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)	0.31 254	0.34 592	0.80 598	0.52 630	0.43 661	1.18 687	0.21 89	0.39 99	0.34 170	0.20 26	0.25 99	0.18 22	0.15 9	0.41 178	0.19 21	0.09 1	0.09 18	0.11 5	0.09 10	0.11 41	0.10 12

monster-pro	0.20 23	0.14 11	0.27 47	0.31 43	0.16 34	0.22 51	0.21 89	0.39 99	0.34 170	0.20 26	0.25 99	0.17 10	0.15 9	0.40 169	0.19 21	0.09 1	0.09 18	0.11 5	0.09 10	0.11 41	0.10 12

MonStereo	0.20 23	0.14 11	0.27 47	0.31 43	0.16 34	0.22 51	0.21 89	0.39 99	0.34 170	0.20 26	0.25 99	0.18 22	0.15 9	0.40 169	0.19 21	0.09 1	0.09 18	0.11 5	0.09 10	0.11 41	0.10 12

Wavelet-MonSter	0.20 23	0.14 11	0.29 78	0.34 124	0.19 115	0.18 21	0.21 89	0.34 59	0.24 56	0.25 111	0.34 201	0.22 70	0.27 206	0.28 18	0.22 97	0.09 1	0.09 18	0.11 5	0.09 10	0.10 5	0.10 12

Monster-pub-eth3d	0.20 23	0.14 11	0.27 47	0.31 43	0.16 34	0.22 51	0.21 89	0.39 99	0.34 170	0.20 26	0.25 99	0.17 10	0.15 9	0.40 169	0.19 21	0.09 1	0.09 18	0.11 5	0.09 10	0.11 41	0.10 12

asda	0.22 81	0.19 239	0.31 117	0.32 75	0.18 74	0.24 81	0.23 153	0.38 94	0.29 112	0.28 159	0.24 88	0.18 22	0.23 145	0.41 178	0.22 97	0.09 1	0.08 1	0.11 5	0.09 10	0.11 41	0.10 12

4w-stereo	0.22 81	0.19 239	0.33 143	0.31 43	0.18 74	0.29 180	0.20 57	0.33 39	0.23 48	0.33 208	0.24 88	0.21 57	0.28 228	0.42 192	0.23 132	0.09 1	0.08 1	0.11 5	0.10 86	0.11 41	0.10 12

3.5w_stereo	0.23 103	0.18 191	0.31 117	0.31 43	0.18 74	0.27 141	0.22 124	0.39 99	0.30 131	0.33 208	0.27 128	0.24 106	0.29 249	0.52 296	0.25 191	0.09 1	0.08 1	0.11 5	0.09 10	0.11 41	0.11 77

MonSter	0.20 23	0.14 11	0.27 47	0.31 43	0.16 34	0.22 51	0.21 89	0.39 99	0.34 170	0.20 26	0.25 99	0.18 22	0.15 9	0.39 159	0.19 21	0.09 1	0.09 18	0.11 5	0.09 10	0.11 41	0.10 12

test410_97500	0.21 60	0.15 54	0.36 214	0.33 102	0.20 161	0.34 273	0.16 4	0.35 68	0.24 56	0.23 76	0.23 63	0.22 70	0.18 35	0.33 89	0.18 13	0.10 10	0.10 83	0.11 5	0.09 10	0.10 5	0.11 77

test410	0.21 60	0.15 54	0.36 214	0.33 102	0.20 161	0.35 283	0.16 4	0.35 68	0.24 56	0.23 76	0.23 63	0.22 70	0.18 35	0.31 55	0.18 13	0.10 10	0.11 233	0.11 5	0.09 10	0.10 5	0.11 77

LWStereo	0.24 122	0.16 91	0.50 405	0.36 209	0.17 51	0.38 323	0.25 190	0.40 123	0.26 76	0.23 76	0.31 174	0.24 106	0.34 318	0.45 225	0.18 13	0.10 10	0.10 83	0.12 62	0.10 86	0.13 171	0.10 12

LMStereo	0.25 147	0.17 139	0.69 556	0.36 209	0.17 51	0.26 116	0.28 260	0.39 99	0.30 131	0.22 61	0.29 153	0.23 83	0.36 348	0.43 203	0.17 4	0.10 10	0.09 18	0.13 116	0.10 86	0.14 230	0.10 12

ARStereo	0.24 122	0.17 139	0.35 188	0.36 209	0.17 51	0.34 273	0.24 167	0.43 149	0.30 131	0.26 126	0.24 88	0.25 122	0.35 334	0.44 215	0.20 42	0.10 10	0.09 18	0.13 116	0.10 86	0.12 109	0.10 12

BLMT-Stereo	0.17 1	0.11 1	0.23 3	0.33 102	0.20 161	0.16 14	0.22 124	0.21 3	0.23 48	0.14 1	0.18 19	0.16 7	0.14 3	0.26 10	0.22 97	0.10 10	0.09 18	0.14 187	0.13 273	0.10 5	0.11 77

BStereo	0.28 214	0.18 191	1.08 663	0.34 124	0.22 229	0.22 51	0.33 378	0.39 99	0.42 251	0.26 126	0.25 99	0.26 136	0.19 57	0.44 215	0.30 303	0.10 10	0.12 327	0.12 62	0.16 389	0.12 109	0.15 327

Anonymus123	0.32 265	0.18 191	1.08 663	0.34 124	0.22 229	0.69 553	0.33 378	0.57 265	0.42 251	0.26 126	0.25 99	0.26 136	0.19 57	0.44 215	0.30 303	0.10 10	0.12 327	0.12 62	0.16 389	0.12 109	0.15 327

AdaDepth	0.23 103	0.18 191	0.36 214	0.38 277	0.19 115	0.33 258	0.22 124	0.35 68	0.24 56	0.22 61	0.21 41	0.20 47	0.19 57	0.59 355	0.21 62	0.10 10	0.11 233	0.13 116	0.10 86	0.11 41	0.13 228

asd	0.22 81	0.18 191	0.31 117	0.32 75	0.18 74	0.26 116	0.22 124	0.37 91	0.25 67	0.32 201	0.23 63	0.19 35	0.23 145	0.46 236	0.21 62	0.10 10	0.08 1	0.11 5	0.10 86	0.12 109	0.10 12

qwe	0.23 103	0.18 191	0.30 98	0.31 43	0.18 74	0.29 180	0.22 124	0.39 99	0.33 162	0.37 239	0.30 165	0.20 47	0.22 127	0.45 225	0.22 97	0.10 10	0.08 1	0.11 5	0.10 86	0.12 109	0.10 12

2.25w	0.23 103	0.19 239	0.35 188	0.31 43	0.18 74	0.30 198	0.18 18	0.34 59	0.32 153	0.33 208	0.37 223	0.20 47	0.25 167	0.47 250	0.25 191	0.10 10	0.09 18	0.11 5	0.10 86	0.10 5	0.12 162

4.25_new	0.22 81	0.22 376	0.34 165	0.32 75	0.19 115	0.31 217	0.28 260	0.33 39	0.25 67	0.30 185	0.28 140	0.21 57	0.26 192	0.35 118	0.25 191	0.10 10	0.08 1	0.11 5	0.09 10	0.11 41	0.10 12

4.5w_new	0.22 81	0.22 376	0.34 165	0.32 75	0.19 115	0.31 217	0.28 260	0.33 39	0.25 67	0.30 185	0.28 140	0.21 57	0.26 192	0.35 118	0.25 191	0.10 10	0.08 1	0.11 5	0.09 10	0.11 41	0.10 12

4.5_new	0.21 60	0.20 289	0.31 117	0.31 43	0.18 74	0.24 81	0.26 219	0.34 59	0.29 112	0.33 208	0.29 153	0.19 35	0.19 57	0.30 39	0.21 62	0.10 10	0.08 1	0.12 62	0.11 165	0.14 230	0.10 12

4.5w-stereo	0.21 60	0.20 289	0.31 117	0.31 43	0.18 74	0.24 81	0.26 219	0.34 59	0.29 112	0.33 208	0.29 153	0.19 35	0.19 57	0.30 39	0.21 62	0.10 10	0.08 1	0.12 62	0.11 165	0.14 230	0.10 12

4.25w-stereo	0.22 81	0.22 376	0.34 165	0.32 75	0.19 115	0.31 217	0.28 260	0.33 39	0.25 67	0.30 185	0.28 140	0.21 57	0.26 192	0.35 118	0.25 191	0.10 10	0.08 1	0.11 5	0.09 10	0.11 41	0.10 12

2.5w	0.22 81	0.18 191	0.34 165	0.32 75	0.18 74	0.31 217	0.27 236	0.33 39	0.24 56	0.29 172	0.35 207	0.18 22	0.19 57	0.41 178	0.21 62	0.10 10	0.08 1	0.11 5	0.10 86	0.12 109	0.10 12

3.25w_new	0.24 122	0.17 139	0.34 165	0.31 43	0.18 74	0.43 380	0.20 57	0.39 99	0.32 153	0.39 260	0.29 153	0.23 83	0.27 206	0.43 203	0.23 132	0.10 10	0.09 18	0.11 5	0.09 10	0.10 5	0.11 77

3.25w	0.24 122	0.17 139	0.34 165	0.31 43	0.18 74	0.43 380	0.20 57	0.39 99	0.32 153	0.39 260	0.29 153	0.23 83	0.27 206	0.43 203	0.23 132	0.10 10	0.09 18	0.11 5	0.09 10	0.10 5	0.11 77

3.75w	0.23 103	0.17 139	0.33 143	0.32 75	0.19 115	0.42 373	0.24 167	0.36 81	0.26 76	0.33 208	0.28 140	0.17 10	0.25 167	0.38 152	0.21 62	0.10 10	0.08 1	0.11 5	0.10 86	0.11 41	0.10 12

3w_stereo	0.25 147	0.20 289	0.40 281	0.33 102	0.17 51	0.32 238	0.41 525	0.42 142	0.39 216	0.33 208	0.28 140	0.16 7	0.29 249	0.35 118	0.22 97	0.10 10	0.08 1	0.11 5	0.10 86	0.12 109	0.12 162

2w_stereo	0.23 103	0.19 239	0.33 143	0.33 102	0.17 51	0.28 160	0.37 452	0.40 123	0.36 189	0.33 208	0.33 189	0.17 10	0.21 105	0.30 39	0.23 132	0.10 10	0.08 1	0.11 5	0.10 86	0.12 109	0.11 77

1w_stereo	0.25 147	0.15 54	0.31 117	0.35 159	0.18 74	0.32 238	0.41 525	0.41 133	0.44 269	0.32 201	0.39 236	0.17 10	0.27 206	0.46 236	0.24 161	0.10 10	0.08 1	0.11 5	0.09 10	0.11 41	0.10 12

GFORCE	0.21 60	0.16 91	0.31 117	0.39 312	0.15 23	0.33 258	0.21 89	0.35 68	0.18 16	0.24 95	0.22 51	0.21 57	0.25 167	0.28 18	0.17 4	0.11 34	0.09 18	0.14 187	0.12 213	0.12 109	0.09 1

100	0.23 103	0.15 54	0.32 133	0.33 102	0.22 229	0.21 45	0.22 124	0.35 68	0.28 100	0.23 76	0.23 63	0.36 246	0.19 57	0.51 289	0.22 97	0.11 34	0.10 83	0.13 116	0.11 165	0.10 5	0.11 77

F5.5	0.20 23	0.15 54	0.25 10	0.35 159	0.14 7	0.31 217	0.22 124	0.36 81	0.21 37	0.19 20	0.24 88	0.24 106	0.19 57	0.29 28	0.17 4	0.11 34	0.11 233	0.14 187	0.12 213	0.13 171	0.09 1

F8.5	0.20 23	0.16 91	0.25 10	0.36 209	0.14 7	0.21 45	0.21 89	0.34 59	0.19 21	0.22 61	0.25 99	0.24 106	0.20 84	0.36 130	0.17 4	0.11 34	0.09 18	0.14 187	0.12 213	0.12 109	0.09 1

FORCE_9	0.20 23	0.16 91	0.25 10	0.36 209	0.14 7	0.22 51	0.22 124	0.34 59	0.19 21	0.22 61	0.25 99	0.24 106	0.20 84	0.36 130	0.17 4	0.11 34	0.09 18	0.14 187	0.12 213	0.12 109	0.09 1

FORCE_8	0.20 23	0.16 91	0.25 10	0.37 246	0.14 7	0.22 51	0.23 153	0.35 68	0.20 30	0.23 76	0.26 118	0.26 136	0.21 105	0.37 140	0.16 1	0.11 34	0.09 18	0.14 187	0.12 213	0.12 109	0.09 1

F7	0.20 23	0.16 91	0.26 34	0.35 159	0.14 7	0.22 51	0.26 219	0.34 59	0.20 30	0.21 40	0.23 63	0.22 70	0.20 84	0.36 130	0.16 1	0.11 34	0.10 83	0.14 187	0.11 165	0.11 41	0.10 12

FORCE_6	0.20 23	0.16 91	0.26 34	0.35 159	0.14 7	0.30 198	0.23 153	0.33 39	0.21 37	0.21 40	0.24 88	0.19 35	0.18 35	0.36 130	0.18 13	0.11 34	0.09 18	0.14 187	0.13 273	0.13 171	0.10 12

GELT-Stereo	0.25 147	0.17 139	0.29 78	0.38 277	0.22 229	0.24 81	0.26 219	0.58 270	0.44 269	0.34 221	0.27 128	0.27 152	0.21 105	0.35 118	0.22 97	0.11 34	0.09 18	0.14 187	0.13 273	0.11 41	0.11 77

testmc14	0.19 14	0.13 2	0.24 8	0.31 43	0.15 23	0.29 180	0.25 190	0.31 32	0.17 9	0.21 40	0.29 153	0.21 57	0.18 35	0.25 7	0.21 62	0.11 34	0.09 18	0.10 1	0.08 1	0.11 41	0.10 12

canet-new	0.24 122	0.17 139	0.60 507	0.35 159	0.18 74	0.33 258	0.27 236	0.40 123	0.28 100	0.20 26	0.25 99	0.21 57	0.35 334	0.48 261	0.18 13	0.11 34	0.10 83	0.12 62	0.10 86	0.14 230	0.09 1

bcnet-new	0.25 147	0.17 139	0.60 507	0.37 246	0.17 51	0.38 323	0.24 167	0.39 99	0.31 141	0.24 95	0.25 99	0.26 136	0.31 286	0.45 225	0.18 13	0.11 34	0.10 83	0.12 62	0.10 86	0.13 171	0.11 77

CR7Stereo	0.24 122	0.17 139	0.52 438	0.35 159	0.18 74	0.37 315	0.21 89	0.39 99	0.26 76	0.25 111	0.28 140	0.26 136	0.34 318	0.25 7	0.21 62	0.11 34	0.09 18	0.13 116	0.10 86	0.14 230	0.10 12

ARStereo-new	0.24 122	0.17 139	0.44 334	0.35 159	0.16 34	0.25 105	0.25 190	0.46 180	0.38 205	0.26 126	0.27 128	0.24 106	0.34 318	0.29 28	0.21 62	0.11 34	0.10 83	0.13 116	0.10 86	0.12 109	0.10 12

GCAP-Stereo-DPT26K	0.23 103	0.16 91	0.41 292	0.34 124	0.18 74	0.23 72	0.25 190	0.46 180	0.25 67	0.27 142	0.27 128	0.22 70	0.30 274	0.33 89	0.21 62	0.11 34	0.10 83	0.13 116	0.10 86	0.12 109	0.11 77

CHEStereo	0.24 122	0.17 139	0.33 143	0.36 209	0.18 74	0.39 338	0.24 167	0.39 99	0.31 141	0.30 185	0.28 140	0.26 136	0.31 286	0.31 55	0.20 42	0.11 34	0.09 18	0.13 116	0.10 86	0.14 230	0.11 77

TOTStereo	0.24 122	0.16 91	0.36 214	0.36 209	0.18 74	0.30 198	0.19 35	0.48 201	0.42 251	0.26 126	0.24 88	0.26 136	0.29 249	0.33 89	0.23 132	0.11 34	0.10 83	0.12 62	0.10 86	0.12 109	0.11 77

KABStereo	0.26 175	0.19 239	0.36 214	0.37 246	0.21 197	0.40 348	0.28 260	0.51 220	0.42 251	0.24 95	0.25 99	0.23 83	0.33 307	0.51 289	0.22 97	0.11 34	0.10 83	0.13 116	0.11 165	0.12 109	0.11 77

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 103	0.15 54	0.30 98	0.36 209	0.19 115	0.25 105	0.25 190	0.45 168	0.39 216	0.26 126	0.43 251	0.23 83	0.27 206	0.26 10	0.22 97	0.11 34	0.10 83	0.12 62	0.10 86	0.11 41	0.11 77

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.26 175	0.14 11	0.75 586	0.34 124	0.19 115	0.28 160	0.21 89	0.41 133	0.30 131	0.25 111	0.22 51	0.23 83	0.31 286	0.28 18	0.19 21	0.11 34	0.10 83	0.13 116	0.10 86	0.12 109	0.61 735

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.23 103	0.17 139	0.39 266	0.34 124	0.18 74	0.25 105	0.24 167	0.47 195	0.28 100	0.24 95	0.35 207	0.20 47	0.25 167	0.28 18	0.19 21	0.11 34	0.10 83	0.12 62	0.10 86	0.11 41	0.13 228

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.24 122	0.15 54	0.35 188	0.34 124	0.19 115	0.20 34	0.33 378	0.53 233	0.43 263	0.26 126	0.33 189	0.19 35	0.29 249	0.29 28	0.22 97	0.11 34	0.10 83	0.12 62	0.10 86	0.11 41	0.10 12

Pro-Stereo	0.18 4	0.13 2	0.22 1	0.33 102	0.23 272	0.16 14	0.19 35	0.21 3	0.23 48	0.24 95	0.18 19	0.17 10	0.11 1	0.36 130	0.21 62	0.11 34	0.09 18	0.15 256	0.14 318	0.10 5	0.10 12

BridgeDepth	0.21 60	0.15 54	0.27 47	0.35 159	0.14 7	0.38 323	0.26 219	0.30 26	0.23 48	0.18 14	0.19 22	0.28 164	0.30 274	0.32 71	0.22 97	0.11 34	0.08 1	0.11 5	0.10 86	0.11 41	0.11 77
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Replicate-Monster	0.27 195	0.16 91	1.15 672	0.30 23	0.17 51	0.38 323	0.19 35	0.44 159	0.40 232	0.24 95	0.21 41	0.23 83	0.22 127	0.47 250	0.20 42	0.11 34	0.09 18	0.12 62	0.09 10	0.09 1	0.18 449

2.75w_new	0.22 81	0.18 191	0.30 98	0.29 10	0.18 74	0.23 72	0.33 378	0.37 91	0.29 112	0.36 234	0.27 128	0.18 22	0.25 167	0.37 140	0.24 161	0.11 34	0.09 18	0.11 5	0.09 10	0.10 5	0.10 12

monsterstereo	0.23 103	0.15 54	0.28 61	0.35 159	0.19 115	0.22 51	0.20 57	0.38 94	0.37 200	0.34 221	0.40 240	0.19 35	0.19 57	0.46 236	0.22 97	0.11 34	0.10 83	0.12 62	0.09 10	0.13 171	0.09 1

MLG-Stereo	0.18 4	0.14 11	0.28 61	0.34 124	0.16 34	0.26 116	0.17 7	0.31 32	0.15 3	0.19 20	0.15 5	0.23 83	0.15 9	0.32 71	0.20 42	0.11 34	0.09 18	0.13 116	0.09 10	0.10 5	0.10 12

LG-Stereo	0.25 147	0.18 191	0.43 328	0.40 357	0.20 161	0.22 51	0.26 219	0.33 39	0.39 216	0.27 142	0.45 259	0.22 70	0.16 22	0.38 152	0.28 265	0.11 34	0.12 327	0.17 350	0.15 353	0.13 171	0.10 12

GCAPDPT-zeroshot4090	0.26 175	0.14 11	0.75 586	0.34 124	0.19 115	0.28 160	0.21 89	0.41 133	0.30 131	0.25 111	0.22 51	0.23 83	0.31 286	0.28 18	0.19 21	0.11 34	0.10 83	0.13 116	0.10 86	0.12 109	0.61 735

LoS_RVC	0.28 214	0.17 139	0.29 78	0.33 102	0.32 576	0.43 380	0.34 398	0.42 142	0.34 170	0.33 208	0.51 290	0.29 170	0.38 370	0.37 140	0.28 265	0.11 34	0.10 83	0.11 5	0.08 1	0.11 41	0.26 594

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 339	0.18 191	0.45 342	0.36 209	0.19 115	0.33 258	0.28 260	0.67 343	0.77 445	0.72 452	0.99 540	0.56 388	0.39 388	0.44 215	0.31 318	0.11 34	0.09 18	0.15 256	0.14 318	0.13 171	0.11 77

AFF-stereo	0.39 372	0.20 289	0.42 308	0.37 246	0.22 229	0.27 141	0.31 336	0.67 343	0.72 412	0.66 410	1.12 595	0.75 519	0.38 370	0.57 338	0.35 363	0.11 34	0.09 18	0.16 299	0.16 389	0.14 230	0.12 162

CR-Stereo	0.19 14	0.16 91	0.25 10	0.28 4	0.14 7	0.17 18	0.23 153	0.30 26	0.19 21	0.17 12	0.16 9	0.26 136	0.23 145	0.34 108	0.17 4	0.12 67	0.10 83	0.11 5	0.10 86	0.12 109	0.12 162

CR-RVC	0.18 4	0.13 2	0.25 10	0.30 23	0.13 1	0.20 34	0.18 18	0.35 68	0.18 16	0.24 95	0.13 1	0.18 22	0.19 57	0.36 130	0.19 21	0.12 67	0.10 83	0.11 5	0.08 1	0.11 41	0.10 12

GCAP-Stereo-w-DA	0.23 103	0.17 139	0.38 250	0.37 246	0.17 51	0.26 116	0.18 18	0.44 159	0.38 205	0.28 159	0.24 88	0.25 122	0.26 192	0.31 55	0.22 97	0.12 67	0.09 18	0.13 116	0.10 86	0.14 230	0.11 77

E$^{3}$Stereo	0.23 103	0.16 91	0.33 143	0.33 102	0.23 272	0.22 51	0.20 57	0.39 99	0.29 112	0.21 40	0.23 63	0.32 201	0.21 105	0.54 311	0.23 132	0.12 67	0.10 83	0.13 116	0.11 165	0.11 41	0.12 162

LLLLL	0.23 103	0.16 91	0.33 143	0.33 102	0.23 272	0.22 51	0.20 57	0.39 99	0.29 112	0.21 40	0.23 63	0.32 201	0.21 105	0.54 311	0.23 132	0.12 67	0.10 83	0.13 116	0.11 165	0.11 41	0.12 162

300	0.22 81	0.16 91	0.33 143	0.33 102	0.21 197	0.22 51	0.21 89	0.40 123	0.29 112	0.23 76	0.23 63	0.34 221	0.18 35	0.29 28	0.22 97	0.12 67	0.11 233	0.14 187	0.11 165	0.10 5	0.11 77

Last	0.23 103	0.16 91	0.32 133	0.32 75	0.20 161	0.25 105	0.22 124	0.36 81	0.30 131	0.21 40	0.22 51	0.40 280	0.18 35	0.48 261	0.23 132	0.12 67	0.10 83	0.13 116	0.10 86	0.10 5	0.11 77

TT111	0.21 60	0.15 54	0.30 98	0.31 43	0.20 161	0.24 81	0.19 35	0.39 99	0.25 67	0.22 61	0.17 17	0.35 234	0.20 84	0.31 55	0.22 97	0.12 67	0.11 233	0.13 116	0.10 86	0.10 5	0.11 77

FORCE_4	0.21 60	0.14 11	0.28 61	0.36 209	0.14 7	0.30 198	0.29 282	0.35 68	0.17 9	0.22 61	0.22 51	0.25 122	0.22 127	0.37 140	0.18 13	0.12 67	0.10 83	0.15 256	0.13 273	0.13 171	0.10 12

FORCE_5	0.20 23	0.14 11	0.27 47	0.37 246	0.14 7	0.26 116	0.19 35	0.41 133	0.17 9	0.20 26	0.23 63	0.27 152	0.20 84	0.35 118	0.18 13	0.12 67	0.09 18	0.13 116	0.12 213	0.13 171	0.10 12

rgla	0.20 23	0.16 91	0.30 98	0.34 124	0.20 161	0.28 160	0.20 57	0.34 59	0.26 76	0.25 111	0.18 19	0.18 22	0.20 84	0.31 55	0.21 62	0.12 67	0.10 83	0.11 5	0.09 10	0.11 41	0.11 77

416test	0.20 23	0.16 91	0.29 78	0.35 159	0.20 161	0.27 141	0.20 57	0.33 39	0.26 76	0.24 95	0.19 22	0.19 35	0.21 105	0.29 28	0.20 42	0.12 67	0.10 83	0.11 5	0.09 10	0.12 109	0.11 77

LACA_dic	0.19 14	0.20 289	0.26 34	0.31 43	0.14 7	0.20 34	0.18 18	0.27 12	0.20 30	0.24 95	0.17 17	0.20 47	0.16 22	0.33 89	0.17 4	0.12 67	0.10 83	0.11 5	0.09 10	0.18 439	0.11 77

anonymous	0.20 23	0.16 91	0.30 98	0.33 102	0.21 197	0.14 3	0.21 89	0.25 11	0.29 112	0.26 126	0.37 223	0.18 22	0.16 22	0.28 18	0.20 42	0.12 67	0.10 83	0.14 187	0.12 213	0.12 109	0.11 77

derf	0.20 23	0.15 54	0.28 61	0.32 75	0.19 115	0.21 45	0.18 18	0.31 32	0.26 76	0.18 14	0.21 41	0.27 152	0.18 35	0.33 89	0.21 62	0.12 67	0.11 233	0.11 5	0.09 10	0.09 1	0.11 77

mm2	0.19 14	0.14 11	0.25 10	0.30 23	0.19 115	0.15 9	0.19 35	0.33 39	0.26 76	0.16 4	0.20 31	0.29 170	0.19 57	0.31 55	0.21 62	0.12 67	0.10 83	0.11 5	0.09 10	0.10 5	0.10 12

mm1	0.19 14	0.14 11	0.25 10	0.30 23	0.19 115	0.15 9	0.19 35	0.27 12	0.26 76	0.16 4	0.20 31	0.29 170	0.19 57	0.31 55	0.21 62	0.12 67	0.10 83	0.11 5	0.09 10	0.10 5	0.10 12

CAR	0.20 23	0.14 11	0.28 61	0.30 23	0.19 115	0.26 116	0.18 18	0.42 142	0.28 100	0.23 76	0.26 118	0.17 10	0.14 3	0.30 39	0.22 97	0.12 67	0.09 18	0.12 62	0.10 86	0.11 41	0.12 162

MSE-Stereo	0.20 23	0.14 11	0.28 61	0.30 23	0.19 115	0.26 116	0.18 18	0.42 142	0.28 100	0.20 26	0.26 118	0.17 10	0.14 3	0.31 55	0.21 62	0.12 67	0.10 83	0.12 62	0.10 86	0.11 41	0.12 162

TS12	0.25 147	0.15 54	0.31 117	0.38 277	0.17 51	0.32 238	0.25 190	0.45 168	0.24 56	0.32 201	0.51 290	0.25 122	0.27 206	0.41 178	0.31 318	0.12 67	0.10 83	0.12 62	0.10 86	0.13 171	0.12 162

FCBStereo	0.24 122	0.16 91	0.36 214	0.36 209	0.18 74	0.38 323	0.21 89	0.43 149	0.26 76	0.28 159	0.23 63	0.34 221	0.34 318	0.32 71	0.19 21	0.12 67	0.10 83	0.13 116	0.10 86	0.13 171	0.11 77

PSGStereo	0.24 122	0.16 91	0.36 214	0.36 209	0.18 74	0.38 323	0.21 89	0.43 149	0.26 76	0.28 159	0.23 63	0.34 221	0.34 318	0.32 71	0.19 21	0.12 67	0.10 83	0.13 116	0.10 86	0.13 171	0.11 77

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.23 103	0.17 139	0.38 250	0.37 246	0.17 51	0.26 116	0.18 18	0.44 159	0.38 205	0.28 159	0.24 88	0.25 122	0.26 192	0.31 55	0.22 97	0.12 67	0.09 18	0.13 116	0.10 86	0.14 230	0.11 77

ATMStereo	0.25 147	0.19 239	0.49 393	0.41 391	0.18 74	0.32 238	0.22 124	0.45 168	0.38 205	0.28 159	0.23 63	0.23 83	0.36 348	0.30 39	0.24 161	0.12 67	0.09 18	0.14 187	0.11 165	0.16 364	0.12 162

GCAP-Stereo-cres-4k	0.26 175	0.17 139	0.36 214	0.39 312	0.20 161	0.45 402	0.28 260	0.43 149	0.36 189	0.28 159	0.38 232	0.24 106	0.35 334	0.31 55	0.25 191	0.12 67	0.10 83	0.13 116	0.10 86	0.13 171	0.12 162

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 147	0.15 54	0.32 133	0.35 159	0.21 197	0.43 380	0.24 167	0.46 180	0.36 189	0.28 159	0.35 207	0.37 250	0.34 318	0.29 28	0.26 217	0.12 67	0.09 18	0.13 116	0.11 165	0.11 41	0.10 12

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.30 237	0.57 697	1.38 699	0.32 75	0.20 161	0.21 45	0.21 89	0.47 195	0.29 112	0.23 76	0.32 186	0.25 122	0.24 155	0.32 71	0.20 42	0.12 67	0.11 233	0.12 62	0.10 86	0.11 41	0.13 228

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.27 195	0.17 139	0.34 165	0.34 124	0.22 229	0.33 258	0.30 306	0.46 180	0.47 293	0.40 276	0.54 314	0.24 106	0.19 57	0.37 140	0.24 161	0.12 67	0.10 83	0.15 256	0.12 213	0.11 41	0.11 77

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.27 195	0.17 139	0.33 143	0.34 124	0.22 229	0.34 273	0.31 336	0.50 213	0.51 316	0.39 260	0.54 314	0.24 106	0.20 84	0.30 39	0.24 161	0.12 67	0.09 18	0.15 256	0.12 213	0.11 41	0.11 77

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.33 275	0.43 646	2.39 739	0.34 124	0.19 115	0.20 34	0.21 89	0.45 168	0.31 141	0.22 61	0.26 118	0.21 57	0.25 167	0.30 39	0.20 42	0.12 67	0.10 83	0.12 62	0.09 10	0.11 41	0.12 162

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.29 226	0.25 467	1.23 678	0.35 159	0.21 197	0.28 160	0.21 89	0.46 180	0.34 170	0.25 111	0.31 174	0.32 201	0.27 206	0.34 108	0.21 62	0.12 67	0.11 233	0.13 116	0.10 86	0.10 5	0.12 162

PipStereo	0.18 4	0.14 11	0.25 10	0.29 10	0.15 23	0.14 3	0.19 35	0.28 23	0.19 21	0.16 4	0.16 9	0.29 170	0.19 57	0.27 14	0.21 62	0.12 67	0.10 83	0.11 5	0.09 10	0.11 41	0.11 77

PSi22b	0.18 4	0.14 11	0.25 10	0.29 10	0.15 23	0.15 9	0.18 18	0.27 12	0.19 21	0.16 4	0.16 9	0.31 192	0.20 84	0.26 10	0.21 62	0.12 67	0.10 83	0.11 5	0.09 10	0.11 41	0.10 12

PSi22	0.31 254	0.19 239	0.32 133	0.36 209	0.19 115	0.29 180	0.19 35	0.44 159	0.78 451	0.28 159	0.32 186	0.56 388	0.43 409	0.81 558	0.26 217	0.12 67	0.10 83	0.11 5	0.09 10	0.15 293	0.12 162

Selective-IGEV-i32	0.25 147	0.18 191	0.37 238	0.37 246	0.20 161	0.27 141	0.25 190	0.59 278	0.25 67	0.27 142	0.26 118	0.34 221	0.18 35	0.62 400	0.23 132	0.12 67	0.10 83	0.14 187	0.11 165	0.13 171	0.11 77

GeoVLM	0.20 23	0.14 11	0.25 10	0.30 23	0.19 115	0.28 160	0.19 35	0.33 39	0.26 76	0.21 40	0.20 31	0.29 170	0.21 105	0.30 39	0.22 97	0.12 67	0.10 83	0.11 5	0.09 10	0.10 5	0.11 77

gcap_with_dpt	0.26 175	0.17 139	0.35 188	0.35 159	0.21 197	0.35 283	0.35 422	0.45 168	0.42 251	0.39 260	0.54 314	0.23 83	0.22 127	0.29 28	0.24 161	0.12 67	0.09 18	0.15 256	0.12 213	0.11 41	0.11 77

NLSM3	0.27 195	0.17 139	0.32 133	0.38 277	0.22 229	0.33 258	0.28 260	0.58 270	0.50 308	0.29 172	0.35 207	0.29 170	0.25 167	0.43 203	0.27 242	0.12 67	0.10 83	0.16 299	0.15 353	0.12 109	0.11 77

MonSter++	0.20 23	0.14 11	0.25 10	0.30 23	0.20 161	0.28 160	0.19 35	0.33 39	0.26 76	0.21 40	0.20 31	0.28 164	0.21 105	0.31 55	0.22 97	0.12 67	0.10 83	0.11 5	0.09 10	0.10 5	0.10 12

