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

BLMT-Stereo	0.23 1	0.15 1	0.37 7	0.41 77	0.26 118	0.23 13	0.24 71	0.37 9	0.29 19	0.22 1	0.28 31	0.22 5	0.20 6	0.35 6	0.29 88	0.12 6	0.11 22	0.16 101	0.16 242	0.13 7	0.14 26

Pro-Stereo	0.32 60	0.17 2	0.36 6	0.41 77	0.29 196	0.59 288	0.21 31	0.36 7	0.30 25	0.35 75	0.25 11	0.23 7	0.13 1	1.57 447	0.26 34	0.14 38	0.11 22	0.19 234	0.17 277	0.13 7	0.13 3

testmc14	0.26 9	0.18 3	0.41 32	0.38 31	0.20 16	0.42 100	0.29 128	0.43 11	0.26 13	0.30 33	0.34 56	0.32 70	0.30 76	0.34 4	0.32 139	0.13 19	0.11 22	0.13 1	0.10 1	0.14 35	0.14 26

MCSU-Stereo	0.29 32	0.18 3	0.43 42	0.37 16	0.19 9	0.35 51	0.39 274	0.59 38	0.42 97	0.37 99	0.41 86	0.37 118	0.23 24	0.48 64	0.30 105	0.15 70	0.12 56	0.13 1	0.10 1	0.13 7	0.14 26

PipStereo	0.25 4	0.18 3	0.35 3	0.36 8	0.19 9	0.20 6	0.20 17	0.62 53	0.24 7	0.23 2	0.19 4	0.45 169	0.34 111	0.39 15	0.25 19	0.14 38	0.12 56	0.13 1	0.11 11	0.13 7	0.15 70

PSi22b	0.25 4	0.18 3	0.35 3	0.36 8	0.19 9	0.20 6	0.20 17	0.59 38	0.25 12	0.23 2	0.19 4	0.45 169	0.34 111	0.38 12	0.25 19	0.14 38	0.12 56	0.13 1	0.12 53	0.13 7	0.15 70

PSi22a	0.24 3	0.18 3	0.32 1	0.35 3	0.19 9	0.25 14	0.20 17	0.57 33	0.20 2	0.24 8	0.16 1	0.39 130	0.31 84	0.32 1	0.23 1	0.16 105	0.12 56	0.13 1	0.12 53	0.13 7	0.15 70

Foundation-i1c-attn	0.38 135	0.18 3	0.41 32	0.37 16	0.20 16	0.51 206	0.47 392	1.13 289	0.48 127	0.47 167	0.45 116	0.54 229	0.49 244	0.71 173	0.29 88	0.16 105	0.13 154	0.15 55	0.12 53	0.14 35	0.16 127

Foundation-i1b	0.39 145	0.18 3	0.41 32	0.37 16	0.20 16	0.52 217	0.48 403	1.19 321	0.43 103	0.52 213	0.44 109	0.60 267	0.52 275	0.70 166	0.29 88	0.16 105	0.12 56	0.14 17	0.13 121	0.14 35	0.14 26

Foundation-i32	0.23 1	0.18 3	0.35 3	0.35 3	0.17 1	0.25 14	0.22 41	0.49 15	0.18 1	0.23 2	0.17 2	0.37 118	0.31 84	0.32 1	0.24 8	0.16 105	0.12 56	0.13 1	0.11 11	0.14 35	0.13 3

IGEV	0.29 32	0.18 3	0.43 42	0.38 31	0.31 244	0.45 123	0.21 31	0.63 54	0.42 97	0.32 51	0.44 109	0.26 27	0.20 6	0.44 42	0.26 34	0.14 38	0.12 56	0.16 101	0.13 121	0.12 1	0.14 26

small-0shot	0.26 9	0.19 12	0.43 42	0.36 8	0.23 48	0.22 11	0.41 301	0.43 11	0.20 2	0.29 23	0.46 123	0.18 2	0.21 12	0.39 15	0.25 19	0.16 105	0.11 22	0.18 203	0.15 197	0.15 77	0.14 26

CAR	0.28 22	0.19 12	0.44 54	0.38 31	0.26 118	0.39 72	0.20 17	0.55 29	0.38 72	0.36 87	0.34 56	0.29 46	0.19 2	0.52 91	0.26 34	0.14 38	0.12 56	0.15 55	0.12 53	0.14 35	0.15 70

monster-pro	0.29 32	0.19 12	0.48 83	0.37 16	0.22 35	0.55 252	0.31 149	0.60 43	0.44 108	0.29 23	0.28 31	0.23 7	0.20 6	0.60 124	0.26 34	0.11 1	0.11 22	0.14 17	0.11 11	0.14 35	0.14 26

PointNet	0.29 32	0.19 12	0.40 23	0.40 63	0.23 48	0.38 70	0.28 116	0.72 97	0.40 89	0.26 10	0.32 46	0.39 130	0.22 18	0.50 85	0.27 55	0.15 70	0.13 154	0.17 154	0.12 53	0.15 77	0.14 26

Foundation-i1a	0.40 151	0.19 12	0.42 37	0.36 8	0.20 16	0.51 206	0.46 379	1.17 315	0.49 132	0.57 236	0.46 123	0.63 285	0.56 305	0.82 217	0.30 105	0.15 70	0.12 56	0.14 17	0.12 53	0.13 7	0.16 127

DepthFocus	0.25 4	0.19 12	0.40 23	0.38 31	0.28 175	0.21 8	0.22 41	0.36 7	0.24 7	0.29 23	0.35 62	0.20 4	0.22 18	0.39 15	0.23 1	0.18 207	0.14 246	0.21 327	0.20 373	0.17 155	0.13 3

Foundation-i1	0.43 181	0.19 12	0.39 15	0.44 132	0.37 369	0.54 245	0.47 392	1.46 396	0.59 181	0.58 238	0.54 175	0.63 285	0.48 225	0.71 173	0.35 178	0.16 105	0.13 154	0.15 55	0.14 170	0.15 77	0.15 70

HiDET	0.27 15	0.19 12	0.39 15	0.39 44	0.24 64	0.30 34	0.21 31	0.60 43	0.35 51	0.27 12	0.30 41	0.33 82	0.25 30	0.50 85	0.32 139	0.14 38	0.12 56	0.14 17	0.11 11	0.13 7	0.16 127

LCMNet	0.30 47	0.19 12	0.38 8	0.39 44	0.25 93	0.32 42	0.22 41	0.65 62	0.58 175	0.28 18	0.33 52	0.33 82	0.29 64	0.58 112	0.32 139	0.14 38	0.13 154	0.14 17	0.11 11	0.13 7	0.17 162

CSFM-Stereo	0.28 22	0.19 12	0.39 15	0.40 63	0.21 27	0.40 76	0.21 31	0.60 43	0.33 35	0.32 51	0.29 36	0.31 60	0.29 64	0.49 71	0.27 55	0.15 70	0.14 246	0.14 17	0.11 11	0.14 35	0.14 26

MonStereo	0.29 32	0.19 12	0.47 75	0.37 16	0.22 35	0.55 252	0.31 149	0.60 43	0.44 108	0.29 23	0.28 31	0.23 7	0.20 6	0.60 124	0.26 34	0.11 1	0.11 22	0.14 17	0.11 11	0.14 35	0.14 26

Monster-pub-eth3d	0.29 32	0.19 12	0.48 83	0.37 16	0.22 35	0.55 252	0.31 149	0.60 43	0.44 108	0.29 23	0.29 36	0.23 7	0.21 12	0.59 120	0.26 34	0.11 1	0.11 22	0.14 17	0.11 11	0.14 35	0.14 26

MonSter	0.29 32	0.19 12	0.48 83	0.37 16	0.22 35	0.55 252	0.31 149	0.60 43	0.44 108	0.29 23	0.29 36	0.23 7	0.20 6	0.60 124	0.26 34	0.11 1	0.11 22	0.14 17	0.11 11	0.14 35	0.14 26

CAS	0.66 359	0.19 12	0.41 32	2.31 700	0.86 643	0.56 263	0.53 443	0.83 152	0.63 202	0.49 187	0.70 239	0.36 106	0.26 36	0.47 53	0.37 211	2.33 704	0.10 2	0.14 17	0.10 1	0.17 155	1.31 688

LSFM	0.28 22	0.20 26	0.43 42	0.39 44	0.27 134	0.17 3	0.15 1	0.34 1	0.33 35	0.33 59	0.27 21	0.39 130	0.28 58	0.47 53	0.28 69	0.23 414	0.22 506	0.21 327	0.19 334	0.23 405	0.25 411

flow	0.29 32	0.20 26	0.43 42	0.39 44	0.27 134	0.17 3	0.15 1	0.34 1	0.33 35	0.33 59	0.27 21	0.39 130	0.28 58	0.57 107	0.28 69	0.23 414	0.22 506	0.21 327	0.19 334	0.23 405	0.25 411

depth_test_26	0.30 47	0.20 26	0.42 37	0.37 16	0.25 93	0.21 8	0.24 71	0.41 10	0.37 67	0.31 45	0.80 271	0.28 42	0.24 27	0.49 71	0.25 19	0.22 386	0.16 362	0.18 203	0.17 277	0.19 247	0.18 188

LGCAT	0.28 22	0.20 26	0.38 8	0.40 63	0.24 64	0.17 3	0.21 31	0.35 4	0.29 19	0.36 87	0.27 21	0.30 53	0.26 36	0.71 173	0.28 69	0.29 546	0.23 537	0.14 17	0.17 277	0.13 7	0.23 361

mm2	0.26 9	0.20 26	0.38 8	0.39 44	0.24 64	0.25 14	0.20 17	0.53 23	0.34 41	0.23 2	0.27 21	0.40 141	0.22 18	0.47 53	0.24 8	0.13 19	0.12 56	0.14 17	0.11 11	0.13 7	0.15 70

mm1	0.25 4	0.20 26	0.38 8	0.39 44	0.24 64	0.25 14	0.20 17	0.49 15	0.34 41	0.23 2	0.27 21	0.40 141	0.22 18	0.47 53	0.24 8	0.13 19	0.12 56	0.14 17	0.11 11	0.13 7	0.15 70

MGA	0.28 22	0.20 26	0.43 42	0.38 31	0.27 134	0.44 118	0.20 17	0.51 18	0.39 77	0.30 33	0.32 46	0.31 60	0.19 2	0.49 71	0.25 19	0.15 70	0.12 56	0.15 55	0.12 53	0.14 35	0.16 127

MSE-Stereo	0.27 15	0.20 26	0.44 54	0.38 31	0.26 118	0.39 72	0.20 17	0.55 29	0.38 72	0.30 33	0.34 56	0.29 46	0.19 2	0.49 71	0.25 19	0.14 38	0.12 56	0.15 55	0.12 53	0.14 35	0.15 70

LiteMatch*	0.28 22	0.20 26	0.53 122	0.39 44	0.28 175	0.31 38	0.23 57	0.55 29	0.39 77	0.30 33	0.28 31	0.35 97	0.29 64	0.47 53	0.26 34	0.15 70	0.12 56	0.15 55	0.12 53	0.14 35	0.16 127

GeoVLM	0.27 15	0.20 26	0.38 8	0.39 44	0.24 64	0.35 51	0.20 17	0.53 23	0.33 35	0.30 33	0.27 21	0.40 141	0.26 36	0.47 53	0.28 69	0.13 19	0.12 56	0.13 1	0.11 11	0.13 7	0.15 70

DispViT+	0.34 79	0.20 26	0.40 23	0.37 16	0.55 536	0.30 34	0.23 57	0.73 105	0.58 175	0.33 59	0.35 62	0.30 53	0.25 30	1.13 337	0.29 88	0.16 105	0.12 56	0.13 1	0.10 1	0.13 7	0.15 70

BridgeDepth_RVC	0.27 15	0.20 26	0.40 23	0.34 2	0.19 9	0.46 133	0.19 9	0.59 38	0.28 16	0.30 33	0.29 36	0.26 27	0.32 97	0.45 44	0.30 105	0.17 156	0.11 22	0.13 1	0.12 53	0.15 77	0.13 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.27 15	0.20 26	0.38 8	0.39 44	0.24 64	0.35 51	0.20 17	0.53 23	0.33 35	0.30 33	0.27 21	0.39 130	0.26 36	0.47 53	0.28 69	0.13 19	0.12 56	0.14 17	0.11 11	0.13 7	0.15 70

Monster-pub-mixall	0.32 60	0.20 26	0.44 54	0.37 16	0.22 35	0.28 26	0.18 4	0.69 78	0.36 64	0.37 99	0.36 65	0.27 33	0.20 6	1.43 418	0.25 19	0.15 70	0.12 56	0.13 1	0.11 11	0.12 1	0.15 70

MLG-Stereo_test3	0.29 32	0.20 26	0.46 66	0.43 109	0.24 64	0.47 147	0.19 9	0.75 117	0.31 28	0.36 87	0.22 7	0.35 97	0.21 12	0.61 128	0.26 34	0.16 105	0.12 56	0.16 101	0.11 11	0.13 7	0.15 70

MLG-Stereo	0.31 53	0.20 26	0.42 37	0.42 90	0.20 16	0.41 88	0.19 9	0.85 167	0.24 7	0.26 10	0.22 7	0.33 82	0.27 48	1.09 323	0.27 55	0.15 70	0.11 22	0.16 101	0.11 11	0.13 7	0.13 3

TS12	0.38 135	0.21 42	0.43 42	0.44 132	0.21 27	0.58 282	0.31 149	1.06 254	0.49 132	0.43 145	0.73 251	0.35 97	0.40 156	0.73 181	0.41 256	0.14 38	0.12 56	0.15 55	0.12 53	0.16 113	0.18 188

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.42 174	0.21 42	0.92 385	0.41 77	0.29 196	0.45 123	0.28 116	0.87 178	0.39 77	0.35 75	0.55 181	0.39 130	0.48 225	0.40 22	0.24 8	0.15 70	0.12 56	0.16 101	0.12 53	0.17 155	1.51 693

LACA1	0.26 9	0.21 42	0.40 23	0.35 3	0.18 6	0.31 38	0.27 106	0.52 21	0.26 13	0.31 45	0.22 7	0.25 20	0.32 97	0.48 64	0.26 34	0.16 105	0.12 56	0.14 17	0.12 53	0.15 77	0.13 3

Test_v1	0.28 22	0.21 42	0.39 15	0.35 3	0.25 93	0.31 38	0.29 128	0.65 62	0.39 77	0.29 23	0.34 56	0.25 20	0.25 30	0.49 71	0.25 19	0.15 70	0.11 22	0.14 17	0.13 121	0.13 7	0.13 3

MatchStereo	0.30 47	0.21 42	0.44 54	0.35 3	0.19 9	0.21 8	0.23 57	0.90 192	0.54 153	0.28 18	0.48 131	0.25 20	0.24 27	0.53 92	0.33 155	0.17 156	0.12 56	0.14 17	0.11 11	0.14 35	0.14 26
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
NLSM3	0.38 135	0.21 42	0.47 75	0.46 170	0.36 355	0.43 110	0.34 196	0.75 117	0.62 198	0.43 145	0.70 239	0.39 130	0.43 178	0.62 133	0.37 211	0.15 70	0.12 56	0.19 234	0.17 277	0.16 113	0.16 127

BridgeDepth	0.30 47	0.21 42	0.39 15	0.41 77	0.18 6	0.57 268	0.32 169	0.71 89	0.35 51	0.27 12	0.26 17	0.39 130	0.43 178	0.48 64	0.29 88	0.14 38	0.10 2	0.13 1	0.12 53	0.15 77	0.13 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Wavelet-MonSter	0.29 32	0.21 42	0.51 109	0.41 77	0.27 134	0.26 19	0.25 80	0.51 18	0.31 28	0.37 99	0.48 131	0.28 42	0.35 120	0.54 96	0.29 88	0.11 1	0.11 22	0.14 17	0.11 11	0.13 7	0.13 3

water-stereo	0.41 158	0.21 42	0.69 236	0.45 155	0.28 175	0.50 193	0.27 106	0.96 208	0.52 145	0.57 236	0.78 263	0.59 262	0.53 283	0.44 42	0.43 275	0.17 156	0.16 362	0.17 154	0.15 197	0.17 155	0.22 335

1w_stereo	0.36 107	0.21 42	0.47 75	0.44 132	0.27 134	0.47 147	0.54 458	0.66 68	0.51 141	0.44 152	0.67 224	0.25 20	0.45 199	0.62 133	0.34 166	0.12 6	0.10 2	0.14 17	0.11 11	0.14 35	0.15 70

monsterstereo	0.36 107	0.21 42	0.53 122	0.48 212	0.36 355	0.27 24	0.29 128	0.58 34	0.52 145	0.45 160	0.61 202	0.26 27	0.27 48	1.23 360	0.28 69	0.14 38	0.12 56	0.15 55	0.12 53	0.16 113	0.13 3

monsters	0.35 93	0.21 42	0.49 90	0.43 109	0.39 397	0.34 47	0.26 93	0.69 78	0.44 108	0.49 187	0.41 86	0.23 7	0.26 36	1.38 400	0.27 55	0.14 38	0.11 22	0.14 17	0.12 53	0.13 7	0.15 70

MLG-Stereo_test1	0.29 32	0.21 42	0.42 37	0.41 77	0.25 93	0.37 64	0.20 17	0.71 89	0.20 2	0.25 9	0.17 2	0.33 82	0.26 36	0.92 261	0.26 34	0.15 70	0.11 22	0.16 101	0.11 11	0.13 7	0.13 3

dual_stereo	0.29 32	0.21 42	0.39 15	0.40 63	0.23 48	0.25 14	0.22 41	0.59 38	0.32 34	0.33 59	0.26 17	0.40 141	0.23 24	0.86 238	0.30 105	0.16 105	0.13 154	0.14 17	0.11 11	0.14 35	0.14 26

Pointernet	0.41 158	0.21 42	0.63 189	0.45 155	0.29 196	0.51 206	0.27 106	1.54 416	0.70 226	0.48 179	0.64 211	0.49 194	0.37 136	0.51 87	0.36 196	0.18 207	0.13 154	0.14 17	0.11 11	0.14 35	0.14 26

GCAPDPT-zeroshot4090	0.42 174	0.21 42	0.92 385	0.41 77	0.29 196	0.45 123	0.28 116	0.87 178	0.39 77	0.35 75	0.55 181	0.39 130	0.48 225	0.40 22	0.24 8	0.15 70	0.12 56	0.16 101	0.12 53	0.17 155	1.51 693

CES	0.51 242	0.21 42	0.40 23	0.42 90	1.40 689	0.53 227	0.34 196	1.04 246	0.68 218	0.45 160	0.67 224	0.35 97	0.28 58	0.58 112	0.35 178	0.16 105	0.13 154	0.15 55	0.10 1	0.19 247	1.69 696

Anonymus	0.33 69	0.22 59	0.43 42	0.47 191	0.28 175	0.43 110	0.24 71	0.58 34	0.41 95	0.35 75	0.32 46	0.50 202	0.40 156	0.58 112	0.34 166	0.15 70	0.12 56	0.18 203	0.17 277	0.15 77	0.20 266

derf	0.26 9	0.22 59	0.42 37	0.42 90	0.24 64	0.26 19	0.19 9	0.52 21	0.37 67	0.27 12	0.26 17	0.39 130	0.21 12	0.49 71	0.24 8	0.14 38	0.13 154	0.14 17	0.12 53	0.12 1	0.16 127

qqai	0.27 15	0.22 59	0.44 54	0.42 90	0.23 48	0.28 26	0.19 9	0.64 56	0.37 67	0.27 12	0.25 11	0.42 152	0.21 12	0.49 71	0.25 19	0.15 70	0.13 154	0.14 17	0.12 53	0.12 1	0.16 127

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.37 116	0.22 59	0.55 133	0.44 132	0.42 444	0.58 282	0.30 140	0.87 178	0.44 108	0.38 111	0.53 164	0.47 184	0.59 335	0.40 22	0.34 166	0.16 105	0.11 22	0.17 154	0.13 121	0.16 113	0.14 26

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.35 93	0.22 59	0.54 128	0.46 170	0.33 299	0.40 76	0.34 196	0.80 139	0.44 108	0.38 111	0.61 202	0.40 141	0.50 255	0.37 10	0.28 69	0.15 70	0.12 56	0.15 55	0.12 53	0.16 113	0.16 127

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.35 93	0.22 59	0.55 133	0.42 90	0.27 134	0.42 100	0.39 274	1.02 229	0.54 153	0.37 99	0.51 152	0.34 93	0.44 188	0.36 7	0.27 55	0.14 38	0.12 56	0.15 55	0.12 53	0.16 113	0.15 70

LACA3	0.28 22	0.22 59	0.39 15	0.36 8	0.20 16	0.37 64	0.38 256	0.51 18	0.29 19	0.30 33	0.27 21	0.26 27	0.31 84	0.74 185	0.23 1	0.17 156	0.12 56	0.13 1	0.10 1	0.15 77	0.13 3

asd	0.32 60	0.22 59	0.49 90	0.40 63	0.25 93	0.47 147	0.30 140	0.77 126	0.35 51	0.44 152	0.40 83	0.28 42	0.34 111	0.64 146	0.29 88	0.13 19	0.10 2	0.14 17	0.12 53	0.15 77	0.13 3

qwe	0.34 79	0.22 59	0.48 83	0.39 44	0.27 134	0.49 171	0.30 140	0.76 123	0.40 89	0.51 208	0.49 140	0.26 27	0.29 64	0.83 223	0.35 178	0.12 6	0.10 2	0.14 17	0.12 53	0.15 77	0.14 26

3.25w_new	0.33 69	0.22 59	0.50 100	0.39 44	0.24 64	0.52 217	0.33 179	0.77 126	0.43 103	0.49 187	0.46 123	0.32 70	0.37 136	0.64 146	0.28 69	0.12 6	0.10 2	0.14 17	0.12 53	0.12 1	0.15 70

3.25w	0.33 69	0.22 59	0.50 100	0.39 44	0.24 64	0.52 217	0.33 179	0.77 126	0.43 103	0.49 187	0.46 123	0.32 70	0.37 136	0.64 146	0.28 69	0.12 6	0.10 2	0.14 17	0.12 53	0.12 1	0.15 70

111111	0.36 107	0.22 59	0.49 90	0.47 191	0.45 464	0.36 60	0.22 41	1.04 246	0.44 108	0.33 59	0.33 52	0.40 141	0.26 36	0.99 284	0.27 55	0.17 156	0.12 56	0.15 55	0.11 11	0.15 77	0.15 70

MLG-Stereo_test2	0.27 15	0.22 59	0.40 23	0.39 44	0.24 64	0.35 51	0.18 4	0.58 34	0.23 5	0.28 18	0.24 10	0.34 93	0.19 2	0.79 210	0.24 8	0.16 105	0.11 22	0.15 55	0.11 11	0.13 7	0.14 26

LG-G_1	0.33 69	0.22 59	0.48 83	0.44 132	0.20 16	0.64 330	0.18 4	0.80 139	0.28 16	0.30 33	0.30 41	0.36 106	0.35 120	0.88 247	0.26 34	0.17 156	0.13 154	0.16 101	0.11 11	0.14 35	0.16 127

LG-G	0.33 69	0.22 59	0.48 83	0.44 132	0.20 16	0.64 330	0.18 4	0.80 139	0.28 16	0.30 33	0.30 41	0.36 106	0.35 120	0.88 247	0.26 34	0.17 156	0.13 154	0.16 101	0.11 11	0.14 35	0.16 127

SGD-Stereo	0.34 79	0.22 59	0.44 54	0.39 44	0.20 16	0.42 100	0.22 41	0.71 89	0.33 35	0.43 145	0.34 56	0.27 33	0.35 120	1.15 341	0.33 155	0.21 350	0.11 22	0.16 101	0.13 121	0.17 155	0.15 70

GREAT-IGEV	0.34 79	0.22 59	0.54 128	0.40 63	0.31 244	0.36 60	0.28 116	0.59 38	0.66 213	0.28 18	0.51 152	0.29 46	0.29 64	0.86 238	0.28 69	0.15 70	0.12 56	0.15 55	0.11 11	0.17 155	0.16 127
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
IGEV-Stereo++	0.32 60	0.22 59	0.47 75	0.48 212	0.33 299	0.33 44	0.22 41	0.78 134	0.48 127	0.35 75	0.41 86	0.32 70	0.47 219	0.40 22	0.29 88	0.15 70	0.12 56	0.15 55	0.12 53	0.15 77	0.15 70

RAStereo	0.36 107	0.22 59	0.85 346	0.48 212	0.28 175	0.27 24	0.28 116	0.77 126	0.65 211	0.33 59	0.43 99	0.44 159	0.31 84	0.45 44	0.35 178	0.18 207	0.15 325	0.19 234	0.15 197	0.19 247	0.15 70

U	9.23 722	0.22 59	0.65 212	0.48 212	53.11 751	61.26 756	0.24 71	0.77 126	0.55 162	0.37 99	0.30 41	0.29 46	0.34 111	0.34 4	0.27 55	0.20 311	0.12 56	60.47 755	4.24 730	0.18 207	0.14 26

CREStereo++_RVC	0.49 230	0.22 59	0.46 66	0.48 212	0.38 385	0.45 123	0.25 80	0.77 126	1.30 533	0.82 303	1.23 444	0.47 184	0.37 136	0.55 99	0.44 280	0.16 105	0.11 22	0.16 101	0.80 687	0.18 207	0.12 1
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	0.55 260	0.22 59	0.49 90	0.43 109	0.19 9	1.00 503	0.34 196	1.40 385	1.30 533	0.84 313	0.93 305	0.63 285	0.52 275	1.48 433	0.47 311	0.15 70	0.12 56	0.17 154	0.11 11	0.19 247	0.13 3

PMTNet	0.47 216	0.22 59	0.43 42	0.39 44	0.24 64	0.71 370	0.26 93	0.78 134	1.03 366	0.65 262	0.69 232	0.55 235	0.48 225	0.90 255	0.36 196	0.99 686	0.13 154	0.15 55	0.10 1	0.15 77	0.15 70

anonymous	0.29 32	0.23 82	0.45 62	0.40 63	0.26 118	0.22 11	0.24 71	0.35 4	0.36 64	0.43 145	0.60 199	0.24 15	0.27 48	0.53 92	0.24 8	0.16 105	0.12 56	0.18 203	0.14 170	0.15 77	0.14 26

aanet-new-60k	0.37 116	0.23 82	0.94 397	0.43 109	0.23 48	0.58 282	0.31 149	0.83 152	0.35 51	0.35 75	0.39 74	0.40 141	0.43 178	0.78 208	0.23 1	0.13 19	0.12 56	0.15 55	0.12 53	0.17 155	0.15 70

aanet-new-70k	0.37 116	0.23 82	0.94 397	0.43 109	0.22 35	0.50 193	0.30 140	0.74 113	0.34 41	0.34 69	0.41 86	0.31 60	0.51 265	1.04 302	0.26 34	0.13 19	0.12 56	0.16 101	0.12 53	0.16 113	0.14 26

GCAP-Stereo-DPT26K	0.34 79	0.23 82	0.83 327	0.42 90	0.23 48	0.35 51	0.33 179	0.87 178	0.35 51	0.39 124	0.41 86	0.31 60	0.44 188	0.53 92	0.27 55	0.14 38	0.12 56	0.16 101	0.12 53	0.16 113	0.15 70

aanet-new-22k	0.35 93	0.23 82	0.86 355	0.45 155	0.23 48	0.47 147	0.23 57	0.75 117	0.51 141	0.37 99	0.48 131	0.34 93	0.49 244	0.47 53	0.30 105	0.14 38	0.12 56	0.16 101	0.13 121	0.16 113	0.15 70

aanet-new-16k	0.34 79	0.23 82	0.73 263	0.47 191	0.23 48	0.42 100	0.21 31	0.76 123	0.45 120	0.37 99	0.44 109	0.37 118	0.48 225	0.43 38	0.29 88	0.14 38	0.11 22	0.16 101	0.12 53	0.18 207	0.15 70

GCAP-Stereo-cres-4k	0.37 116	0.23 82	0.62 184	0.50 257	0.29 196	0.74 383	0.39 274	0.72 97	0.48 127	0.38 111	0.51 152	0.36 106	0.50 255	0.45 44	0.31 124	0.15 70	0.12 56	0.17 154	0.13 121	0.17 155	0.15 70

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.33 69	0.23 82	0.59 155	0.43 109	0.28 175	0.40 76	0.26 93	0.83 152	0.39 77	0.34 69	0.44 109	0.29 46	0.46 209	0.36 7	0.25 19	0.14 38	0.12 56	0.16 101	0.12 53	0.17 155	0.26 437

LACA2	0.29 32	0.23 82	0.52 117	0.36 8	0.18 6	0.40 76	0.38 256	0.64 56	0.27 15	0.29 23	0.33 52	0.36 106	0.26 36	0.47 53	0.24 8	0.16 105	0.12 56	0.13 1	0.11 11	0.16 113	0.12 1

WQFJA1++	1.34 602	0.23 82	0.51 109	0.40 63	0.29 196	0.46 133	0.20 17	0.67 71	0.31 28	0.40 135	0.39 74	0.34 93	0.39 151	0.66 154	0.28 69	0.19 259	0.13 154	0.16 101	0.13 121	20.39 740	0.17 162

GEAStereo	0.34 79	0.23 82	0.46 66	0.49 234	0.33 299	0.46 133	0.35 212	0.87 178	0.42 97	0.36 87	0.39 74	0.32 70	0.33 103	0.45 44	0.29 88	0.22 386	0.13 154	0.17 154	0.13 121	0.17 155	0.16 127

GSStereo	0.36 107	0.23 82	0.46 66	0.50 257	0.33 299	0.46 133	0.35 212	1.31 363	0.53 149	0.38 111	0.39 74	0.32 70	0.33 103	0.45 44	0.29 88	0.20 311	0.12 56	0.16 101	0.13 121	0.17 155	0.18 188

DA	0.47 216	0.23 82	0.59 155	0.54 340	0.26 118	1.08 523	0.44 354	1.51 406	0.63 202	0.48 179	0.69 232	0.55 235	0.49 244	0.49 71	0.38 221	0.20 311	0.14 246	0.19 234	0.13 121	0.19 247	0.17 162

GGEV	0.47 216	0.23 82	0.59 155	0.54 340	0.26 118	1.08 523	0.44 354	1.51 406	0.63 202	0.48 179	0.69 232	0.55 235	0.49 244	0.49 71	0.38 221	0.20 311	0.14 246	0.19 234	0.13 121	0.19 247	0.17 162

AdaDepth	0.33 69	0.23 82	0.69 236	0.46 170	0.29 196	0.44 118	0.24 71	0.54 28	0.38 72	0.33 59	0.38 72	0.26 27	0.31 84	0.81 215	0.27 55	0.12 6	0.13 154	0.16 101	0.13 121	0.16 113	0.20 266

