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

LACA3	0.28 15	0.22 47	0.39 11	0.36 7	0.20 11	0.37 51	0.38 227	0.51 9	0.29 17	0.30 27	0.27 19	0.26 24	0.31 67	0.74 156	0.23 1	0.17 142	0.12 54	0.13 1	0.10 1	0.15 67	0.13 3

DispViT+	0.34 57	0.20 22	0.40 19	0.37 14	0.55 495	0.30 23	0.23 46	0.73 81	0.58 151	0.33 44	0.35 45	0.30 47	0.25 19	1.13 305	0.29 72	0.16 94	0.12 54	0.13 1	0.10 1	0.13 5	0.15 62

trnet	0.40 127	0.23 67	0.40 19	0.37 14	0.20 11	0.53 203	0.29 106	0.81 119	1.15 395	0.59 216	0.72 221	0.53 198	0.43 152	0.56 85	0.37 185	0.18 191	0.13 140	0.15 44	0.10 1	0.14 29	0.14 26

LoS_RVC	0.45 168	0.29 241	0.48 61	0.49 197	0.83 595	0.51 182	0.43 299	0.65 42	0.44 86	0.47 143	0.78 238	0.44 137	0.60 307	0.59 99	0.37 185	0.14 35	0.12 54	0.14 12	0.10 1	0.14 29	1.08 640

CAS	0.66 319	0.19 10	0.41 28	2.31 657	0.86 600	0.56 238	0.53 404	0.83 127	0.63 176	0.49 163	0.70 214	0.36 92	0.26 25	0.47 49	0.37 185	2.33 661	0.10 2	0.14 12	0.10 1	0.17 139	1.31 645

CES	0.51 217	0.21 30	0.40 19	0.42 75	1.40 646	0.53 203	0.34 171	1.04 217	0.68 191	0.45 136	0.67 199	0.35 86	0.28 45	0.58 93	0.35 154	0.16 94	0.13 140	0.15 44	0.10 1	0.19 223	1.69 653

CREStereo	0.40 127	0.24 97	0.40 19	0.37 14	0.22 29	0.52 193	0.29 106	0.81 119	1.15 395	0.59 216	0.72 221	0.51 183	0.42 144	0.57 90	0.37 185	0.19 233	0.13 140	0.15 44	0.10 1	0.14 29	0.15 62
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.47 191	0.22 47	0.43 35	0.39 36	0.24 53	0.71 333	0.26 77	0.78 109	1.03 330	0.65 234	0.69 207	0.55 209	0.48 197	0.90 225	0.36 172	0.99 643	0.13 140	0.15 44	0.10 1	0.15 67	0.15 62

monster-pro	0.29 20	0.19 10	0.48 61	0.37 14	0.22 29	0.55 227	0.31 126	0.60 27	0.44 86	0.29 18	0.28 24	0.23 5	0.20 3	0.60 102	0.26 25	0.11 1	0.11 22	0.14 12	0.11 9	0.14 29	0.14 26

PipStereo	0.25 4	0.18 3	0.35 2	0.36 7	0.19 5	0.20 3	0.20 13	0.62 37	0.24 6	0.23 2	0.19 4	0.45 147	0.34 91	0.39 13	0.25 15	0.14 35	0.12 54	0.13 1	0.11 9	0.13 5	0.15 62

Foundation-i32	0.23 1	0.18 3	0.35 2	0.35 2	0.17 1	0.25 8	0.22 30	0.49 7	0.18 1	0.23 2	0.17 2	0.37 103	0.31 67	0.32 1	0.24 8	0.16 94	0.12 54	0.13 1	0.11 9	0.14 29	0.13 3

GeoVLM	0.27 10	0.20 22	0.38 7	0.39 36	0.24 53	0.35 40	0.20 13	0.53 12	0.33 27	0.30 27	0.27 19	0.40 122	0.26 25	0.47 49	0.28 57	0.13 19	0.12 54	0.13 1	0.11 9	0.13 5	0.15 62

LACA2	0.29 20	0.23 67	0.52 95	0.36 7	0.18 2	0.40 61	0.38 227	0.64 39	0.27 13	0.29 18	0.33 39	0.36 92	0.26 25	0.47 49	0.24 8	0.16 94	0.12 54	0.13 1	0.11 9	0.16 100	0.12 1

MatchStereo	0.30 32	0.21 30	0.44 41	0.35 2	0.19 5	0.21 5	0.23 46	0.90 167	0.54 129	0.28 13	0.48 108	0.25 17	0.24 18	0.53 76	0.33 133	0.17 142	0.12 54	0.14 12	0.11 9	0.14 29	0.14 26
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.27 10	0.20 22	0.38 7	0.39 36	0.24 53	0.35 40	0.20 13	0.53 12	0.33 27	0.30 27	0.27 19	0.39 114	0.26 25	0.47 49	0.28 57	0.13 19	0.12 54	0.14 12	0.11 9	0.13 5	0.15 62

HiDET	0.27 10	0.19 10	0.39 11	0.39 36	0.24 53	0.30 23	0.21 21	0.60 27	0.35 39	0.27 10	0.30 33	0.33 72	0.25 19	0.50 70	0.32 119	0.14 35	0.12 54	0.14 12	0.11 9	0.13 5	0.16 115

LCMNet	0.30 32	0.19 10	0.38 7	0.39 36	0.25 78	0.32 31	0.22 30	0.65 42	0.58 151	0.28 13	0.33 39	0.33 72	0.29 48	0.58 93	0.32 119	0.14 35	0.13 140	0.14 12	0.11 9	0.13 5	0.17 146

CSFM-Stereo	0.28 15	0.19 10	0.39 11	0.40 51	0.21 21	0.40 61	0.21 21	0.60 27	0.33 27	0.32 39	0.29 28	0.31 52	0.29 48	0.49 62	0.27 45	0.15 64	0.14 224	0.14 12	0.11 9	0.14 29	0.14 26

MonStereo	0.29 20	0.19 10	0.47 54	0.37 14	0.22 29	0.55 227	0.31 126	0.60 27	0.44 86	0.29 18	0.28 24	0.23 5	0.20 3	0.60 102	0.26 25	0.11 1	0.11 22	0.14 12	0.11 9	0.14 29	0.14 26

Wavelet-MonSter	0.29 20	0.21 30	0.51 87	0.41 63	0.27 112	0.26 11	0.25 65	0.51 9	0.31 22	0.37 78	0.48 108	0.28 39	0.35 100	0.54 79	0.29 72	0.11 1	0.11 22	0.14 12	0.11 9	0.13 5	0.13 3

Monster-pub-eth3d	0.29 20	0.19 10	0.48 61	0.37 14	0.22 29	0.55 227	0.31 126	0.60 27	0.44 86	0.29 18	0.29 28	0.23 5	0.21 9	0.59 99	0.26 25	0.11 1	0.11 22	0.14 12	0.11 9	0.14 29	0.14 26

Monster-pub-mixall	0.32 41	0.20 22	0.44 41	0.37 14	0.22 29	0.28 17	0.18 2	0.69 55	0.36 52	0.37 78	0.36 48	0.27 30	0.20 3	1.43 382	0.25 15	0.15 64	0.12 54	0.13 1	0.11 9	0.12 1	0.15 62

asda	0.31 36	0.24 97	0.51 87	0.39 36	0.24 53	0.43 93	0.33 155	0.68 51	0.40 69	0.39 102	0.44 87	0.27 30	0.35 100	0.55 82	0.31 105	0.12 6	0.10 2	0.14 12	0.11 9	0.14 29	0.13 3

4.25_new	0.32 41	0.27 194	0.49 68	0.40 51	0.27 112	0.49 149	0.39 245	0.69 55	0.35 39	0.40 112	0.43 77	0.27 30	0.36 109	0.48 56	0.32 119	0.12 6	0.10 2	0.15 44	0.11 9	0.14 29	0.13 3

4.5w_new	0.32 41	0.27 194	0.49 68	0.40 51	0.27 112	0.49 149	0.39 245	0.69 55	0.35 39	0.40 112	0.43 77	0.27 30	0.36 109	0.48 56	0.32 119	0.12 6	0.10 2	0.15 44	0.11 9	0.14 29	0.13 3

2.75w_new	0.33 49	0.24 97	0.51 87	0.36 7	0.24 53	0.41 73	0.42 281	0.61 35	0.40 69	0.50 172	0.44 87	0.24 13	0.34 91	0.77 170	0.34 144	0.13 19	0.11 22	0.14 12	0.11 9	0.13 5	0.13 3

1w_stereo	0.36 83	0.21 30	0.47 54	0.44 107	0.27 112	0.47 126	0.54 418	0.66 47	0.51 118	0.44 128	0.67 199	0.25 17	0.45 172	0.62 111	0.34 144	0.12 6	0.10 2	0.14 12	0.11 9	0.14 29	0.15 62

111111	0.36 83	0.22 47	0.49 68	0.47 158	0.45 425	0.36 48	0.22 30	1.04 217	0.44 86	0.33 44	0.33 39	0.40 122	0.26 25	0.99 254	0.27 45	0.17 142	0.12 54	0.15 44	0.11 9	0.15 67	0.15 62

MLG-Stereo_test3	0.29 20	0.20 22	0.46 45	0.43 91	0.24 53	0.47 126	0.19 7	0.75 92	0.31 22	0.36 68	0.22 7	0.35 86	0.21 9	0.61 106	0.26 25	0.16 94	0.12 54	0.16 86	0.11 9	0.13 5	0.15 62

MLG-Stereo_test2	0.27 10	0.22 47	0.40 19	0.39 36	0.24 53	0.35 40	0.18 2	0.58 20	0.23 4	0.28 13	0.24 10	0.34 82	0.19 2	0.79 181	0.24 8	0.16 94	0.11 22	0.15 44	0.11 9	0.13 5	0.14 26

MLG-Stereo_test1	0.29 20	0.21 30	0.42 32	0.41 63	0.25 78	0.37 51	0.20 13	0.71 65	0.20 2	0.25 7	0.17 2	0.33 72	0.26 25	0.92 231	0.26 25	0.15 64	0.11 22	0.16 86	0.11 9	0.13 5	0.13 3

MLG-Stereo	0.31 36	0.20 22	0.42 32	0.42 75	0.20 11	0.41 73	0.19 7	0.85 142	0.24 6	0.26 8	0.22 7	0.33 72	0.27 36	1.09 292	0.27 45	0.15 64	0.11 22	0.16 86	0.11 9	0.13 5	0.13 3

LG-G_1	0.33 49	0.22 47	0.48 61	0.44 107	0.20 11	0.64 295	0.18 2	0.80 114	0.28 14	0.30 27	0.30 33	0.36 92	0.35 100	0.88 217	0.26 25	0.17 142	0.13 140	0.16 86	0.11 9	0.14 29	0.16 115

LG-G	0.33 49	0.22 47	0.48 61	0.44 107	0.20 11	0.64 295	0.18 2	0.80 114	0.28 14	0.30 27	0.30 33	0.36 92	0.35 100	0.88 217	0.26 25	0.17 142	0.13 140	0.16 86	0.11 9	0.14 29	0.16 115

GREAT-IGEV	0.34 57	0.22 47	0.54 105	0.40 51	0.31 214	0.36 48	0.28 95	0.59 23	0.66 186	0.28 13	0.51 129	0.29 42	0.29 48	0.86 208	0.28 57	0.15 64	0.12 54	0.15 44	0.11 9	0.17 139	0.16 115
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FoundationStereo	0.26 8	0.23 67	0.41 28	0.40 51	0.24 53	0.32 31	0.22 30	0.43 5	0.24 6	0.31 36	0.25 11	0.30 47	0.32 78	0.36 6	0.27 45	0.16 94	0.12 54	0.15 44	0.11 9	0.13 5	0.14 26

StereoAnything_RVC	0.49 205	1.60 649	0.87 322	0.37 14	0.21 21	0.26 11	0.21 21	0.53 12	0.23 4	0.23 2	0.21 6	0.19 1	0.35 100	1.29 340	0.23 1	0.22 354	0.11 22	0.15 44	0.11 9	2.36 655	0.13 3

MonSter	0.29 20	0.19 10	0.48 61	0.37 14	0.22 29	0.55 227	0.31 126	0.60 27	0.44 86	0.29 18	0.29 28	0.23 5	0.20 3	0.60 102	0.26 25	0.11 1	0.11 22	0.14 12	0.11 9	0.14 29	0.14 26

DEFOM-Stereo	0.34 57	0.23 67	0.46 45	0.44 107	0.29 169	0.79 377	0.23 46	0.50 8	0.39 59	0.38 89	0.32 37	0.23 5	0.25 19	1.21 325	0.28 57	0.17 142	0.12 54	0.15 44	0.11 9	0.14 29	0.16 115

dual_stereo	0.29 20	0.21 30	0.39 11	0.40 51	0.23 42	0.25 8	0.22 30	0.59 23	0.32 26	0.33 44	0.26 16	0.40 122	0.23 16	0.86 208	0.30 88	0.16 94	0.13 140	0.14 12	0.11 9	0.14 29	0.14 26

Pointernet	0.41 134	0.21 30	0.63 165	0.45 124	0.29 169	0.51 182	0.27 85	1.54 375	0.70 198	0.48 155	0.64 186	0.49 172	0.37 115	0.51 72	0.36 172	0.18 191	0.13 140	0.14 12	0.11 9	0.14 29	0.14 26

LoS	0.41 134	0.23 67	0.46 45	0.39 36	0.23 42	0.48 140	0.40 257	1.12 251	0.94 288	0.50 172	0.66 195	0.49 172	0.42 144	0.63 121	0.39 201	0.19 233	0.14 224	0.16 86	0.11 9	0.14 29	0.15 62
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
s12784h	0.55 232	0.22 47	0.49 68	0.43 91	0.19 5	1.00 465	0.34 171	1.40 345	1.30 490	0.84 276	0.93 273	0.63 251	0.52 245	1.48 395	0.47 277	0.15 64	0.12 54	0.17 136	0.11 9	0.19 223	0.13 3

XX-TBD	0.47 191	0.71 582	0.39 11	0.81 576	0.25 78	0.57 240	0.26 77	0.73 81	1.30 490	0.78 258	1.01 300	0.45 147	0.33 83	0.49 62	0.39 201	0.20 283	0.15 297	0.15 44	0.11 9	0.17 139	0.15 62

PointNet	0.29 20	0.19 10	0.40 19	0.40 51	0.23 42	0.38 57	0.28 95	0.72 73	0.40 69	0.26 8	0.32 37	0.39 114	0.22 12	0.50 70	0.27 45	0.15 64	0.13 140	0.17 136	0.12 45	0.15 67	0.14 26

TS12	0.38 111	0.21 30	0.43 35	0.44 107	0.21 21	0.58 252	0.31 126	1.06 224	0.49 109	0.43 122	0.73 226	0.35 86	0.40 132	0.73 153	0.41 228	0.14 35	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.16 100	0.18 170

DF	0.40 127	0.25 136	0.67 197	0.49 197	0.28 150	0.49 149	0.31 126	0.88 161	0.51 118	0.47 143	0.72 221	0.59 230	0.30 60	0.83 194	0.34 144	0.19 233	0.13 140	0.16 86	0.12 45	0.16 100	0.17 146

LiteMatch*	0.28 15	0.20 22	0.53 100	0.39 36	0.28 150	0.31 27	0.23 46	0.55 17	0.39 59	0.30 27	0.28 24	0.35 86	0.29 48	0.47 49	0.26 25	0.15 64	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.14 29	0.16 115

aanet-new-90k	0.37 92	0.24 97	0.98 380	0.42 75	0.25 78	0.43 93	0.35 186	0.75 92	0.35 39	0.29 18	0.41 66	0.31 52	0.50 227	1.00 259	0.24 8	0.13 19	0.12 54	0.16 86	0.12 45	0.19 223	0.13 3

aanet-new-60k	0.37 92	0.23 67	0.94 361	0.43 91	0.23 42	0.58 252	0.31 126	0.83 127	0.35 39	0.35 57	0.39 55	0.40 122	0.43 152	0.78 179	0.23 1	0.13 19	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.17 139	0.15 62

aanet-new-70k	0.37 92	0.23 67	0.94 361	0.43 91	0.22 29	0.50 170	0.30 117	0.74 89	0.34 31	0.34 51	0.41 66	0.31 52	0.51 235	1.04 272	0.26 25	0.13 19	0.12 54	0.16 86	0.12 45	0.16 100	0.14 26

aanet-new-78k	0.37 92	0.24 97	1.02 396	0.44 107	0.21 21	0.33 33	0.36 200	0.79 111	0.34 31	0.33 44	0.42 74	0.31 52	0.58 294	0.93 234	0.23 1	0.13 19	0.11 22	0.16 86	0.12 45	0.18 184	0.14 26

aanet-new-40k	0.35 71	0.25 136	0.95 367	0.42 75	0.26 100	0.51 182	0.23 46	0.79 111	0.34 31	0.34 51	0.48 108	0.33 72	0.51 235	0.37 9	0.29 72	0.13 19	0.11 22	0.16 86	0.12 45	0.18 184	0.15 62

aanet-new-36k	0.37 92	0.24 97	0.82 282	0.44 107	0.22 29	0.51 182	0.32 145	0.80 114	0.37 54	0.35 57	0.40 63	0.36 92	0.56 270	0.83 194	0.26 25	0.13 19	0.11 22	0.16 86	0.12 45	0.15 67	0.15 62

aanet-new-34k	0.35 71	0.26 163	0.85 310	0.42 75	0.20 11	0.33 33	0.31 126	0.92 169	0.44 86	0.35 57	0.54 152	0.35 86	0.56 270	0.39 13	0.27 45	0.14 35	0.12 54	0.16 86	0.12 45	0.15 67	0.14 26

aanet-32k-new	0.37 92	0.27 194	0.97 376	0.44 107	0.24 53	0.50 170	0.32 145	0.69 55	0.38 56	0.35 57	0.42 74	0.36 92	0.55 262	0.79 181	0.25 15	0.17 142	0.11 22	0.16 86	0.12 45	0.19 223	0.14 26

aanet-new-32k	0.34 57	0.25 136	0.67 197	0.44 107	0.26 100	0.53 203	0.23 46	0.84 136	0.34 31	0.38 89	0.39 55	0.43 134	0.54 258	0.43 35	0.25 15	0.14 35	0.12 54	0.16 86	0.12 45	0.17 139	0.15 62

aanet-new-30k	0.34 57	0.25 136	0.66 192	0.44 107	0.26 100	0.53 203	0.23 46	0.84 136	0.34 31	0.38 89	0.39 55	0.43 134	0.54 258	0.43 35	0.25 15	0.14 35	0.12 54	0.16 86	0.12 45	0.17 139	0.15 62

GCAP-Stereo-DPT26K	0.34 57	0.23 67	0.83 292	0.42 75	0.23 42	0.35 40	0.33 155	0.87 153	0.35 39	0.39 102	0.41 66	0.31 52	0.44 162	0.53 76	0.27 45	0.14 35	0.12 54	0.16 86	0.12 45	0.16 100	0.15 62

aanet-new-16k	0.34 57	0.23 67	0.73 235	0.47 158	0.23 42	0.42 84	0.21 21	0.76 98	0.45 97	0.37 78	0.44 87	0.37 103	0.48 197	0.43 35	0.29 72	0.14 35	0.11 22	0.16 86	0.12 45	0.18 184	0.15 62

aanet-new-14k	0.37 92	0.26 163	0.93 353	0.47 158	0.23 42	0.45 104	0.33 155	0.73 81	0.62 172	0.40 112	0.49 117	0.30 47	0.63 319	0.42 30	0.30 88	0.16 94	0.12 54	0.16 86	0.12 45	0.21 325	0.16 115

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.35 71	0.22 47	0.54 105	0.46 138	0.33 268	0.40 61	0.34 171	0.80 114	0.44 86	0.38 89	0.61 177	0.40 122	0.50 227	0.37 9	0.28 57	0.15 64	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.16 100	0.16 115

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.42 150	0.21 30	0.92 349	0.41 63	0.29 169	0.45 104	0.28 95	0.87 153	0.39 59	0.35 57	0.55 158	0.39 114	0.48 197	0.40 19	0.24 8	0.15 64	0.12 54	0.16 86	0.12 45	0.17 139	1.51 650

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.33 49	0.23 67	0.59 132	0.43 91	0.28 150	0.40 61	0.26 77	0.83 127	0.39 59	0.34 51	0.44 87	0.29 42	0.46 182	0.36 6	0.25 15	0.14 35	0.12 54	0.16 86	0.12 45	0.17 139	0.26 396

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.48 200	1.24 630	2.47 584	0.41 63	0.31 214	0.29 20	0.27 85	1.09 239	0.39 59	0.35 57	0.49 117	0.38 110	0.44 162	0.38 11	0.26 25	0.15 64	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.16 100	0.20 246

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.35 71	0.22 47	0.55 110	0.42 75	0.27 112	0.42 84	0.39 245	1.02 201	0.54 129	0.37 78	0.51 129	0.34 82	0.44 162	0.36 6	0.27 45	0.14 35	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.16 100	0.15 62

PSi22b	0.25 4	0.18 3	0.35 2	0.36 7	0.19 5	0.20 3	0.20 13	0.59 23	0.25 11	0.23 2	0.19 4	0.45 147	0.34 91	0.38 11	0.25 15	0.14 35	0.12 54	0.13 1	0.12 45	0.13 5	0.15 62

PSi22a	0.24 3	0.18 3	0.32 1	0.35 2	0.19 5	0.25 8	0.20 13	0.57 19	0.20 2	0.24 6	0.16 1	0.39 114	0.31 67	0.32 1	0.23 1	0.16 94	0.12 54	0.13 1	0.12 45	0.13 5	0.15 62

PSi22	0.46 179	0.26 163	0.50 78	0.47 158	0.24 53	0.46 113	0.22 30	0.83 127	1.02 325	0.47 143	0.65 189	0.80 300	0.51 235	1.44 386	0.32 119	0.15 64	0.12 54	0.14 12	0.12 45	0.20 274	0.19 214

Foundation-i1c-attn	0.38 111	0.18 3	0.41 28	0.37 14	0.20 11	0.51 182	0.47 355	1.13 255	0.48 104	0.47 143	0.45 94	0.54 204	0.49 216	0.71 147	0.29 72	0.16 94	0.13 140	0.15 44	0.12 45	0.14 29	0.16 115

Foundation-i1a	0.40 127	0.19 10	0.42 32	0.36 7	0.20 11	0.51 182	0.46 342	1.17 281	0.49 109	0.57 212	0.46 101	0.63 251	0.56 270	0.82 188	0.30 88	0.15 64	0.12 54	0.14 12	0.12 45	0.13 5	0.16 115

LACA1	0.26 8	0.21 30	0.40 19	0.35 2	0.18 2	0.31 27	0.27 85	0.52 11	0.26 12	0.31 36	0.22 7	0.25 17	0.32 78	0.48 56	0.26 25	0.16 94	0.12 54	0.14 12	0.12 45	0.15 67	0.13 3

VMStereo-Base	0.39 121	0.25 136	0.47 54	0.37 14	0.22 29	0.39 59	0.33 155	0.72 73	0.87 258	0.43 122	0.69 207	0.60 235	0.33 83	0.76 167	0.37 185	0.18 191	0.14 224	0.15 44	0.12 45	0.17 139	0.18 170

BridgeDepth_RVC	0.27 10	0.20 22	0.40 19	0.34 1	0.19 5	0.46 113	0.19 7	0.59 23	0.28 14	0.30 27	0.29 28	0.26 24	0.32 78	0.45 41	0.30 88	0.17 142	0.11 22	0.13 1	0.12 45	0.15 67	0.13 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
VIP-Stereo	0.37 92	0.25 136	0.62 160	0.41 63	0.46 434	0.82 393	0.22 30	0.67 49	0.48 104	0.32 39	0.55 158	0.37 103	0.31 67	0.85 205	0.28 57	0.18 191	0.12 54	0.16 86	0.12 45	0.15 67	0.14 26

BridgeDepth	0.30 32	0.21 30	0.39 11	0.41 63	0.18 2	0.57 240	0.32 145	0.71 65	0.35 39	0.27 10	0.26 16	0.39 114	0.43 152	0.48 56	0.29 72	0.14 35	0.10 2	0.13 1	0.12 45	0.15 67	0.13 3
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 20	0.24 97	0.47 54	0.42 75	0.25 78	0.29 20	0.19 7	0.71 65	0.49 109	0.32 39	0.34 42	0.22 3	0.25 19	0.43 35	0.30 88	0.16 94	0.13 140	0.14 12	0.12 45	0.13 5	0.15 62

Zero-FE251	0.36 83	0.25 136	0.64 179	0.49 197	0.30 193	0.57 240	0.24 60	0.86 149	0.36 52	0.53 194	0.39 55	0.51 183	0.41 134	0.49 62	0.28 57	0.19 233	0.15 297	0.17 136	0.12 45	0.14 29	0.16 115

Replicate-Monster	0.43 157	0.30 271	2.04 563	0.37 14	0.22 29	0.47 126	0.23 46	0.82 124	0.50 114	0.44 128	0.27 19	0.31 52	0.29 48	1.01 263	0.26 25	0.14 35	0.11 22	0.14 12	0.12 45	0.13 5	0.38 527

asd	0.32 41	0.22 47	0.49 68	0.40 51	0.25 78	0.47 126	0.30 117	0.77 101	0.35 39	0.44 128	0.40 63	0.28 39	0.34 91	0.64 123	0.29 72	0.13 19	0.10 2	0.14 12	0.12 45	0.15 67	0.13 3

qwe	0.34 57	0.22 47	0.48 61	0.39 36	0.27 112	0.49 149	0.30 117	0.76 98	0.40 69	0.51 184	0.49 117	0.26 24	0.29 48	0.83 194	0.35 154	0.12 6	0.10 2	0.14 12	0.12 45	0.15 67	0.14 26

2.25w	0.35 71	0.24 97	0.55 110	0.38 27	0.24 53	0.44 100	0.25 65	0.69 55	0.42 76	0.49 163	0.59 173	0.27 30	0.35 100	0.83 194	0.37 185	0.13 19	0.11 22	0.14 12	0.12 45	0.13 5	0.17 146

4.25w-stereo	0.32 41	0.27 194	0.49 68	0.40 51	0.27 112	0.49 149	0.39 245	0.69 55	0.35 39	0.40 112	0.43 77	0.27 30	0.36 109	0.48 56	0.32 119	0.12 6	0.10 2	0.15 44	0.12 45	0.14 29	0.13 3

4w-stereo	0.32 41	0.25 136	0.52 95	0.38 27	0.25 78	0.46 113	0.28 95	0.68 51	0.35 39	0.43 122	0.45 94	0.28 39	0.39 127	0.63 121	0.31 105	0.12 6	0.10 2	0.15 44	0.12 45	0.14 29	0.14 26

3.25w_new	0.33 49	0.22 47	0.50 78	0.39 36	0.24 53	0.52 193	0.33 155	0.77 101	0.43 81	0.49 163	0.46 101	0.32 61	0.37 115	0.64 123	0.28 57	0.12 6	0.10 2	0.14 12	0.12 45	0.12 1	0.15 62

3.25w	0.33 49	0.22 47	0.50 78	0.39 36	0.24 53	0.52 193	0.33 155	0.77 101	0.43 81	0.49 163	0.46 101	0.32 61	0.37 115	0.64 123	0.28 57	0.12 6	0.10 2	0.14 12	0.12 45	0.12 1	0.15 62

3.75w	0.34 57	0.23 67	0.50 78	0.39 36	0.30 193	0.62 275	0.36 200	0.70 64	0.38 56	0.44 128	0.49 117	0.25 17	0.36 109	0.72 150	0.28 57	0.13 19	0.09 1	0.14 12	0.12 45	0.13 5	0.15 62

3.5w_stereo	0.35 71	0.27 194	0.55 110	0.38 27	0.25 78	0.54 220	0.34 171	0.73 81	0.40 69	0.46 141	0.45 94	0.31 52	0.38 123	0.80 185	0.40 218	0.12 6	0.10 2	0.15 44	0.12 45	0.14 29	0.16 115

3w_stereo	0.35 71	0.25 136	0.60 144	0.41 63	0.21 21	0.52 193	0.53 404	0.72 73	0.47 102	0.47 143	0.50 125	0.23 5	0.45 172	0.49 62	0.30 88	0.13 19	0.10 2	0.15 44	0.12 45	0.15 67	0.17 146

2w_stereo	0.34 57	0.25 136	0.52 95	0.40 51	0.23 42	0.46 113	0.47 355	0.77 101	0.44 86	0.47 143	0.51 129	0.24 13	0.44 162	0.49 62	0.31 105	0.12 6	0.10 2	0.15 44	0.12 45	0.15 67	0.16 115

monsterstereo	0.36 83	0.21 30	0.53 100	0.48 178	0.36 317	0.27 15	0.29 106	0.58 20	0.52 122	0.45 136	0.61 177	0.26 24	0.27 36	1.23 327	0.28 57	0.14 35	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.16 100	0.13 3

monsters	0.35 71	0.21 30	0.49 68	0.43 91	0.39 357	0.34 36	0.26 77	0.69 55	0.44 86	0.49 163	0.41 66	0.23 5	0.26 25	1.38 366	0.27 45	0.14 35	0.11 22	0.14 12	0.12 45	0.13 5	0.15 62

