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

CR-Stereo	0.10 4	0.13 273	0.17 8	0.15 5	0.07 5	0.10 14	0.13 103	0.16 19	0.12 13	0.08 2	0.08 12	0.10 67	0.10 94	0.13 8	0.09 7	0.06 48	0.05 13	0.05 1	0.05 38	0.06 112	0.06 28

CR-RVC	0.09 1	0.09 66	0.17 8	0.15 5	0.06 1	0.12 29	0.11 30	0.18 38	0.10 4	0.10 44	0.06 1	0.09 35	0.08 18	0.15 37	0.10 16	0.07 143	0.05 13	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 6

rgla	0.13 71	0.13 273	0.30 171	0.19 132	0.12 210	0.16 130	0.11 30	0.17 31	0.14 41	0.12 105	0.09 18	0.08 4	0.09 45	0.21 201	0.12 62	0.06 48	0.19 603	0.05 1	0.07 241	0.06 112	0.13 385

SCION-M(vits-remse)	0.14 126	0.09 66	0.45 317	0.28 603	0.09 38	0.15 80	0.12 56	0.25 180	0.20 166	0.09 15	0.11 69	0.08 4	0.07 4	0.20 174	0.13 130	0.10 492	0.08 285	0.05 1	0.09 451	0.05 4	0.13 385

SCION-Mon(vits-remp)	0.18 241	0.20 511	0.45 317	0.28 603	0.26 666	0.47 661	0.12 56	0.25 180	0.20 166	0.09 15	0.11 69	0.08 4	0.07 4	0.20 174	0.13 130	0.05 1	0.24 680	0.05 1	0.09 451	0.05 4	0.13 385

LACA_dic	0.10 4	0.16 411	0.18 17	0.16 15	0.07 5	0.14 53	0.11 30	0.13 9	0.11 8	0.09 15	0.08 12	0.09 35	0.08 18	0.16 68	0.09 7	0.07 143	0.05 13	0.05 1	0.04 1	0.07 211	0.06 28

over-6	0.13 71	0.18 475	0.30 171	0.19 132	0.07 5	0.16 130	0.11 30	0.28 232	0.17 92	0.10 44	0.10 46	0.10 67	0.13 250	0.20 174	0.11 31	0.08 308	0.05 13	0.05 1	0.04 1	0.06 112	0.06 28

over v1	0.12 48	0.17 448	0.23 91	0.19 132	0.07 5	0.15 80	0.10 12	0.20 68	0.11 8	0.10 44	0.09 18	0.11 111	0.14 282	0.18 114	0.12 62	0.07 143	0.05 13	0.05 1	0.04 1	0.06 112	0.06 28

over-8	0.12 48	0.17 448	0.25 114	0.20 193	0.07 5	0.15 80	0.10 12	0.20 68	0.11 8	0.09 15	0.09 18	0.11 111	0.12 200	0.18 114	0.11 31	0.07 143	0.05 13	0.05 1	0.04 1	0.06 112	0.06 28

over-9	0.12 48	0.18 475	0.27 147	0.20 193	0.07 5	0.15 80	0.10 12	0.21 90	0.12 13	0.09 15	0.09 18	0.11 111	0.12 200	0.19 139	0.11 31	0.07 143	0.05 13	0.05 1	0.04 1	0.06 112	0.06 28

testmc14	0.14 126	0.08 23	0.29 161	0.21 248	0.16 445	0.19 239	0.14 149	0.16 19	0.13 24	0.11 67	0.14 163	0.11 111	0.08 18	0.20 174	0.12 62	0.06 48	0.24 680	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.32 668

LGCAT	0.15 174	0.07 2	0.19 28	0.15 5	0.09 38	0.13 38	0.12 56	0.13 9	0.10 4	0.13 148	0.09 18	0.11 111	0.10 94	0.31 420	0.14 184	0.23 710	0.24 680	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.41 710

MCSU-Stereo	0.13 71	0.08 23	0.24 102	0.17 42	0.11 150	0.17 174	0.15 201	0.17 31	0.17 92	0.12 105	0.13 125	0.12 155	0.08 18	0.20 174	0.13 130	0.07 143	0.20 625	0.05 1	0.05 38	0.05 4	0.19 517

derf	0.11 16	0.07 2	0.21 61	0.18 77	0.11 150	0.11 21	0.11 30	0.17 31	0.15 63	0.09 15	0.09 18	0.11 111	0.09 45	0.16 68	0.12 62	0.06 48	0.07 217	0.05 1	0.05 38	0.05 4	0.13 385

mm2	0.11 16	0.07 2	0.19 28	0.16 15	0.09 38	0.10 14	0.12 56	0.18 38	0.14 41	0.08 2	0.09 18	0.11 111	0.10 94	0.17 92	0.13 130	0.07 143	0.11 421	0.05 1	0.07 241	0.05 4	0.13 385

mm1	0.11 16	0.07 2	0.19 28	0.16 15	0.09 38	0.10 14	0.12 56	0.15 15	0.14 41	0.08 2	0.09 18	0.11 111	0.10 94	0.17 92	0.13 130	0.07 143	0.11 421	0.05 1	0.07 241	0.05 4	0.13 385

monster-pro	0.13 71	0.09 66	0.20 43	0.17 42	0.09 38	0.15 80	0.12 56	0.25 180	0.20 166	0.09 15	0.11 69	0.08 4	0.07 4	0.20 174	0.13 130	0.05 1	0.24 680	0.05 1	0.09 451	0.05 4	0.13 385

PipStereo	0.14 126	0.07 2	0.16 1	0.23 385	0.21 595	0.09 4	0.11 30	0.16 19	0.13 24	0.08 2	0.07 4	0.13 187	0.09 45	0.14 19	0.12 62	0.07 143	0.23 662	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 733

PSi22b	0.14 126	0.07 2	0.16 1	0.22 319	0.22 614	0.09 4	0.11 30	0.16 19	0.12 13	0.08 2	0.07 4	0.14 222	0.09 45	0.14 19	0.11 31	0.07 143	0.22 649	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 733

PSi22a	0.13 71	0.07 2	0.16 1	0.21 248	0.18 511	0.09 4	0.11 30	0.15 15	0.12 13	0.08 2	0.07 4	0.12 155	0.08 18	0.15 37	0.12 62	0.07 143	0.22 649	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.52 740

LACA3	0.10 4	0.11 164	0.16 1	0.15 5	0.07 5	0.16 130	0.14 149	0.14 12	0.14 41	0.11 67	0.09 18	0.10 67	0.10 94	0.16 68	0.09 7	0.07 143	0.05 13	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 6

PSi22	0.17 229	0.18 475	0.42 291	0.20 193	0.09 38	0.16 130	0.11 30	0.30 273	0.25 276	0.13 148	0.15 184	0.21 345	0.13 250	0.30 405	0.16 269	0.06 48	0.22 649	0.05 1	0.04 1	0.08 293	0.13 385

Foundation-i32	0.14 126	0.07 2	0.18 17	0.24 444	0.22 614	0.10 14	0.12 56	0.15 15	0.13 24	0.08 2	0.07 4	0.12 155	0.08 18	0.17 92	0.13 130	0.07 143	0.29 726	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.45 726

GeoVLM	0.11 16	0.07 2	0.19 28	0.16 15	0.09 38	0.15 80	0.12 56	0.18 38	0.14 41	0.10 44	0.09 18	0.11 111	0.11 149	0.17 92	0.14 184	0.07 143	0.11 421	0.05 1	0.07 241	0.05 4	0.13 385

LACA2	0.12 48	0.17 448	0.32 198	0.16 15	0.08 26	0.16 130	0.13 103	0.18 38	0.15 63	0.09 15	0.09 18	0.11 111	0.10 94	0.15 37	0.10 16	0.07 143	0.05 13	0.05 1	0.04 1	0.06 112	0.05 6

LACA1	0.10 4	0.13 273	0.17 8	0.16 15	0.07 5	0.16 130	0.12 56	0.16 19	0.12 13	0.09 15	0.07 4	0.09 35	0.10 94	0.14 19	0.10 16	0.07 143	0.05 13	0.05 1	0.05 38	0.05 4	0.05 6

DispViT+	0.12 48	0.08 23	0.21 61	0.16 15	0.16 445	0.10 14	0.12 56	0.27 216	0.24 249	0.13 148	0.11 69	0.10 67	0.09 45	0.21 201	0.12 62	0.08 308	0.05 13	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 6

BridgeDepth_RVC	0.10 4	0.09 66	0.18 17	0.13 1	0.07 5	0.16 130	0.10 12	0.21 90	0.15 63	0.10 44	0.10 46	0.09 35	0.12 200	0.14 19	0.13 130	0.07 143	0.05 13	0.05 1	0.05 38	0.06 112	0.05 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.11 16	0.07 2	0.19 28	0.16 15	0.09 38	0.15 80	0.12 56	0.18 38	0.14 41	0.10 44	0.09 18	0.11 111	0.10 94	0.16 68	0.14 184	0.07 143	0.11 421	0.05 1	0.07 241	0.05 4	0.13 385

HiDET	0.12 48	0.07 2	0.20 43	0.15 5	0.09 38	0.14 53	0.12 56	0.20 68	0.16 79	0.10 44	0.10 46	0.11 111	0.09 45	0.19 139	0.17 300	0.07 143	0.09 334	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.11 287

LCMNet	0.12 48	0.08 23	0.20 43	0.16 15	0.09 38	0.15 80	0.12 56	0.19 58	0.20 166	0.10 44	0.11 69	0.11 111	0.10 94	0.20 174	0.16 269	0.07 143	0.11 421	0.05 1	0.07 241	0.05 4	0.14 431

CSFM-Stereo	0.12 48	0.08 23	0.17 8	0.16 15	0.08 26	0.16 130	0.13 103	0.22 109	0.13 24	0.11 67	0.11 69	0.10 67	0.11 149	0.17 92	0.14 184	0.07 143	0.12 452	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.12 348

BridgeDepth	0.11 16	0.11 164	0.22 81	0.19 132	0.07 5	0.16 130	0.12 56	0.18 38	0.13 24	0.08 2	0.09 18	0.14 222	0.14 282	0.15 37	0.11 31	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 38	0.05 4	0.05 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.13 71	0.09 66	0.20 43	0.17 42	0.09 38	0.15 80	0.12 56	0.25 180	0.20 166	0.09 15	0.11 69	0.08 4	0.07 4	0.20 174	0.13 130	0.05 1	0.24 680	0.05 1	0.09 451	0.05 4	0.13 385

Wavelet-MonSter	0.12 48	0.08 23	0.25 114	0.18 77	0.10 99	0.13 38	0.12 56	0.16 19	0.14 41	0.11 67	0.14 163	0.10 67	0.11 149	0.20 174	0.15 231	0.05 1	0.16 541	0.05 1	0.07 241	0.05 4	0.12 348

Monster-pub-eth3d	0.13 71	0.09 66	0.20 43	0.17 42	0.09 38	0.15 80	0.12 56	0.25 180	0.20 166	0.09 15	0.11 69	0.08 4	0.07 4	0.19 139	0.13 130	0.05 1	0.24 680	0.05 1	0.09 451	0.05 4	0.13 385

Monster-pub-mixall	0.13 71	0.07 2	0.20 43	0.17 42	0.08 26	0.11 21	0.09 4	0.21 90	0.13 24	0.12 105	0.11 69	0.08 4	0.08 18	0.27 337	0.13 130	0.07 143	0.35 748	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.09 156

asda	0.13 71	0.11 164	0.24 102	0.18 77	0.10 99	0.14 53	0.12 56	0.25 180	0.17 92	0.12 105	0.11 69	0.08 4	0.11 149	0.21 201	0.12 62	0.05 1	0.18 589	0.05 1	0.05 38	0.05 4	0.11 287

asd	0.12 48	0.10 109	0.23 91	0.18 77	0.10 99	0.15 80	0.10 12	0.20 68	0.14 41	0.13 148	0.12 97	0.09 35	0.11 149	0.21 201	0.12 62	0.05 1	0.14 494	0.05 1	0.05 38	0.05 4	0.09 156

qwe	0.13 71	0.10 109	0.24 102	0.17 42	0.11 150	0.15 80	0.12 56	0.26 199	0.18 115	0.14 177	0.13 125	0.09 35	0.10 94	0.23 258	0.13 130	0.05 1	0.18 589	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.09 156

2.25w	0.13 71	0.10 109	0.24 102	0.17 42	0.09 38	0.15 80	0.10 12	0.20 68	0.19 150	0.14 177	0.18 240	0.09 35	0.10 94	0.23 258	0.15 231	0.05 1	0.17 572	0.05 1	0.08 339	0.05 4	0.12 348

4.25_new	0.13 71	0.12 221	0.26 130	0.18 77	0.10 99	0.17 174	0.12 56	0.22 109	0.15 63	0.13 148	0.13 125	0.09 35	0.10 94	0.22 233	0.14 184	0.05 1	0.18 589	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.11 287

4.5w_new	0.13 71	0.12 221	0.26 130	0.18 77	0.10 99	0.17 174	0.12 56	0.22 109	0.15 63	0.13 148	0.13 125	0.09 35	0.10 94	0.22 233	0.14 184	0.05 1	0.18 589	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.11 287

4.5_new	0.13 71	0.12 221	0.24 102	0.17 42	0.10 99	0.14 53	0.12 56	0.22 109	0.17 92	0.13 148	0.13 125	0.08 4	0.09 45	0.19 139	0.12 62	0.05 1	0.18 589	0.05 1	0.06 127	0.06 112	0.09 156

4.5w-stereo	0.13 71	0.12 221	0.24 102	0.17 42	0.10 99	0.14 53	0.12 56	0.22 109	0.17 92	0.13 148	0.13 125	0.08 4	0.09 45	0.19 139	0.12 62	0.05 1	0.18 589	0.05 1	0.06 127	0.06 112	0.09 156

4.25w-stereo	0.13 71	0.12 221	0.26 130	0.18 77	0.10 99	0.17 174	0.12 56	0.22 109	0.15 63	0.13 148	0.13 125	0.09 35	0.10 94	0.22 233	0.14 184	0.05 1	0.18 589	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.11 287

4w-stereo	0.13 71	0.11 164	0.31 183	0.17 42	0.10 99	0.15 80	0.10 12	0.20 68	0.14 41	0.13 148	0.12 97	0.08 4	0.12 200	0.23 258	0.13 130	0.05 1	0.18 589	0.05 1	0.08 339	0.05 4	0.15 451

2.5w	0.13 71	0.10 109	0.23 91	0.18 77	0.09 38	0.15 80	0.15 201	0.21 90	0.16 79	0.12 105	0.13 125	0.10 67	0.09 45	0.21 201	0.12 62	0.05 1	0.19 603	0.05 1	0.07 241	0.05 4	0.12 348

2.75w_new	0.13 71	0.10 109	0.25 114	0.16 15	0.09 38	0.15 80	0.12 56	0.26 199	0.18 115	0.14 177	0.13 125	0.08 4	0.11 149	0.22 233	0.15 231	0.05 1	0.19 603	0.05 1	0.07 241	0.05 4	0.10 232

3.25w_new	0.13 71	0.09 66	0.24 102	0.17 42	0.09 38	0.18 211	0.10 12	0.23 128	0.18 115	0.15 205	0.13 125	0.10 67	0.11 149	0.20 174	0.13 130	0.05 1	0.17 572	0.05 1	0.06 127	0.04 1	0.11 287

3.25w	0.13 71	0.09 66	0.24 102	0.17 42	0.09 38	0.18 211	0.10 12	0.23 128	0.18 115	0.15 205	0.13 125	0.10 67	0.11 149	0.20 174	0.13 130	0.05 1	0.17 572	0.05 1	0.06 127	0.04 1	0.11 287

3.75w	0.12 48	0.10 109	0.21 61	0.17 42	0.11 150	0.18 211	0.12 56	0.24 154	0.15 63	0.13 148	0.12 97	0.08 4	0.10 94	0.18 114	0.12 62	0.05 1	0.14 494	0.05 1	0.05 38	0.05 4	0.08 100

3.5w_stereo	0.12 48	0.11 164	0.21 61	0.17 42	0.09 38	0.17 174	0.09 4	0.23 128	0.17 92	0.14 177	0.13 125	0.10 67	0.11 149	0.22 233	0.13 130	0.05 1	0.11 421	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.08 100

3w_stereo	0.14 126	0.11 164	0.31 183	0.19 132	0.09 38	0.16 130	0.16 260	0.28 232	0.20 166	0.13 148	0.12 97	0.08 4	0.12 200	0.19 139	0.12 62	0.05 1	0.19 603	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.10 232

2w_stereo	0.13 71	0.11 164	0.21 61	0.18 77	0.09 38	0.17 174	0.14 149	0.29 253	0.20 166	0.15 205	0.14 163	0.08 4	0.11 149	0.15 37	0.13 130	0.05 1	0.12 452	0.05 1	0.05 38	0.05 4	0.08 100

1w_stereo	0.13 71	0.09 66	0.17 8	0.19 132	0.10 99	0.16 130	0.15 201	0.27 216	0.22 211	0.14 177	0.16 199	0.08 4	0.12 200	0.19 139	0.14 184	0.05 1	0.10 383	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.09 156

monsters	0.13 71	0.10 109	0.20 43	0.18 77	0.13 277	0.15 80	0.11 30	0.24 154	0.16 79	0.15 205	0.13 125	0.08 4	0.09 45	0.23 258	0.12 62	0.06 48	0.15 525	0.05 1	0.08 339	0.05 4	0.09 156

MonSter	0.13 71	0.09 66	0.20 43	0.17 42	0.09 38	0.15 80	0.12 56	0.25 180	0.20 166	0.09 15	0.11 69	0.08 4	0.07 4	0.20 174	0.13 130	0.05 1	0.24 680	0.05 1	0.09 451	0.05 4	0.13 385

GCAP-Stereo-w-DA	0.13 71	0.14 326	0.39 254	0.20 193	0.10 99	0.14 53	0.12 56	0.22 109	0.20 166	0.12 105	0.12 97	0.12 155	0.11 149	0.15 37	0.11 31	0.06 48	0.05 13	0.06 59	0.05 38	0.07 211	0.14 431

E$^{3}$Stereo	0.14 126	0.08 23	0.21 61	0.24 444	0.16 445	0.15 80	0.13 103	0.20 68	0.18 115	0.12 105	0.12 97	0.12 155	0.10 94	0.24 274	0.15 231	0.06 48	0.17 572	0.06 59	0.05 38	0.05 4	0.22 567

LLLLL	0.14 126	0.08 23	0.21 61	0.24 444	0.16 445	0.15 80	0.13 103	0.20 68	0.18 115	0.12 105	0.12 97	0.12 155	0.10 94	0.24 274	0.15 231	0.06 48	0.17 572	0.06 59	0.05 38	0.05 4	0.22 567

LLL	0.15 174	0.08 23	0.21 61	0.24 444	0.20 575	0.16 130	0.15 201	0.20 68	0.19 150	0.12 105	0.12 97	0.12 155	0.10 94	0.29 386	0.15 231	0.06 48	0.21 636	0.06 59	0.06 127	0.06 112	0.28 640

100	0.14 126	0.08 23	0.21 61	0.25 493	0.14 328	0.11 21	0.13 103	0.18 38	0.18 115	0.11 67	0.13 125	0.14 222	0.10 94	0.23 258	0.14 184	0.06 48	0.15 525	0.06 59	0.06 127	0.05 4	0.25 607

300	0.14 126	0.08 23	0.22 81	0.23 385	0.21 595	0.13 38	0.13 103	0.21 90	0.18 115	0.11 67	0.12 97	0.13 187	0.10 94	0.20 174	0.15 231	0.06 48	0.12 452	0.06 59	0.05 38	0.05 4	0.30 656

Last	0.13 71	0.08 23	0.23 91	0.18 77	0.10 99	0.14 53	0.13 103	0.18 38	0.18 115	0.10 44	0.11 69	0.14 222	0.10 94	0.24 274	0.14 184	0.06 48	0.13 474	0.06 59	0.05 38	0.05 4	0.23 579

DDDD	0.14 126	0.08 23	0.23 91	0.23 385	0.20 575	0.13 38	0.13 103	0.21 90	0.18 115	0.11 67	0.11 69	0.15 245	0.11 149	0.21 201	0.15 231	0.08 308	0.16 541	0.06 59	0.05 38	0.05 4	0.28 640

F4.4	0.11 16	0.11 164	0.16 1	0.19 132	0.06 1	0.14 53	0.12 56	0.24 154	0.13 24	0.09 15	0.10 46	0.09 35	0.12 200	0.15 37	0.10 16	0.07 143	0.05 13	0.06 59	0.05 38	0.06 112	0.05 6

FORCE_4.6	0.11 16	0.11 164	0.18 17	0.18 77	0.06 1	0.16 130	0.13 103	0.24 154	0.14 41	0.08 2	0.10 46	0.09 35	0.09 45	0.13 8	0.09 7	0.08 308	0.04 1	0.06 59	0.05 38	0.06 112	0.05 6

FORCE_4.5	0.11 16	0.11 164	0.18 17	0.19 132	0.06 1	0.13 38	0.13 103	0.25 180	0.14 41	0.08 2	0.10 46	0.08 4	0.11 149	0.16 68	0.09 7	0.07 143	0.05 13	0.06 59	0.06 127	0.05 4	0.05 6

TT111	0.14 126	0.08 23	0.23 91	0.17 42	0.20 575	0.14 53	0.12 56	0.20 68	0.16 79	0.11 67	0.10 46	0.12 155	0.11 149	0.22 233	0.14 184	0.07 143	0.17 572	0.06 59	0.05 38	0.05 4	0.29 650

FORCE_5	0.11 16	0.12 221	0.18 17	0.20 193	0.07 5	0.13 38	0.11 30	0.22 109	0.12 13	0.08 2	0.10 46	0.11 111	0.09 45	0.15 37	0.09 7	0.06 48	0.04 1	0.06 59	0.06 127	0.06 112	0.05 6

416test1013	0.13 71	0.12 221	0.31 183	0.19 132	0.13 277	0.17 174	0.11 30	0.16 19	0.14 41	0.12 105	0.09 18	0.08 4	0.10 94	0.19 139	0.12 62	0.07 143	0.17 572	0.06 59	0.08 339	0.06 112	0.13 385

416test	0.13 71	0.12 221	0.30 171	0.19 132	0.13 277	0.16 130	0.11 30	0.16 19	0.14 41	0.12 105	0.09 18	0.08 4	0.10 94	0.18 114	0.12 62	0.06 48	0.17 572	0.06 59	0.08 339	0.06 112	0.13 385

test410_97500	0.13 71	0.10 109	0.33 208	0.19 132	0.13 277	0.17 174	0.09 4	0.18 38	0.14 41	0.11 67	0.09 18	0.09 35	0.08 18	0.19 139	0.12 62	0.05 1	0.19 603	0.06 59	0.07 241	0.05 4	0.18 497

test410	0.13 71	0.10 109	0.34 214	0.19 132	0.13 277	0.17 174	0.09 4	0.19 58	0.15 63	0.11 67	0.09 18	0.09 35	0.08 18	0.19 139	0.12 62	0.05 1	0.19 603	0.06 59	0.07 241	0.05 4	0.18 497

DNSM	0.33 598	0.30 632	0.21 61	0.25 493	0.09 38	0.17 174	0.14 149	0.26 199	0.19 150	0.16 224	0.18 240	0.13 187	0.11 149	0.80 683	0.66 686	0.09 417	0.24 680	0.06 59	0.05 38	1.25 784	1.17 783

DF_test	0.10 4	0.08 23	0.20 43	0.17 42	0.11 150	0.06 1	0.13 103	0.13 9	0.16 79	0.10 44	0.12 97	0.08 4	0.09 45	0.12 5	0.10 16	0.08 308	0.06 117	0.06 59	0.06 127	0.07 211	0.06 28

small-0shot	0.10 4	0.09 66	0.19 28	0.16 15	0.09 38	0.10 14	0.15 201	0.14 12	0.13 24	0.09 15	0.15 184	0.08 4	0.08 18	0.11 2	0.12 62	0.07 143	0.05 13	0.06 59	0.05 38	0.06 112	0.05 6

HLF11	0.20 307	0.20 511	0.68 569	0.16 15	0.12 210	0.21 313	0.12 56	0.39 406	0.25 276	0.21 304	0.30 395	0.19 306	0.18 388	0.38 487	0.22 445	0.09 417	0.06 117	0.06 59	0.05 38	0.08 293	0.09 156

GGDA	0.19 274	0.20 511	0.53 450	0.18 77	0.10 99	0.21 313	0.16 260	0.35 341	0.32 391	0.22 325	0.29 379	0.19 306	0.16 326	0.38 487	0.18 332	0.08 308	0.05 13	0.06 59	0.06 127	0.08 293	0.09 156

qqai	0.12 48	0.08 23	0.22 81	0.18 77	0.12 210	0.11 21	0.12 56	0.17 31	0.16 79	0.09 15	0.09 18	0.11 111	0.09 45	0.16 68	0.12 62	0.07 143	0.11 421	0.06 59	0.06 127	0.05 4	0.20 539

MGA	0.12 48	0.08 23	0.26 130	0.16 15	0.10 99	0.15 80	0.10 12	0.18 38	0.13 24	0.11 67	0.09 18	0.09 35	0.07 4	0.20 174	0.12 62	0.07 143	0.16 541	0.06 59	0.04 1	0.06 112	0.09 156

CAR	0.12 48	0.08 23	0.25 114	0.16 15	0.09 38	0.14 53	0.10 12	0.19 58	0.13 24	0.12 105	0.10 46	0.08 4	0.07 4	0.18 114	0.12 62	0.06 48	0.15 525	0.06 59	0.08 339	0.05 4	0.10 232

MSE-Stereo	0.12 48	0.08 23	0.25 114	0.16 15	0.09 38	0.14 53	0.10 12	0.19 58	0.13 24	0.11 67	0.10 46	0.08 4	0.07 4	0.20 174	0.12 62	0.06 48	0.16 541	0.06 59	0.08 339	0.05 4	0.10 232

PointNet	0.11 16	0.08 23	0.19 28	0.17 42	0.09 38	0.15 80	0.15 201	0.18 38	0.16 79	0.09 15	0.11 69	0.12 155	0.10 94	0.15 37	0.13 130	0.07 143	0.09 334	0.06 59	0.05 38	0.05 4	0.12 348

TS12	0.13 71	0.09 66	0.21 61	0.21 248	0.09 38	0.19 239	0.14 149	0.24 154	0.17 92	0.15 205	0.19 255	0.12 155	0.13 250	0.18 114	0.16 269	0.06 48	0.05 13	0.06 59	0.05 38	0.05 4	0.06 28

DF	0.16 206	0.09 66	0.31 183	0.31 654	0.16 445	0.17 174	0.15 201	0.26 199	0.18 115	0.14 177	0.23 315	0.19 306	0.11 149	0.24 274	0.16 269	0.08 308	0.23 662	0.06 59	0.06 127	0.06 112	0.09 156

LiteMatch*	0.12 48	0.07 2	0.26 130	0.16 15	0.11 150	0.13 38	0.13 103	0.19 58	0.15 63	0.10 44	0.09 18	0.09 35	0.11 149	0.16 68	0.13 130	0.07 143	0.11 421	0.06 59	0.06 127	0.06 112	0.14 431

canet-new	0.15 174	0.14 326	0.49 376	0.21 248	0.11 150	0.15 80	0.14 149	0.24 154	0.17 92	0.10 44	0.12 97	0.10 67	0.12 200	0.21 201	0.10 16	0.06 48	0.06 117	0.06 59	0.05 38	0.06 112	0.32 668

bcnet-new	0.14 126	0.15 366	0.54 464	0.20 193	0.10 99	0.16 130	0.12 56	0.21 90	0.18 115	0.11 67	0.12 97	0.11 111	0.11 149	0.19 139	0.10 16	0.05 1	0.08 285	0.06 59	0.05 38	0.06 112	0.15 451

LWStereo	0.13 71	0.13 273	0.40 270	0.20 193	0.11 150	0.16 130	0.14 149	0.22 109	0.16 79	0.11 67	0.13 125	0.11 111	0.12 200	0.21 201	0.10 16	0.05 1	0.05 13	0.06 59	0.05 38	0.06 112	0.13 385

LMStereo	0.17 229	0.14 326	0.80 619	0.21 248	0.10 99	0.14 53	0.14 149	0.23 128	0.17 92	0.10 44	0.13 125	0.10 67	0.13 250	0.19 139	0.11 31	0.05 1	0.16 541	0.06 59	0.05 38	0.07 211	0.26 623

CR7Stereo	0.14 126	0.15 366	0.43 299	0.20 193	0.13 277	0.16 130	0.14 149	0.21 90	0.15 63	0.11 67	0.14 163	0.10 67	0.11 149	0.13 8	0.11 31	0.06 48	0.05 13	0.06 59	0.05 38	0.07 211	0.33 677

ARStereo	0.14 126	0.17 448	0.45 317	0.22 319	0.09 38	0.17 174	0.15 201	0.24 154	0.18 115	0.12 105	0.14 163	0.10 67	0.11 149	0.18 114	0.11 31	0.05 1	0.06 117	0.06 59	0.05 38	0.05 4	0.12 348

ARStereo-new	0.14 126	0.16 411	0.39 254	0.19 132	0.09 38	0.14 53	0.15 201	0.22 109	0.19 150	0.12 105	0.15 184	0.11 111	0.13 250	0.14 19	0.12 62	0.05 1	0.05 13	0.06 59	0.05 38	0.05 4	0.18 497

BARStereo	0.15 174	0.18 475	0.43 299	0.21 248	0.10 99	0.16 130	0.15 201	0.22 109	0.18 115	0.11 67	0.14 163	0.09 35	0.13 250	0.18 114	0.11 31	0.06 48	0.05 13	0.06 59	0.05 38	0.07 211	0.23 579

FCBStereo	0.13 71	0.15 366	0.39 254	0.20 193	0.11 150	0.18 211	0.13 103	0.19 58	0.14 41	0.12 105	0.12 97	0.13 187	0.12 200	0.15 37	0.10 16	0.06 48	0.06 117	0.06 59	0.05 38	0.06 112	0.12 348

PSGStereo	0.13 71	0.15 366	0.39 254	0.20 193	0.11 150	0.18 211	0.13 103	0.19 58	0.14 41	0.12 105	0.12 97	0.13 187	0.12 200	0.15 37	0.10 16	0.06 48	0.06 117	0.06 59	0.05 38	0.06 112	0.12 348

MUNStereo	0.15 174	0.16 411	0.50 397	0.20 193	0.10 99	0.16 130	0.14 149	0.20 68	0.15 63	0.13 148	0.14 163	0.12 155	0.12 200	0.17 92	0.12 62	0.06 48	0.08 285	0.06 59	0.07 241	0.07 211	0.18 497

GCAP-Stereo-DPT26K	0.15 174	0.13 273	0.41 281	0.20 193	0.11 150	0.14 53	0.14 149	0.22 109	0.17 92	0.12 105	0.13 125	0.10 67	0.10 94	0.16 68	0.13 130	0.05 1	0.08 285	0.06 59	0.06 127	0.05 4	0.43 719

CHEStereo	0.13 71	0.14 326	0.32 198	0.20 193	0.12 210	0.16 130	0.14 149	0.20 68	0.16 79	0.13 148	0.16 199	0.11 111	0.12 200	0.15 37	0.11 31	0.06 48	0.05 13	0.06 59	0.06 127	0.06 112	0.07 54

TOTStereo	0.15 174	0.15 366	0.44 311	0.22 319	0.11 150	0.15 80	0.13 103	0.24 154	0.19 150	0.12 105	0.14 163	0.12 155	0.12 200	0.17 92	0.11 31	0.05 1	0.08 285	0.06 59	0.05 38	0.05 4	0.27 631

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.13 71	0.14 326	0.39 254	0.20 193	0.10 99	0.14 53	0.12 56	0.22 109	0.20 166	0.12 105	0.12 97	0.12 155	0.11 149	0.15 37	0.11 31	0.06 48	0.05 13	0.06 59	0.05 38	0.07 211	0.14 431

RMAStereo	0.14 126	0.15 366	0.37 239	0.22 319	0.11 150	0.19 239	0.14 149	0.26 199	0.18 115	0.13 148	0.13 125	0.11 111	0.12 200	0.15 37	0.12 62	0.06 48	0.05 13	0.06 59	0.05 38	0.07 211	0.10 232

ACMStereo	0.13 71	0.13 273	0.33 208	0.21 248	0.09 38	0.13 38	0.13 103	0.26 199	0.23 229	0.12 105	0.15 184	0.09 35	0.14 282	0.15 37	0.11 31	0.06 48	0.05 13	0.06 59	0.05 38	0.07 211	0.11 287

KABStereo	0.14 126	0.14 326	0.34 214	0.21 248	0.10 99	0.18 211	0.15 201	0.29 253	0.22 211	0.11 67	0.12 97	0.10 67	0.13 250	0.18 114	0.12 62	0.05 1	0.05 13	0.06 59	0.05 38	0.05 4	0.11 287

