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

over-6	0.13 54	0.18 436	0.30 144	0.19 125	0.07 1	0.16 104	0.11 27	0.28 199	0.17 69	0.10 27	0.10 37	0.10 52	0.13 214	0.20 152	0.11 15	0.08 276	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 95	0.06 14

over v1	0.12 31	0.17 409	0.23 68	0.19 125	0.07 1	0.15 63	0.10 10	0.20 57	0.11 6	0.10 27	0.09 15	0.11 93	0.14 245	0.18 96	0.12 45	0.07 122	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 95	0.06 14

over-8	0.12 31	0.17 409	0.25 88	0.20 175	0.07 1	0.15 63	0.10 10	0.20 57	0.11 6	0.09 9	0.09 15	0.11 93	0.12 167	0.18 96	0.11 15	0.07 122	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 95	0.06 14

over-9	0.12 31	0.18 436	0.27 121	0.20 175	0.07 1	0.15 63	0.10 10	0.21 74	0.12 9	0.09 9	0.09 15	0.11 93	0.12 167	0.19 120	0.11 15	0.07 122	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 95	0.06 14

MGA	0.12 31	0.08 23	0.26 104	0.16 13	0.10 80	0.15 63	0.10 10	0.18 32	0.13 18	0.11 46	0.09 15	0.09 28	0.07 3	0.20 152	0.12 45	0.07 122	0.16 514	0.06 53	0.04 1	0.06 95	0.09 139

PipStereo	0.14 102	0.07 2	0.16 1	0.23 355	0.21 558	0.09 3	0.11 27	0.16 17	0.13 18	0.08 2	0.07 3	0.13 157	0.09 38	0.14 14	0.12 45	0.07 122	0.23 614	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 680

PSi22b	0.14 102	0.07 2	0.16 1	0.22 292	0.22 574	0.09 3	0.11 27	0.16 17	0.12 9	0.08 2	0.07 3	0.14 190	0.09 38	0.14 14	0.11 15	0.07 122	0.22 601	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 680

LACA3	0.10 2	0.11 146	0.16 1	0.15 5	0.07 1	0.16 104	0.14 116	0.14 10	0.14 31	0.11 46	0.09 15	0.10 52	0.10 82	0.16 54	0.09 1	0.07 122	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 1

PSi22	0.17 196	0.18 436	0.42 257	0.20 175	0.09 22	0.16 104	0.11 27	0.30 239	0.25 241	0.13 113	0.15 150	0.21 308	0.13 214	0.30 367	0.16 232	0.06 45	0.22 601	0.05 1	0.04 1	0.08 257	0.13 365

Foundation-i1a	0.16 174	0.08 23	0.20 26	0.18 72	0.11 129	0.18 175	0.16 222	0.26 166	0.30 328	0.17 212	0.16 164	0.19 270	0.13 214	0.21 176	0.14 157	0.07 122	0.21 589	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.26 585

Foundation-i32	0.14 102	0.07 2	0.18 12	0.24 411	0.22 574	0.10 13	0.12 44	0.15 13	0.13 18	0.08 2	0.07 3	0.12 133	0.08 15	0.17 75	0.13 107	0.07 122	0.29 671	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.45 673

LACA2	0.12 31	0.17 409	0.32 168	0.16 13	0.08 12	0.16 104	0.13 82	0.18 32	0.15 45	0.09 9	0.09 15	0.11 93	0.10 82	0.15 32	0.10 2	0.07 122	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 95	0.05 1

DispViT+	0.12 31	0.08 23	0.21 43	0.16 13	0.16 414	0.10 13	0.12 44	0.27 183	0.24 214	0.13 113	0.11 50	0.10 52	0.09 38	0.21 176	0.12 45	0.08 276	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 1

MatchStereo	0.11 12	0.08 23	0.30 144	0.16 13	0.08 12	0.09 3	0.12 44	0.21 74	0.18 92	0.10 27	0.16 164	0.08 3	0.08 15	0.15 32	0.12 45	0.07 122	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.06 14
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
VIP-Stereo	0.13 54	0.15 329	0.31 154	0.18 72	0.12 189	0.24 359	0.12 44	0.20 57	0.20 135	0.10 27	0.13 92	0.11 93	0.09 38	0.20 152	0.13 107	0.06 45	0.11 397	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.08 83

3.5w_stereo	0.12 31	0.11 146	0.21 43	0.17 39	0.09 22	0.17 142	0.09 4	0.23 104	0.17 69	0.14 141	0.13 92	0.10 52	0.11 121	0.22 206	0.13 107	0.05 1	0.11 397	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.08 83

1w_stereo	0.13 54	0.09 57	0.17 7	0.19 125	0.10 80	0.16 104	0.15 166	0.27 183	0.22 176	0.14 141	0.16 164	0.08 3	0.12 167	0.19 120	0.14 157	0.05 1	0.10 360	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.09 139

111111	0.13 54	0.08 23	0.20 26	0.20 175	0.13 254	0.13 34	0.10 10	0.23 104	0.17 69	0.11 46	0.13 92	0.12 133	0.08 15	0.19 120	0.12 45	0.07 122	0.16 514	0.06 53	0.04 1	0.08 257	0.16 442

LG-Stereo_L2	0.11 12	0.09 57	0.22 59	0.18 72	0.10 80	0.12 26	0.13 82	0.18 32	0.14 31	0.10 27	0.07 3	0.08 3	0.08 15	0.17 75	0.11 15	0.06 45	0.08 266	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.07 37

LG-Stereo_L1	0.11 12	0.09 57	0.22 59	0.18 72	0.10 80	0.12 26	0.13 82	0.18 32	0.12 9	0.09 9	0.07 3	0.08 3	0.07 3	0.18 96	0.11 15	0.06 45	0.10 360	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.07 37

MLG-Stereo_test3	0.11 12	0.08 23	0.22 59	0.19 125	0.10 80	0.16 104	0.11 27	0.18 32	0.13 18	0.11 46	0.07 3	0.10 52	0.08 15	0.14 14	0.12 45	0.07 122	0.09 312	0.06 53	0.04 1	0.06 95	0.08 83

MLG-Stereo_test2	0.12 31	0.09 57	0.29 134	0.21 223	0.12 189	0.16 104	0.11 27	0.17 26	0.12 9	0.11 46	0.08 11	0.11 93	0.06 1	0.16 54	0.11 15	0.08 276	0.13 449	0.06 53	0.04 1	0.06 95	0.09 139

MLG-Stereo_test1	0.11 12	0.09 57	0.26 104	0.18 72	0.11 129	0.15 63	0.11 27	0.17 26	0.11 6	0.09 9	0.06 1	0.10 52	0.07 3	0.17 75	0.12 45	0.06 45	0.15 499	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.07 37

MLG-Stereo	0.11 12	0.08 23	0.26 104	0.19 125	0.09 22	0.15 63	0.11 27	0.18 32	0.13 18	0.09 9	0.06 1	0.10 52	0.08 15	0.18 96	0.12 45	0.06 45	0.16 514	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.07 37

FoundationStereo	0.13 54	0.08 23	0.18 12	0.29 583	0.30 647	0.12 26	0.13 82	0.12 3	0.18 92	0.09 9	0.08 11	0.10 52	0.08 15	0.14 14	0.11 15	0.07 122	0.31 677	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.06 14

StereoAnything_RVC	0.22 339	0.47 660	0.67 521	0.30 594	0.31 654	0.11 19	0.11 27	0.18 32	0.15 45	0.09 9	0.11 50	0.09 28	0.09 38	0.27 303	0.12 45	0.09 381	0.39 694	0.06 53	0.04 1	0.24 656	0.49 680

DEFOM-Stereo	0.11 12	0.10 95	0.21 43	0.18 72	0.09 22	0.21 276	0.14 116	0.14 10	0.17 69	0.11 46	0.10 37	0.09 28	0.08 15	0.21 176	0.12 45	0.06 45	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.06 14

trnet	0.14 102	0.09 57	0.26 104	0.15 5	0.07 1	0.21 276	0.12 44	0.25 150	0.26 258	0.16 188	0.21 249	0.15 211	0.13 214	0.19 120	0.14 157	0.09 381	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.06 95	0.06 14

LoS_RVC	0.14 102	0.11 146	0.32 168	0.18 72	0.16 414	0.20 245	0.18 328	0.21 74	0.18 92	0.14 141	0.20 229	0.12 133	0.17 315	0.17 75	0.14 157	0.06 45	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.14 406

CAS	0.16 174	0.07 2	0.29 134	0.42 677	0.17 448	0.20 245	0.18 328	0.23 104	0.20 135	0.15 169	0.19 218	0.11 93	0.10 82	0.15 32	0.14 157	0.31 686	0.04 1	0.06 53	0.04 1	0.06 95	0.16 442

LoS	0.15 143	0.09 57	0.34 183	0.17 39	0.09 22	0.22 309	0.14 116	0.27 183	0.27 276	0.15 169	0.18 204	0.19 270	0.14 245	0.23 230	0.14 157	0.08 276	0.06 100	0.06 53	0.04 1	0.06 95	0.06 14
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 102	0.08 23	0.24 76	0.17 39	0.23 590	0.18 175	0.15 166	0.24 126	0.20 135	0.14 141	0.18 204	0.14 190	0.10 82	0.19 120	0.12 45	0.07 122	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.08 257	0.20 507

XX-TBD	0.16 174	0.21 486	0.43 265	0.22 292	0.10 80	0.23 334	0.15 166	0.23 104	0.28 287	0.22 287	0.26 309	0.14 190	0.12 167	0.16 54	0.14 157	0.08 276	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.07 180	0.06 14

CREStereo	0.14 102	0.09 57	0.27 121	0.14 2	0.08 12	0.22 309	0.15 166	0.26 166	0.26 258	0.16 188	0.21 249	0.14 190	0.13 214	0.19 120	0.14 157	0.09 381	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.07 180	0.06 14
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	0.16 174	0.09 57	0.31 154	0.15 5	0.09 22	0.23 334	0.15 166	0.26 166	0.24 214	0.17 212	0.21 249	0.16 225	0.14 245	0.23 230	0.14 157	0.29 682	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.07 180	0.07 37

DNSM	0.33 557	0.30 590	0.21 43	0.25 457	0.09 22	0.17 142	0.14 116	0.26 166	0.19 120	0.16 188	0.18 204	0.13 157	0.11 121	0.80 641	0.66 644	0.09 381	0.24 630	0.06 53	0.05 36	1.25 726	1.17 730

small-0shot	0.10 2	0.09 57	0.19 16	0.16 13	0.09 22	0.10 13	0.15 166	0.14 10	0.13 18	0.09 9	0.15 150	0.08 3	0.08 15	0.11 1	0.12 45	0.07 122	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.05 1

HLF11	0.20 270	0.20 472	0.68 527	0.16 13	0.12 189	0.21 276	0.12 44	0.39 370	0.25 241	0.21 266	0.30 358	0.19 270	0.18 351	0.38 448	0.22 408	0.09 381	0.06 100	0.06 53	0.05 36	0.08 257	0.09 139

MCSU-Stereo	0.13 54	0.08 23	0.24 76	0.17 39	0.11 129	0.17 142	0.15 166	0.17 26	0.17 69	0.12 77	0.13 92	0.12 133	0.08 15	0.20 152	0.13 107	0.07 122	0.20 583	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.19 488

derf	0.11 12	0.07 2	0.21 43	0.18 72	0.11 129	0.11 19	0.11 27	0.17 26	0.15 45	0.09 9	0.09 15	0.11 93	0.09 38	0.16 54	0.12 45	0.06 45	0.07 199	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.13 365

DNS	0.31 542	0.31 596	0.25 88	0.25 457	0.11 129	0.14 42	0.14 116	0.26 166	0.18 92	0.14 141	0.18 204	0.13 157	0.10 82	0.75 622	0.41 573	0.09 381	0.27 650	0.08 263	0.05 36	1.11 724	1.23 732

quiztm	0.16 174	0.19 456	0.37 207	0.22 292	0.15 370	0.17 142	0.17 267	0.36 322	0.24 214	0.18 235	0.21 249	0.14 190	0.10 82	0.17 75	0.14 157	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.05 36	0.08 257	0.07 37

PointNet	0.11 12	0.08 23	0.19 16	0.17 39	0.09 22	0.15 63	0.15 166	0.18 32	0.16 57	0.09 9	0.11 50	0.12 133	0.10 82	0.15 32	0.13 107	0.07 122	0.09 312	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.12 328

TS12	0.13 54	0.09 57	0.21 43	0.21 223	0.09 22	0.19 202	0.14 116	0.24 126	0.17 69	0.15 169	0.19 218	0.12 133	0.13 214	0.18 96	0.16 232	0.06 45	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.06 14

aanet-new-90k	0.15 143	0.14 293	0.49 337	0.21 223	0.11 129	0.15 63	0.14 116	0.24 126	0.17 69	0.10 27	0.12 70	0.10 52	0.12 167	0.21 176	0.10 2	0.06 45	0.06 100	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.32 621

aanet-new-60k	0.14 102	0.15 329	0.54 424	0.20 175	0.10 80	0.16 104	0.12 44	0.21 74	0.18 92	0.11 46	0.12 70	0.11 93	0.11 121	0.19 120	0.10 2	0.05 1	0.08 266	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.15 425

aanet-new-70k	0.13 54	0.13 243	0.40 236	0.20 175	0.11 129	0.16 104	0.14 116	0.22 89	0.16 57	0.11 46	0.13 92	0.11 93	0.12 167	0.21 176	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.13 365

aanet-new-78k	0.17 196	0.14 293	0.80 577	0.21 223	0.10 80	0.14 42	0.14 116	0.23 104	0.17 69	0.10 27	0.13 92	0.10 52	0.13 214	0.19 120	0.11 15	0.05 1	0.16 514	0.06 53	0.05 36	0.07 180	0.26 585

aanet-new-40k	0.14 102	0.15 329	0.43 265	0.20 175	0.13 254	0.16 104	0.14 116	0.21 74	0.15 45	0.11 46	0.14 129	0.10 52	0.11 121	0.13 7	0.11 15	0.06 45	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.07 180	0.33 628

aanet-new-36k	0.14 102	0.17 409	0.45 282	0.22 292	0.09 22	0.17 142	0.15 166	0.24 126	0.18 92	0.12 77	0.14 129	0.10 52	0.11 121	0.18 96	0.11 15	0.05 1	0.06 100	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.12 328

aanet-new-34k	0.14 102	0.16 373	0.39 221	0.19 125	0.09 22	0.14 42	0.15 166	0.22 89	0.19 120	0.12 77	0.15 150	0.11 93	0.13 214	0.14 14	0.12 45	0.05 1	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.18 470

aanet-32k-new	0.15 143	0.18 436	0.43 265	0.21 223	0.10 80	0.16 104	0.15 166	0.22 89	0.18 92	0.11 46	0.14 129	0.09 28	0.13 214	0.18 96	0.11 15	0.06 45	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.07 180	0.23 545

aanet-new-32k	0.13 54	0.15 329	0.39 221	0.20 175	0.11 129	0.18 175	0.13 82	0.19 48	0.14 31	0.12 77	0.12 70	0.13 157	0.12 167	0.15 32	0.10 2	0.06 45	0.06 100	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.12 328

aanet-new-30k	0.13 54	0.15 329	0.39 221	0.20 175	0.11 129	0.18 175	0.13 82	0.19 48	0.14 31	0.12 77	0.12 70	0.13 157	0.12 167	0.15 32	0.10 2	0.06 45	0.06 100	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.12 328

aanet-new-22k	0.15 143	0.15 329	0.44 276	0.22 292	0.11 129	0.15 63	0.13 82	0.24 126	0.19 120	0.12 77	0.14 129	0.12 133	0.12 167	0.17 75	0.11 15	0.05 1	0.08 266	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.27 593

aanet-new-16k	0.13 54	0.14 293	0.39 221	0.20 175	0.10 80	0.14 42	0.12 44	0.22 89	0.20 135	0.12 77	0.12 70	0.12 133	0.11 121	0.15 32	0.11 15	0.06 45	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.07 180	0.14 406

aanet-new-10k	0.14 102	0.15 329	0.37 207	0.22 292	0.11 129	0.19 202	0.14 116	0.26 166	0.18 92	0.13 113	0.13 92	0.11 93	0.12 167	0.15 32	0.12 45	0.06 45	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.07 180	0.10 215

aanet-new-12k	0.13 54	0.12 199	0.32 168	0.23 355	0.10 80	0.16 104	0.14 116	0.25 150	0.20 135	0.13 113	0.11 50	0.10 52	0.13 214	0.15 32	0.12 45	0.06 45	0.05 6	0.07 160	0.05 36	0.08 257	0.12 328

aanet-new-14k	0.13 54	0.13 243	0.33 178	0.21 223	0.09 22	0.13 34	0.13 82	0.26 166	0.23 194	0.12 77	0.15 150	0.09 28	0.14 245	0.15 32	0.11 15	0.06 45	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.07 180	0.11 270

aanet-new-8k	0.14 102	0.14 293	0.34 183	0.21 223	0.10 80	0.18 175	0.15 166	0.29 219	0.22 176	0.11 46	0.12 70	0.10 52	0.13 214	0.18 96	0.12 45	0.05 1	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.11 270

aanet-new	0.14 102	0.13 243	0.39 221	0.21 223	0.14 300	0.20 245	0.15 166	0.25 150	0.18 92	0.12 77	0.14 129	0.10 52	0.16 289	0.19 120	0.11 15	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.05 36	0.07 180	0.13 365

GCAP-Stereo-cres-4k	0.13 54	0.11 146	0.28 128	0.21 223	0.13 254	0.20 245	0.16 222	0.23 104	0.18 92	0.12 77	0.17 184	0.11 93	0.12 167	0.15 32	0.12 45	0.05 1	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.08 83

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.13 54	0.09 57	0.23 68	0.19 125	0.14 300	0.20 245	0.16 222	0.25 150	0.19 120	0.12 77	0.15 150	0.14 190	0.13 214	0.14 14	0.12 45	0.06 45	0.04 1	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.13 365

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.14 102	0.12 199	0.42 257	0.18 72	0.12 189	0.17 142	0.14 116	0.24 126	0.18 92	0.11 46	0.14 129	0.13 157	0.11 121	0.17 75	0.11 15	0.06 45	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.19 488

RT-Monster	0.16 174	0.09 57	0.25 88	0.18 72	0.14 300	0.20 245	0.12 44	0.31 262	0.33 373	0.25 322	0.22 263	0.17 241	0.13 214	0.19 120	0.15 200	0.07 122	0.06 100	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.10 215

Foundation-i1c-attn	0.15 143	0.07 2	0.20 26	0.18 72	0.11 129	0.15 63	0.15 166	0.26 166	0.29 310	0.15 169	0.16 164	0.17 241	0.14 245	0.19 120	0.15 200	0.07 122	0.22 601	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.26 585

Foundation-i1b	0.15 143	0.08 23	0.20 26	0.17 39	0.09 22	0.16 104	0.16 222	0.27 183	0.29 310	0.15 169	0.15 150	0.18 256	0.12 167	0.18 96	0.14 157	0.07 122	0.23 614	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.21 520

LACA1	0.10 2	0.13 243	0.17 7	0.16 13	0.07 1	0.16 104	0.12 44	0.16 17	0.12 9	0.09 9	0.07 3	0.09 28	0.10 82	0.14 14	0.10 2	0.07 122	0.05 6	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.05 1

Test_v1	0.11 12	0.08 23	0.17 7	0.15 5	0.09 22	0.13 34	0.12 44	0.23 104	0.17 69	0.10 27	0.10 37	0.08 3	0.08 15	0.15 32	0.12 45	0.07 122	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.07 37

VMStereo-Base	0.14 102	0.09 57	0.29 134	0.16 13	0.09 22	0.18 175	0.12 44	0.24 126	0.25 241	0.15 169	0.22 263	0.17 241	0.13 214	0.19 120	0.14 157	0.08 276	0.06 100	0.06 53	0.05 36	0.07 180	0.08 83

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.09 57	0.18 12	0.13 1	0.07 1	0.16 104	0.10 10	0.21 74	0.15 45	0.10 27	0.10 37	0.09 28	0.12 167	0.14 14	0.13 107	0.07 122	0.05 6	0.05 1	0.05 36	0.06 95	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GEAStereo	0.20 270	0.10 95	0.31 154	0.35 642	0.42 682	0.19 202	0.16 222	0.23 104	0.18 92	0.14 141	0.15 150	0.10 52	0.09 38	0.21 176	0.18 295	0.08 276	0.28 655	0.06 53	0.05 36	0.08 257	0.57 693

BridgeDepth	0.11 12	0.11 146	0.22 59	0.19 125	0.07 1	0.16 104	0.12 44	0.18 32	0.13 18	0.08 2	0.09 15	0.14 190	0.14 245	0.15 32	0.11 15	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
gasm-f	0.20 270	0.12 199	0.36 201	0.35 642	0.36 670	0.18 175	0.17 267	0.23 104	0.18 92	0.14 141	0.19 218	0.10 52	0.11 121	0.20 152	0.19 331	0.08 276	0.28 655	0.06 53	0.05 36	0.09 359	0.57 693

Zero-FE251	0.17 196	0.09 57	0.38 212	0.18 72	0.10 80	0.20 245	0.13 82	0.20 57	0.15 45	0.75 678	0.13 92	0.13 157	0.11 121	0.16 54	0.16 232	0.08 276	0.10 360	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.18 470

DA	0.21 311	0.11 146	0.33 178	0.28 565	0.23 590	0.30 467	0.16 222	0.29 219	0.27 276	0.15 169	0.22 263	0.17 241	0.15 267	0.26 288	0.15 200	0.07 122	0.28 655	0.07 160	0.05 36	0.07 180	0.56 690

GGEV	0.21 311	0.11 146	0.33 178	0.28 565	0.23 590	0.30 467	0.16 222	0.29 219	0.27 276	0.15 169	0.22 263	0.17 241	0.15 267	0.26 288	0.15 200	0.07 122	0.28 655	0.07 160	0.05 36	0.07 180	0.56 690

asda	0.13 54	0.11 146	0.24 76	0.18 72	0.10 80	0.14 42	0.12 44	0.25 150	0.17 69	0.12 77	0.11 50	0.08 3	0.11 121	0.21 176	0.12 45	0.05 1	0.18 554	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.11 270

asd	0.12 31	0.10 95	0.23 68	0.18 72	0.10 80	0.15 63	0.10 10	0.20 57	0.14 31	0.13 113	0.12 70	0.09 28	0.11 121	0.21 176	0.12 45	0.05 1	0.14 468	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.09 139

3.75w	0.12 31	0.10 95	0.21 43	0.17 39	0.11 129	0.18 175	0.12 44	0.24 126	0.15 45	0.13 113	0.12 70	0.08 3	0.10 82	0.18 96	0.12 45	0.05 1	0.14 468	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.08 83

2w_stereo	0.13 54	0.11 146	0.21 43	0.18 72	0.09 22	0.17 142	0.14 116	0.29 219	0.20 135	0.15 169	0.14 129	0.08 3	0.11 121	0.15 32	0.13 107	0.05 1	0.12 428	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.08 83

LG-G_1	0.12 31	0.08 23	0.28 128	0.20 175	0.09 22	0.21 276	0.09 4	0.20 57	0.12 9	0.11 46	0.10 37	0.11 93	0.10 82	0.22 206	0.11 15	0.07 122	0.09 312	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.12 328

LG-G	0.12 31	0.08 23	0.28 128	0.20 175	0.09 22	0.21 276	0.09 4	0.20 57	0.12 9	0.11 46	0.10 37	0.11 93	0.10 82	0.22 206	0.11 15	0.07 122	0.09 312	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.12 328

LGtest1	0.10 2	0.09 57	0.19 16	0.18 72	0.09 22	0.13 34	0.09 4	0.17 26	0.13 18	0.10 27	0.08 11	0.09 28	0.09 38	0.16 54	0.12 45	0.08 276	0.06 100	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.08 83

SGD-Stereo	0.12 31	0.08 23	0.18 12	0.17 39	0.07 1	0.17 142	0.13 82	0.19 48	0.17 69	0.12 77	0.13 92	0.11 93	0.12 167	0.19 120	0.12 45	0.08 276	0.04 1	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.05 1

HART	0.20 270	0.14 293	0.42 257	0.26 500	0.24 607	0.17 142	0.16 222	0.32 271	0.25 241	0.15 169	0.26 309	0.17 241	0.09 38	0.24 245	0.14 157	0.06 45	0.36 692	0.07 160	0.05 36	0.08 257	0.27 593

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 54	0.15 329	0.21 43	0.27 537	0.09 22	0.15 63	0.13 82	0.23 104	0.21 162	0.12 77	0.11 50	0.10 52	0.13 214	0.22 206	0.13 107	0.07 122	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.07 180	0.07 37

AIO_rvc	0.20 270	0.16 373	0.49 337	0.41 674	0.29 642	0.15 63	0.17 267	0.21 74	0.19 120	0.17 212	0.14 129	0.13 157	0.08 15	0.35 425	0.13 107	0.07 122	0.19 568	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.41 658

HUF	0.26 454	0.15 329	0.79 572	0.39 662	0.31 654	0.16 104	0.17 267	0.36 322	0.25 241	0.19 242	0.14 129	0.23 332	0.11 121	0.32 393	0.14 157	0.08 276	0.60 725	0.06 53	0.05 36	0.07 180	0.56 690

GIP-stereo	0.16 174	0.12 199	0.25 88	0.24 411	0.22 574	0.15 63	0.14 116	0.32 271	0.21 162	0.11 46	0.16 164	0.13 157	0.09 38	0.20 152	0.13 107	0.07 122	0.13 449	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.32 621

dual_stereo	0.18 208	0.08 23	0.26 104	0.21 223	0.32 658	0.11 19	0.13 82	0.27 183	0.20 135	0.11 46	0.09 15	0.10 52	0.08 15	0.20 152	0.14 157	0.07 122	0.45 702	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.65 707

WCG-NET	0.15 143	0.12 199	0.31 154	0.18 72	0.09 22	0.18 175	0.17 267	0.23 104	0.29 310	0.18 235	0.22 263	0.15 211	0.12 167	0.19 120	0.13 107	0.06 45	0.12 428	0.07 160	0.05 36	0.06 95	0.06 14

IGEV-Stereo++	0.15 143	0.09 57	0.27 121	0.21 223	0.13 254	0.14 42	0.11 27	0.23 104	0.19 120	0.15 169	0.14 129	0.11 93	0.11 121	0.19 120	0.12 45	0.06 45	0.21 589	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.28 602

Pointernet	0.15 143	0.08 23	0.35 194	0.19 125	0.12 189	0.20 245	0.12 44	0.34 297	0.25 241	0.15 169	0.16 164	0.13 157	0.11 121	0.18 96	0.13 107	0.08 276	0.06 100	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.08 83

WCG-NET（raft）	0.16 174	0.14 293	0.32 168	0.18 72	0.09 22	0.19 202	0.16 222	0.24 126	0.27 276	0.19 242	0.19 218	0.20 292	0.12 167	0.22 206	0.13 107	0.06 45	0.17 542	0.06 53	0.05 36	0.07 180	0.07 37

IGEV++	0.19 238	0.13 243	0.38 212	0.30 594	0.19 513	0.15 63	0.15 166	0.32 271	0.18 92	0.13 113	0.16 164	0.12 133	0.11 121	0.24 245	0.15 200	0.07 122	0.32 682	0.07 160	0.05 36	0.07 180	0.42 663

GCAP-Stereo	0.18 208	0.21 486	0.47 305	0.23 355	0.18 478	0.21 276	0.10 10	0.28 199	0.24 214	0.20 256	0.22 263	0.15 211	0.13 214	0.21 176	0.16 232	0.07 122	0.19 568	0.07 160	0.05 36	0.06 95	0.09 139

Any-RAFT	0.18 208	0.09 57	0.33 178	0.19 125	0.10 80	0.29 452	0.16 222	0.44 440	0.32 354	0.25 322	0.27 325	0.29 420	0.16 289	0.23 230	0.13 107	0.08 276	0.07 199	0.06 53	0.05 36	0.07 180	0.07 37

anonymousdsp2	0.23 373	0.11 146	0.42 257	0.26 500	0.24 607	0.25 380	0.17 267	0.43 419	0.37 430	0.30 406	0.23 278	0.24 353	0.15 267	0.32 393	0.17 263	0.07 122	0.28 655	0.07 160	0.05 36	0.08 257	0.44 669

DCANet-4	0.20 270	0.11 146	0.58 471	0.19 125	0.09 22	0.19 202	0.18 328	0.39 370	0.42 490	0.29 383	0.31 371	0.17 241	0.22 403	0.21 176	0.20 359	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.05 36	0.06 95	0.09 139

fff	0.20 270	0.15 329	0.57 455	0.19 125	0.09 22	0.19 202	0.18 328	0.38 348	0.46 539	0.29 383	0.31 371	0.18 256	0.28 503	0.21 176	0.20 359	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.05 36	0.06 95	0.09 139

ADStereo(finetuned)	0.21 311	0.15 329	0.59 480	0.19 125	0.09 22	0.19 202	0.18 328	0.37 339	0.41 478	0.30 406	0.31 371	0.19 270	0.31 547	0.21 176	0.20 359	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.05 36	0.07 180	0.10 215

CroCo-Stereo	0.15 143	0.16 373	0.34 183	0.25 457	0.12 189	0.11 19	0.18 328	0.35 306	0.24 214	0.13 113	0.13 92	0.18 256	0.12 167	0.15 32	0.13 107	0.08 276	0.06 100	0.07 160	0.05 36	0.07 180	0.06 14
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	0.18 208	0.09 57	0.38 212	0.18 72	0.07 1	0.33 516	0.19 375	0.39 370	0.34 386	0.24 309	0.25 299	0.18 256	0.18 351	0.25 266	0.17 263	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.05 36	0.06 95	0.05 1

TANstereo	0.16 174	0.11 146	0.43 265	0.16 13	0.08 12	0.25 380	0.14 116	0.23 104	0.29 310	0.25 322	0.30 358	0.16 225	0.12 167	0.18 96	0.13 107	0.08 276	0.07 199	0.06 53	0.05 36	0.07 180	0.08 83

