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

NoBS	0.23 1	0.21 45	0.36 6	0.45 177	0.23 62	0.17 4	0.26 101	0.22 1	0.19 2	0.23 2	0.25 14	0.18 2	0.17 2	0.32 1	0.28 87	0.19 280	0.14 272	0.23 437	0.19 362	0.20 328	0.15 86

VeloStereo	0.28 25	0.20 29	0.43 51	0.39 46	0.27 152	0.17 4	0.15 1	0.34 2	0.33 47	0.33 80	0.27 27	0.39 153	0.28 65	0.47 60	0.28 87	0.23 445	0.22 537	0.21 356	0.19 362	0.23 433	0.25 441

flow	0.29 42	0.20 29	0.43 51	0.39 46	0.27 152	0.17 4	0.15 1	0.34 2	0.33 47	0.33 80	0.27 27	0.39 153	0.28 65	0.57 125	0.28 87	0.23 445	0.22 537	0.21 356	0.19 362	0.23 433	0.25 441

S2M2_XL	0.25 5	0.25 179	0.43 51	0.36 8	0.24 79	0.16 3	0.18 4	0.34 2	0.24 9	0.29 28	0.41 108	0.24 20	0.23 27	0.32 1	0.27 71	0.20 335	0.18 454	0.18 225	0.16 263	0.18 228	0.15 86
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
anonymous	0.29 42	0.23 102	0.45 73	0.40 68	0.26 134	0.22 13	0.24 79	0.35 5	0.36 77	0.43 171	0.60 226	0.24 20	0.27 54	0.53 106	0.24 18	0.16 121	0.12 67	0.18 225	0.14 183	0.15 83	0.14 37

WAFT-Stereo (ZS)	0.28 25	0.25 179	0.34 2	0.30 1	0.25 109	0.29 32	0.26 101	0.35 5	0.29 28	0.27 16	0.33 63	0.16 1	0.28 65	0.38 13	0.32 161	0.16 121	0.20 496	0.25 507	0.34 649	0.24 468	0.25 441

LGCAT	0.28 25	0.20 29	0.38 10	0.40 68	0.24 79	0.17 4	0.21 35	0.35 5	0.29 28	0.36 112	0.27 27	0.30 63	0.26 41	0.71 196	0.28 87	0.29 582	0.23 568	0.14 18	0.17 303	0.13 7	0.23 391

DepthFocus	0.25 5	0.19 13	0.40 28	0.38 32	0.28 193	0.21 10	0.22 45	0.36 8	0.24 9	0.29 28	0.35 76	0.20 5	0.22 21	0.39 16	0.23 10	0.18 227	0.14 272	0.21 356	0.20 403	0.17 169	0.13 11

Pro-Stereo	0.32 80	0.17 2	0.36 6	0.41 86	0.29 215	0.59 318	0.21 35	0.36 8	0.30 35	0.35 99	0.25 14	0.23 9	0.13 1	1.57 479	0.26 46	0.14 42	0.11 23	0.19 260	0.17 303	0.13 7	0.13 11

BLMT-Stereo	0.23 1	0.15 1	0.37 8	0.41 86	0.26 134	0.23 15	0.24 79	0.37 10	0.29 28	0.22 1	0.28 37	0.22 6	0.20 7	0.35 7	0.29 110	0.12 7	0.11 23	0.16 109	0.16 263	0.13 7	0.14 37

DF_test	0.26 10	0.18 3	0.39 17	0.41 86	0.30 240	0.11 1	0.26 101	0.41 11	0.37 80	0.31 59	0.35 76	0.22 6	0.25 33	0.41 30	0.25 29	0.19 280	0.13 168	0.16 109	0.15 212	0.21 381	0.19 257

depth_test_26	0.30 62	0.20 29	0.42 45	0.37 16	0.25 109	0.21 10	0.24 79	0.41 11	0.37 80	0.31 59	0.80 299	0.28 51	0.24 30	0.49 80	0.25 29	0.22 416	0.16 390	0.18 225	0.17 303	0.19 270	0.18 208

small-0shot	0.26 10	0.19 13	0.43 51	0.36 8	0.23 62	0.22 13	0.41 330	0.43 13	0.20 3	0.29 28	0.46 147	0.18 2	0.21 13	0.39 16	0.25 29	0.16 121	0.11 23	0.18 225	0.15 212	0.15 83	0.14 37

testmc14	0.26 10	0.18 3	0.41 39	0.38 32	0.20 28	0.42 114	0.29 143	0.43 13	0.26 16	0.30 46	0.34 67	0.32 86	0.30 86	0.34 5	0.32 161	0.13 22	0.11 23	0.13 1	0.10 1	0.14 36	0.14 37

FoundationStereo	0.26 10	0.23 102	0.41 39	0.40 68	0.24 79	0.32 46	0.22 45	0.43 13	0.24 9	0.31 59	0.25 14	0.30 63	0.32 115	0.36 8	0.27 71	0.16 121	0.12 67	0.15 62	0.11 11	0.13 7	0.14 37

LACA_dic	0.26 10	0.24 135	0.37 8	0.39 46	0.18 14	0.33 48	0.20 19	0.44 16	0.23 6	0.33 80	0.22 7	0.30 63	0.25 33	0.56 118	0.21 1	0.15 78	0.12 67	0.13 1	0.11 11	0.21 381	0.14 37

IGEV-Stereo+	0.46 227	0.23 102	0.51 128	0.42 102	0.46 504	0.15 2	0.19 11	0.45 17	0.37 80	0.28 23	0.25 14	0.31 73	0.41 183	1.43 450	0.31 146	0.18 227	0.13 168	0.15 62	0.12 62	1.09 722	1.74 736

mm1	0.25 5	0.20 29	0.38 10	0.39 46	0.24 79	0.25 16	0.20 19	0.49 18	0.34 54	0.23 2	0.27 27	0.40 164	0.22 21	0.47 60	0.24 18	0.13 22	0.12 67	0.14 18	0.11 11	0.13 7	0.15 86

Foundation-i32	0.23 1	0.18 3	0.35 3	0.35 3	0.17 1	0.25 16	0.22 45	0.49 18	0.18 1	0.23 2	0.17 2	0.37 139	0.31 100	0.32 1	0.24 18	0.16 121	0.12 67	0.13 1	0.11 11	0.14 36	0.13 11

DEFOM-Stereo	0.34 99	0.23 102	0.46 79	0.44 152	0.29 215	0.79 445	0.23 64	0.50 20	0.39 93	0.38 136	0.32 57	0.23 9	0.25 33	1.21 387	0.28 87	0.17 172	0.12 67	0.15 62	0.11 11	0.14 36	0.16 146

MGA	0.28 25	0.20 29	0.43 51	0.38 32	0.27 152	0.44 135	0.20 19	0.51 21	0.39 93	0.30 46	0.32 57	0.31 73	0.19 3	0.49 80	0.25 29	0.15 78	0.12 67	0.15 62	0.12 62	0.14 36	0.16 146

LACA3	0.28 25	0.22 70	0.39 17	0.36 8	0.20 28	0.37 74	0.38 283	0.51 21	0.29 28	0.30 46	0.27 27	0.26 33	0.31 100	0.74 209	0.23 10	0.17 172	0.12 67	0.13 1	0.10 1	0.15 83	0.13 11

Wavelet-MonSter	0.29 42	0.21 45	0.51 128	0.41 86	0.27 152	0.26 21	0.25 88	0.51 21	0.31 39	0.37 124	0.48 156	0.28 51	0.35 143	0.54 112	0.29 110	0.11 1	0.11 23	0.14 18	0.11 11	0.13 7	0.13 11

derf	0.26 10	0.22 70	0.42 45	0.42 102	0.24 79	0.26 21	0.19 11	0.52 24	0.37 80	0.27 16	0.26 23	0.39 153	0.21 13	0.49 80	0.24 18	0.14 42	0.13 168	0.14 18	0.12 62	0.12 1	0.16 146

LACA1	0.26 10	0.21 45	0.40 28	0.35 3	0.18 14	0.31 42	0.27 118	0.52 24	0.26 16	0.31 59	0.22 7	0.25 25	0.32 115	0.48 72	0.26 46	0.16 121	0.12 67	0.14 18	0.12 62	0.15 83	0.13 11

mm2	0.26 10	0.20 29	0.38 10	0.39 46	0.24 79	0.25 16	0.20 19	0.53 26	0.34 54	0.23 2	0.27 27	0.40 164	0.22 21	0.47 60	0.24 18	0.13 22	0.12 67	0.14 18	0.11 11	0.13 7	0.15 86

LiteMatch	0.34 99	0.26 210	0.38 10	0.47 215	0.26 134	0.35 57	0.31 169	0.53 26	0.34 54	0.30 46	0.27 27	0.40 164	0.51 292	0.47 60	0.75 485	0.22 416	0.12 67	0.19 260	0.16 263	0.19 270	0.26 466

GeoVLM	0.27 18	0.20 29	0.38 10	0.39 46	0.24 79	0.35 57	0.20 19	0.53 26	0.33 47	0.30 46	0.27 27	0.40 164	0.26 41	0.47 60	0.28 87	0.13 22	0.12 67	0.13 1	0.11 11	0.13 7	0.15 86

MonSter++	0.27 18	0.20 29	0.38 10	0.39 46	0.24 79	0.35 57	0.20 19	0.53 26	0.33 47	0.30 46	0.27 27	0.39 153	0.26 41	0.47 60	0.28 87	0.13 22	0.12 67	0.14 18	0.11 11	0.13 7	0.15 86

StereoAnything_RVC	0.49 255	1.60 730	0.87 386	0.37 16	0.21 39	0.26 21	0.21 35	0.53 26	0.23 6	0.23 2	0.21 6	0.19 4	0.35 143	1.29 404	0.23 10	0.22 416	0.11 23	0.15 62	0.11 11	2.36 738	0.13 11

TT111	0.28 25	0.22 70	0.45 73	0.39 46	0.24 79	0.30 36	0.20 19	0.54 31	0.38 86	0.32 70	0.23 11	0.49 220	0.26 41	0.48 72	0.28 87	0.14 42	0.13 168	0.16 109	0.13 131	0.13 7	0.17 181

AdaDepth	0.33 89	0.23 102	0.69 263	0.46 194	0.29 215	0.44 135	0.24 79	0.54 31	0.38 86	0.33 80	0.38 93	0.26 33	0.31 100	0.81 240	0.27 71	0.12 7	0.13 168	0.16 109	0.13 131	0.16 123	0.20 294

CAR	0.28 25	0.19 13	0.44 64	0.38 32	0.26 134	0.39 84	0.20 19	0.55 33	0.38 86	0.36 112	0.34 67	0.29 55	0.19 3	0.52 103	0.26 46	0.14 42	0.12 67	0.15 62	0.12 62	0.14 36	0.15 86

MSE-Stereo	0.27 18	0.20 29	0.44 64	0.38 32	0.26 134	0.39 84	0.20 19	0.55 33	0.38 86	0.30 46	0.34 67	0.29 55	0.19 3	0.49 80	0.25 29	0.14 42	0.12 67	0.15 62	0.12 62	0.14 36	0.15 86

LiteMatch*	0.28 25	0.20 29	0.53 141	0.39 46	0.28 193	0.31 42	0.23 64	0.55 33	0.39 93	0.30 46	0.28 37	0.35 118	0.29 73	0.47 60	0.26 46	0.15 78	0.12 67	0.15 62	0.12 62	0.14 36	0.16 146

UniTT-Stereo	0.38 157	0.24 135	0.67 251	0.49 259	0.36 383	0.40 88	0.32 194	0.55 33	0.55 187	0.55 255	0.55 207	0.36 127	0.31 100	0.59 139	0.52 377	0.21 377	0.15 352	0.17 170	0.15 212	0.19 270	0.17 181

PSi22a	0.24 4	0.18 3	0.32 1	0.35 3	0.19 21	0.25 16	0.20 19	0.57 37	0.20 3	0.24 10	0.16 1	0.39 153	0.31 100	0.32 1	0.23 10	0.16 121	0.12 67	0.13 1	0.12 62	0.13 7	0.15 86

416test1013	0.30 62	0.22 70	0.61 199	0.43 125	0.33 320	0.46 152	0.22 45	0.58 38	0.39 93	0.33 80	0.25 14	0.27 41	0.31 100	0.44 46	0.28 87	0.15 78	0.13 168	0.15 62	0.11 11	0.15 83	0.14 37

Anonymus	0.33 89	0.22 70	0.43 51	0.47 215	0.28 193	0.43 125	0.24 79	0.58 38	0.41 115	0.35 99	0.32 57	0.50 229	0.40 180	0.58 130	0.34 189	0.15 78	0.12 67	0.18 225	0.17 303	0.15 83	0.20 294

monsterstereo	0.36 128	0.21 45	0.53 141	0.48 237	0.36 383	0.27 26	0.29 143	0.58 38	0.52 170	0.45 187	0.61 229	0.26 33	0.27 54	1.23 389	0.28 87	0.14 42	0.12 67	0.15 62	0.12 62	0.16 123	0.13 11

MLG-Stereo_test2	0.27 18	0.22 70	0.40 28	0.39 46	0.24 79	0.35 57	0.18 4	0.58 38	0.23 6	0.28 23	0.24 12	0.34 114	0.19 3	0.79 235	0.24 18	0.16 121	0.11 23	0.15 62	0.11 11	0.13 7	0.14 37

LGtest1	0.28 25	0.23 102	0.46 79	0.42 102	0.22 47	0.41 101	0.19 11	0.58 38	0.29 28	0.30 46	0.25 14	0.29 55	0.29 73	0.57 125	0.26 46	0.18 227	0.12 67	0.16 109	0.12 62	0.14 36	0.16 146

416test	0.29 42	0.22 70	0.59 176	0.44 152	0.33 320	0.43 125	0.22 45	0.59 43	0.38 86	0.31 59	0.24 12	0.26 33	0.30 86	0.41 30	0.27 71	0.15 78	0.12 67	0.14 18	0.11 11	0.15 83	0.14 37

MCSU-Stereo	0.29 42	0.18 3	0.43 51	0.37 16	0.19 21	0.35 57	0.39 302	0.59 43	0.42 117	0.37 124	0.41 108	0.37 139	0.23 27	0.48 72	0.30 127	0.15 78	0.12 67	0.13 1	0.10 1	0.13 7	0.14 37

PSi22b	0.25 5	0.18 3	0.35 3	0.36 8	0.19 21	0.20 8	0.20 19	0.59 43	0.25 14	0.23 2	0.19 4	0.45 194	0.34 132	0.38 13	0.25 29	0.14 42	0.12 67	0.13 1	0.12 62	0.13 7	0.15 86

BridgeDepth_RVC	0.27 18	0.20 29	0.40 28	0.34 2	0.19 21	0.46 152	0.19 11	0.59 43	0.28 22	0.30 46	0.29 44	0.26 33	0.32 115	0.45 49	0.30 127	0.17 172	0.11 23	0.13 1	0.12 62	0.15 83	0.13 11
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GREAT-IGEV	0.34 99	0.22 70	0.54 147	0.40 68	0.31 264	0.36 68	0.28 128	0.59 43	0.66 240	0.28 23	0.51 177	0.29 55	0.29 73	0.86 263	0.28 87	0.15 78	0.12 67	0.15 62	0.11 11	0.17 169	0.16 146
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
dual_stereo	0.29 42	0.21 45	0.39 17	0.40 68	0.23 62	0.25 16	0.22 45	0.59 43	0.32 45	0.33 80	0.26 23	0.40 164	0.23 27	0.86 263	0.30 127	0.16 121	0.13 168	0.14 18	0.11 11	0.14 36	0.14 37

SCION-M(vits-remse)	0.36 128	0.19 13	1.34 565	0.68 573	0.22 47	0.55 280	0.31 169	0.60 49	0.44 128	0.29 28	0.28 37	0.23 9	0.21 13	0.61 148	0.26 46	0.24 470	0.19 476	0.14 18	0.11 11	0.14 36	0.14 37

SCION-Mon(vits-remp)	0.47 239	0.51 590	1.34 565	0.68 573	1.27 729	1.58 642	0.31 169	0.60 49	0.44 128	0.29 28	0.28 37	0.23 9	0.21 13	0.61 148	0.26 46	0.11 1	0.11 23	0.14 18	0.11 11	0.14 36	0.14 37

monster-pro	0.29 42	0.19 13	0.48 97	0.37 16	0.22 47	0.55 280	0.31 169	0.60 49	0.44 128	0.29 28	0.28 37	0.23 9	0.20 7	0.60 143	0.26 46	0.11 1	0.11 23	0.14 18	0.11 11	0.14 36	0.14 37

BStereo	0.41 180	0.27 243	1.63 603	0.43 125	0.29 215	0.55 280	0.40 315	0.60 49	0.54 178	0.37 124	0.36 80	0.38 148	0.29 73	0.66 177	0.41 282	0.13 22	0.14 272	0.15 62	0.19 362	0.16 123	0.18 208

HiDET	0.27 18	0.19 13	0.39 17	0.39 46	0.24 79	0.30 36	0.21 35	0.60 49	0.35 64	0.27 16	0.30 50	0.33 102	0.25 33	0.50 94	0.32 161	0.14 42	0.12 67	0.14 18	0.11 11	0.13 7	0.16 146

CSFM-Stereo	0.28 25	0.19 13	0.39 17	0.40 68	0.21 39	0.40 88	0.21 35	0.60 49	0.33 47	0.32 70	0.29 44	0.31 73	0.29 73	0.49 80	0.27 71	0.15 78	0.14 272	0.14 18	0.11 11	0.14 36	0.14 37

MonStereo	0.29 42	0.19 13	0.47 89	0.37 16	0.22 47	0.55 280	0.31 169	0.60 49	0.44 128	0.29 28	0.28 37	0.23 9	0.20 7	0.60 143	0.26 46	0.11 1	0.11 23	0.14 18	0.11 11	0.14 36	0.14 37

Monster-pub-eth3d	0.29 42	0.19 13	0.48 97	0.37 16	0.22 47	0.55 280	0.31 169	0.60 49	0.44 128	0.29 28	0.29 44	0.23 9	0.21 13	0.59 139	0.26 46	0.11 1	0.11 23	0.14 18	0.11 11	0.14 36	0.14 37

MonSter	0.29 42	0.19 13	0.48 97	0.37 16	0.22 47	0.55 280	0.31 169	0.60 49	0.44 128	0.29 28	0.29 44	0.23 9	0.20 7	0.60 143	0.26 46	0.11 1	0.11 23	0.14 18	0.11 11	0.14 36	0.14 37

MGS-Stereo	0.43 203	0.28 269	0.61 199	0.46 194	0.28 193	0.49 196	0.33 204	0.60 49	0.89 321	0.47 194	1.32 515	0.51 234	0.32 115	0.66 177	0.39 253	0.20 335	0.16 390	0.18 225	0.16 263	0.18 228	0.18 208

rgla	0.30 62	0.22 70	0.60 189	0.43 125	0.33 320	0.46 152	0.23 64	0.61 59	0.40 108	0.31 59	0.25 14	0.26 33	0.27 54	0.46 56	0.27 71	0.15 78	0.13 168	0.14 18	0.11 11	0.15 83	0.15 86

test410_97500	0.30 62	0.21 45	0.56 160	0.40 68	0.28 193	0.49 196	0.18 4	0.61 59	0.39 93	0.31 59	0.30 50	0.32 86	0.32 115	0.47 60	0.26 46	0.12 7	0.13 168	0.14 18	0.11 11	0.14 36	0.18 208

2.75w_new	0.33 89	0.24 135	0.51 128	0.36 8	0.24 79	0.41 101	0.42 343	0.61 59	0.40 108	0.50 223	0.44 133	0.24 20	0.34 132	0.77 224	0.34 189	0.13 22	0.11 23	0.14 18	0.11 11	0.13 7	0.13 11

S2M2_L	0.35 113	0.28 269	0.47 89	0.43 125	0.30 240	0.31 42	0.16 3	0.61 59	0.68 245	0.32 70	0.49 165	0.47 210	0.34 132	0.40 23	0.33 178	0.25 497	0.22 537	0.20 311	0.22 476	0.25 482	0.23 391
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
F5.5	0.28 25	0.22 70	0.39 17	0.41 86	0.17 1	0.46 152	0.28 128	0.62 63	0.30 35	0.26 12	0.36 80	0.32 86	0.30 86	0.45 49	0.21 1	0.14 42	0.13 168	0.17 170	0.15 212	0.17 169	0.12 1

F8.5	0.28 25	0.21 45	0.40 28	0.42 102	0.17 1	0.36 68	0.26 101	0.62 63	0.28 22	0.29 28	0.36 80	0.31 73	0.30 86	0.53 106	0.21 1	0.15 78	0.11 23	0.17 170	0.15 212	0.16 123	0.12 1

FORCE_9	0.28 25	0.21 45	0.40 28	0.42 102	0.17 1	0.36 68	0.26 101	0.62 63	0.27 19	0.29 28	0.36 80	0.31 73	0.30 86	0.53 106	0.21 1	0.14 42	0.11 23	0.17 170	0.15 212	0.16 123	0.12 1

FORCE_4	0.30 62	0.21 45	0.49 107	0.43 125	0.18 14	0.44 135	0.37 270	0.62 63	0.25 14	0.29 28	0.37 90	0.32 86	0.32 115	0.58 130	0.25 29	0.17 172	0.12 67	0.18 225	0.16 263	0.16 123	0.13 11

test410	0.30 62	0.22 70	0.57 166	0.39 46	0.29 215	0.49 196	0.18 4	0.62 63	0.39 93	0.31 59	0.30 50	0.30 63	0.32 115	0.46 56	0.26 46	0.12 7	0.13 168	0.14 18	0.11 11	0.14 36	0.18 208

PipStereo	0.25 5	0.18 3	0.35 3	0.36 8	0.19 21	0.20 8	0.20 19	0.62 63	0.24 9	0.23 2	0.19 4	0.45 194	0.34 132	0.39 16	0.25 29	0.14 42	0.12 67	0.13 1	0.11 11	0.13 7	0.15 86

FORCE_8	0.28 25	0.21 45	0.39 17	0.43 125	0.17 1	0.37 74	0.28 128	0.63 69	0.28 22	0.30 46	0.39 95	0.32 86	0.31 100	0.52 103	0.21 1	0.15 78	0.11 23	0.16 109	0.15 212	0.17 169	0.12 1

over-8	0.30 62	0.24 135	0.44 64	0.44 152	0.17 1	0.47 170	0.26 101	0.63 69	0.30 35	0.31 59	0.32 57	0.35 118	0.37 160	0.70 189	0.27 71	0.18 227	0.13 168	0.13 1	0.11 11	0.16 123	0.14 37

IGEV	0.29 42	0.18 3	0.43 51	0.38 32	0.31 264	0.45 141	0.21 35	0.63 69	0.42 117	0.32 70	0.44 133	0.26 33	0.20 7	0.44 46	0.26 46	0.14 42	0.12 67	0.16 109	0.13 131	0.12 1	0.14 37

over v1	0.31 73	0.25 179	0.44 64	0.44 152	0.17 1	0.49 196	0.26 101	0.64 72	0.31 39	0.32 70	0.31 56	0.35 118	0.42 193	0.72 200	0.31 146	0.18 227	0.12 67	0.13 1	0.11 11	0.16 123	0.14 37

over-9	0.31 73	0.25 179	0.45 73	0.44 152	0.17 1	0.46 152	0.26 101	0.64 72	0.30 35	0.31 59	0.32 57	0.35 118	0.38 169	0.70 189	0.27 71	0.18 227	0.12 67	0.13 1	0.11 11	0.16 123	0.14 37

qqai	0.27 18	0.22 70	0.44 64	0.42 102	0.23 62	0.28 28	0.19 11	0.64 72	0.37 80	0.27 16	0.25 14	0.42 176	0.21 13	0.49 80	0.25 29	0.15 78	0.13 168	0.14 18	0.12 62	0.12 1	0.16 146

LACA2	0.29 42	0.23 102	0.52 136	0.36 8	0.18 14	0.40 88	0.38 283	0.64 72	0.27 19	0.29 28	0.33 63	0.36 127	0.26 41	0.47 60	0.24 18	0.16 121	0.12 67	0.13 1	0.11 11	0.16 123	0.12 1

DDF-Stereo	0.39 167	0.24 135	0.53 141	0.51 300	0.45 495	0.30 36	0.23 64	0.64 72	0.34 54	0.34 93	0.40 105	0.37 139	0.48 250	0.94 292	0.35 202	0.24 470	0.12 67	0.18 225	0.13 131	0.85 708	0.19 257

FlowAnything_test	0.41 180	0.27 243	0.67 251	0.60 471	0.33 320	0.62 336	0.35 237	0.64 72	0.48 151	0.46 192	0.36 80	0.45 194	0.37 160	0.54 112	0.52 377	0.25 497	0.19 476	0.28 559	0.33 643	0.22 406	0.22 365

F7	0.28 25	0.21 45	0.41 39	0.42 102	0.18 14	0.35 57	0.31 169	0.65 78	0.28 22	0.29 28	0.34 67	0.29 55	0.30 86	0.52 103	0.21 1	0.14 42	0.11 23	0.16 109	0.14 183	0.15 83	0.13 11

FORCE_4.5	0.29 42	0.23 102	0.48 97	0.41 86	0.17 1	0.30 36	0.36 254	0.65 78	0.32 45	0.23 2	0.34 67	0.23 9	0.29 73	0.65 174	0.22 7	0.18 227	0.11 23	0.16 109	0.15 212	0.14 36	0.12 1

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.35 113	0.25 179	0.72 274	0.43 125	0.23 62	0.53 255	0.20 19	0.65 78	0.53 174	0.39 149	0.28 37	0.33 102	0.31 100	0.49 80	0.29 110	0.22 416	0.18 454	0.24 466	0.19 362	0.28 521	0.25 441

Test_v1	0.28 25	0.21 45	0.39 17	0.35 3	0.25 109	0.31 42	0.29 143	0.65 78	0.39 93	0.29 28	0.34 67	0.25 25	0.25 33	0.49 80	0.25 29	0.15 78	0.11 23	0.14 18	0.13 131	0.13 7	0.13 11

LCMNet	0.30 62	0.19 13	0.38 10	0.39 46	0.25 109	0.32 46	0.22 45	0.65 78	0.58 200	0.28 23	0.33 63	0.33 102	0.29 73	0.58 130	0.32 161	0.14 42	0.13 168	0.14 18	0.11 11	0.13 7	0.17 181

4.5_new	0.31 73	0.25 179	0.46 79	0.38 32	0.24 79	0.52 245	0.36 254	0.65 78	0.35 64	0.48 206	0.43 123	0.27 41	0.27 54	0.42 36	0.26 46	0.14 42	0.10 2	0.15 62	0.13 131	0.17 169	0.15 86

4.5w-stereo	0.31 73	0.25 179	0.46 79	0.38 32	0.24 79	0.52 245	0.36 254	0.65 78	0.35 64	0.48 206	0.43 123	0.27 41	0.27 54	0.42 36	0.26 46	0.14 42	0.10 2	0.15 62	0.13 131	0.17 169	0.15 86

LoS_RVC	0.45 215	0.29 302	0.48 97	0.49 259	0.83 672	0.51 233	0.43 362	0.65 78	0.44 128	0.47 194	0.78 291	0.44 184	0.60 371	0.59 139	0.37 236	0.14 42	0.12 67	0.14 18	0.10 1	0.14 36	1.08 721

PhaseNet	0.35 113	0.24 135	0.47 89	0.45 177	0.28 193	0.56 293	0.24 79	0.66 86	0.44 128	0.32 70	0.39 95	0.54 256	0.32 115	0.57 125	0.40 270	0.15 78	0.13 168	0.20 311	0.20 403	0.17 169	0.22 365

1w_stereo	0.36 128	0.21 45	0.47 89	0.44 152	0.27 152	0.47 170	0.54 491	0.66 86	0.51 166	0.44 178	0.67 252	0.25 25	0.45 224	0.62 155	0.34 189	0.12 7	0.10 2	0.14 18	0.11 11	0.14 36	0.15 86

IGEV-BASED-STEREO-	0.71 430	3.18 765	2.55 664	0.40 68	0.24 79	0.42 114	0.23 64	0.66 86	0.46 145	0.47 194	0.45 140	0.33 102	0.27 54	0.58 130	0.30 127	1.34 740	0.10 2	0.22 398	0.19 362	0.45 640	1.32 729

FORCE_6	0.28 25	0.22 70	0.42 45	0.40 68	0.17 1	0.41 101	0.28 128	0.67 89	0.29 28	0.29 28	0.34 67	0.25 25	0.28 65	0.51 97	0.23 10	0.15 78	0.11 23	0.17 170	0.16 263	0.17 169	0.12 1

WQFJA1++	1.34 636	0.23 102	0.51 128	0.40 68	0.29 215	0.46 152	0.20 19	0.67 89	0.31 39	0.40 161	0.39 95	0.34 114	0.39 175	0.66 177	0.28 87	0.19 280	0.13 168	0.16 109	0.13 131	20.39 788	0.17 181

VIP-Stereo	0.37 138	0.25 179	0.62 209	0.41 86	0.46 504	0.82 461	0.22 45	0.67 89	0.48 151	0.32 70	0.55 207	0.37 139	0.31 100	0.85 259	0.28 87	0.18 227	0.12 67	0.16 109	0.12 62	0.15 83	0.14 37

F4.4	0.29 42	0.22 70	0.46 79	0.40 68	0.17 1	0.40 88	0.30 156	0.68 92	0.26 16	0.32 70	0.29 44	0.33 102	0.36 152	0.51 97	0.28 87	0.17 172	0.11 23	0.16 109	0.13 131	0.17 169	0.13 11

over-6	0.32 80	0.24 135	0.45 73	0.41 86	0.17 1	0.41 101	0.31 169	0.68 92	0.31 39	0.32 70	0.36 80	0.30 63	0.36 152	0.85 259	0.28 87	0.20 335	0.12 67	0.14 18	0.11 11	0.17 169	0.14 37

asda	0.31 73	0.24 135	0.51 128	0.39 46	0.24 79	0.43 125	0.33 204	0.68 92	0.40 108	0.39 149	0.44 133	0.27 41	0.35 143	0.55 115	0.31 146	0.12 7	0.10 2	0.14 18	0.11 11	0.14 36	0.13 11

4w-stereo	0.32 80	0.25 179	0.52 136	0.38 32	0.25 109	0.46 152	0.28 128	0.68 92	0.35 64	0.43 171	0.45 140	0.28 51	0.39 175	0.63 165	0.31 146	0.12 7	0.10 2	0.15 62	0.12 62	0.14 36	0.14 37

LG-Stereo_L1	0.31 73	0.24 135	0.49 107	0.38 32	0.27 152	0.28 28	0.21 35	0.68 92	0.29 28	0.27 16	0.25 14	0.25 25	0.22 21	1.25 392	0.24 18	0.16 121	0.12 67	0.15 62	0.12 62	0.14 36	0.13 11

IGEV-RUCA	0.38 157	0.24 135	0.51 128	0.51 300	0.36 383	0.59 318	0.23 64	0.68 92	0.52 170	0.39 149	0.50 173	0.44 184	0.31 100	0.86 263	0.31 146	0.24 470	0.13 168	0.16 109	0.12 62	0.20 328	0.21 329

aanet-32k-new	0.37 138	0.27 243	0.97 441	0.44 152	0.24 79	0.50 220	0.32 194	0.69 98	0.38 86	0.35 99	0.42 120	0.36 127	0.55 324	0.79 235	0.25 29	0.17 172	0.11 23	0.16 109	0.12 62	0.19 270	0.14 37

Monster-pub-mixall	0.32 80	0.20 29	0.44 64	0.37 16	0.22 47	0.28 28	0.18 4	0.69 98	0.36 77	0.37 124	0.36 80	0.27 41	0.20 7	1.43 450	0.25 29	0.15 78	0.12 67	0.13 1	0.11 11	0.12 1	0.15 86

zero-FE	0.38 157	0.24 135	0.54 147	0.48 237	0.46 504	0.29 32	0.23 64	0.69 98	0.34 54	0.34 93	0.41 108	0.37 139	0.49 269	0.68 186	0.35 202	0.23 445	0.12 67	0.18 225	0.13 131	0.82 705	0.19 257

2.25w	0.35 113	0.24 135	0.55 152	0.38 32	0.24 79	0.44 135	0.25 88	0.69 98	0.42 117	0.49 214	0.59 224	0.27 41	0.35 143	0.83 248	0.37 236	0.13 22	0.11 23	0.14 18	0.12 62	0.13 7	0.17 181

4.25_new	0.32 80	0.27 243	0.49 107	0.40 68	0.27 152	0.49 196	0.39 302	0.69 98	0.35 64	0.40 161	0.43 123	0.27 41	0.36 152	0.48 72	0.32 161	0.12 7	0.10 2	0.15 62	0.11 11	0.14 36	0.13 11

