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

monster-pro	0.47 205	0.29 23	1.08 53	0.22 32	0.18 126	0.50 250	0.14 30	0.49 142	0.35 40	0.25 119	0.18 49	0.15 22	0.11 7	0.88 383	0.47 347	0.06 1	2.11 682	0.07 1	0.81 690	0.07 2	1.01 554

MonStereo	0.47 205	0.29 23	1.07 47	0.22 32	0.18 126	0.51 263	0.14 30	0.49 142	0.35 40	0.25 119	0.17 42	0.15 22	0.11 7	0.88 383	0.48 357	0.06 1	2.11 682	0.07 1	0.80 687	0.07 2	1.01 554

Wavelet-MonSter	0.42 154	0.34 100	1.38 114	0.23 54	0.17 103	0.43 154	0.14 30	0.28 7	0.35 40	0.23 98	0.21 78	0.15 22	0.16 74	0.92 397	0.66 458	0.06 1	1.21 585	0.07 1	0.45 622	0.06 1	0.95 542

Monster-pub-eth3d	0.47 205	0.29 23	1.07 47	0.22 32	0.18 126	0.51 263	0.14 30	0.49 142	0.35 40	0.25 119	0.18 49	0.15 22	0.11 7	0.87 374	0.47 347	0.06 1	2.11 682	0.07 1	0.81 690	0.07 2	1.01 554

3w_stereo	0.44 179	0.29 23	1.53 145	0.23 54	0.20 183	0.37 88	0.22 236	0.53 198	0.41 125	0.25 119	0.21 78	0.13 2	0.22 182	0.90 390	0.24 96	0.06 1	1.52 633	0.07 1	0.44 620	0.08 37	0.83 499

2w_stereo	0.35 77	0.30 43	0.99 22	0.23 54	0.13 24	0.41 132	0.20 150	0.54 211	0.37 66	0.28 169	0.23 113	0.13 2	0.23 209	0.69 306	0.24 96	0.06 1	1.07 568	0.07 1	0.19 448	0.07 2	0.64 419

MonSter	0.47 205	0.29 23	1.07 47	0.22 32	0.18 126	0.51 263	0.14 30	0.49 142	0.35 40	0.26 141	0.18 49	0.15 22	0.11 7	0.88 383	0.47 347	0.06 1	2.11 682	0.07 1	0.81 690	0.07 2	1.01 554

TS12	0.27 21	0.34 100	1.13 66	0.26 119	0.12 12	0.47 203	0.16 75	0.49 142	0.48 183	0.21 68	0.31 207	0.18 82	0.20 150	0.32 62	0.24 96	0.07 8	0.07 30	0.08 69	0.06 13	0.10 89	0.10 20

aanet-new-90k	0.48 221	0.75 390	2.24 316	0.27 148	0.41 465	0.43 154	0.19 125	0.51 180	0.36 59	0.20 54	0.18 49	0.16 46	0.21 168	0.39 120	0.19 15	0.07 8	0.16 323	0.08 69	0.07 67	0.11 116	2.65 690

aanet-new-60k	0.42 154	0.80 413	2.50 425	0.26 119	0.34 397	0.39 109	0.19 125	0.47 128	0.37 66	0.22 84	0.20 67	0.18 82	0.18 106	0.33 72	0.19 15	0.07 8	0.29 420	0.08 69	0.06 13	0.11 116	1.08 567

aanet-new-70k	0.39 122	0.75 390	1.98 239	0.26 119	0.47 499	0.40 120	0.19 125	0.49 142	0.37 66	0.18 36	0.21 78	0.16 46	0.21 168	0.39 120	0.19 15	0.07 8	0.08 83	0.08 69	0.06 13	0.12 140	1.04 561

aanet-new-78k	0.62 390	0.73 371	3.88 671	0.27 148	0.43 483	0.43 154	0.19 125	0.49 142	0.35 40	0.20 54	0.22 93	0.16 46	0.25 240	0.36 104	0.45 334	0.07 8	1.52 633	0.08 69	0.06 13	0.12 140	2.06 653

aanet-new-40k	0.46 197	0.74 383	2.02 252	0.34 324	0.44 485	0.38 100	0.20 150	0.43 91	0.29 13	0.19 44	0.24 120	0.16 46	0.20 150	0.25 19	0.21 44	0.07 8	0.09 154	0.08 69	0.06 13	0.11 116	2.66 691

aanet-new-36k	0.43 161	1.08 505	2.21 307	0.51 518	0.37 431	0.43 154	0.19 125	0.50 168	0.38 85	0.24 111	0.25 134	0.17 66	0.21 168	0.34 80	0.21 44	0.07 8	0.17 337	0.08 69	0.06 13	0.11 116	0.95 542

aanet-new-34k	0.40 137	0.92 467	1.96 235	0.25 97	0.31 357	0.34 58	0.20 150	0.39 60	0.33 29	0.20 54	0.28 172	0.17 66	0.22 182	0.23 5	0.19 15	0.07 8	0.09 154	0.08 69	0.07 67	0.10 89	1.57 623

aanet-new-32k	0.38 112	0.79 408	2.21 307	0.26 119	0.36 422	0.40 120	0.20 150	0.37 43	0.30 15	0.20 54	0.22 93	0.21 133	0.22 182	0.25 19	0.18 7	0.07 8	0.17 337	0.08 69	0.06 13	0.09 58	0.89 524

aanet-new-30k	0.38 112	0.79 408	2.22 311	0.26 119	0.36 422	0.40 120	0.20 150	0.37 43	0.30 15	0.20 54	0.22 93	0.21 133	0.22 182	0.25 19	0.18 7	0.07 8	0.17 337	0.08 69	0.06 13	0.09 58	0.89 524

aanet-new-24k	0.34 64	0.65 329	1.61 157	0.25 97	0.56 526	0.40 120	0.21 196	0.42 82	0.31 19	0.20 54	0.28 172	0.18 82	0.20 150	0.26 25	0.20 26	0.07 8	0.10 192	0.08 69	0.32 558	0.12 140	0.32 211

aanet-new-22k	0.48 221	0.82 420	2.10 277	0.49 505	0.51 506	0.33 52	0.22 236	0.41 74	0.35 40	0.19 44	0.25 134	0.19 105	0.20 150	0.43 152	0.21 44	0.07 8	0.31 424	0.08 69	0.07 67	0.11 116	2.29 679

aanet-new-16k	0.36 92	0.73 371	1.88 214	0.27 148	0.30 344	0.36 77	0.18 111	0.43 91	0.38 85	0.19 44	0.21 78	0.19 105	0.21 168	0.27 30	0.19 15	0.07 8	0.08 83	0.08 69	0.06 13	0.11 116	1.08 567

aanet-new-8k	0.35 77	0.64 324	1.63 160	0.26 119	0.26 288	0.45 177	0.21 196	0.56 230	0.38 85	0.18 36	0.22 93	0.18 82	0.25 240	0.32 62	0.21 44	0.07 8	0.07 30	0.08 69	0.06 13	0.11 116	0.85 508

GCAP-Stereo-cres-4k	0.30 30	0.43 199	1.28 96	0.31 249	0.39 448	0.45 177	0.22 236	0.45 108	0.34 34	0.21 68	0.28 172	0.19 105	0.21 168	0.26 25	0.19 15	0.07 8	0.09 154	0.08 69	0.07 67	0.13 176	0.42 280

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.39 122	0.47 231	1.13 66	0.34 324	0.34 397	0.37 88	0.20 150	0.38 55	0.36 59	0.23 98	0.27 163	0.18 82	0.22 182	0.26 25	0.20 26	0.07 8	0.17 337	0.08 69	0.51 646	0.08 37	2.00 648

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.34 64	0.47 231	1.07 47	0.30 224	0.27 302	0.35 68	0.20 150	0.47 128	0.32 23	0.22 84	0.23 113	0.14 11	0.22 182	0.24 13	0.18 7	0.07 8	0.08 83	0.08 69	0.47 632	0.09 58	1.29 594

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.42 154	0.52 269	1.33 106	0.29 201	0.25 269	0.35 68	0.22 236	0.47 128	0.37 66	0.25 119	0.26 149	0.16 46	0.22 182	0.33 72	0.18 7	0.07 8	0.08 83	0.08 69	0.45 622	0.08 37	2.53 686

BLMT-Stereo	0.20 1	0.27 3	0.78 2	0.22 32	0.13 24	0.15 1	0.16 75	0.22 1	0.41 125	0.12 1	0.17 42	0.13 2	0.10 2	0.20 1	0.22 63	0.07 8	0.06 2	0.08 69	0.08 109	0.08 37	0.33 216

BStereo	0.34 64	0.38 148	1.38 114	0.24 75	0.29 327	0.50 250	0.21 196	0.49 142	0.38 85	0.22 84	0.18 49	0.20 121	0.14 32	0.35 97	0.47 347	0.07 8	0.42 451	0.16 540	0.21 473	0.12 140	0.42 280

Anonymus123	0.37 104	0.38 148	1.38 114	0.24 75	0.29 327	1.09 646	0.21 196	0.52 186	0.38 85	0.22 84	0.18 49	0.20 121	0.14 32	0.35 97	0.47 347	0.07 8	0.42 451	0.16 540	0.21 473	0.12 140	0.42 280

NLSM3	0.34 64	0.67 332	1.42 126	0.26 119	0.24 258	0.43 154	0.19 125	0.63 282	0.49 189	0.21 68	0.27 163	0.21 133	0.25 240	0.30 45	0.27 141	0.07 8	0.06 2	0.10 236	0.09 151	0.10 89	0.51 344

BridgeDepth	0.26 18	0.63 319	1.36 110	0.23 54	0.10 1	0.38 100	0.15 56	0.35 33	0.37 66	0.17 25	0.13 9	0.23 152	0.19 130	0.32 62	0.23 83	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
AdaDepth	0.36 92	0.43 199	1.65 164	0.26 119	0.22 214	0.46 189	0.16 75	0.31 16	0.53 234	0.21 68	0.20 67	0.14 11	0.18 106	0.37 111	0.21 44	0.07 8	0.67 509	0.08 69	0.24 495	0.10 89	0.74 464

2.25w	0.42 154	0.30 43	1.12 60	0.22 32	0.15 59	0.36 77	0.13 13	0.45 108	0.37 66	0.26 141	0.27 163	0.14 11	0.19 130	0.91 392	0.36 255	0.07 8	1.38 611	0.07 1	0.67 676	0.07 2	0.91 527

2.5w	0.40 137	0.31 55	1.07 47	0.23 54	0.16 78	0.39 109	0.19 125	0.50 168	0.39 109	0.23 98	0.23 113	0.13 2	0.17 80	0.73 331	0.24 96	0.07 8	1.53 635	0.07 1	0.46 629	0.07 2	0.92 532

2.75w_new	0.46 197	0.32 70	1.39 119	0.21 14	0.19 162	0.40 120	0.18 111	0.51 180	0.39 109	0.27 154	0.21 78	0.13 2	0.20 150	1.10 443	0.44 327	0.07 8	1.58 639	0.07 1	0.61 672	0.07 2	0.82 498

3.25w_new	0.39 122	0.30 43	1.27 92	0.21 14	0.22 214	0.37 88	0.14 30	0.46 118	0.38 85	0.25 119	0.21 78	0.16 46	0.19 130	0.71 321	0.23 83	0.07 8	1.41 616	0.07 1	0.35 585	0.07 2	0.80 487

3.25w	0.39 122	0.30 43	1.27 92	0.21 14	0.22 214	0.37 88	0.14 30	0.46 118	0.38 85	0.25 119	0.21 78	0.16 46	0.19 130	0.71 321	0.23 83	0.07 8	1.41 616	0.07 1	0.35 585	0.07 2	0.80 487

3.5w_stereo	0.34 64	0.33 84	1.17 75	0.21 14	0.15 59	0.40 120	0.14 30	0.46 118	0.36 59	0.23 98	0.25 134	0.15 22	0.19 130	0.80 357	0.24 96	0.07 8	1.02 564	0.07 1	0.07 67	0.07 2	0.52 352

1w_stereo	0.35 77	0.28 15	0.86 6	0.24 75	0.17 103	0.44 168	0.22 236	0.60 260	0.43 143	0.27 154	0.30 193	0.14 11	0.26 257	0.61 263	0.25 115	0.07 8	0.79 527	0.07 1	0.06 13	0.08 37	0.79 482

monsterstereo	0.40 137	0.43 199	1.07 47	0.26 119	0.27 302	0.39 109	0.14 30	0.55 223	0.37 66	0.28 169	0.27 163	0.14 11	0.13 20	0.67 296	0.44 327	0.07 8	1.12 575	0.07 1	0.81 690	0.08 37	0.53 358

fffft	0.36 92	0.70 355	1.51 142	0.25 97	0.15 59	0.42 146	0.24 311	0.46 118	0.42 133	0.22 84	0.19 59	0.20 121	0.16 74	0.47 174	0.69 468	0.07 8	0.09 154	0.10 236	0.08 109	0.30 517	0.45 312
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.36 92	0.83 425	1.48 139	0.26 119	0.15 59	0.46 189	0.22 236	0.40 68	0.43 143	0.23 98	0.24 120	0.21 133	0.18 106	0.47 174	0.59 422	0.07 8	0.07 30	0.10 236	0.08 109	0.24 423	0.42 280

GREATEN-IGEV_RVC	0.38 112	0.79 408	1.47 136	0.27 148	0.80 590	0.34 58	0.17 90	0.37 43	0.54 241	0.21 68	0.19 59	0.16 46	0.13 20	0.36 104	0.28 156	0.08 42	0.47 463	0.11 319	0.10 203	0.15 230	0.66 424

WAFT-Stereo (ZS)	0.21 2	0.36 120	0.89 11	0.18 1	0.13 24	0.21 12	0.17 90	0.30 9	0.25 6	0.15 8	0.17 42	0.10 1	0.13 20	0.22 3	0.20 26	0.08 42	0.09 154	0.11 319	0.14 348	0.13 176	0.12 31

testmc14	0.64 417	0.37 136	1.72 174	0.69 588	1.16 642	0.75 551	0.18 111	0.41 74	0.38 85	0.33 204	0.21 78	0.20 121	0.15 53	1.18 464	0.44 327	0.08 42	1.79 655	0.07 1	0.52 649	0.09 58	2.11 657

MCSU-Stereo	0.50 249	0.38 148	1.40 120	0.23 54	0.74 575	0.56 331	0.20 150	0.34 28	0.42 133	0.21 68	0.22 93	0.24 165	0.12 11	0.92 397	0.49 368	0.08 42	1.51 631	0.07 1	0.33 573	0.07 2	1.46 611

derf	0.31 36	0.28 15	1.06 46	0.35 350	0.54 520	0.32 44	0.14 30	0.32 21	0.35 40	0.15 8	0.14 12	0.17 66	0.13 20	0.55 234	0.22 63	0.08 42	0.23 391	0.07 1	0.16 396	0.07 2	0.85 508

qqai	0.38 112	0.29 23	1.11 58	0.39 423	0.60 542	0.32 44	0.15 56	0.37 43	0.37 66	0.15 8	0.13 9	0.18 82	0.13 20	0.46 167	0.26 131	0.08 42	0.80 530	0.07 1	0.27 521	0.07 2	1.31 596

MGA	0.40 137	0.36 120	1.31 104	0.22 32	0.18 126	0.39 109	0.13 13	0.30 9	0.27 7	0.62 484	0.15 25	0.15 22	0.10 2	0.96 409	0.29 172	0.08 42	1.60 641	0.07 1	0.06 13	0.09 58	0.68 437

CAR	0.43 161	0.37 136	1.28 96	0.22 32	0.16 78	0.38 100	0.13 13	0.33 23	0.27 7	0.75 571	0.15 25	0.15 22	0.10 2	0.64 282	0.30 184	0.08 42	1.51 631	0.07 1	0.83 695	0.10 89	0.73 458

MSE-Stereo	0.44 179	0.36 120	1.28 96	0.22 32	0.16 78	0.38 100	0.13 13	0.33 23	0.27 7	0.62 484	0.15 25	0.15 22	0.10 2	0.96 409	0.29 172	0.08 42	1.60 641	0.07 1	0.83 695	0.10 89	0.73 458

aanet-32k-new	0.45 186	1.04 497	2.25 321	0.28 177	0.24 258	0.46 189	0.21 196	0.46 118	0.37 66	0.18 36	0.25 134	0.18 82	0.23 209	0.32 62	0.20 26	0.08 42	0.07 30	0.08 69	0.06 13	0.11 116	1.90 642

aanet-new-28k	0.49 239	0.88 445	3.07 601	0.26 119	0.39 448	0.38 100	0.21 196	0.40 68	0.33 29	0.19 44	0.25 134	0.18 82	0.21 168	0.42 149	0.25 115	0.08 42	0.31 424	0.08 69	0.31 550	0.12 140	1.52 614

GCAP-Stereo-DPT26K	0.58 326	0.71 360	1.95 230	0.55 535	0.53 517	0.35 68	0.21 196	0.45 108	0.69 411	0.36 222	0.22 93	0.17 66	0.18 106	0.45 162	0.51 376	0.08 42	0.32 427	0.08 69	0.28 524	0.12 140	3.41 710

aanet-new-10k	0.37 104	0.77 397	1.75 179	0.34 324	0.39 448	0.49 231	0.21 196	0.51 180	0.34 34	0.23 98	0.20 67	0.19 105	0.22 182	0.29 40	0.22 63	0.08 42	0.10 192	0.08 69	0.07 67	0.14 209	0.75 467

aanet-new-12k	0.32 45	0.42 182	1.47 136	0.28 177	0.20 183	0.44 168	0.20 150	0.55 223	0.38 85	0.20 54	0.17 42	0.16 46	0.21 168	0.28 36	0.20 26	0.08 42	0.07 30	0.09 160	0.07 67	0.12 140	0.90 526

aanet-new-14k	0.32 45	0.52 269	1.51 142	0.28 177	0.15 59	0.37 88	0.21 196	0.49 142	0.39 109	0.21 68	0.28 172	0.16 46	0.29 318	0.27 30	0.20 26	0.08 42	0.06 2	0.08 69	0.06 13	0.12 140	0.70 448

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.33 56	0.33 84	1.16 74	0.32 272	0.33 381	0.47 203	0.21 196	0.54 211	0.37 66	0.21 68	0.25 134	0.22 139	0.23 209	0.23 5	0.19 15	0.08 42	0.06 2	0.08 69	0.07 67	0.11 116	1.08 567

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.40 137	0.68 342	1.47 136	0.26 119	0.31 357	0.41 132	0.20 150	0.50 168	0.39 109	0.22 84	0.22 93	0.20 121	0.17 80	0.27 30	0.19 15	0.08 42	0.10 192	0.08 69	0.45 622	0.10 89	1.76 637

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.35 77	0.47 231	1.26 91	0.30 224	0.23 244	0.36 77	0.19 125	0.42 82	0.35 40	0.22 84	0.24 120	0.19 105	0.23 209	0.23 5	0.17 3	0.08 42	0.12 249	0.08 69	0.30 539	0.13 176	1.52 614

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.33 56	0.40 166	1.30 100	0.24 75	0.31 357	0.47 203	0.20 150	0.49 142	0.36 59	0.28 169	0.32 224	0.27 208	0.14 32	0.25 19	0.41 301	0.08 42	0.06 2	0.09 160	0.09 151	0.12 140	0.66 424

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.32 45	0.42 182	1.19 79	0.23 54	0.32 373	0.48 215	0.20 150	0.50 168	0.38 85	0.27 154	0.31 207	0.26 194	0.14 32	0.24 13	0.41 301	0.08 42	0.06 2	0.09 160	0.09 151	0.12 140	0.58 391

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.41 145	0.63 319	1.64 163	0.32 272	0.33 381	0.35 68	0.19 125	0.49 142	0.37 66	0.19 44	0.20 67	0.19 105	0.18 106	0.24 13	0.20 26	0.08 42	0.40 447	0.08 69	0.46 629	0.10 89	1.56 619

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.38 112	0.46 226	1.24 87	0.27 148	0.30 344	0.45 177	0.19 125	0.48 137	0.34 34	0.19 44	0.21 78	0.22 139	0.20 150	0.57 242	0.21 44	0.08 42	0.08 83	0.08 69	0.07 67	0.08 37	1.79 640

PipStereo	0.60 358	0.30 43	0.84 5	1.25 650	1.76 684	0.16 2	0.15 56	0.37 43	0.43 143	0.13 3	0.11 3	0.22 139	0.14 32	0.50 210	0.21 44	0.08 42	1.80 659	0.07 1	0.06 13	0.12 140	3.38 709

PSi22b	0.61 368	0.30 43	0.87 8	1.18 646	1.89 688	0.16 2	0.15 56	0.37 43	0.43 143	0.13 3	0.11 3	0.24 165	0.14 32	0.52 217	0.20 26	0.08 42	1.79 655	0.07 1	0.06 13	0.12 140	3.35 708

PSi22	0.56 305	1.11 515	2.34 340	0.29 201	0.13 24	0.44 168	0.14 30	0.70 323	0.55 254	0.23 98	0.29 182	0.36 288	0.22 182	0.69 306	0.54 397	0.08 42	1.62 643	0.07 1	0.06 13	0.32 536	0.91 527

gcap_with_dpt	0.32 45	0.38 148	1.30 100	0.24 75	0.30 344	0.48 215	0.21 196	0.52 186	0.36 59	0.28 169	0.31 207	0.23 152	0.15 53	0.23 5	0.27 141	0.08 42	0.06 2	0.09 160	0.09 151	0.12 140	0.66 424

Pro-Stereo	0.24 11	0.30 43	0.81 3	0.22 32	0.15 59	0.49 231	0.15 56	0.23 2	0.39 109	0.16 13	0.14 12	0.15 22	0.09 1	0.49 202	0.21 44	0.08 42	0.06 2	0.10 236	0.37 597	0.08 37	0.22 134

Monster-pub-mixall	0.50 249	0.35 112	0.98 21	0.22 32	0.13 24	0.34 58	0.12 6	0.38 55	0.28 10	0.39 246	0.19 59	0.16 46	0.12 11	1.05 427	0.41 301	0.08 42	3.28 721	0.07 1	0.73 684	0.08 37	0.55 376

qwe	0.41 145	0.29 23	1.29 99	0.22 32	0.22 214	0.41 132	0.15 56	0.49 142	0.38 85	0.28 169	0.23 113	0.14 11	0.15 53	0.94 401	0.24 96	0.08 42	1.47 625	0.07 1	0.25 504	0.08 37	0.76 468

3.75w	0.33 56	0.27 3	1.02 36	0.22 32	0.21 199	0.44 168	0.16 75	0.47 128	0.33 29	0.25 119	0.21 78	0.13 2	0.18 106	0.54 232	0.24 96	0.08 42	1.14 578	0.07 1	0.08 109	0.07 2	0.56 378

IGEV	0.36 92	0.34 100	1.03 38	0.21 14	0.24 258	0.42 146	0.16 75	0.38 55	0.41 125	0.37 232	0.22 93	0.14 11	0.12 11	0.63 275	0.40 292	0.08 42	0.73 523	0.08 69	0.53 651	0.09 58	0.52 352

LG-Stereo_L2	0.29 26	0.42 182	0.97 18	0.36 372	0.25 269	0.31 34	0.22 236	0.40 68	0.28 10	0.19 44	0.12 6	0.13 2	0.12 11	0.44 159	0.23 83	0.08 42	0.49 469	0.08 69	0.06 13	0.08 37	0.58 391

LG-Stereo_L1	0.30 30	0.42 182	0.97 18	0.35 350	0.28 318	0.28 22	0.21 196	0.39 60	0.30 15	0.19 44	0.12 6	0.13 2	0.12 11	0.45 162	0.22 63	0.08 42	0.71 520	0.08 69	0.06 13	0.08 37	0.51 344

MLG-Stereo_test1	0.36 92	0.45 223	1.50 141	0.24 75	0.35 410	0.45 177	0.13 13	0.36 40	0.51 209	0.20 54	0.10 1	0.18 82	0.12 11	0.33 72	0.18 7	0.08 42	1.36 608	0.08 69	0.06 13	0.09 58	0.47 321

MLG-Stereo	0.38 112	0.43 199	1.46 131	0.24 75	0.42 479	0.44 168	0.13 13	0.42 82	0.51 209	0.27 154	0.14 12	0.17 66	0.13 20	0.35 97	0.18 7	0.08 42	1.45 624	0.08 69	0.06 13	0.09 58	0.47 321

MM-Stereo_test2	0.65 428	0.43 199	2.54 436	0.62 563	0.18 126	0.50 250	0.25 341	0.49 142	0.47 178	0.36 222	0.26 149	0.24 165	0.23 209	0.40 130	0.38 275	0.08 42	2.33 700	0.09 160	0.10 203	0.38 592	2.66 691

HART	0.75 511	0.75 390	2.22 311	0.94 619	1.59 675	0.30 29	0.19 125	0.72 334	0.85 565	0.30 187	0.52 376	0.39 309	0.16 74	0.81 362	0.43 320	0.08 42	2.61 710	0.10 236	0.07 67	0.36 575	1.61 627

Reg-Stereo(zero)	0.66 451	0.26 1	2.13 288	0.25 97	1.15 641	0.99 628	0.97 669	0.57 239	0.81 537	0.52 365	0.46 317	0.54 418	0.59 556	0.47 174	1.14 575	0.08 42	0.88 546	0.08 69	0.36 595	0.12 140	0.80 487

fast-iter	0.47 205	0.82 420	2.49 420	0.29 201	0.22 214	0.45 177	0.20 150	0.59 253	0.43 143	0.59 448	0.59 455	0.65 478	0.45 476	0.48 188	0.40 292	0.08 42	0.09 154	0.10 236	0.11 262	0.24 423	0.20 118

CoSv	0.47 205	0.82 420	2.49 420	0.29 201	0.22 214	0.45 177	0.20 150	0.59 253	0.43 143	0.59 448	0.59 455	0.65 478	0.45 476	0.48 188	0.40 292	0.08 42	0.09 154	0.10 236	0.11 262	0.24 423	0.20 118

DEFOM-Stereo	0.26 18	0.61 310	1.22 83	0.24 75	0.14 43	0.49 231	0.18 111	0.31 16	0.31 19	0.20 54	0.18 49	0.15 22	0.14 32	0.42 149	0.19 15	0.08 42	0.06 2	0.08 69	0.06 13	0.09 58	0.16 77

mms	0.39 122	0.63 319	1.31 104	0.34 324	0.65 562	0.32 44	0.22 236	0.39 60	0.39 109	0.27 154	0.31 207	0.23 152	0.17 80	0.57 242	0.22 63	0.08 42	0.21 380	0.10 236	0.08 109	0.24 423	1.16 574

ours_stereo	0.37 104	0.67 332	1.63 160	0.30 224	0.50 503	0.35 68	0.22 236	0.41 74	0.38 85	0.21 68	0.32 224	0.23 152	0.17 80	0.47 174	0.22 63	0.08 42	0.09 154	0.10 236	0.08 109	0.24 423	0.77 472

fffy	0.39 122	0.67 332	1.57 148	0.45 480	0.52 510	0.37 88	0.22 236	0.45 108	0.35 40	0.21 68	0.30 193	0.26 194	0.20 150	0.45 162	0.24 96	0.08 42	0.29 420	0.10 236	0.08 109	0.25 448	0.77 472