DCANet	0.20 270	0.15 329	0.57 455	0.19 125	0.09 22	0.19 202	0.18 328	0.37 339	0.41 478	0.30 406	0.31 371	0.19 270	0.23 418	0.21 176	0.20 359	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.05 36	0.07 180	0.10 215

csc	0.20 270	0.15 329	0.57 455	0.19 125	0.09 22	0.19 202	0.18 328	0.38 348	0.46 539	0.29 383	0.31 371	0.18 256	0.28 503	0.21 176	0.20 359	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.05 36	0.06 95	0.09 139

cscssc	0.20 270	0.15 329	0.57 455	0.19 125	0.09 22	0.19 202	0.18 328	0.38 348	0.46 539	0.29 383	0.31 371	0.18 256	0.28 503	0.21 176	0.20 359	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.05 36	0.06 95	0.09 139

iResNetv2_ROB	0.29 516	0.37 631	0.92 616	0.24 411	0.13 254	0.30 467	0.19 375	0.55 566	0.51 590	0.39 559	0.46 559	0.39 524	0.27 480	0.36 435	0.30 506	0.09 381	0.06 100	0.07 160	0.05 36	0.13 544	0.11 270

iResNet_ROB	0.27 484	0.27 572	0.48 320	0.21 223	0.12 189	0.32 506	0.17 267	0.57 586	0.55 614	0.39 559	0.44 532	0.37 504	0.28 503	0.43 473	0.28 487	0.08 276	0.06 100	0.06 53	0.05 36	0.09 359	0.11 270

pmcnn	0.54 656	0.24 538	1.06 639	0.25 457	0.26 625	0.40 581	0.31 613	0.55 566	0.55 614	0.56 655	1.22 698	2.53 726	0.39 601	0.84 652	1.08 687	0.09 381	0.06 100	0.06 53	0.05 36	0.10 425	0.14 406

DF_test	0.10 2	0.08 23	0.20 26	0.17 39	0.11 129	0.06 1	0.13 82	0.13 8	0.16 57	0.10 27	0.12 70	0.08 3	0.09 38	0.12 4	0.10 2	0.08 276	0.06 100	0.06 53	0.06 112	0.07 180	0.06 14

anonymous	0.11 12	0.10 95	0.22 59	0.18 72	0.10 80	0.08 2	0.13 82	0.16 17	0.17 69	0.12 77	0.14 129	0.09 28	0.07 3	0.14 14	0.11 15	0.06 45	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.06 14

testmc14	0.14 102	0.08 23	0.29 134	0.21 223	0.16 414	0.19 202	0.14 116	0.16 17	0.13 18	0.11 46	0.14 129	0.11 93	0.08 15	0.20 152	0.12 45	0.06 45	0.24 630	0.05 1	0.06 112	0.05 4	0.32 621

Anonymus	0.13 54	0.08 23	0.20 26	0.19 125	0.10 80	0.16 104	0.14 116	0.21 74	0.17 69	0.11 46	0.09 15	0.14 190	0.12 167	0.18 96	0.15 200	0.08 276	0.09 312	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.11 270

LGCAT	0.15 143	0.07 2	0.19 16	0.15 5	0.09 22	0.13 34	0.12 44	0.13 8	0.10 3	0.13 113	0.09 15	0.11 93	0.10 82	0.31 382	0.14 157	0.23 661	0.24 630	0.05 1	0.06 112	0.05 4	0.41 658

ManiGeoR	0.20 270	0.22 506	0.70 537	0.16 13	0.12 189	0.22 309	0.14 116	0.41 399	0.28 287	0.19 242	0.24 289	0.19 270	0.16 289	0.35 425	0.20 359	0.08 276	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.08 257	0.09 139

HLf10	0.20 270	0.22 506	0.70 537	0.16 13	0.12 189	0.22 309	0.14 116	0.41 399	0.28 287	0.19 242	0.24 289	0.19 270	0.16 289	0.35 425	0.20 359	0.08 276	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.08 257	0.09 139

HLf8	0.21 311	0.23 525	0.69 530	0.15 5	0.12 189	0.24 359	0.14 116	0.42 406	0.32 354	0.20 256	0.26 309	0.18 256	0.15 267	0.35 425	0.18 295	0.10 455	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.09 359	0.10 215

TestStereo_HLe17	0.21 311	0.24 538	0.77 566	0.17 39	0.11 129	0.22 309	0.17 267	0.42 406	0.31 340	0.20 256	0.25 299	0.18 256	0.15 267	0.39 453	0.18 295	0.08 276	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.08 257	0.08 83

TestStereo_HL3	0.23 373	0.18 436	1.11 649	0.17 39	0.11 129	0.24 359	0.16 222	0.36 322	0.21 162	0.27 344	0.39 477	0.23 332	0.20 380	0.41 463	0.15 200	0.08 276	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.07 180	0.09 139

TestStereo_HL2	0.20 270	0.19 456	0.54 424	0.17 39	0.11 129	0.21 276	0.15 166	0.35 306	0.31 340	0.23 299	0.31 371	0.19 270	0.17 315	0.40 458	0.19 331	0.08 276	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.08 257	0.09 139

GGDA	0.19 238	0.20 472	0.53 410	0.18 72	0.10 80	0.21 276	0.16 222	0.35 306	0.32 354	0.22 287	0.29 342	0.19 270	0.16 289	0.38 448	0.18 295	0.08 276	0.05 6	0.06 53	0.06 112	0.08 257	0.09 139

TestStereo-Hl	0.20 270	0.16 373	0.50 358	0.18 72	0.11 129	0.23 334	0.17 267	0.38 348	0.30 328	0.23 299	0.27 325	0.22 316	0.19 374	0.39 453	0.18 295	0.08 276	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.08 257	0.08 83

qqai	0.12 31	0.08 23	0.22 59	0.18 72	0.12 189	0.11 19	0.12 44	0.17 26	0.16 57	0.09 9	0.09 15	0.11 93	0.09 38	0.16 54	0.12 45	0.07 122	0.11 397	0.06 53	0.06 112	0.05 4	0.20 507

DF	0.16 174	0.09 57	0.31 154	0.31 610	0.16 414	0.17 142	0.15 166	0.26 166	0.18 92	0.14 141	0.23 278	0.19 270	0.11 121	0.24 245	0.16 232	0.08 276	0.23 614	0.06 53	0.06 112	0.06 95	0.09 139

LiteMatch*	0.12 31	0.07 2	0.26 104	0.16 13	0.11 129	0.13 34	0.13 82	0.19 48	0.15 45	0.10 27	0.09 15	0.09 28	0.11 121	0.16 54	0.13 107	0.07 122	0.11 397	0.06 53	0.06 112	0.06 95	0.14 406

GCAP-Stereo-DPT26K	0.15 143	0.13 243	0.41 247	0.20 175	0.11 129	0.14 42	0.14 116	0.22 89	0.17 69	0.12 77	0.13 92	0.10 52	0.10 82	0.16 54	0.13 107	0.05 1	0.08 266	0.06 53	0.06 112	0.05 4	0.43 666

aanet-new-24k	0.13 54	0.14 293	0.32 168	0.20 175	0.12 189	0.16 104	0.14 116	0.20 57	0.16 57	0.13 113	0.16 164	0.11 93	0.12 167	0.15 32	0.11 15	0.06 45	0.05 6	0.06 53	0.06 112	0.06 95	0.07 37

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.14 102	0.09 57	0.38 212	0.18 72	0.10 80	0.15 63	0.14 116	0.20 57	0.18 92	0.12 77	0.14 129	0.11 93	0.12 167	0.13 7	0.10 2	0.06 45	0.06 100	0.06 53	0.06 112	0.06 95	0.31 615

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.14 102	0.10 95	0.25 88	0.18 72	0.15 370	0.19 202	0.15 166	0.27 183	0.23 194	0.16 188	0.20 229	0.10 52	0.09 38	0.14 14	0.12 45	0.06 45	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.05 4	0.08 83

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.14 102	0.10 95	0.27 121	0.18 72	0.14 300	0.19 202	0.15 166	0.25 150	0.22 176	0.16 188	0.22 263	0.10 52	0.09 38	0.15 32	0.12 45	0.06 45	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.05 4	0.10 215

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 54	0.10 95	0.26 104	0.18 72	0.14 300	0.18 175	0.15 166	0.27 183	0.23 194	0.16 188	0.21 249	0.10 52	0.09 38	0.14 14	0.12 45	0.06 45	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.05 4	0.08 83

PSi22a	0.13 54	0.07 2	0.16 1	0.21 223	0.18 478	0.09 3	0.11 27	0.15 13	0.12 9	0.08 2	0.07 3	0.12 133	0.08 15	0.15 32	0.12 45	0.07 122	0.22 601	0.05 1	0.06 112	0.05 4	0.52 687

Foundation-i1	0.16 174	0.08 23	0.21 43	0.21 223	0.13 254	0.17 142	0.15 166	0.33 290	0.32 354	0.16 188	0.17 184	0.22 316	0.13 214	0.19 120	0.16 232	0.07 122	0.23 614	0.06 53	0.06 112	0.06 95	0.16 442

Selective-IGEV-i32	0.15 143	0.10 95	0.34 183	0.32 619	0.19 513	0.16 104	0.14 116	0.29 219	0.19 120	0.13 113	0.14 129	0.13 157	0.08 15	0.23 230	0.14 157	0.06 45	0.13 449	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.11 270

gcap_with_dpt	0.13 54	0.10 95	0.27 121	0.18 72	0.14 300	0.18 175	0.15 166	0.26 166	0.21 162	0.16 188	0.21 249	0.09 28	0.09 38	0.14 14	0.12 45	0.06 45	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.05 4	0.10 215

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.16 1	0.17 39	0.09 22	0.09 3	0.14 116	0.11 1	0.16 57	0.07 1	0.09 15	0.07 2	0.07 3	0.11 1	0.12 45	0.05 1	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.05 4	0.06 14

WQFJX	0.19 238	0.12 199	0.21 43	0.22 292	0.18 478	0.25 380	0.18 328	0.57 586	0.49 577	0.17 212	0.17 184	0.14 190	0.16 289	0.24 245	0.19 331	0.08 276	0.08 266	0.08 263	0.06 112	0.08 257	0.11 270

HiDET	0.12 31	0.07 2	0.20 26	0.15 5	0.09 22	0.14 42	0.12 44	0.20 57	0.16 57	0.10 27	0.10 37	0.11 93	0.09 38	0.19 120	0.17 263	0.07 122	0.09 312	0.05 1	0.06 112	0.05 4	0.11 270

CSFM-Stereo	0.12 31	0.08 23	0.17 7	0.16 13	0.08 12	0.16 104	0.13 82	0.22 89	0.13 18	0.11 46	0.11 50	0.10 52	0.11 121	0.17 75	0.14 157	0.07 122	0.12 428	0.05 1	0.06 112	0.05 4	0.12 328

GSStereo	0.21 311	0.10 95	0.31 154	0.36 650	0.42 682	0.19 202	0.16 222	0.38 348	0.21 162	0.14 141	0.15 150	0.10 52	0.09 38	0.21 176	0.18 295	0.08 276	0.31 677	0.06 53	0.06 112	0.08 257	0.63 702

GS-Stereo							0.16 222	0.38 348	0.21 162	0.14 141	0.15 150	0.10 52	0.09 38	0.21 176	0.18 295	0.08 276	0.31 677	0.06 53	0.06 112	0.08 257	0.63 702

DDF-Stereo	0.16 174	0.08 23	0.30 144	0.21 223	0.20 541	0.12 26	0.14 116	0.20 57	0.19 120	0.11 46	0.10 37	0.13 157	0.12 167	0.24 245	0.20 359	0.09 381	0.18 554	0.07 160	0.06 112	0.20 636	0.19 488

Monster-pub-mixall	0.13 54	0.07 2	0.20 26	0.17 39	0.08 12	0.11 19	0.09 4	0.21 74	0.13 18	0.12 77	0.11 50	0.08 3	0.08 15	0.27 303	0.13 107	0.07 122	0.35 691	0.05 1	0.06 112	0.05 4	0.09 139

Replicate-Monster	0.15 143	0.12 199	0.40 236	0.17 39	0.10 80	0.17 142	0.10 10	0.24 126	0.20 135	0.12 77	0.10 37	0.10 52	0.10 82	0.28 327	0.12 45	0.06 45	0.31 677	0.06 53	0.06 112	0.05 4	0.21 520

AdaDepth	0.13 54	0.10 95	0.32 168	0.20 175	0.11 129	0.19 202	0.13 82	0.16 17	0.16 57	0.10 27	0.10 37	0.10 52	0.09 38	0.19 120	0.12 45	0.05 1	0.11 397	0.06 53	0.06 112	0.05 4	0.11 270

water-stereo	0.15 143	0.11 146	0.32 168	0.19 125	0.10 80	0.17 142	0.14 116	0.26 166	0.20 135	0.18 235	0.23 278	0.16 225	0.16 289	0.14 14	0.14 157	0.07 122	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.11 270

qwe	0.13 54	0.10 95	0.24 76	0.17 39	0.11 129	0.15 63	0.12 44	0.26 166	0.18 92	0.14 141	0.13 92	0.09 28	0.10 82	0.23 230	0.13 107	0.05 1	0.18 554	0.05 1	0.06 112	0.05 4	0.09 139

depthmonostereo	0.15 143	0.12 199	0.34 183	0.19 125	0.09 22	0.20 245	0.15 166	0.28 199	0.24 214	0.16 188	0.18 204	0.16 225	0.18 351	0.21 176	0.14 157	0.07 122	0.07 199	0.07 160	0.06 112	0.05 4	0.08 83

DVStereo	0.15 143	0.09 57	0.26 104	0.18 72	0.10 80	0.21 276	0.14 116	0.24 126	0.22 176	0.22 287	0.21 249	0.16 225	0.15 267	0.24 245	0.17 263	0.07 122	0.07 199	0.06 53	0.06 112	0.05 4	0.08 83

4.25_new	0.13 54	0.12 199	0.26 104	0.18 72	0.10 80	0.17 142	0.12 44	0.22 89	0.15 45	0.13 113	0.13 92	0.09 28	0.10 82	0.22 206	0.14 157	0.05 1	0.18 554	0.05 1	0.06 112	0.05 4	0.11 270

4.5w_new	0.13 54	0.12 199	0.26 104	0.18 72	0.10 80	0.17 142	0.12 44	0.22 89	0.15 45	0.13 113	0.13 92	0.09 28	0.10 82	0.22 206	0.14 157	0.05 1	0.18 554	0.05 1	0.06 112	0.05 4	0.11 270

4.5_new	0.13 54	0.12 199	0.24 76	0.17 39	0.10 80	0.14 42	0.12 44	0.22 89	0.17 69	0.13 113	0.13 92	0.08 3	0.09 38	0.19 120	0.12 45	0.05 1	0.18 554	0.05 1	0.06 112	0.06 95	0.09 139

4.5w-stereo	0.13 54	0.12 199	0.24 76	0.17 39	0.10 80	0.14 42	0.12 44	0.22 89	0.17 69	0.13 113	0.13 92	0.08 3	0.09 38	0.19 120	0.12 45	0.05 1	0.18 554	0.05 1	0.06 112	0.06 95	0.09 139

4.25w-stereo	0.13 54	0.12 199	0.26 104	0.18 72	0.10 80	0.17 142	0.12 44	0.22 89	0.15 45	0.13 113	0.13 92	0.09 28	0.10 82	0.22 206	0.14 157	0.05 1	0.18 554	0.05 1	0.06 112	0.05 4	0.11 270

3.25w_new	0.13 54	0.09 57	0.24 76	0.17 39	0.09 22	0.18 175	0.10 10	0.23 104	0.18 92	0.15 169	0.13 92	0.10 52	0.11 121	0.20 152	0.13 107	0.05 1	0.17 542	0.05 1	0.06 112	0.04 1	0.11 270

3.25w	0.13 54	0.09 57	0.24 76	0.17 39	0.09 22	0.18 175	0.10 10	0.23 104	0.18 92	0.15 169	0.13 92	0.10 52	0.11 121	0.20 152	0.13 107	0.05 1	0.17 542	0.05 1	0.06 112	0.04 1	0.11 270

3w_stereo	0.14 102	0.11 146	0.31 154	0.19 125	0.09 22	0.16 104	0.16 222	0.28 199	0.20 135	0.13 113	0.12 70	0.08 3	0.12 167	0.19 120	0.12 45	0.05 1	0.19 568	0.05 1	0.06 112	0.05 4	0.10 215

G2L-ROB	0.25 431	0.21 486	0.56 444	0.19 125	0.12 189	0.28 427	0.21 444	0.48 482	0.34 386	0.35 501	0.31 371	0.41 538	0.23 418	0.51 503	0.31 517	0.09 381	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.09 359	0.12 328

xyz-stereo-finetune2	0.18 208	0.16 373	0.32 168	0.16 13	0.09 22	0.27 408	0.19 375	0.29 219	0.21 162	0.23 299	0.29 342	0.21 308	0.23 418	0.37 445	0.23 428	0.06 45	0.05 6	0.08 263	0.06 112	0.06 95	0.07 37

xyz-stereo-finetune	0.17 196	0.17 409	0.29 134	0.17 39	0.08 12	0.24 359	0.21 444	0.30 239	0.32 354	0.19 242	0.22 263	0.19 270	0.15 267	0.30 367	0.22 408	0.06 45	0.06 100	0.08 263	0.06 112	0.06 95	0.07 37

xyz-stereo	1.43 713	0.11 146	17.43 756	0.18 72	0.08 12	4.86 731	0.18 328	0.31 262	0.35 398	0.37 532	2.75 736	0.41 538	0.31 547	0.58 539	0.33 536	0.07 122	0.05 6	0.09 369	0.06 112	0.06 95	0.06 14

G2L-Stereo_test	0.26 454	0.22 506	0.54 424	0.20 175	0.13 254	0.28 427	0.24 535	0.51 513	0.40 468	0.38 541	0.37 450	0.40 529	0.26 471	0.53 514	0.32 527	0.09 381	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.09 359	0.11 270

MM-Stereo_test3	0.19 238	0.15 329	0.39 221	0.25 457	0.15 370	0.19 202	0.22 480	0.42 406	0.40 468	0.17 212	0.24 289	0.17 241	0.12 167	0.22 206	0.16 232	0.08 276	0.21 589	0.08 263	0.06 112	0.09 359	0.11 270

MM-Stereo_test2	0.19 238	0.11 146	0.47 305	0.25 457	0.11 129	0.21 276	0.20 416	0.28 199	0.24 214	0.16 188	0.17 184	0.13 157	0.11 121	0.21 176	0.14 157	0.06 45	0.26 645	0.07 160	0.06 112	0.09 359	0.41 658

GREAT-IGEV	0.19 238	0.11 146	0.39 221	0.22 292	0.33 660	0.14 42	0.15 166	0.18 32	0.22 176	0.14 141	0.16 164	0.09 28	0.09 38	0.23 230	0.14 157	0.06 45	0.50 711	0.06 53	0.06 112	0.07 180	0.53 688
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV_C0	0.19 238	0.14 293	0.40 236	0.30 594	0.20 541	0.15 63	0.16 222	0.35 306	0.26 258	0.17 212	0.16 164	0.13 157	0.09 38	0.31 382	0.14 157	0.07 122	0.22 601	0.06 53	0.06 112	0.09 359	0.25 571

AIO_test	0.20 270	0.12 199	0.46 297	0.45 682	0.38 674	0.15 63	0.17 267	0.28 199	0.20 135	0.19 242	0.13 92	0.14 190	0.09 38	0.39 453	0.13 107	0.07 122	0.21 589	0.06 53	0.06 112	0.06 95	0.34 633

castereo++	0.14 102	0.13 243	0.25 88	0.19 125	0.10 80	0.27 408	0.13 82	0.24 126	0.26 258	0.11 46	0.13 92	0.16 225	0.10 82	0.18 96	0.11 15	0.07 122	0.08 266	0.07 160	0.06 112	0.05 4	0.07 37

castereo	0.14 102	0.11 146	0.22 59	0.19 125	0.10 80	0.20 245	0.19 375	0.32 271	0.28 287	0.13 113	0.18 204	0.16 225	0.16 289	0.16 54	0.14 157	0.07 122	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.07 37

fffft	0.14 102	0.12 199	0.30 144	0.19 125	0.10 80	0.17 142	0.18 328	0.23 104	0.17 69	0.14 141	0.11 50	0.13 157	0.10 82	0.24 245	0.18 295	0.06 45	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.07 180	0.09 139
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.14 102	0.15 329	0.29 134	0.19 125	0.10 80	0.19 202	0.17 267	0.21 74	0.21 162	0.15 169	0.13 92	0.12 133	0.11 121	0.25 266	0.16 232	0.06 45	0.05 6	0.08 263	0.06 112	0.06 95	0.08 83

tt45	0.15 143	0.14 293	0.29 134	0.19 125	0.11 129	0.23 334	0.18 328	0.23 104	0.18 92	0.16 188	0.13 92	0.14 190	0.10 82	0.31 382	0.15 200	0.07 122	0.05 6	0.08 263	0.06 112	0.07 180	0.08 83

999	0.15 143	0.13 243	0.30 144	0.19 125	0.12 189	0.20 245	0.17 267	0.25 150	0.20 135	0.14 141	0.16 164	0.14 190	0.11 121	0.36 435	0.16 232	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.08 83

mms	0.15 143	0.14 293	0.25 88	0.20 175	0.15 370	0.17 142	0.17 267	0.21 74	0.19 120	0.14 141	0.18 204	0.14 190	0.09 38	0.26 288	0.15 200	0.06 45	0.07 199	0.08 263	0.06 112	0.07 180	0.19 488

ours_stereo	0.15 143	0.14 293	0.29 134	0.21 223	0.14 300	0.17 142	0.18 328	0.21 74	0.20 135	0.13 113	0.18 204	0.14 190	0.10 82	0.24 245	0.15 200	0.06 45	0.06 100	0.08 263	0.06 112	0.07 180	0.13 365

fffy	0.15 143	0.14 293	0.31 154	0.21 223	0.14 300	0.19 202	0.18 328	0.24 126	0.19 120	0.13 113	0.17 184	0.15 211	0.13 214	0.25 266	0.15 200	0.06 45	0.08 266	0.08 263	0.06 112	0.07 180	0.15 425

GCAP-BAT	0.23 373	0.09 57	1.36 679	0.31 610	0.44 688	0.16 104	0.15 166	0.30 239	0.26 258	0.14 141	0.17 184	0.15 211	0.11 121	0.23 230	0.12 45	0.07 122	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.24 559

RAStereo	0.14 102	0.15 329	0.40 236	0.22 292	0.11 129	0.15 63	0.18 328	0.25 150	0.24 214	0.13 113	0.17 184	0.11 93	0.09 38	0.15 32	0.13 107	0.08 276	0.06 100	0.08 263	0.06 112	0.07 180	0.05 1

Occ-G	0.18 208	0.10 95	0.38 212	0.23 355	0.15 370	0.16 104	0.18 328	0.23 104	0.26 258	0.15 169	0.20 229	0.21 308	0.11 121	0.22 206	0.19 331	0.07 122	0.17 542	0.07 160	0.06 112	0.08 257	0.30 611

IGEV-Stereo+	0.14 102	0.08 23	0.26 104	0.18 72	0.14 300	0.09 3	0.10 10	0.16 17	0.17 69	0.14 141	0.08 11	0.10 52	0.10 82	0.22 206	0.14 157	0.07 122	0.15 499	0.06 53	0.06 112	0.16 587	0.29 608

RAFT-Stereo-weight	0.17 196	0.10 95	0.31 154	0.20 175	0.12 189	0.20 245	0.16 222	0.38 348	0.33 373	0.25 322	0.20 229	0.19 270	0.10 82	0.19 120	0.16 232	0.07 122	0.13 449	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.09 139

gcap-zeroshot	0.14 102	0.10 95	0.28 128	0.18 72	0.15 370	0.19 202	0.15 166	0.27 183	0.23 194	0.16 188	0.20 229	0.10 52	0.09 38	0.14 14	0.12 45	0.06 45	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.05 4	0.09 139

test_for_model	0.14 102	0.10 95	0.25 88	0.18 72	0.15 370	0.19 202	0.15 166	0.27 183	0.23 194	0.16 188	0.20 229	0.10 52	0.09 38	0.14 14	0.12 45	0.06 45	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.05 4	0.08 83

GCAPDPT-zeroshot4090	0.14 102	0.09 57	0.37 207	0.18 72	0.10 80	0.15 63	0.14 116	0.20 57	0.18 92	0.12 77	0.14 129	0.11 93	0.12 167	0.13 7	0.10 2	0.06 45	0.06 100	0.06 53	0.06 112	0.06 95	0.31 615

MGS-Stereo	0.15 143	0.12 199	0.38 212	0.19 125	0.11 129	0.18 175	0.17 267	0.21 74	0.23 194	0.14 141	0.24 289	0.16 225	0.10 82	0.19 120	0.13 107	0.07 122	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.10 425	0.07 37

MoCha-V2	0.18 208	0.12 199	0.40 236	0.30 594	0.24 607	0.16 104	0.15 166	0.28 199	0.19 120	0.16 188	0.16 164	0.13 157	0.13 214	0.30 367	0.13 107	0.06 45	0.28 655	0.06 53	0.06 112	0.06 95	0.25 571

ACVNet-DCA	0.21 311	0.16 373	0.50 358	0.27 537	0.13 254	0.31 489	0.19 375	0.43 419	0.32 354	0.21 266	0.20 229	0.13 157	0.17 315	0.28 327	0.12 45	0.08 276	0.28 655	0.08 263	0.06 112	0.09 359	0.23 545

1test111	0.22 339	0.16 373	0.50 358	0.27 537	0.13 254	0.31 489	0.19 375	0.43 419	0.32 354	0.21 266	0.20 229	0.13 157	0.17 315	0.36 435	0.28 487	0.08 276	0.28 655	0.08 263	0.06 112	0.09 359	0.23 545

cc1	0.22 339	0.16 373	0.50 358	0.27 537	0.13 254	0.31 489	0.19 375	0.39 370	0.48 561	0.21 266	0.20 229	0.13 157	0.17 315	0.28 327	0.12 45	0.08 276	0.28 655	0.08 263	0.06 112	0.08 257	0.37 649

tt1	0.22 339	0.16 373	0.49 337	0.26 500	0.15 370	0.31 489	0.19 375	0.38 348	0.46 539	0.21 266	0.19 218	0.13 157	0.16 289	0.28 327	0.12 45	0.08 276	0.28 655	0.08 263	0.06 112	0.08 257	0.37 649

MaDis-Stereo	0.15 143	0.17 409	0.39 221	0.19 125	0.15 370	0.16 104	0.13 82	0.26 166	0.22 176	0.13 113	0.15 150	0.14 190	0.11 121	0.17 75	0.17 263	0.08 276	0.07 199	0.08 263	0.06 112	0.07 180	0.06 14

UniTT-Stereo	0.15 143	0.12 199	0.45 282	0.21 223	0.14 300	0.17 142	0.13 82	0.20 57	0.19 120	0.16 188	0.20 229	0.10 52	0.11 121	0.18 96	0.17 263	0.08 276	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.08 257	0.07 37

testlalala	0.14 102	0.10 95	0.28 128	0.18 72	0.15 370	0.19 202	0.15 166	0.27 183	0.23 194	0.16 188	0.20 229	0.10 52	0.09 38	0.14 14	0.12 45	0.06 45	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.05 4	0.09 139

GCAPDPT-zeroshot	0.22 339	0.09 57	1.28 670	0.31 610	0.43 685	0.16 104	0.15 166	0.30 239	0.26 258	0.14 141	0.17 184	0.15 211	0.11 121	0.23 230	0.12 45	0.07 122	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.24 559

Selective-IGEV	0.15 143	0.10 95	0.34 183	0.32 619	0.19 513	0.16 104	0.14 116	0.29 219	0.20 135	0.13 113	0.14 129	0.13 157	0.08 15	0.23 230	0.14 157	0.06 45	0.13 449	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.11 270

knoymous	0.18 208	0.10 95	0.35 194	0.17 39	0.11 129	0.21 276	0.17 267	0.33 290	0.24 214	0.24 309	0.28 333	0.27 394	0.16 289	0.24 245	0.17 263	0.09 381	0.06 100	0.09 369	0.06 112	0.09 359	0.10 215

ProNet	0.16 174	0.13 243	0.36 201	0.21 223	0.15 370	0.20 245	0.19 375	0.29 219	0.23 194	0.14 141	0.13 92	0.13 157	0.12 167	0.25 266	0.13 107	0.06 45	0.09 312	0.07 160	0.06 112	0.07 180	0.22 535

RCA-Stereo	0.17 196	0.10 95	0.33 178	0.20 175	0.11 129	0.19 202	0.17 267	0.39 370	0.36 414	0.21 266	0.25 299	0.17 241	0.17 315	0.18 96	0.15 200	0.07 122	0.14 468	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.08 83

CroCo-Stereo Lap2	0.16 174	0.18 436	0.39 221	0.26 500	0.18 478	0.11 19	0.19 375	0.30 239	0.22 176	0.13 113	0.16 164	0.15 211	0.11 121	0.17 75	0.15 200	0.07 122	0.07 199	0.08 263	0.06 112	0.08 257	0.07 37

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 557	0.25 554	0.82 583	0.22 292	0.17 448	0.46 615	0.28 588	0.53 532	0.53 601	0.43 597	0.57 617	0.44 564	0.31 547	0.50 497	0.48 603	0.10 455	0.06 100	0.08 263	0.06 112	0.11 481	0.12 328

GANet-ADL	0.22 339	0.14 293	0.51 379	0.23 355	0.14 300	0.29 452	0.19 375	0.48 482	0.36 414	0.26 332	0.33 405	0.32 461	0.20 380	0.26 288	0.22 408	0.11 500	0.07 199	0.07 160	0.06 112	0.09 359	0.11 270

raftrobust	0.19 238	0.19 456	0.42 257	0.23 355	0.24 607	0.19 202	0.13 82	0.33 290	0.28 287	0.26 332	0.20 229	0.19 270	0.17 315	0.23 230	0.17 263	0.08 276	0.10 360	0.07 160	0.06 112	0.07 180	0.09 139

RALCasStereoNet	0.22 339	0.22 506	0.48 320	0.23 355	0.23 590	0.22 309	0.18 328	0.32 271	0.27 276	0.22 287	0.30 358	0.22 316	0.15 267	0.29 350	0.20 359	0.08 276	0.22 601	0.07 160	0.06 112	0.10 425	0.25 571