4.5w_new	0.32 80	0.27 243	0.49 107	0.40 68	0.27 152	0.49 196	0.39 302	0.69 98	0.35 64	0.40 161	0.43 123	0.27 41	0.36 152	0.48 72	0.32 161	0.12 7	0.10 2	0.15 62	0.11 11	0.14 36	0.13 11

4.25w-stereo	0.32 80	0.27 243	0.49 107	0.40 68	0.27 152	0.49 196	0.39 302	0.69 98	0.35 64	0.40 161	0.43 123	0.27 41	0.36 152	0.48 72	0.32 161	0.12 7	0.10 2	0.15 62	0.12 62	0.14 36	0.13 11

2.5w	0.33 89	0.23 102	0.53 141	0.41 86	0.25 109	0.42 114	0.38 283	0.69 98	0.35 64	0.38 136	0.54 201	0.24 20	0.26 41	0.91 284	0.29 110	0.13 22	0.10 2	0.14 18	0.13 131	0.14 36	0.15 86

monsters	0.35 113	0.21 45	0.49 107	0.43 125	0.39 427	0.34 53	0.26 101	0.69 98	0.44 128	0.49 214	0.41 108	0.23 9	0.26 41	1.38 432	0.27 71	0.14 42	0.11 23	0.14 18	0.12 62	0.13 7	0.15 86

FORCE_4.6	0.29 42	0.22 70	0.48 97	0.40 68	0.17 1	0.48 185	0.38 283	0.70 107	0.33 47	0.26 12	0.36 80	0.30 63	0.30 86	0.42 36	0.22 7	0.17 172	0.11 23	0.16 109	0.14 183	0.17 169	0.12 1

GREATEN-IGEV_RVC	0.33 89	0.26 210	0.65 238	0.44 152	0.23 62	0.36 68	0.26 101	0.70 107	0.39 93	0.33 80	0.36 80	0.36 127	0.24 30	0.64 168	0.36 221	0.17 172	0.14 272	0.21 356	0.18 334	0.22 406	0.17 181

3.75w	0.34 99	0.23 102	0.50 118	0.39 46	0.30 240	0.62 336	0.36 254	0.70 107	0.38 86	0.44 178	0.49 165	0.25 25	0.36 152	0.72 200	0.28 87	0.13 22	0.09 1	0.14 18	0.12 62	0.13 7	0.15 86

aanet-new	0.41 180	0.27 243	0.70 269	0.48 237	0.38 415	0.73 410	0.29 143	0.71 110	0.39 93	0.38 136	0.51 177	0.36 127	0.73 425	0.98 310	0.31 146	0.17 172	0.12 67	0.17 170	0.13 131	0.19 270	0.16 146

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.37 138	0.24 135	0.63 214	0.43 125	0.40 442	0.46 152	0.39 302	0.71 110	0.56 191	0.58 266	0.68 255	0.36 127	0.26 41	0.51 97	0.30 127	0.16 121	0.12 67	0.19 260	0.15 212	0.15 83	0.14 37

gcap_with_dpt	0.36 128	0.24 135	0.64 229	0.43 125	0.39 427	0.50 220	0.44 383	0.71 110	0.50 161	0.56 261	0.67 252	0.32 86	0.30 86	0.39 16	0.29 110	0.16 121	0.12 67	0.19 260	0.15 212	0.14 36	0.14 37

BridgeDepth	0.30 62	0.21 45	0.39 17	0.41 86	0.18 14	0.57 298	0.32 194	0.71 110	0.35 64	0.27 16	0.26 23	0.39 153	0.43 202	0.48 72	0.29 110	0.14 42	0.10 2	0.13 1	0.12 62	0.15 83	0.13 11
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
252Zero-FE	0.29 42	0.24 135	0.47 89	0.42 102	0.25 109	0.29 32	0.19 11	0.71 110	0.49 156	0.32 70	0.34 67	0.22 6	0.25 33	0.43 42	0.30 127	0.16 121	0.13 168	0.14 18	0.12 62	0.13 7	0.15 86

FSD					0.52 544	0.54 273	0.58 521	0.71 110	0.54 178	0.54 248	0.53 190	0.60 294	0.52 302	0.58 130	0.56 409	0.51 689	0.48 710	0.50 685	0.49 696	0.50 660

MLG-Stereo_test1	0.29 42	0.21 45	0.42 45	0.41 86	0.25 109	0.37 74	0.20 19	0.71 110	0.20 3	0.25 11	0.17 2	0.33 102	0.26 41	0.92 287	0.26 46	0.15 78	0.11 23	0.16 109	0.11 11	0.13 7	0.13 11

SGD-Stereo	0.34 99	0.22 70	0.44 64	0.39 46	0.20 28	0.42 114	0.22 45	0.71 110	0.33 47	0.43 171	0.34 67	0.27 41	0.35 143	1.15 369	0.33 178	0.21 377	0.11 23	0.16 109	0.13 131	0.17 169	0.15 86

PointNet	0.29 42	0.19 13	0.40 28	0.40 68	0.23 62	0.38 82	0.28 128	0.72 118	0.40 108	0.26 12	0.32 57	0.39 153	0.22 21	0.50 94	0.27 71	0.15 78	0.13 168	0.17 170	0.12 62	0.15 83	0.14 37

aanet-new-24k	0.35 113	0.24 135	0.62 209	0.43 125	0.25 109	0.53 255	0.30 156	0.72 118	0.39 93	0.41 168	0.63 233	0.35 118	0.48 250	0.46 56	0.26 46	0.14 42	0.11 23	0.16 109	0.13 131	0.18 228	0.15 86

aanet-new-10k	0.37 138	0.24 135	0.98 445	0.48 237	0.24 79	0.66 372	0.25 88	0.72 118	0.43 123	0.39 149	0.42 120	0.40 164	0.52 302	0.42 36	0.30 127	0.16 121	0.12 67	0.16 109	0.13 131	0.19 270	0.15 86

GCAP-Stereo-cres-4k	0.37 138	0.23 102	0.62 209	0.50 282	0.29 215	0.74 414	0.39 302	0.72 118	0.48 151	0.38 136	0.51 177	0.36 127	0.50 282	0.45 49	0.31 146	0.15 78	0.12 67	0.17 170	0.13 131	0.17 169	0.15 86

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.37 138	0.24 135	0.61 199	0.42 102	0.40 442	0.48 185	0.41 330	0.72 118	0.58 200	0.55 255	0.65 242	0.32 86	0.27 54	0.41 30	0.33 178	0.17 172	0.12 67	0.20 311	0.16 263	0.14 36	0.14 37

VMStereo-Base	0.39 167	0.25 179	0.47 89	0.37 16	0.22 47	0.39 84	0.33 204	0.72 118	0.87 315	0.43 171	0.69 260	0.60 294	0.33 124	0.76 221	0.37 236	0.18 227	0.14 272	0.15 62	0.12 62	0.17 169	0.18 208

3w_stereo	0.35 113	0.25 179	0.60 189	0.41 86	0.21 39	0.52 245	0.53 476	0.72 118	0.47 148	0.47 194	0.50 173	0.23 9	0.45 224	0.49 80	0.30 127	0.13 22	0.10 2	0.15 62	0.12 62	0.15 83	0.17 181

test_for_model	0.37 138	0.24 135	0.61 199	0.42 102	0.40 442	0.48 185	0.41 330	0.72 118	0.58 200	0.55 255	0.65 242	0.32 86	0.27 54	0.41 30	0.33 178	0.17 172	0.12 67	0.20 311	0.16 263	0.14 36	0.14 37

GELT-Stereo	0.35 113	0.23 102	0.50 118	0.45 177	0.36 383	0.33 48	0.31 169	0.73 126	0.61 219	0.53 245	0.41 108	0.38 148	0.34 132	0.60 143	0.32 161	0.13 22	0.11 23	0.17 170	0.16 263	0.16 123	0.15 86

aanet-new-14k	0.37 138	0.26 210	0.93 417	0.47 215	0.23 62	0.45 141	0.33 204	0.73 126	0.62 224	0.40 161	0.49 165	0.30 63	0.63 383	0.42 36	0.30 127	0.16 121	0.12 67	0.16 109	0.12 62	0.21 381	0.16 146

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.37 138	0.24 135	0.63 214	0.43 125	0.41 464	0.49 196	0.41 330	0.73 126	0.60 213	0.56 261	0.66 248	0.31 73	0.26 41	0.42 36	0.31 146	0.16 121	0.11 23	0.19 260	0.15 212	0.15 83	0.14 37

DispViT+	0.34 99	0.20 29	0.40 28	0.37 16	0.55 568	0.30 36	0.23 64	0.73 126	0.58 200	0.33 80	0.35 76	0.30 63	0.25 33	1.13 365	0.29 110	0.16 121	0.12 67	0.13 1	0.10 1	0.13 7	0.15 86

3.5w_stereo	0.35 113	0.27 243	0.55 152	0.38 32	0.25 109	0.54 273	0.34 221	0.73 126	0.40 108	0.46 192	0.45 140	0.31 73	0.38 169	0.80 239	0.40 270	0.12 7	0.10 2	0.15 62	0.12 62	0.14 36	0.16 146

rvit_stereo_0083	0.49 255	0.34 441	0.85 374	0.57 428	0.36 383	0.49 196	0.43 362	0.73 126	1.05 408	0.50 223	0.57 218	0.55 262	0.50 282	0.92 287	0.50 365	0.25 497	0.25 594	0.24 466	0.20 403	0.25 482	0.19 257

gcap-zeroshot	0.36 128	0.24 135	0.63 214	0.42 102	0.40 442	0.47 170	0.41 330	0.73 126	0.56 191	0.54 248	0.63 233	0.33 102	0.27 54	0.39 16	0.33 178	0.17 172	0.12 67	0.19 260	0.16 263	0.14 36	0.14 37

testlalala	0.36 128	0.24 135	0.63 214	0.42 102	0.40 442	0.47 170	0.41 330	0.73 126	0.56 191	0.54 248	0.63 233	0.33 102	0.27 54	0.39 16	0.33 178	0.17 172	0.12 67	0.19 260	0.16 263	0.14 36	0.14 37

XX-TBD	0.47 239	0.71 657	0.39 17	0.81 655	0.25 109	0.57 298	0.26 101	0.73 126	1.30 569	0.78 323	1.01 365	0.45 194	0.33 124	0.49 80	0.39 253	0.20 335	0.15 352	0.15 62	0.11 11	0.17 169	0.15 86

FORCE_5	0.29 42	0.21 45	0.43 51	0.44 152	0.18 14	0.37 74	0.22 45	0.74 135	0.27 19	0.27 16	0.37 90	0.37 139	0.28 65	0.50 94	0.22 7	0.15 78	0.10 2	0.17 170	0.16 263	0.18 228	0.12 1

PStereo	0.65 383	1.00 690	0.53 141	0.48 237	0.35 367	1.06 547	0.62 546	0.74 135	0.96 358	0.67 298	0.41 108	0.55 262	0.65 395	1.04 330	0.78 496	0.63 712	0.28 618	0.38 650	0.34 649	0.75 701	0.73 699

aanet-new-70k	0.37 138	0.23 102	0.94 425	0.43 125	0.22 47	0.50 220	0.30 156	0.74 135	0.34 54	0.34 93	0.41 108	0.31 73	0.51 292	1.04 330	0.26 46	0.13 22	0.12 67	0.16 109	0.12 62	0.16 123	0.14 37

rvit_stereo_0081	0.46 227	0.34 441	0.72 274	0.56 406	0.35 367	0.41 101	0.44 383	0.74 135	1.04 402	0.49 214	0.52 186	0.51 234	0.49 269	0.86 263	0.47 337	0.25 497	0.20 496	0.22 398	0.19 362	0.26 498	0.19 257

rvit_stereo_0082	0.46 227	0.34 441	0.72 274	0.56 406	0.35 367	0.41 101	0.44 383	0.74 135	1.04 402	0.49 214	0.52 186	0.51 234	0.49 269	0.86 263	0.47 337	0.25 497	0.20 496	0.22 398	0.19 362	0.26 498	0.19 257

aanet-new-90k	0.37 138	0.24 135	0.98 445	0.42 102	0.25 109	0.43 125	0.35 237	0.75 140	0.35 64	0.29 28	0.41 108	0.31 73	0.50 282	1.00 316	0.24 18	0.13 22	0.12 67	0.16 109	0.12 62	0.19 270	0.13 11

aanet-new-28k	0.34 99	0.24 135	0.83 355	0.44 152	0.22 47	0.47 170	0.29 143	0.75 140	0.40 108	0.37 124	0.41 108	0.37 139	0.49 269	0.40 23	0.28 87	0.15 78	0.12 67	0.16 109	0.13 131	0.22 406	0.17 181

aanet-new-22k	0.35 113	0.23 102	0.86 383	0.45 177	0.23 62	0.47 170	0.23 64	0.75 140	0.51 166	0.37 124	0.48 156	0.34 114	0.49 269	0.47 60	0.30 127	0.14 42	0.12 67	0.16 109	0.13 131	0.16 123	0.15 86

NLSM3	0.38 157	0.21 45	0.47 89	0.46 194	0.36 383	0.43 125	0.34 221	0.75 140	0.62 224	0.43 171	0.70 267	0.39 153	0.43 202	0.62 155	0.37 236	0.15 78	0.12 67	0.19 260	0.17 303	0.16 123	0.16 146

MLG-Stereo_test3	0.29 42	0.20 29	0.46 79	0.43 125	0.24 79	0.47 170	0.19 11	0.75 140	0.31 39	0.36 112	0.22 7	0.35 118	0.21 13	0.61 148	0.26 46	0.16 121	0.12 67	0.16 109	0.11 11	0.13 7	0.15 86

mms	0.42 196	0.29 302	0.60 189	0.47 215	0.33 320	0.43 125	0.46 408	0.75 140	0.50 161	0.36 112	0.61 229	0.44 184	0.30 86	1.39 436	0.34 189	0.16 121	0.14 272	0.18 225	0.15 212	0.19 270	0.21 329

aanet-new-16k	0.34 99	0.23 102	0.73 290	0.47 215	0.23 62	0.42 114	0.21 35	0.76 146	0.45 142	0.37 124	0.44 133	0.37 139	0.48 250	0.43 42	0.29 110	0.14 42	0.11 23	0.16 109	0.12 62	0.18 228	0.15 86

qwe	0.34 99	0.22 70	0.48 97	0.39 46	0.27 152	0.49 196	0.30 156	0.76 146	0.40 108	0.51 235	0.49 165	0.26 33	0.29 73	0.83 248	0.35 202	0.12 7	0.10 2	0.14 18	0.12 62	0.15 83	0.14 37

WCG-NET（raft）	0.46 227	0.23 102	0.59 176	0.42 102	0.24 79	0.50 220	0.35 237	0.76 146	1.10 430	0.72 310	0.76 284	0.91 427	0.50 282	0.88 272	0.40 270	0.16 121	0.13 168	0.15 62	0.14 183	0.15 83	0.17 181

asd	0.32 80	0.22 70	0.49 107	0.40 68	0.25 109	0.47 170	0.30 156	0.77 149	0.35 64	0.44 178	0.40 105	0.28 51	0.34 132	0.64 168	0.29 110	0.13 22	0.10 2	0.14 18	0.12 62	0.15 83	0.13 11

3.25w_new	0.33 89	0.22 70	0.50 118	0.39 46	0.24 79	0.52 245	0.33 204	0.77 149	0.43 123	0.49 214	0.46 147	0.32 86	0.37 160	0.64 168	0.28 87	0.12 7	0.10 2	0.14 18	0.12 62	0.12 1	0.15 86

3.25w	0.33 89	0.22 70	0.50 118	0.39 46	0.24 79	0.52 245	0.33 204	0.77 149	0.43 123	0.49 214	0.46 147	0.32 86	0.37 160	0.64 168	0.28 87	0.12 7	0.10 2	0.14 18	0.12 62	0.12 1	0.15 86

2w_stereo	0.34 99	0.25 179	0.52 136	0.40 68	0.23 62	0.46 152	0.47 421	0.77 149	0.44 128	0.47 194	0.51 177	0.24 20	0.44 212	0.49 80	0.31 146	0.12 7	0.10 2	0.15 62	0.12 62	0.15 83	0.16 146

WCG-NET	0.43 203	0.23 102	0.58 170	0.42 102	0.26 134	0.46 152	0.32 194	0.77 149	1.16 473	0.77 321	0.75 283	0.58 283	0.44 212	0.62 155	0.38 246	0.16 121	0.12 67	0.16 109	0.14 183	0.15 83	0.14 37

RAStereo	0.36 128	0.22 70	0.85 374	0.48 237	0.28 193	0.27 26	0.28 128	0.77 149	0.65 237	0.33 80	0.43 123	0.44 184	0.31 100	0.45 49	0.35 202	0.18 227	0.15 352	0.19 260	0.15 212	0.19 270	0.15 86

U	9.23 764	0.22 70	0.65 238	0.48 237	53.11 799	61.26 804	0.24 79	0.77 149	0.55 187	0.37 124	0.30 50	0.29 55	0.34 132	0.34 5	0.27 71	0.20 335	0.12 67	60.47 807	4.24 778	0.18 228	0.14 37

CREStereo++_RVC	0.49 255	0.22 70	0.46 79	0.48 237	0.38 415	0.45 141	0.25 88	0.77 149	1.30 569	0.82 335	1.23 478	0.47 210	0.37 160	0.55 115	0.44 306	0.16 121	0.11 23	0.16 109	0.80 729	0.18 228	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
IGEV-Stereo++	0.32 80	0.22 70	0.47 89	0.48 237	0.33 320	0.33 48	0.22 45	0.78 157	0.48 151	0.35 99	0.41 108	0.32 86	0.47 244	0.40 23	0.29 110	0.15 78	0.12 67	0.15 62	0.12 62	0.15 83	0.15 86

PMTNet	0.47 239	0.22 70	0.43 51	0.39 46	0.24 79	0.71 401	0.26 101	0.78 157	1.03 395	0.65 292	0.69 260	0.55 262	0.48 250	0.90 280	0.36 221	0.99 729	0.13 168	0.15 62	0.10 1	0.15 83	0.15 86

aanet-new-78k	0.37 138	0.24 135	1.02 462	0.44 152	0.21 39	0.33 48	0.36 254	0.79 159	0.34 54	0.33 80	0.42 120	0.31 73	0.58 357	0.93 290	0.23 10	0.13 22	0.11 23	0.16 109	0.12 62	0.18 228	0.14 37

aanet-new-40k	0.35 113	0.25 179	0.95 431	0.42 102	0.26 134	0.51 233	0.23 64	0.79 159	0.34 54	0.34 93	0.48 156	0.33 102	0.51 292	0.37 11	0.29 110	0.13 22	0.11 23	0.16 109	0.12 62	0.18 228	0.15 86

ours_stereo	0.40 173	0.30 334	0.57 166	0.47 215	0.31 264	0.40 88	0.44 383	0.79 159	0.58 200	0.36 112	0.58 219	0.46 199	0.33 124	1.14 368	0.33 178	0.17 172	0.13 168	0.19 260	0.15 212	0.19 270	0.20 294

aanet-new-36k	0.37 138	0.24 135	0.82 345	0.44 152	0.22 47	0.51 233	0.32 194	0.80 162	0.37 80	0.35 99	0.40 105	0.36 127	0.56 333	0.83 248	0.26 46	0.13 22	0.11 23	0.16 109	0.12 62	0.15 83	0.15 86

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.35 113	0.22 70	0.54 147	0.46 194	0.33 320	0.40 88	0.34 221	0.80 162	0.44 128	0.38 136	0.61 229	0.40 164	0.50 282	0.37 11	0.28 87	0.15 78	0.12 67	0.15 62	0.12 62	0.16 123	0.16 146

LG-G_1	0.33 89	0.22 70	0.48 97	0.44 152	0.20 28	0.64 361	0.18 4	0.80 162	0.28 22	0.30 46	0.30 50	0.36 127	0.35 143	0.88 272	0.26 46	0.17 172	0.13 168	0.16 109	0.11 11	0.14 36	0.16 146

LG-G	0.33 89	0.22 70	0.48 97	0.44 152	0.20 28	0.64 361	0.18 4	0.80 162	0.28 22	0.30 46	0.30 50	0.36 127	0.35 143	0.88 272	0.26 46	0.17 172	0.13 168	0.16 109	0.11 11	0.14 36	0.16 146

Reg-Stereo(zero)	0.46 227	0.23 102	0.50 118	0.45 177	0.25 109	0.41 101	0.27 118	0.80 162	1.12 446	0.93 369	0.79 294	0.91 427	0.46 234	0.74 209	0.44 306	0.15 78	0.13 168	0.15 62	0.12 62	0.15 83	0.18 208

trnet	0.40 173	0.23 102	0.40 28	0.37 16	0.20 28	0.53 255	0.29 143	0.81 167	1.15 466	0.59 270	0.72 274	0.53 249	0.43 202	0.56 118	0.37 236	0.18 227	0.13 168	0.15 62	0.10 1	0.14 36	0.14 37

MaDis-Stereo	0.38 157	0.27 243	0.72 274	0.45 177	0.35 367	0.30 36	0.31 169	0.81 167	0.54 178	0.38 136	0.38 93	0.58 283	0.49 269	0.53 106	0.39 253	0.20 335	0.16 390	0.19 260	0.15 212	0.19 270	0.15 86

CroCo-Stereo Lap2	0.46 227	0.37 506	0.87 386	0.62 498	0.79 663	0.28 28	0.35 237	0.81 167	0.73 257	0.39 149	0.54 201	0.71 348	0.54 319	0.60 143	0.48 348	0.18 227	0.18 454	0.19 260	0.16 263	0.21 381	0.21 329

GLC_STEREO	0.41 180	0.27 243	0.43 51	0.55 384	0.24 79	0.47 170	0.30 156	0.81 167	0.64 233	0.53 245	0.74 282	0.50 229	0.31 100	0.65 174	0.45 320	0.18 227	0.20 496	0.23 437	0.19 362	0.21 381	0.21 329

CREStereo	0.40 173	0.24 135	0.40 28	0.37 16	0.22 47	0.52 245	0.29 143	0.81 167	1.15 466	0.59 270	0.72 274	0.51 234	0.42 193	0.57 125	0.37 236	0.19 280	0.13 168	0.15 62	0.10 1	0.14 36	0.15 86
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
Anonymus123	0.53 275	0.27 243	1.63 603	0.43 125	0.29 215	2.72 713	0.40 315	0.82 172	0.54 178	0.37 124	0.36 80	0.38 148	0.29 73	0.66 177	0.41 282	0.13 22	0.14 272	0.15 62	0.19 362	0.16 123	0.18 208

Replicate-Monster	0.43 203	0.30 334	2.04 639	0.37 16	0.22 47	0.47 170	0.23 64	0.82 172	0.50 161	0.44 178	0.27 27	0.31 73	0.29 73	1.01 320	0.26 46	0.14 42	0.11 23	0.14 18	0.12 62	0.13 7	0.38 602

Former-RAFT_DAM_RVC	0.47 239	0.38 524	0.75 304	0.48 237	0.37 398	0.67 379	0.35 237	0.82 172	1.14 458	0.61 283	0.64 239	0.39 153	0.39 175	0.74 209	0.39 253	0.20 335	0.17 419	0.22 398	0.18 334	0.24 468	0.20 294

aanet-new-60k	0.37 138	0.23 102	0.94 425	0.43 125	0.23 62	0.58 312	0.31 169	0.83 175	0.35 64	0.35 99	0.39 95	0.40 164	0.43 202	0.78 233	0.23 10	0.13 22	0.12 67	0.15 62	0.12 62	0.17 169	0.15 86

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.33 89	0.23 102	0.59 176	0.43 125	0.28 193	0.40 88	0.26 101	0.83 175	0.39 93	0.34 93	0.44 133	0.29 55	0.46 234	0.36 8	0.25 29	0.14 42	0.12 67	0.16 109	0.12 62	0.17 169	0.26 466

PSi22	0.46 227	0.26 210	0.50 118	0.47 215	0.24 79	0.46 152	0.22 45	0.83 175	1.02 388	0.47 194	0.65 242	0.80 369	0.51 292	1.44 456	0.32 161	0.15 78	0.12 67	0.14 18	0.12 62	0.20 328	0.19 257

DVStereo	0.46 227	0.24 135	0.72 274	0.45 177	0.33 320	0.72 405	0.29 143	0.83 175	0.53 174	0.82 335	0.73 279	0.52 242	0.44 212	1.16 373	0.42 295	0.15 78	0.15 352	0.15 62	0.14 183	0.16 123	0.17 181

xyz-stereo-finetune	0.50 265	0.27 243	0.63 214	0.43 125	0.23 62	0.79 445	0.46 408	0.83 175	0.82 296	0.63 287	0.63 233	0.54 256	0.44 212	1.69 509	0.62 441	0.16 121	0.15 352	0.19 260	0.16 263	0.17 169	0.16 146

RSM++	0.40 173	0.26 210	0.55 152	0.51 300	0.27 152	0.49 196	0.41 330	0.83 175	0.52 170	0.39 149	0.47 153	0.60 294	0.34 132	1.02 324	0.31 146	0.16 121	0.13 168	0.17 170	0.15 212	0.18 228	0.15 86

CAS	0.66 386	0.19 13	0.41 39	2.31 743	0.86 678	0.56 293	0.53 476	0.83 175	0.63 228	0.49 214	0.70 267	0.36 127	0.26 41	0.47 60	0.37 236	2.33 747	0.10 2	0.14 18	0.10 1	0.17 169	1.31 727

test_4	0.55 287	0.23 102	0.67 251	0.56 406	0.32 299	0.71 401	0.39 302	0.83 175	0.72 256	0.93 369	1.87 661	0.70 341	0.41 183	1.21 387	0.39 253	0.16 121	0.13 168	0.21 356	0.23 510	0.20 328	0.18 208

TANstereo	0.45 215	0.23 102	0.50 118	0.43 125	0.21 39	0.65 367	0.26 101	0.83 175	0.88 319	0.95 375	0.99 358	0.51 234	0.45 224	0.56 118	0.36 221	0.19 280	0.24 580	0.16 109	0.13 131	0.17 169	0.27 487

aanet-new-32k	0.34 99	0.25 179	0.67 251	0.44 152	0.26 134	0.53 255	0.23 64	0.84 184	0.34 54	0.38 136	0.39 95	0.43 181	0.54 319	0.43 42	0.25 29	0.14 42	0.12 67	0.16 109	0.12 62	0.17 169	0.15 86

aanet-new-30k	0.34 99	0.25 179	0.66 245	0.44 152	0.26 134	0.53 255	0.23 64	0.84 184	0.34 54	0.38 136	0.39 95	0.43 181	0.54 319	0.43 42	0.25 29	0.14 42	0.12 67	0.16 109	0.12 62	0.17 169	0.15 86

aanet-new-8k	0.37 138	0.25 179	0.65 238	0.46 194	0.26 134	0.53 255	0.35 237	0.84 184	0.54 178	0.36 112	0.43 123	0.33 102	0.61 381	0.69 187	0.30 127	0.15 78	0.11 23	0.16 109	0.13 131	0.16 123	0.15 86

Lsterematch	0.54 281	0.26 210	0.72 274	0.47 215	0.26 134	0.70 397	0.31 169	0.84 184	1.14 458	0.97 380	1.28 502	0.68 330	0.51 292	0.90 280	0.75 485	0.22 416	0.12 67	0.19 260	0.16 263	0.19 270	0.26 466

LG-Stereo_L2	0.30 62	0.23 102	0.50 118	0.38 32	0.26 134	0.26 21	0.20 19	0.84 184	0.31 39	0.31 59	0.26 23	0.25 25	0.26 41	0.94 292	0.23 10	0.15 78	0.12 67	0.16 109	0.12 62	0.14 36	0.13 11

rrr	0.57 320	0.33 411	2.43 658	0.46 194	0.34 348	0.50 220	0.38 283	0.84 184	0.55 187	0.48 206	0.48 156	0.48 216	0.45 224	2.28 587	0.44 306	0.19 280	0.14 272	0.19 260	0.15 212	0.17 169	0.18 208

MLG-Stereo	0.31 73	0.20 29	0.42 45	0.42 102	0.20 28	0.41 101	0.19 11	0.85 190	0.24 9	0.26 12	0.22 7	0.33 102	0.27 54	1.09 351	0.27 71	0.15 78	0.11 23	0.16 109	0.11 11	0.13 7	0.13 11

fffft	0.39 167	0.24 135	0.56 160	0.45 177	0.34 348	0.42 114	0.48 432	0.85 190	0.39 93	0.45 187	0.35 76	0.38 148	0.31 100	1.32 415	0.34 189	0.14 42	0.12 67	0.19 260	0.15 212	0.16 123	0.18 208
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.41 180	0.26 210	0.55 152	0.46 194	0.31 264	0.60 325	0.36 254	0.85 190	0.47 148	0.47 194	0.43 123	0.42 176	0.34 132	1.40 438	0.31 146	0.15 78	0.12 67	0.20 311	0.15 212	0.16 123	0.18 208

Occ-G	0.44 211	0.23 102	0.59 176	0.44 152	0.27 152	0.43 125	0.61 543	0.85 190	0.62 224	0.48 206	0.66 248	1.00 466	0.45 224	0.79 235	0.45 320	0.17 172	0.14 272	0.18 225	0.13 131	0.16 123	0.18 208

CASnet	0.42 196	0.26 210	0.52 136	0.52 327	0.21 39	0.49 196	0.35 237	0.85 190	0.85 309	0.84 345	0.69 260	0.48 216	0.31 100	0.57 125	0.34 189	0.19 280	0.12 67	0.27 543	0.22 476	0.23 433	0.15 86
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAFT-RH_RVC	1.04 580	0.26 210	0.76 308	0.53 351	0.29 215	0.80 451	0.32 194	0.85 190	1.12 446	2.04 694	4.63 735	1.03 477	0.57 340	5.93 700	0.52 377	0.20 335	0.13 168	0.26 529	0.20 403	0.16 123	0.19 257

RAFT-345	0.86 524	0.26 210	0.73 290	0.53 351	0.28 193	0.53 255	0.41 330	0.85 190	1.31 576	1.33 553	2.32 689	0.85 403	0.53 311	5.69 692	0.48 348	0.19 280	0.14 272	0.22 398	0.17 303	0.17 169	0.17 181

Zero-FE251	0.36 128	0.25 179	0.64 229	0.49 259	0.30 240	0.57 298	0.24 79	0.86 197	0.36 77	0.53 245	0.39 95	0.51 234	0.41 183	0.49 80	0.28 87	0.19 280	0.15 352	0.17 170	0.12 62	0.14 36	0.16 146

AIO_test	0.38 157	0.24 135	0.59 176	0.47 215	0.31 264	0.55 280	0.44 383	0.86 197	0.50 161	0.34 93	0.48 156	0.46 199	0.30 86	0.76 221	0.31 146	0.17 172	0.12 67	0.17 170	0.13 131	0.16 123	0.15 86

tt45	0.47 239	0.25 179	0.52 136	0.47 215	0.34 348	0.78 436	0.32 194	0.86 197	0.45 142	0.52 240	0.45 140	0.49 220	0.37 160	2.12 571	0.36 221	0.16 121	0.13 168	0.19 260	0.16 263	0.17 169	0.21 329

test_xeample3	0.57 320	0.33 411	3.11 682	0.46 194	0.34 348	0.55 280	0.38 283	0.86 197	0.49 156	0.54 248	0.46 147	0.44 184	0.44 212	1.49 472	0.45 320	0.18 227	0.14 272	0.19 260	0.15 212	0.17 169	0.18 208

GCAP-Stereo-DPT26K	0.34 99	0.23 102	0.83 355	0.42 102	0.23 62	0.35 57	0.33 204	0.87 201	0.35 64	0.39 149	0.41 108	0.31 73	0.44 212	0.53 106	0.27 71	0.14 42	0.12 67	0.16 109	0.12 62	0.16 123	0.15 86

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.37 138	0.22 70	0.55 152	0.44 152	0.42 475	0.58 312	0.30 156	0.87 201	0.44 128	0.38 136	0.53 190	0.47 210	0.59 363	0.40 23	0.34 189	0.16 121	0.11 23	0.17 170	0.13 131	0.16 123	0.14 37

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.42 196	0.21 45	0.92 413	0.41 86	0.29 215	0.45 141	0.28 128	0.87 201	0.39 93	0.35 99	0.55 207	0.39 153	0.48 250	0.40 23	0.24 18	0.15 78	0.12 67	0.16 109	0.12 62	0.17 169	1.51 732