GCAP-Stereo-cres-4k	0.13 71	0.11 164	0.28 154	0.21 248	0.13 277	0.20 282	0.16 260	0.23 128	0.18 115	0.12 105	0.17 220	0.11 111	0.12 200	0.15 37	0.12 62	0.05 1	0.05 13	0.06 59	0.05 38	0.06 112	0.08 100

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.13 71	0.09 66	0.23 91	0.19 132	0.14 328	0.20 282	0.16 260	0.25 180	0.19 150	0.12 105	0.15 184	0.14 222	0.13 250	0.14 19	0.12 62	0.06 48	0.04 1	0.06 59	0.05 38	0.05 4	0.13 385

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.15 174	0.23 566	0.58 513	0.17 42	0.12 210	0.15 80	0.14 149	0.25 180	0.18 115	0.11 67	0.14 163	0.12 155	0.10 94	0.15 37	0.11 31	0.06 48	0.06 117	0.06 59	0.08 339	0.05 4	0.22 567

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.13 71	0.10 109	0.24 102	0.20 193	0.12 210	0.14 53	0.15 201	0.22 109	0.21 197	0.11 67	0.17 220	0.11 111	0.12 200	0.13 8	0.11 31	0.05 1	0.06 117	0.06 59	0.08 339	0.05 4	0.22 567

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.14 126	0.09 66	0.38 244	0.18 77	0.10 99	0.15 80	0.14 149	0.20 68	0.18 115	0.12 105	0.14 163	0.11 111	0.12 200	0.13 8	0.10 16	0.06 48	0.06 117	0.06 59	0.06 127	0.06 112	0.31 662

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.12 48	0.10 109	0.23 91	0.19 132	0.10 99	0.15 80	0.16 260	0.24 154	0.17 92	0.11 67	0.16 199	0.09 35	0.11 149	0.13 8	0.10 16	0.05 1	0.05 13	0.06 59	0.08 339	0.05 4	0.17 490

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.16 206	0.20 511	0.79 614	0.19 132	0.12 210	0.12 29	0.14 149	0.26 199	0.18 115	0.11 67	0.12 97	0.10 67	0.10 94	0.13 8	0.11 31	0.06 48	0.07 217	0.06 59	0.07 241	0.05 4	0.18 497

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.13 71	0.10 109	0.26 130	0.19 132	0.10 99	0.13 38	0.16 260	0.26 199	0.22 211	0.12 105	0.16 199	0.09 35	0.11 149	0.14 19	0.11 31	0.05 1	0.05 13	0.06 59	0.07 241	0.05 4	0.26 623

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.14 126	0.12 221	0.42 291	0.18 77	0.12 210	0.17 174	0.14 149	0.24 154	0.18 115	0.11 67	0.14 163	0.13 187	0.11 149	0.17 92	0.11 31	0.06 48	0.05 13	0.06 59	0.05 38	0.05 4	0.19 517

RT-Monster	0.16 206	0.09 66	0.25 114	0.18 77	0.14 328	0.20 282	0.12 56	0.31 296	0.33 410	0.25 360	0.22 300	0.17 277	0.13 250	0.19 139	0.15 231	0.07 143	0.06 117	0.06 59	0.05 38	0.06 112	0.10 232

Foundation-i1c-attn	0.15 174	0.07 2	0.20 43	0.18 77	0.11 150	0.15 80	0.15 201	0.26 199	0.29 347	0.15 205	0.16 199	0.17 277	0.14 282	0.19 139	0.15 231	0.07 143	0.22 649	0.06 59	0.05 38	0.05 4	0.26 623

Foundation-i1b	0.15 174	0.08 23	0.20 43	0.17 42	0.09 38	0.16 130	0.16 260	0.27 216	0.29 347	0.15 205	0.15 184	0.18 292	0.12 200	0.18 114	0.14 184	0.07 143	0.23 662	0.06 59	0.05 38	0.05 4	0.21 552

Foundation-i1a	0.16 206	0.08 23	0.20 43	0.18 77	0.11 150	0.18 211	0.16 260	0.26 199	0.30 365	0.17 248	0.16 199	0.19 306	0.13 250	0.21 201	0.14 184	0.07 143	0.21 636	0.06 59	0.04 1	0.05 4	0.26 623

Foundation-i1	0.16 206	0.08 23	0.21 61	0.21 248	0.13 277	0.17 174	0.15 201	0.33 325	0.32 391	0.16 224	0.17 220	0.22 353	0.13 250	0.19 139	0.16 269	0.07 143	0.23 662	0.06 59	0.06 127	0.06 112	0.16 468

Test_v1	0.11 16	0.08 23	0.17 8	0.15 5	0.09 38	0.13 38	0.12 56	0.23 128	0.17 92	0.10 44	0.10 46	0.08 4	0.08 18	0.15 37	0.12 62	0.07 143	0.05 13	0.06 59	0.05 38	0.05 4	0.07 54

VMStereo-Base	0.14 126	0.09 66	0.29 161	0.16 15	0.09 38	0.18 211	0.12 56	0.24 154	0.25 276	0.15 205	0.22 300	0.17 277	0.13 250	0.19 139	0.14 184	0.08 308	0.06 117	0.06 59	0.05 38	0.07 211	0.08 100

WQFJA1++	0.48 682	0.07 2	0.86 642	0.23 385	0.19 546	0.18 211	0.11 30	0.21 90	0.14 41	2.23 788	0.12 97	0.23 369	0.11 149	0.21 201	0.14 184	0.08 308	0.19 603	0.06 59	0.09 451	4.02 797	0.20 539

BStereo	0.14 126	0.10 109	0.46 336	0.18 77	0.11 150	0.15 80	0.15 201	0.25 180	0.23 229	0.12 105	0.11 69	0.12 155	0.09 45	0.17 92	0.17 300	0.05 1	0.07 217	0.06 59	0.08 339	0.05 4	0.09 156

MatchStereo	0.11 16	0.08 23	0.30 171	0.16 15	0.08 26	0.09 4	0.12 56	0.21 90	0.18 115	0.10 44	0.16 199	0.08 4	0.08 18	0.15 37	0.12 62	0.07 143	0.05 13	0.06 59	0.04 1	0.05 4	0.06 28
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
Anonymus123	0.16 206	0.10 109	0.46 336	0.18 77	0.11 150	0.41 626	0.15 201	0.30 273	0.23 229	0.12 105	0.11 69	0.12 155	0.09 45	0.17 92	0.17 300	0.05 1	0.07 217	0.06 59	0.08 339	0.05 4	0.09 156

VIP-Stereo	0.13 71	0.15 366	0.31 183	0.18 77	0.12 210	0.24 396	0.12 56	0.20 68	0.20 166	0.10 44	0.13 125	0.11 111	0.09 45	0.20 174	0.13 130	0.06 48	0.11 421	0.06 59	0.04 1	0.05 4	0.08 100

GEAStereo	0.20 307	0.10 109	0.31 183	0.35 690	0.42 734	0.19 239	0.16 260	0.23 128	0.18 115	0.14 177	0.15 184	0.10 67	0.09 45	0.21 201	0.18 332	0.08 308	0.28 710	0.06 59	0.05 38	0.08 293	0.57 746

GSStereo	0.21 348	0.10 109	0.31 183	0.36 699	0.42 734	0.19 239	0.16 260	0.38 384	0.21 197	0.14 177	0.15 184	0.10 67	0.09 45	0.21 201	0.18 332	0.08 308	0.31 732	0.06 59	0.06 127	0.08 293	0.63 755

GS-Stereo							0.16 260	0.38 384	0.21 197	0.14 177	0.15 184	0.10 67	0.09 45	0.21 201	0.18 332	0.08 308	0.31 732	0.06 59	0.06 127	0.08 293	0.63 755

gasm-f	0.20 307	0.12 221	0.36 233	0.35 690	0.36 721	0.18 211	0.17 305	0.23 128	0.18 115	0.14 177	0.19 255	0.10 67	0.11 149	0.20 174	0.19 368	0.08 308	0.28 710	0.06 59	0.05 38	0.09 395	0.57 746

252Zero-FE	0.18 241	0.08 23	0.28 154	0.18 77	0.10 99	0.15 80	0.11 30	0.22 109	0.22 211	0.76 725	0.11 69	0.09 35	0.08 18	0.17 92	0.15 231	0.07 143	0.51 769	0.06 59	0.08 339	0.06 112	0.10 232

Zero-FE251	0.17 229	0.09 66	0.38 244	0.18 77	0.10 99	0.20 282	0.13 103	0.20 68	0.15 63	0.75 722	0.13 125	0.13 187	0.11 149	0.16 68	0.16 269	0.08 308	0.10 383	0.06 59	0.05 38	0.05 4	0.18 497

Replicate-Monster	0.15 174	0.12 221	0.40 270	0.17 42	0.10 99	0.17 174	0.10 12	0.24 154	0.20 166	0.12 105	0.10 46	0.10 67	0.10 94	0.28 363	0.12 62	0.06 48	0.31 732	0.06 59	0.06 127	0.05 4	0.21 552

AdaDepth	0.13 71	0.10 109	0.32 198	0.20 193	0.11 150	0.19 239	0.13 103	0.16 19	0.16 79	0.10 44	0.10 46	0.10 67	0.09 45	0.19 139	0.12 62	0.05 1	0.11 421	0.06 59	0.06 127	0.05 4	0.11 287

GASTEREO	0.20 307	0.15 366	0.31 183	0.40 716	0.29 690	0.18 211	0.15 201	0.29 253	0.22 211	0.18 272	0.17 220	0.11 111	0.13 250	0.25 299	0.15 231	0.07 143	0.23 662	0.06 59	0.08 339	0.06 112	0.57 746

MSCF	0.20 307	0.14 326	0.31 183	0.40 716	0.29 690	0.17 174	0.15 201	0.29 253	0.22 211	0.17 248	0.16 199	0.11 111	0.13 250	0.24 274	0.15 231	0.07 143	0.23 662	0.06 59	0.08 339	0.07 211	0.57 746

DVStereo	0.15 174	0.09 66	0.26 130	0.18 77	0.10 99	0.21 313	0.14 149	0.24 154	0.22 211	0.22 325	0.21 286	0.16 261	0.15 304	0.24 274	0.17 300	0.07 143	0.07 217	0.06 59	0.06 127	0.05 4	0.08 100

monsterstereo	0.13 71	0.10 109	0.20 43	0.19 132	0.12 210	0.14 53	0.12 56	0.26 199	0.18 115	0.14 177	0.16 199	0.08 4	0.09 45	0.22 233	0.14 184	0.05 1	0.16 541	0.06 59	0.09 451	0.06 112	0.07 54

IGEV	0.12 48	0.07 2	0.19 28	0.16 15	0.11 150	0.16 130	0.13 103	0.22 109	0.17 92	0.12 105	0.15 184	0.09 35	0.07 4	0.16 68	0.12 62	0.06 48	0.10 383	0.06 59	0.07 241	0.05 4	0.08 100

111111	0.13 71	0.08 23	0.20 43	0.20 193	0.13 277	0.13 38	0.10 12	0.23 128	0.17 92	0.11 67	0.13 125	0.12 155	0.08 18	0.19 139	0.12 62	0.07 143	0.16 541	0.06 59	0.04 1	0.08 293	0.16 468

LG-Stereo_L2	0.11 16	0.09 66	0.22 81	0.18 77	0.10 99	0.12 29	0.13 103	0.18 38	0.14 41	0.10 44	0.07 4	0.08 4	0.08 18	0.17 92	0.11 31	0.06 48	0.08 285	0.06 59	0.04 1	0.05 4	0.07 54

LG-Stereo_L1	0.11 16	0.09 66	0.22 81	0.18 77	0.10 99	0.12 29	0.13 103	0.18 38	0.12 13	0.09 15	0.07 4	0.08 4	0.07 4	0.18 114	0.11 31	0.06 48	0.10 383	0.06 59	0.04 1	0.05 4	0.07 54

MLG-Stereo_test3	0.11 16	0.08 23	0.22 81	0.19 132	0.10 99	0.16 130	0.11 30	0.18 38	0.13 24	0.11 67	0.07 4	0.10 67	0.08 18	0.14 19	0.12 62	0.07 143	0.09 334	0.06 59	0.04 1	0.06 112	0.08 100

MLG-Stereo_test2	0.12 48	0.09 66	0.29 161	0.21 248	0.12 210	0.16 130	0.11 30	0.17 31	0.12 13	0.11 67	0.08 12	0.11 111	0.06 1	0.16 68	0.11 31	0.08 308	0.13 474	0.06 59	0.04 1	0.06 112	0.09 156

MLG-Stereo_test1	0.11 16	0.09 66	0.26 130	0.18 77	0.11 150	0.15 80	0.11 30	0.17 31	0.11 8	0.09 15	0.06 1	0.10 67	0.07 4	0.17 92	0.12 62	0.06 48	0.15 525	0.06 59	0.04 1	0.05 4	0.07 54

MLG-Stereo	0.11 16	0.08 23	0.26 130	0.19 132	0.09 38	0.15 80	0.11 30	0.18 38	0.13 24	0.09 15	0.06 1	0.10 67	0.08 18	0.18 114	0.12 62	0.06 48	0.16 541	0.06 59	0.04 1	0.05 4	0.07 54

LG-G_1	0.12 48	0.08 23	0.28 154	0.20 193	0.09 38	0.21 313	0.09 4	0.20 68	0.12 13	0.11 67	0.10 46	0.11 111	0.10 94	0.22 233	0.11 31	0.07 143	0.09 334	0.06 59	0.05 38	0.06 112	0.12 348

LG-G	0.12 48	0.08 23	0.28 154	0.20 193	0.09 38	0.21 313	0.09 4	0.20 68	0.12 13	0.11 67	0.10 46	0.11 111	0.10 94	0.22 233	0.11 31	0.07 143	0.09 334	0.06 59	0.05 38	0.06 112	0.12 348

LGtest1	0.10 4	0.09 66	0.19 28	0.18 77	0.09 38	0.13 38	0.09 4	0.17 31	0.13 24	0.10 44	0.08 12	0.09 35	0.09 45	0.16 68	0.12 62	0.08 308	0.06 117	0.06 59	0.05 38	0.06 112	0.08 100

SGD-Stereo	0.12 48	0.08 23	0.18 17	0.17 42	0.07 5	0.17 174	0.13 103	0.19 58	0.17 92	0.12 105	0.13 125	0.11 111	0.12 200	0.19 139	0.12 62	0.08 308	0.04 1	0.06 59	0.05 38	0.06 112	0.05 6

GREAT-IGEV	0.19 274	0.11 164	0.39 254	0.22 319	0.33 709	0.14 53	0.15 201	0.18 38	0.22 211	0.14 177	0.16 199	0.09 35	0.09 45	0.23 258	0.14 184	0.06 48	0.50 768	0.06 59	0.06 127	0.07 211	0.53 741
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
Reg-Stereo(zero)	0.18 241	0.08 23	0.39 254	0.19 132	0.19 546	0.24 396	0.18 366	0.29 253	0.29 347	0.24 347	0.21 286	0.24 390	0.18 388	0.22 233	0.21 427	0.07 143	0.11 421	0.06 59	0.07 241	0.06 112	0.11 287

SCV_C0	0.19 274	0.14 326	0.40 270	0.30 636	0.20 575	0.15 80	0.16 260	0.35 341	0.26 294	0.17 248	0.16 199	0.13 187	0.09 45	0.31 420	0.14 184	0.07 143	0.22 649	0.06 59	0.06 127	0.09 395	0.25 607

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 71	0.15 366	0.21 61	0.27 575	0.09 38	0.15 80	0.13 103	0.23 128	0.21 197	0.12 105	0.11 69	0.10 67	0.13 250	0.22 233	0.13 130	0.07 143	0.05 13	0.06 59	0.05 38	0.07 211	0.07 54

FoundationStereo	0.13 71	0.08 23	0.18 17	0.29 623	0.30 696	0.12 29	0.13 103	0.12 4	0.18 115	0.09 15	0.08 12	0.10 67	0.08 18	0.14 19	0.11 31	0.07 143	0.31 732	0.06 59	0.04 1	0.05 4	0.06 28

StereoAnything_RVC	0.22 376	0.47 714	0.67 563	0.30 636	0.31 703	0.11 21	0.11 30	0.18 38	0.15 63	0.09 15	0.11 69	0.09 35	0.09 45	0.27 337	0.12 62	0.09 417	0.39 751	0.06 59	0.04 1	0.24 703	0.49 733

AIO_rvc	0.20 307	0.16 411	0.49 376	0.41 723	0.29 690	0.15 80	0.17 305	0.21 90	0.19 150	0.17 248	0.14 163	0.13 187	0.08 18	0.35 463	0.13 130	0.07 143	0.19 603	0.06 59	0.05 38	0.06 112	0.41 710

HUF	0.26 492	0.15 366	0.79 614	0.39 711	0.31 703	0.16 130	0.17 305	0.36 358	0.25 276	0.19 279	0.14 163	0.23 369	0.11 149	0.32 431	0.14 184	0.08 308	0.60 782	0.06 59	0.05 38	0.07 211	0.56 743

AIO_test	0.20 307	0.12 221	0.46 336	0.45 734	0.38 726	0.15 80	0.17 305	0.28 232	0.20 166	0.19 279	0.13 125	0.14 222	0.09 45	0.39 492	0.13 130	0.07 143	0.21 636	0.06 59	0.06 127	0.06 112	0.34 682

GIP-stereo	0.16 206	0.12 221	0.25 114	0.24 444	0.22 614	0.15 80	0.14 149	0.32 305	0.21 197	0.11 67	0.16 199	0.13 187	0.09 45	0.20 174	0.13 130	0.07 143	0.13 474	0.06 59	0.05 38	0.06 112	0.32 668

DEFOM-Stereo	0.11 16	0.10 109	0.21 61	0.18 77	0.09 38	0.21 313	0.14 149	0.14 12	0.17 92	0.11 67	0.10 46	0.09 35	0.08 18	0.21 201	0.12 62	0.06 48	0.05 13	0.06 59	0.04 1	0.05 4	0.06 28

dual_stereo	0.18 241	0.08 23	0.26 130	0.21 248	0.32 707	0.11 21	0.13 103	0.27 216	0.20 166	0.11 67	0.09 18	0.10 67	0.08 18	0.20 174	0.14 184	0.07 143	0.45 759	0.06 59	0.05 38	0.05 4	0.65 760

IGEV-Stereo++	0.15 174	0.09 66	0.27 147	0.21 248	0.13 277	0.14 53	0.11 30	0.23 128	0.19 150	0.15 205	0.14 163	0.11 111	0.11 149	0.19 139	0.12 62	0.06 48	0.21 636	0.06 59	0.05 38	0.06 112	0.28 640

Pointernet	0.15 174	0.08 23	0.35 226	0.19 132	0.12 210	0.20 282	0.12 56	0.34 332	0.25 276	0.15 205	0.16 199	0.13 187	0.11 149	0.18 114	0.13 130	0.08 308	0.06 117	0.06 59	0.05 38	0.06 112	0.08 100

IGEV-Stereo+	0.14 126	0.08 23	0.26 130	0.18 77	0.14 328	0.09 4	0.10 12	0.16 19	0.17 92	0.14 177	0.08 12	0.10 67	0.10 94	0.22 233	0.14 184	0.07 143	0.15 525	0.06 59	0.06 127	0.16 628	0.29 650

WCG-NET（raft）	0.16 206	0.14 326	0.32 198	0.18 77	0.09 38	0.19 239	0.16 260	0.24 154	0.27 313	0.19 279	0.19 255	0.20 329	0.12 200	0.22 233	0.13 130	0.06 48	0.17 572	0.06 59	0.05 38	0.07 211	0.07 54

trnet	0.14 126	0.09 66	0.26 130	0.15 5	0.07 5	0.21 313	0.12 56	0.25 180	0.26 294	0.16 224	0.21 286	0.15 245	0.13 250	0.19 139	0.14 184	0.09 417	0.05 13	0.06 59	0.04 1	0.06 112	0.06 28

GCAPDPT-zeroshot4090	0.14 126	0.09 66	0.37 239	0.18 77	0.10 99	0.15 80	0.14 149	0.20 68	0.18 115	0.12 105	0.14 163	0.11 111	0.12 200	0.13 8	0.10 16	0.06 48	0.06 117	0.06 59	0.06 127	0.06 112	0.31 662

MoCha-V2	0.18 241	0.12 221	0.40 270	0.30 636	0.24 647	0.16 130	0.15 201	0.28 232	0.19 150	0.16 224	0.16 199	0.13 187	0.13 250	0.30 405	0.13 130	0.06 48	0.28 710	0.06 59	0.06 127	0.06 112	0.25 607

Any-RAFT	0.18 241	0.09 66	0.33 208	0.19 132	0.10 99	0.29 489	0.16 260	0.44 477	0.32 391	0.25 360	0.27 362	0.29 457	0.16 326	0.23 258	0.13 130	0.08 308	0.07 217	0.06 59	0.05 38	0.07 211	0.07 54

LoS_RVC	0.14 126	0.11 164	0.32 198	0.18 77	0.16 445	0.20 282	0.18 366	0.21 90	0.18 115	0.14 177	0.20 266	0.12 155	0.17 352	0.17 92	0.14 184	0.06 48	0.05 13	0.06 59	0.04 1	0.05 4	0.14 431

CAS	0.16 206	0.07 2	0.29 161	0.42 727	0.17 481	0.20 282	0.18 366	0.23 128	0.20 166	0.15 205	0.19 255	0.11 111	0.10 94	0.15 37	0.14 184	0.31 742	0.04 1	0.06 59	0.04 1	0.06 112	0.16 468

LoS	0.15 174	0.09 66	0.34 214	0.17 42	0.09 38	0.22 346	0.14 149	0.27 216	0.27 313	0.15 205	0.18 240	0.19 306	0.14 282	0.23 258	0.14 184	0.08 308	0.06 117	0.06 59	0.04 1	0.06 112	0.06 28
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 126	0.08 23	0.24 102	0.17 42	0.23 630	0.18 211	0.15 201	0.24 154	0.20 166	0.14 177	0.18 240	0.14 222	0.10 94	0.19 139	0.12 62	0.07 143	0.05 13	0.06 59	0.04 1	0.08 293	0.20 539

CREStereo++_RVC	0.16 206	0.09 66	0.42 291	0.17 42	0.11 150	0.18 211	0.13 103	0.23 128	0.31 377	0.21 304	0.31 408	0.13 187	0.11 149	0.17 92	0.16 269	0.07 143	0.04 1	0.06 59	0.15 661	0.06 112	0.05 6
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.16 206	0.11 164	0.43 299	0.16 15	0.08 26	0.25 417	0.14 149	0.23 128	0.29 347	0.25 360	0.30 395	0.16 261	0.12 200	0.18 114	0.13 130	0.08 308	0.07 217	0.06 59	0.05 38	0.07 211	0.08 100

XX-TBD	0.16 206	0.21 526	0.43 299	0.22 319	0.10 99	0.23 371	0.15 201	0.23 128	0.28 324	0.22 325	0.26 346	0.14 222	0.12 200	0.16 68	0.14 184	0.08 308	0.05 13	0.06 59	0.04 1	0.07 211	0.06 28

CREStereo	0.14 126	0.09 66	0.27 147	0.14 2	0.08 26	0.22 346	0.15 201	0.26 199	0.26 294	0.16 224	0.21 286	0.14 222	0.13 250	0.19 139	0.14 184	0.09 417	0.05 13	0.06 59	0.04 1	0.07 211	0.06 28
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.16 206	0.09 66	0.31 183	0.15 5	0.09 38	0.23 371	0.15 201	0.26 199	0.24 249	0.17 248	0.21 286	0.16 261	0.14 282	0.23 258	0.14 184	0.29 738	0.05 13	0.06 59	0.04 1	0.07 211	0.07 54

iResNet_ROB	0.27 523	0.27 614	0.48 359	0.21 248	0.12 210	0.32 543	0.17 305	0.57 628	0.55 655	0.39 600	0.44 572	0.37 546	0.28 541	0.43 513	0.28 524	0.08 308	0.06 117	0.06 59	0.05 38	0.09 395	0.11 287

pmcnn	0.54 698	0.24 579	1.06 683	0.25 493	0.26 666	0.40 621	0.31 653	0.55 608	0.55 655	0.56 699	1.22 743	2.53 775	0.39 642	0.84 694	1.08 731	0.09 417	0.06 117	0.06 59	0.05 38	0.10 461	0.14 431

GFORCE	0.11 16	0.11 164	0.18 17	0.21 248	0.08 26	0.15 80	0.10 12	0.20 68	0.11 8	0.10 44	0.11 69	0.10 67	0.13 250	0.13 8	0.09 7	0.06 48	0.04 1	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.04 1

low	0.16 206	0.08 23	0.28 154	0.23 385	0.21 595	0.17 174	0.15 201	0.28 232	0.20 166	0.11 67	0.12 97	0.13 187	0.10 94	0.27 337	0.14 184	0.07 143	0.23 662	0.07 183	0.05 38	0.06 112	0.23 579

F5.5	0.11 16	0.12 221	0.19 28	0.20 193	0.07 5	0.15 80	0.12 56	0.23 128	0.13 24	0.09 15	0.10 46	0.10 67	0.09 45	0.13 8	0.08 1	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.04 1

F8.5	0.11 16	0.12 221	0.19 28	0.20 193	0.07 5	0.13 38	0.11 30	0.22 109	0.14 41	0.09 15	0.10 46	0.11 111	0.10 94	0.15 37	0.08 1	0.06 48	0.04 1	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.04 1

FORCE_9	0.11 16	0.12 221	0.19 28	0.20 193	0.07 5	0.13 38	0.11 30	0.22 109	0.14 41	0.09 15	0.10 46	0.11 111	0.10 94	0.15 37	0.08 1	0.06 48	0.04 1	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.04 1

FORCE_8	0.11 16	0.12 221	0.18 17	0.20 193	0.07 5	0.13 38	0.12 56	0.23 128	0.15 63	0.10 44	0.11 69	0.12 155	0.10 94	0.15 37	0.08 1	0.06 48	0.04 1	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.04 1

F7	0.11 16	0.12 221	0.17 8	0.19 132	0.07 5	0.14 53	0.11 30	0.23 128	0.15 63	0.09 15	0.09 18	0.11 111	0.10 94	0.15 37	0.08 1	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.05 6

FORCE_4	0.11 16	0.10 109	0.18 17	0.19 132	0.07 5	0.16 130	0.13 103	0.21 90	0.13 24	0.09 15	0.11 69	0.12 155	0.10 94	0.17 92	0.09 7	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.05 6

FORCE_6	0.11 16	0.15 366	0.19 28	0.19 132	0.07 5	0.15 80	0.12 56	0.23 128	0.13 24	0.09 15	0.10 46	0.09 35	0.09 45	0.16 68	0.09 7	0.06 48	0.04 1	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.05 6

EE1	0.18 241	0.09 66	0.43 299	0.20 193	0.12 210	0.16 130	0.13 103	0.35 341	0.25 276	0.17 248	0.15 184	0.15 245	0.12 200	0.27 337	0.13 130	0.08 308	0.23 662	0.07 183	0.05 38	0.07 211	0.30 656

GEAR-Net	0.18 241	0.10 109	0.38 244	0.30 636	0.19 546	0.15 80	0.15 201	0.32 305	0.18 115	0.13 148	0.16 199	0.12 155	0.11 149	0.24 274	0.15 231	0.07 143	0.19 603	0.07 183	0.05 38	0.07 211	0.42 715

GELT-Stereo	0.14 126	0.11 164	0.24 102	0.20 193	0.14 328	0.14 53	0.16 260	0.35 341	0.25 276	0.14 177	0.12 97	0.11 111	0.11 149	0.17 92	0.12 62	0.05 1	0.05 13	0.07 183	0.07 241	0.05 4	0.08 100

FAST (zero-shot)	0.14 126	0.10 109	0.22 81	0.24 444	0.26 666	0.14 53	0.15 201	0.24 154	0.16 79	0.11 67	0.14 163	0.12 155	0.12 200	0.19 139	0.13 130	0.10 492	0.09 334	0.07 183	0.08 339	0.07 211	0.09 156

anonymous	0.11 16	0.10 109	0.22 81	0.18 77	0.10 99	0.08 2	0.13 103	0.16 19	0.17 92	0.12 105	0.14 163	0.09 35	0.07 4	0.14 19	0.11 31	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.06 28

Anonymus	0.13 71	0.08 23	0.20 43	0.19 132	0.10 99	0.16 130	0.14 149	0.21 90	0.17 92	0.11 67	0.09 18	0.14 222	0.12 200	0.18 114	0.15 231	0.08 308	0.09 334	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.11 287

PhaseNet	0.13 71	0.10 109	0.23 91	0.19 132	0.11 150	0.16 130	0.14 149	0.25 180	0.18 115	0.11 67	0.12 97	0.16 261	0.12 200	0.20 174	0.16 269	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.07 241	0.07 211	0.11 287

ManiGeoR	0.20 307	0.22 546	0.70 579	0.16 15	0.12 210	0.22 346	0.14 149	0.41 436	0.28 324	0.19 279	0.24 326	0.19 306	0.16 326	0.35 463	0.20 396	0.08 308	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.08 293	0.09 156

HLf10	0.20 307	0.22 546	0.70 579	0.16 15	0.12 210	0.22 346	0.14 149	0.41 436	0.28 324	0.19 279	0.24 326	0.19 306	0.16 326	0.35 463	0.20 396	0.08 308	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.08 293	0.09 156

HLf8	0.21 348	0.23 566	0.69 572	0.15 5	0.12 210	0.24 396	0.14 149	0.42 443	0.32 391	0.20 294	0.26 346	0.18 292	0.15 304	0.35 463	0.18 332	0.10 492	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.09 395	0.10 232

TestStereo_HLe17	0.21 348	0.24 579	0.77 608	0.17 42	0.11 150	0.22 346	0.17 305	0.42 443	0.31 377	0.20 294	0.25 336	0.18 292	0.15 304	0.39 492	0.18 332	0.08 308	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.08 293	0.08 100

TestStereo_HL3	0.23 410	0.18 475	1.11 693	0.17 42	0.11 150	0.24 396	0.16 260	0.36 358	0.21 197	0.27 382	0.39 515	0.23 369	0.20 417	0.41 503	0.15 231	0.08 308	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.07 211	0.09 156

TestStereo_HL2	0.20 307	0.19 495	0.54 464	0.17 42	0.11 150	0.21 313	0.15 201	0.35 341	0.31 377	0.23 337	0.31 408	0.19 306	0.17 352	0.40 497	0.19 368	0.08 308	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.08 293	0.09 156

TestStereo-Hl	0.20 307	0.16 411	0.50 397	0.18 77	0.11 150	0.23 371	0.17 305	0.38 384	0.30 365	0.23 337	0.27 362	0.22 353	0.19 411	0.39 492	0.18 332	0.08 308	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.08 293	0.08 100

quiztm	0.16 206	0.19 495	0.37 239	0.22 319	0.15 401	0.17 174	0.17 305	0.36 358	0.24 249	0.18 272	0.21 286	0.14 222	0.10 94	0.17 92	0.14 184	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.05 38	0.08 293	0.07 54

ATMStereo	0.13 71	0.12 221	0.32 198	0.23 385	0.10 99	0.16 130	0.14 149	0.25 180	0.20 166	0.13 148	0.11 69	0.10 67	0.13 250	0.15 37	0.12 62	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.05 38	0.08 293	0.12 348

KMOStereo	0.14 126	0.13 273	0.39 254	0.21 248	0.14 328	0.20 282	0.15 201	0.25 180	0.18 115	0.12 105	0.14 163	0.10 67	0.16 326	0.19 139	0.11 31	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.05 38	0.07 211	0.13 385

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.14 126	0.10 109	0.25 114	0.18 77	0.15 401	0.19 239	0.15 201	0.27 216	0.23 229	0.16 224	0.20 266	0.10 67	0.09 45	0.14 19	0.12 62	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.08 100

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.14 126	0.10 109	0.27 147	0.18 77	0.14 328	0.19 239	0.15 201	0.25 180	0.22 211	0.16 224	0.22 300	0.10 67	0.09 45	0.15 37	0.12 62	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.10 232

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 71	0.10 109	0.26 130	0.18 77	0.14 328	0.18 211	0.15 201	0.27 216	0.23 229	0.16 224	0.21 286	0.10 67	0.09 45	0.14 19	0.12 62	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.08 100

Selective-IGEV-i32	0.15 174	0.10 109	0.34 214	0.32 663	0.19 546	0.16 130	0.14 149	0.29 253	0.19 150	0.13 148	0.14 163	0.13 187	0.08 18	0.23 258	0.14 184	0.06 48	0.13 474	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.11 287

gcap_with_dpt	0.13 71	0.10 109	0.27 147	0.18 77	0.14 328	0.18 211	0.15 201	0.26 199	0.21 197	0.16 224	0.21 286	0.09 35	0.09 45	0.14 19	0.12 62	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.10 232