2.5w	0.33 69	0.23 82	0.53 122	0.41 77	0.25 93	0.42 100	0.38 256	0.69 78	0.35 51	0.38 111	0.54 175	0.24 15	0.26 36	0.91 259	0.29 88	0.13 19	0.10 2	0.14 17	0.13 121	0.14 35	0.15 70

3.75w	0.34 79	0.23 82	0.50 100	0.39 44	0.30 220	0.62 306	0.36 229	0.70 87	0.38 72	0.44 152	0.49 140	0.25 20	0.36 129	0.72 177	0.28 69	0.13 19	0.09 1	0.14 17	0.12 53	0.13 7	0.15 70

LG-Stereo_L2	0.30 47	0.23 82	0.50 100	0.38 31	0.26 118	0.26 19	0.20 17	0.84 161	0.31 28	0.31 45	0.26 17	0.25 20	0.26 36	0.94 266	0.23 1	0.15 70	0.12 56	0.16 101	0.12 53	0.14 35	0.13 3

LGtest1	0.28 22	0.23 82	0.46 66	0.42 90	0.22 35	0.41 88	0.19 9	0.58 34	0.29 19	0.30 33	0.25 11	0.29 46	0.29 64	0.57 107	0.26 34	0.18 207	0.12 56	0.16 101	0.12 53	0.14 35	0.16 127

Reg-Stereo(zero)	0.46 204	0.23 82	0.50 100	0.45 155	0.25 93	0.41 88	0.27 106	0.80 139	1.12 414	0.93 337	0.79 266	0.91 399	0.46 209	0.74 185	0.44 280	0.15 70	0.13 154	0.15 55	0.12 53	0.15 77	0.18 188

FoundationStereo	0.26 9	0.23 82	0.41 32	0.40 63	0.24 64	0.32 42	0.22 41	0.43 11	0.24 7	0.31 45	0.25 11	0.30 53	0.32 97	0.36 7	0.27 55	0.16 105	0.12 56	0.15 55	0.11 11	0.13 7	0.14 26

DEFOM-Stereo	0.34 79	0.23 82	0.46 66	0.44 132	0.29 196	0.79 414	0.23 57	0.50 17	0.39 77	0.38 111	0.32 46	0.23 7	0.25 30	1.21 358	0.28 69	0.17 156	0.12 56	0.15 55	0.11 11	0.14 35	0.16 127

WCG-NET	0.43 181	0.23 82	0.58 149	0.42 90	0.26 118	0.46 133	0.32 169	0.77 126	1.16 441	0.77 289	0.75 255	0.58 256	0.44 188	0.62 133	0.38 221	0.16 105	0.12 56	0.16 101	0.14 170	0.15 77	0.14 26

Occ-G	0.44 190	0.23 82	0.59 155	0.44 132	0.27 134	0.43 110	0.61 509	0.85 167	0.62 198	0.48 179	0.66 220	1.00 438	0.45 199	0.79 210	0.45 294	0.17 156	0.14 246	0.18 203	0.13 121	0.16 113	0.18 188

IGEV-Stereo+	0.46 204	0.23 82	0.51 109	0.42 90	0.46 473	0.15 1	0.19 9	0.45 14	0.37 67	0.28 18	0.25 11	0.31 60	0.41 159	1.43 418	0.31 124	0.18 207	0.13 154	0.15 55	0.12 53	1.09 684	1.74 697

WCG-NET（raft）	0.46 204	0.23 82	0.59 155	0.42 90	0.24 64	0.50 193	0.35 212	0.76 123	1.10 399	0.72 280	0.76 256	0.91 399	0.50 255	0.88 247	0.40 245	0.16 105	0.13 154	0.15 55	0.14 170	0.15 77	0.17 162

trnet	0.40 151	0.23 82	0.40 23	0.37 16	0.20 16	0.53 227	0.29 128	0.81 144	1.15 434	0.59 242	0.72 246	0.53 222	0.43 178	0.56 102	0.37 211	0.18 207	0.13 154	0.15 55	0.10 1	0.14 35	0.14 26

MoCha-V2	0.43 181	0.23 82	0.55 133	0.56 378	0.23 48	0.44 118	0.32 169	1.35 373	0.63 202	0.54 220	0.55 181	0.42 152	0.57 312	1.12 335	0.28 69	0.15 70	0.13 154	0.15 55	0.13 121	0.17 155	0.18 188

LoS	0.41 158	0.23 82	0.46 66	0.39 44	0.23 48	0.48 162	0.40 287	1.12 283	0.94 319	0.50 196	0.66 220	0.49 194	0.42 169	0.63 143	0.39 228	0.19 259	0.14 246	0.16 101	0.11 11	0.14 35	0.15 70
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test_4	0.55 260	0.23 82	0.67 224	0.56 378	0.32 279	0.71 370	0.39 274	0.83 152	0.72 230	0.93 337	1.87 625	0.70 313	0.41 159	1.21 358	0.39 228	0.16 105	0.13 154	0.21 327	0.23 477	0.20 305	0.18 188

TANstereo	0.45 193	0.23 82	0.50 100	0.43 109	0.21 27	0.65 336	0.26 93	0.83 152	0.88 292	0.95 343	0.99 327	0.51 207	0.45 199	0.56 102	0.36 196	0.19 259	0.24 548	0.16 101	0.13 121	0.17 155	0.27 458

over-6	0.32 60	0.24 113	0.45 62	0.41 77	0.17 1	0.41 88	0.31 149	0.68 73	0.31 28	0.32 51	0.36 65	0.30 53	0.36 129	0.85 234	0.28 69	0.20 311	0.12 56	0.14 17	0.11 11	0.17 155	0.14 26

over-8	0.30 47	0.24 113	0.44 54	0.44 132	0.17 1	0.47 147	0.26 93	0.63 54	0.30 25	0.31 45	0.32 46	0.35 97	0.37 136	0.70 166	0.27 55	0.18 207	0.13 154	0.13 1	0.11 11	0.16 113	0.14 26

PhaseNet	0.35 93	0.24 113	0.47 75	0.45 155	0.28 175	0.56 263	0.24 71	0.66 68	0.44 108	0.32 51	0.39 74	0.54 229	0.32 97	0.57 107	0.40 245	0.15 70	0.13 154	0.20 285	0.20 373	0.17 155	0.22 335

aanet-new-90k	0.37 116	0.24 113	0.98 417	0.42 90	0.25 93	0.43 110	0.35 212	0.75 117	0.35 51	0.29 23	0.41 86	0.31 60	0.50 255	1.00 289	0.24 8	0.13 19	0.12 56	0.16 101	0.12 53	0.19 247	0.13 3

aanet-new-78k	0.37 116	0.24 113	1.02 433	0.44 132	0.21 27	0.33 44	0.36 229	0.79 136	0.34 41	0.33 59	0.42 96	0.31 60	0.58 329	0.93 264	0.23 1	0.13 19	0.11 22	0.16 101	0.12 53	0.18 207	0.14 26

aanet-new-36k	0.37 116	0.24 113	0.82 317	0.44 132	0.22 35	0.51 206	0.32 169	0.80 139	0.37 67	0.35 75	0.40 83	0.36 106	0.56 305	0.83 223	0.26 34	0.13 19	0.11 22	0.16 101	0.12 53	0.15 77	0.15 70

aanet-new-28k	0.34 79	0.24 113	0.83 327	0.44 132	0.22 35	0.47 147	0.29 128	0.75 117	0.40 89	0.37 99	0.41 86	0.37 118	0.49 244	0.40 22	0.28 69	0.15 70	0.12 56	0.16 101	0.13 121	0.22 379	0.17 162

aanet-new-24k	0.35 93	0.24 113	0.62 184	0.43 109	0.25 93	0.53 227	0.30 140	0.72 97	0.39 77	0.41 142	0.63 206	0.35 97	0.48 225	0.46 50	0.26 34	0.14 38	0.11 22	0.16 101	0.13 121	0.18 207	0.15 70

aanet-new-10k	0.37 116	0.24 113	0.98 417	0.48 212	0.24 64	0.66 341	0.25 80	0.72 97	0.43 103	0.39 124	0.42 96	0.40 141	0.52 275	0.42 33	0.30 105	0.16 105	0.12 56	0.16 101	0.13 121	0.19 247	0.15 70

aanet-new-12k	0.35 93	0.24 113	0.83 327	0.49 234	0.22 35	0.48 162	0.25 80	0.94 206	0.46 122	0.39 124	0.29 36	0.33 82	0.48 225	0.41 29	0.30 105	0.14 38	0.10 2	0.17 154	0.13 121	0.19 247	0.17 162

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.37 116	0.24 113	0.61 176	0.42 90	0.40 412	0.48 162	0.41 301	0.72 97	0.58 175	0.55 227	0.65 214	0.32 70	0.27 48	0.41 29	0.33 155	0.17 156	0.12 56	0.20 285	0.16 242	0.14 35	0.14 26

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.37 116	0.24 113	0.63 189	0.43 109	0.40 412	0.46 133	0.39 274	0.71 89	0.56 166	0.58 238	0.68 227	0.36 106	0.26 36	0.51 87	0.30 105	0.16 105	0.12 56	0.19 234	0.15 197	0.15 77	0.14 26

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.37 116	0.24 113	0.63 189	0.43 109	0.41 433	0.49 171	0.41 301	0.73 105	0.60 188	0.56 233	0.66 220	0.31 60	0.26 36	0.42 33	0.31 124	0.16 105	0.11 22	0.19 234	0.15 197	0.15 77	0.14 26

RT-Monster	0.47 216	0.24 113	0.54 128	0.46 170	0.40 412	0.51 206	0.27 106	0.97 209	1.02 359	0.89 327	0.87 290	0.68 302	0.41 159	0.70 166	0.41 256	0.16 105	0.14 246	0.15 55	0.13 121	0.14 35	0.22 335

gcap_with_dpt	0.36 107	0.24 113	0.64 203	0.43 109	0.39 397	0.50 193	0.44 354	0.71 89	0.50 137	0.56 233	0.67 224	0.32 70	0.30 76	0.39 15	0.29 88	0.16 105	0.12 56	0.19 234	0.15 197	0.14 35	0.14 26

gasm-f	0.37 116	0.24 113	0.50 100	0.49 234	0.33 299	0.37 64	0.44 354	0.87 178	0.42 97	0.36 87	0.65 214	0.32 70	0.46 209	0.58 112	0.30 105	0.22 386	0.13 154	0.17 154	0.13 121	0.19 247	0.16 127

DDF-Stereo	0.39 145	0.24 113	0.53 122	0.51 274	0.45 464	0.30 34	0.23 57	0.64 56	0.34 41	0.34 69	0.40 83	0.37 118	0.48 225	0.94 266	0.35 178	0.24 438	0.12 56	0.18 203	0.13 121	0.85 671	0.19 233

252Zero-FE	0.29 32	0.24 113	0.47 75	0.42 90	0.25 93	0.29 30	0.19 9	0.71 89	0.49 132	0.32 51	0.34 56	0.22 5	0.25 30	0.43 38	0.30 105	0.16 105	0.13 154	0.14 17	0.12 53	0.13 7	0.15 70

zero-FE	0.38 135	0.24 113	0.54 128	0.48 212	0.46 473	0.29 30	0.23 57	0.69 78	0.34 41	0.34 69	0.41 86	0.37 118	0.49 244	0.68 163	0.35 178	0.23 414	0.12 56	0.18 203	0.13 121	0.82 670	0.19 233

asda	0.31 53	0.24 113	0.51 109	0.39 44	0.24 64	0.43 110	0.33 179	0.68 73	0.40 89	0.39 124	0.44 109	0.27 33	0.35 120	0.55 99	0.31 124	0.12 6	0.10 2	0.14 17	0.11 11	0.14 35	0.13 3

DilatedVolume-Stereo	0.46 204	0.24 113	0.72 247	0.45 155	0.33 299	0.72 374	0.29 128	0.83 152	0.53 149	0.82 303	0.73 251	0.52 215	0.44 188	1.16 345	0.42 269	0.15 70	0.15 325	0.15 55	0.14 170	0.16 113	0.17 162

2.25w	0.35 93	0.24 113	0.55 133	0.38 31	0.24 64	0.44 118	0.25 80	0.69 78	0.42 97	0.49 187	0.59 197	0.27 33	0.35 120	0.83 223	0.37 211	0.13 19	0.11 22	0.14 17	0.12 53	0.13 7	0.17 162

2.75w_new	0.33 69	0.24 113	0.51 109	0.36 8	0.24 64	0.41 88	0.42 314	0.61 51	0.40 89	0.50 196	0.44 109	0.24 15	0.34 111	0.77 199	0.34 166	0.13 19	0.11 22	0.14 17	0.11 11	0.13 7	0.13 3

xyz-stereo	7.03 716	0.24 113	70.23 756	0.44 132	0.21 27	29.74 738	0.49 416	1.03 238	0.77 245	1.45 574	26.78 739	1.17 491	1.19 586	4.72 635	1.32 581	0.16 105	0.12 56	0.20 285	0.14 170	0.17 155	0.14 26

LG-Stereo_L1	0.31 53	0.24 113	0.49 90	0.38 31	0.27 134	0.28 26	0.21 31	0.68 73	0.29 19	0.27 12	0.25 11	0.25 20	0.22 18	1.25 363	0.24 8	0.16 105	0.12 56	0.15 55	0.12 53	0.14 35	0.13 3

HART	0.48 225	0.24 113	0.63 189	0.52 302	0.27 134	0.41 88	0.29 128	1.32 367	0.54 153	0.59 242	1.47 536	0.61 276	0.34 111	1.09 323	0.32 139	0.16 105	0.14 246	0.19 234	0.14 170	0.19 247	0.18 188

AIO_test	0.38 135	0.24 113	0.59 155	0.47 191	0.31 244	0.55 252	0.44 354	0.86 174	0.50 137	0.34 69	0.48 131	0.46 174	0.30 76	0.76 196	0.31 124	0.17 156	0.12 56	0.17 154	0.13 121	0.16 113	0.15 70

IGEV-RUCA	0.38 135	0.24 113	0.51 109	0.51 274	0.36 355	0.59 288	0.23 57	0.68 73	0.52 145	0.39 124	0.50 148	0.44 159	0.31 84	0.86 238	0.31 124	0.24 438	0.13 154	0.16 101	0.12 53	0.20 305	0.21 300

fffft	0.39 145	0.24 113	0.56 141	0.45 155	0.34 323	0.42 100	0.48 403	0.85 167	0.39 77	0.45 160	0.35 62	0.38 126	0.31 84	1.32 383	0.34 166	0.14 38	0.12 56	0.19 234	0.15 197	0.16 113	0.18 188
1: 1. 1
GCAP-BAT	0.41 158	0.24 113	0.76 280	0.45 155	0.38 385	0.34 47	0.37 244	0.98 217	0.69 223	0.50 196	0.56 188	0.55 235	0.38 145	0.75 193	0.32 139	0.17 156	0.13 154	0.19 234	0.15 197	0.15 77	0.19 233

gcap-zeroshot	0.36 107	0.24 113	0.63 189	0.42 90	0.40 412	0.47 147	0.41 301	0.73 105	0.56 166	0.54 220	0.63 206	0.33 82	0.27 48	0.39 15	0.33 155	0.17 156	0.12 56	0.19 234	0.16 242	0.14 35	0.14 26

test_for_model	0.37 116	0.24 113	0.61 176	0.42 90	0.40 412	0.48 162	0.41 301	0.72 97	0.58 175	0.55 227	0.65 214	0.32 70	0.27 48	0.41 29	0.33 155	0.17 156	0.12 56	0.20 285	0.16 242	0.14 35	0.14 26

IGEV++	0.45 193	0.24 113	0.63 189	0.58 415	0.32 279	0.42 100	0.25 80	2.16 595	0.65 211	0.38 111	0.58 194	0.46 174	0.44 188	0.56 102	0.40 245	0.20 311	0.13 154	0.16 101	0.13 121	0.17 155	0.18 188

UniTT-Stereo	0.38 135	0.24 113	0.67 224	0.49 234	0.36 355	0.40 76	0.32 169	0.55 29	0.55 162	0.55 227	0.55 181	0.36 106	0.31 84	0.59 120	0.52 350	0.21 350	0.15 325	0.17 154	0.15 197	0.19 247	0.17 162

testlalala	0.36 107	0.24 113	0.63 189	0.42 90	0.40 412	0.47 147	0.41 301	0.73 105	0.56 166	0.54 220	0.63 206	0.33 82	0.27 48	0.39 15	0.33 155	0.17 156	0.12 56	0.19 234	0.16 242	0.14 35	0.14 26

GCAPDPT-zeroshot	0.41 158	0.24 113	0.76 280	0.45 155	0.38 385	0.34 47	0.37 244	0.98 217	0.69 223	0.50 196	0.56 188	0.55 235	0.38 145	0.75 193	0.32 139	0.17 156	0.13 154	0.19 234	0.15 197	0.15 77	0.19 233

EGLCR-Stereo	0.41 158	0.24 113	0.59 155	0.45 155	0.27 134	0.54 245	0.22 41	1.23 340	0.56 166	0.44 152	0.43 99	0.68 302	0.29 64	0.89 252	0.34 166	0.17 156	0.12 56	0.20 285	0.17 277	0.17 155	0.18 188

MC-Stereo	0.46 204	0.24 113	0.58 149	0.63 480	0.30 220	0.38 70	0.32 169	0.98 217	0.74 238	0.66 266	0.85 283	0.56 247	0.60 343	1.07 315	0.32 139	0.17 156	0.12 56	0.17 154	0.15 197	0.16 113	0.16 127

test-3	0.56 276	0.24 113	0.82 317	0.50 257	0.29 196	0.57 268	0.34 196	1.09 269	1.03 366	1.33 518	0.69 232	0.87 378	0.45 199	1.68 473	0.39 228	0.17 156	0.12 56	0.20 285	0.17 277	0.17 155	0.16 127

test_1	0.56 276	0.24 113	0.82 317	0.50 257	0.29 196	0.57 268	0.34 196	1.09 269	1.03 366	1.28 497	0.69 232	0.87 378	0.45 199	1.67 471	0.39 228	0.17 156	0.12 56	0.20 285	0.17 277	0.17 155	0.16 127

test_3	0.57 293	0.24 113	0.87 358	0.55 356	0.30 220	0.60 295	0.40 287	1.07 257	1.08 387	1.20 449	0.68 227	0.92 407	0.43 178	1.68 473	0.40 245	0.16 105	0.13 154	0.22 368	0.19 334	0.21 357	0.17 162

CREStereo	0.40 151	0.24 113	0.40 23	0.37 16	0.22 35	0.52 217	0.29 128	0.81 144	1.15 434	0.59 242	0.72 246	0.51 207	0.42 169	0.57 107	0.37 211	0.19 259	0.13 154	0.15 55	0.10 1	0.14 35	0.15 70
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
GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.35 93	0.25 155	0.72 247	0.43 109	0.23 48	0.53 227	0.20 17	0.65 62	0.53 149	0.39 124	0.28 31	0.33 82	0.31 84	0.49 71	0.29 88	0.22 386	0.18 426	0.24 432	0.19 334	0.28 489	0.25 411

over v1	0.31 53	0.25 155	0.44 54	0.44 132	0.17 1	0.49 171	0.26 93	0.64 56	0.31 28	0.32 51	0.31 45	0.35 97	0.42 169	0.72 177	0.31 124	0.18 207	0.12 56	0.13 1	0.11 11	0.16 113	0.14 26

over-9	0.31 53	0.25 155	0.45 62	0.44 132	0.17 1	0.46 133	0.26 93	0.64 56	0.30 25	0.31 45	0.32 46	0.35 97	0.38 145	0.70 166	0.27 55	0.18 207	0.12 56	0.13 1	0.11 11	0.16 113	0.14 26

WAFT-Stereo (ZS)	0.28 22	0.25 155	0.34 2	0.30 1	0.25 93	0.29 30	0.26 93	0.35 4	0.29 19	0.27 12	0.33 52	0.16 1	0.28 58	0.38 12	0.32 139	0.16 105	0.20 466	0.25 473	0.34 615	0.24 438	0.25 411

DF	0.40 151	0.25 155	0.67 224	0.49 234	0.28 175	0.49 171	0.31 149	0.88 186	0.51 141	0.47 167	0.72 246	0.59 262	0.30 76	0.83 223	0.34 166	0.19 259	0.13 154	0.16 101	0.12 53	0.16 113	0.17 162

DN	0.45 193	0.25 155	0.59 155	0.51 274	0.44 459	0.59 288	0.31 149	0.97 209	0.90 299	0.47 167	0.54 175	0.76 330	0.35 120	0.66 154	0.37 211	0.25 462	0.18 426	0.20 285	0.16 242	0.21 357	0.23 361

aanet-new-40k	0.35 93	0.25 155	0.95 403	0.42 90	0.26 118	0.51 206	0.23 57	0.79 136	0.34 41	0.34 69	0.48 131	0.33 82	0.51 265	0.37 10	0.29 88	0.13 19	0.11 22	0.16 101	0.12 53	0.18 207	0.15 70

aanet-new-32k	0.34 79	0.25 155	0.67 224	0.44 132	0.26 118	0.53 227	0.23 57	0.84 161	0.34 41	0.38 111	0.39 74	0.43 156	0.54 291	0.43 38	0.25 19	0.14 38	0.12 56	0.16 101	0.12 53	0.17 155	0.15 70

aanet-new-30k	0.34 79	0.25 155	0.66 218	0.44 132	0.26 118	0.53 227	0.23 57	0.84 161	0.34 41	0.38 111	0.39 74	0.43 156	0.54 291	0.43 38	0.25 19	0.14 38	0.12 56	0.16 101	0.12 53	0.17 155	0.15 70

aanet-new-8k	0.37 116	0.25 155	0.65 212	0.46 170	0.26 118	0.53 227	0.35 212	0.84 161	0.54 153	0.36 87	0.43 99	0.33 82	0.61 353	0.69 164	0.30 105	0.15 70	0.11 22	0.16 101	0.13 121	0.16 113	0.15 70

VMStereo-Base	0.39 145	0.25 155	0.47 75	0.37 16	0.22 35	0.39 72	0.33 179	0.72 97	0.87 288	0.43 145	0.69 232	0.60 267	0.33 103	0.76 196	0.37 211	0.18 207	0.14 246	0.15 55	0.12 53	0.17 155	0.18 188

VIP-Stereo	0.37 116	0.25 155	0.62 184	0.41 77	0.46 473	0.82 430	0.22 41	0.67 71	0.48 127	0.32 51	0.55 181	0.37 118	0.31 84	0.85 234	0.28 69	0.18 207	0.12 56	0.16 101	0.12 53	0.15 77	0.14 26

Zero-FE251	0.36 107	0.25 155	0.64 203	0.49 234	0.30 220	0.57 268	0.24 71	0.86 174	0.36 64	0.53 218	0.39 74	0.51 207	0.41 159	0.49 71	0.28 69	0.19 259	0.15 325	0.17 154	0.12 53	0.14 35	0.16 127

S2M2_XL	0.25 4	0.25 155	0.43 42	0.36 8	0.24 64	0.16 2	0.18 4	0.34 1	0.24 7	0.29 23	0.41 86	0.24 15	0.23 24	0.32 1	0.27 55	0.20 311	0.18 426	0.18 203	0.16 242	0.18 207	0.15 70
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
4.5_new	0.31 53	0.25 155	0.46 66	0.38 31	0.24 64	0.52 217	0.36 229	0.65 62	0.35 51	0.48 179	0.43 99	0.27 33	0.27 48	0.42 33	0.26 34	0.14 38	0.10 2	0.15 55	0.13 121	0.17 155	0.15 70

4.5w-stereo	0.31 53	0.25 155	0.46 66	0.38 31	0.24 64	0.52 217	0.36 229	0.65 62	0.35 51	0.48 179	0.43 99	0.27 33	0.27 48	0.42 33	0.26 34	0.14 38	0.10 2	0.15 55	0.13 121	0.17 155	0.15 70

4w-stereo	0.32 60	0.25 155	0.52 117	0.38 31	0.25 93	0.46 133	0.28 116	0.68 73	0.35 51	0.43 145	0.45 116	0.28 42	0.39 151	0.63 143	0.31 124	0.12 6	0.10 2	0.15 55	0.12 53	0.14 35	0.14 26

3w_stereo	0.35 93	0.25 155	0.60 167	0.41 77	0.21 27	0.52 217	0.53 443	0.72 97	0.47 125	0.47 167	0.50 148	0.23 7	0.45 199	0.49 71	0.30 105	0.13 19	0.10 2	0.15 55	0.12 53	0.15 77	0.17 162

2w_stereo	0.34 79	0.25 155	0.52 117	0.40 63	0.23 48	0.46 133	0.47 392	0.77 126	0.44 108	0.47 167	0.51 152	0.24 15	0.44 188	0.49 71	0.31 124	0.12 6	0.10 2	0.15 55	0.12 53	0.15 77	0.16 127

LG-Stereo_Zeroshot	0.38 135	0.25 155	0.61 176	0.53 325	0.29 196	0.36 60	0.22 41	1.24 342	0.42 97	0.45 160	0.65 214	0.37 118	0.51 265	0.41 29	0.30 105	0.18 207	0.12 56	0.17 154	0.13 121	0.18 207	0.20 266

MM-Stereo_test2	0.44 190	0.25 155	0.70 242	0.54 340	0.33 299	0.55 252	0.45 373	1.02 229	0.84 278	0.61 254	0.51 152	0.49 194	0.42 169	0.82 217	0.32 139	0.16 105	0.13 154	0.18 203	0.14 170	0.19 247	0.17 162

AIO_rvc	0.38 135	0.25 155	0.65 212	0.47 191	0.31 244	0.55 252	0.38 256	0.98 217	0.51 141	0.35 75	0.48 131	0.49 194	0.22 18	0.87 243	0.31 124	0.16 105	0.12 56	0.16 101	0.12 53	0.15 77	0.15 70

castereo	0.43 181	0.25 155	0.50 100	0.46 170	0.30 220	0.60 295	0.56 475	1.23 340	0.83 275	0.39 124	0.70 239	0.45 169	0.68 381	0.54 96	0.33 155	0.17 156	0.11 22	0.17 154	0.13 121	0.16 113	0.14 26

GIP-stereo	0.37 116	0.25 155	0.49 90	0.55 356	0.41 433	0.37 64	0.22 41	1.03 238	0.56 166	0.35 75	0.52 160	0.46 174	0.37 136	0.55 99	0.28 69	0.20 311	0.13 154	0.16 101	0.12 53	0.16 113	0.16 127

tt45	0.47 216	0.25 155	0.52 117	0.47 191	0.34 323	0.78 405	0.32 169	0.86 174	0.45 120	0.52 213	0.45 116	0.49 194	0.37 136	2.12 538	0.36 196	0.16 105	0.13 154	0.19 234	0.16 242	0.17 155	0.21 300

999	0.49 230	0.25 155	0.55 133	0.51 274	0.35 341	0.74 383	0.31 149	0.89 191	0.59 181	0.39 124	0.50 148	0.50 202	0.36 129	2.41 565	0.41 256	0.17 156	0.13 154	0.18 203	0.15 197	0.16 113	0.23 361

tg	0.54 255	0.25 155	0.70 242	0.52 302	0.31 244	0.89 462	0.29 128	1.12 283	0.98 338	0.85 316	1.03 345	0.62 280	0.42 169	1.37 395	0.41 256	0.17 156	0.13 154	0.22 368	0.21 417	0.17 155	0.17 162

RSM	0.40 151	0.25 155	0.53 122	0.50 257	0.27 134	0.46 133	0.40 287	0.94 206	0.49 132	0.42 143	0.44 109	0.65 292	0.33 103	1.07 315	0.32 139	0.15 70	0.13 154	0.17 154	0.14 170	0.17 155	0.15 70

AEACV	0.41 158	0.25 155	0.60 167	0.55 356	0.52 513	0.43 110	0.38 256	0.98 217	0.63 202	0.44 152	0.56 188	0.46 174	0.59 335	0.56 102	0.31 124	0.17 156	0.13 154	0.18 203	0.16 242	0.17 155	0.17 162

DEmStereo	0.98 534	0.25 155	0.85 346	0.49 234	0.33 299	1.02 506	0.55 468	0.97 209	0.93 313	1.41 557	2.13 644	1.01 443	2.01 663	5.62 653	0.78 468	0.19 259	0.15 325	0.20 285	0.20 373	0.18 207	0.25 411

CFNet-RSSM	0.57 293	0.25 155	0.76 280	0.49 234	0.28 175	0.59 288	0.27 106	1.89 520	1.17 449	1.09 387	0.95 310	1.06 456	0.53 283	0.74 185	0.41 256	0.17 156	0.13 154	0.17 154	0.15 197	0.16 113	0.16 127

GREATEN-IGEV_RVC	0.33 69	0.26 186	0.65 212	0.44 132	0.23 48	0.36 60	0.26 93	0.70 87	0.39 77	0.33 59	0.36 65	0.36 106	0.24 27	0.64 146	0.36 196	0.17 156	0.14 246	0.21 327	0.18 307	0.22 379	0.17 162

aanet-new-34k	0.35 93	0.26 186	0.85 346	0.42 90	0.20 16	0.33 44	0.31 149	0.92 194	0.44 108	0.35 75	0.54 175	0.35 97	0.56 305	0.39 15	0.27 55	0.14 38	0.12 56	0.16 101	0.12 53	0.15 77	0.14 26

aanet-new-14k	0.37 116	0.26 186	0.93 389	0.47 191	0.23 48	0.45 123	0.33 179	0.73 105	0.62 198	0.40 135	0.49 140	0.30 53	0.63 355	0.42 33	0.30 105	0.16 105	0.12 56	0.16 101	0.12 53	0.21 357	0.16 127

PSi22	0.46 204	0.26 186	0.50 100	0.47 191	0.24 64	0.46 133	0.22 41	0.83 152	1.02 359	0.47 167	0.65 214	0.80 342	0.51 265	1.44 424	0.32 139	0.15 70	0.12 56	0.14 17	0.12 53	0.20 305	0.19 233

LiteMatch	0.34 79	0.26 186	0.38 8	0.47 191	0.26 118	0.35 51	0.31 149	0.53 23	0.34 41	0.30 33	0.27 21	0.40 141	0.51 265	0.47 53	0.75 457	0.22 386	0.12 56	0.19 234	0.16 242	0.19 247	0.26 437

Lsterematch	0.54 255	0.26 186	0.72 247	0.47 191	0.26 118	0.70 366	0.31 149	0.84 161	1.14 426	0.97 348	1.28 468	0.68 302	0.51 265	0.90 255	0.75 457	0.22 386	0.12 56	0.19 234	0.16 242	0.19 247	0.26 437

