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

FlowAnything_test	0.25 16	0.41 175	0.71 1	0.28 179	0.17 104	0.37 89	0.20 153	0.39 61	0.28 11	0.25 121	0.20 69	0.21 135	0.17 81	0.28 37	0.26 134	0.13 427	0.10 197	0.14 497	0.16 403	0.17 285	0.16 79

BLMT-Stereo	0.20 1	0.27 3	0.78 2	0.22 32	0.13 24	0.15 1	0.16 76	0.22 1	0.41 126	0.12 1	0.17 42	0.13 2	0.10 2	0.20 1	0.22 65	0.07 8	0.06 2	0.08 69	0.08 109	0.08 37	0.33 218

FAST (zero-shot)	0.28 25	0.34 100	0.81 3	0.32 275	0.49 509	0.38 101	0.19 126	0.42 83	0.48 186	0.17 26	0.23 115	0.18 83	0.24 225	0.37 113	0.21 45	0.13 427	0.14 293	0.09 161	0.10 206	0.15 231	0.15 62

Pro-Stereo	0.24 12	0.30 42	0.81 3	0.22 32	0.15 59	0.49 238	0.15 56	0.23 2	0.39 110	0.16 14	0.14 12	0.15 23	0.09 1	0.49 206	0.21 45	0.08 43	0.06 2	0.10 239	0.37 605	0.08 37	0.22 136

LGtest1	0.26 19	0.43 200	0.82 5	0.23 54	0.21 202	0.31 35	0.11 4	0.36 41	0.43 144	0.24 113	0.18 50	0.16 47	0.14 32	0.30 46	0.28 159	0.10 195	0.16 329	0.08 69	0.06 13	0.10 89	0.42 283

PipStereo	0.60 362	0.30 42	0.84 6	1.25 658	1.76 692	0.16 3	0.15 56	0.37 44	0.43 144	0.13 3	0.11 3	0.22 141	0.14 32	0.50 214	0.21 45	0.08 43	1.80 672	0.07 1	0.06 13	0.12 141	3.38 716

LACA3	0.21 2	0.43 200	0.86 7	0.19 3	0.12 12	0.34 59	0.17 91	0.28 7	0.35 41	0.17 26	0.14 12	0.15 23	0.14 32	0.29 41	0.14 1	0.09 101	0.07 31	0.07 1	0.05 1	0.10 89	0.07 1

1w_stereo	0.35 80	0.28 15	0.86 7	0.24 76	0.17 104	0.44 172	0.22 240	0.60 264	0.43 144	0.27 157	0.30 196	0.14 11	0.26 261	0.61 268	0.25 118	0.07 8	0.79 533	0.07 1	0.06 13	0.08 37	0.79 488

PSi22b	0.61 372	0.30 42	0.87 9	1.18 654	1.89 696	0.16 3	0.15 56	0.37 44	0.43 144	0.13 3	0.11 3	0.24 168	0.14 32	0.52 221	0.20 27	0.08 43	1.79 668	0.07 1	0.06 13	0.12 141	3.35 715

SGD-Stereo	0.23 10	0.31 55	0.87 9	0.23 54	0.11 5	0.40 122	0.16 76	0.33 24	0.40 121	0.20 56	0.19 60	0.18 83	0.17 81	0.38 119	0.17 3	0.11 307	0.06 2	0.08 69	0.07 67	0.10 89	0.09 14

rvit_stereo_0083	0.28 25	0.37 137	0.88 11	0.28 179	0.18 128	0.28 23	0.22 240	0.40 69	0.58 288	0.25 121	0.30 196	0.27 211	0.27 277	0.38 119	0.25 118	0.14 469	0.12 254	0.13 458	0.10 206	0.13 177	0.14 53

WAFT-Stereo (ZS)	0.21 2	0.36 121	0.89 12	0.18 1	0.13 24	0.21 13	0.17 91	0.30 10	0.25 6	0.15 8	0.17 42	0.10 1	0.13 20	0.22 3	0.20 27	0.08 43	0.09 158	0.11 324	0.14 354	0.13 177	0.12 32

PSi22a	0.63 409	0.32 70	0.91 13	0.96 629	1.42 668	0.16 3	0.14 30	0.34 29	0.45 165	0.12 1	0.10 1	0.25 180	0.18 107	0.72 334	0.39 288	0.09 101	1.75 667	0.07 1	0.42 627	0.13 177	3.64 726

FoundationStereo	0.61 372	0.37 137	0.91 13	1.96 704	2.40 715	0.20 9	0.16 76	0.26 3	0.86 580	0.16 14	0.12 6	0.19 107	0.17 81	0.58 255	0.32 219	0.10 195	2.98 732	0.08 69	0.06 13	0.07 2	0.20 120

111111	0.39 125	0.28 15	0.93 15	0.33 301	0.42 485	0.43 158	0.13 13	0.48 139	0.39 110	0.24 113	0.31 210	0.18 83	0.17 81	0.43 156	0.23 85	0.09 101	1.32 617	0.08 69	0.06 13	0.25 451	1.00 559

CSFM-Stereo	0.35 80	0.30 42	0.95 16	0.21 14	0.12 12	0.39 111	0.15 56	0.37 44	0.31 20	0.18 38	0.16 35	0.17 67	0.16 75	0.64 287	0.53 393	0.12 374	0.85 550	0.07 1	0.50 650	0.07 2	0.79 488

VeloStereo	0.22 5	0.27 3	0.96 17	0.21 14	0.15 59	0.20 9	0.09 1	0.26 3	0.21 4	0.17 26	0.14 12	0.18 83	0.15 54	0.49 206	0.20 27	0.12 374	0.12 254	0.11 324	0.10 206	0.14 210	0.16 79

flow	0.21 2	0.27 3	0.96 17	0.21 14	0.15 59	0.20 9	0.09 1	0.26 3	0.21 4	0.17 26	0.14 12	0.18 83	0.15 54	0.29 41	0.20 27	0.12 374	0.12 254	0.11 324	0.10 206	0.14 210	0.16 79

BridgeDepth_RVC	0.24 12	0.51 265	0.97 19	0.18 1	0.12 12	0.31 35	0.12 6	0.34 29	0.60 309	0.16 14	0.15 25	0.16 47	0.20 153	0.33 74	0.27 144	0.11 307	0.06 2	0.07 1	0.06 13	0.07 2	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_L2	0.29 28	0.42 183	0.97 19	0.36 378	0.25 273	0.31 35	0.22 240	0.40 69	0.28 11	0.19 46	0.12 6	0.13 2	0.12 11	0.44 163	0.23 85	0.08 43	0.49 475	0.08 69	0.06 13	0.08 37	0.58 396

LG-Stereo_L1	0.30 32	0.42 183	0.97 19	0.35 355	0.28 322	0.28 23	0.21 200	0.39 61	0.30 16	0.19 46	0.12 6	0.13 2	0.12 11	0.45 166	0.22 65	0.08 43	0.71 526	0.08 69	0.06 13	0.08 37	0.51 349

Monster-pub-mixall	0.50 253	0.35 113	0.98 22	0.22 32	0.13 24	0.34 59	0.12 6	0.38 56	0.28 11	0.39 252	0.19 60	0.16 47	0.12 11	1.05 433	0.41 305	0.08 43	3.28 733	0.07 1	0.73 692	0.08 37	0.55 381

small-0shot	0.22 5	0.41 175	0.99 23	0.21 14	0.14 43	0.22 15	0.21 200	0.31 17	0.45 165	0.15 8	0.25 137	0.14 11	0.12 11	0.22 3	0.20 27	0.09 101	0.06 2	0.08 69	0.07 67	0.09 58	0.09 14

LGCAT	0.56 309	0.27 3	0.99 23	0.26 120	0.13 24	0.56 338	0.14 30	0.35 34	0.20 2	0.36 228	0.14 12	0.23 155	0.15 54	1.94 620	0.39 288	1.59 722	1.12 586	0.07 1	0.08 109	0.07 2	2.22 674

LiteMatch	0.30 32	0.82 424	0.99 23	0.30 227	0.14 43	0.30 30	0.21 200	0.30 10	0.32 24	0.17 26	0.14 12	0.18 83	0.38 399	0.61 268	0.42 315	0.11 307	0.06 2	0.10 239	0.08 109	0.14 210	0.19 109

Foundation-i32	0.71 487	0.33 84	0.99 23	1.38 668	1.80 693	0.49 238	0.15 56	0.34 29	0.60 309	0.14 5	0.13 9	0.28 221	0.14 32	0.99 420	0.52 385	0.09 101	2.49 719	0.07 1	0.06 13	0.11 117	3.05 709

GeoVLM	0.34 67	0.27 3	0.99 23	0.21 14	0.13 24	0.31 35	0.14 30	0.30 10	0.32 24	0.17 26	0.14 12	0.18 83	0.15 54	0.61 268	0.39 288	0.11 307	0.81 541	0.07 1	0.56 665	0.07 2	0.84 506

2w_stereo	0.35 80	0.30 42	0.99 23	0.23 54	0.13 24	0.41 134	0.20 153	0.54 213	0.37 67	0.28 172	0.23 115	0.13 2	0.23 212	0.69 311	0.24 99	0.06 1	1.07 579	0.07 1	0.19 455	0.07 2	0.64 425

WQFJA1	0.49 243	0.48 241	1.00 29	0.27 150	0.38 447	0.48 221	0.23 282	1.81 699	2.16 711	0.26 144	0.26 152	0.29 235	0.27 277	0.34 82	0.36 259	0.10 195	0.11 230	0.10 239	0.09 153	0.20 367	0.54 371

WQFJX1	0.51 268	0.58 296	1.00 29	0.27 150	0.35 416	0.48 221	0.25 345	2.07 711	2.18 713	0.27 157	0.26 152	0.30 245	0.28 297	0.51 216	0.33 235	0.10 195	0.11 230	0.10 239	0.08 109	0.24 426	0.45 316

NLMM	0.49 243	0.47 232	1.00 29	0.27 150	0.38 447	0.48 221	0.23 282	1.81 699	2.16 711	0.26 144	0.26 152	0.29 235	0.27 277	0.34 82	0.36 259	0.10 195	0.11 230	0.10 239	0.09 153	0.20 367	0.54 371

MonSter++	0.34 67	0.27 3	1.00 29	0.21 14	0.13 24	0.31 35	0.14 30	0.30 10	0.32 24	0.17 26	0.14 12	0.18 83	0.15 54	0.61 268	0.40 296	0.11 307	0.82 546	0.07 1	0.56 665	0.07 2	0.84 506

castereo	0.34 67	0.48 241	1.00 29	0.25 98	0.29 331	0.41 134	0.27 384	0.76 357	0.49 193	0.23 100	0.30 196	0.24 168	0.31 345	0.29 41	0.29 175	0.09 101	0.20 377	0.09 161	0.31 558	0.12 141	0.44 310

mm2	0.35 80	0.27 3	1.01 34	0.21 14	0.13 24	0.48 221	0.14 30	0.30 10	0.32 24	0.14 5	0.14 12	0.18 83	0.13 20	0.61 268	0.53 393	0.11 307	0.81 541	0.07 1	0.56 665	0.07 2	0.84 506

mm1	0.35 80	0.27 3	1.01 34	0.21 14	0.13 24	0.48 221	0.14 30	0.34 29	0.32 24	0.14 5	0.14 12	0.18 83	0.13 20	0.61 268	0.53 393	0.11 307	0.81 541	0.07 1	0.56 665	0.07 2	0.84 506

LACA1	0.24 12	0.74 385	1.01 34	0.20 5	0.10 1	0.42 148	0.14 30	0.33 24	0.38 86	0.16 14	0.11 3	0.14 11	0.15 54	0.27 31	0.16 2	0.09 101	0.07 31	0.07 1	0.06 13	0.10 89	0.08 7

WQFJX	0.49 243	0.47 232	1.02 37	0.27 150	0.39 454	0.47 208	0.23 282	1.85 701	1.92 707	0.28 172	0.27 166	0.28 221	0.28 297	0.43 156	0.36 259	0.10 195	0.12 254	0.10 239	0.08 109	0.24 426	0.54 371

3.75w	0.33 58	0.27 3	1.02 37	0.22 32	0.21 202	0.44 172	0.16 76	0.47 130	0.33 30	0.25 121	0.21 80	0.13 2	0.18 107	0.54 236	0.24 99	0.08 43	1.14 589	0.07 1	0.08 109	0.07 2	0.56 383

IGEV	0.36 95	0.34 100	1.03 39	0.21 14	0.24 262	0.42 148	0.16 76	0.38 56	0.41 126	0.37 238	0.22 95	0.14 11	0.12 11	0.63 280	0.40 296	0.08 43	0.73 529	0.08 69	0.53 659	0.09 58	0.52 357

MLG-Stereo_test3	0.31 38	0.44 215	1.03 39	0.48 498	0.40 464	0.36 78	0.13 13	0.39 61	0.46 170	0.28 172	0.19 60	0.17 67	0.12 11	0.25 20	0.18 7	0.09 101	0.53 486	0.08 69	0.06 13	0.09 58	0.45 316

Test_v1	0.24 12	0.32 70	1.04 41	0.21 14	0.14 43	0.27 22	0.15 56	0.39 61	0.29 14	0.18 38	0.19 60	0.15 23	0.13 20	0.28 37	0.20 27	0.10 195	0.07 31	0.07 1	0.06 13	0.08 37	0.49 339

monsters	0.39 125	0.39 159	1.04 41	0.24 76	0.32 379	0.42 148	0.13 13	0.49 144	0.35 41	0.27 157	0.21 80	0.14 11	0.15 54	0.60 263	0.43 324	0.09 101	1.09 582	0.07 1	0.70 685	0.07 2	0.65 428

Anonymus	0.30 32	0.29 22	1.05 43	0.27 150	0.14 43	0.34 59	0.16 76	0.35 34	0.35 41	0.18 38	0.16 35	0.24 168	0.18 107	0.30 46	0.39 288	0.22 605	0.56 496	0.09 161	0.10 206	0.10 89	0.46 322

NLMM1	0.53 285	0.51 265	1.05 43	0.28 179	0.38 447	0.49 238	0.24 315	2.08 712	2.47 718	0.29 185	0.28 175	0.27 211	0.25 244	0.48 192	0.35 255	0.10 195	0.11 230	0.10 239	0.09 153	0.24 426	0.57 389

NLSM1	0.45 190	0.54 279	1.05 43	0.27 150	0.40 464	0.49 238	0.21 200	1.54 686	1.71 696	0.26 144	0.33 234	0.26 197	0.26 261	0.41 143	0.36 259	0.10 195	0.11 230	0.11 324	0.10 206	0.22 401	0.23 146

GIP-stereo	0.61 372	0.68 344	1.05 43	0.95 628	1.46 675	0.42 148	0.17 91	0.69 318	0.49 193	0.19 46	0.24 123	0.23 155	0.18 107	0.95 413	0.59 426	0.10 195	1.33 618	0.08 69	0.06 13	0.18 312	2.21 673

derf	0.31 38	0.28 15	1.06 47	0.35 355	0.54 528	0.32 45	0.14 30	0.32 22	0.35 41	0.15 8	0.14 12	0.17 67	0.13 20	0.55 238	0.22 65	0.08 43	0.23 397	0.07 1	0.16 403	0.07 2	0.85 514

DNSM	0.78 533	0.74 385	1.07 48	1.16 653	0.17 104	0.58 374	0.20 153	0.58 247	0.49 193	0.49 329	0.50 366	0.28 221	0.22 185	1.48 525	1.16 586	0.17 543	1.26 605	0.08 69	0.14 354	2.03 722	2.91 702

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.34 67	0.47 232	1.07 48	0.30 227	0.27 306	0.35 69	0.20 153	0.47 130	0.32 24	0.22 86	0.23 115	0.14 11	0.22 185	0.24 13	0.18 7	0.07 8	0.08 87	0.08 69	0.47 640	0.09 58	1.29 600

MonStereo	0.47 209	0.29 22	1.07 48	0.22 32	0.18 128	0.51 270	0.14 30	0.49 144	0.35 41	0.25 121	0.17 42	0.15 23	0.11 7	0.88 388	0.48 361	0.06 1	2.11 695	0.07 1	0.80 695	0.07 2	1.01 560

Monster-pub-eth3d	0.47 209	0.29 22	1.07 48	0.22 32	0.18 128	0.51 270	0.14 30	0.49 144	0.35 41	0.25 121	0.18 50	0.15 23	0.11 7	0.87 379	0.47 351	0.06 1	2.11 695	0.07 1	0.81 698	0.07 2	1.01 560

2.5w	0.40 141	0.31 55	1.07 48	0.23 54	0.16 78	0.39 111	0.19 126	0.50 170	0.39 110	0.23 100	0.23 115	0.13 2	0.17 81	0.73 336	0.24 99	0.07 8	1.53 647	0.07 1	0.46 637	0.07 2	0.92 538

monsterstereo	0.40 141	0.43 200	1.07 48	0.26 120	0.27 306	0.39 111	0.14 30	0.55 225	0.37 67	0.28 172	0.27 166	0.14 11	0.13 20	0.67 301	0.44 331	0.07 8	1.12 586	0.07 1	0.81 698	0.08 37	0.53 363

MonSter	0.47 209	0.29 22	1.07 48	0.22 32	0.18 128	0.51 270	0.14 30	0.49 144	0.35 41	0.26 144	0.18 50	0.15 23	0.11 7	0.88 388	0.47 351	0.06 1	2.11 695	0.07 1	0.81 698	0.07 2	1.01 560

depth_test_26	0.23 10	0.31 55	1.08 55	0.21 14	0.13 24	0.18 7	0.13 13	0.31 17	0.46 170	0.16 14	0.32 227	0.19 107	0.14 32	0.25 20	0.17 3	0.11 307	0.09 158	0.10 239	0.09 153	0.10 89	0.15 62

monster-pro	0.47 209	0.29 22	1.08 55	0.22 32	0.18 128	0.50 257	0.14 30	0.49 144	0.35 41	0.25 121	0.18 50	0.15 23	0.11 7	0.88 388	0.47 351	0.06 1	2.11 695	0.07 1	0.81 698	0.07 2	1.01 560

Foundation-i1c-attn	0.59 349	0.29 22	1.10 57	0.53 531	0.59 544	0.30 30	0.20 153	0.52 188	1.73 698	0.45 291	0.26 152	0.34 284	0.25 244	0.83 371	0.54 401	0.09 101	1.87 676	0.08 69	0.06 13	0.07 2	1.75 641

Foundation-i1b	0.56 309	0.29 22	1.10 57	0.41 454	0.33 387	0.29 27	0.21 200	0.54 213	1.83 704	0.46 304	0.23 115	0.39 314	0.23 212	0.67 301	0.48 361	0.09 101	1.97 686	0.07 1	0.07 67	0.09 58	1.53 623

Foundation-i1a	0.59 349	0.27 3	1.10 57	0.55 541	0.63 561	0.31 35	0.21 200	0.53 200	1.91 706	0.40 258	0.24 123	0.36 293	0.25 244	0.87 379	0.47 351	0.09 101	1.74 666	0.07 1	0.06 13	0.09 58	1.65 636

qqai	0.38 115	0.29 22	1.11 60	0.39 429	0.60 550	0.32 45	0.15 56	0.37 44	0.37 67	0.15 8	0.13 9	0.18 83	0.13 20	0.46 171	0.26 134	0.08 43	0.80 536	0.07 1	0.27 529	0.07 2	1.31 602

NLCSM	0.53 285	0.70 357	1.11 60	0.30 227	0.36 428	0.49 238	0.28 398	1.39 675	1.68 693	0.31 197	0.30 196	0.30 245	0.31 345	1.43 514	0.39 288	0.11 307	0.12 254	0.11 324	0.10 206	0.35 571	0.53 363

LiteMatch*	0.32 47	0.28 15	1.12 62	0.20 5	0.14 43	0.28 23	0.15 56	0.30 10	0.31 20	0.17 26	0.14 12	0.16 47	0.15 54	0.49 206	0.37 270	0.09 101	0.77 531	0.08 69	0.38 610	0.08 37	0.81 500

DispViT+	0.25 16	0.29 22	1.12 62	0.20 5	0.44 491	0.22 15	0.14 30	0.43 93	0.40 121	0.20 56	0.17 42	0.18 83	0.15 54	0.39 124	0.19 15	0.11 307	0.07 31	0.07 1	0.05 1	0.07 2	0.09 14

HiDET	0.34 67	0.27 3	1.12 62	0.21 14	0.13 24	0.36 78	0.14 30	0.37 44	0.35 41	0.17 26	0.15 25	0.17 67	0.15 54	0.59 256	0.59 426	0.09 101	0.58 499	0.07 1	0.44 628	0.07 2	0.73 464

LCMNet	0.37 107	0.28 15	1.12 62	0.20 5	0.13 24	0.39 111	0.14 30	0.37 44	0.37 67	0.18 38	0.16 35	0.17 67	0.15 54	0.69 311	0.60 431	0.09 101	0.80 536	0.07 1	0.55 662	0.07 2	0.93 540

2.25w	0.42 158	0.30 42	1.12 62	0.22 32	0.15 59	0.36 78	0.13 13	0.45 110	0.37 67	0.26 144	0.27 166	0.14 11	0.19 132	0.91 397	0.36 259	0.07 8	1.38 623	0.07 1	0.67 684	0.07 2	0.91 533

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 272	0.51 265	1.12 62	0.26 120	0.22 218	0.46 194	0.20 153	1.10 635	1.33 671	3.13 730	0.33 234	0.22 141	0.20 153	0.34 82	0.26 134	0.11 307	0.09 158	0.11 324	0.09 153	0.17 285	0.21 128

TS12	0.27 22	0.34 100	1.13 68	0.26 120	0.12 12	0.47 208	0.16 76	0.49 144	0.48 186	0.21 70	0.31 210	0.18 83	0.20 153	0.32 64	0.24 99	0.07 8	0.07 31	0.08 69	0.06 13	0.10 89	0.10 20

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.39 125	0.47 232	1.13 68	0.34 328	0.34 403	0.37 89	0.20 153	0.38 56	0.36 60	0.23 100	0.27 166	0.18 83	0.22 185	0.26 26	0.20 27	0.07 8	0.17 343	0.08 69	0.51 654	0.08 37	2.00 654

RT-Monster	0.32 47	0.34 100	1.13 68	0.25 98	0.28 322	0.45 181	0.16 76	0.56 232	0.59 300	0.39 252	0.37 259	0.28 221	0.21 171	0.34 82	0.23 85	0.09 101	0.09 158	0.08 69	0.07 67	0.15 231	0.43 294

Foundation-i1	0.60 362	0.35 113	1.13 68	0.89 616	0.41 471	0.33 53	0.22 240	0.64 293	1.48 681	0.34 218	0.31 210	0.59 453	0.23 212	0.87 379	0.57 415	0.09 101	2.03 689	0.08 69	0.07 67	0.10 89	1.17 581

rvit_stereo_0081	0.29 28	0.46 227	1.13 68	0.28 179	0.17 104	0.32 45	0.22 240	0.45 110	0.58 288	0.25 121	0.26 152	0.26 197	0.22 185	0.36 106	0.25 118	0.14 469	0.10 197	0.11 324	0.10 206	0.13 177	0.11 29

rvit_stereo_0082	0.29 28	0.46 227	1.13 68	0.28 179	0.17 104	0.32 45	0.22 240	0.45 110	0.58 288	0.25 121	0.26 152	0.26 197	0.22 185	0.36 106	0.25 118	0.14 469	0.10 197	0.11 324	0.10 206	0.13 177	0.11 29

PointNet	0.29 28	0.30 42	1.14 74	0.22 32	0.14 43	0.36 78	0.17 91	0.35 34	0.34 35	0.17 26	0.16 35	0.19 107	0.13 20	0.26 26	0.38 279	0.11 307	0.52 483	0.08 69	0.07 67	0.07 2	0.68 443

anonymous	0.25 16	0.46 227	1.15 75	0.25 98	0.15 59	0.23 17	0.22 240	0.39 61	0.30 16	0.21 70	0.24 123	0.16 47	0.13 20	0.32 64	0.20 27	0.09 101	0.06 2	0.09 161	0.07 67	0.09 58	0.26 168

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.33 58	0.33 84	1.16 76	0.32 275	0.33 387	0.47 208	0.21 200	0.54 213	0.37 67	0.21 70	0.25 137	0.22 141	0.23 212	0.23 5	0.19 15	0.08 43	0.06 2	0.08 69	0.07 67	0.11 117	1.08 573

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.31 38	0.42 183	1.17 77	0.24 76	0.33 387	0.48 221	0.20 153	0.51 182	0.38 86	0.27 157	0.30 196	0.25 180	0.14 32	0.24 13	0.29 175	0.09 101	0.07 31	0.10 239	0.09 153	0.12 141	0.57 389

3.5w_stereo	0.34 67	0.33 84	1.17 77	0.21 14	0.15 59	0.40 122	0.14 30	0.46 120	0.36 60	0.23 100	0.25 137	0.15 23	0.19 132	0.80 362	0.24 99	0.07 8	1.02 571	0.07 1	0.07 67	0.07 2	0.52 357

test_for_model	0.31 38	0.42 183	1.17 77	0.24 76	0.33 387	0.48 221	0.20 153	0.51 182	0.38 86	0.27 157	0.30 196	0.25 180	0.14 32	0.24 13	0.29 175	0.09 101	0.07 31	0.10 239	0.09 153	0.12 141	0.57 389

PhaseNet	0.28 25	0.33 84	1.18 80	0.27 150	0.15 59	0.31 35	0.16 76	0.38 56	0.33 30	0.20 56	0.18 50	0.28 221	0.18 107	0.35 99	0.28 159	0.09 101	0.08 87	0.10 239	0.10 206	0.14 210	0.53 363

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.32 47	0.42 183	1.19 81	0.23 54	0.32 379	0.48 221	0.20 153	0.50 170	0.38 86	0.27 157	0.31 210	0.26 197	0.14 32	0.24 13	0.41 305	0.08 43	0.06 2	0.09 161	0.09 153	0.12 141	0.58 396

DF_test	0.22 5	0.30 42	1.20 82	0.23 54	0.16 78	0.15 1	0.15 56	0.28 7	0.26 7	0.15 8	0.17 42	0.14 11	0.14 32	0.24 13	0.19 15	0.10 195	0.07 31	0.08 69	0.08 109	0.12 141	0.10 20

asd	0.36 95	0.28 15	1.21 83	0.23 54	0.19 164	0.41 134	0.14 30	0.37 44	0.34 35	0.26 144	0.21 80	0.15 23	0.19 132	0.91 397	0.20 27	0.10 195	1.14 589	0.07 1	0.08 109	0.08 37	0.71 457

DVStereo	0.35 80	0.38 149	1.21 83	0.26 120	0.20 186	0.41 134	0.18 112	0.43 93	0.38 86	0.37 238	0.35 250	0.29 235	0.24 225	0.64 287	0.55 407	0.09 101	0.19 362	0.08 69	0.11 268	0.12 141	0.50 342

DEFOM-Stereo_RVC	0.32 47	0.40 167	1.21 83	0.35 355	0.16 78	0.29 27	0.16 76	0.59 257	0.56 271	0.20 56	0.20 69	0.17 67	0.26 261	0.40 134	0.38 279	0.09 101	0.08 87	0.08 69	0.25 512	0.12 141	0.43 294

DEFOM-Stereo	0.26 19	0.61 311	1.22 86	0.24 76	0.14 43	0.49 238	0.18 112	0.31 17	0.31 20	0.20 56	0.18 50	0.15 23	0.14 32	0.42 153	0.19 15	0.08 43	0.06 2	0.08 69	0.06 13	0.09 58	0.16 79

DepthFocus	0.22 5	0.33 84	1.23 87	0.20 5	0.15 59	0.20 9	0.15 56	0.31 17	0.20 2	0.16 14	0.17 42	0.15 23	0.13 20	0.24 13	0.18 7	0.09 101	0.08 87	0.11 324	0.10 206	0.09 58	0.08 7

asda	0.41 149	0.31 55	1.23 87	0.22 32	0.17 104	0.43 158	0.16 76	0.46 120	0.38 86	0.25 121	0.20 69	0.15 23	0.20 153	0.99 420	0.23 85	0.10 195	1.49 638	0.07 1	0.23 499	0.08 37	0.88 526

xyz-stereo-finetune	0.37 107	0.90 463	1.23 87	0.22 32	0.12 12	0.53 305	0.26 363	0.57 241	0.58 288	0.30 190	0.33 234	0.29 235	0.24 225	0.60 263	0.62 444	0.09 101	0.08 87	0.10 239	0.08 109	0.13 177	0.14 53

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.38 115	0.46 227	1.24 90	0.27 150	0.30 348	0.45 181	0.19 126	0.48 139	0.34 35	0.19 46	0.21 80	0.22 141	0.20 153	0.57 247	0.21 45	0.08 43	0.08 87	0.08 69	0.07 67	0.08 37	1.79 646

GCAPDPT-zeroshot4090	0.35 80	0.47 232	1.24 90	0.30 227	0.23 248	0.36 78	0.19 126	0.42 83	0.35 41	0.22 86	0.24 123	0.19 107	0.23 212	0.23 5	0.17 3	0.08 43	0.12 254	0.08 69	0.30 547	0.13 177	1.53 623

4.5_new	0.39 125	0.29 22	1.25 92	0.22 32	0.16 78	0.40 122	0.17 91	0.43 93	0.37 67	0.27 157	0.22 95	0.15 23	0.14 32	1.04 430	0.23 85	0.09 101	1.49 638	0.07 1	0.14 354	0.09 58	0.62 414

4.5w-stereo	0.39 125	0.29 22	1.25 92	0.22 32	0.16 78	0.40 122	0.17 91	0.43 93	0.37 67	0.27 157	0.22 95	0.15 23	0.14 32	1.04 430	0.23 85	0.09 101	1.49 638	0.07 1	0.14 354	0.09 58	0.62 414

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.35 80	0.47 232	1.26 94	0.30 227	0.23 248	0.36 78	0.19 126	0.42 83	0.35 41	0.22 86	0.24 123	0.19 107	0.23 212	0.23 5	0.17 3	0.08 43	0.12 254	0.08 69	0.30 547	0.13 177	1.52 620

3.25w_new	0.39 125	0.30 42	1.27 95	0.21 14	0.22 218	0.37 89	0.14 30	0.46 120	0.38 86	0.25 121	0.21 80	0.16 47	0.19 132	0.71 326	0.23 85	0.07 8	1.41 628	0.07 1	0.35 593	0.07 2	0.80 493

3.25w	0.39 125	0.30 42	1.27 95	0.21 14	0.22 218	0.37 89	0.14 30	0.46 120	0.38 86	0.25 121	0.21 80	0.16 47	0.19 132	0.71 326	0.23 85	0.07 8	1.41 628	0.07 1	0.35 593	0.07 2	0.80 493

U	3.41 722	0.37 137	1.27 95	0.27 150	13.75 750	19.65 755	0.15 56	0.43 93	0.33 30	0.18 38	0.19 60	0.27 211	0.15 54	0.23 5	0.19 15	0.10 195	0.06 2	17.75 761	12.73 753	0.11 117	0.10 20

RSM++	0.48 225	0.52 270	1.27 95	1.62 682	1.27 661	0.39 111	0.20 153	0.49 144	0.56 271	0.22 86	0.25 137	0.24 168	0.17 81	0.39 124	0.23 85	0.09 101	0.11 230	0.09 161	0.35 593	0.29 511	0.80 493

