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

MatchAttention (ZS)	0.17 2	0.15 60	0.21 1	0.26 2	0.12 1	0.17 23	0.21 98	0.22 8	0.24 71	0.16 4	0.28 160	0.15 6	0.16 24	0.27 16	0.19 21	0.13 148	0.10 108	0.10 1	0.07 1	0.10 5	0.10 15
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
ww3	0.19 18	0.15 60	0.26 39	0.31 49	0.15 33	0.26 127	0.21 98	0.36 102	0.18 16	0.20 34	0.28 160	0.21 69	0.17 33	0.33 100	0.21 73	0.10 10	0.09 20	0.11 8	0.08 2	0.11 47	0.11 89

ww2	0.20 34	0.16 107	0.27 59	0.32 86	0.16 47	0.30 218	0.21 98	0.33 53	0.18 16	0.20 34	0.25 115	0.21 69	0.16 24	0.35 132	0.21 73	0.10 10	0.09 20	0.11 8	0.08 2	0.11 47	0.11 89

ww	0.20 34	0.15 60	0.27 59	0.33 116	0.15 33	0.29 198	0.21 98	0.34 76	0.20 35	0.20 34	0.25 115	0.20 54	0.16 24	0.35 132	0.20 47	0.10 10	0.09 20	0.11 8	0.08 2	0.12 124	0.12 186

MGE	0.21 76	0.14 13	0.29 101	0.39 340	0.17 69	0.27 155	0.20 61	0.33 53	0.39 245	0.20 34	0.22 63	0.18 26	0.17 33	0.38 176	0.21 73	0.10 10	0.09 20	0.11 8	0.08 2	0.11 47	0.10 15

MGW-Stereo-1	0.21 76	0.15 60	0.27 59	0.32 86	0.16 47	0.30 218	0.21 98	0.32 46	0.38 231	0.23 89	0.22 63	0.24 124	0.16 24	0.35 132	0.22 115	0.10 10	0.09 20	0.11 8	0.08 2	0.12 124	0.12 186

MGW-Stereo	0.21 76	0.14 13	0.28 79	0.30 27	0.16 47	0.24 89	0.20 61	0.40 150	0.38 231	0.23 89	0.34 226	0.24 124	0.23 170	0.37 161	0.21 73	0.10 10	0.08 1	0.11 8	0.08 2	0.10 5	0.10 15

CR-RVC	0.18 7	0.13 3	0.25 15	0.30 27	0.13 2	0.20 41	0.18 20	0.35 88	0.18 16	0.24 114	0.13 1	0.18 26	0.19 66	0.36 148	0.19 21	0.12 80	0.10 108	0.11 8	0.08 2	0.11 47	0.10 15

testmc14	0.19 18	0.13 3	0.24 9	0.31 49	0.15 33	0.29 198	0.25 214	0.31 42	0.17 9	0.21 53	0.29 175	0.21 69	0.18 44	0.25 9	0.21 73	0.11 41	0.09 20	0.10 1	0.08 2	0.11 47	0.10 15

MCSU-Stereo	0.21 76	0.13 3	0.26 39	0.30 27	0.14 10	0.25 115	0.31 375	0.35 88	0.32 177	0.29 196	0.25 115	0.23 101	0.17 33	0.32 79	0.21 73	0.13 148	0.10 108	0.10 1	0.08 2	0.10 5	0.10 15

DispViT+	0.23 124	0.15 60	0.29 101	0.30 27	0.18 95	0.18 27	0.20 61	0.61 324	0.45 310	0.29 196	0.26 137	0.23 101	0.18 44	0.47 279	0.24 183	0.13 148	0.10 108	0.10 1	0.08 2	0.10 5	0.11 89

Monster-pub-mixall	0.20 34	0.14 13	0.27 59	0.31 49	0.17 69	0.20 41	0.17 9	0.43 180	0.24 71	0.23 89	0.21 51	0.17 14	0.16 24	0.46 265	0.19 21	0.13 148	0.10 108	0.11 8	0.08 2	0.10 5	0.12 186

trnet	0.28 245	0.15 60	0.25 15	0.29 12	0.16 47	0.38 360	0.23 172	0.53 266	0.77 487	0.43 326	0.52 335	0.34 252	0.28 263	0.39 184	0.27 266	0.15 317	0.11 267	0.12 79	0.08 2	0.11 47	0.11 89

LoS_RVC	0.28 245	0.17 164	0.29 101	0.33 116	0.32 614	0.43 419	0.34 439	0.42 173	0.34 194	0.33 233	0.51 323	0.29 196	0.38 410	0.37 161	0.28 292	0.11 41	0.10 108	0.11 8	0.08 2	0.11 47	0.26 633

CAS	0.37 375	0.13 3	0.27 59	1.34 808	0.31 587	0.46 446	0.38 511	0.50 245	0.48 333	0.35 251	0.52 335	0.24 124	0.19 66	0.30 46	0.28 292	1.03 813	0.08 1	0.12 79	0.08 2	0.12 124	0.28 655

CES	0.29 259	0.15 60	0.25 15	0.31 49	0.71 782	0.36 337	0.27 266	0.51 253	0.47 329	0.34 246	0.48 305	0.27 177	0.23 170	0.40 196	0.24 183	0.13 148	0.11 267	0.12 79	0.08 2	0.13 196	0.32 684

WiStereo	0.19 18	0.15 60	0.28 79	0.29 12	0.14 10	0.31 240	0.20 61	0.32 46	0.22 52	0.18 15	0.15 8	0.26 159	0.21 119	0.32 79	0.21 73	0.13 148	0.10 108	0.11 8	0.09 17	0.10 5	0.11 89

tt3	0.21 76	0.16 107	0.27 59	0.32 86	0.13 2	0.34 306	0.19 37	0.33 53	0.18 16	0.23 89	0.20 39	0.24 124	0.21 119	0.51 321	0.23 153	0.13 148	0.09 20	0.10 1	0.09 17	0.11 47	0.10 15

tt4	0.21 76	0.16 107	0.26 39	0.31 49	0.14 10	0.25 115	0.30 341	0.41 162	0.21 44	0.19 24	0.21 51	0.22 85	0.19 66	0.39 184	0.22 115	0.14 222	0.10 108	0.11 8	0.09 17	0.12 124	0.12 186

tt5	0.20 34	0.17 164	0.27 59	0.33 116	0.16 47	0.31 240	0.20 61	0.34 76	0.21 44	0.20 34	0.20 39	0.20 54	0.22 146	0.39 184	0.19 21	0.14 222	0.10 108	0.12 79	0.09 17	0.11 47	0.11 89

tt6	0.19 18	0.15 60	0.28 79	0.29 12	0.14 10	0.31 240	0.20 61	0.32 46	0.22 52	0.18 15	0.15 8	0.26 159	0.21 119	0.32 79	0.21 73	0.13 148	0.10 108	0.11 8	0.09 17	0.10 5	0.11 89

tt7	0.19 18	0.16 107	0.26 39	0.33 116	0.15 33	0.27 155	0.25 214	0.31 42	0.20 35	0.19 24	0.14 5	0.20 54	0.22 146	0.36 148	0.21 73	0.12 80	0.09 20	0.11 8	0.09 17	0.11 47	0.09 1

rgla	0.20 34	0.16 107	0.30 125	0.34 149	0.20 187	0.28 176	0.20 61	0.34 76	0.26 93	0.25 131	0.18 27	0.18 26	0.20 97	0.31 63	0.21 73	0.12 80	0.10 108	0.11 8	0.09 17	0.11 47	0.11 89

416test1013	0.21 76	0.16 107	0.29 101	0.35 186	0.21 225	0.29 198	0.19 37	0.33 53	0.29 129	0.25 131	0.19 30	0.19 39	0.21 119	0.30 46	0.21 73	0.13 148	0.11 267	0.11 8	0.09 17	0.12 124	0.11 89

416test	0.20 34	0.16 107	0.29 101	0.35 186	0.20 187	0.27 155	0.20 61	0.33 53	0.26 93	0.24 114	0.19 30	0.19 39	0.21 119	0.29 32	0.20 47	0.12 80	0.10 108	0.11 8	0.09 17	0.12 124	0.11 89

test410_97500	0.21 76	0.15 60	0.36 244	0.33 116	0.20 187	0.34 306	0.16 5	0.35 88	0.24 71	0.23 89	0.23 78	0.22 85	0.18 44	0.33 100	0.18 13	0.10 10	0.10 108	0.11 8	0.09 17	0.10 5	0.11 89

test410	0.21 76	0.15 60	0.36 244	0.33 116	0.20 187	0.35 317	0.16 5	0.35 88	0.24 71	0.23 89	0.23 78	0.22 85	0.18 44	0.31 63	0.18 13	0.10 10	0.11 267	0.11 8	0.09 17	0.10 5	0.11 89

SCION-M(vits-remse)	0.25 172	0.14 13	0.80 639	0.52 665	0.16 47	0.22 58	0.21 98	0.39 125	0.34 194	0.20 34	0.25 115	0.18 26	0.15 9	0.41 205	0.19 21	0.20 545	0.15 523	0.11 8	0.09 17	0.11 47	0.10 15

SCION-Mon(vits-remp)	0.31 288	0.34 628	0.80 639	0.52 665	0.43 701	1.18 730	0.21 98	0.39 125	0.34 194	0.20 34	0.25 115	0.18 26	0.15 9	0.41 205	0.19 21	0.09 1	0.09 20	0.11 8	0.09 17	0.11 47	0.10 15

LACA_dic	0.19 18	0.20 323	0.26 39	0.31 49	0.14 10	0.20 41	0.18 20	0.27 18	0.20 35	0.24 114	0.17 23	0.20 54	0.16 24	0.33 100	0.17 4	0.12 80	0.10 108	0.11 8	0.09 17	0.18 477	0.11 89

over-6	0.22 102	0.18 219	0.29 101	0.34 149	0.14 10	0.32 266	0.22 139	0.50 245	0.26 93	0.24 114	0.24 103	0.21 69	0.25 199	0.39 184	0.21 73	0.15 317	0.10 108	0.11 8	0.09 17	0.12 124	0.11 89

over v1	0.22 102	0.20 323	0.28 79	0.35 186	0.13 2	0.35 317	0.20 61	0.33 53	0.17 9	0.24 114	0.23 78	0.25 144	0.27 239	0.42 219	0.23 153	0.13 148	0.10 108	0.11 8	0.09 17	0.11 47	0.12 186

over-8	0.21 76	0.19 271	0.29 101	0.35 186	0.13 2	0.33 289	0.21 98	0.35 88	0.18 16	0.22 73	0.22 63	0.25 144	0.25 199	0.42 219	0.21 73	0.14 222	0.10 108	0.11 8	0.09 17	0.11 47	0.11 89

over-9	0.21 76	0.19 271	0.29 101	0.35 186	0.13 2	0.32 266	0.21 98	0.36 102	0.17 9	0.22 73	0.22 63	0.26 159	0.26 225	0.42 219	0.21 73	0.14 222	0.10 108	0.11 8	0.09 17	0.11 47	0.11 89

derf	0.20 34	0.15 60	0.28 79	0.32 86	0.19 139	0.21 52	0.18 20	0.31 42	0.26 93	0.18 15	0.21 51	0.27 177	0.18 44	0.33 100	0.21 73	0.12 80	0.11 267	0.11 8	0.09 17	0.09 1	0.11 89

DNS	0.82 688	1.54 814	0.30 125	0.29 12	0.18 95	0.19 37	0.23 172	0.53 266	0.28 117	0.27 166	0.35 234	0.30 212	0.22 146	2.71 804	1.46 748	0.16 374	0.14 490	0.16 330	0.09 17	3.54 841	3.49 833

mm2	0.19 18	0.14 13	0.25 15	0.30 27	0.19 139	0.15 13	0.19 37	0.33 53	0.26 93	0.16 4	0.20 39	0.29 196	0.19 66	0.31 63	0.21 73	0.12 80	0.10 108	0.11 8	0.09 17	0.10 5	0.10 15

mm1	0.19 18	0.14 13	0.25 15	0.30 27	0.19 139	0.15 13	0.19 37	0.27 18	0.26 93	0.16 4	0.20 39	0.29 196	0.19 66	0.31 63	0.21 73	0.12 80	0.10 108	0.11 8	0.09 17	0.10 5	0.10 15

qqai	0.20 34	0.15 60	0.30 125	0.32 86	0.19 139	0.22 58	0.18 20	0.32 46	0.27 111	0.18 15	0.20 39	0.28 190	0.18 44	0.34 120	0.21 73	0.13 148	0.11 267	0.12 79	0.09 17	0.09 1	0.11 89

monster-pro	0.20 34	0.14 13	0.27 59	0.31 49	0.16 47	0.22 58	0.21 98	0.39 125	0.34 194	0.20 34	0.25 115	0.17 14	0.15 9	0.40 196	0.19 21	0.09 1	0.09 20	0.11 8	0.09 17	0.11 47	0.10 15

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.33 310	0.43 683	2.39 782	0.34 149	0.19 139	0.20 41	0.21 98	0.45 199	0.31 162	0.22 73	0.26 137	0.21 69	0.25 199	0.30 46	0.20 47	0.12 80	0.10 108	0.12 79	0.09 17	0.11 47	0.12 186

PipStereo	0.18 7	0.14 13	0.25 15	0.29 12	0.15 33	0.14 7	0.19 37	0.28 29	0.19 26	0.16 4	0.16 14	0.29 196	0.19 66	0.27 16	0.21 73	0.12 80	0.10 108	0.11 8	0.09 17	0.11 47	0.11 89

PSi22b	0.18 7	0.14 13	0.25 15	0.29 12	0.15 33	0.15 13	0.18 20	0.27 18	0.19 26	0.16 4	0.16 14	0.31 218	0.20 97	0.26 12	0.21 73	0.12 80	0.10 108	0.11 8	0.09 17	0.11 47	0.10 15

PSi22a	0.17 2	0.14 13	0.23 4	0.28 6	0.15 33	0.17 23	0.18 20	0.28 29	0.15 3	0.15 2	0.13 1	0.22 85	0.17 33	0.23 4	0.19 21	0.13 148	0.10 108	0.11 8	0.09 17	0.10 5	0.10 15

LACA3	0.21 76	0.18 219	0.27 59	0.29 12	0.15 33	0.32 266	0.25 214	0.30 36	0.22 52	0.24 114	0.21 51	0.21 69	0.22 146	0.45 254	0.19 21	0.13 148	0.10 108	0.11 8	0.09 17	0.11 47	0.09 1

PSi22	0.31 288	0.19 271	0.32 160	0.36 236	0.19 139	0.29 198	0.19 37	0.44 190	0.78 493	0.28 183	0.32 210	0.56 427	0.43 450	0.81 597	0.26 241	0.12 80	0.10 108	0.11 8	0.09 17	0.15 326	0.12 186

Foundation-i1a	0.25 172	0.14 13	0.25 15	0.29 12	0.16 47	0.40 387	0.29 315	0.53 266	0.28 117	0.36 259	0.36 244	0.43 350	0.30 310	0.36 148	0.23 153	0.13 148	0.10 108	0.11 8	0.09 17	0.11 47	0.11 89

Foundation-i32	0.17 2	0.14 13	0.23 4	0.28 6	0.13 2	0.15 13	0.19 37	0.27 18	0.14 2	0.16 4	0.14 5	0.23 101	0.19 66	0.24 5	0.21 73	0.13 148	0.09 20	0.11 8	0.09 17	0.10 5	0.09 1

GeoVLM	0.20 34	0.14 13	0.25 15	0.30 27	0.19 139	0.28 176	0.19 37	0.33 53	0.26 93	0.21 53	0.20 39	0.29 196	0.21 119	0.30 46	0.22 115	0.12 80	0.10 108	0.11 8	0.09 17	0.10 5	0.11 89

LACA2	0.21 76	0.16 107	0.28 79	0.30 27	0.15 33	0.29 198	0.29 315	0.32 46	0.23 61	0.22 73	0.23 78	0.28 190	0.20 97	0.35 132	0.19 21	0.13 148	0.10 108	0.10 1	0.09 17	0.13 196	0.10 15

BridgeDepth_RVC	0.20 34	0.14 13	0.26 39	0.26 2	0.15 33	0.34 306	0.17 9	0.41 162	0.22 52	0.21 53	0.21 51	0.20 54	0.25 199	0.33 100	0.25 213	0.13 148	0.09 20	0.11 8	0.09 17	0.12 124	0.10 15
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.20 34	0.14 13	0.25 15	0.30 27	0.20 187	0.28 176	0.19 37	0.33 53	0.26 93	0.21 53	0.20 39	0.28 190	0.21 119	0.31 63	0.22 115	0.12 80	0.10 108	0.11 8	0.09 17	0.10 5	0.10 15

HiDET	0.20 34	0.14 13	0.27 59	0.30 27	0.19 139	0.24 89	0.19 37	0.39 125	0.27 111	0.21 53	0.23 78	0.27 177	0.17 33	0.32 79	0.24 183	0.12 80	0.10 108	0.11 8	0.09 17	0.10 5	0.11 89

LCMNet	0.22 102	0.14 13	0.26 39	0.30 27	0.20 187	0.26 127	0.19 37	0.40 150	0.45 310	0.21 53	0.21 51	0.27 177	0.18 44	0.38 176	0.24 183	0.12 80	0.12 364	0.11 8	0.09 17	0.09 1	0.11 89

CSFM-Stereo	0.20 34	0.14 13	0.24 9	0.31 49	0.17 69	0.29 198	0.20 61	0.40 150	0.24 71	0.23 89	0.21 51	0.26 159	0.21 119	0.32 79	0.21 73	0.13 148	0.12 364	0.12 79	0.09 17	0.10 5	0.10 15

VIP-Stereo	0.25 172	0.18 219	0.33 170	0.32 86	0.21 225	0.63 549	0.19 37	0.33 53	0.38 231	0.24 114	0.31 197	0.27 177	0.19 66	0.49 303	0.23 153	0.13 148	0.10 108	0.13 134	0.09 17	0.12 124	0.10 15

252Zero-FE	0.21 76	0.16 107	0.29 101	0.34 149	0.19 139	0.23 80	0.18 20	0.43 180	0.35 209	0.23 89	0.22 63	0.19 39	0.18 44	0.29 32	0.23 153	0.14 222	0.10 108	0.12 79	0.09 17	0.10 5	0.11 89

MonStereo	0.20 34	0.14 13	0.27 59	0.31 49	0.16 47	0.22 58	0.21 98	0.39 125	0.34 194	0.20 34	0.25 115	0.18 26	0.15 9	0.40 196	0.19 21	0.09 1	0.09 20	0.11 8	0.09 17	0.11 47	0.10 15

Wavelet-MonSter	0.20 34	0.14 13	0.29 101	0.34 149	0.19 139	0.18 27	0.21 98	0.34 76	0.24 71	0.25 131	0.34 226	0.22 85	0.27 239	0.28 22	0.22 115	0.09 1	0.09 20	0.11 8	0.09 17	0.10 5	0.10 15

Monster-pub-eth3d	0.20 34	0.14 13	0.27 59	0.31 49	0.16 47	0.22 58	0.21 98	0.39 125	0.34 194	0.20 34	0.25 115	0.17 14	0.15 9	0.40 196	0.19 21	0.09 1	0.09 20	0.11 8	0.09 17	0.11 47	0.10 15

Replicate-Monster	0.27 224	0.16 107	1.15 714	0.30 27	0.17 69	0.38 360	0.19 37	0.44 190	0.40 262	0.24 114	0.21 51	0.23 101	0.22 146	0.47 279	0.20 47	0.11 41	0.09 20	0.12 79	0.09 17	0.09 1	0.18 484

asda	0.22 102	0.19 271	0.31 144	0.32 86	0.18 95	0.24 89	0.23 172	0.38 117	0.29 129	0.28 183	0.24 103	0.18 26	0.23 170	0.41 205	0.22 115	0.09 1	0.08 1	0.11 8	0.09 17	0.11 47	0.10 15

4.25_new	0.22 102	0.22 410	0.34 193	0.32 86	0.19 139	0.31 240	0.28 291	0.33 53	0.25 83	0.30 209	0.28 160	0.21 69	0.26 225	0.35 132	0.25 213	0.10 10	0.08 1	0.11 8	0.09 17	0.11 47	0.10 15

4.5w_new	0.22 102	0.22 410	0.34 193	0.32 86	0.19 139	0.31 240	0.28 291	0.33 53	0.25 83	0.30 209	0.28 160	0.21 69	0.26 225	0.35 132	0.25 213	0.10 10	0.08 1	0.11 8	0.09 17	0.11 47	0.10 15

4.25w-stereo	0.22 102	0.22 410	0.34 193	0.32 86	0.19 139	0.31 240	0.28 291	0.33 53	0.25 83	0.30 209	0.28 160	0.21 69	0.26 225	0.35 132	0.25 213	0.10 10	0.08 1	0.11 8	0.09 17	0.11 47	0.10 15

2.75w_new	0.22 102	0.18 219	0.30 125	0.29 12	0.18 95	0.23 80	0.33 419	0.37 113	0.29 129	0.36 259	0.27 148	0.18 26	0.25 199	0.37 161	0.24 183	0.11 41	0.09 20	0.11 8	0.09 17	0.10 5	0.10 15

3.25w_new	0.24 144	0.17 164	0.34 193	0.31 49	0.18 95	0.43 419	0.20 61	0.39 125	0.32 177	0.39 286	0.29 175	0.23 101	0.27 239	0.43 231	0.23 153	0.10 10	0.09 20	0.11 8	0.09 17	0.10 5	0.11 89

3.25w	0.24 144	0.17 164	0.34 193	0.31 49	0.18 95	0.43 419	0.20 61	0.39 125	0.32 177	0.39 286	0.29 175	0.23 101	0.27 239	0.43 231	0.23 153	0.10 10	0.09 20	0.11 8	0.09 17	0.10 5	0.11 89

3.5w_stereo	0.23 124	0.18 219	0.31 144	0.31 49	0.18 95	0.27 155	0.22 139	0.39 125	0.30 149	0.33 233	0.27 148	0.24 124	0.29 285	0.52 330	0.25 213	0.09 1	0.08 1	0.11 8	0.09 17	0.11 47	0.11 89

1w_stereo	0.25 172	0.15 60	0.31 144	0.35 186	0.18 95	0.32 266	0.41 566	0.41 162	0.44 304	0.32 226	0.39 263	0.17 14	0.27 239	0.46 265	0.24 183	0.10 10	0.08 1	0.11 8	0.09 17	0.11 47	0.10 15

monsterstereo	0.23 124	0.15 60	0.28 79	0.35 186	0.19 139	0.22 58	0.20 61	0.38 117	0.37 226	0.34 246	0.40 267	0.19 39	0.19 66	0.46 265	0.22 115	0.11 41	0.10 108	0.12 79	0.09 17	0.13 196	0.09 1

monsters	0.22 102	0.14 13	0.28 79	0.32 86	0.19 139	0.24 89	0.19 37	0.46 211	0.34 194	0.37 264	0.30 188	0.16 11	0.20 97	0.45 254	0.20 47	0.12 80	0.09 20	0.11 8	0.09 17	0.11 47	0.11 89

111111	0.22 102	0.15 60	0.29 101	0.37 274	0.23 300	0.21 52	0.19 37	0.46 211	0.29 129	0.20 34	0.20 39	0.29 196	0.14 3	0.44 244	0.22 115	0.14 222	0.10 108	0.12 79	0.09 17	0.12 124	0.12 186

LG-Stereo_L2	0.19 18	0.14 13	0.30 125	0.31 49	0.20 187	0.20 41	0.18 20	0.33 53	0.22 52	0.19 24	0.15 8	0.20 54	0.18 44	0.34 120	0.20 47	0.13 148	0.09 20	0.13 134	0.09 17	0.11 47	0.09 1

LG-Stereo_L1	0.18 7	0.14 13	0.29 101	0.31 49	0.21 225	0.19 37	0.19 37	0.30 36	0.20 35	0.16 4	0.15 8	0.19 39	0.17 33	0.35 132	0.20 47	0.13 148	0.10 108	0.12 79	0.09 17	0.11 47	0.10 15

MLG-Stereo_test3	0.20 34	0.14 13	0.28 79	0.33 116	0.17 69	0.38 360	0.18 20	0.32 46	0.22 52	0.25 131	0.16 14	0.25 144	0.17 33	0.32 79	0.21 73	0.13 148	0.10 108	0.12 79	0.09 17	0.11 47	0.11 89

MLG-Stereo_test2	0.18 7	0.14 13	0.26 39	0.31 49	0.17 69	0.24 89	0.17 9	0.27 18	0.15 3	0.18 15	0.19 30	0.22 85	0.14 3	0.32 79	0.19 21	0.13 148	0.09 20	0.12 79	0.09 17	0.11 47	0.10 15

MLG-Stereo_test1	0.18 7	0.14 13	0.28 79	0.34 149	0.17 69	0.24 89	0.17 9	0.27 18	0.13 1	0.18 15	0.14 5	0.23 101	0.15 9	0.32 79	0.20 47	0.12 80	0.09 20	0.13 134	0.09 17	0.10 5	0.10 15

MLG-Stereo	0.18 7	0.14 13	0.28 79	0.34 149	0.16 47	0.26 127	0.17 9	0.31 42	0.15 3	0.19 24	0.15 8	0.23 101	0.15 9	0.32 79	0.20 47	0.11 41	0.09 20	0.13 134	0.09 17	0.10 5	0.10 15

LG-G_1	0.22 102	0.14 13	0.31 144	0.34 149	0.16 47	0.52 474	0.17 9	0.36 102	0.20 35	0.21 53	0.22 63	0.26 159	0.19 66	0.37 161	0.20 47	0.14 222	0.10 108	0.13 134	0.09 17	0.11 47	0.11 89

LG-G	0.22 102	0.14 13	0.31 144	0.34 149	0.16 47	0.52 474	0.17 9	0.36 102	0.20 35	0.21 53	0.22 63	0.26 159	0.19 66	0.37 161	0.20 47	0.14 222	0.10 108	0.13 134	0.09 17	0.11 47	0.11 89

GREAT-IGEV	0.23 124	0.15 60	0.33 170	0.30 27	0.23 300	0.20 41	0.26 247	0.35 88	0.34 194	0.21 53	0.31 197	0.22 85	0.21 119	0.50 309	0.22 115	0.12 80	0.10 108	0.12 79	0.09 17	0.13 196	0.12 186
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.25 172	0.32 614	0.25 15	0.52 665	0.20 187	0.29 198	0.22 139	0.44 190	0.38 231	0.27 166	0.25 115	0.24 124	0.29 285	0.46 265	0.23 153	0.14 222	0.09 20	0.12 79	0.09 17	0.14 259	0.11 89

FoundationStereo	0.18 7	0.15 60	0.26 39	0.31 49	0.17 69	0.23 80	0.20 61	0.24 13	0.16 7	0.19 24	0.16 14	0.21 69	0.19 66	0.27 16	0.22 115	0.14 222	0.10 108	0.12 79	0.09 17	0.10 5	0.10 15

StereoAnything_RVC	0.22 102	0.85 780	0.41 325	0.28 6	0.16 47	0.23 80	0.18 20	0.23 9	0.19 26	0.16 4	0.16 14	0.15 6	0.21 119	0.32 79	0.19 21	0.16 374	0.09 20	0.12 79	0.09 17	0.16 399	0.10 15

castereo++	0.26 202	0.17 164	0.29 101	0.34 149	0.20 187	0.74 615	0.20 61	0.41 162	0.49 338	0.24 114	0.24 103	0.35 268	0.27 239	0.41 205	0.20 47	0.14 222	0.09 20	0.14 211	0.09 17	0.11 47	0.11 89

MonSter	0.20 34	0.14 13	0.27 59	0.31 49	0.16 47	0.22 58	0.21 98	0.39 125	0.34 194	0.20 34	0.25 115	0.18 26	0.15 9	0.39 184	0.19 21	0.09 1	0.09 20	0.11 8	0.09 17	0.11 47	0.10 15

DEFOM-Stereo	0.23 124	0.16 107	0.29 101	0.34 149	0.20 187	0.59 529	0.20 61	0.32 46	0.31 162	0.23 89	0.19 30	0.18 26	0.18 44	0.42 219	0.22 115	0.12 80	0.10 108	0.12 79	0.09 17	0.11 47	0.12 186

dual_stereo	0.20 34	0.15 60	0.27 59	0.32 86	0.17 69	0.16 19	0.20 61	0.30 36	0.21 44	0.24 114	0.20 39	0.25 144	0.14 3	0.55 350	0.25 213	0.14 222	0.10 108	0.12 79	0.09 17	0.10 5	0.10 15

Pointernet	0.27 224	0.15 60	0.35 217	0.36 236	0.23 300	0.35 317	0.21 98	0.74 457	0.41 273	0.39 286	0.37 250	0.34 252	0.25 199	0.37 161	0.27 266	0.15 317	0.11 267	0.12 79	0.09 17	0.11 47	0.11 89

IGEV-Stereo+	0.25 172	0.15 60	0.28 79	0.32 86	0.19 139	0.13 5	0.17 9	0.29 33	0.30 149	0.22 73	0.15 8	0.22 85	0.22 146	0.42 219	0.22 115	0.14 222	0.10 108	0.12 79	0.09 17	0.15 326	1.09 803

LoS	0.30 270	0.16 107	0.32 160	0.30 27	0.19 139	0.32 266	0.29 315	0.54 276	0.73 465	0.35 251	0.52 335	0.42 337	0.29 285	0.48 290	0.29 311	0.15 317	0.11 267	0.13 134	0.09 17	0.12 124	0.12 186
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
s12784h	0.37 375	0.15 60	0.26 39	0.34 149	0.15 33	0.80 641	0.29 315	0.83 510	0.87 563	0.58 400	0.58 368	0.43 350	0.41 441	0.59 392	0.35 403	0.12 80	0.10 108	0.14 211	0.09 17	0.14 259	0.10 15

XX-TBD	0.32 300	0.53 715	0.26 39	0.53 680	0.21 225	0.38 360	0.24 188	0.41 162	0.77 487	0.55 386	0.70 418	0.31 218	0.26 225	0.33 100	0.28 292	0.16 374	0.10 108	0.12 79	0.09 17	0.13 196	0.11 89

CREStereo	0.28 245	0.16 107	0.25 15	0.28 6	0.17 69	0.38 360	0.25 214	0.52 260	0.76 482	0.43 326	0.51 323	0.32 229	0.28 263	0.39 184	0.27 266	0.16 374	0.11 267	0.12 79	0.09 17	0.12 124	0.12 186
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
PMTNet	0.33 310	0.17 164	0.26 39	0.29 12	0.18 95	0.44 431	0.22 139	0.57 298	0.66 419	0.46 344	0.54 349	0.38 292	0.34 355	0.50 309	0.25 213	0.75 799	0.10 108	0.12 79	0.09 17	0.13 196	0.12 186

iResNet_ROB	0.55 592	0.24 467	0.61 550	0.38 305	0.22 257	0.66 575	0.30 341	1.59 773	1.33 744	0.94 644	1.05 614	0.81 596	0.69 615	0.84 613	0.46 521	0.17 431	0.12 364	0.14 211	0.09 17	0.15 326	0.20 536

test_c	0.19 18	0.14 13	0.24 9	0.31 49	0.13 2	0.18 27	0.19 37	0.38 117	0.23 61	0.22 73	0.17 23	0.15 6	0.21 119	0.33 100	0.20 47	0.12 80	0.10 108	0.11 8	0.10 98	0.10 5	0.12 186

tt8	0.20 34	0.18 219	0.27 59	0.34 149	0.15 33	0.30 218	0.22 139	0.28 29	0.21 44	0.18 15	0.17 23	0.22 85	0.23 170	0.30 46	0.22 115	0.12 80	0.09 20	0.11 8	0.10 98	0.11 47	0.10 15

tt9	0.19 18	0.17 164	0.26 39	0.33 116	0.14 10	0.26 127	0.22 139	0.29 33	0.22 52	0.19 24	0.13 1	0.21 69	0.22 146	0.29 32	0.20 47	0.12 80	0.09 20	0.11 8	0.10 98	0.11 47	0.09 1

TYNG	0.19 18	0.17 164	0.26 39	0.33 116	0.14 10	0.26 127	0.21 98	0.29 33	0.23 61	0.19 24	0.13 1	0.22 85	0.22 146	0.29 32	0.20 47	0.13 148	0.09 20	0.11 8	0.10 98	0.11 47	0.09 1

CR-Stereo	0.19 18	0.16 107	0.25 15	0.28 6	0.14 10	0.17 23	0.23 172	0.30 36	0.19 26	0.17 13	0.16 14	0.26 159	0.23 170	0.34 120	0.17 4	0.12 80	0.10 108	0.11 8	0.10 98	0.12 124	0.12 186

GCAP-Stereo-w-DA	0.23 124	0.17 164	0.38 281	0.37 274	0.17 69	0.26 127	0.18 20	0.44 190	0.38 231	0.28 183	0.24 103	0.25 144	0.26 225	0.31 63	0.22 115	0.12 80	0.09 20	0.13 134	0.10 98	0.14 259	0.11 89

Last	0.23 124	0.16 107	0.32 160	0.32 86	0.20 187	0.25 115	0.22 139	0.36 102	0.30 149	0.21 53	0.22 63	0.40 315	0.18 44	0.48 290	0.23 153	0.12 80	0.10 108	0.13 134	0.10 98	0.10 5	0.11 89

DDDD	0.22 102	0.16 107	0.30 125	0.32 86	0.21 225	0.25 115	0.21 98	0.43 180	0.27 111	0.22 73	0.19 30	0.44 357	0.22 146	0.29 32	0.24 183	0.13 148	0.10 108	0.13 134	0.10 98	0.10 5	0.12 186

TT111	0.21 76	0.15 60	0.30 125	0.31 49	0.20 187	0.24 89	0.19 37	0.39 125	0.25 83	0.22 73	0.17 23	0.35 268	0.20 97	0.31 63	0.22 115	0.12 80	0.11 267	0.13 134	0.10 98	0.10 5	0.11 89

GEAR-Net	0.25 172	0.21 369	0.35 217	0.40 386	0.23 300	0.24 89	0.23 172	0.56 290	0.24 71	0.29 196	0.36 244	0.30 212	0.22 146	0.33 100	0.29 311	0.14 222	0.10 108	0.14 211	0.10 98	0.13 196	0.14 308

DNSM	0.88 705	1.57 815	0.29 101	0.30 27	0.18 95	0.28 176	0.24 188	0.53 266	0.25 83	0.34 246	0.37 250	0.29 196	0.25 199	2.85 809	1.96 776	0.16 374	0.13 447	0.12 79	0.10 98	3.92 844	3.53 834

MGA	0.20 34	0.14 13	0.29 101	0.30 27	0.20 187	0.29 198	0.18 20	0.36 102	0.27 111	0.20 34	0.22 63	0.19 39	0.15 9	0.31 63	0.21 73	0.13 148	0.10 108	0.12 79	0.10 98	0.11 47	0.12 186

CAR	0.20 34	0.14 13	0.28 79	0.30 27	0.19 139	0.26 127	0.18 20	0.42 173	0.28 117	0.23 89	0.26 137	0.17 14	0.14 3	0.30 46	0.22 115	0.12 80	0.09 20	0.12 79	0.10 98	0.11 47	0.12 186

MSE-Stereo	0.20 34	0.14 13	0.28 79	0.30 27	0.19 139	0.26 127	0.18 20	0.42 173	0.28 117	0.20 34	0.26 137	0.17 14	0.14 3	0.31 63	0.21 73	0.12 80	0.10 108	0.12 79	0.10 98	0.11 47	0.12 186

