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

DispViT+	0.12 48	0.08 24	0.21 62	0.16 16	0.16 445	0.10 14	0.12 56	0.27 216	0.24 249	0.13 148	0.11 69	0.10 67	0.09 45	0.21 201	0.12 63	0.08 308	0.05 13	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 6

3.25w_new	0.13 71	0.09 66	0.24 103	0.17 42	0.09 38	0.18 211	0.10 12	0.23 128	0.18 116	0.15 205	0.13 126	0.10 67	0.11 149	0.20 174	0.13 130	0.05 1	0.17 572	0.05 1	0.06 127	0.04 1	0.11 287

3.25w	0.13 71	0.09 66	0.24 103	0.17 42	0.09 38	0.18 211	0.10 12	0.23 128	0.18 116	0.15 205	0.13 126	0.10 67	0.11 149	0.20 174	0.13 130	0.05 1	0.17 572	0.05 1	0.06 127	0.04 1	0.11 287

CR-RVC	0.09 1	0.09 66	0.17 9	0.15 5	0.06 1	0.12 29	0.11 30	0.18 39	0.10 4	0.10 45	0.06 1	0.09 35	0.08 19	0.15 38	0.10 17	0.07 143	0.05 13	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 6

GFORCE	0.11 17	0.11 164	0.18 18	0.21 248	0.08 27	0.15 80	0.10 12	0.20 69	0.11 8	0.10 45	0.11 69	0.10 67	0.13 250	0.13 8	0.09 7	0.06 48	0.04 1	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.04 1

E$^{3}$Stereo	0.14 126	0.08 24	0.21 62	0.24 444	0.16 445	0.15 80	0.13 103	0.20 69	0.18 116	0.12 105	0.12 97	0.12 155	0.10 94	0.24 274	0.15 231	0.06 48	0.17 572	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.22 567

LLLLL	0.14 126	0.08 24	0.21 62	0.24 444	0.16 445	0.15 80	0.13 103	0.20 69	0.18 116	0.12 105	0.12 97	0.12 155	0.10 94	0.24 274	0.15 231	0.06 48	0.17 572	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.22 567

100	0.14 126	0.08 24	0.21 62	0.25 493	0.14 328	0.11 21	0.13 103	0.18 39	0.18 116	0.11 67	0.13 126	0.14 222	0.10 94	0.23 258	0.14 184	0.06 48	0.15 525	0.06 60	0.06 127	0.05 4	0.25 607

300	0.14 126	0.08 24	0.22 82	0.23 385	0.21 595	0.13 38	0.13 103	0.21 91	0.18 116	0.11 67	0.12 97	0.13 187	0.10 94	0.20 174	0.15 231	0.06 48	0.12 452	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.30 656

Last	0.13 71	0.08 24	0.23 92	0.18 77	0.10 99	0.14 53	0.13 103	0.18 39	0.18 116	0.10 45	0.11 69	0.14 222	0.10 94	0.24 274	0.14 184	0.06 48	0.13 474	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.23 579

DDDD	0.14 126	0.08 24	0.23 92	0.23 385	0.20 575	0.13 38	0.13 103	0.21 91	0.18 116	0.11 67	0.11 69	0.15 245	0.11 149	0.21 201	0.15 231	0.08 308	0.16 541	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.28 640

F8.5	0.11 17	0.12 221	0.19 29	0.20 193	0.07 6	0.13 38	0.11 30	0.22 109	0.14 42	0.09 16	0.10 46	0.11 111	0.10 94	0.15 38	0.08 1	0.06 48	0.04 1	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.04 1

FORCE_9	0.11 17	0.12 221	0.19 29	0.20 193	0.07 6	0.13 38	0.11 30	0.22 109	0.14 42	0.09 16	0.10 46	0.11 111	0.10 94	0.15 38	0.08 1	0.06 48	0.04 1	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.04 1

F7	0.11 17	0.12 221	0.17 9	0.19 132	0.07 6	0.14 53	0.11 30	0.23 128	0.15 64	0.09 16	0.09 18	0.11 111	0.10 94	0.15 38	0.08 1	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.05 6

FORCE_4.5	0.11 17	0.11 164	0.18 18	0.19 132	0.06 1	0.13 38	0.13 103	0.25 180	0.14 42	0.08 2	0.10 46	0.08 5	0.11 149	0.16 68	0.09 7	0.07 143	0.05 13	0.06 60	0.06 127	0.05 4	0.05 6

TT111	0.14 126	0.08 24	0.23 92	0.17 42	0.20 575	0.14 53	0.12 56	0.20 69	0.16 80	0.11 67	0.10 46	0.12 155	0.11 149	0.22 233	0.14 184	0.07 143	0.17 572	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.29 650

test410_97500	0.13 71	0.10 109	0.33 208	0.19 132	0.13 277	0.17 174	0.09 4	0.18 39	0.14 42	0.11 67	0.09 18	0.09 35	0.08 19	0.19 139	0.12 63	0.05 1	0.19 603	0.06 60	0.07 241	0.05 4	0.18 497

test410	0.13 71	0.10 109	0.34 214	0.19 132	0.13 277	0.17 174	0.09 4	0.19 59	0.15 64	0.11 67	0.09 18	0.09 35	0.08 19	0.19 139	0.12 63	0.05 1	0.19 603	0.06 60	0.07 241	0.05 4	0.18 497

SCION-M(vits-remse)	0.14 126	0.09 66	0.45 317	0.28 603	0.09 38	0.15 80	0.12 56	0.25 180	0.20 166	0.09 16	0.11 69	0.08 5	0.07 4	0.20 174	0.13 130	0.10 492	0.08 285	0.05 1	0.09 451	0.05 4	0.13 385

SCION-Mon(vits-remp)	0.18 241	0.20 511	0.45 317	0.28 603	0.26 666	0.47 661	0.12 56	0.25 180	0.20 166	0.09 16	0.11 69	0.08 5	0.07 4	0.20 174	0.13 130	0.05 1	0.24 680	0.05 1	0.09 451	0.05 4	0.13 385

GELT-Stereo	0.14 126	0.11 164	0.24 103	0.20 193	0.14 328	0.14 53	0.16 260	0.35 341	0.25 276	0.14 177	0.12 97	0.11 111	0.11 149	0.17 92	0.12 63	0.05 1	0.05 13	0.07 183	0.07 241	0.05 4	0.08 100

testmc14	0.14 126	0.08 24	0.29 162	0.21 248	0.16 445	0.19 239	0.14 149	0.16 20	0.13 25	0.11 67	0.14 164	0.11 111	0.08 19	0.20 174	0.12 63	0.06 48	0.24 680	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.32 668

LGCAT	0.15 174	0.07 2	0.19 29	0.15 5	0.09 38	0.13 38	0.12 56	0.13 10	0.10 4	0.13 148	0.09 18	0.11 111	0.10 94	0.31 420	0.14 184	0.23 710	0.24 680	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.41 710

MCSU-Stereo	0.13 71	0.08 24	0.24 103	0.17 42	0.11 150	0.17 174	0.15 201	0.17 32	0.17 93	0.12 105	0.13 126	0.12 155	0.08 19	0.20 174	0.13 130	0.07 143	0.20 625	0.05 1	0.05 38	0.05 4	0.19 517

derf	0.11 17	0.07 2	0.21 62	0.18 77	0.11 150	0.11 21	0.11 30	0.17 32	0.15 64	0.09 16	0.09 18	0.11 111	0.09 45	0.16 68	0.12 63	0.06 48	0.07 217	0.05 1	0.05 38	0.05 4	0.13 385

mm2	0.11 17	0.07 2	0.19 29	0.16 16	0.09 38	0.10 14	0.12 56	0.18 39	0.14 42	0.08 2	0.09 18	0.11 111	0.10 94	0.17 92	0.13 130	0.07 143	0.11 421	0.05 1	0.07 241	0.05 4	0.13 385

mm1	0.11 17	0.07 2	0.19 29	0.16 16	0.09 38	0.10 14	0.12 56	0.15 16	0.14 42	0.08 2	0.09 18	0.11 111	0.10 94	0.17 92	0.13 130	0.07 143	0.11 421	0.05 1	0.07 241	0.05 4	0.13 385

qqai	0.12 48	0.08 24	0.22 82	0.18 77	0.12 210	0.11 21	0.12 56	0.17 32	0.16 80	0.09 16	0.09 18	0.11 111	0.09 45	0.16 68	0.12 63	0.07 143	0.11 421	0.06 60	0.06 127	0.05 4	0.20 539

CAR	0.12 48	0.08 24	0.25 115	0.16 16	0.09 38	0.14 53	0.10 12	0.19 59	0.13 25	0.12 105	0.10 46	0.08 5	0.07 4	0.18 114	0.12 63	0.06 48	0.15 525	0.06 60	0.08 339	0.05 4	0.10 232

MSE-Stereo	0.12 48	0.08 24	0.25 115	0.16 16	0.09 38	0.14 53	0.10 12	0.19 59	0.13 25	0.11 67	0.10 46	0.08 5	0.07 4	0.20 174	0.12 63	0.06 48	0.16 541	0.06 60	0.08 339	0.05 4	0.10 232

monster-pro	0.13 71	0.09 66	0.20 44	0.17 42	0.09 38	0.15 80	0.12 56	0.25 180	0.20 166	0.09 16	0.11 69	0.08 5	0.07 4	0.20 174	0.13 130	0.05 1	0.24 680	0.05 1	0.09 451	0.05 4	0.13 385

PointNet	0.11 17	0.08 24	0.19 29	0.17 42	0.09 38	0.15 80	0.15 201	0.18 39	0.16 80	0.09 16	0.11 69	0.12 155	0.10 94	0.15 38	0.13 130	0.07 143	0.09 334	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.12 348

TS12	0.13 71	0.09 66	0.21 62	0.21 248	0.09 38	0.19 239	0.14 149	0.24 154	0.17 93	0.15 205	0.19 255	0.12 155	0.13 250	0.18 114	0.16 269	0.06 48	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.06 29

ARStereo	0.14 126	0.17 448	0.45 317	0.22 319	0.09 38	0.17 174	0.15 201	0.24 154	0.18 116	0.12 105	0.14 164	0.10 67	0.11 149	0.18 114	0.11 32	0.05 1	0.06 117	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.12 348

ARStereo-new	0.14 126	0.16 411	0.39 254	0.19 132	0.09 38	0.14 53	0.15 201	0.22 109	0.19 150	0.12 105	0.15 185	0.11 111	0.13 250	0.14 20	0.12 63	0.05 1	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.18 497

GCAP-Stereo-DPT26K	0.15 174	0.13 273	0.41 281	0.20 193	0.11 150	0.14 53	0.14 149	0.22 109	0.17 93	0.12 105	0.13 126	0.10 67	0.10 94	0.16 68	0.13 130	0.05 1	0.08 285	0.06 60	0.06 127	0.05 4	0.43 719

TOTStereo	0.15 174	0.15 366	0.44 311	0.22 319	0.11 150	0.15 80	0.13 103	0.24 154	0.19 150	0.12 105	0.14 164	0.12 155	0.12 200	0.17 92	0.11 32	0.05 1	0.08 285	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.27 631

KABStereo	0.14 126	0.14 326	0.34 214	0.21 248	0.10 99	0.18 211	0.15 201	0.29 253	0.22 211	0.11 67	0.12 97	0.10 67	0.13 250	0.18 114	0.12 63	0.05 1	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.11 287

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.13 71	0.09 66	0.23 92	0.19 132	0.14 328	0.20 282	0.16 260	0.25 180	0.19 150	0.12 105	0.15 185	0.14 222	0.13 250	0.14 20	0.12 63	0.06 48	0.04 1	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.13 385

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.15 174	0.23 566	0.58 513	0.17 42	0.12 210	0.15 80	0.14 149	0.25 180	0.18 116	0.11 67	0.14 164	0.12 155	0.10 94	0.15 38	0.11 32	0.06 48	0.06 117	0.06 60	0.08 339	0.05 4	0.22 567

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.13 71	0.10 109	0.24 103	0.20 193	0.12 210	0.14 53	0.15 201	0.22 109	0.21 197	0.11 67	0.17 220	0.11 111	0.12 200	0.13 8	0.11 32	0.05 1	0.06 117	0.06 60	0.08 339	0.05 4	0.22 567

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.12 48	0.10 109	0.23 92	0.19 132	0.10 99	0.15 80	0.16 260	0.24 154	0.17 93	0.11 67	0.16 200	0.09 35	0.11 149	0.13 8	0.10 17	0.05 1	0.05 13	0.06 60	0.08 339	0.05 4	0.17 490

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.14 126	0.10 109	0.25 115	0.18 77	0.15 401	0.19 239	0.15 201	0.27 216	0.23 229	0.16 224	0.20 266	0.10 67	0.09 45	0.14 20	0.12 63	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.08 100

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.14 126	0.10 109	0.27 148	0.18 77	0.14 328	0.19 239	0.15 201	0.25 180	0.22 211	0.16 224	0.22 300	0.10 67	0.09 45	0.15 38	0.12 63	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.10 232

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 71	0.10 109	0.26 131	0.18 77	0.14 328	0.18 211	0.15 201	0.27 216	0.23 229	0.16 224	0.21 286	0.10 67	0.09 45	0.14 20	0.12 63	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.08 100

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.16 206	0.20 511	0.79 614	0.19 132	0.12 210	0.12 29	0.14 149	0.26 199	0.18 116	0.11 67	0.12 97	0.10 67	0.10 94	0.13 8	0.11 32	0.06 48	0.07 217	0.06 60	0.07 241	0.05 4	0.18 497

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.13 71	0.10 109	0.26 131	0.19 132	0.10 99	0.13 38	0.16 260	0.26 199	0.22 211	0.12 105	0.16 200	0.09 35	0.11 149	0.14 20	0.11 32	0.05 1	0.05 13	0.06 60	0.07 241	0.05 4	0.26 623

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.14 126	0.12 221	0.42 291	0.18 77	0.12 210	0.17 174	0.14 149	0.24 154	0.18 116	0.11 67	0.14 164	0.13 187	0.11 149	0.17 92	0.11 32	0.06 48	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.19 517

PipStereo	0.14 126	0.07 2	0.16 1	0.23 385	0.21 595	0.09 5	0.11 30	0.16 20	0.13 25	0.08 2	0.07 4	0.13 187	0.09 45	0.14 20	0.12 63	0.07 143	0.23 662	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 733

PSi22b	0.14 126	0.07 2	0.16 1	0.22 319	0.22 614	0.09 5	0.11 30	0.16 20	0.12 13	0.08 2	0.07 4	0.14 222	0.09 45	0.14 20	0.11 32	0.07 143	0.22 649	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 733

PSi22a	0.13 71	0.07 2	0.16 1	0.21 248	0.18 511	0.09 5	0.11 30	0.15 16	0.12 13	0.08 2	0.07 4	0.12 155	0.08 19	0.15 38	0.12 63	0.07 143	0.22 649	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.52 740

