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

MGW-Stereo-1	0.13 85	0.08 25	0.27 162	0.20 208	0.11 165	0.15 94	0.13 112	0.15 20	0.15 74	0.14 191	0.12 109	0.10 72	0.10 101	0.18 123	0.12 74	0.05 1	0.18 610	0.05 1	0.05 43	0.05 4	0.15 468

test410_97500	0.13 85	0.10 114	0.33 225	0.19 143	0.13 294	0.17 190	0.09 4	0.18 49	0.14 47	0.11 79	0.09 25	0.09 37	0.08 20	0.19 152	0.12 74	0.05 1	0.19 625	0.06 71	0.07 260	0.05 4	0.18 515

test410	0.13 85	0.10 114	0.34 231	0.19 143	0.13 294	0.17 190	0.09 4	0.19 70	0.15 74	0.11 79	0.09 25	0.09 37	0.08 20	0.19 152	0.12 74	0.05 1	0.19 625	0.06 71	0.07 260	0.05 4	0.18 515

SCION-Mon(vits-remp)	0.18 258	0.20 529	0.45 334	0.28 621	0.26 684	0.47 680	0.12 60	0.25 197	0.20 181	0.09 16	0.11 81	0.08 6	0.07 4	0.20 189	0.13 146	0.05 1	0.24 704	0.05 1	0.09 471	0.05 4	0.13 401

GELT-Stereo	0.14 142	0.11 174	0.24 116	0.20 208	0.14 345	0.14 61	0.16 277	0.35 359	0.25 292	0.14 191	0.12 109	0.11 121	0.11 159	0.17 100	0.12 74	0.05 1	0.05 16	0.07 195	0.07 260	0.05 4	0.08 115

monster-pro	0.13 85	0.09 71	0.20 50	0.17 44	0.09 50	0.15 94	0.12 60	0.25 197	0.20 181	0.09 16	0.11 81	0.08 6	0.07 4	0.20 189	0.13 146	0.05 1	0.24 704	0.05 1	0.09 471	0.05 4	0.13 401

bcnet-new	0.14 142	0.15 383	0.54 481	0.20 208	0.10 114	0.16 146	0.12 60	0.21 105	0.18 131	0.11 79	0.12 109	0.11 121	0.11 159	0.19 152	0.10 17	0.05 1	0.08 303	0.06 71	0.05 43	0.06 117	0.15 468

LWStereo	0.13 85	0.13 288	0.40 287	0.20 208	0.11 165	0.16 146	0.14 162	0.22 123	0.16 92	0.11 79	0.13 140	0.11 121	0.12 218	0.21 216	0.10 17	0.05 1	0.05 16	0.06 71	0.05 43	0.06 117	0.13 401

LMStereo	0.17 246	0.14 343	0.80 637	0.21 264	0.10 114	0.14 61	0.14 162	0.23 144	0.17 107	0.10 50	0.13 140	0.10 72	0.13 268	0.19 152	0.11 37	0.05 1	0.16 562	0.06 71	0.05 43	0.07 225	0.26 641

ARStereo	0.14 142	0.17 466	0.45 334	0.22 336	0.09 50	0.17 190	0.15 216	0.24 170	0.18 131	0.12 119	0.14 179	0.10 72	0.11 159	0.18 123	0.11 37	0.05 1	0.06 133	0.06 71	0.05 43	0.05 4	0.12 363

ARStereo-new	0.14 142	0.16 429	0.39 271	0.19 143	0.09 50	0.14 61	0.15 216	0.22 123	0.19 165	0.12 119	0.15 201	0.11 121	0.13 268	0.14 21	0.12 74	0.05 1	0.05 16	0.06 71	0.05 43	0.05 4	0.18 515

GCAP-Stereo-DPT26K	0.15 190	0.13 288	0.41 298	0.20 208	0.11 165	0.14 61	0.14 162	0.22 123	0.17 107	0.12 119	0.13 140	0.10 72	0.10 101	0.16 75	0.13 146	0.05 1	0.08 303	0.06 71	0.06 141	0.05 4	0.43 739

TOTStereo	0.15 190	0.15 383	0.44 328	0.22 336	0.11 165	0.15 94	0.13 112	0.24 170	0.19 165	0.12 119	0.14 179	0.12 168	0.12 218	0.17 100	0.11 37	0.05 1	0.08 303	0.06 71	0.05 43	0.05 4	0.27 649

KABStereo	0.14 142	0.14 343	0.34 231	0.21 264	0.10 114	0.18 227	0.15 216	0.29 270	0.22 226	0.11 79	0.12 109	0.10 72	0.13 268	0.18 123	0.12 74	0.05 1	0.05 16	0.06 71	0.05 43	0.05 4	0.11 302

GCAP-Stereo-cres-4k	0.13 85	0.11 174	0.28 170	0.21 264	0.13 294	0.20 299	0.16 277	0.23 144	0.18 131	0.12 119	0.17 236	0.11 121	0.12 218	0.15 43	0.12 74	0.05 1	0.05 16	0.06 71	0.05 43	0.06 117	0.08 115

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.13 85	0.10 114	0.24 116	0.20 208	0.12 226	0.14 61	0.15 216	0.22 123	0.21 212	0.11 79	0.17 236	0.11 121	0.12 218	0.13 8	0.11 37	0.05 1	0.06 133	0.06 71	0.08 359	0.05 4	0.22 585

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.12 62	0.10 114	0.23 102	0.19 143	0.10 114	0.15 94	0.16 277	0.24 170	0.17 107	0.11 79	0.16 216	0.09 37	0.11 159	0.13 8	0.10 17	0.05 1	0.05 16	0.06 71	0.08 359	0.05 4	0.17 508

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.13 85	0.10 114	0.26 145	0.19 143	0.10 114	0.13 44	0.16 277	0.26 216	0.22 226	0.12 119	0.16 216	0.09 37	0.11 159	0.14 21	0.11 37	0.05 1	0.05 16	0.06 71	0.07 260	0.05 4	0.26 641

BLMT-Stereo	0.09 2	0.06 1	0.16 2	0.17 44	0.09 50	0.09 9	0.14 162	0.11 3	0.16 92	0.07 1	0.09 25	0.07 2	0.07 4	0.11 2	0.12 74	0.05 1	0.05 16	0.07 195	0.06 141	0.05 4	0.06 39

BStereo	0.14 142	0.10 114	0.46 353	0.18 84	0.11 165	0.15 94	0.15 216	0.25 197	0.23 244	0.12 119	0.11 81	0.12 168	0.09 49	0.17 100	0.17 319	0.05 1	0.07 235	0.06 71	0.08 359	0.05 4	0.09 171

Anonymus123	0.16 223	0.10 114	0.46 353	0.18 84	0.11 165	0.41 645	0.15 216	0.30 290	0.23 244	0.12 119	0.11 81	0.12 168	0.09 49	0.17 100	0.17 319	0.05 1	0.07 235	0.06 71	0.08 359	0.05 4	0.09 171

NLSM3	0.14 142	0.12 233	0.25 128	0.21 264	0.13 294	0.18 227	0.16 277	0.32 323	0.25 292	0.12 119	0.15 201	0.12 168	0.13 268	0.17 100	0.15 247	0.05 1	0.05 16	0.08 316	0.08 359	0.05 4	0.08 115

BridgeDepth	0.11 21	0.11 174	0.22 90	0.19 143	0.07 7	0.16 146	0.12 60	0.18 49	0.13 27	0.08 2	0.09 25	0.14 238	0.14 300	0.15 43	0.11 37	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 43	0.05 4	0.05 7
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.13 85	0.09 71	0.20 50	0.17 44	0.09 50	0.15 94	0.12 60	0.25 197	0.20 181	0.09 16	0.11 81	0.08 6	0.07 4	0.20 189	0.13 146	0.05 1	0.24 704	0.05 1	0.09 471	0.05 4	0.13 401

Wavelet-MonSter	0.12 62	0.08 25	0.25 128	0.18 84	0.10 114	0.13 44	0.12 60	0.16 26	0.14 47	0.11 79	0.14 179	0.10 72	0.11 159	0.20 189	0.15 247	0.05 1	0.16 562	0.05 1	0.07 260	0.05 4	0.12 363

Monster-pub-eth3d	0.13 85	0.09 71	0.20 50	0.17 44	0.09 50	0.15 94	0.12 60	0.25 197	0.20 181	0.09 16	0.11 81	0.08 6	0.07 4	0.19 152	0.13 146	0.05 1	0.24 704	0.05 1	0.09 471	0.05 4	0.13 401

AdaDepth	0.13 85	0.10 114	0.32 215	0.20 208	0.11 165	0.19 255	0.13 112	0.16 26	0.16 92	0.10 50	0.10 57	0.10 72	0.09 49	0.19 152	0.12 74	0.05 1	0.11 439	0.06 71	0.06 141	0.05 4	0.11 302

asda	0.13 85	0.11 174	0.24 116	0.18 84	0.10 114	0.14 61	0.12 60	0.25 197	0.17 107	0.12 119	0.11 81	0.08 6	0.11 159	0.21 216	0.12 74	0.05 1	0.18 610	0.05 1	0.05 43	0.05 4	0.11 302

asd	0.12 62	0.10 114	0.23 102	0.18 84	0.10 114	0.15 94	0.10 12	0.20 81	0.14 47	0.13 162	0.12 109	0.09 37	0.11 159	0.21 216	0.12 74	0.05 1	0.14 513	0.05 1	0.05 43	0.05 4	0.09 171

qwe	0.13 85	0.10 114	0.24 116	0.17 44	0.11 165	0.15 94	0.12 60	0.26 216	0.18 131	0.14 191	0.13 140	0.09 37	0.10 101	0.23 274	0.13 146	0.05 1	0.18 610	0.05 1	0.06 141	0.05 4	0.09 171

2.25w	0.13 85	0.10 114	0.24 116	0.17 44	0.09 50	0.15 94	0.10 12	0.20 81	0.19 165	0.14 191	0.18 256	0.09 37	0.10 101	0.23 274	0.15 247	0.05 1	0.17 593	0.05 1	0.08 359	0.05 4	0.12 363

4.25_new	0.13 85	0.12 233	0.26 145	0.18 84	0.10 114	0.17 190	0.12 60	0.22 123	0.15 74	0.13 162	0.13 140	0.09 37	0.10 101	0.22 249	0.14 200	0.05 1	0.18 610	0.05 1	0.06 141	0.05 4	0.11 302

4.5w_new	0.13 85	0.12 233	0.26 145	0.18 84	0.10 114	0.17 190	0.12 60	0.22 123	0.15 74	0.13 162	0.13 140	0.09 37	0.10 101	0.22 249	0.14 200	0.05 1	0.18 610	0.05 1	0.06 141	0.05 4	0.11 302

4.5_new	0.13 85	0.12 233	0.24 116	0.17 44	0.10 114	0.14 61	0.12 60	0.22 123	0.17 107	0.13 162	0.13 140	0.08 6	0.09 49	0.19 152	0.12 74	0.05 1	0.18 610	0.05 1	0.06 141	0.06 117	0.09 171

4.5w-stereo	0.13 85	0.12 233	0.24 116	0.17 44	0.10 114	0.14 61	0.12 60	0.22 123	0.17 107	0.13 162	0.13 140	0.08 6	0.09 49	0.19 152	0.12 74	0.05 1	0.18 610	0.05 1	0.06 141	0.06 117	0.09 171

4.25w-stereo	0.13 85	0.12 233	0.26 145	0.18 84	0.10 114	0.17 190	0.12 60	0.22 123	0.15 74	0.13 162	0.13 140	0.09 37	0.10 101	0.22 249	0.14 200	0.05 1	0.18 610	0.05 1	0.06 141	0.05 4	0.11 302

4w-stereo	0.13 85	0.11 174	0.31 199	0.17 44	0.10 114	0.15 94	0.10 12	0.20 81	0.14 47	0.13 162	0.12 109	0.08 6	0.12 218	0.23 274	0.13 146	0.05 1	0.18 610	0.05 1	0.08 359	0.05 4	0.15 468

2.5w	0.13 85	0.10 114	0.23 102	0.18 84	0.09 50	0.15 94	0.15 216	0.21 105	0.16 92	0.12 119	0.13 140	0.10 72	0.09 49	0.21 216	0.12 74	0.05 1	0.19 625	0.05 1	0.07 260	0.05 4	0.12 363

2.75w_new	0.13 85	0.10 114	0.25 128	0.16 18	0.09 50	0.15 94	0.12 60	0.26 216	0.18 131	0.14 191	0.13 140	0.08 6	0.11 159	0.22 249	0.15 247	0.05 1	0.19 625	0.05 1	0.07 260	0.05 4	0.10 247

3.25w_new	0.13 85	0.09 71	0.24 116	0.17 44	0.09 50	0.18 227	0.10 12	0.23 144	0.18 131	0.15 220	0.13 140	0.10 72	0.11 159	0.20 189	0.13 146	0.05 1	0.17 593	0.05 1	0.06 141	0.04 1	0.11 302

3.25w	0.13 85	0.09 71	0.24 116	0.17 44	0.09 50	0.18 227	0.10 12	0.23 144	0.18 131	0.15 220	0.13 140	0.10 72	0.11 159	0.20 189	0.13 146	0.05 1	0.17 593	0.05 1	0.06 141	0.04 1	0.11 302

3.75w	0.12 62	0.10 114	0.21 69	0.17 44	0.11 165	0.18 227	0.12 60	0.24 170	0.15 74	0.13 162	0.12 109	0.08 6	0.10 101	0.18 123	0.12 74	0.05 1	0.14 513	0.05 1	0.05 43	0.05 4	0.08 115

3.5w_stereo	0.12 62	0.11 174	0.21 69	0.17 44	0.09 50	0.17 190	0.09 4	0.23 144	0.17 107	0.14 191	0.13 140	0.10 72	0.11 159	0.22 249	0.13 146	0.05 1	0.11 439	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.08 115

3w_stereo	0.14 142	0.11 174	0.31 199	0.19 143	0.09 50	0.16 146	0.16 277	0.28 249	0.20 181	0.13 162	0.12 109	0.08 6	0.12 218	0.19 152	0.12 74	0.05 1	0.19 625	0.05 1	0.06 141	0.05 4	0.10 247

2w_stereo	0.13 85	0.11 174	0.21 69	0.18 84	0.09 50	0.17 190	0.14 162	0.29 270	0.20 181	0.15 220	0.14 179	0.08 6	0.11 159	0.15 43	0.13 146	0.05 1	0.12 470	0.05 1	0.05 43	0.05 4	0.08 115

1w_stereo	0.13 85	0.09 71	0.17 12	0.19 143	0.10 114	0.16 146	0.15 216	0.27 233	0.22 226	0.14 191	0.16 216	0.08 6	0.12 218	0.19 152	0.14 200	0.05 1	0.10 401	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.09 171

monsterstereo	0.13 85	0.10 114	0.20 50	0.19 143	0.12 226	0.14 61	0.12 60	0.26 216	0.18 131	0.14 191	0.16 216	0.08 6	0.09 49	0.22 249	0.14 200	0.05 1	0.16 562	0.06 71	0.09 471	0.06 117	0.07 69

MonSter	0.13 85	0.09 71	0.20 50	0.17 44	0.09 50	0.15 94	0.12 60	0.25 197	0.20 181	0.09 16	0.11 81	0.08 6	0.07 4	0.20 189	0.13 146	0.05 1	0.24 704	0.05 1	0.09 471	0.05 4	0.13 401

WiStereo	0.11 21	0.11 174	0.23 102	0.17 44	0.07 7	0.14 61	0.12 60	0.16 26	0.14 47	0.10 50	0.07 5	0.12 168	0.11 159	0.15 43	0.12 74	0.06 49	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.06 117	0.05 7

tt6	0.11 21	0.11 174	0.23 102	0.17 44	0.07 7	0.14 61	0.12 60	0.16 26	0.14 47	0.10 50	0.07 5	0.12 168	0.11 159	0.15 43	0.12 74	0.06 49	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.06 117	0.05 7

tt7	0.10 6	0.12 233	0.19 33	0.19 143	0.07 7	0.14 61	0.13 112	0.18 49	0.13 27	0.09 16	0.07 5	0.10 72	0.11 159	0.16 75	0.10 17	0.06 49	0.05 16	0.05 1	0.05 43	0.05 4	0.04 1

tt8	0.11 21	0.12 233	0.21 69	0.19 143	0.07 7	0.14 61	0.13 112	0.19 70	0.14 47	0.09 16	0.08 18	0.11 121	0.11 159	0.14 21	0.10 17	0.06 49	0.05 16	0.05 1	0.05 43	0.05 4	0.05 7

tt9	0.11 21	0.13 288	0.22 90	0.19 143	0.07 7	0.13 44	0.12 60	0.20 81	0.14 47	0.09 16	0.07 5	0.10 72	0.11 159	0.14 21	0.10 17	0.06 49	0.05 16	0.05 1	0.05 43	0.06 117	0.05 7

TYNG	0.11 21	0.13 288	0.22 90	0.19 143	0.07 7	0.14 61	0.12 60	0.20 81	0.15 74	0.09 16	0.06 1	0.10 72	0.10 101	0.14 21	0.11 37	0.06 49	0.05 16	0.05 1	0.05 43	0.06 117	0.05 7

CR-Stereo	0.10 6	0.13 288	0.17 12	0.15 7	0.07 7	0.10 19	0.13 112	0.16 26	0.12 14	0.08 2	0.08 18	0.10 72	0.10 101	0.13 8	0.09 7	0.06 49	0.05 16	0.05 1	0.05 43	0.06 117	0.06 39

GFORCE	0.11 21	0.11 174	0.18 21	0.21 264	0.08 37	0.15 94	0.10 12	0.20 81	0.11 8	0.10 50	0.11 81	0.10 72	0.13 268	0.13 8	0.09 7	0.06 49	0.04 1	0.07 195	0.06 141	0.05 4	0.04 1

GCAP-Stereo-w-DA	0.13 85	0.14 343	0.39 271	0.20 208	0.10 114	0.14 61	0.12 60	0.22 123	0.20 181	0.12 119	0.12 109	0.12 168	0.11 159	0.15 43	0.11 37	0.06 49	0.05 16	0.06 71	0.05 43	0.07 225	0.14 447

E$^{3}$Stereo	0.14 142	0.08 25	0.21 69	0.24 461	0.16 462	0.15 94	0.13 112	0.20 81	0.18 131	0.12 119	0.12 109	0.12 168	0.10 101	0.24 290	0.15 247	0.06 49	0.17 593	0.06 71	0.05 43	0.05 4	0.22 585

LLLLL	0.14 142	0.08 25	0.21 69	0.24 461	0.16 462	0.15 94	0.13 112	0.20 81	0.18 131	0.12 119	0.12 109	0.12 168	0.10 101	0.24 290	0.15 247	0.06 49	0.17 593	0.06 71	0.05 43	0.05 4	0.22 585

LLL	0.15 190	0.08 25	0.21 69	0.24 461	0.20 592	0.16 146	0.15 216	0.20 81	0.19 165	0.12 119	0.12 109	0.12 168	0.10 101	0.29 405	0.15 247	0.06 49	0.21 658	0.06 71	0.06 141	0.06 117	0.28 658

100	0.14 142	0.08 25	0.21 69	0.25 510	0.14 345	0.11 27	0.13 112	0.18 49	0.18 131	0.11 79	0.13 140	0.14 238	0.10 101	0.23 274	0.14 200	0.06 49	0.15 544	0.06 71	0.06 141	0.05 4	0.25 625

300	0.14 142	0.08 25	0.22 90	0.23 402	0.21 613	0.13 44	0.13 112	0.21 105	0.18 131	0.11 79	0.12 109	0.13 203	0.10 101	0.20 189	0.15 247	0.06 49	0.12 470	0.06 71	0.05 43	0.05 4	0.30 675

Last	0.13 85	0.08 25	0.23 102	0.18 84	0.10 114	0.14 61	0.13 112	0.18 49	0.18 131	0.10 50	0.11 81	0.14 238	0.10 101	0.24 290	0.14 200	0.06 49	0.13 492	0.06 71	0.05 43	0.05 4	0.23 597

F5.5	0.11 21	0.12 233	0.19 33	0.20 208	0.07 7	0.15 94	0.12 60	0.23 144	0.13 27	0.09 16	0.10 57	0.10 72	0.09 49	0.13 8	0.08 1	0.06 49	0.05 16	0.07 195	0.06 141	0.06 117	0.04 1

F8.5	0.11 21	0.12 233	0.19 33	0.20 208	0.07 7	0.13 44	0.11 31	0.22 123	0.14 47	0.09 16	0.10 57	0.11 121	0.10 101	0.15 43	0.08 1	0.06 49	0.04 1	0.07 195	0.06 141	0.05 4	0.04 1

FORCE_9	0.11 21	0.12 233	0.19 33	0.20 208	0.07 7	0.13 44	0.11 31	0.22 123	0.14 47	0.09 16	0.10 57	0.11 121	0.10 101	0.15 43	0.08 1	0.06 49	0.04 1	0.07 195	0.06 141	0.05 4	0.04 1

FORCE_8	0.11 21	0.12 233	0.18 21	0.20 208	0.07 7	0.13 44	0.12 60	0.23 144	0.15 74	0.10 50	0.11 81	0.12 168	0.10 101	0.15 43	0.08 1	0.06 49	0.04 1	0.07 195	0.06 141	0.06 117	0.04 1

F7	0.11 21	0.12 233	0.17 12	0.19 143	0.07 7	0.14 61	0.11 31	0.23 144	0.15 74	0.09 16	0.09 25	0.11 121	0.10 101	0.15 43	0.08 1	0.06 49	0.05 16	0.07 195	0.06 141	0.05 4	0.05 7

FORCE_5	0.11 21	0.12 233	0.18 21	0.20 208	0.07 7	0.13 44	0.11 31	0.22 123	0.12 14	0.08 2	0.10 57	0.11 121	0.09 49	0.15 43	0.09 7	0.06 49	0.04 1	0.06 71	0.06 141	0.06 117	0.05 7

FORCE_6	0.11 21	0.15 383	0.19 33	0.19 143	0.07 7	0.15 94	0.12 60	0.23 144	0.13 27	0.09 16	0.10 57	0.09 37	0.09 49	0.16 75	0.09 7	0.06 49	0.04 1	0.07 195	0.06 141	0.06 117	0.05 7

rgla	0.13 85	0.13 288	0.30 188	0.19 143	0.12 226	0.16 146	0.11 31	0.17 41	0.14 47	0.12 119	0.09 25	0.08 6	0.09 49	0.21 216	0.12 74	0.06 49	0.19 625	0.05 1	0.07 260	0.06 117	0.13 401

416test	0.13 85	0.12 233	0.30 188	0.19 143	0.13 294	0.16 146	0.11 31	0.16 26	0.14 47	0.12 119	0.09 25	0.08 6	0.10 101	0.18 123	0.12 74	0.06 49	0.17 593	0.06 71	0.08 359	0.06 117	0.13 401

monster_256*512	0.18 258	0.15 383	0.25 128	0.23 402	0.13 294	0.22 363	0.21 504	0.42 462	0.31 395	0.19 295	0.22 319	0.24 407	0.17 371	0.19 152	0.17 319	0.06 49	0.05 16	0.08 316	0.08 359	0.08 313	0.09 171

GREATEN-IGEV_RVC	0.14 142	0.16 429	0.31 199	0.22 336	0.14 345	0.15 94	0.13 112	0.18 49	0.17 107	0.12 119	0.14 179	0.10 72	0.09 49	0.21 216	0.15 247	0.06 49	0.09 352	0.08 316	0.08 359	0.08 313	0.10 247

anonymous	0.11 21	0.10 114	0.22 90	0.18 84	0.10 114	0.08 4	0.13 112	0.16 26	0.17 107	0.12 119	0.14 179	0.09 37	0.07 4	0.14 21	0.11 37	0.06 49	0.05 16	0.07 195	0.06 141	0.06 117	0.06 39

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 6	0.09 71	0.17 12	0.14 2	0.09 50	0.12 35	0.15 216	0.12 6	0.12 14	0.09 16	0.13 140	0.06 1	0.09 49	0.11 2	0.14 200	0.06 49	0.06 133	0.08 316	0.08 359	0.07 225	0.08 115

testmc14	0.14 142	0.08 25	0.29 178	0.21 264	0.16 462	0.19 255	0.14 162	0.16 26	0.13 27	0.11 79	0.14 179	0.11 121	0.08 20	0.20 189	0.12 74	0.06 49	0.24 704	0.05 1	0.06 141	0.05 4	0.32 687

derf	0.11 21	0.07 2	0.21 69	0.18 84	0.11 165	0.11 27	0.11 31	0.17 41	0.15 74	0.09 16	0.09 25	0.11 121	0.09 49	0.16 75	0.12 74	0.06 49	0.07 235	0.05 1	0.05 43	0.05 4	0.13 401

CAR	0.12 62	0.08 25	0.25 128	0.16 18	0.09 50	0.14 61	0.10 12	0.19 70	0.13 27	0.12 119	0.10 57	0.08 6	0.07 4	0.18 123	0.12 74	0.06 49	0.15 544	0.06 71	0.08 359	0.05 4	0.10 247

MSE-Stereo	0.12 62	0.08 25	0.25 128	0.16 18	0.09 50	0.14 61	0.10 12	0.19 70	0.13 27	0.11 79	0.10 57	0.08 6	0.07 4	0.20 189	0.12 74	0.06 49	0.16 562	0.06 71	0.08 359	0.05 4	0.10 247

TS12	0.13 85	0.09 71	0.21 69	0.21 264	0.09 50	0.19 255	0.14 162	0.24 170	0.17 107	0.15 220	0.19 271	0.12 168	0.13 268	0.18 123	0.16 285	0.06 49	0.05 16	0.06 71	0.05 43	0.05 4	0.06 39

canet-new	0.15 190	0.14 343	0.49 393	0.21 264	0.11 165	0.15 94	0.14 162	0.24 170	0.17 107	0.10 50	0.12 109	0.10 72	0.12 218	0.21 216	0.10 17	0.06 49	0.06 133	0.06 71	0.05 43	0.06 117	0.32 687

CR7Stereo	0.14 142	0.15 383	0.43 316	0.20 208	0.13 294	0.16 146	0.14 162	0.21 105	0.15 74	0.11 79	0.14 179	0.10 72	0.11 159	0.13 8	0.11 37	0.06 49	0.05 16	0.06 71	0.05 43	0.07 225	0.33 697

BARStereo	0.15 190	0.18 493	0.43 316	0.21 264	0.10 114	0.16 146	0.15 216	0.22 123	0.18 131	0.11 79	0.14 179	0.09 37	0.13 268	0.18 123	0.11 37	0.06 49	0.05 16	0.06 71	0.05 43	0.07 225	0.23 597

FCBStereo	0.13 85	0.15 383	0.39 271	0.20 208	0.11 165	0.18 227	0.13 112	0.19 70	0.14 47	0.12 119	0.12 109	0.13 203	0.12 218	0.15 43	0.10 17	0.06 49	0.06 133	0.06 71	0.05 43	0.06 117	0.12 363

PSGStereo	0.13 85	0.15 383	0.39 271	0.20 208	0.11 165	0.18 227	0.13 112	0.19 70	0.14 47	0.12 119	0.12 109	0.13 203	0.12 218	0.15 43	0.10 17	0.06 49	0.06 133	0.06 71	0.05 43	0.06 117	0.12 363

MUNStereo	0.15 190	0.16 429	0.50 414	0.20 208	0.10 114	0.16 146	0.14 162	0.20 81	0.15 74	0.13 162	0.14 179	0.12 168	0.12 218	0.17 100	0.12 74	0.06 49	0.08 303	0.06 71	0.07 260	0.07 225	0.18 515

CHEStereo	0.13 85	0.14 343	0.32 215	0.20 208	0.12 226	0.16 146	0.14 162	0.20 81	0.16 92	0.13 162	0.16 216	0.11 121	0.12 218	0.15 43	0.11 37	0.06 49	0.05 16	0.06 71	0.06 141	0.06 117	0.07 69

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.13 85	0.14 343	0.39 271	0.20 208	0.10 114	0.14 61	0.12 60	0.22 123	0.20 181	0.12 119	0.12 109	0.12 168	0.11 159	0.15 43	0.11 37	0.06 49	0.05 16	0.06 71	0.05 43	0.07 225	0.14 447

RMAStereo	0.14 142	0.15 383	0.37 256	0.22 336	0.11 165	0.19 255	0.14 162	0.26 216	0.18 131	0.13 162	0.13 140	0.11 121	0.12 218	0.15 43	0.12 74	0.06 49	0.05 16	0.06 71	0.05 43	0.07 225	0.10 247

ATMStereo	0.13 85	0.12 233	0.32 215	0.23 402	0.10 114	0.16 146	0.14 162	0.25 197	0.20 181	0.13 162	0.11 81	0.10 72	0.13 268	0.15 43	0.12 74	0.06 49	0.05 16	0.07 195	0.05 43	0.08 313	0.12 363

ACMStereo	0.13 85	0.13 288	0.33 225	0.21 264	0.09 50	0.13 44	0.13 112	0.26 216	0.23 244	0.12 119	0.15 201	0.09 37	0.14 300	0.15 43	0.11 37	0.06 49	0.05 16	0.06 71	0.05 43	0.07 225	0.11 302

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.13 85	0.09 71	0.23 102	0.19 143	0.14 345	0.20 299	0.16 277	0.25 197	0.19 165	0.12 119	0.15 201	0.14 238	0.13 268	0.14 21	0.12 74	0.06 49	0.04 1	0.06 71	0.05 43	0.05 4	0.13 401

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.15 190	0.23 584	0.58 531	0.17 44	0.12 226	0.15 94	0.14 162	0.25 197	0.18 131	0.11 79	0.14 179	0.12 168	0.10 101	0.15 43	0.11 37	0.06 49	0.06 133	0.06 71	0.08 359	0.05 4	0.22 585

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.14 142	0.09 71	0.38 261	0.18 84	0.10 114	0.15 94	0.14 162	0.20 81	0.18 131	0.12 119	0.14 179	0.11 121	0.12 218	0.13 8	0.10 17	0.06 49	0.06 133	0.06 71	0.06 141	0.06 117	0.31 681

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.14 142	0.10 114	0.25 128	0.18 84	0.15 418	0.19 255	0.15 216	0.27 233	0.23 244	0.16 239	0.20 282	0.10 72	0.09 49	0.14 21	0.12 74	0.06 49	0.05 16	0.07 195	0.06 141	0.05 4	0.08 115

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.14 142	0.10 114	0.27 162	0.18 84	0.14 345	0.19 255	0.15 216	0.25 197	0.22 226	0.16 239	0.22 319	0.10 72	0.09 49	0.15 43	0.12 74	0.06 49	0.05 16	0.07 195	0.06 141	0.05 4	0.10 247

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 85	0.10 114	0.26 145	0.18 84	0.14 345	0.18 227	0.15 216	0.27 233	0.23 244	0.16 239	0.21 302	0.10 72	0.09 49	0.14 21	0.12 74	0.06 49	0.05 16	0.07 195	0.06 141	0.05 4	0.08 115

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.16 223	0.20 529	0.79 632	0.19 143	0.12 226	0.12 35	0.14 162	0.26 216	0.18 131	0.11 79	0.12 109	0.10 72	0.10 101	0.13 8	0.11 37	0.06 49	0.07 235	0.06 71	0.07 260	0.05 4	0.18 515

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.14 142	0.12 233	0.42 308	0.18 84	0.12 226	0.17 190	0.14 162	0.24 170	0.18 131	0.11 79	0.14 179	0.13 203	0.11 159	0.17 100	0.11 37	0.06 49	0.05 16	0.06 71	0.05 43	0.05 4	0.19 535

PSi22	0.17 246	0.18 493	0.42 308	0.20 208	0.09 50	0.16 146	0.11 31	0.30 290	0.25 292	0.13 162	0.15 201	0.21 362	0.13 268	0.30 424	0.16 285	0.06 49	0.22 671	0.05 1	0.04 1	0.08 313	0.13 401

Selective-IGEV-i32	0.15 190	0.10 114	0.34 231	0.32 682	0.19 563	0.16 146	0.14 162	0.29 270	0.19 165	0.13 162	0.14 179	0.13 203	0.08 20	0.23 274	0.14 200	0.06 49	0.13 492	0.07 195	0.06 141	0.06 117	0.11 302

gcap_with_dpt	0.13 85	0.10 114	0.27 162	0.18 84	0.14 345	0.18 227	0.15 216	0.26 216	0.21 212	0.16 239	0.21 302	0.09 37	0.09 49	0.14 21	0.12 74	0.06 49	0.05 16	0.07 195	0.06 141	0.05 4	0.10 247

Pro-Stereo	0.10 6	0.07 2	0.16 2	0.17 44	0.10 114	0.17 190	0.13 112	0.11 3	0.14 47	0.10 50	0.09 25	0.08 6	0.06 1	0.22 249	0.11 37	0.06 49	0.05 16	0.07 195	0.08 359	0.05 4	0.06 39

VIP-Stereo	0.13 85	0.15 383	0.31 199	0.18 84	0.12 226	0.24 413	0.12 60	0.20 81	0.20 181	0.10 50	0.13 140	0.11 121	0.09 49	0.20 189	0.13 146	0.06 49	0.11 439	0.06 71	0.04 1	0.05 4	0.08 115

Replicate-Monster	0.15 190	0.12 233	0.40 287	0.17 44	0.10 114	0.17 190	0.10 12	0.24 170	0.20 181	0.12 119	0.10 57	0.10 72	0.10 101	0.28 381	0.12 74	0.06 49	0.31 757	0.06 71	0.06 141	0.05 4	0.21 570

monsters	0.13 85	0.10 114	0.20 50	0.18 84	0.13 294	0.15 94	0.11 31	0.24 170	0.16 92	0.15 220	0.13 140	0.08 6	0.09 49	0.23 274	0.12 74	0.06 49	0.15 544	0.05 1	0.08 359	0.05 4	0.09 171

IGEV	0.12 62	0.07 2	0.19 33	0.16 18	0.11 165	0.16 146	0.13 112	0.22 123	0.17 107	0.12 119	0.15 201	0.09 37	0.07 4	0.16 75	0.12 74	0.06 49	0.10 401	0.06 71	0.07 260	0.05 4	0.08 115

xyz-stereo-finetune2	0.18 258	0.16 429	0.32 215	0.16 18	0.09 50	0.27 463	0.19 432	0.29 270	0.21 212	0.23 354	0.29 399	0.21 362	0.23 475	0.37 503	0.23 485	0.06 49	0.05 16	0.08 316	0.06 141	0.06 117	0.07 69

xyz-stereo-finetune	0.17 246	0.17 466	0.29 178	0.17 44	0.08 37	0.24 413	0.21 504	0.30 290	0.32 409	0.19 295	0.22 319	0.19 323	0.15 322	0.30 424	0.22 465	0.06 49	0.06 133	0.08 316	0.06 141	0.06 117	0.07 69