PointNet	0.21 76	0.15 60	0.27 59	0.32 86	0.19 139	0.29 198	0.24 188	0.27 18	0.28 117	0.16 4	0.24 103	0.29 196	0.19 66	0.35 132	0.20 47	0.13 148	0.11 267	0.13 134	0.10 98	0.11 47	0.10 15

TS12	0.25 172	0.15 60	0.31 144	0.38 305	0.17 69	0.32 266	0.25 214	0.45 199	0.24 71	0.32 226	0.51 323	0.25 144	0.27 239	0.41 205	0.31 352	0.12 80	0.10 108	0.12 79	0.10 98	0.13 196	0.12 186

DF	0.27 224	0.16 107	0.41 325	0.36 236	0.19 139	0.28 176	0.25 214	0.44 190	0.29 129	0.31 221	0.49 312	0.50 398	0.22 146	0.51 321	0.21 73	0.15 317	0.10 108	0.13 134	0.10 98	0.12 124	0.13 258

LiteMatch*	0.21 76	0.15 60	0.33 170	0.31 49	0.23 300	0.24 89	0.21 98	0.33 53	0.33 186	0.21 53	0.19 30	0.24 124	0.21 119	0.32 79	0.21 73	0.13 148	0.11 267	0.13 134	0.10 98	0.11 47	0.12 186

canet-new	0.24 144	0.17 164	0.60 545	0.35 186	0.18 95	0.33 289	0.27 266	0.40 150	0.28 117	0.20 34	0.25 115	0.21 69	0.35 372	0.48 290	0.18 13	0.11 41	0.10 108	0.12 79	0.10 98	0.14 259	0.09 1

bcnet-new	0.25 172	0.17 164	0.60 545	0.37 274	0.17 69	0.38 360	0.24 188	0.39 125	0.31 162	0.24 114	0.25 115	0.26 159	0.31 322	0.45 254	0.18 13	0.11 41	0.10 108	0.12 79	0.10 98	0.13 196	0.11 89

LWStereo	0.24 144	0.16 107	0.50 440	0.36 236	0.17 69	0.38 360	0.25 214	0.40 150	0.26 93	0.23 89	0.31 197	0.24 124	0.34 355	0.45 254	0.18 13	0.10 10	0.10 108	0.12 79	0.10 98	0.13 196	0.10 15

LMStereo	0.25 172	0.17 164	0.69 596	0.36 236	0.17 69	0.26 127	0.28 291	0.39 125	0.30 149	0.22 73	0.29 175	0.23 101	0.36 386	0.43 231	0.17 4	0.10 10	0.09 20	0.13 134	0.10 98	0.14 259	0.10 15

CR7Stereo	0.24 144	0.17 164	0.52 473	0.35 186	0.18 95	0.37 351	0.21 98	0.39 125	0.26 93	0.25 131	0.28 160	0.26 159	0.34 355	0.25 9	0.21 73	0.11 41	0.09 20	0.13 134	0.10 98	0.14 259	0.10 15

ARStereo	0.24 144	0.17 164	0.35 217	0.36 236	0.17 69	0.34 306	0.24 188	0.43 180	0.30 149	0.26 148	0.24 103	0.25 144	0.35 372	0.44 244	0.20 47	0.10 10	0.09 20	0.13 134	0.10 98	0.12 124	0.10 15

ARStereo-new	0.24 144	0.17 164	0.44 369	0.35 186	0.16 47	0.25 115	0.25 214	0.46 211	0.38 231	0.26 148	0.27 148	0.24 124	0.34 355	0.29 32	0.21 73	0.11 41	0.10 108	0.13 134	0.10 98	0.12 124	0.10 15

BARStereo	0.24 144	0.17 164	0.35 217	0.37 274	0.18 95	0.25 115	0.27 266	0.35 88	0.31 162	0.28 183	0.30 188	0.23 101	0.34 355	0.43 231	0.19 21	0.14 222	0.09 20	0.13 134	0.10 98	0.15 326	0.10 15

FCBStereo	0.24 144	0.16 107	0.36 244	0.36 236	0.18 95	0.38 360	0.21 98	0.43 180	0.26 93	0.28 183	0.23 78	0.34 252	0.34 355	0.32 79	0.19 21	0.12 80	0.10 108	0.13 134	0.10 98	0.13 196	0.11 89

PSGStereo	0.24 144	0.16 107	0.36 244	0.36 236	0.18 95	0.38 360	0.21 98	0.43 180	0.26 93	0.28 183	0.23 78	0.34 252	0.34 355	0.32 79	0.19 21	0.12 80	0.10 108	0.13 134	0.10 98	0.13 196	0.11 89

GCAP-Stereo-DPT26K	0.23 124	0.16 107	0.41 325	0.34 149	0.18 95	0.23 80	0.25 214	0.46 211	0.25 83	0.27 166	0.27 148	0.22 85	0.30 310	0.33 100	0.21 73	0.11 41	0.10 108	0.13 134	0.10 98	0.12 124	0.11 89

CHEStereo	0.24 144	0.17 164	0.33 170	0.36 236	0.18 95	0.39 377	0.24 188	0.39 125	0.31 162	0.30 209	0.28 160	0.26 159	0.31 322	0.31 63	0.20 47	0.11 41	0.09 20	0.13 134	0.10 98	0.14 259	0.11 89

TOTStereo	0.24 144	0.16 107	0.36 244	0.36 236	0.18 95	0.30 218	0.19 37	0.48 233	0.42 284	0.26 148	0.24 103	0.26 159	0.29 285	0.33 100	0.23 153	0.11 41	0.10 108	0.12 79	0.10 98	0.12 124	0.11 89

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.23 124	0.17 164	0.38 281	0.37 274	0.17 69	0.26 127	0.18 20	0.44 190	0.38 231	0.28 183	0.24 103	0.25 144	0.26 225	0.31 63	0.22 115	0.12 80	0.09 20	0.13 134	0.10 98	0.14 259	0.11 89

RMAStereo	0.26 202	0.18 219	0.57 526	0.39 340	0.18 95	0.44 431	0.22 139	0.46 211	0.36 215	0.27 166	0.31 197	0.26 159	0.29 285	0.29 32	0.22 115	0.13 148	0.09 20	0.13 134	0.10 98	0.16 399	0.11 89

ACMStereo	0.26 202	0.20 323	0.47 402	0.38 305	0.17 69	0.18 27	0.25 214	0.54 276	0.51 353	0.29 196	0.30 188	0.22 85	0.31 322	0.34 120	0.24 183	0.13 148	0.10 108	0.13 134	0.10 98	0.17 435	0.12 186

KMOStereo	0.27 224	0.20 323	0.38 281	0.39 340	0.26 438	0.50 459	0.25 214	0.44 190	0.31 162	0.28 183	0.27 148	0.24 124	0.37 401	0.46 265	0.22 115	0.14 222	0.10 108	0.14 211	0.10 98	0.15 326	0.13 258

GCAP-Stereo-cres-4k	0.26 202	0.17 164	0.36 244	0.39 340	0.20 187	0.45 441	0.28 291	0.43 180	0.36 215	0.28 183	0.38 259	0.24 124	0.35 372	0.31 63	0.25 213	0.12 80	0.10 108	0.13 134	0.10 98	0.13 196	0.12 186

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.30 270	0.57 736	1.38 741	0.32 86	0.20 187	0.21 52	0.21 98	0.47 227	0.29 129	0.23 89	0.32 210	0.25 144	0.24 185	0.32 79	0.20 47	0.12 80	0.11 267	0.12 79	0.10 98	0.11 47	0.13 258

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 124	0.15 60	0.30 125	0.36 236	0.19 139	0.25 115	0.25 214	0.45 199	0.39 245	0.26 148	0.43 281	0.23 101	0.27 239	0.26 12	0.22 115	0.11 41	0.10 108	0.12 79	0.10 98	0.11 47	0.11 89

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.26 202	0.14 13	0.75 627	0.34 149	0.19 139	0.28 176	0.21 98	0.41 162	0.30 149	0.25 131	0.22 63	0.23 101	0.31 322	0.28 22	0.19 21	0.11 41	0.10 108	0.13 134	0.10 98	0.12 124	0.61 776

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.23 124	0.17 164	0.39 297	0.34 149	0.18 95	0.25 115	0.24 188	0.47 227	0.28 117	0.24 114	0.35 234	0.20 54	0.25 199	0.28 22	0.19 21	0.11 41	0.10 108	0.12 79	0.10 98	0.11 47	0.13 258

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.24 144	0.15 60	0.35 217	0.34 149	0.19 139	0.20 41	0.33 419	0.53 266	0.43 297	0.26 148	0.33 214	0.19 39	0.29 285	0.29 32	0.22 115	0.11 41	0.10 108	0.12 79	0.10 98	0.11 47	0.10 15

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.29 259	0.25 501	1.23 720	0.35 186	0.21 225	0.28 176	0.21 98	0.46 211	0.34 194	0.25 131	0.31 197	0.32 229	0.27 239	0.34 120	0.21 73	0.12 80	0.11 267	0.13 134	0.10 98	0.10 5	0.12 186

RT-Monster	0.33 310	0.18 219	0.33 170	0.35 186	0.26 438	0.39 377	0.21 98	0.58 304	0.77 487	0.63 424	0.65 395	0.49 392	0.29 285	0.43 231	0.31 352	0.14 222	0.11 267	0.12 79	0.10 98	0.12 124	0.15 360

Foundation-i1c-attn	0.24 144	0.13 3	0.25 15	0.29 12	0.16 47	0.35 317	0.27 266	0.49 236	0.29 129	0.30 209	0.35 234	0.41 324	0.30 310	0.35 132	0.25 213	0.13 148	0.10 108	0.12 79	0.10 98	0.10 5	0.11 89

LACA1	0.19 18	0.16 107	0.27 59	0.29 12	0.14 10	0.26 127	0.22 139	0.27 18	0.19 26	0.20 34	0.16 14	0.19 39	0.18 44	0.31 63	0.21 73	0.14 222	0.10 108	0.11 8	0.10 98	0.11 47	0.10 15

Test_v1	0.20 34	0.14 13	0.23 4	0.29 12	0.18 95	0.24 89	0.21 98	0.41 162	0.32 177	0.21 53	0.22 63	0.17 14	0.18 44	0.35 132	0.20 47	0.13 148	0.10 108	0.12 79	0.10 98	0.10 5	0.10 15

VMStereo-Base	0.28 245	0.17 164	0.29 101	0.30 27	0.18 95	0.31 240	0.27 266	0.51 253	0.66 419	0.32 226	0.48 305	0.42 337	0.25 199	0.42 219	0.29 311	0.15 317	0.12 364	0.12 79	0.10 98	0.13 196	0.15 360

WQFJA1++	0.24 144	0.16 107	0.30 125	0.31 49	0.21 225	0.34 306	0.17 9	0.39 125	0.18 16	0.26 148	0.30 188	0.29 196	0.28 263	0.41 205	0.23 153	0.16 374	0.10 108	0.13 134	0.10 98	0.31 676	0.12 186

GEAStereo	0.24 144	0.16 107	0.31 144	0.35 186	0.26 438	0.35 317	0.29 315	0.46 211	0.30 149	0.27 166	0.29 175	0.24 124	0.20 97	0.33 100	0.22 115	0.18 479	0.10 108	0.13 134	0.10 98	0.14 259	0.13 258

BridgeDepth	0.21 76	0.15 60	0.27 59	0.35 186	0.14 10	0.38 360	0.26 247	0.30 36	0.23 61	0.18 15	0.19 30	0.28 190	0.30 310	0.32 79	0.22 115	0.11 41	0.08 1	0.11 8	0.10 98	0.11 47	0.11 89
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.24 144	0.16 107	0.31 144	0.35 186	0.26 438	0.35 317	0.29 315	0.50 245	0.29 129	0.30 209	0.29 175	0.23 101	0.20 97	0.33 100	0.22 115	0.16 374	0.09 20	0.13 134	0.10 98	0.14 259	0.13 258

GS-Stereo							0.29 315	0.50 245	0.29 129	0.30 209	0.29 175	0.23 101	0.20 97	0.33 100	0.22 115	0.16 374	0.09 20	0.13 134	0.10 98	0.14 259	0.13 258

gasm-f	0.25 172	0.17 164	0.30 125	0.35 186	0.26 438	0.25 115	0.36 478	0.46 211	0.30 149	0.27 166	0.35 234	0.24 124	0.30 310	0.37 161	0.24 183	0.18 479	0.10 108	0.13 134	0.10 98	0.15 326	0.13 258

DDF-Stereo	0.26 202	0.16 107	0.33 170	0.37 274	0.30 569	0.19 37	0.20 61	0.33 53	0.31 162	0.27 166	0.26 137	0.29 196	0.28 263	0.39 184	0.25 213	0.17 431	0.10 108	0.14 211	0.10 98	0.69 782	0.13 258

Zero-FE251	0.24 144	0.17 164	0.33 170	0.34 149	0.20 187	0.44 431	0.19 37	0.40 150	0.26 93	0.28 183	0.30 188	0.38 292	0.24 185	0.33 100	0.23 153	0.15 317	0.11 267	0.13 134	0.10 98	0.11 47	0.11 89

zero-FE	0.26 202	0.16 107	0.33 170	0.36 236	0.30 569	0.18 27	0.20 61	0.37 113	0.31 162	0.27 166	0.27 148	0.29 196	0.28 263	0.34 120	0.25 213	0.17 431	0.10 108	0.14 211	0.10 98	0.62 778	0.13 258

AdaDepth	0.23 124	0.18 219	0.36 244	0.38 305	0.19 139	0.33 289	0.22 139	0.35 88	0.24 71	0.22 73	0.21 51	0.20 54	0.19 66	0.59 392	0.21 73	0.10 10	0.11 267	0.13 134	0.10 98	0.11 47	0.13 258

asd	0.22 102	0.18 219	0.31 144	0.32 86	0.18 95	0.26 127	0.22 139	0.37 113	0.25 83	0.32 226	0.23 78	0.19 39	0.23 170	0.46 265	0.21 73	0.10 10	0.08 1	0.11 8	0.10 98	0.12 124	0.10 15

qwe	0.23 124	0.18 219	0.30 125	0.31 49	0.18 95	0.29 198	0.22 139	0.39 125	0.33 186	0.37 264	0.30 188	0.20 54	0.22 146	0.45 254	0.22 115	0.10 10	0.08 1	0.11 8	0.10 98	0.12 124	0.10 15

2.25w	0.23 124	0.19 271	0.35 217	0.31 49	0.18 95	0.30 218	0.18 20	0.34 76	0.32 177	0.33 233	0.37 250	0.20 54	0.25 199	0.47 279	0.25 213	0.10 10	0.09 20	0.11 8	0.10 98	0.10 5	0.12 186

4w-stereo	0.22 102	0.19 271	0.33 170	0.31 49	0.18 95	0.29 198	0.20 61	0.33 53	0.23 61	0.33 233	0.24 103	0.21 69	0.28 263	0.42 219	0.23 153	0.09 1	0.08 1	0.11 8	0.10 98	0.11 47	0.10 15

2.5w	0.22 102	0.18 219	0.34 193	0.32 86	0.18 95	0.31 240	0.27 266	0.33 53	0.24 71	0.29 196	0.35 234	0.18 26	0.19 66	0.41 205	0.21 73	0.10 10	0.08 1	0.11 8	0.10 98	0.12 124	0.10 15

3.75w	0.23 124	0.17 164	0.33 170	0.32 86	0.19 139	0.42 412	0.24 188	0.36 102	0.26 93	0.33 233	0.28 160	0.17 14	0.25 199	0.38 176	0.21 73	0.10 10	0.08 1	0.11 8	0.10 98	0.11 47	0.10 15

3w_stereo	0.25 172	0.20 323	0.40 314	0.33 116	0.17 69	0.32 266	0.41 566	0.42 173	0.39 245	0.33 233	0.28 160	0.16 11	0.29 285	0.35 132	0.22 115	0.10 10	0.08 1	0.11 8	0.10 98	0.12 124	0.12 186

2w_stereo	0.23 124	0.19 271	0.33 170	0.33 116	0.17 69	0.28 176	0.37 493	0.40 150	0.36 215	0.33 233	0.33 214	0.17 14	0.21 119	0.30 46	0.23 153	0.10 10	0.08 1	0.11 8	0.10 98	0.12 124	0.11 89

IGEV	0.21 76	0.13 3	0.25 15	0.31 49	0.20 187	0.22 58	0.19 37	0.42 173	0.30 149	0.22 73	0.34 226	0.20 54	0.15 9	0.32 79	0.19 21	0.12 80	0.10 108	0.12 79	0.10 98	0.10 5	0.10 15

LGtest1	0.20 34	0.15 60	0.30 125	0.35 186	0.17 69	0.26 127	0.17 9	0.33 53	0.21 44	0.21 53	0.16 14	0.23 101	0.21 119	0.33 100	0.20 47	0.15 317	0.10 108	0.13 134	0.10 98	0.12 124	0.11 89

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 144	0.17 164	0.34 193	0.40 386	0.21 225	0.18 27	0.21 98	0.36 102	0.27 111	0.30 209	0.52 335	0.28 190	0.28 263	0.27 16	0.24 183	0.14 222	0.10 108	0.13 134	0.10 98	0.14 259	0.14 308

Reg-Stereo(zero)	0.31 288	0.17 164	0.30 125	0.35 186	0.19 139	0.33 289	0.21 98	0.64 354	0.72 454	0.52 370	0.52 335	0.51 405	0.29 285	0.48 290	0.27 266	0.13 148	0.10 108	0.12 79	0.10 98	0.12 124	0.13 258

AIO_rvc	0.24 144	0.17 164	0.37 269	0.35 186	0.20 187	0.26 127	0.33 419	0.45 199	0.23 61	0.26 148	0.25 115	0.33 243	0.15 9	0.55 350	0.24 183	0.12 80	0.09 20	0.13 134	0.10 98	0.12 124	0.11 89

HUF	0.25 172	0.17 164	0.38 281	0.33 116	0.19 139	0.25 115	0.39 530	0.53 266	0.36 215	0.26 148	0.23 78	0.33 243	0.27 239	0.36 148	0.25 213	0.14 222	0.11 267	0.13 134	0.10 98	0.12 124	0.12 186

IGEV-RUCA	0.26 202	0.16 107	0.36 244	0.40 386	0.27 485	0.32 266	0.20 61	0.39 125	0.36 215	0.27 166	0.31 197	0.25 144	0.21 119	0.50 309	0.24 183	0.20 545	0.11 267	0.13 134	0.10 98	0.17 435	0.16 400

castereo	0.29 259	0.17 164	0.34 193	0.36 236	0.21 225	0.40 387	0.41 566	0.52 260	0.67 426	0.27 166	0.41 271	0.37 284	0.36 386	0.34 120	0.25 213	0.13 148	0.09 20	0.13 134	0.10 98	0.12 124	0.10 15

GIP-stereo	0.25 172	0.19 271	0.32 160	0.38 305	0.25 399	0.26 127	0.20 61	0.50 245	0.41 273	0.25 131	0.39 263	0.35 268	0.20 97	0.33 100	0.22 115	0.16 374	0.11 267	0.13 134	0.10 98	0.12 124	0.12 186

IGEV-Stereo++	0.22 102	0.16 107	0.29 101	0.38 305	0.20 187	0.22 58	0.18 20	0.44 190	0.36 215	0.23 89	0.29 175	0.24 124	0.17 33	0.28 22	0.23 153	0.12 80	0.10 108	0.12 79	0.10 98	0.12 124	0.11 89

GCAPDPT-zeroshot4090	0.26 202	0.14 13	0.75 627	0.34 149	0.19 139	0.28 176	0.21 98	0.41 162	0.30 149	0.25 131	0.22 63	0.23 101	0.31 322	0.28 22	0.19 21	0.11 41	0.10 108	0.13 134	0.10 98	0.12 124	0.61 776

MoCha-V2	0.26 202	0.16 107	0.30 125	0.41 423	0.18 95	0.27 155	0.26 247	0.57 298	0.28 117	0.37 264	0.27 148	0.33 243	0.34 355	0.56 360	0.23 153	0.12 80	0.10 108	0.12 79	0.10 98	0.13 196	0.13 258

IGEV++	0.25 172	0.17 164	0.35 217	0.40 386	0.23 300	0.24 89	0.23 172	0.56 290	0.24 71	0.29 196	0.36 244	0.30 212	0.22 146	0.33 100	0.29 311	0.14 222	0.10 108	0.14 211	0.10 98	0.13 196	0.14 308

MSKI-zero shot	0.33 310	0.19 271	0.36 244	0.41 423	0.22 257	0.32 266	0.22 139	0.65 358	0.45 310	0.52 370	0.64 391	0.60 465	0.19 66	0.78 580	0.27 266	0.14 222	0.11 267	0.14 211	0.10 98	0.13 196	0.13 258

Any-RAFT	0.36 354	0.17 164	0.31 144	0.35 186	0.21 225	0.51 466	0.21 98	0.93 551	0.75 475	0.56 391	0.73 427	0.66 507	0.29 285	0.48 290	0.25 213	0.15 317	0.10 108	0.13 134	0.10 98	0.13 196	0.13 258

anonymousdsp2	0.37 375	0.21 369	0.49 428	0.38 305	0.24 361	0.48 455	0.31 375	0.91 538	0.68 430	0.57 396	0.51 323	0.51 405	0.34 355	0.59 392	0.33 379	0.14 222	0.11 267	0.14 211	0.10 98	0.16 399	0.16 400

TANstereo	0.31 288	0.16 107	0.34 193	0.31 49	0.17 69	0.55 494	0.23 172	0.46 211	0.56 374	0.60 406	0.69 413	0.37 284	0.26 225	0.36 148	0.28 292	0.16 374	0.16 553	0.13 134	0.10 98	0.14 259	0.15 360

pmcnn	1.27 758	0.31 611	1.14 713	0.41 423	0.23 300	0.97 683	0.71 721	1.23 687	1.32 742	1.83 781	2.34 777	11.25 839	0.89 707	1.04 688	0.96 695	0.15 317	0.12 364	0.12 79	0.10 98	0.15 326	0.16 400

HNOStereo	0.24 144	0.14 13	0.29 101	0.34 149	0.17 69	0.22 58	0.27 266	0.40 150	0.41 273	0.40 302	0.41 271	0.27 177	0.23 170	0.37 161	0.27 266	0.11 41	0.09 20	0.12 79	0.11 181	0.12 124	0.10 15

FETCStereo	0.24 144	0.15 60	0.28 79	0.33 116	0.18 95	0.28 176	0.25 214	0.38 117	0.34 194	0.43 326	0.43 281	0.31 218	0.23 170	0.35 132	0.27 266	0.11 41	0.09 20	0.13 134	0.11 181	0.12 124	0.10 15

FETStereo	0.25 172	0.15 60	0.28 79	0.33 116	0.18 95	0.36 337	0.24 188	0.37 113	0.42 284	0.41 310	0.41 271	0.32 229	0.24 185	0.37 161	0.29 311	0.10 10	0.09 20	0.13 134	0.11 181	0.12 124	0.11 89

CEFStereo	0.26 202	0.15 60	0.29 101	0.33 116	0.19 139	0.28 176	0.24 188	0.41 162	0.41 273	0.42 316	0.51 323	0.32 229	0.23 170	0.43 231	0.29 311	0.11 41	0.09 20	0.13 134	0.11 181	0.12 124	0.11 89

CGFBStereo	0.25 172	0.15 60	0.29 101	0.33 116	0.18 95	0.31 240	0.25 214	0.39 125	0.41 273	0.42 316	0.43 281	0.32 229	0.24 185	0.36 148	0.29 311	0.11 41	0.09 20	0.13 134	0.11 181	0.12 124	0.11 89

Cross2Single-S	0.18 7	0.13 3	0.26 39	0.30 27	0.17 69	0.11 4	0.22 139	0.21 5	0.29 129	0.23 89	0.22 63	0.19 39	0.16 24	0.21 2	0.19 21	0.13 148	0.09 20	0.13 134	0.11 181	0.11 47	0.10 15

GeoAtt-L (ZS)	0.16 1	0.12 2	0.24 9	0.28 6	0.14 10	0.13 5	0.15 4	0.18 2	0.18 16	0.23 89	0.16 14	0.14 2	0.15 9	0.24 5	0.20 47	0.13 148	0.08 1	0.10 1	0.11 181	0.10 5	0.10 15

E$^{3}$Stereo	0.23 124	0.16 107	0.33 170	0.33 116	0.23 300	0.22 58	0.20 61	0.39 125	0.29 129	0.21 53	0.23 78	0.32 229	0.21 119	0.54 346	0.23 153	0.12 80	0.10 108	0.13 134	0.11 181	0.11 47	0.12 186

LLLLL	0.23 124	0.16 107	0.33 170	0.33 116	0.23 300	0.22 58	0.20 61	0.39 125	0.29 129	0.21 53	0.23 78	0.32 229	0.21 119	0.54 346	0.23 153	0.12 80	0.10 108	0.13 134	0.11 181	0.11 47	0.12 186

LLL	0.24 144	0.15 60	0.33 170	0.33 116	0.23 300	0.27 155	0.28 291	0.42 173	0.28 117	0.21 53	0.23 78	0.33 243	0.20 97	0.57 374	0.23 153	0.13 148	0.10 108	0.13 134	0.11 181	0.11 47	0.13 258

low	0.25 172	0.16 107	0.36 244	0.35 186	0.21 225	0.20 41	0.31 375	0.48 233	0.29 129	0.23 89	0.27 148	0.35 268	0.25 199	0.49 303	0.24 183	0.14 222	0.10 108	0.14 211	0.11 181	0.12 124	0.13 258

100	0.23 124	0.15 60	0.32 160	0.33 116	0.22 257	0.21 52	0.22 139	0.35 88	0.28 117	0.23 89	0.23 78	0.36 280	0.19 66	0.51 321	0.22 115	0.11 41	0.10 108	0.13 134	0.11 181	0.10 5	0.11 89

300	0.22 102	0.16 107	0.33 170	0.33 116	0.21 225	0.22 58	0.21 98	0.40 150	0.29 129	0.23 89	0.23 78	0.34 252	0.18 44	0.29 32	0.22 115	0.12 80	0.11 267	0.14 211	0.11 181	0.10 5	0.11 89

F4.4	0.20 34	0.16 107	0.28 79	0.34 149	0.13 2	0.26 127	0.25 214	0.36 102	0.17 9	0.22 73	0.19 30	0.25 144	0.24 185	0.32 79	0.20 47	0.13 148	0.09 20	0.13 134	0.11 181	0.12 124	0.10 15

FORCE_4.6	0.20 34	0.17 164	0.30 125	0.33 116	0.14 10	0.29 198	0.31 375	0.38 117	0.19 26	0.20 34	0.23 78	0.21 69	0.19 66	0.28 22	0.17 4	0.14 222	0.09 20	0.13 134	0.11 181	0.12 124	0.09 1

F7	0.20 34	0.16 107	0.26 39	0.35 186	0.14 10	0.22 58	0.26 247	0.34 76	0.20 35	0.21 53	0.23 78	0.22 85	0.20 97	0.36 148	0.16 1	0.11 41	0.10 108	0.14 211	0.11 181	0.11 47	0.10 15

HLF11	0.36 354	0.19 271	0.52 473	0.31 49	0.23 300	0.37 351	0.22 139	0.73 448	0.52 357	0.52 370	0.69 413	0.44 357	0.39 429	0.73 543	0.47 533	0.16 374	0.12 364	0.13 134	0.11 181	0.15 326	0.18 484

quiztm	0.30 270	0.20 323	0.38 281	0.40 386	0.24 361	0.27 155	0.32 400	0.68 387	0.47 329	0.45 336	0.60 374	0.39 306	0.18 44	0.42 219	0.27 266	0.14 222	0.10 108	0.14 211	0.11 181	0.14 259	0.12 186

MUNStereo	0.24 144	0.18 219	0.48 417	0.36 236	0.17 69	0.32 266	0.23 172	0.38 117	0.28 117	0.28 183	0.23 78	0.29 196	0.33 344	0.31 63	0.22 115	0.13 148	0.10 108	0.13 134	0.11 181	0.16 399	0.13 258

ATMStereo	0.25 172	0.19 271	0.49 428	0.41 423	0.18 95	0.32 266	0.22 139	0.45 199	0.38 231	0.28 183	0.23 78	0.23 101	0.36 386	0.30 46	0.24 183	0.12 80	0.09 20	0.14 211	0.11 181	0.16 399	0.12 186

KABStereo	0.26 202	0.19 271	0.36 244	0.37 274	0.21 225	0.40 387	0.28 291	0.51 253	0.42 284	0.24 114	0.25 115	0.23 101	0.33 344	0.51 321	0.22 115	0.11 41	0.10 108	0.13 134	0.11 181	0.12 124	0.11 89

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 172	0.15 60	0.32 160	0.35 186	0.21 225	0.43 419	0.24 188	0.46 211	0.36 215	0.28 183	0.35 234	0.37 284	0.34 355	0.29 32	0.26 241	0.12 80	0.09 20	0.13 134	0.11 181	0.11 47	0.10 15

Foundation-i1b	0.25 172	0.14 13	0.25 15	0.30 27	0.16 47	0.40 387	0.28 291	0.53 266	0.26 93	0.32 226	0.33 214	0.42 337	0.29 285	0.37 161	0.24 183	0.13 148	0.10 108	0.12 79	0.11 181	0.11 47	0.10 15

Foundation-i1	0.27 224	0.14 13	0.26 39	0.34 149	0.22 257	0.38 360	0.26 247	0.64 354	0.40 262	0.38 273	0.38 259	0.46 373	0.29 285	0.35 132	0.27 266	0.14 222	0.10 108	0.12 79	0.11 181	0.11 47	0.11 89

Selective-IGEV-i32	0.25 172	0.18 219	0.37 269	0.37 274	0.20 187	0.27 155	0.25 214	0.59 312	0.25 83	0.27 166	0.26 137	0.34 252	0.18 44	0.62 437	0.23 153	0.12 80	0.10 108	0.14 211	0.11 181	0.13 196	0.11 89

DLNR-FE	20.09 851	36.45 860	38.39 856	170.32 879	60.71 869	0.23 80	0.20 61	13.60 848	0.40 262	0.45 336	0.66 400	0.42 337	0.21 119	0.64 459	0.32 365	5.49 849	0.10 108	0.15 282	0.11 181	72.83 883	0.13 258

DA	0.31 288	0.18 219	0.35 217	0.41 423	0.21 225	0.73 609	0.33 419	0.51 253	0.46 319	0.35 251	0.42 275	0.40 315	0.35 372	0.33 100	0.27 266	0.16 374	0.11 267	0.16 330	0.11 181	0.15 326	0.12 186

GGEV	0.31 288	0.18 219	0.35 217	0.41 423	0.21 225	0.73 609	0.33 419	0.51 253	0.46 319	0.35 251	0.42 275	0.40 315	0.35 372	0.33 100	0.27 266	0.16 374	0.11 267	0.16 330	0.11 181	0.15 326	0.12 186

GASTEREO	0.26 202	0.17 164	0.35 217	0.41 423	0.21 225	0.22 58	0.30 341	0.47 227	0.32 177	0.38 273	0.33 214	0.22 85	0.33 344	0.43 231	0.24 183	0.15 317	0.10 108	0.13 134	0.11 181	0.13 196	0.12 186

MSCF	0.25 172	0.17 164	0.36 244	0.41 423	0.21 225	0.20 41	0.31 375	0.47 227	0.32 177	0.37 264	0.33 214	0.23 101	0.34 355	0.37 161	0.23 153	0.15 317	0.10 108	0.13 134	0.11 181	0.13 196	0.13 258

DVStereo	0.31 288	0.16 107	0.38 281	0.34 149	0.21 225	0.54 487	0.25 214	0.58 304	0.43 297	0.59 401	0.50 314	0.37 284	0.32 333	0.50 309	0.29 311	0.13 148	0.12 364	0.13 134	0.11 181	0.11 47	0.12 186

4.5_new	0.21 76	0.20 323	0.31 144	0.31 49	0.18 95	0.24 89	0.26 247	0.34 76	0.29 129	0.33 233	0.29 175	0.19 39	0.19 66	0.30 46	0.21 73	0.10 10	0.08 1	0.12 79	0.11 181	0.14 259	0.10 15

4.5w-stereo	0.21 76	0.20 323	0.31 144	0.31 49	0.18 95	0.24 89	0.26 247	0.34 76	0.29 129	0.33 233	0.29 175	0.19 39	0.19 66	0.30 46	0.21 73	0.10 10	0.08 1	0.12 79	0.11 181	0.14 259	0.10 15

SGD-Stereo	0.22 102	0.16 107	0.28 79	0.32 86	0.16 47	0.28 176	0.20 61	0.39 125	0.29 129	0.25 131	0.29 175	0.21 69	0.27 239	0.38 176	0.27 266	0.16 374	0.09 20	0.13 134	0.11 181	0.13 196	0.11 89

HART	0.30 270	0.17 164	0.33 170	0.41 423	0.21 225	0.32 266	0.26 247	0.67 378	0.32 177	0.33 233	0.66 400	0.41 324	0.22 146	0.58 383	0.25 213	0.12 80	0.11 267	0.15 282	0.11 181	0.15 326	0.12 186

SCV_C0	0.28 245	0.20 323	0.40 314	0.36 236	0.25 399	0.23 80	0.28 291	0.60 317	0.41 273	0.31 221	0.36 244	0.37 284	0.20 97	0.61 413	0.23 153	0.13 148	0.11 267	0.13 134	0.11 181	0.16 399	0.13 258

SCV	0.27 224	0.20 323	0.37 269	0.36 236	0.22 257	0.27 155	0.33 419	0.65 358	0.31 162	0.25 131	0.29 175	0.37 284	0.23 170	0.52 330	0.23 153	0.19 523	0.11 267	0.14 211	0.11 181	0.15 326	0.12 186

AIO_test	0.24 144	0.17 164	0.33 170	0.35 186	0.21 225	0.31 240	0.38 511	0.45 199	0.26 93	0.26 148	0.28 160	0.32 229	0.21 119	0.40 196	0.26 241	0.13 148	0.10 108	0.13 134	0.11 181	0.13 196	0.11 89

WCG-NET	0.29 259	0.15 60	0.35 217	0.34 149	0.19 139	0.32 266	0.27 266	0.42 173	0.82 535	0.46 344	0.49 312	0.39 306	0.25 199	0.42 219	0.27 266	0.12 80	0.09 20	0.13 134	0.11 181	0.12 124	0.11 89

Occ-G	0.27 224	0.15 60	0.32 160	0.35 186	0.21 225	0.28 176	0.32 400	0.44 190	0.34 194	0.29 196	0.43 281	0.49 392	0.25 199	0.50 309	0.30 336	0.14 222	0.11 267	0.14 211	0.11 181	0.13 196	0.13 258

AIO-Stereo	0.26 202	0.19 271	0.36 244	0.39 340	0.18 95	0.28 176	0.30 341	0.52 260	0.29 129	0.30 209	0.31 197	0.32 229	0.17 33	0.55 350	0.23 153	0.13 148	0.10 108	0.14 211	0.11 181	0.13 196	0.11 89

WCG-NET（raft）	0.31 288	0.16 107	0.39 297	0.33 116	0.19 139	0.35 317	0.27 266	0.54 276	0.79 501	0.45 336	0.55 358	0.47 379	0.27 239	0.56 360	0.28 292	0.13 148	0.10 108	0.12 79	0.11 181	0.12 124	0.12 186