LACA3	0.10 5	0.11 164	0.16 1	0.15 5	0.07 6	0.16 130	0.14 149	0.14 13	0.14 42	0.11 67	0.09 18	0.10 67	0.10 94	0.16 68	0.09 7	0.07 143	0.05 13	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 6

Foundation-i1c-attn	0.15 174	0.07 2	0.20 44	0.18 77	0.11 150	0.15 80	0.15 201	0.26 199	0.29 347	0.15 205	0.16 200	0.17 277	0.14 282	0.19 139	0.15 231	0.07 143	0.22 649	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.26 623

Foundation-i1b	0.15 174	0.08 24	0.20 44	0.17 42	0.09 38	0.16 130	0.16 260	0.27 216	0.29 347	0.15 205	0.15 185	0.18 292	0.12 200	0.18 114	0.14 184	0.07 143	0.23 662	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.21 552

Foundation-i1a	0.16 206	0.08 24	0.20 44	0.18 77	0.11 150	0.18 211	0.16 260	0.26 199	0.30 365	0.17 248	0.16 200	0.19 306	0.13 250	0.21 201	0.14 184	0.07 143	0.21 636	0.06 60	0.04 1	0.05 4	0.26 623

Foundation-i32	0.14 126	0.07 2	0.18 18	0.24 444	0.22 614	0.10 14	0.12 56	0.15 16	0.13 25	0.08 2	0.07 4	0.12 155	0.08 19	0.17 92	0.13 130	0.07 143	0.29 726	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.45 726

GeoVLM	0.11 17	0.07 2	0.19 29	0.16 16	0.09 38	0.15 80	0.12 56	0.18 39	0.14 42	0.10 45	0.09 18	0.11 111	0.11 149	0.17 92	0.14 184	0.07 143	0.11 421	0.05 1	0.07 241	0.05 4	0.13 385

LACA1	0.10 5	0.13 273	0.17 9	0.16 16	0.07 6	0.16 130	0.12 56	0.16 20	0.12 13	0.09 16	0.07 4	0.09 35	0.10 94	0.14 20	0.10 17	0.07 143	0.05 13	0.05 1	0.05 38	0.05 4	0.05 6

Test_v1	0.11 17	0.08 24	0.17 9	0.15 5	0.09 38	0.13 38	0.12 56	0.23 128	0.17 93	0.10 45	0.10 46	0.08 5	0.08 19	0.15 38	0.12 63	0.07 143	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.07 54

gcap_with_dpt	0.13 71	0.10 109	0.27 148	0.18 77	0.14 328	0.18 211	0.15 201	0.26 199	0.21 197	0.16 224	0.21 286	0.09 35	0.09 45	0.14 20	0.12 63	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.10 232

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.16 1	0.17 42	0.09 38	0.09 5	0.14 149	0.11 2	0.16 80	0.07 1	0.09 18	0.07 2	0.07 4	0.11 2	0.12 63	0.05 1	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.06 29

Pro-Stereo	0.10 5	0.07 2	0.16 1	0.17 42	0.10 99	0.17 174	0.13 103	0.11 2	0.14 42	0.10 45	0.09 18	0.08 5	0.06 1	0.22 233	0.11 32	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.08 339	0.05 4	0.06 29

BStereo	0.14 126	0.10 109	0.46 336	0.18 77	0.11 150	0.15 80	0.15 201	0.25 180	0.23 229	0.12 105	0.11 69	0.12 155	0.09 45	0.17 92	0.17 300	0.05 1	0.07 217	0.06 60	0.08 339	0.05 4	0.09 156

MatchAttention (ZS)	0.09 1	0.07 2	0.16 1	0.15 5	0.06 1	0.08 2	0.12 56	0.12 4	0.12 13	0.08 2	0.12 97	0.07 2	0.07 4	0.13 8	0.09 7	0.07 143	0.05 13	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 6
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
Anonymus123	0.16 206	0.10 109	0.46 336	0.18 77	0.11 150	0.41 626	0.15 201	0.30 273	0.23 229	0.12 105	0.11 69	0.12 155	0.09 45	0.17 92	0.17 300	0.05 1	0.07 217	0.06 60	0.08 339	0.05 4	0.09 156

NLSM3	0.14 126	0.12 221	0.25 115	0.21 248	0.13 277	0.18 211	0.16 260	0.32 305	0.25 276	0.12 105	0.15 185	0.12 155	0.13 250	0.17 92	0.15 231	0.05 1	0.05 13	0.08 297	0.08 339	0.05 4	0.08 100

MonSter++	0.11 17	0.07 2	0.19 29	0.16 16	0.09 38	0.15 80	0.12 56	0.18 39	0.14 42	0.10 45	0.09 18	0.11 111	0.10 94	0.16 68	0.14 184	0.07 143	0.11 421	0.05 1	0.07 241	0.05 4	0.13 385

HiDET	0.12 48	0.07 2	0.20 44	0.15 5	0.09 38	0.14 53	0.12 56	0.20 69	0.16 80	0.10 45	0.10 46	0.11 111	0.09 45	0.19 139	0.17 300	0.07 143	0.09 334	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.11 287

LCMNet	0.12 48	0.08 24	0.20 44	0.16 16	0.09 38	0.15 80	0.12 56	0.19 59	0.20 166	0.10 45	0.11 69	0.11 111	0.10 94	0.20 174	0.16 269	0.07 143	0.11 421	0.05 1	0.07 241	0.05 4	0.14 431

CSFM-Stereo	0.12 48	0.08 24	0.17 9	0.16 16	0.08 27	0.16 130	0.13 103	0.22 109	0.13 25	0.11 67	0.11 69	0.10 67	0.11 149	0.17 92	0.14 184	0.07 143	0.12 452	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.12 348

VIP-Stereo	0.13 71	0.15 366	0.31 183	0.18 77	0.12 210	0.24 396	0.12 56	0.20 69	0.20 166	0.10 45	0.13 126	0.11 111	0.09 45	0.20 174	0.13 130	0.06 48	0.11 421	0.06 60	0.04 1	0.05 4	0.08 100

BridgeDepth	0.11 17	0.11 164	0.22 82	0.19 132	0.07 6	0.16 130	0.12 56	0.18 39	0.13 25	0.08 2	0.09 18	0.14 222	0.14 282	0.15 38	0.11 32	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 38	0.05 4	0.05 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Zero-FE251	0.17 229	0.09 66	0.38 244	0.18 77	0.10 99	0.20 282	0.13 103	0.20 69	0.15 64	0.75 722	0.13 126	0.13 187	0.11 149	0.16 68	0.16 269	0.08 308	0.10 383	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.18 497

MonStereo	0.13 71	0.09 66	0.20 44	0.17 42	0.09 38	0.15 80	0.12 56	0.25 180	0.20 166	0.09 16	0.11 69	0.08 5	0.07 4	0.20 174	0.13 130	0.05 1	0.24 680	0.05 1	0.09 451	0.05 4	0.13 385

Wavelet-MonSter	0.12 48	0.08 24	0.25 115	0.18 77	0.10 99	0.13 38	0.12 56	0.16 20	0.14 42	0.11 67	0.14 164	0.10 67	0.11 149	0.20 174	0.15 231	0.05 1	0.16 541	0.05 1	0.07 241	0.05 4	0.12 348

Monster-pub-eth3d	0.13 71	0.09 66	0.20 44	0.17 42	0.09 38	0.15 80	0.12 56	0.25 180	0.20 166	0.09 16	0.11 69	0.08 5	0.07 4	0.19 139	0.13 130	0.05 1	0.24 680	0.05 1	0.09 451	0.05 4	0.13 385

Monster-pub-mixall	0.13 71	0.07 2	0.20 44	0.17 42	0.08 27	0.11 21	0.09 4	0.21 91	0.13 25	0.12 105	0.11 69	0.08 5	0.08 19	0.27 337	0.13 130	0.07 143	0.35 748	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.09 156

Replicate-Monster	0.15 174	0.12 221	0.40 270	0.17 42	0.10 99	0.17 174	0.10 12	0.24 154	0.20 166	0.12 105	0.10 46	0.10 67	0.10 94	0.28 363	0.12 63	0.06 48	0.31 732	0.06 60	0.06 127	0.05 4	0.21 552

AdaDepth	0.13 71	0.10 109	0.32 198	0.20 193	0.11 150	0.19 239	0.13 103	0.16 20	0.16 80	0.10 45	0.10 46	0.10 67	0.09 45	0.19 139	0.12 63	0.05 1	0.11 421	0.06 60	0.06 127	0.05 4	0.11 287

asda	0.13 71	0.11 164	0.24 103	0.18 77	0.10 99	0.14 53	0.12 56	0.25 180	0.17 93	0.12 105	0.11 69	0.08 5	0.11 149	0.21 201	0.12 63	0.05 1	0.18 589	0.05 1	0.05 38	0.05 4	0.11 287

asd	0.12 48	0.10 109	0.23 92	0.18 77	0.10 99	0.15 80	0.10 12	0.20 69	0.14 42	0.13 148	0.12 97	0.09 35	0.11 149	0.21 201	0.12 63	0.05 1	0.14 494	0.05 1	0.05 38	0.05 4	0.09 156

qwe	0.13 71	0.10 109	0.24 103	0.17 42	0.11 150	0.15 80	0.12 56	0.26 199	0.18 116	0.14 177	0.13 126	0.09 35	0.10 94	0.23 258	0.13 130	0.05 1	0.18 589	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.09 156

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

DVStereo	0.15 174	0.09 66	0.26 131	0.18 77	0.10 99	0.21 313	0.14 149	0.24 154	0.22 211	0.22 325	0.21 286	0.16 261	0.15 304	0.24 274	0.17 300	0.07 143	0.07 217	0.06 60	0.06 127	0.05 4	0.08 100

2.25w	0.13 71	0.10 109	0.24 103	0.17 42	0.09 38	0.15 80	0.10 12	0.20 69	0.19 150	0.14 177	0.18 240	0.09 35	0.10 94	0.23 258	0.15 231	0.05 1	0.17 572	0.05 1	0.08 339	0.05 4	0.12 348

4.25_new	0.13 71	0.12 221	0.26 131	0.18 77	0.10 99	0.17 174	0.12 56	0.22 109	0.15 64	0.13 148	0.13 126	0.09 35	0.10 94	0.22 233	0.14 184	0.05 1	0.18 589	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.11 287

4.5w_new	0.13 71	0.12 221	0.26 131	0.18 77	0.10 99	0.17 174	0.12 56	0.22 109	0.15 64	0.13 148	0.13 126	0.09 35	0.10 94	0.22 233	0.14 184	0.05 1	0.18 589	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.11 287

4.25w-stereo	0.13 71	0.12 221	0.26 131	0.18 77	0.10 99	0.17 174	0.12 56	0.22 109	0.15 64	0.13 148	0.13 126	0.09 35	0.10 94	0.22 233	0.14 184	0.05 1	0.18 589	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.11 287

4w-stereo	0.13 71	0.11 164	0.31 183	0.17 42	0.10 99	0.15 80	0.10 12	0.20 69	0.14 42	0.13 148	0.12 97	0.08 5	0.12 200	0.23 258	0.13 130	0.05 1	0.18 589	0.05 1	0.08 339	0.05 4	0.15 451

2.5w	0.13 71	0.10 109	0.23 92	0.18 77	0.09 38	0.15 80	0.15 201	0.21 91	0.16 80	0.12 105	0.13 126	0.10 67	0.09 45	0.21 201	0.12 63	0.05 1	0.19 603	0.05 1	0.07 241	0.05 4	0.12 348

2.75w_new	0.13 71	0.10 109	0.25 115	0.16 16	0.09 38	0.15 80	0.12 56	0.26 199	0.18 116	0.14 177	0.13 126	0.08 5	0.11 149	0.22 233	0.15 231	0.05 1	0.19 603	0.05 1	0.07 241	0.05 4	0.10 232

3.75w	0.12 48	0.10 109	0.21 62	0.17 42	0.11 150	0.18 211	0.12 56	0.24 154	0.15 64	0.13 148	0.12 97	0.08 5	0.10 94	0.18 114	0.12 63	0.05 1	0.14 494	0.05 1	0.05 38	0.05 4	0.08 100

3.5w_stereo	0.12 48	0.11 164	0.21 62	0.17 42	0.09 38	0.17 174	0.09 4	0.23 128	0.17 93	0.14 177	0.13 126	0.10 67	0.11 149	0.22 233	0.13 130	0.05 1	0.11 421	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.08 100

3w_stereo	0.14 126	0.11 164	0.31 183	0.19 132	0.09 38	0.16 130	0.16 260	0.28 232	0.20 166	0.13 148	0.12 97	0.08 5	0.12 200	0.19 139	0.12 63	0.05 1	0.19 603	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.10 232

2w_stereo	0.13 71	0.11 164	0.21 62	0.18 77	0.09 38	0.17 174	0.14 149	0.29 253	0.20 166	0.15 205	0.14 164	0.08 5	0.11 149	0.15 38	0.13 130	0.05 1	0.12 452	0.05 1	0.05 38	0.05 4	0.08 100

1w_stereo	0.13 71	0.09 66	0.17 9	0.19 132	0.10 99	0.16 130	0.15 201	0.27 216	0.22 211	0.14 177	0.16 200	0.08 5	0.12 200	0.19 139	0.14 184	0.05 1	0.10 383	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.09 156

monsters	0.13 71	0.10 109	0.20 44	0.18 77	0.13 277	0.15 80	0.11 30	0.24 154	0.16 80	0.15 205	0.13 126	0.08 5	0.09 45	0.23 258	0.12 63	0.06 48	0.15 525	0.05 1	0.08 339	0.05 4	0.09 156

IGEV	0.12 48	0.07 2	0.19 29	0.16 16	0.11 150	0.16 130	0.13 103	0.22 109	0.17 93	0.12 105	0.15 185	0.09 35	0.07 4	0.16 68	0.12 63	0.06 48	0.10 383	0.06 60	0.07 241	0.05 4	0.08 100

LG-Stereo_L2	0.11 17	0.09 66	0.22 82	0.18 77	0.10 99	0.12 29	0.13 103	0.18 39	0.14 42	0.10 45	0.07 4	0.08 5	0.08 19	0.17 92	0.11 32	0.06 48	0.08 285	0.06 60	0.04 1	0.05 4	0.07 54

LG-Stereo_L1	0.11 17	0.09 66	0.22 82	0.18 77	0.10 99	0.12 29	0.13 103	0.18 39	0.12 13	0.09 16	0.07 4	0.08 5	0.07 4	0.18 114	0.11 32	0.06 48	0.10 383	0.06 60	0.04 1	0.05 4	0.07 54

MLG-Stereo_test1	0.11 17	0.09 66	0.26 131	0.18 77	0.11 150	0.15 80	0.11 30	0.17 32	0.11 8	0.09 16	0.06 1	0.10 67	0.07 4	0.17 92	0.12 63	0.06 48	0.15 525	0.06 60	0.04 1	0.05 4	0.07 54