CAR	0.43 165	0.37 137	1.28 99	0.22 32	0.16 78	0.38 101	0.13 13	0.33 24	0.27 8	0.75 579	0.15 25	0.15 23	0.10 2	0.64 287	0.30 187	0.08 43	1.51 643	0.07 1	0.83 703	0.10 89	0.73 464

MSE-Stereo	0.44 183	0.36 121	1.28 99	0.22 32	0.16 78	0.38 101	0.13 13	0.33 24	0.27 8	0.62 492	0.15 25	0.15 23	0.10 2	0.96 414	0.29 175	0.08 43	1.60 654	0.07 1	0.83 703	0.10 89	0.73 464

GCAP-Stereo-cres-4k	0.30 32	0.43 200	1.28 99	0.31 252	0.39 454	0.45 181	0.22 240	0.45 110	0.34 35	0.21 70	0.28 175	0.19 107	0.21 171	0.26 26	0.19 15	0.07 8	0.09 158	0.08 69	0.07 67	0.13 177	0.42 283

monster_256*512	0.39 125	0.82 424	1.29 102	0.29 203	0.19 164	0.42 148	0.26 363	0.71 336	0.55 259	0.30 190	0.37 259	0.47 384	0.36 380	0.37 113	0.31 207	0.09 101	0.07 31	0.11 324	0.10 206	0.21 383	0.44 310

qwe	0.41 149	0.29 22	1.29 102	0.22 32	0.22 218	0.41 134	0.15 56	0.49 144	0.38 86	0.28 172	0.23 115	0.14 11	0.15 54	0.94 406	0.24 99	0.08 43	1.47 637	0.07 1	0.25 512	0.08 37	0.76 474

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.33 58	0.40 167	1.30 104	0.24 76	0.31 362	0.47 208	0.20 153	0.49 144	0.36 60	0.28 172	0.32 227	0.27 211	0.14 32	0.25 20	0.41 305	0.08 43	0.06 2	0.09 161	0.09 153	0.12 141	0.66 430

gcap_with_dpt	0.32 47	0.38 149	1.30 104	0.24 76	0.30 348	0.48 221	0.21 200	0.52 188	0.36 60	0.28 172	0.31 210	0.23 155	0.15 54	0.23 5	0.27 144	0.08 43	0.06 2	0.09 161	0.09 153	0.12 141	0.66 430

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 285	0.39 159	1.30 104	0.45 486	0.21 202	0.74 556	0.17 91	0.71 336	0.44 157	1.17 656	0.38 272	0.89 607	0.23 212	0.86 376	0.94 537	0.11 307	0.49 475	0.09 161	0.40 617	0.13 177	0.50 342

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 190	1.36 609	1.30 104	0.24 76	0.12 12	0.33 53	0.20 153	0.41 75	0.37 67	0.32 202	0.21 80	0.16 47	0.14 32	0.29 41	0.62 444	0.55 674	1.42 631	0.11 324	0.13 330	0.25 451	0.56 383

MGA	0.40 141	0.36 121	1.31 108	0.22 32	0.18 128	0.39 111	0.13 13	0.30 10	0.27 8	0.62 492	0.15 25	0.15 23	0.10 2	0.96 414	0.29 175	0.08 43	1.60 654	0.07 1	0.06 13	0.09 58	0.68 443

mms	0.39 125	0.63 320	1.31 108	0.34 328	0.65 570	0.32 45	0.22 240	0.39 61	0.39 110	0.27 157	0.31 210	0.23 155	0.17 81	0.57 247	0.22 65	0.08 43	0.21 386	0.10 239	0.08 109	0.24 426	1.16 580

GELT-Stereo	0.33 58	0.63 320	1.33 110	0.26 120	0.31 362	0.42 148	0.18 112	0.64 293	0.47 180	0.25 121	0.19 60	0.22 141	0.18 107	0.30 46	0.23 85	0.07 8	0.06 2	0.09 161	0.08 109	0.10 89	0.61 410

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.42 158	0.52 270	1.33 110	0.29 203	0.25 273	0.35 69	0.22 240	0.47 130	0.37 67	0.25 121	0.26 152	0.16 47	0.22 185	0.33 74	0.18 7	0.07 8	0.08 87	0.08 69	0.45 630	0.08 37	2.53 692

S2M2_XL	0.22 5	0.36 121	1.33 110	0.20 5	0.13 24	0.16 3	0.11 4	0.27 6	0.18 1	0.16 14	0.20 69	0.15 23	0.14 32	0.21 2	0.22 65	0.11 307	0.09 158	0.10 239	0.08 109	0.10 89	0.08 7
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
gcap-zeroshot	0.32 47	0.41 175	1.34 113	0.23 54	0.33 387	0.49 238	0.20 153	0.52 188	0.37 67	0.27 157	0.29 185	0.25 180	0.14 32	0.23 5	0.32 219	0.09 101	0.06 2	0.09 161	0.09 153	0.12 141	0.59 403

testlalala	0.32 47	0.41 175	1.34 113	0.23 54	0.33 387	0.49 238	0.20 153	0.52 188	0.37 67	0.27 157	0.29 185	0.25 180	0.14 32	0.23 5	0.32 219	0.09 101	0.06 2	0.09 161	0.09 153	0.12 141	0.59 403

DNS	0.83 551	0.75 393	1.35 115	1.13 650	0.52 517	0.48 221	0.19 126	0.57 241	0.44 157	0.49 329	0.54 411	0.29 235	0.19 132	1.40 507	0.88 526	0.14 469	1.58 651	0.11 324	0.21 480	1.83 718	3.42 720

BridgeDepth	0.26 19	0.63 320	1.36 116	0.23 54	0.10 1	0.38 101	0.15 56	0.35 34	0.37 67	0.17 26	0.13 9	0.23 155	0.19 132	0.32 64	0.23 85	0.07 8	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.10 89	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
IGEV-RUCA	2.30 704	0.38 149	1.36 116	0.41 454	1.90 698	2.03 705	1.86 717	1.37 673	1.78 701	3.73 732	3.72 727	5.06 726	8.09 740	2.15 645	1.63 631	0.26 635	0.77 531	2.71 739	1.91 730	2.43 727	2.42 689

RSM	0.47 209	0.51 265	1.36 116	1.37 666	1.04 633	0.37 89	0.21 200	0.52 188	0.55 259	0.23 100	0.28 175	0.28 221	0.17 81	0.40 134	0.22 65	0.09 101	0.24 402	0.09 161	0.35 593	0.24 426	0.80 493

LG-Stereo	0.36 95	0.61 311	1.37 119	0.26 120	0.37 437	0.43 158	0.20 153	0.55 225	0.44 157	0.25 121	0.30 196	0.50 399	0.17 81	0.30 46	0.37 270	0.10 195	0.18 355	0.11 324	0.10 206	0.24 426	0.43 294

BStereo	0.34 67	0.38 149	1.38 120	0.24 76	0.29 331	0.50 257	0.21 200	0.49 144	0.38 86	0.22 86	0.18 50	0.20 123	0.14 32	0.35 99	0.47 351	0.07 8	0.42 457	0.16 547	0.21 480	0.12 141	0.42 283

Anonymus123	0.37 107	0.38 149	1.38 120	0.24 76	0.29 331	1.09 654	0.21 200	0.52 188	0.38 86	0.22 86	0.18 50	0.20 123	0.14 32	0.35 99	0.47 351	0.07 8	0.42 457	0.16 547	0.21 480	0.12 141	0.42 283

Wavelet-MonSter	0.42 158	0.34 100	1.38 120	0.23 54	0.17 104	0.43 158	0.14 30	0.28 7	0.35 41	0.23 100	0.21 80	0.15 23	0.16 75	0.92 402	0.66 462	0.06 1	1.21 596	0.07 1	0.45 630	0.06 1	0.95 548

castereo++	0.39 125	0.83 430	1.38 120	0.29 203	0.18 128	0.53 305	0.20 153	0.57 241	0.58 288	0.20 56	0.27 166	0.32 261	0.17 81	0.34 82	0.22 65	0.09 101	0.54 489	0.09 161	0.29 537	0.15 231	0.52 357

999	0.35 80	0.74 385	1.38 120	0.27 150	0.18 128	0.50 257	0.23 282	0.40 69	0.41 126	0.21 70	0.33 234	0.23 155	0.18 107	0.74 340	0.37 270	0.09 101	0.08 87	0.09 161	0.08 109	0.26 472	0.26 168

2.75w_new	0.46 201	0.32 70	1.39 125	0.21 14	0.19 164	0.40 122	0.18 112	0.51 182	0.39 110	0.27 157	0.21 80	0.13 2	0.20 153	1.10 449	0.44 331	0.07 8	1.58 651	0.07 1	0.61 680	0.07 2	0.82 504

MCSU-Stereo	0.50 253	0.38 149	1.40 126	0.23 54	0.74 583	0.56 338	0.20 153	0.34 29	0.42 134	0.21 70	0.22 95	0.24 168	0.12 11	0.92 402	0.49 372	0.08 43	1.51 643	0.07 1	0.33 581	0.07 2	1.46 617

4.25_new	0.43 165	0.29 22	1.40 126	0.23 54	0.19 164	0.41 134	0.17 91	0.44 104	0.38 86	0.34 218	0.22 95	0.15 23	0.18 107	1.06 434	0.30 187	0.10 195	1.44 632	0.07 1	0.32 566	0.07 2	0.93 540

4.5w_new	0.43 165	0.29 22	1.40 126	0.23 54	0.19 164	0.41 134	0.17 91	0.44 104	0.38 86	0.34 218	0.22 95	0.15 23	0.18 107	1.06 434	0.30 187	0.10 195	1.44 632	0.07 1	0.32 566	0.07 2	0.93 540

4.25w-stereo	0.43 165	0.29 22	1.40 126	0.23 54	0.19 164	0.41 134	0.17 91	0.44 104	0.38 86	0.34 218	0.22 95	0.15 23	0.18 107	1.06 434	0.30 187	0.10 195	1.44 632	0.07 1	0.32 566	0.07 2	0.93 540

xyz-stereo-finetune2	0.40 141	0.89 457	1.40 126	0.22 32	0.12 12	0.58 374	0.23 282	0.55 225	0.50 206	0.33 208	0.47 328	0.30 245	0.41 436	0.81 367	0.60 431	0.09 101	0.07 31	0.11 324	0.09 153	0.12 141	0.12 32

S2M2_L	0.27 22	0.32 70	1.41 131	0.24 76	0.17 104	0.24 19	0.09 1	0.36 41	0.50 206	0.17 26	0.25 137	0.22 141	0.17 81	0.27 31	0.29 175	0.16 523	0.12 254	0.11 324	0.12 307	0.15 231	0.12 32
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
NLSM3	0.34 67	0.67 334	1.42 132	0.26 120	0.24 262	0.43 158	0.19 126	0.63 286	0.49 193	0.21 70	0.27 166	0.21 135	0.25 244	0.30 46	0.27 144	0.07 8	0.06 2	0.10 239	0.09 153	0.10 89	0.51 349

rvit_stereo_0080	0.33 58	0.77 401	1.43 133	0.24 76	0.18 128	0.34 59	0.27 384	0.58 247	0.51 214	0.25 121	0.27 166	0.27 211	0.22 185	0.32 64	0.27 144	0.14 469	0.10 197	0.10 239	0.10 206	0.15 231	0.17 92

IGEV-Stereo+	0.48 225	0.32 70	1.43 133	0.26 120	0.46 503	0.30 30	0.13 13	0.32 22	0.57 280	0.80 597	0.24 123	0.19 107	0.19 132	0.57 247	0.46 346	0.10 195	1.36 620	0.08 69	0.22 495	0.46 640	1.04 567

whm_eth	0.33 58	0.77 401	1.43 133	0.24 76	0.18 128	0.34 59	0.27 384	0.58 247	0.51 214	0.25 121	0.27 166	0.27 211	0.22 185	0.32 64	0.27 144	0.14 469	0.10 197	0.10 239	0.10 206	0.15 231	0.17 92

anonymity	0.86 566	0.68 344	1.44 136	0.64 576	0.83 603	0.67 520	0.52 593	0.98 552	0.73 461	0.96 627	0.70 550	0.81 575	0.86 635	1.10 449	1.34 609	0.64 678	0.72 528	0.58 685	1.44 724	0.60 667	0.91 533

over v1	0.31 38	1.08 510	1.46 137	0.24 76	0.11 5	0.31 35	0.12 6	0.42 83	0.39 110	0.16 14	0.15 25	0.19 107	0.20 153	0.36 106	0.43 324	0.09 101	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.16 259	0.08 7

MLG-Stereo	0.38 115	0.43 200	1.46 137	0.24 76	0.42 485	0.44 172	0.13 13	0.42 83	0.51 214	0.27 157	0.14 12	0.17 67	0.13 20	0.35 99	0.18 7	0.08 43	1.45 636	0.08 69	0.06 13	0.09 58	0.47 326

tt45	0.35 80	0.80 417	1.46 137	0.26 120	0.17 104	0.55 329	0.22 240	0.44 104	0.39 110	0.24 113	0.26 152	0.25 180	0.18 107	0.64 287	0.36 259	0.09 101	0.08 87	0.10 239	0.08 109	0.24 426	0.29 189

ITSA-stereo	0.52 272	0.42 183	1.46 137	0.34 328	0.18 128	0.60 412	0.29 427	0.99 561	0.82 551	0.51 362	0.48 337	0.53 415	0.59 563	1.25 487	0.73 489	0.15 502	0.12 254	0.17 566	0.16 403	0.19 344	0.32 213

CES	0.33 58	0.32 70	1.46 137	0.25 98	0.50 510	0.40 122	0.20 153	0.48 139	0.48 186	0.22 86	0.29 185	0.26 197	0.19 132	0.35 99	0.22 65	0.09 101	0.07 31	0.08 69	0.05 1	0.16 259	0.54 371

GREATEN-IGEV_RVC	0.38 115	0.79 412	1.47 142	0.27 150	0.80 598	0.34 59	0.17 91	0.37 44	0.54 246	0.21 70	0.19 60	0.16 47	0.13 20	0.36 106	0.28 159	0.08 43	0.47 469	0.11 324	0.10 206	0.15 231	0.66 430

aanet-new-12k	0.32 47	0.42 183	1.47 142	0.28 179	0.20 186	0.44 172	0.20 153	0.55 225	0.38 86	0.20 56	0.17 42	0.16 47	0.21 171	0.28 37	0.20 27	0.08 43	0.07 31	0.09 161	0.07 67	0.12 141	0.90 532

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.40 141	0.68 344	1.47 142	0.26 120	0.31 362	0.41 134	0.20 153	0.50 170	0.39 110	0.22 86	0.22 95	0.20 123	0.17 81	0.27 31	0.19 15	0.08 43	0.10 197	0.08 69	0.45 630	0.10 89	1.76 643

SMoEStereo_RVC	0.36 95	0.83 430	1.48 145	0.26 120	0.15 59	0.46 194	0.22 240	0.40 69	0.43 144	0.23 100	0.24 123	0.21 135	0.18 107	0.47 178	0.59 426	0.07 8	0.07 31	0.10 239	0.08 109	0.24 426	0.42 283

rvit_0105_6	0.36 95	0.55 288	1.48 145	0.31 252	0.18 128	0.35 69	0.26 363	0.56 232	0.66 365	0.26 144	0.29 185	0.33 276	0.26 261	0.41 143	0.27 144	0.18 557	0.16 329	0.15 526	0.13 330	0.15 231	0.25 160

MLG-Stereo_test1	0.36 95	0.45 224	1.50 147	0.24 76	0.35 416	0.45 181	0.13 13	0.36 41	0.51 214	0.20 56	0.10 1	0.18 83	0.12 11	0.33 74	0.18 7	0.08 43	1.36 620	0.08 69	0.06 13	0.09 58	0.47 326

aanet-new-14k	0.32 47	0.52 270	1.51 148	0.28 179	0.15 59	0.37 89	0.21 200	0.49 144	0.39 110	0.21 70	0.28 175	0.16 47	0.29 322	0.27 31	0.20 27	0.08 43	0.06 2	0.08 69	0.06 13	0.12 141	0.70 454

VIP-Stereo	0.39 125	0.81 422	1.51 148	0.24 76	0.34 403	0.52 294	0.17 91	0.46 120	0.49 193	0.21 70	0.25 137	0.25 180	0.15 54	0.41 143	0.41 305	0.09 101	0.62 509	0.08 69	0.06 13	0.15 231	0.68 443

fffft	0.36 95	0.70 357	1.51 148	0.25 98	0.15 59	0.42 148	0.24 315	0.46 120	0.42 134	0.22 86	0.19 60	0.20 123	0.16 75	0.47 178	0.69 472	0.07 8	0.09 158	0.10 239	0.08 109	0.30 520	0.45 316
1: 1. 1
3w_stereo	0.44 183	0.29 22	1.53 151	0.23 54	0.20 186	0.37 89	0.22 240	0.53 200	0.41 126	0.25 121	0.21 80	0.13 2	0.22 185	0.90 395	0.24 99	0.06 1	1.52 645	0.07 1	0.44 628	0.08 37	0.83 505

over-8	0.30 32	1.11 520	1.55 152	0.24 76	0.11 5	0.33 53	0.13 13	0.37 44	0.38 86	0.16 14	0.15 25	0.19 107	0.18 107	0.34 82	0.25 118	0.10 195	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.18 312	0.07 1

Replicate-Monster	0.58 330	0.53 276	1.55 152	0.22 32	0.34 403	0.37 89	0.13 13	0.43 93	0.39 110	0.35 225	0.16 35	0.16 47	0.15 54	1.46 521	0.21 45	0.11 307	2.71 725	0.07 1	0.35 593	0.08 37	1.81 647

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.36 95	0.94 478	1.57 154	0.25 98	0.13 24	0.39 111	0.13 13	0.33 24	0.59 300	0.25 121	0.16 35	0.18 83	0.17 81	0.32 64	0.20 27	0.10 195	0.18 355	0.13 458	0.11 268	0.15 231	0.93 540

fffy	0.39 125	0.67 334	1.57 154	0.45 486	0.52 517	0.37 89	0.22 240	0.45 110	0.35 41	0.21 70	0.30 196	0.26 197	0.20 153	0.45 166	0.24 99	0.08 43	0.29 426	0.10 239	0.08 109	0.25 451	0.77 478

water-stereo	0.36 95	0.61 311	1.58 156	0.25 98	0.14 43	0.38 101	0.18 112	0.44 104	0.35 41	0.31 197	0.35 250	0.28 221	0.25 244	0.45 166	0.38 279	0.12 374	0.09 158	0.09 161	0.08 109	0.11 117	0.74 470

BUS	0.45 190	0.32 70	1.58 156	0.31 252	0.22 218	0.91 623	0.23 282	1.05 611	0.67 379	0.64 516	0.53 389	0.65 485	0.32 354	0.48 192	0.34 247	0.13 427	0.10 197	0.14 497	0.12 307	0.13 177	0.15 62

BSDual-CNN	0.48 225	0.32 70	1.58 156	0.31 252	0.22 218	0.76 565	0.32 468	1.05 611	0.67 379	0.64 516	0.53 389	0.63 472	0.38 399	0.48 192	0.97 540	0.13 427	0.10 197	0.14 497	0.12 307	0.13 177	0.15 62

psmg	0.48 225	0.32 70	1.58 156	0.28 179	0.22 218	0.75 559	0.35 504	0.94 518	0.67 379	0.61 477	0.59 462	0.63 472	0.38 399	0.48 192	0.97 540	0.13 427	0.11 230	0.13 458	0.13 330	0.14 210	0.15 62

depthmonostereo	0.38 115	0.68 344	1.59 160	0.48 498	0.14 43	0.41 134	0.19 126	0.52 188	0.42 134	0.26 144	0.29 185	0.31 255	0.29 322	0.64 287	0.33 235	0.09 101	0.10 197	0.09 161	0.08 109	0.10 89	0.50 342

DF	0.70 482	0.34 100	1.60 161	2.29 711	1.43 670	0.40 122	0.20 153	0.73 345	0.37 67	0.25 121	0.39 278	0.34 284	0.17 81	0.83 371	0.90 529	0.10 195	2.62 724	0.08 69	0.29 537	0.09 58	0.58 396

RAFT-Stereo-weight	0.46 201	0.37 137	1.60 161	0.29 203	0.51 513	0.57 363	0.22 240	0.84 428	0.67 379	0.48 313	0.38 272	0.36 293	0.17 81	0.39 124	0.27 144	0.09 101	1.28 609	0.09 161	0.07 67	0.09 58	0.41 278

aanet-new-24k	0.34 67	0.65 331	1.61 163	0.25 98	0.56 534	0.40 122	0.21 200	0.42 83	0.31 20	0.20 56	0.28 175	0.18 83	0.20 153	0.26 26	0.20 27	0.07 8	0.10 197	0.08 69	0.32 566	0.12 141	0.32 213

LG-G_1	0.41 149	0.43 200	1.62 164	0.50 518	0.35 416	0.50 257	0.12 6	0.47 130	0.44 157	0.33 208	0.20 69	0.19 107	0.15 54	0.94 406	0.21 45	0.09 101	0.61 504	0.08 69	0.06 13	0.09 58	0.87 524

LG-G	0.41 149	0.43 200	1.62 164	0.50 518	0.35 416	0.50 257	0.12 6	0.47 130	0.44 157	0.33 208	0.20 69	0.19 107	0.15 54	0.94 406	0.21 45	0.09 101	0.61 504	0.08 69	0.06 13	0.09 58	0.87 524

aanet-new-8k	0.35 80	0.64 326	1.63 166	0.26 120	0.26 292	0.45 181	0.21 200	0.56 232	0.38 86	0.18 38	0.22 95	0.18 83	0.25 244	0.32 64	0.21 45	0.07 8	0.07 31	0.08 69	0.06 13	0.11 117	0.85 514

ours_stereo	0.37 107	0.67 334	1.63 166	0.30 227	0.50 510	0.35 69	0.22 240	0.41 75	0.38 86	0.21 70	0.32 227	0.23 155	0.17 81	0.47 178	0.22 65	0.08 43	0.09 158	0.10 239	0.08 109	0.24 426	0.77 478

AIO-Stereo	0.64 421	0.60 305	1.63 166	1.31 660	1.45 672	0.38 101	0.20 153	0.55 225	0.83 558	0.31 197	0.31 210	0.23 155	0.15 54	0.39 124	0.63 451	0.10 195	1.25 601	0.09 161	0.41 622	0.21 383	1.73 640

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.41 149	0.63 320	1.64 169	0.32 275	0.33 387	0.35 69	0.19 126	0.49 144	0.37 67	0.19 46	0.20 69	0.19 107	0.18 107	0.24 13	0.20 27	0.08 43	0.40 453	0.08 69	0.46 637	0.10 89	1.56 625

AdaDepth	0.36 95	0.43 200	1.65 170	0.26 120	0.22 218	0.46 194	0.16 76	0.31 17	0.53 239	0.21 70	0.20 69	0.14 11	0.18 107	0.37 113	0.21 45	0.07 8	0.67 515	0.08 69	0.24 503	0.10 89	0.74 470

trnet	0.31 38	0.31 55	1.65 170	0.20 5	0.12 12	0.55 329	0.15 56	0.50 170	0.51 214	0.28 172	0.34 243	0.24 168	0.21 171	0.34 82	0.24 99	0.11 307	0.07 31	0.08 69	0.05 1	0.09 58	0.12 32

IGEV-Stereo++	0.58 330	0.29 22	1.66 172	0.37 392	0.53 525	0.47 208	0.13 13	0.54 213	0.37 67	1.02 636	0.25 137	0.17 67	0.22 185	1.04 430	0.27 144	0.08 43	1.98 688	0.08 69	0.06 13	0.17 285	1.92 650

CREStereo	0.31 38	0.35 113	1.66 172	0.19 3	0.13 24	0.55 329	0.17 91	0.50 170	0.50 206	0.28 172	0.34 243	0.24 168	0.21 171	0.34 82	0.23 85	0.11 307	0.07 31	0.08 69	0.05 1	0.10 89	0.12 32
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
over-9	0.31 38	1.14 533	1.67 174	0.24 76	0.11 5	0.35 69	0.13 13	0.40 69	0.38 86	0.16 14	0.15 25	0.19 107	0.19 132	0.34 82	0.28 159	0.10 195	0.06 2	0.07 1	0.06 13	0.18 312	0.07 1

SE	0.47 209	1.12 526	1.67 174	0.32 275	0.29 331	0.50 257	0.24 315	0.53 200	0.38 86	0.35 225	0.48 337	0.27 211	0.36 380	0.43 156	0.64 453	0.24 622	0.08 87	0.12 393	0.24 503	0.43 628	0.79 488

GASTEREO	0.89 584	0.83 430	1.67 174	2.15 706	1.89 696	0.52 294	0.21 200	0.62 278	0.62 327	0.33 208	0.31 210	0.16 47	0.31 345	1.11 454	0.68 469	0.11 307	1.92 678	0.08 69	0.29 537	0.19 344	3.79 728

MSCF	0.88 576	0.84 435	1.67 174	2.15 706	1.87 695	0.51 270	0.21 200	0.63 286	0.61 316	0.32 202	0.29 185	0.17 67	0.30 337	1.06 434	0.67 466	0.11 307	1.92 678	0.08 69	0.31 558	0.19 344	3.72 727

CroCo-Stereo	0.35 80	0.71 362	1.67 174	0.32 275	0.17 104	0.19 8	0.21 200	0.79 381	0.54 246	0.22 86	0.25 137	0.55 434	0.22 185	0.28 37	0.28 159	0.10 195	0.08 87	0.08 69	0.07 67	0.12 141	0.10 20
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
DDF-Stereo	0.65 432	0.33 84	1.69 179	0.67 586	0.82 602	0.37 89	0.20 153	0.50 170	0.52 226	0.34 218	0.17 42	0.78 559	0.23 212	0.68 307	1.03 559	0.20 586	1.66 662	0.09 161	0.34 587	0.34 555	2.03 657

testmc14	0.64 421	0.37 137	1.72 180	0.69 594	1.16 650	0.75 559	0.18 112	0.41 75	0.38 86	0.33 208	0.21 80	0.20 123	0.15 54	1.18 470	0.44 331	0.08 43	1.79 668	0.07 1	0.52 657	0.09 58	2.11 663

S0	0.64 421	1.27 579	1.72 180	0.35 355	1.24 655	0.61 431	0.34 493	0.57 241	0.35 41	0.36 228	0.51 371	0.33 276	0.32 354	0.46 171	0.56 411	0.21 597	0.14 293	0.17 566	0.34 587	0.47 645	2.40 688

VMStereo-Base	0.30 32	0.40 167	1.72 180	0.20 5	0.12 12	0.42 148	0.17 91	0.38 56	0.42 134	0.22 86	0.32 227	0.29 235	0.21 171	0.33 74	0.21 45	0.10 195	0.08 87	0.08 69	0.06 13	0.09 58	0.20 120

252Zero-FE	1.02 627	0.31 55	1.72 180	0.26 120	0.27 306	0.31 35	0.12 6	0.42 83	0.57 280	7.97 739	0.25 137	0.13 2	0.12 11	0.75 342	0.51 380	0.09 101	5.04 744	0.07 1	0.83 703	0.09 58	0.66 430

DDVS	0.67 461	0.46 227	1.74 184	2.40 714	0.35 416	0.86 606	0.98 677	0.72 340	0.52 226	0.53 382	0.57 448	0.89 607	0.37 388	1.22 478	0.57 415	0.15 502	0.14 293	0.14 497	0.12 307	0.19 344	0.42 283

Weightmod	0.65 432	1.12 526	1.75 185	0.29 203	1.24 655	0.57 363	0.22 240	0.50 170	0.42 134	0.32 202	0.74 575	0.39 314	0.32 354	0.80 362	0.76 499	0.82 692	0.15 313	0.10 239	0.10 206	0.55 662	1.77 645

aanet-new-10k	0.37 107	0.77 401	1.75 185	0.34 328	0.39 454	0.49 238	0.21 200	0.51 182	0.34 35	0.23 100	0.20 69	0.19 107	0.22 185	0.29 41	0.22 65	0.08 43	0.10 197	0.08 69	0.07 67	0.14 210	0.75 473

PMTNet	0.35 80	0.38 149	1.75 185	0.21 14	0.14 43	0.57 363	0.24 315	0.48 139	0.44 157	0.28 172	0.32 227	0.26 197	0.24 225	0.41 143	0.24 99	0.42 663	0.07 31	0.08 69	0.05 1	0.18 312	0.15 62

MatchStereo	0.27 22	0.41 175	1.77 188	0.21 14	0.10 1	0.21 13	0.14 30	0.43 93	0.43 144	0.15 8	0.26 152	0.15 23	0.15 54	0.27 31	0.20 27	0.09 101	0.07 31	0.07 1	0.05 1	0.07 2	0.08 7
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MLG-Stereo_test2	0.46 201	0.49 248	1.77 188	0.79 607	0.70 579	0.63 468	0.12 6	0.37 44	0.48 186	0.39 252	0.15 25	0.24 168	0.10 2	0.46 171	0.20 27	0.16 523	1.21 596	0.08 69	0.06 13	0.09 58	0.66 430

WCG-NET	0.41 149	0.80 417	1.77 188	0.25 98	0.13 24	0.43 158	0.24 315	0.42 83	0.59 300	0.38 247	0.41 290	0.26 197	0.24 225	0.37 113	0.24 99	0.08 43	0.81 541	0.08 69	0.07 67	0.26 472	0.31 207

WCG-NET（raft）	0.44 183	0.97 485	1.78 191	0.24 76	0.17 104	0.43 158	0.24 315	0.42 83	0.52 226	0.38 247	0.35 250	0.46 375	0.25 244	0.41 143	0.26 134	0.08 43	1.08 580	0.08 69	0.08 109	0.27 487	0.40 270

rvit_stereo_0081_aga	0.34 67	0.67 334	1.79 192	0.27 150	0.20 186	0.34 59	0.21 200	0.43 93	0.48 186	0.26 144	0.28 175	0.27 211	0.21 171	0.33 74	0.25 118	0.14 469	0.11 230	0.11 324	0.10 206	0.14 210	0.18 102

CAS	0.39 125	0.31 55	1.79 192	0.81 611	0.34 403	0.51 270	0.23 282	0.49 144	0.42 134	0.23 100	0.31 210	0.20 123	0.17 81	0.30 46	0.25 118	0.77 689	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.10 89	0.41 278

over-6	0.33 58	1.11 520	1.80 194	0.23 54	0.11 5	0.36 78	0.14 30	0.49 144	0.41 126	0.16 14	0.16 35	0.17 67	0.19 132	0.41 143	0.24 99	0.10 195	0.06 2	0.07 1	0.06 13	0.17 285	0.08 7

dual_stereo	0.94 606	0.31 55	1.80 194	0.90 619	2.52 717	0.54 315	0.15 56	0.69 318	1.02 635	0.25 121	0.18 50	0.18 83	0.14 32	0.63 280	0.35 255	0.09 101	3.76 735	0.07 1	0.47 640	0.07 2	4.59 736