RSM	0.26 202	0.19 271	0.35 217	0.37 274	0.21 225	0.27 155	0.33 419	0.55 282	0.28 117	0.26 148	0.25 115	0.38 292	0.20 97	0.59 392	0.23 153	0.12 80	0.10 108	0.14 211	0.11 181	0.14 259	0.11 89

DLNR_Zeroshot_test	20.12 852	36.36 859	38.38 855	170.13 878	62.28 870	0.22 58	0.20 61	13.43 847	0.40 262	0.45 336	0.66 400	0.42 337	0.21 119	0.64 459	0.32 365	5.57 854	0.10 108	0.15 282	0.11 181	72.31 882	0.13 258

GCAP-Stereo	0.29 259	0.21 369	0.45 377	0.39 340	0.20 187	0.39 377	0.22 139	0.60 317	0.46 319	0.47 349	0.50 314	0.39 306	0.27 239	0.34 120	0.24 183	0.14 222	0.12 364	0.14 211	0.11 181	0.13 196	0.12 186

RAFT-Test	0.35 338	0.19 271	0.42 342	0.39 340	0.24 361	0.50 459	0.23 172	0.74 457	0.44 304	0.62 416	0.85 505	0.64 488	0.28 263	0.48 290	0.30 336	0.14 222	0.11 267	0.14 211	0.11 181	0.13 196	0.13 258

Selective-IGEV	0.25 172	0.18 219	0.37 269	0.37 274	0.20 187	0.27 155	0.25 214	0.59 312	0.25 83	0.27 166	0.26 137	0.34 252	0.18 44	0.62 437	0.23 153	0.12 80	0.10 108	0.14 211	0.11 181	0.13 196	0.11 89

DCANet-4	0.38 393	0.22 410	0.58 530	0.35 186	0.19 139	0.30 218	0.30 341	0.69 400	0.97 634	0.70 481	0.79 464	0.40 315	0.46 474	0.46 265	0.37 428	0.14 222	0.10 108	0.14 211	0.11 181	0.12 124	0.15 360

fff	0.39 408	0.18 219	0.46 389	0.35 186	0.19 139	0.30 218	0.30 341	0.73 448	1.08 683	0.70 481	0.79 464	0.44 357	0.62 571	0.47 279	0.37 428	0.14 222	0.10 108	0.14 211	0.11 181	0.12 124	0.15 360

ADStereo(finetuned)	0.39 408	0.18 219	0.58 530	0.35 186	0.19 139	0.30 218	0.30 341	0.72 435	0.96 629	0.72 493	0.77 449	0.45 367	0.68 613	0.46 265	0.36 415	0.14 222	0.10 108	0.14 211	0.11 181	0.13 196	0.15 360

DCANet	0.38 393	0.18 219	0.46 389	0.35 186	0.19 139	0.30 218	0.30 341	0.72 435	0.96 629	0.72 493	0.77 449	0.45 367	0.56 529	0.47 279	0.36 415	0.14 222	0.10 108	0.14 211	0.11 181	0.13 196	0.15 360

csc	0.39 408	0.18 219	0.46 389	0.35 186	0.19 139	0.30 218	0.30 341	0.73 448	1.08 683	0.70 481	0.79 464	0.44 357	0.62 571	0.47 279	0.37 428	0.14 222	0.10 108	0.14 211	0.11 181	0.12 124	0.15 360

cscssc	0.39 408	0.18 219	0.46 389	0.35 186	0.19 139	0.30 218	0.30 341	0.73 448	1.08 683	0.70 481	0.79 464	0.44 357	0.62 571	0.47 279	0.37 428	0.14 222	0.10 108	0.14 211	0.11 181	0.12 124	0.15 360

iResNetv2_ROB	0.55 592	0.29 587	0.86 666	0.39 340	0.25 399	0.67 585	0.37 493	1.21 674	1.02 654	1.02 684	1.10 633	0.89 620	0.79 670	0.74 544	0.43 499	0.19 523	0.13 447	0.15 282	0.11 181	0.19 516	0.16 400

MLCV	0.49 527	0.26 540	0.73 619	0.38 305	0.18 95	0.64 559	0.33 419	0.84 513	0.89 580	0.96 662	1.12 640	0.72 544	0.45 467	1.00 680	0.59 603	0.14 222	0.10 108	0.14 211	0.11 181	0.14 259	0.14 308

GStereo	0.26 202	0.16 107	0.35 217	0.31 49	0.26 438	0.35 317	0.20 61	0.34 76	0.30 149	0.30 209	0.35 234	0.34 252	0.27 239	0.36 148	0.31 352	0.17 431	0.14 490	0.17 386	0.12 236	0.17 435	0.17 449

GeoAtt-L-single (ZS)	0.17 2	0.14 13	0.24 9	0.26 2	0.14 10	0.15 13	0.16 5	0.20 4	0.18 16	0.25 131	0.21 51	0.14 2	0.15 9	0.32 79	0.20 47	0.14 222	0.09 20	0.13 134	0.12 236	0.13 196	0.12 186

ACC-I	0.20 34	0.16 107	0.25 15	0.33 116	0.19 139	0.10 2	0.23 172	0.24 13	0.30 149	0.24 114	0.29 175	0.20 54	0.21 119	0.29 32	0.19 21	0.14 222	0.10 108	0.15 282	0.12 236	0.14 259	0.11 89

ACC	0.20 34	0.16 107	0.26 39	0.33 116	0.20 187	0.08 1	0.22 139	0.26 17	0.31 162	0.23 89	0.26 137	0.20 54	0.20 97	0.27 16	0.19 21	0.14 222	0.10 108	0.16 330	0.12 236	0.14 259	0.11 89

TADF							0.31 375	0.80 497	0.95 620	1.00 675	0.60 374	0.62 476	0.36 386	0.54 346	0.32 365	0.13 148	0.09 20	0.15 282	0.12 236	0.14 259

RSGM							0.24 188	0.72 435	0.46 319	0.69 474	0.63 387	0.68 518	0.32 333	0.48 290	0.31 352	0.14 222	0.11 267	0.14 211	0.12 236	0.13 196

GFORCE	0.21 76	0.16 107	0.31 144	0.39 340	0.15 33	0.33 289	0.21 98	0.35 88	0.18 16	0.24 114	0.22 63	0.21 69	0.25 199	0.28 22	0.17 4	0.11 41	0.09 20	0.14 211	0.12 236	0.12 124	0.09 1

F5.5	0.20 34	0.15 60	0.25 15	0.35 186	0.14 10	0.31 240	0.22 139	0.36 102	0.21 44	0.19 24	0.24 103	0.24 124	0.19 66	0.29 32	0.17 4	0.11 41	0.11 267	0.14 211	0.12 236	0.13 196	0.09 1

F8.5	0.20 34	0.16 107	0.25 15	0.36 236	0.14 10	0.21 52	0.21 98	0.34 76	0.19 26	0.22 73	0.25 115	0.24 124	0.20 97	0.36 148	0.17 4	0.11 41	0.09 20	0.14 211	0.12 236	0.12 124	0.09 1

FORCE_9	0.20 34	0.16 107	0.25 15	0.36 236	0.14 10	0.22 58	0.22 139	0.34 76	0.19 26	0.22 73	0.25 115	0.24 124	0.20 97	0.36 148	0.17 4	0.11 41	0.09 20	0.14 211	0.12 236	0.12 124	0.09 1

FORCE_8	0.20 34	0.16 107	0.25 15	0.37 274	0.14 10	0.22 58	0.23 172	0.35 88	0.20 35	0.23 89	0.26 137	0.26 159	0.21 119	0.37 161	0.16 1	0.11 41	0.09 20	0.14 211	0.12 236	0.12 124	0.09 1

FORCE_4.5	0.20 34	0.16 107	0.31 144	0.35 186	0.14 10	0.21 52	0.28 291	0.39 125	0.21 44	0.17 13	0.23 78	0.17 14	0.23 170	0.38 176	0.17 4	0.13 148	0.09 20	0.13 134	0.12 236	0.10 5	0.10 15

FORCE_5	0.20 34	0.14 13	0.27 59	0.37 274	0.14 10	0.26 127	0.19 37	0.41 162	0.17 9	0.20 34	0.23 78	0.27 177	0.20 97	0.35 132	0.18 13	0.12 80	0.09 20	0.13 134	0.12 236	0.13 196	0.10 15

EE1	0.28 245	0.16 107	0.36 244	0.37 274	0.24 361	0.18 27	0.25 214	0.63 343	0.39 245	0.35 251	0.35 234	0.46 373	0.34 355	0.56 360	0.23 153	0.16 374	0.11 267	0.14 211	0.12 236	0.14 259	0.13 258

DF_test	0.20 34	0.13 3	0.26 39	0.33 116	0.24 361	0.10 2	0.23 172	0.27 18	0.31 162	0.23 89	0.28 160	0.15 6	0.18 44	0.22 3	0.21 73	0.15 317	0.11 267	0.13 134	0.12 236	0.14 259	0.11 89

small-0shot	0.19 18	0.14 13	0.29 101	0.30 27	0.18 95	0.18 27	0.28 291	0.27 18	0.17 9	0.19 24	0.30 188	0.14 2	0.15 9	0.25 9	0.21 73	0.13 148	0.09 20	0.14 211	0.12 236	0.12 124	0.11 89

anonymous	0.20 34	0.16 107	0.30 125	0.33 116	0.21 225	0.14 7	0.21 98	0.25 16	0.29 129	0.26 148	0.37 250	0.18 26	0.16 24	0.28 22	0.20 47	0.12 80	0.10 108	0.14 211	0.12 236	0.12 124	0.11 89

ManiGeoR	0.35 338	0.18 219	0.51 450	0.32 86	0.23 300	0.42 412	0.27 266	0.76 473	0.52 357	0.42 316	0.64 391	0.41 324	0.33 344	0.65 471	0.43 499	0.16 374	0.11 267	0.14 211	0.12 236	0.15 326	0.17 449

HLf10	0.35 338	0.18 219	0.51 450	0.32 86	0.23 300	0.42 412	0.27 266	0.76 473	0.52 357	0.42 316	0.64 391	0.41 324	0.33 344	0.65 471	0.43 499	0.16 374	0.11 267	0.14 211	0.12 236	0.15 326	0.17 449

HLf8	0.35 338	0.19 271	0.46 389	0.31 49	0.23 300	0.44 431	0.27 266	0.75 467	0.68 430	0.46 344	0.60 374	0.36 280	0.30 310	0.60 404	0.37 428	0.18 479	0.11 267	0.14 211	0.12 236	0.17 435	0.18 484

TestStereo_HL2	0.34 329	0.20 323	0.38 281	0.32 86	0.23 300	0.34 306	0.25 214	0.62 332	0.63 402	0.57 396	0.73 427	0.42 337	0.38 410	0.60 404	0.38 446	0.16 374	0.11 267	0.13 134	0.12 236	0.15 326	0.17 449

GGDA	0.34 329	0.20 323	0.37 269	0.32 86	0.22 257	0.32 266	0.26 247	0.62 332	0.67 426	0.53 379	0.71 421	0.41 324	0.36 386	0.57 374	0.37 428	0.15 317	0.11 267	0.13 134	0.12 236	0.15 326	0.16 400

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.27 224	0.17 164	0.33 170	0.34 149	0.23 300	0.35 317	0.31 375	0.49 236	0.49 338	0.39 286	0.51 323	0.25 144	0.19 66	0.30 46	0.25 213	0.13 148	0.10 108	0.15 282	0.12 236	0.11 47	0.11 89

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.27 224	0.17 164	0.34 193	0.34 149	0.22 257	0.33 289	0.30 341	0.46 211	0.47 329	0.40 302	0.54 349	0.24 124	0.19 66	0.37 161	0.24 183	0.12 80	0.10 108	0.15 282	0.12 236	0.11 47	0.11 89

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.27 224	0.17 164	0.33 170	0.34 149	0.22 257	0.34 306	0.31 375	0.50 245	0.51 353	0.39 286	0.54 349	0.24 124	0.20 97	0.30 46	0.24 183	0.12 80	0.09 20	0.15 282	0.12 236	0.11 47	0.11 89

gcap_with_dpt	0.26 202	0.17 164	0.35 217	0.35 186	0.21 225	0.35 317	0.35 463	0.45 199	0.42 284	0.39 286	0.54 349	0.23 101	0.22 146	0.29 32	0.24 183	0.12 80	0.09 20	0.15 282	0.12 236	0.11 47	0.11 89

water-stereo	0.29 259	0.15 60	0.32 160	0.36 236	0.20 187	0.36 337	0.24 188	0.65 358	0.39 245	0.41 310	0.61 380	0.44 357	0.39 429	0.29 32	0.28 292	0.14 222	0.13 447	0.14 211	0.12 236	0.12 124	0.12 186

depthmonostereo	0.30 270	0.15 60	0.36 244	0.35 186	0.18 95	0.45 441	0.27 266	0.71 424	0.57 383	0.36 259	0.43 281	0.34 252	0.40 436	0.36 148	0.27 266	0.14 222	0.12 364	0.13 134	0.12 236	0.11 47	0.12 186

G2L-ROB	0.49 527	0.20 323	0.48 417	0.36 236	0.22 257	0.58 519	0.42 579	1.19 664	0.74 471	0.86 591	0.76 445	1.08 684	0.59 551	0.81 597	0.60 604	0.17 431	0.12 364	0.15 282	0.12 236	0.17 435	0.20 536

xyz-stereo	4.31 819	0.17 164	61.72 870	0.35 186	0.16 47	13.86 844	0.38 511	0.61 324	0.69 439	1.05 697	3.09 800	0.77 574	0.88 704	1.24 718	0.46 521	0.13 148	0.10 108	0.16 330	0.12 236	0.13 196	0.11 89

G2L-Stereo_test	0.50 540	0.22 410	0.46 389	0.34 149	0.24 361	0.58 519	0.59 690	1.14 642	0.79 501	0.89 615	0.96 561	0.96 642	0.59 551	0.72 537	0.67 626	0.17 431	0.12 364	0.14 211	0.12 236	0.15 326	0.16 400

MM-Stereo_test2	0.30 270	0.18 219	0.41 325	0.41 423	0.25 399	0.41 401	0.41 566	0.65 358	0.43 297	0.38 273	0.36 244	0.31 218	0.26 225	0.55 350	0.25 213	0.12 80	0.11 267	0.15 282	0.12 236	0.15 326	0.12 186

SMoEStereo_RVC	0.27 224	0.20 323	0.37 269	0.36 236	0.23 300	0.36 337	0.31 375	0.43 180	0.36 215	0.38 273	0.30 188	0.32 229	0.24 185	0.56 360	0.24 183	0.12 80	0.10 108	0.16 330	0.12 236	0.12 124	0.12 186

999	0.28 245	0.17 164	0.38 281	0.37 274	0.25 399	0.30 218	0.27 266	0.55 282	0.42 284	0.26 148	0.31 197	0.39 306	0.24 185	0.65 471	0.26 241	0.14 222	0.11 267	0.15 282	0.12 236	0.12 124	0.15 360

ours_stereo	0.27 224	0.22 410	0.35 217	0.38 305	0.24 361	0.30 218	0.32 400	0.46 211	0.39 245	0.27 166	0.34 226	0.35 268	0.23 170	0.49 303	0.27 266	0.13 148	0.11 267	0.16 330	0.12 236	0.14 259	0.12 186

UGAM-zero	0.48 511	0.21 369	0.66 574	0.38 305	0.23 300	0.36 337	0.22 139	1.30 716	0.43 297	0.67 458	0.61 380	1.74 765	0.89 707	0.79 586	0.27 266	0.15 317	0.12 364	0.15 282	0.12 236	0.13 196	0.14 308

GCAP-BAT	0.28 245	0.16 107	0.45 377	0.34 149	0.22 257	0.26 127	0.24 188	0.49 236	0.56 374	0.35 251	0.42 275	0.43 350	0.27 239	0.50 309	0.24 183	0.14 222	0.11 267	0.14 211	0.12 236	0.12 124	0.13 258

RSM++	0.26 202	0.19 271	0.36 244	0.37 274	0.21 225	0.28 176	0.29 315	0.54 276	0.34 194	0.26 148	0.23 78	0.36 280	0.21 119	0.52 330	0.24 183	0.12 80	0.11 267	0.14 211	0.12 236	0.14 259	0.11 89

RAFT-Stereo-weight	0.33 310	0.19 271	0.36 244	0.39 340	0.23 300	0.28 176	0.29 315	0.69 400	0.83 541	0.55 386	0.51 323	0.58 450	0.20 97	0.48 290	0.30 336	0.13 148	0.10 108	0.14 211	0.12 236	0.13 196	0.12 186

gcap-zeroshot	0.26 202	0.17 164	0.34 193	0.33 116	0.23 300	0.35 317	0.31 375	0.49 236	0.48 333	0.38 273	0.50 314	0.26 159	0.20 97	0.28 22	0.25 213	0.13 148	0.09 20	0.15 282	0.12 236	0.11 47	0.11 89

test_for_model	0.27 224	0.17 164	0.34 193	0.34 149	0.23 300	0.35 317	0.31 375	0.49 236	0.49 338	0.39 286	0.51 323	0.25 144	0.19 66	0.30 46	0.25 213	0.13 148	0.10 108	0.15 282	0.12 236	0.11 47	0.11 89

qqq1	0.51 554	0.24 467	0.67 580	0.35 186	0.20 187	0.63 549	0.34 439	1.26 696	1.06 670	0.85 581	1.02 598	0.71 527	0.66 595	0.96 661	0.36 415	0.19 523	0.16 553	0.14 211	0.12 236	0.15 326	0.16 400

fff1	0.51 554	0.24 467	0.67 580	0.35 186	0.20 187	0.63 549	0.34 439	1.26 696	1.06 670	0.85 581	1.02 598	0.71 527	0.66 595	0.96 661	0.36 415	0.19 523	0.16 553	0.14 211	0.12 236	0.15 326	0.16 400

ff7	0.30 270	0.22 410	0.42 342	0.37 274	0.26 438	0.31 240	0.34 439	0.66 365	0.35 209	0.39 286	0.33 214	0.31 218	0.28 263	0.61 413	0.26 241	0.14 222	0.11 267	0.17 386	0.12 236	0.15 326	0.16 400

IGEVStereo-DCA	0.30 270	0.24 467	0.42 342	0.36 236	0.27 485	0.38 360	0.34 439	0.66 365	0.35 209	0.39 286	0.31 197	0.35 268	0.27 239	0.62 437	0.25 213	0.16 374	0.12 364	0.16 330	0.12 236	0.14 259	0.16 400

ffff	0.30 270	0.22 410	0.42 342	0.37 274	0.26 438	0.31 240	0.34 439	0.66 365	0.35 209	0.39 286	0.33 214	0.31 218	0.28 263	0.61 413	0.26 241	0.14 222	0.11 267	0.17 386	0.12 236	0.15 326	0.16 400

11t	0.30 270	0.22 410	0.42 342	0.37 274	0.26 438	0.31 240	0.34 439	0.66 365	0.35 209	0.39 286	0.33 214	0.31 218	0.28 263	0.61 413	0.26 241	0.14 222	0.11 267	0.17 386	0.12 236	0.15 326	0.16 400

UniTT-Stereo	0.27 224	0.18 219	0.40 314	0.40 386	0.28 513	0.30 218	0.28 291	0.40 150	0.33 186	0.30 209	0.46 296	0.27 177	0.25 199	0.48 290	0.35 403	0.17 431	0.13 447	0.14 211	0.12 236	0.14 259	0.13 258

testlalala	0.26 202	0.17 164	0.34 193	0.33 116	0.23 300	0.35 317	0.31 375	0.49 236	0.48 333	0.38 273	0.50 314	0.26 159	0.20 97	0.28 22	0.25 213	0.13 148	0.09 20	0.15 282	0.12 236	0.11 47	0.11 89

GCAPDPT-zeroshot	0.28 245	0.16 107	0.45 377	0.34 149	0.22 257	0.26 127	0.24 188	0.49 236	0.56 374	0.35 251	0.42 275	0.43 350	0.27 239	0.50 309	0.24 183	0.14 222	0.11 267	0.14 211	0.12 236	0.12 124	0.13 258

anonymousdsp	0.30 270	0.22 410	0.41 325	0.38 305	0.26 438	0.31 240	0.35 463	0.68 387	0.36 215	0.40 302	0.33 214	0.32 229	0.28 263	0.62 437	0.26 241	0.14 222	0.10 108	0.17 386	0.12 236	0.15 326	0.16 400

knoymous	0.37 375	0.22 410	0.34 193	0.32 86	0.22 257	0.38 360	0.29 315	0.63 343	0.65 414	0.69 474	0.69 413	0.60 465	0.40 436	0.61 413	0.36 415	0.17 431	0.11 267	0.20 528	0.12 236	0.18 477	0.19 501

Selective-RAFT	0.36 354	0.23 443	0.54 498	0.45 559	0.22 257	0.64 559	0.27 266	0.62 332	0.65 414	0.41 310	0.38 259	0.55 420	0.39 429	0.59 392	0.36 415	0.14 222	0.12 364	0.14 211	0.12 236	0.16 399	0.14 308

MC-Stereo	0.29 259	0.18 219	0.35 217	0.40 386	0.21 225	0.26 127	0.26 247	0.53 266	0.40 262	0.38 273	0.61 380	0.41 324	0.31 322	0.57 374	0.27 266	0.14 222	0.10 108	0.14 211	0.12 236	0.12 124	0.12 186

RCA-Stereo	0.36 354	0.18 219	0.37 269	0.38 305	0.23 300	0.31 240	0.33 419	0.70 414	1.25 725	0.45 336	0.65 395	0.46 373	0.43 450	0.40 196	0.29 311	0.14 222	0.10 108	0.14 211	0.12 236	0.12 124	0.12 186

ccc-4	0.30 270	0.22 410	0.42 342	0.37 274	0.26 438	0.31 240	0.34 439	0.66 365	0.35 209	0.39 286	0.33 214	0.31 218	0.28 263	0.61 413	0.26 241	0.14 222	0.11 267	0.17 386	0.12 236	0.15 326	0.16 400

IGEV-Stereo	0.30 270	0.22 410	0.41 325	0.38 305	0.26 438	0.30 218	0.35 463	0.68 387	0.36 215	0.40 302	0.33 214	0.32 229	0.28 263	0.62 437	0.26 241	0.14 222	0.10 108	0.17 386	0.12 236	0.15 326	0.16 400
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.27 224	0.23 443	0.40 314	0.49 625	0.22 257	0.20 41	0.29 315	0.55 282	0.45 310	0.29 196	0.27 148	0.42 337	0.26 225	0.30 46	0.26 241	0.15 317	0.13 447	0.13 134	0.12 236	0.16 399	0.13 258
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
raftrobust	0.35 338	0.20 323	0.39 297	0.43 513	0.29 542	0.31 240	0.25 214	0.73 448	0.66 419	0.59 401	0.56 361	0.44 357	0.45 467	0.55 350	0.31 352	0.16 374	0.12 364	0.14 211	0.12 236	0.12 124	0.14 308

111	0.42 448	0.18 219	0.46 389	0.35 186	0.19 139	0.52 474	0.28 291	0.76 473	1.16 707	0.52 370	0.92 546	0.65 495	0.51 502	0.65 471	0.37 428	0.15 317	0.10 108	0.14 211	0.12 236	0.13 196	0.16 400

test_xeample3	0.31 288	0.23 443	0.56 517	0.36 236	0.26 438	0.35 317	0.32 400	0.60 317	0.38 231	0.44 332	0.32 210	0.33 243	0.28 263	0.66 486	0.27 266	0.14 222	0.12 364	0.16 330	0.12 236	0.14 259	0.14 308

CFNet-RSSM	0.35 338	0.18 219	0.47 402	0.39 340	0.22 257	0.35 317	0.23 172	0.78 486	0.86 556	0.67 458	0.54 349	0.56 427	0.28 263	0.49 303	0.28 292	0.14 222	0.10 108	0.14 211	0.12 236	0.13 196	0.12 186

Gwc-CoAtRS	0.35 338	0.18 219	0.46 389	0.39 340	0.23 300	0.34 306	0.22 139	0.74 457	0.77 487	0.62 416	0.60 374	0.58 450	0.29 285	0.47 279	0.29 311	0.14 222	0.11 267	0.14 211	0.12 236	0.13 196	0.13 258

R-Stereo Train	0.40 424	0.19 271	0.47 402	0.43 513	0.27 485	0.41 401	0.31 375	0.74 457	0.38 231	0.90 623	1.28 692	0.58 450	0.35 372	0.43 231	0.35 403	0.15 317	0.13 447	0.14 211	0.12 236	0.14 259	0.14 308

RAFT-Stereo	0.40 424	0.19 271	0.47 402	0.43 513	0.27 485	0.41 401	0.31 375	0.74 457	0.38 231	0.90 623	1.28 692	0.58 450	0.35 372	0.43 231	0.35 403	0.15 317	0.13 447	0.14 211	0.12 236	0.14 259	0.14 308
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.52 569	0.31 611	0.86 666	0.44 544	0.22 257	0.66 575	0.47 619	0.92 549	1.02 654	0.89 615	1.12 640	0.69 521	0.55 520	0.86 618	0.60 604	0.15 317	0.11 267	0.15 282	0.12 236	0.17 435	0.17 449

GeoMambaStereo_RVC	0.27 224	0.18 219	0.34 193	0.31 49	0.27 485	0.38 360	0.26 247	0.35 88	0.25 83	0.38 273	0.40 267	0.38 292	0.28 263	0.34 120	0.29 311	0.20 545	0.16 553	0.16 330	0.13 302	0.16 399	0.21 558

L4000	0.28 245	0.16 107	0.42 342	0.40 386	0.23 300	0.33 289	0.30 341	0.66 365	0.30 149	0.26 148	0.46 296	0.25 144	0.25 199	0.52 330	0.29 311	0.12 80	0.09 20	0.15 282	0.13 302	0.13 196	0.12 186

L400	0.23 124	0.18 219	0.33 170	0.40 386	0.25 399	0.29 198	0.29 315	0.35 88	0.31 162	0.25 131	0.24 103	0.19 39	0.19 66	0.42 219	0.25 213	0.11 41	0.09 20	0.15 282	0.13 302	0.12 124	0.11 89

L500	0.24 144	0.19 271	0.36 244	0.40 386	0.24 361	0.32 266	0.28 291	0.38 117	0.34 194	0.26 148	0.32 210	0.19 39	0.19 66	0.34 120	0.25 213	0.11 41	0.09 20	0.15 282	0.13 302	0.13 196	0.11 89

G2	0.41 439	0.53 715	0.63 559	0.67 752	0.32 614	0.31 240	0.28 291	0.70 414	0.48 333	0.56 391	0.56 361	0.34 252	0.36 386	0.79 586	0.36 415	0.31 701	0.09 20	0.24 627	0.13 302	0.28 661	0.19 501

Cross2Single Stereo	0.27 224	0.25 501	0.24 9	0.41 423	0.16 47	0.17 23	0.25 214	0.28 29	0.38 231	0.75 513	0.25 115	0.24 124	0.19 66	0.50 309	0.25 213	0.26 655	0.09 20	0.16 330	0.13 302	0.25 630	0.11 89

GIO	0.31 288	0.16 107	0.41 325	0.36 236	0.20 187	0.24 89	0.41 566	0.50 245	0.68 430	0.44 332	0.62 384	0.49 392	0.22 146	0.48 290	0.27 266	0.14 222	0.10 108	0.14 211	0.13 302	0.12 124	0.14 308

MCPF							0.30 341	0.96 565	1.03 658	0.62 416	0.97 570	0.80 591	0.51 502	0.94 652	0.52 564	0.14 222	0.12 364	0.16 330	0.13 302	0.15 326

FORCE_4	0.21 76	0.14 13	0.28 79	0.36 236	0.14 10	0.30 218	0.29 315	0.35 88	0.17 9	0.22 73	0.22 63	0.25 144	0.22 146	0.37 161	0.18 13	0.12 80	0.10 108	0.15 282	0.13 302	0.13 196	0.10 15

FORCE_6	0.20 34	0.16 107	0.26 39	0.35 186	0.14 10	0.30 218	0.23 172	0.33 53	0.21 44	0.21 53	0.24 103	0.19 39	0.18 44	0.36 148	0.18 13	0.11 41	0.09 20	0.14 211	0.13 302	0.13 196	0.10 15

AnonStereo	0.32 300	0.20 323	0.40 314	0.40 386	0.24 361	0.27 155	0.33 419	0.68 387	0.51 353	0.44 332	0.35 234	0.55 420	0.32 333	0.56 360	0.24 183	0.16 374	0.10 108	0.15 282	0.13 302	0.17 435	0.14 308

GELT-Stereo	0.25 172	0.17 164	0.29 101	0.38 305	0.22 257	0.24 89	0.26 247	0.58 304	0.44 304	0.34 246	0.27 148	0.27 177	0.21 119	0.35 132	0.22 115	0.11 41	0.09 20	0.14 211	0.13 302	0.11 47	0.11 89

Anonymus	0.24 144	0.15 60	0.30 125	0.38 305	0.23 300	0.31 240	0.22 139	0.40 150	0.33 186	0.23 89	0.20 39	0.38 292	0.28 263	0.46 265	0.24 183	0.13 148	0.10 108	0.14 211	0.13 302	0.12 124	0.14 308

TestStereo_HLe17	0.35 338	0.18 219	0.53 484	0.33 116	0.21 225	0.44 431	0.30 341	0.73 448	0.67 426	0.48 356	0.68 411	0.36 280	0.30 310	0.64 459	0.38 446	0.16 374	0.10 108	0.14 211	0.13 302	0.16 399	0.16 400

TestStereo_HL3	0.38 393	0.20 323	0.59 538	0.35 186	0.24 361	0.55 494	0.38 511	0.62 332	0.45 310	0.64 435	0.86 509	0.56 427	0.50 496	0.57 374	0.30 336	0.15 317	0.11 267	0.14 211	0.13 302	0.14 259	0.18 484

TestStereo-Hl	0.35 338	0.21 369	0.39 297	0.33 116	0.22 257	0.36 337	0.29 315	0.68 387	0.61 400	0.55 386	0.69 413	0.47 379	0.46 474	0.63 449	0.36 415	0.14 222	0.11 267	0.14 211	0.13 302	0.15 326	0.16 400

DN	0.31 288	0.19 271	0.35 217	0.39 340	0.27 485	0.35 317	0.27 266	0.57 298	0.58 387	0.33 233	0.43 281	0.50 398	0.23 170	0.41 205	0.24 183	0.21 570	0.14 490	0.16 330	0.13 302	0.17 435	0.19 501

IGEV_i1	0.45 479	0.23 443	0.57 526	0.40 386	0.23 300	0.64 559	0.42 579	1.05 601	0.65 414	0.71 491	0.70 418	0.76 568	0.47 480	0.75 552	0.45 516	0.16 374	0.14 490	0.16 330	0.13 302	0.17 435	0.18 484

LiteMatch	0.25 172	0.18 219	0.25 15	0.38 305	0.20 187	0.28 176	0.27 266	0.33 53	0.26 93	0.21 53	0.20 39	0.28 190	0.43 450	0.30 46	0.47 533	0.17 431	0.10 108	0.15 282	0.13 302	0.15 326	0.15 360

Lsterematch	0.39 408	0.18 219	0.40 314	0.38 305	0.20 187	0.41 401	0.27 266	0.59 312	0.75 475	0.68 470	1.01 594	0.49 392	0.43 450	0.60 404	0.47 533	0.17 431	0.10 108	0.15 282	0.13 302	0.15 326	0.15 360

Selective-IGEV-i1	0.46 487	0.21 369	0.60 545	0.43 513	0.24 361	0.67 585	0.53 660	1.07 612	0.90 586	0.65 442	0.82 486	0.80 591	0.38 410	0.56 360	0.40 481	0.16 374	0.14 490	0.15 282	0.13 302	0.16 399	0.17 449

BLMT-Stereo	0.17 2	0.11 1	0.23 4	0.33 116	0.20 187	0.16 19	0.22 139	0.21 5	0.23 61	0.14 1	0.18 27	0.16 11	0.14 3	0.26 12	0.22 115	0.10 10	0.09 20	0.14 211	0.13 302	0.10 5	0.11 89

WQFJX	0.33 310	0.19 271	0.34 193	0.39 340	0.27 485	0.60 535	0.30 341	0.58 304	0.52 357	0.40 302	0.38 259	0.34 252	0.35 372	0.63 449	0.41 488	0.15 317	0.17 589	0.16 330	0.13 302	0.15 326	0.16 400

xyz-stereo-finetune2	0.37 375	0.20 323	0.40 314	0.32 86	0.19 139	0.80 641	0.29 315	0.56 290	0.33 186	0.53 379	0.79 464	0.43 350	0.48 487	0.70 521	0.46 521	0.13 148	0.12 364	0.17 386	0.13 302	0.12 124	0.14 308

xyz-stereo-finetune	0.34 329	0.19 271	0.38 281	0.34 149	0.18 95	0.57 513	0.32 400	0.60 317	0.70 443	0.47 349	0.54 349	0.38 292	0.35 372	0.57 374	0.38 446	0.13 148	0.12 364	0.16 330	0.13 302	0.13 196	0.13 258

MM-Stereo_test3	0.35 338	0.19 271	0.33 170	0.42 465	0.26 438	0.34 306	0.44 600	0.74 457	0.93 606	0.47 349	0.52 335	0.42 337	0.29 285	0.46 265	0.29 311	0.17 431	0.15 523	0.17 386	0.13 302	0.14 259	0.15 360

fffft	0.26 202	0.18 219	0.39 297	0.37 274	0.23 300	0.29 198	0.35 463	0.46 211	0.26 93	0.37 264	0.23 78	0.27 177	0.22 146	0.55 350	0.28 292	0.12 80	0.09 20	0.16 330	0.13 302	0.13 196	0.13 258
1: 1. 1
tt45	0.28 245	0.18 219	0.36 244	0.36 236	0.24 361	0.37 351	0.28 291	0.50 245	0.31 162	0.41 310	0.27 148	0.38 292	0.25 199	0.61 413	0.26 241	0.13 148	0.11 267	0.16 330	0.13 302	0.12 124	0.15 360

mms	0.27 224	0.21 369	0.36 244	0.38 305	0.25 399	0.31 240	0.32 400	0.43 180	0.33 186	0.29 196	0.34 226	0.34 252	0.20 97	0.48 290	0.26 241	0.13 148	0.11 267	0.16 330	0.13 302	0.15 326	0.13 258

fffy	0.29 259	0.22 410	0.38 281	0.38 305	0.23 300	0.33 289	0.29 315	0.55 282	0.42 284	0.33 233	0.37 250	0.39 306	0.27 239	0.52 330	0.28 292	0.13 148	0.12 364	0.16 330	0.13 302	0.14 259	0.12 186

RAStereo	0.25 172	0.17 164	0.33 170	0.40 386	0.21 225	0.24 89	0.26 247	0.45 199	0.46 319	0.23 89	0.34 226	0.30 212	0.19 66	0.34 120	0.26 241	0.15 317	0.12 364	0.16 330	0.13 302	0.14 259	0.11 89

U	3.17 810	0.17 164	0.35 217	0.41 423	0.71 782	57.93 871	0.20 61	0.43 180	0.39 245	0.26 148	0.23 78	0.23 101	0.22 146	0.26 12	0.22 115	0.16 374	0.10 108	0.74 793	0.13 302	0.13 196	0.11 89

MGS-Stereo	0.29 259	0.20 323	0.42 342	0.37 274	0.24 361	0.37 351	0.30 341	0.40 150	0.50 345	0.32 226	0.51 323	0.40 315	0.24 185	0.45 254	0.28 292	0.16 374	0.12 364	0.15 282	0.13 302	0.15 326	0.14 308