HiDET	0.20 23	0.14 11	0.27 47	0.30 23	0.19 115	0.24 81	0.19 35	0.39 99	0.27 94	0.21 40	0.23 63	0.27 152	0.17 26	0.32 71	0.24 161	0.12 67	0.10 83	0.11 5	0.09 10	0.10 5	0.11 77

LCMNet	0.22 81	0.14 11	0.26 34	0.30 23	0.20 161	0.26 116	0.19 35	0.40 123	0.45 275	0.21 40	0.21 41	0.27 152	0.18 35	0.38 152	0.24 161	0.12 67	0.12 327	0.11 5	0.09 10	0.09 1	0.11 77

monsters	0.22 81	0.14 11	0.28 61	0.32 75	0.19 115	0.24 81	0.19 35	0.46 180	0.34 170	0.37 239	0.30 165	0.16 7	0.20 84	0.45 225	0.20 42	0.12 67	0.09 18	0.11 5	0.09 10	0.11 41	0.11 77

IGEV	0.21 60	0.13 2	0.25 10	0.31 43	0.20 161	0.22 51	0.19 35	0.42 142	0.30 131	0.22 61	0.34 201	0.20 47	0.15 9	0.32 71	0.19 21	0.12 67	0.10 83	0.12 62	0.10 86	0.10 5	0.10 12

MLG-Stereo_test1	0.18 4	0.14 11	0.28 61	0.34 124	0.17 51	0.24 81	0.17 7	0.27 12	0.13 1	0.18 14	0.14 3	0.23 83	0.15 9	0.32 71	0.20 42	0.12 67	0.09 18	0.13 116	0.09 10	0.10 5	0.10 12

MM-Stereo_test2	0.30 237	0.18 191	0.41 292	0.41 391	0.25 368	0.41 362	0.41 525	0.65 324	0.43 263	0.38 248	0.36 216	0.31 192	0.26 192	0.55 314	0.25 191	0.12 67	0.11 233	0.15 256	0.12 213	0.15 293	0.12 162

HART	0.30 237	0.17 139	0.33 143	0.41 391	0.21 197	0.32 238	0.26 219	0.67 343	0.32 153	0.33 208	0.66 360	0.41 288	0.22 127	0.58 346	0.25 191	0.12 67	0.11 233	0.15 256	0.11 165	0.15 293	0.12 162

GREAT-IGEV	0.23 103	0.15 54	0.33 143	0.30 23	0.23 272	0.20 34	0.26 219	0.35 68	0.34 170	0.21 40	0.31 174	0.22 70	0.21 105	0.50 278	0.22 97	0.12 67	0.10 83	0.12 62	0.09 10	0.13 171	0.12 162
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	0.46 449	0.22 376	0.41 292	0.35 159	0.35 608	0.27 141	0.32 359	0.75 427	0.50 308	0.90 578	1.13 602	1.12 653	0.73 597	0.70 483	0.57 551	0.12 67	0.10 83	0.17 350	0.17 454	0.17 399	0.16 366

CoSv	0.46 449	0.22 376	0.41 292	0.35 159	0.35 608	0.27 141	0.32 359	0.75 427	0.50 308	0.90 578	1.13 602	1.12 653	0.73 597	0.70 483	0.57 551	0.12 67	0.10 83	0.17 350	0.17 454	0.17 399	0.16 366

AIO_rvc	0.24 122	0.17 139	0.37 238	0.35 159	0.20 161	0.26 116	0.33 378	0.45 168	0.23 48	0.26 126	0.25 99	0.33 212	0.15 9	0.55 314	0.24 161	0.12 67	0.09 18	0.13 116	0.10 86	0.12 109	0.11 77

fffft	0.26 175	0.18 191	0.39 266	0.37 246	0.23 272	0.29 180	0.35 422	0.46 180	0.26 76	0.37 239	0.23 63	0.27 152	0.22 127	0.55 314	0.28 265	0.12 67	0.09 18	0.16 299	0.13 273	0.13 171	0.13 228
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.23 103	0.16 91	0.29 78	0.34 124	0.20 161	0.59 490	0.20 57	0.32 35	0.31 141	0.23 76	0.19 22	0.18 22	0.18 35	0.42 192	0.22 97	0.12 67	0.10 83	0.12 62	0.09 10	0.11 41	0.12 162

SMoEStereo_RVC	0.27 195	0.20 289	0.37 238	0.36 209	0.23 272	0.36 302	0.31 336	0.43 149	0.36 189	0.38 248	0.30 165	0.32 201	0.24 155	0.56 324	0.24 161	0.12 67	0.10 83	0.16 299	0.12 213	0.12 109	0.12 162

WCG-NET	0.29 226	0.15 54	0.35 188	0.34 124	0.19 115	0.32 238	0.27 236	0.42 142	0.82 493	0.46 310	0.49 279	0.39 271	0.25 167	0.42 192	0.27 242	0.12 67	0.09 18	0.13 116	0.11 165	0.12 109	0.11 77

IGEV-Stereo++	0.22 81	0.16 91	0.29 78	0.38 277	0.20 161	0.22 51	0.18 18	0.44 159	0.36 189	0.23 76	0.29 153	0.24 106	0.17 26	0.28 18	0.23 132	0.12 67	0.10 83	0.12 62	0.10 86	0.12 109	0.11 77

RSM++	0.26 175	0.19 239	0.36 214	0.37 246	0.21 197	0.28 160	0.29 282	0.54 243	0.34 170	0.26 126	0.23 63	0.36 246	0.21 105	0.52 296	0.24 161	0.12 67	0.11 233	0.14 187	0.12 213	0.14 230	0.11 77

RSM	0.26 175	0.19 239	0.35 188	0.37 246	0.21 197	0.27 141	0.33 378	0.55 249	0.28 100	0.26 126	0.25 99	0.38 258	0.20 84	0.59 355	0.23 132	0.12 67	0.10 83	0.14 187	0.11 165	0.14 230	0.11 77

MoCha-V2	0.26 175	0.16 91	0.30 98	0.41 391	0.18 74	0.27 141	0.26 219	0.57 265	0.28 100	0.37 239	0.27 128	0.33 212	0.34 318	0.56 324	0.23 132	0.12 67	0.10 83	0.12 62	0.10 86	0.13 171	0.13 228

Selective-IGEV	0.25 147	0.18 191	0.37 238	0.37 246	0.20 161	0.27 141	0.25 190	0.59 278	0.25 67	0.27 142	0.26 118	0.34 221	0.18 35	0.62 400	0.23 132	0.12 67	0.10 83	0.14 187	0.11 165	0.13 171	0.11 77

test_4	0.37 339	0.19 239	0.34 165	0.45 524	0.26 406	0.20 34	0.34 398	0.58 270	0.42 251	0.60 368	1.45 681	0.43 312	0.26 192	0.67 458	0.29 284	0.12 67	0.10 83	0.17 350	0.19 518	0.15 293	0.12 162

test_3	0.37 339	0.19 239	0.50 405	0.45 524	0.24 332	0.47 411	0.36 437	0.69 364	0.84 500	0.66 410	0.46 264	0.68 477	0.25 167	0.45 225	0.32 328	0.12 67	0.10 83	0.18 408	0.16 389	0.15 293	0.12 162

cross-raft	0.34 294	0.20 289	0.38 250	0.45 524	0.24 332	0.32 238	0.35 422	0.77 441	0.42 251	0.62 378	0.77 408	0.58 411	0.27 206	0.46 236	0.31 318	0.12 67	0.10 83	0.15 256	0.13 273	0.15 293	0.12 162

s12784h	0.37 339	0.15 54	0.26 34	0.34 124	0.15 23	0.80 599	0.29 282	0.83 467	0.87 519	0.58 363	0.58 332	0.43 312	0.41 400	0.59 355	0.35 363	0.12 67	0.10 83	0.14 187	0.09 10	0.14 230	0.10 12

LLL	0.24 122	0.15 54	0.33 143	0.33 102	0.23 272	0.27 141	0.28 260	0.42 142	0.28 100	0.21 40	0.23 63	0.33 212	0.20 84	0.57 338	0.23 132	0.13 130	0.10 83	0.13 116	0.11 165	0.11 41	0.13 228

DDDD	0.22 81	0.16 91	0.30 98	0.32 75	0.21 197	0.25 105	0.21 89	0.43 149	0.27 94	0.22 61	0.19 22	0.44 319	0.22 127	0.29 28	0.24 161	0.13 130	0.10 83	0.13 116	0.10 86	0.10 5	0.12 162

FORCE_4.7	0.21 60	0.17 139	0.28 61	0.39 312	0.15 23	0.26 116	0.31 336	0.34 59	0.23 48	0.18 14	0.23 63	0.20 47	0.21 105	0.33 89	0.16 1	0.13 130	0.09 18	0.15 256	0.15 353	0.14 230	0.10 12

F4.4	0.20 23	0.16 91	0.28 61	0.34 124	0.13 1	0.26 116	0.25 190	0.36 81	0.17 9	0.22 61	0.19 22	0.25 122	0.24 155	0.32 71	0.20 42	0.13 130	0.09 18	0.13 116	0.11 165	0.12 109	0.10 12

FORCE_4.5	0.20 23	0.16 91	0.31 117	0.35 159	0.14 7	0.21 45	0.28 260	0.39 99	0.21 37	0.17 12	0.23 63	0.17 10	0.23 145	0.38 152	0.17 4	0.13 130	0.09 18	0.13 116	0.12 213	0.10 5	0.10 12

416test1013	0.21 60	0.16 91	0.29 78	0.35 159	0.21 197	0.29 180	0.19 35	0.33 39	0.29 112	0.25 111	0.19 22	0.19 35	0.21 105	0.30 39	0.21 62	0.13 130	0.11 233	0.11 5	0.09 10	0.12 109	0.11 77

monster_256*512	0.36 318	0.24 433	0.32 133	0.43 479	0.23 272	0.45 402	0.42 536	0.76 433	0.72 412	0.46 310	0.52 301	0.61 428	0.39 388	0.40 169	0.35 363	0.13 130	0.11 233	0.17 350	0.15 353	0.17 399	0.14 278

GREATEN-IGEV_RVC	0.24 122	0.21 335	0.35 188	0.38 277	0.19 115	0.28 160	0.22 124	0.33 39	0.27 94	0.23 76	0.30 165	0.23 83	0.19 57	0.40 169	0.28 265	0.13 130	0.12 327	0.17 350	0.16 389	0.17 399	0.13 228

over v1	0.22 81	0.20 289	0.28 61	0.35 159	0.13 1	0.35 283	0.20 57	0.33 39	0.17 9	0.24 95	0.23 63	0.25 122	0.27 206	0.42 192	0.23 132	0.13 130	0.10 83	0.11 5	0.09 10	0.11 41	0.12 162

small-0shot	0.19 14	0.14 11	0.29 78	0.30 23	0.18 74	0.18 21	0.28 260	0.27 12	0.17 9	0.19 20	0.30 165	0.14 2	0.15 9	0.25 7	0.21 62	0.13 130	0.09 18	0.14 187	0.12 213	0.12 109	0.11 77

WAFT-Stereo (ZS)	0.21 60	0.19 239	0.23 3	0.25 1	0.20 161	0.23 72	0.23 153	0.19 2	0.20 30	0.19 20	0.28 140	0.13 1	0.22 127	0.24 4	0.26 217	0.13 130	0.14 450	0.17 350	0.27 652	0.18 439	0.20 498

Anonymus	0.24 122	0.15 54	0.30 98	0.38 277	0.23 272	0.31 217	0.22 124	0.40 123	0.33 162	0.23 76	0.20 31	0.38 258	0.28 228	0.46 236	0.24 161	0.13 130	0.10 83	0.14 187	0.13 273	0.12 109	0.14 278

PhaseNet	0.25 147	0.17 139	0.33 143	0.36 209	0.22 229	0.32 238	0.22 124	0.47 195	0.34 170	0.22 61	0.28 140	0.38 258	0.24 155	0.43 203	0.28 265	0.13 130	0.10 83	0.15 256	0.16 389	0.13 171	0.14 278

MCSU-Stereo	0.21 60	0.13 2	0.26 34	0.30 23	0.14 7	0.25 105	0.31 336	0.35 68	0.32 153	0.29 172	0.25 99	0.23 83	0.17 26	0.32 71	0.21 62	0.13 130	0.10 83	0.10 1	0.08 1	0.10 5	0.10 12

qqai	0.20 23	0.15 54	0.30 98	0.32 75	0.19 115	0.22 51	0.18 18	0.32 35	0.27 94	0.18 14	0.20 31	0.28 164	0.18 35	0.34 108	0.21 62	0.13 130	0.11 233	0.12 62	0.09 10	0.09 1	0.11 77

MGA	0.20 23	0.14 11	0.29 78	0.30 23	0.20 161	0.29 180	0.18 18	0.36 81	0.27 94	0.20 26	0.22 51	0.19 35	0.15 9	0.31 55	0.21 62	0.13 130	0.10 83	0.12 62	0.10 86	0.11 41	0.12 162

PointNet	0.21 60	0.15 54	0.27 47	0.32 75	0.19 115	0.29 180	0.24 167	0.27 12	0.28 100	0.16 4	0.24 88	0.29 170	0.19 57	0.35 118	0.20 42	0.13 130	0.11 233	0.13 116	0.10 86	0.11 41	0.10 12

LiteMatch*	0.21 60	0.15 54	0.33 143	0.31 43	0.23 272	0.24 81	0.21 89	0.33 39	0.33 162	0.21 40	0.19 22	0.24 106	0.21 105	0.32 71	0.21 62	0.13 130	0.11 233	0.13 116	0.10 86	0.11 41	0.12 162

MUNStereo	0.24 122	0.18 191	0.48 382	0.36 209	0.17 51	0.32 238	0.23 153	0.38 94	0.28 100	0.28 159	0.23 63	0.29 170	0.33 307	0.31 55	0.22 97	0.13 130	0.10 83	0.13 116	0.11 165	0.16 364	0.13 228

RMAStereo	0.26 175	0.18 191	0.57 489	0.39 312	0.18 74	0.44 392	0.22 124	0.46 180	0.36 189	0.27 142	0.31 174	0.26 136	0.29 249	0.29 28	0.22 97	0.13 130	0.09 18	0.13 116	0.10 86	0.16 364	0.11 77

ACMStereo	0.26 175	0.20 289	0.47 367	0.38 277	0.17 51	0.18 21	0.25 190	0.54 243	0.51 316	0.29 172	0.30 165	0.22 70	0.31 286	0.34 108	0.24 161	0.13 130	0.10 83	0.13 116	0.10 86	0.17 399	0.12 162

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.27 195	0.17 139	0.33 143	0.34 124	0.23 272	0.35 283	0.31 336	0.49 204	0.49 301	0.39 260	0.51 290	0.25 122	0.19 57	0.30 39	0.25 191	0.13 130	0.10 83	0.15 256	0.12 213	0.11 41	0.11 77

PSi22a	0.17 1	0.14 11	0.23 3	0.28 4	0.15 23	0.17 18	0.18 18	0.28 23	0.15 3	0.15 2	0.13 1	0.22 70	0.17 26	0.23 3	0.19 21	0.13 130	0.10 83	0.11 5	0.09 10	0.10 5	0.10 12

LACA3	0.21 60	0.18 191	0.27 47	0.29 10	0.15 23	0.32 238	0.25 190	0.30 26	0.22 42	0.24 95	0.21 41	0.21 57	0.22 127	0.45 225	0.19 21	0.13 130	0.10 83	0.11 5	0.09 10	0.11 41	0.09 1

Foundation-i1c-attn	0.24 122	0.13 2	0.25 10	0.29 10	0.16 34	0.35 283	0.27 236	0.49 204	0.29 112	0.30 185	0.35 207	0.41 288	0.30 274	0.35 118	0.25 191	0.13 130	0.10 83	0.12 62	0.10 86	0.10 5	0.11 77

Foundation-i1b	0.25 147	0.14 11	0.25 10	0.30 23	0.16 34	0.40 348	0.28 260	0.53 233	0.26 76	0.32 201	0.33 189	0.42 299	0.29 249	0.37 140	0.24 161	0.13 130	0.10 83	0.12 62	0.11 165	0.11 41	0.10 12

Foundation-i1a	0.25 147	0.14 11	0.25 10	0.29 10	0.16 34	0.40 348	0.29 282	0.53 233	0.28 100	0.36 234	0.36 216	0.43 312	0.30 274	0.36 130	0.23 132	0.13 130	0.10 83	0.11 5	0.09 10	0.11 41	0.11 77

Foundation-i32	0.17 1	0.14 11	0.23 3	0.28 4	0.13 1	0.15 9	0.19 35	0.27 12	0.14 2	0.16 4	0.14 3	0.23 83	0.19 57	0.24 4	0.21 62	0.13 130	0.09 18	0.11 5	0.09 10	0.10 5	0.09 1

LACA2	0.21 60	0.16 91	0.28 61	0.30 23	0.15 23	0.29 180	0.29 282	0.32 35	0.23 48	0.22 61	0.23 63	0.28 164	0.20 84	0.35 118	0.19 21	0.13 130	0.10 83	0.10 1	0.09 10	0.13 171	0.10 12

Test_v1	0.20 23	0.14 11	0.23 3	0.29 10	0.18 74	0.24 81	0.21 89	0.41 133	0.32 153	0.21 40	0.22 51	0.17 10	0.18 35	0.35 118	0.20 42	0.13 130	0.10 83	0.12 62	0.10 86	0.10 5	0.10 12

DispViT+	0.23 103	0.15 54	0.29 78	0.30 23	0.18 74	0.18 21	0.20 57	0.61 290	0.45 275	0.29 172	0.26 118	0.23 83	0.18 35	0.47 250	0.24 161	0.13 130	0.10 83	0.10 1	0.08 1	0.10 5	0.11 77

BridgeDepth_RVC	0.20 23	0.14 11	0.26 34	0.26 2	0.15 23	0.34 273	0.17 7	0.41 133	0.22 42	0.21 40	0.21 41	0.20 47	0.25 167	0.33 89	0.25 191	0.13 130	0.09 18	0.11 5	0.09 10	0.12 109	0.10 12
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 23	0.14 11	0.24 8	0.31 43	0.17 51	0.29 180	0.20 57	0.40 123	0.24 56	0.23 76	0.21 41	0.26 136	0.21 105	0.32 71	0.21 62	0.13 130	0.12 327	0.12 62	0.09 10	0.10 5	0.10 12

VIP-Stereo	0.25 147	0.18 191	0.33 143	0.32 75	0.21 197	0.63 510	0.19 35	0.33 39	0.38 205	0.24 95	0.31 174	0.27 152	0.19 57	0.49 272	0.23 132	0.13 130	0.10 83	0.13 116	0.09 10	0.12 109	0.10 12

Monster-pub-mixall	0.20 23	0.14 11	0.27 47	0.31 43	0.17 51	0.20 34	0.17 7	0.43 149	0.24 56	0.23 76	0.21 41	0.17 10	0.16 22	0.46 236	0.19 21	0.13 130	0.10 83	0.11 5	0.08 1	0.10 5	0.12 162

DVStereo	0.31 254	0.16 91	0.38 250	0.34 124	0.21 197	0.54 448	0.25 190	0.58 270	0.43 263	0.59 364	0.50 281	0.37 250	0.32 297	0.50 278	0.29 284	0.13 130	0.12 327	0.13 116	0.11 165	0.11 41	0.12 162

xyz-stereo-finetune2	0.37 339	0.20 289	0.40 281	0.32 75	0.19 115	0.80 599	0.29 282	0.56 257	0.33 162	0.53 343	0.79 423	0.43 312	0.48 446	0.70 483	0.46 480	0.13 130	0.12 327	0.17 350	0.13 273	0.12 109	0.14 278

xyz-stereo-finetune	0.34 294	0.19 239	0.38 250	0.34 124	0.18 74	0.57 474	0.32 359	0.60 283	0.70 403	0.47 315	0.54 314	0.38 258	0.35 334	0.57 338	0.38 405	0.13 130	0.12 327	0.16 299	0.13 273	0.13 171	0.13 228

xyz-stereo	4.31 776	0.17 139	61.72 826	0.35 159	0.16 34	13.86 799	0.38 470	0.61 290	0.69 399	1.05 650	3.09 752	0.77 532	0.88 657	1.24 671	0.46 480	0.13 130	0.10 83	0.16 299	0.12 213	0.13 171	0.11 77

LG-Stereo_L2	0.19 14	0.14 11	0.30 98	0.31 43	0.20 161	0.20 34	0.18 18	0.33 39	0.22 42	0.19 20	0.15 5	0.20 47	0.18 35	0.34 108	0.20 42	0.13 130	0.09 18	0.13 116	0.09 10	0.11 41	0.09 1

LG-Stereo_L1	0.18 4	0.14 11	0.29 78	0.31 43	0.21 197	0.19 30	0.19 35	0.30 26	0.20 30	0.16 4	0.15 5	0.19 35	0.17 26	0.35 118	0.20 42	0.13 130	0.10 83	0.12 62	0.09 10	0.11 41	0.10 12

MLG-Stereo_test3	0.20 23	0.14 11	0.28 61	0.33 102	0.17 51	0.38 323	0.18 18	0.32 35	0.22 42	0.25 111	0.16 9	0.25 122	0.17 26	0.32 71	0.21 62	0.13 130	0.10 83	0.12 62	0.09 10	0.11 41	0.11 77

MLG-Stereo_test2	0.18 4	0.14 11	0.26 34	0.31 43	0.17 51	0.24 81	0.17 7	0.27 12	0.15 3	0.18 14	0.19 22	0.22 70	0.14 3	0.32 71	0.19 21	0.13 130	0.09 18	0.12 62	0.09 10	0.11 41	0.10 12

Reg-Stereo(zero)	0.31 254	0.17 139	0.30 98	0.35 159	0.19 115	0.33 258	0.21 89	0.64 320	0.72 412	0.52 334	0.52 301	0.51 366	0.29 249	0.48 261	0.27 242	0.13 130	0.10 83	0.12 62	0.10 86	0.12 109	0.13 228

SCV_C0	0.28 214	0.20 289	0.40 281	0.36 209	0.25 368	0.23 72	0.28 260	0.60 283	0.41 243	0.31 196	0.36 216	0.37 250	0.20 84	0.61 376	0.23 132	0.13 130	0.11 233	0.13 116	0.11 165	0.16 364	0.13 228

AIO_test	0.24 122	0.17 139	0.33 143	0.35 159	0.21 197	0.31 217	0.38 470	0.45 168	0.26 76	0.26 126	0.28 140	0.32 201	0.21 105	0.40 169	0.26 217	0.13 130	0.10 83	0.13 116	0.11 165	0.13 171	0.11 77

castereo	0.29 226	0.17 139	0.34 165	0.36 209	0.21 197	0.40 348	0.41 525	0.52 227	0.67 387	0.27 142	0.41 243	0.37 250	0.36 348	0.34 108	0.25 191	0.13 130	0.09 18	0.13 116	0.10 86	0.12 109	0.10 12

tt45	0.28 214	0.18 191	0.36 214	0.36 209	0.24 332	0.37 315	0.28 260	0.50 213	0.31 141	0.41 282	0.27 128	0.38 258	0.25 167	0.61 376	0.26 217	0.13 130	0.11 233	0.16 299	0.13 273	0.12 109	0.15 327

mms	0.27 195	0.21 335	0.36 214	0.38 277	0.25 368	0.31 217	0.32 359	0.43 149	0.33 162	0.29 172	0.34 201	0.34 221	0.20 84	0.48 261	0.26 217	0.13 130	0.11 233	0.16 299	0.13 273	0.15 293	0.13 228

ours_stereo	0.27 195	0.22 376	0.35 188	0.38 277	0.24 332	0.30 198	0.32 359	0.46 180	0.39 216	0.27 142	0.34 201	0.35 234	0.23 145	0.49 272	0.27 242	0.13 130	0.11 233	0.16 299	0.12 213	0.14 230	0.12 162

fffy	0.29 226	0.22 376	0.38 250	0.38 277	0.23 272	0.33 258	0.29 282	0.55 249	0.42 251	0.33 208	0.37 223	0.39 271	0.27 206	0.52 296	0.28 265	0.13 130	0.12 327	0.16 299	0.13 273	0.14 230	0.12 162

AIO-Stereo	0.26 175	0.19 239	0.36 214	0.39 312	0.18 74	0.28 160	0.30 306	0.52 227	0.29 112	0.30 185	0.31 174	0.32 201	0.17 26	0.55 314	0.23 132	0.13 130	0.10 83	0.14 187	0.11 165	0.13 171	0.11 77

WCG-NET（raft）	0.31 254	0.16 91	0.39 266	0.33 102	0.19 115	0.35 283	0.27 236	0.54 243	0.79 459	0.45 302	0.55 323	0.47 341	0.27 206	0.56 324	0.28 265	0.13 130	0.10 83	0.12 62	0.11 165	0.12 109	0.12 162

RAFT-Stereo-weight	0.33 275	0.19 239	0.36 214	0.39 312	0.23 272	0.28 160	0.29 282	0.69 364	0.83 499	0.55 350	0.51 290	0.58 411	0.20 84	0.48 261	0.30 303	0.13 130	0.10 83	0.14 187	0.12 213	0.13 171	0.12 162

gcap-zeroshot	0.26 175	0.17 139	0.34 165	0.33 102	0.23 272	0.35 283	0.31 336	0.49 204	0.48 297	0.38 248	0.50 281	0.26 136	0.20 84	0.28 18	0.25 191	0.13 130	0.09 18	0.15 256	0.12 213	0.11 41	0.11 77

test_for_model	0.27 195	0.17 139	0.34 165	0.34 124	0.23 272	0.35 283	0.31 336	0.49 204	0.49 301	0.39 260	0.51 290	0.25 122	0.19 57	0.30 39	0.25 191	0.13 130	0.10 83	0.15 256	0.12 213	0.11 41	0.11 77

AE-Stereo	0.36 318	0.21 335	0.47 367	0.49 590	0.31 550	0.50 420	0.34 398	0.72 397	0.73 423	0.34 221	0.55 323	0.52 371	0.28 228	0.48 261	0.31 318	0.13 130	0.13 408	0.18 408	0.16 389	0.15 293	0.14 278

MIM_Stereo	0.39 372	0.18 191	0.59 501	0.38 277	0.25 368	0.27 141	0.24 167	0.72 397	0.56 335	0.72 452	1.00 544	0.62 437	0.29 249	0.67 458	0.39 417	0.13 130	0.14 450	0.17 350	0.16 389	0.14 230	0.12 162

testlalala	0.26 175	0.17 139	0.34 165	0.33 102	0.23 272	0.35 283	0.31 336	0.49 204	0.48 297	0.38 248	0.50 281	0.26 136	0.20 84	0.28 18	0.25 191	0.13 130	0.09 18	0.15 256	0.12 213	0.11 41	0.11 77

CES	0.29 226	0.15 54	0.25 10	0.31 43	0.71 741	0.36 302	0.27 236	0.51 220	0.47 293	0.34 221	0.48 272	0.27 152	0.23 145	0.40 169	0.24 161	0.13 130	0.11 233	0.12 62	0.08 1	0.13 171	0.32 644

ProNet	0.30 237	0.22 376	0.41 292	0.36 209	0.25 368	0.33 258	0.42 536	0.62 298	0.41 243	0.33 208	0.31 174	0.32 201	0.28 228	0.60 367	0.28 265	0.13 130	0.11 233	0.16 299	0.13 273	0.13 171	0.14 278

RAFT_CTSACE	0.46 449	0.20 289	0.48 382	0.46 549	0.27 452	0.34 273	0.39 489	0.62 298	0.74 429	0.78 494	1.44 677	0.86 559	0.38 370	1.09 649	0.27 242	0.13 130	0.13 408	0.18 408	0.16 389	0.16 364	0.12 162

iRaft-Stereo_5w	0.46 449	0.22 376	0.53 449	0.43 479	0.30 532	0.30 198	0.53 617	0.66 331	0.71 410	0.62 378	0.89 484	1.01 612	0.67 559	0.76 526	0.67 583	0.13 130	0.12 327	0.17 350	0.15 353	0.15 293	0.17 415

IPLG	0.40 388	0.21 335	0.64 526	0.41 391	0.25 368	0.54 448	0.27 236	0.77 441	0.68 391	0.85 537	0.82 445	0.33 212	0.32 297	0.64 422	0.49 510	0.13 130	0.11 233	0.16 299	0.14 318	0.14 230	0.14 278

test-3	0.35 303	0.17 139	0.48 382	0.40 357	0.22 229	0.42 373	0.22 124	0.66 331	0.80 468	0.72 452	0.45 259	0.63 442	0.29 249	0.45 225	0.32 328	0.13 130	0.09 18	0.17 350	0.13 273	0.13 171	0.11 77

test_1	0.35 303	0.17 139	0.48 382	0.40 357	0.22 229	0.42 373	0.22 124	0.66 331	0.80 468	0.70 440	0.45 259	0.63 442	0.29 249	0.45 225	0.32 328	0.13 130	0.09 18	0.17 350	0.13 273	0.13 171	0.11 77

low	0.25 147	0.16 91	0.36 214	0.35 159	0.21 197	0.20 34	0.31 336	0.48 201	0.29 112	0.23 76	0.27 128	0.35 234	0.25 167	0.49 272	0.24 161	0.14 196	0.10 83	0.14 187	0.11 165	0.12 109	0.13 228

FORCE_4.6	0.20 23	0.17 139	0.30 98	0.33 102	0.14 7	0.29 180	0.31 336	0.38 94	0.19 21	0.20 26	0.23 63	0.21 57	0.19 57	0.28 18	0.17 4	0.14 196	0.09 18	0.13 116	0.11 165	0.12 109	0.09 1

NBS	0.18 4	0.15 54	0.22 1	0.38 277	0.18 74	0.14 3	0.24 167	0.17 1	0.15 3	0.15 2	0.19 22	0.14 2	0.13 2	0.19 1	0.24 161	0.14 196	0.12 327	0.19 448	0.16 389	0.16 364	0.11 77

GEAR-Net	0.25 147	0.21 335	0.35 188	0.40 357	0.23 272	0.24 81	0.23 153	0.56 257	0.24 56	0.29 172	0.36 216	0.30 186	0.22 127	0.33 89	0.29 284	0.14 196	0.10 83	0.14 187	0.10 86	0.13 171	0.14 278

zzzzzzz1	0.77 641	0.37 608	7.45 774	0.43 479	0.26 406	0.43 380	0.42 536	0.78 445	0.81 479	0.52 334	0.70 377	0.71 485	0.47 439	0.63 412	0.47 492	0.14 196	0.12 327	0.17 350	0.16 389	0.18 439	0.15 327

noway7	0.79 644	0.32 578	8.40 776	0.43 479	0.23 272	0.45 402	0.39 489	0.75 427	0.76 440	0.51 329	0.51 290	0.74 512	0.51 461	0.45 225	0.41 447	0.14 196	0.11 233	0.16 299	0.14 318	0.17 399	0.14 278

over-8	0.21 60	0.19 239	0.29 78	0.35 159	0.13 1	0.33 258	0.21 89	0.35 68	0.18 16	0.22 61	0.22 51	0.25 122	0.25 167	0.42 192	0.21 62	0.14 196	0.10 83	0.11 5	0.09 10	0.11 41	0.11 77

over-9	0.21 60	0.19 239	0.29 78	0.35 159	0.13 1	0.32 238	0.21 89	0.36 81	0.17 9	0.22 61	0.22 51	0.26 136	0.26 192	0.42 192	0.21 62	0.14 196	0.10 83	0.11 5	0.09 10	0.11 41	0.11 77

TestStereo-Hl	0.35 303	0.21 335	0.39 266	0.33 102	0.22 229	0.36 302	0.29 282	0.68 351	0.61 361	0.55 350	0.69 372	0.47 341	0.46 433	0.63 412	0.36 375	0.14 196	0.11 233	0.14 187	0.13 273	0.15 293	0.16 366

quiztm	0.30 237	0.20 289	0.38 250	0.40 357	0.24 332	0.27 141	0.32 359	0.68 351	0.47 293	0.45 302	0.60 337	0.39 271	0.18 35	0.42 192	0.27 242	0.14 196	0.10 83	0.14 187	0.11 165	0.14 230	0.12 162

BARStereo	0.24 122	0.17 139	0.35 188	0.37 246	0.18 74	0.25 105	0.27 236	0.35 68	0.31 141	0.28 159	0.30 165	0.23 83	0.34 318	0.43 203	0.19 21	0.14 196	0.09 18	0.13 116	0.10 86	0.15 293	0.10 12

KMOStereo	0.27 195	0.20 289	0.38 250	0.39 312	0.26 406	0.50 420	0.25 190	0.44 159	0.31 141	0.28 159	0.27 128	0.24 106	0.37 361	0.46 236	0.22 97	0.14 196	0.10 83	0.14 187	0.10 86	0.15 293	0.13 228

RT-Monster	0.33 275	0.18 191	0.33 143	0.35 159	0.26 406	0.39 338	0.21 89	0.58 270	0.77 445	0.63 385	0.65 355	0.49 354	0.29 249	0.43 203	0.31 318	0.14 196	0.11 233	0.12 62	0.10 86	0.12 109	0.15 327

Foundation-i1	0.27 195	0.14 11	0.26 34	0.34 124	0.22 229	0.38 323	0.26 219	0.64 320	0.40 232	0.38 248	0.38 232	0.46 335	0.29 249	0.35 118	0.27 242	0.14 196	0.10 83	0.12 62	0.11 165	0.11 41	0.11 77