CASnet	0.32 47	0.40 167	1.80 194	0.28 179	0.11 5	0.47 208	0.19 126	0.45 110	0.47 180	0.39 252	0.31 210	0.23 155	0.17 81	0.31 52	0.21 45	0.11 307	0.06 2	0.15 526	0.12 307	0.16 259	0.08 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RCA-Stereo	0.45 190	0.38 149	1.80 194	0.27 150	0.25 273	0.58 374	0.23 282	0.84 428	0.66 365	0.42 270	0.44 313	0.28 221	0.35 375	0.31 52	0.21 45	0.09 101	1.01 566	0.09 161	0.07 67	0.21 383	0.53 363

GLC_STEREO	0.31 38	0.30 42	1.80 194	0.29 203	0.12 12	0.41 134	0.20 153	0.39 61	0.42 134	0.26 144	0.31 210	0.25 180	0.19 132	0.36 106	0.26 134	0.09 101	0.11 230	0.12 393	0.10 206	0.13 177	0.15 62

CSP-Net	0.55 301	0.61 311	1.81 199	0.30 227	0.23 248	0.77 575	0.35 504	0.90 491	0.62 327	0.62 492	0.60 471	0.65 485	0.42 449	1.76 577	0.47 351	0.17 543	0.12 254	0.10 239	0.10 206	0.21 383	0.16 79

Weightmod_eth	0.57 320	1.21 560	1.83 200	0.29 203	0.64 566	0.40 122	0.23 282	0.49 144	0.40 121	0.30 190	0.66 522	0.33 276	0.35 375	0.94 406	0.70 474	0.80 690	0.22 389	0.10 239	0.09 153	0.49 650	0.86 519

mmm	0.66 455	0.53 276	1.83 200	0.38 412	0.86 606	0.49 238	0.27 384	0.82 408	0.83 558	0.59 456	0.69 537	0.47 384	0.38 399	0.81 367	0.73 489	0.12 374	1.37 622	0.14 497	0.45 630	0.18 312	1.35 607

knoymous	0.37 107	0.34 100	1.83 200	0.25 98	0.18 128	0.45 181	0.24 315	0.60 264	0.40 121	0.42 270	0.39 278	0.54 425	0.25 244	0.41 143	0.29 175	0.12 374	0.08 87	0.12 393	0.07 67	0.13 177	0.20 120

AnonymousM	0.45 190	0.49 248	1.83 200	0.29 203	0.15 59	0.53 305	0.22 240	0.64 293	0.66 365	0.47 309	0.33 234	0.30 245	0.25 244	0.49 206	0.29 175	0.12 374	0.27 422	0.71 694	0.37 605	0.12 141	0.41 278

FE-Mocha	0.61 372	0.36 121	1.84 204	1.06 639	0.34 403	0.43 158	0.17 91	0.72 340	0.55 259	0.45 291	0.50 366	0.58 449	0.45 481	2.35 659	1.18 589	0.10 195	0.40 453	0.11 324	0.21 480	0.13 177	0.31 207

test_sample2	0.59 349	0.42 183	1.84 204	0.33 301	0.18 128	0.52 294	0.28 398	0.86 454	0.70 432	0.47 309	0.53 389	0.46 375	0.41 436	1.51 530	0.66 462	0.12 374	0.93 556	0.11 324	0.24 503	0.16 259	1.01 560

test_sample1	0.61 372	0.45 224	1.84 204	0.33 301	0.29 331	0.49 238	0.24 315	0.83 419	0.73 461	0.51 362	0.53 389	0.52 412	0.45 481	1.40 507	0.72 485	0.11 307	0.96 557	0.10 239	0.24 503	0.15 231	1.25 595

GMStereo_Zeroshot	0.44 183	0.44 215	1.84 204	0.44 478	0.20 186	0.52 294	0.19 126	0.60 264	0.54 246	0.58 437	0.59 462	0.63 472	0.29 322	0.59 256	0.34 247	0.16 523	0.09 158	0.16 547	0.09 153	0.26 472	0.26 168

AEACV	0.89 584	0.29 22	1.84 204	2.50 717	1.68 688	0.53 305	0.21 200	1.01 581	0.42 134	0.68 547	0.31 210	0.22 141	0.39 416	1.63 555	0.25 118	0.09 101	2.60 721	0.09 161	0.54 661	0.23 419	2.27 683

GEAStereo	0.95 609	0.48 241	1.85 209	2.15 706	3.19 723	0.55 329	0.21 200	0.66 301	0.45 165	0.43 277	0.22 95	0.16 47	0.18 107	1.06 434	0.97 540	0.13 427	2.28 711	0.09 161	0.06 13	0.33 545	3.58 722

GSStereo	1.06 635	0.48 241	1.85 209	2.42 715	3.19 723	0.55 329	0.21 200	1.59 690	0.54 246	0.29 185	0.22 95	0.17 67	0.18 107	1.06 434	0.97 540	0.13 427	2.82 727	0.08 69	0.17 423	0.33 545	3.99 730

tg	0.45 190	0.83 430	1.85 209	0.29 203	0.16 78	0.57 363	0.18 112	0.60 264	0.56 271	0.37 238	0.44 313	0.38 310	0.24 225	0.48 192	0.28 159	0.09 101	0.30 428	0.11 324	0.11 268	0.44 633	0.77 478

ProNet	0.46 201	0.60 305	1.85 209	0.35 355	0.67 572	0.49 238	0.25 345	0.53 200	0.57 280	0.21 70	0.24 123	0.22 141	0.20 153	0.52 221	0.22 65	0.09 101	0.47 469	0.10 239	0.09 153	0.23 419	1.33 603

DAS	0.61 372	0.42 183	1.85 209	0.34 328	0.34 403	0.52 294	0.42 547	0.89 479	0.80 536	0.85 612	0.69 537	0.57 445	0.51 528	2.38 664	0.57 415	0.13 427	0.09 158	0.12 393	0.09 153	0.18 312	0.37 245

SepStereo	0.57 320	0.42 183	1.85 209	0.34 328	0.34 403	0.52 294	0.42 547	0.89 479	0.80 536	0.85 612	0.69 537	0.57 445	0.51 528	1.55 536	0.57 415	0.13 427	0.09 158	0.12 393	0.09 153	0.18 312	0.37 245

PStereo	0.59 349	1.28 584	1.86 215	0.56 552	0.20 186	0.51 270	0.33 482	0.60 264	0.63 341	0.51 362	0.23 115	0.35 290	0.44 472	0.97 417	1.16 586	0.33 654	0.27 422	0.20 606	0.17 423	0.47 645	0.72 459

4w-stereo	0.50 253	0.26 1	1.86 215	0.22 32	0.30 348	0.38 101	0.14 30	0.41 75	0.35 41	0.25 121	0.21 80	0.14 11	0.20 153	1.18 470	0.33 235	0.09 101	1.56 650	0.07 1	0.72 690	0.07 2	1.23 594

rvit_stereo_ft	0.38 115	1.01 493	1.86 215	0.33 301	0.21 202	0.28 23	0.27 384	0.59 257	0.55 259	0.24 113	0.28 175	0.28 221	0.27 277	0.35 99	0.28 159	0.14 469	0.09 158	0.11 324	0.11 268	0.14 210	0.31 207

Selective-IGEV-i32	0.57 320	0.42 183	1.87 218	1.67 686	1.33 662	0.36 78	0.20 153	0.61 272	0.70 432	0.22 86	0.31 210	0.22 141	0.19 132	0.52 221	0.36 259	0.09 101	0.97 558	0.09 161	0.15 380	0.20 367	0.86 519

Selective-IGEV	0.57 320	0.42 183	1.87 218	1.67 686	1.33 662	0.36 78	0.20 153	0.61 272	0.71 447	0.22 86	0.31 210	0.22 141	0.19 132	0.52 221	0.36 259	0.09 101	0.97 558	0.09 161	0.15 380	0.20 367	0.85 514

aanet-new-16k	0.36 95	0.73 373	1.88 220	0.27 150	0.30 348	0.36 78	0.18 112	0.43 93	0.38 86	0.19 46	0.21 80	0.19 107	0.21 171	0.27 31	0.19 15	0.07 8	0.08 87	0.08 69	0.06 13	0.11 117	1.08 573

LoS	0.34 67	0.35 113	1.88 220	0.25 98	0.13 24	0.53 305	0.20 153	0.50 170	0.53 239	0.26 144	0.28 175	0.37 303	0.24 225	0.40 134	0.25 118	0.10 195	0.08 87	0.08 69	0.06 13	0.15 231	0.10 20
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-RAFT	0.46 201	0.48 241	1.88 220	0.32 275	0.16 78	0.61 431	0.19 126	0.66 301	0.62 327	0.28 172	0.30 196	0.41 333	0.33 363	0.51 216	0.32 219	0.11 307	1.09 582	0.09 161	0.35 593	0.19 344	0.37 245

S	0.65 432	0.99 488	1.89 223	0.44 478	1.24 655	0.67 520	0.29 427	0.60 264	0.50 206	0.47 309	0.57 448	0.33 276	0.39 416	0.36 106	0.45 338	0.25 630	0.12 254	0.19 595	0.20 468	0.53 659	2.55 693

Any-RAFT	0.42 158	0.33 84	1.89 223	0.28 179	0.21 202	0.69 530	0.21 200	0.83 419	0.60 309	0.45 291	0.43 300	0.62 468	0.30 337	0.48 192	0.24 99	0.11 307	0.40 453	0.08 69	0.06 13	0.10 89	0.16 79

CAS++	0.34 67	0.39 159	1.90 225	0.25 98	0.18 128	0.32 45	0.20 153	0.78 373	0.44 157	0.31 197	0.31 210	0.21 135	0.16 75	0.34 82	0.20 27	0.15 502	0.13 277	0.13 458	0.10 206	0.15 231	0.14 53
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
EGLCR-Stereo	0.90 590	0.31 55	1.90 225	1.60 681	0.95 618	1.14 658	0.42 547	0.85 443	0.43 144	1.74 698	0.21 80	0.27 211	0.17 81	1.56 538	0.30 187	0.10 195	2.60 721	0.10 239	0.09 153	0.10 89	3.10 710

CRFU-Net	0.58 330	0.42 183	1.90 225	0.49 511	0.27 306	0.83 599	0.35 504	0.94 518	0.54 246	0.65 532	0.60 471	0.78 559	1.34 671	1.00 422	0.51 380	0.17 543	0.14 293	0.17 566	0.10 206	0.19 344	0.20 120

SMOE	0.49 243	0.96 482	1.91 228	0.35 355	0.78 594	0.51 270	0.31 456	0.50 170	0.42 134	0.37 238	0.47 328	0.32 261	0.33 363	0.38 119	0.51 380	0.14 469	0.08 87	0.17 566	0.10 206	0.49 650	0.78 484

Pointernet	0.37 107	0.31 55	1.91 228	0.25 98	0.37 437	0.47 208	0.15 56	0.67 306	0.52 226	0.23 100	0.30 196	0.28 221	0.20 153	0.32 64	0.23 85	0.10 195	0.24 402	0.07 1	0.13 330	0.10 89	0.51 349

iRaftStereo_RVC	0.47 209	0.84 435	1.91 228	0.29 203	0.15 59	0.53 305	0.20 153	0.58 247	0.50 206	0.37 238	0.43 300	0.42 338	0.23 212	0.38 119	0.28 159	0.09 101	0.70 523	0.12 393	0.11 268	0.43 628	0.77 478

SMFormer	0.64 421	0.54 279	1.92 231	0.32 275	0.16 78	0.46 194	0.24 315	0.94 518	0.85 573	0.58 437	0.70 550	0.51 405	0.41 436	1.89 611	0.86 524	0.13 427	1.01 566	0.11 324	0.26 520	0.17 285	0.84 506

tta	0.63 409	0.54 279	1.92 231	0.32 275	0.16 78	0.46 194	0.24 315	0.94 518	0.85 573	0.58 437	0.70 550	0.51 405	0.41 436	1.89 611	0.86 524	0.13 427	1.01 566	0.11 324	0.26 520	0.19 344	0.59 403

qqq1	0.62 394	0.54 279	1.92 231	0.32 275	0.16 78	0.46 194	0.24 315	0.94 518	0.85 573	0.58 437	0.70 550	0.51 405	0.41 436	1.89 611	0.64 453	0.13 427	1.01 566	0.09 161	0.24 503	0.19 344	0.59 403

fff1	0.62 394	0.54 279	1.92 231	0.32 275	0.16 78	0.46 194	0.24 315	0.94 518	0.85 573	0.58 437	0.70 550	0.51 405	0.41 436	1.89 611	0.64 453	0.13 427	1.01 566	0.09 161	0.24 503	0.19 344	0.59 403

EAI-Stereo	1.16 649	0.29 22	1.94 235	0.55 541	0.97 622	1.96 698	7.94 745	1.34 671	1.03 637	1.01 635	1.48 677	0.51 405	0.66 592	0.65 295	1.42 618	0.09 101	0.23 397	0.09 161	0.53 659	0.13 177	0.49 339

GCAP-Stereo-DPT26K	0.58 330	0.71 362	1.95 236	0.55 541	0.53 525	0.35 69	0.21 200	0.45 110	0.69 419	0.36 228	0.22 95	0.17 67	0.18 107	0.45 166	0.51 380	0.08 43	0.32 433	0.08 69	0.28 532	0.12 141	3.41 717

SCV	0.69 475	0.68 344	1.95 236	0.90 619	1.04 633	0.49 238	0.24 315	0.98 552	0.73 461	0.54 388	0.31 210	0.24 168	0.20 153	1.32 497	0.26 134	0.11 307	1.59 653	0.09 161	0.32 566	0.34 555	1.58 630

222	1.02 627	0.60 305	1.95 236	0.29 203	0.51 513	0.62 453	0.24 315	1.09 632	0.86 580	0.64 516	0.67 528	0.47 384	0.42 449	1.86 604	6.73 736	0.13 427	1.21 596	0.11 324	0.32 566	0.17 285	1.44 615

DSFCA	0.62 394	0.77 401	1.95 236	0.29 203	0.29 331	0.79 584	0.86 665	0.81 398	0.73 461	0.73 569	0.66 522	0.67 498	0.57 552	1.17 468	1.03 559	0.16 523	0.15 313	0.13 458	0.14 354	0.19 344	0.28 182

DMCA	0.50 253	0.83 430	1.95 236	0.32 275	0.24 262	0.59 397	0.26 363	0.81 398	0.68 406	0.59 456	0.49 353	0.56 440	0.36 380	0.65 295	0.65 459	0.14 469	0.10 197	0.14 497	0.10 206	0.19 344	0.29 189

aanet-new-34k	0.40 141	0.92 472	1.96 241	0.25 98	0.31 362	0.34 59	0.20 153	0.39 61	0.33 30	0.20 56	0.28 175	0.17 67	0.22 185	0.23 5	0.19 15	0.07 8	0.09 158	0.08 69	0.07 67	0.10 89	1.57 629

ISRNet	0.51 268	0.58 296	1.96 241	0.38 412	0.31 362	0.49 238	0.21 200	0.80 388	0.71 447	0.64 516	0.71 565	0.66 494	0.40 424	0.59 256	0.45 338	0.23 614	0.16 329	0.21 613	0.20 468	0.21 383	0.37 245

LoS_RVC	0.34 67	0.38 149	1.96 241	0.27 150	0.35 416	0.43 158	0.22 240	0.43 93	0.34 35	0.24 113	0.34 243	0.23 155	0.28 297	0.34 82	0.22 65	0.08 43	0.07 31	0.07 1	0.05 1	0.10 89	0.35 235

anonymousdsp2	0.88 576	0.31 55	1.96 241	1.06 639	1.56 680	0.57 363	0.22 240	0.84 428	0.98 629	1.20 663	0.37 259	0.65 485	0.26 261	1.19 474	0.46 346	0.10 195	2.40 718	0.10 239	0.13 330	0.19 344	2.96 704

aanet-new-70k	0.39 125	0.75 393	1.98 245	0.26 120	0.47 505	0.40 122	0.19 126	0.49 144	0.37 67	0.18 38	0.21 80	0.16 47	0.21 171	0.39 124	0.19 15	0.07 8	0.08 87	0.08 69	0.06 13	0.12 141	1.04 567

Selective-IGEV-i1	0.99 621	0.36 121	1.98 245	1.72 690	2.18 710	0.62 453	0.33 482	0.91 498	1.13 652	0.60 467	0.53 389	1.36 680	0.29 322	0.71 326	1.00 554	0.11 307	1.94 683	0.13 458	0.30 547	0.14 210	3.51 721

rvit_0105_4	0.40 141	0.64 326	1.98 245	0.31 252	0.18 128	0.37 89	0.29 427	0.64 293	0.67 379	0.28 172	0.32 227	0.36 293	0.28 297	0.45 166	0.27 144	0.18 557	0.16 329	0.15 526	0.14 354	0.15 231	0.25 160

DISCO	0.61 372	0.63 320	1.98 245	0.46 491	0.34 403	0.84 604	0.35 504	0.88 471	0.81 545	0.61 477	0.64 507	1.06 649	0.53 538	1.11 454	0.83 520	0.13 427	0.10 197	0.11 324	0.10 206	0.26 472	0.37 245

MGS-Stereo	0.35 80	0.48 241	1.99 249	0.26 120	0.14 43	0.41 134	0.22 240	0.41 75	0.48 186	0.24 113	0.51 371	0.25 180	0.18 107	0.33 74	0.22 65	0.10 195	0.08 87	0.09 161	0.08 109	0.47 645	0.10 20

LACA2	0.32 47	1.15 540	2.00 250	0.20 5	0.10 1	0.39 111	0.17 91	0.35 34	0.40 121	0.16 14	0.15 25	0.18 83	0.14 32	0.31 52	0.21 45	0.09 101	0.06 2	0.07 1	0.06 13	0.13 177	0.07 1

MC-Stereo	0.58 330	0.37 137	2.00 250	0.88 615	0.64 566	0.54 315	0.19 126	0.46 120	0.39 110	0.58 437	0.39 278	0.27 211	0.27 277	0.71 326	0.32 219	0.09 101	1.20 593	0.09 161	0.16 403	0.22 401	1.92 650

DLCB_ROB	0.61 372	0.96 482	2.00 250	0.37 392	0.25 273	0.65 497	0.37 516	0.86 454	0.76 497	0.73 569	0.70 550	0.84 586	0.47 506	1.57 543	0.72 485	0.13 427	0.13 277	0.14 497	0.14 354	0.18 312	0.33 218

DA	0.89 584	0.42 183	2.01 253	1.10 643	1.65 686	0.88 615	0.22 240	0.63 286	0.92 603	0.41 262	0.70 550	0.29 235	0.27 277	1.52 532	0.40 296	0.10 195	2.35 716	0.09 161	0.07 67	0.11 117	3.60 724

GGEV	0.89 584	0.42 183	2.01 253	1.10 643	1.65 686	0.88 615	0.22 240	0.63 286	0.92 603	0.41 262	0.70 550	0.29 235	0.27 277	1.52 532	0.40 296	0.10 195	2.35 716	0.09 161	0.07 67	0.11 117	3.60 724

RAFT-Test	0.56 309	0.41 175	2.01 253	0.90 619	1.07 638	0.65 497	0.37 516	0.83 419	0.65 357	0.49 329	0.49 353	0.93 616	0.24 225	0.52 221	0.30 187	0.10 195	0.38 446	0.09 161	0.38 610	0.11 117	0.19 109

CASS	0.43 165	0.34 100	2.01 253	0.33 301	0.17 104	0.54 315	0.24 315	0.71 336	0.52 226	0.62 492	0.55 423	0.40 326	0.41 436	0.43 156	0.33 235	0.17 543	0.10 197	0.14 497	0.11 268	0.18 312	0.23 146
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ccnet	0.77 531	0.61 311	2.01 253	0.40 443	0.46 503	1.05 646	0.59 615	1.02 590	0.74 482	0.90 618	0.97 633	0.82 578	0.89 640	1.68 566	1.16 586	0.32 652	0.26 415	0.32 656	0.28 532	0.35 571	0.47 326

aanet-new-40k	0.46 201	0.74 385	2.02 258	0.34 328	0.44 491	0.38 101	0.20 153	0.43 93	0.29 14	0.19 46	0.24 123	0.16 47	0.20 153	0.25 20	0.21 45	0.07 8	0.09 158	0.08 69	0.06 13	0.11 117	2.66 697

CroCo-Stereo Lap2	0.38 115	0.91 467	2.02 258	0.33 301	0.38 447	0.23 17	0.21 200	0.63 286	0.51 214	0.23 100	0.28 175	0.29 235	0.23 212	0.34 82	0.28 159	0.10 195	0.09 158	0.10 239	0.08 109	0.22 401	0.15 62

Anonymous_2	1.36 670	0.49 248	2.03 260	1.71 689	1.58 681	2.49 712	0.58 612	1.59 690	2.31 716	0.77 586	0.88 618	1.03 640	0.58 560	1.20 476	0.66 462	0.32 652	1.38 623	1.42 721	3.87 744	0.78 686	1.56 625

PSMNet-ADL	0.56 309	0.47 232	2.03 260	0.35 355	0.22 218	0.67 520	0.27 384	0.77 366	0.58 288	0.43 277	0.53 389	0.70 529	0.45 481	1.89 611	0.64 453	0.16 523	0.13 277	0.11 324	0.13 330	0.15 231	0.51 349

MMNet	0.55 301	0.92 472	2.03 260	0.34 328	0.27 306	0.79 584	0.28 398	0.86 454	0.79 528	0.62 492	0.58 456	0.59 453	0.56 547	0.80 362	0.61 441	0.11 307	0.11 230	0.12 393	0.11 268	0.21 383	0.22 136

hknet	0.53 285	0.39 159	2.04 263	0.31 252	0.24 262	0.76 565	0.32 468	1.05 611	0.71 447	0.64 516	0.53 389	0.79 562	0.40 424	0.84 373	0.78 506	0.12 374	0.10 197	0.14 497	0.12 307	0.13 177	0.15 62

UPFNet	0.51 268	0.67 334	2.04 263	0.34 328	0.33 387	0.65 497	0.37 516	0.88 471	0.65 357	0.60 467	0.53 389	0.61 463	0.41 436	0.77 348	0.55 407	0.13 427	0.13 277	0.13 458	0.13 330	0.20 367	0.16 79

iResNet_ROB	0.60 362	1.59 655	2.04 263	0.32 275	0.21 202	0.60 412	0.22 240	0.99 561	0.85 573	0.61 477	0.63 494	0.58 449	0.42 449	1.08 446	0.98 549	0.11 307	0.08 87	0.09 161	0.06 13	0.23 419	0.33 218

quiztm	0.45 190	1.11 520	2.05 266	0.41 454	0.38 447	0.42 148	0.23 282	0.79 381	0.54 246	0.36 228	0.43 300	0.28 221	0.20 153	0.31 52	0.28 159	0.12 374	0.10 197	0.09 161	0.09 153	0.36 579	0.39 262

SCV_C0	0.73 500	0.68 344	2.05 266	1.50 678	0.92 614	0.45 181	0.20 153	0.96 536	0.71 447	0.65 532	0.33 234	0.31 255	0.20 153	1.25 487	0.52 385	0.09 101	1.68 664	0.08 69	0.30 547	0.27 487	1.52 620

IGEV++	0.74 504	0.70 357	2.05 266	1.11 646	1.09 641	0.32 45	0.21 200	0.75 353	0.43 144	0.30 190	0.30 196	0.22 141	0.27 277	0.98 419	0.31 207	0.10 195	2.50 720	0.08 69	0.15 380	0.27 487	2.70 699

Gwc-CoAtRS	0.41 149	0.37 137	2.06 269	0.28 179	0.41 471	0.48 221	0.19 126	0.64 293	0.49 193	0.45 291	0.39 278	0.57 445	0.26 261	0.37 113	0.28 159	0.09 101	0.19 362	0.09 161	0.31 558	0.11 117	0.25 160

riskmin	0.96 613	0.32 70	2.07 270	1.72 690	1.61 685	1.62 684	0.57 610	1.45 680	0.55 259	0.73 569	0.89 620	0.92 611	0.45 481	1.16 465	0.60 431	0.11 307	1.30 614	0.12 393	1.38 723	0.14 210	1.51 619

StereoDRNet-Refined	0.55 301	0.61 311	2.07 270	0.34 328	0.21 202	0.68 527	0.26 363	0.87 463	0.73 461	0.70 555	0.69 537	0.74 542	0.45 481	1.10 449	0.62 444	0.12 374	0.09 158	0.14 497	0.14 354	0.27 487	0.24 156
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
GREAT-IGEV	0.92 597	0.56 292	2.08 272	0.98 632	2.29 713	0.47 208	0.18 112	0.35 34	0.78 515	0.74 576	0.33 234	0.15 23	0.18 107	1.00 422	0.55 407	0.09 101	3.79 736	0.07 1	0.26 520	0.22 401	3.26 714
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
Occ-G	0.68 468	0.54 279	2.08 272	0.99 636	0.74 583	0.38 101	0.25 345	0.46 120	0.78 515	0.40 258	0.36 254	0.46 375	0.22 185	0.90 395	0.70 474	0.09 101	1.53 647	0.09 161	0.16 403	0.31 529	2.06 659

test_sample7	0.65 432	0.41 175	2.08 272	0.36 378	0.20 186	0.52 294	0.32 468	0.99 561	0.86 580	0.64 516	0.63 494	0.67 498	0.49 519	1.18 470	0.52 385	0.18 557	1.21 596	0.16 547	0.15 380	0.19 344	1.22 590

HCRNet	0.50 253	0.75 393	2.08 272	0.39 429	0.29 331	0.58 374	0.22 240	0.79 381	0.67 379	0.49 329	0.49 353	0.48 393	0.37 388	1.13 459	0.40 296	0.15 502	0.10 197	0.15 526	0.13 330	0.21 383	0.19 109

gasm-f	0.93 604	0.71 362	2.09 276	2.15 706	2.42 716	0.54 315	0.26 363	0.66 301	0.45 165	0.43 277	0.33 234	0.16 47	0.22 185	0.70 318	0.93 534	0.13 427	2.28 711	0.09 161	0.06 13	0.39 605	3.58 722

ff7	0.65 432	0.58 296	2.09 276	0.39 429	0.60 550	0.56 338	0.23 282	0.49 144	0.62 327	1.00 631	0.24 123	0.20 123	0.24 225	0.71 326	0.24 99	0.09 101	2.09 691	0.10 239	0.18 437	0.24 426	2.22 674

IGEVStereo-DCA	0.74 504	0.74 385	2.09 276	0.76 600	0.77 591	0.45 181	0.23 282	0.49 144	0.62 327	0.71 564	0.22 95	0.30 245	0.28 297	1.29 494	1.53 627	0.10 195	1.50 641	0.10 239	0.18 437	0.24 426	2.22 674

ffff	0.65 432	0.58 296	2.09 276	0.39 429	0.60 550	0.56 338	0.23 282	0.49 144	0.62 327	1.00 631	0.24 123	0.20 123	0.24 225	0.71 326	0.24 99	0.09 101	2.09 691	0.10 239	0.18 437	0.24 426	2.22 674

11t	0.65 432	0.58 296	2.09 276	0.39 429	0.60 550	0.56 338	0.23 282	0.49 144	0.62 327	1.00 631	0.24 123	0.20 123	0.24 225	0.71 326	0.24 99	0.09 101	2.09 691	0.10 239	0.18 437	0.24 426	2.22 674

ccc-4	0.65 432	0.58 296	2.09 276	0.39 429	0.60 550	0.56 338	0.23 282	0.49 144	0.62 327	1.00 631	0.24 123	0.20 123	0.24 225	0.71 326	0.24 99	0.09 101	2.09 691	0.10 239	0.18 437	0.24 426	2.22 674

test-1	0.61 372	0.54 279	2.09 276	0.31 252	1.37 665	0.51 270	0.28 398	0.83 419	0.50 206	0.42 270	0.55 423	0.54 425	0.24 225	0.38 119	1.25 603	0.10 195	1.08 580	0.10 239	0.17 423	0.11 117	0.77 478

aanet-new-22k	0.48 225	0.82 424	2.10 283	0.49 511	0.51 513	0.33 53	0.22 240	0.41 75	0.35 41	0.19 46	0.25 137	0.19 107	0.20 153	0.43 156	0.21 45	0.07 8	0.31 430	0.08 69	0.07 67	0.11 117	2.29 685

Zero-FE251	0.76 521	0.35 113	2.10 283	0.30 227	0.25 273	0.44 172	0.16 76	0.45 110	0.36 60	5.93 737	0.20 69	0.22 141	0.19 132	0.52 221	1.06 568	0.10 195	0.71 526	0.08 69	0.06 13	0.09 58	1.56 625

rvit_0105_5	0.43 165	0.73 373	2.10 283	0.31 252	0.18 128	0.41 134	0.31 456	0.69 318	0.67 379	0.32 202	0.34 243	0.38 310	0.30 337	0.42 153	0.30 187	0.18 557	0.16 329	0.15 526	0.15 380	0.15 231	0.30 198

qqq	0.65 432	0.63 320	2.10 283	0.30 227	0.64 566	0.46 194	0.27 384	0.81 398	0.83 558	0.48 313	0.56 437	0.46 375	0.37 388	1.03 428	0.75 495	0.11 307	1.41 628	0.12 393	0.41 622	0.16 259	1.18 582

FACV-RUCA	0.61 372	0.44 215	2.11 287	0.43 473	1.73 690	0.49 238	0.28 398	0.74 349	0.68 406	0.41 262	0.53 389	0.34 284	0.64 582	0.41 143	0.33 235	0.13 427	0.11 230	0.62 689	0.12 307	0.72 677	1.02 565

YMNet	0.66 455	0.98 486	2.12 288	0.42 460	0.41 471	0.86 606	0.43 554	0.92 506	0.76 497	0.75 579	0.81 598	0.83 583	0.46 493	0.87 379	1.07 570	0.19 575	0.22 389	0.20 606	0.17 423	0.42 623	0.39 262

YMNet_1	0.66 455	0.98 486	2.12 288	0.42 460	0.41 471	0.86 606	0.43 554	0.92 506	0.76 497	0.75 579	0.81 598	0.83 583	0.46 493	0.87 379	1.07 570	0.19 575	0.22 389	0.20 606	0.17 423	0.42 623	0.39 262

CBFPSM	0.62 394	1.34 600	2.12 288	0.30 227	0.23 248	0.71 537	0.38 526	0.77 366	0.68 406	0.51 362	0.49 353	1.03 640	0.82 627	0.63 280	1.35 611	0.11 307	0.12 254	0.10 239	0.10 206	0.19 344	0.37 245

x	0.65 432	0.62 318	2.12 288	0.36 378	0.61 558	0.48 221	0.24 315	0.80 388	0.89 595	0.50 350	0.56 437	0.44 354	0.36 380	0.62 279	0.80 511	0.11 307	1.44 632	0.11 324	0.39 615	0.16 259	1.34 605

IER	0.49 243	0.73 373	2.12 288	0.27 150	0.25 273	0.65 497	0.27 384	0.76 357	0.59 300	0.56 413	0.59 462	0.60 461	0.53 538	0.64 287	0.44 331	0.12 374	0.09 158	0.11 324	0.11 268	0.18 312	0.15 62

test_xeample	0.98 619	0.65 331	2.12 288	0.29 203	0.67 572	0.60 412	0.28 398	1.08 630	0.85 573	0.62 492	0.70 550	0.44 354	0.41 436	1.95 621	5.45 725	0.12 374	1.33 618	0.11 324	0.31 558	0.18 312	1.42 614