Selective-IGEV-i32	0.42 174	0.26 186	0.56 141	0.48 212	0.27 134	0.45 123	0.33 179	1.56 423	0.61 194	0.36 87	0.47 128	0.52 215	0.30 76	1.08 318	0.33 155	0.15 70	0.13 154	0.17 154	0.13 121	0.16 113	0.15 70

NLSM1	0.54 255	0.26 186	0.61 176	0.49 234	1.04 668	0.83 438	0.31 149	1.55 419	0.68 218	0.52 213	0.77 260	0.46 174	0.48 225	1.02 297	0.56 382	0.19 259	0.19 448	0.21 327	0.18 307	0.20 305	0.18 188

depthmonostereo	0.45 193	0.26 186	0.89 367	0.49 234	0.24 64	0.60 295	0.36 229	1.03 238	0.77 245	0.50 196	0.65 214	0.50 202	0.55 296	0.70 166	0.39 228	0.16 105	0.16 362	0.16 101	0.14 170	0.16 113	0.20 266

MM-Stereo_test3	0.53 249	0.26 186	0.60 167	0.56 378	0.73 604	0.49 171	0.53 443	1.31 363	1.08 387	0.64 259	0.97 321	0.61 276	0.42 169	0.82 217	0.40 245	0.21 350	0.18 426	0.20 285	0.16 242	0.19 247	0.21 300

MM-Stereo_test1	0.51 242	0.26 186	0.59 155	0.53 325	0.31 244	0.50 193	0.53 443	1.06 254	1.09 395	0.88 324	0.70 239	0.54 229	0.59 335	1.18 352	0.35 178	0.19 259	0.17 392	0.20 285	0.17 277	0.20 305	0.18 188

castereo++	0.41 158	0.26 186	0.51 109	0.44 132	0.32 279	0.96 497	0.22 41	1.13 289	0.61 194	0.33 59	0.45 116	0.50 202	0.39 151	0.94 266	0.25 19	0.18 207	0.12 56	0.17 154	0.12 53	0.14 35	0.16 127

SMoEStereo_RVC	0.41 158	0.26 186	0.55 133	0.46 170	0.31 244	0.60 295	0.36 229	0.85 167	0.47 125	0.47 167	0.43 99	0.42 152	0.34 111	1.40 406	0.31 124	0.15 70	0.12 56	0.20 285	0.15 197	0.16 113	0.18 188

AIO-Stereo	0.39 145	0.26 186	0.54 128	0.50 257	0.24 64	0.45 123	0.39 274	1.13 289	0.57 172	0.42 143	0.49 140	0.52 215	0.25 30	0.74 185	0.32 139	0.16 105	0.13 154	0.18 203	0.14 170	0.16 113	0.15 70

RSM++	0.40 151	0.26 186	0.55 133	0.51 274	0.27 134	0.49 171	0.41 301	0.83 152	0.52 145	0.39 124	0.47 128	0.60 267	0.34 111	1.02 297	0.31 124	0.16 105	0.13 154	0.17 154	0.15 197	0.18 207	0.15 70

RAFT-Stereo-weight	0.49 230	0.26 186	0.58 149	0.49 234	0.28 175	0.61 303	0.34 196	1.16 311	1.11 406	1.06 381	0.79 266	0.75 329	0.28 58	0.79 210	0.42 269	0.16 105	0.13 154	0.17 154	0.15 197	0.16 113	0.18 188

MIM_Stereo	0.60 330	0.26 186	1.02 433	0.49 234	0.32 279	0.52 217	0.28 116	1.41 389	0.82 270	1.02 366	1.16 414	0.93 408	0.53 283	1.48 433	0.63 419	0.17 156	0.17 392	0.20 285	0.19 334	0.17 155	0.18 188

CASnet	0.42 174	0.26 186	0.52 117	0.52 302	0.21 27	0.49 171	0.35 212	0.85 167	0.85 282	0.84 313	0.69 232	0.48 190	0.31 84	0.57 107	0.34 166	0.19 259	0.12 56	0.27 509	0.22 445	0.23 405	0.15 70
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.50 239	0.26 186	0.84 340	0.51 274	0.49 493	0.64 330	0.31 149	0.91 193	1.02 359	1.05 375	0.72 246	0.76 330	0.32 97	0.69 164	0.40 245	0.18 207	0.11 22	0.23 406	0.20 373	0.19 247	0.16 127

Selective-IGEV	0.42 174	0.26 186	0.56 141	0.48 212	0.27 134	0.45 123	0.33 179	1.56 423	0.61 194	0.36 87	0.47 128	0.52 215	0.30 76	1.08 318	0.33 155	0.15 70	0.13 154	0.17 154	0.13 121	0.16 113	0.15 70

RCA-Stereo	0.52 247	0.26 186	0.66 218	0.49 234	0.33 299	0.54 245	0.44 354	1.20 326	1.41 580	0.69 273	1.06 358	0.63 285	0.79 424	0.62 133	0.35 178	0.17 156	0.12 56	0.17 154	0.14 170	0.16 113	0.16 127

fff	0.58 306	0.26 186	1.15 477	0.46 170	0.25 93	0.48 162	0.36 229	1.20 326	1.28 517	1.13 401	1.03 345	0.59 262	1.04 546	0.77 199	0.58 392	0.17 156	0.14 246	0.17 154	0.13 121	0.15 77	0.24 387

ADStereo(finetuned)	0.62 339	0.26 186	1.59 567	0.45 155	0.25 93	0.49 171	0.36 229	1.18 316	1.35 550	1.16 421	1.04 351	0.60 267	1.18 584	0.85 234	0.57 387	0.17 156	0.14 246	0.17 154	0.13 121	0.19 247	0.24 387

CrosDoStereo	1.56 622	0.26 186	0.78 294	0.51 274	0.29 196	0.66 341	11.86 726	1.18 316	1.00 352	1.35 532	1.76 605	0.99 432	1.83 656	6.64 680	0.83 485	0.19 259	0.15 325	0.20 285	0.22 445	0.18 207	0.25 411

DeepStereo_LL	1.56 622	0.26 186	0.78 294	0.51 274	0.29 196	0.66 341	11.86 726	1.18 316	1.00 352	1.35 532	1.76 605	0.99 432	1.83 656	6.64 680	0.83 485	0.19 259	0.15 325	0.20 285	0.22 445	0.18 207	0.25 411

DRaft	0.81 464	0.26 186	0.77 286	0.47 191	0.31 244	0.95 491	0.52 437	1.13 289	0.99 347	1.78 634	2.01 638	0.80 342	1.71 646	2.64 580	0.74 454	0.19 259	0.14 246	0.20 285	0.20 373	0.18 207	0.24 387

RAFT-RH_RVC	1.04 548	0.26 186	0.76 280	0.53 325	0.29 196	0.80 420	0.32 169	0.85 167	1.12 414	2.04 657	4.63 696	1.03 449	0.57 312	5.93 662	0.52 350	0.20 311	0.13 154	0.26 495	0.20 373	0.16 113	0.19 233

RAFT-345	0.86 493	0.26 186	0.73 263	0.53 325	0.28 175	0.53 227	0.41 301	0.85 167	1.31 540	1.33 518	2.32 653	0.85 375	0.53 283	5.69 654	0.48 321	0.19 259	0.14 246	0.22 368	0.17 277	0.17 155	0.17 162

cross-raft	0.56 276	0.26 186	0.65 212	0.55 356	0.31 244	0.66 341	0.37 244	1.68 450	0.82 270	1.06 381	1.07 362	1.25 511	0.45 199	0.74 185	0.39 228	0.15 70	0.13 154	0.19 234	0.16 242	0.19 247	0.17 162

DCANet	0.58 306	0.26 186	1.15 477	0.45 155	0.25 93	0.49 171	0.36 229	1.18 316	1.35 550	1.15 417	1.04 351	0.60 267	0.91 483	0.84 230	0.58 392	0.17 156	0.14 246	0.17 154	0.13 121	0.19 247	0.25 411

csc	0.58 306	0.26 186	1.15 477	0.46 170	0.25 93	0.48 162	0.36 229	1.20 326	1.28 517	1.13 401	1.03 345	0.59 262	1.04 546	0.77 199	0.58 392	0.17 156	0.14 246	0.17 154	0.13 121	0.15 77	0.24 387

cscssc	0.58 306	0.26 186	1.15 477	0.46 170	0.25 93	0.48 162	0.36 229	1.20 326	1.28 517	1.13 401	1.03 345	0.59 262	1.04 546	0.77 199	0.58 392	0.17 156	0.14 246	0.17 154	0.13 121	0.15 77	0.24 387

Weightmod_eth	0.57 293	0.27 218	0.66 218	0.48 212	0.53 521	0.62 306	0.43 333	1.05 250	0.60 188	0.66 266	1.59 577	0.66 299	0.75 403	1.30 376	0.34 166	0.53 656	0.19 448	0.18 203	0.17 277	0.19 247	0.16 127

S0	0.56 276	0.27 218	0.79 298	0.51 274	0.36 355	1.13 533	0.68 532	0.97 209	0.61 194	0.78 291	1.36 501	0.65 292	0.54 291	0.73 181	0.41 256	0.28 529	0.25 560	0.29 537	0.26 519	0.20 305	0.22 335

TestStereo_HLe17	0.59 320	0.27 218	1.66 574	0.43 109	0.31 244	0.63 318	0.40 287	1.48 403	1.16 441	0.63 257	0.87 290	0.53 222	0.46 209	1.40 406	0.47 311	0.19 259	0.13 154	0.18 203	0.16 242	0.18 207	0.20 266

aanet-32k-new	0.37 116	0.27 218	0.97 413	0.44 132	0.24 64	0.50 193	0.32 169	0.69 78	0.38 72	0.35 75	0.42 96	0.36 106	0.55 296	0.79 210	0.25 19	0.17 156	0.11 22	0.16 101	0.12 53	0.19 247	0.14 26

aanet-new	0.41 158	0.27 218	0.70 242	0.48 212	0.38 385	0.73 379	0.29 128	0.71 89	0.39 77	0.38 111	0.51 152	0.36 106	0.73 396	0.98 283	0.31 124	0.17 156	0.12 56	0.17 154	0.13 121	0.19 247	0.16 127

BStereo	0.41 158	0.27 218	1.63 569	0.43 109	0.29 196	0.55 252	0.40 287	0.60 43	0.54 153	0.37 99	0.36 65	0.38 126	0.29 64	0.66 154	0.41 256	0.13 19	0.14 246	0.15 55	0.19 334	0.16 113	0.18 188

Anonymus123	0.53 249	0.27 218	1.63 569	0.43 109	0.29 196	2.72 676	0.40 287	0.82 149	0.54 153	0.37 99	0.36 65	0.38 126	0.29 64	0.66 154	0.41 256	0.13 19	0.14 246	0.15 55	0.19 334	0.16 113	0.18 188

WQFJX1	0.59 320	0.27 218	0.59 155	0.49 234	0.73 604	0.68 352	0.46 379	2.65 668	0.77 245	0.55 227	0.51 152	0.52 215	0.50 255	1.38 400	0.61 409	0.18 207	0.20 466	0.20 285	0.17 277	0.20 305	0.21 300

FlowAnything_test	0.41 158	0.27 218	0.67 224	0.60 442	0.33 299	0.62 306	0.35 212	0.64 56	0.48 127	0.46 165	0.36 65	0.45 169	0.37 136	0.54 96	0.52 350	0.25 462	0.19 448	0.28 525	0.33 609	0.22 379	0.22 335

4.25_new	0.32 60	0.27 218	0.49 90	0.40 63	0.27 134	0.49 171	0.39 274	0.69 78	0.35 51	0.40 135	0.43 99	0.27 33	0.36 129	0.48 64	0.32 139	0.12 6	0.10 2	0.15 55	0.11 11	0.14 35	0.13 3

4.5w_new	0.32 60	0.27 218	0.49 90	0.40 63	0.27 134	0.49 171	0.39 274	0.69 78	0.35 51	0.40 135	0.43 99	0.27 33	0.36 129	0.48 64	0.32 139	0.12 6	0.10 2	0.15 55	0.11 11	0.14 35	0.13 3

4.25w-stereo	0.32 60	0.27 218	0.49 90	0.40 63	0.27 134	0.49 171	0.39 274	0.69 78	0.35 51	0.40 135	0.43 99	0.27 33	0.36 129	0.48 64	0.32 139	0.12 6	0.10 2	0.15 55	0.12 53	0.14 35	0.13 3

3.5w_stereo	0.35 93	0.27 218	0.55 133	0.38 31	0.25 93	0.54 245	0.34 196	0.73 105	0.40 89	0.46 165	0.45 116	0.31 60	0.38 145	0.80 214	0.40 245	0.12 6	0.10 2	0.15 55	0.12 53	0.14 35	0.16 127

xyz-stereo-finetune	0.50 239	0.27 218	0.63 189	0.43 109	0.23 48	0.79 414	0.46 379	0.83 152	0.82 270	0.63 257	0.63 206	0.54 229	0.44 188	1.69 477	0.62 414	0.16 105	0.15 325	0.19 234	0.16 242	0.17 155	0.16 127

LG-Stereo	0.37 116	0.27 218	0.94 397	0.48 212	0.26 118	0.37 64	0.30 140	0.88 186	0.57 172	0.38 111	0.58 194	0.29 46	0.21 12	0.51 87	0.37 211	0.14 38	0.14 246	0.20 285	0.18 307	0.18 207	0.14 26

HUF	0.39 145	0.27 218	0.71 245	0.43 109	0.24 64	0.51 206	0.47 392	0.99 226	0.55 162	0.37 99	0.45 116	0.53 222	0.41 159	0.70 166	0.29 88	0.18 207	0.14 246	0.16 101	0.12 53	0.15 77	0.17 162

AIO-test1	0.61 336	0.27 218	0.68 231	0.68 540	1.02 665	0.79 414	0.36 229	1.59 434	1.35 550	0.59 242	0.89 298	0.60 267	0.49 244	1.20 357	0.36 196	0.18 207	0.17 392	0.23 406	0.25 502	0.18 207	0.26 437

MaDis-Stereo	0.38 135	0.27 218	0.72 247	0.45 155	0.35 341	0.30 34	0.31 149	0.81 144	0.54 153	0.38 111	0.38 72	0.58 256	0.49 244	0.53 92	0.39 228	0.20 311	0.16 362	0.19 234	0.15 197	0.19 247	0.15 70

Any-RAFT	0.55 260	0.27 218	0.49 90	0.50 257	0.27 134	0.98 501	0.25 80	1.71 467	1.08 387	0.90 329	0.99 327	1.13 485	0.46 209	0.74 185	0.35 178	0.19 259	0.13 154	0.17 154	0.13 121	0.16 113	0.19 233

RAFT-Test	0.58 306	0.27 218	0.81 308	0.50 257	0.33 299	0.95 491	0.27 106	1.40 385	0.89 294	1.00 357	1.12 388	1.39 547	0.48 225	0.74 185	0.41 256	0.17 156	0.14 246	0.17 154	0.14 170	0.16 113	0.18 188

GLC_STEREO	0.41 158	0.27 218	0.43 42	0.55 356	0.24 64	0.47 147	0.30 140	0.81 144	0.64 207	0.53 218	0.74 254	0.50 202	0.31 84	0.65 152	0.45 294	0.18 207	0.20 466	0.23 406	0.19 334	0.21 357	0.21 300

GMM-Stereo	0.75 421	0.27 218	0.66 218	0.56 378	0.34 323	0.71 370	0.97 615	1.09 269	0.91 301	1.37 539	1.79 610	1.11 480	0.79 424	2.08 534	0.48 321	0.19 259	0.12 56	0.25 473	0.25 502	0.21 357	0.78 669

raftrobust	0.55 260	0.27 218	0.63 189	0.68 540	0.69 597	0.50 193	0.34 196	1.08 262	0.97 335	1.32 512	0.88 295	0.62 280	0.80 431	0.82 217	0.44 280	0.20 311	0.16 362	0.16 101	0.14 170	0.15 77	0.18 188

111	0.66 359	0.27 218	1.15 477	0.46 170	0.25 93	0.72 374	0.42 314	1.57 427	1.44 594	0.83 306	1.39 510	1.10 475	0.80 431	0.97 280	0.65 428	0.20 311	0.14 246	0.18 203	0.15 197	0.18 207	0.28 474

Gwc-CoAtRS	0.55 260	0.27 218	0.73 263	0.49 234	0.30 220	0.63 318	0.25 80	1.38 380	1.12 414	1.05 375	1.02 337	1.10 475	0.55 296	0.72 177	0.44 280	0.17 156	0.14 246	0.17 154	0.15 197	0.16 113	0.17 162

SMOE	0.55 260	0.28 243	0.79 298	0.51 274	0.23 48	0.93 481	0.63 518	0.97 209	0.88 292	0.75 286	1.22 435	0.69 308	0.66 373	0.58 112	0.45 294	0.29 546	0.16 362	0.37 610	0.19 334	0.23 405	0.22 335

ManiGeoR	0.56 276	0.28 243	1.23 509	0.43 109	0.35 341	0.56 263	0.35 212	1.30 359	1.14 426	0.58 238	0.85 283	0.56 247	0.50 255	1.43 418	0.58 392	0.18 207	0.13 154	0.17 154	0.14 170	0.17 155	0.21 300

HLF11	0.58 306	0.28 243	1.29 527	0.43 109	0.36 355	0.50 193	0.28 116	1.33 369	1.07 383	0.69 273	0.91 301	0.63 285	0.52 275	1.55 444	0.66 433	0.18 207	0.14 246	0.16 101	0.13 121	0.17 155	0.21 300

HLf10	0.56 276	0.28 243	1.23 509	0.43 109	0.35 341	0.56 263	0.35 212	1.30 359	1.14 426	0.58 238	0.85 283	0.56 247	0.50 255	1.43 418	0.58 392	0.18 207	0.13 154	0.17 154	0.14 170	0.17 155	0.21 300

HLf8	0.55 260	0.28 243	1.26 520	0.43 109	0.34 323	0.63 318	0.35 212	1.33 369	1.17 449	0.64 259	0.84 280	0.56 247	0.44 188	1.09 323	0.49 334	0.21 350	0.14 246	0.17 154	0.14 170	0.19 247	0.22 335

TestStereo_HL3	0.83 476	0.28 243	6.29 678	0.46 170	0.35 341	0.70 366	0.53 443	1.03 238	0.94 319	0.97 348	1.02 337	0.80 342	0.63 355	1.16 345	0.41 256	0.18 207	0.14 246	0.17 154	0.16 242	0.17 155	0.23 361

GGDA	0.53 249	0.28 243	0.76 280	0.44 132	0.30 220	0.57 268	0.33 179	1.09 269	1.02 359	0.83 306	0.93 305	0.61 276	0.52 275	1.37 395	0.52 350	0.18 207	0.13 154	0.16 101	0.15 197	0.19 247	0.20 266

DNS	0.43 181	0.28 243	0.73 263	0.51 274	0.30 220	0.57 268	0.25 80	1.09 269	0.68 218	0.65 262	0.55 181	0.71 320	0.38 145	0.46 50	0.30 105	0.24 438	0.16 362	0.15 55	0.15 197	0.22 379	0.25 411

quiztm	0.53 249	0.28 243	0.60 167	0.51 274	0.67 592	0.45 123	0.42 314	1.85 508	0.93 313	0.81 300	1.15 411	0.56 247	0.31 84	0.59 120	0.38 221	0.18 207	0.12 56	0.17 154	0.14 170	0.19 247	0.19 233

NLMM1	0.60 330	0.28 243	0.63 189	0.48 212	0.73 604	0.68 352	0.43 333	2.47 650	1.11 406	0.60 249	0.63 206	0.51 207	0.47 219	1.34 387	0.58 392	0.19 259	0.21 485	0.20 285	0.17 277	0.20 305	0.19 233

MSCF	0.41 158	0.28 243	0.64 203	0.50 257	0.27 134	0.58 282	0.37 244	1.03 238	0.54 153	0.54 220	0.72 246	0.32 70	0.64 362	0.56 102	0.30 105	0.19 259	0.13 154	0.17 154	0.15 197	0.17 155	0.21 300

G2L-ROB	0.79 449	0.28 243	1.01 430	0.57 400	0.39 397	0.94 485	0.65 523	1.76 480	1.18 456	1.27 491	1.03 345	1.62 589	0.78 416	1.93 513	1.26 570	0.20 311	0.14 246	0.17 154	0.15 197	0.20 305	0.24 387

S2M2_L	0.35 93	0.28 243	0.47 75	0.43 109	0.30 220	0.31 38	0.16 3	0.61 51	0.68 218	0.32 51	0.49 140	0.47 184	0.34 111	0.40 22	0.33 155	0.25 462	0.22 506	0.20 285	0.22 445	0.25 452	0.23 361
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
H2IRNET	0.57 293	0.28 243	0.75 276	0.49 234	0.35 341	0.40 76	0.27 106	1.03 238	1.18 456	0.62 256	1.26 453	1.07 459	0.85 451	1.02 297	0.64 423	0.20 311	0.16 362	0.23 406	0.25 502	0.22 379	0.20 266

MGS-Stereo	0.43 181	0.28 243	0.61 176	0.46 170	0.28 175	0.49 171	0.33 179	0.60 43	0.89 294	0.47 167	1.32 481	0.51 207	0.32 97	0.66 154	0.39 228	0.20 311	0.16 362	0.18 203	0.16 242	0.18 207	0.18 188

MIF-Stereo (partial)	0.48 225	0.28 243	0.83 327	0.51 274	0.53 521	0.39 72	0.27 106	1.03 238	0.64 207	0.47 167	0.71 243	0.51 207	0.51 265	1.13 337	0.47 311	0.20 311	0.16 362	0.23 406	0.20 373	0.24 438	0.20 266

DCRE	0.85 489	0.28 243	0.76 280	0.60 442	0.49 493	0.59 288	0.53 443	1.04 246	0.92 306	0.80 295	7.34 710	0.87 378	0.57 312	0.78 208	0.43 275	0.16 105	0.17 392	0.19 234	0.17 277	0.18 207	0.22 335

DCANet-4	0.59 320	0.28 243	1.65 573	0.44 132	0.25 93	0.48 162	0.36 229	1.15 306	1.36 559	1.13 401	1.03 345	0.56 247	0.74 397	0.77 199	0.58 392	0.17 156	0.14 246	0.17 154	0.13 121	0.15 77	0.24 387

tt	6.61 714	0.28 243	6.10 677	3.77 723	2.17 701	11.53 721	19.61 732	13.53 732	5.81 716	3.00 691	2.82 671	4.97 704	6.33 716	3.83 618	7.23 700	9.13 734	11.32 740	5.87 733	6.22 735	6.01 729	2.63 712

IPLGR	0.62 339	0.28 243	1.32 532	0.50 257	0.29 196	0.65 336	0.34 196	1.47 401	1.19 459	1.21 456	1.07 362	0.70 313	0.65 367	1.05 307	0.55 376	0.18 207	0.15 325	0.20 285	0.17 277	0.21 357	0.20 266

GMOStereo	0.55 260	0.28 243	0.72 247	0.52 302	0.30 220	0.53 227	0.43 333	1.02 229	0.98 338	1.44 568	1.14 405	0.88 384	0.57 312	0.62 133	0.39 228	0.16 105	0.14 246	0.24 432	0.22 445	0.20 305	0.18 188

error version	0.55 260	0.28 243	0.72 247	0.52 302	0.30 220	0.53 227	0.43 333	1.02 229	0.98 338	1.44 568	1.14 405	0.88 384	0.57 312	0.62 133	0.39 228	0.16 105	0.14 246	0.24 432	0.22 445	0.20 305	0.18 188

test-v	0.55 260	0.28 243	0.72 247	0.52 302	0.30 220	0.53 227	0.43 333	1.02 229	0.98 338	1.44 568	1.14 405	0.88 384	0.57 312	0.62 133	0.39 228	0.16 105	0.14 246	0.24 432	0.22 445	0.20 305	0.18 188

HHNet	0.64 352	0.28 243	0.69 236	0.45 155	0.46 473	0.50 193	0.57 481	1.13 289	1.03 366	1.26 486	2.21 648	0.70 313	0.59 335	1.10 329	0.51 342	0.21 350	0.13 154	0.23 406	0.19 334	0.20 305	0.31 517

FTStereo	0.92 520	0.28 243	0.61 176	0.57 400	0.34 323	0.65 336	1.80 687	1.09 269	0.84 278	1.75 630	4.13 690	1.04 450	1.62 635	1.59 455	0.48 321	0.21 350	0.17 392	0.23 406	0.22 445	0.19 247	0.58 641

PFNet	0.92 520	0.28 243	1.20 502	0.68 540	0.32 279	0.62 306	0.55 468	1.27 352	1.01 355	1.47 578	1.09 373	0.97 426	0.68 381	6.58 679	0.59 402	0.21 350	0.13 154	0.24 432	0.19 334	0.20 305	0.20 266

GrayStereo	0.83 476	0.28 243	0.62 184	0.66 515	0.37 369	0.76 395	1.79 684	1.19 321	0.91 301	1.98 654	1.89 626	1.07 459	1.76 651	1.43 418	0.50 338	0.20 311	0.15 325	0.19 234	0.21 417	0.18 207	0.41 584

test-2	0.55 260	0.28 243	0.72 247	0.52 302	0.30 220	0.53 227	0.43 333	1.02 229	0.98 338	1.44 568	1.14 405	0.88 384	0.57 312	0.62 133	0.39 228	0.16 105	0.14 246	0.24 432	0.22 445	0.20 305	0.18 188

test-1	0.56 276	0.28 243	1.13 470	0.58 415	0.34 323	0.60 295	0.38 256	1.56 423	0.98 338	0.80 295	1.02 337	0.83 366	0.52 275	0.64 146	0.46 301	0.17 156	0.16 362	0.20 285	0.17 277	0.20 305	0.26 437

iRaftStereo_RVC	0.49 230	0.28 243	0.72 247	0.53 325	0.29 196	0.52 217	0.33 179	1.14 294	0.84 278	0.85 316	0.99 327	0.55 235	0.36 129	0.83 223	0.40 245	0.18 207	0.13 154	0.22 368	0.20 373	0.20 305	0.18 188

XX-Stereo	0.97 531	0.28 243	8.28 691	0.85 633	0.70 603	0.44 118	0.22 41	1.07 257	0.69 223	0.66 266	1.56 567	1.38 546	0.38 145	1.36 392	0.38 221	0.21 350	0.14 246	0.20 285	0.19 334	0.19 247	0.16 127

RAFT-Stereo + iAFF	0.56 276	0.28 243	0.81 308	0.45 155	0.25 93	0.40 76	0.34 196	1.12 283	1.13 420	1.35 532	1.58 573	0.80 342	0.67 377	0.71 173	0.43 275	0.14 38	0.11 22	0.18 203	0.17 277	0.18 207	0.16 127

AFF-stereo	0.60 330	0.28 243	0.72 247	0.48 212	0.29 196	0.34 47	0.37 244	1.22 333	1.20 463	1.21 456	1.59 577	1.10 475	0.70 388	1.01 293	0.44 280	0.14 38	0.12 56	0.19 234	0.20 373	0.18 207	0.15 70

Weightmod	0.56 276	0.29 276	0.64 203	0.42 90	0.33 299	0.85 453	0.40 287	0.93 195	0.64 207	0.73 282	1.43 525	0.73 324	0.59 335	1.65 469	0.44 280	0.19 259	0.28 584	0.20 285	0.18 307	0.17 155	0.17 162

S	0.62 339	0.29 276	0.77 286	0.48 212	0.65 579	1.02 506	0.59 494	1.12 283	0.85 282	0.98 350	1.44 528	0.56 247	0.70 388	0.63 143	0.45 294	0.39 612	0.21 485	0.37 610	0.36 624	0.23 405	0.21 300

Selective-IGEV-i1	0.72 409	0.29 276	1.00 427	0.60 442	0.39 397	1.10 529	0.78 559	2.14 587	1.25 496	0.91 331	1.20 426	1.21 497	0.58 329	1.06 312	0.62 414	0.20 311	0.18 426	0.20 285	0.18 307	0.20 305	0.25 411

Hybrid-DGEV-03	0.67 370	0.29 276	0.69 236	0.55 356	0.36 355	0.73 379	0.38 256	1.09 269	1.18 456	1.74 628	2.49 665	0.84 373	0.56 305	0.99 284	0.47 311	0.19 259	0.12 56	0.22 368	0.19 334	0.17 155	0.17 162

WQFJA1	0.55 260	0.29 276	0.56 141	0.47 191	0.85 641	0.78 405	0.38 256	2.26 615	0.79 259	0.51 208	0.53 164	0.53 222	0.50 255	0.73 181	0.66 433	0.17 156	0.21 485	0.19 234	0.17 277	0.19 247	0.18 188

WQFJX	0.58 306	0.29 276	0.57 146	0.46 170	0.87 649	0.75 389	0.39 274	2.67 673	0.80 265	0.55 227	0.53 164	0.54 229	0.55 296	0.97 280	0.61 409	0.17 156	0.19 448	0.19 234	0.16 242	0.19 247	0.20 266

NLMM	0.55 260	0.29 276	0.56 141	0.47 191	0.86 643	0.78 405	0.38 256	2.26 615	0.79 259	0.51 208	0.53 164	0.53 222	0.50 255	0.73 181	0.66 433	0.17 156	0.21 485	0.19 234	0.17 277	0.19 247	0.18 188

GASTEREO	0.43 181	0.29 276	0.62 184	0.51 274	0.27 134	0.62 306	0.36 229	1.02 229	0.58 175	0.55 227	0.83 278	0.30 53	0.65 367	0.64 146	0.30 105	0.19 259	0.13 154	0.17 154	0.15 197	0.16 113	0.21 300

xyz-stereo-finetune2	0.59 320	0.29 276	0.66 218	0.41 77	0.24 64	1.08 523	0.34 196	0.87 178	0.60 188	0.68 272	1.08 369	0.58 256	0.79 424	2.39 564	0.83 485	0.17 156	0.15 325	0.21 327	0.17 277	0.16 113	0.18 188

SCV_C0	0.48 225	0.29 276	0.88 363	0.46 170	0.31 244	0.46 133	0.31 149	1.67 446	0.87 288	0.40 135	0.52 160	0.54 229	0.29 64	1.27 369	0.34 166	0.18 207	0.14 246	0.17 154	0.14 170	0.20 305	0.18 188