WCG-NET	0.41 145	0.80 413	1.77 182	0.25 97	0.13 24	0.43 154	0.24 311	0.42 82	0.59 294	0.38 241	0.41 286	0.26 194	0.24 222	0.37 111	0.24 96	0.08 42	0.81 535	0.08 69	0.07 67	0.26 469	0.31 205

IGEV-Stereo++	0.58 326	0.29 23	1.66 166	0.37 386	0.53 517	0.47 203	0.13 13	0.54 211	0.37 66	1.02 628	0.25 134	0.17 66	0.22 182	1.04 424	0.27 141	0.08 42	1.98 675	0.08 69	0.06 13	0.17 283	1.92 644

WCG-NET（raft）	0.44 179	0.97 480	1.78 185	0.24 75	0.17 103	0.43 154	0.24 311	0.42 82	0.52 221	0.38 241	0.35 247	0.46 371	0.25 240	0.41 139	0.26 131	0.08 42	1.08 569	0.08 69	0.08 109	0.27 484	0.40 267

GCAPDPT-zeroshot4090	0.35 77	0.47 231	1.24 87	0.30 224	0.23 244	0.36 77	0.19 125	0.42 82	0.35 40	0.22 84	0.24 120	0.19 105	0.23 209	0.23 5	0.17 3	0.08 42	0.12 249	0.08 69	0.30 539	0.13 176	1.53 617

MIM_Stereo	0.55 297	0.92 467	2.65 488	0.32 272	1.09 633	0.51 263	0.19 125	0.67 301	0.52 221	0.48 307	0.54 405	0.43 334	0.27 273	0.57 242	0.30 184	0.08 42	0.17 337	0.11 319	0.10 203	0.28 497	0.80 487

LoS_RVC	0.34 64	0.38 148	1.96 235	0.27 148	0.35 410	0.43 154	0.22 236	0.43 91	0.34 34	0.24 111	0.34 240	0.23 152	0.28 293	0.34 80	0.22 63	0.08 42	0.07 30	0.07 1	0.05 1	0.10 89	0.35 233

RAFT_CTSACE	0.58 326	1.16 539	2.76 540	0.36 372	0.29 327	0.54 308	0.29 421	0.69 313	0.51 209	0.51 354	0.75 576	0.67 491	0.37 383	0.63 275	0.47 347	0.08 42	0.49 469	0.11 319	0.10 203	0.41 615	0.32 211

test_4	0.47 205	0.80 413	2.15 290	0.36 372	0.29 327	0.59 389	0.28 393	0.50 168	0.42 133	0.43 271	0.76 579	0.39 309	0.22 182	0.73 331	0.49 368	0.08 42	0.18 349	0.11 319	0.15 373	0.29 508	0.27 174

test-3	0.58 326	0.43 199	2.44 378	0.52 521	0.59 536	0.46 189	0.23 278	0.77 360	0.49 189	0.52 365	0.29 182	0.44 349	0.22 182	0.59 251	0.97 535	0.08 42	1.27 595	0.10 236	0.35 585	0.29 508	0.62 408

test_1	0.58 326	0.43 199	2.44 378	0.52 521	0.59 536	0.46 189	0.23 278	0.77 360	0.49 189	0.51 354	0.29 182	0.44 349	0.22 182	0.59 251	0.97 535	0.08 42	1.27 595	0.10 236	0.35 585	0.29 508	0.63 414

test_3	0.59 345	0.44 214	2.44 378	0.53 525	0.59 536	0.48 215	0.30 438	0.79 375	0.52 221	0.51 354	0.30 193	0.45 362	0.22 182	0.59 251	0.97 535	0.08 42	1.25 590	0.11 319	0.35 585	0.30 517	0.62 408

cross-raft	0.47 205	0.34 100	2.17 293	0.70 589	0.84 597	0.50 250	0.35 497	0.74 343	0.43 143	0.44 280	0.45 312	0.63 465	0.25 240	0.37 111	0.27 141	0.08 42	0.14 288	0.10 236	0.23 491	0.11 116	0.27 174

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 326	1.48 633	2.53 432	0.29 201	0.78 586	0.52 287	0.20 150	0.68 307	0.66 359	0.51 354	0.61 472	0.40 321	0.32 350	0.40 130	0.43 320	0.08 42	0.63 505	0.09 160	0.09 151	0.37 584	0.58 391

AFF-stereo	0.57 316	1.51 637	2.59 459	0.33 297	0.23 244	0.51 263	0.21 196	0.69 313	0.68 399	0.49 323	0.63 487	0.49 390	0.34 368	0.50 210	0.37 266	0.08 42	0.54 483	0.10 236	0.10 203	0.40 608	0.60 404

over v1	0.31 36	1.08 505	1.46 131	0.24 75	0.11 5	0.31 34	0.12 6	0.42 82	0.39 109	0.16 13	0.15 25	0.19 105	0.20 150	0.36 104	0.43 320	0.09 100	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.16 257	0.08 7

small-0shot	0.22 5	0.41 174	0.99 22	0.21 14	0.14 43	0.22 14	0.21 196	0.31 16	0.45 163	0.15 8	0.25 134	0.14 11	0.12 11	0.22 3	0.20 26	0.09 100	0.06 2	0.08 69	0.07 67	0.09 58	0.09 14

anonymous	0.25 15	0.46 226	1.15 73	0.25 97	0.15 59	0.23 16	0.22 236	0.39 60	0.30 15	0.21 68	0.24 120	0.16 46	0.13 20	0.32 62	0.20 26	0.09 100	0.06 2	0.09 160	0.07 67	0.09 58	0.26 166

PhaseNet	0.28 24	0.33 84	1.18 78	0.27 148	0.15 59	0.31 34	0.16 75	0.38 55	0.33 29	0.20 54	0.18 49	0.28 218	0.18 106	0.35 97	0.28 156	0.09 100	0.08 83	0.10 236	0.10 203	0.14 209	0.53 358

LiteMatch*	0.32 45	0.28 15	1.12 60	0.20 5	0.14 43	0.28 22	0.15 56	0.30 9	0.31 19	0.17 25	0.14 12	0.16 46	0.15 53	0.49 202	0.37 266	0.09 100	0.77 525	0.08 69	0.38 602	0.08 37	0.81 494

aanet-new	0.39 122	0.50 256	2.59 459	0.26 119	0.31 357	0.43 154	0.21 196	0.47 128	0.35 40	0.19 44	0.24 120	0.17 66	0.30 333	0.34 80	0.21 44	0.09 100	0.07 30	0.09 160	0.06 13	0.11 116	0.86 513

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.31 36	0.42 182	1.17 75	0.24 75	0.33 381	0.48 215	0.20 150	0.51 180	0.38 85	0.27 154	0.30 193	0.25 177	0.14 32	0.24 13	0.29 172	0.09 100	0.07 30	0.10 236	0.09 151	0.12 140	0.57 384

RT-Monster	0.32 45	0.34 100	1.13 66	0.25 97	0.28 318	0.45 177	0.16 75	0.56 230	0.59 294	0.39 246	0.37 256	0.28 218	0.21 168	0.34 80	0.23 83	0.09 100	0.09 154	0.08 69	0.07 67	0.15 230	0.43 291

PSi22a	0.63 405	0.32 70	0.91 12	0.96 623	1.42 660	0.16 2	0.14 30	0.34 28	0.45 163	0.12 1	0.10 1	0.25 177	0.18 106	0.72 329	0.39 284	0.09 100	1.75 654	0.07 1	0.42 619	0.13 176	3.64 718

LACA3	0.21 2	0.43 199	0.86 6	0.19 3	0.12 12	0.34 58	0.17 90	0.28 7	0.35 40	0.17 25	0.14 12	0.15 22	0.14 32	0.29 40	0.14 1	0.09 100	0.07 30	0.07 1	0.05 1	0.10 89	0.07 1

Foundation-i1c-attn	0.59 345	0.29 23	1.10 55	0.53 525	0.59 536	0.30 29	0.20 150	0.52 186	1.73 686	0.45 285	0.26 149	0.34 279	0.25 240	0.83 366	0.54 397	0.09 100	1.87 663	0.08 69	0.06 13	0.07 2	1.75 635

Foundation-i1b	0.56 305	0.29 23	1.10 55	0.41 448	0.33 381	0.29 26	0.21 196	0.54 211	1.83 692	0.46 298	0.23 113	0.39 309	0.23 209	0.67 296	0.48 357	0.09 100	1.97 673	0.07 1	0.07 67	0.09 58	1.53 617

Foundation-i1a	0.59 345	0.27 3	1.10 55	0.55 535	0.63 553	0.31 34	0.21 196	0.53 198	1.91 694	0.40 252	0.24 120	0.36 288	0.25 240	0.87 374	0.47 347	0.09 100	1.74 653	0.07 1	0.06 13	0.09 58	1.65 630

DepthFocus	0.22 5	0.33 84	1.23 84	0.20 5	0.15 59	0.20 8	0.15 56	0.31 16	0.20 2	0.16 13	0.17 42	0.15 22	0.13 20	0.24 13	0.18 7	0.09 100	0.08 83	0.11 319	0.10 203	0.09 58	0.08 7

Foundation-i1	0.60 358	0.35 112	1.13 66	0.89 610	0.41 465	0.33 52	0.22 236	0.64 289	1.48 673	0.34 214	0.31 207	0.59 446	0.23 209	0.87 374	0.57 411	0.09 100	2.03 676	0.08 69	0.07 67	0.10 89	1.17 575

Foundation-i32	0.71 483	0.33 84	0.99 22	1.38 660	1.80 685	0.49 231	0.15 56	0.34 28	0.60 303	0.14 5	0.13 9	0.28 218	0.14 32	0.99 414	0.52 381	0.09 100	2.49 706	0.07 1	0.06 13	0.11 116	3.05 702

Selective-IGEV-i32	0.57 316	0.42 182	1.87 212	1.67 678	1.33 654	0.36 77	0.20 150	0.61 268	0.70 424	0.22 84	0.31 207	0.22 139	0.19 130	0.52 217	0.36 255	0.09 100	0.97 552	0.09 160	0.15 373	0.20 365	0.86 513

LACA2	0.32 45	1.15 535	2.00 244	0.20 5	0.10 1	0.39 109	0.17 90	0.35 33	0.40 120	0.16 13	0.15 25	0.18 82	0.14 32	0.31 50	0.21 44	0.09 100	0.06 2	0.07 1	0.06 13	0.13 176	0.07 1

LACA1	0.24 11	0.74 383	1.01 33	0.20 5	0.10 1	0.42 146	0.14 30	0.33 23	0.38 85	0.16 13	0.11 3	0.14 11	0.15 53	0.27 30	0.16 2	0.09 100	0.07 30	0.07 1	0.06 13	0.10 89	0.08 7

MatchStereo	0.27 21	0.41 174	1.77 182	0.21 14	0.10 1	0.21 12	0.14 30	0.43 91	0.43 143	0.15 8	0.26 149	0.15 22	0.15 53	0.27 30	0.20 26	0.09 100	0.07 30	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
HiDET	0.34 64	0.27 3	1.12 60	0.21 14	0.13 24	0.36 77	0.14 30	0.37 43	0.35 40	0.17 25	0.15 25	0.17 66	0.15 53	0.59 251	0.59 422	0.09 100	0.58 493	0.07 1	0.44 620	0.07 2	0.73 458

LCMNet	0.37 104	0.28 15	1.12 60	0.20 5	0.13 24	0.39 109	0.14 30	0.37 43	0.37 66	0.18 36	0.16 35	0.17 66	0.15 53	0.69 306	0.60 427	0.09 100	0.80 530	0.07 1	0.55 654	0.07 2	0.93 534

VIP-Stereo	0.39 122	0.81 418	1.51 142	0.24 75	0.34 397	0.52 287	0.17 90	0.46 118	0.49 189	0.21 68	0.25 134	0.25 177	0.15 53	0.41 139	0.41 301	0.09 100	0.62 503	0.08 69	0.06 13	0.15 230	0.68 437

252Zero-FE	1.02 619	0.31 55	1.72 174	0.26 119	0.27 302	0.31 34	0.12 6	0.42 82	0.57 274	7.97 726	0.25 134	0.13 2	0.12 11	0.75 337	0.51 376	0.09 100	5.04 732	0.07 1	0.83 695	0.09 58	0.66 424

depthmonostereo	0.38 112	0.68 342	1.59 154	0.48 492	0.14 43	0.41 132	0.19 125	0.52 186	0.42 133	0.26 141	0.29 182	0.31 250	0.29 318	0.64 282	0.33 231	0.09 100	0.10 192	0.09 160	0.08 109	0.10 89	0.50 337

DilatedVolume-Stereo	0.35 77	0.38 148	1.21 80	0.26 119	0.20 183	0.41 132	0.18 111	0.43 91	0.38 85	0.37 232	0.35 247	0.29 231	0.24 222	0.64 282	0.55 403	0.09 100	0.19 356	0.08 69	0.11 262	0.12 140	0.50 337

4.5_new	0.39 122	0.29 23	1.25 89	0.22 32	0.16 78	0.40 120	0.17 90	0.43 91	0.37 66	0.27 154	0.22 93	0.15 22	0.14 32	1.04 424	0.23 83	0.09 100	1.49 626	0.07 1	0.14 348	0.09 58	0.62 408

4.5w-stereo	0.39 122	0.29 23	1.25 89	0.22 32	0.16 78	0.40 120	0.17 90	0.43 91	0.37 66	0.27 154	0.22 93	0.15 22	0.14 32	1.04 424	0.23 83	0.09 100	1.49 626	0.07 1	0.14 348	0.09 58	0.62 408

4w-stereo	0.50 249	0.26 1	1.86 209	0.22 32	0.30 344	0.38 100	0.14 30	0.41 74	0.35 40	0.25 119	0.21 78	0.14 11	0.20 150	1.18 464	0.33 231	0.09 100	1.56 638	0.07 1	0.72 682	0.07 2	1.23 588

monsters	0.39 122	0.39 158	1.04 40	0.24 75	0.32 373	0.42 146	0.13 13	0.49 142	0.35 40	0.27 154	0.21 78	0.14 11	0.15 53	0.60 258	0.43 320	0.09 100	1.09 571	0.07 1	0.70 677	0.07 2	0.65 422

xyz-stereo-finetune2	0.40 137	0.89 452	1.40 120	0.22 32	0.12 12	0.58 367	0.23 278	0.55 223	0.50 201	0.33 204	0.47 323	0.30 240	0.41 431	0.81 362	0.60 427	0.09 100	0.07 30	0.11 319	0.09 151	0.12 140	0.12 31

xyz-stereo-finetune	0.37 104	0.90 458	1.23 84	0.22 32	0.12 12	0.53 298	0.26 359	0.57 239	0.58 282	0.30 187	0.33 231	0.29 231	0.24 222	0.60 258	0.62 440	0.09 100	0.08 83	0.10 236	0.08 109	0.13 176	0.14 52

xyz-stereo	3.06 711	0.44 214	30.74 756	0.24 75	0.12 12	15.34 733	0.24 311	0.56 230	0.49 189	0.62 484	7.90 726	0.64 473	0.49 512	1.44 513	1.05 558	0.09 100	0.07 30	0.34 654	0.08 109	0.13 176	0.19 107

111111	0.39 122	0.28 15	0.93 14	0.33 297	0.42 479	0.43 154	0.13 13	0.48 137	0.39 109	0.24 111	0.31 207	0.18 82	0.17 80	0.43 152	0.23 83	0.09 100	1.32 605	0.08 69	0.06 13	0.25 448	1.00 553

MLG-Stereo_test3	0.31 36	0.44 214	1.03 38	0.48 492	0.40 458	0.36 77	0.13 13	0.39 60	0.46 168	0.28 169	0.19 59	0.17 66	0.12 11	0.25 19	0.18 7	0.09 100	0.53 480	0.08 69	0.06 13	0.09 58	0.45 312

LG-G_1	0.41 145	0.43 199	1.62 158	0.50 512	0.35 410	0.50 250	0.12 6	0.47 128	0.44 156	0.33 204	0.20 67	0.19 105	0.15 53	0.94 401	0.21 44	0.09 100	0.61 498	0.08 69	0.06 13	0.09 58	0.87 518

LG-G	0.41 145	0.43 199	1.62 158	0.50 512	0.35 410	0.50 250	0.12 6	0.47 128	0.44 156	0.33 204	0.20 67	0.19 105	0.15 53	0.94 401	0.21 44	0.09 100	0.61 498	0.08 69	0.06 13	0.09 58	0.87 518

GREAT-IGEV	0.92 589	0.56 291	2.08 266	0.98 626	2.29 705	0.47 203	0.18 111	0.35 33	0.78 507	0.74 568	0.33 231	0.15 22	0.18 106	1.00 416	0.55 403	0.09 100	3.79 724	0.07 1	0.26 512	0.22 398	3.26 707
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV_C0	0.73 496	0.68 342	2.05 260	1.50 670	0.92 606	0.45 177	0.20 150	0.96 528	0.71 439	0.65 524	0.33 231	0.31 250	0.20 150	1.25 481	0.52 381	0.09 100	1.68 651	0.08 69	0.30 539	0.27 484	1.52 614

DEFOM-Stereo_RVC	0.32 45	0.40 166	1.21 80	0.35 350	0.16 78	0.29 26	0.16 75	0.59 253	0.56 265	0.20 54	0.20 67	0.17 66	0.26 257	0.40 130	0.38 275	0.09 100	0.08 83	0.08 69	0.25 504	0.12 140	0.43 291

castereo++	0.39 122	0.83 425	1.38 114	0.29 201	0.18 126	0.53 298	0.20 150	0.57 239	0.58 282	0.20 54	0.27 163	0.32 256	0.17 80	0.34 80	0.22 63	0.09 100	0.54 483	0.09 160	0.29 529	0.15 230	0.52 352

castereo	0.34 64	0.48 240	1.00 28	0.25 97	0.29 327	0.41 132	0.27 379	0.76 351	0.49 189	0.23 98	0.30 193	0.24 165	0.31 341	0.29 40	0.29 172	0.09 100	0.20 371	0.09 160	0.31 550	0.12 140	0.44 307

tt45	0.35 77	0.80 413	1.46 131	0.26 119	0.17 103	0.55 322	0.22 236	0.44 102	0.39 109	0.24 111	0.26 149	0.25 177	0.18 106	0.64 282	0.36 255	0.09 100	0.08 83	0.10 236	0.08 109	0.24 423	0.29 187

999	0.35 77	0.74 383	1.38 114	0.27 148	0.18 126	0.50 250	0.23 278	0.40 68	0.41 125	0.21 68	0.33 231	0.23 152	0.18 106	0.74 335	0.37 266	0.09 100	0.08 83	0.09 160	0.08 109	0.26 469	0.26 166

tg	0.45 186	0.83 425	1.85 203	0.29 201	0.16 78	0.57 356	0.18 111	0.60 260	0.56 265	0.37 232	0.44 308	0.38 305	0.24 222	0.48 188	0.28 156	0.09 100	0.30 422	0.11 319	0.11 262	0.44 628	0.77 472

dual_stereo	0.94 598	0.31 55	1.80 188	0.90 613	2.52 710	0.54 308	0.15 56	0.69 313	1.02 627	0.25 119	0.18 49	0.18 82	0.14 32	0.63 275	0.35 251	0.09 100	3.76 723	0.07 1	0.47 632	0.07 2	4.59 729

GCAP-BAT	1.28 652	0.35 112	9.74 722	3.41 721	5.90 725	0.39 109	0.20 150	0.68 307	0.46 168	0.27 154	0.26 149	0.25 177	0.17 80	0.69 306	0.21 44	0.09 100	0.08 83	0.09 160	0.08 109	0.13 176	2.25 674

Occ-G	0.68 464	0.54 278	2.08 266	0.99 630	0.74 575	0.38 100	0.25 341	0.46 118	0.78 507	0.40 252	0.36 251	0.46 371	0.22 182	0.90 390	0.70 470	0.09 100	1.53 635	0.09 160	0.16 396	0.31 526	2.06 653

RSM++	0.48 221	0.52 269	1.27 92	1.62 674	1.27 653	0.39 109	0.20 150	0.49 142	0.56 265	0.22 84	0.25 134	0.24 165	0.17 80	0.39 120	0.23 83	0.09 100	0.11 225	0.09 160	0.35 585	0.29 508	0.80 487

RSM	0.47 205	0.51 264	1.36 110	1.37 658	1.04 625	0.37 88	0.21 196	0.52 186	0.55 254	0.23 98	0.28 172	0.28 218	0.17 80	0.40 130	0.22 63	0.09 100	0.24 396	0.09 160	0.35 585	0.24 423	0.80 487

RAFT-Stereo-weight	0.46 197	0.37 136	1.60 155	0.29 201	0.51 506	0.57 356	0.22 236	0.84 421	0.67 372	0.48 307	0.38 268	0.36 288	0.17 80	0.39 120	0.27 141	0.09 100	1.28 597	0.09 160	0.07 67	0.09 58	0.41 275

gcap-zeroshot	0.32 45	0.41 174	1.34 108	0.23 54	0.33 381	0.49 231	0.20 150	0.52 186	0.37 66	0.27 154	0.29 182	0.25 177	0.14 32	0.23 5	0.32 215	0.09 100	0.06 2	0.09 160	0.09 151	0.12 140	0.59 398

test_for_model	0.31 36	0.42 182	1.17 75	0.24 75	0.33 381	0.48 215	0.20 150	0.51 180	0.38 85	0.27 154	0.30 193	0.25 177	0.14 32	0.24 13	0.29 172	0.09 100	0.07 30	0.10 236	0.09 151	0.12 140	0.57 384

MoCha-V2	0.74 500	0.78 404	2.18 297	1.01 631	1.55 671	0.36 77	0.19 125	0.61 268	0.49 189	0.33 204	0.34 240	0.30 240	0.27 273	1.56 531	0.47 347	0.09 100	1.94 670	0.08 69	0.37 597	0.18 310	1.62 628

MyStereo07	0.56 305	0.68 342	2.42 365	0.30 224	0.41 465	0.61 423	0.31 449	0.58 244	0.72 448	1.17 648	0.26 149	0.20 121	0.27 273	1.28 487	0.28 156	0.09 100	0.59 495	0.12 386	0.21 473	0.16 257	0.48 328

MyStereo06	0.70 478	0.72 367	3.51 646	0.31 249	0.25 269	0.60 404	0.30 438	0.90 483	0.67 372	1.48 683	0.53 383	0.84 579	0.57 545	0.60 258	1.11 570	0.09 100	0.55 486	0.12 386	0.20 461	0.16 257	0.56 378

MyStereo05	0.57 316	0.72 367	2.72 527	0.31 249	0.25 269	0.60 404	0.30 438	0.87 455	0.82 543	0.54 380	0.37 256	0.53 409	0.42 444	0.63 275	0.73 485	0.09 100	0.55 486	0.12 386	0.20 461	0.16 257	0.56 378

MyStereo04	0.57 316	0.68 342	2.66 492	0.30 224	0.41 465	0.61 423	0.31 449	0.88 463	0.80 528	0.48 307	0.37 256	0.54 418	0.42 444	0.61 263	0.71 477	0.09 100	0.59 495	0.12 386	0.21 473	0.16 257	0.48 328

AE-Stereo	0.71 483	0.32 70	2.44 378	0.44 472	0.50 503	0.58 367	0.23 278	1.08 622	0.67 372	0.67 533	0.51 365	0.47 380	0.24 222	0.63 275	0.32 215	0.09 100	2.15 691	0.11 319	0.45 622	0.22 398	2.01 649

ff7	0.65 428	0.58 295	2.09 270	0.39 423	0.60 542	0.56 331	0.23 278	0.49 142	0.62 321	1.00 623	0.24 120	0.20 121	0.24 222	0.71 321	0.24 96	0.09 100	2.09 678	0.10 236	0.18 430	0.24 423	2.22 668

ffff	0.65 428	0.58 295	2.09 270	0.39 423	0.60 542	0.56 331	0.23 278	0.49 142	0.62 321	1.00 623	0.24 120	0.20 121	0.24 222	0.71 321	0.24 96	0.09 100	2.09 678	0.10 236	0.18 430	0.24 423	2.22 668

11t	0.65 428	0.58 295	2.09 270	0.39 423	0.60 542	0.56 331	0.23 278	0.49 142	0.62 321	1.00 623	0.24 120	0.20 121	0.24 222	0.71 321	0.24 96	0.09 100	2.09 678	0.10 236	0.18 430	0.24 423	2.22 668

MSKI-zero shot	0.70 478	0.44 214	2.62 477	1.47 666	0.75 578	0.56 331	0.20 150	0.80 382	0.45 163	0.60 459	0.52 376	0.44 349	0.17 80	0.70 313	0.26 131	0.09 100	2.87 717	0.09 160	0.32 558	0.14 209	0.50 337

testlalala	0.32 45	0.41 174	1.34 108	0.23 54	0.33 381	0.49 231	0.20 150	0.52 186	0.37 66	0.27 154	0.29 182	0.25 177	0.14 32	0.23 5	0.32 215	0.09 100	0.06 2	0.09 160	0.09 151	0.12 140	0.59 398

GCAPDPT-zeroshot	1.24 648	0.35 112	9.01 719	3.41 721	5.81 724	0.39 109	0.20 150	0.68 307	0.46 168	0.27 154	0.26 149	0.25 177	0.17 80	0.69 306	0.21 44	0.09 100	0.08 83	0.09 160	0.08 109	0.13 176	2.25 674

AEACV	0.89 576	0.29 23	1.84 198	2.50 710	1.68 680	0.53 298	0.21 196	1.01 573	0.42 133	0.68 539	0.31 207	0.22 139	0.39 411	1.63 548	0.25 115	0.09 100	2.60 708	0.09 160	0.54 653	0.23 416	2.27 677

GCAP-Stereo	0.59 345	1.35 599	2.44 378	0.49 505	1.02 622	0.52 287	0.14 30	0.53 198	0.54 241	0.44 280	0.50 361	0.30 240	0.22 182	0.68 302	0.41 301	0.09 100	1.30 602	0.09 160	0.07 67	0.23 416	0.54 366

HH	0.79 530	0.52 269	2.72 527	1.45 663	0.80 590	0.91 615	0.23 278	0.76 351	0.76 489	0.64 508	0.55 416	0.87 593	0.41 431	0.94 401	0.45 334	0.09 100	1.20 582	0.10 236	0.09 151	0.16 257	2.16 660

HanStereo	0.79 530	0.52 269	2.72 527	1.45 663	0.80 590	0.91 615	0.23 278	0.76 351	0.76 489	0.64 508	0.55 416	0.87 593	0.41 431	0.94 401	0.45 334	0.09 100	1.20 582	0.10 236	0.09 151	0.16 257	2.16 660

