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

LCMNet	0.22 44	0.14 7	0.26 22	0.30 19	0.20 121	0.26 79	0.19 25	0.40 76	0.45 212	0.21 24	0.21 26	0.27 114	0.18 27	0.38 109	0.24 110	0.12 54	0.12 266	0.11 3	0.09 7	0.09 1	0.11 57

Replicate-Monster	0.27 138	0.16 66	1.15 584	0.30 19	0.17 27	0.38 257	0.19 25	0.44 107	0.40 172	0.24 53	0.21 26	0.23 59	0.22 88	0.47 192	0.20 23	0.11 31	0.09 18	0.12 42	0.09 7	0.09 1	0.18 378

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.29 168	0.25 388	1.23 590	0.35 117	0.21 149	0.28 116	0.21 67	0.46 127	0.34 115	0.25 63	0.31 119	0.32 151	0.27 147	0.34 77	0.21 39	0.12 54	0.11 190	0.13 94	0.10 66	0.10 3	0.12 120

PSi22a	0.17 1	0.14 7	0.23 2	0.28 3	0.15 4	0.17 9	0.18 13	0.28 13	0.15 3	0.15 2	0.13 1	0.22 50	0.17 19	0.23 1	0.19 5	0.13 100	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.10 3	0.10 6

Foundation-i1c-attn	0.24 74	0.13 2	0.25 7	0.29 8	0.16 12	0.35 221	0.27 178	0.49 149	0.29 67	0.30 125	0.35 150	0.41 224	0.30 213	0.35 84	0.25 133	0.13 100	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.10 3	0.11 57

Foundation-i32	0.17 1	0.14 7	0.23 2	0.28 3	0.13 1	0.15 3	0.19 25	0.27 6	0.14 2	0.16 3	0.14 2	0.23 59	0.19 40	0.24 2	0.21 39	0.13 100	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.10 3	0.09 1

GeoVLM	0.20 15	0.14 7	0.25 7	0.30 19	0.19 84	0.28 116	0.19 25	0.33 24	0.26 43	0.21 24	0.20 21	0.29 125	0.21 74	0.30 27	0.22 61	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.10 3	0.11 57

Test_v1	0.20 15	0.14 7	0.23 2	0.29 8	0.18 49	0.24 50	0.21 67	0.41 84	0.32 100	0.21 24	0.22 33	0.17 6	0.18 27	0.35 84	0.20 23	0.13 100	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.10 3	0.10 6

DispViT+	0.23 60	0.15 42	0.29 54	0.30 19	0.18 49	0.18 11	0.20 41	0.61 228	0.45 212	0.29 115	0.26 72	0.23 59	0.18 27	0.47 192	0.24 110	0.13 100	0.10 68	0.10 1	0.08 1	0.10 3	0.11 57

BLMT-Stereo	0.17 1	0.11 1	0.23 2	0.33 75	0.20 121	0.16 6	0.22 92	0.21 1	0.23 23	0.14 1	0.18 15	0.16 3	0.14 2	0.26 5	0.22 61	0.10 9	0.09 18	0.14 149	0.13 220	0.10 3	0.11 57

Pro-Stereo	0.18 4	0.13 2	0.22 1	0.33 75	0.23 211	0.16 6	0.19 25	0.21 1	0.23 23	0.24 53	0.18 15	0.17 6	0.11 1	0.36 94	0.21 39	0.11 31	0.09 18	0.15 197	0.14 257	0.10 3	0.10 6

MonSter++	0.20 15	0.14 7	0.25 7	0.30 19	0.20 121	0.28 116	0.19 25	0.33 24	0.26 43	0.21 24	0.20 21	0.28 120	0.21 74	0.31 40	0.22 61	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.10 3	0.10 6

HiDET	0.20 15	0.14 7	0.27 30	0.30 19	0.19 84	0.24 50	0.19 25	0.39 58	0.27 55	0.21 24	0.23 40	0.27 114	0.17 19	0.32 49	0.24 110	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.10 3	0.11 57

CSFM-Stereo	0.20 15	0.14 7	0.24 6	0.31 33	0.17 27	0.29 133	0.20 41	0.40 76	0.24 29	0.23 44	0.21 26	0.26 101	0.21 74	0.32 49	0.21 39	0.13 100	0.12 266	0.12 42	0.09 7	0.10 3	0.10 6

252Zero-FE	0.21 35	0.16 66	0.29 54	0.34 85	0.19 84	0.23 42	0.18 13	0.43 98	0.35 125	0.23 44	0.22 33	0.19 25	0.18 27	0.29 20	0.23 89	0.14 151	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.10 3	0.11 57

Wavelet-MonSter	0.20 15	0.14 7	0.29 54	0.34 85	0.19 84	0.18 11	0.21 67	0.34 38	0.24 29	0.25 63	0.34 144	0.22 50	0.27 147	0.28 13	0.22 61	0.09 1	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.10 3	0.10 6

Monster-pub-mixall	0.20 15	0.14 7	0.27 30	0.31 33	0.17 27	0.20 20	0.17 3	0.43 98	0.24 29	0.23 44	0.21 26	0.17 6	0.16 17	0.46 179	0.19 5	0.13 100	0.10 68	0.11 3	0.08 1	0.10 3	0.12 120

2.25w	0.23 60	0.19 183	0.35 132	0.31 33	0.18 49	0.30 148	0.18 13	0.34 38	0.32 100	0.33 148	0.37 162	0.20 34	0.25 115	0.47 192	0.25 133	0.10 9	0.09 18	0.11 3	0.10 66	0.10 3	0.12 120

2.75w_new	0.22 44	0.18 140	0.30 65	0.29 8	0.18 49	0.23 42	0.33 305	0.37 52	0.29 67	0.36 171	0.27 81	0.18 17	0.25 115	0.37 99	0.24 110	0.11 31	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.10 3	0.10 6

3.25w_new	0.24 74	0.17 94	0.34 112	0.31 33	0.18 49	0.43 311	0.20 41	0.39 58	0.32 100	0.39 197	0.29 101	0.23 59	0.27 147	0.43 150	0.23 89	0.10 9	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.10 3	0.11 57

3.25w	0.24 74	0.17 94	0.34 112	0.31 33	0.18 49	0.43 311	0.20 41	0.39 58	0.32 100	0.39 197	0.29 101	0.23 59	0.27 147	0.43 150	0.23 89	0.10 9	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.10 3	0.11 57

IGEV	0.21 35	0.13 2	0.25 7	0.31 33	0.20 121	0.22 30	0.19 25	0.42 92	0.30 80	0.22 38	0.34 144	0.20 34	0.15 8	0.32 49	0.19 5	0.12 54	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.10 3	0.10 6

MLG-Stereo_test1	0.18 4	0.14 7	0.28 42	0.34 85	0.17 27	0.24 50	0.17 3	0.27 6	0.13 1	0.18 9	0.14 2	0.23 59	0.15 8	0.32 49	0.20 23	0.12 54	0.09 18	0.13 94	0.09 7	0.10 3	0.10 6

MLG-Stereo	0.18 4	0.14 7	0.28 42	0.34 85	0.16 12	0.26 79	0.17 3	0.31 20	0.15 3	0.19 12	0.15 4	0.23 59	0.15 8	0.32 49	0.20 23	0.11 31	0.09 18	0.13 94	0.09 7	0.10 3	0.10 6

FoundationStereo	0.18 4	0.15 42	0.26 22	0.31 33	0.17 27	0.23 42	0.20 41	0.24 5	0.16 6	0.19 12	0.16 8	0.21 41	0.19 40	0.27 9	0.22 61	0.14 151	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.10 3	0.10 6

dual_stereo	0.20 15	0.15 42	0.27 30	0.32 56	0.17 27	0.16 6	0.20 41	0.30 16	0.21 17	0.24 53	0.20 21	0.25 92	0.14 2	0.55 248	0.25 133	0.14 151	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.10 3	0.10 6

MGA	0.20 15	0.14 7	0.29 54	0.30 19	0.20 121	0.29 133	0.18 13	0.36 46	0.27 55	0.20 15	0.22 33	0.19 25	0.15 8	0.31 40	0.21 39	0.13 100	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.11 27	0.12 120

CAR	0.20 15	0.14 7	0.28 42	0.30 19	0.19 84	0.26 79	0.18 13	0.42 92	0.28 58	0.23 44	0.26 72	0.17 6	0.14 2	0.30 27	0.22 61	0.12 54	0.09 18	0.12 42	0.10 66	0.11 27	0.12 120

MSE-Stereo	0.20 15	0.14 7	0.28 42	0.30 19	0.19 84	0.26 79	0.18 13	0.42 92	0.28 58	0.20 15	0.26 72	0.17 6	0.14 2	0.31 40	0.21 39	0.12 54	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.11 27	0.12 120

monster-pro	0.20 15	0.14 7	0.27 30	0.31 33	0.16 12	0.22 30	0.21 67	0.39 58	0.34 115	0.20 15	0.25 58	0.17 6	0.15 8	0.40 124	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.10 6

PointNet	0.21 35	0.15 42	0.27 30	0.32 56	0.19 84	0.29 133	0.24 119	0.27 6	0.28 58	0.16 3	0.24 51	0.29 125	0.19 40	0.35 84	0.20 23	0.13 100	0.11 190	0.13 94	0.10 66	0.11 27	0.10 6

LiteMatch*	0.21 35	0.15 42	0.33 95	0.31 33	0.23 211	0.24 50	0.21 67	0.33 24	0.33 108	0.21 24	0.19 17	0.24 79	0.21 74	0.32 49	0.21 39	0.13 100	0.11 190	0.13 94	0.10 66	0.11 27	0.12 120

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 96	0.15 42	0.32 88	0.35 117	0.21 149	0.43 311	0.24 119	0.46 127	0.36 131	0.28 103	0.35 150	0.37 190	0.34 251	0.29 20	0.26 158	0.12 54	0.09 18	0.13 94	0.11 138	0.11 27	0.10 6

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.30 178	0.57 603	1.38 609	0.32 56	0.20 121	0.21 28	0.21 67	0.47 142	0.29 67	0.23 44	0.32 130	0.25 92	0.24 107	0.32 49	0.20 23	0.12 54	0.11 190	0.12 42	0.10 66	0.11 27	0.13 180

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 60	0.15 42	0.30 65	0.36 155	0.19 84	0.25 71	0.25 140	0.45 115	0.39 157	0.26 74	0.43 187	0.23 59	0.27 147	0.26 5	0.22 61	0.11 31	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.11 27	0.11 57

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.23 60	0.17 94	0.39 199	0.34 85	0.18 49	0.25 71	0.24 119	0.47 142	0.28 58	0.24 53	0.35 150	0.20 34	0.25 115	0.28 13	0.19 5	0.11 31	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.11 27	0.13 180

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.27 138	0.17 94	0.33 95	0.34 85	0.23 211	0.35 221	0.31 268	0.49 149	0.49 236	0.39 197	0.51 225	0.25 92	0.19 40	0.30 27	0.25 133	0.13 100	0.10 68	0.15 197	0.12 176	0.11 27	0.11 57

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.27 138	0.17 94	0.34 112	0.34 85	0.22 175	0.33 200	0.30 240	0.46 127	0.47 228	0.40 213	0.54 246	0.24 79	0.19 40	0.37 99	0.24 110	0.12 54	0.10 68	0.15 197	0.12 176	0.11 27	0.11 57

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.27 138	0.17 94	0.33 95	0.34 85	0.22 175	0.34 213	0.31 268	0.50 158	0.51 250	0.39 197	0.54 246	0.24 79	0.20 60	0.30 27	0.24 110	0.12 54	0.09 18	0.15 197	0.12 176	0.11 27	0.11 57

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.33 213	0.43 561	2.39 647	0.34 85	0.19 84	0.20 20	0.21 67	0.45 115	0.31 89	0.22 38	0.26 72	0.21 41	0.25 115	0.30 27	0.20 23	0.12 54	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.11 27	0.12 120

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.24 74	0.15 42	0.35 132	0.34 85	0.19 84	0.20 20	0.33 305	0.53 177	0.43 201	0.26 74	0.33 133	0.19 25	0.29 188	0.29 20	0.22 61	0.11 31	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.11 27	0.10 6

PipStereo	0.18 4	0.14 7	0.25 7	0.29 8	0.15 4	0.14 2	0.19 25	0.28 13	0.19 10	0.16 3	0.16 8	0.29 125	0.19 40	0.27 9	0.21 39	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.11 57

PSi22b	0.18 4	0.14 7	0.25 7	0.29 8	0.15 4	0.15 3	0.18 13	0.27 6	0.19 10	0.16 3	0.16 8	0.31 142	0.20 60	0.26 5	0.21 39	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.10 6

LACA3	0.21 35	0.18 140	0.27 30	0.29 8	0.15 4	0.32 184	0.25 140	0.30 16	0.22 19	0.24 53	0.21 26	0.21 41	0.22 88	0.45 169	0.19 5	0.13 100	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.09 1

Foundation-i1b	0.25 96	0.14 7	0.25 7	0.30 19	0.16 12	0.40 281	0.28 199	0.53 177	0.26 43	0.32 141	0.33 133	0.42 232	0.29 188	0.37 99	0.24 110	0.13 100	0.10 68	0.12 42	0.11 138	0.11 27	0.10 6

Foundation-i1a	0.25 96	0.14 7	0.25 7	0.29 8	0.16 12	0.40 281	0.29 218	0.53 177	0.28 58	0.36 171	0.36 156	0.43 244	0.30 213	0.36 94	0.23 89	0.13 100	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.11 57

Foundation-i1	0.27 138	0.14 7	0.26 22	0.34 85	0.22 175	0.38 257	0.26 164	0.64 253	0.40 172	0.38 185	0.38 168	0.46 263	0.29 188	0.35 84	0.27 182	0.14 151	0.10 68	0.12 42	0.11 138	0.11 27	0.11 57

LACA1	0.19 12	0.16 66	0.27 30	0.29 8	0.14 2	0.26 79	0.22 92	0.27 6	0.19 10	0.20 15	0.16 8	0.19 25	0.18 27	0.31 40	0.21 39	0.14 151	0.10 68	0.11 3	0.10 66	0.11 27	0.10 6

gcap_with_dpt	0.26 118	0.17 94	0.35 132	0.35 117	0.21 149	0.35 221	0.35 346	0.45 115	0.42 189	0.39 197	0.54 246	0.23 59	0.22 88	0.29 20	0.24 110	0.12 54	0.09 18	0.15 197	0.12 176	0.11 27	0.11 57

MatchStereo	0.20 15	0.14 7	0.25 7	0.28 3	0.15 4	0.17 9	0.20 41	0.35 42	0.29 67	0.21 24	0.36 156	0.18 17	0.17 19	0.33 63	0.25 133	0.14 151	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.11 27	0.11 57
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth	0.21 35	0.15 42	0.27 30	0.35 117	0.14 2	0.38 257	0.26 164	0.30 16	0.23 23	0.18 9	0.19 17	0.28 120	0.30 213	0.32 49	0.22 61	0.11 31	0.08 1	0.11 3	0.10 66	0.11 27	0.11 57
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Zero-FE251	0.24 74	0.17 94	0.33 95	0.34 85	0.20 121	0.44 322	0.19 25	0.40 76	0.26 43	0.28 103	0.30 112	0.38 198	0.24 107	0.33 63	0.23 89	0.15 230	0.11 190	0.13 94	0.10 66	0.11 27	0.11 57

MonStereo	0.20 15	0.14 7	0.27 30	0.31 33	0.16 12	0.22 30	0.21 67	0.39 58	0.34 115	0.20 15	0.25 58	0.18 17	0.15 8	0.40 124	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.10 6

Monster-pub-eth3d	0.20 15	0.14 7	0.27 30	0.31 33	0.16 12	0.22 30	0.21 67	0.39 58	0.34 115	0.20 15	0.25 58	0.17 6	0.15 8	0.40 124	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.10 6

AdaDepth	0.23 60	0.18 140	0.36 156	0.38 210	0.19 84	0.33 200	0.22 92	0.35 42	0.24 29	0.22 38	0.21 26	0.20 34	0.19 40	0.59 284	0.21 39	0.10 9	0.11 190	0.13 94	0.10 66	0.11 27	0.13 180

asda	0.22 44	0.19 183	0.31 74	0.32 56	0.18 49	0.24 50	0.23 112	0.38 55	0.29 67	0.28 103	0.24 51	0.18 17	0.23 99	0.41 131	0.22 61	0.09 1	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.10 6

depthmonostereo	0.30 178	0.15 42	0.36 156	0.35 117	0.18 49	0.45 330	0.27 178	0.71 312	0.57 273	0.36 171	0.43 187	0.34 167	0.40 320	0.36 94	0.27 182	0.14 151	0.12 266	0.13 94	0.12 176	0.11 27	0.12 120

DilatedVolume-Stereo	0.31 195	0.16 66	0.38 187	0.34 85	0.21 149	0.54 372	0.25 140	0.58 209	0.43 201	0.59 284	0.50 216	0.37 190	0.32 234	0.50 217	0.29 222	0.13 100	0.12 266	0.13 94	0.11 138	0.11 27	0.12 120

4.25_new	0.22 44	0.22 300	0.34 112	0.32 56	0.19 84	0.31 165	0.28 199	0.33 24	0.25 36	0.30 125	0.28 91	0.21 41	0.26 135	0.35 84	0.25 133	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.10 6

4.5w_new	0.22 44	0.22 300	0.34 112	0.32 56	0.19 84	0.31 165	0.28 199	0.33 24	0.25 36	0.30 125	0.28 91	0.21 41	0.26 135	0.35 84	0.25 133	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.10 6

4.25w-stereo	0.22 44	0.22 300	0.34 112	0.32 56	0.19 84	0.31 165	0.28 199	0.33 24	0.25 36	0.30 125	0.28 91	0.21 41	0.26 135	0.35 84	0.25 133	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.10 6

4w-stereo	0.22 44	0.19 183	0.33 95	0.31 33	0.18 49	0.29 133	0.20 41	0.33 24	0.23 23	0.33 148	0.24 51	0.21 41	0.28 168	0.42 142	0.23 89	0.09 1	0.08 1	0.11 3	0.10 66	0.11 27	0.10 6

3.75w	0.23 60	0.17 94	0.33 95	0.32 56	0.19 84	0.42 306	0.24 119	0.36 46	0.26 43	0.33 148	0.28 91	0.17 6	0.25 115	0.38 109	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 66	0.11 27	0.10 6

3.5w_stereo	0.23 60	0.18 140	0.31 74	0.31 33	0.18 49	0.27 100	0.22 92	0.39 58	0.30 80	0.33 148	0.27 81	0.24 79	0.29 188	0.52 233	0.25 133	0.09 1	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.11 57

1w_stereo	0.25 96	0.15 42	0.31 74	0.35 117	0.18 49	0.32 184	0.41 446	0.41 84	0.44 207	0.32 141	0.39 172	0.17 6	0.27 147	0.46 179	0.24 110	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.10 6

monsters	0.22 44	0.14 7	0.28 42	0.32 56	0.19 84	0.24 50	0.19 25	0.46 127	0.34 115	0.37 176	0.30 112	0.16 3	0.20 60	0.45 169	0.20 23	0.12 54	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.11 57

LG-Stereo_L2	0.19 12	0.14 7	0.30 65	0.31 33	0.20 121	0.20 20	0.18 13	0.33 24	0.22 19	0.19 12	0.15 4	0.20 34	0.18 27	0.34 77	0.20 23	0.13 100	0.09 18	0.13 94	0.09 7	0.11 27	0.09 1

LG-Stereo_L1	0.18 4	0.14 7	0.29 54	0.31 33	0.21 149	0.19 17	0.19 25	0.30 16	0.20 14	0.16 3	0.15 4	0.19 25	0.17 19	0.35 84	0.20 23	0.13 100	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.11 27	0.10 6

MLG-Stereo_test3	0.20 15	0.14 7	0.28 42	0.33 75	0.17 27	0.38 257	0.18 13	0.32 21	0.22 19	0.25 63	0.16 8	0.25 92	0.17 19	0.32 49	0.21 39	0.13 100	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.11 27	0.11 57

MLG-Stereo_test2	0.18 4	0.14 7	0.26 22	0.31 33	0.17 27	0.24 50	0.17 3	0.27 6	0.15 3	0.18 9	0.19 17	0.22 50	0.14 2	0.32 49	0.19 5	0.13 100	0.09 18	0.12 42	0.09 7	0.11 27	0.10 6

LG-G_1	0.22 44	0.14 7	0.31 74	0.34 85	0.16 12	0.52 359	0.17 3	0.36 46	0.20 14	0.21 24	0.22 33	0.26 101	0.19 40	0.37 99	0.20 23	0.14 151	0.10 68	0.13 94	0.09 7	0.11 27	0.11 57

LG-G	0.22 44	0.14 7	0.31 74	0.34 85	0.16 12	0.52 359	0.17 3	0.36 46	0.20 14	0.21 24	0.22 33	0.26 101	0.19 40	0.37 99	0.20 23	0.14 151	0.10 68	0.13 94	0.09 7	0.11 27	0.11 57

castereo++	0.26 118	0.17 94	0.29 54	0.34 85	0.20 121	0.74 493	0.20 41	0.41 84	0.49 236	0.24 53	0.24 51	0.35 179	0.27 147	0.41 131	0.20 23	0.14 151	0.09 18	0.14 149	0.09 7	0.11 27	0.11 57

MonSter	0.20 15	0.14 7	0.27 30	0.31 33	0.16 12	0.22 30	0.21 67	0.39 58	0.34 115	0.20 15	0.25 58	0.18 17	0.15 8	0.39 115	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.10 6

DEFOM-Stereo	0.23 60	0.16 66	0.29 54	0.34 85	0.20 121	0.59 411	0.20 41	0.32 21	0.31 89	0.23 44	0.19 17	0.18 17	0.18 27	0.42 142	0.22 61	0.12 54	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.11 27	0.12 120

Pointernet	0.27 138	0.15 42	0.35 132	0.36 155	0.23 211	0.35 221	0.21 67	0.74 342	0.41 182	0.39 197	0.37 162	0.34 167	0.25 115	0.37 99	0.27 182	0.15 230	0.11 190	0.12 42	0.09 7	0.11 27	0.11 57

gcap-zeroshot	0.26 118	0.17 94	0.34 112	0.33 75	0.23 211	0.35 221	0.31 268	0.49 149	0.48 232	0.38 185	0.50 216	0.26 101	0.20 60	0.28 13	0.25 133	0.13 100	0.09 18	0.15 197	0.12 176	0.11 27	0.11 57

test_for_model	0.27 138	0.17 94	0.34 112	0.34 85	0.23 211	0.35 221	0.31 268	0.49 149	0.49 236	0.39 197	0.51 225	0.25 92	0.19 40	0.30 27	0.25 133	0.13 100	0.10 68	0.15 197	0.12 176	0.11 27	0.11 57

trnet	0.28 157	0.15 42	0.25 7	0.29 8	0.16 12	0.38 257	0.23 112	0.53 177	0.77 365	0.43 230	0.52 235	0.34 167	0.28 168	0.39 115	0.27 182	0.15 230	0.11 190	0.12 42	0.08 1	0.11 27	0.11 57

testlalala	0.26 118	0.17 94	0.34 112	0.33 75	0.23 211	0.35 221	0.31 268	0.49 149	0.48 232	0.38 185	0.50 216	0.26 101	0.20 60	0.28 13	0.25 133	0.13 100	0.09 18	0.15 197	0.12 176	0.11 27	0.11 57

LoS_RVC	0.28 157	0.17 94	0.29 54	0.33 75	0.32 491	0.43 311	0.34 323	0.42 92	0.34 115	0.33 148	0.51 225	0.29 125	0.38 299	0.37 99	0.28 205	0.11 31	0.10 68	0.11 3	0.08 1	0.11 27	0.26 511

DF	0.27 138	0.16 66	0.41 223	0.36 155	0.19 84	0.28 116	0.25 140	0.44 107	0.29 67	0.31 136	0.49 214	0.50 282	0.22 88	0.51 228	0.21 39	0.15 230	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.13 180

aanet-new-36k	0.24 74	0.17 94	0.35 132	0.36 155	0.17 27	0.34 213	0.24 119	0.43 98	0.30 80	0.26 74	0.24 51	0.25 92	0.35 266	0.44 160	0.20 23	0.10 9	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.10 6

aanet-new-34k	0.24 74	0.17 94	0.44 262	0.35 117	0.16 12	0.25 71	0.25 140	0.46 127	0.38 147	0.26 74	0.27 81	0.24 79	0.34 251	0.29 20	0.21 39	0.11 31	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.10 6

GCAP-Stereo-DPT26K	0.23 60	0.16 66	0.41 223	0.34 85	0.18 49	0.23 42	0.25 140	0.46 127	0.25 36	0.27 89	0.27 81	0.22 50	0.30 213	0.33 63	0.21 39	0.11 31	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.11 57

aanet-new-22k	0.24 74	0.16 66	0.36 156	0.36 155	0.18 49	0.30 148	0.19 25	0.48 147	0.42 189	0.26 74	0.24 51	0.26 101	0.29 188	0.33 63	0.23 89	0.11 31	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.12 82	0.11 57

aanet-new-8k	0.26 118	0.19 183	0.36 156	0.37 185	0.21 149	0.40 281	0.28 199	0.51 164	0.42 189	0.24 53	0.25 58	0.23 59	0.33 242	0.51 228	0.22 61	0.11 31	0.10 68	0.13 94	0.11 138	0.12 82	0.11 57

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.26 118	0.14 7	0.75 501	0.34 85	0.19 84	0.28 116	0.21 67	0.41 84	0.30 80	0.25 63	0.22 33	0.23 59	0.31 223	0.28 13	0.19 5	0.11 31	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.61 641

RT-Monster	0.33 213	0.18 140	0.33 95	0.35 117	0.26 328	0.39 272	0.21 67	0.58 209	0.77 365	0.63 303	0.65 282	0.49 278	0.29 188	0.43 150	0.31 254	0.14 151	0.11 190	0.12 42	0.10 66	0.12 82	0.15 267

BStereo	0.28 157	0.18 140	1.08 575	0.34 85	0.22 175	0.22 30	0.33 305	0.39 58	0.42 189	0.26 74	0.25 58	0.26 101	0.19 40	0.44 160	0.30 240	0.10 9	0.12 266	0.12 42	0.16 320	0.12 82	0.15 267

Wave_Phase_stereo	0.32 205	0.18 140	1.08 575	0.34 85	0.22 175	0.69 473	0.33 305	0.57 204	0.42 189	0.26 74	0.25 58	0.26 101	0.19 40	0.44 160	0.30 240	0.10 9	0.12 266	0.12 42	0.16 320	0.12 82	0.15 267

BridgeDepth_RVC	0.20 15	0.14 7	0.26 22	0.26 1	0.15 4	0.34 213	0.17 3	0.41 84	0.22 19	0.21 24	0.21 26	0.20 34	0.25 115	0.33 63	0.25 133	0.13 100	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.12 82	0.10 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLSM3	0.27 138	0.17 94	0.32 88	0.38 210	0.22 175	0.33 200	0.28 199	0.58 209	0.50 243	0.29 115	0.35 150	0.29 125	0.25 115	0.43 150	0.27 182	0.12 54	0.10 68	0.16 234	0.15 289	0.12 82	0.11 57

VIP-Stereo	0.25 96	0.18 140	0.33 95	0.32 56	0.21 149	0.63 431	0.19 25	0.33 24	0.38 147	0.24 53	0.31 119	0.27 114	0.19 40	0.49 212	0.23 89	0.13 100	0.10 68	0.13 94	0.09 7	0.12 82	0.10 6

water-stereo	0.29 168	0.15 42	0.32 88	0.36 155	0.20 121	0.36 238	0.24 119	0.65 256	0.39 157	0.41 219	0.61 272	0.44 251	0.39 315	0.29 20	0.28 205	0.14 151	0.13 342	0.14 149	0.12 176	0.12 82	0.12 120

asd	0.22 44	0.18 140	0.31 74	0.32 56	0.18 49	0.26 79	0.22 92	0.37 52	0.25 36	0.32 141	0.23 40	0.19 25	0.23 99	0.46 179	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 66	0.12 82	0.10 6

qwe	0.23 60	0.18 140	0.30 65	0.31 33	0.18 49	0.29 133	0.22 92	0.39 58	0.33 108	0.37 176	0.30 112	0.20 34	0.22 88	0.45 169	0.22 61	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 66	0.12 82	0.10 6