ACVNet-DCA	0.36 354	0.25 501	0.35 217	0.42 465	0.23 300	0.53 480	0.37 493	0.91 538	0.59 390	0.42 316	0.50 314	0.34 252	0.47 480	0.61 413	0.26 241	0.17 431	0.11 267	0.19 486	0.13 302	0.18 477	0.19 501

1test111	0.37 375	0.25 501	0.35 217	0.42 465	0.23 300	0.53 480	0.37 493	0.91 538	0.59 390	0.42 316	0.50 314	0.34 252	0.47 480	0.59 392	0.48 542	0.17 431	0.11 267	0.19 486	0.13 302	0.18 477	0.19 501

cc1	0.38 393	0.25 501	0.35 217	0.42 465	0.23 300	0.53 480	0.37 493	0.71 424	1.17 710	0.42 316	0.50 314	0.34 252	0.47 480	0.61 413	0.26 241	0.17 431	0.11 267	0.19 486	0.13 302	0.16 399	0.17 449

11t1	0.38 393	0.23 443	0.49 428	0.36 236	0.23 300	0.61 537	0.31 375	0.74 457	0.47 329	0.62 416	0.55 358	0.55 420	0.49 493	0.58 383	0.45 516	0.18 479	0.15 523	0.16 330	0.13 302	0.17 435	0.19 501

rrr	0.31 288	0.24 467	0.56 517	0.36 236	0.27 485	0.38 360	0.31 375	0.56 290	0.44 304	0.39 286	0.31 197	0.35 268	0.27 239	0.62 437	0.25 213	0.16 374	0.12 364	0.16 330	0.13 302	0.14 259	0.14 308

tt1	0.37 375	0.25 501	0.35 217	0.43 513	0.23 300	0.52 474	0.37 493	0.72 435	1.13 698	0.42 316	0.46 296	0.35 268	0.44 460	0.61 413	0.26 241	0.17 431	0.11 267	0.19 486	0.13 302	0.16 399	0.17 449

MaDis-Stereo	0.27 224	0.19 271	0.39 297	0.37 274	0.26 438	0.28 176	0.28 291	0.45 199	0.37 226	0.27 166	0.27 148	0.40 315	0.27 239	0.40 196	0.30 336	0.16 374	0.14 490	0.16 330	0.13 302	0.15 326	0.12 186

AEACV	0.28 245	0.18 219	0.34 193	0.36 236	0.45 714	0.27 155	0.27 266	0.41 162	0.39 245	0.31 221	0.46 296	0.31 218	0.36 386	0.38 176	0.25 213	0.14 222	0.11 267	0.15 282	0.13 302	0.13 196	0.13 258

riskmin	0.41 439	0.21 369	0.44 369	0.34 149	0.24 361	0.58 519	0.32 400	0.70 414	0.86 556	0.52 370	0.57 365	0.78 578	0.60 557	0.58 383	0.39 458	0.17 431	0.12 364	0.19 486	0.13 302	0.19 516	0.22 578

ProNet	0.30 270	0.22 410	0.41 325	0.36 236	0.25 399	0.33 289	0.42 579	0.62 332	0.41 273	0.33 233	0.31 197	0.32 229	0.28 263	0.60 404	0.28 292	0.13 148	0.11 267	0.16 330	0.13 302	0.13 196	0.14 308

CroCo-Stereo Lap2	0.29 259	0.25 501	0.44 369	0.50 636	0.30 569	0.19 37	0.31 375	0.52 260	0.41 273	0.25 131	0.28 160	0.46 373	0.31 322	0.39 184	0.30 336	0.15 317	0.15 523	0.16 330	0.13 302	0.17 435	0.16 400

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 650	0.30 602	1.20 717	0.42 465	0.31 587	1.00 691	0.58 687	1.16 649	1.07 678	1.01 679	1.25 683	1.08 684	0.75 654	1.18 707	1.03 709	0.20 545	0.12 364	0.16 330	0.13 302	0.22 584	0.22 578

iRaft-Stereo_20w	0.42 448	0.20 323	0.63 559	0.39 340	0.27 485	0.33 289	0.25 214	1.76 787	0.37 226	0.73 502	0.53 344	0.63 482	0.42 446	0.86 618	0.29 311	0.14 222	0.11 267	0.14 211	0.13 302	0.15 326	0.15 360

MIPNet	0.39 408	0.22 410	0.66 574	0.40 386	0.25 399	0.53 480	0.29 315	0.78 486	0.74 471	0.68 470	0.60 374	0.40 315	0.48 487	0.45 254	0.39 458	0.14 222	0.11 267	0.16 330	0.13 302	0.14 259	0.14 308

test-3	0.35 338	0.17 164	0.48 417	0.40 386	0.22 257	0.42 412	0.22 139	0.66 365	0.80 510	0.72 493	0.45 291	0.63 482	0.29 285	0.45 254	0.32 365	0.13 148	0.09 20	0.17 386	0.13 302	0.13 196	0.11 89

test_1	0.35 338	0.17 164	0.48 417	0.40 386	0.22 257	0.42 412	0.22 139	0.66 365	0.80 510	0.70 481	0.45 291	0.63 482	0.29 285	0.45 254	0.32 365	0.13 148	0.09 20	0.17 386	0.13 302	0.13 196	0.11 89

GANet-ADL	0.44 469	0.27 557	0.48 417	0.44 544	0.30 569	0.54 487	0.36 478	0.94 557	0.88 574	0.64 435	0.72 424	0.68 518	0.44 460	0.55 350	0.44 510	0.22 596	0.15 523	0.15 282	0.13 302	0.18 477	0.21 558

cross-raft	0.34 329	0.20 323	0.38 281	0.45 559	0.24 361	0.32 266	0.35 463	0.77 482	0.42 284	0.62 416	0.77 449	0.58 450	0.27 239	0.46 265	0.31 352	0.12 80	0.10 108	0.15 282	0.13 302	0.15 326	0.12 186

RALCasStereoNet	0.37 375	0.23 443	0.41 325	0.44 544	0.28 513	0.36 337	0.38 511	0.66 365	0.67 426	0.51 364	0.74 440	0.51 405	0.29 285	0.64 459	0.38 446	0.17 431	0.14 490	0.15 282	0.13 302	0.17 435	0.17 449

HITNet	0.43 462	0.27 557	0.50 440	0.34 149	0.18 95	0.65 567	0.32 400	0.99 575	0.70 443	0.73 502	0.86 509	0.66 507	0.56 529	0.61 413	0.47 533	0.14 222	0.10 108	0.15 282	0.13 302	0.18 477	0.13 258
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
G4	0.35 338	0.26 540	0.59 538	0.53 680	0.29 542	0.32 266	0.29 315	0.67 378	0.53 366	0.48 356	0.52 335	0.31 218	0.34 355	0.65 471	0.31 352	0.24 636	0.10 108	0.20 528	0.14 355	0.17 435	0.15 360

noway7	0.79 683	0.32 614	8.40 819	0.43 513	0.23 300	0.45 441	0.39 530	0.75 467	0.76 482	0.51 364	0.51 323	0.74 554	0.51 502	0.45 254	0.41 488	0.14 222	0.11 267	0.16 330	0.14 355	0.17 435	0.14 308

Weightmod_eth	0.32 300	0.20 323	0.34 193	0.36 236	0.19 139	0.48 455	0.35 463	0.66 365	0.41 273	0.44 332	0.44 288	0.48 385	0.42 446	0.51 321	0.24 183	0.18 479	0.16 553	0.15 282	0.14 355	0.15 326	0.11 89

LGCAT	0.20 34	0.14 13	0.25 15	0.29 12	0.19 139	0.14 7	0.19 37	0.24 13	0.19 26	0.27 166	0.20 39	0.20 54	0.21 119	0.34 120	0.22 115	0.23 624	0.19 634	0.11 8	0.14 355	0.10 5	0.19 501

RT-IGEV	0.55 592	0.20 323	0.70 601	0.42 465	0.25 399	0.89 668	0.63 704	1.27 701	0.80 510	0.92 633	1.00 589	1.23 714	0.67 604	0.68 505	0.33 379	0.19 523	0.14 490	0.17 386	0.14 355	0.16 399	0.22 578

Pro-Stereo	0.18 7	0.13 3	0.22 2	0.33 116	0.23 300	0.16 19	0.19 37	0.21 5	0.23 61	0.24 114	0.18 27	0.17 14	0.11 1	0.36 148	0.21 73	0.11 41	0.09 20	0.15 282	0.14 355	0.10 5	0.10 15

WQFJA1	0.33 310	0.19 271	0.35 217	0.39 340	0.26 438	0.61 537	0.30 341	0.61 324	0.53 366	0.38 273	0.39 263	0.38 292	0.36 386	0.51 321	0.43 499	0.14 222	0.18 610	0.16 330	0.14 355	0.15 326	0.14 308

WQFJX1	0.33 310	0.20 323	0.35 217	0.42 465	0.28 513	0.52 474	0.33 419	0.56 290	0.55 371	0.40 302	0.36 244	0.33 243	0.30 310	0.72 537	0.40 481	0.15 317	0.18 610	0.17 386	0.14 355	0.16 399	0.16 400

NLMM1	0.34 329	0.21 369	0.38 281	0.41 423	0.26 438	0.55 494	0.32 400	0.58 304	0.65 414	0.42 316	0.45 291	0.30 212	0.27 239	0.64 459	0.39 458	0.16 374	0.18 610	0.17 386	0.14 355	0.15 326	0.14 308

NLMM	0.33 310	0.19 271	0.35 217	0.39 340	0.26 438	0.61 537	0.30 341	0.61 324	0.52 357	0.38 273	0.39 263	0.38 292	0.36 386	0.50 309	0.43 499	0.14 222	0.18 610	0.16 330	0.14 355	0.15 326	0.14 308

IGEV-FE	0.36 354	0.19 271	0.71 605	0.41 423	0.29 542	0.30 218	0.25 214	0.86 519	0.40 262	0.64 435	0.57 365	0.56 427	0.25 199	0.56 360	0.29 311	0.15 317	0.11 267	0.16 330	0.14 355	0.14 259	0.14 308

S2M2_XL	0.19 18	0.18 219	0.28 79	0.27 5	0.20 187	0.15 13	0.16 5	0.23 9	0.16 7	0.21 53	0.26 137	0.17 14	0.17 33	0.24 5	0.21 73	0.17 431	0.16 553	0.15 282	0.14 355	0.15 326	0.12 186
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test1	0.34 329	0.19 271	0.37 269	0.42 465	0.23 300	0.35 317	0.44 600	0.62 332	0.56 374	0.61 411	0.51 323	0.38 292	0.36 386	0.65 471	0.27 266	0.15 317	0.13 447	0.17 386	0.14 355	0.15 326	0.13 258

PAM	0.50 540	0.21 369	0.75 627	0.41 423	0.26 438	1.11 717	0.37 493	1.10 625	0.39 245	0.75 513	0.46 296	1.92 772	0.61 564	0.62 437	0.28 292	0.16 374	0.10 108	0.16 330	0.14 355	0.14 259	0.15 360

model_zeroshot	0.35 338	0.20 323	0.56 517	0.41 423	0.30 569	0.51 466	0.26 247	0.69 400	0.48 333	0.65 442	0.51 323	0.52 410	0.25 199	0.46 265	0.27 266	0.17 431	0.13 447	0.15 282	0.14 355	0.13 196	0.14 308

MyStereo8	0.42 448	0.21 369	0.64 565	0.43 513	0.29 542	0.55 494	0.28 291	0.72 435	0.50 345	0.73 502	1.01 594	0.57 434	0.44 460	0.52 330	0.52 564	0.15 317	0.12 364	0.16 330	0.14 355	0.19 516	0.21 558

IGEV_Zeroshot_test	0.36 354	0.19 271	0.71 605	0.41 423	0.29 542	0.30 218	0.25 214	0.86 519	0.40 262	0.64 435	0.57 365	0.56 427	0.25 199	0.56 360	0.29 311	0.15 317	0.11 267	0.16 330	0.14 355	0.14 259	0.14 308

HH	0.37 375	0.22 410	0.49 428	0.41 423	0.26 438	0.36 337	0.30 341	0.87 522	0.41 273	0.45 336	0.59 371	0.78 578	0.43 450	0.77 572	0.26 241	0.15 317	0.11 267	0.15 282	0.14 355	0.14 259	0.14 308

HanStereo	0.37 375	0.22 410	0.49 428	0.41 423	0.26 438	0.36 337	0.30 341	0.87 522	0.41 273	0.45 336	0.59 371	0.78 578	0.43 450	0.77 572	0.26 241	0.15 317	0.11 267	0.15 282	0.14 355	0.14 259	0.14 308

EGLCR-Stereo	0.27 224	0.17 164	0.36 244	0.35 186	0.21 225	0.37 351	0.20 61	0.58 304	0.37 226	0.29 196	0.28 160	0.42 337	0.18 44	0.47 279	0.27 266	0.14 222	0.10 108	0.16 330	0.14 355	0.13 196	0.12 186

DCRE	0.38 393	0.19 271	0.47 402	0.45 559	0.33 628	0.45 441	0.40 544	0.66 365	0.53 366	0.49 361	0.95 556	0.57 434	0.39 429	0.53 337	0.32 365	0.14 222	0.13 447	0.15 282	0.14 355	0.14 259	0.15 360

CIPLG	0.42 448	0.23 443	0.71 605	0.45 559	0.33 628	0.51 466	0.33 419	0.68 387	0.68 430	0.84 567	0.96 561	0.47 379	0.33 344	0.56 360	0.52 564	0.17 431	0.12 364	0.16 330	0.14 355	0.13 196	0.16 400

IPLG	0.40 424	0.21 369	0.64 565	0.41 423	0.25 399	0.54 487	0.27 266	0.77 482	0.68 430	0.85 581	0.82 486	0.33 243	0.32 333	0.64 459	0.49 551	0.13 148	0.11 267	0.16 330	0.14 355	0.14 259	0.14 308

IPLGR_C	0.42 448	0.23 443	0.71 605	0.46 584	0.33 628	0.51 466	0.34 439	0.69 400	0.69 439	0.84 567	0.92 546	0.46 373	0.33 344	0.53 337	0.53 576	0.17 431	0.12 364	0.16 330	0.14 355	0.13 196	0.16 400

IPLGR	0.40 424	0.22 410	0.70 601	0.40 386	0.22 257	0.51 466	0.29 315	0.78 486	0.78 493	0.80 546	0.77 449	0.44 357	0.41 441	0.48 290	0.40 481	0.14 222	0.12 364	0.16 330	0.14 355	0.16 399	0.14 308

ACRE	0.42 448	0.23 443	0.73 619	0.45 559	0.33 628	0.50 459	0.33 419	0.68 387	0.70 443	0.82 553	0.92 546	0.46 373	0.32 333	0.53 337	0.52 564	0.17 431	0.12 364	0.15 282	0.14 355	0.13 196	0.16 400

GwcNet-ADL	0.45 479	0.24 467	0.51 450	0.46 584	0.30 569	0.41 401	0.40 544	0.95 560	0.98 639	0.73 502	0.78 459	0.61 467	0.41 441	0.67 496	0.55 584	0.20 545	0.14 490	0.15 282	0.14 355	0.19 516	0.22 578

RAFT-345	0.41 439	0.19 271	0.42 342	0.39 340	0.23 300	0.32 266	0.25 214	0.62 332	0.56 374	0.74 509	1.77 753	0.44 357	0.35 372	0.67 496	0.37 428	0.14 222	0.11 267	0.18 445	0.14 355	0.14 259	0.13 258

test-1	0.37 375	0.20 323	0.76 631	0.47 606	0.27 485	0.44 431	0.36 478	0.63 343	0.65 414	0.49 361	0.67 407	0.54 417	0.35 372	0.42 219	0.30 336	0.14 222	0.12 364	0.16 330	0.14 355	0.15 326	0.18 484

Prome-Stereo	0.46 487	0.20 323	0.37 269	0.45 559	0.26 438	0.40 387	0.42 579	0.69 400	0.49 338	0.96 662	1.84 757	0.58 450	0.64 585	0.63 449	0.32 365	0.15 317	0.11 267	0.16 330	0.14 355	0.17 435	0.30 668

LMCR-Stereo	0.55 592	0.33 623	0.57 526	0.60 729	0.30 569	0.80 641	0.36 478	1.30 716	0.79 501	0.90 623	1.04 611	0.57 434	0.64 585	0.87 622	0.73 644	0.20 545	0.15 523	0.19 486	0.14 355	0.25 630	0.18 484

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 375	0.18 219	0.45 377	0.36 236	0.19 139	0.33 289	0.28 291	0.67 378	0.77 487	0.72 493	0.99 584	0.56 427	0.39 429	0.44 244	0.31 352	0.11 41	0.09 20	0.15 282	0.14 355	0.13 196	0.11 89

EAI-Stereo	0.36 354	0.21 369	0.46 389	0.40 386	0.22 257	0.33 289	0.36 478	1.22 683	0.32 177	0.52 370	0.75 442	0.35 268	0.28 263	0.65 471	0.30 336	0.14 222	0.11 267	0.14 211	0.14 355	0.14 259	0.13 258

DIP-Stereo	0.40 424	0.22 410	0.58 530	0.42 465	0.29 542	0.62 543	0.27 266	0.87 522	0.42 284	0.65 442	0.86 509	0.52 410	0.35 372	0.67 496	0.43 499	0.15 317	0.13 447	0.17 386	0.14 355	0.15 326	0.17 449
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
AANet_RVC	0.59 625	0.35 634	0.68 587	0.47 606	0.28 513	0.57 513	0.47 619	1.04 594	1.28 734	0.87 596	1.33 703	0.86 606	0.63 576	1.16 704	0.89 674	0.19 523	0.13 447	0.15 282	0.14 355	0.18 477	0.20 536

HSM	0.53 577	0.25 501	0.46 389	0.40 386	0.25 399	0.74 615	0.44 600	1.29 713	0.78 493	0.82 553	0.92 546	1.21 710	0.75 654	0.90 639	0.48 542	0.18 479	0.14 490	0.17 386	0.14 355	0.17 435	0.18 484

StereoNetSlim22	0.30 270	0.18 219	0.39 297	0.42 465	0.28 513	0.37 351	0.23 172	0.57 298	0.31 162	0.43 326	0.34 226	0.41 324	0.22 146	0.57 374	0.29 311	0.17 431	0.11 267	0.18 445	0.15 391	0.15 326	0.14 308

StereoNetSlim	0.28 245	0.19 271	0.39 297	0.43 513	0.24 361	0.38 360	0.26 247	0.46 211	0.29 129	0.40 302	0.31 197	0.34 252	0.17 33	0.51 321	0.30 336	0.17 431	0.12 364	0.16 330	0.15 391	0.14 259	0.14 308

FORCE_4.7	0.21 76	0.17 164	0.28 79	0.39 340	0.15 33	0.26 127	0.31 375	0.34 76	0.23 61	0.18 15	0.23 78	0.20 54	0.21 119	0.33 100	0.16 1	0.13 148	0.09 20	0.15 282	0.15 391	0.14 259	0.10 15

monster_256*512	0.36 354	0.24 467	0.32 160	0.43 513	0.23 300	0.45 441	0.42 579	0.76 473	0.72 454	0.46 344	0.52 335	0.61 467	0.39 429	0.40 196	0.35 403	0.13 148	0.11 267	0.17 386	0.15 391	0.17 435	0.14 308

Weightmod	0.33 310	0.19 271	0.34 193	0.35 186	0.19 139	0.54 487	0.34 439	0.61 324	0.50 345	0.43 326	0.53 344	0.47 379	0.32 333	0.53 337	0.31 352	0.15 317	0.23 678	0.16 330	0.15 391	0.14 259	0.12 186

SMOE	0.37 375	0.21 369	0.41 325	0.37 274	0.18 95	0.66 575	0.40 544	0.67 378	0.58 387	0.56 391	0.72 424	0.49 392	0.38 410	0.41 205	0.32 365	0.20 545	0.12 364	0.27 672	0.15 391	0.19 516	0.15 360

depth_test_26	0.21 76	0.15 60	0.29 101	0.31 49	0.20 187	0.16 19	0.20 61	0.30 36	0.23 61	0.27 166	0.37 250	0.22 85	0.15 9	0.30 46	0.20 47	0.18 479	0.14 490	0.15 282	0.15 391	0.15 326	0.15 360

NLSM3	0.27 224	0.17 164	0.32 160	0.38 305	0.22 257	0.33 289	0.28 291	0.58 304	0.50 345	0.29 196	0.35 234	0.29 196	0.25 199	0.43 231	0.27 266	0.12 80	0.10 108	0.16 330	0.15 391	0.12 124	0.11 89

NLSM1	0.33 310	0.19 271	0.36 244	0.40 386	0.25 399	0.65 567	0.27 266	0.59 312	0.52 357	0.38 273	0.53 344	0.29 196	0.29 285	0.56 360	0.33 379	0.16 374	0.17 589	0.18 445	0.15 391	0.14 259	0.13 258

z-ln-s-r	0.70 659	0.39 659	1.51 750	0.40 386	0.27 485	0.58 519	0.62 697	0.87 522	1.09 689	0.84 567	1.44 725	0.91 629	0.87 699	1.20 711	2.07 781	0.16 374	0.12 364	0.17 386	0.15 391	0.21 554	0.17 449

LG-Stereo	0.25 172	0.18 219	0.43 363	0.40 386	0.20 187	0.22 58	0.26 247	0.33 53	0.39 245	0.27 166	0.45 291	0.22 85	0.16 24	0.38 176	0.28 292	0.11 41	0.12 364	0.17 386	0.15 391	0.13 196	0.10 15

PAM_32	0.50 540	0.20 323	0.69 596	0.40 386	0.24 361	1.09 711	0.29 315	1.12 632	0.40 262	0.74 509	0.44 288	1.98 775	0.64 585	0.64 459	0.27 266	0.16 374	0.11 267	0.17 386	0.15 391	0.14 259	0.15 360

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 329	0.28 573	0.48 417	0.37 274	0.25 399	0.47 450	0.30 341	0.60 317	0.92 600	0.43 326	0.37 250	0.30 212	0.29 285	0.50 309	0.30 336	0.17 431	0.14 490	0.18 445	0.15 391	0.18 477	0.16 400

CoDeX	0.48 511	0.21 369	0.53 484	0.43 513	0.25 399	0.74 615	0.38 511	1.36 734	0.82 535	0.84 567	0.96 561	0.63 482	0.57 541	0.63 449	0.40 481	0.17 431	0.13 447	0.17 386	0.15 391	0.16 399	0.15 360

GMStereo_Zeroshot	0.51 554	0.46 693	0.80 639	0.50 636	0.28 513	0.57 513	0.30 341	0.75 467	0.79 501	0.88 607	0.94 552	0.90 623	0.37 401	0.77 572	0.46 521	0.27 667	0.14 490	0.26 662	0.15 391	0.39 729	0.19 501

plain	0.32 300	0.21 369	0.59 538	0.40 386	0.29 542	0.27 155	0.30 341	0.46 211	0.36 215	0.32 226	0.66 400	0.31 218	0.33 344	0.68 505	0.32 365	0.18 479	0.13 447	0.20 528	0.15 391	0.18 477	0.13 258

EKT-Stereo	0.36 354	0.24 467	0.44 369	0.44 544	0.30 569	0.37 351	0.30 341	0.72 435	0.68 430	0.47 349	0.63 387	0.49 392	0.28 263	0.59 392	0.34 393	0.19 523	0.14 490	0.18 445	0.15 391	0.16 399	0.18 484

iRaft-Stereo_5w	0.46 487	0.22 410	0.53 484	0.43 513	0.30 569	0.30 218	0.53 660	0.66 365	0.71 450	0.62 416	0.89 526	1.01 659	0.67 604	0.76 564	0.67 626	0.13 148	0.12 364	0.17 386	0.15 391	0.15 326	0.17 449

DAS	0.54 582	0.26 540	0.66 574	0.49 625	0.31 587	0.61 537	0.43 590	0.89 532	1.01 649	0.95 649	1.16 662	0.71 527	0.85 691	0.89 630	0.47 533	0.18 479	0.14 490	0.18 445	0.15 391	0.22 584	0.19 501

SepStereo	0.54 582	0.26 540	0.66 574	0.49 625	0.31 587	0.61 537	0.43 590	0.89 532	1.01 649	0.95 649	1.16 662	0.71 527	0.85 691	0.97 668	0.47 533	0.18 479	0.14 490	0.18 445	0.15 391	0.22 584	0.19 501

HHNet	0.42 448	0.19 271	0.43 363	0.35 186	0.38 670	0.33 289	0.33 419	0.71 424	0.78 493	0.87 596	1.30 698	0.52 410	0.36 386	0.53 337	0.37 428	0.16 374	0.11 267	0.19 486	0.15 391	0.15 326	0.25 629

AAGNet	1.40 767	0.20 323	0.52 473	0.45 559	0.26 438	0.29 198	0.29 315	0.67 378	0.71 450	0.97 666	0.86 509	0.66 507	0.60 557	0.66 486	19.98 855	0.17 431	0.11 267	0.19 486	0.15 391	0.20 538	0.13 258

STrans-v2	0.47 500	0.21 369	0.49 428	0.41 423	0.25 399	0.54 487	0.49 639	1.16 649	0.82 535	0.67 458	1.05 614	0.71 527	0.67 604	0.74 544	0.34 393	0.15 317	0.11 267	0.17 386	0.15 391	0.14 259	0.14 308

TransformOpticalFlow	0.46 487	0.21 369	0.49 428	0.42 465	0.24 361	0.36 337	0.46 610	1.04 594	0.84 543	0.67 458	1.14 651	0.73 549	0.56 529	0.78 580	0.33 379	0.15 317	0.10 108	0.17 386	0.15 391	0.14 259	0.15 360

OMP-Stereo	0.43 462	0.23 443	0.50 440	0.53 680	0.25 399	0.36 337	0.24 188	0.73 448	0.81 521	0.78 538	0.64 391	0.88 615	0.41 441	0.95 659	0.36 415	0.15 317	0.12 364	0.20 528	0.15 391	0.16 399	0.13 258

IIG-Stereo	0.45 479	0.22 410	0.48 417	0.51 648	0.26 438	0.43 419	0.21 98	0.73 448	0.80 510	0.84 567	0.95 556	0.82 598	0.46 474	0.95 659	0.37 428	0.16 374	0.12 364	0.19 486	0.15 391	0.15 326	0.12 186

NRIStereo	0.37 375	0.21 369	0.49 428	0.42 465	0.23 300	0.33 289	0.25 214	0.68 387	0.59 390	0.65 442	0.63 387	0.55 420	0.37 401	0.67 496	0.40 481	0.16 374	0.12 364	0.18 445	0.15 391	0.17 435	0.15 360

ASMatch	0.48 511	0.20 323	0.47 402	0.39 340	0.28 513	0.37 351	0.26 247	0.76 473	0.72 454	0.77 526	2.29 774	0.61 467	0.51 502	0.64 459	0.39 458	0.15 317	0.12 364	0.17 386	0.15 391	0.14 259	0.22 578

PFNet	0.43 462	0.19 271	0.61 550	0.44 544	0.24 361	0.42 412	0.31 375	0.76 473	0.81 521	1.01 679	0.74 440	0.67 514	0.41 441	0.75 552	0.39 458	0.16 374	0.10 108	0.20 528	0.15 391	0.16 399	0.14 308

RAFT-RH_RVC	0.57 608	0.18 219	0.44 369	0.38 305	0.23 300	0.56 503	0.24 188	0.61 324	0.73 465	1.18 728	3.90 814	0.55 420	0.40 436	0.67 496	0.38 446	0.14 222	0.11 267	0.20 528	0.15 391	0.12 124	0.14 308

TestStereo	0.39 408	0.32 614	0.42 342	0.45 559	0.20 187	0.41 401	0.38 511	0.69 400	0.66 419	0.56 391	0.78 459	0.48 385	0.43 450	0.59 392	0.37 428	0.18 479	0.13 447	0.20 528	0.15 391	0.23 604	0.14 308

raft+_RVC	0.38 393	0.20 323	0.38 281	0.39 340	0.27 485	0.44 431	0.35 463	0.81 501	0.90 586	0.52 370	0.78 459	0.50 398	0.29 285	0.56 360	0.41 488	0.15 317	0.12 364	0.17 386	0.15 391	0.14 259	0.13 258

RALAANet	0.40 424	0.24 467	0.56 517	0.43 513	0.30 569	0.36 337	0.25 214	0.89 532	0.69 439	0.69 474	0.65 395	0.61 467	0.30 310	0.63 449	0.35 403	0.16 374	0.13 447	0.18 445	0.15 391	0.21 554	0.14 308

ACVNet	0.47 500	0.24 467	0.39 297	0.40 386	0.28 513	0.58 519	0.40 544	0.91 538	0.81 521	0.67 458	0.96 561	0.79 585	0.66 595	0.65 471	0.71 638	0.18 479	0.15 523	0.16 330	0.15 391	0.18 477	0.15 360

acv_ft	0.52 569	0.24 467	0.64 565	0.45 559	0.28 513	0.85 659	0.40 544	0.95 560	0.81 521	1.00 675	0.96 561	0.79 585	0.62 571	0.65 471	0.88 672	0.18 479	0.15 523	0.16 330	0.15 391	0.18 477	0.15 360

BEATNet_4x	0.49 527	0.35 634	0.72 612	0.38 305	0.20 187	0.65 567	0.36 478	1.08 618	0.78 493	0.78 538	0.88 523	0.73 549	0.64 585	0.71 531	0.60 604	0.16 374	0.12 364	0.16 330	0.15 391	0.24 619	0.18 484

SuperB	1.00 725	0.41 674	4.03 804	0.45 559	0.32 614	0.99 690	0.49 639	1.09 621	2.09 791	1.10 718	1.10 633	0.74 554	0.83 683	1.13 698	1.75 764	0.20 545	0.15 523	0.17 386	0.15 391	2.50 831	0.27 644

HSM-Net_RVC	0.55 592	0.23 443	0.37 269	0.38 305	0.22 257	0.86 661	0.40 544	1.31 718	0.93 606	0.92 633	1.15 656	1.26 715	0.71 625	0.75 552	0.53 576	0.17 431	0.14 490	0.16 330	0.15 391	0.17 435	0.17 449
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NBS	0.18 7	0.15 60	0.22 2	0.38 305	0.18 95	0.14 7	0.24 188	0.17 1	0.15 3	0.15 2	0.19 30	0.14 2	0.13 2	0.19 1	0.24 183	0.14 222	0.12 364	0.19 486	0.16 429	0.16 399	0.11 89

zzzzzzz1	0.77 680	0.37 645	7.45 817	0.43 513	0.26 438	0.43 419	0.42 579	0.78 486	0.81 521	0.52 370	0.70 418	0.71 527	0.47 480	0.63 449	0.47 533	0.14 222	0.12 364	0.17 386	0.16 429	0.18 477	0.15 360

GREATEN-IGEV_RVC	0.24 144	0.21 369	0.35 217	0.38 305	0.19 139	0.28 176	0.22 139	0.33 53	0.27 111	0.23 89	0.30 188	0.23 101	0.19 66	0.40 196	0.28 292	0.13 148	0.12 364	0.17 386	0.16 429	0.17 435	0.13 258

VeloStereo	0.22 102	0.15 60	0.30 125	0.31 49	0.23 300	0.14 7	0.13 1	0.23 9	0.22 52	0.25 131	0.21 51	0.27 177	0.22 146	0.32 79	0.23 153	0.20 545	0.19 634	0.18 445	0.16 429	0.20 538	0.22 578

flow	0.22 102	0.15 60	0.30 125	0.31 49	0.23 300	0.14 7	0.13 1	0.23 9	0.22 52	0.25 131	0.21 51	0.27 177	0.22 146	0.31 63	0.23 153	0.20 545	0.19 634	0.18 445	0.16 429	0.20 538	0.22 578

SE	0.33 310	0.27 557	0.38 281	0.36 236	0.22 257	0.50 459	0.33 419	0.64 354	0.54 370	0.53 379	0.56 361	0.33 243	0.36 386	0.32 79	0.25 213	0.17 431	0.13 447	0.19 486	0.16 429	0.21 554	0.20 536

PhaseNet	0.25 172	0.17 164	0.33 170	0.36 236	0.22 257	0.32 266	0.22 139	0.47 227	0.34 194	0.22 73	0.28 160	0.38 292	0.24 185	0.43 231	0.28 292	0.13 148	0.10 108	0.15 282	0.16 429	0.13 196	0.14 308

Hybrid-DGEV-03	0.46 487	0.20 323	0.36 244	0.43 513	0.28 513	0.55 494	0.25 214	0.69 400	0.75 475	0.96 662	1.92 761	0.61 467	0.32 333	0.58 383	0.36 415	0.15 317	0.10 108	0.18 445	0.16 429	0.14 259	0.12 186

Hybrid-DGEV-2	0.43 462	0.23 443	0.47 402	0.48 613	0.30 569	0.57 513	0.24 188	0.84 513	1.00 646	0.67 458	0.67 407	0.59 460	0.73 642	0.61 413	0.36 415	0.14 222	0.12 364	0.18 445	0.16 429	0.14 259	0.13 258

BStereo	0.28 245	0.18 219	1.08 705	0.34 149	0.22 257	0.22 58	0.33 419	0.39 125	0.42 284	0.26 148	0.25 115	0.26 159	0.19 66	0.44 244	0.30 336	0.10 10	0.12 364	0.12 79	0.16 429	0.12 124	0.15 360

Anonymus123	0.32 300	0.18 219	1.08 705	0.34 149	0.22 257	0.69 592	0.33 419	0.57 298	0.42 284	0.26 148	0.25 115	0.26 159	0.19 66	0.44 244	0.30 336	0.10 10	0.12 364	0.12 79	0.16 429	0.12 124	0.15 360

NLCSM	0.35 338	0.21 369	0.36 244	0.44 544	0.29 542	0.53 480	0.40 544	0.54 276	0.51 353	0.47 349	0.37 250	0.33 243	0.34 355	0.75 552	0.42 496	0.16 374	0.17 589	0.17 386	0.16 429	0.17 435	0.17 449

FE-Mocha	0.33 310	0.20 323	0.55 502	0.39 340	0.27 485	0.31 240	0.20 61	0.77 482	0.38 231	0.67 458	0.56 361	0.57 434	0.26 225	0.38 176	0.23 153	0.15 317	0.10 108	0.17 386	0.16 429	0.13 196	0.13 258

coex_refinement	0.54 582	0.22 410	0.44 369	0.45 559	0.31 587	0.75 619	0.40 544	1.16 649	0.92 600	0.87 596	1.12 640	0.99 652	0.57 541	0.69 513	0.90 680	0.21 570	0.14 490	0.16 330	0.16 429	0.21 554	0.22 578