4D-IteraStereo	0.62 390	1.29 582	3.04 596	0.27 148	0.30 344	0.46 189	0.26 359	0.54 211	0.51 209	0.41 256	0.31 207	0.39 309	0.19 130	0.53 227	0.65 455	0.09 100	0.47 463	0.12 386	0.11 262	0.21 381	2.14 659

anonymousdsp	0.86 558	0.59 303	2.65 488	1.33 655	1.25 650	0.56 331	0.23 278	0.54 211	0.71 439	1.13 642	0.25 134	0.22 139	0.24 222	1.24 477	0.24 96	0.09 100	2.34 701	0.10 236	0.18 430	0.25 448	3.12 704

CES	0.33 56	0.32 70	1.46 131	0.25 97	0.50 503	0.40 120	0.20 150	0.48 137	0.48 183	0.22 84	0.29 182	0.26 194	0.19 130	0.35 97	0.22 63	0.09 100	0.07 30	0.08 69	0.05 1	0.16 257	0.54 366

Selective-IGEV	0.57 316	0.42 182	1.87 212	1.67 678	1.33 654	0.36 77	0.20 150	0.61 268	0.71 439	0.22 84	0.31 207	0.22 139	0.19 130	0.52 217	0.36 255	0.09 100	0.97 552	0.09 160	0.15 373	0.20 365	0.85 508

DCRE	0.76 516	0.80 413	2.31 334	1.05 632	1.18 643	0.63 460	0.26 359	1.03 589	0.59 294	0.52 365	2.12 686	0.44 349	0.27 273	0.41 139	0.53 389	0.09 100	1.02 564	0.10 236	0.32 558	0.16 257	1.47 612

ProNet	0.46 197	0.60 304	1.85 203	0.35 350	0.67 564	0.49 231	0.25 341	0.53 198	0.57 274	0.21 68	0.24 120	0.22 139	0.20 150	0.52 217	0.22 63	0.09 100	0.47 463	0.10 236	0.09 151	0.23 416	1.33 597

MC-Stereo	0.58 326	0.37 136	2.00 244	0.88 609	0.64 558	0.54 308	0.19 125	0.46 118	0.39 109	0.58 429	0.39 274	0.27 208	0.27 273	0.71 321	0.32 215	0.09 100	1.20 582	0.09 160	0.16 396	0.22 398	1.92 644

RCA-Stereo	0.45 186	0.38 148	1.80 188	0.27 148	0.25 269	0.58 367	0.23 278	0.84 421	0.66 359	0.42 264	0.44 308	0.28 218	0.35 371	0.31 50	0.21 44	0.09 100	1.01 559	0.09 160	0.07 67	0.21 381	0.53 358

ccc-4	0.65 428	0.58 295	2.09 270	0.39 423	0.60 542	0.56 331	0.23 278	0.49 142	0.62 321	1.00 623	0.24 120	0.20 121	0.24 222	0.71 321	0.24 96	0.09 100	2.09 678	0.10 236	0.18 430	0.24 423	2.22 668

raft_robust	0.68 464	1.24 567	2.42 365	0.30 224	0.57 531	0.53 298	0.25 341	0.95 525	0.79 520	0.49 323	0.46 317	1.12 653	0.74 605	1.50 522	0.61 437	0.09 100	0.62 503	0.10 236	0.30 539	0.26 469	0.30 196

RAFT+CT+SA	0.60 358	1.25 571	2.49 420	0.38 406	0.75 578	0.55 322	0.34 486	0.83 412	0.68 399	0.39 246	0.55 416	0.44 349	0.29 318	0.75 337	0.28 156	0.09 100	0.24 396	0.11 319	0.51 646	0.30 517	0.74 464

IGEV-Stereo	0.86 558	0.60 304	2.65 488	1.35 657	1.25 650	0.56 331	0.23 278	0.54 211	0.71 439	1.14 644	0.25 134	0.22 139	0.24 222	1.24 477	0.24 96	0.09 100	2.34 701	0.10 236	0.18 430	0.25 448	3.13 705
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.31 36	0.30 43	1.80 188	0.29 201	0.12 12	0.41 132	0.20 150	0.39 60	0.42 133	0.26 141	0.31 207	0.25 177	0.19 130	0.36 104	0.26 131	0.09 100	0.11 225	0.12 386	0.10 203	0.13 176	0.15 61

IPLG	0.74 500	1.09 508	2.87 565	0.36 372	0.21 199	1.63 677	0.60 612	1.39 667	0.63 335	1.39 674	0.51 365	0.40 321	0.86 628	1.40 502	0.37 266	0.09 100	0.07 30	0.14 490	0.12 301	0.34 552	0.23 144

GMOStereo	0.58 326	0.89 452	2.46 403	0.29 201	0.99 615	0.51 263	0.32 461	0.58 244	0.46 168	0.58 429	0.48 332	0.54 418	0.27 273	0.31 50	0.25 115	0.09 100	1.64 644	0.13 451	0.11 262	0.34 552	0.42 280

error version	0.58 326	0.89 452	2.46 403	0.29 201	0.99 615	0.51 263	0.32 461	0.58 244	0.46 168	0.58 429	0.48 332	0.54 418	0.27 273	0.31 50	0.25 115	0.09 100	1.64 644	0.13 451	0.11 262	0.34 552	0.42 280

test-v	0.58 326	0.89 452	2.46 403	0.29 201	0.99 615	0.51 263	0.32 461	0.58 244	0.46 168	0.58 429	0.48 332	0.54 418	0.27 273	0.31 50	0.25 115	0.09 100	1.64 644	0.13 451	0.11 262	0.34 552	0.42 280

test-2	0.58 326	0.89 452	2.46 403	0.29 201	0.99 615	0.51 263	0.32 461	0.58 244	0.46 168	0.58 429	0.48 332	0.54 418	0.27 273	0.31 50	0.25 115	0.09 100	1.64 644	0.13 451	0.11 262	0.34 552	0.42 280

iRaftStereo_RVC	0.47 205	0.84 430	1.91 222	0.29 201	0.15 59	0.53 298	0.20 150	0.58 244	0.50 201	0.37 232	0.43 295	0.42 333	0.23 209	0.38 115	0.28 156	0.09 100	0.70 517	0.12 386	0.11 262	0.43 623	0.77 472

CREStereo++_RVC	0.38 112	0.37 136	2.47 408	0.25 97	0.16 78	0.54 308	0.15 56	0.42 82	0.57 274	0.37 232	0.52 376	0.24 165	0.19 130	0.31 50	0.27 141	0.09 100	0.06 2	0.08 69	0.30 539	0.09 58	0.22 134
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
EAI-Stereo	1.16 641	0.29 23	1.94 229	0.55 535	0.97 614	1.96 690	7.94 733	1.34 663	1.03 629	1.01 627	1.48 670	0.51 399	0.66 585	0.65 290	1.42 611	0.09 100	0.23 391	0.09 160	0.53 651	0.13 176	0.49 334

CFNet-RSSM	0.44 179	0.36 120	2.38 347	0.28 177	0.43 483	0.53 298	0.20 150	0.86 446	0.52 221	0.44 280	0.36 251	0.53 409	0.26 257	0.40 130	0.27 141	0.09 100	0.08 83	0.09 160	0.38 602	0.10 89	0.22 134

Gwc-CoAtRS	0.41 145	0.37 136	2.06 263	0.28 177	0.41 465	0.48 215	0.19 125	0.64 289	0.49 189	0.45 285	0.39 274	0.57 438	0.26 257	0.37 111	0.28 156	0.09 100	0.19 356	0.09 160	0.31 550	0.11 116	0.25 158

HITNet	0.55 297	1.28 579	2.73 532	0.35 350	0.14 43	0.56 331	0.23 278	0.89 471	0.62 321	0.52 365	0.51 365	0.49 390	0.38 394	0.52 217	0.60 427	0.09 100	0.07 30	0.10 236	0.08 109	0.25 448	0.61 405
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
GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.36 92	0.94 473	1.57 148	0.25 97	0.13 24	0.39 109	0.13 13	0.33 23	0.59 294	0.25 119	0.16 35	0.18 82	0.17 80	0.32 62	0.20 26	0.10 193	0.18 349	0.13 451	0.11 262	0.15 230	0.93 534

over-6	0.33 56	1.11 515	1.80 188	0.23 54	0.11 5	0.36 77	0.14 30	0.49 142	0.41 125	0.16 13	0.16 35	0.17 66	0.19 130	0.41 139	0.24 96	0.10 193	0.06 2	0.07 1	0.06 13	0.17 283	0.08 7

over-8	0.30 30	1.11 515	1.55 146	0.24 75	0.11 5	0.33 52	0.13 13	0.37 43	0.38 85	0.16 13	0.15 25	0.19 105	0.18 106	0.34 80	0.25 115	0.10 193	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.18 310	0.07 1

over-9	0.31 36	1.14 528	1.67 168	0.24 75	0.11 5	0.35 68	0.13 13	0.40 68	0.38 85	0.16 13	0.15 25	0.19 105	0.19 130	0.34 80	0.28 156	0.10 193	0.06 2	0.07 1	0.06 13	0.18 310	0.07 1

ManiGeoR	0.50 249	1.43 624	2.99 585	0.23 54	0.19 162	0.47 203	0.18 111	0.76 351	0.58 282	0.30 187	0.37 256	0.32 256	0.28 293	0.86 371	0.38 275	0.10 193	0.07 30	0.09 160	0.07 67	0.14 209	0.13 38

HLf10	0.50 249	1.43 624	2.99 585	0.23 54	0.19 162	0.47 203	0.18 111	0.76 351	0.58 282	0.30 187	0.37 256	0.32 256	0.28 293	0.86 371	0.38 275	0.10 193	0.07 30	0.09 160	0.07 67	0.14 209	0.13 38

TestStereo_HL3	0.56 305	1.27 574	4.09 679	0.26 119	0.17 103	0.48 215	0.23 278	0.73 339	0.43 143	0.46 298	0.53 383	0.36 288	0.29 318	1.15 458	0.23 83	0.10 193	0.08 83	0.09 160	0.08 109	0.10 89	0.16 77

GGDA	0.49 239	1.24 567	2.69 516	0.27 148	0.15 59	0.50 250	0.20 150	0.68 307	0.56 265	0.36 222	0.42 289	0.32 256	0.27 273	1.11 448	0.30 184	0.10 193	0.07 30	0.08 69	0.08 109	0.16 257	0.16 77

DF	0.70 478	0.34 100	1.60 155	2.29 703	1.43 662	0.40 120	0.20 150	0.73 339	0.37 66	0.25 119	0.39 274	0.34 279	0.17 80	0.83 366	0.90 524	0.10 193	2.62 711	0.08 69	0.29 529	0.09 58	0.58 391

Test_v1	0.24 11	0.32 70	1.04 40	0.21 14	0.14 43	0.27 21	0.15 56	0.39 60	0.29 13	0.18 36	0.19 59	0.15 22	0.13 20	0.28 36	0.20 26	0.10 193	0.07 30	0.07 1	0.06 13	0.08 37	0.49 334

VMStereo-Base	0.30 30	0.40 166	1.72 174	0.20 5	0.12 12	0.42 146	0.17 90	0.38 55	0.42 133	0.22 84	0.32 224	0.29 231	0.21 168	0.33 72	0.21 44	0.10 193	0.08 83	0.08 69	0.06 13	0.09 58	0.20 118

Hybrid-DGEV-03	0.53 281	1.31 586	2.33 338	0.30 224	0.17 103	0.58 367	0.24 311	0.71 331	0.51 209	0.61 469	1.00 633	0.39 309	0.28 293	0.44 159	0.41 301	0.10 193	0.23 391	0.12 386	0.09 151	0.35 567	0.53 358

Hybrid-DGEV-2	0.61 368	1.16 539	2.80 547	0.33 297	0.17 103	0.73 540	0.19 125	0.89 471	0.73 453	0.61 469	0.42 289	0.53 409	0.43 457	1.00 416	0.91 526	0.10 193	0.08 83	0.11 319	0.10 203	0.25 448	0.61 405

WQFJA1	0.49 239	0.48 240	1.00 28	0.27 148	0.38 441	0.48 215	0.23 278	1.81 692	2.16 699	0.26 141	0.26 149	0.29 231	0.27 273	0.34 80	0.36 255	0.10 193	0.11 225	0.10 236	0.09 151	0.20 365	0.54 366

WQFJX1	0.51 264	0.58 295	1.00 28	0.27 148	0.35 410	0.48 215	0.25 341	2.07 704	2.18 701	0.27 154	0.26 149	0.30 240	0.28 293	0.51 212	0.33 231	0.10 193	0.11 225	0.10 236	0.08 109	0.24 423	0.45 312

WQFJX	0.49 239	0.47 231	1.02 36	0.27 148	0.39 448	0.47 203	0.23 278	1.85 694	1.92 695	0.28 169	0.27 163	0.28 218	0.28 293	0.43 152	0.36 255	0.10 193	0.12 249	0.10 236	0.08 109	0.24 423	0.54 366

NLMM1	0.53 281	0.51 264	1.05 42	0.28 177	0.38 441	0.49 231	0.24 311	2.08 705	2.47 706	0.29 182	0.28 172	0.27 208	0.25 240	0.48 188	0.35 251	0.10 193	0.11 225	0.10 236	0.09 151	0.24 423	0.57 384

NLMM	0.49 239	0.47 231	1.00 28	0.27 148	0.38 441	0.48 215	0.23 278	1.81 692	2.16 699	0.26 141	0.26 149	0.29 231	0.27 273	0.34 80	0.36 255	0.10 193	0.11 225	0.10 236	0.09 151	0.20 365	0.54 366

NLSM1	0.45 186	0.54 278	1.05 42	0.27 148	0.40 458	0.49 231	0.21 196	1.54 678	1.71 684	0.26 141	0.33 231	0.26 194	0.26 257	0.41 139	0.36 255	0.10 193	0.11 225	0.11 319	0.10 203	0.22 398	0.23 144

FE-Mocha	0.61 368	0.36 120	1.84 198	1.06 633	0.34 397	0.43 154	0.17 90	0.72 334	0.55 254	0.45 285	0.50 361	0.58 442	0.45 476	2.35 652	1.18 581	0.10 193	0.40 447	0.11 319	0.21 473	0.13 176	0.31 205

IGEV-FE	0.91 586	0.39 158	3.80 663	0.42 454	1.95 693	0.56 331	0.64 624	0.84 421	0.55 254	1.45 679	0.53 383	0.79 555	0.42 444	0.57 242	1.13 573	0.10 193	0.49 469	0.10 236	0.34 579	0.19 342	2.97 699

Zero-FE251	0.76 516	0.35 112	2.10 277	0.30 224	0.25 269	0.44 168	0.16 75	0.45 108	0.36 59	5.93 724	0.20 67	0.22 139	0.19 130	0.52 217	1.06 561	0.10 193	0.71 520	0.08 69	0.06 13	0.09 58	1.56 619

DA	0.89 576	0.42 182	2.01 247	1.10 637	1.65 678	0.88 607	0.22 236	0.63 282	0.92 595	0.41 256	0.70 543	0.29 231	0.27 273	1.52 525	0.40 292	0.10 193	2.35 703	0.09 160	0.07 67	0.11 116	3.60 716

GGEV	0.89 576	0.42 182	2.01 247	1.10 637	1.65 678	0.88 607	0.22 236	0.63 282	0.92 595	0.41 256	0.70 543	0.29 231	0.27 273	1.52 525	0.40 292	0.10 193	2.35 703	0.09 160	0.07 67	0.11 116	3.60 716

asda	0.41 145	0.31 55	1.23 84	0.22 32	0.17 103	0.43 154	0.16 75	0.46 118	0.38 85	0.25 119	0.20 67	0.15 22	0.20 150	0.99 414	0.23 83	0.10 193	1.49 626	0.07 1	0.23 491	0.08 37	0.88 520

asd	0.36 92	0.28 15	1.21 80	0.23 54	0.19 162	0.41 132	0.14 30	0.37 43	0.34 34	0.26 141	0.21 78	0.15 22	0.19 130	0.91 392	0.20 26	0.10 193	1.14 578	0.07 1	0.08 109	0.08 37	0.71 451

4.25_new	0.43 161	0.29 23	1.40 120	0.23 54	0.19 162	0.41 132	0.17 90	0.44 102	0.38 85	0.34 214	0.22 93	0.15 22	0.18 106	1.06 428	0.30 184	0.10 193	1.44 620	0.07 1	0.32 558	0.07 2	0.93 534

4.5w_new	0.43 161	0.29 23	1.40 120	0.23 54	0.19 162	0.41 132	0.17 90	0.44 102	0.38 85	0.34 214	0.22 93	0.15 22	0.18 106	1.06 428	0.30 184	0.10 193	1.44 620	0.07 1	0.32 558	0.07 2	0.93 534

4.25w-stereo	0.43 161	0.29 23	1.40 120	0.23 54	0.19 162	0.41 132	0.17 90	0.44 102	0.38 85	0.34 214	0.22 93	0.15 22	0.18 106	1.06 428	0.30 184	0.10 193	1.44 620	0.07 1	0.32 558	0.07 2	0.93 534

DFGA-Net	0.61 368	1.55 641	2.59 459	0.32 272	0.26 288	0.54 308	0.22 236	0.67 301	0.63 335	0.50 342	0.52 376	0.35 285	0.28 293	1.84 591	0.99 546	0.10 193	0.08 83	0.12 386	0.12 301	0.38 592	0.18 100

LGtest1	0.26 18	0.43 199	0.82 4	0.23 54	0.21 199	0.31 34	0.11 4	0.36 40	0.43 143	0.24 111	0.18 49	0.16 46	0.14 32	0.30 45	0.28 156	0.10 193	0.16 323	0.08 69	0.06 13	0.10 89	0.42 280

LG-Stereo	0.36 92	0.61 310	1.37 113	0.26 119	0.37 431	0.43 154	0.20 150	0.55 223	0.44 156	0.25 119	0.30 193	0.50 394	0.17 80	0.30 45	0.37 266	0.10 193	0.18 349	0.11 319	0.10 203	0.24 423	0.43 291

MM-Stereo_test3	0.59 345	0.85 435	2.28 326	0.53 525	0.31 357	0.45 177	0.30 438	0.78 367	0.76 489	0.33 204	0.43 295	0.32 256	0.23 209	0.61 263	0.54 397	0.10 193	1.65 648	0.10 236	0.08 109	0.42 618	0.68 437

MM-Stereo_test1	0.63 405	0.64 324	2.51 427	0.54 533	0.37 431	0.44 168	0.28 393	0.68 307	0.59 294	0.43 271	0.33 231	0.26 194	0.25 240	0.89 388	0.52 381	0.10 193	1.84 661	0.10 236	0.09 151	0.41 615	1.40 606

FoundationStereo	0.61 368	0.37 136	0.91 12	1.96 696	2.40 708	0.20 8	0.16 75	0.26 3	0.86 572	0.16 13	0.12 6	0.19 105	0.17 80	0.58 250	0.32 215	0.10 193	2.98 720	0.08 69	0.06 13	0.07 2	0.20 118

GIP-stereo	0.61 368	0.68 342	1.05 42	0.95 622	1.46 667	0.42 146	0.17 90	0.69 313	0.49 189	0.19 44	0.24 120	0.23 152	0.18 106	0.95 408	0.59 422	0.10 193	1.33 606	0.08 69	0.06 13	0.18 310	2.21 667

PAM_32	0.95 601	0.43 199	2.68 508	0.64 570	1.10 637	1.78 684	1.16 688	1.12 634	0.96 612	1.07 635	0.90 616	1.38 674	0.76 613	0.78 349	1.11 570	0.10 193	1.29 599	0.10 236	0.50 642	0.16 257	0.98 551

PAM	0.91 586	0.43 199	2.67 501	0.77 597	0.89 602	1.81 685	1.22 693	1.13 638	0.78 507	1.16 647	0.91 617	1.39 675	0.68 589	0.76 341	1.06 561	0.10 193	0.98 555	0.10 236	0.50 642	0.14 209	0.66 424

UGAM-zero	0.97 608	0.44 214	2.48 414	0.33 297	0.86 598	1.26 659	0.76 648	1.05 603	0.52 221	0.93 617	0.45 312	1.32 669	0.81 618	2.08 630	0.49 368	0.10 193	0.52 477	0.09 160	0.47 632	0.11 116	4.43 727

RAStereo	0.33 56	0.81 418	2.22 311	0.27 148	0.18 126	0.25 19	0.20 150	0.45 108	0.38 85	0.21 68	0.26 149	0.20 121	0.16 74	0.26 25	0.26 131	0.10 193	0.08 83	0.10 236	0.08 109	0.13 176	0.09 14

Pointernet	0.37 104	0.31 55	1.91 222	0.25 97	0.37 431	0.47 203	0.15 56	0.67 301	0.52 221	0.23 98	0.30 193	0.28 218	0.20 150	0.32 62	0.23 83	0.10 193	0.24 396	0.07 1	0.13 324	0.10 89	0.51 344

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 539	0.78 404	3.67 656	0.35 350	0.81 593	1.25 658	0.88 661	1.13 638	0.58 282	0.84 602	0.52 376	1.24 662	0.64 575	0.77 343	0.70 470	0.10 193	0.53 480	0.11 319	0.45 622	0.29 508	0.81 494

U	3.41 715	0.37 136	1.27 92	0.27 148	13.75 738	19.65 743	0.15 56	0.43 91	0.33 29	0.18 36	0.19 59	0.27 208	0.15 53	0.23 5	0.19 15	0.10 193	0.06 2	17.75 749	12.73 741	0.11 116	0.10 20

IGEV-Stereo+	0.48 221	0.32 70	1.43 127	0.26 119	0.46 497	0.30 29	0.13 13	0.32 21	0.57 274	0.80 589	0.24 120	0.19 105	0.19 130	0.57 242	0.46 342	0.10 193	1.36 608	0.08 69	0.22 487	0.46 635	1.04 561

AIO-Stereo	0.64 417	0.60 304	1.63 160	1.31 652	1.45 664	0.38 100	0.20 150	0.55 223	0.83 550	0.31 193	0.31 207	0.23 152	0.15 53	0.39 120	0.63 447	0.10 193	1.25 590	0.09 160	0.41 614	0.21 381	1.73 634

MGS-Stereo	0.35 77	0.48 240	1.99 243	0.26 119	0.14 43	0.41 132	0.22 236	0.41 74	0.48 183	0.24 111	0.51 365	0.25 177	0.18 106	0.33 72	0.22 63	0.10 193	0.08 83	0.09 160	0.08 109	0.47 640	0.10 20

IGEV++	0.74 500	0.70 355	2.05 260	1.11 640	1.09 633	0.32 44	0.21 196	0.75 347	0.43 143	0.30 187	0.30 193	0.22 139	0.27 273	0.98 413	0.31 204	0.10 193	2.50 707	0.08 69	0.15 373	0.27 484	2.70 693

MyStereo8	0.73 496	1.16 539	2.89 568	0.53 525	0.34 397	0.71 529	0.20 150	1.87 696	0.59 294	0.53 374	0.66 515	0.50 394	0.33 359	1.27 486	0.62 440	0.10 193	1.19 581	0.10 236	0.21 473	0.21 381	0.61 405

ACVNet-DCA	0.67 457	0.73 371	2.43 370	0.67 580	0.52 510	0.76 557	0.24 311	0.81 391	0.83 550	0.77 578	0.39 274	0.25 177	0.38 394	0.70 313	0.22 63	0.10 193	2.13 687	0.11 319	0.09 151	0.16 257	1.18 576

xx1	0.71 483	0.73 371	2.43 370	0.67 580	0.52 510	0.76 557	0.24 311	0.85 435	1.05 633	0.77 578	0.39 274	0.46 371	0.37 383	0.70 313	0.22 63	0.10 193	2.13 687	0.12 386	0.41 614	0.16 257	1.18 576

1test111	0.72 493	0.73 371	2.43 370	0.67 580	0.52 510	0.76 557	0.24 311	0.81 391	0.83 550	0.77 578	0.39 274	0.25 177	0.38 394	1.03 422	0.75 491	0.10 193	2.13 687	0.11 319	0.09 151	0.16 257	1.18 576

cc1	0.74 500	0.73 371	2.43 370	0.67 580	0.52 510	0.76 557	0.24 311	0.85 435	1.05 633	0.77 578	0.39 274	0.25 177	0.38 394	0.70 313	0.22 63	0.10 193	2.13 687	0.11 319	0.09 151	0.25 448	2.20 666

IGEVStereo-DCA	0.74 500	0.74 383	2.09 270	0.76 594	0.77 583	0.45 177	0.23 278	0.49 142	0.62 321	0.71 556	0.22 93	0.30 240	0.28 293	1.29 488	1.53 620	0.10 193	1.50 629	0.10 236	0.18 430	0.24 423	2.22 668

rrr	0.84 546	0.74 383	3.40 636	0.76 594	0.77 583	0.45 177	0.28 393	1.23 654	0.84 562	0.71 556	0.22 93	0.30 240	0.28 293	1.29 488	1.53 620	0.10 193	1.50 629	0.10 236	0.29 529	0.24 423	1.75 635

ffm	0.78 527	0.67 332	3.39 631	0.32 272	0.22 214	0.58 367	0.28 393	0.85 435	0.96 612	0.54 380	0.74 568	0.67 491	0.40 419	0.64 282	0.22 63	0.10 193	2.16 692	0.15 519	0.33 573	0.25 448	2.19 663

ff1	1.07 630	0.67 332	3.39 631	0.32 272	0.22 214	0.58 367	0.28 393	0.85 435	0.96 612	0.54 380	0.74 568	0.67 491	0.40 419	2.75 688	3.86 705	0.10 193	2.16 692	0.15 519	0.33 573	0.25 448	2.19 663

tt1	0.74 500	0.73 371	2.34 340	0.67 580	0.63 553	0.75 551	0.24 311	0.85 435	0.96 612	0.81 592	0.38 268	0.26 194	0.35 371	0.64 282	0.22 63	0.10 193	2.16 692	0.11 319	0.09 151	0.25 448	2.19 663

MaDis-Stereo	0.35 77	0.89 452	2.15 290	0.25 97	0.29 327	0.29 26	0.17 90	0.47 128	0.41 125	0.21 68	0.22 93	0.28 218	0.21 168	0.32 62	0.31 204	0.10 193	0.09 154	0.10 236	0.08 109	0.11 116	0.12 31

IGEV_Zeroshot_test	0.91 586	0.39 158	3.80 663	0.42 454	1.95 693	0.56 331	0.64 624	0.84 421	0.55 254	1.45 679	0.53 383	0.79 555	0.42 444	0.57 242	1.13 573	0.10 193	0.49 469	0.10 236	0.34 579	0.19 342	2.97 699

RAFT-Test	0.56 305	0.41 174	2.01 247	0.90 613	1.07 630	0.65 489	0.37 509	0.83 412	0.65 351	0.49 323	0.49 348	0.93 609	0.24 222	0.52 217	0.30 184	0.10 193	0.38 440	0.09 160	0.38 602	0.11 116	0.19 107

anonymousdsp2	0.88 568	0.31 55	1.96 235	1.06 633	1.56 672	0.57 356	0.22 236	0.84 421	0.98 621	1.20 655	0.37 256	0.65 478	0.26 257	1.19 468	0.46 342	0.10 193	2.40 705	0.10 236	0.13 324	0.19 342	2.96 697