111	0.22 339	0.22 506	0.57 455	0.19 125	0.09 22	0.24 359	0.17 267	0.44 440	0.46 539	0.24 309	0.30 358	0.29 420	0.22 403	0.25 266	0.19 331	0.08 276	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.07 180	0.15 425

DIP-Stereo	0.20 270	0.13 243	0.48 320	0.20 175	0.13 254	0.28 427	0.12 44	0.43 419	0.26 258	0.27 344	0.32 383	0.21 308	0.17 315	0.26 288	0.20 359	0.08 276	0.06 100	0.08 263	0.06 112	0.07 180	0.10 215
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.19 238	0.10 95	0.49 337	0.22 292	0.12 189	0.23 334	0.18 328	0.43 419	0.20 135	0.31 423	0.45 547	0.20 292	0.14 245	0.18 96	0.18 295	0.08 276	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.07 37

RAFT-Stereo	0.19 238	0.10 95	0.49 337	0.22 292	0.12 189	0.23 334	0.18 328	0.43 419	0.20 135	0.31 423	0.45 547	0.20 292	0.14 245	0.18 96	0.18 295	0.08 276	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.07 37
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNet	0.22 339	0.23 525	0.60 487	0.20 175	0.09 22	0.27 408	0.15 166	0.45 449	0.33 373	0.29 383	0.33 405	0.27 394	0.22 403	0.29 350	0.27 478	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.09 359	0.11 270
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.25 431	0.23 525	0.59 480	0.22 292	0.09 22	0.30 467	0.18 328	0.40 381	0.38 441	0.38 541	0.44 532	0.31 450	0.22 403	0.44 477	0.32 527	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.07 180	0.08 83

iResNet	0.25 431	0.22 506	0.62 498	0.26 500	0.11 129	0.31 489	0.23 510	0.46 458	0.45 527	0.34 482	0.43 522	0.27 394	0.23 418	0.36 435	0.37 561	0.08 276	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.08 257	0.10 215

GELT-Stereo	0.14 102	0.11 146	0.24 76	0.20 175	0.14 300	0.14 42	0.16 222	0.35 306	0.25 241	0.14 141	0.12 70	0.11 93	0.11 121	0.17 75	0.12 45	0.05 1	0.05 6	0.07 160	0.07 213	0.05 4	0.08 83

noway7	0.30 530	0.63 689	1.95 707	0.24 411	0.12 189	0.23 334	0.19 375	0.47 470	0.33 373	0.21 266	0.23 278	0.24 353	0.20 380	0.23 230	0.29 501	0.07 122	0.05 6	0.08 263	0.07 213	0.10 425	0.10 215

SMOE	0.19 238	0.17 409	0.39 221	0.22 292	0.13 254	0.27 408	0.21 444	0.31 262	0.24 214	0.22 287	0.27 325	0.21 308	0.17 315	0.19 120	0.18 295	0.08 276	0.06 100	0.12 546	0.07 213	0.11 481	0.12 328

depth_test_26	0.11 12	0.08 23	0.22 59	0.16 13	0.09 22	0.09 3	0.11 27	0.16 17	0.16 57	0.12 77	0.16 164	0.11 93	0.08 15	0.14 14	0.10 2	0.09 381	0.07 199	0.08 263	0.07 213	0.07 180	0.08 83

PhaseNet	0.13 54	0.10 95	0.23 68	0.19 125	0.11 129	0.16 104	0.14 116	0.25 150	0.18 92	0.11 46	0.12 70	0.16 225	0.12 167	0.20 152	0.16 232	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.07 213	0.07 180	0.11 270

mm2	0.11 12	0.07 2	0.19 16	0.16 13	0.09 22	0.10 13	0.12 44	0.18 32	0.14 31	0.08 2	0.09 15	0.11 93	0.10 82	0.17 75	0.13 107	0.07 122	0.11 397	0.05 1	0.07 213	0.05 4	0.13 365

mm1	0.11 12	0.07 2	0.19 16	0.16 13	0.09 22	0.10 13	0.12 44	0.15 13	0.14 31	0.08 2	0.09 15	0.11 93	0.10 82	0.17 75	0.13 107	0.07 122	0.11 397	0.05 1	0.07 213	0.05 4	0.13 365

aanet-new-28k	0.15 143	0.16 373	0.50 358	0.20 175	0.10 80	0.16 104	0.14 116	0.20 57	0.15 45	0.13 113	0.14 129	0.12 133	0.12 167	0.17 75	0.12 45	0.06 45	0.08 266	0.06 53	0.07 213	0.07 180	0.18 470

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.16 174	0.20 472	0.79 572	0.19 125	0.12 189	0.12 26	0.14 116	0.26 166	0.18 92	0.11 46	0.12 70	0.10 52	0.10 82	0.13 7	0.11 15	0.06 45	0.07 199	0.06 53	0.07 213	0.05 4	0.18 470

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.13 54	0.10 95	0.26 104	0.19 125	0.10 80	0.13 34	0.16 222	0.26 166	0.22 176	0.12 77	0.16 164	0.09 28	0.11 121	0.14 14	0.11 15	0.05 1	0.05 6	0.06 53	0.07 213	0.05 4	0.26 585

LiteMatch	0.13 54	0.15 329	0.19 16	0.20 175	0.10 80	0.15 63	0.17 267	0.18 32	0.14 31	0.10 27	0.09 15	0.11 93	0.22 403	0.16 54	0.23 428	0.08 276	0.05 6	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.08 83

Lsterematch	0.20 270	0.15 329	0.44 276	0.20 175	0.10 80	0.22 309	0.17 267	0.27 183	0.34 386	0.28 358	0.37 450	0.24 353	0.22 403	0.25 266	0.23 428	0.08 276	0.05 6	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.08 83

GeoVLM	0.11 12	0.07 2	0.19 16	0.16 13	0.09 22	0.15 63	0.12 44	0.18 32	0.14 31	0.10 27	0.09 15	0.11 93	0.11 121	0.17 75	0.14 157	0.07 122	0.11 397	0.05 1	0.07 213	0.05 4	0.13 365

Hybrid-DGEV-03	0.21 311	0.20 472	0.43 265	0.23 355	0.12 189	0.27 408	0.16 222	0.33 290	0.28 287	0.33 461	0.58 620	0.23 332	0.16 289	0.24 245	0.19 331	0.07 122	0.06 100	0.09 369	0.07 213	0.08 257	0.10 215

WQFJA1	0.19 238	0.12 199	0.20 26	0.22 292	0.18 478	0.25 380	0.19 375	0.55 566	0.55 614	0.16 188	0.17 184	0.15 211	0.17 315	0.20 152	0.20 359	0.07 122	0.09 312	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.09 139

WQFJX1	0.20 270	0.12 199	0.21 43	0.23 355	0.17 448	0.24 359	0.19 375	0.63 643	0.56 621	0.17 212	0.16 164	0.14 190	0.16 289	0.27 303	0.18 295	0.08 276	0.09 312	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.09 139

NLMM1	0.21 311	0.13 243	0.21 43	0.23 355	0.18 478	0.24 359	0.20 416	0.65 655	0.69 659	0.18 235	0.18 204	0.13 157	0.14 245	0.25 266	0.19 331	0.08 276	0.09 312	0.08 263	0.07 213	0.07 180	0.10 215

NLMM	0.19 238	0.12 199	0.20 26	0.22 292	0.18 478	0.25 380	0.19 375	0.55 566	0.55 614	0.16 188	0.17 184	0.15 211	0.17 315	0.20 152	0.20 359	0.07 122	0.09 312	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.09 139

MonSter++	0.11 12	0.07 2	0.19 16	0.16 13	0.09 22	0.15 63	0.12 44	0.18 32	0.14 31	0.10 27	0.09 15	0.11 93	0.10 82	0.16 54	0.14 157	0.07 122	0.11 397	0.05 1	0.07 213	0.05 4	0.13 365

LCMNet	0.12 31	0.08 23	0.20 26	0.16 13	0.09 22	0.15 63	0.12 44	0.19 48	0.20 135	0.10 27	0.11 50	0.11 93	0.10 82	0.20 152	0.16 232	0.07 122	0.11 397	0.05 1	0.07 213	0.05 4	0.14 406

DLNR-FE	10.53 746	12.31 755	20.33 762	105.85 776	23.36 766	0.14 42	0.13 82	3.25 736	0.20 135	0.16 188	0.23 278	0.16 225	0.10 82	0.31 382	0.16 232	2.59 743	0.32 682	0.07 160	0.07 213	40.66 776	0.28 602

Wavelet-MonSter	0.12 31	0.08 23	0.25 88	0.18 72	0.10 80	0.13 34	0.12 44	0.16 17	0.14 31	0.11 46	0.14 129	0.10 52	0.11 121	0.20 152	0.15 200	0.05 1	0.16 514	0.05 1	0.07 213	0.05 4	0.12 328

S2M2_XL	0.10 2	0.10 95	0.24 76	0.14 2	0.10 80	0.09 3	0.09 4	0.12 3	0.09 1	0.11 46	0.12 70	0.09 28	0.09 38	0.12 4	0.11 15	0.09 381	0.07 199	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.07 37
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
2.5w	0.13 54	0.10 95	0.23 68	0.18 72	0.09 22	0.15 63	0.15 166	0.21 74	0.16 57	0.12 77	0.13 92	0.10 52	0.09 38	0.21 176	0.12 45	0.05 1	0.19 568	0.05 1	0.07 213	0.05 4	0.12 328

2.75w_new	0.13 54	0.10 95	0.25 88	0.16 13	0.09 22	0.15 63	0.12 44	0.26 166	0.18 92	0.14 141	0.13 92	0.08 3	0.11 121	0.22 206	0.15 200	0.05 1	0.19 568	0.05 1	0.07 213	0.05 4	0.10 215

IGEV	0.12 31	0.07 2	0.19 16	0.16 13	0.11 129	0.16 104	0.13 82	0.22 89	0.17 69	0.12 77	0.15 150	0.09 28	0.07 3	0.16 54	0.12 45	0.06 45	0.10 360	0.06 53	0.07 213	0.05 4	0.08 83

coex_refinement	0.28 494	0.22 506	0.50 358	0.23 355	0.15 370	0.31 489	0.20 416	0.51 513	0.43 501	0.35 501	0.42 508	0.45 570	0.27 480	0.56 532	0.41 573	0.10 455	0.07 199	0.07 160	0.07 213	0.11 481	0.12 328

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 102	0.10 95	0.27 121	0.21 223	0.11 129	0.16 104	0.14 116	0.24 126	0.17 69	0.17 212	0.20 229	0.18 256	0.11 121	0.16 54	0.17 263	0.07 122	0.08 266	0.07 160	0.07 213	0.07 180	0.09 139

MM-Stereo_test1	0.20 270	0.13 243	0.45 282	0.24 411	0.12 189	0.20 245	0.21 444	0.36 322	0.32 354	0.23 299	0.22 263	0.15 211	0.14 245	0.28 327	0.16 232	0.07 122	0.24 630	0.08 263	0.07 213	0.09 359	0.21 520

Reg-Stereo(zero)	0.18 208	0.08 23	0.39 221	0.19 125	0.19 513	0.24 359	0.18 328	0.29 219	0.29 310	0.24 309	0.21 249	0.24 353	0.18 351	0.22 206	0.21 390	0.07 122	0.11 397	0.06 53	0.07 213	0.06 95	0.11 270

SCV	0.18 208	0.15 329	0.37 207	0.26 500	0.20 541	0.16 104	0.16 222	0.35 306	0.23 194	0.14 141	0.16 164	0.13 157	0.09 38	0.31 382	0.12 45	0.08 276	0.19 568	0.07 160	0.07 213	0.09 359	0.26 585

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 270	0.74 700	0.71 546	0.17 39	0.08 12	0.15 63	0.15 166	0.19 48	0.18 92	0.13 113	0.12 70	0.10 52	0.08 15	0.16 54	0.14 157	0.34 688	0.12 428	0.08 263	0.07 213	0.11 481	0.24 559

RSM++	0.14 102	0.11 146	0.25 88	0.32 619	0.17 448	0.17 142	0.15 166	0.23 104	0.21 162	0.12 77	0.12 70	0.14 190	0.09 38	0.21 176	0.13 107	0.06 45	0.05 6	0.07 160	0.07 213	0.07 180	0.11 270

RSM	0.14 102	0.11 146	0.25 88	0.29 583	0.16 414	0.16 104	0.15 166	0.24 126	0.20 135	0.13 113	0.13 92	0.15 211	0.09 38	0.22 206	0.13 107	0.06 45	0.06 100	0.07 160	0.07 213	0.07 180	0.11 270

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 208	0.15 329	0.27 121	0.20 175	0.13 254	0.24 359	0.17 267	0.31 262	0.37 430	0.43 597	0.17 184	0.13 157	0.12 167	0.20 152	0.16 232	0.08 276	0.07 199	0.09 369	0.07 213	0.09 359	0.08 83

qqq1	0.26 454	0.13 243	0.47 305	0.20 175	0.10 80	0.28 427	0.19 375	0.54 548	0.48 561	0.35 501	0.42 508	0.31 450	0.27 480	0.60 552	0.21 390	0.10 455	0.16 514	0.07 160	0.07 213	0.08 257	0.13 365

fff1	0.26 454	0.13 243	0.47 305	0.20 175	0.10 80	0.28 427	0.19 375	0.54 548	0.48 561	0.35 501	0.42 508	0.31 450	0.27 480	0.60 552	0.21 390	0.10 455	0.16 514	0.07 160	0.07 213	0.08 257	0.13 365

CoDeX	0.24 405	0.13 243	0.48 320	0.22 292	0.14 300	0.29 452	0.21 444	0.55 566	0.42 490	0.29 383	0.36 439	0.28 407	0.23 418	0.48 491	0.20 359	0.09 381	0.06 100	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.08 83

11t1	0.21 311	0.12 199	0.45 282	0.20 175	0.15 370	0.27 408	0.17 267	0.37 339	0.28 287	0.27 344	0.25 299	0.24 353	0.23 418	0.28 327	0.25 454	0.09 381	0.19 568	0.07 160	0.07 213	0.09 359	0.23 545

ff7	0.18 208	0.13 243	0.41 247	0.21 223	0.15 370	0.21 276	0.17 267	0.28 199	0.23 194	0.21 266	0.13 92	0.12 133	0.12 167	0.27 303	0.13 107	0.07 122	0.25 639	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.36 641

IGEVStereo-DCA	0.20 270	0.17 409	0.41 247	0.22 292	0.15 370	0.20 245	0.17 267	0.28 199	0.23 194	0.19 242	0.12 70	0.14 190	0.12 167	0.38 448	0.31 517	0.07 122	0.16 514	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.36 641

ffff	0.18 208	0.13 243	0.41 247	0.21 223	0.15 370	0.21 276	0.17 267	0.28 199	0.23 194	0.21 266	0.13 92	0.12 133	0.12 167	0.27 303	0.13 107	0.07 122	0.25 639	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.36 641

rrr	0.22 339	0.17 409	0.79 572	0.22 292	0.15 370	0.20 245	0.18 328	0.40 381	0.27 276	0.19 242	0.12 70	0.14 190	0.12 167	0.38 448	0.31 517	0.07 122	0.16 514	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.28 602

11t	0.18 208	0.13 243	0.41 247	0.21 223	0.15 370	0.21 276	0.17 267	0.28 199	0.23 194	0.21 266	0.13 92	0.12 133	0.12 167	0.27 303	0.13 107	0.07 122	0.25 639	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.36 641

GMStereo_Zeroshot	0.25 431	0.22 506	0.51 379	0.27 537	0.14 300	0.28 427	0.15 166	0.40 381	0.36 414	0.37 532	0.43 522	0.40 529	0.17 315	0.35 425	0.21 390	0.12 540	0.07 199	0.13 573	0.07 213	0.17 602	0.10 215

plain	0.18 208	0.16 373	0.59 480	0.21 223	0.13 254	0.16 104	0.17 267	0.29 219	0.23 194	0.16 188	0.26 309	0.13 157	0.17 315	0.27 303	0.17 263	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.07 213	0.10 425	0.07 37

MSKI-zero shot	0.19 238	0.10 95	0.47 305	0.30 594	0.14 300	0.21 276	0.14 116	0.33 290	0.22 176	0.24 309	0.25 299	0.22 316	0.10 82	0.32 393	0.14 157	0.07 122	0.30 673	0.07 160	0.07 213	0.06 95	0.09 139

DLNR_Zeroshot_test	10.53 746	12.28 754	20.32 760	105.84 775	23.88 767	0.14 42	0.13 82	3.20 735	0.20 135	0.16 188	0.23 278	0.16 225	0.10 82	0.32 393	0.16 232	2.54 742	0.32 682	0.07 160	0.07 213	40.17 775	0.28 602

RAFT-Test	0.19 238	0.11 146	0.41 247	0.26 500	0.21 558	0.26 401	0.17 267	0.37 339	0.26 258	0.24 309	0.29 342	0.32 461	0.14 245	0.22 206	0.15 200	0.07 122	0.08 266	0.07 160	0.07 213	0.06 95	0.07 37

HH	0.22 339	0.12 199	0.55 434	0.32 619	0.16 414	0.27 408	0.18 328	0.36 322	0.25 241	0.20 256	0.26 309	0.34 479	0.18 351	0.33 403	0.15 200	0.07 122	0.16 514	0.07 160	0.07 213	0.07 180	0.31 615

HanStereo	0.22 339	0.12 199	0.55 434	0.32 619	0.16 414	0.27 408	0.18 328	0.36 322	0.25 241	0.20 256	0.26 309	0.34 479	0.18 351	0.33 403	0.15 200	0.07 122	0.16 514	0.07 160	0.07 213	0.07 180	0.31 615

anonymousdsp	0.20 270	0.13 243	0.49 337	0.28 565	0.20 541	0.21 276	0.17 267	0.29 219	0.24 214	0.22 287	0.13 92	0.12 133	0.12 167	0.32 393	0.13 107	0.07 122	0.26 645	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.48 678

EGLCR-Stereo	0.19 238	0.09 57	0.34 183	0.29 583	0.17 448	0.28 427	0.16 222	0.30 239	0.23 194	0.22 287	0.11 50	0.16 225	0.09 38	0.28 327	0.15 200	0.07 122	0.25 639	0.07 160	0.07 213	0.06 95	0.37 649

Selective-RAFT	0.19 238	0.14 293	0.37 207	0.24 411	0.11 129	0.30 467	0.15 166	0.35 306	0.34 386	0.17 212	0.17 184	0.22 316	0.18 351	0.29 350	0.18 295	0.07 122	0.16 514	0.07 160	0.07 213	0.08 257	0.08 83

MC-Stereo	0.18 208	0.10 95	0.36 201	0.28 565	0.14 300	0.18 175	0.15 166	0.24 126	0.20 135	0.21 266	0.24 289	0.16 225	0.13 214	0.25 266	0.14 157	0.07 122	0.17 542	0.07 160	0.07 213	0.06 95	0.30 611

ccc-4	0.18 208	0.13 243	0.41 247	0.21 223	0.15 370	0.21 276	0.17 267	0.28 199	0.23 194	0.21 266	0.13 92	0.12 133	0.12 167	0.27 303	0.13 107	0.07 122	0.25 639	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.36 641

IGEV-Stereo	0.20 270	0.13 243	0.49 337	0.28 565	0.20 541	0.21 276	0.17 267	0.29 219	0.24 214	0.22 287	0.13 92	0.12 133	0.12 167	0.32 393	0.13 107	0.07 122	0.26 645	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.48 678
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.25 431	0.24 538	0.50 358	0.23 355	0.18 478	0.19 202	0.19 375	0.39 370	0.35 398	0.28 358	0.36 439	0.34 479	0.23 418	0.66 591	0.28 487	0.07 122	0.07 199	0.08 263	0.07 213	0.09 359	0.14 406

CIPLG	0.23 373	0.28 580	0.75 556	0.24 411	0.16 414	0.25 380	0.20 416	0.38 348	0.33 373	0.32 448	0.34 416	0.23 332	0.15 267	0.27 303	0.22 408	0.09 381	0.07 199	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.09 139

DAS	0.28 494	0.13 243	0.49 337	0.24 411	0.18 478	0.30 467	0.24 535	0.48 482	0.48 561	0.42 586	0.45 547	0.34 479	0.31 547	0.76 629	0.24 440	0.09 381	0.07 199	0.09 369	0.07 213	0.10 425	0.11 270

SepStereo	0.27 484	0.13 243	0.49 337	0.24 411	0.18 478	0.30 467	0.24 535	0.48 482	0.48 561	0.42 586	0.45 547	0.34 479	0.31 547	0.64 580	0.24 440	0.09 381	0.07 199	0.09 369	0.07 213	0.10 425	0.11 270

IPLG	0.23 373	0.19 456	0.65 513	0.21 223	0.12 189	0.28 427	0.17 267	0.45 449	0.32 354	0.33 461	0.32 383	0.16 225	0.17 315	0.50 497	0.23 428	0.07 122	0.06 100	0.08 263	0.07 213	0.07 180	0.08 83

IPLGR_C	0.23 373	0.29 584	0.81 579	0.24 411	0.16 414	0.24 359	0.20 416	0.38 348	0.33 373	0.32 448	0.33 405	0.23 332	0.15 267	0.26 288	0.22 408	0.09 381	0.07 199	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.09 139

MIPNet	0.22 339	0.19 456	0.64 508	0.22 292	0.12 189	0.28 427	0.20 416	0.48 482	0.39 457	0.31 423	0.24 289	0.19 270	0.24 439	0.28 327	0.20 359	0.07 122	0.05 6	0.08 263	0.07 213	0.07 180	0.08 83

IPLGR	0.22 339	0.14 293	0.75 556	0.21 223	0.11 129	0.25 380	0.18 328	0.44 440	0.38 441	0.29 383	0.28 333	0.21 308	0.19 374	0.37 445	0.19 331	0.07 122	0.06 100	0.08 263	0.07 213	0.07 180	0.07 37

ACRE	0.23 373	0.27 572	0.83 589	0.24 411	0.15 370	0.24 359	0.20 416	0.38 348	0.32 354	0.32 448	0.33 405	0.23 332	0.15 267	0.26 288	0.22 408	0.09 381	0.07 199	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.09 139

GwcNet-ADL	0.23 373	0.15 329	0.58 471	0.24 411	0.13 254	0.23 334	0.24 535	0.51 513	0.41 478	0.28 358	0.29 342	0.30 441	0.20 380	0.27 303	0.28 487	0.09 381	0.07 199	0.07 160	0.07 213	0.09 359	0.11 270

HHNet	0.23 373	0.12 199	0.66 518	0.19 125	0.18 478	0.20 245	0.20 416	0.36 322	0.32 354	0.33 461	0.59 625	0.19 270	0.21 393	0.24 245	0.31 517	0.08 276	0.06 100	0.09 369	0.07 213	0.08 257	0.12 328

AAGNet	0.34 567	0.12 199	0.53 410	0.26 500	0.16 414	0.20 245	0.19 375	0.31 262	0.29 310	0.35 501	0.35 424	0.27 394	0.30 530	0.44 477	2.56 730	0.08 276	0.05 6	0.10 452	0.07 213	0.09 359	0.07 37

STrans-v2	0.25 431	0.14 293	0.56 444	0.21 223	0.12 189	0.23 334	0.20 416	0.50 501	0.31 340	0.31 423	0.42 508	0.35 492	0.35 579	0.62 571	0.24 440	0.07 122	0.05 6	0.08 263	0.07 213	0.06 95	0.08 83

TransformOpticalFlow	0.24 405	0.14 293	0.57 455	0.24 411	0.11 129	0.21 276	0.19 375	0.43 419	0.34 386	0.30 406	0.43 522	0.36 498	0.31 547	0.61 560	0.20 359	0.07 122	0.05 6	0.08 263	0.07 213	0.06 95	0.08 83

OMP-Stereo	0.24 405	0.16 373	0.48 320	0.30 594	0.13 254	0.21 276	0.16 222	0.38 348	0.35 398	0.34 482	0.30 358	0.33 471	0.20 380	0.70 603	0.24 440	0.08 276	0.06 100	0.09 369	0.07 213	0.08 257	0.07 37

IIG-Stereo	0.24 405	0.16 373	0.47 305	0.29 583	0.12 189	0.23 334	0.14 116	0.40 381	0.33 373	0.35 501	0.37 450	0.33 471	0.22 403	0.70 603	0.26 466	0.08 276	0.06 100	0.09 369	0.07 213	0.08 257	0.07 37

NRIStereo	0.20 270	0.12 199	0.50 358	0.23 355	0.11 129	0.24 359	0.19 375	0.30 239	0.28 287	0.26 332	0.26 309	0.25 368	0.18 351	0.34 418	0.19 331	0.08 276	0.06 100	0.09 369	0.07 213	0.09 359	0.09 139

ASMatch	0.23 373	0.11 146	0.55 434	0.25 457	0.14 300	0.19 202	0.16 222	0.32 271	0.30 328	0.28 358	0.68 652	0.28 407	0.26 471	0.50 497	0.22 408	0.07 122	0.06 100	0.08 263	0.07 213	0.06 95	0.11 270

DeepStereo_RVC	0.19 238	0.12 199	0.47 305	0.22 292	0.11 129	0.19 202	0.16 222	0.29 219	0.24 214	0.28 358	0.27 325	0.23 332	0.28 503	0.24 245	0.19 331	0.08 276	0.06 100	0.09 369	0.07 213	0.09 359	0.10 215

RAFT-RH_RVC	0.26 454	0.13 243	0.57 455	0.22 292	0.12 189	0.25 380	0.14 116	0.27 183	0.29 310	0.38 541	1.14 694	0.23 332	0.18 351	0.58 539	0.24 440	0.07 122	0.06 100	0.10 452	0.07 213	0.06 95	0.08 83

RAFT-345	0.22 339	0.11 146	0.55 434	0.22 292	0.12 189	0.20 245	0.16 222	0.27 183	0.28 287	0.27 344	0.65 646	0.20 292	0.17 315	0.55 525	0.22 408	0.07 122	0.06 100	0.08 263	0.07 213	0.06 95	0.07 37

CRE-IMP	0.19 238	0.13 243	0.51 379	0.23 355	0.11 129	0.24 359	0.17 267	0.31 262	0.24 214	0.27 344	0.26 309	0.24 353	0.17 315	0.24 245	0.19 331	0.09 381	0.05 6	0.10 452	0.07 213	0.10 425	0.10 215

cross-raft	0.18 208	0.12 199	0.40 236	0.27 537	0.16 414	0.20 245	0.24 535	0.34 297	0.24 214	0.23 299	0.28 333	0.29 420	0.15 267	0.19 120	0.16 232	0.06 45	0.05 6	0.08 263	0.07 213	0.07 180	0.07 37

test-1	0.20 270	0.12 199	0.49 337	0.23 355	0.23 590	0.22 309	0.23 510	0.36 322	0.29 310	0.21 266	0.25 299	0.24 353	0.14 245	0.18 96	0.22 408	0.07 122	0.14 468	0.08 263	0.07 213	0.06 95	0.14 406

Prome-Stereo	0.22 339	0.10 95	0.43 265	0.24 411	0.13 254	0.23 334	0.23 510	0.37 339	0.27 276	0.33 461	0.58 620	0.24 353	0.28 503	0.30 367	0.16 232	0.07 122	0.05 6	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.20 507

LMCR-Stereo	0.28 494	0.22 506	0.56 444	0.29 583	0.14 300	0.37 562	0.23 510	0.57 586	0.36 414	0.40 568	0.40 487	0.29 420	0.30 530	0.41 463	0.38 563	0.11 500	0.07 199	0.09 369	0.07 213	0.13 544	0.10 215

TestStereo	0.22 339	0.24 538	0.48 320	0.25 457	0.11 129	0.22 309	0.22 480	0.32 271	0.31 340	0.24 309	0.34 416	0.23 332	0.19 374	0.62 571	0.19 331	0.08 276	0.07 199	0.10 452	0.07 213	0.11 481	0.07 37

raft+_RVC	0.21 311	0.21 486	0.46 297	0.22 292	0.35 665	0.21 276	0.16 222	0.39 370	0.35 398	0.22 287	0.28 333	0.20 292	0.15 267	0.25 266	0.20 359	0.08 276	0.16 514	0.08 263	0.07 213	0.07 180	0.12 328

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 270	0.23 525	0.49 337	0.21 223	0.16 414	0.19 202	0.17 267	0.35 306	0.32 354	0.26 332	0.33 405	0.20 292	0.17 315	0.21 176	0.17 263	0.06 45	0.10 360	0.07 160	0.07 213	0.07 180	0.11 270

CFNet-RSSM	0.18 208	0.10 95	0.45 282	0.20 175	0.12 189	0.20 245	0.16 222	0.40 381	0.31 340	0.23 299	0.21 249	0.26 388	0.15 267	0.21 176	0.14 157	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.07 213	0.06 95	0.06 14

Gwc-CoAtRS	0.17 196	0.10 95	0.41 247	0.20 175	0.12 189	0.20 245	0.15 166	0.34 297	0.29 310	0.23 299	0.23 278	0.27 394	0.15 267	0.21 176	0.14 157	0.07 122	0.06 100	0.07 160	0.07 213	0.06 95	0.07 37

ACVNet	0.24 405	0.18 436	0.51 379	0.18 72	0.15 370	0.27 408	0.23 510	0.40 381	0.45 527	0.29 383	0.41 499	0.38 510	0.28 503	0.28 327	0.35 551	0.09 381	0.07 199	0.08 263	0.07 213	0.10 425	0.09 139

acv_ft	0.26 454	0.18 436	0.56 444	0.24 411	0.19 513	0.34 531	0.21 444	0.47 470	0.45 527	0.39 559	0.41 499	0.38 510	0.28 503	0.28 327	0.36 555	0.09 381	0.07 199	0.08 263	0.07 213	0.11 481	0.09 139

BEATNet_4x	0.25 431	0.25 554	0.66 518	0.23 355	0.10 80	0.29 452	0.14 116	0.49 493	0.34 386	0.31 423	0.35 424	0.32 461	0.26 471	0.34 418	0.33 536	0.08 276	0.06 100	0.08 263	0.07 213	0.11 481	0.13 365

HSM-Net_RVC	0.28 494	0.12 199	0.48 320	0.19 125	0.11 129	0.35 547	0.21 444	0.64 649	0.44 514	0.40 568	0.43 522	0.50 605	0.27 480	0.75 622	0.25 454	0.08 276	0.07 199	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.09 139
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	0.33 557	0.31 596	0.69 530	0.23 355	0.14 300	0.30 467	0.23 510	0.49 493	0.55 614	0.39 559	0.60 629	0.43 558	0.30 530	0.88 658	0.54 622	0.11 500	0.08 266	0.07 160	0.07 213	0.10 425	0.12 328

