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

SCION-Mon(vits-remp)	0.31 271	0.34 610	0.80 616	0.52 648	0.43 680	1.18 706	0.21 94	0.39 114	0.34 185	0.20 34	0.25 111	0.18 25	0.15 9	0.41 192	0.19 21	0.09 1	0.09 19	0.11 8	0.09 11	0.11 45	0.10 15

monster-pro	0.20 32	0.14 14	0.27 58	0.31 49	0.16 44	0.22 57	0.21 94	0.39 114	0.34 185	0.20 34	0.25 111	0.17 13	0.15 9	0.40 183	0.19 21	0.09 1	0.09 19	0.11 8	0.09 11	0.11 45	0.10 15

MonStereo	0.20 32	0.14 14	0.27 58	0.31 49	0.16 44	0.22 57	0.21 94	0.39 114	0.34 185	0.20 34	0.25 111	0.18 25	0.15 9	0.40 183	0.19 21	0.09 1	0.09 19	0.11 8	0.09 11	0.11 45	0.10 15

Wavelet-MonSter	0.20 32	0.14 14	0.29 94	0.34 139	0.19 129	0.18 27	0.21 94	0.34 74	0.24 67	0.25 124	0.34 218	0.22 78	0.27 224	0.28 22	0.22 109	0.09 1	0.09 19	0.11 8	0.09 11	0.10 5	0.10 15

Monster-pub-eth3d	0.20 32	0.14 14	0.27 58	0.31 49	0.16 44	0.22 57	0.21 94	0.39 114	0.34 185	0.20 34	0.25 111	0.17 13	0.15 9	0.40 183	0.19 21	0.09 1	0.09 19	0.11 8	0.09 11	0.11 45	0.10 15

asda	0.22 96	0.19 256	0.31 133	0.32 82	0.18 88	0.24 87	0.23 164	0.38 109	0.29 125	0.28 173	0.24 100	0.18 25	0.23 162	0.41 192	0.22 109	0.09 1	0.08 1	0.11 8	0.09 11	0.11 45	0.10 15

4w-stereo	0.22 96	0.19 256	0.33 159	0.31 49	0.18 88	0.29 191	0.20 60	0.33 53	0.23 58	0.33 223	0.24 100	0.21 64	0.28 246	0.42 206	0.23 147	0.09 1	0.08 1	0.11 8	0.10 93	0.11 45	0.10 15

3.5w_stereo	0.23 118	0.18 207	0.31 133	0.31 49	0.18 88	0.27 151	0.22 131	0.39 114	0.30 144	0.33 223	0.27 142	0.24 118	0.29 267	0.52 315	0.25 207	0.09 1	0.08 1	0.11 8	0.09 11	0.11 45	0.11 86

MonSter	0.20 32	0.14 14	0.27 58	0.31 49	0.16 44	0.22 57	0.21 94	0.39 114	0.34 185	0.20 34	0.25 111	0.18 25	0.15 9	0.39 171	0.19 21	0.09 1	0.09 19	0.11 8	0.09 11	0.11 45	0.10 15

test410_97500	0.21 72	0.15 58	0.36 230	0.33 111	0.20 176	0.34 289	0.16 5	0.35 84	0.24 67	0.23 84	0.23 75	0.22 78	0.18 38	0.33 101	0.18 13	0.10 10	0.10 94	0.11 8	0.09 11	0.10 5	0.11 86

test410	0.21 72	0.15 58	0.36 230	0.33 111	0.20 176	0.35 300	0.16 5	0.35 84	0.24 67	0.23 84	0.23 75	0.22 78	0.18 38	0.31 64	0.18 13	0.10 10	0.11 252	0.11 8	0.09 11	0.10 5	0.11 86

LWStereo	0.24 137	0.16 98	0.50 423	0.36 225	0.17 64	0.38 341	0.25 204	0.40 138	0.26 88	0.23 84	0.31 191	0.24 118	0.34 337	0.45 239	0.18 13	0.10 10	0.10 94	0.12 72	0.10 93	0.13 184	0.10 15

LMStereo	0.25 162	0.17 152	0.69 574	0.36 225	0.17 64	0.26 124	0.28 277	0.39 114	0.30 144	0.22 69	0.29 169	0.23 94	0.36 367	0.43 217	0.17 4	0.10 10	0.09 19	0.13 127	0.10 93	0.14 245	0.10 15

ARStereo	0.24 137	0.17 152	0.35 204	0.36 225	0.17 64	0.34 289	0.24 179	0.43 165	0.30 144	0.26 140	0.24 100	0.25 136	0.35 353	0.44 229	0.20 47	0.10 10	0.09 19	0.13 127	0.10 93	0.12 120	0.10 15

BLMT-Stereo	0.17 2	0.11 1	0.23 4	0.33 111	0.20 176	0.16 19	0.22 131	0.21 5	0.23 58	0.14 1	0.18 26	0.16 10	0.14 3	0.26 12	0.22 109	0.10 10	0.09 19	0.14 200	0.13 291	0.10 5	0.11 86

BStereo	0.28 230	0.18 207	1.08 681	0.34 139	0.22 246	0.22 57	0.33 398	0.39 114	0.42 267	0.26 140	0.25 111	0.26 150	0.19 60	0.44 229	0.30 320	0.10 10	0.12 347	0.12 72	0.16 410	0.12 120	0.15 345

Anonymus123	0.32 283	0.18 207	1.08 681	0.34 139	0.22 246	0.69 571	0.33 398	0.57 283	0.42 267	0.26 140	0.25 111	0.26 150	0.19 60	0.44 229	0.30 320	0.10 10	0.12 347	0.12 72	0.16 410	0.12 120	0.15 345

AdaDepth	0.23 118	0.18 207	0.36 230	0.38 294	0.19 129	0.33 274	0.22 131	0.35 84	0.24 67	0.22 69	0.21 50	0.20 50	0.19 60	0.59 375	0.21 71	0.10 10	0.11 252	0.13 127	0.10 93	0.11 45	0.13 245

asd	0.22 96	0.18 207	0.31 133	0.32 82	0.18 88	0.26 124	0.22 131	0.37 106	0.25 79	0.32 216	0.23 75	0.19 37	0.23 162	0.46 250	0.21 71	0.10 10	0.08 1	0.11 8	0.10 93	0.12 120	0.10 15

qwe	0.23 118	0.18 207	0.30 114	0.31 49	0.18 88	0.29 191	0.22 131	0.39 114	0.33 177	0.37 254	0.30 182	0.20 50	0.22 139	0.45 239	0.22 109	0.10 10	0.08 1	0.11 8	0.10 93	0.12 120	0.10 15

2.25w	0.23 118	0.19 256	0.35 204	0.31 49	0.18 88	0.30 210	0.18 20	0.34 74	0.32 168	0.33 223	0.37 239	0.20 50	0.25 185	0.47 264	0.25 207	0.10 10	0.09 19	0.11 8	0.10 93	0.10 5	0.12 176

4.25_new	0.22 96	0.22 393	0.34 181	0.32 82	0.19 129	0.31 230	0.28 277	0.33 53	0.25 79	0.30 199	0.28 154	0.21 64	0.26 210	0.35 129	0.25 207	0.10 10	0.08 1	0.11 8	0.09 11	0.11 45	0.10 15

4.5w_new	0.22 96	0.22 393	0.34 181	0.32 82	0.19 129	0.31 230	0.28 277	0.33 53	0.25 79	0.30 199	0.28 154	0.21 64	0.26 210	0.35 129	0.25 207	0.10 10	0.08 1	0.11 8	0.09 11	0.11 45	0.10 15

4.5_new	0.21 72	0.20 306	0.31 133	0.31 49	0.18 88	0.24 87	0.26 236	0.34 74	0.29 125	0.33 223	0.29 169	0.19 37	0.19 60	0.30 47	0.21 71	0.10 10	0.08 1	0.12 72	0.11 175	0.14 245	0.10 15

4.5w-stereo	0.21 72	0.20 306	0.31 133	0.31 49	0.18 88	0.24 87	0.26 236	0.34 74	0.29 125	0.33 223	0.29 169	0.19 37	0.19 60	0.30 47	0.21 71	0.10 10	0.08 1	0.12 72	0.11 175	0.14 245	0.10 15

4.25w-stereo	0.22 96	0.22 393	0.34 181	0.32 82	0.19 129	0.31 230	0.28 277	0.33 53	0.25 79	0.30 199	0.28 154	0.21 64	0.26 210	0.35 129	0.25 207	0.10 10	0.08 1	0.11 8	0.09 11	0.11 45	0.10 15

2.5w	0.22 96	0.18 207	0.34 181	0.32 82	0.18 88	0.31 230	0.27 253	0.33 53	0.24 67	0.29 186	0.35 224	0.18 25	0.19 60	0.41 192	0.21 71	0.10 10	0.08 1	0.11 8	0.10 93	0.12 120	0.10 15

3.25w_new	0.24 137	0.17 152	0.34 181	0.31 49	0.18 88	0.43 398	0.20 60	0.39 114	0.32 168	0.39 275	0.29 169	0.23 94	0.27 224	0.43 217	0.23 147	0.10 10	0.09 19	0.11 8	0.09 11	0.10 5	0.11 86

3.25w	0.24 137	0.17 152	0.34 181	0.31 49	0.18 88	0.43 398	0.20 60	0.39 114	0.32 168	0.39 275	0.29 169	0.23 94	0.27 224	0.43 217	0.23 147	0.10 10	0.09 19	0.11 8	0.09 11	0.10 5	0.11 86

3.75w	0.23 118	0.17 152	0.33 159	0.32 82	0.19 129	0.42 391	0.24 179	0.36 96	0.26 88	0.33 223	0.28 154	0.17 13	0.25 185	0.38 164	0.21 71	0.10 10	0.08 1	0.11 8	0.10 93	0.11 45	0.10 15

3w_stereo	0.25 162	0.20 306	0.40 298	0.33 111	0.17 64	0.32 254	0.41 545	0.42 158	0.39 232	0.33 223	0.28 154	0.16 10	0.29 267	0.35 129	0.22 109	0.10 10	0.08 1	0.11 8	0.10 93	0.12 120	0.12 176

2w_stereo	0.23 118	0.19 256	0.33 159	0.33 111	0.17 64	0.28 171	0.37 472	0.40 138	0.36 204	0.33 223	0.33 206	0.17 13	0.21 112	0.30 47	0.23 147	0.10 10	0.08 1	0.11 8	0.10 93	0.12 120	0.11 86

1w_stereo	0.25 162	0.15 58	0.31 133	0.35 175	0.18 88	0.32 254	0.41 545	0.41 148	0.44 285	0.32 216	0.39 252	0.17 13	0.27 224	0.46 250	0.24 177	0.10 10	0.08 1	0.11 8	0.09 11	0.11 45	0.10 15

MGW-Stereo-1	0.21 72	0.13 3	0.25 14	0.32 82	0.16 44	0.29 191	0.25 204	0.32 46	0.28 112	0.30 199	0.28 154	0.23 94	0.21 112	0.28 22	0.22 109	0.11 34	0.09 19	0.12 72	0.09 11	0.11 45	0.10 15

GFORCE	0.21 72	0.16 98	0.31 133	0.39 329	0.15 32	0.33 274	0.21 94	0.35 84	0.18 16	0.24 107	0.22 62	0.21 64	0.25 185	0.28 22	0.17 4	0.11 34	0.09 19	0.14 200	0.12 226	0.12 120	0.09 1

100	0.23 118	0.15 58	0.32 149	0.33 111	0.22 246	0.21 51	0.22 131	0.35 84	0.28 112	0.23 84	0.23 75	0.36 262	0.19 60	0.51 307	0.22 109	0.11 34	0.10 94	0.13 127	0.11 175	0.10 5	0.11 86

F5.5	0.20 32	0.15 58	0.25 14	0.35 175	0.14 9	0.31 230	0.22 131	0.36 96	0.21 41	0.19 24	0.24 100	0.24 118	0.19 60	0.29 33	0.17 4	0.11 34	0.11 252	0.14 200	0.12 226	0.13 184	0.09 1

F8.5	0.20 32	0.16 98	0.25 14	0.36 225	0.14 9	0.21 51	0.21 94	0.34 74	0.19 24	0.22 69	0.25 111	0.24 118	0.20 89	0.36 141	0.17 4	0.11 34	0.09 19	0.14 200	0.12 226	0.12 120	0.09 1

FORCE_9	0.20 32	0.16 98	0.25 14	0.36 225	0.14 9	0.22 57	0.22 131	0.34 74	0.19 24	0.22 69	0.25 111	0.24 118	0.20 89	0.36 141	0.17 4	0.11 34	0.09 19	0.14 200	0.12 226	0.12 120	0.09 1

FORCE_8	0.20 32	0.16 98	0.25 14	0.37 263	0.14 9	0.22 57	0.23 164	0.35 84	0.20 33	0.23 84	0.26 131	0.26 150	0.21 112	0.37 152	0.16 1	0.11 34	0.09 19	0.14 200	0.12 226	0.12 120	0.09 1

F7	0.20 32	0.16 98	0.26 39	0.35 175	0.14 9	0.22 57	0.26 236	0.34 74	0.20 33	0.21 49	0.23 75	0.22 78	0.20 89	0.36 141	0.16 1	0.11 34	0.10 94	0.14 200	0.11 175	0.11 45	0.10 15

FORCE_6	0.20 32	0.16 98	0.26 39	0.35 175	0.14 9	0.30 210	0.23 164	0.33 53	0.21 41	0.21 49	0.24 100	0.19 37	0.18 38	0.36 141	0.18 13	0.11 34	0.09 19	0.14 200	0.13 291	0.13 184	0.10 15

GELT-Stereo	0.25 162	0.17 152	0.29 94	0.38 294	0.22 246	0.24 87	0.26 236	0.58 288	0.44 285	0.34 236	0.27 142	0.27 168	0.21 112	0.35 129	0.22 109	0.11 34	0.09 19	0.14 200	0.13 291	0.11 45	0.11 86

testmc14	0.19 18	0.13 3	0.24 9	0.31 49	0.15 32	0.29 191	0.25 204	0.31 42	0.17 9	0.21 49	0.29 169	0.21 64	0.18 38	0.25 9	0.21 71	0.11 34	0.09 19	0.10 1	0.08 2	0.11 45	0.10 15

canet-new	0.24 137	0.17 152	0.60 525	0.35 175	0.18 88	0.33 274	0.27 253	0.40 138	0.28 112	0.20 34	0.25 111	0.21 64	0.35 353	0.48 276	0.18 13	0.11 34	0.10 94	0.12 72	0.10 93	0.14 245	0.09 1

bcnet-new	0.25 162	0.17 152	0.60 525	0.37 263	0.17 64	0.38 341	0.24 179	0.39 114	0.31 155	0.24 107	0.25 111	0.26 150	0.31 304	0.45 239	0.18 13	0.11 34	0.10 94	0.12 72	0.10 93	0.13 184	0.11 86

CR7Stereo	0.24 137	0.17 152	0.52 456	0.35 175	0.18 88	0.37 333	0.21 94	0.39 114	0.26 88	0.25 124	0.28 154	0.26 150	0.34 337	0.25 9	0.21 71	0.11 34	0.09 19	0.13 127	0.10 93	0.14 245	0.10 15

ARStereo-new	0.24 137	0.17 152	0.44 352	0.35 175	0.16 44	0.25 112	0.25 204	0.46 197	0.38 220	0.26 140	0.27 142	0.24 118	0.34 337	0.29 33	0.21 71	0.11 34	0.10 94	0.13 127	0.10 93	0.12 120	0.10 15

GCAP-Stereo-DPT26K	0.23 118	0.16 98	0.41 309	0.34 139	0.18 88	0.23 78	0.25 204	0.46 197	0.25 79	0.27 156	0.27 142	0.22 78	0.30 292	0.33 101	0.21 71	0.11 34	0.10 94	0.13 127	0.10 93	0.12 120	0.11 86

CHEStereo	0.24 137	0.17 152	0.33 159	0.36 225	0.18 88	0.39 356	0.24 179	0.39 114	0.31 155	0.30 199	0.28 154	0.26 150	0.31 304	0.31 64	0.20 47	0.11 34	0.09 19	0.13 127	0.10 93	0.14 245	0.11 86

TOTStereo	0.24 137	0.16 98	0.36 230	0.36 225	0.18 88	0.30 210	0.19 37	0.48 218	0.42 267	0.26 140	0.24 100	0.26 150	0.29 267	0.33 101	0.23 147	0.11 34	0.10 94	0.12 72	0.10 93	0.12 120	0.11 86

KABStereo	0.26 190	0.19 256	0.36 230	0.37 263	0.21 214	0.40 366	0.28 277	0.51 238	0.42 267	0.24 107	0.25 111	0.23 94	0.33 326	0.51 307	0.22 109	0.11 34	0.10 94	0.13 127	0.11 175	0.12 120	0.11 86

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 118	0.15 58	0.30 114	0.36 225	0.19 129	0.25 112	0.25 204	0.45 184	0.39 232	0.26 140	0.43 267	0.23 94	0.27 224	0.26 12	0.22 109	0.11 34	0.10 94	0.12 72	0.10 93	0.11 45	0.11 86

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.26 190	0.14 14	0.75 604	0.34 139	0.19 129	0.28 171	0.21 94	0.41 148	0.30 144	0.25 124	0.22 62	0.23 94	0.31 304	0.28 22	0.19 21	0.11 34	0.10 94	0.13 127	0.10 93	0.12 120	0.61 755

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.23 118	0.17 152	0.39 282	0.34 139	0.18 88	0.25 112	0.24 179	0.47 212	0.28 112	0.24 107	0.35 224	0.20 50	0.25 185	0.28 22	0.19 21	0.11 34	0.10 94	0.12 72	0.10 93	0.11 45	0.13 245

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.24 137	0.15 58	0.35 204	0.34 139	0.19 129	0.20 40	0.33 398	0.53 251	0.43 279	0.26 140	0.33 206	0.19 37	0.29 267	0.29 33	0.22 109	0.11 34	0.10 94	0.12 72	0.10 93	0.11 45	0.10 15

Pro-Stereo	0.18 7	0.13 3	0.22 2	0.33 111	0.23 290	0.16 19	0.19 37	0.21 5	0.23 58	0.24 107	0.18 26	0.17 13	0.11 1	0.36 141	0.21 71	0.11 34	0.09 19	0.15 272	0.14 339	0.10 5	0.10 15

BridgeDepth	0.21 72	0.15 58	0.27 58	0.35 175	0.14 9	0.38 341	0.26 236	0.30 36	0.23 58	0.18 15	0.19 29	0.28 180	0.30 292	0.32 80	0.22 109	0.11 34	0.08 1	0.11 8	0.10 93	0.11 45	0.11 86
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Replicate-Monster	0.27 210	0.16 98	1.15 690	0.30 28	0.17 64	0.38 341	0.19 37	0.44 175	0.40 248	0.24 107	0.21 50	0.23 94	0.22 139	0.47 264	0.20 47	0.11 34	0.09 19	0.12 72	0.09 11	0.09 1	0.18 467

2.75w_new	0.22 96	0.18 207	0.30 114	0.29 12	0.18 88	0.23 78	0.33 398	0.37 106	0.29 125	0.36 249	0.27 142	0.18 25	0.25 185	0.37 152	0.24 177	0.11 34	0.09 19	0.11 8	0.09 11	0.10 5	0.10 15

monsterstereo	0.23 118	0.15 58	0.28 75	0.35 175	0.19 129	0.22 57	0.20 60	0.38 109	0.37 215	0.34 236	0.40 256	0.19 37	0.19 60	0.46 250	0.22 109	0.11 34	0.10 94	0.12 72	0.09 11	0.13 184	0.09 1

MLG-Stereo	0.18 7	0.14 14	0.28 75	0.34 139	0.16 44	0.26 124	0.17 9	0.31 42	0.15 3	0.19 24	0.15 8	0.23 94	0.15 9	0.32 80	0.20 47	0.11 34	0.09 19	0.13 127	0.09 11	0.10 5	0.10 15

LG-Stereo	0.25 162	0.18 207	0.43 346	0.40 374	0.20 176	0.22 57	0.26 236	0.33 53	0.39 232	0.27 156	0.45 275	0.22 78	0.16 24	0.38 164	0.28 282	0.11 34	0.12 347	0.17 371	0.15 374	0.13 184	0.10 15

GCAPDPT-zeroshot4090	0.26 190	0.14 14	0.75 604	0.34 139	0.19 129	0.28 171	0.21 94	0.41 148	0.30 144	0.25 124	0.22 62	0.23 94	0.31 304	0.28 22	0.19 21	0.11 34	0.10 94	0.13 127	0.10 93	0.12 120	0.61 755

LoS_RVC	0.28 230	0.17 152	0.29 94	0.33 111	0.32 594	0.43 398	0.34 418	0.42 158	0.34 185	0.33 223	0.51 306	0.29 186	0.38 390	0.37 152	0.28 282	0.11 34	0.10 94	0.11 8	0.08 2	0.11 45	0.26 612

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 357	0.18 207	0.45 360	0.36 225	0.19 129	0.33 274	0.28 277	0.67 361	0.77 466	0.72 471	0.99 561	0.56 406	0.39 408	0.44 229	0.31 335	0.11 34	0.09 19	0.15 272	0.14 339	0.13 184	0.11 86

AFF-stereo	0.39 390	0.20 306	0.42 326	0.37 263	0.22 246	0.27 151	0.31 355	0.67 361	0.72 433	0.66 428	1.12 617	0.75 540	0.38 390	0.57 358	0.35 382	0.11 34	0.09 19	0.16 317	0.16 410	0.14 245	0.12 176

tt7	0.19 18	0.16 98	0.26 39	0.33 111	0.15 32	0.27 151	0.25 204	0.31 42	0.20 33	0.19 24	0.14 5	0.20 50	0.22 139	0.36 141	0.21 71	0.12 68	0.09 19	0.11 8	0.09 11	0.11 45	0.09 1

tt8	0.20 32	0.18 207	0.27 58	0.34 139	0.15 32	0.30 210	0.22 131	0.28 29	0.21 41	0.18 15	0.17 23	0.22 78	0.23 162	0.30 47	0.22 109	0.12 68	0.09 19	0.11 8	0.10 93	0.11 45	0.10 15

tt9	0.19 18	0.17 152	0.26 39	0.33 111	0.14 9	0.26 124	0.22 131	0.29 33	0.22 49	0.19 24	0.13 1	0.21 64	0.22 139	0.29 33	0.20 47	0.12 68	0.09 19	0.11 8	0.10 93	0.11 45	0.09 1

CR-Stereo	0.19 18	0.16 98	0.25 14	0.28 6	0.14 9	0.17 23	0.23 164	0.30 36	0.19 24	0.17 13	0.16 14	0.26 150	0.23 162	0.34 119	0.17 4	0.12 68	0.10 94	0.11 8	0.10 93	0.12 120	0.12 176

CR-RVC	0.18 7	0.13 3	0.25 14	0.30 28	0.13 2	0.20 40	0.18 20	0.35 84	0.18 16	0.24 107	0.13 1	0.18 25	0.19 60	0.36 141	0.19 21	0.12 68	0.10 94	0.11 8	0.08 2	0.11 45	0.10 15

GCAP-Stereo-w-DA	0.23 118	0.17 152	0.38 266	0.37 263	0.17 64	0.26 124	0.18 20	0.44 175	0.38 220	0.28 173	0.24 100	0.25 136	0.26 210	0.31 64	0.22 109	0.12 68	0.09 19	0.13 127	0.10 93	0.14 245	0.11 86

E$^{3}$Stereo	0.23 118	0.16 98	0.33 159	0.33 111	0.23 290	0.22 57	0.20 60	0.39 114	0.29 125	0.21 49	0.23 75	0.32 217	0.21 112	0.54 330	0.23 147	0.12 68	0.10 94	0.13 127	0.11 175	0.11 45	0.12 176

LLLLL	0.23 118	0.16 98	0.33 159	0.33 111	0.23 290	0.22 57	0.20 60	0.39 114	0.29 125	0.21 49	0.23 75	0.32 217	0.21 112	0.54 330	0.23 147	0.12 68	0.10 94	0.13 127	0.11 175	0.11 45	0.12 176

300	0.22 96	0.16 98	0.33 159	0.33 111	0.21 214	0.22 57	0.21 94	0.40 138	0.29 125	0.23 84	0.23 75	0.34 237	0.18 38	0.29 33	0.22 109	0.12 68	0.11 252	0.14 200	0.11 175	0.10 5	0.11 86

Last	0.23 118	0.16 98	0.32 149	0.32 82	0.20 176	0.25 112	0.22 131	0.36 96	0.30 144	0.21 49	0.22 62	0.40 296	0.18 38	0.48 276	0.23 147	0.12 68	0.10 94	0.13 127	0.10 93	0.10 5	0.11 86

TT111	0.21 72	0.15 58	0.30 114	0.31 49	0.20 176	0.24 87	0.19 37	0.39 114	0.25 79	0.22 69	0.17 23	0.35 250	0.20 89	0.31 64	0.22 109	0.12 68	0.11 252	0.13 127	0.10 93	0.10 5	0.11 86

FORCE_4	0.21 72	0.14 14	0.28 75	0.36 225	0.14 9	0.30 210	0.29 299	0.35 84	0.17 9	0.22 69	0.22 62	0.25 136	0.22 139	0.37 152	0.18 13	0.12 68	0.10 94	0.15 272	0.13 291	0.13 184	0.10 15

FORCE_5	0.20 32	0.14 14	0.27 58	0.37 263	0.14 9	0.26 124	0.19 37	0.41 148	0.17 9	0.20 34	0.23 75	0.27 168	0.20 89	0.35 129	0.18 13	0.12 68	0.09 19	0.13 127	0.12 226	0.13 184	0.10 15

rgla	0.20 32	0.16 98	0.30 114	0.34 139	0.20 176	0.28 171	0.20 60	0.34 74	0.26 88	0.25 124	0.18 26	0.18 25	0.20 89	0.31 64	0.21 71	0.12 68	0.10 94	0.11 8	0.09 11	0.11 45	0.11 86

416test	0.20 32	0.16 98	0.29 94	0.35 175	0.20 176	0.27 151	0.20 60	0.33 53	0.26 88	0.24 107	0.19 29	0.19 37	0.21 112	0.29 33	0.20 47	0.12 68	0.10 94	0.11 8	0.09 11	0.12 120	0.11 86

LACA_dic	0.19 18	0.20 306	0.26 39	0.31 49	0.14 9	0.20 40	0.18 20	0.27 18	0.20 33	0.24 107	0.17 23	0.20 50	0.16 24	0.33 101	0.17 4	0.12 68	0.10 94	0.11 8	0.09 11	0.18 459	0.11 86

anonymous	0.20 32	0.16 98	0.30 114	0.33 111	0.21 214	0.14 7	0.21 94	0.25 16	0.29 125	0.26 140	0.37 239	0.18 25	0.16 24	0.28 22	0.20 47	0.12 68	0.10 94	0.14 200	0.12 226	0.12 120	0.11 86

derf	0.20 32	0.15 58	0.28 75	0.32 82	0.19 129	0.21 51	0.18 20	0.31 42	0.26 88	0.18 15	0.21 50	0.27 168	0.18 38	0.33 101	0.21 71	0.12 68	0.11 252	0.11 8	0.09 11	0.09 1	0.11 86

mm2	0.19 18	0.14 14	0.25 14	0.30 28	0.19 129	0.15 13	0.19 37	0.33 53	0.26 88	0.16 4	0.20 38	0.29 186	0.19 60	0.31 64	0.21 71	0.12 68	0.10 94	0.11 8	0.09 11	0.10 5	0.10 15

mm1	0.19 18	0.14 14	0.25 14	0.30 28	0.19 129	0.15 13	0.19 37	0.27 18	0.26 88	0.16 4	0.20 38	0.29 186	0.19 60	0.31 64	0.21 71	0.12 68	0.10 94	0.11 8	0.09 11	0.10 5	0.10 15

CAR	0.20 32	0.14 14	0.28 75	0.30 28	0.19 129	0.26 124	0.18 20	0.42 158	0.28 112	0.23 84	0.26 131	0.17 13	0.14 3	0.30 47	0.22 109	0.12 68	0.09 19	0.12 72	0.10 93	0.11 45	0.12 176

MSE-Stereo	0.20 32	0.14 14	0.28 75	0.30 28	0.19 129	0.26 124	0.18 20	0.42 158	0.28 112	0.20 34	0.26 131	0.17 13	0.14 3	0.31 64	0.21 71	0.12 68	0.10 94	0.12 72	0.10 93	0.11 45	0.12 176

TS12	0.25 162	0.15 58	0.31 133	0.38 294	0.17 64	0.32 254	0.25 204	0.45 184	0.24 67	0.32 216	0.51 306	0.25 136	0.27 224	0.41 192	0.31 335	0.12 68	0.10 94	0.12 72	0.10 93	0.13 184	0.12 176

FCBStereo	0.24 137	0.16 98	0.36 230	0.36 225	0.18 88	0.38 341	0.21 94	0.43 165	0.26 88	0.28 173	0.23 75	0.34 237	0.34 337	0.32 80	0.19 21	0.12 68	0.10 94	0.13 127	0.10 93	0.13 184	0.11 86

PSGStereo	0.24 137	0.16 98	0.36 230	0.36 225	0.18 88	0.38 341	0.21 94	0.43 165	0.26 88	0.28 173	0.23 75	0.34 237	0.34 337	0.32 80	0.19 21	0.12 68	0.10 94	0.13 127	0.10 93	0.13 184	0.11 86

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.23 118	0.17 152	0.38 266	0.37 263	0.17 64	0.26 124	0.18 20	0.44 175	0.38 220	0.28 173	0.24 100	0.25 136	0.26 210	0.31 64	0.22 109	0.12 68	0.09 19	0.13 127	0.10 93	0.14 245	0.11 86

ATMStereo	0.25 162	0.19 256	0.49 411	0.41 408	0.18 88	0.32 254	0.22 131	0.45 184	0.38 220	0.28 173	0.23 75	0.23 94	0.36 367	0.30 47	0.24 177	0.12 68	0.09 19	0.14 200	0.11 175	0.16 384	0.12 176

GCAP-Stereo-cres-4k	0.26 190	0.17 152	0.36 230	0.39 329	0.20 176	0.45 420	0.28 277	0.43 165	0.36 204	0.28 173	0.38 248	0.24 118	0.35 353	0.31 64	0.25 207	0.12 68	0.10 94	0.13 127	0.10 93	0.13 184	0.12 176

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 162	0.15 58	0.32 149	0.35 175	0.21 214	0.43 398	0.24 179	0.46 197	0.36 204	0.28 173	0.35 224	0.37 266	0.34 337	0.29 33	0.26 233	0.12 68	0.09 19	0.13 127	0.11 175	0.11 45	0.10 15

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.30 254	0.57 717	1.38 717	0.32 82	0.20 176	0.21 51	0.21 94	0.47 212	0.29 125	0.23 84	0.32 203	0.25 136	0.24 173	0.32 80	0.20 47	0.12 68	0.11 252	0.12 72	0.10 93	0.11 45	0.13 245

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.27 210	0.17 152	0.34 181	0.34 139	0.22 246	0.33 274	0.30 323	0.46 197	0.47 310	0.40 291	0.54 331	0.24 118	0.19 60	0.37 152	0.24 177	0.12 68	0.10 94	0.15 272	0.12 226	0.11 45	0.11 86

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.27 210	0.17 152	0.33 159	0.34 139	0.22 246	0.34 289	0.31 355	0.50 230	0.51 334	0.39 275	0.54 331	0.24 118	0.20 89	0.30 47	0.24 177	0.12 68	0.09 19	0.15 272	0.12 226	0.11 45	0.11 86

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.33 293	0.43 665	2.39 758	0.34 139	0.19 129	0.20 40	0.21 94	0.45 184	0.31 155	0.22 69	0.26 131	0.21 64	0.25 185	0.30 47	0.20 47	0.12 68	0.10 94	0.12 72	0.09 11	0.11 45	0.12 176

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.29 242	0.25 484	1.23 696	0.35 175	0.21 214	0.28 171	0.21 94	0.46 197	0.34 185	0.25 124	0.31 191	0.32 217	0.27 224	0.34 119	0.21 71	0.12 68	0.11 252	0.13 127	0.10 93	0.10 5	0.12 176

PipStereo	0.18 7	0.14 14	0.25 14	0.29 12	0.15 32	0.14 7	0.19 37	0.28 29	0.19 24	0.16 4	0.16 14	0.29 186	0.19 60	0.27 16	0.21 71	0.12 68	0.10 94	0.11 8	0.09 11	0.11 45	0.11 86

PSi22b	0.18 7	0.14 14	0.25 14	0.29 12	0.15 32	0.15 13	0.18 20	0.27 18	0.19 24	0.16 4	0.16 14	0.31 208	0.20 89	0.26 12	0.21 71	0.12 68	0.10 94	0.11 8	0.09 11	0.11 45	0.10 15

PSi22	0.31 271	0.19 256	0.32 149	0.36 225	0.19 129	0.29 191	0.19 37	0.44 175	0.78 472	0.28 173	0.32 203	0.56 406	0.43 429	0.81 578	0.26 233	0.12 68	0.10 94	0.11 8	0.09 11	0.15 312	0.12 176

Selective-IGEV-i32	0.25 162	0.18 207	0.37 254	0.37 263	0.20 176	0.27 151	0.25 204	0.59 296	0.25 79	0.27 156	0.26 131	0.34 237	0.18 38	0.62 420	0.23 147	0.12 68	0.10 94	0.14 200	0.11 175	0.13 184	0.11 86

GeoVLM	0.20 32	0.14 14	0.25 14	0.30 28	0.19 129	0.28 171	0.19 37	0.33 53	0.26 88	0.21 49	0.20 38	0.29 186	0.21 112	0.30 47	0.22 109	0.12 68	0.10 94	0.11 8	0.09 11	0.10 5	0.11 86

gcap_with_dpt	0.26 190	0.17 152	0.35 204	0.35 175	0.21 214	0.35 300	0.35 442	0.45 184	0.42 267	0.39 275	0.54 331	0.23 94	0.22 139	0.29 33	0.24 177	0.12 68	0.09 19	0.15 272	0.12 226	0.11 45	0.11 86

NLSM3	0.27 210	0.17 152	0.32 149	0.38 294	0.22 246	0.33 274	0.28 277	0.58 288	0.50 326	0.29 186	0.35 224	0.29 186	0.25 185	0.43 217	0.27 258	0.12 68	0.10 94	0.16 317	0.15 374	0.12 120	0.11 86