MLG-Stereo	0.11 17	0.08 24	0.26 131	0.19 132	0.09 38	0.15 80	0.11 30	0.18 39	0.13 25	0.09 16	0.06 1	0.10 67	0.08 19	0.18 114	0.12 63	0.06 48	0.16 541	0.06 60	0.04 1	0.05 4	0.07 54

FoundationStereo	0.13 71	0.08 24	0.18 18	0.29 623	0.30 696	0.12 29	0.13 103	0.12 4	0.18 116	0.09 16	0.08 12	0.10 67	0.08 19	0.14 20	0.11 32	0.07 143	0.31 732	0.06 60	0.04 1	0.05 4	0.06 29

castereo++	0.14 126	0.13 273	0.25 115	0.19 132	0.10 99	0.27 445	0.13 103	0.24 154	0.26 294	0.11 67	0.13 126	0.16 261	0.10 94	0.18 114	0.11 32	0.07 143	0.08 285	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.07 54

MonSter	0.13 71	0.09 66	0.20 44	0.17 42	0.09 38	0.15 80	0.12 56	0.25 180	0.20 166	0.09 16	0.11 69	0.08 5	0.07 4	0.20 174	0.13 130	0.05 1	0.24 680	0.05 1	0.09 451	0.05 4	0.13 385

DEFOM-Stereo	0.11 17	0.10 109	0.21 62	0.18 77	0.09 38	0.21 313	0.14 149	0.14 13	0.17 93	0.11 67	0.10 46	0.09 35	0.08 19	0.21 201	0.12 63	0.06 48	0.05 13	0.06 60	0.04 1	0.05 4	0.06 29

dual_stereo	0.18 241	0.08 24	0.26 131	0.21 248	0.32 707	0.11 21	0.13 103	0.27 216	0.20 166	0.11 67	0.09 18	0.10 67	0.08 19	0.20 174	0.14 184	0.07 143	0.45 759	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.65 760

gcap-zeroshot	0.14 126	0.10 109	0.28 155	0.18 77	0.15 401	0.19 239	0.15 201	0.27 216	0.23 229	0.16 224	0.20 266	0.10 67	0.09 45	0.14 20	0.12 63	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.09 156

test_for_model	0.14 126	0.10 109	0.25 115	0.18 77	0.15 401	0.19 239	0.15 201	0.27 216	0.23 229	0.16 224	0.20 266	0.10 67	0.09 45	0.14 20	0.12 63	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.08 100

testlalala	0.14 126	0.10 109	0.28 155	0.18 77	0.15 401	0.19 239	0.15 201	0.27 216	0.23 229	0.16 224	0.20 266	0.10 67	0.09 45	0.14 20	0.12 63	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.09 156

LoS_RVC	0.14 126	0.11 164	0.32 198	0.18 77	0.16 445	0.20 282	0.18 366	0.21 91	0.18 116	0.14 177	0.20 266	0.12 155	0.17 352	0.17 92	0.14 184	0.06 48	0.05 13	0.06 60	0.04 1	0.05 4	0.14 431

CR-Stereo	0.10 5	0.13 273	0.17 9	0.15 5	0.07 6	0.10 14	0.13 103	0.16 20	0.12 13	0.08 2	0.08 12	0.10 67	0.10 94	0.13 8	0.09 7	0.06 48	0.05 13	0.05 1	0.05 38	0.06 112	0.06 29

LLL	0.15 174	0.08 24	0.21 62	0.24 444	0.20 575	0.16 130	0.15 201	0.20 69	0.19 150	0.12 105	0.12 97	0.12 155	0.10 94	0.29 386	0.15 231	0.06 48	0.21 636	0.06 60	0.06 127	0.06 112	0.28 640

low	0.16 206	0.08 24	0.28 155	0.23 385	0.21 595	0.17 174	0.15 201	0.28 232	0.20 166	0.11 67	0.12 97	0.13 187	0.10 94	0.27 337	0.14 184	0.07 143	0.23 662	0.07 183	0.05 38	0.06 112	0.23 579

FORCE_4.7	0.11 17	0.14 326	0.19 29	0.21 248	0.08 27	0.15 80	0.14 149	0.21 91	0.15 64	0.08 2	0.10 46	0.09 35	0.10 94	0.15 38	0.08 1	0.07 143	0.05 13	0.08 297	0.07 241	0.06 112	0.05 6

F4.4	0.11 17	0.11 164	0.16 1	0.19 132	0.06 1	0.14 53	0.12 56	0.24 154	0.13 25	0.09 16	0.10 46	0.09 35	0.12 200	0.15 38	0.10 17	0.07 143	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.05 6

FORCE_4.6	0.11 17	0.11 164	0.18 18	0.18 77	0.06 1	0.16 130	0.13 103	0.24 154	0.14 42	0.08 2	0.10 46	0.09 35	0.09 45	0.13 8	0.09 7	0.08 308	0.04 1	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.05 6

F5.5	0.11 17	0.12 221	0.19 29	0.20 193	0.07 6	0.15 80	0.12 56	0.23 128	0.13 25	0.09 16	0.10 46	0.10 67	0.09 45	0.13 8	0.08 1	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.04 1

FORCE_8	0.11 17	0.12 221	0.18 18	0.20 193	0.07 6	0.13 38	0.12 56	0.23 128	0.15 64	0.10 45	0.11 69	0.12 155	0.10 94	0.15 38	0.08 1	0.06 48	0.04 1	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.04 1

FORCE_4	0.11 17	0.10 109	0.18 18	0.19 132	0.07 6	0.16 130	0.13 103	0.21 91	0.13 25	0.09 16	0.11 69	0.12 155	0.10 94	0.17 92	0.09 7	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.05 6

FORCE_5	0.11 17	0.12 221	0.18 18	0.20 193	0.07 6	0.13 38	0.11 30	0.22 109	0.12 13	0.08 2	0.10 46	0.11 111	0.09 45	0.15 38	0.09 7	0.06 48	0.04 1	0.06 60	0.06 127	0.06 112	0.05 6

FORCE_6	0.11 17	0.15 366	0.19 29	0.19 132	0.07 6	0.15 80	0.12 56	0.23 128	0.13 25	0.09 16	0.10 46	0.09 35	0.09 45	0.16 68	0.09 7	0.06 48	0.04 1	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.05 6

rgla	0.13 71	0.13 273	0.30 172	0.19 132	0.12 210	0.16 130	0.11 30	0.17 32	0.14 42	0.12 105	0.09 18	0.08 5	0.09 45	0.21 201	0.12 63	0.06 48	0.19 603	0.05 1	0.07 241	0.06 112	0.13 385

416test1013	0.13 71	0.12 221	0.31 183	0.19 132	0.13 277	0.17 174	0.11 30	0.16 20	0.14 42	0.12 105	0.09 18	0.08 5	0.10 94	0.19 139	0.12 63	0.07 143	0.17 572	0.06 60	0.08 339	0.06 112	0.13 385

416test	0.13 71	0.12 221	0.30 172	0.19 132	0.13 277	0.16 130	0.11 30	0.16 20	0.14 42	0.12 105	0.09 18	0.08 5	0.10 94	0.18 114	0.12 63	0.06 48	0.17 572	0.06 60	0.08 339	0.06 112	0.13 385

over-6	0.13 71	0.18 475	0.30 172	0.19 132	0.07 6	0.16 130	0.11 30	0.28 232	0.17 93	0.10 45	0.10 46	0.10 67	0.13 250	0.20 174	0.11 32	0.08 308	0.05 13	0.05 1	0.04 1	0.06 112	0.06 29

over v1	0.12 48	0.17 448	0.23 92	0.19 132	0.07 6	0.15 80	0.10 12	0.20 69	0.11 8	0.10 45	0.09 18	0.11 111	0.14 282	0.18 114	0.12 63	0.07 143	0.05 13	0.05 1	0.04 1	0.06 112	0.06 29

over-8	0.12 48	0.17 448	0.25 115	0.20 193	0.07 6	0.15 80	0.10 12	0.20 69	0.11 8	0.09 16	0.09 18	0.11 111	0.12 200	0.18 114	0.11 32	0.07 143	0.05 13	0.05 1	0.04 1	0.06 112	0.06 29

small-0shot	0.10 5	0.09 66	0.19 29	0.16 16	0.09 38	0.10 14	0.15 201	0.14 13	0.13 25	0.09 16	0.15 185	0.08 5	0.08 19	0.11 2	0.12 63	0.07 143	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.05 6

over-9	0.12 48	0.18 475	0.27 148	0.20 193	0.07 6	0.15 80	0.10 12	0.21 91	0.12 13	0.09 16	0.09 18	0.11 111	0.12 200	0.19 139	0.11 32	0.07 143	0.05 13	0.05 1	0.04 1	0.06 112	0.06 29

anonymous	0.11 17	0.10 109	0.22 82	0.18 77	0.10 99	0.08 2	0.13 103	0.16 20	0.17 93	0.12 105	0.14 164	0.09 35	0.07 4	0.14 20	0.11 32	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.06 29

Anonymus	0.13 71	0.08 24	0.20 44	0.19 132	0.10 99	0.16 130	0.14 149	0.21 91	0.17 93	0.11 67	0.09 18	0.14 222	0.12 200	0.18 114	0.15 231	0.08 308	0.09 334	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.11 287

MGA	0.12 48	0.08 24	0.26 131	0.16 16	0.10 99	0.15 80	0.10 12	0.18 39	0.13 25	0.11 67	0.09 18	0.09 35	0.07 4	0.20 174	0.12 63	0.07 143	0.16 541	0.06 60	0.04 1	0.06 112	0.09 156

DF	0.16 206	0.09 66	0.31 183	0.31 654	0.16 445	0.17 174	0.15 201	0.26 199	0.18 116	0.14 177	0.23 315	0.19 306	0.11 149	0.24 274	0.16 269	0.08 308	0.23 662	0.06 60	0.06 127	0.06 112	0.09 156

LiteMatch*	0.12 48	0.07 2	0.26 131	0.16 16	0.11 150	0.13 38	0.13 103	0.19 59	0.15 64	0.10 45	0.09 18	0.09 35	0.11 149	0.16 68	0.13 130	0.07 143	0.11 421	0.06 60	0.06 127	0.06 112	0.14 431

canet-new	0.15 174	0.14 326	0.49 376	0.21 248	0.11 150	0.15 80	0.14 149	0.24 154	0.17 93	0.10 45	0.12 97	0.10 67	0.12 200	0.21 201	0.10 17	0.06 48	0.06 117	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.32 668

bcnet-new	0.14 126	0.15 366	0.54 464	0.20 193	0.10 99	0.16 130	0.12 56	0.21 91	0.18 116	0.11 67	0.12 97	0.11 111	0.11 149	0.19 139	0.10 17	0.05 1	0.08 285	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.15 451

LWStereo	0.13 71	0.13 273	0.40 270	0.20 193	0.11 150	0.16 130	0.14 149	0.22 109	0.16 80	0.11 67	0.13 126	0.11 111	0.12 200	0.21 201	0.10 17	0.05 1	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.13 385

FCBStereo	0.13 71	0.15 366	0.39 254	0.20 193	0.11 150	0.18 211	0.13 103	0.19 59	0.14 42	0.12 105	0.12 97	0.13 187	0.12 200	0.15 38	0.10 17	0.06 48	0.06 117	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.12 348

PSGStereo	0.13 71	0.15 366	0.39 254	0.20 193	0.11 150	0.18 211	0.13 103	0.19 59	0.14 42	0.12 105	0.12 97	0.13 187	0.12 200	0.15 38	0.10 17	0.06 48	0.06 117	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.12 348

CHEStereo	0.13 71	0.14 326	0.32 198	0.20 193	0.12 210	0.16 130	0.14 149	0.20 69	0.16 80	0.13 148	0.16 200	0.11 111	0.12 200	0.15 38	0.11 32	0.06 48	0.05 13	0.06 60	0.06 127	0.06 112	0.07 54

GCAP-Stereo-cres-4k	0.13 71	0.11 164	0.28 155	0.21 248	0.13 277	0.20 282	0.16 260	0.23 128	0.18 116	0.12 105	0.17 220	0.11 111	0.12 200	0.15 38	0.12 63	0.05 1	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.08 100

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.14 126	0.09 66	0.38 244	0.18 77	0.10 99	0.15 80	0.14 149	0.20 69	0.18 116	0.12 105	0.14 164	0.11 111	0.12 200	0.13 8	0.10 17	0.06 48	0.06 117	0.06 60	0.06 127	0.06 112	0.31 662

RT-Monster	0.16 206	0.09 66	0.25 115	0.18 77	0.14 328	0.20 282	0.12 56	0.31 296	0.33 410	0.25 360	0.22 300	0.17 277	0.13 250	0.19 139	0.15 231	0.07 143	0.06 117	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.10 232

DepthFocus	0.10 5	0.07 2	0.26 131	0.15 5	0.11 150	0.10 14	0.13 103	0.15 16	0.09 2	0.12 105	0.10 46	0.09 35	0.08 19	0.13 8	0.10 17	0.07 143	0.06 117	0.09 405	0.08 339	0.06 112	0.05 6

Foundation-i1	0.16 206	0.08 24	0.21 62	0.21 248	0.13 277	0.17 174	0.15 201	0.33 325	0.32 391	0.16 224	0.17 220	0.22 353	0.13 250	0.19 139	0.16 269	0.07 143	0.23 662	0.06 60	0.06 127	0.06 112	0.16 468

Selective-IGEV-i32	0.15 174	0.10 109	0.34 214	0.32 663	0.19 546	0.16 130	0.14 149	0.29 253	0.19 150	0.13 148	0.14 164	0.13 187	0.08 19	0.23 258	0.14 184	0.06 48	0.13 474	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.11 287

LACA2	0.12 48	0.17 448	0.32 198	0.16 16	0.08 27	0.16 130	0.13 103	0.18 39	0.15 64	0.09 16	0.09 18	0.11 111	0.10 94	0.15 38	0.10 17	0.07 143	0.05 13	0.05 1	0.04 1	0.06 112	0.05 6

BridgeDepth_RVC	0.10 5	0.09 66	0.18 18	0.13 1	0.07 6	0.16 130	0.10 12	0.21 91	0.15 64	0.10 45	0.10 46	0.09 35	0.12 200	0.14 20	0.13 130	0.07 143	0.05 13	0.05 1	0.05 38	0.06 112	0.05 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
252Zero-FE	0.18 241	0.08 24	0.28 155	0.18 77	0.10 99	0.15 80	0.11 30	0.22 109	0.22 211	0.76 725	0.11 69	0.09 35	0.08 19	0.17 92	0.15 231	0.07 143	0.51 769	0.06 60	0.08 339	0.06 112	0.10 232