HSM	0.29 516	0.18 436	0.48 320	0.21 223	0.15 370	0.33 516	0.20 416	0.55 566	0.39 457	0.36 515	0.39 477	0.67 671	0.32 561	0.88 658	0.24 440	0.09 381	0.07 199	0.08 263	0.07 213	0.09 359	0.10 215

zzzzzzz1	0.31 542	0.63 689	1.85 705	0.24 411	0.16 414	0.23 334	0.22 480	0.42 406	0.36 414	0.22 287	0.25 299	0.26 388	0.21 393	0.35 425	0.30 506	0.08 276	0.06 100	0.08 263	0.08 307	0.11 481	0.10 215

monster_256*512	0.18 208	0.15 329	0.25 88	0.23 355	0.13 254	0.22 309	0.21 444	0.42 406	0.31 340	0.19 242	0.22 263	0.24 353	0.17 315	0.19 120	0.17 263	0.06 45	0.05 6	0.08 263	0.08 307	0.08 257	0.09 139

FAST (zero-shot)	0.14 102	0.10 95	0.22 59	0.24 411	0.26 625	0.14 42	0.15 166	0.24 126	0.16 57	0.11 46	0.14 129	0.12 133	0.12 167	0.19 120	0.13 107	0.10 455	0.09 312	0.07 160	0.08 307	0.07 180	0.09 139

GREATEN-IGEV_RVC	0.14 102	0.16 373	0.31 154	0.22 292	0.14 300	0.15 63	0.13 82	0.18 32	0.17 69	0.12 77	0.14 129	0.10 52	0.09 38	0.21 176	0.15 200	0.06 45	0.09 312	0.08 263	0.08 307	0.08 257	0.10 215

VeloStereo	0.11 12	0.07 2	0.21 43	0.16 13	0.12 189	0.09 3	0.07 1	0.12 3	0.10 3	0.12 77	0.09 15	0.11 93	0.11 121	0.16 54	0.12 45	0.10 455	0.09 312	0.09 369	0.08 307	0.11 481	0.13 365

flow	0.11 12	0.07 2	0.21 43	0.16 13	0.12 189	0.09 3	0.07 1	0.12 3	0.10 3	0.12 77	0.09 15	0.11 93	0.11 121	0.18 96	0.12 45	0.10 455	0.09 312	0.09 369	0.08 307	0.11 481	0.13 365

Weightmod_eth	0.18 208	0.20 472	0.34 183	0.22 292	0.17 448	0.21 276	0.18 328	0.27 183	0.20 135	0.17 212	0.26 309	0.19 270	0.17 315	0.28 327	0.17 263	0.19 651	0.09 312	0.08 263	0.08 307	0.09 359	0.10 215

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 2	0.09 57	0.17 7	0.14 2	0.09 22	0.12 26	0.15 166	0.12 3	0.12 9	0.09 9	0.13 92	0.06 1	0.09 38	0.11 1	0.14 157	0.06 45	0.06 100	0.08 263	0.08 307	0.07 180	0.08 83

Weightmod	0.19 238	0.19 456	0.34 183	0.21 223	0.18 478	0.24 359	0.17 267	0.27 183	0.22 176	0.19 242	0.30 358	0.19 270	0.15 267	0.29 350	0.20 359	0.12 540	0.11 397	0.08 263	0.08 307	0.10 425	0.17 463

CAR	0.12 31	0.08 23	0.25 88	0.16 13	0.09 22	0.14 42	0.10 10	0.19 48	0.13 18	0.12 77	0.10 37	0.08 3	0.07 3	0.18 96	0.12 45	0.06 45	0.15 499	0.06 53	0.08 307	0.05 4	0.10 215

MSE-Stereo	0.12 31	0.08 23	0.25 88	0.16 13	0.09 22	0.14 42	0.10 10	0.19 48	0.13 18	0.11 46	0.10 37	0.08 3	0.07 3	0.20 152	0.12 45	0.06 45	0.16 514	0.06 53	0.08 307	0.05 4	0.10 215

DN	0.21 311	0.09 57	0.58 471	0.40 667	0.18 478	0.22 309	0.18 328	0.30 239	0.25 241	0.15 169	0.19 218	0.18 256	0.10 82	0.26 288	0.19 331	0.14 589	0.18 554	0.08 263	0.08 307	0.08 257	0.42 663

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.15 143	0.23 525	0.58 471	0.17 39	0.12 189	0.15 63	0.14 116	0.25 150	0.18 92	0.11 46	0.14 129	0.12 133	0.10 82	0.15 32	0.11 15	0.06 45	0.06 100	0.06 53	0.08 307	0.05 4	0.22 535

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.13 54	0.10 95	0.24 76	0.20 175	0.12 189	0.14 42	0.15 166	0.22 89	0.21 162	0.11 46	0.17 184	0.11 93	0.12 167	0.13 7	0.11 15	0.05 1	0.06 100	0.06 53	0.08 307	0.05 4	0.22 535

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.12 31	0.10 95	0.23 68	0.19 125	0.10 80	0.15 63	0.16 222	0.24 126	0.17 69	0.11 46	0.16 164	0.09 28	0.11 121	0.13 7	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 53	0.08 307	0.05 4	0.17 463

IGEV_i1	0.26 454	0.12 199	0.57 455	0.25 457	0.24 607	0.32 506	0.20 416	0.45 449	0.37 430	0.35 501	0.30 358	0.35 492	0.20 380	0.39 453	0.23 428	0.08 276	0.26 645	0.08 263	0.08 307	0.08 257	0.37 649

DepthFocus	0.10 2	0.07 2	0.26 104	0.15 5	0.11 129	0.10 13	0.13 82	0.15 13	0.09 1	0.12 77	0.10 37	0.09 28	0.08 15	0.13 7	0.10 2	0.07 122	0.06 100	0.09 369	0.08 307	0.06 95	0.05 1

Hybrid-DGEV-2	0.23 373	0.20 472	0.53 410	0.24 411	0.13 254	0.28 427	0.15 166	0.50 501	0.45 527	0.28 358	0.26 309	0.25 368	0.26 471	0.29 350	0.20 359	0.07 122	0.06 100	0.09 369	0.08 307	0.07 180	0.10 215

Pro-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.16 1	0.17 39	0.10 80	0.17 142	0.13 82	0.11 1	0.14 31	0.10 27	0.09 15	0.08 3	0.06 1	0.22 206	0.11 15	0.06 45	0.05 6	0.07 160	0.08 307	0.05 4	0.06 14

BStereo	0.14 102	0.10 95	0.46 297	0.18 72	0.11 129	0.15 63	0.15 166	0.25 150	0.23 194	0.12 77	0.11 50	0.12 133	0.09 38	0.17 75	0.17 263	0.05 1	0.07 199	0.06 53	0.08 307	0.05 4	0.09 139

Anonymus123	0.16 174	0.10 95	0.46 297	0.18 72	0.11 129	0.41 586	0.15 166	0.30 239	0.23 194	0.12 77	0.11 50	0.12 133	0.09 38	0.17 75	0.17 263	0.05 1	0.07 199	0.06 53	0.08 307	0.05 4	0.09 139

NLSM3	0.14 102	0.12 199	0.25 88	0.21 223	0.13 254	0.18 175	0.16 222	0.32 271	0.25 241	0.12 77	0.15 150	0.12 133	0.13 214	0.17 75	0.15 200	0.05 1	0.05 6	0.08 263	0.08 307	0.05 4	0.08 83

NLSM1	0.18 208	0.12 199	0.21 43	0.21 223	0.18 478	0.25 380	0.17 267	0.51 513	0.43 501	0.17 212	0.21 249	0.13 157	0.15 267	0.22 206	0.18 295	0.08 276	0.09 312	0.09 369	0.08 307	0.07 180	0.07 37

NLCSM	0.20 270	0.15 329	0.23 68	0.24 411	0.19 513	0.24 359	0.22 480	0.45 449	0.44 514	0.20 256	0.18 204	0.14 190	0.16 289	0.47 489	0.20 359	0.09 381	0.09 312	0.09 369	0.08 307	0.09 359	0.10 215

FE-Mocha	0.18 208	0.11 146	0.40 236	0.26 500	0.14 300	0.19 202	0.14 116	0.36 322	0.24 214	0.24 309	0.24 289	0.23 332	0.14 245	0.27 303	0.19 331	0.08 276	0.08 266	0.08 263	0.08 307	0.07 180	0.08 83

IGEV-FE	0.23 373	0.11 146	0.82 583	0.21 223	0.23 590	0.20 245	0.19 375	0.38 348	0.23 194	0.34 482	0.22 263	0.29 420	0.14 245	0.24 245	0.20 359	0.07 122	0.09 312	0.08 263	0.08 307	0.08 257	0.35 637

252Zero-FE	0.18 208	0.08 23	0.28 128	0.18 72	0.10 80	0.15 63	0.11 27	0.22 89	0.22 176	0.76 681	0.11 50	0.09 28	0.08 15	0.17 75	0.15 200	0.07 122	0.51 712	0.06 53	0.08 307	0.06 95	0.10 215

zero-FE	0.21 311	0.08 23	1.10 646	0.24 411	0.27 630	0.12 26	0.14 116	0.20 57	0.20 135	0.12 77	0.11 50	0.13 157	0.11 121	0.22 206	0.19 331	0.09 381	0.23 614	0.07 160	0.08 307	0.19 628	0.27 593

GASTEREO	0.20 270	0.15 329	0.31 154	0.40 667	0.29 642	0.18 175	0.15 166	0.29 219	0.22 176	0.18 235	0.17 184	0.11 93	0.13 214	0.25 266	0.15 200	0.07 122	0.23 614	0.06 53	0.08 307	0.06 95	0.57 693

MSCF	0.20 270	0.14 293	0.31 154	0.40 667	0.29 642	0.17 142	0.15 166	0.29 219	0.22 176	0.17 212	0.16 164	0.11 93	0.13 214	0.24 245	0.15 200	0.07 122	0.23 614	0.06 53	0.08 307	0.07 180	0.57 693

z-ln-s-r	0.35 574	0.30 590	1.02 634	0.23 355	0.14 300	0.30 467	0.26 562	0.46 458	0.55 614	0.33 461	0.61 637	0.39 524	0.31 547	0.80 641	0.77 658	0.08 276	0.06 100	0.08 263	0.08 307	0.11 481	0.10 215

2.25w	0.13 54	0.10 95	0.24 76	0.17 39	0.09 22	0.15 63	0.10 10	0.20 57	0.19 120	0.14 141	0.18 204	0.09 28	0.10 82	0.23 230	0.15 200	0.05 1	0.17 542	0.05 1	0.08 307	0.05 4	0.12 328

4w-stereo	0.13 54	0.11 146	0.31 154	0.17 39	0.10 80	0.15 63	0.10 10	0.20 57	0.14 31	0.13 113	0.12 70	0.08 3	0.12 167	0.23 230	0.13 107	0.05 1	0.18 554	0.05 1	0.08 307	0.05 4	0.15 425

monsters	0.13 54	0.10 95	0.20 26	0.18 72	0.13 254	0.15 63	0.11 27	0.24 126	0.16 57	0.15 169	0.13 92	0.08 3	0.09 38	0.23 230	0.12 45	0.06 45	0.15 499	0.05 1	0.08 307	0.05 4	0.09 139

LG-Stereo	0.14 102	0.13 243	0.30 144	0.21 223	0.11 129	0.16 104	0.18 328	0.23 104	0.19 120	0.12 77	0.18 204	0.11 93	0.09 38	0.15 32	0.14 157	0.06 45	0.07 199	0.08 263	0.08 307	0.07 180	0.07 37

G2L-Stereo	0.27 484	0.23 525	0.61 494	0.22 292	0.14 300	0.25 380	0.19 375	0.48 482	0.37 430	0.33 461	0.38 459	0.40 529	0.23 418	0.61 560	0.33 536	0.11 500	0.09 312	0.10 452	0.08 307	0.09 359	0.11 270

FACV-RUCA	0.22 339	0.15 329	0.38 212	0.24 411	0.23 590	0.26 401	0.19 375	0.41 399	0.35 398	0.26 332	0.32 383	0.22 316	0.25 452	0.24 245	0.19 331	0.10 455	0.07 199	0.15 616	0.08 307	0.16 587	0.14 406

rvit_stereo_0083	0.17 196	0.13 243	0.29 134	0.21 223	0.13 254	0.17 142	0.17 267	0.23 104	0.36 414	0.16 188	0.22 263	0.19 270	0.17 315	0.21 176	0.17 263	0.11 500	0.10 360	0.10 452	0.08 307	0.09 359	0.08 83

rvit_stereo_0081_aga	0.17 196	0.17 409	0.40 236	0.21 223	0.14 300	0.20 245	0.17 267	0.24 126	0.26 258	0.18 235	0.21 249	0.20 292	0.14 245	0.20 152	0.15 200	0.12 540	0.08 266	0.09 369	0.08 307	0.10 425	0.08 83

rvit_stereo_0081	0.16 174	0.13 243	0.30 144	0.21 223	0.12 189	0.17 142	0.17 267	0.24 126	0.34 386	0.17 212	0.19 218	0.18 256	0.15 267	0.20 152	0.17 263	0.11 500	0.08 266	0.09 369	0.08 307	0.09 359	0.07 37

model_zeroshot	0.21 311	0.14 293	0.51 379	0.34 636	0.18 478	0.26 401	0.16 222	0.41 399	0.24 214	0.33 461	0.20 229	0.25 368	0.12 167	0.26 288	0.16 232	0.09 381	0.21 589	0.07 160	0.08 307	0.07 180	0.13 365

rvit_stereo_0082	0.16 174	0.13 243	0.30 144	0.21 223	0.12 189	0.17 142	0.17 267	0.24 126	0.34 386	0.17 212	0.19 218	0.18 256	0.15 267	0.20 152	0.17 263	0.11 500	0.08 266	0.09 369	0.08 307	0.09 359	0.07 37

rvit_stereo_0080	0.16 174	0.17 409	0.35 194	0.19 125	0.13 254	0.14 42	0.20 416	0.29 219	0.26 258	0.16 188	0.17 184	0.19 270	0.14 245	0.19 120	0.16 232	0.11 500	0.08 266	0.08 263	0.08 307	0.10 425	0.08 83

AIO-Stereo	0.16 174	0.12 199	0.29 134	0.30 594	0.20 541	0.16 104	0.14 116	0.28 199	0.22 176	0.14 141	0.15 150	0.13 157	0.08 15	0.20 152	0.15 200	0.06 45	0.16 514	0.07 160	0.08 307	0.06 95	0.24 559

test_sample2	0.23 373	0.12 199	0.39 221	0.20 175	0.11 129	0.28 427	0.22 480	0.45 449	0.33 373	0.27 344	0.34 416	0.30 441	0.25 452	0.46 485	0.23 428	0.09 381	0.15 499	0.09 369	0.08 307	0.10 425	0.19 488

test_sample1	0.24 405	0.13 243	0.40 236	0.20 175	0.13 254	0.29 452	0.19 375	0.43 419	0.30 328	0.27 344	0.34 416	0.31 450	0.28 503	0.45 483	0.27 478	0.09 381	0.16 514	0.08 263	0.08 307	0.09 359	0.22 535

CAS++	0.17 196	0.13 243	0.35 194	0.18 72	0.13 254	0.17 142	0.16 222	0.42 406	0.25 241	0.19 242	0.18 204	0.13 157	0.10 82	0.22 206	0.12 45	0.12 540	0.10 360	0.11 510	0.08 307	0.10 425	0.09 139
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo8	0.25 431	0.20 472	0.69 530	0.24 411	0.17 448	0.31 489	0.16 222	0.50 501	0.32 354	0.29 383	0.38 459	0.25 368	0.19 374	0.33 403	0.29 501	0.08 276	0.20 583	0.08 263	0.08 307	0.10 425	0.16 442

whm_eth	0.16 174	0.17 409	0.35 194	0.19 125	0.13 254	0.14 42	0.20 416	0.29 219	0.26 258	0.16 188	0.17 184	0.19 270	0.14 245	0.19 120	0.16 232	0.11 500	0.08 266	0.08 263	0.08 307	0.10 425	0.08 83

IGEV_Zeroshot_test	0.23 373	0.11 146	0.82 583	0.21 223	0.23 590	0.20 245	0.19 375	0.38 348	0.23 194	0.34 482	0.22 263	0.29 420	0.14 245	0.24 245	0.20 359	0.07 122	0.09 312	0.08 263	0.08 307	0.08 257	0.35 637

MIF-Stereo (partial)	0.18 208	0.13 243	0.50 358	0.22 292	0.15 370	0.16 104	0.13 82	0.29 219	0.26 258	0.17 212	0.26 309	0.16 225	0.17 315	0.25 266	0.18 295	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.08 307	0.09 359	0.08 83

EKT-Stereo	0.39 594	0.13 243	0.53 410	0.42 677	3.94 736	0.22 309	0.17 267	0.38 348	0.30 328	0.21 266	0.20 229	0.23 332	0.15 267	0.30 367	0.18 295	0.10 455	0.08 266	0.09 369	0.08 307	0.09 359	0.12 328

MIM_Stereo	0.20 270	0.17 409	0.55 434	0.20 175	0.21 558	0.17 142	0.14 116	0.37 339	0.27 276	0.28 358	0.35 424	0.23 332	0.13 214	0.28 327	0.16 232	0.06 45	0.08 266	0.09 369	0.08 307	0.08 257	0.15 425

PCWNet_CMD	0.23 373	0.14 293	0.48 320	0.21 223	0.13 254	0.28 427	0.17 267	0.47 470	0.47 553	0.30 406	0.36 439	0.37 504	0.24 439	0.29 350	0.21 390	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.08 307	0.11 481	0.11 270

4D-IteraStereo	0.20 270	0.21 486	0.62 498	0.21 223	0.14 300	0.19 202	0.17 267	0.29 219	0.28 287	0.24 309	0.20 229	0.20 292	0.10 82	0.22 206	0.18 295	0.07 122	0.07 199	0.10 452	0.08 307	0.08 257	0.33 628

CBFPSM	0.28 494	0.23 525	0.76 560	0.21 223	0.14 300	0.38 569	0.26 562	0.42 406	0.37 430	0.34 482	0.36 439	0.55 626	0.38 594	0.33 403	0.40 569	0.08 276	0.08 266	0.07 160	0.08 307	0.09 359	0.12 328

iinet-f	0.31 542	0.23 525	1.16 656	0.20 175	0.16 414	0.44 604	0.23 510	0.47 470	0.38 441	0.36 515	0.44 532	0.41 538	0.35 579	0.36 435	0.43 582	0.10 455	0.09 312	0.08 263	0.08 307	0.13 544	0.12 328

DCRE	0.24 405	0.15 329	0.45 282	0.26 500	0.26 625	0.23 334	0.21 444	0.37 339	0.29 310	0.23 299	0.81 670	0.23 332	0.16 289	0.24 245	0.18 295	0.07 122	0.14 468	0.07 160	0.08 307	0.07 180	0.25 571

TestStereo1	0.23 373	0.22 506	0.50 358	0.27 537	0.14 300	0.26 401	0.27 572	0.43 419	0.38 441	0.29 383	0.39 477	0.23 332	0.21 393	0.33 403	0.18 295	0.08 276	0.08 266	0.09 369	0.08 307	0.08 257	0.10 215

DisPM	0.20 270	0.11 146	0.52 399	0.24 411	0.13 254	0.18 175	0.19 375	0.30 239	0.31 340	0.33 461	0.34 416	0.23 332	0.16 289	0.34 418	0.17 263	0.09 381	0.06 100	0.09 369	0.08 307	0.08 257	0.12 328

IER	0.24 405	0.15 329	0.50 358	0.21 223	0.15 370	0.31 489	0.20 416	0.44 440	0.38 441	0.34 482	0.41 499	0.32 461	0.34 571	0.31 382	0.23 428	0.09 381	0.07 199	0.08 263	0.08 307	0.09 359	0.09 139

RAFT_CTSACE	0.23 373	0.21 486	0.57 455	0.26 500	0.15 370	0.22 309	0.23 510	0.34 297	0.30 328	0.34 482	0.51 583	0.31 450	0.17 315	0.33 403	0.15 200	0.06 45	0.09 312	0.09 369	0.08 307	0.08 257	0.07 37

CRFU-Net	0.29 516	0.14 293	0.48 320	0.26 500	0.15 370	0.46 615	0.22 480	0.52 521	0.32 354	0.44 603	0.42 508	0.48 593	0.47 635	0.44 477	0.31 517	0.12 540	0.10 360	0.09 369	0.08 307	0.10 425	0.11 270

NINENet	0.27 484	0.16 373	0.49 337	0.23 355	0.16 414	0.44 604	0.17 267	0.63 643	0.49 577	0.33 461	0.38 459	0.31 450	0.22 403	0.43 473	0.22 408	0.11 500	0.10 360	0.12 546	0.08 307	0.12 529	0.11 270

SA-5K	0.23 373	0.22 506	0.50 358	0.27 537	0.14 300	0.26 401	0.27 572	0.43 419	0.38 441	0.29 383	0.39 477	0.23 332	0.21 393	0.33 403	0.18 295	0.08 276	0.08 266	0.09 369	0.08 307	0.08 257	0.10 215

CSP-Net	0.28 494	0.17 409	0.41 247	0.22 292	0.14 300	0.44 604	0.24 535	0.52 521	0.42 490	0.42 586	0.44 532	0.42 551	0.27 480	0.66 591	0.30 506	0.12 540	0.09 312	0.08 263	0.08 307	0.10 425	0.10 215

dd	0.23 373	0.32 604	0.55 434	0.23 355	0.12 189	0.27 408	0.21 444	0.32 271	0.45 527	0.30 406	0.29 342	0.25 368	0.17 315	0.31 382	0.26 466	0.13 564	0.07 199	0.10 452	0.08 307	0.12 529	0.09 139

GLC_STEREO	0.15 143	0.11 146	0.31 154	0.22 292	0.09 22	0.17 142	0.15 166	0.24 126	0.28 287	0.17 212	0.20 229	0.17 241	0.11 121	0.24 245	0.17 263	0.07 122	0.09 312	0.09 369	0.08 307	0.07 180	0.07 37

AASNet	0.29 516	0.27 572	0.67 521	0.26 500	0.18 478	0.34 531	0.21 444	0.64 649	0.49 577	0.36 515	0.41 499	0.32 461	0.26 471	0.33 403	0.39 567	0.12 540	0.09 312	0.10 452	0.08 307	0.14 567	0.12 328

GMOStereo	0.20 270	0.17 409	0.45 282	0.23 355	0.18 478	0.21 276	0.27 572	0.28 199	0.28 287	0.31 423	0.32 383	0.28 407	0.17 315	0.16 54	0.13 107	0.07 122	0.23 614	0.10 452	0.08 307	0.08 257	0.07 37

error version	0.20 270	0.17 409	0.45 282	0.23 355	0.18 478	0.21 276	0.27 572	0.28 199	0.28 287	0.31 423	0.32 383	0.28 407	0.17 315	0.16 54	0.13 107	0.07 122	0.23 614	0.10 452	0.08 307	0.08 257	0.07 37

test-v	0.20 270	0.17 409	0.45 282	0.23 355	0.18 478	0.21 276	0.27 572	0.28 199	0.28 287	0.31 423	0.32 383	0.28 407	0.17 315	0.16 54	0.13 107	0.07 122	0.23 614	0.10 452	0.08 307	0.08 257	0.07 37

test-3	0.18 208	0.10 95	0.48 320	0.23 355	0.14 300	0.18 175	0.16 222	0.32 271	0.29 310	0.26 332	0.17 184	0.22 316	0.13 214	0.26 288	0.19 331	0.06 45	0.14 468	0.08 263	0.08 307	0.06 95	0.10 215

test_1	0.18 208	0.10 95	0.48 320	0.23 355	0.14 300	0.18 175	0.16 222	0.32 271	0.29 310	0.26 332	0.17 184	0.22 316	0.13 214	0.26 288	0.19 331	0.06 45	0.14 468	0.08 263	0.08 307	0.06 95	0.10 215

Patchmatch Stereo++	0.19 238	0.13 243	0.51 379	0.22 292	0.11 129	0.19 202	0.14 116	0.30 239	0.24 214	0.28 358	0.29 342	0.25 368	0.18 351	0.27 303	0.18 295	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.08 307	0.10 425	0.09 139
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NF-Stereo	0.22 339	0.11 146	0.52 399	0.25 457	0.12 189	0.21 276	0.18 328	0.40 381	0.35 398	0.28 358	0.30 358	0.22 316	0.17 315	0.52 511	0.21 390	0.09 381	0.06 100	0.09 369	0.08 307	0.08 257	0.13 365

OCTAStereo	0.22 339	0.11 146	0.52 399	0.25 457	0.12 189	0.21 276	0.18 328	0.40 381	0.35 398	0.28 358	0.30 358	0.22 316	0.17 315	0.51 503	0.21 390	0.09 381	0.06 100	0.09 369	0.08 307	0.08 257	0.13 365

PSM-adaLoss	0.19 238	0.13 243	0.51 379	0.22 292	0.11 129	0.19 202	0.15 166	0.30 239	0.24 214	0.28 358	0.29 342	0.25 368	0.18 351	0.25 266	0.17 263	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.08 307	0.10 425	0.09 139

FTStereo	0.28 494	0.11 146	0.56 444	0.24 411	0.13 254	0.21 276	0.52 685	0.36 322	0.28 287	0.38 541	0.94 683	0.30 441	0.56 658	0.33 403	0.18 295	0.08 276	0.06 100	0.09 369	0.08 307	0.08 257	0.19 488

ROB_FTStereo_v2	0.19 238	0.13 243	0.51 379	0.22 292	0.11 129	0.19 202	0.15 166	0.30 239	0.24 214	0.28 358	0.29 342	0.25 368	0.18 351	0.25 266	0.18 295	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.08 307	0.10 425	0.09 139

ROB_FTStereo	0.19 238	0.13 243	0.51 379	0.22 292	0.11 129	0.19 202	0.13 82	0.30 239	0.24 214	0.28 358	0.29 342	0.25 368	0.18 351	0.25 266	0.17 263	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.08 307	0.10 425	0.09 139

HUI-Stereo	0.19 238	0.13 243	0.52 399	0.22 292	0.11 129	0.19 202	0.14 116	0.30 239	0.24 214	0.28 358	0.29 342	0.25 368	0.18 351	0.23 230	0.17 263	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.08 307	0.10 425	0.09 139

DEmStereo	0.26 454	0.10 95	0.52 399	0.19 125	0.13 254	0.31 489	0.25 550	0.29 219	0.38 441	0.36 515	0.57 617	0.24 353	0.48 639	0.53 514	0.44 589	0.07 122	0.06 100	0.08 263	0.08 307	0.07 180	0.08 83

SST-Stereo	0.22 339	0.11 146	0.52 399	0.25 457	0.14 300	0.19 202	0.17 267	0.32 271	0.26 258	0.34 482	0.33 405	0.29 420	0.25 452	0.56 532	0.18 295	0.08 276	0.05 6	0.10 452	0.08 307	0.09 359	0.07 37

RAFT_R40	0.22 339	0.11 146	0.52 399	0.25 457	0.13 254	0.18 175	0.18 328	0.32 271	0.31 340	0.33 461	0.33 405	0.30 441	0.23 418	0.55 525	0.19 331	0.08 276	0.05 6	0.10 452	0.08 307	0.09 359	0.07 37

DRaft	0.25 431	0.11 146	0.47 305	0.18 72	0.12 189	0.28 427	0.23 510	0.34 297	0.40 468	0.38 541	0.60 629	0.20 292	0.41 611	0.48 491	0.41 573	0.07 122	0.06 100	0.08 263	0.08 307	0.07 180	0.08 83

PFNet	0.24 405	0.11 146	0.63 503	0.25 457	0.14 300	0.22 309	0.19 375	0.40 381	0.35 398	0.36 515	0.32 383	0.27 394	0.20 380	0.63 574	0.23 428	0.09 381	0.05 6	0.09 369	0.08 307	0.08 257	0.08 83

RE-Stereo	0.22 339	0.11 146	0.52 399	0.25 457	0.12 189	0.21 276	0.18 328	0.40 381	0.35 398	0.28 358	0.30 358	0.22 316	0.17 315	0.51 503	0.21 390	0.09 381	0.06 100	0.09 369	0.08 307	0.08 257	0.13 365

Pruner-Stereo	0.20 270	0.12 199	0.49 337	0.29 583	0.12 189	0.19 202	0.17 267	0.32 271	0.31 340	0.33 461	0.32 383	0.25 368	0.15 267	0.25 266	0.22 408	0.09 381	0.06 100	0.09 369	0.08 307	0.08 257	0.10 215

TVStereo	0.22 339	0.11 146	0.52 399	0.25 457	0.12 189	0.21 276	0.18 328	0.40 381	0.35 398	0.28 358	0.30 358	0.22 316	0.17 315	0.51 503	0.21 390	0.09 381	0.06 100	0.09 369	0.08 307	0.08 257	0.13 365

iGMRVC	0.19 238	0.13 243	0.51 379	0.22 292	0.11 129	0.19 202	0.15 166	0.30 239	0.24 214	0.28 358	0.29 342	0.25 368	0.18 351	0.27 303	0.18 295	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.08 307	0.10 425	0.09 139

IRAFT_RVC	0.23 373	0.15 329	0.54 424	0.26 500	0.12 189	0.19 202	0.23 510	0.41 399	0.39 457	0.31 423	0.30 358	0.29 420	0.24 439	0.55 525	0.23 428	0.08 276	0.06 100	0.10 452	0.08 307	0.08 257	0.08 83

iRAFT	0.19 238	0.13 243	0.51 379	0.22 292	0.11 129	0.19 202	0.14 116	0.30 239	0.24 214	0.28 358	0.29 342	0.25 368	0.18 351	0.27 303	0.18 295	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.08 307	0.10 425	0.09 139

test-2	0.20 270	0.17 409	0.45 282	0.23 355	0.18 478	0.21 276	0.27 572	0.28 199	0.28 287	0.31 423	0.32 383	0.28 407	0.17 315	0.16 54	0.13 107	0.07 122	0.23 614	0.10 452	0.08 307	0.08 257	0.07 37