FACV-RUCA	0.45 479	0.28 573	0.51 450	0.46 584	0.33 628	0.62 543	0.34 439	0.87 522	0.75 475	0.60 406	0.84 496	0.48 385	0.54 516	0.56 360	0.39 458	0.22 596	0.15 523	0.35 724	0.16 429	0.29 664	0.22 578

rvit_stereo_0081_aga	0.32 300	0.29 587	0.50 440	0.43 513	0.29 542	0.36 337	0.32 400	0.46 211	0.42 284	0.40 302	0.44 288	0.41 324	0.34 355	0.43 231	0.31 352	0.23 624	0.17 589	0.19 486	0.16 429	0.20 538	0.15 360

rvit_stereo_0081	0.33 310	0.25 501	0.49 428	0.43 513	0.26 438	0.31 240	0.37 493	0.45 199	0.56 374	0.37 264	0.40 267	0.39 306	0.38 410	0.44 244	0.35 403	0.22 596	0.16 553	0.19 486	0.16 429	0.20 538	0.14 308

rvit_stereo_0082	0.33 310	0.25 501	0.49 428	0.43 513	0.26 438	0.31 240	0.37 493	0.45 199	0.56 374	0.37 264	0.40 267	0.39 306	0.38 410	0.44 244	0.35 403	0.22 596	0.16 553	0.19 486	0.16 429	0.20 538	0.14 308

rvit_stereo_0080	0.32 300	0.26 540	0.45 377	0.39 340	0.28 513	0.27 155	0.46 610	0.51 253	0.46 319	0.36 259	0.42 275	0.41 324	0.29 285	0.41 205	0.34 393	0.22 596	0.17 589	0.17 386	0.16 429	0.23 604	0.16 400

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 602	3.08 837	2.41 783	0.32 86	0.18 95	0.29 198	0.20 61	0.39 125	0.33 186	0.29 196	0.25 115	0.18 26	0.18 44	0.32 79	0.22 115	1.08 814	0.09 20	0.17 386	0.16 429	0.15 326	0.96 796

test_sample2	0.45 479	0.24 467	0.49 428	0.34 149	0.21 225	0.60 535	0.43 590	1.01 583	0.73 465	0.67 458	0.80 475	0.70 524	0.64 585	0.65 471	0.41 488	0.19 523	0.15 523	0.18 445	0.16 429	0.19 516	0.19 501

test_sample1	0.44 469	0.24 467	0.52 473	0.35 186	0.23 300	0.59 529	0.36 478	1.05 601	0.57 383	0.66 449	0.78 459	0.70 524	0.71 625	0.62 437	0.51 559	0.18 479	0.15 523	0.17 386	0.16 429	0.18 477	0.18 484

AE-Stereo	0.36 354	0.21 369	0.47 402	0.49 625	0.31 587	0.50 459	0.34 439	0.72 435	0.73 465	0.34 246	0.55 358	0.52 410	0.28 263	0.48 290	0.31 352	0.13 148	0.13 447	0.18 445	0.16 429	0.15 326	0.14 308

whm_eth	0.32 300	0.26 540	0.45 377	0.39 340	0.28 513	0.27 155	0.46 610	0.51 253	0.46 319	0.36 259	0.42 275	0.41 324	0.29 285	0.41 205	0.34 393	0.22 596	0.17 589	0.17 386	0.16 429	0.23 604	0.16 400

MIM_Stereo	0.39 408	0.18 219	0.59 538	0.38 305	0.25 399	0.27 155	0.24 188	0.72 435	0.56 374	0.72 493	1.00 589	0.62 476	0.29 285	0.67 496	0.39 458	0.13 148	0.14 490	0.17 386	0.16 429	0.14 259	0.12 186

PCWNet_CMD	0.49 527	0.25 501	0.56 517	0.40 386	0.27 485	0.64 559	0.32 400	0.98 570	0.99 642	0.87 596	1.07 624	0.78 578	0.46 474	0.61 413	0.44 510	0.17 431	0.13 447	0.21 574	0.16 429	0.26 641	0.20 536

4D-IteraStereo	0.33 310	0.19 271	0.43 363	0.40 386	0.24 361	0.32 266	0.27 266	0.59 312	0.72 454	0.66 449	0.53 344	0.42 337	0.22 146	0.46 265	0.30 336	0.14 222	0.09 20	0.20 528	0.16 429	0.16 399	0.12 186

iinet-f	0.69 658	0.29 587	2.34 780	0.41 423	0.31 587	1.16 725	0.58 687	0.87 522	0.85 549	0.86 591	1.17 668	1.04 669	0.83 683	0.76 564	1.26 734	0.21 570	0.18 610	0.17 386	0.16 429	0.21 554	0.21 558

TestStereo1	0.44 469	0.24 467	0.45 377	0.52 665	0.25 399	0.35 317	0.40 544	0.81 501	0.94 616	0.70 481	0.96 561	0.48 385	0.45 467	0.94 652	0.33 379	0.16 374	0.13 447	0.18 445	0.16 429	0.15 326	0.14 308

x	0.41 439	0.25 501	0.46 389	0.36 236	0.24 361	0.54 487	0.31 375	0.94 557	0.58 387	0.60 406	0.72 424	0.61 467	0.53 508	0.52 330	0.50 555	0.18 479	0.16 553	0.17 386	0.16 429	0.17 435	0.18 484

RAFT_CTSACE	0.46 487	0.20 323	0.48 417	0.46 584	0.27 485	0.34 306	0.39 530	0.62 332	0.74 471	0.78 538	1.44 725	0.86 606	0.38 410	1.09 694	0.27 266	0.13 148	0.13 447	0.18 445	0.16 429	0.16 399	0.12 186

CRFU-Net	0.59 625	0.29 587	0.62 555	0.47 606	0.31 587	1.20 733	0.51 649	1.19 664	0.59 390	1.05 697	1.00 589	1.06 678	0.87 699	0.83 607	0.77 650	0.22 596	0.19 634	0.18 445	0.16 429	0.19 516	0.20 536

SA-5K	0.44 469	0.24 467	0.45 377	0.52 665	0.25 399	0.35 317	0.40 544	0.81 501	0.94 616	0.70 481	0.96 561	0.48 385	0.45 467	0.94 652	0.33 379	0.16 374	0.13 447	0.18 445	0.16 429	0.15 326	0.14 308

dd	0.44 469	0.40 668	0.62 555	0.44 544	0.26 438	0.51 466	0.38 511	0.72 435	1.07 678	0.60 406	0.66 400	0.43 350	0.40 436	0.68 505	0.53 576	0.24 636	0.15 523	0.21 574	0.16 429	0.24 619	0.19 501

GLC_STEREO	0.30 270	0.20 323	0.28 79	0.44 544	0.19 139	0.31 240	0.25 214	0.49 236	0.43 297	0.37 264	0.47 303	0.40 315	0.23 170	0.51 321	0.37 428	0.15 317	0.18 610	0.19 486	0.16 429	0.16 399	0.14 308

AASNet	0.55 592	0.27 557	0.62 555	0.51 648	0.32 614	0.73 609	0.44 600	1.55 762	0.88 574	0.88 607	0.94 552	0.64 488	0.63 576	0.62 437	0.84 666	0.23 624	0.20 647	0.20 528	0.16 429	0.22 584	0.20 536

test_3	0.37 375	0.19 271	0.50 440	0.45 559	0.24 361	0.47 450	0.36 478	0.69 400	0.84 543	0.66 449	0.46 296	0.68 518	0.25 199	0.45 254	0.32 365	0.12 80	0.10 108	0.18 445	0.16 429	0.15 326	0.12 186

Patchmatch Stereo++	0.36 354	0.24 467	0.51 450	0.42 465	0.22 257	0.24 89	0.21 98	0.63 343	0.39 245	0.63 424	0.73 427	0.57 434	0.38 410	0.61 413	0.39 458	0.18 479	0.12 364	0.20 528	0.16 429	0.21 554	0.16 400
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	0.39 408	0.21 369	0.51 450	0.42 465	0.25 399	0.26 127	0.30 341	0.71 424	0.72 454	0.66 449	0.77 449	0.57 434	0.31 322	0.69 513	0.39 458	0.18 479	0.12 364	0.20 528	0.16 429	0.16 399	0.27 644

OCTAStereo	0.39 408	0.21 369	0.51 450	0.42 465	0.25 399	0.26 127	0.30 341	0.71 424	0.72 454	0.66 449	0.77 449	0.58 450	0.31 322	0.69 513	0.39 458	0.18 479	0.12 364	0.20 528	0.16 429	0.16 399	0.27 644

PSM-adaLoss	0.36 354	0.24 467	0.51 450	0.42 465	0.22 257	0.24 89	0.31 375	0.63 343	0.39 245	0.63 424	0.73 427	0.57 434	0.38 410	0.59 392	0.38 446	0.18 479	0.12 364	0.20 528	0.16 429	0.21 554	0.16 400

ROB_FTStereo_v2	0.36 354	0.24 467	0.51 450	0.42 465	0.22 257	0.24 89	0.31 375	0.63 343	0.39 245	0.63 424	0.73 427	0.57 434	0.38 410	0.60 404	0.39 458	0.18 479	0.12 364	0.20 528	0.16 429	0.21 554	0.16 400

ROB_FTStereo	0.36 354	0.24 467	0.51 450	0.42 465	0.22 257	0.24 89	0.20 61	0.63 343	0.39 245	0.63 424	0.73 427	0.57 434	0.38 410	0.60 404	0.38 446	0.18 479	0.12 364	0.20 528	0.16 429	0.21 554	0.16 400

HUI-Stereo	0.36 354	0.24 467	0.51 450	0.42 465	0.22 257	0.24 89	0.22 139	0.63 343	0.40 262	0.64 435	0.73 427	0.58 450	0.38 410	0.53 337	0.38 446	0.18 479	0.12 364	0.20 528	0.16 429	0.21 554	0.16 400

DEmStereo	0.49 527	0.18 219	0.53 484	0.39 340	0.26 438	0.57 513	0.33 419	0.65 358	0.75 475	0.90 623	1.65 745	0.57 434	1.02 730	0.63 449	0.44 510	0.14 222	0.12 364	0.16 330	0.16 429	0.14 259	0.17 449

SST-Stereo	0.41 439	0.20 323	0.48 417	0.43 513	0.25 399	0.25 115	0.21 98	0.68 387	0.50 345	1.08 710	0.79 464	0.71 527	0.42 446	0.81 597	0.38 446	0.17 431	0.11 267	0.20 528	0.16 429	0.19 516	0.15 360

RAFT_R40	0.41 439	0.20 323	0.47 402	0.44 544	0.25 399	0.23 80	0.25 214	0.69 400	0.70 443	0.98 669	0.78 459	0.72 544	0.43 450	0.80 591	0.39 458	0.17 431	0.11 267	0.20 528	0.16 429	0.18 477	0.15 360

DRaft	0.49 527	0.18 219	0.50 440	0.38 305	0.25 399	0.57 513	0.39 530	0.67 378	0.86 556	1.02 684	1.75 752	0.50 398	0.79 670	0.65 471	0.42 496	0.14 222	0.11 267	0.16 330	0.16 429	0.14 259	0.17 449

RE-Stereo	0.39 408	0.21 369	0.51 450	0.42 465	0.25 399	0.26 127	0.30 341	0.71 424	0.72 454	0.66 449	0.77 449	0.57 434	0.31 322	0.70 521	0.39 458	0.18 479	0.12 364	0.20 528	0.16 429	0.16 399	0.27 644

TVStereo	0.39 408	0.21 369	0.51 450	0.42 465	0.25 399	0.26 127	0.30 341	0.71 424	0.72 454	0.66 449	0.77 449	0.57 434	0.31 322	0.70 521	0.39 458	0.18 479	0.12 364	0.20 528	0.16 429	0.16 399	0.27 644

DeepStereo_RVC	0.37 375	0.22 410	0.51 450	0.41 423	0.24 361	0.26 127	0.22 139	0.64 354	0.40 262	0.69 474	0.67 407	0.57 434	0.50 496	0.58 383	0.42 496	0.17 431	0.12 364	0.18 445	0.16 429	0.19 516	0.19 501

iGMRVC	0.36 354	0.24 467	0.51 450	0.42 465	0.22 257	0.24 89	0.29 315	0.63 343	0.39 245	0.63 424	0.73 427	0.57 434	0.38 410	0.61 413	0.39 458	0.18 479	0.12 364	0.20 528	0.16 429	0.21 554	0.16 400

iRAFT	0.36 354	0.24 467	0.51 450	0.42 465	0.22 257	0.24 89	0.21 98	0.63 343	0.39 245	0.63 424	0.73 427	0.57 434	0.38 410	0.61 413	0.39 458	0.18 479	0.12 364	0.20 528	0.16 429	0.21 554	0.16 400

CRE-IMP	0.37 375	0.23 443	0.53 484	0.42 465	0.24 361	0.40 387	0.21 98	0.61 324	0.45 310	0.65 442	0.73 427	0.53 415	0.37 401	0.63 449	0.40 481	0.18 479	0.11 267	0.19 486	0.16 429	0.21 554	0.19 501

RAFT-IKP	0.36 354	0.24 467	0.51 450	0.42 465	0.22 257	0.24 89	0.27 266	0.63 343	0.39 245	0.63 424	0.73 427	0.57 434	0.38 410	0.61 413	0.39 458	0.18 479	0.12 364	0.20 528	0.16 429	0.21 554	0.16 400

CFNet_pseudo	0.47 500	0.25 501	0.55 502	0.38 305	0.28 513	0.58 519	0.32 400	0.89 532	0.90 586	0.83 561	1.03 608	0.75 561	0.48 487	0.61 413	0.46 521	0.17 431	0.13 447	0.24 627	0.16 429	0.26 641	0.21 558

XX-Stereo	0.38 393	0.18 219	0.52 473	0.58 724	0.38 670	0.39 377	0.20 61	0.62 332	0.31 162	0.47 349	1.29 696	0.72 544	0.25 199	0.59 392	0.28 292	0.16 374	0.11 267	0.17 386	0.16 429	0.14 259	0.11 89

GES	0.46 487	0.25 501	0.62 555	0.41 423	0.30 569	0.62 543	0.37 493	1.06 608	0.70 443	0.75 513	0.83 493	0.47 379	0.52 507	0.69 513	0.46 521	0.23 624	0.17 589	0.17 386	0.16 429	0.18 477	0.24 620

222	1.25 756	0.23 443	0.53 484	0.38 305	0.23 300	0.78 626	0.37 493	1.41 742	0.93 606	0.97 666	1.13 647	0.74 554	0.71 625	0.74 544	14.86 850	0.20 545	0.16 553	0.17 386	0.16 429	0.18 477	0.20 536

AFF-stereo	0.39 408	0.20 323	0.42 342	0.37 274	0.22 257	0.27 155	0.31 375	0.67 378	0.72 454	0.66 449	1.12 640	0.75 561	0.38 410	0.57 374	0.35 403	0.11 41	0.09 20	0.16 330	0.16 429	0.14 259	0.12 186

DMCA	0.47 500	0.27 557	0.59 538	0.39 340	0.29 542	0.53 480	0.34 439	0.98 570	0.70 443	0.78 538	0.83 493	0.79 585	0.55 520	0.54 346	0.57 593	0.21 570	0.16 553	0.21 574	0.16 429	0.19 516	0.22 578

MSMDNet	0.49 527	0.25 501	0.56 517	0.40 386	0.27 485	0.64 559	0.32 400	0.99 575	0.99 642	0.87 596	1.07 624	0.79 585	0.46 474	0.61 413	0.44 510	0.17 431	0.13 447	0.20 528	0.16 429	0.25 630	0.20 536

ccs_rob	0.47 500	0.25 501	0.55 502	0.38 305	0.28 513	0.58 519	0.32 400	0.89 532	0.90 586	0.83 561	1.02 598	0.75 561	0.48 487	0.61 413	0.46 521	0.17 431	0.12 364	0.24 627	0.16 429	0.26 641	0.21 558

DISCO	0.72 664	0.27 557	0.72 612	0.45 559	0.31 587	1.12 719	0.53 660	1.32 724	1.25 725	0.84 567	1.07 624	1.52 756	0.87 699	1.82 773	1.08 722	0.20 545	0.15 523	0.18 445	0.16 429	0.24 619	0.24 620

LE_ROB	4.86 824	0.27 557	9.43 820	0.45 559	0.24 361	1.61 759	0.96 770	2.05 795	17.75 859	16.36 861	4.84 826	5.17 821	19.48 860	2.05 780	15.49 851	0.17 431	0.15 523	0.16 330	0.16 429	0.20 538	0.19 501

FAST (zero-shot)	0.29 259	0.18 219	0.48 417	0.52 665	0.58 758	0.18 27	0.25 214	0.56 290	0.24 71	0.23 89	0.31 197	0.27 177	0.24 185	0.43 231	0.24 183	0.21 570	0.19 634	0.15 282	0.17 494	0.14 259	0.17 449

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.25 172	0.17 164	0.34 193	0.36 236	0.18 95	0.39 377	0.17 9	0.38 117	0.40 262	0.29 196	0.23 78	0.23 101	0.24 185	0.30 46	0.22 115	0.17 431	0.15 523	0.21 574	0.17 494	0.20 538	0.17 449

DepthFocus	0.20 34	0.13 3	0.31 144	0.29 12	0.24 361	0.18 27	0.20 61	0.27 18	0.18 16	0.24 114	0.25 115	0.15 6	0.18 44	0.27 16	0.19 21	0.15 317	0.12 364	0.17 386	0.17 494	0.13 196	0.10 15

FLISNet	0.46 487	0.22 410	0.41 325	0.35 186	0.35 647	0.27 155	0.32 400	0.75 467	0.50 345	0.90 623	1.13 647	1.12 700	0.73 642	0.70 521	0.57 593	0.12 80	0.10 108	0.17 386	0.17 494	0.17 435	0.16 400

CoSv	0.46 487	0.22 410	0.41 325	0.35 186	0.35 647	0.27 155	0.32 400	0.75 467	0.50 345	0.90 623	1.13 647	1.12 700	0.73 642	0.70 521	0.57 593	0.12 80	0.10 108	0.17 386	0.17 494	0.17 435	0.16 400

tg	0.34 329	0.19 271	0.40 314	0.40 386	0.23 300	0.38 360	0.26 247	0.74 457	0.60 397	0.48 356	0.65 395	0.42 337	0.24 185	0.57 374	0.33 379	0.14 222	0.10 108	0.18 445	0.17 494	0.14 259	0.12 186

rvit_stereo_0083	0.34 329	0.25 501	0.53 484	0.45 559	0.28 513	0.35 317	0.35 463	0.47 227	0.64 408	0.38 273	0.47 303	0.42 337	0.37 401	0.41 205	0.39 458	0.22 596	0.20 647	0.20 528	0.17 494	0.21 554	0.15 360

CAS++	0.33 310	0.25 501	0.39 297	0.38 305	0.26 438	0.32 266	0.24 188	0.87 522	0.53 366	0.48 356	0.46 296	0.26 159	0.21 119	0.50 309	0.26 241	0.23 624	0.20 647	0.22 590	0.17 494	0.21 554	0.17 449
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.53 577	0.24 467	0.67 580	0.35 186	0.20 187	0.63 549	0.34 439	1.26 696	1.06 670	0.85 581	1.02 598	0.71 527	0.66 595	0.96 661	0.60 604	0.19 523	0.16 553	0.18 445	0.17 494	0.19 516	0.20 536

tta	0.53 577	0.24 467	0.67 580	0.35 186	0.20 187	0.63 549	0.34 439	1.26 696	1.06 670	0.85 581	1.02 598	0.71 527	0.66 595	0.96 661	0.60 604	0.19 523	0.16 553	0.18 445	0.17 494	0.15 326	0.16 400

MyStereo07	0.33 310	0.23 443	0.37 269	0.43 513	0.29 542	0.40 387	0.48 626	0.78 486	0.38 231	0.38 273	0.34 226	0.32 229	0.30 310	0.63 449	0.28 292	0.14 222	0.13 447	0.19 486	0.17 494	0.18 477	0.17 449

MyStereo06	0.40 424	0.22 410	0.65 571	0.42 465	0.29 542	0.43 419	0.48 626	1.05 601	0.43 297	0.64 435	0.54 349	0.78 578	0.27 239	0.53 337	0.31 352	0.14 222	0.13 447	0.18 445	0.17 494	0.17 435	0.17 449

MyStereo05	0.46 487	0.22 410	0.51 450	0.42 465	0.29 542	0.43 419	0.48 626	0.96 565	1.12 692	0.77 526	0.62 384	0.51 405	0.57 541	0.79 586	0.43 499	0.14 222	0.13 447	0.18 445	0.17 494	0.17 435	0.17 449

MyStereo04	0.45 479	0.23 443	0.52 473	0.43 513	0.29 542	0.40 387	0.48 626	1.02 586	1.12 692	0.62 416	0.58 368	0.55 420	0.56 529	0.77 572	0.45 516	0.14 222	0.13 447	0.19 486	0.17 494	0.18 477	0.17 449

MIF-Stereo (partial)	0.32 300	0.19 271	0.41 325	0.41 423	0.32 614	0.29 198	0.24 188	0.49 236	0.44 304	0.31 221	0.63 387	0.37 284	0.36 386	0.60 404	0.32 365	0.17 431	0.13 447	0.19 486	0.17 494	0.18 477	0.15 360

CBFPSM	0.61 636	0.25 501	1.41 745	0.39 340	0.27 485	1.10 712	0.67 711	0.83 510	0.84 543	0.82 553	0.81 484	1.33 729	0.85 691	0.72 537	0.86 669	0.16 374	0.15 523	0.15 282	0.17 494	0.17 435	0.23 606

DisPM	0.40 424	0.20 323	0.50 440	0.42 465	0.27 485	0.24 89	0.30 341	0.68 387	0.61 400	0.88 607	0.87 519	0.59 460	0.32 333	0.80 591	0.34 393	0.19 523	0.12 364	0.19 486	0.17 494	0.16 399	0.21 558

IER	0.48 511	0.25 501	0.60 545	0.38 305	0.28 513	0.67 585	0.38 511	0.82 508	0.68 430	0.88 607	0.95 556	0.74 554	0.79 670	0.62 437	0.46 521	0.17 431	0.14 490	0.17 386	0.17 494	0.17 435	0.16 400

CSP-Net	0.57 608	0.29 587	0.55 502	0.42 465	0.29 542	1.20 733	0.49 639	1.29 713	0.75 475	0.98 669	0.97 570	0.88 615	0.69 615	0.85 616	0.66 623	0.27 667	0.18 610	0.17 386	0.17 494	0.18 477	0.19 501

FTStereo	0.56 602	0.21 369	0.39 297	0.42 465	0.25 399	0.39 377	0.73 732	0.69 400	0.45 310	1.09 714	3.23 801	0.69 521	0.71 625	0.55 350	0.34 393	0.15 317	0.13 447	0.19 486	0.17 494	0.15 326	0.32 684

GrayStereo	0.49 527	0.20 323	0.44 369	0.47 606	0.29 542	0.51 466	0.62 697	0.71 424	0.66 419	1.04 692	1.46 730	0.77 574	0.73 642	0.58 383	0.35 403	0.15 317	0.12 364	0.17 386	0.17 494	0.15 326	0.30 668

Pruner-Stereo	0.39 408	0.21 369	0.51 450	0.41 423	0.25 399	0.22 58	0.24 188	0.71 424	0.59 390	0.90 623	0.75 442	0.67 514	0.30 310	0.64 459	0.39 458	0.19 523	0.12 364	0.20 528	0.17 494	0.17 435	0.19 501

IRAFT_RVC	0.43 462	0.20 323	0.52 473	0.45 559	0.24 361	0.26 127	0.51 649	0.76 473	0.78 493	0.77 526	0.80 475	0.73 549	0.50 496	0.74 544	0.39 458	0.18 479	0.10 108	0.21 574	0.17 494	0.17 435	0.15 360

ICVP	0.48 511	0.26 540	0.42 342	0.49 625	0.28 513	0.63 549	0.43 590	1.05 601	0.72 454	0.68 470	0.95 556	0.75 561	0.56 529	0.55 350	0.61 610	0.24 636	0.18 610	0.19 486	0.17 494	0.19 516	0.21 558
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.33 310	0.20 323	0.40 314	0.40 386	0.23 300	0.31 240	0.29 315	0.70 414	0.55 371	0.49 361	0.66 400	0.37 284	0.23 170	0.47 279	0.33 379	0.14 222	0.11 267	0.19 486	0.17 494	0.16 399	0.13 258

GEStereo_RVC	0.56 602	0.30 602	0.70 601	0.51 648	0.31 587	0.70 593	0.54 668	1.31 718	0.93 606	0.85 581	0.86 509	0.84 600	0.63 576	0.92 644	0.67 626	0.24 636	0.16 553	0.19 486	0.17 494	0.21 554	0.23 606

sAnonymous2	0.42 448	0.41 674	0.96 687	0.48 613	0.37 658	0.41 401	0.48 626	0.60 317	0.52 357	0.39 286	0.48 305	0.35 268	0.44 460	0.44 244	0.30 336	0.19 523	0.14 490	0.19 486	0.17 494	0.55 770	0.43 739

CroCo_RVC	0.42 448	0.41 674	0.96 687	0.48 613	0.37 658	0.41 401	0.48 626	0.60 317	0.52 357	0.39 286	0.48 305	0.35 268	0.44 460	0.44 244	0.30 336	0.19 523	0.14 490	0.19 486	0.17 494	0.55 770	0.43 739

xxxx	1.07 731	0.23 443	0.53 484	0.38 305	0.22 257	0.83 653	0.36 478	1.41 742	0.95 620	0.75 513	0.99 584	0.97 644	0.64 585	0.70 521	11.37 844	0.20 545	0.17 589	0.18 445	0.17 494	0.19 516	0.20 536

test_xeample	1.06 729	0.23 443	0.51 450	0.37 274	0.22 257	0.71 599	0.39 530	1.31 718	0.92 600	0.87 596	1.08 631	0.70 524	0.64 585	0.75 552	11.43 845	0.19 523	0.16 553	0.18 445	0.17 494	0.18 477	0.19 501

GMStereo	0.40 424	0.38 654	0.61 550	0.41 423	0.27 485	0.47 450	0.35 463	0.62 332	1.04 664	0.57 396	0.54 349	0.38 292	0.36 386	0.56 360	0.41 488	0.20 545	0.13 447	0.16 330	0.17 494	0.24 619	0.20 536
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.55 592	0.27 557	0.72 612	0.45 559	0.41 689	0.97 683	0.40 544	1.01 583	0.80 510	0.87 596	0.90 532	1.03 663	0.75 654	0.76 564	0.67 626	0.19 523	0.15 523	0.20 528	0.17 494	0.21 554	0.18 484

FENet	0.43 462	0.23 443	0.40 314	0.40 386	0.24 361	0.54 487	0.33 419	0.83 510	0.72 454	0.74 509	0.73 427	0.63 482	0.56 529	0.65 471	0.45 516	0.19 523	0.13 447	0.19 486	0.17 494	0.18 477	0.20 536

RASNet	0.57 608	0.24 467	0.61 550	0.39 340	0.23 300	0.71 599	0.40 544	1.02 586	0.93 606	0.77 526	1.05 614	1.05 674	0.98 725	0.99 675	1.03 709	0.16 374	0.14 490	0.14 211	0.17 494	0.15 326	0.14 308

GOStereo-base	0.47 500	0.71 757	0.69 596	0.84 781	0.31 587	0.33 289	0.31 375	0.74 457	0.55 371	0.69 474	0.68 411	0.41 324	0.38 410	0.93 648	0.34 393	0.39 745	0.13 447	0.30 704	0.18 528	0.36 710	0.19 501

MWDA-net	0.52 569	0.24 467	0.66 574	0.42 465	0.30 569	0.77 623	0.49 639	0.88 530	0.88 574	1.01 679	0.86 509	0.71 527	0.80 676	0.78 580	0.46 521	0.20 545	0.13 447	0.18 445	0.18 528	0.19 516	0.23 606

MWSP-net	0.54 582	0.24 467	0.60 545	0.46 584	0.30 569	0.71 599	0.91 760	1.05 601	0.93 606	0.77 526	0.80 475	0.91 629	0.73 642	0.64 459	0.55 584	0.20 545	0.16 553	0.19 486	0.18 528	0.21 554	0.23 606

G2L-Stereo	0.51 554	0.25 501	0.55 502	0.44 544	0.27 485	0.46 446	0.47 619	0.98 570	0.81 521	0.86 591	0.90 532	0.91 629	0.56 529	0.88 628	0.80 659	0.21 570	0.17 589	0.22 590	0.18 528	0.17 435	0.22 578

DDVS	0.53 577	0.32 614	0.63 559	0.42 465	0.31 587	0.71 599	0.35 463	0.95 560	0.69 439	0.86 591	0.90 532	1.11 694	0.46 474	0.90 639	0.67 626	0.23 624	0.17 589	0.22 590	0.18 528	0.25 630	0.28 655

ACV-stereo	0.63 645	0.37 645	1.03 700	0.44 544	0.31 587	1.27 737	0.41 566	0.78 486	0.84 543	0.65 442	0.76 445	2.07 777	1.00 726	0.84 613	0.68 631	0.22 596	0.17 589	0.19 486	0.18 528	0.22 584	0.23 606

rvit_stereo_ft	0.35 338	0.26 540	0.54 498	0.53 680	0.32 614	0.33 289	0.46 610	0.52 260	0.52 357	0.35 251	0.41 271	0.41 324	0.34 355	0.49 303	0.36 415	0.22 596	0.14 490	0.19 486	0.18 528	0.19 516	0.15 360

DispNO	0.48 511	0.24 467	0.84 659	0.40 386	0.31 587	0.58 519	0.39 530	0.91 538	0.79 501	0.79 543	0.83 493	0.71 527	0.59 551	0.75 552	0.50 555	0.19 523	0.14 490	0.20 528	0.18 528	0.16 399	0.17 449

CASnet	0.30 270	0.20 323	0.34 193	0.42 465	0.17 69	0.25 115	0.24 188	0.53 266	0.56 374	0.54 383	0.54 349	0.39 306	0.24 185	0.41 205	0.26 241	0.15 317	0.10 108	0.22 590	0.18 528	0.18 477	0.12 186
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CFNet_ucs	0.51 554	0.25 501	0.58 530	0.39 340	0.31 587	0.59 529	0.35 463	1.04 594	0.95 620	0.89 615	1.19 673	0.80 591	0.49 493	0.66 486	0.45 516	0.21 570	0.16 553	0.26 662	0.18 528	0.27 651	0.23 606

gwcnet-sp	0.50 540	0.25 501	0.84 659	0.41 423	0.27 485	0.79 634	0.40 544	0.93 551	0.85 549	0.95 649	0.79 464	0.65 495	0.63 576	0.69 513	0.52 564	0.18 479	0.17 589	0.18 445	0.18 528	0.18 477	0.19 501

scenet	0.50 540	0.25 501	0.84 659	0.41 423	0.27 485	0.79 634	0.40 544	0.93 551	0.85 549	0.95 649	0.79 464	0.65 495	0.63 576	0.69 513	0.52 564	0.18 479	0.17 589	0.18 445	0.18 528	0.18 477	0.19 501

CASS	0.46 487	0.28 573	0.45 377	0.48 613	0.22 257	0.63 549	0.34 439	0.99 575	0.66 419	0.76 520	0.86 509	0.61 467	0.58 545	0.58 383	0.44 510	0.29 689	0.16 553	0.22 590	0.18 528	0.23 604	0.28 655
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.50 540	0.25 501	0.84 659	0.41 423	0.27 485	0.79 634	0.40 544	0.93 551	0.85 549	0.95 649	0.79 464	0.65 495	0.63 576	0.69 513	0.52 564	0.18 479	0.17 589	0.18 445	0.18 528	0.18 477	0.19 501

raft_robust	0.41 439	0.24 467	0.39 297	0.43 513	0.22 257	0.40 387	0.33 419	0.80 497	0.98 639	0.80 546	0.88 523	0.41 324	0.32 333	0.89 630	0.30 336	0.14 222	0.12 364	0.16 330	0.18 528	0.15 326	0.13 258

RAFT+CT+SA	0.40 424	0.24 467	0.40 314	0.53 680	0.27 485	0.28 176	0.45 607	0.79 494	0.81 521	0.51 364	0.90 532	0.42 337	0.39 429	0.81 597	0.33 379	0.15 317	0.11 267	0.18 445	0.18 528	0.15 326	0.15 360

test_5	0.44 469	0.25 501	0.48 417	0.53 680	0.28 513	0.28 176	0.42 579	0.77 482	0.87 563	0.63 424	0.91 540	0.73 549	0.53 508	0.82 604	0.36 415	0.14 222	0.11 267	0.18 445	0.18 528	0.18 477	0.16 400

NINENet	0.52 569	0.30 602	0.55 502	0.46 584	0.33 628	0.78 626	0.34 439	1.18 660	0.91 594	0.84 567	0.97 570	0.64 488	0.54 516	0.74 544	0.56 587	0.23 624	0.20 647	0.25 643	0.18 528	0.22 584	0.22 578

GMOStereo	0.38 393	0.19 271	0.42 342	0.43 513	0.24 361	0.40 387	0.39 530	0.55 282	0.64 408	0.89 615	0.84 496	0.65 495	0.37 401	0.39 184	0.29 311	0.14 222	0.12 364	0.20 528	0.18 528	0.15 326	0.12 186

error version	0.38 393	0.19 271	0.42 342	0.43 513	0.24 361	0.40 387	0.39 530	0.55 282	0.64 408	0.89 615	0.84 496	0.65 495	0.37 401	0.39 184	0.29 311	0.14 222	0.12 364	0.20 528	0.18 528	0.15 326	0.12 186

test-v	0.38 393	0.19 271	0.42 342	0.43 513	0.24 361	0.40 387	0.39 530	0.55 282	0.64 408	0.89 615	0.84 496	0.65 495	0.37 401	0.39 184	0.29 311	0.14 222	0.12 364	0.20 528	0.18 528	0.15 326	0.12 186

AACVNet	0.52 569	0.25 501	0.56 517	0.48 613	0.29 542	0.55 494	0.38 511	0.96 565	0.59 390	0.83 561	1.03 608	1.03 663	0.77 668	0.91 642	0.58 600	0.22 596	0.18 610	0.24 627	0.18 528	0.24 619	0.22 578

ADLNet2	0.57 608	0.26 540	0.71 605	0.48 613	0.31 587	0.83 653	0.51 649	1.10 625	0.99 642	0.85 581	0.99 584	0.99 652	0.70 620	0.79 586	0.78 651	0.21 570	0.17 589	0.18 445	0.18 528	0.22 584	0.22 578

CrosDoStereo	0.51 554	0.19 271	0.46 389	0.39 340	0.24 361	0.39 377	1.14 782	0.69 400	0.87 563	0.94 644	1.36 709	0.62 476	0.75 654	0.68 505	0.46 521	0.15 317	0.12 364	0.17 386	0.18 528	0.14 259	0.16 400

PSM-softLoss	0.40 424	0.21 369	0.53 484	0.42 465	0.26 438	0.29 198	0.34 439	0.70 414	0.49 338	0.63 424	0.82 486	0.59 460	0.33 344	0.75 552	0.43 499	0.20 545	0.12 364	0.20 528	0.18 528	0.17 435	0.22 578

KMStereo	0.40 424	0.21 369	0.53 484	0.42 465	0.26 438	0.29 198	0.34 439	0.70 414	0.49 338	0.63 424	0.82 486	0.59 460	0.33 344	0.75 552	0.43 499	0.20 545	0.12 364	0.20 528	0.18 528	0.17 435	0.22 578

DeepStereo_LL	0.51 554	0.19 271	0.46 389	0.39 340	0.24 361	0.39 377	1.14 782	0.69 400	0.87 563	0.94 644	1.36 709	0.62 476	0.75 654	0.68 505	0.46 521	0.15 317	0.12 364	0.17 386	0.18 528	0.14 259	0.16 400

THIR-Stereo	0.51 554	0.19 271	0.47 402	0.39 340	0.23 300	0.74 615	0.64 709	0.68 387	0.88 574	1.03 687	1.40 715	0.71 527	0.75 654	0.64 459	0.43 499	0.16 374	0.11 267	0.17 386	0.18 528	0.15 326	0.17 449

test-2	0.38 393	0.19 271	0.42 342	0.43 513	0.24 361	0.40 387	0.39 530	0.55 282	0.64 408	0.89 615	0.84 496	0.65 495	0.37 401	0.39 184	0.29 311	0.14 222	0.12 364	0.20 528	0.18 528	0.15 326	0.12 186