LG-Stereo_L2	0.11 21	0.09 71	0.22 90	0.18 84	0.10 114	0.12 35	0.13 112	0.18 49	0.14 47	0.10 50	0.07 5	0.08 6	0.08 20	0.17 100	0.11 37	0.06 49	0.08 303	0.06 71	0.04 1	0.05 4	0.07 69

LG-Stereo_L1	0.11 21	0.09 71	0.22 90	0.18 84	0.10 114	0.12 35	0.13 112	0.18 49	0.12 14	0.09 16	0.07 5	0.08 6	0.07 4	0.18 123	0.11 37	0.06 49	0.10 401	0.06 71	0.04 1	0.05 4	0.07 69

MLG-Stereo_test1	0.11 21	0.09 71	0.26 145	0.18 84	0.11 165	0.15 94	0.11 31	0.17 41	0.11 8	0.09 16	0.06 1	0.10 72	0.07 4	0.17 100	0.12 74	0.06 49	0.15 544	0.06 71	0.04 1	0.05 4	0.07 69

MLG-Stereo	0.11 21	0.08 25	0.26 145	0.19 143	0.09 50	0.15 94	0.11 31	0.18 49	0.13 27	0.09 16	0.06 1	0.10 72	0.08 20	0.18 123	0.12 74	0.06 49	0.16 562	0.06 71	0.04 1	0.05 4	0.07 69

LG-Stereo	0.14 142	0.13 288	0.30 188	0.21 264	0.11 165	0.16 146	0.18 385	0.23 144	0.19 165	0.12 119	0.18 256	0.11 121	0.09 49	0.15 43	0.14 200	0.06 49	0.07 235	0.08 316	0.08 359	0.07 225	0.07 69

MM-Stereo_test2	0.19 291	0.11 174	0.47 361	0.25 510	0.11 165	0.21 330	0.20 475	0.28 249	0.24 265	0.16 239	0.17 236	0.13 203	0.11 159	0.21 216	0.14 200	0.06 49	0.26 724	0.07 195	0.06 141	0.09 415	0.41 730

HART	0.20 324	0.14 343	0.42 308	0.26 554	0.24 665	0.17 190	0.16 277	0.32 323	0.25 292	0.15 220	0.26 366	0.17 293	0.09 49	0.24 290	0.14 200	0.06 49	0.36 774	0.07 195	0.05 43	0.08 313	0.27 649

GREAT-IGEV	0.19 291	0.11 174	0.39 271	0.22 336	0.33 729	0.14 61	0.15 216	0.18 49	0.22 226	0.14 191	0.16 216	0.09 37	0.09 49	0.23 274	0.14 200	0.06 49	0.50 793	0.06 71	0.06 141	0.07 225	0.53 761
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FLISNet	0.21 365	0.16 429	0.50 414	0.18 84	0.15 418	0.17 190	0.16 277	0.35 359	0.22 226	0.38 605	0.38 518	0.36 559	0.24 496	0.29 405	0.22 465	0.06 49	0.05 16	0.08 316	0.09 471	0.09 415	0.08 115

CoSv	0.21 365	0.16 429	0.50 414	0.18 84	0.15 418	0.17 190	0.16 277	0.35 359	0.22 226	0.38 605	0.38 518	0.36 559	0.24 496	0.29 405	0.22 465	0.06 49	0.05 16	0.08 316	0.09 471	0.09 415	0.08 115

fffft	0.14 142	0.12 233	0.30 188	0.19 143	0.10 114	0.17 190	0.18 385	0.23 144	0.17 107	0.14 191	0.11 81	0.13 203	0.10 101	0.24 290	0.18 351	0.06 49	0.05 16	0.07 195	0.06 141	0.07 225	0.09 171
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.11 21	0.10 114	0.21 69	0.18 84	0.09 50	0.21 330	0.14 162	0.14 17	0.17 107	0.11 79	0.10 57	0.09 37	0.08 20	0.21 216	0.12 74	0.06 49	0.05 16	0.06 71	0.04 1	0.05 4	0.06 39

SMoEStereo_RVC	0.14 142	0.15 383	0.29 178	0.19 143	0.10 114	0.19 255	0.17 322	0.21 105	0.21 212	0.15 220	0.13 140	0.12 168	0.11 159	0.25 316	0.16 285	0.06 49	0.05 16	0.08 316	0.06 141	0.06 117	0.08 115

mms	0.15 190	0.14 343	0.25 128	0.20 208	0.15 418	0.17 190	0.17 322	0.21 105	0.19 165	0.14 191	0.18 256	0.14 238	0.09 49	0.26 338	0.15 247	0.06 49	0.07 235	0.08 316	0.06 141	0.07 225	0.19 535

ours_stereo	0.15 190	0.14 343	0.29 178	0.21 264	0.14 345	0.17 190	0.18 385	0.21 105	0.20 181	0.13 162	0.18 256	0.14 238	0.10 101	0.24 290	0.15 247	0.06 49	0.06 133	0.08 316	0.06 141	0.07 225	0.13 401

fffy	0.15 190	0.14 343	0.31 199	0.21 264	0.14 345	0.19 255	0.18 385	0.24 170	0.19 165	0.13 162	0.17 236	0.15 261	0.13 268	0.25 316	0.15 247	0.06 49	0.08 303	0.08 316	0.06 141	0.07 225	0.15 468

WCG-NET	0.15 190	0.12 233	0.31 199	0.18 84	0.09 50	0.18 227	0.17 322	0.23 144	0.29 365	0.18 287	0.22 319	0.15 261	0.12 218	0.19 152	0.13 146	0.06 49	0.12 470	0.07 195	0.05 43	0.06 117	0.06 39

IGEV-Stereo++	0.15 190	0.09 71	0.27 162	0.21 264	0.13 294	0.14 61	0.11 31	0.23 144	0.19 165	0.15 220	0.14 179	0.11 121	0.11 159	0.19 152	0.12 74	0.06 49	0.21 658	0.06 71	0.05 43	0.06 117	0.28 658

AIO-Stereo	0.16 223	0.12 233	0.29 178	0.30 655	0.20 592	0.16 146	0.14 162	0.28 249	0.22 226	0.14 191	0.15 201	0.13 203	0.08 20	0.20 189	0.15 247	0.06 49	0.16 562	0.07 195	0.08 359	0.06 117	0.24 613

WCG-NET（raft）	0.16 223	0.14 343	0.32 215	0.18 84	0.09 50	0.19 255	0.16 277	0.24 170	0.27 331	0.19 295	0.19 271	0.20 346	0.12 218	0.22 249	0.13 146	0.06 49	0.17 593	0.06 71	0.05 43	0.07 225	0.07 69

RSM++	0.14 142	0.11 174	0.25 128	0.32 682	0.17 498	0.17 190	0.15 216	0.23 144	0.21 212	0.12 119	0.12 109	0.14 238	0.09 49	0.21 216	0.13 146	0.06 49	0.05 16	0.07 195	0.07 260	0.07 225	0.11 302

RSM	0.14 142	0.11 174	0.25 128	0.29 642	0.16 462	0.16 146	0.15 216	0.24 170	0.20 181	0.13 162	0.13 140	0.15 261	0.09 49	0.22 249	0.13 146	0.06 49	0.06 133	0.07 195	0.07 260	0.07 225	0.11 302

gcap-zeroshot	0.14 142	0.10 114	0.28 170	0.18 84	0.15 418	0.19 255	0.15 216	0.27 233	0.23 244	0.16 239	0.20 282	0.10 72	0.09 49	0.14 21	0.12 74	0.06 49	0.05 16	0.07 195	0.06 141	0.05 4	0.09 171

test_for_model	0.14 142	0.10 114	0.25 128	0.18 84	0.15 418	0.19 255	0.15 216	0.27 233	0.23 244	0.16 239	0.20 282	0.10 72	0.09 49	0.14 21	0.12 74	0.06 49	0.05 16	0.07 195	0.06 141	0.05 4	0.08 115

GCAPDPT-zeroshot4090	0.14 142	0.09 71	0.37 256	0.18 84	0.10 114	0.15 94	0.14 162	0.20 81	0.18 131	0.12 119	0.14 179	0.11 121	0.12 218	0.13 8	0.10 17	0.06 49	0.06 133	0.06 71	0.06 141	0.06 117	0.31 681

MoCha-V2	0.18 258	0.12 233	0.40 287	0.30 655	0.24 665	0.16 146	0.15 216	0.28 249	0.19 165	0.16 239	0.16 216	0.13 203	0.13 268	0.30 424	0.13 146	0.06 49	0.28 735	0.06 71	0.06 141	0.06 117	0.25 625

MIM_Stereo	0.20 324	0.17 466	0.55 492	0.20 208	0.21 613	0.17 190	0.14 162	0.37 393	0.27 331	0.28 416	0.35 483	0.23 386	0.13 268	0.28 381	0.16 285	0.06 49	0.08 303	0.09 426	0.08 359	0.08 313	0.15 468

testlalala	0.14 142	0.10 114	0.28 170	0.18 84	0.15 418	0.19 255	0.15 216	0.27 233	0.23 244	0.16 239	0.20 282	0.10 72	0.09 49	0.14 21	0.12 74	0.06 49	0.05 16	0.07 195	0.06 141	0.05 4	0.09 171

LoS_RVC	0.14 142	0.11 174	0.32 215	0.18 84	0.16 462	0.20 299	0.18 385	0.21 105	0.18 131	0.14 191	0.20 282	0.12 168	0.17 371	0.17 100	0.14 200	0.06 49	0.05 16	0.06 71	0.04 1	0.05 4	0.14 447

Selective-IGEV	0.15 190	0.10 114	0.34 231	0.32 682	0.19 563	0.16 146	0.14 162	0.29 270	0.20 181	0.13 162	0.14 179	0.13 203	0.08 20	0.23 274	0.14 200	0.06 49	0.13 492	0.07 195	0.06 141	0.06 117	0.11 302

ProNet	0.16 223	0.13 288	0.36 250	0.21 264	0.15 418	0.20 299	0.19 432	0.29 270	0.23 244	0.14 191	0.13 140	0.13 203	0.12 218	0.25 316	0.13 146	0.06 49	0.09 352	0.07 195	0.06 141	0.07 225	0.22 585

RAFT_CTSACE	0.23 428	0.21 544	0.57 515	0.26 554	0.15 418	0.22 363	0.23 571	0.34 350	0.30 383	0.34 544	0.51 645	0.31 509	0.17 371	0.33 460	0.15 247	0.06 49	0.09 352	0.09 426	0.08 359	0.08 313	0.07 69

test_4	0.19 291	0.16 429	0.39 271	0.24 461	0.13 294	0.19 255	0.21 504	0.27 233	0.24 265	0.24 365	0.47 628	0.22 370	0.13 268	0.27 355	0.18 351	0.06 49	0.06 133	0.09 426	0.09 471	0.07 225	0.06 39

test-3	0.18 258	0.10 114	0.48 376	0.23 402	0.14 345	0.18 227	0.16 277	0.32 323	0.29 365	0.26 389	0.17 236	0.22 370	0.13 268	0.26 338	0.19 388	0.06 49	0.14 513	0.08 316	0.08 359	0.06 117	0.10 247

test_1	0.18 258	0.10 114	0.48 376	0.23 402	0.14 345	0.18 227	0.16 277	0.32 323	0.29 365	0.26 389	0.17 236	0.22 370	0.13 268	0.26 338	0.19 388	0.06 49	0.14 513	0.08 316	0.08 359	0.06 117	0.10 247

test_3	0.20 324	0.12 233	0.49 393	0.26 554	0.14 345	0.22 363	0.25 612	0.34 350	0.33 428	0.25 379	0.18 256	0.23 386	0.13 268	0.25 316	0.20 416	0.06 49	0.14 513	0.09 426	0.10 537	0.07 225	0.10 247

cross-raft	0.18 258	0.12 233	0.40 287	0.27 593	0.16 462	0.20 299	0.24 597	0.34 350	0.24 265	0.23 354	0.28 390	0.29 477	0.15 322	0.19 152	0.16 285	0.06 49	0.05 16	0.08 316	0.07 260	0.07 225	0.07 69

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 324	0.23 584	0.49 393	0.21 264	0.16 462	0.19 255	0.17 322	0.35 359	0.32 409	0.26 389	0.33 462	0.20 346	0.17 371	0.21 216	0.17 319	0.06 49	0.10 401	0.07 195	0.07 260	0.07 225	0.11 302

AFF-stereo	0.20 324	0.24 597	0.49 393	0.22 336	0.11 165	0.18 227	0.18 385	0.35 359	0.29 365	0.25 379	0.36 498	0.25 423	0.17 371	0.25 316	0.17 319	0.06 49	0.09 352	0.08 316	0.08 359	0.08 313	0.11 302

GIO	0.22 393	0.10 114	0.56 502	0.26 554	0.28 695	0.24 413	0.17 322	0.30 290	0.47 614	0.18 287	0.21 302	0.26 443	0.11 159	0.28 381	0.16 285	0.07 150	0.23 685	0.07 195	0.12 619	0.06 117	0.28 658

GeoAtt-pt-S (ZS)	0.10 6	0.08 25	0.18 21	0.17 44	0.09 50	0.08 4	0.15 216	0.13 12	0.16 92	0.10 50	0.09 25	0.09 37	0.08 20	0.13 8	0.11 37	0.07 150	0.05 16	0.06 71	0.05 43	0.05 4	0.06 39

tt3	0.11 21	0.10 114	0.25 128	0.17 44	0.06 1	0.15 94	0.11 31	0.22 123	0.13 27	0.11 79	0.09 25	0.11 121	0.10 101	0.19 152	0.12 74	0.07 150	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.06 117	0.05 7

tt4	0.11 21	0.10 114	0.28 170	0.18 84	0.07 7	0.13 44	0.12 60	0.24 170	0.14 47	0.09 16	0.09 25	0.10 72	0.09 49	0.18 123	0.10 17	0.07 150	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.06 117	0.05 7

tt5	0.11 21	0.12 233	0.23 102	0.18 84	0.08 37	0.14 61	0.11 31	0.17 41	0.13 27	0.10 50	0.09 25	0.11 121	0.11 159	0.18 123	0.10 17	0.07 150	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.06 117	0.06 39

MGW-Stereo	0.15 190	0.08 25	0.31 199	0.18 84	0.12 226	0.19 255	0.13 112	0.22 123	0.25 292	0.19 295	0.21 302	0.18 308	0.11 159	0.26 338	0.18 351	0.07 150	0.06 133	0.07 195	0.05 43	0.07 225	0.12 363

TADF							0.19 432	0.45 505	0.40 523	0.33 521	0.21 302	0.24 407	0.17 371	0.51 563	0.16 285	0.07 150	0.05 16	0.07 195	0.06 141	0.07 225

MCPF							0.20 475	0.49 552	0.46 599	0.24 365	0.33 462	0.41 601	0.24 496	0.89 728	0.26 523	0.07 150	0.22 671	0.08 316	0.07 260	0.07 225

CR-RVC	0.09 2	0.09 71	0.17 12	0.15 7	0.06 1	0.12 35	0.11 31	0.18 49	0.10 4	0.10 50	0.06 1	0.09 37	0.08 20	0.15 43	0.10 17	0.07 150	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 7

low	0.16 223	0.08 25	0.28 170	0.23 402	0.21 613	0.17 190	0.15 216	0.28 249	0.20 181	0.11 79	0.12 109	0.13 203	0.10 101	0.27 355	0.14 200	0.07 150	0.23 685	0.07 195	0.05 43	0.06 117	0.23 597

FORCE_4.7	0.11 21	0.14 343	0.19 33	0.21 264	0.08 37	0.15 94	0.14 162	0.21 105	0.15 74	0.08 2	0.10 57	0.09 37	0.10 101	0.15 43	0.08 1	0.07 150	0.05 16	0.08 316	0.07 260	0.06 117	0.05 7

F4.4	0.11 21	0.11 174	0.16 2	0.19 143	0.06 1	0.14 61	0.12 60	0.24 170	0.13 27	0.09 16	0.10 57	0.09 37	0.12 218	0.15 43	0.10 17	0.07 150	0.05 16	0.06 71	0.05 43	0.06 117	0.05 7

FORCE_4.5	0.11 21	0.11 174	0.18 21	0.19 143	0.06 1	0.13 44	0.13 112	0.25 197	0.14 47	0.08 2	0.10 57	0.08 6	0.11 159	0.16 75	0.09 7	0.07 150	0.05 16	0.06 71	0.06 141	0.05 4	0.05 7

TT111	0.14 142	0.08 25	0.23 102	0.17 44	0.20 592	0.14 61	0.12 60	0.20 81	0.16 92	0.11 79	0.10 57	0.12 168	0.11 159	0.22 249	0.14 200	0.07 150	0.17 593	0.06 71	0.05 43	0.05 4	0.29 669

FORCE_4	0.11 21	0.10 114	0.18 21	0.19 143	0.07 7	0.16 146	0.13 112	0.21 105	0.13 27	0.09 16	0.11 81	0.12 168	0.10 101	0.17 100	0.09 7	0.07 150	0.05 16	0.07 195	0.06 141	0.06 117	0.05 7

NBS	0.09 2	0.09 71	0.17 12	0.19 143	0.09 50	0.08 4	0.13 112	0.08 1	0.08 1	0.08 2	0.11 81	0.07 2	0.06 1	0.10 1	0.12 74	0.07 150	0.06 133	0.09 426	0.08 359	0.07 225	0.06 39

416test1013	0.13 85	0.12 233	0.31 199	0.19 143	0.13 294	0.17 190	0.11 31	0.16 26	0.14 47	0.12 119	0.09 25	0.08 6	0.10 101	0.19 152	0.12 74	0.07 150	0.17 593	0.06 71	0.08 359	0.06 117	0.13 401

LACA_dic	0.10 6	0.16 429	0.18 21	0.16 18	0.07 7	0.14 61	0.11 31	0.13 12	0.11 8	0.09 16	0.08 18	0.09 37	0.08 20	0.16 75	0.09 7	0.07 150	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.07 225	0.06 39

GEAR-Net	0.18 258	0.10 114	0.38 261	0.30 655	0.19 563	0.15 94	0.15 216	0.32 323	0.18 131	0.13 162	0.16 216	0.12 168	0.11 159	0.24 290	0.15 247	0.07 150	0.19 625	0.07 195	0.05 43	0.07 225	0.42 735

noway7	0.30 589	0.63 765	1.95 779	0.24 461	0.12 226	0.23 388	0.19 432	0.47 529	0.33 428	0.21 321	0.23 334	0.24 407	0.20 437	0.23 274	0.29 559	0.07 150	0.05 16	0.08 316	0.07 260	0.10 481	0.10 247

over v1	0.12 62	0.17 466	0.23 102	0.19 143	0.07 7	0.15 94	0.10 12	0.20 81	0.11 8	0.10 50	0.09 25	0.11 121	0.14 300	0.18 123	0.12 74	0.07 150	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.06 117	0.06 39

over-8	0.12 62	0.17 466	0.25 128	0.20 208	0.07 7	0.15 94	0.10 12	0.20 81	0.11 8	0.09 16	0.09 25	0.11 121	0.12 218	0.18 123	0.11 37	0.07 150	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.06 117	0.06 39

small-0shot	0.10 6	0.09 71	0.19 33	0.16 18	0.09 50	0.10 19	0.15 216	0.14 17	0.13 27	0.09 16	0.15 201	0.08 6	0.08 20	0.11 2	0.12 74	0.07 150	0.05 16	0.06 71	0.05 43	0.06 117	0.05 7

over-9	0.12 62	0.18 493	0.27 162	0.20 208	0.07 7	0.15 94	0.10 12	0.21 105	0.12 14	0.09 16	0.09 25	0.11 121	0.12 218	0.19 152	0.11 37	0.07 150	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.06 117	0.06 39

PhaseNet	0.13 85	0.10 114	0.23 102	0.19 143	0.11 165	0.16 146	0.14 162	0.25 197	0.18 131	0.11 79	0.12 109	0.16 277	0.12 218	0.20 189	0.16 285	0.07 150	0.05 16	0.07 195	0.07 260	0.07 225	0.11 302

MCSU-Stereo	0.13 85	0.08 25	0.24 116	0.17 44	0.11 165	0.17 190	0.15 216	0.17 41	0.17 107	0.12 119	0.13 140	0.12 168	0.08 20	0.20 189	0.13 146	0.07 150	0.20 647	0.05 1	0.05 43	0.05 4	0.19 535

mm2	0.11 21	0.07 2	0.19 33	0.16 18	0.09 50	0.10 19	0.12 60	0.18 49	0.14 47	0.08 2	0.09 25	0.11 121	0.10 101	0.17 100	0.13 146	0.07 150	0.11 439	0.05 1	0.07 260	0.05 4	0.13 401

mm1	0.11 21	0.07 2	0.19 33	0.16 18	0.09 50	0.10 19	0.12 60	0.15 20	0.14 47	0.08 2	0.09 25	0.11 121	0.10 101	0.17 100	0.13 146	0.07 150	0.11 439	0.05 1	0.07 260	0.05 4	0.13 401

qqai	0.12 62	0.08 25	0.22 90	0.18 84	0.12 226	0.11 27	0.12 60	0.17 41	0.16 92	0.09 16	0.09 25	0.11 121	0.09 49	0.16 75	0.12 74	0.07 150	0.11 439	0.06 71	0.06 141	0.05 4	0.20 557

quiztm	0.16 223	0.19 513	0.37 256	0.22 336	0.15 418	0.17 190	0.17 322	0.36 376	0.24 265	0.18 287	0.21 302	0.14 238	0.10 101	0.17 100	0.14 200	0.07 150	0.05 16	0.07 195	0.05 43	0.08 313	0.07 69

MGA	0.12 62	0.08 25	0.26 145	0.16 18	0.10 114	0.15 94	0.10 12	0.18 49	0.13 27	0.11 79	0.09 25	0.09 37	0.07 4	0.20 189	0.12 74	0.07 150	0.16 562	0.06 71	0.04 1	0.06 117	0.09 171

PointNet	0.11 21	0.08 25	0.19 33	0.17 44	0.09 50	0.15 94	0.15 216	0.18 49	0.16 92	0.09 16	0.11 81	0.12 168	0.10 101	0.15 43	0.13 146	0.07 150	0.09 352	0.06 71	0.05 43	0.05 4	0.12 363

LiteMatch*	0.12 62	0.07 2	0.26 145	0.16 18	0.11 165	0.13 44	0.13 112	0.19 70	0.15 74	0.10 50	0.09 25	0.09 37	0.11 159	0.16 75	0.13 146	0.07 150	0.11 439	0.06 71	0.06 141	0.06 117	0.14 447

KMOStereo	0.14 142	0.13 288	0.39 271	0.21 264	0.14 345	0.20 299	0.15 216	0.25 197	0.18 131	0.12 119	0.14 179	0.10 72	0.16 345	0.19 152	0.11 37	0.07 150	0.05 16	0.07 195	0.05 43	0.07 225	0.13 401

RT-Monster	0.16 223	0.09 71	0.25 128	0.18 84	0.14 345	0.20 299	0.12 60	0.31 314	0.33 428	0.25 379	0.22 319	0.17 293	0.13 268	0.19 152	0.15 247	0.07 150	0.06 133	0.06 71	0.05 43	0.06 117	0.10 247

PipStereo	0.14 142	0.07 2	0.16 2	0.23 402	0.21 613	0.09 9	0.11 31	0.16 26	0.13 27	0.08 2	0.07 5	0.13 203	0.09 49	0.14 21	0.12 74	0.07 150	0.23 685	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 753

PSi22b	0.14 142	0.07 2	0.16 2	0.22 336	0.22 632	0.09 9	0.11 31	0.16 26	0.12 14	0.08 2	0.07 5	0.14 238	0.09 49	0.14 21	0.11 37	0.07 150	0.22 671	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 753

PSi22a	0.13 85	0.07 2	0.16 2	0.21 264	0.18 528	0.09 9	0.11 31	0.15 20	0.12 14	0.08 2	0.07 5	0.12 168	0.08 20	0.15 43	0.12 74	0.07 150	0.22 671	0.05 1	0.06 141	0.05 4	0.52 760

LACA3	0.10 6	0.11 174	0.16 2	0.15 7	0.07 7	0.16 146	0.14 162	0.14 17	0.14 47	0.11 79	0.09 25	0.10 72	0.10 101	0.16 75	0.09 7	0.07 150	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 7

Foundation-i1c-attn	0.15 190	0.07 2	0.20 50	0.18 84	0.11 165	0.15 94	0.15 216	0.26 216	0.29 365	0.15 220	0.16 216	0.17 293	0.14 300	0.19 152	0.15 247	0.07 150	0.22 671	0.06 71	0.05 43	0.05 4	0.26 641

Foundation-i1b	0.15 190	0.08 25	0.20 50	0.17 44	0.09 50	0.16 146	0.16 277	0.27 233	0.29 365	0.15 220	0.15 201	0.18 308	0.12 218	0.18 123	0.14 200	0.07 150	0.23 685	0.06 71	0.05 43	0.05 4	0.21 570

Foundation-i1a	0.16 223	0.08 25	0.20 50	0.18 84	0.11 165	0.18 227	0.16 277	0.26 216	0.30 383	0.17 263	0.16 216	0.19 323	0.13 268	0.21 216	0.14 200	0.07 150	0.21 658	0.06 71	0.04 1	0.05 4	0.26 641

DepthFocus	0.10 6	0.07 2	0.26 145	0.15 7	0.11 165	0.10 19	0.13 112	0.15 20	0.09 2	0.12 119	0.10 57	0.09 37	0.08 20	0.13 8	0.10 17	0.07 150	0.06 133	0.09 426	0.08 359	0.06 117	0.05 7

Foundation-i1	0.16 223	0.08 25	0.21 69	0.21 264	0.13 294	0.17 190	0.15 216	0.33 343	0.32 409	0.16 239	0.17 236	0.22 370	0.13 268	0.19 152	0.16 285	0.07 150	0.23 685	0.06 71	0.06 141	0.06 117	0.16 486

Foundation-i32	0.14 142	0.07 2	0.18 21	0.24 461	0.22 632	0.10 19	0.12 60	0.15 20	0.13 27	0.08 2	0.07 5	0.12 168	0.08 20	0.17 100	0.13 146	0.07 150	0.29 751	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.45 746

GeoVLM	0.11 21	0.07 2	0.19 33	0.16 18	0.09 50	0.15 94	0.12 60	0.18 49	0.14 47	0.10 50	0.09 25	0.11 121	0.11 159	0.17 100	0.14 200	0.07 150	0.11 439	0.05 1	0.07 260	0.05 4	0.13 401

LACA2	0.12 62	0.17 466	0.32 215	0.16 18	0.08 37	0.16 146	0.13 112	0.18 49	0.15 74	0.09 16	0.09 25	0.11 121	0.10 101	0.15 43	0.10 17	0.07 150	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.06 117	0.05 7

LACA1	0.10 6	0.13 288	0.17 12	0.16 18	0.07 7	0.16 146	0.12 60	0.16 26	0.12 14	0.09 16	0.07 5	0.09 37	0.10 101	0.14 21	0.10 17	0.07 150	0.05 16	0.05 1	0.05 43	0.05 4	0.05 7

Test_v1	0.11 21	0.08 25	0.17 12	0.15 7	0.09 50	0.13 44	0.12 60	0.23 144	0.17 107	0.10 50	0.10 57	0.08 6	0.08 20	0.15 43	0.12 74	0.07 150	0.05 16	0.06 71	0.05 43	0.05 4	0.07 69

Hybrid-DGEV-03	0.21 365	0.20 529	0.43 316	0.23 402	0.12 226	0.27 463	0.16 277	0.33 343	0.28 342	0.33 521	0.58 687	0.23 386	0.16 345	0.24 290	0.19 388	0.07 150	0.06 133	0.09 426	0.07 260	0.08 313	0.10 247

Hybrid-DGEV-2	0.23 428	0.20 529	0.53 467	0.24 461	0.13 294	0.28 482	0.15 216	0.50 562	0.45 586	0.28 416	0.26 366	0.25 423	0.26 529	0.29 405	0.20 416	0.07 150	0.06 133	0.09 426	0.08 359	0.07 225	0.10 247

MatchAttention (ZS)	0.09 2	0.07 2	0.16 2	0.15 7	0.06 1	0.08 4	0.12 60	0.12 6	0.12 14	0.08 2	0.12 109	0.07 2	0.07 4	0.13 8	0.09 7	0.07 150	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 7
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.10 6	0.09 71	0.18 21	0.13 1	0.07 7	0.16 146	0.10 12	0.21 105	0.15 74	0.10 50	0.10 57	0.09 37	0.12 218	0.14 21	0.13 146	0.07 150	0.05 16	0.05 1	0.05 43	0.06 117	0.05 7
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJA1	0.19 291	0.12 233	0.20 50	0.22 336	0.18 528	0.25 435	0.19 432	0.55 632	0.55 680	0.16 239	0.17 236	0.15 261	0.17 371	0.20 189	0.20 416	0.07 150	0.09 352	0.08 316	0.07 260	0.08 313	0.09 171

NLMM	0.19 291	0.12 233	0.20 50	0.22 336	0.18 528	0.25 435	0.19 432	0.55 632	0.55 680	0.16 239	0.17 236	0.15 261	0.17 371	0.20 189	0.20 416	0.07 150	0.09 352	0.08 316	0.07 260	0.08 313	0.09 171

MonSter++	0.11 21	0.07 2	0.19 33	0.16 18	0.09 50	0.15 94	0.12 60	0.18 49	0.14 47	0.10 50	0.09 25	0.11 121	0.10 101	0.16 75	0.14 200	0.07 150	0.11 439	0.05 1	0.07 260	0.05 4	0.13 401

HiDET	0.12 62	0.07 2	0.20 50	0.15 7	0.09 50	0.14 61	0.12 60	0.20 81	0.16 92	0.10 50	0.10 57	0.11 121	0.09 49	0.19 152	0.17 319	0.07 150	0.09 352	0.05 1	0.06 141	0.05 4	0.11 302

LCMNet	0.12 62	0.08 25	0.20 50	0.16 18	0.09 50	0.15 94	0.12 60	0.19 70	0.20 181	0.10 50	0.11 81	0.11 121	0.10 101	0.20 189	0.16 285	0.07 150	0.11 439	0.05 1	0.07 260	0.05 4	0.14 447

CSFM-Stereo	0.12 62	0.08 25	0.17 12	0.16 18	0.08 37	0.16 146	0.13 112	0.22 123	0.13 27	0.11 79	0.11 81	0.10 72	0.11 159	0.17 100	0.14 200	0.07 150	0.12 470	0.05 1	0.06 141	0.05 4	0.12 363

IGEV-FE	0.23 428	0.11 174	0.82 643	0.21 264	0.23 648	0.20 299	0.19 432	0.38 403	0.23 244	0.34 544	0.22 319	0.29 477	0.14 300	0.24 290	0.20 416	0.07 150	0.09 352	0.08 316	0.08 359	0.08 313	0.35 707

252Zero-FE	0.18 258	0.08 25	0.28 170	0.18 84	0.10 114	0.15 94	0.11 31	0.22 123	0.22 226	0.76 750	0.11 81	0.09 37	0.08 20	0.17 100	0.15 247	0.07 150	0.51 794	0.06 71	0.08 359	0.06 117	0.10 247

DA	0.21 365	0.11 174	0.33 225	0.28 621	0.23 648	0.30 522	0.16 277	0.29 270	0.27 331	0.15 220	0.22 319	0.17 293	0.15 322	0.26 338	0.15 247	0.07 150	0.28 735	0.07 195	0.05 43	0.07 225	0.56 763

Monster-pub-mixall	0.13 85	0.07 2	0.20 50	0.17 44	0.08 37	0.11 27	0.09 4	0.21 105	0.13 27	0.12 119	0.11 81	0.08 6	0.08 20	0.27 355	0.13 146	0.07 150	0.35 773	0.05 1	0.06 141	0.05 4	0.09 171

GGEV	0.21 365	0.11 174	0.33 225	0.28 621	0.23 648	0.30 522	0.16 277	0.29 270	0.27 331	0.15 220	0.22 319	0.17 293	0.15 322	0.26 338	0.15 247	0.07 150	0.28 735	0.07 195	0.05 43	0.07 225	0.56 763

GASTEREO	0.20 324	0.15 383	0.31 199	0.40 736	0.29 710	0.18 227	0.15 216	0.29 270	0.22 226	0.18 287	0.17 236	0.11 121	0.13 268	0.25 316	0.15 247	0.07 150	0.23 685	0.06 71	0.08 359	0.06 117	0.57 766

MSCF	0.20 324	0.14 343	0.31 199	0.40 736	0.29 710	0.17 190	0.15 216	0.29 270	0.22 226	0.17 263	0.16 216	0.11 121	0.13 268	0.24 290	0.15 247	0.07 150	0.23 685	0.06 71	0.08 359	0.07 225	0.57 766

water-stereo	0.15 190	0.11 174	0.32 215	0.19 143	0.10 114	0.17 190	0.14 162	0.26 216	0.20 181	0.18 287	0.23 334	0.16 277	0.16 345	0.14 21	0.14 200	0.07 150	0.06 133	0.07 195	0.06 141	0.06 117	0.11 302

depthmonostereo	0.15 190	0.12 233	0.34 231	0.19 143	0.09 50	0.20 299	0.15 216	0.28 249	0.24 265	0.16 239	0.18 256	0.16 277	0.18 408	0.21 216	0.14 200	0.07 150	0.07 235	0.07 195	0.06 141	0.05 4	0.08 115

DVStereo	0.15 190	0.09 71	0.26 145	0.18 84	0.10 114	0.21 330	0.14 162	0.24 170	0.22 226	0.22 342	0.21 302	0.16 277	0.15 322	0.24 290	0.17 319	0.07 150	0.07 235	0.06 71	0.06 141	0.05 4	0.08 115

xyz-stereo	1.43 786	0.11 174	17.43 833	0.18 84	0.08 37	4.86 807	0.18 385	0.31 314	0.35 453	0.37 596	2.75 809	0.41 601	0.31 609	0.58 603	0.33 596	0.07 150	0.05 16	0.09 426	0.06 141	0.06 117	0.06 39