GEAStereo	0.34 99	0.23 102	0.46 79	0.49 259	0.33 320	0.46 152	0.35 237	0.87 201	0.42 117	0.36 112	0.39 95	0.32 86	0.33 124	0.45 49	0.29 110	0.22 416	0.13 168	0.17 170	0.13 131	0.17 169	0.16 146

gasm-f	0.37 138	0.24 135	0.50 118	0.49 259	0.33 320	0.37 74	0.44 383	0.87 201	0.42 117	0.36 112	0.65 242	0.32 86	0.46 234	0.58 130	0.30 127	0.22 416	0.13 168	0.17 170	0.13 131	0.19 270	0.16 146

xyz-stereo-finetune2	0.59 347	0.29 302	0.66 245	0.41 86	0.24 79	1.08 555	0.34 221	0.87 201	0.60 213	0.68 301	1.08 400	0.58 283	0.79 453	2.39 597	0.83 513	0.17 172	0.15 352	0.21 356	0.17 303	0.16 123	0.18 208

DEFOM-Stereo_RVC	0.41 180	0.68 652	0.45 73	0.66 547	0.30 240	0.48 185	0.25 88	0.87 201	0.46 145	0.39 149	0.37 90	0.30 63	0.69 414	1.16 373	0.31 146	0.17 172	0.11 23	0.16 109	0.12 62	0.18 228	0.14 37

GCAPDPT-zeroshot4090	0.42 196	0.21 45	0.92 413	0.41 86	0.29 215	0.45 141	0.28 128	0.87 201	0.39 93	0.35 99	0.55 207	0.39 153	0.48 250	0.40 23	0.24 18	0.15 78	0.12 67	0.16 109	0.12 62	0.17 169	1.51 732

DF	0.40 173	0.25 179	0.67 251	0.49 259	0.28 193	0.49 196	0.31 169	0.88 209	0.51 166	0.47 194	0.72 274	0.59 289	0.30 86	0.83 248	0.34 189	0.19 280	0.13 168	0.16 109	0.12 62	0.16 123	0.17 181

LG-Stereo	0.37 138	0.27 243	0.94 425	0.48 237	0.26 134	0.37 74	0.30 156	0.88 209	0.57 197	0.38 136	0.58 219	0.29 55	0.21 13	0.51 97	0.37 236	0.14 42	0.14 272	0.20 311	0.18 334	0.18 228	0.14 37

rvit_0105_6	0.56 303	0.38 524	1.13 500	0.67 562	0.38 415	0.50 220	0.51 458	0.88 209	1.33 581	0.54 248	0.56 213	0.65 320	0.57 340	0.97 307	0.46 327	0.32 602	0.31 637	0.28 559	0.25 535	0.29 539	0.23 391

rvit_stereo_0081_aga	0.46 227	0.37 506	0.91 410	0.52 327	0.41 464	0.49 196	0.40 315	0.88 209	0.66 240	0.59 270	0.56 213	0.53 249	0.43 202	0.67 182	0.44 306	0.27 546	0.21 515	0.22 398	0.20 403	0.26 498	0.19 257

RAFT_CTSACE	0.66 386	0.29 302	1.14 505	0.57 428	0.51 538	0.68 383	0.44 383	0.88 209	0.98 367	1.03 402	1.83 654	1.23 539	0.67 405	1.48 465	0.38 246	0.16 121	0.16 390	0.21 356	0.20 403	0.20 328	0.17 181

FAST (zero-shot)	0.44 211	0.28 269	0.73 290	0.66 547	1.25 727	0.48 185	0.30 156	0.89 214	0.50 161	0.33 80	0.41 108	0.31 73	0.34 132	0.73 204	0.30 127	0.26 524	0.23 568	0.18 225	0.20 403	0.18 228	0.19 257

999	0.49 255	0.25 179	0.55 152	0.51 300	0.35 367	0.74 414	0.31 169	0.89 214	0.59 206	0.39 149	0.50 173	0.50 229	0.36 152	2.41 598	0.41 282	0.17 172	0.13 168	0.18 225	0.15 212	0.16 123	0.23 391

MatchStereo	0.30 62	0.21 45	0.44 64	0.35 3	0.19 21	0.21 10	0.23 64	0.90 216	0.54 178	0.28 23	0.48 156	0.25 25	0.24 30	0.53 106	0.33 178	0.17 172	0.12 67	0.14 18	0.11 11	0.14 36	0.14 37
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
4D-IteraStereo	0.50 265	0.26 210	0.84 368	0.51 300	0.49 524	0.64 361	0.31 169	0.91 217	1.02 388	1.05 407	0.72 274	0.76 357	0.32 115	0.69 187	0.40 270	0.18 227	0.11 23	0.23 437	0.20 403	0.19 270	0.16 146

aanet-new-34k	0.35 113	0.26 210	0.85 374	0.42 102	0.20 28	0.33 48	0.31 169	0.92 218	0.44 128	0.35 99	0.54 201	0.35 118	0.56 333	0.39 16	0.27 71	0.14 42	0.12 67	0.16 109	0.12 62	0.15 83	0.14 37

Weightmod	0.56 303	0.29 302	0.64 229	0.42 102	0.33 320	0.85 484	0.40 315	0.93 219	0.64 233	0.73 313	1.43 560	0.73 351	0.59 363	1.65 501	0.44 306	0.19 280	0.28 618	0.20 311	0.18 334	0.17 169	0.17 181

rvit_0105_4	0.58 333	0.40 539	1.19 528	0.68 573	0.38 415	0.53 255	0.55 501	0.93 219	1.27 545	0.56 261	0.61 229	0.72 350	0.63 383	1.01 320	0.47 337	0.33 609	0.33 656	0.29 571	0.25 535	0.29 539	0.26 466

rvit_stereo_0080	0.47 239	0.35 471	0.87 386	0.48 237	0.36 383	0.42 114	0.54 491	0.93 219	0.78 276	0.52 240	0.60 226	0.55 262	0.47 244	0.62 155	0.48 348	0.27 546	0.21 515	0.20 311	0.20 403	0.31 561	0.20 294

rvit_stereo_ft	0.49 255	0.38 524	1.03 467	0.68 573	0.42 475	0.40 88	0.58 521	0.93 219	0.86 313	0.47 194	0.55 207	0.57 281	0.48 250	0.67 182	0.53 388	0.26 524	0.17 419	0.22 398	0.22 476	0.24 468	0.19 257

ff7	0.45 215	0.30 334	0.64 229	0.47 215	0.33 320	0.49 196	0.42 343	0.93 219	0.59 206	0.50 223	0.53 190	0.44 184	0.48 250	1.41 442	0.36 221	0.18 227	0.13 168	0.21 356	0.15 212	0.18 228	0.21 329

IGEVStereo-DCA	0.49 255	0.33 411	0.64 229	0.46 194	0.34 348	0.50 220	0.42 343	0.93 219	0.59 206	0.48 206	0.48 156	0.48 216	0.45 224	2.28 587	0.44 306	0.19 280	0.14 272	0.19 260	0.15 212	0.17 169	0.21 329

ffff	0.45 215	0.30 334	0.64 229	0.47 215	0.33 320	0.49 196	0.42 343	0.93 219	0.59 206	0.50 223	0.53 190	0.44 184	0.48 250	1.41 442	0.36 221	0.18 227	0.13 168	0.21 356	0.15 212	0.18 228	0.21 329

11t	0.45 215	0.30 334	0.64 229	0.47 215	0.33 320	0.49 196	0.42 343	0.93 219	0.59 206	0.50 223	0.53 190	0.44 184	0.48 250	1.41 442	0.36 221	0.18 227	0.13 168	0.21 356	0.15 212	0.18 228	0.21 329

whm_eth	0.47 239	0.35 471	0.87 386	0.48 237	0.36 383	0.42 114	0.54 491	0.93 219	0.78 276	0.52 240	0.60 226	0.55 262	0.47 244	0.62 155	0.48 348	0.27 546	0.21 515	0.20 311	0.20 403	0.31 561	0.20 294

ccc-4	0.45 215	0.30 334	0.64 229	0.47 215	0.33 320	0.49 196	0.42 343	0.93 219	0.59 206	0.50 223	0.53 190	0.44 184	0.48 250	1.41 442	0.36 221	0.18 227	0.13 168	0.21 356	0.15 212	0.18 228	0.21 329

sCroCo_RVC	0.51 268	0.43 556	1.15 507	0.66 547	0.60 592	0.52 245	0.40 315	0.93 219	0.64 233	0.45 187	0.76 284	0.49 220	0.49 269	0.65 174	0.49 361	0.27 546	0.28 618	0.23 437	0.22 476	0.29 539	0.28 503

aanet-new-12k	0.35 113	0.24 135	0.83 355	0.49 259	0.22 47	0.48 185	0.25 88	0.94 230	0.46 145	0.39 149	0.29 44	0.33 102	0.48 250	0.41 30	0.30 127	0.14 42	0.10 2	0.17 170	0.13 131	0.19 270	0.17 181

RSM	0.40 173	0.25 179	0.53 141	0.50 282	0.27 152	0.46 152	0.40 315	0.94 230	0.49 156	0.42 169	0.44 133	0.65 320	0.33 124	1.07 343	0.32 161	0.15 78	0.13 168	0.17 170	0.14 183	0.17 169	0.15 86

water-stereo	0.41 180	0.21 45	0.69 263	0.45 177	0.28 193	0.50 220	0.27 118	0.96 232	0.52 170	0.57 264	0.78 291	0.59 289	0.53 311	0.44 46	0.43 301	0.17 172	0.16 390	0.17 170	0.15 212	0.17 169	0.22 365

S0	0.56 303	0.27 243	0.79 326	0.51 300	0.36 383	1.13 566	0.68 566	0.97 233	0.61 219	0.78 323	1.36 535	0.65 320	0.54 319	0.73 204	0.41 282	0.28 565	0.25 594	0.29 571	0.26 552	0.20 328	0.22 365

SMOE	0.55 287	0.28 269	0.79 326	0.51 300	0.23 62	0.93 512	0.63 552	0.97 233	0.88 319	0.75 318	1.22 469	0.69 336	0.66 401	0.58 130	0.45 320	0.29 582	0.16 390	0.37 644	0.19 362	0.23 433	0.22 365

DN	0.45 215	0.25 179	0.59 176	0.51 300	0.44 490	0.59 318	0.31 169	0.97 233	0.90 326	0.47 194	0.54 201	0.76 357	0.35 143	0.66 177	0.37 236	0.25 497	0.18 454	0.20 311	0.16 263	0.21 381	0.23 391

RT-Monster	0.47 239	0.24 135	0.54 147	0.46 194	0.40 442	0.51 233	0.27 118	0.97 233	1.02 388	0.89 359	0.87 319	0.68 330	0.41 183	0.70 189	0.41 282	0.16 121	0.14 272	0.15 62	0.13 131	0.14 36	0.22 365

anonymousdsp	0.45 215	0.30 334	0.60 189	0.48 237	0.34 348	0.49 196	0.42 343	0.97 233	0.60 213	0.51 235	0.53 190	0.46 199	0.47 244	1.36 424	0.35 202	0.18 227	0.13 168	0.21 356	0.15 212	0.18 228	0.21 329

DEmStereo	0.98 565	0.25 179	0.85 374	0.49 259	0.33 320	1.02 537	0.55 501	0.97 233	0.93 341	1.41 593	2.13 680	1.01 471	2.01 700	5.62 691	0.78 496	0.19 280	0.15 352	0.20 311	0.20 403	0.18 228	0.25 441

sAnonymous2	0.59 347	0.61 625	1.82 620	0.61 488	0.52 544	0.51 233	0.54 491	0.97 233	0.70 252	0.50 223	0.68 255	0.46 199	0.63 383	0.61 148	0.41 282	0.22 416	0.17 419	0.23 437	0.21 448	0.85 708	0.56 670

CroCo_RVC	0.59 347	0.61 625	1.82 620	0.61 488	0.52 544	0.51 233	0.54 491	0.97 233	0.70 252	0.50 223	0.68 255	0.46 199	0.63 383	0.61 148	0.41 282	0.22 416	0.17 419	0.23 437	0.21 448	0.85 708	0.56 670

AIO_rvc	0.38 157	0.25 179	0.65 238	0.47 215	0.31 264	0.55 280	0.38 283	0.98 241	0.51 166	0.35 99	0.48 156	0.49 220	0.22 21	0.87 268	0.31 146	0.16 121	0.12 67	0.16 109	0.12 62	0.15 83	0.15 86

fffy	0.44 211	0.29 302	0.67 251	0.47 215	0.30 240	0.46 152	0.34 221	0.98 241	0.57 197	0.40 161	0.59 224	0.55 262	0.41 183	1.26 395	0.37 236	0.16 121	0.14 272	0.19 260	0.16 263	0.19 270	0.20 294

GCAP-BAT	0.41 180	0.24 135	0.76 308	0.45 177	0.38 415	0.34 53	0.37 270	0.98 241	0.69 249	0.50 223	0.56 213	0.55 262	0.38 169	0.75 218	0.32 161	0.17 172	0.13 168	0.19 260	0.15 212	0.15 83	0.19 257

GCAPDPT-zeroshot	0.41 180	0.24 135	0.76 308	0.45 177	0.38 415	0.34 53	0.37 270	0.98 241	0.69 249	0.50 223	0.56 213	0.55 262	0.38 169	0.75 218	0.32 161	0.17 172	0.13 168	0.19 260	0.15 212	0.15 83	0.19 257

AEACV	0.41 180	0.25 179	0.60 189	0.55 384	0.52 544	0.43 125	0.38 283	0.98 241	0.63 228	0.44 178	0.56 213	0.46 199	0.59 363	0.56 118	0.31 146	0.17 172	0.13 168	0.18 225	0.16 263	0.17 169	0.17 181

MC-Stereo	0.46 227	0.24 135	0.58 170	0.63 512	0.30 240	0.38 82	0.32 194	0.98 241	0.74 264	0.66 295	0.85 311	0.56 274	0.60 371	1.07 343	0.32 161	0.17 172	0.12 67	0.17 170	0.15 212	0.16 123	0.16 146

IGEV-Stereo	0.45 215	0.30 334	0.60 189	0.48 237	0.34 348	0.49 196	0.42 343	0.98 241	0.60 213	0.51 235	0.53 190	0.46 199	0.47 244	1.36 424	0.35 202	0.18 227	0.13 168	0.21 356	0.15 212	0.18 228	0.21 329
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDGNet	0.75 449	1.23 710	0.99 450	0.82 658	0.42 475	0.76 426	0.38 283	0.98 241	1.37 600	0.83 338	0.88 324	0.70 341	0.60 371	1.25 392	0.57 414	0.57 701	0.19 476	1.03 734	0.26 552	0.79 704	0.35 586

Prome-Stereo	0.76 457	0.29 302	0.57 166	0.58 443	0.33 320	0.58 312	0.94 645	0.98 241	0.92 334	1.46 613	2.45 697	0.91 427	1.38 648	1.60 492	0.44 306	0.19 280	0.13 168	0.19 260	0.18 334	0.20 328	0.87 712

HUF	0.39 167	0.27 243	0.71 272	0.43 125	0.24 79	0.51 233	0.47 421	0.99 250	0.55 187	0.37 124	0.45 140	0.53 249	0.41 183	0.70 189	0.29 110	0.18 227	0.14 272	0.16 109	0.12 62	0.15 83	0.17 181

PFNet+	0.62 366	0.31 367	0.99 450	0.57 428	0.31 264	0.57 298	0.30 156	0.99 250	1.25 531	1.33 553	1.10 407	0.79 367	0.57 340	1.35 422	0.53 388	0.26 524	0.17 419	0.28 559	0.26 552	0.21 381	0.27 487

Selective-RAFT	0.55 287	0.29 302	0.85 374	0.58 443	0.28 193	0.91 500	0.34 221	1.00 252	0.96 358	0.59 270	0.64 239	0.80 369	0.76 434	1.34 419	0.51 369	0.21 377	0.15 352	0.17 170	0.15 212	0.19 270	0.19 257

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.35 113	0.22 70	0.55 152	0.42 102	0.27 152	0.42 114	0.39 302	1.02 253	0.54 178	0.37 124	0.51 177	0.34 114	0.44 212	0.36 8	0.27 71	0.14 42	0.12 67	0.15 62	0.12 62	0.16 123	0.15 86

GASTEREO	0.43 203	0.29 302	0.62 209	0.51 300	0.27 152	0.62 336	0.36 254	1.02 253	0.58 200	0.55 255	0.83 306	0.30 63	0.65 395	0.64 168	0.30 127	0.19 280	0.13 168	0.17 170	0.15 212	0.16 123	0.21 329

MM-Stereo_test2	0.44 211	0.25 179	0.70 269	0.54 367	0.33 320	0.55 280	0.45 402	1.02 253	0.84 305	0.61 283	0.51 177	0.49 220	0.42 193	0.82 242	0.32 161	0.16 121	0.13 168	0.18 225	0.14 183	0.19 270	0.17 181

GMOStereo	0.55 287	0.28 269	0.72 274	0.52 327	0.30 240	0.53 255	0.43 362	1.02 253	0.98 367	1.44 604	1.14 437	0.88 412	0.57 340	0.62 155	0.39 253	0.16 121	0.14 272	0.24 466	0.22 476	0.20 328	0.18 208

error version	0.55 287	0.28 269	0.72 274	0.52 327	0.30 240	0.53 255	0.43 362	1.02 253	0.98 367	1.44 604	1.14 437	0.88 412	0.57 340	0.62 155	0.39 253	0.16 121	0.14 272	0.24 466	0.22 476	0.20 328	0.18 208

test-v	0.55 287	0.28 269	0.72 274	0.52 327	0.30 240	0.53 255	0.43 362	1.02 253	0.98 367	1.44 604	1.14 437	0.88 412	0.57 340	0.62 155	0.39 253	0.16 121	0.14 272	0.24 466	0.22 476	0.20 328	0.18 208

AAGNet	1.84 682	0.30 334	0.79 326	0.66 547	0.32 299	0.65 367	0.50 456	1.02 253	1.01 384	1.47 614	1.21 467	0.99 460	1.16 606	2.76 620	22.69 784	0.24 470	0.13 168	0.22 398	0.20 403	0.24 468	0.16 146

test-2	0.55 287	0.28 269	0.72 274	0.52 327	0.30 240	0.53 255	0.43 362	1.02 253	0.98 367	1.44 604	1.14 437	0.88 412	0.57 340	0.62 155	0.39 253	0.16 121	0.14 272	0.24 466	0.22 476	0.20 328	0.18 208

GMStereo	0.58 333	0.50 586	1.09 488	0.52 327	0.32 299	0.80 451	0.43 362	1.02 253	1.41 616	0.89 359	0.77 288	0.52 242	0.46 234	0.89 277	0.56 409	0.25 497	0.16 390	0.20 311	0.22 476	0.31 561	0.27 487
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
TestStereo_HL3	0.83 505	0.28 269	6.29 714	0.46 194	0.35 367	0.70 397	0.53 476	1.03 262	0.94 348	0.97 380	1.02 368	0.80 369	0.63 383	1.16 373	0.41 282	0.18 227	0.14 272	0.17 170	0.16 263	0.17 169	0.23 391

MSCF	0.41 180	0.28 269	0.64 229	0.50 282	0.27 152	0.58 312	0.37 270	1.03 262	0.54 178	0.54 248	0.72 274	0.32 86	0.64 390	0.56 118	0.30 127	0.19 280	0.13 168	0.17 170	0.15 212	0.17 169	0.21 329

depthmonostereo	0.45 215	0.26 210	0.89 395	0.49 259	0.24 79	0.60 325	0.36 254	1.03 262	0.77 271	0.50 223	0.65 242	0.50 229	0.55 324	0.70 189	0.39 253	0.16 121	0.16 390	0.16 109	0.14 183	0.16 123	0.20 294

xyz-stereo	7.03 757	0.24 135	70.23 804	0.44 152	0.21 39	29.74 786	0.49 445	1.03 262	0.77 271	1.45 610	26.78 786	1.17 524	1.19 619	4.72 673	1.32 613	0.16 121	0.12 67	0.20 311	0.14 183	0.17 169	0.14 37

GIP-stereo	0.37 138	0.25 179	0.49 107	0.55 384	0.41 464	0.37 74	0.22 45	1.03 262	0.56 191	0.35 99	0.52 186	0.46 199	0.37 160	0.55 115	0.28 87	0.20 335	0.13 168	0.16 109	0.12 62	0.16 123	0.16 146

H2IRNET	0.57 320	0.28 269	0.75 304	0.49 259	0.35 367	0.40 88	0.27 118	1.03 262	1.18 488	0.62 286	1.26 487	1.07 488	0.85 481	1.02 324	0.64 450	0.20 335	0.16 390	0.23 437	0.25 535	0.22 406	0.20 294

MIF-Stereo (partial)	0.48 249	0.28 269	0.83 355	0.51 300	0.53 552	0.39 84	0.27 118	1.03 262	0.64 233	0.47 194	0.71 271	0.51 234	0.51 292	1.13 365	0.47 337	0.20 335	0.16 390	0.23 437	0.20 403	0.24 468	0.20 294

dd	0.62 366	0.51 590	1.17 522	0.56 406	0.33 320	0.74 414	0.46 408	1.03 262	1.40 612	0.80 327	0.87 319	0.60 294	0.57 340	1.02 324	0.86 519	0.28 565	0.18 454	0.26 529	0.19 362	0.35 591	0.27 487

111111	0.36 128	0.22 70	0.49 107	0.47 215	0.45 495	0.36 68	0.22 45	1.04 270	0.44 128	0.33 80	0.33 63	0.40 164	0.26 41	0.99 311	0.27 71	0.17 172	0.12 67	0.15 62	0.11 11	0.15 83	0.15 86

plain	0.49 255	0.29 302	1.23 539	0.51 300	0.40 442	0.35 57	0.37 270	1.04 270	0.62 224	0.44 178	0.76 284	0.42 176	0.41 183	1.17 379	0.46 327	0.23 445	0.15 352	0.24 466	0.19 362	0.25 482	0.18 208

CES	0.51 268	0.21 45	0.40 28	0.42 102	1.40 731	0.53 255	0.34 221	1.04 270	0.68 245	0.45 187	0.67 252	0.35 118	0.28 65	0.58 130	0.35 202	0.16 121	0.13 168	0.15 62	0.10 1	0.19 270	1.69 735

DCRE	0.85 520	0.28 269	0.76 308	0.60 471	0.49 524	0.59 318	0.53 476	1.04 270	0.92 334	0.80 327	7.34 755	0.87 406	0.57 340	0.78 233	0.43 301	0.16 121	0.17 419	0.19 260	0.17 303	0.18 228	0.22 365

Weightmod_eth	0.57 320	0.27 243	0.66 245	0.48 237	0.53 552	0.62 336	0.43 362	1.05 274	0.60 213	0.66 295	1.59 613	0.66 327	0.75 432	1.30 408	0.34 189	0.53 692	0.19 476	0.18 225	0.17 303	0.19 270	0.16 146

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.46 227	1.51 724	1.58 600	0.39 46	0.35 367	0.40 88	0.26 101	1.05 274	0.41 115	0.36 112	0.48 156	0.41 174	0.40 180	0.48 72	0.25 29	0.15 78	0.13 168	0.15 62	0.13 131	0.15 83	0.24 417

GCAP-Stereo	0.43 203	0.32 388	0.80 332	0.50 282	0.27 152	0.53 255	0.31 169	1.05 274	0.67 242	0.69 302	0.71 271	0.58 283	0.42 193	0.51 97	0.35 202	0.18 227	0.15 352	0.18 225	0.13 131	0.17 169	0.15 86

KYRaft	0.77 463	0.29 302	0.68 258	0.59 463	0.29 215	0.66 372	0.83 616	1.05 274	0.89 321	1.63 651	2.22 685	1.15 522	0.99 552	1.59 487	0.41 282	0.21 377	0.14 272	0.22 398	0.28 583	0.21 381	1.01 717

TS12	0.38 157	0.21 45	0.43 51	0.44 152	0.21 39	0.58 312	0.31 169	1.06 278	0.49 156	0.43 171	0.73 279	0.35 118	0.40 180	0.73 204	0.41 282	0.14 42	0.12 67	0.15 62	0.12 62	0.16 123	0.18 208

MM-Stereo_test1	0.51 268	0.26 210	0.59 176	0.53 351	0.31 264	0.50 220	0.53 476	1.06 278	1.09 426	0.88 356	0.70 267	0.54 256	0.59 363	1.18 380	0.35 202	0.19 280	0.17 419	0.20 311	0.17 303	0.20 328	0.18 208

RALCasStereoNet	0.58 333	0.34 441	0.77 314	0.65 534	0.64 606	0.64 361	0.51 458	1.06 278	0.99 376	0.71 305	1.06 389	0.77 362	0.44 212	1.38 432	0.52 377	0.20 335	0.18 454	0.18 225	0.16 263	0.20 328	0.22 365

xx1	0.70 424	0.34 441	0.63 214	0.60 471	0.27 152	1.16 577	0.51 458	1.07 281	3.23 733	0.60 277	0.80 299	0.95 446	0.79 453	1.48 465	0.35 202	0.21 377	0.13 168	0.24 466	0.23 510	0.23 433	0.25 441

cc1	0.68 411	0.34 441	0.63 214	0.60 471	0.27 152	1.16 577	0.51 458	1.07 281	3.23 733	0.60 277	0.80 299	0.47 210	0.87 498	1.48 465	0.35 202	0.21 377	0.13 168	0.25 507	0.15 212	0.19 270	0.23 391

test_3	0.57 320	0.24 135	0.87 386	0.55 384	0.30 240	0.60 325	0.40 315	1.07 281	1.08 418	1.20 483	0.68 255	0.92 435	0.43 202	1.68 505	0.40 270	0.16 121	0.13 168	0.22 398	0.19 362	0.21 381	0.17 181

TestStereo	0.65 383	0.42 551	0.83 355	0.52 327	0.27 152	0.57 298	0.44 383	1.07 281	0.92 334	0.85 348	1.01 365	0.68 330	0.56 333	3.22 637	0.47 337	0.23 445	0.15 352	0.24 466	0.18 334	0.28 521	0.18 208

XX-Stereo	0.97 562	0.28 269	8.28 727	0.85 669	0.70 636	0.44 135	0.22 45	1.07 281	0.69 249	0.66 295	1.56 603	1.38 580	0.38 169	1.36 424	0.38 246	0.21 377	0.14 272	0.20 311	0.19 362	0.19 270	0.16 146

rvit_0105_5	0.61 363	0.41 549	1.19 528	0.67 562	0.37 398	0.57 298	0.56 508	1.08 286	1.28 553	0.65 292	0.68 255	0.77 362	0.67 405	0.91 284	0.51 369	0.33 609	0.32 650	0.30 584	0.27 572	0.28 521	0.28 503

ffm	0.79 477	0.36 484	1.51 587	0.56 406	0.40 442	0.76 426	0.59 528	1.08 286	2.62 719	1.19 478	1.49 575	1.07 488	0.85 481	1.57 479	0.35 202	0.21 377	0.13 168	0.31 591	0.28 583	0.20 328	0.23 391

ff1	1.88 684	0.36 484	1.51 587	0.56 406	0.40 442	0.76 426	0.59 528	1.08 286	2.62 719	1.19 478	1.49 575	1.07 488	0.85 481	9.88 768	13.82 767	0.21 377	0.13 168	0.31 591	0.28 583	0.20 328	0.23 391

tt1	0.65 383	0.34 441	0.65 238	0.60 471	0.27 152	1.14 570	0.48 432	1.08 286	2.62 719	0.59 270	0.79 294	0.49 220	0.80 460	1.57 479	0.35 202	0.21 377	0.13 168	0.25 507	0.16 263	0.20 328	0.23 391

PSM-AAD	0.80 483	0.29 302	0.58 170	0.58 443	0.29 215	0.76 426	1.19 680	1.08 286	0.94 348	1.65 654	1.58 609	0.81 378	2.12 710	1.67 503	0.44 306	0.19 280	0.14 272	0.38 650	0.32 629	0.22 406	0.68 694

THIR-Stereo	1.02 577	0.29 302	0.73 290	0.51 300	0.29 215	0.94 516	1.31 690	1.08 286	0.98 367	1.35 567	1.91 666	1.16 523	1.54 667	6.37 716	0.79 502	0.20 335	0.14 272	0.21 356	0.22 476	0.19 270	0.25 441

raftrobust	0.55 287	0.27 243	0.63 214	0.68 573	0.69 630	0.50 220	0.34 221	1.08 286	0.97 364	1.32 547	0.88 324	0.62 307	0.80 460	0.82 242	0.44 306	0.20 335	0.16 390	0.16 109	0.14 183	0.15 83	0.18 208

DNSM	1.12 603	1.93 743	0.45 73	0.42 102	0.26 134	0.43 125	0.29 143	1.09 293	0.47 148	0.44 178	0.46 147	0.40 164	0.49 269	3.04 629	2.09 673	0.22 416	0.33 656	0.15 62	0.12 62	4.71 770	4.72 771

GGDA	0.53 275	0.28 269	0.76 308	0.44 152	0.30 240	0.57 298	0.33 204	1.09 293	1.02 388	0.83 338	0.93 335	0.61 303	0.52 302	1.37 427	0.52 377	0.18 227	0.13 168	0.16 109	0.15 212	0.19 270	0.20 294

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.48 249	1.24 711	2.47 660	0.41 86	0.31 264	0.29 32	0.27 118	1.09 293	0.39 93	0.35 99	0.49 165	0.38 148	0.44 212	0.38 13	0.26 46	0.15 78	0.12 67	0.15 62	0.12 62	0.16 123	0.20 294

Hybrid-DGEV-03	0.67 397	0.29 302	0.69 263	0.55 384	0.36 383	0.73 410	0.38 283	1.09 293	1.18 488	1.74 665	2.49 701	0.84 401	0.56 333	0.99 311	0.47 337	0.19 280	0.12 67	0.22 398	0.19 362	0.17 169	0.17 181

GMStereo_Zeroshot	0.70 424	0.64 638	1.11 495	0.65 534	0.38 415	0.84 478	0.37 270	1.09 293	1.16 473	1.14 449	1.07 393	1.26 550	0.55 324	1.23 389	0.65 455	0.34 619	0.17 419	0.31 591	0.18 334	0.57 677	0.23 391

test-3	0.56 303	0.24 135	0.82 345	0.50 282	0.29 215	0.57 298	0.34 221	1.09 293	1.03 395	1.33 553	0.69 260	0.87 406	0.45 224	1.68 505	0.39 253	0.17 172	0.12 67	0.20 311	0.17 303	0.17 169	0.16 146

test_1	0.56 303	0.24 135	0.82 345	0.50 282	0.29 215	0.57 298	0.34 221	1.09 293	1.03 395	1.28 532	0.69 260	0.87 406	0.45 224	1.67 503	0.39 253	0.17 172	0.12 67	0.20 311	0.17 303	0.17 169	0.16 146

LCNet	0.73 441	0.30 334	0.58 170	0.58 443	0.31 264	0.68 383	0.53 476	1.09 293	0.94 348	1.19 478	1.34 525	0.96 451	1.32 641	2.50 606	0.46 327	0.19 280	0.13 168	0.21 356	0.25 535	0.28 521	0.69 697

FTStereo	0.92 551	0.28 269	0.61 199	0.57 428	0.34 348	0.65 367	1.80 723	1.09 293	0.84 305	1.75 667	4.13 728	1.04 478	1.62 671	1.59 487	0.48 348	0.21 377	0.17 419	0.23 437	0.22 476	0.19 270	0.58 676

GMM-Stereo	0.75 449	0.27 243	0.66 245	0.56 406	0.34 348	0.71 401	0.97 650	1.09 293	0.91 328	1.37 575	1.79 646	1.11 510	0.79 453	2.08 567	0.48 348	0.19 280	0.12 67	0.25 507	0.25 535	0.21 381	0.78 705

knoymous	0.53 275	0.32 388	0.51 128	0.46 194	0.30 240	0.57 298	0.54 491	1.10 303	0.78 276	0.99 385	0.84 308	0.95 446	0.57 340	0.89 277	0.51 369	0.21 377	0.14 272	0.26 529	0.14 183	0.23 433	0.25 441

DisPM	0.68 411	0.30 334	0.85 374	0.66 547	0.35 367	0.60 325	0.44 383	1.10 303	1.10 430	1.56 635	1.10 407	0.80 369	0.58 357	2.37 595	0.46 327	0.25 497	0.14 272	0.23 437	0.21 448	0.20 328	0.26 466

DNS	1.07 592	1.89 742	0.44 64	0.38 32	0.26 134	0.35 57	0.30 156	1.11 305	0.45 142	0.35 99	0.51 177	0.42 176	0.38 169	2.87 624	1.64 653	0.21 377	0.39 688	0.20 311	0.11 11	4.41 766	4.70 770

DeepStereo_RVC	0.57 320	0.31 367	0.78 322	0.53 351	0.30 240	0.57 298	0.32 194	1.11 305	0.80 291	1.17 459	0.94 339	0.83 394	0.93 525	1.01 320	0.61 436	0.23 445	0.14 272	0.21 356	0.19 362	0.24 468	0.26 466