MonSter++	0.20 32	0.14 14	0.25 14	0.30 28	0.20 176	0.28 171	0.19 37	0.33 53	0.26 88	0.21 49	0.20 38	0.28 180	0.21 112	0.31 64	0.22 109	0.12 68	0.10 94	0.11 8	0.09 11	0.10 5	0.10 15

HiDET	0.20 32	0.14 14	0.27 58	0.30 28	0.19 129	0.24 87	0.19 37	0.39 114	0.27 106	0.21 49	0.23 75	0.27 168	0.17 30	0.32 80	0.24 177	0.12 68	0.10 94	0.11 8	0.09 11	0.10 5	0.11 86

LCMNet	0.22 96	0.14 14	0.26 39	0.30 28	0.20 176	0.26 124	0.19 37	0.40 138	0.45 291	0.21 49	0.21 50	0.27 168	0.18 38	0.38 164	0.24 177	0.12 68	0.12 347	0.11 8	0.09 11	0.09 1	0.11 86

monsters	0.22 96	0.14 14	0.28 75	0.32 82	0.19 129	0.24 87	0.19 37	0.46 197	0.34 185	0.37 254	0.30 182	0.16 10	0.20 89	0.45 239	0.20 47	0.12 68	0.09 19	0.11 8	0.09 11	0.11 45	0.11 86

IGEV	0.21 72	0.13 3	0.25 14	0.31 49	0.20 176	0.22 57	0.19 37	0.42 158	0.30 144	0.22 69	0.34 218	0.20 50	0.15 9	0.32 80	0.19 21	0.12 68	0.10 94	0.12 72	0.10 93	0.10 5	0.10 15

MLG-Stereo_test1	0.18 7	0.14 14	0.28 75	0.34 139	0.17 64	0.24 87	0.17 9	0.27 18	0.13 1	0.18 15	0.14 5	0.23 94	0.15 9	0.32 80	0.20 47	0.12 68	0.09 19	0.13 127	0.09 11	0.10 5	0.10 15

MM-Stereo_test2	0.30 254	0.18 207	0.41 309	0.41 408	0.25 386	0.41 380	0.41 545	0.65 342	0.43 279	0.38 263	0.36 233	0.31 208	0.26 210	0.55 334	0.25 207	0.12 68	0.11 252	0.15 272	0.12 226	0.15 312	0.12 176

HART	0.30 254	0.17 152	0.33 159	0.41 408	0.21 214	0.32 254	0.26 236	0.67 361	0.32 168	0.33 223	0.66 380	0.41 304	0.22 139	0.58 366	0.25 207	0.12 68	0.11 252	0.15 272	0.11 175	0.15 312	0.12 176

GREAT-IGEV	0.23 118	0.15 58	0.33 159	0.30 28	0.23 290	0.20 40	0.26 236	0.35 84	0.34 185	0.21 49	0.31 191	0.22 78	0.21 112	0.50 295	0.22 109	0.12 68	0.10 94	0.12 72	0.09 11	0.13 184	0.12 176
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FLISNet	0.46 467	0.22 393	0.41 309	0.35 175	0.35 626	0.27 151	0.32 379	0.75 446	0.50 326	0.90 600	1.13 624	1.12 677	0.73 621	0.70 503	0.57 572	0.12 68	0.10 94	0.17 371	0.17 475	0.17 419	0.16 384

CoSv	0.46 467	0.22 393	0.41 309	0.35 175	0.35 626	0.27 151	0.32 379	0.75 446	0.50 326	0.90 600	1.13 624	1.12 677	0.73 621	0.70 503	0.57 572	0.12 68	0.10 94	0.17 371	0.17 475	0.17 419	0.16 384

AIO_rvc	0.24 137	0.17 152	0.37 254	0.35 175	0.20 176	0.26 124	0.33 398	0.45 184	0.23 58	0.26 140	0.25 111	0.33 228	0.15 9	0.55 334	0.24 177	0.12 68	0.09 19	0.13 127	0.10 93	0.12 120	0.11 86

fffft	0.26 190	0.18 207	0.39 282	0.37 263	0.23 290	0.29 191	0.35 442	0.46 197	0.26 88	0.37 254	0.23 75	0.27 168	0.22 139	0.55 334	0.28 282	0.12 68	0.09 19	0.16 317	0.13 291	0.13 184	0.13 245
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.23 118	0.16 98	0.29 94	0.34 139	0.20 176	0.59 508	0.20 60	0.32 46	0.31 155	0.23 84	0.19 29	0.18 25	0.18 38	0.42 206	0.22 109	0.12 68	0.10 94	0.12 72	0.09 11	0.11 45	0.12 176

SMoEStereo_RVC	0.27 210	0.20 306	0.37 254	0.36 225	0.23 290	0.36 319	0.31 355	0.43 165	0.36 204	0.38 263	0.30 182	0.32 217	0.24 173	0.56 344	0.24 177	0.12 68	0.10 94	0.16 317	0.12 226	0.12 120	0.12 176

WCG-NET	0.29 242	0.15 58	0.35 204	0.34 139	0.19 129	0.32 254	0.27 253	0.42 158	0.82 514	0.46 327	0.49 295	0.39 287	0.25 185	0.42 206	0.27 258	0.12 68	0.09 19	0.13 127	0.11 175	0.12 120	0.11 86

IGEV-Stereo++	0.22 96	0.16 98	0.29 94	0.38 294	0.20 176	0.22 57	0.18 20	0.44 175	0.36 204	0.23 84	0.29 169	0.24 118	0.17 30	0.28 22	0.23 147	0.12 68	0.10 94	0.12 72	0.10 93	0.12 120	0.11 86

RSM++	0.26 190	0.19 256	0.36 230	0.37 263	0.21 214	0.28 171	0.29 299	0.54 261	0.34 185	0.26 140	0.23 75	0.36 262	0.21 112	0.52 315	0.24 177	0.12 68	0.11 252	0.14 200	0.12 226	0.14 245	0.11 86

RSM	0.26 190	0.19 256	0.35 204	0.37 263	0.21 214	0.27 151	0.33 398	0.55 267	0.28 112	0.26 140	0.25 111	0.38 274	0.20 89	0.59 375	0.23 147	0.12 68	0.10 94	0.14 200	0.11 175	0.14 245	0.11 86

MoCha-V2	0.26 190	0.16 98	0.30 114	0.41 408	0.18 88	0.27 151	0.26 236	0.57 283	0.28 112	0.37 254	0.27 142	0.33 228	0.34 337	0.56 344	0.23 147	0.12 68	0.10 94	0.12 72	0.10 93	0.13 184	0.13 245

Selective-IGEV	0.25 162	0.18 207	0.37 254	0.37 263	0.20 176	0.27 151	0.25 204	0.59 296	0.25 79	0.27 156	0.26 131	0.34 237	0.18 38	0.62 420	0.23 147	0.12 68	0.10 94	0.14 200	0.11 175	0.13 184	0.11 86

test_4	0.37 357	0.19 256	0.34 181	0.45 542	0.26 424	0.20 40	0.34 418	0.58 288	0.42 267	0.60 385	1.45 706	0.43 328	0.26 210	0.67 478	0.29 301	0.12 68	0.10 94	0.17 371	0.19 539	0.15 312	0.12 176

test_3	0.37 357	0.19 256	0.50 423	0.45 542	0.24 350	0.47 429	0.36 457	0.69 382	0.84 521	0.66 428	0.46 280	0.68 497	0.25 185	0.45 239	0.32 346	0.12 68	0.10 94	0.18 429	0.16 410	0.15 312	0.12 176

cross-raft	0.34 312	0.20 306	0.38 266	0.45 542	0.24 350	0.32 254	0.35 442	0.77 460	0.42 267	0.62 395	0.77 428	0.58 429	0.27 224	0.46 250	0.31 335	0.12 68	0.10 94	0.15 272	0.13 291	0.15 312	0.12 176

s12784h	0.37 357	0.15 58	0.26 39	0.34 139	0.15 32	0.80 618	0.29 299	0.83 487	0.87 540	0.58 380	0.58 349	0.43 328	0.41 420	0.59 375	0.35 382	0.12 68	0.10 94	0.14 200	0.09 11	0.14 245	0.10 15

WiStereo	0.19 18	0.15 58	0.28 75	0.29 12	0.14 9	0.31 230	0.20 60	0.32 46	0.22 49	0.18 15	0.15 8	0.26 150	0.21 112	0.32 80	0.21 71	0.13 134	0.10 94	0.11 8	0.09 11	0.10 5	0.11 86

GeoAtt-pt-S (ZS)	0.18 7	0.13 3	0.26 39	0.30 28	0.17 64	0.11 4	0.22 131	0.21 5	0.29 125	0.23 84	0.22 62	0.19 37	0.16 24	0.21 2	0.19 21	0.13 134	0.09 19	0.13 127	0.11 175	0.11 45	0.10 15

tt3	0.21 72	0.16 98	0.27 58	0.32 82	0.13 2	0.34 289	0.19 37	0.33 53	0.18 16	0.23 84	0.20 38	0.24 118	0.21 112	0.51 307	0.23 147	0.13 134	0.09 19	0.10 1	0.09 11	0.11 45	0.10 15

tt6	0.19 18	0.15 58	0.28 75	0.29 12	0.14 9	0.31 230	0.20 60	0.32 46	0.22 49	0.18 15	0.15 8	0.26 150	0.21 112	0.32 80	0.21 71	0.13 134	0.10 94	0.11 8	0.09 11	0.10 5	0.11 86

TYNG	0.19 18	0.17 152	0.26 39	0.33 111	0.14 9	0.26 124	0.21 94	0.29 33	0.23 58	0.19 24	0.13 1	0.22 78	0.22 139	0.29 33	0.20 47	0.13 134	0.09 19	0.11 8	0.10 93	0.11 45	0.09 1

MGW-Stereo	0.29 242	0.14 14	0.39 282	0.29 12	0.22 246	0.36 319	0.24 179	0.45 184	0.49 318	0.45 318	0.51 306	0.46 351	0.20 89	0.47 264	0.40 459	0.13 134	0.10 94	0.14 200	0.11 175	0.14 245	0.12 176

GeoAtt-pt-L (ZS)	0.16 1	0.12 2	0.24 9	0.28 6	0.14 9	0.13 5	0.15 4	0.18 2	0.18 16	0.23 84	0.16 14	0.14 2	0.15 9	0.24 5	0.20 47	0.13 134	0.08 1	0.10 1	0.11 175	0.10 5	0.10 15

TADF							0.31 355	0.80 475	0.95 597	1.00 651	0.60 354	0.62 455	0.36 367	0.54 330	0.32 346	0.13 134	0.09 19	0.15 272	0.12 226	0.14 245

LLL	0.24 137	0.15 58	0.33 159	0.33 111	0.23 290	0.27 151	0.28 277	0.42 158	0.28 112	0.21 49	0.23 75	0.33 228	0.20 89	0.57 358	0.23 147	0.13 134	0.10 94	0.13 127	0.11 175	0.11 45	0.13 245

DDDD	0.22 96	0.16 98	0.30 114	0.32 82	0.21 214	0.25 112	0.21 94	0.43 165	0.27 106	0.22 69	0.19 29	0.44 335	0.22 139	0.29 33	0.24 177	0.13 134	0.10 94	0.13 127	0.10 93	0.10 5	0.12 176

FORCE_4.7	0.21 72	0.17 152	0.28 75	0.39 329	0.15 32	0.26 124	0.31 355	0.34 74	0.23 58	0.18 15	0.23 75	0.20 50	0.21 112	0.33 101	0.16 1	0.13 134	0.09 19	0.15 272	0.15 374	0.14 245	0.10 15

F4.4	0.20 32	0.16 98	0.28 75	0.34 139	0.13 2	0.26 124	0.25 204	0.36 96	0.17 9	0.22 69	0.19 29	0.25 136	0.24 173	0.32 80	0.20 47	0.13 134	0.09 19	0.13 127	0.11 175	0.12 120	0.10 15

FORCE_4.5	0.20 32	0.16 98	0.31 133	0.35 175	0.14 9	0.21 51	0.28 277	0.39 114	0.21 41	0.17 13	0.23 75	0.17 13	0.23 162	0.38 164	0.17 4	0.13 134	0.09 19	0.13 127	0.12 226	0.10 5	0.10 15

416test1013	0.21 72	0.16 98	0.29 94	0.35 175	0.21 214	0.29 191	0.19 37	0.33 53	0.29 125	0.25 124	0.19 29	0.19 37	0.21 112	0.30 47	0.21 71	0.13 134	0.11 252	0.11 8	0.09 11	0.12 120	0.11 86

monster_256*512	0.36 336	0.24 450	0.32 149	0.43 497	0.23 290	0.45 420	0.42 558	0.76 452	0.72 433	0.46 327	0.52 318	0.61 446	0.39 408	0.40 183	0.35 382	0.13 134	0.11 252	0.17 371	0.15 374	0.17 419	0.14 295

GREATEN-IGEV_RVC	0.24 137	0.21 352	0.35 204	0.38 294	0.19 129	0.28 171	0.22 131	0.33 53	0.27 106	0.23 84	0.30 182	0.23 94	0.19 60	0.40 183	0.28 282	0.13 134	0.12 347	0.17 371	0.16 410	0.17 419	0.13 245

over v1	0.22 96	0.20 306	0.28 75	0.35 175	0.13 2	0.35 300	0.20 60	0.33 53	0.17 9	0.24 107	0.23 75	0.25 136	0.27 224	0.42 206	0.23 147	0.13 134	0.10 94	0.11 8	0.09 11	0.11 45	0.12 176

small-0shot	0.19 18	0.14 14	0.29 94	0.30 28	0.18 88	0.18 27	0.28 277	0.27 18	0.17 9	0.19 24	0.30 182	0.14 2	0.15 9	0.25 9	0.21 71	0.13 134	0.09 19	0.14 200	0.12 226	0.12 120	0.11 86

WAFT-Stereo (ZS)	0.21 72	0.19 256	0.23 4	0.25 1	0.20 176	0.23 78	0.23 164	0.19 3	0.20 33	0.19 24	0.28 154	0.13 1	0.22 139	0.24 5	0.26 233	0.13 134	0.14 471	0.17 371	0.27 675	0.18 459	0.20 516

Anonymus	0.24 137	0.15 58	0.30 114	0.38 294	0.23 290	0.31 230	0.22 131	0.40 138	0.33 177	0.23 84	0.20 38	0.38 274	0.28 246	0.46 250	0.24 177	0.13 134	0.10 94	0.14 200	0.13 291	0.12 120	0.14 295

PhaseNet	0.25 162	0.17 152	0.33 159	0.36 225	0.22 246	0.32 254	0.22 131	0.47 212	0.34 185	0.22 69	0.28 154	0.38 274	0.24 173	0.43 217	0.28 282	0.13 134	0.10 94	0.15 272	0.16 410	0.13 184	0.14 295

MCSU-Stereo	0.21 72	0.13 3	0.26 39	0.30 28	0.14 9	0.25 112	0.31 355	0.35 84	0.32 168	0.29 186	0.25 111	0.23 94	0.17 30	0.32 80	0.21 71	0.13 134	0.10 94	0.10 1	0.08 2	0.10 5	0.10 15

qqai	0.20 32	0.15 58	0.30 114	0.32 82	0.19 129	0.22 57	0.18 20	0.32 46	0.27 106	0.18 15	0.20 38	0.28 180	0.18 38	0.34 119	0.21 71	0.13 134	0.11 252	0.12 72	0.09 11	0.09 1	0.11 86

MGA	0.20 32	0.14 14	0.29 94	0.30 28	0.20 176	0.29 191	0.18 20	0.36 96	0.27 106	0.20 34	0.22 62	0.19 37	0.15 9	0.31 64	0.21 71	0.13 134	0.10 94	0.12 72	0.10 93	0.11 45	0.12 176

PointNet	0.21 72	0.15 58	0.27 58	0.32 82	0.19 129	0.29 191	0.24 179	0.27 18	0.28 112	0.16 4	0.24 100	0.29 186	0.19 60	0.35 129	0.20 47	0.13 134	0.11 252	0.13 127	0.10 93	0.11 45	0.10 15

LiteMatch*	0.21 72	0.15 58	0.33 159	0.31 49	0.23 290	0.24 87	0.21 94	0.33 53	0.33 177	0.21 49	0.19 29	0.24 118	0.21 112	0.32 80	0.21 71	0.13 134	0.11 252	0.13 127	0.10 93	0.11 45	0.12 176

MUNStereo	0.24 137	0.18 207	0.48 400	0.36 225	0.17 64	0.32 254	0.23 164	0.38 109	0.28 112	0.28 173	0.23 75	0.29 186	0.33 326	0.31 64	0.22 109	0.13 134	0.10 94	0.13 127	0.11 175	0.16 384	0.13 245

RMAStereo	0.26 190	0.18 207	0.57 507	0.39 329	0.18 88	0.44 410	0.22 131	0.46 197	0.36 204	0.27 156	0.31 191	0.26 150	0.29 267	0.29 33	0.22 109	0.13 134	0.09 19	0.13 127	0.10 93	0.16 384	0.11 86

ACMStereo	0.26 190	0.20 306	0.47 385	0.38 294	0.17 64	0.18 27	0.25 204	0.54 261	0.51 334	0.29 186	0.30 182	0.22 78	0.31 304	0.34 119	0.24 177	0.13 134	0.10 94	0.13 127	0.10 93	0.17 419	0.12 176

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.27 210	0.17 152	0.33 159	0.34 139	0.23 290	0.35 300	0.31 355	0.49 221	0.49 318	0.39 275	0.51 306	0.25 136	0.19 60	0.30 47	0.25 207	0.13 134	0.10 94	0.15 272	0.12 226	0.11 45	0.11 86

PSi22a	0.17 2	0.14 14	0.23 4	0.28 6	0.15 32	0.17 23	0.18 20	0.28 29	0.15 3	0.15 2	0.13 1	0.22 78	0.17 30	0.23 4	0.19 21	0.13 134	0.10 94	0.11 8	0.09 11	0.10 5	0.10 15

LACA3	0.21 72	0.18 207	0.27 58	0.29 12	0.15 32	0.32 254	0.25 204	0.30 36	0.22 49	0.24 107	0.21 50	0.21 64	0.22 139	0.45 239	0.19 21	0.13 134	0.10 94	0.11 8	0.09 11	0.11 45	0.09 1

Foundation-i1c-attn	0.24 137	0.13 3	0.25 14	0.29 12	0.16 44	0.35 300	0.27 253	0.49 221	0.29 125	0.30 199	0.35 224	0.41 304	0.30 292	0.35 129	0.25 207	0.13 134	0.10 94	0.12 72	0.10 93	0.10 5	0.11 86

Foundation-i1b	0.25 162	0.14 14	0.25 14	0.30 28	0.16 44	0.40 366	0.28 277	0.53 251	0.26 88	0.32 216	0.33 206	0.42 315	0.29 267	0.37 152	0.24 177	0.13 134	0.10 94	0.12 72	0.11 175	0.11 45	0.10 15

Foundation-i1a	0.25 162	0.14 14	0.25 14	0.29 12	0.16 44	0.40 366	0.29 299	0.53 251	0.28 112	0.36 249	0.36 233	0.43 328	0.30 292	0.36 141	0.23 147	0.13 134	0.10 94	0.11 8	0.09 11	0.11 45	0.11 86

Foundation-i32	0.17 2	0.14 14	0.23 4	0.28 6	0.13 2	0.15 13	0.19 37	0.27 18	0.14 2	0.16 4	0.14 5	0.23 94	0.19 60	0.24 5	0.21 71	0.13 134	0.09 19	0.11 8	0.09 11	0.10 5	0.09 1

LACA2	0.21 72	0.16 98	0.28 75	0.30 28	0.15 32	0.29 191	0.29 299	0.32 46	0.23 58	0.22 69	0.23 75	0.28 180	0.20 89	0.35 129	0.19 21	0.13 134	0.10 94	0.10 1	0.09 11	0.13 184	0.10 15

Test_v1	0.20 32	0.14 14	0.23 4	0.29 12	0.18 88	0.24 87	0.21 94	0.41 148	0.32 168	0.21 49	0.22 62	0.17 13	0.18 38	0.35 129	0.20 47	0.13 134	0.10 94	0.12 72	0.10 93	0.10 5	0.10 15

DispViT+	0.23 118	0.15 58	0.29 94	0.30 28	0.18 88	0.18 27	0.20 60	0.61 308	0.45 291	0.29 186	0.26 131	0.23 94	0.18 38	0.47 264	0.24 177	0.13 134	0.10 94	0.10 1	0.08 2	0.10 5	0.11 86

MatchAttention (ZS)	0.17 2	0.15 58	0.21 1	0.26 2	0.12 1	0.17 23	0.21 94	0.22 8	0.24 67	0.16 4	0.28 154	0.15 6	0.16 24	0.27 16	0.19 21	0.13 134	0.10 94	0.10 1	0.07 1	0.10 5	0.10 15
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.20 32	0.14 14	0.26 39	0.26 2	0.15 32	0.34 289	0.17 9	0.41 148	0.22 49	0.21 49	0.21 50	0.20 50	0.25 185	0.33 101	0.25 207	0.13 134	0.09 19	0.11 8	0.09 11	0.12 120	0.10 15
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 32	0.14 14	0.24 9	0.31 49	0.17 64	0.29 191	0.20 60	0.40 138	0.24 67	0.23 84	0.21 50	0.26 150	0.21 112	0.32 80	0.21 71	0.13 134	0.12 347	0.12 72	0.09 11	0.10 5	0.10 15

VIP-Stereo	0.25 162	0.18 207	0.33 159	0.32 82	0.21 214	0.63 528	0.19 37	0.33 53	0.38 220	0.24 107	0.31 191	0.27 168	0.19 60	0.49 289	0.23 147	0.13 134	0.10 94	0.13 127	0.09 11	0.12 120	0.10 15

Monster-pub-mixall	0.20 32	0.14 14	0.27 58	0.31 49	0.17 64	0.20 40	0.17 9	0.43 165	0.24 67	0.23 84	0.21 50	0.17 13	0.16 24	0.46 250	0.19 21	0.13 134	0.10 94	0.11 8	0.08 2	0.10 5	0.12 176

DVStereo	0.31 271	0.16 98	0.38 266	0.34 139	0.21 214	0.54 466	0.25 204	0.58 288	0.43 279	0.59 381	0.50 297	0.37 266	0.32 315	0.50 295	0.29 301	0.13 134	0.12 347	0.13 127	0.11 175	0.11 45	0.12 176

xyz-stereo-finetune2	0.37 357	0.20 306	0.40 298	0.32 82	0.19 129	0.80 618	0.29 299	0.56 275	0.33 177	0.53 360	0.79 443	0.43 328	0.48 466	0.70 503	0.46 500	0.13 134	0.12 347	0.17 371	0.13 291	0.12 120	0.14 295

xyz-stereo-finetune	0.34 312	0.19 256	0.38 266	0.34 139	0.18 88	0.57 492	0.32 379	0.60 301	0.70 422	0.47 332	0.54 331	0.38 274	0.35 353	0.57 358	0.38 424	0.13 134	0.12 347	0.16 317	0.13 291	0.13 184	0.13 245

xyz-stereo	4.31 796	0.17 152	61.72 846	0.35 175	0.16 44	13.86 819	0.38 490	0.61 308	0.69 418	1.05 673	3.09 777	0.77 553	0.88 682	1.24 695	0.46 500	0.13 134	0.10 94	0.16 317	0.12 226	0.13 184	0.11 86

LG-Stereo_L2	0.19 18	0.14 14	0.30 114	0.31 49	0.20 176	0.20 40	0.18 20	0.33 53	0.22 49	0.19 24	0.15 8	0.20 50	0.18 38	0.34 119	0.20 47	0.13 134	0.09 19	0.13 127	0.09 11	0.11 45	0.09 1

LG-Stereo_L1	0.18 7	0.14 14	0.29 94	0.31 49	0.21 214	0.19 36	0.19 37	0.30 36	0.20 33	0.16 4	0.15 8	0.19 37	0.17 30	0.35 129	0.20 47	0.13 134	0.10 94	0.12 72	0.09 11	0.11 45	0.10 15

MLG-Stereo_test3	0.20 32	0.14 14	0.28 75	0.33 111	0.17 64	0.38 341	0.18 20	0.32 46	0.22 49	0.25 124	0.16 14	0.25 136	0.17 30	0.32 80	0.21 71	0.13 134	0.10 94	0.12 72	0.09 11	0.11 45	0.11 86

MLG-Stereo_test2	0.18 7	0.14 14	0.26 39	0.31 49	0.17 64	0.24 87	0.17 9	0.27 18	0.15 3	0.18 15	0.19 29	0.22 78	0.14 3	0.32 80	0.19 21	0.13 134	0.09 19	0.12 72	0.09 11	0.11 45	0.10 15

Reg-Stereo(zero)	0.31 271	0.17 152	0.30 114	0.35 175	0.19 129	0.33 274	0.21 94	0.64 338	0.72 433	0.52 351	0.52 318	0.51 384	0.29 267	0.48 276	0.27 258	0.13 134	0.10 94	0.12 72	0.10 93	0.12 120	0.13 245

SCV_C0	0.28 230	0.20 306	0.40 298	0.36 225	0.25 386	0.23 78	0.28 277	0.60 301	0.41 259	0.31 211	0.36 233	0.37 266	0.20 89	0.61 396	0.23 147	0.13 134	0.11 252	0.13 127	0.11 175	0.16 384	0.13 245

AIO_test	0.24 137	0.17 152	0.33 159	0.35 175	0.21 214	0.31 230	0.38 490	0.45 184	0.26 88	0.26 140	0.28 154	0.32 217	0.21 112	0.40 183	0.26 233	0.13 134	0.10 94	0.13 127	0.11 175	0.13 184	0.11 86

castereo	0.29 242	0.17 152	0.34 181	0.36 225	0.21 214	0.40 366	0.41 545	0.52 245	0.67 405	0.27 156	0.41 259	0.37 266	0.36 367	0.34 119	0.25 207	0.13 134	0.09 19	0.13 127	0.10 93	0.12 120	0.10 15

tt45	0.28 230	0.18 207	0.36 230	0.36 225	0.24 350	0.37 333	0.28 277	0.50 230	0.31 155	0.41 297	0.27 142	0.38 274	0.25 185	0.61 396	0.26 233	0.13 134	0.11 252	0.16 317	0.13 291	0.12 120	0.15 345

mms	0.27 210	0.21 352	0.36 230	0.38 294	0.25 386	0.31 230	0.32 379	0.43 165	0.33 177	0.29 186	0.34 218	0.34 237	0.20 89	0.48 276	0.26 233	0.13 134	0.11 252	0.16 317	0.13 291	0.15 312	0.13 245

ours_stereo	0.27 210	0.22 393	0.35 204	0.38 294	0.24 350	0.30 210	0.32 379	0.46 197	0.39 232	0.27 156	0.34 218	0.35 250	0.23 162	0.49 289	0.27 258	0.13 134	0.11 252	0.16 317	0.12 226	0.14 245	0.12 176

fffy	0.29 242	0.22 393	0.38 266	0.38 294	0.23 290	0.33 274	0.29 299	0.55 267	0.42 267	0.33 223	0.37 239	0.39 287	0.27 224	0.52 315	0.28 282	0.13 134	0.12 347	0.16 317	0.13 291	0.14 245	0.12 176

AIO-Stereo	0.26 190	0.19 256	0.36 230	0.39 329	0.18 88	0.28 171	0.30 323	0.52 245	0.29 125	0.30 199	0.31 191	0.32 217	0.17 30	0.55 334	0.23 147	0.13 134	0.10 94	0.14 200	0.11 175	0.13 184	0.11 86

WCG-NET（raft）	0.31 271	0.16 98	0.39 282	0.33 111	0.19 129	0.35 300	0.27 253	0.54 261	0.79 480	0.45 318	0.55 340	0.47 358	0.27 224	0.56 344	0.28 282	0.13 134	0.10 94	0.12 72	0.11 175	0.12 120	0.12 176

RAFT-Stereo-weight	0.33 293	0.19 256	0.36 230	0.39 329	0.23 290	0.28 171	0.29 299	0.69 382	0.83 520	0.55 367	0.51 306	0.58 429	0.20 89	0.48 276	0.30 320	0.13 134	0.10 94	0.14 200	0.12 226	0.13 184	0.12 176

gcap-zeroshot	0.26 190	0.17 152	0.34 181	0.33 111	0.23 290	0.35 300	0.31 355	0.49 221	0.48 314	0.38 263	0.50 297	0.26 150	0.20 89	0.28 22	0.25 207	0.13 134	0.09 19	0.15 272	0.12 226	0.11 45	0.11 86

test_for_model	0.27 210	0.17 152	0.34 181	0.34 139	0.23 290	0.35 300	0.31 355	0.49 221	0.49 318	0.39 275	0.51 306	0.25 136	0.19 60	0.30 47	0.25 207	0.13 134	0.10 94	0.15 272	0.12 226	0.11 45	0.11 86

AE-Stereo	0.36 336	0.21 352	0.47 385	0.49 608	0.31 568	0.50 438	0.34 418	0.72 415	0.73 444	0.34 236	0.55 340	0.52 389	0.28 246	0.48 276	0.31 335	0.13 134	0.13 429	0.18 429	0.16 410	0.15 312	0.14 295

MIM_Stereo	0.39 390	0.18 207	0.59 519	0.38 294	0.25 386	0.27 151	0.24 179	0.72 415	0.56 353	0.72 471	1.00 566	0.62 455	0.29 267	0.67 478	0.39 436	0.13 134	0.14 471	0.17 371	0.16 410	0.14 245	0.12 176

testlalala	0.26 190	0.17 152	0.34 181	0.33 111	0.23 290	0.35 300	0.31 355	0.49 221	0.48 314	0.38 263	0.50 297	0.26 150	0.20 89	0.28 22	0.25 207	0.13 134	0.09 19	0.15 272	0.12 226	0.11 45	0.11 86

CES	0.29 242	0.15 58	0.25 14	0.31 49	0.71 761	0.36 319	0.27 253	0.51 238	0.47 310	0.34 236	0.48 288	0.27 168	0.23 162	0.40 183	0.24 177	0.13 134	0.11 252	0.12 72	0.08 2	0.13 184	0.32 663

ProNet	0.30 254	0.22 393	0.41 309	0.36 225	0.25 386	0.33 274	0.42 558	0.62 316	0.41 259	0.33 223	0.31 191	0.32 217	0.28 246	0.60 387	0.28 282	0.13 134	0.11 252	0.16 317	0.13 291	0.13 184	0.14 295

RAFT_CTSACE	0.46 467	0.20 306	0.48 400	0.46 567	0.27 470	0.34 289	0.39 509	0.62 316	0.74 450	0.78 516	1.44 702	0.86 583	0.38 390	1.09 671	0.27 258	0.13 134	0.13 429	0.18 429	0.16 410	0.16 384	0.12 176

iRaft-Stereo_5w	0.46 467	0.22 393	0.53 467	0.43 497	0.30 550	0.30 210	0.53 639	0.66 349	0.71 429	0.62 395	0.89 504	1.01 636	0.67 583	0.76 546	0.67 605	0.13 134	0.12 347	0.17 371	0.15 374	0.15 312	0.17 433

IPLG	0.40 406	0.21 352	0.64 544	0.41 408	0.25 386	0.54 466	0.27 253	0.77 460	0.68 409	0.85 559	0.82 465	0.33 228	0.32 315	0.64 442	0.49 530	0.13 134	0.11 252	0.16 317	0.14 339	0.14 245	0.14 295

test-3	0.35 321	0.17 152	0.48 400	0.40 374	0.22 246	0.42 391	0.22 131	0.66 349	0.80 489	0.72 471	0.45 275	0.63 461	0.29 267	0.45 239	0.32 346	0.13 134	0.09 19	0.17 371	0.13 291	0.13 184	0.11 86

test_1	0.35 321	0.17 152	0.48 400	0.40 374	0.22 246	0.42 391	0.22 131	0.66 349	0.80 489	0.70 459	0.45 275	0.63 461	0.29 267	0.45 239	0.32 346	0.13 134	0.09 19	0.17 371	0.13 291	0.13 184	0.11 86

GeoAtt-L (ZS)	0.17 2	0.14 14	0.24 9	0.26 2	0.14 9	0.15 13	0.16 5	0.20 4	0.18 16	0.25 124	0.21 50	0.14 2	0.15 9	0.32 80	0.20 47	0.14 209	0.09 19	0.13 127	0.12 226	0.13 184	0.12 176

ACC-I	0.20 32	0.16 98	0.25 14	0.33 111	0.19 129	0.10 2	0.23 164	0.24 13	0.30 144	0.24 107	0.29 169	0.20 50	0.21 112	0.29 33	0.19 21	0.14 209	0.10 94	0.15 272	0.12 226	0.14 245	0.11 86

ACC	0.20 32	0.16 98	0.26 39	0.33 111	0.20 176	0.08 1	0.22 131	0.26 17	0.31 155	0.23 84	0.26 131	0.20 50	0.20 89	0.27 16	0.19 21	0.14 209	0.10 94	0.16 317	0.12 226	0.14 245	0.11 86

GIO	0.31 271	0.16 98	0.41 309	0.36 225	0.20 176	0.24 87	0.41 545	0.50 230	0.68 409	0.44 314	0.62 364	0.49 371	0.22 139	0.48 276	0.27 258	0.14 209	0.10 94	0.14 200	0.13 291	0.12 120	0.14 295

tt4	0.21 72	0.16 98	0.26 39	0.31 49	0.14 9	0.25 112	0.30 323	0.41 148	0.21 41	0.19 24	0.21 50	0.22 78	0.19 60	0.39 171	0.22 109	0.14 209	0.10 94	0.11 8	0.09 11	0.12 120	0.12 176

tt5	0.20 32	0.17 152	0.27 58	0.33 111	0.16 44	0.31 230	0.20 60	0.34 74	0.21 41	0.20 34	0.20 38	0.20 50	0.22 139	0.39 171	0.19 21	0.14 209	0.10 94	0.12 72	0.09 11	0.11 45	0.11 86

RSGM							0.24 179	0.72 415	0.46 300	0.69 453	0.63 367	0.68 497	0.32 315	0.48 276	0.31 335	0.14 209	0.11 252	0.14 200	0.12 226	0.13 184

MCPF							0.30 323	0.96 542	1.03 635	0.62 395	0.97 547	0.80 569	0.51 481	0.94 629	0.52 543	0.14 209	0.12 347	0.16 317	0.13 291	0.15 312

low	0.25 162	0.16 98	0.36 230	0.35 175	0.21 214	0.20 40	0.31 355	0.48 218	0.29 125	0.23 84	0.27 142	0.35 250	0.25 185	0.49 289	0.24 177	0.14 209	0.10 94	0.14 200	0.11 175	0.12 120	0.13 245