Reg-Stereo(zero)	0.66 455	0.26 1	2.13 294	0.25 98	1.15 649	0.99 636	0.97 676	0.57 241	0.81 545	0.52 373	0.46 322	0.54 425	0.59 563	0.47 178	1.14 582	0.08 43	0.88 552	0.08 69	0.36 603	0.12 141	0.80 493

xxxx	0.97 616	0.64 326	2.14 295	0.30 227	0.67 572	0.64 481	0.24 315	1.09 632	0.91 601	0.57 430	0.65 515	0.58 449	0.39 416	1.57 543	5.49 727	0.13 427	1.38 623	0.11 324	0.32 566	0.17 285	1.41 613

MaDis-Stereo	0.35 80	0.89 457	2.15 296	0.25 98	0.29 331	0.29 27	0.17 91	0.47 130	0.41 126	0.21 70	0.22 95	0.28 221	0.21 171	0.32 64	0.31 207	0.10 195	0.09 158	0.10 239	0.08 109	0.11 117	0.12 32

test_4	0.47 209	0.80 417	2.15 296	0.36 378	0.29 331	0.59 397	0.28 398	0.50 170	0.42 134	0.43 277	0.76 586	0.39 314	0.22 185	0.73 336	0.49 372	0.08 43	0.18 355	0.11 324	0.15 380	0.29 511	0.27 176

raftrobust	0.52 272	1.14 533	2.15 296	0.33 301	0.99 623	0.53 305	0.21 200	0.59 257	0.50 206	0.53 382	0.36 254	0.31 255	0.33 363	0.47 178	0.42 315	0.10 195	0.55 492	0.09 161	0.08 109	0.22 401	0.46 322

Lsterematch	0.44 183	0.82 424	2.17 299	0.30 227	0.14 43	0.49 238	0.21 200	0.52 188	0.63 341	0.44 286	0.58 456	0.44 354	0.38 399	0.47 178	0.42 315	0.11 307	0.06 2	0.10 239	0.08 109	0.14 210	0.19 109

test_sample6	0.64 421	0.51 265	2.17 299	0.35 355	0.18 128	0.56 338	0.27 384	1.00 571	0.80 536	0.56 413	0.66 522	0.47 384	0.39 416	1.95 621	0.60 431	0.14 469	0.80 536	0.13 458	0.21 480	0.18 312	0.78 484

cross-raft	0.47 209	0.34 100	2.17 299	0.70 595	0.84 605	0.50 257	0.35 504	0.74 349	0.43 144	0.44 286	0.45 317	0.63 472	0.25 244	0.37 113	0.27 144	0.08 43	0.14 293	0.10 239	0.23 499	0.11 117	0.27 176

s12784h	0.41 149	0.34 100	2.17 299	0.24 76	0.11 5	0.64 481	0.24 315	0.85 443	0.70 432	0.45 291	0.54 411	0.28 221	0.27 277	0.51 216	0.27 144	0.11 307	0.06 2	0.09 161	0.06 13	0.16 259	0.14 53

DStereoO	1.34 668	0.76 400	2.18 303	1.19 656	2.07 705	0.79 584	3.84 728	1.01 581	1.42 675	0.72 567	1.11 654	0.80 570	1.97 701	0.96 414	2.44 677	1.25 712	0.99 563	0.48 679	0.60 678	0.96 694	1.34 605

MoCha-V2	0.74 504	0.78 408	2.18 303	1.01 637	1.55 679	0.36 78	0.19 126	0.61 272	0.49 193	0.33 208	0.34 243	0.30 245	0.27 277	1.56 538	0.47 351	0.09 101	1.94 683	0.08 69	0.37 605	0.18 312	1.62 634

AdaStereo	0.48 225	0.44 215	2.18 303	0.36 378	0.20 186	0.59 397	0.29 427	0.97 544	0.74 482	0.52 373	0.55 423	0.61 463	0.33 363	0.52 221	0.44 331	0.18 557	0.08 87	0.17 566	0.11 268	0.18 312	0.24 156
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.
test_sample5	0.63 409	0.50 257	2.19 306	0.34 328	0.19 164	0.56 338	0.26 363	0.98 552	0.77 510	0.55 401	0.63 494	0.45 367	0.38 399	1.87 608	0.58 422	0.14 469	0.82 546	0.13 458	0.22 495	0.18 312	0.76 474

11t1	0.60 362	0.49 248	2.19 306	0.35 355	0.58 543	0.48 221	0.21 200	0.72 340	0.73 461	0.49 329	0.47 328	0.35 290	0.34 372	0.61 268	0.71 481	0.12 374	1.26 605	0.10 239	0.29 537	0.16 259	1.22 590

DualNet	0.63 409	0.50 257	2.19 306	0.34 328	0.19 164	0.56 338	0.26 363	0.98 552	0.77 510	0.56 413	0.66 522	0.45 367	0.38 399	1.87 608	0.58 422	0.14 469	0.82 546	0.13 458	0.22 495	0.18 312	0.76 474

NINENet	0.54 297	0.40 167	2.19 306	0.55 541	0.26 292	0.91 623	0.23 282	1.05 611	0.77 510	0.54 388	0.57 448	0.65 485	0.32 354	1.22 478	0.34 247	0.16 523	0.13 277	0.16 547	0.11 268	0.16 259	0.14 53

DeepStereo_RVC	0.47 209	0.37 137	2.19 306	0.55 541	0.18 128	0.60 412	0.58 612	0.52 188	0.62 327	0.49 329	0.45 317	0.39 314	0.85 633	0.47 178	0.34 247	0.12 374	0.08 87	0.11 324	0.09 153	0.15 231	0.19 109

CFNet_pseudo	0.47 209	0.50 257	2.19 306	0.26 120	0.20 186	0.56 338	0.22 240	0.80 388	0.62 327	0.50 350	0.56 437	0.68 512	0.47 506	0.53 231	0.33 235	0.11 307	0.10 197	0.15 526	0.10 206	0.18 312	0.33 218

ccs_rob	0.47 209	0.50 257	2.19 306	0.26 120	0.20 186	0.56 338	0.22 240	0.80 388	0.62 327	0.50 350	0.56 437	0.68 512	0.47 506	0.53 231	0.33 235	0.11 307	0.10 197	0.16 547	0.10 206	0.18 312	0.33 218

aanet-new-36k	0.43 165	1.08 510	2.21 313	0.51 524	0.37 437	0.43 158	0.19 126	0.50 170	0.38 86	0.24 113	0.25 137	0.17 67	0.21 171	0.34 82	0.21 45	0.07 8	0.17 343	0.08 69	0.06 13	0.11 117	0.95 548

aanet-new-32k	0.38 115	0.79 412	2.21 313	0.26 120	0.36 428	0.40 122	0.20 153	0.37 44	0.30 16	0.20 56	0.22 95	0.21 135	0.22 185	0.25 20	0.18 7	0.07 8	0.17 343	0.08 69	0.06 13	0.09 58	0.89 530

iRaft-Stereo_5w	0.65 432	1.35 604	2.21 313	0.30 227	0.63 561	0.49 238	0.28 398	0.78 373	0.64 350	0.41 262	0.61 479	0.62 468	0.46 493	1.79 587	0.48 361	0.10 195	0.25 411	0.11 324	0.12 307	0.40 613	0.94 545

DIP-Stereo	0.43 165	0.50 257	2.21 313	0.27 150	0.18 128	0.63 468	0.17 91	0.94 518	0.58 288	0.49 329	0.48 337	0.30 245	0.30 337	0.40 134	0.31 207	0.10 195	0.08 87	0.10 239	0.08 109	0.15 231	0.33 218
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
aanet-new-30k	0.38 115	0.79 412	2.22 317	0.26 120	0.36 428	0.40 122	0.20 153	0.37 44	0.30 16	0.20 56	0.22 95	0.21 135	0.22 185	0.25 20	0.18 7	0.07 8	0.17 343	0.08 69	0.06 13	0.09 58	0.89 530

HART	0.75 515	0.75 393	2.22 317	0.94 625	1.59 683	0.30 30	0.19 126	0.72 340	0.85 573	0.30 190	0.52 382	0.39 314	0.16 75	0.81 367	0.43 324	0.08 43	2.61 723	0.10 239	0.07 67	0.36 579	1.61 633

RAStereo	0.33 58	0.81 422	2.22 317	0.27 150	0.18 128	0.25 20	0.20 153	0.45 110	0.38 86	0.21 70	0.26 152	0.20 123	0.16 75	0.26 26	0.26 134	0.10 195	0.08 87	0.10 239	0.08 109	0.13 177	0.09 14

PCWNet_CMD	0.48 225	0.50 257	2.23 320	0.27 150	0.20 186	0.56 338	0.22 240	0.78 373	0.67 379	0.49 329	0.55 423	0.68 512	0.56 547	0.48 192	0.32 219	0.11 307	0.10 197	0.14 497	0.10 206	0.19 344	0.43 294

MSMDNet	0.48 225	0.50 257	2.23 320	0.27 150	0.20 186	0.56 338	0.22 240	0.78 373	0.67 379	0.49 329	0.55 423	0.68 512	0.56 547	0.48 192	0.32 219	0.11 307	0.10 197	0.13 458	0.10 206	0.18 312	0.43 294

aanet-new-90k	0.48 225	0.75 393	2.24 322	0.27 150	0.41 471	0.43 158	0.19 126	0.51 182	0.36 60	0.20 56	0.18 50	0.16 47	0.21 171	0.39 124	0.19 15	0.07 8	0.16 329	0.08 69	0.07 67	0.11 117	2.65 696

MultiAttention	2.45 705	0.55 288	2.24 322	1.79 694	2.54 718	11.19 741	2.28 721	1.28 664	0.84 570	0.63 505	1.17 657	1.13 661	0.57 552	15.98 752	1.78 644	0.20 586	0.09 158	0.43 675	1.60 728	0.95 692	1.69 639

rvit_0105_3	0.46 201	0.86 445	2.24 322	0.33 301	0.19 164	0.44 172	0.35 504	0.74 349	0.70 432	0.38 247	0.38 272	0.41 333	0.33 363	0.46 171	0.32 219	0.19 575	0.17 343	0.17 566	0.18 437	0.15 231	0.22 136

test_sample4	0.62 394	0.49 248	2.24 322	0.34 328	0.19 164	0.57 363	0.25 345	0.98 552	0.76 497	0.56 413	0.55 423	0.45 367	0.38 399	1.78 583	0.56 411	0.13 427	0.80 536	0.13 458	0.21 480	0.17 285	0.76 474

test_sample3	0.61 372	0.48 241	2.24 322	0.34 328	0.19 164	0.58 374	0.25 345	0.97 544	0.76 497	0.54 388	0.52 382	0.46 375	0.37 388	1.78 583	0.57 415	0.13 427	0.79 533	0.12 393	0.21 480	0.17 285	0.73 464

aanet-32k-new	0.45 190	1.04 502	2.25 327	0.28 179	0.24 262	0.46 194	0.21 200	0.46 120	0.37 67	0.18 38	0.25 137	0.18 83	0.23 212	0.32 64	0.20 27	0.08 43	0.07 31	0.08 69	0.06 13	0.11 117	1.90 648

CoDeX	0.54 297	0.52 270	2.25 327	0.30 227	0.26 292	0.61 431	0.32 468	1.03 597	0.73 461	0.49 329	0.56 437	0.52 412	0.40 424	1.59 551	0.38 279	0.12 374	0.09 158	0.11 324	0.10 206	0.15 231	0.22 136

RAFT	0.62 394	1.35 604	2.26 329	0.62 569	0.53 525	0.47 208	0.35 504	0.70 328	0.58 288	0.50 350	0.50 366	0.79 562	0.40 424	0.49 206	0.36 259	0.11 307	0.79 533	0.14 497	0.13 330	0.52 658	0.72 459

CFNet	0.65 432	1.45 633	2.27 330	0.34 328	0.25 273	0.64 481	0.23 282	0.93 512	0.79 528	0.48 313	0.59 462	0.58 449	0.40 424	2.28 653	0.63 451	0.13 427	0.09 158	0.15 526	0.14 354	0.34 555	0.26 168

NOSS_ROB	0.75 515	1.03 499	2.27 330	0.68 592	0.26 292	0.68 527	0.30 444	0.99 561	0.82 551	0.59 456	0.58 456	0.77 554	0.39 416	2.75 695	0.48 361	0.25 630	0.24 402	0.28 642	0.26 520	0.29 511	1.07 571

MM-Stereo_test3	0.59 349	0.85 440	2.28 332	0.53 531	0.31 362	0.45 181	0.30 444	0.78 373	0.76 497	0.33 208	0.43 300	0.32 261	0.23 212	0.61 268	0.54 401	0.10 195	1.65 661	0.10 239	0.08 109	0.42 623	0.68 443

CFNet_ucs	0.50 253	0.55 288	2.28 332	0.27 150	0.22 218	0.58 374	0.23 282	0.90 491	0.69 419	0.54 388	0.64 507	0.68 512	0.44 472	0.55 238	0.34 247	0.14 469	0.12 254	0.16 547	0.11 268	0.19 344	0.38 254

XPNet_ROB	0.68 468	1.11 520	2.28 332	0.38 412	0.27 306	0.67 520	0.47 577	0.94 518	0.75 488	0.80 597	0.71 565	0.81 575	0.54 540	1.72 569	0.84 521	0.22 605	0.16 329	0.16 547	0.15 380	0.25 451	0.45 316

NVstereo2D	0.63 409	0.57 294	2.29 335	0.37 392	0.35 416	0.69 530	0.49 586	0.96 536	0.88 590	0.49 329	0.54 411	0.72 534	0.46 493	1.98 625	0.50 377	0.19 575	0.20 377	0.18 587	0.16 403	0.28 500	0.34 227

HSM	0.67 461	0.92 472	2.29 335	0.30 227	0.29 331	0.65 497	0.29 427	0.98 552	0.67 379	0.59 456	0.58 456	1.39 682	0.65 585	2.56 676	0.45 338	0.11 307	0.09 158	0.10 239	0.08 109	0.18 312	0.24 156

rvit_105_1	0.52 272	0.93 477	2.30 337	0.36 378	0.24 262	0.51 270	0.45 567	0.81 398	0.79 528	0.46 304	0.44 313	0.45 367	0.38 399	0.63 280	0.39 288	0.20 586	0.18 355	0.18 587	0.22 495	0.18 312	0.21 128

SFCPSM	0.48 225	0.39 159	2.30 337	0.28 179	0.27 306	0.70 533	0.32 468	1.00 571	0.69 419	0.50 350	0.52 382	0.43 339	0.36 380	0.53 231	0.44 331	0.12 374	0.09 158	0.12 393	0.16 403	0.18 312	0.23 146

NCCL2	0.71 487	1.32 592	2.30 337	0.44 478	0.31 362	0.71 537	0.67 642	0.89 479	0.69 419	0.70 555	0.61 479	0.85 592	0.54 540	1.58 550	0.70 474	0.20 586	0.17 343	0.66 691	0.25 512	0.26 472	0.38 254

DCRE	0.76 521	0.80 417	2.31 340	1.05 638	1.18 651	0.63 468	0.26 363	1.03 597	0.59 300	0.52 373	2.12 693	0.44 354	0.27 277	0.41 143	0.53 393	0.09 101	1.02 571	0.10 239	0.32 566	0.16 259	1.47 618

DCANet-4	0.43 165	0.32 70	2.31 340	0.26 120	0.14 43	0.51 270	0.22 240	0.84 428	0.78 515	0.55 401	0.48 337	0.28 221	0.37 388	0.40 134	0.37 270	0.10 195	0.07 31	0.09 161	0.07 67	0.08 37	0.43 294

IIG-Stereo	0.65 432	0.87 446	2.32 342	0.55 541	0.23 248	0.62 453	0.21 200	0.78 373	0.71 447	0.64 516	0.69 537	0.69 523	0.38 399	2.07 634	1.37 615	0.11 307	0.08 87	0.11 324	0.09 153	0.15 231	0.27 176

ETE_ROB	0.68 468	1.09 513	2.32 342	0.38 412	0.26 292	0.69 530	0.51 589	1.49 683	0.75 488	0.81 600	0.71 565	0.85 592	0.51 528	1.39 505	0.70 474	0.17 543	0.14 293	0.19 595	0.16 403	0.24 426	0.35 235

Hybrid-DGEV-03	0.53 285	1.31 591	2.33 344	0.30 227	0.17 104	0.58 374	0.24 315	0.71 336	0.51 214	0.61 477	1.00 640	0.39 314	0.28 297	0.44 163	0.41 305	0.10 195	0.23 397	0.12 393	0.09 153	0.35 571	0.53 363

THIR-Stereo	0.88 576	0.85 440	2.33 344	0.26 120	0.16 78	0.59 397	2.69 722	0.62 278	0.54 246	0.62 492	1.61 682	0.96 625	1.77 695	1.67 562	2.20 668	0.10 195	0.08 87	0.14 497	0.11 268	0.16 259	0.21 128

PSi22	0.56 309	1.11 520	2.34 346	0.29 203	0.13 24	0.44 172	0.14 30	0.70 328	0.55 259	0.23 100	0.29 185	0.36 293	0.22 185	0.69 311	0.54 401	0.08 43	1.62 656	0.07 1	0.06 13	0.32 539	0.91 533

tt1	0.74 504	0.73 373	2.34 346	0.67 586	0.63 561	0.75 559	0.24 315	0.85 443	0.96 620	0.81 600	0.38 272	0.26 197	0.35 375	0.64 287	0.22 65	0.10 195	2.16 705	0.11 324	0.09 153	0.25 451	2.19 669

FBW_ROB	0.94 606	1.23 571	2.35 348	0.46 491	0.32 379	0.87 613	0.46 573	1.15 649	0.97 627	0.83 609	0.78 595	1.01 636	0.64 582	3.65 719	1.65 632	0.27 639	0.24 402	0.40 668	0.26 520	0.32 539	0.88 526

PVD	1.05 634	1.21 560	2.36 349	0.84 613	0.91 613	1.04 644	0.64 631	1.32 670	1.68 693	1.43 686	1.41 676	1.14 663	1.15 664	1.49 528	1.77 643	0.27 639	0.65 513	0.28 642	0.35 593	0.40 613	0.73 464

RYNet	0.77 531	0.91 467	2.36 349	0.37 392	0.41 471	0.88 615	0.44 563	0.99 561	0.88 590	0.65 532	0.54 411	0.92 611	0.61 574	2.70 690	1.23 599	0.15 502	0.14 293	0.17 566	0.14 354	0.27 487	0.55 381

ICVP	0.48 225	0.33 84	2.37 351	0.34 328	0.22 218	0.60 412	0.55 603	0.79 381	0.53 239	0.45 291	0.60 471	0.49 395	0.36 380	0.55 238	0.46 346	0.16 523	0.16 329	0.14 497	0.11 268	0.16 259	0.32 213
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GES	0.49 243	0.54 279	2.37 351	0.31 252	0.19 164	0.61 431	0.30 444	0.93 512	0.52 226	0.49 329	0.53 389	0.40 326	0.43 462	0.59 256	0.67 466	0.16 523	0.11 230	0.12 393	0.10 206	0.20 367	0.30 198

OMP-Stereo	0.64 421	0.87 446	2.38 353	0.56 552	0.37 437	0.60 412	0.26 363	0.75 353	0.71 447	0.65 532	0.60 471	0.68 512	0.32 354	2.07 634	1.18 589	0.11 307	0.08 87	0.12 393	0.09 153	0.17 285	0.28 182

DRaft	0.65 432	0.47 232	2.38 353	0.25 98	0.17 104	0.64 481	0.65 635	0.56 232	0.57 280	0.67 541	0.98 636	0.38 310	0.99 652	1.42 513	2.06 658	0.11 307	0.14 293	0.10 239	0.14 354	0.18 312	0.21 128

TestStereo	0.49 243	0.88 450	2.38 353	0.30 227	0.16 78	0.43 158	0.25 345	0.55 225	0.46 170	0.38 247	0.46 322	0.34 284	0.28 297	1.96 623	0.28 159	0.11 307	0.08 87	0.12 393	0.09 153	0.15 231	0.13 39

sCroCo_RVC	0.37 107	0.39 159	2.38 353	0.35 355	0.27 306	0.31 35	0.22 240	0.49 144	0.48 186	0.23 100	0.34 243	0.25 180	0.24 225	0.35 99	0.25 118	0.15 502	0.17 343	0.12 393	0.11 268	0.15 231	0.15 62

CFNet-RSSM	0.44 183	0.36 121	2.38 353	0.28 179	0.43 489	0.53 305	0.20 153	0.86 454	0.52 226	0.44 286	0.36 254	0.53 415	0.26 261	0.40 134	0.27 144	0.09 101	0.08 87	0.09 161	0.38 610	0.10 89	0.22 136

TDLM	0.83 551	1.28 584	2.38 353	0.46 491	0.26 292	0.66 511	0.55 603	0.87 463	0.80 536	2.54 715	0.62 486	0.61 463	0.51 528	2.68 688	0.67 466	0.20 586	0.11 230	0.35 662	0.15 380	0.33 545	0.48 333

MonStereo1	2.06 699	1.22 566	2.39 359	1.22 657	1.04 633	3.53 720	0.62 627	1.55 687	1.93 708	1.50 692	3.36 722	2.24 702	10.67 743	2.85 701	1.50 622	1.08 703	0.39 452	0.96 704	0.58 674	1.16 700	1.39 610

dad	0.58 330	1.35 604	2.39 359	0.31 252	0.20 186	0.62 453	0.26 363	0.56 232	0.79 528	0.66 539	0.64 507	0.64 480	0.36 380	0.87 379	0.48 361	0.28 642	0.15 313	0.40 668	0.18 437	0.24 426	0.22 136

Prome-Stereo	0.53 285	0.36 121	2.39 359	0.60 561	0.23 248	0.63 468	0.41 540	0.66 301	0.67 379	0.59 456	1.02 644	0.43 339	0.71 604	0.61 268	0.34 247	0.10 195	0.07 31	0.10 239	0.09 153	0.13 177	0.44 310

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 432	1.15 540	2.40 362	0.33 301	0.30 348	0.83 599	0.40 538	0.94 518	0.82 551	0.67 541	0.76 586	0.68 512	0.58 560	1.13 459	1.25 603	0.14 469	0.08 87	0.10 239	0.08 109	0.18 312	0.28 182

KYRaft	0.52 272	0.35 113	2.40 362	0.34 328	0.21 202	0.75 559	0.43 554	0.62 278	0.63 341	0.64 516	0.92 625	0.53 415	0.72 605	0.60 263	0.26 134	0.10 195	0.07 31	0.12 393	0.14 354	0.13 177	0.54 371

GrayStereo	0.71 487	0.27 3	2.40 362	0.89 616	0.23 248	0.62 453	1.40 709	0.67 306	0.70 432	0.72 567	0.77 590	0.55 434	3.03 715	0.60 263	0.28 159	0.10 195	0.08 87	0.10 239	0.21 480	0.12 141	0.37 245

CRE-IMP	0.46 201	0.31 55	2.40 362	0.53 531	0.17 104	0.79 584	0.68 645	0.54 213	0.66 365	0.47 309	0.43 300	0.44 354	0.26 261	0.43 156	0.33 235	0.12 374	0.07 31	0.12 393	0.09 153	0.17 285	0.23 146

dd	0.48 225	1.32 592	2.41 366	0.31 252	0.17 104	0.58 374	0.26 363	0.50 170	0.71 447	0.42 270	0.41 290	0.34 284	0.28 297	0.47 178	0.41 305	0.18 557	0.10 197	0.13 458	0.12 307	0.22 401	0.16 79

PSM-AAD	0.67 461	0.29 22	2.41 366	0.37 392	0.23 248	0.86 606	1.15 693	0.62 278	0.66 365	0.64 516	0.71 565	0.67 498	2.90 714	0.65 295	0.32 219	0.10 195	0.08 87	0.17 566	0.15 380	0.14 210	0.34 227

DANet	0.85 563	0.68 344	2.41 366	1.18 654	0.48 507	0.77 575	1.23 701	0.93 512	1.53 684	0.90 618	0.72 570	0.97 627	0.57 552	1.86 604	1.05 564	0.18 557	0.16 329	0.19 595	0.16 403	0.26 472	0.67 438
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MLCV	0.59 349	1.41 621	2.41 366	0.31 252	0.15 59	0.60 412	0.23 282	0.77 366	0.63 341	0.67 541	0.66 522	0.55 434	0.37 388	1.16 465	1.09 574	0.10 195	0.07 31	0.09 161	0.07 67	0.21 383	0.29 189

MyStereo07	0.56 309	0.68 344	2.42 370	0.30 227	0.41 471	0.61 431	0.31 456	0.58 247	0.72 456	1.17 656	0.26 152	0.20 123	0.27 277	1.28 493	0.28 159	0.09 101	0.59 501	0.12 393	0.21 480	0.16 259	0.48 333

raft_robust	0.68 468	1.24 572	2.42 370	0.30 227	0.57 539	0.53 305	0.25 345	0.95 533	0.79 528	0.49 329	0.46 322	1.12 660	0.74 612	1.50 529	0.61 441	0.09 101	0.62 509	0.10 239	0.30 547	0.26 472	0.30 198

LCNet	0.58 330	0.43 200	2.42 370	0.91 623	0.22 218	0.95 633	0.29 427	0.62 278	0.64 350	0.52 373	0.55 423	0.41 333	0.75 616	0.84 373	0.27 144	0.10 195	0.07 31	0.12 393	0.18 437	0.97 695	0.40 270

DEmStereo	0.69 475	0.40 167	2.42 370	0.42 460	0.18 128	0.66 511	0.88 668	0.54 213	0.64 350	0.60 467	1.00 640	0.45 367	1.24 669	1.53 534	2.21 669	0.10 195	0.08 87	0.10 239	0.10 206	0.11 117	0.14 53

IRAFT_RVC	0.59 349	0.74 385	2.42 370	0.47 497	0.21 202	0.59 397	0.42 547	0.68 312	0.73 461	0.54 388	0.50 366	0.49 395	0.51 528	1.57 543	1.00 554	0.11 307	0.25 411	0.13 458	0.10 206	0.15 231	0.14 53

ACVNet-DCA	0.67 461	0.73 373	2.43 375	0.67 586	0.52 517	0.76 565	0.24 315	0.81 398	0.83 558	0.77 586	0.39 278	0.25 180	0.38 399	0.70 318	0.22 65	0.10 195	2.13 700	0.11 324	0.09 153	0.16 259	1.18 582

xx1	0.71 487	0.73 373	2.43 375	0.67 586	0.52 517	0.76 565	0.24 315	0.85 443	1.05 641	0.77 586	0.39 278	0.46 375	0.37 388	0.70 318	0.22 65	0.10 195	2.13 700	0.12 393	0.41 622	0.16 259	1.18 582

1test111	0.72 497	0.73 373	2.43 375	0.67 586	0.52 517	0.76 565	0.24 315	0.81 398	0.83 558	0.77 586	0.39 278	0.25 180	0.38 399	1.03 428	0.75 495	0.10 195	2.13 700	0.11 324	0.09 153	0.16 259	1.18 582

cc1	0.74 504	0.73 373	2.43 375	0.67 586	0.52 517	0.76 565	0.24 315	0.85 443	1.05 641	0.77 586	0.39 278	0.25 180	0.38 399	0.70 318	0.22 65	0.10 195	2.13 700	0.11 324	0.09 153	0.25 451	2.20 672

UniTT-Stereo	0.36 95	0.66 333	2.43 375	0.28 179	0.24 262	0.30 30	0.18 112	0.35 34	0.36 60	0.26 144	0.37 259	0.18 83	0.18 107	0.33 74	0.30 187	0.11 307	0.08 87	0.09 161	0.08 109	0.25 451	0.09 14

ADStereo(finetuned)	0.50 253	0.91 467	2.43 375	0.26 120	0.14 43	0.51 270	0.22 240	0.84 428	0.78 515	0.56 413	0.49 353	0.32 261	0.75 616	0.40 134	0.40 296	0.10 195	0.07 31	0.09 161	0.07 67	0.13 177	0.45 316

raft+_RVC	0.62 394	1.18 552	2.43 375	0.36 378	2.08 706	0.52 294	0.25 345	0.66 301	0.54 246	0.36 228	0.46 322	0.32 261	0.28 297	0.49 206	0.43 324	0.10 195	0.91 554	0.10 239	0.09 153	0.22 401	0.70 454

PSMNet-RSSM	0.61 372	1.19 555	2.43 375	0.33 301	0.25 273	0.59 397	0.28 398	0.88 471	0.65 357	0.54 388	0.62 486	0.69 523	0.46 493	1.67 562	0.50 377	0.15 502	0.10 197	0.14 497	0.16 403	0.20 367	0.28 182

AE-Stereo	0.71 487	0.32 70	2.44 383	0.44 478	0.50 510	0.58 374	0.23 282	1.08 630	0.67 379	0.67 541	0.51 371	0.47 384	0.24 225	0.63 280	0.32 219	0.09 101	2.15 704	0.11 324	0.45 630	0.22 401	2.01 655

GCAP-Stereo	0.59 349	1.35 604	2.44 383	0.49 511	1.02 630	0.52 294	0.14 30	0.53 200	0.54 246	0.44 286	0.50 366	0.30 245	0.22 185	0.68 307	0.41 305	0.09 101	1.30 614	0.09 161	0.07 67	0.23 419	0.54 371

UDGNet	0.50 253	1.36 609	2.44 383	0.37 392	0.19 164	0.58 374	0.23 282	0.49 144	0.69 419	0.42 270	0.39 278	0.34 284	0.29 322	0.55 238	0.32 219	0.25 630	0.10 197	0.37 665	0.19 455	0.30 520	0.17 92

test-3	0.58 330	0.43 200	2.44 383	0.52 527	0.59 544	0.46 194	0.23 282	0.77 366	0.49 193	0.52 373	0.29 185	0.44 354	0.22 185	0.59 256	0.97 540	0.08 43	1.27 607	0.10 239	0.35 593	0.29 511	0.62 414

test_1	0.58 330	0.43 200	2.44 383	0.52 527	0.59 544	0.46 194	0.23 282	0.77 366	0.49 193	0.51 362	0.29 185	0.44 354	0.22 185	0.59 256	0.97 540	0.08 43	1.27 607	0.10 239	0.35 593	0.29 511	0.63 420

test_3	0.59 349	0.44 215	2.44 383	0.53 531	0.59 544	0.48 221	0.30 444	0.79 381	0.52 226	0.51 362	0.30 196	0.45 367	0.22 185	0.59 256	0.97 540	0.08 43	1.25 601	0.11 324	0.35 593	0.30 520	0.62 414

Patchmatch Stereo++	0.43 165	0.36 121	2.44 383	0.48 498	0.17 104	0.61 431	0.26 363	0.53 200	0.61 316	0.48 313	0.43 300	0.43 339	0.28 297	0.56 243	0.30 187	0.12 374	0.08 87	0.12 393	0.10 206	0.17 285	0.13 39
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
NRIStereo	0.50 253	0.34 100	2.44 383	0.52 527	0.16 78	0.94 631	0.73 653	0.52 188	0.65 357	0.48 313	0.40 287	0.59 453	0.29 322	0.78 354	0.33 235	0.11 307	0.13 277	0.11 324	0.09 153	0.22 401	0.25 160