LG-Stereo_L2	0.30 32	0.23 67	0.50 78	0.38 27	0.26 100	0.26 11	0.20 13	0.84 136	0.31 22	0.31 36	0.26 16	0.25 17	0.26 25	0.94 236	0.23 1	0.15 64	0.12 54	0.16 86	0.12 45	0.14 29	0.13 3

LG-Stereo_L1	0.31 36	0.24 97	0.49 68	0.38 27	0.27 112	0.28 17	0.21 21	0.68 51	0.29 17	0.27 10	0.25 11	0.25 17	0.22 12	1.25 330	0.24 8	0.16 94	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.14 29	0.13 3

LGtest1	0.28 15	0.23 67	0.46 45	0.42 75	0.22 29	0.41 73	0.19 7	0.58 20	0.29 17	0.30 27	0.25 11	0.29 42	0.29 48	0.57 90	0.26 25	0.18 191	0.12 54	0.16 86	0.12 45	0.14 29	0.16 115

Reg-Stereo(zero)	0.46 179	0.23 67	0.50 78	0.45 124	0.25 78	0.41 73	0.27 85	0.80 114	1.12 377	0.93 297	0.79 241	0.91 356	0.46 182	0.74 156	0.44 250	0.15 64	0.13 140	0.15 44	0.12 45	0.15 67	0.18 170

DEFOM-Stereo_RVC	0.41 134	0.68 577	0.45 44	0.66 473	0.30 193	0.48 140	0.25 65	0.87 153	0.46 99	0.39 102	0.37 52	0.30 47	0.69 345	1.16 313	0.31 105	0.17 142	0.11 22	0.16 86	0.12 45	0.18 184	0.14 26

AIO_rvc	0.38 111	0.25 136	0.65 187	0.47 158	0.31 214	0.55 227	0.38 227	0.98 189	0.51 118	0.35 57	0.48 108	0.49 172	0.22 12	0.87 213	0.31 105	0.16 94	0.12 54	0.16 86	0.12 45	0.15 67	0.15 62

HUF	0.39 121	0.27 194	0.71 218	0.43 91	0.24 53	0.51 182	0.47 355	0.99 198	0.55 138	0.37 78	0.45 94	0.53 198	0.41 134	0.70 142	0.29 72	0.18 191	0.14 224	0.16 86	0.12 45	0.15 67	0.17 146

castereo++	0.41 134	0.26 163	0.51 87	0.44 107	0.32 248	0.96 459	0.22 30	1.13 255	0.61 169	0.33 44	0.45 94	0.50 179	0.39 127	0.94 236	0.25 15	0.18 191	0.12 54	0.17 136	0.12 45	0.14 29	0.16 115

IGEV-RUCA	0.38 111	0.24 97	0.51 87	0.51 238	0.36 317	0.59 257	0.23 46	0.68 51	0.52 122	0.39 102	0.50 125	0.44 137	0.31 67	0.86 208	0.31 105	0.24 403	0.13 140	0.16 86	0.12 45	0.20 274	0.21 276

GIP-stereo	0.37 92	0.25 136	0.49 68	0.55 315	0.41 393	0.37 51	0.22 30	1.03 210	0.56 142	0.35 57	0.52 137	0.46 152	0.37 115	0.55 82	0.28 57	0.20 283	0.13 140	0.16 86	0.12 45	0.16 100	0.16 115

IGEV-Stereo++	0.32 41	0.22 47	0.47 54	0.48 178	0.33 268	0.33 33	0.22 30	0.78 109	0.48 104	0.35 57	0.41 66	0.32 61	0.47 191	0.40 19	0.29 72	0.15 64	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.15 67	0.15 62

IGEV-Stereo+	0.46 179	0.23 67	0.51 87	0.42 75	0.46 434	0.15 1	0.19 7	0.45 6	0.37 54	0.28 13	0.25 11	0.31 52	0.41 134	1.43 382	0.31 105	0.18 191	0.13 140	0.15 44	0.12 45	1.09 641	1.74 654

GCAPDPT-zeroshot4090	0.42 150	0.21 30	0.92 349	0.41 63	0.29 169	0.45 104	0.28 95	0.87 153	0.39 59	0.35 57	0.55 158	0.39 114	0.48 197	0.40 19	0.24 8	0.15 64	0.12 54	0.16 86	0.12 45	0.17 139	1.51 650

iResNet_ROB	0.82 425	0.36 413	1.13 433	0.60 401	0.37 329	0.91 431	0.38 227	2.41 598	1.61 586	1.35 489	1.35 458	1.25 468	0.97 470	1.75 443	0.88 455	0.21 319	0.14 224	0.17 136	0.12 45	0.19 223	0.30 465

pmcnn	2.84 644	0.46 495	5.19 631	0.68 498	0.42 404	1.55 561	1.16 599	2.32 584	1.60 585	2.72 638	7.49 668	17.96 688	1.48 585	6.04 621	6.64 654	0.18 191	0.15 297	0.15 44	0.12 45	0.20 274	0.20 246

aanet-new-28k	0.34 57	0.24 97	0.83 292	0.44 107	0.22 29	0.47 126	0.29 106	0.75 92	0.40 69	0.37 78	0.41 66	0.37 103	0.49 216	0.40 19	0.28 57	0.15 64	0.12 54	0.16 86	0.13 108	0.22 347	0.17 146

aanet-new-24k	0.35 71	0.24 97	0.62 160	0.43 91	0.25 78	0.53 203	0.30 117	0.72 73	0.39 59	0.41 119	0.63 181	0.35 86	0.48 197	0.46 47	0.26 25	0.14 35	0.11 22	0.16 86	0.13 108	0.18 184	0.15 62

aanet-new-22k	0.35 71	0.23 67	0.86 319	0.45 124	0.23 42	0.47 126	0.23 46	0.75 92	0.51 118	0.37 78	0.48 108	0.34 82	0.49 216	0.47 49	0.30 88	0.14 35	0.12 54	0.16 86	0.13 108	0.16 100	0.15 62

aanet-new-10k	0.37 92	0.24 97	0.98 380	0.48 178	0.24 53	0.66 306	0.25 65	0.72 73	0.43 81	0.39 102	0.42 74	0.40 122	0.52 245	0.42 30	0.30 88	0.16 94	0.12 54	0.16 86	0.13 108	0.19 223	0.15 62

aanet-new-12k	0.35 71	0.24 97	0.83 292	0.49 197	0.22 29	0.48 140	0.25 65	0.94 180	0.46 99	0.39 102	0.29 28	0.33 72	0.48 197	0.41 26	0.30 88	0.14 35	0.10 2	0.17 136	0.13 108	0.19 223	0.17 146

aanet-new-8k	0.37 92	0.25 136	0.65 187	0.46 138	0.26 100	0.53 203	0.35 186	0.84 136	0.54 129	0.36 68	0.43 77	0.33 72	0.61 317	0.69 140	0.30 88	0.15 64	0.11 22	0.16 86	0.13 108	0.16 100	0.15 62

aanet-new	0.41 134	0.27 194	0.70 214	0.48 178	0.38 345	0.73 342	0.29 106	0.71 65	0.39 59	0.38 89	0.51 129	0.36 92	0.73 355	0.98 253	0.31 105	0.17 142	0.12 54	0.17 136	0.13 108	0.19 223	0.16 115

GCAP-Stereo-cres-4k	0.37 92	0.23 67	0.62 160	0.50 221	0.29 169	0.74 346	0.39 245	0.72 73	0.48 104	0.38 89	0.51 129	0.36 92	0.50 227	0.45 41	0.31 105	0.15 64	0.12 54	0.17 136	0.13 108	0.17 139	0.15 62

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.37 92	0.22 47	0.55 110	0.44 107	0.42 404	0.58 252	0.30 117	0.87 153	0.44 86	0.38 89	0.53 141	0.47 162	0.59 300	0.40 19	0.34 144	0.16 94	0.11 22	0.17 136	0.13 108	0.16 100	0.14 26

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.46 179	1.51 643	1.58 525	0.39 36	0.35 307	0.40 61	0.26 77	1.05 221	0.41 75	0.36 68	0.48 108	0.41 129	0.40 132	0.48 56	0.25 15	0.15 64	0.13 140	0.15 44	0.13 108	0.15 67	0.24 352

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 134	0.53 526	1.34 493	0.47 158	0.40 372	0.37 51	0.24 60	1.18 282	0.43 81	0.37 78	0.43 77	0.41 129	0.41 134	0.46 47	0.30 88	0.14 35	0.13 140	0.17 136	0.13 108	0.15 67	0.18 170

RT-Monster	0.47 191	0.24 97	0.54 105	0.46 138	0.40 372	0.51 182	0.27 85	0.97 183	1.02 325	0.89 288	0.87 261	0.68 265	0.41 134	0.70 142	0.41 228	0.16 94	0.14 224	0.15 44	0.13 108	0.14 29	0.22 307

Foundation-i1b	0.39 121	0.18 3	0.41 28	0.37 14	0.20 11	0.52 193	0.48 365	1.19 287	0.43 81	0.52 189	0.44 87	0.60 235	0.52 245	0.70 142	0.29 72	0.16 94	0.12 54	0.14 12	0.13 108	0.14 29	0.14 26

Selective-IGEV-i32	0.42 150	0.26 163	0.56 118	0.48 178	0.27 112	0.45 104	0.33 155	1.56 382	0.61 169	0.36 68	0.47 105	0.52 191	0.30 60	1.08 287	0.33 133	0.15 64	0.13 140	0.17 136	0.13 108	0.16 100	0.15 62

Test_v1	0.28 15	0.21 30	0.39 11	0.35 2	0.25 78	0.31 27	0.29 106	0.65 42	0.39 59	0.29 18	0.34 42	0.25 17	0.25 19	0.49 62	0.25 15	0.15 64	0.11 22	0.14 12	0.13 108	0.13 5	0.13 3

WQFJA1++	1.34 559	0.23 67	0.51 87	0.40 51	0.29 169	0.46 113	0.20 13	0.67 49	0.31 22	0.40 112	0.39 55	0.34 82	0.39 127	0.66 130	0.28 57	0.19 233	0.13 140	0.16 86	0.13 108	20.39 697	0.17 146

GEAStereo	0.34 57	0.23 67	0.46 45	0.49 197	0.33 268	0.46 113	0.35 186	0.87 153	0.42 76	0.36 68	0.39 55	0.32 61	0.33 83	0.45 41	0.29 72	0.22 354	0.13 140	0.17 136	0.13 108	0.17 139	0.16 115

GSStereo	0.36 83	0.23 67	0.46 45	0.50 221	0.33 268	0.46 113	0.35 186	1.31 325	0.53 126	0.38 89	0.39 55	0.32 61	0.33 83	0.45 41	0.29 72	0.20 283	0.12 54	0.16 86	0.13 108	0.17 139	0.18 170

GS-Stereo							0.35 186	1.31 325	0.53 126	0.38 89	0.39 55	0.32 61	0.33 83	0.45 41	0.29 72	0.20 283	0.12 54	0.16 86	0.13 108	0.17 139	0.18 170

gasm-f	0.37 92	0.24 97	0.50 78	0.49 197	0.33 268	0.37 51	0.44 319	0.87 153	0.42 76	0.36 68	0.65 189	0.32 61	0.46 182	0.58 93	0.30 88	0.22 354	0.13 140	0.17 136	0.13 108	0.19 223	0.16 115

DDF-Stereo	0.39 121	0.24 97	0.53 100	0.51 238	0.45 425	0.30 23	0.23 46	0.64 39	0.34 31	0.34 51	0.40 63	0.37 103	0.48 197	0.94 236	0.35 154	0.24 403	0.12 54	0.18 179	0.13 108	0.85 628	0.19 214

DA	0.47 191	0.23 67	0.59 132	0.54 299	0.26 100	1.08 482	0.44 319	1.51 365	0.63 176	0.48 155	0.69 207	0.55 209	0.49 216	0.49 62	0.38 195	0.20 283	0.14 224	0.19 204	0.13 108	0.19 223	0.17 146

zero-FE	0.38 111	0.24 97	0.54 105	0.48 178	0.46 434	0.29 20	0.23 46	0.69 55	0.34 31	0.34 51	0.41 66	0.37 103	0.49 216	0.68 139	0.35 154	0.23 381	0.12 54	0.18 179	0.13 108	0.82 627	0.19 214

GGEV	0.47 191	0.23 67	0.59 132	0.54 299	0.26 100	1.08 482	0.44 319	1.51 365	0.63 176	0.48 155	0.69 207	0.55 209	0.49 216	0.49 62	0.38 195	0.20 283	0.14 224	0.19 204	0.13 108	0.19 223	0.17 146

AdaDepth	0.33 49	0.23 67	0.69 208	0.46 138	0.29 169	0.44 100	0.24 60	0.54 16	0.38 56	0.33 44	0.38 53	0.26 24	0.31 67	0.81 186	0.27 45	0.12 6	0.13 140	0.16 86	0.13 108	0.16 100	0.20 246

4.5_new	0.31 36	0.25 136	0.46 45	0.38 27	0.24 53	0.52 193	0.36 200	0.65 42	0.35 39	0.48 155	0.43 77	0.27 30	0.27 36	0.42 30	0.26 25	0.14 35	0.10 2	0.15 44	0.13 108	0.17 139	0.15 62

4.5w-stereo	0.31 36	0.25 136	0.46 45	0.38 27	0.24 53	0.52 193	0.36 200	0.65 42	0.35 39	0.48 155	0.43 77	0.27 30	0.27 36	0.42 30	0.26 25	0.14 35	0.10 2	0.15 44	0.13 108	0.17 139	0.15 62

2.5w	0.33 49	0.23 67	0.53 100	0.41 63	0.25 78	0.42 84	0.38 227	0.69 55	0.35 39	0.38 89	0.54 152	0.24 13	0.26 25	0.91 229	0.29 72	0.13 19	0.10 2	0.14 12	0.13 108	0.14 29	0.15 62

IGEV	0.29 20	0.18 3	0.43 35	0.38 27	0.31 214	0.45 104	0.21 21	0.63 38	0.42 76	0.32 39	0.44 87	0.26 24	0.20 3	0.44 39	0.26 25	0.14 35	0.12 54	0.16 86	0.13 108	0.12 1	0.14 26

LG-Stereo_Zeroshot	0.38 111	0.25 136	0.61 152	0.53 284	0.29 169	0.36 48	0.22 30	1.24 306	0.42 76	0.45 136	0.65 189	0.37 103	0.51 235	0.41 26	0.30 88	0.18 191	0.12 54	0.17 136	0.13 108	0.18 184	0.20 246

SGD-Stereo	0.34 57	0.22 47	0.44 41	0.39 36	0.20 11	0.42 84	0.22 30	0.71 65	0.33 27	0.43 122	0.34 42	0.27 30	0.35 100	1.15 309	0.33 133	0.21 319	0.11 22	0.16 86	0.13 108	0.17 139	0.15 62

AIO_test	0.38 111	0.24 97	0.59 132	0.47 158	0.31 214	0.55 227	0.44 319	0.86 149	0.50 114	0.34 51	0.48 108	0.46 152	0.30 60	0.76 167	0.31 105	0.17 142	0.12 54	0.17 136	0.13 108	0.16 100	0.15 62

castereo	0.43 157	0.25 136	0.50 78	0.46 138	0.30 193	0.60 264	0.56 435	1.23 304	0.83 246	0.39 102	0.70 214	0.45 147	0.68 341	0.54 79	0.33 133	0.17 142	0.11 22	0.17 136	0.13 108	0.16 100	0.14 26

Occ-G	0.44 165	0.23 67	0.59 132	0.44 107	0.27 112	0.43 93	0.61 469	0.85 142	0.62 172	0.48 155	0.66 195	1.00 395	0.45 172	0.79 181	0.45 263	0.17 142	0.14 224	0.18 179	0.13 108	0.16 100	0.18 170

MoCha-V2	0.43 157	0.23 67	0.55 110	0.56 337	0.23 42	0.44 100	0.32 145	1.35 334	0.63 176	0.54 196	0.55 158	0.42 131	0.57 277	1.12 303	0.28 57	0.15 64	0.13 140	0.15 44	0.13 108	0.17 139	0.18 170

IGEV++	0.45 168	0.24 97	0.63 165	0.58 374	0.32 248	0.42 84	0.25 65	2.16 552	0.65 184	0.38 89	0.58 170	0.46 152	0.44 162	0.56 85	0.40 218	0.20 283	0.13 140	0.16 86	0.13 108	0.17 139	0.18 170

MSKI-zero shot	0.56 245	0.30 271	0.61 152	0.55 315	0.28 150	0.68 316	0.28 95	1.25 310	0.68 191	0.92 294	1.33 449	0.81 307	0.33 83	1.94 472	0.36 172	0.18 191	0.13 140	0.17 136	0.13 108	0.16 100	0.19 214

GCAP-Stereo	0.43 157	0.32 323	0.80 269	0.50 221	0.27 112	0.53 203	0.31 126	1.05 221	0.67 188	0.69 242	0.71 218	0.58 224	0.42 144	0.51 72	0.35 154	0.18 191	0.15 297	0.18 179	0.13 108	0.17 139	0.15 62

Any-RAFT	0.55 232	0.27 194	0.49 68	0.50 221	0.27 112	0.98 463	0.25 65	1.71 426	1.08 350	0.90 290	0.99 293	1.13 442	0.46 182	0.74 156	0.35 154	0.19 233	0.13 140	0.17 136	0.13 108	0.16 100	0.19 214

anonymousdsp2	0.58 269	0.29 241	0.93 353	0.51 238	0.30 193	0.75 352	0.46 342	1.95 496	0.87 258	0.81 266	0.78 238	0.76 288	0.48 197	1.10 297	0.45 263	0.19 233	0.14 224	0.18 179	0.13 108	0.20 274	0.22 307

Selective-IGEV	0.42 150	0.26 163	0.56 118	0.48 178	0.27 112	0.45 104	0.33 155	1.56 382	0.61 169	0.36 68	0.47 105	0.52 191	0.30 60	1.08 287	0.33 133	0.15 64	0.13 140	0.17 136	0.13 108	0.16 100	0.15 62

DCANet-4	0.59 282	0.28 217	1.65 532	0.44 107	0.25 78	0.48 140	0.36 200	1.15 272	1.36 516	1.13 358	1.03 310	0.56 220	0.74 356	0.77 170	0.58 354	0.17 142	0.14 224	0.17 136	0.13 108	0.15 67	0.24 352

fff	0.58 269	0.26 163	1.15 440	0.46 138	0.25 78	0.48 140	0.36 200	1.20 292	1.28 474	1.13 358	1.03 310	0.59 230	1.04 503	0.77 170	0.58 354	0.17 142	0.14 224	0.17 136	0.13 108	0.15 67	0.24 352

ADStereo(finetuned)	0.62 300	0.26 163	1.59 526	0.45 124	0.25 78	0.49 149	0.36 200	1.18 282	1.35 507	1.16 378	1.04 316	0.60 235	1.18 541	0.85 205	0.57 349	0.17 142	0.14 224	0.17 136	0.13 108	0.19 223	0.24 352

TANstereo	0.45 168	0.23 67	0.50 78	0.43 91	0.21 21	0.65 301	0.26 77	0.83 127	0.88 262	0.95 302	0.99 293	0.51 183	0.45 172	0.56 85	0.36 172	0.19 233	0.24 508	0.16 86	0.13 108	0.17 139	0.27 417

DCANet	0.58 269	0.26 163	1.15 440	0.45 124	0.25 78	0.49 149	0.36 200	1.18 282	1.35 507	1.15 374	1.04 316	0.60 235	0.91 440	0.84 201	0.58 354	0.17 142	0.14 224	0.17 136	0.13 108	0.19 223	0.25 375

csc	0.58 269	0.26 163	1.15 440	0.46 138	0.25 78	0.48 140	0.36 200	1.20 292	1.28 474	1.13 358	1.03 310	0.59 230	1.04 503	0.77 170	0.58 354	0.17 142	0.14 224	0.17 136	0.13 108	0.15 67	0.24 352

cscssc	0.58 269	0.26 163	1.15 440	0.46 138	0.25 78	0.48 140	0.36 200	1.20 292	1.28 474	1.13 358	1.03 310	0.59 230	1.04 503	0.77 170	0.58 354	0.17 142	0.14 224	0.17 136	0.13 108	0.15 67	0.24 352

Foundation-i1	0.43 157	0.19 10	0.39 11	0.44 107	0.37 329	0.54 220	0.47 355	1.46 356	0.59 157	0.58 214	0.54 152	0.63 251	0.48 197	0.71 147	0.35 154	0.16 94	0.13 140	0.15 44	0.14 156	0.15 67	0.15 62

DLNR-FE	23.24 695	48.33 712	43.35 699	177.19 715	78.30 709	0.35 40	0.21 21	23.45 694	0.82 241	0.67 239	0.86 258	0.58 224	0.29 48	1.62 424	0.48 286	10.93 698	0.13 140	0.18 179	0.14 156	76.65 714	0.23 328

depthmonostereo	0.45 168	0.26 163	0.89 331	0.49 197	0.24 53	0.60 264	0.36 200	1.03 210	0.77 216	0.50 172	0.65 189	0.50 179	0.55 262	0.70 142	0.39 201	0.16 94	0.16 334	0.16 86	0.14 156	0.16 100	0.20 246

DilatedVolume-Stereo	0.46 179	0.24 97	0.72 220	0.45 124	0.33 268	0.72 337	0.29 106	0.83 127	0.53 126	0.82 268	0.73 226	0.52 191	0.44 162	1.16 313	0.42 239	0.15 64	0.15 297	0.15 44	0.14 156	0.16 100	0.17 146

xyz-stereo	7.03 673	0.24 97	70.23 712	0.44 107	0.21 21	29.74 695	0.49 377	1.03 210	0.77 216	1.45 531	26.78 696	1.17 448	1.19 543	4.72 592	1.32 538	0.16 94	0.12 54	0.20 256	0.14 156	0.17 139	0.14 26

MM-Stereo_test2	0.44 165	0.25 136	0.70 214	0.54 299	0.33 268	0.55 227	0.45 336	1.02 201	0.84 249	0.61 228	0.51 129	0.49 172	0.42 144	0.82 188	0.32 119	0.16 94	0.13 140	0.18 179	0.14 156	0.19 223	0.17 146

HART	0.48 200	0.24 97	0.63 165	0.52 261	0.27 112	0.41 73	0.29 106	1.32 329	0.54 129	0.59 216	1.47 494	0.61 244	0.34 91	1.09 292	0.32 119	0.16 94	0.14 224	0.19 204	0.14 156	0.19 223	0.18 170

SCV_C0	0.48 200	0.29 241	0.88 327	0.46 138	0.31 214	0.46 113	0.31 126	1.67 405	0.87 258	0.40 112	0.52 137	0.54 204	0.29 48	1.27 336	0.34 144	0.18 191	0.14 224	0.17 136	0.14 156	0.20 274	0.18 170

SCV	0.51 217	0.29 241	0.72 220	0.63 438	0.27 112	0.40 61	0.38 227	2.32 584	0.75 215	0.36 68	0.49 117	0.55 209	0.35 100	1.31 343	0.34 144	0.25 426	0.13 140	0.17 136	0.14 156	0.18 184	0.18 170

WCG-NET	0.43 157	0.23 67	0.58 126	0.42 75	0.26 100	0.46 113	0.32 145	0.77 101	1.16 402	0.77 256	0.75 230	0.58 224	0.44 162	0.62 111	0.38 195	0.16 94	0.12 54	0.16 86	0.14 156	0.15 67	0.14 26

AIO-Stereo	0.39 121	0.26 163	0.54 105	0.50 221	0.24 53	0.45 104	0.39 245	1.13 255	0.57 148	0.42 120	0.49 117	0.52 191	0.25 19	0.74 156	0.32 119	0.16 94	0.13 140	0.18 179	0.14 156	0.16 100	0.15 62

WCG-NET（raft）	0.46 179	0.23 67	0.59 132	0.42 75	0.24 53	0.50 170	0.35 186	0.76 98	1.10 362	0.72 249	0.76 231	0.91 356	0.50 227	0.88 217	0.40 218	0.16 94	0.13 140	0.15 44	0.14 156	0.15 67	0.17 146

RSM	0.40 127	0.25 136	0.53 100	0.50 221	0.27 112	0.46 113	0.40 257	0.94 180	0.49 109	0.42 120	0.44 87	0.65 257	0.33 83	1.07 284	0.32 119	0.15 64	0.13 140	0.17 136	0.14 156	0.17 139	0.15 62

DLNR_Zeroshot_test	23.23 694	48.25 711	43.77 700	177.04 714	78.39 710	0.35 40	0.21 21	23.33 693	0.82 241	0.67 239	0.86 258	0.58 224	0.30 60	1.64 426	0.48 286	10.69 697	0.13 140	0.18 179	0.14 156	76.63 713	0.23 328

RAFT-Test	0.58 269	0.27 194	0.81 273	0.50 221	0.33 268	0.95 453	0.27 85	1.40 345	0.89 263	1.00 314	1.12 353	1.39 504	0.48 197	0.74 156	0.41 228	0.17 142	0.14 224	0.17 136	0.14 156	0.16 100	0.18 170

knoymous	0.53 223	0.32 323	0.51 87	0.46 138	0.30 193	0.57 240	0.54 418	1.10 247	0.78 221	0.99 310	0.84 254	0.95 375	0.57 277	0.89 222	0.51 306	0.21 319	0.14 224	0.26 456	0.14 156	0.23 371	0.25 375

RCA-Stereo	0.52 221	0.26 163	0.66 192	0.49 197	0.33 268	0.54 220	0.44 319	1.20 292	1.41 537	0.69 242	1.06 323	0.63 251	0.79 381	0.62 111	0.35 154	0.17 142	0.12 54	0.17 136	0.14 156	0.16 100	0.16 115

CroCo-Stereo	0.42 150	0.33 343	0.83 292	0.59 393	0.28 150	0.26 11	0.33 155	1.22 299	0.85 253	0.43 122	0.49 117	0.65 257	0.46 182	0.40 19	0.36 172	0.19 233	0.15 297	0.16 86	0.14 156	0.20 274	0.17 146
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
raftrobust	0.55 232	0.27 194	0.63 165	0.68 498	0.69 554	0.50 170	0.34 171	1.08 232	0.97 302	1.32 469	0.88 265	0.62 246	0.80 389	0.82 188	0.44 250	0.20 283	0.16 334	0.16 86	0.14 156	0.15 67	0.18 170

iResNetv2_ROB	0.88 458	0.43 484	2.62 593	0.60 401	0.38 345	0.94 447	0.67 487	1.88 475	1.38 523	1.27 448	1.45 489	1.26 474	1.05 508	1.92 469	0.64 382	0.24 403	0.15 297	0.19 204	0.14 156	0.24 400	0.21 276

MLCV	0.77 394	0.39 461	1.31 488	0.55 315	0.25 78	0.91 431	0.39 245	1.48 363	1.28 474	1.49 542	1.54 516	1.02 403	0.68 341	2.12 496	0.93 473	0.19 233	0.13 140	0.19 204	0.14 156	0.19 223	0.22 307

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.37 92	0.24 97	0.63 165	0.43 91	0.40 372	0.46 113	0.39 245	0.71 65	0.56 142	0.58 214	0.68 202	0.36 92	0.26 25	0.51 72	0.30 88	0.16 94	0.12 54	0.19 204	0.15 177	0.15 67	0.14 26

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.37 92	0.24 97	0.63 165	0.43 91	0.41 393	0.49 149	0.41 269	0.73 81	0.60 164	0.56 209	0.66 195	0.31 52	0.26 25	0.42 30	0.31 105	0.16 94	0.11 22	0.19 204	0.15 177	0.15 67	0.14 26

gcap_with_dpt	0.36 83	0.24 97	0.64 179	0.43 91	0.39 357	0.50 170	0.44 319	0.71 65	0.50 114	0.56 209	0.67 199	0.32 61	0.30 60	0.39 13	0.29 72	0.16 94	0.12 54	0.19 204	0.15 177	0.14 29	0.14 26

GASTEREO	0.43 157	0.29 241	0.62 160	0.51 238	0.27 112	0.62 275	0.36 200	1.02 201	0.58 151	0.55 203	0.83 252	0.30 47	0.65 330	0.64 123	0.30 88	0.19 233	0.13 140	0.17 136	0.15 177	0.16 100	0.21 276