Anonymous3	0.64 379	0.47 572	1.31 559	0.59 463	0.50 529	0.93 512	0.69 570	1.11 305	0.83 301	0.74 316	0.89 327	0.65 320	0.68 410	1.08 346	0.54 398	0.40 651	0.31 637	0.26 529	0.26 552	0.31 561	0.30 536

S	0.62 366	0.29 302	0.77 314	0.48 237	0.65 611	1.02 537	0.59 528	1.12 308	0.85 309	0.98 382	1.44 563	0.56 274	0.70 417	0.63 165	0.45 320	0.39 648	0.21 515	0.37 644	0.36 658	0.23 433	0.21 329

TestStereo_HL2	0.55 287	0.30 334	0.83 355	0.44 152	0.33 320	0.58 312	0.34 221	1.12 308	0.99 376	0.84 345	0.95 340	0.61 303	0.52 302	1.60 492	0.53 388	0.20 335	0.14 272	0.16 109	0.14 183	0.19 270	0.20 294

tg	0.54 281	0.25 179	0.70 269	0.52 327	0.31 264	0.89 493	0.29 143	1.12 308	0.98 367	0.85 348	1.03 376	0.62 307	0.42 193	1.37 427	0.41 282	0.17 172	0.13 168	0.22 398	0.21 448	0.17 169	0.17 181

LoS	0.41 180	0.23 102	0.46 79	0.39 46	0.23 62	0.48 185	0.40 315	1.12 308	0.94 348	0.50 223	0.66 248	0.49 220	0.42 193	0.63 165	0.39 253	0.19 280	0.14 272	0.16 109	0.11 11	0.14 36	0.15 86
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RAFT-Stereo + iAFF	0.56 303	0.28 269	0.81 336	0.45 177	0.25 109	0.40 88	0.34 221	1.12 308	1.13 452	1.35 567	1.58 609	0.80 369	0.67 405	0.71 196	0.43 301	0.14 42	0.11 23	0.18 225	0.17 303	0.18 228	0.16 146

aanetorigin	1.26 631	0.85 676	3.00 679	0.72 611	0.80 665	1.08 555	1.05 662	1.12 308	1.39 610	3.53 738	2.60 702	1.72 641	1.73 684	1.98 553	1.77 664	0.26 524	0.24 580	0.26 529	0.25 535	0.38 607	0.51 656

Foundation-i1c-attn	0.38 157	0.18 3	0.41 39	0.37 16	0.20 28	0.51 233	0.47 421	1.13 314	0.48 151	0.47 194	0.45 140	0.54 256	0.49 269	0.71 196	0.29 110	0.16 121	0.13 168	0.15 62	0.12 62	0.14 36	0.16 146

castereo++	0.41 180	0.26 210	0.51 128	0.44 152	0.32 299	0.96 528	0.22 45	1.13 314	0.61 219	0.33 80	0.45 140	0.50 229	0.39 175	0.94 292	0.25 29	0.18 227	0.12 67	0.17 170	0.12 62	0.14 36	0.16 146

AIO-Stereo	0.39 167	0.26 210	0.54 147	0.50 282	0.24 79	0.45 141	0.39 302	1.13 314	0.57 197	0.42 169	0.49 165	0.52 242	0.25 33	0.74 209	0.32 161	0.16 121	0.13 168	0.18 225	0.14 183	0.16 123	0.15 86

HHNet	0.64 379	0.28 269	0.69 263	0.45 177	0.46 504	0.50 220	0.57 514	1.13 314	1.03 395	1.26 521	2.21 684	0.70 341	0.59 363	1.10 357	0.51 369	0.21 377	0.13 168	0.23 437	0.19 362	0.20 328	0.31 547

DRaft	0.81 492	0.26 210	0.77 314	0.47 215	0.31 264	0.95 522	0.52 469	1.13 314	0.99 376	1.78 671	2.01 674	0.80 369	1.71 682	2.64 613	0.74 482	0.19 280	0.14 272	0.20 311	0.20 403	0.18 228	0.24 417

UGAM	1.17 611	0.29 302	1.08 485	0.55 384	0.43 480	0.69 393	0.71 580	1.14 319	1.35 586	1.00 389	1.49 575	1.90 659	0.86 489	9.61 763	0.89 528	0.21 377	0.19 476	0.30 584	0.25 535	0.20 328	0.18 208

EKT-Stereo	0.56 303	0.33 411	0.84 368	0.61 488	0.64 606	0.51 233	0.48 432	1.14 319	0.95 354	0.74 316	0.89 327	0.77 362	0.42 193	1.18 380	0.42 295	0.23 445	0.17 419	0.21 356	0.18 334	0.20 328	0.26 466

Patchmatch Stereo++	0.57 320	0.33 411	0.82 345	0.52 327	0.27 152	0.63 349	0.28 128	1.14 319	0.73 257	1.13 435	0.96 343	0.82 384	0.60 371	1.40 438	0.52 377	0.23 445	0.14 272	0.24 466	0.20 403	0.27 505	0.20 294
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.56 303	0.33 411	0.81 336	0.52 327	0.27 152	0.63 349	0.41 330	1.14 319	0.73 257	1.13 435	0.96 343	0.82 384	0.60 371	1.09 351	0.52 377	0.23 445	0.14 272	0.24 466	0.20 403	0.27 505	0.20 294

ROB_FTStereo_v2	0.57 320	0.33 411	0.81 336	0.52 327	0.27 152	0.62 336	0.42 343	1.14 319	0.73 257	1.13 435	0.97 352	0.82 384	0.60 371	1.15 369	0.53 388	0.23 445	0.14 272	0.24 466	0.20 403	0.27 505	0.20 294

ROB_FTStereo	0.56 303	0.33 411	0.82 345	0.52 327	0.27 152	0.62 336	0.25 88	1.14 319	0.74 264	1.13 435	0.96 343	0.82 384	0.60 371	1.18 380	0.52 377	0.23 445	0.14 272	0.24 466	0.20 403	0.27 505	0.20 294

HUI-Stereo	0.54 281	0.33 411	0.81 336	0.52 327	0.27 152	0.62 336	0.29 143	1.14 319	0.74 264	1.13 435	0.96 343	0.82 384	0.60 371	0.83 248	0.52 377	0.23 445	0.14 272	0.24 466	0.20 403	0.27 505	0.20 294

iGMRVC	0.58 333	0.33 411	0.81 336	0.52 327	0.27 152	0.62 336	0.38 283	1.14 319	0.73 257	1.13 435	0.97 352	0.82 384	0.59 363	1.54 475	0.53 388	0.23 445	0.14 272	0.24 466	0.20 403	0.27 505	0.20 294

iRAFT	0.57 320	0.33 411	0.82 345	0.52 327	0.27 152	0.63 349	0.28 128	1.14 319	0.73 257	1.13 435	0.96 343	0.82 384	0.60 371	1.40 438	0.52 377	0.23 445	0.14 272	0.24 466	0.20 403	0.27 505	0.20 294

RAFT	0.67 397	0.32 388	0.83 355	0.63 512	0.34 348	0.69 393	0.57 514	1.14 319	0.84 305	1.12 432	1.20 460	1.75 648	0.92 522	1.09 351	0.60 433	0.22 416	0.19 476	0.27 543	0.24 525	0.22 406	0.23 391

RAFT-IKP	0.57 320	0.33 411	0.82 345	0.52 327	0.27 152	0.57 298	0.35 237	1.14 319	0.73 257	1.13 435	0.96 343	0.83 394	0.61 381	1.26 395	0.53 388	0.23 445	0.14 272	0.24 466	0.20 403	0.27 505	0.20 294

iRaftStereo_RVC	0.49 255	0.28 269	0.72 274	0.53 351	0.29 215	0.52 245	0.33 204	1.14 319	0.84 305	0.85 348	0.99 358	0.55 262	0.36 152	0.83 248	0.40 270	0.18 227	0.13 168	0.22 398	0.20 403	0.20 328	0.18 208

FLISNet	0.67 397	0.34 441	0.80 332	0.51 300	0.51 538	0.41 101	0.37 270	1.15 331	0.80 291	1.34 560	1.42 556	1.60 620	1.11 597	0.96 303	0.90 533	0.16 121	0.12 67	0.20 311	0.21 448	0.20 328	0.20 294

CoSv	0.67 397	0.34 441	0.80 332	0.51 300	0.51 538	0.41 101	0.37 270	1.15 331	0.80 291	1.34 560	1.42 556	1.60 620	1.11 597	0.96 303	0.90 533	0.16 121	0.12 67	0.20 311	0.21 448	0.20 328	0.20 294

ProNet	0.46 227	0.30 334	0.69 263	0.46 194	0.32 299	0.57 298	0.52 469	1.15 331	0.67 242	0.44 178	0.50 173	0.44 184	0.43 202	1.31 409	0.38 246	0.16 121	0.15 352	0.19 260	0.16 263	0.18 228	0.18 208

DCANet-4	0.59 347	0.28 269	1.65 607	0.44 152	0.25 109	0.48 185	0.36 254	1.15 331	1.36 595	1.13 435	1.03 376	0.56 274	0.74 426	0.77 224	0.58 419	0.17 172	0.14 272	0.17 170	0.13 131	0.15 83	0.24 417

RAFT_R40	0.84 512	0.30 334	0.83 355	0.63 512	0.31 264	0.66 372	0.43 362	1.15 331	0.99 376	1.47 614	1.10 407	1.00 466	0.84 476	5.44 689	0.53 388	0.23 445	0.13 168	0.23 437	0.20 403	0.23 433	0.19 257

RAFT-Stereo-weight	0.49 255	0.26 210	0.58 170	0.49 259	0.28 193	0.61 333	0.34 221	1.16 336	1.11 438	1.06 413	0.79 294	0.75 356	0.28 65	0.79 235	0.42 295	0.16 121	0.13 168	0.17 170	0.15 212	0.16 123	0.18 208

NRIStereo	0.62 366	0.31 367	0.78 322	0.56 406	0.28 193	0.63 349	0.33 204	1.16 336	0.92 334	1.15 451	0.87 319	0.90 423	0.58 357	2.24 582	0.56 409	0.22 416	0.14 272	0.21 356	0.19 362	0.22 406	0.18 208

ASMatch	0.89 535	0.29 302	0.72 274	0.56 406	0.36 383	0.47 170	0.37 270	1.16 336	0.95 354	1.11 424	3.26 716	0.95 446	0.96 535	4.88 675	0.53 388	0.20 335	0.16 390	0.22 398	0.19 362	0.20 328	0.30 536

SST-Stereo	0.85 520	0.30 334	0.81 336	0.63 512	0.31 264	0.70 397	0.25 88	1.16 336	0.95 354	1.47 614	1.11 416	0.99 460	0.86 489	5.69 692	0.53 388	0.23 445	0.13 168	0.23 437	0.19 362	0.23 433	0.19 257

Foundation-i1a	0.40 173	0.19 13	0.42 45	0.36 8	0.20 28	0.51 233	0.46 408	1.17 340	0.49 156	0.57 264	0.46 147	0.63 313	0.56 333	0.82 242	0.30 127	0.15 78	0.12 67	0.14 18	0.12 62	0.13 7	0.16 146

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 180	0.53 599	1.34 565	0.47 215	0.40 442	0.37 74	0.24 79	1.18 341	0.43 123	0.37 124	0.43 123	0.41 174	0.41 183	0.46 56	0.30 127	0.14 42	0.13 168	0.17 170	0.13 131	0.15 83	0.18 208

ADStereo(finetuned)	0.62 366	0.26 210	1.59 601	0.45 177	0.25 109	0.49 196	0.36 254	1.18 341	1.35 586	1.16 455	1.04 382	0.60 294	1.18 617	0.85 259	0.57 414	0.17 172	0.14 272	0.17 170	0.13 131	0.19 270	0.24 417

CrosDoStereo	1.56 658	0.26 210	0.78 322	0.51 300	0.29 215	0.66 372	11.86 772	1.18 341	1.00 381	1.35 567	1.76 641	0.99 460	1.83 693	6.64 719	0.83 513	0.19 280	0.15 352	0.20 311	0.22 476	0.18 228	0.25 441

DeepStereo_LL	1.56 658	0.26 210	0.78 322	0.51 300	0.29 215	0.66 372	11.86 772	1.18 341	1.00 381	1.35 567	1.76 641	0.99 460	1.83 693	6.64 719	0.83 513	0.19 280	0.15 352	0.20 311	0.22 476	0.18 228	0.25 441

DCANet	0.58 333	0.26 210	1.15 507	0.45 177	0.25 109	0.49 196	0.36 254	1.18 341	1.35 586	1.15 451	1.04 382	0.60 294	0.91 513	0.84 255	0.58 419	0.17 172	0.14 272	0.17 170	0.13 131	0.19 270	0.25 441

Foundation-i1b	0.39 167	0.18 3	0.41 39	0.37 16	0.20 28	0.52 245	0.48 432	1.19 346	0.43 123	0.52 240	0.44 133	0.60 294	0.52 302	0.70 189	0.29 110	0.16 121	0.12 67	0.14 18	0.13 131	0.14 36	0.14 37

MyStereo07	0.50 265	0.30 334	0.58 170	0.58 443	0.48 517	0.59 318	0.78 594	1.19 346	0.60 213	0.49 214	0.54 201	0.43 181	0.55 324	1.32 415	0.36 221	0.18 227	0.18 454	0.24 466	0.21 448	0.23 433	0.23 391

iRaft-Stereo_5w	0.89 535	0.31 367	1.04 468	0.56 406	0.47 515	0.47 170	0.68 566	1.19 346	1.08 418	0.80 327	1.35 530	1.46 596	0.90 510	5.11 678	1.16 585	0.18 227	0.15 352	0.22 398	0.19 362	0.21 381	0.24 417

GrayStereo	0.83 505	0.28 269	0.62 209	0.66 547	0.37 398	0.76 426	1.79 720	1.19 346	0.91 328	1.98 691	1.89 662	1.07 488	1.76 687	1.43 450	0.50 365	0.20 335	0.15 352	0.19 260	0.21 448	0.18 228	0.41 618

CRE-IMP	0.57 320	0.32 388	0.82 345	0.54 367	0.29 215	0.77 435	0.25 88	1.19 346	0.79 285	1.09 420	0.95 340	0.81 378	0.57 340	1.11 360	0.57 414	0.22 416	0.14 272	0.23 437	0.19 362	0.28 521	0.24 417

AnonStereo	0.49 255	0.26 210	0.73 290	0.50 282	0.35 367	0.46 152	0.40 315	1.20 351	0.91 328	0.71 305	0.58 219	0.80 369	0.49 269	1.02 324	0.35 202	0.21 377	0.13 168	0.18 225	0.16 263	0.22 406	0.20 294

ACV-stereo	1.00 572	0.55 607	1.47 582	0.59 463	0.42 475	2.38 702	0.58 521	1.20 351	1.21 502	0.83 338	1.01 365	3.36 724	2.10 706	1.64 498	1.17 586	0.28 565	0.22 537	0.23 437	0.22 476	0.29 539	0.35 586

RCA-Stereo	0.52 273	0.26 210	0.66 245	0.49 259	0.33 320	0.54 273	0.44 383	1.20 351	1.41 616	0.69 302	1.06 389	0.63 313	0.79 453	0.62 155	0.35 202	0.17 172	0.12 67	0.17 170	0.14 183	0.16 123	0.16 146

fff	0.58 333	0.26 210	1.15 507	0.46 194	0.25 109	0.48 185	0.36 254	1.20 351	1.28 553	1.13 435	1.03 376	0.59 289	1.04 579	0.77 224	0.58 419	0.17 172	0.14 272	0.17 170	0.13 131	0.15 83	0.24 417

csc	0.58 333	0.26 210	1.15 507	0.46 194	0.25 109	0.48 185	0.36 254	1.20 351	1.28 553	1.13 435	1.03 376	0.59 289	1.04 579	0.77 224	0.58 419	0.17 172	0.14 272	0.17 170	0.13 131	0.15 83	0.24 417

cscssc	0.58 333	0.26 210	1.15 507	0.46 194	0.25 109	0.48 185	0.36 254	1.20 351	1.28 553	1.13 435	1.03 376	0.59 289	1.04 579	0.77 224	0.58 419	0.17 172	0.14 272	0.17 170	0.13 131	0.15 83	0.24 417

LL-Strereo2	0.56 303	0.36 484	0.77 314	0.56 406	0.40 442	0.68 383	0.37 270	1.21 357	0.83 301	0.96 378	0.79 294	0.91 427	0.41 183	1.08 346	0.48 348	0.18 227	0.17 419	0.29 571	0.25 535	0.22 406	0.19 257

ToySt	0.73 441	0.35 471	1.64 605	0.54 367	0.37 398	0.92 507	0.81 611	1.21 357	1.03 395	0.86 353	1.12 420	1.31 562	1.01 562	1.04 330	0.88 525	0.19 280	0.20 496	0.24 466	0.24 525	0.27 505	0.28 503

SE	0.51 268	0.32 388	0.67 251	0.51 300	0.26 134	0.66 372	0.48 432	1.22 359	0.76 270	0.82 335	1.19 457	0.49 220	0.55 324	0.47 60	0.36 221	0.27 546	0.16 390	0.23 437	0.19 362	0.24 468	0.28 503

TestStereo-Hl	0.56 303	0.30 334	0.74 298	0.43 125	0.30 240	0.63 349	0.47 421	1.22 359	1.02 388	0.90 361	0.88 324	0.73 351	0.66 401	1.42 447	0.46 327	0.17 172	0.14 272	0.17 170	0.15 212	0.19 270	0.19 257

rvit_0105_3	0.66 386	0.47 572	1.27 551	0.74 625	0.40 442	0.63 349	0.70 577	1.22 359	1.28 553	0.83 338	0.71 271	0.82 384	0.72 424	0.93 290	0.58 419	0.37 639	0.34 661	0.34 623	0.32 629	0.28 521	0.31 547

OMP-Stereo	0.95 557	0.35 471	0.79 326	0.92 688	0.32 299	0.49 196	0.35 237	1.22 359	1.11 438	1.58 640	1.12 420	1.44 590	0.69 414	6.92 724	0.51 369	0.20 335	0.15 352	0.24 466	0.19 362	0.21 381	0.16 146

Pruner-Stereo	0.64 379	0.31 367	0.79 326	0.66 547	0.31 264	0.61 333	0.42 343	1.22 359	1.09 426	1.53 627	1.09 405	0.94 442	0.55 324	1.37 427	0.56 409	0.25 497	0.14 272	0.24 466	0.21 448	0.21 381	0.25 441

CroCo-Stereo	0.42 196	0.33 411	0.83 355	0.59 463	0.28 193	0.26 21	0.33 204	1.22 359	0.85 309	0.43 171	0.49 165	0.65 320	0.46 234	0.40 23	0.36 221	0.19 280	0.15 352	0.16 109	0.14 183	0.20 328	0.17 181
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
AFF-stereo	0.60 357	0.28 269	0.72 274	0.48 237	0.29 215	0.34 53	0.37 270	1.22 359	1.20 495	1.21 490	1.59 613	1.10 505	0.70 417	1.01 320	0.44 306	0.14 42	0.12 67	0.19 260	0.20 403	0.18 228	0.15 86

castereo	0.43 203	0.25 179	0.50 118	0.46 194	0.30 240	0.60 325	0.56 508	1.23 366	0.83 301	0.39 149	0.70 267	0.45 194	0.68 410	0.54 112	0.33 178	0.17 172	0.11 23	0.17 170	0.13 131	0.16 123	0.14 37

EGLCR-Stereo	0.41 180	0.24 135	0.59 176	0.45 177	0.27 152	0.54 273	0.22 45	1.23 366	0.56 191	0.44 178	0.43 123	0.68 330	0.29 73	0.89 277	0.34 189	0.17 172	0.12 67	0.20 311	0.17 303	0.17 169	0.18 208

LG-Stereo_Zeroshot	0.38 157	0.25 179	0.61 199	0.53 351	0.29 215	0.36 68	0.22 45	1.24 368	0.42 117	0.45 187	0.65 242	0.37 139	0.51 292	0.41 30	0.30 127	0.18 227	0.12 67	0.17 170	0.13 131	0.18 228	0.20 294

rvit_stereo_0075_2	0.66 386	0.47 572	1.21 536	0.67 562	0.66 618	0.53 255	0.48 432	1.24 368	1.17 481	0.77 321	0.91 331	0.78 366	0.59 363	1.05 335	0.63 446	0.37 639	0.28 618	0.40 662	0.31 621	0.38 607	0.34 576

dad	0.90 543	0.73 663	1.28 554	0.59 463	0.39 427	0.83 469	0.45 402	1.24 368	1.54 652	1.52 624	1.28 502	1.36 573	0.86 489	2.54 609	0.91 537	0.43 661	0.27 612	0.82 722	0.26 552	0.44 637	0.34 576

rafts_anoy	0.55 287	0.32 388	0.66 245	0.72 611	0.61 598	0.53 255	0.40 315	1.24 368	1.06 410	0.85 348	0.83 306	0.67 328	0.53 311	0.77 224	0.55 403	0.20 335	0.15 352	0.25 507	0.26 552	0.22 406	0.21 329

NLCSM	0.54 281	0.30 334	0.60 189	0.53 351	0.74 645	0.71 401	0.47 421	1.25 372	0.71 255	0.64 289	0.51 177	0.48 216	0.60 371	1.34 419	0.71 475	0.19 280	0.20 496	0.21 356	0.19 362	0.22 406	0.21 329

MSKI-zero shot	0.56 303	0.30 334	0.61 199	0.55 384	0.28 193	0.68 383	0.28 128	1.25 372	0.68 245	0.92 366	1.33 521	0.81 378	0.33 124	1.94 547	0.36 221	0.18 227	0.13 168	0.17 170	0.13 131	0.16 123	0.19 257

CIPLG	0.67 397	0.37 506	1.17 522	0.60 471	0.51 538	0.75 420	0.48 432	1.26 374	1.11 438	1.43 601	1.58 609	0.64 319	0.48 250	0.94 292	0.78 496	0.24 470	0.15 352	0.19 260	0.16 263	0.19 270	0.29 518

ACRE	0.66 386	0.37 506	1.27 551	0.60 471	0.50 529	0.74 414	0.47 421	1.26 374	1.10 430	1.40 591	1.56 603	0.62 307	0.46 234	0.88 272	0.78 496	0.24 470	0.15 352	0.19 260	0.16 263	0.19 270	0.29 518

PSM-softLoss	0.80 483	0.33 411	0.89 395	0.63 512	0.32 299	0.55 280	0.40 315	1.26 374	0.78 276	1.25 509	1.07 393	0.83 394	0.51 292	5.33 684	0.61 436	0.25 497	0.15 352	0.25 507	0.22 476	0.20 328	0.26 466

KMStereo	0.80 483	0.33 411	0.89 395	0.63 512	0.32 299	0.55 280	0.40 315	1.26 374	0.78 276	1.25 509	1.07 393	0.83 394	0.51 292	5.33 684	0.61 436	0.25 497	0.15 352	0.25 507	0.22 476	0.20 328	0.26 466

IIG-Stereo	0.97 562	0.34 441	0.80 332	0.90 686	0.33 320	0.61 333	0.26 101	1.27 378	1.08 418	1.69 660	1.37 537	1.44 590	0.74 426	6.94 725	0.53 388	0.21 377	0.14 272	0.23 437	0.18 334	0.20 328	0.15 86

PFNet	0.92 551	0.28 269	1.20 532	0.68 573	0.32 299	0.62 336	0.55 501	1.27 378	1.01 384	1.47 614	1.09 405	0.97 454	0.68 410	6.58 718	0.59 429	0.21 377	0.13 168	0.24 466	0.19 362	0.20 328	0.20 294

AnonymousM	0.63 376	1.14 701	0.43 51	0.46 194	0.32 299	0.43 125	0.46 408	1.27 378	0.78 276	1.00 389	0.66 248	0.68 330	0.45 224	0.61 148	0.46 327	0.21 377	0.16 390	1.84 744	0.98 739	0.15 83	0.15 86

RALAANet	0.62 366	0.37 506	0.97 441	0.66 547	0.50 529	0.67 379	0.31 169	1.27 378	1.09 426	1.11 424	1.17 450	0.88 412	0.46 234	1.27 399	0.45 320	0.20 335	0.15 352	0.21 356	0.18 334	0.27 505	0.19 257

ISRNet	0.83 505	0.35 471	1.31 559	0.84 666	0.65 611	0.60 325	0.41 330	1.28 382	1.15 466	1.61 645	1.55 597	1.34 570	0.77 438	1.33 418	0.98 559	0.40 651	0.34 661	0.43 669	0.38 666	0.34 587	0.49 648

IPLGR_C	0.67 397	0.38 524	1.20 532	0.60 471	0.50 529	0.75 420	0.48 432	1.28 382	1.13 452	1.42 597	1.57 607	0.62 307	0.48 250	0.85 259	0.80 509	0.24 470	0.15 352	0.19 260	0.16 263	0.19 270	0.29 518

iinet-f	1.04 580	0.50 586	4.24 700	0.58 443	0.43 480	1.78 665	0.70 577	1.29 384	1.16 473	1.25 509	1.42 556	1.57 617	1.42 656	1.47 463	1.70 658	0.26 524	0.23 568	0.20 311	0.20 403	0.26 498	0.26 466

ManiGeoR	0.56 303	0.28 269	1.23 539	0.43 125	0.35 367	0.56 293	0.35 237	1.30 385	1.14 458	0.58 266	0.85 311	0.56 274	0.50 282	1.43 450	0.58 419	0.18 227	0.13 168	0.17 170	0.14 183	0.17 169	0.21 329

HLf10	0.56 303	0.28 269	1.23 539	0.43 125	0.35 367	0.56 293	0.35 237	1.30 385	1.14 458	0.58 266	0.85 311	0.56 274	0.50 282	1.43 450	0.58 419	0.18 227	0.13 168	0.17 170	0.14 183	0.17 169	0.21 329

DCVSM-stereo	0.75 449	0.36 484	0.82 345	0.58 443	0.43 480	0.78 436	0.42 343	1.30 385	1.05 408	1.79 672	1.04 382	1.60 620	1.08 588	1.12 363	0.86 519	0.25 497	0.27 612	0.29 571	0.24 525	0.30 554	0.37 594

DN-CSS_ROB	0.67 397	0.36 484	1.36 573	0.59 463	0.41 464	0.54 273	0.45 402	1.30 385	0.95 354	1.05 407	1.47 571	0.69 336	0.64 390	1.80 529	0.60 433	0.19 280	0.15 352	0.25 507	0.23 510	0.22 406	0.23 391

EE1	0.48 249	0.24 135	0.65 238	0.47 215	0.34 348	0.45 141	0.30 156	1.31 389	0.83 301	0.61 283	0.63 233	0.62 307	0.52 302	1.27 399	0.34 189	0.20 335	0.13 168	0.18 225	0.15 212	0.17 169	0.19 257

GSStereo	0.36 128	0.23 102	0.46 79	0.50 282	0.33 320	0.46 152	0.35 237	1.31 389	0.53 174	0.38 136	0.39 95	0.32 86	0.33 124	0.45 49	0.29 110	0.20 335	0.12 67	0.16 109	0.13 131	0.17 169	0.18 208

GS-Stereo							0.35 237	1.31 389	0.53 174	0.38 136	0.39 95	0.32 86	0.33 124	0.45 49	0.29 110	0.20 335	0.12 67	0.16 109	0.13 131	0.17 169	0.18 208

MM-Stereo_test3	0.53 275	0.26 210	0.60 189	0.56 406	0.73 637	0.49 196	0.53 476	1.31 389	1.08 418	0.64 289	0.97 352	0.61 303	0.42 193	0.82 242	0.40 270	0.21 377	0.18 454	0.20 311	0.16 263	0.19 270	0.21 329

IER	0.74 445	0.33 411	1.25 547	0.50 282	0.53 552	1.32 604	0.55 501	1.31 389	1.08 418	1.30 538	1.34 525	1.11 510	1.10 594	1.05 335	0.81 511	0.20 335	0.17 419	0.21 356	0.21 448	0.20 328	0.21 329

HART	0.48 249	0.24 135	0.63 214	0.52 327	0.27 152	0.41 101	0.29 143	1.32 394	0.54 178	0.59 270	1.47 571	0.61 303	0.34 132	1.09 351	0.32 161	0.16 121	0.14 272	0.19 260	0.14 183	0.19 270	0.18 208

StereoVision	0.67 397	0.37 506	1.02 462	0.60 471	0.41 464	0.50 220	0.41 330	1.32 394	0.96 358	0.73 313	2.48 699	0.82 384	0.57 340	1.06 340	0.50 365	0.26 524	0.28 618	0.29 571	0.28 583	0.37 601	0.22 365

HLF11	0.58 333	0.28 269	1.29 557	0.43 125	0.36 383	0.50 220	0.28 128	1.33 396	1.07 413	0.69 302	0.91 331	0.63 313	0.52 302	1.55 476	0.66 460	0.18 227	0.14 272	0.16 109	0.13 131	0.17 169	0.21 329

HLf8	0.55 287	0.28 269	1.26 550	0.43 125	0.34 348	0.63 349	0.35 237	1.33 396	1.17 481	0.64 289	0.84 308	0.56 274	0.44 212	1.09 351	0.49 361	0.21 377	0.14 272	0.17 170	0.14 183	0.19 270	0.22 365

AIO-test2	0.61 363	0.30 334	0.93 417	0.65 534	0.65 611	0.79 445	0.50 456	1.33 396	1.40 612	0.65 292	1.15 444	0.53 249	0.42 193	1.18 380	0.36 221	0.25 497	0.18 454	0.26 529	0.31 621	0.20 328	0.21 329

monster_256*512	0.54 281	0.32 388	0.61 199	0.52 327	0.35 367	0.51 233	0.57 514	1.34 399	0.93 341	0.60 277	0.89 327	1.08 498	0.67 405	0.74 209	0.47 337	0.17 172	0.13 168	0.21 356	0.18 334	0.21 381	0.19 257

11t1	0.57 320	0.30 334	0.84 368	0.54 367	0.30 240	0.83 469	0.41 330	1.34 399	0.79 285	0.88 356	0.82 305	0.70 341	0.70 417	0.96 303	0.67 464	0.21 377	0.21 515	0.20 311	0.16 263	0.21 381	0.26 466

SME	0.68 411	0.35 471	0.77 314	0.70 599	0.25 109	1.22 590	0.44 383	1.35 401	1.16 473	0.94 372	1.13 431	0.69 336	0.74 426	1.88 541	0.59 429	0.20 335	0.21 515	0.23 437	0.24 525	0.25 482	0.22 365

MoCha-V2	0.43 203	0.23 102	0.55 152	0.56 406	0.23 62	0.44 135	0.32 194	1.35 401	0.63 228	0.54 248	0.55 207	0.42 176	0.57 340	1.12 363	0.28 87	0.15 78	0.13 168	0.15 62	0.13 131	0.17 169	0.18 208

IPLG	0.72 437	0.29 302	1.12 499	0.53 351	0.44 490	0.79 445	0.33 204	1.35 401	1.10 430	1.32 547	1.11 416	0.52 242	0.54 319	3.13 633	0.71 475	0.17 172	0.14 272	0.20 311	0.17 303	0.18 228	0.21 329

NF-Stereo	0.82 495	0.33 411	0.83 355	0.65 534	0.31 264	0.63 349	0.43 362	1.35 401	0.93 341	1.30 538	1.02 368	0.81 378	0.57 340	5.37 688	0.55 403	0.26 524	0.14 272	0.24 466	0.20 403	0.20 328	0.30 536

OCTAStereo	0.82 495	0.33 411	0.83 355	0.65 534	0.31 264	0.62 336	0.44 383	1.35 401	0.93 341	1.30 538	1.02 368	0.81 378	0.57 340	5.32 683	0.55 403	0.26 524	0.14 272	0.24 466	0.20 403	0.20 328	0.30 536

RE-Stereo	0.82 495	0.33 411	0.84 368	0.65 534	0.31 264	0.63 349	0.44 383	1.35 401	0.93 341	1.30 538	1.02 368	0.80 369	0.57 340	5.34 686	0.55 403	0.26 524	0.14 272	0.24 466	0.20 403	0.20 328	0.31 547

TVStereo	0.82 495	0.33 411	0.84 368	0.65 534	0.31 264	0.63 349	0.44 383	1.35 401	0.93 341	1.30 538	1.02 368	0.80 369	0.57 340	5.34 686	0.55 403	0.26 524	0.14 272	0.24 466	0.20 403	0.20 328	0.31 547