111111	0.13 85	0.08 25	0.20 50	0.20 208	0.13 294	0.13 44	0.10 12	0.23 144	0.17 107	0.11 79	0.13 140	0.12 168	0.08 20	0.19 152	0.12 74	0.07 150	0.16 562	0.06 71	0.04 1	0.08 313	0.16 486

MLG-Stereo_test3	0.11 21	0.08 25	0.22 90	0.19 143	0.10 114	0.16 146	0.11 31	0.18 49	0.13 27	0.11 79	0.07 5	0.10 72	0.08 20	0.14 21	0.12 74	0.07 150	0.09 352	0.06 71	0.04 1	0.06 117	0.08 115

LG-G_1	0.12 62	0.08 25	0.28 170	0.20 208	0.09 50	0.21 330	0.09 4	0.20 81	0.12 14	0.11 79	0.10 57	0.11 121	0.10 101	0.22 249	0.11 37	0.07 150	0.09 352	0.06 71	0.05 43	0.06 117	0.12 363

LG-G	0.12 62	0.08 25	0.28 170	0.20 208	0.09 50	0.21 330	0.09 4	0.20 81	0.12 14	0.11 79	0.10 57	0.11 121	0.10 101	0.22 249	0.11 37	0.07 150	0.09 352	0.06 71	0.05 43	0.06 117	0.12 363

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 142	0.10 114	0.27 162	0.21 264	0.11 165	0.16 146	0.14 162	0.24 170	0.17 107	0.17 263	0.20 282	0.18 308	0.11 159	0.16 75	0.17 319	0.07 150	0.08 303	0.07 195	0.07 260	0.07 225	0.09 171

MM-Stereo_test1	0.20 324	0.13 288	0.45 334	0.24 461	0.12 226	0.20 299	0.21 504	0.36 376	0.32 409	0.23 354	0.22 319	0.15 261	0.14 300	0.28 381	0.16 285	0.07 150	0.24 704	0.08 316	0.07 260	0.09 415	0.21 570

Reg-Stereo(zero)	0.18 258	0.08 25	0.39 271	0.19 143	0.19 563	0.24 413	0.18 385	0.29 270	0.29 365	0.24 365	0.21 302	0.24 407	0.18 408	0.22 249	0.21 447	0.07 150	0.11 439	0.06 71	0.07 260	0.06 117	0.11 302

SCV_C0	0.19 291	0.14 343	0.40 287	0.30 655	0.20 592	0.15 94	0.16 277	0.35 359	0.26 312	0.17 263	0.16 216	0.13 203	0.09 49	0.31 439	0.14 200	0.07 150	0.22 671	0.06 71	0.06 141	0.09 415	0.25 625

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 85	0.15 383	0.21 69	0.27 593	0.09 50	0.15 94	0.13 112	0.23 144	0.21 212	0.12 119	0.11 81	0.10 72	0.13 268	0.22 249	0.13 146	0.07 150	0.05 16	0.06 71	0.05 43	0.07 225	0.07 69

FoundationStereo	0.13 85	0.08 25	0.18 21	0.29 642	0.30 716	0.12 35	0.13 112	0.12 6	0.18 131	0.09 16	0.08 18	0.10 72	0.08 20	0.14 21	0.11 37	0.07 150	0.31 757	0.06 71	0.04 1	0.05 4	0.06 39

AIO_rvc	0.20 324	0.16 429	0.49 393	0.41 743	0.29 710	0.15 94	0.17 322	0.21 105	0.19 165	0.17 263	0.14 179	0.13 203	0.08 20	0.35 482	0.13 146	0.07 150	0.19 625	0.06 71	0.05 43	0.06 117	0.41 730

AIO_test	0.20 324	0.12 233	0.46 353	0.45 754	0.38 746	0.15 94	0.17 322	0.28 249	0.20 181	0.19 295	0.13 140	0.14 238	0.09 49	0.39 511	0.13 146	0.07 150	0.21 658	0.06 71	0.06 141	0.06 117	0.34 702

castereo++	0.14 142	0.13 288	0.25 128	0.19 143	0.10 114	0.27 463	0.13 112	0.24 170	0.26 312	0.11 79	0.13 140	0.16 277	0.10 101	0.18 123	0.11 37	0.07 150	0.08 303	0.07 195	0.06 141	0.05 4	0.07 69

castereo	0.14 142	0.11 174	0.22 90	0.19 143	0.10 114	0.20 299	0.19 432	0.32 323	0.28 342	0.13 162	0.18 256	0.16 277	0.16 345	0.16 75	0.14 200	0.07 150	0.06 133	0.07 195	0.06 141	0.06 117	0.07 69

GIP-stereo	0.16 223	0.12 233	0.25 128	0.24 461	0.22 632	0.15 94	0.14 162	0.32 323	0.21 212	0.11 79	0.16 216	0.13 203	0.09 49	0.20 189	0.13 146	0.07 150	0.13 492	0.06 71	0.05 43	0.06 117	0.32 687

tt45	0.15 190	0.14 343	0.29 178	0.19 143	0.11 165	0.23 388	0.18 385	0.23 144	0.18 131	0.16 239	0.13 140	0.14 238	0.10 101	0.31 439	0.15 247	0.07 150	0.05 16	0.08 316	0.06 141	0.07 225	0.08 115

999	0.15 190	0.13 288	0.30 188	0.19 143	0.12 226	0.20 299	0.17 322	0.25 197	0.20 181	0.14 191	0.16 216	0.14 238	0.11 159	0.36 493	0.16 285	0.07 150	0.05 16	0.07 195	0.06 141	0.06 117	0.08 115

tg	0.18 258	0.15 383	0.34 231	0.22 336	0.11 165	0.23 388	0.15 216	0.35 359	0.27 331	0.20 311	0.25 355	0.20 346	0.12 218	0.25 316	0.16 285	0.07 150	0.07 235	0.09 426	0.09 471	0.08 313	0.13 401

dual_stereo	0.18 258	0.08 25	0.26 145	0.21 264	0.32 727	0.11 27	0.13 112	0.27 233	0.20 181	0.11 79	0.09 25	0.10 72	0.08 20	0.20 189	0.14 200	0.07 150	0.45 784	0.06 71	0.05 43	0.05 4	0.65 780

UGAM-zero	0.26 510	0.11 174	0.56 502	0.20 208	0.16 462	0.28 482	0.18 385	0.48 541	0.25 292	0.31 483	0.28 390	0.56 697	0.32 624	0.66 655	0.17 319	0.07 150	0.10 401	0.07 195	0.09 471	0.07 225	0.31 681

GCAP-BAT	0.23 428	0.09 71	1.36 746	0.31 673	0.44 760	0.16 146	0.15 216	0.30 290	0.26 312	0.14 191	0.17 236	0.15 261	0.11 159	0.23 274	0.12 74	0.07 150	0.06 133	0.07 195	0.06 141	0.06 117	0.24 613

Occ-G	0.18 258	0.10 114	0.38 261	0.23 402	0.15 418	0.16 146	0.18 385	0.23 144	0.26 312	0.15 220	0.20 282	0.21 362	0.11 159	0.22 249	0.19 388	0.07 150	0.17 593	0.07 195	0.06 141	0.08 313	0.30 675

U	1.02 771	0.10 114	0.26 145	0.22 336	3.66 811	6.41 818	0.13 112	0.22 123	0.21 212	0.11 79	0.11 81	0.10 72	0.09 49	0.12 5	0.11 37	0.07 150	0.05 16	5.35 833	2.86 829	0.07 225	0.06 39

IGEV-Stereo+	0.14 142	0.08 25	0.26 145	0.18 84	0.14 345	0.09 9	0.10 12	0.16 26	0.17 107	0.14 191	0.08 18	0.10 72	0.10 101	0.22 249	0.14 200	0.07 150	0.15 544	0.06 71	0.06 141	0.16 652	0.29 669

RAFT-Stereo-weight	0.17 246	0.10 114	0.31 199	0.20 208	0.12 226	0.20 299	0.16 277	0.38 403	0.33 428	0.25 379	0.20 282	0.19 323	0.10 101	0.19 152	0.16 285	0.07 150	0.13 492	0.07 195	0.06 141	0.06 117	0.09 171

MGS-Stereo	0.15 190	0.12 233	0.38 261	0.19 143	0.11 165	0.18 227	0.17 322	0.21 105	0.23 244	0.14 191	0.24 345	0.16 277	0.10 101	0.19 152	0.13 146	0.07 150	0.06 133	0.07 195	0.06 141	0.10 481	0.07 69

IGEV++	0.19 291	0.13 288	0.38 261	0.30 655	0.19 563	0.15 94	0.15 216	0.32 323	0.18 131	0.13 162	0.16 216	0.12 168	0.11 159	0.24 290	0.15 247	0.07 150	0.32 762	0.07 195	0.05 43	0.07 225	0.42 735

MyStereo07	0.18 258	0.15 383	0.44 328	0.22 336	0.16 462	0.25 435	0.22 541	0.31 314	0.26 312	0.22 342	0.13 140	0.12 168	0.13 268	0.33 460	0.14 200	0.07 150	0.13 492	0.09 426	0.09 471	0.09 415	0.11 302

MyStereo06	0.23 428	0.15 383	0.74 612	0.22 336	0.14 345	0.25 435	0.22 541	0.43 475	0.25 292	0.36 578	0.24 345	0.34 540	0.18 408	0.24 290	0.20 416	0.07 150	0.12 470	0.09 426	0.09 471	0.09 415	0.11 302

MyStereo05	0.24 461	0.15 383	0.58 531	0.22 336	0.14 345	0.25 435	0.22 541	0.50 562	0.54 671	0.32 508	0.23 334	0.26 443	0.23 475	0.32 450	0.25 511	0.07 150	0.12 470	0.09 426	0.09 471	0.09 415	0.11 302

MyStereo04	0.24 461	0.15 383	0.58 531	0.22 336	0.16 462	0.25 435	0.22 541	0.51 576	0.54 671	0.29 443	0.23 334	0.27 450	0.23 475	0.32 450	0.25 511	0.07 150	0.13 492	0.09 426	0.09 471	0.09 415	0.11 302

AE-Stereo	0.21 365	0.12 233	0.50 414	0.25 510	0.15 418	0.24 413	0.18 385	0.40 437	0.34 441	0.19 295	0.26 366	0.21 362	0.13 268	0.22 249	0.16 285	0.07 150	0.26 724	0.09 426	0.10 537	0.07 225	0.31 681

ff7	0.18 258	0.13 288	0.41 298	0.21 264	0.15 418	0.21 330	0.17 322	0.28 249	0.23 244	0.21 321	0.13 140	0.12 168	0.12 218	0.27 355	0.13 146	0.07 150	0.25 715	0.08 316	0.07 260	0.08 313	0.36 711

IGEVStereo-DCA	0.20 324	0.17 466	0.41 298	0.22 336	0.15 418	0.20 299	0.17 322	0.28 249	0.23 244	0.19 295	0.12 109	0.14 238	0.12 218	0.38 506	0.31 576	0.07 150	0.16 562	0.08 316	0.07 260	0.08 313	0.36 711

ffff	0.18 258	0.13 288	0.41 298	0.21 264	0.15 418	0.21 330	0.17 322	0.28 249	0.23 244	0.21 321	0.13 140	0.12 168	0.12 218	0.27 355	0.13 146	0.07 150	0.25 715	0.08 316	0.07 260	0.08 313	0.36 711

rrr	0.22 393	0.17 466	0.79 632	0.22 336	0.15 418	0.20 299	0.18 385	0.40 437	0.27 331	0.19 295	0.12 109	0.14 238	0.12 218	0.38 506	0.31 576	0.07 150	0.16 562	0.08 316	0.07 260	0.08 313	0.28 658

11t	0.18 258	0.13 288	0.41 298	0.21 264	0.15 418	0.21 330	0.17 322	0.28 249	0.23 244	0.21 321	0.13 140	0.12 168	0.12 218	0.27 355	0.13 146	0.07 150	0.25 715	0.08 316	0.07 260	0.08 313	0.36 711

IGEV_Zeroshot_test	0.23 428	0.11 174	0.82 643	0.21 264	0.23 648	0.20 299	0.19 432	0.38 403	0.23 244	0.34 544	0.22 319	0.29 477	0.14 300	0.24 290	0.20 416	0.07 150	0.09 352	0.08 316	0.08 359	0.08 313	0.35 707

MSKI-zero shot	0.19 291	0.10 114	0.47 361	0.30 655	0.14 345	0.21 330	0.14 162	0.33 343	0.22 226	0.24 365	0.25 355	0.22 370	0.10 101	0.32 450	0.14 200	0.07 150	0.30 753	0.07 195	0.07 260	0.06 117	0.09 171

CASnet	0.15 190	0.13 288	0.30 188	0.22 336	0.08 37	0.15 94	0.14 162	0.28 249	0.26 312	0.23 354	0.20 282	0.15 261	0.11 159	0.18 123	0.13 146	0.07 150	0.05 16	0.11 571	0.09 471	0.08 313	0.05 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.22 393	0.09 71	1.28 736	0.31 673	0.43 757	0.16 146	0.15 216	0.30 290	0.26 312	0.14 191	0.17 236	0.15 261	0.11 159	0.23 274	0.12 74	0.07 150	0.06 133	0.07 195	0.06 141	0.06 117	0.24 613

AEACV	0.20 324	0.09 71	0.32 215	0.39 731	0.34 732	0.21 330	0.16 277	0.30 290	0.18 131	0.17 263	0.17 236	0.13 203	0.16 345	0.27 355	0.13 146	0.07 150	0.29 751	0.07 195	0.09 471	0.07 225	0.37 719

GCAP-Stereo	0.18 258	0.21 544	0.47 361	0.23 402	0.18 528	0.21 330	0.10 12	0.28 249	0.24 265	0.20 311	0.22 319	0.15 261	0.13 268	0.21 216	0.16 285	0.07 150	0.19 625	0.07 195	0.05 43	0.06 117	0.09 171

RAFT-Test	0.19 291	0.11 174	0.41 298	0.26 554	0.21 613	0.26 456	0.17 322	0.37 393	0.26 312	0.24 365	0.29 399	0.32 520	0.14 300	0.22 249	0.15 247	0.07 150	0.08 303	0.07 195	0.07 260	0.06 117	0.07 69

HH	0.22 393	0.12 233	0.55 492	0.32 682	0.16 462	0.27 463	0.18 385	0.36 376	0.25 292	0.20 311	0.26 366	0.34 540	0.18 408	0.33 460	0.15 247	0.07 150	0.16 562	0.07 195	0.07 260	0.07 225	0.31 681

HanStereo	0.22 393	0.12 233	0.55 492	0.32 682	0.16 462	0.27 463	0.18 385	0.36 376	0.25 292	0.20 311	0.26 366	0.34 540	0.18 408	0.33 460	0.15 247	0.07 150	0.16 562	0.07 195	0.07 260	0.07 225	0.31 681

LL-Strereo2	0.21 365	0.25 614	0.53 467	0.32 682	0.20 592	0.25 435	0.14 162	0.32 323	0.25 292	0.25 379	0.20 282	0.24 407	0.12 218	0.28 381	0.18 351	0.07 150	0.07 235	0.12 607	0.09 471	0.09 415	0.16 486

4D-IteraStereo	0.20 324	0.21 544	0.62 558	0.21 264	0.14 345	0.19 255	0.17 322	0.29 270	0.28 342	0.24 365	0.20 282	0.20 346	0.10 101	0.22 249	0.18 351	0.07 150	0.07 235	0.10 512	0.08 359	0.08 313	0.33 697

anonymousdsp2	0.23 428	0.11 174	0.42 308	0.26 554	0.24 665	0.25 435	0.17 322	0.43 475	0.37 485	0.30 466	0.23 334	0.24 407	0.15 322	0.32 450	0.17 319	0.07 150	0.28 735	0.07 195	0.05 43	0.08 313	0.44 742

anonymousdsp	0.20 324	0.13 288	0.49 393	0.28 621	0.20 592	0.21 330	0.17 322	0.29 270	0.24 265	0.22 342	0.13 140	0.12 168	0.12 218	0.32 450	0.13 146	0.07 150	0.26 724	0.08 316	0.07 260	0.08 313	0.48 751

CES	0.14 142	0.08 25	0.24 116	0.17 44	0.23 648	0.18 227	0.15 216	0.24 170	0.20 181	0.14 191	0.18 256	0.14 238	0.10 101	0.19 152	0.12 74	0.07 150	0.05 16	0.06 71	0.04 1	0.08 313	0.20 557

EGLCR-Stereo	0.19 291	0.09 71	0.34 231	0.29 642	0.17 498	0.28 482	0.16 277	0.30 290	0.23 244	0.22 342	0.11 81	0.16 277	0.09 49	0.28 381	0.15 247	0.07 150	0.25 715	0.07 195	0.07 260	0.06 117	0.37 719

DCRE	0.24 461	0.15 383	0.45 334	0.26 554	0.26 684	0.23 388	0.21 504	0.37 393	0.29 365	0.23 354	0.81 737	0.23 386	0.16 345	0.24 290	0.18 351	0.07 150	0.14 513	0.07 195	0.08 359	0.07 225	0.25 625

Selective-RAFT	0.19 291	0.14 343	0.37 256	0.24 461	0.11 165	0.30 522	0.15 216	0.35 359	0.34 441	0.17 263	0.17 236	0.22 370	0.18 408	0.29 405	0.18 351	0.07 150	0.16 562	0.07 195	0.07 260	0.08 313	0.08 115

MC-Stereo	0.18 258	0.10 114	0.36 250	0.28 621	0.14 345	0.18 227	0.15 216	0.24 170	0.20 181	0.21 321	0.24 345	0.16 277	0.13 268	0.25 316	0.14 200	0.07 150	0.17 593	0.07 195	0.07 260	0.06 117	0.30 675

RCA-Stereo	0.17 246	0.10 114	0.33 225	0.20 208	0.11 165	0.19 255	0.17 322	0.39 425	0.36 469	0.21 321	0.25 355	0.17 293	0.17 371	0.18 123	0.15 247	0.07 150	0.14 513	0.07 195	0.06 141	0.06 117	0.08 115

CroCo-Stereo Lap2	0.16 223	0.18 493	0.39 271	0.26 554	0.18 528	0.11 27	0.19 432	0.30 290	0.22 226	0.13 162	0.16 216	0.15 261	0.11 159	0.17 100	0.15 247	0.07 150	0.07 235	0.08 316	0.06 141	0.08 313	0.07 69

DCANet-4	0.20 324	0.11 174	0.58 531	0.19 143	0.09 50	0.19 255	0.18 385	0.39 425	0.42 547	0.29 443	0.31 428	0.17 293	0.22 460	0.21 216	0.20 416	0.07 150	0.05 16	0.07 195	0.05 43	0.06 117	0.09 171

ccc-4	0.18 258	0.13 288	0.41 298	0.21 264	0.15 418	0.21 330	0.17 322	0.28 249	0.23 244	0.21 321	0.13 140	0.12 168	0.12 218	0.27 355	0.13 146	0.07 150	0.25 715	0.08 316	0.07 260	0.08 313	0.36 711

fff	0.20 324	0.15 383	0.57 515	0.19 143	0.09 50	0.19 255	0.18 385	0.38 403	0.46 599	0.29 443	0.31 428	0.18 308	0.28 563	0.21 216	0.20 416	0.07 150	0.05 16	0.07 195	0.05 43	0.06 117	0.09 171

ADStereo(finetuned)	0.21 365	0.15 383	0.59 540	0.19 143	0.09 50	0.19 255	0.18 385	0.37 393	0.41 535	0.30 466	0.31 428	0.19 323	0.31 609	0.21 216	0.20 416	0.07 150	0.05 16	0.07 195	0.05 43	0.07 225	0.10 247

raft_robust	0.25 487	0.23 584	0.44 328	0.22 336	0.13 294	0.23 388	0.22 541	0.52 584	0.50 648	0.33 521	0.32 440	0.33 531	0.23 475	0.55 586	0.18 351	0.07 150	0.11 439	0.08 316	0.10 537	0.08 313	0.07 69

RAFT+CT+SA	0.23 428	0.24 597	0.48 376	0.25 510	0.18 528	0.23 388	0.29 656	0.42 462	0.38 496	0.24 365	0.39 536	0.20 346	0.17 371	0.34 475	0.17 319	0.07 150	0.07 235	0.09 426	0.12 619	0.09 415	0.13 401

test_5	0.25 487	0.25 614	0.57 515	0.27 593	0.18 528	0.25 435	0.29 656	0.42 462	0.39 512	0.29 443	0.40 546	0.27 450	0.23 475	0.35 482	0.19 388	0.07 150	0.07 235	0.09 426	0.09 471	0.10 481	0.14 447

SA	0.24 461	0.22 564	0.55 492	0.23 402	0.14 345	0.25 435	0.23 571	0.48 541	0.42 547	0.28 416	0.44 593	0.23 386	0.23 475	0.34 475	0.17 319	0.07 150	0.09 352	0.11 571	0.11 577	0.08 313	0.09 171

IGEV-Stereo	0.20 324	0.13 288	0.49 393	0.28 621	0.20 592	0.21 330	0.17 322	0.29 270	0.24 265	0.22 342	0.13 140	0.12 168	0.12 218	0.32 450	0.13 146	0.07 150	0.26 724	0.08 316	0.07 260	0.08 313	0.48 751
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.25 487	0.24 597	0.50 414	0.23 402	0.18 528	0.19 255	0.19 432	0.39 425	0.35 453	0.28 416	0.36 498	0.34 540	0.23 475	0.66 655	0.28 545	0.07 150	0.07 235	0.08 316	0.07 260	0.09 415	0.14 447

iRaft-Stereo_20w	0.29 574	0.11 174	0.86 660	0.33 694	0.24 665	0.32 561	0.26 624	0.60 688	0.26 312	0.41 645	0.21 302	0.28 464	0.19 431	0.32 450	0.24 497	0.07 150	0.31 757	0.07 195	0.09 471	0.08 313	0.47 748

GLC_STEREO	0.15 190	0.11 174	0.31 199	0.22 336	0.09 50	0.17 190	0.15 216	0.24 170	0.28 342	0.17 263	0.20 282	0.17 293	0.11 159	0.24 290	0.17 319	0.07 150	0.09 352	0.09 426	0.08 359	0.07 225	0.07 69

IPLG	0.23 428	0.19 513	0.65 573	0.21 264	0.12 226	0.28 482	0.17 322	0.45 505	0.32 409	0.33 521	0.32 440	0.16 277	0.17 371	0.50 557	0.23 485	0.07 150	0.06 133	0.08 316	0.07 260	0.07 225	0.08 115

MIPNet	0.22 393	0.19 513	0.64 568	0.22 336	0.12 226	0.28 482	0.20 475	0.48 541	0.39 512	0.31 483	0.24 345	0.19 323	0.24 496	0.28 381	0.20 416	0.07 150	0.05 16	0.08 316	0.07 260	0.07 225	0.08 115

IPLGR	0.22 393	0.14 343	0.75 616	0.21 264	0.11 165	0.25 435	0.18 385	0.44 496	0.38 496	0.29 443	0.28 390	0.21 362	0.19 431	0.37 503	0.19 388	0.07 150	0.06 133	0.08 316	0.07 260	0.07 225	0.07 69

GMOStereo	0.20 324	0.17 466	0.45 334	0.23 402	0.18 528	0.21 330	0.27 634	0.28 249	0.28 342	0.31 483	0.32 440	0.28 464	0.17 371	0.16 75	0.13 146	0.07 150	0.23 685	0.10 512	0.08 359	0.08 313	0.07 69

error version	0.20 324	0.17 466	0.45 334	0.23 402	0.18 528	0.21 330	0.27 634	0.28 249	0.28 342	0.31 483	0.32 440	0.28 464	0.17 371	0.16 75	0.13 146	0.07 150	0.23 685	0.10 512	0.08 359	0.08 313	0.07 69

test-v	0.20 324	0.17 466	0.45 334	0.23 402	0.18 528	0.21 330	0.27 634	0.28 249	0.28 342	0.31 483	0.32 440	0.28 464	0.17 371	0.16 75	0.13 146	0.07 150	0.23 685	0.10 512	0.08 359	0.08 313	0.07 69

LCNet	0.22 393	0.12 233	0.42 308	0.26 554	0.12 226	0.23 388	0.19 432	0.36 376	0.28 342	0.28 416	0.35 483	0.26 443	0.30 590	0.35 482	0.17 319	0.07 150	0.05 16	0.09 426	0.10 537	0.13 606	0.22 585

STrans-v2	0.25 487	0.14 343	0.56 502	0.21 264	0.12 226	0.23 388	0.20 475	0.50 562	0.31 395	0.31 483	0.42 568	0.35 553	0.35 643	0.62 635	0.24 497	0.07 150	0.05 16	0.08 316	0.07 260	0.06 117	0.08 115

TransformOpticalFlow	0.24 461	0.14 343	0.57 515	0.24 461	0.11 165	0.21 330	0.19 432	0.43 475	0.34 441	0.30 466	0.43 582	0.36 559	0.31 609	0.61 624	0.20 416	0.07 150	0.05 16	0.08 316	0.07 260	0.06 117	0.08 115

PSM-AAD	0.26 510	0.11 174	0.43 316	0.24 461	0.12 226	0.27 463	0.37 709	0.36 376	0.30 383	0.36 578	0.39 536	0.28 464	0.77 754	0.30 424	0.16 285	0.07 150	0.06 133	0.12 607	0.11 577	0.09 415	0.21 570

KYRaft	0.23 428	0.11 174	0.43 316	0.23 402	0.12 226	0.23 388	0.23 571	0.37 393	0.26 312	0.35 564	0.53 661	0.34 540	0.26 529	0.29 405	0.16 285	0.07 150	0.05 16	0.09 426	0.10 537	0.08 313	0.30 675

ASMatch	0.23 428	0.11 174	0.55 492	0.25 510	0.14 345	0.19 255	0.16 277	0.32 323	0.30 383	0.28 416	0.68 719	0.28 464	0.26 529	0.50 557	0.22 465	0.07 150	0.06 133	0.08 316	0.07 260	0.06 117	0.11 302

DEmStereo	0.26 510	0.10 114	0.52 456	0.19 143	0.13 294	0.31 544	0.25 612	0.29 270	0.38 496	0.36 578	0.57 683	0.24 407	0.48 706	0.53 575	0.44 651	0.07 150	0.06 133	0.08 316	0.08 359	0.07 225	0.08 115

DRaft	0.25 487	0.11 174	0.47 361	0.18 84	0.12 226	0.28 482	0.23 571	0.34 350	0.40 523	0.38 605	0.60 696	0.20 346	0.41 678	0.48 550	0.41 635	0.07 150	0.06 133	0.08 316	0.08 359	0.07 225	0.08 115

GrayStereo	0.26 510	0.10 114	0.45 334	0.27 593	0.14 345	0.23 388	0.46 740	0.36 376	0.33 428	0.40 633	0.47 628	0.30 499	0.78 755	0.29 405	0.17 319	0.07 150	0.06 133	0.08 316	0.09 471	0.07 225	0.15 468

RAFT-RH_RVC	0.26 510	0.13 288	0.57 515	0.22 336	0.12 226	0.25 435	0.14 162	0.27 233	0.29 365	0.38 605	1.14 763	0.23 386	0.18 408	0.58 603	0.24 497	0.07 150	0.06 133	0.10 512	0.07 260	0.06 117	0.08 115

RAFT-345	0.22 393	0.11 174	0.55 492	0.22 336	0.12 226	0.20 299	0.16 277	0.27 233	0.28 342	0.27 401	0.65 713	0.20 346	0.17 371	0.55 586	0.22 465	0.07 150	0.06 133	0.08 316	0.07 260	0.06 117	0.07 69

test-2	0.20 324	0.17 466	0.45 334	0.23 402	0.18 528	0.21 330	0.27 634	0.28 249	0.28 342	0.31 483	0.32 440	0.28 464	0.17 371	0.16 75	0.13 146	0.07 150	0.23 685	0.10 512	0.08 359	0.08 313	0.07 69

test-1	0.20 324	0.12 233	0.49 393	0.23 402	0.23 648	0.22 363	0.23 571	0.36 376	0.29 365	0.21 321	0.25 355	0.24 407	0.14 300	0.18 123	0.22 465	0.07 150	0.14 513	0.08 316	0.07 260	0.06 117	0.14 447

GMM-Stereo	0.22 393	0.10 114	0.56 502	0.23 402	0.13 294	0.24 413	0.24 597	0.38 403	0.29 365	0.31 483	0.44 593	0.27 450	0.21 450	0.31 439	0.17 319	0.07 150	0.05 16	0.10 512	0.09 471	0.08 313	0.19 535

Prome-Stereo	0.22 393	0.10 114	0.43 316	0.24 461	0.13 294	0.23 388	0.23 571	0.37 393	0.27 331	0.33 521	0.58 687	0.24 407	0.28 563	0.30 424	0.16 285	0.07 150	0.05 16	0.08 316	0.07 260	0.08 313	0.20 557

iRaftStereo_RVC	0.17 246	0.16 429	0.35 243	0.21 264	0.11 165	0.20 299	0.17 322	0.34 350	0.25 292	0.20 311	0.25 355	0.19 323	0.12 218	0.21 216	0.16 285	0.07 150	0.12 470	0.10 512	0.09 471	0.09 415	0.14 447

CREStereo++_RVC	0.16 223	0.09 71	0.42 308	0.17 44	0.11 165	0.18 227	0.13 112	0.23 144	0.31 395	0.21 321	0.31 428	0.13 203	0.11 159	0.17 100	0.16 285	0.07 150	0.04 1	0.06 71	0.15 684	0.06 117	0.05 7
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.18 258	0.09 71	0.38 261	0.18 84	0.07 7	0.33 572	0.19 432	0.39 425	0.34 441	0.24 365	0.25 355	0.18 308	0.18 408	0.25 316	0.17 319	0.07 150	0.05 16	0.07 195	0.05 43	0.06 117	0.05 7

DCANet	0.20 324	0.15 383	0.57 515	0.19 143	0.09 50	0.19 255	0.18 385	0.37 393	0.41 535	0.30 466	0.31 428	0.19 323	0.23 475	0.21 216	0.20 416	0.07 150	0.05 16	0.07 195	0.05 43	0.07 225	0.10 247

csc	0.20 324	0.15 383	0.57 515	0.19 143	0.09 50	0.19 255	0.18 385	0.38 403	0.46 599	0.29 443	0.31 428	0.18 308	0.28 563	0.21 216	0.20 416	0.07 150	0.05 16	0.07 195	0.05 43	0.06 117	0.09 171

cscssc	0.20 324	0.15 383	0.57 515	0.19 143	0.09 50	0.19 255	0.18 385	0.38 403	0.46 599	0.29 443	0.31 428	0.18 308	0.28 563	0.21 216	0.20 416	0.07 150	0.05 16	0.07 195	0.05 43	0.06 117	0.09 171

test_xeample3	0.22 393	0.17 466	0.81 639	0.21 264	0.15 418	0.20 299	0.18 385	0.40 437	0.25 292	0.19 295	0.12 109	0.13 203	0.12 218	0.34 475	0.33 596	0.07 150	0.20 647	0.07 195	0.08 359	0.08 313	0.34 702

EAI-Stereo	0.29 574	0.11 174	0.38 261	0.22 336	0.18 528	0.33 572	1.66 810	0.53 597	0.27 331	0.27 401	0.50 642	0.17 293	0.16 345	0.25 316	0.25 511	0.07 150	0.07 235	0.07 195	0.11 577	0.07 225	0.10 247

CFNet-RSSM	0.18 258	0.10 114	0.45 334	0.20 208	0.12 226	0.20 299	0.16 277	0.40 437	0.31 395	0.23 354	0.21 302	0.26 443	0.15 322	0.21 216	0.14 200	0.07 150	0.05 16	0.07 195	0.07 260	0.06 117	0.06 39

Gwc-CoAtRS	0.17 246	0.10 114	0.41 298	0.20 208	0.12 226	0.20 299	0.15 216	0.34 350	0.29 365	0.23 354	0.23 334	0.27 450	0.15 322	0.21 216	0.14 200	0.07 150	0.06 133	0.07 195	0.07 260	0.06 117	0.07 69

HITNet	0.22 393	0.23 584	0.60 547	0.20 208	0.09 50	0.27 463	0.15 216	0.45 505	0.33 428	0.29 443	0.33 462	0.27 450	0.22 460	0.29 405	0.27 536	0.07 150	0.05 16	0.07 195	0.06 141	0.09 415	0.11 302
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
MLCV	0.25 487	0.23 584	0.59 540	0.22 336	0.09 50	0.30 522	0.18 385	0.40 437	0.38 496	0.38 605	0.44 593	0.31 509	0.22 460	0.44 536	0.32 586	0.07 150	0.05 16	0.07 195	0.06 141	0.07 225	0.08 115

DN-CSS_ROB	0.24 461	0.33 671	0.69 590	0.25 510	0.14 345	0.26 456	0.13 112	0.42 462	0.35 453	0.30 466	0.42 568	0.22 370	0.20 437	0.34 475	0.22 465	0.07 150	0.06 133	0.11 571	0.11 577	0.11 541	0.09 171

GeoAtt-L (ZS)	0.10 6	0.08 25	0.16 2	0.14 2	0.07 7	0.10 19	0.11 31	0.11 3	0.12 14	0.11 79	0.10 57	0.08 6	0.08 20	0.19 152	0.11 37	0.08 323	0.04 1	0.07 195	0.05 43	0.07 225	0.06 39

ACC-I	0.11 21	0.10 114	0.19 33	0.17 44	0.09 50	0.06 2	0.14 162	0.13 12	0.16 92	0.10 50	0.13 140	0.09 37	0.09 49	0.18 123	0.11 37	0.08 323	0.05 16	0.07 195	0.06 141	0.07 225	0.06 39

ACC	0.11 21	0.10 114	0.20 50	0.18 84	0.09 50	0.05 1	0.14 162	0.15 20	0.17 107	0.10 50	0.12 109	0.09 37	0.09 49	0.17 100	0.11 37	0.08 323	0.05 16	0.08 316	0.06 141	0.07 225	0.06 39

GeoAtt-pt-L (ZS)	0.08 1	0.07 2	0.15 1	0.14 2	0.07 7	0.08 4	0.10 12	0.10 2	0.11 8	0.10 50	0.07 5	0.07 2	0.07 4	0.14 21	0.11 37	0.08 323	0.04 1	0.05 1	0.05 43	0.05 4	0.05 7