MSCF	0.41 134	0.28 217	0.64 179	0.50 221	0.27 112	0.58 252	0.37 215	1.03 210	0.54 129	0.54 196	0.72 221	0.32 61	0.64 325	0.56 85	0.30 88	0.19 233	0.13 140	0.17 136	0.15 177	0.17 139	0.21 276

water-stereo	0.41 134	0.21 30	0.69 208	0.45 124	0.28 150	0.50 170	0.27 85	0.96 182	0.52 122	0.57 212	0.78 238	0.59 230	0.53 250	0.44 39	0.43 245	0.17 142	0.16 334	0.17 136	0.15 177	0.17 139	0.22 307

G2L-ROB	0.79 408	0.28 217	1.01 393	0.57 359	0.39 357	0.94 447	0.65 481	1.76 439	1.18 413	1.27 448	1.03 310	1.62 546	0.78 373	1.93 471	1.26 527	0.20 283	0.14 224	0.17 136	0.15 177	0.20 274	0.24 352

fffft	0.39 121	0.24 97	0.56 118	0.45 124	0.34 290	0.42 84	0.48 365	0.85 142	0.39 59	0.45 136	0.35 45	0.38 110	0.31 67	1.32 349	0.34 144	0.14 35	0.12 54	0.19 204	0.15 177	0.16 100	0.18 170
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.41 134	0.26 163	0.55 110	0.46 138	0.31 214	0.60 264	0.36 200	0.85 142	0.47 102	0.47 143	0.43 77	0.42 131	0.34 91	1.40 372	0.31 105	0.15 64	0.12 54	0.20 256	0.15 177	0.16 100	0.18 170

999	0.49 205	0.25 136	0.55 110	0.51 238	0.35 307	0.74 346	0.31 126	0.89 166	0.59 157	0.39 102	0.50 125	0.50 179	0.36 109	2.41 523	0.41 228	0.17 142	0.13 140	0.18 179	0.15 177	0.16 100	0.23 328

mms	0.42 150	0.29 241	0.60 144	0.47 158	0.33 268	0.43 93	0.46 342	0.75 92	0.50 114	0.36 68	0.61 177	0.44 137	0.30 60	1.39 370	0.34 144	0.16 94	0.14 224	0.18 179	0.15 177	0.19 223	0.21 276

ours_stereo	0.40 127	0.30 271	0.57 123	0.47 158	0.31 214	0.40 61	0.44 319	0.79 111	0.58 151	0.36 68	0.58 170	0.46 152	0.33 83	1.14 308	0.33 133	0.17 142	0.13 140	0.19 204	0.15 177	0.19 223	0.20 246

GCAP-BAT	0.41 134	0.24 97	0.76 250	0.45 124	0.38 345	0.34 36	0.37 215	0.98 189	0.69 195	0.50 172	0.56 164	0.55 209	0.38 123	0.75 164	0.32 119	0.17 142	0.13 140	0.19 204	0.15 177	0.15 67	0.19 214

RAStereo	0.36 83	0.22 47	0.85 310	0.48 178	0.28 150	0.27 15	0.28 95	0.77 101	0.65 184	0.33 44	0.43 77	0.44 137	0.31 67	0.45 41	0.35 154	0.18 191	0.15 297	0.19 204	0.15 177	0.19 223	0.15 62

RSM++	0.40 127	0.26 163	0.55 110	0.51 238	0.27 112	0.49 149	0.41 269	0.83 127	0.52 122	0.39 102	0.47 105	0.60 235	0.34 91	1.02 267	0.31 105	0.16 94	0.13 140	0.17 136	0.15 177	0.18 184	0.15 62

RAFT-Stereo-weight	0.49 205	0.26 163	0.58 126	0.49 197	0.28 150	0.61 272	0.34 171	1.16 277	1.11 369	1.06 338	0.79 241	0.75 287	0.28 45	0.79 181	0.42 239	0.16 94	0.13 140	0.17 136	0.15 177	0.16 100	0.18 170

qqq1	0.76 388	0.32 323	0.95 367	0.49 197	0.27 112	0.83 401	0.43 299	2.16 552	1.45 556	1.27 448	1.50 505	0.98 384	0.96 460	1.87 461	0.48 286	0.24 403	0.22 469	0.18 179	0.15 177	0.19 223	0.22 307

fff1	0.76 388	0.32 323	0.95 367	0.49 197	0.27 112	0.83 401	0.43 299	2.16 552	1.45 556	1.27 448	1.50 505	0.98 384	0.96 460	1.87 461	0.48 286	0.24 403	0.22 469	0.18 179	0.15 177	0.19 223	0.22 307

ACVNet-DCA	0.59 282	0.34 372	0.63 165	0.60 401	0.27 112	1.16 502	0.51 387	1.58 388	0.91 271	0.60 223	0.80 246	0.47 162	0.87 425	1.48 395	0.35 154	0.21 319	0.13 140	0.25 435	0.15 177	0.23 371	0.25 375

1test111	0.58 269	0.34 372	0.63 165	0.60 401	0.27 112	1.16 502	0.51 387	1.58 388	0.91 271	0.60 223	0.80 246	0.47 162	0.87 425	0.99 254	0.67 395	0.21 319	0.13 140	0.25 435	0.15 177	0.23 371	0.25 375

cc1	0.68 344	0.34 372	0.63 165	0.60 401	0.27 112	1.16 502	0.51 387	1.07 227	3.23 652	0.60 223	0.80 246	0.47 162	0.87 425	1.48 395	0.35 154	0.21 319	0.13 140	0.25 435	0.15 177	0.19 223	0.23 328

ff7	0.45 168	0.30 271	0.64 179	0.47 158	0.33 268	0.49 149	0.42 281	0.93 170	0.59 157	0.50 172	0.53 141	0.44 137	0.48 197	1.41 375	0.36 172	0.18 191	0.13 140	0.21 296	0.15 177	0.18 184	0.21 276

IGEVStereo-DCA	0.49 205	0.33 343	0.64 179	0.46 138	0.34 290	0.50 170	0.42 281	0.93 170	0.59 157	0.48 155	0.48 108	0.48 168	0.45 172	2.28 512	0.44 250	0.19 233	0.14 224	0.19 204	0.15 177	0.17 139	0.21 276

ffff	0.45 168	0.30 271	0.64 179	0.47 158	0.33 268	0.49 149	0.42 281	0.93 170	0.59 157	0.50 172	0.53 141	0.44 137	0.48 197	1.41 375	0.36 172	0.18 191	0.13 140	0.21 296	0.15 177	0.18 184	0.21 276

rrr	0.57 257	0.33 343	2.43 582	0.46 138	0.34 290	0.50 170	0.38 227	0.84 136	0.55 138	0.48 155	0.48 108	0.48 168	0.45 172	2.28 512	0.44 250	0.19 233	0.14 224	0.19 204	0.15 177	0.17 139	0.18 170

11t	0.45 168	0.30 271	0.64 179	0.47 158	0.33 268	0.49 149	0.42 281	0.93 170	0.59 157	0.50 172	0.53 141	0.44 137	0.48 197	1.41 375	0.36 172	0.18 191	0.13 140	0.21 296	0.15 177	0.18 184	0.21 276

MaDis-Stereo	0.38 111	0.27 194	0.72 220	0.45 124	0.35 307	0.30 23	0.31 126	0.81 119	0.54 129	0.38 89	0.38 53	0.58 224	0.49 216	0.53 76	0.39 201	0.20 283	0.16 334	0.19 204	0.15 177	0.19 223	0.15 62

UniTT-Stereo	0.38 111	0.24 97	0.67 197	0.49 197	0.36 317	0.40 61	0.32 145	0.55 17	0.55 138	0.55 203	0.55 158	0.36 92	0.31 67	0.59 99	0.52 314	0.21 319	0.15 297	0.17 136	0.15 177	0.19 223	0.17 146

GCAPDPT-zeroshot	0.41 134	0.24 97	0.76 250	0.45 124	0.38 345	0.34 36	0.37 215	0.98 189	0.69 195	0.50 172	0.56 164	0.55 209	0.38 123	0.75 164	0.32 119	0.17 142	0.13 140	0.19 204	0.15 177	0.15 67	0.19 214

anonymousdsp	0.45 168	0.30 271	0.60 144	0.48 178	0.34 290	0.49 149	0.42 281	0.97 183	0.60 164	0.51 184	0.53 141	0.46 152	0.47 191	1.36 359	0.35 154	0.18 191	0.13 140	0.21 296	0.15 177	0.18 184	0.21 276

Selective-RAFT	0.55 232	0.29 241	0.85 310	0.58 374	0.28 150	0.91 431	0.34 171	1.00 200	0.96 297	0.59 216	0.64 186	0.80 300	0.76 362	1.34 353	0.51 306	0.21 319	0.15 297	0.17 136	0.15 177	0.19 223	0.19 214

MC-Stereo	0.46 179	0.24 97	0.58 126	0.63 438	0.30 193	0.38 57	0.32 145	0.98 189	0.74 210	0.66 237	0.85 256	0.56 220	0.60 307	1.07 284	0.32 119	0.17 142	0.12 54	0.17 136	0.15 177	0.16 100	0.16 115

ccc-4	0.45 168	0.30 271	0.64 179	0.47 158	0.33 268	0.49 149	0.42 281	0.93 170	0.59 157	0.50 172	0.53 141	0.44 137	0.48 197	1.41 375	0.36 172	0.18 191	0.13 140	0.21 296	0.15 177	0.18 184	0.21 276

IGEV-Stereo	0.45 168	0.30 271	0.60 144	0.48 178	0.34 290	0.49 149	0.42 281	0.98 189	0.60 164	0.51 184	0.53 141	0.46 152	0.47 191	1.36 359	0.35 154	0.18 191	0.13 140	0.21 296	0.15 177	0.18 184	0.21 276
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
111	0.66 319	0.27 194	1.15 440	0.46 138	0.25 78	0.72 337	0.42 281	1.57 386	1.44 551	0.83 270	1.39 470	1.10 432	0.80 389	0.97 250	0.65 387	0.20 283	0.14 224	0.18 179	0.15 177	0.18 184	0.28 433

test_xeample3	0.57 257	0.33 343	3.11 606	0.46 138	0.34 290	0.55 227	0.38 227	0.86 149	0.49 109	0.54 196	0.46 101	0.44 137	0.44 162	1.49 402	0.45 263	0.18 191	0.14 224	0.19 204	0.15 177	0.17 139	0.18 170

CFNet-RSSM	0.57 257	0.25 136	0.76 250	0.49 197	0.28 150	0.59 257	0.27 85	1.89 477	1.17 407	1.09 344	0.95 277	1.06 414	0.53 250	0.74 156	0.41 228	0.17 142	0.13 140	0.17 136	0.15 177	0.16 100	0.16 115

Gwc-CoAtRS	0.55 232	0.27 194	0.73 235	0.49 197	0.30 193	0.63 286	0.25 65	1.38 340	1.12 377	1.05 332	1.02 303	1.10 432	0.55 262	0.72 150	0.44 250	0.17 142	0.14 224	0.17 136	0.15 177	0.16 100	0.17 146

R-Stereo Train	0.60 291	0.30 271	0.72 220	0.57 359	0.37 329	0.68 316	0.52 398	1.45 354	0.78 221	1.61 566	1.50 505	0.76 288	0.53 250	0.67 135	0.51 306	0.19 233	0.16 334	0.18 179	0.15 177	0.18 184	0.19 214

RAFT-Stereo	0.60 291	0.30 271	0.72 220	0.57 359	0.37 329	0.68 316	0.52 398	1.45 354	0.78 221	1.61 566	1.50 505	0.76 288	0.53 250	0.67 135	0.51 306	0.19 233	0.16 334	0.18 179	0.15 177	0.18 184	0.19 214
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.80 414	0.45 492	1.47 508	0.72 532	0.31 214	0.96 459	0.64 479	1.80 450	1.28 474	1.31 466	1.48 497	0.94 371	0.78 373	1.77 446	0.99 487	0.19 233	0.14 224	0.18 179	0.15 177	0.22 347	0.27 417

DN	0.45 168	0.25 136	0.59 132	0.51 238	0.44 420	0.59 257	0.31 126	0.97 183	0.90 268	0.47 143	0.54 152	0.76 288	0.35 100	0.66 130	0.37 185	0.25 426	0.18 394	0.20 256	0.16 218	0.21 325	0.23 328

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.37 92	0.24 97	0.61 152	0.42 75	0.40 372	0.48 140	0.41 269	0.72 73	0.58 151	0.55 203	0.65 189	0.32 61	0.27 36	0.41 26	0.33 133	0.17 142	0.12 54	0.20 256	0.16 218	0.14 29	0.14 26

LiteMatch	0.34 57	0.26 163	0.38 7	0.47 158	0.26 100	0.35 40	0.31 126	0.53 12	0.34 31	0.30 27	0.27 19	0.40 122	0.51 235	0.47 49	0.75 416	0.22 354	0.12 54	0.19 204	0.16 218	0.19 223	0.26 396

Lsterematch	0.54 227	0.26 163	0.72 220	0.47 158	0.26 100	0.70 330	0.31 126	0.84 136	1.14 389	0.97 307	1.28 430	0.68 265	0.51 235	0.90 225	0.75 416	0.22 354	0.12 54	0.19 204	0.16 218	0.19 223	0.26 396

BLMT-Stereo	0.23 1	0.15 1	0.37 6	0.41 63	0.26 100	0.23 7	0.24 60	0.37 4	0.29 17	0.22 1	0.28 24	0.22 3	0.20 3	0.35 5	0.29 72	0.12 6	0.11 22	0.16 86	0.16 218	0.13 5	0.14 26

WQFJX	0.58 269	0.29 241	0.57 123	0.46 138	0.87 606	0.75 352	0.39 245	2.67 630	0.80 236	0.55 203	0.53 141	0.54 204	0.55 262	0.97 250	0.61 368	0.17 142	0.19 415	0.19 204	0.16 218	0.19 223	0.20 246

S2M2_XL	0.25 4	0.25 136	0.43 35	0.36 7	0.24 53	0.16 2	0.18 2	0.34 1	0.24 6	0.29 18	0.41 66	0.24 13	0.23 16	0.32 1	0.27 45	0.20 283	0.18 394	0.18 179	0.16 218	0.18 184	0.15 62
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
xyz-stereo-finetune	0.50 214	0.27 194	0.63 165	0.43 91	0.23 42	0.79 377	0.46 342	0.83 127	0.82 241	0.63 231	0.63 181	0.54 204	0.44 162	1.69 436	0.62 373	0.16 94	0.15 297	0.19 204	0.16 218	0.17 139	0.16 115

G2L-Stereo_test	0.77 394	0.31 302	0.97 376	0.51 238	0.41 393	0.90 428	0.80 528	1.67 405	1.22 436	1.32 469	1.27 424	1.50 525	0.81 393	1.74 441	1.02 495	0.20 283	0.14 224	0.16 86	0.16 218	0.18 184	0.22 307

MM-Stereo_test3	0.53 223	0.26 163	0.60 144	0.56 337	0.73 561	0.49 149	0.53 404	1.31 325	1.08 350	0.64 232	0.97 287	0.61 244	0.42 144	0.82 188	0.40 218	0.21 319	0.18 394	0.20 256	0.16 218	0.19 223	0.21 276

tt45	0.47 191	0.25 136	0.52 95	0.47 158	0.34 290	0.78 368	0.32 145	0.86 149	0.45 97	0.52 189	0.45 94	0.49 172	0.37 115	2.12 496	0.36 172	0.16 94	0.13 140	0.19 204	0.16 218	0.17 139	0.21 276

fffy	0.44 165	0.29 241	0.67 197	0.47 158	0.30 193	0.46 113	0.34 171	0.98 189	0.57 148	0.40 112	0.59 173	0.55 209	0.41 134	1.26 333	0.37 185	0.16 94	0.14 224	0.19 204	0.16 218	0.19 223	0.20 246

UGAM-zero	1.05 510	0.33 343	1.04 402	0.49 197	0.31 214	0.67 312	0.26 77	2.37 593	0.80 236	1.05 332	1.11 349	2.86 635	1.81 611	6.26 626	0.50 302	0.18 191	0.15 297	0.19 204	0.16 218	0.17 139	0.21 276

gcap-zeroshot	0.36 83	0.24 97	0.63 165	0.42 75	0.40 372	0.47 126	0.41 269	0.73 81	0.56 142	0.54 196	0.63 181	0.33 72	0.27 36	0.39 13	0.33 133	0.17 142	0.12 54	0.19 204	0.16 218	0.14 29	0.14 26

test_for_model	0.37 92	0.24 97	0.61 152	0.42 75	0.40 372	0.48 140	0.41 269	0.72 73	0.58 151	0.55 203	0.65 189	0.32 61	0.27 36	0.41 26	0.33 133	0.17 142	0.12 54	0.20 256	0.16 218	0.14 29	0.14 26

MGS-Stereo	0.43 157	0.28 217	0.61 152	0.46 138	0.28 150	0.49 149	0.33 155	0.60 27	0.89 263	0.47 143	1.32 443	0.51 183	0.32 78	0.66 130	0.39 201	0.20 283	0.16 334	0.18 179	0.16 218	0.18 184	0.18 170

11t1	0.57 257	0.30 271	0.84 304	0.54 299	0.30 193	0.83 401	0.41 269	1.34 333	0.79 230	0.88 285	0.82 251	0.70 274	0.70 348	0.96 246	0.67 395	0.21 319	0.21 450	0.20 256	0.16 218	0.21 325	0.26 396

tt1	0.65 317	0.34 372	0.65 187	0.60 401	0.27 112	1.14 495	0.48 365	1.08 232	2.62 638	0.59 216	0.79 241	0.49 172	0.80 389	1.57 408	0.35 154	0.21 319	0.13 140	0.25 435	0.16 218	0.20 274	0.23 328

testlalala	0.36 83	0.24 97	0.63 165	0.42 75	0.40 372	0.47 126	0.41 269	0.73 81	0.56 142	0.54 196	0.63 181	0.33 72	0.27 36	0.39 13	0.33 133	0.17 142	0.12 54	0.19 204	0.16 218	0.14 29	0.14 26

AEACV	0.41 134	0.25 136	0.60 144	0.55 315	0.52 473	0.43 93	0.38 227	0.98 189	0.63 176	0.44 128	0.56 164	0.46 152	0.59 300	0.56 85	0.31 105	0.17 142	0.13 140	0.18 179	0.16 218	0.17 139	0.17 146

riskmin	0.62 300	0.29 241	0.73 235	0.50 221	0.34 290	0.86 417	0.44 319	1.74 435	1.07 347	0.76 255	0.76 231	1.19 451	1.01 486	0.84 201	0.60 365	0.20 283	0.16 334	0.24 396	0.16 218	0.24 400	0.29 447

ProNet	0.46 179	0.30 271	0.69 208	0.46 138	0.32 248	0.57 240	0.52 398	1.15 272	0.67 188	0.44 128	0.50 125	0.44 137	0.43 152	1.31 343	0.38 195	0.16 94	0.15 297	0.19 204	0.16 218	0.18 184	0.18 170

CroCo-Stereo Lap2	0.46 179	0.37 434	0.87 322	0.62 427	0.79 586	0.28 17	0.35 186	0.81 119	0.73 203	0.39 102	0.54 152	0.71 281	0.54 258	0.60 102	0.48 286	0.18 191	0.18 394	0.19 204	0.16 218	0.21 325	0.21 276

Wz-Net-LNSev-Ref	1.09 522	0.46 495	2.61 592	0.71 526	0.65 538	2.00 603	0.78 516	2.07 526	1.47 562	1.62 570	1.47 494	1.53 531	1.29 556	2.10 494	1.65 578	0.24 403	0.14 224	0.20 256	0.16 218	0.28 448	0.28 433

CIPLG	0.67 330	0.37 434	1.17 455	0.60 401	0.51 468	0.75 352	0.48 365	1.26 312	1.11 369	1.43 522	1.58 531	0.64 256	0.48 197	0.94 236	0.78 427	0.24 403	0.15 297	0.19 204	0.16 218	0.19 223	0.29 447

IPLGR_C	0.67 330	0.38 452	1.20 465	0.60 401	0.50 459	0.75 352	0.48 365	1.28 320	1.13 383	1.42 518	1.57 529	0.62 246	0.48 197	0.85 205	0.80 439	0.24 403	0.15 297	0.19 204	0.16 218	0.19 223	0.29 447

MIPNet	0.60 291	0.31 302	1.07 414	0.51 238	0.34 290	0.68 316	0.40 257	1.67 405	1.14 389	1.11 347	0.93 273	0.60 235	0.78 373	0.77 170	0.58 354	0.18 191	0.14 224	0.19 204	0.16 218	0.18 184	0.21 276

ACRE	0.66 319	0.37 434	1.27 481	0.60 401	0.50 459	0.74 346	0.47 355	1.26 312	1.10 362	1.40 512	1.56 525	0.62 246	0.46 182	0.88 217	0.78 427	0.24 403	0.15 297	0.19 204	0.16 218	0.19 223	0.29 447

GANet-ADL	0.63 309	0.38 452	0.82 282	0.67 487	0.41 393	0.68 316	0.51 387	1.64 401	1.16 402	0.98 308	1.10 340	0.90 352	0.58 294	0.81 186	0.63 378	0.27 474	0.18 394	0.18 179	0.16 218	0.23 371	0.27 417

cross-raft	0.56 245	0.26 163	0.65 187	0.55 315	0.31 214	0.66 306	0.37 215	1.68 409	0.82 241	1.06 338	1.07 327	1.25 468	0.45 172	0.74 156	0.39 201	0.15 64	0.13 140	0.19 204	0.16 218	0.19 223	0.17 146

RALCasStereoNet	0.58 269	0.34 372	0.77 255	0.65 460	0.64 533	0.64 295	0.51 387	1.06 224	0.99 314	0.71 244	1.06 323	0.77 293	0.44 162	1.38 366	0.52 314	0.20 283	0.18 394	0.18 179	0.16 218	0.20 274	0.22 307

AANet_RVC	1.22 545	0.60 547	1.94 552	0.69 511	0.46 434	0.75 352	0.69 493	1.51 365	1.57 580	1.36 494	1.90 585	1.51 528	0.87 425	7.23 648	1.89 592	0.26 453	0.19 415	0.19 204	0.16 218	0.23 371	0.37 519

HSM	1.22 545	0.34 372	0.81 273	0.61 418	0.39 357	1.22 515	0.63 477	2.45 602	1.25 453	1.32 469	1.26 415	1.91 582	1.08 512	9.21 669	0.75 416	0.23 381	0.17 361	0.20 256	0.16 218	0.22 347	0.24 352

IGEV_i1	0.71 361	0.31 302	1.07 414	0.62 427	0.30 193	0.92 438	0.60 463	2.22 568	0.96 297	1.06 338	1.06 323	1.11 437	0.71 353	1.35 356	0.65 387	0.21 319	0.18 394	0.21 296	0.17 251	0.22 347	0.27 417

RT-IGEV	0.88 458	0.31 302	1.24 475	0.60 401	0.35 307	1.32 527	0.84 540	2.98 643	1.06 344	1.34 482	1.62 538	1.87 579	1.15 529	1.11 300	0.54 333	0.24 403	0.17 361	0.21 296	0.17 251	0.19 223	0.29 447

Pro-Stereo	0.32 41	0.17 2	0.36 5	0.41 63	0.29 169	0.59 257	0.21 21	0.36 2	0.30 21	0.35 57	0.25 11	0.23 5	0.13 1	1.57 408	0.26 25	0.14 35	0.11 22	0.19 204	0.17 251	0.13 5	0.13 3

WQFJA1	0.55 232	0.29 241	0.56 118	0.47 158	0.85 598	0.78 368	0.38 227	2.26 572	0.79 230	0.51 184	0.53 141	0.53 198	0.50 227	0.73 153	0.66 392	0.17 142	0.21 450	0.19 204	0.17 251	0.19 223	0.18 170

WQFJX1	0.59 282	0.27 194	0.59 132	0.49 197	0.73 561	0.68 316	0.46 342	2.65 625	0.77 216	0.55 203	0.51 129	0.52 191	0.50 227	1.38 366	0.61 368	0.18 191	0.20 432	0.20 256	0.17 251	0.20 274	0.21 276

NLMM1	0.60 291	0.28 217	0.63 165	0.48 178	0.73 561	0.68 316	0.43 299	2.47 607	1.11 369	0.60 223	0.63 181	0.51 183	0.47 191	1.34 353	0.58 354	0.19 233	0.21 450	0.20 256	0.17 251	0.20 274	0.19 214

NLMM	0.55 232	0.29 241	0.56 118	0.47 158	0.86 600	0.78 368	0.38 227	2.26 572	0.79 230	0.51 184	0.53 141	0.53 198	0.50 227	0.73 153	0.66 392	0.17 142	0.21 450	0.19 204	0.17 251	0.19 223	0.18 170

NLSM3	0.38 111	0.21 30	0.47 54	0.46 138	0.36 317	0.43 93	0.34 171	0.75 92	0.62 172	0.43 122	0.70 214	0.39 114	0.43 152	0.62 111	0.37 185	0.15 64	0.12 54	0.19 204	0.17 251	0.16 100	0.16 115

z-ln-s-r	1.18 539	0.61 552	2.91 599	0.54 299	0.56 501	0.81 391	0.86 549	1.72 430	1.55 579	1.18 393	1.62 538	1.37 500	1.16 530	3.67 570	3.77 632	0.20 283	0.15 297	0.21 296	0.17 251	0.29 465	0.24 352

xyz-stereo-finetune2	0.59 282	0.29 241	0.66 192	0.41 63	0.24 53	1.08 482	0.34 171	0.87 153	0.60 164	0.68 241	1.08 334	0.58 224	0.79 381	2.39 522	0.83 443	0.17 142	0.15 297	0.21 296	0.17 251	0.16 100	0.18 170

MM-Stereo_test1	0.51 217	0.26 163	0.59 132	0.53 284	0.31 214	0.50 170	0.53 404	1.06 224	1.09 358	0.88 285	0.70 214	0.54 204	0.59 300	1.18 319	0.35 154	0.19 233	0.17 361	0.20 256	0.17 251	0.20 274	0.18 170

model_zeroshot	0.53 223	0.31 302	1.00 390	0.57 359	0.39 357	0.74 346	0.39 245	1.38 340	0.67 188	0.88 285	0.85 256	0.71 281	0.37 115	0.77 170	0.39 201	0.21 319	0.17 361	0.19 204	0.17 251	0.17 139	0.22 307

HH	0.68 344	0.33 343	0.83 292	0.53 284	0.34 290	0.92 438	0.45 336	1.79 446	0.74 210	0.71 244	1.13 364	1.60 541	0.83 400	1.95 475	0.39 201	0.18 191	0.14 224	0.19 204	0.17 251	0.19 223	0.19 214

HanStereo	0.68 344	0.33 343	0.83 292	0.53 284	0.34 290	0.92 438	0.45 336	1.79 446	0.74 210	0.71 244	1.13 364	1.60 541	0.83 400	1.95 475	0.39 201	0.18 191	0.14 224	0.19 204	0.17 251	0.19 223	0.19 214

EGLCR-Stereo	0.41 134	0.24 97	0.59 132	0.45 124	0.27 112	0.54 220	0.22 30	1.23 304	0.56 142	0.44 128	0.43 77	0.68 265	0.29 48	0.89 222	0.34 144	0.17 142	0.12 54	0.20 256	0.17 251	0.17 139	0.18 170

DCRE	0.85 446	0.28 217	0.76 250	0.60 401	0.49 454	0.59 257	0.53 404	1.04 217	0.92 276	0.80 261	7.34 667	0.87 335	0.57 277	0.78 179	0.43 245	0.16 94	0.17 361	0.19 204	0.17 251	0.18 184	0.22 307

iRaft-Stereo_20w	0.71 361	0.33 343	1.25 478	0.50 221	0.36 317	0.82 393	0.31 126	3.16 647	0.89 263	1.24 428	1.14 369	0.79 298	0.65 330	1.15 309	0.43 245	0.18 191	0.13 140	0.18 179	0.17 251	0.20 274	0.23 328

IPLG	0.72 368	0.29 241	1.12 432	0.53 284	0.44 420	0.79 377	0.33 155	1.35 334	1.10 362	1.32 469	1.11 349	0.52 191	0.54 258	3.13 554	0.71 406	0.17 142	0.14 224	0.20 256	0.17 251	0.18 184	0.21 276

IPLGR	0.62 300	0.28 217	1.32 491	0.50 221	0.29 169	0.65 301	0.34 171	1.47 361	1.19 416	1.21 413	1.07 327	0.70 274	0.65 330	1.05 276	0.55 338	0.18 191	0.15 297	0.20 256	0.17 251	0.21 325	0.20 246

test-3	0.56 245	0.24 97	0.82 282	0.50 221	0.29 169	0.57 240	0.34 171	1.09 239	1.03 330	1.33 475	0.69 207	0.87 335	0.45 172	1.68 432	0.39 201	0.17 142	0.12 54	0.20 256	0.17 251	0.17 139	0.16 115

test_1	0.56 245	0.24 97	0.82 282	0.50 221	0.29 169	0.57 240	0.34 171	1.09 239	1.03 330	1.28 454	0.69 207	0.87 335	0.45 172	1.67 430	0.39 201	0.17 142	0.12 54	0.20 256	0.17 251	0.17 139	0.16 115