SCV	0.51 242	0.29 276	0.72 247	0.63 480	0.27 134	0.40 76	0.38 256	2.32 627	0.75 243	0.36 87	0.49 140	0.55 235	0.35 120	1.31 377	0.34 166	0.25 462	0.13 154	0.17 154	0.14 170	0.18 207	0.18 188

mms	0.42 174	0.29 276	0.60 167	0.47 191	0.33 299	0.43 110	0.46 379	0.75 117	0.50 137	0.36 87	0.61 202	0.44 159	0.30 76	1.39 404	0.34 166	0.16 105	0.14 246	0.18 203	0.15 197	0.19 247	0.21 300

fffy	0.44 190	0.29 276	0.67 224	0.47 191	0.30 220	0.46 133	0.34 196	0.98 217	0.57 172	0.40 135	0.59 197	0.55 235	0.41 159	1.26 366	0.37 211	0.16 105	0.14 246	0.19 234	0.16 242	0.19 247	0.20 266

UGAM	1.17 577	0.29 276	1.08 455	0.55 356	0.43 449	0.69 362	0.71 546	1.14 294	1.35 550	1.00 357	1.49 540	1.90 623	0.86 459	9.61 716	0.89 500	0.21 350	0.19 448	0.30 550	0.25 502	0.20 305	0.18 188

MyStereo06	0.67 370	0.29 276	1.06 446	0.58 415	0.48 486	0.62 306	0.72 547	2.26 615	0.89 294	1.07 384	1.12 388	1.22 502	0.56 305	0.83 223	0.47 311	0.17 156	0.17 392	0.24 432	0.21 417	0.23 405	0.23 361

MyStereo05	0.70 396	0.29 276	1.22 507	0.58 415	0.48 486	0.62 306	0.72 547	1.52 410	1.54 616	1.17 425	0.91 301	0.77 335	0.79 424	1.45 426	0.68 441	0.17 156	0.17 392	0.24 432	0.21 417	0.23 405	0.23 361

AE-Stereo	0.58 306	0.29 276	0.81 308	0.62 468	0.41 433	0.69 362	0.46 379	2.49 655	1.25 496	0.49 187	0.77 260	0.69 308	0.46 209	0.61 128	0.42 269	0.17 156	0.16 362	0.21 327	0.20 373	0.19 247	0.18 188

plain	0.49 230	0.29 276	1.23 509	0.51 274	0.40 412	0.35 51	0.37 244	1.04 246	0.62 198	0.44 152	0.76 256	0.42 152	0.41 159	1.17 351	0.46 301	0.23 414	0.15 325	0.24 432	0.19 334	0.25 452	0.18 188

LoS_RVC	0.45 193	0.29 276	0.48 83	0.49 234	0.83 638	0.51 206	0.43 333	0.65 62	0.44 108	0.47 167	0.78 263	0.44 159	0.60 343	0.59 120	0.37 211	0.14 38	0.12 56	0.14 17	0.10 1	0.14 35	1.08 683

anonymousdsp2	0.58 306	0.29 276	0.93 389	0.51 274	0.30 220	0.75 389	0.46 379	1.95 539	0.87 288	0.81 300	0.78 263	0.76 330	0.48 225	1.10 329	0.45 294	0.19 259	0.14 246	0.18 203	0.13 121	0.20 305	0.22 335

riskmin	0.62 339	0.29 276	0.73 263	0.50 257	0.34 323	0.86 455	0.44 354	1.74 476	1.07 383	0.76 288	0.76 256	1.19 494	1.01 529	0.84 230	0.60 406	0.20 311	0.16 362	0.24 432	0.16 242	0.24 438	0.29 489

Selective-RAFT	0.55 260	0.29 276	0.85 346	0.58 415	0.28 175	0.91 469	0.34 196	1.00 228	0.96 329	0.59 242	0.64 211	0.80 342	0.76 405	1.34 387	0.51 342	0.21 350	0.15 325	0.17 154	0.15 197	0.19 247	0.19 233

TestStereo1	0.66 359	0.29 276	0.95 403	0.82 622	0.32 279	0.47 147	0.43 333	1.52 410	1.22 479	0.99 353	1.32 481	0.65 292	0.76 405	1.78 489	0.44 280	0.20 311	0.16 362	0.22 368	0.19 334	0.21 357	0.20 266

RAFT_CTSACE	0.66 359	0.29 276	1.14 475	0.57 400	0.51 507	0.68 352	0.44 354	0.88 186	0.98 338	1.03 370	1.83 618	1.23 506	0.67 377	1.48 433	0.38 221	0.16 105	0.16 362	0.21 327	0.20 373	0.20 305	0.17 162

SA-5K	0.66 359	0.29 276	0.95 403	0.82 622	0.32 279	0.47 147	0.43 333	1.52 410	1.22 479	0.99 353	1.32 481	0.65 292	0.76 405	1.78 489	0.44 280	0.20 311	0.16 362	0.22 368	0.19 334	0.21 357	0.20 266

IPLG	0.72 409	0.29 276	1.12 469	0.53 325	0.44 459	0.79 414	0.33 179	1.35 373	1.10 399	1.32 512	1.11 384	0.52 215	0.54 291	3.13 597	0.71 448	0.17 156	0.14 246	0.20 285	0.17 277	0.18 207	0.21 300

PSM-AAD	0.80 455	0.29 276	0.58 149	0.58 415	0.29 196	0.76 395	1.19 645	1.08 262	0.94 319	1.65 618	1.58 573	0.81 350	2.12 673	1.67 471	0.44 280	0.19 259	0.14 246	0.38 616	0.32 595	0.22 379	0.68 658

KYRaft	0.77 435	0.29 276	0.68 231	0.59 434	0.29 196	0.66 341	0.83 581	1.05 250	0.89 294	1.63 615	2.22 649	1.15 489	0.99 519	1.59 455	0.41 256	0.21 350	0.14 246	0.22 368	0.28 550	0.21 357	1.01 679

ASMatch	0.89 504	0.29 276	0.72 247	0.56 378	0.36 355	0.47 147	0.37 244	1.16 311	0.95 325	1.11 390	3.26 679	0.95 418	0.96 503	4.88 637	0.53 361	0.20 311	0.16 362	0.22 368	0.19 334	0.20 305	0.30 507

THIR-Stereo	1.02 545	0.29 276	0.73 263	0.51 274	0.29 196	0.94 485	1.31 655	1.08 262	0.98 338	1.35 532	1.91 630	1.16 490	1.54 631	6.37 677	0.79 474	0.20 311	0.14 246	0.21 327	0.22 445	0.19 247	0.25 411

Prome-Stereo	0.76 429	0.29 276	0.57 146	0.58 415	0.33 299	0.58 282	0.94 610	0.98 217	0.92 306	1.46 577	2.45 661	0.91 399	1.38 612	1.60 460	0.44 280	0.19 259	0.13 154	0.19 234	0.18 307	0.20 305	0.87 675

raft+_RVC	0.56 276	0.29 276	0.61 176	0.65 502	0.56 542	0.53 227	0.53 443	1.40 385	1.02 359	0.78 291	1.04 351	0.70 313	0.55 296	1.00 289	0.49 334	0.18 207	0.16 362	0.19 234	0.19 334	0.18 207	0.17 162

TestStereo_HL2	0.55 260	0.30 308	0.83 327	0.44 132	0.33 299	0.58 282	0.34 196	1.12 283	0.99 347	0.84 313	0.95 310	0.61 276	0.52 275	1.60 460	0.53 361	0.20 311	0.14 246	0.16 101	0.14 170	0.19 247	0.20 266

TestStereo-Hl	0.56 276	0.30 308	0.74 270	0.43 109	0.30 220	0.63 318	0.47 392	1.22 333	1.02 359	0.90 329	0.88 295	0.73 324	0.66 373	1.42 415	0.46 301	0.17 156	0.14 246	0.17 154	0.15 197	0.19 247	0.19 233

NLCSM	0.54 255	0.30 308	0.60 167	0.53 325	0.74 612	0.71 370	0.47 392	1.25 346	0.71 229	0.64 259	0.51 152	0.48 190	0.60 343	1.34 387	0.71 448	0.19 259	0.20 466	0.21 327	0.19 334	0.22 379	0.21 300

Replicate-Monster	0.43 181	0.30 308	2.04 605	0.37 16	0.22 35	0.47 147	0.23 57	0.82 149	0.50 137	0.44 152	0.27 21	0.31 60	0.29 64	1.01 293	0.26 34	0.14 38	0.11 22	0.14 17	0.12 53	0.13 7	0.38 569

coex_refinement	0.84 482	0.30 308	0.89 367	0.72 575	0.52 513	0.95 491	0.60 503	1.92 532	1.29 529	1.38 545	1.37 503	1.80 618	0.82 438	1.48 433	1.31 575	0.27 510	0.17 392	0.19 234	0.20 373	0.25 452	0.27 458

AIO-test2	0.61 336	0.30 308	0.93 389	0.65 502	0.65 579	0.79 414	0.50 424	1.33 369	1.40 576	0.65 262	1.15 411	0.53 222	0.42 169	1.18 352	0.36 196	0.25 462	0.18 426	0.26 495	0.31 587	0.20 305	0.21 300

ours_stereo	0.40 151	0.30 308	0.57 146	0.47 191	0.31 244	0.40 76	0.44 354	0.79 136	0.58 175	0.36 87	0.58 194	0.46 174	0.33 103	1.14 340	0.33 155	0.17 156	0.13 154	0.19 234	0.15 197	0.19 247	0.20 266

PAM_32	0.87 497	0.30 308	1.08 455	0.56 378	0.32 279	2.10 654	0.36 229	2.26 615	1.01 355	1.13 401	1.05 357	3.14 686	1.47 626	1.00 289	0.42 269	0.19 259	0.14 246	0.20 285	0.18 307	0.19 247	0.25 411

MyStereo07	0.50 239	0.30 308	0.58 149	0.58 415	0.48 486	0.59 288	0.78 559	1.19 321	0.60 188	0.49 187	0.54 175	0.43 156	0.55 296	1.32 383	0.36 196	0.18 207	0.18 426	0.24 432	0.21 417	0.23 405	0.23 361

MyStereo04	0.71 402	0.30 308	1.28 524	0.58 415	0.48 486	0.59 288	0.78 559	1.74 476	1.49 610	0.94 340	0.91 301	0.74 327	0.86 459	1.59 455	0.69 442	0.18 207	0.18 426	0.24 432	0.21 417	0.23 405	0.23 361

11t1	0.57 293	0.30 308	0.84 340	0.54 340	0.30 220	0.83 438	0.41 301	1.34 372	0.79 259	0.88 324	0.82 277	0.70 313	0.70 388	0.96 276	0.67 437	0.21 350	0.21 485	0.20 285	0.16 242	0.21 357	0.26 437

ff7	0.45 193	0.30 308	0.64 203	0.47 191	0.33 299	0.49 171	0.42 314	0.93 195	0.59 181	0.50 196	0.53 164	0.44 159	0.48 225	1.41 410	0.36 196	0.18 207	0.13 154	0.21 327	0.15 197	0.18 207	0.21 300

ffff	0.45 193	0.30 308	0.64 203	0.47 191	0.33 299	0.49 171	0.42 314	0.93 195	0.59 181	0.50 196	0.53 164	0.44 159	0.48 225	1.41 410	0.36 196	0.18 207	0.13 154	0.21 327	0.15 197	0.18 207	0.21 300

11t	0.45 193	0.30 308	0.64 203	0.47 191	0.33 299	0.49 171	0.42 314	0.93 195	0.59 181	0.50 196	0.53 164	0.44 159	0.48 225	1.41 410	0.36 196	0.18 207	0.13 154	0.21 327	0.15 197	0.18 207	0.21 300

MSKI-zero shot	0.56 276	0.30 308	0.61 176	0.55 356	0.28 175	0.68 352	0.28 116	1.25 346	0.68 218	0.92 334	1.33 487	0.81 350	0.33 103	1.94 514	0.36 196	0.18 207	0.13 154	0.17 154	0.13 121	0.16 113	0.19 233

anonymousdsp	0.45 193	0.30 308	0.60 167	0.48 212	0.34 323	0.49 171	0.42 314	0.97 209	0.60 188	0.51 208	0.53 164	0.46 174	0.47 219	1.36 392	0.35 178	0.18 207	0.13 154	0.21 327	0.15 197	0.18 207	0.21 300

anonymousa	0.78 440	0.30 308	0.85 346	0.51 274	0.96 661	1.41 589	0.47 392	1.61 438	0.94 319	1.33 518	1.77 608	1.66 596	1.11 564	0.72 177	0.63 419	0.19 259	0.18 426	0.23 406	0.25 502	0.20 305	0.22 335

ProNet	0.46 204	0.30 308	0.69 236	0.46 170	0.32 279	0.57 268	0.52 437	1.15 306	0.67 215	0.44 152	0.50 148	0.44 159	0.43 178	1.31 377	0.38 221	0.16 105	0.15 325	0.19 234	0.16 242	0.18 207	0.18 188

ccc-4	0.45 193	0.30 308	0.64 203	0.47 191	0.33 299	0.49 171	0.42 314	0.93 195	0.59 181	0.50 196	0.53 164	0.44 159	0.48 225	1.41 410	0.36 196	0.18 207	0.13 154	0.21 327	0.15 197	0.18 207	0.21 300

DisPM	0.68 384	0.30 308	0.85 346	0.66 515	0.35 341	0.60 295	0.44 354	1.10 279	1.10 399	1.56 599	1.10 375	0.80 342	0.58 329	2.37 562	0.46 301	0.25 462	0.14 246	0.23 406	0.21 417	0.20 305	0.26 437

RAFT+CT+SA	0.63 349	0.30 308	0.73 263	0.69 553	0.37 369	0.40 76	0.55 468	1.93 534	1.04 372	0.72 280	1.23 444	0.62 280	0.69 385	1.69 477	0.42 269	0.19 259	0.13 154	0.22 368	0.22 445	0.21 357	0.19 233

Sa-1000	0.76 429	0.30 308	0.92 385	0.62 468	0.31 244	0.78 405	0.37 244	2.00 553	1.38 566	1.30 503	2.04 639	0.86 376	0.74 397	1.87 502	0.40 245	0.19 259	0.14 246	0.25 473	0.24 492	0.21 357	0.19 233

IGEV-Stereo	0.45 193	0.30 308	0.60 167	0.48 212	0.34 323	0.49 171	0.42 314	0.98 217	0.60 188	0.51 208	0.53 164	0.46 174	0.47 219	1.36 392	0.35 178	0.18 207	0.13 154	0.21 327	0.15 197	0.18 207	0.21 300
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
LCNet	0.73 413	0.30 308	0.58 149	0.58 415	0.31 244	0.68 352	0.53 443	1.09 269	0.94 319	1.19 444	1.34 491	0.96 423	1.32 605	2.50 573	0.46 301	0.19 259	0.13 154	0.21 327	0.25 502	0.28 489	0.69 661

AAGNet	1.84 646	0.30 308	0.79 298	0.66 515	0.32 279	0.65 336	0.50 424	1.02 229	1.01 355	1.47 578	1.21 433	0.99 432	1.16 573	2.76 586	22.69 736	0.24 438	0.13 154	0.22 368	0.20 373	0.24 438	0.16 127

TransformOpticalFlow	0.97 531	0.30 308	0.96 411	0.54 340	0.31 244	0.65 336	0.54 458	1.87 512	1.19 459	1.12 398	1.44 528	1.34 536	0.98 516	6.68 682	0.44 280	0.19 259	0.12 56	0.21 327	0.19 334	0.18 207	0.23 361

SST-Stereo	0.85 489	0.30 308	0.81 308	0.63 480	0.31 244	0.70 366	0.25 80	1.16 311	0.95 325	1.47 578	1.11 384	0.99 432	0.86 459	5.69 654	0.53 361	0.23 414	0.13 154	0.23 406	0.19 334	0.23 405	0.19 233

RAFT_R40	0.84 482	0.30 308	0.83 327	0.63 480	0.31 244	0.66 341	0.43 333	1.15 306	0.99 347	1.47 578	1.10 375	1.00 438	0.84 446	5.44 651	0.53 361	0.23 414	0.13 154	0.23 406	0.20 373	0.23 405	0.19 233

IRAFT_RVC	0.90 512	0.30 308	0.89 367	0.67 529	0.31 244	0.64 330	1.00 621	1.40 385	0.97 335	1.23 467	1.04 351	1.00 438	0.96 503	5.77 659	0.57 387	0.24 438	0.13 154	0.25 473	0.21 417	0.20 305	0.21 300

SFCPSM	0.74 417	0.30 308	1.06 446	0.52 302	0.39 397	1.36 579	0.64 521	2.42 642	1.11 406	1.18 436	1.21 433	0.81 350	0.78 416	1.08 318	0.57 387	0.22 386	0.17 392	0.22 368	0.24 492	0.23 405	0.21 300

FENet	0.62 339	0.30 308	0.68 231	0.57 400	0.33 299	0.82 430	0.40 287	1.41 389	1.12 414	1.03 370	0.87 290	0.98 427	0.84 446	1.00 289	0.70 445	0.23 414	0.16 362	0.23 406	0.20 373	0.22 379	0.24 387

R-Stereo Train	0.60 330	0.30 308	0.72 247	0.57 400	0.37 369	0.68 352	0.52 437	1.45 394	0.78 250	1.61 609	1.50 547	0.76 330	0.53 283	0.67 159	0.51 342	0.19 259	0.16 362	0.18 203	0.15 197	0.18 207	0.19 233

RAFT-Stereo	0.60 330	0.30 308	0.72 247	0.57 400	0.37 369	0.68 352	0.52 437	1.45 394	0.78 250	1.61 609	1.50 547	0.76 330	0.53 283	0.67 159	0.51 342	0.19 259	0.16 362	0.18 203	0.15 197	0.18 207	0.19 233
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
IGEV_i1	0.71 402	0.31 341	1.07 451	0.62 468	0.30 220	0.92 476	0.60 503	2.22 611	0.96 329	1.06 381	1.06 358	1.11 480	0.71 394	1.35 390	0.65 428	0.21 350	0.18 426	0.21 327	0.17 277	0.22 379	0.27 458

RT-IGEV	0.88 501	0.31 341	1.24 514	0.60 442	0.35 341	1.32 570	0.84 583	2.98 686	1.06 380	1.34 525	1.62 581	1.87 622	1.15 572	1.11 332	0.54 371	0.24 438	0.17 392	0.21 327	0.17 277	0.19 247	0.29 489

Selective-IGEV-i16pc	2.09 661	0.31 341	19.73 722	0.57 400	0.39 397	2.72 676	1.47 664	1.46 396	1.31 540	0.83 306	1.23 444	1.05 454	0.63 355	7.69 698	0.83 485	0.41 619	0.22 506	0.22 368	0.23 477	0.22 379	0.24 387

G2L-Stereo_test	0.77 435	0.31 341	0.97 413	0.51 274	0.41 433	0.90 466	0.80 571	1.67 446	1.22 479	1.32 512	1.27 462	1.50 568	0.81 436	1.74 482	1.02 538	0.20 311	0.14 246	0.16 101	0.16 242	0.18 207	0.22 335

PAM	0.86 493	0.31 341	1.19 498	0.55 356	0.35 341	2.17 655	0.47 392	2.26 615	0.87 288	1.18 436	0.96 313	3.01 681	1.41 619	0.90 255	0.40 245	0.19 259	0.13 154	0.19 234	0.18 307	0.20 305	0.27 458

model_zeroshot	0.53 249	0.31 341	1.00 427	0.57 400	0.39 397	0.74 383	0.39 274	1.38 380	0.67 215	0.88 324	0.85 283	0.71 320	0.37 136	0.77 199	0.39 228	0.21 350	0.17 392	0.19 234	0.17 277	0.17 155	0.22 335

test_sample2	0.67 370	0.31 341	0.89 367	0.54 340	0.29 196	0.80 420	0.63 518	1.83 499	1.10 399	0.93 337	1.06 358	0.94 414	0.92 491	1.24 362	0.59 402	0.23 414	0.20 466	0.22 368	0.21 417	0.24 438	0.25 411

CoDeX	0.78 440	0.31 341	1.04 439	0.56 378	0.37 369	1.13 533	0.60 503	2.77 677	1.29 529	1.17 425	1.26 453	0.91 399	0.87 468	1.42 415	0.74 454	0.21 350	0.16 362	0.21 327	0.18 307	0.21 357	0.21 300

SA	0.69 394	0.31 341	0.97 413	0.64 495	0.30 220	0.56 263	0.38 256	1.84 501	1.35 550	0.99 353	1.37 503	0.69 308	0.94 496	1.88 508	0.43 275	0.20 311	0.16 362	0.25 473	0.23 477	0.22 379	0.19 233

iRaft-Stereo_5w	0.89 504	0.31 341	1.04 439	0.56 378	0.47 484	0.47 147	0.68 532	1.19 321	1.08 387	0.80 295	1.35 496	1.46 560	0.90 480	5.11 640	1.16 553	0.18 207	0.15 325	0.22 368	0.19 334	0.21 357	0.24 387

MIPNet	0.60 330	0.31 341	1.07 451	0.51 274	0.34 323	0.68 352	0.40 287	1.67 446	1.14 426	1.11 390	0.93 305	0.60 267	0.78 416	0.77 199	0.58 392	0.18 207	0.14 246	0.19 234	0.16 242	0.18 207	0.21 300

PFNet+	0.62 339	0.31 341	0.99 422	0.57 400	0.31 244	0.57 268	0.30 140	0.99 226	1.25 496	1.33 518	1.10 375	0.79 340	0.57 312	1.35 390	0.53 361	0.26 489	0.17 392	0.28 525	0.26 519	0.21 357	0.27 458

STrans-v2	1.06 555	0.31 341	1.02 433	0.52 302	0.33 299	0.67 348	0.78 559	2.66 672	1.26 505	1.15 417	1.46 533	1.37 543	1.40 615	6.68 682	0.46 301	0.19 259	0.13 154	0.21 327	0.18 307	0.18 207	0.21 300

NRIStereo	0.62 339	0.31 341	0.78 294	0.56 378	0.28 175	0.63 318	0.33 179	1.16 311	0.92 306	1.15 417	0.87 290	0.90 395	0.58 329	2.24 549	0.56 382	0.22 386	0.14 246	0.21 327	0.19 334	0.22 379	0.18 188

Pruner-Stereo	0.64 352	0.31 341	0.79 298	0.66 515	0.31 244	0.61 303	0.42 314	1.22 333	1.09 395	1.53 591	1.09 373	0.94 414	0.55 296	1.37 395	0.56 382	0.25 462	0.14 246	0.24 432	0.21 417	0.21 357	0.25 411

DeepStereo_RVC	0.57 293	0.31 341	0.78 294	0.53 325	0.30 220	0.57 268	0.32 169	1.11 281	0.80 265	1.17 425	0.94 309	0.83 366	0.93 493	1.01 293	0.61 409	0.23 414	0.14 246	0.21 327	0.19 334	0.24 438	0.26 437

222	1.67 630	0.31 341	0.93 389	0.59 434	0.31 244	1.05 513	0.43 333	2.39 638	1.47 605	1.37 539	1.55 561	0.94 414	0.94 496	1.98 520	17.76 729	0.24 438	0.22 506	0.21 327	0.20 373	0.22 379	0.26 437

test_xeample	1.55 621	0.31 341	0.94 397	0.54 340	0.31 244	0.94 485	0.58 487	2.40 640	1.40 576	1.29 501	1.55 561	0.89 393	0.88 474	1.72 480	15.94 726	0.22 386	0.22 506	0.22 368	0.21 417	0.23 405	0.25 411

EAI-Stereo	0.76 429	0.31 341	0.74 270	0.55 356	0.28 175	0.70 366	1.72 680	2.57 662	0.90 299	0.75 286	3.03 676	0.57 254	0.43 178	1.10 329	0.49 334	0.19 259	0.14 246	0.17 154	0.18 307	0.17 155	0.21 300

GANet-RSSM	0.78 440	0.31 341	0.90 377	0.67 529	0.58 550	0.80 420	0.62 512	2.04 562	1.15 434	1.11 390	1.27 462	1.26 517	1.18 584	1.68 473	0.74 454	0.26 489	0.21 485	0.22 368	0.22 445	0.23 405	0.23 361

HSM-Net_RVC	0.91 517	0.31 341	0.60 167	0.54 340	0.31 244	1.15 541	0.60 503	3.76 699	1.30 533	1.57 603	1.75 604	1.67 598	1.01 529	1.61 463	0.90 504	0.23 414	0.17 392	0.19 234	0.18 307	0.20 305	0.22 335
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
SE	0.51 242	0.32 362	0.67 224	0.51 274	0.26 118	0.66 341	0.48 403	1.22 333	0.76 244	0.82 303	1.19 424	0.49 194	0.55 296	0.47 53	0.36 196	0.27 510	0.16 362	0.23 406	0.19 334	0.24 438	0.28 474

FE-Mocha	0.52 247	0.32 362	0.98 417	0.51 274	0.37 369	0.46 133	0.22 41	1.71 467	0.56 166	1.02 366	1.10 375	0.82 356	0.41 159	0.58 112	0.32 139	0.19 259	0.13 154	0.21 327	0.21 417	0.17 155	0.19 233

test_sample1	0.67 370	0.32 362	0.90 377	0.54 340	0.33 299	0.76 395	0.48 403	1.75 478	1.06 380	0.95 343	0.99 327	0.91 399	1.10 561	1.25 363	0.79 474	0.22 386	0.19 448	0.21 327	0.20 373	0.21 357	0.25 411

MyStereo8	0.70 396	0.32 362	1.24 514	0.63 480	0.53 521	0.90 466	0.34 196	1.60 436	1.35 550	1.20 449	1.31 476	0.89 393	0.64 362	0.77 199	1.02 538	0.18 207	0.15 325	0.20 285	0.18 307	0.22 379	0.30 507

SMFormer	0.79 449	0.32 362	0.95 403	0.49 234	0.27 134	0.83 438	0.43 333	2.16 595	1.45 599	1.27 491	1.50 547	0.98 427	0.96 503	1.87 502	0.99 530	0.24 438	0.22 506	0.22 368	0.21 417	0.23 405	0.27 458

tta	0.79 449	0.32 362	0.95 403	0.49 234	0.27 134	0.83 438	0.43 333	2.16 595	1.45 599	1.27 491	1.50 547	0.98 427	0.96 503	1.87 502	0.99 530	0.24 438	0.22 506	0.22 368	0.21 417	0.19 247	0.22 335

qqq1	0.76 429	0.32 362	0.95 403	0.49 234	0.27 134	0.83 438	0.43 333	2.16 595	1.45 599	1.27 491	1.50 547	0.98 427	0.96 503	1.87 502	0.48 321	0.24 438	0.22 506	0.18 203	0.15 197	0.19 247	0.22 335

fff1	0.76 429	0.32 362	0.95 403	0.49 234	0.27 134	0.83 438	0.43 333	2.16 595	1.45 599	1.27 491	1.50 547	0.98 427	0.96 503	1.87 502	0.48 321	0.24 438	0.22 506	0.18 203	0.15 197	0.19 247	0.22 335

1111x	1.96 654	0.32 362	1.54 562	0.54 340	0.30 220	1.00 503	0.69 536	2.47 650	1.33 545	1.21 456	1.44 528	1.21 497	1.11 564	8.49 707	16.14 727	0.22 386	0.23 537	0.22 368	0.23 477	0.25 452	0.26 437

GCAP-Stereo	0.43 181	0.32 362	0.80 304	0.50 257	0.27 134	0.53 227	0.31 149	1.05 250	0.67 215	0.69 273	0.71 243	0.58 256	0.42 169	0.51 87	0.35 178	0.18 207	0.15 325	0.18 203	0.13 121	0.17 155	0.15 70

knoymous	0.53 249	0.32 362	0.51 109	0.46 170	0.30 220	0.57 268	0.54 458	1.10 279	0.78 250	0.99 353	0.84 280	0.95 418	0.57 312	0.89 252	0.51 342	0.21 350	0.14 246	0.26 495	0.14 170	0.23 405	0.25 411

raft_robust	0.71 402	0.32 362	0.75 276	0.54 340	0.28 175	0.54 245	0.35 212	1.54 416	1.24 488	1.18 436	1.07 362	0.73 324	0.53 283	3.65 610	0.40 245	0.19 259	0.16 362	0.20 285	0.22 445	0.21 357	0.19 233

test_5	0.70 396	0.32 362	0.99 422	0.69 553	0.50 498	0.89 462	0.51 426	1.88 517	1.14 426	0.78 291	1.13 399	1.04 450	0.89 477	1.59 455	0.46 301	0.19 259	0.14 246	0.23 406	0.22 445	0.22 379	0.20 266

CRE-IMP	0.57 293	0.32 362	0.82 317	0.54 340	0.29 196	0.77 404	0.25 80	1.19 321	0.79 259	1.09 387	0.95 310	0.81 350	0.57 312	1.11 332	0.57 387	0.22 386	0.14 246	0.23 406	0.19 334	0.28 489	0.24 387

RAFT	0.67 370	0.32 362	0.83 327	0.63 480	0.34 323	0.69 362	0.57 481	1.14 294	0.84 278	1.12 398	1.20 426	1.75 612	0.92 491	1.09 323	0.60 406	0.22 386	0.19 448	0.27 509	0.24 492	0.22 379	0.23 361

rafts_anoy	0.55 260	0.32 362	0.66 218	0.72 575	0.61 566	0.53 227	0.40 287	1.24 342	1.06 380	0.85 316	0.83 278	0.67 300	0.53 283	0.77 199	0.55 376	0.20 311	0.15 325	0.25 473	0.26 519	0.22 379	0.21 300

xxxx	1.61 626	0.32 362	0.98 417	0.58 415	0.31 244	1.15 541	0.43 333	2.43 643	1.41 580	1.17 425	1.40 515	1.21 497	0.86 459	1.94 514	16.68 728	0.24 438	0.24 548	0.21 327	0.20 373	0.23 405	0.27 458

ac_64	0.86 493	0.32 362	1.02 433	0.74 589	0.60 560	1.04 510	0.53 443	2.20 609	0.99 347	1.23 467	1.11 384	1.96 635	1.06 552	2.01 525	1.01 535	0.30 555	0.22 506	0.24 432	0.23 477	0.22 379	0.22 335

cf-r	0.79 449	0.32 362	1.06 446	0.57 400	0.64 574	0.78 405	0.51 426	2.04 562	1.22 479	1.20 449	1.27 462	1.53 574	0.91 483	1.47 431	0.94 520	0.25 462	0.19 448	0.22 368	0.23 477	0.19 247	0.21 300

PSMNet-RSSM	0.78 440	0.32 362	0.89 367	0.65 502	0.43 449	0.73 379	0.58 487	2.14 587	1.19 459	1.18 436	1.38 508	1.31 529	1.07 554	1.43 418	0.82 484	0.28 529	0.21 485	0.27 509	0.29 569	0.25 452	0.26 437

CCAANet	0.81 464	0.32 362	0.96 411	0.62 468	0.51 507	1.03 508	0.44 354	1.88 517	1.16 441	0.86 321	1.35 496	1.09 470	0.80 431	3.07 595	0.94 520	0.18 207	0.17 392	0.24 432	0.23 477	0.19 247	0.24 387