LoS	0.34 64	0.35 112	1.88 214	0.25 97	0.13 24	0.53 298	0.20 150	0.50 168	0.53 234	0.26 141	0.28 172	0.37 298	0.24 222	0.40 130	0.25 115	0.10 193	0.08 83	0.08 69	0.06 13	0.15 230	0.10 20
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.90 582	0.31 55	1.90 219	1.60 673	0.95 610	1.14 650	0.42 540	0.85 435	0.43 143	1.74 690	0.21 78	0.27 208	0.17 80	1.56 531	0.30 184	0.10 193	2.60 708	0.10 236	0.09 151	0.10 89	3.10 703

anonymousa	0.74 500	0.60 304	2.58 454	0.96 623	1.33 654	0.61 423	0.26 359	0.69 313	0.56 265	0.55 393	0.84 598	0.82 571	0.46 487	0.56 238	0.61 437	0.10 193	1.11 574	0.12 386	0.98 706	0.14 209	0.97 549

CroCo-Stereo Lap2	0.38 112	0.91 462	2.02 252	0.33 297	0.38 441	0.23 16	0.21 196	0.63 282	0.51 209	0.23 98	0.28 172	0.29 231	0.23 209	0.34 80	0.28 156	0.10 193	0.09 154	0.10 236	0.08 109	0.22 398	0.15 61

TestStereo1	0.59 345	1.21 555	2.63 478	0.40 437	0.60 542	0.56 331	0.34 486	0.82 401	0.73 453	0.45 285	0.63 487	0.36 288	0.42 444	0.66 293	0.42 311	0.10 193	0.32 427	0.12 386	0.10 203	0.34 552	0.52 352

DCANet-4	0.43 161	0.32 70	2.31 334	0.26 119	0.14 43	0.51 263	0.22 236	0.84 421	0.78 507	0.55 393	0.48 332	0.28 218	0.37 383	0.40 130	0.37 266	0.10 193	0.07 30	0.09 160	0.07 67	0.08 37	0.43 291

fff	0.50 249	0.90 458	2.63 478	0.25 97	0.15 59	0.51 263	0.22 236	0.85 435	0.82 543	0.55 393	0.48 332	0.31 250	0.65 578	0.39 120	0.37 266	0.10 193	0.07 30	0.09 160	0.07 67	0.08 37	0.43 291

ADStereo(finetuned)	0.50 249	0.91 462	2.43 370	0.26 119	0.14 43	0.51 263	0.22 236	0.84 421	0.78 507	0.56 405	0.49 348	0.32 256	0.75 609	0.40 130	0.40 292	0.10 193	0.07 30	0.09 160	0.07 67	0.13 176	0.45 312

test_5	0.61 368	1.25 571	2.76 540	0.39 423	0.64 558	0.58 367	0.35 497	0.85 435	0.66 359	0.49 323	0.56 430	0.55 427	0.40 419	0.79 353	0.32 215	0.10 193	0.19 356	0.12 386	0.12 301	0.33 542	0.85 508

SA-5K	0.59 345	1.21 555	2.63 478	0.40 437	0.60 542	0.56 331	0.34 486	0.82 401	0.73 453	0.45 285	0.63 487	0.36 288	0.42 444	0.66 293	0.42 311	0.10 193	0.32 427	0.12 386	0.10 203	0.34 552	0.52 352

Sa-1000	0.61 368	1.07 502	2.71 525	0.32 272	0.61 550	0.61 423	0.31 449	1.00 563	0.76 489	0.53 374	0.83 596	0.43 334	0.33 359	0.69 306	0.30 184	0.10 193	0.52 477	0.13 451	0.28 524	0.29 508	0.29 187

SA	0.61 368	1.14 528	2.79 546	0.32 272	0.63 553	0.57 356	0.30 438	0.97 536	0.78 507	0.43 271	0.63 487	0.39 309	0.46 487	0.70 313	0.31 204	0.10 193	0.44 457	0.13 451	0.32 558	0.31 526	0.51 344

iRaft-Stereo_5w	0.65 428	1.35 599	2.21 307	0.30 224	0.63 553	0.49 231	0.28 393	0.78 367	0.64 344	0.41 256	0.61 472	0.62 461	0.46 487	1.79 580	0.48 357	0.10 193	0.25 405	0.11 319	0.12 301	0.40 608	0.94 539

iRaft-Stereo_20w	1.50 672	0.42 182	4.81 697	2.24 702	2.09 699	1.36 661	1.27 695	1.38 666	0.94 604	2.07 693	0.42 289	0.85 585	0.69 594	0.87 374	1.37 608	0.10 193	4.04 726	0.09 160	0.40 609	0.17 283	4.53 728

MIPNet	0.88 568	1.07 502	2.85 562	0.61 561	0.18 126	1.46 667	1.37 698	1.65 685	0.78 507	1.93 692	0.85 601	0.75 540	1.66 682	0.87 374	0.34 243	0.10 193	0.08 83	0.11 319	0.32 558	0.27 484	0.26 166

IPLGR	0.58 326	0.64 324	3.12 605	0.37 386	0.18 126	0.62 445	0.54 592	1.06 616	0.69 411	0.73 561	0.46 317	0.50 394	0.44 467	1.12 452	0.31 204	0.10 193	0.08 83	0.11 319	0.09 151	0.21 381	0.20 118

CrosDoStereo	0.96 605	0.49 247	2.66 492	0.27 148	0.33 381	0.54 308	3.69 719	0.77 360	0.66 359	0.70 547	1.39 667	0.53 409	1.47 675	1.77 573	3.02 691	0.10 193	0.08 83	0.11 319	0.11 262	0.22 398	0.30 196

LCNet	0.58 326	0.43 199	2.42 365	0.91 617	0.22 214	0.95 625	0.29 421	0.62 274	0.64 344	0.52 365	0.55 416	0.41 328	0.75 609	0.84 368	0.27 141	0.10 193	0.07 30	0.12 386	0.18 430	0.97 690	0.40 267

STrans-v2	0.69 471	0.62 317	2.66 492	0.28 177	0.23 244	0.57 356	0.32 461	1.01 573	0.77 502	0.92 613	0.84 598	0.88 597	0.92 638	1.81 583	1.19 584	0.10 193	0.07 30	0.10 236	0.09 151	0.12 140	0.30 196

TransformOpticalFlow	0.65 428	0.61 310	2.67 501	0.45 480	0.26 288	0.62 445	0.28 393	0.88 463	0.76 489	0.76 576	0.74 568	0.90 603	0.84 623	1.82 586	0.80 507	0.10 193	0.07 30	0.11 319	0.09 151	0.12 140	0.19 107

PSM-AAD	0.67 457	0.29 23	2.41 361	0.37 386	0.23 244	0.86 598	1.15 686	0.62 274	0.66 359	0.64 508	0.71 558	0.67 491	2.90 707	0.65 290	0.32 215	0.10 193	0.08 83	0.17 559	0.15 373	0.14 209	0.34 225

KYRaft	0.52 268	0.35 112	2.40 356	0.34 324	0.21 199	0.75 551	0.43 547	0.62 274	0.63 335	0.64 508	0.92 618	0.53 409	0.72 598	0.60 258	0.26 131	0.10 193	0.07 30	0.12 386	0.14 348	0.13 176	0.54 366

ASMatch	0.61 368	0.47 231	2.72 527	0.91 617	0.36 422	0.56 331	0.24 311	0.54 211	0.67 372	0.48 307	1.20 653	0.47 380	0.65 578	1.33 494	0.93 529	0.10 193	0.08 83	0.11 319	0.11 262	0.10 89	0.17 90

DeepStereo_LL	0.96 605	0.49 247	2.66 492	0.27 148	0.33 381	0.54 308	3.69 719	0.77 360	0.66 359	0.70 547	1.39 667	0.53 409	1.47 675	1.77 573	3.02 691	0.10 193	0.08 83	0.11 319	0.11 262	0.22 398	0.30 196

DEmStereo	0.69 471	0.40 166	2.42 365	0.42 454	0.18 126	0.66 503	0.88 661	0.54 211	0.64 344	0.60 459	1.00 633	0.45 362	1.24 662	1.53 527	2.21 662	0.10 193	0.08 83	0.10 236	0.10 203	0.11 116	0.14 52

THIR-Stereo	0.88 568	0.85 435	2.33 338	0.26 119	0.16 78	0.59 389	2.69 715	0.62 274	0.54 241	0.62 484	1.61 675	0.96 618	1.77 688	1.67 555	2.20 661	0.10 193	0.08 83	0.14 490	0.11 262	0.16 257	0.21 126

GrayStereo	0.71 483	0.27 3	2.40 356	0.89 610	0.23 244	0.62 445	1.40 702	0.67 301	0.70 424	0.72 559	0.77 583	0.55 427	3.03 708	0.60 258	0.28 156	0.10 193	0.08 83	0.10 236	0.21 473	0.12 140	0.37 242

RAFT-345	0.56 305	0.37 136	2.68 508	0.40 437	0.34 397	0.58 367	0.41 533	0.49 142	0.70 424	0.51 354	0.99 632	0.43 334	0.28 293	1.56 531	0.81 511	0.10 193	0.07 30	0.11 319	0.09 151	0.11 116	0.09 14

CroCo-Stereo	0.35 77	0.71 360	1.67 168	0.32 272	0.17 103	0.19 7	0.21 196	0.79 375	0.54 241	0.22 84	0.25 134	0.55 427	0.22 182	0.28 36	0.28 156	0.10 193	0.08 83	0.08 69	0.07 67	0.12 140	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
test-1	0.61 368	0.54 278	2.09 270	0.31 249	1.37 657	0.51 263	0.28 393	0.83 412	0.50 201	0.42 264	0.55 416	0.54 418	0.24 222	0.38 115	1.25 596	0.10 193	1.08 569	0.10 236	0.17 416	0.11 116	0.77 472

GMM-Stereo	0.53 281	0.33 84	2.89 568	0.53 525	0.24 258	0.77 567	0.46 566	0.62 274	0.65 351	0.58 429	0.73 565	0.47 380	0.43 457	0.68 302	0.29 172	0.10 193	0.06 2	0.13 451	0.13 324	0.14 209	0.44 307

Prome-Stereo	0.53 281	0.36 120	2.39 353	0.60 555	0.23 244	0.63 460	0.41 533	0.66 296	0.67 372	0.59 448	1.02 637	0.43 334	0.71 597	0.61 263	0.34 243	0.10 193	0.07 30	0.10 236	0.09 151	0.13 176	0.44 307

rafts_anoy	0.60 358	1.33 592	2.59 459	0.53 525	1.09 633	0.49 231	0.25 341	0.67 301	0.53 234	0.41 256	0.38 268	0.33 271	0.30 333	0.68 302	0.41 301	0.10 193	1.13 577	0.13 451	0.15 373	0.20 365	0.29 187

raft+_RVC	0.62 390	1.18 547	2.43 370	0.36 372	2.08 698	0.52 287	0.25 341	0.66 296	0.54 241	0.36 222	0.46 317	0.32 256	0.28 293	0.49 202	0.43 320	0.10 193	0.91 548	0.10 236	0.09 151	0.22 398	0.70 448

TANstereo	0.39 122	0.70 355	2.48 414	0.23 54	0.12 12	0.54 308	0.16 75	0.41 74	0.47 178	0.45 285	0.51 365	0.26 194	0.22 182	0.34 80	0.21 44	0.10 193	0.10 192	0.08 69	0.07 67	0.09 58	0.18 100

XX-TBD	0.40 137	1.04 497	2.49 420	0.35 350	0.13 24	0.51 263	0.17 90	0.44 102	0.52 221	0.38 241	0.51 365	0.23 152	0.19 130	0.31 50	0.25 115	0.10 193	0.07 30	0.08 69	0.06 13	0.09 58	0.18 100

raftrobust	0.52 268	1.14 528	2.15 290	0.33 297	0.99 615	0.53 298	0.21 196	0.59 253	0.50 201	0.53 374	0.36 251	0.31 250	0.33 359	0.47 174	0.42 311	0.10 193	0.55 486	0.09 160	0.08 109	0.22 398	0.46 318

RALCasStereoNet	0.65 428	1.34 595	2.56 448	0.43 467	0.96 611	0.50 250	0.26 359	0.62 274	0.56 265	0.43 271	0.49 348	0.36 288	0.28 293	0.72 329	0.53 389	0.10 193	1.18 580	0.09 160	0.08 109	0.27 484	1.27 590

RALAANet	0.52 268	1.37 609	2.63 478	0.33 297	0.23 244	0.48 215	0.19 125	0.69 313	0.55 254	0.49 323	0.46 317	0.39 309	0.31 341	0.53 227	0.53 389	0.10 193	0.33 432	0.11 319	0.17 416	0.29 508	0.13 38

DCANet	0.49 239	0.91 462	2.63 478	0.26 119	0.14 43	0.51 263	0.22 236	0.84 421	0.78 507	0.56 405	0.49 348	0.32 256	0.41 431	0.39 120	0.41 301	0.10 193	0.07 30	0.09 160	0.07 67	0.14 209	0.45 312

csc	0.50 249	0.90 458	2.63 478	0.25 97	0.15 59	0.51 263	0.22 236	0.85 435	0.82 543	0.55 393	0.48 332	0.31 250	0.65 578	0.39 120	0.37 266	0.10 193	0.07 30	0.09 160	0.07 67	0.08 37	0.43 291

cscssc	0.50 249	0.90 458	2.63 478	0.25 97	0.15 59	0.51 263	0.22 236	0.85 435	0.82 543	0.55 393	0.48 332	0.31 250	0.65 578	0.39 120	0.37 266	0.10 193	0.07 30	0.09 160	0.07 67	0.08 37	0.43 291

111	0.57 316	1.41 616	2.63 478	0.25 97	0.15 59	0.59 389	0.26 359	0.90 483	0.83 550	0.50 342	0.54 405	0.57 438	0.38 394	0.54 232	0.41 301	0.10 193	0.07 30	0.09 160	0.07 67	0.24 423	0.81 494

test_xeample3	0.86 558	0.75 390	3.36 625	0.65 573	0.76 581	0.49 231	0.33 475	1.21 653	0.80 528	0.61 469	0.23 113	0.30 240	0.29 318	1.17 462	1.57 623	0.10 193	1.79 655	0.10 236	0.40 609	0.25 448	2.09 655

CCAANet	0.63 405	1.13 526	2.58 454	0.31 249	0.25 269	0.55 322	0.23 278	0.89 471	0.69 411	0.41 256	0.67 521	0.56 433	0.37 383	1.89 604	1.24 594	0.10 193	0.09 154	0.13 451	0.12 301	0.20 365	0.15 61

DIP-Stereo	0.43 161	0.50 256	2.21 307	0.27 148	0.18 126	0.63 460	0.17 90	0.94 510	0.58 282	0.49 323	0.48 332	0.30 240	0.30 333	0.40 130	0.31 204	0.10 193	0.08 83	0.10 236	0.08 109	0.15 230	0.33 216
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.42 154	0.31 55	2.51 427	0.30 224	0.18 126	0.56 331	0.25 341	0.82 401	0.41 125	0.57 422	0.67 521	0.33 271	0.24 222	0.34 80	0.33 231	0.10 193	0.08 83	0.09 160	0.07 67	0.09 58	0.18 100

RAFT-Stereo	0.42 154	0.31 55	2.51 427	0.30 224	0.18 126	0.56 331	0.25 341	0.82 401	0.41 125	0.57 422	0.67 521	0.33 271	0.24 222	0.34 80	0.33 231	0.10 193	0.08 83	0.09 160	0.07 67	0.09 58	0.18 100
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.59 345	1.41 616	2.41 361	0.31 249	0.15 59	0.60 404	0.23 278	0.77 360	0.63 335	0.67 533	0.66 515	0.55 427	0.37 383	1.16 459	1.09 567	0.10 193	0.07 30	0.09 160	0.07 67	0.21 381	0.29 187

depth_test_26	0.23 9	0.31 55	1.08 53	0.21 14	0.13 24	0.18 6	0.13 13	0.31 16	0.46 168	0.16 13	0.32 224	0.19 105	0.14 32	0.25 19	0.17 3	0.11 303	0.09 154	0.10 236	0.09 151	0.10 89	0.15 61

HLF11	0.48 221	1.30 583	2.84 558	0.23 54	0.19 162	0.44 168	0.17 90	0.70 323	0.55 254	0.36 222	0.42 289	0.32 256	0.30 333	0.89 388	0.39 284	0.11 303	0.08 83	0.08 69	0.07 67	0.15 230	0.12 31

TestStereo_HLe17	0.53 281	1.57 645	3.11 603	0.23 54	0.18 126	0.51 263	0.21 196	0.84 421	0.62 321	0.33 204	0.37 256	0.32 256	0.28 293	1.06 428	0.29 172	0.11 303	0.07 30	0.09 160	0.08 109	0.15 230	0.17 90

TestStereo_HL2	0.48 221	1.19 550	2.68 508	0.28 177	0.17 103	0.48 215	0.20 150	0.67 301	0.55 254	0.37 232	0.44 308	0.32 256	0.27 273	1.09 442	0.32 215	0.11 303	0.08 83	0.08 69	0.07 67	0.17 283	0.15 61

TestStereo-Hl	0.47 205	0.88 445	2.58 454	0.26 119	0.16 78	0.50 250	0.24 311	0.75 347	0.56 265	0.40 252	0.40 284	0.37 298	0.32 350	1.07 438	0.28 156	0.11 303	0.08 83	0.09 160	0.08 109	0.13 176	0.18 100

mm2	0.35 77	0.27 3	1.01 33	0.21 14	0.13 24	0.48 215	0.14 30	0.30 9	0.32 23	0.14 5	0.14 12	0.18 82	0.13 20	0.61 263	0.53 389	0.11 303	0.81 535	0.07 1	0.56 657	0.07 2	0.84 500

mm1	0.35 77	0.27 3	1.01 33	0.21 14	0.13 24	0.48 215	0.14 30	0.34 28	0.32 23	0.14 5	0.14 12	0.18 82	0.13 20	0.61 263	0.53 389	0.11 303	0.81 535	0.07 1	0.56 657	0.07 2	0.84 500

PointNet	0.29 26	0.30 43	1.14 72	0.22 32	0.14 43	0.36 77	0.17 90	0.35 33	0.34 34	0.17 25	0.16 35	0.19 105	0.13 20	0.26 25	0.38 275	0.11 303	0.52 477	0.08 69	0.07 67	0.07 2	0.68 437

IGEV_i1	0.90 582	0.33 84	2.58 454	0.83 606	1.60 676	0.58 367	0.27 379	0.89 471	0.96 612	1.13 642	0.48 332	0.98 621	0.34 368	1.19 468	0.60 427	0.11 303	2.17 695	0.13 451	0.19 448	0.17 283	2.38 681

LiteMatch	0.30 30	0.82 420	0.99 22	0.30 224	0.14 43	0.30 29	0.21 196	0.30 9	0.32 23	0.17 25	0.14 12	0.18 82	0.38 394	0.61 263	0.42 311	0.11 303	0.06 2	0.10 236	0.08 109	0.14 209	0.19 107

Lsterematch	0.44 179	0.82 420	2.17 293	0.30 224	0.14 43	0.49 231	0.21 196	0.52 186	0.63 335	0.44 280	0.58 449	0.44 349	0.38 394	0.47 174	0.42 311	0.11 303	0.06 2	0.10 236	0.08 109	0.14 209	0.19 107

Selective-IGEV-i1	0.99 613	0.36 120	1.98 239	1.72 682	2.18 702	0.62 445	0.33 475	0.91 490	1.13 644	0.60 459	0.53 383	1.36 673	0.29 318	0.71 321	1.00 549	0.11 303	1.94 670	0.13 451	0.30 539	0.14 209	3.51 713

GeoVLM	0.34 64	0.27 3	0.99 22	0.21 14	0.13 24	0.31 34	0.14 30	0.30 9	0.32 23	0.17 25	0.14 12	0.18 82	0.15 53	0.61 263	0.39 284	0.11 303	0.81 535	0.07 1	0.56 657	0.07 2	0.84 500

DispViT+	0.25 15	0.29 23	1.12 60	0.20 5	0.44 485	0.22 14	0.14 30	0.43 91	0.40 120	0.20 54	0.17 42	0.18 82	0.15 53	0.39 120	0.19 15	0.11 303	0.07 30	0.07 1	0.05 1	0.07 2	0.09 14

BridgeDepth_RVC	0.24 11	0.51 264	0.97 18	0.18 1	0.12 12	0.31 34	0.12 6	0.34 28	0.60 303	0.16 13	0.15 25	0.16 46	0.20 150	0.33 72	0.27 141	0.11 303	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
MonSter++	0.34 64	0.27 3	1.00 28	0.21 14	0.13 24	0.31 34	0.14 30	0.30 9	0.32 23	0.17 25	0.14 12	0.18 82	0.15 53	0.61 263	0.40 292	0.11 303	0.82 540	0.07 1	0.56 657	0.07 2	0.84 500

NLCSM	0.53 281	0.70 355	1.11 58	0.30 224	0.36 422	0.49 231	0.28 393	1.39 667	1.68 681	0.31 193	0.30 193	0.30 240	0.31 341	1.43 508	0.39 284	0.11 303	0.12 249	0.11 319	0.10 203	0.35 567	0.53 358

Select-FE	0.89 576	0.94 473	2.99 585	0.50 512	1.03 623	1.31 660	0.92 666	1.40 669	0.59 294	1.11 639	0.55 416	1.16 660	0.75 609	0.91 392	1.20 585	0.11 303	0.46 459	0.11 319	0.49 638	0.14 209	1.09 570

Replicate-Monster	0.58 326	0.53 275	1.55 146	0.22 32	0.34 397	0.37 88	0.13 13	0.43 91	0.39 109	0.35 220	0.16 35	0.16 46	0.15 53	1.46 515	0.21 44	0.11 303	2.71 713	0.07 1	0.35 585	0.08 37	1.81 641

GASTEREO	0.89 576	0.83 425	1.67 168	2.15 698	1.89 688	0.52 287	0.21 196	0.62 274	0.62 321	0.33 204	0.31 207	0.16 46	0.31 341	1.11 448	0.68 465	0.11 303	1.92 665	0.08 69	0.29 529	0.19 342	3.79 720

MSCF	0.88 568	0.84 430	1.67 168	2.15 698	1.87 687	0.51 263	0.21 196	0.63 282	0.61 310	0.32 198	0.29 182	0.17 66	0.30 333	1.06 428	0.67 462	0.11 303	1.92 665	0.08 69	0.31 550	0.19 342	3.72 719

z-ln-s-r	0.76 516	1.41 616	2.84 558	0.33 297	0.27 302	0.58 367	0.37 509	0.92 498	0.89 587	0.54 380	0.81 591	0.64 473	0.48 506	2.23 644	1.74 631	0.11 303	0.08 83	0.11 319	0.09 151	0.28 497	0.40 267

S2M2_XL	0.22 5	0.36 120	1.33 106	0.20 5	0.13 24	0.16 2	0.11 4	0.27 6	0.18 1	0.16 13	0.20 67	0.15 22	0.14 32	0.21 2	0.22 63	0.11 303	0.09 154	0.10 236	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
G2L-ROB	0.59 345	1.32 587	2.59 459	0.30 224	0.22 214	0.59 389	0.28 393	0.80 382	0.61 310	0.56 405	0.45 312	0.70 522	0.35 371	1.38 498	0.72 481	0.11 303	0.08 83	0.09 160	0.08 109	0.22 398	0.31 205

G2L-Stereo_test	0.64 417	1.34 595	2.55 444	0.34 324	0.24 258	0.75 551	0.39 526	0.83 412	0.65 351	0.62 484	0.54 405	0.74 535	0.40 419	1.57 536	0.75 491	0.11 303	0.08 83	0.08 69	0.08 109	0.28 497	0.43 291

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 281	0.39 158	1.30 100	0.45 480	0.21 199	0.74 548	0.17 90	0.71 331	0.44 156	1.17 648	0.38 268	0.89 600	0.23 209	0.86 371	0.94 532	0.11 303	0.49 469	0.09 160	0.40 609	0.13 176	0.50 337

SGD-Stereo	0.23 9	0.31 55	0.87 8	0.23 54	0.11 5	0.40 120	0.16 75	0.33 23	0.40 120	0.20 54	0.19 59	0.18 82	0.17 80	0.38 115	0.17 3	0.11 303	0.06 2	0.08 69	0.07 67	0.10 89	0.09 14

SCV	0.69 471	0.68 342	1.95 230	0.90 613	1.04 625	0.49 231	0.24 311	0.98 544	0.73 453	0.54 380	0.31 207	0.24 165	0.20 150	1.32 491	0.26 131	0.11 303	1.59 640	0.09 160	0.32 558	0.34 552	1.58 624

StereoAnything_RVC	1.22 645	1.71 665	3.17 610	2.52 711	2.63 712	0.26 20	0.15 56	0.47 128	0.54 241	0.49 323	0.71 558	0.52 406	0.19 130	1.60 547	0.57 411	0.11 303	4.13 727	0.08 69	0.05 1	0.76 677	3.79 720

AIO_rvc	0.95 601	1.02 490	2.57 452	2.80 717	1.91 691	0.37 88	0.24 311	0.52 186	0.60 303	0.98 620	0.29 182	0.25 177	0.18 106	2.16 640	0.29 172	0.11 303	1.39 615	0.08 69	0.11 262	0.26 469	2.87 695

UGAM	0.69 471	0.84 430	2.66 492	0.40 437	0.20 183	0.53 298	0.34 486	0.63 282	0.74 474	0.45 285	0.74 568	0.95 617	0.36 376	2.57 670	0.42 311	0.11 303	0.45 458	0.17 559	0.19 448	0.43 623	0.57 384

test_sample1	0.61 368	0.45 223	1.84 198	0.33 297	0.29 327	0.49 231	0.24 311	0.83 412	0.73 453	0.51 354	0.53 383	0.52 406	0.45 476	1.40 502	0.72 481	0.11 303	0.96 551	0.10 236	0.24 495	0.15 230	1.25 589

trnet	0.31 36	0.31 55	1.65 164	0.20 5	0.12 12	0.55 322	0.15 56	0.50 168	0.51 209	0.28 169	0.34 240	0.24 165	0.21 168	0.34 80	0.24 96	0.11 303	0.07 30	0.08 69	0.05 1	0.09 58	0.12 31

H2IRNET	0.48 221	1.04 497	2.57 452	0.31 249	0.19 162	0.54 308	0.19 125	0.55 223	0.53 234	0.28 169	0.56 430	0.47 380	0.35 371	0.47 174	0.40 292	0.11 303	0.08 83	0.12 386	0.14 348	0.37 584	0.26 166

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 268	0.51 264	1.12 60	0.26 119	0.22 214	0.46 189	0.20 150	1.10 627	1.33 663	3.13 717	0.33 231	0.22 139	0.20 150	0.34 80	0.26 131	0.11 303	0.09 154	0.11 319	0.09 151	0.17 283	0.21 126