LACA1	0.19 14	0.16 91	0.27 47	0.29 10	0.14 7	0.26 116	0.22 124	0.27 12	0.19 21	0.20 26	0.16 9	0.19 35	0.18 35	0.31 55	0.21 62	0.14 196	0.10 83	0.11 5	0.10 86	0.11 41	0.10 12

Hybrid-DGEV-2	0.43 425	0.23 409	0.47 367	0.48 578	0.30 532	0.57 474	0.24 167	0.84 470	1.00 600	0.67 419	0.67 367	0.59 421	0.73 597	0.61 376	0.36 375	0.14 196	0.12 327	0.18 408	0.16 389	0.14 230	0.13 228

MatchStereo	0.20 23	0.14 11	0.25 10	0.28 4	0.15 23	0.17 18	0.20 57	0.35 68	0.29 112	0.21 40	0.36 216	0.18 22	0.17 26	0.33 89	0.25 191	0.14 196	0.10 83	0.12 62	0.09 10	0.11 41	0.11 77
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
WQFJA1	0.33 275	0.19 239	0.35 188	0.39 312	0.26 406	0.61 498	0.30 306	0.61 290	0.53 329	0.38 248	0.39 236	0.38 258	0.36 348	0.51 289	0.43 458	0.14 196	0.18 568	0.16 299	0.14 318	0.15 293	0.14 278

NLMM	0.33 275	0.19 239	0.35 188	0.39 312	0.26 406	0.61 498	0.30 306	0.61 290	0.52 320	0.38 248	0.39 236	0.38 258	0.36 348	0.50 278	0.43 458	0.14 196	0.18 568	0.16 299	0.14 318	0.15 293	0.14 278

252Zero-FE	0.21 60	0.16 91	0.29 78	0.34 124	0.19 115	0.23 72	0.18 18	0.43 149	0.35 183	0.23 76	0.22 51	0.19 35	0.18 35	0.29 28	0.23 132	0.14 196	0.10 83	0.12 62	0.09 10	0.10 5	0.11 77

water-stereo	0.29 226	0.15 54	0.32 133	0.36 209	0.20 161	0.36 302	0.24 167	0.65 324	0.39 216	0.41 282	0.61 342	0.44 319	0.39 388	0.29 28	0.28 265	0.14 196	0.13 408	0.14 187	0.12 213	0.12 109	0.12 162

depthmonostereo	0.30 237	0.15 54	0.36 214	0.35 159	0.18 74	0.45 402	0.27 236	0.71 386	0.57 344	0.36 234	0.43 251	0.34 221	0.40 395	0.36 130	0.27 242	0.14 196	0.12 327	0.13 116	0.12 213	0.11 41	0.12 162

111111	0.22 81	0.15 54	0.29 78	0.37 246	0.23 272	0.21 45	0.19 35	0.46 180	0.29 112	0.20 26	0.20 31	0.29 170	0.14 3	0.44 215	0.22 97	0.14 196	0.10 83	0.12 62	0.09 10	0.12 109	0.12 162

LG-G_1	0.22 81	0.14 11	0.31 117	0.34 124	0.16 34	0.52 435	0.17 7	0.36 81	0.20 30	0.21 40	0.22 51	0.26 136	0.19 57	0.37 140	0.20 42	0.14 196	0.10 83	0.13 116	0.09 10	0.11 41	0.11 77

LG-G	0.22 81	0.14 11	0.31 117	0.34 124	0.16 34	0.52 435	0.17 7	0.36 81	0.20 30	0.21 40	0.22 51	0.26 136	0.19 57	0.37 140	0.20 42	0.14 196	0.10 83	0.13 116	0.09 10	0.11 41	0.11 77

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 122	0.17 139	0.34 165	0.40 357	0.21 197	0.18 21	0.21 89	0.36 81	0.27 94	0.30 185	0.52 301	0.28 164	0.28 228	0.27 14	0.24 161	0.14 196	0.10 83	0.13 116	0.10 86	0.14 230	0.14 278

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 147	0.32 578	0.25 10	0.52 630	0.20 161	0.29 180	0.22 124	0.44 159	0.38 205	0.27 142	0.25 99	0.24 106	0.29 249	0.46 236	0.23 132	0.14 196	0.09 18	0.12 62	0.09 10	0.14 230	0.11 77

FoundationStereo	0.18 4	0.15 54	0.26 34	0.31 43	0.17 51	0.23 72	0.20 57	0.24 9	0.16 7	0.19 20	0.16 9	0.21 57	0.19 57	0.27 14	0.22 97	0.14 196	0.10 83	0.12 62	0.09 10	0.10 5	0.10 12

HUF	0.25 147	0.17 139	0.38 250	0.33 102	0.19 115	0.25 105	0.39 489	0.53 233	0.36 189	0.26 126	0.23 63	0.33 212	0.27 206	0.36 130	0.25 191	0.14 196	0.11 233	0.13 116	0.10 86	0.12 109	0.12 162

castereo++	0.26 175	0.17 139	0.29 78	0.34 124	0.20 161	0.74 576	0.20 57	0.41 133	0.49 301	0.24 95	0.24 88	0.35 234	0.27 206	0.41 178	0.20 42	0.14 196	0.09 18	0.14 187	0.09 10	0.11 41	0.11 77

999	0.28 214	0.17 139	0.38 250	0.37 246	0.25 368	0.30 198	0.27 236	0.55 249	0.42 251	0.26 126	0.31 174	0.39 271	0.24 155	0.65 434	0.26 217	0.14 196	0.11 233	0.15 256	0.12 213	0.12 109	0.15 327

tg	0.34 294	0.19 239	0.40 281	0.40 357	0.23 272	0.38 323	0.26 219	0.74 418	0.60 358	0.48 322	0.65 355	0.42 299	0.24 155	0.57 338	0.33 341	0.14 196	0.10 83	0.18 408	0.17 454	0.14 230	0.12 162

dual_stereo	0.20 23	0.15 54	0.27 47	0.32 75	0.17 51	0.16 14	0.20 57	0.30 26	0.21 37	0.24 95	0.20 31	0.25 122	0.14 3	0.55 314	0.25 191	0.14 196	0.10 83	0.12 62	0.09 10	0.10 5	0.10 12

GCAP-BAT	0.28 214	0.16 91	0.45 342	0.34 124	0.22 229	0.26 116	0.24 167	0.49 204	0.56 335	0.35 226	0.42 245	0.43 312	0.27 206	0.50 278	0.24 161	0.14 196	0.11 233	0.14 187	0.12 213	0.12 109	0.13 228

Occ-G	0.27 195	0.15 54	0.32 133	0.35 159	0.21 197	0.28 160	0.32 359	0.44 159	0.34 170	0.29 172	0.43 251	0.49 354	0.25 167	0.50 278	0.30 303	0.14 196	0.11 233	0.14 187	0.11 165	0.13 171	0.13 228

IGEV-Stereo+	0.25 147	0.15 54	0.28 61	0.32 75	0.19 115	0.13 2	0.17 7	0.29 25	0.30 131	0.22 61	0.15 5	0.22 70	0.22 127	0.42 192	0.22 97	0.14 196	0.10 83	0.12 62	0.09 10	0.15 293	1.09 760

IGEV++	0.25 147	0.17 139	0.35 188	0.40 357	0.23 272	0.24 81	0.23 153	0.56 257	0.24 56	0.29 172	0.36 216	0.30 186	0.22 127	0.33 89	0.29 284	0.14 196	0.10 83	0.14 187	0.10 86	0.13 171	0.14 278

MyStereo07	0.33 275	0.23 409	0.37 238	0.43 479	0.29 507	0.40 348	0.48 583	0.78 445	0.38 205	0.38 248	0.34 201	0.32 201	0.30 274	0.63 412	0.28 265	0.14 196	0.13 408	0.19 448	0.17 454	0.18 439	0.17 415

MyStereo06	0.40 388	0.22 376	0.65 531	0.42 432	0.29 507	0.43 380	0.48 583	1.05 554	0.43 263	0.64 396	0.54 314	0.78 535	0.27 206	0.53 302	0.31 318	0.14 196	0.13 408	0.18 408	0.17 454	0.17 399	0.17 415

MyStereo05	0.46 449	0.22 376	0.51 415	0.42 432	0.29 507	0.43 380	0.48 583	0.96 520	1.12 644	0.77 482	0.62 346	0.51 366	0.57 499	0.79 548	0.43 458	0.14 196	0.13 408	0.18 408	0.17 454	0.17 399	0.17 415

MyStereo04	0.45 441	0.23 409	0.52 438	0.43 479	0.29 507	0.40 348	0.48 583	1.02 539	1.12 644	0.62 378	0.58 332	0.55 381	0.56 487	0.77 534	0.45 475	0.14 196	0.13 408	0.19 448	0.17 454	0.18 439	0.17 415

ff7	0.30 237	0.22 376	0.42 308	0.37 246	0.26 406	0.31 217	0.34 398	0.66 331	0.35 183	0.39 260	0.33 189	0.31 192	0.28 228	0.61 376	0.26 217	0.14 196	0.11 233	0.17 350	0.12 213	0.15 293	0.16 366

ffff	0.30 237	0.22 376	0.42 308	0.37 246	0.26 406	0.31 217	0.34 398	0.66 331	0.35 183	0.39 260	0.33 189	0.31 192	0.28 228	0.61 376	0.26 217	0.14 196	0.11 233	0.17 350	0.12 213	0.15 293	0.16 366

11t	0.30 237	0.22 376	0.42 308	0.37 246	0.26 406	0.31 217	0.34 398	0.66 331	0.35 183	0.39 260	0.33 189	0.31 192	0.28 228	0.61 376	0.26 217	0.14 196	0.11 233	0.17 350	0.12 213	0.15 293	0.16 366

MSKI-zero shot	0.33 275	0.19 239	0.36 214	0.41 391	0.22 229	0.32 238	0.22 124	0.65 324	0.45 275	0.52 334	0.64 351	0.60 426	0.19 57	0.78 542	0.27 242	0.14 196	0.11 233	0.14 187	0.10 86	0.13 171	0.13 228

GCAPDPT-zeroshot	0.28 214	0.16 91	0.45 342	0.34 124	0.22 229	0.26 116	0.24 167	0.49 204	0.56 335	0.35 226	0.42 245	0.43 312	0.27 206	0.50 278	0.24 161	0.14 196	0.11 233	0.14 187	0.12 213	0.12 109	0.13 228

AEACV	0.28 214	0.18 191	0.34 165	0.36 209	0.45 674	0.27 141	0.27 236	0.41 133	0.39 216	0.31 196	0.46 264	0.31 192	0.36 348	0.38 152	0.25 191	0.14 196	0.11 233	0.15 256	0.13 273	0.13 171	0.13 228

GCAP-Stereo	0.29 226	0.21 335	0.45 342	0.39 312	0.20 161	0.39 338	0.22 124	0.60 283	0.46 284	0.47 315	0.50 281	0.39 271	0.27 206	0.34 108	0.24 161	0.14 196	0.12 327	0.14 187	0.11 165	0.13 171	0.12 162

RAFT-Test	0.35 303	0.19 239	0.42 308	0.39 312	0.24 332	0.50 420	0.23 153	0.74 418	0.44 269	0.62 378	0.85 464	0.64 448	0.28 228	0.48 261	0.30 303	0.14 196	0.11 233	0.14 187	0.11 165	0.13 171	0.13 228

LL-Strereo2	0.36 318	0.25 467	0.52 438	0.43 479	0.27 452	0.36 302	0.27 236	0.70 378	0.46 284	0.55 350	0.53 309	0.65 454	0.24 155	0.69 475	0.32 328	0.14 196	0.13 408	0.23 572	0.20 542	0.19 478	0.14 278

4D-IteraStereo	0.33 275	0.19 239	0.43 328	0.40 357	0.24 332	0.32 238	0.27 236	0.59 278	0.72 412	0.66 410	0.53 309	0.42 299	0.22 127	0.46 236	0.30 303	0.14 196	0.09 18	0.20 490	0.16 389	0.16 364	0.12 162

anonymousdsp2	0.37 339	0.21 335	0.49 393	0.38 277	0.24 332	0.48 416	0.31 336	0.91 495	0.68 391	0.57 359	0.51 290	0.51 366	0.34 318	0.59 355	0.33 341	0.14 196	0.11 233	0.14 187	0.10 86	0.16 364	0.16 366

anonymousdsp	0.30 237	0.22 376	0.41 292	0.38 277	0.26 406	0.31 217	0.35 422	0.68 351	0.36 189	0.40 276	0.33 189	0.32 201	0.28 228	0.62 400	0.26 217	0.14 196	0.10 83	0.17 350	0.12 213	0.15 293	0.16 366

EGLCR-Stereo	0.27 195	0.17 139	0.36 214	0.35 159	0.21 197	0.37 315	0.20 57	0.58 270	0.37 200	0.29 172	0.28 140	0.42 299	0.18 35	0.47 250	0.27 242	0.14 196	0.10 83	0.16 299	0.14 318	0.13 171	0.12 162

DCRE	0.38 357	0.19 239	0.47 367	0.45 524	0.33 589	0.45 402	0.40 503	0.66 331	0.53 329	0.49 326	0.95 513	0.57 395	0.39 388	0.53 302	0.32 328	0.14 196	0.13 408	0.15 256	0.14 318	0.14 230	0.15 327

Selective-RAFT	0.36 318	0.23 409	0.54 463	0.45 524	0.22 229	0.64 520	0.27 236	0.62 298	0.65 375	0.41 282	0.38 232	0.55 381	0.39 388	0.59 355	0.36 375	0.14 196	0.12 327	0.14 187	0.12 213	0.16 364	0.14 278

MC-Stereo	0.29 226	0.18 191	0.35 188	0.40 357	0.21 197	0.26 116	0.26 219	0.53 233	0.40 232	0.38 248	0.61 342	0.41 288	0.31 286	0.57 338	0.27 242	0.14 196	0.10 83	0.14 187	0.12 213	0.12 109	0.12 162

RCA-Stereo	0.36 318	0.18 191	0.37 238	0.38 277	0.23 272	0.31 217	0.33 378	0.70 378	1.25 677	0.45 302	0.65 355	0.46 335	0.43 409	0.40 169	0.29 284	0.14 196	0.10 83	0.14 187	0.12 213	0.12 109	0.12 162

DCANet-4	0.38 357	0.22 376	0.58 493	0.35 159	0.19 115	0.30 198	0.30 306	0.69 364	0.97 588	0.70 440	0.79 423	0.40 280	0.46 433	0.46 236	0.37 387	0.14 196	0.10 83	0.14 187	0.11 165	0.12 109	0.15 327

ccc-4	0.30 237	0.22 376	0.42 308	0.37 246	0.26 406	0.31 217	0.34 398	0.66 331	0.35 183	0.39 260	0.33 189	0.31 192	0.28 228	0.61 376	0.26 217	0.14 196	0.11 233	0.17 350	0.12 213	0.15 293	0.16 366

fff	0.39 372	0.18 191	0.46 354	0.35 159	0.19 115	0.30 198	0.30 306	0.73 409	1.08 635	0.70 440	0.79 423	0.44 319	0.62 527	0.47 250	0.37 387	0.14 196	0.10 83	0.14 187	0.11 165	0.12 109	0.15 327

ADStereo(finetuned)	0.39 372	0.18 191	0.58 493	0.35 159	0.19 115	0.30 198	0.30 306	0.72 397	0.96 583	0.72 452	0.77 408	0.45 329	0.68 568	0.46 236	0.36 375	0.14 196	0.10 83	0.14 187	0.11 165	0.13 171	0.15 327

raft_robust	0.41 403	0.24 433	0.39 266	0.43 479	0.22 229	0.40 348	0.33 378	0.80 456	0.98 593	0.80 502	0.88 481	0.41 288	0.32 297	0.89 588	0.30 303	0.14 196	0.12 327	0.16 299	0.18 488	0.15 293	0.13 228

test_5	0.44 432	0.25 467	0.48 382	0.53 644	0.28 479	0.28 160	0.42 536	0.77 441	0.87 519	0.63 385	0.91 498	0.73 507	0.53 466	0.82 565	0.36 375	0.14 196	0.11 233	0.18 408	0.18 488	0.18 439	0.16 366

IGEV-Stereo	0.30 237	0.22 376	0.41 292	0.38 277	0.26 406	0.30 198	0.35 422	0.68 351	0.36 189	0.40 276	0.33 189	0.32 201	0.28 228	0.62 400	0.26 217	0.14 196	0.10 83	0.17 350	0.12 213	0.15 293	0.16 366
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.42 411	0.20 289	0.63 521	0.39 312	0.27 452	0.33 258	0.25 190	1.76 739	0.37 200	0.73 459	0.53 309	0.63 442	0.42 405	0.86 578	0.29 284	0.14 196	0.11 233	0.14 187	0.13 273	0.15 293	0.15 327

MIPNet	0.39 372	0.22 376	0.66 534	0.40 357	0.25 368	0.53 441	0.29 282	0.78 445	0.74 429	0.68 431	0.60 337	0.40 280	0.48 446	0.45 225	0.39 417	0.14 196	0.11 233	0.16 299	0.13 273	0.14 230	0.14 278

IPLGR	0.40 388	0.22 376	0.70 560	0.40 357	0.22 229	0.51 427	0.29 282	0.78 445	0.78 451	0.80 502	0.77 408	0.44 319	0.41 400	0.48 261	0.40 440	0.14 196	0.12 327	0.16 299	0.14 318	0.16 364	0.14 278

GMOStereo	0.38 357	0.19 239	0.42 308	0.43 479	0.24 332	0.40 348	0.39 489	0.55 249	0.64 369	0.89 570	0.84 455	0.65 454	0.37 361	0.39 159	0.29 284	0.14 196	0.12 327	0.20 490	0.18 488	0.15 293	0.12 162

error version	0.38 357	0.19 239	0.42 308	0.43 479	0.24 332	0.40 348	0.39 489	0.55 249	0.64 369	0.89 570	0.84 455	0.65 454	0.37 361	0.39 159	0.29 284	0.14 196	0.12 327	0.20 490	0.18 488	0.15 293	0.12 162

test-v	0.38 357	0.19 239	0.42 308	0.43 479	0.24 332	0.40 348	0.39 489	0.55 249	0.64 369	0.89 570	0.84 455	0.65 454	0.37 361	0.39 159	0.29 284	0.14 196	0.12 327	0.20 490	0.18 488	0.15 293	0.12 162

DEmStereo	0.49 488	0.18 191	0.53 449	0.39 312	0.26 406	0.57 474	0.33 378	0.65 324	0.75 433	0.90 578	1.65 697	0.57 395	1.02 682	0.63 412	0.44 469	0.14 196	0.12 327	0.16 299	0.16 389	0.14 230	0.17 415

DRaft	0.49 488	0.18 191	0.50 405	0.38 277	0.25 368	0.57 474	0.39 489	0.67 343	0.86 512	1.02 637	1.75 704	0.50 359	0.79 625	0.65 434	0.42 455	0.14 196	0.11 233	0.16 299	0.16 389	0.14 230	0.17 415

RAFT-RH_RVC	0.57 569	0.18 191	0.44 334	0.38 277	0.23 272	0.56 464	0.24 167	0.61 290	0.73 423	1.18 680	3.90 764	0.55 381	0.40 395	0.67 458	0.38 405	0.14 196	0.11 233	0.20 490	0.15 353	0.12 109	0.14 278

RAFT-345	0.41 403	0.19 239	0.42 308	0.39 312	0.23 272	0.32 238	0.25 190	0.62 298	0.56 335	0.74 466	1.77 705	0.44 319	0.35 334	0.67 458	0.37 387	0.14 196	0.11 233	0.18 408	0.14 318	0.14 230	0.13 228

test-2	0.38 357	0.19 239	0.42 308	0.43 479	0.24 332	0.40 348	0.39 489	0.55 249	0.64 369	0.89 570	0.84 455	0.65 454	0.37 361	0.39 159	0.29 284	0.14 196	0.12 327	0.20 490	0.18 488	0.15 293	0.12 162

test-1	0.37 339	0.20 289	0.76 590	0.47 571	0.27 452	0.44 392	0.36 437	0.63 309	0.65 375	0.49 326	0.67 367	0.54 378	0.35 334	0.42 192	0.30 303	0.14 196	0.12 327	0.16 299	0.14 318	0.15 293	0.18 449

iRaftStereo_RVC	0.33 275	0.20 289	0.40 281	0.40 357	0.23 272	0.31 217	0.29 282	0.70 378	0.55 333	0.49 326	0.66 360	0.37 250	0.23 145	0.47 250	0.33 341	0.14 196	0.11 233	0.19 448	0.17 454	0.16 364	0.13 228

CREStereo++_RVC	0.32 265	0.16 91	0.25 10	0.32 75	0.24 332	0.27 141	0.22 124	0.48 201	0.89 536	0.47 315	0.80 434	0.29 170	0.25 167	0.37 140	0.34 354	0.14 196	0.09 18	0.13 116	0.52 748	0.14 230	0.10 12
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	0.38 357	0.18 191	0.46 354	0.35 159	0.19 115	0.30 198	0.30 306	0.72 397	0.96 583	0.72 452	0.77 408	0.45 329	0.56 487	0.47 250	0.36 375	0.14 196	0.10 83	0.14 187	0.11 165	0.13 171	0.15 327

csc	0.39 372	0.18 191	0.46 354	0.35 159	0.19 115	0.30 198	0.30 306	0.73 409	1.08 635	0.70 440	0.79 423	0.44 319	0.62 527	0.47 250	0.37 387	0.14 196	0.10 83	0.14 187	0.11 165	0.12 109	0.15 327

cscssc	0.39 372	0.18 191	0.46 354	0.35 159	0.19 115	0.30 198	0.30 306	0.73 409	1.08 635	0.70 440	0.79 423	0.44 319	0.62 527	0.47 250	0.37 387	0.14 196	0.10 83	0.14 187	0.11 165	0.12 109	0.15 327

test_xeample3	0.31 254	0.23 409	0.56 480	0.36 209	0.26 406	0.35 283	0.32 359	0.60 283	0.38 205	0.44 299	0.32 186	0.33 212	0.28 228	0.66 448	0.27 242	0.14 196	0.12 327	0.16 299	0.12 213	0.14 230	0.14 278

EAI-Stereo	0.36 318	0.21 335	0.46 354	0.40 357	0.22 229	0.33 258	0.36 437	1.22 636	0.32 153	0.52 334	0.75 401	0.35 234	0.28 228	0.65 434	0.30 303	0.14 196	0.11 233	0.14 187	0.14 318	0.14 230	0.13 228

CFNet-RSSM	0.35 303	0.18 191	0.47 367	0.39 312	0.22 229	0.35 283	0.23 153	0.78 445	0.86 512	0.67 419	0.54 314	0.56 388	0.28 228	0.49 272	0.28 265	0.14 196	0.10 83	0.14 187	0.12 213	0.13 171	0.12 162

Gwc-CoAtRS	0.35 303	0.18 191	0.46 354	0.39 312	0.23 272	0.34 273	0.22 124	0.74 418	0.77 445	0.62 378	0.60 337	0.58 411	0.29 249	0.47 250	0.29 284	0.14 196	0.11 233	0.14 187	0.12 213	0.13 171	0.13 228

HITNet	0.43 425	0.27 521	0.50 405	0.34 124	0.18 74	0.65 528	0.32 359	0.99 529	0.70 403	0.73 459	0.86 468	0.66 466	0.56 487	0.61 376	0.47 492	0.14 196	0.10 83	0.15 256	0.13 273	0.18 439	0.13 228
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	0.49 488	0.26 505	0.73 578	0.38 277	0.18 74	0.64 520	0.33 378	0.84 470	0.89 536	0.96 616	1.12 595	0.72 502	0.45 426	1.00 635	0.59 560	0.14 196	0.10 83	0.14 187	0.11 165	0.14 230	0.14 278

DF_test	0.20 23	0.13 2	0.26 34	0.33 102	0.24 332	0.10 1	0.23 153	0.27 12	0.31 141	0.23 76	0.28 140	0.15 4	0.18 35	0.22 2	0.21 62	0.15 284	0.11 233	0.13 116	0.12 213	0.14 230	0.11 77

over-6	0.22 81	0.18 191	0.29 78	0.34 124	0.14 7	0.32 238	0.22 124	0.50 213	0.26 76	0.24 95	0.24 88	0.21 57	0.25 167	0.39 159	0.21 62	0.15 284	0.10 83	0.11 5	0.09 10	0.12 109	0.11 77

Weightmod	0.33 275	0.19 239	0.34 165	0.35 159	0.19 115	0.54 448	0.34 398	0.61 290	0.50 308	0.43 295	0.53 309	0.47 341	0.32 297	0.53 302	0.31 318	0.15 284	0.23 636	0.16 299	0.15 353	0.14 230	0.12 162

TestStereo_HL3	0.38 357	0.20 289	0.59 501	0.35 159	0.24 332	0.55 455	0.38 470	0.62 298	0.45 275	0.64 396	0.86 468	0.56 388	0.50 455	0.57 338	0.30 303	0.15 284	0.11 233	0.14 187	0.13 273	0.14 230	0.18 449

GGDA	0.34 294	0.20 289	0.37 238	0.32 75	0.22 229	0.32 238	0.26 219	0.62 298	0.67 387	0.53 343	0.71 380	0.41 288	0.36 348	0.57 338	0.37 387	0.15 284	0.11 233	0.13 116	0.12 213	0.15 293	0.16 366

DF	0.27 195	0.16 91	0.41 292	0.36 209	0.19 115	0.28 160	0.25 190	0.44 159	0.29 112	0.31 196	0.49 279	0.50 359	0.22 127	0.51 289	0.21 62	0.15 284	0.10 83	0.13 116	0.10 86	0.12 109	0.13 228

DepthFocus	0.20 23	0.13 2	0.31 117	0.29 10	0.24 332	0.18 21	0.20 57	0.27 12	0.18 16	0.24 95	0.25 99	0.15 4	0.18 35	0.27 14	0.19 21	0.15 284	0.12 327	0.17 350	0.17 454	0.13 171	0.10 12

VMStereo-Base	0.28 214	0.17 139	0.29 78	0.30 23	0.18 74	0.31 217	0.27 236	0.51 220	0.66 380	0.32 201	0.48 272	0.42 299	0.25 167	0.42 192	0.29 284	0.15 284	0.12 327	0.12 62	0.10 86	0.13 171	0.15 327

Hybrid-DGEV-03	0.46 449	0.20 289	0.36 214	0.43 479	0.28 479	0.55 455	0.25 190	0.69 364	0.75 433	0.96 616	1.92 713	0.61 428	0.32 297	0.58 346	0.36 375	0.15 284	0.10 83	0.18 408	0.16 389	0.14 230	0.12 162

WQFJX1	0.33 275	0.20 289	0.35 188	0.42 432	0.28 479	0.52 435	0.33 378	0.56 257	0.55 333	0.40 276	0.36 216	0.33 212	0.30 274	0.72 499	0.40 440	0.15 284	0.18 568	0.17 350	0.14 318	0.16 364	0.16 366

WQFJX	0.33 275	0.19 239	0.34 165	0.39 312	0.27 452	0.60 496	0.30 306	0.58 270	0.52 320	0.40 276	0.38 232	0.34 221	0.35 334	0.63 412	0.41 447	0.15 284	0.17 547	0.16 299	0.13 273	0.15 293	0.16 366

FE-Mocha	0.33 275	0.20 289	0.55 467	0.39 312	0.27 452	0.31 217	0.20 57	0.77 441	0.38 205	0.67 419	0.56 326	0.57 395	0.26 192	0.38 152	0.23 132	0.15 284	0.10 83	0.17 350	0.16 389	0.13 171	0.13 228

IGEV-FE	0.36 318	0.19 239	0.71 564	0.41 391	0.29 507	0.30 198	0.25 190	0.86 476	0.40 232	0.64 396	0.57 329	0.56 388	0.25 167	0.56 324	0.29 284	0.15 284	0.11 233	0.16 299	0.14 318	0.14 230	0.14 278

Zero-FE251	0.24 122	0.17 139	0.33 143	0.34 124	0.20 161	0.44 392	0.19 35	0.40 123	0.26 76	0.28 159	0.30 165	0.38 258	0.24 155	0.33 89	0.23 132	0.15 284	0.11 233	0.13 116	0.10 86	0.11 41	0.11 77

GASTEREO	0.26 175	0.17 139	0.35 188	0.41 391	0.21 197	0.22 51	0.30 306	0.47 195	0.32 153	0.38 248	0.33 189	0.22 70	0.33 307	0.43 203	0.24 161	0.15 284	0.10 83	0.13 116	0.11 165	0.13 171	0.12 162

MSCF	0.25 147	0.17 139	0.36 214	0.41 391	0.21 197	0.20 34	0.31 336	0.47 195	0.32 153	0.37 239	0.33 189	0.23 83	0.34 318	0.37 140	0.23 132	0.15 284	0.10 83	0.13 116	0.11 165	0.13 171	0.13 228

LGtest1	0.20 23	0.15 54	0.30 98	0.35 159	0.17 51	0.26 116	0.17 7	0.33 39	0.21 37	0.21 40	0.16 9	0.23 83	0.21 105	0.33 89	0.20 42	0.15 284	0.10 83	0.13 116	0.10 86	0.12 109	0.11 77

MM-Stereo_test1	0.34 294	0.19 239	0.37 238	0.42 432	0.23 272	0.35 283	0.44 557	0.62 298	0.56 335	0.61 373	0.51 290	0.38 258	0.36 348	0.65 434	0.27 242	0.15 284	0.13 408	0.17 350	0.14 318	0.15 293	0.13 228

AIO-test1	0.39 372	0.18 191	0.42 308	0.51 613	0.25 368	0.44 392	0.30 306	0.74 418	1.20 671	0.41 282	0.71 380	0.45 329	0.29 249	0.56 324	0.27 242	0.15 284	0.13 408	0.19 448	0.21 566	0.13 171	0.18 449

UGAM-zero	0.48 472	0.21 335	0.66 534	0.38 277	0.23 272	0.36 302	0.22 124	1.30 668	0.43 263	0.67 419	0.61 342	1.74 718	0.89 660	0.79 548	0.27 242	0.15 284	0.12 327	0.15 256	0.12 213	0.13 171	0.14 278

RAStereo	0.25 147	0.17 139	0.33 143	0.40 357	0.21 197	0.24 81	0.26 219	0.45 168	0.46 284	0.23 76	0.34 201	0.30 186	0.19 57	0.34 108	0.26 217	0.15 284	0.12 327	0.16 299	0.13 273	0.14 230	0.11 77

Pointernet	0.27 195	0.15 54	0.35 188	0.36 209	0.23 272	0.35 283	0.21 89	0.74 418	0.41 243	0.39 260	0.37 223	0.34 221	0.25 167	0.37 140	0.27 242	0.15 284	0.11 233	0.12 62	0.09 10	0.11 41	0.11 77

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 530	0.23 409	1.38 699	0.40 357	0.53 706	0.29 180	0.30 306	1.49 706	0.45 275	0.69 435	1.15 609	0.98 600	0.32 297	0.70 483	0.29 284	0.15 284	0.11 233	0.17 350	0.20 542	0.22 545	0.27 605

trnet	0.28 214	0.15 54	0.25 10	0.29 10	0.16 34	0.38 323	0.23 153	0.53 233	0.77 445	0.43 295	0.52 301	0.34 221	0.28 228	0.39 159	0.27 242	0.15 284	0.11 233	0.12 62	0.08 1	0.11 41	0.11 77

MyStereo8	0.42 411	0.21 335	0.64 526	0.43 479	0.29 507	0.55 455	0.28 260	0.72 397	0.50 308	0.73 459	1.01 549	0.57 395	0.44 419	0.52 296	0.52 523	0.15 284	0.12 327	0.16 299	0.14 318	0.19 478	0.21 520

IGEV_Zeroshot_test	0.36 318	0.19 239	0.71 564	0.41 391	0.29 507	0.30 198	0.25 190	0.86 476	0.40 232	0.64 396	0.57 329	0.56 388	0.25 167	0.56 324	0.29 284	0.15 284	0.11 233	0.16 299	0.14 318	0.14 230	0.14 278

CASnet	0.30 237	0.20 289	0.34 165	0.42 432	0.17 51	0.25 105	0.24 167	0.53 233	0.56 335	0.54 347	0.54 314	0.39 271	0.24 155	0.41 178	0.26 217	0.15 284	0.10 83	0.22 551	0.18 488	0.18 439	0.12 162
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.36 318	0.17 139	0.31 117	0.35 159	0.21 197	0.51 427	0.21 89	0.93 506	0.75 433	0.56 355	0.73 386	0.66 466	0.29 249	0.48 261	0.25 191	0.15 284	0.10 83	0.13 116	0.10 86	0.13 171	0.13 228

HH	0.37 339	0.22 376	0.49 393	0.41 391	0.26 406	0.36 302	0.30 306	0.87 479	0.41 243	0.45 302	0.59 334	0.78 535	0.43 409	0.77 534	0.26 217	0.15 284	0.11 233	0.15 256	0.14 318	0.14 230	0.14 278

HanStereo	0.37 339	0.22 376	0.49 393	0.41 391	0.26 406	0.36 302	0.30 306	0.87 479	0.41 243	0.45 302	0.59 334	0.78 535	0.43 409	0.77 534	0.26 217	0.15 284	0.11 233	0.15 256	0.14 318	0.14 230	0.14 278

