16 4	0.14 2	0.26 7	0.22 68	0.10 9	0.09 18	0.14 160	0.13 233	0.10 5	0.11 61

BStereo	0.28 168	0.18 150	1.08 603	0.34 102	0.22 187	0.22 35	0.33 327	0.39 67	0.42 201	0.26 82	0.25 64	0.26 106	0.19 45	0.44 173	0.30 252	0.10 9	0.12 282	0.12 48	0.16 341	0.12 89	0.15 278

Anonymus123	0.32 217	0.18 150	1.08 603	0.34 102	0.22 187	0.69 498	0.33 327	0.57 217	0.42 201	0.26 82	0.25 64	0.26 106	0.19 45	0.44 173	0.30 252	0.10 9	0.12 282	0.12 48	0.16 341	0.12 89	0.15 278

AdaDepth	0.23 68	0.18 150	0.36 168	0.38 233	0.19 87	0.33 212	0.22 98	0.35 50	0.24 33	0.22 44	0.21 31	0.20 35	0.19 45	0.59 303	0.21 40	0.10 9	0.11 197	0.13 101	0.10 72	0.11 33	0.13 187

asd	0.22 52	0.18 150	0.31 84	0.32 65	0.18 51	0.26 86	0.22 98	0.37 61	0.25 40	0.32 152	0.23 46	0.19 26	0.23 107	0.46 193	0.21 40	0.10 9	0.08 1	0.11 5	0.10 72	0.12 89	0.10 6

qwe	0.23 68	0.18 150	0.30 73	0.31 38	0.18 51	0.29 141	0.22 98	0.39 67	0.33 117	0.37 188	0.30 121	0.20 35	0.22 96	0.45 183	0.22 68	0.10 9	0.08 1	0.11 5	0.10 72	0.12 89	0.10 6

2.25w	0.23 68	0.19 197	0.35 144	0.31 38	0.18 51	0.30 157	0.18 13	0.34 46	0.32 108	0.33 159	0.37 174	0.20 35	0.25 124	0.47 207	0.25 143	0.10 9	0.09 18	0.11 5	0.10 72	0.10 5	0.12 126

4.25_new	0.22 52	0.22 326	0.34 123	0.32 65	0.19 87	0.31 174	0.28 216	0.33 31	0.25 40	0.30 136	0.28 98	0.21 43	0.26 146	0.35 95	0.25 143	0.10 9	0.08 1	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.10 6

4.5w_new	0.22 52	0.22 326	0.34 123	0.32 65	0.19 87	0.31 174	0.28 216	0.33 31	0.25 40	0.30 136	0.28 98	0.21 43	0.26 146	0.35 95	0.25 143	0.10 9	0.08 1	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.10 6

4.5_new	0.21 41	0.20 244	0.31 84	0.31 38	0.18 51	0.24 56	0.26 176	0.34 46	0.29 75	0.33 159	0.29 109	0.19 26	0.19 45	0.30 30	0.21 40	0.10 9	0.08 1	0.12 48	0.11 144	0.14 192	0.10 6

4.5w-stereo	0.21 41	0.20 244	0.31 84	0.31 38	0.18 51	0.24 56	0.26 176	0.34 46	0.29 75	0.33 159	0.29 109	0.19 26	0.19 45	0.30 30	0.21 40	0.10 9	0.08 1	0.12 48	0.11 144	0.14 192	0.10 6

4.25w-stereo	0.22 52	0.22 326	0.34 123	0.32 65	0.19 87	0.31 174	0.28 216	0.33 31	0.25 40	0.30 136	0.28 98	0.21 43	0.26 146	0.35 95	0.25 143	0.10 9	0.08 1	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.10 6

2.5w	0.22 52	0.18 150	0.34 123	0.32 65	0.18 51	0.31 174	0.27 192	0.33 31	0.24 33	0.29 125	0.35 161	0.18 18	0.19 45	0.41 142	0.21 40	0.10 9	0.08 1	0.11 5	0.10 72	0.12 89	0.10 6

3.25w_new	0.24 82	0.17 103	0.34 123	0.31 38	0.18 51	0.43 329	0.20 46	0.39 67	0.32 108	0.39 209	0.29 109	0.23 63	0.27 158	0.43 162	0.23 98	0.10 9	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.11 61

3.25w	0.24 82	0.17 103	0.34 123	0.31 38	0.18 51	0.43 329	0.20 46	0.39 67	0.32 108	0.39 209	0.29 109	0.23 63	0.27 158	0.43 162	0.23 98	0.10 9	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.11 61

3.75w	0.23 68	0.17 103	0.33 105	0.32 65	0.19 87	0.42 322	0.24 129	0.36 55	0.26 47	0.33 159	0.28 98	0.17 7	0.25 124	0.38 120	0.21 40	0.10 9	0.08 1	0.11 5	0.10 72	0.11 33	0.10 6

3w_stereo	0.25 106	0.20 244	0.40 230	0.33 90	0.17 29	0.32 194	0.41 471	0.42 102	0.39 169	0.33 159	0.28 98	0.16 4	0.29 200	0.35 95	0.22 68	0.10 9	0.08 1	0.11 5	0.10 72	0.12 89	0.12 126

2w_stereo	0.23 68	0.19 197	0.33 105	0.33 90	0.17 29	0.28 123	0.37 399	0.40 85	0.36 143	0.33 159	0.33 143	0.17 7	0.21 81	0.30 30	0.23 98	0.10 9	0.08 1	0.11 5	0.10 72	0.12 89	0.11 61

1w_stereo	0.25 106	0.15 47	0.31 84	0.35 134	0.18 51	0.32 194	0.41 471	0.41 94	0.44 219	0.32 152	0.39 185	0.17 7	0.27 158	0.46 193	0.24 119	0.10 9	0.08 1	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.10 6

testmc14	0.19 12	0.13 2	0.24 6	0.31 38	0.15 5	0.29 141	0.25 150	0.31 24	0.17 8	0.21 29	0.29 109	0.21 43	0.18 29	0.25 4	0.21 40	0.11 31	0.09 18	0.10 1	0.08 1	0.11 33	0.10 6

aanet-new-90k	0.24 82	0.17 103	0.60 455	0.35 134	0.18 51	0.33 212	0.27 192	0.40 85	0.28 66	0.20 19	0.25 64	0.21 43	0.35 283	0.48 218	0.18 2	0.11 31	0.10 69	0.12 48	0.10 72	0.14 192	0.09 1

aanet-new-60k	0.25 106	0.17 103	0.60 455	0.37 206	0.17 29	0.38 272	0.24 129	0.39 67	0.31 97	0.24 61	0.25 64	0.26 106	0.31 237	0.45 183	0.18 2	0.11 31	0.10 69	0.12 48	0.10 72	0.13 138	0.11 61

aanet-new-40k	0.24 82	0.17 103	0.52 386	0.35 134	0.18 51	0.37 264	0.21 73	0.39 67	0.26 47	0.25 71	0.28 98	0.26 106	0.34 268	0.25 4	0.21 40	0.11 31	0.09 18	0.13 101	0.10 72	0.14 192	0.10 6

aanet-new-34k	0.24 82	0.17 103	0.44 283	0.35 134	0.16 14	0.25 77	0.25 150	0.46 137	0.38 159	0.26 82	0.27 88	0.24 84	0.34 268	0.29 22	0.21 40	0.11 31	0.10 69	0.13 101	0.10 72	0.12 89	0.10 6

GCAP-Stereo-DPT26K	0.23 68	0.16 75	0.41 240	0.34 102	0.18 51	0.23 48	0.25 150	0.46 137	0.25 40	0.27 97	0.27 88	0.22 53	0.30 225	0.33 71	0.21 40	0.11 31	0.10 69	0.13 101	0.10 72	0.12 89	0.11 61

aanet-new-24k	0.24 82	0.17 103	0.33 105	0.36 174	0.18 51	0.39 288	0.24 129	0.39 67	0.31 97	0.30 136	0.28 98	0.26 106	0.31 237	0.31 44	0.20 23	0.11 31	0.09 18	0.13 101	0.10 72	0.14 192	0.11 61

aanet-new-22k	0.24 82	0.16 75	0.36 168	0.36 174	0.18 51	0.30 157	0.19 27	0.48 158	0.42 201	0.26 82	0.24 57	0.26 106	0.29 200	0.33 71	0.23 98	0.11 31	0.10 69	0.12 48	0.10 72	0.12 89	0.11 61

aanet-new-8k	0.26 129	0.19 197	0.36 168	0.37 206	0.21 160	0.40 297	0.28 216	0.51 175	0.42 201	0.24 61	0.25 64	0.23 63	0.33 257	0.51 244	0.22 68	0.11 31	0.10 69	0.13 101	0.11 144	0.12 89	0.11 61

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 68	0.15 47	0.30 73	0.36 174	0.19 87	0.25 77	0.25 150	0.45 125	0.39 169	0.26 82	0.43 200	0.23 63	0.27 158	0.26 7	0.22 68	0.11 31	0.10 69	0.12 48	0.10 72	0.11 33	0.11 61

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.26 129	0.14 9	0.75 529	0.34 102	0.19 87	0.28 123	0.21 73	0.41 94	0.30 88	0.25 71	0.22 39	0.23 63	0.31 237	0.28 15	0.19 5	0.11 31	0.10 69	0.13 101	0.10 72	0.12 89	0.61 669

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.23 68	0.17 103	0.39 215	0.34 102	0.18 51	0.25 77	0.24 129	0.47 152	0.28 66	0.24 61	0.35 161	0.20 35	0.25 124	0.28 15	0.19 5	0.11 31	0.10 69	0.12 48	0.10 72	0.11 33	0.13 187

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.24 82	0.15 47	0.35 144	0.34 102	0.19 87	0.20 24	0.33 327	0.53 188	0.43 213	0.26 82	0.33 143	0.19 26	0.29 200	0.29 22	0.22 68	0.11 31	0.10 69	0.12 48	0.10 72	0.11 33	0.10 6

Pro-Stereo	0.18 4	0.13 2	0.22 1	0.33 90	0.23 229	0.16 9	0.19 27	0.21 1	0.23 26	0.24 61	0.18 15	0.17 7	0.11 1	0.36 105	0.21 40	0.11 31	0.09 18	0.15 215	0.14 274	0.10 5	0.10 6

BridgeDepth	0.21 41	0.15 47	0.27 35	0.35 134	0.14 2	0.38 272	0.26 176	0.30 19	0.23 26	0.18 11	0.19 17	0.28 126	0.30 225	0.32 55	0.22 68	0.11 31	0.08 1	0.11 5	0.10 72	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	0.27 149	0.16 75	1.15 612	0.30 21	0.17 29	0.38 272	0.19 27	0.44 117	0.40 184	0.24 61	0.21 31	0.23 63	0.22 96	0.47 207	0.20 23	0.11 31	0.09 18	0.12 48	0.09 9	0.09 1	0.18 398

2.75w_new	0.22 52	0.18 150	0.30 73	0.29 9	0.18 51	0.23 48	0.33 327	0.37 61	0.29 75	0.36 182	0.27 88	0.18 18	0.25 124	0.37 110	0.24 119	0.11 31	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.10 6

monsterstereo	0.23 68	0.15 47	0.28 47	0.35 134	0.19 87	0.22 35	0.20 46	0.38 64	0.37 154	0.34 172	0.40 189	0.19 26	0.19 45	0.46 193	0.22 68	0.11 31	0.10 69	0.12 48	0.09 9	0.13 138	0.09 1

MLG-Stereo	0.18 4	0.14 9	0.28 47	0.34 102	0.16 14	0.26 86	0.17 3	0.31 24	0.15 3	0.19 16	0.15 4	0.23 63	0.15 8	0.32 55	0.20 23	0.11 31	0.09 18	0.13 101	0.09 9	0.10 5	0.10 6

LG-Stereo	0.25 106	0.18 150	0.43 277	0.40 309	0.20 131	0.22 35	0.26 176	0.33 31	0.39 169	0.27 97	0.45 207	0.22 53	0.16 18	0.38 120	0.28 216	0.11 31	0.12 282	0.17 302	0.15 307	0.13 138	0.10 6

GCAPDPT-zeroshot4090	0.26 129	0.14 9	0.75 529	0.34 102	0.19 87	0.28 123	0.21 73	0.41 94	0.30 88	0.25 71	0.22 39	0.23 63	0.31 237	0.28 15	0.19 5	0.11 31	0.10 69	0.13 101	0.10 72	0.12 89	0.61 669

LoS_RVC	0.28 168	0.17 103	0.29 60	0.33 90	0.32 519	0.43 329	0.34 346	0.42 102	0.34 125	0.33 159	0.51 238	0.29 132	0.38 319	0.37 110	0.28 216	0.11 31	0.10 69	0.11 5	0.08 1	0.11 33	0.26 537

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 288	0.18 150	0.45 291	0.36 174	0.19 87	0.33 212	0.28 216	0.67 292	0.77 391	0.72 396	0.99 482	0.56 336	0.39 337	0.44 173	0.31 267	0.11 31	0.09 18	0.15 215	0.14 274	0.13 138	0.11 61

AFF-stereo	0.39 321	0.20 244	0.42 257	0.37 206	0.22 187	0.27 107	0.31 288	0.67 292	0.72 360	0.66 354	1.12 536	0.75 461	0.38 319	0.57 287	0.35 313	0.11 31	0.09 18	0.16 253	0.16 341	0.14 192	0.12 126

derf	0.20 18	0.15 47	0.28 47	0.32 65	0.19 87	0.21 32	0.18 13	0.31 24	0.26 47	0.18 11	0.21 31	0.27 119	0.18 29	0.33 71	0.21 40	0.12 55	0.11 197	0.11 5	0.09 9	0.09 1	0.11 61

mm2	0.19 12	0.14 9	0.25 8	0.30 21	0.19 87	0.15 4	0.19 27	0.33 31	0.26 47	0.16 3	0.20 21	0.29 132	0.19 45	0.31 44	0.21 40	0.12 55	0.10 69	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.10 6

mm1	0.19 12	0.14 9	0.25 8	0.30 21	0.19 87	0.15 4	0.19 27	0.27 8	0.26 47	0.16 3	0.20 21	0.29 132	0.19 45	0.31 44	0.21 40	0.12 55	0.10 69	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.10 6

CAR	0.20 18	0.14 9	0.28 47	0.30 21	0.19 87	0.26 86	0.18 13	0.42 102	0.28 66	0.23 51	0.26 79	0.17 7	0.14 2	0.30 30	0.22 68	0.12 55	0.09 18	0.12 48	0.10 72	0.11 33	0.12 126

MSE-Stereo	0.20 18	0.14 9	0.28 47	0.30 21	0.19 87	0.26 86	0.18 13	0.42 102	0.28 66	0.20 19	0.26 79	0.17 7	0.14 2	0.31 44	0.21 40	0.12 55	0.10 69	0.12 48	0.10 72	0.11 33	0.12 126

TS12	0.25 106	0.15 47	0.31 84	0.38 233	0.17 29	0.32 194	0.25 150	0.45 125	0.24 33	0.32 152	0.51 238	0.25 97	0.27 158	0.41 142	0.31 267	0.12 55	0.10 69	0.12 48	0.10 72	0.13 138	0.12 126

aanet-new-32k	0.24 82	0.16 75	0.36 168	0.36 174	0.18 51	0.38 272	0.21 73	0.43 108	0.26 47	0.28 113	0.23 46	0.34 177	0.34 268	0.32 55	0.19 5	0.12 55	0.10 69	0.13 101	0.10 72	0.13 138	0.11 61

aanet-new-30k	0.24 82	0.16 75	0.36 168	0.36 174	0.18 51	0.38 272	0.21 73	0.43 108	0.26 47	0.28 113	0.23 46	0.34 177	0.34 268	0.32 55	0.19 5	0.12 55	0.10 69	0.13 101	0.10 72	0.13 138	0.11 61

aanet-new-16k	0.23 68	0.17 103	0.38 200	0.37 206	0.17 29	0.26 86	0.18 13	0.44 117	0.38 159	0.28 113	0.24 57	0.25 97	0.26 146	0.31 44	0.22 68	0.12 55	0.09 18	0.13 101	0.10 72	0.14 192	0.11 61

aanet-new-12k	0.25 106	0.19 197	0.49 341	0.41 341	0.18 51	0.32 194	0.22 98	0.45 125	0.38 159	0.28 113	0.23 46	0.23 63	0.36 297	0.30 30	0.24 119	0.12 55	0.09 18	0.14 160	0.11 144	0.16 320	0.12 126

GCAP-Stereo-cres-4k	0.26 129	0.17 103	0.36 168	0.39 266	0.20 131	0.45 350	0.28 216	0.43 108	0.36 143	0.28 113	0.38 181	0.24 84	0.35 283	0.31 44	0.25 143	0.12 55	0.10 69	0.13 101	0.10 72	0.13 138	0.12 126

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 106	0.15 47	0.32 98	0.35 134	0.21 160	0.43 329	0.24 129	0.46 137	0.36 143	0.28 113	0.35 161	0.37 202	0.34 268	0.29 22	0.26 169	0.12 55	0.09 18	0.13 101	0.11 144	0.11 33	0.10 6

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.30 190	0.57 630	1.38 637	0.32 65	0.20 131	0.21 32	0.21 73	0.47 152	0.29 75	0.23 51	0.32 139	0.25 97	0.24 115	0.32 55	0.20 23	0.12 55	0.11 197	0.12 48	0.10 72	0.11 33	0.13 187

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.27 149	0.17 103	0.34 123	0.34 102	0.22 187	0.33 212	0.30 258	0.46 137	0.47 242	0.40 225	0.54 260	0.24 84	0.19 45	0.37 110	0.24 119	0.12 55	0.10 69	0.15 215	0.12 183	0.11 33	0.11 61

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.27 149	0.17 103	0.33 105	0.34 102	0.22 187	0.34 225	0.31 288	0.50 169	0.51 265	0.39 209	0.54 260	0.24 84	0.20 67	0.30 30	0.24 119	0.12 55	0.09 18	0.15 215	0.12 183	0.11 33	0.11 61

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.33 225	0.43 588	2.39 675	0.34 102	0.19 87	0.20 24	0.21 73	0.45 125	0.31 97	0.22 44	0.26 79	0.21 43	0.25 124	0.30 30	0.20 23	0.12 55	0.10 69	0.12 48	0.09 9	0.11 33	0.12 126

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.29 180	0.25 414	1.23 618	0.35 134	0.21 160	0.28 123	0.21 73	0.46 137	0.34 125	0.25 71	0.31 128	0.32 160	0.27 158	0.34 86	0.21 40	0.12 55	0.11 197	0.13 101	0.10 72	0.10 5	0.12 126

PipStereo	0.18 4	0.14 9	0.25 8	0.29 9	0.15 5	0.14 2	0.19 27	0.28 16	0.19 11	0.16 3	0.16 8	0.29 132	0.19 45	0.27 11	0.21 40	0.12 55	0.10 69	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.11 61

PSi22b	0.18 4	0.14 9	0.25 8	0.29 9	0.15 5	0.15 4	0.18 13	0.27 8	0.19 11	0.16 3	0.16 8	0.31 151	0.20 67	0.26 7	0.21 40	0.12 55	0.10 69	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.10 6

PSi22	0.31 207	0.19 197	0.32 98	0.36 174	0.19 87	0.29 141	0.19 27	0.44 117	0.78 397	0.28 113	0.32 139	0.56 336	0.43 356	0.81 500	0.26 169	0.12 55	0.10 69	0.11 5	0.09 9	0.15 250	0.12 126

Selective-IGEV-i32	0.25 106	0.18 150	0.37 188	0.37 206	0.20 131	0.27 107	0.25 150	0.59 229	0.25 40	0.27 97	0.26 79	0.34 177	0.18 29	0.62 348	0.23 98	0.12 55	0.10 69	0.14 160	0.11 144	0.13 138	0.11 61

GeoVLM	0.20 18	0.14 9	0.25 8	0.30 21	0.19 87	0.28 123	0.19 27	0.33 31	0.26 47	0.21 29	0.20 21	0.29 132	0.21 81	0.30 30	0.22 68	0.12 55	0.10 69	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.11 61

gcap_with_dpt	0.26 129	0.17 103	0.35 144	0.35 134	0.21 160	0.35 234	0.35 370	0.45 125	0.42 201	0.39 209	0.54 260	0.23 63	0.22 96	0.29 22	0.24 119	0.12 55	0.09 18	0.15 215	0.12 183	0.11 33	0.11 61

NLSM3	0.27 149	0.17 103	0.32 98	0.38 233	0.22 187	0.33 212	0.28 216	0.58 222	0.50 257	0.29 125	0.35 161	0.29 132	0.25 124	0.43 162	0.27 193	0.12 55	0.10 69	0.16 253	0.15 307	0.12 89	0.11 61

MonSter++	0.20 18	0.14 9	0.25 8	0.30 21	0.20 131	0.28 123	0.19 27	0.33 31	0.26 47	0.21 29	0.20 21	0.28 126	0.21 81	0.31 44	0.22 68	0.12 55	0.10 69	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.10 6

HiDET	0.20 18	0.14 9	0.27 35	0.30 21	0.19 87	0.24 56	0.19 27	0.39 67	0.27 62	0.21 29	0.23 46	0.27 119	0.17 20	0.32 55	0.24 119	0.12 55	0.10 69	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.11 61

LCMNet	0.22 52	0.14 9	0.26 26	0.30 21	0.20 131	0.26 86	0.19 27	0.40 85	0.45 224	0.21 29	0.21 31	0.27 119	0.18 29	0.38 120	0.24 119	0.12 55	0.12 282	0.11 5	0.09 9	0.09 1	0.11 61

monsters	0.22 52	0.14 9	0.28 47	0.32 65	0.19 87	0.24 56	0.19 27	0.46 137	0.34 125	0.37 188	0.30 121	0.16 4	0.20 67	0.45 183	0.20 23	0.12 55	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.11 61

IGEV	0.21 41	0.13 2	0.25 8	0.31 38	0.20 131	0.22 35	0.19 27	0.42 102	0.30 88	0.22 44	0.34 155	0.20 35	0.15 8	0.32 55	0.19 5	0.12 55	0.10 69	0.12 48	0.10 72	0.10 5	0.10 6

MLG-Stereo_test1	0.18 4	0.14 9	0.28 47	0.34 102	0.17 29	0.24 56	0.17 3	0.27 8	0.13 1	0.18 11	0.14 2	0.23 63	0.15 8	0.32 55	0.20 23	0.12 55	0.09 18	0.13 101	0.09 9	0.10 5	0.10 6

MM-Stereo_test2	0.30 190	0.18 150	0.41 240	0.41 341	0.25 314	0.41 311	0.41 471	0.65 274	0.43 213	0.38 197	0.36 168	0.31 151	0.26 146	0.55 265	0.25 143	0.12 55	0.11 197	0.15 215	0.12 183	0.15 250	0.12 126

HART	0.30 190	0.17 103	0.33 105	0.41 341	0.21 160	0.32 194	0.26 176	0.67 292	0.32 108	0.33 159	0.66 306	0.41 239	0.22 96	0.58 294	0.25 143	0.12 55	0.11 197	0.15 215	0.11 144	0.15 250	0.12 126

GREAT-IGEV	0.23 68	0.15 47	0.33 105	0.30 21	0.23 229	0.20 24	0.26 176	0.35 50	0.34 125	0.21 29	0.31 128	0.22 53	0.21 81	0.50 233	0.22 68	0.12 55	0.10 69	0.12 48	0.09 9	0.13 138	0.12 126
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
fast-iter	0.46 398	0.22 326	0.41 240	0.35 134	0.35 551	0.27 107	0.32 308	0.75 375	0.50 257	0.90 519	1.13 543	1.12 593	0.73 540	0.70 429	0.57 496	0.12 55	0.10 69	0.17 302	0.17 401	0.17 354	0.16 316

CoSv	0.46 398	0.22 326	0.41 240	0.35 134	0.35 551	0.27 107	0.32 308	0.75 375	0.50 257	0.90 519	1.13 543	1.12 593	0.73 540	0.70 429	0.57 496	0.12 55	0.10 69	0.17 302	0.17 401	0.17 354	0.16 316

AIO_rvc	0.24 82	0.17 103	0.37 188	0.35 134	0.20 131	0.26 86	0.33 327	0.45 125	0.23 26	0.26 82	0.25 64	0.33 169	0.15 8	0.55 265	0.24 119	0.12 55	0.09 18	0.13 101	0.10 72	0.12 89	0.11 61

fffft	0.26 129	0.18 150	0.39 215	0.37 206	0.23 229	0.29 141	0.35 370	0.46 137	0.26 47	0.37 188	0.23 46	0.27 119	0.22 96	0.55 265	0.28 216	0.12 55	0.09 18	0.16 253	0.13 233	0.13 138	0.13 187
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.23 68	0.16 75	0.29 60	0.34 102	0.20 131	0.59 435	0.20 46	0.32 27	0.31 97	0.23 51	0.19 17	0.18 18	0.18 29	0.42 154	0.22 68	0.12 55	0.10 69	0.12 48	0.09 9	0.11 33	0.12 126

SMoEStereo_RVC	0.27 149	0.20 244	0.37 188	0.36 174	0.23 229	0.36 251	0.31 288	0.43 108	0.36 143	0.38 197	0.30 121	0.32 160	0.24 115	0.56 275	0.24 119	0.12 55	0.10 69	0.16 253	0.12 183	0.12 89	0.12 126

WCG-NET	0.29 180	0.15 47	0.35 144	0.34 102	0.19 87	0.32 194	0.27 192	0.42 102	0.82 438	0.46 257	0.49 227	0.39 223	0.25 124	0.42 154	0.27 193	0.12 55	0.09 18	0.13 101	0.11 144	0.12 89	0.11 61

IGEV-Stereo++	0.22 52	0.16 75	0.29 60	0.38 233	0.20 131	0.22 35	0.18 13	0.44 117	0.36 143	0.23 51	0.29 109	0.24 84	0.17 20	0.28 15	0.23 98	0.12 55	0.10 69	0.12 48	0.10 72	0.12 89	0.11 61

RSM++	0.26 129	0.19 197	0.36 168	0.37 206	0.21 160	0.28 123	0.29 235	0.54 196	0.34 125	0.26 82	0.23 46	0.36 199	0.21 81	0.52 249	0.24 119	0.12 55	0.11 197	0.14 160	0.12 183	0.14 192	0.11 61

RSM	0.26 129	0.19 197	0.35 144	0.37 206	0.21 160	0.27 107	0.33 327	0.55 203	0.28 66	0.26 82	0.25 64	0.38 210	0.20 67	0.59 303	0.23 98	0.12 55	0.10 69	0.14 160	0.11 144	0.14 192	0.11 61

MoCha-V2	0.26 129	0.16 75	0.30 73	0.41 341	0.18 51	0.27 107	0.26 176	0.57 217	0.28 66	0.37 188	0.27 88	0.33 169	0.34 268	0.56 275	0.23 98	0.12 55	0.10 69	0.12 48	0.10 72	0.13 138	0.13 187

Selective-IGEV	0.25 106	0.18 150	0.37 188	0.37 206	0.20 131	0.27 107	0.25 150	0.59 229	0.25 40	0.27 97	0.26 79	0.34 177	0.18 29	0.62 348	0.23 98	0.12 55	0.10 69	0.14 160	0.11 144	0.13 138	0.11 61

test_4	0.37 288	0.19 197	0.34 123	0.45 469	0.26 352	0.20 24	0.34 346	0.58 222	0.42 201	0.60 312	1.45 621	0.43 263	0.26 146	0.67 404	0.29 234	0.12 55	0.10 69	0.17 302	0.19 461	0.15 250	0.12 126

test_3	0.37 288	0.19 197	0.50 353	0.45 469	0.24 281	0.47 357	0.36 384	0.69 312	0.84 445	0.66 354	0.46 212	0.68 424	0.25 124	0.45 183	0.32 277	0.12 55	0.10 69	0.18 356	0.16 341	0.15 250	0.12 126

cross-raft	0.34 244	0.20 244	0.38 200	0.45 469	0.24 281	0.32 194	0.35 370	0.77 387	0.42 201	0.62 322	0.77 353	0.58 359	0.27 158	0.46 193	0.31 267	0.12 55	0.10 69	0.15 215	0.13 233	0.15 250	0.12 126

s12784h	0.37 288	0.15 47	0.26 26	0.34 102	0.15 5	0.80 541	0.29 235	0.83 412	0.87 464	0.58 307	0.58 278	0.43 263	0.41 348	0.59 303	0.35 313	0.12 55	0.10 69	0.14 160	0.09 9	0.14 192	0.10 6

Anonymus	0.24 82	0.15 47	0.30 73	0.38 233	0.23 229	0.31 174	0.22 98	0.40 85	0.33 117	0.23 51	0.20 21	0.38 210	0.28 179	0.46 193	0.24 119	0.13 104	0.10 69	0.14 160	0.13 233	0.12 89	0.14 233

PhaseNet	0.25 106	0.17 103	0.33 105	0.36 174	0.22 187	0.32 194	0.22 98	0.47 152	0.34 125	0.22 44	0.28 98	0.38 210	0.24 115	0.43 162	0.28 216	0.13 104	0.10 69	0.15 215	0.16 341	0.13 138	0.14 233

MCSU-Stereo	0.21 41	0.13 2	0.26 26	0.30 21	0.14 2	0.25 77	0.31 288	0.35 50	0.32 108	0.29 125	0.25 64	0.23 63	0.17 20	0.32 55	0.21 40	0.13 104	0.10 69	0.10 1	0.08 1	0.10 5	0.10 6

qqai	0.20 18	0.15 47	0.30 73	0.32 65	0.19 87	0.22 35	0.18 13	0.32 27	0.27 62	0.18 11	0.20 21	0.28 126	0.18 29	0.34 86	0.21 40	0.13 104	0.11 197	0.12 48	0.09 9	0.09 1	0.11 61