MIF-Stereo (partial)	0.41 145	0.71 360	2.67 501	0.27 148	0.24 258	0.32 44	0.17 90	0.56 230	0.46 168	0.26 141	0.37 256	0.25 177	0.26 257	0.46 167	0.35 251	0.11 303	0.08 83	0.12 386	0.10 203	0.21 381	0.15 61

UniTT-Stereo	0.36 92	0.66 331	2.43 370	0.28 177	0.24 258	0.30 29	0.18 111	0.35 33	0.36 59	0.26 141	0.37 256	0.18 82	0.18 106	0.33 72	0.30 184	0.11 303	0.08 83	0.09 160	0.08 109	0.25 448	0.09 14

CASnet	0.32 45	0.40 166	1.80 188	0.28 177	0.11 5	0.47 203	0.19 125	0.45 108	0.47 178	0.39 246	0.31 207	0.23 152	0.17 80	0.31 50	0.21 44	0.11 303	0.06 2	0.15 519	0.12 301	0.16 257	0.08 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PCWNet_CMD	0.48 221	0.50 256	2.23 314	0.27 148	0.20 183	0.56 331	0.22 236	0.78 367	0.67 372	0.49 323	0.55 416	0.68 505	0.56 540	0.48 188	0.32 215	0.11 303	0.10 192	0.14 490	0.10 203	0.19 342	0.43 291

Any-RAFT	0.42 154	0.33 84	1.89 217	0.28 177	0.21 199	0.69 522	0.21 196	0.83 412	0.60 303	0.45 285	0.43 295	0.62 461	0.30 333	0.48 188	0.24 96	0.11 303	0.40 447	0.08 69	0.06 13	0.10 89	0.16 77

LL-Strereo2	0.62 390	1.36 604	2.47 408	1.37 658	0.96 611	0.54 308	0.28 393	0.61 268	0.49 189	0.42 264	0.34 240	0.44 349	0.21 168	0.57 242	0.53 389	0.11 303	0.26 409	0.16 540	0.14 348	0.18 310	0.98 551

CBFPSM	0.62 390	1.34 595	2.12 282	0.30 224	0.23 244	0.71 529	0.38 519	0.77 360	0.68 399	0.51 354	0.49 348	1.03 633	0.82 620	0.63 275	1.35 604	0.11 303	0.12 249	0.10 236	0.10 203	0.19 342	0.37 242

riskmin	0.96 605	0.32 70	2.07 264	1.72 682	1.61 677	1.62 676	0.57 603	1.45 672	0.55 254	0.73 561	0.89 613	0.92 604	0.45 476	1.16 459	0.60 427	0.11 303	1.30 602	0.12 386	1.38 716	0.14 209	1.51 613

Selective-RAFT	0.46 197	0.48 240	1.88 214	0.32 272	0.16 78	0.61 423	0.19 125	0.66 296	0.62 321	0.28 169	0.30 193	0.41 328	0.33 359	0.51 212	0.32 215	0.11 303	1.09 571	0.09 160	0.35 585	0.19 342	0.37 242

qqq	0.65 428	0.63 319	2.10 277	0.30 224	0.64 558	0.46 189	0.27 379	0.81 391	0.83 550	0.48 307	0.56 430	0.46 371	0.37 383	1.03 422	0.75 491	0.11 303	1.41 616	0.12 386	0.41 614	0.16 257	1.18 576

x	0.65 428	0.62 317	2.12 282	0.36 372	0.61 550	0.48 215	0.24 311	0.80 382	0.89 587	0.50 342	0.56 430	0.44 349	0.36 376	0.62 274	0.80 507	0.11 303	1.44 620	0.11 319	0.39 607	0.16 257	1.34 599

OMP-Stereo	0.64 417	0.87 441	2.38 347	0.56 546	0.37 431	0.60 404	0.26 359	0.75 347	0.71 439	0.65 524	0.60 464	0.68 505	0.32 350	2.07 627	1.18 581	0.11 303	0.08 83	0.12 386	0.09 151	0.17 283	0.28 180

IIG-Stereo	0.65 428	0.87 441	2.32 336	0.55 535	0.23 244	0.62 445	0.21 196	0.78 367	0.71 439	0.64 508	0.69 530	0.69 516	0.38 394	2.07 627	1.37 608	0.11 303	0.08 83	0.11 319	0.09 151	0.15 230	0.27 174

NRIStereo	0.50 249	0.34 100	2.44 378	0.52 521	0.16 78	0.94 623	0.73 646	0.52 186	0.65 351	0.48 307	0.40 284	0.59 446	0.29 318	0.78 349	0.33 231	0.11 303	0.13 272	0.11 319	0.09 151	0.22 398	0.25 158

RAFT_R40	0.55 297	0.31 55	2.44 378	0.57 551	0.42 479	0.62 445	0.52 586	0.58 244	0.66 359	0.56 405	0.54 405	0.54 418	0.50 517	1.56 531	0.53 389	0.11 303	0.07 30	0.12 386	0.10 203	0.16 257	0.10 20

DRaft	0.65 428	0.47 231	2.38 347	0.25 97	0.17 103	0.64 473	0.65 628	0.56 230	0.57 274	0.67 533	0.98 629	0.38 305	0.99 645	1.42 507	2.06 651	0.11 303	0.14 288	0.10 236	0.14 348	0.18 310	0.21 126

IRAFT_RVC	0.59 345	0.74 383	2.42 365	0.47 491	0.21 199	0.59 389	0.42 540	0.68 307	0.73 453	0.54 380	0.50 361	0.49 390	0.51 521	1.57 536	1.00 549	0.11 303	0.25 405	0.13 451	0.10 203	0.15 230	0.14 52

RAFT	0.62 390	1.35 599	2.26 323	0.62 563	0.53 517	0.47 203	0.35 497	0.70 323	0.58 282	0.50 342	0.50 361	0.79 555	0.40 419	0.49 202	0.36 255	0.11 303	0.79 527	0.14 490	0.13 324	0.52 653	0.72 453

s12784h	0.41 145	0.34 100	2.17 293	0.24 75	0.11 5	0.64 473	0.24 311	0.85 435	0.70 424	0.45 285	0.54 405	0.28 218	0.27 273	0.51 212	0.27 141	0.11 303	0.06 2	0.09 160	0.06 13	0.16 257	0.14 52

TestStereo	0.49 239	0.88 445	2.38 347	0.30 224	0.16 78	0.43 154	0.25 341	0.55 223	0.46 168	0.38 241	0.46 317	0.34 279	0.28 293	1.96 616	0.28 156	0.11 303	0.08 83	0.12 386	0.09 151	0.15 230	0.13 38

CFNet_pseudo	0.47 205	0.50 256	2.19 300	0.26 119	0.20 183	0.56 331	0.22 236	0.80 382	0.62 321	0.50 342	0.56 430	0.68 505	0.47 499	0.53 227	0.33 231	0.11 303	0.10 192	0.15 519	0.10 203	0.18 310	0.33 216

XX-Stereo	0.98 611	0.57 293	4.45 694	1.64 676	5.33 723	0.55 322	0.16 75	0.96 528	0.43 143	0.45 285	0.65 508	0.85 585	0.19 130	0.79 353	0.26 131	0.11 303	0.80 530	0.10 236	0.32 558	0.17 283	0.78 478

ARAFT	0.65 428	1.69 664	3.34 624	0.29 201	0.16 78	0.65 489	0.36 506	0.96 528	0.73 453	0.63 497	0.49 348	0.56 433	0.31 341	1.23 475	0.35 251	0.11 303	0.08 83	0.14 490	0.13 324	0.38 592	0.50 337

MMNet	0.55 297	0.92 467	2.03 254	0.34 324	0.27 302	0.79 576	0.28 393	0.86 446	0.79 520	0.62 484	0.58 449	0.59 446	0.56 540	0.80 357	0.61 437	0.11 303	0.11 225	0.12 386	0.11 262	0.21 381	0.22 134

CREStereo	0.31 36	0.35 112	1.66 166	0.19 3	0.13 24	0.55 322	0.17 90	0.50 168	0.50 201	0.28 169	0.34 240	0.24 165	0.21 168	0.34 80	0.23 83	0.11 303	0.07 30	0.08 69	0.05 1	0.10 89	0.12 31
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
ACVNet	0.54 293	0.87 441	2.45 395	0.28 177	0.22 214	0.59 389	0.36 506	0.69 313	0.73 453	0.49 323	0.59 455	0.69 516	0.42 444	0.47 174	0.70 470	0.11 303	0.10 192	0.10 236	0.09 151	0.36 575	0.39 259

acv_ft	0.57 316	0.87 441	2.45 395	0.33 297	0.41 465	0.63 460	0.29 421	0.86 446	0.73 453	0.64 508	0.59 455	0.69 516	0.45 476	0.47 174	0.68 465	0.11 303	0.10 192	0.10 236	0.09 151	0.43 623	0.39 259

MSMDNet	0.48 221	0.50 256	2.23 314	0.27 148	0.20 183	0.56 331	0.22 236	0.78 367	0.67 372	0.49 323	0.55 416	0.68 505	0.56 540	0.48 188	0.32 215	0.11 303	0.10 192	0.13 451	0.10 203	0.18 310	0.43 291

ccs_rob	0.47 205	0.50 256	2.19 300	0.26 119	0.20 183	0.56 331	0.22 236	0.80 382	0.62 321	0.50 342	0.56 430	0.68 505	0.47 499	0.53 227	0.33 231	0.11 303	0.10 192	0.16 540	0.10 203	0.18 310	0.33 216

HSM	0.67 457	0.92 467	2.29 329	0.30 224	0.29 327	0.65 489	0.29 421	0.98 544	0.67 372	0.59 448	0.58 449	1.39 675	0.65 578	2.56 669	0.45 334	0.11 303	0.09 154	0.10 236	0.08 109	0.18 310	0.24 154

iResNet	0.59 345	1.09 508	2.54 436	0.44 472	0.18 126	0.65 489	0.29 421	0.89 471	0.75 480	0.59 448	0.64 500	0.43 334	0.39 411	0.73 331	1.24 594	0.11 303	0.08 83	0.09 160	0.08 109	0.21 381	0.40 267

iResNet_ROB	0.60 358	1.59 650	2.04 257	0.32 272	0.21 199	0.60 404	0.22 236	0.99 553	0.85 565	0.61 469	0.63 487	0.58 442	0.42 444	1.08 440	0.98 544	0.11 303	0.08 83	0.09 160	0.06 13	0.23 416	0.33 216

LSFM	0.22 5	0.27 3	0.96 16	0.21 14	0.15 59	0.20 8	0.09 1	0.26 3	0.21 4	0.17 25	0.14 12	0.18 82	0.15 53	0.49 202	0.20 26	0.12 370	0.12 249	0.11 319	0.10 203	0.14 209	0.16 77

flow	0.21 2	0.27 3	0.96 16	0.21 14	0.15 59	0.20 8	0.09 1	0.26 3	0.21 4	0.17 25	0.14 12	0.18 82	0.15 53	0.29 40	0.20 26	0.12 370	0.12 249	0.11 319	0.10 203	0.14 209	0.16 77

HLf8	0.51 264	1.51 637	2.91 571	0.22 32	0.19 162	0.51 263	0.18 111	0.81 391	0.62 321	0.33 204	0.37 256	0.32 256	0.28 293	0.93 399	0.31 204	0.12 370	0.07 30	0.09 160	0.07 67	0.15 230	0.16 77

quiztm	0.45 186	1.11 515	2.05 260	0.41 448	0.38 441	0.42 146	0.23 278	0.79 375	0.54 241	0.36 222	0.43 295	0.28 218	0.20 150	0.31 50	0.28 156	0.12 370	0.10 192	0.09 160	0.09 151	0.36 575	0.39 259

RT-IGEV	0.87 565	0.33 84	2.66 492	0.59 553	0.55 523	0.93 620	0.81 654	1.19 649	1.10 639	1.05 631	0.93 620	1.11 652	0.78 614	0.75 337	1.67 626	0.12 370	0.47 463	0.11 319	0.49 638	0.28 497	1.56 619

CSFM-Stereo	0.35 77	0.30 43	0.95 15	0.21 14	0.12 12	0.39 109	0.15 56	0.37 43	0.31 19	0.18 36	0.16 35	0.17 66	0.16 74	0.64 282	0.53 389	0.12 370	0.85 544	0.07 1	0.50 642	0.07 2	0.79 482

water-stereo	0.36 92	0.61 310	1.58 150	0.25 97	0.14 43	0.38 100	0.18 111	0.44 102	0.35 40	0.31 193	0.35 247	0.28 218	0.25 240	0.45 162	0.38 275	0.12 370	0.09 154	0.09 160	0.08 109	0.11 116	0.74 464

AIO_test	1.11 636	0.77 397	2.51 427	3.32 720	2.81 714	0.35 68	0.25 341	1.29 658	0.68 399	1.28 667	0.27 163	0.32 256	0.17 80	2.86 695	0.27 141	0.12 370	1.72 652	0.08 69	0.21 473	0.15 230	2.81 694

model_zeroshot	0.75 511	0.94 473	2.48 414	1.88 691	0.68 567	0.72 535	0.22 236	1.01 573	0.51 209	1.10 637	0.35 247	0.63 465	0.20 150	0.78 349	0.32 215	0.12 370	1.97 673	0.10 236	0.23 491	0.12 140	0.56 378

test_sample2	0.59 345	0.42 182	1.84 198	0.33 297	0.18 126	0.52 287	0.28 393	0.86 446	0.70 424	0.47 303	0.53 383	0.46 371	0.41 431	1.51 523	0.66 458	0.12 370	0.93 550	0.11 319	0.24 495	0.16 257	1.01 554

DispNO	0.76 516	1.36 604	3.15 608	0.32 272	0.27 302	0.59 389	0.29 421	0.88 463	0.72 448	0.55 393	0.79 590	0.83 576	0.47 499	2.46 663	1.23 591	0.12 370	0.10 192	0.18 580	0.31 550	0.20 365	0.25 158

CoDeX	0.54 293	0.52 269	2.25 321	0.30 224	0.26 288	0.61 423	0.32 461	1.03 589	0.73 453	0.49 323	0.56 430	0.52 406	0.40 419	1.59 544	0.38 275	0.12 370	0.09 154	0.11 319	0.10 203	0.15 230	0.22 134

mmm	0.66 451	0.53 275	1.83 194	0.38 406	0.86 598	0.49 231	0.27 379	0.82 401	0.83 550	0.59 448	0.69 530	0.47 380	0.38 394	0.81 362	0.73 485	0.12 370	1.37 610	0.14 490	0.45 622	0.18 310	1.35 601

11t1	0.60 358	0.49 247	2.19 300	0.35 350	0.58 535	0.48 215	0.21 196	0.72 334	0.73 453	0.49 323	0.47 323	0.35 285	0.34 368	0.61 263	0.71 477	0.12 370	1.26 594	0.10 236	0.29 529	0.16 257	1.22 584

1111x	1.06 627	0.79 408	3.29 620	0.33 297	0.60 542	0.64 473	0.33 475	1.10 627	0.92 595	0.59 448	0.69 530	0.59 446	0.47 499	2.64 677	4.61 714	0.12 370	1.38 611	0.11 319	0.49 638	0.18 310	1.30 595

plain	0.43 161	0.73 371	2.80 547	0.28 177	0.19 162	0.33 52	0.21 196	0.63 282	0.50 201	0.24 111	0.38 268	0.24 165	0.25 240	0.48 188	0.32 215	0.12 370	0.08 83	0.13 451	0.09 151	0.43 623	0.13 38

gwcnet-sp	0.52 268	0.71 360	2.66 492	0.32 272	0.22 214	0.66 503	0.31 449	0.84 421	0.69 411	0.61 469	0.49 348	0.46 371	0.43 457	0.77 343	0.48 357	0.12 370	0.11 225	0.11 319	0.11 262	0.19 342	0.19 107

scenet	0.52 268	0.71 360	2.66 492	0.32 272	0.22 214	0.66 503	0.31 449	0.84 421	0.69 411	0.61 469	0.49 348	0.46 371	0.43 457	0.77 343	0.48 357	0.12 370	0.11 225	0.11 319	0.11 262	0.19 342	0.19 107

knoymous	0.37 104	0.34 100	1.83 194	0.25 97	0.18 126	0.45 177	0.24 311	0.60 260	0.40 120	0.42 264	0.39 274	0.54 418	0.25 240	0.41 139	0.29 172	0.12 370	0.08 83	0.12 386	0.07 67	0.13 176	0.20 118

ssnet	0.52 268	0.71 360	2.66 492	0.32 272	0.22 214	0.66 503	0.31 449	0.84 421	0.69 411	0.61 469	0.49 348	0.46 371	0.43 457	0.77 343	0.48 357	0.12 370	0.11 225	0.11 319	0.11 262	0.19 342	0.19 107

IER	0.49 239	0.73 371	2.12 282	0.27 148	0.25 269	0.65 489	0.27 379	0.76 351	0.59 294	0.56 405	0.59 455	0.60 454	0.53 531	0.64 282	0.44 327	0.12 370	0.09 154	0.11 319	0.11 262	0.18 310	0.15 61

hknet	0.53 281	0.39 158	2.04 257	0.31 249	0.24 258	0.76 557	0.32 461	1.05 603	0.71 439	0.64 508	0.53 383	0.79 555	0.40 419	0.84 368	0.78 502	0.12 370	0.10 192	0.14 490	0.12 301	0.13 176	0.15 61

CIPLG	0.63 405	1.59 650	3.16 609	0.79 601	0.31 357	0.62 445	0.57 603	0.82 401	0.68 399	0.58 429	0.63 487	0.43 334	0.31 341	0.48 188	0.42 311	0.12 370	0.20 371	0.13 451	0.13 324	0.36 575	0.21 126

IPLGR_C	0.64 417	1.66 661	3.36 625	0.80 603	0.31 357	0.60 404	0.60 612	0.82 401	0.69 411	0.58 429	0.62 479	0.44 349	0.31 341	0.47 174	0.43 320	0.12 370	0.22 383	0.13 451	0.15 373	0.35 567	0.21 126

ACRE	0.63 405	1.55 641	3.41 638	0.76 594	0.28 318	0.60 404	0.56 600	0.82 401	0.68 399	0.57 422	0.62 479	0.43 334	0.30 333	0.47 174	0.42 311	0.12 370	0.19 356	0.13 451	0.14 348	0.36 575	0.20 118

Patchmatch Stereo++	0.43 161	0.36 120	2.44 378	0.48 492	0.17 103	0.61 423	0.26 359	0.53 198	0.61 310	0.48 307	0.43 295	0.43 334	0.28 293	0.56 238	0.30 184	0.12 370	0.08 83	0.12 386	0.10 203	0.17 283	0.13 38
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	0.92 589	0.40 166	2.53 432	0.60 555	1.01 620	0.62 445	0.45 560	0.52 186	0.68 399	0.58 429	0.53 383	0.50 394	0.72 598	1.22 472	7.32 726	0.12 370	0.07 30	0.12 386	0.10 203	0.16 257	0.10 20

NF-Stereo	0.53 281	0.33 84	2.55 444	0.55 535	0.16 78	0.61 423	0.43 547	0.70 323	0.70 424	0.50 342	0.47 323	0.37 298	0.26 257	1.44 513	0.78 502	0.12 370	0.07 30	0.12 386	0.10 203	0.13 176	0.17 90

OCTAStereo	0.53 281	0.33 84	2.54 436	0.56 546	0.16 78	0.61 423	0.42 540	0.70 323	0.70 424	0.50 342	0.47 323	0.37 298	0.26 257	1.43 508	0.79 505	0.12 370	0.07 30	0.12 386	0.10 203	0.13 176	0.17 90

PSM-adaLoss	0.43 161	0.36 120	2.44 378	0.48 492	0.18 126	0.61 423	0.28 393	0.53 198	0.61 310	0.48 307	0.43 295	0.43 334	0.28 293	0.49 202	0.30 184	0.12 370	0.08 83	0.12 386	0.10 203	0.17 283	0.13 38

ROB_FTStereo_v2	0.43 161	0.36 120	2.44 378	0.49 505	0.17 103	0.61 423	0.28 393	0.53 198	0.61 310	0.48 307	0.43 295	0.44 349	0.28 293	0.48 188	0.30 184	0.12 370	0.08 83	0.12 386	0.10 203	0.17 283	0.13 38

ROB_FTStereo	0.43 161	0.36 120	2.44 378	0.48 492	0.18 126	0.61 423	0.26 359	0.53 198	0.61 310	0.48 307	0.43 295	0.43 334	0.28 293	0.51 212	0.30 184	0.12 370	0.08 83	0.12 386	0.10 203	0.17 283	0.13 38

HUI-Stereo	0.43 161	0.36 120	2.45 395	0.48 492	0.18 126	0.61 423	0.27 379	0.53 198	0.61 310	0.48 307	0.43 295	0.44 349	0.28 293	0.47 174	0.30 184	0.12 370	0.08 83	0.12 386	0.10 203	0.17 283	0.13 38

SST-Stereo	0.56 305	0.30 43	2.44 378	0.71 591	0.55 523	0.62 445	0.65 628	0.57 239	0.67 372	0.59 448	0.53 383	0.51 399	0.59 556	1.57 536	0.31 204	0.12 370	0.07 30	0.12 386	0.10 203	0.17 283	0.11 28

RE-Stereo	0.53 281	0.33 84	2.54 436	0.56 546	0.16 78	0.61 423	0.43 547	0.70 323	0.70 424	0.50 342	0.47 323	0.37 298	0.26 257	1.43 508	0.77 498	0.12 370	0.07 30	0.12 386	0.10 203	0.13 176	0.17 90

TVStereo	0.53 281	0.33 84	2.54 436	0.56 546	0.16 78	0.61 423	0.43 547	0.70 323	0.70 424	0.50 342	0.47 323	0.37 298	0.26 257	1.43 508	0.77 498	0.12 370	0.07 30	0.12 386	0.10 203	0.13 176	0.17 90

DeepStereo_RVC	0.47 205	0.37 136	2.19 300	0.55 535	0.18 126	0.60 404	0.58 605	0.52 186	0.62 321	0.49 323	0.45 312	0.39 309	0.85 626	0.47 174	0.34 243	0.12 370	0.08 83	0.11 319	0.09 151	0.15 230	0.19 107

iGMRVC	0.43 161	0.36 120	2.44 378	0.48 492	0.18 126	0.61 423	0.27 379	0.53 198	0.61 310	0.48 307	0.43 295	0.43 334	0.28 293	0.57 242	0.31 204	0.12 370	0.08 83	0.12 386	0.10 203	0.17 283	0.13 38

iRAFT	0.43 161	0.36 120	2.44 378	0.48 492	0.17 103	0.61 423	0.26 359	0.53 198	0.61 310	0.48 307	0.43 295	0.43 334	0.28 293	0.56 238	0.30 184	0.12 370	0.08 83	0.12 386	0.10 203	0.17 283	0.13 38

AnonymousM	0.45 186	0.49 247	1.83 194	0.29 201	0.15 59	0.53 298	0.22 236	0.64 289	0.66 359	0.47 303	0.33 231	0.30 240	0.25 240	0.49 202	0.29 172	0.12 370	0.27 416	0.71 687	0.37 597	0.12 140	0.41 275

CRE-IMP	0.46 197	0.31 55	2.40 356	0.53 525	0.17 103	0.79 576	0.68 638	0.54 211	0.66 359	0.47 303	0.43 295	0.44 349	0.26 257	0.43 152	0.33 231	0.12 370	0.07 30	0.12 386	0.09 151	0.17 283	0.23 144

RAFT-IKP	0.43 161	0.36 120	2.44 378	0.48 492	0.16 78	0.60 404	0.28 393	0.53 198	0.61 310	0.48 307	0.43 295	0.43 334	0.28 293	0.51 212	0.31 204	0.12 370	0.08 83	0.12 386	0.10 203	0.17 283	0.13 38

sAnonymous2	0.45 186	0.88 445	2.97 580	0.31 249	0.25 269	0.34 58	0.28 393	0.56 230	0.49 189	0.25 119	0.30 193	0.23 152	0.29 318	0.31 50	0.22 63	0.12 370	0.09 154	0.12 386	0.13 324	0.38 592	0.43 291

CroCo_RVC	0.45 186	0.88 445	2.97 580	0.31 249	0.25 269	0.34 58	0.28 393	0.56 230	0.49 189	0.25 119	0.30 193	0.23 152	0.29 318	0.31 50	0.22 63	0.12 370	0.09 154	0.12 386	0.13 324	0.38 592	0.43 291

test_xeample	0.98 611	0.65 329	2.12 282	0.29 201	0.67 564	0.60 404	0.28 393	1.08 622	0.85 565	0.62 484	0.70 543	0.44 349	0.41 431	1.95 614	5.45 718	0.12 370	1.33 606	0.11 319	0.31 550	0.18 310	1.42 608

SFCPSM	0.48 221	0.39 158	2.30 331	0.28 177	0.27 302	0.70 525	0.32 461	1.00 563	0.69 411	0.50 342	0.52 376	0.43 334	0.36 376	0.53 227	0.44 327	0.12 370	0.09 154	0.12 386	0.16 396	0.18 310	0.23 144

delet	0.60 358	0.84 430	2.45 395	0.33 297	0.35 410	0.73 540	0.46 566	0.89 471	0.80 528	0.58 429	0.62 479	0.67 491	0.51 521	1.14 455	0.64 449	0.12 370	0.12 249	0.13 451	0.14 348	0.22 398	0.29 187

UNet	0.56 305	0.58 295	2.81 552	0.32 272	0.33 381	0.74 548	0.27 379	0.86 446	0.67 372	0.55 393	0.55 416	0.72 527	0.55 538	0.79 353	0.58 418	0.12 370	0.09 154	0.13 451	0.11 262	0.20 365	0.19 107

FENet	0.48 221	0.58 295	2.46 403	0.33 297	0.18 126	0.58 367	0.22 236	0.83 412	0.64 344	0.49 323	0.42 289	0.55 427	0.38 394	0.52 217	0.51 376	0.12 370	0.09 154	0.12 386	0.11 262	0.17 283	0.31 205

BEATNet_4x	0.57 316	1.16 539	2.56 448	0.35 350	0.16 78	0.56 331	0.25 341	0.91 490	0.64 344	0.55 393	0.53 383	0.59 446	0.43 457	0.67 296	0.76 495	0.12 370	0.09 154	0.12 386	0.09 151	0.23 416	0.58 391

iResNetv2_ROB	0.71 483	1.90 677	3.48 644	0.43 467	0.22 214	0.60 404	0.29 421	0.96 528	0.78 507	0.60 459	0.65 508	0.60 454	0.46 487	0.80 357	1.21 587	0.12 370	0.08 83	0.10 236	0.07 67	0.44 628	0.33 216