LoS	0.30 237	0.16 91	0.32 133	0.30 23	0.19 115	0.32 238	0.29 282	0.54 243	0.73 423	0.35 226	0.52 301	0.42 299	0.29 249	0.48 261	0.29 284	0.15 284	0.11 233	0.13 116	0.09 10	0.12 109	0.12 162
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo Lap2	0.29 226	0.25 467	0.44 334	0.50 601	0.30 532	0.19 30	0.31 336	0.52 227	0.41 243	0.25 111	0.28 140	0.46 335	0.31 286	0.39 159	0.30 303	0.15 284	0.15 482	0.16 299	0.13 273	0.17 399	0.16 366

RAFT+CT+SA	0.40 388	0.24 433	0.40 281	0.53 644	0.27 452	0.28 160	0.45 564	0.79 453	0.81 479	0.51 329	0.90 490	0.42 299	0.39 388	0.81 558	0.33 341	0.15 284	0.11 233	0.18 408	0.18 488	0.15 293	0.15 327

GLC_STEREO	0.30 237	0.20 289	0.28 61	0.44 509	0.19 115	0.31 217	0.25 190	0.49 204	0.43 263	0.37 239	0.47 270	0.40 280	0.23 145	0.51 289	0.37 387	0.15 284	0.18 568	0.19 448	0.16 389	0.16 364	0.14 278

CrosDoStereo	0.51 515	0.19 239	0.46 354	0.39 312	0.24 332	0.39 338	1.14 733	0.69 364	0.87 519	0.94 599	1.36 661	0.62 437	0.75 609	0.68 467	0.46 480	0.15 284	0.12 327	0.17 350	0.18 488	0.14 230	0.16 366

LCNet	0.42 411	0.21 335	0.34 165	0.44 509	0.24 332	0.47 411	0.28 260	0.69 364	0.57 344	0.72 452	1.03 563	0.66 466	0.58 503	0.60 367	0.35 363	0.15 284	0.10 83	0.19 448	0.19 518	0.22 545	0.37 673

STrans-v2	0.47 462	0.21 335	0.49 393	0.41 391	0.25 368	0.54 448	0.49 596	1.16 602	0.82 493	0.67 419	1.05 569	0.71 485	0.67 559	0.74 506	0.34 354	0.15 284	0.11 233	0.17 350	0.15 353	0.14 230	0.14 278

TransformOpticalFlow	0.46 449	0.21 335	0.49 393	0.42 432	0.24 332	0.36 302	0.46 567	1.04 547	0.84 500	0.67 419	1.14 606	0.73 507	0.56 487	0.78 542	0.33 341	0.15 284	0.10 83	0.17 350	0.15 353	0.14 230	0.15 327

OMP-Stereo	0.43 425	0.23 409	0.50 405	0.53 644	0.25 368	0.36 302	0.24 167	0.73 409	0.81 479	0.78 494	0.64 351	0.88 568	0.41 400	0.95 614	0.36 375	0.15 284	0.12 327	0.20 490	0.15 353	0.16 364	0.13 228

PSM-AAD	0.48 472	0.21 335	0.39 266	0.44 509	0.23 272	0.56 464	0.47 576	0.67 343	0.73 423	1.08 662	1.12 595	0.58 411	0.87 652	0.63 412	0.33 341	0.15 284	0.11 233	0.25 601	0.26 645	0.18 439	0.42 694

FTStereo	0.56 563	0.21 335	0.39 266	0.42 432	0.25 368	0.39 338	0.73 687	0.69 364	0.45 275	1.09 666	3.23 753	0.69 479	0.71 580	0.55 314	0.34 354	0.15 284	0.13 408	0.19 448	0.17 454	0.15 293	0.32 644

ASMatch	0.48 472	0.20 289	0.47 367	0.39 312	0.28 479	0.37 315	0.26 219	0.76 433	0.72 412	0.77 482	2.29 726	0.61 428	0.51 461	0.64 422	0.39 417	0.15 284	0.12 327	0.17 350	0.15 353	0.14 230	0.22 539

DeepStereo_LL	0.51 515	0.19 239	0.46 354	0.39 312	0.24 332	0.39 338	1.14 733	0.69 364	0.87 519	0.94 599	1.36 661	0.62 437	0.75 609	0.68 467	0.46 480	0.15 284	0.12 327	0.17 350	0.18 488	0.14 230	0.16 366

GrayStereo	0.49 488	0.20 289	0.44 334	0.47 571	0.29 507	0.51 427	0.62 654	0.71 386	0.66 380	1.04 645	1.46 682	0.77 532	0.73 597	0.58 346	0.35 363	0.15 284	0.12 327	0.17 350	0.17 454	0.15 293	0.30 629

CroCo-Stereo	0.27 195	0.23 409	0.40 281	0.49 590	0.22 229	0.20 34	0.29 282	0.55 249	0.45 275	0.29 172	0.27 128	0.42 299	0.26 192	0.30 39	0.26 217	0.15 284	0.13 408	0.13 116	0.12 213	0.16 364	0.13 228
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	0.44 432	0.20 289	0.39 266	0.42 432	0.25 368	0.50 420	0.44 557	0.72 397	0.57 344	0.77 482	1.37 664	0.76 526	0.38 370	0.62 400	0.34 354	0.15 284	0.10 83	0.20 490	0.19 518	0.17 399	0.28 616

Prome-Stereo	0.46 449	0.20 289	0.37 238	0.45 524	0.26 406	0.40 348	0.42 536	0.69 364	0.49 301	0.96 616	1.84 709	0.58 411	0.64 540	0.63 412	0.32 328	0.15 284	0.11 233	0.16 299	0.14 318	0.17 399	0.30 629

raft+_RVC	0.38 357	0.20 289	0.38 250	0.39 312	0.27 452	0.44 392	0.35 422	0.81 458	0.90 542	0.52 334	0.78 418	0.50 359	0.29 249	0.56 324	0.41 447	0.15 284	0.12 327	0.17 350	0.15 353	0.14 230	0.13 228

111	0.42 411	0.18 191	0.46 354	0.35 159	0.19 115	0.52 435	0.28 260	0.76 433	1.16 659	0.52 334	0.92 504	0.65 454	0.51 461	0.65 434	0.37 387	0.15 284	0.10 83	0.14 187	0.12 213	0.13 171	0.16 366

ARAFT	0.48 472	0.25 467	0.82 607	0.42 432	0.25 368	0.56 464	0.54 625	0.82 465	0.82 493	0.92 588	0.75 401	0.75 519	0.48 446	0.89 588	0.37 387	0.15 284	0.12 327	0.23 572	0.22 587	0.14 230	0.14 278

CCAANet	0.48 472	0.21 335	0.52 438	0.42 432	0.28 479	0.65 528	0.30 306	1.03 545	0.76 440	0.64 396	1.22 630	0.69 479	0.53 466	0.83 567	0.47 492	0.15 284	0.13 408	0.19 448	0.20 542	0.15 293	0.20 498

DIP-Stereo	0.40 388	0.22 376	0.58 493	0.42 432	0.29 507	0.62 504	0.27 236	0.87 479	0.42 251	0.65 403	0.86 468	0.52 371	0.35 334	0.67 458	0.43 458	0.15 284	0.13 408	0.17 350	0.14 318	0.15 293	0.17 415
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	0.40 388	0.19 239	0.47 367	0.43 479	0.27 452	0.41 362	0.31 336	0.74 418	0.38 205	0.90 578	1.28 644	0.58 411	0.35 334	0.43 203	0.35 363	0.15 284	0.13 408	0.14 187	0.12 213	0.14 230	0.14 278

RAFT-Stereo	0.40 388	0.19 239	0.47 367	0.43 479	0.27 452	0.41 362	0.31 336	0.74 418	0.38 205	0.90 578	1.28 644	0.58 411	0.35 334	0.43 203	0.35 363	0.15 284	0.13 408	0.14 187	0.12 213	0.14 230	0.14 278
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.52 530	0.31 575	0.86 625	0.44 509	0.22 229	0.66 536	0.47 576	0.92 504	1.02 608	0.89 570	1.12 595	0.69 479	0.55 478	0.86 578	0.60 561	0.15 284	0.11 233	0.15 256	0.12 213	0.17 399	0.17 415

DN-CSS_ROB	0.45 441	0.27 521	0.74 582	0.41 391	0.29 507	0.43 380	0.29 282	0.80 456	0.78 451	0.73 459	1.08 586	0.48 347	0.45 426	0.81 558	0.40 440	0.15 284	0.12 327	0.21 535	0.19 518	0.18 439	0.17 415

pmcnn	1.27 716	0.31 575	1.14 671	0.41 391	0.23 272	0.97 640	0.71 676	1.23 640	1.32 694	1.83 732	2.34 729	11.25 789	0.89 660	1.04 643	0.96 649	0.15 284	0.12 327	0.12 62	0.10 86	0.15 293	0.16 366

EE1	0.28 214	0.16 91	0.36 214	0.37 246	0.24 332	0.18 21	0.25 190	0.63 309	0.39 216	0.35 226	0.35 207	0.46 335	0.34 318	0.56 324	0.23 132	0.16 341	0.11 233	0.14 187	0.12 213	0.14 230	0.13 228

AnonStereo	0.32 265	0.20 289	0.40 281	0.40 357	0.24 332	0.27 141	0.33 378	0.68 351	0.51 316	0.44 299	0.35 207	0.55 381	0.32 297	0.56 324	0.24 161	0.16 341	0.10 83	0.15 256	0.13 273	0.17 399	0.14 278

DNSM	0.88 666	1.57 770	0.29 78	0.30 23	0.18 74	0.28 160	0.24 167	0.53 233	0.25 67	0.34 221	0.37 223	0.29 170	0.25 167	2.85 761	1.96 728	0.16 341	0.13 408	0.12 62	0.10 86	3.92 796	3.53 791

ManiGeoR	0.35 303	0.18 191	0.51 415	0.32 75	0.23 272	0.42 373	0.27 236	0.76 433	0.52 320	0.42 287	0.64 351	0.41 288	0.33 307	0.65 434	0.43 458	0.16 341	0.11 233	0.14 187	0.12 213	0.15 293	0.17 415

HLF11	0.36 318	0.19 239	0.52 438	0.31 43	0.23 272	0.37 315	0.22 124	0.73 409	0.52 320	0.52 334	0.69 372	0.44 319	0.39 388	0.73 505	0.47 492	0.16 341	0.12 327	0.13 116	0.11 165	0.15 293	0.18 449

HLf10	0.35 303	0.18 191	0.51 415	0.32 75	0.23 272	0.42 373	0.27 236	0.76 433	0.52 320	0.42 287	0.64 351	0.41 288	0.33 307	0.65 434	0.43 458	0.16 341	0.11 233	0.14 187	0.12 213	0.15 293	0.17 415

TestStereo_HLe17	0.35 303	0.18 191	0.53 449	0.33 102	0.21 197	0.44 392	0.30 306	0.73 409	0.67 387	0.48 322	0.68 371	0.36 246	0.30 274	0.64 422	0.38 405	0.16 341	0.10 83	0.14 187	0.13 273	0.16 364	0.16 366

TestStereo_HL2	0.34 294	0.20 289	0.38 250	0.32 75	0.23 272	0.34 273	0.25 190	0.62 298	0.63 363	0.57 359	0.73 386	0.42 299	0.38 370	0.60 367	0.38 405	0.16 341	0.11 233	0.13 116	0.12 213	0.15 293	0.17 415

DNS	0.82 649	1.54 769	0.30 98	0.29 10	0.18 74	0.19 30	0.23 153	0.53 233	0.28 100	0.27 142	0.35 207	0.30 186	0.22 127	2.71 756	1.46 700	0.16 341	0.14 450	0.16 299	0.09 10	3.54 793	3.49 790

IGEV_i1	0.45 441	0.23 409	0.57 489	0.40 357	0.23 272	0.64 520	0.42 536	1.05 554	0.65 375	0.71 450	0.70 377	0.76 526	0.47 439	0.75 514	0.45 475	0.16 341	0.14 450	0.16 299	0.13 273	0.17 399	0.18 449

Selective-IGEV-i1	0.46 449	0.21 335	0.60 507	0.43 479	0.24 332	0.67 546	0.53 617	1.07 565	0.90 542	0.65 403	0.82 445	0.80 546	0.38 370	0.56 324	0.40 440	0.16 341	0.14 450	0.15 256	0.13 273	0.16 364	0.17 415

WQFJA1++	0.24 122	0.16 91	0.30 98	0.31 43	0.21 197	0.34 273	0.17 7	0.39 99	0.18 16	0.26 126	0.30 165	0.29 170	0.28 228	0.41 178	0.23 132	0.16 341	0.10 83	0.13 116	0.10 86	0.31 633	0.12 162

NLMM1	0.34 294	0.21 335	0.38 250	0.41 391	0.26 406	0.55 455	0.32 359	0.58 270	0.65 375	0.42 287	0.45 259	0.30 186	0.27 206	0.64 422	0.39 417	0.16 341	0.18 568	0.17 350	0.14 318	0.15 293	0.14 278

NLSM1	0.33 275	0.19 239	0.36 214	0.40 357	0.25 368	0.65 528	0.27 236	0.59 278	0.52 320	0.38 248	0.53 309	0.29 170	0.29 249	0.56 324	0.33 341	0.16 341	0.17 547	0.18 408	0.15 353	0.14 230	0.13 228

NLCSM	0.35 303	0.21 335	0.36 214	0.44 509	0.29 507	0.53 441	0.40 503	0.54 243	0.51 316	0.47 315	0.37 223	0.33 212	0.34 318	0.75 514	0.42 455	0.16 341	0.17 547	0.17 350	0.16 389	0.17 399	0.17 415

GSStereo	0.24 122	0.16 91	0.31 117	0.35 159	0.26 406	0.35 283	0.29 282	0.50 213	0.29 112	0.30 185	0.29 153	0.23 83	0.20 84	0.33 89	0.22 97	0.16 341	0.09 18	0.13 116	0.10 86	0.14 230	0.13 228

GS-Stereo							0.29 282	0.50 213	0.29 112	0.30 185	0.29 153	0.23 83	0.20 84	0.33 89	0.22 97	0.16 341	0.09 18	0.13 116	0.10 86	0.14 230	0.13 228

DA	0.31 254	0.18 191	0.35 188	0.41 391	0.21 197	0.73 570	0.33 378	0.51 220	0.46 284	0.35 226	0.42 245	0.40 280	0.35 334	0.33 89	0.27 242	0.16 341	0.11 233	0.16 299	0.11 165	0.15 293	0.12 162

GGEV	0.31 254	0.18 191	0.35 188	0.41 391	0.21 197	0.73 570	0.33 378	0.51 220	0.46 284	0.35 226	0.42 245	0.40 280	0.35 334	0.33 89	0.27 242	0.16 341	0.11 233	0.16 299	0.11 165	0.15 293	0.12 162

z-ln-s-r	0.70 620	0.39 622	1.51 708	0.40 357	0.27 452	0.58 480	0.62 654	0.87 479	1.09 641	0.84 523	1.44 677	0.91 582	0.87 652	1.20 666	2.07 733	0.16 341	0.12 327	0.17 350	0.15 353	0.21 516	0.17 415

DFGA-Net	0.47 462	0.31 575	0.93 639	0.43 479	0.33 589	0.56 464	0.35 422	0.81 458	0.89 536	0.70 440	0.76 404	0.48 347	0.43 409	0.78 542	0.64 578	0.16 341	0.14 450	0.19 448	0.19 518	0.20 500	0.19 465

SGD-Stereo	0.22 81	0.16 91	0.28 61	0.32 75	0.16 34	0.28 160	0.20 57	0.39 99	0.29 112	0.25 111	0.29 153	0.21 57	0.27 206	0.38 152	0.27 242	0.16 341	0.09 18	0.13 116	0.11 165	0.13 171	0.11 77

StereoAnything_RVC	0.22 81	0.85 737	0.41 292	0.28 4	0.16 34	0.23 72	0.18 18	0.23 5	0.19 21	0.16 4	0.16 9	0.15 4	0.21 105	0.32 71	0.19 21	0.16 341	0.09 18	0.12 62	0.09 10	0.16 364	0.10 12

AIO-test2	0.40 388	0.21 335	0.44 334	0.48 578	0.26 406	0.44 392	0.38 470	0.79 453	1.28 686	0.37 239	0.87 477	0.38 258	0.30 274	0.50 278	0.28 265	0.16 341	0.13 408	0.21 535	0.24 619	0.15 293	0.15 327

GIP-stereo	0.25 147	0.19 239	0.32 133	0.38 277	0.25 368	0.26 116	0.20 57	0.50 213	0.41 243	0.25 111	0.39 236	0.35 234	0.20 84	0.33 89	0.22 97	0.16 341	0.11 233	0.13 116	0.10 86	0.12 109	0.12 162

PAM_32	0.50 501	0.20 289	0.69 556	0.40 357	0.24 332	1.09 668	0.29 282	1.12 585	0.40 232	0.74 466	0.44 256	1.98 728	0.64 540	0.64 422	0.27 242	0.16 341	0.11 233	0.17 350	0.15 353	0.14 230	0.15 327

PAM	0.50 501	0.21 335	0.75 586	0.41 391	0.26 406	1.11 674	0.37 452	1.10 578	0.39 216	0.75 470	0.46 264	1.92 725	0.61 522	0.62 400	0.28 265	0.16 341	0.10 83	0.16 299	0.14 318	0.14 230	0.15 327

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 432	0.22 376	0.83 611	0.39 312	0.45 674	0.41 362	0.26 219	1.04 547	0.50 308	0.54 347	0.76 404	1.03 616	0.43 409	0.67 458	0.28 265	0.16 341	0.11 233	0.17 350	0.19 518	0.21 516	0.21 520

U	3.17 768	0.17 139	0.35 188	0.41 391	0.71 741	57.93 826	0.20 57	0.43 149	0.39 216	0.26 126	0.23 63	0.23 83	0.22 127	0.26 10	0.22 97	0.16 341	0.10 83	0.74 748	0.13 273	0.13 171	0.11 77

H2IRNET	0.38 357	0.21 335	0.36 214	0.39 312	0.25 368	0.26 116	0.24 167	0.61 290	0.74 429	0.39 260	0.89 484	0.74 512	0.53 466	0.53 302	0.44 469	0.16 341	0.13 408	0.19 448	0.20 542	0.17 399	0.15 327

MGS-Stereo	0.29 226	0.20 289	0.42 308	0.37 246	0.24 332	0.37 315	0.30 306	0.40 123	0.50 308	0.32 201	0.51 290	0.40 280	0.24 155	0.45 225	0.28 265	0.16 341	0.12 327	0.15 256	0.13 273	0.15 293	0.14 278

IGEVStereo-DCA	0.30 237	0.24 433	0.42 308	0.36 209	0.27 452	0.38 323	0.34 398	0.66 331	0.35 183	0.39 260	0.31 174	0.35 234	0.27 206	0.62 400	0.25 191	0.16 341	0.12 327	0.16 299	0.12 213	0.14 230	0.16 366

rrr	0.31 254	0.24 433	0.56 480	0.36 209	0.27 452	0.38 323	0.31 336	0.56 257	0.44 269	0.39 260	0.31 174	0.35 234	0.27 206	0.62 400	0.25 191	0.16 341	0.12 327	0.16 299	0.13 273	0.14 230	0.14 278

MaDis-Stereo	0.27 195	0.19 239	0.39 266	0.37 246	0.26 406	0.28 160	0.28 260	0.45 168	0.37 200	0.27 142	0.27 128	0.40 280	0.27 206	0.40 169	0.30 303	0.16 341	0.14 450	0.16 299	0.13 273	0.15 293	0.12 162

CBFPSM	0.61 597	0.25 467	1.41 703	0.39 312	0.27 452	1.10 669	0.67 666	0.83 467	0.84 500	0.82 509	0.81 443	1.33 682	0.85 645	0.72 499	0.86 625	0.16 341	0.15 482	0.15 256	0.17 454	0.17 399	0.23 567

ToySt	0.52 530	0.27 521	0.93 639	0.42 432	0.28 479	0.67 546	0.56 634	0.88 487	0.79 459	0.61 373	0.85 464	0.92 589	0.70 575	0.72 499	0.61 567	0.16 341	0.17 547	0.21 535	0.21 566	0.22 545	0.21 520

TestStereo1	0.44 432	0.24 433	0.45 342	0.52 630	0.25 368	0.35 283	0.40 503	0.81 458	0.94 572	0.70 440	0.96 518	0.48 347	0.45 426	0.94 608	0.33 341	0.16 341	0.13 408	0.18 408	0.16 389	0.15 293	0.14 278

SA-5K	0.44 432	0.24 433	0.45 342	0.52 630	0.25 368	0.35 283	0.40 503	0.81 458	0.94 572	0.70 440	0.96 518	0.48 347	0.45 426	0.94 608	0.33 341	0.16 341	0.13 408	0.18 408	0.16 389	0.15 293	0.14 278

Sa-1000	0.49 488	0.25 467	0.45 342	0.46 549	0.25 368	0.64 520	0.34 398	0.85 472	0.95 576	0.85 537	1.51 688	0.55 381	0.44 419	0.94 608	0.31 318	0.16 341	0.12 327	0.21 535	0.20 542	0.15 293	0.14 278

SA	0.45 441	0.26 505	0.50 405	0.47 571	0.24 332	0.46 407	0.36 437	0.79 453	1.00 600	0.61 373	1.04 566	0.50 359	0.50 455	0.98 625	0.33 341	0.16 341	0.13 408	0.21 535	0.19 518	0.15 293	0.14 278

HHNet	0.42 411	0.19 239	0.43 328	0.35 159	0.38 630	0.33 258	0.33 378	0.71 386	0.78 451	0.87 552	1.30 650	0.52 371	0.36 348	0.53 302	0.37 387	0.16 341	0.11 233	0.19 448	0.15 353	0.15 293	0.25 590

IIG-Stereo	0.45 441	0.22 376	0.48 382	0.51 613	0.26 406	0.43 380	0.21 89	0.73 409	0.80 468	0.84 523	0.95 513	0.82 551	0.46 433	0.95 614	0.37 387	0.16 341	0.12 327	0.19 448	0.15 353	0.15 293	0.12 162

NRIStereo	0.37 339	0.21 335	0.49 393	0.42 432	0.23 272	0.33 258	0.25 190	0.68 351	0.59 351	0.65 403	0.63 348	0.55 381	0.37 361	0.67 458	0.40 440	0.16 341	0.12 327	0.18 408	0.15 353	0.17 399	0.15 327

KYRaft	0.48 472	0.21 335	0.41 292	0.45 524	0.23 272	0.43 380	0.36 437	0.68 351	0.45 275	0.94 599	1.72 703	0.78 535	0.40 395	0.65 434	0.32 328	0.16 341	0.11 233	0.18 408	0.22 587	0.17 399	0.76 743

THIR-Stereo	0.51 515	0.19 239	0.47 367	0.39 312	0.23 272	0.74 576	0.64 664	0.68 351	0.88 530	1.03 640	1.40 667	0.71 485	0.75 609	0.64 422	0.43 458	0.16 341	0.11 233	0.17 350	0.18 488	0.15 293	0.17 415

PFNet	0.43 425	0.19 239	0.61 512	0.44 509	0.24 332	0.42 373	0.31 336	0.76 433	0.81 479	1.01 632	0.74 399	0.67 473	0.41 400	0.75 514	0.39 417	0.16 341	0.10 83	0.20 490	0.15 353	0.16 364	0.14 278

AnonymousM	0.42 411	0.86 738	0.31 117	0.35 159	0.23 272	0.30 198	0.37 452	0.56 257	0.44 269	0.72 452	0.50 281	0.47 341	0.29 249	0.42 192	0.35 363	0.16 341	0.12 327	1.51 766	0.32 681	0.12 109	0.11 77

rafts_anoy	0.38 357	0.22 376	0.38 250	0.43 479	0.28 479	0.32 238	0.32 359	0.70 378	0.91 550	0.59 364	0.66 360	0.45 329	0.33 307	0.49 272	0.41 447	0.16 341	0.12 327	0.21 535	0.23 603	0.18 439	0.16 366

TANstereo	0.31 254	0.16 91	0.34 165	0.31 43	0.17 51	0.55 455	0.23 153	0.46 180	0.56 335	0.60 368	0.69 372	0.37 250	0.26 192	0.36 130	0.28 265	0.16 341	0.16 512	0.13 116	0.10 86	0.14 230	0.15 327

XX-TBD	0.32 265	0.53 678	0.26 34	0.53 644	0.21 197	0.38 323	0.24 167	0.41 133	0.77 445	0.55 350	0.70 377	0.31 192	0.26 192	0.33 89	0.28 265	0.16 341	0.10 83	0.12 62	0.09 10	0.13 171	0.11 77

raftrobust	0.35 303	0.20 289	0.39 266	0.43 479	0.29 507	0.31 217	0.25 190	0.73 409	0.66 380	0.59 364	0.56 326	0.44 319	0.45 426	0.55 314	0.31 318	0.16 341	0.12 327	0.14 187	0.12 213	0.12 109	0.14 278

RALAANet	0.40 388	0.24 433	0.56 480	0.43 479	0.30 532	0.36 302	0.25 190	0.89 489	0.69 399	0.69 435	0.65 355	0.61 428	0.30 274	0.63 412	0.35 363	0.16 341	0.13 408	0.18 408	0.15 353	0.21 516	0.14 278

XX-Stereo	0.38 357	0.18 191	0.52 438	0.58 686	0.38 630	0.39 338	0.20 57	0.62 298	0.31 141	0.47 315	1.29 648	0.72 502	0.25 167	0.59 355	0.28 265	0.16 341	0.11 233	0.17 350	0.16 389	0.14 230	0.11 77

MMNet	0.57 569	0.26 505	0.67 540	0.45 524	0.35 608	1.04 659	0.39 489	0.93 506	0.98 593	0.96 616	0.97 527	0.86 559	0.80 630	0.83 567	0.80 616	0.16 341	0.15 482	0.19 448	0.19 518	0.20 500	0.17 415

CREStereo	0.28 214	0.16 91	0.25 10	0.28 4	0.17 51	0.38 323	0.25 190	0.52 227	0.76 440	0.43 295	0.51 290	0.32 201	0.28 228	0.39 159	0.27 242	0.16 341	0.11 233	0.12 62	0.09 10	0.12 109	0.12 162
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	0.49 488	0.35 597	0.72 571	0.38 277	0.20 161	0.65 528	0.36 437	1.08 571	0.78 451	0.78 494	0.88 481	0.73 507	0.64 540	0.71 493	0.60 561	0.16 341	0.12 327	0.16 299	0.15 353	0.24 578	0.18 449

RASNet	0.57 569	0.24 433	0.61 512	0.39 312	0.23 272	0.71 560	0.40 503	1.02 539	0.93 562	0.77 482	1.05 569	1.05 627	0.98 677	0.99 630	1.03 663	0.16 341	0.14 450	0.14 187	0.17 454	0.15 293	0.14 278

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.25 147	0.17 139	0.34 165	0.36 209	0.18 74	0.39 338	0.17 7	0.38 94	0.40 232	0.29 172	0.23 63	0.23 83	0.24 155	0.30 39	0.22 97	0.17 398	0.15 482	0.21 535	0.17 454	0.20 500	0.17 415

SE	0.33 275	0.27 521	0.38 250	0.36 209	0.22 229	0.50 420	0.33 378	0.64 320	0.54 332	0.53 343	0.56 326	0.33 212	0.36 348	0.32 71	0.25 191	0.17 398	0.13 408	0.19 448	0.16 389	0.21 516	0.20 498

SME	0.41 403	0.21 335	0.39 266	0.38 277	0.19 115	0.77 584	0.32 359	0.81 458	0.77 445	0.59 364	0.77 408	0.45 329	0.55 478	0.61 376	0.37 387	0.17 398	0.17 547	0.19 448	0.20 542	0.19 478	0.17 415

LiteMatch	0.25 147	0.18 191	0.25 10	0.38 277	0.20 161	0.28 160	0.27 236	0.33 39	0.26 76	0.21 40	0.20 31	0.28 164	0.43 409	0.30 39	0.47 492	0.17 398	0.10 83	0.15 256	0.13 273	0.15 293	0.15 327

Lsterematch	0.39 372	0.18 191	0.40 281	0.38 277	0.20 161	0.41 362	0.27 236	0.59 278	0.75 433	0.68 431	1.01 549	0.49 354	0.43 409	0.60 367	0.47 492	0.17 398	0.10 83	0.15 256	0.13 273	0.15 293	0.15 327

DStereoRT	0.77 641	0.21 335	0.72 571	0.52 630	0.34 601	1.07 665	0.36 437	0.86 476	0.80 468	0.81 506	1.07 579	0.54 378	0.73 597	0.78 542	0.53 534	0.17 398	0.14 450	3.96 803	1.38 787	0.20 500	0.16 366

Select-FE	0.48 472	0.26 505	0.96 646	0.42 432	0.36 615	0.34 273	0.20 57	1.02 539	0.37 200	0.61 373	1.01 549	1.04 622	0.79 625	0.74 506	0.29 284	0.17 398	0.13 408	0.17 350	0.20 542	0.15 293	0.25 590

DDF-Stereo	0.26 175	0.16 91	0.33 143	0.37 246	0.30 532	0.19 30	0.20 57	0.33 39	0.31 141	0.27 142	0.26 118	0.29 170	0.28 228	0.39 159	0.25 191	0.17 398	0.10 83	0.14 187	0.10 86	0.69 736	0.13 228

zero-FE	0.26 175	0.16 91	0.33 143	0.36 209	0.30 532	0.18 21	0.20 57	0.37 91	0.31 141	0.27 142	0.27 128	0.29 170	0.28 228	0.34 108	0.25 191	0.17 398	0.10 83	0.14 187	0.10 86	0.62 732	0.13 228

S2M2_XL	0.19 14	0.18 191	0.28 61	0.27 3	0.20 161	0.15 9	0.16 4	0.23 5	0.16 7	0.21 40	0.26 118	0.17 10	0.17 26	0.24 4	0.21 62	0.17 398	0.16 512	0.15 256	0.14 318	0.15 293	0.12 162
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	0.49 488	0.20 289	0.48 382	0.36 209	0.22 229	0.58 480	0.42 536	1.19 617	0.74 429	0.86 547	0.76 404	1.08 637	0.59 509	0.81 558	0.60 561	0.17 398	0.12 327	0.15 256	0.12 213	0.17 399	0.20 498

G2L-Stereo_test	0.50 501	0.22 376	0.46 354	0.34 124	0.24 332	0.58 480	0.59 647	1.14 595	0.79 459	0.89 570	0.96 518	0.96 595	0.59 509	0.72 499	0.67 583	0.17 398	0.12 327	0.14 187	0.12 213	0.15 293	0.16 366

MM-Stereo_test3	0.35 303	0.19 239	0.33 143	0.42 432	0.26 406	0.34 273	0.44 557	0.74 418	0.93 562	0.47 315	0.52 301	0.42 299	0.29 249	0.46 236	0.29 284	0.17 398	0.15 482	0.17 350	0.13 273	0.14 230	0.15 327

model_zeroshot	0.35 303	0.20 289	0.56 480	0.41 391	0.30 532	0.51 427	0.26 219	0.69 364	0.48 297	0.65 403	0.51 290	0.52 371	0.25 167	0.46 236	0.27 242	0.17 398	0.13 408	0.15 256	0.14 318	0.13 171	0.14 278

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 294	0.28 537	0.48 382	0.37 246	0.25 368	0.47 411	0.30 306	0.60 283	0.92 556	0.43 295	0.37 223	0.30 186	0.29 249	0.50 278	0.30 303	0.17 398	0.14 450	0.18 408	0.15 353	0.18 439	0.16 366

CoDeX	0.48 472	0.21 335	0.53 449	0.43 479	0.25 368	0.74 576	0.38 470	1.36 686	0.82 493	0.84 523	0.96 518	0.63 442	0.57 499	0.63 412	0.40 440	0.17 398	0.13 408	0.17 350	0.15 353	0.16 364	0.15 327

ACVNet-DCA	0.36 318	0.25 467	0.35 188	0.42 432	0.23 272	0.53 441	0.37 452	0.91 495	0.59 351	0.42 287	0.50 281	0.34 221	0.47 439	0.61 376	0.26 217	0.17 398	0.11 233	0.19 448	0.13 273	0.18 439	0.19 465

xx1	0.40 388	0.25 467	0.35 188	0.42 432	0.23 272	0.53 441	0.37 452	0.71 386	1.17 662	0.42 287	0.50 281	0.65 454	0.56 487	0.61 376	0.26 217	0.17 398	0.11 233	0.20 490	0.19 518	0.18 439	0.19 465

1test111	0.37 339	0.25 467	0.35 188	0.42 432	0.23 272	0.53 441	0.37 452	0.91 495	0.59 351	0.42 287	0.50 281	0.34 221	0.47 439	0.59 355	0.48 501	0.17 398	0.11 233	0.19 448	0.13 273	0.18 439	0.19 465

cc1	0.38 357	0.25 467	0.35 188	0.42 432	0.23 272	0.53 441	0.37 452	0.71 386	1.17 662	0.42 287	0.50 281	0.34 221	0.47 439	0.61 376	0.26 217	0.17 398	0.11 233	0.19 448	0.13 273	0.16 364	0.17 415

ffm	0.47 462	0.28 537	0.68 547	0.39 312	0.26 406	0.56 464	0.40 503	0.72 397	1.13 650	0.76 476	0.98 532	0.71 485	0.55 478	0.61 376	0.26 217	0.17 398	0.11 233	0.25 601	0.21 566	0.16 364	0.17 415

ff1	0.56 563	0.28 537	0.68 547	0.39 312	0.26 406	0.56 464	0.40 503	0.72 397	1.13 650	0.76 476	0.98 532	0.71 485	0.55 478	1.25 672	1.46 700	0.17 398	0.11 233	0.25 601	0.21 566	0.16 364	0.17 415

tt1	0.37 339	0.25 467	0.35 188	0.43 479	0.23 272	0.52 435	0.37 452	0.72 397	1.13 650	0.42 287	0.46 264	0.35 234	0.44 419	0.61 376	0.26 217	0.17 398	0.11 233	0.19 448	0.13 273	0.16 364	0.17 415