GASTEREO	0.20 307	0.15 366	0.31 183	0.40 716	0.29 690	0.18 211	0.15 201	0.29 253	0.22 211	0.18 272	0.17 220	0.11 111	0.13 250	0.25 299	0.15 231	0.07 143	0.23 662	0.06 60	0.08 339	0.06 112	0.57 746

water-stereo	0.15 174	0.11 164	0.32 198	0.19 132	0.10 99	0.17 174	0.14 149	0.26 199	0.20 166	0.18 272	0.23 315	0.16 261	0.16 326	0.14 20	0.14 184	0.07 143	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.11 287

4.5_new	0.13 71	0.12 221	0.24 103	0.17 42	0.10 99	0.14 53	0.12 56	0.22 109	0.17 93	0.13 148	0.13 126	0.08 5	0.09 45	0.19 139	0.12 63	0.05 1	0.18 589	0.05 1	0.06 127	0.06 112	0.09 156

4.5w-stereo	0.13 71	0.12 221	0.24 103	0.17 42	0.10 99	0.14 53	0.12 56	0.22 109	0.17 93	0.13 148	0.13 126	0.08 5	0.09 45	0.19 139	0.12 63	0.05 1	0.18 589	0.05 1	0.06 127	0.06 112	0.09 156

monsterstereo	0.13 71	0.10 109	0.20 44	0.19 132	0.12 210	0.14 53	0.12 56	0.26 199	0.18 116	0.14 177	0.16 200	0.08 5	0.09 45	0.22 233	0.14 184	0.05 1	0.16 541	0.06 60	0.09 451	0.06 112	0.07 54

xyz-stereo-finetune2	0.18 241	0.16 411	0.32 198	0.16 16	0.09 38	0.27 445	0.19 413	0.29 253	0.21 197	0.23 337	0.29 379	0.21 345	0.23 455	0.37 484	0.23 465	0.06 48	0.05 13	0.08 297	0.06 127	0.06 112	0.07 54

xyz-stereo-finetune	0.17 229	0.17 448	0.29 162	0.17 42	0.08 27	0.24 396	0.21 482	0.30 273	0.32 391	0.19 279	0.22 300	0.19 306	0.15 304	0.30 405	0.22 445	0.06 48	0.06 117	0.08 297	0.06 127	0.06 112	0.07 54

xyz-stereo	1.43 766	0.11 164	17.43 813	0.18 77	0.08 27	4.86 787	0.18 366	0.31 296	0.35 435	0.37 573	2.75 784	0.41 580	0.31 585	0.58 581	0.33 575	0.07 143	0.05 13	0.09 405	0.06 127	0.06 112	0.06 29

MLG-Stereo_test3	0.11 17	0.08 24	0.22 82	0.19 132	0.10 99	0.16 130	0.11 30	0.18 39	0.13 25	0.11 67	0.07 4	0.10 67	0.08 19	0.14 20	0.12 63	0.07 143	0.09 334	0.06 60	0.04 1	0.06 112	0.08 100

MLG-Stereo_test2	0.12 48	0.09 66	0.29 162	0.21 248	0.12 210	0.16 130	0.11 30	0.17 32	0.12 13	0.11 67	0.08 12	0.11 111	0.06 1	0.16 68	0.11 32	0.08 308	0.13 474	0.06 60	0.04 1	0.06 112	0.09 156

LG-G_1	0.12 48	0.08 24	0.28 155	0.20 193	0.09 38	0.21 313	0.09 4	0.20 69	0.12 13	0.11 67	0.10 46	0.11 111	0.10 94	0.22 233	0.11 32	0.07 143	0.09 334	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.12 348

LG-G	0.12 48	0.08 24	0.28 155	0.20 193	0.09 38	0.21 313	0.09 4	0.20 69	0.12 13	0.11 67	0.10 46	0.11 111	0.10 94	0.22 233	0.11 32	0.07 143	0.09 334	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.12 348

LGtest1	0.10 5	0.09 66	0.19 29	0.18 77	0.09 38	0.13 38	0.09 4	0.17 32	0.13 25	0.10 45	0.08 12	0.09 35	0.09 45	0.16 68	0.12 63	0.08 308	0.06 117	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.08 100

SGD-Stereo	0.12 48	0.08 24	0.18 18	0.17 42	0.07 6	0.17 174	0.13 103	0.19 59	0.17 93	0.12 105	0.13 126	0.11 111	0.12 200	0.19 139	0.12 63	0.08 308	0.04 1	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.05 6

Reg-Stereo(zero)	0.18 241	0.08 24	0.39 254	0.19 132	0.19 546	0.24 396	0.18 366	0.29 253	0.29 347	0.24 347	0.21 286	0.24 390	0.18 388	0.22 233	0.21 427	0.07 143	0.11 421	0.06 60	0.07 241	0.06 112	0.11 287

AIO_rvc	0.20 307	0.16 411	0.49 376	0.41 723	0.29 690	0.15 80	0.17 305	0.21 91	0.19 150	0.17 248	0.14 164	0.13 187	0.08 19	0.35 463	0.13 130	0.07 143	0.19 603	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.41 710

AIO_test	0.20 307	0.12 221	0.46 336	0.45 734	0.38 726	0.15 80	0.17 305	0.28 232	0.20 166	0.19 279	0.13 126	0.14 222	0.09 45	0.39 492	0.13 130	0.07 143	0.21 636	0.06 60	0.06 127	0.06 112	0.34 682

castereo	0.14 126	0.11 164	0.22 82	0.19 132	0.10 99	0.20 282	0.19 413	0.32 305	0.28 324	0.13 148	0.18 240	0.16 261	0.16 326	0.16 68	0.14 184	0.07 143	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.07 54

GIP-stereo	0.16 206	0.12 221	0.25 115	0.24 444	0.22 614	0.15 80	0.14 149	0.32 305	0.21 197	0.11 67	0.16 200	0.13 187	0.09 45	0.20 174	0.13 130	0.07 143	0.13 474	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.32 668

SMoEStereo_RVC	0.14 126	0.15 366	0.29 162	0.19 132	0.10 99	0.19 239	0.17 305	0.21 91	0.21 197	0.15 205	0.13 126	0.12 155	0.11 149	0.25 299	0.16 269	0.06 48	0.05 13	0.08 297	0.06 127	0.06 112	0.08 100

999	0.15 174	0.13 273	0.30 172	0.19 132	0.12 210	0.20 282	0.17 305	0.25 180	0.20 166	0.14 177	0.16 200	0.14 222	0.11 149	0.36 474	0.16 269	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.08 100

WCG-NET	0.15 174	0.12 221	0.31 183	0.18 77	0.09 38	0.18 211	0.17 305	0.23 128	0.29 347	0.18 272	0.22 300	0.15 245	0.12 200	0.19 139	0.13 130	0.06 48	0.12 452	0.07 183	0.05 38	0.06 112	0.06 29

GCAP-BAT	0.23 410	0.09 66	1.36 727	0.31 654	0.44 740	0.16 130	0.15 201	0.30 273	0.26 294	0.14 177	0.17 220	0.15 245	0.11 149	0.23 258	0.12 63	0.07 143	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.24 595

IGEV-Stereo++	0.15 174	0.09 66	0.27 148	0.21 248	0.13 277	0.14 53	0.11 30	0.23 128	0.19 150	0.15 205	0.14 164	0.11 111	0.11 149	0.19 139	0.12 63	0.06 48	0.21 636	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.28 640

Pointernet	0.15 174	0.08 24	0.35 226	0.19 132	0.12 210	0.20 282	0.12 56	0.34 332	0.25 276	0.15 205	0.16 200	0.13 187	0.11 149	0.18 114	0.13 130	0.08 308	0.06 117	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.08 100

AIO-Stereo	0.16 206	0.12 221	0.29 162	0.30 636	0.20 575	0.16 130	0.14 149	0.28 232	0.22 211	0.14 177	0.15 185	0.13 187	0.08 19	0.20 174	0.15 231	0.06 48	0.16 541	0.07 183	0.08 339	0.06 112	0.24 595

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

trnet	0.14 126	0.09 66	0.26 131	0.15 5	0.07 6	0.21 313	0.12 56	0.25 180	0.26 294	0.16 224	0.21 286	0.15 245	0.13 250	0.19 139	0.14 184	0.09 417	0.05 13	0.06 60	0.04 1	0.06 112	0.06 29

GCAPDPT-zeroshot4090	0.14 126	0.09 66	0.37 239	0.18 77	0.10 99	0.15 80	0.14 149	0.20 69	0.18 116	0.12 105	0.14 164	0.11 111	0.12 200	0.13 8	0.10 17	0.06 48	0.06 117	0.06 60	0.06 127	0.06 112	0.31 662

MoCha-V2	0.18 241	0.12 221	0.40 270	0.30 636	0.24 647	0.16 130	0.15 201	0.28 232	0.19 150	0.16 224	0.16 200	0.13 187	0.13 250	0.30 405	0.13 130	0.06 48	0.28 710	0.06 60	0.06 127	0.06 112	0.25 607

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

GCAPDPT-zeroshot	0.22 376	0.09 66	1.28 717	0.31 654	0.43 737	0.16 130	0.15 201	0.30 273	0.26 294	0.14 177	0.17 220	0.15 245	0.11 149	0.23 258	0.12 63	0.07 143	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.24 595

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

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

CAS	0.16 206	0.07 2	0.29 162	0.42 727	0.17 481	0.20 282	0.18 366	0.23 128	0.20 166	0.15 205	0.19 255	0.11 111	0.10 94	0.15 38	0.14 184	0.31 742	0.04 1	0.06 60	0.04 1	0.06 112	0.16 468

LoS	0.15 174	0.09 66	0.34 214	0.17 42	0.09 38	0.22 346	0.14 149	0.27 216	0.27 313	0.15 205	0.18 240	0.19 306	0.14 282	0.23 258	0.14 184	0.08 308	0.06 117	0.06 60	0.04 1	0.06 112	0.06 29
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.15 174	0.10 109	0.34 214	0.32 663	0.19 546	0.16 130	0.14 149	0.29 253	0.20 166	0.13 148	0.14 164	0.13 187	0.08 19	0.23 258	0.14 184	0.06 48	0.13 474	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.11 287

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AnonymousM	0.19 274	0.20 511	0.30 172	0.18 77	0.10 99	0.19 239	0.17 305	0.32 305	0.27 313	0.27 382	0.21 286	0.18 292	0.14 282	0.21 201	0.16 269	0.09 417	0.08 285	0.38 750	0.15 661	0.06 112	0.08 100

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

CREStereo++_RVC	0.16 206	0.09 66	0.42 291	0.17 42	0.11 150	0.18 211	0.13 103	0.23 128	0.31 377	0.21 304	0.31 408	0.13 187	0.11 149	0.17 92	0.16 269	0.07 143	0.04 1	0.06 60	0.15 661	0.06 112	0.05 6
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.18 241	0.09 66	0.38 244	0.18 77	0.07 6	0.33 554	0.19 413	0.39 406	0.34 423	0.24 347	0.25 336	0.18 292	0.18 388	0.25 299	0.17 300	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.05 38	0.06 112	0.05 6

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

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

CFNet-RSSM	0.18 241	0.10 109	0.45 317	0.20 193	0.12 210	0.20 282	0.16 260	0.40 418	0.31 377	0.23 337	0.21 286	0.26 425	0.15 304	0.21 201	0.14 184	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.07 241	0.06 112	0.06 29

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

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

RAFT-Stereo	0.19 274	0.10 109	0.49 376	0.22 319	0.12 210	0.23 371	0.18 366	0.43 456	0.20 166	0.31 461	0.45 587	0.20 329	0.14 282	0.18 114	0.18 332	0.08 308	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.07 54
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GCAP-Stereo-w-DA	0.13 71	0.14 326	0.39 254	0.20 193	0.10 99	0.14 53	0.12 56	0.22 109	0.20 166	0.12 105	0.12 97	0.12 155	0.11 149	0.15 38	0.11 32	0.06 48	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.07 211	0.14 431

EE1	0.18 241	0.09 66	0.43 299	0.20 193	0.12 210	0.16 130	0.13 103	0.35 341	0.25 276	0.17 248	0.15 185	0.15 245	0.12 200	0.27 337	0.13 130	0.08 308	0.23 662	0.07 183	0.05 38	0.07 211	0.30 656

NBS	0.09 1	0.09 66	0.17 9	0.19 132	0.09 38	0.08 2	0.13 103	0.08 1	0.08 1	0.08 2	0.11 69	0.07 2	0.06 1	0.10 1	0.12 63	0.07 143	0.06 117	0.09 405	0.08 339	0.07 211	0.06 29

LACA_dic	0.10 5	0.16 411	0.18 18	0.16 16	0.07 6	0.14 53	0.11 30	0.13 10	0.11 8	0.09 16	0.08 12	0.09 35	0.08 19	0.16 68	0.09 7	0.07 143	0.05 13	0.05 1	0.04 1	0.07 211	0.06 29

GEAR-Net	0.18 241	0.10 109	0.38 244	0.30 636	0.19 546	0.15 80	0.15 201	0.32 305	0.18 116	0.13 148	0.16 200	0.12 155	0.11 149	0.24 274	0.15 231	0.07 143	0.19 603	0.07 183	0.05 38	0.07 211	0.42 715

FAST (zero-shot)	0.14 126	0.10 109	0.22 82	0.24 444	0.26 666	0.14 53	0.15 201	0.24 154	0.16 80	0.11 67	0.14 164	0.12 155	0.12 200	0.19 139	0.13 130	0.10 492	0.09 334	0.07 183	0.08 339	0.07 211	0.09 156

DF_test	0.10 5	0.08 24	0.20 44	0.17 42	0.11 150	0.06 1	0.13 103	0.13 10	0.16 80	0.10 45	0.12 97	0.08 5	0.09 45	0.12 5	0.10 17	0.08 308	0.06 117	0.06 60	0.06 127	0.07 211	0.06 29

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 5	0.09 66	0.17 9	0.14 2	0.09 38	0.12 29	0.15 201	0.12 4	0.12 13	0.09 16	0.13 126	0.06 1	0.09 45	0.11 2	0.14 184	0.06 48	0.06 117	0.08 297	0.08 339	0.07 211	0.08 100

depth_test_26	0.11 17	0.08 24	0.22 82	0.16 16	0.09 38	0.09 5	0.11 30	0.16 20	0.16 80	0.12 105	0.16 200	0.11 111	0.08 19	0.14 20	0.10 17	0.09 417	0.07 217	0.08 297	0.07 241	0.07 211	0.08 100

PhaseNet	0.13 71	0.10 109	0.23 92	0.19 132	0.11 150	0.16 130	0.14 149	0.25 180	0.18 116	0.11 67	0.12 97	0.16 261	0.12 200	0.20 174	0.16 269	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.07 241	0.07 211	0.11 287

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

LMStereo	0.17 229	0.14 326	0.80 619	0.21 248	0.10 99	0.14 53	0.14 149	0.23 128	0.17 93	0.10 45	0.13 126	0.10 67	0.13 250	0.19 139	0.11 32	0.05 1	0.16 541	0.06 60	0.05 38	0.07 211	0.26 623