DFGA-Net	0.77 463	0.47 572	1.75 614	0.55 384	0.46 504	0.83 469	0.44 383	1.38 408	1.10 430	1.05 407	1.20 460	0.70 341	0.58 357	2.27 585	1.31 607	0.19 280	0.17 419	0.24 466	0.24 525	0.28 521	0.30 536

model_zeroshot	0.53 275	0.31 367	1.00 455	0.57 428	0.39 427	0.74 414	0.39 302	1.38 408	0.67 242	0.88 356	0.85 311	0.71 348	0.37 160	0.77 224	0.39 253	0.21 377	0.17 419	0.19 260	0.17 303	0.17 169	0.22 365

Gwc-CoAtRS	0.55 287	0.27 243	0.73 290	0.49 259	0.30 240	0.63 349	0.25 88	1.38 408	1.12 446	1.05 407	1.02 368	1.10 505	0.55 324	0.72 200	0.44 306	0.17 172	0.14 272	0.17 170	0.15 212	0.16 123	0.17 181

rvit_105_1	0.76 457	0.54 603	1.27 551	0.80 651	0.49 524	0.74 414	0.86 627	1.39 411	1.23 518	1.00 389	0.80 299	0.93 436	0.78 445	1.29 404	0.78 496	0.43 661	0.36 672	0.36 641	0.42 674	0.30 554	0.36 590

HCRNet	0.72 437	0.40 539	0.86 383	0.61 488	0.57 579	0.75 420	0.35 237	1.39 411	1.21 502	1.11 424	0.99 358	1.01 471	0.76 434	2.18 577	0.73 478	0.28 565	0.19 476	0.28 559	0.23 510	0.25 482	0.26 466

RAFT-Test	0.58 333	0.27 243	0.81 336	0.50 282	0.33 320	0.95 522	0.27 118	1.40 413	0.89 321	1.00 389	1.12 420	1.39 581	0.48 250	0.74 209	0.41 282	0.17 172	0.14 272	0.17 170	0.14 183	0.16 123	0.18 208

IRAFT_RVC	0.90 543	0.30 334	0.89 395	0.67 562	0.31 264	0.64 361	1.00 656	1.40 413	0.97 364	1.23 501	1.04 382	1.00 466	0.96 535	5.77 697	0.57 414	0.24 470	0.13 168	0.25 507	0.21 448	0.20 328	0.21 329

s12784h	0.55 287	0.22 70	0.49 107	0.43 125	0.19 21	1.00 534	0.34 221	1.40 413	1.30 569	0.84 345	0.93 335	0.63 313	0.52 302	1.48 465	0.47 337	0.15 78	0.12 67	0.17 170	0.11 11	0.19 270	0.13 11

raft+_RVC	0.56 303	0.29 302	0.61 199	0.65 534	0.56 574	0.53 255	0.53 476	1.40 413	1.02 388	0.78 323	1.04 382	0.70 341	0.55 324	1.00 316	0.49 361	0.18 227	0.16 390	0.19 260	0.19 362	0.18 228	0.17 181

MIM_Stereo	0.60 357	0.26 210	1.02 462	0.49 259	0.32 299	0.52 245	0.28 128	1.41 417	0.82 296	1.02 398	1.16 447	0.93 436	0.53 311	1.48 465	0.63 446	0.17 172	0.17 419	0.20 311	0.19 362	0.17 169	0.18 208

FENet	0.62 366	0.30 334	0.68 258	0.57 428	0.33 320	0.82 461	0.40 315	1.41 417	1.12 446	1.03 402	0.87 319	0.98 455	0.84 476	1.00 316	0.70 472	0.23 445	0.16 390	0.23 437	0.20 403	0.22 406	0.24 417

ccs_rob	0.68 411	0.34 441	0.93 417	0.50 282	0.39 427	0.72 405	0.42 343	1.43 419	1.25 531	1.17 459	1.34 525	1.22 535	0.66 401	1.04 330	0.64 450	0.21 377	0.17 419	0.35 631	0.20 403	0.40 616	0.29 518

CFNet_pseudo	0.68 411	0.34 441	0.93 417	0.50 282	0.39 427	0.72 405	0.42 343	1.44 420	1.25 531	1.17 459	1.35 530	1.22 535	0.66 401	1.04 330	0.64 450	0.21 377	0.17 419	0.33 615	0.19 362	0.39 612	0.28 503

DMCA-RVC	0.83 505	0.46 567	2.19 649	0.68 573	0.49 524	0.84 478	0.48 432	1.44 420	1.07 413	1.56 635	1.04 382	1.29 557	0.86 489	1.49 472	0.92 541	0.27 546	0.22 537	0.35 631	0.28 583	0.32 572	0.28 503

R-Stereo Train	0.60 357	0.30 334	0.72 274	0.57 428	0.37 398	0.68 383	0.52 469	1.45 422	0.78 276	1.61 645	1.50 582	0.76 357	0.53 311	0.67 182	0.51 369	0.19 280	0.16 390	0.18 225	0.15 212	0.18 228	0.19 257

RAFT-Stereo	0.60 357	0.30 334	0.72 274	0.57 428	0.37 398	0.68 383	0.52 469	1.45 422	0.78 276	1.61 645	1.50 582	0.76 357	0.53 311	0.67 182	0.51 369	0.19 280	0.16 390	0.18 225	0.15 212	0.18 228	0.19 257
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Selective-IGEV-i16pc	2.09 698	0.31 367	19.73 769	0.57 428	0.39 427	2.72 713	1.47 699	1.46 424	1.31 576	0.83 338	1.23 478	1.05 483	0.63 383	7.69 743	0.83 513	0.41 655	0.22 537	0.22 398	0.23 510	0.22 406	0.24 417

Foundation-i1	0.43 203	0.19 13	0.39 17	0.44 152	0.37 398	0.54 273	0.47 421	1.46 424	0.59 206	0.58 266	0.54 201	0.63 313	0.48 250	0.71 196	0.35 202	0.16 121	0.13 168	0.15 62	0.14 183	0.15 83	0.15 86

ACVNet	0.66 386	0.33 411	0.74 298	0.55 384	0.37 398	0.80 451	0.47 421	1.46 424	1.11 438	1.01 394	1.31 510	1.07 488	0.91 513	0.82 242	1.09 578	0.22 416	0.19 476	0.21 356	0.18 334	0.23 433	0.19 257

CFNet-ft	0.78 468	0.36 484	0.74 298	0.67 562	0.56 574	0.86 486	0.54 491	1.46 424	1.17 481	1.01 394	1.28 502	1.68 637	1.03 573	1.57 479	0.95 552	0.27 546	0.21 515	0.33 615	0.26 552	0.31 561	0.26 466

CFNet_RVC	0.78 468	0.36 484	0.74 298	0.67 562	0.56 574	0.86 486	0.54 491	1.46 424	1.17 481	1.01 394	1.28 502	1.68 637	1.03 573	1.57 479	0.95 552	0.27 546	0.21 515	0.33 615	0.26 552	0.31 561	0.26 466

IPLGR	0.62 366	0.28 269	1.32 562	0.50 282	0.29 215	0.65 367	0.34 221	1.47 429	1.19 491	1.21 490	1.07 393	0.70 341	0.65 395	1.05 335	0.55 403	0.18 227	0.15 352	0.20 311	0.17 303	0.21 381	0.20 294

PSMNet-ADL	0.75 449	0.36 484	0.69 263	0.71 605	0.47 515	1.13 566	0.46 408	1.47 429	1.07 413	0.85 348	1.18 453	1.31 562	0.94 528	1.56 477	1.06 575	0.34 619	0.22 537	0.22 398	0.23 510	0.27 505	0.36 590

TestStereo_HLe17	0.59 347	0.27 243	1.66 608	0.43 125	0.31 264	0.63 349	0.40 315	1.48 431	1.16 473	0.63 287	0.87 319	0.53 249	0.46 234	1.40 438	0.47 337	0.19 280	0.13 168	0.18 225	0.16 263	0.18 228	0.20 294

MLCV	0.77 463	0.39 533	1.31 559	0.55 384	0.25 109	0.91 500	0.39 302	1.48 431	1.28 553	1.49 621	1.54 594	1.02 473	0.68 410	2.12 571	0.93 544	0.19 280	0.13 168	0.19 260	0.14 183	0.19 270	0.22 365

MWDA-net	0.83 505	0.36 484	1.04 468	0.62 498	0.53 552	1.12 564	0.73 584	1.49 433	1.10 430	1.35 567	1.14 437	1.14 521	1.26 628	2.72 617	0.71 475	0.23 445	0.17 419	0.22 398	0.22 476	0.23 433	0.31 547

DDVS	0.80 483	0.43 556	1.09 488	0.64 527	0.44 490	1.27 600	0.43 362	1.49 433	0.94 348	1.21 490	1.16 447	1.42 583	0.63 383	2.14 573	1.02 568	0.29 582	0.22 537	0.26 529	0.23 510	0.31 561	0.37 594

DA	0.47 239	0.23 102	0.59 176	0.54 367	0.26 134	1.08 555	0.44 383	1.51 435	0.63 228	0.48 206	0.69 260	0.55 262	0.49 269	0.49 80	0.38 246	0.20 335	0.14 272	0.19 260	0.13 131	0.19 270	0.17 181

GGEV	0.47 239	0.23 102	0.59 176	0.54 367	0.26 134	1.08 555	0.44 383	1.51 435	0.63 228	0.48 206	0.69 260	0.55 262	0.49 269	0.49 80	0.38 246	0.20 335	0.14 272	0.19 260	0.13 131	0.19 270	0.17 181

PCWNet_CMD	0.68 411	0.34 441	0.93 417	0.51 300	0.38 415	0.80 451	0.42 343	1.51 435	1.34 583	1.17 459	1.31 510	1.23 539	0.65 395	0.94 292	0.62 441	0.21 377	0.17 419	0.27 543	0.19 362	0.43 626	0.28 503

AANet_RVC	1.22 622	0.60 620	1.94 628	0.69 589	0.46 504	0.75 420	0.69 570	1.51 435	1.57 659	1.36 573	1.90 664	1.51 607	0.87 498	7.23 731	1.89 668	0.26 524	0.19 476	0.19 260	0.16 263	0.23 433	0.37 594

MyStereo05	0.70 424	0.29 302	1.22 537	0.58 443	0.48 517	0.62 336	0.72 581	1.52 439	1.54 652	1.17 459	0.91 331	0.77 362	0.79 453	1.45 458	0.68 468	0.17 172	0.17 419	0.24 466	0.21 448	0.23 433	0.23 391

fast-acv-ft	1.00 572	0.48 578	1.85 624	0.61 488	0.52 544	1.77 661	0.69 570	1.52 439	1.47 641	1.34 560	1.85 658	1.73 643	1.24 624	1.62 496	1.56 638	0.27 546	0.28 618	0.28 559	0.28 583	0.28 521	0.31 547

TestStereo1	0.66 386	0.29 302	0.95 431	0.82 658	0.32 299	0.47 170	0.43 362	1.52 439	1.22 512	0.99 385	1.32 515	0.65 320	0.76 434	1.78 522	0.44 306	0.20 335	0.16 390	0.22 398	0.19 362	0.21 381	0.20 294

SA-5K	0.66 386	0.29 302	0.95 431	0.82 658	0.32 299	0.47 170	0.43 362	1.52 439	1.22 512	0.99 385	1.32 515	0.65 320	0.76 434	1.78 522	0.44 306	0.20 335	0.16 390	0.22 398	0.19 362	0.21 381	0.20 294

DMCA	0.71 430	0.36 484	1.17 522	0.53 351	0.45 495	0.84 478	0.46 408	1.52 439	1.09 426	1.20 483	1.12 420	1.21 530	0.74 426	0.87 268	1.09 578	0.25 497	0.20 496	0.27 543	0.19 362	0.24 468	0.29 518

MSMDNet	0.68 411	0.34 441	0.93 417	0.52 327	0.38 415	0.80 451	0.42 343	1.52 439	1.35 586	1.17 459	1.31 510	1.23 539	0.65 395	0.94 292	0.62 441	0.21 377	0.17 419	0.26 529	0.19 362	0.41 620	0.28 503

Pointernet	0.41 180	0.21 45	0.63 214	0.45 177	0.29 215	0.51 233	0.27 118	1.54 445	0.70 252	0.48 206	0.64 239	0.49 220	0.37 160	0.51 97	0.36 221	0.18 227	0.13 168	0.14 18	0.11 11	0.14 36	0.14 37

raft_robust	0.71 430	0.32 388	0.75 304	0.54 367	0.28 193	0.54 273	0.35 237	1.54 445	1.24 523	1.18 470	1.07 393	0.73 351	0.53 311	3.65 646	0.40 270	0.19 280	0.16 390	0.20 311	0.22 476	0.21 381	0.19 257

EDNetEfficient	2.40 713	1.14 701	8.59 732	0.77 644	0.73 637	1.06 547	1.53 704	1.54 445	4.06 748	4.87 754	2.81 706	2.23 689	3.53 739	3.04 629	9.65 752	0.27 546	0.24 580	0.27 543	0.31 621	0.70 697	0.67 689

NLSM1	0.54 281	0.26 210	0.61 199	0.49 259	1.04 705	0.83 469	0.31 169	1.55 448	0.68 245	0.52 240	0.77 288	0.46 199	0.48 250	1.02 324	0.56 409	0.19 280	0.19 476	0.21 356	0.18 334	0.20 328	0.18 208

GCST	1.13 604	1.50 723	1.17 522	1.74 736	1.17 722	1.29 602	0.30 156	1.55 448	1.21 502	1.31 544	0.97 352	0.99 460	0.48 250	2.38 596	0.54 398	1.24 739	0.70 738	1.31 739	0.86 733	1.03 719	0.92 714

GwcNet-ADL	0.67 397	0.33 411	0.90 405	0.58 443	0.41 464	0.60 325	0.59 528	1.55 448	1.28 553	1.11 424	1.13 431	0.90 423	0.59 363	1.11 360	0.91 537	0.28 565	0.18 454	0.18 225	0.18 334	0.25 482	0.33 566

UNet	0.86 524	0.36 484	1.52 591	0.62 498	0.74 645	1.56 640	0.49 445	1.55 448	1.12 446	1.28 532	1.10 407	1.52 609	1.10 594	1.69 509	1.14 583	0.24 470	0.18 454	0.25 507	0.21 448	0.25 482	0.25 441

Selective-IGEV-i32	0.42 196	0.26 210	0.56 160	0.48 237	0.27 152	0.45 141	0.33 204	1.56 452	0.61 219	0.36 112	0.47 153	0.52 242	0.30 86	1.08 346	0.33 178	0.15 78	0.13 168	0.17 170	0.13 131	0.16 123	0.15 86

Selective-IGEV	0.42 196	0.26 210	0.56 160	0.48 237	0.27 152	0.45 141	0.33 204	1.56 452	0.61 219	0.36 112	0.47 153	0.52 242	0.30 86	1.08 346	0.33 178	0.15 78	0.13 168	0.17 170	0.13 131	0.16 123	0.15 86

test-1	0.56 303	0.28 269	1.13 500	0.58 443	0.34 348	0.60 325	0.38 283	1.56 452	0.98 367	0.80 327	1.02 368	0.83 394	0.52 302	0.64 168	0.46 327	0.17 172	0.16 390	0.20 311	0.17 303	0.20 328	0.26 466

RASNet	1.16 609	0.34 441	1.11 495	0.73 619	0.86 678	1.00 534	0.60 537	1.56 452	1.43 627	1.07 416	1.37 537	2.08 687	1.44 659	7.00 726	1.56 638	0.20 335	0.17 419	0.17 170	0.19 362	0.19 270	0.19 257

111	0.66 386	0.27 243	1.15 507	0.46 194	0.25 109	0.72 405	0.42 343	1.57 456	1.44 630	0.83 338	1.39 544	1.10 505	0.80 460	0.97 307	0.65 455	0.20 335	0.14 272	0.18 225	0.15 212	0.18 228	0.28 503

STTStereo	0.82 495	0.53 599	1.53 594	0.68 573	0.56 574	0.88 491	0.56 508	1.57 456	1.14 458	1.39 585	1.10 407	1.26 550	0.84 476	1.49 472	0.90 533	0.29 582	0.28 618	0.33 615	0.40 669	0.33 579	0.37 594

ACVNet-DCA	0.59 347	0.34 441	0.63 214	0.60 471	0.27 152	1.16 577	0.51 458	1.58 458	0.91 328	0.60 277	0.80 299	0.47 210	0.87 498	1.48 465	0.35 202	0.21 377	0.13 168	0.25 507	0.15 212	0.23 433	0.25 441

1test111	0.58 333	0.34 441	0.63 214	0.60 471	0.27 152	1.16 577	0.51 458	1.58 458	0.91 328	0.60 277	0.80 299	0.47 210	0.87 498	0.99 311	0.67 464	0.21 377	0.13 168	0.25 507	0.15 212	0.23 433	0.25 441

qqq	0.62 366	0.36 484	0.88 391	0.50 282	0.28 193	0.64 361	0.62 546	1.58 458	0.91 328	0.83 338	0.96 343	0.95 446	0.79 453	0.99 311	0.67 464	0.21 377	0.23 568	0.24 466	0.23 510	0.23 433	0.25 441

DSFCA	0.95 557	0.38 524	1.23 539	0.55 384	0.66 618	1.50 631	0.93 643	1.58 458	1.24 523	1.59 643	1.16 447	1.48 599	0.95 533	2.96 626	1.20 590	0.31 594	0.28 618	0.25 507	0.26 552	0.29 539	0.26 466

G-Net	1.71 671	0.67 649	2.09 641	1.14 718	0.75 650	2.96 724	0.89 633	1.58 458	1.30 569	2.76 720	8.12 763	2.29 694	2.51 724	1.94 547	2.23 681	0.49 683	0.45 701	0.45 674	0.31 621	0.62 688	0.59 679

noway7	1.49 650	2.51 759	16.16 757	0.53 351	0.33 320	0.57 298	0.49 445	1.59 463	1.07 413	0.73 313	0.86 315	1.12 516	0.92 522	0.91 284	0.89 528	0.19 280	0.13 168	0.20 311	0.17 303	0.22 406	0.18 208

AIO-test1	0.61 363	0.27 243	0.68 258	0.68 573	1.02 702	0.79 445	0.36 254	1.59 463	1.35 586	0.59 270	0.89 327	0.60 294	0.49 269	1.20 386	0.36 221	0.18 227	0.17 419	0.23 437	0.25 535	0.18 228	0.26 466

CBFPSM	0.95 557	0.37 506	2.10 642	0.51 300	0.39 427	1.73 655	0.87 631	1.59 463	1.13 452	1.11 424	1.00 363	2.34 697	1.64 676	1.42 447	1.44 625	0.19 280	0.18 454	0.20 311	0.20 403	0.22 406	0.36 590

MyStereo8	0.70 424	0.32 388	1.24 544	0.63 512	0.53 552	0.90 497	0.34 221	1.60 466	1.35 586	1.20 483	1.31 510	0.89 421	0.64 390	0.77 224	1.02 568	0.18 227	0.15 352	0.20 311	0.18 334	0.22 406	0.30 536

TDLM	1.08 597	0.50 586	1.01 458	0.69 589	0.54 561	0.91 500	1.40 696	1.60 466	1.36 595	1.17 459	1.40 549	1.07 488	1.00 559	6.19 703	0.85 518	0.34 619	0.22 537	0.35 631	0.26 552	0.38 607	0.29 518

anonymousa	0.78 468	0.30 334	0.85 374	0.51 300	0.96 696	1.41 623	0.47 421	1.61 468	0.94 348	1.33 553	1.77 644	1.66 632	1.11 597	0.72 200	0.63 446	0.19 280	0.18 454	0.23 437	0.25 535	0.20 328	0.22 365

hitnet-ft	0.84 512	0.38 524	0.75 304	0.59 463	0.44 490	0.99 533	0.47 421	1.61 468	1.38 602	1.21 490	1.22 469	1.82 656	0.99 552	1.87 535	1.09 578	0.33 609	0.29 628	0.34 623	0.27 572	0.36 595	0.33 566

DLCB_ROB	0.92 551	0.43 556	0.95 431	0.71 605	0.55 568	1.11 562	0.83 616	1.61 468	1.32 579	1.67 658	1.66 626	1.70 640	0.93 525	1.96 552	1.34 615	0.26 524	0.25 594	0.27 543	0.28 583	0.28 521	0.28 503

CASS	0.67 397	0.36 484	0.84 368	0.57 428	0.28 193	0.82 461	0.43 362	1.62 471	0.92 334	1.39 585	1.28 502	0.87 406	0.84 476	0.88 272	0.59 429	0.36 636	0.19 476	0.26 529	0.22 476	0.29 539	0.43 630
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
SCION-MonSter	0.98 565	0.62 632	1.54 595	0.68 573	1.10 710	1.78 665	0.52 469	1.64 472	1.25 531	1.08 418	1.51 590	1.04 478	0.91 513	1.19 385	2.25 682	0.24 470	0.24 580	0.53 694	0.50 698	0.57 677	0.38 602

x	0.59 347	0.34 441	0.79 326	0.51 300	0.32 299	0.69 393	0.46 408	1.64 472	0.97 364	0.86 353	0.86 315	0.83 394	0.74 426	0.75 218	0.70 472	0.21 377	0.22 537	0.22 398	0.20 403	0.21 381	0.24 417

GANet-ADL	0.63 376	0.38 524	0.82 345	0.67 562	0.41 464	0.68 383	0.51 458	1.64 472	1.16 473	0.98 382	1.10 407	0.90 423	0.58 357	0.81 240	0.63 446	0.27 546	0.18 454	0.18 225	0.16 263	0.23 433	0.27 487

StereoDRNet-Refined	0.84 512	0.43 556	1.01 458	0.66 547	0.43 480	1.32 604	0.49 445	1.64 472	1.24 523	1.53 627	1.45 566	1.49 601	0.97 545	1.32 415	1.31 607	0.21 377	0.17 419	0.27 543	0.25 535	0.25 482	0.34 576
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
acv_ft	0.78 468	0.33 411	1.10 493	0.73 619	0.86 678	1.23 593	0.57 514	1.65 476	1.11 438	1.31 544	1.31 510	1.07 488	0.91 513	0.82 242	1.35 617	0.22 416	0.19 476	0.21 356	0.18 334	0.22 406	0.19 257

SCION-MonSter(vits)	0.69 421	0.19 13	0.48 97	0.37 16	0.22 47	0.55 280	0.31 169	1.67 477	1.22 512	0.29 28	1.40 549	1.11 510	0.80 460	1.29 404	1.91 669	0.24 470	0.19 476	0.39 655	0.41 673	0.46 647	0.34 576

G2L-Stereo_test	0.77 463	0.31 367	0.97 441	0.51 300	0.41 464	0.90 497	0.80 606	1.67 477	1.22 512	1.32 547	1.27 496	1.50 604	0.81 466	1.74 515	1.02 568	0.20 335	0.14 272	0.16 109	0.16 263	0.18 228	0.22 365

SCV_C0	0.48 249	0.29 302	0.88 391	0.46 194	0.31 264	0.46 152	0.31 169	1.67 477	0.87 315	0.40 161	0.52 186	0.54 256	0.29 73	1.27 399	0.34 189	0.18 227	0.14 272	0.17 170	0.14 183	0.20 328	0.18 208

FACV-RUCA	0.66 386	0.36 484	0.89 395	0.63 512	0.65 611	0.84 478	0.41 330	1.67 477	1.11 438	0.91 363	1.14 437	0.63 313	0.77 438	0.84 255	0.54 398	0.28 565	0.19 476	0.47 680	0.22 476	0.36 595	0.29 518

MIPNet	0.60 357	0.31 367	1.07 481	0.51 300	0.34 348	0.68 383	0.40 315	1.67 477	1.14 458	1.11 424	0.93 335	0.60 294	0.78 445	0.77 224	0.58 419	0.18 227	0.14 272	0.19 260	0.16 263	0.18 228	0.21 329

MWSP-net	0.82 495	0.34 441	1.01 458	0.62 498	0.40 442	1.07 550	1.72 715	1.68 482	1.21 502	1.09 420	1.08 400	1.43 588	1.30 637	0.95 301	0.97 557	0.24 470	0.21 515	0.23 437	0.22 476	0.25 482	0.32 557

gwcnet-sp	0.80 483	0.37 506	1.94 628	0.62 498	0.45 495	1.38 614	0.53 476	1.68 482	1.20 495	1.37 575	1.08 400	0.93 436	0.82 468	1.45 458	0.79 502	0.22 416	0.22 537	0.22 398	0.21 448	0.23 433	0.25 441

scenet	0.80 483	0.37 506	1.94 628	0.62 498	0.45 495	1.38 614	0.53 476	1.68 482	1.20 495	1.37 575	1.08 400	0.93 436	0.82 468	1.45 458	0.79 502	0.22 416	0.22 537	0.22 398	0.21 448	0.23 433	0.25 441

ssnet	0.80 483	0.37 506	1.94 628	0.62 498	0.45 495	1.38 614	0.53 476	1.68 482	1.20 495	1.37 575	1.08 400	0.93 436	0.82 468	1.45 458	0.79 502	0.22 416	0.22 537	0.22 398	0.21 448	0.23 433	0.25 441

cross-raft	0.56 303	0.26 210	0.65 238	0.55 384	0.31 264	0.66 372	0.37 270	1.68 482	0.82 296	1.06 413	1.07 393	1.25 544	0.45 224	0.74 209	0.39 253	0.15 78	0.13 168	0.19 260	0.16 263	0.19 270	0.17 181

psm_up	0.83 505	0.37 506	0.88 391	0.68 573	0.59 588	1.05 544	0.92 639	1.68 482	1.17 481	1.41 593	1.22 469	1.30 560	1.31 639	1.39 436	0.89 528	0.27 546	0.30 632	0.31 591	0.27 572	0.28 521	0.28 503

HGLStereo	0.89 535	0.42 551	1.15 507	0.82 658	1.03 703	1.16 577	0.57 514	1.68 482	1.28 553	1.26 521	1.62 617	1.13 517	1.31 639	1.85 531	1.11 582	0.25 497	0.24 580	0.24 466	0.22 476	0.24 468	0.29 518

FADNet_RVC	0.88 532	0.56 611	2.15 646	0.57 428	0.43 480	1.17 584	0.46 408	1.68 482	1.12 446	0.91 363	1.24 483	0.91 427	0.94 528	2.22 579	1.20 590	0.28 565	0.22 537	0.32 603	0.28 583	0.46 647	0.42 626

DANet	1.16 609	0.64 638	1.52 591	0.88 677	0.74 645	1.52 633	0.52 469	1.68 482	1.21 502	1.81 673	1.55 597	2.02 679	1.11 597	3.30 641	2.28 684	0.34 619	0.31 637	0.40 662	0.30 615	0.46 647	0.54 662
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NLCA_NET_v2_RVC	0.84 512	0.46 567	1.40 578	0.69 589	0.61 598	0.95 522	0.52 469	1.68 482	1.21 502	1.39 585	1.15 444	1.42 583	0.88 504	1.78 522	0.93 544	0.26 524	0.23 568	0.27 543	0.27 572	0.30 554	0.39 608
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
G2L-Stereo	0.84 512	0.35 471	1.15 507	0.63 512	0.43 480	0.78 436	0.69 570	1.69 492	1.20 495	1.36 573	1.18 453	1.43 588	0.78 445	2.47 604	1.26 602	0.25 497	0.20 496	0.26 529	0.21 448	0.20 328	0.27 487

UPFNet	0.84 512	0.34 441	1.09 488	0.62 498	0.74 645	1.25 597	0.78 594	1.69 492	1.20 495	1.39 585	1.13 431	1.30 560	0.87 498	1.73 514	1.22 595	0.24 470	0.26 602	0.24 466	0.23 510	0.26 498	0.20 294

psmorigin	1.69 670	0.74 665	13.13 746	0.70 599	0.60 592	1.16 577	0.79 603	1.69 492	1.25 531	2.07 696	1.77 644	2.23 689	1.51 666	2.14 573	1.45 626	0.39 648	0.41 691	0.34 623	0.33 643	0.45 640	0.63 686

CVANet_RVC	1.10 599	0.49 583	1.15 507	0.65 534	0.54 561	0.93 512	1.00 656	1.69 492	1.36 595	1.42 597	1.39 544	1.24 543	1.17 610	6.22 705	0.80 509	0.35 629	0.24 580	0.35 631	0.30 615	0.44 637	0.32 557

YMNet	1.04 580	0.59 617	1.67 609	0.86 672	0.86 678	1.84 670	0.61 543	1.70 496	1.28 553	1.65 654	1.98 670	1.75 648	0.96 535	1.57 479	1.58 640	0.34 619	0.37 678	0.32 603	0.32 629	0.33 579	0.32 557

YMNet_1	1.04 580	0.59 617	1.67 609	0.86 672	0.86 678	1.84 670	0.61 543	1.70 496	1.28 553	1.65 654	1.98 670	1.75 648	0.96 535	1.57 479	1.58 640	0.34 619	0.37 678	0.32 603	0.32 629	0.33 579	0.32 557

DispNO	0.98 565	0.34 441	2.02 635	0.58 443	0.55 568	0.88 491	0.49 445	1.70 496	1.24 523	1.22 498	1.26 487	1.18 525	0.88 504	5.17 679	0.88 525	0.23 445	0.18 454	0.24 466	0.22 476	0.19 270	0.22 365

MMNet	0.89 535	0.35 471	1.44 579	0.64 527	0.59 588	1.83 669	0.48 432	1.70 496	1.38 602	1.45 610	1.19 457	1.25 544	1.16 606	1.77 520	1.27 605	0.20 335	0.19 476	0.23 437	0.22 476	0.25 482	0.24 417

FE-Mocha	0.52 273	0.32 388	0.98 445	0.51 300	0.37 398	0.46 152	0.22 45	1.71 500	0.56 191	1.02 398	1.10 407	0.82 384	0.41 183	0.58 130	0.32 161	0.19 280	0.13 168	0.21 356	0.21 448	0.17 169	0.19 257

Any-RAFT	0.55 287	0.27 243	0.49 107	0.50 282	0.27 152	0.98 532	0.25 88	1.71 500	1.08 418	0.90 361	0.99 358	1.13 517	0.46 234	0.74 209	0.35 202	0.19 280	0.13 168	0.17 170	0.13 131	0.16 123	0.19 257

coex-ft	8.35 761	2.39 752	100.24 810	0.68 573	0.54 561	1.77 661	1.57 707	1.71 500	11.00 768	18.91 786	3.76 723	3.85 730	8.23 763	3.29 640	6.58 736	0.31 594	0.31 637	0.32 603	0.31 621	0.69 696	0.57 673

MaskLacGwcNet_RVC	1.17 611	1.06 692	1.28 554	0.88 677	0.69 630	1.92 677	0.92 639	1.71 500	1.14 458	1.17 459	1.26 487	1.49 601	0.80 460	2.04 561	0.86 519	2.02 743	0.34 661	0.79 720	0.36 658	1.38 730	1.33 730

z-ln-s-r	1.18 616	0.61 625	2.91 675	0.54 367	0.56 574	0.81 459	0.86 627	1.72 504	1.55 658	1.18 470	1.62 617	1.37 577	1.16 606	3.67 649	3.77 711	0.20 335	0.15 352	0.21 356	0.17 303	0.29 539	0.24 417

mmm	0.68 411	0.37 506	0.91 410	0.54 367	0.34 348	0.86 486	0.58 521	1.72 504	1.02 388	1.13 435	1.41 555	0.83 394	0.78 445	0.95 301	0.67 464	0.22 416	0.20 496	0.29 571	0.26 552	0.27 505	0.27 487

Hybrid-DGEV-2	0.69 421	0.35 471	0.85 374	0.61 488	0.37 398	1.06 547	0.28 128	1.73 506	1.42 625	1.37 575	0.93 335	1.02 473	1.01 562	1.09 351	0.54 398	0.19 280	0.15 352	0.22 398	0.19 362	0.17 169	0.18 208

CAS++	0.48 249	0.34 441	0.59 176	0.48 237	0.32 299	0.45 141	0.29 143	1.73 506	0.78 276	0.71 305	0.73 279	0.36 127	0.28 65	0.70 189	0.35 202	0.27 546	0.22 537	0.26 529	0.21 448	0.29 539	0.22 365
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
CFNet_ucs	0.73 441	0.34 441	0.94 425	0.53 351	0.44 490	0.76 426	0.46 408	1.73 506	1.34 583	1.24 505	1.54 594	1.08 498	0.64 390	1.05 335	0.64 450	0.26 524	0.20 496	0.37 644	0.22 476	0.42 624	0.30 536