MGA	0.20 18	0.14 9	0.29 60	0.30 21	0.20 131	0.29 141	0.18 13	0.36 55	0.27 62	0.20 19	0.22 39	0.19 26	0.15 8	0.31 44	0.21 40	0.13 104	0.10 69	0.12 48	0.10 72	0.11 33	0.12 126

PointNet	0.21 41	0.15 47	0.27 35	0.32 65	0.19 87	0.29 141	0.24 129	0.27 8	0.28 66	0.16 3	0.24 57	0.29 132	0.19 45	0.35 95	0.20 23	0.13 104	0.11 197	0.13 101	0.10 72	0.11 33	0.10 6

LiteMatch*	0.21 41	0.15 47	0.33 105	0.31 38	0.23 229	0.24 56	0.21 73	0.33 31	0.33 117	0.21 29	0.19 17	0.24 84	0.21 81	0.32 55	0.21 40	0.13 104	0.11 197	0.13 101	0.10 72	0.11 33	0.12 126

aanet-new-28k	0.24 82	0.18 150	0.48 331	0.36 174	0.17 29	0.32 194	0.23 121	0.38 64	0.28 66	0.28 113	0.23 46	0.29 132	0.33 257	0.31 44	0.22 68	0.13 104	0.10 69	0.13 101	0.11 144	0.16 320	0.13 187

aanet-new-10k	0.26 129	0.18 150	0.57 437	0.39 266	0.18 51	0.44 340	0.22 98	0.46 137	0.36 143	0.27 97	0.31 128	0.26 106	0.29 200	0.29 22	0.22 68	0.13 104	0.09 18	0.13 101	0.10 72	0.16 320	0.11 61

aanet-new-14k	0.26 129	0.20 244	0.47 316	0.38 233	0.17 29	0.18 15	0.25 150	0.54 196	0.51 265	0.29 125	0.30 121	0.22 53	0.31 237	0.34 86	0.24 119	0.13 104	0.10 69	0.13 101	0.10 72	0.17 354	0.12 126

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.27 149	0.17 103	0.33 105	0.34 102	0.23 229	0.35 234	0.31 288	0.49 160	0.49 250	0.39 209	0.51 238	0.25 97	0.19 45	0.30 30	0.25 143	0.13 104	0.10 69	0.15 215	0.12 183	0.11 33	0.11 61

PSi22a	0.17 1	0.14 9	0.23 2	0.28 4	0.15 5	0.17 13	0.18 13	0.28 16	0.15 3	0.15 2	0.13 1	0.22 53	0.17 20	0.23 1	0.19 5	0.13 104	0.10 69	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.10 6

LACA3	0.21 41	0.18 150	0.27 35	0.29 9	0.15 5	0.32 194	0.25 150	0.30 19	0.22 21	0.24 61	0.21 31	0.21 43	0.22 96	0.45 183	0.19 5	0.13 104	0.10 69	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.09 1

Foundation-i1c-attn	0.24 82	0.13 2	0.25 8	0.29 9	0.16 14	0.35 234	0.27 192	0.49 160	0.29 75	0.30 136	0.35 161	0.41 239	0.30 225	0.35 95	0.25 143	0.13 104	0.10 69	0.12 48	0.10 72	0.10 5	0.11 61

Foundation-i1b	0.25 106	0.14 9	0.25 8	0.30 21	0.16 14	0.40 297	0.28 216	0.53 188	0.26 47	0.32 152	0.33 143	0.42 250	0.29 200	0.37 110	0.24 119	0.13 104	0.10 69	0.12 48	0.11 144	0.11 33	0.10 6

Foundation-i1a	0.25 106	0.14 9	0.25 8	0.29 9	0.16 14	0.40 297	0.29 235	0.53 188	0.28 66	0.36 182	0.36 168	0.43 263	0.30 225	0.36 105	0.23 98	0.13 104	0.10 69	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.11 61

Foundation-i32	0.17 1	0.14 9	0.23 2	0.28 4	0.13 1	0.15 4	0.19 27	0.27 8	0.14 2	0.16 3	0.14 2	0.23 63	0.19 45	0.24 2	0.21 40	0.13 104	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.09 1

LACA2	0.21 41	0.16 75	0.28 47	0.30 21	0.15 5	0.29 141	0.29 235	0.32 27	0.23 26	0.22 44	0.23 46	0.28 126	0.20 67	0.35 95	0.19 5	0.13 104	0.10 69	0.10 1	0.09 9	0.13 138	0.10 6

Test_v1	0.20 18	0.14 9	0.23 2	0.29 9	0.18 51	0.24 56	0.21 73	0.41 94	0.32 108	0.21 29	0.22 39	0.17 7	0.18 29	0.35 95	0.20 23	0.13 104	0.10 69	0.12 48	0.10 72	0.10 5	0.10 6

DispViT+	0.23 68	0.15 47	0.29 60	0.30 21	0.18 51	0.18 15	0.20 46	0.61 241	0.45 224	0.29 125	0.26 79	0.23 63	0.18 29	0.47 207	0.24 119	0.13 104	0.10 69	0.10 1	0.08 1	0.10 5	0.11 61

BridgeDepth_RVC	0.20 18	0.14 9	0.26 26	0.26 1	0.15 5	0.34 225	0.17 3	0.41 94	0.22 21	0.21 29	0.21 31	0.20 35	0.25 124	0.33 71	0.25 143	0.13 104	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.12 89	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 18	0.14 9	0.24 6	0.31 38	0.17 29	0.29 141	0.20 46	0.40 85	0.24 33	0.23 51	0.21 31	0.26 106	0.21 81	0.32 55	0.21 40	0.13 104	0.12 282	0.12 48	0.09 9	0.10 5	0.10 6

VIP-Stereo	0.25 106	0.18 150	0.33 105	0.32 65	0.21 160	0.63 455	0.19 27	0.33 31	0.38 159	0.24 61	0.31 128	0.27 119	0.19 45	0.49 228	0.23 98	0.13 104	0.10 69	0.13 101	0.09 9	0.12 89	0.10 6

Monster-pub-mixall	0.20 18	0.14 9	0.27 35	0.31 38	0.17 29	0.20 24	0.17 3	0.43 108	0.24 33	0.23 51	0.21 31	0.17 7	0.16 18	0.46 193	0.19 5	0.13 104	0.10 69	0.11 5	0.08 1	0.10 5	0.12 126

DilatedVolume-Stereo	0.31 207	0.16 75	0.38 200	0.34 102	0.21 160	0.54 393	0.25 150	0.58 222	0.43 213	0.59 308	0.50 229	0.37 202	0.32 248	0.50 233	0.29 234	0.13 104	0.12 282	0.13 101	0.11 144	0.11 33	0.12 126

xyz-stereo-finetune2	0.37 288	0.20 244	0.40 230	0.32 65	0.19 87	0.80 541	0.29 235	0.56 211	0.33 117	0.53 287	0.79 368	0.43 263	0.48 392	0.70 429	0.46 428	0.13 104	0.12 282	0.17 302	0.13 233	0.12 89	0.14 233

xyz-stereo-finetune	0.34 244	0.19 197	0.38 200	0.34 102	0.18 51	0.57 419	0.32 308	0.60 234	0.70 351	0.47 261	0.54 260	0.38 210	0.35 283	0.57 287	0.38 354	0.13 104	0.12 282	0.16 253	0.13 233	0.13 138	0.13 187

xyz-stereo	4.31 705	0.17 103	61.72 746	0.35 134	0.16 14	13.86 720	0.38 417	0.61 241	0.69 347	1.05 590	3.09 687	0.77 474	0.88 597	1.24 613	0.46 428	0.13 104	0.10 69	0.16 253	0.12 183	0.13 138	0.11 61

LG-Stereo_L2	0.19 12	0.14 9	0.30 73	0.31 38	0.20 131	0.20 24	0.18 13	0.33 31	0.22 21	0.19 16	0.15 4	0.20 35	0.18 29	0.34 86	0.20 23	0.13 104	0.09 18	0.13 101	0.09 9	0.11 33	0.09 1

LG-Stereo_L1	0.18 4	0.14 9	0.29 60	0.31 38	0.21 160	0.19 21	0.19 27	0.30 19	0.20 16	0.16 3	0.15 4	0.19 26	0.17 20	0.35 95	0.20 23	0.13 104	0.10 69	0.12 48	0.09 9	0.11 33	0.10 6

MLG-Stereo_test3	0.20 18	0.14 9	0.28 47	0.33 90	0.17 29	0.38 272	0.18 13	0.32 27	0.22 21	0.25 71	0.16 8	0.25 97	0.17 20	0.32 55	0.21 40	0.13 104	0.10 69	0.12 48	0.09 9	0.11 33	0.11 61

MLG-Stereo_test2	0.18 4	0.14 9	0.26 26	0.31 38	0.17 29	0.24 56	0.17 3	0.27 8	0.15 3	0.18 11	0.19 17	0.22 53	0.14 2	0.32 55	0.19 5	0.13 104	0.09 18	0.12 48	0.09 9	0.11 33	0.10 6

Reg-Stereo(zero)	0.31 207	0.17 103	0.30 73	0.35 134	0.19 87	0.33 212	0.21 73	0.64 270	0.72 360	0.52 279	0.52 248	0.51 315	0.29 200	0.48 218	0.27 193	0.13 104	0.10 69	0.12 48	0.10 72	0.12 89	0.13 187

SCV_C0	0.28 168	0.20 244	0.40 230	0.36 174	0.25 314	0.23 48	0.28 216	0.60 234	0.41 194	0.31 147	0.36 168	0.37 202	0.20 67	0.61 324	0.23 98	0.13 104	0.11 197	0.13 101	0.11 144	0.16 320	0.13 187

AIO_test	0.24 82	0.17 103	0.33 105	0.35 134	0.21 160	0.31 174	0.38 417	0.45 125	0.26 47	0.26 82	0.28 98	0.32 160	0.21 81	0.40 135	0.26 169	0.13 104	0.10 69	0.13 101	0.11 144	0.13 138	0.11 61

castereo	0.29 180	0.17 103	0.34 123	0.36 174	0.21 160	0.40 297	0.41 471	0.52 182	0.67 335	0.27 97	0.41 192	0.37 202	0.36 297	0.34 86	0.25 143	0.13 104	0.09 18	0.13 101	0.10 72	0.12 89	0.10 6

tt45	0.28 168	0.18 150	0.36 168	0.36 174	0.24 281	0.37 264	0.28 216	0.50 169	0.31 97	0.41 231	0.27 88	0.38 210	0.25 124	0.61 324	0.26 169	0.13 104	0.11 197	0.16 253	0.13 233	0.12 89	0.15 278

mms	0.27 149	0.21 287	0.36 168	0.38 233	0.25 314	0.31 174	0.32 308	0.43 108	0.33 117	0.29 125	0.34 155	0.34 177	0.20 67	0.48 218	0.26 169	0.13 104	0.11 197	0.16 253	0.13 233	0.15 250	0.13 187

ours_stereo	0.27 149	0.22 326	0.35 144	0.38 233	0.24 281	0.30 157	0.32 308	0.46 137	0.39 169	0.27 97	0.34 155	0.35 189	0.23 107	0.49 228	0.27 193	0.13 104	0.11 197	0.16 253	0.12 183	0.14 192	0.12 126

fffy	0.29 180	0.22 326	0.38 200	0.38 233	0.23 229	0.33 212	0.29 235	0.55 203	0.42 201	0.33 159	0.37 174	0.39 223	0.27 158	0.52 249	0.28 216	0.13 104	0.12 282	0.16 253	0.13 233	0.14 192	0.12 126

AIO-Stereo	0.26 129	0.19 197	0.36 168	0.39 266	0.18 51	0.28 123	0.30 258	0.52 182	0.29 75	0.30 136	0.31 128	0.32 160	0.17 20	0.55 265	0.23 98	0.13 104	0.10 69	0.14 160	0.11 144	0.13 138	0.11 61

WCG-NET（raft）	0.31 207	0.16 75	0.39 215	0.33 90	0.19 87	0.35 234	0.27 192	0.54 196	0.79 405	0.45 249	0.55 269	0.47 290	0.27 158	0.56 275	0.28 216	0.13 104	0.10 69	0.12 48	0.11 144	0.12 89	0.12 126

RAFT-Stereo-weight	0.33 225	0.19 197	0.36 168	0.39 266	0.23 229	0.28 123	0.29 235	0.69 312	0.83 444	0.55 294	0.51 238	0.58 359	0.20 67	0.48 218	0.30 252	0.13 104	0.10 69	0.14 160	0.12 183	0.13 138	0.12 126

gcap-zeroshot	0.26 129	0.17 103	0.34 123	0.33 90	0.23 229	0.35 234	0.31 288	0.49 160	0.48 246	0.38 197	0.50 229	0.26 106	0.20 67	0.28 15	0.25 143	0.13 104	0.09 18	0.15 215	0.12 183	0.11 33	0.11 61

test_for_model	0.27 149	0.17 103	0.34 123	0.34 102	0.23 229	0.35 234	0.31 288	0.49 160	0.49 250	0.39 209	0.51 238	0.25 97	0.19 45	0.30 30	0.25 143	0.13 104	0.10 69	0.15 215	0.12 183	0.11 33	0.11 61

AE-Stereo	0.36 268	0.21 287	0.47 316	0.49 534	0.31 493	0.50 365	0.34 346	0.72 345	0.73 370	0.34 172	0.55 269	0.52 320	0.28 179	0.48 218	0.31 267	0.13 104	0.13 361	0.18 356	0.16 341	0.15 250	0.14 233

MIM_Stereo	0.39 321	0.18 150	0.59 449	0.38 233	0.25 314	0.27 107	0.24 129	0.72 345	0.56 283	0.72 396	1.00 486	0.62 384	0.29 200	0.67 404	0.39 366	0.13 104	0.14 401	0.17 302	0.16 341	0.14 192	0.12 126

testlalala	0.26 129	0.17 103	0.34 123	0.33 90	0.23 229	0.35 234	0.31 288	0.49 160	0.48 246	0.38 197	0.50 229	0.26 106	0.20 67	0.28 15	0.25 143	0.13 104	0.09 18	0.15 215	0.12 183	0.11 33	0.11 61

CES	0.29 180	0.15 47	0.25 8	0.31 38	0.71 667	0.36 251	0.27 192	0.51 175	0.47 242	0.34 172	0.48 220	0.27 119	0.23 107	0.40 135	0.24 119	0.13 104	0.11 197	0.12 48	0.08 1	0.13 138	0.32 584

ProNet	0.30 190	0.22 326	0.41 240	0.36 174	0.25 314	0.33 212	0.42 482	0.62 249	0.41 194	0.33 159	0.31 128	0.32 160	0.28 179	0.60 315	0.28 216	0.13 104	0.11 197	0.16 253	0.13 233	0.13 138	0.14 233

RAFT_CTSACE	0.46 398	0.20 244	0.48 331	0.46 494	0.27 397	0.34 225	0.39 436	0.62 249	0.74 376	0.78 437	1.44 617	0.86 501	0.38 319	1.09 591	0.27 193	0.13 104	0.13 361	0.18 356	0.16 341	0.16 320	0.12 126

iRaft-Stereo_5w	0.46 398	0.22 326	0.53 397	0.43 427	0.30 477	0.30 157	0.53 558	0.66 281	0.71 358	0.62 322	0.89 427	1.01 553	0.67 503	0.76 472	0.67 527	0.13 104	0.12 282	0.17 302	0.15 307	0.15 250	0.17 365

IPLG	0.40 337	0.21 287	0.64 473	0.41 341	0.25 314	0.54 393	0.27 192	0.77 387	0.68 339	0.85 479	0.82 389	0.33 169	0.32 248	0.64 369	0.49 456	0.13 104	0.11 197	0.16 253	0.14 274	0.14 192	0.14 233

test-3	0.35 253	0.17 103	0.48 331	0.40 309	0.22 187	0.42 322	0.22 98	0.66 281	0.80 414	0.72 396	0.45 207	0.63 389	0.29 200	0.45 183	0.32 277	0.13 104	0.09 18	0.17 302	0.13 233	0.13 138	0.11 61

test_1	0.35 253	0.17 103	0.48 331	0.40 309	0.22 187	0.42 322	0.22 98	0.66 281	0.80 414	0.70 384	0.45 207	0.63 389	0.29 200	0.45 183	0.32 277	0.13 104	0.09 18	0.17 302	0.13 233	0.13 138	0.11 61

TestStereo-Hl	0.35 253	0.21 287	0.39 215	0.33 90	0.22 187	0.36 251	0.29 235	0.68 300	0.61 309	0.55 294	0.69 318	0.47 290	0.46 380	0.63 360	0.36 324	0.14 159	0.11 197	0.14 160	0.13 233	0.15 250	0.16 316

quiztm	0.30 190	0.20 244	0.38 200	0.40 309	0.24 281	0.27 107	0.32 308	0.68 300	0.47 242	0.45 249	0.60 283	0.39 223	0.18 29	0.42 154	0.27 193	0.14 159	0.10 69	0.14 160	0.11 144	0.14 192	0.12 126

aanet-32k-new	0.24 82	0.17 103	0.35 144	0.37 206	0.18 51	0.25 77	0.27 192	0.35 50	0.31 97	0.28 113	0.30 121	0.23 63	0.34 268	0.43 162	0.19 5	0.14 159	0.09 18	0.13 101	0.10 72	0.15 250	0.10 6

aanet-new	0.27 149	0.20 244	0.38 200	0.39 266	0.26 352	0.50 365	0.25 150	0.44 117	0.31 97	0.28 113	0.27 88	0.24 84	0.37 310	0.46 193	0.22 68	0.14 159	0.10 69	0.14 160	0.10 72	0.15 250	0.13 187

RT-Monster	0.33 225	0.18 150	0.33 105	0.35 134	0.26 352	0.39 288	0.21 73	0.58 222	0.77 391	0.63 329	0.65 301	0.49 303	0.29 200	0.43 162	0.31 267	0.14 159	0.11 197	0.12 48	0.10 72	0.12 89	0.15 278

Foundation-i1	0.27 149	0.14 9	0.26 26	0.34 102	0.22 187	0.38 272	0.26 176	0.64 270	0.40 184	0.38 197	0.38 181	0.46 285	0.29 200	0.35 95	0.27 193	0.14 159	0.10 69	0.12 48	0.11 144	0.11 33	0.11 61

LACA1	0.19 12	0.16 75	0.27 35	0.29 9	0.14 2	0.26 86	0.22 98	0.27 8	0.19 11	0.20 19	0.16 8	0.19 26	0.18 29	0.31 44	0.21 40	0.14 159	0.10 69	0.11 5	0.10 72	0.11 33	0.10 6

Hybrid-DGEV-2	0.43 374	0.23 359	0.47 316	0.48 522	0.30 477	0.57 419	0.24 129	0.84 415	1.00 542	0.67 363	0.67 313	0.59 369	0.73 540	0.61 324	0.36 324	0.14 159	0.12 282	0.18 356	0.16 341	0.14 192	0.13 187

MatchStereo	0.20 18	0.14 9	0.25 8	0.28 4	0.15 5	0.17 13	0.20 46	0.35 50	0.29 75	0.21 29	0.36 168	0.18 18	0.17 20	0.33 71	0.25 143	0.14 159	0.10 69	0.12 48	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	0.33 225	0.19 197	0.35 144	0.39 266	0.26 352	0.61 443	0.30 258	0.61 241	0.53 277	0.38 197	0.39 185	0.38 210	0.36 297	0.51 244	0.43 406	0.14 159	0.18 512	0.16 253	0.14 274	0.15 250	0.14 233

NLMM	0.33 225	0.19 197	0.35 144	0.39 266	0.26 352	0.61 443	0.30 258	0.61 241	0.52 268	0.38 197	0.39 185	0.38 210	0.36 297	0.50 233	0.43 406	0.14 159	0.18 512	0.16 253	0.14 274	0.15 250	0.14 233

252Zero-FE	0.21 41	0.16 75	0.29 60	0.34 102	0.19 87	0.23 48	0.18 13	0.43 108	0.35 136	0.23 51	0.22 39	0.19 26	0.18 29	0.29 22	0.23 98	0.14 159	0.10 69	0.12 48	0.09 9	0.10 5	0.11 61

water-stereo	0.29 180	0.15 47	0.32 98	0.36 174	0.20 131	0.36 251	0.24 129	0.65 274	0.39 169	0.41 231	0.61 288	0.44 270	0.39 337	0.29 22	0.28 216	0.14 159	0.13 361	0.14 160	0.12 183	0.12 89	0.12 126

depthmonostereo	0.30 190	0.15 47	0.36 168	0.35 134	0.18 51	0.45 350	0.27 192	0.71 334	0.57 292	0.36 182	0.43 200	0.34 177	0.40 343	0.36 105	0.27 193	0.14 159	0.12 282	0.13 101	0.12 183	0.11 33	0.12 126

111111	0.22 52	0.15 47	0.29 60	0.37 206	0.23 229	0.21 32	0.19 27	0.46 137	0.29 75	0.20 19	0.20 21	0.29 132	0.14 2	0.44 173	0.22 68	0.14 159	0.10 69	0.12 48	0.09 9	0.12 89	0.12 126

LG-G_1	0.22 52	0.14 9	0.31 84	0.34 102	0.16 14	0.52 380	0.17 3	0.36 55	0.20 16	0.21 29	0.22 39	0.26 106	0.19 45	0.37 110	0.20 23	0.14 159	0.10 69	0.13 101	0.09 9	0.11 33	0.11 61

LG-G	0.22 52	0.14 9	0.31 84	0.34 102	0.16 14	0.52 380	0.17 3	0.36 55	0.20 16	0.21 29	0.22 39	0.26 106	0.19 45	0.37 110	0.20 23	0.14 159	0.10 69	0.13 101	0.09 9	0.11 33	0.11 61

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 82	0.17 103	0.34 123	0.40 309	0.21 160	0.18 15	0.21 73	0.36 55	0.27 62	0.30 136	0.52 248	0.28 126	0.28 179	0.27 11	0.24 119	0.14 159	0.10 69	0.13 101	0.10 72	0.14 192	0.14 233

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 106	0.32 524	0.25 8	0.52 574	0.20 131	0.29 141	0.22 98	0.44 117	0.38 159	0.27 97	0.25 64	0.24 84	0.29 200	0.46 193	0.23 98	0.14 159	0.09 18	0.12 48	0.09 9	0.14 192	0.11 61

FoundationStereo	0.18 4	0.15 47	0.26 26	0.31 38	0.17 29	0.23 48	0.20 46	0.24 6	0.16 6	0.19 16	0.16 8	0.21 43	0.19 45	0.27 11	0.22 68	0.14 159	0.10 69	0.12 48	0.09 9	0.10 5	0.10 6

HUF	0.25 106	0.17 103	0.38 200	0.33 90	0.19 87	0.25 77	0.39 436	0.53 188	0.36 143	0.26 82	0.23 46	0.33 169	0.27 158	0.36 105	0.25 143	0.14 159	0.11 197	0.13 101	0.10 72	0.12 89	0.12 126

castereo++	0.26 129	0.17 103	0.29 60	0.34 102	0.20 131	0.74 519	0.20 46	0.41 94	0.49 250	0.24 61	0.24 57	0.35 189	0.27 158	0.41 142	0.20 23	0.14 159	0.09 18	0.14 160	0.09 9	0.11 33	0.11 61

999	0.28 168	0.17 103	0.38 200	0.37 206	0.25 314	0.30 157	0.27 192	0.55 203	0.42 201	0.26 82	0.31 128	0.39 223	0.24 115	0.65 380	0.26 169	0.14 159	0.11 197	0.15 215	0.12 183	0.12 89	0.15 278

tg	0.34 244	0.19 197	0.40 230	0.40 309	0.23 229	0.38 272	0.26 176	0.74 366	0.60 306	0.48 268	0.65 301	0.42 250	0.24 115	0.57 287	0.33 291	0.14 159	0.10 69	0.18 356	0.17 401	0.14 192	0.12 126

dual_stereo	0.20 18	0.15 47	0.27 35	0.32 65	0.17 29	0.16 9	0.20 46	0.30 19	0.21 19	0.24 61	0.20 21	0.25 97	0.14 2	0.55 265	0.25 143	0.14 159	0.10 69	0.12 48	0.09 9	0.10 5	0.10 6

GCAP-BAT	0.28 168	0.16 75	0.45 291	0.34 102	0.22 187	0.26 86	0.24 129	0.49 160	0.56 283	0.35 175	0.42 194	0.43 263	0.27 158	0.50 233	0.24 119	0.14 159	0.11 197	0.14 160	0.12 183	0.12 89	0.13 187

Occ-G	0.27 149	0.15 47	0.32 98	0.35 134	0.21 160	0.28 123	0.32 308	0.44 117	0.34 125	0.29 125	0.43 200	0.49 303	0.25 124	0.50 233	0.30 252	0.14 159	0.11 197	0.14 160	0.11 144	0.13 138	0.13 187

IGEV-Stereo+	0.25 106	0.15 47	0.28 47	0.32 65	0.19 87	0.13 1	0.17 3	0.29 18	0.30 88	0.22 44	0.15 4	0.22 53	0.22 96	0.42 154	0.22 68	0.14 159	0.10 69	0.12 48	0.09 9	0.15 250	1.09 689

IGEV++	0.25 106	0.17 103	0.35 144	0.40 309	0.23 229	0.24 56	0.23 121	0.56 211	0.24 33	0.29 125	0.36 168	0.30 147	0.22 96	0.33 71	0.29 234	0.14 159	0.10 69	0.14 160	0.10 72	0.13 138	0.14 233

MyStereo07	0.33 225	0.23 359	0.37 188	0.43 427	0.29 452	0.40 297	0.48 525	0.78 391	0.38 159	0.38 197	0.34 155	0.32 160	0.30 225	0.63 360	0.28 216	0.14 159	0.13 361	0.19 393	0.17 401	0.18 391	0.17 365

MyStereo06	0.40 337	0.22 326	0.65 478	0.42 382	0.29 452	0.43 329	0.48 525	1.05 496	0.43 213	0.64 340	0.54 260	0.78 477	0.27 158	0.53 255	0.31 267	0.14 159	0.13 361	0.18 356	0.17 401	0.17 354	0.17 365

MyStereo05	0.46 398	0.22 326	0.51 363	0.42 382	0.29 452	0.43 329	0.48 525	0.96 463	1.12 584	0.77 426	0.62 292	0.51 315	0.57 444	0.79 491	0.43 406	0.14 159	0.13 361	0.18 356	0.17 401	0.17 354	0.17 365

MyStereo04	0.45 390	0.23 359	0.52 386	0.43 427	0.29 452	0.40 297	0.48 525	1.02 481	1.12 584	0.62 322	0.58 278	0.55 330	0.56 432	0.77 479	0.45 423	0.14 159	0.13 361	0.19 393	0.17 401	0.18 391	0.17 365

ff7	0.30 190	0.22 326	0.42 257	0.37 206	0.26 352	0.31 174	0.34 346	0.66 281	0.35 136	0.39 209	0.33 143	0.31 151	0.28 179	0.61 324	0.26 169	0.14 159	0.11 197	0.17 302	0.12 183	0.15 250	0.16 316

ffff	0.30 190	0.22 326	0.42 257	0.37 206	0.26 352	0.31 174	0.34 346	0.66 281	0.35 136	0.39 209	0.33 143	0.31 151	0.28 179	0.61 324	0.26 169	0.14 159	0.11 197	0.17 302	0.12 183	0.15 250	0.16 316

11t	0.30 190	0.22 326	0.42 257	0.37 206	0.26 352	0.31 174	0.34 346	0.66 281	0.35 136	0.39 209	0.33 143	0.31 151	0.28 179	0.61 324	0.26 169	0.14 159	0.11 197	0.17 302	0.12 183	0.15 250	0.16 316

MSKI-zero shot	0.33 225	0.19 197	0.36 168	0.41 341	0.22 187	0.32 194	0.22 98	0.65 274	0.45 224	0.52 279	0.64 297	0.60 374	0.19 45	0.78 487	0.27 193	0.14 159	0.11 197	0.14 160	0.10 72	0.13 138	0.13 187

GCAPDPT-zeroshot	0.28 168	0.16 75	0.45 291	0.34 102	0.22 187	0.26 86	0.24 129	0.49 160	0.56 283	0.35 175	0.42 194	0.43 263	0.27 158	0.50 233	0.24 119	0.14 159	0.11 197	0.14 160	0.12 183	0.12 89	0.13 187

AEACV	0.28 168	0.18 150	0.34 123	0.36 174	0.45 612	0.27 107	0.27 192	0.41 94	0.39 169	0.31 147	0.46 212	0.31 151	0.36 297	0.38 120	0.25 143	0.14 159	0.11 197	0.15 215	0.13 233	0.13 138	0.13 187

GCAP-Stereo	0.29 180	0.21 287	0.45 291	0.39 266	0.20 131	0.39 288	0.22 98	0.60 234	0.46 233	0.47 261	0.50 229	0.39 223	0.27 158	0.34 86	0.24 119	0.14 159	0.12 282	0.14 160	0.11 144	0.13 138	0.12 126

RAFT-Test	0.35 253	0.19 197	0.42 257	0.39 266	0.24 281	0.50 365	0.23 121	0.74 366	0.44 219	0.62 322	0.85 408	0.64 395	0.28 179	0.48 218	0.30 252	0.14 159	0.11 197	0.14 160	0.11 144	0.13 138	0.13 187