CR7Stereo	0.14 126	0.15 366	0.43 299	0.20 193	0.13 277	0.16 130	0.14 149	0.21 91	0.15 64	0.11 67	0.14 164	0.10 67	0.11 149	0.13 8	0.11 32	0.06 48	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.07 211	0.33 677

BARStereo	0.15 174	0.18 475	0.43 299	0.21 248	0.10 99	0.16 130	0.15 201	0.22 109	0.18 116	0.11 67	0.14 164	0.09 35	0.13 250	0.18 114	0.11 32	0.06 48	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.07 211	0.23 579

MUNStereo	0.15 174	0.16 411	0.50 397	0.20 193	0.10 99	0.16 130	0.14 149	0.20 69	0.15 64	0.13 148	0.14 164	0.12 155	0.12 200	0.17 92	0.12 63	0.06 48	0.08 285	0.06 60	0.07 241	0.07 211	0.18 497

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.13 71	0.14 326	0.39 254	0.20 193	0.10 99	0.14 53	0.12 56	0.22 109	0.20 166	0.12 105	0.12 97	0.12 155	0.11 149	0.15 38	0.11 32	0.06 48	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.07 211	0.14 431

RMAStereo	0.14 126	0.15 366	0.37 239	0.22 319	0.11 150	0.19 239	0.14 149	0.26 199	0.18 116	0.13 148	0.13 126	0.11 111	0.12 200	0.15 38	0.12 63	0.06 48	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.07 211	0.10 232

ACMStereo	0.13 71	0.13 273	0.33 208	0.21 248	0.09 38	0.13 38	0.13 103	0.26 199	0.23 229	0.12 105	0.15 185	0.09 35	0.14 282	0.15 38	0.11 32	0.06 48	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.07 211	0.11 287

KMOStereo	0.14 126	0.13 273	0.39 254	0.21 248	0.14 328	0.20 282	0.15 201	0.25 180	0.18 116	0.12 105	0.14 164	0.10 67	0.16 326	0.19 139	0.11 32	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.05 38	0.07 211	0.13 385

VMStereo-Base	0.14 126	0.09 66	0.29 162	0.16 16	0.09 38	0.18 211	0.12 56	0.24 154	0.25 276	0.15 205	0.22 300	0.17 277	0.13 250	0.19 139	0.14 184	0.08 308	0.06 117	0.06 60	0.05 38	0.07 211	0.08 100

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

NLMM1	0.21 348	0.13 273	0.21 62	0.23 385	0.18 511	0.24 396	0.20 454	0.65 697	0.69 703	0.18 272	0.18 240	0.13 187	0.14 282	0.25 299	0.19 368	0.08 308	0.09 334	0.08 297	0.07 241	0.07 211	0.10 232

NLSM1	0.18 241	0.12 221	0.21 62	0.21 248	0.18 511	0.25 417	0.17 305	0.51 553	0.43 538	0.17 248	0.21 286	0.13 187	0.15 304	0.22 233	0.18 332	0.08 308	0.09 334	0.09 405	0.08 339	0.07 211	0.07 54

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

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

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

MSCF	0.20 307	0.14 326	0.31 183	0.40 716	0.29 690	0.17 174	0.15 201	0.29 253	0.22 211	0.17 248	0.16 200	0.11 111	0.13 250	0.24 274	0.15 231	0.07 143	0.23 662	0.06 60	0.08 339	0.07 211	0.57 746

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 126	0.10 109	0.27 148	0.21 248	0.11 150	0.16 130	0.14 149	0.24 154	0.17 93	0.17 248	0.20 266	0.18 292	0.11 149	0.16 68	0.17 300	0.07 143	0.08 285	0.07 183	0.07 241	0.07 211	0.09 156

LG-Stereo	0.14 126	0.13 273	0.30 172	0.21 248	0.11 150	0.16 130	0.18 366	0.23 128	0.19 150	0.12 105	0.18 240	0.11 111	0.09 45	0.15 38	0.14 184	0.06 48	0.07 217	0.08 297	0.08 339	0.07 211	0.07 54

GREAT-IGEV	0.19 274	0.11 164	0.39 254	0.22 319	0.33 709	0.14 53	0.15 201	0.18 39	0.22 211	0.14 177	0.16 200	0.09 35	0.09 45	0.23 258	0.14 184	0.06 48	0.50 768	0.06 60	0.06 127	0.07 211	0.53 741
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 71	0.15 366	0.21 62	0.27 575	0.09 38	0.15 80	0.13 103	0.23 128	0.21 197	0.12 105	0.11 69	0.10 67	0.13 250	0.22 233	0.13 130	0.07 143	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.07 211	0.07 54

HUF	0.26 492	0.15 366	0.79 614	0.39 711	0.31 703	0.16 130	0.17 305	0.36 358	0.25 276	0.19 279	0.14 164	0.23 369	0.11 149	0.32 431	0.14 184	0.08 308	0.60 782	0.06 60	0.05 38	0.07 211	0.56 743

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

fffft	0.14 126	0.12 221	0.30 172	0.19 132	0.10 99	0.17 174	0.18 366	0.23 128	0.17 93	0.14 177	0.11 69	0.13 187	0.10 94	0.24 274	0.18 332	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.07 211	0.09 156
1: 1. 1
tt45	0.15 174	0.14 326	0.29 162	0.19 132	0.11 150	0.23 371	0.18 366	0.23 128	0.18 116	0.16 224	0.13 126	0.14 222	0.10 94	0.31 420	0.15 231	0.07 143	0.05 13	0.08 297	0.06 127	0.07 211	0.08 100

mms	0.15 174	0.14 326	0.25 115	0.20 193	0.15 401	0.17 174	0.17 305	0.21 91	0.19 150	0.14 177	0.18 240	0.14 222	0.09 45	0.26 321	0.15 231	0.06 48	0.07 217	0.08 297	0.06 127	0.07 211	0.19 517

ours_stereo	0.15 174	0.14 326	0.29 162	0.21 248	0.14 328	0.17 174	0.18 366	0.21 91	0.20 166	0.13 148	0.18 240	0.14 222	0.10 94	0.24 274	0.15 231	0.06 48	0.06 117	0.08 297	0.06 127	0.07 211	0.13 385

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

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

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

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

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

RAStereo	0.14 126	0.15 366	0.40 270	0.22 319	0.11 150	0.15 80	0.18 366	0.25 180	0.24 249	0.13 148	0.17 220	0.11 111	0.09 45	0.15 38	0.13 130	0.08 308	0.06 117	0.08 297	0.06 127	0.07 211	0.05 6

U	1.02 751	0.10 109	0.26 131	0.22 319	3.66 791	6.41 798	0.13 103	0.22 109	0.21 197	0.11 67	0.11 69	0.10 67	0.09 45	0.12 5	0.11 32	0.07 143	0.05 13	5.35 808	2.86 804	0.07 211	0.06 29

WCG-NET（raft）	0.16 206	0.14 326	0.32 198	0.18 77	0.09 38	0.19 239	0.16 260	0.24 154	0.27 313	0.19 279	0.19 255	0.20 329	0.12 200	0.22 233	0.13 130	0.06 48	0.17 572	0.06 60	0.05 38	0.07 211	0.07 54

RSM++	0.14 126	0.11 164	0.25 115	0.32 663	0.17 481	0.17 174	0.15 201	0.23 128	0.21 197	0.12 105	0.12 97	0.14 222	0.09 45	0.21 201	0.13 130	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.07 241	0.07 211	0.11 287

RSM	0.14 126	0.11 164	0.25 115	0.29 623	0.16 445	0.16 130	0.15 201	0.24 154	0.20 166	0.13 148	0.13 126	0.15 245	0.09 45	0.22 233	0.13 130	0.06 48	0.06 117	0.07 183	0.07 241	0.07 211	0.11 287

IGEV++	0.19 274	0.13 273	0.38 244	0.30 636	0.19 546	0.15 80	0.15 201	0.32 305	0.18 116	0.13 148	0.16 200	0.12 155	0.11 149	0.24 274	0.15 231	0.07 143	0.32 737	0.07 183	0.05 38	0.07 211	0.42 715

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

MaDis-Stereo	0.15 174	0.17 448	0.39 254	0.19 132	0.15 401	0.16 130	0.13 103	0.26 199	0.22 211	0.13 148	0.15 185	0.14 222	0.11 149	0.17 92	0.17 300	0.08 308	0.07 217	0.08 297	0.06 127	0.07 211	0.06 29

AEACV	0.20 307	0.09 66	0.32 198	0.39 711	0.34 712	0.21 313	0.16 260	0.30 273	0.18 116	0.17 248	0.17 220	0.13 187	0.16 326	0.27 337	0.13 130	0.07 143	0.29 726	0.07 183	0.09 451	0.07 211	0.37 699

Any-RAFT	0.18 241	0.09 66	0.33 208	0.19 132	0.10 99	0.29 489	0.16 260	0.44 477	0.32 391	0.25 360	0.27 362	0.29 457	0.16 326	0.23 258	0.13 130	0.08 308	0.07 217	0.06 60	0.05 38	0.07 211	0.07 54

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

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

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

ProNet	0.16 206	0.13 273	0.36 233	0.21 248	0.15 401	0.20 282	0.19 413	0.29 253	0.23 229	0.14 177	0.13 126	0.13 187	0.12 200	0.25 299	0.13 130	0.06 48	0.09 334	0.07 183	0.06 127	0.07 211	0.22 567

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

test_4	0.19 274	0.16 411	0.39 254	0.24 444	0.13 277	0.19 239	0.21 482	0.27 216	0.24 249	0.24 347	0.47 607	0.22 353	0.13 250	0.27 337	0.18 332	0.06 48	0.06 117	0.09 405	0.09 451	0.07 211	0.06 29

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.15 174	0.16 411	0.34 214	0.25 493	0.12 210	0.11 21	0.18 366	0.35 341	0.24 249	0.13 148	0.13 126	0.18 292	0.12 200	0.15 38	0.13 130	0.08 308	0.06 117	0.07 183	0.05 38	0.07 211	0.06 29
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
cross-raft	0.18 241	0.12 221	0.40 270	0.27 575	0.16 445	0.20 282	0.24 575	0.34 332	0.24 249	0.23 337	0.28 370	0.29 457	0.15 304	0.19 139	0.16 269	0.06 48	0.05 13	0.08 297	0.07 241	0.07 211	0.07 54

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

TANstereo	0.16 206	0.11 164	0.43 299	0.16 16	0.08 27	0.25 417	0.14 149	0.23 128	0.29 347	0.25 360	0.30 395	0.16 261	0.12 200	0.18 114	0.13 130	0.08 308	0.07 217	0.06 60	0.05 38	0.07 211	0.08 100

XX-TBD	0.16 206	0.21 526	0.43 299	0.22 319	0.10 99	0.23 371	0.15 201	0.23 128	0.28 324	0.22 325	0.26 346	0.14 222	0.12 200	0.16 68	0.14 184	0.08 308	0.05 13	0.06 60	0.04 1	0.07 211	0.06 29

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

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

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

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

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

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

CREStereo	0.14 126	0.09 66	0.27 148	0.14 2	0.08 27	0.22 346	0.15 201	0.26 199	0.26 294	0.16 224	0.21 286	0.14 222	0.13 250	0.19 139	0.14 184	0.09 417	0.05 13	0.06 60	0.04 1	0.07 211	0.06 29
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.16 206	0.09 66	0.31 183	0.15 5	0.09 38	0.23 371	0.15 201	0.26 199	0.24 249	0.17 248	0.21 286	0.16 261	0.14 282	0.23 258	0.14 184	0.29 738	0.05 13	0.06 60	0.04 1	0.07 211	0.07 54

DIP-Stereo	0.20 307	0.13 273	0.48 359	0.20 193	0.13 277	0.28 464	0.12 56	0.43 456	0.26 294	0.27 382	0.32 420	0.21 345	0.17 352	0.26 321	0.20 396	0.08 308	0.06 117	0.08 297	0.06 127	0.07 211	0.10 232
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MLCV	0.25 469	0.23 566	0.59 522	0.22 319	0.09 38	0.30 504	0.18 366	0.40 418	0.38 478	0.38 582	0.44 572	0.31 488	0.22 440	0.44 517	0.32 565	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.07 211	0.08 100

monster_256*512	0.18 241	0.15 366	0.25 115	0.23 385	0.13 277	0.22 346	0.21 482	0.42 443	0.31 377	0.19 279	0.22 300	0.24 390	0.17 352	0.19 139	0.17 300	0.06 48	0.05 13	0.08 297	0.08 339	0.08 293	0.09 156

GREATEN-IGEV_RVC	0.14 126	0.16 411	0.31 183	0.22 319	0.14 328	0.15 80	0.13 103	0.18 39	0.17 93	0.12 105	0.14 164	0.10 67	0.09 45	0.21 201	0.15 231	0.06 48	0.09 334	0.08 297	0.08 339	0.08 293	0.10 232

ManiGeoR	0.20 307	0.22 546	0.70 579	0.16 16	0.12 210	0.22 346	0.14 149	0.41 436	0.28 324	0.19 279	0.24 326	0.19 306	0.16 326	0.35 463	0.20 396	0.08 308	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.08 293	0.09 156

HLF11	0.20 307	0.20 511	0.68 569	0.16 16	0.12 210	0.21 313	0.12 56	0.39 406	0.25 276	0.21 304	0.30 395	0.19 306	0.18 388	0.38 487	0.22 445	0.09 417	0.06 117	0.06 60	0.05 38	0.08 293	0.09 156

HLf10	0.20 307	0.22 546	0.70 579	0.16 16	0.12 210	0.22 346	0.14 149	0.41 436	0.28 324	0.19 279	0.24 326	0.19 306	0.16 326	0.35 463	0.20 396	0.08 308	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.08 293	0.09 156

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

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

GGDA	0.19 274	0.20 511	0.53 450	0.18 77	0.10 99	0.21 313	0.16 260	0.35 341	0.32 391	0.22 325	0.29 379	0.19 306	0.16 326	0.38 487	0.18 332	0.08 308	0.05 13	0.06 60	0.06 127	0.08 293	0.09 156

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

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

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

ATMStereo	0.13 71	0.12 221	0.32 198	0.23 385	0.10 99	0.16 130	0.14 149	0.25 180	0.20 166	0.13 148	0.11 69	0.10 67	0.13 250	0.15 38	0.12 63	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.05 38	0.08 293	0.12 348

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

PSi22	0.17 229	0.18 475	0.42 291	0.20 193	0.09 38	0.16 130	0.11 30	0.30 273	0.25 276	0.13 148	0.15 185	0.21 345	0.13 250	0.30 405	0.16 269	0.06 48	0.22 649	0.05 1	0.04 1	0.08 293	0.13 385

LiteMatch	0.13 71	0.15 366	0.19 29	0.20 193	0.10 99	0.15 80	0.17 305	0.18 39	0.14 42	0.10 45	0.09 18	0.11 111	0.22 440	0.16 68	0.23 465	0.08 308	0.05 13	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.08 100