MIF-Stereo (partial)	0.32 265	0.19 239	0.41 292	0.41 391	0.32 576	0.29 180	0.24 167	0.49 204	0.44 269	0.31 196	0.63 348	0.37 250	0.36 348	0.60 367	0.32 328	0.17 398	0.13 408	0.19 448	0.17 454	0.18 439	0.15 327

UniTT-Stereo	0.27 195	0.18 191	0.40 281	0.40 357	0.28 479	0.30 198	0.28 260	0.40 123	0.33 162	0.30 185	0.46 264	0.27 152	0.25 167	0.48 261	0.35 363	0.17 398	0.13 408	0.14 187	0.12 213	0.14 230	0.13 228

PCWNet_CMD	0.49 488	0.25 467	0.56 480	0.40 357	0.27 452	0.64 520	0.32 359	0.98 524	0.99 596	0.87 552	1.07 579	0.78 535	0.46 433	0.61 376	0.44 469	0.17 398	0.13 408	0.21 535	0.16 389	0.26 599	0.20 498

knoymous	0.37 339	0.22 376	0.34 165	0.32 75	0.22 229	0.38 323	0.29 282	0.63 309	0.65 375	0.69 435	0.69 372	0.60 426	0.40 395	0.61 376	0.36 375	0.17 398	0.11 233	0.20 490	0.12 213	0.18 439	0.19 465

anonymousa	0.51 515	0.21 335	0.47 367	0.39 312	0.25 368	0.89 625	0.36 437	0.78 445	0.63 363	0.88 562	1.54 690	1.09 643	0.67 559	0.53 302	0.46 480	0.17 398	0.14 450	0.19 448	0.21 566	0.16 364	0.16 366

riskmin	0.41 403	0.21 335	0.44 334	0.34 124	0.24 332	0.58 480	0.32 359	0.70 378	0.86 512	0.52 334	0.57 329	0.78 535	0.60 515	0.58 346	0.39 417	0.17 398	0.12 327	0.19 448	0.13 273	0.19 478	0.22 539

qqq	0.42 411	0.28 537	0.50 405	0.37 246	0.22 229	0.47 411	0.39 489	0.91 495	0.59 351	0.57 359	0.71 380	0.65 454	0.56 487	0.59 355	0.48 501	0.17 398	0.17 547	0.20 490	0.19 518	0.18 439	0.19 465

IER	0.48 472	0.25 467	0.60 507	0.38 277	0.28 479	0.67 546	0.38 470	0.82 465	0.68 391	0.88 562	0.95 513	0.74 512	0.79 625	0.62 400	0.46 480	0.17 398	0.14 450	0.17 350	0.17 454	0.17 399	0.16 366

CIPLG	0.42 411	0.23 409	0.71 564	0.45 524	0.33 589	0.51 427	0.33 378	0.68 351	0.68 391	0.84 523	0.96 518	0.47 341	0.33 307	0.56 324	0.52 523	0.17 398	0.12 327	0.16 299	0.14 318	0.13 171	0.16 366

IPLGR_C	0.42 411	0.23 409	0.71 564	0.46 549	0.33 589	0.51 427	0.34 398	0.69 364	0.69 399	0.84 523	0.92 504	0.46 335	0.33 307	0.53 302	0.53 534	0.17 398	0.12 327	0.16 299	0.14 318	0.13 171	0.16 366

ACRE	0.42 411	0.23 409	0.73 578	0.45 524	0.33 589	0.50 420	0.33 378	0.68 351	0.70 403	0.82 509	0.92 504	0.46 335	0.32 297	0.53 302	0.52 523	0.17 398	0.12 327	0.15 256	0.14 318	0.13 171	0.16 366

AAGNet	1.40 725	0.20 289	0.52 438	0.45 524	0.26 406	0.29 180	0.29 282	0.67 343	0.71 410	0.97 620	0.86 468	0.66 466	0.60 515	0.66 448	19.98 805	0.17 398	0.11 233	0.19 448	0.15 353	0.20 500	0.13 228

SST-Stereo	0.41 403	0.20 289	0.48 382	0.43 479	0.25 368	0.25 105	0.21 89	0.68 351	0.50 308	1.08 662	0.79 423	0.71 485	0.42 405	0.81 558	0.38 405	0.17 398	0.11 233	0.20 490	0.16 389	0.19 478	0.15 327

RAFT_R40	0.41 403	0.20 289	0.47 367	0.44 509	0.25 368	0.23 72	0.25 190	0.69 364	0.70 403	0.98 623	0.78 418	0.72 502	0.43 409	0.80 552	0.39 417	0.17 398	0.11 233	0.20 490	0.16 389	0.18 439	0.15 327

DeepStereo_RVC	0.37 339	0.22 376	0.51 415	0.41 391	0.24 332	0.26 116	0.22 124	0.64 320	0.40 232	0.69 435	0.67 367	0.57 395	0.50 455	0.58 346	0.42 455	0.17 398	0.12 327	0.18 408	0.16 389	0.19 478	0.19 465

CFNet_pseudo	0.47 462	0.25 467	0.55 467	0.38 277	0.28 479	0.58 480	0.32 359	0.89 489	0.90 542	0.83 517	1.03 563	0.75 519	0.48 446	0.61 376	0.46 480	0.17 398	0.13 408	0.24 588	0.16 389	0.26 599	0.21 520

RALCasStereoNet	0.37 339	0.23 409	0.41 292	0.44 509	0.28 479	0.36 302	0.38 470	0.66 331	0.67 387	0.51 329	0.74 399	0.51 366	0.29 249	0.64 422	0.38 405	0.17 398	0.14 450	0.15 256	0.13 273	0.17 399	0.17 415

MSMDNet	0.49 488	0.25 467	0.56 480	0.40 357	0.27 452	0.64 520	0.32 359	0.99 529	0.99 596	0.87 552	1.07 579	0.79 542	0.46 433	0.61 376	0.44 469	0.17 398	0.13 408	0.20 490	0.16 389	0.25 589	0.20 498

HSM-Net_RVC	0.55 553	0.23 409	0.37 238	0.38 277	0.22 229	0.86 619	0.40 503	1.31 670	0.93 562	0.92 588	1.15 609	1.26 668	0.71 580	0.75 514	0.53 534	0.17 398	0.14 450	0.16 299	0.15 353	0.17 399	0.17 415
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.47 462	0.25 467	0.55 467	0.38 277	0.28 479	0.58 480	0.32 359	0.89 489	0.90 542	0.83 517	1.02 553	0.75 519	0.48 446	0.61 376	0.46 480	0.17 398	0.12 327	0.24 588	0.16 389	0.26 599	0.21 520

iResNet_ROB	0.55 553	0.24 433	0.61 512	0.38 277	0.22 229	0.66 536	0.30 306	1.59 725	1.33 696	0.94 599	1.05 569	0.81 549	0.69 570	0.84 573	0.46 480	0.17 398	0.12 327	0.14 187	0.09 10	0.15 293	0.20 498

LE_ROB	4.86 781	0.27 521	9.43 777	0.45 524	0.24 332	1.61 716	0.96 723	2.05 747	17.75 808	16.36 811	4.84 776	5.17 773	19.48 810	2.05 732	15.49 801	0.17 398	0.15 482	0.16 299	0.16 389	0.20 500	0.19 465

MEA-ACV	0.56 563	0.25 467	0.70 560	0.42 432	0.28 479	0.70 554	0.42 536	1.21 627	0.90 542	0.88 562	0.95 513	1.03 616	0.84 640	0.76 526	0.62 574	0.18 443	0.18 568	0.20 490	0.24 619	0.19 478	0.22 539

Weightmod_eth	0.32 265	0.20 289	0.34 165	0.36 209	0.19 115	0.48 416	0.35 422	0.66 331	0.41 243	0.44 299	0.44 256	0.48 347	0.42 405	0.51 289	0.24 161	0.18 443	0.16 512	0.15 256	0.14 318	0.15 293	0.11 77

depth_test_26	0.21 60	0.15 54	0.29 78	0.31 43	0.20 161	0.16 14	0.20 57	0.30 26	0.23 48	0.27 142	0.37 223	0.22 70	0.15 9	0.30 39	0.20 42	0.18 443	0.14 450	0.15 256	0.15 353	0.15 293	0.15 327

HLf8	0.35 303	0.19 239	0.46 354	0.31 43	0.23 272	0.44 392	0.27 236	0.75 427	0.68 391	0.46 310	0.60 337	0.36 246	0.30 274	0.60 367	0.37 387	0.18 443	0.11 233	0.14 187	0.12 213	0.17 399	0.18 449

GEAStereo	0.24 122	0.16 91	0.31 117	0.35 159	0.26 406	0.35 283	0.29 282	0.46 180	0.30 131	0.27 142	0.29 153	0.24 106	0.20 84	0.33 89	0.22 97	0.18 443	0.10 83	0.13 116	0.10 86	0.14 230	0.13 228

gasm-f	0.25 147	0.17 139	0.30 98	0.35 159	0.26 406	0.25 105	0.36 437	0.46 180	0.30 131	0.27 142	0.35 207	0.24 106	0.30 274	0.37 140	0.24 161	0.18 443	0.10 83	0.13 116	0.10 86	0.15 293	0.13 228

MultiAttention	3.62 771	0.25 467	0.65 531	0.56 674	0.34 601	23.66 803	2.61 783	1.65 731	1.14 656	0.82 509	1.83 708	1.13 655	0.42 405	35.16 818	0.72 598	0.18 443	0.12 327	0.23 572	0.23 603	0.35 660	0.33 653

UGAM	0.54 543	0.23 409	0.51 415	0.46 549	0.26 406	0.40 348	0.52 612	0.65 324	1.19 668	0.78 494	1.15 609	1.38 693	0.56 487	1.03 641	0.56 545	0.18 443	0.15 482	0.25 601	0.21 566	0.15 293	0.13 228

test_sample1	0.44 432	0.24 433	0.52 438	0.35 159	0.23 272	0.59 490	0.36 437	1.05 554	0.57 344	0.66 410	0.78 418	0.70 482	0.71 580	0.62 400	0.51 518	0.18 443	0.15 482	0.17 350	0.16 389	0.18 439	0.18 449

mmm	0.47 462	0.28 537	0.51 415	0.39 312	0.25 368	0.61 498	0.38 470	1.00 535	0.60 358	0.77 482	1.07 579	0.65 454	0.53 466	0.61 376	0.49 510	0.18 443	0.15 482	0.23 572	0.20 542	0.21 516	0.20 498

11t1	0.38 357	0.23 409	0.49 393	0.36 209	0.23 272	0.61 498	0.31 336	0.74 418	0.47 293	0.62 378	0.55 323	0.55 381	0.49 452	0.58 346	0.45 475	0.18 443	0.15 482	0.16 299	0.13 273	0.17 399	0.19 465

1111x	0.64 608	0.23 409	0.61 512	0.39 312	0.21 197	0.68 551	0.46 567	1.32 676	1.03 612	0.76 476	1.02 553	0.95 592	0.72 591	1.13 653	2.15 737	0.18 443	0.18 568	0.18 408	0.19 518	0.20 500	0.19 465

plain	0.32 265	0.21 335	0.59 501	0.40 357	0.29 507	0.27 141	0.30 306	0.46 180	0.36 189	0.32 201	0.66 360	0.31 192	0.33 307	0.68 467	0.32 328	0.18 443	0.13 408	0.20 490	0.15 353	0.18 439	0.13 228

LL-Strereo	0.58 582	0.29 551	0.83 611	0.48 578	0.35 608	0.39 338	0.48 583	1.04 547	0.99 596	0.87 552	0.79 423	1.08 637	1.15 700	1.35 692	0.51 518	0.18 443	0.15 482	0.22 551	0.19 518	0.17 399	0.21 520

gwcnet-sp	0.50 501	0.25 467	0.84 618	0.41 391	0.27 452	0.79 593	0.40 503	0.93 506	0.85 506	0.95 604	0.79 423	0.65 454	0.63 532	0.69 475	0.52 523	0.18 443	0.17 547	0.18 408	0.18 488	0.18 439	0.19 465

scenet	0.50 501	0.25 467	0.84 618	0.41 391	0.27 452	0.79 593	0.40 503	0.93 506	0.85 506	0.95 604	0.79 423	0.65 454	0.63 532	0.69 475	0.52 523	0.18 443	0.17 547	0.18 408	0.18 488	0.18 439	0.19 465

ssnet	0.50 501	0.25 467	0.84 618	0.41 391	0.27 452	0.79 593	0.40 503	0.93 506	0.85 506	0.95 604	0.79 423	0.65 454	0.63 532	0.69 475	0.52 523	0.18 443	0.17 547	0.18 408	0.18 488	0.18 439	0.19 465

x	0.41 403	0.25 467	0.46 354	0.36 209	0.24 332	0.54 448	0.31 336	0.94 512	0.58 348	0.60 368	0.72 383	0.61 428	0.53 466	0.52 296	0.50 514	0.18 443	0.16 512	0.17 350	0.16 389	0.17 399	0.18 449

DAS	0.54 543	0.26 505	0.66 534	0.49 590	0.31 550	0.61 498	0.43 547	0.89 489	1.01 603	0.95 604	1.16 614	0.71 485	0.85 645	0.89 588	0.47 492	0.18 443	0.14 450	0.18 408	0.15 353	0.22 545	0.19 465

SepStereo	0.54 543	0.26 505	0.66 534	0.49 590	0.31 550	0.61 498	0.43 547	0.89 489	1.01 603	0.95 604	1.16 614	0.71 485	0.85 645	0.97 623	0.47 492	0.18 443	0.14 450	0.18 408	0.15 353	0.22 545	0.19 465

TRStereo	0.39 372	0.32 578	0.64 526	0.49 590	0.41 649	0.30 198	0.30 306	0.97 522	0.63 363	0.53 343	0.43 251	0.52 371	0.26 192	0.77 534	0.29 284	0.18 443	0.12 327	0.19 448	0.19 518	0.13 171	0.13 228

Patchmatch Stereo++	0.36 318	0.24 433	0.51 415	0.42 432	0.22 229	0.24 81	0.21 89	0.63 309	0.39 216	0.63 385	0.73 386	0.57 395	0.38 370	0.61 376	0.39 417	0.18 443	0.12 327	0.20 490	0.16 389	0.21 516	0.16 366
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	0.39 372	0.21 335	0.51 415	0.42 432	0.25 368	0.26 116	0.30 306	0.71 386	0.72 412	0.66 410	0.77 408	0.57 395	0.31 286	0.69 475	0.39 417	0.18 443	0.12 327	0.20 490	0.16 389	0.16 364	0.27 605

OCTAStereo	0.39 372	0.21 335	0.51 415	0.42 432	0.25 368	0.26 116	0.30 306	0.71 386	0.72 412	0.66 410	0.77 408	0.58 411	0.31 286	0.69 475	0.39 417	0.18 443	0.12 327	0.20 490	0.16 389	0.16 364	0.27 605

PSM-adaLoss	0.36 318	0.24 433	0.51 415	0.42 432	0.22 229	0.24 81	0.31 336	0.63 309	0.39 216	0.63 385	0.73 386	0.57 395	0.38 370	0.59 355	0.38 405	0.18 443	0.12 327	0.20 490	0.16 389	0.21 516	0.16 366

ROB_FTStereo_v2	0.36 318	0.24 433	0.51 415	0.42 432	0.22 229	0.24 81	0.31 336	0.63 309	0.39 216	0.63 385	0.73 386	0.57 395	0.38 370	0.60 367	0.39 417	0.18 443	0.12 327	0.20 490	0.16 389	0.21 516	0.16 366

ROB_FTStereo	0.36 318	0.24 433	0.51 415	0.42 432	0.22 229	0.24 81	0.20 57	0.63 309	0.39 216	0.63 385	0.73 386	0.57 395	0.38 370	0.60 367	0.38 405	0.18 443	0.12 327	0.20 490	0.16 389	0.21 516	0.16 366

HUI-Stereo	0.36 318	0.24 433	0.51 415	0.42 432	0.22 229	0.24 81	0.22 124	0.63 309	0.40 232	0.64 396	0.73 386	0.58 411	0.38 370	0.53 302	0.38 405	0.18 443	0.12 327	0.20 490	0.16 389	0.21 516	0.16 366

RE-Stereo	0.39 372	0.21 335	0.51 415	0.42 432	0.25 368	0.26 116	0.30 306	0.71 386	0.72 412	0.66 410	0.77 408	0.57 395	0.31 286	0.70 483	0.39 417	0.18 443	0.12 327	0.20 490	0.16 389	0.16 364	0.27 605

TVStereo	0.39 372	0.21 335	0.51 415	0.42 432	0.25 368	0.26 116	0.30 306	0.71 386	0.72 412	0.66 410	0.77 408	0.57 395	0.31 286	0.70 483	0.39 417	0.18 443	0.12 327	0.20 490	0.16 389	0.16 364	0.27 605

iGMRVC	0.36 318	0.24 433	0.51 415	0.42 432	0.22 229	0.24 81	0.29 282	0.63 309	0.39 216	0.63 385	0.73 386	0.57 395	0.38 370	0.61 376	0.39 417	0.18 443	0.12 327	0.20 490	0.16 389	0.21 516	0.16 366

IRAFT_RVC	0.43 425	0.20 289	0.52 438	0.45 524	0.24 332	0.26 116	0.51 606	0.76 433	0.78 451	0.77 482	0.80 434	0.73 507	0.50 455	0.74 506	0.39 417	0.18 443	0.10 83	0.21 535	0.17 454	0.17 399	0.15 327

iRAFT	0.36 318	0.24 433	0.51 415	0.42 432	0.22 229	0.24 81	0.21 89	0.63 309	0.39 216	0.63 385	0.73 386	0.57 395	0.38 370	0.61 376	0.39 417	0.18 443	0.12 327	0.20 490	0.16 389	0.21 516	0.16 366

CRE-IMP	0.37 339	0.23 409	0.53 449	0.42 432	0.24 332	0.40 348	0.21 89	0.61 290	0.45 275	0.65 403	0.73 386	0.53 376	0.37 361	0.63 412	0.40 440	0.18 443	0.11 233	0.19 448	0.16 389	0.21 516	0.19 465

RAFT	0.46 449	0.23 409	0.52 438	0.48 578	0.27 452	0.55 455	0.47 576	0.68 351	0.60 358	0.83 517	0.82 445	1.00 608	0.56 487	0.76 526	0.37 387	0.18 443	0.16 512	0.22 551	0.20 542	0.16 364	0.14 278

RAFT-IKP	0.36 318	0.24 433	0.51 415	0.42 432	0.22 229	0.24 81	0.27 236	0.63 309	0.39 216	0.63 385	0.73 386	0.57 395	0.38 370	0.61 376	0.39 417	0.18 443	0.12 327	0.20 490	0.16 389	0.21 516	0.16 366

TestStereo	0.39 372	0.32 578	0.42 308	0.45 524	0.20 161	0.41 362	0.38 470	0.69 364	0.66 380	0.56 355	0.78 418	0.48 347	0.43 409	0.59 355	0.37 387	0.18 443	0.13 408	0.20 490	0.15 353	0.23 565	0.14 278

RAFT + AFF	0.54 543	0.30 566	0.84 618	0.51 613	0.32 576	0.63 510	0.57 637	1.05 554	0.95 576	0.80 502	0.87 477	0.85 555	0.57 499	0.87 580	0.51 518	0.18 443	0.21 616	0.23 572	0.22 587	0.19 478	0.19 465

SFCPSM	0.48 472	0.22 376	0.59 501	0.41 391	0.27 452	0.85 617	0.36 437	1.39 688	0.79 459	0.81 506	0.85 464	0.54 378	0.50 455	0.60 367	0.39 417	0.18 443	0.14 450	0.18 408	0.20 542	0.17 399	0.16 366

delet	0.57 569	0.25 467	0.63 521	0.46 549	0.34 601	1.05 664	0.51 606	1.04 547	0.94 572	0.90 578	0.99 540	0.90 576	0.68 568	0.87 580	0.78 608	0.18 443	0.18 568	0.20 490	0.21 566	0.17 399	0.17 415

ACVNet	0.47 462	0.24 433	0.39 266	0.40 357	0.28 479	0.58 480	0.40 503	0.91 495	0.81 479	0.67 419	0.96 518	0.79 542	0.66 550	0.65 434	0.71 595	0.18 443	0.15 482	0.16 299	0.15 353	0.18 439	0.15 327

acv_ft	0.52 530	0.24 433	0.64 526	0.45 524	0.28 479	0.85 617	0.40 503	0.95 515	0.81 479	1.00 629	0.96 518	0.79 542	0.62 527	0.65 434	0.88 627	0.18 443	0.15 482	0.16 299	0.15 353	0.18 439	0.15 327

HSM	0.53 538	0.25 467	0.46 354	0.40 357	0.25 368	0.74 576	0.44 557	1.29 665	0.78 451	0.82 509	0.92 504	1.21 663	0.75 609	0.90 596	0.48 501	0.18 443	0.14 450	0.17 350	0.14 318	0.17 399	0.18 449

StereoDRNet-Refined	0.61 597	0.33 587	0.63 521	0.47 571	0.31 550	0.94 635	0.41 525	1.04 547	0.97 588	1.15 678	1.13 602	1.00 608	0.74 606	0.93 605	0.93 642	0.18 443	0.13 408	0.22 551	0.21 566	0.20 500	0.21 520
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RT-IGEV	0.55 553	0.20 289	0.70 560	0.42 432	0.25 368	0.89 625	0.63 659	1.27 654	0.80 468	0.92 588	1.00 544	1.23 667	0.67 559	0.68 467	0.33 341	0.19 487	0.14 450	0.17 350	0.14 318	0.16 364	0.22 539

SCV	0.27 195	0.20 289	0.37 238	0.36 209	0.22 229	0.27 141	0.33 378	0.65 324	0.31 141	0.25 111	0.29 153	0.37 250	0.23 145	0.52 296	0.23 132	0.19 487	0.11 233	0.14 187	0.11 165	0.15 293	0.12 162

test_sample2	0.45 441	0.24 433	0.49 393	0.34 124	0.21 197	0.60 496	0.43 547	1.01 536	0.73 423	0.67 419	0.80 434	0.70 482	0.64 540	0.65 434	0.41 447	0.19 487	0.15 482	0.18 408	0.16 389	0.19 478	0.19 465

DispNO	0.48 472	0.24 433	0.84 618	0.40 357	0.31 550	0.58 480	0.39 489	0.91 495	0.79 459	0.79 499	0.83 452	0.71 485	0.59 509	0.75 514	0.50 514	0.19 487	0.14 450	0.20 490	0.18 488	0.16 364	0.17 415

SMFormer	0.53 538	0.24 433	0.67 540	0.35 159	0.20 161	0.63 510	0.34 398	1.26 649	1.06 622	0.85 537	1.02 553	0.71 485	0.66 550	0.96 616	0.60 561	0.19 487	0.16 512	0.18 408	0.17 454	0.19 478	0.20 498

tta	0.53 538	0.24 433	0.67 540	0.35 159	0.20 161	0.63 510	0.34 398	1.26 649	1.06 622	0.85 537	1.02 553	0.71 485	0.66 550	0.96 616	0.60 561	0.19 487	0.16 512	0.18 408	0.17 454	0.15 293	0.16 366

qqq1	0.51 515	0.24 433	0.67 540	0.35 159	0.20 161	0.63 510	0.34 398	1.26 649	1.06 622	0.85 537	1.02 553	0.71 485	0.66 550	0.96 616	0.36 375	0.19 487	0.16 512	0.14 187	0.12 213	0.15 293	0.16 366

fff1	0.51 515	0.24 433	0.67 540	0.35 159	0.20 161	0.63 510	0.34 398	1.26 649	1.06 622	0.85 537	1.02 553	0.71 485	0.66 550	0.96 616	0.36 375	0.19 487	0.16 512	0.14 187	0.12 213	0.15 293	0.16 366

EKT-Stereo	0.36 318	0.24 433	0.44 334	0.44 509	0.30 532	0.37 315	0.30 306	0.72 397	0.68 391	0.47 315	0.63 348	0.49 354	0.28 228	0.59 355	0.34 354	0.19 487	0.14 450	0.18 408	0.15 353	0.16 364	0.18 449

DisPM	0.40 388	0.20 289	0.50 405	0.42 432	0.27 452	0.24 81	0.30 306	0.68 351	0.61 361	0.88 562	0.87 477	0.59 421	0.32 297	0.80 552	0.34 354	0.19 487	0.12 327	0.19 448	0.17 454	0.16 364	0.21 520

hknet	0.51 515	0.26 505	0.58 493	0.46 549	0.29 507	0.75 580	0.46 567	0.99 529	0.89 536	0.77 482	0.80 434	0.96 595	0.67 559	0.75 514	0.50 514	0.19 487	0.15 482	0.22 551	0.19 518	0.18 439	0.19 465

Pruner-Stereo	0.39 372	0.21 335	0.51 415	0.41 391	0.25 368	0.22 51	0.24 167	0.71 386	0.59 351	0.90 578	0.75 401	0.67 473	0.30 274	0.64 422	0.39 417	0.19 487	0.12 327	0.20 490	0.17 454	0.17 399	0.19 465

sAnonymous2	0.42 411	0.41 637	0.96 646	0.48 578	0.37 619	0.41 362	0.48 583	0.60 283	0.52 320	0.39 260	0.48 272	0.35 234	0.44 419	0.44 215	0.30 303	0.19 487	0.14 450	0.19 448	0.17 454	0.55 724	0.43 699

CroCo_RVC	0.42 411	0.41 637	0.96 646	0.48 578	0.37 619	0.41 362	0.48 583	0.60 283	0.52 320	0.39 260	0.48 272	0.35 234	0.44 419	0.44 215	0.30 303	0.19 487	0.14 450	0.19 448	0.17 454	0.55 724	0.43 699

test_xeample	1.06 688	0.23 409	0.51 415	0.37 246	0.22 229	0.71 560	0.39 489	1.31 670	0.92 556	0.87 552	1.08 586	0.70 482	0.64 540	0.75 514	11.43 795	0.19 487	0.16 512	0.18 408	0.17 454	0.18 439	0.19 465

UNet	0.55 553	0.27 521	0.72 571	0.45 524	0.41 649	0.97 640	0.40 503	1.01 536	0.80 468	0.87 552	0.90 490	1.03 616	0.75 609	0.76 526	0.67 583	0.19 487	0.15 482	0.20 490	0.17 454	0.21 516	0.18 449

FENet	0.43 425	0.23 409	0.40 281	0.40 357	0.24 332	0.54 448	0.33 378	0.83 467	0.72 412	0.74 466	0.73 386	0.63 442	0.56 487	0.65 434	0.45 475	0.19 487	0.13 408	0.19 448	0.17 454	0.18 439	0.20 498

FADNet-RVC-Resample	0.58 582	0.35 597	1.34 695	0.50 601	0.34 601	0.73 570	0.43 547	1.09 574	0.96 583	0.83 517	0.87 477	0.76 526	0.66 550	0.77 534	0.52 523	0.19 487	0.18 568	0.26 620	0.27 652	0.28 619	0.29 623

ADCRef	0.84 657	0.46 656	1.60 718	0.52 630	0.45 674	1.08 667	0.52 612	1.13 593	1.03 612	1.22 687	1.43 676	0.87 565	0.93 668	0.91 599	3.35 761	0.19 487	0.16 512	0.23 572	0.23 603	0.23 565	0.22 539

CFNet	0.53 538	0.30 566	0.53 449	0.42 432	0.28 479	0.73 570	0.35 422	1.21 627	1.01 603	0.74 466	1.07 579	0.85 555	0.60 515	0.83 567	0.58 558	0.19 487	0.15 482	0.23 572	0.23 603	0.21 516	0.17 415

AANet_RVC	0.59 586	0.35 597	0.68 547	0.47 571	0.28 479	0.57 474	0.47 576	1.04 547	1.28 686	0.87 552	1.33 655	0.86 559	0.63 532	1.16 659	0.89 629	0.19 487	0.13 408	0.15 256	0.14 318	0.18 439	0.20 498

iResNetv2_ROB	0.55 553	0.29 551	0.86 625	0.39 312	0.25 368	0.67 546	0.37 452	1.21 627	1.02 608	1.02 637	1.10 588	0.89 573	0.79 625	0.74 506	0.43 458	0.19 487	0.13 408	0.15 256	0.11 165	0.19 478	0.16 366

SCION-M(vits-remse)	0.25 147	0.14 11	0.80 598	0.52 630	0.16 34	0.22 51	0.21 89	0.39 99	0.34 170	0.20 26	0.25 99	0.18 22	0.15 9	0.41 178	0.19 21	0.20 509	0.15 482	0.11 5	0.09 10	0.11 41	0.10 12

SCION-MonSter(vits)	0.48 472	0.14 11	0.27 47	0.31 43	0.16 34	0.22 51	0.21 89	0.93 506	1.08 635	0.20 26	1.10 588	0.73 507	0.60 515	0.79 548	1.29 690	0.20 509	0.15 482	0.33 675	0.34 691	0.27 609	0.26 594

MWDA-net	0.52 530	0.24 433	0.66 534	0.42 432	0.30 532	0.77 584	0.49 596	0.88 487	0.88 530	1.01 632	0.86 468	0.71 485	0.80 630	0.78 542	0.46 480	0.20 509	0.13 408	0.18 408	0.18 488	0.19 478	0.23 567

MWSP-net	0.54 543	0.24 433	0.60 507	0.46 549	0.30 532	0.71 560	0.91 713	1.05 554	0.93 562	0.77 482	0.80 434	0.91 582	0.73 597	0.64 422	0.55 542	0.20 509	0.16 512	0.19 448	0.18 488	0.21 516	0.23 567

SCION-MonSter	0.70 620	0.42 642	1.02 657	0.54 658	0.45 674	1.34 698	0.43 547	0.98 524	1.07 630	0.84 523	1.16 614	0.74 512	0.72 591	0.78 542	1.59 710	0.20 509	0.20 605	0.46 717	0.42 727	0.33 646	0.29 623

VeloStereo	0.22 81	0.15 54	0.30 98	0.31 43	0.23 272	0.14 3	0.13 1	0.23 5	0.22 42	0.25 111	0.21 41	0.27 152	0.22 127	0.32 71	0.23 132	0.20 509	0.19 592	0.18 408	0.16 389	0.20 500	0.22 539

flow	0.22 81	0.15 54	0.30 98	0.31 43	0.23 272	0.14 3	0.13 1	0.23 5	0.22 42	0.25 111	0.21 41	0.27 152	0.22 127	0.31 55	0.23 132	0.20 509	0.19 592	0.18 408	0.16 389	0.20 500	0.22 539

SMOE	0.37 339	0.21 335	0.41 292	0.37 246	0.18 74	0.66 536	0.40 503	0.67 343	0.58 348	0.56 355	0.72 383	0.49 354	0.38 370	0.41 178	0.32 328	0.20 509	0.12 327	0.27 630	0.15 353	0.19 478	0.15 327

IGEV-RUCA	0.26 175	0.16 91	0.36 214	0.40 357	0.27 452	0.32 238	0.20 57	0.39 99	0.36 189	0.27 142	0.31 174	0.25 122	0.21 105	0.50 278	0.24 161	0.20 509	0.11 233	0.13 116	0.10 86	0.17 399	0.16 366

DCVSM-stereo	0.51 515	0.28 537	0.56 480	0.39 312	0.29 507	0.55 455	0.28 260	0.78 445	0.78 451	1.11 673	0.77 408	1.04 622	0.76 618	0.65 434	0.52 523	0.20 509	0.20 605	0.24 588	0.21 566	0.25 589	0.31 638

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 611	0.30 566	1.20 675	0.42 432	0.31 550	1.00 648	0.58 644	1.16 602	1.07 630	1.01 632	1.25 635	1.08 637	0.75 609	1.18 662	1.03 663	0.20 509	0.12 327	0.16 299	0.13 273	0.22 545	0.22 539

GwcNet-ADL	0.45 441	0.24 433	0.51 415	0.46 549	0.30 532	0.41 362	0.40 503	0.95 515	0.98 593	0.73 459	0.78 418	0.61 428	0.41 400	0.67 458	0.55 542	0.20 509	0.14 450	0.15 256	0.14 318	0.19 478	0.22 539

PFNet+	0.41 403	0.20 289	0.53 449	0.40 357	0.25 368	0.28 160	0.22 124	0.66 331	0.76 440	0.85 537	0.79 423	0.63 442	0.34 318	0.75 514	0.37 387	0.20 509	0.14 450	0.23 572	0.20 542	0.17 399	0.21 520

PSM-softLoss	0.40 388	0.21 335	0.53 449	0.42 432	0.26 406	0.29 180	0.34 398	0.70 378	0.49 301	0.63 385	0.82 445	0.59 421	0.33 307	0.75 514	0.43 458	0.20 509	0.12 327	0.20 490	0.18 488	0.17 399	0.22 539

KMStereo	0.40 388	0.21 335	0.53 449	0.42 432	0.26 406	0.29 180	0.34 398	0.70 378	0.49 301	0.63 385	0.82 445	0.59 421	0.33 307	0.75 514	0.43 458	0.20 509	0.12 327	0.20 490	0.18 488	0.17 399	0.22 539