RAFT-345	0.86 450	0.26 163	0.73 235	0.53 284	0.28 150	0.53 203	0.41 269	0.85 142	1.31 497	1.33 475	2.32 610	0.85 332	0.53 250	5.69 611	0.48 286	0.19 233	0.14 224	0.22 334	0.17 251	0.17 139	0.17 146

test-1	0.56 245	0.28 217	1.13 433	0.58 374	0.34 290	0.60 264	0.38 227	1.56 382	0.98 305	0.80 261	1.02 303	0.83 323	0.52 245	0.64 123	0.46 268	0.17 142	0.16 334	0.20 256	0.17 251	0.20 274	0.26 396

RAFT-Stereo + iAFF	0.56 245	0.28 217	0.81 273	0.45 124	0.25 78	0.40 61	0.34 171	1.12 251	1.13 383	1.35 489	1.58 531	0.80 300	0.67 337	0.71 147	0.43 245	0.14 35	0.11 22	0.18 179	0.17 251	0.18 184	0.16 115

DIP-Stereo	0.64 313	0.32 323	0.91 346	0.49 197	0.36 317	0.91 431	0.33 155	2.51 615	0.77 216	1.25 431	1.00 298	0.68 265	0.51 235	0.92 231	0.65 387	0.19 233	0.15 297	0.21 296	0.17 251	0.19 223	0.22 307
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.71 361	0.42 479	1.07 414	0.52 261	0.25 78	1.05 473	0.48 365	2.12 534	1.08 350	1.21 413	1.23 406	0.91 356	0.84 403	0.90 225	0.91 466	0.17 142	0.12 54	0.21 296	0.17 251	0.29 465	0.18 170
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
Selective-IGEV-i1	0.72 368	0.29 241	1.00 390	0.60 401	0.39 357	1.10 488	0.78 516	2.14 544	1.25 453	0.91 291	1.20 389	1.21 454	0.58 294	1.06 281	0.62 373	0.20 283	0.18 394	0.20 256	0.18 277	0.20 274	0.25 375

NLSM1	0.54 227	0.26 163	0.61 152	0.49 197	1.04 625	0.83 401	0.31 126	1.55 378	0.68 191	0.52 189	0.77 235	0.46 152	0.48 197	1.02 267	0.56 344	0.19 233	0.19 415	0.21 296	0.18 277	0.20 274	0.18 170

IGEV-FE	0.59 282	0.33 343	1.11 428	0.63 438	0.37 329	0.41 73	0.33 155	1.80 450	0.79 230	1.04 329	1.10 340	1.05 412	0.43 152	0.87 213	0.48 286	0.18 191	0.13 140	0.19 204	0.18 277	0.20 274	0.23 328

LG-Stereo	0.37 92	0.27 194	0.94 361	0.48 178	0.26 100	0.37 51	0.30 117	0.88 161	0.57 148	0.38 89	0.58 170	0.29 42	0.21 9	0.51 72	0.37 185	0.14 35	0.14 224	0.20 256	0.18 277	0.18 184	0.14 26

PAM_32	0.87 454	0.30 271	1.08 418	0.56 337	0.32 248	2.10 611	0.36 200	2.26 572	1.01 321	1.13 358	1.05 322	3.14 643	1.47 583	1.00 259	0.42 239	0.19 233	0.14 224	0.20 256	0.18 277	0.19 223	0.25 375

PAM	0.86 450	0.31 302	1.19 461	0.55 315	0.35 307	2.17 612	0.47 355	2.26 572	0.87 258	1.18 393	0.96 279	3.01 638	1.41 576	0.90 225	0.40 218	0.19 233	0.13 140	0.19 204	0.18 277	0.20 274	0.27 417

Former-RAFT_DAM_RVC	0.47 191	0.38 452	0.75 246	0.48 178	0.37 329	0.67 312	0.35 186	0.82 124	1.14 389	0.61 228	0.64 186	0.39 114	0.39 127	0.74 156	0.39 201	0.20 283	0.17 361	0.22 334	0.18 277	0.24 400	0.20 246

MyStereo8	0.70 355	0.32 323	1.24 475	0.63 438	0.53 481	0.90 428	0.34 171	1.60 395	1.35 507	1.20 406	1.31 438	0.89 350	0.64 325	0.77 170	1.02 495	0.18 191	0.15 297	0.20 256	0.18 277	0.22 347	0.30 465

CoDeX	0.78 399	0.31 302	1.04 402	0.56 337	0.37 329	1.13 492	0.60 463	2.77 634	1.29 486	1.17 382	1.26 415	0.91 356	0.87 425	1.42 380	0.74 413	0.21 319	0.16 334	0.21 296	0.18 277	0.21 325	0.21 276

GMStereo_Zeroshot	0.70 355	0.64 563	1.11 428	0.65 460	0.38 345	0.84 410	0.37 215	1.09 239	1.16 402	1.14 372	1.07 327	1.26 474	0.55 262	1.23 327	0.65 387	0.34 543	0.17 361	0.31 517	0.18 277	0.57 602	0.23 328

IGEV_Zeroshot_test	0.59 282	0.33 343	1.11 428	0.63 438	0.37 329	0.41 73	0.33 155	1.80 450	0.79 230	1.04 329	1.10 340	1.06 414	0.43 152	0.87 213	0.48 286	0.18 191	0.13 140	0.19 204	0.18 277	0.20 274	0.23 328

EKT-Stereo	0.56 245	0.33 343	0.84 304	0.61 418	0.64 533	0.51 182	0.48 365	1.14 260	0.95 293	0.74 252	0.89 267	0.77 293	0.42 144	1.18 319	0.42 239	0.23 381	0.17 361	0.21 296	0.18 277	0.20 274	0.26 396

DAS	0.89 461	0.37 434	1.20 465	0.66 473	0.69 554	0.82 393	0.62 472	1.79 446	1.26 462	1.93 605	1.55 519	0.96 380	1.17 534	2.72 542	0.69 400	0.22 354	0.16 334	0.25 435	0.18 277	0.29 465	0.24 352

SepStereo	0.87 454	0.37 434	1.20 465	0.66 473	0.69 554	0.82 393	0.62 472	1.79 446	1.26 462	1.93 605	1.55 519	0.96 380	1.17 534	2.34 515	0.69 400	0.22 354	0.16 334	0.25 435	0.18 277	0.29 465	0.24 352

GwcNet-ADL	0.67 330	0.33 343	0.90 341	0.58 374	0.41 393	0.60 264	0.59 455	1.55 378	1.28 474	1.11 347	1.13 364	0.90 352	0.59 300	1.11 300	0.91 466	0.28 492	0.18 394	0.18 179	0.18 277	0.25 412	0.33 492

STrans-v2	1.06 512	0.31 302	1.02 396	0.52 261	0.33 268	0.67 312	0.78 516	2.66 629	1.26 462	1.15 374	1.46 491	1.37 500	1.40 572	6.68 639	0.46 268	0.19 233	0.13 140	0.21 296	0.18 277	0.18 184	0.21 276

IIG-Stereo	0.97 488	0.34 372	0.80 269	0.90 607	0.33 268	0.61 272	0.26 77	1.27 316	1.08 350	1.69 581	1.37 463	1.44 512	0.74 356	6.94 643	0.53 324	0.21 319	0.14 224	0.23 372	0.18 277	0.20 274	0.15 62

Prome-Stereo	0.76 388	0.29 241	0.57 123	0.58 374	0.33 268	0.58 252	0.94 567	0.98 189	0.92 276	1.46 534	2.45 618	0.91 356	1.38 569	1.60 421	0.44 250	0.19 233	0.13 140	0.19 204	0.18 277	0.20 274	0.87 632

LMCR-Stereo	0.87 454	0.50 514	0.99 385	0.80 572	0.43 409	1.32 527	0.55 428	2.79 637	1.03 330	1.55 554	1.49 498	0.74 285	1.01 486	1.76 444	0.99 487	0.30 515	0.17 361	0.22 334	0.18 277	0.31 487	0.22 307

TestStereo	0.65 317	0.42 479	0.83 292	0.52 261	0.27 112	0.57 240	0.44 319	1.07 227	0.92 276	0.85 278	1.01 300	0.68 265	0.56 270	3.22 558	0.47 277	0.23 381	0.15 297	0.24 396	0.18 277	0.28 448	0.18 170

RALAANet	0.62 300	0.37 434	0.97 376	0.66 473	0.50 459	0.67 312	0.31 126	1.27 316	1.09 358	1.11 347	1.17 380	0.88 341	0.46 182	1.27 336	0.45 263	0.20 283	0.15 297	0.21 296	0.18 277	0.27 432	0.19 214

EAI-Stereo	0.76 388	0.31 302	0.74 241	0.55 315	0.28 150	0.70 330	1.72 637	2.57 619	0.90 268	0.75 254	3.03 633	0.57 222	0.43 152	1.10 297	0.49 299	0.19 233	0.14 224	0.17 136	0.18 277	0.17 139	0.21 276

ACVNet	0.66 319	0.33 343	0.74 241	0.55 315	0.37 329	0.80 383	0.47 355	1.46 356	1.11 369	1.01 319	1.31 438	1.07 417	0.91 440	0.82 188	1.09 503	0.22 354	0.19 415	0.21 296	0.18 277	0.23 371	0.19 214

acv_ft	0.78 399	0.33 343	1.10 426	0.73 540	0.86 600	1.23 517	0.57 441	1.65 404	1.11 369	1.31 466	1.31 438	1.07 417	0.91 440	0.82 188	1.35 542	0.22 354	0.19 415	0.21 296	0.18 277	0.22 347	0.19 214

HSM-Net_RVC	0.91 474	0.31 302	0.60 144	0.54 299	0.31 214	1.15 499	0.60 463	3.76 656	1.30 490	1.57 560	1.75 561	1.67 555	1.01 486	1.61 423	0.90 462	0.23 381	0.17 361	0.19 204	0.18 277	0.20 274	0.22 307
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Hybrid-DGEV-03	0.67 330	0.29 241	0.69 208	0.55 315	0.36 317	0.73 342	0.38 227	1.09 239	1.18 413	1.74 585	2.49 622	0.84 330	0.56 270	0.99 254	0.47 277	0.19 233	0.12 54	0.22 334	0.19 302	0.17 139	0.17 146

Hybrid-DGEV-2	0.69 353	0.35 401	0.85 310	0.61 418	0.37 329	1.06 476	0.28 95	1.73 432	1.42 546	1.37 496	0.93 273	1.02 403	1.01 486	1.09 292	0.54 333	0.19 233	0.15 297	0.22 334	0.19 302	0.17 139	0.18 170

BStereo	0.41 134	0.27 194	1.63 528	0.43 91	0.29 169	0.55 227	0.40 257	0.60 27	0.54 129	0.37 78	0.36 48	0.38 110	0.29 48	0.66 130	0.41 228	0.13 19	0.14 224	0.15 44	0.19 302	0.16 100	0.18 170

Wave_Phase_stereo	0.53 223	0.27 194	1.63 528	0.43 91	0.29 169	2.72 633	0.40 257	0.82 124	0.54 129	0.37 78	0.36 48	0.38 110	0.29 48	0.66 130	0.41 228	0.13 19	0.14 224	0.15 44	0.19 302	0.16 100	0.18 170

NLCSM	0.54 227	0.30 271	0.60 144	0.53 284	0.74 569	0.71 333	0.47 355	1.25 310	0.71 201	0.64 232	0.51 129	0.48 168	0.60 307	1.34 353	0.71 406	0.19 233	0.20 432	0.21 296	0.19 302	0.22 347	0.21 276

rvit_stereo_0081	0.46 179	0.34 372	0.72 220	0.56 337	0.35 307	0.41 73	0.44 319	0.74 89	1.04 336	0.49 163	0.52 137	0.51 183	0.49 216	0.86 208	0.47 277	0.25 426	0.20 432	0.22 334	0.19 302	0.26 426	0.19 214

rvit_stereo_0082	0.46 179	0.34 372	0.72 220	0.56 337	0.35 307	0.41 73	0.44 319	0.74 89	1.04 336	0.49 163	0.52 137	0.51 183	0.49 216	0.86 208	0.47 277	0.25 426	0.20 432	0.22 334	0.19 302	0.26 426	0.19 214

IGEV-BASED-STEREO-	0.71 361	3.18 679	2.55 588	0.40 51	0.24 53	0.42 84	0.23 46	0.66 47	0.46 99	0.47 143	0.45 94	0.33 72	0.27 36	0.58 93	0.30 88	1.34 654	0.10 2	0.22 334	0.19 302	0.45 566	1.32 647

plain	0.49 205	0.29 241	1.23 472	0.51 238	0.40 372	0.35 40	0.37 215	1.04 217	0.62 172	0.44 128	0.76 231	0.42 131	0.41 134	1.17 318	0.46 268	0.23 381	0.15 297	0.24 396	0.19 302	0.25 412	0.18 170

MIM_Stereo	0.60 291	0.26 163	1.02 396	0.49 197	0.32 248	0.52 193	0.28 95	1.41 349	0.82 241	1.02 323	1.16 377	0.93 365	0.53 250	1.48 395	0.63 378	0.17 142	0.17 361	0.20 256	0.19 302	0.17 139	0.18 170

PCWNet_CMD	0.68 344	0.34 372	0.93 353	0.51 238	0.38 345	0.80 383	0.42 281	1.51 365	1.34 504	1.17 382	1.31 438	1.23 463	0.65 330	0.94 236	0.62 373	0.21 319	0.17 361	0.27 470	0.19 302	0.43 552	0.28 433

TestStereo1	0.66 319	0.29 241	0.95 367	0.82 579	0.32 248	0.47 126	0.43 299	1.52 369	1.22 436	0.99 310	1.32 443	0.65 257	0.76 362	1.78 448	0.44 250	0.20 283	0.16 334	0.22 334	0.19 302	0.21 325	0.20 246

CRFU-Net	0.90 469	0.42 479	1.10 426	0.69 511	0.59 515	1.76 581	0.84 540	2.33 590	0.92 276	1.45 531	1.20 389	1.62 546	1.25 549	1.38 366	0.94 478	0.28 492	0.23 498	0.22 334	0.19 302	0.24 400	0.27 417

SA-5K	0.66 319	0.29 241	0.95 367	0.82 579	0.32 248	0.47 126	0.43 299	1.52 369	1.22 436	0.99 310	1.32 443	0.65 257	0.76 362	1.78 448	0.44 250	0.20 283	0.16 334	0.22 334	0.19 302	0.21 325	0.20 246

iRaft-Stereo_5w	0.89 461	0.31 302	1.04 402	0.56 337	0.47 445	0.47 126	0.68 490	1.19 287	1.08 350	0.80 261	1.35 458	1.46 517	0.90 437	5.11 597	1.16 510	0.18 191	0.15 297	0.22 334	0.19 302	0.21 325	0.24 352

dd	0.62 300	0.51 518	1.17 455	0.56 337	0.33 268	0.74 346	0.46 342	1.03 210	1.40 533	0.80 261	0.87 261	0.60 235	0.57 277	1.02 267	0.86 449	0.28 492	0.18 394	0.26 456	0.19 302	0.35 517	0.27 417

GLC_STEREO	0.41 134	0.27 194	0.43 35	0.55 315	0.24 53	0.47 126	0.30 117	0.81 119	0.64 181	0.53 194	0.74 229	0.50 179	0.31 67	0.65 128	0.45 263	0.18 191	0.20 432	0.23 372	0.19 302	0.21 325	0.21 276

test_3	0.57 257	0.24 97	0.87 322	0.55 315	0.30 193	0.60 264	0.40 257	1.07 227	1.08 350	1.20 406	0.68 202	0.92 364	0.43 152	1.68 432	0.40 218	0.16 94	0.13 140	0.22 334	0.19 302	0.21 325	0.17 146

HHNet	0.64 313	0.28 217	0.69 208	0.45 124	0.46 434	0.50 170	0.57 441	1.13 255	1.03 330	1.26 443	2.21 605	0.70 274	0.59 300	1.10 297	0.51 306	0.21 319	0.13 140	0.23 372	0.19 302	0.20 274	0.31 475

TransformOpticalFlow	0.97 488	0.30 271	0.96 375	0.54 299	0.31 214	0.65 301	0.54 418	1.87 470	1.19 416	1.12 355	1.44 487	1.34 493	0.98 473	6.68 639	0.44 250	0.19 233	0.12 54	0.21 296	0.19 302	0.18 184	0.23 328

OMP-Stereo	0.95 483	0.35 401	0.79 265	0.92 609	0.32 248	0.49 149	0.35 186	1.22 299	1.11 369	1.58 561	1.12 353	1.44 512	0.69 345	6.92 642	0.51 306	0.20 283	0.15 297	0.24 396	0.19 302	0.21 325	0.16 115

NRIStereo	0.62 300	0.31 302	0.78 261	0.56 337	0.28 150	0.63 286	0.33 155	1.16 277	0.92 276	1.15 374	0.87 261	0.90 352	0.58 294	2.24 507	0.56 344	0.22 354	0.14 224	0.21 296	0.19 302	0.22 347	0.18 170

ASMatch	0.89 461	0.29 241	0.72 220	0.56 337	0.36 317	0.47 126	0.37 215	1.16 277	0.95 293	1.11 347	3.26 636	0.95 375	0.96 460	4.88 594	0.53 324	0.20 283	0.16 334	0.22 334	0.19 302	0.20 274	0.30 465

SST-Stereo	0.85 446	0.30 271	0.81 273	0.63 438	0.31 214	0.70 330	0.25 65	1.16 277	0.95 293	1.47 535	1.11 349	0.99 389	0.86 416	5.69 611	0.53 324	0.23 381	0.13 140	0.23 372	0.19 302	0.23 371	0.19 214

PFNet	0.92 477	0.28 217	1.20 465	0.68 498	0.32 248	0.62 275	0.55 428	1.27 316	1.01 321	1.47 535	1.09 338	0.97 383	0.68 341	6.58 636	0.59 362	0.21 319	0.13 140	0.24 396	0.19 302	0.20 274	0.20 246

DeepStereo_RVC	0.57 257	0.31 302	0.78 261	0.53 284	0.30 193	0.57 240	0.32 145	1.11 249	0.80 236	1.17 382	0.94 276	0.83 323	0.93 450	1.01 263	0.61 368	0.23 381	0.14 224	0.21 296	0.19 302	0.24 400	0.26 396

CRE-IMP	0.57 257	0.32 323	0.82 282	0.54 299	0.29 169	0.77 367	0.25 65	1.19 287	0.79 230	1.09 344	0.95 277	0.81 307	0.57 277	1.11 300	0.57 349	0.22 354	0.14 224	0.23 372	0.19 302	0.28 448	0.24 352

raft+_RVC	0.56 245	0.29 241	0.61 152	0.65 460	0.56 501	0.53 203	0.53 404	1.40 345	1.02 325	0.78 258	1.04 316	0.70 274	0.55 262	1.00 259	0.49 299	0.18 191	0.16 334	0.19 204	0.19 302	0.18 184	0.17 146

CFNet_pseudo	0.68 344	0.34 372	0.93 353	0.50 221	0.39 357	0.72 337	0.42 281	1.44 352	1.25 453	1.17 382	1.35 458	1.22 459	0.66 335	1.04 272	0.64 382	0.21 319	0.17 361	0.33 541	0.19 302	0.39 538	0.28 433

XX-Stereo	0.97 488	0.28 217	8.28 648	0.85 590	0.70 560	0.44 100	0.22 30	1.07 227	0.69 195	0.66 237	1.56 525	1.38 503	0.38 123	1.36 359	0.38 195	0.21 319	0.14 224	0.20 256	0.19 302	0.19 223	0.16 115

CCAANet	0.63 309	0.27 194	0.70 214	0.49 197	0.43 409	0.93 443	0.58 447	1.32 329	0.90 268	0.71 244	1.18 383	1.01 400	0.79 381	1.35 356	0.73 408	0.22 354	0.16 334	0.19 204	0.19 302	0.19 223	0.19 214

DMCA	0.71 361	0.36 413	1.17 455	0.53 284	0.45 425	0.84 410	0.46 342	1.52 369	1.09 358	1.20 406	1.12 353	1.21 454	0.74 356	0.87 213	1.09 503	0.25 426	0.20 432	0.27 470	0.19 302	0.24 400	0.29 447

SuperB	2.50 636	0.72 585	18.07 677	0.72 532	0.53 481	1.85 593	0.86 549	1.80 450	2.40 632	1.54 551	1.42 481	1.13 442	1.17 534	4.18 577	4.80 645	0.25 426	0.20 432	0.23 372	0.19 302	7.64 689	0.38 527

RASNet	1.16 532	0.34 372	1.11 428	0.73 540	0.86 600	1.00 465	0.60 463	1.56 382	1.43 548	1.07 341	1.37 463	2.08 608	1.44 580	7.00 644	1.56 563	0.20 283	0.17 361	0.17 136	0.19 302	0.19 223	0.19 214

MSMDNet	0.68 344	0.34 372	0.93 353	0.52 261	0.38 345	0.80 383	0.42 281	1.52 369	1.35 507	1.17 382	1.31 438	1.23 463	0.65 330	0.94 236	0.62 373	0.21 319	0.17 361	0.26 456	0.19 302	0.41 546	0.28 433

DepthFocus	0.25 4	0.19 10	0.40 19	0.38 27	0.28 150	0.21 5	0.22 30	0.36 2	0.24 6	0.29 18	0.35 45	0.20 2	0.22 12	0.39 13	0.23 1	0.18 191	0.14 224	0.21 296	0.20 337	0.17 139	0.13 3

coex_refinement	0.84 439	0.30 271	0.89 331	0.72 532	0.52 473	0.95 453	0.60 463	1.92 489	1.29 486	1.38 502	1.37 463	1.80 575	0.82 395	1.48 395	1.31 532	0.27 474	0.17 361	0.19 204	0.20 337	0.25 412	0.27 417

rvit_stereo_0083	0.49 205	0.34 372	0.85 310	0.57 359	0.36 317	0.49 149	0.43 299	0.73 81	1.05 342	0.50 172	0.57 169	0.55 209	0.50 227	0.92 231	0.50 302	0.25 426	0.25 520	0.24 396	0.20 337	0.25 412	0.19 214

rvit_stereo_0081_aga	0.46 179	0.37 434	0.91 346	0.52 261	0.41 393	0.49 149	0.40 257	0.88 161	0.66 186	0.59 216	0.56 164	0.53 198	0.43 152	0.67 135	0.44 250	0.27 474	0.21 450	0.22 334	0.20 337	0.26 426	0.19 214

rvit_stereo_0080	0.47 191	0.35 401	0.87 322	0.48 178	0.36 317	0.42 84	0.54 418	0.93 170	0.78 221	0.52 189	0.60 175	0.55 209	0.47 191	0.62 111	0.48 286	0.27 474	0.21 450	0.20 256	0.20 337	0.31 487	0.20 246

test_sample1	0.67 330	0.32 323	0.90 341	0.54 299	0.33 268	0.76 358	0.48 365	1.75 437	1.06 344	0.95 302	0.99 293	0.91 356	1.10 518	1.25 330	0.79 432	0.22 354	0.19 415	0.21 296	0.20 337	0.21 325	0.25 375

AE-Stereo	0.58 269	0.29 241	0.81 273	0.62 427	0.41 393	0.69 326	0.46 342	2.49 612	1.25 453	0.49 163	0.77 235	0.69 271	0.46 182	0.61 106	0.42 239	0.17 142	0.16 334	0.21 296	0.20 337	0.19 223	0.18 170

whm_eth	0.47 191	0.35 401	0.87 322	0.48 178	0.36 317	0.42 84	0.54 418	0.93 170	0.78 221	0.52 189	0.60 175	0.55 209	0.47 191	0.62 111	0.48 286	0.27 474	0.21 450	0.20 256	0.20 337	0.31 487	0.20 246

MIF-Stereo (partial)	0.48 200	0.28 217	0.83 292	0.51 238	0.53 481	0.39 59	0.27 85	1.03 210	0.64 181	0.47 143	0.71 218	0.51 183	0.51 235	1.13 305	0.47 277	0.20 283	0.16 334	0.23 372	0.20 337	0.24 400	0.20 246

4D-IteraStereo	0.50 214	0.26 163	0.84 304	0.51 238	0.49 454	0.64 295	0.31 126	0.91 168	1.02 325	1.05 332	0.72 221	0.76 288	0.32 78	0.69 140	0.40 218	0.18 191	0.11 22	0.23 372	0.20 337	0.19 223	0.16 115

CBFPSM	0.95 483	0.37 434	2.10 566	0.51 238	0.39 357	1.73 577	0.87 553	1.59 393	1.13 383	1.11 347	1.00 298	2.34 618	1.64 597	1.42 380	1.44 550	0.19 233	0.18 394	0.20 256	0.20 337	0.22 347	0.36 515

iinet-f	1.04 505	0.50 514	4.24 624	0.58 374	0.43 409	1.78 587	0.70 500	1.29 322	1.16 402	1.25 431	1.42 481	1.57 538	1.42 577	1.47 393	1.70 582	0.26 453	0.23 498	0.20 256	0.20 337	0.26 426	0.26 396

x	0.59 282	0.34 372	0.79 265	0.51 238	0.32 248	0.69 326	0.46 342	1.64 401	0.97 302	0.86 283	0.86 258	0.83 323	0.74 356	0.75 164	0.70 403	0.21 319	0.22 469	0.22 334	0.20 337	0.21 325	0.24 352

RAFT_CTSACE	0.66 319	0.29 241	1.14 438	0.57 359	0.51 468	0.68 316	0.44 319	0.88 161	0.98 305	1.03 327	1.83 575	1.23 463	0.67 337	1.48 395	0.38 195	0.16 94	0.16 334	0.21 296	0.20 337	0.20 274	0.17 146

CSP-Net	1.00 497	0.41 477	0.99 385	0.56 337	0.43 409	1.62 569	0.76 512	2.16 552	1.16 402	1.33 475	1.22 398	1.32 490	0.89 434	4.67 589	0.93 473	0.35 553	0.24 508	0.20 256	0.20 337	0.23 371	0.30 465

AASNet	0.80 414	0.39 461	1.16 454	0.84 587	0.80 588	1.14 495	0.59 455	2.12 534	1.21 427	1.26 443	1.26 415	0.93 365	0.77 366	0.84 201	1.23 523	0.28 492	0.24 508	0.24 396	0.20 337	0.28 448	0.27 417

Patchmatch Stereo++	0.57 257	0.33 343	0.82 282	0.52 261	0.27 112	0.63 286	0.28 95	1.14 260	0.73 203	1.13 358	0.96 279	0.82 313	0.60 307	1.40 372	0.52 314	0.23 381	0.14 224	0.24 396	0.20 337	0.27 432	0.20 246
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
AAGNet	1.84 603	0.30 271	0.79 265	0.66 473	0.32 248	0.65 301	0.50 385	1.02 201	1.01 321	1.47 535	1.21 396	0.99 389	1.16 530	2.76 544	22.69 693	0.24 403	0.13 140	0.22 334	0.20 337	0.24 400	0.16 115

NF-Stereo	0.82 425	0.33 343	0.83 292	0.65 460	0.31 214	0.63 286	0.43 299	1.35 334	0.93 283	1.30 460	1.02 303	0.81 307	0.57 277	5.37 607	0.55 338	0.26 453	0.14 224	0.24 396	0.20 337	0.20 274	0.30 465

OCTAStereo	0.82 425	0.33 343	0.83 292	0.65 460	0.31 214	0.62 275	0.44 319	1.35 334	0.93 283	1.30 460	1.02 303	0.81 307	0.57 277	5.32 602	0.55 338	0.26 453	0.14 224	0.24 396	0.20 337	0.20 274	0.30 465

PSM-adaLoss	0.56 245	0.33 343	0.81 273	0.52 261	0.27 112	0.63 286	0.41 269	1.14 260	0.73 203	1.13 358	0.96 279	0.82 313	0.60 307	1.09 292	0.52 314	0.23 381	0.14 224	0.24 396	0.20 337	0.27 432	0.20 246

ROB_FTStereo_v2	0.57 257	0.33 343	0.81 273	0.52 261	0.27 112	0.62 275	0.42 281	1.14 260	0.73 203	1.13 358	0.97 287	0.82 313	0.60 307	1.15 309	0.53 324	0.23 381	0.14 224	0.24 396	0.20 337	0.27 432	0.20 246

ROB_FTStereo	0.56 245	0.33 343	0.82 282	0.52 261	0.27 112	0.62 275	0.25 65	1.14 260	0.74 210	1.13 358	0.96 279	0.82 313	0.60 307	1.18 319	0.52 314	0.23 381	0.14 224	0.24 396	0.20 337	0.27 432	0.20 246

HUI-Stereo	0.54 227	0.33 343	0.81 273	0.52 261	0.27 112	0.62 275	0.29 106	1.14 260	0.74 210	1.13 358	0.96 279	0.82 313	0.60 307	0.83 194	0.52 314	0.23 381	0.14 224	0.24 396	0.20 337	0.27 432	0.20 246