LL-Strereo2	0.36 268	0.25 414	0.52 386	0.43 427	0.27 397	0.36 251	0.27 192	0.70 326	0.46 233	0.55 294	0.53 255	0.65 401	0.24 115	0.69 421	0.32 277	0.14 159	0.13 361	0.23 514	0.20 485	0.19 427	0.14 233

4D-IteraStereo	0.33 225	0.19 197	0.43 277	0.40 309	0.24 281	0.32 194	0.27 192	0.59 229	0.72 360	0.66 354	0.53 255	0.42 250	0.22 96	0.46 193	0.30 252	0.14 159	0.09 18	0.20 433	0.16 341	0.16 320	0.12 126

anonymousdsp2	0.37 288	0.21 287	0.49 341	0.38 233	0.24 281	0.48 362	0.31 288	0.91 439	0.68 339	0.57 303	0.51 238	0.51 315	0.34 268	0.59 303	0.33 291	0.14 159	0.11 197	0.14 160	0.10 72	0.16 320	0.16 316

anonymousdsp	0.30 190	0.22 326	0.41 240	0.38 233	0.26 352	0.31 174	0.35 370	0.68 300	0.36 143	0.40 225	0.33 143	0.32 160	0.28 179	0.62 348	0.26 169	0.14 159	0.10 69	0.17 302	0.12 183	0.15 250	0.16 316

EGLCR-Stereo	0.27 149	0.17 103	0.36 168	0.35 134	0.21 160	0.37 264	0.20 46	0.58 222	0.37 154	0.29 125	0.28 98	0.42 250	0.18 29	0.47 207	0.27 193	0.14 159	0.10 69	0.16 253	0.14 274	0.13 138	0.12 126

DCRE	0.38 306	0.19 197	0.47 316	0.45 469	0.33 532	0.45 350	0.40 449	0.66 281	0.53 277	0.49 272	0.95 456	0.57 343	0.39 337	0.53 255	0.32 277	0.14 159	0.13 361	0.15 215	0.14 274	0.14 192	0.15 278

Selective-RAFT	0.36 268	0.23 359	0.54 411	0.45 469	0.22 187	0.64 465	0.27 192	0.62 249	0.65 323	0.41 231	0.38 181	0.55 330	0.39 337	0.59 303	0.36 324	0.14 159	0.12 282	0.14 160	0.12 183	0.16 320	0.14 233

MC-Stereo	0.29 180	0.18 150	0.35 144	0.40 309	0.21 160	0.26 86	0.26 176	0.53 188	0.40 184	0.38 197	0.61 288	0.41 239	0.31 237	0.57 287	0.27 193	0.14 159	0.10 69	0.14 160	0.12 183	0.12 89	0.12 126

RCA-Stereo	0.36 268	0.18 150	0.37 188	0.38 233	0.23 229	0.31 174	0.33 327	0.70 326	1.25 617	0.45 249	0.65 301	0.46 285	0.43 356	0.40 135	0.29 234	0.14 159	0.10 69	0.14 160	0.12 183	0.12 89	0.12 126

DCANet-4	0.38 306	0.22 326	0.58 441	0.35 134	0.19 87	0.30 157	0.30 258	0.69 312	0.97 530	0.70 384	0.79 368	0.40 232	0.46 380	0.46 193	0.37 336	0.14 159	0.10 69	0.14 160	0.11 144	0.12 89	0.15 278

ccc-4	0.30 190	0.22 326	0.42 257	0.37 206	0.26 352	0.31 174	0.34 346	0.66 281	0.35 136	0.39 209	0.33 143	0.31 151	0.28 179	0.61 324	0.26 169	0.14 159	0.11 197	0.17 302	0.12 183	0.15 250	0.16 316

fff	0.39 321	0.18 150	0.46 303	0.35 134	0.19 87	0.30 157	0.30 258	0.73 357	1.08 576	0.70 384	0.79 368	0.44 270	0.62 471	0.47 207	0.37 336	0.14 159	0.10 69	0.14 160	0.11 144	0.12 89	0.15 278

ADStereo(finetuned)	0.39 321	0.18 150	0.58 441	0.35 134	0.19 87	0.30 157	0.30 258	0.72 345	0.96 525	0.72 396	0.77 353	0.45 279	0.68 512	0.46 193	0.36 324	0.14 159	0.10 69	0.14 160	0.11 144	0.13 138	0.15 278

raft_robust	0.41 352	0.24 383	0.39 215	0.43 427	0.22 187	0.40 297	0.33 327	0.80 401	0.98 535	0.80 445	0.88 424	0.41 239	0.32 248	0.89 530	0.30 252	0.14 159	0.12 282	0.16 253	0.18 433	0.15 250	0.13 187

test_5	0.44 381	0.25 414	0.48 331	0.53 585	0.28 425	0.28 123	0.42 482	0.77 387	0.87 464	0.63 329	0.91 441	0.73 452	0.53 411	0.82 507	0.36 324	0.14 159	0.11 197	0.18 356	0.18 433	0.18 391	0.16 316

IGEV-Stereo	0.30 190	0.22 326	0.41 240	0.38 233	0.26 352	0.30 157	0.35 370	0.68 300	0.36 143	0.40 225	0.33 143	0.32 160	0.28 179	0.62 348	0.26 169	0.14 159	0.10 69	0.17 302	0.12 183	0.15 250	0.16 316
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.42 360	0.20 244	0.63 468	0.39 266	0.27 397	0.33 212	0.25 150	1.76 677	0.37 154	0.73 403	0.53 255	0.63 389	0.42 353	0.86 520	0.29 234	0.14 159	0.11 197	0.14 160	0.13 233	0.15 250	0.15 278

MIPNet	0.39 321	0.22 326	0.66 481	0.40 309	0.25 314	0.53 386	0.29 235	0.78 391	0.74 376	0.68 375	0.60 283	0.40 232	0.48 392	0.45 183	0.39 366	0.14 159	0.11 197	0.16 253	0.13 233	0.14 192	0.14 233

IPLGR	0.40 337	0.22 326	0.70 506	0.40 309	0.22 187	0.51 372	0.29 235	0.78 391	0.78 397	0.80 445	0.77 353	0.44 270	0.41 348	0.48 218	0.40 389	0.14 159	0.12 282	0.16 253	0.14 274	0.16 320	0.14 233

GMOStereo	0.38 306	0.19 197	0.42 257	0.43 427	0.24 281	0.40 297	0.39 436	0.55 203	0.64 317	0.89 511	0.84 399	0.65 401	0.37 310	0.39 126	0.29 234	0.14 159	0.12 282	0.20 433	0.18 433	0.15 250	0.12 126

error version	0.38 306	0.19 197	0.42 257	0.43 427	0.24 281	0.40 297	0.39 436	0.55 203	0.64 317	0.89 511	0.84 399	0.65 401	0.37 310	0.39 126	0.29 234	0.14 159	0.12 282	0.20 433	0.18 433	0.15 250	0.12 126

test-v	0.38 306	0.19 197	0.42 257	0.43 427	0.24 281	0.40 297	0.39 436	0.55 203	0.64 317	0.89 511	0.84 399	0.65 401	0.37 310	0.39 126	0.29 234	0.14 159	0.12 282	0.20 433	0.18 433	0.15 250	0.12 126

DEmStereo	0.49 436	0.18 150	0.53 397	0.39 266	0.26 352	0.57 419	0.33 327	0.65 274	0.75 380	0.90 519	1.65 637	0.57 343	1.02 622	0.63 360	0.44 417	0.14 159	0.12 282	0.16 253	0.16 341	0.14 192	0.17 365

DRaft	0.49 436	0.18 150	0.50 353	0.38 233	0.25 314	0.57 419	0.39 436	0.67 292	0.86 457	1.02 577	1.75 644	0.50 308	0.79 567	0.65 380	0.42 403	0.14 159	0.11 197	0.16 253	0.16 341	0.14 192	0.17 365

RAFT-RH_RVC	0.57 514	0.18 150	0.44 283	0.38 233	0.23 229	0.56 409	0.24 129	0.61 241	0.73 370	1.18 620	3.90 699	0.55 330	0.40 343	0.67 404	0.38 354	0.14 159	0.11 197	0.20 433	0.15 307	0.12 89	0.14 233

RAFT-345	0.41 352	0.19 197	0.42 257	0.39 266	0.23 229	0.32 194	0.25 150	0.62 249	0.56 283	0.74 410	1.77 645	0.44 270	0.35 283	0.67 404	0.37 336	0.14 159	0.11 197	0.18 356	0.14 274	0.14 192	0.13 187

test-2	0.38 306	0.19 197	0.42 257	0.43 427	0.24 281	0.40 297	0.39 436	0.55 203	0.64 317	0.89 511	0.84 399	0.65 401	0.37 310	0.39 126	0.29 234	0.14 159	0.12 282	0.20 433	0.18 433	0.15 250	0.12 126

test-1	0.37 288	0.20 244	0.76 533	0.47 515	0.27 397	0.44 340	0.36 384	0.63 260	0.65 323	0.49 272	0.67 313	0.54 327	0.35 283	0.42 154	0.30 252	0.14 159	0.12 282	0.16 253	0.14 274	0.15 250	0.18 398

iRaftStereo_RVC	0.33 225	0.20 244	0.40 230	0.40 309	0.23 229	0.31 174	0.29 235	0.70 326	0.55 281	0.49 272	0.66 306	0.37 202	0.23 107	0.47 207	0.33 291	0.14 159	0.11 197	0.19 393	0.17 401	0.16 320	0.13 187

CREStereo++_RVC	0.32 217	0.16 75	0.25 8	0.32 65	0.24 281	0.27 107	0.22 98	0.48 158	0.89 480	0.47 261	0.80 379	0.29 132	0.25 124	0.37 110	0.34 304	0.14 159	0.09 18	0.13 101	0.52 676	0.14 192	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	0.38 306	0.18 150	0.46 303	0.35 134	0.19 87	0.30 157	0.30 258	0.72 345	0.96 525	0.72 396	0.77 353	0.45 279	0.56 432	0.47 207	0.36 324	0.14 159	0.10 69	0.14 160	0.11 144	0.13 138	0.15 278

csc	0.39 321	0.18 150	0.46 303	0.35 134	0.19 87	0.30 157	0.30 258	0.73 357	1.08 576	0.70 384	0.79 368	0.44 270	0.62 471	0.47 207	0.37 336	0.14 159	0.10 69	0.14 160	0.11 144	0.12 89	0.15 278

cscssc	0.39 321	0.18 150	0.46 303	0.35 134	0.19 87	0.30 157	0.30 258	0.73 357	1.08 576	0.70 384	0.79 368	0.44 270	0.62 471	0.47 207	0.37 336	0.14 159	0.10 69	0.14 160	0.11 144	0.12 89	0.15 278

test_xeample3	0.31 207	0.23 359	0.56 428	0.36 174	0.26 352	0.35 234	0.32 308	0.60 234	0.38 159	0.44 248	0.32 139	0.33 169	0.28 179	0.66 394	0.27 193	0.14 159	0.12 282	0.16 253	0.12 183	0.14 192	0.14 233

EAI-Stereo	0.36 268	0.21 287	0.46 303	0.40 309	0.22 187	0.33 212	0.36 384	1.22 576	0.32 108	0.52 279	0.75 346	0.35 189	0.28 179	0.65 380	0.30 252	0.14 159	0.11 197	0.14 160	0.14 274	0.14 192	0.13 187

CFNet-RSSM	0.35 253	0.18 150	0.47 316	0.39 266	0.22 187	0.35 234	0.23 121	0.78 391	0.86 457	0.67 363	0.54 260	0.56 336	0.28 179	0.49 228	0.28 216	0.14 159	0.10 69	0.14 160	0.12 183	0.13 138	0.12 126

Gwc-CoAtRS	0.35 253	0.18 150	0.46 303	0.39 266	0.23 229	0.34 225	0.22 98	0.74 366	0.77 391	0.62 322	0.60 283	0.58 359	0.29 200	0.47 207	0.29 234	0.14 159	0.11 197	0.14 160	0.12 183	0.13 138	0.13 187

HITNet	0.43 374	0.27 467	0.50 353	0.34 102	0.18 51	0.65 473	0.32 308	0.99 471	0.70 351	0.73 403	0.86 412	0.66 413	0.56 432	0.61 324	0.47 439	0.14 159	0.10 69	0.15 215	0.13 233	0.18 391	0.13 187
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	0.49 436	0.26 451	0.73 522	0.38 233	0.18 51	0.64 465	0.33 327	0.84 415	0.89 480	0.96 557	1.12 536	0.72 447	0.45 373	1.00 577	0.59 505	0.14 159	0.10 69	0.14 160	0.11 144	0.14 192	0.14 233

0shot-warping	0.24 82	0.20 244	0.29 60	0.27 2	0.27 397	0.28 123	0.26 176	0.22 3	0.22 21	0.20 19	0.32 139	0.14 1	0.25 124	0.25 4	0.32 277	0.15 239	0.20 545	0.21 477	0.32 622	0.22 488	0.27 547

Weightmod	0.33 225	0.19 197	0.34 123	0.35 134	0.19 87	0.54 393	0.34 346	0.61 241	0.50 257	0.43 244	0.53 255	0.47 290	0.32 248	0.53 255	0.31 267	0.15 239	0.23 576	0.16 253	0.15 307	0.14 192	0.12 126

TestStereo_HL3	0.38 306	0.20 244	0.59 449	0.35 134	0.24 281	0.55 400	0.38 417	0.62 249	0.45 224	0.64 340	0.86 412	0.56 336	0.50 401	0.57 287	0.30 252	0.15 239	0.11 197	0.14 160	0.13 233	0.14 192	0.18 398

GGDA	0.34 244	0.20 244	0.37 188	0.32 65	0.22 187	0.32 194	0.26 176	0.62 249	0.67 335	0.53 287	0.71 325	0.41 239	0.36 297	0.57 287	0.37 336	0.15 239	0.11 197	0.13 101	0.12 183	0.15 250	0.16 316

DF	0.27 149	0.16 75	0.41 240	0.36 174	0.19 87	0.28 123	0.25 150	0.44 117	0.29 75	0.31 147	0.49 227	0.50 308	0.22 96	0.51 244	0.21 40	0.15 239	0.10 69	0.13 101	0.10 72	0.12 89	0.13 187

DepthFocus	0.20 18	0.13 2	0.31 84	0.29 9	0.24 281	0.18 15	0.20 46	0.27 8	0.18 9	0.24 61	0.25 64	0.15 2	0.18 29	0.27 11	0.19 5	0.15 239	0.12 282	0.17 302	0.17 401	0.13 138	0.10 6

VMStereo-Base	0.28 168	0.17 103	0.29 60	0.30 21	0.18 51	0.31 174	0.27 192	0.51 175	0.66 328	0.32 152	0.48 220	0.42 250	0.25 124	0.42 154	0.29 234	0.15 239	0.12 282	0.12 48	0.10 72	0.13 138	0.15 278

Hybrid-DGEV-03	0.46 398	0.20 244	0.36 168	0.43 427	0.28 425	0.55 400	0.25 150	0.69 312	0.75 380	0.96 557	1.92 653	0.61 376	0.32 248	0.58 294	0.36 324	0.15 239	0.10 69	0.18 356	0.16 341	0.14 192	0.12 126

WQFJX1	0.33 225	0.20 244	0.35 144	0.42 382	0.28 425	0.52 380	0.33 327	0.56 211	0.55 281	0.40 225	0.36 168	0.33 169	0.30 225	0.72 445	0.40 389	0.15 239	0.18 512	0.17 302	0.14 274	0.16 320	0.16 316

WQFJX	0.33 225	0.19 197	0.34 123	0.39 266	0.27 397	0.60 441	0.30 258	0.58 222	0.52 268	0.40 225	0.38 181	0.34 177	0.35 283	0.63 360	0.41 396	0.15 239	0.17 491	0.16 253	0.13 233	0.15 250	0.16 316

FE-Mocha	0.33 225	0.20 244	0.55 415	0.39 266	0.27 397	0.31 174	0.20 46	0.77 387	0.38 159	0.67 363	0.56 272	0.57 343	0.26 146	0.38 120	0.23 98	0.15 239	0.10 69	0.17 302	0.16 341	0.13 138	0.13 187

IGEV-FE	0.36 268	0.19 197	0.71 509	0.41 341	0.29 452	0.30 157	0.25 150	0.86 421	0.40 184	0.64 340	0.57 275	0.56 336	0.25 124	0.56 275	0.29 234	0.15 239	0.11 197	0.16 253	0.14 274	0.14 192	0.14 233

Zero-FE251	0.24 82	0.17 103	0.33 105	0.34 102	0.20 131	0.44 340	0.19 27	0.40 85	0.26 47	0.28 113	0.30 121	0.38 210	0.24 115	0.33 71	0.23 98	0.15 239	0.11 197	0.13 101	0.10 72	0.11 33	0.11 61

GASTEREO	0.26 129	0.17 103	0.35 144	0.41 341	0.21 160	0.22 35	0.30 258	0.47 152	0.32 108	0.38 197	0.33 143	0.22 53	0.33 257	0.43 162	0.24 119	0.15 239	0.10 69	0.13 101	0.11 144	0.13 138	0.12 126

MSCF	0.25 106	0.17 103	0.36 168	0.41 341	0.21 160	0.20 24	0.31 288	0.47 152	0.32 108	0.37 188	0.33 143	0.23 63	0.34 268	0.37 110	0.23 98	0.15 239	0.10 69	0.13 101	0.11 144	0.13 138	0.13 187

LGtest1	0.20 18	0.15 47	0.30 73	0.35 134	0.17 29	0.26 86	0.17 3	0.33 31	0.21 19	0.21 29	0.16 8	0.23 63	0.21 81	0.33 71	0.20 23	0.15 239	0.10 69	0.13 101	0.10 72	0.12 89	0.11 61

MM-Stereo_test1	0.34 244	0.19 197	0.37 188	0.42 382	0.23 229	0.35 234	0.44 499	0.62 249	0.56 283	0.61 317	0.51 238	0.38 210	0.36 297	0.65 380	0.27 193	0.15 239	0.13 361	0.17 302	0.14 274	0.15 250	0.13 187

AIO-test1	0.39 321	0.18 150	0.42 257	0.51 557	0.25 314	0.44 340	0.30 258	0.74 366	1.20 611	0.41 231	0.71 325	0.45 279	0.29 200	0.56 275	0.27 193	0.15 239	0.13 361	0.19 393	0.21 509	0.13 138	0.18 398

UGAM-zero	0.48 421	0.21 287	0.66 481	0.38 233	0.23 229	0.36 251	0.22 98	1.30 608	0.43 213	0.67 363	0.61 288	1.74 658	0.89 600	0.79 491	0.27 193	0.15 239	0.12 282	0.15 215	0.12 183	0.13 138	0.14 233

RAStereo	0.25 106	0.17 103	0.33 105	0.40 309	0.21 160	0.24 56	0.26 176	0.45 125	0.46 233	0.23 51	0.34 155	0.30 147	0.19 45	0.34 86	0.26 169	0.15 239	0.12 282	0.16 253	0.13 233	0.14 192	0.11 61

Pointernet	0.27 149	0.15 47	0.35 144	0.36 174	0.23 229	0.35 234	0.21 73	0.74 366	0.41 194	0.39 209	0.37 174	0.34 177	0.25 124	0.37 110	0.27 193	0.15 239	0.11 197	0.12 48	0.09 9	0.11 33	0.11 61

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 478	0.23 359	1.38 637	0.40 309	0.53 641	0.29 141	0.30 258	1.49 646	0.45 224	0.69 379	1.15 550	0.98 541	0.32 248	0.70 429	0.29 234	0.15 239	0.11 197	0.17 302	0.20 485	0.22 488	0.27 547

trnet	0.28 168	0.15 47	0.25 8	0.29 9	0.16 14	0.38 272	0.23 121	0.53 188	0.77 391	0.43 244	0.52 248	0.34 177	0.28 179	0.39 126	0.27 193	0.15 239	0.11 197	0.12 48	0.08 1	0.11 33	0.11 61

MyStereo8	0.42 360	0.21 287	0.64 473	0.43 427	0.29 452	0.55 400	0.28 216	0.72 345	0.50 257	0.73 403	1.01 491	0.57 343	0.44 366	0.52 249	0.52 469	0.15 239	0.12 282	0.16 253	0.14 274	0.19 427	0.21 468

IGEV_Zeroshot_test	0.36 268	0.19 197	0.71 509	0.41 341	0.29 452	0.30 157	0.25 150	0.86 421	0.40 184	0.64 340	0.57 275	0.56 336	0.25 124	0.56 275	0.29 234	0.15 239	0.11 197	0.16 253	0.14 274	0.14 192	0.14 233

CASnet	0.30 190	0.20 244	0.34 123	0.42 382	0.17 29	0.25 77	0.24 129	0.53 188	0.56 283	0.54 291	0.54 260	0.39 223	0.24 115	0.41 142	0.26 169	0.15 239	0.10 69	0.22 493	0.18 433	0.18 391	0.12 126
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.36 268	0.17 103	0.31 84	0.35 134	0.21 160	0.51 372	0.21 73	0.93 450	0.75 380	0.56 299	0.73 331	0.66 413	0.29 200	0.48 218	0.25 143	0.15 239	0.10 69	0.13 101	0.10 72	0.13 138	0.13 187

HH	0.37 288	0.22 326	0.49 341	0.41 341	0.26 352	0.36 251	0.30 258	0.87 424	0.41 194	0.45 249	0.59 280	0.78 477	0.43 356	0.77 479	0.26 169	0.15 239	0.11 197	0.15 215	0.14 274	0.14 192	0.14 233

HanStereo	0.37 288	0.22 326	0.49 341	0.41 341	0.26 352	0.36 251	0.30 258	0.87 424	0.41 194	0.45 249	0.59 280	0.78 477	0.43 356	0.77 479	0.26 169	0.15 239	0.11 197	0.15 215	0.14 274	0.14 192	0.14 233

LoS	0.30 190	0.16 75	0.32 98	0.30 21	0.19 87	0.32 194	0.29 235	0.54 196	0.73 370	0.35 175	0.52 248	0.42 250	0.29 200	0.48 218	0.29 234	0.15 239	0.11 197	0.13 101	0.09 9	0.12 89	0.12 126
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo Lap2	0.29 180	0.25 414	0.44 283	0.50 545	0.30 477	0.19 21	0.31 288	0.52 182	0.41 194	0.25 71	0.28 98	0.46 285	0.31 237	0.39 126	0.30 252	0.15 239	0.15 431	0.16 253	0.13 233	0.17 354	0.16 316

RAFT+CT+SA	0.40 337	0.24 383	0.40 230	0.53 585	0.27 397	0.28 123	0.45 506	0.79 398	0.81 425	0.51 275	0.90 433	0.42 250	0.39 337	0.81 500	0.33 291	0.15 239	0.11 197	0.18 356	0.18 433	0.15 250	0.15 278

GLC_STEREO	0.30 190	0.20 244	0.28 47	0.44 454	0.19 87	0.31 174	0.25 150	0.49 160	0.43 213	0.37 188	0.47 218	0.40 232	0.23 107	0.51 244	0.37 336	0.15 239	0.18 512	0.19 393	0.16 341	0.16 320	0.14 233

CrosDoStereo	0.51 463	0.19 197	0.46 303	0.39 266	0.24 281	0.39 288	1.14 672	0.69 312	0.87 464	0.94 540	1.36 601	0.62 384	0.75 551	0.68 413	0.46 428	0.15 239	0.12 282	0.17 302	0.18 433	0.14 192	0.16 316

LCNet	0.42 360	0.21 287	0.34 123	0.44 454	0.24 281	0.47 357	0.28 216	0.69 312	0.57 292	0.72 396	1.03 505	0.66 413	0.58 448	0.60 315	0.35 313	0.15 239	0.10 69	0.19 393	0.19 461	0.22 488	0.37 613

STrans-v2	0.47 411	0.21 287	0.49 341	0.41 341	0.25 314	0.54 393	0.49 538	1.16 543	0.82 438	0.67 363	1.05 511	0.71 432	0.67 503	0.74 452	0.34 304	0.15 239	0.11 197	0.17 302	0.15 307	0.14 192	0.14 233

TransformOpticalFlow	0.46 398	0.21 287	0.49 341	0.42 382	0.24 281	0.36 251	0.46 509	1.04 489	0.84 445	0.67 363	1.14 547	0.73 452	0.56 432	0.78 487	0.33 291	0.15 239	0.10 69	0.17 302	0.15 307	0.14 192	0.15 278

OMP-Stereo	0.43 374	0.23 359	0.50 353	0.53 585	0.25 314	0.36 251	0.24 129	0.73 357	0.81 425	0.78 437	0.64 297	0.88 510	0.41 348	0.95 556	0.36 324	0.15 239	0.12 282	0.20 433	0.15 307	0.16 320	0.13 187

PSM-AAD	0.48 421	0.21 287	0.39 215	0.44 454	0.23 229	0.56 409	0.47 518	0.67 292	0.73 370	1.08 602	1.12 536	0.58 359	0.87 592	0.63 360	0.33 291	0.15 239	0.11 197	0.25 543	0.26 587	0.18 391	0.42 630

FTStereo	0.56 509	0.21 287	0.39 215	0.42 382	0.25 314	0.39 288	0.73 628	0.69 312	0.45 224	1.09 606	3.23 688	0.69 426	0.71 524	0.55 265	0.34 304	0.15 239	0.13 361	0.19 393	0.17 401	0.15 250	0.32 584

ASMatch	0.48 421	0.20 244	0.47 316	0.39 266	0.28 425	0.37 264	0.26 176	0.76 380	0.72 360	0.77 426	2.29 664	0.61 376	0.51 407	0.64 369	0.39 366	0.15 239	0.12 282	0.17 302	0.15 307	0.14 192	0.22 487

DeepStereo_LL	0.51 463	0.19 197	0.46 303	0.39 266	0.24 281	0.39 288	1.14 672	0.69 312	0.87 464	0.94 540	1.36 601	0.62 384	0.75 551	0.68 413	0.46 428	0.15 239	0.12 282	0.17 302	0.18 433	0.14 192	0.16 316

GrayStereo	0.49 436	0.20 244	0.44 283	0.47 515	0.29 452	0.51 372	0.62 595	0.71 334	0.66 328	1.04 585	1.46 622	0.77 474	0.73 540	0.58 294	0.35 313	0.15 239	0.12 282	0.17 302	0.17 401	0.15 250	0.30 571

CroCo-Stereo	0.27 149	0.23 359	0.40 230	0.49 534	0.22 187	0.20 24	0.29 235	0.55 203	0.45 224	0.29 125	0.27 88	0.42 250	0.26 146	0.30 30	0.26 169	0.15 239	0.13 361	0.13 101	0.12 183	0.16 320	0.13 187
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	0.44 381	0.20 244	0.39 215	0.42 382	0.25 314	0.50 365	0.44 499	0.72 345	0.57 292	0.77 426	1.37 604	0.76 468	0.38 319	0.62 348	0.34 304	0.15 239	0.10 69	0.20 433	0.19 461	0.17 354	0.28 559

Prome-Stereo	0.46 398	0.20 244	0.37 188	0.45 469	0.26 352	0.40 297	0.42 482	0.69 312	0.49 250	0.96 557	1.84 649	0.58 359	0.64 484	0.63 360	0.32 277	0.15 239	0.11 197	0.16 253	0.14 274	0.17 354	0.30 571

raft+_RVC	0.38 306	0.20 244	0.38 200	0.39 266	0.27 397	0.44 340	0.35 370	0.81 403	0.90 486	0.52 279	0.78 363	0.50 308	0.29 200	0.56 275	0.41 396	0.15 239	0.12 282	0.17 302	0.15 307	0.14 192	0.13 187

111	0.42 360	0.18 150	0.46 303	0.35 134	0.19 87	0.52 380	0.28 216	0.76 380	1.16 599	0.52 279	0.92 447	0.65 401	0.51 407	0.65 380	0.37 336	0.15 239	0.10 69	0.14 160	0.12 183	0.13 138	0.16 316

ARAFT	0.48 421	0.25 414	0.82 548	0.42 382	0.25 314	0.56 409	0.54 566	0.82 410	0.82 438	0.92 529	0.75 346	0.75 461	0.48 392	0.89 530	0.37 336	0.15 239	0.12 282	0.23 514	0.22 530	0.14 192	0.14 233

CCAANet	0.48 421	0.21 287	0.52 386	0.42 382	0.28 425	0.65 473	0.30 258	1.03 487	0.76 387	0.64 340	1.22 570	0.69 426	0.53 411	0.83 509	0.47 439	0.15 239	0.13 361	0.19 393	0.20 485	0.15 250	0.20 447

DIP-Stereo	0.40 337	0.22 326	0.58 441	0.42 382	0.29 452	0.62 449	0.27 192	0.87 424	0.42 201	0.65 347	0.86 412	0.52 320	0.35 283	0.67 404	0.43 406	0.15 239	0.13 361	0.17 302	0.14 274	0.15 250	0.17 365
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	0.40 337	0.19 197	0.47 316	0.43 427	0.27 397	0.41 311	0.31 288	0.74 366	0.38 159	0.90 519	1.28 584	0.58 359	0.35 283	0.43 162	0.35 313	0.15 239	0.13 361	0.14 160	0.12 183	0.14 192	0.14 233

RAFT-Stereo	0.40 337	0.19 197	0.47 316	0.43 427	0.27 397	0.41 311	0.31 288	0.74 366	0.38 159	0.90 519	1.28 584	0.58 359	0.35 283	0.43 162	0.35 313	0.15 239	0.13 361	0.14 160	0.12 183	0.14 192	0.14 233
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.52 478	0.31 521	0.86 566	0.44 454	0.22 187	0.66 481	0.47 518	0.92 448	1.02 550	0.89 511	1.12 536	0.69 426	0.55 423	0.86 520	0.60 506	0.15 239	0.11 197	0.15 215	0.12 183	0.17 354	0.17 365