2.5w	0.22 44	0.18 140	0.34 112	0.32 56	0.18 49	0.31 165	0.27 178	0.33 24	0.24 29	0.29 115	0.35 150	0.18 17	0.19 40	0.41 131	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 66	0.12 82	0.10 6

3w_stereo	0.25 96	0.20 227	0.40 213	0.33 75	0.17 27	0.32 184	0.41 446	0.42 92	0.39 157	0.33 148	0.28 91	0.16 3	0.29 188	0.35 84	0.22 61	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 66	0.12 82	0.12 120

2w_stereo	0.23 60	0.19 183	0.33 95	0.33 75	0.17 27	0.28 116	0.37 375	0.40 76	0.36 131	0.33 148	0.33 133	0.17 6	0.21 74	0.30 27	0.23 89	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 66	0.12 82	0.11 57

xyz-stereo-finetune2	0.37 266	0.20 227	0.40 213	0.32 56	0.19 84	0.80 513	0.29 218	0.56 199	0.33 108	0.53 270	0.79 342	0.43 244	0.48 367	0.70 404	0.46 402	0.13 100	0.12 266	0.17 282	0.13 220	0.12 82	0.14 226

111111	0.22 44	0.15 42	0.29 54	0.37 185	0.23 211	0.21 28	0.19 25	0.46 127	0.29 67	0.20 15	0.20 21	0.29 125	0.14 2	0.44 160	0.22 61	0.14 151	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.12 82	0.12 120

LGtest1	0.20 15	0.15 42	0.30 65	0.35 117	0.17 27	0.26 79	0.17 3	0.33 24	0.21 17	0.21 24	0.16 8	0.23 59	0.21 74	0.33 63	0.20 23	0.15 230	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.11 57

Reg-Stereo(zero)	0.31 195	0.17 94	0.30 65	0.35 117	0.19 84	0.33 200	0.21 67	0.64 253	0.72 335	0.52 262	0.52 235	0.51 289	0.29 188	0.48 202	0.27 182	0.13 100	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.12 82	0.13 180

AIO_rvc	0.24 74	0.17 94	0.37 176	0.35 117	0.20 121	0.26 79	0.33 305	0.45 115	0.23 23	0.26 74	0.25 58	0.33 160	0.15 8	0.55 248	0.24 110	0.12 54	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.11 57

HUF	0.25 96	0.17 94	0.38 187	0.33 75	0.19 84	0.25 71	0.39 411	0.53 177	0.36 131	0.26 74	0.23 40	0.33 160	0.27 147	0.36 94	0.25 133	0.14 151	0.11 190	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.12 120

castereo	0.29 168	0.17 94	0.34 112	0.36 155	0.21 149	0.40 281	0.41 446	0.52 171	0.67 313	0.27 89	0.41 179	0.37 190	0.36 280	0.34 77	0.25 133	0.13 100	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.10 6

GIP-stereo	0.25 96	0.19 183	0.32 88	0.38 210	0.25 289	0.26 79	0.20 41	0.50 158	0.41 182	0.25 63	0.39 172	0.35 179	0.20 60	0.33 63	0.22 61	0.16 281	0.11 190	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.12 120

SMoEStereo_RVC	0.27 138	0.20 227	0.37 176	0.36 155	0.23 211	0.36 238	0.31 268	0.43 98	0.36 131	0.38 185	0.30 112	0.32 151	0.24 107	0.56 258	0.24 110	0.12 54	0.10 68	0.16 234	0.12 176	0.12 82	0.12 120

tt45	0.28 157	0.18 140	0.36 156	0.36 155	0.24 257	0.37 250	0.28 199	0.50 158	0.31 89	0.41 219	0.27 81	0.38 198	0.25 115	0.61 303	0.26 158	0.13 100	0.11 190	0.16 234	0.13 220	0.12 82	0.15 267

999	0.28 157	0.17 94	0.38 187	0.37 185	0.25 289	0.30 148	0.27 178	0.55 191	0.42 189	0.26 74	0.31 119	0.39 209	0.24 107	0.65 357	0.26 158	0.14 151	0.11 190	0.15 197	0.12 176	0.12 82	0.15 267

WCG-NET	0.29 168	0.15 42	0.35 132	0.34 85	0.19 84	0.32 184	0.27 178	0.42 92	0.82 411	0.46 242	0.49 214	0.39 209	0.25 115	0.42 142	0.27 182	0.12 54	0.09 18	0.13 94	0.11 138	0.12 82	0.11 57

GCAP-BAT	0.28 157	0.16 66	0.45 270	0.34 85	0.22 175	0.26 79	0.24 119	0.49 149	0.56 264	0.35 164	0.42 181	0.43 244	0.27 147	0.50 217	0.24 110	0.14 151	0.11 190	0.14 149	0.12 176	0.12 82	0.13 180

IGEV-Stereo++	0.22 44	0.16 66	0.29 54	0.38 210	0.20 121	0.22 30	0.18 13	0.44 107	0.36 131	0.23 44	0.29 101	0.24 79	0.17 19	0.28 13	0.23 89	0.12 54	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.12 82	0.11 57

WCG-NET（raft）	0.31 195	0.16 66	0.39 199	0.33 75	0.19 84	0.35 221	0.27 178	0.54 185	0.79 378	0.45 234	0.55 255	0.47 268	0.27 147	0.56 258	0.28 205	0.13 100	0.10 68	0.12 42	0.11 138	0.12 82	0.12 120

GCAPDPT-zeroshot4090	0.26 118	0.14 7	0.75 501	0.34 85	0.19 84	0.28 116	0.21 67	0.41 84	0.30 80	0.25 63	0.22 33	0.23 59	0.31 223	0.28 13	0.19 5	0.11 31	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.61 641

GCAPDPT-zeroshot	0.28 157	0.16 66	0.45 270	0.34 85	0.22 175	0.26 79	0.24 119	0.49 149	0.56 264	0.35 164	0.42 181	0.43 244	0.27 147	0.50 217	0.24 110	0.14 151	0.11 190	0.14 149	0.12 176	0.12 82	0.13 180

CAS	0.37 266	0.13 2	0.27 30	1.34 659	0.31 465	0.46 333	0.38 393	0.50 158	0.48 232	0.35 164	0.52 235	0.24 79	0.19 40	0.30 27	0.28 205	1.03 661	0.08 1	0.12 42	0.08 1	0.12 82	0.28 532

LoS	0.30 178	0.16 66	0.32 88	0.30 19	0.19 84	0.32 184	0.29 218	0.54 185	0.73 345	0.35 164	0.52 235	0.42 232	0.29 188	0.48 202	0.29 222	0.15 230	0.11 190	0.13 94	0.09 7	0.12 82	0.12 120
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
MC-Stereo	0.29 168	0.18 140	0.35 132	0.40 284	0.21 149	0.26 79	0.26 164	0.53 177	0.40 172	0.38 185	0.61 272	0.41 224	0.31 223	0.57 270	0.27 182	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.12 176	0.12 82	0.12 120

RCA-Stereo	0.36 247	0.18 140	0.37 176	0.38 210	0.23 211	0.31 165	0.33 305	0.70 304	1.25 589	0.45 234	0.65 282	0.46 263	0.43 333	0.40 124	0.29 222	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.12 176	0.12 82	0.12 120

DCANet-4	0.38 283	0.22 300	0.58 414	0.35 117	0.19 84	0.30 148	0.30 240	0.69 291	0.97 502	0.70 356	0.79 342	0.40 217	0.46 357	0.46 179	0.37 317	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.12 82	0.15 267

fff	0.39 296	0.18 140	0.46 282	0.35 117	0.19 84	0.30 148	0.30 240	0.73 335	1.08 548	0.70 356	0.79 342	0.44 251	0.62 443	0.47 192	0.37 317	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.12 82	0.15 267

RAFT-RH_RVC	0.57 486	0.18 140	0.44 262	0.38 210	0.23 211	0.56 386	0.24 119	0.61 228	0.73 345	1.18 592	3.90 671	0.55 303	0.40 320	0.67 379	0.38 332	0.14 151	0.11 190	0.20 410	0.15 289	0.12 82	0.14 226

AnonymousM	0.42 334	0.86 636	0.31 74	0.35 117	0.23 211	0.30 148	0.37 375	0.56 199	0.44 207	0.72 368	0.50 216	0.47 268	0.29 188	0.42 142	0.35 295	0.16 281	0.12 266	1.51 662	0.32 596	0.12 82	0.11 57

raftrobust	0.35 237	0.20 227	0.39 199	0.43 399	0.29 424	0.31 165	0.25 140	0.73 335	0.66 306	0.59 284	0.56 258	0.44 251	0.45 350	0.55 248	0.31 254	0.16 281	0.12 266	0.14 149	0.12 176	0.12 82	0.14 226

csc	0.39 296	0.18 140	0.46 282	0.35 117	0.19 84	0.30 148	0.30 240	0.73 335	1.08 548	0.70 356	0.79 342	0.44 251	0.62 443	0.47 192	0.37 317	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.12 82	0.15 267

cscssc	0.39 296	0.18 140	0.46 282	0.35 117	0.19 84	0.30 148	0.30 240	0.73 335	1.08 548	0.70 356	0.79 342	0.44 251	0.62 443	0.47 192	0.37 317	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.12 82	0.15 267

CREStereo	0.28 157	0.16 66	0.25 7	0.28 3	0.17 27	0.38 257	0.25 140	0.52 171	0.76 362	0.43 230	0.51 225	0.32 151	0.28 168	0.39 115	0.27 182	0.16 281	0.11 190	0.12 42	0.09 7	0.12 82	0.12 120
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
TS12	0.25 96	0.15 42	0.31 74	0.38 210	0.17 27	0.32 184	0.25 140	0.45 115	0.24 29	0.32 141	0.51 225	0.25 92	0.27 147	0.41 131	0.31 254	0.12 54	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.13 130	0.12 120

aanet-new-60k	0.25 96	0.17 94	0.60 427	0.37 185	0.17 27	0.38 257	0.24 119	0.39 58	0.31 89	0.24 53	0.25 58	0.26 101	0.31 223	0.45 169	0.18 2	0.11 31	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.13 130	0.11 57

aanet-new-70k	0.24 74	0.16 66	0.50 331	0.36 155	0.17 27	0.38 257	0.25 140	0.40 76	0.26 43	0.23 44	0.31 119	0.24 79	0.34 251	0.45 169	0.18 2	0.10 9	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.13 130	0.10 6

aanet-new-32k	0.24 74	0.16 66	0.36 156	0.36 155	0.18 49	0.38 257	0.21 67	0.43 98	0.26 43	0.28 103	0.23 40	0.34 167	0.34 251	0.32 49	0.19 5	0.12 54	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.13 130	0.11 57

aanet-new-30k	0.24 74	0.16 66	0.36 156	0.36 155	0.18 49	0.38 257	0.21 67	0.43 98	0.26 43	0.28 103	0.23 40	0.34 167	0.34 251	0.32 49	0.19 5	0.12 54	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.13 130	0.11 57

GCAP-Stereo-cres-4k	0.26 118	0.17 94	0.36 156	0.39 241	0.20 121	0.45 330	0.28 199	0.43 98	0.36 131	0.28 103	0.38 168	0.24 79	0.35 266	0.31 40	0.25 133	0.12 54	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.13 130	0.12 120

DepthFocus	0.20 15	0.13 2	0.31 74	0.29 8	0.24 257	0.18 11	0.20 41	0.27 6	0.18 8	0.24 53	0.25 58	0.15 1	0.18 27	0.27 9	0.19 5	0.15 230	0.12 266	0.17 282	0.17 379	0.13 130	0.10 6

Selective-IGEV-i32	0.25 96	0.18 140	0.37 176	0.37 185	0.20 121	0.27 100	0.25 140	0.59 216	0.25 36	0.27 89	0.26 72	0.34 167	0.18 27	0.62 326	0.23 89	0.12 54	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.13 130	0.11 57

LACA2	0.21 35	0.16 66	0.28 42	0.30 19	0.15 4	0.29 133	0.29 218	0.32 21	0.23 23	0.22 38	0.23 40	0.28 120	0.20 60	0.35 84	0.19 5	0.13 100	0.10 68	0.10 1	0.09 7	0.13 130	0.10 6

VMStereo-Base	0.28 157	0.17 94	0.29 54	0.30 19	0.18 49	0.31 165	0.27 178	0.51 164	0.66 306	0.32 141	0.48 207	0.42 232	0.25 115	0.42 142	0.29 222	0.15 230	0.12 266	0.12 42	0.10 66	0.13 130	0.15 267

FE-Mocha	0.33 213	0.20 227	0.55 388	0.39 241	0.27 372	0.31 165	0.20 41	0.77 361	0.38 147	0.67 335	0.56 258	0.57 315	0.26 135	0.38 109	0.23 89	0.15 230	0.10 68	0.17 282	0.16 320	0.13 130	0.13 180

GASTEREO	0.26 118	0.17 94	0.35 132	0.41 315	0.21 149	0.22 30	0.30 240	0.47 142	0.32 100	0.38 185	0.33 133	0.22 50	0.33 242	0.43 150	0.24 110	0.15 230	0.10 68	0.13 94	0.11 138	0.13 130	0.12 120

MSCF	0.25 96	0.17 94	0.36 156	0.41 315	0.21 149	0.20 20	0.31 268	0.47 142	0.32 100	0.37 176	0.33 133	0.23 59	0.34 251	0.37 99	0.23 89	0.15 230	0.10 68	0.13 94	0.11 138	0.13 130	0.13 180

monsterstereo	0.23 60	0.15 42	0.28 42	0.35 117	0.19 84	0.22 30	0.20 41	0.38 55	0.37 142	0.34 161	0.40 176	0.19 25	0.19 40	0.46 179	0.22 61	0.11 31	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.13 130	0.09 1

xyz-stereo-finetune	0.34 230	0.19 183	0.38 187	0.34 85	0.18 49	0.57 395	0.32 287	0.60 221	0.70 326	0.47 245	0.54 246	0.38 198	0.35 266	0.57 270	0.38 332	0.13 100	0.12 266	0.16 234	0.13 220	0.13 130	0.13 180

xyz-stereo	4.31 677	0.17 94	61.72 717	0.35 117	0.16 12	13.86 692	0.38 393	0.61 228	0.69 322	1.05 562	3.09 659	0.77 446	0.88 569	1.24 585	0.46 402	0.13 100	0.10 68	0.16 234	0.12 176	0.13 130	0.11 57

LG-Stereo	0.25 96	0.18 140	0.43 256	0.40 284	0.20 121	0.22 30	0.26 164	0.33 24	0.39 157	0.27 89	0.45 194	0.22 50	0.16 17	0.38 109	0.28 205	0.11 31	0.12 266	0.17 282	0.15 289	0.13 130	0.10 6

SGD-Stereo	0.22 44	0.16 66	0.28 42	0.32 56	0.16 12	0.28 116	0.20 41	0.39 58	0.29 67	0.25 63	0.29 101	0.21 41	0.27 147	0.38 109	0.27 182	0.16 281	0.09 18	0.13 94	0.11 138	0.13 130	0.11 57

GREAT-IGEV	0.23 60	0.15 42	0.33 95	0.30 19	0.23 211	0.20 20	0.26 164	0.35 42	0.34 115	0.21 24	0.31 119	0.22 50	0.21 74	0.50 217	0.22 61	0.12 54	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.13 130	0.12 120
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO_test	0.24 74	0.17 94	0.33 95	0.35 117	0.21 149	0.31 165	0.38 393	0.45 115	0.26 43	0.26 74	0.28 91	0.32 151	0.21 74	0.40 124	0.26 158	0.13 100	0.10 68	0.13 94	0.11 138	0.13 130	0.11 57

AIO-test1	0.39 296	0.18 140	0.42 238	0.51 529	0.25 289	0.44 322	0.30 240	0.74 342	1.20 583	0.41 219	0.71 303	0.45 259	0.29 188	0.56 258	0.27 182	0.15 230	0.13 342	0.19 373	0.21 485	0.13 130	0.18 378

fffft	0.26 118	0.18 140	0.39 199	0.37 185	0.23 211	0.29 133	0.35 346	0.46 127	0.26 43	0.37 176	0.23 40	0.27 114	0.22 88	0.55 248	0.28 205	0.12 54	0.09 18	0.16 234	0.13 220	0.13 130	0.13 180
1: 1. 1
UGAM-zero	0.48 395	0.21 266	0.66 453	0.38 210	0.23 211	0.36 238	0.22 92	1.30 580	0.43 201	0.67 335	0.61 272	1.74 630	0.89 572	0.79 465	0.27 182	0.15 230	0.12 266	0.15 197	0.12 176	0.13 130	0.14 226

model_zeroshot	0.35 237	0.20 227	0.56 401	0.41 315	0.30 449	0.51 351	0.26 164	0.69 291	0.48 232	0.65 319	0.51 225	0.52 293	0.25 115	0.46 179	0.27 182	0.17 329	0.13 342	0.15 197	0.14 257	0.13 130	0.14 226

Occ-G	0.27 138	0.15 42	0.32 88	0.35 117	0.21 149	0.28 116	0.32 287	0.44 107	0.34 115	0.29 115	0.43 187	0.49 278	0.25 115	0.50 217	0.30 240	0.14 151	0.11 190	0.14 149	0.11 138	0.13 130	0.13 180

U	3.17 670	0.17 94	0.35 132	0.41 315	0.71 639	57.93 716	0.20 41	0.43 98	0.39 157	0.26 74	0.23 40	0.23 59	0.22 88	0.26 5	0.22 61	0.16 281	0.10 68	0.74 646	0.13 220	0.13 130	0.11 57

AIO-Stereo	0.26 118	0.19 183	0.36 156	0.39 241	0.18 49	0.28 116	0.30 240	0.52 171	0.29 67	0.30 125	0.31 119	0.32 151	0.17 19	0.55 248	0.23 89	0.13 100	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.13 130	0.11 57

RAFT-Stereo-weight	0.33 213	0.19 183	0.36 156	0.39 241	0.23 211	0.28 116	0.29 218	0.69 291	0.83 417	0.55 274	0.51 225	0.58 331	0.20 60	0.48 202	0.30 240	0.13 100	0.10 68	0.14 149	0.12 176	0.13 130	0.12 120

MoCha-V2	0.26 118	0.16 66	0.30 65	0.41 315	0.18 49	0.27 100	0.26 164	0.57 204	0.28 58	0.37 176	0.27 81	0.33 160	0.34 251	0.56 258	0.23 89	0.12 54	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.13 130	0.13 180

IGEV++	0.25 96	0.17 94	0.35 132	0.40 284	0.23 211	0.24 50	0.23 112	0.56 199	0.24 29	0.29 115	0.36 156	0.30 138	0.22 88	0.33 63	0.29 222	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.10 66	0.13 130	0.14 226

MSKI-zero shot	0.33 213	0.19 183	0.36 156	0.41 315	0.22 175	0.32 184	0.22 92	0.65 256	0.45 212	0.52 262	0.64 280	0.60 346	0.19 40	0.78 461	0.27 182	0.14 151	0.11 190	0.14 149	0.10 66	0.13 130	0.13 180

AEACV	0.28 157	0.18 140	0.34 112	0.36 155	0.45 584	0.27 100	0.27 178	0.41 84	0.39 157	0.31 136	0.46 199	0.31 142	0.36 280	0.38 109	0.25 133	0.14 151	0.11 190	0.15 197	0.13 220	0.13 130	0.13 180

GCAP-Stereo	0.29 168	0.21 266	0.45 270	0.39 241	0.20 121	0.39 272	0.22 92	0.60 221	0.46 220	0.47 245	0.50 216	0.39 209	0.27 147	0.34 77	0.24 110	0.14 151	0.12 266	0.14 149	0.11 138	0.13 130	0.12 120

Any-RAFT	0.36 247	0.17 94	0.31 74	0.35 117	0.21 149	0.51 351	0.21 67	0.93 423	0.75 355	0.56 277	0.73 307	0.66 386	0.29 188	0.48 202	0.25 133	0.15 230	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.13 130	0.13 180

RAFT-Test	0.35 237	0.19 183	0.42 238	0.39 241	0.24 257	0.50 345	0.23 112	0.74 342	0.44 207	0.62 296	0.85 382	0.64 367	0.28 168	0.48 202	0.30 240	0.14 151	0.11 190	0.14 149	0.11 138	0.13 130	0.13 180

CES	0.29 168	0.15 42	0.25 7	0.31 33	0.71 639	0.36 238	0.27 178	0.51 164	0.47 228	0.34 161	0.48 207	0.27 114	0.23 99	0.40 124	0.24 110	0.13 100	0.11 190	0.12 42	0.08 1	0.13 130	0.32 557

Selective-IGEV	0.25 96	0.18 140	0.37 176	0.37 185	0.20 121	0.27 100	0.25 140	0.59 216	0.25 36	0.27 89	0.26 72	0.34 167	0.18 27	0.62 326	0.23 89	0.12 54	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.13 130	0.11 57

EGLCR-Stereo	0.27 138	0.17 94	0.36 156	0.35 117	0.21 149	0.37 250	0.20 41	0.58 209	0.37 142	0.29 115	0.28 91	0.42 232	0.18 27	0.47 192	0.27 182	0.14 151	0.10 68	0.16 234	0.14 257	0.13 130	0.12 120

ProNet	0.30 178	0.22 300	0.41 223	0.36 155	0.25 289	0.33 200	0.42 457	0.62 235	0.41 182	0.33 148	0.31 119	0.32 151	0.28 168	0.60 296	0.28 205	0.13 100	0.11 190	0.16 234	0.13 220	0.13 130	0.14 226

ADStereo(finetuned)	0.39 296	0.18 140	0.58 414	0.35 117	0.19 84	0.30 148	0.30 240	0.72 323	0.96 497	0.72 368	0.77 328	0.45 259	0.68 484	0.46 179	0.36 306	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.13 130	0.15 267

CIPLG	0.42 334	0.23 333	0.71 481	0.45 441	0.33 504	0.51 351	0.33 305	0.68 280	0.68 315	0.84 438	0.96 433	0.47 268	0.33 242	0.56 258	0.52 442	0.17 329	0.12 266	0.16 234	0.14 257	0.13 130	0.16 303

IPLGR_C	0.42 334	0.23 333	0.71 481	0.46 466	0.33 504	0.51 351	0.34 323	0.69 291	0.69 322	0.84 438	0.92 420	0.46 263	0.33 242	0.53 239	0.53 453	0.17 329	0.12 266	0.16 234	0.14 257	0.13 130	0.16 303

test-3	0.35 237	0.17 94	0.48 309	0.40 284	0.22 175	0.42 306	0.22 92	0.66 263	0.80 387	0.72 368	0.45 194	0.63 361	0.29 188	0.45 169	0.32 263	0.13 100	0.09 18	0.17 282	0.13 220	0.13 130	0.11 57

test_1	0.35 237	0.17 94	0.48 309	0.40 284	0.22 175	0.42 306	0.22 92	0.66 263	0.80 387	0.70 356	0.45 194	0.63 361	0.29 188	0.45 169	0.32 263	0.13 100	0.09 18	0.17 282	0.13 220	0.13 130	0.11 57

ACRE	0.42 334	0.23 333	0.73 494	0.45 441	0.33 504	0.50 345	0.33 305	0.68 280	0.70 326	0.82 424	0.92 420	0.46 263	0.32 234	0.53 239	0.52 442	0.17 329	0.12 266	0.15 197	0.14 257	0.13 130	0.16 303

TRStereo	0.39 296	0.32 497	0.64 445	0.49 506	0.41 560	0.30 148	0.30 240	0.97 438	0.63 291	0.53 270	0.43 187	0.52 293	0.26 135	0.77 453	0.29 222	0.18 372	0.12 266	0.19 373	0.19 439	0.13 130	0.13 180

XX-TBD	0.32 205	0.53 586	0.26 22	0.53 557	0.21 149	0.38 257	0.24 119	0.41 84	0.77 365	0.55 274	0.70 301	0.31 142	0.26 135	0.33 63	0.28 205	0.16 281	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.13 130	0.11 57

DCANet	0.38 283	0.18 140	0.46 282	0.35 117	0.19 84	0.30 148	0.30 240	0.72 323	0.96 497	0.72 368	0.77 328	0.45 259	0.56 403	0.47 192	0.36 306	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.13 130	0.15 267

111	0.42 334	0.18 140	0.46 282	0.35 117	0.19 84	0.52 359	0.28 199	0.76 355	1.16 571	0.52 262	0.92 420	0.65 373	0.51 381	0.65 357	0.37 317	0.15 230	0.10 68	0.14 149	0.12 176	0.13 130	0.16 303

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 266	0.18 140	0.45 270	0.36 155	0.19 84	0.33 200	0.28 199	0.67 274	0.77 365	0.72 368	0.99 454	0.56 309	0.39 315	0.44 160	0.31 254	0.11 31	0.09 18	0.15 197	0.14 257	0.13 130	0.11 57

CFNet-RSSM	0.35 237	0.18 140	0.47 294	0.39 241	0.22 175	0.35 221	0.23 112	0.78 365	0.86 430	0.67 335	0.54 246	0.56 309	0.28 168	0.49 212	0.28 205	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.12 176	0.13 130	0.12 120

Gwc-CoAtRS	0.35 237	0.18 140	0.46 282	0.39 241	0.23 211	0.34 213	0.22 92	0.74 342	0.77 365	0.62 296	0.60 268	0.58 331	0.29 188	0.47 192	0.29 222	0.14 151	0.11 190	0.14 149	0.12 176	0.13 130	0.13 180

PMTNet	0.33 213	0.17 94	0.26 22	0.29 8	0.18 49	0.44 322	0.22 92	0.57 204	0.66 306	0.46 242	0.54 246	0.38 198	0.34 251	0.50 217	0.25 133	0.75 649	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.13 130	0.12 120

quiztm	0.30 178	0.20 227	0.38 187	0.40 284	0.24 257	0.27 100	0.32 287	0.68 280	0.47 228	0.45 234	0.60 268	0.39 209	0.18 27	0.42 142	0.27 182	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.14 183	0.12 120

aanet-new-90k	0.24 74	0.17 94	0.60 427	0.35 117	0.18 49	0.33 200	0.27 178	0.40 76	0.28 58	0.20 15	0.25 58	0.21 41	0.35 266	0.48 202	0.18 2	0.11 31	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.14 183	0.09 1

aanet-new-78k	0.25 96	0.17 94	0.69 474	0.36 155	0.17 27	0.26 79	0.28 199	0.39 58	0.30 80	0.22 38	0.29 101	0.23 59	0.36 280	0.43 150	0.17 1	0.10 9	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.14 183	0.10 6

aanet-new-40k	0.24 74	0.17 94	0.52 362	0.35 117	0.18 49	0.37 250	0.21 67	0.39 58	0.26 43	0.25 63	0.28 91	0.26 101	0.34 251	0.25 4	0.21 39	0.11 31	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.14 183	0.10 6

aanet-new-24k	0.24 74	0.17 94	0.33 95	0.36 155	0.18 49	0.39 272	0.24 119	0.39 58	0.31 89	0.30 125	0.28 91	0.26 101	0.31 223	0.31 40	0.20 23	0.11 31	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.14 183	0.11 57

aanet-new-16k	0.23 60	0.17 94	0.38 187	0.37 185	0.17 27	0.26 79	0.18 13	0.44 107	0.38 147	0.28 103	0.24 51	0.25 92	0.26 135	0.31 40	0.22 61	0.12 54	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.14 183	0.11 57

Hybrid-DGEV-03	0.46 372	0.20 227	0.36 156	0.43 399	0.28 399	0.55 378	0.25 140	0.69 291	0.75 355	0.96 529	1.92 625	0.61 348	0.32 234	0.58 275	0.36 306	0.15 230	0.10 68	0.18 336	0.16 320	0.14 183	0.12 120

Hybrid-DGEV-2	0.43 348	0.23 333	0.47 294	0.48 494	0.30 449	0.57 395	0.24 119	0.84 388	1.00 514	0.67 335	0.67 294	0.59 341	0.73 512	0.61 303	0.36 306	0.14 151	0.12 266	0.18 336	0.16 320	0.14 183	0.13 180

NLSM1	0.33 213	0.19 183	0.36 156	0.40 284	0.25 289	0.65 449	0.27 178	0.59 216	0.52 253	0.38 185	0.53 242	0.29 125	0.29 188	0.56 258	0.33 274	0.16 281	0.17 470	0.18 336	0.15 289	0.14 183	0.13 180