DEmStereo	0.98 491	0.25 136	0.85 310	0.49 197	0.33 268	1.02 468	0.55 428	0.97 183	0.93 283	1.41 514	2.13 601	1.01 400	2.01 620	5.62 610	0.78 427	0.19 233	0.15 297	0.20 256	0.20 337	0.18 184	0.25 375

RAFT_R40	0.84 439	0.30 271	0.83 292	0.63 438	0.31 214	0.66 306	0.43 299	1.15 272	0.99 314	1.47 535	1.10 340	1.00 395	0.84 403	5.44 608	0.53 324	0.23 381	0.13 140	0.23 372	0.20 337	0.23 371	0.19 214

DRaft	0.81 423	0.26 163	0.77 255	0.47 158	0.31 214	0.95 453	0.52 398	1.13 255	0.99 314	1.78 591	2.01 595	0.80 300	1.71 603	2.64 538	0.74 413	0.19 233	0.14 224	0.20 256	0.20 337	0.18 184	0.24 352

RE-Stereo	0.82 425	0.33 343	0.84 304	0.65 460	0.31 214	0.63 286	0.44 319	1.35 334	0.93 283	1.30 460	1.02 303	0.80 300	0.57 277	5.34 605	0.55 338	0.26 453	0.14 224	0.24 396	0.20 337	0.20 274	0.31 475

TVStereo	0.82 425	0.33 343	0.84 304	0.65 460	0.31 214	0.63 286	0.44 319	1.35 334	0.93 283	1.30 460	1.02 303	0.80 300	0.57 277	5.34 605	0.55 338	0.26 453	0.14 224	0.24 396	0.20 337	0.20 274	0.31 475

iGMRVC	0.58 269	0.33 343	0.81 273	0.52 261	0.27 112	0.62 275	0.38 227	1.14 260	0.73 203	1.13 358	0.97 287	0.82 313	0.59 300	1.54 405	0.53 324	0.23 381	0.14 224	0.24 396	0.20 337	0.27 432	0.20 246

RAFT-RH_RVC	1.04 505	0.26 163	0.76 250	0.53 284	0.29 169	0.80 383	0.32 145	0.85 142	1.12 377	2.04 614	4.63 653	1.03 407	0.57 277	5.93 619	0.52 314	0.20 283	0.13 140	0.26 456	0.20 337	0.16 100	0.19 214

iRAFT	0.57 257	0.33 343	0.82 282	0.52 261	0.27 112	0.63 286	0.28 95	1.14 260	0.73 203	1.13 358	0.96 279	0.82 313	0.60 307	1.40 372	0.52 314	0.23 381	0.14 224	0.24 396	0.20 337	0.27 432	0.20 246

RAFT-IKP	0.57 257	0.33 343	0.82 282	0.52 261	0.27 112	0.57 240	0.35 186	1.14 260	0.73 203	1.13 358	0.96 279	0.83 323	0.61 317	1.26 333	0.53 324	0.23 381	0.14 224	0.24 396	0.20 337	0.27 432	0.20 246

iRaftStereo_RVC	0.49 205	0.28 217	0.72 220	0.53 284	0.29 169	0.52 193	0.33 155	1.14 260	0.84 249	0.85 278	0.99 293	0.55 209	0.36 109	0.83 194	0.40 218	0.18 191	0.13 140	0.22 334	0.20 337	0.20 274	0.18 170

GEStereo_RVC	0.93 482	0.40 467	1.15 440	0.67 487	0.50 459	0.95 453	0.78 516	2.73 632	1.21 427	1.20 406	1.12 353	1.25 468	0.91 440	3.21 557	0.95 480	0.31 518	0.20 432	0.23 372	0.20 337	0.28 448	0.31 475

GES	0.70 355	0.37 434	1.05 407	0.62 427	0.38 345	0.94 447	0.57 441	2.37 593	0.92 276	1.05 332	1.12 353	0.67 263	0.77 366	1.02 267	0.65 387	0.28 492	0.20 432	0.20 256	0.20 337	0.22 347	0.31 475

222	1.67 587	0.31 302	0.93 353	0.59 393	0.31 214	1.05 473	0.43 299	2.39 595	1.47 562	1.37 496	1.55 519	0.94 371	0.94 453	1.98 478	17.76 686	0.24 403	0.22 469	0.21 296	0.20 337	0.22 347	0.26 396

xxxx	1.61 583	0.32 323	0.98 380	0.58 374	0.31 214	1.15 499	0.43 299	2.43 600	1.41 537	1.17 382	1.40 475	1.21 454	0.86 416	1.94 472	16.68 685	0.24 403	0.24 508	0.21 296	0.20 337	0.23 371	0.27 417

AFF-stereo	0.60 291	0.28 217	0.72 220	0.48 178	0.29 169	0.34 36	0.37 215	1.22 299	1.20 420	1.21 413	1.59 535	1.10 432	0.70 348	1.01 263	0.44 250	0.14 35	0.12 54	0.19 204	0.20 337	0.18 184	0.15 62

FENet	0.62 300	0.30 271	0.68 203	0.57 359	0.33 268	0.82 393	0.40 257	1.41 349	1.12 377	1.03 327	0.87 261	0.98 384	0.84 403	1.00 259	0.70 403	0.23 381	0.16 334	0.23 372	0.20 337	0.22 347	0.24 352

BEATNet_4x	0.82 425	0.54 530	2.02 559	0.56 337	0.28 150	1.04 470	0.55 428	2.14 544	1.13 383	1.24 428	1.26 415	1.00 395	0.94 453	1.13 305	1.23 523	0.21 319	0.14 224	0.24 396	0.20 337	0.37 527	0.23 328

ccs_rob	0.68 344	0.34 372	0.93 353	0.50 221	0.39 357	0.72 337	0.42 281	1.43 351	1.25 453	1.17 382	1.34 453	1.22 459	0.66 335	1.04 272	0.64 382	0.21 319	0.17 361	0.35 557	0.20 337	0.40 542	0.29 447

DISCO	1.06 512	0.37 434	1.19 461	0.73 540	0.46 434	2.04 606	0.84 540	2.26 572	1.54 573	1.25 431	1.36 462	2.38 620	1.08 512	2.60 537	1.62 572	0.24 403	0.19 415	0.22 334	0.20 337	0.32 498	0.29 447

FE-Mocha	0.52 221	0.32 323	0.98 380	0.51 238	0.37 329	0.46 113	0.22 30	1.71 426	0.56 142	1.02 323	1.10 340	0.82 313	0.41 134	0.58 93	0.32 119	0.19 233	0.13 140	0.21 296	0.21 380	0.17 139	0.19 214

G2L-Stereo	0.84 439	0.35 401	1.15 440	0.63 438	0.43 409	0.78 368	0.69 493	1.69 418	1.20 420	1.36 494	1.18 383	1.43 511	0.78 373	2.47 529	1.26 527	0.25 426	0.20 432	0.26 456	0.21 380	0.20 274	0.27 417

HI	0.67 330	0.34 372	0.80 269	0.51 238	0.51 468	0.41 73	0.37 215	1.15 272	0.80 236	1.34 482	1.42 481	1.60 541	1.11 521	0.96 246	0.90 462	0.16 94	0.12 54	0.20 256	0.21 380	0.20 274	0.20 246

CoSv	0.67 330	0.34 372	0.80 269	0.51 238	0.51 468	0.41 73	0.37 215	1.15 272	0.80 236	1.34 482	1.42 481	1.60 541	1.11 521	0.96 246	0.90 462	0.16 94	0.12 54	0.20 256	0.21 380	0.20 274	0.20 246

tg	0.54 227	0.25 136	0.70 214	0.52 261	0.31 214	0.89 424	0.29 106	1.12 251	0.98 305	0.85 278	1.03 310	0.62 246	0.42 144	1.37 362	0.41 228	0.17 142	0.13 140	0.22 334	0.21 380	0.17 139	0.17 146

test_sample2	0.67 330	0.31 302	0.89 331	0.54 299	0.29 169	0.80 383	0.63 477	1.83 458	1.10 362	0.93 297	1.06 323	0.94 371	0.92 448	1.24 329	0.59 362	0.23 381	0.20 432	0.22 334	0.21 380	0.24 400	0.25 375

CAS++	0.48 200	0.34 372	0.59 132	0.48 178	0.32 248	0.45 104	0.29 106	1.73 432	0.78 221	0.71 244	0.73 226	0.36 92	0.28 45	0.70 142	0.35 154	0.27 474	0.22 469	0.26 456	0.21 380	0.29 465	0.22 307
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.79 408	0.32 323	0.95 367	0.49 197	0.27 112	0.83 401	0.43 299	2.16 552	1.45 556	1.27 448	1.50 505	0.98 384	0.96 460	1.87 461	0.99 487	0.24 403	0.22 469	0.22 334	0.21 380	0.23 371	0.27 417

tta	0.79 408	0.32 323	0.95 367	0.49 197	0.27 112	0.83 401	0.43 299	2.16 552	1.45 556	1.27 448	1.50 505	0.98 384	0.96 460	1.87 461	0.99 487	0.24 403	0.22 469	0.22 334	0.21 380	0.19 223	0.22 307

MyStereo07	0.50 214	0.30 271	0.58 126	0.58 374	0.48 447	0.59 257	0.78 516	1.19 287	0.60 164	0.49 163	0.54 152	0.43 134	0.55 262	1.32 349	0.36 172	0.18 191	0.18 394	0.24 396	0.21 380	0.23 371	0.23 328

MyStereo06	0.67 330	0.29 241	1.06 409	0.58 374	0.48 447	0.62 275	0.72 504	2.26 572	0.89 263	1.07 341	1.12 353	1.22 459	0.56 270	0.83 194	0.47 277	0.17 142	0.17 361	0.24 396	0.21 380	0.23 371	0.23 328

MyStereo05	0.70 355	0.29 241	1.22 470	0.58 374	0.48 447	0.62 275	0.72 504	1.52 369	1.54 573	1.17 382	0.91 270	0.77 293	0.79 381	1.45 388	0.68 399	0.17 142	0.17 361	0.24 396	0.21 380	0.23 371	0.23 328

MyStereo04	0.71 361	0.30 271	1.28 484	0.58 374	0.48 447	0.59 257	0.78 516	1.74 435	1.49 567	0.94 300	0.91 270	0.74 285	0.86 416	1.59 416	0.69 400	0.18 191	0.18 394	0.24 396	0.21 380	0.23 371	0.23 328

gwcnet-sp	0.80 414	0.37 434	1.94 552	0.62 427	0.45 425	1.38 537	0.53 404	1.68 409	1.20 420	1.37 496	1.08 334	0.93 365	0.82 395	1.45 388	0.79 432	0.22 354	0.22 469	0.22 334	0.21 380	0.23 371	0.25 375

scenet	0.80 414	0.37 434	1.94 552	0.62 427	0.45 425	1.38 537	0.53 404	1.68 409	1.20 420	1.37 496	1.08 334	0.93 365	0.82 395	1.45 388	0.79 432	0.22 354	0.22 469	0.22 334	0.21 380	0.23 371	0.25 375

ssnet	0.80 414	0.37 434	1.94 552	0.62 427	0.45 425	1.38 537	0.53 404	1.68 409	1.20 420	1.37 496	1.08 334	0.93 365	0.82 395	1.45 388	0.79 432	0.22 354	0.22 469	0.22 334	0.21 380	0.23 371	0.25 375

DisPM	0.68 344	0.30 271	0.85 310	0.66 473	0.35 307	0.60 264	0.44 319	1.10 247	1.10 362	1.56 556	1.10 340	0.80 300	0.58 294	2.37 520	0.46 268	0.25 426	0.14 224	0.23 372	0.21 380	0.20 274	0.26 396

IER	0.74 376	0.33 343	1.25 478	0.50 221	0.53 481	1.32 527	0.55 428	1.31 325	1.08 350	1.30 460	1.34 453	1.11 437	1.10 518	1.05 276	0.81 441	0.20 283	0.17 361	0.21 296	0.21 380	0.20 274	0.21 276

NINENet	0.81 423	0.40 467	0.89 331	0.65 460	0.53 481	2.30 618	0.42 281	2.12 534	1.13 383	1.20 406	1.27 424	1.02 403	0.70 348	1.26 333	0.75 416	0.29 508	0.24 508	0.31 517	0.21 380	0.27 432	0.26 396

GrayStereo	0.83 434	0.28 217	0.62 160	0.66 473	0.37 329	0.76 358	1.79 641	1.19 287	0.91 271	1.98 611	1.89 583	1.07 417	1.76 608	1.43 382	0.50 302	0.20 283	0.15 297	0.19 204	0.21 380	0.18 184	0.41 542

Pruner-Stereo	0.64 313	0.31 302	0.79 265	0.66 473	0.31 214	0.61 272	0.42 281	1.22 299	1.09 358	1.53 548	1.09 338	0.94 371	0.55 262	1.37 362	0.56 344	0.25 426	0.14 224	0.24 396	0.21 380	0.21 325	0.25 375

IRAFT_RVC	0.90 469	0.30 271	0.89 331	0.67 487	0.31 214	0.64 295	1.00 578	1.40 345	0.97 302	1.23 424	1.04 316	1.00 395	0.96 460	5.77 616	0.57 349	0.24 403	0.13 140	0.25 435	0.21 380	0.20 274	0.21 276

ICVP	0.66 319	0.35 401	0.71 218	0.63 438	0.41 393	0.85 416	0.56 435	1.78 443	0.96 297	0.92 294	1.24 411	0.88 341	0.75 361	0.76 167	0.93 473	0.31 518	0.22 469	0.22 334	0.21 380	0.24 400	0.28 433
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.59 282	0.61 552	1.82 544	0.61 418	0.52 473	0.51 182	0.54 418	0.97 183	0.70 198	0.50 172	0.68 202	0.46 152	0.63 319	0.61 106	0.41 228	0.22 354	0.17 361	0.23 372	0.21 380	0.85 628	0.56 593

CroCo_RVC	0.59 282	0.61 552	1.82 544	0.61 418	0.52 473	0.51 182	0.54 418	0.97 183	0.70 198	0.50 172	0.68 202	0.46 152	0.63 319	0.61 106	0.41 228	0.22 354	0.17 361	0.23 372	0.21 380	0.85 628	0.56 593

test_xeample	1.55 578	0.31 302	0.94 361	0.54 299	0.31 214	0.94 447	0.58 447	2.40 597	1.40 533	1.29 458	1.55 519	0.89 350	0.88 431	1.72 439	15.94 683	0.22 354	0.22 469	0.22 334	0.21 380	0.23 371	0.25 375

UNet	0.86 450	0.36 413	1.52 517	0.62 427	0.74 569	1.56 563	0.49 377	1.55 378	1.12 377	1.28 454	1.10 340	1.52 530	1.10 518	1.69 436	1.14 508	0.24 403	0.18 394	0.25 435	0.21 380	0.25 412	0.25 375

LE_ROB	8.35 676	0.47 500	27.42 696	0.83 583	0.34 290	2.84 639	3.36 673	4.03 660	27.04 700	25.20 700	8.72 676	8.55 676	27.35 700	7.37 650	22.13 689	0.22 354	0.20 432	0.20 256	0.21 380	0.25 412	0.25 375

S2M2_L	0.35 71	0.28 217	0.47 54	0.43 91	0.30 193	0.31 27	0.16 1	0.61 35	0.68 191	0.32 39	0.49 117	0.47 162	0.34 91	0.40 19	0.33 133	0.25 426	0.22 469	0.20 256	0.22 408	0.25 412	0.23 328
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FACV-RUCA	0.66 319	0.36 413	0.89 331	0.63 438	0.65 538	0.84 410	0.41 269	1.67 405	1.11 369	0.91 291	1.14 369	0.63 251	0.77 366	0.84 201	0.54 333	0.28 492	0.19 415	0.47 602	0.22 408	0.36 521	0.29 447

ACV-stereo	1.00 497	0.55 534	1.47 508	0.59 393	0.42 404	2.38 622	0.58 447	1.20 292	1.21 427	0.83 270	1.01 300	3.36 645	2.10 626	1.64 426	1.17 511	0.28 492	0.22 469	0.23 372	0.22 408	0.29 465	0.35 511

rvit_stereo_ft	0.49 205	0.38 452	1.03 401	0.68 498	0.42 404	0.40 61	0.58 447	0.93 170	0.86 256	0.47 143	0.55 158	0.57 222	0.48 197	0.67 135	0.53 324	0.26 453	0.17 361	0.22 334	0.22 408	0.24 400	0.19 214

DispNO	0.98 491	0.34 372	2.02 559	0.58 374	0.55 495	0.88 422	0.49 377	1.70 422	1.24 445	1.22 421	1.26 415	1.18 449	0.88 431	5.17 598	0.88 455	0.23 381	0.18 394	0.24 396	0.22 408	0.19 223	0.22 307

CASnet	0.42 150	0.26 163	0.52 95	0.52 261	0.21 21	0.49 149	0.35 186	0.85 142	0.85 253	0.84 276	0.69 207	0.48 168	0.31 67	0.57 90	0.34 144	0.19 233	0.12 54	0.27 470	0.22 408	0.23 371	0.15 62
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CFNet_ucs	0.73 372	0.34 372	0.94 361	0.53 284	0.44 420	0.76 358	0.46 342	1.73 432	1.34 504	1.24 428	1.54 516	1.08 427	0.64 325	1.05 276	0.64 382	0.26 453	0.20 432	0.37 570	0.22 408	0.42 550	0.30 465

CASS	0.67 330	0.36 413	0.84 304	0.57 359	0.28 150	0.82 393	0.43 299	1.62 400	0.92 276	1.39 506	1.28 430	0.87 335	0.84 403	0.88 217	0.59 362	0.36 560	0.19 415	0.26 456	0.22 408	0.29 465	0.43 554
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.78 399	0.34 372	0.77 255	0.55 315	0.45 425	2.30 618	0.42 281	2.65 625	1.04 336	1.25 431	1.12 353	1.02 403	0.70 348	0.94 236	0.75 416	0.25 426	0.18 394	0.25 435	0.22 408	0.23 371	0.24 352

raft_robust	0.71 361	0.32 323	0.75 246	0.54 299	0.28 150	0.54 220	0.35 186	1.54 375	1.24 445	1.18 393	1.07 327	0.73 284	0.53 250	3.65 567	0.40 218	0.19 233	0.16 334	0.20 256	0.22 408	0.21 325	0.19 214

RAFT+CT+SA	0.63 309	0.30 271	0.73 235	0.69 511	0.37 329	0.40 61	0.55 428	1.93 491	1.04 336	0.72 249	1.23 406	0.62 246	0.69 345	1.69 436	0.42 239	0.19 233	0.13 140	0.22 334	0.22 408	0.21 325	0.19 214

test_5	0.70 355	0.32 323	0.99 385	0.69 511	0.50 459	0.89 424	0.51 387	1.88 475	1.14 389	0.78 258	1.13 364	1.04 408	0.89 434	1.59 416	0.46 268	0.19 233	0.14 224	0.23 372	0.22 408	0.22 347	0.20 246

BSDual-CNN	0.75 380	0.34 372	0.77 255	0.55 315	0.45 425	1.25 520	0.66 485	2.65 625	1.04 336	1.25 431	1.12 353	1.11 437	0.77 366	0.94 236	0.76 421	0.25 426	0.18 394	0.25 435	0.22 408	0.23 371	0.24 352

hknet	0.82 425	0.34 372	1.15 440	0.55 315	0.39 357	1.25 520	0.66 485	2.65 625	1.10 362	1.25 431	1.12 353	1.58 540	0.85 408	1.41 375	0.79 432	0.23 381	0.18 394	0.25 435	0.22 408	0.23 371	0.24 352

GMOStereo	0.55 232	0.28 217	0.72 220	0.52 261	0.30 193	0.53 203	0.43 299	1.02 201	0.98 305	1.44 525	1.14 369	0.88 341	0.57 277	0.62 111	0.39 201	0.16 94	0.14 224	0.24 396	0.22 408	0.20 274	0.18 170

error version	0.55 232	0.28 217	0.72 220	0.52 261	0.30 193	0.53 203	0.43 299	1.02 201	0.98 305	1.44 525	1.14 369	0.88 341	0.57 277	0.62 111	0.39 201	0.16 94	0.14 224	0.24 396	0.22 408	0.20 274	0.18 170

test-v	0.55 232	0.28 217	0.72 220	0.52 261	0.30 193	0.53 203	0.43 299	1.02 201	0.98 305	1.44 525	1.14 369	0.88 341	0.57 277	0.62 111	0.39 201	0.16 94	0.14 224	0.24 396	0.22 408	0.20 274	0.18 170

AACVNet	0.90 469	0.40 467	0.98 380	0.86 593	0.40 372	0.80 383	0.49 377	1.81 454	0.86 256	1.11 347	1.34 453	1.32 490	0.99 476	4.23 578	0.86 449	0.26 453	0.22 469	0.28 486	0.22 408	0.30 480	0.28 433

ADLNet2	0.92 477	0.37 434	1.25 478	0.80 572	0.65 538	1.12 491	0.75 509	1.95 496	1.42 546	1.26 443	1.67 549	1.68 558	1.04 503	1.80 455	1.23 523	0.25 426	0.22 469	0.21 296	0.22 408	0.27 432	0.31 475

CrosDoStereo	1.56 579	0.26 163	0.78 261	0.51 238	0.29 169	0.66 306	11.86 683	1.18 282	1.00 318	1.35 489	1.76 562	0.99 389	1.83 613	6.64 637	0.83 443	0.19 233	0.15 297	0.20 256	0.22 408	0.18 184	0.25 375

PSM-softLoss	0.80 414	0.33 343	0.89 331	0.63 438	0.32 248	0.55 227	0.40 257	1.26 312	0.78 221	1.25 431	1.07 327	0.83 323	0.51 235	5.33 603	0.61 368	0.25 426	0.15 297	0.25 435	0.22 408	0.20 274	0.26 396

KMStereo	0.80 414	0.33 343	0.89 331	0.63 438	0.32 248	0.55 227	0.40 257	1.26 312	0.78 221	1.25 431	1.07 327	0.83 323	0.51 235	5.33 603	0.61 368	0.25 426	0.15 297	0.25 435	0.22 408	0.20 274	0.26 396

FTStereo	0.92 477	0.28 217	0.61 152	0.57 359	0.34 290	0.65 301	1.80 644	1.09 239	0.84 249	1.75 587	4.13 647	1.04 408	1.62 592	1.59 416	0.48 286	0.21 319	0.17 361	0.23 372	0.22 408	0.19 223	0.58 599

DeepStereo_LL	1.56 579	0.26 163	0.78 261	0.51 238	0.29 169	0.66 306	11.86 683	1.18 282	1.00 318	1.35 489	1.76 562	0.99 389	1.83 613	6.64 637	0.83 443	0.19 233	0.15 297	0.20 256	0.22 408	0.18 184	0.25 375

THIR-Stereo	1.02 502	0.29 241	0.73 235	0.51 238	0.29 169	0.94 447	1.31 612	1.08 232	0.98 305	1.35 489	1.91 587	1.16 447	1.54 588	6.37 634	0.79 432	0.20 283	0.14 224	0.21 296	0.22 408	0.19 223	0.25 375

test-2	0.55 232	0.28 217	0.72 220	0.52 261	0.30 193	0.53 203	0.43 299	1.02 201	0.98 305	1.44 525	1.14 369	0.88 341	0.57 277	0.62 111	0.39 201	0.16 94	0.14 224	0.24 396	0.22 408	0.20 274	0.18 170

sCroCo_RVC	0.51 217	0.43 484	1.15 440	0.66 473	0.60 519	0.52 193	0.40 257	0.93 170	0.64 181	0.45 136	0.76 231	0.49 172	0.49 216	0.65 128	0.49 299	0.27 474	0.28 543	0.23 372	0.22 408	0.29 465	0.28 433

GMStereo	0.58 269	0.50 514	1.09 421	0.52 261	0.32 248	0.80 383	0.43 299	1.02 201	1.41 537	0.89 288	0.77 235	0.52 191	0.46 182	0.89 222	0.56 344	0.25 426	0.16 334	0.20 256	0.22 408	0.31 487	0.27 417
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MMNet	0.89 461	0.35 401	1.44 505	0.64 453	0.59 515	1.83 590	0.48 365	1.70 422	1.38 523	1.45 531	1.19 388	1.25 468	1.16 530	1.77 446	1.27 530	0.20 283	0.19 415	0.23 372	0.22 408	0.25 412	0.24 352

HGLStereo	0.89 461	0.42 479	1.15 440	0.82 579	1.03 623	1.16 502	0.57 441	1.68 409	1.28 474	1.26 443	1.62 538	1.13 442	1.31 560	1.85 457	1.11 507	0.25 426	0.24 508	0.24 396	0.22 408	0.24 400	0.29 447

GANet-RSSM	0.78 399	0.31 302	0.90 341	0.67 487	0.58 509	0.80 383	0.62 472	2.04 519	1.15 395	1.11 347	1.27 424	1.26 474	1.18 541	1.68 432	0.74 413	0.26 453	0.21 450	0.22 334	0.22 408	0.23 371	0.23 328

AdaStereo	0.74 376	0.48 506	0.86 319	0.75 555	0.38 345	0.94 447	0.56 435	2.05 523	1.24 445	1.15 374	1.22 398	1.07 417	0.67 337	1.05 276	0.73 408	0.33 533	0.16 334	0.32 529	0.22 408	0.29 465	0.23 328
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.
Selective-IGEV-i16pc	2.09 618	0.31 302	19.73 679	0.57 359	0.39 357	2.72 633	1.47 621	1.46 356	1.31 497	0.83 270	1.23 406	1.05 412	0.63 319	7.69 655	0.83 443	0.41 578	0.22 469	0.22 334	0.23 440	0.22 347	0.24 352

DDVS	0.80 414	0.43 484	1.09 421	0.64 453	0.44 420	1.27 523	0.43 299	1.49 364	0.94 288	1.21 413	1.16 377	1.42 506	0.63 319	2.14 498	1.02 495	0.29 508	0.22 469	0.26 456	0.23 440	0.31 487	0.37 519

xx1	0.70 355	0.34 372	0.63 165	0.60 401	0.27 112	1.16 502	0.51 387	1.07 227	3.23 652	0.60 223	0.80 246	0.95 375	0.79 381	1.48 395	0.35 154	0.21 319	0.13 140	0.24 396	0.23 440	0.23 371	0.25 375

1111x	1.96 611	0.32 323	1.54 521	0.54 299	0.30 193	1.00 465	0.69 493	2.47 607	1.33 502	1.21 413	1.44 487	1.21 454	1.11 521	8.49 664	16.14 684	0.22 354	0.23 498	0.22 334	0.23 440	0.25 412	0.26 396

qqq	0.62 300	0.36 413	0.88 327	0.50 221	0.28 150	0.64 295	0.62 472	1.58 388	0.91 271	0.83 270	0.96 279	0.95 375	0.79 381	0.99 254	0.67 395	0.21 319	0.23 498	0.24 396	0.23 440	0.23 371	0.25 375

Wz-Net-LNSev	1.17 534	0.72 585	4.71 628	0.66 473	0.84 597	1.72 574	1.13 593	1.97 501	1.43 548	1.34 482	1.32 443	1.66 553	1.30 559	1.44 386	1.51 559	0.29 508	0.26 527	0.24 396	0.23 440	0.33 505	0.35 511

SA	0.69 353	0.31 302	0.97 376	0.64 453	0.30 193	0.56 238	0.38 227	1.84 460	1.35 507	0.99 310	1.37 463	0.69 271	0.94 453	1.88 467	0.43 245	0.20 283	0.16 334	0.25 435	0.23 440	0.22 347	0.19 214

test_4	0.55 232	0.23 67	0.67 197	0.56 337	0.32 248	0.71 333	0.39 245	0.83 127	0.72 202	0.93 297	1.87 582	0.70 274	0.41 134	1.21 325	0.39 201	0.16 94	0.13 140	0.21 296	0.23 440	0.20 274	0.18 170

PSMNet-ADL	0.75 380	0.36 413	0.69 208	0.71 526	0.47 445	1.13 492	0.46 342	1.47 361	1.07 347	0.85 278	1.18 383	1.31 486	0.94 453	1.56 406	1.06 500	0.34 543	0.22 469	0.22 334	0.23 440	0.27 432	0.36 515

HCRNet	0.72 368	0.40 467	0.86 319	0.61 418	0.57 506	0.75 352	0.35 186	1.39 343	1.21 427	1.11 347	0.99 293	1.01 400	0.76 362	2.18 502	0.73 408	0.28 492	0.19 415	0.28 486	0.23 440	0.25 412	0.26 396