DN-CSS_ROB	0.45 390	0.27 467	0.74 526	0.41 341	0.29 452	0.43 329	0.29 235	0.80 401	0.78 397	0.73 403	1.08 528	0.48 296	0.45 373	0.81 500	0.40 389	0.15 239	0.12 282	0.21 477	0.19 461	0.18 391	0.17 365

pmcnn	1.27 654	0.31 521	1.14 611	0.41 341	0.23 229	0.97 582	0.71 617	1.23 580	1.32 632	1.83 670	2.34 667	11.25 719	0.89 600	1.04 585	0.96 593	0.15 239	0.12 282	0.12 48	0.10 72	0.15 250	0.16 316

ManiGeoR	0.35 253	0.18 150	0.51 363	0.32 65	0.23 229	0.42 322	0.27 192	0.76 380	0.52 268	0.42 236	0.64 297	0.41 239	0.33 257	0.65 380	0.43 406	0.16 295	0.11 197	0.14 160	0.12 183	0.15 250	0.17 365

HLF11	0.36 268	0.19 197	0.52 386	0.31 38	0.23 229	0.37 264	0.22 98	0.73 357	0.52 268	0.52 279	0.69 318	0.44 270	0.39 337	0.73 451	0.47 439	0.16 295	0.12 282	0.13 101	0.11 144	0.15 250	0.18 398

HLf10	0.35 253	0.18 150	0.51 363	0.32 65	0.23 229	0.42 322	0.27 192	0.76 380	0.52 268	0.42 236	0.64 297	0.41 239	0.33 257	0.65 380	0.43 406	0.16 295	0.11 197	0.14 160	0.12 183	0.15 250	0.17 365

TestStereo_HLe17	0.35 253	0.18 150	0.53 397	0.33 90	0.21 160	0.44 340	0.30 258	0.73 357	0.67 335	0.48 268	0.68 317	0.36 199	0.30 225	0.64 369	0.38 354	0.16 295	0.10 69	0.14 160	0.13 233	0.16 320	0.16 316

TestStereo_HL2	0.34 244	0.20 244	0.38 200	0.32 65	0.23 229	0.34 225	0.25 150	0.62 249	0.63 311	0.57 303	0.73 331	0.42 250	0.38 319	0.60 315	0.38 354	0.16 295	0.11 197	0.13 101	0.12 183	0.15 250	0.17 365

IGEV_i1	0.45 390	0.23 359	0.57 437	0.40 309	0.23 229	0.64 465	0.42 482	1.05 496	0.65 323	0.71 394	0.70 323	0.76 468	0.47 386	0.75 460	0.45 423	0.16 295	0.14 401	0.16 253	0.13 233	0.17 354	0.18 398

Selective-IGEV-i1	0.46 398	0.21 287	0.60 455	0.43 427	0.24 281	0.67 491	0.53 558	1.07 506	0.90 486	0.65 347	0.82 389	0.80 488	0.38 319	0.56 275	0.40 389	0.16 295	0.14 401	0.15 215	0.13 233	0.16 320	0.17 365

WQFJA1++	0.24 82	0.16 75	0.30 73	0.31 38	0.21 160	0.34 225	0.17 3	0.39 67	0.18 9	0.26 82	0.30 121	0.29 132	0.28 179	0.41 142	0.23 98	0.16 295	0.10 69	0.13 101	0.10 72	0.31 576	0.12 126

NLMM1	0.34 244	0.21 287	0.38 200	0.41 341	0.26 352	0.55 400	0.32 308	0.58 222	0.65 323	0.42 236	0.45 207	0.30 147	0.27 158	0.64 369	0.39 366	0.16 295	0.18 512	0.17 302	0.14 274	0.15 250	0.14 233

NLSM1	0.33 225	0.19 197	0.36 168	0.40 309	0.25 314	0.65 473	0.27 192	0.59 229	0.52 268	0.38 197	0.53 255	0.29 132	0.29 200	0.56 275	0.33 291	0.16 295	0.17 491	0.18 356	0.15 307	0.14 192	0.13 187

NLCSM	0.35 253	0.21 287	0.36 168	0.44 454	0.29 452	0.53 386	0.40 449	0.54 196	0.51 265	0.47 261	0.37 174	0.33 169	0.34 268	0.75 460	0.42 403	0.16 295	0.17 491	0.17 302	0.16 341	0.17 354	0.17 365

GSStereo	0.24 82	0.16 75	0.31 84	0.35 134	0.26 352	0.35 234	0.29 235	0.50 169	0.29 75	0.30 136	0.29 109	0.23 63	0.20 67	0.33 71	0.22 68	0.16 295	0.09 18	0.13 101	0.10 72	0.14 192	0.13 187

GS-Stereo							0.29 235	0.50 169	0.29 75	0.30 136	0.29 109	0.23 63	0.20 67	0.33 71	0.22 68	0.16 295	0.09 18	0.13 101	0.10 72	0.14 192	0.13 187

DA	0.31 207	0.18 150	0.35 144	0.41 341	0.21 160	0.73 513	0.33 327	0.51 175	0.46 233	0.35 175	0.42 194	0.40 232	0.35 283	0.33 71	0.27 193	0.16 295	0.11 197	0.16 253	0.11 144	0.15 250	0.12 126

GGEV	0.31 207	0.18 150	0.35 144	0.41 341	0.21 160	0.73 513	0.33 327	0.51 175	0.46 233	0.35 175	0.42 194	0.40 232	0.35 283	0.33 71	0.27 193	0.16 295	0.11 197	0.16 253	0.11 144	0.15 250	0.12 126

z-ln-s-r	0.70 565	0.39 565	1.51 646	0.40 309	0.27 397	0.58 425	0.62 595	0.87 424	1.09 581	0.84 466	1.44 617	0.91 524	0.87 592	1.20 608	2.07 671	0.16 295	0.12 282	0.17 302	0.15 307	0.21 460	0.17 365

DFGA-Net	0.47 411	0.31 521	0.93 580	0.43 427	0.33 532	0.56 409	0.35 370	0.81 403	0.89 480	0.70 384	0.76 349	0.48 296	0.43 356	0.78 487	0.64 522	0.16 295	0.14 401	0.19 393	0.19 461	0.20 447	0.19 414

SGD-Stereo	0.22 52	0.16 75	0.28 47	0.32 65	0.16 14	0.28 123	0.20 46	0.39 67	0.29 75	0.25 71	0.29 109	0.21 43	0.27 158	0.38 120	0.27 193	0.16 295	0.09 18	0.13 101	0.11 144	0.13 138	0.11 61

StereoAnything_RVC	0.22 52	0.85 663	0.41 240	0.28 4	0.16 14	0.23 48	0.18 13	0.23 4	0.19 11	0.16 3	0.16 8	0.15 2	0.21 81	0.32 55	0.19 5	0.16 295	0.09 18	0.12 48	0.09 9	0.16 320	0.10 6

AIO-test2	0.40 337	0.21 287	0.44 283	0.48 522	0.26 352	0.44 340	0.38 417	0.79 398	1.28 624	0.37 188	0.87 420	0.38 210	0.30 225	0.50 233	0.28 216	0.16 295	0.13 361	0.21 477	0.24 562	0.15 250	0.15 278

GIP-stereo	0.25 106	0.19 197	0.32 98	0.38 233	0.25 314	0.26 86	0.20 46	0.50 169	0.41 194	0.25 71	0.39 185	0.35 189	0.20 67	0.33 71	0.22 68	0.16 295	0.11 197	0.13 101	0.10 72	0.12 89	0.12 126

PAM_32	0.50 449	0.20 244	0.69 502	0.40 309	0.24 281	1.09 610	0.29 235	1.12 526	0.40 184	0.74 410	0.44 205	1.98 668	0.64 484	0.64 369	0.27 193	0.16 295	0.11 197	0.17 302	0.15 307	0.14 192	0.15 278

PAM	0.50 449	0.21 287	0.75 529	0.41 341	0.26 352	1.11 616	0.37 399	1.10 519	0.39 169	0.75 414	0.46 212	1.92 665	0.61 466	0.62 348	0.28 216	0.16 295	0.10 69	0.16 253	0.14 274	0.14 192	0.15 278

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 381	0.22 326	0.83 552	0.39 266	0.45 612	0.41 311	0.26 176	1.04 489	0.50 257	0.54 291	0.76 349	1.03 557	0.43 356	0.67 404	0.28 216	0.16 295	0.11 197	0.17 302	0.19 461	0.21 460	0.21 468

U	3.17 698	0.17 103	0.35 144	0.41 341	0.71 667	57.93 745	0.20 46	0.43 108	0.39 169	0.26 82	0.23 46	0.23 63	0.22 96	0.26 7	0.22 68	0.16 295	0.10 69	0.74 674	0.13 233	0.13 138	0.11 61

H2IRNET	0.38 306	0.21 287	0.36 168	0.39 266	0.25 314	0.26 86	0.24 129	0.61 241	0.74 376	0.39 209	0.89 427	0.74 456	0.53 411	0.53 255	0.44 417	0.16 295	0.13 361	0.19 393	0.20 485	0.17 354	0.15 278

MGS-Stereo	0.29 180	0.20 244	0.42 257	0.37 206	0.24 281	0.37 264	0.30 258	0.40 85	0.50 257	0.32 152	0.51 238	0.40 232	0.24 115	0.45 183	0.28 216	0.16 295	0.12 282	0.15 215	0.13 233	0.15 250	0.14 233

IGEVStereo-DCA	0.30 190	0.24 383	0.42 257	0.36 174	0.27 397	0.38 272	0.34 346	0.66 281	0.35 136	0.39 209	0.31 128	0.35 189	0.27 158	0.62 348	0.25 143	0.16 295	0.12 282	0.16 253	0.12 183	0.14 192	0.16 316

rrr	0.31 207	0.24 383	0.56 428	0.36 174	0.27 397	0.38 272	0.31 288	0.56 211	0.44 219	0.39 209	0.31 128	0.35 189	0.27 158	0.62 348	0.25 143	0.16 295	0.12 282	0.16 253	0.13 233	0.14 192	0.14 233

MaDis-Stereo	0.27 149	0.19 197	0.39 215	0.37 206	0.26 352	0.28 123	0.28 216	0.45 125	0.37 154	0.27 97	0.27 88	0.40 232	0.27 158	0.40 135	0.30 252	0.16 295	0.14 401	0.16 253	0.13 233	0.15 250	0.12 126

CBFPSM	0.61 542	0.25 414	1.41 641	0.39 266	0.27 397	1.10 611	0.67 607	0.83 412	0.84 445	0.82 452	0.81 387	1.33 622	0.85 585	0.72 445	0.86 569	0.16 295	0.15 431	0.15 215	0.17 401	0.17 354	0.23 512

ToySt	0.52 478	0.27 467	0.93 580	0.42 382	0.28 425	0.67 491	0.56 575	0.88 432	0.79 405	0.61 317	0.85 408	0.92 530	0.70 519	0.72 445	0.61 512	0.16 295	0.17 491	0.21 477	0.21 509	0.22 488	0.21 468

TestStereo1	0.44 381	0.24 383	0.45 291	0.52 574	0.25 314	0.35 234	0.40 449	0.81 403	0.94 514	0.70 384	0.96 460	0.48 296	0.45 373	0.94 550	0.33 291	0.16 295	0.13 361	0.18 356	0.16 341	0.15 250	0.14 233

SA-5K	0.44 381	0.24 383	0.45 291	0.52 574	0.25 314	0.35 234	0.40 449	0.81 403	0.94 514	0.70 384	0.96 460	0.48 296	0.45 373	0.94 550	0.33 291	0.16 295	0.13 361	0.18 356	0.16 341	0.15 250	0.14 233

Sa-1000	0.49 436	0.25 414	0.45 291	0.46 494	0.25 314	0.64 465	0.34 346	0.85 417	0.95 518	0.85 479	1.51 628	0.55 330	0.44 366	0.94 550	0.31 267	0.16 295	0.12 282	0.21 477	0.20 485	0.15 250	0.14 233

SA	0.45 390	0.26 451	0.50 353	0.47 515	0.24 281	0.46 353	0.36 384	0.79 398	1.00 542	0.61 317	1.04 508	0.50 308	0.50 401	0.98 567	0.33 291	0.16 295	0.13 361	0.21 477	0.19 461	0.15 250	0.14 233

HHNet	0.42 360	0.19 197	0.43 277	0.35 134	0.38 569	0.33 212	0.33 327	0.71 334	0.78 397	0.87 494	1.30 590	0.52 320	0.36 297	0.53 255	0.37 336	0.16 295	0.11 197	0.19 393	0.15 307	0.15 250	0.25 533

IIG-Stereo	0.45 390	0.22 326	0.48 331	0.51 557	0.26 352	0.43 329	0.21 73	0.73 357	0.80 414	0.84 466	0.95 456	0.82 493	0.46 380	0.95 556	0.37 336	0.16 295	0.12 282	0.19 393	0.15 307	0.15 250	0.12 126

NRIStereo	0.37 288	0.21 287	0.49 341	0.42 382	0.23 229	0.33 212	0.25 150	0.68 300	0.59 299	0.65 347	0.63 294	0.55 330	0.37 310	0.67 404	0.40 389	0.16 295	0.12 282	0.18 356	0.15 307	0.17 354	0.15 278

KYRaft	0.48 421	0.21 287	0.41 240	0.45 469	0.23 229	0.43 329	0.36 384	0.68 300	0.45 224	0.94 540	1.72 643	0.78 477	0.40 343	0.65 380	0.32 277	0.16 295	0.11 197	0.18 356	0.22 530	0.17 354	0.76 675

THIR-Stereo	0.51 463	0.19 197	0.47 316	0.39 266	0.23 229	0.74 519	0.64 605	0.68 300	0.88 475	1.03 580	1.40 607	0.71 432	0.75 551	0.64 369	0.43 406	0.16 295	0.11 197	0.17 302	0.18 433	0.15 250	0.17 365

PFNet	0.43 374	0.19 197	0.61 459	0.44 454	0.24 281	0.42 322	0.31 288	0.76 380	0.81 425	1.01 573	0.74 344	0.67 420	0.41 348	0.75 460	0.39 366	0.16 295	0.10 69	0.20 433	0.15 307	0.16 320	0.14 233

AnonymousM	0.42 360	0.86 664	0.31 84	0.35 134	0.23 229	0.30 157	0.37 399	0.56 211	0.44 219	0.72 396	0.50 229	0.47 290	0.29 200	0.42 154	0.35 313	0.16 295	0.12 282	1.51 690	0.32 622	0.12 89	0.11 61

rafts_anoy	0.38 306	0.22 326	0.38 200	0.43 427	0.28 425	0.32 194	0.32 308	0.70 326	0.91 493	0.59 308	0.66 306	0.45 279	0.33 257	0.49 228	0.41 396	0.16 295	0.12 282	0.21 477	0.23 546	0.18 391	0.16 316

TANstereo	0.31 207	0.16 75	0.34 123	0.31 38	0.17 29	0.55 400	0.23 121	0.46 137	0.56 283	0.60 312	0.69 318	0.37 202	0.26 146	0.36 105	0.28 216	0.16 295	0.16 458	0.13 101	0.10 72	0.14 192	0.15 278

XX-TBD	0.32 217	0.53 613	0.26 26	0.53 585	0.21 160	0.38 272	0.24 129	0.41 94	0.77 391	0.55 294	0.70 323	0.31 151	0.26 146	0.33 71	0.28 216	0.16 295	0.10 69	0.12 48	0.09 9	0.13 138	0.11 61

raftrobust	0.35 253	0.20 244	0.39 215	0.43 427	0.29 452	0.31 174	0.25 150	0.73 357	0.66 328	0.59 308	0.56 272	0.44 270	0.45 373	0.55 265	0.31 267	0.16 295	0.12 282	0.14 160	0.12 183	0.12 89	0.14 233

RALAANet	0.40 337	0.24 383	0.56 428	0.43 427	0.30 477	0.36 251	0.25 150	0.89 433	0.69 347	0.69 379	0.65 301	0.61 376	0.30 225	0.63 360	0.35 313	0.16 295	0.13 361	0.18 356	0.15 307	0.21 460	0.14 233

XX-Stereo	0.38 306	0.18 150	0.52 386	0.58 621	0.38 569	0.39 288	0.20 46	0.62 249	0.31 97	0.47 261	1.29 588	0.72 447	0.25 124	0.59 303	0.28 216	0.16 295	0.11 197	0.17 302	0.16 341	0.14 192	0.11 61

MMNet	0.57 514	0.26 451	0.67 486	0.45 469	0.35 551	1.04 601	0.39 436	0.93 450	0.98 535	0.96 557	0.97 469	0.86 501	0.80 572	0.83 509	0.80 560	0.16 295	0.15 431	0.19 393	0.19 461	0.20 447	0.17 365

CREStereo	0.28 168	0.16 75	0.25 8	0.28 4	0.17 29	0.38 272	0.25 150	0.52 182	0.76 387	0.43 244	0.51 238	0.32 160	0.28 179	0.39 126	0.27 193	0.16 295	0.11 197	0.12 48	0.09 9	0.12 89	0.12 126
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	0.49 436	0.35 541	0.72 516	0.38 233	0.20 131	0.65 473	0.36 384	1.08 512	0.78 397	0.78 437	0.88 424	0.73 452	0.64 484	0.71 439	0.60 506	0.16 295	0.12 282	0.16 253	0.15 307	0.24 522	0.18 398

RASNet	0.57 514	0.24 383	0.61 459	0.39 266	0.23 229	0.71 504	0.40 449	1.02 481	0.93 505	0.77 426	1.05 511	1.05 567	0.98 617	0.99 572	1.03 607	0.16 295	0.14 401	0.14 160	0.17 401	0.15 250	0.14 233

SE	0.33 225	0.27 467	0.38 200	0.36 174	0.22 187	0.50 365	0.33 327	0.64 270	0.54 280	0.53 287	0.56 272	0.33 169	0.36 297	0.32 55	0.25 143	0.17 348	0.13 361	0.19 393	0.16 341	0.21 460	0.20 447

SME	0.41 352	0.21 287	0.39 215	0.38 233	0.19 87	0.77 527	0.32 308	0.81 403	0.77 391	0.59 308	0.77 353	0.45 279	0.55 423	0.61 324	0.37 336	0.17 348	0.17 491	0.19 393	0.20 485	0.19 427	0.17 365

LiteMatch	0.25 106	0.18 150	0.25 8	0.38 233	0.20 131	0.28 123	0.27 192	0.33 31	0.26 47	0.21 29	0.20 21	0.28 126	0.43 356	0.30 30	0.47 439	0.17 348	0.10 69	0.15 215	0.13 233	0.15 250	0.15 278

Lsterematch	0.39 321	0.18 150	0.40 230	0.38 233	0.20 131	0.41 311	0.27 192	0.59 229	0.75 380	0.68 375	1.01 491	0.49 303	0.43 356	0.60 315	0.47 439	0.17 348	0.10 69	0.15 215	0.13 233	0.15 250	0.15 278

DStereoRT	0.77 585	0.21 287	0.72 516	0.52 574	0.34 544	1.07 607	0.36 384	0.86 421	0.80 414	0.81 449	1.07 521	0.54 327	0.73 540	0.78 487	0.53 480	0.17 348	0.14 401	3.96 722	1.38 712	0.20 447	0.16 316

Select-FE	0.48 421	0.26 451	0.96 587	0.42 382	0.36 558	0.34 225	0.20 46	1.02 481	0.37 154	0.61 317	1.01 491	1.04 562	0.79 567	0.74 452	0.29 234	0.17 348	0.13 361	0.17 302	0.20 485	0.15 250	0.25 533

DDF-Stereo	0.26 129	0.16 75	0.33 105	0.37 206	0.30 477	0.19 21	0.20 46	0.33 31	0.31 97	0.27 97	0.26 79	0.29 132	0.28 179	0.39 126	0.25 143	0.17 348	0.10 69	0.14 160	0.10 72	0.69 667	0.13 187

zero-FE	0.26 129	0.16 75	0.33 105	0.36 174	0.30 477	0.18 15	0.20 46	0.37 61	0.31 97	0.27 97	0.27 88	0.29 132	0.28 179	0.34 86	0.25 143	0.17 348	0.10 69	0.14 160	0.10 72	0.62 665	0.13 187

S2M2_XL	0.19 12	0.18 150	0.28 47	0.27 2	0.20 131	0.15 4	0.16 2	0.23 4	0.16 6	0.21 29	0.26 79	0.17 7	0.17 20	0.24 2	0.21 40	0.17 348	0.16 458	0.15 215	0.14 274	0.15 250	0.12 126
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	0.49 436	0.20 244	0.48 331	0.36 174	0.22 187	0.58 425	0.42 482	1.19 558	0.74 376	0.86 489	0.76 349	1.08 577	0.59 454	0.81 500	0.60 506	0.17 348	0.12 282	0.15 215	0.12 183	0.17 354	0.20 447

G2L-Stereo_test	0.50 449	0.22 326	0.46 303	0.34 102	0.24 281	0.58 425	0.59 588	1.14 536	0.79 405	0.89 511	0.96 460	0.96 536	0.59 454	0.72 445	0.67 527	0.17 348	0.12 282	0.14 160	0.12 183	0.15 250	0.16 316

MM-Stereo_test3	0.35 253	0.19 197	0.33 105	0.42 382	0.26 352	0.34 225	0.44 499	0.74 366	0.93 505	0.47 261	0.52 248	0.42 250	0.29 200	0.46 193	0.29 234	0.17 348	0.15 431	0.17 302	0.13 233	0.14 192	0.15 278

model_zeroshot	0.35 253	0.20 244	0.56 428	0.41 341	0.30 477	0.51 372	0.26 176	0.69 312	0.48 246	0.65 347	0.51 238	0.52 320	0.25 124	0.46 193	0.27 193	0.17 348	0.13 361	0.15 215	0.14 274	0.13 138	0.14 233

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 244	0.28 483	0.48 331	0.37 206	0.25 314	0.47 357	0.30 258	0.60 234	0.92 499	0.43 244	0.37 174	0.30 147	0.29 200	0.50 233	0.30 252	0.17 348	0.14 401	0.18 356	0.15 307	0.18 391	0.16 316

CoDeX	0.48 421	0.21 287	0.53 397	0.43 427	0.25 314	0.74 519	0.38 417	1.36 626	0.82 438	0.84 466	0.96 460	0.63 389	0.57 444	0.63 360	0.40 389	0.17 348	0.13 361	0.17 302	0.15 307	0.16 320	0.15 278

ACVNet-DCA	0.36 268	0.25 414	0.35 144	0.42 382	0.23 229	0.53 386	0.37 399	0.91 439	0.59 299	0.42 236	0.50 229	0.34 177	0.47 386	0.61 324	0.26 169	0.17 348	0.11 197	0.19 393	0.13 233	0.18 391	0.19 414

xx1	0.40 337	0.25 414	0.35 144	0.42 382	0.23 229	0.53 386	0.37 399	0.71 334	1.17 602	0.42 236	0.50 229	0.65 401	0.56 432	0.61 324	0.26 169	0.17 348	0.11 197	0.20 433	0.19 461	0.18 391	0.19 414

1test111	0.37 288	0.25 414	0.35 144	0.42 382	0.23 229	0.53 386	0.37 399	0.91 439	0.59 299	0.42 236	0.50 229	0.34 177	0.47 386	0.59 303	0.48 447	0.17 348	0.11 197	0.19 393	0.13 233	0.18 391	0.19 414

cc1	0.38 306	0.25 414	0.35 144	0.42 382	0.23 229	0.53 386	0.37 399	0.71 334	1.17 602	0.42 236	0.50 229	0.34 177	0.47 386	0.61 324	0.26 169	0.17 348	0.11 197	0.19 393	0.13 233	0.16 320	0.17 365

ffm	0.47 411	0.28 483	0.68 493	0.39 266	0.26 352	0.56 409	0.40 449	0.72 345	1.13 590	0.76 420	0.98 474	0.71 432	0.55 423	0.61 324	0.26 169	0.17 348	0.11 197	0.25 543	0.21 509	0.16 320	0.17 365

ff1	0.56 509	0.28 483	0.68 493	0.39 266	0.26 352	0.56 409	0.40 449	0.72 345	1.13 590	0.76 420	0.98 474	0.71 432	0.55 423	1.25 614	1.46 643	0.17 348	0.11 197	0.25 543	0.21 509	0.16 320	0.17 365

tt1	0.37 288	0.25 414	0.35 144	0.43 427	0.23 229	0.52 380	0.37 399	0.72 345	1.13 590	0.42 236	0.46 212	0.35 189	0.44 366	0.61 324	0.26 169	0.17 348	0.11 197	0.19 393	0.13 233	0.16 320	0.17 365

MIF-Stereo (partial)	0.32 217	0.19 197	0.41 240	0.41 341	0.32 519	0.29 141	0.24 129	0.49 160	0.44 219	0.31 147	0.63 294	0.37 202	0.36 297	0.60 315	0.32 277	0.17 348	0.13 361	0.19 393	0.17 401	0.18 391	0.15 278

UniTT-Stereo	0.27 149	0.18 150	0.40 230	0.40 309	0.28 425	0.30 157	0.28 216	0.40 85	0.33 117	0.30 136	0.46 212	0.27 119	0.25 124	0.48 218	0.35 313	0.17 348	0.13 361	0.14 160	0.12 183	0.14 192	0.13 187

PCWNet_CMD	0.49 436	0.25 414	0.56 428	0.40 309	0.27 397	0.64 465	0.32 308	0.98 467	0.99 538	0.87 494	1.07 521	0.78 477	0.46 380	0.61 324	0.44 417	0.17 348	0.13 361	0.21 477	0.16 341	0.26 543	0.20 447

knoymous	0.37 288	0.22 326	0.34 123	0.32 65	0.22 187	0.38 272	0.29 235	0.63 260	0.65 323	0.69 379	0.69 318	0.60 374	0.40 343	0.61 324	0.36 324	0.17 348	0.11 197	0.20 433	0.12 183	0.18 391	0.19 414

anonymousa	0.51 463	0.21 287	0.47 316	0.39 266	0.25 314	0.89 567	0.36 384	0.78 391	0.63 311	0.88 504	1.54 630	1.09 583	0.67 503	0.53 255	0.46 428	0.17 348	0.14 401	0.19 393	0.21 509	0.16 320	0.16 316

riskmin	0.41 352	0.21 287	0.44 283	0.34 102	0.24 281	0.58 425	0.32 308	0.70 326	0.86 457	0.52 279	0.57 275	0.78 477	0.60 460	0.58 294	0.39 366	0.17 348	0.12 282	0.19 393	0.13 233	0.19 427	0.22 487

qqq	0.42 360	0.28 483	0.50 353	0.37 206	0.22 187	0.47 357	0.39 436	0.91 439	0.59 299	0.57 303	0.71 325	0.65 401	0.56 432	0.59 303	0.48 447	0.17 348	0.17 491	0.20 433	0.19 461	0.18 391	0.19 414

IER	0.48 421	0.25 414	0.60 455	0.38 233	0.28 425	0.67 491	0.38 417	0.82 410	0.68 339	0.88 504	0.95 456	0.74 456	0.79 567	0.62 348	0.46 428	0.17 348	0.14 401	0.17 302	0.17 401	0.17 354	0.16 316

CIPLG	0.42 360	0.23 359	0.71 509	0.45 469	0.33 532	0.51 372	0.33 327	0.68 300	0.68 339	0.84 466	0.96 460	0.47 290	0.33 257	0.56 275	0.52 469	0.17 348	0.12 282	0.16 253	0.14 274	0.13 138	0.16 316

IPLGR_C	0.42 360	0.23 359	0.71 509	0.46 494	0.33 532	0.51 372	0.34 346	0.69 312	0.69 347	0.84 466	0.92 447	0.46 285	0.33 257	0.53 255	0.53 480	0.17 348	0.12 282	0.16 253	0.14 274	0.13 138	0.16 316

ACRE	0.42 360	0.23 359	0.73 522	0.45 469	0.33 532	0.50 365	0.33 327	0.68 300	0.70 351	0.82 452	0.92 447	0.46 285	0.32 248	0.53 255	0.52 469	0.17 348	0.12 282	0.15 215	0.14 274	0.13 138	0.16 316

AAGNet	1.40 663	0.20 244	0.52 386	0.45 469	0.26 352	0.29 141	0.29 235	0.67 292	0.71 358	0.97 561	0.86 412	0.66 413	0.60 460	0.66 394	19.98 725	0.17 348	0.11 197	0.19 393	0.15 307	0.20 447	0.13 187

SST-Stereo	0.41 352	0.20 244	0.48 331	0.43 427	0.25 314	0.25 77	0.21 73	0.68 300	0.50 257	1.08 602	0.79 368	0.71 432	0.42 353	0.81 500	0.38 354	0.17 348	0.11 197	0.20 433	0.16 341	0.19 427	0.15 278

RAFT_R40	0.41 352	0.20 244	0.47 316	0.44 454	0.25 314	0.23 48	0.25 150	0.69 312	0.70 351	0.98 564	0.78 363	0.72 447	0.43 356	0.80 494	0.39 366	0.17 348	0.11 197	0.20 433	0.16 341	0.18 391	0.15 278