RSGM							0.17 322	0.37 393	0.23 244	0.27 401	0.25 355	0.29 477	0.15 322	0.21 216	0.16 285	0.08 323	0.06 133	0.07 195	0.06 141	0.06 117

DDDD	0.14 142	0.08 25	0.23 102	0.23 402	0.20 592	0.13 44	0.13 112	0.21 105	0.18 131	0.11 79	0.11 81	0.15 261	0.11 159	0.21 216	0.15 247	0.08 323	0.16 562	0.06 71	0.05 43	0.05 4	0.28 658

FORCE_4.6	0.11 21	0.11 174	0.18 21	0.18 84	0.06 1	0.16 146	0.13 112	0.24 170	0.14 47	0.08 2	0.10 57	0.09 37	0.09 49	0.13 8	0.09 7	0.08 323	0.04 1	0.06 71	0.05 43	0.06 117	0.05 7

EE1	0.18 258	0.09 71	0.43 316	0.20 208	0.12 226	0.16 146	0.13 112	0.35 359	0.25 292	0.17 263	0.15 201	0.15 261	0.12 218	0.27 355	0.13 146	0.08 323	0.23 685	0.07 195	0.05 43	0.07 225	0.30 675

AnonStereo	0.19 291	0.13 288	0.45 334	0.22 336	0.13 294	0.18 227	0.14 162	0.39 425	0.26 312	0.19 295	0.18 256	0.19 323	0.12 218	0.26 338	0.13 146	0.08 323	0.26 724	0.08 316	0.06 141	0.10 481	0.25 625

zzzzzzz1	0.31 601	0.63 765	1.85 777	0.24 461	0.16 462	0.23 388	0.22 541	0.42 462	0.36 469	0.22 342	0.25 355	0.26 443	0.21 450	0.35 482	0.30 564	0.08 323	0.06 133	0.08 316	0.08 359	0.11 541	0.10 247

DF_test	0.10 6	0.08 25	0.20 50	0.17 44	0.11 165	0.06 2	0.13 112	0.13 12	0.16 92	0.10 50	0.12 109	0.08 6	0.09 49	0.12 5	0.10 17	0.08 323	0.06 133	0.06 71	0.06 141	0.07 225	0.06 39

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.14 142	0.15 383	0.35 243	0.21 264	0.09 50	0.19 255	0.10 12	0.19 70	0.21 212	0.14 191	0.12 109	0.11 121	0.11 159	0.15 43	0.12 74	0.08 323	0.07 235	0.11 571	0.09 471	0.10 481	0.13 401

over-6	0.13 85	0.18 493	0.30 188	0.19 143	0.07 7	0.16 146	0.11 31	0.28 249	0.17 107	0.10 50	0.10 57	0.10 72	0.13 268	0.20 189	0.11 37	0.08 323	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.06 117	0.06 39

SMOE	0.19 291	0.17 466	0.39 271	0.22 336	0.13 294	0.27 463	0.21 504	0.31 314	0.24 265	0.22 342	0.27 382	0.21 362	0.17 371	0.19 152	0.18 351	0.08 323	0.06 133	0.12 607	0.07 260	0.11 541	0.12 363

Anonymus	0.13 85	0.08 25	0.20 50	0.19 143	0.10 114	0.16 146	0.14 162	0.21 105	0.17 107	0.11 79	0.09 25	0.14 238	0.12 218	0.18 123	0.15 247	0.08 323	0.09 352	0.07 195	0.06 141	0.06 117	0.11 302

ManiGeoR	0.20 324	0.22 564	0.70 597	0.16 18	0.12 226	0.22 363	0.14 162	0.41 455	0.28 342	0.19 295	0.24 345	0.19 323	0.16 345	0.35 482	0.20 416	0.08 323	0.05 16	0.07 195	0.06 141	0.08 313	0.09 171

HLf10	0.20 324	0.22 564	0.70 597	0.16 18	0.12 226	0.22 363	0.14 162	0.41 455	0.28 342	0.19 295	0.24 345	0.19 323	0.16 345	0.35 482	0.20 416	0.08 323	0.05 16	0.07 195	0.06 141	0.08 313	0.09 171

TestStereo_HLe17	0.21 365	0.24 597	0.77 626	0.17 44	0.11 165	0.22 363	0.17 322	0.42 462	0.31 395	0.20 311	0.25 355	0.18 308	0.15 322	0.39 511	0.18 351	0.08 323	0.05 16	0.07 195	0.06 141	0.08 313	0.08 115

TestStereo_HL3	0.23 428	0.18 493	1.11 711	0.17 44	0.11 165	0.24 413	0.16 277	0.36 376	0.21 212	0.27 401	0.39 536	0.23 386	0.20 437	0.41 522	0.15 247	0.08 323	0.06 133	0.07 195	0.06 141	0.07 225	0.09 171

TestStereo_HL2	0.20 324	0.19 513	0.54 481	0.17 44	0.11 165	0.21 330	0.15 216	0.35 359	0.31 395	0.23 354	0.31 428	0.19 323	0.17 371	0.40 516	0.19 388	0.08 323	0.06 133	0.07 195	0.06 141	0.08 313	0.09 171

GGDA	0.19 291	0.20 529	0.53 467	0.18 84	0.10 114	0.21 330	0.16 277	0.35 359	0.32 409	0.22 342	0.29 399	0.19 323	0.16 345	0.38 506	0.18 351	0.08 323	0.05 16	0.06 71	0.06 141	0.08 313	0.09 171

TestStereo-Hl	0.20 324	0.16 429	0.50 414	0.18 84	0.11 165	0.23 388	0.17 322	0.38 403	0.30 383	0.23 354	0.27 382	0.22 370	0.19 431	0.39 511	0.18 351	0.08 323	0.06 133	0.07 195	0.06 141	0.08 313	0.08 115

DF	0.16 223	0.09 71	0.31 199	0.31 673	0.16 462	0.17 190	0.15 216	0.26 216	0.18 131	0.14 191	0.23 334	0.19 323	0.11 159	0.24 290	0.16 285	0.08 323	0.23 685	0.06 71	0.06 141	0.06 117	0.09 171

IGEV_i1	0.26 510	0.12 233	0.57 515	0.25 510	0.24 665	0.32 561	0.20 475	0.45 505	0.37 485	0.35 564	0.30 415	0.35 553	0.20 437	0.39 511	0.23 485	0.08 323	0.26 724	0.08 316	0.08 359	0.08 313	0.37 719

LiteMatch	0.13 85	0.15 383	0.19 33	0.20 208	0.10 114	0.15 94	0.17 322	0.18 49	0.14 47	0.10 50	0.09 25	0.11 121	0.22 460	0.16 75	0.23 485	0.08 323	0.05 16	0.08 316	0.07 260	0.08 313	0.08 115

Lsterematch	0.20 324	0.15 383	0.44 328	0.20 208	0.10 114	0.22 363	0.17 322	0.27 233	0.34 441	0.28 416	0.37 509	0.24 407	0.22 460	0.25 316	0.23 485	0.08 323	0.05 16	0.08 316	0.07 260	0.08 313	0.08 115

Selective-IGEV-i1	0.28 551	0.11 174	0.44 328	0.36 719	0.32 727	0.32 561	0.23 571	0.48 541	0.48 623	0.29 443	0.32 440	0.39 587	0.17 371	0.28 381	0.25 511	0.08 323	0.23 685	0.08 316	0.09 471	0.08 313	0.53 761

VMStereo-Base	0.14 142	0.09 71	0.29 178	0.16 18	0.09 50	0.18 227	0.12 60	0.24 170	0.25 292	0.15 220	0.22 319	0.17 293	0.13 268	0.19 152	0.14 200	0.08 323	0.06 133	0.06 71	0.05 43	0.07 225	0.08 115

DispViT+	0.12 62	0.08 25	0.21 69	0.16 18	0.16 462	0.10 19	0.12 60	0.27 233	0.24 265	0.13 162	0.11 81	0.10 72	0.09 49	0.21 216	0.12 74	0.08 323	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 7

WQFJA1++	0.48 701	0.07 2	0.86 660	0.23 402	0.19 563	0.18 227	0.11 31	0.21 105	0.14 47	2.23 813	0.12 109	0.23 386	0.11 159	0.21 216	0.14 200	0.08 323	0.19 625	0.06 71	0.09 471	4.02 822	0.20 557

WQFJX1	0.20 324	0.12 233	0.21 69	0.23 402	0.17 498	0.24 413	0.19 432	0.63 710	0.56 687	0.17 263	0.16 216	0.14 238	0.16 345	0.27 355	0.18 351	0.08 323	0.09 352	0.08 316	0.07 260	0.08 313	0.09 171

WQFJX	0.19 291	0.12 233	0.21 69	0.22 336	0.18 528	0.25 435	0.18 385	0.57 652	0.49 640	0.17 263	0.17 236	0.14 238	0.16 345	0.24 290	0.19 388	0.08 323	0.08 303	0.08 316	0.06 141	0.08 313	0.11 302

NLMM1	0.21 365	0.13 288	0.21 69	0.23 402	0.18 528	0.24 413	0.20 475	0.65 722	0.69 728	0.18 287	0.18 256	0.13 203	0.14 300	0.25 316	0.19 388	0.08 323	0.09 352	0.08 316	0.07 260	0.07 225	0.10 247

NLSM1	0.18 258	0.12 233	0.21 69	0.21 264	0.18 528	0.25 435	0.17 322	0.51 576	0.43 560	0.17 263	0.21 302	0.13 203	0.15 322	0.22 249	0.18 351	0.08 323	0.09 352	0.09 426	0.08 359	0.07 225	0.07 69

GEAStereo	0.20 324	0.10 114	0.31 199	0.35 710	0.42 754	0.19 255	0.16 277	0.23 144	0.18 131	0.14 191	0.15 201	0.10 72	0.09 49	0.21 216	0.18 351	0.08 323	0.28 735	0.06 71	0.05 43	0.08 313	0.57 766

GSStereo	0.21 365	0.10 114	0.31 199	0.36 719	0.42 754	0.19 255	0.16 277	0.38 403	0.21 212	0.14 191	0.15 201	0.10 72	0.09 49	0.21 216	0.18 351	0.08 323	0.31 757	0.06 71	0.06 141	0.08 313	0.63 775

GS-Stereo							0.16 277	0.38 403	0.21 212	0.14 191	0.15 201	0.10 72	0.09 49	0.21 216	0.18 351	0.08 323	0.31 757	0.06 71	0.06 141	0.08 313	0.63 775

gasm-f	0.20 324	0.12 233	0.36 250	0.35 710	0.36 741	0.18 227	0.17 322	0.23 144	0.18 131	0.14 191	0.19 271	0.10 72	0.11 159	0.20 189	0.19 388	0.08 323	0.28 735	0.06 71	0.05 43	0.09 415	0.57 766

FE-Mocha	0.18 258	0.11 174	0.40 287	0.26 554	0.14 345	0.19 255	0.14 162	0.36 376	0.24 265	0.24 365	0.24 345	0.23 386	0.14 300	0.27 355	0.19 388	0.08 323	0.08 303	0.08 316	0.08 359	0.07 225	0.08 115

Select-FE	0.27 541	0.18 493	0.87 663	0.23 402	0.22 632	0.29 507	0.18 385	0.53 597	0.28 342	0.30 466	0.33 462	0.45 636	0.29 583	0.30 424	0.21 447	0.08 323	0.10 401	0.08 316	0.13 653	0.08 313	0.20 557

Zero-FE251	0.17 246	0.09 71	0.38 261	0.18 84	0.10 114	0.20 299	0.13 112	0.20 81	0.15 74	0.75 747	0.13 140	0.13 203	0.11 159	0.16 75	0.16 285	0.08 323	0.10 401	0.06 71	0.05 43	0.05 4	0.18 515

z-ln-s-r	0.35 634	0.30 650	1.02 695	0.23 402	0.14 345	0.30 522	0.26 624	0.46 515	0.55 680	0.33 521	0.61 704	0.39 587	0.31 609	0.80 707	0.77 725	0.08 323	0.06 133	0.08 316	0.08 359	0.11 541	0.10 247

MLG-Stereo_test2	0.12 62	0.09 71	0.29 178	0.21 264	0.12 226	0.16 146	0.11 31	0.17 41	0.12 14	0.11 79	0.08 18	0.11 121	0.06 1	0.16 75	0.11 37	0.08 323	0.13 492	0.06 71	0.04 1	0.06 117	0.09 171

DFGA-Net	0.26 510	0.33 671	0.70 597	0.22 336	0.15 418	0.25 435	0.17 322	0.41 455	0.40 523	0.30 466	0.32 440	0.21 362	0.18 408	0.61 624	0.33 596	0.08 323	0.06 133	0.10 512	0.09 471	0.11 541	0.09 171

LGtest1	0.10 6	0.09 71	0.19 33	0.18 84	0.09 50	0.13 44	0.09 4	0.17 41	0.13 27	0.10 50	0.08 18	0.09 37	0.09 49	0.16 75	0.12 74	0.08 323	0.06 133	0.06 71	0.05 43	0.06 117	0.08 115

SGD-Stereo	0.12 62	0.08 25	0.18 21	0.17 44	0.07 7	0.17 190	0.13 112	0.19 70	0.17 107	0.12 119	0.13 140	0.11 121	0.12 218	0.19 152	0.12 74	0.08 323	0.04 1	0.06 71	0.05 43	0.06 117	0.05 7

MM-Stereo_test3	0.19 291	0.15 383	0.39 271	0.25 510	0.15 418	0.19 255	0.22 541	0.42 462	0.40 523	0.17 263	0.24 345	0.17 293	0.12 218	0.22 249	0.16 285	0.08 323	0.21 658	0.08 316	0.06 141	0.09 415	0.11 302

SCV	0.18 258	0.15 383	0.37 256	0.26 554	0.20 592	0.16 146	0.16 277	0.35 359	0.23 244	0.14 191	0.16 216	0.13 203	0.09 49	0.31 439	0.12 74	0.08 323	0.19 625	0.07 195	0.07 260	0.09 415	0.26 641

HUF	0.26 510	0.15 383	0.79 632	0.39 731	0.31 723	0.16 146	0.17 322	0.36 376	0.25 292	0.19 295	0.14 179	0.23 386	0.11 159	0.32 450	0.14 200	0.08 323	0.60 807	0.06 71	0.05 43	0.07 225	0.56 763

AIO-test1	0.21 365	0.22 564	0.56 502	0.31 673	0.24 665	0.21 330	0.16 277	0.42 462	0.37 485	0.17 263	0.26 366	0.18 308	0.12 218	0.29 405	0.15 247	0.08 323	0.07 235	0.10 512	0.11 577	0.07 225	0.10 247

PAM_32	0.26 510	0.10 114	0.63 563	0.24 461	0.19 563	0.51 697	0.26 624	0.43 475	0.30 383	0.32 508	0.28 390	0.60 712	0.28 563	0.29 405	0.20 416	0.08 323	0.14 513	0.08 316	0.10 537	0.07 225	0.15 468

PAM	0.26 510	0.11 174	0.63 563	0.25 510	0.18 528	0.53 706	0.29 656	0.44 496	0.28 342	0.36 578	0.27 382	0.59 706	0.26 529	0.28 381	0.20 416	0.08 323	0.12 470	0.07 195	0.10 537	0.07 225	0.13 401

UGAM	0.28 551	0.18 493	0.57 515	0.26 554	0.13 294	0.23 388	0.26 624	0.33 343	0.45 586	0.32 508	0.42 568	0.45 636	0.22 460	0.92 739	0.23 485	0.08 323	0.09 352	0.14 660	0.13 653	0.10 481	0.10 247

RAStereo	0.14 142	0.15 383	0.40 287	0.22 336	0.11 165	0.15 94	0.18 385	0.25 197	0.24 265	0.13 162	0.17 236	0.11 121	0.09 49	0.15 43	0.13 146	0.08 323	0.06 133	0.08 316	0.06 141	0.07 225	0.05 7

Pointernet	0.15 190	0.08 25	0.35 243	0.19 143	0.12 226	0.20 299	0.12 60	0.34 350	0.25 292	0.15 220	0.16 216	0.13 203	0.11 159	0.18 123	0.13 146	0.08 323	0.06 133	0.06 71	0.05 43	0.06 117	0.08 115

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 551	0.17 466	0.96 685	0.29 642	0.31 723	0.29 507	0.21 504	0.53 597	0.28 342	0.27 401	0.55 672	0.41 601	0.18 408	0.30 424	0.22 465	0.08 323	0.10 401	0.08 316	0.13 653	0.12 590	0.20 557

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 510	0.15 383	0.96 685	0.21 264	0.25 679	0.30 522	0.21 504	0.54 613	0.28 342	0.25 379	0.29 399	0.46 645	0.23 475	0.28 381	0.20 416	0.08 323	0.10 401	0.08 316	0.12 619	0.11 541	0.17 508

H2IRNET	0.19 291	0.18 493	0.50 414	0.22 336	0.12 226	0.20 299	0.16 277	0.28 249	0.31 395	0.17 263	0.32 440	0.25 423	0.20 437	0.24 290	0.19 388	0.08 323	0.06 133	0.09 426	0.10 537	0.10 481	0.08 115

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 258	0.15 383	0.27 162	0.20 208	0.13 294	0.24 413	0.17 322	0.31 314	0.37 485	0.43 662	0.17 236	0.13 203	0.12 218	0.20 189	0.16 285	0.08 323	0.07 235	0.09 426	0.07 260	0.09 415	0.08 115

MyStereo8	0.25 487	0.20 529	0.69 590	0.24 461	0.17 498	0.31 544	0.16 277	0.50 562	0.32 409	0.29 443	0.38 518	0.25 423	0.19 431	0.33 460	0.29 559	0.08 323	0.20 647	0.08 316	0.08 359	0.10 481	0.16 486

ACVNet-DCA	0.21 365	0.16 429	0.50 414	0.27 593	0.13 294	0.31 544	0.19 432	0.43 475	0.32 409	0.21 321	0.20 282	0.13 203	0.17 371	0.28 381	0.12 74	0.08 323	0.28 735	0.08 316	0.06 141	0.09 415	0.23 597

xx1	0.23 428	0.16 429	0.50 414	0.27 593	0.13 294	0.31 544	0.19 432	0.39 425	0.48 623	0.21 321	0.20 282	0.28 464	0.25 510	0.28 381	0.12 74	0.08 323	0.28 735	0.10 512	0.11 577	0.09 415	0.23 597

1test111	0.22 393	0.16 429	0.50 414	0.27 593	0.13 294	0.31 544	0.19 432	0.43 475	0.32 409	0.21 321	0.20 282	0.13 203	0.17 371	0.36 493	0.28 545	0.08 323	0.28 735	0.08 316	0.06 141	0.09 415	0.23 597

cc1	0.22 393	0.16 429	0.50 414	0.27 593	0.13 294	0.31 544	0.19 432	0.39 425	0.48 623	0.21 321	0.20 282	0.13 203	0.17 371	0.28 381	0.12 74	0.08 323	0.28 735	0.08 316	0.06 141	0.08 313	0.37 719

ffm	0.27 541	0.17 466	0.84 653	0.21 264	0.13 294	0.29 507	0.21 504	0.38 403	0.46 599	0.31 483	0.44 593	0.34 540	0.24 496	0.28 381	0.12 74	0.08 323	0.28 735	0.12 607	0.11 577	0.08 313	0.37 719

ff1	0.36 637	0.17 466	0.84 653	0.21 264	0.13 294	0.29 507	0.21 504	0.38 403	0.46 599	0.31 483	0.44 593	0.34 540	0.24 496	0.91 734	1.30 770	0.08 323	0.28 735	0.12 607	0.11 577	0.08 313	0.37 719

tt1	0.22 393	0.16 429	0.49 393	0.26 554	0.15 418	0.31 544	0.19 432	0.38 403	0.46 599	0.21 321	0.19 271	0.13 203	0.16 345	0.28 381	0.12 74	0.08 323	0.28 735	0.08 316	0.06 141	0.08 313	0.37 719

MaDis-Stereo	0.15 190	0.17 466	0.39 271	0.19 143	0.15 418	0.16 146	0.13 112	0.26 216	0.22 226	0.13 162	0.15 201	0.14 238	0.11 159	0.17 100	0.17 319	0.08 323	0.07 235	0.08 316	0.06 141	0.07 225	0.06 39

UniTT-Stereo	0.15 190	0.12 233	0.45 334	0.21 264	0.14 345	0.17 190	0.13 112	0.20 81	0.19 165	0.16 239	0.20 282	0.10 72	0.11 159	0.18 123	0.17 319	0.08 323	0.06 133	0.07 195	0.06 141	0.08 313	0.07 69

Any-RAFT	0.18 258	0.09 71	0.33 225	0.19 143	0.10 114	0.29 507	0.16 277	0.44 496	0.32 409	0.25 379	0.27 382	0.29 477	0.16 345	0.23 274	0.13 146	0.08 323	0.07 235	0.06 71	0.05 43	0.07 225	0.07 69

LL-Strereo	0.32 609	0.33 671	0.77 626	0.26 554	0.24 665	0.22 363	0.23 571	0.58 666	0.44 573	0.35 564	0.32 440	0.41 601	0.40 673	0.93 741	0.25 511	0.08 323	0.13 492	0.11 571	0.09 471	0.09 415	0.22 585

CBFPSM	0.28 551	0.23 584	0.76 620	0.21 264	0.14 345	0.38 628	0.26 624	0.42 462	0.37 485	0.34 544	0.36 498	0.55 692	0.38 659	0.33 460	0.40 630	0.08 323	0.08 303	0.07 195	0.08 359	0.09 415	0.12 363

LoS	0.15 190	0.09 71	0.34 231	0.17 44	0.09 50	0.22 363	0.14 162	0.27 233	0.27 331	0.15 220	0.18 256	0.19 323	0.14 300	0.23 274	0.14 200	0.08 323	0.06 133	0.06 71	0.04 1	0.06 117	0.06 39
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ToySt	0.28 551	0.19 513	0.68 587	0.22 336	0.19 563	0.31 544	0.31 678	0.43 475	0.43 560	0.28 416	0.38 518	0.42 617	0.32 624	0.33 460	0.32 586	0.08 323	0.14 513	0.10 512	0.12 619	0.11 541	0.24 613

anonymousa	0.26 510	0.13 288	0.56 502	0.29 642	0.30 716	0.31 544	0.20 475	0.38 403	0.36 469	0.33 521	0.51 645	0.41 601	0.27 539	0.25 316	0.24 497	0.08 323	0.18 610	0.09 426	0.18 714	0.08 313	0.17 508

TestStereo1	0.23 428	0.22 564	0.50 414	0.27 593	0.14 345	0.26 456	0.27 634	0.43 475	0.38 496	0.29 443	0.39 536	0.23 386	0.21 450	0.33 460	0.18 351	0.08 323	0.08 303	0.09 426	0.08 359	0.08 313	0.10 247

qqq	0.24 461	0.16 429	0.46 353	0.20 208	0.15 418	0.23 388	0.20 475	0.43 475	0.32 409	0.26 389	0.31 428	0.28 464	0.25 510	0.36 493	0.28 545	0.08 323	0.22 671	0.10 512	0.11 577	0.09 415	0.23 597

SA-5K	0.23 428	0.22 564	0.50 414	0.27 593	0.14 345	0.26 456	0.27 634	0.43 475	0.38 496	0.29 443	0.39 536	0.23 386	0.21 450	0.33 460	0.18 351	0.08 323	0.08 303	0.09 426	0.08 359	0.08 313	0.10 247

Sa-1000	0.24 461	0.20 529	0.53 467	0.23 402	0.14 345	0.30 522	0.23 571	0.50 562	0.41 535	0.30 466	0.50 642	0.26 443	0.19 431	0.33 460	0.16 285	0.08 323	0.10 401	0.10 512	0.11 577	0.08 313	0.08 115

CrosDoStereo	0.32 609	0.11 174	0.53 467	0.19 143	0.12 226	0.22 363	1.07 794	0.36 376	0.38 496	0.38 605	0.60 696	0.28 464	0.45 693	0.61 624	0.56 692	0.08 323	0.06 133	0.08 316	0.09 471	0.08 313	0.09 171

HHNet	0.23 428	0.12 233	0.66 578	0.19 143	0.18 528	0.20 299	0.20 475	0.36 376	0.32 409	0.33 521	0.59 692	0.19 323	0.21 450	0.24 290	0.31 576	0.08 323	0.06 133	0.09 426	0.07 260	0.08 313	0.12 363

AAGNet	0.34 627	0.12 233	0.53 467	0.26 554	0.16 462	0.20 299	0.19 432	0.31 314	0.29 365	0.35 564	0.35 483	0.27 450	0.30 590	0.44 536	2.56 810	0.08 323	0.05 16	0.10 512	0.07 260	0.09 415	0.07 69

OMP-Stereo	0.24 461	0.16 429	0.48 376	0.30 655	0.13 294	0.21 330	0.16 277	0.38 403	0.35 453	0.34 544	0.30 415	0.33 531	0.20 437	0.70 668	0.24 497	0.08 323	0.06 133	0.09 426	0.07 260	0.08 313	0.07 69

IIG-Stereo	0.24 461	0.16 429	0.47 361	0.29 642	0.12 226	0.23 388	0.14 162	0.40 437	0.33 428	0.35 564	0.37 509	0.33 531	0.22 460	0.70 668	0.26 523	0.08 323	0.06 133	0.09 426	0.07 260	0.08 313	0.07 69

NRIStereo	0.20 324	0.12 233	0.50 414	0.23 402	0.11 165	0.24 413	0.19 432	0.30 290	0.28 342	0.26 389	0.26 366	0.25 423	0.18 408	0.34 475	0.19 388	0.08 323	0.06 133	0.09 426	0.07 260	0.09 415	0.09 171

FTStereo	0.28 551	0.11 174	0.56 502	0.24 461	0.13 294	0.21 330	0.52 753	0.36 376	0.28 342	0.38 605	0.94 752	0.30 499	0.56 725	0.33 460	0.18 351	0.08 323	0.06 133	0.09 426	0.08 359	0.08 313	0.19 535

DeepStereo_LL	0.32 609	0.11 174	0.53 467	0.19 143	0.12 226	0.22 363	1.07 794	0.36 376	0.38 496	0.38 605	0.60 696	0.28 464	0.45 693	0.61 624	0.56 692	0.08 323	0.06 133	0.08 316	0.09 471	0.08 313	0.09 171

SST-Stereo	0.22 393	0.11 174	0.52 456	0.25 510	0.14 345	0.19 255	0.17 322	0.32 323	0.26 312	0.34 544	0.33 462	0.29 477	0.25 510	0.56 594	0.18 351	0.08 323	0.05 16	0.10 512	0.08 359	0.09 415	0.07 69

THIR-Stereo	0.30 589	0.15 383	0.46 353	0.19 143	0.11 165	0.28 482	0.70 771	0.33 343	0.36 469	0.37 596	0.64 711	0.33 531	0.49 711	0.58 603	0.44 651	0.08 323	0.06 133	0.08 316	0.09 471	0.07 225	0.08 115

RAFT_R40	0.22 393	0.11 174	0.52 456	0.25 510	0.13 294	0.18 227	0.18 385	0.32 323	0.31 395	0.33 521	0.33 462	0.30 499	0.23 475	0.55 586	0.19 388	0.08 323	0.05 16	0.10 512	0.08 359	0.09 415	0.07 69

DeepStereo_RVC	0.19 291	0.12 233	0.47 361	0.22 336	0.11 165	0.19 255	0.16 277	0.29 270	0.24 265	0.28 416	0.27 382	0.23 386	0.28 563	0.24 290	0.19 388	0.08 323	0.06 133	0.09 426	0.07 260	0.09 415	0.10 247

IRAFT_RVC	0.23 428	0.15 383	0.54 481	0.26 554	0.12 226	0.19 255	0.23 571	0.41 455	0.39 512	0.31 483	0.30 415	0.29 477	0.24 496	0.55 586	0.23 485	0.08 323	0.06 133	0.10 512	0.08 359	0.08 313	0.08 115

CroCo-Stereo	0.15 190	0.16 429	0.34 231	0.25 510	0.12 226	0.11 27	0.18 385	0.35 359	0.24 265	0.13 162	0.13 140	0.18 308	0.12 218	0.15 43	0.13 146	0.08 323	0.06 133	0.07 195	0.05 43	0.07 225	0.06 39
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT	0.24 461	0.24 597	0.46 353	0.27 593	0.15 418	0.26 456	0.26 624	0.37 393	0.31 395	0.34 544	0.34 475	0.41 601	0.22 460	0.30 424	0.18 351	0.08 323	0.15 544	0.11 571	0.10 537	0.11 541	0.13 401

rafts_anoy	0.21 365	0.22 564	0.49 393	0.25 510	0.24 665	0.19 255	0.17 322	0.34 350	0.32 409	0.24 365	0.25 355	0.20 346	0.16 345	0.25 316	0.21 447	0.08 323	0.19 625	0.11 571	0.12 619	0.09 415	0.09 171

TestStereo	0.22 393	0.24 597	0.48 376	0.25 510	0.11 165	0.22 363	0.22 541	0.32 323	0.31 395	0.24 365	0.34 475	0.23 386	0.19 431	0.62 635	0.19 388	0.08 323	0.07 235	0.10 512	0.07 260	0.11 541	0.07 69

raft+_RVC	0.21 365	0.21 544	0.46 353	0.22 336	0.35 736	0.21 330	0.16 277	0.39 425	0.35 453	0.22 342	0.28 390	0.20 346	0.15 322	0.25 316	0.20 416	0.08 323	0.16 562	0.08 316	0.07 260	0.07 225	0.12 363

TANstereo	0.16 223	0.11 174	0.43 316	0.16 18	0.08 37	0.25 435	0.14 162	0.23 144	0.29 365	0.25 379	0.30 415	0.16 277	0.12 218	0.18 123	0.13 146	0.08 323	0.07 235	0.06 71	0.05 43	0.07 225	0.08 115

XX-TBD	0.16 223	0.21 544	0.43 316	0.22 336	0.10 114	0.23 388	0.15 216	0.23 144	0.28 342	0.22 342	0.26 366	0.14 238	0.12 218	0.16 75	0.14 200	0.08 323	0.05 16	0.06 71	0.04 1	0.07 225	0.06 39

raftrobust	0.19 291	0.19 513	0.42 308	0.23 402	0.24 665	0.19 255	0.13 112	0.33 343	0.28 342	0.26 389	0.20 282	0.19 323	0.17 371	0.23 274	0.17 319	0.08 323	0.10 401	0.07 195	0.06 141	0.07 225	0.09 171

RALCasStereoNet	0.22 393	0.22 564	0.48 376	0.23 402	0.23 648	0.22 363	0.18 385	0.32 323	0.27 331	0.22 342	0.30 415	0.22 370	0.15 322	0.29 405	0.20 416	0.08 323	0.22 671	0.07 195	0.06 141	0.10 481	0.25 625

RALAANet	0.21 365	0.24 597	0.53 467	0.23 402	0.14 345	0.22 363	0.13 112	0.38 403	0.30 383	0.29 443	0.26 366	0.25 423	0.15 322	0.28 381	0.20 416	0.08 323	0.08 303	0.09 426	0.08 359	0.10 481	0.07 69

XX-Stereo	0.25 487	0.11 174	1.09 707	0.35 710	0.38 746	0.23 388	0.13 112	0.43 475	0.19 165	0.20 311	0.40 546	0.31 509	0.10 101	0.33 460	0.13 146	0.08 323	0.11 439	0.08 316	0.09 471	0.07 225	0.10 247

111	0.22 393	0.22 564	0.57 515	0.19 143	0.09 50	0.24 413	0.17 322	0.44 496	0.46 599	0.24 365	0.30 415	0.29 477	0.22 460	0.25 316	0.19 388	0.08 323	0.05 16	0.07 195	0.06 141	0.07 225	0.15 468

ARAFT	0.26 510	0.30 650	0.87 663	0.22 336	0.12 226	0.30 522	0.24 597	0.46 515	0.34 441	0.33 521	0.28 390	0.29 477	0.20 437	0.49 553	0.19 388	0.08 323	0.06 133	0.12 607	0.11 577	0.09 415	0.09 171

MMNet	0.28 551	0.19 513	0.54 481	0.24 461	0.17 498	0.47 680	0.22 541	0.47 529	0.53 666	0.40 633	0.43 582	0.36 559	0.34 635	0.40 516	0.35 612	0.08 323	0.08 303	0.09 426	0.09 471	0.10 481	0.09 171

CCAANet	0.26 510	0.18 493	0.56 502	0.22 336	0.15 418	0.29 507	0.17 322	0.52 584	0.39 512	0.27 401	0.49 638	0.32 520	0.25 510	0.63 638	0.33 596	0.08 323	0.06 133	0.10 512	0.10 537	0.08 313	0.11 302

DIP-Stereo	0.20 324	0.13 288	0.48 376	0.20 208	0.13 294	0.28 482	0.12 60	0.43 475	0.26 312	0.27 401	0.32 440	0.21 362	0.17 371	0.26 338	0.20 416	0.08 323	0.06 133	0.08 316	0.06 141	0.07 225	0.10 247
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.25 487	0.25 614	0.66 578	0.23 402	0.10 114	0.29 507	0.14 162	0.49 552	0.34 441	0.31 483	0.35 483	0.32 520	0.26 529	0.34 475	0.33 596	0.08 323	0.06 133	0.08 316	0.07 260	0.11 541	0.13 401

R-Stereo Train	0.19 291	0.10 114	0.49 393	0.22 336	0.12 226	0.23 388	0.18 385	0.43 475	0.20 181	0.31 483	0.45 608	0.20 346	0.14 300	0.18 123	0.18 351	0.08 323	0.06 133	0.07 195	0.06 141	0.06 117	0.07 69