MyStereo04	0.71 430	0.30 334	1.28 554	0.58 443	0.48 517	0.59 318	0.78 594	1.74 509	1.49 646	0.94 372	0.91 331	0.74 354	0.86 489	1.59 487	0.69 469	0.18 227	0.18 454	0.24 466	0.21 448	0.23 433	0.23 391

riskmin	0.62 366	0.29 302	0.73 290	0.50 282	0.34 348	0.86 486	0.44 383	1.74 509	1.07 413	0.76 320	0.76 284	1.19 527	1.01 562	0.84 255	0.60 433	0.20 335	0.16 390	0.24 466	0.16 263	0.24 468	0.29 518

test_sample1	0.67 397	0.32 388	0.90 405	0.54 367	0.33 320	0.76 426	0.48 432	1.75 511	1.06 410	0.95 375	0.99 358	0.91 427	1.10 594	1.25 392	0.79 502	0.22 416	0.19 476	0.21 356	0.20 403	0.21 381	0.25 441

UDG	1.47 647	2.69 760	1.13 500	1.45 732	1.65 737	1.34 611	0.79 603	1.75 511	1.27 545	1.29 536	1.74 639	1.99 674	1.39 650	1.66 502	1.51 634	0.91 727	0.55 724	2.30 748	0.76 726	1.99 732	1.20 725

G2L-ROB	0.79 477	0.28 269	1.01 458	0.57 428	0.39 427	0.94 516	0.65 557	1.76 513	1.18 488	1.27 526	1.03 376	1.62 625	0.78 445	1.93 546	1.26 602	0.20 335	0.14 272	0.17 170	0.15 212	0.20 328	0.24 417

FADNet-RVC-Resample	0.91 548	0.51 590	2.92 676	0.64 527	0.46 504	1.07 550	0.60 537	1.76 513	1.24 523	1.10 423	0.98 357	1.06 485	0.98 549	2.17 576	0.95 552	0.24 470	0.22 537	0.30 584	0.32 629	0.36 595	0.40 614

zzzzzzz1	1.53 654	2.78 763	15.31 749	0.54 367	0.67 624	0.62 336	0.49 445	1.77 515	1.03 395	0.72 310	0.96 343	1.32 566	0.97 545	1.26 395	1.04 572	0.20 335	0.15 352	0.20 311	0.19 362	0.26 498	0.21 329

PASM	1.48 649	1.08 695	3.96 697	0.93 694	0.93 690	1.17 584	1.19 680	1.77 515	1.65 668	1.90 680	1.52 591	1.75 648	1.42 656	4.54 666	1.52 636	0.64 713	0.68 737	0.69 717	0.79 728	0.70 697	0.74 701

XPNet_ROB	1.02 577	0.56 611	1.33 564	0.75 634	0.58 582	1.11 562	1.13 671	1.77 515	1.29 565	1.88 679	1.43 560	1.63 629	1.13 604	2.04 561	1.69 656	0.40 651	0.31 637	0.33 615	0.29 603	0.37 601	0.37 594

SDNR	1.66 665	0.55 607	2.36 657	0.56 406	0.58 582	3.79 738	0.45 402	1.78 518	1.40 612	1.38 581	2.45 697	1.13 517	0.96 535	11.03 774	1.31 607	0.67 717	0.64 731	0.43 669	0.32 629	0.71 699	0.76 704

ICVP	0.66 386	0.35 471	0.71 272	0.63 512	0.41 464	0.85 484	0.56 508	1.78 518	0.96 358	0.92 366	1.24 483	0.88 412	0.75 432	0.76 221	0.93 544	0.31 594	0.22 537	0.22 398	0.21 448	0.24 468	0.28 503
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
UCFNet_RVC	0.72 437	0.37 506	0.59 176	0.66 547	0.41 464	0.89 493	0.68 566	1.78 518	1.15 466	1.01 394	1.20 460	1.22 535	0.95 533	1.07 343	0.66 460	0.28 565	0.21 515	0.34 623	0.31 621	0.33 579	0.29 518

HH	0.68 411	0.33 411	0.83 355	0.53 351	0.34 348	0.92 507	0.45 402	1.79 521	0.74 264	0.71 305	1.13 431	1.60 620	0.83 473	1.95 550	0.39 253	0.18 227	0.14 272	0.19 260	0.17 303	0.19 270	0.19 257

HanStereo	0.68 411	0.33 411	0.83 355	0.53 351	0.34 348	0.92 507	0.45 402	1.79 521	0.74 264	0.71 305	1.13 431	1.60 620	0.83 473	1.95 550	0.39 253	0.18 227	0.14 272	0.19 260	0.17 303	0.19 270	0.19 257

DAS	0.89 535	0.37 506	1.20 532	0.66 547	0.69 630	0.82 461	0.62 546	1.79 521	1.26 541	1.93 685	1.55 597	0.96 451	1.17 610	2.72 617	0.69 469	0.22 416	0.16 390	0.25 507	0.18 334	0.29 539	0.24 417

SepStereo	0.87 528	0.37 506	1.20 532	0.66 547	0.69 630	0.82 461	0.62 546	1.79 521	1.26 541	1.93 685	1.55 597	0.96 451	1.17 610	2.34 590	0.69 469	0.22 416	0.16 390	0.25 507	0.18 334	0.29 539	0.24 417

IGEV-FE	0.59 347	0.33 411	1.11 495	0.63 512	0.37 398	0.41 101	0.33 204	1.80 525	0.79 285	1.04 404	1.10 407	1.05 483	0.43 202	0.87 268	0.48 348	0.18 227	0.13 168	0.19 260	0.18 334	0.20 328	0.23 391

IGEV_Zeroshot_test	0.59 347	0.33 411	1.11 495	0.63 512	0.37 398	0.41 101	0.33 204	1.80 525	0.79 285	1.04 404	1.10 407	1.06 485	0.43 202	0.87 268	0.48 348	0.18 227	0.13 168	0.19 260	0.18 334	0.20 328	0.23 391

SuperB	2.50 716	0.72 660	18.07 767	0.72 611	0.53 552	1.85 672	0.86 627	1.80 525	2.40 712	1.54 630	1.42 556	1.13 517	1.17 610	4.18 656	4.80 725	0.25 497	0.20 496	0.23 437	0.19 362	7.64 774	0.38 602

iResNet	0.80 483	0.45 564	1.47 582	0.72 611	0.31 264	0.96 528	0.64 555	1.80 525	1.28 553	1.31 544	1.48 574	0.94 442	0.78 445	1.77 520	0.99 560	0.19 280	0.14 272	0.18 225	0.15 212	0.22 406	0.27 487

AACVNet	0.90 543	0.40 539	0.98 445	0.86 672	0.40 442	0.80 451	0.49 445	1.81 529	0.86 313	1.11 424	1.34 525	1.32 566	0.99 552	4.23 657	0.86 519	0.26 524	0.22 537	0.28 559	0.22 476	0.30 554	0.28 503

LALA_ROB	1.06 587	0.66 645	1.37 576	0.70 599	0.53 552	1.61 645	1.25 687	1.81 529	1.48 645	1.82 675	1.40 549	1.93 665	1.03 573	1.68 505	1.69 656	0.38 641	0.28 618	0.43 669	0.37 663	0.43 626	0.38 602

Anonymous_2	1.37 637	0.56 611	0.94 425	0.57 428	0.62 602	1.04 541	0.65 557	1.82 531	1.01 384	1.00 389	0.79 294	1.42 583	1.27 629	1.06 340	0.83 513	0.62 710	0.67 735	1.05 735	9.88 787	1.09 722	0.55 668

SGM-Forest	1.29 634	0.40 539	0.74 298	0.54 367	0.37 398	1.55 638	1.26 688	1.82 531	1.39 610	2.22 701	1.81 652	1.64 630	1.02 571	7.65 742	1.20 590	0.39 648	0.37 678	0.39 655	0.34 649	0.37 601	0.34 576
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
test_sample2	0.67 397	0.31 367	0.89 395	0.54 367	0.29 215	0.80 451	0.63 552	1.83 533	1.10 430	0.93 369	1.06 389	0.94 442	0.92 522	1.24 391	0.59 429	0.23 445	0.20 496	0.22 398	0.21 448	0.24 468	0.25 441

DeepPruner_ROB	0.79 477	0.55 607	1.14 505	0.61 488	0.46 504	0.78 436	0.54 491	1.83 533	1.00 381	1.42 597	1.27 496	1.23 539	0.77 438	1.56 477	0.89 528	0.35 629	0.28 618	0.27 543	0.26 552	0.32 572	0.34 576

w-ln-seven-2	1.42 643	0.69 653	6.86 718	0.71 605	0.62 602	1.23 593	0.92 639	1.84 535	1.59 661	1.74 665	1.59 613	1.49 601	1.40 651	3.69 650	2.22 679	0.27 546	0.26 602	0.29 571	0.26 552	0.34 587	0.33 566

SA	0.69 421	0.31 367	0.97 441	0.64 527	0.30 240	0.56 293	0.38 283	1.84 535	1.35 586	0.99 385	1.37 537	0.69 336	0.94 528	1.88 541	0.43 301	0.20 335	0.16 390	0.25 507	0.23 510	0.22 406	0.19 257

DDUNet	1.56 658	2.70 761	1.35 568	1.79 737	1.88 741	1.82 668	0.91 637	1.84 535	1.20 495	1.40 591	1.79 646	1.62 625	1.17 610	1.59 487	1.22 595	1.11 735	0.76 739	2.38 751	0.94 735	2.12 733	1.53 734

SACVNet	0.89 535	0.51 590	1.08 485	0.83 662	0.58 582	0.83 469	0.78 594	1.84 535	1.17 481	1.39 585	1.33 521	1.25 544	1.01 562	2.31 589	0.92 541	0.35 629	0.26 602	0.31 591	0.29 603	0.35 591	0.48 643

Consistency-Raft	1.27 633	1.01 691	2.17 647	1.04 709	1.20 724	0.96 528	1.00 656	1.84 535	1.95 695	1.38 581	2.11 679	1.44 590	1.03 573	1.18 380	1.40 621	0.73 722	0.83 740	0.89 725	0.99 741	1.33 727	0.95 715

GwcNet	1.26 631	0.63 635	5.13 708	0.81 655	1.15 718	1.73 655	0.69 570	1.84 535	1.53 650	1.51 622	1.71 636	1.72 641	1.09 591	2.20 578	1.61 645	0.31 594	0.30 632	0.29 571	0.27 572	0.30 554	0.41 618

PSMNet_ROB	0.95 557	0.57 616	1.45 580	0.75 634	0.64 606	1.28 601	1.12 669	1.84 535	1.15 466	1.16 455	1.29 507	1.44 590	0.89 507	1.74 515	1.70 658	0.33 609	0.25 594	0.37 644	0.39 667	0.36 595	0.32 557

MEA-ACV	0.84 512	0.33 411	1.32 562	0.61 488	0.37 398	1.24 595	0.49 445	1.85 542	1.23 518	1.24 505	1.19 457	1.44 590	1.29 633	1.72 512	1.05 574	0.21 377	0.24 580	0.23 437	0.28 583	0.23 433	0.30 536

quiztm	0.53 275	0.28 269	0.60 189	0.51 300	0.67 624	0.45 141	0.42 343	1.85 542	0.93 341	0.81 332	1.15 444	0.56 274	0.31 100	0.59 139	0.38 246	0.18 227	0.12 67	0.17 170	0.14 183	0.19 270	0.19 257

DStereoRT	1.52 653	0.36 484	3.37 688	0.69 589	0.54 561	2.05 688	0.59 528	1.85 542	1.21 502	1.38 581	1.46 568	0.84 401	1.27 629	6.33 713	1.07 576	0.24 470	0.19 476	4.29 772	2.08 764	0.25 482	0.39 608

GASNet	1.13 604	1.10 699	3.29 687	1.00 706	0.68 627	0.82 461	0.67 563	1.85 542	1.38 602	1.39 585	1.25 485	1.25 544	1.20 620	2.72 617	1.62 647	0.46 675	0.26 602	0.36 641	0.34 649	0.55 674	0.33 566

FADNet-RVC	0.96 561	0.72 660	2.96 677	0.64 527	0.49 524	0.90 497	0.59 528	1.85 542	1.27 545	0.92 366	0.97 352	1.36 573	0.90 510	2.36 592	1.31 607	0.30 591	0.29 628	0.32 603	0.32 629	0.42 624	0.37 594

TransformOpticalFlow	0.97 562	0.30 334	0.96 439	0.54 367	0.31 264	0.65 367	0.54 491	1.87 547	1.19 491	1.12 432	1.44 563	1.34 570	0.98 549	6.68 721	0.44 306	0.19 280	0.12 67	0.21 356	0.19 362	0.18 228	0.23 391

GANet	1.41 641	0.52 597	1.18 527	0.74 625	0.48 517	1.40 621	1.69 711	1.87 547	1.28 553	1.56 635	2.39 692	1.56 615	1.25 625	9.13 757	1.20 590	0.31 594	0.32 650	0.34 623	0.29 603	0.40 616	0.33 566

NaN_ROB	1.23 626	0.63 635	1.76 615	0.67 562	0.50 529	1.59 644	2.00 726	1.87 547	1.52 649	2.14 700	1.26 487	1.40 582	1.09 591	4.60 668	1.75 661	0.28 565	0.34 661	0.28 559	0.29 603	0.30 554	0.37 594

PWC_ROB	1.39 639	0.93 685	4.07 698	0.77 644	0.83 672	1.16 577	0.53 476	1.87 547	2.01 698	2.36 706	3.06 714	1.65 631	1.60 670	2.65 614	2.29 686	0.34 619	0.23 568	0.36 641	0.25 535	0.39 612	0.49 648

CBMV	1.04 580	0.48 578	0.88 391	0.56 406	0.36 383	1.52 633	1.55 705	1.87 547	1.59 661	2.11 698	1.67 628	1.46 596	1.35 644	1.92 544	1.31 607	0.35 629	0.35 668	0.39 655	0.33 643	0.34 587	0.34 576
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
test_5	0.70 424	0.32 388	0.99 450	0.69 589	0.50 529	0.89 493	0.51 458	1.88 552	1.14 458	0.78 323	1.13 431	1.04 478	0.89 507	1.59 487	0.46 327	0.19 280	0.14 272	0.23 437	0.22 476	0.22 406	0.20 294

CCAANet	0.81 492	0.32 388	0.96 439	0.62 498	0.51 538	1.03 539	0.44 383	1.88 552	1.16 473	0.86 353	1.35 530	1.09 500	0.80 460	3.07 631	0.94 549	0.18 227	0.17 419	0.24 466	0.23 510	0.19 270	0.24 417

iResNetv2_ROB	0.88 532	0.43 556	2.62 669	0.60 471	0.38 415	0.94 516	0.67 563	1.88 552	1.38 602	1.27 526	1.45 566	1.26 550	1.05 584	1.92 544	0.64 450	0.24 470	0.15 352	0.19 260	0.14 183	0.24 468	0.21 329

SQANet	1.38 638	0.95 686	1.37 576	1.89 739	1.47 735	1.44 627	0.81 611	1.89 555	1.13 452	1.34 560	1.26 487	1.28 556	1.02 571	1.64 498	0.91 537	2.55 750	0.35 668	1.47 740	0.56 709	2.48 740	1.74 736

CFNet-RSSM	0.57 320	0.25 179	0.76 308	0.49 259	0.28 193	0.59 318	0.27 118	1.89 555	1.17 481	1.09 420	0.95 340	1.06 485	0.53 311	0.74 209	0.41 282	0.17 172	0.13 168	0.17 170	0.15 212	0.16 123	0.16 146

GwcNet-RSSM	0.83 505	0.34 441	1.29 557	0.65 534	0.55 568	0.78 436	0.62 546	1.89 555	1.27 545	1.18 470	1.39 544	1.56 615	0.91 513	1.60 492	1.22 595	0.26 524	0.20 496	0.23 437	0.24 525	0.21 381	0.21 329

NCCL2	1.06 587	0.64 638	1.35 568	0.78 648	0.58 582	1.32 604	1.69 711	1.89 555	1.38 602	1.52 624	1.20 460	1.91 661	1.17 610	1.79 527	1.50 632	0.35 629	0.31 637	0.45 674	0.44 682	0.41 620	0.45 636

DStereoO	1.82 679	1.21 707	2.98 678	1.42 731	0.88 685	1.54 637	4.03 758	1.90 559	2.15 707	1.56 635	1.82 653	1.75 648	4.06 746	1.76 518	2.15 677	2.39 748	0.52 718	0.97 729	0.43 679	2.24 735	0.68 694

z-mn7	1.77 674	1.06 692	7.02 720	0.74 625	0.54 561	2.58 706	1.03 660	1.90 559	2.73 727	1.61 645	3.00 712	1.96 671	1.40 651	5.23 681	2.87 698	0.31 594	0.25 594	0.27 543	0.25 535	0.34 587	0.35 586

TCMNet	1.07 592	0.66 645	2.49 661	0.92 688	1.32 730	1.14 570	0.67 563	1.91 561	1.29 565	1.20 483	1.57 607	1.29 557	0.96 535	2.23 580	1.59 643	0.32 602	0.31 637	0.38 650	0.35 655	0.43 626	0.40 614

PSMNet-RUCA	1.07 592	1.06 692	1.64 605	1.23 722	1.10 710	1.39 617	0.65 557	1.91 561	1.43 627	0.95 375	1.52 591	0.99 460	0.83 473	1.28 403	1.01 565	0.71 721	0.34 661	0.99 732	0.61 716	1.01 717	0.67 689

FADNet	0.98 565	0.64 638	2.57 665	0.66 547	0.55 568	0.95 522	0.57 514	1.91 561	1.38 602	0.94 372	1.02 368	1.36 573	1.00 559	2.69 615	0.97 557	0.34 619	0.34 661	0.31 591	0.34 649	0.61 687	0.42 626

PA-Net	1.14 606	0.63 635	2.12 644	0.67 562	0.75 650	1.19 587	0.91 637	1.91 561	1.46 640	1.18 470	1.23 478	1.33 569	1.17 610	4.31 660	1.41 622	0.29 582	0.46 706	0.33 615	0.50 698	0.33 579	0.57 673
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANetREF_RVC	1.11 601	0.90 679	1.56 597	0.88 677	0.53 552	1.41 623	1.35 693	1.91 561	1.54 652	1.28 532	1.32 515	1.46 596	1.23 621	2.04 561	1.00 564	0.57 701	0.45 701	0.67 715	0.52 703	0.91 712	0.62 684
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
ETE_ROB	1.01 576	0.69 653	1.49 585	0.72 611	0.50 529	1.15 574	1.12 669	1.91 561	1.24 523	1.94 687	1.50 582	1.73 643	1.06 585	1.78 522	1.33 614	0.33 609	0.26 602	0.38 650	0.34 649	0.40 616	0.44 634

coex_refinement	0.84 512	0.30 334	0.89 395	0.72 611	0.52 544	0.95 522	0.60 537	1.92 567	1.29 565	1.38 581	1.37 537	1.80 654	0.82 468	1.48 465	1.31 607	0.27 546	0.17 419	0.19 260	0.20 403	0.25 482	0.27 487

ADCP+	2.12 701	0.56 611	10.01 739	0.68 573	0.91 686	2.25 696	1.04 661	1.92 567	1.50 648	1.58 640	1.34 525	1.73 643	1.62 671	2.27 585	13.20 764	0.25 497	0.22 537	0.32 603	0.29 603	0.38 607	0.34 576

zh-mn7	1.84 682	1.51 724	9.67 738	0.70 599	0.54 561	1.47 629	0.84 618	1.93 569	2.13 706	2.50 714	2.70 704	1.67 634	1.35 644	4.75 674	3.14 704	0.32 602	0.27 612	0.27 543	0.27 572	0.32 572	0.39 608

RAFT+CT+SA	0.63 376	0.30 334	0.73 290	0.69 589	0.37 398	0.40 88	0.55 501	1.93 569	1.04 402	0.72 310	1.23 478	0.62 307	0.69 414	1.69 509	0.42 295	0.19 280	0.13 168	0.22 398	0.22 476	0.21 381	0.19 257

EDNetEfficientorigin	10.59 768	1.52 726	177.33 811	0.68 573	0.54 561	1.66 650	1.20 682	1.94 571	3.39 737	4.69 752	3.37 718	3.08 720	2.79 729	3.25 638	3.63 709	0.26 524	0.24 580	0.33 615	0.28 583	0.85 708	0.87 712

NOSS_ROB	1.29 634	0.49 583	0.68 258	0.60 471	0.40 442	1.09 560	0.77 591	1.94 571	1.44 630	1.04 404	1.46 568	1.10 505	0.81 466	10.57 773	0.78 496	0.46 675	0.43 698	0.48 682	0.45 685	0.45 640	0.43 630

MSMD_ROB	2.08 697	0.61 625	1.15 507	0.71 605	0.62 602	4.00 740	0.93 643	1.94 571	1.79 684	4.71 753	4.60 734	8.14 757	3.87 744	3.75 652	1.65 654	0.54 694	0.48 710	0.55 701	0.58 711	0.53 669	0.52 658

AANet	1.72 672	1.32 717	5.46 710	0.70 599	0.73 637	1.52 633	0.85 625	1.95 574	3.12 731	3.12 732	3.30 717	2.91 715	2.23 715	2.48 605	2.27 683	0.44 670	0.31 637	0.34 623	0.31 621	0.47 652	0.58 676

anonymousdsp2	0.58 333	0.29 302	0.93 417	0.51 300	0.30 240	0.75 420	0.46 408	1.95 574	0.87 315	0.81 332	0.78 291	0.76 357	0.48 250	1.10 357	0.45 320	0.19 280	0.14 272	0.18 225	0.13 131	0.20 328	0.22 365

ADLNet2	0.92 551	0.37 506	1.25 547	0.80 651	0.65 611	1.12 564	0.75 587	1.95 574	1.42 625	1.26 521	1.67 628	1.68 637	1.04 579	1.80 529	1.23 598	0.25 497	0.22 537	0.21 356	0.22 476	0.27 505	0.31 547

delet	0.90 543	0.34 441	1.15 507	0.69 589	0.66 618	1.63 648	0.81 611	1.95 574	1.49 646	1.42 597	1.38 542	1.29 557	0.91 513	1.78 522	1.18 587	0.22 416	0.22 537	0.24 466	0.25 535	0.22 406	0.24 417

MFMNet_re	1.47 647	1.20 706	2.50 662	1.46 733	1.08 708	1.58 642	1.51 701	1.96 578	1.87 689	2.31 705	2.20 683	1.51 607	1.88 696	1.57 479	1.34 615	0.94 728	0.83 740	0.84 723	0.80 729	1.00 716	1.06 720

Wz-Net-LNSev	1.17 611	0.72 660	4.71 705	0.66 547	0.84 674	1.72 652	1.13 671	1.97 579	1.43 627	1.34 560	1.32 515	1.66 632	1.30 637	1.44 456	1.51 634	0.29 582	0.26 602	0.24 466	0.23 510	0.33 579	0.35 586

ccnet	1.19 617	0.71 657	1.36 573	0.81 655	0.75 650	1.72 652	1.13 671	1.98 580	1.31 576	1.52 624	1.84 655	1.75 648	1.36 646	2.01 558	2.04 672	0.57 701	0.54 722	0.57 705	0.56 709	0.60 684	0.60 682

stereogan	1.22 622	0.45 564	2.03 638	0.87 675	0.85 676	2.52 704	0.72 581	1.98 580	1.78 683	1.92 683	1.94 667	2.31 696	1.42 656	2.10 569	1.14 583	0.38 641	0.36 672	0.39 655	0.32 629	0.52 664	0.49 648

NVstereo2D	0.99 569	0.45 564	2.21 650	0.79 650	0.75 650	1.20 588	0.86 627	1.98 580	1.41 616	1.02 398	1.18 453	1.31 562	0.97 545	2.25 583	0.93 544	0.45 674	0.22 537	0.39 655	0.25 535	0.59 681	0.68 694

CSAN	1.61 662	0.67 649	3.24 686	0.74 625	0.52 544	1.77 661	1.74 717	1.98 580	1.94 694	2.47 713	2.33 690	1.93 665	2.04 703	6.45 717	1.95 671	0.43 661	0.36 672	0.41 667	0.42 674	0.43 626	0.44 634

DualNet (step1)	0.89 535	0.51 590	1.35 568	0.58 443	0.40 442	1.07 550	0.80 606	1.99 584	1.27 545	1.25 509	1.22 469	1.09 500	1.01 562	1.31 409	0.73 478	0.59 706	0.32 650	0.62 712	0.67 720	0.45 640	0.48 643

test_sample9	1.96 691	0.51 590	1.35 568	0.58 443	0.40 442	1.07 550	0.80 606	1.99 584	1.27 545	1.25 509	1.22 469	1.09 500	1.01 562	2.46 599	8.57 745	0.59 706	12.85 789	0.62 712	0.67 720	0.45 640	0.48 643

test_sample7	0.78 468	0.39 533	0.89 395	0.55 384	0.35 367	0.93 512	0.75 587	1.99 584	1.27 545	1.25 509	1.22 469	1.09 500	1.01 562	1.31 409	0.73 478	0.32 602	0.32 650	0.32 603	0.32 629	0.33 579	0.33 566

RP	1.17 611	0.54 603	1.48 584	0.93 694	1.05 706	1.14 570	0.85 625	1.99 584	1.70 673	1.72 663	2.07 677	1.91 661	1.93 698	2.00 557	1.37 619	0.55 698	0.37 678	0.48 682	0.37 663	0.46 647	0.46 641

Sa-1000	0.76 457	0.30 334	0.92 413	0.62 498	0.31 264	0.78 436	0.37 270	2.00 588	1.38 602	1.30 538	2.04 675	0.86 404	0.74 426	1.87 535	0.40 270	0.19 280	0.14 272	0.25 507	0.24 525	0.21 381	0.19 257

CFNet	0.99 569	0.40 539	1.23 539	0.65 534	0.43 480	1.03 539	0.49 445	2.01 589	1.35 586	1.02 398	1.39 544	1.10 505	0.86 489	5.47 690	0.89 528	0.24 470	0.18 454	0.28 559	0.27 572	0.27 505	0.22 365

LL-Strereo	1.42 643	0.44 563	2.02 635	0.62 498	1.07 707	0.73 410	0.65 557	2.02 590	1.21 502	1.60 644	1.62 617	2.02 679	2.10 706	9.67 764	1.07 576	0.22 416	0.20 496	0.27 543	0.24 525	0.23 433	0.33 566

anonymity	1.14 606	0.98 688	1.24 544	1.09 713	1.13 714	1.08 555	0.90 634	2.02 590	1.23 518	1.32 547	1.27 496	1.27 555	1.09 591	1.16 373	1.03 571	1.02 730	1.01 754	0.97 729	0.97 738	0.98 714	1.01 717

ADLNet	0.89 535	0.39 533	1.09 488	0.88 677	0.73 637	1.24 595	0.75 587	2.02 590	1.41 616	1.58 640	1.37 537	1.26 550	1.00 559	1.31 409	1.18 587	0.28 565	0.21 515	0.26 529	0.26 552	0.29 539	0.36 590

PS-NSSS	1.02 577	0.62 632	1.17 522	0.61 488	0.58 582	0.91 500	0.79 603	2.02 590	1.19 491	1.17 459	1.68 630	1.00 466	0.85 481	4.43 663	0.86 519	0.38 641	0.31 637	0.52 690	0.32 629	0.52 664	0.45 636

test_sample8	2.29 707	0.51 590	1.35 568	0.58 443	0.40 442	1.07 550	0.80 606	2.03 594	1.22 512	2.28 704	1.33 521	4.98 743	2.51 724	2.46 599	8.57 745	0.59 706	12.85 789	0.62 712	0.67 720	0.45 640	0.48 643

APVNet	1.11 601	0.59 617	1.95 632	0.87 675	0.77 656	1.90 675	0.82 615	2.03 594	1.15 466	1.14 449	1.43 560	1.55 613	1.12 603	3.03 628	1.62 647	0.32 602	0.34 661	0.42 668	0.36 658	0.36 595	0.41 618

PWCDC_ROB	1.39 639	0.91 683	2.10 642	1.08 711	0.92 687	1.72 652	0.58 521	2.03 594	3.30 735	1.32 547	4.87 738	1.21 530	1.71 682	1.98 553	1.75 661	0.65 714	0.26 602	0.29 571	0.25 535	0.56 675	0.41 618

cf-r	0.79 477	0.32 388	1.06 476	0.57 428	0.64 606	0.78 436	0.51 458	2.04 597	1.22 512	1.20 483	1.27 496	1.53 610	0.91 513	1.47 463	0.94 549	0.25 497	0.19 476	0.22 398	0.23 510	0.19 270	0.21 329

GANet-RSSM	0.78 468	0.31 367	0.90 405	0.67 562	0.58 582	0.80 451	0.62 546	2.04 597	1.15 466	1.11 424	1.27 496	1.26 550	1.18 617	1.68 505	0.74 482	0.26 524	0.21 515	0.22 398	0.22 476	0.23 433	0.23 391

MFN_U_SF_DS_RVC	1.80 677	1.11 700	4.33 701	0.84 666	0.77 656	3.70 732	2.41 746	2.04 597	1.85 688	1.75 667	1.90 664	1.92 664	1.25 625	7.33 732	1.45 626	0.47 679	0.47 707	0.53 694	0.77 727	0.50 660	0.55 668

CC-Net-ROB	1.53 654	1.31 716	1.68 611	0.92 688	0.80 665	1.75 658	0.99 654	2.04 597	1.27 545	1.12 432	1.62 617	1.20 529	0.98 549	7.82 744	0.92 541	1.15 738	0.41 691	2.20 746	0.46 687	1.37 729	0.56 670

AdaStereo	0.74 445	0.48 578	0.86 383	0.75 634	0.38 415	0.94 516	0.56 508	2.05 601	1.24 523	1.15 451	1.22 469	1.07 488	0.67 405	1.05 335	0.73 478	0.33 609	0.16 390	0.32 603	0.22 476	0.29 539	0.23 391
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.
FAT-Stereo	1.10 599	0.43 556	1.46 581	0.74 625	0.60 592	1.13 566	0.92 639	2.06 602	1.71 675	1.75 667	2.00 673	2.02 679	1.47 662	2.02 560	1.26 602	0.44 670	0.36 672	0.34 623	0.29 603	0.36 595	0.57 673

StereoDRNet	1.05 585	0.53 599	2.21 650	0.80 651	0.93 690	1.50 631	0.90 634	2.06 602	1.44 630	1.68 659	1.20 460	1.48 599	0.99 552	1.86 534	1.60 644	0.29 582	0.24 580	0.29 571	0.28 583	0.35 591	0.33 566

Wz-Net-LNSev-Ref	1.09 598	0.46 567	2.61 668	0.71 605	0.65 611	2.00 682	0.78 594	2.07 604	1.47 641	1.62 649	1.47 571	1.53 610	1.29 633	2.10 569	1.65 654	0.24 470	0.14 272	0.20 311	0.16 263	0.28 521	0.28 503

zh-sn7	2.00 694	1.73 736	9.50 737	0.77 644	0.73 637	1.77 661	1.32 691	2.08 605	1.66 669	1.91 681	2.48 699	1.81 655	2.25 716	5.74 694	4.07 716	0.33 609	0.33 656	0.32 603	0.32 629	0.44 637	0.46 641

Ntro	1.72 672	1.21 707	1.62 602	2.54 749	1.86 740	2.09 689	1.14 674	2.08 605	1.38 602	1.23 501	1.62 617	1.62 625	1.33 642	2.04 561	1.21 594	3.09 754	0.56 726	1.82 743	0.65 718	2.97 750	2.25 744

ADCL	1.82 679	0.70 655	4.57 704	0.70 599	0.63 605	2.56 705	1.77 719	2.08 605	1.77 679	1.95 689	1.89 662	2.04 684	1.88 696	2.36 592	9.55 751	0.27 546	0.25 594	0.35 631	0.32 629	0.39 612	0.39 608

RYNet	1.24 629	0.52 597	1.57 599	0.73 619	0.97 697	1.74 657	0.95 648	2.09 608	1.54 652	1.44 604	1.18 453	1.94 669	1.29 633	4.57 667	1.93 670	0.27 546	0.23 568	0.35 631	0.27 572	0.57 677	0.59 679

CBMV_ROB	0.99 569	0.46 567	0.68 258	0.53 351	0.39 427	1.40 621	0.48 432	2.09 608	1.30 569	1.53 627	2.29 688	1.36 573	1.23 621	2.46 599	1.04 572	0.44 670	0.42 696	0.47 680	0.44 682	0.41 620	0.39 608

AnyNet_C32	2.14 702	1.45 719	7.38 722	0.95 701	1.12 712	2.23 693	2.34 742	2.10 610	1.54 652	2.44 709	1.79 646	2.04 684	1.66 677	2.69 615	10.48 760	0.38 641	0.35 668	0.35 631	0.42 674	0.50 660	0.60 682