LMCR-Stereo	0.55 553	0.33 587	0.57 489	0.60 691	0.30 532	0.80 599	0.36 437	1.30 668	0.79 459	0.90 578	1.04 566	0.57 395	0.64 540	0.87 580	0.73 601	0.20 509	0.15 482	0.19 448	0.14 318	0.25 589	0.18 449

222	1.25 714	0.23 409	0.53 449	0.38 277	0.23 272	0.78 586	0.37 452	1.41 694	0.93 562	0.97 620	1.13 602	0.74 512	0.71 580	0.74 506	14.86 800	0.20 509	0.16 512	0.17 350	0.16 389	0.18 439	0.20 498

xxxx	1.07 690	0.23 409	0.53 449	0.38 277	0.22 229	0.83 611	0.36 437	1.41 694	0.95 576	0.75 470	0.99 540	0.97 597	0.64 540	0.70 483	11.37 794	0.20 509	0.17 547	0.18 408	0.17 454	0.19 478	0.20 498

GMStereo	0.40 388	0.38 617	0.61 512	0.41 391	0.27 452	0.47 411	0.35 422	0.62 298	1.04 616	0.57 359	0.54 314	0.38 258	0.36 348	0.56 324	0.41 447	0.20 509	0.13 408	0.16 299	0.17 454	0.24 578	0.20 498
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.55 553	0.26 505	0.59 501	0.46 549	0.38 630	0.83 611	0.48 583	1.03 545	0.80 468	0.92 588	0.91 498	0.85 555	0.67 559	0.87 580	0.78 608	0.20 509	0.21 616	0.20 490	0.20 542	0.20 500	0.15 327

aanetorigin	0.85 662	0.58 701	1.98 731	0.50 601	0.40 643	0.66 536	0.70 674	0.72 397	1.01 603	2.44 755	2.00 717	1.32 677	1.25 706	0.96 616	1.16 682	0.20 509	0.19 592	0.20 490	0.20 542	0.27 609	0.33 653

SuperB	1.00 684	0.41 637	4.03 761	0.45 524	0.32 576	0.99 647	0.49 596	1.09 574	2.09 743	1.10 670	1.10 588	0.74 512	0.83 637	1.13 653	1.75 716	0.20 509	0.15 482	0.17 350	0.15 353	2.50 783	0.27 605

ADCP+	1.18 704	0.37 608	3.09 751	0.50 601	0.52 704	1.48 708	0.61 652	1.32 676	1.07 630	1.21 683	1.16 614	1.08 637	1.11 693	1.63 713	7.17 783	0.20 509	0.16 512	0.24 588	0.22 587	0.29 621	0.22 539

DISCO	0.72 625	0.27 521	0.72 571	0.45 524	0.31 550	1.12 676	0.53 617	1.32 676	1.25 677	0.84 523	1.07 579	1.52 709	0.87 652	1.82 725	1.08 676	0.20 509	0.15 482	0.18 408	0.16 389	0.24 578	0.24 581

FAST (zero-shot)	0.29 226	0.18 191	0.48 382	0.52 630	0.58 718	0.18 21	0.25 190	0.56 257	0.24 56	0.23 76	0.31 174	0.27 152	0.24 155	0.43 203	0.24 161	0.21 533	0.19 592	0.15 256	0.17 454	0.14 230	0.17 415

DN	0.31 254	0.19 239	0.35 188	0.39 312	0.27 452	0.35 283	0.27 236	0.57 265	0.58 348	0.33 208	0.43 251	0.50 359	0.23 145	0.41 178	0.24 161	0.21 533	0.14 450	0.16 299	0.13 273	0.17 399	0.19 465

FlowAnything_test	0.30 237	0.20 289	0.41 292	0.48 578	0.26 406	0.46 407	0.25 190	0.45 168	0.33 162	0.30 185	0.26 118	0.35 234	0.26 192	0.41 178	0.39 417	0.21 533	0.15 482	0.22 551	0.26 645	0.17 399	0.17 415

w-ln-seven-2	0.83 655	0.46 656	2.93 744	0.54 658	0.39 638	0.93 632	0.63 659	1.16 602	1.18 666	1.25 693	1.32 653	1.09 643	1.05 687	1.23 670	1.07 673	0.21 533	0.20 605	0.23 572	0.22 587	0.26 599	0.24 581

coex_refinement	0.54 543	0.22 376	0.44 334	0.45 524	0.31 550	0.75 580	0.40 503	1.16 602	0.92 556	0.87 552	1.12 595	0.99 605	0.57 499	0.69 475	0.90 635	0.21 533	0.14 450	0.16 299	0.16 389	0.21 516	0.22 539

G2L-Stereo	0.51 515	0.25 467	0.55 467	0.44 509	0.27 452	0.46 407	0.47 576	0.98 524	0.81 479	0.86 547	0.90 490	0.91 582	0.56 487	0.88 586	0.80 616	0.21 533	0.17 547	0.22 551	0.18 488	0.17 399	0.22 539

test_sample4	0.49 488	0.27 521	0.55 467	0.36 209	0.23 272	0.70 554	0.37 452	1.22 636	0.86 512	0.82 509	0.86 468	0.62 437	0.58 503	0.71 493	0.49 510	0.21 533	0.16 512	0.21 535	0.20 542	0.22 545	0.21 520

test_sample3	0.49 488	0.27 521	0.55 467	0.36 209	0.23 272	0.70 554	0.37 452	1.21 627	0.87 519	0.79 499	0.84 455	0.66 466	0.53 466	0.70 483	0.50 514	0.21 533	0.16 512	0.20 490	0.19 518	0.21 516	0.21 520

mmx	0.59 586	0.28 537	0.68 547	0.39 312	0.26 406	0.56 464	0.40 503	1.24 641	1.06 622	0.76 476	0.98 532	0.71 485	0.55 478	1.25 672	1.46 700	0.21 533	0.16 512	0.25 601	0.21 566	0.24 578	0.22 539

xxx	0.59 586	0.28 537	0.68 547	0.39 312	0.26 406	0.56 464	0.40 503	1.24 641	1.06 622	0.76 476	0.98 532	0.71 485	0.55 478	1.25 672	1.46 700	0.21 533	0.16 512	0.25 601	0.21 566	0.24 578	0.22 539

StereoVision	0.43 425	0.29 551	0.54 463	0.50 601	0.28 479	0.37 315	0.38 470	0.75 427	0.63 363	0.46 310	1.11 593	0.53 376	0.38 370	0.57 338	0.34 354	0.21 533	0.24 646	0.25 601	0.24 619	0.26 599	0.17 415

CFNet_ucs	0.51 515	0.25 467	0.58 493	0.39 312	0.31 550	0.59 490	0.35 422	1.04 547	0.95 576	0.89 570	1.19 625	0.80 546	0.49 452	0.66 448	0.45 475	0.21 533	0.16 512	0.26 620	0.18 488	0.27 609	0.23 567

iinet-f	0.69 619	0.29 551	2.34 737	0.41 391	0.31 550	1.16 682	0.58 644	0.87 479	0.85 506	0.86 547	1.17 620	1.04 622	0.83 637	0.76 526	1.26 688	0.21 533	0.18 568	0.17 350	0.16 389	0.21 516	0.21 520

BUS	0.47 462	0.26 505	0.47 367	0.46 549	0.29 507	0.78 586	0.34 398	0.99 529	0.80 468	0.77 482	0.80 434	0.64 448	0.54 474	0.66 448	0.56 545	0.21 533	0.15 482	0.22 551	0.19 518	0.18 439	0.19 465

BSDual-CNN	0.48 472	0.26 505	0.47 367	0.46 549	0.29 507	0.75 580	0.46 567	0.99 529	0.80 468	0.77 482	0.80 434	0.76 526	0.59 509	0.66 448	0.48 501	0.21 533	0.15 482	0.22 551	0.19 518	0.18 439	0.19 465

psmg	0.50 501	0.26 505	0.47 367	0.42 432	0.29 507	0.82 608	0.42 536	1.07 565	0.80 468	0.95 604	0.94 509	0.76 526	0.59 509	0.66 448	0.48 501	0.21 533	0.16 512	0.20 490	0.20 542	0.19 478	0.19 465

ADLNet2	0.57 569	0.26 505	0.71 564	0.48 578	0.31 550	0.83 611	0.51 606	1.10 578	0.99 596	0.85 537	0.99 540	0.99 605	0.70 575	0.79 548	0.78 608	0.21 533	0.17 547	0.18 408	0.18 488	0.22 545	0.22 539

EDNetEfficientorigin	9.96 795	1.17 756	175.17 832	0.49 590	0.37 619	1.13 677	0.74 689	1.27 654	2.70 762	3.16 770	2.49 734	2.28 734	2.15 751	1.88 727	2.27 741	0.21 533	0.19 592	0.25 601	0.20 542	0.54 721	0.53 730

EDNetEfficient	1.47 729	0.82 732	6.28 771	0.48 578	0.40 643	0.73 570	0.83 706	0.95 515	2.77 765	3.48 773	1.95 714	1.64 716	2.12 750	1.42 697	3.84 770	0.21 533	0.19 592	0.21 535	0.21 566	0.43 694	0.42 694

HGLStereo	0.58 582	0.30 566	0.65 531	0.51 613	0.38 630	0.78 586	0.45 564	1.07 565	0.82 493	0.89 570	1.16 614	0.88 568	0.91 664	0.80 552	0.74 602	0.21 533	0.21 616	0.20 490	0.18 488	0.19 478	0.22 539

cf-r	0.49 488	0.24 433	0.49 393	0.40 357	0.23 272	0.58 480	0.38 470	0.92 504	0.87 519	0.77 482	1.06 575	0.98 600	0.67 559	0.59 355	0.61 567	0.21 533	0.14 450	0.17 350	0.19 518	0.15 293	0.16 366

DMCA	0.47 462	0.27 521	0.59 501	0.39 312	0.29 507	0.53 441	0.34 398	0.98 524	0.70 403	0.78 494	0.83 452	0.79 542	0.55 478	0.54 311	0.57 551	0.21 533	0.16 512	0.21 535	0.16 389	0.19 478	0.22 539

FADNet_RVC	0.58 582	0.39 622	1.26 681	0.45 524	0.32 576	0.55 455	0.34 398	1.12 585	0.90 542	0.68 431	0.90 490	0.61 428	0.71 580	1.03 641	0.80 616	0.21 533	0.18 568	0.27 630	0.23 603	0.33 646	0.30 629

DLCB_ROB	0.60 593	0.29 551	0.53 449	0.50 601	0.33 589	0.76 583	0.51 606	1.02 539	0.94 572	1.07 661	1.16 614	1.21 663	0.73 597	0.98 625	0.75 604	0.21 533	0.20 605	0.22 551	0.23 603	0.22 545	0.20 498

S0	0.38 357	0.19 239	0.38 250	0.41 391	0.22 229	0.78 586	0.55 628	0.69 364	0.46 284	0.55 350	0.62 346	0.45 329	0.36 348	0.47 250	0.32 328	0.22 557	0.21 616	0.26 620	0.23 603	0.16 364	0.14 278

MSAF-DinoV2	1.18 704	0.44 649	3.00 748	0.56 674	0.30 532	0.91 628	0.74 689	1.58 723	1.25 677	1.06 659	1.41 669	2.98 747	1.57 726	3.25 767	3.12 757	0.22 557	0.14 450	0.20 490	0.22 587	0.33 646	0.34 657

S2M2_L	0.26 175	0.23 409	0.34 165	0.32 75	0.25 368	0.24 81	0.13 1	0.36 81	0.42 251	0.25 111	0.37 223	0.29 170	0.25 167	0.31 55	0.26 217	0.22 557	0.19 592	0.17 350	0.19 518	0.21 516	0.19 465
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FACV-RUCA	0.45 441	0.28 537	0.51 415	0.46 549	0.33 589	0.62 504	0.34 398	0.87 479	0.75 433	0.60 368	0.84 455	0.48 347	0.54 474	0.56 324	0.39 417	0.22 557	0.15 482	0.35 679	0.16 389	0.29 621	0.22 539

rvit_stereo_0083	0.34 294	0.25 467	0.53 449	0.45 524	0.28 479	0.35 283	0.35 422	0.47 195	0.64 369	0.38 248	0.47 270	0.42 299	0.37 361	0.41 178	0.39 417	0.22 557	0.20 605	0.20 490	0.17 454	0.21 516	0.15 327

rvit_stereo_0081	0.33 275	0.25 467	0.49 393	0.43 479	0.26 406	0.31 217	0.37 452	0.45 168	0.56 335	0.37 239	0.40 240	0.39 271	0.38 370	0.44 215	0.35 363	0.22 557	0.16 512	0.19 448	0.16 389	0.20 500	0.14 278

ACV-stereo	0.63 606	0.37 608	1.03 659	0.44 509	0.31 550	1.27 694	0.41 525	0.78 445	0.84 500	0.65 403	0.76 404	2.07 730	1.00 678	0.84 573	0.68 588	0.22 557	0.17 547	0.19 448	0.18 488	0.22 545	0.23 567

ITSA-stereo	0.54 543	0.29 551	0.55 467	0.41 391	0.23 272	0.59 490	0.35 422	1.31 670	1.25 677	0.82 509	0.80 434	0.72 502	0.58 503	0.89 588	0.72 598	0.22 557	0.18 568	0.23 572	0.22 587	0.22 545	0.29 623

rvit_stereo_0082	0.33 275	0.25 467	0.49 393	0.43 479	0.26 406	0.31 217	0.37 452	0.45 168	0.56 335	0.37 239	0.40 240	0.39 271	0.38 370	0.44 215	0.35 363	0.22 557	0.16 512	0.19 448	0.16 389	0.20 500	0.14 278

rvit_stereo_0080	0.32 265	0.26 505	0.45 342	0.39 312	0.28 479	0.27 141	0.46 567	0.51 220	0.46 284	0.36 234	0.42 245	0.41 288	0.29 249	0.41 178	0.34 354	0.22 557	0.17 547	0.17 350	0.16 389	0.23 565	0.16 366

rvit_stereo_ft	0.35 303	0.26 505	0.54 463	0.53 644	0.32 576	0.33 258	0.46 567	0.52 227	0.52 320	0.35 226	0.41 243	0.41 288	0.34 318	0.49 272	0.36 375	0.22 557	0.14 450	0.19 448	0.18 488	0.19 478	0.15 327

test_sample5	0.50 501	0.28 537	0.55 467	0.37 246	0.23 272	0.65 528	0.38 470	1.19 617	0.86 512	0.81 506	0.97 527	0.64 448	0.60 515	0.72 499	0.48 501	0.22 557	0.16 512	0.22 551	0.21 566	0.23 565	0.22 539

DualNet	0.51 515	0.28 537	0.55 467	0.37 246	0.23 272	0.65 528	0.38 470	1.19 617	0.86 512	0.84 523	1.06 575	0.64 448	0.60 515	0.72 499	0.48 501	0.22 557	0.16 512	0.22 551	0.21 566	0.23 565	0.22 539

whm_eth	0.32 265	0.26 505	0.45 342	0.39 312	0.28 479	0.27 141	0.46 567	0.51 220	0.46 284	0.36 234	0.42 245	0.41 288	0.29 249	0.41 178	0.34 354	0.22 557	0.17 547	0.17 350	0.16 389	0.23 565	0.16 366

fast-acv-ft	0.66 610	0.32 578	0.80 598	0.46 549	0.34 601	1.26 693	0.50 603	0.91 495	1.00 600	1.05 650	1.36 661	1.28 671	0.84 640	0.81 558	0.90 635	0.22 557	0.24 646	0.23 572	0.23 603	0.21 516	0.22 539

Wz-Net-MNSev	0.81 648	0.42 642	1.64 721	0.51 613	0.41 649	1.46 706	0.95 720	1.24 641	1.26 682	1.31 702	1.25 635	1.17 660	0.83 637	1.21 669	1.06 670	0.22 557	0.19 592	0.24 588	0.23 603	0.29 621	0.26 594

CRFU-Net	0.59 586	0.29 551	0.62 517	0.47 571	0.31 550	1.20 690	0.51 606	1.19 617	0.59 351	1.05 650	1.00 544	1.06 631	0.87 652	0.83 567	0.77 607	0.22 557	0.19 592	0.18 408	0.16 389	0.19 478	0.20 498

AACVNet	0.52 530	0.25 467	0.56 480	0.48 578	0.29 507	0.55 455	0.38 470	0.96 520	0.59 351	0.83 517	1.03 563	1.03 616	0.77 623	0.91 599	0.58 558	0.22 557	0.18 568	0.24 588	0.18 488	0.24 578	0.22 539

GANet-ADL	0.44 432	0.27 521	0.48 382	0.44 509	0.30 532	0.54 448	0.36 437	0.94 512	0.88 530	0.64 396	0.72 383	0.68 477	0.44 419	0.55 314	0.44 469	0.22 557	0.15 482	0.15 256	0.13 273	0.18 439	0.21 520

sCroCo_RVC	0.36 318	0.29 551	0.73 578	0.52 630	0.39 638	0.42 373	0.31 336	0.52 227	0.46 284	0.31 196	0.48 272	0.38 258	0.32 297	0.46 236	0.33 341	0.22 557	0.23 636	0.19 448	0.19 518	0.21 516	0.22 539

ADLNet	0.57 569	0.29 551	0.58 493	0.46 549	0.35 608	0.80 599	0.46 567	1.14 595	0.88 530	1.03 640	0.98 532	0.92 589	0.66 550	0.71 493	0.83 621	0.22 557	0.16 512	0.22 551	0.22 587	0.22 545	0.23 567

psm_up	0.57 569	0.27 521	0.52 438	0.50 601	0.33 589	0.65 528	0.60 650	1.07 565	0.84 500	0.87 552	0.91 498	1.00 608	1.06 688	0.80 552	0.66 580	0.22 557	0.25 654	0.26 620	0.23 603	0.22 545	0.21 520

ac_64	0.54 543	0.24 433	0.58 493	0.46 549	0.28 479	0.79 593	0.44 557	1.11 580	0.63 363	0.94 599	0.85 464	1.06 631	0.70 575	0.76 526	0.72 598	0.22 557	0.18 568	0.20 490	0.19 518	0.18 439	0.16 366

GANet-RSSM	0.49 488	0.22 376	0.42 308	0.39 312	0.26 406	0.58 480	0.41 525	1.12 585	0.82 493	0.73 459	1.02 553	0.88 568	0.75 609	0.67 458	0.48 501	0.22 557	0.16 512	0.18 408	0.19 518	0.18 439	0.18 449

GwcNet-RSSM	0.51 515	0.25 467	0.51 415	0.41 391	0.24 332	0.56 464	0.41 525	0.97 522	0.96 583	0.75 470	1.17 620	0.89 573	0.66 550	0.66 448	0.74 602	0.22 557	0.15 482	0.19 448	0.21 566	0.17 399	0.16 366

ADCL	1.10 694	0.42 642	1.57 714	0.51 613	0.41 649	1.71 724	0.92 716	1.36 686	1.45 709	1.33 703	1.56 692	1.22 666	1.26 707	1.45 701	5.27 778	0.22 557	0.19 592	0.25 601	0.25 633	0.29 621	0.29 623

RYNet	0.76 638	0.37 608	0.74 582	0.54 658	0.67 737	1.35 699	0.68 669	1.28 660	1.21 674	1.10 670	0.90 490	1.31 675	0.94 671	1.01 636	1.30 691	0.22 557	0.16 512	0.27 630	0.23 603	0.43 694	0.45 706

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 553	0.33 587	0.71 564	0.46 549	0.31 550	0.66 536	0.43 547	1.07 565	0.89 536	0.93 592	0.91 498	0.98 600	0.61 522	0.76 526	0.64 578	0.22 557	0.18 568	0.22 551	0.22 587	0.22 545	0.24 581
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 23	0.14 11	0.25 10	0.29 10	0.19 115	0.14 3	0.19 35	0.24 9	0.19 21	0.27 142	0.20 31	0.20 47	0.21 105	0.34 108	0.22 97	0.23 585	0.19 592	0.11 5	0.14 318	0.10 5	0.19 465

z-mn7	1.07 690	0.56 693	2.36 738	0.54 658	0.37 619	1.74 729	0.71 676	1.28 660	2.32 747	1.00 629	2.56 737	1.43 696	1.01 680	2.34 746	1.74 715	0.23 585	0.20 605	0.21 535	0.20 542	0.27 609	0.27 605

DDVS	0.53 538	0.32 578	0.63 521	0.42 432	0.31 550	0.71 560	0.35 422	0.95 515	0.69 399	0.86 547	0.90 490	1.11 647	0.46 433	0.90 596	0.67 583	0.23 585	0.17 547	0.22 551	0.18 488	0.25 589	0.28 616

rvit_stereo_0081_aga	0.32 265	0.29 551	0.50 405	0.43 479	0.29 507	0.36 302	0.32 359	0.46 180	0.42 251	0.40 276	0.44 256	0.41 288	0.34 318	0.43 203	0.31 318	0.23 585	0.17 547	0.19 448	0.16 389	0.20 500	0.15 327

test_sample6	0.51 515	0.27 521	0.55 467	0.38 277	0.23 272	0.64 520	0.39 489	1.18 613	0.88 530	0.84 523	1.06 575	0.66 466	0.61 522	0.75 514	0.52 523	0.23 585	0.17 547	0.22 551	0.22 587	0.24 578	0.23 567

CAS++	0.33 275	0.25 467	0.39 266	0.38 277	0.26 406	0.32 238	0.24 167	0.87 479	0.53 329	0.48 322	0.46 264	0.26 136	0.21 105	0.50 278	0.26 217	0.23 585	0.20 605	0.22 551	0.17 454	0.21 516	0.17 415
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
NINENet	0.52 530	0.30 566	0.55 467	0.46 549	0.33 589	0.78 586	0.34 398	1.18 613	0.91 550	0.84 523	0.97 527	0.64 448	0.54 474	0.74 506	0.56 545	0.23 585	0.20 605	0.25 601	0.18 488	0.22 545	0.22 539

AASNet	0.55 553	0.27 521	0.62 517	0.51 613	0.32 576	0.73 570	0.44 557	1.55 714	0.88 530	0.88 562	0.94 509	0.64 448	0.63 532	0.62 400	0.84 622	0.23 585	0.20 605	0.20 490	0.16 389	0.22 545	0.20 498

GES	0.46 449	0.25 467	0.62 517	0.41 391	0.30 532	0.62 504	0.37 452	1.06 561	0.70 403	0.75 470	0.83 452	0.47 341	0.52 465	0.69 475	0.46 480	0.23 585	0.17 547	0.17 350	0.16 389	0.18 439	0.24 581

CFNet-ft	0.50 501	0.25 467	0.39 266	0.41 391	0.26 406	0.66 536	0.37 452	0.91 495	0.87 519	0.67 419	1.00 544	1.05 627	0.70 575	0.68 467	0.57 551	0.23 585	0.16 512	0.24 588	0.21 566	0.24 578	0.19 465

DMCA-RVC	0.54 543	0.32 578	0.83 611	0.51 613	0.32 576	0.59 490	0.38 470	0.89 489	0.70 403	0.95 604	0.88 481	0.90 576	0.69 570	0.75 514	0.63 575	0.23 585	0.18 568	0.31 663	0.24 619	0.27 609	0.21 520

CFNet_RVC	0.50 501	0.25 467	0.39 266	0.41 391	0.26 406	0.66 536	0.37 452	0.91 495	0.87 519	0.67 419	1.00 544	1.05 627	0.70 575	0.68 467	0.57 551	0.23 585	0.16 512	0.24 588	0.21 566	0.24 578	0.19 465

w-ln-seven	1.02 686	0.52 675	2.86 743	0.55 669	0.51 701	1.37 700	0.75 692	1.72 736	1.84 735	1.54 715	1.52 689	1.27 670	0.95 673	1.30 685	2.07 733	0.24 597	0.22 626	0.25 601	0.25 633	0.31 633	0.28 616

coex-ft	6.50 787	1.57 770	87.99 831	0.49 590	0.38 630	1.41 703	1.21 741	1.21 627	7.96 790	12.14 801	2.78 744	2.74 744	3.83 773	1.30 685	3.19 760	0.24 597	0.23 636	0.27 630	0.24 619	0.48 705	0.40 686

Wz-Net-LNSev	0.75 635	0.54 685	1.59 715	0.51 613	0.41 649	1.16 682	0.79 700	1.27 654	1.13 650	1.04 645	1.14 606	1.11 647	0.94 671	0.93 605	1.00 657	0.24 597	0.22 626	0.21 535	0.19 518	0.26 599	0.27 605

dd	0.44 432	0.40 631	0.62 517	0.44 509	0.26 406	0.51 427	0.38 470	0.72 397	1.07 630	0.60 368	0.66 360	0.43 312	0.40 395	0.68 467	0.53 534	0.24 597	0.15 482	0.21 535	0.16 389	0.24 578	0.19 465

PSMNet-ADL	0.50 501	0.28 537	0.43 328	0.49 590	0.31 550	0.70 554	0.38 470	0.94 512	0.81 479	0.62 378	0.80 434	0.91 582	0.62 527	0.76 526	0.68 588	0.24 597	0.18 568	0.19 448	0.20 542	0.22 545	0.22 539

ICVP	0.48 472	0.26 505	0.42 308	0.49 590	0.28 479	0.63 510	0.43 547	1.05 554	0.72 412	0.68 431	0.95 513	0.75 519	0.56 487	0.55 314	0.61 567	0.24 597	0.18 568	0.19 448	0.17 454	0.19 478	0.21 520
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.56 563	0.30 566	0.70 560	0.51 613	0.31 550	0.70 554	0.54 625	1.31 670	0.93 562	0.85 537	0.86 468	0.84 553	0.63 532	0.92 601	0.67 583	0.24 597	0.16 512	0.19 448	0.17 454	0.21 516	0.23 567

HCRNet	0.46 449	0.35 597	0.45 342	0.54 658	0.26 406	0.52 435	0.29 282	0.87 479	0.64 369	0.75 470	0.82 445	0.76 526	0.53 466	0.70 483	0.38 405	0.24 597	0.16 512	0.24 588	0.20 542	0.21 516	0.20 498

PSMNet-RSSM	0.50 501	0.24 433	0.41 292	0.43 479	0.26 406	0.51 427	0.40 503	1.16 602	0.79 459	0.75 470	1.07 579	0.87 565	0.69 570	0.66 448	0.52 523	0.24 597	0.16 512	0.23 572	0.26 645	0.20 500	0.20 498

UCFNet_RVC	0.50 501	0.27 521	0.37 238	0.40 357	0.27 452	0.66 536	0.42 536	1.18 613	0.86 512	0.70 440	0.89 484	0.91 582	0.60 515	0.62 400	0.48 501	0.24 597	0.18 568	0.28 642	0.27 652	0.25 589	0.24 581

DRN-Test	0.68 614	0.34 592	0.77 593	0.52 630	0.40 643	1.14 678	0.61 652	1.56 718	1.04 616	1.18 680	1.10 588	1.05 627	0.72 591	0.82 565	1.01 658	0.24 597	0.18 568	0.26 620	0.25 633	0.26 599	0.23 567

StereoDRNet	0.67 611	0.35 597	0.82 607	0.53 644	0.44 668	1.03 657	0.53 617	1.51 710	1.06 622	1.13 676	0.91 498	1.07 636	0.74 606	0.87 580	0.95 647	0.24 597	0.19 592	0.25 601	0.23 603	0.27 609	0.22 539

NaN_ROB	0.73 626	0.46 656	0.89 635	0.52 630	0.34 601	0.98 645	1.11 730	1.28 660	1.20 671	1.27 699	0.96 518	1.08 637	0.79 625	1.34 691	0.78 608	0.24 597	0.30 688	0.23 572	0.24 619	0.23 565	0.26 594

zh-mn7	1.21 710	0.75 722	5.81 769	0.52 630	0.39 638	1.18 687	0.63 659	1.21 627	1.79 733	1.81 730	2.33 727	1.16 659	1.01 680	2.20 740	2.00 729	0.25 610	0.22 626	0.22 551	0.22 587	0.25 589	0.30 629

Anonymous3	0.47 462	0.35 597	0.91 638	0.50 601	0.38 630	0.81 605	0.55 628	0.76 433	0.66 380	0.52 334	0.65 355	0.44 319	0.45 426	0.66 448	0.39 417	0.25 610	0.25 654	0.22 551	0.21 566	0.23 565	0.24 581

STTStereo	0.57 569	0.39 622	0.87 630	0.45 524	0.32 576	0.62 504	0.45 564	1.01 536	0.87 519	1.01 632	0.91 498	0.95 592	0.58 503	0.77 534	0.66 580	0.25 610	0.24 646	0.27 630	0.33 688	0.25 589	0.26 594

PA-Net	0.70 620	0.46 656	0.96 646	0.51 613	0.53 706	0.94 635	0.73 687	1.14 595	1.15 657	0.83 517	0.90 490	0.88 568	0.76 618	1.19 663	0.96 649	0.25 610	0.41 737	0.29 651	0.44 729	0.27 609	0.39 681
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.74 631	0.38 617	0.63 521	0.54 658	0.35 608	1.01 653	0.95 720	1.15 599	0.95 576	1.09 666	2.00 717	1.14 657	0.92 666	1.29 679	0.75 604	0.25 610	0.27 672	0.27 630	0.23 603	0.32 641	0.24 581

zh-sn7	1.20 707	0.86 738	4.54 764	0.58 686	0.43 661	1.10 669	0.92 716	1.24 641	1.34 697	1.45 710	2.00 717	1.26 668	1.62 729	2.13 737	2.79 753	0.26 615	0.26 665	0.26 620	0.27 652	0.35 660	0.33 653

TCMNet	0.68 614	0.41 637	1.08 663	0.60 691	0.61 728	0.97 640	0.55 628	1.11 580	0.93 562	0.87 552	1.14 606	0.89 573	0.65 548	0.92 601	1.06 670	0.26 615	0.26 665	0.31 663	0.28 661	0.33 646	0.30 629

ssnet_v2	0.61 597	0.29 551	0.69 556	0.45 524	0.30 532	0.93 632	0.62 654	1.20 624	1.03 612	0.97 620	0.81 443	0.98 600	0.67 559	0.84 573	0.97 654	0.26 615	0.23 636	0.23 572	0.24 619	0.20 500	0.21 520

Wz-Net-SNSev	0.99 683	0.80 731	3.00 748	0.57 680	0.46 684	0.94 635	1.22 744	1.40 692	1.28 686	1.04 645	1.33 655	1.46 699	0.90 663	2.06 733	1.65 713	0.26 615	0.24 646	0.25 601	0.26 645	0.33 646	0.30 629

GwcNet	0.73 626	0.39 622	1.37 698	0.53 644	0.43 661	1.10 669	0.52 612	1.27 654	1.19 668	1.05 650	1.41 669	1.06 631	0.86 649	0.98 625	1.01 658	0.26 615	0.24 646	0.24 588	0.23 603	0.23 565	0.28 616

DSFCA	0.57 569	0.27 521	0.71 564	0.41 391	0.36 615	0.78 586	0.53 617	1.08 571	0.85 506	1.08 662	0.84 455	0.90 576	0.66 550	1.05 644	0.63 575	0.26 615	0.22 626	0.21 535	0.21 566	0.22 545	0.20 498

RTSC	0.93 670	0.54 685	1.59 715	0.56 674	0.40 643	1.17 686	0.55 628	1.44 701	1.82 734	1.53 714	1.26 639	1.15 658	0.82 635	1.70 719	2.44 742	0.26 615	0.20 605	0.23 572	0.24 619	0.31 633	0.32 644

ADCMid	1.22 711	0.57 697	3.17 754	0.54 658	0.44 668	1.07 665	0.77 695	1.31 670	1.13 650	2.14 743	1.48 685	1.49 704	1.47 722	1.65 715	5.30 779	0.26 615	0.24 646	0.29 651	0.32 681	0.38 680	0.36 667

MDST_ROB	0.97 679	0.29 551	1.02 657	0.64 706	0.43 661	2.64 751	0.82 704	1.68 734	1.18 666	2.89 761	1.82 707	0.97 597	0.75 609	1.83 726	0.89 629	0.26 615	0.22 626	0.32 670	0.28 661	0.26 599	0.26 594

FBW_ROB	0.94 674	0.54 685	1.03 659	0.56 674	0.42 658	1.16 682	0.76 694	1.56 718	1.41 703	1.38 707	1.33 655	1.47 701	1.07 689	2.94 762	1.14 681	0.26 615	0.32 703	0.45 714	0.30 668	0.34 655	0.30 629

PWC_ROB	0.92 669	0.57 697	1.64 721	0.53 644	0.33 589	0.93 632	0.39 489	1.42 699	1.51 715	1.66 723	2.57 738	1.18 661	1.11 693	1.50 705	1.54 708	0.26 615	0.18 568	0.28 642	0.20 542	0.30 629	0.32 644

YMNet	0.68 614	0.40 631	1.01 654	0.53 644	0.46 684	1.04 659	0.48 583	1.06 561	0.81 479	1.21 683	1.31 651	1.11 647	0.73 597	0.89 588	0.96 649	0.27 626	0.31 696	0.25 601	0.25 633	0.25 589	0.24 581

YMNet_1	0.68 614	0.40 631	1.01 654	0.53 644	0.46 684	1.04 659	0.48 583	1.06 561	0.81 479	1.21 683	1.31 651	1.11 647	0.73 597	0.89 588	0.96 649	0.27 626	0.31 696	0.25 601	0.25 633	0.25 589	0.24 581

test_sample7	0.54 543	0.30 566	0.55 467	0.37 246	0.28 479	0.63 510	0.47 576	1.11 580	0.92 556	0.93 592	0.89 484	0.86 559	0.71 580	0.74 506	0.53 534	0.27 626	0.22 626	0.27 630	0.26 645	0.27 609	0.26 594