RAFT-Stereo	0.19 291	0.10 114	0.49 393	0.22 336	0.12 226	0.23 388	0.18 385	0.43 475	0.20 181	0.31 483	0.45 608	0.20 346	0.14 300	0.18 123	0.18 351	0.08 323	0.06 133	0.07 195	0.06 141	0.06 117	0.07 69
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HSM-Net_RVC	0.28 551	0.12 233	0.48 376	0.19 143	0.11 165	0.35 604	0.21 504	0.64 716	0.44 573	0.40 633	0.43 582	0.50 671	0.27 539	0.75 687	0.25 511	0.08 323	0.07 235	0.08 316	0.07 260	0.08 313	0.09 171
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet	0.25 487	0.22 564	0.62 558	0.26 554	0.11 165	0.31 544	0.23 571	0.46 515	0.45 586	0.34 544	0.43 582	0.27 450	0.23 475	0.36 493	0.37 622	0.08 323	0.05 16	0.07 195	0.06 141	0.08 313	0.10 247

iResNet_ROB	0.27 541	0.27 632	0.48 376	0.21 264	0.12 226	0.32 561	0.17 322	0.57 652	0.55 680	0.39 623	0.44 593	0.37 567	0.28 563	0.43 532	0.28 545	0.08 323	0.06 133	0.06 71	0.05 43	0.09 415	0.11 302

MEA-ACV	0.28 551	0.14 343	0.54 481	0.22 336	0.14 345	0.34 587	0.23 571	0.54 613	0.49 640	0.36 578	0.43 582	0.36 559	0.35 643	0.48 550	0.30 564	0.09 437	0.09 352	0.10 512	0.12 619	0.10 481	0.11 302

DNSM	0.33 616	0.30 650	0.21 69	0.25 510	0.09 50	0.17 190	0.14 162	0.26 216	0.19 165	0.16 239	0.18 256	0.13 203	0.11 159	0.80 707	0.66 711	0.09 437	0.24 704	0.06 71	0.05 43	1.25 809	1.17 803

depth_test_26	0.11 21	0.08 25	0.22 90	0.16 18	0.09 50	0.09 9	0.11 31	0.16 26	0.16 92	0.12 119	0.16 216	0.11 121	0.08 20	0.14 21	0.10 17	0.09 437	0.07 235	0.08 316	0.07 260	0.07 225	0.08 115

HLF11	0.20 324	0.20 529	0.68 587	0.16 18	0.12 226	0.21 330	0.12 60	0.39 425	0.25 292	0.21 321	0.30 415	0.19 323	0.18 408	0.38 506	0.22 465	0.09 437	0.06 133	0.06 71	0.05 43	0.08 313	0.09 171

DNS	0.31 601	0.31 657	0.25 128	0.25 510	0.11 165	0.14 61	0.14 162	0.26 216	0.18 131	0.14 191	0.18 256	0.13 203	0.10 101	0.75 687	0.41 635	0.09 437	0.27 730	0.08 316	0.05 43	1.11 805	1.23 805

RT-IGEV	0.29 574	0.10 114	0.60 547	0.24 461	0.16 462	0.38 628	0.31 678	0.60 688	0.46 599	0.41 645	0.41 558	0.49 665	0.31 609	0.30 424	0.29 559	0.09 437	0.10 401	0.09 426	0.10 537	0.09 415	0.25 625

DStereoRT	0.40 666	0.16 429	0.74 612	0.25 510	0.17 498	0.42 653	0.19 432	0.50 562	0.48 623	0.31 483	0.40 546	0.32 520	0.39 666	0.64 644	0.31 576	0.09 437	0.11 439	1.56 817	0.43 778	0.08 313	0.41 730

NLCSM	0.20 324	0.15 383	0.23 102	0.24 461	0.19 563	0.24 413	0.22 541	0.45 505	0.44 573	0.20 311	0.18 256	0.14 238	0.16 345	0.47 548	0.20 416	0.09 437	0.09 352	0.09 426	0.08 359	0.09 415	0.10 247

DDF-Stereo	0.16 223	0.08 25	0.30 188	0.21 264	0.20 592	0.12 35	0.14 162	0.20 81	0.19 165	0.11 79	0.10 57	0.13 203	0.12 218	0.24 290	0.20 416	0.09 437	0.18 610	0.07 195	0.06 141	0.20 707	0.19 535

zero-FE	0.21 365	0.08 25	1.10 708	0.24 461	0.27 693	0.12 35	0.14 162	0.20 81	0.20 181	0.12 119	0.11 81	0.13 203	0.11 159	0.22 249	0.19 388	0.09 437	0.23 685	0.07 195	0.08 359	0.19 696	0.27 649

MultiAttention	1.05 772	0.14 343	0.50 414	0.35 710	0.43 757	5.62 809	1.71 813	0.71 743	0.54 671	0.36 578	0.63 708	0.55 692	0.22 460	7.50 830	0.56 692	0.09 437	0.06 133	0.14 660	0.24 745	0.27 742	0.34 702

S2M2_XL	0.10 6	0.10 114	0.24 116	0.14 2	0.10 114	0.09 9	0.09 4	0.12 6	0.09 2	0.11 79	0.12 109	0.09 37	0.09 49	0.12 5	0.11 37	0.09 437	0.07 235	0.08 316	0.07 260	0.08 313	0.07 69
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	0.25 487	0.21 544	0.56 502	0.19 143	0.12 226	0.28 482	0.21 504	0.48 541	0.34 441	0.35 564	0.31 428	0.41 601	0.23 475	0.51 563	0.31 576	0.09 437	0.06 133	0.07 195	0.06 141	0.09 415	0.12 363

G2L-Stereo_test	0.26 510	0.22 564	0.54 481	0.20 208	0.13 294	0.28 482	0.24 597	0.51 576	0.40 523	0.38 605	0.37 509	0.40 592	0.26 529	0.53 575	0.32 586	0.09 437	0.06 133	0.07 195	0.06 141	0.09 415	0.11 302

StereoAnything_RVC	0.22 393	0.47 734	0.67 581	0.30 655	0.31 723	0.11 27	0.11 31	0.18 49	0.15 74	0.09 16	0.11 81	0.09 37	0.09 49	0.27 355	0.12 74	0.09 437	0.39 776	0.06 71	0.04 1	0.24 727	0.49 753

IGEV-RUCA	0.21 365	0.09 71	0.26 145	0.20 208	0.19 563	0.28 482	0.23 571	0.24 170	0.22 226	0.21 321	0.23 334	0.29 477	0.48 706	0.26 338	0.19 388	0.09 437	0.08 303	0.18 707	0.14 673	0.18 683	0.19 535

model_zeroshot	0.21 365	0.14 343	0.51 435	0.34 701	0.18 528	0.26 456	0.16 277	0.41 455	0.24 265	0.33 521	0.20 282	0.25 423	0.12 218	0.26 338	0.16 285	0.09 437	0.21 658	0.07 195	0.08 359	0.07 225	0.13 401

test_sample2	0.23 428	0.12 233	0.39 271	0.20 208	0.11 165	0.28 482	0.22 541	0.45 505	0.33 428	0.27 401	0.34 475	0.30 499	0.25 510	0.46 544	0.23 485	0.09 437	0.15 544	0.09 426	0.08 359	0.10 481	0.19 535

test_sample1	0.24 461	0.13 288	0.40 287	0.20 208	0.13 294	0.29 507	0.19 432	0.43 475	0.30 383	0.27 401	0.34 475	0.31 509	0.28 563	0.45 542	0.27 536	0.09 437	0.16 562	0.08 316	0.08 359	0.09 415	0.22 585

trnet	0.14 142	0.09 71	0.26 145	0.15 7	0.07 7	0.21 330	0.12 60	0.25 197	0.26 312	0.16 239	0.21 302	0.15 261	0.13 268	0.19 152	0.14 200	0.09 437	0.05 16	0.06 71	0.04 1	0.06 117	0.06 39

DispNO	0.29 574	0.24 597	0.83 649	0.23 402	0.17 498	0.25 435	0.22 541	0.47 529	0.42 547	0.33 521	0.39 536	0.38 573	0.28 563	0.78 698	0.35 612	0.09 437	0.07 235	0.10 512	0.10 537	0.09 415	0.09 171

CoDeX	0.24 461	0.13 288	0.48 376	0.22 336	0.14 345	0.29 507	0.21 504	0.55 632	0.42 547	0.29 443	0.36 498	0.28 464	0.23 475	0.48 550	0.20 416	0.09 437	0.06 133	0.08 316	0.07 260	0.08 313	0.08 115

mmm	0.25 487	0.15 383	0.44 328	0.23 402	0.20 592	0.28 482	0.21 504	0.43 475	0.32 409	0.31 483	0.40 546	0.30 499	0.24 496	0.31 439	0.28 545	0.09 437	0.21 658	0.11 571	0.12 619	0.10 481	0.26 641

11t1	0.21 365	0.12 233	0.45 334	0.20 208	0.15 418	0.27 463	0.17 322	0.37 393	0.28 342	0.27 401	0.25 355	0.24 407	0.23 475	0.28 381	0.25 511	0.09 437	0.19 625	0.07 195	0.07 260	0.09 415	0.23 597

1111x	0.39 654	0.17 466	0.80 637	0.23 402	0.15 418	0.33 572	0.27 634	0.62 706	0.48 623	0.32 508	0.43 582	0.40 592	0.29 583	0.86 721	1.60 791	0.09 437	0.23 685	0.09 426	0.12 619	0.10 481	0.23 597

plain	0.18 258	0.16 429	0.59 540	0.21 264	0.13 294	0.16 146	0.17 322	0.29 270	0.23 244	0.16 239	0.26 366	0.13 203	0.17 371	0.27 355	0.17 319	0.09 437	0.06 133	0.10 512	0.07 260	0.10 481	0.07 69

MIF-Stereo (partial)	0.18 258	0.13 288	0.50 414	0.22 336	0.15 418	0.16 146	0.13 112	0.29 270	0.26 312	0.17 263	0.26 366	0.16 277	0.17 371	0.25 316	0.18 351	0.09 437	0.06 133	0.10 512	0.08 359	0.09 415	0.08 115

PCWNet_CMD	0.23 428	0.14 343	0.48 376	0.21 264	0.13 294	0.28 482	0.17 322	0.47 529	0.47 614	0.30 466	0.36 498	0.37 567	0.24 496	0.29 405	0.21 447	0.09 437	0.06 133	0.10 512	0.08 359	0.11 541	0.11 302

gwcnet-sp	0.25 487	0.16 429	0.70 597	0.23 402	0.14 345	0.34 587	0.22 541	0.46 515	0.41 535	0.37 596	0.35 483	0.27 450	0.27 539	0.36 493	0.26 523	0.09 437	0.08 303	0.09 426	0.09 471	0.10 481	0.10 247

scenet	0.25 487	0.16 429	0.70 597	0.23 402	0.14 345	0.34 587	0.22 541	0.46 515	0.41 535	0.37 596	0.35 483	0.27 450	0.27 539	0.36 493	0.26 523	0.09 437	0.08 303	0.09 426	0.09 471	0.10 481	0.10 247

knoymous	0.18 258	0.10 114	0.35 243	0.17 44	0.11 165	0.21 330	0.17 322	0.33 343	0.24 265	0.24 365	0.28 390	0.27 450	0.16 345	0.24 290	0.17 319	0.09 437	0.06 133	0.09 426	0.06 141	0.09 415	0.10 247

riskmin	0.24 461	0.10 114	0.43 316	0.32 682	0.26 684	0.33 572	0.19 432	0.44 496	0.30 383	0.24 365	0.27 382	0.37 567	0.25 510	0.30 424	0.22 465	0.09 437	0.18 610	0.09 426	0.13 653	0.10 481	0.27 649

ssnet	0.25 487	0.16 429	0.70 597	0.23 402	0.14 345	0.34 587	0.22 541	0.46 515	0.41 535	0.37 596	0.35 483	0.27 450	0.27 539	0.36 493	0.26 523	0.09 437	0.08 303	0.09 426	0.09 471	0.10 481	0.10 247

x	0.23 428	0.15 383	0.45 334	0.20 208	0.15 418	0.27 463	0.17 322	0.43 475	0.35 453	0.26 389	0.31 428	0.29 477	0.25 510	0.29 405	0.30 564	0.09 437	0.22 671	0.08 316	0.09 471	0.09 415	0.24 613

DisPM	0.20 324	0.11 174	0.52 456	0.24 461	0.13 294	0.18 227	0.19 432	0.30 290	0.31 395	0.33 521	0.34 475	0.23 386	0.16 345	0.34 475	0.17 319	0.09 437	0.06 133	0.09 426	0.08 359	0.08 313	0.12 363

IER	0.24 461	0.15 383	0.50 414	0.21 264	0.15 418	0.31 544	0.20 475	0.44 496	0.38 496	0.34 544	0.41 558	0.32 520	0.34 635	0.31 439	0.23 485	0.09 437	0.07 235	0.08 316	0.08 359	0.09 415	0.09 171

hknet	0.26 510	0.15 383	0.49 393	0.25 510	0.16 462	0.35 604	0.22 541	0.59 676	0.40 523	0.34 544	0.35 483	0.43 624	0.28 563	0.38 506	0.26 523	0.09 437	0.07 235	0.11 571	0.10 537	0.09 415	0.10 247

CIPLG	0.23 428	0.28 640	0.75 616	0.24 461	0.16 462	0.25 435	0.20 475	0.38 403	0.33 428	0.32 508	0.34 475	0.23 386	0.15 322	0.27 355	0.22 465	0.09 437	0.07 235	0.08 316	0.07 260	0.08 313	0.09 171

DAS	0.28 551	0.13 288	0.49 393	0.24 461	0.18 528	0.30 522	0.24 597	0.48 541	0.48 623	0.42 651	0.45 608	0.34 540	0.31 609	0.76 694	0.24 497	0.09 437	0.07 235	0.09 426	0.07 260	0.10 481	0.11 302

SepStereo	0.27 541	0.13 288	0.49 393	0.24 461	0.18 528	0.30 522	0.24 597	0.48 541	0.48 623	0.42 651	0.45 608	0.34 540	0.31 609	0.64 644	0.24 497	0.09 437	0.07 235	0.09 426	0.07 260	0.10 481	0.11 302

IPLGR_C	0.23 428	0.29 644	0.81 639	0.24 461	0.16 462	0.24 413	0.20 475	0.38 403	0.33 428	0.32 508	0.33 462	0.23 386	0.15 322	0.26 338	0.22 465	0.09 437	0.07 235	0.08 316	0.07 260	0.08 313	0.09 171

ACRE	0.23 428	0.27 632	0.83 649	0.24 461	0.15 418	0.24 413	0.20 475	0.38 403	0.32 409	0.32 508	0.33 462	0.23 386	0.15 322	0.26 338	0.22 465	0.09 437	0.07 235	0.08 316	0.07 260	0.08 313	0.09 171

GwcNet-ADL	0.23 428	0.15 383	0.58 531	0.24 461	0.13 294	0.23 388	0.24 597	0.51 576	0.41 535	0.28 416	0.29 399	0.30 499	0.20 437	0.27 355	0.28 545	0.09 437	0.07 235	0.07 195	0.07 260	0.09 415	0.11 302

TRStereo	0.22 393	0.21 544	0.62 558	0.40 736	0.19 563	0.22 363	0.16 277	0.58 666	0.30 383	0.21 321	0.21 302	0.22 370	0.13 268	0.27 355	0.14 200	0.09 437	0.09 352	0.09 426	0.11 577	0.06 117	0.19 535

Patchmatch Stereo++	0.19 291	0.13 288	0.51 435	0.22 336	0.11 165	0.19 255	0.14 162	0.30 290	0.24 265	0.28 416	0.29 399	0.25 423	0.18 408	0.27 355	0.18 351	0.09 437	0.06 133	0.10 512	0.08 359	0.10 481	0.09 171
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NF-Stereo	0.22 393	0.11 174	0.52 456	0.25 510	0.12 226	0.21 330	0.18 385	0.40 437	0.35 453	0.28 416	0.30 415	0.22 370	0.17 371	0.52 572	0.21 447	0.09 437	0.06 133	0.09 426	0.08 359	0.08 313	0.13 401

OCTAStereo	0.22 393	0.11 174	0.52 456	0.25 510	0.12 226	0.21 330	0.18 385	0.40 437	0.35 453	0.28 416	0.30 415	0.22 370	0.17 371	0.51 563	0.21 447	0.09 437	0.06 133	0.09 426	0.08 359	0.08 313	0.13 401

PSM-softLoss	0.22 393	0.11 174	0.53 467	0.25 510	0.12 226	0.20 299	0.17 322	0.39 425	0.29 365	0.29 443	0.32 440	0.24 407	0.16 345	0.53 575	0.21 447	0.09 437	0.06 133	0.10 512	0.09 471	0.08 313	0.12 363

KMStereo	0.22 393	0.11 174	0.53 467	0.25 510	0.12 226	0.20 299	0.17 322	0.39 425	0.29 365	0.29 443	0.32 440	0.24 407	0.16 345	0.53 575	0.21 447	0.09 437	0.06 133	0.10 512	0.09 471	0.08 313	0.12 363

PSM-adaLoss	0.19 291	0.13 288	0.51 435	0.22 336	0.11 165	0.19 255	0.15 216	0.30 290	0.24 265	0.28 416	0.29 399	0.25 423	0.18 408	0.25 316	0.17 319	0.09 437	0.06 133	0.10 512	0.08 359	0.10 481	0.09 171

ROB_FTStereo_v2	0.19 291	0.13 288	0.51 435	0.22 336	0.11 165	0.19 255	0.15 216	0.30 290	0.24 265	0.28 416	0.29 399	0.25 423	0.18 408	0.25 316	0.18 351	0.09 437	0.06 133	0.10 512	0.08 359	0.10 481	0.09 171

ROB_FTStereo	0.19 291	0.13 288	0.51 435	0.22 336	0.11 165	0.19 255	0.13 112	0.30 290	0.24 265	0.28 416	0.29 399	0.25 423	0.18 408	0.25 316	0.17 319	0.09 437	0.06 133	0.10 512	0.08 359	0.10 481	0.09 171

HUI-Stereo	0.19 291	0.13 288	0.52 456	0.22 336	0.11 165	0.19 255	0.14 162	0.30 290	0.24 265	0.28 416	0.29 399	0.25 423	0.18 408	0.23 274	0.17 319	0.09 437	0.06 133	0.10 512	0.08 359	0.10 481	0.09 171

PFNet	0.24 461	0.11 174	0.63 563	0.25 510	0.14 345	0.22 363	0.19 432	0.40 437	0.35 453	0.36 578	0.32 440	0.27 450	0.20 437	0.63 638	0.23 485	0.09 437	0.05 16	0.09 426	0.08 359	0.08 313	0.08 115

RE-Stereo	0.22 393	0.11 174	0.52 456	0.25 510	0.12 226	0.21 330	0.18 385	0.40 437	0.35 453	0.28 416	0.30 415	0.22 370	0.17 371	0.51 563	0.21 447	0.09 437	0.06 133	0.09 426	0.08 359	0.08 313	0.13 401

Pruner-Stereo	0.20 324	0.12 233	0.49 393	0.29 642	0.12 226	0.19 255	0.17 322	0.32 323	0.31 395	0.33 521	0.32 440	0.25 423	0.15 322	0.25 316	0.22 465	0.09 437	0.06 133	0.09 426	0.08 359	0.08 313	0.10 247

TVStereo	0.22 393	0.11 174	0.52 456	0.25 510	0.12 226	0.21 330	0.18 385	0.40 437	0.35 453	0.28 416	0.30 415	0.22 370	0.17 371	0.51 563	0.21 447	0.09 437	0.06 133	0.09 426	0.08 359	0.08 313	0.13 401

iGMRVC	0.19 291	0.13 288	0.51 435	0.22 336	0.11 165	0.19 255	0.15 216	0.30 290	0.24 265	0.28 416	0.29 399	0.25 423	0.18 408	0.27 355	0.18 351	0.09 437	0.06 133	0.10 512	0.08 359	0.10 481	0.09 171

iRAFT	0.19 291	0.13 288	0.51 435	0.22 336	0.11 165	0.19 255	0.14 162	0.30 290	0.24 265	0.28 416	0.29 399	0.25 423	0.18 408	0.27 355	0.18 351	0.09 437	0.06 133	0.10 512	0.08 359	0.10 481	0.09 171

AnonymousM	0.19 291	0.20 529	0.30 188	0.18 84	0.10 114	0.19 255	0.17 322	0.32 323	0.27 331	0.27 401	0.21 302	0.18 308	0.14 300	0.21 216	0.16 285	0.09 437	0.08 303	0.38 774	0.15 684	0.06 117	0.08 115

CRE-IMP	0.19 291	0.13 288	0.51 435	0.23 402	0.11 165	0.24 413	0.17 322	0.31 314	0.24 265	0.27 401	0.26 366	0.24 407	0.17 371	0.24 290	0.19 388	0.09 437	0.05 16	0.10 512	0.07 260	0.10 481	0.10 247

RAFT-IKP	0.19 291	0.13 288	0.51 435	0.22 336	0.11 165	0.18 227	0.15 216	0.30 290	0.24 265	0.28 416	0.29 399	0.25 423	0.18 408	0.26 338	0.18 351	0.09 437	0.06 133	0.10 512	0.08 359	0.10 481	0.09 171

CFNet_pseudo	0.23 428	0.14 343	0.48 376	0.20 208	0.13 294	0.27 463	0.17 322	0.46 515	0.45 586	0.30 466	0.37 509	0.38 573	0.23 475	0.30 424	0.22 465	0.09 437	0.06 133	0.11 571	0.08 359	0.11 541	0.11 302

RAFT + AFF	0.30 589	0.33 671	0.76 620	0.25 510	0.17 498	0.30 522	0.33 692	0.55 632	0.42 547	0.28 416	0.30 415	0.31 509	0.31 609	0.64 644	0.32 586	0.09 437	0.11 439	0.11 571	0.10 537	0.12 590	0.16 486

UNet	0.28 551	0.16 429	0.70 597	0.24 461	0.20 592	0.44 663	0.21 504	0.52 584	0.42 547	0.36 578	0.40 546	0.43 624	0.33 633	0.41 522	0.32 586	0.09 437	0.07 235	0.10 512	0.09 471	0.10 481	0.09 171

CREStereo	0.14 142	0.09 71	0.27 162	0.14 2	0.08 37	0.22 363	0.15 216	0.26 216	0.26 312	0.16 239	0.21 302	0.14 238	0.13 268	0.19 152	0.14 200	0.09 437	0.05 16	0.06 71	0.04 1	0.07 225	0.06 39
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
ACVNet	0.24 461	0.18 493	0.51 435	0.18 84	0.15 418	0.27 463	0.23 571	0.40 437	0.45 586	0.29 443	0.41 558	0.38 573	0.28 563	0.28 381	0.35 612	0.09 437	0.07 235	0.08 316	0.07 260	0.10 481	0.09 171

acv_ft	0.26 510	0.18 493	0.56 502	0.24 461	0.19 563	0.34 587	0.21 504	0.47 529	0.45 586	0.39 623	0.41 558	0.38 573	0.28 563	0.28 381	0.36 616	0.09 437	0.07 235	0.08 316	0.07 260	0.11 541	0.09 171

ADCRef	0.41 674	0.33 671	1.05 699	0.26 554	0.21 613	0.49 694	0.27 634	0.54 613	0.51 654	0.51 704	0.59 692	0.35 553	0.47 702	0.54 581	1.35 780	0.09 437	0.08 303	0.12 607	0.12 619	0.12 590	0.13 401

RASNet	0.30 589	0.19 513	0.59 540	0.23 402	0.19 563	0.33 572	0.20 475	0.50 562	0.41 535	0.31 483	0.44 593	0.47 655	0.38 659	0.79 702	0.40 630	0.09 437	0.07 235	0.07 195	0.09 471	0.08 313	0.10 247

MSMDNet	0.23 428	0.14 343	0.49 393	0.20 208	0.13 294	0.28 482	0.17 322	0.47 529	0.47 614	0.30 466	0.36 498	0.37 567	0.24 496	0.29 405	0.21 447	0.09 437	0.07 235	0.09 426	0.08 359	0.11 541	0.11 302

ccs_rob	0.23 428	0.14 343	0.48 376	0.20 208	0.13 294	0.27 463	0.17 322	0.46 515	0.45 586	0.30 466	0.37 509	0.38 573	0.23 475	0.30 424	0.22 465	0.09 437	0.06 133	0.11 571	0.08 359	0.12 590	0.11 302

iResNetv2_ROB	0.29 574	0.37 695	0.92 676	0.24 461	0.13 294	0.30 522	0.19 432	0.55 632	0.51 654	0.39 623	0.46 621	0.39 587	0.27 539	0.36 493	0.30 564	0.09 437	0.06 133	0.07 195	0.05 43	0.13 606	0.11 302

HSM	0.29 574	0.18 493	0.48 376	0.21 264	0.15 418	0.33 572	0.20 475	0.55 632	0.39 512	0.36 578	0.39 536	0.67 737	0.32 624	0.88 726	0.24 497	0.09 437	0.07 235	0.08 316	0.07 260	0.09 415	0.10 247

pmcnn	0.54 718	0.24 597	1.06 701	0.25 510	0.26 684	0.40 640	0.31 678	0.55 632	0.55 680	0.56 723	1.22 768	2.53 800	0.39 666	0.84 718	1.08 756	0.09 437	0.06 133	0.06 71	0.05 43	0.10 481	0.14 447

SCION-M(vits-remse)	0.14 142	0.09 71	0.45 334	0.28 621	0.09 50	0.15 94	0.12 60	0.25 197	0.20 181	0.09 16	0.11 81	0.08 6	0.07 4	0.20 189	0.13 146	0.10 512	0.08 303	0.05 1	0.09 471	0.05 4	0.13 401

SCION-MonSter(vits)	0.23 428	0.09 71	0.20 50	0.17 44	0.09 50	0.15 94	0.12 60	0.46 515	0.54 671	0.09 16	0.45 608	0.30 499	0.27 539	0.35 482	0.45 658	0.10 512	0.08 303	0.18 707	0.17 708	0.15 643	0.16 486

MWDA-net	0.29 574	0.22 564	0.56 502	0.26 554	0.21 613	0.35 604	0.32 685	0.46 515	0.48 623	0.39 623	0.41 558	0.33 531	0.39 666	0.55 586	0.40 630	0.10 512	0.07 235	0.09 426	0.09 471	0.10 481	0.11 302

MWSP-net	0.26 510	0.14 343	0.45 334	0.22 336	0.14 345	0.32 561	0.43 733	0.52 584	0.45 586	0.33 521	0.33 462	0.36 559	0.32 624	0.29 405	0.32 586	0.10 512	0.08 303	0.09 426	0.09 471	0.10 481	0.11 302

FAST (zero-shot)	0.14 142	0.10 114	0.22 90	0.24 461	0.26 684	0.14 61	0.15 216	0.24 170	0.16 92	0.11 79	0.14 179	0.12 168	0.12 218	0.19 152	0.13 146	0.10 512	0.09 352	0.07 195	0.08 359	0.07 225	0.09 171

VeloStereo	0.11 21	0.07 2	0.21 69	0.16 18	0.12 226	0.09 9	0.07 1	0.12 6	0.10 4	0.12 119	0.09 25	0.11 121	0.11 159	0.16 75	0.12 74	0.10 512	0.09 352	0.09 426	0.08 359	0.11 541	0.13 401

flow	0.11 21	0.07 2	0.21 69	0.16 18	0.12 226	0.09 9	0.07 1	0.12 6	0.10 4	0.12 119	0.09 25	0.11 121	0.11 159	0.18 123	0.12 74	0.10 512	0.09 352	0.09 426	0.08 359	0.11 541	0.13 401

SE	0.17 246	0.22 564	0.32 215	0.22 336	0.12 226	0.23 388	0.16 277	0.30 290	0.21 212	0.20 311	0.28 390	0.15 261	0.17 371	0.17 100	0.17 319	0.10 512	0.06 133	0.09 426	0.09 471	0.12 590	0.12 363

SME	0.24 461	0.30 650	0.50 414	0.23 402	0.11 165	0.37 620	0.17 322	0.39 425	0.31 395	0.26 389	0.29 399	0.19 323	0.22 460	0.55 586	0.27 536	0.10 512	0.08 303	0.10 512	0.10 537	0.11 541	0.10 247

HLf8	0.21 365	0.23 584	0.69 590	0.15 7	0.12 226	0.24 413	0.14 162	0.42 462	0.32 409	0.20 311	0.26 366	0.18 308	0.15 322	0.35 482	0.18 351	0.10 512	0.06 133	0.07 195	0.06 141	0.09 415	0.10 247

FlowAnything_test	0.15 190	0.12 233	0.23 102	0.21 264	0.12 226	0.18 227	0.16 277	0.25 197	0.17 107	0.15 220	0.13 140	0.15 261	0.14 300	0.19 152	0.17 319	0.10 512	0.07 235	0.11 571	0.12 619	0.08 313	0.10 247

w-ln-seven-2	0.40 666	0.37 695	1.34 743	0.28 621	0.18 528	0.38 628	0.29 656	0.53 597	0.59 699	0.47 688	0.56 678	0.46 645	0.42 684	0.70 668	0.64 708	0.10 512	0.10 401	0.12 607	0.11 577	0.14 631	0.16 486

coex_refinement	0.28 551	0.22 564	0.50 414	0.23 402	0.15 418	0.31 544	0.20 475	0.51 576	0.43 560	0.35 564	0.42 568	0.45 636	0.27 539	0.56 594	0.41 635	0.10 512	0.07 235	0.07 195	0.07 260	0.11 541	0.12 363

FACV-RUCA	0.22 393	0.15 383	0.38 261	0.24 461	0.23 648	0.26 456	0.19 432	0.41 455	0.35 453	0.26 389	0.32 440	0.22 370	0.25 510	0.24 290	0.19 388	0.10 512	0.07 235	0.15 679	0.08 359	0.16 652	0.14 447

ACV-stereo	0.30 589	0.20 529	0.82 643	0.23 402	0.16 462	0.48 688	0.20 475	0.38 403	0.34 441	0.29 443	0.33 462	0.66 733	0.43 688	0.55 586	0.31 576	0.10 512	0.09 352	0.09 426	0.09 471	0.11 541	0.12 363

test_sample5	0.26 510	0.14 343	0.51 435	0.21 264	0.12 226	0.31 544	0.21 504	0.53 597	0.38 496	0.33 521	0.43 582	0.29 477	0.25 510	0.56 594	0.24 497	0.10 512	0.14 513	0.10 512	0.10 537	0.11 541	0.16 486

test_sample4	0.26 510	0.14 343	0.53 467	0.21 264	0.12 226	0.32 561	0.21 504	0.53 597	0.38 496	0.33 521	0.38 518	0.28 464	0.25 510	0.54 581	0.25 511	0.10 512	0.14 513	0.10 512	0.09 471	0.11 541	0.16 486

test_sample3	0.25 487	0.14 343	0.52 456	0.20 208	0.12 226	0.33 572	0.20 475	0.53 597	0.38 496	0.32 508	0.35 483	0.29 477	0.24 496	0.54 581	0.25 511	0.10 512	0.14 513	0.09 426	0.09 471	0.11 541	0.15 468

SMFormer	0.27 541	0.13 288	0.47 361	0.20 208	0.10 114	0.28 482	0.19 432	0.54 613	0.48 623	0.35 564	0.42 568	0.31 509	0.27 539	0.60 616	0.34 605	0.10 512	0.16 562	0.08 316	0.09 471	0.10 481	0.16 486

tta	0.27 541	0.13 288	0.47 361	0.20 208	0.10 114	0.28 482	0.19 432	0.54 613	0.48 623	0.35 564	0.42 568	0.31 509	0.27 539	0.60 616	0.34 605	0.10 512	0.16 562	0.08 316	0.09 471	0.08 313	0.13 401

qqq1	0.26 510	0.13 288	0.47 361	0.20 208	0.10 114	0.28 482	0.19 432	0.54 613	0.48 623	0.35 564	0.42 568	0.31 509	0.27 539	0.60 616	0.21 447	0.10 512	0.16 562	0.07 195	0.07 260	0.08 313	0.13 401

fff1	0.26 510	0.13 288	0.47 361	0.20 208	0.10 114	0.28 482	0.19 432	0.54 613	0.48 623	0.35 564	0.42 568	0.31 509	0.27 539	0.60 616	0.21 447	0.10 512	0.16 562	0.07 195	0.07 260	0.08 313	0.13 401

DualNet	0.26 510	0.14 343	0.51 435	0.21 264	0.12 226	0.31 544	0.21 504	0.53 597	0.38 496	0.34 544	0.44 593	0.29 477	0.25 510	0.56 594	0.24 497	0.10 512	0.14 513	0.10 512	0.10 537	0.11 541	0.16 486

mmx	0.37 644	0.17 466	0.84 653	0.21 264	0.13 294	0.29 507	0.21 504	0.57 652	0.48 623	0.31 483	0.44 593	0.34 540	0.24 496	0.91 734	1.30 770	0.10 512	0.20 647	0.12 607	0.11 577	0.11 541	0.23 597

xxx	0.37 644	0.17 466	0.84 653	0.21 264	0.13 294	0.29 507	0.21 504	0.57 652	0.48 623	0.31 483	0.44 593	0.34 540	0.24 496	0.91 734	1.30 770	0.10 512	0.20 647	0.12 607	0.11 577	0.11 541	0.23 597

EKT-Stereo	0.39 654	0.13 288	0.53 467	0.42 747	3.94 813	0.22 363	0.17 322	0.38 403	0.30 383	0.21 321	0.20 282	0.23 386	0.15 322	0.30 424	0.18 351	0.10 512	0.08 303	0.09 426	0.08 359	0.09 415	0.12 363

iinet-f	0.31 601	0.23 584	1.16 722	0.20 208	0.16 462	0.44 663	0.23 571	0.47 529	0.38 496	0.36 578	0.44 593	0.41 601	0.35 643	0.36 493	0.43 644	0.10 512	0.09 352	0.08 316	0.08 359	0.13 606	0.12 363

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 616	0.25 614	0.82 643	0.22 336	0.17 498	0.46 674	0.28 650	0.53 597	0.53 666	0.43 662	0.57 683	0.44 630	0.31 609	0.50 557	0.48 667	0.10 512	0.06 133	0.08 316	0.06 141	0.11 541	0.12 363

BUS	0.24 461	0.13 288	0.36 250	0.25 510	0.14 345	0.44 663	0.17 322	0.59 676	0.36 469	0.34 544	0.35 483	0.31 509	0.22 460	0.27 355	0.22 465	0.10 512	0.07 235	0.11 571	0.10 537	0.09 415	0.10 247

BSDual-CNN	0.24 461	0.13 288	0.36 250	0.25 510	0.14 345	0.35 604	0.22 541	0.59 676	0.36 469	0.34 544	0.35 483	0.38 573	0.25 510	0.27 355	0.28 545	0.10 512	0.07 235	0.11 571	0.10 537	0.09 415	0.10 247

psmg	0.24 461	0.13 288	0.36 250	0.21 264	0.14 345	0.35 604	0.23 571	0.54 613	0.36 469	0.36 578	0.38 518	0.38 573	0.25 510	0.27 355	0.28 545	0.10 512	0.08 303	0.10 512	0.10 537	0.09 415	0.09 171