PSM-adaLoss	0.43 165	0.36 121	2.44 383	0.48 498	0.18 128	0.61 431	0.28 398	0.53 200	0.61 316	0.48 313	0.43 300	0.43 339	0.28 297	0.49 206	0.30 187	0.12 374	0.08 87	0.12 393	0.10 206	0.17 285	0.13 39

ROB_FTStereo_v2	0.43 165	0.36 121	2.44 383	0.49 511	0.17 104	0.61 431	0.28 398	0.53 200	0.61 316	0.48 313	0.43 300	0.44 354	0.28 297	0.48 192	0.30 187	0.12 374	0.08 87	0.12 393	0.10 206	0.17 285	0.13 39

ROB_FTStereo	0.43 165	0.36 121	2.44 383	0.48 498	0.18 128	0.61 431	0.26 363	0.53 200	0.61 316	0.48 313	0.43 300	0.43 339	0.28 297	0.51 216	0.30 187	0.12 374	0.08 87	0.12 393	0.10 206	0.17 285	0.13 39

SST-Stereo	0.56 309	0.30 42	2.44 383	0.71 597	0.55 531	0.62 453	0.65 635	0.57 241	0.67 379	0.59 456	0.53 389	0.51 405	0.59 563	1.57 543	0.31 207	0.12 374	0.07 31	0.12 393	0.10 206	0.17 285	0.11 29

RAFT_R40	0.55 301	0.31 55	2.44 383	0.57 557	0.42 485	0.62 453	0.52 593	0.58 247	0.66 365	0.56 413	0.54 411	0.54 425	0.50 524	1.56 538	0.53 393	0.11 307	0.07 31	0.12 393	0.10 206	0.16 259	0.10 20

iGMRVC	0.43 165	0.36 121	2.44 383	0.48 498	0.18 128	0.61 431	0.27 384	0.53 200	0.61 316	0.48 313	0.43 300	0.43 339	0.28 297	0.57 247	0.31 207	0.12 374	0.08 87	0.12 393	0.10 206	0.17 285	0.13 39

iRAFT	0.43 165	0.36 121	2.44 383	0.48 498	0.17 104	0.61 431	0.26 363	0.53 200	0.61 316	0.48 313	0.43 300	0.43 339	0.28 297	0.56 243	0.30 187	0.12 374	0.08 87	0.12 393	0.10 206	0.17 285	0.13 39

RAFT-IKP	0.43 165	0.36 121	2.44 383	0.48 498	0.16 78	0.60 412	0.28 398	0.53 200	0.61 316	0.48 313	0.43 300	0.43 339	0.28 297	0.51 216	0.31 207	0.12 374	0.08 87	0.12 393	0.10 206	0.17 285	0.13 39

PS-NSSS	0.69 475	1.37 614	2.44 383	0.31 252	0.32 379	0.64 481	0.34 493	1.04 603	0.74 482	0.56 413	0.75 583	0.51 405	0.42 449	2.41 668	0.54 401	0.24 622	0.17 343	0.27 640	0.18 437	0.30 520	0.23 146

DCVSM-stereo	0.52 272	0.37 137	2.45 400	0.30 227	0.22 218	0.54 315	0.52 593	0.60 264	0.52 226	0.69 551	0.47 328	0.79 562	0.49 519	0.56 243	0.90 529	0.13 427	0.14 293	0.15 526	0.13 330	0.20 367	0.21 128

HUI-Stereo	0.43 165	0.36 121	2.45 400	0.48 498	0.18 128	0.61 431	0.27 384	0.53 200	0.61 316	0.48 313	0.43 300	0.44 354	0.28 297	0.47 178	0.30 187	0.12 374	0.08 87	0.12 393	0.10 206	0.17 285	0.13 39

delet	0.60 362	0.84 435	2.45 400	0.33 301	0.35 416	0.73 548	0.46 573	0.89 479	0.80 536	0.58 437	0.62 486	0.67 498	0.51 528	1.14 461	0.64 453	0.12 374	0.12 254	0.13 458	0.14 354	0.22 401	0.29 189

ACVNet	0.54 297	0.87 446	2.45 400	0.28 179	0.22 218	0.59 397	0.36 513	0.69 318	0.73 461	0.49 329	0.59 462	0.69 523	0.42 449	0.47 178	0.70 474	0.11 307	0.10 197	0.10 239	0.09 153	0.36 579	0.39 262

acv_ft	0.57 320	0.87 446	2.45 400	0.33 301	0.41 471	0.63 468	0.29 427	0.86 454	0.73 461	0.64 516	0.59 462	0.69 523	0.45 481	0.47 178	0.68 469	0.11 307	0.10 197	0.10 239	0.09 153	0.43 628	0.39 262

CFNet-ft	0.60 362	1.16 544	2.45 400	0.29 203	0.30 348	0.64 481	0.28 398	0.69 318	0.57 280	0.49 329	0.57 448	0.79 562	0.44 472	1.48 525	0.62 444	0.15 502	0.10 197	0.28 642	0.14 354	0.21 383	0.29 189

HSM-Net_RVC	0.70 482	0.40 167	2.45 400	0.27 150	0.19 164	0.68 527	0.30 444	1.29 666	0.73 461	0.73 569	0.70 550	0.77 554	0.45 481	3.73 720	0.46 346	0.13 427	0.09 158	0.10 239	0.09 153	0.13 177	0.32 213
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.60 362	1.16 544	2.45 400	0.29 203	0.30 348	0.64 481	0.28 398	0.69 318	0.57 280	0.49 329	0.57 448	0.79 562	0.44 472	1.48 525	0.62 444	0.15 502	0.10 197	0.28 642	0.14 354	0.21 383	0.29 189

GMOStereo	0.58 330	0.89 457	2.46 408	0.29 203	0.99 623	0.51 270	0.32 468	0.58 247	0.46 170	0.58 437	0.48 337	0.54 425	0.27 277	0.31 52	0.25 118	0.09 101	1.64 657	0.13 458	0.11 268	0.34 555	0.42 283

error version	0.58 330	0.89 457	2.46 408	0.29 203	0.99 623	0.51 270	0.32 468	0.58 247	0.46 170	0.58 437	0.48 337	0.54 425	0.27 277	0.31 52	0.25 118	0.09 101	1.64 657	0.13 458	0.11 268	0.34 555	0.42 283

test-v	0.58 330	0.89 457	2.46 408	0.29 203	0.99 623	0.51 270	0.32 468	0.58 247	0.46 170	0.58 437	0.48 337	0.54 425	0.27 277	0.31 52	0.25 118	0.09 101	1.64 657	0.13 458	0.11 268	0.34 555	0.42 283

test-2	0.58 330	0.89 457	2.46 408	0.29 203	0.99 623	0.51 270	0.32 468	0.58 247	0.46 170	0.58 437	0.48 337	0.54 425	0.27 277	0.31 52	0.25 118	0.09 101	1.64 657	0.13 458	0.11 268	0.34 555	0.42 283

FENet	0.48 225	0.58 296	2.46 408	0.33 301	0.18 128	0.58 374	0.22 240	0.83 419	0.64 350	0.49 329	0.42 294	0.55 434	0.38 399	0.52 221	0.51 380	0.12 374	0.09 158	0.12 393	0.11 268	0.17 285	0.31 207

SME	0.65 432	1.66 666	2.47 413	0.36 378	0.21 202	0.65 497	0.26 363	0.72 340	0.53 239	0.56 413	0.49 353	0.36 293	0.37 388	1.82 593	1.03 559	0.28 642	0.11 230	0.12 393	0.13 330	0.46 640	0.34 227

LL-Strereo2	0.62 394	1.36 609	2.47 413	1.37 666	0.96 619	0.54 315	0.28 398	0.61 272	0.49 193	0.42 270	0.34 243	0.44 354	0.21 171	0.57 247	0.53 393	0.11 307	0.26 415	0.16 547	0.14 354	0.18 312	0.98 557

AACVNet	0.61 372	1.13 531	2.47 413	0.37 392	0.21 202	0.57 363	0.25 345	0.75 353	0.55 259	0.56 413	0.60 471	0.66 494	0.44 472	2.11 642	0.49 372	0.14 469	0.11 230	0.14 497	0.11 268	0.35 571	0.23 146

PSM-softLoss	0.52 272	0.34 100	2.47 413	0.55 541	0.17 104	0.61 431	0.39 533	0.64 293	0.67 379	0.52 373	0.48 337	0.39 314	0.25 244	1.46 521	0.77 502	0.13 427	0.08 87	0.13 458	0.12 307	0.12 141	0.15 62

KMStereo	0.52 272	0.34 100	2.47 413	0.55 541	0.17 104	0.61 431	0.39 533	0.64 293	0.67 379	0.52 373	0.48 337	0.39 314	0.25 244	1.46 521	0.77 502	0.13 427	0.08 87	0.13 458	0.12 307	0.12 141	0.15 62

CREStereo++_RVC	0.38 115	0.37 137	2.47 413	0.25 98	0.16 78	0.54 315	0.15 56	0.42 83	0.57 280	0.37 238	0.52 382	0.24 168	0.19 132	0.31 52	0.27 144	0.09 101	0.06 2	0.08 69	0.30 547	0.09 58	0.22 136
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
coex_refinement	0.67 461	1.33 597	2.48 419	0.38 412	0.26 292	0.64 481	0.34 493	0.88 471	0.68 406	0.61 477	0.63 494	0.80 570	0.48 513	1.84 598	1.09 574	0.13 427	0.10 197	0.10 239	0.10 206	0.18 312	0.38 254

UGAM-zero	0.97 616	0.44 215	2.48 419	0.33 301	0.86 606	1.26 667	0.76 655	1.05 611	0.52 226	0.93 625	0.45 317	1.32 676	0.81 625	2.08 637	0.49 372	0.10 195	0.52 483	0.09 161	0.47 640	0.11 117	4.43 734

model_zeroshot	0.75 515	0.94 478	2.48 419	1.88 699	0.68 575	0.72 543	0.22 240	1.01 581	0.51 214	1.10 645	0.35 250	0.63 472	0.20 153	0.78 354	0.32 219	0.12 374	1.97 686	0.10 239	0.23 499	0.12 141	0.56 383

TANstereo	0.39 125	0.70 357	2.48 419	0.23 54	0.12 12	0.54 315	0.16 76	0.41 75	0.47 180	0.45 291	0.51 371	0.26 197	0.22 185	0.34 82	0.21 45	0.10 195	0.10 197	0.08 69	0.07 67	0.09 58	0.18 102

RP	0.74 504	1.01 493	2.48 419	0.44 478	0.45 496	0.66 511	0.45 567	0.95 533	0.87 586	0.70 555	0.95 631	0.99 632	0.82 627	1.55 536	0.82 518	0.26 635	0.19 362	0.23 626	0.20 468	0.34 555	0.38 254

UCFNet_RVC	0.55 301	1.16 544	2.48 419	0.31 252	0.27 306	0.65 497	0.28 398	0.76 357	0.58 288	0.51 362	0.53 389	0.67 498	0.42 449	0.91 397	0.45 338	0.16 523	0.11 230	0.17 566	0.17 423	0.20 367	0.23 146

FLISNet	0.47 209	0.82 424	2.49 425	0.29 203	0.22 218	0.45 181	0.20 153	0.59 257	0.43 144	0.59 456	0.59 462	0.65 485	0.45 481	0.48 192	0.40 296	0.08 43	0.09 158	0.10 239	0.11 268	0.24 426	0.20 120

CoSv	0.47 209	0.82 424	2.49 425	0.29 203	0.22 218	0.45 181	0.20 153	0.59 257	0.43 144	0.59 456	0.59 462	0.65 485	0.45 481	0.48 192	0.40 296	0.08 43	0.09 158	0.10 239	0.11 268	0.24 426	0.20 120

RAFT+CT+SA	0.60 362	1.25 576	2.49 425	0.38 412	0.75 586	0.55 329	0.34 493	0.83 419	0.68 406	0.39 252	0.55 423	0.44 354	0.29 322	0.75 342	0.28 159	0.09 101	0.24 402	0.11 324	0.51 654	0.30 520	0.74 470

Pruner-Stereo	0.55 301	0.38 149	2.49 425	1.78 693	0.19 164	0.63 468	0.45 567	0.59 257	0.67 379	0.61 477	0.48 337	0.41 333	0.25 244	0.49 206	0.99 551	0.13 427	0.07 31	0.12 393	0.10 206	0.13 177	0.14 53

XX-TBD	0.40 141	1.04 502	2.49 425	0.35 355	0.13 24	0.51 270	0.17 91	0.44 104	0.52 226	0.38 247	0.51 371	0.23 155	0.19 132	0.31 52	0.25 118	0.10 195	0.07 31	0.08 69	0.06 13	0.09 58	0.18 102

aanet-new-60k	0.42 158	0.80 417	2.50 430	0.26 120	0.34 403	0.39 111	0.19 126	0.47 130	0.37 67	0.22 86	0.20 69	0.18 83	0.18 107	0.33 74	0.19 15	0.07 8	0.29 426	0.08 69	0.06 13	0.11 117	1.08 573

LALA_ROB	0.68 468	1.14 533	2.50 430	0.37 392	0.29 331	0.78 580	0.55 603	0.99 561	0.84 570	0.82 606	0.68 532	0.93 616	0.50 524	1.01 425	0.89 527	0.21 597	0.15 313	0.21 613	0.18 437	0.26 472	0.30 198

MM-Stereo_test1	0.63 409	0.64 326	2.51 432	0.54 539	0.37 437	0.44 172	0.28 398	0.68 312	0.59 300	0.43 277	0.33 234	0.26 197	0.25 244	0.89 393	0.52 385	0.10 195	1.84 674	0.10 239	0.09 153	0.41 620	1.40 612

AIO_test	1.11 644	0.77 401	2.51 432	3.32 727	2.81 721	0.35 69	0.25 345	1.29 666	0.68 406	1.28 675	0.27 166	0.32 261	0.17 81	2.86 702	0.27 144	0.12 374	1.72 665	0.08 69	0.21 480	0.15 231	2.81 700

GANet-ADL	0.48 225	0.56 292	2.51 432	0.34 328	0.20 186	0.58 374	0.25 345	0.80 388	0.57 280	0.43 277	0.61 479	0.56 440	0.31 345	0.44 163	0.44 331	0.14 469	0.11 230	0.10 239	0.09 153	0.22 401	0.38 254

R-Stereo Train	0.42 158	0.31 55	2.51 432	0.30 227	0.18 128	0.56 338	0.25 345	0.82 408	0.41 126	0.57 430	0.67 528	0.33 276	0.24 225	0.34 82	0.33 235	0.10 195	0.08 87	0.09 161	0.07 67	0.09 58	0.18 102

RAFT-Stereo	0.42 158	0.31 55	2.51 432	0.30 227	0.18 128	0.56 338	0.25 345	0.82 408	0.41 126	0.57 430	0.67 528	0.33 276	0.24 225	0.34 82	0.33 235	0.10 195	0.08 87	0.09 161	0.07 67	0.09 58	0.18 102
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AAGNet	0.92 597	0.40 167	2.53 437	0.60 561	1.01 628	0.62 453	0.45 567	0.52 188	0.68 406	0.58 437	0.53 389	0.50 399	0.72 605	1.22 478	7.32 738	0.12 374	0.07 31	0.12 393	0.10 206	0.16 259	0.10 20

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 330	1.48 638	2.53 437	0.29 203	0.78 594	0.52 294	0.20 153	0.68 312	0.66 365	0.51 362	0.61 479	0.40 326	0.32 354	0.40 134	0.43 324	0.08 43	0.63 511	0.09 161	0.09 153	0.37 588	0.58 396

psm_up	0.65 432	1.02 495	2.53 437	0.36 378	0.31 362	0.64 481	0.38 526	0.96 536	0.73 461	0.63 505	0.57 448	0.68 512	0.57 552	1.90 617	0.52 385	0.17 543	0.15 313	0.16 547	0.15 380	0.27 487	0.22 136

FADNet	0.71 487	1.60 659	2.53 437	0.33 301	0.30 348	0.67 520	0.29 427	0.92 506	0.75 488	0.45 291	0.49 353	0.66 494	0.57 552	1.85 602	0.85 522	0.46 670	0.20 377	0.17 566	0.20 468	0.60 667	0.37 245

MM-Stereo_test2	0.65 432	0.43 200	2.54 441	0.62 569	0.18 128	0.50 257	0.25 345	0.49 144	0.47 180	0.36 228	0.26 152	0.24 168	0.23 212	0.40 134	0.38 279	0.08 43	2.33 713	0.09 161	0.10 206	0.38 596	2.66 697

DisPM	0.48 225	0.41 175	2.54 441	0.61 567	0.18 128	0.59 397	0.62 627	0.54 213	0.67 379	0.61 477	0.53 389	0.38 310	0.26 261	0.76 346	0.31 207	0.13 427	0.07 31	0.12 393	0.11 268	0.12 141	0.15 62

PFNet+	0.50 253	0.43 200	2.54 441	0.49 511	0.18 128	0.58 374	0.76 655	0.54 213	0.72 456	0.56 413	0.48 337	0.39 314	0.26 261	0.94 406	0.33 235	0.14 469	0.09 158	0.14 497	0.13 330	0.12 141	0.16 79

OCTAStereo	0.53 285	0.33 84	2.54 441	0.56 552	0.16 78	0.61 431	0.42 547	0.70 328	0.70 432	0.50 350	0.47 328	0.37 303	0.26 261	1.43 514	0.79 509	0.12 374	0.07 31	0.12 393	0.10 206	0.13 177	0.17 92

RE-Stereo	0.53 285	0.33 84	2.54 441	0.56 552	0.16 78	0.61 431	0.43 554	0.70 328	0.70 432	0.50 350	0.47 328	0.37 303	0.26 261	1.43 514	0.77 502	0.12 374	0.07 31	0.12 393	0.10 206	0.13 177	0.17 92

TVStereo	0.53 285	0.33 84	2.54 441	0.56 552	0.16 78	0.61 431	0.43 554	0.70 328	0.70 432	0.50 350	0.47 328	0.37 303	0.26 261	1.43 514	0.77 502	0.12 374	0.07 31	0.12 393	0.10 206	0.13 177	0.17 92

SHD	0.84 554	1.14 533	2.54 441	0.80 609	0.52 517	0.76 565	0.34 493	1.16 652	1.29 668	1.11 647	0.85 608	0.98 628	0.74 612	1.25 487	1.48 621	0.22 605	0.37 442	0.20 606	0.27 529	0.36 579	0.41 278

iResNet	0.59 349	1.09 513	2.54 441	0.44 478	0.18 128	0.65 497	0.29 427	0.89 479	0.75 488	0.59 456	0.64 507	0.43 339	0.39 416	0.73 336	1.24 601	0.11 307	0.08 87	0.09 161	0.08 109	0.21 383	0.40 270

G2L-Stereo_test	0.64 421	1.34 600	2.55 449	0.34 328	0.24 262	0.75 559	0.39 533	0.83 419	0.65 357	0.62 492	0.54 411	0.74 542	0.40 424	1.57 543	0.75 495	0.11 307	0.08 87	0.08 69	0.08 109	0.28 500	0.43 294

iinet-f	0.62 394	1.18 552	2.55 449	0.33 301	0.25 273	0.82 597	0.34 493	0.87 463	0.69 419	0.56 413	0.64 507	0.73 540	0.67 594	0.80 362	0.81 515	0.14 469	0.13 277	0.11 324	0.10 206	0.44 633	0.26 168

NF-Stereo	0.53 285	0.33 84	2.55 449	0.55 541	0.16 78	0.61 431	0.43 554	0.70 328	0.70 432	0.50 350	0.47 328	0.37 303	0.26 261	1.44 519	0.78 506	0.12 374	0.07 31	0.12 393	0.10 206	0.13 177	0.17 92

RGC	0.78 533	1.10 518	2.55 449	0.45 486	0.45 496	0.73 548	0.40 538	1.00 571	0.75 488	0.75 579	1.04 648	1.02 639	0.73 608	1.74 572	1.15 584	0.24 622	0.19 362	0.28 642	0.26 520	0.31 529	0.38 254

RALCasStereoNet	0.65 432	1.34 600	2.56 453	0.43 473	0.96 619	0.50 257	0.26 363	0.62 278	0.56 271	0.43 277	0.49 353	0.36 293	0.28 297	0.72 334	0.53 393	0.10 195	1.18 591	0.09 161	0.08 109	0.27 487	1.27 596

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 642	2.01 689	2.56 453	0.49 511	0.40 464	1.49 676	0.96 675	1.02 590	0.95 618	0.85 612	0.94 628	1.06 649	0.59 563	2.92 704	1.15 584	0.43 666	0.74 530	0.32 656	0.55 662	0.74 679	1.35 607

BEATNet_4x	0.57 320	1.16 544	2.56 453	0.35 355	0.16 78	0.56 338	0.25 345	0.91 498	0.64 350	0.55 401	0.53 389	0.59 453	0.43 462	0.67 301	0.76 499	0.12 374	0.09 158	0.12 393	0.09 153	0.23 419	0.58 396

StereoDRNet	0.71 487	1.24 572	2.56 453	0.42 460	0.45 496	0.73 548	0.46 573	0.98 552	0.81 545	0.77 586	0.56 437	0.74 542	0.48 513	1.69 567	0.91 531	0.15 502	0.14 293	0.15 526	0.15 380	0.26 472	0.51 349

AIO_rvc	0.95 609	1.02 495	2.57 457	2.80 724	1.91 699	0.37 89	0.24 315	0.52 188	0.60 309	0.98 628	0.29 185	0.25 180	0.18 107	2.16 647	0.29 175	0.11 307	1.39 627	0.08 69	0.11 268	0.26 472	2.87 701

H2IRNET	0.48 225	1.04 502	2.57 457	0.31 252	0.19 164	0.54 315	0.19 126	0.55 225	0.53 239	0.28 172	0.56 437	0.47 384	0.35 375	0.47 178	0.40 296	0.11 307	0.08 87	0.12 393	0.14 354	0.37 588	0.26 168

TestStereo-Hl	0.47 209	0.88 450	2.58 459	0.26 120	0.16 78	0.50 257	0.24 315	0.75 353	0.56 271	0.40 258	0.40 287	0.37 303	0.32 354	1.07 444	0.28 159	0.11 307	0.08 87	0.09 161	0.08 109	0.13 177	0.18 102

IGEV_i1	0.90 590	0.33 84	2.58 459	0.83 612	1.60 684	0.58 374	0.27 384	0.89 479	0.96 620	1.13 650	0.48 337	0.98 628	0.34 372	1.19 474	0.60 431	0.11 307	2.17 708	0.13 458	0.19 455	0.17 285	2.38 687

anonymousa	0.74 504	0.60 305	2.58 459	0.96 629	1.33 662	0.61 431	0.26 363	0.69 318	0.56 271	0.55 401	0.84 605	0.82 578	0.46 493	0.56 243	0.61 441	0.10 195	1.11 585	0.12 393	0.98 714	0.14 210	0.97 555

SACVNet	0.68 468	1.08 510	2.58 459	0.38 412	0.28 322	0.65 497	0.37 516	0.91 498	0.65 357	0.67 541	0.62 486	0.69 523	0.47 506	2.07 634	0.65 459	0.18 557	0.14 293	0.16 547	0.15 380	0.39 605	0.41 278

CCAANet	0.63 409	1.13 531	2.58 459	0.31 252	0.25 273	0.55 329	0.23 282	0.89 479	0.69 419	0.41 262	0.67 528	0.56 440	0.37 388	1.89 611	1.24 601	0.10 195	0.09 158	0.13 458	0.12 307	0.20 367	0.15 62

aanet-new	0.39 125	0.50 257	2.59 464	0.26 120	0.31 362	0.43 158	0.21 200	0.47 130	0.35 41	0.19 46	0.24 123	0.17 67	0.30 337	0.34 82	0.21 45	0.09 101	0.07 31	0.09 161	0.06 13	0.11 117	0.86 519

G2L-ROB	0.59 349	1.32 592	2.59 464	0.30 227	0.22 218	0.59 397	0.28 398	0.80 388	0.61 316	0.56 413	0.45 317	0.70 529	0.35 375	1.38 504	0.72 485	0.11 307	0.08 87	0.09 161	0.08 109	0.22 401	0.31 207

DFGA-Net	0.61 372	1.55 646	2.59 464	0.32 275	0.26 292	0.54 315	0.22 240	0.67 306	0.63 341	0.50 350	0.52 382	0.35 290	0.28 297	1.84 598	0.99 551	0.10 195	0.08 87	0.12 393	0.12 307	0.38 596	0.18 102

rafts_anoy	0.60 362	1.33 597	2.59 464	0.53 531	1.09 641	0.49 238	0.25 345	0.67 306	0.53 239	0.41 262	0.38 272	0.33 276	0.30 337	0.68 307	0.41 305	0.10 195	1.13 588	0.13 458	0.15 380	0.20 367	0.29 189

AFF-stereo	0.57 320	1.51 642	2.59 464	0.33 301	0.23 248	0.51 270	0.21 200	0.69 318	0.68 406	0.49 329	0.63 494	0.49 395	0.34 372	0.50 214	0.37 270	0.08 43	0.54 489	0.10 239	0.10 206	0.40 613	0.60 409

HGLStereo	0.61 372	1.20 558	2.59 464	0.36 378	0.40 464	0.65 497	0.30 444	0.87 463	0.67 379	0.60 467	0.70 550	0.69 523	0.56 547	1.07 444	0.59 426	0.14 469	0.13 277	0.13 458	0.12 307	0.23 419	0.23 146

hitnet-ft	0.73 500	1.09 513	2.59 464	0.28 179	0.22 218	0.71 537	0.36 513	0.89 479	0.67 379	0.58 437	0.83 603	1.03 640	0.94 649	2.31 656	0.70 474	0.23 614	0.14 293	0.41 670	0.13 330	0.24 426	0.28 182

RASNet	0.69 475	1.05 505	2.59 464	0.37 392	0.47 505	0.66 511	0.33 482	0.82 408	0.76 497	0.51 362	0.65 515	0.93 616	0.62 576	2.20 650	0.80 511	0.14 469	0.09 158	0.09 161	0.11 268	0.18 312	0.37 245

rvit_stereo_0075_2	0.45 190	0.45 224	2.60 472	0.34 328	0.32 379	0.41 134	0.21 200	0.60 264	0.54 246	0.39 252	0.51 371	0.40 326	0.29 322	0.46 171	0.31 207	0.21 597	0.15 313	0.22 618	0.15 380	0.18 312	0.33 218

EKT-Stereo	1.56 686	0.55 288	2.60 472	2.54 719	19.66 752	0.55 329	0.22 240	0.76 357	0.51 214	0.40 258	0.36 254	0.43 339	0.27 277	0.74 340	0.42 315	0.13 427	0.17 343	0.11 324	0.16 403	0.20 367	0.50 342

LMCR-Stereo	0.61 372	1.00 490	2.60 472	0.42 460	0.22 218	0.74 556	0.31 456	1.06 624	0.70 432	0.62 492	0.64 507	0.40 326	0.52 535	0.84 373	1.27 606	0.20 586	0.09 158	0.12 393	0.09 153	0.26 472	0.16 79

SAMSARA	1.11 644	1.35 604	2.60 472	1.34 664	0.77 591	1.67 687	1.41 712	1.47 681	0.99 632	1.54 694	0.89 620	1.44 685	0.90 641	1.88 610	1.71 634	0.25 630	0.55 492	0.22 618	0.34 587	0.39 605	0.50 342

PWC_ROB	0.81 542	1.41 621	2.60 472	0.41 454	0.40 464	0.63 468	0.31 456	1.04 603	0.99 632	0.92 621	1.29 665	0.78 559	0.68 596	1.65 561	1.50 622	0.19 575	0.12 254	0.18 587	0.13 330	0.51 655	0.54 371

PSMNet-RUCA	0.64 421	1.12 526	2.61 477	0.59 559	0.56 534	0.64 481	0.37 516	0.89 479	0.72 456	0.53 382	0.68 532	0.53 415	0.43 462	0.61 268	0.46 346	0.35 658	0.19 362	0.44 677	0.29 537	0.49 650	0.35 235

ToySt	0.67 461	0.88 450	2.61 477	0.39 429	0.73 582	0.61 431	0.38 526	0.78 373	0.73 461	0.43 277	0.70 550	0.72 534	0.45 481	0.66 298	0.62 444	0.14 469	0.63 511	0.13 458	0.33 581	0.24 426	1.18 582

GEStereo_RVC	0.61 372	1.19 555	2.61 477	0.48 498	0.25 273	0.63 468	0.37 516	1.05 611	0.79 528	0.55 401	0.55 423	0.59 453	0.44 472	1.10 449	0.48 361	0.16 523	0.11 230	0.12 393	0.11 268	0.27 487	0.43 294

Anonymous3	0.47 209	0.49 248	2.61 477	0.33 301	0.25 273	0.72 543	0.32 468	0.80 388	0.60 309	0.36 228	0.41 290	0.33 276	0.29 322	0.46 171	0.30 187	0.19 575	0.18 355	0.13 458	0.13 330	0.18 312	0.22 136

XQC	0.84 554	1.32 592	2.61 477	0.78 606	0.44 491	0.89 619	0.53 596	1.16 652	1.07 644	0.85 612	0.69 537	0.92 611	0.73 608	1.40 507	1.44 619	0.24 622	0.35 440	0.23 626	0.26 520	0.45 636	0.39 262

MSKI-zero shot	0.70 482	0.44 215	2.62 482	1.47 674	0.75 586	0.56 338	0.20 153	0.80 388	0.45 165	0.60 467	0.52 382	0.44 354	0.17 81	0.70 318	0.26 134	0.09 101	2.87 729	0.09 161	0.32 566	0.14 210	0.50 342

TestStereo1	0.59 349	1.21 560	2.63 483	0.40 443	0.60 550	0.56 338	0.34 493	0.82 408	0.73 461	0.45 291	0.63 494	0.36 293	0.42 449	0.66 298	0.42 315	0.10 195	0.32 433	0.12 393	0.10 206	0.34 555	0.52 357

fff	0.50 253	0.90 463	2.63 483	0.25 98	0.15 59	0.51 270	0.22 240	0.85 443	0.82 551	0.55 401	0.48 337	0.31 255	0.65 585	0.39 124	0.37 270	0.10 195	0.07 31	0.09 161	0.07 67	0.08 37	0.43 294

SA-5K	0.59 349	1.21 560	2.63 483	0.40 443	0.60 550	0.56 338	0.34 493	0.82 408	0.73 461	0.45 291	0.63 494	0.36 293	0.42 449	0.66 298	0.42 315	0.10 195	0.32 433	0.12 393	0.10 206	0.34 555	0.52 357

RALAANet	0.52 272	1.37 614	2.63 483	0.33 301	0.23 248	0.48 221	0.19 126	0.69 318	0.55 259	0.49 329	0.46 322	0.39 314	0.31 345	0.53 231	0.53 393	0.10 195	0.33 438	0.11 324	0.17 423	0.29 511	0.13 39