HGLStereo	0.58 621	0.30 602	0.65 571	0.51 648	0.38 670	0.78 626	0.45 607	1.07 612	0.82 535	0.89 615	1.16 662	0.88 615	0.91 711	0.80 591	0.74 645	0.21 570	0.21 658	0.20 528	0.18 528	0.19 516	0.22 578

AdaStereo	0.52 569	0.34 628	0.53 484	0.49 625	0.25 399	0.71 599	0.36 478	1.24 688	0.91 594	0.77 526	0.98 576	0.75 561	0.50 496	0.71 531	0.51 559	0.27 667	0.13 447	0.28 684	0.18 528	0.23 604	0.18 484
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.
G3	0.44 469	0.67 751	0.64 565	0.88 786	0.29 542	0.32 266	0.30 341	0.76 473	0.43 297	0.59 401	0.58 368	0.40 315	0.27 239	0.82 604	0.33 379	0.32 707	0.11 267	0.32 714	0.19 559	0.35 703	0.18 484

Selective-IGEV-i16pc	0.57 608	0.21 369	1.29 728	0.41 423	0.31 587	1.98 781	0.62 697	0.70 414	1.12 692	0.51 364	0.82 486	0.67 514	0.35 372	0.71 531	0.41 488	0.32 707	0.18 610	0.17 386	0.19 559	0.19 516	0.20 536

DFGA-Net	0.47 500	0.31 611	0.93 680	0.43 513	0.33 628	0.56 503	0.35 463	0.81 501	0.89 580	0.70 481	0.76 445	0.48 385	0.43 450	0.78 580	0.64 621	0.16 374	0.14 490	0.19 486	0.19 559	0.20 538	0.19 501

S2M2_L	0.26 202	0.23 443	0.34 193	0.32 86	0.25 399	0.24 89	0.13 1	0.36 102	0.42 284	0.25 131	0.37 250	0.29 196	0.25 199	0.31 63	0.26 241	0.22 596	0.19 634	0.17 386	0.19 559	0.21 554	0.19 501
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO-Stereo-zeroshot	0.44 469	0.22 410	0.83 652	0.39 340	0.45 714	0.41 401	0.26 247	1.04 594	0.50 345	0.54 383	0.76 445	1.03 663	0.43 450	0.67 496	0.28 292	0.16 374	0.11 267	0.17 386	0.19 559	0.21 554	0.21 558

test_sample3	0.49 527	0.27 557	0.55 502	0.36 236	0.23 300	0.70 593	0.37 493	1.21 674	0.87 563	0.79 543	0.84 496	0.66 507	0.53 508	0.70 521	0.50 555	0.21 570	0.16 553	0.20 528	0.19 559	0.21 554	0.21 558

xx1	0.40 424	0.25 501	0.35 217	0.42 465	0.23 300	0.53 480	0.37 493	0.71 424	1.17 710	0.42 316	0.50 314	0.65 495	0.56 529	0.61 413	0.26 241	0.17 431	0.11 267	0.20 528	0.19 559	0.18 477	0.19 501

1111x	0.64 647	0.23 443	0.61 550	0.39 340	0.21 225	0.68 590	0.46 610	1.32 724	1.03 658	0.76 520	1.02 598	0.95 639	0.72 636	1.13 698	2.15 785	0.18 479	0.18 610	0.18 445	0.19 559	0.20 538	0.19 501

LL-Strereo	0.58 621	0.29 587	0.83 652	0.48 613	0.35 647	0.39 377	0.48 626	1.04 594	0.99 642	0.87 596	0.79 464	1.08 684	1.15 748	1.35 739	0.51 559	0.18 479	0.15 523	0.22 590	0.19 559	0.17 435	0.21 558

qqq	0.42 448	0.28 573	0.50 440	0.37 274	0.22 257	0.47 450	0.39 530	0.91 538	0.59 390	0.57 396	0.71 421	0.65 495	0.56 529	0.59 392	0.48 542	0.17 431	0.17 589	0.20 528	0.19 559	0.18 477	0.19 501

BUS	0.47 500	0.26 540	0.47 402	0.46 584	0.29 542	0.78 626	0.34 439	0.99 575	0.80 510	0.77 526	0.80 475	0.64 488	0.54 516	0.66 486	0.56 587	0.21 570	0.15 523	0.22 590	0.19 559	0.18 477	0.19 501

Wz-Net-LNSev	0.75 674	0.54 723	1.59 757	0.51 648	0.41 689	1.16 725	0.79 746	1.27 701	1.13 698	1.04 692	1.14 651	1.11 694	0.94 719	0.93 648	1.00 703	0.24 636	0.22 668	0.21 574	0.19 559	0.26 641	0.27 644

BSDual-CNN	0.48 511	0.26 540	0.47 402	0.46 584	0.29 542	0.75 619	0.46 610	0.99 575	0.80 510	0.77 526	0.80 475	0.76 568	0.59 551	0.66 486	0.48 542	0.21 570	0.15 523	0.22 590	0.19 559	0.18 477	0.19 501

hknet	0.51 554	0.26 540	0.58 530	0.46 584	0.29 542	0.75 619	0.46 610	0.99 575	0.89 580	0.77 526	0.80 475	0.96 642	0.67 604	0.75 552	0.50 555	0.19 523	0.15 523	0.22 590	0.19 559	0.18 477	0.19 501

SA	0.45 479	0.26 540	0.50 440	0.47 606	0.24 361	0.46 446	0.36 478	0.79 494	1.00 646	0.61 411	1.04 611	0.50 398	0.50 496	0.98 670	0.33 379	0.16 374	0.13 447	0.21 574	0.19 559	0.15 326	0.14 308

test_4	0.37 375	0.19 271	0.34 193	0.45 559	0.26 438	0.20 41	0.34 439	0.58 304	0.42 284	0.60 406	1.45 729	0.43 350	0.26 225	0.67 496	0.29 311	0.12 80	0.10 108	0.17 386	0.19 559	0.15 326	0.12 186

TRStereo	0.39 408	0.32 614	0.64 565	0.49 625	0.41 689	0.30 218	0.30 341	0.97 568	0.63 402	0.53 379	0.43 281	0.52 410	0.26 225	0.77 572	0.29 311	0.18 479	0.12 364	0.19 486	0.19 559	0.13 196	0.13 258

LCNet	0.42 448	0.21 369	0.34 193	0.44 544	0.24 361	0.47 450	0.28 291	0.69 400	0.57 383	0.72 493	1.03 608	0.66 507	0.58 545	0.60 404	0.35 403	0.15 317	0.10 108	0.19 486	0.19 559	0.22 584	0.37 713

GMM-Stereo	0.44 469	0.20 323	0.39 297	0.42 465	0.25 399	0.50 459	0.44 600	0.72 435	0.57 383	0.77 526	1.37 712	0.76 568	0.38 410	0.62 437	0.34 393	0.15 317	0.10 108	0.20 528	0.19 559	0.17 435	0.28 655

sCroCo_RVC	0.36 354	0.29 587	0.73 619	0.52 665	0.39 678	0.42 412	0.31 375	0.52 260	0.46 319	0.31 221	0.48 305	0.38 292	0.32 333	0.46 265	0.33 379	0.22 596	0.23 678	0.19 486	0.19 559	0.21 554	0.22 578

MMNet	0.57 608	0.26 540	0.67 580	0.45 559	0.35 647	1.04 702	0.39 530	0.93 551	0.98 639	0.96 662	0.97 570	0.86 606	0.80 676	0.83 607	0.80 659	0.16 374	0.15 523	0.19 486	0.19 559	0.20 538	0.17 449

ac_64	0.54 582	0.24 467	0.58 530	0.46 584	0.28 513	0.79 634	0.44 600	1.11 627	0.63 402	0.94 644	0.85 505	1.06 678	0.70 620	0.76 564	0.72 641	0.22 596	0.18 610	0.20 528	0.19 559	0.18 477	0.16 400

cf-r	0.49 527	0.24 467	0.49 428	0.40 386	0.23 300	0.58 519	0.38 511	0.92 549	0.87 563	0.77 526	1.06 620	0.98 647	0.67 604	0.59 392	0.61 610	0.21 570	0.14 490	0.17 386	0.19 559	0.15 326	0.16 400

GANet-RSSM	0.49 527	0.22 410	0.42 342	0.39 340	0.26 438	0.58 519	0.41 566	1.12 632	0.82 535	0.73 502	1.02 598	0.88 615	0.75 654	0.67 496	0.48 542	0.22 596	0.16 553	0.18 445	0.19 559	0.18 477	0.18 484

DN-CSS_ROB	0.45 479	0.27 557	0.74 623	0.41 423	0.29 542	0.43 419	0.29 315	0.80 497	0.78 493	0.73 502	1.08 631	0.48 385	0.45 467	0.81 597	0.40 481	0.15 317	0.12 364	0.21 574	0.19 559	0.18 477	0.17 449

SME	0.41 439	0.21 369	0.39 297	0.38 305	0.19 139	0.77 623	0.32 400	0.81 501	0.77 487	0.59 401	0.77 449	0.45 367	0.55 520	0.61 413	0.37 428	0.17 431	0.17 589	0.19 486	0.20 584	0.19 516	0.17 449

Selective-IGEV-i16pb	0.95 715	0.25 501	6.90 815	0.42 465	0.32 614	1.73 771	0.55 671	1.12 632	1.58 768	0.67 458	1.19 673	0.97 644	0.55 520	0.83 607	0.63 618	0.28 678	0.17 589	0.18 445	0.20 584	0.21 554	0.23 606

Select-FE	0.48 511	0.26 540	0.96 687	0.42 465	0.36 654	0.34 306	0.20 61	1.02 586	0.37 226	0.61 411	1.01 594	1.04 669	0.79 670	0.74 544	0.29 311	0.17 431	0.13 447	0.17 386	0.20 584	0.15 326	0.25 629

z-mn7	1.07 731	0.56 732	2.36 781	0.54 695	0.37 658	1.74 773	0.71 721	1.28 708	2.32 795	1.00 675	2.56 785	1.43 743	1.01 728	2.34 794	1.74 763	0.23 624	0.20 647	0.21 574	0.20 584	0.27 651	0.27 644

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 569	0.23 443	1.38 741	0.40 386	0.53 746	0.29 198	0.30 341	1.49 754	0.45 310	0.69 474	1.15 656	0.98 647	0.32 333	0.70 521	0.29 311	0.15 317	0.11 267	0.17 386	0.20 584	0.22 584	0.27 644

test_sample4	0.49 527	0.27 557	0.55 502	0.36 236	0.23 300	0.70 593	0.37 493	1.22 683	0.86 556	0.82 553	0.86 509	0.62 476	0.58 545	0.71 531	0.49 551	0.21 570	0.16 553	0.21 574	0.20 584	0.22 584	0.21 558

H2IRNET	0.38 393	0.21 369	0.36 244	0.39 340	0.25 399	0.26 127	0.24 188	0.61 324	0.74 471	0.39 286	0.89 526	0.74 554	0.53 508	0.53 337	0.44 510	0.16 374	0.13 447	0.19 486	0.20 584	0.17 435	0.15 360

mmm	0.47 500	0.28 573	0.51 450	0.39 340	0.25 399	0.61 537	0.38 511	1.00 581	0.60 397	0.77 526	1.07 624	0.65 495	0.53 508	0.61 413	0.49 551	0.18 479	0.15 523	0.23 611	0.20 584	0.21 554	0.20 536

LL-Strereo2	0.36 354	0.25 501	0.52 473	0.43 513	0.27 485	0.36 337	0.27 266	0.70 414	0.46 319	0.55 386	0.53 344	0.65 495	0.24 185	0.69 513	0.32 365	0.14 222	0.13 447	0.23 611	0.20 584	0.19 516	0.14 308

Sa-1000	0.49 527	0.25 501	0.45 377	0.46 584	0.25 399	0.64 559	0.34 439	0.85 515	0.95 620	0.85 581	1.51 736	0.55 420	0.44 460	0.94 652	0.31 352	0.16 374	0.12 364	0.21 574	0.20 584	0.15 326	0.14 308

psmg	0.50 540	0.26 540	0.47 402	0.42 465	0.29 542	0.82 650	0.42 579	1.07 612	0.80 510	0.95 649	0.94 552	0.76 568	0.59 551	0.66 486	0.48 542	0.21 570	0.16 553	0.20 528	0.20 584	0.19 516	0.19 501

UDGNet	0.50 540	0.82 775	0.56 517	0.51 648	0.32 614	0.41 401	0.34 439	0.71 424	0.93 606	0.65 442	0.60 374	0.58 450	0.44 460	0.65 471	0.43 499	0.33 716	0.15 523	0.67 792	0.20 584	0.49 754	0.23 606

PSMNet-ADL	0.50 540	0.28 573	0.43 363	0.49 625	0.31 587	0.70 593	0.38 511	0.94 557	0.81 521	0.62 416	0.80 475	0.91 629	0.62 571	0.76 564	0.68 631	0.24 636	0.18 610	0.19 486	0.20 584	0.22 584	0.22 578

PFNet+	0.41 439	0.20 323	0.53 484	0.40 386	0.25 399	0.28 176	0.22 139	0.66 365	0.76 482	0.85 581	0.79 464	0.63 482	0.34 355	0.75 552	0.37 428	0.20 545	0.14 490	0.23 611	0.20 584	0.17 435	0.21 558

RAFT	0.46 487	0.23 443	0.52 473	0.48 613	0.27 485	0.55 494	0.47 619	0.68 387	0.60 397	0.83 561	0.82 486	1.00 655	0.56 529	0.76 564	0.37 428	0.18 479	0.16 553	0.22 590	0.20 584	0.16 399	0.14 308

HCRNet	0.46 487	0.35 634	0.45 377	0.54 695	0.26 438	0.52 474	0.29 315	0.87 522	0.64 408	0.75 513	0.82 486	0.76 568	0.53 508	0.70 521	0.38 446	0.24 636	0.16 553	0.24 627	0.20 584	0.21 554	0.20 536

SFCPSM	0.48 511	0.22 410	0.59 538	0.41 423	0.27 485	0.85 659	0.36 478	1.39 736	0.79 501	0.81 550	0.85 505	0.54 417	0.50 496	0.60 404	0.39 458	0.18 479	0.14 490	0.18 445	0.20 584	0.17 435	0.16 400

UPFNet	0.55 592	0.26 540	0.59 538	0.46 584	0.38 670	0.83 653	0.48 626	1.03 592	0.80 510	0.92 633	0.91 540	0.85 602	0.67 604	0.87 622	0.78 651	0.20 545	0.21 658	0.20 528	0.20 584	0.20 538	0.15 360

aanetorigin	0.85 701	0.58 740	1.98 774	0.50 636	0.40 683	0.66 575	0.70 719	0.72 435	1.01 649	2.44 804	2.00 765	1.32 724	1.25 754	0.96 661	1.16 728	0.20 545	0.19 634	0.20 528	0.20 584	0.27 651	0.33 693

EDNetEfficientorigin	9.96 839	1.17 801	175.17 877	0.49 625	0.37 658	1.13 720	0.74 734	1.27 701	2.70 812	3.16 819	2.49 782	2.28 781	2.15 799	1.88 775	2.27 789	0.21 570	0.19 634	0.25 643	0.20 584	0.54 767	0.53 771

CCAANet	0.48 511	0.21 369	0.52 473	0.42 465	0.28 513	0.65 567	0.30 341	1.03 592	0.76 482	0.64 435	1.22 678	0.69 521	0.53 508	0.83 607	0.47 533	0.15 317	0.13 447	0.19 486	0.20 584	0.15 326	0.20 536

NVstereo2D	0.62 642	0.32 614	0.82 648	0.50 636	0.44 708	0.88 665	0.48 626	1.12 632	1.17 710	0.67 458	0.90 532	0.90 623	0.69 615	1.02 684	0.69 634	0.33 716	0.16 553	0.29 694	0.20 584	0.43 739	0.46 750

PWC_ROB	0.92 709	0.57 736	1.64 763	0.53 680	0.33 628	0.93 675	0.39 530	1.42 747	1.51 763	1.66 772	2.57 786	1.18 708	1.11 741	1.50 753	1.54 756	0.26 655	0.18 610	0.28 684	0.20 584	0.30 672	0.32 684

PWCDC_ROB	0.93 710	0.54 723	0.97 692	0.78 773	0.41 689	1.03 700	0.42 579	1.39 736	2.34 798	1.04 692	3.73 811	0.80 591	1.12 743	1.29 726	1.04 713	0.37 739	0.22 668	0.24 627	0.20 584	0.36 710	0.31 677

AIO-test1	0.39 408	0.18 219	0.42 342	0.51 648	0.25 399	0.44 431	0.30 341	0.74 457	1.20 719	0.41 310	0.71 421	0.45 367	0.29 285	0.56 360	0.27 266	0.15 317	0.13 447	0.19 486	0.21 608	0.13 196	0.18 484

UGAM	0.54 582	0.23 443	0.51 450	0.46 584	0.26 438	0.40 387	0.52 655	0.65 358	1.19 716	0.78 538	1.15 656	1.38 740	0.56 529	1.03 686	0.56 587	0.18 479	0.15 523	0.25 643	0.21 608	0.15 326	0.13 258

DCVSM-stereo	0.51 554	0.28 573	0.56 517	0.39 340	0.29 542	0.55 494	0.28 291	0.78 486	0.78 493	1.11 721	0.77 449	1.04 669	0.76 663	0.65 471	0.52 564	0.20 545	0.20 647	0.24 627	0.21 608	0.25 630	0.31 677

test_sample5	0.50 540	0.28 573	0.55 502	0.37 274	0.23 300	0.65 567	0.38 511	1.19 664	0.86 556	0.81 550	0.97 570	0.64 488	0.60 557	0.72 537	0.48 542	0.22 596	0.16 553	0.22 590	0.21 608	0.23 604	0.22 578

DualNet	0.51 554	0.28 573	0.55 502	0.37 274	0.23 300	0.65 567	0.38 511	1.19 664	0.86 556	0.84 567	1.06 620	0.64 488	0.60 557	0.72 537	0.48 542	0.22 596	0.16 553	0.22 590	0.21 608	0.23 604	0.22 578

ffm	0.47 500	0.28 573	0.68 587	0.39 340	0.26 438	0.56 503	0.40 544	0.72 435	1.13 698	0.76 520	0.98 576	0.71 527	0.55 520	0.61 413	0.26 241	0.17 431	0.11 267	0.25 643	0.21 608	0.16 399	0.17 449

ff1	0.56 602	0.28 573	0.68 587	0.39 340	0.26 438	0.56 503	0.40 544	0.72 435	1.13 698	0.76 520	0.98 576	0.71 527	0.55 520	1.25 719	1.46 748	0.17 431	0.11 267	0.25 643	0.21 608	0.16 399	0.17 449

mmx	0.59 625	0.28 573	0.68 587	0.39 340	0.26 438	0.56 503	0.40 544	1.24 688	1.06 670	0.76 520	0.98 576	0.71 527	0.55 520	1.25 719	1.46 748	0.21 570	0.16 553	0.25 643	0.21 608	0.24 619	0.22 578

xxx	0.59 625	0.28 573	0.68 587	0.39 340	0.26 438	0.56 503	0.40 544	1.24 688	1.06 670	0.76 520	0.98 576	0.71 527	0.55 520	1.25 719	1.46 748	0.21 570	0.16 553	0.25 643	0.21 608	0.24 619	0.22 578

ToySt	0.52 569	0.27 557	0.93 680	0.42 465	0.28 513	0.67 585	0.56 677	0.88 530	0.79 501	0.61 411	0.85 505	0.92 636	0.70 620	0.72 537	0.61 610	0.16 374	0.17 589	0.21 574	0.21 608	0.22 584	0.21 558

anonymousa	0.51 554	0.21 369	0.47 402	0.39 340	0.25 399	0.89 668	0.36 478	0.78 486	0.63 402	0.88 607	1.54 738	1.09 690	0.67 604	0.53 337	0.46 521	0.17 431	0.14 490	0.19 486	0.21 608	0.16 399	0.16 400

dad	0.61 636	0.53 715	0.72 612	0.44 544	0.31 587	0.64 559	0.37 493	0.85 515	1.28 734	1.05 697	1.17 668	1.18 708	0.61 564	0.70 521	0.54 582	0.36 735	0.23 678	0.37 734	0.21 608	0.31 676	0.23 606

Anonymous3	0.47 500	0.35 634	0.91 679	0.50 636	0.38 670	0.81 647	0.55 671	0.76 473	0.66 419	0.52 370	0.65 395	0.44 357	0.45 467	0.66 486	0.39 458	0.25 650	0.25 698	0.22 590	0.21 608	0.23 604	0.24 620

delet	0.57 608	0.25 501	0.63 559	0.46 584	0.34 640	1.05 707	0.51 649	1.04 594	0.94 616	0.90 623	0.99 584	0.90 623	0.68 613	0.87 622	0.78 651	0.18 479	0.18 610	0.20 528	0.21 608	0.17 435	0.17 449

EDNetEfficient	1.47 771	0.82 775	6.28 814	0.48 613	0.40 683	0.73 609	0.83 753	0.95 560	2.77 815	3.48 822	1.95 762	1.64 763	2.12 798	1.42 745	3.84 818	0.21 570	0.19 634	0.21 574	0.21 608	0.43 739	0.42 734

GwcNet-RSSM	0.51 554	0.25 501	0.51 450	0.41 423	0.24 361	0.56 503	0.41 566	0.97 568	0.96 629	0.75 513	1.17 668	0.89 620	0.66 595	0.66 486	0.74 645	0.22 596	0.15 523	0.19 486	0.21 608	0.17 435	0.16 400

CFNet-ft	0.50 540	0.25 501	0.39 297	0.41 423	0.26 438	0.66 575	0.37 493	0.91 538	0.87 563	0.67 458	1.00 589	1.05 674	0.70 620	0.68 505	0.57 593	0.23 624	0.16 553	0.24 627	0.21 608	0.24 619	0.19 501

DSFCA	0.57 608	0.27 557	0.71 605	0.41 423	0.36 654	0.78 626	0.53 660	1.08 618	0.85 549	1.08 710	0.84 496	0.90 623	0.66 595	1.05 689	0.63 618	0.26 655	0.22 668	0.21 574	0.21 608	0.22 584	0.20 536

CFNet_RVC	0.50 540	0.25 501	0.39 297	0.41 423	0.26 438	0.66 575	0.37 493	0.91 538	0.87 563	0.67 458	1.00 589	1.05 674	0.70 620	0.68 505	0.57 593	0.23 624	0.16 553	0.24 627	0.21 608	0.24 619	0.19 501

DPSNet	1.08 734	0.44 686	2.64 784	0.54 695	0.42 698	1.59 758	1.25 794	2.39 807	1.50 762	1.13 724	1.12 640	1.51 754	2.19 801	1.44 748	1.51 755	0.35 732	0.25 698	0.25 643	0.21 608	0.49 754	0.39 721

StereoDRNet-Refined	0.61 636	0.33 623	0.63 559	0.47 606	0.31 587	0.94 678	0.41 566	1.04 594	0.97 634	1.15 726	1.13 647	1.00 655	0.74 651	0.93 648	0.93 687	0.18 479	0.13 447	0.22 590	0.21 608	0.20 538	0.21 558
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
AHVO							0.62 697	0.91 538	0.71 450	0.72 493	1.14 651	0.79 585	0.61 564	1.21 714	1.35 741	0.21 570	0.24 688	0.24 627	0.22 629	0.23 604

DSFM							0.62 697	0.91 538	0.71 450	0.72 493	1.14 651	0.79 585	0.61 564	1.21 714	1.35 741	0.21 570	0.24 688	0.24 627	0.22 629	0.23 604

MSAF-DinoV2	1.18 746	0.44 686	3.00 791	0.56 711	0.30 569	0.91 671	0.74 734	1.58 771	1.25 725	1.06 707	1.41 717	2.98 795	1.57 774	3.25 815	3.12 805	0.22 596	0.14 490	0.20 528	0.22 629	0.33 689	0.34 697

zh-mn7	1.21 752	0.75 763	5.81 812	0.52 665	0.39 678	1.18 730	0.63 704	1.21 674	1.79 781	1.81 779	2.33 775	1.16 706	1.01 728	2.20 788	2.00 777	0.25 650	0.22 668	0.22 590	0.22 629	0.25 630	0.30 668

w-ln-seven-2	0.83 694	0.46 693	2.93 787	0.54 695	0.39 678	0.93 675	0.63 704	1.16 649	1.18 714	1.25 741	1.32 701	1.09 690	1.05 735	1.23 717	1.07 719	0.21 570	0.20 647	0.23 611	0.22 629	0.26 641	0.24 620

rvit_0105_6	0.40 424	0.28 573	0.68 587	0.51 648	0.30 569	0.39 377	0.41 566	0.53 266	0.68 430	0.41 310	0.45 291	0.50 398	0.45 467	0.55 350	0.37 428	0.28 678	0.26 709	0.24 627	0.22 629	0.22 584	0.17 449

rvit_0105_4	0.42 448	0.30 602	0.77 634	0.52 665	0.29 542	0.41 401	0.44 600	0.57 298	0.75 475	0.45 336	0.48 305	0.56 427	0.49 493	0.58 383	0.37 428	0.28 678	0.26 709	0.25 643	0.22 629	0.24 619	0.19 501

ITSA-stereo	0.54 582	0.29 587	0.55 502	0.41 423	0.23 300	0.59 529	0.35 463	1.31 718	1.25 725	0.82 553	0.80 475	0.72 544	0.58 545	0.89 630	0.72 641	0.22 596	0.18 610	0.23 611	0.22 629	0.22 584	0.29 662

test_sample6	0.51 554	0.27 557	0.55 502	0.38 305	0.23 300	0.64 559	0.39 530	1.18 660	0.88 574	0.84 567	1.06 620	0.66 507	0.61 564	0.75 552	0.52 564	0.23 624	0.17 589	0.22 590	0.22 629	0.24 619	0.23 606

KYRaft	0.48 511	0.21 369	0.41 325	0.45 559	0.23 300	0.43 419	0.36 478	0.68 387	0.45 310	0.94 644	1.72 751	0.78 578	0.40 436	0.65 471	0.32 365	0.16 374	0.11 267	0.18 445	0.22 629	0.17 435	0.76 784

ADLNet	0.57 608	0.29 587	0.58 530	0.46 584	0.35 647	0.80 641	0.46 610	1.14 642	0.88 574	1.03 687	0.98 576	0.92 636	0.66 595	0.71 531	0.83 665	0.22 596	0.16 553	0.22 590	0.22 629	0.22 584	0.23 606

ARAFT	0.48 511	0.25 501	0.82 648	0.42 465	0.25 399	0.56 503	0.54 668	0.82 508	0.82 535	0.92 633	0.75 442	0.75 561	0.48 487	0.89 630	0.37 428	0.15 317	0.12 364	0.23 611	0.22 629	0.14 259	0.14 308

RAFT + AFF	0.54 582	0.30 602	0.84 659	0.51 648	0.32 614	0.63 549	0.57 680	1.05 601	0.95 620	0.80 546	0.87 519	0.85 602	0.57 541	0.87 622	0.51 559	0.18 479	0.21 658	0.23 611	0.22 629	0.19 516	0.19 501

hitnet-ft	0.57 608	0.29 587	0.43 363	0.42 465	0.29 542	0.81 647	0.40 544	0.98 570	0.91 594	0.84 567	1.01 594	1.13 702	0.72 636	0.83 607	0.71 638	0.28 678	0.21 658	0.28 684	0.22 629	0.29 664	0.27 644

ADCP+	1.18 746	0.37 645	3.09 794	0.50 636	0.52 744	1.48 751	0.61 695	1.32 724	1.07 678	1.21 731	1.16 662	1.08 684	1.11 741	1.63 761	7.17 831	0.20 545	0.16 553	0.24 627	0.22 629	0.29 664	0.22 578

TDLM	0.59 625	0.35 634	0.57 526	0.53 680	0.32 614	0.67 585	0.72 727	1.09 621	1.03 658	0.84 567	1.11 638	0.84 600	0.71 625	0.96 661	0.61 610	0.28 678	0.18 610	0.26 662	0.22 629	0.27 651	0.21 558

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 592	0.33 623	0.71 605	0.46 584	0.31 587	0.66 575	0.43 590	1.07 612	0.89 580	0.93 637	0.91 540	0.98 647	0.61 564	0.76 564	0.64 621	0.22 596	0.18 610	0.22 590	0.22 629	0.22 584	0.24 620
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.55 592	0.37 645	0.67 580	0.42 465	0.31 587	0.50 459	0.43 590	1.22 683	0.73 465	0.86 591	1.05 614	0.85 602	0.58 545	0.90 639	0.56 587	0.29 689	0.23 678	0.22 590	0.22 629	0.26 641	0.26 633

S0	0.38 393	0.19 271	0.38 281	0.41 423	0.22 257	0.78 626	0.55 671	0.69 400	0.46 319	0.55 386	0.62 384	0.45 367	0.36 386	0.47 279	0.32 365	0.22 596	0.21 658	0.26 662	0.23 647	0.16 399	0.14 308

MultiAttention	3.62 813	0.25 501	0.65 571	0.56 711	0.34 640	23.66 848	2.61 833	1.65 779	1.14 704	0.82 553	1.83 756	1.13 702	0.42 446	35.16 868	0.72 641	0.18 479	0.12 364	0.23 611	0.23 647	0.35 703	0.33 693

fast-acv-ft	0.66 649	0.32 614	0.80 639	0.46 584	0.34 640	1.26 736	0.50 646	0.91 538	1.00 646	1.05 697	1.36 709	1.28 718	0.84 686	0.81 597	0.90 680	0.22 596	0.24 688	0.23 611	0.23 647	0.21 554	0.22 578

Wz-Net-MNSev	0.81 687	0.42 679	1.64 763	0.51 648	0.41 689	1.46 749	0.95 767	1.24 688	1.26 730	1.31 751	1.25 683	1.17 707	0.83 683	1.21 714	1.06 716	0.22 596	0.19 634	0.24 627	0.23 647	0.29 664	0.26 633

rafts_anoy	0.38 393	0.22 410	0.38 281	0.43 513	0.28 513	0.32 266	0.32 400	0.70 414	0.91 594	0.59 401	0.66 400	0.45 367	0.33 344	0.49 303	0.41 488	0.16 374	0.12 364	0.21 574	0.23 647	0.18 477	0.16 400

pcwnet_v2	0.60 632	0.29 587	0.89 676	0.46 584	0.36 654	0.62 543	0.38 511	1.33 727	1.24 723	1.02 684	1.27 691	0.71 527	0.59 551	0.71 531	0.51 559	0.28 678	0.21 658	0.24 627	0.23 647	0.29 664	0.30 668

psm_up	0.57 608	0.27 557	0.52 473	0.50 636	0.33 628	0.65 567	0.60 693	1.07 612	0.84 543	0.87 596	0.91 540	1.00 655	1.06 736	0.80 591	0.66 623	0.22 596	0.25 698	0.26 662	0.23 647	0.22 584	0.21 558

GwcNet	0.73 665	0.39 659	1.37 740	0.53 680	0.43 701	1.10 712	0.52 655	1.27 701	1.19 716	1.05 697	1.41 717	1.06 678	0.86 695	0.98 670	1.01 704	0.26 655	0.24 688	0.24 627	0.23 647	0.23 604	0.28 655

FAT-Stereo	0.75 674	0.34 628	0.81 647	0.51 648	0.38 670	0.78 626	0.63 704	1.39 736	1.32 742	1.05 697	1.40 715	1.58 761	1.14 746	0.92 644	0.91 683	0.29 689	0.28 723	0.28 684	0.23 647	0.28 661	0.41 731

FADNet_RVC	0.58 621	0.39 659	1.26 723	0.45 559	0.32 614	0.55 494	0.34 439	1.12 632	0.90 586	0.68 470	0.90 532	0.61 467	0.71 625	1.03 686	0.80 659	0.21 570	0.18 610	0.27 672	0.23 647	0.33 689	0.30 668

ADCRef	0.84 696	0.46 693	1.60 760	0.52 665	0.45 714	1.08 710	0.52 655	1.13 640	1.03 658	1.22 735	1.43 724	0.87 612	0.93 715	0.91 642	3.35 809	0.19 523	0.16 553	0.23 611	0.23 647	0.23 604	0.22 578

RYNet	0.76 677	0.37 645	0.74 623	0.54 695	0.67 778	1.35 742	0.68 714	1.28 708	1.21 722	1.10 718	0.90 532	1.31 722	0.94 719	1.01 681	1.30 737	0.22 596	0.16 553	0.27 672	0.23 647	0.43 739	0.45 746

GANet	0.74 670	0.38 654	0.63 559	0.54 695	0.35 647	1.01 696	0.95 767	1.15 646	0.95 620	1.09 714	2.00 765	1.14 704	0.92 713	1.29 726	0.75 647	0.25 650	0.27 716	0.27 672	0.23 647	0.32 684	0.24 620

CFNet	0.53 577	0.30 602	0.53 484	0.42 465	0.28 513	0.73 609	0.35 463	1.21 674	1.01 649	0.74 509	1.07 624	0.85 602	0.60 557	0.83 607	0.58 600	0.19 523	0.15 523	0.23 611	0.23 647	0.21 554	0.17 449

StereoDRNet	0.67 650	0.35 634	0.82 648	0.53 680	0.44 708	1.03 700	0.53 660	1.51 758	1.06 670	1.13 724	0.91 540	1.07 683	0.74 651	0.87 622	0.95 693	0.24 636	0.19 634	0.25 643	0.23 647	0.27 651	0.22 578

DLCB_ROB	0.60 632	0.29 587	0.53 484	0.50 636	0.33 628	0.76 622	0.51 649	1.02 586	0.94 616	1.07 709	1.16 662	1.21 710	0.73 642	0.98 670	0.75 647	0.21 570	0.20 647	0.22 590	0.23 647	0.22 584	0.20 536

MEA-ACV	0.56 602	0.25 501	0.70 601	0.42 465	0.28 513	0.70 593	0.42 579	1.21 674	0.90 586	0.88 607	0.95 556	1.03 663	0.84 686	0.76 564	0.62 617	0.18 479	0.18 610	0.20 528	0.24 663	0.19 516	0.22 578

AIO-test2	0.40 424	0.21 369	0.44 369	0.48 613	0.26 438	0.44 431	0.38 511	0.79 494	1.28 734	0.37 264	0.87 519	0.38 292	0.30 310	0.50 309	0.28 292	0.16 374	0.13 447	0.21 574	0.24 663	0.15 326	0.15 360

rvit_0105_5	0.44 469	0.32 614	0.79 638	0.51 648	0.29 542	0.44 431	0.43 590	0.62 332	0.76 482	0.51 364	0.52 335	0.61 467	0.53 508	0.58 383	0.38 446	0.28 678	0.25 698	0.25 643	0.24 663	0.22 584	0.20 536

StereoVision	0.43 462	0.29 587	0.54 498	0.50 636	0.28 513	0.37 351	0.38 511	0.75 467	0.63 402	0.46 344	1.11 638	0.53 415	0.38 410	0.57 374	0.34 393	0.21 570	0.24 688	0.25 643	0.24 663	0.26 641	0.17 449

coex-ft	6.50 831	1.57 815	87.99 875	0.49 625	0.38 670	1.41 746	1.21 790	1.21 674	7.96 841	12.14 851	2.78 792	2.74 792	3.83 821	1.30 732	3.19 808	0.24 636	0.23 678	0.27 672	0.24 663	0.48 750	0.40 726

ssnet_v2	0.61 636	0.29 587	0.69 596	0.45 559	0.30 569	0.93 675	0.62 697	1.20 671	1.03 658	0.97 666	0.81 484	0.98 647	0.67 604	0.84 613	0.97 700	0.26 655	0.23 678	0.23 611	0.24 663	0.20 538	0.21 558