ADLNet2	0.31 601	0.23 584	0.77 626	0.23 402	0.18 528	0.36 612	0.24 597	0.55 632	0.54 671	0.33 521	0.38 518	0.45 636	0.31 609	0.70 668	0.36 616	0.10 512	0.08 303	0.09 426	0.09 471	0.12 590	0.11 302

PFNet+	0.21 365	0.11 174	0.54 481	0.22 336	0.12 226	0.17 190	0.18 385	0.31 314	0.36 469	0.33 521	0.32 440	0.24 407	0.16 345	0.33 460	0.18 351	0.10 512	0.07 235	0.11 571	0.10 537	0.08 313	0.12 363

sAnonymous2	0.21 365	0.24 597	0.79 632	0.24 461	0.17 498	0.22 363	0.20 475	0.36 376	0.29 365	0.17 263	0.19 271	0.17 293	0.16 345	0.18 123	0.15 247	0.10 512	0.07 235	0.09 426	0.08 359	0.23 723	0.18 515

CroCo_RVC	0.21 365	0.24 597	0.79 632	0.24 461	0.17 498	0.22 363	0.20 475	0.36 376	0.29 365	0.17 263	0.19 271	0.17 293	0.16 345	0.18 123	0.15 247	0.10 512	0.07 235	0.09 426	0.08 359	0.23 723	0.18 515

test_xeample	0.39 654	0.14 343	0.46 353	0.19 143	0.16 462	0.34 587	0.22 541	0.59 676	0.43 560	0.33 521	0.47 628	0.30 499	0.27 539	0.60 616	2.44 809	0.10 512	0.21 658	0.09 426	0.09 471	0.09 415	0.25 625

GMStereo	0.21 365	0.30 650	0.57 515	0.21 264	0.12 226	0.24 413	0.18 385	0.30 290	0.41 535	0.26 389	0.24 345	0.17 293	0.16 345	0.25 316	0.19 388	0.10 512	0.07 235	0.08 316	0.08 359	0.11 541	0.09 171
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.23 428	0.12 233	0.51 435	0.21 264	0.14 345	0.34 587	0.22 541	0.57 652	0.41 535	0.29 443	0.32 440	0.23 386	0.22 460	0.28 381	0.20 416	0.10 512	0.07 235	0.09 426	0.10 537	0.09 415	0.09 171

delet	0.29 574	0.18 493	0.58 531	0.24 461	0.19 563	0.41 645	0.30 665	0.52 584	0.51 654	0.35 564	0.42 568	0.37 567	0.31 609	0.49 553	0.36 616	0.10 512	0.09 352	0.11 571	0.12 619	0.09 415	0.09 171

UPFNet	0.27 541	0.15 383	0.47 361	0.25 510	0.20 592	0.37 620	0.27 634	0.50 562	0.40 523	0.36 578	0.38 518	0.37 567	0.29 583	0.40 516	0.34 605	0.10 512	0.10 401	0.10 512	0.10 537	0.10 481	0.08 115

EDNetEfficientorigin	7.48 820	0.57 756	139.59 854	0.25 510	0.17 498	0.44 663	0.30 665	0.48 541	1.04 773	1.29 783	1.02 758	0.82 750	0.87 765	0.76 694	1.02 751	0.10 512	0.09 352	0.12 607	0.11 577	0.22 718	0.25 625

FENet	0.22 393	0.13 288	0.48 376	0.22 336	0.12 226	0.27 463	0.18 385	0.43 475	0.37 485	0.31 483	0.32 440	0.29 477	0.23 475	0.27 355	0.24 497	0.10 512	0.07 235	0.09 426	0.09 471	0.09 415	0.11 302

FADNet-RVC-Resample	0.31 601	0.32 665	1.16 722	0.27 593	0.17 498	0.33 572	0.21 504	0.49 552	0.40 523	0.36 578	0.38 518	0.34 540	0.27 539	0.54 581	0.27 536	0.10 512	0.10 401	0.14 660	0.13 653	0.13 606	0.18 515

SuperB	0.50 705	0.37 695	2.16 785	0.23 402	0.15 418	0.41 645	0.32 685	0.50 562	0.83 747	0.44 669	0.51 645	0.33 531	0.45 693	0.69 664	1.07 755	0.10 512	0.08 303	0.09 426	0.08 359	0.95 802	0.18 515

ADCP+	0.48 701	0.36 692	1.47 755	0.26 554	0.22 632	0.57 714	0.40 725	0.56 643	0.54 671	0.46 682	0.52 652	0.46 645	0.53 721	0.59 611	1.93 801	0.10 512	0.08 303	0.11 571	0.11 577	0.14 631	0.15 468

CFNet	0.29 574	0.29 644	0.57 515	0.23 402	0.14 345	0.34 587	0.15 216	0.53 597	0.46 599	0.31 483	0.40 546	0.38 573	0.27 539	0.76 694	0.28 545	0.10 512	0.07 235	0.11 571	0.11 577	0.11 541	0.09 171

StereoDRNet-Refined	0.28 551	0.19 513	0.47 361	0.25 510	0.14 345	0.36 612	0.21 504	0.49 552	0.43 560	0.46 682	0.52 652	0.42 617	0.30 590	0.46 544	0.38 624	0.10 512	0.07 235	0.11 571	0.11 577	0.10 481	0.11 302
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DISCO	0.33 616	0.16 429	0.55 492	0.26 554	0.16 462	0.48 688	0.25 612	0.52 584	0.58 692	0.38 605	0.45 608	0.63 722	0.37 654	0.65 649	0.50 674	0.10 512	0.07 235	0.09 426	0.08 359	0.13 606	0.13 401

DLCB_ROB	0.30 589	0.20 529	0.45 334	0.28 621	0.17 498	0.37 620	0.25 612	0.50 562	0.45 586	0.46 682	0.47 628	0.51 674	0.34 635	0.56 594	0.38 624	0.10 512	0.10 401	0.11 571	0.11 577	0.10 481	0.11 302

AHVO							0.30 665	0.50 562	0.42 547	0.28 416	0.53 661	0.41 601	0.30 590	0.57 601	0.50 674	0.11 561	0.15 544	0.12 607	0.10 537	0.13 606

DSFM							0.30 665	0.50 562	0.42 547	0.28 416	0.53 661	0.41 601	0.30 590	0.57 601	0.50 674	0.11 561	0.15 544	0.12 607	0.10 537	0.13 606

SCION-MonSter	0.33 616	0.24 597	0.51 435	0.29 642	0.28 695	0.56 711	0.21 504	0.49 552	0.59 699	0.34 544	0.55 672	0.32 520	0.31 609	0.40 516	0.56 692	0.11 561	0.10 401	0.25 742	0.22 737	0.18 683	0.19 535

z-mn7	0.48 701	0.52 743	1.28 736	0.26 554	0.19 563	0.62 723	0.34 697	0.59 676	0.96 764	0.45 676	0.97 753	0.53 687	0.41 678	0.99 749	0.70 717	0.11 561	0.10 401	0.10 512	0.10 537	0.14 631	0.16 486

G2L-Stereo	0.27 541	0.23 584	0.61 554	0.22 336	0.14 345	0.25 435	0.19 432	0.48 541	0.37 485	0.33 521	0.38 518	0.40 592	0.23 475	0.61 624	0.33 596	0.11 561	0.09 352	0.10 512	0.08 359	0.09 415	0.11 302

DDVS	0.26 510	0.16 429	0.45 334	0.25 510	0.17 498	0.34 587	0.21 504	0.43 475	0.31 395	0.34 544	0.41 558	0.47 655	0.21 450	0.52 572	0.29 559	0.11 561	0.09 352	0.11 571	0.09 471	0.13 606	0.16 486

rvit_stereo_0083	0.17 246	0.13 288	0.29 178	0.21 264	0.13 294	0.17 190	0.17 322	0.23 144	0.36 469	0.16 239	0.22 319	0.19 323	0.17 371	0.21 216	0.17 319	0.11 561	0.10 401	0.10 512	0.08 359	0.09 415	0.08 115

rvit_stereo_0081	0.16 223	0.13 288	0.30 188	0.21 264	0.12 226	0.17 190	0.17 322	0.24 170	0.34 441	0.17 263	0.19 271	0.18 308	0.15 322	0.20 189	0.17 319	0.11 561	0.08 303	0.09 426	0.08 359	0.09 415	0.07 69

DCVSM-stereo	0.25 487	0.14 343	0.53 467	0.21 264	0.14 345	0.27 463	0.14 162	0.35 359	0.35 453	0.42 651	0.33 462	0.46 645	0.30 590	0.31 439	0.27 536	0.11 561	0.10 401	0.12 607	0.10 537	0.12 590	0.15 468

ITSA-stereo	0.26 510	0.16 429	0.39 271	0.24 461	0.11 165	0.28 482	0.18 385	0.58 666	0.59 699	0.32 508	0.32 440	0.33 531	0.28 563	0.51 563	0.34 605	0.11 561	0.08 303	0.11 571	0.11 577	0.11 541	0.15 468

rvit_stereo_0082	0.16 223	0.13 288	0.30 188	0.21 264	0.12 226	0.17 190	0.17 322	0.24 170	0.34 441	0.17 263	0.19 271	0.18 308	0.15 322	0.20 189	0.17 319	0.11 561	0.08 303	0.09 426	0.08 359	0.09 415	0.07 69

rvit_stereo_0080	0.16 223	0.17 466	0.35 243	0.19 143	0.13 294	0.14 61	0.20 475	0.29 270	0.26 312	0.16 239	0.17 236	0.19 323	0.14 300	0.19 152	0.16 285	0.11 561	0.08 303	0.08 316	0.08 359	0.10 481	0.08 115

rvit_stereo_ft	0.18 258	0.19 513	0.43 316	0.25 510	0.14 345	0.17 190	0.21 504	0.30 290	0.28 342	0.17 263	0.19 271	0.20 346	0.17 371	0.22 249	0.18 351	0.11 561	0.07 235	0.09 426	0.09 471	0.10 481	0.08 115

test_sample6	0.27 541	0.15 383	0.50 414	0.22 336	0.12 226	0.30 522	0.22 541	0.54 613	0.39 512	0.34 544	0.44 593	0.29 477	0.25 510	0.58 603	0.26 523	0.11 561	0.14 513	0.10 512	0.10 537	0.11 541	0.16 486

whm_eth	0.16 223	0.17 466	0.35 243	0.19 143	0.13 294	0.14 61	0.20 475	0.29 270	0.26 312	0.16 239	0.17 236	0.19 323	0.14 300	0.19 152	0.16 285	0.11 561	0.08 303	0.08 316	0.08 359	0.10 481	0.08 115

StereoVision	0.23 428	0.23 584	0.55 492	0.27 593	0.17 498	0.23 388	0.22 541	0.40 437	0.32 409	0.21 321	0.51 645	0.22 370	0.16 345	0.29 405	0.19 388	0.11 561	0.12 470	0.13 636	0.13 653	0.10 481	0.08 115

CFNet_ucs	0.25 487	0.14 343	0.51 435	0.20 208	0.15 418	0.29 507	0.18 385	0.51 576	0.46 599	0.32 508	0.42 568	0.38 573	0.23 475	0.31 439	0.22 465	0.11 561	0.08 303	0.12 607	0.09 471	0.13 606	0.13 401

fast-acv-ft	0.33 616	0.26 624	0.88 670	0.25 510	0.18 528	0.49 694	0.27 634	0.44 496	0.50 648	0.40 633	0.55 672	0.49 665	0.36 649	0.39 511	0.41 635	0.11 561	0.11 439	0.11 571	0.12 619	0.13 606	0.11 302

Wz-Net-MNSev	0.39 654	0.35 685	0.99 691	0.26 554	0.21 613	0.59 720	0.39 721	0.58 666	0.61 706	0.49 695	0.56 678	0.53 687	0.37 654	0.61 624	0.47 665	0.11 561	0.09 352	0.11 571	0.11 577	0.15 643	0.15 468

NINENet	0.27 541	0.16 429	0.49 393	0.23 402	0.16 462	0.44 663	0.17 322	0.63 710	0.49 640	0.33 521	0.38 518	0.31 509	0.22 460	0.43 532	0.22 465	0.11 561	0.10 401	0.12 607	0.08 359	0.12 590	0.11 302

AACVNet	0.28 551	0.22 564	0.55 492	0.23 402	0.14 345	0.30 522	0.19 432	0.43 475	0.33 428	0.39 623	0.42 568	0.44 630	0.29 583	0.73 678	0.28 545	0.11 561	0.09 352	0.11 571	0.09 471	0.13 606	0.12 363

PSMNet-ADL	0.26 510	0.16 429	0.39 271	0.27 593	0.14 345	0.32 561	0.22 541	0.45 505	0.37 485	0.28 416	0.34 475	0.41 601	0.28 563	0.61 624	0.32 586	0.11 561	0.10 401	0.09 426	0.11 577	0.10 481	0.13 401

GANet-ADL	0.22 393	0.14 343	0.51 435	0.23 402	0.14 345	0.29 507	0.19 432	0.48 541	0.36 469	0.26 389	0.33 462	0.32 520	0.20 437	0.26 338	0.22 465	0.11 561	0.07 235	0.07 195	0.06 141	0.09 415	0.11 302

LMCR-Stereo	0.28 551	0.22 564	0.56 502	0.29 642	0.14 345	0.37 620	0.23 571	0.57 652	0.36 469	0.40 633	0.40 546	0.29 477	0.30 590	0.41 522	0.38 624	0.11 561	0.07 235	0.09 426	0.07 260	0.13 606	0.10 247

sCroCo_RVC	0.19 291	0.15 383	0.60 547	0.27 593	0.18 528	0.23 388	0.16 277	0.28 249	0.24 265	0.14 191	0.22 319	0.17 293	0.14 300	0.22 249	0.16 285	0.11 561	0.11 439	0.09 426	0.09 471	0.09 415	0.10 247

ADLNet	0.30 589	0.19 513	0.59 540	0.23 402	0.19 563	0.34 587	0.23 571	0.56 643	0.44 573	0.43 662	0.41 558	0.43 624	0.28 563	0.56 594	0.36 616	0.11 561	0.08 303	0.11 571	0.11 577	0.11 541	0.15 468

GES	0.23 428	0.14 343	0.54 481	0.21 264	0.14 345	0.28 482	0.19 432	0.51 576	0.35 453	0.31 483	0.36 498	0.25 423	0.24 496	0.30 424	0.23 485	0.11 561	0.09 352	0.08 316	0.08 359	0.10 481	0.12 363

222	0.45 687	0.14 343	0.43 316	0.19 143	0.15 418	0.36 612	0.20 475	0.60 688	0.43 560	0.37 596	0.45 608	0.30 499	0.28 563	0.59 611	3.72 814	0.11 561	0.19 625	0.08 316	0.09 471	0.09 415	0.27 649

xxxx	0.39 654	0.14 343	0.47 361	0.20 208	0.16 462	0.38 628	0.20 475	0.61 698	0.43 560	0.30 466	0.44 593	0.38 573	0.25 510	0.50 557	2.41 808	0.11 561	0.21 658	0.09 426	0.10 537	0.10 481	0.26 641

psm_up	0.30 589	0.21 544	0.58 531	0.26 554	0.18 528	0.32 561	0.27 634	0.57 652	0.45 586	0.38 605	0.41 558	0.45 636	0.40 673	0.59 611	0.32 586	0.11 561	0.12 470	0.13 636	0.12 619	0.11 541	0.11 302

aanetorigin	0.40 666	0.33 671	1.14 719	0.25 510	0.19 563	0.30 522	0.37 709	0.34 350	0.47 614	0.95 763	0.82 738	0.52 682	0.56 725	0.50 557	0.52 680	0.11 561	0.09 352	0.10 512	0.10 537	0.16 652	0.19 535

EDNetEfficient	0.64 742	0.39 707	2.52 789	0.26 554	0.26 684	0.39 634	0.49 747	0.42 462	1.06 775	1.38 786	0.86 743	0.61 715	0.97 770	0.66 655	1.62 792	0.11 561	0.10 401	0.10 512	0.12 619	0.20 707	0.19 535

ac_64	0.28 551	0.16 429	0.62 558	0.25 510	0.17 498	0.36 612	0.22 541	0.48 541	0.35 453	0.36 578	0.37 509	0.51 674	0.30 590	0.62 635	0.34 605	0.11 561	0.09 352	0.10 512	0.10 537	0.09 415	0.09 171

HGLStereo	0.29 574	0.19 513	0.60 547	0.24 461	0.21 613	0.33 572	0.23 571	0.52 584	0.44 573	0.36 578	0.49 638	0.41 601	0.35 643	0.46 544	0.34 605	0.11 561	0.11 439	0.09 426	0.09 471	0.11 541	0.12 363

cf-r	0.26 510	0.22 564	0.66 578	0.22 336	0.14 345	0.28 482	0.22 541	0.44 496	0.42 547	0.32 508	0.42 568	0.43 624	0.27 539	0.44 536	0.27 536	0.11 561	0.07 235	0.08 316	0.10 537	0.08 313	0.09 171

GANet-RSSM	0.26 510	0.19 513	0.54 481	0.21 264	0.14 345	0.27 463	0.22 541	0.47 529	0.34 441	0.30 466	0.40 546	0.41 601	0.30 590	0.59 611	0.25 511	0.11 561	0.08 303	0.09 426	0.09 471	0.10 481	0.10 247

GwcNet-RSSM	0.28 551	0.25 614	0.61 554	0.22 336	0.14 345	0.28 482	0.24 597	0.46 515	0.44 573	0.33 521	0.46 621	0.41 601	0.28 563	0.55 586	0.31 576	0.11 561	0.07 235	0.09 426	0.10 537	0.10 481	0.09 171

DMCA	0.24 461	0.18 493	0.51 435	0.23 402	0.14 345	0.27 463	0.20 475	0.45 505	0.40 523	0.32 508	0.33 462	0.33 531	0.25 510	0.27 355	0.30 564	0.11 561	0.08 303	0.10 512	0.08 359	0.11 541	0.12 363

ADCL	0.50 705	0.30 650	1.15 720	0.28 621	0.19 563	0.77 743	0.64 765	0.57 652	0.73 738	0.57 726	0.73 728	0.55 692	0.60 732	0.66 655	1.53 788	0.11 561	0.10 401	0.13 636	0.13 653	0.15 643	0.16 486

RYNet	0.38 649	0.23 584	0.65 573	0.26 554	0.28 695	0.62 723	0.33 692	0.61 698	0.62 712	0.42 651	0.39 536	0.58 705	0.40 673	0.89 728	0.57 696	0.11 561	0.09 352	0.12 607	0.11 577	0.19 696	0.22 585

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 574	0.24 597	0.81 639	0.26 554	0.18 528	0.30 522	0.22 541	0.52 584	0.41 535	0.38 605	0.42 568	0.42 617	0.28 563	0.46 544	0.31 576	0.11 561	0.08 303	0.10 512	0.11 577	0.10 481	0.12 363
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.33 616	0.31 657	0.69 590	0.23 402	0.14 345	0.30 522	0.23 571	0.49 552	0.55 680	0.39 623	0.60 696	0.43 624	0.30 590	0.88 726	0.54 688	0.11 561	0.08 303	0.07 195	0.07 260	0.10 481	0.12 363

LE_ROB	1.82 797	0.39 707	3.15 797	0.50 768	0.55 770	0.79 745	1.00 790	0.89 775	6.48 825	7.40 829	2.07 797	2.07 791	5.08 822	1.33 782	3.96 815	0.11 561	0.09 352	0.12 607	0.11 577	0.11 541	0.13 401

Cross2Single Stereo	0.13 85	0.15 383	0.16 2	0.21 264	0.08 37	0.09 9	0.15 216	0.16 26	0.25 292	0.23 354	0.14 179	0.12 168	0.08 20	0.24 290	0.12 74	0.12 604	0.04 1	0.07 195	0.06 141	0.12 590	0.05 7

Weightmod	0.19 291	0.19 513	0.34 231	0.21 264	0.18 528	0.24 413	0.17 322	0.27 233	0.22 226	0.19 295	0.30 415	0.19 323	0.15 322	0.29 405	0.20 416	0.12 604	0.11 439	0.08 316	0.08 359	0.10 481	0.17 508

S0	0.21 365	0.21 544	0.34 231	0.24 461	0.19 563	0.34 587	0.26 624	0.30 290	0.22 226	0.22 342	0.26 366	0.20 346	0.16 345	0.21 216	0.18 351	0.12 604	0.11 439	0.14 660	0.15 684	0.10 481	0.33 697

MSAF-DinoV2	0.81 760	0.64 767	2.42 788	0.49 764	0.17 498	0.58 716	0.32 685	0.83 765	0.85 751	0.41 645	0.52 652	0.98 760	0.61 738	4.97 825	1.22 762	0.12 604	0.07 235	0.10 512	0.24 745	0.27 742	0.32 687

zh-mn7	0.50 705	0.57 756	1.82 775	0.25 510	0.19 563	0.45 671	0.29 656	0.59 676	0.84 750	0.67 740	0.97 753	0.49 665	0.41 678	0.93 741	0.73 720	0.12 604	0.10 401	0.11 571	0.11 577	0.13 606	0.17 508

w-ln-seven	0.45 687	0.40 711	1.40 750	0.27 593	0.22 632	0.58 716	0.33 692	0.65 722	0.83 747	0.59 729	0.63 708	0.53 687	0.39 666	0.66 655	0.81 731	0.12 604	0.11 439	0.13 636	0.12 619	0.16 652	0.17 508

rvit_stereo_0081_aga	0.17 246	0.17 466	0.40 287	0.21 264	0.14 345	0.20 299	0.17 322	0.24 170	0.26 312	0.18 287	0.21 302	0.20 346	0.14 300	0.20 189	0.15 247	0.12 604	0.08 303	0.09 426	0.08 359	0.10 481	0.08 115

CAS++	0.17 246	0.13 288	0.35 243	0.18 84	0.13 294	0.17 190	0.16 277	0.42 462	0.25 292	0.19 295	0.18 256	0.13 203	0.10 101	0.22 249	0.12 74	0.12 604	0.10 401	0.11 571	0.08 359	0.10 481	0.09 171
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GMStereo_Zeroshot	0.25 487	0.22 564	0.51 435	0.27 593	0.14 345	0.28 482	0.15 216	0.40 437	0.36 469	0.37 596	0.43 582	0.40 592	0.17 371	0.35 482	0.21 447	0.12 604	0.07 235	0.13 636	0.07 260	0.17 667	0.10 247

Wz-Net-SNSev	0.45 687	0.53 746	1.42 751	0.31 673	0.21 613	0.44 663	0.45 737	0.64 716	0.68 726	0.46 682	0.66 715	0.62 718	0.40 673	0.78 698	0.65 709	0.12 604	0.11 439	0.12 607	0.13 653	0.17 667	0.19 535

Wz-Net-LNSev	0.36 637	0.35 685	1.06 701	0.26 554	0.21 613	0.47 680	0.33 692	0.56 643	0.58 692	0.45 676	0.54 667	0.50 671	0.37 654	0.40 516	0.42 640	0.12 604	0.11 439	0.10 512	0.09 471	0.14 631	0.15 468

CRFU-Net	0.29 574	0.14 343	0.48 376	0.26 554	0.15 418	0.46 674	0.22 541	0.52 584	0.32 409	0.44 669	0.42 568	0.48 659	0.47 702	0.44 536	0.31 576	0.12 604	0.10 401	0.09 426	0.08 359	0.10 481	0.11 302

CSP-Net	0.28 551	0.17 466	0.41 298	0.22 336	0.14 345	0.44 663	0.24 597	0.52 584	0.42 547	0.42 651	0.44 593	0.42 617	0.27 539	0.66 655	0.30 564	0.12 604	0.09 352	0.08 316	0.08 359	0.10 481	0.10 247

AASNet	0.29 574	0.27 632	0.67 581	0.26 554	0.18 528	0.34 587	0.21 504	0.64 716	0.49 640	0.36 578	0.41 558	0.32 520	0.26 529	0.33 460	0.39 628	0.12 604	0.09 352	0.10 512	0.08 359	0.14 631	0.12 363

ICVP	0.24 461	0.13 288	0.45 334	0.26 554	0.14 345	0.30 522	0.25 612	0.47 529	0.35 453	0.29 443	0.43 582	0.35 553	0.25 510	0.28 381	0.25 511	0.12 604	0.09 352	0.09 426	0.09 471	0.09 415	0.11 302
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.29 574	0.24 597	0.60 547	0.27 593	0.16 462	0.33 572	0.25 612	0.58 666	0.56 687	0.35 564	0.38 518	0.34 540	0.25 510	0.51 563	0.29 559	0.12 604	0.08 303	0.09 426	0.08 359	0.11 541	0.13 401

Anonymous3	0.24 461	0.19 513	0.76 620	0.27 593	0.18 528	0.41 645	0.24 597	0.45 505	0.36 469	0.23 354	0.27 382	0.20 346	0.18 408	0.28 381	0.19 388	0.12 604	0.11 439	0.10 512	0.10 537	0.11 541	0.13 401

PSMNet-RSSM	0.26 510	0.21 544	0.50 414	0.21 264	0.14 345	0.25 435	0.21 504	0.50 562	0.38 496	0.31 483	0.45 608	0.40 592	0.27 539	0.53 575	0.24 497	0.12 604	0.08 303	0.11 571	0.13 653	0.10 481	0.10 247

CFNet-ft	0.26 510	0.21 544	0.51 435	0.19 143	0.16 462	0.31 544	0.21 504	0.40 437	0.37 485	0.29 443	0.40 546	0.46 645	0.27 539	0.49 553	0.28 545	0.12 604	0.07 235	0.12 607	0.11 577	0.12 590	0.11 302

DSFCA	0.29 574	0.18 493	0.48 376	0.21 264	0.17 498	0.39 634	0.32 685	0.49 552	0.44 573	0.44 669	0.38 518	0.40 592	0.30 590	0.53 575	0.38 624	0.12 604	0.10 401	0.10 512	0.11 577	0.11 541	0.11 302

S-Stereo	0.39 654	0.20 529	1.04 698	0.28 621	0.22 632	0.39 634	0.31 678	0.58 666	0.69 728	0.40 633	0.59 692	0.48 659	0.41 678	0.75 687	0.42 640	0.12 604	0.15 544	0.13 636	0.13 653	0.16 652	0.25 625

PA-Net	0.40 666	0.35 685	1.05 699	0.32 682	0.28 695	0.39 634	0.43 733	0.53 597	0.56 687	0.35 564	0.43 582	0.41 601	0.36 649	0.83 717	0.61 703	0.12 604	0.23 685	0.16 688	0.23 743	0.13 606	0.20 557
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CFNet_RVC	0.26 510	0.21 544	0.51 435	0.19 143	0.16 462	0.31 544	0.21 504	0.40 437	0.37 485	0.29 443	0.40 546	0.46 645	0.27 539	0.49 553	0.28 545	0.12 604	0.07 235	0.12 607	0.11 577	0.12 590	0.11 302

StereoDRNet	0.34 627	0.28 640	0.70 597	0.28 621	0.21 613	0.43 658	0.30 665	0.63 710	0.51 654	0.47 688	0.40 546	0.48 659	0.31 609	0.58 603	0.44 651	0.12 604	0.10 401	0.12 607	0.11 577	0.13 606	0.13 401

NaN_ROB	0.44 684	0.38 703	0.94 683	0.30 655	0.20 592	0.52 703	0.49 747	0.61 698	0.60 703	0.56 723	0.47 628	0.49 665	0.42 684	1.24 771	0.76 724	0.12 604	0.18 610	0.12 607	0.13 653	0.12 590	0.18 515

S	0.23 428	0.18 493	0.38 261	0.24 461	0.22 632	0.32 561	0.22 541	0.32 323	0.28 342	0.26 389	0.31 428	0.20 346	0.21 450	0.19 152	0.19 388	0.13 629	0.09 352	0.15 679	0.16 696	0.11 541	0.35 707

zh-sn7	0.52 712	0.64 767	1.77 772	0.30 655	0.20 592	0.47 680	0.40 725	0.60 688	0.65 717	0.53 715	0.82 738	0.52 682	0.59 730	1.10 758	0.96 744	0.13 629	0.13 492	0.13 636	0.13 653	0.17 667	0.20 557

S2M2_L	0.13 85	0.12 233	0.26 145	0.17 44	0.12 226	0.12 35	0.07 1	0.18 49	0.21 212	0.12 119	0.15 201	0.14 238	0.12 218	0.16 75	0.15 247	0.13 629	0.09 352	0.09 426	0.10 537	0.11 541	0.09 171
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
YMNet	0.33 616	0.26 624	0.64 568	0.28 621	0.23 648	0.48 688	0.27 634	0.54 613	0.47 614	0.49 695	0.56 678	0.51 674	0.30 590	0.41 522	0.44 651	0.13 629	0.16 562	0.13 636	0.12 619	0.14 631	0.14 447

YMNet_1	0.33 616	0.26 624	0.64 568	0.28 621	0.23 648	0.48 688	0.27 634	0.54 613	0.47 614	0.49 695	0.56 678	0.51 674	0.30 590	0.41 522	0.44 651	0.13 629	0.16 562	0.13 636	0.12 619	0.14 631	0.14 447

coex-ft	3.48 806	0.81 782	48.53 852	0.24 461	0.19 563	0.53 706	0.47 743	0.49 552	2.36 808	7.18 828	1.20 766	0.96 759	2.53 808	0.75 687	2.14 805	0.13 629	0.15 544	0.14 660	0.12 619	0.22 718	0.47 748

CASS	0.22 393	0.16 429	0.40 287	0.26 554	0.12 226	0.29 507	0.19 432	0.40 437	0.32 409	0.34 544	0.35 483	0.25 423	0.25 510	0.26 338	0.21 447	0.13 629	0.08 303	0.11 571	0.09 471	0.11 541	0.12 363
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet_v2	0.30 589	0.21 544	0.63 563	0.23 402	0.15 418	0.40 640	0.30 665	0.59 676	0.48 623	0.40 633	0.37 509	0.46 645	0.30 590	0.41 522	0.44 651	0.13 629	0.11 439	0.11 571	0.11 577	0.12 590	0.11 302

WZ-Net	0.56 725	0.49 741	2.14 784	0.30 655	0.24 665	0.58 716	0.48 744	0.65 722	0.80 744	0.51 704	0.72 725	0.68 739	0.60 732	1.06 756	1.01 748	0.13 629	0.10 401	0.11 571	0.12 619	0.19 696	0.23 597

dd	0.23 428	0.32 665	0.55 492	0.23 402	0.12 226	0.27 463	0.21 504	0.32 323	0.45 586	0.30 466	0.29 399	0.25 423	0.17 371	0.31 439	0.26 523	0.13 629	0.07 235	0.10 512	0.08 359	0.12 590	0.09 171

HCRNet	0.25 487	0.27 632	0.42 308	0.34 701	0.17 498	0.27 463	0.18 385	0.45 505	0.37 485	0.31 483	0.35 483	0.32 520	0.23 475	0.44 536	0.21 447	0.13 629	0.08 303	0.13 636	0.11 577	0.11 541	0.09 171

APVNet	0.38 649	0.26 624	0.87 663	0.26 554	0.22 632	0.52 703	0.35 700	0.64 716	0.46 599	0.40 633	0.52 652	0.48 659	0.39 666	0.84 718	0.48 667	0.13 629	0.14 513	0.15 679	0.16 696	0.16 652	0.16 486

GwcNet	0.37 644	0.29 644	1.12 713	0.25 510	0.24 665	0.48 688	0.27 634	0.58 666	0.60 703	0.39 623	0.54 667	0.51 674	0.34 635	0.60 616	0.46 661	0.13 629	0.12 470	0.12 607	0.11 577	0.13 606	0.15 468

FAT-Stereo	0.36 637	0.19 513	0.75 616	0.26 554	0.18 528	0.34 587	0.30 665	0.62 706	0.61 706	0.47 688	0.61 704	0.59 706	0.50 712	0.61 624	0.36 616	0.13 629	0.14 513	0.13 636	0.12 619	0.14 631	0.20 557

DMCA-RVC	0.30 589	0.27 632	0.93 680	0.28 621	0.17 498	0.30 522	0.21 504	0.43 475	0.36 469	0.40 633	0.38 518	0.39 587	0.36 649	0.44 536	0.34 605	0.13 629	0.10 401	0.16 688	0.12 619	0.13 606	0.11 302

STTStereo	0.30 589	0.24 597	0.83 649	0.25 510	0.17 498	0.30 522	0.24 597	0.49 552	0.39 512	0.39 623	0.41 558	0.44 630	0.28 563	0.41 522	0.30 564	0.13 629	0.13 492	0.13 636	0.16 696	0.12 590	0.12 363

RTSC	0.43 682	0.37 695	0.95 684	0.30 655	0.20 592	0.50 696	0.23 571	0.65 722	0.86 753	0.56 723	0.54 667	0.51 674	0.36 649	0.71 674	0.92 739	0.13 629	0.14 513	0.11 571	0.13 653	0.18 683	0.19 535

ADCMid	0.53 716	0.45 728	1.46 752	0.27 593	0.22 632	0.51 697	0.38 717	0.61 698	0.58 692	0.75 747	0.67 717	0.62 718	0.66 748	0.66 655	1.75 793	0.13 629	0.12 470	0.17 698	0.17 708	0.20 707	0.21 570

DANet	0.37 644	0.25 614	0.67 581	0.37 721	0.22 632	0.42 653	0.25 612	0.50 562	0.44 573	0.52 707	0.50 642	0.59 706	0.42 684	0.78 698	0.53 684	0.13 629	0.12 470	0.14 660	0.12 619	0.17 667	0.21 570
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.40 666	0.28 640	0.67 581	0.31 673	0.18 528	0.43 658	0.39 721	0.60 688	0.46 599	0.48 694	0.78 733	0.55 692	0.45 693	0.96 745	0.55 691	0.13 629	0.14 513	0.13 636	0.12 619	0.15 643	0.16 486

UCFNet_RVC	0.25 487	0.21 544	0.49 393	0.19 143	0.15 418	0.34 587	0.18 385	0.47 529	0.36 469	0.30 466	0.35 483	0.40 592	0.26 529	0.35 482	0.24 497	0.13 629	0.08 303	0.13 636	0.14 673	0.13 606	0.13 401