DeepStereo_RVC	0.37 288	0.22 326	0.51 363	0.41 341	0.24 281	0.26 86	0.22 98	0.64 270	0.40 184	0.69 379	0.67 313	0.57 343	0.50 401	0.58 294	0.42 403	0.17 348	0.12 282	0.18 356	0.16 341	0.19 427	0.19 414

CFNet_pseudo	0.47 411	0.25 414	0.55 415	0.38 233	0.28 425	0.58 425	0.32 308	0.89 433	0.90 486	0.83 460	1.03 505	0.75 461	0.48 392	0.61 324	0.46 428	0.17 348	0.13 361	0.24 530	0.16 341	0.26 543	0.21 468

RALCasStereoNet	0.37 288	0.23 359	0.41 240	0.44 454	0.28 425	0.36 251	0.38 417	0.66 281	0.67 335	0.51 275	0.74 344	0.51 315	0.29 200	0.64 369	0.38 354	0.17 348	0.14 401	0.15 215	0.13 233	0.17 354	0.17 365

MSMDNet	0.49 436	0.25 414	0.56 428	0.40 309	0.27 397	0.64 465	0.32 308	0.99 471	0.99 538	0.87 494	1.07 521	0.79 484	0.46 380	0.61 324	0.44 417	0.17 348	0.13 361	0.20 433	0.16 341	0.25 533	0.20 447

HSM-Net_RVC	0.55 499	0.23 359	0.37 188	0.38 233	0.22 187	0.86 561	0.40 449	1.31 610	0.93 505	0.92 529	1.15 550	1.26 608	0.71 524	0.75 460	0.53 480	0.17 348	0.14 401	0.16 253	0.15 307	0.17 354	0.17 365
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.47 411	0.25 414	0.55 415	0.38 233	0.28 425	0.58 425	0.32 308	0.89 433	0.90 486	0.83 460	1.02 495	0.75 461	0.48 392	0.61 324	0.46 428	0.17 348	0.12 282	0.24 530	0.16 341	0.26 543	0.21 468

iResNet_ROB	0.55 499	0.24 383	0.61 459	0.38 233	0.22 187	0.66 481	0.30 258	1.59 663	1.33 634	0.94 540	1.05 511	0.81 491	0.69 514	0.84 515	0.46 428	0.17 348	0.12 282	0.14 160	0.09 9	0.15 250	0.20 447

LE_ROB	4.86 710	0.27 467	9.43 706	0.45 469	0.24 281	1.61 656	0.96 662	2.05 683	17.75 730	16.36 732	4.84 710	5.17 706	19.48 732	2.05 672	15.49 721	0.17 348	0.15 431	0.16 253	0.16 341	0.20 447	0.19 414

depth_test_26	0.21 41	0.15 47	0.29 60	0.31 38	0.20 131	0.16 9	0.20 46	0.30 19	0.23 26	0.27 97	0.37 174	0.22 53	0.15 8	0.30 30	0.20 23	0.18 392	0.14 401	0.15 215	0.15 307	0.15 250	0.15 278

HLf8	0.35 253	0.19 197	0.46 303	0.31 38	0.23 229	0.44 340	0.27 192	0.75 375	0.68 339	0.46 257	0.60 283	0.36 199	0.30 225	0.60 315	0.37 336	0.18 392	0.11 197	0.14 160	0.12 183	0.17 354	0.18 398

GEAStereo	0.24 82	0.16 75	0.31 84	0.35 134	0.26 352	0.35 234	0.29 235	0.46 137	0.30 88	0.27 97	0.29 109	0.24 84	0.20 67	0.33 71	0.22 68	0.18 392	0.10 69	0.13 101	0.10 72	0.14 192	0.13 187

gasm-f	0.25 106	0.17 103	0.30 73	0.35 134	0.26 352	0.25 77	0.36 384	0.46 137	0.30 88	0.27 97	0.35 161	0.24 84	0.30 225	0.37 110	0.24 119	0.18 392	0.10 69	0.13 101	0.10 72	0.15 250	0.13 187

MultiAttention	3.62 700	0.25 414	0.65 478	0.56 609	0.34 544	23.66 724	2.61 713	1.65 669	1.14 596	0.82 452	1.83 648	1.13 595	0.42 353	35.16 737	0.72 542	0.18 392	0.12 282	0.23 514	0.23 546	0.35 602	0.33 593

UGAM	0.54 490	0.23 359	0.51 363	0.46 494	0.26 352	0.40 297	0.52 553	0.65 274	1.19 608	0.78 437	1.15 550	1.38 633	0.56 432	1.03 583	0.56 490	0.18 392	0.15 431	0.25 543	0.21 509	0.15 250	0.13 187

test_sample1	0.44 381	0.24 383	0.52 386	0.35 134	0.23 229	0.59 435	0.36 384	1.05 496	0.57 292	0.66 354	0.78 363	0.70 429	0.71 524	0.62 348	0.51 464	0.18 392	0.15 431	0.17 302	0.16 341	0.18 391	0.18 398

mmm	0.47 411	0.28 483	0.51 363	0.39 266	0.25 314	0.61 443	0.38 417	1.00 477	0.60 306	0.77 426	1.07 521	0.65 401	0.53 411	0.61 324	0.49 456	0.18 392	0.15 431	0.23 514	0.20 485	0.21 460	0.20 447

11t1	0.38 306	0.23 359	0.49 341	0.36 174	0.23 229	0.61 443	0.31 288	0.74 366	0.47 242	0.62 322	0.55 269	0.55 330	0.49 398	0.58 294	0.45 423	0.18 392	0.15 431	0.16 253	0.13 233	0.17 354	0.19 414

1111x	0.64 553	0.23 359	0.61 459	0.39 266	0.21 160	0.68 496	0.46 509	1.32 616	1.03 554	0.76 420	1.02 495	0.95 533	0.72 535	1.13 595	2.15 675	0.18 392	0.18 512	0.18 356	0.19 461	0.20 447	0.19 414

plain	0.32 217	0.21 287	0.59 449	0.40 309	0.29 452	0.27 107	0.30 258	0.46 137	0.36 143	0.32 152	0.66 306	0.31 151	0.33 257	0.68 413	0.32 277	0.18 392	0.13 361	0.20 433	0.15 307	0.18 391	0.13 187

LL-Strereo	0.58 527	0.29 497	0.83 552	0.48 522	0.35 551	0.39 288	0.48 525	1.04 489	0.99 538	0.87 494	0.79 368	1.08 577	1.15 640	1.35 634	0.51 464	0.18 392	0.15 431	0.22 493	0.19 461	0.17 354	0.21 468

gwcnet-sp	0.50 449	0.25 414	0.84 559	0.41 341	0.27 397	0.79 535	0.40 449	0.93 450	0.85 451	0.95 545	0.79 368	0.65 401	0.63 476	0.69 421	0.52 469	0.18 392	0.17 491	0.18 356	0.18 433	0.18 391	0.19 414

scenet	0.50 449	0.25 414	0.84 559	0.41 341	0.27 397	0.79 535	0.40 449	0.93 450	0.85 451	0.95 545	0.79 368	0.65 401	0.63 476	0.69 421	0.52 469	0.18 392	0.17 491	0.18 356	0.18 433	0.18 391	0.19 414

ssnet	0.50 449	0.25 414	0.84 559	0.41 341	0.27 397	0.79 535	0.40 449	0.93 450	0.85 451	0.95 545	0.79 368	0.65 401	0.63 476	0.69 421	0.52 469	0.18 392	0.17 491	0.18 356	0.18 433	0.18 391	0.19 414

x	0.41 352	0.25 414	0.46 303	0.36 174	0.24 281	0.54 393	0.31 288	0.94 455	0.58 296	0.60 312	0.72 328	0.61 376	0.53 411	0.52 249	0.50 460	0.18 392	0.16 458	0.17 302	0.16 341	0.17 354	0.18 398

DAS	0.54 490	0.26 451	0.66 481	0.49 534	0.31 493	0.61 443	0.43 490	0.89 433	1.01 545	0.95 545	1.16 555	0.71 432	0.85 585	0.89 530	0.47 439	0.18 392	0.14 401	0.18 356	0.15 307	0.22 488	0.19 414

SepStereo	0.54 490	0.26 451	0.66 481	0.49 534	0.31 493	0.61 443	0.43 490	0.89 433	1.01 545	0.95 545	1.16 555	0.71 432	0.85 585	0.97 565	0.47 439	0.18 392	0.14 401	0.18 356	0.15 307	0.22 488	0.19 414

TRStereo	0.39 321	0.32 524	0.64 473	0.49 534	0.41 588	0.30 157	0.30 258	0.97 465	0.63 311	0.53 287	0.43 200	0.52 320	0.26 146	0.77 479	0.29 234	0.18 392	0.12 282	0.19 393	0.19 461	0.13 138	0.13 187

Patchmatch Stereo++	0.36 268	0.24 383	0.51 363	0.42 382	0.22 187	0.24 56	0.21 73	0.63 260	0.39 169	0.63 329	0.73 331	0.57 343	0.38 319	0.61 324	0.39 366	0.18 392	0.12 282	0.20 433	0.16 341	0.21 460	0.16 316
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	0.39 321	0.21 287	0.51 363	0.42 382	0.25 314	0.26 86	0.30 258	0.71 334	0.72 360	0.66 354	0.77 353	0.57 343	0.31 237	0.69 421	0.39 366	0.18 392	0.12 282	0.20 433	0.16 341	0.16 320	0.27 547

OCTAStereo	0.39 321	0.21 287	0.51 363	0.42 382	0.25 314	0.26 86	0.30 258	0.71 334	0.72 360	0.66 354	0.77 353	0.58 359	0.31 237	0.69 421	0.39 366	0.18 392	0.12 282	0.20 433	0.16 341	0.16 320	0.27 547

PSM-adaLoss	0.36 268	0.24 383	0.51 363	0.42 382	0.22 187	0.24 56	0.31 288	0.63 260	0.39 169	0.63 329	0.73 331	0.57 343	0.38 319	0.59 303	0.38 354	0.18 392	0.12 282	0.20 433	0.16 341	0.21 460	0.16 316

ROB_FTStereo_v2	0.36 268	0.24 383	0.51 363	0.42 382	0.22 187	0.24 56	0.31 288	0.63 260	0.39 169	0.63 329	0.73 331	0.57 343	0.38 319	0.60 315	0.39 366	0.18 392	0.12 282	0.20 433	0.16 341	0.21 460	0.16 316

ROB_FTStereo	0.36 268	0.24 383	0.51 363	0.42 382	0.22 187	0.24 56	0.20 46	0.63 260	0.39 169	0.63 329	0.73 331	0.57 343	0.38 319	0.60 315	0.38 354	0.18 392	0.12 282	0.20 433	0.16 341	0.21 460	0.16 316

HUI-Stereo	0.36 268	0.24 383	0.51 363	0.42 382	0.22 187	0.24 56	0.22 98	0.63 260	0.40 184	0.64 340	0.73 331	0.58 359	0.38 319	0.53 255	0.38 354	0.18 392	0.12 282	0.20 433	0.16 341	0.21 460	0.16 316

RE-Stereo	0.39 321	0.21 287	0.51 363	0.42 382	0.25 314	0.26 86	0.30 258	0.71 334	0.72 360	0.66 354	0.77 353	0.57 343	0.31 237	0.70 429	0.39 366	0.18 392	0.12 282	0.20 433	0.16 341	0.16 320	0.27 547

TVStereo	0.39 321	0.21 287	0.51 363	0.42 382	0.25 314	0.26 86	0.30 258	0.71 334	0.72 360	0.66 354	0.77 353	0.57 343	0.31 237	0.70 429	0.39 366	0.18 392	0.12 282	0.20 433	0.16 341	0.16 320	0.27 547

iGMRVC	0.36 268	0.24 383	0.51 363	0.42 382	0.22 187	0.24 56	0.29 235	0.63 260	0.39 169	0.63 329	0.73 331	0.57 343	0.38 319	0.61 324	0.39 366	0.18 392	0.12 282	0.20 433	0.16 341	0.21 460	0.16 316

IRAFT_RVC	0.43 374	0.20 244	0.52 386	0.45 469	0.24 281	0.26 86	0.51 547	0.76 380	0.78 397	0.77 426	0.80 379	0.73 452	0.50 401	0.74 452	0.39 366	0.18 392	0.10 69	0.21 477	0.17 401	0.17 354	0.15 278

iRAFT	0.36 268	0.24 383	0.51 363	0.42 382	0.22 187	0.24 56	0.21 73	0.63 260	0.39 169	0.63 329	0.73 331	0.57 343	0.38 319	0.61 324	0.39 366	0.18 392	0.12 282	0.20 433	0.16 341	0.21 460	0.16 316

CRE-IMP	0.37 288	0.23 359	0.53 397	0.42 382	0.24 281	0.40 297	0.21 73	0.61 241	0.45 224	0.65 347	0.73 331	0.53 325	0.37 310	0.63 360	0.40 389	0.18 392	0.11 197	0.19 393	0.16 341	0.21 460	0.19 414

RAFT	0.46 398	0.23 359	0.52 386	0.48 522	0.27 397	0.55 400	0.47 518	0.68 300	0.60 306	0.83 460	0.82 389	1.00 549	0.56 432	0.76 472	0.37 336	0.18 392	0.16 458	0.22 493	0.20 485	0.16 320	0.14 233

RAFT-IKP	0.36 268	0.24 383	0.51 363	0.42 382	0.22 187	0.24 56	0.27 192	0.63 260	0.39 169	0.63 329	0.73 331	0.57 343	0.38 319	0.61 324	0.39 366	0.18 392	0.12 282	0.20 433	0.16 341	0.21 460	0.16 316

TestStereo	0.39 321	0.32 524	0.42 257	0.45 469	0.20 131	0.41 311	0.38 417	0.69 312	0.66 328	0.56 299	0.78 363	0.48 296	0.43 356	0.59 303	0.37 336	0.18 392	0.13 361	0.20 433	0.15 307	0.23 509	0.14 233

RAFT + AFF	0.54 490	0.30 512	0.84 559	0.51 557	0.32 519	0.63 455	0.57 578	1.05 496	0.95 518	0.80 445	0.87 420	0.85 497	0.57 444	0.87 522	0.51 464	0.18 392	0.21 556	0.23 514	0.22 530	0.19 427	0.19 414

SFCPSM	0.48 421	0.22 326	0.59 449	0.41 341	0.27 397	0.85 559	0.36 384	1.39 628	0.79 405	0.81 449	0.85 408	0.54 327	0.50 401	0.60 315	0.39 366	0.18 392	0.14 401	0.18 356	0.20 485	0.17 354	0.16 316

delet	0.57 514	0.25 414	0.63 468	0.46 494	0.34 544	1.05 606	0.51 547	1.04 489	0.94 514	0.90 519	0.99 482	0.90 518	0.68 512	0.87 522	0.78 552	0.18 392	0.18 512	0.20 433	0.21 509	0.17 354	0.17 365

ACVNet	0.47 411	0.24 383	0.39 215	0.40 309	0.28 425	0.58 425	0.40 449	0.91 439	0.81 425	0.67 363	0.96 460	0.79 484	0.66 494	0.65 380	0.71 539	0.18 392	0.15 431	0.16 253	0.15 307	0.18 391	0.15 278

acv_ft	0.52 478	0.24 383	0.64 473	0.45 469	0.28 425	0.85 559	0.40 449	0.95 458	0.81 425	1.00 570	0.96 460	0.79 484	0.62 471	0.65 380	0.88 571	0.18 392	0.15 431	0.16 253	0.15 307	0.18 391	0.15 278

HSM	0.53 485	0.25 414	0.46 303	0.40 309	0.25 314	0.74 519	0.44 499	1.29 605	0.78 397	0.82 452	0.92 447	1.21 603	0.75 551	0.90 538	0.48 447	0.18 392	0.14 401	0.17 302	0.14 274	0.17 354	0.18 398

StereoDRNet-Refined	0.61 542	0.33 532	0.63 468	0.47 515	0.31 493	0.94 577	0.41 471	1.04 489	0.97 530	1.15 618	1.13 543	1.00 549	0.74 548	0.93 547	0.93 586	0.18 392	0.13 361	0.22 493	0.21 509	0.20 447	0.21 468
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RT-IGEV	0.55 499	0.20 244	0.70 506	0.42 382	0.25 314	0.89 567	0.63 600	1.27 594	0.80 414	0.92 529	1.00 486	1.23 607	0.67 503	0.68 413	0.33 291	0.19 434	0.14 401	0.17 302	0.14 274	0.16 320	0.22 487

SCV	0.27 149	0.20 244	0.37 188	0.36 174	0.22 187	0.27 107	0.33 327	0.65 274	0.31 97	0.25 71	0.29 109	0.37 202	0.23 107	0.52 249	0.23 98	0.19 434	0.11 197	0.14 160	0.11 144	0.15 250	0.12 126

test_sample2	0.45 390	0.24 383	0.49 341	0.34 102	0.21 160	0.60 441	0.43 490	1.01 478	0.73 370	0.67 363	0.80 379	0.70 429	0.64 484	0.65 380	0.41 396	0.19 434	0.15 431	0.18 356	0.16 341	0.19 427	0.19 414

DispNO	0.48 421	0.24 383	0.84 559	0.40 309	0.31 493	0.58 425	0.39 436	0.91 439	0.79 405	0.79 442	0.83 396	0.71 432	0.59 454	0.75 460	0.50 460	0.19 434	0.14 401	0.20 433	0.18 433	0.16 320	0.17 365

SMFormer	0.53 485	0.24 383	0.67 486	0.35 134	0.20 131	0.63 455	0.34 346	1.26 589	1.06 564	0.85 479	1.02 495	0.71 432	0.66 494	0.96 558	0.60 506	0.19 434	0.16 458	0.18 356	0.17 401	0.19 427	0.20 447

tta	0.53 485	0.24 383	0.67 486	0.35 134	0.20 131	0.63 455	0.34 346	1.26 589	1.06 564	0.85 479	1.02 495	0.71 432	0.66 494	0.96 558	0.60 506	0.19 434	0.16 458	0.18 356	0.17 401	0.15 250	0.16 316

qqq1	0.51 463	0.24 383	0.67 486	0.35 134	0.20 131	0.63 455	0.34 346	1.26 589	1.06 564	0.85 479	1.02 495	0.71 432	0.66 494	0.96 558	0.36 324	0.19 434	0.16 458	0.14 160	0.12 183	0.15 250	0.16 316

fff1	0.51 463	0.24 383	0.67 486	0.35 134	0.20 131	0.63 455	0.34 346	1.26 589	1.06 564	0.85 479	1.02 495	0.71 432	0.66 494	0.96 558	0.36 324	0.19 434	0.16 458	0.14 160	0.12 183	0.15 250	0.16 316

EKT-Stereo	0.36 268	0.24 383	0.44 283	0.44 454	0.30 477	0.37 264	0.30 258	0.72 345	0.68 339	0.47 261	0.63 294	0.49 303	0.28 179	0.59 303	0.34 304	0.19 434	0.14 401	0.18 356	0.15 307	0.16 320	0.18 398

DisPM	0.40 337	0.20 244	0.50 353	0.42 382	0.27 397	0.24 56	0.30 258	0.68 300	0.61 309	0.88 504	0.87 420	0.59 369	0.32 248	0.80 494	0.34 304	0.19 434	0.12 282	0.19 393	0.17 401	0.16 320	0.21 468

hknet	0.51 463	0.26 451	0.58 441	0.46 494	0.29 452	0.75 523	0.46 509	0.99 471	0.89 480	0.77 426	0.80 379	0.96 536	0.67 503	0.75 460	0.50 460	0.19 434	0.15 431	0.22 493	0.19 461	0.18 391	0.19 414

Pruner-Stereo	0.39 321	0.21 287	0.51 363	0.41 341	0.25 314	0.22 35	0.24 129	0.71 334	0.59 299	0.90 519	0.75 346	0.67 420	0.30 225	0.64 369	0.39 366	0.19 434	0.12 282	0.20 433	0.17 401	0.17 354	0.19 414

sAnonymous2	0.42 360	0.41 580	0.96 587	0.48 522	0.37 562	0.41 311	0.48 525	0.60 234	0.52 268	0.39 209	0.48 220	0.35 189	0.44 366	0.44 173	0.30 252	0.19 434	0.14 401	0.19 393	0.17 401	0.55 658	0.43 635

CroCo_RVC	0.42 360	0.41 580	0.96 587	0.48 522	0.37 562	0.41 311	0.48 525	0.60 234	0.52 268	0.39 209	0.48 220	0.35 189	0.44 366	0.44 173	0.30 252	0.19 434	0.14 401	0.19 393	0.17 401	0.55 658	0.43 635

test_xeample	1.06 628	0.23 359	0.51 363	0.37 206	0.22 187	0.71 504	0.39 436	1.31 610	0.92 499	0.87 494	1.08 528	0.70 429	0.64 484	0.75 460	11.43 717	0.19 434	0.16 458	0.18 356	0.17 401	0.18 391	0.19 414

UNet	0.55 499	0.27 467	0.72 516	0.45 469	0.41 588	0.97 582	0.40 449	1.01 478	0.80 414	0.87 494	0.90 433	1.03 557	0.75 551	0.76 472	0.67 527	0.19 434	0.15 431	0.20 433	0.17 401	0.21 460	0.18 398

FENet	0.43 374	0.23 359	0.40 230	0.40 309	0.24 281	0.54 393	0.33 327	0.83 412	0.72 360	0.74 410	0.73 331	0.63 389	0.56 432	0.65 380	0.45 423	0.19 434	0.13 361	0.19 393	0.17 401	0.18 391	0.20 447

FADNet-RVC-Resample	0.58 527	0.35 541	1.34 634	0.50 545	0.34 544	0.73 513	0.43 490	1.09 515	0.96 525	0.83 460	0.87 420	0.76 468	0.66 494	0.77 479	0.52 469	0.19 434	0.18 512	0.26 562	0.27 594	0.28 562	0.29 566

ADCRef	0.84 598	0.46 598	1.60 656	0.52 574	0.45 612	1.08 609	0.52 553	1.13 534	1.03 554	1.22 627	1.43 616	0.87 507	0.93 608	0.91 541	3.35 692	0.19 434	0.16 458	0.23 514	0.23 546	0.23 509	0.22 487

CFNet	0.53 485	0.30 512	0.53 397	0.42 382	0.28 425	0.73 513	0.35 370	1.21 568	1.01 545	0.74 410	1.07 521	0.85 497	0.60 460	0.83 509	0.58 503	0.19 434	0.15 431	0.23 514	0.23 546	0.21 460	0.17 365

AANet_RVC	0.59 531	0.35 541	0.68 493	0.47 515	0.28 425	0.57 419	0.47 518	1.04 489	1.28 624	0.87 494	1.33 595	0.86 501	0.63 476	1.16 601	0.89 573	0.19 434	0.13 361	0.15 215	0.14 274	0.18 391	0.20 447

iResNetv2_ROB	0.55 499	0.29 497	0.86 566	0.39 266	0.25 314	0.67 491	0.37 399	1.21 568	1.02 550	1.02 577	1.10 530	0.89 515	0.79 567	0.74 452	0.43 406	0.19 434	0.13 361	0.15 215	0.11 144	0.19 427	0.16 316

SMOE	0.37 288	0.21 287	0.41 240	0.37 206	0.18 51	0.66 481	0.40 449	0.67 292	0.58 296	0.56 299	0.72 328	0.49 303	0.38 319	0.41 142	0.32 277	0.20 456	0.12 282	0.27 572	0.15 307	0.19 427	0.15 278

DNS	0.28 168	0.18 150	0.41 240	0.38 233	0.22 187	0.38 272	0.23 121	0.54 196	0.35 136	0.36 182	0.35 161	0.48 296	0.25 124	0.29 22	0.22 68	0.20 456	0.12 282	0.13 101	0.12 183	0.17 354	0.17 365

IGEV-RUCA	0.26 129	0.16 75	0.36 168	0.40 309	0.27 397	0.32 194	0.20 46	0.39 67	0.36 143	0.27 97	0.31 128	0.25 97	0.21 81	0.50 233	0.24 119	0.20 456	0.11 197	0.13 101	0.10 72	0.17 354	0.16 316

DCVSM-stereo	0.51 463	0.28 483	0.56 428	0.39 266	0.29 452	0.55 400	0.28 216	0.78 391	0.78 397	1.11 613	0.77 353	1.04 562	0.76 560	0.65 380	0.52 469	0.20 456	0.20 545	0.24 530	0.21 509	0.25 533	0.31 580

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 556	0.30 512	1.20 615	0.42 382	0.31 493	1.00 590	0.58 585	1.16 543	1.07 572	1.01 573	1.25 575	1.08 577	0.75 551	1.18 604	1.03 607	0.20 456	0.12 282	0.16 253	0.13 233	0.22 488	0.22 487

GwcNet-ADL	0.45 390	0.24 383	0.51 363	0.46 494	0.30 477	0.41 311	0.40 449	0.95 458	0.98 535	0.73 403	0.78 363	0.61 376	0.41 348	0.67 404	0.55 488	0.20 456	0.14 401	0.15 215	0.14 274	0.19 427	0.22 487

PFNet+	0.41 352	0.20 244	0.53 397	0.40 309	0.25 314	0.28 123	0.22 98	0.66 281	0.76 387	0.85 479	0.79 368	0.63 389	0.34 268	0.75 460	0.37 336	0.20 456	0.14 401	0.23 514	0.20 485	0.17 354	0.21 468

PSM-softLoss	0.40 337	0.21 287	0.53 397	0.42 382	0.26 352	0.29 141	0.34 346	0.70 326	0.49 250	0.63 329	0.82 389	0.59 369	0.33 257	0.75 460	0.43 406	0.20 456	0.12 282	0.20 433	0.18 433	0.17 354	0.22 487

KMStereo	0.40 337	0.21 287	0.53 397	0.42 382	0.26 352	0.29 141	0.34 346	0.70 326	0.49 250	0.63 329	0.82 389	0.59 369	0.33 257	0.75 460	0.43 406	0.20 456	0.12 282	0.20 433	0.18 433	0.17 354	0.22 487

LMCR-Stereo	0.55 499	0.33 532	0.57 437	0.60 626	0.30 477	0.80 541	0.36 384	1.30 608	0.79 405	0.90 519	1.04 508	0.57 343	0.64 484	0.87 522	0.73 545	0.20 456	0.15 431	0.19 393	0.14 274	0.25 533	0.18 398

222	1.25 652	0.23 359	0.53 397	0.38 233	0.23 229	0.78 528	0.37 399	1.41 634	0.93 505	0.97 561	1.13 543	0.74 456	0.71 524	0.74 452	14.86 720	0.20 456	0.16 458	0.17 302	0.16 341	0.18 391	0.20 447

xxxx	1.07 630	0.23 359	0.53 397	0.38 233	0.22 187	0.83 553	0.36 384	1.41 634	0.95 518	0.75 414	0.99 482	0.97 538	0.64 484	0.70 429	11.37 716	0.20 456	0.17 491	0.18 356	0.17 401	0.19 427	0.20 447

GMStereo	0.40 337	0.38 560	0.61 459	0.41 341	0.27 397	0.47 357	0.35 370	0.62 249	1.04 558	0.57 303	0.54 260	0.38 210	0.36 297	0.56 275	0.41 396	0.20 456	0.13 361	0.16 253	0.17 401	0.24 522	0.20 447
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.55 499	0.26 451	0.59 449	0.46 494	0.38 569	0.83 553	0.48 525	1.03 487	0.80 414	0.92 529	0.91 441	0.85 497	0.67 503	0.87 522	0.78 552	0.20 456	0.21 556	0.20 433	0.20 485	0.20 447	0.15 278

aanetorigin	0.85 603	0.58 634	1.98 667	0.50 545	0.40 582	0.66 481	0.70 615	0.72 345	1.01 545	2.44 690	2.00 657	1.32 617	1.25 646	0.96 558	1.16 626	0.20 456	0.19 535	0.20 433	0.20 485	0.27 553	0.33 593

SuperB	1.00 624	0.41 580	4.03 692	0.45 469	0.32 519	0.99 589	0.49 538	1.09 515	2.09 680	1.10 610	1.10 530	0.74 456	0.83 578	1.13 595	1.75 657	0.20 456	0.15 431	0.17 302	0.15 307	2.50 709	0.27 547

ADCP+	1.18 644	0.37 552	3.09 683	0.50 545	0.52 639	1.48 648	0.61 593	1.32 616	1.07 572	1.21 623	1.16 555	1.08 577	1.11 633	1.63 653	7.17 710	0.20 456	0.16 458	0.24 530	0.22 530	0.29 564	0.22 487

DISCO	0.72 569	0.27 467	0.72 516	0.45 469	0.31 493	1.12 618	0.53 558	1.32 616	1.25 617	0.84 466	1.07 521	1.52 649	0.87 592	1.82 665	1.08 620	0.20 456	0.15 431	0.18 356	0.16 341	0.24 522	0.24 524

DN	0.31 207	0.19 197	0.35 144	0.39 266	0.27 397	0.35 234	0.27 192	0.57 217	0.58 296	0.33 159	0.43 200	0.50 308	0.23 107	0.41 142	0.24 119	0.21 474	0.14 401	0.16 253	0.13 233	0.17 354	0.19 414

FlowAnything_test	0.30 190	0.20 244	0.41 240	0.48 522	0.26 352	0.46 353	0.25 150	0.45 125	0.33 117	0.30 136	0.26 79	0.35 189	0.26 146	0.41 142	0.39 366	0.21 474	0.15 431	0.22 493	0.26 587	0.17 354	0.17 365

w-ln-seven-2	0.83 596	0.46 598	2.93 679	0.54 597	0.39 577	0.93 574	0.63 600	1.16 543	1.18 606	1.25 633	1.32 593	1.09 583	1.05 627	1.23 612	1.07 617	0.21 474	0.20 545	0.23 514	0.22 530	0.26 543	0.24 524

coex_refinement	0.54 490	0.22 326	0.44 283	0.45 469	0.31 493	0.75 523	0.40 449	1.16 543	0.92 499	0.87 494	1.12 536	0.99 546	0.57 444	0.69 421	0.90 579	0.21 474	0.14 401	0.16 253	0.16 341	0.21 460	0.22 487