DCANet	0.49 243	0.91 467	2.63 483	0.26 120	0.14 43	0.51 270	0.22 240	0.84 428	0.78 515	0.56 413	0.49 353	0.32 261	0.41 436	0.39 124	0.41 305	0.10 195	0.07 31	0.09 161	0.07 67	0.14 210	0.45 316

csc	0.50 253	0.90 463	2.63 483	0.25 98	0.15 59	0.51 270	0.22 240	0.85 443	0.82 551	0.55 401	0.48 337	0.31 255	0.65 585	0.39 124	0.37 270	0.10 195	0.07 31	0.09 161	0.07 67	0.08 37	0.43 294

cscssc	0.50 253	0.90 463	2.63 483	0.25 98	0.15 59	0.51 270	0.22 240	0.85 443	0.82 551	0.55 401	0.48 337	0.31 255	0.65 585	0.39 124	0.37 270	0.10 195	0.07 31	0.09 161	0.07 67	0.08 37	0.43 294

111	0.57 320	1.41 621	2.63 483	0.25 98	0.15 59	0.59 397	0.26 363	0.90 491	0.83 558	0.50 350	0.54 411	0.57 445	0.38 399	0.54 236	0.41 305	0.10 195	0.07 31	0.09 161	0.07 67	0.24 426	0.81 500

PWCDC_ROB	0.83 551	1.57 650	2.63 483	0.48 498	0.37 437	0.78 580	0.29 427	1.04 603	1.36 674	0.63 505	2.05 692	0.64 480	0.70 603	1.10 449	1.20 593	0.33 654	0.14 293	0.15 526	0.12 307	0.63 671	0.46 322

aanetorigin	0.81 542	1.03 499	2.64 492	0.44 478	0.44 491	0.59 397	1.00 682	0.59 257	0.70 432	1.54 694	1.22 662	0.82 578	1.08 659	1.06 434	1.07 570	0.18 557	0.15 313	0.17 566	0.21 480	0.53 659	0.65 428

MIM_Stereo	0.55 301	0.92 472	2.65 493	0.32 275	1.09 641	0.51 270	0.19 126	0.67 306	0.52 226	0.48 313	0.54 411	0.43 339	0.27 277	0.57 247	0.30 187	0.08 43	0.17 343	0.11 324	0.10 206	0.28 500	0.80 493

anonymousdsp	0.86 566	0.59 304	2.65 493	1.33 663	1.25 658	0.56 338	0.23 282	0.54 213	0.71 447	1.13 650	0.25 137	0.22 141	0.24 225	1.24 483	0.24 99	0.09 101	2.34 714	0.10 239	0.18 437	0.25 451	3.12 711

IGEV-Stereo	0.86 566	0.60 305	2.65 493	1.35 665	1.25 658	0.56 338	0.23 282	0.54 213	0.71 447	1.14 652	0.25 137	0.22 141	0.24 225	1.24 483	0.24 99	0.09 101	2.34 714	0.10 239	0.18 437	0.25 451	3.13 712
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMStereo	0.44 183	1.32 592	2.65 493	0.28 179	0.16 78	0.42 148	0.22 240	0.48 139	0.63 341	0.41 262	0.36 254	0.26 197	0.25 244	0.41 143	0.30 187	0.14 469	0.08 87	0.10 239	0.12 307	0.17 285	0.13 39
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
RT-IGEV	0.87 573	0.33 84	2.66 497	0.59 559	0.55 531	0.93 628	0.81 661	1.19 657	1.10 647	1.05 639	0.93 627	1.11 659	0.78 621	0.75 342	1.67 633	0.12 374	0.47 469	0.11 324	0.49 646	0.28 500	1.56 625

UGAM	0.69 475	0.84 435	2.66 497	0.40 443	0.20 186	0.53 305	0.34 493	0.63 286	0.74 482	0.45 291	0.74 575	0.95 624	0.36 380	2.57 677	0.42 315	0.11 307	0.45 464	0.17 566	0.19 455	0.43 628	0.57 389

MyStereo04	0.57 320	0.68 344	2.66 497	0.30 227	0.41 471	0.61 431	0.31 456	0.88 471	0.80 536	0.48 313	0.37 259	0.54 425	0.42 449	0.61 268	0.71 481	0.09 101	0.59 501	0.12 393	0.21 480	0.16 259	0.48 333

gwcnet-sp	0.52 272	0.71 362	2.66 497	0.32 275	0.22 218	0.66 511	0.31 456	0.84 428	0.69 419	0.61 477	0.49 353	0.46 375	0.43 462	0.77 348	0.48 361	0.12 374	0.11 230	0.11 324	0.11 268	0.19 344	0.19 109

scenet	0.52 272	0.71 362	2.66 497	0.32 275	0.22 218	0.66 511	0.31 456	0.84 428	0.69 419	0.61 477	0.49 353	0.46 375	0.43 462	0.77 348	0.48 361	0.12 374	0.11 230	0.11 324	0.11 268	0.19 344	0.19 109

ssnet	0.52 272	0.71 362	2.66 497	0.32 275	0.22 218	0.66 511	0.31 456	0.84 428	0.69 419	0.61 477	0.49 353	0.46 375	0.43 462	0.77 348	0.48 361	0.12 374	0.11 230	0.11 324	0.11 268	0.19 344	0.19 109

CrosDoStereo	0.96 613	0.49 248	2.66 497	0.27 150	0.33 387	0.54 315	3.69 726	0.77 366	0.66 365	0.70 555	1.39 674	0.53 415	1.47 682	1.77 580	3.02 698	0.10 195	0.08 87	0.11 324	0.11 268	0.22 401	0.30 198

STrans-v2	0.69 475	0.62 318	2.66 497	0.28 179	0.23 248	0.57 363	0.32 468	1.01 581	0.77 510	0.92 621	0.84 605	0.88 604	0.92 645	1.81 590	1.19 592	0.10 195	0.07 31	0.10 239	0.09 153	0.12 141	0.30 198

DeepStereo_LL	0.96 613	0.49 248	2.66 497	0.27 150	0.33 387	0.54 315	3.69 726	0.77 366	0.66 365	0.70 555	1.39 674	0.53 415	1.47 682	1.77 580	3.02 698	0.10 195	0.08 87	0.11 324	0.11 268	0.22 401	0.30 198

G2L-Stereo	0.62 394	1.27 579	2.67 506	0.31 252	0.27 306	0.59 397	0.29 427	0.81 398	0.60 309	0.56 413	0.53 389	0.71 532	0.37 388	1.74 572	0.57 415	0.13 427	0.11 230	0.13 458	0.11 268	0.29 511	0.34 227

PAM	0.91 594	0.43 200	2.67 506	0.77 603	0.89 610	1.81 693	1.22 700	1.13 646	0.78 515	1.16 655	0.91 624	1.39 682	0.68 596	0.76 346	1.06 568	0.10 195	0.98 561	0.10 239	0.50 650	0.14 210	0.66 430

MIF-Stereo (partial)	0.41 149	0.71 362	2.67 506	0.27 150	0.24 262	0.32 45	0.17 91	0.56 232	0.46 170	0.26 144	0.37 259	0.25 180	0.26 261	0.46 171	0.35 255	0.11 307	0.08 87	0.12 393	0.10 206	0.21 383	0.15 62

ssnet_v2	0.64 421	0.99 488	2.67 506	0.33 301	0.22 218	0.72 543	0.45 567	1.00 571	0.80 536	0.66 539	0.54 411	0.81 575	0.48 513	0.91 397	1.08 573	0.16 523	0.14 293	0.14 497	0.14 354	0.33 545	0.31 207

TransformOpticalFlow	0.65 432	0.61 311	2.67 506	0.45 486	0.26 292	0.62 453	0.28 398	0.88 471	0.76 497	0.76 584	0.74 575	0.90 610	0.84 630	1.82 593	0.80 511	0.10 195	0.07 31	0.11 324	0.09 153	0.12 141	0.19 109

GANet-RSSM	0.63 409	1.14 533	2.67 506	0.38 412	0.26 292	0.59 397	0.29 427	0.81 398	0.56 271	0.50 350	0.57 448	0.67 498	0.50 524	1.91 618	0.50 377	0.14 469	0.10 197	0.24 632	0.12 307	0.36 579	0.28 182

RTSC	0.84 554	1.40 620	2.67 506	0.50 518	0.40 464	0.83 599	0.33 482	1.11 639	1.14 655	0.93 625	0.82 601	0.84 586	0.58 560	1.34 501	1.82 647	0.18 557	0.49 475	0.14 497	0.30 547	0.46 640	0.42 283

TestStereo_HL2	0.48 225	1.19 555	2.68 513	0.28 179	0.17 104	0.48 221	0.20 153	0.67 306	0.55 259	0.37 238	0.44 313	0.32 261	0.27 277	1.09 448	0.32 219	0.11 307	0.08 87	0.08 69	0.07 67	0.17 285	0.15 62

PAM_32	0.95 609	0.43 200	2.68 513	0.64 576	1.10 645	1.78 692	1.16 695	1.12 642	0.96 620	1.07 643	0.90 623	1.38 681	0.76 620	0.78 354	1.11 577	0.10 195	1.29 611	0.10 239	0.50 650	0.16 259	0.98 557

RAFT-345	0.56 309	0.37 137	2.68 513	0.40 443	0.34 403	0.58 374	0.41 540	0.49 144	0.70 432	0.51 362	0.99 639	0.43 339	0.28 297	1.56 538	0.81 515	0.10 195	0.07 31	0.11 324	0.09 153	0.11 117	0.09 14

ADLNet	0.68 468	1.02 495	2.68 513	0.35 355	0.34 403	0.67 520	0.34 493	0.95 533	0.79 528	0.70 555	0.62 486	0.80 570	0.46 493	1.77 580	0.69 472	0.15 502	0.12 254	0.14 497	0.14 354	0.31 529	0.54 371

ADCRef	0.88 576	1.45 633	2.68 513	0.38 412	0.35 416	0.95 633	0.51 589	0.92 506	0.81 545	0.89 616	0.84 605	0.61 463	1.35 672	1.26 491	3.38 703	0.14 469	0.12 254	0.17 566	0.19 455	0.28 500	0.34 227

GANet	0.92 597	1.20 558	2.68 513	0.45 486	0.27 306	0.76 565	0.66 637	0.94 518	0.77 510	0.79 595	1.17 657	0.84 586	0.91 642	2.72 691	1.76 642	0.18 557	0.42 457	0.44 677	0.20 468	0.33 545	0.94 545

PASM	0.82 546	1.00 490	2.68 513	0.52 527	0.48 507	0.65 497	0.59 615	0.83 419	0.89 595	0.82 606	0.73 572	0.89 607	0.68 596	2.39 665	0.73 489	0.35 658	0.37 442	0.36 663	0.41 622	0.45 636	0.51 349

DeepPruner_ROB	0.58 330	1.06 506	2.68 513	0.30 227	0.26 292	0.63 468	0.31 456	0.83 419	0.51 214	0.62 492	0.56 437	0.65 485	0.39 416	1.06 434	0.56 411	0.19 575	0.14 293	0.14 497	0.14 354	0.24 426	0.33 218

GGDA	0.49 243	1.24 572	2.69 521	0.27 150	0.15 59	0.50 257	0.20 153	0.68 312	0.56 271	0.36 228	0.42 294	0.32 261	0.27 277	1.11 454	0.30 187	0.10 195	0.07 31	0.08 69	0.08 109	0.16 259	0.16 79

DualNet (step1)	0.76 521	0.69 354	2.69 521	0.28 179	0.23 248	0.81 592	0.33 482	0.99 561	0.86 580	0.64 516	0.63 494	0.67 498	0.49 519	1.18 470	0.52 385	0.65 679	1.21 596	0.86 698	0.56 665	0.25 451	0.72 459

test_sample9	1.07 638	0.69 354	2.69 521	0.28 179	0.23 248	0.81 592	0.33 482	0.99 561	0.86 580	0.64 516	0.63 494	0.67 498	0.49 519	2.02 628	2.70 688	0.65 679	4.33 741	0.86 698	0.56 665	0.25 451	0.72 459

test_sample8	1.23 655	0.69 354	2.69 521	0.28 179	0.23 248	0.81 592	0.33 482	1.01 581	0.75 488	1.23 669	0.63 494	2.53 705	1.31 670	2.02 628	2.70 688	0.65 679	4.33 741	0.86 698	0.56 665	0.25 451	0.72 459

IMH-64-1	1.50 680	1.98 685	2.69 521	1.39 669	1.12 646	1.39 673	1.19 698	1.80 697	1.47 679	1.19 658	2.20 697	1.53 687	1.51 686	2.12 643	1.98 652	1.34 714	0.68 517	1.28 715	0.70 685	1.37 710	1.12 577

IMH-64	1.50 680	1.98 685	2.69 521	1.39 669	1.12 646	1.39 673	1.19 698	1.80 697	1.47 679	1.19 658	2.20 697	1.53 687	1.51 686	2.12 643	1.98 652	1.34 714	0.68 517	1.28 715	0.70 685	1.37 710	1.12 577

PFNet	0.62 394	0.42 183	2.69 521	0.43 473	0.55 531	0.62 453	0.27 384	0.64 293	0.72 456	0.61 477	0.56 437	0.45 367	0.33 363	1.86 604	1.12 579	0.28 642	0.09 158	0.12 393	0.16 403	0.26 472	0.27 176

GwcNet-RSSM	0.64 421	1.38 618	2.69 521	0.33 301	0.26 292	0.60 412	0.32 468	0.84 428	0.73 461	0.56 413	0.65 515	0.72 534	0.42 449	1.78 583	0.60 431	0.14 469	0.10 197	0.12 393	0.13 330	0.26 472	0.26 168

StereoVision	0.52 272	1.12 526	2.70 529	0.34 328	0.32 379	0.47 208	0.26 363	0.73 345	0.61 316	0.33 208	0.89 620	0.45 367	0.26 261	0.52 221	0.39 288	0.14 469	0.15 313	0.16 547	0.15 380	0.22 401	0.14 53

Sa-1000	0.61 372	1.07 507	2.71 530	0.32 275	0.61 558	0.61 431	0.31 456	1.00 571	0.76 497	0.53 382	0.83 603	0.43 339	0.33 363	0.69 311	0.30 187	0.10 195	0.52 483	0.13 458	0.28 532	0.29 511	0.29 189

ac_64	0.63 409	0.77 401	2.71 530	0.37 392	0.34 403	0.64 481	0.30 444	0.86 454	0.67 379	0.58 437	0.53 389	0.88 604	0.48 513	1.84 598	0.71 481	0.15 502	0.12 254	0.12 393	0.12 307	0.21 383	0.25 160

MyStereo05	0.57 320	0.72 369	2.72 532	0.31 252	0.25 273	0.60 412	0.30 444	0.87 463	0.82 551	0.54 388	0.37 259	0.53 415	0.42 449	0.63 280	0.73 489	0.09 101	0.55 492	0.12 393	0.20 468	0.16 259	0.56 383

HH	0.79 537	0.52 270	2.72 532	1.45 671	0.80 598	0.91 623	0.23 282	0.76 357	0.76 497	0.64 516	0.55 423	0.87 600	0.41 436	0.94 406	0.45 338	0.09 101	1.20 593	0.10 239	0.09 153	0.16 259	2.16 666

HanStereo	0.79 537	0.52 270	2.72 532	1.45 671	0.80 598	0.91 623	0.23 282	0.76 357	0.76 497	0.64 516	0.55 423	0.87 600	0.41 436	0.94 406	0.45 338	0.09 101	1.20 593	0.10 239	0.09 153	0.16 259	2.16 666

ASMatch	0.61 372	0.47 232	2.72 532	0.91 623	0.36 428	0.56 338	0.24 315	0.54 213	0.67 379	0.48 313	1.20 660	0.47 384	0.65 585	1.33 500	0.93 534	0.10 195	0.08 87	0.11 324	0.11 268	0.10 89	0.17 92

AANet_RVC	0.79 537	1.46 635	2.72 532	0.34 328	0.25 273	0.59 397	0.32 468	0.88 471	0.83 558	0.62 492	0.95 631	0.80 570	0.43 462	2.46 670	1.72 636	0.38 660	0.26 415	0.10 239	0.09 153	0.25 451	0.43 294

AIO-test2	0.60 362	1.55 646	2.73 537	0.63 572	0.42 485	0.50 257	0.23 282	0.84 428	0.73 461	0.34 218	0.53 389	0.37 303	0.22 185	0.70 318	0.32 219	0.75 687	0.16 329	0.13 458	0.17 423	0.21 383	0.47 326

HITNet	0.55 301	1.28 584	2.73 537	0.35 355	0.14 43	0.56 338	0.23 282	0.89 479	0.62 327	0.52 373	0.51 371	0.49 395	0.38 399	0.52 221	0.60 431	0.09 101	0.07 31	0.10 239	0.08 109	0.25 451	0.61 410
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
CBMV_ROB	0.88 576	0.75 393	2.73 537	0.36 378	0.22 218	0.76 565	0.47 577	1.05 611	0.81 545	1.06 642	1.04 648	0.88 604	1.36 674	2.17 649	2.03 655	0.23 614	0.24 402	0.27 640	0.25 512	0.27 487	0.73 464

FADNet-RVC	0.69 475	1.65 664	2.74 540	0.35 355	0.26 292	0.60 412	0.29 427	0.91 498	0.67 379	0.46 304	0.51 371	0.62 468	0.46 493	1.75 574	0.81 515	0.17 543	0.20 377	0.17 566	0.18 437	0.60 667	0.39 262

AF-Net	0.76 521	1.14 533	2.74 540	0.42 460	0.41 471	0.70 533	0.41 540	1.07 628	0.94 612	0.73 569	1.05 650	1.04 644	0.86 635	1.23 481	1.00 554	0.23 614	0.15 313	0.25 637	0.18 437	0.32 539	0.35 235

Wz-Net-MNSev	0.74 504	1.42 626	2.75 542	0.38 412	0.33 387	0.90 622	0.61 624	0.98 552	0.94 612	0.77 586	0.75 583	0.75 547	0.66 592	1.39 505	0.76 499	0.17 543	0.13 277	0.14 497	0.14 354	0.28 500	0.48 333

DN-CSS_ROB	0.56 309	1.64 663	2.75 542	0.42 460	0.22 218	0.57 363	0.19 126	0.79 381	0.66 365	0.46 304	0.62 486	0.41 333	0.32 354	0.73 336	0.49 372	0.12 374	0.08 87	0.14 497	0.13 330	0.38 596	0.17 92

MSMD_ROB	1.41 673	1.03 499	2.75 542	0.41 454	0.32 379	2.00 702	0.61 624	0.96 536	1.43 676	2.97 728	2.63 708	4.76 725	2.04 704	2.44 669	1.78 644	0.30 649	0.26 415	0.32 656	0.32 566	0.32 539	0.63 420

RAFT_CTSACE	0.58 330	1.16 544	2.76 545	0.36 378	0.29 331	0.54 315	0.29 427	0.69 318	0.51 214	0.51 362	0.75 583	0.67 498	0.37 388	0.63 280	0.47 351	0.08 43	0.49 475	0.11 324	0.10 206	0.41 620	0.32 213

test_5	0.61 372	1.25 576	2.76 545	0.39 429	0.64 566	0.58 374	0.35 504	0.85 443	0.66 365	0.49 329	0.56 437	0.55 434	0.40 424	0.79 358	0.32 219	0.10 195	0.19 362	0.12 393	0.12 307	0.33 545	0.85 514

AIO-test1	0.58 330	1.37 614	2.77 547	0.66 583	1.08 639	0.50 257	0.23 282	0.86 454	0.69 419	0.31 197	0.42 294	0.29 235	0.22 185	0.77 348	0.34 247	0.13 427	0.15 313	0.12 393	0.16 403	0.31 529	0.30 198

DDUNet	0.90 590	1.63 662	2.77 547	0.77 603	0.69 577	0.83 599	0.44 563	0.90 491	0.70 432	0.68 547	0.76 586	0.92 611	0.54 540	1.14 461	1.35 611	0.61 677	0.37 442	0.96 704	0.52 657	0.77 684	0.67 438

TCMNet	0.72 497	1.15 540	2.78 549	0.51 524	0.52 517	0.73 548	0.39 533	0.94 518	0.78 515	0.60 467	0.68 532	0.63 472	0.46 493	1.71 568	0.72 485	0.18 557	0.19 362	0.23 626	0.18 437	0.40 613	0.56 383

RAFT-RH_RVC	0.65 432	0.73 373	2.78 549	0.39 429	0.29 331	0.60 412	0.18 112	0.45 110	0.63 341	0.75 579	1.89 688	0.47 384	0.29 322	1.59 551	1.21 595	0.15 502	0.07 31	0.13 458	0.13 330	0.11 117	0.10 20

SA	0.61 372	1.14 533	2.79 551	0.32 275	0.63 561	0.57 363	0.30 444	0.97 544	0.78 515	0.43 277	0.63 494	0.39 314	0.46 493	0.70 318	0.31 207	0.10 195	0.44 463	0.13 458	0.32 566	0.31 529	0.51 349

Hybrid-DGEV-2	0.61 372	1.16 544	2.80 552	0.33 301	0.17 104	0.73 548	0.19 126	0.89 479	0.73 461	0.61 477	0.42 294	0.53 415	0.43 462	1.00 422	0.91 531	0.10 195	0.08 87	0.11 324	0.10 206	0.25 451	0.61 410

plain	0.43 165	0.73 373	2.80 552	0.28 179	0.19 164	0.33 53	0.21 200	0.63 286	0.50 206	0.24 113	0.38 272	0.24 168	0.25 244	0.48 192	0.32 219	0.12 374	0.08 87	0.13 458	0.09 153	0.43 628	0.13 39

UDG	0.86 566	1.57 650	2.80 552	0.68 592	0.59 544	0.78 580	0.38 526	0.97 544	0.74 482	0.63 505	0.70 550	1.01 636	0.68 596	1.02 426	1.22 598	0.45 668	0.34 439	0.89 702	0.51 654	0.73 678	0.58 396

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 554	1.41 621	2.80 552	0.94 625	0.35 416	0.89 619	0.41 540	0.89 479	0.66 365	0.57 430	0.63 494	0.75 547	0.38 399	2.37 661	0.55 407	1.16 707	0.31 430	0.36 663	0.21 480	0.59 666	0.63 420

ADCL	1.07 638	1.22 566	2.80 552	0.40 443	0.33 387	1.50 677	1.87 718	0.97 544	1.04 640	1.26 673	1.28 664	0.99 632	1.41 678	1.36 503	3.51 706	0.17 543	0.14 293	0.22 618	0.21 480	0.32 539	0.43 294

Wz-Net-LNSev	0.66 455	1.30 588	2.81 557	0.35 355	0.37 437	0.80 588	0.48 579	0.91 498	0.87 586	0.63 505	0.70 550	0.80 570	0.59 563	0.67 301	0.68 469	0.15 502	0.14 293	0.12 393	0.12 307	0.24 426	0.38 254

UNet	0.56 309	0.58 296	2.81 557	0.32 275	0.33 387	0.74 556	0.27 384	0.86 454	0.67 379	0.55 401	0.55 423	0.72 534	0.55 545	0.79 358	0.58 422	0.12 374	0.09 158	0.13 458	0.11 268	0.20 367	0.19 109

stereogan	0.74 504	0.68 344	2.82 559	0.40 443	0.40 464	1.05 646	0.42 547	0.99 561	0.96 620	0.78 594	0.86 613	1.15 665	0.73 608	1.57 543	0.56 411	0.20 586	0.19 362	0.20 606	0.16 403	0.37 588	0.34 227

CBMV	0.86 566	1.00 490	2.82 559	0.35 355	0.21 202	0.78 580	0.78 658	1.05 611	0.87 586	0.90 618	0.74 575	0.87 600	1.89 699	1.67 562	1.38 617	0.19 575	0.20 377	0.21 613	0.19 455	0.28 500	0.84 506
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FTStereo	0.79 537	0.32 70	2.83 561	0.70 595	0.21 202	0.73 548	1.75 715	0.61 272	0.60 309	1.07 643	1.62 683	1.28 672	2.11 706	0.75 342	0.30 187	0.19 575	0.08 87	0.12 393	0.11 268	0.12 141	0.39 262

DRN-Test	0.71 487	0.79 412	2.83 561	0.40 443	0.44 491	0.80 588	0.41 540	1.07 628	0.83 558	0.82 606	0.64 507	0.68 512	0.57 552	1.78 583	0.79 509	0.16 523	0.13 277	0.17 566	0.16 403	0.24 426	0.51 349

HLF11	0.48 225	1.30 588	2.84 563	0.23 54	0.19 164	0.44 172	0.17 91	0.70 328	0.55 259	0.36 228	0.42 294	0.32 261	0.30 337	0.89 393	0.39 288	0.11 307	0.08 87	0.08 69	0.07 67	0.15 231	0.12 32

z-ln-s-r	0.76 521	1.41 621	2.84 563	0.33 301	0.27 306	0.58 374	0.37 516	0.92 506	0.89 595	0.54 388	0.81 598	0.64 480	0.48 513	2.23 651	1.74 638	0.11 307	0.08 87	0.11 324	0.09 153	0.28 500	0.40 270

DPSNet	1.02 627	0.72 369	2.84 563	0.60 561	0.39 454	1.08 652	0.75 654	1.41 678	1.14 655	0.74 576	0.69 537	1.05 648	1.67 690	2.09 641	2.22 670	0.27 639	0.61 504	0.20 606	0.50 650	0.48 648	1.03 566

PDISCO_ROB	0.84 554	1.46 635	2.84 563	0.65 579	0.59 544	1.17 661	0.48 579	1.19 657	1.08 646	0.67 541	0.72 570	1.00 635	0.61 574	1.24 483	1.05 564	0.38 660	0.18 355	0.28 642	0.24 503	0.58 665	0.44 310

MIPNet	0.88 576	1.07 507	2.85 567	0.61 567	0.18 128	1.46 675	1.37 705	1.65 693	0.78 515	1.93 700	0.85 608	0.75 547	1.66 689	0.87 379	0.34 247	0.10 195	0.08 87	0.11 324	0.32 566	0.27 487	0.26 168

GwcNet-ADL	0.54 297	0.78 408	2.85 567	0.31 252	0.20 186	0.58 374	0.29 427	0.93 512	0.67 379	0.48 313	0.47 328	0.56 440	0.33 363	0.48 192	0.80 511	0.13 427	0.12 254	0.09 161	0.09 153	0.14 210	0.40 270

FAT-Stereo	0.72 497	0.60 305	2.86 569	0.37 392	0.29 331	0.64 481	0.55 603	1.01 581	0.91 601	0.76 584	0.94 628	0.93 616	0.79 624	1.82 593	0.60 431	0.19 575	0.19 362	0.17 566	0.16 403	0.23 419	0.47 326

DStereoRT	1.00 625	0.72 369	2.87 570	0.36 378	0.38 447	0.92 627	0.35 504	0.92 506	1.17 660	0.57 430	0.64 507	1.04 644	1.13 663	1.75 574	1.04 563	0.15 502	0.59 501	2.18 732	0.80 695	0.16 259	2.28 684

IPLG	0.74 504	1.09 513	2.87 570	0.36 378	0.21 202	1.63 685	0.60 619	1.39 675	0.63 341	1.39 682	0.51 371	0.40 326	0.86 635	1.40 507	0.37 270	0.09 101	0.07 31	0.14 497	0.12 307	0.34 555	0.23 146

SGM_RVC	2.11 702	1.07 507	2.87 570	0.98 632	0.92 614	2.72 714	1.88 719	1.91 706	12.27 743	2.09 702	1.99 691	2.47 704	2.24 709	2.87 703	2.03 655	0.54 672	0.47 469	0.42 672	0.47 640	0.74 679	1.22 590
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MyStereo8	0.73 500	1.16 544	2.89 573	0.53 531	0.34 403	0.71 537	0.20 153	1.87 703	0.59 300	0.53 382	0.66 522	0.50 399	0.33 363	1.27 492	0.62 444	0.10 195	1.19 592	0.10 239	0.21 480	0.21 383	0.61 410

GMM-Stereo	0.53 285	0.33 84	2.89 573	0.53 531	0.24 262	0.77 575	0.46 573	0.62 278	0.65 357	0.58 437	0.73 572	0.47 384	0.43 462	0.68 307	0.29 175	0.10 195	0.06 2	0.13 458	0.13 330	0.14 210	0.44 310

FADNet_RVC	0.87 573	1.51 642	2.90 575	0.31 252	0.24 262	0.71 537	0.25 345	1.00 571	0.65 357	0.45 291	0.57 448	0.61 463	0.44 472	1.53 534	0.75 495	0.94 696	0.97 558	0.28 642	1.00 715	0.89 689	1.36 609

HLf8	0.51 268	1.51 642	2.91 576	0.22 32	0.19 164	0.51 270	0.18 112	0.81 398	0.62 327	0.33 208	0.37 259	0.32 261	0.28 297	0.93 404	0.31 207	0.12 374	0.07 31	0.09 161	0.07 67	0.15 231	0.16 79

TRStereo	0.89 584	1.02 495	2.91 576	4.59 733	0.31 362	0.93 628	0.23 282	1.93 707	0.66 365	0.37 238	0.54 411	0.48 393	0.40 424	0.67 301	0.29 175	0.13 427	0.37 442	0.11 324	0.48 644	0.13 177	1.21 588

ELAS	1.52 684	0.92 472	2.91 576	0.62 569	0.57 539	3.13 715	2.21 720	1.67 694	1.58 691	2.42 713	2.43 702	1.87 695	2.49 711	1.85 602	2.70 688	0.42 663	0.43 462	0.41 670	0.40 617	0.51 655	0.85 514
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
CC-Net-ROB	0.95 609	1.57 650	2.93 579	0.90 619	0.39 454	0.87 613	0.44 563	1.12 642	0.83 558	0.59 456	0.69 537	0.64 480	0.50 524	2.73 693	0.93 534	0.97 699	0.40 453	0.87 701	0.29 537	0.61 670	0.66 430

PSMNet_ROB	0.75 515	1.42 626	2.93 579	0.39 429	0.32 379	0.73 548	0.56 607	0.90 491	0.74 482	0.56 413	0.60 471	0.75 547	0.47 506	2.00 627	1.31 607	0.18 557	0.13 277	0.19 595	0.20 468	0.26 472	0.40 270

AANet	1.18 650	1.16 544	2.94 581	0.35 355	1.41 667	0.66 511	0.38 526	0.82 408	2.26 715	1.34 679	1.54 679	1.27 671	1.21 668	1.32 497	1.26 605	0.59 676	1.95 685	0.18 587	0.39 615	0.34 555	2.25 680

SDNR	2.06 699	2.93 729	2.94 581	1.55 680	5.13 729	1.98 701	0.24 315	1.95 709	2.62 721	0.92 621	2.71 710	5.76 729	0.68 596	3.61 718	3.84 711	0.33 654	0.38 446	0.22 618	0.17 423	1.13 698	2.04 658

STTStereo	0.58 330	0.95 481	2.95 583	0.37 392	0.31 362	0.62 453	0.32 468	0.81 398	0.63 341	0.61 477	0.55 423	0.67 498	0.43 462	0.87 379	0.48 361	0.16 523	0.16 329	0.17 566	0.20 468	0.17 285	0.25 160

Nwc_Net	0.75 515	1.10 518	2.96 584	0.42 460	0.39 454	0.77 575	0.39 533	1.06 624	0.73 461	0.65 532	1.00 640	0.99 632	0.74 612	1.43 514	0.99 551	0.24 622	0.15 313	0.23 626	0.26 520	0.27 487	0.30 198