RAFT-IKP	0.19 238	0.13 243	0.51 379	0.22 292	0.11 129	0.18 175	0.15 166	0.30 239	0.24 214	0.28 358	0.29 342	0.25 368	0.18 351	0.26 288	0.18 295	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.08 307	0.10 425	0.09 139

GEStereo_RVC	0.29 516	0.24 538	0.60 487	0.27 537	0.16 414	0.33 516	0.25 550	0.58 600	0.56 621	0.35 501	0.38 459	0.34 479	0.25 452	0.51 503	0.29 501	0.12 540	0.08 266	0.09 369	0.08 307	0.11 481	0.13 365

sAnonymous2	0.21 311	0.24 538	0.79 572	0.24 411	0.17 448	0.22 309	0.20 416	0.36 322	0.29 310	0.17 212	0.19 218	0.17 241	0.16 289	0.18 96	0.15 200	0.10 455	0.07 199	0.09 369	0.08 307	0.23 652	0.18 470

CroCo_RVC	0.21 311	0.24 538	0.79 572	0.24 411	0.17 448	0.22 309	0.20 416	0.36 322	0.29 310	0.17 212	0.19 218	0.17 241	0.16 289	0.18 96	0.15 200	0.10 455	0.07 199	0.09 369	0.08 307	0.23 652	0.18 470

CFNet_pseudo	0.23 373	0.14 293	0.48 320	0.20 175	0.13 254	0.27 408	0.17 267	0.46 458	0.45 527	0.30 406	0.37 450	0.38 510	0.23 418	0.30 367	0.22 408	0.09 381	0.06 100	0.11 510	0.08 307	0.11 481	0.11 270

RALAANet	0.21 311	0.24 538	0.53 410	0.23 355	0.14 300	0.22 309	0.13 82	0.38 348	0.30 328	0.29 383	0.26 309	0.25 368	0.15 267	0.28 327	0.20 359	0.08 276	0.08 266	0.09 369	0.08 307	0.10 425	0.07 37

GES	0.23 373	0.14 293	0.54 424	0.21 223	0.14 300	0.28 427	0.19 375	0.51 513	0.35 398	0.31 423	0.36 439	0.25 368	0.24 439	0.30 367	0.23 428	0.11 500	0.09 312	0.08 263	0.08 307	0.10 425	0.12 328

test_xeample3	0.22 339	0.17 409	0.81 579	0.21 223	0.15 370	0.20 245	0.18 328	0.40 381	0.25 241	0.19 242	0.12 70	0.13 157	0.12 167	0.34 418	0.33 536	0.07 122	0.20 583	0.07 160	0.08 307	0.08 257	0.34 633

AFF-stereo	0.20 270	0.24 538	0.49 337	0.22 292	0.11 129	0.18 175	0.18 328	0.35 306	0.29 310	0.25 322	0.36 439	0.25 368	0.17 315	0.25 266	0.17 263	0.06 45	0.09 312	0.08 263	0.08 307	0.08 257	0.11 270

GMStereo	0.21 311	0.30 590	0.57 455	0.21 223	0.12 189	0.24 359	0.18 328	0.30 239	0.41 478	0.26 332	0.24 289	0.17 241	0.16 289	0.25 266	0.19 331	0.10 455	0.07 199	0.08 263	0.08 307	0.11 481	0.09 139
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DMCA	0.24 405	0.18 436	0.51 379	0.23 355	0.14 300	0.27 408	0.20 416	0.45 449	0.40 468	0.32 448	0.33 405	0.33 471	0.25 452	0.27 303	0.30 506	0.11 500	0.08 266	0.10 452	0.08 307	0.11 481	0.12 328

SuperB	0.50 644	0.37 631	2.16 713	0.23 355	0.15 370	0.41 586	0.32 620	0.50 501	0.83 678	0.44 603	0.51 583	0.33 471	0.45 626	0.69 600	1.07 686	0.10 455	0.08 266	0.09 369	0.08 307	0.95 721	0.18 470

MSMDNet	0.23 373	0.14 293	0.49 337	0.20 175	0.13 254	0.28 427	0.17 267	0.47 470	0.47 553	0.30 406	0.36 439	0.37 504	0.24 439	0.29 350	0.21 390	0.09 381	0.07 199	0.09 369	0.08 307	0.11 481	0.11 270

ccs_rob	0.23 373	0.14 293	0.48 320	0.20 175	0.13 254	0.27 408	0.17 267	0.46 458	0.45 527	0.30 406	0.37 450	0.38 510	0.23 418	0.30 367	0.22 408	0.09 381	0.06 100	0.11 510	0.08 307	0.12 529	0.11 270

DISCO	0.33 557	0.16 373	0.55 434	0.26 500	0.16 414	0.48 628	0.25 550	0.52 521	0.58 626	0.38 541	0.45 547	0.63 656	0.37 589	0.65 585	0.50 610	0.10 455	0.07 199	0.09 369	0.08 307	0.13 544	0.13 365

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.14 102	0.15 329	0.35 194	0.21 223	0.09 22	0.19 202	0.10 10	0.19 48	0.21 162	0.14 141	0.12 70	0.11 93	0.11 121	0.15 32	0.12 45	0.08 276	0.07 199	0.11 510	0.09 416	0.10 425	0.13 365

SE	0.17 196	0.22 506	0.32 168	0.22 292	0.12 189	0.23 334	0.16 222	0.30 239	0.21 162	0.20 256	0.28 333	0.15 211	0.17 315	0.17 75	0.17 263	0.10 455	0.06 100	0.09 369	0.09 416	0.12 529	0.12 328

monster-pro	0.13 54	0.09 57	0.20 26	0.17 39	0.09 22	0.15 63	0.12 44	0.25 150	0.20 135	0.09 9	0.11 50	0.08 3	0.07 3	0.20 152	0.13 107	0.05 1	0.24 630	0.05 1	0.09 416	0.05 4	0.13 365

Selective-IGEV-i16pc	0.33 557	0.12 199	1.65 696	0.21 223	0.14 300	0.74 677	0.30 603	0.46 458	0.44 514	0.21 266	0.32 383	0.26 388	0.14 245	0.71 609	0.19 331	0.15 605	0.10 360	0.08 263	0.09 416	0.11 481	0.12 328

Selective-IGEV-i1	0.28 494	0.11 146	0.44 276	0.36 650	0.32 658	0.32 506	0.23 510	0.48 482	0.48 561	0.29 383	0.32 383	0.39 524	0.17 315	0.28 327	0.25 454	0.08 276	0.23 614	0.08 263	0.09 416	0.08 257	0.53 688

WQFJA1++	0.48 640	0.07 2	0.86 600	0.23 355	0.19 513	0.18 175	0.11 27	0.21 74	0.14 31	2.23 734	0.12 70	0.23 332	0.11 121	0.21 176	0.14 157	0.08 276	0.19 568	0.06 53	0.09 416	4.02 739	0.20 507

MonStereo	0.13 54	0.09 57	0.20 26	0.17 39	0.09 22	0.15 63	0.12 44	0.25 150	0.20 135	0.09 9	0.11 50	0.08 3	0.07 3	0.20 152	0.13 107	0.05 1	0.24 630	0.05 1	0.09 416	0.05 4	0.13 365

Monster-pub-eth3d	0.13 54	0.09 57	0.20 26	0.17 39	0.09 22	0.15 63	0.12 44	0.25 150	0.20 135	0.09 9	0.11 50	0.08 3	0.07 3	0.19 120	0.13 107	0.05 1	0.24 630	0.05 1	0.09 416	0.05 4	0.13 365

monsterstereo	0.13 54	0.10 95	0.20 26	0.19 125	0.12 189	0.14 42	0.12 44	0.26 166	0.18 92	0.14 141	0.16 164	0.08 3	0.09 38	0.22 206	0.14 157	0.05 1	0.16 514	0.06 53	0.09 416	0.06 95	0.07 37

DFGA-Net	0.26 454	0.33 608	0.70 537	0.22 292	0.15 370	0.25 380	0.17 267	0.41 399	0.40 468	0.30 406	0.32 383	0.21 308	0.18 351	0.61 560	0.33 536	0.08 276	0.06 100	0.10 452	0.09 416	0.11 481	0.09 139

FLISNet	0.21 311	0.16 373	0.50 358	0.18 72	0.15 370	0.17 142	0.16 222	0.35 306	0.22 176	0.38 541	0.38 459	0.36 498	0.24 439	0.29 350	0.22 408	0.06 45	0.05 6	0.08 263	0.09 416	0.09 359	0.08 83

CoSv	0.21 311	0.16 373	0.50 358	0.18 72	0.15 370	0.17 142	0.16 222	0.35 306	0.22 176	0.38 541	0.38 459	0.36 498	0.24 439	0.29 350	0.22 408	0.06 45	0.05 6	0.08 263	0.09 416	0.09 359	0.08 83

MonSter	0.13 54	0.09 57	0.20 26	0.17 39	0.09 22	0.15 63	0.12 44	0.25 150	0.20 135	0.09 9	0.11 50	0.08 3	0.07 3	0.20 152	0.13 107	0.05 1	0.24 630	0.05 1	0.09 416	0.05 4	0.13 365

tg	0.18 208	0.15 329	0.34 183	0.22 292	0.11 129	0.23 334	0.15 166	0.35 306	0.27 276	0.20 256	0.25 299	0.20 292	0.12 167	0.25 266	0.16 232	0.07 122	0.07 199	0.09 369	0.09 416	0.08 257	0.13 365

DDVS	0.26 454	0.16 373	0.45 282	0.25 457	0.17 448	0.34 531	0.21 444	0.43 419	0.31 340	0.34 482	0.41 499	0.47 589	0.21 393	0.52 511	0.29 501	0.11 500	0.09 312	0.11 510	0.09 416	0.13 544	0.16 442

UGAM-zero	0.26 454	0.11 146	0.56 444	0.20 175	0.16 414	0.28 427	0.18 328	0.48 482	0.25 241	0.31 423	0.28 333	0.56 631	0.32 561	0.66 591	0.17 263	0.07 122	0.10 360	0.07 160	0.09 416	0.07 180	0.31 615

ACV-stereo	0.30 530	0.20 472	0.82 583	0.23 355	0.16 414	0.48 628	0.20 416	0.38 348	0.34 386	0.29 383	0.33 405	0.66 667	0.43 621	0.55 525	0.31 517	0.10 455	0.09 312	0.09 369	0.09 416	0.11 481	0.12 328

rvit_stereo_ft	0.18 208	0.19 456	0.43 265	0.25 457	0.14 300	0.17 142	0.21 444	0.30 239	0.28 287	0.17 212	0.19 218	0.20 292	0.17 315	0.22 206	0.18 295	0.11 500	0.07 199	0.09 369	0.09 416	0.10 425	0.08 83

test_sample4	0.26 454	0.14 293	0.53 410	0.21 223	0.12 189	0.32 506	0.21 444	0.53 532	0.38 441	0.33 461	0.38 459	0.28 407	0.25 452	0.54 520	0.25 454	0.10 455	0.14 468	0.10 452	0.09 416	0.11 481	0.16 442

test_sample3	0.25 431	0.14 293	0.52 399	0.20 175	0.12 189	0.33 516	0.20 416	0.53 532	0.38 441	0.32 448	0.35 424	0.29 420	0.24 439	0.54 520	0.25 454	0.10 455	0.14 468	0.09 369	0.09 416	0.11 481	0.15 425

SMFormer	0.27 484	0.13 243	0.47 305	0.20 175	0.10 80	0.28 427	0.19 375	0.54 548	0.48 561	0.35 501	0.42 508	0.31 450	0.27 480	0.60 552	0.34 544	0.10 455	0.16 514	0.08 263	0.09 416	0.10 425	0.16 442

tta	0.27 484	0.13 243	0.47 305	0.20 175	0.10 80	0.28 427	0.19 375	0.54 548	0.48 561	0.35 501	0.42 508	0.31 450	0.27 480	0.60 552	0.34 544	0.10 455	0.16 514	0.08 263	0.09 416	0.08 257	0.13 365

MyStereo07	0.18 208	0.15 329	0.44 276	0.22 292	0.16 414	0.25 380	0.22 480	0.31 262	0.26 258	0.22 287	0.13 92	0.12 133	0.13 214	0.33 403	0.14 157	0.07 122	0.13 449	0.09 369	0.09 416	0.09 359	0.11 270

MyStereo06	0.23 373	0.15 329	0.74 552	0.22 292	0.14 300	0.25 380	0.22 480	0.43 419	0.25 241	0.36 515	0.24 289	0.34 479	0.18 351	0.24 245	0.20 359	0.07 122	0.12 428	0.09 369	0.09 416	0.09 359	0.11 270

MyStereo05	0.24 405	0.15 329	0.58 471	0.22 292	0.14 300	0.25 380	0.22 480	0.50 501	0.54 606	0.32 448	0.23 278	0.26 388	0.23 418	0.32 393	0.25 454	0.07 122	0.12 428	0.09 369	0.09 416	0.09 359	0.11 270

MyStereo04	0.24 405	0.15 329	0.58 471	0.22 292	0.16 414	0.25 380	0.22 480	0.51 513	0.54 606	0.29 383	0.23 278	0.27 394	0.23 418	0.32 393	0.25 454	0.07 122	0.13 449	0.09 369	0.09 416	0.09 359	0.11 270

CASnet	0.15 143	0.13 243	0.30 144	0.22 292	0.08 12	0.15 63	0.14 116	0.28 199	0.26 258	0.23 299	0.20 229	0.15 211	0.11 121	0.18 96	0.13 107	0.07 122	0.05 6	0.11 510	0.09 416	0.08 257	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CFNet_ucs	0.25 431	0.14 293	0.51 379	0.20 175	0.15 370	0.29 452	0.18 328	0.51 513	0.46 539	0.32 448	0.42 508	0.38 510	0.23 418	0.31 382	0.22 408	0.11 500	0.08 266	0.12 546	0.09 416	0.13 544	0.13 365

AEACV	0.20 270	0.09 57	0.32 168	0.39 662	0.34 662	0.21 276	0.16 222	0.30 239	0.18 92	0.17 212	0.17 184	0.13 157	0.16 289	0.27 303	0.13 107	0.07 122	0.29 671	0.07 160	0.09 416	0.07 180	0.37 649

LL-Strereo2	0.21 311	0.25 554	0.53 410	0.32 619	0.20 541	0.25 380	0.14 116	0.32 271	0.25 241	0.25 322	0.20 229	0.24 353	0.12 167	0.28 327	0.18 295	0.07 122	0.07 199	0.12 546	0.09 416	0.09 359	0.16 442

LL-Strereo	0.32 550	0.33 608	0.77 566	0.26 500	0.24 607	0.22 309	0.23 510	0.58 600	0.44 514	0.35 501	0.32 383	0.41 538	0.40 606	0.93 672	0.25 454	0.08 276	0.13 449	0.11 510	0.09 416	0.09 359	0.22 535

gwcnet-sp	0.25 431	0.16 373	0.70 537	0.23 355	0.14 300	0.34 531	0.22 480	0.46 458	0.41 478	0.37 532	0.35 424	0.27 394	0.27 480	0.36 435	0.26 466	0.09 381	0.08 266	0.09 369	0.09 416	0.10 425	0.10 215

scenet	0.25 431	0.16 373	0.70 537	0.23 355	0.14 300	0.34 531	0.22 480	0.46 458	0.41 478	0.37 532	0.35 424	0.27 394	0.27 480	0.36 435	0.26 466	0.09 381	0.08 266	0.09 369	0.09 416	0.10 425	0.10 215

CASS	0.22 339	0.16 373	0.40 236	0.26 500	0.12 189	0.29 452	0.19 375	0.40 381	0.32 354	0.34 482	0.35 424	0.25 368	0.25 452	0.26 288	0.21 390	0.13 564	0.08 266	0.11 510	0.09 416	0.11 481	0.12 328
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.25 431	0.16 373	0.70 537	0.23 355	0.14 300	0.34 531	0.22 480	0.46 458	0.41 478	0.37 532	0.35 424	0.27 394	0.27 480	0.36 435	0.26 466	0.09 381	0.08 266	0.09 369	0.09 416	0.10 425	0.10 215

x	0.23 373	0.15 329	0.45 282	0.20 175	0.15 370	0.27 408	0.17 267	0.43 419	0.35 398	0.26 332	0.31 371	0.29 420	0.25 452	0.29 350	0.30 506	0.09 381	0.22 601	0.08 263	0.09 416	0.09 359	0.24 559

Wz-Net-LNSev	0.36 577	0.35 621	1.06 639	0.26 500	0.21 558	0.47 621	0.33 626	0.56 577	0.58 626	0.45 610	0.54 602	0.50 605	0.37 589	0.40 458	0.42 578	0.12 540	0.11 397	0.10 452	0.09 416	0.14 567	0.15 425

test_5	0.25 431	0.25 554	0.57 455	0.27 537	0.18 478	0.25 380	0.29 594	0.42 406	0.39 457	0.29 383	0.40 487	0.27 394	0.23 418	0.35 425	0.19 331	0.07 122	0.07 199	0.09 369	0.09 416	0.10 425	0.14 406

test_4	0.19 238	0.16 373	0.39 221	0.24 411	0.13 254	0.19 202	0.21 444	0.27 183	0.24 214	0.24 309	0.47 566	0.22 316	0.13 214	0.27 303	0.18 295	0.06 45	0.06 100	0.09 369	0.09 416	0.07 180	0.06 14

iRaft-Stereo_20w	0.29 516	0.11 146	0.86 600	0.33 631	0.24 607	0.32 506	0.26 562	0.60 621	0.26 258	0.41 580	0.21 249	0.28 407	0.19 374	0.32 393	0.24 440	0.07 122	0.31 677	0.07 160	0.09 416	0.08 257	0.47 675

AACVNet	0.28 494	0.22 506	0.55 434	0.23 355	0.14 300	0.30 467	0.19 375	0.43 419	0.33 373	0.39 559	0.42 508	0.44 564	0.29 523	0.73 613	0.28 487	0.11 500	0.09 312	0.11 510	0.09 416	0.13 544	0.12 328

ADLNet2	0.31 542	0.23 525	0.77 566	0.23 355	0.18 478	0.36 554	0.24 535	0.55 566	0.54 606	0.33 461	0.38 459	0.45 570	0.31 547	0.70 603	0.36 555	0.10 455	0.08 266	0.09 369	0.09 416	0.12 529	0.11 270

CrosDoStereo	0.32 550	0.11 146	0.53 410	0.19 125	0.12 189	0.22 309	1.07 719	0.36 322	0.38 441	0.38 541	0.60 629	0.28 407	0.45 626	0.61 560	0.56 626	0.08 276	0.06 100	0.08 263	0.09 416	0.08 257	0.09 139

PSM-softLoss	0.22 339	0.11 146	0.53 410	0.25 457	0.12 189	0.20 245	0.17 267	0.39 370	0.29 310	0.29 383	0.32 383	0.24 353	0.16 289	0.53 514	0.21 390	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.09 416	0.08 257	0.12 328

KMStereo	0.22 339	0.11 146	0.53 410	0.25 457	0.12 189	0.20 245	0.17 267	0.39 370	0.29 310	0.29 383	0.32 383	0.24 353	0.16 289	0.53 514	0.21 390	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.09 416	0.08 257	0.12 328

DeepStereo_LL	0.32 550	0.11 146	0.53 410	0.19 125	0.12 189	0.22 309	1.07 719	0.36 322	0.38 441	0.38 541	0.60 629	0.28 407	0.45 626	0.61 560	0.56 626	0.08 276	0.06 100	0.08 263	0.09 416	0.08 257	0.09 139

THIR-Stereo	0.30 530	0.15 329	0.46 297	0.19 125	0.11 129	0.28 427	0.70 699	0.33 290	0.36 414	0.37 532	0.64 644	0.33 471	0.49 644	0.58 539	0.44 589	0.08 276	0.06 100	0.08 263	0.09 416	0.07 180	0.08 83

GrayStereo	0.26 454	0.10 95	0.45 282	0.27 537	0.14 300	0.23 334	0.46 673	0.36 322	0.33 373	0.40 568	0.47 566	0.30 441	0.78 686	0.29 350	0.17 263	0.07 122	0.06 100	0.08 263	0.09 416	0.07 180	0.15 425

GMM-Stereo	0.22 339	0.10 95	0.56 444	0.23 355	0.13 254	0.24 359	0.24 535	0.38 348	0.29 310	0.31 423	0.44 532	0.27 394	0.21 393	0.31 382	0.17 263	0.07 122	0.05 6	0.10 452	0.09 416	0.08 257	0.19 488

ICVP	0.24 405	0.13 243	0.45 282	0.26 500	0.14 300	0.30 467	0.25 550	0.47 470	0.35 398	0.29 383	0.43 522	0.35 492	0.25 452	0.28 327	0.25 454	0.12 540	0.09 312	0.09 369	0.09 416	0.09 359	0.11 270
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.17 196	0.16 373	0.35 194	0.21 223	0.11 129	0.20 245	0.17 267	0.34 297	0.25 241	0.20 256	0.25 299	0.19 270	0.12 167	0.21 176	0.16 232	0.07 122	0.12 428	0.10 452	0.09 416	0.09 359	0.14 406

sCroCo_RVC	0.19 238	0.15 329	0.60 487	0.27 537	0.18 478	0.23 334	0.16 222	0.28 199	0.24 214	0.14 141	0.22 263	0.17 241	0.14 245	0.22 206	0.16 232	0.11 500	0.11 397	0.09 369	0.09 416	0.09 359	0.10 215

XX-Stereo	0.25 431	0.11 146	1.09 645	0.35 642	0.38 674	0.23 334	0.13 82	0.43 419	0.19 120	0.20 256	0.40 487	0.31 450	0.10 82	0.33 403	0.13 107	0.08 276	0.11 397	0.08 263	0.09 416	0.07 180	0.10 215

222	0.45 626	0.14 293	0.43 265	0.19 125	0.15 370	0.36 554	0.20 416	0.60 621	0.43 501	0.37 532	0.45 547	0.30 441	0.28 503	0.59 547	3.72 734	0.11 500	0.19 568	0.08 263	0.09 416	0.09 359	0.27 593

test_xeample	0.39 594	0.14 293	0.46 297	0.19 125	0.16 414	0.34 531	0.22 480	0.59 610	0.43 501	0.33 461	0.47 566	0.30 441	0.27 480	0.60 552	2.44 729	0.10 455	0.21 589	0.09 369	0.09 416	0.09 359	0.25 571

MMNet	0.28 494	0.19 456	0.54 424	0.24 411	0.17 448	0.47 621	0.22 480	0.47 470	0.53 601	0.40 568	0.43 522	0.36 498	0.34 571	0.40 458	0.35 551	0.08 276	0.08 266	0.09 369	0.09 416	0.10 425	0.09 139

UNet	0.28 494	0.16 373	0.70 537	0.24 411	0.20 541	0.44 604	0.21 444	0.52 521	0.42 490	0.36 515	0.40 487	0.43 558	0.33 569	0.41 463	0.32 527	0.09 381	0.07 199	0.10 452	0.09 416	0.10 425	0.09 139

FENet	0.22 339	0.13 243	0.48 320	0.22 292	0.12 189	0.27 408	0.18 328	0.43 419	0.37 430	0.31 423	0.32 383	0.29 420	0.23 418	0.27 303	0.24 440	0.10 455	0.07 199	0.09 369	0.09 416	0.09 359	0.11 270

HGLStereo	0.29 516	0.19 456	0.60 487	0.24 411	0.21 558	0.33 516	0.23 510	0.52 521	0.44 514	0.36 515	0.49 576	0.41 538	0.35 579	0.46 485	0.34 544	0.11 500	0.11 397	0.09 369	0.09 416	0.11 481	0.12 328

GANet-RSSM	0.26 454	0.19 456	0.54 424	0.21 223	0.14 300	0.27 408	0.22 480	0.47 470	0.34 386	0.30 406	0.40 487	0.41 538	0.30 530	0.59 547	0.25 454	0.11 500	0.08 266	0.09 369	0.09 416	0.10 425	0.10 215

RASNet	0.30 530	0.19 456	0.59 480	0.23 355	0.19 513	0.33 516	0.20 416	0.50 501	0.41 478	0.31 423	0.44 532	0.47 589	0.38 594	0.79 637	0.40 569	0.09 381	0.07 199	0.07 160	0.09 416	0.08 257	0.10 215

AdaStereo	0.25 431	0.17 409	0.47 305	0.25 457	0.13 254	0.33 516	0.17 267	0.57 586	0.43 501	0.34 482	0.38 459	0.35 492	0.21 393	0.32 393	0.24 440	0.14 589	0.06 100	0.13 573	0.09 416	0.11 481	0.09 139
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.
SME	0.24 405	0.30 590	0.50 358	0.23 355	0.11 129	0.37 562	0.17 267	0.39 370	0.31 340	0.26 332	0.29 342	0.19 270	0.22 403	0.55 525	0.27 478	0.10 455	0.08 266	0.10 452	0.10 478	0.11 481	0.10 215

RT-IGEV	0.29 516	0.10 95	0.60 487	0.24 411	0.16 414	0.38 569	0.31 613	0.60 621	0.46 539	0.41 580	0.41 499	0.49 599	0.31 547	0.30 367	0.29 501	0.09 381	0.10 360	0.09 369	0.10 478	0.09 359	0.25 571

Selective-IGEV-i16pb	0.39 594	0.14 293	2.10 710	0.21 223	0.15 370	0.68 671	0.31 613	0.60 621	0.60 636	0.25 322	0.44 532	0.32 461	0.21 393	0.79 637	0.26 466	0.14 589	0.10 360	0.09 369	0.10 478	0.12 529	0.14 406

z-mn7	0.48 640	0.52 669	1.28 670	0.26 500	0.19 513	0.62 662	0.34 631	0.59 610	0.96 695	0.45 610	0.97 684	0.53 621	0.41 611	0.99 680	0.70 650	0.11 500	0.10 360	0.10 452	0.10 478	0.14 567	0.16 442

S2M2_L	0.13 54	0.12 199	0.26 104	0.17 39	0.12 189	0.12 26	0.07 1	0.18 32	0.21 162	0.12 77	0.15 150	0.14 190	0.12 167	0.16 54	0.15 200	0.13 564	0.09 312	0.09 369	0.10 478	0.11 481	0.09 139
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
PAM_32	0.26 454	0.10 95	0.63 503	0.24 411	0.19 513	0.51 637	0.26 562	0.43 419	0.30 328	0.32 448	0.28 333	0.60 646	0.28 503	0.29 350	0.20 359	0.08 276	0.14 468	0.08 263	0.10 478	0.07 180	0.15 425

PAM	0.26 454	0.11 146	0.63 503	0.25 457	0.18 478	0.53 646	0.29 594	0.44 440	0.28 287	0.36 515	0.27 325	0.59 640	0.26 471	0.28 327	0.20 359	0.08 276	0.12 428	0.07 160	0.10 478	0.07 180	0.13 365

DCVSM-stereo	0.25 431	0.14 293	0.53 410	0.21 223	0.14 300	0.27 408	0.14 116	0.35 306	0.35 398	0.42 586	0.33 405	0.46 579	0.30 530	0.31 382	0.27 478	0.11 500	0.10 360	0.12 546	0.10 478	0.12 529	0.15 425

test_sample6	0.27 484	0.15 329	0.50 358	0.22 292	0.12 189	0.30 467	0.22 480	0.54 548	0.39 457	0.34 482	0.44 532	0.29 420	0.25 452	0.58 539	0.26 466	0.11 500	0.14 468	0.10 452	0.10 478	0.11 481	0.16 442

test_sample5	0.26 454	0.14 293	0.51 379	0.21 223	0.12 189	0.31 489	0.21 444	0.53 532	0.38 441	0.33 461	0.43 522	0.29 420	0.25 452	0.56 532	0.24 440	0.10 455	0.14 468	0.10 452	0.10 478	0.11 481	0.16 442

H2IRNET	0.19 238	0.18 436	0.50 358	0.22 292	0.12 189	0.20 245	0.16 222	0.28 199	0.31 340	0.17 212	0.32 383	0.25 368	0.20 380	0.24 245	0.19 331	0.08 276	0.06 100	0.09 369	0.10 478	0.10 425	0.08 83

DispNO	0.29 516	0.24 538	0.83 589	0.23 355	0.17 448	0.25 380	0.22 480	0.47 470	0.42 490	0.33 461	0.39 477	0.38 510	0.28 503	0.78 633	0.35 551	0.09 381	0.07 199	0.10 452	0.10 478	0.09 359	0.09 139

AE-Stereo	0.21 311	0.12 199	0.50 358	0.25 457	0.15 370	0.24 359	0.18 328	0.40 381	0.34 386	0.19 242	0.26 309	0.21 308	0.13 214	0.22 206	0.16 232	0.07 122	0.26 645	0.09 369	0.10 478	0.07 180	0.31 615

DualNet	0.26 454	0.14 293	0.51 379	0.21 223	0.12 189	0.31 489	0.21 444	0.53 532	0.38 441	0.34 482	0.44 532	0.29 420	0.25 452	0.56 532	0.24 440	0.10 455	0.14 468	0.10 452	0.10 478	0.11 481	0.16 442

BUS	0.24 405	0.13 243	0.36 201	0.25 457	0.14 300	0.44 604	0.17 267	0.59 610	0.36 414	0.34 482	0.35 424	0.31 450	0.22 403	0.27 303	0.22 408	0.10 455	0.07 199	0.11 510	0.10 478	0.09 359	0.10 215

raft_robust	0.25 431	0.23 525	0.44 276	0.22 292	0.13 254	0.23 334	0.22 480	0.52 521	0.50 584	0.33 461	0.32 383	0.33 471	0.23 418	0.55 525	0.18 295	0.07 122	0.11 397	0.08 263	0.10 478	0.08 257	0.07 37