StereoDRNet-Refined	0.55 297	0.61 310	2.07 264	0.34 324	0.21 199	0.68 519	0.26 359	0.87 455	0.73 453	0.70 547	0.69 530	0.74 535	0.45 476	1.10 443	0.62 440	0.12 370	0.09 154	0.14 490	0.14 348	0.27 484	0.24 154
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DN-CSS_ROB	0.56 305	1.64 658	2.75 537	0.42 454	0.22 214	0.57 356	0.19 125	0.79 375	0.66 359	0.46 298	0.62 479	0.41 328	0.32 350	0.73 331	0.49 368	0.12 370	0.08 83	0.14 490	0.13 324	0.38 592	0.17 90

GEAStereo	0.95 601	0.48 240	1.85 203	2.15 698	3.19 716	0.55 322	0.21 196	0.66 296	0.45 163	0.43 271	0.22 93	0.16 46	0.18 106	1.06 428	0.97 535	0.13 423	2.28 698	0.09 160	0.06 13	0.33 542	3.58 714

GSStereo	1.06 627	0.48 240	1.85 203	2.42 707	3.19 716	0.55 322	0.21 196	1.59 682	0.54 241	0.29 182	0.22 93	0.17 66	0.18 106	1.06 428	0.97 535	0.13 423	2.82 715	0.08 69	0.17 416	0.33 542	3.99 722

GS-Stereo							0.21 196	1.59 682	0.54 241	0.29 182	0.22 93	0.17 66	0.18 106	1.06 428	0.97 535	0.13 423	2.82 715	0.08 69	0.17 416	0.33 542	3.99 722

gasm-f	0.93 596	0.71 360	2.09 270	2.15 698	2.42 709	0.54 308	0.26 359	0.66 296	0.45 163	0.43 271	0.33 231	0.16 46	0.22 182	0.70 313	0.93 529	0.13 423	2.28 698	0.09 160	0.06 13	0.39 601	3.58 714

FlowAnything_test	0.25 15	0.41 174	0.71 1	0.28 177	0.17 103	0.37 88	0.20 150	0.39 60	0.28 10	0.25 119	0.20 67	0.21 133	0.17 80	0.28 36	0.26 131	0.13 423	0.10 192	0.14 490	0.16 396	0.17 283	0.16 77

coex_refinement	0.67 457	1.33 592	2.48 414	0.38 406	0.26 288	0.64 473	0.34 486	0.88 463	0.68 399	0.61 469	0.63 487	0.80 563	0.48 506	1.84 591	1.09 567	0.13 423	0.10 192	0.10 236	0.10 203	0.18 310	0.38 251

G2L-Stereo	0.62 390	1.27 574	2.67 501	0.31 249	0.27 302	0.59 389	0.29 421	0.81 391	0.60 303	0.56 405	0.53 383	0.71 525	0.37 383	1.74 565	0.57 411	0.13 423	0.11 225	0.13 451	0.11 262	0.29 508	0.34 225

AIO-test1	0.58 326	1.37 609	2.77 542	0.66 577	1.08 631	0.50 250	0.23 278	0.86 446	0.69 411	0.31 193	0.42 289	0.29 231	0.22 182	0.77 343	0.34 243	0.13 423	0.15 307	0.12 386	0.16 396	0.31 526	0.30 196

FACV-RUCA	0.61 368	0.44 214	2.11 281	0.43 467	1.73 682	0.49 231	0.28 393	0.74 343	0.68 399	0.41 256	0.53 383	0.34 279	0.64 575	0.41 139	0.33 231	0.13 423	0.11 225	0.62 682	0.12 301	0.72 672	1.02 559

DCVSM-stereo	0.52 268	0.37 136	2.45 395	0.30 224	0.22 214	0.54 308	0.52 586	0.60 260	0.52 221	0.69 543	0.47 323	0.79 555	0.49 512	0.56 238	0.90 524	0.13 423	0.14 288	0.15 519	0.13 324	0.20 365	0.21 126

test_sample4	0.62 390	0.49 247	2.24 316	0.34 324	0.19 162	0.57 356	0.25 341	0.98 544	0.76 489	0.56 405	0.55 416	0.45 362	0.38 394	1.78 576	0.56 407	0.13 423	0.80 530	0.13 451	0.21 473	0.17 283	0.76 468

test_sample3	0.61 368	0.48 240	2.24 316	0.34 324	0.19 162	0.58 367	0.25 341	0.97 536	0.76 489	0.54 380	0.52 376	0.46 371	0.37 383	1.78 576	0.57 411	0.13 423	0.79 527	0.12 386	0.21 473	0.17 283	0.73 458

SMFormer	0.64 417	0.54 278	1.92 225	0.32 272	0.16 78	0.46 189	0.24 311	0.94 510	0.85 565	0.58 429	0.70 543	0.51 399	0.41 431	1.89 604	0.86 520	0.13 423	1.01 559	0.11 319	0.26 512	0.17 283	0.84 500

tta	0.63 405	0.54 278	1.92 225	0.32 272	0.16 78	0.46 189	0.24 311	0.94 510	0.85 565	0.58 429	0.70 543	0.51 399	0.41 431	1.89 604	0.86 520	0.13 423	1.01 559	0.11 319	0.26 512	0.19 342	0.59 398

qqq1	0.62 390	0.54 278	1.92 225	0.32 272	0.16 78	0.46 189	0.24 311	0.94 510	0.85 565	0.58 429	0.70 543	0.51 399	0.41 431	1.89 604	0.64 449	0.13 423	1.01 559	0.09 160	0.24 495	0.19 342	0.59 398

fff1	0.62 390	0.54 278	1.92 225	0.32 272	0.16 78	0.46 189	0.24 311	0.94 510	0.85 565	0.58 429	0.70 543	0.51 399	0.41 431	1.89 604	0.64 449	0.13 423	1.01 559	0.09 160	0.24 495	0.19 342	0.59 398

mmx	0.99 613	0.67 332	3.39 631	0.32 272	0.22 214	0.58 367	0.28 393	1.05 603	0.92 595	0.54 380	0.74 568	0.67 491	0.40 419	2.75 688	3.86 705	0.13 423	1.25 590	0.15 519	0.33 573	0.19 342	1.28 592

xxx	0.99 613	0.67 332	3.39 631	0.32 272	0.22 214	0.58 367	0.28 393	1.05 603	0.92 595	0.54 380	0.74 568	0.67 491	0.40 419	2.75 688	3.86 705	0.13 423	1.25 590	0.15 519	0.33 573	0.19 342	1.28 592

EKT-Stereo	1.56 678	0.55 287	2.60 467	2.54 712	19.66 740	0.55 322	0.22 236	0.76 351	0.51 209	0.40 252	0.36 251	0.43 334	0.27 273	0.74 335	0.42 311	0.13 423	0.17 337	0.11 319	0.16 396	0.20 365	0.50 337

DisPM	0.48 221	0.41 174	2.54 436	0.61 561	0.18 126	0.59 389	0.62 620	0.54 211	0.67 372	0.61 469	0.53 383	0.38 305	0.26 257	0.76 341	0.31 204	0.13 423	0.07 30	0.12 386	0.11 262	0.12 140	0.15 61

BUS	0.45 186	0.32 70	1.58 150	0.31 249	0.22 214	0.91 615	0.23 278	1.05 603	0.67 372	0.64 508	0.53 383	0.65 478	0.32 350	0.48 188	0.34 243	0.13 423	0.10 192	0.14 490	0.12 301	0.13 176	0.15 61

BSDual-CNN	0.48 221	0.32 70	1.58 150	0.31 249	0.22 214	0.76 557	0.32 461	1.05 603	0.67 372	0.64 508	0.53 383	0.63 465	0.38 394	0.48 188	0.97 535	0.13 423	0.10 192	0.14 490	0.12 301	0.13 176	0.15 61

psmg	0.48 221	0.32 70	1.58 150	0.28 177	0.22 214	0.75 551	0.35 497	0.94 510	0.67 372	0.61 469	0.59 455	0.63 465	0.38 394	0.48 188	0.97 535	0.13 423	0.11 225	0.13 451	0.13 324	0.14 209	0.15 61

DAS	0.61 368	0.42 182	1.85 203	0.34 324	0.34 397	0.52 287	0.42 540	0.89 471	0.80 528	0.85 604	0.69 530	0.57 438	0.51 521	2.38 657	0.57 411	0.13 423	0.09 154	0.12 386	0.09 151	0.18 310	0.37 242

SepStereo	0.57 316	0.42 182	1.85 203	0.34 324	0.34 397	0.52 287	0.42 540	0.89 471	0.80 528	0.85 604	0.69 530	0.57 438	0.51 521	1.55 529	0.57 411	0.13 423	0.09 154	0.12 386	0.09 151	0.18 310	0.37 242

GwcNet-ADL	0.54 293	0.78 404	2.85 562	0.31 249	0.20 183	0.58 367	0.29 421	0.93 504	0.67 372	0.48 307	0.47 323	0.56 433	0.33 359	0.48 188	0.80 507	0.13 423	0.12 249	0.09 160	0.09 151	0.14 209	0.40 267

ADLNet2	0.73 496	1.22 561	3.28 618	0.34 324	0.36 422	0.65 489	0.37 509	0.94 510	0.87 578	0.57 422	0.65 508	0.92 604	0.48 506	2.05 624	0.60 427	0.13 423	0.11 225	0.11 319	0.11 262	0.37 584	0.38 251

TRStereo	0.89 576	1.02 490	2.91 571	4.59 726	0.31 357	0.93 620	0.23 278	1.93 700	0.66 359	0.37 232	0.54 405	0.48 388	0.40 419	0.67 296	0.29 172	0.13 423	0.37 436	0.11 319	0.48 636	0.13 176	1.21 582

PSM-softLoss	0.52 268	0.34 100	2.47 408	0.55 535	0.17 103	0.61 423	0.39 526	0.64 289	0.67 372	0.52 365	0.48 332	0.39 309	0.25 240	1.46 515	0.77 498	0.13 423	0.08 83	0.13 451	0.12 301	0.12 140	0.15 61

KMStereo	0.52 268	0.34 100	2.47 408	0.55 535	0.17 103	0.61 423	0.39 526	0.64 289	0.67 372	0.52 365	0.48 332	0.39 309	0.25 240	1.46 515	0.77 498	0.13 423	0.08 83	0.13 451	0.12 301	0.12 140	0.15 61

Pruner-Stereo	0.55 297	0.38 148	2.49 420	1.78 685	0.19 162	0.63 460	0.45 560	0.59 253	0.67 372	0.61 469	0.48 332	0.41 328	0.25 240	0.49 202	0.99 546	0.13 423	0.07 30	0.12 386	0.10 203	0.13 176	0.14 52

222	1.02 619	0.60 304	1.95 230	0.29 201	0.51 506	0.62 445	0.24 311	1.09 624	0.86 572	0.64 508	0.67 521	0.47 380	0.42 444	1.86 597	6.73 724	0.13 423	1.21 585	0.11 319	0.32 558	0.17 283	1.44 609

xxxx	0.97 608	0.64 324	2.14 289	0.30 224	0.67 564	0.64 473	0.24 311	1.09 624	0.91 593	0.57 422	0.65 508	0.58 442	0.39 411	1.57 536	5.49 720	0.13 423	1.38 611	0.11 319	0.32 558	0.17 283	1.41 607

RAFT + AFF	0.79 530	1.73 666	2.99 585	0.34 324	0.35 410	0.67 512	0.51 582	1.05 603	0.79 520	0.54 380	0.58 449	0.59 446	0.81 618	1.80 581	1.21 587	0.13 423	0.27 416	0.15 519	0.14 348	0.45 631	0.69 445

UPFNet	0.51 264	0.67 332	2.04 257	0.34 324	0.33 381	0.65 489	0.37 509	0.88 463	0.65 351	0.60 459	0.53 383	0.61 456	0.41 431	0.77 343	0.55 403	0.13 423	0.13 272	0.13 451	0.13 324	0.20 365	0.16 77

cf-r	0.62 390	1.27 574	2.99 585	0.34 324	0.28 318	0.60 404	0.28 393	0.82 401	0.70 424	0.55 393	0.61 472	0.77 547	0.41 431	1.32 491	0.52 381	0.13 423	0.09 154	0.11 319	0.12 301	0.22 398	0.27 174

ADCP+	1.03 624	1.68 663	3.83 667	0.35 350	0.39 448	1.05 638	0.79 653	0.94 510	0.86 572	0.69 543	0.68 525	0.85 585	1.53 681	1.02 420	4.56 713	0.13 423	0.12 249	0.16 540	0.15 373	0.28 497	0.44 307

HSM-Net_RVC	0.70 478	0.40 166	2.45 395	0.27 148	0.19 162	0.68 519	0.30 438	1.29 658	0.73 453	0.73 561	0.70 543	0.77 547	0.45 476	3.73 713	0.46 342	0.13 423	0.09 154	0.10 236	0.09 151	0.13 176	0.32 211
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.65 428	1.45 628	2.27 324	0.34 324	0.25 269	0.64 473	0.23 278	0.93 504	0.79 520	0.48 307	0.59 455	0.58 442	0.40 419	2.28 646	0.63 447	0.13 423	0.09 154	0.15 519	0.14 348	0.34 552	0.26 166

DISCO	0.61 368	0.63 319	1.98 239	0.46 485	0.34 397	0.84 596	0.35 497	0.88 463	0.81 537	0.61 469	0.64 500	1.06 642	0.53 531	1.11 448	0.83 516	0.13 423	0.10 192	0.11 319	0.10 203	0.26 469	0.37 242

DLCB_ROB	0.61 368	0.96 477	2.00 244	0.37 386	0.25 269	0.65 489	0.37 509	0.86 446	0.76 489	0.73 561	0.70 543	0.84 579	0.47 499	1.57 536	0.72 481	0.13 423	0.13 272	0.14 490	0.14 348	0.18 310	0.33 216

SMOE	0.49 239	0.96 477	1.91 222	0.35 350	0.78 586	0.51 263	0.31 449	0.50 168	0.42 133	0.37 232	0.47 323	0.32 256	0.33 359	0.38 115	0.51 376	0.14 464	0.08 83	0.17 559	0.10 203	0.49 645	0.78 478

w-ln-seven-2	0.81 535	1.56 644	3.14 607	0.38 406	0.28 318	0.66 503	0.43 547	0.93 504	0.93 602	0.73 561	0.77 583	0.72 527	0.65 578	1.82 586	1.75 633	0.14 464	0.15 307	0.15 519	0.14 348	0.36 575	0.58 391

rvit_stereo_0083	0.28 24	0.37 136	0.88 10	0.28 177	0.18 126	0.28 22	0.22 236	0.40 68	0.58 282	0.25 119	0.30 193	0.27 208	0.27 273	0.38 115	0.25 115	0.14 464	0.12 249	0.13 451	0.10 203	0.13 176	0.14 52

rvit_stereo_0081_aga	0.34 64	0.67 332	1.79 186	0.27 148	0.20 183	0.34 58	0.21 196	0.43 91	0.48 183	0.26 141	0.28 172	0.27 208	0.21 168	0.33 72	0.25 115	0.14 464	0.11 225	0.11 319	0.10 203	0.14 209	0.18 100

rvit_stereo_0081	0.29 26	0.46 226	1.13 66	0.28 177	0.17 103	0.32 44	0.22 236	0.45 108	0.58 282	0.25 119	0.26 149	0.26 194	0.22 182	0.36 104	0.25 115	0.14 464	0.10 192	0.11 319	0.10 203	0.13 176	0.11 28

ACV-stereo	0.71 483	0.85 435	3.01 590	0.33 297	0.25 269	1.01 631	0.59 608	0.62 274	0.54 241	0.42 264	0.45 312	1.54 682	1.44 672	1.40 502	0.73 485	0.14 464	0.13 272	0.12 386	0.11 262	0.20 365	0.35 233

rvit_stereo_0082	0.29 26	0.46 226	1.13 66	0.28 177	0.17 103	0.32 44	0.22 236	0.45 108	0.58 282	0.25 119	0.26 149	0.26 194	0.22 182	0.36 104	0.25 115	0.14 464	0.10 192	0.11 319	0.10 203	0.13 176	0.11 28

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 598	0.84 430	3.40 636	1.46 665	0.78 586	1.37 663	0.70 642	1.11 631	0.68 399	0.80 589	1.29 658	1.09 648	0.59 556	1.16 459	1.01 552	0.14 464	0.53 480	0.11 319	0.46 629	0.31 526	0.86 513

rvit_stereo_0080	0.33 56	0.77 397	1.43 127	0.24 75	0.18 126	0.34 58	0.27 379	0.58 244	0.51 209	0.25 119	0.27 163	0.27 208	0.22 182	0.32 62	0.27 141	0.14 464	0.10 192	0.10 236	0.10 203	0.15 230	0.17 90

rvit_stereo_ft	0.38 112	1.01 488	1.86 209	0.33 297	0.21 199	0.28 22	0.27 379	0.59 253	0.55 254	0.24 111	0.28 172	0.28 218	0.27 273	0.35 97	0.28 156	0.14 464	0.09 154	0.11 319	0.11 262	0.14 209	0.31 205

test_sample6	0.64 417	0.51 264	2.17 293	0.35 350	0.18 126	0.56 331	0.27 379	1.00 563	0.80 528	0.56 405	0.66 515	0.47 380	0.39 411	1.95 614	0.60 427	0.14 464	0.80 530	0.13 451	0.21 473	0.18 310	0.78 478

test_sample5	0.63 405	0.50 256	2.19 300	0.34 324	0.19 162	0.56 331	0.26 359	0.98 544	0.77 502	0.55 393	0.63 487	0.45 362	0.38 394	1.87 601	0.58 418	0.14 464	0.82 540	0.13 451	0.22 487	0.18 310	0.76 468

DualNet	0.63 405	0.50 256	2.19 300	0.34 324	0.19 162	0.56 331	0.26 359	0.98 544	0.77 502	0.56 405	0.66 515	0.45 362	0.38 394	1.87 601	0.58 418	0.14 464	0.82 540	0.13 451	0.22 487	0.18 310	0.76 468

whm_eth	0.33 56	0.77 397	1.43 127	0.24 75	0.18 126	0.34 58	0.27 379	0.58 244	0.51 209	0.25 119	0.27 163	0.27 208	0.22 182	0.32 62	0.27 141	0.14 464	0.10 192	0.10 236	0.10 203	0.15 230	0.17 90

StereoVision	0.52 268	1.12 521	2.70 524	0.34 324	0.32 373	0.47 203	0.26 359	0.73 339	0.61 310	0.33 204	0.89 613	0.45 362	0.26 257	0.52 217	0.39 284	0.14 464	0.15 307	0.16 540	0.15 373	0.22 398	0.14 52

CFNet_ucs	0.50 249	0.55 287	2.28 326	0.27 148	0.22 214	0.58 367	0.23 278	0.90 483	0.69 411	0.54 380	0.64 500	0.68 505	0.44 467	0.55 234	0.34 243	0.14 464	0.12 249	0.16 540	0.11 262	0.19 342	0.38 251

LL-Strereo	0.85 555	1.73 666	3.06 600	0.37 386	0.61 550	0.54 308	0.33 475	1.01 573	0.76 489	0.69 543	0.58 449	0.85 585	0.78 614	2.65 678	0.54 397	0.14 464	0.58 493	0.14 490	0.12 301	0.42 618	1.05 563

iinet-f	0.62 390	1.18 547	2.55 444	0.33 297	0.25 269	0.82 589	0.34 486	0.87 455	0.69 411	0.56 405	0.64 500	0.73 533	0.67 587	0.80 357	0.81 511	0.14 464	0.13 272	0.11 319	0.10 203	0.44 628	0.26 166

ToySt	0.67 457	0.88 445	2.61 472	0.39 423	0.73 574	0.61 423	0.38 519	0.78 367	0.73 453	0.43 271	0.70 543	0.72 527	0.45 476	0.66 293	0.62 440	0.14 464	0.63 505	0.13 451	0.33 573	0.24 423	1.18 576

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 428	1.15 535	2.40 356	0.33 297	0.30 344	0.83 591	0.40 531	0.94 510	0.82 543	0.67 533	0.76 579	0.68 505	0.58 553	1.13 453	1.25 596	0.14 464	0.08 83	0.10 236	0.08 109	0.18 310	0.28 180

AACVNet	0.61 368	1.13 526	2.47 408	0.37 386	0.21 199	0.57 356	0.25 341	0.75 347	0.55 254	0.56 405	0.60 464	0.66 487	0.44 467	2.11 635	0.49 368	0.14 464	0.11 225	0.14 490	0.11 262	0.35 567	0.23 144

GANet-ADL	0.48 221	0.56 291	2.51 427	0.34 324	0.20 183	0.58 367	0.25 341	0.80 382	0.57 274	0.43 271	0.61 472	0.56 433	0.31 341	0.44 159	0.44 327	0.14 464	0.11 225	0.10 236	0.09 151	0.22 398	0.38 251

PFNet+	0.50 249	0.43 199	2.54 436	0.49 505	0.18 126	0.58 367	0.76 648	0.54 211	0.72 448	0.56 405	0.48 332	0.39 309	0.26 257	0.94 401	0.33 231	0.14 464	0.09 154	0.14 490	0.13 324	0.12 140	0.16 77

GMStereo	0.44 179	1.32 587	2.65 488	0.28 177	0.16 78	0.42 146	0.22 236	0.48 137	0.63 335	0.41 256	0.36 251	0.26 194	0.25 240	0.41 139	0.30 184	0.14 464	0.08 83	0.10 236	0.12 301	0.17 283	0.13 38
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EDNetEfficientorigin	8.19 727	1.27 574	145.54 760	0.51 518	0.96 611	0.75 551	0.49 579	0.86 446	1.57 677	2.12 696	1.49 671	1.28 665	1.35 665	1.84 591	2.15 658	0.14 464	0.13 272	0.17 559	0.18 430	0.39 601	0.64 419

HGLStereo	0.61 368	1.20 553	2.59 459	0.36 372	0.40 458	0.65 489	0.30 438	0.87 455	0.67 372	0.60 459	0.70 543	0.69 516	0.56 540	1.07 438	0.59 422	0.14 464	0.13 272	0.13 451	0.12 301	0.23 416	0.23 144

GANet-RSSM	0.63 405	1.14 528	2.67 501	0.38 406	0.26 288	0.59 389	0.29 421	0.81 391	0.56 265	0.50 342	0.57 441	0.67 491	0.50 517	1.91 611	0.50 373	0.14 464	0.10 192	0.24 625	0.12 301	0.36 575	0.28 180

GwcNet-RSSM	0.64 417	1.38 613	2.69 516	0.33 297	0.26 288	0.60 404	0.32 461	0.84 421	0.73 453	0.56 405	0.65 508	0.72 527	0.42 444	1.78 576	0.60 427	0.14 464	0.10 192	0.12 386	0.13 324	0.26 469	0.26 166

DMCA	0.50 249	0.83 425	1.95 230	0.32 272	0.24 258	0.59 389	0.26 359	0.81 391	0.68 399	0.59 448	0.49 348	0.56 433	0.36 376	0.65 290	0.65 455	0.14 464	0.10 192	0.14 490	0.10 203	0.19 342	0.29 187

ADCRef	0.88 568	1.45 628	2.68 508	0.38 406	0.35 410	0.95 625	0.51 582	0.92 498	0.81 537	0.89 608	0.84 598	0.61 456	1.35 665	1.26 485	3.38 696	0.14 464	0.12 249	0.17 559	0.19 448	0.28 497	0.34 225

RASNet	0.69 471	1.05 500	2.59 459	0.37 386	0.47 499	0.66 503	0.33 475	0.82 401	0.76 489	0.51 354	0.65 508	0.93 609	0.62 569	2.20 643	0.80 507	0.14 464	0.09 154	0.09 160	0.11 262	0.18 310	0.37 242

pmcnn	1.44 667	1.25 571	3.57 651	0.74 592	1.42 660	0.72 535	0.56 600	1.04 595	1.06 635	1.03 629	2.89 707	6.01 723	0.75 609	2.54 668	3.60 700	0.14 464	0.11 225	0.08 69	0.06 13	0.34 552	0.81 494

DStereoRT	1.00 617	0.72 367	2.87 565	0.36 372	0.38 441	0.92 619	0.35 497	0.92 498	1.17 652	0.57 422	0.64 500	1.04 637	1.13 656	1.75 567	1.04 557	0.15 496	0.59 495	2.18 725	0.80 687	0.16 257	2.28 678

z-mn7	0.90 582	2.01 684	3.02 592	0.37 386	0.29 327	1.02 633	0.48 572	0.97 536	1.33 663	0.71 556	1.36 666	0.85 585	0.62 569	2.15 638	1.50 615	0.15 496	0.13 272	0.14 490	0.13 324	0.34 552	0.53 358

w-ln-seven	0.86 558	1.50 636	3.03 595	0.38 406	0.35 410	1.02 633	0.48 572	1.06 616	1.13 644	0.92 613	0.86 606	0.86 592	0.60 564	1.67 555	1.89 643	0.15 496	0.14 288	0.16 540	0.15 373	0.35 567	0.57 384

HUF	1.33 659	0.96 477	4.06 677	2.73 715	2.17 701	0.35 68	0.24 311	1.87 696	0.75 480	1.28 667	0.29 182	1.35 671	0.19 130	1.97 617	0.43 320	0.15 496	3.91 725	0.08 69	0.06 13	0.31 526	3.41 710

DDVS	0.67 457	0.46 226	1.74 178	2.40 706	0.35 410	0.86 598	0.98 670	0.72 334	0.52 221	0.53 374	0.57 441	0.89 600	0.37 383	1.22 472	0.57 411	0.15 496	0.14 288	0.14 490	0.12 301	0.19 342	0.42 280

ITSA-stereo	0.52 268	0.42 182	1.46 131	0.34 324	0.18 126	0.60 404	0.29 421	0.99 553	0.82 543	0.51 354	0.48 332	0.53 409	0.59 556	1.25 481	0.73 485	0.15 496	0.12 249	0.17 559	0.16 396	0.19 342	0.32 211

CAS++	0.34 64	0.39 158	1.90 219	0.25 97	0.18 126	0.32 44	0.20 150	0.78 367	0.44 156	0.31 193	0.31 207	0.21 133	0.16 74	0.34 80	0.20 26	0.15 496	0.13 272	0.13 451	0.10 203	0.15 230	0.14 52
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Wz-Net-LNSev	0.66 451	1.30 583	2.81 552	0.35 350	0.37 431	0.80 580	0.48 572	0.91 490	0.87 578	0.63 497	0.70 543	0.80 563	0.59 556	0.67 296	0.68 465	0.15 496	0.14 288	0.12 386	0.12 301	0.24 423	0.38 251

AASNet	0.66 451	1.49 635	2.97 580	0.37 386	0.33 381	0.65 489	0.30 438	1.00 563	0.78 507	0.56 405	0.60 464	0.55 427	0.39 411	0.88 383	0.96 533	0.15 496	0.12 249	0.13 451	0.11 262	0.45 631	0.35 233

RAFT-RH_RVC	0.65 428	0.73 371	2.78 544	0.39 423	0.29 327	0.60 404	0.18 111	0.45 108	0.63 335	0.75 571	1.89 681	0.47 380	0.29 318	1.59 544	1.21 587	0.15 496	0.07 30	0.13 451	0.13 324	0.11 116	0.10 20

sCroCo_RVC	0.37 104	0.39 158	2.38 347	0.35 350	0.27 302	0.31 34	0.22 236	0.49 142	0.48 183	0.23 98	0.34 240	0.25 177	0.24 222	0.35 97	0.25 115	0.15 496	0.17 337	0.12 386	0.11 262	0.15 230	0.15 61