DIP-Stereo	0.64 352	0.32 362	0.91 382	0.49 234	0.36 355	0.91 469	0.33 179	2.51 658	0.77 245	1.25 474	1.00 332	0.68 302	0.51 265	0.92 261	0.65 428	0.19 259	0.15 325	0.21 327	0.17 277	0.19 247	0.22 335
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
IGEV-FE	0.59 320	0.33 384	1.11 465	0.63 480	0.37 369	0.41 88	0.33 179	1.80 491	0.79 259	1.04 372	1.10 375	1.05 454	0.43 178	0.87 243	0.48 321	0.18 207	0.13 154	0.19 234	0.18 307	0.20 305	0.23 361

UGAM-zero	1.05 553	0.33 384	1.04 439	0.49 234	0.31 244	0.67 348	0.26 93	2.37 636	0.80 265	1.05 375	1.11 384	2.86 678	1.81 654	6.26 669	0.50 338	0.18 207	0.15 325	0.19 234	0.16 242	0.17 155	0.21 300

IGEVStereo-DCA	0.49 230	0.33 384	0.64 203	0.46 170	0.34 323	0.50 193	0.42 314	0.93 195	0.59 181	0.48 179	0.48 131	0.48 190	0.45 199	2.28 554	0.44 280	0.19 259	0.14 246	0.19 234	0.15 197	0.17 155	0.21 300

rrr	0.57 293	0.33 384	2.43 624	0.46 170	0.34 323	0.50 193	0.38 256	0.84 161	0.55 162	0.48 179	0.48 131	0.48 190	0.45 199	2.28 554	0.44 280	0.19 259	0.14 246	0.19 234	0.15 197	0.17 155	0.18 188

IGEV_Zeroshot_test	0.59 320	0.33 384	1.11 465	0.63 480	0.37 369	0.41 88	0.33 179	1.80 491	0.79 259	1.04 372	1.10 375	1.06 456	0.43 178	0.87 243	0.48 321	0.18 207	0.13 154	0.19 234	0.18 307	0.20 305	0.23 361

EKT-Stereo	0.56 276	0.33 384	0.84 340	0.61 459	0.64 574	0.51 206	0.48 403	1.14 294	0.95 325	0.74 284	0.89 298	0.77 335	0.42 169	1.18 352	0.42 269	0.23 414	0.17 392	0.21 327	0.18 307	0.20 305	0.26 437

HH	0.68 384	0.33 384	0.83 327	0.53 325	0.34 323	0.92 476	0.45 373	1.79 487	0.74 238	0.71 276	1.13 399	1.60 584	0.83 443	1.95 517	0.39 228	0.18 207	0.14 246	0.19 234	0.17 277	0.19 247	0.19 233

HanStereo	0.68 384	0.33 384	0.83 327	0.53 325	0.34 323	0.92 476	0.45 373	1.79 487	0.74 238	0.71 276	1.13 399	1.60 584	0.83 443	1.95 517	0.39 228	0.18 207	0.14 246	0.19 234	0.17 277	0.19 247	0.19 233

IER	0.74 417	0.33 384	1.25 517	0.50 257	0.53 521	1.32 570	0.55 468	1.31 363	1.08 387	1.30 503	1.34 491	1.11 480	1.10 561	1.05 307	0.81 483	0.20 311	0.17 392	0.21 327	0.21 417	0.20 305	0.21 300

iRaft-Stereo_20w	0.71 402	0.33 384	1.25 517	0.50 257	0.36 355	0.82 430	0.31 149	3.16 690	0.89 294	1.24 471	1.14 405	0.79 340	0.65 367	1.15 341	0.43 275	0.18 207	0.13 154	0.18 203	0.17 277	0.20 305	0.23 361

GwcNet-ADL	0.67 370	0.33 384	0.90 377	0.58 415	0.41 433	0.60 295	0.59 494	1.55 419	1.28 517	1.11 390	1.13 399	0.90 395	0.59 335	1.11 332	0.91 508	0.28 529	0.18 426	0.18 203	0.18 307	0.25 452	0.33 534

Patchmatch Stereo++	0.57 293	0.33 384	0.82 317	0.52 302	0.27 134	0.63 318	0.28 116	1.14 294	0.73 231	1.13 401	0.96 313	0.82 356	0.60 343	1.40 406	0.52 350	0.23 414	0.14 246	0.24 432	0.20 373	0.27 473	0.20 266
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NF-Stereo	0.82 467	0.33 384	0.83 327	0.65 502	0.31 244	0.63 318	0.43 333	1.35 373	0.93 313	1.30 503	1.02 337	0.81 350	0.57 312	5.37 650	0.55 376	0.26 489	0.14 246	0.24 432	0.20 373	0.20 305	0.30 507

OCTAStereo	0.82 467	0.33 384	0.83 327	0.65 502	0.31 244	0.62 306	0.44 354	1.35 373	0.93 313	1.30 503	1.02 337	0.81 350	0.57 312	5.32 645	0.55 376	0.26 489	0.14 246	0.24 432	0.20 373	0.20 305	0.30 507

PSM-softLoss	0.80 455	0.33 384	0.89 367	0.63 480	0.32 279	0.55 252	0.40 287	1.26 348	0.78 250	1.25 474	1.07 362	0.83 366	0.51 265	5.33 646	0.61 409	0.25 462	0.15 325	0.25 473	0.22 445	0.20 305	0.26 437

KMStereo	0.80 455	0.33 384	0.89 367	0.63 480	0.32 279	0.55 252	0.40 287	1.26 348	0.78 250	1.25 474	1.07 362	0.83 366	0.51 265	5.33 646	0.61 409	0.25 462	0.15 325	0.25 473	0.22 445	0.20 305	0.26 437

PSM-adaLoss	0.56 276	0.33 384	0.81 308	0.52 302	0.27 134	0.63 318	0.41 301	1.14 294	0.73 231	1.13 401	0.96 313	0.82 356	0.60 343	1.09 323	0.52 350	0.23 414	0.14 246	0.24 432	0.20 373	0.27 473	0.20 266

ROB_FTStereo_v2	0.57 293	0.33 384	0.81 308	0.52 302	0.27 134	0.62 306	0.42 314	1.14 294	0.73 231	1.13 401	0.97 321	0.82 356	0.60 343	1.15 341	0.53 361	0.23 414	0.14 246	0.24 432	0.20 373	0.27 473	0.20 266

ROB_FTStereo	0.56 276	0.33 384	0.82 317	0.52 302	0.27 134	0.62 306	0.25 80	1.14 294	0.74 238	1.13 401	0.96 313	0.82 356	0.60 343	1.18 352	0.52 350	0.23 414	0.14 246	0.24 432	0.20 373	0.27 473	0.20 266

HUI-Stereo	0.54 255	0.33 384	0.81 308	0.52 302	0.27 134	0.62 306	0.29 128	1.14 294	0.74 238	1.13 401	0.96 313	0.82 356	0.60 343	0.83 223	0.52 350	0.23 414	0.14 246	0.24 432	0.20 373	0.27 473	0.20 266

RE-Stereo	0.82 467	0.33 384	0.84 340	0.65 502	0.31 244	0.63 318	0.44 354	1.35 373	0.93 313	1.30 503	1.02 337	0.80 342	0.57 312	5.34 648	0.55 376	0.26 489	0.14 246	0.24 432	0.20 373	0.20 305	0.31 517

TVStereo	0.82 467	0.33 384	0.84 340	0.65 502	0.31 244	0.63 318	0.44 354	1.35 373	0.93 313	1.30 503	1.02 337	0.80 342	0.57 312	5.34 648	0.55 376	0.26 489	0.14 246	0.24 432	0.20 373	0.20 305	0.31 517

iGMRVC	0.58 306	0.33 384	0.81 308	0.52 302	0.27 134	0.62 306	0.38 256	1.14 294	0.73 231	1.13 401	0.97 321	0.82 356	0.59 335	1.54 443	0.53 361	0.23 414	0.14 246	0.24 432	0.20 373	0.27 473	0.20 266

iRAFT	0.57 293	0.33 384	0.82 317	0.52 302	0.27 134	0.63 318	0.28 116	1.14 294	0.73 231	1.13 401	0.96 313	0.82 356	0.60 343	1.40 406	0.52 350	0.23 414	0.14 246	0.24 432	0.20 373	0.27 473	0.20 266

CroCo-Stereo	0.42 174	0.33 384	0.83 327	0.59 434	0.28 175	0.26 19	0.33 179	1.22 333	0.85 282	0.43 145	0.49 140	0.65 292	0.46 209	0.40 22	0.36 196	0.19 259	0.15 325	0.16 101	0.14 170	0.20 305	0.17 162
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-IKP	0.57 293	0.33 384	0.82 317	0.52 302	0.27 134	0.57 268	0.35 212	1.14 294	0.73 231	1.13 401	0.96 313	0.83 366	0.61 353	1.26 366	0.53 361	0.23 414	0.14 246	0.24 432	0.20 373	0.27 473	0.20 266

test_xeample3	0.57 293	0.33 384	3.11 648	0.46 170	0.34 323	0.55 252	0.38 256	0.86 174	0.49 132	0.54 220	0.46 123	0.44 159	0.44 188	1.49 440	0.45 294	0.18 207	0.14 246	0.19 234	0.15 197	0.17 155	0.18 188

ACVNet	0.66 359	0.33 384	0.74 270	0.55 356	0.37 369	0.80 420	0.47 392	1.46 396	1.11 406	1.01 362	1.31 476	1.07 459	0.91 483	0.82 217	1.09 546	0.22 386	0.19 448	0.21 327	0.18 307	0.23 405	0.19 233

acv_ft	0.78 440	0.33 384	1.10 463	0.73 583	0.86 643	1.23 560	0.57 481	1.65 445	1.11 406	1.31 509	1.31 476	1.07 459	0.91 483	0.82 217	1.35 585	0.22 386	0.19 448	0.21 327	0.18 307	0.22 379	0.19 233

fast-iter	0.67 370	0.34 413	0.80 304	0.51 274	0.51 507	0.41 88	0.37 244	1.15 306	0.80 265	1.34 525	1.42 521	1.60 584	1.11 564	0.96 276	0.90 504	0.16 105	0.12 56	0.20 285	0.21 417	0.20 305	0.20 266

CoSv	0.67 370	0.34 413	0.80 304	0.51 274	0.51 507	0.41 88	0.37 244	1.15 306	0.80 265	1.34 525	1.42 521	1.60 584	1.11 564	0.96 276	0.90 504	0.16 105	0.12 56	0.20 285	0.21 417	0.20 305	0.20 266

rvit_stereo_0083	0.49 230	0.34 413	0.85 346	0.57 400	0.36 355	0.49 171	0.43 333	0.73 105	1.05 378	0.50 196	0.57 193	0.55 235	0.50 255	0.92 261	0.50 338	0.25 462	0.25 560	0.24 432	0.20 373	0.25 452	0.19 233

rvit_stereo_0081	0.46 204	0.34 413	0.72 247	0.56 378	0.35 341	0.41 88	0.44 354	0.74 113	1.04 372	0.49 187	0.52 160	0.51 207	0.49 244	0.86 238	0.47 311	0.25 462	0.20 466	0.22 368	0.19 334	0.26 467	0.19 233

rvit_stereo_0082	0.46 204	0.34 413	0.72 247	0.56 378	0.35 341	0.41 88	0.44 354	0.74 113	1.04 372	0.49 187	0.52 160	0.51 207	0.49 244	0.86 238	0.47 311	0.25 462	0.20 466	0.22 368	0.19 334	0.26 467	0.19 233

CAS++	0.48 225	0.34 413	0.59 155	0.48 212	0.32 279	0.45 123	0.29 128	1.73 473	0.78 250	0.71 276	0.73 251	0.36 106	0.28 58	0.70 166	0.35 178	0.27 510	0.22 506	0.26 495	0.21 417	0.29 507	0.22 335
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DispNO	0.98 534	0.34 413	2.02 601	0.58 415	0.55 536	0.88 460	0.49 416	1.70 463	1.24 488	1.22 464	1.26 453	1.18 492	0.88 474	5.17 641	0.88 497	0.23 414	0.18 426	0.24 432	0.22 445	0.19 247	0.22 335

ACVNet-DCA	0.59 320	0.34 413	0.63 189	0.60 442	0.27 134	1.16 544	0.51 426	1.58 429	0.91 301	0.60 249	0.80 271	0.47 184	0.87 468	1.48 433	0.35 178	0.21 350	0.13 154	0.25 473	0.15 197	0.23 405	0.25 411

xx1	0.70 396	0.34 413	0.63 189	0.60 442	0.27 134	1.16 544	0.51 426	1.07 257	3.23 695	0.60 249	0.80 271	0.95 418	0.79 424	1.48 433	0.35 178	0.21 350	0.13 154	0.24 432	0.23 477	0.23 405	0.25 411

1test111	0.58 306	0.34 413	0.63 189	0.60 442	0.27 134	1.16 544	0.51 426	1.58 429	0.91 301	0.60 249	0.80 271	0.47 184	0.87 468	0.99 284	0.67 437	0.21 350	0.13 154	0.25 473	0.15 197	0.23 405	0.25 411

cc1	0.68 384	0.34 413	0.63 189	0.60 442	0.27 134	1.16 544	0.51 426	1.07 257	3.23 695	0.60 249	0.80 271	0.47 184	0.87 468	1.48 433	0.35 178	0.21 350	0.13 154	0.25 473	0.15 197	0.19 247	0.23 361

tt1	0.65 356	0.34 413	0.65 212	0.60 442	0.27 134	1.14 537	0.48 403	1.08 262	2.62 681	0.59 242	0.79 266	0.49 194	0.80 431	1.57 447	0.35 178	0.21 350	0.13 154	0.25 473	0.16 242	0.20 305	0.23 361

PCWNet_CMD	0.68 384	0.34 413	0.93 389	0.51 274	0.38 385	0.80 420	0.42 314	1.51 406	1.34 547	1.17 425	1.31 476	1.23 506	0.65 367	0.94 266	0.62 414	0.21 350	0.17 392	0.27 509	0.19 334	0.43 594	0.28 474

CFNet_ucs	0.73 413	0.34 413	0.94 397	0.53 325	0.44 459	0.76 395	0.46 379	1.73 473	1.34 547	1.24 471	1.54 558	1.08 469	0.64 362	1.05 307	0.64 423	0.26 489	0.20 466	0.37 610	0.22 445	0.42 592	0.30 507

x	0.59 320	0.34 413	0.79 298	0.51 274	0.32 279	0.69 362	0.46 379	1.64 442	0.97 335	0.86 321	0.86 287	0.83 366	0.74 397	0.75 193	0.70 445	0.21 350	0.22 506	0.22 368	0.20 373	0.21 357	0.24 387

BUS	0.78 440	0.34 413	0.77 286	0.55 356	0.45 464	2.30 661	0.42 314	2.65 668	1.04 372	1.25 474	1.12 388	1.02 445	0.70 388	0.94 266	0.75 457	0.25 462	0.18 426	0.25 473	0.22 445	0.23 405	0.24 387

BSDual-CNN	0.75 421	0.34 413	0.77 286	0.55 356	0.45 464	1.25 563	0.66 527	2.65 668	1.04 372	1.25 474	1.12 388	1.11 480	0.77 409	0.94 266	0.76 462	0.25 462	0.18 426	0.25 473	0.22 445	0.23 405	0.24 387

hknet	0.82 467	0.34 413	1.15 477	0.55 356	0.39 397	1.25 563	0.66 527	2.65 668	1.10 399	1.25 474	1.12 388	1.58 583	0.85 451	1.41 410	0.79 474	0.23 414	0.18 426	0.25 473	0.22 445	0.23 405	0.24 387

psmg	0.75 421	0.34 413	0.77 286	0.52 302	0.45 464	1.46 594	0.73 550	2.15 593	1.04 372	1.25 474	1.33 487	1.11 480	0.77 409	0.94 266	0.76 462	0.25 462	0.20 466	0.25 473	0.26 519	0.23 405	0.24 387

IIG-Stereo	0.97 531	0.34 413	0.80 304	0.90 650	0.33 299	0.61 303	0.26 93	1.27 352	1.08 387	1.69 624	1.37 503	1.44 555	0.74 397	6.94 686	0.53 361	0.21 350	0.14 246	0.23 406	0.18 307	0.20 305	0.15 70

CFNet_pseudo	0.68 384	0.34 413	0.93 389	0.50 257	0.39 397	0.72 374	0.42 314	1.44 392	1.25 496	1.17 425	1.35 496	1.22 502	0.66 373	1.04 302	0.64 423	0.21 350	0.17 392	0.33 581	0.19 334	0.39 580	0.28 474

RALCasStereoNet	0.58 306	0.34 413	0.77 286	0.65 502	0.64 574	0.64 330	0.51 426	1.06 254	0.99 347	0.71 276	1.06 358	0.77 335	0.44 188	1.38 400	0.52 350	0.20 311	0.18 426	0.18 203	0.16 242	0.20 305	0.22 335

delet	0.90 512	0.34 413	1.15 477	0.69 553	0.66 586	1.63 613	0.81 576	1.95 539	1.49 610	1.42 561	1.38 508	1.29 524	0.91 483	1.78 489	1.18 555	0.22 386	0.22 506	0.24 432	0.25 502	0.22 379	0.24 387

UPFNet	0.84 482	0.34 413	1.09 458	0.62 468	0.74 612	1.25 563	0.78 559	1.69 459	1.20 463	1.39 549	1.13 399	1.30 527	0.87 468	1.73 481	1.22 563	0.24 438	0.26 568	0.24 432	0.23 477	0.26 467	0.20 266

GwcNet-RSSM	0.83 476	0.34 413	1.29 527	0.65 502	0.55 536	0.78 405	0.62 512	1.89 520	1.27 509	1.18 436	1.39 510	1.56 579	0.91 483	1.60 460	1.22 563	0.26 489	0.20 466	0.23 406	0.24 492	0.21 357	0.21 300

RASNet	1.16 575	0.34 413	1.11 465	0.73 583	0.86 643	1.00 503	0.60 503	1.56 423	1.43 591	1.07 384	1.37 503	2.08 651	1.44 623	7.00 687	1.56 606	0.20 311	0.17 392	0.17 154	0.19 334	0.19 247	0.19 233

MSMDNet	0.68 384	0.34 413	0.93 389	0.52 302	0.38 385	0.80 420	0.42 314	1.52 410	1.35 550	1.17 425	1.31 476	1.23 506	0.65 367	0.94 266	0.62 414	0.21 350	0.17 392	0.26 495	0.19 334	0.41 588	0.28 474

ccs_rob	0.68 384	0.34 413	0.93 389	0.50 257	0.39 397	0.72 374	0.42 314	1.43 391	1.25 496	1.17 425	1.34 491	1.22 502	0.66 373	1.04 302	0.64 423	0.21 350	0.17 392	0.35 597	0.20 373	0.40 584	0.29 489

HSM	1.22 588	0.34 413	0.81 308	0.61 459	0.39 397	1.22 557	0.63 518	2.45 645	1.25 496	1.32 512	1.26 453	1.91 625	1.08 555	9.21 712	0.75 457	0.23 414	0.17 392	0.20 285	0.16 242	0.22 379	0.24 387

SME	0.68 384	0.35 442	0.77 286	0.70 563	0.25 93	1.22 557	0.44 354	1.35 373	1.16 441	0.94 340	1.13 399	0.69 308	0.74 397	1.88 508	0.59 402	0.20 311	0.21 485	0.23 406	0.24 492	0.25 452	0.22 335

Selective-IGEV-i16pb	2.30 671	0.35 442	19.92 723	0.60 442	0.40 412	2.59 671	1.50 665	3.09 689	1.91 654	0.98 350	1.68 594	1.37 543	0.99 519	8.11 703	0.96 527	0.38 605	0.21 485	0.22 368	0.26 519	0.25 452	0.29 489

Hybrid-DGEV-2	0.69 394	0.35 442	0.85 346	0.61 459	0.37 369	1.06 516	0.28 116	1.73 473	1.42 589	1.37 539	0.93 305	1.02 445	1.01 529	1.09 323	0.54 371	0.19 259	0.15 325	0.22 368	0.19 334	0.17 155	0.18 188

MultiAttention	4.59 705	0.35 442	0.90 377	0.75 598	0.46 473	31.81 744	4.41 720	2.35 635	1.41 580	1.64 617	2.43 659	2.42 666	0.70 388	38.40 746	1.78 632	0.23 414	0.15 325	0.30 550	0.30 581	0.48 621	0.48 608

G2L-Stereo	0.84 482	0.35 442	1.15 477	0.63 480	0.43 449	0.78 405	0.69 536	1.69 459	1.20 463	1.36 537	1.18 420	1.43 554	0.78 416	2.47 571	1.26 570	0.25 462	0.20 466	0.26 495	0.21 417	0.20 305	0.27 458

ISRNet	0.83 476	0.35 442	1.31 529	0.84 630	0.65 579	0.60 295	0.41 301	1.28 356	1.15 434	1.61 609	1.55 561	1.34 536	0.77 409	1.33 386	0.98 529	0.40 615	0.34 626	0.43 634	0.38 632	0.34 555	0.49 613

rvit_stereo_0080	0.47 216	0.35 442	0.87 358	0.48 212	0.36 355	0.42 100	0.54 458	0.93 195	0.78 250	0.52 213	0.60 199	0.55 235	0.47 219	0.62 133	0.48 321	0.27 510	0.21 485	0.20 285	0.20 373	0.31 529	0.20 266

test_sample3	0.73 413	0.35 442	1.06 446	0.55 356	0.32 279	0.97 500	0.51 426	2.12 577	1.25 496	1.16 421	1.17 417	0.88 384	0.78 416	1.27 369	0.79 474	0.26 489	0.21 485	0.25 473	0.25 502	0.26 467	0.27 458

whm_eth	0.47 216	0.35 442	0.87 358	0.48 212	0.36 355	0.42 100	0.54 458	0.93 195	0.78 250	0.52 213	0.60 199	0.55 235	0.47 219	0.62 133	0.48 321	0.27 510	0.21 485	0.20 285	0.20 373	0.31 529	0.20 266

ToySt	0.73 413	0.35 442	1.64 571	0.54 340	0.37 369	0.92 476	0.81 576	1.21 331	1.03 366	0.86 321	1.12 388	1.31 529	1.01 529	1.04 302	0.88 497	0.19 259	0.20 466	0.24 432	0.24 492	0.27 473	0.28 474

OMP-Stereo	0.95 526	0.35 442	0.79 298	0.92 652	0.32 279	0.49 171	0.35 212	1.22 333	1.11 406	1.58 604	1.12 388	1.44 555	0.69 385	6.92 685	0.51 342	0.20 311	0.15 325	0.24 432	0.19 334	0.21 357	0.16 127

ICVP	0.66 359	0.35 442	0.71 245	0.63 480	0.41 433	0.85 453	0.56 475	1.78 484	0.96 329	0.92 334	1.24 449	0.88 384	0.75 403	0.76 196	0.93 515	0.31 558	0.22 506	0.22 368	0.21 417	0.24 438	0.28 474
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNet	0.89 504	0.35 442	1.44 546	0.64 495	0.59 556	1.83 633	0.48 403	1.70 463	1.38 566	1.45 574	1.19 424	1.25 511	1.16 573	1.77 487	1.27 573	0.20 311	0.19 448	0.23 406	0.22 445	0.25 452	0.24 387

DStereoRT	1.52 618	0.36 455	3.37 654	0.69 553	0.54 529	2.05 652	0.59 494	1.85 508	1.21 470	1.38 545	1.46 533	0.84 373	1.27 595	6.33 675	1.07 544	0.24 438	0.19 448	4.29 729	2.08 721	0.25 452	0.39 574

FACV-RUCA	0.66 359	0.36 455	0.89 367	0.63 480	0.65 579	0.84 447	0.41 301	1.67 446	1.11 406	0.91 331	1.14 405	0.63 285	0.77 409	0.84 230	0.54 371	0.28 529	0.19 448	0.47 645	0.22 445	0.36 563	0.29 489

DCVSM-stereo	0.75 421	0.36 455	0.82 317	0.58 415	0.43 449	0.78 405	0.42 314	1.30 359	1.05 378	1.79 635	1.04 351	1.60 584	1.08 555	1.12 335	0.86 491	0.25 462	0.27 578	0.29 537	0.24 492	0.30 522	0.37 561

test_sample6	0.77 435	0.36 455	1.07 451	0.56 378	0.31 244	0.82 430	0.56 475	2.12 577	1.24 488	1.21 456	1.40 515	0.90 395	0.90 480	1.45 426	0.87 496	0.28 529	0.23 537	0.28 525	0.29 569	0.28 489	0.30 507

test_sample5	0.75 421	0.36 455	1.04 439	0.55 356	0.31 244	0.84 447	0.53 443	2.12 577	1.23 484	1.18 436	1.30 474	0.88 384	0.86 459	1.37 395	0.76 462	0.26 489	0.22 506	0.27 509	0.28 550	0.28 489	0.29 489

test_sample4	0.74 417	0.36 455	1.09 458	0.55 356	0.32 279	0.92 476	0.51 426	2.14 587	1.25 496	1.22 464	1.22 435	0.86 376	0.82 438	1.29 373	0.76 462	0.26 489	0.21 485	0.26 495	0.26 519	0.27 473	0.28 474

DualNet	0.75 421	0.36 455	1.04 439	0.55 356	0.31 244	0.84 447	0.53 443	2.12 577	1.23 484	1.21 456	1.40 515	0.88 384	0.86 459	1.37 395	0.76 462	0.26 489	0.22 506	0.27 509	0.28 550	0.28 489	0.29 489

ffm	0.79 449	0.36 455	1.51 554	0.56 378	0.40 412	0.76 395	0.59 494	1.08 262	2.62 681	1.19 444	1.49 540	1.07 459	0.85 451	1.57 447	0.35 178	0.21 350	0.13 154	0.31 557	0.28 550	0.20 305	0.23 361

ff1	1.88 648	0.36 455	1.51 554	0.56 378	0.40 412	0.76 395	0.59 494	1.08 262	2.62 681	1.19 444	1.49 540	1.07 459	0.85 451	9.88 721	13.82 720	0.21 350	0.13 154	0.31 557	0.28 550	0.20 305	0.23 361

mmx	1.89 651	0.36 455	1.51 554	0.56 378	0.40 412	0.76 395	0.59 494	2.32 627	1.41 580	1.19 444	1.49 540	1.07 459	0.85 451	9.88 721	13.82 720	0.25 462	0.21 485	0.31 557	0.28 550	0.32 540	0.29 489

xxx	1.89 651	0.36 455	1.51 554	0.56 378	0.40 412	0.76 395	0.59 494	2.32 627	1.41 580	1.19 444	1.49 540	1.07 459	0.85 451	9.88 721	13.82 720	0.25 462	0.21 485	0.31 557	0.28 550	0.32 540	0.29 489

LL-Strereo2	0.56 276	0.36 455	0.77 286	0.56 378	0.40 412	0.68 352	0.37 244	1.21 331	0.83 275	0.96 346	0.79 266	0.91 399	0.41 159	1.08 318	0.48 321	0.18 207	0.17 392	0.29 537	0.25 502	0.22 379	0.19 233

CASS	0.67 370	0.36 455	0.84 340	0.57 400	0.28 175	0.82 430	0.43 333	1.62 441	0.92 306	1.39 549	1.28 468	0.87 378	0.84 446	0.88 247	0.59 402	0.36 600	0.19 448	0.26 495	0.22 445	0.29 507	0.43 596
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
qqq	0.62 339	0.36 455	0.88 363	0.50 257	0.28 175	0.64 330	0.62 512	1.58 429	0.91 301	0.83 306	0.96 313	0.95 418	0.79 424	0.99 284	0.67 437	0.21 350	0.23 537	0.24 432	0.23 477	0.23 405	0.25 411

PSMNet-ADL	0.75 421	0.36 455	0.69 236	0.71 569	0.47 484	1.13 533	0.46 379	1.47 401	1.07 383	0.85 316	1.18 420	1.31 529	0.94 496	1.56 445	1.06 543	0.34 583	0.22 506	0.22 368	0.23 477	0.27 473	0.36 557

UNet	0.86 493	0.36 455	1.52 558	0.62 468	0.74 612	1.56 606	0.49 416	1.55 419	1.12 414	1.28 497	1.10 375	1.52 573	1.10 561	1.69 477	1.14 551	0.24 438	0.18 426	0.25 473	0.21 417	0.25 452	0.25 411

CFNet-ft	0.78 440	0.36 455	0.74 270	0.67 529	0.56 542	0.86 455	0.54 458	1.46 396	1.17 449	1.01 362	1.28 468	1.68 601	1.03 540	1.57 447	0.95 523	0.27 510	0.21 485	0.33 581	0.26 519	0.31 529	0.26 437

DMCA	0.71 402	0.36 455	1.17 492	0.53 325	0.45 464	0.84 447	0.46 379	1.52 410	1.09 395	1.20 449	1.12 388	1.21 497	0.74 397	0.87 243	1.09 546	0.25 462	0.20 466	0.27 509	0.19 334	0.24 438	0.29 489

CFNet_RVC	0.78 440	0.36 455	0.74 270	0.67 529	0.56 542	0.86 455	0.54 458	1.46 396	1.17 449	1.01 362	1.28 468	1.68 601	1.03 540	1.57 447	0.95 523	0.27 510	0.21 485	0.33 581	0.26 519	0.31 529	0.26 437

iResNet_ROB	0.82 467	0.36 455	1.13 470	0.60 442	0.37 369	0.91 469	0.38 256	2.41 641	1.61 629	1.35 532	1.35 496	1.25 511	0.97 513	1.75 484	0.88 497	0.21 350	0.14 246	0.17 154	0.12 53	0.19 247	0.30 507

DN-CSS_ROB	0.67 370	0.36 455	1.36 540	0.59 434	0.41 433	0.54 245	0.45 373	1.30 359	0.95 325	1.05 375	1.47 536	0.69 308	0.64 362	1.80 496	0.60 406	0.19 259	0.15 325	0.25 473	0.23 477	0.22 379	0.23 361

rvit_stereo_0081_aga	0.46 204	0.37 476	0.91 382	0.52 302	0.41 433	0.49 171	0.40 287	0.88 186	0.66 213	0.59 242	0.56 188	0.53 222	0.43 178	0.67 159	0.44 280	0.27 510	0.21 485	0.22 368	0.20 373	0.26 467	0.19 233

mmm	0.68 384	0.37 476	0.91 382	0.54 340	0.34 323	0.86 455	0.58 487	1.72 471	1.02 359	1.13 401	1.41 520	0.83 366	0.78 416	0.95 275	0.67 437	0.22 386	0.20 466	0.29 537	0.26 519	0.27 473	0.27 458