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.16 1	0.17 42	0.09 38	0.09 4	0.14 149	0.11 2	0.16 79	0.07 1	0.09 18	0.07 2	0.07 4	0.11 2	0.12 62	0.05 1	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.06 28

Pro-Stereo	0.10 4	0.07 2	0.16 1	0.17 42	0.10 99	0.17 174	0.13 103	0.11 2	0.14 41	0.10 44	0.09 18	0.08 4	0.06 1	0.22 233	0.11 31	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.08 339	0.05 4	0.06 28

DLNR-FE	10.53 803	12.31 813	20.33 819	105.85 834	23.36 823	0.14 53	0.13 103	3.25 792	0.20 166	0.16 224	0.23 315	0.16 261	0.10 94	0.31 420	0.16 269	2.59 801	0.32 737	0.07 183	0.07 241	40.66 834	0.28 640

DDF-Stereo	0.16 206	0.08 23	0.30 171	0.21 248	0.20 575	0.12 29	0.14 149	0.20 68	0.19 150	0.11 67	0.10 46	0.13 187	0.12 200	0.24 274	0.20 396	0.09 417	0.18 589	0.07 183	0.06 127	0.20 683	0.19 517

DA	0.21 348	0.11 164	0.33 208	0.28 603	0.23 630	0.30 504	0.16 260	0.29 253	0.27 313	0.15 205	0.22 300	0.17 277	0.15 304	0.26 321	0.15 231	0.07 143	0.28 710	0.07 183	0.05 38	0.07 211	0.56 743

zero-FE	0.21 348	0.08 23	1.10 690	0.24 444	0.27 675	0.12 29	0.14 149	0.20 68	0.20 166	0.12 105	0.11 69	0.13 187	0.11 149	0.22 233	0.19 368	0.09 417	0.23 662	0.07 183	0.08 339	0.19 672	0.27 631

GGEV	0.21 348	0.11 164	0.33 208	0.28 603	0.23 630	0.30 504	0.16 260	0.29 253	0.27 313	0.15 205	0.22 300	0.17 277	0.15 304	0.26 321	0.15 231	0.07 143	0.28 710	0.07 183	0.05 38	0.07 211	0.56 743

water-stereo	0.15 174	0.11 164	0.32 198	0.19 132	0.10 99	0.17 174	0.14 149	0.26 199	0.20 166	0.18 272	0.23 315	0.16 261	0.16 326	0.14 19	0.14 184	0.07 143	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.11 287

depthmonostereo	0.15 174	0.12 221	0.34 214	0.19 132	0.09 38	0.20 282	0.15 201	0.28 232	0.24 249	0.16 224	0.18 240	0.16 261	0.18 388	0.21 201	0.14 184	0.07 143	0.07 217	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.08 100

G2L-ROB	0.25 469	0.21 526	0.56 485	0.19 132	0.12 210	0.28 464	0.21 482	0.48 521	0.34 423	0.35 541	0.31 408	0.41 580	0.23 455	0.51 544	0.31 555	0.09 417	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.09 395	0.12 348

G2L-Stereo_test	0.26 492	0.22 546	0.54 464	0.20 193	0.13 277	0.28 464	0.24 575	0.51 553	0.40 505	0.38 582	0.37 488	0.40 571	0.26 508	0.53 555	0.32 565	0.09 417	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.09 395	0.11 287

coex_refinement	0.28 533	0.22 546	0.50 397	0.23 385	0.15 401	0.31 526	0.20 454	0.51 553	0.43 538	0.35 541	0.42 547	0.45 612	0.27 517	0.56 574	0.41 613	0.10 492	0.07 217	0.07 183	0.07 241	0.11 521	0.12 348

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 126	0.10 109	0.27 147	0.21 248	0.11 150	0.16 130	0.14 149	0.24 154	0.17 92	0.17 248	0.20 266	0.18 292	0.11 149	0.16 68	0.17 300	0.07 143	0.08 285	0.07 183	0.07 241	0.07 211	0.09 156

MM-Stereo_test2	0.19 274	0.11 164	0.47 344	0.25 493	0.11 150	0.21 313	0.20 454	0.28 232	0.24 249	0.16 224	0.17 220	0.13 187	0.11 149	0.21 201	0.14 184	0.06 48	0.26 699	0.07 183	0.06 127	0.09 395	0.41 710

HART	0.20 307	0.14 326	0.42 291	0.26 537	0.24 647	0.17 174	0.16 260	0.32 305	0.25 276	0.15 205	0.26 346	0.17 277	0.09 45	0.24 274	0.14 184	0.06 48	0.36 749	0.07 183	0.05 38	0.08 293	0.27 631

SCV	0.18 241	0.15 366	0.37 239	0.26 537	0.20 575	0.16 130	0.16 260	0.35 341	0.23 229	0.14 177	0.16 199	0.13 187	0.09 45	0.31 420	0.12 62	0.08 308	0.19 603	0.07 183	0.07 241	0.09 395	0.26 623

castereo++	0.14 126	0.13 273	0.25 114	0.19 132	0.10 99	0.27 445	0.13 103	0.24 154	0.26 294	0.11 67	0.13 125	0.16 261	0.10 94	0.18 114	0.11 31	0.07 143	0.08 285	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.07 54

castereo	0.14 126	0.11 164	0.22 81	0.19 132	0.10 99	0.20 282	0.19 413	0.32 305	0.28 324	0.13 148	0.18 240	0.16 261	0.16 326	0.16 68	0.14 184	0.07 143	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.07 54

fffft	0.14 126	0.12 221	0.30 171	0.19 132	0.10 99	0.17 174	0.18 366	0.23 128	0.17 92	0.14 177	0.11 69	0.13 187	0.10 94	0.24 274	0.18 332	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.07 211	0.09 156
1: 1. 1
999	0.15 174	0.13 273	0.30 171	0.19 132	0.12 210	0.20 282	0.17 305	0.25 180	0.20 166	0.14 177	0.16 199	0.14 222	0.11 149	0.36 474	0.16 269	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.08 100

PAM	0.26 492	0.11 164	0.63 545	0.25 493	0.18 511	0.53 687	0.29 634	0.44 477	0.28 324	0.36 555	0.27 362	0.59 682	0.26 508	0.28 363	0.20 396	0.08 308	0.12 452	0.07 183	0.10 517	0.07 211	0.13 385

UGAM-zero	0.26 492	0.11 164	0.56 485	0.20 193	0.16 445	0.28 464	0.18 366	0.48 521	0.25 276	0.31 461	0.28 370	0.56 673	0.32 600	0.66 633	0.17 300	0.07 143	0.10 383	0.07 183	0.09 451	0.07 211	0.31 662

WCG-NET	0.15 174	0.12 221	0.31 183	0.18 77	0.09 38	0.18 211	0.17 305	0.23 128	0.29 347	0.18 272	0.22 300	0.15 245	0.12 200	0.19 139	0.13 130	0.06 48	0.12 452	0.07 183	0.05 38	0.06 112	0.06 28

model_zeroshot	0.21 348	0.14 326	0.51 418	0.34 681	0.18 511	0.26 438	0.16 260	0.41 436	0.24 249	0.33 499	0.20 266	0.25 405	0.12 200	0.26 321	0.16 269	0.09 417	0.21 636	0.07 183	0.08 339	0.07 211	0.13 385

GCAP-BAT	0.23 410	0.09 66	1.36 727	0.31 654	0.44 740	0.16 130	0.15 201	0.30 273	0.26 294	0.14 177	0.17 220	0.15 245	0.11 149	0.23 258	0.12 62	0.07 143	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.24 595

Occ-G	0.18 241	0.10 109	0.38 244	0.23 385	0.15 401	0.16 130	0.18 366	0.23 128	0.26 294	0.15 205	0.20 266	0.21 345	0.11 149	0.22 233	0.19 368	0.07 143	0.17 572	0.07 183	0.06 127	0.08 293	0.30 656

AIO-Stereo	0.16 206	0.12 221	0.29 161	0.30 636	0.20 575	0.16 130	0.14 149	0.28 232	0.22 211	0.14 177	0.15 184	0.13 187	0.08 18	0.20 174	0.15 231	0.06 48	0.16 541	0.07 183	0.08 339	0.06 112	0.24 595

RSM++	0.14 126	0.11 164	0.25 114	0.32 663	0.17 481	0.17 174	0.15 201	0.23 128	0.21 197	0.12 105	0.12 97	0.14 222	0.09 45	0.21 201	0.13 130	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.07 241	0.07 211	0.11 287

RSM	0.14 126	0.11 164	0.25 114	0.29 623	0.16 445	0.16 130	0.15 201	0.24 154	0.20 166	0.13 148	0.13 125	0.15 245	0.09 45	0.22 233	0.13 130	0.06 48	0.06 117	0.07 183	0.07 241	0.07 211	0.11 287

RAFT-Stereo-weight	0.17 229	0.10 109	0.31 183	0.20 193	0.12 210	0.20 282	0.16 260	0.38 384	0.33 410	0.25 360	0.20 266	0.19 306	0.10 94	0.19 139	0.16 269	0.07 143	0.13 474	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.09 156

gcap-zeroshot	0.14 126	0.10 109	0.28 154	0.18 77	0.15 401	0.19 239	0.15 201	0.27 216	0.23 229	0.16 224	0.20 266	0.10 67	0.09 45	0.14 19	0.12 62	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.09 156

test_for_model	0.14 126	0.10 109	0.25 114	0.18 77	0.15 401	0.19 239	0.15 201	0.27 216	0.23 229	0.16 224	0.20 266	0.10 67	0.09 45	0.14 19	0.12 62	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.08 100

MGS-Stereo	0.15 174	0.12 221	0.38 244	0.19 132	0.11 150	0.18 211	0.17 305	0.21 90	0.23 229	0.14 177	0.24 326	0.16 261	0.10 94	0.19 139	0.13 130	0.07 143	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.10 461	0.07 54

IGEV++	0.19 274	0.13 273	0.38 244	0.30 636	0.19 546	0.15 80	0.15 201	0.32 305	0.18 115	0.13 148	0.16 199	0.12 155	0.11 149	0.24 274	0.15 231	0.07 143	0.32 737	0.07 183	0.05 38	0.07 211	0.42 715

qqq1	0.26 492	0.13 273	0.47 344	0.20 193	0.10 99	0.28 464	0.19 413	0.54 589	0.48 599	0.35 541	0.42 547	0.31 488	0.27 517	0.60 594	0.21 427	0.10 492	0.16 541	0.07 183	0.07 241	0.08 293	0.13 385

fff1	0.26 492	0.13 273	0.47 344	0.20 193	0.10 99	0.28 464	0.19 413	0.54 589	0.48 599	0.35 541	0.42 547	0.31 488	0.27 517	0.60 594	0.21 427	0.10 492	0.16 541	0.07 183	0.07 241	0.08 293	0.13 385

11t1	0.21 348	0.12 221	0.45 317	0.20 193	0.15 401	0.27 445	0.17 305	0.37 375	0.28 324	0.27 382	0.25 336	0.24 390	0.23 455	0.28 363	0.25 491	0.09 417	0.19 603	0.07 183	0.07 241	0.09 395	0.23 579

MSKI-zero shot	0.19 274	0.10 109	0.47 344	0.30 636	0.14 328	0.21 313	0.14 149	0.33 325	0.22 211	0.24 347	0.25 336	0.22 353	0.10 94	0.32 431	0.14 184	0.07 143	0.30 728	0.07 183	0.07 241	0.06 112	0.09 156

UniTT-Stereo	0.15 174	0.12 221	0.45 317	0.21 248	0.14 328	0.17 174	0.13 103	0.20 68	0.19 150	0.16 224	0.20 266	0.10 67	0.11 149	0.18 114	0.17 300	0.08 308	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.08 293	0.07 54

DLNR_Zeroshot_test	10.53 803	12.28 812	20.32 817	105.84 833	23.88 824	0.14 53	0.13 103	3.20 791	0.20 166	0.16 224	0.23 315	0.16 261	0.10 94	0.32 431	0.16 269	2.54 800	0.32 737	0.07 183	0.07 241	40.17 833	0.28 640

testlalala	0.14 126	0.10 109	0.28 154	0.18 77	0.15 401	0.19 239	0.15 201	0.27 216	0.23 229	0.16 224	0.20 266	0.10 67	0.09 45	0.14 19	0.12 62	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.09 156

GCAPDPT-zeroshot	0.22 376	0.09 66	1.28 717	0.31 654	0.43 737	0.16 130	0.15 201	0.30 273	0.26 294	0.14 177	0.17 220	0.15 245	0.11 149	0.23 258	0.12 62	0.07 143	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.24 595

AEACV	0.20 307	0.09 66	0.32 198	0.39 711	0.34 712	0.21 313	0.16 260	0.30 273	0.18 115	0.17 248	0.17 220	0.13 187	0.16 326	0.27 337	0.13 130	0.07 143	0.29 726	0.07 183	0.09 451	0.07 211	0.37 699

GCAP-Stereo	0.18 241	0.21 526	0.47 344	0.23 385	0.18 511	0.21 313	0.10 12	0.28 232	0.24 249	0.20 294	0.22 300	0.15 245	0.13 250	0.21 201	0.16 269	0.07 143	0.19 603	0.07 183	0.05 38	0.06 112	0.09 156

RAFT-Test	0.19 274	0.11 164	0.41 281	0.26 537	0.21 595	0.26 438	0.17 305	0.37 375	0.26 294	0.24 347	0.29 379	0.32 499	0.14 282	0.22 233	0.15 231	0.07 143	0.08 285	0.07 183	0.07 241	0.06 112	0.07 54

HH	0.22 376	0.12 221	0.55 475	0.32 663	0.16 445	0.27 445	0.18 366	0.36 358	0.25 276	0.20 294	0.26 346	0.34 519	0.18 388	0.33 441	0.15 231	0.07 143	0.16 541	0.07 183	0.07 241	0.07 211	0.31 662

HanStereo	0.22 376	0.12 221	0.55 475	0.32 663	0.16 445	0.27 445	0.18 366	0.36 358	0.25 276	0.20 294	0.26 346	0.34 519	0.18 388	0.33 441	0.15 231	0.07 143	0.16 541	0.07 183	0.07 241	0.07 211	0.31 662

anonymousdsp2	0.23 410	0.11 164	0.42 291	0.26 537	0.24 647	0.25 417	0.17 305	0.43 456	0.37 467	0.30 444	0.23 315	0.24 390	0.15 304	0.32 431	0.17 300	0.07 143	0.28 710	0.07 183	0.05 38	0.08 293	0.44 722

CBFPSM	0.28 533	0.23 566	0.76 602	0.21 248	0.14 328	0.38 609	0.26 602	0.42 443	0.37 467	0.34 521	0.36 477	0.55 668	0.38 635	0.33 441	0.40 608	0.08 308	0.08 285	0.07 183	0.08 339	0.09 395	0.12 348

Selective-IGEV	0.15 174	0.10 109	0.34 214	0.32 663	0.19 546	0.16 130	0.14 149	0.29 253	0.20 166	0.13 148	0.14 163	0.13 187	0.08 18	0.23 258	0.14 184	0.06 48	0.13 474	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.11 287

EGLCR-Stereo	0.19 274	0.09 66	0.34 214	0.29 623	0.17 481	0.28 464	0.16 260	0.30 273	0.23 229	0.22 325	0.11 69	0.16 261	0.09 45	0.28 363	0.15 231	0.07 143	0.25 690	0.07 183	0.07 241	0.06 112	0.37 699

DCRE	0.24 443	0.15 366	0.45 317	0.26 537	0.26 666	0.23 371	0.21 482	0.37 375	0.29 347	0.23 337	0.81 712	0.23 369	0.16 326	0.24 274	0.18 332	0.07 143	0.14 494	0.07 183	0.08 339	0.07 211	0.25 607

Selective-RAFT	0.19 274	0.14 326	0.37 239	0.24 444	0.11 150	0.30 504	0.15 201	0.35 341	0.34 423	0.17 248	0.17 220	0.22 353	0.18 388	0.29 386	0.18 332	0.07 143	0.16 541	0.07 183	0.07 241	0.08 293	0.08 100

ProNet	0.16 206	0.13 273	0.36 233	0.21 248	0.15 401	0.20 282	0.19 413	0.29 253	0.23 229	0.14 177	0.13 125	0.13 187	0.12 200	0.25 299	0.13 130	0.06 48	0.09 334	0.07 183	0.06 127	0.07 211	0.22 567

MC-Stereo	0.18 241	0.10 109	0.36 233	0.28 603	0.14 328	0.18 211	0.15 201	0.24 154	0.20 166	0.21 304	0.24 326	0.16 261	0.13 250	0.25 299	0.14 184	0.07 143	0.17 572	0.07 183	0.07 241	0.06 112	0.30 656

RCA-Stereo	0.17 229	0.10 109	0.33 208	0.20 193	0.11 150	0.19 239	0.17 305	0.39 406	0.36 451	0.21 304	0.25 336	0.17 277	0.17 352	0.18 114	0.15 231	0.07 143	0.14 494	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.08 100

DCANet-4	0.20 307	0.11 164	0.58 513	0.19 132	0.09 38	0.19 239	0.18 366	0.39 406	0.42 527	0.29 421	0.31 408	0.17 277	0.22 440	0.21 201	0.20 396	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.05 38	0.06 112	0.09 156

fff	0.20 307	0.15 366	0.57 497	0.19 132	0.09 38	0.19 239	0.18 366	0.38 384	0.46 577	0.29 421	0.31 408	0.18 292	0.28 541	0.21 201	0.20 396	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.05 38	0.06 112	0.09 156

ADStereo(finetuned)	0.21 348	0.15 366	0.59 522	0.19 132	0.09 38	0.19 239	0.18 366	0.37 375	0.41 515	0.30 444	0.31 408	0.19 306	0.31 585	0.21 201	0.20 396	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.05 38	0.07 211	0.10 232

iRaft-Stereo_20w	0.29 556	0.11 164	0.86 642	0.33 675	0.24 647	0.32 543	0.26 602	0.60 663	0.26 294	0.41 622	0.21 286	0.28 444	0.19 411	0.32 431	0.24 477	0.07 143	0.31 732	0.07 183	0.09 451	0.08 293	0.47 728

GwcNet-ADL	0.23 410	0.15 366	0.58 513	0.24 444	0.13 277	0.23 371	0.24 575	0.51 553	0.41 515	0.28 396	0.29 379	0.30 478	0.20 417	0.27 337	0.28 524	0.09 417	0.07 217	0.07 183	0.07 241	0.09 395	0.11 287

GANet-ADL	0.22 376	0.14 326	0.51 418	0.23 385	0.14 328	0.29 489	0.19 413	0.48 521	0.36 451	0.26 370	0.33 442	0.32 499	0.20 417	0.26 321	0.22 445	0.11 541	0.07 217	0.07 183	0.06 127	0.09 395	0.11 287

CroCo-Stereo	0.15 174	0.16 411	0.34 214	0.25 493	0.12 210	0.11 21	0.18 366	0.35 341	0.24 249	0.13 148	0.13 125	0.18 292	0.12 200	0.15 37	0.13 130	0.08 308	0.06 117	0.07 183	0.05 38	0.07 211	0.06 28
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
s12784h	0.18 241	0.09 66	0.38 244	0.18 77	0.07 5	0.33 554	0.19 413	0.39 406	0.34 423	0.24 347	0.25 336	0.18 292	0.18 388	0.25 299	0.17 300	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.05 38	0.06 112	0.05 6

raftrobust	0.19 274	0.19 495	0.42 291	0.23 385	0.24 647	0.19 239	0.13 103	0.33 325	0.28 324	0.26 370	0.20 266	0.19 306	0.17 352	0.23 258	0.17 300	0.08 308	0.10 383	0.07 183	0.06 127	0.07 211	0.09 156

RALCasStereoNet	0.22 376	0.22 546	0.48 359	0.23 385	0.23 630	0.22 346	0.18 366	0.32 305	0.27 313	0.22 325	0.30 395	0.22 353	0.15 304	0.29 386	0.20 396	0.08 308	0.22 649	0.07 183	0.06 127	0.10 461	0.25 607

DCANet	0.20 307	0.15 366	0.57 497	0.19 132	0.09 38	0.19 239	0.18 366	0.37 375	0.41 515	0.30 444	0.31 408	0.19 306	0.23 455	0.21 201	0.20 396	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.05 38	0.07 211	0.10 232

csc	0.20 307	0.15 366	0.57 497	0.19 132	0.09 38	0.19 239	0.18 366	0.38 384	0.46 577	0.29 421	0.31 408	0.18 292	0.28 541	0.21 201	0.20 396	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.05 38	0.06 112	0.09 156

cscssc	0.20 307	0.15 366	0.57 497	0.19 132	0.09 38	0.19 239	0.18 366	0.38 384	0.46 577	0.29 421	0.31 408	0.18 292	0.28 541	0.21 201	0.20 396	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.05 38	0.06 112	0.09 156

111	0.22 376	0.22 546	0.57 497	0.19 132	0.09 38	0.24 396	0.17 305	0.44 477	0.46 577	0.24 347	0.30 395	0.29 457	0.22 440	0.25 299	0.19 368	0.08 308	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.07 211	0.15 451

test_xeample3	0.22 376	0.17 448	0.81 621	0.21 248	0.15 401	0.20 282	0.18 366	0.40 418	0.25 276	0.19 279	0.12 97	0.13 187	0.12 200	0.34 456	0.33 575	0.07 143	0.20 625	0.07 183	0.08 339	0.08 293	0.34 682

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 307	0.23 566	0.49 376	0.21 248	0.16 445	0.19 239	0.17 305	0.35 341	0.32 391	0.26 370	0.33 442	0.20 329	0.17 352	0.21 201	0.17 300	0.06 48	0.10 383	0.07 183	0.07 241	0.07 211	0.11 287

EAI-Stereo	0.29 556	0.11 164	0.38 244	0.22 319	0.18 511	0.33 554	1.66 784	0.53 573	0.27 313	0.27 382	0.50 621	0.17 277	0.16 326	0.25 299	0.25 491	0.07 143	0.07 217	0.07 183	0.11 555	0.07 211	0.10 232

CFNet-RSSM	0.18 241	0.10 109	0.45 317	0.20 193	0.12 210	0.20 282	0.16 260	0.40 418	0.31 377	0.23 337	0.21 286	0.26 425	0.15 304	0.21 201	0.14 184	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.07 241	0.06 112	0.06 28

Gwc-CoAtRS	0.17 229	0.10 109	0.41 281	0.20 193	0.12 210	0.20 282	0.15 201	0.34 332	0.29 347	0.23 337	0.23 315	0.27 431	0.15 304	0.21 201	0.14 184	0.07 143	0.06 117	0.07 183	0.07 241	0.06 112	0.07 54

R-Stereo Train	0.19 274	0.10 109	0.49 376	0.22 319	0.12 210	0.23 371	0.18 366	0.43 456	0.20 166	0.31 461	0.45 587	0.20 329	0.14 282	0.18 114	0.18 332	0.08 308	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.07 54

RAFT-Stereo	0.19 274	0.10 109	0.49 376	0.22 319	0.12 210	0.23 371	0.18 366	0.43 456	0.20 166	0.31 461	0.45 587	0.20 329	0.14 282	0.18 114	0.18 332	0.08 308	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.07 54
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.30 571	0.19 495	0.59 522	0.23 385	0.19 546	0.33 554	0.20 454	0.50 541	0.41 515	0.31 461	0.44 572	0.47 631	0.38 635	0.79 679	0.40 608	0.09 417	0.07 217	0.07 183	0.09 451	0.08 293	0.10 232

AANet_RVC	0.33 598	0.31 638	0.69 572	0.23 385	0.14 328	0.30 504	0.23 549	0.49 532	0.55 655	0.39 600	0.60 671	0.43 600	0.30 568	0.88 702	0.54 663	0.11 541	0.08 285	0.07 183	0.07 241	0.10 461	0.12 348

HITNet	0.22 376	0.23 566	0.60 529	0.20 193	0.09 38	0.27 445	0.15 201	0.45 486	0.33 410	0.29 421	0.33 442	0.27 431	0.22 440	0.29 386	0.27 515	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.09 395	0.11 287
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
iResNetv2_ROB	0.29 556	0.37 675	0.92 658	0.24 444	0.13 277	0.30 504	0.19 413	0.55 608	0.51 630	0.39 600	0.46 600	0.39 566	0.27 517	0.36 474	0.30 543	0.09 417	0.06 117	0.07 183	0.05 38	0.13 584	0.11 287

MLCV	0.25 469	0.23 566	0.59 522	0.22 319	0.09 38	0.30 504	0.18 366	0.40 418	0.38 478	0.38 582	0.44 572	0.31 488	0.22 440	0.44 517	0.32 565	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.07 211	0.08 100

iResNet	0.25 469	0.22 546	0.62 540	0.26 537	0.11 150	0.31 526	0.23 549	0.46 495	0.45 564	0.34 521	0.43 561	0.27 431	0.23 455	0.36 474	0.37 600	0.08 308	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.08 293	0.10 232

FORCE_4.7	0.11 16	0.14 326	0.19 28	0.21 248	0.08 26	0.15 80	0.14 149	0.21 90	0.15 63	0.08 2	0.10 46	0.09 35	0.10 94	0.15 37	0.08 1	0.07 143	0.05 13	0.08 297	0.07 241	0.06 112	0.05 6

AnonStereo	0.19 274	0.13 273	0.45 317	0.22 319	0.13 277	0.18 211	0.14 149	0.39 406	0.26 294	0.19 279	0.18 240	0.19 306	0.12 200	0.26 321	0.13 130	0.08 308	0.26 699	0.08 297	0.06 127	0.10 461	0.25 607

zzzzzzz1	0.31 583	0.63 745	1.85 758	0.24 444	0.16 445	0.23 371	0.22 519	0.42 443	0.36 451	0.22 325	0.25 336	0.26 425	0.21 430	0.35 463	0.30 543	0.08 308	0.06 117	0.08 297	0.08 339	0.11 521	0.10 232

noway7	0.30 571	0.63 745	1.95 760	0.24 444	0.12 210	0.23 371	0.19 413	0.47 509	0.33 410	0.21 304	0.23 315	0.24 390	0.20 417	0.23 258	0.29 538	0.07 143	0.05 13	0.08 297	0.07 241	0.10 461	0.10 232

monster_256*512	0.18 241	0.15 366	0.25 114	0.23 385	0.13 277	0.22 346	0.21 482	0.42 443	0.31 377	0.19 279	0.22 300	0.24 390	0.17 352	0.19 139	0.17 300	0.06 48	0.05 13	0.08 297	0.08 339	0.08 293	0.09 156

GREATEN-IGEV_RVC	0.14 126	0.16 411	0.31 183	0.22 319	0.14 328	0.15 80	0.13 103	0.18 38	0.17 92	0.12 105	0.14 163	0.10 67	0.09 45	0.21 201	0.15 231	0.06 48	0.09 334	0.08 297	0.08 339	0.08 293	0.10 232

Weightmod_eth	0.18 241	0.20 511	0.34 214	0.22 319	0.17 481	0.21 313	0.18 366	0.27 216	0.20 166	0.17 248	0.26 346	0.19 306	0.17 352	0.28 363	0.17 300	0.19 693	0.09 334	0.08 297	0.08 339	0.09 395	0.10 232

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 4	0.09 66	0.17 8	0.14 2	0.09 38	0.12 29	0.15 201	0.12 4	0.12 13	0.09 15	0.13 125	0.06 1	0.09 45	0.11 2	0.14 184	0.06 48	0.06 117	0.08 297	0.08 339	0.07 211	0.08 100

Weightmod	0.19 274	0.19 495	0.34 214	0.21 248	0.18 511	0.24 396	0.17 305	0.27 216	0.22 211	0.19 279	0.30 395	0.19 306	0.15 304	0.29 386	0.20 396	0.12 582	0.11 421	0.08 297	0.08 339	0.10 461	0.17 490

depth_test_26	0.11 16	0.08 23	0.22 81	0.16 15	0.09 38	0.09 4	0.11 30	0.16 19	0.16 79	0.12 105	0.16 199	0.11 111	0.08 18	0.14 19	0.10 16	0.09 417	0.07 217	0.08 297	0.07 241	0.07 211	0.08 100

DNS	0.31 583	0.31 638	0.25 114	0.25 493	0.11 150	0.14 53	0.14 149	0.26 199	0.18 115	0.14 177	0.18 240	0.13 187	0.10 94	0.75 664	0.41 613	0.09 417	0.27 705	0.08 297	0.05 38	1.11 780	1.23 785

DN	0.21 348	0.09 66	0.58 513	0.40 716	0.18 511	0.22 346	0.18 366	0.30 273	0.25 276	0.15 205	0.19 255	0.18 292	0.10 94	0.26 321	0.19 368	0.14 631	0.18 589	0.08 297	0.08 339	0.08 293	0.42 715

IGEV_i1	0.26 492	0.12 221	0.57 497	0.25 493	0.24 647	0.32 543	0.20 454	0.45 486	0.37 467	0.35 541	0.30 395	0.35 532	0.20 417	0.39 492	0.23 465	0.08 308	0.26 699	0.08 297	0.08 339	0.08 293	0.37 699

Selective-IGEV-i16pc	0.33 598	0.12 221	1.65 748	0.21 248	0.14 328	0.74 719	0.30 643	0.46 495	0.44 551	0.21 304	0.32 420	0.26 425	0.14 282	0.71 651	0.19 368	0.15 647	0.10 383	0.08 297	0.09 451	0.11 521	0.12 348

LiteMatch	0.13 71	0.15 366	0.19 28	0.20 193	0.10 99	0.15 80	0.17 305	0.18 38	0.14 41	0.10 44	0.09 18	0.11 111	0.22 440	0.16 68	0.23 465	0.08 308	0.05 13	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.08 100

Lsterematch	0.20 307	0.15 366	0.44 311	0.20 193	0.10 99	0.22 346	0.17 305	0.27 216	0.34 423	0.28 396	0.37 488	0.24 390	0.22 440	0.25 299	0.23 465	0.08 308	0.05 13	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.08 100

Selective-IGEV-i1	0.28 533	0.11 164	0.44 311	0.36 699	0.32 707	0.32 543	0.23 549	0.48 521	0.48 599	0.29 421	0.32 420	0.39 566	0.17 352	0.28 363	0.25 491	0.08 308	0.23 662	0.08 297	0.09 451	0.08 293	0.53 741

WQFJA1	0.19 274	0.12 221	0.20 43	0.22 319	0.18 511	0.25 417	0.19 413	0.55 608	0.55 655	0.16 224	0.17 220	0.15 245	0.17 352	0.20 174	0.20 396	0.07 143	0.09 334	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.09 156

WQFJX1	0.20 307	0.12 221	0.21 61	0.23 385	0.17 481	0.24 396	0.19 413	0.63 685	0.56 662	0.17 248	0.16 199	0.14 222	0.16 326	0.27 337	0.18 332	0.08 308	0.09 334	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.09 156

WQFJX	0.19 274	0.12 221	0.21 61	0.22 319	0.18 511	0.25 417	0.18 366	0.57 628	0.49 616	0.17 248	0.17 220	0.14 222	0.16 326	0.24 274	0.19 368	0.08 308	0.08 285	0.08 297	0.06 127	0.08 293	0.11 287

NLMM1	0.21 348	0.13 273	0.21 61	0.23 385	0.18 511	0.24 396	0.20 454	0.65 697	0.69 703	0.18 272	0.18 240	0.13 187	0.14 282	0.25 299	0.19 368	0.08 308	0.09 334	0.08 297	0.07 241	0.07 211	0.10 232

NLMM	0.19 274	0.12 221	0.20 43	0.22 319	0.18 511	0.25 417	0.19 413	0.55 608	0.55 655	0.16 224	0.17 220	0.15 245	0.17 352	0.20 174	0.20 396	0.07 143	0.09 334	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.09 156

NLSM3	0.14 126	0.12 221	0.25 114	0.21 248	0.13 277	0.18 211	0.16 260	0.32 305	0.25 276	0.12 105	0.15 184	0.12 155	0.13 250	0.17 92	0.15 231	0.05 1	0.05 13	0.08 297	0.08 339	0.05 4	0.08 100

FE-Mocha	0.18 241	0.11 164	0.40 270	0.26 537	0.14 328	0.19 239	0.14 149	0.36 358	0.24 249	0.24 347	0.24 326	0.23 369	0.14 282	0.27 337	0.19 368	0.08 308	0.08 285	0.08 297	0.08 339	0.07 211	0.08 100

Select-FE	0.27 523	0.18 475	0.87 645	0.23 385	0.22 614	0.29 489	0.18 366	0.53 573	0.28 324	0.30 444	0.33 442	0.45 612	0.29 561	0.30 405	0.21 427	0.08 308	0.10 383	0.08 297	0.13 630	0.08 293	0.20 539