ADCPNet	1.97 693	0.78 667	9.38 736	0.74 625	0.61 598	2.73 715	1.36 694	2.11 611	1.66 669	1.92 683	1.70 634	2.45 703	2.07 704	2.50 606	6.84 738	0.38 641	0.38 683	0.38 650	0.43 679	0.47 652	0.50 652

test_sample6	0.77 463	0.36 484	1.07 481	0.56 406	0.31 264	0.82 461	0.56 508	2.12 612	1.24 523	1.21 490	1.40 549	0.90 423	0.90 510	1.45 458	0.87 524	0.28 565	0.23 568	0.28 559	0.29 603	0.28 521	0.30 536

test_sample5	0.75 449	0.36 484	1.04 468	0.55 384	0.31 264	0.84 478	0.53 476	2.12 612	1.23 518	1.18 470	1.30 508	0.88 412	0.86 489	1.37 427	0.76 490	0.26 524	0.22 537	0.27 543	0.28 583	0.28 521	0.29 518

test_sample3	0.73 441	0.35 471	1.06 476	0.55 384	0.32 299	0.97 531	0.51 458	2.12 612	1.25 531	1.16 455	1.17 450	0.88 412	0.78 445	1.27 399	0.79 502	0.26 524	0.21 515	0.25 507	0.25 535	0.26 498	0.27 487

DualNet	0.75 449	0.36 484	1.04 468	0.55 384	0.31 264	0.84 478	0.53 476	2.12 612	1.23 518	1.21 490	1.40 549	0.88 412	0.86 489	1.37 427	0.76 490	0.26 524	0.22 537	0.27 543	0.28 583	0.28 521	0.29 518

NINENet	0.81 492	0.40 539	0.89 395	0.65 534	0.53 552	2.30 698	0.42 343	2.12 612	1.13 452	1.20 483	1.27 496	1.02 473	0.70 417	1.26 395	0.75 485	0.29 582	0.24 580	0.31 591	0.21 448	0.27 505	0.26 466

AASNet	0.80 483	0.39 533	1.16 521	0.84 666	0.80 665	1.14 570	0.59 528	2.12 612	1.21 502	1.26 521	1.26 487	0.93 436	0.77 438	0.84 255	1.23 598	0.28 565	0.24 580	0.24 466	0.20 403	0.28 521	0.27 487

S-Stereo	1.17 611	0.48 578	2.25 654	0.83 662	0.81 669	1.22 590	1.17 678	2.12 612	2.08 702	1.47 614	2.13 680	1.55 613	1.16 606	2.09 568	1.46 628	0.42 660	0.40 690	0.35 631	0.32 629	0.45 640	0.73 699

HITNet	0.71 430	0.42 551	1.07 481	0.52 327	0.25 109	1.05 544	0.48 432	2.12 612	1.08 418	1.21 490	1.23 478	0.91 427	0.84 476	0.90 280	0.91 537	0.17 172	0.12 67	0.21 356	0.17 303	0.29 539	0.18 208
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
w-ln-seven	1.56 658	0.83 674	5.96 712	0.78 648	0.74 645	2.64 711	1.01 659	2.13 620	2.03 699	2.09 697	1.76 641	1.84 657	1.27 629	2.98 627	3.23 705	0.29 582	0.26 602	0.31 591	0.30 615	0.41 620	0.38 602

edge stereo	1.15 608	0.54 603	1.50 586	0.73 619	0.66 618	1.18 586	0.84 618	2.13 620	1.41 616	1.73 664	1.84 655	2.53 705	1.46 660	2.46 599	1.35 617	0.43 661	0.41 691	0.54 696	0.36 658	0.43 626	0.50 652

Selective-IGEV-i1	0.72 437	0.29 302	1.00 455	0.60 471	0.39 427	1.10 561	0.78 594	2.14 622	1.25 531	0.91 363	1.20 460	1.21 530	0.58 357	1.06 340	0.62 441	0.20 335	0.18 454	0.20 311	0.18 334	0.20 328	0.25 441

test_sample4	0.74 445	0.36 484	1.09 488	0.55 384	0.32 299	0.92 507	0.51 458	2.14 622	1.25 531	1.22 498	1.22 469	0.86 404	0.82 468	1.29 404	0.76 490	0.26 524	0.21 515	0.26 529	0.26 552	0.27 505	0.28 503

PSMNet-RSSM	0.78 468	0.32 388	0.89 395	0.65 534	0.43 480	0.73 410	0.58 521	2.14 622	1.19 491	1.18 470	1.38 542	1.31 562	1.07 587	1.43 450	0.82 512	0.28 565	0.21 515	0.27 543	0.29 603	0.25 482	0.26 466

BEATNet_4x	0.82 495	0.54 603	2.02 635	0.56 406	0.28 193	1.04 541	0.55 501	2.14 622	1.13 452	1.24 505	1.26 487	1.00 466	0.94 528	1.13 365	1.23 598	0.21 377	0.14 272	0.24 466	0.20 403	0.37 601	0.23 391

NCC-stereo	1.20 619	0.60 620	1.84 622	0.88 677	0.95 694	1.32 604	0.94 645	2.14 622	1.36 595	1.43 601	1.79 646	1.93 665	2.13 711	2.54 609	1.41 622	0.49 683	0.38 683	0.45 674	0.59 713	0.43 626	0.45 636

Abc-Net	1.20 619	0.60 620	1.84 622	0.88 677	0.95 694	1.32 604	0.94 645	2.14 622	1.36 595	1.43 601	1.79 646	1.93 665	2.13 711	2.54 609	1.41 622	0.49 683	0.38 683	0.45 674	0.59 713	0.43 626	0.45 636
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Wz-Net-SNSev	1.68 668	1.45 719	8.71 733	0.71 605	0.67 624	1.35 612	1.51 701	2.15 628	1.47 641	1.51 622	1.68 630	2.27 692	1.38 648	4.23 657	2.36 688	0.32 602	0.29 628	0.31 591	0.33 643	0.43 626	0.39 608

psmg	0.75 449	0.34 441	0.77 314	0.52 327	0.45 495	1.46 628	0.73 584	2.15 628	1.04 402	1.25 509	1.33 521	1.11 510	0.77 438	0.94 292	0.76 490	0.25 497	0.20 496	0.25 507	0.26 552	0.23 433	0.24 417

GEAR-Net	0.45 215	0.27 243	0.63 214	0.58 443	0.32 299	0.42 114	0.25 88	2.16 630	0.65 237	0.39 149	0.58 219	0.46 199	0.44 212	0.56 118	0.40 270	0.20 335	0.13 168	0.16 109	0.13 131	0.17 169	0.18 208

IGEV++	0.45 215	0.24 135	0.63 214	0.58 443	0.32 299	0.42 114	0.25 88	2.16 630	0.65 237	0.38 136	0.58 219	0.46 199	0.44 212	0.56 118	0.40 270	0.20 335	0.13 168	0.16 109	0.13 131	0.17 169	0.18 208

SMFormer	0.79 477	0.32 388	0.95 431	0.49 259	0.27 152	0.83 469	0.43 362	2.16 630	1.45 635	1.27 526	1.50 582	0.98 455	0.96 535	1.87 535	0.99 560	0.24 470	0.22 537	0.22 398	0.21 448	0.23 433	0.27 487

tta	0.79 477	0.32 388	0.95 431	0.49 259	0.27 152	0.83 469	0.43 362	2.16 630	1.45 635	1.27 526	1.50 582	0.98 455	0.96 535	1.87 535	0.99 560	0.24 470	0.22 537	0.22 398	0.21 448	0.19 270	0.22 365

qqq1	0.76 457	0.32 388	0.95 431	0.49 259	0.27 152	0.83 469	0.43 362	2.16 630	1.45 635	1.27 526	1.50 582	0.98 455	0.96 535	1.87 535	0.48 348	0.24 470	0.22 537	0.18 225	0.15 212	0.19 270	0.22 365

fff1	0.76 457	0.32 388	0.95 431	0.49 259	0.27 152	0.83 469	0.43 362	2.16 630	1.45 635	1.27 526	1.50 582	0.98 455	0.96 535	1.87 535	0.48 348	0.24 470	0.22 537	0.18 225	0.15 212	0.19 270	0.22 365

Wz-Net-MNSev	1.21 621	0.66 645	3.44 690	0.69 589	0.73 637	1.93 678	1.44 698	2.16 630	1.59 661	1.85 678	1.49 575	1.50 604	1.34 643	2.05 565	1.54 637	0.27 546	0.24 580	0.28 559	0.28 583	0.35 591	0.32 557

CSP-Net	1.00 572	0.41 549	0.99 450	0.56 406	0.43 480	1.62 647	0.76 590	2.16 630	1.16 473	1.33 553	1.22 469	1.32 566	0.89 507	4.67 670	0.93 544	0.35 629	0.24 580	0.20 311	0.20 403	0.23 433	0.30 536

ADCRef	1.50 651	0.61 625	3.83 696	0.76 642	0.77 656	1.91 676	0.77 591	2.16 630	1.34 583	1.63 651	1.59 613	1.35 572	1.40 651	1.79 527	8.32 744	0.25 497	0.21 515	0.32 603	0.31 621	0.31 561	0.32 557

WCMA_ROB	2.05 695	0.55 607	1.77 616	0.74 625	0.61 598	2.24 694	1.56 706	2.17 639	1.79 684	4.16 747	6.36 751	5.66 746	4.66 750	3.19 635	2.77 695	0.55 698	0.45 701	0.40 662	0.43 679	0.48 654	0.50 652

RGC	1.22 622	0.82 672	1.71 612	0.95 701	0.98 700	1.53 636	0.80 606	2.18 640	1.35 586	1.69 660	1.94 667	2.03 682	1.66 677	2.36 592	1.50 632	0.46 675	0.36 672	0.59 710	0.48 692	0.49 658	0.49 648

ADCMid	2.11 700	0.90 679	8.39 730	0.75 634	0.69 630	1.98 680	1.14 674	2.18 640	1.67 671	2.85 722	1.85 658	2.35 698	2.02 702	2.35 591	10.58 761	0.34 619	0.32 650	0.39 655	0.44 682	0.51 663	0.53 661

pcwnet_v2	0.91 548	0.39 533	2.74 671	0.64 527	0.55 568	0.81 459	0.49 445	2.19 642	1.63 667	1.44 604	1.64 624	1.09 500	0.79 453	1.31 409	0.70 472	0.32 602	0.25 594	0.29 571	0.27 572	0.37 601	0.37 594

NVStereoNet_ROB	2.17 704	1.18 703	3.51 691	1.14 718	1.26 728	1.57 641	1.51 701	2.19 642	2.11 704	2.04 694	4.80 736	3.17 723	2.11 709	7.97 746	2.10 674	1.12 736	0.94 750	1.10 736	1.34 749	0.95 713	1.31 727
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DispFullNet	2.39 712	2.89 764	3.74 695	3.09 757	2.27 749	2.04 685	0.84 618	2.19 642	1.73 677	2.54 715	1.98 670	2.23 689	5.83 754	3.44 644	1.84 667	1.03 731	0.33 656	2.65 759	1.97 761	2.87 746	2.34 745

ac_64	0.86 524	0.32 388	1.02 462	0.74 625	0.60 592	1.04 541	0.53 476	2.20 645	0.99 376	1.23 501	1.11 416	1.96 671	1.06 585	2.01 558	1.01 565	0.30 591	0.22 537	0.24 466	0.23 510	0.22 406	0.22 365

RTSC	1.43 646	0.89 678	3.62 694	0.94 698	0.64 606	1.85 672	0.69 570	2.20 645	2.04 701	2.22 701	1.70 634	1.67 634	1.27 629	2.53 608	4.48 720	0.33 609	0.25 594	0.27 543	0.29 603	0.38 607	0.40 614

IGEV_i1	0.71 430	0.31 367	1.07 481	0.62 498	0.30 240	0.92 507	0.60 537	2.22 647	0.96 358	1.06 413	1.06 389	1.11 510	0.71 423	1.35 422	0.65 455	0.21 377	0.18 454	0.21 356	0.17 303	0.22 406	0.27 487

otaku	1.67 666	1.18 703	1.56 597	2.27 742	1.59 736	1.98 680	1.23 685	2.23 648	1.37 600	1.48 619	1.63 623	1.73 643	1.23 621	1.85 531	1.09 578	2.96 753	0.58 729	1.74 741	0.61 716	2.94 747	2.15 742

Syn2CoEx	1.23 626	0.80 668	3.07 681	0.83 662	0.68 627	1.39 617	0.87 631	2.23 648	1.57 659	1.28 532	1.58 609	1.42 583	1.57 669	3.79 653	1.48 631	0.36 636	0.32 650	0.34 623	0.30 615	0.30 554	0.41 618

2222	1.93 690	0.75 666	4.44 703	0.97 703	0.78 660	2.24 694	2.92 753	2.24 650	1.59 661	1.71 662	2.83 708	5.02 744	1.77 689	4.37 661	4.01 715	0.61 709	0.36 672	0.57 705	0.42 674	0.62 688	0.43 630

HBP-ISP	1.00 572	0.60 620	0.85 374	0.64 527	0.48 517	1.63 648	0.77 591	2.24 650	1.30 569	1.33 553	1.53 593	0.87 406	0.99 552	3.26 639	0.76 490	0.46 675	0.44 699	0.54 696	0.48 692	0.48 654	0.42 626

WQFJA1	0.55 287	0.29 302	0.56 160	0.47 215	0.85 676	0.78 436	0.38 283	2.26 652	0.79 285	0.51 235	0.53 190	0.53 249	0.50 282	0.73 204	0.66 460	0.17 172	0.21 515	0.19 260	0.17 303	0.19 270	0.18 208

NLMM	0.55 287	0.29 302	0.56 160	0.47 215	0.86 678	0.78 436	0.38 283	2.26 652	0.79 285	0.51 235	0.53 190	0.53 249	0.50 282	0.73 204	0.66 460	0.17 172	0.21 515	0.19 260	0.17 303	0.19 270	0.18 208

PAM_32	0.87 528	0.30 334	1.08 485	0.56 406	0.32 299	2.10 690	0.36 254	2.26 652	1.01 384	1.13 435	1.05 388	3.14 722	1.47 662	1.00 316	0.42 295	0.19 280	0.14 272	0.20 311	0.18 334	0.19 270	0.25 441

PAM	0.86 524	0.31 367	1.19 528	0.55 384	0.35 367	2.17 691	0.47 421	2.26 652	0.87 315	1.18 470	0.96 343	3.01 717	1.41 655	0.90 280	0.40 270	0.19 280	0.13 168	0.19 260	0.18 334	0.20 328	0.27 487

MyStereo06	0.67 397	0.29 302	1.06 476	0.58 443	0.48 517	0.62 336	0.72 581	2.26 652	0.89 321	1.07 416	1.12 420	1.22 535	0.56 333	0.83 248	0.47 337	0.17 172	0.17 419	0.24 466	0.21 448	0.23 433	0.23 391

LSM	6.55 754	1.26 712	15.64 755	1.79 737	68.74 802	1.67 651	2.08 733	2.26 652	2.59 717	3.13 733	3.08 715	1.90 659	1.81 691	2.89 625	2.16 678	0.43 661	0.59 730	0.50 685	0.58 711	0.64 690	17.24 788

DRN-Test	1.07 592	0.49 583	1.95 632	0.75 634	0.81 669	1.61 645	0.78 594	2.26 652	1.53 650	1.84 676	1.35 530	1.42 583	1.04 579	2.26 584	1.61 645	0.28 565	0.23 568	0.31 591	0.30 615	0.33 579	0.33 566

DISCO	1.06 587	0.37 506	1.19 528	0.73 619	0.46 504	2.04 685	0.84 618	2.26 652	1.54 652	1.25 509	1.36 535	2.38 699	1.08 588	2.60 612	1.62 647	0.24 470	0.19 476	0.22 398	0.20 403	0.32 572	0.29 518

AF-Net	1.23 626	0.56 611	2.31 655	0.88 677	0.93 690	1.41 623	0.73 584	2.27 660	1.71 675	1.76 670	2.42 694	2.00 675	1.70 680	1.98 553	1.62 647	0.50 687	0.29 628	0.49 684	0.33 643	0.40 616	0.34 576

SPS-STEREO	1.78 675	1.09 697	1.52 591	1.22 721	1.14 716	1.87 674	1.11 668	2.27 660	1.70 673	3.17 734	2.39 692	2.84 713	1.93 698	4.41 662	2.93 699	1.04 733	0.99 753	0.97 729	0.94 735	1.03 719	1.05 719
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Nwc_Net	1.19 617	0.53 599	2.34 656	0.92 688	0.81 669	1.49 630	0.70 577	2.28 662	1.32 579	1.41 593	2.27 686	2.03 682	1.76 687	2.05 565	1.46 628	0.43 661	0.30 632	0.43 669	0.46 687	0.39 612	0.40 614

FCDSN-DC	2.47 715	0.65 644	1.00 455	0.85 669	0.75 650	2.26 697	0.97 650	2.31 663	1.83 687	5.52 765	7.65 758	7.72 755	7.70 761	4.43 663	2.64 692	0.52 690	0.48 710	0.52 690	0.52 703	0.57 677	0.59 679
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SCV	0.51 268	0.29 302	0.72 274	0.63 512	0.27 152	0.40 88	0.38 283	2.32 664	0.75 269	0.36 112	0.49 165	0.55 262	0.35 143	1.31 409	0.34 189	0.25 497	0.13 168	0.17 170	0.14 183	0.18 228	0.18 208

mmx	1.89 687	0.36 484	1.51 587	0.56 406	0.40 442	0.76 426	0.59 528	2.32 664	1.41 616	1.19 478	1.49 575	1.07 488	0.85 481	9.88 768	13.82 767	0.25 497	0.21 515	0.31 591	0.28 583	0.32 572	0.29 518

xxx	1.89 687	0.36 484	1.51 587	0.56 406	0.40 442	0.76 426	0.59 528	2.32 664	1.41 616	1.19 478	1.49 575	1.07 488	0.85 481	9.88 768	13.82 767	0.25 497	0.21 515	0.31 591	0.28 583	0.32 572	0.29 518

ssnet_v2	0.92 551	0.39 533	1.22 537	0.66 547	0.39 427	1.31 603	0.96 649	2.32 664	1.45 635	1.48 619	1.17 450	1.53 610	0.91 513	1.16 373	1.71 660	0.31 594	0.27 612	0.30 584	0.29 603	0.28 521	0.29 518

ARAFT	0.82 495	0.40 539	1.77 616	0.53 351	0.31 264	0.89 493	0.81 611	2.32 664	1.08 418	1.66 657	1.25 485	1.04 478	0.64 390	1.91 543	0.52 377	0.20 335	0.15 352	0.28 559	0.27 572	0.17 169	0.18 208

pmcnn	2.84 725	0.46 567	5.19 709	0.68 573	0.42 475	1.55 638	1.16 677	2.32 664	1.60 665	2.72 718	7.49 756	17.96 777	1.48 664	6.04 702	6.64 737	0.18 227	0.15 352	0.15 62	0.12 62	0.20 328	0.20 294

ITSA-stereo	0.85 520	0.38 524	0.92 413	0.58 443	0.32 299	0.86 486	0.49 445	2.33 670	1.69 672	1.16 455	1.12 420	0.95 446	0.85 481	2.46 599	1.18 587	0.27 546	0.23 568	0.28 559	0.28 583	0.28 521	0.41 618

CRFU-Net	0.90 543	0.42 551	1.10 493	0.69 589	0.59 588	1.76 659	0.84 618	2.33 670	0.92 334	1.45 610	1.20 460	1.62 625	1.25 625	1.38 432	0.94 549	0.28 565	0.23 568	0.22 398	0.19 362	0.24 468	0.27 487

MultiAttention	4.59 745	0.35 471	0.90 405	0.75 634	0.46 504	31.81 792	4.41 760	2.35 672	1.41 616	1.64 653	2.43 695	2.42 702	0.70 417	38.40 794	1.78 665	0.23 445	0.15 352	0.30 584	0.30 615	0.48 654	0.48 643

UGAM-zero	1.05 585	0.33 411	1.04 468	0.49 259	0.31 264	0.67 379	0.26 101	2.37 673	0.80 291	1.05 407	1.11 416	2.86 714	1.81 691	6.26 707	0.50 365	0.18 227	0.15 352	0.19 260	0.16 263	0.17 169	0.21 329

GES	0.70 424	0.37 506	1.05 474	0.62 498	0.38 415	0.94 516	0.57 514	2.37 673	0.92 334	1.05 407	1.12 420	0.67 328	0.77 438	1.02 324	0.65 455	0.28 565	0.20 496	0.20 311	0.20 403	0.22 406	0.31 547

WZ-Net	2.14 702	1.08 695	11.68 745	0.89 684	0.78 660	1.76 659	1.59 708	2.39 675	2.03 699	2.11 698	1.95 669	2.30 695	2.28 717	5.94 701	3.86 714	0.35 629	0.27 612	0.29 571	0.32 629	0.52 664	0.50 652

222	1.67 666	0.31 367	0.93 417	0.59 463	0.31 264	1.05 544	0.43 362	2.39 675	1.47 641	1.37 575	1.55 597	0.94 442	0.94 528	1.98 553	17.76 776	0.24 470	0.22 537	0.21 356	0.20 403	0.22 406	0.26 466

test_xeample	1.55 657	0.31 367	0.94 425	0.54 367	0.31 264	0.94 516	0.58 521	2.40 677	1.40 612	1.29 536	1.55 597	0.89 421	0.88 504	1.72 512	15.94 773	0.22 416	0.22 537	0.22 398	0.21 448	0.23 433	0.25 441

iResNet_ROB	0.82 495	0.36 484	1.13 500	0.60 471	0.37 398	0.91 500	0.38 283	2.41 678	1.61 666	1.35 567	1.35 530	1.25 544	0.97 545	1.75 517	0.88 525	0.21 377	0.14 272	0.17 170	0.12 62	0.19 270	0.30 536

SFCPSM	0.74 445	0.30 334	1.06 476	0.52 327	0.39 427	1.36 613	0.64 555	2.42 679	1.11 438	1.18 470	1.21 467	0.81 378	0.78 445	1.08 346	0.57 414	0.22 416	0.17 419	0.22 398	0.24 525	0.23 433	0.21 329

xxxx	1.61 662	0.32 388	0.98 445	0.58 443	0.31 264	1.15 574	0.43 362	2.43 680	1.41 616	1.17 459	1.40 549	1.21 530	0.86 489	1.94 547	16.68 775	0.24 470	0.24 580	0.21 356	0.20 403	0.23 433	0.27 487

SHD	1.42 643	0.81 671	2.79 673	0.98 704	0.92 687	1.97 679	0.68 566	2.43 680	2.55 716	2.54 715	1.72 637	2.01 678	1.62 671	2.14 573	2.70 694	0.40 651	0.33 656	0.39 655	0.40 669	0.48 654	0.54 662

Wz-Net-TNSev	2.10 699	2.71 762	9.30 734	0.72 611	0.65 611	2.41 703	1.81 724	2.45 682	1.77 679	1.62 649	1.56 603	2.56 706	2.01 700	5.30 682	4.46 719	0.41 655	0.38 683	0.33 615	0.37 663	0.54 672	0.64 687

RTS	2.76 719	1.55 728	15.40 751	1.13 715	1.42 732	3.75 736	2.21 736	2.45 682	2.72 725	2.91 725	2.85 709	2.58 707	1.62 671	6.28 709	5.80 731	0.41 655	0.30 632	0.35 631	0.35 655	0.52 664	0.54 662

RTSA	2.76 719	1.55 728	15.40 751	1.13 715	1.42 732	3.75 736	2.21 736	2.45 682	2.72 725	2.91 725	2.85 709	2.58 707	1.62 671	6.28 709	5.80 731	0.41 655	0.30 632	0.35 631	0.35 655	0.52 664	0.54 662

HSM	1.22 622	0.34 441	0.81 336	0.61 488	0.39 427	1.22 590	0.63 552	2.45 682	1.25 531	1.32 547	1.26 487	1.91 661	1.08 588	9.21 759	0.75 485	0.23 445	0.17 419	0.20 311	0.16 263	0.22 406	0.24 417

DGSMNet	1.24 629	0.84 675	3.20 683	0.91 687	0.92 687	1.39 617	1.34 692	2.46 686	1.44 630	1.34 560	1.66 626	1.50 604	1.03 573	1.85 531	1.30 606	0.48 681	0.48 710	0.55 701	0.51 702	0.78 703	0.79 706

NLMM1	0.60 357	0.28 269	0.63 214	0.48 237	0.73 637	0.68 383	0.43 362	2.47 687	1.11 438	0.60 277	0.63 233	0.51 234	0.47 244	1.34 419	0.58 419	0.19 280	0.21 515	0.20 311	0.17 303	0.20 328	0.19 257

1111x	1.96 691	0.32 388	1.54 595	0.54 367	0.30 240	1.00 534	0.69 570	2.47 687	1.33 581	1.21 490	1.44 563	1.21 530	1.11 597	8.49 753	16.14 774	0.22 416	0.23 568	0.22 398	0.23 510	0.25 482	0.26 466

ACVNet-4b	3.05 731	1.42 718	18.09 768	2.85 751	2.33 751	2.32 701	1.22 683	2.47 687	2.21 709	1.26 521	2.36 691	2.64 709	1.46 660	6.32 712	1.23 598	3.29 757	0.45 701	2.37 750	1.02 744	3.03 751	2.61 749

MSC_U_SF_DS_RVC	2.22 705	1.29 715	4.14 699	1.10 714	0.78 660	5.00 749	2.38 745	2.47 687	2.67 724	1.94 687	2.28 687	2.66 710	1.70 680	9.10 756	2.29 686	0.68 719	0.52 718	0.68 716	0.71 724	1.17 724	0.81 708

ADCS	2.35 709	1.26 712	6.54 716	0.85 669	0.77 656	2.18 692	1.79 720	2.47 687	2.20 708	2.80 721	2.14 682	2.38 699	2.09 705	2.81 621	13.83 770	0.43 661	0.41 691	0.40 662	0.45 685	0.59 681	0.67 689

AE-Stereo	0.58 333	0.29 302	0.81 336	0.62 498	0.41 464	0.69 393	0.46 408	2.49 692	1.25 531	0.49 214	0.77 288	0.69 336	0.46 234	0.61 148	0.42 295	0.17 172	0.16 390	0.21 356	0.20 403	0.19 270	0.18 208

MFN_U_SF_RVC	1.62 664	0.96 687	4.36 702	0.92 688	0.69 630	2.62 710	1.10 667	2.50 693	1.74 678	1.99 692	1.86 660	2.45 703	1.78 690	3.08 632	2.84 697	0.54 694	0.50 717	0.56 703	0.60 715	0.60 684	0.67 689

DeepPrunerF	1.68 668	0.82 672	6.82 717	0.94 698	1.20 724	0.91 500	0.97 650	2.50 693	5.19 759	1.22 498	1.30 508	1.18 525	1.29 633	4.96 677	1.75 661	0.43 661	0.35 668	0.52 690	0.48 692	0.43 626	0.42 626

mmmmmm	2.70 718	1.22 709	8.42 731	1.01 707	0.84 674	4.21 744	2.41 746	2.51 695	4.34 752	3.44 737	4.06 727	3.43 725	3.15 732	4.52 665	6.03 733	0.58 704	0.55 724	0.90 727	0.80 729	0.84 706	0.67 689

DIP-Stereo	0.64 379	0.32 388	0.91 410	0.49 259	0.36 383	0.91 500	0.33 204	2.51 695	0.77 271	1.25 509	1.00 363	0.68 330	0.51 292	0.92 287	0.65 455	0.19 280	0.15 352	0.21 356	0.17 303	0.19 270	0.22 365
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
TRStereo	0.67 397	0.71 657	1.06 476	0.77 644	0.68 627	0.53 255	0.38 283	2.52 697	0.96 358	0.81 332	0.84 308	0.87 406	0.39 175	1.16 373	0.46 327	0.24 470	0.17 419	0.23 437	0.24 525	0.18 228	0.20 294

SAMSARA	1.80 677	0.90 679	3.37 688	1.28 726	1.13 714	3.71 733	2.33 741	2.53 698	1.93 693	3.17 734	1.73 638	2.99 716	1.68 679	3.53 645	2.46 690	0.47 679	0.54 722	0.43 669	0.47 689	0.59 681	0.64 687

XQC	1.51 652	0.98 688	3.20 683	0.92 688	0.76 655	2.01 683	1.17 678	2.53 698	1.99 697	2.01 693	1.54 594	2.00 675	1.54 667	3.16 634	3.46 708	0.49 683	0.31 637	0.45 674	0.40 669	0.71 699	0.62 684

EAI-Stereo	0.76 457	0.31 367	0.74 298	0.55 384	0.28 193	0.70 397	1.72 715	2.57 700	0.90 326	0.75 318	3.03 713	0.57 281	0.43 202	1.10 357	0.49 361	0.19 280	0.14 272	0.17 170	0.18 334	0.17 169	0.21 329

RAFT + AFF	1.07 592	0.47 572	1.36 573	0.68 573	0.50 529	1.20 588	1.22 683	2.58 701	1.26 541	1.33 553	1.56 603	1.19 527	1.49 665	3.89 655	1.01 565	0.22 416	0.26 602	0.30 584	0.27 572	0.29 539	0.32 557

Select-FE	0.87 528	0.42 551	2.64 670	0.57 428	0.48 517	0.47 170	0.23 64	2.59 702	0.85 309	1.08 418	1.32 515	2.00 675	1.73 684	1.15 369	0.47 337	0.21 377	0.17 419	0.21 356	0.26 552	0.20 328	0.33 566

AIO-Stereo-zeroshot1	1.06 587	0.43 556	3.59 692	0.53 351	0.66 618	0.79 445	0.39 302	2.60 703	0.98 367	0.96 378	4.58 733	2.05 686	0.56 333	0.99 311	0.51 369	0.19 280	0.14 272	0.21 356	0.28 583	0.32 572	0.41 618

SANet	2.26 706	0.70 655	6.94 719	0.69 589	0.46 504	2.76 717	1.76 718	2.61 704	5.84 762	2.45 710	3.52 721	3.71 728	3.38 738	5.90 698	2.14 676	0.34 619	0.31 637	0.32 603	0.29 603	0.54 672	0.43 630

PDISCO_ROB	1.41 641	0.73 663	2.04 639	1.40 727	1.46 734	2.83 719	1.07 665	2.64 705	2.11 704	1.41 593	1.50 582	1.73 643	0.99 552	2.83 623	1.46 628	1.03 731	0.27 612	0.54 696	0.47 689	0.77 702	0.84 711

WQFJX1	0.59 347	0.27 243	0.59 176	0.49 259	0.73 637	0.68 383	0.46 408	2.65 706	0.77 271	0.55 255	0.51 177	0.52 242	0.50 282	1.38 432	0.61 436	0.18 227	0.20 496	0.20 311	0.17 303	0.20 328	0.21 329

BUS	0.78 468	0.34 441	0.77 314	0.55 384	0.45 495	2.30 698	0.42 343	2.65 706	1.04 402	1.25 509	1.12 420	1.02 473	0.70 417	0.94 292	0.75 485	0.25 497	0.18 454	0.25 507	0.22 476	0.23 433	0.24 417

BSDual-CNN	0.75 449	0.34 441	0.77 314	0.55 384	0.45 495	1.25 597	0.66 561	2.65 706	1.04 402	1.25 509	1.12 420	1.11 510	0.77 438	0.94 292	0.76 490	0.25 497	0.18 454	0.25 507	0.22 476	0.23 433	0.24 417

hknet	0.82 495	0.34 441	1.15 507	0.55 384	0.39 427	1.25 597	0.66 561	2.65 706	1.10 430	1.25 509	1.12 420	1.58 619	0.85 481	1.41 442	0.79 502	0.23 445	0.18 454	0.25 507	0.22 476	0.23 433	0.24 417

STrans-v2	1.06 587	0.31 367	1.02 462	0.52 327	0.33 320	0.67 379	0.78 594	2.66 710	1.26 541	1.15 451	1.46 568	1.37 577	1.40 651	6.68 721	0.46 327	0.19 280	0.13 168	0.21 356	0.18 334	0.18 228	0.21 329

WQFJX	0.58 333	0.29 302	0.57 166	0.46 194	0.87 684	0.75 420	0.39 302	2.67 711	0.80 291	0.55 255	0.53 190	0.54 256	0.55 324	0.97 307	0.61 436	0.17 172	0.19 476	0.19 260	0.16 263	0.19 270	0.20 294

AnyNet_C01	2.38 711	2.21 750	10.17 740	0.99 705	0.79 663	3.12 725	2.37 743	2.69 712	1.89 690	2.58 717	2.44 696	2.70 711	1.86 695	3.65 646	7.12 740	0.41 655	0.41 691	0.40 662	0.42 674	0.68 695	0.79 706

GEStereo_RVC	0.93 556	0.40 539	1.15 507	0.67 562	0.50 529	0.95 522	0.78 594	2.73 713	1.21 502	1.20 483	1.12 420	1.25 544	0.91 513	3.21 636	0.95 552	0.31 594	0.20 496	0.23 437	0.20 403	0.28 521	0.31 547