AASNet	0.66 455	1.49 640	2.97 585	0.37 392	0.33 387	0.65 497	0.30 444	1.00 571	0.78 515	0.56 413	0.60 471	0.55 434	0.39 416	0.88 388	0.96 538	0.15 502	0.12 254	0.13 458	0.11 268	0.45 636	0.35 235

sAnonymous2	0.45 190	0.88 450	2.97 585	0.31 252	0.25 273	0.34 59	0.28 398	0.56 232	0.49 193	0.25 121	0.30 196	0.23 155	0.29 322	0.31 52	0.22 65	0.12 374	0.09 158	0.12 393	0.13 330	0.38 596	0.43 294

CroCo_RVC	0.45 190	0.88 450	2.97 585	0.31 252	0.25 273	0.34 59	0.28 398	0.56 232	0.49 193	0.25 121	0.30 196	0.23 155	0.29 322	0.31 52	0.22 65	0.12 374	0.09 158	0.12 393	0.13 330	0.38 596	0.43 294

NCC-stereo	0.88 576	1.22 566	2.97 585	0.60 561	0.45 496	1.88 696	0.48 579	1.04 603	0.75 488	0.70 555	0.85 608	0.93 616	0.84 630	1.81 590	1.51 625	0.28 642	0.19 362	0.23 626	0.31 558	0.27 487	0.35 235

Abc-Net	0.88 576	1.22 566	2.97 585	0.60 561	0.45 496	1.88 696	0.48 579	1.04 603	0.75 488	0.70 555	0.85 608	0.93 616	0.84 630	1.81 590	1.51 625	0.28 642	0.19 362	0.23 626	0.31 558	0.27 487	0.35 235
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ManiGeoR	0.50 253	1.43 629	2.99 590	0.23 54	0.19 164	0.47 208	0.18 112	0.76 357	0.58 288	0.30 190	0.37 259	0.32 261	0.28 297	0.86 376	0.38 279	0.10 195	0.07 31	0.09 161	0.07 67	0.14 210	0.13 39

HLf10	0.50 253	1.43 629	2.99 590	0.23 54	0.19 164	0.47 208	0.18 112	0.76 357	0.58 288	0.30 190	0.37 259	0.32 261	0.28 297	0.86 376	0.38 279	0.10 195	0.07 31	0.09 161	0.07 67	0.14 210	0.13 39

Select-FE	0.89 584	0.94 478	2.99 590	0.50 518	1.03 631	1.31 668	0.92 673	1.40 677	0.59 300	1.11 647	0.55 423	1.16 667	0.75 616	0.91 397	1.20 593	0.11 307	0.46 465	0.11 324	0.49 646	0.14 210	1.09 576

RAFT + AFF	0.79 537	1.73 671	2.99 590	0.34 328	0.35 416	0.67 520	0.51 589	1.05 611	0.79 528	0.54 388	0.58 456	0.59 453	0.81 625	1.80 588	1.21 595	0.13 427	0.27 422	0.15 526	0.14 354	0.45 636	0.69 451

cf-r	0.62 394	1.27 579	2.99 590	0.34 328	0.28 322	0.60 412	0.28 398	0.82 408	0.70 432	0.55 401	0.61 479	0.77 554	0.41 436	1.32 497	0.52 385	0.13 427	0.09 158	0.11 324	0.12 307	0.22 401	0.27 176

ACV-stereo	0.71 487	0.85 440	3.01 595	0.33 301	0.25 273	1.01 639	0.59 615	0.62 278	0.54 246	0.42 270	0.45 317	1.54 689	1.44 679	1.40 507	0.73 489	0.14 469	0.13 277	0.12 393	0.11 268	0.20 367	0.35 235

AnyNet_C32	1.08 642	1.76 675	3.01 595	0.50 518	0.54 528	1.17 661	1.16 695	0.97 544	0.95 618	1.11 647	0.98 636	0.87 600	0.93 647	1.57 543	4.11 717	0.22 605	0.20 377	0.25 637	0.25 512	0.40 613	0.68 443

z-mn7	0.90 590	2.01 689	3.02 597	0.37 392	0.29 331	1.02 641	0.48 579	0.97 544	1.33 671	0.71 564	1.36 673	0.85 592	0.62 576	2.15 645	1.50 622	0.15 502	0.13 277	0.14 497	0.13 330	0.34 555	0.53 363

GCST	0.84 554	1.48 638	3.02 597	1.12 649	1.09 641	0.62 453	0.19 126	0.79 381	0.56 271	0.60 467	0.65 515	0.50 399	0.31 345	1.24 483	0.74 494	0.76 688	0.46 465	0.84 697	0.64 682	0.71 676	0.57 389

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 672	2.04 694	3.02 597	0.58 558	0.41 471	2.15 707	1.00 682	1.31 669	1.29 668	1.05 639	1.10 653	1.29 674	0.91 642	3.07 707	1.34 609	1.65 723	0.84 549	0.68 693	0.88 709	1.55 715	1.91 649

w-ln-seven	0.86 566	1.50 641	3.03 600	0.38 412	0.35 416	1.02 641	0.48 579	1.06 624	1.13 652	0.92 621	0.86 613	0.86 599	0.60 571	1.67 562	1.89 650	0.15 502	0.14 293	0.16 547	0.15 380	0.35 571	0.57 389

4D-IteraStereo	0.62 394	1.29 587	3.04 601	0.27 150	0.30 348	0.46 194	0.26 363	0.54 213	0.51 214	0.41 262	0.31 210	0.39 314	0.19 132	0.53 231	0.65 459	0.09 101	0.47 469	0.12 393	0.11 268	0.21 383	2.14 665

GANetREF_RVC	0.81 542	1.44 632	3.04 601	0.49 511	0.27 306	0.83 599	0.63 629	1.03 597	0.92 603	0.63 505	0.61 479	0.72 534	0.59 563	2.40 666	0.58 422	0.33 654	0.25 411	0.37 665	0.25 512	0.41 620	0.36 244
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
MFMNet_re	1.01 626	1.73 671	3.04 601	0.85 614	0.76 589	0.93 628	0.81 661	1.02 590	1.10 647	1.05 639	1.06 651	0.84 586	0.96 650	0.93 404	0.97 540	0.68 684	0.61 504	0.63 690	0.60 678	0.77 684	0.80 493

MeshStereo	1.29 662	1.34 600	3.04 601	0.35 355	0.28 322	1.10 655	0.69 647	1.42 679	1.07 644	2.71 720	2.43 702	2.95 708	1.50 685	2.92 704	2.03 655	0.23 614	0.22 389	0.22 618	0.19 455	0.50 653	0.69 451
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
LL-Strereo	0.85 563	1.73 671	3.06 605	0.37 392	0.61 558	0.54 315	0.33 482	1.01 581	0.76 497	0.69 551	0.58 456	0.85 592	0.78 621	2.65 685	0.54 401	0.14 469	0.58 499	0.14 497	0.12 307	0.42 623	1.05 569

aanet-new-28k	0.49 243	0.88 450	3.07 606	0.26 120	0.39 454	0.38 101	0.21 200	0.40 69	0.33 30	0.19 46	0.25 137	0.18 83	0.21 171	0.42 153	0.25 118	0.08 43	0.31 430	0.08 69	0.31 558	0.12 141	1.52 620

HHNet	0.63 409	0.67 334	3.10 607	0.37 392	0.25 273	0.64 481	0.60 619	0.70 328	0.67 379	0.55 401	1.12 655	0.32 261	0.60 571	0.43 156	1.75 640	0.16 523	0.08 87	0.12 393	0.10 206	0.18 312	0.22 136

TestStereo_HLe17	0.53 285	1.57 650	3.11 608	0.23 54	0.18 128	0.51 270	0.21 200	0.84 428	0.62 327	0.33 208	0.37 259	0.32 261	0.28 297	1.06 434	0.29 175	0.11 307	0.07 31	0.09 161	0.08 109	0.15 231	0.17 92

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 394	1.15 540	3.11 608	0.39 429	0.37 437	0.60 412	0.28 398	0.87 463	0.64 350	0.63 505	0.56 437	0.71 532	0.45 481	1.08 446	0.52 385	0.15 502	0.12 254	0.14 497	0.15 380	0.18 312	0.25 160
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
IPLGR	0.58 330	0.64 326	3.12 610	0.37 392	0.18 128	0.62 453	0.54 599	1.06 624	0.69 419	0.73 569	0.46 322	0.50 399	0.44 472	1.12 458	0.31 207	0.10 195	0.08 87	0.11 324	0.09 153	0.21 383	0.20 120

WCMA_ROB	1.29 662	1.21 560	3.13 611	0.65 579	0.36 428	1.20 665	0.78 658	1.00 571	0.98 629	1.78 699	2.62 707	3.08 712	2.01 703	1.86 604	2.35 675	0.38 660	0.38 446	0.32 656	0.32 566	0.31 529	1.06 570

w-ln-seven-2	0.81 542	1.56 649	3.14 612	0.38 412	0.28 322	0.66 511	0.43 554	0.93 512	0.93 610	0.73 569	0.77 590	0.72 534	0.65 585	1.82 593	1.75 640	0.14 469	0.15 313	0.15 526	0.14 354	0.36 579	0.58 396

DispNO	0.76 521	1.36 609	3.15 613	0.32 275	0.27 306	0.59 397	0.29 427	0.88 471	0.72 456	0.55 401	0.79 597	0.83 583	0.47 506	2.46 670	1.23 599	0.12 374	0.10 197	0.18 587	0.31 558	0.20 367	0.25 160

CIPLG	0.63 409	1.59 655	3.16 614	0.79 607	0.31 362	0.62 453	0.57 610	0.82 408	0.68 406	0.58 437	0.63 494	0.43 339	0.31 345	0.48 192	0.42 315	0.12 374	0.20 377	0.13 458	0.13 330	0.36 579	0.21 128

StereoAnything_RVC	1.22 653	1.71 670	3.17 615	2.52 718	2.63 719	0.26 21	0.15 56	0.47 130	0.54 246	0.49 329	0.71 565	0.52 412	0.19 132	1.60 554	0.57 415	0.11 307	4.13 739	0.08 69	0.05 1	0.76 682	3.79 728

WAO-6	1.69 692	1.87 680	3.21 616	1.15 652	1.01 628	2.29 708	1.06 687	1.85 701	2.84 725	1.30 678	2.59 706	2.19 700	1.67 690	2.62 682	2.52 680	0.96 698	0.68 517	1.19 712	0.84 706	1.13 698	0.95 548

SQANet	0.92 597	1.96 683	3.23 617	0.77 603	0.83 603	0.76 565	0.38 526	0.87 463	0.68 406	0.64 516	0.69 537	0.73 540	0.52 535	1.35 502	1.36 613	0.80 690	0.30 428	0.60 688	0.29 537	0.93 690	0.70 454

APVNet	0.76 521	1.11 520	3.23 617	0.39 429	0.36 428	0.85 605	0.44 563	0.96 536	0.73 461	0.58 437	0.69 537	0.76 552	0.56 547	2.29 654	0.82 518	0.17 543	0.18 355	0.24 632	0.19 455	0.35 571	0.27 176

G-Net	1.02 627	0.70 357	3.23 617	0.60 561	0.66 571	2.00 702	0.71 650	0.78 373	0.70 432	1.14 652	2.53 704	1.29 674	1.01 654	1.47 524	1.74 638	0.25 630	0.24 402	0.24 632	0.26 520	0.37 588	0.40 270

WAO-7	1.58 688	2.04 694	3.25 620	0.94 625	0.75 586	1.75 690	1.13 690	1.87 703	1.97 710	1.46 690	2.53 704	1.98 697	1.75 693	3.13 708	2.48 679	0.69 685	0.67 515	0.94 703	0.74 693	0.80 687	0.77 478

fast-acv-ft	0.67 461	1.24 572	3.26 621	0.39 429	0.30 348	0.80 588	0.48 579	0.74 349	0.76 497	0.60 467	0.78 595	0.76 552	0.60 571	0.70 318	0.78 506	0.16 523	0.15 313	0.18 587	0.17 423	0.38 596	0.24 156

MADNet++	2.94 717	2.17 700	3.27 622	2.55 720	2.28 712	3.29 718	3.37 724	2.76 718	2.67 723	3.10 729	3.20 718	2.78 707	3.25 718	4.11 722	4.68 722	2.72 730	2.27 710	3.03 742	2.43 739	2.34 726	2.59 694

HBP-ISP	0.82 546	1.57 650	3.28 623	0.50 518	0.27 306	0.86 606	0.54 599	1.09 632	0.78 515	0.81 600	0.70 550	0.68 512	1.00 653	2.02 628	0.47 351	0.24 622	0.24 402	0.29 650	0.25 512	0.28 500	0.52 357

ADLNet2	0.73 500	1.22 566	3.28 623	0.34 328	0.36 428	0.65 497	0.37 516	0.94 518	0.87 586	0.57 430	0.65 515	0.92 611	0.48 513	2.05 631	0.60 431	0.13 427	0.11 230	0.11 324	0.11 268	0.37 588	0.38 254

1111x	1.06 635	0.79 412	3.29 625	0.33 301	0.60 550	0.64 481	0.33 482	1.10 635	0.92 603	0.59 456	0.69 537	0.59 453	0.47 506	2.64 684	4.61 721	0.12 374	1.38 623	0.11 324	0.49 646	0.18 312	1.30 601

FCDSN-DC	1.45 677	1.12 526	3.30 626	0.48 498	0.41 471	1.13 657	0.60 619	1.17 655	1.28 667	2.25 709	2.85 712	3.65 716	3.34 720	2.58 679	2.44 677	0.31 651	0.26 415	0.31 652	0.30 547	0.37 588	0.78 484
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_RVC	1.57 687	2.56 726	3.30 626	0.66 583	0.41 471	1.15 659	0.51 589	1.27 663	1.35 673	1.61 696	1.20 660	1.43 684	0.97 651	1.80 588	2.10 660	1.88 726	1.79 668	1.97 730	2.14 737	1.61 716	1.76 643

DStereoFS	2.88 713	2.40 717	3.33 628	2.36 713	2.63 719	5.25 728	4.98 732	3.05 722	4.10 731	2.71 720	3.88 729	2.77 706	5.31 728	2.69 689	3.64 708	1.35 716	1.67 663	0.58 685	1.10 719	0.88 688	3.02 708

ARAFT	0.65 432	1.69 669	3.34 629	0.29 203	0.16 78	0.65 497	0.36 513	0.96 536	0.73 461	0.63 505	0.49 353	0.56 440	0.31 345	1.23 481	0.35 255	0.11 307	0.08 87	0.14 497	0.13 330	0.38 596	0.50 342

Wz-Net-SNSev	0.85 563	1.83 678	3.36 630	0.42 460	0.31 362	0.71 537	0.66 637	1.04 603	0.94 612	0.68 547	0.85 608	0.96 625	0.62 576	1.75 574	1.14 582	0.16 523	0.15 313	0.16 547	0.17 423	0.39 605	0.63 420

IPLGR_C	0.64 421	1.66 666	3.36 630	0.80 609	0.31 362	0.60 412	0.60 619	0.82 408	0.69 419	0.58 437	0.62 486	0.44 354	0.31 345	0.47 178	0.43 324	0.12 374	0.22 389	0.13 458	0.15 380	0.35 571	0.21 128

test_xeample3	0.86 566	0.75 393	3.36 630	0.65 579	0.76 589	0.49 238	0.33 482	1.21 661	0.80 536	0.61 477	0.23 115	0.30 245	0.29 322	1.17 468	1.57 630	0.10 195	1.79 668	0.10 239	0.40 617	0.25 451	2.09 661

ADCS	1.14 647	2.02 691	3.36 630	0.43 473	0.37 437	0.96 635	0.81 661	1.12 642	1.17 660	1.25 672	0.98 636	1.08 652	0.92 645	1.41 512	4.97 723	0.23 614	0.21 386	0.22 618	0.23 499	0.40 613	0.67 438

ELAS_RVC	1.51 683	0.88 450	3.36 630	0.63 572	0.56 534	1.53 678	2.73 723	1.53 684	1.76 700	2.26 710	2.21 699	2.10 698	3.07 716	2.08 637	2.52 680	0.42 663	0.42 457	0.42 672	0.37 605	0.51 655	0.84 506
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoSA	2.66 707	1.38 618	3.38 635	2.11 705	2.88 722	3.99 722	6.44 742	1.48 682	3.47 727	1.23 669	4.33 733	1.33 677	4.54 725	2.05 631	5.45 725	1.23 710	1.83 673	0.49 681	1.54 726	1.11 697	2.96 704

FC-DCNN v2	1.65 691	0.85 440	3.39 636	0.46 491	0.39 454	2.02 704	0.66 637	1.94 708	1.84 705	2.81 727	2.99 716	4.39 723	3.25 718	2.81 699	2.75 691	0.29 648	0.26 415	0.31 652	0.30 547	0.33 545	0.91 533

ffm	0.78 533	0.67 334	3.39 636	0.32 275	0.22 218	0.58 374	0.28 398	0.85 443	0.96 620	0.54 388	0.74 575	0.67 498	0.40 424	0.64 287	0.22 65	0.10 195	2.16 705	0.15 526	0.33 581	0.25 451	2.19 669

ff1	1.07 638	0.67 334	3.39 636	0.32 275	0.22 218	0.58 374	0.28 398	0.85 443	0.96 620	0.54 388	0.74 575	0.67 498	0.40 424	2.75 695	3.86 712	0.10 195	2.16 705	0.15 526	0.33 581	0.25 451	2.19 669

mmx	0.99 621	0.67 334	3.39 636	0.32 275	0.22 218	0.58 374	0.28 398	1.05 611	0.92 603	0.54 388	0.74 575	0.67 498	0.40 424	2.75 695	3.86 712	0.13 427	1.25 601	0.15 526	0.33 581	0.19 344	1.28 598

xxx	0.99 621	0.67 334	3.39 636	0.32 275	0.22 218	0.58 374	0.28 398	1.05 611	0.92 603	0.54 388	0.74 575	0.67 498	0.40 424	2.75 695	3.86 712	0.13 427	1.25 601	0.15 526	0.33 581	0.19 344	1.28 598

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 606	0.84 435	3.40 641	1.46 673	0.78 594	1.37 671	0.70 649	1.11 639	0.68 406	0.80 597	1.29 665	1.09 655	0.59 563	1.16 465	1.01 558	0.14 469	0.53 486	0.11 324	0.46 637	0.31 529	0.86 519

rrr	0.84 554	0.74 385	3.40 641	0.76 600	0.77 591	0.45 181	0.28 398	1.23 662	0.84 570	0.71 564	0.22 95	0.30 245	0.28 297	1.29 494	1.53 627	0.10 195	1.50 641	0.10 239	0.29 537	0.24 426	1.75 641

ACRE	0.63 409	1.55 646	3.41 643	0.76 600	0.28 322	0.60 412	0.56 607	0.82 408	0.68 406	0.57 430	0.62 486	0.43 339	0.30 337	0.47 178	0.42 315	0.12 374	0.19 362	0.13 458	0.14 354	0.36 579	0.20 120

DeepPrunerF	0.92 597	1.33 597	3.41 643	0.46 491	0.51 513	0.64 481	0.49 586	1.16 652	2.62 721	0.65 532	0.61 479	0.65 485	0.62 576	2.23 651	1.31 607	0.23 614	0.19 362	0.30 651	0.28 532	0.39 605	0.34 227

SPS-STEREO	1.22 653	1.65 664	3.41 643	0.66 583	0.69 577	1.01 639	0.68 645	1.10 635	0.96 620	1.40 684	1.25 663	1.46 686	1.08 659	2.05 631	2.24 671	0.66 682	0.61 504	0.58 685	0.57 673	0.66 674	1.65 636
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
edge stereo	0.84 554	0.74 385	3.42 646	0.38 412	1.21 653	0.63 468	0.41 540	0.98 552	0.83 558	0.81 600	0.88 618	1.14 663	0.73 608	2.16 647	0.89 527	0.22 605	0.20 377	0.26 639	0.18 437	0.38 596	0.43 294

DGSMNet	2.93 716	0.77 401	3.44 647	3.58 731	4.25 728	2.53 713	6.86 743	1.03 597	0.88 590	0.58 437	1.85 687	0.79 562	0.62 576	1.63 555	1.46 620	4.62 740	4.98 743	5.15 745	4.71 745	4.52 737	4.37 733

FC-DCNN	1.60 689	0.85 440	3.44 647	0.46 491	0.39 454	1.96 698	0.66 637	1.72 696	1.70 695	2.75 726	2.91 715	4.20 719	3.15 717	2.72 691	2.66 686	0.30 649	0.26 415	0.31 652	0.30 547	0.33 545	0.91 533

iResNetv2_ROB	0.71 487	1.90 682	3.48 649	0.43 473	0.22 218	0.60 412	0.29 427	0.96 536	0.78 515	0.60 467	0.65 515	0.60 461	0.46 493	0.80 362	1.21 595	0.12 374	0.08 87	0.10 239	0.07 67	0.44 633	0.33 218

Consistency-Raft	0.92 597	1.21 560	3.50 650	0.98 632	0.63 561	0.77 575	0.54 599	1.02 590	1.01 634	0.62 492	1.03 646	0.65 485	1.04 656	0.81 367	1.36 613	0.45 668	0.47 469	0.51 683	0.59 676	0.65 673	0.47 326

MyStereo06	0.70 482	0.72 369	3.51 651	0.31 252	0.25 273	0.60 412	0.30 444	0.90 491	0.67 379	1.48 691	0.53 389	0.84 586	0.57 552	0.60 263	1.11 577	0.09 101	0.55 492	0.12 393	0.20 468	0.16 259	0.56 383

otaku	1.15 648	2.10 697	3.51 651	0.98 632	0.74 583	1.02 641	0.59 615	1.03 597	0.89 595	0.70 555	1.60 681	0.98 628	0.65 585	1.63 555	1.80 646	0.99 700	0.46 465	0.73 695	0.40 617	1.30 708	0.88 526

Ntro	1.11 644	2.10 697	3.52 653	0.97 631	0.87 609	1.06 649	0.54 599	1.02 590	0.93 610	0.63 505	0.76 586	0.93 616	0.67 594	1.76 577	1.71 634	1.03 701	0.46 465	0.76 696	0.41 622	1.29 706	0.86 519

ADCMid	1.06 635	1.82 677	3.53 654	0.39 429	0.36 428	0.99 636	0.58 612	1.01 581	0.94 612	1.23 669	1.02 644	1.01 636	1.01 654	1.11 454	4.04 715	0.22 605	0.19 362	0.42 672	0.32 566	0.42 623	0.53 363

Syn2CoEx	0.78 533	1.43 629	3.54 655	0.44 478	0.31 362	0.64 481	0.43 554	1.04 603	0.83 558	0.64 516	0.77 590	0.74 542	0.74 612	1.91 618	0.64 453	0.20 586	0.17 343	0.19 595	0.15 380	0.30 520	0.59 403

pmcnn	1.44 675	1.25 576	3.57 656	0.74 598	1.42 668	0.72 543	0.56 607	1.04 603	1.06 643	1.03 637	2.89 714	6.01 730	0.75 616	2.54 675	3.60 707	0.14 469	0.11 230	0.08 69	0.06 13	0.34 555	0.81 500

RainbowNet	1.27 658	2.22 705	3.58 657	1.14 651	0.92 614	1.08 652	0.76 655	1.19 657	1.15 657	0.77 586	0.97 633	1.08 652	0.83 629	1.64 558	1.72 636	1.20 709	1.30 614	1.01 708	0.58 674	1.23 703	0.97 555

DMCA-RVC	0.70 482	1.30 588	3.59 658	0.37 392	0.89 610	0.57 363	0.31 456	0.73 345	0.59 300	0.69 551	0.54 411	0.59 453	0.57 552	1.25 487	0.66 462	0.16 523	0.38 446	0.20 606	0.15 380	0.22 401	0.23 146

NVStereoNet_ROB	1.45 677	1.62 660	3.59 658	1.09 641	0.70 579	0.86 606	0.67 642	1.19 657	1.51 682	1.20 663	4.05 730	1.61 691	1.94 700	2.97 706	2.07 659	0.67 683	0.69 520	0.55 684	0.70 685	0.57 664	0.67 438
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IMH	2.14 703	2.46 720	3.60 660	1.70 688	1.13 648	1.65 686	0.93 674	2.13 713	1.93 708	1.37 680	2.64 709	2.19 700	1.82 697	5.77 733	2.18 667	5.70 741	1.05 575	1.31 717	0.72 690	1.39 712	1.13 579

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 546	0.78 408	3.67 661	0.35 355	0.81 601	1.25 666	0.88 668	1.13 646	0.58 288	0.84 610	0.52 382	1.24 669	0.64 582	0.77 348	0.70 474	0.10 195	0.53 486	0.11 324	0.45 630	0.29 511	0.81 500

GwcNet	0.76 521	1.09 513	3.68 662	0.38 412	0.45 496	0.81 592	0.45 567	0.91 498	0.89 595	0.63 505	0.77 590	0.82 578	0.51 528	1.64 558	0.85 522	0.17 543	0.16 329	0.15 526	0.15 380	0.33 545	0.34 227

Wz-Net-TNSev	1.02 627	2.26 709	3.69 663	0.38 412	0.31 362	1.00 638	0.71 650	1.12 642	1.02 635	0.74 576	0.73 572	1.09 655	0.91 642	2.46 670	2.15 665	0.21 597	0.20 377	0.16 547	0.20 468	0.48 648	0.62 414

ktn	4.44 726	2.47 721	3.70 664	1.82 696	1.49 677	2.11 706	1.40 709	2.30 714	12.56 744	11.36 746	16.25 750	11.30 747	3.77 722	4.41 725	3.47 705	1.86 725	0.99 563	1.74 729	1.21 720	3.28 731	1.39 610

WAO-8	2.91 714	2.55 724	3.77 665	1.93 702	1.04 633	4.08 724	0.99 678	3.25 726	6.09 735	2.20 707	3.34 719	3.33 714	2.64 712	11.73 742	2.52 680	2.12 727	1.92 678	1.55 723	0.93 710	1.27 704	0.96 552

Venus	2.91 714	2.55 724	3.77 665	1.93 702	1.04 633	4.08 724	0.99 678	3.25 726	6.09 735	2.20 707	3.34 719	3.33 714	2.64 712	11.73 742	2.52 680	2.12 727	1.92 678	1.55 723	0.93 710	1.27 704	0.96 552

S-Stereo	0.82 546	0.73 373	3.79 667	0.40 443	0.37 437	0.70 533	0.69 647	1.00 571	1.03 637	0.63 505	0.92 625	0.82 578	0.59 563	2.35 659	0.71 481	0.18 557	0.22 389	0.17 566	0.18 437	0.30 520	0.67 438

IGEV-FE	0.91 594	0.39 159	3.80 668	0.42 460	1.95 701	0.56 338	0.64 631	0.84 428	0.55 259	1.45 687	0.53 389	0.79 562	0.42 449	0.57 247	1.13 580	0.10 195	0.49 475	0.10 239	0.34 587	0.19 344	2.97 706

zh-mn7	0.92 597	2.02 691	3.80 668	0.35 355	0.28 322	0.73 548	0.41 540	1.00 571	1.15 657	1.03 637	1.30 667	0.75 547	0.62 576	1.98 625	1.55 629	0.17 543	0.14 293	0.14 497	0.14 354	0.31 529	0.57 389

IGEV_Zeroshot_test	0.91 594	0.39 159	3.80 668	0.42 460	1.95 701	0.56 338	0.64 631	0.84 428	0.55 259	1.45 687	0.53 389	0.79 562	0.42 449	0.57 247	1.13 580	0.10 195	0.49 475	0.10 239	0.34 587	0.19 344	2.97 706

FADNet-RVC-Resample	0.74 504	1.54 645	3.81 671	0.38 412	0.29 331	0.62 453	0.38 526	0.91 498	0.67 379	0.52 373	0.51 371	0.63 472	0.44 472	1.56 538	0.59 426	0.24 622	0.32 433	0.22 618	0.19 455	0.30 520	0.71 457

zh-sn7	0.99 621	2.20 703	3.83 672	0.40 443	0.31 362	0.82 597	0.63 629	1.02 590	0.94 612	0.81 600	1.13 656	0.84 586	0.93 647	2.49 673	1.87 649	0.17 543	0.17 343	0.16 547	0.16 403	0.37 588	0.64 425

ADCP+	1.03 632	1.68 668	3.83 672	0.35 355	0.39 454	1.05 646	0.79 660	0.94 518	0.86 580	0.69 551	0.68 532	0.85 592	1.53 688	1.02 426	4.56 720	0.13 427	0.12 254	0.16 547	0.15 380	0.28 500	0.44 310

NaN_ROB	1.25 657	1.46 635	3.84 674	0.54 539	0.56 534	1.12 656	0.99 678	1.05 611	1.03 637	1.10 645	0.87 615	0.77 554	1.07 658	5.85 734	2.98 696	0.16 523	0.23 397	0.16 547	0.24 503	0.28 500	0.66 430

MDST_ROB	1.28 660	0.53 276	3.84 674	0.55 541	0.45 496	4.06 723	0.60 619	1.36 672	0.89 595	2.18 706	1.17 657	0.98 628	0.72 605	4.28 723	2.12 662	0.20 586	0.16 329	0.19 595	0.17 423	0.20 367	0.84 506

aanet-new-78k	0.62 394	0.73 373	3.88 676	0.27 150	0.43 489	0.43 158	0.19 126	0.49 144	0.35 41	0.20 56	0.22 95	0.16 47	0.25 244	0.36 106	0.45 338	0.07 8	1.52 645	0.08 69	0.06 13	0.12 141	2.06 659

MANE	3.51 723	2.03 693	3.88 676	1.89 700	2.01 704	5.98 729	4.72 731	5.87 734	7.13 739	3.80 733	5.10 736	6.11 731	5.34 729	4.39 724	5.05 724	1.07 702	1.28 609	0.50 682	0.85 707	0.76 682	2.36 686

TorneroNet	5.60 732	2.30 712	3.98 678	1.49 677	1.26 660	14.47 743	1.11 688	4.85 732	20.66 760	10.12 742	16.30 751	11.78 748	7.35 738	3.41 716	4.38 719	1.36 717	0.70 523	1.46 722	0.87 708	2.73 729	1.33 603

CVANet_RVC	0.82 546	1.18 552	3.98 678	0.40 443	0.28 322	0.63 468	0.43 554	0.90 491	0.78 515	1.14 652	0.69 537	0.68 512	0.52 535	2.62 682	0.48 361	0.20 586	0.13 277	0.22 618	0.37 605	0.37 588	0.48 333

notaker	2.77 711	2.35 715	4.02 680	2.61 721	1.44 671	1.77 691	1.14 691	2.77 719	1.81 703	2.30 711	11.41 745	3.95 717	4.70 726	3.24 710	3.01 697	1.58 721	0.88 552	1.71 728	1.08 717	2.10 723	1.44 615

DN	0.97 616	0.30 42	4.03 681	3.02 725	0.78 594	0.72 543	0.21 200	0.61 272	0.44 157	0.36 228	0.54 411	0.36 293	0.18 107	1.20 476	0.91 531	0.72 686	1.86 675	0.11 324	0.34 587	0.12 141	2.60 695