NVstereo2D	0.32 609	0.18 493	0.63 563	0.24 461	0.23 648	0.43 658	0.28 650	0.60 688	0.58 692	0.28 416	0.39 536	0.42 617	0.30 590	0.71 674	0.30 564	0.13 629	0.09 352	0.13 636	0.10 537	0.20 707	0.18 515

DRN-Test	0.35 634	0.20 529	0.75 616	0.28 621	0.19 563	0.46 674	0.29 656	0.68 735	0.54 671	0.49 695	0.47 628	0.44 630	0.35 643	0.63 638	0.44 651	0.13 629	0.09 352	0.13 636	0.12 619	0.13 606	0.13 401

ETE_ROB	0.36 637	0.32 665	0.64 568	0.30 655	0.18 528	0.40 640	0.38 717	0.59 676	0.49 640	0.50 701	0.52 652	0.62 718	0.37 654	0.58 603	0.43 644	0.13 629	0.10 401	0.14 660	0.12 619	0.17 667	0.18 515

PWC_ROB	0.41 674	0.38 703	0.92 676	0.26 554	0.20 592	0.39 634	0.19 432	0.61 698	0.69 728	0.58 728	0.84 741	0.52 682	0.44 691	0.74 682	0.62 704	0.13 629	0.09 352	0.14 660	0.10 537	0.17 667	0.18 515

DN	0.21 365	0.09 71	0.58 531	0.40 736	0.18 528	0.22 363	0.18 385	0.30 290	0.25 292	0.15 220	0.19 271	0.18 308	0.10 101	0.26 338	0.19 388	0.14 654	0.18 610	0.08 316	0.08 359	0.08 313	0.42 735

Selective-IGEV-i16pb	0.39 654	0.14 343	2.10 782	0.21 264	0.15 418	0.68 732	0.31 678	0.60 688	0.60 703	0.25 379	0.44 593	0.32 520	0.21 450	0.79 702	0.26 523	0.14 654	0.10 401	0.09 426	0.10 537	0.12 590	0.14 447

TCMNet	0.34 627	0.28 640	0.81 639	0.29 642	0.30 716	0.40 640	0.28 650	0.53 597	0.49 640	0.38 605	0.46 621	0.40 592	0.30 590	0.61 624	0.42 640	0.14 654	0.13 492	0.15 679	0.14 673	0.18 683	0.19 535

test_sample7	0.28 551	0.16 429	0.47 361	0.21 264	0.14 345	0.29 507	0.22 541	0.54 613	0.43 560	0.38 605	0.36 498	0.38 573	0.32 624	0.41 522	0.26 523	0.14 654	0.21 658	0.13 636	0.12 619	0.13 606	0.25 625

SACVNet	0.32 609	0.25 614	0.59 540	0.26 554	0.19 563	0.35 604	0.25 612	0.54 613	0.41 535	0.43 662	0.45 608	0.46 645	0.34 635	0.71 674	0.30 564	0.14 654	0.10 401	0.12 607	0.12 619	0.16 652	0.20 557

pcwnet_v2	0.32 609	0.16 429	1.22 733	0.23 402	0.19 563	0.32 561	0.19 432	0.61 698	0.61 706	0.37 596	0.45 608	0.35 553	0.29 583	0.37 503	0.26 523	0.14 654	0.11 439	0.12 607	0.11 577	0.14 631	0.18 515

hitnet-ft	0.31 601	0.21 544	0.56 502	0.19 143	0.14 345	0.40 640	0.23 571	0.46 515	0.42 547	0.37 596	0.46 621	0.53 687	0.35 643	0.76 694	0.35 612	0.14 654	0.10 401	0.14 660	0.10 537	0.15 643	0.14 447

FADNet_RVC	0.31 601	0.35 685	0.98 689	0.24 461	0.16 462	0.30 522	0.17 322	0.52 584	0.39 512	0.30 466	0.38 518	0.30 499	0.29 583	0.54 581	0.33 596	0.14 654	0.14 513	0.14 660	0.16 696	0.21 714	0.24 613

FADNet-RVC	0.34 627	0.43 722	0.97 687	0.25 510	0.20 592	0.33 572	0.20 475	0.51 576	0.42 547	0.34 544	0.40 546	0.41 601	0.29 583	0.65 649	0.36 616	0.14 654	0.14 513	0.14 660	0.15 684	0.19 696	0.20 557

stereogan	0.39 654	0.20 529	0.78 631	0.28 621	0.22 632	0.65 729	0.26 624	0.62 706	0.65 717	0.45 676	0.60 696	0.67 737	0.45 693	0.69 664	0.37 622	0.14 654	0.14 513	0.14 660	0.12 619	0.20 707	0.19 535

TDLM	0.32 609	0.27 632	0.52 456	0.30 655	0.15 418	0.33 572	0.32 685	0.54 613	0.50 648	0.44 669	0.43 582	0.39 587	0.30 590	0.92 739	0.30 564	0.14 654	0.09 352	0.13 636	0.12 619	0.13 606	0.14 447

AdaStereo	0.25 487	0.17 466	0.47 361	0.25 510	0.13 294	0.33 572	0.17 322	0.57 652	0.43 560	0.34 544	0.38 518	0.35 553	0.21 450	0.32 450	0.24 497	0.14 654	0.06 133	0.13 636	0.09 471	0.11 541	0.09 171
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.
MDST_ROB	0.51 709	0.16 429	0.97 687	0.31 673	0.21 613	1.35 786	0.34 697	0.80 758	0.59 699	1.09 777	0.74 729	0.49 665	0.37 654	1.31 779	0.60 700	0.14 654	0.12 470	0.16 688	0.13 653	0.13 606	0.18 515

FBW_ROB	0.46 695	0.34 681	0.71 606	0.32 682	0.20 592	0.51 697	0.32 685	0.73 750	0.63 714	0.60 730	0.57 683	0.65 729	0.44 691	1.42 789	0.62 704	0.14 654	0.17 593	0.22 732	0.16 696	0.17 667	0.23 597

SANet	0.58 729	0.41 717	1.38 747	0.27 593	0.16 462	0.72 735	0.48 744	0.71 743	1.34 791	0.69 743	0.97 753	0.94 756	0.78 755	0.97 748	0.93 740	0.14 654	0.12 470	0.12 607	0.12 619	0.18 683	0.20 557

PSMNet_ROB	0.36 637	0.31 657	0.71 606	0.31 673	0.21 613	0.44 663	0.44 736	0.61 698	0.49 640	0.39 623	0.45 608	0.49 665	0.32 624	0.66 655	0.53 684	0.14 654	0.10 401	0.15 679	0.14 673	0.13 606	0.13 401

Selective-IGEV-i16pc	0.33 616	0.12 233	1.65 767	0.21 264	0.14 345	0.74 739	0.30 665	0.46 515	0.44 573	0.21 321	0.32 440	0.26 443	0.14 300	0.71 674	0.19 388	0.15 670	0.10 401	0.08 316	0.09 471	0.11 541	0.12 363

rvit_0105_5	0.22 393	0.18 493	0.51 435	0.23 402	0.13 294	0.22 363	0.25 612	0.38 403	0.40 523	0.21 321	0.23 334	0.27 450	0.20 437	0.27 355	0.20 416	0.15 670	0.13 492	0.12 607	0.12 619	0.10 481	0.10 247

rvit_0105_3	0.24 461	0.21 544	0.57 515	0.25 510	0.15 418	0.24 413	0.28 650	0.40 437	0.43 560	0.25 379	0.26 366	0.29 477	0.22 460	0.29 405	0.21 447	0.15 670	0.13 492	0.14 660	0.15 684	0.10 481	0.10 247

psmorigin	0.52 712	0.29 644	3.10 796	0.24 461	0.19 563	0.39 634	0.24 597	0.52 584	0.45 586	0.66 739	0.68 719	0.70 744	0.52 716	0.86 721	0.49 673	0.15 670	0.17 593	0.13 636	0.14 673	0.16 652	0.23 597

RTS	0.81 760	0.56 752	4.76 803	0.37 721	0.30 716	1.11 769	0.52 753	0.67 730	1.07 776	0.76 750	0.91 747	0.60 712	0.61 738	1.64 794	1.24 764	0.15 670	0.13 492	0.15 679	0.15 684	0.22 718	0.24 613

RTSA	0.81 760	0.56 752	4.76 803	0.37 721	0.30 716	1.11 769	0.52 753	0.67 730	1.07 776	0.76 750	0.91 747	0.60 712	0.61 738	1.64 794	1.24 764	0.15 670	0.13 492	0.15 679	0.15 684	0.22 718	0.24 613

AnyNet_C32	0.55 719	0.51 742	1.34 743	0.29 642	0.28 695	0.61 722	0.62 764	0.57 652	0.62 712	0.63 734	0.68 719	0.54 691	0.55 723	0.82 713	1.81 796	0.15 670	0.15 544	0.15 679	0.18 714	0.21 714	0.25 625

ADCPNet	0.51 709	0.36 692	1.82 775	0.27 593	0.23 648	0.71 734	0.39 721	0.56 643	0.54 671	0.52 707	0.60 696	0.66 733	0.57 727	0.64 644	1.23 763	0.15 670	0.18 610	0.14 660	0.23 743	0.19 696	0.22 585

CVANet_RVC	0.34 627	0.25 614	0.77 626	0.27 593	0.17 498	0.34 587	0.28 650	0.55 632	0.50 648	0.43 662	0.46 621	0.44 630	0.31 609	0.90 732	0.27 536	0.15 670	0.10 401	0.14 660	0.14 673	0.15 643	0.15 468

DeepPruner_ROB	0.28 551	0.25 614	0.64 568	0.22 336	0.16 462	0.30 522	0.21 504	0.54 613	0.33 428	0.36 578	0.38 518	0.38 573	0.26 529	0.45 542	0.28 545	0.15 670	0.11 439	0.11 571	0.11 577	0.14 631	0.14 447

CBMV	0.36 637	0.25 614	0.61 554	0.24 461	0.14 345	0.42 653	0.33 692	0.56 643	0.52 664	0.54 719	0.52 652	0.51 674	0.58 728	0.63 638	0.43 644	0.15 670	0.16 562	0.18 707	0.16 696	0.13 606	0.19 535
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Light-Stereo-hy	0.52 712	0.33 671	1.11 711	0.33 694	0.28 695	0.72 735	0.30 665	0.59 676	0.52 664	0.62 733	0.57 683	1.43 778	0.39 666	0.79 702	0.46 661	0.16 681	0.24 704	0.50 782	0.40 776	0.28 747	0.32 687

rvit_0105_6	0.20 324	0.16 429	0.41 298	0.23 402	0.14 345	0.18 227	0.20 475	0.31 314	0.39 512	0.18 287	0.22 319	0.23 386	0.18 408	0.26 338	0.18 351	0.16 681	0.13 492	0.13 636	0.11 577	0.11 541	0.09 171

rvit_0105_4	0.21 365	0.17 466	0.49 393	0.23 402	0.14 345	0.20 299	0.23 571	0.35 359	0.40 523	0.19 295	0.24 345	0.25 423	0.20 437	0.28 381	0.18 351	0.16 681	0.13 492	0.12 607	0.11 577	0.11 541	0.10 247

rvit_105_1	0.28 551	0.24 597	0.65 573	0.27 593	0.19 563	0.31 544	0.35 700	0.46 515	0.53 666	0.31 483	0.32 440	0.32 520	0.27 539	0.36 493	0.26 523	0.16 681	0.14 513	0.15 679	0.17 708	0.11 541	0.11 302

GASNet	0.39 654	0.58 759	1.27 735	0.35 710	0.23 648	0.35 604	0.23 571	0.63 710	0.56 687	0.41 645	0.38 518	0.45 636	0.30 590	0.81 712	0.42 640	0.16 681	0.11 439	0.14 660	0.14 673	0.23 723	0.12 363

Wz-Net-TNSev	0.55 719	0.72 772	1.90 778	0.26 554	0.21 613	0.64 728	0.45 737	0.66 728	0.71 733	0.52 707	0.55 672	0.71 745	0.63 745	1.04 754	0.94 742	0.16 681	0.15 544	0.13 636	0.15 684	0.21 714	0.24 613

UDGNet	0.24 461	0.37 695	0.53 467	0.25 510	0.14 345	0.24 413	0.18 385	0.32 323	0.44 573	0.29 443	0.28 390	0.24 407	0.20 437	0.30 424	0.21 447	0.16 681	0.07 235	0.21 727	0.11 577	0.16 652	0.11 302

AF-Net	0.40 666	0.31 657	0.74 612	0.33 694	0.24 665	0.43 658	0.30 665	0.64 716	0.67 722	0.44 669	0.69 722	0.65 729	0.52 716	0.59 611	0.48 667	0.16 681	0.12 470	0.19 715	0.14 673	0.16 652	0.14 447

RGC	0.41 674	0.35 685	0.76 620	0.35 710	0.28 695	0.41 645	0.29 656	0.60 688	0.55 680	0.47 688	0.64 711	0.63 722	0.47 702	0.74 682	0.46 661	0.16 681	0.15 544	0.21 727	0.21 726	0.19 696	0.21 570

G-Net	0.47 698	0.26 624	1.02 695	0.34 701	0.28 695	0.89 754	0.35 700	0.47 529	0.46 599	0.68 742	1.20 766	0.64 727	0.59 730	0.61 624	0.60 700	0.16 681	0.14 513	0.17 698	0.13 653	0.22 718	0.21 570

edge stereo	0.40 666	0.22 564	0.87 663	0.27 593	0.22 632	0.38 628	0.26 624	0.59 676	0.56 687	0.53 715	0.60 696	0.71 745	0.50 712	0.78 698	0.43 644	0.16 681	0.15 544	0.19 715	0.14 673	0.17 667	0.19 535

Nwc_Net	0.39 654	0.29 644	0.84 653	0.32 682	0.24 665	0.45 671	0.30 665	0.67 730	0.51 654	0.39 623	0.70 723	0.59 706	0.48 706	0.61 624	0.45 658	0.16 681	0.12 470	0.19 715	0.21 726	0.14 631	0.15 468

SHD	0.45 687	0.34 681	0.89 672	0.37 721	0.28 695	0.46 674	0.23 571	0.72 747	0.96 764	0.65 737	0.61 704	0.61 715	0.48 706	0.64 644	0.69 716	0.16 681	0.16 562	0.16 688	0.16 696	0.21 714	0.25 625

LSM	1.68 795	0.48 739	2.91 794	2.28 813	17.60 832	0.52 703	0.55 757	0.65 722	0.78 742	0.84 756	1.11 761	0.63 722	0.55 723	0.79 702	0.53 684	0.16 681	0.25 715	0.18 707	0.21 726	0.25 730	2.37 814

NCCL2	0.37 644	0.33 671	0.59 540	0.37 721	0.23 648	0.42 653	0.41 730	0.56 643	0.44 573	0.47 688	0.47 628	0.61 715	0.39 666	0.58 603	0.41 635	0.16 681	0.13 492	0.21 727	0.22 737	0.16 652	0.18 515

rvit_stereo_0075_2	0.25 487	0.18 493	0.65 573	0.27 593	0.22 632	0.22 363	0.15 216	0.41 455	0.36 469	0.27 401	0.37 509	0.29 477	0.21 450	0.29 405	0.20 416	0.17 696	0.12 470	0.19 715	0.12 619	0.14 631	0.14 447

Syn2CoEx	0.39 654	0.39 707	1.08 706	0.35 710	0.21 613	0.41 645	0.29 656	0.63 710	0.51 654	0.43 662	0.56 678	0.45 636	0.45 693	0.69 664	0.39 628	0.17 696	0.14 513	0.16 688	0.12 619	0.13 606	0.16 486

FADNet	0.34 627	0.43 722	0.88 670	0.24 461	0.22 632	0.37 620	0.19 432	0.56 643	0.49 640	0.32 508	0.36 498	0.43 624	0.32 624	0.65 649	0.30 564	0.17 696	0.16 562	0.14 660	0.16 696	0.25 730	0.21 570

RP	0.38 649	0.26 624	0.67 581	0.31 673	0.24 665	0.37 620	0.29 656	0.53 597	0.61 706	0.42 651	0.65 713	0.62 718	0.51 714	0.63 638	0.43 644	0.17 696	0.15 544	0.17 698	0.15 684	0.17 667	0.19 535

ADCS	0.62 737	0.56 752	1.54 760	0.30 655	0.25 679	0.56 711	0.46 740	0.71 743	0.86 753	0.77 753	0.72 725	0.68 739	0.62 743	0.82 713	2.33 807	0.17 696	0.16 562	0.16 688	0.17 708	0.23 723	0.27 649

AnyNet_C01	0.68 745	0.69 771	2.64 791	0.33 694	0.27 693	0.93 756	0.64 765	0.66 728	0.65 717	0.70 744	0.97 753	0.75 747	0.63 745	1.01 751	1.52 787	0.17 696	0.16 562	0.17 698	0.17 708	0.24 727	0.28 658

DPSNet	0.51 709	0.26 624	1.16 722	0.28 621	0.21 613	0.76 740	0.56 760	0.89 775	0.82 746	0.49 695	0.51 645	0.64 727	0.81 759	0.89 728	0.85 734	0.17 696	0.16 562	0.13 636	0.13 653	0.26 734	0.27 649

XPNet_ROB	0.35 634	0.26 624	0.58 531	0.28 621	0.19 563	0.37 620	0.31 678	0.57 652	0.51 654	0.52 707	0.54 667	0.57 699	0.38 659	0.65 649	0.48 667	0.17 696	0.12 470	0.13 636	0.12 619	0.16 652	0.17 508

SGM_RVC	0.57 727	0.22 564	0.60 547	0.26 554	0.16 462	0.97 763	0.46 740	0.76 755	0.90 757	1.03 774	0.92 749	1.16 768	0.93 768	1.21 769	0.72 719	0.17 696	0.16 562	0.16 688	0.16 696	0.16 652	0.24 613
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SGM-Forest	0.42 678	0.44 727	0.92 676	0.24 461	0.16 462	0.45 671	0.40 725	0.58 666	0.50 648	0.54 719	0.63 708	0.52 682	0.51 714	0.91 734	0.66 711	0.17 696	0.17 593	0.17 698	0.15 684	0.15 643	0.21 570
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MeshStereo	0.60 732	0.31 657	0.71 606	0.22 336	0.17 498	0.66 730	0.36 707	0.81 760	0.63 714	1.48 797	1.32 773	1.65 785	0.83 760	1.18 767	0.74 721	0.17 696	0.17 593	0.17 698	0.14 673	0.17 667	0.19 535
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
AANet	0.55 719	0.47 734	1.61 763	0.23 402	0.31 723	0.41 645	0.25 612	0.53 597	1.14 784	0.93 761	0.98 757	0.84 751	0.71 751	0.60 616	0.66 711	0.18 707	0.32 762	0.14 660	0.13 653	0.18 683	0.44 742

HBP-ISP	0.34 627	0.35 685	0.76 620	0.23 402	0.17 498	0.33 572	0.22 541	0.56 643	0.47 614	0.42 651	0.49 638	0.33 531	0.41 678	0.73 678	0.27 536	0.18 707	0.19 625	0.24 737	0.20 723	0.16 652	0.16 486

NCC-stereo	0.42 678	0.31 657	0.87 663	0.32 682	0.29 710	0.47 680	0.37 709	0.68 735	0.53 666	0.42 651	0.58 687	0.57 699	0.52 716	0.75 687	0.54 688	0.18 707	0.14 513	0.18 707	0.25 750	0.17 667	0.18 515

Abc-Net	0.42 678	0.31 657	0.87 663	0.32 682	0.29 710	0.47 680	0.37 709	0.68 735	0.53 666	0.42 651	0.58 687	0.57 699	0.52 716	0.75 687	0.54 688	0.18 707	0.14 513	0.18 707	0.25 750	0.17 667	0.18 515
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	0.47 698	0.45 728	1.07 703	0.40 736	0.28 695	0.58 716	0.38 717	0.67 730	0.76 741	0.53 715	0.47 628	0.59 706	0.47 702	0.74 682	0.80 729	0.18 707	0.14 513	0.18 707	0.16 696	0.26 734	0.24 613

DeepPrunerF	0.46 695	0.37 695	1.50 757	0.34 701	0.30 716	0.36 612	0.37 709	0.64 716	1.15 786	0.41 645	0.45 608	0.40 592	0.41 678	0.82 713	0.53 684	0.18 707	0.14 513	0.23 735	0.21 726	0.17 667	0.18 515

PS-NSSS	0.33 616	0.36 692	0.61 554	0.24 461	0.18 528	0.33 572	0.24 597	0.59 676	0.42 547	0.38 605	0.52 652	0.36 559	0.31 609	0.80 707	0.32 586	0.18 707	0.14 513	0.21 727	0.15 684	0.17 667	0.14 447

CBMV_ROB	0.36 637	0.21 544	0.57 515	0.22 336	0.14 345	0.35 604	0.20 475	0.55 632	0.47 614	0.52 707	0.58 687	0.45 636	0.53 721	0.75 687	0.50 674	0.18 707	0.19 625	0.23 735	0.21 726	0.15 643	0.20 557

LALA_ROB	0.38 649	0.31 657	0.65 573	0.30 655	0.21 613	0.46 674	0.39 721	0.63 710	0.54 671	0.53 715	0.52 652	0.69 741	0.36 649	0.52 572	0.48 667	0.18 707	0.11 439	0.16 688	0.14 673	0.17 667	0.16 486

PWCDC_ROB	0.41 674	0.41 717	0.77 626	0.34 701	0.21 613	0.43 658	0.20 475	0.60 688	0.90 757	0.44 669	1.24 769	0.36 559	0.38 659	0.56 594	0.48 667	0.18 707	0.11 439	0.11 571	0.10 537	0.20 707	0.16 486

PM Cens cmp D40	0.99 768	0.40 711	1.01 693	0.30 655	0.26 684	0.92 755	0.55 757	1.27 788	2.11 805	1.72 803	3.10 810	2.73 805	1.57 798	1.33 782	1.29 769	0.19 717	0.20 647	0.20 723	0.21 726	0.18 683	0.29 669

Weightmod_eth	0.18 258	0.20 529	0.34 231	0.22 336	0.17 498	0.21 330	0.18 385	0.27 233	0.20 181	0.17 263	0.26 366	0.19 323	0.17 371	0.28 381	0.17 319	0.19 717	0.09 352	0.08 316	0.08 359	0.09 415	0.10 247

AIO-test2	0.22 393	0.27 632	0.54 481	0.29 642	0.16 462	0.22 363	0.16 277	0.44 496	0.43 560	0.17 263	0.29 399	0.16 277	0.11 159	0.27 355	0.14 200	0.19 717	0.07 235	0.10 512	0.11 577	0.08 313	0.09 171

SAMSARA	0.62 737	0.47 734	0.93 680	0.70 781	0.50 764	1.15 775	1.29 804	0.79 757	0.70 731	0.77 753	0.55 672	0.92 755	0.58 728	0.87 723	0.77 725	0.19 717	0.27 730	0.18 707	0.19 718	0.27 742	0.28 658

NOSS_ROB	0.33 616	0.24 597	0.49 393	0.27 593	0.16 462	0.34 587	0.19 432	0.55 632	0.50 648	0.34 544	0.37 509	0.42 617	0.30 590	0.93 741	0.25 511	0.19 717	0.20 647	0.24 737	0.22 737	0.17 667	0.25 625

PM Graph cmp D40	0.99 768	0.46 730	1.13 717	0.35 710	0.34 732	1.01 766	0.70 771	1.18 785	2.01 804	1.67 800	3.56 813	2.15 794	1.37 787	1.30 777	1.15 758	0.20 722	0.20 647	0.19 715	0.22 737	0.19 696	0.32 687

PatchMatch Cens Cmp	1.24 784	0.39 707	1.02 695	0.29 642	0.25 679	1.11 769	0.66 768	1.46 796	2.84 812	1.69 802	3.57 814	4.87 815	1.90 800	1.58 793	1.82 797	0.20 722	0.20 647	0.20 723	0.20 723	0.18 683	0.29 669

PatchMatch Graph Cmp	1.11 778	0.46 730	1.28 736	0.34 701	0.33 729	0.98 764	0.66 768	1.21 787	2.45 810	1.81 804	4.16 816	2.69 804	1.41 791	1.31 779	1.76 795	0.20 722	0.20 647	0.19 715	0.21 726	0.19 696	0.32 687

PatchMatch		0.46 730		0.33 694		1.00 765		1.28 789		1.67 800		2.61 801		1.50 790		0.20 722		0.19 715		0.19 696

ISRNet	0.28 551	0.15 383	0.54 481	0.27 593	0.19 563	0.24 413	0.15 216	0.47 529	0.45 586	0.40 633	0.49 638	0.42 617	0.27 539	0.33 460	0.30 564	0.20 722	0.12 470	0.17 698	0.16 696	0.16 652	0.21 570

WCMA_ROB	0.55 719	0.27 632	0.76 620	0.26 554	0.22 632	0.62 723	0.36 707	0.57 652	0.58 692	0.97 767	1.40 776	1.28 775	0.94 769	0.80 707	0.80 729	0.20 722	0.17 593	0.16 688	0.16 696	0.19 696	0.29 669

base	0.40 666	0.30 650	2.38 787	0.28 621	0.20 592	0.37 620	0.19 432	0.52 584	0.40 523	0.43 662	0.52 652	0.27 450	0.26 529	0.69 664	0.33 596	0.21 728	0.13 492	0.16 688	0.15 684	0.11 541	0.14 447

dad	0.30 589	0.38 703	0.60 547	0.22 336	0.14 345	0.32 561	0.21 504	0.35 359	0.51 654	0.45 676	0.45 608	0.46 645	0.23 475	0.41 522	0.27 536	0.21 728	0.11 439	0.20 723	0.11 577	0.15 643	0.11 302

PVD	0.62 737	0.41 717	0.93 680	0.44 750	0.39 749	0.63 727	0.51 751	0.86 770	1.27 789	0.93 761	1.09 760	0.81 749	0.85 761	0.89 728	0.89 738	0.21 728	0.23 685	0.22 732	0.19 718	0.28 747	0.41 730

CSAN	0.55 719	0.47 734	1.19 730	0.37 721	0.23 648	0.57 714	0.61 763	0.65 722	0.72 735	0.65 737	0.78 733	0.66 733	0.65 747	1.41 788	0.77 725	0.21 728	0.17 593	0.20 723	0.21 726	0.18 683	0.21 570

TARStereo(FT)	0.60 732	0.40 711	1.12 713	0.46 759	0.26 684	0.93 756	1.31 805	0.72 747	0.61 706	0.52 707	0.92 749	1.07 762	0.60 732	0.87 723	0.88 736	0.22 732	0.16 562	0.25 742	0.18 714	0.26 734	0.19 535

2222	0.60 732	0.40 711	1.12 713	0.46 759	0.26 684	0.93 756	1.31 805	0.72 747	0.61 706	0.52 707	0.92 749	1.07 762	0.60 732	0.87 723	0.88 736	0.22 732	0.16 562	0.25 742	0.18 714	0.26 734	0.19 535

PDISCO_ROB	0.45 687	0.37 695	0.89 672	0.44 750	0.37 743	0.70 733	0.35 700	0.75 753	0.78 742	0.45 676	0.53 661	0.65 729	0.40 673	0.68 663	0.52 680	0.22 732	0.12 470	0.21 727	0.19 718	0.26 734	0.22 585

UHP(FT)	0.75 751	0.55 748	1.46 752	0.45 754	0.28 695	1.13 773	0.75 777	0.82 761	1.24 787	0.95 763	1.26 770	1.09 764	0.97 770	1.15 763	1.25 766	0.23 735	0.25 715	0.31 759	0.28 760	0.31 752	0.28 658

1111	0.83 763	0.37 695	1.60 762	0.41 743	0.29 710	1.25 779	1.11 799	0.90 777	1.02 772	1.02 771	1.18 765	1.25 772	1.31 785	1.74 797	1.75 793	0.23 735	0.19 625	0.22 732	0.21 726	0.31 752	0.34 702

fsdfsdds	1.30 785	0.43 722	1.72 771	0.44 750	0.59 773	2.20 798	1.16 802	1.33 792	2.37 809	2.10 812	4.08 815	3.14 808	1.98 802	1.16 765	1.46 786	0.23 735	0.20 647	0.35 771	0.25 750	0.40 768	0.40 729

mmmmmm	0.75 751	0.55 748	1.46 752	0.45 754	0.28 695	1.13 773	0.75 777	0.82 761	1.24 787	0.95 763	1.26 770	1.09 764	0.97 770	1.15 763	1.25 766	0.23 735	0.25 715	0.31 759	0.28 760	0.31 752	0.28 658

LGCAT	0.15 190	0.07 2	0.19 33	0.15 7	0.09 50	0.13 44	0.12 60	0.13 12	0.10 4	0.13 162	0.09 25	0.11 121	0.10 101	0.31 439	0.14 200	0.23 735	0.24 704	0.05 1	0.06 141	0.05 4	0.41 730

FSD					0.41 752	0.28 482	0.27 634	0.32 323	0.30 383	0.27 401	0.27 382	0.29 477	0.27 539	0.35 482	0.28 545	0.23 735	0.49 792	0.27 745	0.26 755	0.26 734

SDNR	0.47 698	0.29 644	0.92 676	0.24 461	0.37 743	1.27 782	0.17 322	0.54 613	0.58 692	0.44 669	0.85 742	0.55 692	0.28 563	1.19 768	0.52 680	0.23 735	0.24 704	0.17 698	0.13 653	0.19 696	0.26 641

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 716	0.60 762	0.98 689	0.40 736	0.25 679	0.87 752	0.57 761	0.60 688	0.64 716	0.60 730	0.67 717	0.63 722	0.42 684	1.13 760	0.50 674	0.23 735	0.28 735	0.27 745	0.35 769	0.25 730	0.33 697

PStereo	0.28 551	0.41 717	0.40 287	0.21 264	0.13 294	0.25 435	0.24 597	0.35 359	0.48 623	0.27 401	0.17 236	0.29 477	0.34 635	0.40 516	0.45 658	0.24 743	0.15 544	0.17 698	0.13 653	0.24 727	0.25 625

FC-DCNN v2	0.75 751	0.33 671	0.82 643	0.33 694	0.28 695	0.85 751	0.40 725	0.88 772	0.86 753	1.46 791	1.65 787	2.08 792	1.40 790	1.14 762	0.95 743	0.24 743	0.22 671	0.27 745	0.26 755	0.26 734	0.32 687

DualNet (step1)	0.31 601	0.21 544	0.69 590	0.18 84	0.17 498	0.36 612	0.21 504	0.54 613	0.43 560	0.38 605	0.36 498	0.38 573	0.32 624	0.41 522	0.26 523	0.24 743	0.21 658	0.28 752	0.24 745	0.18 683	0.21 570

test_sample9	0.45 687	0.21 544	0.69 590	0.18 84	0.17 498	0.36 612	0.21 504	0.54 613	0.43 560	0.38 605	0.36 498	0.38 573	0.32 624	0.70 668	1.01 748	0.24 743	1.93 823	0.28 752	0.24 745	0.18 683	0.21 570

test_sample8	0.52 712	0.21 544	0.69 590	0.18 84	0.17 498	0.36 612	0.21 504	0.57 652	0.38 496	0.63 734	0.39 536	1.16 768	0.68 749	0.70 668	1.01 748	0.24 743	1.93 823	0.28 752	0.24 745	0.18 683	0.21 570

FCDSN-DC	0.67 743	0.38 703	0.83 649	0.37 721	0.30 716	0.66 730	0.37 709	0.69 741	0.70 731	1.15 781	1.53 781	1.70 787	1.38 788	1.00 750	0.83 732	0.24 743	0.22 671	0.27 745	0.26 755	0.27 742	0.32 687
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.73 747	0.33 671	0.84 653	0.33 694	0.28 695	0.82 749	0.40 725	0.82 761	0.83 747	1.43 789	1.60 785	1.97 790	1.38 788	1.10 758	0.93 740	0.24 743	0.22 671	0.27 745	0.26 755	0.26 734	0.32 687

MSMD_ROB	0.63 740	0.34 681	0.70 597	0.30 655	0.25 679	0.88 753	0.35 700	0.58 666	0.67 722	1.13 779	1.52 780	1.75 788	1.05 776	0.90 732	0.60 700	0.24 743	0.22 671	0.27 745	0.27 759	0.25 730	0.27 649

TARSTereo(ZeroShot)	2.00 799	0.32 665	3.20 798	0.34 701	1.29 805	3.01 804	2.29 817	2.19 812	4.74 820	3.23 819	6.28 822	4.28 812	3.02 813	1.35 784	1.33 777	0.25 751	0.19 625	0.24 737	0.81 809	0.31 752	1.26 806

TestStereooo	2.00 799	0.32 665	3.20 798	0.34 701	1.29 805	3.01 804	2.29 817	2.19 812	4.74 820	3.23 819	6.28 822	4.28 812	3.02 813	1.35 784	1.33 777	0.25 751	0.19 625	0.24 737	0.81 809	0.31 752	1.26 806

PSMNet-RUCA	0.39 654	0.47 734	0.84 653	0.46 759	0.41 752	0.34 587	0.26 624	0.59 676	0.46 599	0.40 633	0.51 645	0.44 630	0.33 633	0.43 532	0.31 576	0.25 751	0.14 513	0.33 767	0.21 726	0.32 760	0.23 597

SGM-ForestM	1.59 791	0.56 752	1.52 759	0.41 743	0.34 732	2.77 802	1.67 811	1.69 803	1.73 800	2.48 815	2.27 801	6.02 819	2.90 811	3.08 810	2.83 811	0.25 751	0.30 753	0.19 715	0.20 723	0.18 683	0.45 746

Anonymous_2	0.44 684	0.23 584	0.57 515	0.34 701	0.34 732	0.53 706	0.28 650	0.49 552	0.39 512	0.36 578	0.34 475	0.48 659	0.38 659	0.43 532	0.33 596	0.26 755	0.41 779	0.44 779	1.45 817	0.33 762	0.37 719

UDG	0.42 678	0.54 747	0.67 581	0.41 743	0.35 736	0.47 680	0.27 634	0.57 652	0.48 623	0.40 633	0.46 621	0.59 706	0.45 693	0.47 548	0.46 661	0.26 755	0.19 625	0.49 781	0.22 737	0.37 765	0.30 675