G2L-Stereo	0.51 463	0.25 414	0.55 415	0.44 454	0.27 397	0.46 353	0.47 518	0.98 467	0.81 425	0.86 489	0.90 433	0.91 524	0.56 432	0.88 528	0.80 560	0.21 474	0.17 491	0.22 493	0.18 433	0.17 354	0.22 487

test_sample4	0.49 436	0.27 467	0.55 415	0.36 174	0.23 229	0.70 499	0.37 399	1.22 576	0.86 457	0.82 452	0.86 412	0.62 384	0.58 448	0.71 439	0.49 456	0.21 474	0.16 458	0.21 477	0.20 485	0.22 488	0.21 468

test_sample3	0.49 436	0.27 467	0.55 415	0.36 174	0.23 229	0.70 499	0.37 399	1.21 568	0.87 464	0.79 442	0.84 399	0.66 413	0.53 411	0.70 429	0.50 460	0.21 474	0.16 458	0.20 433	0.19 461	0.21 460	0.21 468

mmx	0.59 531	0.28 483	0.68 493	0.39 266	0.26 352	0.56 409	0.40 449	1.24 581	1.06 564	0.76 420	0.98 474	0.71 432	0.55 423	1.25 614	1.46 643	0.21 474	0.16 458	0.25 543	0.21 509	0.24 522	0.22 487

xxx	0.59 531	0.28 483	0.68 493	0.39 266	0.26 352	0.56 409	0.40 449	1.24 581	1.06 564	0.76 420	0.98 474	0.71 432	0.55 423	1.25 614	1.46 643	0.21 474	0.16 458	0.25 543	0.21 509	0.24 522	0.22 487

StereoVision	0.43 374	0.29 497	0.54 411	0.50 545	0.28 425	0.37 264	0.38 417	0.75 375	0.63 311	0.46 257	1.11 534	0.53 325	0.38 319	0.57 287	0.34 304	0.21 474	0.24 586	0.25 543	0.24 562	0.26 543	0.17 365

CFNet_ucs	0.51 463	0.25 414	0.58 441	0.39 266	0.31 493	0.59 435	0.35 370	1.04 489	0.95 518	0.89 511	1.19 565	0.80 488	0.49 398	0.66 394	0.45 423	0.21 474	0.16 458	0.26 562	0.18 433	0.27 553	0.23 512

iinet-f	0.69 564	0.29 497	2.34 673	0.41 341	0.31 493	1.16 624	0.58 585	0.87 424	0.85 451	0.86 489	1.17 560	1.04 562	0.83 578	0.76 472	1.26 632	0.21 474	0.18 512	0.17 302	0.16 341	0.21 460	0.21 468

BUS	0.47 411	0.26 451	0.47 316	0.46 494	0.29 452	0.78 528	0.34 346	0.99 471	0.80 414	0.77 426	0.80 379	0.64 395	0.54 419	0.66 394	0.56 490	0.21 474	0.15 431	0.22 493	0.19 461	0.18 391	0.19 414

BSDual-CNN	0.48 421	0.26 451	0.47 316	0.46 494	0.29 452	0.75 523	0.46 509	0.99 471	0.80 414	0.77 426	0.80 379	0.76 468	0.59 454	0.66 394	0.48 447	0.21 474	0.15 431	0.22 493	0.19 461	0.18 391	0.19 414

psmg	0.50 449	0.26 451	0.47 316	0.42 382	0.29 452	0.82 550	0.42 482	1.07 506	0.80 414	0.95 545	0.94 452	0.76 468	0.59 454	0.66 394	0.48 447	0.21 474	0.16 458	0.20 433	0.20 485	0.19 427	0.19 414

ADLNet2	0.57 514	0.26 451	0.71 509	0.48 522	0.31 493	0.83 553	0.51 547	1.10 519	0.99 538	0.85 479	0.99 482	0.99 546	0.70 519	0.79 491	0.78 552	0.21 474	0.17 491	0.18 356	0.18 433	0.22 488	0.22 487

EDNetEfficientorigin	9.96 717	1.17 682	175.17 748	0.49 534	0.37 562	1.13 619	0.74 630	1.27 594	2.70 693	3.16 704	2.49 672	2.28 674	2.15 687	1.88 667	2.27 678	0.21 474	0.19 535	0.25 543	0.20 485	0.54 656	0.53 664

EDNetEfficient	1.47 667	0.82 658	6.28 702	0.48 522	0.40 582	0.73 513	0.83 647	0.95 458	2.77 694	3.48 707	1.95 654	1.64 656	2.12 686	1.42 639	3.84 698	0.21 474	0.19 535	0.21 477	0.21 509	0.43 631	0.42 630

HGLStereo	0.58 527	0.30 512	0.65 478	0.51 557	0.38 569	0.78 528	0.45 506	1.07 506	0.82 438	0.89 511	1.16 555	0.88 510	0.91 604	0.80 494	0.74 546	0.21 474	0.21 556	0.20 433	0.18 433	0.19 427	0.22 487

cf-r	0.49 436	0.24 383	0.49 341	0.40 309	0.23 229	0.58 425	0.38 417	0.92 448	0.87 464	0.77 426	1.06 517	0.98 541	0.67 503	0.59 303	0.61 512	0.21 474	0.14 401	0.17 302	0.19 461	0.15 250	0.16 316

DMCA	0.47 411	0.27 467	0.59 449	0.39 266	0.29 452	0.53 386	0.34 346	0.98 467	0.70 351	0.78 437	0.83 396	0.79 484	0.55 423	0.54 264	0.57 496	0.21 474	0.16 458	0.21 477	0.16 341	0.19 427	0.22 487

FADNet_RVC	0.58 527	0.39 565	1.26 621	0.45 469	0.32 519	0.55 400	0.34 346	1.12 526	0.90 486	0.68 375	0.90 433	0.61 376	0.71 524	1.03 583	0.80 560	0.21 474	0.18 512	0.27 572	0.23 546	0.33 589	0.30 571

DLCB_ROB	0.60 538	0.29 497	0.53 397	0.50 545	0.33 532	0.76 526	0.51 547	1.02 481	0.94 514	1.07 601	1.16 555	1.21 603	0.73 540	0.98 567	0.75 548	0.21 474	0.20 545	0.22 493	0.23 546	0.22 488	0.20 447

S0	0.38 306	0.19 197	0.38 200	0.41 341	0.22 187	0.78 528	0.55 569	0.69 312	0.46 233	0.55 294	0.62 292	0.45 279	0.36 297	0.47 207	0.32 277	0.22 497	0.21 556	0.26 562	0.23 546	0.16 320	0.14 233

MSAF-DinoV2	1.18 644	0.44 591	3.00 681	0.56 609	0.30 477	0.91 570	0.74 630	1.58 661	1.25 617	1.06 599	1.41 609	2.98 685	1.57 664	3.25 696	3.12 690	0.22 497	0.14 401	0.20 433	0.22 530	0.33 589	0.34 597

S2M2_L	0.26 129	0.23 359	0.34 123	0.32 65	0.25 314	0.24 56	0.13 1	0.36 55	0.42 201	0.25 71	0.37 174	0.29 132	0.25 124	0.31 44	0.26 169	0.22 497	0.19 535	0.17 302	0.19 461	0.21 460	0.19 414
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FACV-RUCA	0.45 390	0.28 483	0.51 363	0.46 494	0.33 532	0.62 449	0.34 346	0.87 424	0.75 380	0.60 312	0.84 399	0.48 296	0.54 419	0.56 275	0.39 366	0.22 497	0.15 431	0.35 620	0.16 341	0.29 564	0.22 487

rvit_stereo_0083	0.34 244	0.25 414	0.53 397	0.45 469	0.28 425	0.35 234	0.35 370	0.47 152	0.64 317	0.38 197	0.47 218	0.42 250	0.37 310	0.41 142	0.39 366	0.22 497	0.20 545	0.20 433	0.17 401	0.21 460	0.15 278

rvit_stereo_0081	0.33 225	0.25 414	0.49 341	0.43 427	0.26 352	0.31 174	0.37 399	0.45 125	0.56 283	0.37 188	0.40 189	0.39 223	0.38 319	0.44 173	0.35 313	0.22 497	0.16 458	0.19 393	0.16 341	0.20 447	0.14 233

ACV-stereo	0.63 551	0.37 552	1.03 599	0.44 454	0.31 493	1.27 635	0.41 471	0.78 391	0.84 445	0.65 347	0.76 349	2.07 670	1.00 618	0.84 515	0.68 532	0.22 497	0.17 491	0.19 393	0.18 433	0.22 488	0.23 512

ITSA-stereo	0.54 490	0.29 497	0.55 415	0.41 341	0.23 229	0.59 435	0.35 370	1.31 610	1.25 617	0.82 452	0.80 379	0.72 447	0.58 448	0.89 530	0.72 542	0.22 497	0.18 512	0.23 514	0.22 530	0.22 488	0.29 566

rvit_stereo_0082	0.33 225	0.25 414	0.49 341	0.43 427	0.26 352	0.31 174	0.37 399	0.45 125	0.56 283	0.37 188	0.40 189	0.39 223	0.38 319	0.44 173	0.35 313	0.22 497	0.16 458	0.19 393	0.16 341	0.20 447	0.14 233

rvit_stereo_0080	0.32 217	0.26 451	0.45 291	0.39 266	0.28 425	0.27 107	0.46 509	0.51 175	0.46 233	0.36 182	0.42 194	0.41 239	0.29 200	0.41 142	0.34 304	0.22 497	0.17 491	0.17 302	0.16 341	0.23 509	0.16 316

rvit_stereo_ft	0.35 253	0.26 451	0.54 411	0.53 585	0.32 519	0.33 212	0.46 509	0.52 182	0.52 268	0.35 175	0.41 192	0.41 239	0.34 268	0.49 228	0.36 324	0.22 497	0.14 401	0.19 393	0.18 433	0.19 427	0.15 278

test_sample5	0.50 449	0.28 483	0.55 415	0.37 206	0.23 229	0.65 473	0.38 417	1.19 558	0.86 457	0.81 449	0.97 469	0.64 395	0.60 460	0.72 445	0.48 447	0.22 497	0.16 458	0.22 493	0.21 509	0.23 509	0.22 487

DualNet	0.51 463	0.28 483	0.55 415	0.37 206	0.23 229	0.65 473	0.38 417	1.19 558	0.86 457	0.84 466	1.06 517	0.64 395	0.60 460	0.72 445	0.48 447	0.22 497	0.16 458	0.22 493	0.21 509	0.23 509	0.22 487

whm_eth	0.32 217	0.26 451	0.45 291	0.39 266	0.28 425	0.27 107	0.46 509	0.51 175	0.46 233	0.36 182	0.42 194	0.41 239	0.29 200	0.41 142	0.34 304	0.22 497	0.17 491	0.17 302	0.16 341	0.23 509	0.16 316

fast-acv-ft	0.66 555	0.32 524	0.80 541	0.46 494	0.34 544	1.26 634	0.50 544	0.91 439	1.00 542	1.05 590	1.36 601	1.28 611	0.84 581	0.81 500	0.90 579	0.22 497	0.24 586	0.23 514	0.23 546	0.21 460	0.22 487

Wz-Net-MNSev	0.81 590	0.42 585	1.64 659	0.51 557	0.41 588	1.46 646	0.95 659	1.24 581	1.26 622	1.31 640	1.25 575	1.17 600	0.83 578	1.21 611	1.06 614	0.22 497	0.19 535	0.24 530	0.23 546	0.29 564	0.26 537

CRFU-Net	0.59 531	0.29 497	0.62 464	0.47 515	0.31 493	1.20 631	0.51 547	1.19 558	0.59 299	1.05 590	1.00 486	1.06 571	0.87 592	0.83 509	0.77 551	0.22 497	0.19 535	0.18 356	0.16 341	0.19 427	0.20 447

AACVNet	0.52 478	0.25 414	0.56 428	0.48 522	0.29 452	0.55 400	0.38 417	0.96 463	0.59 299	0.83 460	1.03 505	1.03 557	0.77 565	0.91 541	0.58 503	0.22 497	0.18 512	0.24 530	0.18 433	0.24 522	0.22 487

GANet-ADL	0.44 381	0.27 467	0.48 331	0.44 454	0.30 477	0.54 393	0.36 384	0.94 455	0.88 475	0.64 340	0.72 328	0.68 424	0.44 366	0.55 265	0.44 417	0.22 497	0.15 431	0.15 215	0.13 233	0.18 391	0.21 468

sCroCo_RVC	0.36 268	0.29 497	0.73 522	0.52 574	0.39 577	0.42 322	0.31 288	0.52 182	0.46 233	0.31 147	0.48 220	0.38 210	0.32 248	0.46 193	0.33 291	0.22 497	0.23 576	0.19 393	0.19 461	0.21 460	0.22 487

ADLNet	0.57 514	0.29 497	0.58 441	0.46 494	0.35 551	0.80 541	0.46 509	1.14 536	0.88 475	1.03 580	0.98 474	0.92 530	0.66 494	0.71 439	0.83 565	0.22 497	0.16 458	0.22 493	0.22 530	0.22 488	0.23 512

psm_up	0.57 514	0.27 467	0.52 386	0.50 545	0.33 532	0.65 473	0.60 591	1.07 506	0.84 445	0.87 494	0.91 441	1.00 549	1.06 628	0.80 494	0.66 524	0.22 497	0.25 594	0.26 562	0.23 546	0.22 488	0.21 468

ac_64	0.54 490	0.24 383	0.58 441	0.46 494	0.28 425	0.79 535	0.44 499	1.11 521	0.63 311	0.94 540	0.85 408	1.06 571	0.70 519	0.76 472	0.72 542	0.22 497	0.18 512	0.20 433	0.19 461	0.18 391	0.16 316

GANet-RSSM	0.49 436	0.22 326	0.42 257	0.39 266	0.26 352	0.58 425	0.41 471	1.12 526	0.82 438	0.73 403	1.02 495	0.88 510	0.75 551	0.67 404	0.48 447	0.22 497	0.16 458	0.18 356	0.19 461	0.18 391	0.18 398

GwcNet-RSSM	0.51 463	0.25 414	0.51 363	0.41 341	0.24 281	0.56 409	0.41 471	0.97 465	0.96 525	0.75 414	1.17 560	0.89 515	0.66 494	0.66 394	0.74 546	0.22 497	0.15 431	0.19 393	0.21 509	0.17 354	0.16 316

ADCL	1.10 634	0.42 585	1.57 652	0.51 557	0.41 588	1.71 664	0.92 655	1.36 626	1.45 647	1.33 641	1.56 632	1.22 606	1.26 647	1.45 643	5.27 705	0.22 497	0.19 535	0.25 543	0.25 575	0.29 564	0.29 566

RYNet	0.76 582	0.37 552	0.74 526	0.54 597	0.67 663	1.35 639	0.68 610	1.28 600	1.21 614	1.10 610	0.90 433	1.31 615	0.94 611	1.01 578	1.30 634	0.22 497	0.16 458	0.27 572	0.23 546	0.43 631	0.45 642

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 499	0.33 532	0.71 509	0.46 494	0.31 493	0.66 481	0.43 490	1.07 506	0.89 480	0.93 533	0.91 441	0.98 541	0.61 466	0.76 472	0.64 522	0.22 497	0.18 512	0.22 493	0.22 530	0.22 488	0.24 524
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 18	0.14 9	0.25 8	0.29 9	0.19 87	0.14 2	0.19 27	0.24 6	0.19 11	0.27 97	0.20 21	0.20 35	0.21 81	0.34 86	0.22 68	0.23 525	0.19 535	0.11 5	0.14 274	0.10 5	0.19 414

z-mn7	1.07 630	0.56 628	2.36 674	0.54 597	0.37 562	1.74 667	0.71 617	1.28 600	2.32 684	1.00 570	2.56 675	1.43 636	1.01 620	2.34 686	1.74 656	0.23 525	0.20 545	0.21 477	0.20 485	0.27 553	0.27 547

DDVS	0.53 485	0.32 524	0.63 468	0.42 382	0.31 493	0.71 504	0.35 370	0.95 458	0.69 347	0.86 489	0.90 433	1.11 587	0.46 380	0.90 538	0.67 527	0.23 525	0.17 491	0.22 493	0.18 433	0.25 533	0.28 559

rvit_stereo_0081_aga	0.32 217	0.29 497	0.50 353	0.43 427	0.29 452	0.36 251	0.32 308	0.46 137	0.42 201	0.40 225	0.44 205	0.41 239	0.34 268	0.43 162	0.31 267	0.23 525	0.17 491	0.19 393	0.16 341	0.20 447	0.15 278

test_sample6	0.51 463	0.27 467	0.55 415	0.38 233	0.23 229	0.64 465	0.39 436	1.18 554	0.88 475	0.84 466	1.06 517	0.66 413	0.61 466	0.75 460	0.52 469	0.23 525	0.17 491	0.22 493	0.22 530	0.24 522	0.23 512

CAS++	0.33 225	0.25 414	0.39 215	0.38 233	0.26 352	0.32 194	0.24 129	0.87 424	0.53 277	0.48 268	0.46 212	0.26 106	0.21 81	0.50 233	0.26 169	0.23 525	0.20 545	0.22 493	0.17 401	0.21 460	0.17 365
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
NINENet	0.52 478	0.30 512	0.55 415	0.46 494	0.33 532	0.78 528	0.34 346	1.18 554	0.91 493	0.84 466	0.97 469	0.64 395	0.54 419	0.74 452	0.56 490	0.23 525	0.20 545	0.25 543	0.18 433	0.22 488	0.22 487

AASNet	0.55 499	0.27 467	0.62 464	0.51 557	0.32 519	0.73 513	0.44 499	1.55 654	0.88 475	0.88 504	0.94 452	0.64 395	0.63 476	0.62 348	0.84 566	0.23 525	0.20 545	0.20 433	0.16 341	0.22 488	0.20 447

GES	0.46 398	0.25 414	0.62 464	0.41 341	0.30 477	0.62 449	0.37 399	1.06 502	0.70 351	0.75 414	0.83 396	0.47 290	0.52 410	0.69 421	0.46 428	0.23 525	0.17 491	0.17 302	0.16 341	0.18 391	0.24 524

CFNet-ft	0.50 449	0.25 414	0.39 215	0.41 341	0.26 352	0.66 481	0.37 399	0.91 439	0.87 464	0.67 363	1.00 486	1.05 567	0.70 519	0.68 413	0.57 496	0.23 525	0.16 458	0.24 530	0.21 509	0.24 522	0.19 414

DMCA-RVC	0.54 490	0.32 524	0.83 552	0.51 557	0.32 519	0.59 435	0.38 417	0.89 433	0.70 351	0.95 545	0.88 424	0.90 518	0.69 514	0.75 460	0.63 519	0.23 525	0.18 512	0.31 605	0.24 562	0.27 553	0.21 468

CFNet_RVC	0.50 449	0.25 414	0.39 215	0.41 341	0.26 352	0.66 481	0.37 399	0.91 439	0.87 464	0.67 363	1.00 486	1.05 567	0.70 519	0.68 413	0.57 496	0.23 525	0.16 458	0.24 530	0.21 509	0.24 522	0.19 414

w-ln-seven	1.02 626	0.52 610	2.86 678	0.55 605	0.51 636	1.37 640	0.75 633	1.72 674	1.84 673	1.54 653	1.52 629	1.27 610	0.95 613	1.30 627	2.07 671	0.24 537	0.22 566	0.25 543	0.25 575	0.31 576	0.28 559

coex-ft	6.50 714	1.57 695	87.99 747	0.49 534	0.38 569	1.41 643	1.21 677	1.21 568	7.96 714	12.14 722	2.78 682	2.74 682	3.83 705	1.30 627	3.19 691	0.24 537	0.23 576	0.27 572	0.24 562	0.48 642	0.40 622

Wz-Net-LNSev	0.75 579	0.54 620	1.59 653	0.51 557	0.41 588	1.16 624	0.79 641	1.27 594	1.13 590	1.04 585	1.14 547	1.11 587	0.94 611	0.93 547	1.00 601	0.24 537	0.22 566	0.21 477	0.19 461	0.26 543	0.27 547

dd	0.44 381	0.40 574	0.62 464	0.44 454	0.26 352	0.51 372	0.38 417	0.72 345	1.07 572	0.60 312	0.66 306	0.43 263	0.40 343	0.68 413	0.53 480	0.24 537	0.15 431	0.21 477	0.16 341	0.24 522	0.19 414

PSMNet-ADL	0.50 449	0.28 483	0.43 277	0.49 534	0.31 493	0.70 499	0.38 417	0.94 455	0.81 425	0.62 322	0.80 379	0.91 524	0.62 471	0.76 472	0.68 532	0.24 537	0.18 512	0.19 393	0.20 485	0.22 488	0.22 487

ICVP	0.48 421	0.26 451	0.42 257	0.49 534	0.28 425	0.63 455	0.43 490	1.05 496	0.72 360	0.68 375	0.95 456	0.75 461	0.56 432	0.55 265	0.61 512	0.24 537	0.18 512	0.19 393	0.17 401	0.19 427	0.21 468
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.56 509	0.30 512	0.70 506	0.51 557	0.31 493	0.70 499	0.54 566	1.31 610	0.93 505	0.85 479	0.86 412	0.84 495	0.63 476	0.92 543	0.67 527	0.24 537	0.16 458	0.19 393	0.17 401	0.21 460	0.23 512

HCRNet	0.46 398	0.35 541	0.45 291	0.54 597	0.26 352	0.52 380	0.29 235	0.87 424	0.64 317	0.75 414	0.82 389	0.76 468	0.53 411	0.70 429	0.38 354	0.24 537	0.16 458	0.24 530	0.20 485	0.21 460	0.20 447

PSMNet-RSSM	0.50 449	0.24 383	0.41 240	0.43 427	0.26 352	0.51 372	0.40 449	1.16 543	0.79 405	0.75 414	1.07 521	0.87 507	0.69 514	0.66 394	0.52 469	0.24 537	0.16 458	0.23 514	0.26 587	0.20 447	0.20 447

UCFNet_RVC	0.50 449	0.27 467	0.37 188	0.40 309	0.27 397	0.66 481	0.42 482	1.18 554	0.86 457	0.70 384	0.89 427	0.91 524	0.60 460	0.62 348	0.48 447	0.24 537	0.18 512	0.28 584	0.27 594	0.25 533	0.24 524

DRN-Test	0.68 559	0.34 537	0.77 536	0.52 574	0.40 582	1.14 620	0.61 593	1.56 658	1.04 558	1.18 620	1.10 530	1.05 567	0.72 535	0.82 507	1.01 602	0.24 537	0.18 512	0.26 562	0.25 575	0.26 543	0.23 512

StereoDRNet	0.67 556	0.35 541	0.82 548	0.53 585	0.44 606	1.03 599	0.53 558	1.51 650	1.06 564	1.13 616	0.91 441	1.07 576	0.74 548	0.87 522	0.95 591	0.24 537	0.19 535	0.25 543	0.23 546	0.27 553	0.22 487

NaN_ROB	0.73 570	0.46 598	0.89 576	0.52 574	0.34 544	0.98 587	1.11 669	1.28 600	1.20 611	1.27 637	0.96 460	1.08 577	0.79 567	1.34 633	0.78 552	0.24 537	0.30 626	0.23 514	0.24 562	0.23 509	0.26 537

zh-mn7	1.21 648	0.75 650	5.81 700	0.52 574	0.39 577	1.18 629	0.63 600	1.21 568	1.79 671	1.81 668	2.33 665	1.16 599	1.01 620	2.20 680	2.00 667	0.25 550	0.22 566	0.22 493	0.22 530	0.25 533	0.30 571

Anonymous3	0.47 411	0.35 541	0.91 579	0.50 545	0.38 569	0.81 547	0.55 569	0.76 380	0.66 328	0.52 279	0.65 301	0.44 270	0.45 373	0.66 394	0.39 366	0.25 550	0.25 594	0.22 493	0.21 509	0.23 509	0.24 524

STTStereo	0.57 514	0.39 565	0.87 571	0.45 469	0.32 519	0.62 449	0.45 506	1.01 478	0.87 464	1.01 573	0.91 441	0.95 533	0.58 448	0.77 479	0.66 524	0.25 550	0.24 586	0.27 572	0.33 630	0.25 533	0.26 537

PA-Net	0.70 565	0.46 598	0.96 587	0.51 557	0.53 641	0.94 577	0.73 628	1.14 536	1.15 597	0.83 460	0.90 433	0.88 510	0.76 560	1.19 605	0.96 593	0.25 550	0.41 667	0.29 593	0.44 658	0.27 553	0.39 617
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.74 575	0.38 560	0.63 468	0.54 597	0.35 551	1.01 595	0.95 659	1.15 540	0.95 518	1.09 606	2.00 657	1.14 597	0.92 606	1.29 621	0.75 548	0.25 550	0.27 612	0.27 572	0.23 546	0.32 584	0.24 524

zh-sn7	1.20 647	0.86 664	4.54 695	0.58 621	0.43 600	1.10 611	0.92 655	1.24 581	1.34 635	1.45 648	2.00 657	1.26 608	1.62 667	2.13 677	2.79 687	0.26 555	0.26 605	0.26 562	0.27 594	0.35 602	0.33 593

TCMNet	0.68 559	0.41 580	1.08 603	0.60 626	0.61 657	0.97 582	0.55 569	1.11 521	0.93 505	0.87 494	1.14 547	0.89 515	0.65 492	0.92 543	1.06 614	0.26 555	0.26 605	0.31 605	0.28 602	0.33 589	0.30 571

ssnet_v2	0.61 542	0.29 497	0.69 502	0.45 469	0.30 477	0.93 574	0.62 595	1.20 565	1.03 554	0.97 561	0.81 387	0.98 541	0.67 503	0.84 515	0.97 598	0.26 555	0.23 576	0.23 514	0.24 562	0.20 447	0.21 468

Wz-Net-SNSev	0.99 623	0.80 657	3.00 681	0.57 615	0.46 621	0.94 577	1.22 679	1.40 632	1.28 624	1.04 585	1.33 595	1.46 639	0.90 603	2.06 673	1.65 654	0.26 555	0.24 586	0.25 543	0.26 587	0.33 589	0.30 571

GwcNet	0.73 570	0.39 565	1.37 636	0.53 585	0.43 600	1.10 611	0.52 553	1.27 594	1.19 608	1.05 590	1.41 609	1.06 571	0.86 589	0.98 567	1.01 602	0.26 555	0.24 586	0.24 530	0.23 546	0.23 509	0.28 559

DSFCA	0.57 514	0.27 467	0.71 509	0.41 341	0.36 558	0.78 528	0.53 558	1.08 512	0.85 451	1.08 602	0.84 399	0.90 518	0.66 494	1.05 586	0.63 519	0.26 555	0.22 566	0.21 477	0.21 509	0.22 488	0.20 447

RTSC	0.93 610	0.54 620	1.59 653	0.56 609	0.40 582	1.17 628	0.55 569	1.44 641	1.82 672	1.53 652	1.26 579	1.15 598	0.82 576	1.70 659	2.44 679	0.26 555	0.20 545	0.23 514	0.24 562	0.31 576	0.32 584

ADCMid	1.22 649	0.57 630	3.17 686	0.54 597	0.44 606	1.07 607	0.77 636	1.31 610	1.13 590	2.14 681	1.48 625	1.49 644	1.47 660	1.65 655	5.30 706	0.26 555	0.24 586	0.29 593	0.32 622	0.38 617	0.36 607

MDST_ROB	0.97 619	0.29 497	1.02 598	0.64 641	0.43 600	2.64 684	0.82 645	1.68 672	1.18 606	2.89 695	1.82 647	0.97 538	0.75 551	1.83 666	0.89 573	0.26 555	0.22 566	0.32 612	0.28 602	0.26 543	0.26 537

FBW_ROB	0.94 614	0.54 620	1.03 599	0.56 609	0.42 597	1.16 624	0.76 635	1.56 658	1.41 641	1.38 645	1.33 595	1.47 641	1.07 629	2.94 695	1.14 625	0.26 555	0.32 641	0.45 648	0.30 609	0.34 597	0.30 571

PWC_ROB	0.92 609	0.57 630	1.64 659	0.53 585	0.33 532	0.93 574	0.39 436	1.42 639	1.51 653	1.66 661	2.57 676	1.18 601	1.11 633	1.50 647	1.54 650	0.26 555	0.18 512	0.28 584	0.20 485	0.30 572	0.32 584

YMNet	0.68 559	0.40 574	1.01 595	0.53 585	0.46 621	1.04 601	0.48 525	1.06 502	0.81 425	1.21 623	1.31 591	1.11 587	0.73 540	0.89 530	0.96 593	0.27 566	0.31 634	0.25 543	0.25 575	0.25 533	0.24 524

YMNet_1	0.68 559	0.40 574	1.01 595	0.53 585	0.46 621	1.04 601	0.48 525	1.06 502	0.81 425	1.21 623	1.31 591	1.11 587	0.73 540	0.89 530	0.96 593	0.27 566	0.31 634	0.25 543	0.25 575	0.25 533	0.24 524

test_sample7	0.54 490	0.30 512	0.55 415	0.37 206	0.28 425	0.63 455	0.47 518	1.11 521	0.92 499	0.93 533	0.89 427	0.86 501	0.71 524	0.74 452	0.53 480	0.27 566	0.22 566	0.27 572	0.26 587	0.27 553	0.26 537