FORCE_4.6	0.20 32	0.17 152	0.30 114	0.33 111	0.14 9	0.29 191	0.31 355	0.38 109	0.19 24	0.20 34	0.23 75	0.21 64	0.19 60	0.28 22	0.17 4	0.14 209	0.09 19	0.13 127	0.11 175	0.12 120	0.09 1

NBS	0.18 7	0.15 58	0.22 2	0.38 294	0.18 88	0.14 7	0.24 179	0.17 1	0.15 3	0.15 2	0.19 29	0.14 2	0.13 2	0.19 1	0.24 177	0.14 209	0.12 347	0.19 469	0.16 410	0.16 384	0.11 86

GEAR-Net	0.25 162	0.21 352	0.35 204	0.40 374	0.23 290	0.24 87	0.23 164	0.56 275	0.24 67	0.29 186	0.36 233	0.30 202	0.22 139	0.33 101	0.29 301	0.14 209	0.10 94	0.14 200	0.10 93	0.13 184	0.14 295

zzzzzzz1	0.77 659	0.37 627	7.45 793	0.43 497	0.26 424	0.43 398	0.42 558	0.78 464	0.81 500	0.52 351	0.70 397	0.71 506	0.47 459	0.63 432	0.47 512	0.14 209	0.12 347	0.17 371	0.16 410	0.18 459	0.15 345

noway7	0.79 662	0.32 596	8.40 795	0.43 497	0.23 290	0.45 420	0.39 509	0.75 446	0.76 461	0.51 346	0.51 306	0.74 533	0.51 481	0.45 239	0.41 467	0.14 209	0.11 252	0.16 317	0.14 339	0.17 419	0.14 295

over-8	0.21 72	0.19 256	0.29 94	0.35 175	0.13 2	0.33 274	0.21 94	0.35 84	0.18 16	0.22 69	0.22 62	0.25 136	0.25 185	0.42 206	0.21 71	0.14 209	0.10 94	0.11 8	0.09 11	0.11 45	0.11 86

over-9	0.21 72	0.19 256	0.29 94	0.35 175	0.13 2	0.32 254	0.21 94	0.36 96	0.17 9	0.22 69	0.22 62	0.26 150	0.26 210	0.42 206	0.21 71	0.14 209	0.10 94	0.11 8	0.09 11	0.11 45	0.11 86

TestStereo-Hl	0.35 321	0.21 352	0.39 282	0.33 111	0.22 246	0.36 319	0.29 299	0.68 369	0.61 379	0.55 367	0.69 392	0.47 358	0.46 453	0.63 432	0.36 394	0.14 209	0.11 252	0.14 200	0.13 291	0.15 312	0.16 384

quiztm	0.30 254	0.20 306	0.38 266	0.40 374	0.24 350	0.27 151	0.32 379	0.68 369	0.47 310	0.45 318	0.60 354	0.39 287	0.18 38	0.42 206	0.27 258	0.14 209	0.10 94	0.14 200	0.11 175	0.14 245	0.12 176

BARStereo	0.24 137	0.17 152	0.35 204	0.37 263	0.18 88	0.25 112	0.27 253	0.35 84	0.31 155	0.28 173	0.30 182	0.23 94	0.34 337	0.43 217	0.19 21	0.14 209	0.09 19	0.13 127	0.10 93	0.15 312	0.10 15

KMOStereo	0.27 210	0.20 306	0.38 266	0.39 329	0.26 424	0.50 438	0.25 204	0.44 175	0.31 155	0.28 173	0.27 142	0.24 118	0.37 381	0.46 250	0.22 109	0.14 209	0.10 94	0.14 200	0.10 93	0.15 312	0.13 245

RT-Monster	0.33 293	0.18 207	0.33 159	0.35 175	0.26 424	0.39 356	0.21 94	0.58 288	0.77 466	0.63 403	0.65 375	0.49 371	0.29 267	0.43 217	0.31 335	0.14 209	0.11 252	0.12 72	0.10 93	0.12 120	0.15 345

Foundation-i1	0.27 210	0.14 14	0.26 39	0.34 139	0.22 246	0.38 341	0.26 236	0.64 338	0.40 248	0.38 263	0.38 248	0.46 351	0.29 267	0.35 129	0.27 258	0.14 209	0.10 94	0.12 72	0.11 175	0.11 45	0.11 86

LACA1	0.19 18	0.16 98	0.27 58	0.29 12	0.14 9	0.26 124	0.22 131	0.27 18	0.19 24	0.20 34	0.16 14	0.19 37	0.18 38	0.31 64	0.21 71	0.14 209	0.10 94	0.11 8	0.10 93	0.11 45	0.10 15

Hybrid-DGEV-2	0.43 443	0.23 426	0.47 385	0.48 596	0.30 550	0.57 492	0.24 179	0.84 490	1.00 623	0.67 437	0.67 387	0.59 439	0.73 621	0.61 396	0.36 394	0.14 209	0.12 347	0.18 429	0.16 410	0.14 245	0.13 245

WQFJA1	0.33 293	0.19 256	0.35 204	0.39 329	0.26 424	0.61 516	0.30 323	0.61 308	0.53 347	0.38 263	0.39 252	0.38 274	0.36 367	0.51 307	0.43 478	0.14 209	0.18 589	0.16 317	0.14 339	0.15 312	0.14 295

NLMM	0.33 293	0.19 256	0.35 204	0.39 329	0.26 424	0.61 516	0.30 323	0.61 308	0.52 338	0.38 263	0.39 252	0.38 274	0.36 367	0.50 295	0.43 478	0.14 209	0.18 589	0.16 317	0.14 339	0.15 312	0.14 295

252Zero-FE	0.21 72	0.16 98	0.29 94	0.34 139	0.19 129	0.23 78	0.18 20	0.43 165	0.35 198	0.23 84	0.22 62	0.19 37	0.18 38	0.29 33	0.23 147	0.14 209	0.10 94	0.12 72	0.09 11	0.10 5	0.11 86

water-stereo	0.29 242	0.15 58	0.32 149	0.36 225	0.20 176	0.36 319	0.24 179	0.65 342	0.39 232	0.41 297	0.61 360	0.44 335	0.39 408	0.29 33	0.28 282	0.14 209	0.13 429	0.14 200	0.12 226	0.12 120	0.12 176

depthmonostereo	0.30 254	0.15 58	0.36 230	0.35 175	0.18 88	0.45 420	0.27 253	0.71 404	0.57 362	0.36 249	0.43 267	0.34 237	0.40 415	0.36 141	0.27 258	0.14 209	0.12 347	0.13 127	0.12 226	0.11 45	0.12 176

111111	0.22 96	0.15 58	0.29 94	0.37 263	0.23 290	0.21 51	0.19 37	0.46 197	0.29 125	0.20 34	0.20 38	0.29 186	0.14 3	0.44 229	0.22 109	0.14 209	0.10 94	0.12 72	0.09 11	0.12 120	0.12 176

LG-G_1	0.22 96	0.14 14	0.31 133	0.34 139	0.16 44	0.52 453	0.17 9	0.36 96	0.20 33	0.21 49	0.22 62	0.26 150	0.19 60	0.37 152	0.20 47	0.14 209	0.10 94	0.13 127	0.09 11	0.11 45	0.11 86

LG-G	0.22 96	0.14 14	0.31 133	0.34 139	0.16 44	0.52 453	0.17 9	0.36 96	0.20 33	0.21 49	0.22 62	0.26 150	0.19 60	0.37 152	0.20 47	0.14 209	0.10 94	0.13 127	0.09 11	0.11 45	0.11 86

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 137	0.17 152	0.34 181	0.40 374	0.21 214	0.18 27	0.21 94	0.36 96	0.27 106	0.30 199	0.52 318	0.28 180	0.28 246	0.27 16	0.24 177	0.14 209	0.10 94	0.13 127	0.10 93	0.14 245	0.14 295

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 162	0.32 596	0.25 14	0.52 648	0.20 176	0.29 191	0.22 131	0.44 175	0.38 220	0.27 156	0.25 111	0.24 118	0.29 267	0.46 250	0.23 147	0.14 209	0.09 19	0.12 72	0.09 11	0.14 245	0.11 86

FoundationStereo	0.18 7	0.15 58	0.26 39	0.31 49	0.17 64	0.23 78	0.20 60	0.24 13	0.16 7	0.19 24	0.16 14	0.21 64	0.19 60	0.27 16	0.22 109	0.14 209	0.10 94	0.12 72	0.09 11	0.10 5	0.10 15

HUF	0.25 162	0.17 152	0.38 266	0.33 111	0.19 129	0.25 112	0.39 509	0.53 251	0.36 204	0.26 140	0.23 75	0.33 228	0.27 224	0.36 141	0.25 207	0.14 209	0.11 252	0.13 127	0.10 93	0.12 120	0.12 176

castereo++	0.26 190	0.17 152	0.29 94	0.34 139	0.20 176	0.74 594	0.20 60	0.41 148	0.49 318	0.24 107	0.24 100	0.35 250	0.27 224	0.41 192	0.20 47	0.14 209	0.09 19	0.14 200	0.09 11	0.11 45	0.11 86

999	0.28 230	0.17 152	0.38 266	0.37 263	0.25 386	0.30 210	0.27 253	0.55 267	0.42 267	0.26 140	0.31 191	0.39 287	0.24 173	0.65 454	0.26 233	0.14 209	0.11 252	0.15 272	0.12 226	0.12 120	0.15 345

tg	0.34 312	0.19 256	0.40 298	0.40 374	0.23 290	0.38 341	0.26 236	0.74 437	0.60 376	0.48 339	0.65 375	0.42 315	0.24 173	0.57 358	0.33 360	0.14 209	0.10 94	0.18 429	0.17 475	0.14 245	0.12 176

dual_stereo	0.20 32	0.15 58	0.27 58	0.32 82	0.17 64	0.16 19	0.20 60	0.30 36	0.21 41	0.24 107	0.20 38	0.25 136	0.14 3	0.55 334	0.25 207	0.14 209	0.10 94	0.12 72	0.09 11	0.10 5	0.10 15

GCAP-BAT	0.28 230	0.16 98	0.45 360	0.34 139	0.22 246	0.26 124	0.24 179	0.49 221	0.56 353	0.35 241	0.42 261	0.43 328	0.27 224	0.50 295	0.24 177	0.14 209	0.11 252	0.14 200	0.12 226	0.12 120	0.13 245

Occ-G	0.27 210	0.15 58	0.32 149	0.35 175	0.21 214	0.28 171	0.32 379	0.44 175	0.34 185	0.29 186	0.43 267	0.49 371	0.25 185	0.50 295	0.30 320	0.14 209	0.11 252	0.14 200	0.11 175	0.13 184	0.13 245

IGEV-Stereo+	0.25 162	0.15 58	0.28 75	0.32 82	0.19 129	0.13 5	0.17 9	0.29 33	0.30 144	0.22 69	0.15 8	0.22 78	0.22 139	0.42 206	0.22 109	0.14 209	0.10 94	0.12 72	0.09 11	0.15 312	1.09 780

IGEV++	0.25 162	0.17 152	0.35 204	0.40 374	0.23 290	0.24 87	0.23 164	0.56 275	0.24 67	0.29 186	0.36 233	0.30 202	0.22 139	0.33 101	0.29 301	0.14 209	0.10 94	0.14 200	0.10 93	0.13 184	0.14 295

MyStereo07	0.33 293	0.23 426	0.37 254	0.43 497	0.29 525	0.40 366	0.48 605	0.78 464	0.38 220	0.38 263	0.34 218	0.32 217	0.30 292	0.63 432	0.28 282	0.14 209	0.13 429	0.19 469	0.17 475	0.18 459	0.17 433

MyStereo06	0.40 406	0.22 393	0.65 549	0.42 450	0.29 525	0.43 398	0.48 605	1.05 578	0.43 279	0.64 414	0.54 331	0.78 556	0.27 224	0.53 321	0.31 335	0.14 209	0.13 429	0.18 429	0.17 475	0.17 419	0.17 433

MyStereo05	0.46 467	0.22 393	0.51 433	0.42 450	0.29 525	0.43 398	0.48 605	0.96 542	1.12 669	0.77 504	0.62 364	0.51 384	0.57 520	0.79 568	0.43 478	0.14 209	0.13 429	0.18 429	0.17 475	0.17 419	0.17 433

MyStereo04	0.45 459	0.23 426	0.52 456	0.43 497	0.29 525	0.40 366	0.48 605	1.02 563	1.12 669	0.62 395	0.58 349	0.55 399	0.56 508	0.77 554	0.45 495	0.14 209	0.13 429	0.19 469	0.17 475	0.18 459	0.17 433

ff7	0.30 254	0.22 393	0.42 326	0.37 263	0.26 424	0.31 230	0.34 418	0.66 349	0.35 198	0.39 275	0.33 206	0.31 208	0.28 246	0.61 396	0.26 233	0.14 209	0.11 252	0.17 371	0.12 226	0.15 312	0.16 384

ffff	0.30 254	0.22 393	0.42 326	0.37 263	0.26 424	0.31 230	0.34 418	0.66 349	0.35 198	0.39 275	0.33 206	0.31 208	0.28 246	0.61 396	0.26 233	0.14 209	0.11 252	0.17 371	0.12 226	0.15 312	0.16 384

11t	0.30 254	0.22 393	0.42 326	0.37 263	0.26 424	0.31 230	0.34 418	0.66 349	0.35 198	0.39 275	0.33 206	0.31 208	0.28 246	0.61 396	0.26 233	0.14 209	0.11 252	0.17 371	0.12 226	0.15 312	0.16 384

MSKI-zero shot	0.33 293	0.19 256	0.36 230	0.41 408	0.22 246	0.32 254	0.22 131	0.65 342	0.45 291	0.52 351	0.64 371	0.60 444	0.19 60	0.78 562	0.27 258	0.14 209	0.11 252	0.14 200	0.10 93	0.13 184	0.13 245

GCAPDPT-zeroshot	0.28 230	0.16 98	0.45 360	0.34 139	0.22 246	0.26 124	0.24 179	0.49 221	0.56 353	0.35 241	0.42 261	0.43 328	0.27 224	0.50 295	0.24 177	0.14 209	0.11 252	0.14 200	0.12 226	0.12 120	0.13 245

AEACV	0.28 230	0.18 207	0.34 181	0.36 225	0.45 693	0.27 151	0.27 253	0.41 148	0.39 232	0.31 211	0.46 280	0.31 208	0.36 367	0.38 164	0.25 207	0.14 209	0.11 252	0.15 272	0.13 291	0.13 184	0.13 245

GCAP-Stereo	0.29 242	0.21 352	0.45 360	0.39 329	0.20 176	0.39 356	0.22 131	0.60 301	0.46 300	0.47 332	0.50 297	0.39 287	0.27 224	0.34 119	0.24 177	0.14 209	0.12 347	0.14 200	0.11 175	0.13 184	0.12 176

RAFT-Test	0.35 321	0.19 256	0.42 326	0.39 329	0.24 350	0.50 438	0.23 164	0.74 437	0.44 285	0.62 395	0.85 484	0.64 467	0.28 246	0.48 276	0.30 320	0.14 209	0.11 252	0.14 200	0.11 175	0.13 184	0.13 245

LL-Strereo2	0.36 336	0.25 484	0.52 456	0.43 497	0.27 470	0.36 319	0.27 253	0.70 396	0.46 300	0.55 367	0.53 326	0.65 474	0.24 173	0.69 495	0.32 346	0.14 209	0.13 429	0.23 593	0.20 563	0.19 498	0.14 295

4D-IteraStereo	0.33 293	0.19 256	0.43 346	0.40 374	0.24 350	0.32 254	0.27 253	0.59 296	0.72 433	0.66 428	0.53 326	0.42 315	0.22 139	0.46 250	0.30 320	0.14 209	0.09 19	0.20 511	0.16 410	0.16 384	0.12 176

anonymousdsp2	0.37 357	0.21 352	0.49 411	0.38 294	0.24 350	0.48 434	0.31 355	0.91 515	0.68 409	0.57 376	0.51 306	0.51 384	0.34 337	0.59 375	0.33 360	0.14 209	0.11 252	0.14 200	0.10 93	0.16 384	0.16 384

anonymousdsp	0.30 254	0.22 393	0.41 309	0.38 294	0.26 424	0.31 230	0.35 442	0.68 369	0.36 204	0.40 291	0.33 206	0.32 217	0.28 246	0.62 420	0.26 233	0.14 209	0.10 94	0.17 371	0.12 226	0.15 312	0.16 384

EGLCR-Stereo	0.27 210	0.17 152	0.36 230	0.35 175	0.21 214	0.37 333	0.20 60	0.58 288	0.37 215	0.29 186	0.28 154	0.42 315	0.18 38	0.47 264	0.27 258	0.14 209	0.10 94	0.16 317	0.14 339	0.13 184	0.12 176

DCRE	0.38 375	0.19 256	0.47 385	0.45 542	0.33 607	0.45 420	0.40 523	0.66 349	0.53 347	0.49 343	0.95 533	0.57 413	0.39 408	0.53 321	0.32 346	0.14 209	0.13 429	0.15 272	0.14 339	0.14 245	0.15 345

Selective-RAFT	0.36 336	0.23 426	0.54 481	0.45 542	0.22 246	0.64 538	0.27 253	0.62 316	0.65 393	0.41 297	0.38 248	0.55 399	0.39 408	0.59 375	0.36 394	0.14 209	0.12 347	0.14 200	0.12 226	0.16 384	0.14 295

MC-Stereo	0.29 242	0.18 207	0.35 204	0.40 374	0.21 214	0.26 124	0.26 236	0.53 251	0.40 248	0.38 263	0.61 360	0.41 304	0.31 304	0.57 358	0.27 258	0.14 209	0.10 94	0.14 200	0.12 226	0.12 120	0.12 176

RCA-Stereo	0.36 336	0.18 207	0.37 254	0.38 294	0.23 290	0.31 230	0.33 398	0.70 396	1.25 702	0.45 318	0.65 375	0.46 351	0.43 429	0.40 183	0.29 301	0.14 209	0.10 94	0.14 200	0.12 226	0.12 120	0.12 176

DCANet-4	0.38 375	0.22 393	0.58 511	0.35 175	0.19 129	0.30 210	0.30 323	0.69 382	0.97 611	0.70 459	0.79 443	0.40 296	0.46 453	0.46 250	0.37 406	0.14 209	0.10 94	0.14 200	0.11 175	0.12 120	0.15 345

ccc-4	0.30 254	0.22 393	0.42 326	0.37 263	0.26 424	0.31 230	0.34 418	0.66 349	0.35 198	0.39 275	0.33 206	0.31 208	0.28 246	0.61 396	0.26 233	0.14 209	0.11 252	0.17 371	0.12 226	0.15 312	0.16 384

fff	0.39 390	0.18 207	0.46 372	0.35 175	0.19 129	0.30 210	0.30 323	0.73 428	1.08 660	0.70 459	0.79 443	0.44 335	0.62 550	0.47 264	0.37 406	0.14 209	0.10 94	0.14 200	0.11 175	0.12 120	0.15 345

ADStereo(finetuned)	0.39 390	0.18 207	0.58 511	0.35 175	0.19 129	0.30 210	0.30 323	0.72 415	0.96 606	0.72 471	0.77 428	0.45 345	0.68 592	0.46 250	0.36 394	0.14 209	0.10 94	0.14 200	0.11 175	0.13 184	0.15 345

raft_robust	0.41 421	0.24 450	0.39 282	0.43 497	0.22 246	0.40 366	0.33 398	0.80 475	0.98 616	0.80 524	0.88 501	0.41 304	0.32 315	0.89 609	0.30 320	0.14 209	0.12 347	0.16 317	0.18 509	0.15 312	0.13 245

test_5	0.44 450	0.25 484	0.48 400	0.53 663	0.28 497	0.28 171	0.42 558	0.77 460	0.87 540	0.63 403	0.91 518	0.73 528	0.53 487	0.82 585	0.36 394	0.14 209	0.11 252	0.18 429	0.18 509	0.18 459	0.16 384

IGEV-Stereo	0.30 254	0.22 393	0.41 309	0.38 294	0.26 424	0.30 210	0.35 442	0.68 369	0.36 204	0.40 291	0.33 206	0.32 217	0.28 246	0.62 420	0.26 233	0.14 209	0.10 94	0.17 371	0.12 226	0.15 312	0.16 384
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.42 429	0.20 306	0.63 539	0.39 329	0.27 470	0.33 274	0.25 204	1.76 764	0.37 215	0.73 480	0.53 326	0.63 461	0.42 425	0.86 598	0.29 301	0.14 209	0.11 252	0.14 200	0.13 291	0.15 312	0.15 345

MIPNet	0.39 390	0.22 393	0.66 552	0.40 374	0.25 386	0.53 459	0.29 299	0.78 464	0.74 450	0.68 449	0.60 354	0.40 296	0.48 466	0.45 239	0.39 436	0.14 209	0.11 252	0.16 317	0.13 291	0.14 245	0.14 295

IPLGR	0.40 406	0.22 393	0.70 578	0.40 374	0.22 246	0.51 445	0.29 299	0.78 464	0.78 472	0.80 524	0.77 428	0.44 335	0.41 420	0.48 276	0.40 459	0.14 209	0.12 347	0.16 317	0.14 339	0.16 384	0.14 295

GMOStereo	0.38 375	0.19 256	0.42 326	0.43 497	0.24 350	0.40 366	0.39 509	0.55 267	0.64 387	0.89 592	0.84 475	0.65 474	0.37 381	0.39 171	0.29 301	0.14 209	0.12 347	0.20 511	0.18 509	0.15 312	0.12 176

error version	0.38 375	0.19 256	0.42 326	0.43 497	0.24 350	0.40 366	0.39 509	0.55 267	0.64 387	0.89 592	0.84 475	0.65 474	0.37 381	0.39 171	0.29 301	0.14 209	0.12 347	0.20 511	0.18 509	0.15 312	0.12 176

test-v	0.38 375	0.19 256	0.42 326	0.43 497	0.24 350	0.40 366	0.39 509	0.55 267	0.64 387	0.89 592	0.84 475	0.65 474	0.37 381	0.39 171	0.29 301	0.14 209	0.12 347	0.20 511	0.18 509	0.15 312	0.12 176

DEmStereo	0.49 506	0.18 207	0.53 467	0.39 329	0.26 424	0.57 492	0.33 398	0.65 342	0.75 454	0.90 600	1.65 722	0.57 413	1.02 707	0.63 432	0.44 489	0.14 209	0.12 347	0.16 317	0.16 410	0.14 245	0.17 433

DRaft	0.49 506	0.18 207	0.50 423	0.38 294	0.25 386	0.57 492	0.39 509	0.67 361	0.86 533	1.02 660	1.75 729	0.50 377	0.79 649	0.65 454	0.42 475	0.14 209	0.11 252	0.16 317	0.16 410	0.14 245	0.17 433

RAFT-RH_RVC	0.57 587	0.18 207	0.44 352	0.38 294	0.23 290	0.56 482	0.24 179	0.61 308	0.73 444	1.18 704	3.90 789	0.55 399	0.40 415	0.67 478	0.38 424	0.14 209	0.11 252	0.20 511	0.15 374	0.12 120	0.14 295

RAFT-345	0.41 421	0.19 256	0.42 326	0.39 329	0.23 290	0.32 254	0.25 204	0.62 316	0.56 353	0.74 487	1.77 730	0.44 335	0.35 353	0.67 478	0.37 406	0.14 209	0.11 252	0.18 429	0.14 339	0.14 245	0.13 245

test-2	0.38 375	0.19 256	0.42 326	0.43 497	0.24 350	0.40 366	0.39 509	0.55 267	0.64 387	0.89 592	0.84 475	0.65 474	0.37 381	0.39 171	0.29 301	0.14 209	0.12 347	0.20 511	0.18 509	0.15 312	0.12 176

test-1	0.37 357	0.20 306	0.76 608	0.47 589	0.27 470	0.44 410	0.36 457	0.63 327	0.65 393	0.49 343	0.67 387	0.54 396	0.35 353	0.42 206	0.30 320	0.14 209	0.12 347	0.16 317	0.14 339	0.15 312	0.18 467

iRaftStereo_RVC	0.33 293	0.20 306	0.40 298	0.40 374	0.23 290	0.31 230	0.29 299	0.70 396	0.55 351	0.49 343	0.66 380	0.37 266	0.23 162	0.47 264	0.33 360	0.14 209	0.11 252	0.19 469	0.17 475	0.16 384	0.13 245

CREStereo++_RVC	0.32 283	0.16 98	0.25 14	0.32 82	0.24 350	0.27 151	0.22 131	0.48 218	0.89 557	0.47 332	0.80 454	0.29 186	0.25 185	0.37 152	0.34 373	0.14 209	0.09 19	0.13 127	0.52 772	0.14 245	0.10 15
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	0.38 375	0.18 207	0.46 372	0.35 175	0.19 129	0.30 210	0.30 323	0.72 415	0.96 606	0.72 471	0.77 428	0.45 345	0.56 508	0.47 264	0.36 394	0.14 209	0.10 94	0.14 200	0.11 175	0.13 184	0.15 345

csc	0.39 390	0.18 207	0.46 372	0.35 175	0.19 129	0.30 210	0.30 323	0.73 428	1.08 660	0.70 459	0.79 443	0.44 335	0.62 550	0.47 264	0.37 406	0.14 209	0.10 94	0.14 200	0.11 175	0.12 120	0.15 345

cscssc	0.39 390	0.18 207	0.46 372	0.35 175	0.19 129	0.30 210	0.30 323	0.73 428	1.08 660	0.70 459	0.79 443	0.44 335	0.62 550	0.47 264	0.37 406	0.14 209	0.10 94	0.14 200	0.11 175	0.12 120	0.15 345

test_xeample3	0.31 271	0.23 426	0.56 498	0.36 225	0.26 424	0.35 300	0.32 379	0.60 301	0.38 220	0.44 314	0.32 203	0.33 228	0.28 246	0.66 468	0.27 258	0.14 209	0.12 347	0.16 317	0.12 226	0.14 245	0.14 295

EAI-Stereo	0.36 336	0.21 352	0.46 372	0.40 374	0.22 246	0.33 274	0.36 457	1.22 660	0.32 168	0.52 351	0.75 421	0.35 250	0.28 246	0.65 454	0.30 320	0.14 209	0.11 252	0.14 200	0.14 339	0.14 245	0.13 245

CFNet-RSSM	0.35 321	0.18 207	0.47 385	0.39 329	0.22 246	0.35 300	0.23 164	0.78 464	0.86 533	0.67 437	0.54 331	0.56 406	0.28 246	0.49 289	0.28 282	0.14 209	0.10 94	0.14 200	0.12 226	0.13 184	0.12 176

Gwc-CoAtRS	0.35 321	0.18 207	0.46 372	0.39 329	0.23 290	0.34 289	0.22 131	0.74 437	0.77 466	0.62 395	0.60 354	0.58 429	0.29 267	0.47 264	0.29 301	0.14 209	0.11 252	0.14 200	0.12 226	0.13 184	0.13 245

HITNet	0.43 443	0.27 539	0.50 423	0.34 139	0.18 88	0.65 546	0.32 379	0.99 552	0.70 422	0.73 480	0.86 488	0.66 486	0.56 508	0.61 396	0.47 512	0.14 209	0.10 94	0.15 272	0.13 291	0.18 459	0.13 245
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	0.49 506	0.26 523	0.73 596	0.38 294	0.18 88	0.64 538	0.33 398	0.84 490	0.89 557	0.96 638	1.12 617	0.72 523	0.45 446	1.00 657	0.59 582	0.14 209	0.10 94	0.14 200	0.11 175	0.14 245	0.14 295

DF_test	0.20 32	0.13 3	0.26 39	0.33 111	0.24 350	0.10 2	0.23 164	0.27 18	0.31 155	0.23 84	0.28 154	0.15 6	0.18 38	0.22 3	0.21 71	0.15 304	0.11 252	0.13 127	0.12 226	0.14 245	0.11 86

over-6	0.22 96	0.18 207	0.29 94	0.34 139	0.14 9	0.32 254	0.22 131	0.50 230	0.26 88	0.24 107	0.24 100	0.21 64	0.25 185	0.39 171	0.21 71	0.15 304	0.10 94	0.11 8	0.09 11	0.12 120	0.11 86

Weightmod	0.33 293	0.19 256	0.34 181	0.35 175	0.19 129	0.54 466	0.34 418	0.61 308	0.50 326	0.43 310	0.53 326	0.47 358	0.32 315	0.53 321	0.31 335	0.15 304	0.23 657	0.16 317	0.15 374	0.14 245	0.12 176

TestStereo_HL3	0.38 375	0.20 306	0.59 519	0.35 175	0.24 350	0.55 473	0.38 490	0.62 316	0.45 291	0.64 414	0.86 488	0.56 406	0.50 475	0.57 358	0.30 320	0.15 304	0.11 252	0.14 200	0.13 291	0.14 245	0.18 467

GGDA	0.34 312	0.20 306	0.37 254	0.32 82	0.22 246	0.32 254	0.26 236	0.62 316	0.67 405	0.53 360	0.71 400	0.41 304	0.36 367	0.57 358	0.37 406	0.15 304	0.11 252	0.13 127	0.12 226	0.15 312	0.16 384

DF	0.27 210	0.16 98	0.41 309	0.36 225	0.19 129	0.28 171	0.25 204	0.44 175	0.29 125	0.31 211	0.49 295	0.50 377	0.22 139	0.51 307	0.21 71	0.15 304	0.10 94	0.13 127	0.10 93	0.12 120	0.13 245

DepthFocus	0.20 32	0.13 3	0.31 133	0.29 12	0.24 350	0.18 27	0.20 60	0.27 18	0.18 16	0.24 107	0.25 111	0.15 6	0.18 38	0.27 16	0.19 21	0.15 304	0.12 347	0.17 371	0.17 475	0.13 184	0.10 15

VMStereo-Base	0.28 230	0.17 152	0.29 94	0.30 28	0.18 88	0.31 230	0.27 253	0.51 238	0.66 398	0.32 216	0.48 288	0.42 315	0.25 185	0.42 206	0.29 301	0.15 304	0.12 347	0.12 72	0.10 93	0.13 184	0.15 345

Hybrid-DGEV-03	0.46 467	0.20 306	0.36 230	0.43 497	0.28 497	0.55 473	0.25 204	0.69 382	0.75 454	0.96 638	1.92 738	0.61 446	0.32 315	0.58 366	0.36 394	0.15 304	0.10 94	0.18 429	0.16 410	0.14 245	0.12 176

WQFJX1	0.33 293	0.20 306	0.35 204	0.42 450	0.28 497	0.52 453	0.33 398	0.56 275	0.55 351	0.40 291	0.36 233	0.33 228	0.30 292	0.72 519	0.40 459	0.15 304	0.18 589	0.17 371	0.14 339	0.16 384	0.16 384

WQFJX	0.33 293	0.19 256	0.34 181	0.39 329	0.27 470	0.60 514	0.30 323	0.58 288	0.52 338	0.40 291	0.38 248	0.34 237	0.35 353	0.63 432	0.41 467	0.15 304	0.17 568	0.16 317	0.13 291	0.15 312	0.16 384

FE-Mocha	0.33 293	0.20 306	0.55 485	0.39 329	0.27 470	0.31 230	0.20 60	0.77 460	0.38 220	0.67 437	0.56 343	0.57 413	0.26 210	0.38 164	0.23 147	0.15 304	0.10 94	0.17 371	0.16 410	0.13 184	0.13 245

IGEV-FE	0.36 336	0.19 256	0.71 582	0.41 408	0.29 525	0.30 210	0.25 204	0.86 496	0.40 248	0.64 414	0.57 346	0.56 406	0.25 185	0.56 344	0.29 301	0.15 304	0.11 252	0.16 317	0.14 339	0.14 245	0.14 295

Zero-FE251	0.24 137	0.17 152	0.33 159	0.34 139	0.20 176	0.44 410	0.19 37	0.40 138	0.26 88	0.28 173	0.30 182	0.38 274	0.24 173	0.33 101	0.23 147	0.15 304	0.11 252	0.13 127	0.10 93	0.11 45	0.11 86

GASTEREO	0.26 190	0.17 152	0.35 204	0.41 408	0.21 214	0.22 57	0.30 323	0.47 212	0.32 168	0.38 263	0.33 206	0.22 78	0.33 326	0.43 217	0.24 177	0.15 304	0.10 94	0.13 127	0.11 175	0.13 184	0.12 176

MSCF	0.25 162	0.17 152	0.36 230	0.41 408	0.21 214	0.20 40	0.31 355	0.47 212	0.32 168	0.37 254	0.33 206	0.23 94	0.34 337	0.37 152	0.23 147	0.15 304	0.10 94	0.13 127	0.11 175	0.13 184	0.13 245

LGtest1	0.20 32	0.15 58	0.30 114	0.35 175	0.17 64	0.26 124	0.17 9	0.33 53	0.21 41	0.21 49	0.16 14	0.23 94	0.21 112	0.33 101	0.20 47	0.15 304	0.10 94	0.13 127	0.10 93	0.12 120	0.11 86

MM-Stereo_test1	0.34 312	0.19 256	0.37 254	0.42 450	0.23 290	0.35 300	0.44 579	0.62 316	0.56 353	0.61 390	0.51 306	0.38 274	0.36 367	0.65 454	0.27 258	0.15 304	0.13 429	0.17 371	0.14 339	0.15 312	0.13 245

AIO-test1	0.39 390	0.18 207	0.42 326	0.51 631	0.25 386	0.44 410	0.30 323	0.74 437	1.20 696	0.41 297	0.71 400	0.45 345	0.29 267	0.56 344	0.27 258	0.15 304	0.13 429	0.19 469	0.21 587	0.13 184	0.18 467

UGAM-zero	0.48 490	0.21 352	0.66 552	0.38 294	0.23 290	0.36 319	0.22 131	1.30 693	0.43 279	0.67 437	0.61 360	1.74 742	0.89 685	0.79 568	0.27 258	0.15 304	0.12 347	0.15 272	0.12 226	0.13 184	0.14 295

RAStereo	0.25 162	0.17 152	0.33 159	0.40 374	0.21 214	0.24 87	0.26 236	0.45 184	0.46 300	0.23 84	0.34 218	0.30 202	0.19 60	0.34 119	0.26 233	0.15 304	0.12 347	0.16 317	0.13 291	0.14 245	0.11 86