SACVNet	0.61 636	0.36 643	0.67 580	0.57 717	0.37 658	0.65 567	0.47 619	1.16 649	0.80 510	1.04 692	1.06 620	1.02 661	0.81 680	0.99 675	0.57 593	0.28 678	0.21 658	0.25 643	0.24 663	0.30 672	0.39 721

FINET	0.75 674	0.45 688	1.38 741	0.48 613	0.46 724	0.98 688	1.00 774	1.22 683	1.69 777	0.91 632	1.25 683	0.74 554	0.74 651	1.09 694	0.82 664	0.37 739	0.31 741	0.27 672	0.24 663	0.35 703	0.34 697

Syn2CoEx	0.74 670	0.55 729	1.17 716	0.66 748	0.45 714	0.89 668	0.56 677	1.54 761	1.15 705	0.95 649	1.35 708	1.03 663	1.03 731	0.96 661	0.89 674	0.31 701	0.27 716	0.29 694	0.24 663	0.23 604	0.27 644

DMCA-RVC	0.54 582	0.32 614	0.83 652	0.51 648	0.32 614	0.59 529	0.38 511	0.89 532	0.70 443	0.95 649	0.88 523	0.90 623	0.69 615	0.75 552	0.63 618	0.23 624	0.18 610	0.31 707	0.24 663	0.27 651	0.21 558

RTSC	0.93 710	0.54 723	1.59 757	0.56 711	0.40 683	1.17 729	0.55 671	1.44 749	1.82 782	1.53 763	1.26 687	1.15 705	0.82 681	1.70 767	2.44 790	0.26 655	0.20 647	0.23 611	0.24 663	0.31 676	0.32 684

NaN_ROB	0.73 665	0.46 693	0.89 676	0.52 665	0.34 640	0.98 688	1.11 779	1.28 708	1.20 719	1.27 748	0.96 561	1.08 684	0.79 670	1.34 738	0.78 651	0.24 636	0.30 733	0.23 611	0.24 663	0.23 604	0.26 633

SANet	1.15 741	0.45 688	1.40 744	0.50 636	0.32 614	1.54 757	1.21 790	1.49 754	3.35 822	1.61 766	2.41 780	2.32 784	1.80 787	1.57 756	1.27 735	0.28 678	0.25 698	0.26 662	0.24 663	0.36 710	0.32 684

XPNet_ROB	0.73 665	0.38 654	0.80 639	0.53 680	0.40 683	0.80 641	0.83 753	1.21 674	0.96 629	1.37 754	1.17 668	1.37 736	0.87 699	1.14 700	0.99 702	0.33 716	0.25 698	0.27 672	0.24 663	0.31 676	0.29 662

AANet	1.18 746	1.03 795	3.09 794	0.46 584	0.40 683	1.00 691	0.56 677	1.29 713	2.47 801	2.36 799	2.42 781	2.21 779	1.62 777	1.20 711	1.55 757	0.33 716	0.25 698	0.28 684	0.25 677	0.37 721	0.37 713

w-ln-seven	1.02 727	0.52 712	2.86 786	0.55 706	0.51 741	1.37 743	0.75 738	1.72 784	1.84 783	1.54 764	1.52 737	1.27 717	0.95 721	1.30 732	2.07 781	0.24 636	0.22 668	0.25 643	0.25 677	0.31 676	0.28 655

YMNet	0.68 653	0.40 668	1.01 695	0.53 680	0.46 724	1.04 702	0.48 626	1.06 608	0.81 521	1.21 731	1.31 699	1.11 694	0.73 642	0.89 630	0.96 695	0.27 667	0.31 741	0.25 643	0.25 677	0.25 630	0.24 620

YMNet_1	0.68 653	0.40 668	1.01 695	0.53 680	0.46 724	1.04 702	0.48 626	1.06 608	0.81 521	1.21 731	1.31 699	1.11 694	0.73 642	0.89 630	0.96 695	0.27 667	0.31 741	0.25 643	0.25 677	0.25 630	0.24 620

WZ-Net	1.29 760	0.64 746	5.42 811	0.64 744	0.52 744	1.37 743	1.29 796	1.41 742	1.77 780	1.56 765	1.69 749	1.74 765	1.41 765	2.50 798	2.16 786	0.28 678	0.21 658	0.23 611	0.25 677	0.39 729	0.41 731

S-Stereo	0.76 677	0.36 643	1.10 708	0.57 717	0.46 724	0.83 653	0.59 690	1.31 718	1.62 772	0.98 669	1.41 717	1.11 694	0.93 715	0.85 616	1.07 719	0.27 667	0.31 741	0.28 684	0.25 677	0.33 689	0.50 761

G-Net	0.95 715	0.48 706	1.13 711	0.67 752	0.49 734	2.07 784	0.63 704	1.02 586	0.90 586	1.77 778	2.62 789	1.28 718	1.60 776	1.09 694	1.06 716	0.37 739	0.30 733	0.35 724	0.25 677	0.46 746	0.45 746

stereogan	0.83 694	0.33 623	0.89 676	0.61 734	0.51 741	1.80 775	0.50 646	1.41 742	1.39 750	1.05 697	1.47 732	1.56 760	1.04 733	1.32 736	0.87 671	0.29 689	0.29 725	0.29 694	0.25 677	0.39 729	0.40 726

ADCL	1.10 735	0.42 679	1.57 756	0.51 648	0.41 689	1.71 767	0.92 763	1.36 734	1.45 757	1.33 752	1.56 740	1.22 713	1.26 755	1.45 749	5.27 826	0.22 596	0.19 634	0.25 643	0.25 677	0.29 664	0.29 662

DANet	0.74 670	0.47 702	0.98 693	0.60 729	0.41 689	0.92 674	0.41 566	1.02 586	0.87 563	1.22 735	1.22 678	1.33 729	0.88 704	1.26 722	1.37 743	0.27 667	0.24 688	0.31 707	0.25 677	0.37 721	0.36 707
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DRN-Test	0.68 653	0.34 628	0.77 634	0.52 665	0.40 683	1.14 721	0.61 695	1.56 766	1.04 664	1.18 728	1.10 633	1.05 674	0.72 636	0.82 604	1.01 704	0.24 636	0.18 610	0.26 662	0.25 677	0.26 641	0.23 606

SGM_RVC	1.04 728	0.30 602	0.47 402	0.41 423	0.23 300	1.73 771	0.77 741	1.63 777	1.30 740	2.39 801	1.99 764	2.64 788	1.78 786	2.22 789	1.40 744	0.28 678	0.27 716	0.27 672	0.25 677	0.25 630	0.25 629
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FlowAnything_test	0.30 270	0.20 323	0.41 325	0.48 613	0.26 438	0.46 446	0.25 214	0.45 199	0.33 186	0.30 209	0.26 137	0.35 268	0.26 225	0.41 205	0.39 458	0.21 570	0.15 523	0.22 590	0.26 689	0.17 435	0.17 449

rvit_stereo_0075_2	0.48 511	0.38 654	0.74 623	0.54 695	0.46 724	0.43 419	0.35 463	0.85 515	0.68 430	0.56 391	0.73 427	0.59 460	0.47 480	0.64 459	0.47 533	0.33 716	0.23 678	0.35 724	0.26 689	0.32 684	0.26 633

test_sample7	0.54 582	0.30 602	0.55 502	0.37 274	0.28 513	0.63 549	0.47 619	1.11 627	0.92 600	0.93 637	0.89 526	0.86 606	0.71 625	0.74 544	0.53 576	0.27 667	0.22 668	0.27 672	0.26 689	0.27 651	0.26 633

Wz-Net-SNSev	0.99 724	0.80 774	3.00 791	0.57 717	0.46 724	0.94 678	1.22 793	1.40 740	1.28 734	1.04 692	1.33 703	1.46 746	0.90 710	2.06 781	1.65 761	0.26 655	0.24 688	0.25 643	0.26 689	0.33 689	0.30 668

PSM-AAD	0.48 511	0.21 369	0.39 297	0.44 544	0.23 300	0.56 503	0.47 619	0.67 378	0.73 465	1.08 710	1.12 640	0.58 450	0.87 699	0.63 449	0.33 379	0.15 317	0.11 267	0.25 643	0.26 689	0.18 477	0.42 734

PSMNet-RSSM	0.50 540	0.24 467	0.41 325	0.43 513	0.26 438	0.51 466	0.40 544	1.16 649	0.79 501	0.75 513	1.07 624	0.87 612	0.69 615	0.66 486	0.52 564	0.24 636	0.16 553	0.23 611	0.26 689	0.20 538	0.20 536

CVANet_RVC	0.59 625	0.35 634	0.54 498	0.49 625	0.33 628	0.70 593	0.67 711	1.12 632	0.97 634	0.88 607	1.05 614	1.01 659	0.72 636	0.94 652	0.55 584	0.30 696	0.20 647	0.28 684	0.26 689	0.32 684	0.23 606

WAFT-Stereo (ZS)	0.21 76	0.19 271	0.23 4	0.25 1	0.20 187	0.23 80	0.23 172	0.19 3	0.20 35	0.19 24	0.28 160	0.13 1	0.22 146	0.24 5	0.26 241	0.13 148	0.14 490	0.17 386	0.27 696	0.18 477	0.20 536

PStereo	0.51 554	0.76 766	0.42 342	0.37 274	0.28 513	0.56 503	0.46 610	0.56 290	0.89 580	0.54 383	0.33 214	0.51 405	0.51 502	0.80 591	0.68 631	0.53 787	0.25 698	0.30 704	0.27 696	0.62 778	0.52 768

zh-sn7	1.20 749	0.86 781	4.54 807	0.58 724	0.43 701	1.10 712	0.92 763	1.24 688	1.34 745	1.45 759	2.00 765	1.26 715	1.62 777	2.13 785	2.79 801	0.26 655	0.26 709	0.26 662	0.27 696	0.35 703	0.33 693

SDNR	0.89 708	0.39 659	1.66 766	0.42 465	0.39 678	3.35 814	0.32 400	0.95 560	1.05 666	1.05 697	2.12 770	0.62 476	0.71 625	1.40 741	0.78 651	0.53 787	0.56 805	0.36 729	0.27 696	0.46 746	0.50 761

psmorigin	0.84 696	0.53 715	2.21 778	0.50 636	0.41 689	0.86 661	0.57 680	1.08 618	0.90 586	1.50 760	1.42 722	1.50 752	1.09 739	1.29 726	1.03 709	0.32 707	0.33 755	0.27 672	0.27 696	0.34 698	0.45 746

FADNet-RVC-Resample	0.58 621	0.35 634	1.34 737	0.50 636	0.34 640	0.73 609	0.43 590	1.09 621	0.96 629	0.83 561	0.87 519	0.76 568	0.66 595	0.77 572	0.52 564	0.19 523	0.18 610	0.26 662	0.27 696	0.28 661	0.29 662

UCFNet_RVC	0.50 540	0.27 557	0.37 269	0.40 386	0.27 485	0.66 575	0.42 579	1.18 660	0.86 556	0.70 481	0.89 526	0.91 629	0.60 557	0.62 437	0.48 542	0.24 636	0.18 610	0.28 684	0.27 696	0.25 630	0.24 620

PS-NSSS	0.60 632	0.46 693	0.68 587	0.43 513	0.34 640	0.66 575	0.57 680	1.05 601	0.91 594	0.80 546	1.28 692	0.72 544	0.67 604	0.89 630	0.61 610	0.32 707	0.26 709	0.40 748	0.27 696	0.35 703	0.29 662

ETE_ROB	0.73 665	0.52 712	0.93 680	0.57 717	0.37 658	0.80 641	0.86 758	1.19 664	0.95 620	1.20 730	1.22 678	1.39 742	0.86 695	1.07 690	0.88 672	0.27 667	0.21 658	0.31 707	0.27 696	0.34 698	0.35 701

TCMNet	0.68 653	0.41 674	1.08 705	0.60 729	0.61 769	0.97 683	0.55 671	1.11 627	0.93 606	0.87 596	1.14 651	0.89 620	0.65 593	0.92 644	1.06 716	0.26 655	0.26 709	0.31 707	0.28 705	0.33 689	0.30 668

rvit_0105_3	0.48 511	0.35 634	0.85 665	0.56 711	0.31 587	0.48 455	0.48 626	0.65 358	0.81 521	0.66 449	0.59 371	0.66 507	0.56 529	0.66 486	0.41 488	0.30 696	0.27 716	0.29 694	0.28 705	0.21 554	0.21 558

GASNet	0.70 659	0.77 768	1.16 715	0.71 765	0.49 734	0.62 543	0.48 626	1.12 632	1.05 666	0.98 669	0.84 496	0.94 638	0.82 681	1.41 744	0.85 668	0.33 716	0.22 668	0.29 694	0.28 705	0.44 742	0.26 633

AF-Net	0.85 701	0.41 674	0.87 671	0.66 748	0.54 749	0.96 682	0.52 655	1.66 780	1.37 747	1.03 687	2.04 768	1.46 746	1.36 761	1.19 708	1.05 715	0.34 726	0.24 688	0.39 745	0.28 705	0.31 676	0.26 633

edge stereo	0.79 683	0.40 668	0.82 648	0.52 665	0.44 708	0.83 653	0.58 687	1.34 729	1.08 683	1.30 750	1.38 713	1.79 767	1.13 745	1.15 703	0.92 685	0.34 726	0.32 748	0.42 753	0.28 705	0.33 689	0.39 721

MDST_ROB	0.97 719	0.29 587	1.02 698	0.64 744	0.43 701	2.64 795	0.82 750	1.68 782	1.18 714	2.89 810	1.82 755	0.97 644	0.75 654	1.83 774	0.89 674	0.26 655	0.22 668	0.32 714	0.28 705	0.26 641	0.26 633

FADNet-RVC	0.62 642	0.56 732	1.29 728	0.47 606	0.39 678	0.63 549	0.40 544	1.16 649	0.91 594	0.71 491	0.86 509	1.04 669	0.55 520	0.99 675	0.78 651	0.27 667	0.26 709	0.28 684	0.29 711	0.32 684	0.31 677

base	1.10 735	0.34 628	10.75 824	0.52 665	0.37 658	0.79 634	0.41 566	1.00 581	1.03 658	1.05 697	1.15 656	0.64 488	0.63 576	0.86 618	0.58 600	0.45 767	0.29 725	0.28 684	0.30 712	0.21 554	0.31 677

Wz-Net-TNSev	1.23 755	1.24 802	5.25 810	0.51 648	0.43 701	1.49 754	1.09 778	1.58 771	1.42 754	1.25 741	1.26 687	1.58 761	1.52 773	1.97 778	1.95 771	0.33 716	0.32 748	0.26 662	0.30 712	0.41 733	0.43 739

FADNet	0.63 645	0.53 715	1.20 717	0.46 584	0.44 708	0.66 575	0.41 566	1.24 688	1.07 678	0.70 481	0.84 496	0.98 647	0.65 593	0.87 622	0.54 582	0.29 689	0.30 733	0.27 672	0.30 712	0.48 750	0.36 707

RP	0.80 685	0.38 654	0.73 619	0.67 752	0.59 760	0.82 650	0.57 680	1.21 674	1.28 734	1.03 687	1.68 747	1.45 745	1.49 772	1.08 693	0.90 680	0.36 735	0.31 741	0.37 734	0.30 712	0.36 710	0.36 707

RTS	2.03 788	1.03 795	11.50 828	0.68 757	0.63 771	2.71 797	1.56 810	1.55 762	2.32 795	1.93 784	2.57 786	1.32 724	1.32 757	5.20 831	4.30 820	0.31 701	0.23 678	0.29 694	0.30 712	0.41 733	0.40 726

RTSA	2.03 788	1.03 795	11.50 828	0.68 757	0.63 771	2.71 797	1.56 810	1.55 762	2.32 795	1.93 784	2.57 786	1.32 724	1.32 757	5.20 831	4.30 820	0.31 701	0.23 678	0.29 694	0.30 712	0.41 733	0.40 726

FBW_ROB	0.94 714	0.54 723	1.03 700	0.56 711	0.42 698	1.16 725	0.76 740	1.56 766	1.41 751	1.38 756	1.33 703	1.47 748	1.07 737	2.94 810	1.14 727	0.26 655	0.32 748	0.45 759	0.30 712	0.34 698	0.30 668

LALA_ROB	0.76 677	0.46 693	0.86 666	0.55 706	0.41 689	1.00 691	0.93 766	1.25 694	1.13 698	1.23 737	1.15 656	1.55 758	0.80 676	1.11 697	0.96 695	0.33 716	0.23 678	0.35 724	0.30 712	0.35 703	0.32 684

SGM-Forest	0.65 648	0.33 623	0.43 363	0.44 544	0.30 569	1.01 696	0.54 668	1.13 640	1.09 689	1.11 721	1.21 676	1.10 692	0.76 663	0.99 675	0.71 638	0.32 707	0.33 755	0.33 720	0.30 712	0.30 672	0.28 655
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.68 653	0.37 645	0.50 440	0.43 513	0.26 438	1.00 691	0.71 721	1.17 658	1.16 707	1.24 739	1.29 696	1.06 678	0.86 695	0.98 670	0.75 647	0.29 689	0.30 733	0.34 723	0.30 712	0.26 641	0.27 644
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DStereoO	1.07 731	0.77 768	0.87 671	0.67 752	0.49 734	0.91 671	1.30 797	1.15 646	1.41 751	1.24 739	1.33 703	1.06 678	2.39 805	1.32 736	1.11 723	2.03 827	0.38 769	0.77 798	0.31 722	1.55 810	0.43 739

APVNet	0.73 665	0.39 659	1.01 695	0.58 724	0.45 714	1.16 725	0.68 714	1.47 753	0.87 563	0.84 567	1.15 656	1.04 669	0.84 686	1.14 700	1.18 729	0.27 667	0.28 723	0.32 714	0.31 722	0.29 664	0.32 684

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 663	0.84 779	0.80 639	0.55 706	0.38 670	1.38 745	0.57 680	1.07 612	0.81 521	0.90 623	0.94 552	0.95 639	0.54 516	1.01 681	0.61 610	0.41 757	0.30 733	0.57 784	0.31 722	0.86 794	0.39 721

PSMNet_ROB	0.67 650	0.39 659	0.76 631	0.57 717	0.43 701	1.00 691	0.85 757	1.25 694	0.93 606	0.82 553	1.04 611	1.08 684	0.64 585	0.89 630	1.02 708	0.29 689	0.21 658	0.31 707	0.31 722	0.27 651	0.25 629

S	0.42 448	0.21 369	0.42 342	0.40 386	0.26 438	0.72 604	0.43 590	0.67 378	0.63 402	0.61 411	0.97 570	0.39 306	0.47 480	0.44 244	0.33 379	0.30 696	0.17 589	0.31 707	0.32 726	0.18 477	0.14 308

AnonymousM	0.42 448	0.86 781	0.31 144	0.35 186	0.23 300	0.30 218	0.37 493	0.56 290	0.44 304	0.72 493	0.50 314	0.47 379	0.29 285	0.42 219	0.35 403	0.16 374	0.12 364	1.51 814	0.32 726	0.12 124	0.11 89

XQC	0.97 719	0.70 754	1.54 754	0.70 763	0.55 750	1.48 751	0.81 748	1.41 742	1.57 766	1.21 731	1.12 640	1.33 729	1.04 733	1.55 755	2.00 777	0.39 745	0.25 698	0.37 734	0.32 726	0.55 770	0.49 758

ADCMid	1.22 753	0.57 736	3.17 797	0.54 695	0.44 708	1.07 708	0.77 741	1.31 718	1.13 698	2.14 792	1.48 733	1.49 751	1.47 770	1.65 763	5.30 827	0.26 655	0.24 688	0.29 694	0.32 726	0.38 725	0.36 707

ADCPNet	1.11 739	0.53 715	3.26 799	0.55 706	0.44 708	1.47 750	0.83 753	1.21 674	1.17 710	1.26 747	1.42 722	1.67 764	1.12 743	1.48 752	3.86 819	0.30 696	0.29 725	0.30 704	0.32 726	0.37 721	0.37 713

SGM-ForestM	4.73 821	0.34 628	1.05 703	0.46 584	0.28 513	10.26 832	3.48 836	4.52 830	5.16 831	8.68 847	7.48 838	18.87 859	10.80 839	11.26 850	10.01 837	0.32 707	0.34 759	0.32 714	0.32 726	0.29 664	0.30 668

MeshStereo	1.38 765	0.45 688	0.58 530	0.45 559	0.35 647	1.63 761	0.60 693	2.07 796	1.43 755	4.49 826	3.32 807	4.67 814	2.08 797	2.08 783	1.32 739	0.36 735	0.36 764	0.37 734	0.32 726	0.32 684	0.34 697
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
Selective-IGEV-i16pa	80.76 876	120.64 879	16.47 837	1.09 801	0.67 778	181.14 881	2.07 828	155.24 888	142.81 887	57.79 885	156.23 885	108.46 886	171.50 887	201.35 888	101.88 883	96.20 886	1.70 845	2.81 841	0.33 733	1.06 805	95.73 878

ISRNet	0.57 608	0.25 501	0.72 612	0.57 717	0.36 654	0.43 419	0.28 291	0.85 515	0.84 543	1.09 714	1.25 683	0.91 629	0.61 564	0.68 505	0.60 604	0.35 732	0.26 709	0.36 729	0.33 733	0.30 672	0.42 734

STTStereo	0.57 608	0.39 659	0.87 671	0.45 559	0.32 614	0.62 543	0.45 607	1.01 583	0.87 563	1.01 679	0.91 540	0.95 639	0.58 545	0.77 572	0.66 623	0.25 650	0.24 688	0.27 672	0.33 733	0.25 630	0.26 633

PM Graph cmp D40	2.32 799	0.48 706	1.36 739	0.55 706	0.37 658	2.18 788	1.20 789	2.29 802	5.35 833	4.82 832	11.65 846	5.13 820	3.61 818	3.01 813	2.17 787	0.39 745	0.36 764	0.37 734	0.34 736	0.36 710	0.38 718

PatchMatch Graph Cmp	2.45 801	0.49 708	1.31 733	0.54 695	0.37 658	2.07 784	1.21 790	2.31 803	5.96 836	5.01 840	11.72 847	6.65 830	3.68 820	2.74 806	2.65 799	0.39 745	0.36 764	0.37 734	0.34 736	0.37 721	0.37 713

SCION-MonSter(vits)	0.48 511	0.14 13	0.27 59	0.31 49	0.16 47	0.22 58	0.21 98	0.93 551	1.08 683	0.20 34	1.10 633	0.73 549	0.60 557	0.79 586	1.29 736	0.20 545	0.15 523	0.33 720	0.34 736	0.27 651	0.26 633

rvit_105_1	0.56 602	0.42 679	0.84 659	0.59 727	0.37 658	0.59 529	0.68 714	0.73 448	0.97 634	0.82 553	0.69 413	0.75 561	0.63 576	0.80 591	0.56 587	0.34 726	0.29 725	0.31 707	0.34 736	0.23 604	0.23 606

SHD	0.98 722	0.54 723	1.30 732	0.63 741	0.50 739	1.14 721	0.50 646	1.80 789	2.20 792	1.66 772	1.39 714	1.47 748	1.21 750	1.40 741	1.80 767	0.32 707	0.27 716	0.32 714	0.34 736	0.41 733	0.44 744

AnyNet_C01	1.63 775	1.16 800	7.38 816	0.65 746	0.56 751	2.25 790	1.53 808	1.53 759	1.46 759	1.71 776	1.95 762	1.83 768	1.41 765	2.48 796	4.42 822	0.33 716	0.32 748	0.32 714	0.34 736	0.45 743	0.50 761

AnyNet_C32	1.27 758	0.72 759	3.33 800	0.59 727	0.56 751	1.51 755	1.53 808	1.27 701	1.28 734	1.52 762	1.48 733	1.38 740	1.23 752	1.64 762	5.26 825	0.30 696	0.29 725	0.29 694	0.34 736	0.38 725	0.44 744

PM Cens cmp D40	2.45 801	0.46 693	0.74 623	0.53 680	0.37 658	2.08 786	0.89 759	2.85 812	5.72 835	4.63 828	9.96 843	8.52 833	4.46 827	3.03 814	2.56 797	0.39 745	0.38 769	0.37 734	0.35 743	0.36 710	0.37 713

PatchMatch Cens Cmp	2.93 805	0.46 693	0.72 612	0.53 680	0.37 658	2.70 796	1.19 786	2.95 813	6.72 839	4.66 829	10.09 844	15.81 849	4.73 830	2.99 812	2.50 795	0.39 745	0.38 769	0.37 734	0.35 743	0.36 710	0.38 718

SQANet	0.87 704	0.76 766	0.76 631	1.16 803	0.99 799	1.10 712	0.51 649	1.12 632	0.85 549	0.93 637	1.05 614	1.03 663	0.76 663	1.07 690	0.70 635	0.79 800	0.25 698	1.04 808	0.36 745	1.56 811	0.70 781

ADCS	1.60 774	0.70 754	4.02 803	0.61 734	0.53 746	1.31 738	1.11 779	1.71 783	1.86 785	1.97 787	1.68 747	1.51 754	1.46 768	2.07 782	9.20 834	0.34 726	0.32 748	0.33 720	0.36 745	0.45 743	0.46 750

TARStereo(FT)	1.20 749	0.56 732	1.75 768	0.80 776	0.48 732	1.71 767	1.95 825	1.57 768	1.26 730	1.25 741	2.27 772	3.15 800	1.32 757	1.61 757	1.78 765	0.48 779	0.29 725	0.51 779	0.37 747	0.51 760	0.31 677

2222	1.20 749	0.56 732	1.75 768	0.80 776	0.48 732	1.71 767	1.95 825	1.57 768	1.26 730	1.25 741	2.27 772	3.15 800	1.32 757	1.61 757	1.78 765	0.48 779	0.29 725	0.51 779	0.37 747	0.51 760	0.31 677

PVD	1.34 763	0.70 754	1.42 746	0.78 773	0.65 773	1.68 765	0.91 760	2.12 800	3.01 818	2.25 794	2.35 779	1.90 771	1.99 793	1.98 779	2.14 784	0.40 755	0.38 769	0.49 775	0.37 747	0.51 760	0.67 780

CSAN	0.88 705	0.52 712	0.93 680	0.61 734	0.42 698	1.19 732	1.11 779	1.27 701	1.48 761	1.37 754	1.44 725	1.37 736	1.30 756	1.46 751	1.01 704	0.39 745	0.31 741	0.36 729	0.37 747	0.35 703	0.36 707

WCMA_ROB	1.22 753	0.39 659	0.93 680	0.51 648	0.45 714	1.44 748	0.79 746	1.20 671	1.30 740	2.99 816	3.94 815	3.30 805	2.17 800	1.42 745	1.31 738	0.46 771	0.35 762	0.35 724	0.37 747	0.41 733	0.42 734

UHP(ZeroShot)	12.86 842	0.73 760	18.98 840	0.84 781	0.65 773	25.19 851	5.35 841	20.84 861	40.56 880	23.45 863	34.37 873	25.42 863	25.81 865	14.12 852	14.55 848	0.45 767	0.32 748	0.48 770	0.38 752	1.02 801	3.66 835

UHP	12.86 842	0.73 760	18.98 840	0.84 781	0.65 773	25.19 851	5.35 841	20.84 861	40.56 880	23.45 863	34.37 873	25.42 863	25.81 865	14.12 852	14.55 848	0.45 767	0.32 748	0.48 770	0.38 752	1.02 801	3.66 835

SAMSARA	1.15 741	0.69 753	1.44 748	1.09 801	0.93 791	2.10 787	1.87 824	1.64 778	1.47 760	1.64 769	1.21 676	2.06 776	1.14 746	1.61 757	1.50 754	0.39 745	0.45 793	0.36 729	0.38 752	0.50 756	0.51 766

CC-Net-ROB	0.84 696	1.01 794	0.93 680	0.60 729	0.45 714	1.25 735	0.71 721	1.20 671	1.05 666	0.84 567	1.24 682	0.90 623	0.78 669	1.14 700	0.70 635	0.48 779	0.34 759	1.71 817	0.38 752	0.78 790	0.40 726

1111	2.07 792	0.65 749	3.02 793	0.73 768	0.62 770	2.90 808	3.64 837	2.31 803	2.05 790	2.41 802	2.99 798	3.30 805	3.61 818	5.14 830	5.14 824	0.40 755	0.36 764	0.47 764	0.39 756	0.59 776	0.65 778

Nwc_Net	0.82 688	0.40 668	0.86 666	0.62 738	0.56 751	1.04 702	0.57 680	1.72 784	1.08 683	0.93 637	1.88 759	1.44 744	1.24 753	1.19 708	0.94 689	0.31 701	0.25 698	0.36 729	0.39 756	0.31 676	0.31 677

GANetREF_RVC	0.82 688	0.77 768	0.95 686	0.68 757	0.43 701	1.15 723	1.06 777	1.19 664	1.20 719	1.03 687	1.02 598	1.10 692	0.89 707	1.20 711	0.78 651	0.49 782	0.39 777	0.58 785	0.39 756	0.69 782	0.49 758
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
NCCL2	0.74 670	0.45 688	0.77 634	0.65 746	0.45 714	0.97 683	1.16 784	1.16 649	1.02 654	1.00 675	0.98 576	1.48 750	0.88 704	0.99 675	0.89 674	0.31 701	0.27 716	0.39 745	0.39 756	0.33 689	0.34 697

DGSMNet	0.80 685	0.58 740	1.42 746	0.61 734	0.65 773	0.94 678	0.75 738	1.35 730	1.16 707	0.88 607	1.26 687	1.00 655	0.75 654	1.07 690	0.89 674	0.36 735	0.31 741	0.41 752	0.40 760	0.60 777	0.59 775

RGC	0.82 688	0.62 744	0.80 639	0.67 752	0.66 777	0.91 671	0.59 690	1.35 730	1.09 689	1.12 723	1.46 730	1.50 752	1.09 739	1.28 725	0.97 700	0.34 726	0.30 733	0.48 770	0.40 760	0.38 725	0.38 718

DeepPrunerF	0.93 710	0.55 729	3.88 801	0.70 763	0.81 787	0.72 604	0.74 734	1.28 708	1.97 786	0.95 649	1.02 598	0.87 612	0.85 691	1.16 704	1.07 719	0.35 732	0.29 725	0.43 754	0.40 760	0.31 676	0.33 693

CBMV_ROB	0.62 642	0.39 659	0.41 325	0.41 423	0.28 513	0.86 661	0.28 291	1.06 608	1.02 654	0.95 649	1.33 703	0.81 596	0.84 686	0.94 652	0.56 587	0.37 739	0.37 768	0.43 754	0.40 760	0.33 689	0.32 684

PDISCO_ROB	0.96 717	0.51 710	1.13 711	1.03 797	1.00 802	1.81 776	0.77 741	1.72 784	1.60 770	1.09 714	1.19 673	1.34 732	0.80 676	1.62 760	1.01 704	0.58 795	0.22 668	0.45 759	0.40 760	0.50 756	0.41 731

TARSTereo(ZeroShot)	5.46 828	0.47 702	9.57 821	0.66 748	0.59 760	8.77 830	4.03 838	8.63 838	12.96 848	10.53 849	14.98 857	16.48 850	10.82 840	3.81 823	3.79 814	0.44 764	0.41 783	0.43 754	0.41 765	0.69 782	0.81 789

TestStereooo	5.46 828	0.47 702	9.57 821	0.66 748	0.59 760	8.77 830	4.03 838	8.63 838	12.96 848	10.53 849	14.98 857	16.48 850	10.82 840	3.81 823	3.79 814	0.44 764	0.41 783	0.43 754	0.41 765	0.69 782	0.81 789

DualNet (step1)	0.60 632	0.37 645	0.83 652	0.39 340	0.31 587	0.72 604	0.49 639	1.11 627	0.92 600	0.93 637	0.89 526	0.86 606	0.71 625	0.74 544	0.53 576	0.42 760	0.22 668	0.40 748	0.41 765	0.36 710	0.35 701

test_sample9	1.17 744	0.37 645	0.83 652	0.39 340	0.31 587	0.72 604	0.49 639	1.11 627	0.92 600	0.93 637	0.89 526	0.86 606	0.71 625	1.29 726	2.03 779	0.42 760	9.50 860	0.40 748	0.41 765	0.36 710	0.35 701

test_sample8	1.36 764	0.37 645	0.83 652	0.39 340	0.31 587	0.72 604	0.49 639	1.19 664	0.79 501	1.51 761	0.96 561	3.29 804	1.64 780	1.29 726	2.03 779	0.42 760	9.50 860	0.40 748	0.41 765	0.36 710	0.35 701

HBP-ISP	0.61 636	0.47 702	0.45 377	0.46 584	0.33 628	0.79 634	0.29 315	1.15 646	1.05 666	0.85 581	1.18 672	0.67 514	0.71 625	0.92 644	0.57 593	0.37 739	0.38 769	0.47 764	0.41 765	0.39 729	0.32 684

UDG	0.93 710	1.03 795	0.75 627	1.00 793	0.97 796	1.02 698	0.57 680	1.18 660	1.01 649	0.93 637	1.02 598	1.32 724	1.03 731	0.88 628	0.92 685	0.55 793	0.33 755	1.82 819	0.41 765	1.20 807	0.74 783

SCION-MonSter	0.70 659	0.42 679	1.02 698	0.54 695	0.45 714	1.34 741	0.43 590	0.98 570	1.07 678	0.84 567	1.16 662	0.74 554	0.72 636	0.78 580	1.59 758	0.20 545	0.20 647	0.46 762	0.42 772	0.33 689	0.29 662

NOSS_ROB	0.59 625	0.40 668	0.42 342	0.45 559	0.31 587	0.79 634	0.53 660	1.09 621	1.12 692	0.69 474	0.92 546	0.77 574	0.63 576	0.81 597	0.52 564	0.39 745	0.38 769	0.44 758	0.42 772	0.38 725	0.36 707

PA-Net	0.70 659	0.46 693	0.96 687	0.51 648	0.53 746	0.94 678	0.73 732	1.14 642	1.15 705	0.83 561	0.90 532	0.88 615	0.76 663	1.19 708	0.96 695	0.25 650	0.41 783	0.29 694	0.44 774	0.27 651	0.39 721
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FSD					0.46 724	0.48 455	0.52 655	0.54 276	0.49 338	0.48 356	0.48 305	0.50 398	0.48 487	0.51 321	0.49 551	0.45 767	0.43 790	0.47 764	0.46 775	0.46 746

PSMNet-RUCA	0.78 682	0.78 771	1.23 720	1.01 794	0.91 789	0.68 590	0.53 660	1.16 649	1.06 670	0.79 543	1.10 633	0.82 598	0.72 636	0.94 652	0.70 635	0.55 793	0.27 716	0.76 797	0.46 775	0.70 786	0.49 758

FC-DCNN v2	1.74 780	0.53 715	0.68 587	0.62 738	0.49 734	1.67 764	0.71 721	1.85 790	1.57 766	4.84 834	5.01 827	6.42 829	3.92 822	2.24 790	1.43 747	0.47 776	0.42 787	0.47 764	0.46 775	0.48 750	0.47 752