GMStereo_Zeroshot	0.51 463	0.46 598	0.80 541	0.50 545	0.28 425	0.57 419	0.30 258	0.75 375	0.79 405	0.88 504	0.94 452	0.90 518	0.37 310	0.77 479	0.46 428	0.27 566	0.14 401	0.26 562	0.15 307	0.39 621	0.19 414

CSP-Net	0.57 514	0.29 497	0.55 415	0.42 382	0.29 452	1.20 631	0.49 538	1.29 605	0.75 380	0.98 564	0.97 469	0.88 510	0.69 514	0.85 518	0.66 524	0.27 566	0.18 512	0.17 302	0.17 401	0.18 391	0.19 414

APVNet	0.73 570	0.39 565	1.01 595	0.58 621	0.45 612	1.16 624	0.68 610	1.47 645	0.87 464	0.84 466	1.15 550	1.04 562	0.84 581	1.14 597	1.18 627	0.27 566	0.28 619	0.32 612	0.31 618	0.29 564	0.32 584

FADNet-RVC	0.62 548	0.56 628	1.29 626	0.47 515	0.39 577	0.63 455	0.40 449	1.16 543	0.91 493	0.71 394	0.86 412	1.04 562	0.55 423	0.99 572	0.78 552	0.27 566	0.26 605	0.28 584	0.29 608	0.32 584	0.31 580

S-Stereo	0.76 582	0.36 550	1.10 606	0.57 615	0.46 621	0.83 553	0.59 588	1.31 610	1.62 662	0.98 564	1.41 609	1.11 587	0.93 608	0.85 518	1.07 617	0.27 566	0.31 634	0.28 584	0.25 575	0.33 589	0.50 655

DANet	0.74 575	0.47 605	0.98 593	0.60 626	0.41 588	0.92 573	0.41 471	1.02 481	0.87 464	1.22 627	1.22 570	1.33 622	0.88 597	1.26 617	1.37 638	0.27 566	0.24 586	0.31 605	0.25 575	0.37 614	0.36 607
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
AdaStereo	0.52 478	0.34 537	0.53 397	0.49 534	0.25 314	0.71 504	0.36 384	1.24 581	0.91 493	0.77 426	0.98 474	0.75 461	0.50 401	0.71 439	0.51 464	0.27 566	0.13 361	0.28 584	0.18 433	0.23 509	0.18 398
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	0.73 570	0.52 610	0.93 580	0.57 615	0.37 562	0.80 541	0.86 652	1.19 558	0.95 518	1.20 622	1.22 570	1.39 635	0.86 589	1.07 587	0.88 571	0.27 566	0.21 556	0.31 605	0.27 594	0.34 597	0.35 601

Selective-IGEV-i16pb	0.95 615	0.25 414	6.90 703	0.42 382	0.32 519	1.73 665	0.55 569	1.12 526	1.58 658	0.67 363	1.19 565	0.97 538	0.55 423	0.83 509	0.63 519	0.28 577	0.17 491	0.18 356	0.20 485	0.21 460	0.23 512

rvit_0105_6	0.40 337	0.28 483	0.68 493	0.51 557	0.30 477	0.39 288	0.41 471	0.53 188	0.68 339	0.41 231	0.45 207	0.50 308	0.45 373	0.55 265	0.37 336	0.28 577	0.26 605	0.24 530	0.22 530	0.22 488	0.17 365

rvit_0105_5	0.44 381	0.32 524	0.79 540	0.51 557	0.29 452	0.44 340	0.43 490	0.62 249	0.76 387	0.51 275	0.52 248	0.61 376	0.53 411	0.58 294	0.38 354	0.28 577	0.25 594	0.25 543	0.24 562	0.22 488	0.20 447

rvit_0105_4	0.42 360	0.30 512	0.77 536	0.52 574	0.29 452	0.41 311	0.44 499	0.57 217	0.75 380	0.45 249	0.48 220	0.56 336	0.49 398	0.58 294	0.37 336	0.28 577	0.26 605	0.25 543	0.22 530	0.24 522	0.19 414

WZ-Net	1.29 656	0.64 640	5.42 699	0.64 641	0.52 639	1.37 640	1.29 682	1.41 634	1.77 670	1.56 654	1.69 641	1.74 658	1.41 655	2.50 690	2.16 676	0.28 577	0.21 556	0.23 514	0.25 575	0.39 621	0.41 627

SACVNet	0.61 542	0.36 550	0.67 486	0.57 615	0.37 562	0.65 473	0.47 518	1.16 543	0.80 414	1.04 585	1.06 517	1.02 555	0.81 575	0.99 572	0.57 496	0.28 577	0.21 556	0.25 543	0.24 562	0.30 572	0.39 617

pcwnet_v2	0.60 538	0.29 497	0.89 576	0.46 494	0.36 558	0.62 449	0.38 417	1.33 619	1.24 615	1.02 577	1.27 583	0.71 432	0.59 454	0.71 439	0.51 464	0.28 577	0.21 556	0.24 530	0.23 546	0.29 564	0.30 571

hitnet-ft	0.57 514	0.29 497	0.43 277	0.42 382	0.29 452	0.81 547	0.40 449	0.98 467	0.91 493	0.84 466	1.01 491	1.13 595	0.72 535	0.83 509	0.71 539	0.28 577	0.21 556	0.28 584	0.22 530	0.29 564	0.27 547

TDLM	0.59 531	0.35 541	0.57 437	0.53 585	0.32 519	0.67 491	0.72 623	1.09 515	1.03 554	0.84 466	1.11 534	0.84 495	0.71 524	0.96 558	0.61 512	0.28 577	0.18 512	0.26 562	0.22 530	0.27 553	0.21 468

SANet	1.15 639	0.45 593	1.40 640	0.50 545	0.32 519	1.54 654	1.21 677	1.49 646	3.35 701	1.61 655	2.41 670	2.32 677	1.80 677	1.57 650	1.27 633	0.28 577	0.25 594	0.26 562	0.24 562	0.36 608	0.32 584

SGM_RVC	1.04 627	0.30 512	0.47 316	0.41 341	0.23 229	1.73 665	0.77 636	1.63 667	1.30 630	2.39 688	1.99 656	2.64 680	1.78 676	2.22 681	1.40 639	0.28 577	0.27 612	0.27 572	0.25 575	0.25 533	0.25 533
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CASS	0.46 398	0.28 483	0.45 291	0.48 522	0.22 187	0.63 455	0.34 346	0.99 471	0.66 328	0.76 420	0.86 412	0.61 376	0.58 448	0.58 294	0.44 417	0.29 588	0.16 458	0.22 493	0.18 433	0.23 509	0.28 559
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FAT-Stereo	0.75 579	0.34 537	0.81 547	0.51 557	0.38 569	0.78 528	0.63 600	1.39 628	1.32 632	1.05 590	1.40 607	1.58 654	1.14 638	0.92 543	0.91 582	0.29 588	0.28 619	0.28 584	0.23 546	0.28 562	0.41 627

FADNet	0.63 551	0.53 613	1.20 615	0.46 494	0.44 606	0.66 481	0.41 471	1.24 581	1.07 572	0.70 384	0.84 399	0.98 541	0.65 492	0.87 522	0.54 486	0.29 588	0.30 626	0.27 572	0.30 609	0.48 642	0.36 607

stereogan	0.83 596	0.33 532	0.89 576	0.61 631	0.51 636	1.80 669	0.50 544	1.41 634	1.39 640	1.05 590	1.47 624	1.56 653	1.04 625	1.32 631	0.87 570	0.29 588	0.29 621	0.29 593	0.25 575	0.39 621	0.40 622

DeepPruner_ROB	0.55 499	0.37 552	0.67 486	0.42 382	0.31 493	0.50 365	0.43 490	1.22 576	0.73 370	0.86 489	1.05 511	0.85 497	0.58 448	0.90 538	0.56 490	0.29 588	0.23 576	0.22 493	0.22 530	0.26 543	0.26 537

PSMNet_ROB	0.67 556	0.39 565	0.76 533	0.57 615	0.43 600	1.00 590	0.85 651	1.25 587	0.93 505	0.82 452	1.04 508	1.08 577	0.64 484	0.89 530	1.02 606	0.29 588	0.21 556	0.31 605	0.31 618	0.27 553	0.25 533

CBMV	0.68 559	0.37 552	0.50 353	0.43 427	0.26 352	1.00 590	0.71 617	1.17 552	1.16 599	1.24 631	1.29 588	1.06 571	0.86 589	0.98 567	0.75 548	0.29 588	0.30 626	0.34 619	0.30 609	0.26 543	0.27 547
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
S	0.42 360	0.21 287	0.42 257	0.40 309	0.26 352	0.72 508	0.43 490	0.67 292	0.63 311	0.61 317	0.97 469	0.39 223	0.47 386	0.44 173	0.33 291	0.30 595	0.17 491	0.31 605	0.32 622	0.18 391	0.14 233

rvit_0105_3	0.48 421	0.35 541	0.85 565	0.56 609	0.31 493	0.48 362	0.48 525	0.65 274	0.81 425	0.66 354	0.59 280	0.66 413	0.56 432	0.66 394	0.41 396	0.30 595	0.27 612	0.29 593	0.28 602	0.21 460	0.21 468

AnyNet_C32	1.27 654	0.72 649	3.33 688	0.59 624	0.56 646	1.51 652	1.53 692	1.27 594	1.28 624	1.52 651	1.48 625	1.38 633	1.23 644	1.64 654	5.26 704	0.30 595	0.29 621	0.29 593	0.34 633	0.38 617	0.44 640

ADCPNet	1.11 637	0.53 613	3.26 687	0.55 605	0.44 606	1.47 647	0.83 647	1.21 568	1.17 602	1.26 636	1.42 614	1.67 657	1.12 635	1.48 646	3.86 699	0.30 595	0.29 621	0.30 603	0.32 622	0.37 614	0.37 613

CVANet_RVC	0.59 531	0.35 541	0.54 411	0.49 534	0.33 532	0.70 499	0.67 607	1.12 526	0.97 530	0.88 504	1.05 511	1.01 553	0.72 535	0.94 550	0.55 488	0.30 595	0.20 545	0.28 584	0.26 587	0.32 584	0.23 512

Syn2CoEx	0.74 575	0.55 626	1.17 614	0.66 645	0.45 612	0.89 567	0.56 575	1.54 653	1.15 597	0.95 545	1.35 600	1.03 557	1.03 623	0.96 558	0.89 573	0.31 600	0.27 612	0.29 593	0.24 562	0.23 509	0.27 547

Nwc_Net	0.82 591	0.40 574	0.86 566	0.62 635	0.56 646	1.04 601	0.57 578	1.72 674	1.08 576	0.93 533	1.88 651	1.44 637	1.24 645	1.19 605	0.94 588	0.31 600	0.25 594	0.36 625	0.39 644	0.31 576	0.31 580

RTS	2.03 681	1.03 676	11.50 710	0.68 651	0.63 658	2.71 685	1.56 694	1.55 654	2.32 684	1.93 673	2.57 676	1.32 617	1.32 649	5.20 709	4.30 700	0.31 600	0.23 576	0.29 593	0.30 609	0.41 625	0.40 622

RTSA	2.03 681	1.03 676	11.50 710	0.68 651	0.63 658	2.71 685	1.56 694	1.55 654	2.32 684	1.93 673	2.57 676	1.32 617	1.32 649	5.20 709	4.30 700	0.31 600	0.23 576	0.29 593	0.30 609	0.41 625	0.40 622

NCCL2	0.74 575	0.45 593	0.77 536	0.65 643	0.45 612	0.97 582	1.16 674	1.16 543	1.02 550	1.00 570	0.98 474	1.48 643	0.88 597	0.99 572	0.89 573	0.31 600	0.27 612	0.39 636	0.39 644	0.33 589	0.34 597

Selective-IGEV-i16pc	0.57 514	0.21 287	1.29 626	0.41 341	0.31 493	1.98 674	0.62 595	0.70 326	1.12 584	0.51 275	0.82 389	0.67 420	0.35 283	0.71 439	0.41 396	0.32 605	0.18 512	0.17 302	0.19 461	0.19 427	0.20 447

psmorigin	0.84 598	0.53 613	2.21 671	0.50 545	0.41 588	0.86 561	0.57 578	1.08 512	0.90 486	1.50 649	1.42 614	1.50 645	1.09 631	1.29 621	1.03 607	0.32 605	0.33 646	0.27 572	0.27 594	0.34 597	0.45 642

NCC-stereo	0.82 591	0.43 588	0.87 571	0.63 638	0.68 665	0.88 564	0.72 623	1.60 665	1.12 584	0.95 545	1.41 609	1.37 629	1.37 653	1.26 617	0.94 588	0.32 605	0.30 626	0.37 630	0.49 670	0.34 597	0.35 601

Abc-Net	0.82 591	0.43 588	0.87 571	0.63 638	0.68 665	0.88 564	0.72 623	1.60 665	1.12 584	0.95 545	1.41 609	1.37 629	1.37 653	1.26 617	0.94 588	0.32 605	0.30 626	0.37 630	0.49 670	0.34 597	0.35 601
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.98 621	0.54 620	1.30 630	0.63 638	0.50 634	1.14 620	0.50 544	1.80 679	2.20 681	1.66 661	1.39 606	1.47 641	1.21 642	1.40 635	1.80 658	0.32 605	0.27 612	0.32 612	0.34 633	0.41 625	0.44 640

SGM-ForestM	4.73 707	0.34 537	1.05 601	0.46 494	0.28 425	10.26 713	3.48 716	4.52 710	5.16 709	8.68 720	7.48 717	18.87 730	10.80 718	11.26 721	10.01 715	0.32 605	0.34 650	0.32 612	0.32 622	0.29 564	0.30 571

PS-NSSS	0.60 538	0.46 598	0.68 493	0.43 427	0.34 544	0.66 481	0.57 578	1.05 496	0.91 493	0.80 445	1.28 584	0.72 447	0.67 503	0.89 530	0.61 512	0.32 605	0.26 605	0.40 639	0.27 594	0.35 602	0.29 566

SGM-Forest	0.65 554	0.33 532	0.43 277	0.44 454	0.30 477	1.01 595	0.54 566	1.13 534	1.09 581	1.11 613	1.21 568	1.10 585	0.76 560	0.99 572	0.71 539	0.32 605	0.33 646	0.33 617	0.30 609	0.30 572	0.28 559
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AANet	1.18 644	1.03 676	3.09 683	0.46 494	0.40 582	1.00 590	0.56 575	1.29 605	2.47 689	2.36 686	2.42 671	2.21 672	1.62 667	1.20 608	1.55 651	0.33 613	0.25 594	0.28 584	0.25 575	0.37 614	0.37 613

rvit_stereo_0075_2	0.48 421	0.38 560	0.74 526	0.54 597	0.46 621	0.43 329	0.35 370	0.85 417	0.68 339	0.56 299	0.73 331	0.59 369	0.47 386	0.64 369	0.47 439	0.33 613	0.23 576	0.35 620	0.26 587	0.32 584	0.26 537

GASNet	0.70 565	0.77 653	1.16 613	0.71 659	0.49 629	0.62 449	0.48 525	1.12 526	1.05 560	0.98 564	0.84 399	0.94 532	0.82 576	1.41 638	0.85 568	0.33 613	0.22 566	0.29 593	0.28 602	0.44 634	0.26 537

Wz-Net-TNSev	1.23 651	1.24 683	5.25 698	0.51 557	0.43 600	1.49 651	1.09 668	1.58 661	1.42 644	1.25 633	1.26 579	1.58 654	1.52 663	1.97 670	1.95 662	0.33 613	0.32 641	0.26 562	0.30 609	0.41 625	0.43 635

UDGNet	0.50 449	0.82 658	0.56 428	0.51 557	0.32 519	0.41 311	0.34 346	0.71 334	0.93 505	0.65 347	0.60 283	0.58 359	0.44 366	0.65 380	0.43 406	0.33 613	0.15 431	0.67 673	0.20 485	0.49 646	0.23 512

AnyNet_C01	1.63 671	1.16 681	7.38 704	0.65 643	0.56 646	2.25 679	1.53 692	1.53 651	1.46 649	1.71 665	1.95 654	1.83 661	1.41 655	2.48 688	4.42 702	0.33 613	0.32 641	0.32 612	0.34 633	0.45 635	0.50 655

NVstereo2D	0.62 548	0.32 524	0.82 548	0.50 545	0.44 606	0.88 564	0.48 525	1.12 526	1.17 602	0.67 363	0.90 433	0.90 518	0.69 514	1.02 581	0.69 535	0.33 613	0.16 458	0.29 593	0.20 485	0.43 631	0.46 646

XPNet_ROB	0.73 570	0.38 560	0.80 541	0.53 585	0.40 582	0.80 541	0.83 647	1.21 568	0.96 525	1.37 643	1.17 560	1.37 629	0.87 592	1.14 597	0.99 600	0.33 613	0.25 594	0.27 572	0.24 562	0.31 576	0.29 566

LALA_ROB	0.76 582	0.46 598	0.86 566	0.55 605	0.41 588	1.00 590	0.93 658	1.25 587	1.13 590	1.23 629	1.15 550	1.55 651	0.80 572	1.11 594	0.96 593	0.33 613	0.23 576	0.35 620	0.30 609	0.35 602	0.32 584

rvit_105_1	0.56 509	0.42 585	0.84 559	0.59 624	0.37 562	0.59 435	0.68 610	0.73 357	0.97 530	0.82 452	0.69 318	0.75 461	0.63 476	0.80 494	0.56 490	0.34 622	0.29 621	0.31 605	0.34 633	0.23 509	0.23 512

AF-Net	0.85 603	0.41 580	0.87 571	0.66 645	0.54 644	0.96 581	0.52 553	1.66 670	1.37 637	1.03 580	2.04 660	1.46 639	1.36 651	1.19 605	1.05 613	0.34 622	0.24 586	0.39 636	0.28 602	0.31 576	0.26 537

RGC	0.82 591	0.62 638	0.80 541	0.67 647	0.66 662	0.91 570	0.59 588	1.35 622	1.09 581	1.12 615	1.46 622	1.50 645	1.09 631	1.28 620	0.97 598	0.34 622	0.30 626	0.48 657	0.40 647	0.38 617	0.38 616

edge stereo	0.79 587	0.40 574	0.82 548	0.52 574	0.44 606	0.83 553	0.58 585	1.34 621	1.08 576	1.30 639	1.38 605	1.79 660	1.13 637	1.15 600	0.92 584	0.34 622	0.32 641	0.42 644	0.28 602	0.33 589	0.39 617

ADCS	1.60 670	0.70 645	4.02 691	0.61 631	0.53 641	1.31 636	1.11 669	1.71 673	1.86 675	1.97 676	1.68 639	1.51 647	1.46 658	2.07 674	9.20 713	0.34 622	0.32 641	0.33 617	0.36 637	0.45 635	0.46 646

LSM	4.83 709	0.83 661	11.23 709	0.76 665	56.73 741	1.10 611	1.18 675	1.35 622	1.70 668	2.13 678	2.34 667	1.34 625	1.19 641	1.52 648	1.23 631	0.34 622	0.50 680	0.39 636	0.47 663	0.51 651	9.82 722

ISRNet	0.57 514	0.25 414	0.72 516	0.57 615	0.36 558	0.43 329	0.28 216	0.85 417	0.84 445	1.09 606	1.25 575	0.91 524	0.61 466	0.68 413	0.60 506	0.35 628	0.26 605	0.36 625	0.33 630	0.30 572	0.42 630

DeepPrunerF	0.93 610	0.55 626	3.88 689	0.70 657	0.81 671	0.72 508	0.74 630	1.28 600	1.97 676	0.95 545	1.02 495	0.87 507	0.85 585	1.16 601	1.07 617	0.35 628	0.29 621	0.43 645	0.40 647	0.31 576	0.33 593

DPSNet	1.08 633	0.44 591	2.64 677	0.54 597	0.42 597	1.59 655	1.25 680	2.39 691	1.50 652	1.13 616	1.12 536	1.51 647	2.19 689	1.44 642	1.51 649	0.35 628	0.25 594	0.25 543	0.21 509	0.49 646	0.39 617

dad	0.61 542	0.53 613	0.72 516	0.44 454	0.31 493	0.64 465	0.37 399	0.85 417	1.28 624	1.05 590	1.17 560	1.18 601	0.61 466	0.70 429	0.54 486	0.36 631	0.23 576	0.37 630	0.21 509	0.31 576	0.23 512

DGSMNet	0.80 588	0.58 634	1.42 642	0.61 631	0.65 660	0.94 577	0.75 633	1.35 622	1.16 599	0.88 504	1.26 579	1.00 549	0.75 551	1.07 587	0.89 573	0.36 631	0.31 634	0.41 643	0.40 647	0.60 664	0.59 668

RP	0.80 588	0.38 560	0.73 522	0.67 647	0.59 652	0.82 550	0.57 578	1.21 568	1.28 624	1.03 580	1.68 639	1.45 638	1.49 662	1.08 590	0.90 579	0.36 631	0.31 634	0.37 630	0.30 609	0.36 608	0.36 607

MeshStereo	1.38 661	0.45 593	0.58 441	0.45 469	0.35 551	1.63 658	0.60 591	2.07 684	1.43 645	4.49 710	3.32 692	4.67 701	2.08 685	2.08 675	1.32 636	0.36 631	0.36 655	0.37 630	0.32 622	0.32 584	0.34 597
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	0.61 542	0.47 605	0.45 291	0.46 494	0.33 532	0.79 535	0.29 235	1.15 540	1.05 560	0.85 479	1.18 564	0.67 420	0.71 524	0.92 543	0.57 496	0.37 635	0.38 657	0.47 652	0.41 652	0.39 621	0.32 584

FINET	0.75 579	0.45 593	1.38 637	0.48 522	0.46 621	0.98 587	1.00 664	1.22 576	1.69 667	0.91 528	1.25 575	0.74 456	0.74 548	1.09 591	0.82 564	0.37 635	0.31 634	0.27 572	0.24 562	0.35 602	0.34 597

G-Net	0.95 615	0.48 607	1.13 609	0.67 647	0.49 629	2.07 676	0.63 600	1.02 481	0.90 486	1.77 667	2.62 679	1.28 611	1.60 666	1.09 591	1.06 614	0.37 635	0.30 626	0.35 620	0.25 575	0.46 638	0.45 642

CBMV_ROB	0.62 548	0.39 565	0.41 240	0.41 341	0.28 425	0.86 561	0.28 216	1.06 502	1.02 550	0.95 545	1.33 595	0.81 491	0.84 581	0.94 550	0.56 490	0.37 635	0.37 656	0.43 645	0.40 647	0.33 589	0.32 584

PWCDC_ROB	0.93 610	0.54 620	0.97 592	0.78 666	0.41 588	1.03 599	0.42 482	1.39 628	2.34 687	1.04 585	3.73 696	0.80 488	1.12 635	1.29 621	1.04 611	0.37 635	0.22 566	0.24 530	0.20 485	0.36 608	0.31 580

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 628	0.61 637	1.82 664	0.69 654	0.51 636	2.62 683	1.69 699	1.28 600	1.44 646	1.39 646	1.56 632	1.34 625	0.91 604	1.68 657	0.95 591	0.38 640	0.39 662	0.46 651	0.61 681	0.41 625	0.43 635

SAMSARA	1.15 639	0.69 644	1.44 644	1.09 680	0.93 674	2.10 677	1.87 706	1.64 668	1.47 650	1.64 658	1.21 568	2.06 669	1.14 638	1.61 651	1.50 648	0.39 641	0.45 675	0.36 625	0.38 642	0.50 648	0.51 659

XQC	0.97 619	0.70 645	1.54 650	0.70 657	0.55 645	1.48 648	0.81 643	1.41 634	1.57 656	1.21 623	1.12 536	1.33 622	1.04 625	1.55 649	2.00 667	0.39 641	0.25 594	0.37 630	0.32 622	0.55 658	0.49 652

CSAN	0.88 607	0.52 610	0.93 580	0.61 631	0.42 597	1.19 630	1.11 669	1.27 594	1.48 651	1.37 643	1.44 617	1.37 629	1.30 648	1.46 645	1.01 602	0.39 641	0.31 634	0.36 625	0.37 639	0.35 602	0.36 607

NOSS_ROB	0.59 531	0.40 574	0.42 257	0.45 469	0.31 493	0.79 535	0.53 558	1.09 515	1.12 584	0.69 379	0.92 447	0.77 474	0.63 476	0.81 500	0.52 469	0.39 641	0.38 657	0.44 647	0.42 657	0.38 617	0.36 607

PVD	1.34 659	0.70 645	1.42 642	0.78 666	0.65 660	1.68 662	0.91 653	2.12 687	3.01 697	2.25 683	2.35 669	1.90 664	1.99 683	1.98 671	2.14 674	0.40 645	0.38 657	0.49 660	0.37 639	0.51 651	0.67 671

MFN_U_SF_RVC	1.14 638	0.63 639	2.33 672	0.69 654	0.46 621	2.04 675	0.70 615	1.90 681	1.37 637	1.62 656	1.56 632	1.94 666	1.36 651	1.73 661	1.90 661	0.41 646	0.38 657	0.45 648	0.48 667	0.45 635	0.47 648

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 568	0.84 662	0.80 541	0.55 605	0.38 569	1.38 642	0.57 578	1.07 506	0.81 425	0.90 519	0.94 452	0.95 533	0.54 419	1.01 578	0.61 512	0.41 646	0.30 626	0.57 667	0.31 618	0.86 674	0.39 617

DualNet (step1)	0.60 538	0.37 552	0.83 552	0.39 266	0.31 493	0.72 508	0.49 538	1.11 521	0.92 499	0.93 533	0.89 427	0.86 501	0.71 524	0.74 452	0.53 480	0.42 648	0.22 566	0.40 639	0.41 652	0.36 608	0.35 601

test_sample9	1.17 642	0.37 552	0.83 552	0.39 266	0.31 493	0.72 508	0.49 538	1.11 521	0.92 499	0.93 533	0.89 427	0.86 501	0.71 524	1.29 621	2.03 669	0.42 648	9.50 731	0.40 639	0.41 652	0.36 608	0.35 601

test_sample8	1.36 660	0.37 552	0.83 552	0.39 266	0.31 493	0.72 508	0.49 538	1.19 558	0.79 405	1.51 650	0.96 460	3.29 692	1.64 670	1.29 621	2.03 669	0.42 648	9.50 731	0.40 639	0.41 652	0.36 608	0.35 601

BEATNet-Init1	15.65 721	1.62 698	54.26 745	0.75 664	0.56 646	37.03 736	13.39 724	13.20 722	14.59 722	29.41 743	29.29 743	47.69 746	21.87 733	26.91 734	19.58 724	0.43 651	0.39 662	0.47 652	0.47 663	0.52 654	0.52 661

DStereoSA	2.42 691	0.66 643	2.95 680	0.89 670	1.12 689	1.75 668	6.75 718	1.53 651	1.63 664	1.28 638	8.81 719	0.99 546	10.14 714	1.68 657	3.37 693	0.44 652	0.34 650	0.64 671	0.68 684	1.21 686	1.60 704

FSD					0.46 621	0.48 362	0.52 553	0.54 196	0.49 250	0.48 268	0.48 220	0.50 308	0.48 392	0.51 244	0.49 456	0.45 653	0.43 672	0.47 652	0.46 659	0.46 638

FCDSN-DC	1.43 665	0.57 630	0.69 502	0.74 662	0.59 652	1.42 644	0.65 606	1.40 632	1.41 641	3.31 705	4.42 707	4.57 700	3.01 701	1.70 659	1.19 629	0.46 654	0.42 669	0.48 657	0.47 663	0.51 651	0.51 659
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMD_ROB	1.25 652	0.51 608	0.64 473	0.60 626	0.50 634	1.66 660	0.67 607	1.26 589	1.26 622	2.64 692	3.82 697	3.06 688	3.20 703	1.45 643	0.91 582	0.46 654	0.41 667	0.49 660	0.51 674	0.47 641	0.45 642

WCMA_ROB	1.22 649	0.39 565	0.93 580	0.51 557	0.45 612	1.44 645	0.79 641	1.20 565	1.30 630	2.99 701	3.94 700	3.30 693	2.17 688	1.42 639	1.31 635	0.46 654	0.35 653	0.35 620	0.37 639	0.41 625	0.42 630

DStereoFS	2.16 688	0.91 667	1.29 626	0.84 668	0.72 669	3.56 701	0.95 659	2.01 682	2.03 679	1.65 660	2.06 661	2.73 681	13.30 720	4.76 708	1.95 662	0.47 657	0.33 646	0.84 681	0.49 670	0.95 679	1.42 700

FC-DCNN v2	1.74 674	0.53 613	0.68 493	0.62 635	0.49 629	1.67 661	0.71 617	1.85 680	1.57 656	4.84 714	5.01 711	6.42 713	3.92 706	2.24 682	1.43 642	0.47 657	0.42 669	0.47 652	0.46 659	0.48 642	0.47 648

FC-DCNN	1.67 673	0.53 613	0.68 493	0.62 635	0.49 629	1.62 657	0.71 617	1.77 678	1.55 654	4.73 713	4.66 709	5.82 709	3.94 707	2.13 677	1.42 640	0.47 657	0.42 669	0.47 652	0.46 659	0.48 642	0.47 648