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

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

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

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

WQFJA1	0.19 274	0.12 221	0.20 44	0.22 319	0.18 511	0.25 417	0.19 413	0.55 608	0.55 655	0.16 224	0.17 220	0.15 245	0.17 352	0.20 174	0.20 396	0.07 143	0.09 334	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.09 156

WQFJX1	0.20 307	0.12 221	0.21 62	0.23 385	0.17 481	0.24 396	0.19 413	0.63 685	0.56 662	0.17 248	0.16 200	0.14 222	0.16 326	0.27 337	0.18 332	0.08 308	0.09 334	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.09 156

WQFJX	0.19 274	0.12 221	0.21 62	0.22 319	0.18 511	0.25 417	0.18 366	0.57 628	0.49 616	0.17 248	0.17 220	0.14 222	0.16 326	0.24 274	0.19 368	0.08 308	0.08 285	0.08 297	0.06 127	0.08 293	0.11 287

NLMM	0.19 274	0.12 221	0.20 44	0.22 319	0.18 511	0.25 417	0.19 413	0.55 608	0.55 655	0.16 224	0.17 220	0.15 245	0.17 352	0.20 174	0.20 396	0.07 143	0.09 334	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.09 156

GEAStereo	0.20 307	0.10 109	0.31 183	0.35 690	0.42 734	0.19 239	0.16 260	0.23 128	0.18 116	0.14 177	0.15 185	0.10 67	0.09 45	0.21 201	0.18 332	0.08 308	0.28 710	0.06 60	0.05 38	0.08 293	0.57 746

GSStereo	0.21 348	0.10 109	0.31 183	0.36 699	0.42 734	0.19 239	0.16 260	0.38 384	0.21 197	0.14 177	0.15 185	0.10 67	0.09 45	0.21 201	0.18 332	0.08 308	0.31 732	0.06 60	0.06 127	0.08 293	0.63 755

GS-Stereo							0.16 260	0.38 384	0.21 197	0.14 177	0.15 185	0.10 67	0.09 45	0.21 201	0.18 332	0.08 308	0.31 732	0.06 60	0.06 127	0.08 293	0.63 755

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

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

FlowAnything_test	0.15 174	0.12 221	0.23 92	0.21 248	0.12 210	0.18 211	0.16 260	0.25 180	0.17 93	0.15 205	0.13 126	0.15 245	0.14 282	0.19 139	0.17 300	0.10 492	0.07 217	0.11 550	0.12 597	0.08 293	0.10 232

S2M2_XL	0.10 5	0.10 109	0.24 103	0.14 2	0.10 99	0.09 5	0.09 4	0.12 4	0.09 2	0.11 67	0.12 97	0.09 35	0.09 45	0.12 5	0.11 32	0.09 417	0.07 217	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.07 54
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
111111	0.13 71	0.08 24	0.20 44	0.20 193	0.13 277	0.13 38	0.10 12	0.23 128	0.17 93	0.11 67	0.13 126	0.12 155	0.08 19	0.19 139	0.12 63	0.07 143	0.16 541	0.06 60	0.04 1	0.08 293	0.16 468

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

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

tg	0.18 241	0.15 366	0.34 214	0.22 319	0.11 150	0.23 371	0.15 201	0.35 341	0.27 313	0.20 294	0.25 336	0.20 329	0.12 200	0.25 299	0.16 269	0.07 143	0.07 217	0.09 405	0.09 451	0.08 293	0.13 385

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

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

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

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

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

cc1	0.22 376	0.16 411	0.50 397	0.27 575	0.13 277	0.31 526	0.19 413	0.39 406	0.48 599	0.21 304	0.20 266	0.13 187	0.17 352	0.28 363	0.12 63	0.08 308	0.28 710	0.08 297	0.06 127	0.08 293	0.37 699

ff7	0.18 241	0.13 273	0.41 281	0.21 248	0.15 401	0.21 313	0.17 305	0.28 232	0.23 229	0.21 304	0.13 126	0.12 155	0.12 200	0.27 337	0.13 130	0.07 143	0.25 690	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.36 691

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

ffff	0.18 241	0.13 273	0.41 281	0.21 248	0.15 401	0.21 313	0.17 305	0.28 232	0.23 229	0.21 304	0.13 126	0.12 155	0.12 200	0.27 337	0.13 130	0.07 143	0.25 690	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.36 691

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

ffm	0.27 523	0.17 448	0.84 635	0.21 248	0.13 277	0.29 489	0.21 482	0.38 384	0.46 577	0.31 461	0.44 572	0.34 519	0.24 476	0.28 363	0.12 63	0.08 308	0.28 710	0.12 586	0.11 555	0.08 293	0.37 699

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

11t	0.18 241	0.13 273	0.41 281	0.21 248	0.15 401	0.21 313	0.17 305	0.28 232	0.23 229	0.21 304	0.13 126	0.12 155	0.12 200	0.27 337	0.13 130	0.07 143	0.25 690	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.36 691

tt1	0.22 376	0.16 411	0.49 376	0.26 537	0.15 401	0.31 526	0.19 413	0.38 384	0.46 577	0.21 304	0.19 255	0.13 187	0.16 326	0.28 363	0.12 63	0.08 308	0.28 710	0.08 297	0.06 127	0.08 293	0.37 699

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

UniTT-Stereo	0.15 174	0.12 221	0.45 317	0.21 248	0.14 328	0.17 174	0.13 103	0.20 69	0.19 150	0.16 224	0.20 266	0.10 67	0.11 149	0.18 114	0.17 300	0.08 308	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.08 293	0.07 54

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

CASnet	0.15 174	0.13 273	0.30 172	0.22 319	0.08 27	0.15 80	0.14 149	0.28 232	0.26 294	0.23 337	0.20 266	0.15 245	0.11 149	0.18 114	0.13 130	0.07 143	0.05 13	0.11 550	0.09 451	0.08 293	0.05 6
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.20 307	0.21 526	0.62 540	0.21 248	0.14 328	0.19 239	0.17 305	0.29 253	0.28 324	0.24 347	0.20 266	0.20 329	0.10 94	0.22 233	0.18 332	0.07 143	0.07 217	0.10 491	0.08 339	0.08 293	0.33 677

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

anonymousdsp	0.20 307	0.13 273	0.49 376	0.28 603	0.20 575	0.21 313	0.17 305	0.29 253	0.24 249	0.22 325	0.13 126	0.12 155	0.12 200	0.32 431	0.13 130	0.07 143	0.26 699	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.48 731

CES	0.14 126	0.08 24	0.24 103	0.17 42	0.23 630	0.18 211	0.15 201	0.24 154	0.20 166	0.14 177	0.18 240	0.14 222	0.10 94	0.19 139	0.12 63	0.07 143	0.05 13	0.06 60	0.04 1	0.08 293	0.20 539

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

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

CroCo-Stereo Lap2	0.16 206	0.18 475	0.39 254	0.26 537	0.18 511	0.11 21	0.19 413	0.30 273	0.22 211	0.13 148	0.16 200	0.15 245	0.11 149	0.17 92	0.15 231	0.07 143	0.07 217	0.08 297	0.06 127	0.08 293	0.07 54

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

ccc-4	0.18 241	0.13 273	0.41 281	0.21 248	0.15 401	0.21 313	0.17 305	0.28 232	0.23 229	0.21 304	0.13 126	0.12 155	0.12 200	0.27 337	0.13 130	0.07 143	0.25 690	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.36 691

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.20 307	0.13 273	0.49 376	0.28 603	0.20 575	0.21 313	0.17 305	0.29 253	0.24 249	0.22 325	0.13 126	0.12 155	0.12 200	0.32 431	0.13 130	0.07 143	0.26 699	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.48 731
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CIPLG	0.23 410	0.28 622	0.75 598	0.24 444	0.16 445	0.25 417	0.20 454	0.38 384	0.33 410	0.32 486	0.34 454	0.23 369	0.15 304	0.27 337	0.22 445	0.09 417	0.07 217	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.09 156

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RASNet	0.30 571	0.19 495	0.59 522	0.23 385	0.19 546	0.33 554	0.20 454	0.50 541	0.41 515	0.31 461	0.44 572	0.47 631	0.38 635	0.79 679	0.40 608	0.09 417	0.07 217	0.07 183	0.09 451	0.08 293	0.10 232

HSM-Net_RVC	0.28 533	0.12 221	0.48 359	0.19 132	0.11 150	0.35 586	0.21 482	0.64 691	0.44 551	0.40 610	0.43 561	0.50 647	0.27 517	0.75 664	0.25 491	0.08 308	0.07 217	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.09 156
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet	0.25 469	0.22 546	0.62 540	0.26 537	0.11 150	0.31 526	0.23 549	0.46 495	0.45 564	0.34 521	0.43 561	0.27 431	0.23 455	0.36 474	0.37 600	0.08 308	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.08 293	0.10 232

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

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

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

NLCSM	0.20 307	0.15 366	0.23 92	0.24 444	0.19 546	0.24 396	0.22 519	0.45 486	0.44 551	0.20 294	0.18 240	0.14 222	0.16 326	0.47 529	0.20 396	0.09 417	0.09 334	0.09 405	0.08 339	0.09 395	0.10 232

gasm-f	0.20 307	0.12 221	0.36 233	0.35 690	0.36 721	0.18 211	0.17 305	0.23 128	0.18 116	0.14 177	0.19 255	0.10 67	0.11 149	0.20 174	0.19 368	0.08 308	0.28 710	0.06 60	0.05 38	0.09 395	0.57 746

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

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

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

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

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

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

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

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

SCV_C0	0.19 274	0.14 326	0.40 270	0.30 636	0.20 575	0.15 80	0.16 260	0.35 341	0.26 294	0.17 248	0.16 200	0.13 187	0.09 45	0.31 420	0.14 184	0.07 143	0.22 649	0.06 60	0.06 127	0.09 395	0.25 607

SCV	0.18 241	0.15 366	0.37 239	0.26 537	0.20 575	0.16 130	0.16 260	0.35 341	0.23 229	0.14 177	0.16 200	0.13 187	0.09 45	0.31 420	0.12 63	0.08 308	0.19 603	0.07 183	0.07 241	0.09 395	0.26 623

rvit_stereo_0083	0.17 229	0.13 273	0.29 162	0.21 248	0.13 277	0.17 174	0.17 305	0.23 128	0.36 451	0.16 224	0.22 300	0.19 306	0.17 352	0.21 201	0.17 300	0.11 541	0.10 383	0.10 491	0.08 339	0.09 395	0.08 100

rvit_stereo_0081	0.16 206	0.13 273	0.30 172	0.21 248	0.12 210	0.17 174	0.17 305	0.24 154	0.34 423	0.17 248	0.19 255	0.18 292	0.15 304	0.20 174	0.17 300	0.11 541	0.08 285	0.09 405	0.08 339	0.09 395	0.07 54

rvit_stereo_0082	0.16 206	0.13 273	0.30 172	0.21 248	0.12 210	0.17 174	0.17 305	0.24 154	0.34 423	0.17 248	0.19 255	0.18 292	0.15 304	0.20 174	0.17 300	0.11 541	0.08 285	0.09 405	0.08 339	0.09 395	0.07 54

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

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

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 241	0.15 366	0.27 148	0.20 193	0.13 277	0.24 396	0.17 305	0.31 296	0.37 467	0.43 639	0.17 220	0.13 187	0.12 200	0.20 174	0.16 269	0.08 308	0.07 217	0.09 405	0.07 241	0.09 395	0.08 100

MyStereo07	0.18 241	0.15 366	0.44 311	0.22 319	0.16 445	0.25 417	0.22 519	0.31 296	0.26 294	0.22 325	0.13 126	0.12 155	0.13 250	0.33 441	0.14 184	0.07 143	0.13 474	0.09 405	0.09 451	0.09 395	0.11 287

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

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

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

ACVNet-DCA	0.21 348	0.16 411	0.50 397	0.27 575	0.13 277	0.31 526	0.19 413	0.43 456	0.32 391	0.21 304	0.20 266	0.13 187	0.17 352	0.28 363	0.12 63	0.08 308	0.28 710	0.08 297	0.06 127	0.09 395	0.23 579

xx1	0.23 410	0.16 411	0.50 397	0.27 575	0.13 277	0.31 526	0.19 413	0.39 406	0.48 599	0.21 304	0.20 266	0.28 444	0.25 489	0.28 363	0.12 63	0.08 308	0.28 710	0.10 491	0.11 555	0.09 395	0.23 579

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

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

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

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

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

LL-Strereo	0.32 591	0.33 652	0.77 608	0.26 537	0.24 647	0.22 346	0.23 549	0.58 642	0.44 551	0.35 541	0.32 420	0.41 580	0.40 648	0.93 716	0.25 491	0.08 308	0.13 474	0.11 550	0.09 451	0.09 395	0.22 567

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

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

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

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

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

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

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

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

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

iRaft-Stereo_5w	0.25 469	0.24 579	0.50 397	0.23 385	0.18 511	0.19 239	0.19 413	0.39 406	0.35 435	0.28 396	0.36 477	0.34 519	0.23 455	0.66 633	0.28 524	0.07 143	0.07 217	0.08 297	0.07 241	0.09 395	0.14 431

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

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

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

AAGNet	0.34 609	0.12 221	0.53 450	0.26 537	0.16 445	0.20 282	0.19 413	0.31 296	0.29 347	0.35 541	0.35 462	0.27 431	0.30 568	0.44 517	2.56 785	0.08 308	0.05 13	0.10 491	0.07 241	0.09 395	0.07 54

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

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

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

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

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

ICVP	0.24 443	0.13 273	0.45 317	0.26 537	0.14 328	0.30 504	0.25 590	0.47 509	0.35 435	0.29 421	0.43 561	0.35 532	0.25 489	0.28 363	0.25 491	0.12 582	0.09 334	0.09 405	0.09 451	0.09 395	0.11 287
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.21 348	0.22 546	0.49 376	0.25 493	0.24 647	0.19 239	0.17 305	0.34 332	0.32 391	0.24 347	0.25 336	0.20 329	0.16 326	0.25 299	0.21 427	0.08 308	0.19 603	0.11 550	0.12 597	0.09 395	0.09 156

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HITNet	0.22 376	0.23 566	0.60 529	0.20 193	0.09 38	0.27 445	0.15 201	0.45 486	0.33 410	0.29 421	0.33 442	0.27 431	0.22 440	0.29 386	0.27 515	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.09 395	0.11 287
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
HSM	0.29 556	0.18 475	0.48 359	0.21 248	0.15 401	0.33 554	0.20 454	0.55 608	0.39 494	0.36 555	0.39 515	0.67 713	0.32 600	0.88 702	0.24 477	0.09 417	0.07 217	0.08 297	0.07 241	0.09 395	0.10 232

iResNet_ROB	0.27 523	0.27 614	0.48 359	0.21 248	0.12 210	0.32 543	0.17 305	0.57 628	0.55 655	0.39 600	0.44 572	0.37 546	0.28 541	0.43 513	0.28 524	0.08 308	0.06 117	0.06 60	0.05 38	0.09 395	0.11 287