Pointernet	0.27 210	0.15 58	0.35 204	0.36 225	0.23 290	0.35 300	0.21 94	0.74 437	0.41 259	0.39 275	0.37 239	0.34 237	0.25 185	0.37 152	0.27 258	0.15 304	0.11 252	0.12 72	0.09 11	0.11 45	0.11 86

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 548	0.23 426	1.38 717	0.40 374	0.53 725	0.29 191	0.30 323	1.49 731	0.45 291	0.69 453	1.15 633	0.98 624	0.32 315	0.70 503	0.29 301	0.15 304	0.11 252	0.17 371	0.20 563	0.22 566	0.27 623

trnet	0.28 230	0.15 58	0.25 14	0.29 12	0.16 44	0.38 341	0.23 164	0.53 251	0.77 466	0.43 310	0.52 318	0.34 237	0.28 246	0.39 171	0.27 258	0.15 304	0.11 252	0.12 72	0.08 2	0.11 45	0.11 86

MyStereo8	0.42 429	0.21 352	0.64 544	0.43 497	0.29 525	0.55 473	0.28 277	0.72 415	0.50 326	0.73 480	1.01 571	0.57 413	0.44 439	0.52 315	0.52 543	0.15 304	0.12 347	0.16 317	0.14 339	0.19 498	0.21 538

IGEV_Zeroshot_test	0.36 336	0.19 256	0.71 582	0.41 408	0.29 525	0.30 210	0.25 204	0.86 496	0.40 248	0.64 414	0.57 346	0.56 406	0.25 185	0.56 344	0.29 301	0.15 304	0.11 252	0.16 317	0.14 339	0.14 245	0.14 295

CASnet	0.30 254	0.20 306	0.34 181	0.42 450	0.17 64	0.25 112	0.24 179	0.53 251	0.56 353	0.54 364	0.54 331	0.39 287	0.24 173	0.41 192	0.26 233	0.15 304	0.10 94	0.22 572	0.18 509	0.18 459	0.12 176
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.36 336	0.17 152	0.31 133	0.35 175	0.21 214	0.51 445	0.21 94	0.93 528	0.75 454	0.56 372	0.73 406	0.66 486	0.29 267	0.48 276	0.25 207	0.15 304	0.10 94	0.13 127	0.10 93	0.13 184	0.13 245

HH	0.37 357	0.22 393	0.49 411	0.41 408	0.26 424	0.36 319	0.30 323	0.87 499	0.41 259	0.45 318	0.59 351	0.78 556	0.43 429	0.77 554	0.26 233	0.15 304	0.11 252	0.15 272	0.14 339	0.14 245	0.14 295

HanStereo	0.37 357	0.22 393	0.49 411	0.41 408	0.26 424	0.36 319	0.30 323	0.87 499	0.41 259	0.45 318	0.59 351	0.78 556	0.43 429	0.77 554	0.26 233	0.15 304	0.11 252	0.15 272	0.14 339	0.14 245	0.14 295

LoS	0.30 254	0.16 98	0.32 149	0.30 28	0.19 129	0.32 254	0.29 299	0.54 261	0.73 444	0.35 241	0.52 318	0.42 315	0.29 267	0.48 276	0.29 301	0.15 304	0.11 252	0.13 127	0.09 11	0.12 120	0.12 176
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo Lap2	0.29 242	0.25 484	0.44 352	0.50 619	0.30 550	0.19 36	0.31 355	0.52 245	0.41 259	0.25 124	0.28 154	0.46 351	0.31 304	0.39 171	0.30 320	0.15 304	0.15 503	0.16 317	0.13 291	0.17 419	0.16 384

RAFT+CT+SA	0.40 406	0.24 450	0.40 298	0.53 663	0.27 470	0.28 171	0.45 586	0.79 472	0.81 500	0.51 346	0.90 510	0.42 315	0.39 408	0.81 578	0.33 360	0.15 304	0.11 252	0.18 429	0.18 509	0.15 312	0.15 345

GLC_STEREO	0.30 254	0.20 306	0.28 75	0.44 527	0.19 129	0.31 230	0.25 204	0.49 221	0.43 279	0.37 254	0.47 286	0.40 296	0.23 162	0.51 307	0.37 406	0.15 304	0.18 589	0.19 469	0.16 410	0.16 384	0.14 295

CrosDoStereo	0.51 533	0.19 256	0.46 372	0.39 329	0.24 350	0.39 356	1.14 758	0.69 382	0.87 540	0.94 621	1.36 686	0.62 455	0.75 633	0.68 487	0.46 500	0.15 304	0.12 347	0.17 371	0.18 509	0.14 245	0.16 384

LCNet	0.42 429	0.21 352	0.34 181	0.44 527	0.24 350	0.47 429	0.28 277	0.69 382	0.57 362	0.72 471	1.03 585	0.66 486	0.58 524	0.60 387	0.35 382	0.15 304	0.10 94	0.19 469	0.19 539	0.22 566	0.37 692

STrans-v2	0.47 480	0.21 352	0.49 411	0.41 408	0.25 386	0.54 466	0.49 618	1.16 626	0.82 514	0.67 437	1.05 591	0.71 506	0.67 583	0.74 526	0.34 373	0.15 304	0.11 252	0.17 371	0.15 374	0.14 245	0.14 295

TransformOpticalFlow	0.46 467	0.21 352	0.49 411	0.42 450	0.24 350	0.36 319	0.46 589	1.04 571	0.84 521	0.67 437	1.14 628	0.73 528	0.56 508	0.78 562	0.33 360	0.15 304	0.10 94	0.17 371	0.15 374	0.14 245	0.15 345

OMP-Stereo	0.43 443	0.23 426	0.50 423	0.53 663	0.25 386	0.36 319	0.24 179	0.73 428	0.81 500	0.78 516	0.64 371	0.88 592	0.41 420	0.95 636	0.36 394	0.15 304	0.12 347	0.20 511	0.15 374	0.16 384	0.13 245

PSM-AAD	0.48 490	0.21 352	0.39 282	0.44 527	0.23 290	0.56 482	0.47 598	0.67 361	0.73 444	1.08 686	1.12 617	0.58 429	0.87 677	0.63 432	0.33 360	0.15 304	0.11 252	0.25 624	0.26 668	0.18 459	0.42 713

FTStereo	0.56 581	0.21 352	0.39 282	0.42 450	0.25 386	0.39 356	0.73 711	0.69 382	0.45 291	1.09 690	3.23 778	0.69 500	0.71 604	0.55 334	0.34 373	0.15 304	0.13 429	0.19 469	0.17 475	0.15 312	0.32 663

ASMatch	0.48 490	0.20 306	0.47 385	0.39 329	0.28 497	0.37 333	0.26 236	0.76 452	0.72 433	0.77 504	2.29 751	0.61 446	0.51 481	0.64 442	0.39 436	0.15 304	0.12 347	0.17 371	0.15 374	0.14 245	0.22 557

DeepStereo_LL	0.51 533	0.19 256	0.46 372	0.39 329	0.24 350	0.39 356	1.14 758	0.69 382	0.87 540	0.94 621	1.36 686	0.62 455	0.75 633	0.68 487	0.46 500	0.15 304	0.12 347	0.17 371	0.18 509	0.14 245	0.16 384

GrayStereo	0.49 506	0.20 306	0.44 352	0.47 589	0.29 525	0.51 445	0.62 676	0.71 404	0.66 398	1.04 668	1.46 707	0.77 553	0.73 621	0.58 366	0.35 382	0.15 304	0.12 347	0.17 371	0.17 475	0.15 312	0.30 647

CroCo-Stereo	0.27 210	0.23 426	0.40 298	0.49 608	0.22 246	0.20 40	0.29 299	0.55 267	0.45 291	0.29 186	0.27 142	0.42 315	0.26 210	0.30 47	0.26 233	0.15 304	0.13 429	0.13 127	0.12 226	0.16 384	0.13 245
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	0.44 450	0.20 306	0.39 282	0.42 450	0.25 386	0.50 438	0.44 579	0.72 415	0.57 362	0.77 504	1.37 689	0.76 547	0.38 390	0.62 420	0.34 373	0.15 304	0.10 94	0.20 511	0.19 539	0.17 419	0.28 634

Prome-Stereo	0.46 467	0.20 306	0.37 254	0.45 542	0.26 424	0.40 366	0.42 558	0.69 382	0.49 318	0.96 638	1.84 734	0.58 429	0.64 564	0.63 432	0.32 346	0.15 304	0.11 252	0.16 317	0.14 339	0.17 419	0.30 647

raft+_RVC	0.38 375	0.20 306	0.38 266	0.39 329	0.27 470	0.44 410	0.35 442	0.81 478	0.90 563	0.52 351	0.78 438	0.50 377	0.29 267	0.56 344	0.41 467	0.15 304	0.12 347	0.17 371	0.15 374	0.14 245	0.13 245

111	0.42 429	0.18 207	0.46 372	0.35 175	0.19 129	0.52 453	0.28 277	0.76 452	1.16 684	0.52 351	0.92 524	0.65 474	0.51 481	0.65 454	0.37 406	0.15 304	0.10 94	0.14 200	0.12 226	0.13 184	0.16 384

ARAFT	0.48 490	0.25 484	0.82 625	0.42 450	0.25 386	0.56 482	0.54 647	0.82 485	0.82 514	0.92 610	0.75 421	0.75 540	0.48 466	0.89 609	0.37 406	0.15 304	0.12 347	0.23 593	0.22 608	0.14 245	0.14 295

CCAANet	0.48 490	0.21 352	0.52 456	0.42 450	0.28 497	0.65 546	0.30 323	1.03 569	0.76 461	0.64 414	1.22 655	0.69 500	0.53 487	0.83 587	0.47 512	0.15 304	0.13 429	0.19 469	0.20 563	0.15 312	0.20 516

DIP-Stereo	0.40 406	0.22 393	0.58 511	0.42 450	0.29 525	0.62 522	0.27 253	0.87 499	0.42 267	0.65 421	0.86 488	0.52 389	0.35 353	0.67 478	0.43 478	0.15 304	0.13 429	0.17 371	0.14 339	0.15 312	0.17 433
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	0.40 406	0.19 256	0.47 385	0.43 497	0.27 470	0.41 380	0.31 355	0.74 437	0.38 220	0.90 600	1.28 669	0.58 429	0.35 353	0.43 217	0.35 382	0.15 304	0.13 429	0.14 200	0.12 226	0.14 245	0.14 295

RAFT-Stereo	0.40 406	0.19 256	0.47 385	0.43 497	0.27 470	0.41 380	0.31 355	0.74 437	0.38 220	0.90 600	1.28 669	0.58 429	0.35 353	0.43 217	0.35 382	0.15 304	0.13 429	0.14 200	0.12 226	0.14 245	0.14 295
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.52 548	0.31 593	0.86 643	0.44 527	0.22 246	0.66 554	0.47 598	0.92 526	1.02 631	0.89 592	1.12 617	0.69 500	0.55 499	0.86 598	0.60 583	0.15 304	0.11 252	0.15 272	0.12 226	0.17 419	0.17 433

DN-CSS_ROB	0.45 459	0.27 539	0.74 600	0.41 408	0.29 525	0.43 398	0.29 299	0.80 475	0.78 472	0.73 480	1.08 608	0.48 364	0.45 446	0.81 578	0.40 459	0.15 304	0.12 347	0.21 556	0.19 539	0.18 459	0.17 433

pmcnn	1.27 736	0.31 593	1.14 689	0.41 408	0.23 290	0.97 659	0.71 700	1.23 664	1.32 719	1.83 757	2.34 754	11.25 814	0.89 685	1.04 665	0.96 672	0.15 304	0.12 347	0.12 72	0.10 93	0.15 312	0.16 384

EE1	0.28 230	0.16 98	0.36 230	0.37 263	0.24 350	0.18 27	0.25 204	0.63 327	0.39 232	0.35 241	0.35 224	0.46 351	0.34 337	0.56 344	0.23 147	0.16 361	0.11 252	0.14 200	0.12 226	0.14 245	0.13 245

AnonStereo	0.32 283	0.20 306	0.40 298	0.40 374	0.24 350	0.27 151	0.33 398	0.68 369	0.51 334	0.44 314	0.35 224	0.55 399	0.32 315	0.56 344	0.24 177	0.16 361	0.10 94	0.15 272	0.13 291	0.17 419	0.14 295

DNSM	0.88 684	1.57 790	0.29 94	0.30 28	0.18 88	0.28 171	0.24 179	0.53 251	0.25 79	0.34 236	0.37 239	0.29 186	0.25 185	2.85 786	1.96 753	0.16 361	0.13 429	0.12 72	0.10 93	3.92 821	3.53 811

ManiGeoR	0.35 321	0.18 207	0.51 433	0.32 82	0.23 290	0.42 391	0.27 253	0.76 452	0.52 338	0.42 302	0.64 371	0.41 304	0.33 326	0.65 454	0.43 478	0.16 361	0.11 252	0.14 200	0.12 226	0.15 312	0.17 433

HLF11	0.36 336	0.19 256	0.52 456	0.31 49	0.23 290	0.37 333	0.22 131	0.73 428	0.52 338	0.52 351	0.69 392	0.44 335	0.39 408	0.73 525	0.47 512	0.16 361	0.12 347	0.13 127	0.11 175	0.15 312	0.18 467

HLf10	0.35 321	0.18 207	0.51 433	0.32 82	0.23 290	0.42 391	0.27 253	0.76 452	0.52 338	0.42 302	0.64 371	0.41 304	0.33 326	0.65 454	0.43 478	0.16 361	0.11 252	0.14 200	0.12 226	0.15 312	0.17 433

TestStereo_HLe17	0.35 321	0.18 207	0.53 467	0.33 111	0.21 214	0.44 410	0.30 323	0.73 428	0.67 405	0.48 339	0.68 391	0.36 262	0.30 292	0.64 442	0.38 424	0.16 361	0.10 94	0.14 200	0.13 291	0.16 384	0.16 384

TestStereo_HL2	0.34 312	0.20 306	0.38 266	0.32 82	0.23 290	0.34 289	0.25 204	0.62 316	0.63 381	0.57 376	0.73 406	0.42 315	0.38 390	0.60 387	0.38 424	0.16 361	0.11 252	0.13 127	0.12 226	0.15 312	0.17 433

DNS	0.82 667	1.54 789	0.30 114	0.29 12	0.18 88	0.19 36	0.23 164	0.53 251	0.28 112	0.27 156	0.35 224	0.30 202	0.22 139	2.71 781	1.46 725	0.16 361	0.14 471	0.16 317	0.09 11	3.54 818	3.49 810

IGEV_i1	0.45 459	0.23 426	0.57 507	0.40 374	0.23 290	0.64 538	0.42 558	1.05 578	0.65 393	0.71 469	0.70 397	0.76 547	0.47 459	0.75 534	0.45 495	0.16 361	0.14 471	0.16 317	0.13 291	0.17 419	0.18 467

Selective-IGEV-i1	0.46 467	0.21 352	0.60 525	0.43 497	0.24 350	0.67 564	0.53 639	1.07 589	0.90 563	0.65 421	0.82 465	0.80 569	0.38 390	0.56 344	0.40 459	0.16 361	0.14 471	0.15 272	0.13 291	0.16 384	0.17 433

WQFJA1++	0.24 137	0.16 98	0.30 114	0.31 49	0.21 214	0.34 289	0.17 9	0.39 114	0.18 16	0.26 140	0.30 182	0.29 186	0.28 246	0.41 192	0.23 147	0.16 361	0.10 94	0.13 127	0.10 93	0.31 657	0.12 176

NLMM1	0.34 312	0.21 352	0.38 266	0.41 408	0.26 424	0.55 473	0.32 379	0.58 288	0.65 393	0.42 302	0.45 275	0.30 202	0.27 224	0.64 442	0.39 436	0.16 361	0.18 589	0.17 371	0.14 339	0.15 312	0.14 295

NLSM1	0.33 293	0.19 256	0.36 230	0.40 374	0.25 386	0.65 546	0.27 253	0.59 296	0.52 338	0.38 263	0.53 326	0.29 186	0.29 267	0.56 344	0.33 360	0.16 361	0.17 568	0.18 429	0.15 374	0.14 245	0.13 245

NLCSM	0.35 321	0.21 352	0.36 230	0.44 527	0.29 525	0.53 459	0.40 523	0.54 261	0.51 334	0.47 332	0.37 239	0.33 228	0.34 337	0.75 534	0.42 475	0.16 361	0.17 568	0.17 371	0.16 410	0.17 419	0.17 433

GSStereo	0.24 137	0.16 98	0.31 133	0.35 175	0.26 424	0.35 300	0.29 299	0.50 230	0.29 125	0.30 199	0.29 169	0.23 94	0.20 89	0.33 101	0.22 109	0.16 361	0.09 19	0.13 127	0.10 93	0.14 245	0.13 245

GS-Stereo							0.29 299	0.50 230	0.29 125	0.30 199	0.29 169	0.23 94	0.20 89	0.33 101	0.22 109	0.16 361	0.09 19	0.13 127	0.10 93	0.14 245	0.13 245

DA	0.31 271	0.18 207	0.35 204	0.41 408	0.21 214	0.73 588	0.33 398	0.51 238	0.46 300	0.35 241	0.42 261	0.40 296	0.35 353	0.33 101	0.27 258	0.16 361	0.11 252	0.16 317	0.11 175	0.15 312	0.12 176

GGEV	0.31 271	0.18 207	0.35 204	0.41 408	0.21 214	0.73 588	0.33 398	0.51 238	0.46 300	0.35 241	0.42 261	0.40 296	0.35 353	0.33 101	0.27 258	0.16 361	0.11 252	0.16 317	0.11 175	0.15 312	0.12 176

z-ln-s-r	0.70 638	0.39 641	1.51 726	0.40 374	0.27 470	0.58 498	0.62 676	0.87 499	1.09 666	0.84 545	1.44 702	0.91 606	0.87 677	1.20 688	2.07 758	0.16 361	0.12 347	0.17 371	0.15 374	0.21 536	0.17 433

DFGA-Net	0.47 480	0.31 593	0.93 657	0.43 497	0.33 607	0.56 482	0.35 442	0.81 478	0.89 557	0.70 459	0.76 424	0.48 364	0.43 429	0.78 562	0.64 600	0.16 361	0.14 471	0.19 469	0.19 539	0.20 520	0.19 483

SGD-Stereo	0.22 96	0.16 98	0.28 75	0.32 82	0.16 44	0.28 171	0.20 60	0.39 114	0.29 125	0.25 124	0.29 169	0.21 64	0.27 224	0.38 164	0.27 258	0.16 361	0.09 19	0.13 127	0.11 175	0.13 184	0.11 86

StereoAnything_RVC	0.22 96	0.85 757	0.41 309	0.28 6	0.16 44	0.23 78	0.18 20	0.23 9	0.19 24	0.16 4	0.16 14	0.15 6	0.21 112	0.32 80	0.19 21	0.16 361	0.09 19	0.12 72	0.09 11	0.16 384	0.10 15

AIO-test2	0.40 406	0.21 352	0.44 352	0.48 596	0.26 424	0.44 410	0.38 490	0.79 472	1.28 711	0.37 254	0.87 497	0.38 274	0.30 292	0.50 295	0.28 282	0.16 361	0.13 429	0.21 556	0.24 642	0.15 312	0.15 345

GIP-stereo	0.25 162	0.19 256	0.32 149	0.38 294	0.25 386	0.26 124	0.20 60	0.50 230	0.41 259	0.25 124	0.39 252	0.35 250	0.20 89	0.33 101	0.22 109	0.16 361	0.11 252	0.13 127	0.10 93	0.12 120	0.12 176

PAM_32	0.50 519	0.20 306	0.69 574	0.40 374	0.24 350	1.09 687	0.29 299	1.12 609	0.40 248	0.74 487	0.44 272	1.98 752	0.64 564	0.64 442	0.27 258	0.16 361	0.11 252	0.17 371	0.15 374	0.14 245	0.15 345

PAM	0.50 519	0.21 352	0.75 604	0.41 408	0.26 424	1.11 693	0.37 472	1.10 602	0.39 232	0.75 491	0.46 280	1.92 749	0.61 543	0.62 420	0.28 282	0.16 361	0.10 94	0.16 317	0.14 339	0.14 245	0.15 345

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 450	0.22 393	0.83 629	0.39 329	0.45 693	0.41 380	0.26 236	1.04 571	0.50 326	0.54 364	0.76 424	1.03 640	0.43 429	0.67 478	0.28 282	0.16 361	0.11 252	0.17 371	0.19 539	0.21 536	0.21 538

U	3.17 788	0.17 152	0.35 204	0.41 408	0.71 761	57.93 846	0.20 60	0.43 165	0.39 232	0.26 140	0.23 75	0.23 94	0.22 139	0.26 12	0.22 109	0.16 361	0.10 94	0.74 772	0.13 291	0.13 184	0.11 86

H2IRNET	0.38 375	0.21 352	0.36 230	0.39 329	0.25 386	0.26 124	0.24 179	0.61 308	0.74 450	0.39 275	0.89 504	0.74 533	0.53 487	0.53 321	0.44 489	0.16 361	0.13 429	0.19 469	0.20 563	0.17 419	0.15 345

MGS-Stereo	0.29 242	0.20 306	0.42 326	0.37 263	0.24 350	0.37 333	0.30 323	0.40 138	0.50 326	0.32 216	0.51 306	0.40 296	0.24 173	0.45 239	0.28 282	0.16 361	0.12 347	0.15 272	0.13 291	0.15 312	0.14 295

IGEVStereo-DCA	0.30 254	0.24 450	0.42 326	0.36 225	0.27 470	0.38 341	0.34 418	0.66 349	0.35 198	0.39 275	0.31 191	0.35 250	0.27 224	0.62 420	0.25 207	0.16 361	0.12 347	0.16 317	0.12 226	0.14 245	0.16 384

rrr	0.31 271	0.24 450	0.56 498	0.36 225	0.27 470	0.38 341	0.31 355	0.56 275	0.44 285	0.39 275	0.31 191	0.35 250	0.27 224	0.62 420	0.25 207	0.16 361	0.12 347	0.16 317	0.13 291	0.14 245	0.14 295

MaDis-Stereo	0.27 210	0.19 256	0.39 282	0.37 263	0.26 424	0.28 171	0.28 277	0.45 184	0.37 215	0.27 156	0.27 142	0.40 296	0.27 224	0.40 183	0.30 320	0.16 361	0.14 471	0.16 317	0.13 291	0.15 312	0.12 176

CBFPSM	0.61 615	0.25 484	1.41 721	0.39 329	0.27 470	1.10 688	0.67 690	0.83 487	0.84 521	0.82 531	0.81 463	1.33 706	0.85 670	0.72 519	0.86 648	0.16 361	0.15 503	0.15 272	0.17 475	0.17 419	0.23 585

ToySt	0.52 548	0.27 539	0.93 657	0.42 450	0.28 497	0.67 564	0.56 656	0.88 507	0.79 480	0.61 390	0.85 484	0.92 613	0.70 599	0.72 519	0.61 589	0.16 361	0.17 568	0.21 556	0.21 587	0.22 566	0.21 538

TestStereo1	0.44 450	0.24 450	0.45 360	0.52 648	0.25 386	0.35 300	0.40 523	0.81 478	0.94 593	0.70 459	0.96 538	0.48 364	0.45 446	0.94 629	0.33 360	0.16 361	0.13 429	0.18 429	0.16 410	0.15 312	0.14 295

SA-5K	0.44 450	0.24 450	0.45 360	0.52 648	0.25 386	0.35 300	0.40 523	0.81 478	0.94 593	0.70 459	0.96 538	0.48 364	0.45 446	0.94 629	0.33 360	0.16 361	0.13 429	0.18 429	0.16 410	0.15 312	0.14 295

Sa-1000	0.49 506	0.25 484	0.45 360	0.46 567	0.25 386	0.64 538	0.34 418	0.85 492	0.95 597	0.85 559	1.51 713	0.55 399	0.44 439	0.94 629	0.31 335	0.16 361	0.12 347	0.21 556	0.20 563	0.15 312	0.14 295

SA	0.45 459	0.26 523	0.50 423	0.47 589	0.24 350	0.46 425	0.36 457	0.79 472	1.00 623	0.61 390	1.04 588	0.50 377	0.50 475	0.98 647	0.33 360	0.16 361	0.13 429	0.21 556	0.19 539	0.15 312	0.14 295

HHNet	0.42 429	0.19 256	0.43 346	0.35 175	0.38 649	0.33 274	0.33 398	0.71 404	0.78 472	0.87 574	1.30 675	0.52 389	0.36 367	0.53 321	0.37 406	0.16 361	0.11 252	0.19 469	0.15 374	0.15 312	0.25 608

IIG-Stereo	0.45 459	0.22 393	0.48 400	0.51 631	0.26 424	0.43 398	0.21 94	0.73 428	0.80 489	0.84 545	0.95 533	0.82 575	0.46 453	0.95 636	0.37 406	0.16 361	0.12 347	0.19 469	0.15 374	0.15 312	0.12 176

NRIStereo	0.37 357	0.21 352	0.49 411	0.42 450	0.23 290	0.33 274	0.25 204	0.68 369	0.59 369	0.65 421	0.63 367	0.55 399	0.37 381	0.67 478	0.40 459	0.16 361	0.12 347	0.18 429	0.15 374	0.17 419	0.15 345

KYRaft	0.48 490	0.21 352	0.41 309	0.45 542	0.23 290	0.43 398	0.36 457	0.68 369	0.45 291	0.94 621	1.72 728	0.78 556	0.40 415	0.65 454	0.32 346	0.16 361	0.11 252	0.18 429	0.22 608	0.17 419	0.76 763

THIR-Stereo	0.51 533	0.19 256	0.47 385	0.39 329	0.23 290	0.74 594	0.64 688	0.68 369	0.88 551	1.03 663	1.40 692	0.71 506	0.75 633	0.64 442	0.43 478	0.16 361	0.11 252	0.17 371	0.18 509	0.15 312	0.17 433

PFNet	0.43 443	0.19 256	0.61 530	0.44 527	0.24 350	0.42 391	0.31 355	0.76 452	0.81 500	1.01 655	0.74 419	0.67 493	0.41 420	0.75 534	0.39 436	0.16 361	0.10 94	0.20 511	0.15 374	0.16 384	0.14 295

AnonymousM	0.42 429	0.86 758	0.31 133	0.35 175	0.23 290	0.30 210	0.37 472	0.56 275	0.44 285	0.72 471	0.50 297	0.47 358	0.29 267	0.42 206	0.35 382	0.16 361	0.12 347	1.51 791	0.32 705	0.12 120	0.11 86

rafts_anoy	0.38 375	0.22 393	0.38 266	0.43 497	0.28 497	0.32 254	0.32 379	0.70 396	0.91 571	0.59 381	0.66 380	0.45 345	0.33 326	0.49 289	0.41 467	0.16 361	0.12 347	0.21 556	0.23 626	0.18 459	0.16 384

TANstereo	0.31 271	0.16 98	0.34 181	0.31 49	0.17 64	0.55 473	0.23 164	0.46 197	0.56 353	0.60 385	0.69 392	0.37 266	0.26 210	0.36 141	0.28 282	0.16 361	0.16 533	0.13 127	0.10 93	0.14 245	0.15 345

XX-TBD	0.32 283	0.53 697	0.26 39	0.53 663	0.21 214	0.38 341	0.24 179	0.41 148	0.77 466	0.55 367	0.70 397	0.31 208	0.26 210	0.33 101	0.28 282	0.16 361	0.10 94	0.12 72	0.09 11	0.13 184	0.11 86

raftrobust	0.35 321	0.20 306	0.39 282	0.43 497	0.29 525	0.31 230	0.25 204	0.73 428	0.66 398	0.59 381	0.56 343	0.44 335	0.45 446	0.55 334	0.31 335	0.16 361	0.12 347	0.14 200	0.12 226	0.12 120	0.14 295

RALAANet	0.40 406	0.24 450	0.56 498	0.43 497	0.30 550	0.36 319	0.25 204	0.89 509	0.69 418	0.69 453	0.65 375	0.61 446	0.30 292	0.63 432	0.35 382	0.16 361	0.13 429	0.18 429	0.15 374	0.21 536	0.14 295

XX-Stereo	0.38 375	0.18 207	0.52 456	0.58 706	0.38 649	0.39 356	0.20 60	0.62 316	0.31 155	0.47 332	1.29 673	0.72 523	0.25 185	0.59 375	0.28 282	0.16 361	0.11 252	0.17 371	0.16 410	0.14 245	0.11 86

MMNet	0.57 587	0.26 523	0.67 558	0.45 542	0.35 626	1.04 678	0.39 509	0.93 528	0.98 616	0.96 638	0.97 547	0.86 583	0.80 655	0.83 587	0.80 638	0.16 361	0.15 503	0.19 469	0.19 539	0.20 520	0.17 433

CREStereo	0.28 230	0.16 98	0.25 14	0.28 6	0.17 64	0.38 341	0.25 204	0.52 245	0.76 461	0.43 310	0.51 306	0.32 217	0.28 246	0.39 171	0.27 258	0.16 361	0.11 252	0.12 72	0.09 11	0.12 120	0.12 176
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	0.49 506	0.35 616	0.72 589	0.38 294	0.20 176	0.65 546	0.36 457	1.08 595	0.78 472	0.78 516	0.88 501	0.73 528	0.64 564	0.71 513	0.60 583	0.16 361	0.12 347	0.16 317	0.15 374	0.24 601	0.18 467

RASNet	0.57 587	0.24 450	0.61 530	0.39 329	0.23 290	0.71 578	0.40 523	1.02 563	0.93 583	0.77 504	1.05 591	1.05 651	0.98 702	0.99 652	1.03 686	0.16 361	0.14 471	0.14 200	0.17 475	0.15 312	0.14 295

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.25 162	0.17 152	0.34 181	0.36 225	0.18 88	0.39 356	0.17 9	0.38 109	0.40 248	0.29 186	0.23 75	0.23 94	0.24 173	0.30 47	0.22 109	0.17 418	0.15 503	0.21 556	0.17 475	0.20 520	0.17 433

SE	0.33 293	0.27 539	0.38 266	0.36 225	0.22 246	0.50 438	0.33 398	0.64 338	0.54 350	0.53 360	0.56 343	0.33 228	0.36 367	0.32 80	0.25 207	0.17 418	0.13 429	0.19 469	0.16 410	0.21 536	0.20 516

SME	0.41 421	0.21 352	0.39 282	0.38 294	0.19 129	0.77 602	0.32 379	0.81 478	0.77 466	0.59 381	0.77 428	0.45 345	0.55 499	0.61 396	0.37 406	0.17 418	0.17 568	0.19 469	0.20 563	0.19 498	0.17 433

LiteMatch	0.25 162	0.18 207	0.25 14	0.38 294	0.20 176	0.28 171	0.27 253	0.33 53	0.26 88	0.21 49	0.20 38	0.28 180	0.43 429	0.30 47	0.47 512	0.17 418	0.10 94	0.15 272	0.13 291	0.15 312	0.15 345

Lsterematch	0.39 390	0.18 207	0.40 298	0.38 294	0.20 176	0.41 380	0.27 253	0.59 296	0.75 454	0.68 449	1.01 571	0.49 371	0.43 429	0.60 387	0.47 512	0.17 418	0.10 94	0.15 272	0.13 291	0.15 312	0.15 345

DStereoRT	0.77 659	0.21 352	0.72 589	0.52 648	0.34 619	1.07 684	0.36 457	0.86 496	0.80 489	0.81 528	1.07 601	0.54 396	0.73 621	0.78 562	0.53 555	0.17 418	0.14 471	3.96 828	1.38 812	0.20 520	0.16 384

Select-FE	0.48 490	0.26 523	0.96 664	0.42 450	0.36 633	0.34 289	0.20 60	1.02 563	0.37 215	0.61 390	1.01 571	1.04 646	0.79 649	0.74 526	0.29 301	0.17 418	0.13 429	0.17 371	0.20 563	0.15 312	0.25 608

DDF-Stereo	0.26 190	0.16 98	0.33 159	0.37 263	0.30 550	0.19 36	0.20 60	0.33 53	0.31 155	0.27 156	0.26 131	0.29 186	0.28 246	0.39 171	0.25 207	0.17 418	0.10 94	0.14 200	0.10 93	0.69 761	0.13 245

zero-FE	0.26 190	0.16 98	0.33 159	0.36 225	0.30 550	0.18 27	0.20 60	0.37 106	0.31 155	0.27 156	0.27 142	0.29 186	0.28 246	0.34 119	0.25 207	0.17 418	0.10 94	0.14 200	0.10 93	0.62 757	0.13 245

S2M2_XL	0.19 18	0.18 207	0.28 75	0.27 5	0.20 176	0.15 13	0.16 5	0.23 9	0.16 7	0.21 49	0.26 131	0.17 13	0.17 30	0.24 5	0.21 71	0.17 418	0.16 533	0.15 272	0.14 339	0.15 312	0.12 176
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	0.49 506	0.20 306	0.48 400	0.36 225	0.22 246	0.58 498	0.42 558	1.19 641	0.74 450	0.86 569	0.76 424	1.08 661	0.59 530	0.81 578	0.60 583	0.17 418	0.12 347	0.15 272	0.12 226	0.17 419	0.20 516

G2L-Stereo_test	0.50 519	0.22 393	0.46 372	0.34 139	0.24 350	0.58 498	0.59 669	1.14 619	0.79 480	0.89 592	0.96 538	0.96 619	0.59 530	0.72 519	0.67 605	0.17 418	0.12 347	0.14 200	0.12 226	0.15 312	0.16 384

MM-Stereo_test3	0.35 321	0.19 256	0.33 159	0.42 450	0.26 424	0.34 289	0.44 579	0.74 437	0.93 583	0.47 332	0.52 318	0.42 315	0.29 267	0.46 250	0.29 301	0.17 418	0.15 503	0.17 371	0.13 291	0.14 245	0.15 345

model_zeroshot	0.35 321	0.20 306	0.56 498	0.41 408	0.30 550	0.51 445	0.26 236	0.69 382	0.48 314	0.65 421	0.51 306	0.52 389	0.25 185	0.46 250	0.27 258	0.17 418	0.13 429	0.15 272	0.14 339	0.13 184	0.14 295

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 312	0.28 555	0.48 400	0.37 263	0.25 386	0.47 429	0.30 323	0.60 301	0.92 577	0.43 310	0.37 239	0.30 202	0.29 267	0.50 295	0.30 320	0.17 418	0.14 471	0.18 429	0.15 374	0.18 459	0.16 384