StereoVision	0.67 370	0.37 476	1.02 433	0.60 442	0.41 433	0.50 193	0.41 301	1.32 367	0.96 329	0.73 282	2.48 663	0.82 356	0.57 312	1.06 312	0.50 338	0.26 489	0.28 584	0.29 537	0.28 550	0.37 569	0.22 335

CBFPSM	0.95 526	0.37 476	2.10 608	0.51 274	0.39 397	1.73 620	0.87 596	1.59 434	1.13 420	1.11 390	1.00 332	2.34 661	1.64 640	1.42 415	1.44 593	0.19 259	0.18 426	0.20 285	0.20 373	0.22 379	0.36 557

gwcnet-sp	0.80 455	0.37 476	1.94 594	0.62 468	0.45 464	1.38 580	0.53 443	1.68 450	1.20 463	1.37 539	1.08 369	0.93 408	0.82 438	1.45 426	0.79 474	0.22 386	0.22 506	0.22 368	0.21 417	0.23 405	0.25 411

scenet	0.80 455	0.37 476	1.94 594	0.62 468	0.45 464	1.38 580	0.53 443	1.68 450	1.20 463	1.37 539	1.08 369	0.93 408	0.82 438	1.45 426	0.79 474	0.22 386	0.22 506	0.22 368	0.21 417	0.23 405	0.25 411

ssnet	0.80 455	0.37 476	1.94 594	0.62 468	0.45 464	1.38 580	0.53 443	1.68 450	1.20 463	1.37 539	1.08 369	0.93 408	0.82 438	1.45 426	0.79 474	0.22 386	0.22 506	0.22 368	0.21 417	0.23 405	0.25 411

CroCo-Stereo Lap2	0.46 204	0.37 476	0.87 358	0.62 468	0.79 629	0.28 26	0.35 212	0.81 144	0.73 231	0.39 124	0.54 175	0.71 320	0.54 291	0.60 124	0.48 321	0.18 207	0.18 426	0.19 234	0.16 242	0.21 357	0.21 300

CIPLG	0.67 370	0.37 476	1.17 492	0.60 442	0.51 507	0.75 389	0.48 403	1.26 348	1.11 406	1.43 565	1.58 573	0.64 291	0.48 225	0.94 266	0.78 468	0.24 438	0.15 325	0.19 234	0.16 242	0.19 247	0.29 489

DAS	0.89 504	0.37 476	1.20 502	0.66 515	0.69 597	0.82 430	0.62 512	1.79 487	1.26 505	1.93 648	1.55 561	0.96 423	1.17 577	2.72 584	0.69 442	0.22 386	0.16 362	0.25 473	0.18 307	0.29 507	0.24 387

SepStereo	0.87 497	0.37 476	1.20 502	0.66 515	0.69 597	0.82 430	0.62 512	1.79 487	1.26 505	1.93 648	1.55 561	0.96 423	1.17 577	2.34 557	0.69 442	0.22 386	0.16 362	0.25 473	0.18 307	0.29 507	0.24 387

ACRE	0.66 359	0.37 476	1.27 521	0.60 442	0.50 498	0.74 383	0.47 392	1.26 348	1.10 399	1.40 555	1.56 567	0.62 280	0.46 209	0.88 247	0.78 468	0.24 438	0.15 325	0.19 234	0.16 242	0.19 247	0.29 489

ADLNet2	0.92 520	0.37 476	1.25 517	0.80 615	0.65 579	1.12 532	0.75 552	1.95 539	1.42 589	1.26 486	1.67 592	1.68 601	1.04 546	1.80 496	1.23 566	0.25 462	0.22 506	0.21 327	0.22 445	0.27 473	0.31 517

RALAANet	0.62 339	0.37 476	0.97 413	0.66 515	0.50 498	0.67 348	0.31 149	1.27 352	1.09 395	1.11 390	1.17 417	0.88 384	0.46 209	1.27 369	0.45 294	0.20 311	0.15 325	0.21 327	0.18 307	0.27 473	0.19 233

GES	0.70 396	0.37 476	1.05 444	0.62 468	0.38 385	0.94 485	0.57 481	2.37 636	0.92 306	1.05 375	1.12 388	0.67 300	0.77 409	1.02 297	0.65 428	0.28 529	0.20 466	0.20 285	0.20 373	0.22 379	0.31 517

psm_up	0.83 476	0.37 476	0.88 363	0.68 540	0.59 556	1.05 513	0.92 604	1.68 450	1.17 449	1.41 557	1.22 435	1.30 527	1.31 603	1.39 404	0.89 500	0.27 510	0.30 598	0.31 557	0.27 539	0.28 489	0.28 474

UCFNet_RVC	0.72 409	0.37 476	0.59 155	0.66 515	0.41 433	0.89 462	0.68 532	1.78 484	1.15 434	1.01 362	1.20 426	1.22 502	0.95 501	1.07 315	0.66 433	0.28 529	0.21 485	0.34 589	0.31 587	0.33 547	0.29 489

DISCO	1.06 555	0.37 476	1.19 498	0.73 583	0.46 473	2.04 649	0.84 583	2.26 615	1.54 616	1.25 474	1.36 501	2.38 663	1.08 555	2.60 579	1.62 615	0.24 438	0.19 448	0.22 368	0.20 373	0.32 540	0.29 489

rvit_0105_6	0.56 276	0.38 494	1.13 470	0.67 529	0.38 385	0.50 193	0.51 426	0.88 186	1.33 545	0.54 220	0.56 188	0.65 292	0.57 312	0.97 280	0.46 301	0.32 566	0.31 603	0.28 525	0.25 502	0.29 507	0.23 361

ITSA-stereo	0.85 489	0.38 494	0.92 385	0.58 415	0.32 279	0.86 455	0.49 416	2.33 633	1.69 635	1.16 421	1.12 388	0.95 418	0.85 451	2.46 566	1.18 555	0.27 510	0.23 537	0.28 525	0.28 550	0.28 489	0.41 584

AIO-Stereo-zeroshot	0.85 489	0.38 494	2.79 639	0.51 274	0.60 560	0.72 374	0.38 256	2.87 684	0.77 245	0.80 295	1.07 362	2.14 652	0.93 493	0.96 276	0.62 414	0.21 350	0.13 154	0.21 327	0.26 519	0.29 507	0.32 526

rvit_stereo_ft	0.49 230	0.38 494	1.03 438	0.68 540	0.42 444	0.40 76	0.58 487	0.93 195	0.86 286	0.47 167	0.55 181	0.57 254	0.48 225	0.67 159	0.53 361	0.26 489	0.17 392	0.22 368	0.22 445	0.24 438	0.19 233

Former-RAFT_DAM_RVC	0.47 216	0.38 494	0.75 276	0.48 212	0.37 369	0.67 348	0.35 212	0.82 149	1.14 426	0.61 254	0.64 211	0.39 130	0.39 151	0.74 185	0.39 228	0.20 311	0.17 392	0.22 368	0.18 307	0.24 438	0.20 266

IPLGR_C	0.67 370	0.38 494	1.20 502	0.60 442	0.50 498	0.75 389	0.48 403	1.28 356	1.13 420	1.42 561	1.57 571	0.62 280	0.48 225	0.85 234	0.80 481	0.24 438	0.15 325	0.19 234	0.16 242	0.19 247	0.29 489

GANet-ADL	0.63 349	0.38 494	0.82 317	0.67 529	0.41 433	0.68 352	0.51 426	1.64 442	1.16 441	0.98 350	1.10 375	0.90 395	0.58 329	0.81 215	0.63 419	0.27 510	0.18 426	0.18 203	0.16 242	0.23 405	0.27 458

hitnet-ft	0.84 482	0.38 494	0.75 276	0.59 434	0.44 459	0.99 502	0.47 392	1.61 438	1.38 566	1.21 456	1.22 435	1.82 620	0.99 519	1.87 502	1.09 546	0.33 573	0.29 594	0.34 589	0.27 539	0.36 563	0.33 534

DSFCA	0.95 526	0.38 494	1.23 509	0.55 356	0.66 586	1.50 597	0.93 608	1.58 429	1.24 488	1.59 607	1.16 414	1.48 563	0.95 501	2.96 591	1.20 558	0.31 558	0.28 584	0.25 473	0.26 519	0.29 507	0.26 437

test_sample7	0.78 440	0.39 503	0.89 367	0.55 356	0.35 341	0.93 481	0.75 552	1.99 549	1.27 509	1.25 474	1.22 435	1.09 470	1.01 529	1.31 377	0.73 450	0.32 566	0.32 616	0.32 569	0.32 595	0.33 547	0.33 534

ssnet_v2	0.92 520	0.39 503	1.22 507	0.66 515	0.39 397	1.31 569	0.96 614	2.32 627	1.45 599	1.48 583	1.17 417	1.53 574	0.91 483	1.16 345	1.71 627	0.31 558	0.27 578	0.30 550	0.29 569	0.28 489	0.29 489

AASNet	0.80 455	0.39 503	1.16 491	0.84 630	0.80 631	1.14 537	0.59 494	2.12 577	1.21 470	1.26 486	1.26 453	0.93 408	0.77 409	0.84 230	1.23 566	0.28 529	0.24 548	0.24 432	0.20 373	0.28 489	0.27 458

pcwnet_v2	0.91 517	0.39 503	2.74 637	0.64 495	0.55 536	0.81 428	0.49 416	2.19 606	1.63 630	1.44 568	1.64 588	1.09 470	0.79 424	1.31 377	0.70 445	0.32 566	0.25 560	0.29 537	0.27 539	0.37 569	0.37 561

ADLNet	0.89 504	0.39 503	1.09 458	0.88 641	0.73 604	1.24 562	0.75 552	2.02 555	1.41 580	1.58 604	1.37 503	1.26 517	1.00 526	1.31 377	1.18 555	0.28 529	0.21 485	0.26 495	0.26 519	0.29 507	0.36 557

MLCV	0.77 435	0.39 503	1.31 529	0.55 356	0.25 93	0.91 469	0.39 274	1.48 403	1.28 517	1.49 585	1.54 558	1.02 445	0.68 381	2.12 538	0.93 515	0.19 259	0.13 154	0.19 234	0.14 170	0.19 247	0.22 335

rvit_0105_4	0.58 306	0.40 509	1.19 498	0.68 540	0.38 385	0.53 227	0.55 468	0.93 195	1.27 509	0.56 233	0.61 202	0.72 323	0.63 355	1.01 293	0.47 311	0.33 573	0.33 622	0.29 537	0.25 502	0.29 507	0.26 437

NINENet	0.81 464	0.40 509	0.89 367	0.65 502	0.53 521	2.30 661	0.42 314	2.12 577	1.13 420	1.20 449	1.27 462	1.02 445	0.70 388	1.26 366	0.75 457	0.29 546	0.24 548	0.31 557	0.21 417	0.27 473	0.26 437

AACVNet	0.90 512	0.40 509	0.98 417	0.86 636	0.40 412	0.80 420	0.49 416	1.81 495	0.86 286	1.11 390	1.34 491	1.32 533	0.99 519	4.23 621	0.86 491	0.26 489	0.22 506	0.28 525	0.22 445	0.30 522	0.28 474

GEStereo_RVC	0.93 525	0.40 509	1.15 477	0.67 529	0.50 498	0.95 491	0.78 559	2.73 675	1.21 470	1.20 449	1.12 388	1.25 511	0.91 483	3.21 600	0.95 523	0.31 558	0.20 466	0.23 406	0.20 373	0.28 489	0.31 517

HCRNet	0.72 409	0.40 509	0.86 355	0.61 459	0.57 547	0.75 389	0.35 212	1.39 383	1.21 470	1.11 390	0.99 327	1.01 443	0.76 405	2.18 544	0.73 450	0.28 529	0.19 448	0.28 525	0.23 477	0.25 452	0.26 437

ARAFT	0.82 467	0.40 509	1.77 582	0.53 325	0.31 244	0.89 462	0.81 576	2.32 627	1.08 387	1.66 621	1.25 451	1.04 450	0.64 362	1.91 510	0.52 350	0.20 311	0.15 325	0.28 525	0.27 539	0.17 155	0.18 188

CFNet	0.99 537	0.40 509	1.23 509	0.65 502	0.43 449	1.03 508	0.49 416	2.01 554	1.35 550	1.02 366	1.39 510	1.10 475	0.86 459	5.47 652	0.89 500	0.24 438	0.18 426	0.28 525	0.27 539	0.27 473	0.22 335

MDST_ROB	1.88 648	0.40 509	1.71 578	0.93 658	0.60 560	4.27 706	1.23 650	3.99 702	1.44 594	4.61 711	2.63 667	1.44 555	1.03 540	9.78 718	1.62 615	0.33 573	0.26 568	0.37 610	0.33 609	0.31 529	0.34 544

SGM_RVC	1.88 648	0.40 509	0.90 377	0.63 480	0.30 220	2.81 680	1.26 653	2.73 675	1.81 649	4.09 703	2.85 672	3.88 694	3.19 695	8.42 706	2.44 653	0.33 573	0.31 603	0.30 550	0.28 550	0.31 529	0.31 517
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SGM-Forest	1.29 600	0.40 509	0.74 270	0.54 340	0.37 369	1.55 604	1.26 653	1.82 497	1.39 574	2.22 664	1.81 616	1.64 594	1.02 538	7.65 697	1.20 558	0.39 612	0.37 642	0.39 621	0.34 615	0.37 569	0.34 544
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
rvit_0105_5	0.61 336	0.41 519	1.19 498	0.67 529	0.37 369	0.57 268	0.56 475	1.08 262	1.28 517	0.65 262	0.68 227	0.77 335	0.67 377	0.91 259	0.51 342	0.33 573	0.32 616	0.30 550	0.27 539	0.28 489	0.28 474

CSP-Net	1.00 540	0.41 519	0.99 422	0.56 378	0.43 449	1.62 612	0.76 555	2.16 595	1.16 441	1.33 518	1.22 435	1.32 533	0.89 477	4.67 632	0.93 515	0.35 593	0.24 548	0.20 285	0.20 373	0.23 405	0.30 507

Select-FE	0.87 497	0.42 521	2.64 636	0.57 400	0.48 486	0.47 147	0.23 57	2.59 664	0.85 282	1.08 386	1.32 481	2.00 639	1.73 648	1.15 341	0.47 311	0.21 350	0.17 392	0.21 327	0.26 519	0.20 305	0.33 534

CRFU-Net	0.90 512	0.42 521	1.10 463	0.69 553	0.59 556	1.76 624	0.84 583	2.33 633	0.92 306	1.45 574	1.20 426	1.62 589	1.25 592	1.38 400	0.94 520	0.28 529	0.23 537	0.22 368	0.19 334	0.24 438	0.27 458

TestStereo	0.65 356	0.42 521	0.83 327	0.52 302	0.27 134	0.57 268	0.44 354	1.07 257	0.92 306	0.85 316	1.01 334	0.68 302	0.56 305	3.22 601	0.47 311	0.23 414	0.15 325	0.24 432	0.18 307	0.28 489	0.18 188

HGLStereo	0.89 504	0.42 521	1.15 477	0.82 622	1.03 666	1.16 544	0.57 481	1.68 450	1.28 517	1.26 486	1.62 581	1.13 485	1.31 603	1.85 498	1.11 550	0.25 462	0.24 548	0.24 432	0.22 445	0.24 438	0.29 489

HITNet	0.71 402	0.42 521	1.07 451	0.52 302	0.25 93	1.05 513	0.48 403	2.12 577	1.08 387	1.21 456	1.23 444	0.91 399	0.84 446	0.90 255	0.91 508	0.17 156	0.12 56	0.21 327	0.17 277	0.29 507	0.18 188
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
DDVS	0.80 455	0.43 526	1.09 458	0.64 495	0.44 459	1.27 566	0.43 333	1.49 405	0.94 319	1.21 456	1.16 414	1.42 549	0.63 355	2.14 540	1.02 538	0.29 546	0.22 506	0.26 495	0.23 477	0.31 529	0.37 561

AIO-Stereo-zeroshot1	1.06 555	0.43 526	3.59 658	0.53 325	0.66 586	0.79 414	0.39 274	2.60 665	0.98 338	0.96 346	4.58 694	2.05 650	0.56 305	0.99 284	0.51 342	0.19 259	0.14 246	0.21 327	0.28 550	0.32 540	0.41 584

sCroCo_RVC	0.51 242	0.43 526	1.15 477	0.66 515	0.60 560	0.52 217	0.40 287	0.93 195	0.64 207	0.45 160	0.76 256	0.49 194	0.49 244	0.65 152	0.49 334	0.27 510	0.28 584	0.23 406	0.22 445	0.29 507	0.28 474

FAT-Stereo	1.10 566	0.43 526	1.46 548	0.74 589	0.60 560	1.13 533	0.92 604	2.06 567	1.71 638	1.75 630	2.00 637	2.02 643	1.47 626	2.02 527	1.26 570	0.44 634	0.36 637	0.34 589	0.29 569	0.36 563	0.57 638

iResNetv2_ROB	0.88 501	0.43 526	2.62 635	0.60 442	0.38 385	0.94 485	0.67 529	1.88 517	1.38 566	1.27 491	1.45 531	1.26 517	1.05 551	1.92 511	0.64 423	0.24 438	0.15 325	0.19 234	0.14 170	0.24 438	0.21 300

StereoDRNet-Refined	0.84 482	0.43 526	1.01 430	0.66 515	0.43 449	1.32 570	0.49 416	1.64 442	1.24 488	1.53 591	1.45 531	1.49 565	0.97 513	1.32 383	1.31 575	0.21 350	0.17 392	0.27 509	0.25 502	0.25 452	0.34 544
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.92 520	0.43 526	0.95 403	0.71 569	0.55 536	1.11 530	0.83 581	1.61 438	1.32 543	1.67 622	1.66 590	1.70 604	0.93 493	1.96 519	1.34 583	0.26 489	0.25 560	0.27 509	0.28 550	0.28 489	0.28 474

LL-Strereo	1.42 609	0.44 533	2.02 601	0.62 468	1.07 670	0.73 379	0.65 523	2.02 555	1.21 470	1.60 608	1.62 581	2.02 643	2.10 669	9.67 717	1.07 544	0.22 386	0.20 466	0.27 509	0.24 492	0.23 405	0.33 534

stereogan	1.22 588	0.45 534	2.03 604	0.87 639	0.85 641	2.52 667	0.72 547	1.98 545	1.78 646	1.92 646	1.94 631	2.31 660	1.42 620	2.10 536	1.14 551	0.38 605	0.36 637	0.39 621	0.32 595	0.52 631	0.49 613

NVstereo2D	0.99 537	0.45 534	2.21 616	0.79 614	0.75 617	1.20 555	0.86 592	1.98 545	1.41 580	1.02 366	1.18 420	1.31 529	0.97 513	2.25 550	0.93 515	0.45 638	0.22 506	0.39 621	0.25 502	0.59 647	0.68 658

iResNet	0.80 455	0.45 534	1.47 549	0.72 575	0.31 244	0.96 497	0.64 521	1.80 491	1.28 517	1.31 509	1.48 539	0.94 414	0.78 416	1.77 487	0.99 530	0.19 259	0.14 246	0.18 203	0.15 197	0.22 379	0.27 458

Wz-Net-LNSev-Ref	1.09 565	0.46 537	2.61 634	0.71 569	0.65 579	2.00 646	0.78 559	2.07 569	1.47 605	1.62 613	1.47 536	1.53 574	1.29 599	2.10 536	1.65 621	0.24 438	0.14 246	0.20 285	0.16 242	0.28 489	0.28 474

DMCA-RVC	0.83 476	0.46 537	2.19 615	0.68 540	0.49 493	0.84 447	0.48 403	1.44 392	1.07 383	1.56 599	1.04 351	1.29 524	0.86 459	1.49 440	0.92 512	0.27 510	0.22 506	0.35 597	0.28 550	0.32 540	0.28 474

NLCA_NET_v2_RVC	0.84 482	0.46 537	1.40 545	0.69 553	0.61 566	0.95 491	0.52 437	1.68 450	1.21 470	1.39 549	1.15 411	1.42 549	0.88 474	1.78 489	0.93 515	0.26 489	0.23 537	0.27 509	0.27 539	0.30 522	0.39 574
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CBMV_ROB	0.99 537	0.46 537	0.68 231	0.53 325	0.39 397	1.40 587	0.48 403	2.09 573	1.30 533	1.53 591	2.29 652	1.36 539	1.23 588	2.46 566	1.04 542	0.44 634	0.42 659	0.47 645	0.44 646	0.41 588	0.39 574

pmcnn	2.84 687	0.46 537	5.19 673	0.68 540	0.42 444	1.55 604	1.16 642	2.32 627	1.60 628	2.72 681	7.49 711	17.96 731	1.48 628	6.04 664	6.64 697	0.18 207	0.15 325	0.15 55	0.12 53	0.20 305	0.20 266

DFGA-Net	0.77 435	0.47 542	1.75 580	0.55 356	0.46 473	0.83 438	0.44 354	1.38 380	1.10 399	1.05 375	1.20 426	0.70 313	0.58 329	2.27 552	1.31 575	0.19 259	0.17 392	0.24 432	0.24 492	0.28 489	0.30 507

rvit_0105_3	0.66 359	0.47 542	1.27 521	0.74 589	0.40 412	0.63 318	0.70 543	1.22 333	1.28 517	0.83 306	0.71 243	0.82 356	0.72 395	0.93 264	0.58 392	0.37 603	0.34 626	0.34 589	0.32 595	0.28 489	0.31 517

rvit_stereo_0075_2	0.66 359	0.47 542	1.21 506	0.67 529	0.66 586	0.53 227	0.48 403	1.24 342	1.17 449	0.77 289	0.91 301	0.78 339	0.59 335	1.05 307	0.63 419	0.37 603	0.28 584	0.40 627	0.31 587	0.38 575	0.34 544

Anonymous3	0.64 352	0.47 542	1.31 529	0.59 434	0.50 498	0.93 481	0.69 536	1.11 281	0.83 275	0.74 284	0.89 298	0.65 292	0.68 381	1.08 318	0.54 371	0.40 615	0.31 603	0.26 495	0.26 519	0.31 529	0.30 507

RAFT + AFF	1.07 560	0.47 542	1.36 540	0.68 540	0.50 498	1.20 555	1.22 648	2.58 663	1.26 505	1.33 518	1.56 567	1.19 494	1.49 629	3.89 619	1.01 535	0.22 386	0.26 568	0.30 550	0.27 539	0.29 507	0.32 526

LE_ROB	8.35 719	0.47 542	27.42 739	0.83 626	0.34 323	2.84 682	3.36 716	4.03 703	27.04 743	25.20 743	8.72 719	8.55 719	27.35 743	7.37 693	22.13 732	0.22 386	0.20 466	0.20 285	0.21 417	0.25 452	0.25 411

fast-acv-ft	1.00 540	0.48 548	1.85 590	0.61 459	0.52 513	1.77 626	0.69 536	1.52 410	1.47 605	1.34 525	1.85 622	1.73 607	1.24 591	1.62 464	1.56 606	0.27 510	0.28 584	0.28 525	0.28 550	0.28 489	0.31 517

S-Stereo	1.17 577	0.48 548	2.25 620	0.83 626	0.81 635	1.22 557	1.17 643	2.12 577	2.08 665	1.47 578	2.13 644	1.55 577	1.16 573	2.09 535	1.46 596	0.42 624	0.40 653	0.35 597	0.32 595	0.45 608	0.73 663

AdaStereo	0.74 417	0.48 548	0.86 355	0.75 598	0.38 385	0.94 485	0.56 475	2.05 566	1.24 488	1.15 417	1.22 435	1.07 459	0.67 377	1.05 307	0.73 450	0.33 573	0.16 362	0.32 569	0.22 445	0.29 507	0.23 361
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.
SGM-ForestM	7.81 718	0.48 548	11.02 704	0.74 589	0.40 412	16.83 727	12.72 730	7.91 724	8.13 720	11.53 730	10.25 722	22.44 741	14.01 730	17.02 731	20.52 731	0.38 605	0.39 652	0.37 610	0.36 624	0.37 569	0.38 569

CBMV	1.04 548	0.48 548	0.88 363	0.56 378	0.36 355	1.52 599	1.55 670	1.87 512	1.59 625	2.11 661	1.67 592	1.46 560	1.35 608	1.92 511	1.31 575	0.35 593	0.35 633	0.39 621	0.33 609	0.34 555	0.34 544
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
CVANet_RVC	1.10 566	0.49 553	1.15 477	0.65 502	0.54 529	0.93 481	1.00 621	1.69 459	1.36 559	1.42 561	1.39 510	1.24 510	1.17 577	6.22 667	0.80 481	0.35 593	0.24 548	0.35 597	0.30 581	0.44 605	0.32 526

DRN-Test	1.07 560	0.49 553	1.95 598	0.75 598	0.81 635	1.61 610	0.78 559	2.26 615	1.53 614	1.84 639	1.35 496	1.42 549	1.04 546	2.26 551	1.61 613	0.28 529	0.23 537	0.31 557	0.30 581	0.33 547	0.33 534

NOSS_ROB	1.29 600	0.49 553	0.68 231	0.60 442	0.40 412	1.09 528	0.77 556	1.94 536	1.44 594	1.04 372	1.46 533	1.10 475	0.81 436	10.57 726	0.78 468	0.46 639	0.43 660	0.48 647	0.45 649	0.45 608	0.43 596

iinet-f	1.04 548	0.50 556	4.24 666	0.58 415	0.43 449	1.78 630	0.70 543	1.29 358	1.16 441	1.25 474	1.42 521	1.57 581	1.42 620	1.47 431	1.70 625	0.26 489	0.23 537	0.20 285	0.20 373	0.26 467	0.26 437

LMCR-Stereo	0.87 497	0.50 556	0.99 422	0.80 615	0.43 449	1.32 570	0.55 468	2.79 680	1.03 366	1.55 597	1.49 540	0.74 327	1.01 529	1.76 485	0.99 530	0.30 555	0.17 392	0.22 368	0.18 307	0.31 529	0.22 335

GMStereo	0.58 306	0.50 556	1.09 458	0.52 302	0.32 279	0.80 420	0.43 333	1.02 229	1.41 580	0.89 327	0.77 260	0.52 215	0.46 209	0.89 252	0.56 382	0.25 462	0.16 362	0.20 285	0.22 445	0.31 529	0.27 458
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
TDLM	1.08 564	0.50 556	1.01 430	0.69 553	0.54 529	0.91 469	1.40 661	1.60 436	1.36 559	1.17 425	1.40 515	1.07 459	1.00 526	6.19 665	0.85 490	0.34 583	0.22 506	0.35 597	0.26 519	0.38 575	0.29 489

DualNet (step1)	0.89 504	0.51 560	1.35 535	0.58 415	0.40 412	1.07 519	0.80 571	1.99 549	1.27 509	1.25 474	1.22 435	1.09 470	1.01 529	1.31 377	0.73 450	0.59 666	0.32 616	0.62 672	0.67 680	0.45 608	0.48 608

test_sample9	1.96 654	0.51 560	1.35 535	0.58 415	0.40 412	1.07 519	0.80 571	1.99 549	1.27 509	1.25 474	1.22 435	1.09 470	1.01 529	2.46 566	8.57 704	0.59 666	12.85 741	0.62 672	0.67 680	0.45 608	0.48 608

test_sample8	2.29 670	0.51 560	1.35 535	0.58 415	0.40 412	1.07 519	0.80 571	2.03 559	1.22 479	2.28 667	1.33 487	4.98 705	2.51 687	2.46 566	8.57 704	0.59 666	12.85 741	0.62 672	0.67 680	0.45 608	0.48 608

dd	0.62 339	0.51 560	1.17 492	0.56 378	0.33 299	0.74 383	0.46 379	1.03 238	1.40 576	0.80 295	0.87 290	0.60 267	0.57 312	1.02 297	0.86 491	0.28 529	0.18 426	0.26 495	0.19 334	0.35 559	0.27 458

SACVNet	0.89 504	0.51 560	1.08 455	0.83 626	0.58 550	0.83 438	0.78 559	1.84 501	1.17 449	1.39 549	1.33 487	1.25 511	1.01 529	2.31 556	0.92 512	0.35 593	0.26 568	0.31 557	0.29 569	0.35 559	0.48 608

FADNet-RVC-Resample	0.91 517	0.51 560	2.92 642	0.64 495	0.46 473	1.07 519	0.60 503	1.76 480	1.24 488	1.10 389	0.98 326	1.06 456	0.98 516	2.17 543	0.95 523	0.24 438	0.22 506	0.30 550	0.32 595	0.36 563	0.40 580

RYNet	1.24 595	0.52 566	1.57 565	0.73 583	0.97 662	1.74 622	0.95 613	2.09 573	1.54 616	1.44 568	1.18 420	1.94 633	1.29 599	4.57 629	1.93 636	0.27 510	0.23 537	0.35 597	0.27 539	0.57 644	0.59 644

GANet	1.41 607	0.52 566	1.18 497	0.74 589	0.48 486	1.40 587	1.69 676	1.87 512	1.28 517	1.56 599	2.39 656	1.56 579	1.25 592	9.13 710	1.20 558	0.31 558	0.32 616	0.34 589	0.29 569	0.40 584	0.33 534

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 158	0.53 568	1.34 534	0.47 191	0.40 412	0.37 64	0.24 71	1.18 316	0.43 103	0.37 99	0.43 99	0.41 150	0.41 159	0.46 50	0.30 105	0.14 38	0.13 154	0.17 154	0.13 121	0.15 77	0.18 188

STTStereo	0.82 467	0.53 568	1.53 561	0.68 540	0.56 542	0.88 460	0.56 475	1.57 427	1.14 426	1.39 549	1.10 375	1.26 517	0.84 446	1.49 440	0.90 504	0.29 546	0.28 584	0.33 581	0.40 635	0.33 547	0.37 561

Nwc_Net	1.19 583	0.53 568	2.34 622	0.92 652	0.81 635	1.49 596	0.70 543	2.28 625	1.32 543	1.41 557	2.27 650	2.03 646	1.76 651	2.05 532	1.46 596	0.43 625	0.30 598	0.43 634	0.46 651	0.39 580	0.40 580

StereoDRNet	1.05 553	0.53 568	2.21 616	0.80 615	0.93 655	1.50 597	0.90 599	2.06 567	1.44 594	1.68 623	1.20 426	1.48 563	0.99 519	1.86 501	1.60 612	0.29 546	0.24 548	0.29 537	0.28 550	0.35 559	0.33 534

rvit_105_1	0.76 429	0.54 572	1.27 521	0.80 615	0.49 493	0.74 383	0.86 592	1.39 383	1.23 484	1.00 357	0.80 271	0.93 408	0.78 416	1.29 373	0.78 468	0.43 625	0.36 637	0.36 607	0.42 639	0.30 522	0.36 557