UPFNet	0.84 439	0.34 372	1.09 421	0.62 427	0.74 569	1.25 520	0.78 516	1.69 418	1.20 420	1.39 506	1.13 364	1.30 484	0.87 425	1.73 440	1.22 520	0.24 403	0.26 527	0.24 396	0.23 440	0.26 426	0.20 246

ac_64	0.86 450	0.32 323	1.02 396	0.74 546	0.60 519	1.04 470	0.53 404	2.20 566	0.99 314	1.23 424	1.11 349	1.96 592	1.06 509	2.01 483	1.01 492	0.30 515	0.22 469	0.24 396	0.23 440	0.22 347	0.22 307

cf-r	0.79 408	0.32 323	1.06 409	0.57 359	0.64 533	0.78 368	0.51 387	2.04 519	1.22 436	1.20 406	1.27 424	1.53 531	0.91 440	1.47 393	0.94 478	0.25 426	0.19 415	0.22 334	0.23 440	0.19 223	0.21 276

DN-CSS_ROB	0.67 330	0.36 413	1.36 499	0.59 393	0.41 393	0.54 220	0.45 336	1.30 323	0.95 293	1.05 332	1.47 494	0.69 271	0.64 325	1.80 455	0.60 365	0.19 233	0.15 297	0.25 435	0.23 440	0.22 347	0.23 328

DFGA-Net	0.77 394	0.47 500	1.75 538	0.55 315	0.46 434	0.83 401	0.44 319	1.38 340	1.10 362	1.05 332	1.20 389	0.70 274	0.58 294	2.27 510	1.31 532	0.19 233	0.17 361	0.24 396	0.24 454	0.28 448	0.30 465

DCVSM-stereo	0.75 380	0.36 413	0.82 282	0.58 374	0.43 409	0.78 368	0.42 281	1.30 323	1.05 342	1.79 592	1.04 316	1.60 541	1.08 512	1.12 303	0.86 449	0.25 426	0.27 537	0.29 498	0.24 454	0.30 480	0.37 519

LL-Strereo	1.42 566	0.44 491	2.02 559	0.62 427	1.07 627	0.73 342	0.65 481	2.02 512	1.21 427	1.60 565	1.62 538	2.02 600	2.10 626	9.67 674	1.07 501	0.22 354	0.20 432	0.27 470	0.24 454	0.23 371	0.33 492

ToySt	0.73 372	0.35 401	1.64 530	0.54 299	0.37 329	0.92 438	0.81 533	1.21 297	1.03 330	0.86 283	1.12 353	1.31 486	1.01 486	1.04 272	0.88 455	0.19 233	0.20 432	0.24 396	0.24 454	0.27 432	0.28 433

Sa-1000	0.76 388	0.30 271	0.92 349	0.62 427	0.31 214	0.78 368	0.37 215	2.00 510	1.38 523	1.30 460	2.04 596	0.86 333	0.74 356	1.87 461	0.40 218	0.19 233	0.14 224	0.25 435	0.24 454	0.21 325	0.19 214

TRStereo	0.67 330	0.71 582	1.06 409	0.77 565	0.68 551	0.53 203	0.38 227	2.52 616	0.96 297	0.81 266	0.84 254	0.87 335	0.39 127	1.16 313	0.46 268	0.24 403	0.17 361	0.23 372	0.24 454	0.18 184	0.20 246

RAFT	0.67 330	0.32 323	0.83 292	0.63 438	0.34 290	0.69 326	0.57 441	1.14 260	0.84 249	1.12 355	1.20 389	1.75 569	0.92 448	1.09 292	0.60 365	0.22 354	0.19 415	0.27 470	0.24 454	0.22 347	0.23 328

SFCPSM	0.74 376	0.30 271	1.06 409	0.52 261	0.39 357	1.36 536	0.64 479	2.42 599	1.11 369	1.18 393	1.21 396	0.81 307	0.78 373	1.08 287	0.57 349	0.22 354	0.17 361	0.22 334	0.24 454	0.23 371	0.21 276

GwcNet-RSSM	0.83 434	0.34 372	1.29 487	0.65 460	0.55 495	0.78 368	0.62 472	1.89 477	1.27 466	1.18 393	1.39 470	1.56 536	0.91 440	1.60 421	1.22 520	0.26 453	0.20 432	0.23 372	0.24 454	0.21 325	0.21 276

z-mn7	1.77 595	1.06 613	7.02 641	0.74 546	0.54 488	2.58 626	1.03 582	1.90 481	2.73 646	1.61 566	3.00 632	1.96 592	1.40 572	5.23 600	2.87 619	0.31 518	0.25 520	0.27 470	0.25 463	0.34 513	0.35 511

AIO-test1	0.61 297	0.27 194	0.68 203	0.68 498	1.02 622	0.79 377	0.36 200	1.59 393	1.35 507	0.59 216	0.89 267	0.60 235	0.49 216	1.20 324	0.36 172	0.18 191	0.17 361	0.23 372	0.25 463	0.18 184	0.26 396

rvit_0105_6	0.56 245	0.38 452	1.13 433	0.67 487	0.38 345	0.50 170	0.51 387	0.88 161	1.33 502	0.54 196	0.56 164	0.65 257	0.57 277	0.97 250	0.46 268	0.32 526	0.31 560	0.28 486	0.25 463	0.29 465	0.23 328

rvit_0105_4	0.58 269	0.40 467	1.19 461	0.68 498	0.38 345	0.53 203	0.55 428	0.93 170	1.27 466	0.56 209	0.61 177	0.72 283	0.63 319	1.01 263	0.47 277	0.33 533	0.33 579	0.29 498	0.25 463	0.29 465	0.26 396

UGAM	1.17 534	0.29 241	1.08 418	0.55 315	0.43 409	0.69 326	0.71 503	1.14 260	1.35 507	1.00 314	1.49 498	1.90 580	0.86 416	9.61 673	0.89 458	0.21 319	0.19 415	0.30 510	0.25 463	0.20 274	0.18 170

test_sample3	0.73 372	0.35 401	1.06 409	0.55 315	0.32 248	0.97 462	0.51 387	2.12 534	1.25 453	1.16 378	1.17 380	0.88 341	0.78 373	1.27 336	0.79 432	0.26 453	0.21 450	0.25 435	0.25 463	0.26 426	0.27 417

H2IRNET	0.57 257	0.28 217	0.75 246	0.49 197	0.35 307	0.40 61	0.27 85	1.03 210	1.18 413	0.62 230	1.26 415	1.07 417	0.85 408	1.02 267	0.64 382	0.20 283	0.16 334	0.23 372	0.25 463	0.22 347	0.20 246

LL-Strereo2	0.56 245	0.36 413	0.77 255	0.56 337	0.40 372	0.68 316	0.37 215	1.21 297	0.83 246	0.96 305	0.79 241	0.91 356	0.41 134	1.08 287	0.48 286	0.18 191	0.17 361	0.29 498	0.25 463	0.22 347	0.19 214

anonymousa	0.78 399	0.30 271	0.85 310	0.51 238	0.96 618	1.41 546	0.47 355	1.61 397	0.94 288	1.33 475	1.77 565	1.66 553	1.11 521	0.72 150	0.63 378	0.19 233	0.18 394	0.23 372	0.25 463	0.20 274	0.22 307

LCNet	0.73 372	0.30 271	0.58 126	0.58 374	0.31 214	0.68 316	0.53 404	1.09 239	0.94 288	1.19 401	1.34 453	0.96 380	1.32 562	2.50 531	0.46 268	0.19 233	0.13 140	0.21 296	0.25 463	0.28 448	0.69 619

GMM-Stereo	0.75 380	0.27 194	0.66 192	0.56 337	0.34 290	0.71 333	0.97 572	1.09 239	0.91 271	1.37 496	1.79 567	1.11 437	0.79 381	2.08 492	0.48 286	0.19 233	0.12 54	0.25 435	0.25 463	0.21 325	0.78 626

delet	0.90 469	0.34 372	1.15 440	0.69 511	0.66 544	1.63 570	0.81 533	1.95 496	1.49 567	1.42 518	1.38 468	1.29 481	0.91 440	1.78 448	1.18 512	0.22 354	0.22 469	0.24 396	0.25 463	0.22 347	0.24 352

aanetorigin	1.26 554	0.85 600	3.00 603	0.72 532	0.80 588	1.08 482	1.05 584	1.12 251	1.39 531	3.53 657	2.60 623	1.72 562	1.73 605	1.98 478	1.77 588	0.26 453	0.24 508	0.26 456	0.25 463	0.38 533	0.51 579

NVstereo2D	0.99 494	0.45 492	2.21 574	0.79 571	0.75 574	1.20 513	0.86 549	1.98 502	1.41 537	1.02 323	1.18 383	1.31 486	0.97 470	2.25 508	0.93 473	0.45 597	0.22 469	0.39 578	0.25 463	0.59 605	0.68 616

StereoDRNet-Refined	0.84 439	0.43 484	1.01 393	0.66 473	0.43 409	1.32 527	0.49 377	1.64 401	1.24 445	1.53 548	1.45 489	1.49 522	0.97 470	1.32 349	1.31 532	0.21 319	0.17 361	0.27 470	0.25 463	0.25 412	0.34 502
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
PWC_ROB	1.39 562	0.93 607	4.07 622	0.77 565	0.83 595	1.16 502	0.53 404	1.87 470	2.01 618	2.36 626	3.06 634	1.65 552	1.60 591	2.65 539	2.29 607	0.34 543	0.23 498	0.36 567	0.25 463	0.39 538	0.49 571

PWCDC_ROB	1.39 562	0.91 605	2.10 566	1.08 628	0.92 609	1.72 574	0.58 447	2.03 516	3.30 654	1.32 469	4.87 656	1.21 454	1.71 603	1.98 478	1.75 585	0.65 630	0.26 527	0.29 498	0.25 463	0.56 600	0.41 542

Selective-IGEV-i16pb	2.30 628	0.35 401	19.92 680	0.60 401	0.40 372	2.59 628	1.50 622	3.09 646	1.91 611	0.98 308	1.68 551	1.37 500	0.99 476	8.11 660	0.96 484	0.38 565	0.21 450	0.22 334	0.26 480	0.25 412	0.29 447

Select-FE	0.87 454	0.42 479	2.64 594	0.57 359	0.48 447	0.47 126	0.23 46	2.59 621	0.85 253	1.08 343	1.32 443	2.00 596	1.73 605	1.15 309	0.47 277	0.21 319	0.17 361	0.21 296	0.26 480	0.20 274	0.33 492

w-ln-seven-2	1.42 566	0.69 578	6.86 639	0.71 526	0.62 529	1.23 517	0.92 561	1.84 460	1.59 582	1.74 585	1.59 535	1.49 522	1.40 572	3.69 571	2.22 601	0.27 474	0.26 527	0.29 498	0.26 480	0.34 513	0.33 492

AIO-Stereo-zeroshot	0.85 446	0.38 452	2.79 597	0.51 238	0.60 519	0.72 337	0.38 227	2.87 641	0.77 216	0.80 261	1.07 327	2.14 609	0.93 450	0.96 246	0.62 373	0.21 319	0.13 140	0.21 296	0.26 480	0.29 465	0.32 484

test_sample4	0.74 376	0.36 413	1.09 421	0.55 315	0.32 248	0.92 438	0.51 387	2.14 544	1.25 453	1.22 421	1.22 398	0.86 333	0.82 395	1.29 340	0.76 421	0.26 453	0.21 450	0.26 456	0.26 480	0.27 432	0.28 433

mmm	0.68 344	0.37 434	0.91 346	0.54 299	0.34 290	0.86 417	0.58 447	1.72 430	1.02 325	1.13 358	1.41 480	0.83 323	0.78 373	0.95 245	0.67 395	0.22 354	0.20 432	0.29 498	0.26 480	0.27 432	0.27 417

psmg	0.75 380	0.34 372	0.77 255	0.52 261	0.45 425	1.46 551	0.73 507	2.15 550	1.04 336	1.25 431	1.33 449	1.11 437	0.77 366	0.94 236	0.76 421	0.25 426	0.20 432	0.25 435	0.26 480	0.23 371	0.24 352

UDGNet	0.75 380	1.23 629	0.99 385	0.82 579	0.42 404	0.76 358	0.38 227	0.98 189	1.37 521	0.83 270	0.88 265	0.70 274	0.60 307	1.25 330	0.57 349	0.57 621	0.19 415	1.03 648	0.26 480	0.79 626	0.35 511

dad	0.90 469	0.73 588	1.28 484	0.59 393	0.39 357	0.83 401	0.45 336	1.24 306	1.54 573	1.52 545	1.28 430	1.36 496	0.86 416	2.54 534	0.91 466	0.43 584	0.27 537	0.82 638	0.26 480	0.44 563	0.34 502

PFNet+	0.62 300	0.31 302	0.99 385	0.57 359	0.31 214	0.57 240	0.30 117	0.99 198	1.25 453	1.33 475	1.10 340	0.79 298	0.57 277	1.35 356	0.53 324	0.26 453	0.17 361	0.28 486	0.26 480	0.21 325	0.27 417

rafts_anoy	0.55 232	0.32 323	0.66 192	0.72 532	0.61 525	0.53 203	0.40 257	1.24 306	1.06 344	0.85 278	0.83 252	0.67 263	0.53 250	0.77 170	0.55 338	0.20 283	0.15 297	0.25 435	0.26 480	0.22 347	0.21 276

Anonymous3	0.64 313	0.47 500	1.31 488	0.59 393	0.50 459	0.93 443	0.69 493	1.11 249	0.83 246	0.74 252	0.89 267	0.65 257	0.68 341	1.08 287	0.54 333	0.40 574	0.31 560	0.26 456	0.26 480	0.31 487	0.30 465

ADLNet	0.89 461	0.39 461	1.09 421	0.88 598	0.73 561	1.24 519	0.75 509	2.02 512	1.41 537	1.58 561	1.37 463	1.26 474	1.00 483	1.31 343	1.18 512	0.28 492	0.21 450	0.26 456	0.26 480	0.29 465	0.36 515

CFNet-ft	0.78 399	0.36 413	0.74 241	0.67 487	0.56 501	0.86 417	0.54 418	1.46 356	1.17 407	1.01 319	1.28 430	1.68 558	1.03 497	1.57 408	0.95 480	0.27 474	0.21 450	0.33 541	0.26 480	0.31 487	0.26 396

DSFCA	0.95 483	0.38 452	1.23 472	0.55 315	0.66 544	1.50 554	0.93 565	1.58 388	1.24 445	1.59 564	1.16 377	1.48 520	0.95 458	2.96 549	1.20 515	0.31 518	0.28 543	0.25 435	0.26 480	0.29 465	0.26 396

TDLM	1.08 521	0.50 514	1.01 393	0.69 511	0.54 488	0.91 431	1.40 618	1.60 395	1.36 516	1.17 382	1.40 475	1.07 417	1.00 483	6.19 622	0.85 448	0.34 543	0.22 469	0.35 557	0.26 480	0.38 533	0.29 447

CFNet_RVC	0.78 399	0.36 413	0.74 241	0.67 487	0.56 501	0.86 417	0.54 418	1.46 356	1.17 407	1.01 319	1.28 430	1.68 558	1.03 497	1.57 408	0.95 480	0.27 474	0.21 450	0.33 541	0.26 480	0.31 487	0.26 396

DeepPruner_ROB	0.79 408	0.55 534	1.14 438	0.61 418	0.46 434	0.78 368	0.54 418	1.83 458	1.00 318	1.42 518	1.27 424	1.23 463	0.77 366	1.56 406	0.89 458	0.35 553	0.28 543	0.27 470	0.26 480	0.32 498	0.34 502

DPSNet	1.91 610	0.64 563	5.95 633	0.73 540	0.59 515	2.04 606	1.61 631	3.84 657	1.96 616	1.54 551	1.39 470	2.27 613	3.32 655	4.95 595	4.79 643	0.50 610	0.31 560	0.29 498	0.26 480	0.67 617	0.54 585

zh-mn7	1.84 603	1.51 643	9.67 656	0.70 521	0.54 488	1.47 552	0.84 540	1.93 491	2.13 626	2.50 634	2.70 625	1.67 555	1.35 565	4.75 593	3.14 625	0.32 526	0.27 537	0.27 470	0.27 499	0.32 498	0.39 532

rvit_0105_5	0.61 297	0.41 477	1.19 461	0.67 487	0.37 329	0.57 240	0.56 435	1.08 232	1.28 474	0.65 234	0.68 202	0.77 293	0.67 337	0.91 229	0.51 306	0.33 533	0.32 573	0.30 510	0.27 499	0.28 448	0.28 433

pcwnet_v2	0.91 474	0.39 461	2.74 595	0.64 453	0.55 495	0.81 391	0.49 377	2.19 563	1.63 587	1.44 525	1.64 545	1.09 428	0.79 381	1.31 343	0.70 403	0.32 526	0.25 520	0.29 498	0.27 499	0.37 527	0.37 519

ARAFT	0.82 425	0.40 467	1.77 540	0.53 284	0.31 214	0.89 424	0.81 533	2.32 584	1.08 350	1.66 578	1.25 413	1.04 408	0.64 325	1.91 468	0.52 314	0.20 283	0.15 297	0.28 486	0.27 499	0.17 139	0.18 170

RAFT + AFF	1.07 517	0.47 500	1.36 499	0.68 498	0.50 459	1.20 513	1.22 605	2.58 620	1.26 462	1.33 475	1.56 525	1.19 451	1.49 586	3.89 576	1.01 492	0.22 354	0.26 527	0.30 510	0.27 499	0.29 465	0.32 484

psm_up	0.83 434	0.37 434	0.88 327	0.68 498	0.59 515	1.05 473	0.92 561	1.68 409	1.17 407	1.41 514	1.22 398	1.30 484	1.31 560	1.39 370	0.89 458	0.27 474	0.30 555	0.31 517	0.27 499	0.28 448	0.28 433

GwcNet	1.26 554	0.63 560	5.13 630	0.81 576	1.15 636	1.73 577	0.69 493	1.84 460	1.53 571	1.51 543	1.71 557	1.72 562	1.09 515	2.20 503	1.61 570	0.31 518	0.30 555	0.29 498	0.27 499	0.30 480	0.41 542

hitnet-ft	0.84 439	0.38 452	0.75 246	0.59 393	0.44 420	0.99 464	0.47 355	1.61 397	1.38 523	1.21 413	1.22 398	1.82 577	0.99 476	1.87 461	1.09 503	0.33 533	0.29 551	0.34 549	0.27 499	0.36 521	0.33 492

RYNet	1.24 552	0.52 524	1.57 524	0.73 540	0.97 619	1.74 579	0.95 570	2.09 530	1.54 573	1.44 525	1.18 383	1.94 590	1.29 556	4.57 586	1.93 593	0.27 474	0.23 498	0.35 557	0.27 499	0.57 602	0.59 602

CFNet	0.99 494	0.40 467	1.23 472	0.65 460	0.43 409	1.03 469	0.49 377	2.01 511	1.35 507	1.02 323	1.39 470	1.10 432	0.86 416	5.47 609	0.89 458	0.24 403	0.18 394	0.28 486	0.27 499	0.27 432	0.22 307

NLCA_NET_v2_RVC	0.84 439	0.46 495	1.40 504	0.69 511	0.61 525	0.95 453	0.52 398	1.68 409	1.21 427	1.39 506	1.15 375	1.42 506	0.88 431	1.78 448	0.93 473	0.26 453	0.23 498	0.27 470	0.27 499	0.30 480	0.39 532
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MSAF-DinoV2	2.45 634	1.88 659	17.19 672	0.89 605	0.52 473	1.39 540	0.97 572	2.84 640	1.77 599	1.55 554	1.65 546	3.60 647	2.28 637	5.74 613	4.64 642	0.28 492	0.17 361	0.26 456	0.28 510	0.49 583	0.54 585

ITSA-stereo	0.85 446	0.38 452	0.92 349	0.58 374	0.32 248	0.86 417	0.49 377	2.33 590	1.69 592	1.16 378	1.12 353	0.95 375	0.85 408	2.46 524	1.18 512	0.27 474	0.23 498	0.28 486	0.28 510	0.28 448	0.41 542

AIO-Stereo-zeroshot1	1.06 512	0.43 484	3.59 616	0.53 284	0.66 544	0.79 377	0.39 245	2.60 622	0.98 305	0.96 305	4.58 651	2.05 607	0.56 270	0.99 254	0.51 306	0.19 233	0.14 224	0.21 296	0.28 510	0.32 498	0.41 542

test_sample5	0.75 380	0.36 413	1.04 402	0.55 315	0.31 214	0.84 410	0.53 404	2.12 534	1.23 441	1.18 393	1.30 436	0.88 341	0.86 416	1.37 362	0.76 421	0.26 453	0.22 469	0.27 470	0.28 510	0.28 448	0.29 447

DualNet	0.75 380	0.36 413	1.04 402	0.55 315	0.31 214	0.84 410	0.53 404	2.12 534	1.23 441	1.21 413	1.40 475	0.88 341	0.86 416	1.37 362	0.76 421	0.26 453	0.22 469	0.27 470	0.28 510	0.28 448	0.29 447

ffm	0.79 408	0.36 413	1.51 513	0.56 337	0.40 372	0.76 358	0.59 455	1.08 232	2.62 638	1.19 401	1.49 498	1.07 417	0.85 408	1.57 408	0.35 154	0.21 319	0.13 140	0.31 517	0.28 510	0.20 274	0.23 328

ff1	1.88 605	0.36 413	1.51 513	0.56 337	0.40 372	0.76 358	0.59 455	1.08 232	2.62 638	1.19 401	1.49 498	1.07 417	0.85 408	9.88 678	13.82 677	0.21 319	0.13 140	0.31 517	0.28 510	0.20 274	0.23 328

mmx	1.89 608	0.36 413	1.51 513	0.56 337	0.40 372	0.76 358	0.59 455	2.32 584	1.41 537	1.19 401	1.49 498	1.07 417	0.85 408	9.88 678	13.82 677	0.25 426	0.21 450	0.31 517	0.28 510	0.32 498	0.29 447

xxx	1.89 608	0.36 413	1.51 513	0.56 337	0.40 372	0.76 358	0.59 455	2.32 584	1.41 537	1.19 401	1.49 498	1.07 417	0.85 408	9.88 678	13.82 677	0.25 426	0.21 450	0.31 517	0.28 510	0.32 498	0.29 447

StereoVision	0.67 330	0.37 434	1.02 396	0.60 401	0.41 393	0.50 170	0.41 269	1.32 329	0.96 297	0.73 251	2.48 620	0.82 313	0.57 277	1.06 281	0.50 302	0.26 453	0.28 543	0.29 498	0.28 510	0.37 527	0.22 307

fast-acv-ft	1.00 497	0.48 506	1.85 548	0.61 418	0.52 473	1.77 583	0.69 493	1.52 369	1.47 562	1.34 482	1.85 579	1.73 564	1.24 548	1.62 424	1.56 563	0.27 474	0.28 543	0.28 486	0.28 510	0.28 448	0.31 475

Wz-Net-MNSev	1.21 544	0.66 570	3.44 614	0.69 511	0.73 561	1.93 599	1.44 620	2.16 552	1.59 582	1.85 598	1.49 498	1.50 525	1.34 564	2.05 490	1.54 562	0.27 474	0.24 508	0.28 486	0.28 510	0.35 517	0.32 484

KYRaft	0.77 394	0.29 241	0.68 203	0.59 393	0.29 169	0.66 306	0.83 538	1.05 221	0.89 263	1.63 572	2.22 606	1.15 446	0.99 476	1.59 416	0.41 228	0.21 319	0.14 224	0.22 334	0.28 510	0.21 325	1.01 636

EDNetEfficientorigin	10.59 681	1.52 645	177.33 715	0.68 498	0.54 488	1.66 572	1.20 604	1.94 493	3.39 655	4.69 669	3.37 638	3.08 641	2.79 649	3.25 559	3.63 630	0.26 453	0.24 508	0.33 541	0.28 510	0.85 628	0.87 632

DMCA-RVC	0.83 434	0.46 495	2.19 573	0.68 498	0.49 454	0.84 410	0.48 365	1.44 352	1.07 347	1.56 556	1.04 316	1.29 481	0.86 416	1.49 402	0.92 470	0.27 474	0.22 469	0.35 557	0.28 510	0.32 498	0.28 433

FADNet_RVC	0.88 458	0.56 538	2.15 570	0.57 359	0.43 409	1.17 509	0.46 342	1.68 409	1.12 377	0.91 291	1.24 411	0.91 356	0.94 453	2.22 504	1.20 515	0.28 492	0.22 469	0.32 529	0.28 510	0.46 573	0.42 550

StereoDRNet	1.05 510	0.53 526	2.21 574	0.80 572	0.93 612	1.50 554	0.90 556	2.06 524	1.44 551	1.68 580	1.20 389	1.48 520	0.99 476	1.86 460	1.60 569	0.29 508	0.24 508	0.29 498	0.28 510	0.35 517	0.33 492

DLCB_ROB	0.92 477	0.43 484	0.95 367	0.71 526	0.55 495	1.11 489	0.83 538	1.61 397	1.32 500	1.67 579	1.66 547	1.70 561	0.93 450	1.96 477	1.34 540	0.26 453	0.25 520	0.27 470	0.28 510	0.28 448	0.28 433

SGM_RVC	1.88 605	0.40 467	0.90 341	0.63 438	0.30 193	2.81 637	1.26 610	2.73 632	1.81 606	4.09 660	2.85 629	3.88 651	3.19 652	8.42 663	2.44 610	0.33 533	0.31 560	0.30 510	0.28 510	0.31 487	0.31 475
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
test_sample6	0.77 394	0.36 413	1.07 414	0.56 337	0.31 214	0.82 393	0.56 435	2.12 534	1.24 445	1.21 413	1.40 475	0.90 352	0.90 437	1.45 388	0.87 454	0.28 492	0.23 498	0.28 486	0.29 529	0.28 448	0.30 465

ssnet_v2	0.92 477	0.39 461	1.22 470	0.66 473	0.39 357	1.31 526	0.96 571	2.32 584	1.45 556	1.48 540	1.17 380	1.53 531	0.91 440	1.16 313	1.71 584	0.31 518	0.27 537	0.30 510	0.29 529	0.28 448	0.29 447

SACVNet	0.89 461	0.51 518	1.08 418	0.83 583	0.58 509	0.83 401	0.78 516	1.84 460	1.17 407	1.39 506	1.33 449	1.25 468	1.01 486	2.31 514	0.92 470	0.35 553	0.26 527	0.31 517	0.29 529	0.35 517	0.48 566

FINET	1.54 577	0.67 574	7.28 642	0.76 563	0.97 619	1.42 549	1.38 617	2.80 639	3.12 650	1.23 424	1.68 551	1.04 408	1.11 521	3.35 563	1.78 589	0.43 584	0.37 599	0.32 529	0.29 529	0.43 552	0.41 542

PSMNet-RSSM	0.78 399	0.32 323	0.89 331	0.65 460	0.43 409	0.73 342	0.58 447	2.14 544	1.19 416	1.18 393	1.38 468	1.31 486	1.07 511	1.43 382	0.82 442	0.28 492	0.21 450	0.27 470	0.29 529	0.25 412	0.26 396

FAT-Stereo	1.10 523	0.43 484	1.46 507	0.74 546	0.60 519	1.13 492	0.92 561	2.06 524	1.71 595	1.75 587	2.00 594	2.02 600	1.47 583	2.02 485	1.26 527	0.44 593	0.36 594	0.34 549	0.29 529	0.36 521	0.57 596

RTSC	1.43 569	0.89 601	3.62 618	0.94 618	0.64 533	1.85 593	0.69 493	2.20 566	2.04 621	2.22 621	1.70 555	1.67 555	1.27 552	2.53 533	4.48 640	0.33 533	0.25 520	0.27 470	0.29 529	0.38 533	0.40 538

ADCP+	2.12 621	0.56 538	10.01 657	0.68 498	0.91 608	2.25 616	1.04 583	1.92 489	1.50 569	1.58 561	1.34 453	1.73 564	1.62 592	2.27 510	13.20 674	0.25 426	0.22 469	0.32 529	0.29 529	0.38 533	0.34 502

GANet	1.41 564	0.52 524	1.18 460	0.74 546	0.48 447	1.40 544	1.69 633	1.87 470	1.28 474	1.56 556	2.39 613	1.56 536	1.25 549	9.13 667	1.20 515	0.31 518	0.32 573	0.34 549	0.29 529	0.40 542	0.33 492

NaN_ROB	1.23 549	0.63 560	1.76 539	0.67 487	0.50 459	1.59 566	2.00 647	1.87 470	1.52 570	2.14 620	1.26 415	1.40 505	1.09 515	4.60 587	1.75 585	0.28 492	0.34 583	0.28 486	0.29 529	0.30 480	0.37 519

SANet	2.26 626	0.70 580	6.94 640	0.69 511	0.46 434	2.76 636	1.76 639	2.61 623	5.84 674	2.45 630	3.52 641	3.71 648	3.38 657	5.90 617	2.14 598	0.34 543	0.31 560	0.32 529	0.29 529	0.54 597	0.43 554