ADLNet	0.68 464	1.02 490	2.68 508	0.35 350	0.34 397	0.67 512	0.34 486	0.95 525	0.79 520	0.70 547	0.62 479	0.80 563	0.46 487	1.77 573	0.69 468	0.15 496	0.12 249	0.14 490	0.14 348	0.31 526	0.54 366

HCRNet	0.50 249	0.75 390	2.08 266	0.39 423	0.29 327	0.58 367	0.22 236	0.79 375	0.67 372	0.49 323	0.49 348	0.48 388	0.37 383	1.13 453	0.40 292	0.15 496	0.10 192	0.15 519	0.13 324	0.21 381	0.19 107

ac_64	0.63 405	0.77 397	2.71 525	0.37 386	0.34 397	0.64 473	0.30 438	0.86 446	0.67 372	0.58 429	0.53 383	0.88 597	0.48 506	1.84 591	0.71 477	0.15 496	0.12 249	0.12 386	0.12 301	0.21 381	0.25 158

PSMNet-RSSM	0.61 368	1.19 550	2.43 370	0.33 297	0.25 269	0.59 389	0.28 393	0.88 463	0.65 351	0.54 380	0.62 479	0.69 516	0.46 487	1.67 555	0.50 373	0.15 496	0.10 192	0.14 490	0.16 396	0.20 365	0.28 180

CFNet-ft	0.60 358	1.16 539	2.45 395	0.29 201	0.30 344	0.64 473	0.28 393	0.69 313	0.57 274	0.49 323	0.57 441	0.79 555	0.44 467	1.48 519	0.62 440	0.15 496	0.10 192	0.28 635	0.14 348	0.21 381	0.29 187

RYNet	0.77 525	0.91 462	2.36 343	0.37 386	0.41 465	0.88 607	0.44 556	0.99 553	0.88 582	0.65 524	0.54 405	0.92 604	0.61 567	2.70 683	1.23 591	0.15 496	0.14 288	0.17 559	0.14 348	0.27 484	0.55 376

CFNet_RVC	0.60 358	1.16 539	2.45 395	0.29 201	0.30 344	0.64 473	0.28 393	0.69 313	0.57 274	0.49 323	0.57 441	0.79 555	0.44 467	1.48 519	0.62 440	0.15 496	0.10 192	0.28 635	0.14 348	0.21 381	0.29 187

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 390	1.15 535	3.11 603	0.39 423	0.37 431	0.60 404	0.28 393	0.87 455	0.64 344	0.63 497	0.56 430	0.71 525	0.45 476	1.08 440	0.52 381	0.15 496	0.12 249	0.14 490	0.15 373	0.18 310	0.25 158
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet	0.71 483	1.24 567	2.56 448	0.42 454	0.45 490	0.73 540	0.46 566	0.98 544	0.81 537	0.77 578	0.56 430	0.74 535	0.48 506	1.69 560	0.91 526	0.15 496	0.14 288	0.15 519	0.15 373	0.26 469	0.51 344

MLG-Stereo_test2	0.46 197	0.49 247	1.77 182	0.79 601	0.70 571	0.63 460	0.12 6	0.37 43	0.48 183	0.39 246	0.15 25	0.24 165	0.10 2	0.46 167	0.20 26	0.16 516	1.21 585	0.08 69	0.06 13	0.09 58	0.66 424

S2M2_L	0.27 21	0.32 70	1.41 125	0.24 75	0.17 103	0.24 18	0.09 1	0.36 40	0.50 201	0.17 25	0.25 134	0.22 139	0.17 80	0.27 30	0.29 172	0.16 516	0.12 249	0.11 319	0.12 301	0.15 230	0.12 31
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GMStereo_Zeroshot	0.44 179	0.44 214	1.84 198	0.44 472	0.20 183	0.52 287	0.19 125	0.60 260	0.54 241	0.58 429	0.59 455	0.63 465	0.29 318	0.59 251	0.34 243	0.16 516	0.09 154	0.16 540	0.09 151	0.26 469	0.26 166

fast-acv-ft	0.67 457	1.24 567	3.26 616	0.39 423	0.30 344	0.80 580	0.48 572	0.74 343	0.76 489	0.60 459	0.78 588	0.76 545	0.60 564	0.70 313	0.78 502	0.16 516	0.15 307	0.18 580	0.17 416	0.38 592	0.24 154

ssnet_v2	0.64 417	0.99 483	2.67 501	0.33 297	0.22 214	0.72 535	0.45 560	1.00 563	0.80 528	0.66 531	0.54 405	0.81 568	0.48 506	0.91 392	1.08 566	0.16 516	0.14 288	0.14 490	0.14 348	0.33 542	0.31 205

Wz-Net-SNSev	0.85 555	1.83 673	3.36 625	0.42 454	0.31 357	0.71 529	0.66 630	1.04 595	0.94 604	0.68 539	0.85 601	0.96 618	0.62 569	1.75 567	1.14 575	0.16 516	0.15 307	0.16 540	0.17 416	0.39 601	0.63 414

NINENet	0.54 293	0.40 166	2.19 300	0.55 535	0.26 288	0.91 615	0.23 278	1.05 603	0.77 502	0.54 380	0.57 441	0.65 478	0.32 350	1.22 472	0.34 243	0.16 516	0.13 272	0.16 540	0.11 262	0.16 257	0.14 52

PSMNet-ADL	0.56 305	0.47 231	2.03 254	0.35 350	0.22 214	0.67 512	0.27 379	0.77 360	0.58 282	0.43 271	0.53 383	0.70 522	0.45 476	1.89 604	0.64 449	0.16 516	0.13 272	0.11 319	0.13 324	0.15 230	0.51 344

HHNet	0.63 405	0.67 332	3.10 602	0.37 386	0.25 269	0.64 473	0.60 612	0.70 323	0.67 372	0.55 393	1.12 648	0.32 256	0.60 564	0.43 152	1.75 633	0.16 516	0.08 83	0.12 386	0.10 203	0.18 310	0.22 134

ICVP	0.48 221	0.33 84	2.37 345	0.34 324	0.22 214	0.60 404	0.55 596	0.79 375	0.53 234	0.45 285	0.60 464	0.49 390	0.36 376	0.55 234	0.46 342	0.16 516	0.16 323	0.14 490	0.11 262	0.16 257	0.32 211
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.61 368	1.19 550	2.61 472	0.48 492	0.25 269	0.63 460	0.37 509	1.05 603	0.79 520	0.55 393	0.55 416	0.59 446	0.44 467	1.10 443	0.48 357	0.16 516	0.11 225	0.12 386	0.11 262	0.27 484	0.43 291

GES	0.49 239	0.54 278	2.37 345	0.31 249	0.19 162	0.61 423	0.30 438	0.93 504	0.52 221	0.49 323	0.53 383	0.40 321	0.43 457	0.59 251	0.67 462	0.16 516	0.11 225	0.12 386	0.10 203	0.20 365	0.30 196

EDNetEfficient	1.29 654	0.78 404	4.27 687	0.65 573	1.03 623	0.94 623	1.38 700	0.87 455	1.75 687	2.33 704	1.32 663	1.04 637	2.21 701	1.59 544	4.07 709	0.16 516	0.19 356	0.15 519	0.27 521	0.38 592	0.40 267

DSFCA	0.62 390	0.77 397	1.95 230	0.29 201	0.29 327	0.79 576	0.86 658	0.81 391	0.73 453	0.73 561	0.66 515	0.67 491	0.57 545	1.17 462	1.03 553	0.16 516	0.15 307	0.13 451	0.14 348	0.19 342	0.28 180

DMCA-RVC	0.70 478	1.30 583	3.59 653	0.37 386	0.89 602	0.57 356	0.31 449	0.73 339	0.59 294	0.69 543	0.54 405	0.59 446	0.57 545	1.25 481	0.66 458	0.16 516	0.38 440	0.20 599	0.15 373	0.22 398	0.23 144

STTStereo	0.58 326	0.95 476	2.95 578	0.37 386	0.31 357	0.62 445	0.32 461	0.81 391	0.63 335	0.61 469	0.55 416	0.67 491	0.43 457	0.87 374	0.48 357	0.16 516	0.16 323	0.17 559	0.20 461	0.17 283	0.25 158

SuperB	1.19 643	1.62 655	5.29 703	0.37 386	0.26 288	0.81 584	0.87 659	0.94 510	1.19 654	0.68 539	0.68 525	0.63 465	1.37 668	1.73 563	3.30 693	0.16 516	0.12 249	0.17 559	0.16 396	2.74 723	0.63 414

UCFNet_RVC	0.55 297	1.16 539	2.48 414	0.31 249	0.27 302	0.65 489	0.28 393	0.76 351	0.58 282	0.51 354	0.53 383	0.67 491	0.42 444	0.91 392	0.45 334	0.16 516	0.11 225	0.17 559	0.17 416	0.20 365	0.23 144

DRN-Test	0.71 483	0.79 408	2.83 556	0.40 437	0.44 485	0.80 580	0.41 533	1.07 620	0.83 550	0.82 598	0.64 500	0.68 505	0.57 545	1.78 576	0.79 505	0.16 516	0.13 272	0.17 559	0.16 396	0.24 423	0.51 344

NaN_ROB	1.25 649	1.46 630	3.84 669	0.54 533	0.56 526	1.12 648	0.99 671	1.05 603	1.03 629	1.10 637	0.87 608	0.77 547	1.07 651	5.85 722	2.98 689	0.16 516	0.23 391	0.16 540	0.24 495	0.28 497	0.66 424

zh-sn7	0.99 613	2.20 698	3.83 667	0.40 437	0.31 357	0.82 589	0.63 622	1.02 582	0.94 604	0.81 592	1.13 649	0.84 579	0.93 640	2.49 666	1.87 642	0.17 536	0.17 337	0.16 540	0.16 396	0.37 584	0.64 419

zh-mn7	0.92 589	2.02 686	3.80 663	0.35 350	0.28 318	0.73 540	0.41 533	1.00 563	1.15 649	1.03 629	1.30 660	0.75 540	0.62 569	1.98 618	1.55 622	0.17 536	0.14 288	0.14 490	0.14 348	0.31 526	0.57 384

CASS	0.43 161	0.34 100	2.01 247	0.33 297	0.17 103	0.54 308	0.24 311	0.71 331	0.52 221	0.62 484	0.55 416	0.40 321	0.41 431	0.43 152	0.33 231	0.17 536	0.10 192	0.14 490	0.11 262	0.18 310	0.23 144
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Wz-Net-MNSev	0.74 500	1.42 621	2.75 537	0.38 406	0.33 381	0.90 614	0.61 617	0.98 544	0.94 604	0.77 578	0.75 576	0.75 540	0.66 585	1.39 499	0.76 495	0.17 536	0.13 272	0.14 490	0.14 348	0.28 497	0.48 328

CRFU-Net	0.58 326	0.42 182	1.90 219	0.49 505	0.27 302	0.83 591	0.35 497	0.94 510	0.54 241	0.65 524	0.60 464	0.78 552	1.34 664	1.00 416	0.51 376	0.17 536	0.14 288	0.17 559	0.10 203	0.19 342	0.20 118

CSP-Net	0.55 297	0.61 310	1.81 193	0.30 224	0.23 244	0.77 567	0.35 497	0.90 483	0.62 321	0.62 484	0.60 464	0.65 478	0.42 444	1.76 570	0.47 347	0.17 536	0.12 249	0.10 236	0.10 203	0.21 381	0.16 77

APVNet	0.76 516	1.11 515	3.23 612	0.39 423	0.36 422	0.85 597	0.44 556	0.96 528	0.73 453	0.58 429	0.69 530	0.76 545	0.56 540	2.29 647	0.82 514	0.17 536	0.18 349	0.24 625	0.19 448	0.35 567	0.27 174

psm_up	0.65 428	1.02 490	2.53 432	0.36 372	0.31 357	0.64 473	0.38 519	0.96 528	0.73 453	0.63 497	0.57 441	0.68 505	0.57 545	1.90 610	0.52 381	0.17 536	0.15 307	0.16 540	0.15 373	0.27 484	0.22 134

GwcNet	0.76 516	1.09 508	3.68 657	0.38 406	0.45 490	0.81 584	0.45 560	0.91 490	0.89 587	0.63 497	0.77 583	0.82 571	0.51 521	1.64 551	0.85 518	0.17 536	0.16 323	0.15 519	0.15 373	0.33 542	0.34 225

FADNet-RVC	0.69 471	1.65 659	2.74 535	0.35 350	0.26 288	0.60 404	0.29 421	0.91 490	0.67 372	0.46 298	0.51 365	0.62 461	0.46 487	1.75 567	0.81 511	0.17 536	0.20 371	0.17 559	0.18 430	0.60 662	0.39 259

ADCL	1.07 630	1.22 561	2.80 547	0.40 437	0.33 381	1.50 669	1.87 711	0.97 536	1.04 632	1.26 665	1.28 657	0.99 625	1.41 671	1.36 497	3.51 699	0.17 536	0.14 288	0.22 611	0.21 473	0.32 536	0.43 291

PA-Net	0.93 596	1.36 604	4.14 681	0.64 570	0.41 465	0.70 525	0.53 589	0.91 490	0.88 582	0.53 374	0.60 464	0.70 522	0.54 533	2.40 659	2.57 677	0.17 536	0.28 419	0.19 588	0.28 524	0.25 448	0.48 328
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ETE_ROB	0.68 464	1.09 508	2.32 336	0.38 406	0.26 288	0.69 522	0.51 582	1.49 675	0.75 480	0.81 592	0.71 558	0.85 585	0.51 521	1.39 499	0.70 470	0.17 536	0.14 288	0.19 588	0.16 396	0.24 423	0.35 233

WQFJA1++	2.66 700	0.28 15	6.84 715	1.32 654	1.50 670	0.52 287	0.13 13	0.41 74	0.52 221	14.18 737	0.19 59	3.31 706	0.17 80	0.88 383	0.45 334	0.18 549	1.54 637	0.08 69	0.81 690	17.77 747	2.17 662

MSAF-DinoV2	3.17 712	2.52 716	10.79 726	3.57 723	0.30 344	3.28 709	0.81 654	2.81 713	1.80 690	0.81 592	0.87 608	1.59 683	1.15 657	26.18 749	2.61 678	0.18 549	0.13 272	0.19 588	1.61 722	0.94 686	1.22 584

TCMNet	0.72 493	1.15 535	2.78 544	0.51 518	0.52 510	0.73 540	0.39 526	0.94 510	0.78 507	0.60 459	0.68 525	0.63 465	0.46 487	1.71 561	0.72 481	0.18 549	0.19 356	0.23 619	0.18 430	0.40 608	0.56 378

rvit_0105_6	0.36 92	0.55 287	1.48 139	0.31 249	0.18 126	0.35 68	0.26 359	0.56 230	0.66 359	0.26 141	0.29 182	0.33 271	0.26 257	0.41 139	0.27 141	0.18 549	0.16 323	0.15 519	0.13 324	0.15 230	0.25 158

rvit_0105_5	0.43 161	0.73 371	2.10 277	0.31 249	0.18 126	0.41 132	0.31 449	0.69 313	0.67 372	0.32 198	0.34 240	0.38 305	0.30 333	0.42 149	0.30 184	0.18 549	0.16 323	0.15 519	0.15 373	0.15 230	0.30 196

rvit_0105_4	0.40 137	0.64 324	1.98 239	0.31 249	0.18 126	0.37 88	0.29 421	0.64 289	0.67 372	0.28 169	0.32 224	0.36 288	0.28 293	0.45 162	0.27 141	0.18 549	0.16 323	0.15 519	0.14 348	0.15 230	0.25 158

test_sample7	0.65 428	0.41 174	2.08 266	0.36 372	0.20 183	0.52 287	0.32 461	0.99 553	0.86 572	0.64 508	0.63 487	0.67 491	0.49 512	1.18 464	0.52 381	0.18 549	1.21 585	0.16 540	0.15 373	0.19 342	1.22 584

dd	0.48 221	1.32 587	2.41 361	0.31 249	0.17 103	0.58 367	0.26 359	0.50 168	0.71 439	0.42 264	0.41 286	0.34 279	0.28 293	0.47 174	0.41 301	0.18 549	0.10 192	0.13 451	0.12 301	0.22 398	0.16 77

SACVNet	0.68 464	1.08 505	2.58 454	0.38 406	0.28 318	0.65 489	0.37 509	0.91 490	0.65 351	0.67 533	0.62 479	0.69 516	0.47 499	2.07 627	0.65 455	0.18 549	0.14 288	0.16 540	0.15 373	0.39 601	0.41 275

pcwnet_v2	0.65 428	0.54 278	4.29 690	0.33 297	0.27 302	0.60 404	0.25 341	1.02 582	0.92 595	0.61 469	0.69 530	0.62 461	0.54 533	0.67 296	0.38 275	0.18 549	0.15 307	0.15 519	0.14 348	0.21 381	0.49 334

aanetorigin	0.81 535	1.03 494	2.64 487	0.44 472	0.44 485	0.59 389	1.00 675	0.59 253	0.70 424	1.54 686	1.22 655	0.82 571	1.08 652	1.06 428	1.07 563	0.18 549	0.15 307	0.17 559	0.21 473	0.53 654	0.65 422

S-Stereo	0.82 539	0.73 371	3.79 662	0.40 437	0.37 431	0.70 525	0.69 640	1.00 563	1.03 629	0.63 497	0.92 618	0.82 571	0.59 556	2.35 652	0.71 477	0.18 549	0.22 383	0.17 559	0.18 430	0.30 517	0.67 432

RTSC	0.84 546	1.40 615	2.67 501	0.50 512	0.40 458	0.83 591	0.33 475	1.11 631	1.14 647	0.93 617	0.82 594	0.84 579	0.58 553	1.34 495	1.82 640	0.18 549	0.49 469	0.14 490	0.30 539	0.46 635	0.42 280

DANet	0.85 555	0.68 342	2.41 361	1.18 646	0.48 501	0.77 567	1.23 694	0.93 504	1.53 675	0.90 610	0.72 563	0.97 620	0.57 545	1.86 597	1.05 558	0.18 549	0.16 323	0.19 588	0.16 396	0.26 469	0.67 432
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.92 589	1.20 553	2.68 508	0.45 480	0.27 302	0.76 557	0.66 630	0.94 510	0.77 502	0.79 587	1.17 650	0.84 579	0.91 635	2.72 684	1.76 635	0.18 549	0.42 451	0.44 670	0.20 461	0.33 542	0.94 539

AdaStereo	0.48 221	0.44 214	2.18 297	0.36 372	0.20 183	0.59 389	0.29 421	0.97 536	0.74 474	0.52 365	0.55 416	0.61 456	0.33 359	0.52 217	0.44 327	0.18 549	0.08 83	0.17 559	0.11 262	0.18 310	0.24 154
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.
SANet	1.35 661	1.80 671	4.39 692	0.41 448	0.29 327	1.72 681	0.89 663	1.17 647	2.47 706	1.22 659	1.82 679	1.72 686	1.70 685	2.57 670	3.30 693	0.18 549	0.16 323	0.16 540	0.15 373	0.34 552	0.62 408

PSMNet_ROB	0.75 511	1.42 621	2.93 574	0.39 423	0.32 373	0.73 540	0.56 600	0.90 483	0.74 474	0.56 405	0.60 464	0.75 540	0.47 499	2.00 620	1.31 600	0.18 549	0.13 272	0.19 588	0.20 461	0.26 469	0.40 267

YMNet	0.66 451	0.98 481	2.12 282	0.42 454	0.41 465	0.86 598	0.43 547	0.92 498	0.76 489	0.75 571	0.81 591	0.83 576	0.46 487	0.87 374	1.07 563	0.19 567	0.22 383	0.20 599	0.17 416	0.42 618	0.39 259

YMNet_1	0.66 451	0.98 481	2.12 282	0.42 454	0.41 465	0.86 598	0.43 547	0.92 498	0.76 489	0.75 571	0.81 591	0.83 576	0.46 487	0.87 374	1.07 563	0.19 567	0.22 383	0.20 599	0.17 416	0.42 618	0.39 259

rvit_0105_3	0.46 197	0.86 440	2.24 316	0.33 297	0.19 162	0.44 168	0.35 497	0.74 343	0.70 424	0.38 241	0.38 268	0.41 328	0.33 359	0.46 167	0.32 215	0.19 567	0.17 337	0.17 559	0.18 430	0.15 230	0.22 134

FTStereo	0.79 530	0.32 70	2.83 556	0.70 589	0.21 199	0.73 540	1.75 708	0.61 268	0.60 303	1.07 635	1.62 676	1.28 665	2.11 699	0.75 337	0.30 184	0.19 567	0.08 83	0.12 386	0.11 262	0.12 140	0.39 259

Anonymous3	0.47 205	0.49 247	2.61 472	0.33 297	0.25 269	0.72 535	0.32 461	0.80 382	0.60 303	0.36 222	0.41 286	0.33 271	0.29 318	0.46 167	0.30 184	0.19 567	0.18 349	0.13 451	0.13 324	0.18 310	0.22 134

psmorigin	1.41 665	0.91 462	13.83 735	0.37 386	0.30 344	0.63 460	0.37 509	0.80 382	0.64 344	0.98 620	0.87 608	1.16 660	0.78 614	3.95 714	1.09 567	0.19 567	0.22 383	0.17 559	0.19 448	0.25 448	0.47 321

FAT-Stereo	0.72 493	0.60 304	2.86 564	0.37 386	0.29 327	0.64 473	0.55 596	1.01 573	0.91 593	0.76 576	0.94 621	0.93 609	0.79 617	1.82 586	0.60 427	0.19 567	0.19 356	0.17 559	0.16 396	0.23 416	0.47 321

NVstereo2D	0.63 405	0.57 293	2.29 329	0.37 386	0.35 410	0.69 522	0.49 579	0.96 528	0.88 582	0.49 323	0.54 405	0.72 527	0.46 487	1.98 618	0.50 373	0.19 567	0.20 371	0.18 580	0.16 396	0.28 497	0.34 225

DeepPruner_ROB	0.58 326	1.06 501	2.68 508	0.30 224	0.26 288	0.63 460	0.31 449	0.83 412	0.51 209	0.62 484	0.56 430	0.65 478	0.39 411	1.06 428	0.56 407	0.19 567	0.14 288	0.14 490	0.14 348	0.24 423	0.33 216

PWC_ROB	0.81 535	1.41 616	2.60 467	0.41 448	0.40 458	0.63 460	0.31 449	1.04 595	0.99 624	0.92 613	1.29 658	0.78 552	0.68 589	1.65 554	1.50 615	0.19 567	0.12 249	0.18 580	0.13 324	0.51 650	0.54 366

CBMV	0.86 558	1.00 485	2.82 554	0.35 350	0.21 199	0.78 572	0.78 651	1.05 603	0.87 578	0.90 610	0.74 568	0.87 593	1.89 692	1.67 555	1.38 610	0.19 567	0.20 371	0.21 606	0.19 448	0.28 497	0.84 500
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DDF-Stereo	0.65 428	0.33 84	1.69 173	0.67 580	0.82 594	0.37 88	0.20 150	0.50 168	0.52 221	0.34 214	0.17 42	0.78 552	0.23 209	0.68 302	1.03 553	0.20 578	1.66 649	0.09 160	0.34 579	0.34 552	2.03 651

MultiAttention	2.45 698	0.55 287	2.24 316	1.79 686	2.54 711	11.19 729	2.28 714	1.28 656	0.84 562	0.63 497	1.17 650	1.13 654	0.57 545	15.98 740	1.78 637	0.20 578	0.09 154	0.43 668	1.60 721	0.95 687	1.69 633

rvit_105_1	0.52 268	0.93 472	2.30 331	0.36 372	0.24 258	0.51 263	0.45 560	0.81 391	0.79 520	0.46 298	0.44 308	0.45 362	0.38 394	0.63 275	0.39 284	0.20 578	0.18 349	0.18 580	0.22 487	0.18 310	0.21 126

WZ-Net	1.04 625	1.83 673	4.20 684	0.42 454	0.36 422	0.88 607	0.71 643	1.05 603	1.11 642	0.84 602	0.94 621	1.06 642	1.17 659	2.37 654	2.24 664	0.20 578	0.14 288	0.15 519	0.16 396	0.36 575	0.53 358

LMCR-Stereo	0.61 368	1.00 485	2.60 467	0.42 454	0.22 214	0.74 548	0.31 449	1.06 616	0.70 424	0.62 484	0.64 500	0.40 321	0.52 528	0.84 368	1.27 599	0.20 578	0.09 154	0.12 386	0.09 151	0.26 469	0.16 77

Syn2CoEx	0.78 527	1.43 624	3.54 650	0.44 472	0.31 357	0.64 473	0.43 547	1.04 595	0.83 550	0.64 508	0.77 583	0.74 535	0.74 605	1.91 611	0.64 449	0.20 578	0.17 337	0.19 588	0.15 373	0.30 517	0.59 398

stereogan	0.74 500	0.68 342	2.82 554	0.40 437	0.40 458	1.05 638	0.42 540	0.99 553	0.96 612	0.78 586	0.86 606	1.15 658	0.73 601	1.57 536	0.56 407	0.20 578	0.19 356	0.20 599	0.16 396	0.37 584	0.34 225

TDLM	0.83 544	1.28 579	2.38 347	0.46 485	0.26 288	0.66 503	0.55 596	0.87 455	0.80 528	2.54 707	0.62 479	0.61 456	0.51 521	2.68 681	0.67 462	0.20 578	0.11 225	0.35 655	0.15 373	0.33 542	0.48 328

CVANet_RVC	0.82 539	1.18 547	3.98 673	0.40 437	0.28 318	0.63 460	0.43 547	0.90 483	0.78 507	1.14 644	0.69 530	0.68 505	0.52 528	2.62 675	0.48 357	0.20 578	0.13 272	0.22 611	0.37 597	0.37 584	0.48 328

NCCL2	0.71 483	1.32 587	2.30 331	0.44 472	0.31 357	0.71 529	0.67 635	0.89 471	0.69 411	0.70 547	0.61 472	0.85 585	0.54 533	1.58 543	0.70 470	0.20 578	0.17 337	0.66 684	0.25 504	0.26 469	0.38 251

MDST_ROB	1.28 652	0.53 275	3.84 669	0.55 535	0.45 490	4.06 716	0.60 612	1.36 664	0.89 587	2.18 698	1.17 650	0.98 621	0.72 598	4.28 716	2.12 655	0.20 578	0.16 323	0.19 588	0.17 416	0.20 365	0.84 500