CC-Net-ROB	0.84 598	1.01 675	0.93 580	0.60 626	0.45 612	1.25 633	0.71 617	1.20 565	1.05 560	0.84 466	1.24 574	0.90 518	0.78 566	1.14 597	0.70 536	0.48 660	0.34 650	1.71 693	0.38 642	0.78 672	0.40 622

ccnet	0.84 598	0.59 636	0.86 566	0.56 609	0.60 655	1.11 616	0.72 623	1.44 641	0.97 530	1.15 618	1.44 617	1.28 611	0.95 613	1.01 578	1.33 637	0.49 661	0.43 672	0.50 662	0.47 663	0.52 654	0.48 651

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 661	0.91 667	2.11 670	0.89 670	0.57 650	4.27 706	1.79 703	1.55 654	2.00 678	1.64 658	1.85 650	1.83 661	1.44 657	1.89 669	1.49 647	0.49 661	0.40 665	0.56 666	0.58 678	0.75 671	0.52 661

GANetREF_RVC	0.82 591	0.77 653	0.95 586	0.68 651	0.43 600	1.15 622	1.06 667	1.19 558	1.20 611	1.03 580	1.02 495	1.10 585	0.89 600	1.20 608	0.78 552	0.49 661	0.39 662	0.58 668	0.39 644	0.69 667	0.49 652
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	0.84 598	0.45 593	0.66 481	0.41 341	0.45 612	0.82 550	0.53 558	0.81 403	0.81 425	0.73 403	0.61 288	0.91 524	0.76 560	0.77 479	0.61 512	0.51 664	0.55 682	0.54 665	4.92 724	0.54 656	0.42 630

MANE	4.73 707	0.54 620	0.77 536	0.69 654	0.60 655	10.35 714	1.67 698	8.68 718	12.66 720	6.90 719	9.43 720	11.59 720	10.59 717	8.26 718	8.41 711	0.51 664	0.45 675	0.48 657	1.02 699	0.50 648	0.50 655

PStereo	0.51 463	0.76 651	0.42 257	0.37 206	0.28 425	0.56 409	0.46 509	0.56 211	0.89 480	0.54 291	0.33 143	0.51 315	0.51 407	0.80 494	0.68 532	0.53 666	0.25 594	0.30 603	0.27 594	0.62 665	0.52 661

SDNR	0.89 608	0.39 565	1.66 662	0.42 382	0.39 577	3.35 699	0.32 308	0.95 458	1.05 560	1.05 590	2.12 662	0.62 384	0.71 524	1.40 635	0.78 552	0.53 666	0.56 684	0.36 625	0.27 594	0.46 638	0.50 655

PASM	0.96 617	0.71 648	2.05 669	0.72 660	0.72 669	0.84 558	0.92 655	1.14 536	1.34 635	1.25 633	1.22 570	1.34 625	1.07 629	1.31 629	1.11 621	0.53 666	0.57 685	0.59 669	0.67 682	0.56 663	0.57 667

ELAS	1.77 677	0.64 640	1.10 606	0.72 660	0.58 651	3.37 700	1.76 701	2.54 693	2.57 690	3.77 708	3.96 701	2.83 684	3.44 704	2.34 686	2.73 686	0.53 666	0.47 678	0.50 662	0.48 667	0.55 658	0.55 665
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	1.76 676	0.64 640	1.20 615	0.74 662	0.59 652	2.18 678	2.53 712	2.10 686	2.85 696	3.46 706	3.41 695	3.12 689	4.11 708	2.69 693	2.53 684	0.54 670	0.47 678	0.51 664	0.48 667	0.55 658	0.55 665
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PSMNet-RUCA	0.78 586	0.78 656	1.23 618	1.01 675	0.91 672	0.68 496	0.53 558	1.16 543	1.06 564	0.79 442	1.10 530	0.82 493	0.72 535	0.94 550	0.70 536	0.55 671	0.27 612	0.76 676	0.46 659	0.70 669	0.49 652

UDG	0.93 610	1.03 676	0.75 529	1.00 674	0.97 678	1.02 597	0.57 578	1.18 554	1.01 545	0.93 533	1.02 495	1.32 617	1.03 623	0.88 528	0.92 584	0.55 671	0.33 646	1.82 695	0.41 652	1.20 685	0.74 674

PDISCO_ROB	0.96 617	0.51 608	1.13 609	1.03 678	1.00 682	1.81 670	0.77 636	1.72 674	1.60 660	1.09 606	1.19 565	1.34 625	0.80 572	1.62 652	1.01 602	0.58 673	0.22 566	0.45 648	0.40 647	0.50 648	0.41 627

DispFullNet	1.64 672	2.64 713	3.14 685	2.57 707	1.78 701	1.32 637	0.55 569	1.42 639	1.45 647	1.89 672	1.48 625	1.55 651	2.35 691	2.08 675	1.12 624	0.60 674	0.19 535	2.33 706	0.73 686	2.35 705	1.30 695

Consistency-Raft	1.01 625	0.82 658	1.27 624	0.85 669	0.97 678	0.81 547	0.83 647	1.35 622	1.61 661	1.06 599	1.66 638	1.11 587	0.93 608	0.93 547	1.11 621	0.65 675	0.75 694	0.79 678	0.91 695	1.09 684	0.79 676

MADNet+	2.28 690	2.56 710	10.82 708	1.25 685	0.96 677	2.77 689	1.44 691	2.34 689	1.76 669	1.36 642	1.78 646	1.84 663	1.74 675	6.33 712	4.57 703	0.67 676	0.66 688	0.59 669	0.54 677	0.84 673	0.81 677

PMTNet	0.33 225	0.17 103	0.26 26	0.29 9	0.18 51	0.44 340	0.22 98	0.57 217	0.66 328	0.46 257	0.54 260	0.38 210	0.34 268	0.50 233	0.25 143	0.75 677	0.10 69	0.12 48	0.09 9	0.13 138	0.12 126

JetBlue	3.02 696	1.39 689	7.91 705	1.17 683	1.49 693	8.53 712	7.94 719	2.82 694	1.98 677	2.15 682	2.69 681	3.32 694	3.01 701	6.66 713	3.81 697	0.79 678	0.78 697	0.75 675	0.76 688	1.04 681	1.33 697

SQANet	0.87 606	0.76 651	0.76 533	1.16 682	0.99 681	1.10 611	0.51 547	1.12 526	0.85 451	0.93 533	1.05 511	1.03 557	0.76 560	1.07 587	0.70 536	0.79 678	0.25 594	1.04 685	0.36 637	1.56 689	0.70 672

NVStereoNet_ROB	1.31 658	0.96 670	1.33 633	0.90 672	0.92 673	1.15 622	1.05 666	1.49 646	1.62 662	1.63 657	2.51 673	2.31 675	1.62 667	2.16 679	1.42 640	0.81 680	0.73 690	0.79 678	1.02 699	0.73 670	0.97 683
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	1.10 634	2.58 712	0.83 552	1.21 684	1.27 691	1.02 597	0.69 614	1.17 552	0.95 518	0.98 564	1.26 579	1.28 611	0.84 581	0.97 565	0.79 559	0.85 681	0.40 665	2.00 698	0.60 680	1.34 687	0.94 679

MFMNet_re	1.17 642	0.99 672	1.31 631	1.02 677	0.95 676	1.32 637	1.32 684	1.44 641	1.58 658	1.72 666	1.70 642	1.21 603	1.57 664	1.16 601	1.04 611	0.88 682	0.76 696	0.79 678	0.75 687	0.90 675	0.94 679

otaku	1.10 634	0.96 670	0.96 587	1.37 688	1.06 687	1.65 659	0.72 623	1.46 644	1.19 608	1.10 610	1.32 593	1.32 617	0.95 613	1.29 621	0.81 563	0.89 683	0.46 677	1.24 688	0.50 673	1.86 692	0.89 678

anonymity	0.98 621	0.89 666	1.06 602	0.93 673	1.04 686	0.97 582	0.82 645	1.33 619	0.93 505	1.08 602	0.98 474	1.02 555	0.95 613	1.02 581	0.93 586	0.96 684	0.96 708	0.90 682	0.91 695	0.92 676	0.95 681

GCST	0.85 603	1.25 685	0.80 541	1.58 690	1.03 684	1.04 601	0.24 129	0.81 403	0.81 425	0.99 569	0.67 313	0.78 477	0.35 283	0.98 567	0.38 354	0.97 685	0.65 687	1.20 687	0.81 691	0.93 677	0.72 673

SPS-STEREO	1.29 656	0.94 669	1.10 606	1.05 679	1.03 684	1.48 648	0.91 653	1.57 660	1.24 615	2.13 678	1.90 652	1.94 666	1.46 658	1.77 662	1.64 653	0.97 685	0.94 707	0.90 682	0.89 694	0.96 680	0.97 683
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.52 668	0.99 672	1.61 657	1.01 675	1.02 683	1.86 672	1.19 676	1.49 646	1.38 639	2.96 699	3.00 686	2.79 683	1.94 679	1.88 667	1.62 652	0.98 687	0.97 709	0.91 684	0.91 695	0.94 678	0.99 685

WAO-7	1.96 678	1.24 683	1.52 647	1.28 686	1.06 687	2.92 694	1.64 697	3.32 700	3.05 699	2.28 684	3.32 692	3.19 691	2.38 692	3.39 698	2.49 683	1.02 688	0.92 703	1.06 686	1.04 701	1.05 682	0.99 685

CAS	0.37 288	0.13 2	0.27 35	1.34 687	0.31 493	0.46 353	0.38 417	0.50 169	0.48 246	0.35 175	0.52 248	0.24 84	0.19 45	0.30 30	0.28 216	1.03 689	0.08 1	0.12 48	0.08 1	0.12 89	0.28 559

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 509	3.08 716	2.41 676	0.32 65	0.18 51	0.29 141	0.20 46	0.39 67	0.33 117	0.29 125	0.25 64	0.18 18	0.18 29	0.32 55	0.22 68	1.08 690	0.09 18	0.17 302	0.16 341	0.15 250	0.96 682

Ntro	1.15 639	1.00 674	1.00 594	1.49 689	1.20 690	1.69 663	0.81 643	1.39 628	1.25 617	1.01 573	1.28 584	1.31 615	1.00 618	1.31 629	0.89 573	1.10 691	0.43 672	1.36 689	0.51 674	1.95 695	0.99 685

light-stereo	4.16 703	1.10 680	14.81 714	10.11 722	7.60 719	3.03 696	0.68 610	3.75 707	2.81 695	5.31 716	5.96 716	9.76 718	1.47 660	7.39 717	1.47 646	1.22 692	1.45 715	0.66 672	0.78 689	1.84 691	2.07 709

WAO-8	3.00 694	1.60 696	1.52 647	1.82 694	1.65 697	5.57 708	1.35 687	4.65 712	12.37 718	2.89 695	4.04 702	4.89 704	2.78 697	3.73 702	2.44 679	1.29 693	0.93 705	2.00 698	1.16 708	2.02 697	1.23 692

Venus	3.00 694	1.60 696	1.52 647	1.82 694	1.65 697	5.57 708	1.35 687	4.65 712	12.37 718	2.89 695	4.04 702	4.89 704	2.78 697	3.73 702	2.44 679	1.29 693	0.93 705	2.00 698	1.16 708	2.02 697	1.23 692

WAO-6	2.11 686	1.52 693	1.25 620	1.73 692	1.69 699	2.72 687	1.62 696	3.15 698	3.64 703	2.01 677	3.28 690	3.52 698	2.20 690	2.59 691	2.48 682	1.31 695	0.92 703	2.04 702	1.22 711	1.89 693	1.35 699

MonStereo1	2.06 683	1.51 692	1.56 651	1.85 696	1.70 700	2.84 691	0.78 640	2.52 692	3.49 702	2.33 685	4.36 706	3.41 696	2.72 696	2.32 683	1.83 659	1.32 696	0.55 682	1.66 692	0.88 693	1.94 694	1.70 706

ACVNet_2	1.74 674	1.30 686	1.62 658	1.81 693	1.63 695	2.28 680	1.34 686	2.35 690	2.64 692	1.82 669	2.55 674	2.99 686	1.71 674	1.67 656	1.20 630	1.48 697	0.59 686	1.81 694	0.71 685	2.09 699	1.29 694

PWCK	2.06 683	1.75 702	4.11 693	1.69 691	0.93 674	3.13 698	2.86 715	2.18 688	2.41 688	2.38 687	2.33 665	2.22 673	1.85 678	3.52 700	2.20 677	1.65 698	0.73 690	1.52 691	0.83 692	1.81 690	1.02 688

RainbowNet	1.42 664	1.53 694	1.31 631	1.93 698	1.46 692	1.52 653	1.03 665	1.67 671	1.55 654	1.23 629	1.59 635	1.54 650	1.21 642	1.40 635	1.03 607	1.70 699	0.70 689	1.82 695	0.80 690	2.11 700	1.22 691

Dean	2.07 685	1.39 689	1.69 663	2.17 702	1.83 703	2.75 688	1.28 681	3.49 704	3.80 706	2.13 678	3.30 691	3.18 690	1.98 682	1.78 663	1.72 655	1.73 700	0.79 700	1.99 697	0.91 695	2.17 702	1.34 698

ACVNet_1	1.55 669	1.36 688	1.35 635	1.96 700	1.63 695	1.83 671	0.96 662	2.09 685	1.85 674	1.43 647	1.54 630	2.31 675	1.68 673	1.42 639	1.18 627	1.76 701	0.51 681	2.05 703	0.59 679	2.24 704	1.30 695

ACVNet-4b	1.43 665	1.34 687	1.28 625	1.95 699	1.60 694	1.93 673	0.77 636	1.59 663	1.64 665	1.05 590	1.60 636	2.10 671	0.92 606	1.79 664	0.84 566	1.76 701	0.35 653	2.03 701	0.67 682	2.16 701	1.18 690

DStereoO	1.07 630	0.77 653	0.87 571	0.67 647	0.49 629	0.91 570	1.30 683	1.15 540	1.41 641	1.24 631	1.33 595	1.06 571	2.39 693	1.32 631	1.11 621	2.03 703	0.38 657	0.77 677	0.31 618	1.55 688	0.43 635

LVE	2.20 689	1.47 691	1.44 644	2.06 701	1.80 702	2.79 690	1.77 702	2.96 695	3.94 708	1.95 675	4.29 705	3.47 697	1.97 680	2.48 688	1.85 660	2.06 704	0.88 701	2.06 704	1.13 706	2.17 702	1.53 701

IMH-64-1	1.96 678	1.64 699	1.26 621	2.26 704	1.91 704	2.30 681	1.35 687	2.99 696	2.29 682	1.70 663	2.79 683	2.47 678	1.66 671	2.33 684	1.95 662	2.07 705	0.74 692	2.44 707	1.04 701	2.40 706	1.59 702

IMH-64	1.96 678	1.64 699	1.26 621	2.26 704	1.91 704	2.30 681	1.35 687	2.99 696	2.29 682	1.70 663	2.79 683	2.47 678	1.66 671	2.33 684	1.95 662	2.07 705	0.74 692	2.44 707	1.04 701	2.40 706	1.59 702

IMH	2.15 687	1.66 701	1.29 626	2.25 703	1.92 706	2.87 692	1.33 685	3.25 699	3.04 698	1.87 671	3.33 694	3.00 687	2.03 684	2.80 694	1.95 662	2.09 707	0.78 697	2.45 709	1.05 704	2.44 708	1.62 705

JetRed	5.38 712	6.17 717	12.68 713	2.38 706	2.85 716	12.60 718	11.17 722	4.60 711	3.74 704	3.87 709	3.85 698	4.83 702	4.13 709	6.81 714	12.18 718	2.18 708	2.95 720	2.19 705	1.98 717	3.49 718	3.01 717

TorneroNet	4.49 706	1.92 704	1.65 661	2.60 709	2.29 708	14.95 721	1.86 705	4.86 715	19.56 734	3.10 703	7.52 718	7.00 714	2.90 700	4.48 707	3.66 695	2.24 709	0.78 697	2.68 713	1.14 707	2.79 713	1.80 707

TorneroNet-64	3.54 699	1.89 703	1.59 653	2.62 710	2.29 708	6.88 711	1.72 700	4.72 714	11.88 716	2.43 689	5.46 715	8.16 715	2.80 699	4.13 706	3.03 689	2.25 710	0.75 694	2.57 711	1.09 705	2.65 712	1.84 708

DPSimNet_ROB	5.19 711	2.71 714	18.56 717	2.59 708	2.49 711	4.25 705	10.93 721	3.33 701	3.93 707	5.02 715	4.52 708	5.74 707	10.18 715	5.44 711	8.79 712	2.40 711	2.47 718	2.48 710	2.54 719	2.56 710	2.87 716

KSHMR	2.64 692	1.96 705	1.86 666	2.69 711	2.44 710	2.88 693	2.04 707	3.46 703	6.31 712	2.51 691	3.27 689	3.39 695	1.97 680	2.59 691	2.08 673	2.48 712	1.41 713	2.80 716	1.51 715	2.98 714	2.09 710

UNDER WATER-64	3.72 702	2.07 706	4.57 696	3.30 716	2.52 713	5.61 710	2.63 714	3.67 706	12.27 717	3.09 702	2.66 680	5.99 711	4.74 711	3.93 705	3.57 694	2.54 713	1.24 712	2.65 712	1.48 714	3.21 716	2.62 715

ktn	3.02 696	2.27 708	1.85 665	2.89 712	2.54 714	3.72 702	2.14 709	3.79 708	5.33 710	2.82 694	5.09 712	5.95 710	2.54 694	3.34 697	2.58 685	2.65 714	1.44 714	2.78 715	2.03 718	2.61 711	2.10 711

notaker	2.87 693	2.31 709	2.01 668	3.03 713	2.60 715	2.94 695	1.82 704	3.43 702	3.06 700	2.89 695	4.21 704	6.15 712	2.71 695	3.42 699	2.90 688	2.67 715	1.18 711	3.00 718	1.67 716	3.13 715	2.26 712

UNDER WATER	3.63 701	2.12 707	4.11 693	3.17 714	2.51 712	3.77 704	2.45 711	3.53 705	13.66 721	2.98 700	2.92 685	5.75 708	4.13 709	3.85 704	3.75 696	2.84 716	1.11 710	2.71 714	1.41 713	3.26 717	2.50 714

USTest	12.98 720	14.10 721	19.89 718	16.19 723	14.95 721	20.69 723	31.85 731	16.52 726	10.99 715	8.83 721	9.55 721	13.88 721	10.36 716	16.06 723	21.35 726	3.19 717	4.82 723	5.08 725	5.36 725	8.77 724	7.20 721

MADNet++	4.18 704	2.72 715	4.00 690	3.80 718	3.44 718	4.72 707	4.05 717	4.01 709	3.74 704	4.52 711	5.14 713	4.20 699	4.89 712	7.04 715	6.39 707	3.79 718	3.70 722	3.27 720	2.70 721	3.68 719	3.74 719

HanzoNet	6.97 715	2.57 711	4.66 697	3.29 715	2.96 717	3.75 703	2.35 710	5.08 716	7.11 713	14.46 731	13.06 724	17.69 726	22.95 734	13.72 722	6.61 708	4.36 719	1.96 717	3.14 719	2.59 720	3.88 720	3.19 718

DGTPSM_ROB	12.12 718	8.03 718	21.12 719	8.97 720	16.81 722	10.68 715	30.77 729	9.14 719	15.23 723	6.55 717	15.49 731	9.02 716	15.13 722	9.26 719	21.71 727	4.58 720	8.60 724	5.07 724	9.26 727	5.88 722	11.06 724

DPSMNet_ROB	12.13 719	8.03 718	21.13 720	9.02 721	16.82 723	10.68 715	30.78 730	9.15 720	15.24 724	6.56 718	15.50 732	9.02 716	15.13 722	9.28 720	21.71 727	4.59 721	8.60 724	5.08 725	9.26 727	5.89 723	11.06 724

DLNR-FE	20.09 727	36.45 734	38.39 732	170.32 748	60.71 742	0.23 48	0.20 46	13.60 724	0.40 184	0.45 249	0.66 306	0.42 250	0.21 81	0.64 369	0.32 277	5.49 722	0.10 69	0.15 215	0.11 144	72.83 747	0.13 187

DLNR_Zeroshot_test	20.12 728	36.36 733	38.38 731	170.13 747	62.28 743	0.22 35	0.20 46	13.43 723	0.40 184	0.45 249	0.66 306	0.42 250	0.21 81	0.64 369	0.32 277	5.57 723	0.10 69	0.15 215	0.11 144	72.31 746	0.13 187

TCMNet-wrong-test	9.08 716	10.58 720	9.58 707	19.64 724	17.64 724	12.69 719	8.93 720	13.77 725	2.58 691	4.67 712	5.19 714	14.57 722	11.02 719	7.21 716	9.81 714	5.58 724	0.89 702	3.76 721	3.10 722	10.41 725	10.02 723

tt	6.21 713	0.22 326	5.88 701	3.55 717	2.07 707	11.25 717	19.19 725	11.84 721	5.47 711	2.71 693	2.18 663	4.87 703	6.25 713	3.71 701	7.09 709	8.31 725	11.17 733	4.91 723	5.39 726	5.72 721	2.42 713

PML	40.49 745	30.31 731	12.46 712	7.19 719	14.30 720	91.44 748	212.44 751	7.73 717	23.24 736	74.44 750	185.05 751	49.81 747	25.78 736	21.34 729	12.84 719	8.71 726	2.93 719	8.43 728	3.24 723	13.77 730	4.45 720

iinet-test	16.76 723	17.54 722	22.91 722	19.68 725	18.39 725	24.34 725	34.09 733	20.39 727	15.46 725	12.61 723	12.84 722	18.06 728	15.24 725	19.55 724	24.17 729	8.84 727	8.72 726	8.93 729	9.26 727	12.70 726	11.43 727

IINet	16.76 723	17.54 722	22.91 722	19.68 725	18.39 725	24.34 725	34.08 732	20.39 727	15.46 725	12.61 723	12.85 723	18.06 728	15.24 725	19.55 724	24.17 729	8.84 727	8.72 726	8.93 729	9.26 727	12.70 726	11.43 727

DPSM_ROB	17.80 725	18.60 725	24.24 728	20.89 728	19.49 727	25.83 728	36.10 735	21.62 734	16.41 728	13.46 726	14.26 729	19.11 731	16.15 727	20.74 727	25.59 732	9.37 729	9.23 729	9.47 731	9.81 731	13.47 728	12.09 729

DPSM	17.80 725	18.60 725	24.24 728	20.89 728	19.49 727	25.83 728	36.10 735	21.62 734	16.41 728	13.46 726	14.26 729	19.11 731	16.15 727	20.74 727	25.59 732	9.37 729	9.23 729	9.47 731	9.81 731	13.47 728	12.09 729

Selective-IGEV-i1pa	15.72 722	22.55 730	18.18 716	1.88 697	0.97 678	29.25 735	11.89 723	25.83 737	20.69 735	20.14 733	22.94 733	28.39 735	23.24 735	29.37 735	18.71 723	12.83 731	3.29 721	6.89 727	1.18 710	2.01 696	14.15 731

xxxxx1	36.77 739	19.69 727	24.00 725	62.46 742	66.77 744	27.30 731	39.89 737	20.40 729	18.80 731	14.18 728	13.11 725	17.29 723	17.30 729	21.62 730	27.81 734	13.61 732	18.98 743	111.36 748	133.25 748	28.84 739	38.64 741

tt_ll	36.77 739	19.69 727	24.00 725	62.46 742	66.77 744	27.30 731	39.89 737	20.40 729	18.80 731	14.18 728	13.11 725	17.29 723	17.30 729	21.62 730	27.81 734	13.61 732	18.98 743	111.36 748	133.25 748	28.84 739	38.64 741

ff	36.77 739	19.69 727	24.00 725	62.46 742	66.77 744	27.30 731	39.89 737	20.40 729	18.80 731	14.18 728	13.11 725	17.29 723	17.30 729	21.62 730	27.81 734	13.61 732	18.98 743	111.36 748	133.25 748	28.84 739	38.64 741

Anonymous_1	33.12 731	18.23 724	23.86 724	20.53 727	21.18 729	25.45 727	35.84 734	22.44 736	15.68 727	13.41 725	13.70 728	18.00 727	15.15 724	20.31 726	24.47 731	14.56 735	8.84 728	66.24 745	117.79 747	155.41 750	11.40 726

fast-reg	35.51 732	37.45 741	48.59 740	42.42 740	40.60 740	52.45 744	72.91 743	43.31 740	32.61 738	26.36 735	27.86 734	36.65 738	30.31 738	40.94 740	51.17 740	18.26 736	18.55 736	19.07 733	19.64 734	27.04 731	23.98 732

FlowAnything	35.84 737	37.49 742	48.69 742	42.17 734	39.26 736	51.95 737	72.95 747	43.35 741	33.23 745	26.92 739	28.67 739	38.55 744	32.78 744	41.53 741	51.47 743	18.71 737	18.59 741	19.17 740	19.88 740	27.07 732	24.26 734

CasAABBNet	35.77 735	37.38 736	48.59 740	42.20 735	39.23 734	51.95 737	72.92 744	43.36 742	33.03 744	26.93 740	28.31 738	38.43 742	32.32 741	41.58 742	51.50 744	18.71 737	18.58 738	19.11 735	19.75 735	27.11 734	24.33 735

Hybrid-DGEV	35.79 736	37.44 740	48.86 744	42.22 736	39.24 735	52.03 742	72.89 742	43.41 745	32.74 739	26.76 736	28.72 740	38.35 739	32.61 742	41.58 742	51.39 741	18.72 739	18.56 737	19.14 738	19.80 739	27.10 733	24.25 733

RAFT-FEzeroshot	35.76 733	37.39 737	48.55 738	42.39 738	39.44 738	51.96 739	72.92 744	43.38 743	32.90 741	26.87 737	28.06 735	38.42 740	32.28 739	41.59 744	51.51 745	18.73 740	18.58 738	19.11 735	19.75 735	27.12 735	24.33 735

RAFT-FE	35.76 733	37.39 737	48.55 738	42.39 738	39.44 738	51.96 739	72.92 744	43.38 743	32.90 741	26.87 737	28.06 735	38.42 740	32.28 739	41.59 744	51.51 745	18.73 740	18.58 738	19.11 735	19.75 735	27.12 735	24.33 735

Selective-RAFT-Error	35.87 738	37.42 739	48.73 743	42.24 737	39.28 737	52.00 741	72.87 741	43.41 745	32.95 743	26.97 741	28.72 740	38.71 745	33.15 745	41.59 744	51.42 742	18.77 742	18.60 742	19.14 738	19.78 738	27.19 737	24.42 738

LSM0	38.96 744	37.52 743	48.37 737	43.79 741	91.31 747	52.31 743	72.38 740	43.71 747	32.75 740	27.16 742	28.73 742	38.51 743	32.63 743	41.75 747	51.59 747	18.85 743	18.43 735	19.09 734	19.60 733	27.21 738	33.44 740

LRCNet_RVC	21.27 729	31.14 732	21.46 721	28.97 731	23.77 730	3.11 697	0.62 595	20.94 732	1.64 665	25.57 734	28.13 737	21.96 733	14.74 721	21.99 733	16.44 722	29.16 744	14.92 734	33.57 741	31.28 741	29.67 742	26.33 739

HaxPig	31.93 730	37.19 735	34.22 730	24.41 730	24.94 731	18.53 722	20.18 726	21.15 733	28.84 737	35.74 744	38.86 744	26.18 734	28.75 737	33.85 736	34.15 737	35.89 745	38.80 746	37.79 742	40.52 744	39.33 743	39.33 744

AVERAGE_ROB	37.53 743	40.05 744	40.01 733	34.74 733	33.76 733	28.46 734	25.14 728	32.31 739	34.08 747	41.20 747	40.52 745	34.51 737	34.78 747	39.11 738	37.48 739	42.68 746	43.32 747	43.80 743	42.99 745	40.42 744	41.31 745

MEDIAN_ROB	37.35 742	40.72 745	40.37 734	32.26 732	31.80 732	27.29 730	25.02 727	29.47 738	33.43 746	41.99 748	41.60 746	33.48 736	34.37 746	39.66 739	36.94 738	43.49 747	43.96 748	44.07 744	43.35 746	41.32 745	42.43 746

RSGM-EC	74.49 746	61.53 746	40.38 735	97.66 745	92.09 748	73.48 746	113.87 748	59.44 748	38.62 748	39.84 745	49.02 747	90.35 748	61.68 748	138.81 748	126.03 749	92.92 748	53.83 749	94.52 746	37.88 742	81.03 748	46.84 747

acva	74.49 746	61.53 746	40.38 735	97.66 745	92.09 748	73.48 746	113.87 748	59.44 748	38.62 748	39.84 745	49.02 747	90.35 748	61.68 748	138.81 748	126.03 749	92.92 748	53.83 749	94.52 746	37.88 742	81.03 748	46.84 747

Selective-IGEV-i16pa	80.76 748	120.64 748	16.47 715	1.09 680	0.67 663	181.14 750	2.07 708	155.24 751	142.81 751	57.79 749	156.23 749	108.46 750	171.50 751	201.35 751	101.88 748	96.20 750	1.70 716	2.81 717	0.33 630	1.06 683	95.73 749

test_example2	176.82 749	204.75 749	198.54 749	188.58 749	191.23 750	151.28 749	169.77 750	97.63 750	125.81 750	179.94 751	183.74 750	158.20 751	139.14 750	192.16 750	198.12 751	203.48 751	236.37 751	163.71 751	173.22 751	217.79 751	162.95 750

ccccc		430.66 750		506.24 750	500.20 751	349.93 751		384.19 752		330.97 752		370.48 752		498.75 752		557.84 752	430.47 752	334.14 752	290.91 752	547.74 752

Low-res two-view benchmark