CoDeX	0.48 490	0.21 352	0.53 467	0.43 497	0.25 386	0.74 594	0.38 490	1.36 711	0.82 514	0.84 545	0.96 538	0.63 461	0.57 520	0.63 432	0.40 459	0.17 418	0.13 429	0.17 371	0.15 374	0.16 384	0.15 345

ACVNet-DCA	0.36 336	0.25 484	0.35 204	0.42 450	0.23 290	0.53 459	0.37 472	0.91 515	0.59 369	0.42 302	0.50 297	0.34 237	0.47 459	0.61 396	0.26 233	0.17 418	0.11 252	0.19 469	0.13 291	0.18 459	0.19 483

xx1	0.40 406	0.25 484	0.35 204	0.42 450	0.23 290	0.53 459	0.37 472	0.71 404	1.17 687	0.42 302	0.50 297	0.65 474	0.56 508	0.61 396	0.26 233	0.17 418	0.11 252	0.20 511	0.19 539	0.18 459	0.19 483

1test111	0.37 357	0.25 484	0.35 204	0.42 450	0.23 290	0.53 459	0.37 472	0.91 515	0.59 369	0.42 302	0.50 297	0.34 237	0.47 459	0.59 375	0.48 521	0.17 418	0.11 252	0.19 469	0.13 291	0.18 459	0.19 483

cc1	0.38 375	0.25 484	0.35 204	0.42 450	0.23 290	0.53 459	0.37 472	0.71 404	1.17 687	0.42 302	0.50 297	0.34 237	0.47 459	0.61 396	0.26 233	0.17 418	0.11 252	0.19 469	0.13 291	0.16 384	0.17 433

ffm	0.47 480	0.28 555	0.68 565	0.39 329	0.26 424	0.56 482	0.40 523	0.72 415	1.13 675	0.76 498	0.98 553	0.71 506	0.55 499	0.61 396	0.26 233	0.17 418	0.11 252	0.25 624	0.21 587	0.16 384	0.17 433

ff1	0.56 581	0.28 555	0.68 565	0.39 329	0.26 424	0.56 482	0.40 523	0.72 415	1.13 675	0.76 498	0.98 553	0.71 506	0.55 499	1.25 696	1.46 725	0.17 418	0.11 252	0.25 624	0.21 587	0.16 384	0.17 433

tt1	0.37 357	0.25 484	0.35 204	0.43 497	0.23 290	0.52 453	0.37 472	0.72 415	1.13 675	0.42 302	0.46 280	0.35 250	0.44 439	0.61 396	0.26 233	0.17 418	0.11 252	0.19 469	0.13 291	0.16 384	0.17 433

MIF-Stereo (partial)	0.32 283	0.19 256	0.41 309	0.41 408	0.32 594	0.29 191	0.24 179	0.49 221	0.44 285	0.31 211	0.63 367	0.37 266	0.36 367	0.60 387	0.32 346	0.17 418	0.13 429	0.19 469	0.17 475	0.18 459	0.15 345

UniTT-Stereo	0.27 210	0.18 207	0.40 298	0.40 374	0.28 497	0.30 210	0.28 277	0.40 138	0.33 177	0.30 199	0.46 280	0.27 168	0.25 185	0.48 276	0.35 382	0.17 418	0.13 429	0.14 200	0.12 226	0.14 245	0.13 245

PCWNet_CMD	0.49 506	0.25 484	0.56 498	0.40 374	0.27 470	0.64 538	0.32 379	0.98 547	0.99 619	0.87 574	1.07 601	0.78 556	0.46 453	0.61 396	0.44 489	0.17 418	0.13 429	0.21 556	0.16 410	0.26 623	0.20 516

knoymous	0.37 357	0.22 393	0.34 181	0.32 82	0.22 246	0.38 341	0.29 299	0.63 327	0.65 393	0.69 453	0.69 392	0.60 444	0.40 415	0.61 396	0.36 394	0.17 418	0.11 252	0.20 511	0.12 226	0.18 459	0.19 483

anonymousa	0.51 533	0.21 352	0.47 385	0.39 329	0.25 386	0.89 644	0.36 457	0.78 464	0.63 381	0.88 584	1.54 715	1.09 667	0.67 583	0.53 321	0.46 500	0.17 418	0.14 471	0.19 469	0.21 587	0.16 384	0.16 384

riskmin	0.41 421	0.21 352	0.44 352	0.34 139	0.24 350	0.58 498	0.32 379	0.70 396	0.86 533	0.52 351	0.57 346	0.78 556	0.60 536	0.58 366	0.39 436	0.17 418	0.12 347	0.19 469	0.13 291	0.19 498	0.22 557

qqq	0.42 429	0.28 555	0.50 423	0.37 263	0.22 246	0.47 429	0.39 509	0.91 515	0.59 369	0.57 376	0.71 400	0.65 474	0.56 508	0.59 375	0.48 521	0.17 418	0.17 568	0.20 511	0.19 539	0.18 459	0.19 483

IER	0.48 490	0.25 484	0.60 525	0.38 294	0.28 497	0.67 564	0.38 490	0.82 485	0.68 409	0.88 584	0.95 533	0.74 533	0.79 649	0.62 420	0.46 500	0.17 418	0.14 471	0.17 371	0.17 475	0.17 419	0.16 384

CIPLG	0.42 429	0.23 426	0.71 582	0.45 542	0.33 607	0.51 445	0.33 398	0.68 369	0.68 409	0.84 545	0.96 538	0.47 358	0.33 326	0.56 344	0.52 543	0.17 418	0.12 347	0.16 317	0.14 339	0.13 184	0.16 384

IPLGR_C	0.42 429	0.23 426	0.71 582	0.46 567	0.33 607	0.51 445	0.34 418	0.69 382	0.69 418	0.84 545	0.92 524	0.46 351	0.33 326	0.53 321	0.53 555	0.17 418	0.12 347	0.16 317	0.14 339	0.13 184	0.16 384

ACRE	0.42 429	0.23 426	0.73 596	0.45 542	0.33 607	0.50 438	0.33 398	0.68 369	0.70 422	0.82 531	0.92 524	0.46 351	0.32 315	0.53 321	0.52 543	0.17 418	0.12 347	0.15 272	0.14 339	0.13 184	0.16 384

AAGNet	1.40 745	0.20 306	0.52 456	0.45 542	0.26 424	0.29 191	0.29 299	0.67 361	0.71 429	0.97 642	0.86 488	0.66 486	0.60 536	0.66 468	19.98 830	0.17 418	0.11 252	0.19 469	0.15 374	0.20 520	0.13 245

SST-Stereo	0.41 421	0.20 306	0.48 400	0.43 497	0.25 386	0.25 112	0.21 94	0.68 369	0.50 326	1.08 686	0.79 443	0.71 506	0.42 425	0.81 578	0.38 424	0.17 418	0.11 252	0.20 511	0.16 410	0.19 498	0.15 345

RAFT_R40	0.41 421	0.20 306	0.47 385	0.44 527	0.25 386	0.23 78	0.25 204	0.69 382	0.70 422	0.98 645	0.78 438	0.72 523	0.43 429	0.80 572	0.39 436	0.17 418	0.11 252	0.20 511	0.16 410	0.18 459	0.15 345

DeepStereo_RVC	0.37 357	0.22 393	0.51 433	0.41 408	0.24 350	0.26 124	0.22 131	0.64 338	0.40 248	0.69 453	0.67 387	0.57 413	0.50 475	0.58 366	0.42 475	0.17 418	0.12 347	0.18 429	0.16 410	0.19 498	0.19 483

CFNet_pseudo	0.47 480	0.25 484	0.55 485	0.38 294	0.28 497	0.58 498	0.32 379	0.89 509	0.90 563	0.83 539	1.03 585	0.75 540	0.48 466	0.61 396	0.46 500	0.17 418	0.13 429	0.24 609	0.16 410	0.26 623	0.21 538

RALCasStereoNet	0.37 357	0.23 426	0.41 309	0.44 527	0.28 497	0.36 319	0.38 490	0.66 349	0.67 405	0.51 346	0.74 419	0.51 384	0.29 267	0.64 442	0.38 424	0.17 418	0.14 471	0.15 272	0.13 291	0.17 419	0.17 433

MSMDNet	0.49 506	0.25 484	0.56 498	0.40 374	0.27 470	0.64 538	0.32 379	0.99 552	0.99 619	0.87 574	1.07 601	0.79 563	0.46 453	0.61 396	0.44 489	0.17 418	0.13 429	0.20 511	0.16 410	0.25 612	0.20 516

HSM-Net_RVC	0.55 571	0.23 426	0.37 254	0.38 294	0.22 246	0.86 638	0.40 523	1.31 695	0.93 583	0.92 610	1.15 633	1.26 692	0.71 604	0.75 534	0.53 555	0.17 418	0.14 471	0.16 317	0.15 374	0.17 419	0.17 433
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.47 480	0.25 484	0.55 485	0.38 294	0.28 497	0.58 498	0.32 379	0.89 509	0.90 563	0.83 539	1.02 575	0.75 540	0.48 466	0.61 396	0.46 500	0.17 418	0.12 347	0.24 609	0.16 410	0.26 623	0.21 538

iResNet_ROB	0.55 571	0.24 450	0.61 530	0.38 294	0.22 246	0.66 554	0.30 323	1.59 750	1.33 721	0.94 621	1.05 591	0.81 573	0.69 594	0.84 593	0.46 500	0.17 418	0.12 347	0.14 200	0.09 11	0.15 312	0.20 516

LE_ROB	4.86 801	0.27 539	9.43 796	0.45 542	0.24 350	1.61 735	0.96 748	2.05 772	17.75 834	16.36 836	4.84 801	5.17 798	19.48 835	2.05 757	15.49 826	0.17 418	0.15 503	0.16 317	0.16 410	0.20 520	0.19 483

MEA-ACV	0.56 581	0.25 484	0.70 578	0.42 450	0.28 497	0.70 572	0.42 558	1.21 651	0.90 563	0.88 584	0.95 533	1.03 640	0.84 665	0.76 546	0.62 596	0.18 463	0.18 589	0.20 511	0.24 642	0.19 498	0.22 557

Weightmod_eth	0.32 283	0.20 306	0.34 181	0.36 225	0.19 129	0.48 434	0.35 442	0.66 349	0.41 259	0.44 314	0.44 272	0.48 364	0.42 425	0.51 307	0.24 177	0.18 463	0.16 533	0.15 272	0.14 339	0.15 312	0.11 86

depth_test_26	0.21 72	0.15 58	0.29 94	0.31 49	0.20 176	0.16 19	0.20 60	0.30 36	0.23 58	0.27 156	0.37 239	0.22 78	0.15 9	0.30 47	0.20 47	0.18 463	0.14 471	0.15 272	0.15 374	0.15 312	0.15 345

HLf8	0.35 321	0.19 256	0.46 372	0.31 49	0.23 290	0.44 410	0.27 253	0.75 446	0.68 409	0.46 327	0.60 354	0.36 262	0.30 292	0.60 387	0.37 406	0.18 463	0.11 252	0.14 200	0.12 226	0.17 419	0.18 467

GEAStereo	0.24 137	0.16 98	0.31 133	0.35 175	0.26 424	0.35 300	0.29 299	0.46 197	0.30 144	0.27 156	0.29 169	0.24 118	0.20 89	0.33 101	0.22 109	0.18 463	0.10 94	0.13 127	0.10 93	0.14 245	0.13 245

gasm-f	0.25 162	0.17 152	0.30 114	0.35 175	0.26 424	0.25 112	0.36 457	0.46 197	0.30 144	0.27 156	0.35 224	0.24 118	0.30 292	0.37 152	0.24 177	0.18 463	0.10 94	0.13 127	0.10 93	0.15 312	0.13 245

MultiAttention	3.62 791	0.25 484	0.65 549	0.56 693	0.34 619	23.66 823	2.61 809	1.65 756	1.14 681	0.82 531	1.83 733	1.13 679	0.42 425	35.16 843	0.72 620	0.18 463	0.12 347	0.23 593	0.23 626	0.35 684	0.33 672

UGAM	0.54 561	0.23 426	0.51 433	0.46 567	0.26 424	0.40 366	0.52 634	0.65 342	1.19 693	0.78 516	1.15 633	1.38 717	0.56 508	1.03 663	0.56 566	0.18 463	0.15 503	0.25 624	0.21 587	0.15 312	0.13 245

test_sample1	0.44 450	0.24 450	0.52 456	0.35 175	0.23 290	0.59 508	0.36 457	1.05 578	0.57 362	0.66 428	0.78 438	0.70 503	0.71 604	0.62 420	0.51 538	0.18 463	0.15 503	0.17 371	0.16 410	0.18 459	0.18 467

mmm	0.47 480	0.28 555	0.51 433	0.39 329	0.25 386	0.61 516	0.38 490	1.00 558	0.60 376	0.77 504	1.07 601	0.65 474	0.53 487	0.61 396	0.49 530	0.18 463	0.15 503	0.23 593	0.20 563	0.21 536	0.20 516

11t1	0.38 375	0.23 426	0.49 411	0.36 225	0.23 290	0.61 516	0.31 355	0.74 437	0.47 310	0.62 395	0.55 340	0.55 399	0.49 472	0.58 366	0.45 495	0.18 463	0.15 503	0.16 317	0.13 291	0.17 419	0.19 483

1111x	0.64 626	0.23 426	0.61 530	0.39 329	0.21 214	0.68 569	0.46 589	1.32 701	1.03 635	0.76 498	1.02 575	0.95 616	0.72 615	1.13 675	2.15 762	0.18 463	0.18 589	0.18 429	0.19 539	0.20 520	0.19 483

plain	0.32 283	0.21 352	0.59 519	0.40 374	0.29 525	0.27 151	0.30 323	0.46 197	0.36 204	0.32 216	0.66 380	0.31 208	0.33 326	0.68 487	0.32 346	0.18 463	0.13 429	0.20 511	0.15 374	0.18 459	0.13 245

LL-Strereo	0.58 600	0.29 569	0.83 629	0.48 596	0.35 626	0.39 356	0.48 605	1.04 571	0.99 619	0.87 574	0.79 443	1.08 661	1.15 725	1.35 716	0.51 538	0.18 463	0.15 503	0.22 572	0.19 539	0.17 419	0.21 538

gwcnet-sp	0.50 519	0.25 484	0.84 636	0.41 408	0.27 470	0.79 611	0.40 523	0.93 528	0.85 527	0.95 626	0.79 443	0.65 474	0.63 555	0.69 495	0.52 543	0.18 463	0.17 568	0.18 429	0.18 509	0.18 459	0.19 483

scenet	0.50 519	0.25 484	0.84 636	0.41 408	0.27 470	0.79 611	0.40 523	0.93 528	0.85 527	0.95 626	0.79 443	0.65 474	0.63 555	0.69 495	0.52 543	0.18 463	0.17 568	0.18 429	0.18 509	0.18 459	0.19 483

ssnet	0.50 519	0.25 484	0.84 636	0.41 408	0.27 470	0.79 611	0.40 523	0.93 528	0.85 527	0.95 626	0.79 443	0.65 474	0.63 555	0.69 495	0.52 543	0.18 463	0.17 568	0.18 429	0.18 509	0.18 459	0.19 483

x	0.41 421	0.25 484	0.46 372	0.36 225	0.24 350	0.54 466	0.31 355	0.94 534	0.58 366	0.60 385	0.72 403	0.61 446	0.53 487	0.52 315	0.50 534	0.18 463	0.16 533	0.17 371	0.16 410	0.17 419	0.18 467

DAS	0.54 561	0.26 523	0.66 552	0.49 608	0.31 568	0.61 516	0.43 569	0.89 509	1.01 626	0.95 626	1.16 639	0.71 506	0.85 670	0.89 609	0.47 512	0.18 463	0.14 471	0.18 429	0.15 374	0.22 566	0.19 483

SepStereo	0.54 561	0.26 523	0.66 552	0.49 608	0.31 568	0.61 516	0.43 569	0.89 509	1.01 626	0.95 626	1.16 639	0.71 506	0.85 670	0.97 645	0.47 512	0.18 463	0.14 471	0.18 429	0.15 374	0.22 566	0.19 483

TRStereo	0.39 390	0.32 596	0.64 544	0.49 608	0.41 668	0.30 210	0.30 323	0.97 545	0.63 381	0.53 360	0.43 267	0.52 389	0.26 210	0.77 554	0.29 301	0.18 463	0.12 347	0.19 469	0.19 539	0.13 184	0.13 245

Patchmatch Stereo++	0.36 336	0.24 450	0.51 433	0.42 450	0.22 246	0.24 87	0.21 94	0.63 327	0.39 232	0.63 403	0.73 406	0.57 413	0.38 390	0.61 396	0.39 436	0.18 463	0.12 347	0.20 511	0.16 410	0.21 536	0.16 384
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	0.39 390	0.21 352	0.51 433	0.42 450	0.25 386	0.26 124	0.30 323	0.71 404	0.72 433	0.66 428	0.77 428	0.57 413	0.31 304	0.69 495	0.39 436	0.18 463	0.12 347	0.20 511	0.16 410	0.16 384	0.27 623

OCTAStereo	0.39 390	0.21 352	0.51 433	0.42 450	0.25 386	0.26 124	0.30 323	0.71 404	0.72 433	0.66 428	0.77 428	0.58 429	0.31 304	0.69 495	0.39 436	0.18 463	0.12 347	0.20 511	0.16 410	0.16 384	0.27 623

PSM-adaLoss	0.36 336	0.24 450	0.51 433	0.42 450	0.22 246	0.24 87	0.31 355	0.63 327	0.39 232	0.63 403	0.73 406	0.57 413	0.38 390	0.59 375	0.38 424	0.18 463	0.12 347	0.20 511	0.16 410	0.21 536	0.16 384

ROB_FTStereo_v2	0.36 336	0.24 450	0.51 433	0.42 450	0.22 246	0.24 87	0.31 355	0.63 327	0.39 232	0.63 403	0.73 406	0.57 413	0.38 390	0.60 387	0.39 436	0.18 463	0.12 347	0.20 511	0.16 410	0.21 536	0.16 384

ROB_FTStereo	0.36 336	0.24 450	0.51 433	0.42 450	0.22 246	0.24 87	0.20 60	0.63 327	0.39 232	0.63 403	0.73 406	0.57 413	0.38 390	0.60 387	0.38 424	0.18 463	0.12 347	0.20 511	0.16 410	0.21 536	0.16 384

HUI-Stereo	0.36 336	0.24 450	0.51 433	0.42 450	0.22 246	0.24 87	0.22 131	0.63 327	0.40 248	0.64 414	0.73 406	0.58 429	0.38 390	0.53 321	0.38 424	0.18 463	0.12 347	0.20 511	0.16 410	0.21 536	0.16 384

RE-Stereo	0.39 390	0.21 352	0.51 433	0.42 450	0.25 386	0.26 124	0.30 323	0.71 404	0.72 433	0.66 428	0.77 428	0.57 413	0.31 304	0.70 503	0.39 436	0.18 463	0.12 347	0.20 511	0.16 410	0.16 384	0.27 623

TVStereo	0.39 390	0.21 352	0.51 433	0.42 450	0.25 386	0.26 124	0.30 323	0.71 404	0.72 433	0.66 428	0.77 428	0.57 413	0.31 304	0.70 503	0.39 436	0.18 463	0.12 347	0.20 511	0.16 410	0.16 384	0.27 623

iGMRVC	0.36 336	0.24 450	0.51 433	0.42 450	0.22 246	0.24 87	0.29 299	0.63 327	0.39 232	0.63 403	0.73 406	0.57 413	0.38 390	0.61 396	0.39 436	0.18 463	0.12 347	0.20 511	0.16 410	0.21 536	0.16 384

IRAFT_RVC	0.43 443	0.20 306	0.52 456	0.45 542	0.24 350	0.26 124	0.51 628	0.76 452	0.78 472	0.77 504	0.80 454	0.73 528	0.50 475	0.74 526	0.39 436	0.18 463	0.10 94	0.21 556	0.17 475	0.17 419	0.15 345

iRAFT	0.36 336	0.24 450	0.51 433	0.42 450	0.22 246	0.24 87	0.21 94	0.63 327	0.39 232	0.63 403	0.73 406	0.57 413	0.38 390	0.61 396	0.39 436	0.18 463	0.12 347	0.20 511	0.16 410	0.21 536	0.16 384

CRE-IMP	0.37 357	0.23 426	0.53 467	0.42 450	0.24 350	0.40 366	0.21 94	0.61 308	0.45 291	0.65 421	0.73 406	0.53 394	0.37 381	0.63 432	0.40 459	0.18 463	0.11 252	0.19 469	0.16 410	0.21 536	0.19 483

RAFT	0.46 467	0.23 426	0.52 456	0.48 596	0.27 470	0.55 473	0.47 598	0.68 369	0.60 376	0.83 539	0.82 465	1.00 632	0.56 508	0.76 546	0.37 406	0.18 463	0.16 533	0.22 572	0.20 563	0.16 384	0.14 295

RAFT-IKP	0.36 336	0.24 450	0.51 433	0.42 450	0.22 246	0.24 87	0.27 253	0.63 327	0.39 232	0.63 403	0.73 406	0.57 413	0.38 390	0.61 396	0.39 436	0.18 463	0.12 347	0.20 511	0.16 410	0.21 536	0.16 384

TestStereo	0.39 390	0.32 596	0.42 326	0.45 542	0.20 176	0.41 380	0.38 490	0.69 382	0.66 398	0.56 372	0.78 438	0.48 364	0.43 429	0.59 375	0.37 406	0.18 463	0.13 429	0.20 511	0.15 374	0.23 586	0.14 295

RAFT + AFF	0.54 561	0.30 584	0.84 636	0.51 631	0.32 594	0.63 528	0.57 659	1.05 578	0.95 597	0.80 524	0.87 497	0.85 579	0.57 520	0.87 601	0.51 538	0.18 463	0.21 637	0.23 593	0.22 608	0.19 498	0.19 483

SFCPSM	0.48 490	0.22 393	0.59 519	0.41 408	0.27 470	0.85 636	0.36 457	1.39 713	0.79 480	0.81 528	0.85 484	0.54 396	0.50 475	0.60 387	0.39 436	0.18 463	0.14 471	0.18 429	0.20 563	0.17 419	0.16 384

delet	0.57 587	0.25 484	0.63 539	0.46 567	0.34 619	1.05 683	0.51 628	1.04 571	0.94 593	0.90 600	0.99 561	0.90 600	0.68 592	0.87 601	0.78 630	0.18 463	0.18 589	0.20 511	0.21 587	0.17 419	0.17 433

ACVNet	0.47 480	0.24 450	0.39 282	0.40 374	0.28 497	0.58 498	0.40 523	0.91 515	0.81 500	0.67 437	0.96 538	0.79 563	0.66 574	0.65 454	0.71 617	0.18 463	0.15 503	0.16 317	0.15 374	0.18 459	0.15 345

acv_ft	0.52 548	0.24 450	0.64 544	0.45 542	0.28 497	0.85 636	0.40 523	0.95 537	0.81 500	1.00 651	0.96 538	0.79 563	0.62 550	0.65 454	0.88 650	0.18 463	0.15 503	0.16 317	0.15 374	0.18 459	0.15 345

HSM	0.53 556	0.25 484	0.46 372	0.40 374	0.25 386	0.74 594	0.44 579	1.29 690	0.78 472	0.82 531	0.92 524	1.21 687	0.75 633	0.90 617	0.48 521	0.18 463	0.14 471	0.17 371	0.14 339	0.17 419	0.18 467

StereoDRNet-Refined	0.61 615	0.33 605	0.63 539	0.47 589	0.31 568	0.94 654	0.41 545	1.04 571	0.97 611	1.15 702	1.13 624	1.00 632	0.74 630	0.93 626	0.93 665	0.18 463	0.13 429	0.22 572	0.21 587	0.20 520	0.21 538
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RT-IGEV	0.55 571	0.20 306	0.70 578	0.42 450	0.25 386	0.89 644	0.63 683	1.27 678	0.80 489	0.92 610	1.00 566	1.23 691	0.67 583	0.68 487	0.33 360	0.19 507	0.14 471	0.17 371	0.14 339	0.16 384	0.22 557

SCV	0.27 210	0.20 306	0.37 254	0.36 225	0.22 246	0.27 151	0.33 398	0.65 342	0.31 155	0.25 124	0.29 169	0.37 266	0.23 162	0.52 315	0.23 147	0.19 507	0.11 252	0.14 200	0.11 175	0.15 312	0.12 176

test_sample2	0.45 459	0.24 450	0.49 411	0.34 139	0.21 214	0.60 514	0.43 569	1.01 560	0.73 444	0.67 437	0.80 454	0.70 503	0.64 564	0.65 454	0.41 467	0.19 507	0.15 503	0.18 429	0.16 410	0.19 498	0.19 483

DispNO	0.48 490	0.24 450	0.84 636	0.40 374	0.31 568	0.58 498	0.39 509	0.91 515	0.79 480	0.79 521	0.83 472	0.71 506	0.59 530	0.75 534	0.50 534	0.19 507	0.14 471	0.20 511	0.18 509	0.16 384	0.17 433

SMFormer	0.53 556	0.24 450	0.67 558	0.35 175	0.20 176	0.63 528	0.34 418	1.26 673	1.06 647	0.85 559	1.02 575	0.71 506	0.66 574	0.96 638	0.60 583	0.19 507	0.16 533	0.18 429	0.17 475	0.19 498	0.20 516

tta	0.53 556	0.24 450	0.67 558	0.35 175	0.20 176	0.63 528	0.34 418	1.26 673	1.06 647	0.85 559	1.02 575	0.71 506	0.66 574	0.96 638	0.60 583	0.19 507	0.16 533	0.18 429	0.17 475	0.15 312	0.16 384

qqq1	0.51 533	0.24 450	0.67 558	0.35 175	0.20 176	0.63 528	0.34 418	1.26 673	1.06 647	0.85 559	1.02 575	0.71 506	0.66 574	0.96 638	0.36 394	0.19 507	0.16 533	0.14 200	0.12 226	0.15 312	0.16 384

fff1	0.51 533	0.24 450	0.67 558	0.35 175	0.20 176	0.63 528	0.34 418	1.26 673	1.06 647	0.85 559	1.02 575	0.71 506	0.66 574	0.96 638	0.36 394	0.19 507	0.16 533	0.14 200	0.12 226	0.15 312	0.16 384

EKT-Stereo	0.36 336	0.24 450	0.44 352	0.44 527	0.30 550	0.37 333	0.30 323	0.72 415	0.68 409	0.47 332	0.63 367	0.49 371	0.28 246	0.59 375	0.34 373	0.19 507	0.14 471	0.18 429	0.15 374	0.16 384	0.18 467

DisPM	0.40 406	0.20 306	0.50 423	0.42 450	0.27 470	0.24 87	0.30 323	0.68 369	0.61 379	0.88 584	0.87 497	0.59 439	0.32 315	0.80 572	0.34 373	0.19 507	0.12 347	0.19 469	0.17 475	0.16 384	0.21 538

hknet	0.51 533	0.26 523	0.58 511	0.46 567	0.29 525	0.75 598	0.46 589	0.99 552	0.89 557	0.77 504	0.80 454	0.96 619	0.67 583	0.75 534	0.50 534	0.19 507	0.15 503	0.22 572	0.19 539	0.18 459	0.19 483

Pruner-Stereo	0.39 390	0.21 352	0.51 433	0.41 408	0.25 386	0.22 57	0.24 179	0.71 404	0.59 369	0.90 600	0.75 421	0.67 493	0.30 292	0.64 442	0.39 436	0.19 507	0.12 347	0.20 511	0.17 475	0.17 419	0.19 483

sAnonymous2	0.42 429	0.41 656	0.96 664	0.48 596	0.37 637	0.41 380	0.48 605	0.60 301	0.52 338	0.39 275	0.48 288	0.35 250	0.44 439	0.44 229	0.30 320	0.19 507	0.14 471	0.19 469	0.17 475	0.55 749	0.43 718

CroCo_RVC	0.42 429	0.41 656	0.96 664	0.48 596	0.37 637	0.41 380	0.48 605	0.60 301	0.52 338	0.39 275	0.48 288	0.35 250	0.44 439	0.44 229	0.30 320	0.19 507	0.14 471	0.19 469	0.17 475	0.55 749	0.43 718

test_xeample	1.06 707	0.23 426	0.51 433	0.37 263	0.22 246	0.71 578	0.39 509	1.31 695	0.92 577	0.87 574	1.08 608	0.70 503	0.64 564	0.75 534	11.43 820	0.19 507	0.16 533	0.18 429	0.17 475	0.18 459	0.19 483

UNet	0.55 571	0.27 539	0.72 589	0.45 542	0.41 668	0.97 659	0.40 523	1.01 560	0.80 489	0.87 574	0.90 510	1.03 640	0.75 633	0.76 546	0.67 605	0.19 507	0.15 503	0.20 511	0.17 475	0.21 536	0.18 467

FENet	0.43 443	0.23 426	0.40 298	0.40 374	0.24 350	0.54 466	0.33 398	0.83 487	0.72 433	0.74 487	0.73 406	0.63 461	0.56 508	0.65 454	0.45 495	0.19 507	0.13 429	0.19 469	0.17 475	0.18 459	0.20 516

FADNet-RVC-Resample	0.58 600	0.35 616	1.34 713	0.50 619	0.34 619	0.73 588	0.43 569	1.09 598	0.96 606	0.83 539	0.87 497	0.76 547	0.66 574	0.77 554	0.52 543	0.19 507	0.18 589	0.26 643	0.27 675	0.28 643	0.29 641

ADCRef	0.84 675	0.46 675	1.60 736	0.52 648	0.45 693	1.08 686	0.52 634	1.13 617	1.03 635	1.22 711	1.43 701	0.87 589	0.93 693	0.91 620	3.35 786	0.19 507	0.16 533	0.23 593	0.23 626	0.23 586	0.22 557

CFNet	0.53 556	0.30 584	0.53 467	0.42 450	0.28 497	0.73 588	0.35 442	1.21 651	1.01 626	0.74 487	1.07 601	0.85 579	0.60 536	0.83 587	0.58 579	0.19 507	0.15 503	0.23 593	0.23 626	0.21 536	0.17 433

AANet_RVC	0.59 604	0.35 616	0.68 565	0.47 589	0.28 497	0.57 492	0.47 598	1.04 571	1.28 711	0.87 574	1.33 680	0.86 583	0.63 555	1.16 681	0.89 652	0.19 507	0.13 429	0.15 272	0.14 339	0.18 459	0.20 516

iResNetv2_ROB	0.55 571	0.29 569	0.86 643	0.39 329	0.25 386	0.67 564	0.37 472	1.21 651	1.02 631	1.02 660	1.10 610	0.89 597	0.79 649	0.74 526	0.43 478	0.19 507	0.13 429	0.15 272	0.11 175	0.19 498	0.16 384

SCION-M(vits-remse)	0.25 162	0.14 14	0.80 616	0.52 648	0.16 44	0.22 57	0.21 94	0.39 114	0.34 185	0.20 34	0.25 111	0.18 25	0.15 9	0.41 192	0.19 21	0.20 529	0.15 503	0.11 8	0.09 11	0.11 45	0.10 15

SCION-MonSter(vits)	0.48 490	0.14 14	0.27 58	0.31 49	0.16 44	0.22 57	0.21 94	0.93 528	1.08 660	0.20 34	1.10 610	0.73 528	0.60 536	0.79 568	1.29 713	0.20 529	0.15 503	0.33 699	0.34 715	0.27 633	0.26 612

MWDA-net	0.52 548	0.24 450	0.66 552	0.42 450	0.30 550	0.77 602	0.49 618	0.88 507	0.88 551	1.01 655	0.86 488	0.71 506	0.80 655	0.78 562	0.46 500	0.20 529	0.13 429	0.18 429	0.18 509	0.19 498	0.23 585

MWSP-net	0.54 561	0.24 450	0.60 525	0.46 567	0.30 550	0.71 578	0.91 738	1.05 578	0.93 583	0.77 504	0.80 454	0.91 606	0.73 621	0.64 442	0.55 563	0.20 529	0.16 533	0.19 469	0.18 509	0.21 536	0.23 585

SCION-MonSter	0.70 638	0.42 661	1.02 675	0.54 677	0.45 693	1.34 717	0.43 569	0.98 547	1.07 655	0.84 545	1.16 639	0.74 533	0.72 615	0.78 562	1.59 735	0.20 529	0.20 626	0.46 741	0.42 751	0.33 670	0.29 641

VeloStereo	0.22 96	0.15 58	0.30 114	0.31 49	0.23 290	0.14 7	0.13 1	0.23 9	0.22 49	0.25 124	0.21 50	0.27 168	0.22 139	0.32 80	0.23 147	0.20 529	0.19 613	0.18 429	0.16 410	0.20 520	0.22 557

flow	0.22 96	0.15 58	0.30 114	0.31 49	0.23 290	0.14 7	0.13 1	0.23 9	0.22 49	0.25 124	0.21 50	0.27 168	0.22 139	0.31 64	0.23 147	0.20 529	0.19 613	0.18 429	0.16 410	0.20 520	0.22 557

SMOE	0.37 357	0.21 352	0.41 309	0.37 263	0.18 88	0.66 554	0.40 523	0.67 361	0.58 366	0.56 372	0.72 403	0.49 371	0.38 390	0.41 192	0.32 346	0.20 529	0.12 347	0.27 653	0.15 374	0.19 498	0.15 345

IGEV-RUCA	0.26 190	0.16 98	0.36 230	0.40 374	0.27 470	0.32 254	0.20 60	0.39 114	0.36 204	0.27 156	0.31 191	0.25 136	0.21 112	0.50 295	0.24 177	0.20 529	0.11 252	0.13 127	0.10 93	0.17 419	0.16 384

DCVSM-stereo	0.51 533	0.28 555	0.56 498	0.39 329	0.29 525	0.55 473	0.28 277	0.78 464	0.78 472	1.11 697	0.77 428	1.04 646	0.76 642	0.65 454	0.52 543	0.20 529	0.20 626	0.24 609	0.21 587	0.25 612	0.31 656

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 629	0.30 584	1.20 693	0.42 450	0.31 568	1.00 667	0.58 666	1.16 626	1.07 655	1.01 655	1.25 660	1.08 661	0.75 633	1.18 684	1.03 686	0.20 529	0.12 347	0.16 317	0.13 291	0.22 566	0.22 557

GwcNet-ADL	0.45 459	0.24 450	0.51 433	0.46 567	0.30 550	0.41 380	0.40 523	0.95 537	0.98 616	0.73 480	0.78 438	0.61 446	0.41 420	0.67 478	0.55 563	0.20 529	0.14 471	0.15 272	0.14 339	0.19 498	0.22 557