GEAStereo	0.24 74	0.16 66	0.31 74	0.35 117	0.26 328	0.35 221	0.29 218	0.46 127	0.30 80	0.27 89	0.29 101	0.24 79	0.20 60	0.33 63	0.22 61	0.18 372	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.14 183	0.13 180

GSStereo	0.24 74	0.16 66	0.31 74	0.35 117	0.26 328	0.35 221	0.29 218	0.50 158	0.29 67	0.30 125	0.29 101	0.23 59	0.20 60	0.33 63	0.22 61	0.16 281	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.14 183	0.13 180

GS-Stereo							0.29 218	0.50 158	0.29 67	0.30 125	0.29 101	0.23 59	0.20 60	0.33 63	0.22 61	0.16 281	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.14 183	0.13 180

IGEV-FE	0.36 247	0.19 183	0.71 481	0.41 315	0.29 424	0.30 148	0.25 140	0.86 394	0.40 172	0.64 314	0.57 260	0.56 309	0.25 115	0.56 258	0.29 222	0.15 230	0.11 190	0.16 234	0.14 257	0.14 183	0.14 226

4.5_new	0.21 35	0.20 227	0.31 74	0.31 33	0.18 49	0.24 50	0.26 164	0.34 38	0.29 67	0.33 148	0.29 101	0.19 25	0.19 40	0.30 27	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.12 42	0.11 138	0.14 183	0.10 6

4.5w-stereo	0.21 35	0.20 227	0.31 74	0.31 33	0.18 49	0.24 50	0.26 164	0.34 38	0.29 67	0.33 148	0.29 101	0.19 25	0.19 40	0.30 27	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.12 42	0.11 138	0.14 183	0.10 6

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 74	0.17 94	0.34 112	0.40 284	0.21 149	0.18 11	0.21 67	0.36 46	0.27 55	0.30 125	0.52 235	0.28 120	0.28 168	0.27 9	0.24 110	0.14 151	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.14 183	0.14 226

MM-Stereo_test3	0.35 237	0.19 183	0.33 95	0.42 355	0.26 328	0.34 213	0.44 473	0.74 342	0.93 477	0.47 245	0.52 235	0.42 232	0.29 188	0.46 179	0.29 222	0.17 329	0.15 410	0.17 282	0.13 220	0.14 183	0.15 267

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 96	0.32 497	0.25 7	0.52 546	0.20 121	0.29 133	0.22 92	0.44 107	0.38 147	0.27 89	0.25 58	0.24 79	0.29 188	0.46 179	0.23 89	0.14 151	0.09 18	0.12 42	0.09 7	0.14 183	0.11 57

ours_stereo	0.27 138	0.22 300	0.35 132	0.38 210	0.24 257	0.30 148	0.32 287	0.46 127	0.39 157	0.27 89	0.34 144	0.35 179	0.23 99	0.49 212	0.27 182	0.13 100	0.11 190	0.16 234	0.12 176	0.14 183	0.12 120

fffy	0.29 168	0.22 300	0.38 187	0.38 210	0.23 211	0.33 200	0.29 218	0.55 191	0.42 189	0.33 148	0.37 162	0.39 209	0.27 147	0.52 233	0.28 205	0.13 100	0.12 266	0.16 234	0.13 220	0.14 183	0.12 120

tg	0.34 230	0.19 183	0.40 213	0.40 284	0.23 211	0.38 257	0.26 164	0.74 342	0.60 287	0.48 252	0.65 282	0.42 232	0.24 107	0.57 270	0.33 274	0.14 151	0.10 68	0.18 336	0.17 379	0.14 183	0.12 120

PAM_32	0.50 422	0.20 227	0.69 474	0.40 284	0.24 257	1.09 582	0.29 218	1.12 498	0.40 172	0.74 382	0.44 192	1.98 640	0.64 456	0.64 347	0.27 182	0.16 281	0.11 190	0.17 282	0.15 289	0.14 183	0.15 267

PAM	0.50 422	0.21 266	0.75 501	0.41 315	0.26 328	1.11 588	0.37 375	1.10 491	0.39 157	0.75 386	0.46 199	1.92 637	0.61 438	0.62 326	0.28 205	0.16 281	0.10 68	0.16 234	0.14 257	0.14 183	0.15 267

RAStereo	0.25 96	0.17 94	0.33 95	0.40 284	0.21 149	0.24 50	0.26 164	0.45 115	0.46 220	0.23 44	0.34 144	0.30 138	0.19 40	0.34 77	0.26 158	0.15 230	0.12 266	0.16 234	0.13 220	0.14 183	0.11 57

RSM++	0.26 118	0.19 183	0.36 156	0.37 185	0.21 149	0.28 116	0.29 218	0.54 185	0.34 115	0.26 74	0.23 40	0.36 189	0.21 74	0.52 233	0.24 110	0.12 54	0.11 190	0.14 149	0.12 176	0.14 183	0.11 57

RSM	0.26 118	0.19 183	0.35 132	0.37 185	0.21 149	0.27 100	0.33 305	0.55 191	0.28 58	0.26 74	0.25 58	0.38 198	0.20 60	0.59 284	0.23 89	0.12 54	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.14 183	0.11 57

IGEVStereo-DCA	0.30 178	0.24 357	0.42 238	0.36 155	0.27 372	0.38 257	0.34 323	0.66 263	0.35 125	0.39 197	0.31 119	0.35 179	0.27 147	0.62 326	0.25 133	0.16 281	0.12 266	0.16 234	0.12 176	0.14 183	0.16 303

rrr	0.31 195	0.24 357	0.56 401	0.36 155	0.27 372	0.38 257	0.31 268	0.56 199	0.44 207	0.39 197	0.31 119	0.35 179	0.27 147	0.62 326	0.25 133	0.16 281	0.12 266	0.16 234	0.13 220	0.14 183	0.14 226

IGEV_Zeroshot_test	0.36 247	0.19 183	0.71 481	0.41 315	0.29 424	0.30 148	0.25 140	0.86 394	0.40 172	0.64 314	0.57 260	0.56 309	0.25 115	0.56 258	0.29 222	0.15 230	0.11 190	0.16 234	0.14 257	0.14 183	0.14 226

UniTT-Stereo	0.27 138	0.18 140	0.40 213	0.40 284	0.28 399	0.30 148	0.28 199	0.40 76	0.33 108	0.30 125	0.46 199	0.27 114	0.25 115	0.48 202	0.35 295	0.17 329	0.13 342	0.14 149	0.12 176	0.14 183	0.13 180

MIM_Stereo	0.39 296	0.18 140	0.59 422	0.38 210	0.25 289	0.27 100	0.24 119	0.72 323	0.56 264	0.72 368	1.00 458	0.62 356	0.29 188	0.67 379	0.39 342	0.13 100	0.14 381	0.17 282	0.16 320	0.14 183	0.12 120

HH	0.37 266	0.22 300	0.49 319	0.41 315	0.26 328	0.36 238	0.30 240	0.87 397	0.41 182	0.45 234	0.59 265	0.78 449	0.43 333	0.77 453	0.26 158	0.15 230	0.11 190	0.15 197	0.14 257	0.14 183	0.14 226

HanStereo	0.37 266	0.22 300	0.49 319	0.41 315	0.26 328	0.36 238	0.30 240	0.87 397	0.41 182	0.45 234	0.59 265	0.78 449	0.43 333	0.77 453	0.26 158	0.15 230	0.11 190	0.15 197	0.14 257	0.14 183	0.14 226

DCRE	0.38 283	0.19 183	0.47 294	0.45 441	0.33 504	0.45 330	0.40 425	0.66 263	0.53 259	0.49 255	0.95 429	0.57 315	0.39 315	0.53 239	0.32 263	0.14 151	0.13 342	0.15 197	0.14 257	0.14 183	0.15 267

IPLG	0.40 312	0.21 266	0.64 445	0.41 315	0.25 289	0.54 372	0.27 178	0.77 361	0.68 315	0.85 451	0.82 363	0.33 160	0.32 234	0.64 347	0.49 429	0.13 100	0.11 190	0.16 234	0.14 257	0.14 183	0.14 226

MIPNet	0.39 296	0.22 300	0.66 453	0.40 284	0.25 289	0.53 365	0.29 218	0.78 365	0.74 351	0.68 347	0.60 268	0.40 217	0.48 367	0.45 169	0.39 342	0.14 151	0.11 190	0.16 234	0.13 220	0.14 183	0.14 226

CrosDoStereo	0.51 436	0.19 183	0.46 282	0.39 241	0.24 257	0.39 272	1.14 644	0.69 291	0.87 437	0.94 512	1.36 573	0.62 356	0.75 523	0.68 388	0.46 402	0.15 230	0.12 266	0.17 282	0.18 411	0.14 183	0.16 303

STrans-v2	0.47 385	0.21 266	0.49 319	0.41 315	0.25 289	0.54 372	0.49 511	1.16 515	0.82 411	0.67 335	1.05 483	0.71 404	0.67 475	0.74 426	0.34 286	0.15 230	0.11 190	0.17 282	0.15 289	0.14 183	0.14 226

TransformOpticalFlow	0.46 372	0.21 266	0.49 319	0.42 355	0.24 257	0.36 238	0.46 483	1.04 461	0.84 418	0.67 335	1.14 520	0.73 424	0.56 403	0.78 461	0.33 274	0.15 230	0.10 68	0.17 282	0.15 289	0.14 183	0.15 267

ASMatch	0.48 395	0.20 227	0.47 294	0.39 241	0.28 399	0.37 250	0.26 164	0.76 355	0.72 335	0.77 398	2.29 636	0.61 348	0.51 381	0.64 347	0.39 342	0.15 230	0.12 266	0.17 282	0.15 289	0.14 183	0.22 461

DeepStereo_LL	0.51 436	0.19 183	0.46 282	0.39 241	0.24 257	0.39 272	1.14 644	0.69 291	0.87 437	0.94 512	1.36 573	0.62 356	0.75 523	0.68 388	0.46 402	0.15 230	0.12 266	0.17 282	0.18 411	0.14 183	0.16 303

DEmStereo	0.49 409	0.18 140	0.53 371	0.39 241	0.26 328	0.57 395	0.33 305	0.65 256	0.75 355	0.90 491	1.65 609	0.57 315	1.02 594	0.63 339	0.44 391	0.14 151	0.12 266	0.16 234	0.16 320	0.14 183	0.17 350

DRaft	0.49 409	0.18 140	0.50 331	0.38 210	0.25 289	0.57 395	0.39 411	0.67 274	0.86 430	1.02 549	1.75 616	0.50 282	0.79 539	0.65 357	0.42 379	0.14 151	0.11 190	0.16 234	0.16 320	0.14 183	0.17 350

RAFT-345	0.41 327	0.19 183	0.42 238	0.39 241	0.23 211	0.32 184	0.25 140	0.62 235	0.56 264	0.74 382	1.77 617	0.44 251	0.35 266	0.67 379	0.37 317	0.14 151	0.11 190	0.18 336	0.14 257	0.14 183	0.13 180

CREStereo++_RVC	0.32 205	0.16 66	0.25 7	0.32 56	0.24 257	0.27 100	0.22 92	0.48 147	0.89 453	0.47 245	0.80 353	0.29 125	0.25 115	0.37 99	0.34 286	0.14 151	0.09 18	0.13 94	0.52 648	0.14 183	0.10 6
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.37 266	0.15 42	0.26 22	0.34 85	0.15 4	0.80 513	0.29 218	0.83 385	0.87 437	0.58 283	0.58 263	0.43 244	0.41 325	0.59 284	0.35 295	0.12 54	0.10 68	0.14 149	0.09 7	0.14 183	0.10 6

raft+_RVC	0.38 283	0.20 227	0.38 187	0.39 241	0.27 372	0.44 322	0.35 346	0.81 377	0.90 458	0.52 262	0.78 337	0.50 282	0.29 188	0.56 258	0.41 372	0.15 230	0.12 266	0.17 282	0.15 289	0.14 183	0.13 180

TANstereo	0.31 195	0.16 66	0.34 112	0.31 33	0.17 27	0.55 378	0.23 112	0.46 127	0.56 264	0.60 287	0.69 298	0.37 190	0.26 135	0.36 94	0.28 205	0.16 281	0.16 437	0.13 94	0.10 66	0.14 183	0.15 267

XX-Stereo	0.38 283	0.18 140	0.52 362	0.58 593	0.38 541	0.39 272	0.20 41	0.62 235	0.31 89	0.47 245	1.29 560	0.72 419	0.25 115	0.59 284	0.28 205	0.16 281	0.11 190	0.17 282	0.16 320	0.14 183	0.11 57

test_xeample3	0.31 195	0.23 333	0.56 401	0.36 155	0.26 328	0.35 221	0.32 287	0.60 221	0.38 147	0.44 233	0.32 130	0.33 160	0.28 168	0.66 369	0.27 182	0.14 151	0.12 266	0.16 234	0.12 176	0.14 183	0.14 226

ARAFT	0.48 395	0.25 388	0.82 520	0.42 355	0.25 289	0.56 386	0.54 539	0.82 383	0.82 411	0.92 501	0.75 321	0.75 433	0.48 367	0.89 502	0.37 317	0.15 230	0.12 266	0.23 490	0.22 506	0.14 183	0.14 226

AFF-stereo	0.39 296	0.20 227	0.42 238	0.37 185	0.22 175	0.27 100	0.31 268	0.67 274	0.72 335	0.66 326	1.12 509	0.75 433	0.38 299	0.57 270	0.35 295	0.11 31	0.09 18	0.16 234	0.16 320	0.14 183	0.12 120

EAI-Stereo	0.36 247	0.21 266	0.46 282	0.40 284	0.22 175	0.33 200	0.36 360	1.22 548	0.32 100	0.52 262	0.75 321	0.35 179	0.28 168	0.65 357	0.30 240	0.14 151	0.11 190	0.14 149	0.14 257	0.14 183	0.13 180

R-Stereo Train	0.40 312	0.19 183	0.47 294	0.43 399	0.27 372	0.41 295	0.31 268	0.74 342	0.38 147	0.90 491	1.28 556	0.58 331	0.35 266	0.43 150	0.35 295	0.15 230	0.13 342	0.14 149	0.12 176	0.14 183	0.14 226

RAFT-Stereo	0.40 312	0.19 183	0.47 294	0.43 399	0.27 372	0.41 295	0.31 268	0.74 342	0.38 147	0.90 491	1.28 556	0.58 331	0.35 266	0.43 150	0.35 295	0.15 230	0.13 342	0.14 149	0.12 176	0.14 183	0.14 226
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.49 409	0.26 425	0.73 494	0.38 210	0.18 49	0.64 441	0.33 305	0.84 388	0.89 453	0.96 529	1.12 509	0.72 419	0.45 350	1.00 549	0.59 478	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.14 183	0.14 226

aanet-32k-new	0.24 74	0.17 94	0.35 132	0.37 185	0.18 49	0.25 71	0.27 178	0.35 42	0.31 89	0.28 103	0.30 112	0.23 59	0.34 251	0.43 150	0.19 5	0.14 151	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.15 239	0.10 6

aanet-new	0.27 138	0.20 227	0.38 187	0.39 241	0.26 328	0.50 345	0.25 140	0.44 107	0.31 89	0.28 103	0.27 81	0.24 79	0.37 290	0.46 179	0.22 61	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.10 66	0.15 239	0.13 180

PSi22	0.31 195	0.19 183	0.32 88	0.36 155	0.19 84	0.29 133	0.19 25	0.44 107	0.78 370	0.28 103	0.32 130	0.56 309	0.43 333	0.81 473	0.26 158	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.15 239	0.12 120

LiteMatch	0.25 96	0.18 140	0.25 7	0.38 210	0.20 121	0.28 116	0.27 178	0.33 24	0.26 43	0.21 24	0.20 21	0.28 120	0.43 333	0.30 27	0.47 413	0.17 329	0.10 68	0.15 197	0.13 220	0.15 239	0.15 267

Lsterematch	0.39 296	0.18 140	0.40 213	0.38 210	0.20 121	0.41 295	0.27 178	0.59 216	0.75 355	0.68 347	1.01 463	0.49 278	0.43 333	0.60 296	0.47 413	0.17 329	0.10 68	0.15 197	0.13 220	0.15 239	0.15 267

WQFJA1	0.33 213	0.19 183	0.35 132	0.39 241	0.26 328	0.61 419	0.30 240	0.61 228	0.53 259	0.38 185	0.39 172	0.38 198	0.36 280	0.51 228	0.43 382	0.14 151	0.18 489	0.16 234	0.14 257	0.15 239	0.14 226

WQFJX	0.33 213	0.19 183	0.34 112	0.39 241	0.27 372	0.60 417	0.30 240	0.58 209	0.52 253	0.40 213	0.38 168	0.34 167	0.35 266	0.63 339	0.41 372	0.15 230	0.17 470	0.16 234	0.13 220	0.15 239	0.16 303

NLMM1	0.34 230	0.21 266	0.38 187	0.41 315	0.26 328	0.55 378	0.32 287	0.58 209	0.65 301	0.42 224	0.45 194	0.30 138	0.27 147	0.64 347	0.39 342	0.16 281	0.18 489	0.17 282	0.14 257	0.15 239	0.14 226

NLMM	0.33 213	0.19 183	0.35 132	0.39 241	0.26 328	0.61 419	0.30 240	0.61 228	0.52 253	0.38 185	0.39 172	0.38 198	0.36 280	0.50 217	0.43 382	0.14 151	0.18 489	0.16 234	0.14 257	0.15 239	0.14 226

gasm-f	0.25 96	0.17 94	0.30 65	0.35 117	0.26 328	0.25 71	0.36 360	0.46 127	0.30 80	0.27 89	0.35 150	0.24 79	0.30 213	0.37 99	0.24 110	0.18 372	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.15 239	0.13 180

Select-FE	0.48 395	0.26 425	0.96 559	0.42 355	0.36 530	0.34 213	0.20 41	1.02 454	0.37 142	0.61 292	1.01 463	1.04 534	0.79 539	0.74 426	0.29 222	0.17 329	0.13 342	0.17 282	0.20 463	0.15 239	0.25 507

DA	0.31 195	0.18 140	0.35 132	0.41 315	0.21 149	0.73 487	0.33 305	0.51 164	0.46 220	0.35 164	0.42 181	0.40 217	0.35 266	0.33 63	0.27 182	0.16 281	0.11 190	0.16 234	0.11 138	0.15 239	0.12 120

GGEV	0.31 195	0.18 140	0.35 132	0.41 315	0.21 149	0.73 487	0.33 305	0.51 164	0.46 220	0.35 164	0.42 181	0.40 217	0.35 266	0.33 63	0.27 182	0.16 281	0.11 190	0.16 234	0.11 138	0.15 239	0.12 120

S2M2_XL	0.19 12	0.18 140	0.28 42	0.27 2	0.20 121	0.15 3	0.16 2	0.23 3	0.16 6	0.21 24	0.26 72	0.17 6	0.17 19	0.24 2	0.21 39	0.17 329	0.16 437	0.15 197	0.14 257	0.15 239	0.12 120
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-Stereo_test	0.50 422	0.22 300	0.46 282	0.34 85	0.24 257	0.58 401	0.59 560	1.14 508	0.79 378	0.89 483	0.96 433	0.96 508	0.59 425	0.72 420	0.67 500	0.17 329	0.12 266	0.14 149	0.12 176	0.15 239	0.16 303

MM-Stereo_test2	0.30 178	0.18 140	0.41 223	0.41 315	0.25 289	0.41 295	0.41 446	0.65 256	0.43 201	0.38 185	0.36 156	0.31 142	0.26 135	0.55 248	0.25 133	0.12 54	0.11 190	0.15 197	0.12 176	0.15 239	0.12 120

MM-Stereo_test1	0.34 230	0.19 183	0.37 176	0.42 355	0.23 211	0.35 221	0.44 473	0.62 235	0.56 264	0.61 292	0.51 225	0.38 198	0.36 280	0.65 357	0.27 182	0.15 230	0.13 342	0.17 282	0.14 257	0.15 239	0.13 180

HART	0.30 178	0.17 94	0.33 95	0.41 315	0.21 149	0.32 184	0.26 164	0.67 274	0.32 100	0.33 148	0.66 287	0.41 224	0.22 88	0.58 275	0.25 133	0.12 54	0.11 190	0.15 197	0.11 138	0.15 239	0.12 120

SCV	0.27 138	0.20 227	0.37 176	0.36 155	0.22 175	0.27 100	0.33 305	0.65 256	0.31 89	0.25 63	0.29 101	0.37 190	0.23 99	0.52 233	0.23 89	0.19 412	0.11 190	0.14 149	0.11 138	0.15 239	0.12 120

AIO-test2	0.40 312	0.21 266	0.44 262	0.48 494	0.26 328	0.44 322	0.38 393	0.79 372	1.28 596	0.37 176	0.87 393	0.38 198	0.30 213	0.50 217	0.28 205	0.16 281	0.13 342	0.21 454	0.24 537	0.15 239	0.15 267

mms	0.27 138	0.21 266	0.36 156	0.38 210	0.25 289	0.31 165	0.32 287	0.43 98	0.33 108	0.29 115	0.34 144	0.34 167	0.20 60	0.48 202	0.26 158	0.13 100	0.11 190	0.16 234	0.13 220	0.15 239	0.13 180

UGAM	0.54 462	0.23 333	0.51 341	0.46 466	0.26 328	0.40 281	0.52 526	0.65 256	1.19 580	0.78 409	1.15 523	1.38 605	0.56 403	1.03 555	0.56 463	0.18 372	0.15 410	0.25 519	0.21 485	0.15 239	0.13 180

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 481	3.08 688	2.41 648	0.32 56	0.18 49	0.29 133	0.20 41	0.39 58	0.33 108	0.29 115	0.25 58	0.18 17	0.18 27	0.32 49	0.22 61	1.08 662	0.09 18	0.17 282	0.16 320	0.15 239	0.96 654

IGEV-Stereo+	0.25 96	0.15 42	0.28 42	0.32 56	0.19 84	0.13 1	0.17 3	0.29 15	0.30 80	0.22 38	0.15 4	0.22 50	0.22 88	0.42 142	0.22 61	0.14 151	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.15 239	1.09 661

MGS-Stereo	0.29 168	0.20 227	0.42 238	0.37 185	0.24 257	0.37 250	0.30 240	0.40 76	0.50 243	0.32 141	0.51 225	0.40 217	0.24 107	0.45 169	0.28 205	0.16 281	0.12 266	0.15 197	0.13 220	0.15 239	0.14 226

tta	0.53 457	0.24 357	0.67 458	0.35 117	0.20 121	0.63 431	0.34 323	1.26 561	1.06 536	0.85 451	1.02 467	0.71 404	0.66 466	0.96 530	0.60 479	0.19 412	0.16 437	0.18 336	0.17 379	0.15 239	0.16 303

qqq1	0.51 436	0.24 357	0.67 458	0.35 117	0.20 121	0.63 431	0.34 323	1.26 561	1.06 536	0.85 451	1.02 467	0.71 404	0.66 466	0.96 530	0.36 306	0.19 412	0.16 437	0.14 149	0.12 176	0.15 239	0.16 303

fff1	0.51 436	0.24 357	0.67 458	0.35 117	0.20 121	0.63 431	0.34 323	1.26 561	1.06 536	0.85 451	1.02 467	0.71 404	0.66 466	0.96 530	0.36 306	0.19 412	0.16 437	0.14 149	0.12 176	0.15 239	0.16 303

AE-Stereo	0.36 247	0.21 266	0.47 294	0.49 506	0.31 465	0.50 345	0.34 323	0.72 323	0.73 345	0.34 161	0.55 255	0.52 293	0.28 168	0.48 202	0.31 254	0.13 100	0.13 342	0.18 336	0.16 320	0.15 239	0.14 226

ff7	0.30 178	0.22 300	0.42 238	0.37 185	0.26 328	0.31 165	0.34 323	0.66 263	0.35 125	0.39 197	0.33 133	0.31 142	0.28 168	0.61 303	0.26 158	0.14 151	0.11 190	0.17 282	0.12 176	0.15 239	0.16 303

ffff	0.30 178	0.22 300	0.42 238	0.37 185	0.26 328	0.31 165	0.34 323	0.66 263	0.35 125	0.39 197	0.33 133	0.31 142	0.28 168	0.61 303	0.26 158	0.14 151	0.11 190	0.17 282	0.12 176	0.15 239	0.16 303

11t	0.30 178	0.22 300	0.42 238	0.37 185	0.26 328	0.31 165	0.34 323	0.66 263	0.35 125	0.39 197	0.33 133	0.31 142	0.28 168	0.61 303	0.26 158	0.14 151	0.11 190	0.17 282	0.12 176	0.15 239	0.16 303

MaDis-Stereo	0.27 138	0.19 183	0.39 199	0.37 185	0.26 328	0.28 116	0.28 199	0.45 115	0.37 142	0.27 89	0.27 81	0.40 217	0.27 147	0.40 124	0.30 240	0.16 281	0.14 381	0.16 234	0.13 220	0.15 239	0.12 120

anonymousdsp	0.30 178	0.22 300	0.41 223	0.38 210	0.26 328	0.31 165	0.35 346	0.68 280	0.36 131	0.40 213	0.33 133	0.32 151	0.28 168	0.62 326	0.26 158	0.14 151	0.10 68	0.17 282	0.12 176	0.15 239	0.16 303

TestStereo1	0.44 355	0.24 357	0.45 270	0.52 546	0.25 289	0.35 221	0.40 425	0.81 377	0.94 486	0.70 356	0.96 433	0.48 272	0.45 350	0.94 522	0.33 274	0.16 281	0.13 342	0.18 336	0.16 320	0.15 239	0.14 226

ccc-4	0.30 178	0.22 300	0.42 238	0.37 185	0.26 328	0.31 165	0.34 323	0.66 263	0.35 125	0.39 197	0.33 133	0.31 142	0.28 168	0.61 303	0.26 158	0.14 151	0.11 190	0.17 282	0.12 176	0.15 239	0.16 303

raft_robust	0.41 327	0.24 357	0.39 199	0.43 399	0.22 175	0.40 281	0.33 305	0.80 375	0.98 507	0.80 417	0.88 397	0.41 224	0.32 234	0.89 502	0.30 240	0.14 151	0.12 266	0.16 234	0.18 411	0.15 239	0.13 180

RAFT+CT+SA	0.40 312	0.24 357	0.40 213	0.53 557	0.27 372	0.28 116	0.45 480	0.79 372	0.81 398	0.51 258	0.90 406	0.42 232	0.39 315	0.81 473	0.33 274	0.15 230	0.11 190	0.18 336	0.18 411	0.15 239	0.15 267

SA-5K	0.44 355	0.24 357	0.45 270	0.52 546	0.25 289	0.35 221	0.40 425	0.81 377	0.94 486	0.70 356	0.96 433	0.48 272	0.45 350	0.94 522	0.33 274	0.16 281	0.13 342	0.18 336	0.16 320	0.15 239	0.14 226

Sa-1000	0.49 409	0.25 388	0.45 270	0.46 466	0.25 289	0.64 441	0.34 323	0.85 390	0.95 490	0.85 451	1.51 600	0.55 303	0.44 343	0.94 522	0.31 254	0.16 281	0.12 266	0.21 454	0.20 463	0.15 239	0.14 226

SA	0.45 364	0.26 425	0.50 331	0.47 487	0.24 257	0.46 333	0.36 360	0.79 372	1.00 514	0.61 292	1.04 480	0.50 282	0.50 376	0.98 539	0.33 274	0.16 281	0.13 342	0.21 454	0.19 439	0.15 239	0.14 226

test_4	0.37 266	0.19 183	0.34 112	0.45 441	0.26 328	0.20 20	0.34 323	0.58 209	0.42 189	0.60 287	1.45 593	0.43 244	0.26 135	0.67 379	0.29 222	0.12 54	0.10 68	0.17 282	0.19 439	0.15 239	0.12 120

IGEV-Stereo	0.30 178	0.22 300	0.41 223	0.38 210	0.26 328	0.30 148	0.35 346	0.68 280	0.36 131	0.40 213	0.33 133	0.32 151	0.28 168	0.62 326	0.26 158	0.14 151	0.10 68	0.17 282	0.12 176	0.15 239	0.16 303
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.46 372	0.22 300	0.53 371	0.43 399	0.30 449	0.30 148	0.53 531	0.66 263	0.71 333	0.62 296	0.89 400	1.01 525	0.67 475	0.76 446	0.67 500	0.13 100	0.12 266	0.17 282	0.15 289	0.15 239	0.17 350

iRaft-Stereo_20w	0.42 334	0.20 227	0.63 440	0.39 241	0.27 372	0.33 200	0.25 140	1.76 649	0.37 142	0.73 375	0.53 242	0.63 361	0.42 330	0.86 492	0.29 222	0.14 151	0.11 190	0.14 149	0.13 220	0.15 239	0.15 267