XPNet_ROB	1.02 502	0.56 538	1.33 492	0.75 555	0.58 509	1.11 489	1.13 593	1.77 441	1.29 486	1.88 599	1.43 485	1.63 550	1.13 528	2.04 486	1.69 580	0.40 574	0.31 560	0.33 541	0.29 529	0.37 527	0.37 519

MultiAttention	4.59 662	0.35 401	0.90 341	0.75 555	0.46 434	31.81 701	4.41 677	2.35 592	1.41 537	1.64 574	2.43 616	2.42 623	0.70 348	38.40 703	1.78 589	0.23 381	0.15 297	0.30 510	0.30 541	0.48 579	0.48 566

w-ln-seven	1.56 579	0.83 598	5.96 634	0.78 569	0.74 569	2.64 631	1.01 581	2.13 542	2.03 619	2.09 617	1.76 562	1.84 578	1.27 552	2.98 550	3.23 626	0.29 508	0.26 527	0.31 517	0.30 541	0.41 546	0.38 527

Syn2CoEx	1.23 549	0.80 592	3.07 605	0.83 583	0.68 551	1.39 540	0.87 553	2.23 569	1.57 580	1.28 454	1.58 531	1.42 506	1.57 590	3.79 574	1.48 556	0.36 560	0.32 573	0.34 549	0.30 541	0.30 480	0.41 542

DANet	1.16 532	0.64 563	1.52 517	0.88 598	0.74 569	1.52 556	0.52 398	1.68 409	1.21 427	1.81 593	1.55 519	2.02 600	1.11 521	3.30 562	2.28 605	0.34 543	0.31 560	0.40 584	0.30 541	0.46 573	0.54 585
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CVANet_RVC	1.10 523	0.49 511	1.15 440	0.65 460	0.54 488	0.93 443	1.00 578	1.69 418	1.36 516	1.42 518	1.39 470	1.24 467	1.17 534	6.22 624	0.80 439	0.35 553	0.24 508	0.35 557	0.30 541	0.44 563	0.32 484

DRN-Test	1.07 517	0.49 511	1.95 556	0.75 555	0.81 592	1.61 567	0.78 516	2.26 572	1.53 571	1.84 596	1.35 458	1.42 506	1.04 503	2.26 509	1.61 570	0.28 492	0.23 498	0.31 517	0.30 541	0.33 505	0.33 492

AANet	1.72 593	1.32 636	5.46 632	0.70 521	0.73 561	1.52 556	0.85 547	1.95 496	3.12 650	3.12 652	3.30 637	2.91 636	2.23 635	2.48 530	2.27 604	0.44 593	0.31 560	0.34 549	0.31 547	0.47 577	0.58 599

AIO-test2	0.61 297	0.30 271	0.93 353	0.65 460	0.65 538	0.79 377	0.50 385	1.33 332	1.40 533	0.65 234	1.15 375	0.53 198	0.42 144	1.18 319	0.36 172	0.25 426	0.18 394	0.26 456	0.31 547	0.20 274	0.21 276

rvit_stereo_0075_2	0.66 319	0.47 500	1.21 469	0.67 487	0.66 544	0.53 203	0.48 365	1.24 306	1.17 407	0.77 256	0.91 270	0.78 297	0.59 300	1.05 276	0.63 378	0.37 563	0.28 543	0.40 584	0.31 547	0.38 533	0.34 502

coex-ft	8.35 676	2.39 668	100.24 714	0.68 498	0.54 488	1.77 583	1.57 629	1.71 426	11.00 679	18.91 696	3.76 643	3.85 650	8.23 679	3.29 561	6.58 653	0.31 518	0.31 560	0.32 529	0.31 547	0.69 619	0.57 596

EDNetEfficient	2.40 633	1.14 622	8.59 651	0.77 565	0.73 561	1.06 476	1.53 626	1.54 375	4.06 662	4.87 671	2.81 627	2.23 610	3.53 658	3.04 552	9.65 667	0.27 474	0.24 508	0.27 470	0.31 547	0.70 620	0.67 612

G-Net	1.71 592	0.67 574	2.09 565	1.14 634	0.75 574	2.96 643	0.89 555	1.58 388	1.30 490	2.76 640	8.12 675	2.29 615	2.51 644	1.94 472	2.23 603	0.49 606	0.45 620	0.45 596	0.31 547	0.62 612	0.59 602

ADCRef	1.50 573	0.61 552	3.83 620	0.76 563	0.77 580	1.91 597	0.77 513	2.16 552	1.34 504	1.63 572	1.59 535	1.35 495	1.40 572	1.79 453	8.32 660	0.25 426	0.21 450	0.32 529	0.31 547	0.31 487	0.32 484

UCFNet_RVC	0.72 368	0.37 434	0.59 132	0.66 473	0.41 393	0.89 424	0.68 490	1.78 443	1.15 395	1.01 319	1.20 389	1.22 459	0.95 458	1.07 284	0.66 392	0.28 492	0.21 450	0.34 549	0.31 547	0.33 505	0.29 447

zh-sn7	2.00 614	1.73 654	9.50 655	0.77 565	0.73 561	1.77 583	1.32 613	2.08 527	1.66 589	1.91 601	2.48 620	1.81 576	2.25 636	5.74 613	4.07 636	0.33 533	0.33 579	0.32 529	0.32 555	0.44 563	0.46 564

YMNet	1.04 505	0.59 544	1.67 533	0.86 593	0.86 600	1.84 591	0.61 469	1.70 422	1.28 474	1.65 575	1.98 591	1.75 569	0.96 460	1.57 408	1.58 565	0.34 543	0.37 599	0.32 529	0.32 555	0.33 505	0.32 484

YMNet_1	1.04 505	0.59 544	1.67 533	0.86 593	0.86 600	1.84 591	0.61 469	1.70 422	1.28 474	1.65 575	1.98 591	1.75 569	0.96 460	1.57 408	1.58 565	0.34 543	0.37 599	0.32 529	0.32 555	0.33 505	0.32 484

rvit_0105_3	0.66 319	0.47 500	1.27 481	0.74 546	0.40 372	0.63 286	0.70 500	1.22 299	1.28 474	0.83 270	0.71 218	0.82 313	0.72 354	0.93 234	0.58 354	0.37 563	0.34 583	0.34 549	0.32 555	0.28 448	0.31 475

test_sample7	0.78 399	0.39 461	0.89 331	0.55 315	0.35 307	0.93 443	0.75 509	1.99 506	1.27 466	1.25 431	1.22 398	1.09 428	1.01 486	1.31 343	0.73 408	0.32 526	0.32 573	0.32 529	0.32 555	0.33 505	0.33 492

SDNR	1.66 586	0.55 534	2.36 581	0.56 337	0.58 509	3.79 656	0.45 336	1.78 443	1.40 533	1.38 502	2.45 618	1.13 442	0.96 460	11.03 684	1.31 532	0.67 632	0.64 646	0.43 591	0.32 555	0.71 622	0.76 625

WZ-Net	2.14 622	1.08 616	11.68 663	0.89 605	0.78 584	1.76 581	1.59 630	2.39 595	2.03 619	2.11 618	1.95 590	2.30 616	2.28 637	5.94 620	3.86 635	0.35 553	0.27 537	0.29 498	0.32 555	0.52 589	0.50 575

PSM-AAD	0.80 414	0.29 241	0.58 126	0.58 374	0.29 169	0.76 358	1.19 602	1.08 232	0.94 288	1.65 575	1.58 531	0.81 307	2.12 630	1.67 430	0.44 250	0.19 233	0.14 224	0.38 574	0.32 555	0.22 347	0.68 616

FADNet-RVC-Resample	0.91 474	0.51 518	2.92 600	0.64 453	0.46 434	1.07 478	0.60 463	1.76 439	1.24 445	1.10 346	0.98 292	1.06 414	0.98 473	2.17 501	0.95 480	0.24 403	0.22 469	0.30 510	0.32 555	0.36 521	0.40 538

FADNet-RVC	0.96 487	0.72 585	2.96 601	0.64 453	0.49 454	0.90 428	0.59 455	1.85 467	1.27 466	0.92 294	0.97 287	1.36 496	0.90 437	2.36 517	1.31 532	0.30 515	0.29 551	0.32 529	0.32 555	0.42 550	0.37 519

S-Stereo	1.17 534	0.48 506	2.25 578	0.83 583	0.81 592	1.22 515	1.17 600	2.12 534	2.08 622	1.47 535	2.13 601	1.55 534	1.16 530	2.09 493	1.46 553	0.42 583	0.40 610	0.35 557	0.32 555	0.45 566	0.73 621

stereogan	1.22 545	0.45 492	2.03 562	0.87 596	0.85 598	2.52 624	0.72 504	1.98 502	1.78 603	1.92 603	1.94 588	2.31 617	1.42 577	2.10 494	1.14 508	0.38 565	0.36 594	0.39 578	0.32 555	0.52 589	0.49 571

ADCL	1.82 600	0.70 580	4.57 627	0.70 521	0.63 532	2.56 625	1.77 640	2.08 527	1.77 599	1.95 609	1.89 583	2.04 605	1.88 616	2.36 517	9.55 666	0.27 474	0.25 520	0.35 557	0.32 555	0.39 538	0.39 532

PS-NSSS	1.02 502	0.62 559	1.17 455	0.61 418	0.58 509	0.91 431	0.79 525	2.02 512	1.19 416	1.17 382	1.68 551	1.00 395	0.85 408	4.43 583	0.86 449	0.38 565	0.31 560	0.52 611	0.32 555	0.52 589	0.45 559

FlowAnything_test	0.41 134	0.27 194	0.67 197	0.60 401	0.33 268	0.62 275	0.35 186	0.64 39	0.48 104	0.46 141	0.36 48	0.45 147	0.37 115	0.54 79	0.52 314	0.25 426	0.19 415	0.28 486	0.33 569	0.22 347	0.22 307

Wz-Net-SNSev	1.68 589	1.45 638	8.71 652	0.71 526	0.67 550	1.35 535	1.51 623	2.15 550	1.47 562	1.51 543	1.68 551	2.27 613	1.38 569	4.23 578	2.36 609	0.32 526	0.29 551	0.31 517	0.33 569	0.43 552	0.39 532

psmorigin	1.69 591	0.74 590	13.13 664	0.70 521	0.60 519	1.16 502	0.79 525	1.69 418	1.25 453	2.07 616	1.77 565	2.23 610	1.51 587	2.14 498	1.45 551	0.39 572	0.41 611	0.34 549	0.33 569	0.45 566	0.63 609

AF-Net	1.23 549	0.56 538	2.31 579	0.88 598	0.93 612	1.41 546	0.73 507	2.27 580	1.71 595	1.76 590	2.42 615	2.00 596	1.70 601	1.98 478	1.62 572	0.50 610	0.29 551	0.49 606	0.33 569	0.40 542	0.34 502

MDST_ROB	1.88 605	0.40 467	1.71 536	0.93 615	0.60 519	4.27 663	1.23 607	3.99 659	1.44 551	4.61 668	2.63 624	1.44 512	1.03 497	9.78 675	1.62 572	0.33 533	0.26 527	0.37 570	0.33 569	0.31 487	0.34 502

CBMV	1.04 505	0.48 506	0.88 327	0.56 337	0.36 317	1.52 556	1.55 627	1.87 470	1.59 582	2.11 618	1.67 549	1.46 517	1.35 565	1.92 469	1.31 532	0.35 553	0.35 590	0.39 578	0.33 569	0.34 513	0.34 502
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GASNet	1.13 527	1.10 620	3.29 611	1.00 624	0.68 551	0.82 393	0.67 487	1.85 467	1.38 523	1.39 506	1.25 413	1.25 468	1.20 544	2.72 542	1.62 572	0.46 598	0.26 527	0.36 567	0.34 575	0.55 599	0.33 492

FADNet	0.98 491	0.64 563	2.57 589	0.66 473	0.55 495	0.95 453	0.57 441	1.91 483	1.38 523	0.94 300	1.02 303	1.36 496	1.00 483	2.69 540	0.97 485	0.34 543	0.34 583	0.31 517	0.34 575	0.61 611	0.42 550

ETE_ROB	1.01 501	0.69 578	1.49 511	0.72 532	0.50 459	1.15 499	1.12 591	1.91 483	1.24 445	1.94 607	1.50 505	1.73 564	1.06 509	1.78 448	1.33 539	0.33 533	0.26 527	0.38 574	0.34 575	0.40 542	0.44 557

SGM-Forest	1.29 557	0.40 467	0.74 241	0.54 299	0.37 329	1.55 561	1.26 610	1.82 456	1.39 531	2.22 621	1.81 573	1.64 551	1.02 495	7.65 654	1.20 515	0.39 572	0.37 599	0.39 578	0.34 575	0.37 527	0.34 502
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
TCMNet	1.07 517	0.66 570	2.49 585	0.92 609	1.32 645	1.14 495	0.67 487	1.91 483	1.29 486	1.20 406	1.57 529	1.29 481	0.96 460	2.23 505	1.59 568	0.32 526	0.31 560	0.38 574	0.35 579	0.43 552	0.40 538

RTS	2.76 638	1.55 647	15.40 667	1.13 631	1.42 647	3.75 654	2.21 656	2.45 602	2.72 644	2.91 645	2.85 629	2.58 628	1.62 592	6.28 628	5.80 650	0.41 578	0.30 555	0.35 557	0.35 579	0.52 589	0.54 585

RTSA	2.76 638	1.55 647	15.40 667	1.13 631	1.42 647	3.75 654	2.21 656	2.45 602	2.72 644	2.91 645	2.85 629	2.58 628	1.62 592	6.28 628	5.80 650	0.41 578	0.30 555	0.35 557	0.35 579	0.52 589	0.54 585

APVNet	1.11 525	0.59 544	1.95 556	0.87 596	0.77 580	1.90 596	0.82 537	2.03 516	1.15 395	1.14 372	1.43 485	1.55 534	1.12 527	3.03 551	1.62 572	0.32 526	0.34 583	0.42 590	0.36 582	0.36 521	0.41 542

MaskLacGwcNet_RVC	1.17 534	1.06 613	1.28 484	0.88 598	0.69 554	1.92 598	0.92 561	1.71 426	1.14 389	1.17 382	1.26 415	1.49 522	0.80 389	2.04 486	0.86 449	2.02 657	0.34 583	0.79 636	0.36 582	1.38 648	1.33 648

edge stereo	1.15 531	0.54 530	1.50 512	0.73 540	0.66 544	1.18 511	0.84 540	2.13 542	1.41 537	1.73 584	1.84 576	2.53 626	1.46 581	2.46 524	1.35 542	0.43 584	0.41 611	0.54 616	0.36 582	0.43 552	0.50 575

SGM-ForestM	7.81 675	0.48 506	11.02 661	0.74 546	0.40 372	16.83 684	12.72 687	7.91 681	8.13 677	11.53 687	10.25 679	22.44 698	14.01 687	17.02 688	20.52 688	0.38 565	0.39 609	0.37 570	0.36 582	0.37 527	0.38 527

Wz-Net-TNSev	2.10 619	2.71 677	9.30 653	0.72 532	0.65 538	2.41 623	1.81 645	2.45 602	1.77 599	1.62 570	1.56 525	2.56 627	2.01 620	5.30 601	4.46 639	0.41 578	0.38 604	0.33 541	0.37 586	0.54 597	0.64 610

RP	1.17 534	0.54 530	1.48 510	0.93 615	1.05 626	1.14 495	0.85 547	1.99 506	1.70 593	1.72 583	2.07 598	1.91 582	1.93 618	2.00 482	1.37 544	0.55 619	0.37 599	0.48 604	0.37 586	0.46 573	0.46 564

LALA_ROB	1.06 512	0.66 570	1.37 502	0.70 521	0.53 481	1.61 567	1.25 609	1.81 454	1.48 566	1.82 595	1.40 475	1.93 586	1.03 497	1.68 432	1.69 580	0.38 565	0.28 543	0.43 591	0.37 586	0.43 552	0.38 527

ISRNet	0.83 434	0.35 401	1.31 488	0.84 587	0.65 538	0.60 264	0.41 269	1.28 320	1.15 395	1.61 566	1.55 519	1.34 493	0.77 366	1.33 352	0.98 486	0.40 574	0.34 583	0.43 591	0.38 589	0.34 513	0.49 571

FBW_ROB	1.78 596	0.66 570	1.90 551	0.72 532	0.66 544	1.79 588	1.07 587	2.79 637	1.77 599	1.84 596	1.79 567	1.98 594	1.37 568	12.42 686	2.22 601	0.36 560	0.38 604	0.57 624	0.39 590	0.46 573	0.51 579

PSMNet_ROB	0.95 483	0.57 543	1.45 506	0.75 555	0.64 533	1.28 524	1.12 591	1.84 460	1.15 395	1.16 378	1.29 435	1.44 512	0.89 434	1.74 441	1.70 582	0.33 533	0.25 520	0.37 570	0.39 590	0.36 521	0.32 484

STTStereo	0.82 425	0.53 526	1.53 520	0.68 498	0.56 501	0.88 422	0.56 435	1.57 386	1.14 389	1.39 506	1.10 340	1.26 474	0.84 403	1.49 402	0.90 462	0.29 508	0.28 543	0.33 541	0.40 592	0.33 505	0.37 519

SHD	1.42 566	0.81 595	2.79 597	0.98 622	0.92 609	1.97 600	0.68 490	2.43 600	2.55 635	2.54 635	1.72 558	2.01 599	1.62 592	2.14 498	2.70 615	0.40 574	0.33 579	0.39 578	0.40 592	0.48 579	0.54 585

XQC	1.51 574	0.98 610	3.20 607	0.92 609	0.76 579	2.01 604	1.17 600	2.53 617	1.99 617	2.01 613	1.54 516	2.00 596	1.54 588	3.16 555	3.46 629	0.49 606	0.31 560	0.45 596	0.40 592	0.71 622	0.62 607

MeshStereo	2.36 630	0.60 547	1.05 407	0.63 438	0.51 468	2.58 626	0.99 576	3.46 651	2.21 629	7.38 682	5.06 658	7.50 669	3.10 651	7.02 645	2.54 612	0.44 593	0.44 618	0.45 596	0.40 592	0.43 552	0.45 559
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
rvit_105_1	0.76 388	0.54 530	1.27 481	0.80 572	0.49 454	0.74 346	0.86 549	1.39 343	1.23 441	1.00 314	0.80 246	0.93 365	0.78 373	1.29 340	0.78 427	0.43 584	0.36 594	0.36 567	0.42 596	0.30 480	0.36 515

AnyNet_C01	2.38 631	2.21 666	10.17 658	0.99 623	0.79 586	3.12 644	2.37 663	2.69 631	1.89 610	2.58 637	2.44 617	2.70 632	1.86 615	3.65 567	7.12 656	0.41 578	0.41 611	0.40 584	0.42 596	0.68 618	0.79 627

AnyNet_C32	2.14 622	1.45 638	7.38 643	0.95 620	1.12 630	2.23 614	2.34 662	2.10 532	1.54 573	2.44 629	1.79 567	2.04 605	1.66 598	2.69 540	10.48 670	0.38 565	0.35 590	0.35 557	0.42 596	0.50 585	0.60 605

CSAN	1.61 583	0.67 574	3.24 610	0.74 546	0.52 473	1.77 583	1.74 638	1.98 502	1.94 614	2.47 633	2.33 611	1.93 586	2.04 623	6.45 635	1.95 594	0.43 584	0.36 594	0.41 589	0.42 596	0.43 552	0.44 557

DStereoO	1.82 600	1.21 627	2.98 602	1.42 645	0.88 607	1.54 560	4.03 675	1.90 481	2.15 627	1.56 556	1.82 574	1.75 569	4.06 665	1.76 444	2.15 599	2.39 662	0.52 635	0.97 643	0.43 600	2.24 653	0.68 616

ADCPNet	1.97 613	0.78 591	9.38 654	0.74 546	0.61 525	2.73 635	1.36 616	2.11 533	1.66 589	1.92 603	1.70 555	2.45 624	2.07 624	2.50 531	6.84 655	0.38 565	0.38 604	0.38 574	0.43 600	0.47 577	0.50 575

WCMA_ROB	2.05 615	0.55 534	1.77 540	0.74 546	0.61 525	2.24 615	1.56 628	2.17 560	1.79 604	4.16 664	6.36 663	5.66 664	4.66 668	3.19 556	2.77 616	0.55 619	0.45 620	0.40 584	0.43 600	0.48 579	0.50 575

ADCMid	2.11 620	0.90 602	8.39 650	0.75 555	0.69 554	1.98 601	1.14 596	2.18 561	1.67 591	2.85 642	1.85 579	2.35 619	2.02 622	2.35 516	10.58 671	0.34 543	0.32 573	0.39 578	0.44 603	0.51 588	0.53 584

NCCL2	1.06 512	0.64 563	1.35 494	0.78 569	0.58 509	1.32 527	1.69 633	1.89 477	1.38 523	1.52 545	1.20 389	1.91 582	1.17 534	1.79 453	1.50 557	0.35 553	0.31 560	0.45 596	0.44 603	0.41 546	0.45 559

CBMV_ROB	0.99 494	0.46 495	0.68 203	0.53 284	0.39 357	1.40 544	0.48 365	2.09 530	1.30 490	1.53 548	2.29 609	1.36 496	1.23 545	2.46 524	1.04 499	0.44 593	0.42 616	0.47 602	0.44 603	0.41 546	0.39 532

ADCS	2.35 629	1.26 631	6.54 637	0.85 590	0.77 580	2.18 613	1.79 641	2.47 607	2.20 628	2.80 641	2.14 603	2.38 620	2.09 625	2.81 545	13.83 680	0.43 584	0.41 611	0.40 584	0.45 606	0.59 605	0.67 612

NOSS_ROB	1.29 557	0.49 511	0.68 203	0.60 401	0.40 372	1.09 487	0.77 513	1.94 493	1.44 551	1.04 329	1.46 491	1.10 432	0.81 393	10.57 683	0.78 427	0.46 598	0.43 617	0.48 604	0.45 606	0.45 566	0.43 554

Nwc_Net	1.19 540	0.53 526	2.34 580	0.92 609	0.81 592	1.49 553	0.70 500	2.28 582	1.32 500	1.41 514	2.27 607	2.03 603	1.76 608	2.05 490	1.46 553	0.43 584	0.30 555	0.43 591	0.46 608	0.39 538	0.40 538

CC-Net-ROB	1.53 576	1.31 635	1.68 535	0.92 609	0.80 588	1.75 580	0.99 576	2.04 519	1.27 466	1.12 355	1.62 538	1.20 453	0.98 473	7.82 656	0.92 470	1.15 652	0.41 611	2.20 660	0.46 608	1.37 647	0.56 593

SAMSARA	1.80 598	0.90 602	3.37 612	1.28 640	1.13 632	3.71 652	2.33 661	2.53 617	1.93 613	3.17 654	1.73 559	2.99 637	1.68 600	3.53 566	2.46 611	0.47 602	0.54 638	0.43 591	0.47 610	0.59 605	0.64 610

PDISCO_ROB	1.41 564	0.73 588	2.04 563	1.40 641	1.46 649	2.83 638	1.07 587	2.64 624	2.11 624	1.41 514	1.50 505	1.73 564	0.99 476	2.83 547	1.46 553	1.03 645	0.27 537	0.54 616	0.47 610	0.77 624	0.84 631

HBP-ISP	1.00 497	0.60 547	0.85 310	0.64 453	0.48 447	1.63 570	0.77 513	2.24 571	1.30 490	1.33 475	1.53 515	0.87 335	0.99 476	3.26 560	0.76 421	0.46 598	0.44 618	0.54 616	0.48 612	0.48 579	0.42 550

RGC	1.22 545	0.82 596	1.71 536	0.95 620	0.98 621	1.53 559	0.80 528	2.18 561	1.35 507	1.69 581	1.94 588	2.03 603	1.66 598	2.36 517	1.50 557	0.46 598	0.36 594	0.59 627	0.48 612	0.49 583	0.49 571

DeepPrunerF	1.68 589	0.82 596	6.82 638	0.94 618	1.20 641	0.91 431	0.97 572	2.50 613	5.19 671	1.22 421	1.30 436	1.18 449	1.29 556	4.96 596	1.75 585	0.43 584	0.35 590	0.52 611	0.48 612	0.43 552	0.42 550

FSD					0.52 473	0.54 220	0.58 447	0.71 65	0.54 129	0.54 196	0.53 141	0.60 235	0.52 245	0.58 93	0.56 344	0.51 612	0.48 627	0.50 607	0.49 615	0.50 585

PVD	1.82 600	0.91 605	3.02 604	1.03 625	0.94 615	2.61 629	1.14 596	2.78 636	3.40 656	3.08 651	2.75 626	2.39 622	2.49 643	2.81 545	3.66 631	0.48 604	0.49 633	0.59 627	0.49 615	0.60 608	0.81 629

FC-DCNN v2	2.96 648	0.61 552	1.13 433	0.75 555	0.57 506	2.90 641	1.06 586	3.59 655	2.66 642	7.05 679	7.66 671	10.26 682	7.17 677	6.27 627	4.49 641	0.54 615	0.48 627	0.51 609	0.50 617	0.53 594	0.52 581

PA-Net	1.14 529	0.63 560	2.12 568	0.67 487	0.75 574	1.19 512	0.91 559	1.91 483	1.46 561	1.18 393	1.23 406	1.33 492	1.17 534	4.31 581	1.41 547	0.29 508	0.46 624	0.33 541	0.50 617	0.33 505	0.57 596
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FC-DCNN	2.88 647	0.61 552	1.15 440	0.75 555	0.57 506	2.85 640	1.05 584	3.44 650	2.64 641	6.93 678	7.63 669	9.86 679	7.02 676	5.76 615	4.31 638	0.54 615	0.48 627	0.51 609	0.50 617	0.53 594	0.52 581

DGSMNet	1.24 552	0.84 599	3.20 607	0.91 608	0.92 609	1.39 540	1.34 614	2.46 606	1.44 551	1.34 482	1.66 547	1.50 525	1.03 497	1.85 457	1.30 531	0.48 604	0.48 627	0.55 620	0.51 620	0.78 625	0.79 627

FCDSN-DC	2.47 635	0.65 569	1.00 390	0.85 590	0.75 574	2.26 617	0.97 572	2.31 583	1.83 607	5.52 677	7.65 670	7.72 672	7.70 678	4.43 583	2.64 613	0.52 613	0.48 627	0.52 611	0.52 621	0.57 602	0.59 602
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
GANetREF_RVC	1.11 525	0.90 602	1.56 522	0.88 598	0.53 481	1.41 546	1.35 615	1.91 483	1.54 573	1.28 454	1.32 443	1.46 517	1.23 545	2.04 486	1.00 491	0.57 621	0.45 620	0.67 632	0.52 621	0.91 632	0.62 607
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
ELAS_RVC	2.87 646	0.80 592	3.22 609	1.16 636	1.12 630	2.92 642	5.33 678	2.98 643	4.18 664	5.04 672	4.82 655	4.71 656	8.23 679	4.25 580	4.79 643	0.67 632	0.57 642	0.57 624	0.53 623	0.66 616	0.74 622
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
BEATNet-Init1	27.39 697	21.01 694	73.65 713	1.07 627	0.80 588	56.07 704	22.82 692	33.14 705	31.71 702	51.78 715	52.93 712	65.63 712	48.54 712	48.75 714	36.36 704	0.52 613	0.47 625	0.54 616	0.54 624	0.64 613	0.72 620

ELAS	2.67 637	0.80 592	2.13 569	1.13 631	1.15 636	6.25 671	2.56 667	3.50 652	3.68 659	5.36 675	4.92 657	3.79 649	5.56 670	3.65 567	5.22 647	0.66 631	0.57 642	0.56 622	0.54 624	0.65 615	0.75 624
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SQANet	1.38 561	0.95 608	1.37 502	1.89 653	1.47 650	1.44 550	0.81 533	1.89 477	1.13 383	1.34 482	1.26 415	1.28 480	1.02 495	1.64 426	0.91 466	2.55 664	0.35 590	1.47 654	0.56 626	2.48 657	1.74 654

ccnet	1.19 540	0.71 582	1.36 499	0.81 576	0.75 574	1.72 574	1.13 593	1.98 502	1.31 497	1.52 545	1.84 576	1.75 569	1.36 567	2.01 483	2.04 595	0.57 621	0.54 638	0.57 624	0.56 626	0.60 608	0.60 605

LSM	6.55 670	1.26 631	15.64 670	1.79 651	68.74 708	1.67 573	2.08 653	2.26 572	2.59 636	3.13 653	3.08 635	1.90 580	1.81 611	2.89 548	2.16 600	0.43 584	0.59 645	0.50 607	0.58 628	0.64 613	17.24 697

MSMD_ROB	2.08 617	0.61 552	1.15 440	0.71 526	0.62 529	4.00 658	0.93 565	1.94 493	1.79 604	4.71 670	4.60 652	8.14 674	3.87 663	3.75 573	1.65 578	0.54 615	0.48 627	0.55 620	0.58 628	0.53 594	0.52 581