PFNet+	0.41 421	0.20 306	0.53 467	0.40 374	0.25 386	0.28 171	0.22 131	0.66 349	0.76 461	0.85 559	0.79 443	0.63 461	0.34 337	0.75 534	0.37 406	0.20 529	0.14 471	0.23 593	0.20 563	0.17 419	0.21 538

PSM-softLoss	0.40 406	0.21 352	0.53 467	0.42 450	0.26 424	0.29 191	0.34 418	0.70 396	0.49 318	0.63 403	0.82 465	0.59 439	0.33 326	0.75 534	0.43 478	0.20 529	0.12 347	0.20 511	0.18 509	0.17 419	0.22 557

KMStereo	0.40 406	0.21 352	0.53 467	0.42 450	0.26 424	0.29 191	0.34 418	0.70 396	0.49 318	0.63 403	0.82 465	0.59 439	0.33 326	0.75 534	0.43 478	0.20 529	0.12 347	0.20 511	0.18 509	0.17 419	0.22 557

LMCR-Stereo	0.55 571	0.33 605	0.57 507	0.60 711	0.30 550	0.80 618	0.36 457	1.30 693	0.79 480	0.90 600	1.04 588	0.57 413	0.64 564	0.87 601	0.73 623	0.20 529	0.15 503	0.19 469	0.14 339	0.25 612	0.18 467

222	1.25 734	0.23 426	0.53 467	0.38 294	0.23 290	0.78 604	0.37 472	1.41 719	0.93 583	0.97 642	1.13 624	0.74 533	0.71 604	0.74 526	14.86 825	0.20 529	0.16 533	0.17 371	0.16 410	0.18 459	0.20 516

xxxx	1.07 709	0.23 426	0.53 467	0.38 294	0.22 246	0.83 630	0.36 457	1.41 719	0.95 597	0.75 491	0.99 561	0.97 621	0.64 564	0.70 503	11.37 819	0.20 529	0.17 568	0.18 429	0.17 475	0.19 498	0.20 516

GMStereo	0.40 406	0.38 636	0.61 530	0.41 408	0.27 470	0.47 429	0.35 442	0.62 316	1.04 641	0.57 376	0.54 331	0.38 274	0.36 367	0.56 344	0.41 467	0.20 529	0.13 429	0.16 317	0.17 475	0.24 601	0.20 516
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.55 571	0.26 523	0.59 519	0.46 567	0.38 649	0.83 630	0.48 605	1.03 569	0.80 489	0.92 610	0.91 518	0.85 579	0.67 583	0.87 601	0.78 630	0.20 529	0.21 637	0.20 511	0.20 563	0.20 520	0.15 345

aanetorigin	0.85 680	0.58 721	1.98 750	0.50 619	0.40 662	0.66 554	0.70 698	0.72 415	1.01 626	2.44 780	2.00 742	1.32 701	1.25 731	0.96 638	1.16 705	0.20 529	0.19 613	0.20 511	0.20 563	0.27 633	0.33 672

SuperB	1.00 703	0.41 656	4.03 780	0.45 542	0.32 594	0.99 666	0.49 618	1.09 598	2.09 768	1.10 694	1.10 610	0.74 533	0.83 662	1.13 675	1.75 741	0.20 529	0.15 503	0.17 371	0.15 374	2.50 808	0.27 623

ADCP+	1.18 724	0.37 627	3.09 770	0.50 619	0.52 723	1.48 727	0.61 674	1.32 701	1.07 655	1.21 707	1.16 639	1.08 661	1.11 718	1.63 738	7.17 808	0.20 529	0.16 533	0.24 609	0.22 608	0.29 645	0.22 557

DISCO	0.72 643	0.27 539	0.72 589	0.45 542	0.31 568	1.12 695	0.53 639	1.32 701	1.25 702	0.84 545	1.07 601	1.52 733	0.87 677	1.82 750	1.08 699	0.20 529	0.15 503	0.18 429	0.16 410	0.24 601	0.24 599

AHVO							0.62 676	0.91 515	0.71 429	0.72 471	1.14 628	0.79 563	0.61 543	1.21 691	1.35 718	0.21 553	0.24 667	0.24 609	0.22 608	0.23 586

DSFM							0.62 676	0.91 515	0.71 429	0.72 471	1.14 628	0.79 563	0.61 543	1.21 691	1.35 718	0.21 553	0.24 667	0.24 609	0.22 608	0.23 586

FAST (zero-shot)	0.29 242	0.18 207	0.48 400	0.52 648	0.58 737	0.18 27	0.25 204	0.56 275	0.24 67	0.23 84	0.31 191	0.27 168	0.24 173	0.43 217	0.24 177	0.21 553	0.19 613	0.15 272	0.17 475	0.14 245	0.17 433

DN	0.31 271	0.19 256	0.35 204	0.39 329	0.27 470	0.35 300	0.27 253	0.57 283	0.58 366	0.33 223	0.43 267	0.50 377	0.23 162	0.41 192	0.24 177	0.21 553	0.14 471	0.16 317	0.13 291	0.17 419	0.19 483

FlowAnything_test	0.30 254	0.20 306	0.41 309	0.48 596	0.26 424	0.46 425	0.25 204	0.45 184	0.33 177	0.30 199	0.26 131	0.35 250	0.26 210	0.41 192	0.39 436	0.21 553	0.15 503	0.22 572	0.26 668	0.17 419	0.17 433

w-ln-seven-2	0.83 673	0.46 675	2.93 763	0.54 677	0.39 657	0.93 651	0.63 683	1.16 626	1.18 691	1.25 717	1.32 678	1.09 667	1.05 712	1.23 694	1.07 696	0.21 553	0.20 626	0.23 593	0.22 608	0.26 623	0.24 599

coex_refinement	0.54 561	0.22 393	0.44 352	0.45 542	0.31 568	0.75 598	0.40 523	1.16 626	0.92 577	0.87 574	1.12 617	0.99 629	0.57 520	0.69 495	0.90 658	0.21 553	0.14 471	0.16 317	0.16 410	0.21 536	0.22 557

G2L-Stereo	0.51 533	0.25 484	0.55 485	0.44 527	0.27 470	0.46 425	0.47 598	0.98 547	0.81 500	0.86 569	0.90 510	0.91 606	0.56 508	0.88 607	0.80 638	0.21 553	0.17 568	0.22 572	0.18 509	0.17 419	0.22 557

test_sample4	0.49 506	0.27 539	0.55 485	0.36 225	0.23 290	0.70 572	0.37 472	1.22 660	0.86 533	0.82 531	0.86 488	0.62 455	0.58 524	0.71 513	0.49 530	0.21 553	0.16 533	0.21 556	0.20 563	0.22 566	0.21 538

test_sample3	0.49 506	0.27 539	0.55 485	0.36 225	0.23 290	0.70 572	0.37 472	1.21 651	0.87 540	0.79 521	0.84 475	0.66 486	0.53 487	0.70 503	0.50 534	0.21 553	0.16 533	0.20 511	0.19 539	0.21 536	0.21 538

mmx	0.59 604	0.28 555	0.68 565	0.39 329	0.26 424	0.56 482	0.40 523	1.24 665	1.06 647	0.76 498	0.98 553	0.71 506	0.55 499	1.25 696	1.46 725	0.21 553	0.16 533	0.25 624	0.21 587	0.24 601	0.22 557

xxx	0.59 604	0.28 555	0.68 565	0.39 329	0.26 424	0.56 482	0.40 523	1.24 665	1.06 647	0.76 498	0.98 553	0.71 506	0.55 499	1.25 696	1.46 725	0.21 553	0.16 533	0.25 624	0.21 587	0.24 601	0.22 557

StereoVision	0.43 443	0.29 569	0.54 481	0.50 619	0.28 497	0.37 333	0.38 490	0.75 446	0.63 381	0.46 327	1.11 615	0.53 394	0.38 390	0.57 358	0.34 373	0.21 553	0.24 667	0.25 624	0.24 642	0.26 623	0.17 433

CFNet_ucs	0.51 533	0.25 484	0.58 511	0.39 329	0.31 568	0.59 508	0.35 442	1.04 571	0.95 597	0.89 592	1.19 650	0.80 569	0.49 472	0.66 468	0.45 495	0.21 553	0.16 533	0.26 643	0.18 509	0.27 633	0.23 585

iinet-f	0.69 637	0.29 569	2.34 756	0.41 408	0.31 568	1.16 701	0.58 666	0.87 499	0.85 527	0.86 569	1.17 645	1.04 646	0.83 662	0.76 546	1.26 711	0.21 553	0.18 589	0.17 371	0.16 410	0.21 536	0.21 538

BUS	0.47 480	0.26 523	0.47 385	0.46 567	0.29 525	0.78 604	0.34 418	0.99 552	0.80 489	0.77 504	0.80 454	0.64 467	0.54 495	0.66 468	0.56 566	0.21 553	0.15 503	0.22 572	0.19 539	0.18 459	0.19 483

BSDual-CNN	0.48 490	0.26 523	0.47 385	0.46 567	0.29 525	0.75 598	0.46 589	0.99 552	0.80 489	0.77 504	0.80 454	0.76 547	0.59 530	0.66 468	0.48 521	0.21 553	0.15 503	0.22 572	0.19 539	0.18 459	0.19 483

psmg	0.50 519	0.26 523	0.47 385	0.42 450	0.29 525	0.82 627	0.42 558	1.07 589	0.80 489	0.95 626	0.94 529	0.76 547	0.59 530	0.66 468	0.48 521	0.21 553	0.16 533	0.20 511	0.20 563	0.19 498	0.19 483

ADLNet2	0.57 587	0.26 523	0.71 582	0.48 596	0.31 568	0.83 630	0.51 628	1.10 602	0.99 619	0.85 559	0.99 561	0.99 629	0.70 599	0.79 568	0.78 630	0.21 553	0.17 568	0.18 429	0.18 509	0.22 566	0.22 557

EDNetEfficientorigin	9.96 815	1.17 776	175.17 853	0.49 608	0.37 637	1.13 696	0.74 713	1.27 678	2.70 787	3.16 795	2.49 759	2.28 758	2.15 776	1.88 752	2.27 766	0.21 553	0.19 613	0.25 624	0.20 563	0.54 746	0.53 750

EDNetEfficient	1.47 749	0.82 752	6.28 790	0.48 596	0.40 662	0.73 588	0.83 731	0.95 537	2.77 790	3.48 798	1.95 739	1.64 740	2.12 775	1.42 722	3.84 795	0.21 553	0.19 613	0.21 556	0.21 587	0.43 718	0.42 713

HGLStereo	0.58 600	0.30 584	0.65 549	0.51 631	0.38 649	0.78 604	0.45 586	1.07 589	0.82 514	0.89 592	1.16 639	0.88 592	0.91 689	0.80 572	0.74 624	0.21 553	0.21 637	0.20 511	0.18 509	0.19 498	0.22 557

cf-r	0.49 506	0.24 450	0.49 411	0.40 374	0.23 290	0.58 498	0.38 490	0.92 526	0.87 540	0.77 504	1.06 597	0.98 624	0.67 583	0.59 375	0.61 589	0.21 553	0.14 471	0.17 371	0.19 539	0.15 312	0.16 384

DMCA	0.47 480	0.27 539	0.59 519	0.39 329	0.29 525	0.53 459	0.34 418	0.98 547	0.70 422	0.78 516	0.83 472	0.79 563	0.55 499	0.54 330	0.57 572	0.21 553	0.16 533	0.21 556	0.16 410	0.19 498	0.22 557

FADNet_RVC	0.58 600	0.39 641	1.26 699	0.45 542	0.32 594	0.55 473	0.34 418	1.12 609	0.90 563	0.68 449	0.90 510	0.61 446	0.71 604	1.03 663	0.80 638	0.21 553	0.18 589	0.27 653	0.23 626	0.33 670	0.30 647

DLCB_ROB	0.60 611	0.29 569	0.53 467	0.50 619	0.33 607	0.76 601	0.51 628	1.02 563	0.94 593	1.07 685	1.16 639	1.21 687	0.73 621	0.98 647	0.75 626	0.21 553	0.20 626	0.22 572	0.23 626	0.22 566	0.20 516

S0	0.38 375	0.19 256	0.38 266	0.41 408	0.22 246	0.78 604	0.55 650	0.69 382	0.46 300	0.55 367	0.62 364	0.45 345	0.36 367	0.47 264	0.32 346	0.22 579	0.21 637	0.26 643	0.23 626	0.16 384	0.14 295

MSAF-DinoV2	1.18 724	0.44 668	3.00 767	0.56 693	0.30 550	0.91 647	0.74 713	1.58 748	1.25 702	1.06 683	1.41 694	2.98 772	1.57 751	3.25 792	3.12 782	0.22 579	0.14 471	0.20 511	0.22 608	0.33 670	0.34 676

S2M2_L	0.26 190	0.23 426	0.34 181	0.32 82	0.25 386	0.24 87	0.13 1	0.36 96	0.42 267	0.25 124	0.37 239	0.29 186	0.25 185	0.31 64	0.26 233	0.22 579	0.19 613	0.17 371	0.19 539	0.21 536	0.19 483
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FACV-RUCA	0.45 459	0.28 555	0.51 433	0.46 567	0.33 607	0.62 522	0.34 418	0.87 499	0.75 454	0.60 385	0.84 475	0.48 364	0.54 495	0.56 344	0.39 436	0.22 579	0.15 503	0.35 703	0.16 410	0.29 645	0.22 557

rvit_stereo_0083	0.34 312	0.25 484	0.53 467	0.45 542	0.28 497	0.35 300	0.35 442	0.47 212	0.64 387	0.38 263	0.47 286	0.42 315	0.37 381	0.41 192	0.39 436	0.22 579	0.20 626	0.20 511	0.17 475	0.21 536	0.15 345

rvit_stereo_0081	0.33 293	0.25 484	0.49 411	0.43 497	0.26 424	0.31 230	0.37 472	0.45 184	0.56 353	0.37 254	0.40 256	0.39 287	0.38 390	0.44 229	0.35 382	0.22 579	0.16 533	0.19 469	0.16 410	0.20 520	0.14 295

ACV-stereo	0.63 624	0.37 627	1.03 677	0.44 527	0.31 568	1.27 713	0.41 545	0.78 464	0.84 521	0.65 421	0.76 424	2.07 754	1.00 703	0.84 593	0.68 610	0.22 579	0.17 568	0.19 469	0.18 509	0.22 566	0.23 585

ITSA-stereo	0.54 561	0.29 569	0.55 485	0.41 408	0.23 290	0.59 508	0.35 442	1.31 695	1.25 702	0.82 531	0.80 454	0.72 523	0.58 524	0.89 609	0.72 620	0.22 579	0.18 589	0.23 593	0.22 608	0.22 566	0.29 641

rvit_stereo_0082	0.33 293	0.25 484	0.49 411	0.43 497	0.26 424	0.31 230	0.37 472	0.45 184	0.56 353	0.37 254	0.40 256	0.39 287	0.38 390	0.44 229	0.35 382	0.22 579	0.16 533	0.19 469	0.16 410	0.20 520	0.14 295

rvit_stereo_0080	0.32 283	0.26 523	0.45 360	0.39 329	0.28 497	0.27 151	0.46 589	0.51 238	0.46 300	0.36 249	0.42 261	0.41 304	0.29 267	0.41 192	0.34 373	0.22 579	0.17 568	0.17 371	0.16 410	0.23 586	0.16 384

rvit_stereo_ft	0.35 321	0.26 523	0.54 481	0.53 663	0.32 594	0.33 274	0.46 589	0.52 245	0.52 338	0.35 241	0.41 259	0.41 304	0.34 337	0.49 289	0.36 394	0.22 579	0.14 471	0.19 469	0.18 509	0.19 498	0.15 345

test_sample5	0.50 519	0.28 555	0.55 485	0.37 263	0.23 290	0.65 546	0.38 490	1.19 641	0.86 533	0.81 528	0.97 547	0.64 467	0.60 536	0.72 519	0.48 521	0.22 579	0.16 533	0.22 572	0.21 587	0.23 586	0.22 557

DualNet	0.51 533	0.28 555	0.55 485	0.37 263	0.23 290	0.65 546	0.38 490	1.19 641	0.86 533	0.84 545	1.06 597	0.64 467	0.60 536	0.72 519	0.48 521	0.22 579	0.16 533	0.22 572	0.21 587	0.23 586	0.22 557

whm_eth	0.32 283	0.26 523	0.45 360	0.39 329	0.28 497	0.27 151	0.46 589	0.51 238	0.46 300	0.36 249	0.42 261	0.41 304	0.29 267	0.41 192	0.34 373	0.22 579	0.17 568	0.17 371	0.16 410	0.23 586	0.16 384

fast-acv-ft	0.66 628	0.32 596	0.80 616	0.46 567	0.34 619	1.26 712	0.50 625	0.91 515	1.00 623	1.05 673	1.36 686	1.28 695	0.84 665	0.81 578	0.90 658	0.22 579	0.24 667	0.23 593	0.23 626	0.21 536	0.22 557

Wz-Net-MNSev	0.81 666	0.42 661	1.64 739	0.51 631	0.41 668	1.46 725	0.95 745	1.24 665	1.26 707	1.31 727	1.25 660	1.17 684	0.83 662	1.21 691	1.06 693	0.22 579	0.19 613	0.24 609	0.23 626	0.29 645	0.26 612

CRFU-Net	0.59 604	0.29 569	0.62 535	0.47 589	0.31 568	1.20 709	0.51 628	1.19 641	0.59 369	1.05 673	1.00 566	1.06 655	0.87 677	0.83 587	0.77 629	0.22 579	0.19 613	0.18 429	0.16 410	0.19 498	0.20 516

AACVNet	0.52 548	0.25 484	0.56 498	0.48 596	0.29 525	0.55 473	0.38 490	0.96 542	0.59 369	0.83 539	1.03 585	1.03 640	0.77 647	0.91 620	0.58 579	0.22 579	0.18 589	0.24 609	0.18 509	0.24 601	0.22 557

GANet-ADL	0.44 450	0.27 539	0.48 400	0.44 527	0.30 550	0.54 466	0.36 457	0.94 534	0.88 551	0.64 414	0.72 403	0.68 497	0.44 439	0.55 334	0.44 489	0.22 579	0.15 503	0.15 272	0.13 291	0.18 459	0.21 538

sCroCo_RVC	0.36 336	0.29 569	0.73 596	0.52 648	0.39 657	0.42 391	0.31 355	0.52 245	0.46 300	0.31 211	0.48 288	0.38 274	0.32 315	0.46 250	0.33 360	0.22 579	0.23 657	0.19 469	0.19 539	0.21 536	0.22 557

ADLNet	0.57 587	0.29 569	0.58 511	0.46 567	0.35 626	0.80 618	0.46 589	1.14 619	0.88 551	1.03 663	0.98 553	0.92 613	0.66 574	0.71 513	0.83 644	0.22 579	0.16 533	0.22 572	0.22 608	0.22 566	0.23 585

psm_up	0.57 587	0.27 539	0.52 456	0.50 619	0.33 607	0.65 546	0.60 672	1.07 589	0.84 521	0.87 574	0.91 518	1.00 632	1.06 713	0.80 572	0.66 602	0.22 579	0.25 677	0.26 643	0.23 626	0.22 566	0.21 538

ac_64	0.54 561	0.24 450	0.58 511	0.46 567	0.28 497	0.79 611	0.44 579	1.11 604	0.63 381	0.94 621	0.85 484	1.06 655	0.70 599	0.76 546	0.72 620	0.22 579	0.18 589	0.20 511	0.19 539	0.18 459	0.16 384

GANet-RSSM	0.49 506	0.22 393	0.42 326	0.39 329	0.26 424	0.58 498	0.41 545	1.12 609	0.82 514	0.73 480	1.02 575	0.88 592	0.75 633	0.67 478	0.48 521	0.22 579	0.16 533	0.18 429	0.19 539	0.18 459	0.18 467

GwcNet-RSSM	0.51 533	0.25 484	0.51 433	0.41 408	0.24 350	0.56 482	0.41 545	0.97 545	0.96 606	0.75 491	1.17 645	0.89 597	0.66 574	0.66 468	0.74 624	0.22 579	0.15 503	0.19 469	0.21 587	0.17 419	0.16 384

ADCL	1.10 713	0.42 661	1.57 732	0.51 631	0.41 668	1.71 743	0.92 741	1.36 711	1.45 734	1.33 728	1.56 717	1.22 690	1.26 732	1.45 726	5.27 803	0.22 579	0.19 613	0.25 624	0.25 656	0.29 645	0.29 641

RYNet	0.76 656	0.37 627	0.74 600	0.54 677	0.67 757	1.35 718	0.68 693	1.28 685	1.21 699	1.10 694	0.90 510	1.31 699	0.94 696	1.01 658	1.30 714	0.22 579	0.16 533	0.27 653	0.23 626	0.43 718	0.45 725

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 571	0.33 605	0.71 582	0.46 567	0.31 568	0.66 554	0.43 569	1.07 589	0.89 557	0.93 614	0.91 518	0.98 624	0.61 543	0.76 546	0.64 600	0.22 579	0.18 589	0.22 572	0.22 608	0.22 566	0.24 599
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 32	0.14 14	0.25 14	0.29 12	0.19 129	0.14 7	0.19 37	0.24 13	0.19 24	0.27 156	0.20 38	0.20 50	0.21 112	0.34 119	0.22 109	0.23 607	0.19 613	0.11 8	0.14 339	0.10 5	0.19 483

z-mn7	1.07 709	0.56 713	2.36 757	0.54 677	0.37 637	1.74 749	0.71 700	1.28 685	2.32 772	1.00 651	2.56 762	1.43 720	1.01 705	2.34 771	1.74 740	0.23 607	0.20 626	0.21 556	0.20 563	0.27 633	0.27 623

DDVS	0.53 556	0.32 596	0.63 539	0.42 450	0.31 568	0.71 578	0.35 442	0.95 537	0.69 418	0.86 569	0.90 510	1.11 671	0.46 453	0.90 617	0.67 605	0.23 607	0.17 568	0.22 572	0.18 509	0.25 612	0.28 634

rvit_stereo_0081_aga	0.32 283	0.29 569	0.50 423	0.43 497	0.29 525	0.36 319	0.32 379	0.46 197	0.42 267	0.40 291	0.44 272	0.41 304	0.34 337	0.43 217	0.31 335	0.23 607	0.17 568	0.19 469	0.16 410	0.20 520	0.15 345

test_sample6	0.51 533	0.27 539	0.55 485	0.38 294	0.23 290	0.64 538	0.39 509	1.18 637	0.88 551	0.84 545	1.06 597	0.66 486	0.61 543	0.75 534	0.52 543	0.23 607	0.17 568	0.22 572	0.22 608	0.24 601	0.23 585

CAS++	0.33 293	0.25 484	0.39 282	0.38 294	0.26 424	0.32 254	0.24 179	0.87 499	0.53 347	0.48 339	0.46 280	0.26 150	0.21 112	0.50 295	0.26 233	0.23 607	0.20 626	0.22 572	0.17 475	0.21 536	0.17 433
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
NINENet	0.52 548	0.30 584	0.55 485	0.46 567	0.33 607	0.78 604	0.34 418	1.18 637	0.91 571	0.84 545	0.97 547	0.64 467	0.54 495	0.74 526	0.56 566	0.23 607	0.20 626	0.25 624	0.18 509	0.22 566	0.22 557

AASNet	0.55 571	0.27 539	0.62 535	0.51 631	0.32 594	0.73 588	0.44 579	1.55 739	0.88 551	0.88 584	0.94 529	0.64 467	0.63 555	0.62 420	0.84 645	0.23 607	0.20 626	0.20 511	0.16 410	0.22 566	0.20 516

GES	0.46 467	0.25 484	0.62 535	0.41 408	0.30 550	0.62 522	0.37 472	1.06 585	0.70 422	0.75 491	0.83 472	0.47 358	0.52 486	0.69 495	0.46 500	0.23 607	0.17 568	0.17 371	0.16 410	0.18 459	0.24 599

CFNet-ft	0.50 519	0.25 484	0.39 282	0.41 408	0.26 424	0.66 554	0.37 472	0.91 515	0.87 540	0.67 437	1.00 566	1.05 651	0.70 599	0.68 487	0.57 572	0.23 607	0.16 533	0.24 609	0.21 587	0.24 601	0.19 483

DMCA-RVC	0.54 561	0.32 596	0.83 629	0.51 631	0.32 594	0.59 508	0.38 490	0.89 509	0.70 422	0.95 626	0.88 501	0.90 600	0.69 594	0.75 534	0.63 597	0.23 607	0.18 589	0.31 687	0.24 642	0.27 633	0.21 538

CFNet_RVC	0.50 519	0.25 484	0.39 282	0.41 408	0.26 424	0.66 554	0.37 472	0.91 515	0.87 540	0.67 437	1.00 566	1.05 651	0.70 599	0.68 487	0.57 572	0.23 607	0.16 533	0.24 609	0.21 587	0.24 601	0.19 483

w-ln-seven	1.02 705	0.52 694	2.86 762	0.55 688	0.51 720	1.37 719	0.75 716	1.72 761	1.84 760	1.54 740	1.52 714	1.27 694	0.95 698	1.30 709	2.07 758	0.24 619	0.22 647	0.25 624	0.25 656	0.31 657	0.28 634

coex-ft	6.50 807	1.57 790	87.99 851	0.49 608	0.38 649	1.41 722	1.21 766	1.21 651	7.96 816	12.14 826	2.78 769	2.74 769	3.83 798	1.30 709	3.19 785	0.24 619	0.23 657	0.27 653	0.24 642	0.48 729	0.40 705

Wz-Net-LNSev	0.75 653	0.54 704	1.59 733	0.51 631	0.41 668	1.16 701	0.79 724	1.27 678	1.13 675	1.04 668	1.14 628	1.11 671	0.94 696	0.93 626	1.00 680	0.24 619	0.22 647	0.21 556	0.19 539	0.26 623	0.27 623

dd	0.44 450	0.40 650	0.62 535	0.44 527	0.26 424	0.51 445	0.38 490	0.72 415	1.07 655	0.60 385	0.66 380	0.43 328	0.40 415	0.68 487	0.53 555	0.24 619	0.15 503	0.21 556	0.16 410	0.24 601	0.19 483

PSMNet-ADL	0.50 519	0.28 555	0.43 346	0.49 608	0.31 568	0.70 572	0.38 490	0.94 534	0.81 500	0.62 395	0.80 454	0.91 606	0.62 550	0.76 546	0.68 610	0.24 619	0.18 589	0.19 469	0.20 563	0.22 566	0.22 557

ICVP	0.48 490	0.26 523	0.42 326	0.49 608	0.28 497	0.63 528	0.43 569	1.05 578	0.72 433	0.68 449	0.95 533	0.75 540	0.56 508	0.55 334	0.61 589	0.24 619	0.18 589	0.19 469	0.17 475	0.19 498	0.21 538
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.56 581	0.30 584	0.70 578	0.51 631	0.31 568	0.70 572	0.54 647	1.31 695	0.93 583	0.85 559	0.86 488	0.84 577	0.63 555	0.92 622	0.67 605	0.24 619	0.16 533	0.19 469	0.17 475	0.21 536	0.23 585

HCRNet	0.46 467	0.35 616	0.45 360	0.54 677	0.26 424	0.52 453	0.29 299	0.87 499	0.64 387	0.75 491	0.82 465	0.76 547	0.53 487	0.70 503	0.38 424	0.24 619	0.16 533	0.24 609	0.20 563	0.21 536	0.20 516

PSMNet-RSSM	0.50 519	0.24 450	0.41 309	0.43 497	0.26 424	0.51 445	0.40 523	1.16 626	0.79 480	0.75 491	1.07 601	0.87 589	0.69 594	0.66 468	0.52 543	0.24 619	0.16 533	0.23 593	0.26 668	0.20 520	0.20 516

UCFNet_RVC	0.50 519	0.27 539	0.37 254	0.40 374	0.27 470	0.66 554	0.42 558	1.18 637	0.86 533	0.70 459	0.89 504	0.91 606	0.60 536	0.62 420	0.48 521	0.24 619	0.18 589	0.28 665	0.27 675	0.25 612	0.24 599

DRN-Test	0.68 632	0.34 610	0.77 611	0.52 648	0.40 662	1.14 697	0.61 674	1.56 743	1.04 641	1.18 704	1.10 610	1.05 651	0.72 615	0.82 585	1.01 681	0.24 619	0.18 589	0.26 643	0.25 656	0.26 623	0.23 585

StereoDRNet	0.67 629	0.35 616	0.82 625	0.53 663	0.44 687	1.03 676	0.53 639	1.51 735	1.06 647	1.13 700	0.91 518	1.07 660	0.74 630	0.87 601	0.95 670	0.24 619	0.19 613	0.25 624	0.23 626	0.27 633	0.22 557

NaN_ROB	0.73 644	0.46 675	0.89 653	0.52 648	0.34 619	0.98 664	1.11 755	1.28 685	1.20 696	1.27 724	0.96 538	1.08 661	0.79 649	1.34 715	0.78 630	0.24 619	0.30 712	0.23 593	0.24 642	0.23 586	0.26 612

zh-mn7	1.21 730	0.75 742	5.81 788	0.52 648	0.39 657	1.18 706	0.63 683	1.21 651	1.79 758	1.81 755	2.33 752	1.16 683	1.01 705	2.20 765	2.00 754	0.25 632	0.22 647	0.22 572	0.22 608	0.25 612	0.30 647

Anonymous3	0.47 480	0.35 616	0.91 656	0.50 619	0.38 649	0.81 624	0.55 650	0.76 452	0.66 398	0.52 351	0.65 375	0.44 335	0.45 446	0.66 468	0.39 436	0.25 632	0.25 677	0.22 572	0.21 587	0.23 586	0.24 599

STTStereo	0.57 587	0.39 641	0.87 648	0.45 542	0.32 594	0.62 522	0.45 586	1.01 560	0.87 540	1.01 655	0.91 518	0.95 616	0.58 524	0.77 554	0.66 602	0.25 632	0.24 667	0.27 653	0.33 712	0.25 612	0.26 612

PA-Net	0.70 638	0.46 675	0.96 664	0.51 631	0.53 725	0.94 654	0.73 711	1.14 619	1.15 682	0.83 539	0.90 510	0.88 592	0.76 642	1.19 685	0.96 672	0.25 632	0.41 762	0.29 675	0.44 753	0.27 633	0.39 700
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.74 649	0.38 636	0.63 539	0.54 677	0.35 626	1.01 672	0.95 745	1.15 623	0.95 597	1.09 690	2.00 742	1.14 681	0.92 691	1.29 703	0.75 626	0.25 632	0.27 695	0.27 653	0.23 626	0.32 665	0.24 599

Cross2Single Stereo	0.27 210	0.25 484	0.24 9	0.41 408	0.16 44	0.17 23	0.25 204	0.28 29	0.38 220	0.75 491	0.25 111	0.24 118	0.19 60	0.50 295	0.25 207	0.26 637	0.09 19	0.16 317	0.13 291	0.25 612	0.11 86

zh-sn7	1.20 727	0.86 758	4.54 783	0.58 706	0.43 680	1.10 688	0.92 741	1.24 665	1.34 722	1.45 735	2.00 742	1.26 692	1.62 754	2.13 762	2.79 778	0.26 637	0.26 688	0.26 643	0.27 675	0.35 684	0.33 672

TCMNet	0.68 632	0.41 656	1.08 681	0.60 711	0.61 748	0.97 659	0.55 650	1.11 604	0.93 583	0.87 574	1.14 628	0.89 597	0.65 572	0.92 622	1.06 693	0.26 637	0.26 688	0.31 687	0.28 684	0.33 670	0.30 647

ssnet_v2	0.61 615	0.29 569	0.69 574	0.45 542	0.30 550	0.93 651	0.62 676	1.20 648	1.03 635	0.97 642	0.81 463	0.98 624	0.67 583	0.84 593	0.97 677	0.26 637	0.23 657	0.23 593	0.24 642	0.20 520	0.21 538

Wz-Net-SNSev	0.99 702	0.80 751	3.00 767	0.57 699	0.46 703	0.94 654	1.22 769	1.40 717	1.28 711	1.04 668	1.33 680	1.46 723	0.90 688	2.06 758	1.65 738	0.26 637	0.24 667	0.25 624	0.26 668	0.33 670	0.30 647

GwcNet	0.73 644	0.39 641	1.37 716	0.53 663	0.43 680	1.10 688	0.52 634	1.27 678	1.19 693	1.05 673	1.41 694	1.06 655	0.86 674	0.98 647	1.01 681	0.26 637	0.24 667	0.24 609	0.23 626	0.23 586	0.28 634

DSFCA	0.57 587	0.27 539	0.71 582	0.41 408	0.36 633	0.78 604	0.53 639	1.08 595	0.85 527	1.08 686	0.84 475	0.90 600	0.66 574	1.05 666	0.63 597	0.26 637	0.22 647	0.21 556	0.21 587	0.22 566	0.20 516

RTSC	0.93 688	0.54 704	1.59 733	0.56 693	0.40 662	1.17 705	0.55 650	1.44 726	1.82 759	1.53 739	1.26 664	1.15 682	0.82 660	1.70 744	2.44 767	0.26 637	0.20 626	0.23 593	0.24 642	0.31 657	0.32 663

ADCMid	1.22 731	0.57 717	3.17 773	0.54 677	0.44 687	1.07 684	0.77 719	1.31 695	1.13 675	2.14 768	1.48 710	1.49 728	1.47 747	1.65 740	5.30 804	0.26 637	0.24 667	0.29 675	0.32 705	0.38 704	0.36 686

MDST_ROB	0.97 697	0.29 569	1.02 675	0.64 726	0.43 680	2.64 771	0.82 728	1.68 759	1.18 691	2.89 786	1.82 732	0.97 621	0.75 633	1.83 751	0.89 652	0.26 637	0.22 647	0.32 694	0.28 684	0.26 623	0.26 612

FBW_ROB	0.94 692	0.54 704	1.03 677	0.56 693	0.42 677	1.16 701	0.76 718	1.56 743	1.41 728	1.38 732	1.33 680	1.47 725	1.07 714	2.94 787	1.14 704	0.26 637	0.32 727	0.45 738	0.30 691	0.34 679	0.30 647

PWC_ROB	0.92 687	0.57 717	1.64 739	0.53 663	0.33 607	0.93 651	0.39 509	1.42 724	1.51 740	1.66 748	2.57 763	1.18 685	1.11 718	1.50 730	1.54 733	0.26 637	0.18 589	0.28 665	0.20 563	0.30 653	0.32 663