IGEV-FE	0.23 410	0.11 164	0.82 625	0.21 248	0.23 630	0.20 282	0.19 413	0.38 384	0.23 229	0.34 521	0.22 300	0.29 457	0.14 282	0.24 274	0.20 396	0.07 143	0.09 334	0.08 297	0.08 339	0.08 293	0.35 687

z-ln-s-r	0.35 616	0.30 632	1.02 677	0.23 385	0.14 328	0.30 504	0.26 602	0.46 495	0.55 655	0.33 499	0.61 679	0.39 566	0.31 585	0.80 683	0.77 700	0.08 308	0.06 117	0.08 297	0.08 339	0.11 521	0.10 232

S2M2_XL	0.10 4	0.10 109	0.24 102	0.14 2	0.10 99	0.09 4	0.09 4	0.12 4	0.09 2	0.11 67	0.12 97	0.09 35	0.09 45	0.12 5	0.11 31	0.09 417	0.07 217	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.07 54
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
xyz-stereo-finetune2	0.18 241	0.16 411	0.32 198	0.16 15	0.09 38	0.27 445	0.19 413	0.29 253	0.21 197	0.23 337	0.29 379	0.21 345	0.23 455	0.37 484	0.23 465	0.06 48	0.05 13	0.08 297	0.06 127	0.06 112	0.07 54

xyz-stereo-finetune	0.17 229	0.17 448	0.29 161	0.17 42	0.08 26	0.24 396	0.21 482	0.30 273	0.32 391	0.19 279	0.22 300	0.19 306	0.15 304	0.30 405	0.22 445	0.06 48	0.06 117	0.08 297	0.06 127	0.06 112	0.07 54

LG-Stereo	0.14 126	0.13 273	0.30 171	0.21 248	0.11 150	0.16 130	0.18 366	0.23 128	0.19 150	0.12 105	0.18 240	0.11 111	0.09 45	0.15 37	0.14 184	0.06 48	0.07 217	0.08 297	0.08 339	0.07 211	0.07 54

MM-Stereo_test3	0.19 274	0.15 366	0.39 254	0.25 493	0.15 401	0.19 239	0.22 519	0.42 443	0.40 505	0.17 248	0.24 326	0.17 277	0.12 200	0.22 233	0.16 269	0.08 308	0.21 636	0.08 297	0.06 127	0.09 395	0.11 287

MM-Stereo_test1	0.20 307	0.13 273	0.45 317	0.24 444	0.12 210	0.20 282	0.21 482	0.36 358	0.32 391	0.23 337	0.22 300	0.15 245	0.14 282	0.28 363	0.16 269	0.07 143	0.24 680	0.08 297	0.07 241	0.09 395	0.21 552

FLISNet	0.21 348	0.16 411	0.50 397	0.18 77	0.15 401	0.17 174	0.16 260	0.35 341	0.22 211	0.38 582	0.38 497	0.36 538	0.24 476	0.29 386	0.22 445	0.06 48	0.05 13	0.08 297	0.09 451	0.09 395	0.08 100

CoSv	0.21 348	0.16 411	0.50 397	0.18 77	0.15 401	0.17 174	0.16 260	0.35 341	0.22 211	0.38 582	0.38 497	0.36 538	0.24 476	0.29 386	0.22 445	0.06 48	0.05 13	0.08 297	0.09 451	0.09 395	0.08 100

SMoEStereo_RVC	0.14 126	0.15 366	0.29 161	0.19 132	0.10 99	0.19 239	0.17 305	0.21 90	0.21 197	0.15 205	0.13 125	0.12 155	0.11 149	0.25 299	0.16 269	0.06 48	0.05 13	0.08 297	0.06 127	0.06 112	0.08 100

tt45	0.15 174	0.14 326	0.29 161	0.19 132	0.11 150	0.23 371	0.18 366	0.23 128	0.18 115	0.16 224	0.13 125	0.14 222	0.10 94	0.31 420	0.15 231	0.07 143	0.05 13	0.08 297	0.06 127	0.07 211	0.08 100

mms	0.15 174	0.14 326	0.25 114	0.20 193	0.15 401	0.17 174	0.17 305	0.21 90	0.19 150	0.14 177	0.18 240	0.14 222	0.09 45	0.26 321	0.15 231	0.06 48	0.07 217	0.08 297	0.06 127	0.07 211	0.19 517

ours_stereo	0.15 174	0.14 326	0.29 161	0.21 248	0.14 328	0.17 174	0.18 366	0.21 90	0.20 166	0.13 148	0.18 240	0.14 222	0.10 94	0.24 274	0.15 231	0.06 48	0.06 117	0.08 297	0.06 127	0.07 211	0.13 385

fffy	0.15 174	0.14 326	0.31 183	0.21 248	0.14 328	0.19 239	0.18 366	0.24 154	0.19 150	0.13 148	0.17 220	0.15 245	0.13 250	0.25 299	0.15 231	0.06 48	0.08 285	0.08 297	0.06 127	0.07 211	0.15 451

PAM_32	0.26 492	0.10 109	0.63 545	0.24 444	0.19 546	0.51 678	0.26 602	0.43 456	0.30 365	0.32 486	0.28 370	0.60 688	0.28 541	0.29 386	0.20 396	0.08 308	0.14 494	0.08 297	0.10 517	0.07 211	0.15 451

RAStereo	0.14 126	0.15 366	0.40 270	0.22 319	0.11 150	0.15 80	0.18 366	0.25 180	0.24 249	0.13 148	0.17 220	0.11 111	0.09 45	0.15 37	0.13 130	0.08 308	0.06 117	0.08 297	0.06 127	0.07 211	0.05 6

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 533	0.17 448	0.96 667	0.29 623	0.31 703	0.29 489	0.21 482	0.53 573	0.28 324	0.27 382	0.55 648	0.41 580	0.18 388	0.30 405	0.22 445	0.08 308	0.10 383	0.08 297	0.13 630	0.12 569	0.20 539

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 492	0.15 366	0.96 667	0.21 248	0.25 661	0.30 504	0.21 482	0.54 589	0.28 324	0.25 360	0.29 379	0.46 621	0.23 455	0.28 363	0.20 396	0.08 308	0.10 383	0.08 297	0.12 597	0.11 521	0.17 490

rvit_stereo_0080	0.16 206	0.17 448	0.35 226	0.19 132	0.13 277	0.14 53	0.20 454	0.29 253	0.26 294	0.16 224	0.17 220	0.19 306	0.14 282	0.19 139	0.16 269	0.11 541	0.08 285	0.08 297	0.08 339	0.10 461	0.08 100

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 307	0.74 756	0.71 588	0.17 42	0.08 26	0.15 80	0.15 201	0.19 58	0.18 115	0.13 148	0.12 97	0.10 67	0.08 18	0.16 68	0.14 184	0.34 744	0.12 452	0.08 297	0.07 241	0.11 521	0.24 595

test_sample1	0.24 443	0.13 273	0.40 270	0.20 193	0.13 277	0.29 489	0.19 413	0.43 456	0.30 365	0.27 382	0.34 454	0.31 488	0.28 541	0.45 523	0.27 515	0.09 417	0.16 541	0.08 297	0.08 339	0.09 395	0.22 567

MyStereo8	0.25 469	0.20 511	0.69 572	0.24 444	0.17 481	0.31 526	0.16 260	0.50 541	0.32 391	0.29 421	0.38 497	0.25 405	0.19 411	0.33 441	0.29 538	0.08 308	0.20 625	0.08 297	0.08 339	0.10 461	0.16 468

SMFormer	0.27 523	0.13 273	0.47 344	0.20 193	0.10 99	0.28 464	0.19 413	0.54 589	0.48 599	0.35 541	0.42 547	0.31 488	0.27 517	0.60 594	0.34 583	0.10 492	0.16 541	0.08 297	0.09 451	0.10 461	0.16 468

tta	0.27 523	0.13 273	0.47 344	0.20 193	0.10 99	0.28 464	0.19 413	0.54 589	0.48 599	0.35 541	0.42 547	0.31 488	0.27 517	0.60 594	0.34 583	0.10 492	0.16 541	0.08 297	0.09 451	0.08 293	0.13 385

CoDeX	0.24 443	0.13 273	0.48 359	0.22 319	0.14 328	0.29 489	0.21 482	0.55 608	0.42 527	0.29 421	0.36 477	0.28 444	0.23 455	0.48 531	0.20 396	0.09 417	0.06 117	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.08 100

ACVNet-DCA	0.21 348	0.16 411	0.50 397	0.27 575	0.13 277	0.31 526	0.19 413	0.43 456	0.32 391	0.21 304	0.20 266	0.13 187	0.17 352	0.28 363	0.12 62	0.08 308	0.28 710	0.08 297	0.06 127	0.09 395	0.23 579

1test111	0.22 376	0.16 411	0.50 397	0.27 575	0.13 277	0.31 526	0.19 413	0.43 456	0.32 391	0.21 304	0.20 266	0.13 187	0.17 352	0.36 474	0.28 524	0.08 308	0.28 710	0.08 297	0.06 127	0.09 395	0.23 579

cc1	0.22 376	0.16 411	0.50 397	0.27 575	0.13 277	0.31 526	0.19 413	0.39 406	0.48 599	0.21 304	0.20 266	0.13 187	0.17 352	0.28 363	0.12 62	0.08 308	0.28 710	0.08 297	0.06 127	0.08 293	0.37 699

ff7	0.18 241	0.13 273	0.41 281	0.21 248	0.15 401	0.21 313	0.17 305	0.28 232	0.23 229	0.21 304	0.13 125	0.12 155	0.12 200	0.27 337	0.13 130	0.07 143	0.25 690	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.36 691

IGEVStereo-DCA	0.20 307	0.17 448	0.41 281	0.22 319	0.15 401	0.20 282	0.17 305	0.28 232	0.23 229	0.19 279	0.12 97	0.14 222	0.12 200	0.38 487	0.31 555	0.07 143	0.16 541	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.36 691

ffff	0.18 241	0.13 273	0.41 281	0.21 248	0.15 401	0.21 313	0.17 305	0.28 232	0.23 229	0.21 304	0.13 125	0.12 155	0.12 200	0.27 337	0.13 130	0.07 143	0.25 690	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.36 691

rrr	0.22 376	0.17 448	0.79 614	0.22 319	0.15 401	0.20 282	0.18 366	0.40 418	0.27 313	0.19 279	0.12 97	0.14 222	0.12 200	0.38 487	0.31 555	0.07 143	0.16 541	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.28 640

11t	0.18 241	0.13 273	0.41 281	0.21 248	0.15 401	0.21 313	0.17 305	0.28 232	0.23 229	0.21 304	0.13 125	0.12 155	0.12 200	0.27 337	0.13 130	0.07 143	0.25 690	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.36 691

tt1	0.22 376	0.16 411	0.49 376	0.26 537	0.15 401	0.31 526	0.19 413	0.38 384	0.46 577	0.21 304	0.19 255	0.13 187	0.16 326	0.28 363	0.12 62	0.08 308	0.28 710	0.08 297	0.06 127	0.08 293	0.37 699

whm_eth	0.16 206	0.17 448	0.35 226	0.19 132	0.13 277	0.14 53	0.20 454	0.29 253	0.26 294	0.16 224	0.17 220	0.19 306	0.14 282	0.19 139	0.16 269	0.11 541	0.08 285	0.08 297	0.08 339	0.10 461	0.08 100

MaDis-Stereo	0.15 174	0.17 448	0.39 254	0.19 132	0.15 401	0.16 130	0.13 103	0.26 199	0.22 211	0.13 148	0.15 184	0.14 222	0.11 149	0.17 92	0.17 300	0.08 308	0.07 217	0.08 297	0.06 127	0.07 211	0.06 28

IGEV_Zeroshot_test	0.23 410	0.11 164	0.82 625	0.21 248	0.23 630	0.20 282	0.19 413	0.38 384	0.23 229	0.34 521	0.22 300	0.29 457	0.14 282	0.24 274	0.20 396	0.07 143	0.09 334	0.08 297	0.08 339	0.08 293	0.35 687

anonymousdsp	0.20 307	0.13 273	0.49 376	0.28 603	0.20 575	0.21 313	0.17 305	0.29 253	0.24 249	0.22 325	0.13 125	0.12 155	0.12 200	0.32 431	0.13 130	0.07 143	0.26 699	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.48 731

iinet-f	0.31 583	0.23 566	1.16 703	0.20 193	0.16 445	0.44 644	0.23 549	0.47 509	0.38 478	0.36 555	0.44 572	0.41 580	0.35 619	0.36 474	0.43 622	0.10 492	0.09 334	0.08 297	0.08 339	0.13 584	0.12 348

CroCo-Stereo Lap2	0.16 206	0.18 475	0.39 254	0.26 537	0.18 511	0.11 21	0.19 413	0.30 273	0.22 211	0.13 148	0.16 199	0.15 245	0.11 149	0.17 92	0.15 231	0.07 143	0.07 217	0.08 297	0.06 127	0.08 293	0.07 54

ccc-4	0.18 241	0.13 273	0.41 281	0.21 248	0.15 401	0.21 313	0.17 305	0.28 232	0.23 229	0.21 304	0.13 125	0.12 155	0.12 200	0.27 337	0.13 130	0.07 143	0.25 690	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.36 691

x	0.23 410	0.15 366	0.45 317	0.20 193	0.15 401	0.27 445	0.17 305	0.43 456	0.35 435	0.26 370	0.31 408	0.29 457	0.25 489	0.29 386	0.30 543	0.09 417	0.22 649	0.08 297	0.09 451	0.09 395	0.24 595

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 598	0.25 596	0.82 625	0.22 319	0.17 481	0.46 655	0.28 628	0.53 573	0.53 641	0.43 639	0.57 659	0.44 606	0.31 585	0.50 538	0.48 644	0.10 492	0.06 117	0.08 297	0.06 127	0.11 521	0.12 348

IER	0.24 443	0.15 366	0.50 397	0.21 248	0.15 401	0.31 526	0.20 454	0.44 477	0.38 478	0.34 521	0.41 537	0.32 499	0.34 611	0.31 420	0.23 465	0.09 417	0.07 217	0.08 297	0.08 339	0.09 395	0.09 156

raft_robust	0.25 469	0.23 566	0.44 311	0.22 319	0.13 277	0.23 371	0.22 519	0.52 561	0.50 624	0.33 499	0.32 420	0.33 510	0.23 455	0.55 566	0.18 332	0.07 143	0.11 421	0.08 297	0.10 517	0.08 293	0.07 54

IGEV-Stereo	0.20 307	0.13 273	0.49 376	0.28 603	0.20 575	0.21 313	0.17 305	0.29 253	0.24 249	0.22 325	0.13 125	0.12 155	0.12 200	0.32 431	0.13 130	0.07 143	0.26 699	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.48 731
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.25 469	0.24 579	0.50 397	0.23 385	0.18 511	0.19 239	0.19 413	0.39 406	0.35 435	0.28 396	0.36 477	0.34 519	0.23 455	0.66 633	0.28 524	0.07 143	0.07 217	0.08 297	0.07 241	0.09 395	0.14 431

CSP-Net	0.28 533	0.17 448	0.41 281	0.22 319	0.14 328	0.44 644	0.24 575	0.52 561	0.42 527	0.42 628	0.44 572	0.42 593	0.27 517	0.66 633	0.30 543	0.12 582	0.09 334	0.08 297	0.08 339	0.10 461	0.10 232

CIPLG	0.23 410	0.28 622	0.75 598	0.24 444	0.16 445	0.25 417	0.20 454	0.38 384	0.33 410	0.32 486	0.34 454	0.23 369	0.15 304	0.27 337	0.22 445	0.09 417	0.07 217	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.09 156

IPLG	0.23 410	0.19 495	0.65 555	0.21 248	0.12 210	0.28 464	0.17 305	0.45 486	0.32 391	0.33 499	0.32 420	0.16 261	0.17 352	0.50 538	0.23 465	0.07 143	0.06 117	0.08 297	0.07 241	0.07 211	0.08 100

IPLGR_C	0.23 410	0.29 626	0.81 621	0.24 444	0.16 445	0.24 396	0.20 454	0.38 384	0.33 410	0.32 486	0.33 442	0.23 369	0.15 304	0.26 321	0.22 445	0.09 417	0.07 217	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.09 156

MIPNet	0.22 376	0.19 495	0.64 550	0.22 319	0.12 210	0.28 464	0.20 454	0.48 521	0.39 494	0.31 461	0.24 326	0.19 306	0.24 476	0.28 363	0.20 396	0.07 143	0.05 13	0.08 297	0.07 241	0.07 211	0.08 100

IPLGR	0.22 376	0.14 326	0.75 598	0.21 248	0.11 150	0.25 417	0.18 366	0.44 477	0.38 478	0.29 421	0.28 370	0.21 345	0.19 411	0.37 484	0.19 368	0.07 143	0.06 117	0.08 297	0.07 241	0.07 211	0.07 54

test-3	0.18 241	0.10 109	0.48 359	0.23 385	0.14 328	0.18 211	0.16 260	0.32 305	0.29 347	0.26 370	0.17 220	0.22 353	0.13 250	0.26 321	0.19 368	0.06 48	0.14 494	0.08 297	0.08 339	0.06 112	0.10 232

test_1	0.18 241	0.10 109	0.48 359	0.23 385	0.14 328	0.18 211	0.16 260	0.32 305	0.29 347	0.26 370	0.17 220	0.22 353	0.13 250	0.26 321	0.19 368	0.06 48	0.14 494	0.08 297	0.08 339	0.06 112	0.10 232

ACRE	0.23 410	0.27 614	0.83 631	0.24 444	0.15 401	0.24 396	0.20 454	0.38 384	0.32 391	0.32 486	0.33 442	0.23 369	0.15 304	0.26 321	0.22 445	0.09 417	0.07 217	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.09 156

CrosDoStereo	0.32 591	0.11 164	0.53 450	0.19 132	0.12 210	0.22 346	1.07 768	0.36 358	0.38 478	0.38 582	0.60 671	0.28 444	0.45 668	0.61 602	0.56 667	0.08 308	0.06 117	0.08 297	0.09 451	0.08 293	0.09 156

STrans-v2	0.25 469	0.14 326	0.56 485	0.21 248	0.12 210	0.23 371	0.20 454	0.50 541	0.31 377	0.31 461	0.42 547	0.35 532	0.35 619	0.62 613	0.24 477	0.07 143	0.05 13	0.08 297	0.07 241	0.06 112	0.08 100

TransformOpticalFlow	0.24 443	0.14 326	0.57 497	0.24 444	0.11 150	0.21 313	0.19 413	0.43 456	0.34 423	0.30 444	0.43 561	0.36 538	0.31 585	0.61 602	0.20 396	0.07 143	0.05 13	0.08 297	0.07 241	0.06 112	0.08 100

ASMatch	0.23 410	0.11 164	0.55 475	0.25 493	0.14 328	0.19 239	0.16 260	0.32 305	0.30 365	0.28 396	0.68 694	0.28 444	0.26 508	0.50 538	0.22 445	0.07 143	0.06 117	0.08 297	0.07 241	0.06 112	0.11 287

DeepStereo_LL	0.32 591	0.11 164	0.53 450	0.19 132	0.12 210	0.22 346	1.07 768	0.36 358	0.38 478	0.38 582	0.60 671	0.28 444	0.45 668	0.61 602	0.56 667	0.08 308	0.06 117	0.08 297	0.09 451	0.08 293	0.09 156

DEmStereo	0.26 492	0.10 109	0.52 439	0.19 132	0.13 277	0.31 526	0.25 590	0.29 253	0.38 478	0.36 555	0.57 659	0.24 390	0.48 681	0.53 555	0.44 629	0.07 143	0.06 117	0.08 297	0.08 339	0.07 211	0.08 100

THIR-Stereo	0.30 571	0.15 366	0.46 336	0.19 132	0.11 150	0.28 464	0.70 745	0.33 325	0.36 451	0.37 573	0.64 686	0.33 510	0.49 686	0.58 581	0.44 629	0.08 308	0.06 117	0.08 297	0.09 451	0.07 211	0.08 100

DRaft	0.25 469	0.11 164	0.47 344	0.18 77	0.12 210	0.28 464	0.23 549	0.34 332	0.40 505	0.38 582	0.60 671	0.20 329	0.41 653	0.48 531	0.41 613	0.07 143	0.06 117	0.08 297	0.08 339	0.07 211	0.08 100

GrayStereo	0.26 492	0.10 109	0.45 317	0.27 575	0.14 328	0.23 371	0.46 715	0.36 358	0.33 410	0.40 610	0.47 607	0.30 478	0.78 730	0.29 386	0.17 300	0.07 143	0.06 117	0.08 297	0.09 451	0.07 211	0.15 451

RAFT-345	0.22 376	0.11 164	0.55 475	0.22 319	0.12 210	0.20 282	0.16 260	0.27 216	0.28 324	0.27 382	0.65 688	0.20 329	0.17 352	0.55 566	0.22 445	0.07 143	0.06 117	0.08 297	0.07 241	0.06 112	0.07 54

cross-raft	0.18 241	0.12 221	0.40 270	0.27 575	0.16 445	0.20 282	0.24 575	0.34 332	0.24 249	0.23 337	0.28 370	0.29 457	0.15 304	0.19 139	0.16 269	0.06 48	0.05 13	0.08 297	0.07 241	0.07 211	0.07 54

test-1	0.20 307	0.12 221	0.49 376	0.23 385	0.23 630	0.22 346	0.23 549	0.36 358	0.29 347	0.21 304	0.25 336	0.24 390	0.14 282	0.18 114	0.22 445	0.07 143	0.14 494	0.08 297	0.07 241	0.06 112	0.14 431

Prome-Stereo	0.22 376	0.10 109	0.43 299	0.24 444	0.13 277	0.23 371	0.23 549	0.37 375	0.27 313	0.33 499	0.58 662	0.24 390	0.28 541	0.30 405	0.16 269	0.07 143	0.05 13	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.20 539

raft+_RVC	0.21 348	0.21 526	0.46 336	0.22 319	0.35 716	0.21 313	0.16 260	0.39 406	0.35 435	0.22 325	0.28 370	0.20 329	0.15 304	0.25 299	0.20 396	0.08 308	0.16 541	0.08 297	0.07 241	0.07 211	0.12 348

XX-Stereo	0.25 469	0.11 164	1.09 689	0.35 690	0.38 726	0.23 371	0.13 103	0.43 456	0.19 150	0.20 294	0.40 525	0.31 488	0.10 94	0.33 441	0.13 130	0.08 308	0.11 421	0.08 297	0.09 451	0.07 211	0.10 232

GES	0.23 410	0.14 326	0.54 464	0.21 248	0.14 328	0.28 464	0.19 413	0.51 553	0.35 435	0.31 461	0.36 477	0.25 405	0.24 476	0.30 405	0.23 465	0.11 541	0.09 334	0.08 297	0.08 339	0.10 461	0.12 348

222	0.45 668	0.14 326	0.43 299	0.19 132	0.15 401	0.36 594	0.20 454	0.60 663	0.43 538	0.37 573	0.45 587	0.30 478	0.28 541	0.59 589	3.72 789	0.11 541	0.19 603	0.08 297	0.09 451	0.09 395	0.27 631

AFF-stereo	0.20 307	0.24 579	0.49 376	0.22 319	0.11 150	0.18 211	0.18 366	0.35 341	0.29 347	0.25 360	0.36 477	0.25 405	0.17 352	0.25 299	0.17 300	0.06 48	0.09 334	0.08 297	0.08 339	0.08 293	0.11 287

GMStereo	0.21 348	0.30 632	0.57 497	0.21 248	0.12 210	0.24 396	0.18 366	0.30 273	0.41 515	0.26 370	0.24 326	0.17 277	0.16 326	0.25 299	0.19 368	0.10 492	0.07 217	0.08 297	0.08 339	0.11 521	0.09 156
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ACVNet	0.24 443	0.18 475	0.51 418	0.18 77	0.15 401	0.27 445	0.23 549	0.40 418	0.45 564	0.29 421	0.41 537	0.38 552	0.28 541	0.28 363	0.35 590	0.09 417	0.07 217	0.08 297	0.07 241	0.10 461	0.09 156

acv_ft	0.26 492	0.18 475	0.56 485	0.24 444	0.19 546	0.34 569	0.21 482	0.47 509	0.45 564	0.39 600	0.41 537	0.38 552	0.28 541	0.28 363	0.36 594	0.09 417	0.07 217	0.08 297	0.07 241	0.11 521	0.09 156

cf-r	0.26 492	0.22 546	0.66 560	0.22 319	0.14 328	0.28 464	0.22 519	0.44 477	0.42 527	0.32 486	0.42 547	0.43 600	0.27 517	0.44 517	0.27 515	0.11 541	0.07 217	0.08 297	0.10 517	0.08 293	0.09 156

DIP-Stereo	0.20 307	0.13 273	0.48 359	0.20 193	0.13 277	0.28 464	0.12 56	0.43 456	0.26 294	0.27 382	0.32 420	0.21 345	0.17 352	0.26 321	0.20 396	0.08 308	0.06 117	0.08 297	0.06 127	0.07 211	0.10 232
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	0.25 469	0.25 596	0.66 560	0.23 385	0.10 99	0.29 489	0.14 149	0.49 532	0.34 423	0.31 461	0.35 462	0.32 499	0.26 508	0.34 456	0.33 575	0.08 308	0.06 117	0.08 297	0.07 241	0.11 521	0.13 385

HSM-Net_RVC	0.28 533	0.12 221	0.48 359	0.19 132	0.11 150	0.35 586	0.21 482	0.64 691	0.44 551	0.40 610	0.43 561	0.50 647	0.27 517	0.75 664	0.25 491	0.08 308	0.07 217	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.09 156
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HSM	0.29 556	0.18 475	0.48 359	0.21 248	0.15 401	0.33 554	0.20 454	0.55 608	0.39 494	0.36 555	0.39 515	0.67 713	0.32 600	0.88 702	0.24 477	0.09 417	0.07 217	0.08 297	0.07 241	0.09 395	0.10 232

NBS	0.09 1	0.09 66	0.17 8	0.19 132	0.09 38	0.08 2	0.13 103	0.08 1	0.08 1	0.08 2	0.11 69	0.07 2	0.06 1	0.10 1	0.12 62	0.07 143	0.06 117	0.09 405	0.08 339	0.07 211	0.06 28

MWDA-net	0.29 556	0.22 546	0.56 485	0.26 537	0.21 595	0.35 586	0.32 660	0.46 495	0.48 599	0.39 600	0.41 537	0.33 510	0.39 642	0.55 566	0.40 608	0.10 492	0.07 217	0.09 405	0.09 451	0.10 461	0.11 287

MWSP-net	0.26 492	0.14 326	0.45 317	0.22 319	0.14 328	0.32 543	0.43 708	0.52 561	0.45 564	0.33 499	0.33 442	0.36 538	0.32 600	0.29 386	0.32 565	0.10 492	0.08 285	0.09 405	0.09 451	0.10 461	0.11 287

VeloStereo	0.11 16	0.07 2	0.21 61	0.16 15	0.12 210	0.09 4	0.07 1	0.12 4	0.10 4	0.12 105	0.09 18	0.11 111	0.11 149	0.16 68	0.12 62	0.10 492	0.09 334	0.09 405	0.08 339	0.11 521	0.13 385

flow	0.11 16	0.07 2	0.21 61	0.16 15	0.12 210	0.09 4	0.07 1	0.12 4	0.10 4	0.12 105	0.09 18	0.11 111	0.11 149	0.18 114	0.12 62	0.10 492	0.09 334	0.09 405	0.08 339	0.11 521	0.13 385

SE	0.17 229	0.22 546	0.32 198	0.22 319	0.12 210	0.23 371	0.16 260	0.30 273	0.21 197	0.20 294	0.28 370	0.15 245	0.17 352	0.17 92	0.17 300	0.10 492	0.06 117	0.09 405	0.09 451	0.12 569	0.12 348

RT-IGEV	0.29 556	0.10 109	0.60 529	0.24 444	0.16 445	0.38 609	0.31 653	0.60 663	0.46 577	0.41 622	0.41 537	0.49 641	0.31 585	0.30 405	0.29 538	0.09 417	0.10 383	0.09 405	0.10 517	0.09 395	0.25 607

Selective-IGEV-i16pb	0.39 636	0.14 326	2.10 763	0.21 248	0.15 401	0.68 713	0.31 653	0.60 663	0.60 678	0.25 360	0.44 572	0.32 499	0.21 430	0.79 679	0.26 503	0.14 631	0.10 383	0.09 405	0.10 517	0.12 569	0.14 431

DepthFocus	0.10 4	0.07 2	0.26 130	0.15 5	0.11 150	0.10 14	0.13 103	0.15 15	0.09 2	0.12 105	0.10 46	0.09 35	0.08 18	0.13 8	0.10 16	0.07 143	0.06 117	0.09 405	0.08 339	0.06 112	0.05 6

Hybrid-DGEV-03	0.21 348	0.20 511	0.43 299	0.23 385	0.12 210	0.27 445	0.16 260	0.33 325	0.28 324	0.33 499	0.58 662	0.23 369	0.16 326	0.24 274	0.19 368	0.07 143	0.06 117	0.09 405	0.07 241	0.08 293	0.10 232

Hybrid-DGEV-2	0.23 410	0.20 511	0.53 450	0.24 444	0.13 277	0.28 464	0.15 201	0.50 541	0.45 564	0.28 396	0.26 346	0.25 405	0.26 508	0.29 386	0.20 396	0.07 143	0.06 117	0.09 405	0.08 339	0.07 211	0.10 232

NLSM1	0.18 241	0.12 221	0.21 61	0.21 248	0.18 511	0.25 417	0.17 305	0.51 553	0.43 538	0.17 248	0.21 286	0.13 187	0.15 304	0.22 233	0.18 332	0.08 308	0.09 334	0.09 405	0.08 339	0.07 211	0.07 54

NLCSM	0.20 307	0.15 366	0.23 91	0.24 444	0.19 546	0.24 396	0.22 519	0.45 486	0.44 551	0.20 294	0.18 240	0.14 222	0.16 326	0.47 529	0.20 396	0.09 417	0.09 334	0.09 405	0.08 339	0.09 395	0.10 232

xyz-stereo	1.43 766	0.11 164	17.43 813	0.18 77	0.08 26	4.86 787	0.18 366	0.31 296	0.35 435	0.37 573	2.75 784	0.41 580	0.31 585	0.58 581	0.33 575	0.07 143	0.05 13	0.09 405	0.06 127	0.06 112	0.06 28

S2M2_L	0.13 71	0.12 221	0.26 130	0.17 42	0.12 210	0.12 29	0.07 1	0.18 38	0.21 197	0.12 105	0.15 184	0.14 222	0.12 200	0.16 68	0.15 231	0.13 606	0.09 334	0.09 405	0.10 517	0.11 521	0.09 156
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
tg	0.18 241	0.15 366	0.34 214	0.22 319	0.11 150	0.23 371	0.15 201	0.35 341	0.27 313	0.20 294	0.25 336	0.20 329	0.12 200	0.25 299	0.16 269	0.07 143	0.07 217	0.09 405	0.09 451	0.08 293	0.13 385

rvit_stereo_0081_aga	0.17 229	0.17 448	0.40 270	0.21 248	0.14 328	0.20 282	0.17 305	0.24 154	0.26 294	0.18 272	0.21 286	0.20 329	0.14 282	0.20 174	0.15 231	0.12 582	0.08 285	0.09 405	0.08 339	0.10 461	0.08 100

rvit_stereo_0081	0.16 206	0.13 273	0.30 171	0.21 248	0.12 210	0.17 174	0.17 305	0.24 154	0.34 423	0.17 248	0.19 255	0.18 292	0.15 304	0.20 174	0.17 300	0.11 541	0.08 285	0.09 405	0.08 339	0.09 395	0.07 54

ACV-stereo	0.30 571	0.20 511	0.82 625	0.23 385	0.16 445	0.48 669	0.20 454	0.38 384	0.34 423	0.29 421	0.33 442	0.66 709	0.43 663	0.55 566	0.31 555	0.10 492	0.09 334	0.09 405	0.09 451	0.11 521	0.12 348

rvit_stereo_0082	0.16 206	0.13 273	0.30 171	0.21 248	0.12 210	0.17 174	0.17 305	0.24 154	0.34 423	0.17 248	0.19 255	0.18 292	0.15 304	0.20 174	0.17 300	0.11 541	0.08 285	0.09 405	0.08 339	0.09 395	0.07 54

rvit_stereo_ft	0.18 241	0.19 495	0.43 299	0.25 493	0.14 328	0.17 174	0.21 482	0.30 273	0.28 324	0.17 248	0.19 255	0.20 329	0.17 352	0.22 233	0.18 332	0.11 541	0.07 217	0.09 405	0.09 451	0.10 461	0.08 100

test_sample3	0.25 469	0.14 326	0.52 439	0.20 193	0.12 210	0.33 554	0.20 454	0.53 573	0.38 478	0.32 486	0.35 462	0.29 457	0.24 476	0.54 561	0.25 491	0.10 492	0.14 494	0.09 405	0.09 451	0.11 521	0.15 451

test_sample2	0.23 410	0.12 221	0.39 254	0.20 193	0.11 150	0.28 464	0.22 519	0.45 486	0.33 410	0.27 382	0.34 454	0.30 478	0.25 489	0.46 525	0.23 465	0.09 417	0.15 525	0.09 405	0.08 339	0.10 461	0.19 517