FC-DCNN	1.67 779	0.53 715	0.68 587	0.62 738	0.49 734	1.62 760	0.71 721	1.77 788	1.55 764	4.73 831	4.66 825	5.82 824	3.94 823	2.13 785	1.42 745	0.47 776	0.42 787	0.47 764	0.46 775	0.48 750	0.47 752

ccnet	0.84 696	0.59 742	0.86 666	0.56 711	0.60 766	1.11 717	0.72 727	1.44 749	0.97 634	1.15 726	1.44 725	1.28 718	0.95 721	1.01 681	1.33 740	0.49 782	0.43 790	0.50 777	0.47 779	0.52 765	0.48 755

FCDSN-DC	1.43 769	0.57 736	0.69 596	0.74 769	0.59 760	1.42 747	0.65 710	1.40 740	1.41 751	3.31 820	4.42 822	4.57 813	3.01 814	1.70 767	1.19 731	0.46 771	0.42 787	0.48 770	0.47 779	0.51 760	0.51 766
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
BEATNet-Init1	15.65 845	1.62 819	54.26 869	0.75 771	0.56 751	37.03 862	13.39 855	13.20 846	14.59 851	29.41 875	29.29 872	47.69 878	21.87 861	26.91 865	19.58 854	0.43 763	0.39 777	0.47 764	0.47 779	0.52 765	0.52 768

LSM	4.83 823	0.83 778	11.23 827	0.76 772	56.73 866	1.10 712	1.18 785	1.35 730	1.70 778	2.13 789	2.34 777	1.34 732	1.19 749	1.52 754	1.23 733	0.34 726	0.50 800	0.39 745	0.47 779	0.51 760	9.82 843

MFN_U_SF_RVC	1.14 740	0.63 745	2.33 779	0.69 760	0.46 724	2.04 782	0.70 719	1.90 793	1.37 747	1.62 767	1.56 740	1.94 773	1.36 761	1.73 769	1.90 770	0.41 757	0.38 769	0.45 759	0.48 783	0.45 743	0.47 752

ELAS_RVC	1.76 782	0.64 746	1.20 717	0.74 769	0.59 760	2.18 788	2.53 832	2.10 798	2.85 817	3.46 821	3.41 810	3.12 799	4.11 824	2.69 803	2.53 796	0.54 791	0.47 798	0.51 779	0.48 783	0.55 770	0.55 772
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.77 783	0.64 746	1.10 708	0.72 766	0.58 758	3.37 815	1.76 819	2.54 810	2.57 804	3.77 824	3.96 816	2.83 794	3.44 817	2.34 794	2.73 800	0.53 787	0.47 798	0.50 777	0.48 783	0.55 770	0.55 772
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoFS	2.16 796	0.91 785	1.29 728	0.84 781	0.72 784	3.56 816	0.95 767	2.01 794	2.03 789	1.65 771	2.06 769	2.73 791	13.30 848	4.76 829	1.95 771	0.47 776	0.33 755	0.84 804	0.49 786	0.95 799	1.42 814

NCC-stereo	0.82 688	0.43 683	0.87 671	0.63 741	0.68 780	0.88 665	0.72 727	1.60 775	1.12 692	0.95 649	1.41 717	1.37 736	1.37 763	1.26 722	0.94 689	0.32 707	0.30 733	0.37 734	0.49 786	0.34 698	0.35 701

Abc-Net	0.82 688	0.43 683	0.87 671	0.63 741	0.68 780	0.88 665	0.72 727	1.60 775	1.12 692	0.95 649	1.41 717	1.37 736	1.37 763	1.26 722	0.94 689	0.32 707	0.30 733	0.37 734	0.49 786	0.34 698	0.35 701
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
fsdfsdds	3.43 811	0.73 760	2.79 785	0.78 773	0.59 760	7.51 827	1.39 806	4.13 829	6.46 838	6.01 843	10.42 845	11.82 841	6.06 833	2.84 808	3.82 817	0.41 757	0.40 780	0.66 789	0.50 789	0.54 767	0.80 788

otaku	1.10 735	0.96 789	0.96 687	1.37 809	1.06 807	1.65 762	0.72 727	1.46 752	1.19 716	1.10 718	1.32 701	1.32 724	0.95 721	1.29 726	0.81 663	0.89 807	0.46 795	1.24 812	0.50 789	1.86 814	0.89 792

Ntro	1.15 741	1.00 793	1.00 694	1.49 810	1.20 810	1.69 766	0.81 748	1.39 736	1.25 725	1.01 679	1.28 692	1.31 722	1.00 726	1.31 734	0.89 674	1.10 815	0.43 790	1.36 813	0.51 791	1.95 817	0.99 799

MSMD_ROB	1.25 756	0.51 710	0.64 565	0.60 729	0.50 739	1.66 763	0.67 711	1.26 696	1.26 730	2.64 806	3.82 812	3.06 798	3.20 816	1.45 749	0.91 683	0.46 771	0.41 783	0.49 775	0.51 791	0.47 749	0.45 746

CREStereo++_RVC	0.32 300	0.16 107	0.25 15	0.32 86	0.24 361	0.27 155	0.22 139	0.48 233	0.89 580	0.47 349	0.80 475	0.29 196	0.25 199	0.37 161	0.34 393	0.14 222	0.09 20	0.13 134	0.52 793	0.14 259	0.10 15
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
MADNet+	2.28 798	2.56 831	10.82 825	1.25 806	0.96 795	2.77 803	1.44 807	2.34 805	1.76 779	1.36 753	1.78 754	1.84 770	1.74 785	6.33 834	4.57 823	0.67 798	0.66 809	0.59 786	0.54 794	0.84 793	0.81 789

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 765	0.91 785	2.11 777	0.89 789	0.57 755	4.27 821	1.79 821	1.55 762	2.00 788	1.64 769	1.85 758	1.83 768	1.44 767	1.89 777	1.49 753	0.49 782	0.40 780	0.56 783	0.58 795	0.75 789	0.52 768

ACVNet_1	1.55 773	1.36 807	1.35 738	1.96 821	1.63 815	1.83 777	0.96 770	2.09 797	1.85 784	1.43 758	1.54 738	2.31 782	1.68 783	1.42 745	1.18 729	1.76 825	0.51 801	2.05 827	0.59 796	2.24 826	1.30 809

DDUNet	1.10 735	2.58 833	0.83 652	1.21 805	1.27 811	1.02 698	0.69 718	1.17 658	0.95 620	0.98 669	1.26 687	1.28 718	0.84 686	0.97 668	0.79 658	0.85 805	0.40 780	2.00 822	0.60 797	1.34 809	0.94 793

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 729	0.61 743	1.82 771	0.69 760	0.51 741	2.62 794	1.69 817	1.28 708	1.44 756	1.39 757	1.56 740	1.34 732	0.91 711	1.68 765	0.95 693	0.38 744	0.39 777	0.46 762	0.61 798	0.41 733	0.43 739

nnnnnnn	1.86 784	0.68 752	3.24 798	0.82 780	0.74 786	1.91 779	1.19 786	2.10 798	2.45 800	2.79 808	4.48 823	4.72 815	2.80 811	2.72 805	2.84 802	0.54 791	0.53 802	0.66 789	0.63 799	0.70 786	0.65 778

UHP(FT)	1.64 776	0.75 763	2.95 788	0.80 776	0.57 755	2.76 801	1.66 814	1.88 791	2.67 808	2.26 795	2.78 792	2.64 788	1.99 793	2.55 799	3.15 806	0.46 771	0.46 795	0.75 794	0.64 800	0.66 780	0.48 755

mmmmmm	1.64 776	0.75 763	2.95 788	0.80 776	0.57 755	2.76 801	1.66 814	1.88 791	2.67 808	2.26 795	2.78 792	2.64 788	1.99 793	2.55 799	3.15 806	0.46 771	0.46 795	0.75 794	0.64 800	0.66 780	0.48 755

Light-Stereo-hy	0.97 719	0.55 729	1.80 770	0.57 717	0.60 766	1.72 770	0.82 750	1.27 701	0.95 620	1.25 741	0.99 584	2.36 785	0.79 670	1.38 740	0.80 659	0.33 716	0.38 769	1.21 811	0.66 802	0.50 756	0.50 761

ACVNet-4b	1.43 769	1.34 806	1.28 727	1.95 820	1.60 814	1.93 780	0.77 741	1.59 773	1.64 775	1.05 697	1.60 744	2.10 778	0.92 713	1.79 772	0.84 666	1.76 825	0.35 762	2.03 825	0.67 803	2.16 823	1.18 804

PASM	0.96 717	0.71 757	2.05 776	0.72 766	0.72 784	0.84 658	0.92 763	1.14 642	1.34 745	1.25 741	1.22 678	1.34 732	1.07 737	1.31 734	1.11 723	0.53 787	0.57 806	0.59 786	0.67 803	0.56 775	0.57 774

DStereoSA	2.42 800	0.66 750	2.95 788	0.89 789	1.12 809	1.75 774	6.75 843	1.53 759	1.63 774	1.28 749	8.81 840	0.99 652	10.14 835	1.68 765	3.37 810	0.44 764	0.34 759	0.64 788	0.68 805	1.21 808	1.60 818

ACVNet_2	1.74 780	1.30 805	1.62 762	1.81 814	1.63 815	2.28 791	1.34 800	2.35 806	2.64 807	1.82 780	2.55 784	2.99 796	1.71 784	1.67 764	1.20 732	1.48 821	0.59 807	1.81 818	0.71 806	2.09 821	1.29 808

DispFullNet	1.64 776	2.64 834	3.14 796	2.57 828	1.78 821	1.32 739	0.55 671	1.42 747	1.45 757	1.89 783	1.48 733	1.55 758	2.35 803	2.08 783	1.12 726	0.60 796	0.19 634	2.33 830	0.73 807	2.35 827	1.30 809

MFMNet_re	1.17 744	0.99 791	1.31 733	1.02 796	0.95 794	1.32 739	1.32 798	1.44 749	1.58 768	1.72 777	1.70 750	1.21 710	1.57 774	1.16 704	1.04 713	0.88 806	0.76 817	0.79 799	0.75 808	0.90 795	0.94 793

relubot	0.88 705	0.92 787	1.04 702	1.08 800	0.94 793	0.86 661	0.96 770	0.80 497	0.85 549	0.95 649	0.92 546	0.80 591	0.93 715	0.89 630	0.94 689	0.84 803	0.80 822	0.80 802	0.76 809	0.80 791	0.77 785

relurobot		0.87 783		1.03 797	0.87 788	0.78 626	0.96 770	0.70 414	0.83 541	0.87 596	0.86 509	0.77 574	0.86 695	0.86 618	0.86 669	0.84 803		0.81 803	0.76 809	0.80 791	0.77 785

JetBlue	3.02 808	1.39 808	7.91 818	1.17 804	1.49 813	8.53 829	7.94 844	2.82 811	1.98 787	2.15 793	2.69 791	3.32 807	3.01 814	6.66 835	3.81 816	0.79 800	0.78 818	0.75 794	0.76 809	1.04 803	1.33 811

light-stereo	4.16 817	1.10 799	14.81 836	10.11 843	7.60 839	3.03 811	0.68 714	3.75 826	2.81 816	5.31 842	5.96 837	9.76 838	1.47 770	7.39 844	1.47 752	1.22 816	1.45 844	0.66 789	0.78 812	1.84 813	2.07 823

RainbowNet	1.42 768	1.53 813	1.31 733	1.93 819	1.46 812	1.52 756	1.03 775	1.67 781	1.55 764	1.23 737	1.59 743	1.54 757	1.21 750	1.40 741	1.03 709	1.70 823	0.70 810	1.82 819	0.80 813	2.11 822	1.22 805

GCST	0.85 701	1.25 804	0.80 639	1.58 811	1.03 804	1.04 702	0.24 188	0.81 501	0.81 521	0.99 674	0.67 407	0.78 578	0.35 372	0.98 670	0.38 446	0.97 809	0.65 808	1.20 810	0.81 814	0.93 797	0.72 782

PWCK	2.06 790	1.75 823	4.11 805	1.69 812	0.93 791	3.13 813	2.86 835	2.18 801	2.41 799	2.38 800	2.33 775	2.22 780	1.85 788	3.52 819	2.20 788	1.65 822	0.73 811	1.52 815	0.83 815	1.81 812	1.02 802

MonStereo1	2.06 790	1.51 811	1.56 755	1.85 817	1.70 820	2.84 805	0.78 745	2.52 809	3.49 823	2.33 798	4.36 821	3.41 809	2.72 808	2.32 791	1.83 768	1.32 820	0.55 803	1.66 816	0.88 816	1.94 816	1.70 820

SPS-STEREO	1.29 760	0.94 788	1.10 708	1.05 799	1.03 804	1.48 751	0.91 760	1.57 768	1.24 723	2.13 789	1.90 760	1.94 773	1.46 768	1.77 770	1.64 760	0.97 809	0.94 834	0.90 805	0.89 817	0.96 800	0.97 797
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Dean	2.07 792	1.39 808	1.69 767	2.17 823	1.83 823	2.75 800	1.28 795	3.49 823	3.80 827	2.13 789	3.30 804	3.18 802	1.98 792	1.78 771	1.72 762	1.73 824	0.79 821	1.99 821	0.91 818	2.17 824	1.34 812

anonymity	0.98 722	0.89 784	1.06 704	0.93 792	1.04 806	0.97 683	0.82 750	1.33 727	0.93 606	1.08 710	0.98 576	1.02 661	0.95 721	1.02 684	0.93 687	0.96 808	0.96 835	0.90 805	0.91 818	0.92 796	0.95 795

Consistency-Raft	1.01 726	0.82 775	1.27 726	0.85 785	0.97 796	0.81 647	0.83 753	1.35 730	1.61 771	1.06 707	1.66 746	1.11 694	0.93 715	0.93 648	1.11 723	0.65 797	0.75 815	0.79 799	0.91 818	1.09 806	0.79 787

SGM+DAISY	1.52 772	0.99 791	1.61 761	1.01 794	1.02 803	1.86 778	1.19 786	1.49 754	1.38 749	2.96 814	3.00 799	2.79 793	1.94 789	1.88 775	1.62 759	0.98 811	0.97 836	0.91 807	0.91 818	0.94 798	0.99 799

MANE	4.73 821	0.54 723	0.77 634	0.69 760	0.60 766	10.35 833	1.67 816	8.68 840	12.66 847	6.90 846	9.43 841	11.59 840	10.59 838	8.26 847	8.41 832	0.51 785	0.45 793	0.48 770	1.02 822	0.50 756	0.50 761

NVStereoNet_ROB	1.31 762	0.96 789	1.33 736	0.90 791	0.92 790	1.15 723	1.05 776	1.49 754	1.62 772	1.63 768	2.51 783	2.31 782	1.62 777	2.16 787	1.42 745	0.81 802	0.73 811	0.79 799	1.02 822	0.73 788	0.97 797
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WAO-7	1.96 785	1.24 802	1.52 751	1.28 807	1.06 807	2.92 809	1.64 813	3.32 819	3.05 820	2.28 797	3.32 807	3.19 803	2.38 804	3.39 817	2.49 794	1.02 812	0.92 830	1.06 809	1.04 824	1.05 804	0.99 799

IMH-64-1	1.96 785	1.64 820	1.26 723	2.26 825	1.91 824	2.30 792	1.35 801	2.99 815	2.29 793	1.70 774	2.79 795	2.47 786	1.66 781	2.33 792	1.95 771	2.07 829	0.74 813	2.44 831	1.04 824	2.40 828	1.59 816

IMH-64	1.96 785	1.64 820	1.26 723	2.26 825	1.91 824	2.30 792	1.35 801	2.99 815	2.29 793	1.70 774	2.79 795	2.47 786	1.66 781	2.33 792	1.95 771	2.07 829	0.74 813	2.44 831	1.04 824	2.40 828	1.59 816

IMH	2.15 795	1.66 822	1.29 728	2.25 824	1.92 826	2.87 806	1.33 799	3.25 818	3.04 819	1.87 782	3.33 809	3.00 797	2.03 796	2.80 807	1.95 771	2.09 831	0.78 818	2.45 833	1.05 827	2.44 830	1.62 819

TorneroNet-64	3.54 812	1.89 824	1.59 757	2.62 831	2.29 828	6.88 826	1.72 818	4.72 834	11.88 843	2.43 803	5.46 831	8.16 832	2.80 811	4.13 827	3.03 804	2.25 834	0.75 815	2.57 835	1.09 828	2.65 834	1.84 822

LVE	2.20 797	1.47 810	1.44 748	2.06 822	1.80 822	2.79 804	1.77 820	2.96 814	3.94 829	1.95 786	4.29 820	3.47 810	1.97 790	2.48 796	1.85 769	2.06 828	0.88 827	2.06 828	1.13 829	2.17 824	1.53 815

TorneroNet	4.49 820	1.92 825	1.65 765	2.60 830	2.29 828	14.95 845	1.86 823	4.86 835	19.56 863	3.10 818	7.52 839	7.00 831	2.90 813	4.48 828	3.66 812	2.24 833	0.78 818	2.68 837	1.14 830	2.79 835	1.80 821

WAO-8	3.00 806	1.60 817	1.52 751	1.82 815	1.65 817	5.57 823	1.35 801	4.65 832	12.37 845	2.89 810	4.04 817	4.89 818	2.78 809	3.73 821	2.44 790	1.29 817	0.93 832	2.00 822	1.16 831	2.02 819	1.23 806

Venus	3.00 806	1.60 817	1.52 751	1.82 815	1.65 817	5.57 823	1.35 801	4.65 832	12.37 845	2.89 810	4.04 817	4.89 818	2.78 809	3.73 821	2.44 790	1.29 817	0.93 832	2.00 822	1.16 831	2.02 819	1.23 806

Selective-IGEV-i1pa	15.72 846	22.55 856	18.18 838	1.88 818	0.97 796	29.25 861	11.89 854	25.83 868	20.69 864	20.14 862	22.94 861	28.39 866	23.24 863	29.37 866	18.71 853	12.83 862	3.29 850	6.89 858	1.18 833	2.01 818	14.15 856

WAO-6	2.11 794	1.52 812	1.25 722	1.73 813	1.69 819	2.72 799	1.62 812	3.15 817	3.64 824	2.01 788	3.28 803	3.52 811	2.20 802	2.59 801	2.48 793	1.31 819	0.92 830	2.04 826	1.22 834	1.89 815	1.35 813

DStereoRT	0.77 680	0.21 369	0.72 612	0.52 665	0.34 640	1.07 708	0.36 478	0.86 519	0.80 510	0.81 550	1.07 624	0.54 417	0.73 642	0.78 580	0.53 576	0.17 431	0.14 490	3.96 853	1.38 835	0.20 538	0.16 400

UNDER WATER	3.63 814	2.12 828	4.11 805	3.17 835	2.51 832	3.77 819	2.45 831	3.53 824	13.66 850	2.98 815	2.92 797	5.75 823	4.13 825	3.85 825	3.75 813	2.84 840	1.11 837	2.71 838	1.41 836	3.26 839	2.50 828

UNDER WATER-64	3.72 815	2.07 827	4.57 808	3.30 837	2.52 833	5.61 825	2.63 834	3.67 825	12.27 844	3.09 817	2.66 790	5.99 826	4.74 831	3.93 826	3.57 811	2.54 837	1.24 839	2.65 836	1.48 837	3.21 838	2.62 829

KSHMR	2.64 803	1.96 826	1.86 773	2.69 832	2.44 830	2.88 807	2.04 827	3.46 822	6.31 837	2.51 805	3.27 802	3.39 808	1.97 790	2.59 801	2.08 783	2.48 836	1.41 842	2.80 840	1.51 838	2.98 836	2.09 824

notaker	2.87 804	2.31 830	2.01 775	3.03 834	2.60 835	2.94 810	1.82 822	3.43 821	3.06 821	2.89 810	4.21 819	6.15 827	2.71 807	3.42 818	2.90 803	2.67 839	1.18 838	3.00 842	1.67 839	3.13 837	2.26 826

JetRed	5.38 827	6.17 838	12.68 833	2.38 827	2.85 836	12.60 837	11.17 853	4.60 831	3.74 825	3.87 825	3.85 813	4.83 816	4.13 825	6.81 836	12.18 846	2.18 832	2.95 849	2.19 829	1.98 840	3.49 840	3.01 831

ktn	3.02 808	2.27 829	1.85 772	2.89 833	2.54 834	3.72 817	2.14 829	3.79 827	5.33 832	2.82 809	5.09 828	5.95 825	2.54 806	3.34 816	2.58 798	2.65 838	1.44 843	2.78 839	2.03 841	2.61 833	2.10 825

DPSimNet_ROB	5.19 826	2.71 835	18.56 839	2.59 829	2.49 831	4.25 820	10.93 852	3.33 820	3.93 828	5.02 841	4.52 824	5.74 822	10.18 836	5.44 833	8.79 833	2.40 835	2.47 847	2.48 834	2.54 842	2.56 832	2.87 830

HanzoNet	6.97 832	2.57 832	4.66 809	3.29 836	2.96 837	3.75 818	2.35 830	5.08 836	7.11 840	14.46 860	13.06 850	17.69 855	22.95 862	13.72 851	6.61 829	4.36 845	1.96 846	3.14 843	2.59 843	3.88 843	3.19 832

MADNet++	4.18 818	2.72 836	4.00 802	3.80 839	3.44 838	4.72 822	4.05 840	4.01 828	3.74 825	4.52 827	5.14 829	4.20 812	4.89 832	7.04 837	6.39 828	3.79 844	3.70 851	3.27 844	2.70 844	3.68 842	3.74 837

TCMNet-wrong-test	9.08 833	10.58 843	9.58 823	19.64 847	17.64 844	12.69 838	8.93 849	13.77 850	2.58 805	4.67 830	5.19 830	14.57 848	11.02 845	7.21 838	9.81 835	5.58 855	0.89 828	3.76 845	3.10 845	10.41 852	10.02 844

zzzz4	9.41 838	11.20 845	13.33 835	19.85 850	17.93 847	12.87 842	8.81 845	13.98 853	2.75 814	4.88 836	5.65 834	14.41 845	10.97 844	7.35 842	10.09 840	5.53 851	0.87 825	3.92 848	3.19 846	10.47 854	10.21 846

noway4	9.29 835	11.04 844	10.86 826	19.95 852	17.93 847	12.89 843	8.96 850	13.89 852	2.60 806	4.83 833	5.53 832	14.50 847	11.18 847	7.34 841	10.04 839	5.56 853	0.89 828	3.92 848	3.19 846	10.52 856	10.27 848

noway2	9.29 835	10.00 841	13.21 834	19.46 846	17.91 845	12.76 840	8.86 848	13.76 849	2.52 802	4.89 838	5.65 834	14.42 846	11.02 845	7.33 840	10.02 838	5.50 850	0.86 823	3.92 848	3.19 846	10.41 852	10.11 845

noway1	9.38 837	11.21 846	12.64 832	19.86 851	17.94 849	12.86 841	8.81 845	13.99 854	2.71 813	4.88 836	5.65 834	14.39 844	10.96 843	7.36 843	10.09 840	5.53 851	0.87 825	3.92 848	3.19 846	10.48 855	10.21 846

noway3	9.21 834	10.12 842	12.61 831	19.35 845	17.92 846	12.72 839	8.85 847	13.79 851	2.55 803	4.89 838	5.64 833	14.32 843	10.92 842	7.32 839	9.99 836	5.38 848	0.86 823	3.93 852	3.20 850	10.35 851	9.58 842

ply	3.86 816	0.79 772	0.55 502	0.88 786	0.99 799	0.77 623	0.74 734	9.78 843	2.67 808	0.51 364	3.30 804	9.41 836	4.60 828	8.04 845	10.55 842	3.60 842	1.27 840	3.89 846	3.21 851	5.83 846	5.82 839

xbf	4.86 824	0.79 772	0.55 502	0.88 786	0.99 799	8.28 828	10.21 851	9.78 843	2.67 808	3.60 823	3.30 804	9.41 836	4.60 828	8.04 845	10.55 842	3.60 842	1.27 840	3.89 846	3.21 851	5.83 846	5.82 839

PML	40.49 869	30.31 857	12.46 830	7.19 840	14.30 840	91.44 878	212.44 887	7.73 837	23.24 865	74.44 886	185.05 887	49.81 879	25.78 864	21.34 860	12.84 847	8.71 857	2.93 848	8.43 859	3.24 853	13.77 861	4.45 838

Anonymous_2	0.84 696	0.45 688	0.66 574	0.41 423	0.45 714	0.82 650	0.53 660	0.81 501	0.81 521	0.73 502	0.61 380	0.91 629	0.76 663	0.77 572	0.61 610	0.51 785	0.55 803	0.54 782	4.92 854	0.54 767	0.42 734

USTest	12.98 844	14.10 847	19.89 842	16.19 844	14.95 841	20.69 847	31.85 862	16.52 855	10.99 842	8.83 848	9.55 842	13.88 842	10.36 837	16.06 854	21.35 856	3.19 841	4.82 852	5.08 856	5.36 855	8.77 850	7.20 841

tt	6.21 830	0.22 410	5.88 813	3.55 838	2.07 827	11.25 836	19.19 856	11.84 845	5.47 834	2.71 807	2.18 771	4.87 817	6.25 834	3.71 820	7.09 830	8.31 856	11.17 862	4.91 854	5.39 856	5.72 845	2.42 827

iinet-test	16.76 847	17.54 848	22.91 846	19.68 848	18.39 850	24.34 849	34.09 864	20.39 856	15.46 854	12.61 852	12.84 848	18.06 857	15.24 853	19.55 855	24.17 859	8.84 858	8.72 855	8.93 860	9.26 857	12.70 857	11.43 852

IINet	16.76 847	17.54 848	22.91 846	19.68 848	18.39 850	24.34 849	34.08 863	20.39 856	15.46 854	12.61 852	12.85 849	18.06 857	15.24 853	19.55 855	24.17 859	8.84 858	8.72 855	8.93 860	9.26 857	12.70 857	11.43 852

DPSMNet_ROB	12.13 841	8.03 839	21.13 844	9.02 842	16.82 843	10.68 834	30.78 861	9.15 842	15.24 853	6.56 845	15.50 860	9.02 834	15.13 850	9.28 849	21.71 857	4.59 847	8.60 853	5.08 856	9.26 857	5.89 849	11.06 849

DGTPSM_ROB	12.12 840	8.03 839	21.12 843	8.97 841	16.81 842	10.68 834	30.77 860	9.14 841	15.23 852	6.55 844	15.49 859	9.02 834	15.13 850	9.26 848	21.71 857	4.58 846	8.60 853	5.07 855	9.26 857	5.88 848	11.06 849

DPSM_ROB	17.80 849	18.60 851	24.24 852	20.89 854	19.49 852	25.83 854	36.10 866	21.62 865	16.41 857	13.46 855	14.26 855	19.11 860	16.15 855	20.74 858	25.59 862	9.37 860	9.23 858	9.47 862	9.81 861	13.47 859	12.09 854

DPSM	17.80 849	18.60 851	24.24 852	20.89 854	19.49 852	25.83 854	36.10 866	21.62 865	16.41 857	13.46 855	14.26 855	19.11 860	16.15 855	20.74 858	25.59 862	9.37 860	9.23 858	9.47 862	9.81 861	13.47 859	12.09 854

LSM0	38.96 868	37.52 869	48.37 861	43.79 867	91.31 876	52.31 869	72.38 871	43.71 879	32.75 869	27.16 874	28.73 871	38.51 874	32.63 874	41.75 878	51.59 878	18.85 875	18.43 865	19.09 865	19.60 863	27.21 870	33.44 865

fast-reg	35.51 856	37.45 867	48.59 864	42.42 866	40.60 865	52.45 870	72.91 874	43.31 871	32.61 867	26.36 866	27.86 862	36.65 869	30.31 868	40.94 871	51.17 871	18.26 867	18.55 866	19.07 864	19.64 864	27.04 862	23.98 857

RAFT-FEzeroshot	35.76 857	37.39 863	48.55 862	42.39 864	39.44 863	51.96 865	72.92 875	43.38 874	32.90 870	26.87 869	28.06 863	38.42 871	32.28 869	41.59 875	51.51 876	18.73 871	18.58 868	19.11 867	19.75 865	27.12 866	24.33 860

RAFT-FE	35.76 857	37.39 863	48.55 862	42.39 864	39.44 863	51.96 865	72.92 875	43.38 874	32.90 870	26.87 869	28.06 863	38.42 871	32.28 869	41.59 875	51.51 876	18.73 871	18.58 868	19.11 867	19.75 865	27.12 866	24.33 860

CasAABBNet	35.77 859	37.38 862	48.59 864	42.20 861	39.23 859	51.95 863	72.92 875	43.36 873	33.03 873	26.93 872	28.31 866	38.43 873	32.32 871	41.58 873	51.50 875	18.71 868	18.58 868	19.11 867	19.75 865	27.11 865	24.33 860

RAFTStereoReplicaGSO							72.95 878	43.45 878	33.17 874	26.83 868	28.70 868	38.51 874	32.41 872	41.79 879	51.15 870	18.74 873	18.60 872	19.09 865	19.78 868	27.14 868

Selective-RAFT-Error	35.87 862	37.42 865	48.73 867	42.24 863	39.28 862	52.00 867	72.87 872	43.41 876	32.95 872	26.97 873	28.72 869	38.71 877	33.15 877	41.59 875	51.42 873	18.77 874	18.60 872	19.14 870	19.78 868	27.19 869	24.42 863

Hybrid-DGEV	35.79 860	37.44 866	48.86 868	42.22 862	39.24 860	52.03 868	72.89 873	43.41 876	32.74 868	26.76 867	28.72 869	38.35 870	32.61 873	41.58 873	51.39 872	18.72 870	18.56 867	19.14 870	19.80 870	27.10 864	24.25 858

FlowAnything	35.84 861	37.49 868	48.69 866	42.17 860	39.26 861	51.95 863	72.95 878	43.35 872	33.23 875	26.92 871	28.67 867	38.55 876	32.78 875	41.53 872	51.47 874	18.71 868	18.59 871	19.17 872	19.88 871	27.07 863	24.26 859

zzzz2	53.65 870	56.66 872	73.27 871	63.91 871	58.99 867	77.97 876	109.74 882	64.98 884	48.54 882	40.57 879	42.99 878	57.05 880	47.63 880	61.95 882	76.91 879	27.98 876	27.90 877	28.74 873	29.84 872	40.82 877	36.58 866

noway5	53.65 870	56.66 872	73.27 871	63.91 871	58.99 867	77.97 876	109.74 882	64.98 884	48.54 882	40.57 879	42.99 878	57.05 880	47.63 880	61.95 882	76.91 879	27.98 876	27.90 877	28.74 873	29.84 872	40.82 877	36.58 866

LRCNet_RVC	21.27 853	31.14 858	21.46 845	28.97 857	23.77 855	3.11 812	0.62 697	20.94 863	1.64 775	25.57 865	28.13 865	21.96 862	14.74 849	21.99 864	16.44 852	29.16 878	14.92 864	33.57 877	31.28 874	29.67 874	26.33 864

zzzzzz3	56.61 872	57.26 874	74.92 873	78.37 873	76.48 874	77.51 875	91.82 881	62.31 882	50.64 884	40.79 881	45.27 880	70.00 882	62.02 884	61.78 880	76.96 882	29.82 879	27.98 879	31.03 875	32.00 875	46.50 880	38.68 872

zzz1	56.64 873	57.28 875	75.17 874	78.39 874	76.49 875	77.41 874	91.74 880	62.51 883	50.67 885	40.88 882	45.36 881	70.01 883	62.11 885	61.78 880	76.95 881	29.82 879	27.99 880	31.03 875	32.00 875	46.50 880	38.60 868

RSGM-EC	74.49 874	61.53 876	40.38 859	97.66 875	92.09 877	73.48 872	113.87 884	59.44 880	38.62 878	39.84 877	49.02 882	90.35 884	61.68 882	138.81 884	126.03 884	92.92 884	53.83 884	94.52 882	37.88 877	81.03 884	46.84 876

acva	74.49 874	61.53 876	40.38 859	97.66 875	92.09 877	73.48 872	113.87 884	59.44 880	38.62 878	39.84 877	49.02 882	90.35 884	61.68 882	138.81 884	126.03 884	92.92 884	53.83 884	94.52 882	37.88 877	81.03 884	46.84 876

HaxPig	31.93 854	37.19 861	34.22 854	24.41 856	24.94 856	18.53 846	20.18 857	21.15 864	28.84 866	35.74 876	38.86 875	26.18 865	28.75 867	33.85 867	34.15 867	35.89 881	38.80 881	37.79 878	40.52 879	39.33 875	39.33 873

AVERAGE_ROB	37.53 867	40.05 870	40.01 857	34.74 859	33.76 858	28.46 860	25.14 859	32.31 870	34.08 877	41.20 883	40.52 876	34.51 868	34.78 879	39.11 869	37.48 869	42.68 882	43.32 882	43.80 879	42.99 880	40.42 876	41.31 874

MEDIAN_ROB	37.35 866	40.72 871	40.37 858	32.26 858	31.80 857	27.29 856	25.02 858	29.47 869	33.43 876	41.99 884	41.60 877	33.48 867	34.37 878	39.66 870	36.94 868	43.49 883	43.96 883	44.07 880	43.35 881	41.32 879	42.43 875

Anonymous_1	33.12 855	18.23 850	23.86 848	20.53 853	21.18 854	25.45 853	35.84 865	22.44 867	15.68 856	13.41 854	13.70 854	18.00 856	15.15 852	20.31 857	24.47 861	14.56 866	8.84 857	66.24 881	117.79 882	155.41 886	11.40 851

xxxxx1	36.77 863	19.69 853	24.00 849	62.46 868	66.77 871	27.30 857	39.89 868	20.40 858	18.80 860	14.18 857	13.11 851	17.29 852	17.30 857	21.62 861	27.81 864	13.61 863	18.98 874	111.36 884	133.25 883	28.84 871	38.64 869

tt_ll	36.77 863	19.69 853	24.00 849	62.46 868	66.77 871	27.30 857	39.89 868	20.40 858	18.80 860	14.18 857	13.11 851	17.29 852	17.30 857	21.62 861	27.81 864	13.61 863	18.98 874	111.36 884	133.25 883	28.84 871	38.64 869

ff	36.77 863	19.69 853	24.00 849	62.46 868	66.77 871	27.30 857	39.89 868	20.40 858	18.80 860	14.18 857	13.11 851	17.29 852	17.30 857	21.62 861	27.81 864	13.61 863	18.98 874	111.36 884	133.25 883	28.84 871	38.64 869

test_example2	176.82 878	204.75 880	198.54 878	188.58 880	191.23 880	151.28 880	169.77 886	97.63 886	125.81 886	179.94 888	183.74 886	158.20 888	139.14 886	192.16 887	198.12 887	203.48 888	236.37 886	163.71 887	173.22 886	217.79 888	162.95 880

Light2-Stereo	118.81 877	74.59 878	104.85 876	164.27 877	128.52 879	122.07 879	1.36 805	133.56 887	4.56 830	170.07 887	143.31 884	123.75 887	33.10 876	172.28 886	151.91 886	165.00 887	12.75 863	177.68 888	173.40 887	168.88 887	150.28 879

ccccc		430.66 881		506.24 881	500.20 881	349.93 882		384.19 889		330.97 889		370.48 889		498.75 889		557.84 889	430.47 887	334.14 889	290.91 888	547.74 889

PatchMatch		0.49 708		0.54 695		2.05 783		2.39 807		4.84 834		6.28 828		2.98 811		0.39 745		0.37 734		0.36 710

Low-res two-view benchmark