YMNet	0.68 632	0.40 650	1.01 672	0.53 663	0.46 703	1.04 678	0.48 605	1.06 585	0.81 500	1.21 707	1.31 676	1.11 671	0.73 621	0.89 609	0.96 672	0.27 649	0.31 720	0.25 624	0.25 656	0.25 612	0.24 599

YMNet_1	0.68 632	0.40 650	1.01 672	0.53 663	0.46 703	1.04 678	0.48 605	1.06 585	0.81 500	1.21 707	1.31 676	1.11 671	0.73 621	0.89 609	0.96 672	0.27 649	0.31 720	0.25 624	0.25 656	0.25 612	0.24 599

test_sample7	0.54 561	0.30 584	0.55 485	0.37 263	0.28 497	0.63 528	0.47 598	1.11 604	0.92 577	0.93 614	0.89 504	0.86 583	0.71 604	0.74 526	0.53 555	0.27 649	0.22 647	0.27 653	0.26 668	0.27 633	0.26 612

GMStereo_Zeroshot	0.51 533	0.46 675	0.80 616	0.50 619	0.28 497	0.57 492	0.30 323	0.75 446	0.79 480	0.88 584	0.94 529	0.90 600	0.37 381	0.77 554	0.46 500	0.27 649	0.14 471	0.26 643	0.15 374	0.39 708	0.19 483

CSP-Net	0.57 587	0.29 569	0.55 485	0.42 450	0.29 525	1.20 709	0.49 618	1.29 690	0.75 454	0.98 645	0.97 547	0.88 592	0.69 594	0.85 596	0.66 602	0.27 649	0.18 589	0.17 371	0.17 475	0.18 459	0.19 483

APVNet	0.73 644	0.39 641	1.01 672	0.58 706	0.45 693	1.16 701	0.68 693	1.47 730	0.87 540	0.84 545	1.15 633	1.04 646	0.84 665	1.14 677	1.18 706	0.27 649	0.28 702	0.32 694	0.31 701	0.29 645	0.32 663

FADNet-RVC	0.62 621	0.56 713	1.29 704	0.47 589	0.39 657	0.63 528	0.40 523	1.16 626	0.91 571	0.71 469	0.86 488	1.04 646	0.55 499	0.99 652	0.78 630	0.27 649	0.26 688	0.28 665	0.29 690	0.32 665	0.31 656

S-Stereo	0.76 656	0.36 625	1.10 684	0.57 699	0.46 703	0.83 630	0.59 669	1.31 695	1.62 749	0.98 645	1.41 694	1.11 671	0.93 693	0.85 596	1.07 696	0.27 649	0.31 720	0.28 665	0.25 656	0.33 670	0.50 740

DANet	0.74 649	0.47 684	0.98 670	0.60 711	0.41 668	0.92 650	0.41 545	1.02 563	0.87 540	1.22 711	1.22 655	1.33 706	0.88 682	1.26 699	1.37 720	0.27 649	0.24 667	0.31 687	0.25 656	0.37 700	0.36 686
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
AdaStereo	0.52 548	0.34 610	0.53 467	0.49 608	0.25 386	0.71 578	0.36 457	1.24 665	0.91 571	0.77 504	0.98 553	0.75 540	0.50 475	0.71 513	0.51 538	0.27 649	0.13 429	0.28 665	0.18 509	0.23 586	0.18 467
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	0.73 644	0.52 694	0.93 657	0.57 699	0.37 637	0.80 618	0.86 736	1.19 641	0.95 597	1.20 706	1.22 655	1.39 719	0.86 674	1.07 667	0.88 650	0.27 649	0.21 637	0.31 687	0.27 675	0.34 679	0.35 680

Selective-IGEV-i16pb	0.95 693	0.25 484	6.90 791	0.42 450	0.32 594	1.73 747	0.55 650	1.12 609	1.58 745	0.67 437	1.19 650	0.97 621	0.55 499	0.83 587	0.63 597	0.28 660	0.17 568	0.18 429	0.20 563	0.21 536	0.23 585

rvit_0105_6	0.40 406	0.28 555	0.68 565	0.51 631	0.30 550	0.39 356	0.41 545	0.53 251	0.68 409	0.41 297	0.45 275	0.50 377	0.45 446	0.55 334	0.37 406	0.28 660	0.26 688	0.24 609	0.22 608	0.22 566	0.17 433

rvit_0105_5	0.44 450	0.32 596	0.79 615	0.51 631	0.29 525	0.44 410	0.43 569	0.62 316	0.76 461	0.51 346	0.52 318	0.61 446	0.53 487	0.58 366	0.38 424	0.28 660	0.25 677	0.25 624	0.24 642	0.22 566	0.20 516

rvit_0105_4	0.42 429	0.30 584	0.77 611	0.52 648	0.29 525	0.41 380	0.44 579	0.57 283	0.75 454	0.45 318	0.48 288	0.56 406	0.49 472	0.58 366	0.37 406	0.28 660	0.26 688	0.25 624	0.22 608	0.24 601	0.19 483

WZ-Net	1.29 738	0.64 727	5.42 787	0.64 726	0.52 723	1.37 719	1.29 772	1.41 719	1.77 757	1.56 741	1.69 726	1.74 742	1.41 742	2.50 775	2.16 763	0.28 660	0.21 637	0.23 593	0.25 656	0.39 708	0.41 710

SACVNet	0.61 615	0.36 625	0.67 558	0.57 699	0.37 637	0.65 546	0.47 598	1.16 626	0.80 489	1.04 668	1.06 597	1.02 638	0.81 659	0.99 652	0.57 572	0.28 660	0.21 637	0.25 624	0.24 642	0.30 653	0.39 700

pcwnet_v2	0.60 611	0.29 569	0.89 653	0.46 567	0.36 633	0.62 522	0.38 490	1.33 704	1.24 700	1.02 660	1.27 668	0.71 506	0.59 530	0.71 513	0.51 538	0.28 660	0.21 637	0.24 609	0.23 626	0.29 645	0.30 647

hitnet-ft	0.57 587	0.29 569	0.43 346	0.42 450	0.29 525	0.81 624	0.40 523	0.98 547	0.91 571	0.84 545	1.01 571	1.13 679	0.72 615	0.83 587	0.71 617	0.28 660	0.21 637	0.28 665	0.22 608	0.29 645	0.27 623

TDLM	0.59 604	0.35 616	0.57 507	0.53 663	0.32 594	0.67 564	0.72 706	1.09 598	1.03 635	0.84 545	1.11 615	0.84 577	0.71 604	0.96 638	0.61 589	0.28 660	0.18 589	0.26 643	0.22 608	0.27 633	0.21 538

SANet	1.15 719	0.45 670	1.40 720	0.50 619	0.32 594	1.54 733	1.21 766	1.49 731	3.35 797	1.61 742	2.41 757	2.32 761	1.80 764	1.57 733	1.27 712	0.28 660	0.25 677	0.26 643	0.24 642	0.36 690	0.32 663

SGM_RVC	1.04 706	0.30 584	0.47 385	0.41 408	0.23 290	1.73 747	0.77 719	1.63 754	1.30 717	2.39 777	1.99 741	2.64 765	1.78 763	2.22 766	1.40 721	0.28 660	0.27 695	0.27 653	0.25 656	0.25 612	0.25 608
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CASS	0.46 467	0.28 555	0.45 360	0.48 596	0.22 246	0.63 528	0.34 418	0.99 552	0.66 398	0.76 498	0.86 488	0.61 446	0.58 524	0.58 366	0.44 489	0.29 671	0.16 533	0.22 572	0.18 509	0.23 586	0.28 634
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FAT-Stereo	0.75 653	0.34 610	0.81 624	0.51 631	0.38 649	0.78 604	0.63 683	1.39 713	1.32 719	1.05 673	1.40 692	1.58 738	1.14 723	0.92 622	0.91 661	0.29 671	0.28 702	0.28 665	0.23 626	0.28 643	0.41 710

FADNet	0.63 624	0.53 697	1.20 693	0.46 567	0.44 687	0.66 554	0.41 545	1.24 665	1.07 655	0.70 459	0.84 475	0.98 624	0.65 572	0.87 601	0.54 561	0.29 671	0.30 712	0.27 653	0.30 691	0.48 729	0.36 686

stereogan	0.83 673	0.33 605	0.89 653	0.61 716	0.51 720	1.80 751	0.50 625	1.41 719	1.39 727	1.05 673	1.47 709	1.56 737	1.04 710	1.32 713	0.87 649	0.29 671	0.29 704	0.29 675	0.25 656	0.39 708	0.40 705

DeepPruner_ROB	0.55 571	0.37 627	0.67 558	0.42 450	0.31 568	0.50 438	0.43 569	1.22 660	0.73 444	0.86 569	1.05 591	0.85 579	0.58 524	0.90 617	0.56 566	0.29 671	0.23 657	0.22 572	0.22 608	0.26 623	0.26 612

PSMNet_ROB	0.67 629	0.39 641	0.76 608	0.57 699	0.43 680	1.00 667	0.85 735	1.25 671	0.93 583	0.82 531	1.04 588	1.08 661	0.64 564	0.89 609	1.02 685	0.29 671	0.21 637	0.31 687	0.31 701	0.27 633	0.25 608

CBMV	0.68 632	0.37 627	0.50 423	0.43 497	0.26 424	1.00 667	0.71 700	1.17 635	1.16 684	1.24 715	1.29 673	1.06 655	0.86 674	0.98 647	0.75 626	0.29 671	0.30 712	0.34 702	0.30 691	0.26 623	0.27 623
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
S	0.42 429	0.21 352	0.42 326	0.40 374	0.26 424	0.72 583	0.43 569	0.67 361	0.63 381	0.61 390	0.97 547	0.39 287	0.47 459	0.44 229	0.33 360	0.30 678	0.17 568	0.31 687	0.32 705	0.18 459	0.14 295

rvit_0105_3	0.48 490	0.35 616	0.85 642	0.56 693	0.31 568	0.48 434	0.48 605	0.65 342	0.81 500	0.66 428	0.59 351	0.66 486	0.56 508	0.66 468	0.41 467	0.30 678	0.27 695	0.29 675	0.28 684	0.21 536	0.21 538

AnyNet_C32	1.27 736	0.72 738	3.33 776	0.59 709	0.56 730	1.51 731	1.53 784	1.27 678	1.28 711	1.52 738	1.48 710	1.38 717	1.23 729	1.64 739	5.26 802	0.30 678	0.29 704	0.29 675	0.34 715	0.38 704	0.44 723

ADCPNet	1.11 717	0.53 697	3.26 775	0.55 688	0.44 687	1.47 726	0.83 731	1.21 651	1.17 687	1.26 723	1.42 699	1.67 741	1.12 720	1.48 729	3.86 796	0.30 678	0.29 704	0.30 685	0.32 705	0.37 700	0.37 692

CVANet_RVC	0.59 604	0.35 616	0.54 481	0.49 608	0.33 607	0.70 572	0.67 690	1.12 609	0.97 611	0.88 584	1.05 591	1.01 636	0.72 615	0.94 629	0.55 563	0.30 678	0.20 626	0.28 665	0.26 668	0.32 665	0.23 585

Syn2CoEx	0.74 649	0.55 710	1.17 692	0.66 730	0.45 693	0.89 644	0.56 656	1.54 738	1.15 682	0.95 626	1.35 685	1.03 640	1.03 708	0.96 638	0.89 652	0.31 683	0.27 695	0.29 675	0.24 642	0.23 586	0.27 623

Nwc_Net	0.82 667	0.40 650	0.86 643	0.62 720	0.56 730	1.04 678	0.57 659	1.72 761	1.08 660	0.93 614	1.88 736	1.44 721	1.24 730	1.19 685	0.94 667	0.31 683	0.25 677	0.36 708	0.39 735	0.31 657	0.31 656

RTS	2.03 766	1.03 770	11.50 804	0.68 738	0.63 750	2.71 773	1.56 786	1.55 739	2.32 772	1.93 760	2.57 763	1.32 701	1.32 734	5.20 808	4.30 797	0.31 683	0.23 657	0.29 675	0.30 691	0.41 712	0.40 705

RTSA	2.03 766	1.03 770	11.50 804	0.68 738	0.63 750	2.71 773	1.56 786	1.55 739	2.32 772	1.93 760	2.57 763	1.32 701	1.32 734	5.20 808	4.30 797	0.31 683	0.23 657	0.29 675	0.30 691	0.41 712	0.40 705

NCCL2	0.74 649	0.45 670	0.77 611	0.65 728	0.45 693	0.97 659	1.16 760	1.16 626	1.02 631	1.00 651	0.98 553	1.48 727	0.88 682	0.99 652	0.89 652	0.31 683	0.27 695	0.39 724	0.39 735	0.33 670	0.34 676

Selective-IGEV-i16pc	0.57 587	0.21 352	1.29 704	0.41 408	0.31 568	1.98 757	0.62 676	0.70 396	1.12 669	0.51 346	0.82 465	0.67 493	0.35 353	0.71 513	0.41 467	0.32 688	0.18 589	0.17 371	0.19 539	0.19 498	0.20 516

psmorigin	0.84 675	0.53 697	2.21 754	0.50 619	0.41 668	0.86 638	0.57 659	1.08 595	0.90 563	1.50 736	1.42 699	1.50 729	1.09 716	1.29 703	1.03 686	0.32 688	0.33 734	0.27 653	0.27 675	0.34 679	0.45 725

NCC-stereo	0.82 667	0.43 665	0.87 648	0.63 723	0.68 759	0.88 641	0.72 706	1.60 752	1.12 669	0.95 626	1.41 694	1.37 713	1.37 740	1.26 699	0.94 667	0.32 688	0.30 712	0.37 713	0.49 765	0.34 679	0.35 680

Abc-Net	0.82 667	0.43 665	0.87 648	0.63 723	0.68 759	0.88 641	0.72 706	1.60 752	1.12 669	0.95 626	1.41 694	1.37 713	1.37 740	1.26 699	0.94 667	0.32 688	0.30 712	0.37 713	0.49 765	0.34 679	0.35 680
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.98 700	0.54 704	1.30 708	0.63 723	0.50 718	1.14 697	0.50 625	1.80 766	2.20 769	1.66 748	1.39 691	1.47 725	1.21 727	1.40 718	1.80 744	0.32 688	0.27 695	0.32 694	0.34 715	0.41 712	0.44 723

SGM-ForestM	4.73 798	0.34 610	1.05 679	0.46 567	0.28 497	10.26 807	3.48 812	4.52 807	5.16 806	8.68 822	7.48 813	18.87 834	10.80 814	11.26 825	10.01 814	0.32 688	0.34 738	0.32 694	0.32 705	0.29 645	0.30 647

PS-NSSS	0.60 611	0.46 675	0.68 565	0.43 497	0.34 619	0.66 554	0.57 659	1.05 578	0.91 571	0.80 524	1.28 669	0.72 523	0.67 583	0.89 609	0.61 589	0.32 688	0.26 688	0.40 727	0.27 675	0.35 684	0.29 641

SGM-Forest	0.65 627	0.33 605	0.43 346	0.44 527	0.30 550	1.01 672	0.54 647	1.13 617	1.09 666	1.11 697	1.21 653	1.10 669	0.76 642	0.99 652	0.71 617	0.32 688	0.33 734	0.33 699	0.30 691	0.30 653	0.28 634
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Light-Stereo-hy	0.97 697	0.55 710	1.80 746	0.57 699	0.60 745	1.72 746	0.82 728	1.27 678	0.95 597	1.25 717	0.99 561	2.36 762	0.79 649	1.38 717	0.80 638	0.33 696	0.38 748	1.21 788	0.66 781	0.50 735	0.50 740

AANet	1.18 724	1.03 770	3.09 770	0.46 567	0.40 662	1.00 667	0.56 656	1.29 690	2.47 778	2.36 775	2.42 758	2.21 756	1.62 754	1.20 688	1.55 734	0.33 696	0.25 677	0.28 665	0.25 656	0.37 700	0.37 692

rvit_stereo_0075_2	0.48 490	0.38 636	0.74 600	0.54 677	0.46 703	0.43 398	0.35 442	0.85 492	0.68 409	0.56 372	0.73 406	0.59 439	0.47 459	0.64 442	0.47 512	0.33 696	0.23 657	0.35 703	0.26 668	0.32 665	0.26 612

GASNet	0.70 638	0.77 747	1.16 691	0.71 746	0.49 713	0.62 522	0.48 605	1.12 609	1.05 643	0.98 645	0.84 475	0.94 615	0.82 660	1.41 721	0.85 647	0.33 696	0.22 647	0.29 675	0.28 684	0.44 721	0.26 612

Wz-Net-TNSev	1.23 733	1.24 777	5.25 786	0.51 631	0.43 680	1.49 730	1.09 754	1.58 748	1.42 731	1.25 717	1.26 664	1.58 738	1.52 750	1.97 755	1.95 748	0.33 696	0.32 727	0.26 643	0.30 691	0.41 712	0.43 718

UDGNet	0.50 519	0.82 752	0.56 498	0.51 631	0.32 594	0.41 380	0.34 418	0.71 404	0.93 583	0.65 421	0.60 354	0.58 429	0.44 439	0.65 454	0.43 478	0.33 696	0.15 503	0.67 771	0.20 563	0.49 733	0.23 585

AnyNet_C01	1.63 753	1.16 775	7.38 792	0.65 728	0.56 730	2.25 766	1.53 784	1.53 736	1.46 736	1.71 752	1.95 739	1.83 745	1.41 742	2.48 773	4.42 799	0.33 696	0.32 727	0.32 694	0.34 715	0.45 722	0.50 740

NVstereo2D	0.62 621	0.32 596	0.82 625	0.50 619	0.44 687	0.88 641	0.48 605	1.12 609	1.17 687	0.67 437	0.90 510	0.90 600	0.69 594	1.02 661	0.69 613	0.33 696	0.16 533	0.29 675	0.20 563	0.43 718	0.46 729

XPNet_ROB	0.73 644	0.38 636	0.80 616	0.53 663	0.40 662	0.80 618	0.83 731	1.21 651	0.96 606	1.37 730	1.17 645	1.37 713	0.87 677	1.14 677	0.99 679	0.33 696	0.25 677	0.27 653	0.24 642	0.31 657	0.29 641

LALA_ROB	0.76 656	0.46 675	0.86 643	0.55 688	0.41 668	1.00 667	0.93 744	1.25 671	1.13 675	1.23 713	1.15 633	1.55 735	0.80 655	1.11 674	0.96 672	0.33 696	0.23 657	0.35 703	0.30 691	0.35 684	0.32 663

rvit_105_1	0.56 581	0.42 661	0.84 636	0.59 709	0.37 637	0.59 508	0.68 693	0.73 428	0.97 611	0.82 531	0.69 392	0.75 540	0.63 555	0.80 572	0.56 566	0.34 706	0.29 704	0.31 687	0.34 715	0.23 586	0.23 585

AF-Net	0.85 680	0.41 656	0.87 648	0.66 730	0.54 728	0.96 658	0.52 634	1.66 757	1.37 724	1.03 663	2.04 745	1.46 723	1.36 738	1.19 685	1.05 692	0.34 706	0.24 667	0.39 724	0.28 684	0.31 657	0.26 612

RGC	0.82 667	0.62 725	0.80 616	0.67 734	0.66 756	0.91 647	0.59 669	1.35 707	1.09 666	1.12 699	1.46 707	1.50 729	1.09 716	1.28 702	0.97 677	0.34 706	0.30 712	0.48 749	0.40 739	0.38 704	0.38 697

edge stereo	0.79 662	0.40 650	0.82 625	0.52 648	0.44 687	0.83 630	0.58 666	1.34 706	1.08 660	1.30 726	1.38 690	1.79 744	1.13 722	1.15 680	0.92 663	0.34 706	0.32 727	0.42 732	0.28 684	0.33 670	0.39 700

ADCS	1.60 752	0.70 734	4.02 779	0.61 716	0.53 725	1.31 714	1.11 755	1.71 760	1.86 762	1.97 763	1.68 724	1.51 731	1.46 745	2.07 759	9.20 811	0.34 706	0.32 727	0.33 699	0.36 724	0.45 722	0.46 729

LSM	4.83 800	0.83 755	11.23 803	0.76 753	56.73 841	1.10 688	1.18 761	1.35 707	1.70 755	2.13 765	2.34 754	1.34 709	1.19 726	1.52 731	1.23 710	0.34 706	0.50 779	0.39 724	0.47 758	0.51 739	9.82 818

ISRNet	0.57 587	0.25 484	0.72 589	0.57 699	0.36 633	0.43 398	0.28 277	0.85 492	0.84 521	1.09 690	1.25 660	0.91 606	0.61 543	0.68 487	0.60 583	0.35 712	0.26 688	0.36 708	0.33 712	0.30 653	0.42 713

DeepPrunerF	0.93 688	0.55 710	3.88 777	0.70 744	0.81 766	0.72 583	0.74 713	1.28 685	1.97 763	0.95 626	1.02 575	0.87 589	0.85 670	1.16 681	1.07 696	0.35 712	0.29 704	0.43 733	0.40 739	0.31 657	0.33 672

DPSNet	1.08 712	0.44 668	2.64 760	0.54 677	0.42 677	1.59 734	1.25 770	2.39 784	1.50 739	1.13 700	1.12 617	1.51 731	2.19 778	1.44 725	1.51 732	0.35 712	0.25 677	0.25 624	0.21 587	0.49 733	0.39 700

dad	0.61 615	0.53 697	0.72 589	0.44 527	0.31 568	0.64 538	0.37 472	0.85 492	1.28 711	1.05 673	1.17 645	1.18 685	0.61 543	0.70 503	0.54 561	0.36 715	0.23 657	0.37 713	0.21 587	0.31 657	0.23 585

DGSMNet	0.80 664	0.58 721	1.42 722	0.61 716	0.65 752	0.94 654	0.75 716	1.35 707	1.16 684	0.88 584	1.26 664	1.00 632	0.75 633	1.07 667	0.89 652	0.36 715	0.31 720	0.41 731	0.40 739	0.60 756	0.59 754

RP	0.80 664	0.38 636	0.73 596	0.67 734	0.59 739	0.82 627	0.57 659	1.21 651	1.28 711	1.03 663	1.68 724	1.45 722	1.49 749	1.08 670	0.90 658	0.36 715	0.31 720	0.37 713	0.30 691	0.36 690	0.36 686

MeshStereo	1.38 743	0.45 670	0.58 511	0.45 542	0.35 626	1.63 737	0.60 672	2.07 773	1.43 732	4.49 801	3.32 782	4.67 791	2.08 774	2.08 760	1.32 716	0.36 715	0.36 743	0.37 713	0.32 705	0.32 665	0.34 676
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	0.61 615	0.47 684	0.45 360	0.46 567	0.33 607	0.79 611	0.29 299	1.15 623	1.05 643	0.85 559	1.18 649	0.67 493	0.71 604	0.92 622	0.57 572	0.37 719	0.38 748	0.47 743	0.41 744	0.39 708	0.32 663

FINET	0.75 653	0.45 670	1.38 717	0.48 596	0.46 703	0.98 664	1.00 750	1.22 660	1.69 754	0.91 609	1.25 660	0.74 533	0.74 630	1.09 671	0.82 643	0.37 719	0.31 720	0.27 653	0.24 642	0.35 684	0.34 676

G-Net	0.95 693	0.48 688	1.13 687	0.67 734	0.49 713	2.07 760	0.63 683	1.02 563	0.90 563	1.77 754	2.62 766	1.28 695	1.60 753	1.09 671	1.06 693	0.37 719	0.30 712	0.35 703	0.25 656	0.46 725	0.45 725

CBMV_ROB	0.62 621	0.39 641	0.41 309	0.41 408	0.28 497	0.86 638	0.28 277	1.06 585	1.02 631	0.95 626	1.33 680	0.81 573	0.84 665	0.94 629	0.56 566	0.37 719	0.37 747	0.43 733	0.40 739	0.33 670	0.32 663

PWCDC_ROB	0.93 688	0.54 704	0.97 669	0.78 754	0.41 668	1.03 676	0.42 558	1.39 713	2.34 775	1.04 668	3.73 786	0.80 569	1.12 720	1.29 703	1.04 690	0.37 719	0.22 647	0.24 609	0.20 563	0.36 690	0.31 656

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 707	0.61 724	1.82 747	0.69 741	0.51 720	2.62 770	1.69 793	1.28 685	1.44 733	1.39 733	1.56 717	1.34 709	0.91 689	1.68 742	0.95 670	0.38 724	0.39 756	0.46 741	0.61 777	0.41 712	0.43 718

PM Cens cmp D40	2.45 779	0.46 675	0.74 600	0.53 663	0.37 637	2.08 762	0.89 737	2.85 789	5.72 810	4.63 803	9.96 818	8.52 810	4.46 804	3.03 791	2.56 774	0.39 725	0.38 748	0.37 713	0.35 722	0.36 690	0.37 692

PM Graph cmp D40	2.32 777	0.48 688	1.36 715	0.55 688	0.37 637	2.18 764	1.20 765	2.29 779	5.35 808	4.82 807	11.65 821	5.13 797	3.61 795	3.01 790	2.17 764	0.39 725	0.36 743	0.37 713	0.34 715	0.36 690	0.38 697

PatchMatch Cens Cmp	2.93 783	0.46 675	0.72 589	0.53 663	0.37 637	2.70 772	1.19 762	2.95 790	6.72 814	4.66 804	10.09 819	15.81 824	4.73 805	2.99 789	2.50 772	0.39 725	0.38 748	0.37 713	0.35 722	0.36 690	0.38 697

PatchMatch Graph Cmp	2.45 779	0.49 690	1.31 709	0.54 677	0.37 637	2.07 760	1.21 766	2.31 780	5.96 811	5.01 815	11.72 822	6.65 807	3.68 797	2.74 783	2.65 776	0.39 725	0.36 743	0.37 713	0.34 715	0.37 700	0.37 692

PatchMatch		0.49 690		0.54 677		2.05 759		2.39 784		4.84 809		6.28 805		2.98 788		0.39 725		0.37 713		0.36 690

SAMSARA	1.15 719	0.69 733	1.44 724	1.09 776	0.93 769	2.10 763	1.87 800	1.64 755	1.47 737	1.64 745	1.21 653	2.06 753	1.14 723	1.61 734	1.50 731	0.39 725	0.45 772	0.36 708	0.38 731	0.50 735	0.51 745

XQC	0.97 697	0.70 734	1.54 730	0.70 744	0.55 729	1.48 727	0.81 726	1.41 719	1.57 743	1.21 707	1.12 617	1.33 706	1.04 710	1.55 732	2.00 754	0.39 725	0.25 677	0.37 713	0.32 705	0.55 749	0.49 737

CSAN	0.88 684	0.52 694	0.93 657	0.61 716	0.42 677	1.19 708	1.11 755	1.27 678	1.48 738	1.37 730	1.44 702	1.37 713	1.30 733	1.46 728	1.01 681	0.39 725	0.31 720	0.36 708	0.37 726	0.35 684	0.36 686

NOSS_ROB	0.59 604	0.40 650	0.42 326	0.45 542	0.31 568	0.79 611	0.53 639	1.09 598	1.12 669	0.69 453	0.92 524	0.77 553	0.63 555	0.81 578	0.52 543	0.39 725	0.38 748	0.44 737	0.42 751	0.38 704	0.36 686

1111	2.07 770	0.65 730	3.02 769	0.73 749	0.62 749	2.90 784	3.64 813	2.31 780	2.05 767	2.41 778	2.99 775	3.30 782	3.61 795	5.14 807	5.14 801	0.40 734	0.36 743	0.47 743	0.39 735	0.59 755	0.65 757

PVD	1.34 741	0.70 734	1.42 722	0.78 754	0.65 752	1.68 741	0.91 738	2.12 777	3.01 793	2.25 770	2.35 756	1.90 748	1.99 770	1.98 756	2.14 761	0.40 734	0.38 748	0.49 754	0.37 726	0.51 739	0.67 759

fsdfsdds	3.43 789	0.73 739	2.79 761	0.78 754	0.59 739	7.51 803	1.39 782	4.13 806	6.46 813	6.01 818	10.42 820	11.82 816	6.06 808	2.84 785	3.82 794	0.41 736	0.40 759	0.66 768	0.50 768	0.54 746	0.80 765

MFN_U_SF_RVC	1.14 718	0.63 726	2.33 755	0.69 741	0.46 703	2.04 758	0.70 698	1.90 770	1.37 724	1.62 743	1.56 717	1.94 750	1.36 738	1.73 746	1.90 747	0.41 736	0.38 748	0.45 738	0.48 762	0.45 722	0.47 731

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 642	0.84 756	0.80 616	0.55 688	0.38 649	1.38 721	0.57 659	1.07 589	0.81 500	0.90 600	0.94 529	0.95 616	0.54 495	1.01 658	0.61 589	0.41 736	0.30 712	0.57 763	0.31 701	0.86 771	0.39 700

DualNet (step1)	0.60 611	0.37 627	0.83 629	0.39 329	0.31 568	0.72 583	0.49 618	1.11 604	0.92 577	0.93 614	0.89 504	0.86 583	0.71 604	0.74 526	0.53 555	0.42 739	0.22 647	0.40 727	0.41 744	0.36 690	0.35 680

test_sample9	1.17 722	0.37 627	0.83 629	0.39 329	0.31 568	0.72 583	0.49 618	1.11 604	0.92 577	0.93 614	0.89 504	0.86 583	0.71 604	1.29 703	2.03 756	0.42 739	9.50 836	0.40 727	0.41 744	0.36 690	0.35 680

test_sample8	1.36 742	0.37 627	0.83 629	0.39 329	0.31 568	0.72 583	0.49 618	1.19 641	0.79 480	1.51 737	0.96 538	3.29 781	1.64 757	1.29 703	2.03 756	0.42 739	9.50 836	0.40 727	0.41 744	0.36 690	0.35 680

BEATNet-Init1	15.65 821	1.62 794	54.26 845	0.75 752	0.56 730	37.03 837	13.39 830	13.20 821	14.59 826	29.41 850	29.29 847	47.69 853	21.87 836	26.91 840	19.58 829	0.43 742	0.39 756	0.47 743	0.47 758	0.52 744	0.52 747

TARSTereo(ZeroShot)	5.46 804	0.47 684	9.57 797	0.66 730	0.59 739	8.77 805	4.03 814	8.63 815	12.96 823	10.53 824	14.98 832	16.48 825	10.82 815	3.81 800	3.79 791	0.44 743	0.41 762	0.43 733	0.41 744	0.69 761	0.81 766

TestStereooo	5.46 804	0.47 684	9.57 797	0.66 730	0.59 739	8.77 805	4.03 814	8.63 815	12.96 823	10.53 824	14.98 832	16.48 825	10.82 815	3.81 800	3.79 791	0.44 743	0.41 762	0.43 733	0.41 744	0.69 761	0.81 766

DStereoSA	2.42 778	0.66 731	2.95 764	0.89 766	1.12 784	1.75 750	6.75 819	1.53 736	1.63 751	1.28 725	8.81 815	0.99 629	10.14 810	1.68 742	3.37 787	0.44 743	0.34 738	0.64 767	0.68 784	1.21 785	1.60 795

base	1.10 713	0.34 610	10.75 800	0.52 648	0.37 637	0.79 611	0.41 545	1.00 558	1.03 635	1.05 673	1.15 633	0.64 467	0.63 555	0.86 598	0.58 579	0.45 746	0.29 704	0.28 665	0.30 691	0.21 536	0.31 656

UHP(ZeroShot)	12.86 818	0.73 739	18.98 816	0.84 762	0.65 752	25.19 826	5.35 817	20.84 836	40.56 855	23.45 838	34.37 848	25.42 838	25.81 840	14.12 827	14.55 823	0.45 746	0.32 727	0.48 749	0.38 731	1.02 778	3.66 812

UHP	12.86 818	0.73 739	18.98 816	0.84 762	0.65 752	25.19 826	5.35 817	20.84 836	40.56 855	23.45 838	34.37 848	25.42 838	25.81 840	14.12 827	14.55 823	0.45 746	0.32 727	0.48 749	0.38 731	1.02 778	3.66 812

FSD					0.46 703	0.48 434	0.52 634	0.54 261	0.49 318	0.48 339	0.48 288	0.50 377	0.48 466	0.51 307	0.49 530	0.45 746	0.43 769	0.47 743	0.46 754	0.46 725

UHP(FT)	1.64 754	0.75 742	2.95 764	0.80 757	0.57 734	2.76 777	1.66 790	1.88 768	2.67 785	2.26 771	2.78 769	2.64 765	1.99 770	2.55 776	3.15 783	0.46 750	0.46 774	0.75 773	0.64 779	0.66 759	0.48 734

mmmmmm	1.64 754	0.75 742	2.95 764	0.80 757	0.57 734	2.76 777	1.66 790	1.88 768	2.67 785	2.26 771	2.78 769	2.64 765	1.99 770	2.55 776	3.15 783	0.46 750	0.46 774	0.75 773	0.64 779	0.66 759	0.48 734

FCDSN-DC	1.43 747	0.57 717	0.69 574	0.74 750	0.59 739	1.42 723	0.65 689	1.40 717	1.41 728	3.31 796	4.42 797	4.57 790	3.01 791	1.70 744	1.19 708	0.46 750	0.42 766	0.48 749	0.47 758	0.51 739	0.51 745
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMD_ROB	1.25 734	0.51 692	0.64 544	0.60 711	0.50 718	1.66 739	0.67 690	1.26 673	1.26 707	2.64 782	3.82 787	3.06 775	3.20 793	1.45 726	0.91 661	0.46 750	0.41 762	0.49 754	0.51 770	0.47 728	0.45 725

WCMA_ROB	1.22 731	0.39 641	0.93 657	0.51 631	0.45 693	1.44 724	0.79 724	1.20 648	1.30 717	2.99 792	3.94 790	3.30 782	2.17 777	1.42 722	1.31 715	0.46 750	0.35 741	0.35 703	0.37 726	0.41 712	0.42 713

DStereoFS	2.16 774	0.91 761	1.29 704	0.84 762	0.72 763	3.56 792	0.95 745	2.01 771	2.03 766	1.65 747	2.06 746	2.73 768	13.30 823	4.76 806	1.95 748	0.47 755	0.33 734	0.84 781	0.49 765	0.95 776	1.42 791

FC-DCNN v2	1.74 758	0.53 697	0.68 565	0.62 720	0.49 713	1.67 740	0.71 700	1.85 767	1.57 743	4.84 809	5.01 802	6.42 806	3.92 799	2.24 767	1.43 724	0.47 755	0.42 766	0.47 743	0.46 754	0.48 729	0.47 731