HUF	1.33 667	0.96 482	4.06 682	2.73 722	2.17 709	0.35 69	0.24 315	1.87 703	0.75 488	1.28 675	0.29 185	1.35 678	0.19 132	1.97 624	0.43 324	0.15 502	3.91 737	0.08 69	0.06 13	0.31 529	3.41 717

GASNet	0.84 554	1.98 685	4.07 683	0.48 498	0.33 387	0.58 374	0.34 493	0.97 544	0.81 545	0.60 467	0.59 462	0.74 542	0.55 545	2.08 637	1.18 589	0.22 605	0.15 313	0.19 595	0.17 423	0.55 662	0.29 189

TestStereo_HL3	0.56 309	1.27 579	4.09 684	0.26 120	0.17 104	0.48 221	0.23 282	0.73 345	0.43 144	0.46 304	0.53 389	0.36 293	0.29 322	1.15 464	0.23 85	0.10 195	0.08 87	0.09 161	0.08 109	0.10 89	0.16 79

CSAN	1.38 671	1.74 674	4.12 685	0.53 531	0.38 447	1.06 649	1.15 693	1.29 666	1.12 651	1.19 658	1.90 689	1.04 644	1.44 679	5.92 735	2.82 694	0.26 635	0.22 389	0.24 632	0.25 512	0.35 571	0.54 371

PA-Net	0.93 604	1.36 609	4.14 686	0.64 576	0.41 471	0.70 533	0.53 596	0.91 498	0.88 590	0.53 382	0.60 471	0.70 529	0.54 540	2.40 666	2.57 684	0.17 543	0.28 425	0.19 595	0.28 532	0.25 451	0.48 333
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
JetBlue	1.89 695	2.09 696	4.16 687	0.74 598	1.23 654	4.52 727	3.86 729	1.68 695	1.26 664	1.28 675	1.54 679	2.36 703	1.86 698	3.35 713	3.37 702	0.54 672	0.49 475	0.48 679	0.49 646	1.39 712	1.21 588

TorneroNet-64	2.74 710	2.23 706	4.18 688	1.48 675	1.20 652	3.88 721	1.01 684	3.48 730	6.61 738	2.62 717	4.55 734	4.20 719	3.84 723	3.39 715	3.40 704	1.23 710	0.66 514	1.39 720	0.80 695	3.42 732	1.27 596

WZ-Net	1.04 633	1.83 678	4.20 689	0.42 460	0.36 428	0.88 615	0.71 650	1.05 611	1.11 650	0.84 610	0.94 628	1.06 649	1.17 666	2.37 661	2.24 671	0.20 586	0.14 293	0.15 526	0.16 403	0.36 579	0.53 363

tt	4.94 728	0.32 70	4.22 690	2.29 711	1.58 681	10.19 740	16.94 750	9.44 746	5.03 733	1.69 697	1.33 671	4.68 724	5.02 727	3.38 714	5.91 728	6.15 743	9.47 754	2.80 740	3.16 742	3.54 733	1.58 630

AnyNet_C01	1.20 652	1.89 681	4.25 691	0.55 541	0.54 528	1.57 680	1.39 708	1.10 635	1.13 652	1.19 658	1.34 672	1.15 665	1.11 661	1.73 570	2.89 695	0.26 635	0.24 402	0.28 642	0.24 503	0.50 653	0.68 443

EDNetEfficient	1.29 662	0.78 408	4.27 692	0.65 579	1.03 631	0.94 631	1.38 707	0.87 463	1.75 699	2.33 712	1.32 670	1.04 644	2.21 708	1.59 551	4.07 716	0.16 523	0.19 362	0.15 526	0.27 529	0.38 596	0.40 270

PWCK	1.62 690	2.32 714	4.27 692	1.11 646	0.56 534	1.81 693	1.84 716	1.55 687	1.54 687	1.45 687	1.81 685	1.82 694	1.38 676	3.34 712	2.14 664	1.09 705	0.57 497	0.98 706	0.59 676	1.50 714	0.79 488

SGM+DAISY	2.67 709	2.14 699	4.28 694	1.92 701	2.11 708	4.36 726	5.22 734	3.17 723	3.00 726	3.24 731	3.81 728	3.03 710	3.61 721	2.53 674	3.79 710	1.15 706	1.29 611	0.66 691	0.71 689	0.95 692	2.44 690

pcwnet_v2	0.65 432	0.54 279	4.29 695	0.33 301	0.27 306	0.60 412	0.25 345	1.02 590	0.92 603	0.61 477	0.69 537	0.62 468	0.54 540	0.67 301	0.38 279	0.18 557	0.15 313	0.15 526	0.14 354	0.21 383	0.49 339

LVE	2.10 701	2.61 727	4.30 696	1.79 694	1.81 694	1.68 688	1.04 685	2.35 715	2.78 724	1.27 674	2.87 713	4.21 721	1.46 681	2.83 700	2.02 654	2.87 731	0.92 555	1.19 712	1.47 725	1.29 706	1.18 582

SANet	1.35 669	1.80 676	4.39 697	0.41 454	0.29 331	1.72 689	0.89 670	1.17 655	2.47 718	1.22 667	1.82 686	1.72 693	1.70 692	2.57 677	3.30 700	0.18 557	0.16 329	0.16 547	0.15 380	0.34 555	0.62 414

ACVNet_2	1.54 685	2.20 703	4.42 698	1.10 643	0.93 617	1.37 671	0.87 666	1.53 684	1.71 696	1.22 667	1.72 684	2.12 699	1.06 657	2.58 679	1.93 651	0.94 696	0.54 489	1.00 707	0.56 665	2.11 724	0.96 552

XX-Stereo	0.98 619	0.57 294	4.45 699	1.64 684	5.33 730	0.55 329	0.16 76	0.96 536	0.43 144	0.45 291	0.65 515	0.85 592	0.19 132	0.79 358	0.26 134	0.11 307	0.80 536	0.10 239	0.32 566	0.17 285	0.78 484

FINET	1.92 696	1.96 683	4.49 700	1.62 682	1.39 666	3.51 719	4.39 730	2.89 721	2.58 720	1.39 682	1.98 690	1.35 678	2.12 707	1.64 558	2.12 662	0.84 694	1.03 573	0.18 587	0.29 537	0.54 661	2.12 664

ADCPNet	1.07 638	1.37 614	4.54 701	0.38 412	0.68 575	1.36 669	0.64 631	0.93 512	0.83 558	0.79 595	0.82 601	1.08 652	1.18 667	1.30 496	2.68 687	0.21 597	0.69 520	0.21 613	0.95 712	0.30 520	0.54 371

iRaft-Stereo_20w	1.50 680	0.42 183	4.81 702	2.24 710	2.09 707	1.36 669	1.27 702	1.38 674	0.94 612	2.07 701	0.42 294	0.85 592	0.69 601	0.87 379	1.37 615	0.10 195	4.04 738	0.09 161	0.40 617	0.17 285	4.53 735

ACVNet-4b	2.00 698	2.19 701	4.85 703	1.09 641	0.86 606	1.15 659	0.53 596	1.11 639	1.15 657	0.65 532	1.09 652	1.97 696	0.69 601	2.31 656	9.78 743	5.73 742	0.42 457	1.03 709	0.55 662	1.89 719	0.92 538

ACVNet_1	1.47 679	2.27 710	4.92 704	1.11 646	0.89 610	1.19 664	0.66 637	1.28 664	1.19 662	0.98 628	0.97 633	3.06 711	1.48 684	2.37 661	1.82 647	1.08 703	0.49 475	1.03 709	0.48 644	1.20 702	0.95 548

zzzzzzz1	0.76 521	2.43 718	4.96 705	0.34 328	0.30 348	0.45 181	0.30 444	0.80 388	0.66 365	0.34 218	0.41 290	0.53 415	0.45 481	0.97 417	1.00 554	0.15 502	0.09 158	0.10 239	0.10 206	0.39 605	0.35 235

Dean	1.92 696	2.31 713	5.03 706	1.31 660	1.08 639	1.55 679	0.99 678	1.98 710	2.33 717	1.51 693	4.15 731	4.23 722	1.39 677	2.31 656	2.10 660	1.18 708	0.69 520	1.18 711	0.75 694	1.30 708	1.07 571

noway7	0.75 515	2.48 722	5.19 707	0.35 355	0.21 202	0.47 208	0.28 398	0.84 428	0.68 406	0.35 225	0.40 287	0.50 399	0.46 493	0.55 238	1.05 564	0.10 195	0.07 31	0.10 239	0.09 153	0.34 555	0.46 322

DispFullNet	1.69 692	2.25 707	5.23 708	1.53 679	8.78 733	0.89 619	0.37 516	1.03 597	0.98 629	1.37 680	1.00 640	1.13 661	1.97 701	1.51 530	0.98 549	0.55 674	0.32 433	1.19 712	0.64 682	1.16 700	0.88 526

UNDER WATER	2.84 712	2.25 707	5.25 709	1.84 697	1.45 672	2.36 710	1.44 713	3.23 725	6.51 737	2.61 716	2.73 711	5.69 728	5.64 730	3.14 709	4.18 718	1.48 718	0.81 541	1.60 726	1.07 716	1.91 720	1.67 638

SuperB	1.19 651	1.62 660	5.29 710	0.37 392	0.26 292	0.81 592	0.87 666	0.94 518	1.19 662	0.68 547	0.68 532	0.63 472	1.37 675	1.73 570	3.30 700	0.16 523	0.12 254	0.17 566	0.16 403	2.74 730	0.63 420

Selective-IGEV-i16pc	0.76 521	0.44 215	5.34 711	0.32 275	0.19 164	1.17 661	0.61 624	0.94 518	0.80 536	0.37 238	0.51 371	0.53 415	0.29 322	2.08 637	0.38 279	0.23 614	0.23 397	0.12 393	0.16 403	0.22 401	0.21 128

SGM-ForestM	3.67 724	2.70 728	5.34 711	1.65 685	1.72 689	6.02 730	5.08 733	4.10 731	3.47 727	4.59 734	4.21 732	9.81 742	5.79 731	6.44 736	6.97 737	0.88 695	1.09 582	0.33 660	0.45 630	0.68 675	2.10 662

UNDER WATER-64	2.59 706	2.28 711	5.63 713	1.85 698	1.45 672	3.28 716	1.60 714	2.62 716	5.57 734	2.09 702	2.12 693	4.10 718	4.21 724	2.74 694	3.64 708	1.49 719	0.86 551	1.58 725	1.09 718	1.91 720	1.62 634

HanzoNet	7.85 737	3.30 731	5.75 714	7.47 736	3.97 726	2.34 709	1.37 705	3.47 728	4.02 730	13.30 748	10.49 741	10.86 743	16.67 753	8.50 740	10.51 745	10.80 753	9.84 755	5.83 747	13.69 754	7.24 746	7.51 745

LSM	3.40 721	1.42 626	5.81 715	9.98 739	30.74 764	0.86 606	1.14 691	0.99 561	1.26 664	1.40 684	2.18 696	0.93 616	0.85 633	1.76 577	1.03 559	0.22 605	0.35 440	0.24 632	0.29 537	0.40 613	6.21 744

Selective-IGEV-i16pb	0.87 573	0.49 248	5.92 716	0.33 301	0.21 202	1.07 651	0.67 642	1.13 646	0.97 627	0.44 286	0.77 590	0.66 494	0.46 493	2.29 654	0.54 401	0.24 622	0.25 411	0.15 526	0.19 455	0.26 472	0.28 182

MADNet+	1.44 675	2.19 701	6.00 717	0.89 616	0.70 579	1.58 681	1.11 688	1.56 689	1.30 670	0.89 616	1.03 646	1.25 670	1.12 662	3.29 711	2.80 692	0.48 671	0.57 497	0.39 667	0.36 603	0.63 671	0.69 451

KSHMR	4.19 725	2.37 716	6.24 718	1.73 692	1.48 676	1.97 700	1.29 703	3.18 724	17.06 755	2.15 705	15.74 749	9.09 741	1.75 693	8.33 739	2.37 676	1.55 720	1.29 611	1.70 727	1.23 721	1.75 717	1.60 632

TCMNet-wrong-test	5.56 729	6.73 737	6.40 719	13.05 747	11.91 739	7.29 735	5.47 735	7.17 740	1.58 691	2.68 718	3.15 717	8.30 737	5.87 734	4.80 732	6.10 729	3.08 735	0.98 561	2.37 733	1.99 731	6.69 741	5.63 740

RTS	1.29 662	1.59 655	6.48 720	0.63 572	0.57 539	1.59 682	0.90 671	1.15 649	1.44 677	1.20 663	1.31 668	1.10 657	0.87 638	2.67 686	2.27 673	0.21 597	0.38 446	0.19 595	0.20 468	0.46 640	0.68 443

RTSA	1.29 662	1.59 655	6.48 720	0.63 572	0.57 539	1.59 682	0.90 671	1.15 649	1.44 677	1.20 663	1.31 668	1.10 657	0.87 638	2.67 686	2.27 673	0.21 597	0.38 446	0.19 595	0.20 468	0.46 640	0.68 443

noway3	5.57 730	6.51 736	6.68 722	12.96 745	12.03 740	7.22 731	5.47 735	7.17 740	1.52 683	2.72 722	3.38 723	8.30 737	5.90 735	4.73 731	6.19 731	3.06 733	1.00 565	2.43 736	2.05 735	6.68 740	5.44 738

noway2	5.59 731	6.44 735	6.74 723	13.01 746	12.03 740	7.23 732	5.48 740	7.14 738	1.53 684	2.73 723	3.38 723	8.33 739	5.92 736	4.65 727	6.18 730	3.07 734	1.04 574	2.42 734	2.05 735	6.72 742	5.61 739

noway4	5.65 735	7.07 740	6.78 724	13.15 750	12.07 744	7.33 736	5.53 741	7.14 738	1.56 689	2.69 719	3.34 719	8.34 740	5.92 736	4.71 730	6.28 732	3.12 738	1.06 578	2.43 736	2.03 732	6.80 745	5.69 743

noway1	5.64 733	7.02 738	6.84 725	13.12 749	12.05 742	7.27 733	5.47 735	7.27 742	1.53 684	2.73 723	3.39 725	8.25 735	5.85 732	4.70 728	6.28 732	3.10 736	1.05 575	2.42 734	2.04 733	6.77 743	5.66 741

WQFJA1++	2.66 707	0.28 15	6.84 725	1.32 662	1.50 678	0.52 294	0.13 13	0.41 75	0.52 226	14.18 749	0.19 60	3.31 713	0.17 81	0.88 388	0.45 338	0.18 557	1.54 649	0.08 69	0.81 698	17.77 759	2.17 668

zzzz4	5.64 733	7.02 738	6.89 727	13.11 748	12.05 742	7.27 733	5.47 735	7.27 742	1.54 687	2.73 723	3.39 725	8.25 735	5.85 732	4.70 728	6.28 732	3.10 736	1.05 575	2.43 736	2.04 733	6.77 743	5.66 741

Selective-IGEV-i16pa	48.64 775	66.79 775	7.52 728	2.47 716	2.37 714	116.47 777	1.40 709	91.24 778	84.66 777	33.04 776	91.67 776	61.93 777	89.44 778	130.51 778	54.29 775	50.76 775	16.25 756	17.95 762	10.05 752	0.98 696	43.03 776

PML	22.99 754	17.34 750	8.24 729	5.48 734	9.84 735	50.35 771	102.65 777	5.84 733	13.52 747	37.08 777	104.84 777	30.61 770	23.20 760	12.09 744	7.96 740	6.27 744	2.12 699	6.31 750	2.42 738	10.67 751	2.95 703

USTest	8.06 738	7.11 741	8.76 730	9.20 738	9.03 734	15.20 744	23.57 751	10.01 747	9.45 740	5.97 738	6.79 737	7.77 734	7.51 739	8.75 741	11.06 747	2.24 729	3.58 734	2.87 741	3.21 743	4.93 738	4.21 732

GCAPDPT-zeroshot	1.24 656	0.35 113	9.01 731	3.41 728	5.81 731	0.39 111	0.20 153	0.68 312	0.46 170	0.27 157	0.26 152	0.25 180	0.17 81	0.69 311	0.21 45	0.09 101	0.08 87	0.09 161	0.08 109	0.13 177	2.25 680

zero-FE	1.27 658	0.33 84	9.38 732	1.30 659	2.25 711	0.33 53	0.20 153	0.51 182	1.26 664	0.32 202	0.22 95	0.77 554	0.22 185	0.69 311	0.96 538	0.21 597	2.25 709	0.09 161	0.61 680	0.32 539	3.25 713

Selective-IGEV-i1pa	9.63 743	12.74 748	9.48 733	4.50 732	1.98 703	17.44 747	7.90 744	14.58 755	11.39 742	10.82 745	15.33 748	15.03 752	12.26 752	18.50 757	10.60 746	7.78 752	4.13 739	5.21 746	2.66 741	2.49 728	7.76 746

GCAP-BAT	1.28 660	0.35 113	9.74 734	3.41 728	5.90 732	0.39 111	0.20 153	0.68 312	0.46 170	0.27 157	0.26 152	0.25 180	0.17 81	0.69 311	0.21 45	0.09 101	0.08 87	0.09 161	0.08 109	0.13 177	2.25 680

LE_ROB	4.55 727	2.43 718	9.94 735	2.79 723	4.03 727	2.40 711	3.54 725	2.72 717	11.04 741	11.64 747	4.69 735	5.25 727	10.74 744	4.52 726	9.73 742	0.82 692	0.70 523	1.34 718	0.97 713	0.74 679	0.94 545

JetRed	3.37 720	4.96 732	10.08 736	1.48 675	1.73 690	7.63 737	5.47 735	3.47 728	2.20 714	2.42 713	2.40 701	2.98 709	2.35 710	3.52 717	6.60 735	1.33 713	1.90 677	1.38 719	1.23 721	2.30 725	2.02 656

SGM-Forest	1.84 694	7.91 742	10.36 737	0.42 460	0.33 387	1.04 644	1.29 703	1.01 581	0.88 590	1.19 658	2.30 700	1.03 640	1.79 696	2.60 681	2.81 693	0.22 605	0.21 386	0.21 613	0.19 455	0.25 451	0.79 488
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MSAF-DinoV2	3.17 719	2.52 723	10.79 738	3.57 730	0.30 348	3.28 716	0.81 661	2.81 720	1.80 702	0.81 600	0.87 615	1.59 690	1.15 664	26.18 761	2.61 685	0.18 557	0.13 277	0.19 595	1.61 729	0.94 691	1.22 590

light-stereo	9.15 741	2.97 730	11.37 739	14.69 751	10.60 736	21.61 759	1.04 685	6.76 737	3.83 729	15.91 752	23.10 767	24.79 766	2.04 704	17.93 756	7.82 739	3.04 732	7.02 745	0.43 675	1.55 727	4.10 734	2.50 691

iinet-test	11.57 744	10.49 743	11.60 740	12.15 740	12.08 745	18.63 748	26.57 754	13.64 749	13.46 745	9.92 740	10.25 740	11.11 744	11.20 747	12.29 746	14.31 751	6.69 745	7.84 747	6.10 748	6.92 746	8.20 747	7.93 747

IINet	11.57 744	10.49 743	11.60 740	12.15 740	12.08 745	18.63 748	26.57 754	13.64 749	13.46 745	9.92 740	10.24 739	11.11 744	11.20 747	12.29 746	14.30 750	6.69 745	7.84 747	6.10 748	6.92 746	8.20 747	7.93 747

Anonymous_1	22.76 753	11.11 745	11.93 742	12.73 742	26.05 762	19.39 753	27.77 759	14.18 751	13.64 749	14.92 750	10.66 742	11.26 746	11.24 749	12.48 748	14.45 752	37.82 774	7.87 749	34.92 772	63.61 774	87.51 777	11.75 753

DPSM_ROB	12.32 746	11.13 746	12.31 743	12.90 743	12.80 748	19.81 756	28.13 760	14.50 752	14.31 752	10.62 743	11.34 743	12.03 749	11.89 750	13.08 749	15.22 753	7.09 747	8.31 751	6.47 751	7.32 748	8.69 749	8.43 751

DPSM	12.32 746	11.13 746	12.31 743	12.90 743	12.80 748	19.81 756	28.13 760	14.50 752	14.31 752	10.62 743	11.34 743	12.03 749	11.89 750	13.08 749	15.22 753	7.09 747	8.31 751	6.47 751	7.32 748	8.69 749	8.43 751

LRCNet_RVC	13.78 751	19.34 751	13.01 745	19.47 753	12.67 747	1.85 695	0.42 547	12.28 748	1.10 647	15.76 751	18.69 755	12.52 751	8.65 741	12.22 745	9.64 741	22.29 766	8.38 753	25.92 769	24.06 769	19.72 762	17.59 761

DGTPSM_ROB	8.97 740	5.94 733	13.01 745	5.95 735	11.34 737	8.54 738	24.06 752	6.47 735	13.52 747	5.19 735	11.52 746	6.18 732	11.04 745	7.02 737	13.92 748	4.47 739	7.66 746	3.90 743	7.43 750	4.34 736	7.98 749

psmorigin	1.41 673	0.91 467	13.83 747	0.37 392	0.30 348	0.63 468	0.37 516	0.80 388	0.64 350	0.98 628	0.87 615	1.16 667	0.78 621	3.95 721	1.09 574	0.19 575	0.22 389	0.17 566	0.19 455	0.25 451	0.47 326

DPSMNet_ROB	9.58 742	5.96 734	13.98 748	8.88 737	11.87 738	8.54 738	24.08 753	6.48 736	13.67 750	5.35 736	11.53 747	6.31 733	11.04 745	7.69 738	14.09 749	7.61 751	8.23 750	5.03 744	7.75 751	5.24 739	8.36 750

xxxxx1	29.05 766	20.74 754	14.05 749	50.10 769	40.25 769	19.01 750	26.60 756	21.83 759	20.22 757	16.52 753	17.56 752	18.33 753	21.41 756	16.11 753	20.77 758	23.48 767	26.77 771	66.36 775	78.56 775	30.19 769	32.23 773

tt_ll	29.05 766	20.74 754	14.05 749	50.10 769	40.25 769	19.01 750	26.60 756	21.83 759	20.22 757	16.52 753	17.56 752	18.33 753	21.41 756	16.11 753	20.77 758	23.48 767	26.77 771	66.36 775	78.56 775	30.19 769	32.23 773

ff	29.05 766	20.74 754	14.05 749	50.10 769	40.25 769	19.01 750	26.60 756	21.83 759	20.22 757	16.52 753	17.56 752	18.33 753	21.41 756	16.11 753	20.77 758	23.48 767	26.77 771	66.36 775	78.56 775	30.19 769	32.23 773

RSGM-EC	41.37 773	31.41 771	19.61 752	51.58 772	47.86 772	38.12 761	60.59 771	34.20 771	22.62 761	23.48 767	29.36 770	43.51 775	35.09 770	65.96 775	68.73 776	65.97 776	37.56 776	48.34 773	25.52 770	47.85 773	30.14 770

acva	41.37 773	31.41 771	19.61 752	51.58 772	47.86 772	38.12 761	60.59 771	34.20 771	22.62 761	23.48 767	29.36 770	43.51 775	35.09 770	65.96 775	68.73 776	65.97 776	37.56 776	48.34 773	25.52 770	47.85 773	30.14 770

HaxPig	19.88 752	22.39 758	22.30 754	17.98 752	17.98 751	12.06 742	12.06 747	16.25 756	15.97 754	21.05 759	21.41 757	18.85 756	18.35 754	20.07 759	19.64 757	23.57 770	23.19 766	24.07 768	23.71 768	22.95 763	23.72 766

DLNR-FE	13.74 749	20.13 753	23.90 755	121.61 776	34.09 765	0.46 194	0.15 56	8.04 745	0.47 180	0.29 185	0.37 259	0.26 197	0.17 81	0.78 354	0.36 259	7.40 750	2.94 730	0.09 161	0.38 610	51.06 776	1.95 652

DLNR_Zeroshot_test	13.74 749	20.06 752	23.92 756	121.50 775	35.20 766	0.46 194	0.15 56	7.96 744	0.47 180	0.29 185	0.37 259	0.26 197	0.17 81	0.79 358	0.36 259	7.16 749	2.95 731	0.09 161	0.38 610	50.40 775	1.95 652

RAFT-FEzeroshot	24.76 757	22.39 758	24.34 757	26.12 761	25.84 760	39.77 763	56.77 768	29.07 763	28.85 765	21.21 761	22.64 760	24.17 760	23.98 764	26.23 762	30.63 766	14.22 754	16.70 758	13.03 753	14.76 759	17.49 752	16.95 756

RAFT-FE	24.76 757	22.39 758	24.34 757	26.12 761	25.84 760	39.77 763	56.77 768	29.07 763	28.85 765	21.21 761	22.64 760	24.17 760	23.98 764	26.23 762	30.63 766	14.22 754	16.70 758	13.03 753	14.76 759	17.49 752	16.95 756

CasAABBNet	24.76 757	22.38 757	24.44 759	26.05 757	25.75 756	39.79 765	56.76 767	29.10 766	28.88 767	21.22 763	22.69 762	24.21 762	23.99 767	26.23 762	30.62 765	14.22 754	16.71 761	13.03 753	14.75 757	17.49 752	16.97 758

FlowAnything	24.80 760	22.39 758	24.71 760	26.07 758	25.75 756	39.80 766	56.70 764	29.12 767	28.95 769	21.38 766	22.83 765	24.22 763	23.96 762	26.24 765	30.65 768	14.23 757	16.78 763	13.04 757	14.84 762	17.49 752	16.93 755

Selective-RAFT-Error	24.83 762	22.44 762	24.80 761	26.10 760	25.82 759	39.85 767	56.72 765	29.21 769	29.03 770	21.29 765	22.80 764	24.25 764	24.07 768	26.28 766	30.60 764	14.24 759	16.85 764	13.04 757	14.75 757	17.53 757	17.02 759

Hybrid-DGEV	24.81 761	22.45 763	24.99 762	26.07 758	25.76 758	39.85 767	56.77 768	29.26 770	29.07 772	21.18 760	22.77 763	24.12 759	23.98 764	26.30 767	30.57 763	14.23 757	16.70 758	13.03 753	14.77 761	17.49 752	16.92 754

LSM0	26.57 764	22.53 764	25.76 763	30.62 764	52.30 776	39.86 769	56.49 763	29.18 768	28.76 764	21.26 764	22.46 759	24.42 765	23.97 763	26.42 768	30.66 769	14.29 760	16.56 757	13.06 759	14.65 756	17.62 758	20.52 762

fast-reg	25.24 763	22.66 765	26.26 764	26.62 763	27.61 763	41.37 770	56.73 766	29.08 765	29.06 771	20.85 758	22.37 758	23.56 758	23.41 761	26.81 769	31.17 770	14.35 761	16.75 762	15.14 760	15.82 763	17.97 760	17.14 760

MEDIAN_ROB	23.95 755	26.96 767	26.29 765	22.14 754	22.09 753	16.18 746	14.23 748	20.47 757	20.09 756	25.43 769	25.22 768	22.96 757	22.54 759	24.33 760	23.18 761	28.15 772	27.16 774	28.60 770	27.73 772	27.59 768	27.58 769

BEATNet-Init1	12.32 746	12.82 749	28.66 766	3.22 726	3.71 725	21.59 758	11.42 746	14.54 754	13.73 751	20.24 757	20.16 756	26.14 767	19.85 755	19.08 758	15.33 755	1.81 724	1.93 682	2.05 731	2.48 740	4.25 735	3.41 717

AVERAGE_ROB	26.91 765	30.28 770	29.18 767	25.78 755	25.30 755	19.49 754	15.38 749	23.70 762	23.02 763	28.38 771	27.78 769	26.23 768	25.76 769	26.95 770	25.55 762	31.27 773	30.02 775	31.76 771	30.80 773	30.88 772	30.77 772

xyz-stereo	3.06 718	0.44 215	30.74 768	0.24 76	0.12 12	15.34 745	0.24 315	0.56 232	0.49 193	0.62 492	7.90 738	0.64 480	0.49 519	1.44 519	1.05 564	0.09 101	0.07 31	0.34 661	0.08 109	0.13 177	0.19 109

DPSimNet_ROB	24.35 756	23.81 766	31.38 769	25.93 756	22.83 754	31.30 760	34.38 762	20.78 758	28.92 768	27.39 770	22.99 766	28.29 769	35.76 774	15.47 751	17.82 756	24.28 771	17.90 765	22.23 767	14.12 755	19.38 761	22.12 763

zzzz2	37.32 769	34.01 773	37.66 770	39.56 765	38.70 767	60.08 774	85.66 775	43.97 775	43.75 773	31.99 774	34.28 774	35.66 771	35.55 772	39.18 771	45.71 771	21.38 764	25.19 769	19.76 763	22.39 764	26.34 766	25.60 767

noway5	37.32 769	34.01 773	37.66 770	39.56 765	38.70 767	60.08 774	85.66 775	43.97 775	43.75 773	31.99 774	34.28 774	35.66 771	35.55 772	39.18 771	45.71 771	21.38 764	25.19 769	19.76 763	22.39 764	26.34 766	25.60 767

zzzzzz3	38.00 771	30.18 768	39.94 772	49.12 767	48.86 774	57.52 773	75.95 774	42.27 773	43.96 775	31.52 772	34.08 772	40.11 773	40.03 776	39.82 773	48.02 774	21.23 762	25.13 767	20.26 765	22.72 766	25.95 764	23.39 765

zzz1	38.02 772	30.20 769	40.19 773	49.13 768	48.86 774	57.50 772	75.91 773	42.29 774	44.02 776	31.54 773	34.11 773	40.12 774	40.02 775	39.85 774	48.01 773	21.24 763	25.13 767	20.26 765	22.73 767	25.95 764	23.38 764

coex-ft	6.14 736	1.98 685	60.80 774	0.34 328	0.30 348	0.80 588	1.17 697	0.76 357	4.34 732	19.82 756	2.15 695	1.61 691	8.77 742	1.82 593	10.36 744	0.44 667	2.05 690	0.18 587	0.19 455	0.39 605	4.61 737

test_example2	115.17 776	122.38 776	93.45 775	115.38 774	123.53 777	101.24 776	113.11 778	54.67 777	99.94 778	135.50 778	136.43 778	85.67 778	85.40 777	110.44 777	104.91 778	152.17 778	205.21 778	99.17 778	114.27 778	138.55 778	112.04 777

EDNetEfficientorigin	8.19 739	1.27 579	145.54 776	0.51 524	0.96 619	0.75 559	0.49 586	0.86 454	1.57 690	2.12 704	1.49 678	1.28 672	1.35 672	1.84 598	2.15 665	0.14 469	0.13 277	0.17 566	0.18 437	0.39 605	0.64 425

GS-Stereo							0.21 200	1.59 690	0.54 246	0.29 185	0.22 95	0.17 67	0.18 107	1.06 434	0.97 540	0.13 427	2.82 727	0.08 69	0.17 423	0.33 545	3.99 730

FSD					1.93 700	0.63 468	0.33 482	0.46 120	0.53 239	0.32 202	0.32 227	0.40 326	0.32 354	1.14 461	0.60 431	0.28 642	2.77 726	0.31 652	0.30 547	0.31 529

ccccc		297.53 777		372.50 777	377.87 778	200.30 778		217.33 779		202.36 779		213.34 779		312.79 779		409.97 779	354.33 779	255.69 779	227.31 779	431.13 779

Low-res two-view benchmark