H2IRNET	0.19 274	0.18 475	0.50 397	0.22 319	0.12 210	0.20 282	0.16 260	0.28 232	0.31 377	0.17 248	0.32 420	0.25 405	0.20 417	0.24 274	0.19 368	0.08 308	0.06 117	0.09 405	0.10 517	0.10 461	0.08 100

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 241	0.15 366	0.27 147	0.20 193	0.13 277	0.24 396	0.17 305	0.31 296	0.37 467	0.43 639	0.17 220	0.13 187	0.12 200	0.20 174	0.16 269	0.08 308	0.07 217	0.09 405	0.07 241	0.09 395	0.08 100

MyStereo07	0.18 241	0.15 366	0.44 311	0.22 319	0.16 445	0.25 417	0.22 519	0.31 296	0.26 294	0.22 325	0.13 125	0.12 155	0.13 250	0.33 441	0.14 184	0.07 143	0.13 474	0.09 405	0.09 451	0.09 395	0.11 287

MyStereo06	0.23 410	0.15 366	0.74 594	0.22 319	0.14 328	0.25 417	0.22 519	0.43 456	0.25 276	0.36 555	0.24 326	0.34 519	0.18 388	0.24 274	0.20 396	0.07 143	0.12 452	0.09 405	0.09 451	0.09 395	0.11 287

MyStereo05	0.24 443	0.15 366	0.58 513	0.22 319	0.14 328	0.25 417	0.22 519	0.50 541	0.54 646	0.32 486	0.23 315	0.26 425	0.23 455	0.32 431	0.25 491	0.07 143	0.12 452	0.09 405	0.09 451	0.09 395	0.11 287

MyStereo04	0.24 443	0.15 366	0.58 513	0.22 319	0.16 445	0.25 417	0.22 519	0.51 553	0.54 646	0.29 421	0.23 315	0.27 431	0.23 455	0.32 431	0.25 491	0.07 143	0.13 474	0.09 405	0.09 451	0.09 395	0.11 287

AE-Stereo	0.21 348	0.12 221	0.50 397	0.25 493	0.15 401	0.24 396	0.18 366	0.40 418	0.34 423	0.19 279	0.26 346	0.21 345	0.13 250	0.22 233	0.16 269	0.07 143	0.26 699	0.09 405	0.10 517	0.07 211	0.31 662

1111x	0.39 636	0.17 448	0.80 619	0.23 385	0.15 401	0.33 554	0.27 612	0.62 681	0.48 599	0.32 486	0.43 561	0.40 571	0.29 561	0.86 697	1.60 766	0.09 417	0.23 662	0.09 405	0.12 597	0.10 461	0.23 579

EKT-Stereo	0.39 636	0.13 273	0.53 450	0.42 727	3.94 793	0.22 346	0.17 305	0.38 384	0.30 365	0.21 304	0.20 266	0.23 369	0.15 304	0.30 405	0.18 332	0.10 492	0.08 285	0.09 405	0.08 339	0.09 395	0.12 348

MIM_Stereo	0.20 307	0.17 448	0.55 475	0.20 193	0.21 595	0.17 174	0.14 149	0.37 375	0.27 313	0.28 396	0.35 462	0.23 369	0.13 250	0.28 363	0.16 269	0.06 48	0.08 285	0.09 405	0.08 339	0.08 293	0.15 451

gwcnet-sp	0.25 469	0.16 411	0.70 579	0.23 385	0.14 328	0.34 569	0.22 519	0.46 495	0.41 515	0.37 573	0.35 462	0.27 431	0.27 517	0.36 474	0.26 503	0.09 417	0.08 285	0.09 405	0.09 451	0.10 461	0.10 232

scenet	0.25 469	0.16 411	0.70 579	0.23 385	0.14 328	0.34 569	0.22 519	0.46 495	0.41 515	0.37 573	0.35 462	0.27 431	0.27 517	0.36 474	0.26 503	0.09 417	0.08 285	0.09 405	0.09 451	0.10 461	0.10 232

knoymous	0.18 241	0.10 109	0.35 226	0.17 42	0.11 150	0.21 313	0.17 305	0.33 325	0.24 249	0.24 347	0.28 370	0.27 431	0.16 326	0.24 274	0.17 300	0.09 417	0.06 117	0.09 405	0.06 127	0.09 395	0.10 232

anonymousa	0.26 492	0.13 273	0.56 485	0.29 623	0.30 696	0.31 526	0.20 454	0.38 384	0.36 451	0.33 499	0.51 624	0.41 580	0.27 517	0.25 299	0.24 477	0.08 308	0.18 589	0.09 405	0.18 690	0.08 293	0.17 490

riskmin	0.24 443	0.10 109	0.43 299	0.32 663	0.26 666	0.33 554	0.19 413	0.44 477	0.30 365	0.24 347	0.27 362	0.37 546	0.25 489	0.30 405	0.22 445	0.09 417	0.18 589	0.09 405	0.13 630	0.10 461	0.27 631

ssnet	0.25 469	0.16 411	0.70 579	0.23 385	0.14 328	0.34 569	0.22 519	0.46 495	0.41 515	0.37 573	0.35 462	0.27 431	0.27 517	0.36 474	0.26 503	0.09 417	0.08 285	0.09 405	0.09 451	0.10 461	0.10 232

TestStereo1	0.23 410	0.22 546	0.50 397	0.27 575	0.14 328	0.26 438	0.27 612	0.43 456	0.38 478	0.29 421	0.39 515	0.23 369	0.21 430	0.33 441	0.18 332	0.08 308	0.08 285	0.09 405	0.08 339	0.08 293	0.10 232

DisPM	0.20 307	0.11 164	0.52 439	0.24 444	0.13 277	0.18 211	0.19 413	0.30 273	0.31 377	0.33 499	0.34 454	0.23 369	0.16 326	0.34 456	0.17 300	0.09 417	0.06 117	0.09 405	0.08 339	0.08 293	0.12 348

RAFT_CTSACE	0.23 410	0.21 526	0.57 497	0.26 537	0.15 401	0.22 346	0.23 549	0.34 332	0.30 365	0.34 521	0.51 624	0.31 488	0.17 352	0.33 441	0.15 231	0.06 48	0.09 334	0.09 405	0.08 339	0.08 293	0.07 54

CRFU-Net	0.29 556	0.14 326	0.48 359	0.26 537	0.15 401	0.46 655	0.22 519	0.52 561	0.32 391	0.44 645	0.42 547	0.48 635	0.47 677	0.44 517	0.31 555	0.12 582	0.10 383	0.09 405	0.08 339	0.10 461	0.11 287

RAFT+CT+SA	0.23 410	0.24 579	0.48 359	0.25 493	0.18 511	0.23 371	0.29 634	0.42 443	0.38 478	0.24 347	0.39 515	0.20 329	0.17 352	0.34 456	0.17 300	0.07 143	0.07 217	0.09 405	0.12 597	0.09 395	0.13 385

test_5	0.25 469	0.25 596	0.57 497	0.27 575	0.18 511	0.25 417	0.29 634	0.42 443	0.39 494	0.29 421	0.40 525	0.27 431	0.23 455	0.35 463	0.19 368	0.07 143	0.07 217	0.09 405	0.09 451	0.10 461	0.14 431

SA-5K	0.23 410	0.22 546	0.50 397	0.27 575	0.14 328	0.26 438	0.27 612	0.43 456	0.38 478	0.29 421	0.39 515	0.23 369	0.21 430	0.33 441	0.18 332	0.08 308	0.08 285	0.09 405	0.08 339	0.08 293	0.10 232

test_4	0.19 274	0.16 411	0.39 254	0.24 444	0.13 277	0.19 239	0.21 482	0.27 216	0.24 249	0.24 347	0.47 607	0.22 353	0.13 250	0.27 337	0.18 332	0.06 48	0.06 117	0.09 405	0.09 451	0.07 211	0.06 28

GLC_STEREO	0.15 174	0.11 164	0.31 183	0.22 319	0.09 38	0.17 174	0.15 201	0.24 154	0.28 324	0.17 248	0.20 266	0.17 277	0.11 149	0.24 274	0.17 300	0.07 143	0.09 334	0.09 405	0.08 339	0.07 211	0.07 54

DAS	0.28 533	0.13 273	0.49 376	0.24 444	0.18 511	0.30 504	0.24 575	0.48 521	0.48 599	0.42 628	0.45 587	0.34 519	0.31 585	0.76 671	0.24 477	0.09 417	0.07 217	0.09 405	0.07 241	0.10 461	0.11 287

SepStereo	0.27 523	0.13 273	0.49 376	0.24 444	0.18 511	0.30 504	0.24 575	0.48 521	0.48 599	0.42 628	0.45 587	0.34 519	0.31 585	0.64 622	0.24 477	0.09 417	0.07 217	0.09 405	0.07 241	0.10 461	0.11 287

test_3	0.20 307	0.12 221	0.49 376	0.26 537	0.14 328	0.22 346	0.25 590	0.34 332	0.33 410	0.25 360	0.18 240	0.23 369	0.13 250	0.25 299	0.20 396	0.06 48	0.14 494	0.09 405	0.10 517	0.07 211	0.10 232

PSMNet-ADL	0.26 492	0.16 411	0.39 254	0.27 575	0.14 328	0.32 543	0.22 519	0.45 486	0.37 467	0.28 396	0.34 454	0.41 580	0.28 541	0.61 602	0.32 565	0.11 541	0.10 383	0.09 405	0.11 555	0.10 461	0.13 385

ADLNet2	0.31 583	0.23 566	0.77 608	0.23 385	0.18 511	0.36 594	0.24 575	0.55 608	0.54 646	0.33 499	0.38 497	0.45 612	0.31 585	0.70 645	0.36 594	0.10 492	0.08 285	0.09 405	0.09 451	0.12 569	0.11 287

TRStereo	0.22 376	0.21 526	0.62 540	0.40 716	0.19 546	0.22 346	0.16 260	0.58 642	0.30 365	0.21 304	0.21 286	0.22 353	0.13 250	0.27 337	0.14 184	0.09 417	0.09 334	0.09 405	0.11 555	0.06 112	0.19 517

LCNet	0.22 376	0.12 221	0.42 291	0.26 537	0.12 210	0.23 371	0.19 413	0.36 358	0.28 324	0.28 396	0.35 462	0.26 425	0.30 568	0.35 463	0.17 300	0.07 143	0.05 13	0.09 405	0.10 517	0.13 584	0.22 567

HHNet	0.23 410	0.12 221	0.66 560	0.19 132	0.18 511	0.20 282	0.20 454	0.36 358	0.32 391	0.33 499	0.59 667	0.19 306	0.21 430	0.24 274	0.31 555	0.08 308	0.06 117	0.09 405	0.07 241	0.08 293	0.12 348

OMP-Stereo	0.24 443	0.16 411	0.48 359	0.30 636	0.13 277	0.21 313	0.16 260	0.38 384	0.35 435	0.34 521	0.30 395	0.33 510	0.20 417	0.70 645	0.24 477	0.08 308	0.06 117	0.09 405	0.07 241	0.08 293	0.07 54

IIG-Stereo	0.24 443	0.16 411	0.47 344	0.29 623	0.12 210	0.23 371	0.14 149	0.40 418	0.33 410	0.35 541	0.37 488	0.33 510	0.22 440	0.70 645	0.26 503	0.08 308	0.06 117	0.09 405	0.07 241	0.08 293	0.07 54

NF-Stereo	0.22 376	0.11 164	0.52 439	0.25 493	0.12 210	0.21 313	0.18 366	0.40 418	0.35 435	0.28 396	0.30 395	0.22 353	0.17 352	0.52 552	0.21 427	0.09 417	0.06 117	0.09 405	0.08 339	0.08 293	0.13 385

OCTAStereo	0.22 376	0.11 164	0.52 439	0.25 493	0.12 210	0.21 313	0.18 366	0.40 418	0.35 435	0.28 396	0.30 395	0.22 353	0.17 352	0.51 544	0.21 427	0.09 417	0.06 117	0.09 405	0.08 339	0.08 293	0.13 385

NRIStereo	0.20 307	0.12 221	0.50 397	0.23 385	0.11 150	0.24 396	0.19 413	0.30 273	0.28 324	0.26 370	0.26 346	0.25 405	0.18 388	0.34 456	0.19 368	0.08 308	0.06 117	0.09 405	0.07 241	0.09 395	0.09 156

FTStereo	0.28 533	0.11 164	0.56 485	0.24 444	0.13 277	0.21 313	0.52 727	0.36 358	0.28 324	0.38 582	0.94 727	0.30 478	0.56 700	0.33 441	0.18 332	0.08 308	0.06 117	0.09 405	0.08 339	0.08 293	0.19 517

KYRaft	0.23 410	0.11 164	0.43 299	0.23 385	0.12 210	0.23 371	0.23 549	0.37 375	0.26 294	0.35 541	0.53 639	0.34 519	0.26 508	0.29 386	0.16 269	0.07 143	0.05 13	0.09 405	0.10 517	0.08 293	0.30 656

PFNet	0.24 443	0.11 164	0.63 545	0.25 493	0.14 328	0.22 346	0.19 413	0.40 418	0.35 435	0.36 555	0.32 420	0.27 431	0.20 417	0.63 616	0.23 465	0.09 417	0.05 13	0.09 405	0.08 339	0.08 293	0.08 100

RE-Stereo	0.22 376	0.11 164	0.52 439	0.25 493	0.12 210	0.21 313	0.18 366	0.40 418	0.35 435	0.28 396	0.30 395	0.22 353	0.17 352	0.51 544	0.21 427	0.09 417	0.06 117	0.09 405	0.08 339	0.08 293	0.13 385

Pruner-Stereo	0.20 307	0.12 221	0.49 376	0.29 623	0.12 210	0.19 239	0.17 305	0.32 305	0.31 377	0.33 499	0.32 420	0.25 405	0.15 304	0.25 299	0.22 445	0.09 417	0.06 117	0.09 405	0.08 339	0.08 293	0.10 232

TVStereo	0.22 376	0.11 164	0.52 439	0.25 493	0.12 210	0.21 313	0.18 366	0.40 418	0.35 435	0.28 396	0.30 395	0.22 353	0.17 352	0.51 544	0.21 427	0.09 417	0.06 117	0.09 405	0.08 339	0.08 293	0.13 385

DeepStereo_RVC	0.19 274	0.12 221	0.47 344	0.22 319	0.11 150	0.19 239	0.16 260	0.29 253	0.24 249	0.28 396	0.27 362	0.23 369	0.28 541	0.24 274	0.19 368	0.08 308	0.06 117	0.09 405	0.07 241	0.09 395	0.10 232

LMCR-Stereo	0.28 533	0.22 546	0.56 485	0.29 623	0.14 328	0.37 602	0.23 549	0.57 628	0.36 451	0.40 610	0.40 525	0.29 457	0.30 568	0.41 503	0.38 602	0.11 541	0.07 217	0.09 405	0.07 241	0.13 584	0.10 232

ICVP	0.24 443	0.13 273	0.45 317	0.26 537	0.14 328	0.30 504	0.25 590	0.47 509	0.35 435	0.29 421	0.43 561	0.35 532	0.25 489	0.28 363	0.25 491	0.12 582	0.09 334	0.09 405	0.09 451	0.09 395	0.11 287
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.29 556	0.24 579	0.60 529	0.27 575	0.16 445	0.33 554	0.25 590	0.58 642	0.56 662	0.35 541	0.38 497	0.34 519	0.25 489	0.51 544	0.29 538	0.12 582	0.08 285	0.09 405	0.08 339	0.11 521	0.13 385

sAnonymous2	0.21 348	0.24 579	0.79 614	0.24 444	0.17 481	0.22 346	0.20 454	0.36 358	0.29 347	0.17 248	0.19 255	0.17 277	0.16 326	0.18 114	0.15 231	0.10 492	0.07 217	0.09 405	0.08 339	0.23 699	0.18 497

CroCo_RVC	0.21 348	0.24 579	0.79 614	0.24 444	0.17 481	0.22 346	0.20 454	0.36 358	0.29 347	0.17 248	0.19 255	0.17 277	0.16 326	0.18 114	0.15 231	0.10 492	0.07 217	0.09 405	0.08 339	0.23 699	0.18 497

RALAANet	0.21 348	0.24 579	0.53 450	0.23 385	0.14 328	0.22 346	0.13 103	0.38 384	0.30 365	0.29 421	0.26 346	0.25 405	0.15 304	0.28 363	0.20 396	0.08 308	0.08 285	0.09 405	0.08 339	0.10 461	0.07 54

sCroCo_RVC	0.19 274	0.15 366	0.60 529	0.27 575	0.18 511	0.23 371	0.16 260	0.28 232	0.24 249	0.14 177	0.22 300	0.17 277	0.14 282	0.22 233	0.16 269	0.11 541	0.11 421	0.09 405	0.09 451	0.09 395	0.10 232

xxxx	0.39 636	0.14 326	0.47 344	0.20 193	0.16 445	0.38 609	0.20 454	0.61 673	0.43 538	0.30 444	0.44 572	0.38 552	0.25 489	0.50 538	2.41 783	0.11 541	0.21 636	0.09 405	0.10 517	0.10 461	0.26 623

test_xeample	0.39 636	0.14 326	0.46 336	0.19 132	0.16 445	0.34 569	0.22 519	0.59 652	0.43 538	0.33 499	0.47 607	0.30 478	0.27 517	0.60 594	2.44 784	0.10 492	0.21 636	0.09 405	0.09 451	0.09 395	0.25 607

SFCPSM	0.23 410	0.12 221	0.51 418	0.21 248	0.14 328	0.34 569	0.22 519	0.57 628	0.41 515	0.29 421	0.32 420	0.23 369	0.22 440	0.28 363	0.20 396	0.10 492	0.07 217	0.09 405	0.10 517	0.09 395	0.09 156

MMNet	0.28 533	0.19 495	0.54 464	0.24 444	0.17 481	0.47 661	0.22 519	0.47 509	0.53 641	0.40 610	0.43 561	0.36 538	0.34 611	0.40 497	0.35 590	0.08 308	0.08 285	0.09 405	0.09 451	0.10 461	0.09 156

FENet	0.22 376	0.13 273	0.48 359	0.22 319	0.12 210	0.27 445	0.18 366	0.43 456	0.37 467	0.31 461	0.32 420	0.29 457	0.23 455	0.27 337	0.24 477	0.10 492	0.07 217	0.09 405	0.09 451	0.09 395	0.11 287

HGLStereo	0.29 556	0.19 495	0.60 529	0.24 444	0.21 595	0.33 554	0.23 549	0.52 561	0.44 551	0.36 555	0.49 617	0.41 580	0.35 619	0.46 525	0.34 583	0.11 541	0.11 421	0.09 405	0.09 451	0.11 521	0.12 348

GANet-RSSM	0.26 492	0.19 495	0.54 464	0.21 248	0.14 328	0.27 445	0.22 519	0.47 509	0.34 423	0.30 444	0.40 525	0.41 580	0.30 568	0.59 589	0.25 491	0.11 541	0.08 285	0.09 405	0.09 451	0.10 461	0.10 232

GwcNet-RSSM	0.28 533	0.25 596	0.61 536	0.22 319	0.14 328	0.28 464	0.24 575	0.46 495	0.44 551	0.33 499	0.46 600	0.41 580	0.28 541	0.55 566	0.31 555	0.11 541	0.07 217	0.09 405	0.10 517	0.10 461	0.09 156

SuperB	0.50 686	0.37 675	2.16 766	0.23 385	0.15 401	0.41 626	0.32 660	0.50 541	0.83 722	0.44 645	0.51 624	0.33 510	0.45 668	0.69 642	1.07 730	0.10 492	0.08 285	0.09 405	0.08 339	0.95 777	0.18 497

MSMDNet	0.23 410	0.14 326	0.49 376	0.20 193	0.13 277	0.28 464	0.17 305	0.47 509	0.47 591	0.30 444	0.36 477	0.37 546	0.24 476	0.29 386	0.21 427	0.09 417	0.07 217	0.09 405	0.08 339	0.11 521	0.11 287

DISCO	0.33 598	0.16 411	0.55 475	0.26 537	0.16 445	0.48 669	0.25 590	0.52 561	0.58 667	0.38 582	0.45 587	0.63 698	0.37 630	0.65 627	0.50 651	0.10 492	0.07 217	0.09 405	0.08 339	0.13 584	0.13 385

MEA-ACV	0.28 533	0.14 326	0.54 464	0.22 319	0.14 328	0.34 569	0.23 549	0.54 589	0.49 616	0.36 555	0.43 561	0.36 538	0.35 619	0.48 531	0.30 543	0.09 417	0.09 334	0.10 491	0.12 597	0.10 461	0.11 287

SME	0.24 443	0.30 632	0.50 397	0.23 385	0.11 150	0.37 602	0.17 305	0.39 406	0.31 377	0.26 370	0.29 379	0.19 306	0.22 440	0.55 566	0.27 515	0.10 492	0.08 285	0.10 491	0.10 517	0.11 521	0.10 232

MSAF-DinoV2	0.81 740	0.64 747	2.42 768	0.49 744	0.17 481	0.58 697	0.32 660	0.83 740	0.85 726	0.41 622	0.52 631	0.98 736	0.61 713	4.97 800	1.22 737	0.12 582	0.07 217	0.10 491	0.24 721	0.27 718	0.32 668

z-mn7	0.48 682	0.52 723	1.28 717	0.26 537	0.19 546	0.62 704	0.34 672	0.59 652	0.96 739	0.45 652	0.97 728	0.53 663	0.41 653	0.99 724	0.70 692	0.11 541	0.10 383	0.10 491	0.10 517	0.14 607	0.16 468

DFGA-Net	0.26 492	0.33 652	0.70 579	0.22 319	0.15 401	0.25 417	0.17 305	0.41 436	0.40 505	0.30 444	0.32 420	0.21 345	0.18 388	0.61 602	0.33 575	0.08 308	0.06 117	0.10 491	0.09 451	0.11 521	0.09 156

G2L-Stereo	0.27 523	0.23 566	0.61 536	0.22 319	0.14 328	0.25 417	0.19 413	0.48 521	0.37 467	0.33 499	0.38 497	0.40 571	0.23 455	0.61 602	0.33 575	0.11 541	0.09 334	0.10 491	0.08 339	0.09 395	0.11 287

AIO-test2	0.22 376	0.27 614	0.54 464	0.29 623	0.16 445	0.22 346	0.16 260	0.44 477	0.43 538	0.17 248	0.29 379	0.16 261	0.11 149	0.27 337	0.14 184	0.19 693	0.07 217	0.10 491	0.11 555	0.08 293	0.09 156

AIO-test1	0.21 348	0.22 546	0.56 485	0.31 654	0.24 647	0.21 313	0.16 260	0.42 443	0.37 467	0.17 248	0.26 346	0.18 292	0.12 200	0.29 386	0.15 231	0.08 308	0.07 217	0.10 491	0.11 555	0.07 211	0.10 232

rvit_stereo_0083	0.17 229	0.13 273	0.29 161	0.21 248	0.13 277	0.17 174	0.17 305	0.23 128	0.36 451	0.16 224	0.22 300	0.19 306	0.17 352	0.21 201	0.17 300	0.11 541	0.10 383	0.10 491	0.08 339	0.09 395	0.08 100

test_sample6	0.27 523	0.15 366	0.50 397	0.22 319	0.12 210	0.30 504	0.22 519	0.54 589	0.39 494	0.34 521	0.44 572	0.29 457	0.25 489	0.58 581	0.26 503	0.11 541	0.14 494	0.10 491	0.10 517	0.11 521	0.16 468

test_sample5	0.26 492	0.14 326	0.51 418	0.21 248	0.12 210	0.31 526	0.21 482	0.53 573	0.38 478	0.33 499	0.43 561	0.29 457	0.25 489	0.56 574	0.24 477	0.10 492	0.14 494	0.10 491	0.10 517	0.11 521	0.16 468

test_sample4	0.26 492	0.14 326	0.53 450	0.21 248	0.12 210	0.32 543	0.21 482	0.53 573	0.38 478	0.33 499	0.38 497	0.28 444	0.25 489	0.54 561	0.25 491	0.10 492	0.14 494	0.10 491	0.09 451	0.11 521	0.16 468

DispNO	0.29 556	0.24 579	0.83 631	0.23 385	0.17 481	0.25 417	0.22 519	0.47 509	0.42 527	0.33 499	0.39 515	0.38 552	0.28 541	0.78 675	0.35 590	0.09 417	0.07 217	0.10 491	0.10 517	0.09 395	0.09 156

xx1	0.23 410	0.16 411	0.50 397	0.27 575	0.13 277	0.31 526	0.19 413	0.39 406	0.48 599	0.21 304	0.20 266	0.28 444	0.25 489	0.28 363	0.12 62	0.08 308	0.28 710	0.10 491	0.11 555	0.09 395	0.23 579

DualNet	0.26 492	0.14 326	0.51 418	0.21 248	0.12 210	0.31 526	0.21 482	0.53 573	0.38 478	0.34 521	0.44 572	0.29 457	0.25 489	0.56 574	0.24 477	0.10 492	0.14 494	0.10 491	0.10 517	0.11 521	0.16 468

plain	0.18 241	0.16 411	0.59 522	0.21 248	0.13 277	0.16 130	0.17 305	0.29 253	0.23 229	0.16 224	0.26 346	0.13 187	0.17 352	0.27 337	0.17 300	0.09 417	0.06 117	0.10 491	0.07 241	0.10 461	0.07 54

MIF-Stereo (partial)	0.18 241	0.13 273	0.50 397	0.22 319	0.15 401	0.16 130	0.13 103	0.29 253	0.26 294	0.17 248	0.26 346	0.16 261	0.17 352	0.25 299	0.18 332	0.09 417	0.06 117	0.10 491	0.08 339	0.09 395	0.08 100

PCWNet_CMD	0.23 410	0.14 326	0.48 359	0.21 248	0.13 277	0.28 464	0.17 305	0.47 509	0.47 591	0.30 444	0.36 477	0.37 546	0.24 476	0.29 386	0.21 427	0.09 417	0.06 117	0.10 491	0.08 339	0.11 521	0.11 287

4D-IteraStereo	0.20 307	0.21 526	0.62 540	0.21 248	0.14 328	0.19 239	0.17 305	0.29 253	0.28 324	0.24 347	0.20 266	0.20 329	0.10 94	0.22 233	0.18 332	0.07 143	0.07 217	0.10 491	0.08 339	0.08 293	0.33 677

ToySt	0.28 533	0.19 495	0.68 569	0.22 319	0.19 546	0.31 526	0.31 653	0.43 456	0.43 538	0.28 396	0.38 497	0.42 593	0.32 600	0.33 441	0.32 565	0.08 308	0.14 494	0.10 491	0.12 597	0.11 521	0.24 595

qqq	0.24 443	0.16 411	0.46 336	0.20 193	0.15 401	0.23 371	0.20 454	0.43 456	0.32 391	0.26 370	0.31 408	0.28 444	0.25 489	0.36 474	0.28 524	0.08 308	0.22 649	0.10 491	0.11 555	0.09 395	0.23 579

Wz-Net-LNSev	0.36 619	0.35 665	1.06 683	0.26 537	0.21 595	0.47 661	0.33 667	0.56 619	0.58 667	0.45 652	0.54 643	0.50 647	0.37 630	0.40 497	0.42 618	0.12 582	0.11 421	0.10 491	0.09 451	0.14 607	0.15 451

Sa-1000	0.24 443	0.20 511	0.53 450	0.23 385	0.14 328	0.30 504	0.23 549	0.50 541	0.41 515	0.30 444	0.50 621	0.26 425	0.19 411	0.33 441	0.16 269	0.08 308	0.10 383	0.10 491	0.11 555	0.08 293	0.08 100

psmg	0.24 443	0.13 273	0.36 233	0.21 248	0.14 328	0.35 586	0.23 549	0.54 589	0.36 451	0.36 555	0.38 497	0.38 552	0.25 489	0.27 337	0.28 524	0.10 492	0.08 285	0.10 491	0.10 517	0.09 395	0.09 156

dd	0.23 410	0.32 646	0.55 475	0.23 385	0.12 210	0.27 445	0.21 482	0.32 305	0.45 564	0.30 444	0.29 379	0.25 405	0.17 352	0.31 420	0.26 503	0.13 606	0.07 217	0.10 491	0.08 339	0.12 569	0.09 156

AASNet	0.29 556	0.27 614	0.67 563	0.26 537	0.18 511	0.34 569	0.21 482	0.64 691	0.49 616	0.36 555	0.41 537	0.32 499	0.26 508	0.33 441	0.39 606	0.12 582	0.09 334	0.10 491	0.08 339	0.14 607	0.12 348

GMOStereo	0.20 307	0.17 448	0.45 317	0.23 385	0.18 511	0.21 313	0.27 612	0.28 232	0.28 324	0.31 461	0.32 420	0.28 444	0.17 352	0.16 68	0.13 130	0.07 143	0.23 662	0.10 491	0.08 339	0.08 293	0.07 54

error version	0.20 307	0.17 448	0.45 317	0.23 385	0.18 511	0.21 313	0.27 612	0.28 232	0.28 324	0.31 461	0.32 420	0.28 444	0.17 352	0.16 68	0.13 130	0.07 143	0.23 662	0.10 491	0.08 339	0.08 293	0.07 54

test-v	0.20 307	0.17 448	0.45 317	0.23 385	0.18 511	0.21 313	0.27 612	0.28 232	0.28 324	0.31 461	0.32 420	0.28 444	0.17 352	0.16 68	0.13 130	0.07 143	0.23 662	0.10 491	0.08 339	0.08 293	0.07 54

Patchmatch Stereo++	0.19 274	0.13 273	0.51 418	0.22 319	0.11 150	0.19 239	0.14 149	0.30 273	0.24 249	0.28 396	0.29 379	0.25 405	0.18 388	0.27 337	0.18 332	0.09 417	0.06 117	0.10 491	0.08 339	0.10 461	0.09 156
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	0.34 609	0.12 221	0.53 450	0.26 537	0.16 445	0.20 282	0.19 413	0.31 296	0.29 347	0.35 541	0.35 462	0.27 431	0.30 568	0.44 517	2.56 785	0.08 308	0.05 13	0.10 491	0.07 241	0.09 395	0.07 54

PSM-softLoss	0.22 376	0.11 164	0.53 450	0.25 493	0.12 210	0.20 282	0.17 305	0.39 406	0.29 347	0.29 421	0.32 420	0.24 390	0.16 326	0.53 555	0.21 427	0.09 417	0.06 117	0.10 491	0.09 451	0.08 293	0.12 348

KMStereo	0.22 376	0.11 164	0.53 450	0.25 493	0.12 210	0.20 282	0.17 305	0.39 406	0.29 347	0.29 421	0.32 420	0.24 390	0.16 326	0.53 555	0.21 427	0.09 417	0.06 117	0.10 491	0.09 451	0.08 293	0.12 348

PSM-adaLoss	0.19 274	0.13 273	0.51 418	0.22 319	0.11 150	0.19 239	0.15 201	0.30 273	0.24 249	0.28 396	0.29 379	0.25 405	0.18 388	0.25 299	0.17 300	0.09 417	0.06 117	0.10 491	0.08 339	0.10 461	0.09 156

ROB_FTStereo_v2	0.19 274	0.13 273	0.51 418	0.22 319	0.11 150	0.19 239	0.15 201	0.30 273	0.24 249	0.28 396	0.29 379	0.25 405	0.18 388	0.25 299	0.18 332	0.09 417	0.06 117	0.10 491	0.08 339	0.10 461	0.09 156

ROB_FTStereo	0.19 274	0.13 273	0.51 418	0.22 319	0.11 150	0.19 239	0.13 103	0.30 273	0.24 249	0.28 396	0.29 379	0.25 405	0.18 388	0.25 299	0.17 300	0.09 417	0.06 117	0.10 491	0.08 339	0.10 461	0.09 156

HUI-Stereo	0.19 274	0.13 273	0.52 439	0.22 319	0.11 150	0.19 239	0.14 149	0.30 273	0.24 249	0.28 396	0.29 379	0.25 405	0.18 388	0.23 258	0.17 300	0.09 417	0.06 117	0.10 491	0.08 339	0.10 461	0.09 156

SST-Stereo	0.22 376	0.11 164	0.52 439	0.25 493	0.14 328	0.19 239	0.17 305	0.32 305	0.26 294	0.34 521	0.33 442	0.29 457	0.25 489	0.56 574	0.18 332	0.08 308	0.05 13	0.10 491	0.08 339	0.09 395	0.07 54