GMOStereo	0.38 283	0.19 183	0.42 238	0.43 399	0.24 257	0.40 281	0.39 411	0.55 191	0.64 295	0.89 483	0.84 373	0.65 373	0.37 290	0.39 115	0.29 222	0.14 151	0.12 266	0.20 410	0.18 411	0.15 239	0.12 120

error version	0.38 283	0.19 183	0.42 238	0.43 399	0.24 257	0.40 281	0.39 411	0.55 191	0.64 295	0.89 483	0.84 373	0.65 373	0.37 290	0.39 115	0.29 222	0.14 151	0.12 266	0.20 410	0.18 411	0.15 239	0.12 120

test-v	0.38 283	0.19 183	0.42 238	0.43 399	0.24 257	0.40 281	0.39 411	0.55 191	0.64 295	0.89 483	0.84 373	0.65 373	0.37 290	0.39 115	0.29 222	0.14 151	0.12 266	0.20 410	0.18 411	0.15 239	0.12 120

test_3	0.37 266	0.19 183	0.50 331	0.45 441	0.24 257	0.47 337	0.36 360	0.69 291	0.84 418	0.66 326	0.46 199	0.68 397	0.25 115	0.45 169	0.32 263	0.12 54	0.10 68	0.18 336	0.16 320	0.15 239	0.12 120

HHNet	0.42 334	0.19 183	0.43 256	0.35 117	0.38 541	0.33 200	0.33 305	0.71 312	0.78 370	0.87 466	1.30 562	0.52 293	0.36 280	0.53 239	0.37 317	0.16 281	0.11 190	0.19 373	0.15 289	0.15 239	0.25 507

IIG-Stereo	0.45 364	0.22 300	0.48 309	0.51 529	0.26 328	0.43 311	0.21 67	0.73 335	0.80 387	0.84 438	0.95 429	0.82 465	0.46 357	0.95 528	0.37 317	0.16 281	0.12 266	0.19 373	0.15 289	0.15 239	0.12 120

FTStereo	0.56 481	0.21 266	0.39 199	0.42 355	0.25 289	0.39 272	0.73 600	0.69 291	0.45 212	1.09 578	3.23 660	0.69 399	0.71 496	0.55 248	0.34 286	0.15 230	0.13 342	0.19 373	0.17 379	0.15 239	0.32 557

THIR-Stereo	0.51 436	0.19 183	0.47 294	0.39 241	0.23 211	0.74 493	0.64 577	0.68 280	0.88 448	1.03 552	1.40 579	0.71 404	0.75 523	0.64 347	0.43 382	0.16 281	0.11 190	0.17 282	0.18 411	0.15 239	0.17 350

GrayStereo	0.49 409	0.20 227	0.44 262	0.47 487	0.29 424	0.51 351	0.62 567	0.71 312	0.66 306	1.04 557	1.46 594	0.77 446	0.73 512	0.58 275	0.35 295	0.15 230	0.12 266	0.17 282	0.17 379	0.15 239	0.30 544

test-2	0.38 283	0.19 183	0.42 238	0.43 399	0.24 257	0.40 281	0.39 411	0.55 191	0.64 295	0.89 483	0.84 373	0.65 373	0.37 290	0.39 115	0.29 222	0.14 151	0.12 266	0.20 410	0.18 411	0.15 239	0.12 120

cross-raft	0.34 230	0.20 227	0.38 187	0.45 441	0.24 257	0.32 184	0.35 346	0.77 361	0.42 189	0.62 296	0.77 328	0.58 331	0.27 147	0.46 179	0.31 254	0.12 54	0.10 68	0.15 197	0.13 220	0.15 239	0.12 120

test-1	0.37 266	0.20 227	0.76 505	0.47 487	0.27 372	0.44 322	0.36 360	0.63 243	0.65 301	0.49 255	0.67 294	0.54 300	0.35 266	0.42 142	0.30 240	0.14 151	0.12 266	0.16 234	0.14 257	0.15 239	0.18 378

cf-r	0.49 409	0.24 357	0.49 319	0.40 284	0.23 211	0.58 401	0.38 393	0.92 421	0.87 437	0.77 398	1.06 490	0.98 513	0.67 475	0.59 284	0.61 485	0.21 450	0.14 381	0.17 282	0.19 439	0.15 239	0.16 303

CCAANet	0.42 334	0.19 183	0.39 199	0.38 210	0.25 289	0.65 449	0.39 411	0.76 355	0.58 277	0.52 262	1.05 483	0.65 373	0.60 431	0.62 326	0.47 413	0.17 329	0.13 342	0.15 197	0.16 320	0.15 239	0.16 303

DIP-Stereo	0.40 312	0.22 300	0.58 414	0.42 355	0.29 424	0.62 425	0.27 178	0.87 397	0.42 189	0.65 319	0.86 386	0.52 293	0.35 266	0.67 379	0.43 382	0.15 230	0.13 342	0.17 282	0.14 257	0.15 239	0.17 350
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RASNet	0.57 486	0.24 357	0.61 431	0.39 241	0.23 211	0.71 479	0.40 425	1.02 454	0.93 477	0.77 398	1.05 483	1.05 539	0.98 589	0.99 544	1.03 579	0.16 281	0.14 381	0.14 149	0.17 379	0.15 239	0.14 226

iResNet_ROB	0.55 471	0.24 357	0.61 431	0.38 210	0.22 175	0.66 457	0.30 240	1.59 635	1.33 606	0.94 512	1.05 483	0.81 463	0.69 486	0.84 487	0.46 402	0.17 329	0.12 266	0.14 149	0.09 7	0.15 239	0.20 423

pmcnn	1.27 626	0.31 494	1.14 583	0.41 315	0.23 211	0.97 554	0.71 589	1.23 552	1.32 604	1.83 642	2.34 639	11.25 691	0.89 572	1.04 557	0.96 565	0.15 230	0.12 266	0.12 42	0.10 66	0.15 239	0.16 303

aanet-new-28k	0.24 74	0.18 140	0.48 309	0.36 155	0.17 27	0.32 184	0.23 112	0.38 55	0.28 58	0.28 103	0.23 40	0.29 125	0.33 242	0.31 40	0.22 61	0.13 100	0.10 68	0.13 94	0.11 138	0.16 302	0.13 180

aanet-new-10k	0.26 118	0.18 140	0.57 410	0.39 241	0.18 49	0.44 322	0.22 92	0.46 127	0.36 131	0.27 89	0.31 119	0.26 101	0.29 188	0.29 20	0.22 61	0.13 100	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.16 302	0.11 57

aanet-new-12k	0.25 96	0.19 183	0.49 319	0.41 315	0.18 49	0.32 184	0.22 92	0.45 115	0.38 147	0.28 103	0.23 40	0.23 59	0.36 280	0.30 27	0.24 110	0.12 54	0.09 18	0.14 149	0.11 138	0.16 302	0.12 120

RT-IGEV	0.55 471	0.20 227	0.70 478	0.42 355	0.25 289	0.89 539	0.63 572	1.27 566	0.80 387	0.92 501	1.00 458	1.23 579	0.67 475	0.68 388	0.33 274	0.19 412	0.14 381	0.17 282	0.14 257	0.16 302	0.22 461

Selective-IGEV-i1	0.46 372	0.21 266	0.60 427	0.43 399	0.24 257	0.67 466	0.53 531	1.07 478	0.90 458	0.65 319	0.82 363	0.80 460	0.38 299	0.56 258	0.40 365	0.16 281	0.14 381	0.15 197	0.13 220	0.16 302	0.17 350

WQFJX1	0.33 213	0.20 227	0.35 132	0.42 355	0.28 399	0.52 359	0.33 305	0.56 199	0.55 262	0.40 213	0.36 156	0.33 160	0.30 213	0.72 420	0.40 365	0.15 230	0.18 489	0.17 282	0.14 257	0.16 302	0.16 303

SCV_C0	0.28 157	0.20 227	0.40 213	0.36 155	0.25 289	0.23 42	0.28 199	0.60 221	0.41 182	0.31 136	0.36 156	0.37 190	0.20 60	0.61 303	0.23 89	0.13 100	0.11 190	0.13 94	0.11 138	0.16 302	0.13 180

StereoAnything_RVC	0.22 44	0.85 635	0.41 223	0.28 3	0.16 12	0.23 42	0.18 13	0.23 3	0.19 10	0.16 3	0.16 8	0.15 1	0.21 74	0.32 49	0.19 5	0.16 281	0.09 18	0.12 42	0.09 7	0.16 302	0.10 6

DispNO	0.48 395	0.24 357	0.84 531	0.40 284	0.31 465	0.58 401	0.39 411	0.91 412	0.79 378	0.79 414	0.83 370	0.71 404	0.59 425	0.75 434	0.50 433	0.19 412	0.14 381	0.20 410	0.18 411	0.16 302	0.17 350

CoDeX	0.48 395	0.21 266	0.53 371	0.43 399	0.25 289	0.74 493	0.38 393	1.36 598	0.82 411	0.84 438	0.96 433	0.63 361	0.57 415	0.63 339	0.40 365	0.17 329	0.13 342	0.17 282	0.15 289	0.16 302	0.15 267

cc1	0.38 283	0.25 388	0.35 132	0.42 355	0.23 211	0.53 365	0.37 375	0.71 312	1.17 574	0.42 224	0.50 216	0.34 167	0.47 362	0.61 303	0.26 158	0.17 329	0.11 190	0.19 373	0.13 220	0.16 302	0.17 350

ffm	0.47 385	0.28 456	0.68 465	0.39 241	0.26 328	0.56 386	0.40 425	0.72 323	1.13 562	0.76 392	0.98 446	0.71 404	0.55 395	0.61 303	0.26 158	0.17 329	0.11 190	0.25 519	0.21 485	0.16 302	0.17 350

ff1	0.56 481	0.28 456	0.68 465	0.39 241	0.26 328	0.56 386	0.40 425	0.72 323	1.13 562	0.76 392	0.98 446	0.71 404	0.55 395	1.25 586	1.46 615	0.17 329	0.11 190	0.25 519	0.21 485	0.16 302	0.17 350

tt1	0.37 266	0.25 388	0.35 132	0.43 399	0.23 211	0.52 359	0.37 375	0.72 323	1.13 562	0.42 224	0.46 199	0.35 179	0.44 343	0.61 303	0.26 158	0.17 329	0.11 190	0.19 373	0.13 220	0.16 302	0.17 350

EKT-Stereo	0.36 247	0.24 357	0.44 262	0.44 426	0.30 449	0.37 250	0.30 240	0.72 323	0.68 315	0.47 245	0.63 277	0.49 278	0.28 168	0.59 284	0.34 286	0.19 412	0.14 381	0.18 336	0.15 289	0.16 302	0.18 378

4D-IteraStereo	0.33 213	0.19 183	0.43 256	0.40 284	0.24 257	0.32 184	0.27 178	0.59 216	0.72 335	0.66 326	0.53 242	0.42 232	0.22 88	0.46 179	0.30 240	0.14 151	0.09 18	0.20 410	0.16 320	0.16 302	0.12 120

anonymousdsp2	0.37 266	0.21 266	0.49 319	0.38 210	0.24 257	0.48 342	0.31 268	0.91 412	0.68 315	0.57 280	0.51 225	0.51 289	0.34 251	0.59 284	0.33 274	0.14 151	0.11 190	0.14 149	0.10 66	0.16 302	0.16 303

anonymousa	0.51 436	0.21 266	0.47 294	0.39 241	0.25 289	0.89 539	0.36 360	0.78 365	0.63 291	0.88 476	1.54 602	1.09 555	0.67 475	0.53 239	0.46 402	0.17 329	0.14 381	0.19 373	0.21 485	0.16 302	0.16 303

Selective-RAFT	0.36 247	0.23 333	0.54 384	0.45 441	0.22 175	0.64 441	0.27 178	0.62 235	0.65 301	0.41 219	0.38 168	0.55 303	0.39 315	0.59 284	0.36 306	0.14 151	0.12 266	0.14 149	0.12 176	0.16 302	0.14 226

DisPM	0.40 312	0.20 227	0.50 331	0.42 355	0.27 372	0.24 50	0.30 240	0.68 280	0.61 290	0.88 476	0.87 393	0.59 341	0.32 234	0.80 468	0.34 286	0.19 412	0.12 266	0.19 373	0.17 379	0.16 302	0.21 442

RAFT_CTSACE	0.46 372	0.20 227	0.48 309	0.46 466	0.27 372	0.34 213	0.39 411	0.62 235	0.74 351	0.78 409	1.44 589	0.86 473	0.38 299	1.09 563	0.27 182	0.13 100	0.13 342	0.18 336	0.16 320	0.16 302	0.12 120

GLC_STEREO	0.30 178	0.20 227	0.28 42	0.44 426	0.19 84	0.31 165	0.25 140	0.49 149	0.43 201	0.37 176	0.47 205	0.40 217	0.23 99	0.51 228	0.37 317	0.15 230	0.18 489	0.19 373	0.16 320	0.16 302	0.14 226

IPLGR	0.40 312	0.22 300	0.70 478	0.40 284	0.22 175	0.51 351	0.29 218	0.78 365	0.78 370	0.80 417	0.77 328	0.44 251	0.41 325	0.48 202	0.40 365	0.14 151	0.12 266	0.16 234	0.14 257	0.16 302	0.14 226

OMP-Stereo	0.43 348	0.23 333	0.50 331	0.53 557	0.25 289	0.36 238	0.24 119	0.73 335	0.81 398	0.78 409	0.64 280	0.88 482	0.41 325	0.95 528	0.36 306	0.15 230	0.12 266	0.20 410	0.15 289	0.16 302	0.13 180

NF-Stereo	0.39 296	0.21 266	0.51 341	0.42 355	0.25 289	0.26 79	0.30 240	0.71 312	0.72 335	0.66 326	0.77 328	0.57 315	0.31 223	0.69 396	0.39 342	0.18 372	0.12 266	0.20 410	0.16 320	0.16 302	0.27 521

OCTAStereo	0.39 296	0.21 266	0.51 341	0.42 355	0.25 289	0.26 79	0.30 240	0.71 312	0.72 335	0.66 326	0.77 328	0.58 331	0.31 223	0.69 396	0.39 342	0.18 372	0.12 266	0.20 410	0.16 320	0.16 302	0.27 521

PFNet	0.43 348	0.19 183	0.61 431	0.44 426	0.24 257	0.42 306	0.31 268	0.76 355	0.81 398	1.01 545	0.74 319	0.67 393	0.41 325	0.75 434	0.39 342	0.16 281	0.10 68	0.20 410	0.15 289	0.16 302	0.14 226

RE-Stereo	0.39 296	0.21 266	0.51 341	0.42 355	0.25 289	0.26 79	0.30 240	0.71 312	0.72 335	0.66 326	0.77 328	0.57 315	0.31 223	0.70 404	0.39 342	0.18 372	0.12 266	0.20 410	0.16 320	0.16 302	0.27 521

TVStereo	0.39 296	0.21 266	0.51 341	0.42 355	0.25 289	0.26 79	0.30 240	0.71 312	0.72 335	0.66 326	0.77 328	0.57 315	0.31 223	0.70 404	0.39 342	0.18 372	0.12 266	0.20 410	0.16 320	0.16 302	0.27 521

CroCo-Stereo	0.27 138	0.23 333	0.40 213	0.49 506	0.22 175	0.20 20	0.29 218	0.55 191	0.45 212	0.29 115	0.27 81	0.42 232	0.26 135	0.30 27	0.26 158	0.15 230	0.13 342	0.13 94	0.12 176	0.16 302	0.13 180
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
RAFT	0.46 372	0.23 333	0.52 362	0.48 494	0.27 372	0.55 378	0.47 491	0.68 280	0.60 287	0.83 432	0.82 363	1.00 521	0.56 403	0.76 446	0.37 317	0.18 372	0.16 437	0.22 469	0.20 463	0.16 302	0.14 226

iRaftStereo_RVC	0.33 213	0.20 227	0.40 213	0.40 284	0.23 211	0.31 165	0.29 218	0.70 304	0.55 262	0.49 255	0.66 287	0.37 190	0.23 99	0.47 192	0.33 274	0.14 151	0.11 190	0.19 373	0.17 379	0.16 302	0.13 180

DN	0.31 195	0.19 183	0.35 132	0.39 241	0.27 372	0.35 221	0.27 178	0.57 204	0.58 277	0.33 148	0.43 187	0.50 282	0.23 99	0.41 131	0.24 110	0.21 450	0.14 381	0.16 234	0.13 220	0.17 334	0.19 391

aanet-new-14k	0.26 118	0.20 227	0.47 294	0.38 210	0.17 27	0.18 11	0.25 140	0.54 185	0.51 250	0.29 115	0.30 112	0.22 50	0.31 223	0.34 77	0.24 110	0.13 100	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.17 334	0.12 120

IGEV_i1	0.45 364	0.23 333	0.57 410	0.40 284	0.23 211	0.64 441	0.42 457	1.05 468	0.65 301	0.71 366	0.70 301	0.76 440	0.47 362	0.75 434	0.45 397	0.16 281	0.14 381	0.16 234	0.13 220	0.17 334	0.18 378

NLCSM	0.35 237	0.21 266	0.36 156	0.44 426	0.29 424	0.53 365	0.40 425	0.54 185	0.51 250	0.47 245	0.37 162	0.33 160	0.34 251	0.75 434	0.42 379	0.16 281	0.17 470	0.17 282	0.16 320	0.17 334	0.17 350

FlowAnything_test	0.30 178	0.20 227	0.41 223	0.48 494	0.26 328	0.46 333	0.25 140	0.45 115	0.33 108	0.30 125	0.26 72	0.35 179	0.26 135	0.41 131	0.39 342	0.21 450	0.15 410	0.22 469	0.26 562	0.17 334	0.17 350

G2L-ROB	0.49 409	0.20 227	0.48 309	0.36 155	0.22 175	0.58 401	0.42 457	1.19 530	0.74 351	0.86 461	0.76 324	1.08 549	0.59 425	0.81 473	0.60 479	0.17 329	0.12 266	0.15 197	0.12 176	0.17 334	0.20 423

G2L-Stereo	0.51 436	0.25 388	0.55 388	0.44 426	0.27 372	0.46 333	0.47 491	0.98 440	0.81 398	0.86 461	0.90 406	0.91 496	0.56 403	0.88 500	0.80 532	0.21 450	0.17 470	0.22 469	0.18 411	0.17 334	0.22 461

HI	0.46 372	0.22 300	0.41 223	0.35 117	0.35 523	0.27 100	0.32 287	0.75 351	0.50 243	0.90 491	1.13 516	1.12 565	0.73 512	0.70 404	0.57 469	0.12 54	0.10 68	0.17 282	0.17 379	0.17 334	0.16 303

CoSv	0.46 372	0.22 300	0.41 223	0.35 117	0.35 523	0.27 100	0.32 287	0.75 351	0.50 243	0.90 491	1.13 516	1.12 565	0.73 512	0.70 404	0.57 469	0.12 54	0.10 68	0.17 282	0.17 379	0.17 334	0.16 303

IGEV-RUCA	0.26 118	0.16 66	0.36 156	0.40 284	0.27 372	0.32 184	0.20 41	0.39 58	0.36 131	0.27 89	0.31 119	0.25 92	0.21 74	0.50 217	0.24 110	0.20 434	0.11 190	0.13 94	0.10 66	0.17 334	0.16 303

H2IRNET	0.38 283	0.21 266	0.36 156	0.39 241	0.25 289	0.26 79	0.24 119	0.61 228	0.74 351	0.39 197	0.89 400	0.74 428	0.53 384	0.53 239	0.44 391	0.16 281	0.13 342	0.19 373	0.20 463	0.17 334	0.15 267

MyStereo06	0.40 312	0.22 300	0.65 450	0.42 355	0.29 424	0.43 311	0.48 498	1.05 468	0.43 201	0.64 314	0.54 246	0.78 449	0.27 147	0.53 239	0.31 254	0.14 151	0.13 342	0.18 336	0.17 379	0.17 334	0.17 350

MyStereo05	0.46 372	0.22 300	0.51 341	0.42 355	0.29 424	0.43 311	0.48 498	0.96 436	1.12 556	0.77 398	0.62 276	0.51 289	0.57 415	0.79 465	0.43 382	0.14 151	0.13 342	0.18 336	0.17 379	0.17 334	0.17 350

11t1	0.38 283	0.23 333	0.49 319	0.36 155	0.23 211	0.61 419	0.31 268	0.74 342	0.47 228	0.62 296	0.55 255	0.55 303	0.49 373	0.58 275	0.45 397	0.18 372	0.15 410	0.16 234	0.13 220	0.17 334	0.19 391

LL-Strereo	0.58 499	0.29 470	0.83 524	0.48 494	0.35 523	0.39 272	0.48 498	1.04 461	0.99 510	0.87 466	0.79 342	1.08 549	1.15 612	1.35 606	0.51 437	0.18 372	0.15 410	0.22 469	0.19 439	0.17 334	0.21 442

CBFPSM	0.61 514	0.25 388	1.41 613	0.39 241	0.27 372	1.10 583	0.67 579	0.83 385	0.84 418	0.82 424	0.81 361	1.33 594	0.85 557	0.72 420	0.86 541	0.16 281	0.15 410	0.15 197	0.17 379	0.17 334	0.23 486

CroCo-Stereo Lap2	0.29 168	0.25 388	0.44 262	0.50 517	0.30 449	0.19 17	0.31 268	0.52 171	0.41 182	0.25 63	0.28 91	0.46 263	0.31 223	0.39 115	0.30 240	0.15 230	0.15 410	0.16 234	0.13 220	0.17 334	0.16 303

x	0.41 327	0.25 388	0.46 282	0.36 155	0.24 257	0.54 372	0.31 268	0.94 428	0.58 277	0.60 287	0.72 305	0.61 348	0.53 384	0.52 233	0.50 433	0.18 372	0.16 437	0.17 282	0.16 320	0.17 334	0.18 378

IER	0.48 395	0.25 388	0.60 427	0.38 210	0.28 399	0.67 466	0.38 393	0.82 383	0.68 315	0.88 476	0.95 429	0.74 428	0.79 539	0.62 326	0.46 402	0.17 329	0.14 381	0.17 282	0.17 379	0.17 334	0.16 303

PFNet+	0.41 327	0.20 227	0.53 371	0.40 284	0.25 289	0.28 116	0.22 92	0.66 263	0.76 362	0.85 451	0.79 342	0.63 361	0.34 251	0.75 434	0.37 317	0.20 434	0.14 381	0.23 490	0.20 463	0.17 334	0.21 442

PSM-softLoss	0.40 312	0.21 266	0.53 371	0.42 355	0.26 328	0.29 133	0.34 323	0.70 304	0.49 236	0.63 303	0.82 363	0.59 341	0.33 242	0.75 434	0.43 382	0.20 434	0.12 266	0.20 410	0.18 411	0.17 334	0.22 461

KMStereo	0.40 312	0.21 266	0.53 371	0.42 355	0.26 328	0.29 133	0.34 323	0.70 304	0.49 236	0.63 303	0.82 363	0.59 341	0.33 242	0.75 434	0.43 382	0.20 434	0.12 266	0.20 410	0.18 411	0.17 334	0.22 461

NRIStereo	0.37 266	0.21 266	0.49 319	0.42 355	0.23 211	0.33 200	0.25 140	0.68 280	0.59 280	0.65 319	0.63 277	0.55 303	0.37 290	0.67 379	0.40 365	0.16 281	0.12 266	0.18 336	0.15 289	0.17 334	0.15 267

KYRaft	0.48 395	0.21 266	0.41 223	0.45 441	0.23 211	0.43 311	0.36 360	0.68 280	0.45 212	0.94 512	1.72 615	0.78 449	0.40 320	0.65 357	0.32 263	0.16 281	0.11 190	0.18 336	0.22 506	0.17 334	0.76 647

Pruner-Stereo	0.39 296	0.21 266	0.51 341	0.41 315	0.25 289	0.22 30	0.24 119	0.71 312	0.59 280	0.90 491	0.75 321	0.67 393	0.30 213	0.64 347	0.39 342	0.19 412	0.12 266	0.20 410	0.17 379	0.17 334	0.19 391

IRAFT_RVC	0.43 348	0.20 227	0.52 362	0.45 441	0.24 257	0.26 79	0.51 520	0.76 355	0.78 370	0.77 398	0.80 353	0.73 424	0.50 376	0.74 426	0.39 342	0.18 372	0.10 68	0.21 454	0.17 379	0.17 334	0.15 267

GMM-Stereo	0.44 355	0.20 227	0.39 199	0.42 355	0.25 289	0.50 345	0.44 473	0.72 323	0.57 273	0.77 398	1.37 576	0.76 440	0.38 299	0.62 326	0.34 286	0.15 230	0.10 68	0.20 410	0.19 439	0.17 334	0.28 532

Prome-Stereo	0.46 372	0.20 227	0.37 176	0.45 441	0.26 328	0.40 281	0.42 457	0.69 291	0.49 236	0.96 529	1.84 621	0.58 331	0.64 456	0.63 339	0.32 263	0.15 230	0.11 190	0.16 234	0.14 257	0.17 334	0.30 544

RALCasStereoNet	0.37 266	0.23 333	0.41 223	0.44 426	0.28 399	0.36 238	0.38 393	0.66 263	0.67 313	0.51 258	0.74 319	0.51 289	0.29 188	0.64 347	0.38 332	0.17 329	0.14 381	0.15 197	0.13 220	0.17 334	0.17 350

SFCPSM	0.48 395	0.22 300	0.59 422	0.41 315	0.27 372	0.85 531	0.36 360	1.39 600	0.79 378	0.81 421	0.85 382	0.54 300	0.50 376	0.60 296	0.39 342	0.18 372	0.14 381	0.18 336	0.20 463	0.17 334	0.16 303

delet	0.57 486	0.25 388	0.63 440	0.46 466	0.34 516	1.05 578	0.51 520	1.04 461	0.94 486	0.90 491	0.99 454	0.90 490	0.68 484	0.87 494	0.78 524	0.18 372	0.18 489	0.20 410	0.21 485	0.17 334	0.17 350

GwcNet-RSSM	0.51 436	0.25 388	0.51 341	0.41 315	0.24 257	0.56 386	0.41 446	0.97 438	0.96 497	0.75 386	1.17 533	0.89 487	0.66 466	0.66 369	0.74 518	0.22 473	0.15 410	0.19 373	0.21 485	0.17 334	0.16 303

HSM-Net_RVC	0.55 471	0.23 333	0.37 176	0.38 210	0.22 175	0.86 533	0.40 425	1.31 582	0.93 477	0.92 501	1.15 523	1.26 580	0.71 496	0.75 434	0.53 453	0.17 329	0.14 381	0.16 234	0.15 289	0.17 334	0.17 350
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HSM	0.53 457	0.25 388	0.46 282	0.40 284	0.25 289	0.74 493	0.44 473	1.29 577	0.78 370	0.82 424	0.92 420	1.21 575	0.75 523	0.90 510	0.48 420	0.18 372	0.14 381	0.17 282	0.14 257	0.17 334	0.18 378

iResNet	0.52 450	0.31 494	0.86 538	0.44 426	0.22 175	0.66 457	0.47 491	0.92 421	1.02 522	0.89 483	1.12 509	0.69 399	0.55 395	0.86 492	0.60 479	0.15 230	0.11 190	0.15 197	0.12 176	0.17 334	0.17 350

test_sample1	0.44 355	0.24 357	0.52 362	0.35 117	0.23 211	0.59 411	0.36 360	1.05 468	0.57 273	0.66 326	0.78 337	0.70 401	0.71 496	0.62 326	0.51 437	0.18 372	0.15 410	0.17 282	0.16 320	0.18 369	0.18 378

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 230	0.28 456	0.48 309	0.37 185	0.25 289	0.47 337	0.30 240	0.60 221	0.92 471	0.43 230	0.37 162	0.30 138	0.29 188	0.50 217	0.30 240	0.17 329	0.14 381	0.18 336	0.15 289	0.18 369	0.16 303