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

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

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

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

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

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.14 126	0.15 366	0.35 226	0.21 248	0.09 38	0.19 239	0.10 12	0.19 59	0.21 197	0.14 177	0.12 97	0.11 111	0.11 149	0.15 38	0.12 63	0.08 308	0.07 217	0.11 550	0.09 451	0.10 461	0.13 385

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CAS++	0.17 229	0.13 273	0.35 226	0.18 77	0.13 277	0.17 174	0.16 260	0.42 443	0.25 276	0.19 279	0.18 240	0.13 187	0.10 94	0.22 233	0.12 63	0.12 582	0.10 383	0.11 550	0.08 339	0.10 461	0.09 156
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
H2IRNET	0.19 274	0.18 475	0.50 397	0.22 319	0.12 210	0.20 282	0.16 260	0.28 232	0.31 377	0.17 248	0.32 420	0.25 405	0.20 417	0.24 274	0.19 368	0.08 308	0.06 117	0.09 405	0.10 517	0.10 461	0.08 100

MGS-Stereo	0.15 174	0.12 221	0.38 244	0.19 132	0.11 150	0.18 211	0.17 305	0.21 91	0.23 229	0.14 177	0.24 326	0.16 261	0.10 94	0.19 139	0.13 130	0.07 143	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.10 461	0.07 54

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

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

mmm	0.25 469	0.15 366	0.44 311	0.23 385	0.20 575	0.28 464	0.21 482	0.43 456	0.32 391	0.31 461	0.40 525	0.30 478	0.24 476	0.31 420	0.28 524	0.09 417	0.21 636	0.11 550	0.12 597	0.10 461	0.26 623

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.19 274	0.13 273	0.51 418	0.22 319	0.11 150	0.19 239	0.14 149	0.30 273	0.24 249	0.28 396	0.29 379	0.25 405	0.18 388	0.27 337	0.18 332	0.09 417	0.06 117	0.10 491	0.08 339	0.10 461	0.09 156
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.19 274	0.13 273	0.51 418	0.22 319	0.11 150	0.19 239	0.15 201	0.30 273	0.24 249	0.28 396	0.29 379	0.25 405	0.18 388	0.25 299	0.17 300	0.09 417	0.06 117	0.10 491	0.08 339	0.10 461	0.09 156

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ACVNet	0.24 443	0.18 475	0.51 418	0.18 77	0.15 401	0.27 445	0.23 549	0.40 418	0.45 564	0.29 421	0.41 537	0.38 552	0.28 541	0.28 363	0.35 590	0.09 417	0.07 217	0.08 297	0.07 241	0.10 461	0.09 156

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 556	0.24 579	0.81 621	0.26 537	0.18 511	0.30 504	0.22 519	0.52 561	0.41 515	0.38 582	0.42 547	0.42 593	0.28 541	0.46 525	0.31 555	0.11 541	0.08 285	0.10 491	0.11 555	0.10 461	0.12 348
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.33 598	0.31 638	0.69 572	0.23 385	0.14 328	0.30 504	0.23 549	0.49 532	0.55 655	0.39 600	0.60 671	0.43 600	0.30 568	0.88 702	0.54 663	0.11 541	0.08 285	0.07 183	0.07 241	0.10 461	0.12 348

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

pmcnn	0.54 698	0.24 579	1.06 683	0.25 493	0.26 666	0.40 621	0.31 653	0.55 608	0.55 655	0.56 699	1.22 743	2.53 775	0.39 642	0.84 694	1.08 731	0.09 417	0.06 117	0.06 60	0.05 38	0.10 461	0.14 431

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

VeloStereo	0.11 17	0.07 2	0.21 62	0.16 16	0.12 210	0.09 5	0.07 1	0.12 4	0.10 4	0.12 105	0.09 18	0.11 111	0.11 149	0.16 68	0.12 63	0.10 492	0.09 334	0.09 405	0.08 339	0.11 521	0.13 385

flow	0.11 17	0.07 2	0.21 62	0.16 16	0.12 210	0.09 5	0.07 1	0.12 4	0.10 4	0.12 105	0.09 18	0.11 111	0.11 149	0.18 114	0.12 63	0.10 492	0.09 334	0.09 405	0.08 339	0.11 521	0.13 385

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_L	0.13 71	0.12 221	0.26 131	0.17 42	0.12 210	0.12 29	0.07 1	0.18 39	0.21 197	0.12 105	0.15 185	0.14 222	0.12 200	0.16 68	0.15 231	0.13 606	0.09 334	0.09 405	0.10 517	0.11 521	0.09 156
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_0105_6	0.20 307	0.16 411	0.41 281	0.23 385	0.14 328	0.18 211	0.20 454	0.31 296	0.39 494	0.18 272	0.22 300	0.23 369	0.18 388	0.26 321	0.18 332	0.16 658	0.13 474	0.13 613	0.11 555	0.11 521	0.09 156

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

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

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

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

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

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 307	0.74 756	0.71 588	0.17 42	0.08 27	0.15 80	0.15 201	0.19 59	0.18 116	0.13 148	0.12 97	0.10 67	0.08 19	0.16 68	0.14 184	0.34 744	0.12 452	0.08 297	0.07 241	0.11 521	0.24 595

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

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

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

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

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

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

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

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

CASS	0.22 376	0.16 411	0.40 270	0.26 537	0.12 210	0.29 489	0.19 413	0.40 418	0.32 391	0.34 521	0.35 462	0.25 405	0.25 489	0.26 321	0.21 427	0.13 606	0.08 285	0.11 550	0.09 451	0.11 521	0.12 348
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.28 533	0.19 495	0.68 569	0.22 319	0.19 546	0.31 526	0.31 653	0.43 456	0.43 538	0.28 396	0.38 497	0.42 593	0.32 600	0.33 441	0.32 565	0.08 308	0.14 494	0.10 491	0.12 597	0.11 521	0.24 595

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

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

GEStereo_RVC	0.29 556	0.24 579	0.60 529	0.27 575	0.16 445	0.33 554	0.25 590	0.58 642	0.56 662	0.35 541	0.38 497	0.34 519	0.25 489	0.51 544	0.29 538	0.12 582	0.08 285	0.09 405	0.08 339	0.11 521	0.13 385

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

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

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

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

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

GMStereo	0.21 348	0.30 632	0.57 497	0.21 248	0.12 210	0.24 396	0.18 366	0.30 273	0.41 515	0.26 370	0.24 326	0.17 277	0.16 326	0.25 299	0.19 368	0.10 492	0.07 217	0.08 297	0.08 339	0.11 521	0.09 156
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
psm_up	0.30 571	0.21 526	0.58 513	0.26 537	0.18 511	0.32 543	0.27 612	0.57 628	0.45 564	0.38 582	0.41 537	0.45 612	0.40 648	0.59 589	0.32 565	0.11 541	0.12 452	0.13 613	0.12 597	0.11 521	0.11 287

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

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

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

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

BEATNet_4x	0.25 469	0.25 596	0.66 560	0.23 385	0.10 99	0.29 489	0.14 149	0.49 532	0.34 423	0.31 461	0.35 462	0.32 499	0.26 508	0.34 456	0.33 575	0.08 308	0.06 117	0.08 297	0.07 241	0.11 521	0.13 385

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

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

AdaStereo	0.25 469	0.17 448	0.47 344	0.25 493	0.13 277	0.33 554	0.17 305	0.57 628	0.43 538	0.34 521	0.38 497	0.35 532	0.21 430	0.32 431	0.24 477	0.14 631	0.06 117	0.13 613	0.09 451	0.11 521	0.09 156
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
LE_ROB	1.82 777	0.39 687	3.15 777	0.50 748	0.55 750	0.79 725	1.00 764	0.89 750	6.48 799	7.40 804	2.07 772	2.07 766	5.08 797	1.33 757	3.96 790	0.11 541	0.09 334	0.12 586	0.11 555	0.11 521	0.13 385

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

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

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

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

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

ssnet_v2	0.30 571	0.21 526	0.63 545	0.23 385	0.15 401	0.40 621	0.30 643	0.59 652	0.48 599	0.40 610	0.37 488	0.46 621	0.30 568	0.41 503	0.44 629	0.13 606	0.11 421	0.11 550	0.11 555	0.12 569	0.11 287

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PA-Net	0.40 648	0.35 665	1.05 681	0.32 663	0.28 677	0.39 615	0.43 708	0.53 573	0.56 662	0.35 541	0.43 561	0.41 580	0.36 625	0.83 693	0.61 678	0.12 582	0.23 662	0.16 665	0.23 719	0.13 584	0.20 539
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
TDLM	0.32 591	0.27 614	0.52 439	0.30 636	0.15 401	0.33 554	0.32 660	0.54 589	0.50 624	0.44 645	0.43 561	0.39 566	0.30 568	0.92 714	0.30 543	0.14 631	0.09 334	0.13 613	0.12 597	0.13 584	0.14 431

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

iResNetv2_ROB	0.29 556	0.37 675	0.92 658	0.24 444	0.13 277	0.30 504	0.19 413	0.55 608	0.51 630	0.39 600	0.46 600	0.39 566	0.27 517	0.36 474	0.30 543	0.09 417	0.06 117	0.07 183	0.05 38	0.13 584	0.11 287

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

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

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

MDST_ROB	0.51 690	0.16 411	0.97 669	0.31 654	0.21 595	1.35 766	0.34 672	0.80 733	0.59 674	1.09 752	0.74 704	0.49 641	0.37 630	1.31 754	0.60 675	0.14 631	0.12 452	0.16 665	0.13 630	0.13 584	0.18 497

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

CBMV	0.36 619	0.25 596	0.61 536	0.24 444	0.14 328	0.42 634	0.33 667	0.56 619	0.52 640	0.54 695	0.52 631	0.51 650	0.58 703	0.63 616	0.43 622	0.15 647	0.16 541	0.18 683	0.16 672	0.13 584	0.19 517
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-mn7	0.48 682	0.52 723	1.28 717	0.26 537	0.19 546	0.62 704	0.34 672	0.59 652	0.96 739	0.45 652	0.97 728	0.53 663	0.41 653	0.99 724	0.70 692	0.11 541	0.10 383	0.10 491	0.10 517	0.14 607	0.16 468

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SCION-MonSter(vits)	0.23 410	0.09 66	0.20 44	0.17 42	0.09 38	0.15 80	0.12 56	0.46 495	0.54 646	0.09 16	0.45 587	0.30 478	0.27 517	0.35 463	0.45 636	0.10 492	0.08 285	0.18 683	0.17 684	0.15 619	0.16 468

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

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

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

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

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

CVANet_RVC	0.34 609	0.25 596	0.77 608	0.27 575	0.17 481	0.34 569	0.28 628	0.55 608	0.50 624	0.43 639	0.46 600	0.44 606	0.31 585	0.90 707	0.27 515	0.15 647	0.10 383	0.14 637	0.14 650	0.15 619	0.15 451

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

SGM-Forest	0.42 659	0.44 707	0.92 658	0.24 444	0.16 445	0.45 652	0.40 700	0.58 642	0.50 624	0.54 695	0.63 683	0.52 658	0.51 689	0.91 709	0.66 686	0.17 672	0.17 572	0.17 674	0.15 661	0.15 619	0.21 552
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
w-ln-seven	0.45 668	0.40 691	1.40 731	0.27 575	0.22 614	0.58 697	0.33 667	0.65 697	0.83 722	0.59 705	0.63 683	0.53 663	0.39 642	0.66 633	0.81 706	0.12 582	0.11 421	0.13 613	0.12 597	0.16 628	0.17 490

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

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

IGEV-Stereo+	0.14 126	0.08 24	0.26 131	0.18 77	0.14 328	0.09 5	0.10 12	0.16 20	0.17 93	0.14 177	0.08 12	0.10 67	0.10 94	0.22 233	0.14 184	0.07 143	0.15 525	0.06 60	0.06 127	0.16 628	0.29 650

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SGM_RVC	0.57 707	0.22 546	0.60 529	0.26 537	0.16 445	0.97 743	0.46 715	0.76 730	0.90 732	1.03 749	0.92 724	1.16 744	0.93 743	1.21 744	0.72 694	0.17 672	0.16 541	0.16 665	0.16 672	0.16 628	0.24 595
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
zh-sn7	0.52 693	0.64 747	1.77 753	0.30 636	0.20 575	0.47 661	0.40 700	0.60 663	0.65 692	0.53 691	0.82 713	0.52 658	0.59 705	1.10 733	0.96 719	0.13 606	0.13 474	0.13 613	0.13 630	0.17 643	0.20 539

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

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

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

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

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

Abc-Net	0.42 659	0.31 638	0.87 645	0.32 663	0.29 690	0.47 661	0.37 684	0.68 710	0.53 641	0.42 628	0.58 662	0.57 675	0.52 691	0.75 664	0.54 663	0.18 683	0.14 494	0.18 683	0.25 726	0.17 643	0.18 497
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	0.46 676	0.37 675	1.50 738	0.34 681	0.30 696	0.36 594	0.37 684	0.64 691	1.15 761	0.41 622	0.45 587	0.40 571	0.41 653	0.82 689	0.53 659	0.18 683	0.14 494	0.23 711	0.21 702	0.17 643	0.18 497

DANet	0.37 626	0.25 596	0.67 563	0.37 701	0.22 614	0.42 634	0.25 590	0.50 541	0.44 551	0.52 683	0.50 621	0.59 682	0.42 659	0.78 675	0.53 659	0.13 606	0.12 452	0.14 637	0.12 597	0.17 643	0.21 552
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PS-NSSS	0.33 598	0.36 672	0.61 536	0.24 444	0.18 511	0.33 554	0.24 575	0.59 652	0.42 527	0.38 582	0.52 631	0.36 538	0.31 585	0.80 683	0.32 565	0.18 683	0.14 494	0.21 703	0.15 661	0.17 643	0.14 431

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

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

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

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

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

MeshStereo	0.60 712	0.31 638	0.71 588	0.22 319	0.17 481	0.66 711	0.36 682	0.81 735	0.63 689	1.48 772	1.32 748	1.65 760	0.83 735	1.18 742	0.74 696	0.17 672	0.17 572	0.17 674	0.14 650	0.17 643	0.19 517
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
PM Cens cmp D40	0.99 748	0.40 691	1.01 675	0.30 636	0.26 666	0.92 735	0.55 731	1.27 763	2.11 780	1.72 778	3.10 785	2.73 780	1.57 773	1.33 757	1.29 744	0.19 693	0.20 625	0.20 699	0.21 702	0.18 659	0.29 650

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

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

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

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

IGEV-RUCA	0.21 348	0.09 66	0.26 131	0.20 193	0.19 546	0.28 464	0.23 549	0.24 154	0.22 211	0.21 304	0.23 315	0.29 457	0.48 681	0.26 321	0.19 368	0.09 417	0.08 285	0.18 683	0.14 650	0.18 659	0.19 517