RAFT_R40	0.22 376	0.11 164	0.52 439	0.25 493	0.13 277	0.18 211	0.18 366	0.32 305	0.31 377	0.33 499	0.33 442	0.30 478	0.23 455	0.55 566	0.19 368	0.08 308	0.05 13	0.10 491	0.08 339	0.09 395	0.07 54

iGMRVC	0.19 274	0.13 273	0.51 418	0.22 319	0.11 150	0.19 239	0.15 201	0.30 273	0.24 249	0.28 396	0.29 379	0.25 405	0.18 388	0.27 337	0.18 332	0.09 417	0.06 117	0.10 491	0.08 339	0.10 461	0.09 156

RAFT-RH_RVC	0.26 492	0.13 273	0.57 497	0.22 319	0.12 210	0.25 417	0.14 149	0.27 216	0.29 347	0.38 582	1.14 738	0.23 369	0.18 388	0.58 581	0.24 477	0.07 143	0.06 117	0.10 491	0.07 241	0.06 112	0.08 100

IRAFT_RVC	0.23 410	0.15 366	0.54 464	0.26 537	0.12 210	0.19 239	0.23 549	0.41 436	0.39 494	0.31 461	0.30 395	0.29 457	0.24 476	0.55 566	0.23 465	0.08 308	0.06 117	0.10 491	0.08 339	0.08 293	0.08 100

iRAFT	0.19 274	0.13 273	0.51 418	0.22 319	0.11 150	0.19 239	0.14 149	0.30 273	0.24 249	0.28 396	0.29 379	0.25 405	0.18 388	0.27 337	0.18 332	0.09 417	0.06 117	0.10 491	0.08 339	0.10 461	0.09 156

CRE-IMP	0.19 274	0.13 273	0.51 418	0.23 385	0.11 150	0.24 396	0.17 305	0.31 296	0.24 249	0.27 382	0.26 346	0.24 390	0.17 352	0.24 274	0.19 368	0.09 417	0.05 13	0.10 491	0.07 241	0.10 461	0.10 232

test-2	0.20 307	0.17 448	0.45 317	0.23 385	0.18 511	0.21 313	0.27 612	0.28 232	0.28 324	0.31 461	0.32 420	0.28 444	0.17 352	0.16 68	0.13 130	0.07 143	0.23 662	0.10 491	0.08 339	0.08 293	0.07 54

GMM-Stereo	0.22 376	0.10 109	0.56 485	0.23 385	0.13 277	0.24 396	0.24 575	0.38 384	0.29 347	0.31 461	0.44 572	0.27 431	0.21 430	0.31 420	0.17 300	0.07 143	0.05 13	0.10 491	0.09 451	0.08 293	0.19 517

RAFT-IKP	0.19 274	0.13 273	0.51 418	0.22 319	0.11 150	0.18 211	0.15 201	0.30 273	0.24 249	0.28 396	0.29 379	0.25 405	0.18 388	0.26 321	0.18 332	0.09 417	0.06 117	0.10 491	0.08 339	0.10 461	0.09 156

iRaftStereo_RVC	0.17 229	0.16 411	0.35 226	0.21 248	0.11 150	0.20 282	0.17 305	0.34 332	0.25 276	0.20 294	0.25 336	0.19 306	0.12 200	0.21 201	0.16 269	0.07 143	0.12 452	0.10 491	0.09 451	0.09 395	0.14 431

Anonymous3	0.24 443	0.19 495	0.76 602	0.27 575	0.18 511	0.41 626	0.24 575	0.45 486	0.36 451	0.23 337	0.27 362	0.20 329	0.18 388	0.28 363	0.19 368	0.12 582	0.11 421	0.10 491	0.10 517	0.11 521	0.13 385

TestStereo	0.22 376	0.24 579	0.48 359	0.25 493	0.11 150	0.22 346	0.22 519	0.32 305	0.31 377	0.24 347	0.34 454	0.23 369	0.19 411	0.62 613	0.19 368	0.08 308	0.07 217	0.10 491	0.07 241	0.11 521	0.07 54

UNet	0.28 533	0.16 411	0.70 579	0.24 444	0.20 575	0.44 644	0.21 482	0.52 561	0.42 527	0.36 555	0.40 525	0.43 600	0.33 609	0.41 503	0.32 565	0.09 417	0.07 217	0.10 491	0.09 451	0.10 461	0.09 156

UPFNet	0.27 523	0.15 366	0.47 344	0.25 493	0.20 575	0.37 602	0.27 612	0.50 541	0.40 505	0.36 555	0.38 497	0.37 546	0.29 561	0.40 497	0.34 583	0.10 492	0.10 383	0.10 491	0.10 517	0.10 461	0.08 100

aanetorigin	0.40 648	0.33 652	1.14 700	0.25 493	0.19 546	0.30 504	0.37 684	0.34 332	0.47 591	0.95 738	0.82 713	0.52 658	0.56 700	0.50 538	0.52 655	0.11 541	0.09 334	0.10 491	0.10 517	0.16 628	0.19 517

EDNetEfficient	0.64 722	0.39 687	2.52 769	0.26 537	0.26 666	0.39 615	0.49 722	0.42 443	1.06 750	1.38 761	0.86 718	0.61 691	0.97 745	0.66 633	1.62 767	0.11 541	0.10 383	0.10 491	0.12 597	0.20 683	0.19 517

ac_64	0.28 533	0.16 411	0.62 540	0.25 493	0.17 481	0.36 594	0.22 519	0.48 521	0.35 435	0.36 555	0.37 488	0.51 650	0.30 568	0.62 613	0.34 583	0.11 541	0.09 334	0.10 491	0.10 517	0.09 395	0.09 156

DSFCA	0.29 556	0.18 475	0.48 359	0.21 248	0.17 481	0.39 615	0.32 660	0.49 532	0.44 551	0.44 645	0.38 497	0.40 571	0.30 568	0.53 555	0.38 602	0.12 582	0.10 383	0.10 491	0.11 555	0.11 521	0.11 287

CCAANet	0.26 492	0.18 475	0.56 485	0.22 319	0.15 401	0.29 489	0.17 305	0.52 561	0.39 494	0.27 382	0.49 617	0.32 499	0.25 489	0.63 616	0.33 575	0.08 308	0.06 117	0.10 491	0.10 517	0.08 293	0.11 287

DMCA	0.24 443	0.18 475	0.51 418	0.23 385	0.14 328	0.27 445	0.20 454	0.45 486	0.40 505	0.32 486	0.33 442	0.33 510	0.25 489	0.27 337	0.30 543	0.11 541	0.08 285	0.10 491	0.08 339	0.11 521	0.12 348

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 556	0.24 579	0.81 621	0.26 537	0.18 511	0.30 504	0.22 519	0.52 561	0.41 515	0.38 582	0.42 547	0.42 593	0.28 541	0.46 525	0.31 555	0.11 541	0.08 285	0.10 491	0.11 555	0.10 461	0.12 348
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.14 126	0.15 366	0.35 226	0.21 248	0.09 38	0.19 239	0.10 12	0.19 58	0.21 197	0.14 177	0.12 97	0.11 111	0.11 149	0.15 37	0.12 62	0.08 308	0.07 217	0.11 550	0.09 451	0.10 461	0.13 385

FlowAnything_test	0.15 174	0.12 221	0.23 91	0.21 248	0.12 210	0.18 211	0.16 260	0.25 180	0.17 92	0.15 205	0.13 125	0.15 245	0.14 282	0.19 139	0.17 300	0.10 492	0.07 217	0.11 550	0.12 597	0.08 293	0.10 232

zh-mn7	0.50 686	0.57 736	1.82 756	0.25 493	0.19 546	0.45 652	0.29 634	0.59 652	0.84 725	0.67 715	0.97 728	0.49 641	0.41 653	0.93 716	0.73 695	0.12 582	0.10 383	0.11 550	0.11 555	0.13 584	0.17 490

DDVS	0.26 492	0.16 411	0.45 317	0.25 493	0.17 481	0.34 569	0.21 482	0.43 456	0.31 377	0.34 521	0.41 537	0.47 631	0.21 430	0.52 552	0.29 538	0.11 541	0.09 334	0.11 550	0.09 451	0.13 584	0.16 468

ITSA-stereo	0.26 492	0.16 411	0.39 254	0.24 444	0.11 150	0.28 464	0.18 366	0.58 642	0.59 674	0.32 486	0.32 420	0.33 510	0.28 541	0.51 544	0.34 583	0.11 541	0.08 285	0.11 550	0.11 555	0.11 521	0.15 451

CAS++	0.17 229	0.13 273	0.35 226	0.18 77	0.13 277	0.17 174	0.16 260	0.42 443	0.25 276	0.19 279	0.18 240	0.13 187	0.10 94	0.22 233	0.12 62	0.12 582	0.10 383	0.11 550	0.08 339	0.10 461	0.09 156
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
mmm	0.25 469	0.15 366	0.44 311	0.23 385	0.20 575	0.28 464	0.21 482	0.43 456	0.32 391	0.31 461	0.40 525	0.30 478	0.24 476	0.31 420	0.28 524	0.09 417	0.21 636	0.11 550	0.12 597	0.10 461	0.26 623

CASnet	0.15 174	0.13 273	0.30 171	0.22 319	0.08 26	0.15 80	0.14 149	0.28 232	0.26 294	0.23 337	0.20 266	0.15 245	0.11 149	0.18 114	0.13 130	0.07 143	0.05 13	0.11 550	0.09 451	0.08 293	0.05 6
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo	0.32 591	0.33 652	0.77 608	0.26 537	0.24 647	0.22 346	0.23 549	0.58 642	0.44 551	0.35 541	0.32 420	0.41 580	0.40 648	0.93 716	0.25 491	0.08 308	0.13 474	0.11 550	0.09 451	0.09 395	0.22 567

fast-acv-ft	0.33 598	0.26 606	0.88 652	0.25 493	0.18 511	0.49 675	0.27 612	0.44 477	0.50 624	0.40 610	0.55 648	0.49 641	0.36 625	0.39 492	0.41 613	0.11 541	0.11 421	0.11 550	0.12 597	0.13 584	0.11 287

CASS	0.22 376	0.16 411	0.40 270	0.26 537	0.12 210	0.29 489	0.19 413	0.40 418	0.32 391	0.34 521	0.35 462	0.25 405	0.25 489	0.26 321	0.21 427	0.13 606	0.08 285	0.11 550	0.09 451	0.11 521	0.12 348
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet_v2	0.30 571	0.21 526	0.63 545	0.23 385	0.15 401	0.40 621	0.30 643	0.59 652	0.48 599	0.40 610	0.37 488	0.46 621	0.30 568	0.41 503	0.44 629	0.13 606	0.11 421	0.11 550	0.11 555	0.12 569	0.11 287

BUS	0.24 443	0.13 273	0.36 233	0.25 493	0.14 328	0.44 644	0.17 305	0.59 652	0.36 451	0.34 521	0.35 462	0.31 488	0.22 440	0.27 337	0.22 445	0.10 492	0.07 217	0.11 550	0.10 517	0.09 395	0.10 232

Wz-Net-MNSev	0.39 636	0.35 665	0.99 673	0.26 537	0.21 595	0.59 701	0.39 696	0.58 642	0.61 681	0.49 671	0.56 654	0.53 663	0.37 630	0.61 602	0.47 642	0.11 541	0.09 334	0.11 550	0.11 555	0.15 619	0.15 451

BSDual-CNN	0.24 443	0.13 273	0.36 233	0.25 493	0.14 328	0.35 586	0.22 519	0.59 652	0.36 451	0.34 521	0.35 462	0.38 552	0.25 489	0.27 337	0.28 524	0.10 492	0.07 217	0.11 550	0.10 517	0.09 395	0.10 232

hknet	0.26 492	0.15 366	0.49 376	0.25 493	0.16 445	0.35 586	0.22 519	0.59 652	0.40 505	0.34 521	0.35 462	0.43 600	0.28 541	0.38 487	0.26 503	0.09 417	0.07 217	0.11 550	0.10 517	0.09 395	0.10 232

SA	0.24 443	0.22 546	0.55 475	0.23 385	0.14 328	0.25 417	0.23 549	0.48 521	0.42 527	0.28 396	0.44 572	0.23 369	0.23 455	0.34 456	0.17 300	0.07 143	0.09 334	0.11 550	0.11 555	0.08 293	0.09 156

WZ-Net	0.56 705	0.49 721	2.14 765	0.30 636	0.24 647	0.58 697	0.48 719	0.65 697	0.80 719	0.51 680	0.72 700	0.68 715	0.60 707	1.06 731	1.01 723	0.13 606	0.10 383	0.11 550	0.12 597	0.19 672	0.23 579

AACVNet	0.28 533	0.22 546	0.55 475	0.23 385	0.14 328	0.30 504	0.19 413	0.43 456	0.33 410	0.39 600	0.42 547	0.44 606	0.29 561	0.73 655	0.28 524	0.11 541	0.09 334	0.11 550	0.09 451	0.13 584	0.12 348

PFNet+	0.21 348	0.11 164	0.54 464	0.22 319	0.12 210	0.17 174	0.18 366	0.31 296	0.36 451	0.33 499	0.32 420	0.24 390	0.16 326	0.33 441	0.18 332	0.10 492	0.07 217	0.11 550	0.10 517	0.08 293	0.12 348

RAFT	0.24 443	0.24 579	0.46 336	0.27 575	0.15 401	0.26 438	0.26 602	0.37 375	0.31 377	0.34 521	0.34 454	0.41 580	0.22 440	0.30 405	0.18 332	0.08 308	0.15 525	0.11 550	0.10 517	0.11 521	0.13 385

rafts_anoy	0.21 348	0.22 546	0.49 376	0.25 493	0.24 647	0.19 239	0.17 305	0.34 332	0.32 391	0.24 347	0.25 336	0.20 329	0.16 326	0.25 299	0.21 427	0.08 308	0.19 603	0.11 550	0.12 597	0.09 395	0.09 156

CFNet_pseudo	0.23 410	0.14 326	0.48 359	0.20 193	0.13 277	0.27 445	0.17 305	0.46 495	0.45 564	0.30 444	0.37 488	0.38 552	0.23 455	0.30 405	0.22 445	0.09 417	0.06 117	0.11 550	0.08 339	0.11 521	0.11 287

ADLNet	0.30 571	0.19 495	0.59 522	0.23 385	0.19 546	0.34 569	0.23 549	0.56 619	0.44 551	0.43 639	0.41 537	0.43 600	0.28 541	0.56 574	0.36 594	0.11 541	0.08 285	0.11 550	0.11 555	0.11 521	0.15 451

RAFT + AFF	0.30 571	0.33 652	0.76 602	0.25 493	0.17 481	0.30 504	0.33 667	0.55 608	0.42 527	0.28 396	0.30 395	0.31 488	0.31 585	0.64 622	0.32 565	0.09 417	0.11 421	0.11 550	0.10 517	0.12 569	0.16 468

delet	0.29 556	0.18 475	0.58 513	0.24 444	0.19 546	0.41 626	0.30 643	0.52 561	0.51 630	0.35 541	0.42 547	0.37 546	0.31 585	0.49 534	0.36 594	0.10 492	0.09 334	0.11 550	0.12 597	0.09 395	0.09 156

PSMNet-RSSM	0.26 492	0.21 526	0.50 397	0.21 248	0.14 328	0.25 417	0.21 482	0.50 541	0.38 478	0.31 461	0.45 587	0.40 571	0.27 517	0.53 555	0.24 477	0.12 582	0.08 285	0.11 550	0.13 630	0.10 461	0.10 232

RTSC	0.43 663	0.37 675	0.95 666	0.30 636	0.20 575	0.50 677	0.23 549	0.65 697	0.86 728	0.56 699	0.54 643	0.51 650	0.36 625	0.71 651	0.92 714	0.13 606	0.14 494	0.11 550	0.13 630	0.18 659	0.19 517

ADCP+	0.48 682	0.36 672	1.47 736	0.26 537	0.22 614	0.57 695	0.40 700	0.56 619	0.54 646	0.46 658	0.52 631	0.46 621	0.53 696	0.59 589	1.93 776	0.10 492	0.08 285	0.11 550	0.11 555	0.14 607	0.15 451

CFNet	0.29 556	0.29 626	0.57 497	0.23 385	0.14 328	0.34 569	0.15 201	0.53 573	0.46 577	0.31 461	0.40 525	0.38 552	0.27 517	0.76 671	0.28 524	0.10 492	0.07 217	0.11 550	0.11 555	0.11 521	0.09 156

ccs_rob	0.23 410	0.14 326	0.48 359	0.20 193	0.13 277	0.27 445	0.17 305	0.46 495	0.45 564	0.30 444	0.37 488	0.38 552	0.23 455	0.30 405	0.22 445	0.09 417	0.06 117	0.11 550	0.08 339	0.12 569	0.11 287

DeepPruner_ROB	0.28 533	0.25 596	0.64 550	0.22 319	0.16 445	0.30 504	0.21 482	0.54 589	0.33 410	0.36 555	0.38 497	0.38 552	0.26 508	0.45 523	0.28 524	0.15 647	0.11 421	0.11 550	0.11 555	0.14 607	0.14 431

StereoDRNet-Refined	0.28 533	0.19 495	0.47 344	0.25 493	0.14 328	0.36 594	0.21 482	0.49 532	0.43 538	0.46 658	0.52 631	0.42 593	0.30 568	0.46 525	0.38 602	0.10 492	0.07 217	0.11 550	0.11 555	0.10 461	0.11 287
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.30 571	0.20 511	0.45 317	0.28 603	0.17 481	0.37 602	0.25 590	0.50 541	0.45 564	0.46 658	0.47 607	0.51 650	0.34 611	0.56 574	0.38 602	0.10 492	0.10 383	0.11 550	0.11 555	0.10 461	0.11 287

DN-CSS_ROB	0.24 443	0.33 652	0.69 572	0.25 493	0.14 328	0.26 438	0.13 103	0.42 443	0.35 435	0.30 444	0.42 547	0.22 353	0.20 417	0.34 456	0.22 445	0.07 143	0.06 117	0.11 550	0.11 555	0.11 521	0.09 156

PWCDC_ROB	0.41 655	0.41 697	0.77 608	0.34 681	0.21 595	0.43 639	0.20 454	0.60 663	0.90 732	0.44 645	1.24 744	0.36 538	0.38 635	0.56 574	0.48 644	0.18 683	0.11 421	0.11 550	0.10 517	0.20 683	0.16 468

SMOE	0.19 274	0.17 448	0.39 254	0.22 319	0.13 277	0.27 445	0.21 482	0.31 296	0.24 249	0.22 325	0.27 362	0.21 345	0.17 352	0.19 139	0.18 332	0.08 308	0.06 117	0.12 586	0.07 241	0.11 521	0.12 348

w-ln-seven-2	0.40 648	0.37 675	1.34 724	0.28 603	0.18 511	0.38 609	0.29 634	0.53 573	0.59 674	0.47 664	0.56 654	0.46 621	0.42 659	0.70 645	0.64 683	0.10 492	0.10 383	0.12 586	0.11 555	0.14 607	0.16 468

rvit_0105_5	0.22 376	0.18 475	0.51 418	0.23 385	0.13 277	0.22 346	0.25 590	0.38 384	0.40 505	0.21 304	0.23 315	0.27 431	0.20 417	0.27 337	0.20 396	0.15 647	0.13 474	0.12 586	0.12 597	0.10 461	0.10 232

rvit_0105_4	0.21 348	0.17 448	0.49 376	0.23 385	0.14 328	0.20 282	0.23 549	0.35 341	0.40 505	0.19 279	0.24 326	0.25 405	0.20 417	0.28 363	0.18 332	0.16 658	0.13 474	0.12 586	0.11 555	0.11 521	0.10 232

DCVSM-stereo	0.25 469	0.14 326	0.53 450	0.21 248	0.14 328	0.27 445	0.14 149	0.35 341	0.35 435	0.42 628	0.33 442	0.46 621	0.30 568	0.31 420	0.27 515	0.11 541	0.10 383	0.12 586	0.10 517	0.12 569	0.15 451

ffm	0.27 523	0.17 448	0.84 635	0.21 248	0.13 277	0.29 489	0.21 482	0.38 384	0.46 577	0.31 461	0.44 572	0.34 519	0.24 476	0.28 363	0.12 62	0.08 308	0.28 710	0.12 586	0.11 555	0.08 293	0.37 699

ff1	0.36 619	0.17 448	0.84 635	0.21 248	0.13 277	0.29 489	0.21 482	0.38 384	0.46 577	0.31 461	0.44 572	0.34 519	0.24 476	0.91 709	1.30 745	0.08 308	0.28 710	0.12 586	0.11 555	0.08 293	0.37 699

mmx	0.37 626	0.17 448	0.84 635	0.21 248	0.13 277	0.29 489	0.21 482	0.57 628	0.48 599	0.31 461	0.44 572	0.34 519	0.24 476	0.91 709	1.30 745	0.10 492	0.20 625	0.12 586	0.11 555	0.11 521	0.23 579

xxx	0.37 626	0.17 448	0.84 635	0.21 248	0.13 277	0.29 489	0.21 482	0.57 628	0.48 599	0.31 461	0.44 572	0.34 519	0.24 476	0.91 709	1.30 745	0.10 492	0.20 625	0.12 586	0.11 555	0.11 521	0.23 579

CFNet_ucs	0.25 469	0.14 326	0.51 418	0.20 193	0.15 401	0.29 489	0.18 366	0.51 553	0.46 577	0.32 486	0.42 547	0.38 552	0.23 455	0.31 420	0.22 445	0.11 541	0.08 285	0.12 586	0.09 451	0.13 584	0.13 385

LL-Strereo2	0.21 348	0.25 596	0.53 450	0.32 663	0.20 575	0.25 417	0.14 149	0.32 305	0.25 276	0.25 360	0.20 266	0.24 390	0.12 200	0.28 363	0.18 332	0.07 143	0.07 217	0.12 586	0.09 451	0.09 395	0.16 468

Wz-Net-SNSev	0.45 668	0.53 726	1.42 732	0.31 654	0.21 595	0.44 644	0.45 712	0.64 691	0.68 701	0.46 658	0.66 690	0.62 694	0.40 648	0.78 675	0.65 684	0.12 582	0.11 421	0.12 586	0.13 630	0.17 643	0.19 517

NINENet	0.27 523	0.16 411	0.49 376	0.23 385	0.16 445	0.44 644	0.17 305	0.63 685	0.49 616	0.33 499	0.38 497	0.31 488	0.22 440	0.43 513	0.22 445	0.11 541	0.10 383	0.12 586	0.08 339	0.12 569	0.11 287

SACVNet	0.32 591	0.25 596	0.59 522	0.26 537	0.19 546	0.35 586	0.25 590	0.54 589	0.41 515	0.43 639	0.45 587	0.46 621	0.34 611	0.71 651	0.30 543	0.14 631	0.10 383	0.12 586	0.12 597	0.16 628	0.20 539

PSM-AAD	0.26 492	0.11 164	0.43 299	0.24 444	0.12 210	0.27 445	0.37 684	0.36 358	0.30 365	0.36 555	0.39 515	0.28 444	0.77 729	0.30 405	0.16 269	0.07 143	0.06 117	0.12 586	0.11 555	0.09 395	0.21 552

pcwnet_v2	0.32 591	0.16 411	1.22 714	0.23 385	0.19 546	0.32 543	0.19 413	0.61 673	0.61 681	0.37 573	0.45 587	0.35 532	0.29 561	0.37 484	0.26 503	0.14 631	0.11 421	0.12 586	0.11 555	0.14 607	0.18 497

ARAFT	0.26 492	0.30 632	0.87 645	0.22 319	0.12 210	0.30 504	0.24 575	0.46 495	0.34 423	0.33 499	0.28 370	0.29 457	0.20 417	0.49 534	0.19 368	0.08 308	0.06 117	0.12 586	0.11 555	0.09 395	0.09 156

EDNetEfficientorigin	7.48 800	0.57 736	139.59 833	0.25 493	0.17 481	0.44 644	0.30 643	0.48 521	1.04 748	1.29 758	1.02 733	0.82 726	0.87 740	0.76 671	1.02 726	0.10 492	0.09 334	0.12 586	0.11 555	0.22 694	0.25 607

GwcNet	0.37 626	0.29 626	1.12 694	0.25 493	0.24 647	0.48 669	0.27 612	0.58 642	0.60 678	0.39 600	0.54 643	0.51 650	0.34 611	0.60 594	0.46 639	0.13 606	0.12 452	0.12 586	0.11 555	0.13 584	0.15 451

CFNet-ft	0.26 492	0.21 526	0.51 418	0.19 132	0.16 445	0.31 526	0.21 482	0.40 418	0.37 467	0.29 421	0.40 525	0.46 621	0.27 517	0.49 534	0.28 524	0.12 582	0.07 217	0.12 586	0.11 555	0.12 569	0.11 287

ADCRef	0.41 655	0.33 652	1.05 681	0.26 537	0.21 595	0.49 675	0.27 612	0.54 589	0.51 630	0.51 680	0.59 667	0.35 532	0.47 677	0.54 561	1.35 755	0.09 417	0.08 285	0.12 586	0.12 597	0.12 569	0.13 385

RYNet	0.38 631	0.23 566	0.65 555	0.26 537	0.28 677	0.62 704	0.33 667	0.61 673	0.62 687	0.42 628	0.39 515	0.58 681	0.40 648	0.89 704	0.57 671	0.11 541	0.09 334	0.12 586	0.11 555	0.19 672	0.22 567

CFNet_RVC	0.26 492	0.21 526	0.51 418	0.19 132	0.16 445	0.31 526	0.21 482	0.40 418	0.37 467	0.29 421	0.40 525	0.46 621	0.27 517	0.49 534	0.28 524	0.12 582	0.07 217	0.12 586	0.11 555	0.12 569	0.11 287

StereoDRNet	0.34 609	0.28 622	0.70 579	0.28 603	0.21 595	0.43 639	0.30 643	0.63 685	0.51 630	0.47 664	0.40 525	0.48 635	0.31 585	0.58 581	0.44 629	0.12 582	0.10 383	0.12 586	0.11 555	0.13 584	0.13 385

NaN_ROB	0.44 665	0.38 683	0.94 665	0.30 636	0.20 575	0.52 684	0.49 722	0.61 673	0.60 678	0.56 699	0.47 607	0.49 641	0.42 659	1.24 746	0.76 699	0.12 582	0.18 589	0.12 586	0.13 630	0.12 569	0.18 497

SANet	0.58 709	0.41 697	1.38 728	0.27 575	0.16 445	0.72 716	0.48 719	0.71 718	1.34 766	0.69 718	0.97 728	0.94 732	0.78 730	0.97 723	0.93 715	0.14 631	0.12 452	0.12 586	0.12 597	0.18 659	0.20 539

LE_ROB	1.82 777	0.39 687	3.15 777	0.50 748	0.55 750	0.79 725	1.00 764	0.89 750	6.48 799	7.40 804	2.07 772	2.07 766	5.08 797	1.33 757	3.96 790	0.11 541	0.09 334	0.12 586	0.11 555	0.11 521	0.13 385

zh-sn7	0.52 693	0.64 747	1.77 753	0.30 636	0.20 575	0.47 661	0.40 700	0.60 663	0.65 692	0.53 691	0.82 713	0.52 658	0.59 705	1.10 733	0.96 719	0.13 606	0.13 474	0.13 613	0.13 630	0.17 643	0.20 539

w-ln-seven	0.45 668	0.40 691	1.40 731	0.27 575	0.22 614	0.58 697	0.33 667	0.65 697	0.83 722	0.59 705	0.63 683	0.53 663	0.39 642	0.66 633	0.81 706	0.12 582	0.11 421	0.13 613	0.12 597	0.16 628	0.17 490

YMNet	0.33 598	0.26 606	0.64 550	0.28 603	0.23 630	0.48 669	0.27 612	0.54 589	0.47 591	0.49 671	0.56 654	0.51 650	0.30 568	0.41 503	0.44 629	0.13 606	0.16 541	0.13 613	0.12 597	0.14 607	0.14 431

YMNet_1	0.33 598	0.26 606	0.64 550	0.28 603	0.23 630	0.48 669	0.27 612	0.54 589	0.47 591	0.49 671	0.56 654	0.51 650	0.30 568	0.41 503	0.44 629	0.13 606	0.16 541	0.13 613	0.12 597	0.14 607	0.14 431

rvit_0105_6	0.20 307	0.16 411	0.41 281	0.23 385	0.14 328	0.18 211	0.20 454	0.31 296	0.39 494	0.18 272	0.22 300	0.23 369	0.18 388	0.26 321	0.18 332	0.16 658	0.13 474	0.13 613	0.11 555	0.11 521	0.09 156

test_sample7	0.28 533	0.16 411	0.47 344	0.21 248	0.14 328	0.29 489	0.22 519	0.54 589	0.43 538	0.38 582	0.36 477	0.38 552	0.32 600	0.41 503	0.26 503	0.14 631	0.21 636	0.13 613	0.12 597	0.13 584	0.25 607

GMStereo_Zeroshot	0.25 469	0.22 546	0.51 418	0.27 575	0.14 328	0.28 464	0.15 201	0.40 418	0.36 451	0.37 573	0.43 561	0.40 571	0.17 352	0.35 463	0.21 427	0.12 582	0.07 217	0.13 613	0.07 241	0.17 643	0.10 232

StereoVision	0.23 410	0.23 566	0.55 475	0.27 575	0.17 481	0.23 371	0.22 519	0.40 418	0.32 391	0.21 304	0.51 624	0.22 353	0.16 326	0.29 386	0.19 368	0.11 541	0.12 452	0.13 613	0.13 630	0.10 461	0.08 100

Wz-Net-TNSev	0.55 699	0.72 752	1.90 759	0.26 537	0.21 595	0.64 709	0.45 712	0.66 703	0.71 708	0.52 683	0.55 648	0.71 721	0.63 720	1.04 729	0.94 717	0.16 658	0.15 525	0.13 613	0.15 661	0.21 690	0.24 595

HCRNet	0.25 469	0.27 614	0.42 291	0.34 681	0.17 481	0.27 445	0.18 366	0.45 486	0.37 467	0.31 461	0.35 462	0.32 499	0.23 455	0.44 517	0.21 427	0.13 606	0.08 285	0.13 613	0.11 555	0.11 521	0.09 156

psm_up	0.30 571	0.21 526	0.58 513	0.26 537	0.18 511	0.32 543	0.27 612	0.57 628	0.45 564	0.38 582	0.41 537	0.45 612	0.40 648	0.59 589	0.32 565	0.11 541	0.12 452	0.13 613	0.12 597	0.11 521	0.11 287

psmorigin	0.52 693	0.29 626	3.10 776	0.24 444	0.19 546	0.39 615	0.24 575	0.52 561	0.45 564	0.66 714	0.68 694	0.70 720	0.52 691	0.86 697	0.49 650	0.15 647	0.17 572	0.13 613	0.14 650	0.16 628	0.23 579

FAT-Stereo	0.36 619	0.19 495	0.75 598	0.26 537	0.18 511	0.34 569	0.30 643	0.62 681	0.61 681	0.47 664	0.61 679	0.59 682	0.50 687	0.61 602	0.36 594	0.13 606	0.14 494	0.13 613	0.12 597	0.14 607	0.20 539

S-Stereo	0.39 636	0.20 511	1.04 680	0.28 603	0.22 614	0.39 615	0.31 653	0.58 642	0.69 703	0.40 610	0.59 667	0.48 635	0.41 653	0.75 664	0.42 618	0.12 582	0.15 525	0.13 613	0.13 630	0.16 628	0.25 607

STTStereo	0.30 571	0.24 579	0.83 631	0.25 493	0.17 481	0.30 504	0.24 575	0.49 532	0.39 494	0.39 600	0.41 537	0.44 606	0.28 541	0.41 503	0.30 543	0.13 606	0.13 474	0.13 613	0.16 672	0.12 569	0.12 348

ADCL	0.50 686	0.30 632	1.15 701	0.28 603	0.19 546	0.77 723	0.64 739	0.57 628	0.73 713	0.57 702	0.73 703	0.55 668	0.60 707	0.66 633	1.53 763	0.11 541	0.10 383	0.13 613	0.13 630	0.15 619	0.16 468

GANet	0.40 648	0.28 622	0.67 563	0.31 654	0.18 511	0.43 639	0.39 696	0.60 663	0.46 577	0.48 670	0.78 708	0.55 668	0.45 668	0.96 720	0.55 666	0.13 606	0.14 494	0.13 613	0.12 597	0.15 619	0.16 468

TDLM	0.32 591	0.27 614	0.52 439	0.30 636	0.15 401	0.33 554	0.32 660	0.54 589	0.50 624	0.44 645	0.43 561	0.39 566	0.30 568	0.92 714	0.30 543	0.14 631	0.09 334	0.13 613	0.12 597	0.13 584	0.14 431

UCFNet_RVC	0.25 469	0.21 526	0.49 376	0.19 132	0.15 401	0.34 569	0.18 366	0.47 509	0.36 451	0.30 444	0.35 462	0.40 571	0.26 508	0.35 463	0.24 477	0.13 606	0.08 285	0.13 613	0.14 650	0.13 584	0.13 385