MyStereo07	0.33 213	0.23 333	0.37 176	0.43 399	0.29 424	0.40 281	0.48 498	0.78 365	0.38 147	0.38 185	0.34 144	0.32 151	0.30 213	0.63 339	0.28 205	0.14 151	0.13 342	0.19 373	0.17 379	0.18 369	0.17 350

MyStereo04	0.45 364	0.23 333	0.52 362	0.43 399	0.29 424	0.40 281	0.48 498	1.02 454	1.12 556	0.62 296	0.58 263	0.55 303	0.56 403	0.77 453	0.45 397	0.14 151	0.13 342	0.19 373	0.17 379	0.18 369	0.17 350

ACVNet-DCA	0.36 247	0.25 388	0.35 132	0.42 355	0.23 211	0.53 365	0.37 375	0.91 412	0.59 280	0.42 224	0.50 216	0.34 167	0.47 362	0.61 303	0.26 158	0.17 329	0.11 190	0.19 373	0.13 220	0.18 369	0.19 391

xx1	0.40 312	0.25 388	0.35 132	0.42 355	0.23 211	0.53 365	0.37 375	0.71 312	1.17 574	0.42 224	0.50 216	0.65 373	0.56 403	0.61 303	0.26 158	0.17 329	0.11 190	0.20 410	0.19 439	0.18 369	0.19 391

1test111	0.37 266	0.25 388	0.35 132	0.42 355	0.23 211	0.53 365	0.37 375	0.91 412	0.59 280	0.42 224	0.50 216	0.34 167	0.47 362	0.59 284	0.48 420	0.17 329	0.11 190	0.19 373	0.13 220	0.18 369	0.19 391

plain	0.32 205	0.21 266	0.59 422	0.40 284	0.29 424	0.27 100	0.30 240	0.46 127	0.36 131	0.32 141	0.66 287	0.31 142	0.33 242	0.68 388	0.32 263	0.18 372	0.13 342	0.20 410	0.15 289	0.18 369	0.13 180

MIF-Stereo (partial)	0.32 205	0.19 183	0.41 223	0.41 315	0.32 491	0.29 133	0.24 119	0.49 149	0.44 207	0.31 136	0.63 277	0.37 190	0.36 280	0.60 296	0.32 263	0.17 329	0.13 342	0.19 373	0.17 379	0.18 369	0.15 267

CASnet	0.30 178	0.20 227	0.34 112	0.42 355	0.17 27	0.25 71	0.24 119	0.53 177	0.56 264	0.54 272	0.54 246	0.39 209	0.24 107	0.41 131	0.26 158	0.15 230	0.10 68	0.22 469	0.18 411	0.18 369	0.12 120
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
gwcnet-sp	0.50 422	0.25 388	0.84 531	0.41 315	0.27 372	0.79 507	0.40 425	0.93 423	0.85 424	0.95 517	0.79 342	0.65 373	0.63 448	0.69 396	0.52 442	0.18 372	0.17 470	0.18 336	0.18 411	0.18 369	0.19 391

scenet	0.50 422	0.25 388	0.84 531	0.41 315	0.27 372	0.79 507	0.40 425	0.93 423	0.85 424	0.95 517	0.79 342	0.65 373	0.63 448	0.69 396	0.52 442	0.18 372	0.17 470	0.18 336	0.18 411	0.18 369	0.19 391

knoymous	0.37 266	0.22 300	0.34 112	0.32 56	0.22 175	0.38 257	0.29 218	0.63 243	0.65 301	0.69 351	0.69 298	0.60 346	0.40 320	0.61 303	0.36 306	0.17 329	0.11 190	0.20 410	0.12 176	0.18 369	0.19 391

ssnet	0.50 422	0.25 388	0.84 531	0.41 315	0.27 372	0.79 507	0.40 425	0.93 423	0.85 424	0.95 517	0.79 342	0.65 373	0.63 448	0.69 396	0.52 442	0.18 372	0.17 470	0.18 336	0.18 411	0.18 369	0.19 391

qqq	0.42 334	0.28 456	0.50 331	0.37 185	0.22 175	0.47 337	0.39 411	0.91 412	0.59 280	0.57 280	0.71 303	0.65 373	0.56 403	0.59 284	0.48 420	0.17 329	0.17 470	0.20 410	0.19 439	0.18 369	0.19 391

BUS	0.47 385	0.26 425	0.47 294	0.46 466	0.29 424	0.78 501	0.34 323	0.99 444	0.80 387	0.77 398	0.80 353	0.64 367	0.54 391	0.66 369	0.56 463	0.21 450	0.15 410	0.22 469	0.19 439	0.18 369	0.19 391

test_5	0.44 355	0.25 388	0.48 309	0.53 557	0.28 399	0.28 116	0.42 457	0.77 361	0.87 437	0.63 303	0.91 414	0.73 424	0.53 384	0.82 480	0.36 306	0.14 151	0.11 190	0.18 336	0.18 411	0.18 369	0.16 303

BSDual-CNN	0.48 395	0.26 425	0.47 294	0.46 466	0.29 424	0.75 497	0.46 483	0.99 444	0.80 387	0.77 398	0.80 353	0.76 440	0.59 425	0.66 369	0.48 420	0.21 450	0.15 410	0.22 469	0.19 439	0.18 369	0.19 391

hknet	0.51 436	0.26 425	0.58 414	0.46 466	0.29 424	0.75 497	0.46 483	0.99 444	0.89 453	0.77 398	0.80 353	0.96 508	0.67 475	0.75 434	0.50 433	0.19 412	0.15 410	0.22 469	0.19 439	0.18 369	0.19 391

CSP-Net	0.57 486	0.29 470	0.55 388	0.42 355	0.29 424	1.20 603	0.49 511	1.29 577	0.75 355	0.98 536	0.97 442	0.88 482	0.69 486	0.85 490	0.66 497	0.27 540	0.18 489	0.17 282	0.17 379	0.18 369	0.19 391

GANet-ADL	0.44 355	0.27 441	0.48 309	0.44 426	0.30 449	0.54 372	0.36 360	0.94 428	0.88 448	0.64 314	0.72 305	0.68 397	0.44 343	0.55 248	0.44 391	0.22 473	0.15 410	0.15 197	0.13 220	0.18 369	0.21 442

PSM-AAD	0.48 395	0.21 266	0.39 199	0.44 426	0.23 211	0.56 386	0.47 491	0.67 274	0.73 345	1.08 574	1.12 509	0.58 331	0.87 564	0.63 339	0.33 274	0.15 230	0.11 190	0.25 519	0.26 562	0.18 369	0.42 603

RAFT_R40	0.41 327	0.20 227	0.47 294	0.44 426	0.25 289	0.23 42	0.25 140	0.69 291	0.70 326	0.98 536	0.78 337	0.72 419	0.43 333	0.80 468	0.39 342	0.17 329	0.11 190	0.20 410	0.16 320	0.18 369	0.15 267

rafts_anoy	0.38 283	0.22 300	0.38 187	0.43 399	0.28 399	0.32 184	0.32 287	0.70 304	0.91 465	0.59 284	0.66 287	0.45 259	0.33 242	0.49 212	0.41 372	0.16 281	0.12 266	0.21 454	0.23 522	0.18 369	0.16 303

GES	0.46 372	0.25 388	0.62 436	0.41 315	0.30 449	0.62 425	0.37 375	1.06 474	0.70 326	0.75 386	0.83 370	0.47 268	0.52 383	0.69 396	0.46 402	0.23 500	0.17 470	0.17 282	0.16 320	0.18 369	0.24 498

222	1.25 624	0.23 333	0.53 371	0.38 210	0.23 211	0.78 501	0.37 375	1.41 606	0.93 477	0.97 533	1.13 516	0.74 428	0.71 496	0.74 426	14.86 692	0.20 434	0.16 437	0.17 282	0.16 320	0.18 369	0.20 423

test_xeample	1.06 600	0.23 333	0.51 341	0.37 185	0.22 175	0.71 479	0.39 411	1.31 582	0.92 471	0.87 466	1.08 501	0.70 401	0.64 456	0.75 434	11.43 689	0.19 412	0.16 437	0.18 336	0.17 379	0.18 369	0.19 391

FENet	0.43 348	0.23 333	0.40 213	0.40 284	0.24 257	0.54 372	0.33 305	0.83 385	0.72 335	0.74 382	0.73 307	0.63 361	0.56 403	0.65 357	0.45 397	0.19 412	0.13 342	0.19 373	0.17 379	0.18 369	0.20 423

ac_64	0.54 462	0.24 357	0.58 414	0.46 466	0.28 399	0.79 507	0.44 473	1.11 493	0.63 291	0.94 512	0.85 382	1.06 543	0.70 491	0.76 446	0.72 514	0.22 473	0.18 489	0.20 410	0.19 439	0.18 369	0.16 303

ACVNet	0.47 385	0.24 357	0.39 199	0.40 284	0.28 399	0.58 401	0.40 425	0.91 412	0.81 398	0.67 335	0.96 433	0.79 456	0.66 466	0.65 357	0.71 511	0.18 372	0.15 410	0.16 234	0.15 289	0.18 369	0.15 267

acv_ft	0.52 450	0.24 357	0.64 445	0.45 441	0.28 399	0.85 531	0.40 425	0.95 431	0.81 398	1.00 542	0.96 433	0.79 456	0.62 443	0.65 357	0.88 543	0.18 372	0.15 410	0.16 234	0.15 289	0.18 369	0.15 267

GANet-RSSM	0.49 409	0.22 300	0.42 238	0.39 241	0.26 328	0.58 401	0.41 446	1.12 498	0.82 411	0.73 375	1.02 467	0.88 482	0.75 523	0.67 379	0.48 420	0.22 473	0.16 437	0.18 336	0.19 439	0.18 369	0.18 378

AANet_RVC	0.59 503	0.35 514	0.68 465	0.47 487	0.28 399	0.57 395	0.47 491	1.04 461	1.28 596	0.87 466	1.33 567	0.86 473	0.63 448	1.16 573	0.89 545	0.19 412	0.13 342	0.15 197	0.14 257	0.18 369	0.20 423

HITNet	0.43 348	0.27 441	0.50 331	0.34 85	0.18 49	0.65 449	0.32 287	0.99 444	0.70 326	0.73 375	0.86 386	0.66 386	0.56 403	0.61 303	0.47 413	0.14 151	0.10 68	0.15 197	0.13 220	0.18 369	0.13 180
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
DN-CSS_ROB	0.45 364	0.27 441	0.74 498	0.41 315	0.29 424	0.43 311	0.29 218	0.80 375	0.78 370	0.73 375	1.08 501	0.48 272	0.45 350	0.81 473	0.40 365	0.15 230	0.12 266	0.21 454	0.19 439	0.18 369	0.17 350

Selective-IGEV-i16pc	0.57 486	0.21 266	1.29 598	0.41 315	0.31 465	1.98 646	0.62 567	0.70 304	1.12 556	0.51 258	0.82 363	0.67 393	0.35 266	0.71 414	0.41 372	0.32 578	0.18 489	0.17 282	0.19 439	0.19 404	0.20 423

rvit_stereo_ft	0.35 237	0.26 425	0.54 384	0.53 557	0.32 491	0.33 200	0.46 483	0.52 171	0.52 253	0.35 164	0.41 179	0.41 224	0.34 251	0.49 212	0.36 306	0.22 473	0.14 381	0.19 373	0.18 411	0.19 404	0.15 267

test_sample2	0.45 364	0.24 357	0.49 319	0.34 85	0.21 149	0.60 417	0.43 465	1.01 451	0.73 345	0.67 335	0.80 353	0.70 401	0.64 456	0.65 357	0.41 372	0.19 412	0.15 410	0.18 336	0.16 320	0.19 404	0.19 391

MyStereo8	0.42 334	0.21 266	0.64 445	0.43 399	0.29 424	0.55 378	0.28 199	0.72 323	0.50 243	0.73 375	1.01 463	0.57 315	0.44 343	0.52 233	0.52 442	0.15 230	0.12 266	0.16 234	0.14 257	0.19 404	0.21 442

SMFormer	0.53 457	0.24 357	0.67 458	0.35 117	0.20 121	0.63 431	0.34 323	1.26 561	1.06 536	0.85 451	1.02 467	0.71 404	0.66 466	0.96 530	0.60 479	0.19 412	0.16 437	0.18 336	0.17 379	0.19 404	0.20 423

LL-Strereo2	0.36 247	0.25 388	0.52 362	0.43 399	0.27 372	0.36 238	0.27 178	0.70 304	0.46 220	0.55 274	0.53 242	0.65 373	0.24 107	0.69 396	0.32 263	0.14 151	0.13 342	0.23 490	0.20 463	0.19 404	0.14 226

riskmin	0.41 327	0.21 266	0.44 262	0.34 85	0.24 257	0.58 401	0.32 287	0.70 304	0.86 430	0.52 262	0.57 260	0.78 449	0.60 431	0.58 275	0.39 342	0.17 329	0.12 266	0.19 373	0.13 220	0.19 404	0.22 461

CRFU-Net	0.59 503	0.29 470	0.62 436	0.47 487	0.31 465	1.20 603	0.51 520	1.19 530	0.59 280	1.05 562	1.00 458	1.06 543	0.87 564	0.83 482	0.77 523	0.22 473	0.19 512	0.18 336	0.16 320	0.19 404	0.20 423

psmg	0.50 422	0.26 425	0.47 294	0.42 355	0.29 424	0.82 522	0.42 457	1.07 478	0.80 387	0.95 517	0.94 425	0.76 440	0.59 425	0.66 369	0.48 420	0.21 450	0.16 437	0.20 410	0.20 463	0.19 404	0.19 391

GwcNet-ADL	0.45 364	0.24 357	0.51 341	0.46 466	0.30 449	0.41 295	0.40 425	0.95 431	0.98 507	0.73 375	0.78 337	0.61 348	0.41 325	0.67 379	0.55 461	0.20 434	0.14 381	0.15 197	0.14 257	0.19 404	0.22 461

SST-Stereo	0.41 327	0.20 227	0.48 309	0.43 399	0.25 289	0.25 71	0.21 67	0.68 280	0.50 243	1.08 574	0.79 342	0.71 404	0.42 330	0.81 473	0.38 332	0.17 329	0.11 190	0.20 410	0.16 320	0.19 404	0.15 267

DeepStereo_RVC	0.37 266	0.22 300	0.51 341	0.41 315	0.24 257	0.26 79	0.22 92	0.64 253	0.40 172	0.69 351	0.67 294	0.57 315	0.50 376	0.58 275	0.42 379	0.17 329	0.12 266	0.18 336	0.16 320	0.19 404	0.19 391

ICVP	0.48 395	0.26 425	0.42 238	0.49 506	0.28 399	0.63 431	0.43 465	1.05 468	0.72 335	0.68 347	0.95 429	0.75 433	0.56 403	0.55 248	0.61 485	0.24 511	0.18 489	0.19 373	0.17 379	0.19 404	0.21 442
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
xxxx	1.07 602	0.23 333	0.53 371	0.38 210	0.22 175	0.83 525	0.36 360	1.41 606	0.95 490	0.75 386	0.99 454	0.97 510	0.64 456	0.70 404	11.37 688	0.20 434	0.17 470	0.18 336	0.17 379	0.19 404	0.20 423

RAFT + AFF	0.54 462	0.30 485	0.84 531	0.51 529	0.32 491	0.63 431	0.57 550	1.05 468	0.95 490	0.80 417	0.87 393	0.85 469	0.57 415	0.87 494	0.51 437	0.18 372	0.21 531	0.23 490	0.22 506	0.19 404	0.19 391

HGLStereo	0.58 499	0.30 485	0.65 450	0.51 529	0.38 541	0.78 501	0.45 480	1.07 478	0.82 411	0.89 483	1.16 528	0.88 482	0.91 576	0.80 468	0.74 518	0.21 450	0.21 531	0.20 410	0.18 411	0.19 404	0.22 461

DMCA	0.47 385	0.27 441	0.59 422	0.39 241	0.29 424	0.53 365	0.34 323	0.98 440	0.70 326	0.78 409	0.83 370	0.79 456	0.55 395	0.54 247	0.57 469	0.21 450	0.16 437	0.21 454	0.16 320	0.19 404	0.22 461

iResNetv2_ROB	0.55 471	0.29 470	0.86 538	0.39 241	0.25 289	0.67 466	0.37 375	1.21 540	1.02 522	1.02 549	1.10 503	0.89 487	0.79 539	0.74 426	0.43 382	0.19 412	0.13 342	0.15 197	0.11 138	0.19 404	0.16 303

DStereoRT	0.77 557	0.21 266	0.72 488	0.52 546	0.34 516	1.07 579	0.36 360	0.86 394	0.80 387	0.81 421	1.07 494	0.54 300	0.73 512	0.78 461	0.53 453	0.17 329	0.14 381	3.96 694	1.38 684	0.20 422	0.16 303

DFGA-Net	0.47 385	0.31 494	0.93 552	0.43 399	0.33 504	0.56 386	0.35 346	0.81 377	0.89 453	0.70 356	0.76 324	0.48 272	0.43 333	0.78 461	0.64 495	0.16 281	0.14 381	0.19 373	0.19 439	0.20 422	0.19 391

rvit_stereo_0081_aga	0.32 205	0.29 470	0.50 331	0.43 399	0.29 424	0.36 238	0.32 287	0.46 127	0.42 189	0.40 213	0.44 192	0.41 224	0.34 251	0.43 150	0.31 254	0.23 500	0.17 470	0.19 373	0.16 320	0.20 422	0.15 267

rvit_stereo_0081	0.33 213	0.25 388	0.49 319	0.43 399	0.26 328	0.31 165	0.37 375	0.45 115	0.56 264	0.37 176	0.40 176	0.39 209	0.38 299	0.44 160	0.35 295	0.22 473	0.16 437	0.19 373	0.16 320	0.20 422	0.14 226

rvit_stereo_0082	0.33 213	0.25 388	0.49 319	0.43 399	0.26 328	0.31 165	0.37 375	0.45 115	0.56 264	0.37 176	0.40 176	0.39 209	0.38 299	0.44 160	0.35 295	0.22 473	0.16 437	0.19 373	0.16 320	0.20 422	0.14 226

1111x	0.64 525	0.23 333	0.61 431	0.39 241	0.21 149	0.68 471	0.46 483	1.32 588	1.03 526	0.76 392	1.02 467	0.95 505	0.72 507	1.13 567	2.15 647	0.18 372	0.18 489	0.18 336	0.19 439	0.20 422	0.19 391

ssnet_v2	0.61 514	0.29 470	0.69 474	0.45 441	0.30 449	0.93 546	0.62 567	1.20 537	1.03 526	0.97 533	0.81 361	0.98 513	0.67 475	0.84 487	0.97 570	0.26 529	0.23 550	0.23 490	0.24 537	0.20 422	0.21 442

AAGNet	1.40 635	0.20 227	0.52 362	0.45 441	0.26 328	0.29 133	0.29 218	0.67 274	0.71 333	0.97 533	0.86 386	0.66 386	0.60 431	0.66 369	19.98 697	0.17 329	0.11 190	0.19 373	0.15 289	0.20 422	0.13 180

MMNet	0.57 486	0.26 425	0.67 458	0.45 441	0.35 523	1.04 573	0.39 411	0.93 423	0.98 507	0.96 529	0.97 442	0.86 473	0.80 544	0.83 482	0.80 532	0.16 281	0.15 410	0.19 373	0.19 439	0.20 422	0.17 350

UPFNet	0.55 471	0.26 425	0.59 422	0.46 466	0.38 541	0.83 525	0.48 498	1.03 460	0.80 387	0.92 501	0.91 414	0.85 469	0.67 475	0.87 494	0.78 524	0.20 434	0.21 531	0.20 410	0.20 463	0.20 422	0.15 267

PSMNet-RSSM	0.50 422	0.24 357	0.41 223	0.43 399	0.26 328	0.51 351	0.40 425	1.16 515	0.79 378	0.75 386	1.07 494	0.87 479	0.69 486	0.66 369	0.52 442	0.24 511	0.16 437	0.23 490	0.26 562	0.20 422	0.20 423

StereoDRNet-Refined	0.61 514	0.33 505	0.63 440	0.47 487	0.31 465	0.94 549	0.41 446	1.04 461	0.97 502	1.15 590	1.13 516	1.00 521	0.74 520	0.93 519	0.93 558	0.18 372	0.13 342	0.22 469	0.21 485	0.20 422	0.21 442
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
LE_ROB	4.86 682	0.27 441	9.43 678	0.45 441	0.24 257	1.61 628	0.96 634	2.05 655	17.75 702	16.36 704	4.84 682	5.17 678	19.48 704	2.05 644	15.49 693	0.17 329	0.15 410	0.16 234	0.16 320	0.20 422	0.19 391

Selective-IGEV-i16pb	0.95 587	0.25 388	6.90 675	0.42 355	0.32 491	1.73 637	0.55 542	1.12 498	1.58 630	0.67 335	1.19 538	0.97 510	0.55 395	0.83 482	0.63 492	0.28 551	0.17 470	0.18 336	0.20 463	0.21 435	0.23 486

z-ln-s-r	0.70 537	0.39 538	1.51 618	0.40 284	0.27 372	0.58 401	0.62 567	0.87 397	1.09 553	0.84 438	1.44 589	0.91 496	0.87 564	1.20 580	2.07 643	0.16 281	0.12 266	0.17 282	0.15 289	0.21 435	0.17 350

coex_refinement	0.54 462	0.22 300	0.44 262	0.45 441	0.31 465	0.75 497	0.40 425	1.16 515	0.92 471	0.87 466	1.12 509	0.99 518	0.57 415	0.69 396	0.90 551	0.21 450	0.14 381	0.16 234	0.16 320	0.21 435	0.22 461

S2M2_L	0.26 118	0.23 333	0.34 112	0.32 56	0.25 289	0.24 50	0.13 1	0.36 46	0.42 189	0.25 63	0.37 162	0.29 125	0.25 115	0.31 40	0.26 158	0.22 473	0.19 512	0.17 282	0.19 439	0.21 435	0.19 391
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_0105_3	0.48 395	0.35 514	0.85 537	0.56 581	0.31 465	0.48 342	0.48 498	0.65 256	0.81 398	0.66 326	0.59 265	0.66 386	0.56 403	0.66 369	0.41 372	0.30 569	0.27 584	0.29 567	0.28 576	0.21 435	0.21 442

rvit_stereo_0083	0.34 230	0.25 388	0.53 371	0.45 441	0.28 399	0.35 221	0.35 346	0.47 142	0.64 295	0.38 185	0.47 205	0.42 232	0.37 290	0.41 131	0.39 342	0.22 473	0.20 521	0.20 410	0.17 379	0.21 435	0.15 267

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 355	0.22 300	0.83 524	0.39 241	0.45 584	0.41 295	0.26 164	1.04 461	0.50 243	0.54 272	0.76 324	1.03 529	0.43 333	0.67 379	0.28 205	0.16 281	0.11 190	0.17 282	0.19 439	0.21 435	0.21 442

test_sample3	0.49 409	0.27 441	0.55 388	0.36 155	0.23 211	0.70 474	0.37 375	1.21 540	0.87 437	0.79 414	0.84 373	0.66 386	0.53 384	0.70 404	0.50 433	0.21 450	0.16 437	0.20 410	0.19 439	0.21 435	0.21 442

CAS++	0.33 213	0.25 388	0.39 199	0.38 210	0.26 328	0.32 184	0.24 119	0.87 397	0.53 259	0.48 252	0.46 199	0.26 101	0.21 74	0.50 217	0.26 158	0.23 500	0.20 521	0.22 469	0.17 379	0.21 435	0.17 350
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
mmm	0.47 385	0.28 456	0.51 341	0.39 241	0.25 289	0.61 419	0.38 393	1.00 450	0.60 287	0.77 398	1.07 494	0.65 373	0.53 384	0.61 303	0.49 429	0.18 372	0.15 410	0.23 490	0.20 463	0.21 435	0.20 423

fast-acv-ft	0.66 527	0.32 497	0.80 513	0.46 466	0.34 516	1.26 606	0.50 517	0.91 412	1.00 514	1.05 562	1.36 573	1.28 583	0.84 553	0.81 473	0.90 551	0.22 473	0.24 559	0.23 490	0.23 522	0.21 435	0.22 461

iinet-f	0.69 536	0.29 470	2.34 645	0.41 315	0.31 465	1.16 596	0.58 557	0.87 397	0.85 424	0.86 461	1.17 533	1.04 534	0.83 550	0.76 446	1.26 604	0.21 450	0.18 489	0.17 282	0.16 320	0.21 435	0.21 442

Patchmatch Stereo++	0.36 247	0.24 357	0.51 341	0.42 355	0.22 175	0.24 50	0.21 67	0.63 243	0.39 157	0.63 303	0.73 307	0.57 315	0.38 299	0.61 303	0.39 342	0.18 372	0.12 266	0.20 410	0.16 320	0.21 435	0.16 303
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
PSM-adaLoss	0.36 247	0.24 357	0.51 341	0.42 355	0.22 175	0.24 50	0.31 268	0.63 243	0.39 157	0.63 303	0.73 307	0.57 315	0.38 299	0.59 284	0.38 332	0.18 372	0.12 266	0.20 410	0.16 320	0.21 435	0.16 303

ROB_FTStereo_v2	0.36 247	0.24 357	0.51 341	0.42 355	0.22 175	0.24 50	0.31 268	0.63 243	0.39 157	0.63 303	0.73 307	0.57 315	0.38 299	0.60 296	0.39 342	0.18 372	0.12 266	0.20 410	0.16 320	0.21 435	0.16 303

ROB_FTStereo	0.36 247	0.24 357	0.51 341	0.42 355	0.22 175	0.24 50	0.20 41	0.63 243	0.39 157	0.63 303	0.73 307	0.57 315	0.38 299	0.60 296	0.38 332	0.18 372	0.12 266	0.20 410	0.16 320	0.21 435	0.16 303

HUI-Stereo	0.36 247	0.24 357	0.51 341	0.42 355	0.22 175	0.24 50	0.22 92	0.63 243	0.40 172	0.64 314	0.73 307	0.58 331	0.38 299	0.53 239	0.38 332	0.18 372	0.12 266	0.20 410	0.16 320	0.21 435	0.16 303

iGMRVC	0.36 247	0.24 357	0.51 341	0.42 355	0.22 175	0.24 50	0.29 218	0.63 243	0.39 157	0.63 303	0.73 307	0.57 315	0.38 299	0.61 303	0.39 342	0.18 372	0.12 266	0.20 410	0.16 320	0.21 435	0.16 303

iRAFT	0.36 247	0.24 357	0.51 341	0.42 355	0.22 175	0.24 50	0.21 67	0.63 243	0.39 157	0.63 303	0.73 307	0.57 315	0.38 299	0.61 303	0.39 342	0.18 372	0.12 266	0.20 410	0.16 320	0.21 435	0.16 303

CRE-IMP	0.37 266	0.23 333	0.53 371	0.42 355	0.24 257	0.40 281	0.21 67	0.61 228	0.45 212	0.65 319	0.73 307	0.53 298	0.37 290	0.63 339	0.40 365	0.18 372	0.11 190	0.19 373	0.16 320	0.21 435	0.19 391

RAFT-IKP	0.36 247	0.24 357	0.51 341	0.42 355	0.22 175	0.24 50	0.27 178	0.63 243	0.39 157	0.63 303	0.73 307	0.57 315	0.38 299	0.61 303	0.39 342	0.18 372	0.12 266	0.20 410	0.16 320	0.21 435	0.16 303

GEStereo_RVC	0.56 481	0.30 485	0.70 478	0.51 529	0.31 465	0.70 474	0.54 539	1.31 582	0.93 477	0.85 451	0.86 386	0.84 467	0.63 448	0.92 515	0.67 500	0.24 511	0.16 437	0.19 373	0.17 379	0.21 435	0.23 486

RALAANet	0.40 312	0.24 357	0.56 401	0.43 399	0.30 449	0.36 238	0.25 140	0.89 406	0.69 322	0.69 351	0.65 282	0.61 348	0.30 213	0.63 339	0.35 295	0.16 281	0.13 342	0.18 336	0.15 289	0.21 435	0.14 226

sCroCo_RVC	0.36 247	0.29 470	0.73 494	0.52 546	0.39 549	0.42 306	0.31 268	0.52 171	0.46 220	0.31 136	0.48 207	0.38 198	0.32 234	0.46 179	0.33 274	0.22 473	0.23 550	0.19 373	0.19 439	0.21 435	0.22 461