SGM_RVC	1.88 684	0.40 539	0.90 405	0.63 512	0.30 240	2.81 718	1.26 688	2.73 713	1.81 686	4.09 743	2.85 709	3.88 731	3.19 733	8.42 752	2.44 689	0.33 609	0.31 637	0.30 584	0.28 583	0.31 561	0.31 547
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
nnnnnnn	3.06 732	0.90 679	9.33 735	1.08 711	0.98 700	2.74 716	2.01 729	2.74 715	3.35 736	3.73 740	6.28 750	6.25 748	4.55 749	6.33 713	6.50 735	0.66 715	0.64 731	0.78 719	0.75 725	0.84 706	0.81 708

CoDeX	0.78 468	0.31 367	1.04 468	0.56 406	0.37 398	1.13 566	0.60 537	2.77 716	1.29 565	1.17 459	1.26 487	0.91 427	0.87 498	1.42 447	0.74 482	0.21 377	0.16 390	0.21 356	0.18 334	0.21 381	0.21 329

RainbowNet	2.06 696	1.86 738	1.97 634	2.86 752	2.25 747	2.03 684	1.79 720	2.77 716	1.92 692	1.54 630	1.84 655	1.95 670	1.73 684	2.23 580	1.38 620	3.40 760	0.86 745	2.39 753	1.00 742	2.94 747	2.42 746

PVD	1.82 679	0.91 683	3.02 680	1.03 708	0.94 693	2.61 709	1.14 674	2.78 718	3.40 738	3.08 731	2.75 705	2.39 701	2.49 723	2.81 621	3.66 710	0.48 681	0.49 716	0.59 710	0.49 696	0.60 684	0.81 708

LMCR-Stereo	0.87 528	0.50 586	0.99 450	0.80 651	0.43 480	1.32 604	0.55 501	2.79 719	1.03 395	1.55 633	1.49 575	0.74 354	1.01 562	1.76 518	0.99 560	0.30 591	0.17 419	0.22 398	0.18 334	0.31 561	0.22 365

FBW_ROB	1.78 675	0.66 645	1.90 627	0.72 611	0.66 618	1.79 667	1.07 665	2.79 719	1.77 679	1.84 676	1.79 646	1.98 673	1.37 647	12.42 776	2.22 679	0.36 636	0.38 683	0.57 705	0.39 667	0.46 647	0.51 656

FINET	1.54 656	0.67 649	7.28 721	0.76 642	0.97 697	1.42 626	1.38 695	2.80 721	3.12 731	1.23 501	1.68 630	1.04 478	1.11 597	3.35 642	1.78 665	0.43 661	0.37 678	0.32 603	0.29 603	0.43 626	0.41 618

MSAF-DinoV2	2.45 714	1.88 741	17.19 762	0.89 684	0.52 544	1.39 617	0.97 650	2.84 722	1.77 679	1.55 633	1.65 625	3.60 727	2.28 717	5.74 694	4.64 722	0.28 565	0.17 419	0.26 529	0.28 583	0.49 658	0.54 662

AIO-Stereo-zeroshot	0.85 520	0.38 524	2.79 673	0.51 300	0.60 592	0.72 405	0.38 283	2.87 723	0.77 271	0.80 327	1.07 393	2.14 688	0.93 525	0.96 303	0.62 441	0.21 377	0.13 168	0.21 356	0.26 552	0.29 539	0.32 557

SGM+DAISY	5.38 747	1.28 714	8.24 726	1.27 723	1.16 721	10.62 760	16.01 778	2.93 724	2.53 715	8.64 774	13.03 771	8.26 758	13.38 773	6.34 715	7.59 742	1.07 734	1.05 756	1.00 733	0.98 739	1.02 718	1.12 723

RT-IGEV	0.88 532	0.31 367	1.24 544	0.60 471	0.35 367	1.32 604	0.84 618	2.98 725	1.06 410	1.34 560	1.62 617	1.87 658	1.15 605	1.11 360	0.54 398	0.24 470	0.17 419	0.21 356	0.17 303	0.19 270	0.29 518

ELAS_RVC	2.87 727	0.80 668	3.22 685	1.16 720	1.12 712	2.92 723	5.33 762	2.98 725	4.18 750	5.04 755	4.82 737	4.71 737	8.23 763	4.25 659	4.79 723	0.67 717	0.57 727	0.57 705	0.53 706	0.66 693	0.74 701
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
1111	3.13 734	0.87 677	8.32 729	0.94 698	0.97 697	3.73 735	4.54 761	3.02 727	2.44 713	3.68 739	4.18 729	4.08 732	5.00 751	8.01 748	8.79 747	0.53 692	0.45 701	0.54 696	0.47 689	0.99 715	0.97 716

PWCK	3.24 736	2.37 751	10.86 742	2.14 741	1.14 716	3.71 733	4.19 759	3.02 727	3.55 740	3.05 730	3.63 722	3.09 721	2.35 722	8.16 750	3.41 707	2.17 746	0.96 751	1.77 742	1.01 743	2.84 745	1.40 731

Selective-IGEV-i16pb	2.30 708	0.35 471	19.92 770	0.60 471	0.40 442	2.59 708	1.50 700	3.09 729	1.91 691	0.98 382	1.68 630	1.37 577	0.99 552	8.11 749	0.96 556	0.38 641	0.21 515	0.22 398	0.26 552	0.25 482	0.29 518

ACVNet_1	3.08 733	1.48 722	17.70 763	2.90 754	2.35 753	2.30 698	1.43 697	3.16 730	2.26 711	1.91 681	2.05 676	3.51 726	2.32 719	3.71 651	1.58 640	3.25 756	0.66 734	2.40 754	1.06 745	3.07 752	2.59 748

iRaft-Stereo_20w	0.71 430	0.33 411	1.25 547	0.50 282	0.36 383	0.82 461	0.31 169	3.16 730	0.89 321	1.24 505	1.14 437	0.79 367	0.65 395	1.15 369	0.43 301	0.18 227	0.13 168	0.18 225	0.17 303	0.20 328	0.23 391

ACVNet_2	2.86 726	1.47 721	8.28 727	2.68 750	2.26 748	2.70 712	1.84 725	3.41 732	3.04 730	2.27 703	3.42 720	4.58 735	2.10 706	5.91 699	1.62 647	2.58 751	0.67 735	2.22 747	0.85 732	2.79 744	2.47 747

FC-DCNN	2.88 728	0.61 625	1.15 507	0.75 634	0.57 579	2.85 721	1.05 662	3.44 733	2.64 722	6.93 766	7.63 757	9.86 762	7.02 759	5.76 696	4.31 718	0.54 694	0.48 710	0.51 688	0.50 698	0.53 669	0.52 658

MeshStereo	2.36 710	0.60 620	1.05 474	0.63 512	0.51 538	2.58 706	0.99 654	3.46 734	2.21 709	7.38 770	5.06 740	7.50 752	3.10 731	7.02 727	2.54 691	0.44 670	0.44 699	0.45 674	0.40 669	0.43 626	0.45 636
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
ELAS	2.67 717	0.80 668	2.13 645	1.13 715	1.15 718	6.25 754	2.56 748	3.50 735	3.68 741	5.36 758	4.92 739	3.79 729	5.56 753	3.65 646	5.22 727	0.66 715	0.57 727	0.56 703	0.54 707	0.65 692	0.75 703
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet+	2.80 722	3.38 767	11.57 744	1.50 734	1.21 726	3.18 727	2.00 726	3.52 736	2.61 718	1.81 673	2.09 678	2.83 712	2.18 713	7.55 735	5.44 729	0.84 723	0.83 740	0.71 718	0.66 719	1.05 721	1.08 721

MonStereo1	3.22 735	1.70 735	2.23 653	2.51 748	2.33 751	5.55 752	1.61 709	3.55 737	4.67 757	3.29 736	8.09 762	4.79 738	3.75 741	6.30 711	2.79 696	2.52 749	0.64 731	1.91 745	1.07 746	2.53 741	2.62 750

FC-DCNN v2	2.96 729	0.61 625	1.13 500	0.75 634	0.57 579	2.90 722	1.06 664	3.59 738	2.66 723	7.05 767	7.66 759	10.26 765	7.17 760	6.27 708	4.49 721	0.54 694	0.48 710	0.51 688	0.50 698	0.53 669	0.52 658

HSM-Net_RVC	0.91 548	0.31 367	0.60 189	0.54 367	0.31 264	1.15 574	0.60 537	3.76 739	1.30 569	1.57 639	1.75 640	1.67 634	1.01 562	1.61 495	0.90 533	0.23 445	0.17 419	0.19 260	0.18 334	0.20 328	0.22 365
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DPSNet	1.91 689	0.64 638	5.95 711	0.73 619	0.59 588	2.04 685	1.61 709	3.84 740	1.96 696	1.54 630	1.39 544	2.27 692	3.32 736	4.95 676	4.79 723	0.50 687	0.31 637	0.29 571	0.26 552	0.67 694	0.54 662

JetBlue	4.18 740	2.45 756	10.42 741	1.40 727	2.89 760	10.68 761	10.68 770	3.91 741	2.52 714	2.74 719	3.39 719	4.50 734	4.27 747	7.97 746	7.67 743	0.89 724	0.97 752	0.89 725	0.92 734	2.26 736	2.21 743

MDST_ROB	1.88 684	0.40 539	1.71 612	0.93 694	0.60 592	4.27 746	1.23 685	3.99 742	1.44 630	4.61 751	2.63 703	1.44 590	1.03 573	9.78 765	1.62 647	0.33 609	0.26 602	0.37 644	0.33 643	0.31 561	0.34 576

LE_ROB	8.35 761	0.47 572	27.42 786	0.83 662	0.34 348	2.84 720	3.36 755	4.03 743	27.04 790	25.20 790	8.72 764	8.55 759	27.35 790	7.37 733	22.13 780	0.22 416	0.20 496	0.20 311	0.21 448	0.25 482	0.25 441

DStereoSA	5.78 751	1.09 697	8.20 725	2.07 740	4.09 770	4.26 745	21.23 782	4.17 744	5.59 760	1.96 690	12.40 770	1.57 617	13.59 775	7.02 727	13.02 763	0.90 725	3.63 776	0.91 728	3.68 777	1.84 731	4.43 768

WAO-7	2.78 721	1.54 727	2.18 648	1.41 730	1.19 723	3.92 739	2.01 729	4.19 745	3.89 743	2.98 727	5.47 741	4.18 733	3.28 735	8.24 751	4.27 717	1.13 737	1.01 754	1.18 737	1.13 748	1.19 725	1.13 724

DStereoFS	6.12 753	2.43 755	7.51 723	2.47 747	2.16 743	16.09 773	8.18 764	4.22 746	12.08 770	3.74 741	14.16 774	7.84 756	13.66 776	7.03 729	9.84 753	0.90 725	1.49 763	1.23 738	2.79 768	1.36 728	3.31 758

IMH-64-1	2.82 723	1.87 739	1.77 616	3.31 759	2.69 756	3.22 728	2.07 731	4.25 747	2.77 728	2.46 711	3.78 724	3.05 718	2.34 720	4.67 670	3.00 701	3.84 765	0.84 743	2.75 760	1.39 750	3.34 755	2.93 755

IMH-64	2.82 723	1.87 739	1.77 616	3.31 759	2.69 756	3.22 728	2.07 731	4.25 747	2.77 728	2.46 711	3.78 724	3.05 718	2.34 720	4.67 670	3.00 701	3.84 765	0.84 743	2.75 760	1.39 750	3.34 755	2.93 755

WAO-6	2.98 730	1.67 733	1.88 626	2.38 746	2.30 750	3.53 731	2.37 743	4.38 749	4.64 756	2.42 707	4.50 730	4.85 739	2.99 730	5.22 680	5.37 728	1.77 742	1.16 760	2.31 749	1.47 755	2.42 739	1.99 741

MADNet++	5.41 748	3.18 765	6.43 715	4.66 772	3.95 769	6.15 753	6.75 763	4.51 750	4.51 755	5.06 756	6.27 749	4.96 741	6.14 755	9.39 761	11.70 762	4.71 771	4.19 778	3.97 771	3.33 769	4.08 763	4.25 767

IMH	3.35 737	1.95 744	1.86 625	3.30 758	2.72 758	4.03 742	2.00 726	4.58 751	3.83 742	2.87 723	6.99 754	4.69 736	3.21 734	6.77 723	2.97 700	3.91 768	0.89 747	2.78 762	1.40 754	3.36 757	2.93 755

LVE	3.40 738	1.80 737	2.21 650	2.90 754	2.44 754	3.27 730	2.25 738	4.80 752	5.06 758	2.43 708	6.79 752	5.99 747	2.64 728	9.20 758	2.28 684	3.30 758	1.11 759	2.38 751	1.48 756	2.95 749	2.62 750

Dean	3.77 739	1.65 731	17.87 764	3.01 756	2.54 755	3.15 726	2.10 734	4.80 752	4.42 753	2.89 724	6.03 748	5.45 745	2.55 727	3.40 643	2.13 675	3.22 755	0.89 747	2.51 757	1.07 746	3.07 752	2.65 753

notaker	4.29 741	2.42 754	5.06 706	3.89 768	3.29 765	4.00 740	2.25 738	4.93 754	3.47 739	4.21 749	6.79 752	7.67 754	3.37 737	9.25 760	6.47 734	4.09 770	1.42 762	3.35 769	2.13 765	4.11 764	3.54 761

DPSimNet_ROB	24.77 787	9.69 772	61.46 803	3.56 764	19.46 780	25.95 778	77.56 806	5.09 755	16.60 781	21.50 788	29.82 790	25.12 790	85.69 810	13.37 777	23.07 785	7.23 774	17.79 791	8.55 783	7.57 784	4.57 769	31.84 798

ktn	4.56 742	2.41 753	2.54 663	3.79 767	3.25 763	4.81 748	2.91 752	5.52 756	7.36 765	4.12 746	14.55 776	7.54 753	3.70 740	7.84 745	3.35 706	4.06 769	1.86 766	3.26 768	2.22 766	3.27 754	2.86 754

UNDER WATER	5.68 750	2.46 757	15.52 753	3.98 770	3.53 766	5.15 750	2.74 750	5.58 757	16.41 780	4.00 742	4.56 731	9.12 760	6.43 757	6.22 705	9.11 749	3.85 767	1.35 761	3.18 767	1.98 762	4.51 768	3.84 765

KSHMR	8.76 763	2.14 749	3.59 692	3.60 765	3.13 762	4.15 743	2.67 749	5.61 758	58.90 811	3.04 729	55.71 809	4.94 740	2.54 726	4.61 669	3.05 703	3.49 761	1.57 765	3.14 765	1.98 762	3.84 761	3.49 760

UNDER WATER-64	5.84 752	2.48 758	17.93 765	3.97 769	3.58 767	7.70 755	3.03 754	5.72 759	14.13 771	4.18 748	4.00 726	9.27 761	6.80 758	6.20 704	9.22 750	3.67 762	1.52 764	3.14 765	1.95 760	4.43 767	3.83 764

WAO-8	4.57 743	2.01 745	2.58 666	2.37 744	2.21 745	9.75 756	1.71 713	6.04 760	16.34 777	4.11 744	7.69 760	7.41 750	3.85 742	10.02 771	3.85 712	2.05 744	1.09 757	2.44 755	1.39 750	2.56 742	1.86 739

Venus	4.57 743	2.01 745	2.58 666	2.37 744	2.21 745	9.75 756	1.71 713	6.04 760	16.34 777	4.11 744	7.69 760	7.41 750	3.85 742	10.02 771	3.85 712	2.05 744	1.09 757	2.44 755	1.39 750	2.56 742	1.86 739

fsdfsdds	4.90 746	1.19 705	5.11 707	1.27 723	1.09 709	10.29 759	3.55 756	6.23 762	7.18 764	8.03 772	12.12 769	14.11 768	8.20 762	7.17 730	5.77 730	0.58 704	0.53 721	0.88 724	0.67 720	2.35 737	1.75 738

JetRed	7.02 756	8.94 771	25.72 782	2.89 753	3.27 764	14.25 768	12.27 774	6.69 763	4.45 754	4.46 750	4.56 731	6.65 749	5.43 752	7.46 734	14.41 772	2.60 752	3.31 773	2.61 758	2.30 767	4.34 765	3.79 763

HanzoNet	11.92 773	5.12 768	17.18 761	4.19 771	3.59 768	5.16 751	2.82 751	7.41 764	9.96 767	33.31 801	27.60 787	22.25 787	37.31 796	18.18 780	13.57 766	8.13 781	3.44 775	3.50 770	3.44 771	7.77 775	4.52 769

SGM-ForestM	7.81 760	0.48 578	11.02 743	0.74 625	0.40 442	16.83 774	12.72 776	7.91 765	8.13 766	11.53 776	10.25 767	22.44 788	14.01 777	17.02 778	20.52 778	0.38 641	0.39 688	0.37 644	0.36 658	0.37 601	0.38 602

TorneroNet	10.72 772	2.09 747	2.76 672	3.48 761	3.03 761	44.72 794	2.31 740	8.62 766	67.06 812	7.45 771	23.21 785	10.59 766	4.28 748	9.03 755	9.00 748	3.67 762	0.91 749	3.04 764	1.63 758	3.92 762	3.55 762

TorneroNet-64	5.41 748	2.10 748	2.43 658	3.49 762	2.83 759	9.90 758	2.13 735	8.87 767	16.79 782	5.39 760	9.18 765	10.68 767	3.92 745	9.55 762	5.11 726	3.36 759	0.86 745	2.88 763	1.62 757	3.76 760	3.37 759

PML	51.64 801	37.49 791	14.31 747	7.45 773	20.27 783	107.80 811	231.34 814	8.94 768	27.70 791	86.74 812	268.93 814	69.03 808	61.09 807	24.71 791	14.36 771	9.71 785	3.40 774	9.60 784	4.67 780	20.46 789	4.76 772

light-stereo	14.46 777	1.65 731	20.58 771	19.82 777	25.36 786	19.10 776	0.90 634	9.64 769	6.02 763	19.83 787	46.75 805	67.67 807	2.22 714	32.02 792	2.68 693	1.65 741	3.82 777	0.79 720	0.95 737	3.54 758	4.12 766

DGTPSM_ROB	13.06 774	8.27 769	22.29 774	9.53 774	18.14 772	11.53 762	31.97 787	10.82 770	16.25 775	7.14 768	19.39 783	10.12 763	16.69 779	9.85 766	22.49 782	4.77 772	8.72 781	5.37 779	10.24 788	6.15 772	11.56 780

DPSMNet_ROB	13.08 775	8.28 770	22.32 775	9.54 775	18.15 773	11.53 762	31.98 788	10.83 771	16.27 776	7.17 769	19.40 784	10.12 763	16.69 779	9.87 767	22.50 783	4.78 773	8.72 781	5.38 780	10.25 789	6.16 773	11.59 781

TARStereo	7.78 759	0.62 632	14.51 748	0.93 694	1.15 718	13.77 765	15.65 777	12.05 772	14.81 772	13.63 779	15.70 779	18.98 778	13.52 774	8.62 754	7.02 739	0.55 698	0.47 707	0.50 685	0.52 703	1.19 725	1.30 726

MANE	7.50 758	0.64 638	7.97 724	1.40 727	2.10 742	16.86 775	12.56 775	12.91 773	17.51 785	8.50 773	11.60 768	14.66 769	13.33 772	12.02 775	13.28 765	0.62 710	0.52 718	0.52 690	1.90 759	0.56 675	0.58 676

tt	6.61 755	0.28 269	6.10 713	3.77 766	2.17 744	11.53 762	19.61 780	13.53 774	5.81 761	3.00 728	2.82 707	4.97 742	6.33 756	3.83 654	7.23 741	9.13 782	11.32 788	5.87 781	6.22 783	6.01 771	2.63 752

noway4	10.67 771	12.09 778	16.55 760	21.38 785	19.04 777	14.42 771	10.65 769	16.06 775	4.19 751	5.37 759	5.92 743	16.58 776	12.69 769	7.56 737	10.37 757	7.46 780	2.58 772	4.32 774	3.51 772	11.47 783	11.21 779

TCMNet-wrong-test	10.42 765	11.55 775	15.31 749	20.99 782	18.49 774	13.94 766	10.69 771	16.07 776	4.14 749	5.27 757	5.64 742	16.22 774	12.57 767	7.57 739	10.26 754	7.44 777	2.38 767	4.30 773	3.43 770	11.37 779	10.87 774

noway2	10.50 767	11.21 773	15.72 756	20.62 779	18.97 776	14.33 769	10.59 768	16.12 777	3.98 745	5.45 763	6.00 746	16.22 774	12.70 770	7.56 737	10.34 755	7.38 776	2.49 769	4.32 774	3.54 776	11.38 780	11.11 776

noway3	10.45 766	11.26 774	15.59 754	20.44 778	18.96 775	14.23 767	10.49 765	16.23 778	3.89 743	5.51 764	5.94 744	16.06 771	12.64 768	7.55 735	10.34 755	7.33 775	2.43 768	4.35 778	3.52 773	11.33 778	10.91 775

zzzz4	10.65 770	12.07 776	16.48 759	21.19 783	19.05 778	14.42 771	10.51 766	16.51 779	4.04 747	5.43 762	6.00 746	16.20 773	12.52 765	7.59 740	10.46 758	7.44 777	2.54 770	4.32 774	3.52 773	11.46 781	11.17 777

noway1	10.64 769	12.07 776	16.44 758	21.20 784	19.06 779	14.41 770	10.51 766	16.52 780	4.03 746	5.42 761	5.99 745	16.15 772	12.52 765	7.59 740	10.46 758	7.44 777	2.54 770	4.32 774	3.52 773	11.46 781	11.17 777

USTest	14.33 776	14.93 779	21.00 772	17.41 776	16.02 771	23.11 777	33.76 789	22.02 781	11.81 769	9.47 775	10.19 766	15.94 770	13.17 771	17.25 779	22.38 781	3.81 764	5.01 779	6.17 782	6.18 782	9.23 777	7.81 773

LRCNet_RVC	22.79 784	32.09 790	22.06 773	29.83 789	26.15 787	4.40 747	0.84 618	22.64 782	2.10 703	26.93 791	29.25 789	23.03 789	15.56 778	23.91 787	18.92 777	32.00 801	20.04 800	34.68 801	32.13 802	30.66 798	28.52 797

DLNR_Zeroshot_test	23.23 785	48.25 803	43.77 791	177.04 810	78.39 804	0.35 57	0.21 35	23.33 783	0.82 296	0.67 298	0.86 315	0.58 283	0.30 86	1.64 498	0.48 348	10.69 788	0.13 168	0.18 225	0.14 183	76.63 809	0.23 391

DLNR-FE	23.24 786	48.33 804	43.35 790	177.19 811	78.30 803	0.35 57	0.21 35	23.45 784	0.82 296	0.67 298	0.86 315	0.58 283	0.29 73	1.62 496	0.48 348	10.93 789	0.13 168	0.18 225	0.14 183	76.65 810	0.23 391

iinet-test	18.01 779	18.04 780	23.78 777	20.87 780	19.69 781	26.45 779	35.63 790	25.63 785	15.99 773	13.41 777	13.26 772	20.54 779	17.74 782	20.59 782	25.07 786	9.57 783	8.78 783	9.86 785	9.83 785	13.20 784	12.18 782

IINet	18.01 779	18.04 780	23.78 777	20.87 780	19.69 781	26.45 779	35.63 790	25.63 785	15.99 773	13.41 777	13.26 772	20.54 779	17.73 781	20.59 782	25.07 786	9.57 783	8.78 783	9.86 785	9.83 785	13.20 784	12.18 782

DPSM_ROB	19.12 781	19.13 783	25.13 780	22.15 787	20.86 784	28.06 782	37.75 793	27.18 787	16.95 783	14.25 780	15.07 777	21.66 782	18.69 784	21.83 785	26.51 789	10.15 786	9.30 786	10.45 787	10.41 790	14.00 786	12.85 785

DPSM	19.12 781	19.13 783	25.13 780	22.15 787	20.86 784	28.06 782	37.75 793	27.18 787	16.95 783	14.25 780	15.07 777	21.66 782	18.69 784	21.83 785	26.51 789	10.15 786	9.30 786	10.45 787	10.41 790	14.00 786	12.85 785

Anonymous_1	42.79 799	18.71 782	24.75 779	21.81 786	45.16 798	27.68 781	37.52 792	28.64 789	16.34 777	14.72 782	14.53 775	20.60 781	17.82 783	21.52 784	25.88 788	113.45 812	8.91 785	100.63 808	126.37 810	158.50 813	12.31 784

HaxPig	39.02 796	41.39 800	41.59 788	30.10 790	32.36 788	29.49 785	27.65 785	30.56 790	37.94 801	43.75 804	43.81 800	33.42 793	35.69 792	41.51 795	40.33 797	43.91 807	47.48 810	45.87 804	47.14 806	42.29 799	44.06 803

Selective-IGEV-i1pa	20.34 783	26.89 789	23.27 776	3.54 763	1.82 739	32.96 793	20.08 781	31.17 791	25.55 786	24.32 789	27.65 788	33.37 792	27.28 789	32.74 793	27.03 791	20.62 798	6.83 780	12.51 789	4.91 781	3.61 759	20.74 789

xxxxx1	54.34 802	26.72 786	27.03 783	114.14 807	99.00 807	30.68 788	47.19 795	32.52 792	26.09 787	17.85 783	17.48 780	21.86 784	20.92 786	24.38 788	33.78 792	34.73 804	41.33 806	157.67 811	175.68 811	65.82 806	71.99 809

tt_ll	54.34 802	26.72 786	27.03 783	114.14 807	99.00 807	30.68 788	47.19 795	32.52 792	26.09 787	17.85 783	17.48 780	21.86 784	20.92 786	24.38 788	33.78 792	34.73 804	41.33 806	157.67 811	175.68 811	65.82 806	71.99 809

ff	54.34 802	26.72 786	27.03 783	114.14 807	99.00 807	30.68 788	47.19 795	32.52 792	26.09 787	17.85 783	17.48 780	21.86 784	20.92 786	24.38 788	33.78 792	34.73 804	41.33 806	157.67 811	175.68 811	65.82 806	71.99 809

UHP	17.86 778	1.68 734	29.83 787	1.27 723	1.70 738	29.13 784	17.63 779	33.09 795	46.83 806	27.32 792	39.06 799	28.05 791	34.46 791	18.97 781	21.86 779	0.68 719	0.42 696	0.57 705	0.48 692	8.89 776	15.22 787

BEATNet-Init1	27.39 788	21.01 785	73.65 805	1.07 710	0.80 665	56.07 795	22.82 783	33.14 796	31.71 792	51.78 811	52.93 808	65.63 806	48.54 804	48.75 806	36.36 795	0.52 690	0.47 707	0.54 696	0.54 707	0.64 690	0.72 698

MEDIAN_ROB	42.01 798	44.30 802	44.14 792	35.08 791	34.90 789	31.33 791	29.90 786	36.77 797	40.11 803	47.14 810	46.55 804	37.49 794	38.50 803	44.30 805	42.32 798	47.93 809	49.31 811	49.68 806	49.00 807	44.98 803	46.46 806

AVERAGE_ROB	40.42 797	42.30 801	42.61 789	36.91 792	35.54 790	30.42 787	27.59 784	37.45 798	38.45 802	44.87 807	44.27 801	37.55 795	36.69 794	41.82 796	40.25 796	45.36 808	46.73 809	47.09 805	46.32 805	42.47 800	43.74 802

fast-reg	38.09 789	38.29 792	49.94 793	45.01 799	43.13 797	57.09 803	76.20 799	54.42 799	33.68 793	28.38 793	30.12 791	41.22 796	35.75 793	42.56 797	52.82 799	19.55 790	18.65 792	20.83 790	20.77 792	28.16 790	25.19 790

Selective-RAFT-Error	38.47 795	38.44 798	50.38 799	44.74 793	42.01 796	56.47 798	76.24 803	54.44 800	34.02 799	28.59 799	30.30 794	43.51 798	38.10 802	43.69 798	53.24 800	20.36 795	18.72 799	21.05 796	21.02 794	28.25 796	25.87 796

CasAABBNet	38.42 791	38.42 794	50.26 797	44.76 794	41.87 791	56.47 798	76.22 802	54.44 800	33.92 798	28.53 798	30.36 797	43.53 800	37.59 799	43.77 802	53.32 803	20.27 791	18.70 795	21.03 792	21.04 795	28.19 792	25.79 793

RAFT-FEzeroshot	38.43 792	38.42 794	50.19 794	44.92 797	41.98 794	56.48 800	76.24 803	54.46 802	33.87 796	28.51 796	30.31 795	43.61 801	37.54 797	43.76 799	53.32 803	20.29 792	18.70 795	21.03 792	21.04 795	28.21 794	25.79 793

RAFT-FE	38.43 792	38.42 794	50.19 794	44.92 797	41.98 794	56.48 800	76.24 803	54.46 802	33.87 796	28.51 796	30.31 795	43.61 801	37.54 797	43.76 799	53.32 803	20.29 792	18.70 795	21.03 792	21.04 795	28.21 794	25.79 793

Hybrid-DGEV	38.41 790	38.43 797	50.24 796	44.83 796	41.93 792	56.45 797	76.20 799	54.48 804	33.86 795	28.46 795	30.13 792	43.49 797	37.75 801	43.77 802	53.30 801	20.31 794	18.69 794	21.02 791	20.97 793	28.20 793	25.72 791

FlowAnything	38.45 794	38.38 793	50.32 798	44.77 795	41.97 793	56.43 796	76.20 799	54.49 805	34.43 800	28.45 794	30.15 793	43.52 799	37.69 800	43.76 799	53.31 802	20.36 795	18.71 798	21.03 792	21.10 799	28.18 791	25.74 792

LSM0	42.92 800	38.72 799	50.66 800	47.49 800	110.18 812	56.77 802	75.87 798	54.87 806	33.74 794	29.48 800	31.12 798	43.77 803	37.12 795	43.85 804	53.44 806	20.50 797	18.67 793	21.05 796	21.07 798	28.37 797	41.73 801

zzzz2	57.29 805	57.87 805	75.49 806	67.95 801	62.83 800	84.61 807	114.77 809	80.77 807	50.68 807	42.61 802	45.02 802	61.60 804	53.70 805	64.97 807	79.22 807	30.48 799	28.14 802	31.71 798	31.96 800	42.55 801	38.79 799

noway5	57.29 805	57.87 805	75.49 806	67.95 801	62.83 800	84.61 807	114.77 809	80.77 807	50.68 807	42.61 802	45.02 802	61.60 804	53.70 805	64.97 807	79.22 807	30.48 799	28.14 802	31.71 798	31.96 800	42.55 801	38.79 799

zzzzzz3	62.23 808	59.84 807	89.85 808	84.55 803	80.32 805	82.73 806	98.92 807	85.02 809	52.57 809	43.94 805	48.58 806	77.08 810	68.98 809	65.17 809	79.77 810	33.82 802	28.30 804	35.11 802	34.59 803	50.57 804	44.85 805

zzz1	62.22 807	59.88 808	89.89 809	84.57 804	80.34 806	82.63 805	98.92 807	85.09 810	52.59 810	43.95 806	48.63 807	76.87 809	68.97 808	65.17 809	79.72 809	33.82 802	28.30 804	35.11 802	34.59 803	50.57 804	44.84 804

RSGM-EC	88.73 809	82.35 809	50.81 801	105.24 805	99.50 810	93.69 809	125.26 811	90.19 811	46.12 804	45.12 808	57.25 810	101.03 811	88.09 811	153.95 811	152.34 812	105.29 810	59.41 812	113.44 809	52.73 808	91.73 811	61.05 807

acva	88.73 809	82.35 809	50.81 801	105.24 805	99.50 810	93.69 809	125.26 811	90.19 811	46.12 804	45.12 808	57.25 810	101.03 811	88.09 811	153.95 811	152.34 812	105.29 810	59.41 812	113.44 809	52.73 808	91.73 811	61.05 807

test_example2	192.91 812	210.59 812	206.44 812	199.86 812	204.90 813	172.02 812	182.95 813	138.34 813	134.89 813	193.14 814	200.54 813	186.77 814	177.82 813	204.95 813	207.57 814	221.83 814	238.70 814	186.02 814	190.07 814	226.94 814	173.78 813

Selective-IGEV-i16pa	99.10 811	136.42 811	18.03 766	1.63 735	1.03 703	188.26 813	3.57 757	184.13 814	171.49 814	89.33 813	181.04 812	121.37 813	199.53 814	226.69 814	143.13 811	134.07 813	21.81 801	32.22 800	4.64 779	2.18 734	121.36 812

ccccc		492.94 813		530.37 813	529.69 814	476.06 814		494.48 815		446.40 815		473.27 815		541.46 815		660.58 815	458.79 815	353.88 815	309.98 815	597.94 815

Low-res two-view benchmark