AdaStereo	0.25 469	0.17 448	0.47 344	0.25 493	0.13 277	0.33 554	0.17 305	0.57 628	0.43 538	0.34 521	0.38 497	0.35 532	0.21 430	0.32 431	0.24 477	0.14 631	0.06 117	0.13 613	0.09 451	0.11 521	0.09 156
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.
NVstereo2D	0.32 591	0.18 475	0.63 545	0.24 444	0.23 630	0.43 639	0.28 628	0.60 663	0.58 667	0.28 396	0.39 515	0.42 593	0.30 568	0.71 651	0.30 543	0.13 606	0.09 334	0.13 613	0.10 517	0.20 683	0.18 497

DPSNet	0.51 690	0.26 606	1.16 703	0.28 603	0.21 595	0.76 720	0.56 734	0.89 750	0.82 721	0.49 671	0.51 624	0.64 703	0.81 734	0.89 704	0.85 709	0.17 672	0.16 541	0.13 613	0.13 630	0.26 710	0.27 631

DRN-Test	0.35 616	0.20 511	0.75 598	0.28 603	0.19 546	0.46 655	0.29 634	0.68 710	0.54 646	0.49 671	0.47 607	0.44 606	0.35 619	0.63 616	0.44 629	0.13 606	0.09 334	0.13 613	0.12 597	0.13 584	0.13 385

XPNet_ROB	0.35 616	0.26 606	0.58 513	0.28 603	0.19 546	0.37 602	0.31 653	0.57 628	0.51 630	0.52 683	0.54 643	0.57 675	0.38 635	0.65 627	0.48 644	0.17 672	0.12 452	0.13 613	0.12 597	0.16 628	0.17 490

S0	0.21 348	0.21 526	0.34 214	0.24 444	0.19 546	0.34 569	0.26 602	0.30 273	0.22 211	0.22 325	0.26 346	0.20 329	0.16 326	0.21 201	0.18 332	0.12 582	0.11 421	0.14 637	0.15 661	0.10 461	0.33 677

AANet	0.55 699	0.47 714	1.61 744	0.23 385	0.31 703	0.41 626	0.25 590	0.53 573	1.14 759	0.93 736	0.98 732	0.84 727	0.71 726	0.60 594	0.66 686	0.18 683	0.32 737	0.14 637	0.13 630	0.18 659	0.44 722

MultiAttention	1.05 752	0.14 326	0.50 397	0.35 690	0.43 737	5.62 789	1.71 787	0.71 718	0.54 646	0.36 555	0.63 683	0.55 668	0.22 440	7.50 805	0.56 667	0.09 417	0.06 117	0.14 637	0.24 721	0.27 718	0.34 682

rvit_0105_3	0.24 443	0.21 526	0.57 497	0.25 493	0.15 401	0.24 396	0.28 628	0.40 418	0.43 538	0.25 360	0.26 346	0.29 457	0.22 440	0.29 386	0.21 427	0.15 647	0.13 474	0.14 637	0.15 661	0.10 461	0.10 232

UGAM	0.28 533	0.18 475	0.57 497	0.26 537	0.13 277	0.23 371	0.26 602	0.33 325	0.45 564	0.32 486	0.42 547	0.45 612	0.22 440	0.92 714	0.23 465	0.08 308	0.09 334	0.14 637	0.13 630	0.10 461	0.10 232

coex-ft	3.48 786	0.81 762	48.53 831	0.24 444	0.19 546	0.53 687	0.47 718	0.49 532	2.36 782	7.18 803	1.20 741	0.96 735	2.53 783	0.75 664	2.14 780	0.13 606	0.15 525	0.14 637	0.12 597	0.22 694	0.47 728

GASNet	0.39 636	0.58 739	1.27 716	0.35 690	0.23 630	0.35 586	0.23 549	0.63 685	0.56 662	0.41 622	0.38 497	0.45 612	0.30 568	0.81 688	0.42 618	0.16 658	0.11 421	0.14 637	0.14 650	0.23 699	0.12 348

FINET	0.58 709	0.48 719	1.35 726	0.38 709	0.37 723	0.96 742	1.13 774	0.84 744	1.05 749	0.50 677	0.70 698	0.45 612	0.61 713	0.63 616	0.62 679	0.26 730	0.28 710	0.14 637	0.13 630	0.20 683	0.44 722

hitnet-ft	0.31 583	0.21 526	0.56 485	0.19 132	0.14 328	0.40 621	0.23 549	0.46 495	0.42 527	0.37 573	0.46 600	0.53 663	0.35 619	0.76 671	0.35 590	0.14 631	0.10 383	0.14 637	0.10 517	0.15 619	0.14 431

FADNet-RVC-Resample	0.31 583	0.32 646	1.16 703	0.27 575	0.17 481	0.33 554	0.21 482	0.49 532	0.40 505	0.36 555	0.38 497	0.34 519	0.27 517	0.54 561	0.27 515	0.10 492	0.10 383	0.14 637	0.13 630	0.13 584	0.18 497

FADNet_RVC	0.31 583	0.35 665	0.98 671	0.24 444	0.16 445	0.30 504	0.17 305	0.52 561	0.39 494	0.30 444	0.38 497	0.30 478	0.29 561	0.54 561	0.33 575	0.14 631	0.14 494	0.14 637	0.16 672	0.21 690	0.24 595

FADNet-RVC	0.34 609	0.43 702	0.97 669	0.25 493	0.20 575	0.33 554	0.20 454	0.51 553	0.42 527	0.34 521	0.40 525	0.41 580	0.29 561	0.65 627	0.36 594	0.14 631	0.14 494	0.14 637	0.15 661	0.19 672	0.20 539

FADNet	0.34 609	0.43 702	0.88 652	0.24 444	0.22 614	0.37 602	0.19 413	0.56 619	0.49 616	0.32 486	0.36 477	0.43 600	0.32 600	0.65 627	0.30 543	0.17 672	0.16 541	0.14 637	0.16 672	0.25 706	0.21 552

stereogan	0.39 636	0.20 511	0.78 613	0.28 603	0.22 614	0.65 710	0.26 602	0.62 681	0.65 692	0.45 652	0.60 671	0.67 713	0.45 668	0.69 642	0.37 600	0.14 631	0.14 494	0.14 637	0.12 597	0.20 683	0.19 517

ADCPNet	0.51 690	0.36 672	1.82 756	0.27 575	0.23 630	0.71 715	0.39 696	0.56 619	0.54 646	0.52 683	0.60 671	0.66 709	0.57 702	0.64 622	1.23 738	0.15 647	0.18 589	0.14 637	0.23 719	0.19 672	0.22 567

DANet	0.37 626	0.25 596	0.67 563	0.37 701	0.22 614	0.42 634	0.25 590	0.50 541	0.44 551	0.52 683	0.50 621	0.59 682	0.42 659	0.78 675	0.53 659	0.13 606	0.12 452	0.14 637	0.12 597	0.17 643	0.21 552
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CVANet_RVC	0.34 609	0.25 596	0.77 608	0.27 575	0.17 481	0.34 569	0.28 628	0.55 608	0.50 624	0.43 639	0.46 600	0.44 606	0.31 585	0.90 707	0.27 515	0.15 647	0.10 383	0.14 637	0.14 650	0.15 619	0.15 451

ETE_ROB	0.36 619	0.32 646	0.64 550	0.30 636	0.18 511	0.40 621	0.38 692	0.59 652	0.49 616	0.50 677	0.52 631	0.62 694	0.37 630	0.58 581	0.43 622	0.13 606	0.10 383	0.14 637	0.12 597	0.17 643	0.18 497

PWC_ROB	0.41 655	0.38 683	0.92 658	0.26 537	0.20 575	0.39 615	0.19 413	0.61 673	0.69 703	0.58 704	0.84 716	0.52 658	0.44 666	0.74 659	0.62 679	0.13 606	0.09 334	0.14 637	0.10 517	0.17 643	0.18 497

S	0.23 410	0.18 475	0.38 244	0.24 444	0.22 614	0.32 543	0.22 519	0.32 305	0.28 324	0.26 370	0.31 408	0.20 329	0.21 430	0.19 139	0.19 368	0.13 606	0.09 334	0.15 656	0.16 672	0.11 521	0.35 687

TCMNet	0.34 609	0.28 622	0.81 621	0.29 623	0.30 696	0.40 621	0.28 628	0.53 573	0.49 616	0.38 582	0.46 600	0.40 571	0.30 568	0.61 602	0.42 618	0.14 631	0.13 474	0.15 656	0.14 650	0.18 659	0.19 517

FACV-RUCA	0.22 376	0.15 366	0.38 244	0.24 444	0.23 630	0.26 438	0.19 413	0.41 436	0.35 435	0.26 370	0.32 420	0.22 353	0.25 489	0.24 274	0.19 368	0.10 492	0.07 217	0.15 656	0.08 339	0.16 628	0.14 431

rvit_105_1	0.28 533	0.24 579	0.65 555	0.27 575	0.19 546	0.31 526	0.35 675	0.46 495	0.53 641	0.31 461	0.32 420	0.32 499	0.27 517	0.36 474	0.26 503	0.16 658	0.14 494	0.15 656	0.17 684	0.11 521	0.11 287

APVNet	0.38 631	0.26 606	0.87 645	0.26 537	0.22 614	0.52 684	0.35 675	0.64 691	0.46 577	0.40 610	0.52 631	0.48 635	0.39 642	0.84 694	0.48 644	0.13 606	0.14 494	0.15 656	0.16 672	0.16 628	0.16 468

RTS	0.81 740	0.56 732	4.76 783	0.37 701	0.30 696	1.11 749	0.52 727	0.67 705	1.07 751	0.76 725	0.91 722	0.60 688	0.61 713	1.64 769	1.24 739	0.15 647	0.13 474	0.15 656	0.15 661	0.22 694	0.24 595

RTSA	0.81 740	0.56 732	4.76 783	0.37 701	0.30 696	1.11 749	0.52 727	0.67 705	1.07 751	0.76 725	0.91 722	0.60 688	0.61 713	1.64 769	1.24 739	0.15 647	0.13 474	0.15 656	0.15 661	0.22 694	0.24 595

AnyNet_C32	0.55 699	0.51 722	1.34 724	0.29 623	0.28 677	0.61 703	0.62 738	0.57 628	0.62 687	0.63 709	0.68 694	0.54 667	0.55 698	0.82 689	1.81 771	0.15 647	0.15 525	0.15 656	0.18 690	0.21 690	0.25 607

PSMNet_ROB	0.36 619	0.31 638	0.71 588	0.31 654	0.21 595	0.44 644	0.44 711	0.61 673	0.49 616	0.39 600	0.45 587	0.49 641	0.32 600	0.66 633	0.53 659	0.14 631	0.10 383	0.15 656	0.14 650	0.13 584	0.13 385

Syn2CoEx	0.39 636	0.39 687	1.08 688	0.35 690	0.21 595	0.41 626	0.29 634	0.63 685	0.51 630	0.43 639	0.56 654	0.45 612	0.45 668	0.69 642	0.39 606	0.17 672	0.14 494	0.16 665	0.12 597	0.13 584	0.16 468

DMCA-RVC	0.30 571	0.27 614	0.93 662	0.28 603	0.17 481	0.30 504	0.21 482	0.43 456	0.36 451	0.40 610	0.38 497	0.39 566	0.36 625	0.44 517	0.34 583	0.13 606	0.10 383	0.16 665	0.12 597	0.13 584	0.11 287

SHD	0.45 668	0.34 661	0.89 654	0.37 701	0.28 677	0.46 655	0.23 549	0.72 722	0.96 739	0.65 712	0.61 679	0.61 691	0.48 681	0.64 622	0.69 691	0.16 658	0.16 541	0.16 665	0.16 672	0.21 690	0.25 607

ADCS	0.62 717	0.56 732	1.54 741	0.30 636	0.25 661	0.56 692	0.46 715	0.71 718	0.86 728	0.77 728	0.72 700	0.68 715	0.62 718	0.82 689	2.33 782	0.17 672	0.16 541	0.16 665	0.17 684	0.23 699	0.27 631

PA-Net	0.40 648	0.35 665	1.05 681	0.32 663	0.28 677	0.39 615	0.43 708	0.53 573	0.56 662	0.35 541	0.43 561	0.41 580	0.36 625	0.83 693	0.61 678	0.12 582	0.23 662	0.16 665	0.23 719	0.13 584	0.20 539
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MDST_ROB	0.51 690	0.16 411	0.97 669	0.31 654	0.21 595	1.35 766	0.34 672	0.80 733	0.59 674	1.09 752	0.74 704	0.49 641	0.37 630	1.31 754	0.60 675	0.14 631	0.12 452	0.16 665	0.13 630	0.13 584	0.18 497

LALA_ROB	0.38 631	0.31 638	0.65 555	0.30 636	0.21 595	0.46 655	0.39 696	0.63 685	0.54 646	0.53 691	0.52 631	0.69 717	0.36 625	0.52 552	0.48 644	0.18 683	0.11 421	0.16 665	0.14 650	0.17 643	0.16 468

WCMA_ROB	0.55 699	0.27 614	0.76 602	0.26 537	0.22 614	0.62 704	0.36 682	0.57 628	0.58 667	0.97 742	1.40 751	1.28 751	0.94 744	0.80 683	0.80 704	0.20 698	0.17 572	0.16 665	0.16 672	0.19 672	0.29 650

SGM_RVC	0.57 707	0.22 546	0.60 529	0.26 537	0.16 445	0.97 743	0.46 715	0.76 730	0.90 732	1.03 749	0.92 724	1.16 744	0.93 743	1.21 744	0.72 694	0.17 672	0.16 541	0.16 665	0.16 672	0.16 628	0.24 595
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PStereo	0.28 533	0.41 697	0.40 270	0.21 248	0.13 277	0.25 417	0.24 575	0.35 341	0.48 599	0.27 382	0.17 220	0.29 457	0.34 611	0.40 497	0.45 636	0.24 718	0.15 525	0.17 674	0.13 630	0.24 703	0.25 607

ISRNet	0.28 533	0.15 366	0.54 464	0.27 575	0.19 546	0.24 396	0.15 201	0.47 509	0.45 564	0.40 610	0.49 617	0.42 593	0.27 517	0.33 441	0.30 543	0.20 698	0.12 452	0.17 674	0.16 672	0.16 628	0.21 552

SDNR	0.47 679	0.29 626	0.92 658	0.24 444	0.37 723	1.27 762	0.17 305	0.54 589	0.58 667	0.44 645	0.85 717	0.55 668	0.28 541	1.19 743	0.52 655	0.23 710	0.24 680	0.17 674	0.13 630	0.19 672	0.26 623

RP	0.38 631	0.26 606	0.67 563	0.31 654	0.24 647	0.37 602	0.29 634	0.53 573	0.61 681	0.42 628	0.65 688	0.62 694	0.51 689	0.63 616	0.43 622	0.17 672	0.15 525	0.17 674	0.15 661	0.17 643	0.19 517

G-Net	0.47 679	0.26 606	1.02 677	0.34 681	0.28 677	0.89 734	0.35 675	0.47 509	0.46 577	0.68 717	1.20 741	0.64 703	0.59 705	0.61 602	0.60 675	0.16 658	0.14 494	0.17 674	0.13 630	0.22 694	0.21 552

ADCMid	0.53 696	0.45 708	1.46 733	0.27 575	0.22 614	0.51 678	0.38 692	0.61 673	0.58 667	0.75 722	0.67 692	0.62 694	0.66 723	0.66 633	1.75 768	0.13 606	0.12 452	0.17 674	0.17 684	0.20 683	0.21 552

AnyNet_C01	0.68 725	0.69 751	2.64 771	0.33 675	0.27 675	0.93 736	0.64 739	0.66 703	0.65 692	0.70 719	0.97 728	0.75 723	0.63 720	1.01 726	1.52 762	0.17 672	0.16 541	0.17 674	0.17 684	0.24 703	0.28 640

SGM-Forest	0.42 659	0.44 707	0.92 658	0.24 444	0.16 445	0.45 652	0.40 700	0.58 642	0.50 624	0.54 695	0.63 683	0.52 658	0.51 689	0.91 709	0.66 686	0.17 672	0.17 572	0.17 674	0.15 661	0.15 619	0.21 552
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MeshStereo	0.60 712	0.31 638	0.71 588	0.22 319	0.17 481	0.66 711	0.36 682	0.81 735	0.63 689	1.48 772	1.32 748	1.65 760	0.83 735	1.18 742	0.74 696	0.17 672	0.17 572	0.17 674	0.14 650	0.17 643	0.19 517
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
SCION-MonSter(vits)	0.23 410	0.09 66	0.20 43	0.17 42	0.09 38	0.15 80	0.12 56	0.46 495	0.54 646	0.09 15	0.45 587	0.30 478	0.27 517	0.35 463	0.45 636	0.10 492	0.08 285	0.18 683	0.17 684	0.15 619	0.16 468

IGEV-RUCA	0.21 348	0.09 66	0.26 130	0.20 193	0.19 546	0.28 464	0.23 549	0.24 154	0.22 211	0.21 304	0.23 315	0.29 457	0.48 681	0.26 321	0.19 368	0.09 417	0.08 285	0.18 683	0.14 650	0.18 659	0.19 517

NCC-stereo	0.42 659	0.31 638	0.87 645	0.32 663	0.29 690	0.47 661	0.37 684	0.68 710	0.53 641	0.42 628	0.58 662	0.57 675	0.52 691	0.75 664	0.54 663	0.18 683	0.14 494	0.18 683	0.25 726	0.17 643	0.18 497

Abc-Net	0.42 659	0.31 638	0.87 645	0.32 663	0.29 690	0.47 661	0.37 684	0.68 710	0.53 641	0.42 628	0.58 662	0.57 675	0.52 691	0.75 664	0.54 663	0.18 683	0.14 494	0.18 683	0.25 726	0.17 643	0.18 497
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SAMSARA	0.62 717	0.47 714	0.93 662	0.70 761	0.50 744	1.15 755	1.29 778	0.79 732	0.70 706	0.77 728	0.55 648	0.92 731	0.58 703	0.87 699	0.77 700	0.19 693	0.27 705	0.18 683	0.19 694	0.27 718	0.28 640

XQC	0.47 679	0.45 708	1.07 685	0.40 716	0.28 677	0.58 697	0.38 692	0.67 705	0.76 716	0.53 691	0.47 607	0.59 682	0.47 677	0.74 659	0.80 704	0.18 683	0.14 494	0.18 683	0.16 672	0.26 710	0.24 595

LSM	1.68 775	0.48 719	2.91 774	2.28 793	17.60 812	0.52 684	0.55 731	0.65 697	0.78 717	0.84 731	1.11 736	0.63 698	0.55 698	0.79 679	0.53 659	0.16 658	0.25 690	0.18 683	0.21 702	0.25 706	2.37 794

CBMV	0.36 619	0.25 596	0.61 536	0.24 444	0.14 328	0.42 634	0.33 667	0.56 619	0.52 640	0.54 695	0.52 631	0.51 650	0.58 703	0.63 616	0.43 622	0.15 647	0.16 541	0.18 683	0.16 672	0.13 584	0.19 517
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PM Graph cmp D40	0.99 748	0.46 710	1.13 698	0.35 690	0.34 712	1.01 746	0.70 745	1.18 760	2.01 779	1.67 775	3.56 788	2.15 769	1.37 762	1.30 752	1.15 733	0.20 698	0.20 625	0.19 691	0.22 713	0.19 672	0.32 668

PatchMatch Graph Cmp	1.11 758	0.46 710	1.28 717	0.34 681	0.33 709	0.98 744	0.66 742	1.21 762	2.45 784	1.81 779	4.16 791	2.69 779	1.41 766	1.31 754	1.76 770	0.20 698	0.20 625	0.19 691	0.21 702	0.19 672	0.32 668

PatchMatch		0.46 710		0.33 675		1.00 745		1.28 764		1.67 775		2.61 776		1.50 765		0.20 698		0.19 691		0.19 672

rvit_stereo_0075_2	0.25 469	0.18 475	0.65 555	0.27 575	0.22 614	0.22 346	0.15 201	0.41 436	0.36 451	0.27 382	0.37 488	0.29 457	0.21 430	0.29 386	0.20 396	0.17 672	0.12 452	0.19 691	0.12 597	0.14 607	0.14 431

AF-Net	0.40 648	0.31 638	0.74 594	0.33 675	0.24 647	0.43 639	0.30 643	0.64 691	0.67 697	0.44 645	0.69 697	0.65 705	0.52 691	0.59 589	0.48 644	0.16 658	0.12 452	0.19 691	0.14 650	0.16 628	0.14 431

edge stereo	0.40 648	0.22 546	0.87 645	0.27 575	0.22 614	0.38 609	0.26 602	0.59 652	0.56 662	0.53 691	0.60 671	0.71 721	0.50 687	0.78 675	0.43 622	0.16 658	0.15 525	0.19 691	0.14 650	0.17 643	0.19 517

Nwc_Net	0.39 636	0.29 626	0.84 635	0.32 663	0.24 647	0.45 652	0.30 643	0.67 705	0.51 630	0.39 600	0.70 698	0.59 682	0.48 681	0.61 602	0.45 636	0.16 658	0.12 452	0.19 691	0.21 702	0.14 607	0.15 451

SGM-ForestM	1.59 771	0.56 732	1.52 740	0.41 723	0.34 712	2.77 782	1.67 785	1.69 778	1.73 775	2.48 790	2.27 776	6.02 794	2.90 786	3.08 785	2.83 786	0.25 726	0.30 728	0.19 691	0.20 699	0.18 659	0.45 726

PM Cens cmp D40	0.99 748	0.40 691	1.01 675	0.30 636	0.26 666	0.92 735	0.55 731	1.27 763	2.11 780	1.72 778	3.10 785	2.73 780	1.57 773	1.33 757	1.29 744	0.19 693	0.20 625	0.20 699	0.21 702	0.18 659	0.29 650

PatchMatch Cens Cmp	1.24 764	0.39 687	1.02 677	0.29 623	0.25 661	1.11 749	0.66 742	1.46 771	2.84 786	1.69 777	3.57 789	4.87 790	1.90 775	1.58 768	1.82 772	0.20 698	0.20 625	0.20 699	0.20 699	0.18 659	0.29 650

dad	0.30 571	0.38 683	0.60 529	0.22 319	0.14 328	0.32 543	0.21 482	0.35 341	0.51 630	0.45 652	0.45 587	0.46 621	0.23 455	0.41 503	0.27 515	0.21 704	0.11 421	0.20 699	0.11 555	0.15 619	0.11 287

CSAN	0.55 699	0.47 714	1.19 711	0.37 701	0.23 630	0.57 695	0.61 737	0.65 697	0.72 710	0.65 712	0.78 708	0.66 709	0.65 722	1.41 763	0.77 700	0.21 704	0.17 572	0.20 699	0.21 702	0.18 659	0.21 552

UDGNet	0.24 443	0.37 675	0.53 450	0.25 493	0.14 328	0.24 396	0.18 366	0.32 305	0.44 551	0.29 421	0.28 370	0.24 390	0.20 417	0.30 405	0.21 427	0.16 658	0.07 217	0.21 703	0.11 555	0.16 628	0.11 287

RGC	0.41 655	0.35 665	0.76 602	0.35 690	0.28 677	0.41 626	0.29 634	0.60 663	0.55 655	0.47 664	0.64 686	0.63 698	0.47 677	0.74 659	0.46 639	0.16 658	0.15 525	0.21 703	0.21 702	0.19 672	0.21 552

PS-NSSS	0.33 598	0.36 672	0.61 536	0.24 444	0.18 511	0.33 554	0.24 575	0.59 652	0.42 527	0.38 582	0.52 631	0.36 538	0.31 585	0.80 683	0.32 565	0.18 683	0.14 494	0.21 703	0.15 661	0.17 643	0.14 431

NCCL2	0.37 626	0.33 652	0.59 522	0.37 701	0.23 630	0.42 634	0.41 705	0.56 619	0.44 551	0.47 664	0.47 607	0.61 691	0.39 642	0.58 581	0.41 613	0.16 658	0.13 474	0.21 703	0.22 713	0.16 628	0.18 497

PDISCO_ROB	0.45 668	0.37 675	0.89 654	0.44 730	0.37 723	0.70 714	0.35 675	0.75 728	0.78 717	0.45 652	0.53 639	0.65 705	0.40 648	0.68 641	0.52 655	0.22 707	0.12 452	0.21 703	0.19 694	0.26 710	0.22 567

1111	0.83 743	0.37 675	1.60 743	0.41 723	0.29 690	1.25 759	1.11 773	0.90 752	1.02 747	1.02 746	1.18 740	1.25 748	1.31 760	1.74 772	1.75 768	0.23 710	0.19 603	0.22 708	0.21 702	0.31 727	0.34 682

PVD	0.62 717	0.41 697	0.93 662	0.44 730	0.39 729	0.63 708	0.51 726	0.86 745	1.27 764	0.93 736	1.09 735	0.81 725	0.85 736	0.89 704	0.89 713	0.21 704	0.23 662	0.22 708	0.19 694	0.28 723	0.41 710

FBW_ROB	0.46 676	0.34 661	0.71 588	0.32 663	0.20 575	0.51 678	0.32 660	0.73 725	0.63 689	0.60 706	0.57 659	0.65 705	0.44 666	1.42 764	0.62 679	0.14 631	0.17 572	0.22 708	0.16 672	0.17 643	0.23 579

DeepPrunerF	0.46 676	0.37 675	1.50 738	0.34 681	0.30 696	0.36 594	0.37 684	0.64 691	1.15 761	0.41 622	0.45 587	0.40 571	0.41 653	0.82 689	0.53 659	0.18 683	0.14 494	0.23 711	0.21 702	0.17 643	0.18 497

CBMV_ROB	0.36 619	0.21 526	0.57 497	0.22 319	0.14 328	0.35 586	0.20 454	0.55 608	0.47 591	0.52 683	0.58 662	0.45 612	0.53 696	0.75 664	0.50 651	0.18 683	0.19 603	0.23 711	0.21 702	0.15 619	0.20 539

TARSTereo(ZeroShot)	2.00 779	0.32 646	3.20 778	0.34 681	1.29 785	3.01 784	2.29 791	2.19 787	4.74 794	3.23 794	6.28 797	4.28 787	3.02 788	1.35 759	1.33 752	0.25 726	0.19 603	0.24 713	0.81 784	0.31 727	1.26 786

TestStereooo	2.00 779	0.32 646	3.20 778	0.34 681	1.29 785	3.01 784	2.29 791	2.19 787	4.74 794	3.23 794	6.28 797	4.28 787	3.02 788	1.35 759	1.33 752	0.25 726	0.19 603	0.24 713	0.81 784	0.31 727	1.26 786

HBP-ISP	0.34 609	0.35 665	0.76 602	0.23 385	0.17 481	0.33 554	0.22 519	0.56 619	0.47 591	0.42 628	0.49 617	0.33 510	0.41 653	0.73 655	0.27 515	0.18 683	0.19 603	0.24 713	0.20 699	0.16 628	0.16 468

ccnet	0.43 663	0.34 661	0.62 540	0.28 603	0.33 709	0.60 702	0.34 672	0.68 710	0.47 591	0.54 695	0.66 690	0.56 673	0.46 675	0.73 655	0.66 686	0.26 730	0.19 603	0.24 713	0.22 713	0.27 718	0.25 607

NOSS_ROB	0.33 598	0.24 579	0.49 376	0.27 575	0.16 445	0.34 569	0.19 413	0.55 608	0.50 624	0.34 521	0.37 488	0.42 593	0.30 568	0.93 716	0.25 491	0.19 693	0.20 625	0.24 713	0.22 713	0.17 643	0.25 607

TARStereo(FT)	0.60 712	0.40 691	1.12 694	0.46 739	0.26 666	0.93 736	1.31 779	0.72 722	0.61 681	0.52 683	0.92 724	1.07 738	0.60 707	0.87 699	0.88 711	0.22 707	0.16 541	0.25 718	0.18 690	0.26 710	0.19 517

2222	0.60 712	0.40 691	1.12 694	0.46 739	0.26 666	0.93 736	1.31 779	0.72 722	0.61 681	0.52 683	0.92 724	1.07 738	0.60 707	0.87 699	0.88 711	0.22 707	0.16 541	0.25 718	0.18 690	0.26 710	0.19 517

SCION-MonSter	0.33 598	0.24 579	0.51 418	0.29 623	0.28 677	0.56 692	0.21 482	0.49 532	0.59 674	0.34 521	0.55 648	0.32 499	0.31 585	0.40 497	0.56 667	0.11 541	0.10 383	0.25 718	0.22 713	0.18 659	0.19 517

FSD					0.41 732	0.28 464	0.27 612	0.32 305	0.30 365	0.27 382	0.27 362	0.29 457	0.27 517	0.35 463	0.28 524	0.23 710	0.49 767	0.27 721	0.26 731	0.26 710

FC-DCNN v2	0.75 731	0.33 652	0.82 625	0.33 675	0.28 677	0.85 731	0.40 700	0.88 747	0.86 728	1.46 766	1.65 762	2.08 767	1.40 765	1.14 737	0.95 718	0.24 718	0.22 649	0.27 721	0.26 731	0.26 710	0.32 668

FCDSN-DC	0.67 723	0.38 683	0.83 631	0.37 701	0.30 696	0.66 711	0.37 684	0.69 716	0.70 706	1.15 756	1.53 756	1.70 762	1.38 763	1.00 725	0.83 707	0.24 718	0.22 649	0.27 721	0.26 731	0.27 718	0.32 668
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 696	0.60 742	0.98 671	0.40 716	0.25 661	0.87 732	0.57 735	0.60 663	0.64 691	0.60 706	0.67 692	0.63 698	0.42 659	1.13 735	0.50 651	0.23 710	0.28 710	0.27 721	0.35 745	0.25 706	0.33 677

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 631	0.43 702	0.72 593	0.35 690	0.19 546	0.51 678	0.25 590	0.56 619	0.39 494	0.42 628	0.47 607	0.47 631	0.27 517	0.74 659	0.32 565	0.38 751	0.19 603	0.27 721	0.17 684	0.29 725	0.27 631

FC-DCNN	0.73 727	0.33 652	0.84 635	0.33 675	0.28 677	0.82 729	0.40 700	0.82 736	0.83 722	1.43 764	1.60 760	1.97 765	1.38 763	1.10 733	0.93 715	0.24 718	0.22 649	0.27 721	0.26 731	0.26 710	0.32 668

MSMD_ROB	0.63 720	0.34 661	0.70 579	0.30 636	0.25 661	0.88 733	0.35 675	0.58 642	0.67 697	1.13 754	1.52 755	1.75 763	1.05 751	0.90 707	0.60 675	0.24 718	0.22 649	0.27 721	0.27 735	0.25 706	0.27 631

DStereoSA	1.00 750	0.46 710	1.33 723	0.68 758	0.86 776	1.26 761	2.25 790	0.83 740	1.41 768	0.57 702	1.92 768	0.57 675	2.07 778	0.96 720	1.84 774	0.36 747	0.55 776	0.28 728	0.53 763	0.45 747	0.90 774

DualNet (step1)	0.31 583	0.21 526	0.69 572	0.18 77	0.17 481	0.36 594	0.21 482	0.54 589	0.43 538	0.38 582	0.36 477	0.38 552	0.32 600	0.41 503	0.26 503	0.24 718	0.21 636	0.28 728	0.24 721	0.18 659	0.21 552

test_sample9	0.45 668	0.21 526	0.69 572	0.18 77	0.17 481	0.36 594	0.21 482	0.54 589	0.43 538	0.38 582	0.36 477	0.38 552	0.32 600	0.70 645	1.01 723	0.24 718	1.93 798	0.28 728	0.24 721	0.18 659	0.21 552

test_sample8	0.52 693	0.21 526	0.69 572	0.18 77	0.17 481	0.36 594	0.21 482	0.57 628	0.38 478	0.63 709	0.39 515	1.16 744	0.68 724	0.70 645	1.01 723	0.24 718	1.93 798	0.28 728	0.24 721	0.18 659	0.21 552

PASM	0.49 685	0.41 697	1.15 701	0.37 701	0.35 716	0.42 634	0.42 706	0.54 589	0.65 692	0.54 695	0.54 643	0.63 698	0.48 681	0.94 719	0.51 654	0.27 734	0.30 728	0.30 732	0.33 743	0.29 725	0.29 650

ELAS_RVC	0.80 737	0.40 691	1.10 690	0.40 716	0.35 716	0.93 736	1.10 772	0.87 746	1.12 757	1.40 762	1.39 749	1.27 750	1.55 772	1.13 735	1.13 732	0.29 738	0.27 705	0.30 732	0.28 736	0.31 727	0.36 691
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 737	0.40 691	0.91 657	0.39 711	0.35 716	1.52 771	0.81 758	0.97 753	0.98 742	1.47 771	1.58 758	1.19 746	1.33 761	1.01 726	1.21 736	0.29 738	0.27 705	0.30 732	0.29 740	0.32 735	0.36 691
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UHP(FT)	0.75 731	0.55 728	1.46 733	0.45 734	0.28 677	1.13 753	0.75 751	0.82 736	1.24 762	0.95 738	1.26 745	1.09 740	0.97 745	1.15 738	1.25 741	0.23 710	0.25 690	0.31 735	0.28 736	0.31 727	0.28 640

mmmmmm	0.75 731	0.55 728	1.46 733	0.45 734	0.28 677	1.13 753	0.75 751	0.82 736	1.24 762	0.95 738	1.26 745	1.09 740	0.97 745	1.15 738	1.25 741	0.23 710	0.25 690	0.31 735	0.28 736	0.31 727	0.28 640