FINET	0.58 729	0.48 739	1.35 745	0.38 729	0.37 743	0.96 762	1.13 800	0.84 769	1.05 774	0.50 701	0.70 723	0.45 636	0.61 738	0.63 638	0.62 704	0.26 755	0.28 735	0.14 660	0.13 653	0.20 707	0.44 742

ccnet	0.43 682	0.34 681	0.62 558	0.28 621	0.33 729	0.60 721	0.34 697	0.68 735	0.47 614	0.54 719	0.66 715	0.56 697	0.46 700	0.73 678	0.66 711	0.26 755	0.19 625	0.24 737	0.22 737	0.27 742	0.25 625

nnnnnnn	0.80 757	0.43 722	1.61 763	0.43 749	0.36 741	0.83 750	0.55 757	0.88 772	1.13 783	1.09 777	1.60 785	1.58 783	1.17 778	1.21 769	1.31 774	0.27 759	0.25 715	0.32 763	0.31 765	0.35 764	0.37 719

PASM	0.49 704	0.41 717	1.15 720	0.37 721	0.35 736	0.42 653	0.42 731	0.54 613	0.65 717	0.54 719	0.54 667	0.63 722	0.48 706	0.94 744	0.51 679	0.27 759	0.30 753	0.30 756	0.33 767	0.29 750	0.29 669

DispFullNet	0.67 743	0.94 788	1.63 765	0.77 787	1.19 803	0.53 706	0.25 612	0.61 698	0.72 735	0.70 744	0.60 696	0.69 741	0.90 766	0.80 707	0.52 680	0.27 759	0.13 492	0.74 794	0.31 765	0.68 786	0.44 742

GANetREF_RVC	0.45 687	0.52 743	0.87 663	0.39 731	0.20 592	0.51 697	0.50 749	0.68 735	0.67 722	0.47 688	0.46 621	0.50 671	0.43 688	0.91 734	0.40 630	0.28 762	0.21 658	0.32 763	0.19 718	0.28 747	0.23 597
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
MFN_U_SF_RVC	0.58 729	0.58 759	1.31 741	0.39 731	0.23 648	0.72 735	0.30 665	0.83 765	0.68 726	0.74 746	0.74 729	0.86 752	0.60 732	0.84 718	0.83 732	0.29 763	0.27 730	0.32 763	0.37 773	0.31 752	0.33 697

PMTNet	0.16 223	0.09 71	0.31 199	0.15 7	0.09 50	0.23 388	0.15 216	0.26 216	0.24 265	0.17 263	0.21 302	0.16 277	0.14 300	0.23 274	0.14 200	0.29 763	0.05 16	0.06 71	0.04 1	0.07 225	0.07 69

ELAS_RVC	0.80 757	0.40 711	1.10 708	0.40 736	0.35 736	0.93 756	1.10 798	0.87 771	1.12 782	1.40 787	1.39 774	1.27 774	1.55 797	1.13 760	1.13 757	0.29 763	0.27 730	0.30 756	0.28 760	0.31 752	0.36 711
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 757	0.40 711	0.91 675	0.39 731	0.35 736	1.52 791	0.81 784	0.97 778	0.98 767	1.47 796	1.58 783	1.19 770	1.33 786	1.01 751	1.21 761	0.29 763	0.27 730	0.30 756	0.29 764	0.32 760	0.36 711
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
CAS	0.16 223	0.07 2	0.29 178	0.42 747	0.17 498	0.20 299	0.18 385	0.23 144	0.20 181	0.15 220	0.19 271	0.11 121	0.10 101	0.15 43	0.14 200	0.31 767	0.04 1	0.06 71	0.04 1	0.06 117	0.16 486

BEATNet-Init1	4.91 816	3.27 812	14.39 832	0.69 780	0.65 779	10.19 826	3.83 823	5.04 825	5.11 823	8.73 832	8.52 826	13.95 841	7.66 827	7.79 831	5.79 826	0.32 768	0.34 770	0.34 769	0.38 774	0.64 782	0.64 779

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 324	0.74 776	0.71 606	0.17 44	0.08 37	0.15 94	0.15 216	0.19 70	0.18 131	0.13 162	0.12 109	0.10 72	0.08 20	0.16 75	0.14 200	0.34 769	0.12 470	0.08 316	0.07 260	0.11 541	0.24 613

DDUNet	0.45 687	0.60 762	0.71 606	0.45 754	0.39 749	0.46 674	0.32 685	0.53 597	0.44 573	0.46 682	0.53 661	0.57 699	0.38 659	0.51 563	0.43 644	0.34 769	0.21 658	0.56 786	0.25 750	0.41 769	0.36 711

NVStereoNet_ROB	0.74 748	0.64 767	1.20 732	0.55 772	0.43 757	0.54 710	0.48 744	0.75 753	0.87 756	0.88 758	1.72 789	1.06 761	1.03 775	1.29 775	0.98 747	0.35 771	0.42 780	0.41 778	0.48 782	0.38 766	0.43 739
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DStereoSA	1.00 770	0.46 730	1.33 742	0.68 778	0.86 796	1.26 781	2.25 816	0.83 765	1.41 793	0.57 726	1.92 793	0.57 699	2.07 803	0.96 745	1.84 799	0.36 772	0.55 801	0.28 752	0.53 788	0.45 772	0.90 794

CC-Net-ROB	0.46 695	0.55 748	0.86 660	0.38 729	0.23 648	0.51 697	0.30 665	0.69 741	0.51 654	0.46 682	0.51 645	0.48 659	0.38 659	0.96 745	0.40 630	0.36 772	0.23 685	0.56 786	0.25 750	0.34 763	0.22 585

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 746	0.73 774	1.26 734	0.47 762	0.28 695	1.42 789	0.60 762	0.82 761	0.94 763	0.85 757	0.86 743	0.88 754	0.70 750	1.32 781	0.75 722	0.37 774	0.30 753	0.34 769	0.36 771	0.44 771	0.42 735

MANE	1.63 793	0.58 759	1.16 722	0.59 773	0.60 775	2.71 801	1.53 809	2.63 815	3.62 815	2.33 814	3.26 811	3.66 810	2.98 812	2.26 808	2.26 806	0.37 774	0.40 777	0.31 759	0.49 783	0.31 752	0.63 775

SQANet	0.44 684	0.57 756	0.89 672	0.49 764	0.39 749	0.47 680	0.23 571	0.53 597	0.44 573	0.41 645	0.48 637	0.47 655	0.34 635	0.58 603	0.43 644	0.38 776	0.15 544	0.40 777	0.21 726	0.50 774	0.34 702

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 649	0.43 722	0.72 611	0.35 710	0.19 563	0.51 697	0.25 612	0.56 643	0.39 512	0.42 651	0.47 628	0.47 655	0.27 539	0.74 682	0.32 586	0.38 776	0.19 625	0.27 745	0.17 708	0.29 750	0.27 649

Consistency-Raft	0.56 725	0.52 743	1.12 713	0.45 754	0.49 762	0.48 688	0.45 737	0.73 750	0.74 740	0.45 676	0.82 738	0.46 645	0.60 732	0.51 563	0.63 707	0.39 778	0.40 777	0.44 779	0.51 787	0.53 777	0.38 728

DStereoFS	1.07 776	0.76 778	1.10 708	0.70 781	0.70 781	1.87 795	1.39 808	1.20 786	1.66 798	1.01 770	1.58 783	1.20 771	2.60 809	1.40 787	1.32 775	0.40 779	0.47 787	0.31 759	0.41 777	0.38 766	0.91 795

MADNet+	1.05 772	1.26 802	4.77 806	0.73 784	0.50 764	1.25 779	0.97 789	1.05 780	0.93 760	0.67 740	0.78 733	0.87 753	0.85 761	2.14 805	1.83 798	0.40 779	0.42 780	0.32 763	0.28 760	0.45 772	0.43 739

UHP(ZeroShot)	4.71 813	0.78 779	7.53 816	0.49 764	0.70 781	9.19 822	2.46 819	5.22 826	13.78 840	8.21 830	14.54 838	9.76 831	8.70 828	4.05 821	4.15 816	0.43 781	0.32 762	0.37 772	0.56 794	1.22 806	1.84 810

UHP	4.71 813	0.78 779	7.53 816	0.49 764	0.70 781	9.19 822	2.46 819	5.22 826	13.78 840	8.21 830	14.54 838	9.76 831	8.70 828	4.05 821	4.15 816	0.43 781	0.32 762	0.37 772	0.56 794	1.22 806	1.84 810

JetBlue	1.20 782	0.89 785	2.53 790	0.59 773	0.76 786	3.16 806	2.09 814	1.16 783	0.93 760	0.95 763	1.12 762	1.65 785	1.27 783	2.15 806	1.87 800	0.43 781	0.37 775	0.38 774	0.39 775	0.62 780	0.63 775

DGSMNet	0.63 740	0.32 665	1.01 693	0.54 771	0.73 785	0.62 723	1.36 807	0.62 706	0.58 692	0.38 605	0.62 707	0.52 682	0.34 635	0.65 649	0.47 665	0.54 784	0.61 808	0.67 791	0.61 798	0.65 783	0.69 785

otaku	0.60 732	0.73 774	1.13 717	0.64 775	0.45 761	0.73 738	0.37 709	0.67 730	0.67 722	0.52 707	0.75 731	0.66 733	0.46 700	0.74 682	0.59 699	0.55 785	0.34 770	0.56 786	0.36 771	0.65 783	0.49 753

anonymity	0.57 727	0.55 748	0.74 612	0.48 763	0.63 776	0.56 711	0.43 733	0.71 743	0.51 654	0.64 736	0.55 672	0.57 699	0.61 738	0.65 649	0.57 696	0.55 785	0.55 801	0.50 782	0.54 789	0.51 775	0.61 772

ACVNet_1	0.77 756	0.92 787	1.79 774	0.73 784	0.53 768	0.78 744	0.42 731	0.88 772	0.90 757	0.75 747	0.76 732	1.32 776	0.80 757	1.04 754	0.70 717	0.57 787	0.32 762	0.72 793	0.35 769	0.70 789	0.50 757

Ntro	0.61 736	0.75 777	1.16 722	0.67 777	0.50 764	0.76 740	0.37 709	0.68 735	0.71 733	0.50 701	0.59 692	0.65 729	0.52 716	0.79 702	0.58 698	0.58 788	0.32 762	0.57 789	0.34 768	0.69 788	0.50 757

SPS-STEREO	0.74 748	0.72 772	1.18 729	0.52 770	0.57 772	0.76 740	0.50 749	0.80 758	0.66 721	0.97 767	0.88 746	0.94 756	0.74 752	1.08 757	1.04 753	0.58 788	0.51 794	0.50 782	0.50 786	0.56 778	0.72 787
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-7	1.05 772	1.00 792	1.19 730	0.83 789	0.67 780	1.22 778	0.84 786	1.43 795	1.56 797	1.13 779	1.75 790	1.46 779	1.25 782	1.56 792	1.28 768	0.61 790	0.62 811	0.70 792	0.68 801	0.66 785	0.62 773

ACVNet_2	0.94 764	0.98 791	1.71 770	0.83 789	0.63 776	1.02 767	0.64 765	1.16 783	1.43 795	1.02 771	1.39 774	1.47 780	0.86 764	1.16 765	0.79 728	0.63 791	0.43 783	0.78 797	0.49 783	0.80 793	0.57 766

MFMNet_re	0.74 748	0.84 783	1.16 722	0.64 775	0.70 781	0.79 745	0.71 773	0.77 756	0.85 751	0.79 755	0.86 743	0.69 741	0.80 757	0.73 678	0.65 709	0.66 792	0.59 806	0.61 790	0.58 796	0.68 786	0.71 786

SGM+DAISY	1.12 780	0.86 784	1.64 766	0.68 778	0.80 792	1.68 793	1.68 812	1.08 781	1.10 778	1.53 798	1.76 791	1.47 780	1.53 796	1.24 771	1.42 784	0.66 792	0.65 813	0.52 785	0.54 789	0.57 779	0.91 795

GCST	0.50 705	0.67 770	0.82 643	1.04 796	0.55 770	0.38 628	0.11 31	0.42 462	0.33 428	0.42 651	0.35 483	0.29 477	0.18 408	0.50 557	0.23 485	0.70 794	0.42 780	0.79 798	0.62 799	0.63 781	0.47 748

MonStereo1	0.96 767	0.61 764	0.99 691	0.70 781	0.59 773	1.37 787	0.35 700	0.97 778	1.27 789	0.97 767	1.92 793	1.53 782	2.13 804	1.29 775	0.87 735	0.71 795	0.34 770	0.75 795	0.47 781	0.75 791	0.68 783

light-stereo	2.66 804	0.78 779	4.46 802	4.42 814	3.66 811	5.04 808	0.38 717	2.12 809	1.51 796	4.25 821	6.51 825	7.70 828	0.75 753	5.12 826	1.42 784	0.72 796	1.35 821	0.33 767	0.45 779	1.22 806	1.04 800

IMH-64-1	0.94 764	0.95 789	1.07 703	0.98 793	0.76 786	0.93 756	0.72 774	1.30 790	1.11 780	0.91 759	1.45 777	1.14 766	1.00 773	1.25 773	0.97 745	0.77 797	0.51 794	0.97 802	0.55 792	0.90 796	0.66 781

IMH-64	0.94 764	0.95 789	1.07 703	0.98 793	0.76 786	0.93 756	0.72 774	1.30 790	1.11 780	0.91 759	1.45 777	1.14 766	1.00 773	1.25 773	0.97 745	0.77 797	0.51 794	0.97 802	0.55 792	0.90 796	0.66 781

WAO-6	1.11 778	1.01 794	1.17 728	0.96 792	0.79 789	1.30 784	0.78 781	1.36 793	1.99 803	1.04 775	1.54 782	1.59 784	1.27 783	1.37 786	1.30 770	0.78 799	0.55 801	1.03 806	0.75 805	0.87 795	0.72 787

TorneroNet-64	1.47 787	1.15 796	1.51 758	1.11 802	0.86 796	2.27 800	0.76 779	1.84 805	3.76 816	1.29 783	2.22 800	2.68 803	1.46 792	1.81 802	1.55 789	0.79 800	0.51 794	1.10 807	0.67 800	1.31 812	0.81 793

RainbowNet	0.76 754	1.00 792	1.29 739	0.82 788	0.63 776	0.79 745	0.52 753	0.83 765	0.93 760	0.61 732	0.79 736	0.79 748	0.62 743	0.82 713	0.67 715	0.80 801	0.55 801	0.79 798	0.49 783	0.81 794	0.62 773

DStereoO	0.55 719	0.35 685	0.68 587	0.44 750	0.49 762	0.41 645	1.08 797	0.58 666	0.73 738	0.49 695	0.53 661	0.51 674	0.85 761	0.60 616	0.75 722	0.83 802	0.28 735	0.38 774	0.19 718	0.52 776	0.35 707

Dean	1.22 783	1.17 798	1.97 780	1.04 796	0.79 789	1.21 777	0.76 779	1.51 799	1.96 802	1.30 785	1.98 796	2.14 793	1.18 780	1.30 777	1.15 758	0.83 802	0.61 808	1.01 805	0.69 802	0.97 803	0.77 791

TorneroNet	2.26 801	1.20 799	1.55 761	1.15 804	0.91 798	5.84 815	0.84 786	2.12 809	8.45 828	2.59 816	5.32 819	3.84 811	2.15 805	1.84 804	1.98 803	0.88 804	0.54 800	1.16 811	0.74 804	1.31 812	0.91 795

PWCK	1.05 772	1.29 803	2.12 783	0.92 791	0.42 754	1.27 782	1.01 791	1.14 782	1.14 784	1.16 782	1.14 763	1.25 772	0.90 766	1.77 800	1.15 758	0.89 805	0.51 794	0.87 800	0.54 789	1.02 804	0.57 766

WAO-8	1.50 789	1.22 800	1.39 748	1.10 799	0.85 794	2.15 796	0.78 781	1.84 805	3.76 816	1.46 791	2.18 798	2.15 794	1.50 794	3.20 812	1.35 780	0.92 806	0.66 814	1.10 807	0.79 807	0.94 800	0.74 789

Venus	1.50 789	1.22 800	1.39 748	1.10 799	0.85 794	2.15 796	0.78 781	1.84 805	3.76 816	1.46 791	2.18 798	2.15 794	1.50 794	3.20 812	1.35 780	0.92 806	0.66 814	1.10 807	0.79 807	0.94 800	0.74 789

LVE	1.18 781	1.16 797	1.67 768	1.04 796	0.81 793	1.32 785	0.82 785	1.49 798	1.94 801	1.08 776	1.90 792	1.89 789	1.07 777	1.51 791	1.04 753	0.96 808	0.61 808	0.94 801	0.69 802	0.92 798	0.79 792

JetRed	2.35 803	2.70 811	6.11 814	1.14 803	1.38 808	6.03 817	3.61 822	2.12 809	1.72 799	1.99 811	1.97 795	2.15 794	1.59 799	2.49 809	4.19 818	1.05 809	1.60 822	1.10 807	1.02 815	1.72 817	1.41 809

UNDER WATER	1.64 794	1.34 805	2.72 793	1.40 806	1.04 800	1.70 794	1.14 801	1.57 802	3.58 814	1.46 791	1.46 779	2.82 806	2.43 807	1.74 797	2.04 804	1.08 810	0.63 812	1.31 813	0.94 812	1.29 811	1.10 802

UNDER WATER-64	1.61 792	1.30 804	2.93 795	1.33 805	0.96 799	2.20 798	1.25 803	1.47 797	3.15 813	1.46 791	1.31 772	2.61 801	2.22 806	1.69 796	1.93 801	1.13 811	0.67 816	1.29 812	0.94 812	1.26 810	1.09 801

IMH	1.09 777	1.04 795	1.29 739	1.03 795	0.79 789	1.11 769	0.69 770	1.40 794	1.42 794	1.02 771	1.71 788	1.42 777	1.19 781	1.78 801	1.03 752	1.14 812	0.56 805	1.00 804	0.58 796	0.93 799	0.68 783

notaker	1.49 788	1.44 806	1.77 772	1.42 807	1.08 801	1.19 776	0.87 788	1.51 799	1.40 792	1.53 798	3.41 812	2.40 798	1.94 801	1.83 803	1.57 790	1.14 812	0.69 817	1.38 814	0.88 811	1.39 815	1.03 799

ACVNet-4b	0.76 754	0.90 786	1.67 768	0.73 784	0.51 767	0.80 748	0.31 678	0.74 752	0.81 745	0.51 704	0.72 725	0.94 756	0.43 688	1.01 751	1.32 775	1.18 814	0.22 671	0.77 796	0.45 779	0.70 789	0.50 757

KSHMR	1.92 798	1.47 808	1.97 780	1.48 809	1.22 804	1.39 788	1.06 793	1.81 804	5.83 824	1.43 789	5.56 820	2.95 807	1.17 778	2.24 807	1.33 777	1.29 815	1.13 819	1.47 816	1.11 816	1.37 814	1.21 804

ktn	1.80 796	1.46 807	1.49 756	1.44 808	1.14 802	1.50 790	1.07 794	1.53 801	3.90 819	2.77 817	4.62 817	3.42 809	1.49 793	1.74 797	1.40 783	1.45 816	0.77 818	1.46 815	0.99 814	1.41 816	1.00 798

USTest	6.84 819	5.16 813	5.45 813	7.18 819	7.26 815	14.27 829	22.53 835	8.48 831	9.29 829	5.44 824	6.42 824	6.27 826	6.69 824	6.83 829	8.49 831	1.95 817	3.27 828	2.16 827	2.54 828	3.76 821	3.31 817

noway3	4.31 807	5.41 818	4.87 808	11.29 825	10.45 822	5.75 810	4.48 825	4.23 820	0.99 771	1.88 806	2.54 807	6.09 824	3.58 819	3.77 819	4.56 821	1.98 818	0.46 785	2.02 825	1.74 823	5.77 826	4.35 818

noway2	4.31 807	5.35 817	4.91 809	11.32 826	10.44 821	5.75 810	4.48 825	4.21 819	0.98 767	1.89 807	2.51 804	6.10 825	3.59 820	3.66 815	4.55 820	1.98 818	0.46 785	2.01 822	1.74 823	5.80 828	4.46 819

zzzz4	4.35 810	5.87 821	5.01 812	11.40 828	10.45 822	5.76 812	4.48 825	4.31 823	0.98 767	1.89 807	2.52 805	6.02 819	3.52 815	3.69 816	4.60 822	2.00 820	0.47 787	2.01 822	1.73 821	5.85 829	4.49 821

noway1	4.35 810	5.86 820	4.96 811	11.40 828	10.45 822	5.77 813	4.48 825	4.31 823	0.97 766	1.89 807	2.52 805	6.02 819	3.52 815	3.69 816	4.60 822	2.00 820	0.47 787	2.01 822	1.73 821	5.85 829	4.49 821

TCMNet-wrong-test	4.33 809	5.65 819	4.76 803	11.36 827	10.39 820	5.87 816	4.45 824	4.24 821	1.10 778	1.93 810	2.43 802	6.07 822	3.54 817	3.87 820	4.51 819	2.00 820	0.47 787	1.96 820	1.68 819	5.78 827	4.48 820

noway4	4.36 812	5.91 822	4.91 809	11.41 830	10.47 825	5.83 814	4.53 829	4.26 822	0.98 767	1.85 805	2.49 803	6.07 822	3.55 818	3.70 818	4.61 824	2.01 823	0.48 791	2.02 825	1.72 820	5.88 831	4.51 823

MADNet++	2.34 802	1.81 809	2.24 786	2.15 812	1.97 810	2.79 803	2.19 815	2.42 814	2.26 806	2.79 818	2.70 808	2.43 799	2.60 809	3.18 811	3.32 812	2.19 824	1.97 825	1.93 818	1.62 818	2.02 818	2.10 812

DLNR_Zeroshot_test	10.53 823	12.28 832	20.32 837	105.84 854	23.88 844	0.14 61	0.13 112	3.20 816	0.20 181	0.16 239	0.23 334	0.16 277	0.10 101	0.32 450	0.16 285	2.54 825	0.32 762	0.07 195	0.07 260	40.17 859	0.28 658

DLNR-FE	10.53 823	12.31 833	20.33 839	105.85 855	23.36 843	0.14 61	0.13 112	3.25 817	0.20 181	0.16 239	0.23 334	0.16 277	0.10 101	0.31 439	0.16 285	2.59 826	0.32 762	0.07 195	0.07 260	40.66 860	0.28 658

HanzoNet	3.08 805	1.87 810	2.70 792	1.81 810	1.34 807	1.60 792	1.05 792	2.06 808	2.62 811	5.63 825	5.12 818	5.96 818	7.09 825	4.39 824	3.43 813	3.29 827	2.06 827	1.98 821	2.94 830	2.47 819	2.15 813

Selective-IGEV-i1pa	5.75 817	8.12 823	4.85 807	1.10 799	0.54 769	13.48 828	3.52 821	9.46 834	7.56 827	7.13 827	10.00 830	9.12 829	7.56 826	14.91 842	6.08 828	3.55 828	1.33 820	1.94 819	0.77 806	0.79 792	3.23 816

DGTPSM_ROB	8.38 821	5.24 815	10.71 830	5.32 816	10.19 818	8.34 820	23.49 839	6.11 829	13.43 837	4.93 822	10.93 834	5.64 816	10.55 830	6.17 827	12.73 835	3.74 829	7.56 832	3.68 829	7.24 836	4.09 824	7.49 827

DPSMNet_ROB	8.44 822	5.25 816	10.87 831	5.59 817	10.27 819	8.34 820	23.51 840	6.12 830	13.47 838	4.96 823	10.94 835	5.65 817	10.55 830	6.25 828	12.77 836	4.01 830	7.62 833	3.75 830	7.27 837	4.16 825	7.54 828

DPSimNet_ROB	6.21 818	5.16 813	9.50 818	5.59 817	5.56 814	7.64 819	10.02 831	4.07 818	7.33 826	6.84 826	6.26 821	7.17 827	10.55 830	4.07 823	5.68 825	5.50 831	4.29 830	5.24 832	3.66 831	4.05 823	5.96 824

tt	4.71 813	0.11 174	3.94 800	2.06 811	1.54 809	10.14 825	16.85 834	9.28 833	4.99 822	1.41 788	1.05 759	4.68 814	4.89 821	3.36 814	5.86 827	5.73 832	9.15 839	2.23 828	2.51 827	3.02 820	1.34 808

PML	15.86 833	13.12 834	7.07 815	5.22 815	7.66 816	32.93 842	64.30 857	5.37 828	10.12 830	25.87 856	67.29 861	20.25 843	13.20 842	10.09 833	6.81 830	5.94 833	2.00 826	6.03 838	2.18 826	9.13 836	2.62 815

iinet-test	10.74 825	9.21 824	9.52 819	10.46 820	10.67 826	17.92 834	25.86 841	12.61 838	13.38 835	9.65 836	10.06 831	9.98 833	10.66 833	11.13 838	12.60 832	6.36 834	7.73 834	5.65 834	6.66 832	7.29 832	7.31 825

IINet	10.74 825	9.21 824	9.52 819	10.46 820	10.67 826	17.92 834	25.86 841	12.61 838	13.38 835	9.65 836	10.06 831	9.98 833	10.66 833	11.13 838	12.60 832	6.36 834	7.73 834	5.65 834	6.66 832	7.29 832	7.31 825

DPSM_ROB	11.46 828	9.79 830	10.18 825	11.11 823	11.31 828	19.08 837	27.38 844	13.42 841	14.23 842	10.34 838	11.13 836	10.97 839	11.33 840	11.89 840	13.49 837	6.74 836	8.19 837	6.00 836	7.05 834	7.74 834	7.76 829

DPSM	11.46 828	9.79 830	10.18 825	11.11 823	11.31 828	19.08 837	27.38 844	13.42 841	14.23 842	10.34 838	11.13 836	10.97 839	11.33 840	11.89 840	13.49 837	6.74 836	8.19 837	6.00 836	7.05 834	7.74 834	7.76 829

xxxxx1	15.30 830	9.78 827	10.23 827	20.34 834	19.47 833	17.10 830	23.00 836	10.36 835	11.04 831	9.25 833	9.66 827	10.74 836	10.66 833	10.60 834	13.72 839	8.14 838	9.35 840	31.88 857	44.61 858	12.63 837	13.46 832

tt_ll	15.30 830	9.78 827	10.23 827	20.34 834	19.47 833	17.10 830	23.00 836	10.36 835	11.04 831	9.25 833	9.66 827	10.74 836	10.66 833	10.60 834	13.72 839	8.14 838	9.35 840	31.88 857	44.61 858	12.63 837	13.46 832

ff	15.30 830	9.78 827	10.23 827	20.34 834	19.47 833	17.10 830	23.00 836	10.36 835	11.04 831	9.25 833	9.66 827	10.74 836	10.66 833	10.60 834	13.72 839	8.14 838	9.35 840	31.88 857	44.61 858	12.63 837	13.46 832

CasAABBNet	23.04 837	19.69 839	20.32 837	22.42 837	22.73 837	38.35 846	55.23 852	26.99 851	28.74 851	20.67 851	22.28 847	22.11 850	22.86 847	23.84 845	27.17 847	13.52 841	16.47 846	12.08 839	14.21 839	15.57 841	15.60 838

RAFT-FEzeroshot	23.04 837	19.71 841	20.25 835	22.47 840	22.80 840	38.32 843	55.23 852	26.95 848	28.70 849	20.66 849	22.23 845	22.07 847	22.86 847	23.85 846	27.17 847	13.53 842	16.47 846	12.08 839	14.22 841	15.58 843	15.60 838

RAFT-FE	23.04 837	19.71 841	20.25 835	22.47 840	22.80 840	38.32 843	55.23 852	26.95 848	28.70 849	20.66 849	22.23 845	22.07 847	22.86 847	23.85 846	27.17 847	13.53 842	16.47 846	12.08 839	14.22 841	15.58 843	15.60 838

FlowAnything	23.08 840	19.70 840	20.48 840	22.45 839	22.73 837	38.34 845	55.18 849	27.00 852	28.79 852	20.83 854	22.42 851	22.10 849	22.83 846	23.85 846	27.23 851	13.53 842	16.54 849	12.10 844	14.29 845	15.59 845	15.58 837

Hybrid-DGEV	23.11 841	19.81 844	20.81 842	22.43 838	22.74 839	38.45 848	55.25 855	27.21 855	28.95 855	20.63 848	22.37 848	22.03 846	22.89 851	23.96 850	27.14 845	13.54 845	16.46 845	12.09 842	14.23 843	15.57 841	15.57 836

Selective-RAFT-Error	23.11 841	19.77 843	20.60 841	22.49 842	22.80 840	38.46 849	55.19 850	27.13 854	28.90 853	20.73 852	22.38 849	22.11 850	22.91 852	23.94 849	27.18 850	13.54 845	16.57 850	12.09 842	14.21 839	15.61 847	15.65 841

RAFTStereoReplicaGSO							55.30 856	27.31 856	29.02 856	20.74 853	22.41 850	22.39 853	22.96 853	24.61 853	27.23 851	13.57 847	16.65 852	12.10 844	14.26 844	15.60 846

LSM0	24.21 844	19.88 845	22.33 843	24.42 844	40.13 852	38.41 847	54.99 848	27.05 853	28.61 848	20.59 847	22.00 844	22.29 852	22.86 847	24.12 851	27.16 846	13.59 848	16.33 844	12.13 846	14.08 838	15.72 848	17.53 844

fast-reg	23.61 843	20.43 847	23.27 844	23.15 843	24.75 846	38.65 850	55.20 851	26.97 850	28.94 854	20.18 846	21.86 842	21.68 845	22.34 845	24.15 852	27.35 853	13.84 849	16.57 850	14.84 847	15.61 846	16.59 849	15.88 842

Anonymous_1	16.44 834	9.26 826	9.67 822	10.63 822	14.54 830	18.62 836	26.98 843	12.68 840	13.53 839	10.78 840	10.37 833	10.15 835	10.66 833	10.99 837	12.64 834	15.61 850	7.73 834	16.87 848	43.01 857	56.14 861	7.86 831

zzzzzz3	33.87 849	22.29 848	30.19 847	40.83 850	40.72 853	53.80 851	74.95 859	37.94 859	43.72 859	30.30 858	32.80 855	33.62 859	36.50 859	35.21 855	41.72 859	19.37 851	24.62 855	18.28 849	21.49 849	19.97 850	19.16 845

zzz1	33.89 850	22.31 849	30.41 848	40.83 850	40.73 854	53.80 851	74.90 858	37.96 860	43.78 860	30.32 859	32.84 856	33.63 860	36.50 859	35.24 856	41.71 858	19.38 852	24.63 856	18.29 850	21.50 850	19.98 851	19.16 845

LRCNet_RVC	10.94 827	14.45 835	9.66 821	15.38 831	8.02 817	1.08 768	0.35 700	8.72 832	0.72 735	12.63 841	15.84 840	9.73 830	6.52 823	8.58 832	6.38 829	20.33 853	5.39 831	23.79 854	21.95 854	15.35 840	13.96 835

zzzz2	34.79 851	29.98 852	31.25 849	34.15 846	34.21 850	57.99 853	83.40 860	41.08 861	43.61 857	31.19 860	33.64 857	32.74 857	34.05 857	35.64 857	40.72 856	20.38 854	24.84 857	18.37 851	21.57 852	23.52 853	23.57 850

noway5	34.79 851	29.98 852	31.25 849	34.15 846	34.21 850	57.99 853	83.40 860	41.08 861	43.61 857	31.19 860	33.64 857	32.74 857	34.05 857	35.64 857	40.72 856	20.38 854	24.84 857	18.37 851	21.57 852	23.52 853	23.57 850

Selective-IGEV-i16pa	31.25 848	41.63 854	4.08 801	0.51 769	0.38 746	97.61 856	0.73 776	61.16 863	60.81 861	17.49 842	65.92 860	39.64 862	53.28 861	107.35 863	27.39 854	20.46 856	3.81 829	4.39 831	1.97 825	0.41 769	16.06 843

HaxPig	17.72 835	20.23 846	19.76 834	16.55 832	16.52 831	9.46 824	9.42 830	14.48 843	13.31 834	18.59 843	18.67 841	17.39 842	16.68 843	17.07 843	16.43 842	21.99 857	20.86 853	22.28 853	21.55 851	21.30 852	21.88 849

MEDIAN_ROB	21.20 836	24.56 850	23.42 845	19.57 833	19.62 836	13.29 827	11.21 832	18.04 844	17.02 844	22.07 855	21.92 843	20.84 844	20.24 844	21.02 844	19.68 843	25.59 858	24.08 854	26.20 855	25.19 855	25.31 855	25.19 852

AVERAGE_ROB	25.43 845	29.01 851	27.22 846	24.60 845	24.16 845	17.78 833	12.87 833	22.39 847	21.40 847	26.72 857	26.08 854	25.18 854	24.52 856	25.07 854	23.57 844	29.94 859	28.36 859	30.60 856	29.57 856	29.83 856	29.66 853

Light2-Stereo	43.73 853	19.67 838	35.52 851	51.48 852	32.90 847	24.02 839	0.51 751	31.67 857	2.29 807	64.84 862	36.95 859	36.23 861	11.28 839	91.36 862	39.49 855	47.38 860	9.52 843	114.50 863	106.27 862	62.26 862	56.43 854

RSGM-EC	29.37 846	17.55 836	9.85 823	35.22 848	33.16 848	26.01 840	45.63 846	20.07 845	17.60 845	18.98 844	23.47 852	30.02 855	23.62 854	41.06 859	44.49 860	58.94 861	34.33 860	32.95 860	20.18 847	33.70 857	20.62 847

acva	29.37 846	17.55 836	9.85 823	35.22 848	33.16 848	26.01 840	45.63 846	20.07 845	17.60 845	18.98 844	23.47 852	30.02 855	23.62 854	41.06 859	44.49 860	58.94 861	34.33 860	32.95 860	20.18 847	33.70 857	20.62 847

test_example2	100.95 854	107.33 855	67.16 853	98.17 853	106.88 855	89.44 855	101.34 862	37.23 858	97.88 862	129.56 863	131.26 862	65.41 863	67.34 862	91.22 861	79.29 862	143.32 863	199.32 862	81.12 862	102.17 861	121.89 863	101.70 855

ccccc		256.25 856		351.50 856	361.31 856	144.22 857		153.19 864		152.98 864		161.94 864		268.06 864		387.64 864	346.97 863	244.11 864	219.32 863	413.57 864

Low-res two-view benchmark