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

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

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

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

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

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

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

PM Graph cmp D40	0.99 748	0.46 710	1.13 698	0.35 690	0.34 712	1.01 746	0.70 745	1.18 760	2.01 779	1.67 775	3.56 788	2.15 769	1.37 762	1.30 752	1.15 733	0.20 698	0.20 625	0.19 691	0.22 713	0.19 672	0.32 668

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

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

zero-FE	0.21 348	0.08 24	1.10 690	0.24 444	0.27 675	0.12 29	0.14 149	0.20 69	0.20 166	0.12 105	0.11 69	0.13 187	0.11 149	0.22 233	0.19 368	0.09 417	0.23 662	0.07 183	0.08 339	0.19 672	0.27 631

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

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

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

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

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

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

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

DDF-Stereo	0.16 206	0.08 24	0.30 172	0.21 248	0.20 575	0.12 29	0.14 149	0.20 69	0.19 150	0.11 67	0.10 46	0.13 187	0.12 200	0.24 274	0.20 396	0.09 417	0.18 589	0.07 183	0.06 127	0.20 683	0.19 517

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

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

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

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

NVstereo2D	0.32 591	0.18 475	0.63 545	0.24 444	0.23 630	0.43 639	0.28 628	0.60 663	0.58 667	0.28 396	0.39 515	0.42 593	0.30 568	0.71 651	0.30 543	0.13 606	0.09 334	0.13 613	0.10 517	0.20 683	0.18 497

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PStereo	0.28 533	0.41 697	0.40 270	0.21 248	0.13 277	0.25 417	0.24 575	0.35 341	0.48 599	0.27 382	0.17 220	0.29 457	0.34 611	0.40 497	0.45 636	0.24 718	0.15 525	0.17 674	0.13 630	0.24 703	0.25 607

StereoAnything_RVC	0.22 376	0.47 714	0.67 563	0.30 636	0.31 703	0.11 21	0.11 30	0.18 39	0.15 64	0.09 16	0.11 69	0.09 35	0.09 45	0.27 337	0.12 63	0.09 417	0.39 751	0.06 60	0.04 1	0.24 703	0.49 733

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

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 696	0.60 742	0.98 671	0.40 716	0.25 661	0.87 732	0.57 735	0.60 663	0.64 691	0.60 706	0.67 692	0.63 698	0.42 659	1.13 735	0.50 651	0.23 710	0.28 710	0.27 721	0.35 745	0.25 706	0.33 677

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FCDSN-DC	0.67 723	0.38 683	0.83 631	0.37 701	0.30 696	0.66 711	0.37 684	0.69 716	0.70 706	1.15 756	1.53 756	1.70 762	1.38 763	1.00 725	0.83 707	0.24 718	0.22 649	0.27 721	0.26 731	0.27 718	0.32 668
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SAMSARA	0.62 717	0.47 714	0.93 662	0.70 761	0.50 744	1.15 755	1.29 778	0.79 732	0.70 706	0.77 728	0.55 648	0.92 731	0.58 703	0.87 699	0.77 700	0.19 693	0.27 705	0.18 683	0.19 694	0.27 718	0.28 640

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

GANetREF_RVC	0.45 668	0.52 723	0.87 645	0.39 711	0.20 575	0.51 678	0.50 724	0.68 710	0.67 697	0.47 664	0.46 600	0.50 647	0.43 663	0.91 709	0.40 608	0.28 737	0.21 636	0.32 739	0.19 694	0.28 723	0.23 579
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
MaskLacGwcNet_RVC	0.38 631	0.43 702	0.72 593	0.35 690	0.19 546	0.51 678	0.25 590	0.56 619	0.39 494	0.42 628	0.47 607	0.47 631	0.27 517	0.74 659	0.32 565	0.38 751	0.19 603	0.27 721	0.17 684	0.29 725	0.27 631

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

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

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

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

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

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

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

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

ELAS_RVC	0.80 737	0.40 691	1.10 690	0.40 716	0.35 716	0.93 736	1.10 772	0.87 746	1.12 757	1.40 762	1.39 749	1.27 750	1.55 772	1.13 735	1.13 732	0.29 738	0.27 705	0.30 732	0.28 736	0.31 727	0.36 691
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PSMNet-RUCA	0.39 636	0.47 714	0.84 635	0.46 739	0.41 732	0.34 569	0.26 602	0.59 652	0.46 577	0.40 610	0.51 624	0.44 606	0.33 609	0.43 513	0.31 555	0.25 726	0.14 494	0.33 743	0.21 702	0.32 735	0.23 579

ELAS	0.80 737	0.40 691	0.91 657	0.39 711	0.35 716	1.52 771	0.81 758	0.97 753	0.98 742	1.47 771	1.58 758	1.19 746	1.33 761	1.01 726	1.21 736	0.29 738	0.27 705	0.30 732	0.29 740	0.32 735	0.36 691
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Anonymous_2	0.44 665	0.23 566	0.57 497	0.34 681	0.34 712	0.53 687	0.28 628	0.49 532	0.39 494	0.36 555	0.34 454	0.48 635	0.38 635	0.43 513	0.33 575	0.26 730	0.41 754	0.44 755	1.45 792	0.33 737	0.37 699

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

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

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

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

NVStereoNet_ROB	0.74 728	0.64 747	1.20 713	0.55 752	0.43 737	0.54 691	0.48 719	0.75 728	0.87 731	0.88 733	1.72 764	1.06 737	1.03 750	1.29 750	0.98 722	0.35 746	0.42 755	0.41 754	0.48 757	0.38 741	0.43 719
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
fsdfsdds	1.30 765	0.43 702	1.72 752	0.44 730	0.59 753	2.20 778	1.16 776	1.33 767	2.37 783	2.10 787	4.08 790	3.14 783	1.98 777	1.16 740	1.46 761	0.23 710	0.20 625	0.35 747	0.25 726	0.40 743	0.40 709

Selective-IGEV-i16pa	31.25 828	41.63 833	4.08 781	0.51 749	0.38 726	97.61 835	0.73 750	61.16 837	60.81 835	17.49 817	65.92 834	39.64 836	53.28 835	107.35 837	27.39 828	20.46 831	3.81 804	4.39 806	1.97 800	0.41 744	16.06 823

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DNS	0.31 583	0.31 638	0.25 115	0.25 493	0.11 150	0.14 53	0.14 149	0.26 199	0.18 116	0.14 177	0.18 240	0.13 187	0.10 94	0.75 664	0.41 613	0.09 417	0.27 705	0.08 297	0.05 38	1.11 780	1.23 785

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

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

light-stereo	2.66 784	0.78 759	4.46 782	4.42 794	3.66 791	5.04 788	0.38 692	2.12 784	1.51 771	4.25 796	6.51 800	7.70 803	0.75 728	5.12 801	1.42 759	0.72 771	1.35 796	0.33 743	0.45 754	1.22 781	1.04 780

DNSM	0.33 598	0.30 632	0.21 62	0.25 493	0.09 38	0.17 174	0.14 149	0.26 199	0.19 150	0.16 224	0.18 240	0.13 187	0.11 149	0.80 683	0.66 686	0.09 417	0.24 680	0.06 60	0.05 38	1.25 784	1.17 783

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

WQFJA1++	0.48 682	0.07 2	0.86 642	0.23 385	0.19 546	0.18 211	0.11 30	0.21 91	0.14 42	2.23 788	0.12 97	0.23 369	0.11 149	0.21 201	0.14 184	0.08 308	0.19 603	0.06 60	0.09 451	4.02 797	0.20 539

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PML	15.86 813	13.12 814	7.07 795	5.22 795	7.66 796	32.93 821	64.30 831	5.37 803	10.12 804	25.87 831	67.29 835	20.25 818	13.20 816	10.09 808	6.81 805	5.94 808	2.00 801	6.03 813	2.18 801	9.13 811	2.62 795

xxxxx1	15.30 810	9.78 807	10.23 807	20.34 814	19.47 813	17.10 810	23.00 810	10.36 810	11.04 805	9.25 808	9.66 802	10.74 811	10.66 808	10.60 809	13.72 814	8.14 813	9.35 815	31.88 832	44.61 833	12.63 812	13.46 812

tt_ll	15.30 810	9.78 807	10.23 807	20.34 814	19.47 813	17.10 810	23.00 810	10.36 810	11.04 805	9.25 808	9.66 802	10.74 811	10.66 808	10.60 809	13.72 814	8.14 813	9.35 815	31.88 832	44.61 833	12.63 812	13.46 812

ff	15.30 810	9.78 807	10.23 807	20.34 814	19.47 813	17.10 810	23.00 810	10.36 810	11.04 805	9.25 808	9.66 802	10.74 811	10.66 808	10.60 809	13.72 814	8.14 813	9.35 815	31.88 832	44.61 833	12.63 812	13.46 812

LRCNet_RVC	10.94 807	14.45 815	9.66 801	15.38 811	8.02 797	1.08 748	0.35 675	8.72 807	0.72 710	12.63 816	15.84 815	9.73 805	6.52 798	8.58 807	6.38 804	20.33 828	5.39 806	23.79 829	21.95 829	15.35 815	13.96 815

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

CasAABBNet	23.04 817	19.69 818	20.32 817	22.42 817	22.73 817	38.35 825	55.23 827	26.99 826	28.74 825	20.67 826	22.28 822	22.11 825	22.86 821	23.84 820	27.17 822	13.52 816	16.47 820	12.08 814	14.21 814	15.57 816	15.60 818

RAFT-FEzeroshot	23.04 817	19.71 820	20.25 815	22.47 820	22.80 820	38.32 822	55.23 827	26.95 823	28.70 823	20.66 824	22.23 820	22.07 822	22.86 821	23.85 821	27.17 822	13.53 817	16.47 820	12.08 814	14.22 816	15.58 818	15.60 818

RAFT-FE	23.04 817	19.71 820	20.25 815	22.47 820	22.80 820	38.32 822	55.23 827	26.95 823	28.70 823	20.66 824	22.23 820	22.07 822	22.86 821	23.85 821	27.17 822	13.53 817	16.47 820	12.08 814	14.22 816	15.58 818	15.60 818

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

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

RAFTStereoReplicaGSO							55.17 823	27.47 831	29.48 830	20.92 829	24.32 828	22.76 828	23.33 827	24.56 828	28.44 829	13.61 823	16.54 823	12.23 821	14.40 820	15.64 822

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

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

zzzzzz3	33.87 829	22.29 827	30.19 827	40.83 830	40.72 832	53.80 830	74.95 833	37.94 833	43.72 833	30.30 833	32.80 830	33.62 834	36.50 833	35.21 830	41.72 833	19.37 826	24.62 829	18.28 824	21.49 824	19.97 825	19.16 825

zzz1	33.89 830	22.31 828	30.41 828	40.83 830	40.73 833	53.80 830	74.90 832	37.96 834	43.78 834	30.32 834	32.84 831	33.63 835	36.50 833	35.24 831	41.71 832	19.38 827	24.63 830	18.29 825	21.50 825	19.98 826	19.16 825

HaxPig	17.72 815	20.23 825	19.76 814	16.55 812	16.52 811	9.46 804	9.42 804	14.48 818	13.31 808	18.59 818	18.67 816	17.39 817	16.68 817	17.07 818	16.43 817	21.99 832	20.86 827	22.28 828	21.55 826	21.30 827	21.88 829

zzzz2	34.79 831	29.98 831	31.25 829	34.15 826	34.21 829	57.99 832	83.40 834	41.08 835	43.61 831	31.19 835	33.64 832	32.74 832	34.05 831	35.64 832	40.72 830	20.38 829	24.84 831	18.37 826	21.57 827	23.52 828	23.57 830

noway5	34.79 831	29.98 831	31.25 829	34.15 826	34.21 829	57.99 832	83.40 834	41.08 835	43.61 831	31.19 835	33.64 832	32.74 832	34.05 831	35.64 832	40.72 830	20.38 829	24.84 831	18.37 826	21.57 827	23.52 828	23.57 830

MEDIAN_ROB	21.20 816	24.56 829	23.42 825	19.57 813	19.62 816	13.29 807	11.21 806	18.04 819	17.02 818	22.07 830	21.92 818	20.84 819	20.24 818	21.02 819	19.68 818	25.59 833	24.08 828	26.20 830	25.19 830	25.31 830	25.19 832

AVERAGE_ROB	25.43 825	29.01 830	27.22 826	24.60 825	24.16 825	17.78 813	12.87 807	22.39 822	21.40 821	26.72 832	26.08 829	25.18 829	24.52 830	25.07 829	23.57 819	29.94 834	28.36 833	30.60 831	29.57 831	29.83 831	29.66 833

RSGM-EC	29.37 826	17.55 816	9.85 803	35.22 828	33.16 827	26.01 819	45.63 820	20.07 820	17.60 819	18.98 819	23.47 826	30.02 830	23.62 828	41.06 834	44.49 834	58.94 835	34.33 834	32.95 835	20.18 822	33.70 832	20.62 827

acva	29.37 826	17.55 816	9.85 803	35.22 828	33.16 827	26.01 819	45.63 820	20.07 820	17.60 819	18.98 819	23.47 826	30.02 830	23.62 828	41.06 834	44.49 834	58.94 835	34.33 834	32.95 835	20.18 822	33.70 832	20.62 827

DLNR_Zeroshot_test	10.53 803	12.28 812	20.32 817	105.84 833	23.88 824	0.14 53	0.13 103	3.20 791	0.20 166	0.16 224	0.23 315	0.16 261	0.10 94	0.32 431	0.16 269	2.54 800	0.32 737	0.07 183	0.07 241	40.17 834	0.28 640

DLNR-FE	10.53 803	12.31 813	20.33 819	105.85 834	23.36 823	0.14 53	0.13 103	3.25 792	0.20 166	0.16 224	0.23 315	0.16 261	0.10 94	0.31 420	0.16 269	2.59 801	0.32 737	0.07 183	0.07 241	40.66 835	0.28 640

Anonymous_1	16.44 814	9.26 806	9.67 802	10.63 802	14.54 810	18.62 816	26.98 817	12.68 815	13.53 813	10.78 815	10.37 808	10.15 810	10.66 808	10.99 812	12.64 809	15.61 825	7.73 809	16.87 823	43.01 832	56.14 836	7.86 811

test_example2	100.95 833	107.33 834	67.16 832	98.17 832	106.88 834	89.44 834	101.34 836	37.23 832	97.88 836	129.56 837	131.26 836	65.41 837	67.34 836	91.22 836	79.29 836	143.32 837	199.32 836	81.12 837	102.17 836	121.89 837	101.70 834

ccccc		256.25 835		351.50 835	361.31 835	144.22 836		153.19 838		152.98 838		161.94 838		268.06 838		387.64 838	346.97 837	244.11 838	219.32 837	413.57 838

Low-res two-view benchmark