HCRNet	0.46 372	0.35 514	0.45 270	0.54 569	0.26 328	0.52 359	0.29 218	0.87 397	0.64 295	0.75 386	0.82 363	0.76 440	0.53 384	0.70 404	0.38 332	0.24 511	0.16 437	0.24 506	0.20 463	0.21 435	0.20 423

UNet	0.55 471	0.27 441	0.72 488	0.45 441	0.41 560	0.97 554	0.40 425	1.01 451	0.80 387	0.87 466	0.90 406	1.03 529	0.75 523	0.76 446	0.67 500	0.19 412	0.15 410	0.20 410	0.17 379	0.21 435	0.18 378

CFNet	0.53 457	0.30 485	0.53 371	0.42 355	0.28 399	0.73 487	0.35 346	1.21 540	1.01 517	0.74 382	1.07 494	0.85 469	0.60 431	0.83 482	0.58 476	0.19 412	0.15 410	0.23 490	0.23 522	0.21 435	0.17 350

rvit_0105_6	0.40 312	0.28 456	0.68 465	0.51 529	0.30 449	0.39 272	0.41 446	0.53 177	0.68 315	0.41 219	0.45 194	0.50 282	0.45 350	0.55 248	0.37 317	0.28 551	0.26 577	0.24 506	0.22 506	0.22 462	0.17 350

rvit_0105_5	0.44 355	0.32 497	0.79 512	0.51 529	0.29 424	0.44 322	0.43 465	0.62 235	0.76 362	0.51 258	0.52 235	0.61 348	0.53 384	0.58 275	0.38 332	0.28 551	0.25 567	0.25 519	0.24 537	0.22 462	0.20 423

ACV-stereo	0.63 523	0.37 525	1.03 571	0.44 426	0.31 465	1.27 607	0.41 446	0.78 365	0.84 418	0.65 319	0.76 324	2.07 642	1.00 590	0.84 487	0.68 505	0.22 473	0.17 470	0.19 373	0.18 411	0.22 462	0.23 486

ITSA-stereo	0.54 462	0.29 470	0.55 388	0.41 315	0.23 211	0.59 411	0.35 346	1.31 582	1.25 589	0.82 424	0.80 353	0.72 419	0.58 419	0.89 502	0.72 514	0.22 473	0.18 489	0.23 490	0.22 506	0.22 462	0.29 539

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 450	0.23 333	1.38 609	0.40 284	0.53 613	0.29 133	0.30 240	1.49 618	0.45 212	0.69 351	1.15 523	0.98 513	0.32 234	0.70 404	0.29 222	0.15 230	0.11 190	0.17 282	0.20 463	0.22 462	0.27 521

test_sample4	0.49 409	0.27 441	0.55 388	0.36 155	0.23 211	0.70 474	0.37 375	1.22 548	0.86 430	0.82 424	0.86 386	0.62 356	0.58 419	0.71 414	0.49 429	0.21 450	0.16 437	0.21 454	0.20 463	0.22 462	0.21 442

ToySt	0.52 450	0.27 441	0.93 552	0.42 355	0.28 399	0.67 466	0.56 547	0.88 405	0.79 378	0.61 292	0.85 382	0.92 502	0.70 491	0.72 420	0.61 485	0.16 281	0.17 470	0.21 454	0.21 485	0.22 462	0.21 442

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 528	0.30 485	1.20 587	0.42 355	0.31 465	1.00 562	0.58 557	1.16 515	1.07 544	1.01 545	1.25 547	1.08 549	0.75 523	1.18 576	1.03 579	0.20 434	0.12 266	0.16 234	0.13 220	0.22 462	0.22 461

NINENet	0.52 450	0.30 485	0.55 388	0.46 466	0.33 504	0.78 501	0.34 323	1.18 526	0.91 465	0.84 438	0.97 442	0.64 367	0.54 391	0.74 426	0.56 463	0.23 500	0.20 521	0.25 519	0.18 411	0.22 462	0.22 461

DAS	0.54 462	0.26 425	0.66 453	0.49 506	0.31 465	0.61 419	0.43 465	0.89 406	1.01 517	0.95 517	1.16 528	0.71 404	0.85 557	0.89 502	0.47 413	0.18 372	0.14 381	0.18 336	0.15 289	0.22 462	0.19 391

SepStereo	0.54 462	0.26 425	0.66 453	0.49 506	0.31 465	0.61 419	0.43 465	0.89 406	1.01 517	0.95 517	1.16 528	0.71 404	0.85 557	0.97 537	0.47 413	0.18 372	0.14 381	0.18 336	0.15 289	0.22 462	0.19 391

AASNet	0.55 471	0.27 441	0.62 436	0.51 529	0.32 491	0.73 487	0.44 473	1.55 626	0.88 448	0.88 476	0.94 425	0.64 367	0.63 448	0.62 326	0.84 538	0.23 500	0.20 521	0.20 410	0.16 320	0.22 462	0.20 423

PSMNet-ADL	0.50 422	0.28 456	0.43 256	0.49 506	0.31 465	0.70 474	0.38 393	0.94 428	0.81 398	0.62 296	0.80 353	0.91 496	0.62 443	0.76 446	0.68 505	0.24 511	0.18 489	0.19 373	0.20 463	0.22 462	0.22 461

ADLNet2	0.57 486	0.26 425	0.71 481	0.48 494	0.31 465	0.83 525	0.51 520	1.10 491	0.99 510	0.85 451	0.99 454	0.99 518	0.70 491	0.79 465	0.78 524	0.21 450	0.17 470	0.18 336	0.18 411	0.22 462	0.22 461

LCNet	0.42 334	0.21 266	0.34 112	0.44 426	0.24 257	0.47 337	0.28 199	0.69 291	0.57 273	0.72 368	1.03 477	0.66 386	0.58 419	0.60 296	0.35 295	0.15 230	0.10 68	0.19 373	0.19 439	0.22 462	0.37 586

ADLNet	0.57 486	0.29 470	0.58 414	0.46 466	0.35 523	0.80 513	0.46 483	1.14 508	0.88 448	1.03 552	0.98 446	0.92 502	0.66 466	0.71 414	0.83 537	0.22 473	0.16 437	0.22 469	0.22 506	0.22 462	0.23 486

psm_up	0.57 486	0.27 441	0.52 362	0.50 517	0.33 504	0.65 449	0.60 563	1.07 478	0.84 418	0.87 466	0.91 414	1.00 521	1.06 600	0.80 468	0.66 497	0.22 473	0.25 567	0.26 538	0.23 522	0.22 462	0.21 442

DSFCA	0.57 486	0.27 441	0.71 481	0.41 315	0.36 530	0.78 501	0.53 531	1.08 484	0.85 424	1.08 574	0.84 373	0.90 490	0.66 466	1.05 558	0.63 492	0.26 529	0.22 540	0.21 454	0.21 485	0.22 462	0.20 423

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 471	0.33 505	0.71 481	0.46 466	0.31 465	0.66 457	0.43 465	1.07 478	0.89 453	0.93 505	0.91 414	0.98 513	0.61 438	0.76 446	0.64 495	0.22 473	0.18 489	0.22 469	0.22 506	0.22 462	0.24 498
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DLCB_ROB	0.60 510	0.29 470	0.53 371	0.50 517	0.33 504	0.76 500	0.51 520	1.02 454	0.94 486	1.07 573	1.16 528	1.21 575	0.73 512	0.98 539	0.75 520	0.21 450	0.20 521	0.22 469	0.23 522	0.22 462	0.20 423

rvit_105_1	0.56 481	0.42 558	0.84 531	0.59 596	0.37 534	0.59 411	0.68 582	0.73 335	0.97 502	0.82 424	0.69 298	0.75 433	0.63 448	0.80 468	0.56 463	0.34 595	0.29 593	0.31 578	0.34 605	0.23 482	0.23 486

rvit_stereo_0080	0.32 205	0.26 425	0.45 270	0.39 241	0.28 399	0.27 100	0.46 483	0.51 164	0.46 220	0.36 171	0.42 181	0.41 224	0.29 188	0.41 131	0.34 286	0.22 473	0.17 470	0.17 282	0.16 320	0.23 482	0.16 303

test_sample5	0.50 422	0.28 456	0.55 388	0.37 185	0.23 211	0.65 449	0.38 393	1.19 530	0.86 430	0.81 421	0.97 442	0.64 367	0.60 431	0.72 420	0.48 420	0.22 473	0.16 437	0.22 469	0.21 485	0.23 482	0.22 461

DualNet	0.51 436	0.28 456	0.55 388	0.37 185	0.23 211	0.65 449	0.38 393	1.19 530	0.86 430	0.84 438	1.06 490	0.64 367	0.60 431	0.72 420	0.48 420	0.22 473	0.16 437	0.22 469	0.21 485	0.23 482	0.22 461

whm_eth	0.32 205	0.26 425	0.45 270	0.39 241	0.28 399	0.27 100	0.46 483	0.51 164	0.46 220	0.36 171	0.42 181	0.41 224	0.29 188	0.41 131	0.34 286	0.22 473	0.17 470	0.17 282	0.16 320	0.23 482	0.16 303

CASS	0.46 372	0.28 456	0.45 270	0.48 494	0.22 175	0.63 431	0.34 323	0.99 444	0.66 306	0.76 392	0.86 386	0.61 348	0.58 419	0.58 275	0.44 391	0.29 562	0.16 437	0.22 469	0.18 411	0.23 482	0.28 532
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Anonymous3	0.47 385	0.35 514	0.91 551	0.50 517	0.38 541	0.81 519	0.55 542	0.76 355	0.66 306	0.52 262	0.65 282	0.44 251	0.45 350	0.66 369	0.39 342	0.25 524	0.25 567	0.22 469	0.21 485	0.23 482	0.24 498

TestStereo	0.39 296	0.32 497	0.42 238	0.45 441	0.20 121	0.41 295	0.38 393	0.69 291	0.66 306	0.56 277	0.78 337	0.48 272	0.43 333	0.59 284	0.37 317	0.18 372	0.13 342	0.20 410	0.15 289	0.23 482	0.14 226

Syn2CoEx	0.74 547	0.55 599	1.17 586	0.66 617	0.45 584	0.89 539	0.56 547	1.54 625	1.15 569	0.95 517	1.35 572	1.03 529	1.03 595	0.96 530	0.89 545	0.31 573	0.27 584	0.29 567	0.24 537	0.23 482	0.27 521

GwcNet	0.73 542	0.39 538	1.37 608	0.53 557	0.43 572	1.10 583	0.52 526	1.27 566	1.19 580	1.05 562	1.41 581	1.06 543	0.86 561	0.98 539	1.01 574	0.26 529	0.24 559	0.24 506	0.23 522	0.23 482	0.28 532

ADCRef	0.84 570	0.46 571	1.60 628	0.52 546	0.45 584	1.08 581	0.52 526	1.13 506	1.03 526	1.22 599	1.43 588	0.87 479	0.93 580	0.91 513	3.35 664	0.19 412	0.16 437	0.23 490	0.23 522	0.23 482	0.22 461

AdaStereo	0.52 450	0.34 510	0.53 371	0.49 506	0.25 289	0.71 479	0.36 360	1.24 553	0.91 465	0.77 398	0.98 446	0.75 433	0.50 376	0.71 414	0.51 437	0.27 540	0.13 342	0.28 558	0.18 411	0.23 482	0.18 378
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.
NaN_ROB	0.73 542	0.46 571	0.89 548	0.52 546	0.34 516	0.98 559	1.11 641	1.28 572	1.20 583	1.27 609	0.96 433	1.08 549	0.79 539	1.34 605	0.78 524	0.24 511	0.30 598	0.23 490	0.24 537	0.23 482	0.26 511

rvit_0105_4	0.42 334	0.30 485	0.77 508	0.52 546	0.29 424	0.41 295	0.44 473	0.57 204	0.75 355	0.45 234	0.48 207	0.56 309	0.49 373	0.58 275	0.37 317	0.28 551	0.26 577	0.25 519	0.22 506	0.24 495	0.19 391

test_sample6	0.51 436	0.27 441	0.55 388	0.38 210	0.23 211	0.64 441	0.39 411	1.18 526	0.88 448	0.84 438	1.06 490	0.66 386	0.61 438	0.75 434	0.52 442	0.23 500	0.17 470	0.22 469	0.22 506	0.24 495	0.23 486

mmx	0.59 503	0.28 456	0.68 465	0.39 241	0.26 328	0.56 386	0.40 425	1.24 553	1.06 536	0.76 392	0.98 446	0.71 404	0.55 395	1.25 586	1.46 615	0.21 450	0.16 437	0.25 519	0.21 485	0.24 495	0.22 461

xxx	0.59 503	0.28 456	0.68 465	0.39 241	0.26 328	0.56 386	0.40 425	1.24 553	1.06 536	0.76 392	0.98 446	0.71 404	0.55 395	1.25 586	1.46 615	0.21 450	0.16 437	0.25 519	0.21 485	0.24 495	0.22 461

dd	0.44 355	0.40 547	0.62 436	0.44 426	0.26 328	0.51 351	0.38 393	0.72 323	1.07 544	0.60 287	0.66 287	0.43 244	0.40 320	0.68 388	0.53 453	0.24 511	0.15 410	0.21 454	0.16 320	0.24 495	0.19 391

AACVNet	0.52 450	0.25 388	0.56 401	0.48 494	0.29 424	0.55 378	0.38 393	0.96 436	0.59 280	0.83 432	1.03 477	1.03 529	0.77 537	0.91 513	0.58 476	0.22 473	0.18 489	0.24 506	0.18 411	0.24 495	0.22 461

GMStereo	0.40 312	0.38 533	0.61 431	0.41 315	0.27 372	0.47 337	0.35 346	0.62 235	1.04 530	0.57 280	0.54 246	0.38 198	0.36 280	0.56 258	0.41 372	0.20 434	0.13 342	0.16 234	0.17 379	0.24 495	0.20 423
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-ft	0.50 422	0.25 388	0.39 199	0.41 315	0.26 328	0.66 457	0.37 375	0.91 412	0.87 437	0.67 335	1.00 458	1.05 539	0.70 491	0.68 388	0.57 469	0.23 500	0.16 437	0.24 506	0.21 485	0.24 495	0.19 391

BEATNet_4x	0.49 409	0.35 514	0.72 488	0.38 210	0.20 121	0.65 449	0.36 360	1.08 484	0.78 370	0.78 409	0.88 397	0.73 424	0.64 456	0.71 414	0.60 479	0.16 281	0.12 266	0.16 234	0.15 289	0.24 495	0.18 378

CFNet_RVC	0.50 422	0.25 388	0.39 199	0.41 315	0.26 328	0.66 457	0.37 375	0.91 412	0.87 437	0.67 335	1.00 458	1.05 539	0.70 491	0.68 388	0.57 469	0.23 500	0.16 437	0.24 506	0.21 485	0.24 495	0.19 391

DISCO	0.72 541	0.27 441	0.72 488	0.45 441	0.31 465	1.12 590	0.53 531	1.32 588	1.25 589	0.84 438	1.07 494	1.52 621	0.87 564	1.82 637	1.08 592	0.20 434	0.15 410	0.18 336	0.16 320	0.24 495	0.24 498

zh-mn7	1.21 620	0.75 623	5.81 672	0.52 546	0.39 549	1.18 601	0.63 572	1.21 540	1.79 643	1.81 640	2.33 637	1.16 571	1.01 592	2.20 652	2.00 639	0.25 524	0.22 540	0.22 469	0.22 506	0.25 506	0.30 544

YMNet	0.68 531	0.40 547	1.01 567	0.53 557	0.46 593	1.04 573	0.48 498	1.06 474	0.81 398	1.21 595	1.31 563	1.11 559	0.73 512	0.89 502	0.96 565	0.27 540	0.31 606	0.25 519	0.25 550	0.25 506	0.24 498

YMNet_1	0.68 531	0.40 547	1.01 567	0.53 557	0.46 593	1.04 573	0.48 498	1.06 474	0.81 398	1.21 595	1.31 563	1.11 559	0.73 512	0.89 502	0.96 565	0.27 540	0.31 606	0.25 519	0.25 550	0.25 506	0.24 498

DDVS	0.53 457	0.32 497	0.63 440	0.42 355	0.31 465	0.71 479	0.35 346	0.95 431	0.69 322	0.86 461	0.90 406	1.11 559	0.46 357	0.90 510	0.67 500	0.23 500	0.17 470	0.22 469	0.18 411	0.25 506	0.28 532

DCVSM-stereo	0.51 436	0.28 456	0.56 401	0.39 241	0.29 424	0.55 378	0.28 199	0.78 365	0.78 370	1.11 585	0.77 328	1.04 534	0.76 532	0.65 357	0.52 442	0.20 434	0.20 521	0.24 506	0.21 485	0.25 506	0.31 553

LMCR-Stereo	0.55 471	0.33 505	0.57 410	0.60 598	0.30 449	0.80 513	0.36 360	1.30 580	0.79 378	0.90 491	1.04 480	0.57 315	0.64 456	0.87 494	0.73 517	0.20 434	0.15 410	0.19 373	0.14 257	0.25 506	0.18 378

STTStereo	0.57 486	0.39 538	0.87 543	0.45 441	0.32 491	0.62 425	0.45 480	1.01 451	0.87 437	1.01 545	0.91 414	0.95 505	0.58 419	0.77 453	0.66 497	0.25 524	0.24 559	0.27 547	0.33 602	0.25 506	0.26 511

MSMDNet	0.49 409	0.25 388	0.56 401	0.40 284	0.27 372	0.64 441	0.32 287	0.99 444	0.99 510	0.87 466	1.07 494	0.79 456	0.46 357	0.61 303	0.44 391	0.17 329	0.13 342	0.20 410	0.16 320	0.25 506	0.20 423

UCFNet_RVC	0.50 422	0.27 441	0.37 176	0.40 284	0.27 372	0.66 457	0.42 457	1.18 526	0.86 430	0.70 356	0.89 400	0.91 496	0.60 431	0.62 326	0.48 420	0.24 511	0.18 489	0.28 558	0.27 569	0.25 506	0.24 498

SGM_RVC	1.04 599	0.30 485	0.47 294	0.41 315	0.23 211	1.73 637	0.77 608	1.63 639	1.30 602	2.39 660	1.99 628	2.64 652	1.78 648	2.22 653	1.40 611	0.28 551	0.27 584	0.27 547	0.25 550	0.25 506	0.25 507
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
w-ln-seven-2	0.83 568	0.46 571	2.93 651	0.54 569	0.39 549	0.93 546	0.63 572	1.16 515	1.18 578	1.25 605	1.32 565	1.09 555	1.05 599	1.23 584	1.07 589	0.21 450	0.20 521	0.23 490	0.22 506	0.26 516	0.24 498

StereoVision	0.43 348	0.29 470	0.54 384	0.50 517	0.28 399	0.37 250	0.38 393	0.75 351	0.63 291	0.46 242	1.11 507	0.53 298	0.38 299	0.57 270	0.34 286	0.21 450	0.24 559	0.25 519	0.24 537	0.26 516	0.17 350

PCWNet_CMD	0.49 409	0.25 388	0.56 401	0.40 284	0.27 372	0.64 441	0.32 287	0.98 440	0.99 510	0.87 466	1.07 494	0.78 449	0.46 357	0.61 303	0.44 391	0.17 329	0.13 342	0.21 454	0.16 320	0.26 516	0.20 423

Wz-Net-LNSev	0.75 551	0.54 593	1.59 625	0.51 529	0.41 560	1.16 596	0.79 613	1.27 566	1.13 562	1.04 557	1.14 520	1.11 559	0.94 583	0.93 519	1.00 573	0.24 511	0.22 540	0.21 454	0.19 439	0.26 516	0.27 521

CFNet_pseudo	0.47 385	0.25 388	0.55 388	0.38 210	0.28 399	0.58 401	0.32 287	0.89 406	0.90 458	0.83 432	1.03 477	0.75 433	0.48 367	0.61 303	0.46 402	0.17 329	0.13 342	0.24 506	0.16 320	0.26 516	0.21 442

ccs_rob	0.47 385	0.25 388	0.55 388	0.38 210	0.28 399	0.58 401	0.32 287	0.89 406	0.90 458	0.83 432	1.02 467	0.75 433	0.48 367	0.61 303	0.46 402	0.17 329	0.12 266	0.24 506	0.16 320	0.26 516	0.21 442

DeepPruner_ROB	0.55 471	0.37 525	0.67 458	0.42 355	0.31 465	0.50 345	0.43 465	1.22 548	0.73 345	0.86 461	1.05 483	0.85 469	0.58 419	0.90 510	0.56 463	0.29 562	0.23 550	0.22 469	0.22 506	0.26 516	0.26 511

DRN-Test	0.68 531	0.34 510	0.77 508	0.52 546	0.40 554	1.14 592	0.61 565	1.56 630	1.04 530	1.18 592	1.10 503	1.05 539	0.72 507	0.82 480	1.01 574	0.24 511	0.18 489	0.26 538	0.25 550	0.26 516	0.23 486

MDST_ROB	0.97 591	0.29 470	1.02 570	0.64 613	0.43 572	2.64 656	0.82 617	1.68 644	1.18 578	2.89 667	1.82 619	0.97 510	0.75 523	1.83 638	0.89 545	0.26 529	0.22 540	0.32 584	0.28 576	0.26 516	0.26 511

CBMV	0.68 531	0.37 525	0.50 331	0.43 399	0.26 328	1.00 562	0.71 589	1.17 524	1.16 571	1.24 603	1.29 560	1.06 543	0.86 561	0.98 539	0.75 520	0.29 562	0.30 598	0.34 591	0.30 583	0.26 516	0.27 521
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-mn7	1.07 602	0.56 601	2.36 646	0.54 569	0.37 534	1.74 639	0.71 589	1.28 572	2.32 656	1.00 542	2.56 647	1.43 608	1.01 592	2.34 658	1.74 628	0.23 500	0.20 521	0.21 454	0.20 463	0.27 526	0.27 521

test_sample7	0.54 462	0.30 485	0.55 388	0.37 185	0.28 399	0.63 431	0.47 491	1.11 493	0.92 471	0.93 505	0.89 400	0.86 473	0.71 496	0.74 426	0.53 453	0.27 540	0.22 540	0.27 547	0.26 562	0.27 526	0.26 511

CFNet_ucs	0.51 436	0.25 388	0.58 414	0.39 241	0.31 465	0.59 411	0.35 346	1.04 461	0.95 490	0.89 483	1.19 538	0.80 460	0.49 373	0.66 369	0.45 397	0.21 450	0.16 437	0.26 538	0.18 411	0.27 526	0.23 486

aanetorigin	0.85 575	0.58 607	1.98 639	0.50 517	0.40 554	0.66 457	0.70 587	0.72 323	1.01 517	2.44 662	2.00 629	1.32 589	1.25 618	0.96 530	1.16 598	0.20 434	0.19 512	0.20 410	0.20 463	0.27 526	0.33 566

DMCA-RVC	0.54 462	0.32 497	0.83 524	0.51 529	0.32 491	0.59 411	0.38 393	0.89 406	0.70 326	0.95 517	0.88 397	0.90 490	0.69 486	0.75 434	0.63 492	0.23 500	0.18 489	0.31 578	0.24 537	0.27 526	0.21 442

PA-Net	0.70 537	0.46 571	0.96 559	0.51 529	0.53 613	0.94 549	0.73 600	1.14 508	1.15 569	0.83 432	0.90 406	0.88 482	0.76 532	1.19 577	0.96 565	0.25 524	0.41 639	0.29 567	0.44 630	0.27 526	0.39 590
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
TDLM	0.59 503	0.35 514	0.57 410	0.53 557	0.32 491	0.67 466	0.72 595	1.09 487	1.03 526	0.84 438	1.11 507	0.84 467	0.71 496	0.96 530	0.61 485	0.28 551	0.18 489	0.26 538	0.22 506	0.27 526	0.21 442

StereoDRNet	0.67 528	0.35 514	0.82 520	0.53 557	0.44 578	1.03 571	0.53 531	1.51 622	1.06 536	1.13 588	0.91 414	1.07 548	0.74 520	0.87 494	0.95 563	0.24 511	0.19 512	0.25 519	0.23 522	0.27 526	0.22 461

PSMNet_ROB	0.67 528	0.39 538	0.76 505	0.57 587	0.43 572	1.00 562	0.85 623	1.25 559	0.93 477	0.82 424	1.04 480	1.08 549	0.64 456	0.89 502	1.02 578	0.29 562	0.21 531	0.31 578	0.31 592	0.27 526	0.25 507

FAT-Stereo	0.75 551	0.34 510	0.81 519	0.51 529	0.38 541	0.78 501	0.63 572	1.39 600	1.32 604	1.05 562	1.40 579	1.58 626	1.14 610	0.92 515	0.91 554	0.29 562	0.28 591	0.28 558	0.23 522	0.28 535	0.41 600

FADNet-RVC-Resample	0.58 499	0.35 514	1.34 606	0.50 517	0.34 516	0.73 487	0.43 465	1.09 487	0.96 497	0.83 432	0.87 393	0.76 440	0.66 466	0.77 453	0.52 442	0.19 412	0.18 489	0.26 538	0.27 569	0.28 535	0.29 539

FACV-RUCA	0.45 364	0.28 456	0.51 341	0.46 466	0.33 504	0.62 425	0.34 323	0.87 397	0.75 355	0.60 287	0.84 373	0.48 272	0.54 391	0.56 258	0.39 342	0.22 473	0.15 410	0.35 592	0.16 320	0.29 537	0.22 461

Wz-Net-MNSev	0.81 562	0.42 558	1.64 631	0.51 529	0.41 560	1.46 618	0.95 631	1.24 553	1.26 594	1.31 612	1.25 547	1.17 572	0.83 550	1.21 583	1.06 586	0.22 473	0.19 512	0.24 506	0.23 522	0.29 537	0.26 511

pcwnet_v2	0.60 510	0.29 470	0.89 548	0.46 466	0.36 530	0.62 425	0.38 393	1.33 591	1.24 587	1.02 549	1.27 555	0.71 404	0.59 425	0.71 414	0.51 437	0.28 551	0.21 531	0.24 506	0.23 522	0.29 537	0.30 544

APVNet	0.73 542	0.39 538	1.01 567	0.58 593	0.45 584	1.16 596	0.68 582	1.47 617	0.87 437	0.84 438	1.15 523	1.04 534	0.84 553	1.14 569	1.18 599	0.27 540	0.28 591	0.32 584	0.31 592	0.29 537	0.32 557

hitnet-ft	0.57 486	0.29 470	0.43 256	0.42 355	0.29 424	0.81 519	0.40 425	0.98 440	0.91 465	0.84 438	1.01 463	1.13 567	0.72 507	0.83 482	0.71 511	0.28 551	0.21 531	0.28 558	0.22 506	0.29 537	0.27 521

ADCL	1.10 606	0.42 558	1.57 624	0.51 529	0.41 560	1.71 636	0.92 627	1.36 598	1.45 619	1.33 613	1.56 604	1.22 578	1.26 619	1.45 615	5.27 677	0.22 473	0.19 512	0.25 519	0.25 550	0.29 537	0.29 539

ADCP+	1.18 616	0.37 525	3.09 655	0.50 517	0.52 611	1.48 620	0.61 565	1.32 588	1.07 544	1.21 595	1.16 528	1.08 549	1.11 605	1.63 625	7.17 682	0.20 434	0.16 437	0.24 506	0.22 506	0.29 537	0.22 461

SGM-ForestM	4.73 679	0.34 510	1.05 573	0.46 466	0.28 399	10.26 685	3.48 688	4.52 682	5.16 681	8.68 692	7.48 689	18.87 702	10.80 690	11.26 693	10.01 687	0.32 578	0.34 622	0.32 584	0.32 596	0.29 537	0.30 544

ISRNet	0.57 486	0.25 388	0.72 488	0.57 587	0.36 530	0.43 311	0.28 199	0.85 390	0.84 418	1.09 578	1.25 547	0.91 496	0.61 438	0.68 388	0.60 479	0.35 601	0.26 577	0.36 597	0.33 602	0.30 545	0.42 603

SACVNet	0.61 514	0.36 523	0.67 458	0.57 587	0.37 534	0.65 449	0.47 491	1.16 515	0.80 387	1.04 557	1.06 490	1.02 527	0.81 547	0.99 544	0.57 469	0.28 551	0.21 531	0.25 519	0.24 537	0.30 545	0.39 590