BSDual-CNN	0.24 405	0.13 243	0.36 201	0.25 457	0.14 300	0.35 547	0.22 480	0.59 610	0.36 414	0.34 482	0.35 424	0.38 510	0.25 452	0.27 303	0.28 487	0.10 455	0.07 199	0.11 510	0.10 478	0.09 359	0.10 215

hknet	0.26 454	0.15 329	0.49 337	0.25 457	0.16 414	0.35 547	0.22 480	0.59 610	0.40 468	0.34 482	0.35 424	0.43 558	0.28 503	0.38 448	0.26 466	0.09 381	0.07 199	0.11 510	0.10 478	0.09 359	0.10 215

psmg	0.24 405	0.13 243	0.36 201	0.21 223	0.14 300	0.35 547	0.23 510	0.54 548	0.36 414	0.36 515	0.38 459	0.38 510	0.25 452	0.27 303	0.28 487	0.10 455	0.08 266	0.10 452	0.10 478	0.09 359	0.09 139

test_3	0.20 270	0.12 199	0.49 337	0.26 500	0.14 300	0.22 309	0.25 550	0.34 297	0.33 373	0.25 322	0.18 204	0.23 332	0.13 214	0.25 266	0.20 359	0.06 45	0.14 468	0.09 369	0.10 478	0.07 180	0.10 215

PFNet+	0.21 311	0.11 146	0.54 424	0.22 292	0.12 189	0.17 142	0.18 328	0.31 262	0.36 414	0.33 461	0.32 383	0.24 353	0.16 289	0.33 403	0.18 295	0.10 455	0.07 199	0.11 510	0.10 478	0.08 257	0.12 328

LCNet	0.22 339	0.12 199	0.42 257	0.26 500	0.12 189	0.23 334	0.19 375	0.36 322	0.28 287	0.28 358	0.35 424	0.26 388	0.30 530	0.35 425	0.17 263	0.07 122	0.05 6	0.09 369	0.10 478	0.13 544	0.22 535

KYRaft	0.23 373	0.11 146	0.43 265	0.23 355	0.12 189	0.23 334	0.23 510	0.37 339	0.26 258	0.35 501	0.53 598	0.34 479	0.26 471	0.29 350	0.16 232	0.07 122	0.05 6	0.09 369	0.10 478	0.08 257	0.30 611

RAFT	0.24 405	0.24 538	0.46 297	0.27 537	0.15 370	0.26 401	0.26 562	0.37 339	0.31 340	0.34 482	0.34 416	0.41 538	0.22 403	0.30 367	0.18 295	0.08 276	0.15 499	0.11 510	0.10 478	0.11 481	0.13 365

Anonymous3	0.24 405	0.19 456	0.76 560	0.27 537	0.18 478	0.41 586	0.24 535	0.45 449	0.36 414	0.23 299	0.27 325	0.20 292	0.18 351	0.28 327	0.19 331	0.12 540	0.11 397	0.10 452	0.10 478	0.11 481	0.13 365

xxxx	0.39 594	0.14 293	0.47 305	0.20 175	0.16 414	0.38 569	0.20 416	0.61 631	0.43 501	0.30 406	0.44 532	0.38 510	0.25 452	0.50 497	2.41 728	0.11 500	0.21 589	0.09 369	0.10 478	0.10 425	0.26 585

RAFT + AFF	0.30 530	0.33 608	0.76 560	0.25 457	0.17 448	0.30 467	0.33 626	0.55 566	0.42 490	0.28 358	0.30 358	0.31 450	0.31 547	0.64 580	0.32 527	0.09 381	0.11 397	0.11 510	0.10 478	0.12 529	0.16 442

SFCPSM	0.23 373	0.12 199	0.51 379	0.21 223	0.14 300	0.34 531	0.22 480	0.57 586	0.41 478	0.29 383	0.32 383	0.23 332	0.22 403	0.28 327	0.20 359	0.10 455	0.07 199	0.09 369	0.10 478	0.09 359	0.09 139

UPFNet	0.27 484	0.15 329	0.47 305	0.25 457	0.20 541	0.37 562	0.27 572	0.50 501	0.40 468	0.36 515	0.38 459	0.37 504	0.29 523	0.40 458	0.34 544	0.10 455	0.10 360	0.10 452	0.10 478	0.10 425	0.08 83

aanetorigin	0.40 606	0.33 608	1.14 653	0.25 457	0.19 513	0.30 467	0.37 643	0.34 297	0.47 553	0.95 694	0.82 671	0.52 616	0.56 658	0.50 497	0.52 614	0.11 500	0.09 312	0.10 452	0.10 478	0.16 587	0.19 488

ac_64	0.28 494	0.16 373	0.62 498	0.25 457	0.17 448	0.36 554	0.22 480	0.48 482	0.35 398	0.36 515	0.37 450	0.51 608	0.30 530	0.62 571	0.34 544	0.11 500	0.09 312	0.10 452	0.10 478	0.09 359	0.09 139

cf-r	0.26 454	0.22 506	0.66 518	0.22 292	0.14 300	0.28 427	0.22 480	0.44 440	0.42 490	0.32 448	0.42 508	0.43 558	0.27 480	0.44 477	0.27 478	0.11 500	0.07 199	0.08 263	0.10 478	0.08 257	0.09 139

hitnet-ft	0.31 542	0.21 486	0.56 444	0.19 125	0.14 300	0.40 581	0.23 510	0.46 458	0.42 490	0.37 532	0.46 559	0.53 621	0.35 579	0.76 629	0.35 551	0.14 589	0.10 360	0.14 597	0.10 478	0.15 579	0.14 406

GwcNet-RSSM	0.28 494	0.25 554	0.61 494	0.22 292	0.14 300	0.28 427	0.24 535	0.46 458	0.44 514	0.33 461	0.46 559	0.41 538	0.28 503	0.55 525	0.31 517	0.11 500	0.07 199	0.09 369	0.10 478	0.10 425	0.09 139

CCAANet	0.26 454	0.18 436	0.56 444	0.22 292	0.15 370	0.29 452	0.17 267	0.52 521	0.39 457	0.27 344	0.49 576	0.32 461	0.25 452	0.63 574	0.33 536	0.08 276	0.06 100	0.10 452	0.10 478	0.08 257	0.11 270

NVstereo2D	0.32 550	0.18 436	0.63 503	0.24 411	0.23 590	0.43 599	0.28 588	0.60 621	0.58 626	0.28 358	0.39 477	0.42 551	0.30 530	0.71 609	0.30 506	0.13 564	0.09 312	0.13 573	0.10 478	0.20 636	0.18 470

PWC_ROB	0.41 613	0.38 638	0.92 616	0.26 500	0.20 541	0.39 575	0.19 375	0.61 631	0.69 659	0.58 660	0.84 674	0.52 616	0.44 624	0.74 617	0.62 637	0.13 564	0.09 312	0.14 597	0.10 478	0.17 602	0.18 470

PWCDC_ROB	0.41 613	0.41 648	0.77 566	0.34 636	0.21 558	0.43 599	0.20 416	0.60 621	0.90 688	0.44 603	1.24 699	0.36 498	0.38 594	0.56 532	0.48 603	0.18 641	0.11 397	0.11 510	0.10 478	0.20 636	0.16 442

zh-mn7	0.50 644	0.57 680	1.82 703	0.25 457	0.19 513	0.45 612	0.29 594	0.59 610	0.84 681	0.67 671	0.97 684	0.49 599	0.41 611	0.93 672	0.73 653	0.12 540	0.10 360	0.11 510	0.11 516	0.13 544	0.17 463

w-ln-seven-2	0.40 606	0.37 631	1.34 676	0.28 565	0.18 478	0.38 569	0.29 594	0.53 532	0.59 633	0.47 622	0.56 612	0.46 579	0.42 617	0.70 603	0.64 641	0.10 455	0.10 360	0.12 546	0.11 516	0.14 567	0.16 442

AIO-test2	0.22 339	0.27 572	0.54 424	0.29 583	0.16 414	0.22 309	0.16 222	0.44 440	0.43 501	0.17 212	0.29 342	0.16 225	0.11 121	0.27 303	0.14 157	0.19 651	0.07 199	0.10 452	0.11 516	0.08 257	0.09 139

AIO-test1	0.21 311	0.22 506	0.56 444	0.31 610	0.24 607	0.21 276	0.16 222	0.42 406	0.37 430	0.17 212	0.26 309	0.18 256	0.12 167	0.29 350	0.15 200	0.08 276	0.07 199	0.10 452	0.11 516	0.07 180	0.10 215

rvit_0105_6	0.20 270	0.16 373	0.41 247	0.23 355	0.14 300	0.18 175	0.20 416	0.31 262	0.39 457	0.18 235	0.22 263	0.23 332	0.18 351	0.26 288	0.18 295	0.16 616	0.13 449	0.13 573	0.11 516	0.11 481	0.09 139

rvit_0105_4	0.21 311	0.17 409	0.49 337	0.23 355	0.14 300	0.20 245	0.23 510	0.35 306	0.40 468	0.19 242	0.24 289	0.25 368	0.20 380	0.28 327	0.18 295	0.16 616	0.13 449	0.12 546	0.11 516	0.11 481	0.10 215

ITSA-stereo	0.26 454	0.16 373	0.39 221	0.24 411	0.11 129	0.28 427	0.18 328	0.58 600	0.59 633	0.32 448	0.32 383	0.33 471	0.28 503	0.51 503	0.34 544	0.11 500	0.08 266	0.11 510	0.11 516	0.11 481	0.15 425

xx1	0.23 373	0.16 373	0.50 358	0.27 537	0.13 254	0.31 489	0.19 375	0.39 370	0.48 561	0.21 266	0.20 229	0.28 407	0.25 452	0.28 327	0.12 45	0.08 276	0.28 655	0.10 452	0.11 516	0.09 359	0.23 545

ffm	0.27 484	0.17 409	0.84 593	0.21 223	0.13 254	0.29 452	0.21 444	0.38 348	0.46 539	0.31 423	0.44 532	0.34 479	0.24 439	0.28 327	0.12 45	0.08 276	0.28 655	0.12 546	0.11 516	0.08 257	0.37 649

ff1	0.36 577	0.17 409	0.84 593	0.21 223	0.13 254	0.29 452	0.21 444	0.38 348	0.46 539	0.31 423	0.44 532	0.34 479	0.24 439	0.91 665	1.30 697	0.08 276	0.28 655	0.12 546	0.11 516	0.08 257	0.37 649

mmx	0.37 584	0.17 409	0.84 593	0.21 223	0.13 254	0.29 452	0.21 444	0.57 586	0.48 561	0.31 423	0.44 532	0.34 479	0.24 439	0.91 665	1.30 697	0.10 455	0.20 583	0.12 546	0.11 516	0.11 481	0.23 545

xxx	0.37 584	0.17 409	0.84 593	0.21 223	0.13 254	0.29 452	0.21 444	0.57 586	0.48 561	0.31 423	0.44 532	0.34 479	0.24 439	0.91 665	1.30 697	0.10 455	0.20 583	0.12 546	0.11 516	0.11 481	0.23 545

ssnet_v2	0.30 530	0.21 486	0.63 503	0.23 355	0.15 370	0.40 581	0.30 603	0.59 610	0.48 561	0.40 568	0.37 450	0.46 579	0.30 530	0.41 463	0.44 589	0.13 564	0.11 397	0.11 510	0.11 516	0.12 529	0.11 270

qqq	0.24 405	0.16 373	0.46 297	0.20 175	0.15 370	0.23 334	0.20 416	0.43 419	0.32 354	0.26 332	0.31 371	0.28 407	0.25 452	0.36 435	0.28 487	0.08 276	0.22 601	0.10 452	0.11 516	0.09 359	0.23 545

Wz-Net-MNSev	0.39 594	0.35 621	0.99 631	0.26 500	0.21 558	0.59 659	0.39 655	0.58 600	0.61 639	0.49 629	0.56 612	0.53 621	0.37 589	0.61 560	0.47 601	0.11 500	0.09 312	0.11 510	0.11 516	0.15 579	0.15 425

Sa-1000	0.24 405	0.20 472	0.53 410	0.23 355	0.14 300	0.30 467	0.23 510	0.50 501	0.41 478	0.30 406	0.50 580	0.26 388	0.19 374	0.33 403	0.16 232	0.08 276	0.10 360	0.10 452	0.11 516	0.08 257	0.08 83

SA	0.24 405	0.22 506	0.55 434	0.23 355	0.14 300	0.25 380	0.23 510	0.48 482	0.42 490	0.28 358	0.44 532	0.23 332	0.23 418	0.34 418	0.17 263	0.07 122	0.09 312	0.11 510	0.11 516	0.08 257	0.09 139

UDGNet	0.24 405	0.37 631	0.53 410	0.25 457	0.14 300	0.24 359	0.18 328	0.32 271	0.44 514	0.29 383	0.28 333	0.24 353	0.20 380	0.30 367	0.21 390	0.16 616	0.07 199	0.21 657	0.11 516	0.16 587	0.11 270

dad	0.30 530	0.38 638	0.60 487	0.22 292	0.14 300	0.32 506	0.21 444	0.35 306	0.51 590	0.45 610	0.45 547	0.46 579	0.23 418	0.41 463	0.27 478	0.21 657	0.11 397	0.20 655	0.11 516	0.15 579	0.11 270

PSMNet-ADL	0.26 454	0.16 373	0.39 221	0.27 537	0.14 300	0.32 506	0.22 480	0.45 449	0.37 430	0.28 358	0.34 416	0.41 538	0.28 503	0.61 560	0.32 527	0.11 500	0.10 360	0.09 369	0.11 516	0.10 425	0.13 365

TRStereo	0.22 339	0.21 486	0.62 498	0.40 667	0.19 513	0.22 309	0.16 222	0.58 600	0.30 328	0.21 266	0.21 249	0.22 316	0.13 214	0.27 303	0.14 157	0.09 381	0.09 312	0.09 369	0.11 516	0.06 95	0.19 488

PSM-AAD	0.26 454	0.11 146	0.43 265	0.24 411	0.12 189	0.27 408	0.37 643	0.36 322	0.30 328	0.36 515	0.39 477	0.28 407	0.77 685	0.30 367	0.16 232	0.07 122	0.06 100	0.12 546	0.11 516	0.09 359	0.21 520

pcwnet_v2	0.32 550	0.16 373	1.22 667	0.23 355	0.19 513	0.32 506	0.19 375	0.61 631	0.61 639	0.37 532	0.45 547	0.35 492	0.29 523	0.37 445	0.26 466	0.14 589	0.11 397	0.12 546	0.11 516	0.14 567	0.18 470

ADLNet	0.30 530	0.19 456	0.59 480	0.23 355	0.19 513	0.34 531	0.23 510	0.56 577	0.44 514	0.43 597	0.41 499	0.43 558	0.28 503	0.56 532	0.36 555	0.11 500	0.08 266	0.11 510	0.11 516	0.11 481	0.15 425

HCRNet	0.25 431	0.27 572	0.42 257	0.34 636	0.17 448	0.27 408	0.18 328	0.45 449	0.37 430	0.31 423	0.35 424	0.32 461	0.23 418	0.44 477	0.21 390	0.13 564	0.08 266	0.13 573	0.11 516	0.11 481	0.09 139

ARAFT	0.26 454	0.30 590	0.87 603	0.22 292	0.12 189	0.30 467	0.24 535	0.46 458	0.34 386	0.33 461	0.28 333	0.29 420	0.20 380	0.49 493	0.19 331	0.08 276	0.06 100	0.12 546	0.11 516	0.09 359	0.09 139

EAI-Stereo	0.29 516	0.11 146	0.38 212	0.22 292	0.18 478	0.33 516	1.66 731	0.53 532	0.27 276	0.27 344	0.50 580	0.17 241	0.16 289	0.25 266	0.25 454	0.07 122	0.07 199	0.07 160	0.11 516	0.07 180	0.10 215

EDNetEfficientorigin	7.48 743	0.57 680	139.59 776	0.25 457	0.17 448	0.44 604	0.30 603	0.48 482	1.04 703	1.29 710	1.02 689	0.82 684	0.87 696	0.76 629	1.02 682	0.10 455	0.09 312	0.12 546	0.11 516	0.22 647	0.25 571

GwcNet	0.37 584	0.29 584	1.12 650	0.25 457	0.24 607	0.48 628	0.27 572	0.58 600	0.60 636	0.39 559	0.54 602	0.51 608	0.34 571	0.60 552	0.46 598	0.13 564	0.12 428	0.12 546	0.11 516	0.13 544	0.15 425

CFNet-ft	0.26 454	0.21 486	0.51 379	0.19 125	0.16 414	0.31 489	0.21 444	0.40 381	0.37 430	0.29 383	0.40 487	0.46 579	0.27 480	0.49 493	0.28 487	0.12 540	0.07 199	0.12 546	0.11 516	0.12 529	0.11 270

DSFCA	0.29 516	0.18 436	0.48 320	0.21 223	0.17 448	0.39 575	0.32 620	0.49 493	0.44 514	0.44 603	0.38 459	0.40 529	0.30 530	0.53 514	0.38 563	0.12 540	0.10 360	0.10 452	0.11 516	0.11 481	0.11 270

ADCP+	0.48 640	0.36 628	1.47 686	0.26 500	0.22 574	0.57 653	0.40 659	0.56 577	0.54 606	0.46 616	0.52 590	0.46 579	0.53 654	0.59 547	1.93 721	0.10 455	0.08 266	0.11 510	0.11 516	0.14 567	0.15 425

RYNet	0.38 589	0.23 525	0.65 513	0.26 500	0.28 632	0.62 662	0.33 626	0.61 631	0.62 643	0.42 586	0.39 477	0.58 639	0.40 606	0.89 660	0.57 629	0.11 500	0.09 312	0.12 546	0.11 516	0.19 628	0.22 535

CFNet	0.29 516	0.29 584	0.57 455	0.23 355	0.14 300	0.34 531	0.15 166	0.53 532	0.46 539	0.31 423	0.40 487	0.38 510	0.27 480	0.76 629	0.28 487	0.10 455	0.07 199	0.11 510	0.11 516	0.11 481	0.09 139

CFNet_RVC	0.26 454	0.21 486	0.51 379	0.19 125	0.16 414	0.31 489	0.21 444	0.40 381	0.37 430	0.29 383	0.40 487	0.46 579	0.27 480	0.49 493	0.28 487	0.12 540	0.07 199	0.12 546	0.11 516	0.12 529	0.11 270

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 516	0.24 538	0.81 579	0.26 500	0.18 478	0.30 467	0.22 480	0.52 521	0.41 478	0.38 541	0.42 508	0.42 551	0.28 503	0.46 485	0.31 517	0.11 500	0.08 266	0.10 452	0.11 516	0.10 425	0.12 328
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.28 494	0.25 554	0.64 508	0.22 292	0.16 414	0.30 467	0.21 444	0.54 548	0.33 373	0.36 515	0.38 459	0.38 510	0.26 471	0.45 483	0.28 487	0.15 605	0.11 397	0.11 510	0.11 516	0.14 567	0.14 406

StereoDRNet-Refined	0.28 494	0.19 456	0.47 305	0.25 457	0.14 300	0.36 554	0.21 444	0.49 493	0.43 501	0.46 616	0.52 590	0.42 551	0.30 530	0.46 485	0.38 563	0.10 455	0.07 199	0.11 510	0.11 516	0.10 425	0.11 270
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	0.34 567	0.28 580	0.70 537	0.28 565	0.21 558	0.43 599	0.30 603	0.63 643	0.51 590	0.47 622	0.40 487	0.48 593	0.31 547	0.58 539	0.44 589	0.12 540	0.10 360	0.12 546	0.11 516	0.13 544	0.13 365

DLCB_ROB	0.30 530	0.20 472	0.45 282	0.28 565	0.17 448	0.37 562	0.25 550	0.50 501	0.45 527	0.46 616	0.47 566	0.51 608	0.34 571	0.56 532	0.38 563	0.10 455	0.10 360	0.11 510	0.11 516	0.10 425	0.11 270

LE_ROB	1.82 724	0.39 642	3.15 724	0.50 690	0.55 698	0.79 683	1.00 715	0.89 703	6.48 744	7.40 748	2.07 724	2.07 718	5.08 742	1.33 707	3.96 735	0.11 500	0.09 312	0.12 546	0.11 516	0.11 481	0.13 365

DN-CSS_ROB	0.24 405	0.33 608	0.69 530	0.25 457	0.14 300	0.26 401	0.13 82	0.42 406	0.35 398	0.30 406	0.42 508	0.22 316	0.20 380	0.34 418	0.22 408	0.07 122	0.06 100	0.11 510	0.11 516	0.11 481	0.09 139

FlowAnything_test	0.15 143	0.12 199	0.23 68	0.21 223	0.12 189	0.18 175	0.16 222	0.25 150	0.17 69	0.15 169	0.13 92	0.15 211	0.14 245	0.19 120	0.17 263	0.10 455	0.07 199	0.11 510	0.12 558	0.08 257	0.10 215

w-ln-seven	0.45 626	0.40 645	1.40 683	0.27 537	0.22 574	0.58 655	0.33 626	0.65 655	0.83 678	0.59 661	0.63 641	0.53 621	0.39 601	0.66 591	0.81 664	0.12 540	0.11 397	0.13 573	0.12 558	0.16 587	0.17 463

YMNet	0.33 557	0.26 564	0.64 508	0.28 565	0.23 590	0.48 628	0.27 572	0.54 548	0.47 553	0.49 629	0.56 612	0.51 608	0.30 530	0.41 463	0.44 589	0.13 564	0.16 514	0.13 573	0.12 558	0.14 567	0.14 406

YMNet_1	0.33 557	0.26 564	0.64 508	0.28 565	0.23 590	0.48 628	0.27 572	0.54 548	0.47 553	0.49 629	0.56 612	0.51 608	0.30 530	0.41 463	0.44 589	0.13 564	0.16 514	0.13 573	0.12 558	0.14 567	0.14 406

rvit_0105_5	0.22 339	0.18 436	0.51 379	0.23 355	0.13 254	0.22 309	0.25 550	0.38 348	0.40 468	0.21 266	0.23 278	0.27 394	0.20 380	0.27 303	0.20 359	0.15 605	0.13 449	0.12 546	0.12 558	0.10 425	0.10 215

rvit_stereo_0075_2	0.25 431	0.18 436	0.65 513	0.27 537	0.22 574	0.22 309	0.15 166	0.41 399	0.36 414	0.27 344	0.37 450	0.29 420	0.21 393	0.29 350	0.20 359	0.17 630	0.12 428	0.19 650	0.12 558	0.14 567	0.14 406

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 454	0.15 329	0.96 625	0.21 223	0.25 621	0.30 467	0.21 444	0.54 548	0.28 287	0.25 322	0.29 342	0.46 579	0.23 418	0.28 327	0.20 359	0.08 276	0.10 360	0.08 263	0.12 558	0.11 481	0.17 463

test_sample7	0.28 494	0.16 373	0.47 305	0.21 223	0.14 300	0.29 452	0.22 480	0.54 548	0.43 501	0.38 541	0.36 439	0.38 510	0.32 561	0.41 463	0.26 466	0.14 589	0.21 589	0.13 573	0.12 558	0.13 544	0.25 571

mmm	0.25 431	0.15 329	0.44 276	0.23 355	0.20 541	0.28 427	0.21 444	0.43 419	0.32 354	0.31 423	0.40 487	0.30 441	0.24 439	0.31 382	0.28 487	0.09 381	0.21 589	0.11 510	0.12 558	0.10 425	0.26 585

1111x	0.39 594	0.17 409	0.80 577	0.23 355	0.15 370	0.33 516	0.27 572	0.62 639	0.48 561	0.32 448	0.43 522	0.40 529	0.29 523	0.86 655	1.60 714	0.09 381	0.23 614	0.09 369	0.12 558	0.10 425	0.23 545

coex-ft	3.48 731	0.81 704	48.53 774	0.24 411	0.19 513	0.53 646	0.47 676	0.49 493	2.36 732	7.18 747	1.20 696	0.96 693	2.53 730	0.75 622	2.14 725	0.13 564	0.15 499	0.14 597	0.12 558	0.22 647	0.47 675

fast-acv-ft	0.33 557	0.26 564	0.88 610	0.25 457	0.18 478	0.49 634	0.27 572	0.44 440	0.50 584	0.40 568	0.55 607	0.49 599	0.36 584	0.39 453	0.41 573	0.11 500	0.11 397	0.11 510	0.12 558	0.13 544	0.11 270

ToySt	0.28 494	0.19 456	0.68 527	0.22 292	0.19 513	0.31 489	0.31 613	0.43 419	0.43 501	0.28 358	0.38 459	0.42 551	0.32 561	0.33 403	0.32 527	0.08 276	0.14 468	0.10 452	0.12 558	0.11 481	0.24 559

RAFT+CT+SA	0.23 373	0.24 538	0.48 320	0.25 457	0.18 478	0.23 334	0.29 594	0.42 406	0.38 441	0.24 309	0.39 477	0.20 292	0.17 315	0.34 418	0.17 263	0.07 122	0.07 199	0.09 369	0.12 558	0.09 359	0.13 365

WZ-Net	0.56 663	0.49 667	2.14 712	0.30 594	0.24 607	0.58 655	0.48 677	0.65 655	0.80 675	0.51 638	0.72 658	0.68 673	0.60 665	1.06 687	1.01 679	0.13 564	0.10 360	0.11 510	0.12 558	0.19 628	0.23 545

SACVNet	0.32 550	0.25 554	0.59 480	0.26 500	0.19 513	0.35 547	0.25 550	0.54 548	0.41 478	0.43 597	0.45 547	0.46 579	0.34 571	0.71 609	0.30 506	0.14 589	0.10 360	0.12 546	0.12 558	0.16 587	0.20 507

rafts_anoy	0.21 311	0.22 506	0.49 337	0.25 457	0.24 607	0.19 202	0.17 267	0.34 297	0.32 354	0.24 309	0.25 299	0.20 292	0.16 289	0.25 266	0.21 390	0.08 276	0.19 568	0.11 510	0.12 558	0.09 359	0.09 139

Syn2CoEx	0.39 594	0.39 642	1.08 644	0.35 642	0.21 558	0.41 586	0.29 594	0.63 643	0.51 590	0.43 597	0.56 612	0.45 570	0.45 626	0.69 600	0.39 567	0.17 630	0.14 468	0.16 625	0.12 558	0.13 544	0.16 442

delet	0.29 516	0.18 436	0.58 471	0.24 411	0.19 513	0.41 586	0.30 603	0.52 521	0.51 590	0.35 501	0.42 508	0.37 504	0.31 547	0.49 493	0.36 555	0.10 455	0.09 312	0.11 510	0.12 558	0.09 359	0.09 139

psm_up	0.30 530	0.21 486	0.58 471	0.26 500	0.18 478	0.32 506	0.27 572	0.57 586	0.45 527	0.38 541	0.41 499	0.45 570	0.40 606	0.59 547	0.32 527	0.11 500	0.12 428	0.13 573	0.12 558	0.11 481	0.11 270

EDNetEfficient	0.64 678	0.39 642	2.52 716	0.26 500	0.26 625	0.39 575	0.49 680	0.42 406	1.06 705	1.38 713	0.86 676	0.61 649	0.97 701	0.66 591	1.62 715	0.11 500	0.10 360	0.10 452	0.12 558	0.20 636	0.19 488

FAT-Stereo	0.36 577	0.19 456	0.75 556	0.26 500	0.18 478	0.34 531	0.30 603	0.62 639	0.61 639	0.47 622	0.61 637	0.59 640	0.50 645	0.61 560	0.36 555	0.13 564	0.14 468	0.13 573	0.12 558	0.14 567	0.20 507

DMCA-RVC	0.30 530	0.27 572	0.93 620	0.28 565	0.17 448	0.30 467	0.21 444	0.43 419	0.36 414	0.40 568	0.38 459	0.39 524	0.36 584	0.44 477	0.34 544	0.13 564	0.10 360	0.16 625	0.12 558	0.13 544	0.11 270

stereogan	0.39 594	0.20 472	0.78 571	0.28 565	0.22 574	0.65 668	0.26 562	0.62 639	0.65 648	0.45 610	0.60 629	0.67 671	0.45 626	0.69 600	0.37 561	0.14 589	0.14 468	0.14 597	0.12 558	0.20 636	0.19 488

ADCRef	0.41 613	0.33 608	1.05 637	0.26 500	0.21 558	0.49 634	0.27 572	0.54 548	0.51 590	0.51 638	0.59 625	0.35 492	0.47 635	0.54 520	1.35 704	0.09 381	0.08 266	0.12 546	0.12 558	0.12 529	0.13 365

DANet	0.37 584	0.25 554	0.67 521	0.37 652	0.22 574	0.42 594	0.25 550	0.50 501	0.44 514	0.52 641	0.50 580	0.59 640	0.42 617	0.78 633	0.53 618	0.13 564	0.12 428	0.14 597	0.12 558	0.17 602	0.21 520
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.40 606	0.28 580	0.67 521	0.31 610	0.18 478	0.43 599	0.39 655	0.60 621	0.46 539	0.48 628	0.78 666	0.55 626	0.45 626	0.96 676	0.55 625	0.13 564	0.14 468	0.13 573	0.12 558	0.15 579	0.16 442

TDLM	0.32 550	0.27 572	0.52 399	0.30 594	0.15 370	0.33 516	0.32 620	0.54 548	0.50 584	0.44 603	0.43 522	0.39 524	0.30 530	0.92 670	0.30 506	0.14 589	0.09 312	0.13 573	0.12 558	0.13 544	0.14 406

DRN-Test	0.35 574	0.20 472	0.75 556	0.28 565	0.19 513	0.46 615	0.29 594	0.68 668	0.54 606	0.49 629	0.47 566	0.44 564	0.35 579	0.63 574	0.44 589	0.13 564	0.09 312	0.13 573	0.12 558	0.13 544	0.13 365

SANet	0.58 667	0.41 648	1.38 680	0.27 537	0.16 414	0.72 674	0.48 677	0.71 676	1.34 718	0.69 674	0.97 684	0.94 690	0.78 686	0.97 679	0.93 671	0.14 589	0.12 428	0.12 546	0.12 558	0.18 618	0.20 507

XPNet_ROB	0.35 574	0.26 564	0.58 471	0.28 565	0.19 513	0.37 562	0.31 613	0.57 586	0.51 590	0.52 641	0.54 602	0.57 633	0.38 594	0.65 585	0.48 603	0.17 630	0.12 428	0.13 573	0.12 558	0.16 587	0.17 463

ETE_ROB	0.36 577	0.32 604	0.64 508	0.30 594	0.18 478	0.40 581	0.38 651	0.59 610	0.49 577	0.50 635	0.52 590	0.62 652	0.37 589	0.58 539	0.43 582	0.13 564	0.10 360	0.14 597	0.12 558	0.17 602	0.18 470