BEATNet_4x	0.82 467	0.54 572	2.02 601	0.56 378	0.28 175	1.04 510	0.55 468	2.14 587	1.13 420	1.24 471	1.26 453	1.00 438	0.94 496	1.13 337	1.23 566	0.21 350	0.14 246	0.24 432	0.20 373	0.37 569	0.23 361

RP	1.17 577	0.54 572	1.48 551	0.93 658	1.05 669	1.14 537	0.85 590	1.99 549	1.70 636	1.72 626	2.07 641	1.91 625	1.93 661	2.00 524	1.37 587	0.55 661	0.37 642	0.48 647	0.37 629	0.46 615	0.46 606

edge stereo	1.15 574	0.54 572	1.50 553	0.73 583	0.66 586	1.18 553	0.84 583	2.13 585	1.41 580	1.73 627	1.84 619	2.53 669	1.46 624	2.46 566	1.35 585	0.43 625	0.41 654	0.54 659	0.36 624	0.43 594	0.50 617

ACV-stereo	1.00 540	0.55 576	1.47 549	0.59 434	0.42 444	2.38 665	0.58 487	1.20 326	1.21 470	0.83 306	1.01 334	3.36 688	2.10 669	1.64 466	1.17 554	0.28 529	0.22 506	0.23 406	0.22 445	0.29 507	0.35 553

SDNR	1.66 629	0.55 576	2.36 623	0.56 378	0.58 550	3.79 699	0.45 373	1.78 484	1.40 576	1.38 545	2.45 661	1.13 485	0.96 503	11.03 727	1.31 575	0.67 675	0.64 689	0.43 634	0.32 595	0.71 664	0.76 668

DeepPruner_ROB	0.79 449	0.55 576	1.14 475	0.61 459	0.46 473	0.78 405	0.54 458	1.83 499	1.00 352	1.42 561	1.27 462	1.23 506	0.77 409	1.56 445	0.89 500	0.35 593	0.28 584	0.27 509	0.26 519	0.32 540	0.34 544

WCMA_ROB	2.05 658	0.55 576	1.77 582	0.74 589	0.61 566	2.24 658	1.56 671	2.17 603	1.79 647	4.16 707	6.36 706	5.66 707	4.66 711	3.19 599	2.77 659	0.55 661	0.45 663	0.40 627	0.43 643	0.48 621	0.50 617

Anonymous_2	1.37 603	0.56 580	0.94 397	0.57 400	0.62 570	1.04 510	0.65 523	1.82 497	1.01 355	1.00 357	0.79 266	1.42 549	1.27 595	1.06 312	0.83 485	0.62 669	0.67 692	1.05 692	9.88 739	1.09 684	0.55 633

FADNet_RVC	0.88 501	0.56 580	2.15 612	0.57 400	0.43 449	1.17 551	0.46 379	1.68 450	1.12 414	0.91 331	1.24 449	0.91 399	0.94 496	2.22 546	1.20 558	0.28 529	0.22 506	0.32 569	0.28 550	0.46 615	0.42 592

AF-Net	1.23 592	0.56 580	2.31 621	0.88 641	0.93 655	1.41 589	0.73 550	2.27 623	1.71 638	1.76 633	2.42 658	2.00 639	1.70 644	1.98 520	1.62 615	0.50 651	0.29 594	0.49 649	0.33 609	0.40 584	0.34 544

ADCP+	2.12 664	0.56 580	10.01 700	0.68 540	0.91 651	2.25 659	1.04 626	1.92 532	1.50 612	1.58 604	1.34 491	1.73 607	1.62 635	2.27 552	13.20 717	0.25 462	0.22 506	0.32 569	0.29 569	0.38 575	0.34 544

XPNet_ROB	1.02 545	0.56 580	1.33 533	0.75 598	0.58 550	1.11 530	1.13 636	1.77 482	1.29 529	1.88 642	1.43 525	1.63 593	1.13 571	2.04 528	1.69 623	0.40 615	0.31 603	0.33 581	0.29 569	0.37 569	0.37 561

PSMNet_ROB	0.95 526	0.57 585	1.45 547	0.75 598	0.64 574	1.28 567	1.12 634	1.84 501	1.15 434	1.16 421	1.29 473	1.44 555	0.89 477	1.74 482	1.70 625	0.33 573	0.25 560	0.37 610	0.39 633	0.36 563	0.32 526

YMNet	1.04 548	0.59 586	1.67 575	0.86 636	0.86 643	1.84 634	0.61 509	1.70 463	1.28 517	1.65 618	1.98 634	1.75 612	0.96 503	1.57 447	1.58 608	0.34 583	0.37 642	0.32 569	0.32 595	0.33 547	0.32 526

YMNet_1	1.04 548	0.59 586	1.67 575	0.86 636	0.86 643	1.84 634	0.61 509	1.70 463	1.28 517	1.65 618	1.98 634	1.75 612	0.96 503	1.57 447	1.58 608	0.34 583	0.37 642	0.32 569	0.32 595	0.33 547	0.32 526

APVNet	1.11 568	0.59 586	1.95 598	0.87 639	0.77 623	1.90 639	0.82 580	2.03 559	1.15 434	1.14 415	1.43 525	1.55 577	1.12 570	3.03 593	1.62 615	0.32 566	0.34 626	0.42 633	0.36 624	0.36 563	0.41 584

HBP-ISP	1.00 540	0.60 589	0.85 346	0.64 495	0.48 486	1.63 613	0.77 556	2.24 614	1.30 533	1.33 518	1.53 557	0.87 378	0.99 519	3.26 603	0.76 462	0.46 639	0.44 661	0.54 659	0.48 655	0.48 621	0.42 592

NCC-stereo	1.20 585	0.60 589	1.84 588	0.88 641	0.95 659	1.32 570	0.94 610	2.14 587	1.36 559	1.43 565	1.79 610	1.93 629	2.13 674	2.54 576	1.41 590	0.49 647	0.38 647	0.45 639	0.59 673	0.43 594	0.45 601

Abc-Net	1.20 585	0.60 589	1.84 588	0.88 641	0.95 659	1.32 570	0.94 610	2.14 587	1.36 559	1.43 565	1.79 610	1.93 629	2.13 674	2.54 576	1.41 590	0.49 647	0.38 647	0.45 639	0.59 673	0.43 594	0.45 601
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AANet_RVC	1.22 588	0.60 589	1.94 594	0.69 553	0.46 473	0.75 389	0.69 536	1.51 406	1.57 623	1.36 537	1.90 628	1.51 571	0.87 468	7.23 691	1.89 635	0.26 489	0.19 448	0.19 234	0.16 242	0.23 405	0.37 561

MeshStereo	2.36 673	0.60 589	1.05 444	0.63 480	0.51 507	2.58 669	0.99 619	3.46 694	2.21 672	7.38 725	5.06 701	7.50 712	3.10 694	7.02 688	2.54 655	0.44 634	0.44 661	0.45 639	0.40 635	0.43 594	0.45 601
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
z-ln-s-r	1.18 582	0.61 594	2.91 641	0.54 340	0.56 542	0.81 428	0.86 592	1.72 471	1.55 622	1.18 436	1.62 581	1.37 543	1.16 573	3.67 613	3.77 675	0.20 311	0.15 325	0.21 327	0.17 277	0.29 507	0.24 387

FC-DCNN v2	2.96 691	0.61 594	1.13 470	0.75 598	0.57 547	2.90 684	1.06 629	3.59 698	2.66 685	7.05 722	7.66 714	10.26 725	7.17 720	6.27 670	4.49 684	0.54 657	0.48 670	0.51 652	0.50 660	0.53 636	0.52 623

sAnonymous2	0.59 320	0.61 594	1.82 586	0.61 459	0.52 513	0.51 206	0.54 458	0.97 209	0.70 226	0.50 196	0.68 227	0.46 174	0.63 355	0.61 128	0.41 256	0.22 386	0.17 392	0.23 406	0.21 417	0.85 671	0.56 635

CroCo_RVC	0.59 320	0.61 594	1.82 586	0.61 459	0.52 513	0.51 206	0.54 458	0.97 209	0.70 226	0.50 196	0.68 227	0.46 174	0.63 355	0.61 128	0.41 256	0.22 386	0.17 392	0.23 406	0.21 417	0.85 671	0.56 635

ADCRef	1.50 616	0.61 594	3.83 662	0.76 606	0.77 623	1.91 640	0.77 556	2.16 595	1.34 547	1.63 615	1.59 577	1.35 538	1.40 615	1.79 494	8.32 703	0.25 462	0.21 485	0.32 569	0.31 587	0.31 529	0.32 526

FC-DCNN	2.88 690	0.61 594	1.15 477	0.75 598	0.57 547	2.85 683	1.05 627	3.44 693	2.64 684	6.93 721	7.63 712	9.86 722	7.02 719	5.76 658	4.31 681	0.54 657	0.48 670	0.51 652	0.50 660	0.53 636	0.52 623

MSMD_ROB	2.08 660	0.61 594	1.15 477	0.71 569	0.62 570	4.00 701	0.93 608	1.94 536	1.79 647	4.71 713	4.60 695	8.14 717	3.87 706	3.75 616	1.65 621	0.54 657	0.48 670	0.55 663	0.58 671	0.53 636	0.52 623

PS-NSSS	1.02 545	0.62 601	1.17 492	0.61 459	0.58 550	0.91 469	0.79 568	2.02 555	1.19 459	1.17 425	1.68 594	1.00 438	0.85 451	4.43 626	0.86 491	0.38 605	0.31 603	0.52 654	0.32 595	0.52 631	0.45 601

GwcNet	1.26 597	0.63 602	5.13 672	0.81 619	1.15 679	1.73 620	0.69 536	1.84 501	1.53 614	1.51 586	1.71 600	1.72 605	1.09 558	2.20 545	1.61 613	0.31 558	0.30 598	0.29 537	0.27 539	0.30 522	0.41 584

PA-Net	1.14 572	0.63 602	2.12 610	0.67 529	0.75 617	1.19 554	0.91 602	1.91 526	1.46 604	1.18 436	1.23 444	1.33 535	1.17 577	4.31 624	1.41 590	0.29 546	0.46 667	0.33 581	0.50 660	0.33 547	0.57 638
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NaN_ROB	1.23 592	0.63 602	1.76 581	0.67 529	0.50 498	1.59 609	2.00 690	1.87 512	1.52 613	2.14 663	1.26 453	1.40 548	1.09 558	4.60 630	1.75 628	0.28 529	0.34 626	0.28 525	0.29 569	0.30 522	0.37 561

GMStereo_Zeroshot	0.70 396	0.64 605	1.11 465	0.65 502	0.38 385	0.84 447	0.37 244	1.09 269	1.16 441	1.14 415	1.07 362	1.26 517	0.55 296	1.23 360	0.65 428	0.34 583	0.17 392	0.31 557	0.18 307	0.57 644	0.23 361

FADNet	0.98 534	0.64 605	2.57 631	0.66 515	0.55 536	0.95 491	0.57 481	1.91 526	1.38 566	0.94 340	1.02 337	1.36 539	1.00 526	2.69 582	0.97 528	0.34 583	0.34 626	0.31 557	0.34 615	0.61 653	0.42 592

MANE	7.50 717	0.64 605	7.97 688	1.40 684	2.10 699	16.86 728	12.56 729	12.91 731	17.51 738	8.50 727	11.60 723	14.66 728	13.33 726	12.02 728	13.28 718	0.62 669	0.52 678	0.52 654	1.90 716	0.56 642	0.58 641

DANet	1.16 575	0.64 605	1.52 558	0.88 641	0.74 612	1.52 599	0.52 437	1.68 450	1.21 470	1.81 636	1.55 561	2.02 643	1.11 564	3.30 605	2.28 648	0.34 583	0.31 603	0.40 627	0.30 581	0.46 615	0.54 627
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DPSNet	1.91 653	0.64 605	5.95 675	0.73 583	0.59 556	2.04 649	1.61 674	3.84 700	1.96 659	1.54 594	1.39 510	2.27 656	3.32 698	4.95 638	4.79 686	0.50 651	0.31 603	0.29 537	0.26 519	0.67 659	0.54 627

NCCL2	1.06 555	0.64 605	1.35 535	0.78 612	0.58 550	1.32 570	1.69 676	1.89 520	1.38 566	1.52 588	1.20 426	1.91 625	1.17 577	1.79 494	1.50 600	0.35 593	0.31 603	0.45 639	0.44 646	0.41 588	0.45 601

FCDSN-DC	2.47 678	0.65 611	1.00 427	0.85 633	0.75 617	2.26 660	0.97 615	2.31 626	1.83 650	5.52 720	7.65 713	7.72 715	7.70 721	4.43 626	2.64 656	0.52 654	0.48 670	0.52 654	0.52 664	0.57 644	0.59 644
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
TCMNet	1.07 560	0.66 612	2.49 627	0.92 652	1.32 688	1.14 537	0.67 529	1.91 526	1.29 529	1.20 449	1.57 571	1.29 524	0.96 503	2.23 547	1.59 611	0.32 566	0.31 603	0.38 616	0.35 621	0.43 594	0.40 580

Wz-Net-MNSev	1.21 587	0.66 612	3.44 656	0.69 553	0.73 604	1.93 642	1.44 663	2.16 595	1.59 625	1.85 641	1.49 540	1.50 568	1.34 607	2.05 532	1.54 605	0.27 510	0.24 548	0.28 525	0.28 550	0.35 559	0.32 526

FBW_ROB	1.78 639	0.66 612	1.90 593	0.72 575	0.66 586	1.79 631	1.07 630	2.79 680	1.77 642	1.84 639	1.79 610	1.98 637	1.37 611	12.42 729	2.22 644	0.36 600	0.38 647	0.57 667	0.39 633	0.46 615	0.51 621

LALA_ROB	1.06 555	0.66 612	1.37 543	0.70 563	0.53 521	1.61 610	1.25 652	1.81 495	1.48 609	1.82 638	1.40 515	1.93 629	1.03 540	1.68 473	1.69 623	0.38 605	0.28 584	0.43 634	0.37 629	0.43 594	0.38 569

FINET	1.54 620	0.67 616	7.28 685	0.76 606	0.97 662	1.42 592	1.38 660	2.80 682	3.12 693	1.23 467	1.68 594	1.04 450	1.11 564	3.35 606	1.78 632	0.43 625	0.37 642	0.32 569	0.29 569	0.43 594	0.41 584

G-Net	1.71 635	0.67 616	2.09 607	1.14 677	0.75 617	2.96 686	0.89 598	1.58 429	1.30 533	2.76 683	8.12 718	2.29 658	2.51 687	1.94 514	2.23 646	0.49 647	0.45 663	0.45 639	0.31 587	0.62 654	0.59 644

CSAN	1.61 626	0.67 616	3.24 652	0.74 589	0.52 513	1.77 626	1.74 681	1.98 545	1.94 657	2.47 676	2.33 654	1.93 629	2.04 666	6.45 678	1.95 637	0.43 625	0.36 637	0.41 632	0.42 639	0.43 594	0.44 599

DEFOM-Stereo_RVC	0.41 158	0.68 619	0.45 62	0.66 515	0.30 220	0.48 162	0.25 80	0.87 178	0.46 122	0.39 124	0.37 71	0.30 53	0.69 385	1.16 345	0.31 124	0.17 156	0.11 22	0.16 101	0.12 53	0.18 207	0.14 26

w-ln-seven-2	1.42 609	0.69 620	6.86 682	0.71 569	0.62 570	1.23 560	0.92 604	1.84 501	1.59 625	1.74 628	1.59 577	1.49 565	1.40 615	3.69 614	2.22 644	0.27 510	0.26 568	0.29 537	0.26 519	0.34 555	0.33 534

ETE_ROB	1.01 544	0.69 620	1.49 552	0.72 575	0.50 498	1.15 541	1.12 634	1.91 526	1.24 488	1.94 650	1.50 547	1.73 607	1.06 552	1.78 489	1.33 582	0.33 573	0.26 568	0.38 616	0.34 615	0.40 584	0.44 599

ADCL	1.82 643	0.70 622	4.57 669	0.70 563	0.63 573	2.56 668	1.77 683	2.08 570	1.77 642	1.95 652	1.89 626	2.04 648	1.88 659	2.36 559	9.55 709	0.27 510	0.25 560	0.35 597	0.32 595	0.39 580	0.39 574

SANet	2.26 669	0.70 622	6.94 683	0.69 553	0.46 473	2.76 679	1.76 682	2.61 666	5.84 717	2.45 673	3.52 684	3.71 691	3.38 700	5.90 660	2.14 641	0.34 583	0.31 603	0.32 569	0.29 569	0.54 639	0.43 596

TRStereo	0.67 370	0.71 624	1.06 446	0.77 608	0.68 594	0.53 227	0.38 256	2.52 659	0.96 329	0.81 300	0.84 280	0.87 378	0.39 151	1.16 345	0.46 301	0.24 438	0.17 392	0.23 406	0.24 492	0.18 207	0.20 266

XX-TBD	0.47 216	0.71 624	0.39 15	0.81 619	0.25 93	0.57 268	0.26 93	0.73 105	1.30 533	0.78 291	1.01 334	0.45 169	0.33 103	0.49 71	0.39 228	0.20 311	0.15 325	0.15 55	0.11 11	0.17 155	0.15 70

ccnet	1.19 583	0.71 624	1.36 540	0.81 619	0.75 617	1.72 617	1.13 636	1.98 545	1.31 540	1.52 588	1.84 619	1.75 612	1.36 610	2.01 525	2.04 638	0.57 663	0.54 681	0.57 667	0.56 669	0.60 650	0.60 647

Wz-Net-LNSev	1.17 577	0.72 627	4.71 670	0.66 515	0.84 640	1.72 617	1.13 636	1.97 544	1.43 591	1.34 525	1.32 481	1.66 596	1.30 602	1.44 424	1.51 602	0.29 546	0.26 568	0.24 432	0.23 477	0.33 547	0.35 553

FADNet-RVC	0.96 530	0.72 627	2.96 643	0.64 495	0.49 493	0.90 466	0.59 494	1.85 508	1.27 509	0.92 334	0.97 321	1.36 539	0.90 480	2.36 559	1.31 575	0.30 555	0.29 594	0.32 569	0.32 595	0.42 592	0.37 561

SuperB	2.50 679	0.72 627	18.07 720	0.72 575	0.53 521	1.85 636	0.86 592	1.80 491	2.40 675	1.54 594	1.42 521	1.13 485	1.17 577	4.18 620	4.80 688	0.25 462	0.20 466	0.23 406	0.19 334	7.64 732	0.38 569

dad	0.90 512	0.73 630	1.28 524	0.59 434	0.39 397	0.83 438	0.45 373	1.24 342	1.54 616	1.52 588	1.28 468	1.36 539	0.86 459	2.54 576	0.91 508	0.43 625	0.27 578	0.82 681	0.26 519	0.44 605	0.34 544

PDISCO_ROB	1.41 607	0.73 630	2.04 605	1.40 684	1.46 692	2.83 681	1.07 630	2.64 667	2.11 667	1.41 557	1.50 547	1.73 607	0.99 519	2.83 589	1.46 596	1.03 688	0.27 578	0.54 659	0.47 653	0.77 667	0.84 674

psmorigin	1.69 634	0.74 632	13.13 707	0.70 563	0.60 560	1.16 544	0.79 568	1.69 459	1.25 496	2.07 659	1.77 608	2.23 653	1.51 630	2.14 540	1.45 594	0.39 612	0.41 654	0.34 589	0.33 609	0.45 608	0.63 651

ADCPNet	1.97 656	0.78 633	9.38 697	0.74 589	0.61 566	2.73 678	1.36 659	2.11 576	1.66 632	1.92 646	1.70 598	2.45 667	2.07 667	2.50 573	6.84 698	0.38 605	0.38 647	0.38 616	0.43 643	0.47 619	0.50 617

Syn2CoEx	1.23 592	0.80 634	3.07 647	0.83 626	0.68 594	1.39 583	0.87 596	2.23 612	1.57 623	1.28 497	1.58 573	1.42 549	1.57 633	3.79 617	1.48 599	0.36 600	0.32 616	0.34 589	0.30 581	0.30 522	0.41 584

ELAS_RVC	2.87 689	0.80 634	3.22 651	1.16 679	1.12 673	2.92 685	5.33 721	2.98 686	4.18 707	5.04 715	4.82 698	4.71 699	8.23 722	4.25 623	4.79 686	0.67 675	0.57 685	0.57 667	0.53 666	0.66 658	0.74 665
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	2.67 680	0.80 634	2.13 611	1.13 674	1.15 679	6.25 714	2.56 710	3.50 695	3.68 702	5.36 718	4.92 700	3.79 692	5.56 713	3.65 610	5.22 690	0.66 674	0.57 685	0.56 665	0.54 667	0.65 657	0.75 667
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SHD	1.42 609	0.81 637	2.79 639	0.98 665	0.92 652	1.97 643	0.68 532	2.43 643	2.55 678	2.54 678	1.72 601	2.01 642	1.62 635	2.14 540	2.70 658	0.40 615	0.33 622	0.39 621	0.40 635	0.48 621	0.54 627

RGC	1.22 588	0.82 638	1.71 578	0.95 663	0.98 664	1.53 602	0.80 571	2.18 604	1.35 550	1.69 624	1.94 631	2.03 646	1.66 641	2.36 559	1.50 600	0.46 639	0.36 637	0.59 670	0.48 655	0.49 625	0.49 613

DeepPrunerF	1.68 632	0.82 638	6.82 681	0.94 661	1.20 684	0.91 469	0.97 615	2.50 656	5.19 714	1.22 464	1.30 474	1.18 492	1.29 599	4.96 639	1.75 628	0.43 625	0.35 633	0.52 654	0.48 655	0.43 594	0.42 592

w-ln-seven	1.56 622	0.83 640	5.96 676	0.78 612	0.74 612	2.64 674	1.01 624	2.13 585	2.03 662	2.09 660	1.76 605	1.84 621	1.27 595	2.98 592	3.23 669	0.29 546	0.26 568	0.31 557	0.30 581	0.41 588	0.38 569

DGSMNet	1.24 595	0.84 641	3.20 649	0.91 651	0.92 652	1.39 583	1.34 657	2.46 649	1.44 594	1.34 525	1.66 590	1.50 568	1.03 540	1.85 498	1.30 574	0.48 645	0.48 670	0.55 663	0.51 663	0.78 668	0.79 670

aanetorigin	1.26 597	0.85 642	3.00 645	0.72 575	0.80 631	1.08 523	1.05 627	1.12 283	1.39 574	3.53 700	2.60 666	1.72 605	1.73 648	1.98 520	1.77 631	0.26 489	0.24 548	0.26 495	0.25 502	0.38 575	0.51 621

RTSC	1.43 612	0.89 643	3.62 660	0.94 661	0.64 574	1.85 636	0.69 536	2.20 609	2.04 664	2.22 664	1.70 598	1.67 598	1.27 595	2.53 575	4.48 683	0.33 573	0.25 560	0.27 509	0.29 569	0.38 575	0.40 580

SAMSARA	1.80 641	0.90 644	3.37 654	1.28 683	1.13 675	3.71 695	2.33 704	2.53 660	1.93 656	3.17 697	1.73 602	2.99 680	1.68 643	3.53 609	2.46 654	0.47 643	0.54 681	0.43 634	0.47 653	0.59 647	0.64 652

ADCMid	2.11 663	0.90 644	8.39 693	0.75 598	0.69 597	1.98 644	1.14 639	2.18 604	1.67 634	2.85 685	1.85 622	2.35 662	2.02 665	2.35 558	10.58 714	0.34 583	0.32 616	0.39 621	0.44 646	0.51 630	0.53 626

GANetREF_RVC	1.11 568	0.90 644	1.56 563	0.88 641	0.53 521	1.41 589	1.35 658	1.91 526	1.54 616	1.28 497	1.32 481	1.46 560	1.23 588	2.04 528	1.00 534	0.57 663	0.45 663	0.67 675	0.52 664	0.91 675	0.62 649
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
PVD	1.82 643	0.91 647	3.02 646	1.03 668	0.94 658	2.61 672	1.14 639	2.78 679	3.40 699	3.08 694	2.75 669	2.39 665	2.49 686	2.81 587	3.66 674	0.48 645	0.49 676	0.59 670	0.49 658	0.60 650	0.81 672

PWCDC_ROB	1.39 605	0.91 647	2.10 608	1.08 671	0.92 652	1.72 617	0.58 487	2.03 559	3.30 697	1.32 512	4.87 699	1.21 497	1.71 646	1.98 520	1.75 628	0.65 673	0.26 568	0.29 537	0.25 502	0.56 642	0.41 584

PWC_ROB	1.39 605	0.93 649	4.07 664	0.77 608	0.83 638	1.16 544	0.53 443	1.87 512	2.01 661	2.36 669	3.06 677	1.65 595	1.60 634	2.65 581	2.29 650	0.34 583	0.23 537	0.36 607	0.25 502	0.39 580	0.49 613

SQANet	1.38 604	0.95 650	1.37 543	1.89 696	1.47 693	1.44 593	0.81 576	1.89 520	1.13 420	1.34 525	1.26 453	1.28 523	1.02 538	1.64 466	0.91 508	2.55 707	0.35 633	1.47 697	0.56 669	2.48 700	1.74 697

MFN_U_SF_RVC	1.62 628	0.96 651	4.36 668	0.92 652	0.69 597	2.62 673	1.10 632	2.50 656	1.74 641	1.99 655	1.86 624	2.45 667	1.78 653	3.08 596	2.84 661	0.54 657	0.50 677	0.56 665	0.60 675	0.60 650	0.67 654

anonymity	1.14 572	0.98 652	1.24 514	1.09 672	1.13 675	1.08 523	0.90 599	2.02 555	1.23 484	1.32 512	1.27 462	1.27 522	1.09 558	1.16 345	1.03 541	1.02 687	1.01 711	0.97 686	0.97 695	0.98 677	1.01 679

XQC	1.51 617	0.98 652	3.20 649	0.92 652	0.76 622	2.01 647	1.17 643	2.53 660	1.99 660	2.01 656	1.54 558	2.00 639	1.54 631	3.16 598	3.46 672	0.49 647	0.31 603	0.45 639	0.40 635	0.71 664	0.62 649

PStereo	0.65 356	1.00 654	0.53 122	0.48 212	0.35 341	1.06 516	0.62 512	0.74 113	0.96 329	0.67 269	0.41 86	0.55 235	0.65 367	1.04 302	0.78 468	0.63 671	0.28 584	0.38 616	0.34 615	0.75 666	0.73 663

Consistency-Raft	1.27 599	1.01 655	2.17 613	1.04 669	1.20 684	0.96 497	1.00 621	1.84 501	1.95 658	1.38 545	2.11 643	1.44 555	1.03 540	1.18 352	1.40 589	0.73 679	0.83 697	0.89 683	0.99 698	1.33 688	0.95 678

z-mn7	1.77 638	1.06 656	7.02 684	0.74 589	0.54 529	2.58 669	1.03 625	1.90 524	2.73 689	1.61 609	3.00 675	1.96 635	1.40 615	5.23 643	2.87 662	0.31 558	0.25 560	0.27 509	0.25 502	0.34 555	0.35 553

PSMNet-RUCA	1.07 560	1.06 656	1.64 571	1.23 681	1.10 672	1.39 583	0.65 523	1.91 526	1.43 591	0.95 343	1.52 555	0.99 432	0.83 443	1.28 372	1.01 535	0.71 678	0.34 626	0.99 689	0.61 676	1.01 679	0.67 654

MaskLacGwcNet_RVC	1.17 577	1.06 656	1.28 524	0.88 641	0.69 597	1.92 641	0.92 604	1.71 467	1.14 426	1.17 425	1.26 453	1.49 565	0.80 431	2.04 528	0.86 491	2.02 700	0.34 626	0.79 679	0.36 624	1.38 691	1.33 691

WZ-Net	2.14 665	1.08 659	11.68 706	0.89 648	0.78 627	1.76 624	1.59 673	2.39 638	2.03 662	2.11 661	1.95 633	2.30 659	2.28 680	5.94 663	3.86 678	0.35 593	0.27 578	0.29 537	0.32 595	0.52 631	0.50 617

PASM	1.48 615	1.08 659	3.96 663	0.93 658	0.93 655	1.17 551	1.19 645	1.77 482	1.65 631	1.90 643	1.52 555	1.75 612	1.42 620	4.54 628	1.52 604	0.64 672	0.68 694	0.69 677	0.79 686	0.70 662	0.74 665

DStereoSA	5.78 710	1.09 661	8.20 689	2.07 697	4.09 727	4.26 705	21.23 734	4.17 704	5.59 715	1.96 653	12.40 724	1.57 581	13.59 728	7.02 688	13.02 716	0.90 682	3.63 728	0.91 685	3.68 729	1.84 692	4.43 728

SPS-STEREO	1.78 639	1.09 661	1.52 558	1.22 680	1.14 677	1.87 638	1.11 633	2.27 623	1.70 636	3.17 697	2.39 656	2.84 677	1.93 661	4.41 625	2.93 663	1.04 690	0.99 710	0.97 686	0.94 692	1.03 681	1.05 681
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
GASNet	1.13 570	1.10 663	3.29 653	1.00 667	0.68 594	0.82 430	0.67 529	1.85 508	1.38 566	1.39 549	1.25 451	1.25 511	1.20 587	2.72 584	1.62 615	0.46 639	0.26 568	0.36 607	0.34 615	0.55 641	0.33 534

MFN_U_SF_DS_RVC	1.80 641	1.11 664	4.33 667	0.84 630	0.77 623	3.70 694	2.41 709	2.04 562	1.85 651	1.75 630	1.90 628	1.92 628	1.25 592	7.33 692	1.45 594	0.47 643	0.47 668	0.53 658	0.77 685	0.50 627	0.55 633

AnonymousM	0.63 349	1.14 665	0.43 42	0.46 170	0.32 279	0.43 110	0.46 379	1.27 352	0.78 250	1.00 357	0.66 220	0.68 302	0.45 199	0.61 128	0.46 301	0.21 350	0.16 362	1.84 701	0.98 696	0.15 77	0.15 70

EDNetEfficient	2.40 676	1.14 665	8.59 694	0.77 608	0.73 604	1.06 516	1.53 669	1.54 416	4.06 705	4.87 714	2.81 670	2.23 653	3.53 701	3.04 594	9.65 710	0.27 510	0.24 548	0.27 509	0.31 587	0.70 662	0.67 654

otaku	1.67 630	1.18 667	1.56 563	2.27 699	1.59 694	1.98 644	1.23 650	2.23 612	1.37 564	1.48 583	1.63 587	1.73 607	1.23 588	1.85 498	1.09 546	2.96 710	0.58 687	1.74 698	0.61 676	2.94 707	2.15 702