PWC_ROB	0.92 581	0.57 603	1.64 631	0.53 557	0.33 504	0.93 546	0.39 411	1.42 611	1.51 625	1.66 633	2.57 648	1.18 573	1.11 605	1.50 619	1.54 622	0.26 529	0.18 489	0.28 558	0.20 463	0.30 545	0.32 557

SGM-Forest	0.65 526	0.33 505	0.43 256	0.44 426	0.30 449	1.01 567	0.54 539	1.13 506	1.09 553	1.11 585	1.21 541	1.10 557	0.76 532	0.99 544	0.71 511	0.32 578	0.33 618	0.33 589	0.30 583	0.30 545	0.28 532
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WQFJA1++	0.24 74	0.16 66	0.30 65	0.31 33	0.21 149	0.34 213	0.17 3	0.39 58	0.18 8	0.26 74	0.30 112	0.29 125	0.28 168	0.41 131	0.23 89	0.16 281	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.31 549	0.12 120

w-ln-seven	1.02 598	0.52 583	2.86 650	0.55 577	0.51 608	1.37 612	0.75 605	1.72 646	1.84 645	1.54 625	1.52 601	1.27 582	0.95 585	1.30 599	2.07 643	0.24 511	0.22 540	0.25 519	0.25 550	0.31 549	0.28 532

dad	0.61 514	0.53 586	0.72 488	0.44 426	0.31 465	0.64 441	0.37 375	0.85 390	1.28 596	1.05 562	1.17 533	1.18 573	0.61 438	0.70 404	0.54 459	0.36 604	0.23 550	0.37 602	0.21 485	0.31 549	0.23 486

AF-Net	0.85 575	0.41 553	0.87 543	0.66 617	0.54 616	0.96 553	0.52 526	1.66 642	1.37 609	1.03 552	2.04 632	1.46 611	1.36 623	1.19 577	1.05 585	0.34 595	0.24 559	0.39 608	0.28 576	0.31 549	0.26 511

Nwc_Net	0.82 563	0.40 547	0.86 538	0.62 607	0.56 618	1.04 573	0.57 550	1.72 646	1.08 548	0.93 505	1.88 623	1.44 609	1.24 617	1.19 577	0.94 560	0.31 573	0.25 567	0.36 597	0.39 616	0.31 549	0.31 553

RTSC	0.93 582	0.54 593	1.59 625	0.56 581	0.40 554	1.17 600	0.55 542	1.44 613	1.82 644	1.53 624	1.26 551	1.15 570	0.82 548	1.70 631	2.44 651	0.26 529	0.20 521	0.23 490	0.24 537	0.31 549	0.32 557

DeepPrunerF	0.93 582	0.55 599	3.88 661	0.70 629	0.81 643	0.72 483	0.74 602	1.28 572	1.97 648	0.95 517	1.02 467	0.87 479	0.85 557	1.16 573	1.07 589	0.35 601	0.29 593	0.43 617	0.40 619	0.31 549	0.33 566

XPNet_ROB	0.73 542	0.38 533	0.80 513	0.53 557	0.40 554	0.80 513	0.83 619	1.21 540	0.96 497	1.37 615	1.17 533	1.37 601	0.87 564	1.14 569	0.99 572	0.33 586	0.25 567	0.27 547	0.24 537	0.31 549	0.29 539

rvit_stereo_0075_2	0.48 395	0.38 533	0.74 498	0.54 569	0.46 593	0.43 311	0.35 346	0.85 390	0.68 315	0.56 277	0.73 307	0.59 341	0.47 362	0.64 347	0.47 413	0.33 586	0.23 550	0.35 592	0.26 562	0.32 557	0.26 511

FADNet-RVC	0.62 520	0.56 601	1.29 598	0.47 487	0.39 549	0.63 431	0.40 425	1.16 515	0.91 465	0.71 366	0.86 386	1.04 534	0.55 395	0.99 544	0.78 524	0.27 540	0.26 577	0.28 558	0.29 582	0.32 557	0.31 553

GANet	0.74 547	0.38 533	0.63 440	0.54 569	0.35 523	1.01 567	0.95 631	1.15 512	0.95 490	1.09 578	2.00 629	1.14 569	0.92 578	1.29 593	0.75 520	0.25 524	0.27 584	0.27 547	0.23 522	0.32 557	0.24 498

CVANet_RVC	0.59 503	0.35 514	0.54 384	0.49 506	0.33 504	0.70 474	0.67 579	1.12 498	0.97 502	0.88 476	1.05 483	1.01 525	0.72 507	0.94 522	0.55 461	0.30 569	0.20 521	0.28 558	0.26 562	0.32 557	0.23 486

MeshStereo	1.38 633	0.45 566	0.58 414	0.45 441	0.35 523	1.63 630	0.60 563	2.07 656	1.43 617	4.49 682	3.32 664	4.67 673	2.08 657	2.08 647	1.32 608	0.36 604	0.36 627	0.37 602	0.32 596	0.32 557	0.34 570
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
MSAF-DinoV2	1.18 616	0.44 564	3.00 653	0.56 581	0.30 449	0.91 542	0.74 602	1.58 633	1.25 589	1.06 571	1.41 581	2.98 657	1.57 636	3.25 668	3.12 662	0.22 473	0.14 381	0.20 410	0.22 506	0.33 562	0.34 570

TCMNet	0.68 531	0.41 553	1.08 575	0.60 598	0.61 629	0.97 554	0.55 542	1.11 493	0.93 477	0.87 466	1.14 520	0.89 487	0.65 464	0.92 515	1.06 586	0.26 529	0.26 577	0.31 578	0.28 576	0.33 562	0.30 544

Wz-Net-SNSev	0.99 595	0.80 629	3.00 653	0.57 587	0.46 593	0.94 549	1.22 651	1.40 604	1.28 596	1.04 557	1.33 567	1.46 611	0.90 575	2.06 645	1.65 626	0.26 529	0.24 559	0.25 519	0.26 562	0.33 562	0.30 544

FADNet_RVC	0.58 499	0.39 538	1.26 593	0.45 441	0.32 491	0.55 378	0.34 323	1.12 498	0.90 458	0.68 347	0.90 406	0.61 348	0.71 496	1.03 555	0.80 532	0.21 450	0.18 489	0.27 547	0.23 522	0.33 562	0.30 544

S-Stereo	0.76 554	0.36 523	1.10 578	0.57 587	0.46 593	0.83 525	0.59 560	1.31 582	1.62 634	0.98 536	1.41 581	1.11 559	0.93 580	0.85 490	1.07 589	0.27 540	0.31 606	0.28 558	0.25 550	0.33 562	0.50 628

edge stereo	0.79 559	0.40 547	0.82 520	0.52 546	0.44 578	0.83 525	0.58 557	1.34 593	1.08 548	1.30 611	1.38 577	1.79 632	1.13 609	1.15 572	0.92 556	0.34 595	0.32 613	0.42 616	0.28 576	0.33 562	0.39 590

NCCL2	0.74 547	0.45 566	0.77 508	0.65 615	0.45 584	0.97 554	1.16 646	1.16 515	1.02 522	1.00 542	0.98 446	1.48 615	0.88 569	0.99 544	0.89 545	0.31 573	0.27 584	0.39 608	0.39 616	0.33 562	0.34 570

CBMV_ROB	0.62 520	0.39 538	0.41 223	0.41 315	0.28 399	0.86 533	0.28 199	1.06 474	1.02 522	0.95 517	1.33 567	0.81 463	0.84 553	0.94 522	0.56 463	0.37 608	0.37 628	0.43 617	0.40 619	0.33 562	0.32 557

psmorigin	0.84 570	0.53 586	2.21 643	0.50 517	0.41 560	0.86 533	0.57 550	1.08 484	0.90 458	1.50 621	1.42 586	1.50 617	1.09 603	1.29 593	1.03 579	0.32 578	0.33 618	0.27 547	0.27 569	0.34 570	0.45 615

NCC-stereo	0.82 563	0.43 561	0.87 543	0.63 610	0.68 637	0.88 536	0.72 595	1.60 637	1.12 556	0.95 517	1.41 581	1.37 601	1.37 625	1.26 589	0.94 560	0.32 578	0.30 598	0.37 602	0.49 642	0.34 570	0.35 574

Abc-Net	0.82 563	0.43 561	0.87 543	0.63 610	0.68 637	0.88 536	0.72 595	1.60 637	1.12 556	0.95 517	1.41 581	1.37 601	1.37 625	1.26 589	0.94 560	0.32 578	0.30 598	0.37 602	0.49 642	0.34 570	0.35 574
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FBW_ROB	0.94 586	0.54 593	1.03 571	0.56 581	0.42 569	1.16 596	0.76 607	1.56 630	1.41 613	1.38 617	1.33 567	1.47 613	1.07 601	2.94 667	1.14 597	0.26 529	0.32 613	0.45 620	0.30 583	0.34 570	0.30 544

ETE_ROB	0.73 542	0.52 583	0.93 552	0.57 587	0.37 534	0.80 513	0.86 624	1.19 530	0.95 490	1.20 594	1.22 543	1.39 607	0.86 561	1.07 559	0.88 543	0.27 540	0.21 531	0.31 578	0.27 569	0.34 570	0.35 574

MultiAttention	3.62 672	0.25 388	0.65 450	0.56 581	0.34 516	23.66 696	2.61 685	1.65 641	1.14 568	0.82 424	1.83 620	1.13 567	0.42 330	35.16 709	0.72 514	0.18 372	0.12 266	0.23 490	0.23 522	0.35 575	0.33 566

zh-sn7	1.20 619	0.86 636	4.54 667	0.58 593	0.43 572	1.10 583	0.92 627	1.24 553	1.34 607	1.45 620	2.00 629	1.26 580	1.62 639	2.13 649	2.79 659	0.26 529	0.26 577	0.26 538	0.27 569	0.35 575	0.33 566

FINET	0.75 551	0.45 566	1.38 609	0.48 494	0.46 593	0.98 559	1.00 636	1.22 548	1.69 639	0.91 500	1.25 547	0.74 428	0.74 520	1.09 563	0.82 536	0.37 608	0.31 606	0.27 547	0.24 537	0.35 575	0.34 570

PS-NSSS	0.60 510	0.46 571	0.68 465	0.43 399	0.34 516	0.66 457	0.57 550	1.05 468	0.91 465	0.80 417	1.28 556	0.72 419	0.67 475	0.89 502	0.61 485	0.32 578	0.26 577	0.40 611	0.27 569	0.35 575	0.29 539

CSAN	0.88 579	0.52 583	0.93 552	0.61 603	0.42 569	1.19 602	1.11 641	1.27 566	1.48 623	1.37 615	1.44 589	1.37 601	1.30 620	1.46 617	1.01 574	0.39 614	0.31 606	0.36 597	0.37 611	0.35 575	0.36 580

LALA_ROB	0.76 554	0.46 571	0.86 538	0.55 577	0.41 560	1.00 562	0.93 630	1.25 559	1.13 562	1.23 601	1.15 523	1.55 623	0.80 544	1.11 566	0.96 565	0.33 586	0.23 550	0.35 592	0.30 583	0.35 575	0.32 557

DualNet (step1)	0.60 510	0.37 525	0.83 524	0.39 241	0.31 465	0.72 483	0.49 511	1.11 493	0.92 471	0.93 505	0.89 400	0.86 473	0.71 496	0.74 426	0.53 453	0.42 621	0.22 540	0.40 611	0.41 624	0.36 581	0.35 574

test_sample9	1.17 614	0.37 525	0.83 524	0.39 241	0.31 465	0.72 483	0.49 511	1.11 493	0.92 471	0.93 505	0.89 400	0.86 473	0.71 496	1.29 593	2.03 641	0.42 621	9.50 703	0.40 611	0.41 624	0.36 581	0.35 574

test_sample8	1.36 632	0.37 525	0.83 524	0.39 241	0.31 465	0.72 483	0.49 511	1.19 530	0.79 378	1.51 622	0.96 433	3.29 664	1.64 642	1.29 593	2.03 641	0.42 621	9.50 703	0.40 611	0.41 624	0.36 581	0.35 574

RP	0.80 560	0.38 533	0.73 494	0.67 619	0.59 624	0.82 522	0.57 550	1.21 540	1.28 596	1.03 552	1.68 611	1.45 610	1.49 634	1.08 562	0.90 551	0.36 604	0.31 606	0.37 602	0.30 583	0.36 581	0.36 580

SANet	1.15 611	0.45 566	1.40 612	0.50 517	0.32 491	1.54 626	1.21 649	1.49 618	3.35 673	1.61 627	2.41 642	2.32 649	1.80 649	1.57 622	1.27 605	0.28 551	0.25 567	0.26 538	0.24 537	0.36 581	0.32 557

PWCDC_ROB	0.93 582	0.54 593	0.97 564	0.78 638	0.41 560	1.03 571	0.42 457	1.39 600	2.34 659	1.04 557	3.73 668	0.80 460	1.12 607	1.29 593	1.04 583	0.37 608	0.22 540	0.24 506	0.20 463	0.36 581	0.31 553

AANet	1.18 616	1.03 648	3.09 655	0.46 466	0.40 554	1.00 562	0.56 547	1.29 577	2.47 661	2.36 658	2.42 643	2.21 644	1.62 639	1.20 580	1.55 623	0.33 586	0.25 567	0.28 558	0.25 550	0.37 587	0.37 586

ADCPNet	1.11 609	0.53 586	3.26 659	0.55 577	0.44 578	1.47 619	0.83 619	1.21 540	1.17 574	1.26 608	1.42 586	1.67 629	1.12 607	1.48 618	3.86 671	0.30 569	0.29 593	0.30 577	0.32 596	0.37 587	0.37 586

DANet	0.74 547	0.47 578	0.98 565	0.60 598	0.41 560	0.92 545	0.41 446	1.02 454	0.87 437	1.22 599	1.22 543	1.33 594	0.88 569	1.26 589	1.37 610	0.27 540	0.24 559	0.31 578	0.25 550	0.37 587	0.36 580
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RGC	0.82 563	0.62 611	0.80 513	0.67 619	0.66 634	0.91 542	0.59 560	1.35 594	1.09 553	1.12 587	1.46 594	1.50 617	1.09 603	1.28 592	0.97 570	0.34 595	0.30 598	0.48 629	0.40 619	0.38 590	0.38 589

ADCMid	1.22 621	0.57 603	3.17 658	0.54 569	0.44 578	1.07 579	0.77 608	1.31 582	1.13 562	2.14 653	1.48 597	1.49 616	1.47 632	1.65 627	5.30 678	0.26 529	0.24 559	0.29 567	0.32 596	0.38 590	0.36 580

AnyNet_C32	1.27 626	0.72 622	3.33 660	0.59 596	0.56 618	1.51 624	1.53 664	1.27 566	1.28 596	1.52 623	1.48 597	1.38 605	1.23 616	1.64 626	5.26 676	0.30 569	0.29 593	0.29 567	0.34 605	0.38 590	0.44 613

NOSS_ROB	0.59 503	0.40 547	0.42 238	0.45 441	0.31 465	0.79 507	0.53 531	1.09 487	1.12 556	0.69 351	0.92 420	0.77 446	0.63 448	0.81 473	0.52 442	0.39 614	0.38 629	0.44 619	0.42 629	0.38 590	0.36 580

GMStereo_Zeroshot	0.51 436	0.46 571	0.80 513	0.50 517	0.28 399	0.57 395	0.30 240	0.75 351	0.79 378	0.88 476	0.94 425	0.90 490	0.37 290	0.77 453	0.46 402	0.27 540	0.14 381	0.26 538	0.15 289	0.39 594	0.19 391

HBP-ISP	0.61 514	0.47 578	0.45 270	0.46 466	0.33 504	0.79 507	0.29 218	1.15 512	1.05 532	0.85 451	1.18 537	0.67 393	0.71 496	0.92 515	0.57 469	0.37 608	0.38 629	0.47 624	0.41 624	0.39 594	0.32 557

WZ-Net	1.29 628	0.64 613	5.42 671	0.64 613	0.52 611	1.37 612	1.29 654	1.41 606	1.77 642	1.56 626	1.69 613	1.74 630	1.41 627	2.50 662	2.16 648	0.28 551	0.21 531	0.23 490	0.25 550	0.39 594	0.41 600

stereogan	0.83 568	0.33 505	0.89 548	0.61 603	0.51 608	1.80 641	0.50 517	1.41 606	1.39 612	1.05 562	1.47 596	1.56 625	1.04 597	1.32 603	0.87 542	0.29 562	0.29 593	0.29 567	0.25 550	0.39 594	0.40 595

Wz-Net-TNSev	1.23 623	1.24 655	5.25 670	0.51 529	0.43 572	1.49 623	1.09 640	1.58 633	1.42 616	1.25 605	1.26 551	1.58 626	1.52 635	1.97 642	1.95 634	0.33 586	0.32 613	0.26 538	0.30 583	0.41 598	0.43 608

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 600	0.61 610	1.82 636	0.69 626	0.51 608	2.62 655	1.69 671	1.28 572	1.44 618	1.39 618	1.56 604	1.34 597	0.91 576	1.68 629	0.95 563	0.38 613	0.39 634	0.46 623	0.61 653	0.41 598	0.43 608

SHD	0.98 593	0.54 593	1.30 602	0.63 610	0.50 606	1.14 592	0.50 517	1.80 651	2.20 653	1.66 633	1.39 578	1.47 613	1.21 614	1.40 607	1.80 630	0.32 578	0.27 584	0.32 584	0.34 605	0.41 598	0.44 613

RTS	2.03 653	1.03 648	11.50 682	0.68 623	0.63 630	2.71 657	1.56 666	1.55 626	2.32 656	1.93 645	2.57 648	1.32 589	1.32 621	5.20 681	4.30 672	0.31 573	0.23 550	0.29 567	0.30 583	0.41 598	0.40 595

RTSA	2.03 653	1.03 648	11.50 682	0.68 623	0.63 630	2.71 657	1.56 666	1.55 626	2.32 656	1.93 645	2.57 648	1.32 589	1.32 621	5.20 681	4.30 672	0.31 573	0.23 550	0.29 567	0.30 583	0.41 598	0.40 595

WCMA_ROB	1.22 621	0.39 538	0.93 552	0.51 529	0.45 584	1.44 617	0.79 613	1.20 537	1.30 602	2.99 673	3.94 672	3.30 665	2.17 660	1.42 611	1.31 607	0.46 627	0.35 625	0.35 592	0.37 611	0.41 598	0.42 603

EDNetEfficient	1.47 639	0.82 630	6.28 674	0.48 494	0.40 554	0.73 487	0.83 619	0.95 431	2.77 666	3.48 679	1.95 626	1.64 628	2.12 658	1.42 611	3.84 670	0.21 450	0.19 512	0.21 454	0.21 485	0.43 604	0.42 603

RYNet	0.76 554	0.37 525	0.74 498	0.54 569	0.67 635	1.35 611	0.68 582	1.28 572	1.21 586	1.10 582	0.90 406	1.31 587	0.94 583	1.01 550	1.30 606	0.22 473	0.16 437	0.27 547	0.23 522	0.43 604	0.45 615

NVstereo2D	0.62 520	0.32 497	0.82 520	0.50 517	0.44 578	0.88 536	0.48 498	1.12 498	1.17 574	0.67 335	0.90 406	0.90 490	0.69 486	1.02 553	0.69 507	0.33 586	0.16 437	0.29 567	0.20 463	0.43 604	0.46 619

GASNet	0.70 537	0.77 625	1.16 585	0.71 631	0.49 601	0.62 425	0.48 498	1.12 498	1.05 532	0.98 536	0.84 373	0.94 504	0.82 548	1.41 610	0.85 540	0.33 586	0.22 540	0.29 567	0.28 576	0.44 607	0.26 511

MFN_U_SF_RVC	1.14 610	0.63 612	2.33 644	0.69 626	0.46 593	2.04 647	0.70 587	1.90 653	1.37 609	1.62 628	1.56 604	1.94 638	1.36 623	1.73 633	1.90 633	0.41 619	0.38 629	0.45 620	0.48 639	0.45 608	0.47 621

ADCS	1.60 642	0.70 618	4.02 663	0.61 603	0.53 613	1.31 608	1.11 641	1.71 645	1.86 647	1.97 648	1.68 611	1.51 619	1.46 630	2.07 646	9.20 685	0.34 595	0.32 613	0.33 589	0.36 609	0.45 608	0.46 619

AnyNet_C01	1.63 643	1.16 653	7.38 676	0.65 615	0.56 618	2.25 651	1.53 664	1.53 623	1.46 621	1.71 637	1.95 626	1.83 633	1.41 627	2.48 660	4.42 674	0.33 586	0.32 613	0.32 584	0.34 605	0.45 608	0.50 628

FSD					0.46 593	0.48 342	0.52 526	0.54 185	0.49 236	0.48 252	0.48 207	0.50 282	0.48 367	0.51 228	0.49 429	0.45 626	0.43 644	0.47 624	0.46 631	0.46 611

SDNR	0.89 580	0.39 538	1.66 634	0.42 355	0.39 549	3.35 671	0.32 287	0.95 431	1.05 532	1.05 562	2.12 634	0.62 356	0.71 496	1.40 607	0.78 524	0.53 639	0.56 656	0.36 597	0.27 569	0.46 611	0.50 628

G-Net	0.95 587	0.48 580	1.13 581	0.67 619	0.49 601	2.07 648	0.63 572	1.02 454	0.90 458	1.77 639	2.62 651	1.28 583	1.60 638	1.09 563	1.06 586	0.37 608	0.30 598	0.35 592	0.25 550	0.46 611	0.45 615

MSMD_ROB	1.25 624	0.51 581	0.64 445	0.60 598	0.50 606	1.66 632	0.67 579	1.26 561	1.26 594	2.64 664	3.82 669	3.06 660	3.20 675	1.45 615	0.91 554	0.46 627	0.41 639	0.49 632	0.51 646	0.47 614	0.45 615

FC-DCNN v2	1.74 646	0.53 586	0.68 465	0.62 607	0.49 601	1.67 633	0.71 589	1.85 652	1.57 628	4.84 686	5.01 683	6.42 685	3.92 678	2.24 654	1.43 614	0.47 630	0.42 641	0.47 624	0.46 631	0.48 615	0.47 621

coex-ft	6.50 686	1.57 667	87.99 718	0.49 506	0.38 541	1.41 615	1.21 649	1.21 540	7.96 686	12.14 694	2.78 654	2.74 654	3.83 677	1.30 599	3.19 663	0.24 511	0.23 550	0.27 547	0.24 537	0.48 615	0.40 595

FADNet	0.63 523	0.53 586	1.20 587	0.46 466	0.44 578	0.66 457	0.41 446	1.24 553	1.07 544	0.70 356	0.84 373	0.98 513	0.65 464	0.87 494	0.54 459	0.29 562	0.30 598	0.27 547	0.30 583	0.48 615	0.36 580

FC-DCNN	1.67 645	0.53 586	0.68 465	0.62 607	0.49 601	1.62 629	0.71 589	1.77 650	1.55 626	4.73 685	4.66 681	5.82 681	3.94 679	2.13 649	1.42 612	0.47 630	0.42 641	0.47 624	0.46 631	0.48 615	0.47 621

UDGNet	0.50 422	0.82 630	0.56 401	0.51 529	0.32 491	0.41 295	0.34 323	0.71 312	0.93 477	0.65 319	0.60 268	0.58 331	0.44 343	0.65 357	0.43 382	0.33 586	0.15 410	0.67 645	0.20 463	0.49 619	0.23 486

DPSNet	1.08 605	0.44 564	2.64 649	0.54 569	0.42 569	1.59 627	1.25 652	2.39 663	1.50 624	1.13 588	1.12 509	1.51 619	2.19 661	1.44 614	1.51 621	0.35 601	0.25 567	0.25 519	0.21 485	0.49 619	0.39 590

SAMSARA	1.15 611	0.69 617	1.44 616	1.09 652	0.93 646	2.10 649	1.87 678	1.64 640	1.47 622	1.64 630	1.21 541	2.06 641	1.14 610	1.61 623	1.50 620	0.39 614	0.45 647	0.36 597	0.38 614	0.50 621	0.51 632

MANE	4.73 679	0.54 593	0.77 508	0.69 626	0.60 627	10.35 686	1.67 670	8.68 690	12.66 692	6.90 691	9.43 692	11.59 692	10.59 689	8.26 690	8.41 683	0.51 637	0.45 647	0.48 629	1.02 671	0.50 621	0.50 628

PDISCO_ROB	0.96 589	0.51 581	1.13 581	1.03 650	1.00 654	1.81 642	0.77 608	1.72 646	1.60 632	1.09 578	1.19 538	1.34 597	0.80 544	1.62 624	1.01 574	0.58 645	0.22 540	0.45 620	0.40 619	0.50 621	0.41 600

FCDSN-DC	1.43 637	0.57 603	0.69 474	0.74 634	0.59 624	1.42 616	0.65 578	1.40 604	1.41 613	3.31 677	4.42 679	4.57 672	3.01 673	1.70 631	1.19 601	0.46 627	0.42 641	0.48 629	0.47 635	0.51 624	0.51 632
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PVD	1.34 631	0.70 618	1.42 614	0.78 638	0.65 632	1.68 634	0.91 625	2.12 659	3.01 669	2.25 655	2.35 641	1.90 636	1.99 655	1.98 643	2.14 646	0.40 618	0.38 629	0.49 632	0.37 611	0.51 624	0.67 643

LSM	4.83 681	0.83 633	11.23 681	0.76 637	56.73 712	1.10 583	1.18 647	1.35 594	1.70 640	2.13 650	2.34 639	1.34 597	1.19 613	1.52 620	1.23 603	0.34 595	0.50 652	0.39 608	0.47 635	0.51 624	9.82 694

ccnet	0.84 570	0.59 609	0.86 538	0.56 581	0.60 627	1.11 588	0.72 595	1.44 613	0.97 502	1.15 590	1.44 589	1.28 583	0.95 585	1.01 550	1.33 609	0.49 634	0.43 644	0.50 634	0.47 635	0.52 627	0.48 624

BEATNet-Init1	15.65 693	1.62 670	54.26 716	0.75 636	0.56 618	37.03 708	13.39 696	13.20 694	14.59 694	29.41 714	29.29 714	47.69 717	21.87 705	26.91 706	19.58 696	0.43 624	0.39 634	0.47 624	0.47 635	0.52 627	0.52 634

Anonymous_2	0.84 570	0.45 566	0.66 453	0.41 315	0.45 584	0.82 522	0.53 531	0.81 377	0.81 398	0.73 375	0.61 272	0.91 496	0.76 532	0.77 453	0.61 485	0.51 637	0.55 654	0.54 637	4.92 696	0.54 629	0.42 603

EDNetEfficientorigin	9.96 689	1.17 654	175.17 719	0.49 506	0.37 534	1.13 591	0.74 602	1.27 566	2.70 665	3.16 676	2.49 644	2.28 646	2.15 659	1.88 639	2.27 650	0.21 450	0.19 512	0.25 519	0.20 463	0.54 629	0.53 636

sAnonymous2	0.42 334	0.41 553	0.96 559	0.48 494	0.37 534	0.41 295	0.48 498	0.60 221	0.52 253	0.39 197	0.48 207	0.35 179	0.44 343	0.44 160	0.30 240	0.19 412	0.14 381	0.19 373	0.17 379	0.55 631	0.43 608

CroCo_RVC	0.42 334	0.41 553	0.96 559	0.48 494	0.37 534	0.41 295	0.48 498	0.60 221	0.52 253	0.39 197	0.48 207	0.35 179	0.44 343	0.44 160	0.30 240	0.19 412	0.14 381	0.19 373	0.17 379	0.55 631	0.43 608

XQC	0.97 591	0.70 618	1.54 622	0.70 629	0.55 617	1.48 620	0.81 615	1.41 606	1.57 628	1.21 595	1.12 509	1.33 594	1.04 597	1.55 621	2.00 639	0.39 614	0.25 567	0.37 602	0.32 596	0.55 631	0.49 625

ELAS_RVC	1.76 648	0.64 613	1.20 587	0.74 634	0.59 624	2.18 650	2.53 684	2.10 658	2.85 668	3.46 678	3.41 667	3.12 661	4.11 680	2.69 665	2.53 656	0.54 642	0.47 650	0.51 636	0.48 639	0.55 631	0.55 637
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.77 649	0.64 613	1.10 578	0.72 632	0.58 623	3.37 672	1.76 673	2.54 665	2.57 662	3.77 680	3.96 673	2.83 656	3.44 676	2.34 658	2.73 658	0.53 639	0.47 650	0.50 634	0.48 639	0.55 631	0.55 637
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PASM	0.96 589	0.71 621	2.05 641	0.72 632	0.72 641	0.84 530	0.92 627	1.14 508	1.34 607	1.25 605	1.22 543	1.34 597	1.07 601	1.31 601	1.11 593	0.53 639	0.57 657	0.59 641	0.67 654	0.56 636	0.57 639