PStereo	0.28 494	0.41 648	0.40 236	0.21 223	0.13 254	0.25 380	0.24 535	0.35 306	0.48 561	0.27 344	0.17 184	0.29 420	0.34 571	0.40 458	0.45 596	0.24 665	0.15 499	0.17 634	0.13 590	0.24 656	0.25 571

AANet	0.55 657	0.47 660	1.61 693	0.23 355	0.31 654	0.41 586	0.25 550	0.53 532	1.14 713	0.93 692	0.98 688	0.84 685	0.71 682	0.60 552	0.66 644	0.18 641	0.32 682	0.14 597	0.13 590	0.18 618	0.44 669

Select-FE	0.27 484	0.18 436	0.87 603	0.23 355	0.22 574	0.29 452	0.18 328	0.53 532	0.28 287	0.30 406	0.33 405	0.45 570	0.29 523	0.30 367	0.21 390	0.08 276	0.10 360	0.08 263	0.13 590	0.08 257	0.20 507

zh-sn7	0.52 651	0.64 691	1.77 700	0.30 594	0.20 541	0.47 621	0.40 659	0.60 621	0.65 648	0.53 647	0.82 671	0.52 616	0.59 663	1.10 689	0.96 675	0.13 564	0.13 449	0.13 573	0.13 590	0.17 602	0.20 507

UGAM	0.28 494	0.18 436	0.57 455	0.26 500	0.13 254	0.23 334	0.26 562	0.33 290	0.45 527	0.32 448	0.42 508	0.45 570	0.22 403	0.92 670	0.23 428	0.08 276	0.09 312	0.14 597	0.13 590	0.10 425	0.10 215

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 494	0.17 409	0.96 625	0.29 583	0.31 654	0.29 452	0.21 444	0.53 532	0.28 287	0.27 344	0.55 607	0.41 538	0.18 351	0.30 367	0.22 408	0.08 276	0.10 360	0.08 263	0.13 590	0.12 529	0.20 507

StereoVision	0.23 373	0.23 525	0.55 434	0.27 537	0.17 448	0.23 334	0.22 480	0.40 381	0.32 354	0.21 266	0.51 583	0.22 316	0.16 289	0.29 350	0.19 331	0.11 500	0.12 428	0.13 573	0.13 590	0.10 425	0.08 83

SDNR	0.47 637	0.29 584	0.92 616	0.24 411	0.37 671	1.27 709	0.17 267	0.54 548	0.58 626	0.44 603	0.85 675	0.55 626	0.28 503	1.19 696	0.52 614	0.23 661	0.24 630	0.17 634	0.13 590	0.19 628	0.26 585

riskmin	0.24 405	0.10 95	0.43 265	0.32 619	0.26 625	0.33 516	0.19 375	0.44 440	0.30 328	0.24 309	0.27 325	0.37 504	0.25 452	0.30 367	0.22 408	0.09 381	0.18 554	0.09 369	0.13 590	0.10 425	0.27 593

Wz-Net-SNSev	0.45 626	0.53 672	1.42 684	0.31 610	0.21 558	0.44 604	0.45 670	0.64 649	0.68 657	0.46 616	0.66 648	0.62 652	0.40 606	0.78 633	0.65 642	0.12 540	0.11 397	0.12 546	0.13 590	0.17 602	0.19 488

FINET	0.58 667	0.48 665	1.35 678	0.38 660	0.37 671	0.96 696	1.13 724	0.84 698	1.05 704	0.50 635	0.70 656	0.45 570	0.61 669	0.63 574	0.62 637	0.26 675	0.28 655	0.14 597	0.13 590	0.20 636	0.44 669

PSMNet-RSSM	0.26 454	0.21 486	0.50 358	0.21 223	0.14 300	0.25 380	0.21 444	0.50 501	0.38 441	0.31 423	0.45 547	0.40 529	0.27 480	0.53 514	0.24 440	0.12 540	0.08 266	0.11 510	0.13 590	0.10 425	0.10 215

FADNet-RVC-Resample	0.31 542	0.32 604	1.16 656	0.27 537	0.17 448	0.33 516	0.21 444	0.49 493	0.40 468	0.36 515	0.38 459	0.34 479	0.27 480	0.54 520	0.27 478	0.10 455	0.10 360	0.14 597	0.13 590	0.13 544	0.18 470

S-Stereo	0.39 594	0.20 472	1.04 636	0.28 565	0.22 574	0.39 575	0.31 613	0.58 600	0.69 659	0.40 568	0.59 625	0.48 593	0.41 611	0.75 622	0.42 578	0.12 540	0.15 499	0.13 573	0.13 590	0.16 587	0.25 571

G-Net	0.47 637	0.26 564	1.02 634	0.34 636	0.28 632	0.89 691	0.35 634	0.47 470	0.46 539	0.68 673	1.20 696	0.64 661	0.59 663	0.61 560	0.60 633	0.16 616	0.14 468	0.17 634	0.13 590	0.22 647	0.21 520

RTSC	0.43 621	0.37 631	0.95 624	0.30 594	0.20 541	0.50 636	0.23 510	0.65 655	0.86 684	0.56 655	0.54 602	0.51 608	0.36 584	0.71 609	0.92 670	0.13 564	0.14 468	0.11 510	0.13 590	0.18 618	0.19 488

ADCL	0.50 644	0.30 590	1.15 654	0.28 565	0.19 513	0.77 681	0.64 695	0.57 586	0.73 669	0.57 658	0.73 661	0.55 626	0.60 665	0.66 591	1.53 711	0.11 500	0.10 360	0.13 573	0.13 590	0.15 579	0.16 442

DPSNet	0.51 648	0.26 564	1.16 656	0.28 565	0.21 558	0.76 678	0.56 690	0.89 703	0.82 677	0.49 629	0.51 583	0.64 661	0.81 690	0.89 660	0.85 667	0.17 630	0.16 514	0.13 573	0.13 590	0.26 663	0.27 593

NaN_ROB	0.44 623	0.38 638	0.94 623	0.30 594	0.20 541	0.52 643	0.49 680	0.61 631	0.60 636	0.56 655	0.47 566	0.49 599	0.42 617	1.24 698	0.76 657	0.12 540	0.18 554	0.12 546	0.13 590	0.12 529	0.18 470

MDST_ROB	0.51 648	0.16 373	0.97 627	0.31 610	0.21 558	1.35 713	0.34 631	0.80 689	0.59 633	1.09 705	0.74 662	0.49 599	0.37 589	1.31 705	0.60 633	0.14 589	0.12 428	0.16 625	0.13 590	0.13 544	0.18 470

TCMNet	0.34 567	0.28 580	0.81 579	0.29 583	0.30 647	0.40 581	0.28 588	0.53 532	0.49 577	0.38 541	0.46 559	0.40 529	0.30 530	0.61 560	0.42 578	0.14 589	0.13 449	0.15 616	0.14 610	0.18 618	0.19 488

IGEV-RUCA	0.21 311	0.09 57	0.26 104	0.20 175	0.19 513	0.28 427	0.23 510	0.24 126	0.22 176	0.21 266	0.23 278	0.29 420	0.48 639	0.26 288	0.19 331	0.09 381	0.08 266	0.18 643	0.14 610	0.18 618	0.19 488

GASNet	0.39 594	0.58 683	1.27 669	0.35 642	0.23 590	0.35 547	0.23 510	0.63 643	0.56 621	0.41 580	0.38 459	0.45 570	0.30 530	0.81 646	0.42 578	0.16 616	0.11 397	0.14 597	0.14 610	0.23 652	0.12 328

psmorigin	0.52 651	0.29 584	3.10 723	0.24 411	0.19 513	0.39 575	0.24 535	0.52 521	0.45 527	0.66 670	0.68 652	0.70 678	0.52 649	0.86 655	0.49 609	0.15 605	0.17 542	0.13 573	0.14 610	0.16 587	0.23 545

AF-Net	0.40 606	0.31 596	0.74 552	0.33 631	0.24 607	0.43 599	0.30 603	0.64 649	0.67 653	0.44 603	0.69 655	0.65 663	0.52 649	0.59 547	0.48 603	0.16 616	0.12 428	0.19 650	0.14 610	0.16 587	0.14 406

edge stereo	0.40 606	0.22 506	0.87 603	0.27 537	0.22 574	0.38 569	0.26 562	0.59 610	0.56 621	0.53 647	0.60 629	0.71 679	0.50 645	0.78 633	0.43 582	0.16 616	0.15 499	0.19 650	0.14 610	0.17 602	0.19 488

CVANet_RVC	0.34 567	0.25 554	0.77 566	0.27 537	0.17 448	0.34 531	0.28 588	0.55 566	0.50 584	0.43 597	0.46 559	0.44 564	0.31 547	0.90 663	0.27 478	0.15 605	0.10 360	0.14 597	0.14 610	0.15 579	0.15 425

UCFNet_RVC	0.25 431	0.21 486	0.49 337	0.19 125	0.15 370	0.34 531	0.18 328	0.47 470	0.36 414	0.30 406	0.35 424	0.40 529	0.26 471	0.35 425	0.24 440	0.13 564	0.08 266	0.13 573	0.14 610	0.13 544	0.13 365

LALA_ROB	0.38 589	0.31 596	0.65 513	0.30 594	0.21 558	0.46 615	0.39 655	0.63 643	0.54 606	0.53 647	0.52 590	0.69 675	0.36 584	0.52 511	0.48 603	0.18 641	0.11 397	0.16 625	0.14 610	0.17 602	0.16 442

PSMNet_ROB	0.36 577	0.31 596	0.71 546	0.31 610	0.21 558	0.44 604	0.44 669	0.61 631	0.49 577	0.39 559	0.45 547	0.49 599	0.32 561	0.66 591	0.53 618	0.14 589	0.10 360	0.15 616	0.14 610	0.13 544	0.13 365

MeshStereo	0.60 670	0.31 596	0.71 546	0.22 292	0.17 448	0.66 669	0.36 641	0.81 691	0.63 645	1.48 724	1.32 701	1.65 712	0.83 691	1.18 695	0.74 654	0.17 630	0.17 542	0.17 634	0.14 610	0.17 602	0.19 488
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
S0	0.21 311	0.21 486	0.34 183	0.24 411	0.19 513	0.34 531	0.26 562	0.30 239	0.22 176	0.22 287	0.26 309	0.20 292	0.16 289	0.21 176	0.18 295	0.12 540	0.11 397	0.14 597	0.15 621	0.10 425	0.33 628

rvit_0105_3	0.24 405	0.21 486	0.57 455	0.25 457	0.15 370	0.24 359	0.28 588	0.40 381	0.43 501	0.25 322	0.26 309	0.29 420	0.22 403	0.29 350	0.21 390	0.15 605	0.13 449	0.14 597	0.15 621	0.10 425	0.10 215

Wz-Net-TNSev	0.55 657	0.72 696	1.90 706	0.26 500	0.21 558	0.64 667	0.45 670	0.66 661	0.71 664	0.52 641	0.55 607	0.71 679	0.63 676	1.04 685	0.94 673	0.16 616	0.15 499	0.13 573	0.15 621	0.21 643	0.24 559

AnonymousM	0.19 238	0.20 472	0.30 144	0.18 72	0.10 80	0.19 202	0.17 267	0.32 271	0.27 276	0.27 344	0.21 249	0.18 256	0.14 245	0.21 176	0.16 232	0.09 381	0.08 266	0.38 692	0.15 621	0.06 95	0.08 83

CREStereo++_RVC	0.16 174	0.09 57	0.42 257	0.17 39	0.11 129	0.18 175	0.13 82	0.23 104	0.31 340	0.21 266	0.31 371	0.13 157	0.11 121	0.17 75	0.16 232	0.07 122	0.04 1	0.06 53	0.15 621	0.06 95	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
FADNet-RVC	0.34 567	0.43 653	0.97 627	0.25 457	0.20 541	0.33 516	0.20 416	0.51 513	0.42 490	0.34 482	0.40 487	0.41 538	0.29 523	0.65 585	0.36 555	0.14 589	0.14 468	0.14 597	0.15 621	0.19 628	0.20 507

RP	0.38 589	0.26 564	0.67 521	0.31 610	0.24 607	0.37 562	0.29 594	0.53 532	0.61 639	0.42 586	0.65 646	0.62 652	0.51 647	0.63 574	0.43 582	0.17 630	0.15 499	0.17 634	0.15 621	0.17 602	0.19 488

RTS	0.81 693	0.56 676	4.76 728	0.37 652	0.30 647	1.11 700	0.52 685	0.67 663	1.07 706	0.76 681	0.91 680	0.60 646	0.61 669	1.64 714	1.24 694	0.15 605	0.13 449	0.15 616	0.15 621	0.22 647	0.24 559

RTSA	0.81 693	0.56 676	4.76 728	0.37 652	0.30 647	1.11 700	0.52 685	0.67 663	1.07 706	0.76 681	0.91 680	0.60 646	0.61 669	1.64 714	1.24 694	0.15 605	0.13 449	0.15 616	0.15 621	0.22 647	0.24 559

PS-NSSS	0.33 557	0.36 628	0.61 494	0.24 411	0.18 478	0.33 516	0.24 535	0.59 610	0.42 490	0.38 541	0.52 590	0.36 498	0.31 547	0.80 641	0.32 527	0.18 641	0.14 468	0.21 657	0.15 621	0.17 602	0.14 406

SGM-Forest	0.42 617	0.44 656	0.92 616	0.24 411	0.16 414	0.45 612	0.40 659	0.58 600	0.50 584	0.54 651	0.63 641	0.52 616	0.51 647	0.91 665	0.66 644	0.17 630	0.17 542	0.17 634	0.15 621	0.15 579	0.21 520
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
S	0.23 373	0.18 436	0.38 212	0.24 411	0.22 574	0.32 506	0.22 480	0.32 271	0.28 287	0.26 332	0.31 371	0.20 292	0.21 393	0.19 120	0.19 331	0.13 564	0.09 312	0.15 616	0.16 632	0.11 481	0.35 637

ISRNet	0.28 494	0.15 329	0.54 424	0.27 537	0.19 513	0.24 359	0.15 166	0.47 470	0.45 527	0.40 568	0.49 576	0.42 551	0.27 480	0.33 403	0.30 506	0.20 655	0.12 428	0.17 634	0.16 632	0.16 587	0.21 520

APVNet	0.38 589	0.26 564	0.87 603	0.26 500	0.22 574	0.52 643	0.35 634	0.64 649	0.46 539	0.40 568	0.52 590	0.48 593	0.39 601	0.84 652	0.48 603	0.13 564	0.14 468	0.15 616	0.16 632	0.16 587	0.16 442

FADNet_RVC	0.31 542	0.35 621	0.98 629	0.24 411	0.16 414	0.30 467	0.17 267	0.52 521	0.39 457	0.30 406	0.38 459	0.30 441	0.29 523	0.54 520	0.33 536	0.14 589	0.14 468	0.14 597	0.16 632	0.21 643	0.24 559

FADNet	0.34 567	0.43 653	0.88 610	0.24 411	0.22 574	0.37 562	0.19 375	0.56 577	0.49 577	0.32 448	0.36 439	0.43 558	0.32 561	0.65 585	0.30 506	0.17 630	0.16 514	0.14 597	0.16 632	0.25 659	0.21 520

STTStereo	0.30 530	0.24 538	0.83 589	0.25 457	0.17 448	0.30 467	0.24 535	0.49 493	0.39 457	0.39 559	0.41 499	0.44 564	0.28 503	0.41 463	0.30 506	0.13 564	0.13 449	0.13 573	0.16 632	0.12 529	0.12 328

SHD	0.45 626	0.34 617	0.89 612	0.37 652	0.28 632	0.46 615	0.23 510	0.72 680	0.96 695	0.65 668	0.61 637	0.61 649	0.48 639	0.64 580	0.69 649	0.16 616	0.16 514	0.16 625	0.16 632	0.21 643	0.25 571

XQC	0.47 637	0.45 657	1.07 641	0.40 667	0.28 632	0.58 655	0.38 651	0.67 663	0.76 672	0.53 647	0.47 566	0.59 640	0.47 635	0.74 617	0.80 662	0.18 641	0.14 468	0.18 643	0.16 632	0.26 663	0.24 559

FBW_ROB	0.46 634	0.34 617	0.71 546	0.32 619	0.20 541	0.51 637	0.32 620	0.73 681	0.63 645	0.60 662	0.57 617	0.65 663	0.44 624	1.42 711	0.62 637	0.14 589	0.17 542	0.22 662	0.16 632	0.17 602	0.23 545

WCMA_ROB	0.55 657	0.27 572	0.76 560	0.26 500	0.22 574	0.62 662	0.36 641	0.57 586	0.58 626	0.97 696	1.40 704	1.28 704	0.94 700	0.80 641	0.80 662	0.20 655	0.17 542	0.16 625	0.16 632	0.19 628	0.29 608

SGM_RVC	0.57 665	0.22 506	0.60 487	0.26 500	0.16 414	0.97 697	0.46 673	0.76 686	0.90 688	1.03 702	0.92 682	1.16 698	0.93 699	1.21 697	0.72 652	0.17 630	0.16 514	0.16 625	0.16 632	0.16 587	0.24 559
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CBMV	0.36 577	0.25 554	0.61 494	0.24 411	0.14 300	0.42 594	0.33 626	0.56 577	0.52 600	0.54 651	0.52 590	0.51 608	0.58 661	0.63 574	0.43 582	0.15 605	0.16 514	0.18 643	0.16 632	0.13 544	0.19 488
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_105_1	0.28 494	0.24 538	0.65 513	0.27 537	0.19 513	0.31 489	0.35 634	0.46 458	0.53 601	0.31 423	0.32 383	0.32 461	0.27 480	0.36 435	0.26 466	0.16 616	0.14 468	0.15 616	0.17 644	0.11 481	0.11 270

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 589	0.43 653	0.72 551	0.35 642	0.19 513	0.51 637	0.25 550	0.56 577	0.39 457	0.42 586	0.47 566	0.47 589	0.27 480	0.74 617	0.32 527	0.38 695	0.19 568	0.27 669	0.17 644	0.29 676	0.27 593

ADCMid	0.53 654	0.45 657	1.46 685	0.27 537	0.22 574	0.51 637	0.38 651	0.61 631	0.58 626	0.75 678	0.67 650	0.62 652	0.66 679	0.66 591	1.75 716	0.13 564	0.12 428	0.17 634	0.17 644	0.20 636	0.21 520

ADCS	0.62 673	0.56 676	1.54 691	0.30 594	0.25 621	0.56 651	0.46 673	0.71 676	0.86 684	0.77 684	0.72 658	0.68 673	0.62 674	0.82 647	2.33 727	0.17 630	0.16 514	0.16 625	0.17 644	0.23 652	0.27 593

AnyNet_C01	0.68 681	0.69 695	2.64 718	0.33 631	0.27 630	0.93 692	0.64 695	0.66 661	0.65 648	0.70 675	0.97 684	0.75 681	0.63 676	1.01 682	1.52 710	0.17 630	0.16 514	0.17 634	0.17 644	0.24 656	0.28 602

anonymousa	0.26 454	0.13 243	0.56 444	0.29 583	0.30 647	0.31 489	0.20 416	0.38 348	0.36 414	0.33 461	0.51 583	0.41 538	0.27 480	0.25 266	0.24 440	0.08 276	0.18 554	0.09 369	0.18 649	0.08 257	0.17 463

AnyNet_C32	0.55 657	0.51 668	1.34 676	0.29 583	0.28 632	0.61 661	0.62 694	0.57 586	0.62 643	0.63 665	0.68 652	0.54 625	0.55 656	0.82 647	1.81 717	0.15 605	0.15 499	0.15 616	0.18 649	0.21 643	0.25 571

DStereoO	0.55 657	0.35 621	0.68 527	0.44 679	0.49 690	0.41 586	1.08 722	0.58 600	0.73 669	0.49 629	0.53 598	0.51 608	0.85 692	0.60 552	0.75 655	0.83 719	0.28 655	0.38 692	0.19 651	0.52 695	0.35 637

PVD	0.62 673	0.41 648	0.93 620	0.44 679	0.39 677	0.63 666	0.51 684	0.86 699	1.27 716	0.93 692	1.09 691	0.81 683	0.85 692	0.89 660	0.89 669	0.21 657	0.23 614	0.22 662	0.19 651	0.28 674	0.41 658

SAMSARA	0.62 673	0.47 660	0.93 620	0.70 703	0.50 692	1.15 703	1.29 727	0.79 688	0.70 662	0.77 684	0.55 607	0.92 689	0.58 661	0.87 657	0.77 658	0.19 651	0.27 650	0.18 643	0.19 651	0.27 669	0.28 602

GANetREF_RVC	0.45 626	0.52 669	0.87 603	0.39 662	0.20 541	0.51 637	0.50 682	0.68 668	0.67 653	0.47 622	0.46 559	0.50 605	0.43 621	0.91 665	0.40 569	0.28 681	0.21 589	0.32 685	0.19 651	0.28 674	0.23 545
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
PDISCO_ROB	0.45 626	0.37 631	0.89 612	0.44 679	0.37 671	0.70 672	0.35 634	0.75 684	0.78 673	0.45 610	0.53 598	0.65 663	0.40 606	0.68 599	0.52 614	0.22 660	0.12 428	0.21 657	0.19 651	0.26 663	0.22 535

HBP-ISP	0.34 567	0.35 621	0.76 560	0.23 355	0.17 448	0.33 516	0.22 480	0.56 577	0.47 553	0.42 586	0.49 576	0.33 471	0.41 611	0.73 613	0.27 478	0.18 641	0.19 568	0.24 666	0.20 656	0.16 587	0.16 442

SGM-ForestM	1.59 718	0.56 676	1.52 690	0.41 674	0.34 662	2.77 728	1.67 732	1.69 724	1.73 727	2.48 736	2.27 728	6.02 738	2.90 733	3.08 729	2.83 731	0.25 673	0.30 673	0.19 650	0.20 656	0.18 618	0.45 673

PSMNet-RUCA	0.39 594	0.47 660	0.84 593	0.46 685	0.41 680	0.34 531	0.26 562	0.59 610	0.46 539	0.40 568	0.51 583	0.44 564	0.33 569	0.43 473	0.31 517	0.25 673	0.14 468	0.33 688	0.21 658	0.32 681	0.23 545

SQANet	0.44 623	0.57 680	0.89 612	0.49 688	0.39 677	0.47 621	0.23 510	0.53 532	0.44 514	0.41 580	0.48 575	0.47 589	0.34 571	0.58 539	0.43 582	0.38 695	0.15 499	0.40 695	0.21 658	0.50 693	0.34 633

RGC	0.41 613	0.35 621	0.76 560	0.35 642	0.28 632	0.41 586	0.29 594	0.60 621	0.55 614	0.47 622	0.64 644	0.63 656	0.47 635	0.74 617	0.46 598	0.16 616	0.15 499	0.21 657	0.21 658	0.19 628	0.21 520

Nwc_Net	0.39 594	0.29 584	0.84 593	0.32 619	0.24 607	0.45 612	0.30 603	0.67 663	0.51 590	0.39 559	0.70 656	0.59 640	0.48 639	0.61 560	0.45 596	0.16 616	0.12 428	0.19 650	0.21 658	0.14 567	0.15 425

DeepPrunerF	0.46 634	0.37 631	1.50 688	0.34 636	0.30 647	0.36 554	0.37 643	0.64 649	1.15 715	0.41 580	0.45 547	0.40 529	0.41 611	0.82 647	0.53 618	0.18 641	0.14 468	0.23 664	0.21 658	0.17 602	0.18 470

LSM	1.68 722	0.48 665	2.91 721	2.28 735	17.60 755	0.52 643	0.55 689	0.65 655	0.78 673	0.84 687	1.11 692	0.63 656	0.55 656	0.79 637	0.53 618	0.16 616	0.25 639	0.18 643	0.21 658	0.25 659	2.37 737

CBMV_ROB	0.36 577	0.21 486	0.57 455	0.22 292	0.14 300	0.35 547	0.20 416	0.55 566	0.47 553	0.52 641	0.58 620	0.45 570	0.53 654	0.75 622	0.50 610	0.18 641	0.19 568	0.23 664	0.21 658	0.15 579	0.20 507

CSAN	0.55 657	0.47 660	1.19 664	0.37 652	0.23 590	0.57 653	0.61 693	0.65 655	0.72 666	0.65 668	0.78 666	0.66 667	0.65 678	1.41 710	0.77 658	0.21 657	0.17 542	0.20 655	0.21 658	0.18 618	0.21 520

UDG	0.42 617	0.54 673	0.67 521	0.41 674	0.35 665	0.47 621	0.27 572	0.57 586	0.48 561	0.40 568	0.46 559	0.59 640	0.45 626	0.47 489	0.46 598	0.26 675	0.19 568	0.49 699	0.22 666	0.37 685	0.30 611

ccnet	0.43 621	0.34 617	0.62 498	0.28 565	0.33 660	0.60 660	0.34 631	0.68 668	0.47 553	0.54 651	0.66 648	0.56 631	0.46 633	0.73 613	0.66 644	0.26 675	0.19 568	0.24 666	0.22 666	0.27 669	0.25 571

NCCL2	0.37 584	0.33 608	0.59 480	0.37 652	0.23 590	0.42 594	0.41 664	0.56 577	0.44 514	0.47 622	0.47 566	0.61 649	0.39 601	0.58 539	0.41 573	0.16 616	0.13 449	0.21 657	0.22 666	0.16 587	0.18 470

NOSS_ROB	0.33 557	0.24 538	0.49 337	0.27 537	0.16 414	0.34 531	0.19 375	0.55 566	0.50 584	0.34 482	0.37 450	0.42 551	0.30 530	0.93 672	0.25 454	0.19 651	0.20 583	0.24 666	0.22 666	0.17 602	0.25 571

ADCPNet	0.51 648	0.36 628	1.82 703	0.27 537	0.23 590	0.71 673	0.39 655	0.56 577	0.54 606	0.52 641	0.60 629	0.66 667	0.57 660	0.64 580	1.23 693	0.15 605	0.18 554	0.14 597	0.23 670	0.19 628	0.22 535

PA-Net	0.40 606	0.35 621	1.05 637	0.32 619	0.28 632	0.39 575	0.43 667	0.53 532	0.56 621	0.35 501	0.43 522	0.41 538	0.36 584	0.83 651	0.61 636	0.12 540	0.23 614	0.16 625	0.23 670	0.13 544	0.20 507
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MultiAttention	1.05 702	0.14 293	0.50 358	0.35 642	0.43 685	5.62 733	1.71 734	0.71 676	0.54 606	0.36 515	0.63 641	0.55 626	0.22 403	7.50 747	0.56 626	0.09 381	0.06 100	0.14 597	0.24 672	0.27 669	0.34 633

MSAF-DinoV2	0.81 693	0.64 691	2.42 715	0.49 688	0.17 448	0.58 655	0.32 620	0.83 694	0.85 682	0.41 580	0.52 590	0.98 694	0.61 669	4.97 742	1.22 692	0.12 540	0.07 199	0.10 452	0.24 672	0.27 669	0.32 621

DualNet (step1)	0.31 542	0.21 486	0.69 530	0.18 72	0.17 448	0.36 554	0.21 444	0.54 548	0.43 501	0.38 541	0.36 439	0.38 510	0.32 561	0.41 463	0.26 466	0.24 665	0.21 589	0.28 676	0.24 672	0.18 618	0.21 520

test_sample9	0.45 626	0.21 486	0.69 530	0.18 72	0.17 448	0.36 554	0.21 444	0.54 548	0.43 501	0.38 541	0.36 439	0.38 510	0.32 561	0.70 603	1.01 679	0.24 665	1.93 741	0.28 676	0.24 672	0.18 618	0.21 520

test_sample8	0.52 651	0.21 486	0.69 530	0.18 72	0.17 448	0.36 554	0.21 444	0.57 586	0.38 441	0.63 665	0.39 477	1.16 698	0.68 680	0.70 603	1.01 679	0.24 665	1.93 741	0.28 676	0.24 672	0.18 618	0.21 520

DDUNet	0.45 626	0.60 686	0.71 546	0.45 682	0.39 677	0.46 615	0.32 620	0.53 532	0.44 514	0.46 616	0.53 598	0.57 633	0.38 594	0.51 503	0.43 582	0.34 688	0.21 589	0.56 703	0.25 677	0.41 688	0.36 641

NCC-stereo	0.42 617	0.31 596	0.87 603	0.32 619	0.29 642	0.47 621	0.37 643	0.68 668	0.53 601	0.42 586	0.58 620	0.57 633	0.52 649	0.75 622	0.54 622	0.18 641	0.14 468	0.18 643	0.25 677	0.17 602	0.18 470

Abc-Net	0.42 617	0.31 596	0.87 603	0.32 619	0.29 642	0.47 621	0.37 643	0.68 668	0.53 601	0.42 586	0.58 620	0.57 633	0.52 649	0.75 622	0.54 622	0.18 641	0.14 468	0.18 643	0.25 677	0.17 602	0.18 470
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CC-Net-ROB	0.46 634	0.55 674	0.86 600	0.38 660	0.23 590	0.51 637	0.30 603	0.69 674	0.51 590	0.46 616	0.51 583	0.48 593	0.38 594	0.96 676	0.40 569	0.36 691	0.23 614	0.56 703	0.25 677	0.34 684	0.22 535

FSD					0.41 680	0.28 427	0.27 572	0.32 271	0.30 328	0.27 344	0.27 325	0.29 420	0.27 480	0.35 425	0.28 487	0.23 661	0.49 710	0.27 669	0.26 681	0.26 663

FC-DCNN v2	0.75 687	0.33 608	0.82 583	0.33 631	0.28 632	0.85 688	0.40 659	0.88 701	0.86 684	1.46 718	1.65 714	2.08 719	1.40 716	1.14 693	0.95 674	0.24 665	0.22 601	0.27 669	0.26 681	0.26 663	0.32 621

FCDSN-DC	0.67 679	0.38 638	0.83 589	0.37 652	0.30 647	0.66 669	0.37 643	0.69 674	0.70 662	1.15 708	1.53 709	1.70 714	1.38 714	1.00 681	0.83 665	0.24 665	0.22 601	0.27 669	0.26 681	0.27 669	0.32 621
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.73 683	0.33 608	0.84 593	0.33 631	0.28 632	0.82 687	0.40 659	0.82 692	0.83 678	1.43 716	1.60 713	1.97 717	1.38 714	1.10 689	0.93 671	0.24 665	0.22 601	0.27 669	0.26 681	0.26 663	0.32 621