GMStereo_Zeroshot	0.51 515	0.46 656	0.80 598	0.50 601	0.28 479	0.57 474	0.30 306	0.75 427	0.79 459	0.88 562	0.94 509	0.90 576	0.37 361	0.77 534	0.46 480	0.27 626	0.14 450	0.26 620	0.15 353	0.39 684	0.19 465

CSP-Net	0.57 569	0.29 551	0.55 467	0.42 432	0.29 507	1.20 690	0.49 596	1.29 665	0.75 433	0.98 623	0.97 527	0.88 568	0.69 570	0.85 576	0.66 580	0.27 626	0.18 568	0.17 350	0.17 454	0.18 439	0.19 465

APVNet	0.73 626	0.39 622	1.01 654	0.58 686	0.45 674	1.16 682	0.68 669	1.47 705	0.87 519	0.84 523	1.15 609	1.04 622	0.84 640	1.14 655	1.18 683	0.27 626	0.28 679	0.32 670	0.31 677	0.29 621	0.32 644

FADNet-RVC	0.62 603	0.56 693	1.29 686	0.47 571	0.39 638	0.63 510	0.40 503	1.16 602	0.91 550	0.71 450	0.86 468	1.04 622	0.55 478	0.99 630	0.78 608	0.27 626	0.26 665	0.28 642	0.29 667	0.32 641	0.31 638

S-Stereo	0.76 638	0.36 606	1.10 666	0.57 680	0.46 684	0.83 611	0.59 647	1.31 670	1.62 724	0.98 623	1.41 669	1.11 647	0.93 668	0.85 576	1.07 673	0.27 626	0.31 696	0.28 642	0.25 633	0.33 646	0.50 721

DANet	0.74 631	0.47 665	0.98 652	0.60 691	0.41 649	0.92 631	0.41 525	1.02 539	0.87 519	1.22 687	1.22 630	1.33 682	0.88 657	1.26 675	1.37 695	0.27 626	0.24 646	0.31 663	0.25 633	0.37 676	0.36 667
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
AdaStereo	0.52 530	0.34 592	0.53 449	0.49 590	0.25 368	0.71 560	0.36 437	1.24 641	0.91 550	0.77 482	0.98 532	0.75 519	0.50 455	0.71 493	0.51 518	0.27 626	0.13 408	0.28 642	0.18 488	0.23 565	0.18 449
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	0.73 626	0.52 675	0.93 639	0.57 680	0.37 619	0.80 599	0.86 711	1.19 617	0.95 576	1.20 682	1.22 630	1.39 695	0.86 649	1.07 645	0.88 627	0.27 626	0.21 616	0.31 663	0.27 652	0.34 655	0.35 661

Selective-IGEV-i16pb	0.95 675	0.25 467	6.90 772	0.42 432	0.32 576	1.73 727	0.55 628	1.12 585	1.58 720	0.67 419	1.19 625	0.97 597	0.55 478	0.83 567	0.63 575	0.28 637	0.17 547	0.18 408	0.20 542	0.21 516	0.23 567

rvit_0105_6	0.40 388	0.28 537	0.68 547	0.51 613	0.30 532	0.39 338	0.41 525	0.53 233	0.68 391	0.41 282	0.45 259	0.50 359	0.45 426	0.55 314	0.37 387	0.28 637	0.26 665	0.24 588	0.22 587	0.22 545	0.17 415

rvit_0105_5	0.44 432	0.32 578	0.79 597	0.51 613	0.29 507	0.44 392	0.43 547	0.62 298	0.76 440	0.51 329	0.52 301	0.61 428	0.53 466	0.58 346	0.38 405	0.28 637	0.25 654	0.25 601	0.24 619	0.22 545	0.20 498

rvit_0105_4	0.42 411	0.30 566	0.77 593	0.52 630	0.29 507	0.41 362	0.44 557	0.57 265	0.75 433	0.45 302	0.48 272	0.56 388	0.49 452	0.58 346	0.37 387	0.28 637	0.26 665	0.25 601	0.22 587	0.24 578	0.19 465

WZ-Net	1.29 718	0.64 707	5.42 768	0.64 706	0.52 704	1.37 700	1.29 747	1.41 694	1.77 732	1.56 716	1.69 701	1.74 718	1.41 717	2.50 750	2.16 738	0.28 637	0.21 616	0.23 572	0.25 633	0.39 684	0.41 691

SACVNet	0.61 597	0.36 606	0.67 540	0.57 680	0.37 619	0.65 528	0.47 576	1.16 602	0.80 468	1.04 645	1.06 575	1.02 614	0.81 634	0.99 630	0.57 551	0.28 637	0.21 616	0.25 601	0.24 619	0.30 629	0.39 681

pcwnet_v2	0.60 593	0.29 551	0.89 635	0.46 549	0.36 615	0.62 504	0.38 470	1.33 679	1.24 675	1.02 637	1.27 643	0.71 485	0.59 509	0.71 493	0.51 518	0.28 637	0.21 616	0.24 588	0.23 603	0.29 621	0.30 629

hitnet-ft	0.57 569	0.29 551	0.43 328	0.42 432	0.29 507	0.81 605	0.40 503	0.98 524	0.91 550	0.84 523	1.01 549	1.13 655	0.72 591	0.83 567	0.71 595	0.28 637	0.21 616	0.28 642	0.22 587	0.29 621	0.27 605

TDLM	0.59 586	0.35 597	0.57 489	0.53 644	0.32 576	0.67 546	0.72 682	1.09 574	1.03 612	0.84 523	1.11 593	0.84 553	0.71 580	0.96 616	0.61 567	0.28 637	0.18 568	0.26 620	0.22 587	0.27 609	0.21 520

SANet	1.15 699	0.45 651	1.40 702	0.50 601	0.32 576	1.54 714	1.21 741	1.49 706	3.35 772	1.61 717	2.41 732	2.32 737	1.80 739	1.57 708	1.27 689	0.28 637	0.25 654	0.26 620	0.24 619	0.36 666	0.32 644

SGM_RVC	1.04 687	0.30 566	0.47 367	0.41 391	0.23 272	1.73 727	0.77 695	1.63 729	1.30 692	2.39 752	1.99 716	2.64 740	1.78 738	2.22 741	1.40 696	0.28 637	0.27 672	0.27 630	0.25 633	0.25 589	0.25 590
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CASS	0.46 449	0.28 537	0.45 342	0.48 578	0.22 229	0.63 510	0.34 398	0.99 529	0.66 380	0.76 476	0.86 468	0.61 428	0.58 503	0.58 346	0.44 469	0.29 648	0.16 512	0.22 551	0.18 488	0.23 565	0.28 616
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FAT-Stereo	0.75 635	0.34 592	0.81 606	0.51 613	0.38 630	0.78 586	0.63 659	1.39 688	1.32 694	1.05 650	1.40 667	1.58 714	1.14 698	0.92 601	0.91 638	0.29 648	0.28 679	0.28 642	0.23 603	0.28 619	0.41 691

FADNet	0.63 606	0.53 678	1.20 675	0.46 549	0.44 668	0.66 536	0.41 525	1.24 641	1.07 630	0.70 440	0.84 455	0.98 600	0.65 548	0.87 580	0.54 540	0.29 648	0.30 688	0.27 630	0.30 668	0.48 705	0.36 667

stereogan	0.83 655	0.33 587	0.89 635	0.61 696	0.51 701	1.80 731	0.50 603	1.41 694	1.39 702	1.05 650	1.47 684	1.56 713	1.04 685	1.32 689	0.87 626	0.29 648	0.29 681	0.29 651	0.25 633	0.39 684	0.40 686

DeepPruner_ROB	0.55 553	0.37 608	0.67 540	0.42 432	0.31 550	0.50 420	0.43 547	1.22 636	0.73 423	0.86 547	1.05 569	0.85 555	0.58 503	0.90 596	0.56 545	0.29 648	0.23 636	0.22 551	0.22 587	0.26 599	0.26 594

PSMNet_ROB	0.67 611	0.39 622	0.76 590	0.57 680	0.43 661	1.00 648	0.85 710	1.25 647	0.93 562	0.82 509	1.04 566	1.08 637	0.64 540	0.89 588	1.02 662	0.29 648	0.21 616	0.31 663	0.31 677	0.27 609	0.25 590

CBMV	0.68 614	0.37 608	0.50 405	0.43 479	0.26 406	1.00 648	0.71 676	1.17 611	1.16 659	1.24 691	1.29 648	1.06 631	0.86 649	0.98 625	0.75 604	0.29 648	0.30 688	0.34 678	0.30 668	0.26 599	0.27 605
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
S	0.42 411	0.21 335	0.42 308	0.40 357	0.26 406	0.72 565	0.43 547	0.67 343	0.63 363	0.61 373	0.97 527	0.39 271	0.47 439	0.44 215	0.33 341	0.30 655	0.17 547	0.31 663	0.32 681	0.18 439	0.14 278

rvit_0105_3	0.48 472	0.35 597	0.85 624	0.56 674	0.31 550	0.48 416	0.48 583	0.65 324	0.81 479	0.66 410	0.59 334	0.66 466	0.56 487	0.66 448	0.41 447	0.30 655	0.27 672	0.29 651	0.28 661	0.21 516	0.21 520

AnyNet_C32	1.27 716	0.72 718	3.33 757	0.59 689	0.56 711	1.51 712	1.53 758	1.27 654	1.28 686	1.52 713	1.48 685	1.38 693	1.23 704	1.64 714	5.26 777	0.30 655	0.29 681	0.29 651	0.34 691	0.38 680	0.44 704

ADCPNet	1.11 697	0.53 678	3.26 756	0.55 669	0.44 668	1.47 707	0.83 706	1.21 627	1.17 662	1.26 698	1.42 674	1.67 717	1.12 695	1.48 704	3.86 771	0.30 655	0.29 681	0.30 661	0.32 681	0.37 676	0.37 673

CVANet_RVC	0.59 586	0.35 597	0.54 463	0.49 590	0.33 589	0.70 554	0.67 666	1.12 585	0.97 588	0.88 562	1.05 569	1.01 612	0.72 591	0.94 608	0.55 542	0.30 655	0.20 605	0.28 642	0.26 645	0.32 641	0.23 567

Syn2CoEx	0.74 631	0.55 691	1.17 674	0.66 710	0.45 674	0.89 625	0.56 634	1.54 713	1.15 657	0.95 604	1.35 660	1.03 616	1.03 683	0.96 616	0.89 629	0.31 660	0.27 672	0.29 651	0.24 619	0.23 565	0.27 605

Nwc_Net	0.82 649	0.40 631	0.86 625	0.62 700	0.56 711	1.04 659	0.57 637	1.72 736	1.08 635	0.93 592	1.88 711	1.44 697	1.24 705	1.19 663	0.94 644	0.31 660	0.25 654	0.36 684	0.39 711	0.31 633	0.31 638

RTS	2.03 746	1.03 750	11.50 784	0.68 718	0.63 730	2.71 753	1.56 760	1.55 714	2.32 747	1.93 735	2.57 738	1.32 677	1.32 709	5.20 783	4.30 772	0.31 660	0.23 636	0.29 651	0.30 668	0.41 688	0.40 686

RTSA	2.03 746	1.03 750	11.50 784	0.68 718	0.63 730	2.71 753	1.56 760	1.55 714	2.32 747	1.93 735	2.57 738	1.32 677	1.32 709	5.20 783	4.30 772	0.31 660	0.23 636	0.29 651	0.30 668	0.41 688	0.40 686

NCCL2	0.74 631	0.45 651	0.77 593	0.65 708	0.45 674	0.97 640	1.16 735	1.16 602	1.02 608	1.00 629	0.98 532	1.48 703	0.88 657	0.99 630	0.89 629	0.31 660	0.27 672	0.39 700	0.39 711	0.33 646	0.34 657

Selective-IGEV-i16pc	0.57 569	0.21 335	1.29 686	0.41 391	0.31 550	1.98 737	0.62 654	0.70 378	1.12 644	0.51 329	0.82 445	0.67 473	0.35 334	0.71 493	0.41 447	0.32 665	0.18 568	0.17 350	0.19 518	0.19 478	0.20 498

psmorigin	0.84 657	0.53 678	2.21 735	0.50 601	0.41 649	0.86 619	0.57 637	1.08 571	0.90 542	1.50 711	1.42 674	1.50 705	1.09 691	1.29 679	1.03 663	0.32 665	0.33 710	0.27 630	0.27 652	0.34 655	0.45 706

NCC-stereo	0.82 649	0.43 646	0.87 630	0.63 703	0.68 739	0.88 622	0.72 682	1.60 727	1.12 644	0.95 604	1.41 669	1.37 689	1.37 715	1.26 675	0.94 644	0.32 665	0.30 688	0.37 689	0.49 741	0.34 655	0.35 661

Abc-Net	0.82 649	0.43 646	0.87 630	0.63 703	0.68 739	0.88 622	0.72 682	1.60 727	1.12 644	0.95 604	1.41 669	1.37 689	1.37 715	1.26 675	0.94 644	0.32 665	0.30 688	0.37 689	0.49 741	0.34 655	0.35 661
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.98 681	0.54 685	1.30 690	0.63 703	0.50 699	1.14 678	0.50 603	1.80 741	2.20 744	1.66 723	1.39 666	1.47 701	1.21 702	1.40 693	1.80 719	0.32 665	0.27 672	0.32 670	0.34 691	0.41 688	0.44 704

SGM-ForestM	4.73 778	0.34 592	1.05 661	0.46 549	0.28 479	10.26 787	3.48 786	4.52 782	5.16 780	8.68 797	7.48 788	18.87 809	10.80 789	11.26 800	10.01 789	0.32 665	0.34 714	0.32 670	0.32 681	0.29 621	0.30 629

PS-NSSS	0.60 593	0.46 656	0.68 547	0.43 479	0.34 601	0.66 536	0.57 637	1.05 554	0.91 550	0.80 502	1.28 644	0.72 502	0.67 559	0.89 588	0.61 567	0.32 665	0.26 665	0.40 703	0.27 652	0.35 660	0.29 623

SGM-Forest	0.65 609	0.33 587	0.43 328	0.44 509	0.30 532	1.01 653	0.54 625	1.13 593	1.09 641	1.11 673	1.21 628	1.10 645	0.76 618	0.99 630	0.71 595	0.32 665	0.33 710	0.33 675	0.30 668	0.30 629	0.28 616
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AANet	1.18 704	1.03 750	3.09 751	0.46 549	0.40 643	1.00 648	0.56 634	1.29 665	2.47 753	2.36 750	2.42 733	2.21 732	1.62 729	1.20 666	1.55 709	0.33 673	0.25 654	0.28 642	0.25 633	0.37 676	0.37 673

rvit_stereo_0075_2	0.48 472	0.38 617	0.74 582	0.54 658	0.46 684	0.43 380	0.35 422	0.85 472	0.68 391	0.56 355	0.73 386	0.59 421	0.47 439	0.64 422	0.47 492	0.33 673	0.23 636	0.35 679	0.26 645	0.32 641	0.26 594

GASNet	0.70 620	0.77 727	1.16 673	0.71 726	0.49 694	0.62 504	0.48 583	1.12 585	1.05 618	0.98 623	0.84 455	0.94 591	0.82 635	1.41 696	0.85 624	0.33 673	0.22 626	0.29 651	0.28 661	0.44 697	0.26 594

Wz-Net-TNSev	1.23 713	1.24 757	5.25 767	0.51 613	0.43 661	1.49 711	1.09 729	1.58 723	1.42 706	1.25 693	1.26 639	1.58 714	1.52 725	1.97 730	1.95 723	0.33 673	0.32 703	0.26 620	0.30 668	0.41 688	0.43 699

UDGNet	0.50 501	0.82 732	0.56 480	0.51 613	0.32 576	0.41 362	0.34 398	0.71 386	0.93 562	0.65 403	0.60 337	0.58 411	0.44 419	0.65 434	0.43 458	0.33 673	0.15 482	0.67 747	0.20 542	0.49 709	0.23 567

AnyNet_C01	1.63 733	1.16 755	7.38 773	0.65 708	0.56 711	2.25 746	1.53 758	1.53 711	1.46 711	1.71 727	1.95 714	1.83 721	1.41 717	2.48 748	4.42 774	0.33 673	0.32 703	0.32 670	0.34 691	0.45 698	0.50 721

NVstereo2D	0.62 603	0.32 578	0.82 607	0.50 601	0.44 668	0.88 622	0.48 583	1.12 585	1.17 662	0.67 419	0.90 490	0.90 576	0.69 570	1.02 639	0.69 591	0.33 673	0.16 512	0.29 651	0.20 542	0.43 694	0.46 710

XPNet_ROB	0.73 626	0.38 617	0.80 598	0.53 644	0.40 643	0.80 599	0.83 706	1.21 627	0.96 583	1.37 705	1.17 620	1.37 689	0.87 652	1.14 655	0.99 656	0.33 673	0.25 654	0.27 630	0.24 619	0.31 633	0.29 623

LALA_ROB	0.76 638	0.46 656	0.86 625	0.55 669	0.41 649	1.00 648	0.93 719	1.25 647	1.13 650	1.23 689	1.15 609	1.55 711	0.80 630	1.11 652	0.96 649	0.33 673	0.23 636	0.35 679	0.30 668	0.35 660	0.32 644

rvit_105_1	0.56 563	0.42 642	0.84 618	0.59 689	0.37 619	0.59 490	0.68 669	0.73 409	0.97 588	0.82 509	0.69 372	0.75 519	0.63 532	0.80 552	0.56 545	0.34 682	0.29 681	0.31 663	0.34 691	0.23 565	0.23 567

AF-Net	0.85 662	0.41 637	0.87 630	0.66 710	0.54 709	0.96 639	0.52 612	1.66 732	1.37 699	1.03 640	2.04 720	1.46 699	1.36 713	1.19 663	1.05 669	0.34 682	0.24 646	0.39 700	0.28 661	0.31 633	0.26 594

RGC	0.82 649	0.62 705	0.80 598	0.67 714	0.66 736	0.91 628	0.59 647	1.35 682	1.09 641	1.12 675	1.46 682	1.50 705	1.09 691	1.28 678	0.97 654	0.34 682	0.30 688	0.48 725	0.40 715	0.38 680	0.38 678

edge stereo	0.79 644	0.40 631	0.82 607	0.52 630	0.44 668	0.83 611	0.58 644	1.34 681	1.08 635	1.30 701	1.38 665	1.79 720	1.13 697	1.15 658	0.92 640	0.34 682	0.32 703	0.42 708	0.28 661	0.33 646	0.39 681

ADCS	1.60 732	0.70 714	4.02 760	0.61 696	0.53 706	1.31 695	1.11 730	1.71 735	1.86 737	1.97 738	1.68 699	1.51 707	1.46 720	2.07 734	9.20 786	0.34 682	0.32 703	0.33 675	0.36 700	0.45 698	0.46 710

LSM	4.83 780	0.83 735	11.23 783	0.76 733	56.73 821	1.10 669	1.18 736	1.35 682	1.70 730	2.13 740	2.34 729	1.34 685	1.19 701	1.52 706	1.23 687	0.34 682	0.50 754	0.39 700	0.47 734	0.51 714	9.82 798

ISRNet	0.57 569	0.25 467	0.72 571	0.57 680	0.36 615	0.43 380	0.28 260	0.85 472	0.84 500	1.09 666	1.25 635	0.91 582	0.61 522	0.68 467	0.60 561	0.35 688	0.26 665	0.36 684	0.33 688	0.30 629	0.42 694

DeepPrunerF	0.93 670	0.55 691	3.88 758	0.70 724	0.81 746	0.72 565	0.74 689	1.28 660	1.97 738	0.95 604	1.02 553	0.87 565	0.85 645	1.16 659	1.07 673	0.35 688	0.29 681	0.43 709	0.40 715	0.31 633	0.33 653

DPSNet	1.08 693	0.44 649	2.64 741	0.54 658	0.42 658	1.59 715	1.25 745	2.39 759	1.50 714	1.13 676	1.12 595	1.51 707	2.19 753	1.44 700	1.51 707	0.35 688	0.25 654	0.25 601	0.21 566	0.49 709	0.39 681

dad	0.61 597	0.53 678	0.72 571	0.44 509	0.31 550	0.64 520	0.37 452	0.85 472	1.28 686	1.05 650	1.17 620	1.18 661	0.61 522	0.70 483	0.54 540	0.36 691	0.23 636	0.37 689	0.21 566	0.31 633	0.23 567

DGSMNet	0.80 646	0.58 701	1.42 704	0.61 696	0.65 732	0.94 635	0.75 692	1.35 682	1.16 659	0.88 562	1.26 639	1.00 608	0.75 609	1.07 645	0.89 629	0.36 691	0.31 696	0.41 707	0.40 715	0.60 731	0.59 734

RP	0.80 646	0.38 617	0.73 578	0.67 714	0.59 720	0.82 608	0.57 637	1.21 627	1.28 686	1.03 640	1.68 699	1.45 698	1.49 724	1.08 648	0.90 635	0.36 691	0.31 696	0.37 689	0.30 668	0.36 666	0.36 667

MeshStereo	1.38 723	0.45 651	0.58 493	0.45 524	0.35 608	1.63 718	0.60 650	2.07 748	1.43 707	4.49 776	3.32 757	4.67 766	2.08 749	2.08 735	1.32 693	0.36 691	0.36 719	0.37 689	0.32 681	0.32 641	0.34 657
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	0.61 597	0.47 665	0.45 342	0.46 549	0.33 589	0.79 593	0.29 282	1.15 599	1.05 618	0.85 537	1.18 624	0.67 473	0.71 580	0.92 601	0.57 551	0.37 695	0.38 724	0.47 719	0.41 720	0.39 684	0.32 644

FINET	0.75 635	0.45 651	1.38 699	0.48 578	0.46 684	0.98 645	1.00 725	1.22 636	1.69 729	0.91 587	1.25 635	0.74 512	0.74 606	1.09 649	0.82 620	0.37 695	0.31 696	0.27 630	0.24 619	0.35 660	0.34 657

G-Net	0.95 675	0.48 669	1.13 669	0.67 714	0.49 694	2.07 740	0.63 659	1.02 539	0.90 542	1.77 729	2.62 741	1.28 671	1.60 728	1.09 649	1.06 670	0.37 695	0.30 688	0.35 679	0.25 633	0.46 701	0.45 706

CBMV_ROB	0.62 603	0.39 622	0.41 292	0.41 391	0.28 479	0.86 619	0.28 260	1.06 561	1.02 608	0.95 604	1.33 655	0.81 549	0.84 640	0.94 608	0.56 545	0.37 695	0.37 723	0.43 709	0.40 715	0.33 646	0.32 644

PWCDC_ROB	0.93 670	0.54 685	0.97 651	0.78 734	0.41 649	1.03 657	0.42 536	1.39 688	2.34 750	1.04 645	3.73 761	0.80 546	1.12 695	1.29 679	1.04 667	0.37 695	0.22 626	0.24 588	0.20 542	0.36 666	0.31 638

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 688	0.61 704	1.82 728	0.69 721	0.51 701	2.62 750	1.69 767	1.28 660	1.44 708	1.39 708	1.56 692	1.34 685	0.91 664	1.68 717	0.95 647	0.38 700	0.39 731	0.46 717	0.61 753	0.41 688	0.43 699

PM Cens cmp D40	2.45 759	0.46 656	0.74 582	0.53 644	0.37 619	2.08 742	0.89 712	2.85 764	5.72 784	4.63 778	9.96 793	8.52 785	4.46 779	3.03 766	2.56 749	0.39 701	0.38 724	0.37 689	0.35 698	0.36 666	0.37 673

PM Graph cmp D40	2.32 757	0.48 669	1.36 697	0.55 669	0.37 619	2.18 744	1.20 740	2.29 754	5.35 782	4.82 782	11.65 796	5.13 772	3.61 770	3.01 765	2.17 739	0.39 701	0.36 719	0.37 689	0.34 691	0.36 666	0.38 678

PatchMatch Cens Cmp	2.93 763	0.46 656	0.72 571	0.53 644	0.37 619	2.70 752	1.19 737	2.95 765	6.72 788	4.66 779	10.09 794	15.81 799	4.73 780	2.99 764	2.50 747	0.39 701	0.38 724	0.37 689	0.35 698	0.36 666	0.38 678

PatchMatch Graph Cmp	2.45 759	0.49 671	1.31 691	0.54 658	0.37 619	2.07 740	1.21 741	2.31 755	5.96 785	5.01 790	11.72 797	6.65 782	3.68 772	2.74 758	2.65 751	0.39 701	0.36 719	0.37 689	0.34 691	0.37 676	0.37 673

PatchMatch		0.49 671		0.54 658		2.05 739		2.39 759		4.84 784		6.28 780		2.98 763		0.39 701		0.37 689		0.36 666

SAMSARA	1.15 699	0.69 713	1.44 706	1.09 756	0.93 749	2.10 743	1.87 774	1.64 730	1.47 712	1.64 720	1.21 628	2.06 729	1.14 698	1.61 709	1.50 706	0.39 701	0.45 747	0.36 684	0.38 707	0.50 711	0.51 725

XQC	0.97 679	0.70 714	1.54 712	0.70 724	0.55 710	1.48 708	0.81 702	1.41 694	1.57 718	1.21 683	1.12 595	1.33 682	1.04 685	1.55 707	2.00 729	0.39 701	0.25 654	0.37 689	0.32 681	0.55 724	0.49 718

CSAN	0.88 666	0.52 675	0.93 639	0.61 696	0.42 658	1.19 689	1.11 730	1.27 654	1.48 713	1.37 705	1.44 677	1.37 689	1.30 708	1.46 703	1.01 658	0.39 701	0.31 696	0.36 684	0.37 702	0.35 660	0.36 667

NOSS_ROB	0.59 586	0.40 631	0.42 308	0.45 524	0.31 550	0.79 593	0.53 617	1.09 574	1.12 644	0.69 435	0.92 504	0.77 532	0.63 532	0.81 558	0.52 523	0.39 701	0.38 724	0.44 713	0.42 727	0.38 680	0.36 667

1111	2.07 750	0.65 710	3.02 750	0.73 729	0.62 729	2.90 764	3.64 787	2.31 755	2.05 742	2.41 753	2.99 750	3.30 757	3.61 770	5.14 782	5.14 776	0.40 710	0.36 719	0.47 719	0.39 711	0.59 730	0.65 737

PVD	1.34 721	0.70 714	1.42 704	0.78 734	0.65 732	1.68 722	0.91 713	2.12 752	3.01 768	2.25 745	2.35 731	1.90 724	1.99 745	1.98 731	2.14 736	0.40 710	0.38 724	0.49 730	0.37 702	0.51 714	0.67 739

fsdfsdds	3.43 769	0.73 719	2.79 742	0.78 734	0.59 720	7.51 783	1.39 756	4.13 781	6.46 787	6.01 793	10.42 795	11.82 791	6.06 783	2.84 760	3.82 769	0.41 712	0.40 734	0.66 744	0.50 744	0.54 721	0.80 745

MFN_U_SF_RVC	1.14 698	0.63 706	2.33 736	0.69 721	0.46 684	2.04 738	0.70 674	1.90 745	1.37 699	1.62 718	1.56 692	1.94 726	1.36 713	1.73 721	1.90 722	0.41 712	0.38 724	0.45 714	0.48 738	0.45 698	0.47 712

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 624	0.84 736	0.80 598	0.55 669	0.38 630	1.38 702	0.57 637	1.07 565	0.81 479	0.90 578	0.94 509	0.95 592	0.54 474	1.01 636	0.61 567	0.41 712	0.30 688	0.57 739	0.31 677	0.86 746	0.39 681

DualNet (step1)	0.60 593	0.37 608	0.83 611	0.39 312	0.31 550	0.72 565	0.49 596	1.11 580	0.92 556	0.93 592	0.89 484	0.86 559	0.71 580	0.74 506	0.53 534	0.42 715	0.22 626	0.40 703	0.41 720	0.36 666	0.35 661

test_sample9	1.17 702	0.37 608	0.83 611	0.39 312	0.31 550	0.72 565	0.49 596	1.11 580	0.92 556	0.93 592	0.89 484	0.86 559	0.71 580	1.29 679	2.03 731	0.42 715	9.50 811	0.40 703	0.41 720	0.36 666	0.35 661

test_sample8	1.36 722	0.37 608	0.83 611	0.39 312	0.31 550	0.72 565	0.49 596	1.19 617	0.79 459	1.51 712	0.96 518	3.29 756	1.64 732	1.29 679	2.03 731	0.42 715	9.50 811	0.40 703	0.41 720	0.36 666	0.35 661

BEATNet-Init1	15.65 801	1.62 774	54.26 825	0.75 732	0.56 711	37.03 817	13.39 804	13.20 796	14.59 800	29.41 824	29.29 821	47.69 827	21.87 811	26.91 815	19.58 804	0.43 718	0.39 731	0.47 719	0.47 734	0.52 719	0.52 727

TARSTereo(ZeroShot)	5.46 784	0.47 665	9.57 778	0.66 710	0.59 720	8.77 785	4.03 788	8.63 790	12.96 797	10.53 799	14.98 807	16.48 800	10.82 790	3.81 775	3.79 766	0.44 719	0.41 737	0.43 709	0.41 720	0.69 736	0.81 746

TestStereooo	5.46 784	0.47 665	9.57 778	0.66 710	0.59 720	8.77 785	4.03 788	8.63 790	12.96 797	10.53 799	14.98 807	16.48 800	10.82 790	3.81 775	3.79 766	0.44 719	0.41 737	0.43 709	0.41 720	0.69 736	0.81 746

DStereoSA	2.42 758	0.66 711	2.95 745	0.89 746	1.12 764	1.75 730	6.75 793	1.53 711	1.63 726	1.28 700	8.81 790	0.99 605	10.14 785	1.68 717	3.37 762	0.44 719	0.34 714	0.64 743	0.68 759	1.21 760	1.60 775

UHP(ZeroShot)	12.86 798	0.73 719	18.98 796	0.84 742	0.65 732	25.19 806	5.35 791	20.84 811	40.56 828	23.45 813	34.37 822	25.42 813	25.81 815	14.12 802	14.55 798	0.45 722	0.32 703	0.48 725	0.38 707	1.02 753	3.66 792

UHP	12.86 798	0.73 719	18.98 796	0.84 742	0.65 732	25.19 806	5.35 791	20.84 811	40.56 828	23.45 813	34.37 822	25.42 813	25.81 815	14.12 802	14.55 798	0.45 722	0.32 703	0.48 725	0.38 707	1.02 753	3.66 792

FSD					0.46 684	0.48 416	0.52 612	0.54 243	0.49 301	0.48 322	0.48 272	0.50 359	0.48 446	0.51 289	0.49 510	0.45 722	0.43 744	0.47 719	0.46 730	0.46 701

UHP(FT)	1.64 734	0.75 722	2.95 745	0.80 737	0.57 715	2.76 757	1.66 764	1.88 743	2.67 760	2.26 746	2.78 744	2.64 740	1.99 745	2.55 751	3.15 758	0.46 725	0.46 749	0.75 749	0.64 755	0.66 734	0.48 715

mmmmmm	1.64 734	0.75 722	2.95 745	0.80 737	0.57 715	2.76 757	1.66 764	1.88 743	2.67 760	2.26 746	2.78 744	2.64 740	1.99 745	2.55 751	3.15 758	0.46 725	0.46 749	0.75 749	0.64 755	0.66 734	0.48 715

FCDSN-DC	1.43 727	0.57 697	0.69 556	0.74 730	0.59 720	1.42 704	0.65 665	1.40 692	1.41 703	3.31 771	4.42 772	4.57 765	3.01 766	1.70 719	1.19 685	0.46 725	0.42 741	0.48 725	0.47 734	0.51 714	0.51 725
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMD_ROB	1.25 714	0.51 673	0.64 526	0.60 691	0.50 699	1.66 720	0.67 666	1.26 649	1.26 682	2.64 757	3.82 762	3.06 750	3.20 768	1.45 701	0.91 638	0.46 725	0.41 737	0.49 730	0.51 746	0.47 704	0.45 706

WCMA_ROB	1.22 711	0.39 622	0.93 639	0.51 613	0.45 674	1.44 705	0.79 700	1.20 624	1.30 692	2.99 767	3.94 765	3.30 757	2.17 752	1.42 697	1.31 692	0.46 725	0.35 717	0.35 679	0.37 702	0.41 688	0.42 694

DStereoFS	2.16 754	0.91 741	1.29 686	0.84 742	0.72 743	3.56 772	0.95 720	2.01 746	2.03 741	1.65 722	2.06 721	2.73 743	13.30 798	4.76 781	1.95 723	0.47 730	0.33 710	0.84 757	0.49 741	0.95 751	1.42 771

FC-DCNN v2	1.74 738	0.53 678	0.68 547	0.62 700	0.49 694	1.67 721	0.71 676	1.85 742	1.57 718	4.84 784	5.01 777	6.42 781	3.92 774	2.24 742	1.43 699	0.47 730	0.42 741	0.47 719	0.46 730	0.48 705	0.47 712

FC-DCNN	1.67 737	0.53 678	0.68 547	0.62 700	0.49 694	1.62 717	0.71 676	1.77 740	1.55 716	4.73 781	4.66 775	5.82 776	3.94 775	2.13 737	1.42 697	0.47 730	0.42 741	0.47 719	0.46 730	0.48 705	0.47 712