NCC-stereo	1.20 542	0.60 547	1.84 546	0.88 598	0.95 616	1.32 527	0.94 567	2.14 544	1.36 516	1.43 522	1.79 567	1.93 586	2.13 631	2.54 534	1.41 547	0.49 606	0.38 604	0.45 596	0.59 630	0.43 552	0.45 559

Abc-Net	1.20 542	0.60 547	1.84 546	0.88 598	0.95 616	1.32 527	0.94 567	2.14 544	1.36 516	1.43 522	1.79 567	1.93 586	2.13 631	2.54 534	1.41 547	0.49 606	0.38 604	0.45 596	0.59 630	0.43 552	0.45 559
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MFN_U_SF_RVC	1.62 585	0.96 609	4.36 626	0.92 609	0.69 554	2.62 630	1.10 589	2.50 613	1.74 598	1.99 612	1.86 581	2.45 624	1.78 610	3.08 553	2.84 618	0.54 615	0.50 634	0.56 622	0.60 632	0.60 608	0.67 612

PSMNet-RUCA	1.07 517	1.06 613	1.64 530	1.23 638	1.10 629	1.39 540	0.65 481	1.91 483	1.43 548	0.95 302	1.52 513	0.99 389	0.83 400	1.28 339	1.01 492	0.71 635	0.34 583	0.99 646	0.61 633	1.01 636	0.67 612

otaku	1.67 587	1.18 624	1.56 522	2.27 656	1.59 651	1.98 601	1.23 607	2.23 569	1.37 521	1.48 540	1.63 544	1.73 564	1.23 545	1.85 457	1.09 503	2.96 667	0.58 644	1.74 655	0.61 633	2.94 664	2.15 659

Ntro	1.72 593	1.21 627	1.62 527	2.54 663	1.86 654	2.09 610	1.14 596	2.08 527	1.38 523	1.23 424	1.62 538	1.62 546	1.33 563	2.04 486	1.21 519	3.09 668	0.56 641	1.82 657	0.65 635	2.97 667	2.25 661

MADNet+	2.80 641	3.38 681	11.57 662	1.50 648	1.21 643	3.18 646	2.00 647	3.52 653	2.61 637	1.81 593	2.09 599	2.83 633	2.18 633	7.55 652	5.44 649	0.84 637	0.83 654	0.71 635	0.66 636	1.05 640	1.08 640

DualNet (step1)	0.89 461	0.51 518	1.35 494	0.58 374	0.40 372	1.07 478	0.80 528	1.99 506	1.27 466	1.25 431	1.22 398	1.09 428	1.01 486	1.31 343	0.73 408	0.59 624	0.32 573	0.62 629	0.67 637	0.45 566	0.48 566

test_sample9	1.96 611	0.51 518	1.35 494	0.58 374	0.40 372	1.07 478	0.80 528	1.99 506	1.27 466	1.25 431	1.22 398	1.09 428	1.01 486	2.46 524	8.57 661	0.59 624	12.85 698	0.62 629	0.67 637	0.45 566	0.48 566

test_sample8	2.29 627	0.51 518	1.35 494	0.58 374	0.40 372	1.07 478	0.80 528	2.03 516	1.22 436	2.28 624	1.33 449	4.98 662	2.51 644	2.46 524	8.57 661	0.59 624	12.85 698	0.62 629	0.67 637	0.45 566	0.48 566

MSC_U_SF_DS_RVC	2.22 625	1.29 634	4.14 623	1.10 630	0.78 584	5.00 666	2.38 665	2.47 607	2.67 643	1.94 607	2.28 608	2.66 631	1.70 601	9.10 666	2.29 607	0.68 634	0.52 635	0.68 633	0.71 640	1.17 643	0.81 629

UDG	1.47 570	2.69 675	1.13 433	1.45 646	1.65 652	1.34 534	0.79 525	1.75 437	1.27 466	1.29 458	1.74 560	1.99 595	1.39 571	1.66 429	1.51 559	0.91 641	0.55 640	2.30 662	0.76 641	1.99 650	1.20 644

MFN_U_SF_DS_RVC	1.80 598	1.11 621	4.33 625	0.84 587	0.77 580	3.70 651	2.41 666	2.04 519	1.85 608	1.75 587	1.90 585	1.92 585	1.25 549	7.33 649	1.45 551	0.47 602	0.47 625	0.53 615	0.77 642	0.50 585	0.55 591

PASM	1.48 572	1.08 616	3.96 621	0.93 615	0.93 612	1.17 509	1.19 602	1.77 441	1.65 588	1.90 600	1.52 513	1.75 569	1.42 577	4.54 585	1.52 561	0.64 629	0.68 651	0.69 634	0.79 643	0.70 620	0.74 622

CREStereo++_RVC	0.49 205	0.22 47	0.46 45	0.48 178	0.38 345	0.45 104	0.25 65	0.77 101	1.30 490	0.82 268	1.23 406	0.47 162	0.37 115	0.55 82	0.44 250	0.16 94	0.11 22	0.16 86	0.80 644	0.18 184	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
MFMNet_re	1.47 570	1.20 626	2.50 586	1.46 647	1.08 628	1.58 565	1.51 623	1.96 500	1.87 609	2.31 625	2.20 604	1.51 528	1.88 616	1.57 408	1.34 540	0.94 642	0.83 654	0.84 639	0.80 644	1.00 635	1.06 639

ACVNet_2	2.86 645	1.47 640	8.28 648	2.68 664	2.26 662	2.70 632	1.84 646	3.41 649	3.04 649	2.27 623	3.42 640	4.58 654	2.10 626	5.91 618	1.62 572	2.58 665	0.67 649	2.22 661	0.85 646	2.79 661	2.47 664

GCST	1.13 527	1.50 642	1.17 455	1.74 650	1.17 639	1.29 525	0.30 117	1.55 378	1.21 427	1.31 466	0.97 287	0.99 389	0.48 197	2.38 521	0.54 333	1.24 653	0.70 652	1.31 653	0.86 647	1.03 638	0.92 634

JetBlue	4.18 657	2.45 672	10.42 659	1.40 641	2.89 674	10.68 677	10.68 681	3.91 658	2.52 633	2.74 639	3.39 639	4.50 653	4.27 666	7.97 658	7.67 659	0.89 638	0.97 666	0.89 640	0.92 648	2.26 654	2.21 660

DDUNet	1.56 579	2.70 676	1.35 494	1.79 651	1.88 655	1.82 589	0.91 559	1.84 460	1.20 420	1.40 512	1.79 567	1.62 546	1.17 534	1.59 416	1.22 520	1.11 649	0.76 653	2.38 665	0.94 649	2.12 651	1.53 652

SPS-STEREO	1.78 596	1.09 618	1.52 517	1.22 637	1.14 634	1.87 595	1.11 590	2.27 580	1.70 593	3.17 654	2.39 613	2.84 634	1.93 618	4.41 582	2.93 620	1.04 647	0.99 667	0.97 643	0.94 649	1.03 638	1.05 638
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
light-stereo	14.46 687	1.65 650	20.58 681	19.82 691	25.36 695	19.10 686	0.90 556	9.64 685	6.02 675	19.83 697	46.75 711	67.67 713	2.22 634	32.02 701	2.68 614	1.65 655	3.82 686	0.79 636	0.95 651	3.54 675	4.12 683

anonymity	1.14 529	0.98 610	1.24 475	1.09 629	1.13 632	1.08 482	0.90 556	2.02 512	1.23 441	1.32 469	1.27 424	1.27 479	1.09 515	1.16 313	1.03 498	1.02 644	1.01 668	0.97 643	0.97 652	0.98 634	1.01 636

AnonymousM	0.63 309	1.14 622	0.43 35	0.46 138	0.32 248	0.43 93	0.46 342	1.27 316	0.78 221	1.00 314	0.66 195	0.68 265	0.45 172	0.61 106	0.46 268	0.21 319	0.16 334	1.84 658	0.98 653	0.15 67	0.15 62

SGM+DAISY	5.38 663	1.28 633	8.24 647	1.27 639	1.16 638	10.62 676	16.01 688	2.93 642	2.53 634	8.64 685	13.03 682	8.26 675	13.38 684	6.34 633	7.59 658	1.07 648	1.05 670	1.00 647	0.98 653	1.02 637	1.12 642

Consistency-Raft	1.27 556	1.01 612	2.17 571	1.04 626	1.20 641	0.96 459	1.00 578	1.84 460	1.95 615	1.38 502	2.11 600	1.44 512	1.03 497	1.18 319	1.40 546	0.73 636	0.83 654	0.89 640	0.99 655	1.33 645	0.95 635

RainbowNet	2.06 616	1.86 656	1.97 558	2.86 666	2.25 661	2.03 605	1.79 641	2.77 634	1.92 612	1.54 551	1.84 576	1.95 591	1.73 605	2.23 505	1.38 545	3.40 674	0.86 659	2.39 667	1.00 656	2.94 664	2.42 663

PWCK	3.24 653	2.37 667	10.86 660	2.14 655	1.14 634	3.71 652	4.19 676	3.02 645	3.55 658	3.05 650	3.63 642	3.09 642	2.35 642	8.16 661	3.41 628	2.17 660	0.96 665	1.77 656	1.01 657	2.84 662	1.40 649

ACVNet-4b	3.05 650	1.42 637	18.09 678	2.85 665	2.33 665	2.32 621	1.22 605	2.47 607	2.21 629	1.26 443	2.36 612	2.64 630	1.46 581	6.32 631	1.23 523	3.29 671	0.45 620	2.37 664	1.02 658	3.03 668	2.61 666

ACVNet_1	3.08 651	1.48 641	17.70 673	2.90 668	2.35 667	2.30 618	1.43 619	3.16 647	2.26 631	1.91 601	2.05 597	3.51 646	2.32 639	3.71 572	1.58 565	3.25 670	0.66 648	2.40 668	1.06 659	3.07 669	2.59 665

MonStereo1	3.22 652	1.70 653	2.23 577	2.51 662	2.33 665	5.55 669	1.61 631	3.55 654	4.67 669	3.29 656	8.09 674	4.79 657	3.75 660	6.30 630	2.79 617	2.52 663	0.64 646	1.91 659	1.07 660	2.53 658	2.62 667

Dean	3.77 656	1.65 650	17.87 674	3.01 670	2.54 669	3.15 645	2.10 654	4.80 669	4.42 665	2.89 644	6.03 661	5.45 663	2.55 647	3.40 564	2.13 597	3.22 669	0.89 661	2.51 671	1.07 660	3.07 669	2.65 670

WAO-7	2.78 640	1.54 646	2.18 572	1.41 644	1.19 640	3.92 657	2.01 650	4.19 662	3.89 661	2.98 647	5.47 659	4.18 652	3.28 654	8.24 662	4.27 637	1.13 651	1.01 668	1.18 651	1.13 662	1.19 644	1.13 643

NVStereoNet_ROB	2.17 624	1.18 624	3.51 615	1.14 634	1.26 644	1.57 564	1.51 623	2.19 563	2.11 624	2.04 614	4.80 654	3.17 644	2.11 629	7.97 658	2.10 596	1.12 650	0.94 664	1.10 650	1.34 663	0.95 633	1.31 645
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WAO-8	4.57 660	2.01 661	2.58 590	2.37 658	2.21 659	9.75 673	1.71 635	6.04 677	16.34 687	4.11 661	7.69 672	7.41 667	3.85 661	10.02 681	3.85 633	2.05 658	1.09 671	2.44 669	1.39 664	2.56 659	1.86 656

IMH-64-1	2.82 642	1.87 657	1.77 540	3.31 673	2.69 670	3.22 647	2.07 651	4.25 664	2.77 647	2.46 631	3.78 644	3.05 639	2.34 640	4.67 589	3.00 622	3.84 679	0.84 657	2.75 674	1.39 664	3.34 672	2.93 672

IMH-64	2.82 642	1.87 657	1.77 540	3.31 673	2.69 670	3.22 647	2.07 651	4.25 664	2.77 647	2.46 631	3.78 644	3.05 639	2.34 640	4.67 589	3.00 622	3.84 679	0.84 657	2.75 674	1.39 664	3.34 672	2.93 672

Venus	4.57 660	2.01 661	2.58 590	2.37 658	2.21 659	9.75 673	1.71 635	6.04 677	16.34 687	4.11 661	7.69 672	7.41 667	3.85 661	10.02 681	3.85 633	2.05 658	1.09 671	2.44 669	1.39 664	2.56 659	1.86 656

IMH	3.35 654	1.95 660	1.86 549	3.30 672	2.72 672	4.03 660	2.00 647	4.58 668	3.83 660	2.87 643	6.99 666	4.69 655	3.21 653	6.77 641	2.97 621	3.91 682	0.89 661	2.78 676	1.40 668	3.36 674	2.93 672

WAO-6	2.98 649	1.67 652	1.88 550	2.38 660	2.30 664	3.53 650	2.37 663	4.38 666	4.64 668	2.42 627	4.50 648	4.85 658	2.99 650	5.22 599	5.37 648	1.77 656	1.16 674	2.31 663	1.47 669	2.42 656	1.99 658

LVE	3.40 655	1.80 655	2.21 574	2.90 668	2.44 668	3.27 649	2.25 658	4.80 669	5.06 670	2.43 628	6.79 664	5.99 665	2.64 648	9.20 668	2.28 605	3.30 672	1.11 673	2.38 665	1.48 670	2.95 666	2.62 667

TorneroNet-64	5.41 664	2.10 664	2.43 582	3.49 676	2.83 673	9.90 675	2.13 655	8.87 683	16.79 692	5.39 676	9.18 677	10.68 684	3.92 664	9.55 672	5.11 646	3.36 673	0.86 659	2.88 677	1.62 671	3.76 677	3.37 676

TorneroNet	10.72 682	2.09 663	2.76 596	3.48 675	3.03 675	44.72 703	2.31 660	8.62 682	67.06 716	7.45 683	23.21 695	10.59 683	4.28 667	9.03 665	9.00 663	3.67 676	0.91 663	3.04 678	1.63 672	3.92 679	3.55 679

MANE	7.50 674	0.64 563	7.97 645	1.40 641	2.10 656	16.86 685	12.56 686	12.91 688	17.51 695	8.50 684	11.60 680	14.66 685	13.33 683	12.02 685	13.28 675	0.62 627	0.52 635	0.52 611	1.90 673	0.56 600	0.58 599

UNDER WATER-64	5.84 668	2.48 674	17.93 675	3.97 683	3.58 681	7.70 672	3.03 672	5.72 676	14.13 682	4.18 665	4.00 646	9.27 678	6.80 675	6.20 623	9.22 665	3.67 676	1.52 678	3.14 679	1.95 674	4.43 683	3.83 681

DispFullNet	2.39 632	2.89 678	3.74 619	3.09 671	2.27 663	2.04 606	0.84 540	2.19 563	1.73 597	2.54 635	1.98 591	2.23 610	5.83 671	3.44 565	1.84 591	1.03 645	0.33 579	2.65 673	1.97 675	2.87 663	2.34 662

KSHMR	8.76 678	2.14 665	3.59 616	3.60 679	3.13 676	4.15 661	2.67 668	5.61 675	58.90 715	3.04 649	55.71 713	4.94 659	2.54 646	4.61 588	3.05 624	3.49 675	1.57 679	3.14 679	1.98 676	3.84 678	3.49 677

UNDER WATER	5.68 666	2.46 673	15.52 669	3.98 684	3.53 680	5.15 667	2.74 669	5.58 674	16.41 690	4.00 659	4.56 649	9.12 677	6.43 674	6.22 624	9.11 664	3.85 681	1.35 675	3.18 681	1.98 676	4.51 684	3.84 682

DStereoRT	1.52 575	0.36 413	3.37 612	0.69 511	0.54 488	2.05 609	0.59 455	1.85 467	1.21 427	1.38 502	1.46 491	0.84 330	1.27 552	6.33 632	1.07 501	0.24 403	0.19 415	4.29 686	2.08 678	0.25 412	0.39 532

notaker	4.29 658	2.42 670	5.06 629	3.89 682	3.29 679	4.00 658	2.25 658	4.93 671	3.47 657	4.21 666	6.79 664	7.67 671	3.37 656	9.25 670	6.47 652	4.09 684	1.42 676	3.35 683	2.13 679	4.11 681	3.54 678

ktn	4.56 659	2.41 669	2.54 587	3.79 681	3.25 677	4.81 665	2.91 671	5.52 673	7.36 676	4.12 663	14.55 687	7.54 670	3.70 659	7.84 657	3.35 627	4.06 683	1.86 680	3.26 682	2.22 680	3.27 671	2.86 671

JetRed	7.02 672	8.94 685	25.72 692	2.89 667	3.27 678	14.25 682	12.27 685	6.69 679	4.45 666	4.46 667	4.56 649	6.65 666	5.43 669	7.46 651	14.41 682	2.60 666	3.31 682	2.61 672	2.30 681	4.34 682	3.79 680

DStereoFS	6.12 669	2.43 671	7.51 644	2.47 661	2.16 657	16.09 683	8.18 680	4.22 663	12.08 681	3.74 658	14.16 685	7.84 673	13.66 686	7.03 647	9.84 668	0.90 639	1.49 677	1.23 652	2.79 682	1.36 646	3.31 675

MADNet++	5.41 664	3.18 679	6.43 636	4.66 686	3.95 683	6.15 670	6.75 679	4.51 667	4.51 667	5.06 673	6.27 662	4.96 660	6.14 672	9.39 671	11.70 672	4.71 685	4.19 687	3.97 685	3.33 683	4.08 680	4.25 684

TCMNet-wrong-test	10.42 680	11.55 687	15.31 666	20.99 694	18.49 688	13.94 681	10.69 682	16.07 690	4.14 663	5.27 674	5.64 660	16.22 687	12.57 681	7.57 653	10.26 669	7.44 689	2.38 681	4.30 687	3.43 684	11.37 692	10.87 689

HanzoNet	11.92 683	5.12 682	17.18 671	4.19 685	3.59 682	5.16 668	2.82 670	7.41 680	9.96 678	33.31 709	27.60 697	22.25 697	37.31 704	18.18 690	13.57 676	8.13 690	3.44 684	3.50 684	3.44 685	7.77 690	4.52 686

DStereoSA	5.78 667	1.09 618	8.20 646	2.07 654	4.09 684	4.26 662	21.23 691	4.17 661	5.59 672	1.96 610	12.40 681	1.57 538	13.59 685	7.02 645	13.02 673	0.90 639	3.63 685	0.91 642	3.68 686	1.84 649	4.43 685

U	9.23 679	0.22 47	0.65 187	0.48 178	53.11 707	61.26 712	0.24 60	0.77 101	0.55 138	0.37 78	0.30 33	0.29 42	0.34 91	0.34 4	0.27 45	0.20 283	0.12 54	60.47 711	4.24 687	0.18 184	0.14 26

Selective-IGEV-i16pa	99.10 715	136.42 715	18.03 676	1.63 649	1.03 623	188.26 717	3.57 674	184.13 718	171.49 718	89.33 717	181.04 716	121.37 717	199.53 718	226.69 718	143.13 715	134.07 717	21.81 709	32.22 706	4.64 688	2.18 652	121.36 716

PML	51.64 709	37.49 700	14.31 665	7.45 687	20.27 692	107.80 715	231.34 718	8.94 684	27.70 701	86.74 716	268.93 718	69.03 714	61.09 713	24.71 700	14.36 681	9.71 694	3.40 683	9.60 693	4.67 689	20.46 698	4.76 687

Selective-IGEV-i1pa	20.34 692	26.89 698	23.27 686	3.54 677	1.82 653	32.96 702	20.08 690	31.17 701	25.55 696	24.32 699	27.65 698	33.37 701	27.28 699	32.74 702	27.03 700	20.62 706	6.83 689	12.51 698	4.91 690	3.61 676	20.74 698

USTest	14.33 686	14.93 688	21.00 682	17.41 690	16.02 685	23.11 687	33.76 698	22.02 691	11.81 680	9.47 686	10.19 678	15.94 686	13.17 682	17.25 689	22.38 690	3.81 678	5.01 688	6.17 691	6.18 691	9.23 691	7.81 688

tt	6.61 671	0.28 217	6.10 635	3.77 680	2.17 658	11.53 678	19.61 689	13.53 689	5.81 673	3.00 648	2.82 628	4.97 661	6.33 673	3.83 575	7.23 657	9.13 691	11.32 697	5.87 690	6.22 692	6.01 686	2.63 669

DPSimNet_ROB	24.77 696	9.69 686	61.46 711	3.56 678	19.46 689	25.95 688	77.56 714	5.09 672	16.60 691	21.50 698	29.82 700	25.12 700	85.69 714	13.37 687	23.07 694	7.23 688	17.79 700	8.55 692	7.57 693	4.57 685	31.84 706

iinet-test	18.01 688	18.04 689	23.78 687	20.87 692	19.69 690	26.45 689	35.63 699	25.63 695	15.99 683	13.41 688	13.26 683	20.54 689	17.74 692	20.59 691	25.07 695	9.57 692	8.78 692	9.86 694	9.83 694	13.20 693	12.18 692

IINet	18.01 688	18.04 689	23.78 687	20.87 692	19.69 690	26.45 689	35.63 699	25.63 695	15.99 683	13.41 688	13.26 683	20.54 689	17.73 691	20.59 691	25.07 695	9.57 692	8.78 692	9.86 694	9.83 694	13.20 693	12.18 692

Anonymous_2	1.37 560	0.56 538	0.94 361	0.57 359	0.62 529	1.04 470	0.65 481	1.82 456	1.01 321	1.00 314	0.79 241	1.42 506	1.27 552	1.06 281	0.83 443	0.62 627	0.67 649	1.05 649	9.88 696	1.09 641	0.55 591

DGTPSM_ROB	13.06 684	8.27 683	22.29 684	9.53 688	18.14 686	11.53 678	31.97 696	10.82 686	16.25 685	7.14 680	19.39 693	10.12 680	16.69 689	9.85 676	22.49 691	4.77 686	8.72 690	5.37 688	10.24 697	6.15 687	11.56 690

DPSMNet_ROB	13.08 685	8.28 684	22.32 685	9.54 689	18.15 687	11.53 678	31.98 697	10.83 687	16.27 686	7.17 681	19.40 694	10.12 680	16.69 689	9.87 677	22.50 692	4.78 687	8.72 690	5.38 689	10.25 698	6.16 688	11.59 691

DPSM_ROB	19.12 690	19.13 692	25.13 690	22.15 696	20.86 693	28.06 692	37.75 702	27.18 697	16.95 693	14.25 690	15.07 688	21.66 692	18.69 694	21.83 694	26.51 698	10.15 695	9.30 695	10.45 696	10.41 699	14.00 695	12.85 695

DPSM	19.12 690	19.13 692	25.13 690	22.15 696	20.86 693	28.06 692	37.75 702	27.18 697	16.95 693	14.25 690	15.07 688	21.66 692	18.69 694	21.83 694	26.51 698	10.15 695	9.30 695	10.45 696	10.41 699	14.00 695	12.85 695

Hybrid-DGEV	38.41 698	38.43 705	50.24 704	44.83 705	41.93 701	56.45 706	76.20 708	54.48 712	33.86 704	28.46 703	30.13 701	43.49 705	37.75 709	43.77 710	53.30 709	20.31 702	18.69 702	21.02 699	20.97 701	28.20 701	25.72 699

Selective-RAFT-Error	38.47 703	38.44 706	50.38 707	44.74 702	42.01 705	56.47 707	76.24 711	54.44 708	34.02 708	28.59 707	30.30 703	43.51 706	38.10 710	43.69 706	53.24 708	20.36 703	18.72 707	21.05 704	21.02 702	28.25 704	25.87 704

RAFT-FEzeroshot	38.43 700	38.42 702	50.19 702	44.92 706	41.98 703	56.48 709	76.24 711	54.46 710	33.87 705	28.51 704	30.31 704	43.61 709	37.54 705	43.76 707	53.32 711	20.29 700	18.70 703	21.03 700	21.04 703	28.21 702	25.79 701

RAFT-FE	38.43 700	38.42 702	50.19 702	44.92 706	41.98 703	56.48 709	76.24 711	54.46 710	33.87 705	28.51 704	30.31 704	43.61 709	37.54 705	43.76 707	53.32 711	20.29 700	18.70 703	21.03 700	21.04 703	28.21 702	25.79 701

CasAABBNet	38.42 699	38.42 702	50.26 705	44.76 703	41.87 700	56.47 707	76.22 710	54.44 708	33.92 707	28.53 706	30.36 706	43.53 708	37.59 707	43.77 710	53.32 711	20.27 699	18.70 703	21.03 700	21.04 703	28.19 700	25.79 701

LSM0	42.92 708	38.72 707	50.66 708	47.49 708	110.18 716	56.77 711	75.87 707	54.87 714	33.74 703	29.48 708	31.12 707	43.77 711	37.12 703	43.85 712	53.44 714	20.50 705	18.67 701	21.05 704	21.07 706	28.37 705	41.73 707

FlowAnything	38.45 702	38.38 701	50.32 706	44.77 704	41.97 702	56.43 705	76.20 708	54.49 713	34.43 709	28.45 702	30.15 702	43.52 707	37.69 708	43.76 707	53.31 710	20.36 703	18.71 706	21.03 700	21.10 707	28.18 699	25.74 700

LRCNet_RVC	22.79 693	32.09 699	22.06 683	29.83 698	26.15 696	4.40 664	0.84 540	22.64 692	2.10 623	26.93 701	29.25 699	23.03 699	15.56 688	23.91 696	18.92 687	32.00 707	20.04 708	34.68 707	32.13 708	30.66 706	28.52 705

AVERAGE_ROB	40.42 705	42.30 709	42.61 698	36.91 701	35.54 699	30.42 696	27.59 693	37.45 707	38.45 711	44.87 711	44.27 709	37.55 704	36.69 702	41.82 705	40.25 705	45.36 712	46.73 713	47.09 709	46.32 709	42.47 708	43.74 708

HaxPig	39.02 704	41.39 708	41.59 697	30.10 699	32.36 697	29.49 694	27.65 694	30.56 700	37.94 710	43.75 710	43.81 708	33.42 702	35.69 701	41.51 704	40.33 706	43.91 711	47.48 714	45.87 708	47.14 710	42.29 707	44.06 709

MEDIAN_ROB	42.01 706	44.30 710	44.14 701	35.08 700	34.90 698	31.33 700	29.90 695	36.77 706	40.11 712	47.14 714	46.55 710	37.49 703	38.50 711	44.30 713	42.32 707	47.93 713	49.31 715	49.68 710	49.00 711	44.98 709	46.46 710

RSGM-EC	88.73 713	82.35 713	50.81 709	105.24 709	99.50 714	93.69 713	125.26 715	90.19 715	46.12 713	45.12 712	57.25 714	101.03 715	88.09 715	153.95 715	152.34 716	105.29 714	59.41 716	113.44 713	52.73 712	91.73 715	61.05 711

acva	88.73 713	82.35 713	50.81 709	105.24 709	99.50 714	93.69 713	125.26 715	90.19 715	46.12 713	45.12 712	57.25 714	101.03 715	88.09 715	153.95 715	152.34 716	105.29 714	59.41 716	113.44 713	52.73 712	91.73 715	61.05 711

Anonymous_1	42.79 707	18.71 691	24.75 689	21.81 695	45.16 706	27.68 691	37.52 701	28.64 699	16.34 687	14.72 692	14.53 686	20.60 691	17.82 693	21.52 693	25.88 697	113.45 716	8.91 694	100.63 712	126.37 714	158.50 717	12.31 694

xxxxx1	54.34 710	26.72 695	27.03 693	114.14 711	99.00 711	30.68 697	47.19 704	32.52 702	26.09 697	17.85 693	17.48 690	21.86 694	20.92 696	24.38 697	33.78 701	34.73 708	41.33 710	157.67 715	175.68 715	65.82 710	71.99 713

tt_ll	54.34 710	26.72 695	27.03 693	114.14 711	99.00 711	30.68 697	47.19 704	32.52 702	26.09 697	17.85 693	17.48 690	21.86 694	20.92 696	24.38 697	33.78 701	34.73 708	41.33 710	157.67 715	175.68 715	65.82 710	71.99 713

ff	54.34 710	26.72 695	27.03 693	114.14 711	99.00 711	30.68 697	47.19 704	32.52 702	26.09 697	17.85 693	17.48 690	21.86 694	20.92 696	24.38 697	33.78 701	34.73 708	41.33 710	157.67 715	175.68 715	65.82 710	71.99 713

test_example2	192.91 716	210.59 716	206.44 716	199.86 716	204.90 717	172.02 716	182.95 717	138.34 717	134.89 717	193.14 718	200.54 717	186.77 718	177.82 717	204.95 717	207.57 718	221.83 718	238.70 718	186.02 718	190.07 718	226.94 718	173.78 717

ccccc		492.94 717		530.37 717	529.69 718	476.06 718		494.48 719		446.40 719		473.27 719		541.46 719		660.58 719	458.79 719	353.88 719	309.98 719	597.94 719

Low-res two-view benchmark