MSMD_ROB	0.63 676	0.34 617	0.70 537	0.30 594	0.25 621	0.88 690	0.35 634	0.58 600	0.67 653	1.13 706	1.52 708	1.75 715	1.05 705	0.90 663	0.60 633	0.24 665	0.22 601	0.27 669	0.27 685	0.25 659	0.27 593

MADNet+	1.05 702	1.26 724	4.77 731	0.73 706	0.50 692	1.25 707	0.97 714	1.05 707	0.93 691	0.67 671	0.78 666	0.87 687	0.85 692	2.14 724	1.83 718	0.40 698	0.42 698	0.32 685	0.28 686	0.45 691	0.43 666

ELAS_RVC	0.80 691	0.40 645	1.10 646	0.40 667	0.35 665	0.93 692	1.10 723	0.87 700	1.12 712	1.40 714	1.39 702	1.27 703	1.55 722	1.13 691	1.13 688	0.29 682	0.27 650	0.30 680	0.28 686	0.31 678	0.36 641
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 691	0.40 645	0.91 615	0.39 662	0.35 665	1.52 718	0.81 709	0.97 705	0.98 698	1.47 723	1.58 711	1.19 700	1.33 713	1.01 682	1.21 691	0.29 682	0.27 650	0.30 680	0.29 688	0.32 681	0.36 641
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	0.67 679	0.94 710	1.63 694	0.77 709	1.19 728	0.53 646	0.25 550	0.61 631	0.72 666	0.70 675	0.60 629	0.69 675	0.90 697	0.80 641	0.52 614	0.27 679	0.13 449	0.74 711	0.31 689	0.68 705	0.44 669

PASM	0.49 643	0.41 648	1.15 654	0.37 652	0.35 665	0.42 594	0.42 665	0.54 548	0.65 648	0.54 651	0.54 602	0.63 656	0.48 639	0.94 675	0.51 613	0.27 679	0.30 673	0.30 680	0.33 690	0.29 676	0.29 608

Ntro	0.61 672	0.75 701	1.16 656	0.67 699	0.50 692	0.76 678	0.37 643	0.68 668	0.71 664	0.50 635	0.59 625	0.65 663	0.52 649	0.79 637	0.58 631	0.58 705	0.32 682	0.57 706	0.34 691	0.69 707	0.50 684

ACVNet_1	0.77 690	0.92 709	1.79 702	0.73 706	0.53 696	0.78 682	0.42 665	0.88 701	0.90 688	0.75 678	0.76 665	1.32 705	0.80 688	1.04 685	0.70 650	0.57 704	0.32 682	0.72 710	0.35 692	0.70 708	0.50 684

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 654	0.60 686	0.98 629	0.40 667	0.25 621	0.87 689	0.57 691	0.60 621	0.64 647	0.60 662	0.67 650	0.63 656	0.42 617	1.13 691	0.50 610	0.23 661	0.28 655	0.27 669	0.35 692	0.25 659	0.33 628

otaku	0.60 670	0.73 698	1.13 652	0.64 697	0.45 689	0.73 676	0.37 643	0.67 663	0.67 653	0.52 641	0.75 664	0.66 667	0.46 633	0.74 617	0.59 632	0.55 702	0.34 688	0.56 703	0.36 694	0.65 702	0.49 680

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 682	0.73 698	1.26 668	0.47 686	0.28 632	1.42 716	0.60 692	0.82 692	0.94 694	0.85 688	0.86 676	0.88 688	0.70 681	1.32 706	0.75 655	0.37 693	0.30 673	0.34 690	0.36 694	0.44 690	0.42 663

MFN_U_SF_RVC	0.58 667	0.58 683	1.31 674	0.39 662	0.23 590	0.72 674	0.30 603	0.83 694	0.68 657	0.74 677	0.74 662	0.86 686	0.60 665	0.84 652	0.83 665	0.29 682	0.27 650	0.32 685	0.37 696	0.31 678	0.33 628

BEATNet-Init1	4.91 739	3.27 734	14.39 755	0.69 702	0.65 706	10.19 748	3.83 740	5.04 744	5.11 742	8.73 749	8.52 746	13.95 758	7.66 747	7.79 748	5.79 744	0.32 687	0.34 688	0.34 690	0.38 697	0.64 701	0.64 706

JetBlue	1.20 711	0.89 707	2.53 717	0.59 695	0.76 711	3.16 730	2.09 735	1.16 710	0.93 691	0.95 694	1.12 693	1.65 712	1.27 711	2.15 725	1.87 720	0.43 700	0.37 693	0.38 692	0.39 698	0.62 699	0.63 702

DStereoFS	1.07 706	0.76 702	1.10 646	0.70 703	0.70 708	1.87 722	1.39 729	1.20 712	1.66 725	1.01 699	1.58 711	1.20 701	2.60 731	1.40 709	1.32 701	0.40 698	0.47 705	0.31 683	0.41 699	0.38 686	0.91 722

DStereoRT	0.40 606	0.16 373	0.74 552	0.25 457	0.17 448	0.42 594	0.19 375	0.50 501	0.48 561	0.31 423	0.40 487	0.32 461	0.39 601	0.64 580	0.31 517	0.09 381	0.11 397	1.56 734	0.43 700	0.08 257	0.41 658

light-stereo	2.66 729	0.78 703	4.46 727	4.42 736	3.66 734	5.04 732	0.38 651	2.12 730	1.51 723	4.25 740	6.51 745	7.70 747	0.75 684	5.12 743	1.42 708	0.72 713	1.35 739	0.33 688	0.45 701	1.22 725	1.04 727

ACVNet-4b	0.76 688	0.90 708	1.67 697	0.73 706	0.51 695	0.80 686	0.31 613	0.74 683	0.81 676	0.51 638	0.72 658	0.94 690	0.43 621	1.01 682	1.32 701	1.18 731	0.22 601	0.77 713	0.45 701	0.70 708	0.50 684

MonStereo1	0.96 699	0.61 688	0.99 631	0.70 703	0.59 701	1.37 714	0.35 634	0.97 705	1.27 716	0.97 696	1.92 720	1.53 710	2.13 726	1.29 702	0.87 668	0.71 712	0.34 688	0.75 712	0.47 703	0.75 710	0.68 710

NVStereoNet_ROB	0.74 684	0.64 691	1.20 666	0.55 694	0.43 685	0.54 650	0.48 677	0.75 684	0.87 687	0.88 689	1.72 716	1.06 695	1.03 704	1.29 702	0.98 678	0.35 690	0.42 698	0.41 696	0.48 704	0.38 686	0.43 666
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
RainbowNet	0.76 688	1.00 714	1.29 672	0.82 710	0.63 703	0.79 683	0.52 685	0.83 694	0.93 691	0.61 664	0.79 669	0.79 682	0.62 674	0.82 647	0.67 648	0.80 718	0.55 719	0.79 715	0.49 705	0.81 713	0.62 700

ACVNet_2	0.94 696	0.98 713	1.71 699	0.83 711	0.63 703	1.02 698	0.64 695	1.16 710	1.43 722	1.02 700	1.39 702	1.47 708	0.86 695	1.16 694	0.79 661	0.63 708	0.43 701	0.78 714	0.49 705	0.80 712	0.57 693

MANE	1.63 720	0.58 683	1.16 656	0.59 695	0.60 702	2.71 727	1.53 730	2.63 734	3.62 736	2.33 735	3.26 737	3.66 732	2.98 734	2.26 727	2.26 726	0.37 693	0.40 695	0.31 683	0.49 705	0.31 678	0.63 702

SPS-STEREO	0.74 684	0.72 696	1.18 663	0.52 692	0.57 700	0.76 678	0.50 682	0.80 689	0.66 652	0.97 696	0.88 679	0.94 690	0.74 683	1.08 688	1.04 684	0.58 705	0.51 712	0.50 700	0.50 708	0.56 697	0.72 714
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Consistency-Raft	0.56 663	0.52 669	1.12 650	0.45 682	0.49 690	0.48 628	0.45 670	0.73 681	0.74 671	0.45 610	0.82 671	0.46 579	0.60 665	0.51 503	0.63 640	0.39 697	0.40 695	0.44 697	0.51 709	0.53 696	0.38 657

DStereoSA	1.00 700	0.46 659	1.33 675	0.68 700	0.86 721	1.26 708	2.25 737	0.83 694	1.41 720	0.57 658	1.92 720	0.57 633	2.07 725	0.96 676	1.84 719	0.36 691	0.55 719	0.28 676	0.53 710	0.45 691	0.90 721

anonymity	0.57 665	0.55 674	0.74 552	0.48 687	0.63 703	0.56 651	0.43 667	0.71 676	0.51 590	0.64 667	0.55 607	0.57 633	0.61 669	0.65 585	0.57 629	0.55 702	0.55 719	0.50 700	0.54 711	0.51 694	0.61 699

PWCK	1.05 702	1.29 725	2.12 711	0.92 713	0.42 682	1.27 709	1.01 716	1.14 709	1.14 713	1.16 709	1.14 694	1.25 702	0.90 697	1.77 719	1.15 689	0.89 722	0.51 712	0.87 717	0.54 711	1.02 723	0.57 693

SGM+DAISY	1.12 709	0.86 706	1.64 695	0.68 700	0.80 717	1.68 720	1.68 733	1.08 708	1.10 708	1.53 725	1.76 718	1.47 708	1.53 721	1.24 698	1.42 708	0.66 709	0.65 731	0.52 702	0.54 711	0.57 698	0.91 722

IMH-64-1	0.94 696	0.95 711	1.07 641	0.98 715	0.76 711	0.93 692	0.72 701	1.30 713	1.11 710	0.91 690	1.45 705	1.14 696	1.00 702	1.25 700	0.97 676	0.77 714	0.51 712	0.97 719	0.55 714	0.90 715	0.66 708

IMH-64	0.94 696	0.95 711	1.07 641	0.98 715	0.76 711	0.93 692	0.72 701	1.30 713	1.11 710	0.91 690	1.45 705	1.14 696	1.00 702	1.25 700	0.97 676	0.77 714	0.51 712	0.97 719	0.55 714	0.90 715	0.66 708

IMH	1.09 707	1.04 717	1.29 672	1.03 717	0.79 714	1.11 700	0.69 698	1.40 716	1.42 721	1.02 700	1.71 715	1.42 706	1.19 709	1.78 720	1.03 683	1.14 729	0.56 723	1.00 721	0.58 716	0.93 718	0.68 710

MFMNet_re	0.74 684	0.84 705	1.16 656	0.64 697	0.70 708	0.79 683	0.71 700	0.77 687	0.85 682	0.79 686	0.86 676	0.69 675	0.80 688	0.73 613	0.65 642	0.66 709	0.59 724	0.61 707	0.58 716	0.68 705	0.71 713

DGSMNet	0.63 676	0.32 604	1.01 633	0.54 693	0.73 710	0.62 662	1.36 728	0.62 639	0.58 626	0.38 541	0.62 640	0.52 616	0.34 571	0.65 585	0.47 601	0.54 701	0.61 726	0.67 708	0.61 718	0.65 702	0.69 712

GCST	0.50 644	0.67 694	0.82 583	1.04 718	0.55 698	0.38 569	0.11 27	0.42 406	0.33 373	0.42 586	0.35 424	0.29 420	0.18 351	0.50 497	0.23 428	0.70 711	0.42 698	0.79 715	0.62 719	0.63 700	0.47 675

TorneroNet-64	1.47 714	1.15 718	1.51 689	1.11 724	0.86 721	2.27 726	0.76 704	1.84 726	3.76 737	1.29 710	2.22 727	2.68 728	1.46 717	1.81 721	1.55 712	0.79 717	0.51 712	1.10 724	0.67 720	1.31 729	0.81 720

WAO-7	1.05 702	1.00 714	1.19 664	0.83 711	0.67 707	1.22 706	0.84 711	1.43 717	1.56 724	1.13 706	1.75 717	1.46 707	1.25 710	1.56 713	1.28 696	0.61 707	0.62 729	0.70 709	0.68 721	0.66 704	0.62 700

LVE	1.18 710	1.16 719	1.67 697	1.04 718	0.81 718	1.32 712	0.82 710	1.49 719	1.94 728	1.08 704	1.90 719	1.89 716	1.07 706	1.51 712	1.04 684	0.96 725	0.61 726	0.94 718	0.69 722	0.92 717	0.79 719

Dean	1.22 712	1.17 720	1.97 708	1.04 718	0.79 714	1.21 705	0.76 704	1.51 720	1.96 729	1.30 712	1.98 723	2.14 720	1.18 708	1.30 704	1.15 689	0.83 719	0.61 726	1.01 722	0.69 722	0.97 722	0.77 718

TorneroNet	2.26 726	1.20 721	1.55 692	1.15 726	0.91 723	5.84 739	0.84 711	2.12 730	8.45 747	2.59 737	5.32 741	3.84 733	2.15 727	1.84 723	1.98 723	0.88 721	0.54 718	1.16 728	0.74 724	1.31 729	0.91 722

WAO-6	1.11 708	1.01 716	1.17 662	0.96 714	0.79 714	1.30 711	0.78 706	1.36 715	1.99 730	1.04 703	1.54 710	1.59 711	1.27 711	1.37 708	1.30 697	0.78 716	0.55 719	1.03 723	0.75 725	0.87 714	0.72 714

Selective-IGEV-i1pa	5.75 740	8.12 745	4.85 732	1.10 721	0.54 697	13.48 750	3.52 738	9.46 751	7.56 746	7.13 746	10.00 750	9.12 748	7.56 746	14.91 759	6.08 746	3.55 745	1.33 738	1.94 736	0.77 726	0.79 711	3.23 739

WAO-8	1.50 716	1.22 722	1.39 681	1.10 721	0.85 719	2.15 723	0.78 706	1.84 726	3.76 737	1.46 718	2.18 725	2.15 721	1.50 719	3.20 731	1.35 704	0.92 723	0.66 732	1.10 724	0.79 727	0.94 719	0.74 716

Venus	1.50 716	1.22 722	1.39 681	1.10 721	0.85 719	2.15 723	0.78 706	1.84 726	3.76 737	1.46 718	2.18 725	2.15 721	1.50 719	3.20 731	1.35 704	0.92 723	0.66 732	1.10 724	0.79 727	0.94 719	0.74 716

notaker	1.49 715	1.44 728	1.77 700	1.42 729	1.08 726	1.19 704	0.87 713	1.51 720	1.40 719	1.53 725	3.41 738	2.40 724	1.94 724	1.83 722	1.57 713	1.14 729	0.69 735	1.38 731	0.88 729	1.39 732	1.03 726

UNDER WATER-64	1.61 719	1.30 726	2.93 722	1.33 727	0.96 724	2.20 725	1.25 726	1.47 718	3.15 734	1.46 718	1.31 700	2.61 727	2.22 728	1.69 716	1.93 721	1.13 728	0.67 734	1.29 729	0.94 730	1.26 727	1.09 728

UNDER WATER	1.64 721	1.34 727	2.72 720	1.40 728	1.04 725	1.70 721	1.14 725	1.57 723	3.58 735	1.46 718	1.46 707	2.82 729	2.43 729	1.74 717	2.04 724	1.08 727	0.63 730	1.31 730	0.94 730	1.29 728	1.10 729

ktn	1.80 723	1.46 729	1.49 687	1.44 730	1.14 727	1.50 717	1.07 719	1.53 722	3.90 740	2.77 738	4.62 739	3.42 731	1.49 718	1.74 717	1.40 707	1.45 733	0.77 736	1.46 732	0.99 732	1.41 733	1.00 725

JetRed	2.35 728	2.70 733	6.11 739	1.14 725	1.38 731	6.03 741	3.61 739	2.12 730	1.72 726	1.99 733	1.97 722	2.15 721	1.59 723	2.49 728	4.19 736	1.05 726	1.60 740	1.10 724	1.02 733	1.72 734	1.41 734

KSHMR	1.92 725	1.47 730	1.97 708	1.48 731	1.22 729	1.39 715	1.06 718	1.81 725	5.83 743	1.43 716	5.56 742	2.95 730	1.17 707	2.24 726	1.33 703	1.29 732	1.13 737	1.47 733	1.11 734	1.37 731	1.21 731

Anonymous_2	0.44 623	0.23 525	0.57 455	0.34 636	0.34 662	0.53 646	0.28 588	0.49 493	0.39 457	0.36 515	0.34 416	0.48 593	0.38 594	0.43 473	0.33 536	0.26 675	0.41 697	0.44 697	1.45 735	0.33 683	0.37 649

MADNet++	2.34 727	1.81 731	2.24 714	2.15 734	1.97 733	2.79 729	2.19 736	2.42 733	2.26 731	2.79 739	2.70 735	2.43 725	2.60 731	3.18 730	3.32 732	2.19 741	1.97 743	1.93 735	1.62 736	2.02 735	2.10 735

TCMNet-wrong-test	4.33 734	5.65 741	4.76 728	11.36 749	10.39 743	5.87 740	4.45 741	4.24 740	1.10 708	1.93 732	2.43 729	6.07 741	3.54 737	3.87 739	4.51 737	2.00 737	0.47 705	1.96 737	1.68 737	5.78 744	4.48 743

noway4	4.36 737	5.91 744	4.91 734	11.41 752	10.47 748	5.83 738	4.53 746	4.26 741	0.98 698	1.85 727	2.49 730	6.07 741	3.55 738	3.70 737	4.61 742	2.01 740	0.48 709	2.02 742	1.72 738	5.88 748	4.51 746

zzzz4	4.35 735	5.87 743	5.01 737	11.40 750	10.45 745	5.76 736	4.48 742	4.31 742	0.98 698	1.89 729	2.52 732	6.02 738	3.52 735	3.69 735	4.60 740	2.00 737	0.47 705	2.01 739	1.73 739	5.85 746	4.49 744

noway1	4.35 735	5.86 742	4.96 736	11.40 750	10.45 745	5.77 737	4.48 742	4.31 742	0.97 697	1.89 729	2.52 732	6.02 738	3.52 735	3.69 735	4.60 740	2.00 737	0.47 705	2.01 739	1.73 739	5.85 746	4.49 744

noway3	4.31 732	5.41 740	4.87 733	11.29 747	10.45 745	5.75 734	4.48 742	4.23 739	0.99 702	1.88 728	2.54 734	6.09 743	3.58 739	3.77 738	4.56 739	1.98 735	0.46 703	2.02 742	1.74 741	5.77 743	4.35 741

noway2	4.31 732	5.35 739	4.91 734	11.32 748	10.44 744	5.75 734	4.48 742	4.21 738	0.98 698	1.89 729	2.51 731	6.10 744	3.59 740	3.66 734	4.55 738	1.98 735	0.46 703	2.01 739	1.74 741	5.80 745	4.46 742

Selective-IGEV-i16pa	31.25 771	41.63 775	4.08 726	0.51 691	0.38 674	97.61 777	0.73 703	61.16 778	60.81 777	17.49 759	65.92 776	39.64 777	53.28 777	107.35 778	27.39 771	20.46 772	3.81 747	4.39 748	1.97 743	0.41 688	16.06 766

PML	15.86 756	13.12 756	7.07 740	5.22 737	7.66 739	32.93 763	64.30 773	5.37 745	10.12 749	25.87 772	67.29 777	20.25 760	13.20 759	10.09 750	6.81 748	5.94 750	2.00 744	6.03 755	2.18 744	9.13 753	2.62 738

tt	4.71 738	0.11 146	3.94 725	2.06 733	1.54 732	10.14 747	16.85 751	9.28 750	4.99 741	1.41 715	1.05 690	4.68 734	4.89 741	3.36 733	5.86 745	5.73 749	9.15 757	2.23 745	2.51 745	3.02 737	1.34 733

USTest	6.84 742	5.16 735	5.45 738	7.18 741	7.26 738	14.27 751	22.53 752	8.48 748	9.29 748	5.44 743	6.42 744	6.27 745	6.69 744	6.83 746	8.49 749	1.95 734	3.27 746	2.16 744	2.54 746	3.76 738	3.31 740

U	1.02 701	0.10 95	0.26 104	0.22 292	3.66 734	6.41 742	0.13 82	0.22 89	0.21 162	0.11 46	0.11 50	0.10 52	0.09 38	0.12 4	0.11 15	0.07 122	0.05 6	5.35 750	2.86 747	0.07 180	0.06 14

HanzoNet	3.08 730	1.87 732	2.70 719	1.81 732	1.34 730	1.60 719	1.05 717	2.06 729	2.62 733	5.63 744	5.12 740	5.96 737	7.09 745	4.39 741	3.43 733	3.29 744	2.06 745	1.98 738	2.94 748	2.47 736	2.15 736

DPSimNet_ROB	6.21 741	5.16 735	9.50 741	5.59 739	5.56 737	7.64 743	10.02 748	4.07 737	7.33 745	6.84 745	6.26 743	7.17 746	10.55 748	4.07 740	5.68 743	5.50 748	4.29 748	5.24 749	3.66 749	4.05 740	5.96 747

iinet-test	10.74 748	9.21 746	9.52 742	10.46 742	10.67 749	17.92 756	25.86 758	12.61 755	13.38 754	9.65 753	10.06 751	9.98 750	10.66 751	11.13 755	12.60 750	6.36 751	7.73 752	5.65 751	6.66 750	7.29 749	7.31 748

IINet	10.74 748	9.21 746	9.52 742	10.46 742	10.67 749	17.92 756	25.86 758	12.61 755	13.38 754	9.65 753	10.06 751	9.98 750	10.66 751	11.13 755	12.60 750	6.36 751	7.73 752	5.65 751	6.66 750	7.29 749	7.31 748

DPSM_ROB	11.46 751	9.79 752	10.18 748	11.11 745	11.31 751	19.08 759	27.38 761	13.42 758	14.23 759	10.34 755	11.13 756	10.97 756	11.33 757	11.89 757	13.49 755	6.74 753	8.19 755	6.00 753	7.05 752	7.74 751	7.76 752

DPSM	11.46 751	9.79 752	10.18 748	11.11 745	11.31 751	19.08 759	27.38 761	13.42 758	14.23 759	10.34 755	11.13 756	10.97 756	11.33 757	11.89 757	13.49 755	6.74 753	8.19 755	6.00 753	7.05 752	7.74 751	7.76 752

DGTPSM_ROB	8.38 744	5.24 737	10.71 753	5.32 738	10.19 741	8.34 744	23.49 756	6.11 746	13.43 756	4.93 741	10.93 754	5.64 735	10.55 748	6.17 744	12.73 753	3.74 746	7.56 750	3.68 746	7.24 754	4.09 741	7.49 750

DPSMNet_ROB	8.44 745	5.25 738	10.87 754	5.59 739	10.27 742	8.34 744	23.51 757	6.12 747	13.47 757	4.96 742	10.94 755	5.65 736	10.55 748	6.25 745	12.77 754	4.01 747	7.62 751	3.75 747	7.27 755	4.16 742	7.54 751

LSM0	24.21 767	19.88 766	22.33 766	24.42 766	40.13 774	38.41 768	54.99 765	27.05 770	28.61 765	20.59 764	22.00 762	22.29 769	22.86 764	24.12 768	27.16 764	13.59 764	16.33 761	12.13 762	14.08 756	15.72 764	17.53 767

Selective-RAFT-Error	23.11 764	19.77 764	20.60 764	22.49 764	22.80 763	38.46 770	55.19 767	27.13 771	28.90 770	20.73 769	22.38 767	22.11 767	22.91 769	23.94 766	27.18 768	13.54 762	16.57 767	12.09 759	14.21 757	15.61 763	15.65 764

CasAABBNet	23.04 760	19.69 760	20.32 760	22.42 759	22.73 760	38.35 767	55.23 769	26.99 768	28.74 768	20.67 768	22.28 765	22.11 767	22.86 764	23.84 762	27.17 765	13.52 758	16.47 763	12.08 756	14.21 757	15.57 758	15.60 761

RAFT-FEzeroshot	23.04 760	19.71 762	20.25 758	22.47 762	22.80 763	38.32 764	55.23 769	26.95 765	28.70 766	20.66 766	22.23 763	22.07 764	22.86 764	23.85 763	27.17 765	13.53 759	16.47 763	12.08 756	14.22 759	15.58 760	15.60 761

RAFT-FE	23.04 760	19.71 762	20.25 758	22.47 762	22.80 763	38.32 764	55.23 769	26.95 765	28.70 766	20.66 766	22.23 763	22.07 764	22.86 764	23.85 763	27.17 765	13.53 759	16.47 763	12.08 756	14.22 759	15.58 760	15.60 761

Hybrid-DGEV	23.11 764	19.81 765	20.81 765	22.43 760	22.74 762	38.45 769	55.25 772	27.21 772	28.95 772	20.63 765	22.37 766	22.03 763	22.89 768	23.96 767	27.14 763	13.54 762	16.46 762	12.09 759	14.23 761	15.57 758	15.57 759

FlowAnything	23.08 763	19.70 761	20.48 763	22.45 761	22.73 760	38.34 766	55.18 766	27.00 769	28.79 769	20.83 770	22.42 768	22.10 766	22.83 763	23.85 763	27.23 769	13.53 759	16.54 766	12.10 761	14.29 762	15.59 762	15.58 760

fast-reg	23.61 766	20.43 768	23.27 767	23.15 765	24.75 769	38.65 771	55.20 768	26.97 767	28.94 771	20.18 763	21.86 760	21.68 762	22.34 762	24.15 769	27.35 770	13.84 765	16.57 767	14.84 763	15.61 763	16.59 765	15.88 765

RSGM-EC	29.37 769	17.55 758	9.85 746	35.22 770	33.16 770	26.01 761	45.63 763	20.07 762	17.60 762	18.98 761	23.47 769	30.02 771	23.62 770	41.06 775	44.49 776	58.94 776	34.33 776	32.95 776	20.18 764	33.70 773	20.62 770

acva	29.37 769	17.55 758	9.85 746	35.22 770	33.16 770	26.01 761	45.63 763	20.07 762	17.60 762	18.98 761	23.47 769	30.02 771	23.62 770	41.06 775	44.49 776	58.94 776	34.33 776	32.95 776	20.18 764	33.70 773	20.62 770

zzzzzz3	33.87 772	22.29 769	30.19 770	40.83 772	40.72 775	53.80 772	74.95 775	37.94 774	43.72 775	30.30 774	32.80 772	33.62 775	36.50 775	35.21 771	41.72 775	19.37 767	24.62 771	18.28 765	21.49 766	19.97 766	19.16 768

zzz1	33.89 773	22.31 770	30.41 771	40.83 772	40.73 776	53.80 772	74.90 774	37.96 775	43.78 776	30.32 775	32.84 773	33.63 776	36.50 775	35.24 772	41.71 774	19.38 768	24.63 772	18.29 766	21.50 767	19.98 767	19.16 768

HaxPig	17.72 758	20.23 767	19.76 757	16.55 754	16.52 754	9.46 746	9.42 747	14.48 760	13.31 753	18.59 760	18.67 759	17.39 759	16.68 760	17.07 760	16.43 760	21.99 773	20.86 769	22.28 769	21.55 768	21.30 768	21.88 772

zzzz2	34.79 774	29.98 773	31.25 772	34.15 768	34.21 772	57.99 774	83.40 776	41.08 776	43.61 773	31.19 776	33.64 774	32.74 773	34.05 773	35.64 773	40.72 772	20.38 770	24.84 773	18.37 767	21.57 769	23.52 769	23.57 773

noway5	34.79 774	29.98 773	31.25 772	34.15 768	34.21 772	57.99 774	83.40 776	41.08 776	43.61 773	31.19 776	33.64 774	32.74 773	34.05 773	35.64 773	40.72 772	20.38 770	24.84 773	18.37 767	21.57 769	23.52 769	23.57 773

LRCNet_RVC	10.94 750	14.45 757	9.66 744	15.38 753	8.02 740	1.08 699	0.35 634	8.72 749	0.72 666	12.63 758	15.84 758	9.73 749	6.52 743	8.58 749	6.38 747	20.33 769	5.39 749	23.79 770	21.95 771	15.35 757	13.96 758

MEDIAN_ROB	21.20 759	24.56 771	23.42 768	19.57 755	19.62 759	13.29 749	11.21 749	18.04 761	17.02 761	22.07 771	21.92 761	20.84 761	20.24 761	21.02 761	19.68 761	25.59 774	24.08 770	26.20 771	25.19 772	25.31 771	25.19 775

AVERAGE_ROB	25.43 768	29.01 772	27.22 769	24.60 767	24.16 768	17.78 755	12.87 750	22.39 764	21.40 764	26.72 773	26.08 771	25.18 770	24.52 772	25.07 770	23.57 762	29.94 775	28.36 775	30.60 772	29.57 773	29.83 772	29.66 776

Anonymous_1	16.44 757	9.26 748	9.67 745	10.63 744	14.54 753	18.62 758	26.98 760	12.68 757	13.53 758	10.78 757	10.37 753	10.15 752	10.66 751	10.99 754	12.64 752	15.61 766	7.73 752	16.87 764	43.01 774	56.14 777	7.86 754

xxxxx1	15.30 753	9.78 749	10.23 750	20.34 756	19.47 756	17.10 752	23.00 753	10.36 752	11.04 750	9.25 750	9.66 747	10.74 753	10.66 751	10.60 751	13.72 757	8.14 755	9.35 758	31.88 773	44.61 775	12.63 754	13.46 755

tt_ll	15.30 753	9.78 749	10.23 750	20.34 756	19.47 756	17.10 752	23.00 753	10.36 752	11.04 750	9.25 750	9.66 747	10.74 753	10.66 751	10.60 751	13.72 757	8.14 755	9.35 758	31.88 773	44.61 775	12.63 754	13.46 755

ff	15.30 753	9.78 749	10.23 750	20.34 756	19.47 756	17.10 752	23.00 753	10.36 752	11.04 750	9.25 750	9.66 747	10.74 753	10.66 751	10.60 751	13.72 757	8.14 755	9.35 758	31.88 773	44.61 775	12.63 754	13.46 755

test_example2	100.95 776	107.33 776	67.16 775	98.17 774	106.88 777	89.44 776	101.34 778	37.23 773	97.88 778	129.56 778	131.26 778	65.41 778	67.34 778	91.22 777	79.29 778	143.32 778	199.32 778	81.12 778	102.17 778	121.89 778	101.70 777

ccccc		256.25 777		351.50 777	361.31 778	144.22 778		153.19 779		152.98 779		161.94 779		268.06 779		387.64 779	346.97 779	244.11 779	219.32 779	413.57 779

Low-res two-view benchmark