DGSMNet	0.80 560	0.58 607	1.42 614	0.61 603	0.65 632	0.94 549	0.75 605	1.35 594	1.16 571	0.88 476	1.26 551	1.00 521	0.75 523	1.07 559	0.89 545	0.36 604	0.31 606	0.41 615	0.40 619	0.60 637	0.59 640

zero-FE	0.26 118	0.16 66	0.33 95	0.36 155	0.30 449	0.18 11	0.20 41	0.37 52	0.31 89	0.27 89	0.27 81	0.29 125	0.28 168	0.34 77	0.25 133	0.17 329	0.10 68	0.14 149	0.10 66	0.62 638	0.13 180

DDF-Stereo	0.26 118	0.16 66	0.33 95	0.37 185	0.30 449	0.19 17	0.20 41	0.33 24	0.31 89	0.27 89	0.26 72	0.29 125	0.28 168	0.39 115	0.25 133	0.17 329	0.10 68	0.14 149	0.10 66	0.69 639	0.13 180

GANetREF_RVC	0.82 563	0.77 625	0.95 558	0.68 623	0.43 572	1.15 594	1.06 639	1.19 530	1.20 583	1.03 552	1.02 467	1.10 557	0.89 572	1.20 580	0.78 524	0.49 634	0.39 634	0.58 640	0.39 616	0.69 639	0.49 625
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
PSMNet-RUCA	0.78 558	0.78 628	1.23 590	1.01 647	0.91 644	0.68 471	0.53 531	1.16 515	1.06 536	0.79 414	1.10 503	0.82 465	0.72 507	0.94 522	0.70 508	0.55 643	0.27 584	0.76 648	0.46 631	0.70 641	0.49 625

NVStereoNet_ROB	1.31 630	0.96 642	1.33 605	0.90 644	0.92 645	1.15 594	1.05 638	1.49 618	1.62 634	1.63 629	2.51 645	2.31 647	1.62 639	2.16 651	1.42 612	0.81 652	0.73 662	0.79 650	1.02 671	0.73 642	0.97 655
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 633	0.91 639	2.11 642	0.89 642	0.57 622	4.27 678	1.79 675	1.55 626	2.00 650	1.64 630	1.85 622	1.83 633	1.44 629	1.89 641	1.49 619	0.49 634	0.40 637	0.56 638	0.58 650	0.75 643	0.52 634

CC-Net-ROB	0.84 570	1.01 647	0.93 552	0.60 598	0.45 584	1.25 605	0.71 589	1.20 537	1.05 532	0.84 438	1.24 546	0.90 490	0.78 538	1.14 569	0.70 508	0.48 633	0.34 622	1.71 665	0.38 614	0.78 644	0.40 595

MADNet+	2.28 662	2.56 682	10.82 680	1.25 657	0.96 649	2.77 661	1.44 663	2.34 661	1.76 641	1.36 614	1.78 618	1.84 635	1.74 647	6.33 684	4.57 675	0.67 648	0.66 660	0.59 641	0.54 649	0.84 645	0.81 649

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 540	0.84 634	0.80 513	0.55 577	0.38 541	1.38 614	0.57 550	1.07 478	0.81 398	0.90 491	0.94 425	0.95 505	0.54 391	1.01 550	0.61 485	0.41 619	0.30 598	0.57 639	0.31 592	0.86 646	0.39 590

MFMNet_re	1.17 614	0.99 644	1.31 603	1.02 649	0.95 648	1.32 609	1.32 656	1.44 613	1.58 630	1.72 638	1.70 614	1.21 575	1.57 636	1.16 573	1.04 583	0.88 654	0.76 668	0.79 650	0.75 659	0.90 647	0.94 651

anonymity	0.98 593	0.89 638	1.06 574	0.93 645	1.04 658	0.97 554	0.82 617	1.33 591	0.93 477	1.08 574	0.98 446	1.02 527	0.95 585	1.02 553	0.93 558	0.96 656	0.96 680	0.90 654	0.91 667	0.92 648	0.95 653

GCST	0.85 575	1.25 657	0.80 513	1.58 662	1.03 656	1.04 573	0.24 119	0.81 377	0.81 398	0.99 541	0.67 294	0.78 449	0.35 266	0.98 539	0.38 332	0.97 657	0.65 659	1.20 659	0.81 663	0.93 649	0.72 645

SGM+DAISY	1.52 640	0.99 644	1.61 629	1.01 647	1.02 655	1.86 644	1.19 648	1.49 618	1.38 611	2.96 671	3.00 658	2.79 655	1.94 651	1.88 639	1.62 624	0.98 659	0.97 681	0.91 656	0.91 667	0.94 650	0.99 657

DStereoFS	2.16 660	0.91 639	1.29 598	0.84 640	0.72 641	3.56 673	0.95 631	2.01 654	2.03 651	1.65 632	2.06 633	2.73 653	13.30 692	4.76 680	1.95 634	0.47 630	0.33 618	0.84 653	0.49 642	0.95 651	1.42 672

SPS-STEREO	1.29 628	0.94 641	1.10 578	1.05 651	1.03 656	1.48 620	0.91 625	1.57 632	1.24 587	2.13 650	1.90 624	1.94 638	1.46 630	1.77 634	1.64 625	0.97 657	0.94 679	0.90 654	0.89 666	0.96 652	0.97 655
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
JetBlue	3.02 668	1.39 661	7.91 677	1.17 655	1.49 665	8.53 684	7.94 691	2.82 666	1.98 649	2.15 654	2.69 653	3.32 666	3.01 673	6.66 685	3.81 669	0.79 650	0.78 669	0.75 647	0.76 660	1.04 653	1.33 669

WAO-7	1.96 650	1.24 655	1.52 619	1.28 658	1.06 659	2.92 666	1.64 669	3.32 672	3.05 671	2.28 656	3.32 664	3.19 663	2.38 664	3.39 670	2.49 655	1.02 660	0.92 675	1.06 658	1.04 673	1.05 654	0.99 657

Selective-IGEV-i16pa	80.76 719	120.64 719	16.47 687	1.09 652	0.67 635	181.14 721	2.07 680	155.24 722	142.81 722	57.79 720	156.23 720	108.46 721	171.50 722	201.35 722	101.88 719	96.20 721	1.70 688	2.81 689	0.33 602	1.06 655	95.73 720

Consistency-Raft	1.01 597	0.82 630	1.27 596	0.85 641	0.97 650	0.81 519	0.83 619	1.35 594	1.61 633	1.06 571	1.66 610	1.11 559	0.93 580	0.93 519	1.11 593	0.65 647	0.75 666	0.79 650	0.91 667	1.09 656	0.79 648

UDG	0.93 582	1.03 648	0.75 501	1.00 646	0.97 650	1.02 569	0.57 550	1.18 526	1.01 517	0.93 505	1.02 467	1.32 589	1.03 595	0.88 500	0.92 556	0.55 643	0.33 618	1.82 667	0.41 624	1.20 657	0.74 646

DStereoSA	2.42 663	0.66 616	2.95 652	0.89 642	1.12 661	1.75 640	6.75 690	1.53 623	1.63 636	1.28 610	8.81 691	0.99 518	10.14 686	1.68 629	3.37 665	0.44 625	0.34 622	0.64 643	0.68 656	1.21 658	1.60 676

DDUNet	1.10 606	2.58 684	0.83 524	1.21 656	1.27 663	1.02 569	0.69 586	1.17 524	0.95 490	0.98 536	1.26 551	1.28 583	0.84 553	0.97 537	0.79 531	0.85 653	0.40 637	2.00 670	0.60 652	1.34 659	0.94 651

DStereoO	1.07 602	0.77 625	0.87 543	0.67 619	0.49 601	0.91 542	1.30 655	1.15 512	1.41 613	1.24 603	1.33 567	1.06 543	2.39 665	1.32 603	1.11 593	2.03 675	0.38 629	0.77 649	0.31 592	1.55 660	0.43 608

SQANet	0.87 578	0.76 624	0.76 505	1.16 654	0.99 653	1.10 583	0.51 520	1.12 498	0.85 424	0.93 505	1.05 483	1.03 529	0.76 532	1.07 559	0.70 508	0.79 650	0.25 567	1.04 657	0.36 609	1.56 661	0.70 644

PWCK	2.06 655	1.75 674	4.11 665	1.69 663	0.93 646	3.13 670	2.86 687	2.18 660	2.41 660	2.38 659	2.33 637	2.22 645	1.85 650	3.52 672	2.20 649	1.65 670	0.73 662	1.52 663	0.83 664	1.81 662	1.02 660

light-stereo	4.16 675	1.10 652	14.81 686	10.11 694	7.60 691	3.03 668	0.68 582	3.75 679	2.81 667	5.31 688	5.96 688	9.76 690	1.47 632	7.39 689	1.47 618	1.22 664	1.45 687	0.66 644	0.78 661	1.84 663	2.07 681

otaku	1.10 606	0.96 642	0.96 559	1.37 660	1.06 659	1.65 631	0.72 595	1.46 616	1.19 580	1.10 582	1.32 565	1.32 589	0.95 585	1.29 593	0.81 535	0.89 655	0.46 649	1.24 660	0.50 645	1.86 664	0.89 650

WAO-6	2.11 658	1.52 665	1.25 592	1.73 664	1.69 671	2.72 659	1.62 668	3.15 670	3.64 675	2.01 649	3.28 662	3.52 670	2.20 662	2.59 663	2.48 654	1.31 667	0.92 675	2.04 674	1.22 683	1.89 665	1.35 671

MonStereo1	2.06 655	1.51 664	1.56 623	1.85 668	1.70 672	2.84 663	0.78 612	2.52 664	3.49 674	2.33 657	4.36 678	3.41 668	2.72 668	2.32 655	1.83 631	1.32 668	0.55 654	1.66 664	0.88 665	1.94 666	1.70 678

Ntro	1.15 611	1.00 646	1.00 566	1.49 661	1.20 662	1.69 635	0.81 615	1.39 600	1.25 589	1.01 545	1.28 556	1.31 587	1.00 590	1.31 601	0.89 545	1.10 663	0.43 644	1.36 661	0.51 646	1.95 667	0.99 657

Selective-IGEV-i1pa	15.72 694	22.55 702	18.18 688	1.88 669	0.97 650	29.25 707	11.89 695	25.83 709	20.69 707	20.14 705	22.94 705	28.39 707	23.24 707	29.37 707	18.71 695	12.83 703	3.29 693	6.89 699	1.18 682	2.01 668	14.15 703

WAO-8	3.00 666	1.60 668	1.52 619	1.82 666	1.65 669	5.57 680	1.35 659	4.65 684	12.37 690	2.89 667	4.04 674	4.89 676	2.78 669	3.73 674	2.44 651	1.29 665	0.93 677	2.00 670	1.16 680	2.02 669	1.23 664

Venus	3.00 666	1.60 668	1.52 619	1.82 666	1.65 669	5.57 680	1.35 659	4.65 684	12.37 690	2.89 667	4.04 674	4.89 676	2.78 669	3.73 674	2.44 651	1.29 665	0.93 677	2.00 670	1.16 680	2.02 669	1.23 664

ACVNet_2	1.74 646	1.30 658	1.62 630	1.81 665	1.63 667	2.28 652	1.34 658	2.35 662	2.64 664	1.82 641	2.55 646	2.99 658	1.71 646	1.67 628	1.20 602	1.48 669	0.59 658	1.81 666	0.71 657	2.09 671	1.29 666

RainbowNet	1.42 636	1.53 666	1.31 603	1.93 670	1.46 664	1.52 625	1.03 637	1.67 643	1.55 626	1.23 601	1.59 607	1.54 622	1.21 614	1.40 607	1.03 579	1.70 671	0.70 661	1.82 667	0.80 662	2.11 672	1.22 663

ACVNet-4b	1.43 637	1.34 659	1.28 597	1.95 671	1.60 666	1.93 645	0.77 608	1.59 635	1.64 637	1.05 562	1.60 608	2.10 643	0.92 578	1.79 636	0.84 538	1.76 673	0.35 625	2.03 673	0.67 654	2.16 673	1.18 662

LVE	2.20 661	1.47 663	1.44 616	2.06 673	1.80 674	2.79 662	1.77 674	2.96 667	3.94 680	1.95 647	4.29 677	3.47 669	1.97 652	2.48 660	1.85 632	2.06 676	0.88 673	2.06 676	1.13 678	2.17 674	1.53 673

Dean	2.07 657	1.39 661	1.69 635	2.17 674	1.83 675	2.75 660	1.28 653	3.49 676	3.80 678	2.13 650	3.30 663	3.18 662	1.98 654	1.78 635	1.72 627	1.73 672	0.79 672	1.99 669	0.91 667	2.17 674	1.34 670

ACVNet_1	1.55 641	1.36 660	1.35 607	1.96 672	1.63 667	1.83 643	0.96 634	2.09 657	1.85 646	1.43 619	1.54 602	2.31 647	1.68 645	1.42 611	1.18 599	1.76 673	0.51 653	2.05 675	0.59 651	2.24 676	1.30 667

DispFullNet	1.64 644	2.64 685	3.14 657	2.57 679	1.78 673	1.32 609	0.55 542	1.42 611	1.45 619	1.89 644	1.48 597	1.55 623	2.35 663	2.08 647	1.12 596	0.60 646	0.19 512	2.33 678	0.73 658	2.35 677	1.30 667

IMH-64-1	1.96 650	1.64 671	1.26 593	2.26 676	1.91 676	2.30 653	1.35 659	2.99 668	2.29 654	1.70 635	2.79 655	2.47 650	1.66 643	2.33 656	1.95 634	2.07 677	0.74 664	2.44 679	1.04 673	2.40 678	1.59 674

IMH-64	1.96 650	1.64 671	1.26 593	2.26 676	1.91 676	2.30 653	1.35 659	2.99 668	2.29 654	1.70 635	2.79 655	2.47 650	1.66 643	2.33 656	1.95 634	2.07 677	0.74 664	2.44 679	1.04 673	2.40 678	1.59 674

IMH	2.15 659	1.66 673	1.29 598	2.25 675	1.92 678	2.87 664	1.33 657	3.25 671	3.04 670	1.87 643	3.33 666	3.00 659	2.03 656	2.80 666	1.95 634	2.09 679	0.78 669	2.45 681	1.05 676	2.44 680	1.62 677

SuperB	1.00 596	0.41 553	4.03 664	0.45 441	0.32 491	0.99 561	0.49 511	1.09 487	2.09 652	1.10 582	1.10 503	0.74 428	0.83 550	1.13 567	1.75 629	0.20 434	0.15 410	0.17 282	0.15 289	2.50 681	0.27 521

DPSimNet_ROB	5.19 683	2.71 686	18.56 689	2.59 680	2.49 683	4.25 677	10.93 693	3.33 673	3.93 679	5.02 687	4.52 680	5.74 679	10.18 687	5.44 683	8.79 684	2.40 683	2.47 690	2.48 682	2.54 691	2.56 682	2.87 688

ktn	3.02 668	2.27 680	1.85 637	2.89 684	2.54 686	3.72 674	2.14 681	3.79 680	5.33 682	2.82 666	5.09 684	5.95 682	2.54 666	3.34 669	2.58 657	2.65 686	1.44 686	2.78 687	2.03 690	2.61 683	2.10 683

TorneroNet-64	3.54 671	1.89 675	1.59 625	2.62 682	2.29 680	6.88 683	1.72 672	4.72 686	11.88 688	2.43 661	5.46 687	8.16 687	2.80 671	4.13 678	3.03 661	2.25 682	0.75 666	2.57 683	1.09 677	2.65 684	1.84 680

TorneroNet	4.49 678	1.92 676	1.65 633	2.60 681	2.29 680	14.95 693	1.86 677	4.86 687	19.56 706	3.10 675	7.52 690	7.00 686	2.90 672	4.48 679	3.66 667	2.24 681	0.78 669	2.68 685	1.14 679	2.79 685	1.80 679

KSHMR	2.64 664	1.96 677	1.86 638	2.69 683	2.44 682	2.88 665	2.04 679	3.46 675	6.31 684	2.51 663	3.27 661	3.39 667	1.97 652	2.59 663	2.08 645	2.48 684	1.41 685	2.80 688	1.51 687	2.98 686	2.09 682

notaker	2.87 665	2.31 681	2.01 640	3.03 685	2.60 687	2.94 667	1.82 676	3.43 674	3.06 672	2.89 667	4.21 676	6.15 684	2.71 667	3.42 671	2.90 660	2.67 687	1.18 683	3.00 690	1.67 688	3.13 687	2.26 684

UNDER WATER-64	3.72 674	2.07 678	4.57 668	3.30 688	2.52 685	5.61 682	2.63 686	3.67 678	12.27 689	3.09 674	2.66 652	5.99 683	4.74 683	3.93 677	3.57 666	2.54 685	1.24 684	2.65 684	1.48 686	3.21 688	2.62 687

UNDER WATER	3.63 673	2.12 679	4.11 665	3.17 686	2.51 684	3.77 676	2.45 683	3.53 677	13.66 693	2.98 672	2.92 657	5.75 680	4.13 681	3.85 676	3.75 668	2.84 688	1.11 682	2.71 686	1.41 685	3.26 689	2.50 686

JetRed	5.38 684	6.17 689	12.68 685	2.38 678	2.85 688	12.60 690	11.17 694	4.60 683	3.74 676	3.87 681	3.85 670	4.83 674	4.13 681	6.81 686	12.18 690	2.18 680	2.95 692	2.19 677	1.98 689	3.49 690	3.01 689

MADNet++	4.18 676	2.72 687	4.00 662	3.80 690	3.44 690	4.72 679	4.05 689	4.01 681	3.74 676	4.52 683	5.14 685	4.20 671	4.89 684	7.04 687	6.39 679	3.79 690	3.70 694	3.27 692	2.70 693	3.68 691	3.74 691

HanzoNet	6.97 687	2.57 683	4.66 669	3.29 687	2.96 689	3.75 675	2.35 682	5.08 688	7.11 685	14.46 703	13.06 696	17.69 698	22.95 706	13.72 694	6.61 680	4.36 691	1.96 689	3.14 691	2.59 692	3.88 692	3.19 690

tt	6.21 685	0.22 300	5.88 673	3.55 689	2.07 679	11.25 689	19.19 697	11.84 693	5.47 683	2.71 665	2.18 635	4.87 675	6.25 685	3.71 673	7.09 681	8.31 697	11.17 705	4.91 695	5.39 698	5.72 693	2.42 685

DGTPSM_ROB	12.12 690	8.03 690	21.12 691	8.97 692	16.81 694	10.68 687	30.77 701	9.14 691	15.23 695	6.55 689	15.49 703	9.02 688	15.13 694	9.26 691	21.71 699	4.58 692	8.60 696	5.07 696	9.26 699	5.88 694	11.06 696

DPSMNet_ROB	12.13 691	8.03 690	21.13 692	9.02 693	16.82 695	10.68 687	30.78 702	9.15 692	15.24 696	6.56 690	15.50 704	9.02 688	15.13 694	9.28 692	21.71 699	4.59 693	8.60 696	5.08 697	9.26 699	5.89 695	11.06 696

USTest	12.98 692	14.10 693	19.89 690	16.19 695	14.95 693	20.69 695	31.85 703	16.52 698	10.99 687	8.83 693	9.55 693	13.88 693	10.36 688	16.06 695	21.35 698	3.19 689	4.82 695	5.08 697	5.36 697	8.77 696	7.20 693

TCMNet-wrong-test	9.08 688	10.58 692	9.58 679	19.64 696	17.64 696	12.69 691	8.93 692	13.77 697	2.58 663	4.67 684	5.19 686	14.57 694	11.02 691	7.21 688	9.81 686	5.58 696	0.89 674	3.76 693	3.10 694	10.41 697	10.02 695

iinet-test	16.76 695	17.54 694	22.91 694	19.68 697	18.39 697	24.34 697	34.09 705	20.39 699	15.46 697	12.61 695	12.84 694	18.06 700	15.24 697	19.55 696	24.17 701	8.84 699	8.72 698	8.93 701	9.26 699	12.70 698	11.43 699

IINet	16.76 695	17.54 694	22.91 694	19.68 697	18.39 697	24.34 697	34.08 704	20.39 699	15.46 697	12.61 695	12.85 695	18.06 700	15.24 697	19.55 696	24.17 701	8.84 699	8.72 698	8.93 701	9.26 699	12.70 698	11.43 699

DPSM_ROB	17.80 697	18.60 697	24.24 700	20.89 700	19.49 699	25.83 700	36.10 707	21.62 706	16.41 700	13.46 698	14.26 701	19.11 703	16.15 699	20.74 699	25.59 704	9.37 701	9.23 701	9.47 703	9.81 703	13.47 700	12.09 701

DPSM	17.80 697	18.60 697	24.24 700	20.89 700	19.49 699	25.83 700	36.10 707	21.62 706	16.41 700	13.46 698	14.26 701	19.11 703	16.15 699	20.74 699	25.59 704	9.37 701	9.23 701	9.47 703	9.81 703	13.47 700	12.09 701

PML	40.49 716	30.31 703	12.46 684	7.19 691	14.30 692	91.44 719	212.44 722	7.73 689	23.24 708	74.44 721	185.05 722	49.81 718	25.78 708	21.34 701	12.84 691	8.71 698	2.93 691	8.43 700	3.24 695	13.77 702	4.45 692

FlowAnything	35.84 708	37.49 713	48.69 713	42.17 706	39.26 708	51.95 709	72.95 718	43.35 712	33.23 716	26.92 710	28.67 710	38.55 715	32.78 715	41.53 712	51.47 714	18.71 708	18.59 712	19.17 711	19.88 711	27.07 703	24.26 705

Hybrid-DGEV	35.79 707	37.44 712	48.86 715	42.22 708	39.24 707	52.03 714	72.89 714	43.41 716	32.74 710	26.76 707	28.72 711	38.35 710	32.61 713	41.58 713	51.39 712	18.72 710	18.56 708	19.14 709	19.80 710	27.10 704	24.25 704

CasAABBNet	35.77 706	37.38 708	48.59 712	42.20 707	39.23 706	51.95 709	72.92 715	43.36 713	33.03 715	26.93 711	28.31 709	38.43 713	32.32 712	41.58 713	51.50 715	18.71 708	18.58 709	19.11 706	19.75 706	27.11 705	24.33 706

RAFT-FEzeroshot	35.76 704	37.39 709	48.55 710	42.39 710	39.44 710	51.96 711	72.92 715	43.38 714	32.90 712	26.87 708	28.06 706	38.42 711	32.28 710	41.59 715	51.51 716	18.73 711	18.58 709	19.11 706	19.75 706	27.12 706	24.33 706

RAFT-FE	35.76 704	37.39 709	48.55 710	42.39 710	39.44 710	51.96 711	72.92 715	43.38 714	32.90 712	26.87 708	28.06 706	38.42 711	32.28 710	41.59 715	51.51 716	18.73 711	18.58 709	19.11 706	19.75 706	27.12 706	24.33 706

Selective-RAFT-Error	35.87 709	37.42 711	48.73 714	42.24 709	39.28 709	52.00 713	72.87 713	43.41 716	32.95 714	26.97 712	28.72 711	38.71 716	33.15 716	41.59 715	51.42 713	18.77 713	18.60 713	19.14 709	19.78 709	27.19 708	24.42 709

LSM0	38.96 715	37.52 714	48.37 709	43.79 712	91.31 718	52.31 715	72.38 712	43.71 718	32.75 711	27.16 713	28.73 713	38.51 714	32.63 714	41.75 718	51.59 718	18.85 714	18.43 707	19.09 705	19.60 705	27.21 709	33.44 711

xxxxx1	36.77 710	19.69 699	24.00 697	62.46 713	66.77 715	27.30 703	39.89 709	20.40 701	18.80 703	14.18 700	13.11 697	17.29 695	17.30 701	21.62 702	27.81 706	13.61 704	18.98 714	111.36 719	133.25 719	28.84 710	38.64 712

tt_ll	36.77 710	19.69 699	24.00 697	62.46 713	66.77 715	27.30 703	39.89 709	20.40 701	18.80 703	14.18 700	13.11 697	17.29 695	17.30 701	21.62 702	27.81 706	13.61 704	18.98 714	111.36 719	133.25 719	28.84 710	38.64 712

ff	36.77 710	19.69 699	24.00 697	62.46 713	66.77 715	27.30 703	39.89 709	20.40 701	18.80 703	14.18 700	13.11 697	17.29 695	17.30 701	21.62 702	27.81 706	13.61 704	18.98 714	111.36 719	133.25 719	28.84 710	38.64 712

LRCNet_RVC	21.27 701	31.14 704	21.46 693	28.97 703	23.77 702	3.11 669	0.62 567	20.94 704	1.64 637	25.57 706	28.13 708	21.96 705	14.74 693	21.99 705	16.44 694	29.16 715	14.92 706	33.57 712	31.28 712	29.67 713	26.33 710

HaxPig	31.93 702	37.19 707	34.22 702	24.41 702	24.94 703	18.53 694	20.18 698	21.15 705	28.84 709	35.74 715	38.86 715	26.18 706	28.75 709	33.85 708	34.15 709	35.89 716	38.80 717	37.79 713	40.52 715	39.33 714	39.33 715

AVERAGE_ROB	37.53 714	40.05 715	40.01 705	34.74 705	33.76 705	28.46 706	25.14 700	32.31 711	34.08 718	41.20 718	40.52 716	34.51 709	34.78 718	39.11 710	37.48 711	42.68 717	43.32 718	43.80 714	42.99 716	40.42 715	41.31 716

MEDIAN_ROB	37.35 713	40.72 716	40.37 706	32.26 704	31.80 704	27.29 702	25.02 699	29.47 710	33.43 717	41.99 719	41.60 717	33.48 708	34.37 717	39.66 711	36.94 710	43.49 718	43.96 719	44.07 715	43.35 717	41.32 716	42.43 717

DLNR_Zeroshot_test	20.12 700	36.36 705	38.38 703	170.13 718	62.28 714	0.22 30	0.20 41	13.43 695	0.40 172	0.45 234	0.66 287	0.42 232	0.21 74	0.64 347	0.32 263	5.57 695	0.10 68	0.15 197	0.11 138	72.31 717	0.13 180

DLNR-FE	20.09 699	36.45 706	38.39 704	170.32 719	60.71 713	0.23 42	0.20 41	13.60 696	0.40 172	0.45 234	0.66 287	0.42 232	0.21 74	0.64 347	0.32 263	5.49 694	0.10 68	0.15 197	0.11 138	72.83 718	0.13 180

RSGM-EC	74.49 717	61.53 717	40.38 707	97.66 716	92.09 719	73.48 717	113.87 719	59.44 719	38.62 719	39.84 716	49.02 718	90.35 719	61.68 719	138.81 719	126.03 720	92.92 719	53.83 720	94.52 717	37.88 713	81.03 719	46.84 718

acva	74.49 717	61.53 717	40.38 707	97.66 716	92.09 719	73.48 717	113.87 719	59.44 719	38.62 719	39.84 716	49.02 718	90.35 719	61.68 719	138.81 719	126.03 720	92.92 719	53.83 720	94.52 717	37.88 713	81.03 719	46.84 718

Anonymous_1	33.12 703	18.23 696	23.86 696	20.53 699	21.18 701	25.45 699	35.84 706	22.44 708	15.68 699	13.41 697	13.70 700	18.00 699	15.15 696	20.31 698	24.47 703	14.56 707	8.84 700	66.24 716	117.79 718	155.41 721	11.40 698

test_example2	176.82 720	204.75 720	198.54 720	188.58 720	191.23 721	151.28 720	169.77 721	97.63 721	125.81 721	179.94 722	183.74 721	158.20 722	139.14 721	192.16 721	198.12 722	203.48 722	236.37 722	163.71 722	173.22 722	217.79 722	162.95 721

ccccc		430.66 721		506.24 721	500.20 722	349.93 722		384.19 723		330.97 723		370.48 723		498.75 723		557.84 723	430.47 723	334.14 723	290.91 723	547.74 723

Low-res two-view benchmark