FC-DCNN	1.67 757	0.53 697	0.68 565	0.62 720	0.49 713	1.62 736	0.71 700	1.77 765	1.55 741	4.73 806	4.66 800	5.82 801	3.94 800	2.13 762	1.42 722	0.47 755	0.42 766	0.47 743	0.46 754	0.48 729	0.47 731

TARStereo(FT)	1.20 727	0.56 713	1.75 744	0.80 757	0.48 711	1.71 743	1.95 801	1.57 745	1.26 707	1.25 717	2.27 749	3.15 777	1.32 734	1.61 734	1.78 742	0.48 758	0.29 704	0.51 758	0.37 726	0.51 739	0.31 656

2222	1.20 727	0.56 713	1.75 744	0.80 757	0.48 711	1.71 743	1.95 801	1.57 745	1.26 707	1.25 717	2.27 749	3.15 777	1.32 734	1.61 734	1.78 742	0.48 758	0.29 704	0.51 758	0.37 726	0.51 739	0.31 656

CC-Net-ROB	0.84 675	1.01 769	0.93 657	0.60 711	0.45 693	1.25 711	0.71 700	1.20 648	1.05 643	0.84 545	1.24 659	0.90 600	0.78 648	1.14 677	0.70 614	0.48 758	0.34 738	1.71 794	0.38 731	0.78 769	0.40 705

ccnet	0.84 675	0.59 723	0.86 643	0.56 693	0.60 745	1.11 693	0.72 706	1.44 726	0.97 611	1.15 702	1.44 702	1.28 695	0.95 698	1.01 658	1.33 717	0.49 761	0.43 769	0.50 756	0.47 758	0.52 744	0.48 734

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 743	0.91 761	2.11 753	0.89 766	0.57 734	4.27 797	1.79 797	1.55 739	2.00 765	1.64 745	1.85 735	1.83 745	1.44 744	1.89 754	1.49 730	0.49 761	0.40 759	0.56 762	0.58 774	0.75 768	0.52 747

GANetREF_RVC	0.82 667	0.77 747	0.95 663	0.68 738	0.43 680	1.15 699	1.06 753	1.19 641	1.20 696	1.03 663	1.02 575	1.10 669	0.89 685	1.20 688	0.78 630	0.49 761	0.39 756	0.58 764	0.39 735	0.69 761	0.49 737
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	0.84 675	0.45 670	0.66 552	0.41 408	0.45 693	0.82 627	0.53 639	0.81 478	0.81 500	0.73 480	0.61 360	0.91 606	0.76 642	0.77 554	0.61 589	0.51 764	0.55 782	0.54 761	4.92 829	0.54 746	0.42 713

MANE	4.73 798	0.54 704	0.77 611	0.69 741	0.60 745	10.35 808	1.67 792	8.68 817	12.66 822	6.90 821	9.43 816	11.59 815	10.59 813	8.26 822	8.41 809	0.51 764	0.45 772	0.48 749	1.02 799	0.50 735	0.50 740

PStereo	0.51 533	0.76 745	0.42 326	0.37 263	0.28 497	0.56 482	0.46 589	0.56 275	0.89 557	0.54 364	0.33 206	0.51 384	0.51 481	0.80 572	0.68 610	0.53 766	0.25 677	0.30 685	0.27 675	0.62 757	0.52 747

SDNR	0.89 686	0.39 641	1.66 742	0.42 450	0.39 657	3.35 790	0.32 379	0.95 537	1.05 643	1.05 673	2.12 747	0.62 455	0.71 604	1.40 718	0.78 630	0.53 766	0.56 784	0.36 708	0.27 675	0.46 725	0.50 740

PASM	0.96 695	0.71 737	2.05 752	0.72 747	0.72 763	0.84 635	0.92 741	1.14 619	1.34 722	1.25 717	1.22 655	1.34 709	1.07 714	1.31 711	1.11 700	0.53 766	0.57 785	0.59 765	0.67 782	0.56 754	0.57 753

ELAS	1.77 761	0.64 727	1.10 684	0.72 747	0.58 737	3.37 791	1.76 795	2.54 787	2.57 781	3.77 799	3.96 791	2.83 771	3.44 794	2.34 771	2.73 777	0.53 766	0.47 777	0.50 756	0.48 762	0.55 749	0.55 751
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
nnnnnnn	1.86 762	0.68 732	3.24 774	0.82 761	0.74 765	1.91 755	1.19 762	2.10 775	2.45 777	2.79 784	4.48 798	4.72 792	2.80 788	2.72 782	2.84 779	0.54 770	0.53 781	0.66 768	0.63 778	0.70 765	0.65 757

ELAS_RVC	1.76 760	0.64 727	1.20 693	0.74 750	0.59 739	2.18 764	2.53 808	2.10 775	2.85 792	3.46 797	3.41 785	3.12 776	4.11 801	2.69 780	2.53 773	0.54 770	0.47 777	0.51 758	0.48 762	0.55 749	0.55 751
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PSMNet-RUCA	0.78 661	0.78 750	1.23 696	1.01 771	0.91 767	0.68 569	0.53 639	1.16 626	1.06 647	0.79 521	1.10 610	0.82 575	0.72 615	0.94 629	0.70 614	0.55 772	0.27 695	0.76 776	0.46 754	0.70 765	0.49 737

UDG	0.93 688	1.03 770	0.75 604	1.00 770	0.97 773	1.02 674	0.57 659	1.18 637	1.01 626	0.93 614	1.02 575	1.32 701	1.03 708	0.88 607	0.92 663	0.55 772	0.33 734	1.82 796	0.41 744	1.20 784	0.74 762

PDISCO_ROB	0.96 695	0.51 692	1.13 687	1.03 774	1.00 777	1.81 752	0.77 719	1.72 761	1.60 747	1.09 690	1.19 650	1.34 709	0.80 655	1.62 737	1.01 681	0.58 774	0.22 647	0.45 738	0.40 739	0.50 735	0.41 710

DispFullNet	1.64 754	2.64 809	3.14 772	2.57 803	1.78 796	1.32 715	0.55 650	1.42 724	1.45 734	1.89 759	1.48 710	1.55 735	2.35 780	2.08 760	1.12 703	0.60 775	0.19 613	2.33 807	0.73 786	2.35 804	1.30 786

Consistency-Raft	1.01 704	0.82 752	1.27 702	0.85 765	0.97 773	0.81 624	0.83 731	1.35 707	1.61 748	1.06 683	1.66 723	1.11 671	0.93 693	0.93 626	1.11 700	0.65 776	0.75 794	0.79 778	0.91 795	1.09 783	0.79 764

MADNet+	2.28 776	2.56 806	10.82 801	1.25 781	0.96 772	2.77 779	1.44 783	2.34 782	1.76 756	1.36 729	1.78 731	1.84 747	1.74 762	6.33 811	4.57 800	0.67 777	0.66 788	0.59 765	0.54 773	0.84 770	0.81 766

PMTNet	0.33 293	0.17 152	0.26 39	0.29 12	0.18 88	0.44 410	0.22 131	0.57 283	0.66 398	0.46 327	0.54 331	0.38 274	0.34 337	0.50 295	0.25 207	0.75 778	0.10 94	0.12 72	0.09 11	0.13 184	0.12 176

JetBlue	3.02 786	1.39 783	7.91 794	1.17 779	1.49 788	8.53 804	7.94 820	2.82 788	1.98 764	2.15 769	2.69 768	3.32 784	3.01 791	6.66 812	3.81 793	0.79 779	0.78 797	0.75 773	0.76 788	1.04 780	1.33 788

SQANet	0.87 683	0.76 745	0.76 608	1.16 778	0.99 776	1.10 688	0.51 628	1.12 609	0.85 527	0.93 614	1.05 591	1.03 640	0.76 642	1.07 667	0.70 614	0.79 779	0.25 677	1.04 785	0.36 724	1.56 788	0.70 760

NVStereoNet_ROB	1.31 740	0.96 764	1.33 712	0.90 768	0.92 768	1.15 699	1.05 752	1.49 731	1.62 749	1.63 744	2.51 760	2.31 759	1.62 754	2.16 764	1.42 722	0.81 781	0.73 790	0.79 778	1.02 799	0.73 767	0.97 774
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	1.10 713	2.58 808	0.83 629	1.21 780	1.27 786	1.02 674	0.69 697	1.17 635	0.95 597	0.98 645	1.26 664	1.28 695	0.84 665	0.97 645	0.79 637	0.85 782	0.40 759	2.00 799	0.60 776	1.34 786	0.94 770

MFMNet_re	1.17 722	0.99 766	1.31 709	1.02 773	0.95 771	1.32 715	1.32 774	1.44 726	1.58 745	1.72 753	1.70 727	1.21 687	1.57 751	1.16 681	1.04 690	0.88 783	0.76 796	0.79 778	0.75 787	0.90 772	0.94 770

otaku	1.10 713	0.96 764	0.96 664	1.37 784	1.06 782	1.65 738	0.72 706	1.46 729	1.19 693	1.10 694	1.32 678	1.32 701	0.95 698	1.29 703	0.81 642	0.89 784	0.46 774	1.24 789	0.50 768	1.86 791	0.89 769

anonymity	0.98 700	0.89 760	1.06 680	0.93 769	1.04 781	0.97 659	0.82 728	1.33 704	0.93 583	1.08 686	0.98 553	1.02 638	0.95 698	1.02 661	0.93 665	0.96 785	0.96 813	0.90 782	0.91 795	0.92 773	0.95 772

GCST	0.85 680	1.25 779	0.80 616	1.58 786	1.03 779	1.04 678	0.24 179	0.81 478	0.81 500	0.99 650	0.67 387	0.78 556	0.35 353	0.98 647	0.38 424	0.97 786	0.65 787	1.20 787	0.81 791	0.93 774	0.72 761

SPS-STEREO	1.29 738	0.94 763	1.10 684	1.05 775	1.03 779	1.48 727	0.91 738	1.57 745	1.24 700	2.13 765	1.90 737	1.94 750	1.46 745	1.77 747	1.64 737	0.97 786	0.94 812	0.90 782	0.89 794	0.96 777	0.97 774
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.52 750	0.99 766	1.61 737	1.01 771	1.02 778	1.86 754	1.19 762	1.49 731	1.38 726	2.96 790	3.00 776	2.79 770	1.94 766	1.88 752	1.62 736	0.98 788	0.97 814	0.91 784	0.91 795	0.94 775	0.99 776

WAO-7	1.96 763	1.24 777	1.52 727	1.28 782	1.06 782	2.92 785	1.64 789	3.32 796	3.05 795	2.28 773	3.32 782	3.19 780	2.38 781	3.39 794	2.49 771	1.02 789	0.92 808	1.06 786	1.04 801	1.05 781	0.99 776

CAS	0.37 357	0.13 3	0.27 58	1.34 783	0.31 568	0.46 425	0.38 490	0.50 230	0.48 314	0.35 241	0.52 318	0.24 118	0.19 60	0.30 47	0.28 282	1.03 790	0.08 1	0.12 72	0.08 2	0.12 120	0.28 634

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 581	3.08 812	2.41 759	0.32 82	0.18 88	0.29 191	0.20 60	0.39 114	0.33 177	0.29 186	0.25 111	0.18 25	0.18 38	0.32 80	0.22 109	1.08 791	0.09 19	0.17 371	0.16 410	0.15 312	0.96 773

Ntro	1.15 719	1.00 768	1.00 671	1.49 785	1.20 785	1.69 742	0.81 726	1.39 713	1.25 702	1.01 655	1.28 669	1.31 699	1.00 703	1.31 711	0.89 652	1.10 792	0.43 769	1.36 790	0.51 770	1.95 794	0.99 776

light-stereo	4.16 794	1.10 774	14.81 812	10.11 818	7.60 814	3.03 787	0.68 693	3.75 803	2.81 791	5.31 817	5.96 812	9.76 813	1.47 747	7.39 821	1.47 729	1.22 793	1.45 820	0.66 768	0.78 789	1.84 790	2.07 800

WAO-8	3.00 784	1.60 792	1.52 727	1.82 790	1.65 792	5.57 799	1.35 777	4.65 809	12.37 820	2.89 786	4.04 792	4.89 795	2.78 786	3.73 798	2.44 767	1.29 794	0.93 810	2.00 799	1.16 808	2.02 796	1.23 783

Venus	3.00 784	1.60 792	1.52 727	1.82 790	1.65 792	5.57 799	1.35 777	4.65 809	12.37 820	2.89 786	4.04 792	4.89 795	2.78 786	3.73 798	2.44 767	1.29 794	0.93 810	2.00 799	1.16 808	2.02 796	1.23 783

WAO-6	2.11 772	1.52 787	1.25 698	1.73 788	1.69 794	2.72 775	1.62 788	3.15 794	3.64 799	2.01 764	3.28 780	3.52 788	2.20 779	2.59 778	2.48 770	1.31 796	0.92 808	2.04 803	1.22 811	1.89 792	1.35 790

MonStereo1	2.06 768	1.51 786	1.56 731	1.85 792	1.70 795	2.84 781	0.78 723	2.52 786	3.49 798	2.33 774	4.36 796	3.41 786	2.72 785	2.32 768	1.83 745	1.32 797	0.55 782	1.66 793	0.88 793	1.94 793	1.70 797

ACVNet_2	1.74 758	1.30 780	1.62 738	1.81 789	1.63 790	2.28 767	1.34 776	2.35 783	2.64 784	1.82 756	2.55 761	2.99 773	1.71 761	1.67 741	1.20 709	1.48 798	0.59 786	1.81 795	0.71 785	2.09 798	1.29 785

PWCK	2.06 768	1.75 798	4.11 781	1.69 787	0.93 769	3.13 789	2.86 811	2.18 778	2.41 776	2.38 776	2.33 752	2.22 757	1.85 765	3.52 796	2.20 765	1.65 799	0.73 790	1.52 792	0.83 792	1.81 789	1.02 779

RainbowNet	1.42 746	1.53 788	1.31 709	1.93 794	1.46 787	1.52 732	1.03 751	1.67 758	1.55 741	1.23 713	1.59 720	1.54 734	1.21 727	1.40 718	1.03 686	1.70 800	0.70 789	1.82 796	0.80 790	2.11 799	1.22 782

Dean	2.07 770	1.39 783	1.69 743	2.17 798	1.83 798	2.75 776	1.28 771	3.49 800	3.80 802	2.13 765	3.30 781	3.18 779	1.98 769	1.78 748	1.72 739	1.73 801	0.79 800	1.99 798	0.91 795	2.17 801	1.34 789

ACVNet_1	1.55 751	1.36 782	1.35 714	1.96 796	1.63 790	1.83 753	0.96 748	2.09 774	1.85 761	1.43 734	1.54 715	2.31 759	1.68 760	1.42 722	1.18 706	1.76 802	0.51 780	2.05 804	0.59 775	2.24 803	1.30 786

ACVNet-4b	1.43 747	1.34 781	1.28 703	1.95 795	1.60 789	1.93 756	0.77 719	1.59 750	1.64 752	1.05 673	1.60 721	2.10 755	0.92 691	1.79 749	0.84 645	1.76 802	0.35 741	2.03 802	0.67 782	2.16 800	1.18 781

DStereoO	1.07 709	0.77 747	0.87 648	0.67 734	0.49 713	0.91 647	1.30 773	1.15 623	1.41 728	1.24 715	1.33 680	1.06 655	2.39 782	1.32 713	1.11 700	2.03 804	0.38 748	0.77 777	0.31 701	1.55 787	0.43 718

LVE	2.20 775	1.47 785	1.44 724	2.06 797	1.80 797	2.79 780	1.77 796	2.96 791	3.94 804	1.95 762	4.29 795	3.47 787	1.97 767	2.48 773	1.85 746	2.06 805	0.88 805	2.06 805	1.13 806	2.17 801	1.53 792

IMH-64-1	1.96 763	1.64 795	1.26 699	2.26 800	1.91 799	2.30 768	1.35 777	2.99 792	2.29 770	1.70 750	2.79 772	2.47 763	1.66 758	2.33 769	1.95 748	2.07 806	0.74 792	2.44 808	1.04 801	2.40 805	1.59 793

IMH-64	1.96 763	1.64 795	1.26 699	2.26 800	1.91 799	2.30 768	1.35 777	2.99 792	2.29 770	1.70 750	2.79 772	2.47 763	1.66 758	2.33 769	1.95 748	2.07 806	0.74 792	2.44 808	1.04 801	2.40 805	1.59 793

IMH	2.15 773	1.66 797	1.29 704	2.25 799	1.92 801	2.87 782	1.33 775	3.25 795	3.04 794	1.87 758	3.33 784	3.00 774	2.03 773	2.80 784	1.95 748	2.09 808	0.78 797	2.45 810	1.05 804	2.44 807	1.62 796

JetRed	5.38 803	6.17 813	12.68 809	2.38 802	2.85 811	12.60 812	11.17 828	4.60 808	3.74 800	3.87 800	3.85 788	4.83 793	4.13 802	6.81 813	12.18 821	2.18 809	2.95 825	2.19 806	1.98 817	3.49 817	3.01 808

TorneroNet	4.49 797	1.92 800	1.65 741	2.60 805	2.29 803	14.95 820	1.86 799	4.86 812	19.56 838	3.10 794	7.52 814	7.00 808	2.90 790	4.48 805	3.66 789	2.24 810	0.78 797	2.68 814	1.14 807	2.79 812	1.80 798

TorneroNet-64	3.54 790	1.89 799	1.59 733	2.62 806	2.29 803	6.88 802	1.72 794	4.72 811	11.88 818	2.43 779	5.46 806	8.16 809	2.80 788	4.13 804	3.03 781	2.25 811	0.75 794	2.57 812	1.09 805	2.65 811	1.84 799

DPSimNet_ROB	5.19 802	2.71 810	18.56 815	2.59 804	2.49 806	4.25 796	10.93 827	3.33 797	3.93 803	5.02 816	4.52 799	5.74 799	10.18 811	5.44 810	8.79 810	2.40 812	2.47 823	2.48 811	2.54 819	2.56 809	2.87 807

KSHMR	2.64 781	1.96 801	1.86 749	2.69 807	2.44 805	2.88 783	2.04 803	3.46 799	6.31 812	2.51 781	3.27 779	3.39 785	1.97 767	2.59 778	2.08 760	2.48 813	1.41 818	2.80 817	1.51 815	2.98 813	2.09 801

UNDER WATER-64	3.72 793	2.07 802	4.57 784	3.30 812	2.52 808	5.61 801	2.63 810	3.67 802	12.27 819	3.09 793	2.66 767	5.99 803	4.74 806	3.93 803	3.57 788	2.54 814	1.24 817	2.65 813	1.48 814	3.21 815	2.62 806

ktn	3.02 786	2.27 804	1.85 748	2.89 808	2.54 809	3.72 793	2.14 805	3.79 804	5.33 807	2.82 785	5.09 803	5.95 802	2.54 783	3.34 793	2.58 775	2.65 815	1.44 819	2.78 816	2.03 818	2.61 810	2.10 802

notaker	2.87 782	2.31 805	2.01 751	3.03 809	2.60 810	2.94 786	1.82 798	3.43 798	3.06 796	2.89 786	4.21 794	6.15 804	2.71 784	3.42 795	2.90 780	2.67 816	1.18 816	3.00 819	1.67 816	3.13 814	2.26 803

UNDER WATER	3.63 792	2.12 803	4.11 781	3.17 810	2.51 807	3.77 795	2.45 807	3.53 801	13.66 825	2.98 791	2.92 774	5.75 800	4.13 802	3.85 802	3.75 790	2.84 817	1.11 815	2.71 815	1.41 813	3.26 816	2.50 805

USTest	12.98 820	14.10 822	19.89 818	16.19 819	14.95 816	20.69 822	31.85 837	16.52 830	10.99 817	8.83 823	9.55 817	13.88 817	10.36 812	16.06 829	21.35 831	3.19 818	4.82 828	5.08 831	5.36 830	8.77 825	7.20 816

MADNet++	4.18 795	2.72 811	4.00 778	3.80 814	3.44 813	4.72 798	4.05 816	4.01 805	3.74 800	4.52 802	5.14 804	4.20 789	4.89 807	7.04 814	6.39 805	3.79 819	3.70 827	3.27 821	2.70 821	3.68 819	3.74 814

HanzoNet	6.97 808	2.57 807	4.66 785	3.29 811	2.96 812	3.75 794	2.35 806	5.08 813	7.11 815	14.46 835	13.06 825	17.69 830	22.95 837	13.72 826	6.61 806	4.36 820	1.96 822	3.14 820	2.59 820	3.88 820	3.19 809

DGTPSM_ROB	12.12 816	8.03 814	21.12 819	8.97 816	16.81 817	10.68 809	30.77 835	9.14 818	15.23 827	6.55 819	15.49 834	9.02 811	15.13 825	9.26 823	21.71 832	4.58 821	8.60 829	5.07 830	9.26 832	5.88 823	11.06 824

DPSMNet_ROB	12.13 817	8.03 814	21.13 820	9.02 817	16.82 818	10.68 809	30.78 836	9.15 819	15.24 828	6.56 820	15.50 835	9.02 811	15.13 825	9.28 824	21.71 832	4.59 822	8.60 829	5.08 831	9.26 832	5.89 824	11.06 824

noway3	9.21 810	10.12 817	12.61 807	19.35 820	17.92 821	12.72 814	8.85 823	13.79 826	2.55 780	4.89 813	5.64 808	14.32 818	10.92 817	7.32 816	9.99 813	5.38 823	0.86 801	3.93 827	3.20 827	10.35 826	9.58 817

DLNR-FE	20.09 827	36.45 835	38.39 832	170.32 854	60.71 844	0.23 78	0.20 60	13.60 823	0.40 248	0.45 318	0.66 380	0.42 315	0.21 112	0.64 442	0.32 346	5.49 824	0.10 94	0.15 272	0.11 175	72.83 858	0.13 245

noway2	9.29 811	10.00 816	13.21 810	19.46 821	17.91 820	12.76 815	8.86 824	13.76 824	2.52 779	4.89 813	5.65 809	14.42 821	11.02 820	7.33 817	10.02 815	5.50 825	0.86 801	3.92 823	3.19 823	10.41 827	10.11 820

zzzz4	9.41 814	11.20 820	13.33 811	19.85 825	17.93 822	12.87 817	8.81 821	13.98 828	2.75 789	4.88 811	5.65 809	14.41 820	10.97 819	7.35 819	10.09 817	5.53 826	0.87 803	3.92 823	3.19 823	10.47 829	10.21 821

noway1	9.38 813	11.21 821	12.64 808	19.86 826	17.94 824	12.86 816	8.81 821	13.99 829	2.71 788	4.88 811	5.65 809	14.39 819	10.96 818	7.36 820	10.09 817	5.53 826	0.87 803	3.92 823	3.19 823	10.48 830	10.21 821

noway4	9.29 811	11.04 819	10.86 802	19.95 827	17.93 822	12.89 818	8.96 826	13.89 827	2.60 783	4.83 808	5.53 807	14.50 822	11.18 822	7.34 818	10.04 816	5.56 828	0.89 806	3.92 823	3.19 823	10.52 831	10.27 823

DLNR_Zeroshot_test	20.12 828	36.36 834	38.38 831	170.13 853	62.28 845	0.22 57	0.20 60	13.43 822	0.40 248	0.45 318	0.66 380	0.42 315	0.21 112	0.64 442	0.32 346	5.57 829	0.10 94	0.15 272	0.11 175	72.31 857	0.13 245

TCMNet-wrong-test	9.08 809	10.58 818	9.58 799	19.64 822	17.64 819	12.69 813	8.93 825	13.77 825	2.58 782	4.67 805	5.19 805	14.57 823	11.02 820	7.21 815	9.81 812	5.58 830	0.89 806	3.76 822	3.10 822	10.41 827	10.02 819

tt	6.21 806	0.22 393	5.88 789	3.55 813	2.07 802	11.25 811	19.19 831	11.84 820	5.47 809	2.71 783	2.18 748	4.87 794	6.25 809	3.71 797	7.09 807	8.31 831	11.17 838	4.91 829	5.39 831	5.72 822	2.42 804

PML	40.49 845	30.31 832	12.46 806	7.19 815	14.30 815	91.44 853	212.44 862	7.73 814	23.24 840	74.44 861	185.05 862	49.81 854	25.78 839	21.34 835	12.84 822	8.71 832	2.93 824	8.43 834	3.24 828	13.77 836	4.45 815

iinet-test	16.76 823	17.54 823	22.91 822	19.68 823	18.39 825	24.34 824	34.09 839	20.39 831	15.46 829	12.61 827	12.84 823	18.06 832	15.24 828	19.55 830	24.17 834	8.84 833	8.72 831	8.93 835	9.26 832	12.70 832	11.43 827

IINet	16.76 823	17.54 823	22.91 822	19.68 823	18.39 825	24.34 824	34.08 838	20.39 831	15.46 829	12.61 827	12.85 824	18.06 832	15.24 828	19.55 830	24.17 834	8.84 833	8.72 831	8.93 835	9.26 832	12.70 832	11.43 827

DPSM_ROB	17.80 825	18.60 826	24.24 828	20.89 829	19.49 827	25.83 829	36.10 841	21.62 840	16.41 832	13.46 830	14.26 830	19.11 835	16.15 830	20.74 833	25.59 837	9.37 835	9.23 834	9.47 837	9.81 836	13.47 834	12.09 829

DPSM	17.80 825	18.60 826	24.24 828	20.89 829	19.49 827	25.83 829	36.10 841	21.62 840	16.41 832	13.46 830	14.26 830	19.11 835	16.15 830	20.74 833	25.59 837	9.37 835	9.23 834	9.47 837	9.81 836	13.47 834	12.09 829

Selective-IGEV-i1pa	15.72 822	22.55 831	18.18 814	1.88 793	0.97 773	29.25 836	11.89 829	25.83 843	20.69 839	20.14 837	22.94 836	28.39 841	23.24 838	29.37 841	18.71 828	12.83 837	3.29 826	6.89 833	1.18 810	2.01 795	14.15 831

xxxxx1	36.77 839	19.69 828	24.00 825	62.46 843	66.77 846	27.30 832	39.89 843	20.40 833	18.80 835	14.18 832	13.11 826	17.29 827	17.30 832	21.62 836	27.81 839	13.61 838	18.98 850	111.36 859	133.25 858	28.84 846	38.64 844

tt_ll	36.77 839	19.69 828	24.00 825	62.46 843	66.77 846	27.30 832	39.89 843	20.40 833	18.80 835	14.18 832	13.11 826	17.29 827	17.30 832	21.62 836	27.81 839	13.61 838	18.98 850	111.36 859	133.25 858	28.84 846	38.64 844

ff	36.77 839	19.69 828	24.00 825	62.46 843	66.77 846	27.30 832	39.89 843	20.40 833	18.80 835	14.18 832	13.11 826	17.29 827	17.30 832	21.62 836	27.81 839	13.61 838	18.98 850	111.36 859	133.25 858	28.84 846	38.64 844

Anonymous_1	33.12 831	18.23 825	23.86 824	20.53 828	21.18 829	25.45 828	35.84 840	22.44 842	15.68 831	13.41 829	13.70 829	18.00 831	15.15 827	20.31 832	24.47 836	14.56 841	8.84 833	66.24 856	117.79 857	155.41 861	11.40 826

fast-reg	35.51 832	37.45 842	48.59 840	42.42 841	40.60 840	52.45 845	72.91 849	43.31 846	32.61 842	26.36 841	27.86 837	36.65 844	30.31 843	40.94 846	51.17 846	18.26 842	18.55 842	19.07 839	19.64 839	27.04 837	23.98 832

FlowAnything	35.84 837	37.49 843	48.69 842	42.17 835	39.26 836	51.95 838	72.95 853	43.35 847	33.23 850	26.92 846	28.67 842	38.55 851	32.78 850	41.53 847	51.47 849	18.71 843	18.59 847	19.17 847	19.88 846	27.07 838	24.26 834

CasAABBNet	35.77 835	37.38 837	48.59 840	42.20 836	39.23 834	51.95 838	72.92 850	43.36 848	33.03 848	26.93 847	28.31 841	38.43 848	32.32 846	41.58 848	51.50 850	18.71 843	18.58 844	19.11 842	19.75 840	27.11 840	24.33 835

Hybrid-DGEV	35.79 836	37.44 841	48.86 844	42.22 837	39.24 835	52.03 843	72.89 848	43.41 851	32.74 843	26.76 842	28.72 844	38.35 845	32.61 848	41.58 848	51.39 847	18.72 845	18.56 843	19.14 845	19.80 845	27.10 839	24.25 833

RAFT-FEzeroshot	35.76 833	37.39 838	48.55 838	42.39 839	39.44 838	51.96 840	72.92 850	43.38 849	32.90 845	26.87 844	28.06 838	38.42 846	32.28 844	41.59 850	51.51 851	18.73 846	18.58 844	19.11 842	19.75 840	27.12 841	24.33 835

RAFT-FE	35.76 833	37.39 838	48.55 838	42.39 839	39.44 838	51.96 840	72.92 850	43.38 849	32.90 845	26.87 844	28.06 838	38.42 846	32.28 844	41.59 850	51.51 851	18.73 846	18.58 844	19.11 842	19.75 840	27.12 841	24.33 835

RAFTStereoReplicaGSO							72.95 853	43.45 853	33.17 849	26.83 843	28.70 843	38.51 849	32.41 847	41.79 854	51.15 845	18.74 848	18.60 848	19.09 840	19.78 843	27.14 843

Selective-RAFT-Error	35.87 838	37.42 840	48.73 843	42.24 838	39.28 837	52.00 842	72.87 847	43.41 851	32.95 847	26.97 848	28.72 844	38.71 852	33.15 852	41.59 850	51.42 848	18.77 849	18.60 848	19.14 845	19.78 843	27.19 844	24.42 838

LSM0	38.96 844	37.52 844	48.37 837	43.79 842	91.31 851	52.31 844	72.38 846	43.71 854	32.75 844	27.16 849	28.73 846	38.51 849	32.63 849	41.75 853	51.59 853	18.85 850	18.43 841	19.09 840	19.60 838	27.21 845	33.44 840

zzzz2	53.65 846	56.66 847	73.27 847	63.91 846	58.99 842	77.97 851	109.74 857	64.98 859	48.54 857	40.57 854	42.99 853	57.05 855	47.63 855	61.95 857	76.91 854	27.98 851	27.90 853	28.74 848	29.84 847	40.82 852	36.58 841

noway5	53.65 846	56.66 847	73.27 847	63.91 846	58.99 842	77.97 851	109.74 857	64.98 859	48.54 857	40.57 854	42.99 853	57.05 855	47.63 855	61.95 857	76.91 854	27.98 851	27.90 853	28.74 848	29.84 847	40.82 852	36.58 841

LRCNet_RVC	21.27 829	31.14 833	21.46 821	28.97 832	23.77 830	3.11 788	0.62 676	20.94 838	1.64 752	25.57 840	28.13 840	21.96 837	14.74 824	21.99 839	16.44 827	29.16 853	14.92 840	33.57 852	31.28 849	29.67 849	26.33 839

zzzzzz3	56.61 848	57.26 849	74.92 849	78.37 848	76.48 849	77.51 850	91.82 856	62.31 857	50.64 859	40.79 856	45.27 855	70.00 857	62.02 859	61.78 855	76.96 857	29.82 854	27.98 855	31.03 850	32.00 850	46.50 855	38.68 847

zzz1	56.64 849	57.28 850	75.17 850	78.39 849	76.49 850	77.41 849	91.74 855	62.51 858	50.67 860	40.88 857	45.36 856	70.01 858	62.11 860	61.78 855	76.95 856	29.82 854	27.99 856	31.03 850	32.00 850	46.50 855	38.60 843

HaxPig	31.93 830	37.19 836	34.22 830	24.41 831	24.94 831	18.53 821	20.18 832	21.15 839	28.84 841	35.74 851	38.86 850	26.18 840	28.75 842	33.85 842	34.15 842	35.89 856	38.80 857	37.79 853	40.52 854	39.33 850	39.33 848

AVERAGE_ROB	37.53 843	40.05 845	40.01 833	34.74 834	33.76 833	28.46 835	25.14 834	32.31 845	34.08 852	41.20 858	40.52 851	34.51 843	34.78 854	39.11 844	37.48 844	42.68 857	43.32 858	43.80 854	42.99 855	40.42 851	41.31 849

MEDIAN_ROB	37.35 842	40.72 846	40.37 834	32.26 833	31.80 832	27.29 831	25.02 833	29.47 844	33.43 851	41.99 859	41.60 852	33.48 842	34.37 853	39.66 845	36.94 843	43.49 858	43.96 859	44.07 855	43.35 856	41.32 854	42.43 850

RSGM-EC	74.49 850	61.53 851	40.38 835	97.66 850	92.09 852	73.48 847	113.87 859	59.44 855	38.62 853	39.84 852	49.02 857	90.35 859	61.68 857	138.81 859	126.03 859	92.92 859	53.83 860	94.52 857	37.88 852	81.03 859	46.84 851

acva	74.49 850	61.53 851	40.38 835	97.66 850	92.09 852	73.48 847	113.87 859	59.44 855	38.62 853	39.84 852	49.02 857	90.35 859	61.68 857	138.81 859	126.03 859	92.92 859	53.83 860	94.52 857	37.88 852	81.03 859	46.84 851

Selective-IGEV-i16pa	80.76 852	120.64 854	16.47 813	1.09 776	0.67 757	181.14 856	2.07 804	155.24 863	142.81 862	57.79 860	156.23 860	108.46 861	171.50 862	201.35 863	101.88 858	96.20 861	1.70 821	2.81 818	0.33 712	1.06 782	95.73 853

Light2-Stereo	118.81 853	74.59 853	104.85 852	164.27 852	128.52 854	122.07 854	1.36 781	133.56 862	4.56 805	170.07 862	143.31 859	123.75 862	33.10 851	172.28 861	151.91 861	165.00 862	12.75 839	177.68 863	173.40 862	168.88 862	150.28 854

test_example2	176.82 854	204.75 855	198.54 854	188.58 855	191.23 855	151.28 855	169.77 861	97.63 861	125.81 861	179.94 863	183.74 861	158.20 863	139.14 861	192.16 862	198.12 862	203.48 863	236.37 862	163.71 862	173.22 861	217.79 863	162.95 855

ccccc		430.66 856		506.24 856	500.20 856	349.93 857		384.19 864		330.97 864		370.48 864		498.75 864		557.84 864	430.47 863	334.14 864	290.91 863	547.74 864

Low-res two-view benchmark