DStereoFS	1.07 756	0.76 758	1.10 690	0.70 761	0.70 761	1.87 775	1.39 782	1.20 761	1.66 773	1.01 745	1.58 758	1.20 747	2.60 784	1.40 762	1.32 750	0.40 754	0.47 762	0.31 735	0.41 752	0.38 741	0.91 775

MANE	1.63 773	0.58 739	1.16 703	0.59 753	0.60 755	2.71 781	1.53 783	2.63 790	3.62 789	2.33 789	3.26 786	3.66 785	2.98 787	2.26 783	2.26 781	0.37 749	0.40 752	0.31 735	0.49 758	0.31 727	0.63 755

nnnnnnn	0.80 737	0.43 702	1.61 744	0.43 729	0.36 721	0.83 730	0.55 731	0.88 747	1.13 758	1.09 752	1.60 760	1.58 758	1.17 753	1.21 744	1.31 749	0.27 734	0.25 690	0.32 739	0.31 741	0.35 739	0.37 699

MFN_U_SF_RVC	0.58 709	0.58 739	1.31 722	0.39 711	0.23 630	0.72 716	0.30 643	0.83 740	0.68 701	0.74 721	0.74 704	0.86 728	0.60 707	0.84 694	0.83 707	0.29 738	0.27 705	0.32 739	0.37 749	0.31 727	0.33 677

MADNet+	1.05 752	1.26 782	4.77 786	0.73 764	0.50 744	1.25 759	0.97 763	1.05 755	0.93 735	0.67 715	0.78 708	0.87 729	0.85 736	2.14 780	1.83 773	0.40 754	0.42 755	0.32 739	0.28 736	0.45 747	0.43 719

GANetREF_RVC	0.45 668	0.52 723	0.87 645	0.39 711	0.20 575	0.51 678	0.50 724	0.68 710	0.67 697	0.47 664	0.46 600	0.50 647	0.43 663	0.91 709	0.40 608	0.28 737	0.21 636	0.32 739	0.19 694	0.28 723	0.23 579
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
light-stereo	2.66 784	0.78 759	4.46 782	4.42 794	3.66 791	5.04 788	0.38 692	2.12 784	1.51 771	4.25 796	6.51 800	7.70 803	0.75 728	5.12 801	1.42 759	0.72 771	1.35 796	0.33 743	0.45 754	1.22 781	1.04 780

PSMNet-RUCA	0.39 636	0.47 714	0.84 635	0.46 739	0.41 732	0.34 569	0.26 602	0.59 652	0.46 577	0.40 610	0.51 624	0.44 606	0.33 609	0.43 513	0.31 555	0.25 726	0.14 494	0.33 743	0.21 702	0.32 735	0.23 579

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 726	0.73 754	1.26 715	0.47 742	0.28 677	1.42 769	0.60 736	0.82 736	0.94 738	0.85 732	0.86 718	0.88 730	0.70 725	1.32 756	0.75 697	0.37 749	0.30 728	0.34 745	0.36 747	0.44 746	0.42 715

BEATNet-Init1	4.91 796	3.27 792	14.39 812	0.69 760	0.65 759	10.19 806	3.83 797	5.04 800	5.11 797	8.73 807	8.52 801	13.95 816	7.66 802	7.79 806	5.79 801	0.32 743	0.34 745	0.34 745	0.38 750	0.64 757	0.64 759

fsdfsdds	1.30 765	0.43 702	1.72 752	0.44 730	0.59 753	2.20 778	1.16 776	1.33 767	2.37 783	2.10 787	4.08 790	3.14 783	1.98 777	1.16 740	1.46 761	0.23 710	0.20 625	0.35 747	0.25 726	0.40 743	0.40 709

UHP(ZeroShot)	4.71 793	0.78 759	7.53 796	0.49 744	0.70 761	9.19 802	2.46 793	5.22 801	13.78 814	8.21 805	14.54 813	9.76 806	8.70 803	4.05 796	4.15 791	0.43 756	0.32 737	0.37 748	0.56 769	1.22 781	1.84 790

UHP	4.71 793	0.78 759	7.53 796	0.49 744	0.70 761	9.19 802	2.46 793	5.22 801	13.78 814	8.21 805	14.54 813	9.76 806	8.70 803	4.05 796	4.15 791	0.43 756	0.32 737	0.37 748	0.56 769	1.22 781	1.84 790

DStereoO	0.55 699	0.35 665	0.68 569	0.44 730	0.49 742	0.41 626	1.08 771	0.58 642	0.73 713	0.49 671	0.53 639	0.51 650	0.85 736	0.60 594	0.75 697	0.83 777	0.28 710	0.38 750	0.19 694	0.52 751	0.35 687

JetBlue	1.20 762	0.89 765	2.53 770	0.59 753	0.76 766	3.16 786	2.09 788	1.16 758	0.93 735	0.95 738	1.12 737	1.65 760	1.27 758	2.15 781	1.87 775	0.43 756	0.37 750	0.38 750	0.39 751	0.62 755	0.63 755

AnonymousM	0.19 274	0.20 511	0.30 171	0.18 77	0.10 99	0.19 239	0.17 305	0.32 305	0.27 313	0.27 382	0.21 286	0.18 292	0.14 282	0.21 201	0.16 269	0.09 417	0.08 285	0.38 750	0.15 661	0.06 112	0.08 100

SQANet	0.44 665	0.57 736	0.89 654	0.49 744	0.39 729	0.47 661	0.23 549	0.53 573	0.44 551	0.41 622	0.48 616	0.47 631	0.34 611	0.58 581	0.43 622	0.38 751	0.15 525	0.40 753	0.21 702	0.50 749	0.34 682

NVStereoNet_ROB	0.74 728	0.64 747	1.20 713	0.55 752	0.43 737	0.54 691	0.48 719	0.75 728	0.87 731	0.88 733	1.72 764	1.06 737	1.03 750	1.29 750	0.98 722	0.35 746	0.42 755	0.41 754	0.48 757	0.38 741	0.43 719
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Anonymous_2	0.44 665	0.23 566	0.57 497	0.34 681	0.34 712	0.53 687	0.28 628	0.49 532	0.39 494	0.36 555	0.34 454	0.48 635	0.38 635	0.43 513	0.33 575	0.26 730	0.41 754	0.44 755	1.45 792	0.33 737	0.37 699

Consistency-Raft	0.56 705	0.52 723	1.12 694	0.45 734	0.49 742	0.48 669	0.45 712	0.73 725	0.74 715	0.45 652	0.82 713	0.46 621	0.60 707	0.51 544	0.63 682	0.39 753	0.40 752	0.44 755	0.51 762	0.53 752	0.38 708

UDG	0.42 659	0.54 727	0.67 563	0.41 723	0.35 716	0.47 661	0.27 612	0.57 628	0.48 599	0.40 610	0.46 600	0.59 682	0.45 668	0.47 529	0.46 639	0.26 730	0.19 603	0.49 757	0.22 713	0.37 740	0.30 656

anonymity	0.57 707	0.55 728	0.74 594	0.48 743	0.63 756	0.56 692	0.43 708	0.71 718	0.51 630	0.64 711	0.55 648	0.57 675	0.61 713	0.65 627	0.57 671	0.55 760	0.55 776	0.50 758	0.54 764	0.51 750	0.61 752

SPS-STEREO	0.74 728	0.72 752	1.18 710	0.52 750	0.57 752	0.76 720	0.50 724	0.80 733	0.66 696	0.97 742	0.88 721	0.94 732	0.74 727	1.08 732	1.04 728	0.58 763	0.51 769	0.50 758	0.50 761	0.56 753	0.72 767
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.12 760	0.86 764	1.64 747	0.68 758	0.80 772	1.68 773	1.68 786	1.08 756	1.10 753	1.53 773	1.76 766	1.47 755	1.53 771	1.24 746	1.42 759	0.66 767	0.65 788	0.52 760	0.54 764	0.57 754	0.91 775

otaku	0.60 712	0.73 754	1.13 698	0.64 755	0.45 741	0.73 718	0.37 684	0.67 705	0.67 697	0.52 683	0.75 706	0.66 709	0.46 675	0.74 659	0.59 674	0.55 760	0.34 745	0.56 761	0.36 747	0.65 758	0.49 733

DDUNet	0.45 668	0.60 742	0.71 588	0.45 734	0.39 729	0.46 655	0.32 660	0.53 573	0.44 551	0.46 658	0.53 639	0.57 675	0.38 635	0.51 544	0.43 622	0.34 744	0.21 636	0.56 761	0.25 726	0.41 744	0.36 691

CC-Net-ROB	0.46 676	0.55 728	0.86 642	0.38 709	0.23 630	0.51 678	0.30 643	0.69 716	0.51 630	0.46 658	0.51 624	0.48 635	0.38 635	0.96 720	0.40 608	0.36 747	0.23 662	0.56 761	0.25 726	0.34 738	0.22 567

Ntro	0.61 716	0.75 757	1.16 703	0.67 757	0.50 744	0.76 720	0.37 684	0.68 710	0.71 708	0.50 677	0.59 667	0.65 705	0.52 691	0.79 679	0.58 673	0.58 763	0.32 737	0.57 764	0.34 744	0.69 763	0.50 737

MFMNet_re	0.74 728	0.84 763	1.16 703	0.64 755	0.70 761	0.79 725	0.71 747	0.77 731	0.85 726	0.79 730	0.86 718	0.69 717	0.80 732	0.73 655	0.65 684	0.66 767	0.59 781	0.61 765	0.58 771	0.68 761	0.71 766

DGSMNet	0.63 720	0.32 646	1.01 675	0.54 751	0.73 765	0.62 704	1.36 781	0.62 681	0.58 667	0.38 582	0.62 682	0.52 658	0.34 611	0.65 627	0.47 642	0.54 759	0.61 783	0.67 766	0.61 773	0.65 758	0.69 765

WAO-7	1.05 752	1.00 772	1.19 711	0.83 769	0.67 760	1.22 758	0.84 760	1.43 770	1.56 772	1.13 754	1.75 765	1.46 754	1.25 757	1.56 767	1.28 743	0.61 765	0.62 786	0.70 767	0.68 776	0.66 760	0.62 753

ACVNet_1	0.77 736	0.92 767	1.79 755	0.73 764	0.53 748	0.78 724	0.42 706	0.88 747	0.90 732	0.75 722	0.76 707	1.32 752	0.80 732	1.04 729	0.70 692	0.57 762	0.32 737	0.72 768	0.35 745	0.70 764	0.50 737

DispFullNet	0.67 723	0.94 768	1.63 746	0.77 767	1.19 783	0.53 687	0.25 590	0.61 673	0.72 710	0.70 719	0.60 671	0.69 717	0.90 741	0.80 683	0.52 655	0.27 734	0.13 474	0.74 769	0.31 741	0.68 761	0.44 722

MonStereo1	0.96 747	0.61 744	0.99 673	0.70 761	0.59 753	1.37 767	0.35 675	0.97 753	1.27 764	0.97 742	1.92 768	1.53 757	2.13 779	1.29 750	0.87 710	0.71 770	0.34 745	0.75 770	0.47 756	0.75 766	0.68 763

ACVNet-4b	0.76 734	0.90 766	1.67 749	0.73 764	0.51 747	0.80 728	0.31 653	0.74 727	0.81 720	0.51 680	0.72 700	0.94 732	0.43 663	1.01 726	1.32 750	1.18 789	0.22 649	0.77 771	0.45 754	0.70 764	0.50 737

ACVNet_2	0.94 744	0.98 771	1.71 751	0.83 769	0.63 756	1.02 747	0.64 739	1.16 758	1.43 770	1.02 746	1.39 749	1.47 755	0.86 739	1.16 740	0.79 703	0.63 766	0.43 758	0.78 772	0.49 758	0.80 768	0.57 746

GCST	0.50 686	0.67 750	0.82 625	1.04 776	0.55 750	0.38 609	0.11 30	0.42 443	0.33 410	0.42 628	0.35 462	0.29 457	0.18 388	0.50 538	0.23 465	0.70 769	0.42 755	0.79 773	0.62 774	0.63 756	0.47 728

RainbowNet	0.76 734	1.00 772	1.29 720	0.82 768	0.63 756	0.79 725	0.52 727	0.83 740	0.93 735	0.61 708	0.79 711	0.79 724	0.62 718	0.82 689	0.67 690	0.80 776	0.55 776	0.79 773	0.49 758	0.81 769	0.62 753

PWCK	1.05 752	1.29 783	2.12 764	0.92 771	0.42 734	1.27 762	1.01 765	1.14 757	1.14 759	1.16 757	1.14 738	1.25 748	0.90 741	1.77 775	1.15 733	0.89 780	0.51 769	0.87 775	0.54 764	1.02 779	0.57 746

LVE	1.18 761	1.16 777	1.67 749	1.04 776	0.81 773	1.32 765	0.82 759	1.49 773	1.94 776	1.08 751	1.90 767	1.89 764	1.07 752	1.51 766	1.04 728	0.96 783	0.61 783	0.94 776	0.69 777	0.92 773	0.79 772

IMH-64-1	0.94 744	0.95 769	1.07 685	0.98 773	0.76 766	0.93 736	0.72 748	1.30 765	1.11 755	0.91 734	1.45 752	1.14 742	1.00 748	1.25 748	0.97 720	0.77 772	0.51 769	0.97 777	0.55 767	0.90 771	0.66 761

IMH-64	0.94 744	0.95 769	1.07 685	0.98 773	0.76 766	0.93 736	0.72 748	1.30 765	1.11 755	0.91 734	1.45 752	1.14 742	1.00 748	1.25 748	0.97 720	0.77 772	0.51 769	0.97 777	0.55 767	0.90 771	0.66 761

IMH	1.09 757	1.04 775	1.29 720	1.03 775	0.79 769	1.11 749	0.69 744	1.40 769	1.42 769	1.02 746	1.71 763	1.42 753	1.19 756	1.78 776	1.03 727	1.14 787	0.56 780	1.00 779	0.58 771	0.93 774	0.68 763

Dean	1.22 763	1.17 778	1.97 761	1.04 776	0.79 769	1.21 757	0.76 753	1.51 774	1.96 777	1.30 760	1.98 771	2.14 768	1.18 755	1.30 752	1.15 733	0.83 777	0.61 783	1.01 780	0.69 777	0.97 778	0.77 771

WAO-6	1.11 758	1.01 774	1.17 709	0.96 772	0.79 769	1.30 764	0.78 755	1.36 768	1.99 778	1.04 750	1.54 757	1.59 759	1.27 758	1.37 761	1.30 745	0.78 774	0.55 776	1.03 781	0.75 780	0.87 770	0.72 767

JetRed	2.35 783	2.70 791	6.11 794	1.14 783	1.38 788	6.03 797	3.61 796	2.12 784	1.72 774	1.99 786	1.97 770	2.15 769	1.59 774	2.49 784	4.19 793	1.05 784	1.60 797	1.10 782	1.02 790	1.72 792	1.41 789

WAO-8	1.50 769	1.22 780	1.39 729	1.10 779	0.85 774	2.15 776	0.78 755	1.84 780	3.76 790	1.46 766	2.18 773	2.15 769	1.50 769	3.20 787	1.35 755	0.92 781	0.66 789	1.10 782	0.79 782	0.94 775	0.74 769

TorneroNet-64	1.47 767	1.15 776	1.51 739	1.11 782	0.86 776	2.27 780	0.76 753	1.84 780	3.76 790	1.29 758	2.22 775	2.68 778	1.46 767	1.81 777	1.55 764	0.79 775	0.51 769	1.10 782	0.67 775	1.31 787	0.81 773

Venus	1.50 769	1.22 780	1.39 729	1.10 779	0.85 774	2.15 776	0.78 755	1.84 780	3.76 790	1.46 766	2.18 773	2.15 769	1.50 769	3.20 787	1.35 755	0.92 781	0.66 789	1.10 782	0.79 782	0.94 775	0.74 769

TorneroNet	2.26 781	1.20 779	1.55 742	1.15 784	0.91 778	5.84 795	0.84 760	2.12 784	8.45 802	2.59 791	5.32 794	3.84 786	2.15 780	1.84 779	1.98 778	0.88 779	0.54 775	1.16 786	0.74 779	1.31 787	0.91 775

UNDER WATER-64	1.61 772	1.30 784	2.93 775	1.33 785	0.96 779	2.20 778	1.25 777	1.47 772	3.15 787	1.46 766	1.31 747	2.61 776	2.22 781	1.69 771	1.93 776	1.13 786	0.67 791	1.29 787	0.94 787	1.26 785	1.09 781

UNDER WATER	1.64 774	1.34 785	2.72 773	1.40 786	1.04 780	1.70 774	1.14 775	1.57 777	3.58 788	1.46 766	1.46 754	2.82 781	2.43 782	1.74 772	2.04 779	1.08 785	0.63 787	1.31 788	0.94 787	1.29 786	1.10 782

notaker	1.49 768	1.44 786	1.77 753	1.42 787	1.08 781	1.19 756	0.87 762	1.51 774	1.40 767	1.53 773	3.41 787	2.40 773	1.94 776	1.83 778	1.57 765	1.14 787	0.69 792	1.38 789	0.88 786	1.39 790	1.03 779

ktn	1.80 776	1.46 787	1.49 737	1.44 788	1.14 782	1.50 770	1.07 768	1.53 776	3.90 793	2.77 792	4.62 792	3.42 784	1.49 768	1.74 772	1.40 758	1.45 791	0.77 793	1.46 790	0.99 789	1.41 791	1.00 778

KSHMR	1.92 778	1.47 788	1.97 761	1.48 789	1.22 784	1.39 768	1.06 767	1.81 779	5.83 798	1.43 764	5.56 795	2.95 782	1.17 753	2.24 782	1.33 752	1.29 790	1.13 794	1.47 791	1.11 791	1.37 789	1.21 784

DStereoRT	0.40 648	0.16 411	0.74 594	0.25 493	0.17 481	0.42 634	0.19 413	0.50 541	0.48 599	0.31 461	0.40 525	0.32 499	0.39 642	0.64 622	0.31 555	0.09 417	0.11 421	1.56 792	0.43 753	0.08 293	0.41 710

MADNet++	2.34 782	1.81 789	2.24 767	2.15 792	1.97 790	2.79 783	2.19 789	2.42 789	2.26 781	2.79 793	2.70 783	2.43 774	2.60 784	3.18 786	3.32 787	2.19 799	1.97 800	1.93 793	1.62 793	2.02 793	2.10 792

Selective-IGEV-i1pa	5.75 797	8.12 803	4.85 787	1.10 779	0.54 749	13.48 808	3.52 795	9.46 809	7.56 801	7.13 802	10.00 805	9.12 804	7.56 801	14.91 817	6.08 803	3.55 803	1.33 795	1.94 794	0.77 781	0.79 767	3.23 796

TCMNet-wrong-test	4.33 789	5.65 799	4.76 783	11.36 807	10.39 800	5.87 796	4.45 798	4.24 796	1.10 753	1.93 785	2.43 777	6.07 797	3.54 792	3.87 795	4.51 794	2.00 795	0.47 762	1.96 795	1.68 794	5.78 802	4.48 800

HanzoNet	3.08 785	1.87 790	2.70 772	1.81 790	1.34 787	1.60 772	1.05 766	2.06 783	2.62 785	5.63 800	5.12 793	5.96 793	7.09 800	4.39 799	3.43 788	3.29 802	2.06 802	1.98 796	2.94 805	2.47 794	2.15 793

zzzz4	4.35 790	5.87 801	5.01 792	11.40 808	10.45 802	5.76 792	4.48 799	4.31 798	0.98 742	1.89 782	2.52 780	6.02 794	3.52 790	3.69 791	4.60 797	2.00 795	0.47 762	2.01 797	1.73 796	5.85 804	4.49 801

noway2	4.31 787	5.35 797	4.91 789	11.32 806	10.44 801	5.75 790	4.48 799	4.21 794	0.98 742	1.89 782	2.51 779	6.10 800	3.59 795	3.66 790	4.55 795	1.98 793	0.46 760	2.01 797	1.74 798	5.80 803	4.46 799

noway1	4.35 790	5.86 800	4.96 791	11.40 808	10.45 802	5.77 793	4.48 799	4.31 798	0.97 741	1.89 782	2.52 780	6.02 794	3.52 790	3.69 791	4.60 797	2.00 795	0.47 762	2.01 797	1.73 796	5.85 804	4.49 801

noway3	4.31 787	5.41 798	4.87 788	11.29 805	10.45 802	5.75 790	4.48 799	4.23 795	0.99 746	1.88 781	2.54 782	6.09 799	3.58 794	3.77 794	4.56 796	1.98 793	0.46 760	2.02 800	1.74 798	5.77 801	4.35 798

noway4	4.36 792	5.91 802	4.91 789	11.41 810	10.47 805	5.83 794	4.53 803	4.26 797	0.98 742	1.85 780	2.49 778	6.07 797	3.55 793	3.70 793	4.61 799	2.01 798	0.48 766	2.02 800	1.72 795	5.88 806	4.51 803

USTest	6.84 799	5.16 793	5.45 793	7.18 799	7.26 795	14.27 809	22.53 809	8.48 806	9.29 803	5.44 799	6.42 799	6.27 801	6.69 799	6.83 804	8.49 806	1.95 792	3.27 803	2.16 802	2.54 803	3.76 796	3.31 797

tt	4.71 793	0.11 164	3.94 780	2.06 791	1.54 789	10.14 805	16.85 808	9.28 808	4.99 796	1.41 763	1.05 734	4.68 789	4.89 796	3.36 789	5.86 802	5.73 807	9.15 814	2.23 803	2.51 802	3.02 795	1.34 788

DGTPSM_ROB	8.38 801	5.24 795	10.71 810	5.32 796	10.19 798	8.34 800	23.49 813	6.11 804	13.43 811	4.93 797	10.93 809	5.64 791	10.55 805	6.17 802	12.73 810	3.74 804	7.56 807	3.68 804	7.24 811	4.09 799	7.49 807

DPSMNet_ROB	8.44 802	5.25 796	10.87 811	5.59 797	10.27 799	8.34 800	23.51 814	6.12 805	13.47 812	4.96 798	10.94 810	5.65 792	10.55 805	6.25 803	12.77 811	4.01 805	7.62 808	3.75 805	7.27 812	4.16 800	7.54 808

Selective-IGEV-i16pa	31.25 828	41.63 833	4.08 781	0.51 749	0.38 726	97.61 835	0.73 750	61.16 836	60.81 834	17.49 817	65.92 833	39.64 835	53.28 834	107.35 836	27.39 828	20.46 830	3.81 804	4.39 806	1.97 800	0.41 744	16.06 823

DPSimNet_ROB	6.21 798	5.16 793	9.50 798	5.59 797	5.56 794	7.64 799	10.02 805	4.07 793	7.33 800	6.84 801	6.26 796	7.17 802	10.55 805	4.07 798	5.68 800	5.50 806	4.29 805	5.24 807	3.66 806	4.05 798	5.96 804

U	1.02 751	0.10 109	0.26 130	0.22 319	3.66 791	6.41 798	0.13 103	0.22 109	0.21 197	0.11 67	0.11 69	0.10 67	0.09 45	0.12 5	0.11 31	0.07 143	0.05 13	5.35 808	2.86 804	0.07 211	0.06 28

iinet-test	10.74 805	9.21 804	9.52 799	10.46 800	10.67 806	17.92 814	25.86 815	12.61 813	13.38 809	9.65 811	10.06 806	9.98 808	10.66 808	11.13 813	12.60 807	6.36 809	7.73 809	5.65 809	6.66 807	7.29 807	7.31 805

IINet	10.74 805	9.21 804	9.52 799	10.46 800	10.67 806	17.92 814	25.86 815	12.61 813	13.38 809	9.65 811	10.06 806	9.98 808	10.66 808	11.13 813	12.60 807	6.36 809	7.73 809	5.65 809	6.66 807	7.29 807	7.31 805

DPSM_ROB	11.46 808	9.79 810	10.18 805	11.11 803	11.31 808	19.08 817	27.38 818	13.42 816	14.23 816	10.34 813	11.13 811	10.97 814	11.33 814	11.89 815	13.49 812	6.74 811	8.19 812	6.00 811	7.05 809	7.74 809	7.76 809

DPSM	11.46 808	9.79 810	10.18 805	11.11 803	11.31 808	19.08 817	27.38 818	13.42 816	14.23 816	10.34 813	11.13 811	10.97 814	11.33 814	11.89 815	13.49 812	6.74 811	8.19 812	6.00 811	7.05 809	7.74 809	7.76 809

PML	15.86 813	13.12 814	7.07 795	5.22 795	7.66 796	32.93 821	64.30 830	5.37 803	10.12 804	25.87 830	67.29 834	20.25 818	13.20 816	10.09 808	6.81 805	5.94 808	2.00 801	6.03 813	2.18 801	9.13 811	2.62 795

RAFT-FEzeroshot	23.04 817	19.71 820	20.25 815	22.47 820	22.80 820	38.32 822	55.23 826	26.95 823	28.70 823	20.66 824	22.23 820	22.07 822	22.86 821	23.85 821	27.17 822	13.53 817	16.47 820	12.08 814	14.22 816	15.58 818	15.60 818

RAFT-FE	23.04 817	19.71 820	20.25 815	22.47 820	22.80 820	38.32 822	55.23 826	26.95 823	28.70 823	20.66 824	22.23 820	22.07 822	22.86 821	23.85 821	27.17 822	13.53 817	16.47 820	12.08 814	14.22 816	15.58 818	15.60 818

CasAABBNet	23.04 817	19.69 818	20.32 817	22.42 817	22.73 817	38.35 825	55.23 826	26.99 826	28.74 825	20.67 826	22.28 822	22.11 825	22.86 821	23.84 820	27.17 822	13.52 816	16.47 820	12.08 814	14.21 814	15.57 816	15.60 818

Hybrid-DGEV	23.11 821	19.81 823	20.81 822	22.43 818	22.74 819	38.45 827	55.25 829	27.21 830	28.95 829	20.63 823	22.37 823	22.03 821	22.89 825	23.96 825	27.14 820	13.54 820	16.46 819	12.09 817	14.23 818	15.57 816	15.57 816

Selective-RAFT-Error	23.11 821	19.77 822	20.60 821	22.49 822	22.80 820	38.46 828	55.19 824	27.13 829	28.90 827	20.73 827	22.38 824	22.11 825	22.91 826	23.94 824	27.18 825	13.54 820	16.57 824	12.09 817	14.21 814	15.61 821	15.65 821

FlowAnything	23.08 820	19.70 819	20.48 820	22.45 819	22.73 817	38.34 824	55.18 823	27.00 827	28.79 826	20.83 828	22.42 825	22.10 824	22.83 820	23.85 821	27.23 826	13.53 817	16.54 823	12.10 819	14.29 819	15.59 820	15.58 817

LSM0	24.21 824	19.88 824	22.33 823	24.42 824	40.13 831	38.41 826	54.99 822	27.05 828	28.61 822	20.59 822	22.00 819	22.29 827	22.86 821	24.12 826	27.16 821	13.59 822	16.33 818	12.13 820	14.08 813	15.72 822	17.53 824

fast-reg	23.61 823	20.43 826	23.27 824	23.15 823	24.75 826	38.65 829	55.20 825	26.97 825	28.94 828	20.18 821	21.86 817	21.68 820	22.34 819	24.15 827	27.35 827	13.84 823	16.57 824	14.84 821	15.61 820	16.59 823	15.88 822

Anonymous_1	16.44 814	9.26 806	9.67 802	10.63 802	14.54 810	18.62 816	26.98 817	12.68 815	13.53 813	10.78 815	10.37 808	10.15 810	10.66 808	10.99 812	12.64 809	15.61 824	7.73 809	16.87 822	43.01 831	56.14 835	7.86 811

zzzzzz3	33.87 829	22.29 827	30.19 827	40.83 830	40.72 832	53.80 830	74.95 832	37.94 832	43.72 832	30.30 832	32.80 829	33.62 833	36.50 832	35.21 829	41.72 832	19.37 825	24.62 828	18.28 823	21.49 823	19.97 824	19.16 825

zzz1	33.89 830	22.31 828	30.41 828	40.83 830	40.73 833	53.80 830	74.90 831	37.96 833	43.78 833	30.32 833	32.84 830	33.63 834	36.50 832	35.24 830	41.71 831	19.38 826	24.63 829	18.29 824	21.50 824	19.98 825	19.16 825

zzzz2	34.79 831	29.98 831	31.25 829	34.15 826	34.21 829	57.99 832	83.40 833	41.08 834	43.61 830	31.19 834	33.64 831	32.74 831	34.05 830	35.64 831	40.72 829	20.38 828	24.84 830	18.37 825	21.57 826	23.52 827	23.57 830

noway5	34.79 831	29.98 831	31.25 829	34.15 826	34.21 829	57.99 832	83.40 833	41.08 834	43.61 830	31.19 834	33.64 831	32.74 831	34.05 830	35.64 831	40.72 829	20.38 828	24.84 830	18.37 825	21.57 826	23.52 827	23.57 830

HaxPig	17.72 815	20.23 825	19.76 814	16.55 812	16.52 811	9.46 804	9.42 804	14.48 818	13.31 808	18.59 818	18.67 816	17.39 817	16.68 817	17.07 818	16.43 817	21.99 831	20.86 826	22.28 827	21.55 825	21.30 826	21.88 829

LRCNet_RVC	10.94 807	14.45 815	9.66 801	15.38 811	8.02 797	1.08 748	0.35 675	8.72 807	0.72 710	12.63 816	15.84 815	9.73 805	6.52 798	8.58 807	6.38 804	20.33 827	5.39 806	23.79 828	21.95 828	15.35 815	13.96 815

MEDIAN_ROB	21.20 816	24.56 829	23.42 825	19.57 813	19.62 816	13.29 807	11.21 806	18.04 819	17.02 818	22.07 829	21.92 818	20.84 819	20.24 818	21.02 819	19.68 818	25.59 832	24.08 827	26.20 829	25.19 829	25.31 829	25.19 832

AVERAGE_ROB	25.43 825	29.01 830	27.22 826	24.60 825	24.16 825	17.78 813	12.87 807	22.39 822	21.40 821	26.72 831	26.08 828	25.18 828	24.52 829	25.07 828	23.57 819	29.94 833	28.36 832	30.60 830	29.57 830	29.83 830	29.66 833

xxxxx1	15.30 810	9.78 807	10.23 807	20.34 814	19.47 813	17.10 810	23.00 810	10.36 810	11.04 805	9.25 808	9.66 802	10.74 811	10.66 808	10.60 809	13.72 814	8.14 813	9.35 815	31.88 831	44.61 832	12.63 812	13.46 812

tt_ll	15.30 810	9.78 807	10.23 807	20.34 814	19.47 813	17.10 810	23.00 810	10.36 810	11.04 805	9.25 808	9.66 802	10.74 811	10.66 808	10.60 809	13.72 814	8.14 813	9.35 815	31.88 831	44.61 832	12.63 812	13.46 812

ff	15.30 810	9.78 807	10.23 807	20.34 814	19.47 813	17.10 810	23.00 810	10.36 810	11.04 805	9.25 808	9.66 802	10.74 811	10.66 808	10.60 809	13.72 814	8.14 813	9.35 815	31.88 831	44.61 832	12.63 812	13.46 812

RSGM-EC	29.37 826	17.55 816	9.85 803	35.22 828	33.16 827	26.01 819	45.63 820	20.07 820	17.60 819	18.98 819	23.47 826	30.02 829	23.62 827	41.06 833	44.49 833	58.94 834	34.33 833	32.95 834	20.18 821	33.70 831	20.62 827

acva	29.37 826	17.55 816	9.85 803	35.22 828	33.16 827	26.01 819	45.63 820	20.07 820	17.60 819	18.98 819	23.47 826	30.02 829	23.62 827	41.06 833	44.49 833	58.94 834	34.33 833	32.95 834	20.18 821	33.70 831	20.62 827

test_example2	100.95 833	107.33 834	67.16 832	98.17 832	106.88 834	89.44 834	101.34 835	37.23 831	97.88 835	129.56 836	131.26 835	65.41 836	67.34 835	91.22 835	79.29 835	143.32 836	199.32 835	81.12 836	102.17 835	121.89 836	101.70 834

ccccc		256.25 835		351.50 835	361.31 835	144.22 836		153.19 837		152.98 837		161.94 837		268.06 837		387.64 837	346.97 836	244.11 837	219.32 836	413.57 837

Low-res two-view benchmark