NVStereoNet_ROB	2.17 667	1.18 667	3.51 657	1.14 677	1.26 687	1.57 607	1.51 666	2.19 606	2.11 667	2.04 657	4.80 697	3.17 687	2.11 672	7.97 701	2.10 639	1.12 693	0.94 707	1.10 693	1.34 706	0.95 676	1.31 688
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MFMNet_re	1.47 613	1.20 669	2.50 628	1.46 690	1.08 671	1.58 608	1.51 666	1.96 543	1.87 652	2.31 668	2.20 647	1.51 571	1.88 659	1.57 447	1.34 583	0.94 685	0.83 697	0.84 682	0.80 687	1.00 678	1.06 682

DStereoO	1.82 643	1.21 670	2.98 644	1.42 688	0.88 650	1.54 603	4.03 718	1.90 524	2.15 670	1.56 599	1.82 617	1.75 612	4.06 708	1.76 485	2.15 642	2.39 705	0.52 678	0.97 686	0.43 643	2.24 696	0.68 658

Ntro	1.72 636	1.21 670	1.62 568	2.54 706	1.86 697	2.09 653	1.14 639	2.08 570	1.38 566	1.23 467	1.62 581	1.62 589	1.33 606	2.04 528	1.21 562	3.09 711	0.56 684	1.82 700	0.65 678	2.97 710	2.25 704

UDGNet	0.75 421	1.23 672	0.99 422	0.82 622	0.42 444	0.76 395	0.38 256	0.98 217	1.37 564	0.83 306	0.88 295	0.70 313	0.60 343	1.25 363	0.57 387	0.57 663	0.19 448	1.03 691	0.26 519	0.79 669	0.35 553

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.48 225	1.24 673	2.47 626	0.41 77	0.31 244	0.29 30	0.27 106	1.09 269	0.39 77	0.35 75	0.49 140	0.38 126	0.44 188	0.38 12	0.26 34	0.15 70	0.12 56	0.15 55	0.12 53	0.16 113	0.20 266

ADCS	2.35 672	1.26 674	6.54 680	0.85 633	0.77 623	2.18 656	1.79 684	2.47 650	2.20 671	2.80 684	2.14 646	2.38 663	2.09 668	2.81 587	13.83 723	0.43 625	0.41 654	0.40 627	0.45 649	0.59 647	0.67 654

LSM	6.55 713	1.26 674	15.64 713	1.79 694	68.74 752	1.67 616	2.08 696	2.26 615	2.59 679	3.13 696	3.08 678	1.90 623	1.81 654	2.89 590	2.16 643	0.43 625	0.59 688	0.50 650	0.58 671	0.64 655	17.24 740

SGM+DAISY	5.38 706	1.28 676	8.24 690	1.27 682	1.16 681	10.62 719	16.01 731	2.93 685	2.53 677	8.64 728	13.03 725	8.26 718	13.38 727	6.34 676	7.59 701	1.07 691	1.05 713	1.00 690	0.98 696	1.02 680	1.12 685

MSC_U_SF_DS_RVC	2.22 668	1.29 677	4.14 665	1.10 673	0.78 627	5.00 709	2.38 708	2.47 650	2.67 686	1.94 650	2.28 651	2.66 674	1.70 644	9.10 709	2.29 650	0.68 677	0.52 678	0.68 676	0.71 683	1.17 686	0.81 672

CC-Net-ROB	1.53 619	1.31 678	1.68 577	0.92 652	0.80 631	1.75 623	0.99 619	2.04 562	1.27 509	1.12 398	1.62 581	1.20 496	0.98 516	7.82 699	0.92 512	1.15 695	0.41 654	2.20 703	0.46 651	1.37 690	0.56 635

AANet	1.72 636	1.32 679	5.46 674	0.70 563	0.73 604	1.52 599	0.85 590	1.95 539	3.12 693	3.12 695	3.30 680	2.91 679	2.23 678	2.48 572	2.27 647	0.44 634	0.31 603	0.34 589	0.31 587	0.47 619	0.58 641

ACVNet-4b	3.05 693	1.42 680	18.09 721	2.85 708	2.33 708	2.32 664	1.22 648	2.47 650	2.21 672	1.26 486	2.36 655	2.64 673	1.46 624	6.32 674	1.23 566	3.29 714	0.45 663	2.37 707	1.02 701	3.03 711	2.61 709

Wz-Net-SNSev	1.68 632	1.45 681	8.71 695	0.71 569	0.67 592	1.35 578	1.51 666	2.15 593	1.47 605	1.51 586	1.68 594	2.27 656	1.38 612	4.23 621	2.36 652	0.32 566	0.29 594	0.31 557	0.33 609	0.43 594	0.39 574

AnyNet_C32	2.14 665	1.45 681	7.38 686	0.95 663	1.12 673	2.23 657	2.34 705	2.10 575	1.54 616	2.44 672	1.79 610	2.04 648	1.66 641	2.69 582	10.48 713	0.38 605	0.35 633	0.35 597	0.42 639	0.50 627	0.60 647

ACVNet_2	2.86 688	1.47 683	8.28 691	2.68 707	2.26 705	2.70 675	1.84 689	3.41 692	3.04 692	2.27 666	3.42 683	4.58 697	2.10 669	5.91 661	1.62 615	2.58 708	0.67 692	2.22 704	0.85 689	2.79 704	2.47 707

ACVNet_1	3.08 694	1.48 684	17.70 716	2.90 711	2.35 710	2.30 661	1.43 662	3.16 690	2.26 674	1.91 644	2.05 640	3.51 689	2.32 682	3.71 615	1.58 608	3.25 713	0.66 691	2.40 711	1.06 702	3.07 712	2.59 708

GCST	1.13 570	1.50 685	1.17 492	1.74 693	1.17 682	1.29 568	0.30 140	1.55 419	1.21 470	1.31 509	0.97 321	0.99 432	0.48 225	2.38 563	0.54 371	1.24 696	0.70 695	1.31 696	0.86 690	1.03 681	0.92 677

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.46 204	1.51 686	1.58 566	0.39 44	0.35 341	0.40 76	0.26 93	1.05 250	0.41 95	0.36 87	0.48 131	0.41 150	0.40 156	0.48 64	0.25 19	0.15 70	0.13 154	0.15 55	0.13 121	0.15 77	0.24 387

zh-mn7	1.84 646	1.51 686	9.67 699	0.70 563	0.54 529	1.47 595	0.84 583	1.93 534	2.13 669	2.50 677	2.70 668	1.67 598	1.35 608	4.75 636	3.14 668	0.32 566	0.27 578	0.27 509	0.27 539	0.32 540	0.39 574

EDNetEfficientorigin	10.59 724	1.52 688	177.33 759	0.68 540	0.54 529	1.66 615	1.20 647	1.94 536	3.39 698	4.69 712	3.37 681	3.08 684	2.79 692	3.25 602	3.63 673	0.26 489	0.24 548	0.33 581	0.28 550	0.85 671	0.87 675

WAO-7	2.78 683	1.54 689	2.18 614	1.41 687	1.19 683	3.92 700	2.01 693	4.19 705	3.89 704	2.98 690	5.47 702	4.18 695	3.28 697	8.24 705	4.27 680	1.13 694	1.01 711	1.18 694	1.13 705	1.19 687	1.13 686

RTS	2.76 681	1.55 690	15.40 710	1.13 674	1.42 690	3.75 697	2.21 699	2.45 645	2.72 687	2.91 688	2.85 672	2.58 671	1.62 635	6.28 671	5.80 693	0.41 619	0.30 598	0.35 597	0.35 621	0.52 631	0.54 627

RTSA	2.76 681	1.55 690	15.40 710	1.13 674	1.42 690	3.75 697	2.21 699	2.45 645	2.72 687	2.91 688	2.85 672	2.58 671	1.62 635	6.28 671	5.80 693	0.41 619	0.30 598	0.35 597	0.35 621	0.52 631	0.54 627

StereoAnything_RVC	0.49 230	1.60 692	0.87 358	0.37 16	0.21 27	0.26 19	0.21 31	0.53 23	0.23 5	0.23 2	0.21 6	0.19 3	0.35 120	1.29 373	0.23 1	0.22 386	0.11 22	0.15 55	0.11 11	2.36 698	0.13 3

light-stereo	14.46 730	1.65 693	20.58 724	19.82 734	25.36 738	19.10 729	0.90 599	9.64 728	6.02 718	19.83 740	46.75 755	67.67 757	2.22 677	32.02 744	2.68 657	1.65 698	3.82 729	0.79 679	0.95 694	3.54 718	4.12 726

Dean	3.77 699	1.65 693	17.87 717	3.01 713	2.54 712	3.15 688	2.10 697	4.80 712	4.42 708	2.89 687	6.03 704	5.45 706	2.55 690	3.40 607	2.13 640	3.22 712	0.89 704	2.51 714	1.07 703	3.07 712	2.65 713

WAO-6	2.98 692	1.67 695	1.88 592	2.38 703	2.30 707	3.53 693	2.37 706	4.38 709	4.64 711	2.42 670	4.50 691	4.85 701	2.99 693	5.22 642	5.37 691	1.77 699	1.16 717	2.31 706	1.47 712	2.42 699	1.99 701

MonStereo1	3.22 695	1.70 696	2.23 619	2.51 705	2.33 708	5.55 712	1.61 674	3.55 697	4.67 712	3.29 699	8.09 717	4.79 700	3.75 703	6.30 673	2.79 660	2.52 706	0.64 689	1.91 702	1.07 703	2.53 701	2.62 710

zh-sn7	2.00 657	1.73 697	9.50 698	0.77 608	0.73 604	1.77 626	1.32 656	2.08 570	1.66 632	1.91 644	2.48 663	1.81 619	2.25 679	5.74 656	4.07 679	0.33 573	0.33 622	0.32 569	0.32 595	0.44 605	0.46 606

LVE	3.40 698	1.80 698	2.21 616	2.90 711	2.44 711	3.27 692	2.25 701	4.80 712	5.06 713	2.43 671	6.79 707	5.99 708	2.64 691	9.20 711	2.28 648	3.30 715	1.11 716	2.38 708	1.48 713	2.95 709	2.62 710

RainbowNet	2.06 659	1.86 699	1.97 600	2.86 709	2.25 704	2.03 648	1.79 684	2.77 677	1.92 655	1.54 594	1.84 619	1.95 634	1.73 648	2.23 547	1.38 588	3.40 717	0.86 702	2.39 710	1.00 699	2.94 707	2.42 706

IMH-64-1	2.82 685	1.87 700	1.77 582	3.31 716	2.69 713	3.22 690	2.07 694	4.25 707	2.77 690	2.46 674	3.78 687	3.05 682	2.34 683	4.67 632	3.00 665	3.84 722	0.84 700	2.75 717	1.39 707	3.34 715	2.93 715

IMH-64	2.82 685	1.87 700	1.77 582	3.31 716	2.69 713	3.22 690	2.07 694	4.25 707	2.77 690	2.46 674	3.78 687	3.05 682	2.34 683	4.67 632	3.00 665	3.84 722	0.84 700	2.75 717	1.39 707	3.34 715	2.93 715

MSAF-DinoV2	2.45 677	1.88 702	17.19 715	0.89 648	0.52 513	1.39 583	0.97 615	2.84 683	1.77 642	1.55 597	1.65 589	3.60 690	2.28 680	5.74 656	4.64 685	0.28 529	0.17 392	0.26 495	0.28 550	0.49 625	0.54 627

IMH	3.35 697	1.95 703	1.86 591	3.30 715	2.72 715	4.03 703	2.00 690	4.58 711	3.83 703	2.87 686	6.99 709	4.69 698	3.21 696	6.77 684	2.97 664	3.91 725	0.89 704	2.78 719	1.40 711	3.36 717	2.93 715

WAO-8	4.57 703	2.01 704	2.58 632	2.37 701	2.21 702	9.75 716	1.71 678	6.04 720	16.34 730	4.11 704	7.69 715	7.41 710	3.85 704	10.02 724	3.85 676	2.05 701	1.09 714	2.44 712	1.39 707	2.56 702	1.86 699

Venus	4.57 703	2.01 704	2.58 632	2.37 701	2.21 702	9.75 716	1.71 678	6.04 720	16.34 730	4.11 704	7.69 715	7.41 710	3.85 704	10.02 724	3.85 676	2.05 701	1.09 714	2.44 712	1.39 707	2.56 702	1.86 699

TorneroNet	10.72 725	2.09 706	2.76 638	3.48 718	3.03 718	44.72 746	2.31 703	8.62 725	67.06 760	7.45 726	23.21 738	10.59 726	4.28 710	9.03 708	9.00 706	3.67 719	0.91 706	3.04 721	1.63 715	3.92 722	3.55 722

TorneroNet-64	5.41 707	2.10 707	2.43 624	3.49 719	2.83 716	9.90 718	2.13 698	8.87 726	16.79 735	5.39 719	9.18 720	10.68 727	3.92 707	9.55 715	5.11 689	3.36 716	0.86 702	2.88 720	1.62 714	3.76 720	3.37 719

KSHMR	8.76 721	2.14 708	3.59 658	3.60 722	3.13 719	4.15 704	2.67 711	5.61 718	58.90 759	3.04 692	55.71 757	4.94 702	2.54 689	4.61 631	3.05 667	3.49 718	1.57 722	3.14 722	1.98 719	3.84 721	3.49 720

AnyNet_C01	2.38 674	2.21 709	10.17 701	0.99 666	0.79 629	3.12 687	2.37 706	2.69 674	1.89 653	2.58 680	2.44 660	2.70 675	1.86 658	3.65 610	7.12 699	0.41 619	0.41 654	0.40 627	0.42 639	0.68 660	0.79 670

PWCK	3.24 696	2.37 710	10.86 703	2.14 698	1.14 677	3.71 695	4.19 719	3.02 688	3.55 701	3.05 693	3.63 685	3.09 685	2.35 685	8.16 704	3.41 671	2.17 703	0.96 708	1.77 699	1.01 700	2.84 705	1.40 692

coex-ft	8.35 719	2.39 711	100.24 758	0.68 540	0.54 529	1.77 626	1.57 672	1.71 467	11.00 722	18.91 739	3.76 686	3.85 693	8.23 722	3.29 604	6.58 696	0.31 558	0.31 603	0.32 569	0.31 587	0.69 661	0.57 638

ktn	4.56 702	2.41 712	2.54 629	3.79 724	3.25 720	4.81 708	2.91 714	5.52 716	7.36 719	4.12 706	14.55 730	7.54 713	3.70 702	7.84 700	3.35 670	4.06 726	1.86 723	3.26 725	2.22 723	3.27 714	2.86 714

notaker	4.29 701	2.42 713	5.06 671	3.89 725	3.29 722	4.00 701	2.25 701	4.93 714	3.47 700	4.21 709	6.79 707	7.67 714	3.37 699	9.25 713	6.47 695	4.09 727	1.42 719	3.35 726	2.13 722	4.11 724	3.54 721

DStereoFS	6.12 712	2.43 714	7.51 687	2.47 704	2.16 700	16.09 726	8.18 723	4.22 706	12.08 724	3.74 701	14.16 728	7.84 716	13.66 729	7.03 690	9.84 711	0.90 682	1.49 720	1.23 695	2.79 725	1.36 689	3.31 718

JetBlue	4.18 700	2.45 715	10.42 702	1.40 684	2.89 717	10.68 720	10.68 724	3.91 701	2.52 676	2.74 682	3.39 682	4.50 696	4.27 709	7.97 701	7.67 702	0.89 681	0.97 709	0.89 683	0.92 691	2.26 697	2.21 703

UNDER WATER	5.68 709	2.46 716	15.52 712	3.98 727	3.53 723	5.15 710	2.74 712	5.58 717	16.41 733	4.00 702	4.56 692	9.12 720	6.43 717	6.22 667	9.11 707	3.85 724	1.35 718	3.18 724	1.98 719	4.51 727	3.84 725

UNDER WATER-64	5.84 711	2.48 717	17.93 718	3.97 726	3.58 724	7.70 715	3.03 715	5.72 719	14.13 725	4.18 708	4.00 689	9.27 721	6.80 718	6.20 666	9.22 708	3.67 719	1.52 721	3.14 722	1.95 717	4.43 726	3.83 724

UDG	1.47 613	2.69 718	1.13 470	1.45 689	1.65 695	1.34 577	0.79 568	1.75 478	1.27 509	1.29 501	1.74 603	1.99 638	1.39 614	1.66 470	1.51 602	0.91 684	0.55 683	2.30 705	0.76 684	1.99 693	1.20 687

DDUNet	1.56 622	2.70 719	1.35 535	1.79 694	1.88 698	1.82 632	0.91 602	1.84 501	1.20 463	1.40 555	1.79 610	1.62 589	1.17 577	1.59 455	1.22 563	1.11 692	0.76 696	2.38 708	0.94 692	2.12 694	1.53 695

Wz-Net-TNSev	2.10 662	2.71 720	9.30 696	0.72 575	0.65 579	2.41 666	1.81 688	2.45 645	1.77 642	1.62 613	1.56 567	2.56 670	2.01 663	5.30 644	4.46 682	0.41 619	0.38 647	0.33 581	0.37 629	0.54 639	0.64 652

DispFullNet	2.39 675	2.89 721	3.74 661	3.09 714	2.27 706	2.04 649	0.84 583	2.19 606	1.73 640	2.54 678	1.98 634	2.23 653	5.83 714	3.44 608	1.84 634	1.03 688	0.33 622	2.65 716	1.97 718	2.87 706	2.34 705

IGEV-BASED-STEREO-	0.71 402	3.18 722	2.55 630	0.40 63	0.24 64	0.42 100	0.23 57	0.66 68	0.46 122	0.47 167	0.45 116	0.33 82	0.27 48	0.58 112	0.30 105	1.34 697	0.10 2	0.22 368	0.19 334	0.45 608	1.32 690

MADNet++	5.41 707	3.18 722	6.43 679	4.66 729	3.95 726	6.15 713	6.75 722	4.51 710	4.51 710	5.06 716	6.27 705	4.96 703	6.14 715	9.39 714	11.70 715	4.71 728	4.19 730	3.97 728	3.33 726	4.08 723	4.25 727

MADNet+	2.80 684	3.38 724	11.57 705	1.50 691	1.21 686	3.18 689	2.00 690	3.52 696	2.61 680	1.81 636	2.09 642	2.83 676	2.18 676	7.55 695	5.44 692	0.84 680	0.83 697	0.71 678	0.66 679	1.05 683	1.08 683

HanzoNet	11.92 726	5.12 725	17.18 714	4.19 728	3.59 725	5.16 711	2.82 713	7.41 723	9.96 721	33.31 753	27.60 740	22.25 740	37.31 748	18.18 733	13.57 719	8.13 733	3.44 727	3.50 727	3.44 728	7.77 733	4.52 729

DGTPSM_ROB	13.06 727	8.27 726	22.29 727	9.53 731	18.14 729	11.53 721	31.97 739	10.82 729	16.25 728	7.14 723	19.39 736	10.12 723	16.69 732	9.85 719	22.49 734	4.77 729	8.72 733	5.37 731	10.24 740	6.15 730	11.56 733

DPSMNet_ROB	13.08 728	8.28 727	22.32 728	9.54 732	18.15 730	11.53 721	31.98 740	10.83 730	16.27 729	7.17 724	19.40 737	10.12 723	16.69 732	9.87 720	22.50 735	4.78 730	8.72 733	5.38 732	10.25 741	6.16 731	11.59 734

JetRed	7.02 715	8.94 728	25.72 735	2.89 710	3.27 721	14.25 725	12.27 728	6.69 722	4.45 709	4.46 710	4.56 692	6.65 709	5.43 712	7.46 694	14.41 725	2.60 709	3.31 725	2.61 715	2.30 724	4.34 725	3.79 723

DPSimNet_ROB	24.77 739	9.69 729	61.46 755	3.56 721	19.46 732	25.95 731	77.56 758	5.09 715	16.60 734	21.50 741	29.82 743	25.12 743	85.69 758	13.37 730	23.07 737	7.23 731	17.79 743	8.55 735	7.57 736	4.57 728	31.84 750

TCMNet-wrong-test	10.42 723	11.55 730	15.31 709	20.99 737	18.49 731	13.94 724	10.69 725	16.07 733	4.14 706	5.27 717	5.64 703	16.22 730	12.57 724	7.57 696	10.26 712	7.44 732	2.38 724	4.30 730	3.43 727	11.37 735	10.87 732

USTest	14.33 729	14.93 731	21.00 725	17.41 733	16.02 728	23.11 730	33.76 741	22.02 734	11.81 723	9.47 729	10.19 721	15.94 729	13.17 725	17.25 732	22.38 733	3.81 721	5.01 731	6.17 734	6.18 734	9.23 734	7.81 731

iinet-test	18.01 731	18.04 732	23.78 730	20.87 735	19.69 733	26.45 732	35.63 742	25.63 738	15.99 726	13.41 731	13.26 726	20.54 732	17.74 735	20.59 734	25.07 738	9.57 735	8.78 735	9.86 737	9.83 737	13.20 736	12.18 735

IINet	18.01 731	18.04 732	23.78 730	20.87 735	19.69 733	26.45 732	35.63 742	25.63 738	15.99 726	13.41 731	13.26 726	20.54 732	17.73 734	20.59 734	25.07 738	9.57 735	8.78 735	9.86 737	9.83 737	13.20 736	12.18 735

Anonymous_1	42.79 751	18.71 734	24.75 732	21.81 738	45.16 750	27.68 734	37.52 744	28.64 742	16.34 730	14.72 735	14.53 729	20.60 734	17.82 736	21.52 736	25.88 740	113.45 760	8.91 737	100.63 756	126.37 758	158.50 761	12.31 737

DPSM_ROB	19.12 733	19.13 735	25.13 733	22.15 739	20.86 736	28.06 735	37.75 745	27.18 740	16.95 736	14.25 733	15.07 731	21.66 735	18.69 737	21.83 737	26.51 741	10.15 738	9.30 738	10.45 739	10.41 742	14.00 738	12.85 738

DPSM	19.12 733	19.13 735	25.13 733	22.15 739	20.86 736	28.06 735	37.75 745	27.18 740	16.95 736	14.25 733	15.07 731	21.66 735	18.69 737	21.83 737	26.51 741	10.15 738	9.30 738	10.45 739	10.41 742	14.00 738	12.85 738

BEATNet-Init1	27.39 740	21.01 737	73.65 757	1.07 670	0.80 631	56.07 747	22.82 735	33.14 748	31.71 745	51.78 759	52.93 756	65.63 756	48.54 756	48.75 758	36.36 747	0.52 654	0.47 668	0.54 659	0.54 667	0.64 655	0.72 662

xxxxx1	54.34 754	26.72 738	27.03 736	114.14 755	99.00 755	30.68 740	47.19 747	32.52 745	26.09 740	17.85 736	17.48 733	21.86 737	20.92 739	24.38 740	33.78 744	34.73 752	41.33 754	157.67 759	175.68 759	65.82 754	71.99 757

tt_ll	54.34 754	26.72 738	27.03 736	114.14 755	99.00 755	30.68 740	47.19 747	32.52 745	26.09 740	17.85 736	17.48 733	21.86 737	20.92 739	24.38 740	33.78 744	34.73 752	41.33 754	157.67 759	175.68 759	65.82 754	71.99 757

ff	54.34 754	26.72 738	27.03 736	114.14 755	99.00 755	30.68 740	47.19 747	32.52 745	26.09 740	17.85 736	17.48 733	21.86 737	20.92 739	24.38 740	33.78 744	34.73 752	41.33 754	157.67 759	175.68 759	65.82 754	71.99 757

Selective-IGEV-i1pa	20.34 735	26.89 741	23.27 729	3.54 720	1.82 696	32.96 745	20.08 733	31.17 744	25.55 739	24.32 742	27.65 741	33.37 744	27.28 742	32.74 745	27.03 743	20.62 750	6.83 732	12.51 741	4.91 733	3.61 719	20.74 741

LRCNet_RVC	22.79 736	32.09 742	22.06 726	29.83 741	26.15 739	4.40 707	0.84 583	22.64 735	2.10 666	26.93 744	29.25 742	23.03 742	15.56 731	23.91 739	18.92 730	32.00 751	20.04 752	34.68 751	32.13 752	30.66 750	28.52 749

PML	51.64 753	37.49 743	14.31 708	7.45 730	20.27 735	107.80 759	231.34 762	8.94 727	27.70 744	86.74 760	268.93 762	69.03 758	61.09 757	24.71 743	14.36 724	9.71 737	3.40 726	9.60 736	4.67 732	20.46 741	4.76 730

fast-reg	38.09 741	38.29 744	49.94 745	45.01 751	43.13 749	57.09 755	76.20 751	54.42 751	33.68 746	28.38 745	30.12 744	41.22 748	35.75 745	42.56 749	52.82 751	19.55 742	18.65 744	20.83 742	20.77 744	28.16 742	25.19 742

FlowAnything	38.45 746	38.38 745	50.32 750	44.77 747	41.97 745	56.43 748	76.20 751	54.49 757	34.43 753	28.45 746	30.15 746	43.52 751	37.69 752	43.76 751	53.31 754	20.36 747	18.71 750	21.03 744	21.10 751	28.18 743	25.74 744

RAFT-FEzeroshot	38.43 744	38.42 746	50.19 746	44.92 749	41.98 746	56.48 752	76.24 755	54.46 754	33.87 749	28.51 748	30.31 748	43.61 753	37.54 749	43.76 751	53.32 755	20.29 744	18.70 747	21.03 744	21.04 747	28.21 746	25.79 745

RAFT-FE	38.43 744	38.42 746	50.19 746	44.92 749	41.98 746	56.48 752	76.24 755	54.46 754	33.87 749	28.51 748	30.31 748	43.61 753	37.54 749	43.76 751	53.32 755	20.29 744	18.70 747	21.03 744	21.04 747	28.21 746	25.79 745

CasAABBNet	38.42 743	38.42 746	50.26 749	44.76 746	41.87 743	56.47 750	76.22 754	54.44 752	33.92 751	28.53 750	30.36 750	43.53 752	37.59 751	43.77 754	53.32 755	20.27 743	18.70 747	21.03 744	21.04 747	28.19 744	25.79 745

Hybrid-DGEV	38.41 742	38.43 749	50.24 748	44.83 748	41.93 744	56.45 749	76.20 751	54.48 756	33.86 748	28.46 747	30.13 745	43.49 749	37.75 753	43.77 754	53.30 753	20.31 746	18.69 746	21.02 743	20.97 745	28.20 745	25.72 743

Selective-RAFT-Error	38.47 747	38.44 750	50.38 751	44.74 745	42.01 748	56.47 750	76.24 755	54.44 752	34.02 752	28.59 751	30.30 747	43.51 750	38.10 754	43.69 750	53.24 752	20.36 747	18.72 751	21.05 748	21.02 746	28.25 748	25.87 748

LSM0	42.92 752	38.72 751	50.66 752	47.49 752	110.18 760	56.77 754	75.87 750	54.87 758	33.74 747	29.48 752	31.12 751	43.77 755	37.12 747	43.85 756	53.44 758	20.50 749	18.67 745	21.05 748	21.07 750	28.37 749	41.73 751

HaxPig	39.02 748	41.39 752	41.59 740	30.10 742	32.36 740	29.49 737	27.65 737	30.56 743	37.94 754	43.75 754	43.81 752	33.42 745	35.69 744	41.51 747	40.33 749	43.91 755	47.48 758	45.87 752	47.14 754	42.29 751	44.06 753

AVERAGE_ROB	40.42 749	42.30 753	42.61 741	36.91 744	35.54 742	30.42 739	27.59 736	37.45 750	38.45 755	44.87 755	44.27 753	37.55 747	36.69 746	41.82 748	40.25 748	45.36 756	46.73 757	47.09 753	46.32 753	42.47 752	43.74 752

MEDIAN_ROB	42.01 750	44.30 754	44.14 744	35.08 743	34.90 741	31.33 743	29.90 738	36.77 749	40.11 756	47.14 758	46.55 754	37.49 746	38.50 755	44.30 757	42.32 750	47.93 757	49.31 759	49.68 754	49.00 755	44.98 753	46.46 754

DLNR_Zeroshot_test	23.23 737	48.25 755	43.77 743	177.04 758	78.39 754	0.35 51	0.21 31	23.33 736	0.82 270	0.67 269	0.86 287	0.58 256	0.30 76	1.64 466	0.48 321	10.69 740	0.13 154	0.18 203	0.14 170	76.63 757	0.23 361

DLNR-FE	23.24 738	48.33 756	43.35 742	177.19 759	78.30 753	0.35 51	0.21 31	23.45 737	0.82 270	0.67 269	0.86 287	0.58 256	0.29 64	1.62 464	0.48 321	10.93 741	0.13 154	0.18 203	0.14 170	76.65 758	0.23 361

RSGM-EC	88.73 757	82.35 757	50.81 753	105.24 753	99.50 758	93.69 757	125.26 759	90.19 759	46.12 757	45.12 756	57.25 758	101.03 759	88.09 759	153.95 759	152.34 760	105.29 758	59.41 760	113.44 757	52.73 756	91.73 759	61.05 755

acva	88.73 757	82.35 757	50.81 753	105.24 753	99.50 758	93.69 757	125.26 759	90.19 759	46.12 757	45.12 756	57.25 758	101.03 759	88.09 759	153.95 759	152.34 760	105.29 758	59.41 760	113.44 757	52.73 756	91.73 759	61.05 755

Selective-IGEV-i16pa	99.10 759	136.42 759	18.03 719	1.63 692	1.03 666	188.26 761	3.57 717	184.13 762	171.49 762	89.33 761	181.04 760	121.37 761	199.53 762	226.69 762	143.13 759	134.07 761	21.81 753	32.22 750	4.64 731	2.18 695	121.36 760

test_example2	192.91 760	210.59 760	206.44 760	199.86 760	204.90 761	172.02 760	182.95 761	138.34 761	134.89 761	193.14 762	200.54 761	186.77 762	177.82 761	204.95 761	207.57 762	221.83 762	238.70 762	186.02 762	190.07 762	226.94 762	173.78 761

ccccc		492.94 761		530.37 761	529.69 762	476.06 762		494.48 763		446.40 763		473.27 763		541.46 763		660.58 763	458.79 763	353.88 763	309.98 763	597.94 763

GS-Stereo							0.35 212	1.31 363	0.53 149	0.38 111	0.39 74	0.32 70	0.33 103	0.45 44	0.29 88	0.20 311	0.12 56	0.16 101	0.13 121	0.17 155	0.18 188

FSD					0.52 513	0.54 245	0.58 487	0.71 89	0.54 153	0.54 220	0.53 164	0.60 267	0.52 275	0.58 112	0.56 382	0.51 653	0.48 670	0.50 650	0.49 658	0.50 627

Low-res two-view benchmark