TARStereo(FT)	1.20 707	0.56 693	1.75 726	0.80 737	0.48 692	1.71 724	1.95 775	1.57 720	1.26 682	1.25 693	2.27 724	3.15 752	1.32 709	1.61 709	1.78 717	0.48 733	0.29 681	0.51 734	0.37 702	0.51 714	0.31 638

2222	1.20 707	0.56 693	1.75 726	0.80 737	0.48 692	1.71 724	1.95 775	1.57 720	1.26 682	1.25 693	2.27 724	3.15 752	1.32 709	1.61 709	1.78 717	0.48 733	0.29 681	0.51 734	0.37 702	0.51 714	0.31 638

CC-Net-ROB	0.84 657	1.01 749	0.93 639	0.60 691	0.45 674	1.25 692	0.71 676	1.20 624	1.05 618	0.84 523	1.24 634	0.90 576	0.78 624	1.14 655	0.70 592	0.48 733	0.34 714	1.71 769	0.38 707	0.78 744	0.40 686

ccnet	0.84 657	0.59 703	0.86 625	0.56 674	0.60 726	1.11 674	0.72 682	1.44 701	0.97 588	1.15 678	1.44 677	1.28 671	0.95 673	1.01 636	1.33 694	0.49 736	0.43 744	0.50 732	0.47 734	0.52 719	0.48 715

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 723	0.91 741	2.11 734	0.89 746	0.57 715	4.27 777	1.79 771	1.55 714	2.00 740	1.64 720	1.85 710	1.83 721	1.44 719	1.89 729	1.49 705	0.49 736	0.40 734	0.56 738	0.58 750	0.75 743	0.52 727

GANetREF_RVC	0.82 649	0.77 727	0.95 645	0.68 718	0.43 661	1.15 680	1.06 728	1.19 617	1.20 671	1.03 640	1.02 553	1.10 645	0.89 660	1.20 666	0.78 608	0.49 736	0.39 731	0.58 740	0.39 711	0.69 736	0.49 718
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	0.84 657	0.45 651	0.66 534	0.41 391	0.45 674	0.82 608	0.53 617	0.81 458	0.81 479	0.73 459	0.61 342	0.91 582	0.76 618	0.77 534	0.61 567	0.51 739	0.55 757	0.54 737	4.92 804	0.54 721	0.42 694

MANE	4.73 778	0.54 685	0.77 593	0.69 721	0.60 726	10.35 788	1.67 766	8.68 792	12.66 796	6.90 796	9.43 791	11.59 790	10.59 788	8.26 797	8.41 784	0.51 739	0.45 747	0.48 725	1.02 774	0.50 711	0.50 721

PStereo	0.51 515	0.76 725	0.42 308	0.37 246	0.28 479	0.56 464	0.46 567	0.56 257	0.89 536	0.54 347	0.33 189	0.51 366	0.51 461	0.80 552	0.68 588	0.53 741	0.25 654	0.30 661	0.27 652	0.62 732	0.52 727

SDNR	0.89 668	0.39 622	1.66 724	0.42 432	0.39 638	3.35 770	0.32 359	0.95 515	1.05 618	1.05 650	2.12 722	0.62 437	0.71 580	1.40 693	0.78 608	0.53 741	0.56 759	0.36 684	0.27 652	0.46 701	0.50 721

PASM	0.96 677	0.71 717	2.05 733	0.72 727	0.72 743	0.84 616	0.92 716	1.14 595	1.34 697	1.25 693	1.22 630	1.34 685	1.07 689	1.31 687	1.11 677	0.53 741	0.57 760	0.59 741	0.67 757	0.56 729	0.57 733

ELAS	1.77 741	0.64 707	1.10 666	0.72 727	0.58 718	3.37 771	1.76 769	2.54 762	2.57 756	3.77 774	3.96 766	2.83 746	3.44 769	2.34 746	2.73 752	0.53 741	0.47 752	0.50 732	0.48 738	0.55 724	0.55 731
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
nnnnnnn	1.86 742	0.68 712	3.24 755	0.82 741	0.74 745	1.91 735	1.19 737	2.10 750	2.45 752	2.79 759	4.48 773	4.72 767	2.80 763	2.72 757	2.84 754	0.54 745	0.53 756	0.66 744	0.63 754	0.70 740	0.65 737

ELAS_RVC	1.76 740	0.64 707	1.20 675	0.74 730	0.59 720	2.18 744	2.53 782	2.10 750	2.85 767	3.46 772	3.41 760	3.12 751	4.11 776	2.69 755	2.53 748	0.54 745	0.47 752	0.51 734	0.48 738	0.55 724	0.55 731
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PSMNet-RUCA	0.78 643	0.78 730	1.23 678	1.01 751	0.91 747	0.68 551	0.53 617	1.16 602	1.06 622	0.79 499	1.10 588	0.82 551	0.72 591	0.94 608	0.70 592	0.55 747	0.27 672	0.76 752	0.46 730	0.70 740	0.49 718

UDG	0.93 670	1.03 750	0.75 586	1.00 750	0.97 753	1.02 655	0.57 637	1.18 613	1.01 603	0.93 592	1.02 553	1.32 677	1.03 683	0.88 586	0.92 640	0.55 747	0.33 710	1.82 771	0.41 720	1.20 759	0.74 742

PDISCO_ROB	0.96 677	0.51 673	1.13 669	1.03 754	1.00 757	1.81 732	0.77 695	1.72 736	1.60 722	1.09 666	1.19 625	1.34 685	0.80 630	1.62 712	1.01 658	0.58 749	0.22 626	0.45 714	0.40 715	0.50 711	0.41 691

DispFullNet	1.64 734	2.64 789	3.14 753	2.57 783	1.78 776	1.32 696	0.55 628	1.42 699	1.45 709	1.89 734	1.48 685	1.55 711	2.35 755	2.08 735	1.12 680	0.60 750	0.19 592	2.33 782	0.73 761	2.35 779	1.30 766

Consistency-Raft	1.01 685	0.82 732	1.27 684	0.85 745	0.97 753	0.81 605	0.83 706	1.35 682	1.61 723	1.06 659	1.66 698	1.11 647	0.93 668	0.93 605	1.11 677	0.65 751	0.75 769	0.79 754	0.91 770	1.09 758	0.79 744

MADNet+	2.28 756	2.56 786	10.82 781	1.25 761	0.96 752	2.77 759	1.44 757	2.34 757	1.76 731	1.36 704	1.78 706	1.84 723	1.74 737	6.33 786	4.57 775	0.67 752	0.66 763	0.59 741	0.54 749	0.84 745	0.81 746

PMTNet	0.33 275	0.17 139	0.26 34	0.29 10	0.18 74	0.44 392	0.22 124	0.57 265	0.66 380	0.46 310	0.54 314	0.38 258	0.34 318	0.50 278	0.25 191	0.75 753	0.10 83	0.12 62	0.09 10	0.13 171	0.12 162

JetBlue	3.02 766	1.39 763	7.91 775	1.17 759	1.49 768	8.53 784	7.94 794	2.82 763	1.98 739	2.15 744	2.69 743	3.32 759	3.01 766	6.66 787	3.81 768	0.79 754	0.78 772	0.75 749	0.76 763	1.04 755	1.33 768

SQANet	0.87 665	0.76 725	0.76 590	1.16 758	0.99 756	1.10 669	0.51 606	1.12 585	0.85 506	0.93 592	1.05 569	1.03 616	0.76 618	1.07 645	0.70 592	0.79 754	0.25 654	1.04 761	0.36 700	1.56 763	0.70 740

NVStereoNet_ROB	1.31 720	0.96 744	1.33 694	0.90 748	0.92 748	1.15 680	1.05 727	1.49 706	1.62 724	1.63 719	2.51 735	2.31 735	1.62 729	2.16 739	1.42 697	0.81 756	0.73 765	0.79 754	1.02 774	0.73 742	0.97 754
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	1.10 694	2.58 788	0.83 611	1.21 760	1.27 766	1.02 655	0.69 673	1.17 611	0.95 576	0.98 623	1.26 639	1.28 671	0.84 640	0.97 623	0.79 615	0.85 757	0.40 734	2.00 774	0.60 752	1.34 761	0.94 750

MFMNet_re	1.17 702	0.99 746	1.31 691	1.02 753	0.95 751	1.32 696	1.32 749	1.44 701	1.58 720	1.72 728	1.70 702	1.21 663	1.57 726	1.16 659	1.04 667	0.88 758	0.76 771	0.79 754	0.75 762	0.90 747	0.94 750

otaku	1.10 694	0.96 744	0.96 646	1.37 764	1.06 762	1.65 719	0.72 682	1.46 704	1.19 668	1.10 670	1.32 653	1.32 677	0.95 673	1.29 679	0.81 619	0.89 759	0.46 749	1.24 764	0.50 744	1.86 766	0.89 749

anonymity	0.98 681	0.89 740	1.06 662	0.93 749	1.04 761	0.97 640	0.82 704	1.33 679	0.93 562	1.08 662	0.98 532	1.02 614	0.95 673	1.02 639	0.93 642	0.96 760	0.96 788	0.90 758	0.91 770	0.92 748	0.95 752

GCST	0.85 662	1.25 759	0.80 598	1.58 766	1.03 759	1.04 659	0.24 167	0.81 458	0.81 479	0.99 628	0.67 367	0.78 535	0.35 334	0.98 625	0.38 405	0.97 761	0.65 762	1.20 763	0.81 766	0.93 749	0.72 741

SPS-STEREO	1.29 718	0.94 743	1.10 666	1.05 755	1.03 759	1.48 708	0.91 713	1.57 720	1.24 675	2.13 740	1.90 712	1.94 726	1.46 720	1.77 722	1.64 712	0.97 761	0.94 787	0.90 758	0.89 769	0.96 752	0.97 754
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.52 730	0.99 746	1.61 719	1.01 751	1.02 758	1.86 734	1.19 737	1.49 706	1.38 701	2.96 765	3.00 751	2.79 745	1.94 741	1.88 727	1.62 711	0.98 763	0.97 789	0.91 760	0.91 770	0.94 750	0.99 756

WAO-7	1.96 743	1.24 757	1.52 709	1.28 762	1.06 762	2.92 765	1.64 763	3.32 771	3.05 770	2.28 748	3.32 757	3.19 755	2.38 756	3.39 769	2.49 746	1.02 764	0.92 783	1.06 762	1.04 776	1.05 756	0.99 756

CAS	0.37 339	0.13 2	0.27 47	1.34 763	0.31 550	0.46 407	0.38 470	0.50 213	0.48 297	0.35 226	0.52 301	0.24 106	0.19 57	0.30 39	0.28 265	1.03 765	0.08 1	0.12 62	0.08 1	0.12 109	0.28 616

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 563	3.08 792	2.41 740	0.32 75	0.18 74	0.29 180	0.20 57	0.39 99	0.33 162	0.29 172	0.25 99	0.18 22	0.18 35	0.32 71	0.22 97	1.08 766	0.09 18	0.17 350	0.16 389	0.15 293	0.96 753

Ntro	1.15 699	1.00 748	1.00 653	1.49 765	1.20 765	1.69 723	0.81 702	1.39 688	1.25 677	1.01 632	1.28 644	1.31 675	1.00 678	1.31 687	0.89 629	1.10 767	0.43 744	1.36 765	0.51 746	1.95 769	0.99 756

light-stereo	4.16 774	1.10 754	14.81 792	10.11 798	7.60 794	3.03 767	0.68 669	3.75 778	2.81 766	5.31 792	5.96 787	9.76 788	1.47 722	7.39 796	1.47 704	1.22 768	1.45 795	0.66 744	0.78 764	1.84 765	2.07 780

WAO-8	3.00 764	1.60 772	1.52 709	1.82 770	1.65 772	5.57 779	1.35 752	4.65 784	12.37 794	2.89 761	4.04 767	4.89 770	2.78 761	3.73 773	2.44 742	1.29 769	0.93 785	2.00 774	1.16 783	2.02 771	1.23 763

Venus	3.00 764	1.60 772	1.52 709	1.82 770	1.65 772	5.57 779	1.35 752	4.65 784	12.37 794	2.89 761	4.04 767	4.89 770	2.78 761	3.73 773	2.44 742	1.29 769	0.93 785	2.00 774	1.16 783	2.02 771	1.23 763

WAO-6	2.11 752	1.52 767	1.25 680	1.73 768	1.69 774	2.72 755	1.62 762	3.15 769	3.64 774	2.01 739	3.28 755	3.52 763	2.20 754	2.59 753	2.48 745	1.31 771	0.92 783	2.04 778	1.22 786	1.89 767	1.35 770

MonStereo1	2.06 748	1.51 766	1.56 713	1.85 772	1.70 775	2.84 761	0.78 699	2.52 761	3.49 773	2.33 749	4.36 771	3.41 761	2.72 760	2.32 743	1.83 720	1.32 772	0.55 757	1.66 768	0.88 768	1.94 768	1.70 777

ACVNet_2	1.74 738	1.30 760	1.62 720	1.81 769	1.63 770	2.28 747	1.34 751	2.35 758	2.64 759	1.82 731	2.55 736	2.99 748	1.71 736	1.67 716	1.20 686	1.48 773	0.59 761	1.81 770	0.71 760	2.09 773	1.29 765

PWCK	2.06 748	1.75 778	4.11 762	1.69 767	0.93 749	3.13 769	2.86 785	2.18 753	2.41 751	2.38 751	2.33 727	2.22 733	1.85 740	3.52 771	2.20 740	1.65 774	0.73 765	1.52 767	0.83 767	1.81 764	1.02 759

RainbowNet	1.42 726	1.53 768	1.31 691	1.93 774	1.46 767	1.52 713	1.03 726	1.67 733	1.55 716	1.23 689	1.59 695	1.54 710	1.21 702	1.40 693	1.03 663	1.70 775	0.70 764	1.82 771	0.80 765	2.11 774	1.22 762

Dean	2.07 750	1.39 763	1.69 725	2.17 778	1.83 778	2.75 756	1.28 746	3.49 775	3.80 777	2.13 740	3.30 756	3.18 754	1.98 744	1.78 723	1.72 714	1.73 776	0.79 775	1.99 773	0.91 770	2.17 776	1.34 769

ACVNet_1	1.55 731	1.36 762	1.35 696	1.96 776	1.63 770	1.83 733	0.96 723	2.09 749	1.85 736	1.43 709	1.54 690	2.31 735	1.68 735	1.42 697	1.18 683	1.76 777	0.51 755	2.05 779	0.59 751	2.24 778	1.30 766

ACVNet-4b	1.43 727	1.34 761	1.28 685	1.95 775	1.60 769	1.93 736	0.77 695	1.59 725	1.64 727	1.05 650	1.60 696	2.10 731	0.92 666	1.79 724	0.84 622	1.76 777	0.35 717	2.03 777	0.67 757	2.16 775	1.18 761

DStereoO	1.07 690	0.77 727	0.87 630	0.67 714	0.49 694	0.91 628	1.30 748	1.15 599	1.41 703	1.24 691	1.33 655	1.06 631	2.39 757	1.32 689	1.11 677	2.03 779	0.38 724	0.77 753	0.31 677	1.55 762	0.43 699

LVE	2.20 755	1.47 765	1.44 706	2.06 777	1.80 777	2.79 760	1.77 770	2.96 766	3.94 779	1.95 737	4.29 770	3.47 762	1.97 742	2.48 748	1.85 721	2.06 780	0.88 780	2.06 780	1.13 781	2.17 776	1.53 772

IMH-64-1	1.96 743	1.64 775	1.26 681	2.26 780	1.91 779	2.30 748	1.35 752	2.99 767	2.29 745	1.70 725	2.79 747	2.47 738	1.66 733	2.33 744	1.95 723	2.07 781	0.74 767	2.44 783	1.04 776	2.40 780	1.59 773

IMH-64	1.96 743	1.64 775	1.26 681	2.26 780	1.91 779	2.30 748	1.35 752	2.99 767	2.29 745	1.70 725	2.79 747	2.47 738	1.66 733	2.33 744	1.95 723	2.07 781	0.74 767	2.44 783	1.04 776	2.40 780	1.59 773

IMH	2.15 753	1.66 777	1.29 686	2.25 779	1.92 781	2.87 762	1.33 750	3.25 770	3.04 769	1.87 733	3.33 759	3.00 749	2.03 748	2.80 759	1.95 723	2.09 783	0.78 772	2.45 785	1.05 779	2.44 782	1.62 776

JetRed	5.38 783	6.17 793	12.68 789	2.38 782	2.85 791	12.60 792	11.17 802	4.60 783	3.74 775	3.87 775	3.85 763	4.83 768	4.13 777	6.81 788	12.18 796	2.18 784	2.95 800	2.19 781	1.98 792	3.49 792	3.01 788

TorneroNet	4.49 777	1.92 780	1.65 723	2.60 785	2.29 783	14.95 800	1.86 773	4.86 787	19.56 812	3.10 769	7.52 789	7.00 783	2.90 765	4.48 780	3.66 764	2.24 785	0.78 772	2.68 789	1.14 782	2.79 787	1.80 778

TorneroNet-64	3.54 770	1.89 779	1.59 715	2.62 786	2.29 783	6.88 782	1.72 768	4.72 786	11.88 792	2.43 754	5.46 781	8.16 784	2.80 763	4.13 779	3.03 756	2.25 786	0.75 769	2.57 787	1.09 780	2.65 786	1.84 779

DPSimNet_ROB	5.19 782	2.71 790	18.56 795	2.59 784	2.49 786	4.25 776	10.93 801	3.33 772	3.93 778	5.02 791	4.52 774	5.74 774	10.18 786	5.44 785	8.79 785	2.40 787	2.47 798	2.48 786	2.54 794	2.56 784	2.87 787

KSHMR	2.64 761	1.96 781	1.86 730	2.69 787	2.44 785	2.88 763	2.04 777	3.46 774	6.31 786	2.51 756	3.27 754	3.39 760	1.97 742	2.59 753	2.08 735	2.48 788	1.41 793	2.80 792	1.51 790	2.98 788	2.09 781

UNDER WATER-64	3.72 773	2.07 782	4.57 765	3.30 792	2.52 788	5.61 781	2.63 784	3.67 777	12.27 793	3.09 768	2.66 742	5.99 778	4.74 781	3.93 778	3.57 763	2.54 789	1.24 792	2.65 788	1.48 789	3.21 790	2.62 786

ktn	3.02 766	2.27 784	1.85 729	2.89 788	2.54 789	3.72 773	2.14 779	3.79 779	5.33 781	2.82 760	5.09 778	5.95 777	2.54 758	3.34 768	2.58 750	2.65 790	1.44 794	2.78 791	2.03 793	2.61 785	2.10 782

notaker	2.87 762	2.31 785	2.01 732	3.03 789	2.60 790	2.94 766	1.82 772	3.43 773	3.06 771	2.89 761	4.21 769	6.15 779	2.71 759	3.42 770	2.90 755	2.67 791	1.18 791	3.00 794	1.67 791	3.13 789	2.26 783

UNDER WATER	3.63 772	2.12 783	4.11 762	3.17 790	2.51 787	3.77 775	2.45 781	3.53 776	13.66 799	2.98 766	2.92 749	5.75 775	4.13 777	3.85 777	3.75 765	2.84 792	1.11 790	2.71 790	1.41 788	3.26 791	2.50 785

USTest	12.98 800	14.10 802	19.89 798	16.19 799	14.95 796	20.69 802	31.85 811	16.52 805	10.99 791	8.83 798	9.55 792	13.88 792	10.36 787	16.06 804	21.35 806	3.19 793	4.82 803	5.08 806	5.36 805	8.77 800	7.20 796

MADNet++	4.18 775	2.72 791	4.00 759	3.80 794	3.44 793	4.72 778	4.05 790	4.01 780	3.74 775	4.52 777	5.14 779	4.20 764	4.89 782	7.04 789	6.39 780	3.79 794	3.70 802	3.27 796	2.70 796	3.68 794	3.74 794

HanzoNet	6.97 788	2.57 787	4.66 766	3.29 791	2.96 792	3.75 774	2.35 780	5.08 788	7.11 789	14.46 810	13.06 800	17.69 805	22.95 812	13.72 801	6.61 781	4.36 795	1.96 797	3.14 795	2.59 795	3.88 795	3.19 789

DGTPSM_ROB	12.12 796	8.03 794	21.12 799	8.97 796	16.81 797	10.68 789	30.77 809	9.14 793	15.23 801	6.55 794	15.49 809	9.02 786	15.13 800	9.26 798	21.71 807	4.58 796	8.60 804	5.07 805	9.26 807	5.88 798	11.06 804

DPSMNet_ROB	12.13 797	8.03 794	21.13 800	9.02 797	16.82 798	10.68 789	30.78 810	9.15 794	15.24 802	6.56 795	15.50 810	9.02 786	15.13 800	9.28 799	21.71 807	4.59 797	8.60 804	5.08 806	9.26 807	5.89 799	11.06 804

noway3	9.21 790	10.12 797	12.61 787	19.35 800	17.92 801	12.72 794	8.85 797	13.79 801	2.55 755	4.89 788	5.64 783	14.32 793	10.92 792	7.32 791	9.99 788	5.38 798	0.86 776	3.93 802	3.20 802	10.35 801	9.58 797

DLNR-FE	20.09 807	36.45 815	38.39 812	170.32 833	60.71 824	0.23 72	0.20 57	13.60 798	0.40 232	0.45 302	0.66 360	0.42 299	0.21 105	0.64 422	0.32 328	5.49 799	0.10 83	0.15 256	0.11 165	72.83 832	0.13 228

noway2	9.29 791	10.00 796	13.21 790	19.46 801	17.91 800	12.76 795	8.86 798	13.76 799	2.52 754	4.89 788	5.65 784	14.42 796	11.02 795	7.33 792	10.02 790	5.50 800	0.86 776	3.92 798	3.19 798	10.41 802	10.11 800

zzzz4	9.41 794	11.20 800	13.33 791	19.85 805	17.93 802	12.87 797	8.81 795	13.98 803	2.75 764	4.88 786	5.65 784	14.41 795	10.97 794	7.35 794	10.09 792	5.53 801	0.87 778	3.92 798	3.19 798	10.47 804	10.21 801

noway1	9.38 793	11.21 801	12.64 788	19.86 806	17.94 804	12.86 796	8.81 795	13.99 804	2.71 763	4.88 786	5.65 784	14.39 794	10.96 793	7.36 795	10.09 792	5.53 801	0.87 778	3.92 798	3.19 798	10.48 805	10.21 801

noway4	9.29 791	11.04 799	10.86 782	19.95 807	17.93 802	12.89 798	8.96 800	13.89 802	2.60 758	4.83 783	5.53 782	14.50 797	11.18 797	7.34 793	10.04 791	5.56 803	0.89 781	3.92 798	3.19 798	10.52 806	10.27 803

DLNR_Zeroshot_test	20.12 808	36.36 814	38.38 811	170.13 832	62.28 825	0.22 51	0.20 57	13.43 797	0.40 232	0.45 302	0.66 360	0.42 299	0.21 105	0.64 422	0.32 328	5.57 804	0.10 83	0.15 256	0.11 165	72.31 831	0.13 228

TCMNet-wrong-test	9.08 789	10.58 798	9.58 780	19.64 802	17.64 799	12.69 793	8.93 799	13.77 800	2.58 757	4.67 780	5.19 780	14.57 798	11.02 795	7.21 790	9.81 787	5.58 805	0.89 781	3.76 797	3.10 797	10.41 802	10.02 799

tt	6.21 786	0.22 376	5.88 770	3.55 793	2.07 782	11.25 791	19.19 805	11.84 795	5.47 783	2.71 758	2.18 723	4.87 769	6.25 784	3.71 772	7.09 782	8.31 806	11.17 813	4.91 804	5.39 806	5.72 797	2.42 784

PML	40.49 825	30.31 812	12.46 786	7.19 795	14.30 795	91.44 833	212.44 835	7.73 789	23.24 814	74.44 835	185.05 835	49.81 828	25.78 814	21.34 810	12.84 797	8.71 807	2.93 799	8.43 809	3.24 803	13.77 811	4.45 795

iinet-test	16.76 803	17.54 803	22.91 802	19.68 803	18.39 805	24.34 804	34.09 813	20.39 806	15.46 803	12.61 802	12.84 798	18.06 807	15.24 803	19.55 805	24.17 809	8.84 808	8.72 806	8.93 810	9.26 807	12.70 807	11.43 807

IINet	16.76 803	17.54 803	22.91 802	19.68 803	18.39 805	24.34 804	34.08 812	20.39 806	15.46 803	12.61 802	12.85 799	18.06 807	15.24 803	19.55 805	24.17 809	8.84 808	8.72 806	8.93 810	9.26 807	12.70 807	11.43 807

DPSM_ROB	17.80 805	18.60 806	24.24 808	20.89 809	19.49 807	25.83 809	36.10 815	21.62 815	16.41 806	13.46 805	14.26 805	19.11 810	16.15 805	20.74 808	25.59 812	9.37 810	9.23 809	9.47 812	9.81 811	13.47 809	12.09 809

DPSM	17.80 805	18.60 806	24.24 808	20.89 809	19.49 807	25.83 809	36.10 815	21.62 815	16.41 806	13.46 805	14.26 805	19.11 810	16.15 805	20.74 808	25.59 812	9.37 810	9.23 809	9.47 812	9.81 811	13.47 809	12.09 809

Selective-IGEV-i1pa	15.72 802	22.55 811	18.18 794	1.88 773	0.97 753	29.25 816	11.89 803	25.83 818	20.69 813	20.14 812	22.94 811	28.39 816	23.24 813	29.37 816	18.71 803	12.83 812	3.29 801	6.89 808	1.18 785	2.01 770	14.15 811

xxxxx1	36.77 819	19.69 808	24.00 805	62.46 823	66.77 826	27.30 812	39.89 817	20.40 808	18.80 809	14.18 807	13.11 801	17.29 802	17.30 807	21.62 811	27.81 814	13.61 813	18.98 823	111.36 833	133.25 832	28.84 820	38.64 824

tt_ll	36.77 819	19.69 808	24.00 805	62.46 823	66.77 826	27.30 812	39.89 817	20.40 808	18.80 809	14.18 807	13.11 801	17.29 802	17.30 807	21.62 811	27.81 814	13.61 813	18.98 823	111.36 833	133.25 832	28.84 820	38.64 824

ff	36.77 819	19.69 808	24.00 805	62.46 823	66.77 826	27.30 812	39.89 817	20.40 808	18.80 809	14.18 807	13.11 801	17.29 802	17.30 807	21.62 811	27.81 814	13.61 813	18.98 823	111.36 833	133.25 832	28.84 820	38.64 824

Anonymous_1	33.12 811	18.23 805	23.86 804	20.53 808	21.18 809	25.45 808	35.84 814	22.44 817	15.68 805	13.41 804	13.70 804	18.00 806	15.15 802	20.31 807	24.47 811	14.56 816	8.84 808	66.24 830	117.79 831	155.41 835	11.40 806

fast-reg	35.51 812	37.45 822	48.59 820	42.42 821	40.60 820	52.45 825	72.91 823	43.31 821	32.61 816	26.36 816	27.86 812	36.65 819	30.31 818	40.94 821	51.17 820	18.26 817	18.55 816	19.07 814	19.64 814	27.04 812	23.98 812

FlowAnything	35.84 817	37.49 823	48.69 822	42.17 815	39.26 816	51.95 818	72.95 827	43.35 822	33.23 823	26.92 820	28.67 817	38.55 825	32.78 824	41.53 822	51.47 823	18.71 818	18.59 821	19.17 821	19.88 820	27.07 813	24.26 814

CasAABBNet	35.77 815	37.38 817	48.59 820	42.20 816	39.23 814	51.95 818	72.92 824	43.36 823	33.03 822	26.93 821	28.31 816	38.43 823	32.32 821	41.58 823	51.50 824	18.71 818	18.58 818	19.11 816	19.75 815	27.11 815	24.33 815

Hybrid-DGEV	35.79 816	37.44 821	48.86 824	42.22 817	39.24 815	52.03 823	72.89 822	43.41 826	32.74 817	26.76 817	28.72 818	38.35 820	32.61 822	41.58 823	51.39 821	18.72 820	18.56 817	19.14 819	19.80 819	27.10 814	24.25 813

RAFT-FEzeroshot	35.76 813	37.39 818	48.55 818	42.39 819	39.44 818	51.96 820	72.92 824	43.38 824	32.90 819	26.87 818	28.06 813	38.42 821	32.28 819	41.59 825	51.51 825	18.73 821	18.58 818	19.11 816	19.75 815	27.12 816	24.33 815

RAFT-FE	35.76 813	37.39 818	48.55 818	42.39 819	39.44 818	51.96 820	72.92 824	43.38 824	32.90 819	26.87 818	28.06 813	38.42 821	32.28 819	41.59 825	51.51 825	18.73 821	18.58 818	19.11 816	19.75 815	27.12 816	24.33 815

Selective-RAFT-Error	35.87 818	37.42 820	48.73 823	42.24 818	39.28 817	52.00 822	72.87 821	43.41 826	32.95 821	26.97 822	28.72 818	38.71 826	33.15 825	41.59 825	51.42 822	18.77 823	18.60 822	19.14 819	19.78 818	27.19 818	24.42 818

LSM0	38.96 824	37.52 824	48.37 817	43.79 822	91.31 831	52.31 824	72.38 820	43.71 828	32.75 818	27.16 823	28.73 820	38.51 824	32.63 823	41.75 828	51.59 827	18.85 824	18.43 815	19.09 815	19.60 813	27.21 819	33.44 820

zzzz2	53.65 826	56.66 827	73.27 827	63.91 826	58.99 822	77.97 831	109.74 830	64.98 833	48.54 830	40.57 828	42.99 827	57.05 829	47.63 828	61.95 831	76.91 828	27.98 825	27.90 826	28.74 822	29.84 821	40.82 826	36.58 821

noway5	53.65 826	56.66 827	73.27 827	63.91 826	58.99 822	77.97 831	109.74 830	64.98 833	48.54 830	40.57 828	42.99 827	57.05 829	47.63 828	61.95 831	76.91 828	27.98 825	27.90 826	28.74 822	29.84 821	40.82 826	36.58 821

LRCNet_RVC	21.27 809	31.14 813	21.46 801	28.97 812	23.77 810	3.11 768	0.62 654	20.94 813	1.64 727	25.57 815	28.13 815	21.96 812	14.74 799	21.99 814	16.44 802	29.16 827	14.92 814	33.57 826	31.28 823	29.67 823	26.33 819

zzzzzz3	56.61 828	57.26 829	74.92 829	78.37 828	76.48 829	77.51 830	91.82 829	62.31 831	50.64 832	40.79 830	45.27 829	70.00 831	62.02 832	61.78 829	76.96 831	29.82 828	27.98 828	31.03 824	32.00 824	46.50 829	38.68 827

zzz1	56.64 829	57.28 830	75.17 830	78.39 829	76.49 830	77.41 829	91.74 828	62.51 832	50.67 833	40.88 831	45.36 830	70.01 832	62.11 833	61.78 829	76.95 830	29.82 828	27.99 829	31.03 824	32.00 824	46.50 829	38.60 823

HaxPig	31.93 810	37.19 816	34.22 810	24.41 811	24.94 811	18.53 801	20.18 806	21.15 814	28.84 815	35.74 825	38.86 824	26.18 815	28.75 817	33.85 817	34.15 817	35.89 830	38.80 830	37.79 827	40.52 828	39.33 824	39.33 828

AVERAGE_ROB	37.53 823	40.05 825	40.01 813	34.74 814	33.76 813	28.46 815	25.14 808	32.31 820	34.08 825	41.20 832	40.52 825	34.51 818	34.78 827	39.11 819	37.48 819	42.68 831	43.32 831	43.80 828	42.99 829	40.42 825	41.31 829

MEDIAN_ROB	37.35 822	40.72 826	40.37 814	32.26 813	31.80 812	27.29 811	25.02 807	29.47 819	33.43 824	41.99 833	41.60 826	33.48 817	34.37 826	39.66 820	36.94 818	43.49 832	43.96 832	44.07 829	43.35 830	41.32 828	42.43 830

RSGM-EC	74.49 830	61.53 831	40.38 815	97.66 830	92.09 832	73.48 827	113.87 832	59.44 829	38.62 826	39.84 826	49.02 831	90.35 833	61.68 830	138.81 833	126.03 833	92.92 833	53.83 833	94.52 831	37.88 826	81.03 833	46.84 831

acva	74.49 830	61.53 831	40.38 815	97.66 830	92.09 832	73.48 827	113.87 832	59.44 829	38.62 826	39.84 826	49.02 831	90.35 833	61.68 830	138.81 833	126.03 833	92.92 833	53.83 833	94.52 831	37.88 826	81.03 833	46.84 831

Selective-IGEV-i16pa	80.76 832	120.64 833	16.47 793	1.09 756	0.67 737	181.14 835	2.07 778	155.24 836	142.81 835	57.79 834	156.23 833	108.46 835	171.50 835	201.35 836	101.88 832	96.20 835	1.70 796	2.81 793	0.33 688	1.06 757	95.73 833

test_example2	176.82 833	204.75 834	198.54 833	188.58 834	191.23 834	151.28 834	169.77 834	97.63 835	125.81 834	179.94 836	183.74 834	158.20 836	139.14 834	192.16 835	198.12 835	203.48 836	236.37 835	163.71 836	173.22 835	217.79 836	162.95 834

ccccc		430.66 835		506.24 835	500.20 835	349.93 836		384.19 837		330.97 837		370.48 837		498.75 837		557.84 837	430.47 836	334.14 837	290.91 836	547.74 837

Low-res two-view benchmark