S0	0.64 417	1.27 574	1.72 174	0.35 350	1.24 647	0.61 423	0.34 486	0.57 239	0.35 40	0.36 222	0.51 365	0.33 271	0.32 350	0.46 167	0.56 407	0.21 589	0.14 288	0.17 559	0.34 579	0.47 640	2.40 682

zero-FE	1.27 650	0.33 84	9.38 720	1.30 651	2.25 703	0.33 52	0.20 150	0.51 180	1.26 656	0.32 198	0.22 93	0.77 547	0.22 182	0.69 306	0.96 533	0.21 589	2.25 696	0.09 160	0.61 672	0.32 536	3.25 706

rvit_stereo_0075_2	0.45 186	0.45 223	2.60 467	0.34 324	0.32 373	0.41 132	0.21 196	0.60 260	0.54 241	0.39 246	0.51 365	0.40 321	0.29 318	0.46 167	0.31 204	0.21 589	0.15 307	0.22 611	0.15 373	0.18 310	0.33 216

Wz-Net-TNSev	1.02 619	2.26 704	3.69 658	0.38 406	0.31 357	1.00 630	0.71 643	1.12 634	1.02 627	0.74 568	0.73 565	1.09 648	0.91 635	2.46 663	2.15 658	0.21 589	0.20 371	0.16 540	0.20 461	0.48 643	0.62 408

RTS	1.29 654	1.59 650	6.48 713	0.63 566	0.57 531	1.59 674	0.90 664	1.15 641	1.44 669	1.20 655	1.31 661	1.10 650	0.87 631	2.67 679	2.27 666	0.21 589	0.38 440	0.19 588	0.20 461	0.46 635	0.68 437

RTSA	1.29 654	1.59 650	6.48 713	0.63 566	0.57 531	1.59 674	0.90 664	1.15 641	1.44 669	1.20 655	1.31 661	1.10 650	0.87 631	2.67 679	2.27 666	0.21 589	0.38 440	0.19 588	0.20 461	0.46 635	0.68 437

ADCPNet	1.07 630	1.37 609	4.54 696	0.38 406	0.68 567	1.36 661	0.64 624	0.93 504	0.83 550	0.79 587	0.82 594	1.08 645	1.18 660	1.30 490	2.68 680	0.21 589	0.69 514	0.21 606	0.95 704	0.30 517	0.54 366

LALA_ROB	0.68 464	1.14 528	2.50 425	0.37 386	0.29 327	0.78 572	0.55 596	0.99 553	0.84 562	0.82 598	0.68 525	0.93 609	0.50 517	1.01 419	0.89 522	0.21 589	0.15 307	0.21 606	0.18 430	0.26 469	0.30 196

Anonymus	0.30 30	0.29 23	1.05 42	0.27 148	0.14 43	0.34 58	0.16 75	0.35 33	0.35 40	0.18 36	0.16 35	0.24 165	0.18 106	0.30 45	0.39 284	0.22 597	0.56 490	0.09 160	0.10 203	0.10 89	0.46 318

GASNet	0.84 546	1.98 680	4.07 678	0.48 492	0.33 381	0.58 367	0.34 486	0.97 536	0.81 537	0.60 459	0.59 455	0.74 535	0.55 538	2.08 630	1.18 581	0.22 597	0.15 307	0.19 588	0.17 416	0.55 657	0.29 187

edge stereo	0.84 546	0.74 383	3.42 641	0.38 406	1.21 645	0.63 460	0.41 533	0.98 544	0.83 550	0.81 592	0.88 611	1.14 656	0.73 601	2.16 640	0.89 522	0.22 597	0.20 371	0.26 632	0.18 430	0.38 592	0.43 291

SHD	0.84 546	1.14 528	2.54 436	0.80 603	0.52 510	0.76 557	0.34 486	1.16 644	1.29 660	1.11 639	0.85 601	0.98 621	0.74 605	1.25 481	1.48 614	0.22 597	0.37 436	0.20 599	0.27 521	0.36 575	0.41 275

ADCMid	1.06 627	1.82 672	3.53 649	0.39 423	0.36 422	0.99 628	0.58 605	1.01 573	0.94 604	1.23 661	1.02 637	1.01 629	1.01 647	1.11 448	4.04 708	0.22 597	0.19 356	0.42 665	0.32 558	0.42 618	0.53 358

AnyNet_C32	1.08 634	1.76 670	3.01 590	0.50 512	0.54 520	1.17 653	1.16 688	0.97 536	0.95 610	1.11 639	0.98 629	0.87 593	0.93 640	1.57 536	4.11 710	0.22 597	0.20 371	0.25 630	0.25 504	0.40 608	0.68 437

LSM	3.40 714	1.42 621	5.81 708	9.98 732	30.74 752	0.86 598	1.14 684	0.99 553	1.26 656	1.40 676	2.18 689	0.93 609	0.85 626	1.76 570	1.03 553	0.22 597	0.35 434	0.24 625	0.29 529	0.40 608	6.21 732

XPNet_ROB	0.68 464	1.11 515	2.28 326	0.38 406	0.27 302	0.67 512	0.47 570	0.94 510	0.75 480	0.80 589	0.71 558	0.81 568	0.54 533	1.72 562	0.84 517	0.22 597	0.16 323	0.16 540	0.15 373	0.25 448	0.45 312

SGM-Forest	1.84 687	7.91 730	10.36 725	0.42 454	0.33 381	1.04 636	1.29 696	1.01 573	0.88 582	1.19 650	2.30 693	1.03 633	1.79 689	2.60 674	2.81 686	0.22 597	0.21 380	0.21 606	0.19 448	0.25 448	0.79 482
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DNS	1.68 684	0.28 15	2.40 356	2.44 708	2.39 707	2.27 700	0.18 111	1.65 685	1.58 678	8.28 727	0.39 274	0.45 362	0.22 182	1.39 499	1.23 591	0.23 606	2.62 711	0.08 69	0.98 706	0.12 140	4.38 726

Selective-IGEV-i16pc	0.76 516	0.44 214	5.34 704	0.32 272	0.19 162	1.17 653	0.61 617	0.94 510	0.80 528	0.37 232	0.51 365	0.53 409	0.29 318	2.08 630	0.38 275	0.23 606	0.23 391	0.12 386	0.16 396	0.22 398	0.21 126

ISRNet	0.51 264	0.58 295	1.96 235	0.38 406	0.31 357	0.49 231	0.21 196	0.80 382	0.71 439	0.64 508	0.71 558	0.66 487	0.40 419	0.59 251	0.45 334	0.23 606	0.16 323	0.21 606	0.20 461	0.21 381	0.37 242

hitnet-ft	0.73 496	1.09 508	2.59 459	0.28 177	0.22 214	0.71 529	0.36 506	0.89 471	0.67 372	0.58 429	0.83 596	1.03 633	0.94 642	2.31 649	0.70 470	0.23 606	0.14 288	0.41 663	0.13 324	0.24 423	0.28 180

AF-Net	0.76 516	1.14 528	2.74 535	0.42 454	0.41 465	0.70 525	0.41 533	1.07 620	0.94 604	0.73 561	1.05 643	1.04 637	0.86 628	1.23 475	1.00 549	0.23 606	0.15 307	0.25 630	0.18 430	0.32 536	0.35 233

ADCS	1.14 639	2.02 686	3.36 625	0.43 467	0.37 431	0.96 627	0.81 654	1.12 634	1.17 652	1.25 664	0.98 629	1.08 645	0.92 638	1.41 506	4.97 716	0.23 606	0.21 380	0.22 611	0.23 491	0.40 608	0.67 432

DeepPrunerF	0.92 589	1.33 592	3.41 638	0.46 485	0.51 506	0.64 473	0.49 579	1.16 644	2.62 709	0.65 524	0.61 472	0.65 478	0.62 569	2.23 644	1.31 600	0.23 606	0.19 356	0.30 644	0.28 524	0.39 601	0.34 225

CBMV_ROB	0.88 568	0.75 390	2.73 532	0.36 372	0.22 214	0.76 557	0.47 570	1.05 603	0.81 537	1.06 634	1.04 641	0.88 597	1.36 667	2.17 642	2.03 648	0.23 606	0.24 396	0.27 633	0.25 504	0.27 484	0.73 458

MeshStereo	1.29 654	1.34 595	3.04 596	0.35 350	0.28 318	1.10 647	0.69 640	1.42 671	1.07 636	2.71 711	2.43 695	2.95 701	1.50 678	2.92 697	2.03 648	0.23 606	0.22 383	0.22 611	0.19 448	0.50 648	0.69 445
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
SE	0.47 205	1.12 521	1.67 168	0.32 272	0.29 327	0.50 250	0.24 311	0.53 198	0.38 85	0.35 220	0.48 332	0.27 208	0.36 376	0.43 152	0.64 449	0.24 615	0.08 83	0.12 386	0.24 495	0.43 623	0.79 482

Selective-IGEV-i16pb	0.87 565	0.49 247	5.92 709	0.33 297	0.21 199	1.07 643	0.67 635	1.13 638	0.97 619	0.44 280	0.77 583	0.66 487	0.46 487	2.29 647	0.54 397	0.24 615	0.25 405	0.15 519	0.19 448	0.26 469	0.28 180

HBP-ISP	0.82 539	1.57 645	3.28 618	0.50 512	0.27 302	0.86 598	0.54 592	1.09 624	0.78 507	0.81 592	0.70 543	0.68 505	1.00 646	2.02 621	0.47 347	0.24 615	0.24 396	0.29 643	0.25 504	0.28 497	0.52 352

FADNet-RVC-Resample	0.74 500	1.54 640	3.81 666	0.38 406	0.29 327	0.62 445	0.38 519	0.91 490	0.67 372	0.52 365	0.51 365	0.63 465	0.44 467	1.56 531	0.59 422	0.24 615	0.32 427	0.22 611	0.19 448	0.30 517	0.71 451

RGC	0.78 527	1.10 513	2.55 444	0.45 480	0.45 490	0.73 540	0.40 531	1.00 563	0.75 480	0.75 571	1.04 641	1.02 632	0.73 601	1.74 565	1.15 577	0.24 615	0.19 356	0.28 635	0.26 512	0.31 526	0.38 251

Nwc_Net	0.75 511	1.10 513	2.96 579	0.42 454	0.39 448	0.77 567	0.39 526	1.06 616	0.73 453	0.65 524	1.00 633	0.99 625	0.74 605	1.43 508	0.99 546	0.24 615	0.15 307	0.23 619	0.26 512	0.27 484	0.30 196

XQC	0.84 546	1.32 587	2.61 472	0.78 600	0.44 485	0.89 611	0.53 589	1.16 644	1.07 636	0.85 604	0.69 530	0.92 604	0.73 601	1.40 502	1.44 612	0.24 615	0.35 434	0.23 619	0.26 512	0.45 631	0.39 259

PS-NSSS	0.69 471	1.37 609	2.44 378	0.31 249	0.32 373	0.64 473	0.34 486	1.04 595	0.74 474	0.56 405	0.75 576	0.51 399	0.42 444	2.41 661	0.54 397	0.24 615	0.17 337	0.27 633	0.18 430	0.30 517	0.23 144

S	0.65 428	0.99 483	1.89 217	0.44 472	1.24 647	0.67 512	0.29 421	0.60 260	0.50 201	0.47 303	0.57 441	0.33 271	0.39 411	0.36 104	0.45 334	0.25 623	0.12 249	0.19 588	0.20 461	0.53 654	2.55 687

UDGNet	0.50 249	1.36 604	2.44 378	0.37 386	0.19 162	0.58 367	0.23 278	0.49 142	0.69 411	0.42 264	0.39 274	0.34 279	0.29 318	0.55 234	0.32 215	0.25 623	0.10 192	0.37 658	0.19 448	0.30 517	0.17 90

G-Net	1.02 619	0.70 355	3.23 612	0.60 555	0.66 563	2.00 694	0.71 643	0.78 367	0.70 424	1.14 644	2.53 697	1.29 667	1.01 647	1.47 518	1.74 631	0.25 623	0.24 396	0.24 625	0.26 512	0.37 584	0.40 267

SAMSARA	1.11 636	1.35 599	2.60 467	1.34 656	0.77 583	1.67 679	1.41 705	1.47 673	0.99 624	1.54 686	0.89 613	1.44 678	0.90 634	1.88 603	1.71 627	0.25 623	0.55 486	0.22 611	0.34 579	0.39 601	0.50 337

NOSS_ROB	0.75 511	1.03 494	2.27 324	0.68 586	0.26 288	0.68 519	0.30 438	0.99 553	0.82 543	0.59 448	0.58 449	0.77 547	0.39 411	2.75 688	0.48 357	0.25 623	0.24 396	0.28 635	0.26 512	0.29 508	1.07 565

IGEV-RUCA	2.30 697	0.38 148	1.36 110	0.41 448	1.90 690	2.03 697	1.86 710	1.37 665	1.78 689	3.73 719	3.72 715	5.06 719	8.09 728	2.15 638	1.63 624	0.26 628	0.77 525	2.71 727	1.91 723	2.43 720	2.42 683

RP	0.74 500	1.01 488	2.48 414	0.44 472	0.45 490	0.66 503	0.45 560	0.95 525	0.87 578	0.70 547	0.95 624	0.99 625	0.82 620	1.55 529	0.82 514	0.26 628	0.19 356	0.23 619	0.20 461	0.34 552	0.38 251

AnyNet_C01	1.20 644	1.89 676	4.25 686	0.55 535	0.54 520	1.57 672	1.39 701	1.10 627	1.13 644	1.19 650	1.34 665	1.15 658	1.11 654	1.73 563	2.89 688	0.26 628	0.24 396	0.28 635	0.24 495	0.50 648	0.68 437

CSAN	1.38 663	1.74 669	4.12 680	0.53 525	0.38 441	1.06 641	1.15 686	1.29 658	1.12 643	1.19 650	1.90 682	1.04 637	1.44 672	5.92 723	2.82 687	0.26 628	0.22 383	0.24 625	0.25 504	0.35 567	0.54 366

PVD	1.05 626	1.21 555	2.36 343	0.84 607	0.91 605	1.04 636	0.64 624	1.32 662	1.68 681	1.43 678	1.41 669	1.14 656	1.15 657	1.49 521	1.77 636	0.27 632	0.65 507	0.28 635	0.35 585	0.40 608	0.73 458

DPSNet	1.02 619	0.72 367	2.84 558	0.60 555	0.39 448	1.08 644	0.75 647	1.41 670	1.14 647	0.74 568	0.69 530	1.05 641	1.67 683	2.09 634	2.22 663	0.27 632	0.61 498	0.20 599	0.50 642	0.48 643	1.03 560

FBW_ROB	0.94 598	1.23 566	2.35 342	0.46 485	0.32 373	0.87 605	0.46 566	1.15 641	0.97 619	0.83 601	0.78 588	1.01 629	0.64 575	3.65 712	1.65 625	0.27 632	0.24 396	0.40 661	0.26 512	0.32 536	0.88 520

SME	0.65 428	1.66 661	2.47 408	0.36 372	0.21 199	0.65 489	0.26 359	0.72 334	0.53 234	0.56 405	0.49 348	0.36 288	0.37 383	1.82 586	1.03 553	0.28 635	0.11 225	0.12 386	0.13 324	0.46 635	0.34 225

FSD					1.93 692	0.63 460	0.33 475	0.46 118	0.53 234	0.32 198	0.32 224	0.40 321	0.32 350	1.14 455	0.60 427	0.28 635	2.77 714	0.31 645	0.30 539	0.31 526

dad	0.58 326	1.35 599	2.39 353	0.31 249	0.20 183	0.62 445	0.26 359	0.56 230	0.79 520	0.66 531	0.64 500	0.64 473	0.36 376	0.87 374	0.48 357	0.28 635	0.15 307	0.40 661	0.18 430	0.24 423	0.22 134

PFNet	0.62 390	0.42 182	2.69 516	0.43 467	0.55 523	0.62 445	0.27 379	0.64 289	0.72 448	0.61 469	0.56 430	0.45 362	0.33 359	1.86 597	1.12 572	0.28 635	0.09 154	0.12 386	0.16 396	0.26 469	0.27 174

NCC-stereo	0.88 568	1.22 561	2.97 580	0.60 555	0.45 490	1.88 688	0.48 572	1.04 595	0.75 480	0.70 547	0.85 601	0.93 609	0.84 623	1.81 583	1.51 618	0.28 635	0.19 356	0.23 619	0.31 550	0.27 484	0.35 233

Abc-Net	0.88 568	1.22 561	2.97 580	0.60 555	0.45 490	1.88 688	0.48 572	1.04 595	0.75 480	0.70 547	0.85 601	0.93 609	0.84 623	1.81 583	1.51 618	0.28 635	0.19 356	0.23 619	0.31 550	0.27 484	0.35 233
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FC-DCNN v2	1.65 683	0.85 435	3.39 631	0.46 485	0.39 448	2.02 696	0.66 630	1.94 701	1.84 693	2.81 714	2.99 709	4.39 716	3.25 711	2.81 692	2.75 684	0.29 641	0.26 409	0.31 645	0.30 539	0.33 542	0.91 527

FC-DCNN	1.60 681	0.85 435	3.44 642	0.46 485	0.39 448	1.96 690	0.66 630	1.72 689	1.70 683	2.75 713	2.91 708	4.20 712	3.15 710	2.72 684	2.66 679	0.30 642	0.26 409	0.31 645	0.30 539	0.33 542	0.91 527

MSMD_ROB	1.41 665	1.03 494	2.75 537	0.41 448	0.32 373	2.00 694	0.61 617	0.96 528	1.43 668	2.97 715	2.63 701	4.76 718	2.04 697	2.44 662	1.78 637	0.30 642	0.26 409	0.32 649	0.32 558	0.32 536	0.63 414

FCDSN-DC	1.45 669	1.12 521	3.30 621	0.48 492	0.41 465	1.13 649	0.60 612	1.17 647	1.28 659	2.25 701	2.85 705	3.65 709	3.34 713	2.58 672	2.44 670	0.31 644	0.26 409	0.31 645	0.30 539	0.37 584	0.78 478
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
Anonymous_2	1.36 662	0.49 247	2.03 254	1.71 681	1.58 673	2.49 705	0.58 605	1.59 682	2.31 704	0.77 578	0.88 611	1.03 633	0.58 553	1.20 470	0.66 458	0.32 645	1.38 611	1.42 714	3.87 732	0.78 681	1.56 619

ccnet	0.77 525	0.61 310	2.01 247	0.40 437	0.46 497	1.05 638	0.59 608	1.02 582	0.74 474	0.90 610	0.97 626	0.82 571	0.89 633	1.68 559	1.16 579	0.32 645	0.26 409	0.32 649	0.28 524	0.35 567	0.47 321

PStereo	0.59 345	1.28 579	1.86 209	0.56 546	0.20 183	0.51 263	0.33 475	0.60 260	0.63 335	0.51 354	0.23 113	0.35 285	0.44 467	0.97 412	1.16 579	0.33 647	0.27 416	0.20 599	0.17 416	0.47 640	0.72 453

SDNR	2.06 692	2.93 722	2.94 576	1.55 672	5.13 722	1.98 693	0.24 311	1.95 702	2.62 709	0.92 613	2.71 703	5.76 722	0.68 589	3.61 711	3.84 704	0.33 647	0.38 440	0.22 611	0.17 416	1.13 693	2.04 652

GANetREF_RVC	0.81 535	1.44 627	3.04 596	0.49 505	0.27 302	0.83 591	0.63 622	1.03 589	0.92 595	0.63 497	0.61 472	0.72 527	0.59 556	2.40 659	0.58 418	0.33 647	0.25 405	0.37 658	0.25 504	0.41 615	0.36 241
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
PWCDC_ROB	0.83 544	1.57 645	2.63 478	0.48 492	0.37 431	0.78 572	0.29 421	1.04 595	1.36 666	0.63 497	2.05 685	0.64 473	0.70 596	1.10 443	1.20 585	0.33 647	0.14 288	0.15 519	0.12 301	0.63 666	0.46 318

PSMNet-RUCA	0.64 417	1.12 521	2.61 472	0.59 553	0.56 526	0.64 473	0.37 509	0.89 471	0.72 448	0.53 374	0.68 525	0.53 409	0.43 457	0.61 263	0.46 342	0.35 651	0.19 356	0.44 670	0.29 529	0.49 645	0.35 233

PASM	0.82 539	1.00 485	2.68 508	0.52 521	0.48 501	0.65 489	0.59 608	0.83 412	0.89 587	0.82 598	0.73 565	0.89 600	0.68 589	2.39 658	0.73 485	0.35 651	0.37 436	0.36 656	0.41 614	0.45 631	0.51 344

AANet_RVC	0.79 530	1.46 630	2.72 527	0.34 324	0.25 269	0.59 389	0.32 461	0.88 463	0.83 550	0.62 484	0.95 624	0.80 563	0.43 457	2.46 663	1.72 629	0.38 653	0.26 409	0.10 236	0.09 151	0.25 448	0.43 291

PDISCO_ROB	0.84 546	1.46 630	2.84 558	0.65 573	0.59 536	1.17 653	0.48 572	1.19 649	1.08 638	0.67 533	0.72 563	1.00 628	0.61 567	1.24 477	1.05 558	0.38 653	0.18 349	0.28 635	0.24 495	0.58 660	0.44 307

WCMA_ROB	1.29 654	1.21 555	3.13 606	0.65 573	0.36 422	1.20 657	0.78 651	1.00 563	0.98 621	1.78 691	2.62 700	3.08 705	2.01 696	1.86 597	2.35 668	0.38 653	0.38 440	0.32 649	0.32 558	0.31 526	1.06 564

PMTNet	0.35 77	0.38 148	1.75 179	0.21 14	0.14 43	0.57 356	0.24 311	0.48 137	0.44 156	0.28 169	0.32 224	0.26 194	0.24 222	0.41 139	0.24 96	0.42 656	0.07 30	0.08 69	0.05 1	0.18 310	0.15 61

ELAS_RVC	1.51 675	0.88 445	3.36 625	0.63 566	0.56 526	1.53 670	2.73 716	1.53 676	1.76 688	2.26 702	2.21 692	2.10 691	3.07 709	2.08 630	2.52 673	0.42 656	0.42 451	0.42 665	0.37 597	0.51 650	0.84 500
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.52 676	0.92 467	2.91 571	0.62 563	0.57 531	3.13 708	2.21 713	1.67 687	1.58 678	2.42 705	2.43 695	1.87 688	2.49 704	1.85 595	2.70 681	0.42 656	0.43 456	0.41 663	0.40 609	0.51 650	0.85 508
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 634	2.01 684	2.56 448	0.49 505	0.40 458	1.49 668	0.96 668	1.02 582	0.95 610	0.85 604	0.94 621	1.06 642	0.59 556	2.92 697	1.15 577	0.43 659	0.74 524	0.32 649	0.55 654	0.74 674	1.35 601

coex-ft	6.14 724	1.98 680	60.80 758	0.34 324	0.30 344	0.80 580	1.17 690	0.76 351	4.34 720	19.82 744	2.15 688	1.61 684	8.77 730	1.82 586	10.36 732	0.44 660	2.05 677	0.18 580	0.19 448	0.39 601	4.61 730

UDG	0.86 558	1.57 645	2.80 547	0.68 586	0.59 536	0.78 572	0.38 519	0.97 536	0.74 474	0.63 497	0.70 543	1.01 629	0.68 589	1.02 420	1.22 590	0.45 661	0.34 433	0.89 695	0.51 646	0.73 673	0.58 391

Consistency-Raft	0.92 589	1.21 555	3.50 645	0.98 626	0.63 553	0.77 567	0.54 592	1.02 582	1.01 626	0.62 484	1.03 639	0.65 478	1.04 649	0.81 362	1.36 606	0.45 661	0.47 463	0.51 676	0.59 668	0.65 668	0.47 321

FADNet	0.71 483	1.60 654	2.53 432	0.33 297	0.30 344	0.67 512	0.29 421	0.92 498	0.75 480	0.45 285	0.49 348	0.66 487	0.57 545	1.85 595	0.85 518	0.46 663	0.20 371	0.17 559	0.20 461	0.60 662	0.37 242

MADNet+	1.44 667	2.19 696	6.00 710	0.89 610	0.70 571	1.58 673	1.11 681	1.56 681	1.30 662	0.89 608	1.03 639	1.25 663	1.12 655	3.29 704	2.80 685	0.48 664	0.57 491	0.39 660	0.36 595	0.63 666	0.69 445

JetBlue	1.89 688	2.09 691	4.16 682	0.74 592	1.23 646	4.52 720	3.86 722	1.68 688	1.26 656	1.28 667	1.54 672	2.36 696	1.86 691	3.35 706	3.37 695	0.54 665	0.49 469	0.48 672	0.49 638	1.39 707	1.21 582

SGM_RVC	2.11 695	1.07 502	2.87 565	0.98 626	0.92 606	2.72 707	1.88 712	1.91 699	12.27 731	2.09 694	1.99 684	2.47 697	2.24 702	2.87 696	2.03 648	0.54 665	0.47 463	0.42 665	0.47 632	0.74 674	1.22 584
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IGEV-BASED-STEREO-	0.45 186	1.36 604	1.30 100	0.24 75	0.12 12	0.33 52	0.20 150	0.41 74	0.37 66	0.32 198	0.21 78	0.16 46	0.14 32	0.29 40	0.62 440	0.55 667	1.42 619	0.11 319	0.13 324	0.25 448	0.56 378

DispFullNet	1.69 685	2.25 702	5.23 701	1.53 671	8.78 726	0.89 611	0.37 509	1.03 589	0.98 621	1.37 672	1.00 633	1.13 654	1.97 694	1.51 523	0.98 544	0.55 667	0.32 427	1.19 705	0.64 674	1.16 695	0.88 520

AANet	1.18 642	1.16 539	2.94 576	0.35 350	1.41 659	0.66 503	0.38 519	0.82 401	2.26 703	1.34 671	1.54 672	1.27 664	1.21 661	1.32 491	1.26 598	0.59 669	1.95 672	0.18 580	0.39 607	0.34 552	2.25 674

DDUNet	0.90 582	1.63 657	2.77 542	0.77 597	0.69 569	0.83 591	0.44 556	0.90 483	0.70 424	0.68 539	0.76 579	0.92 604	0.54 533	1.14 455	1.35 604	0.61 670	0.37 436	0.96 697	0.52 649	0.77 679	0.67 432

anonymity	0.86 558	0.68 342	1.44 130	0.64 570	0.83 595	0.67 512	0.52 586	0.98 544	0.73 453	0.96 619	0.70 543	0.81 568	0.86 628	1.10 443	1.34 602	0.64 671	0.72 522	0.58 678	1.44 717	0.60 662	0.91 527

DualNet (step1)	0.76 516	0.69 352	2.69 516	0.28 177	0.23 244	0.81 584	0.33 475	0.99 553	0.86 572	0.64 508	0.63 487	0.67 491	0.49 512	1.18 464	0.52 381	0.65 672	1.21 585	0.86 691	0.56 657	0.25 448	0.72 453

test_sample9	1.07 630	0.69 352	2.69 516	0.28 177	0.23 244	0.81 584	0.33 475	0.99 553	0.86 572	0.64 508	0.63 487	0.67 491	0.49 512	2.02 621	2.70 681	0.65 672	4.33 729	0.86 691	0.56 657	0.25 448	0.72 453

test_sample8	1.23 647	0.69 352	2.69 516	0.28 177	0.23 244	0.81 584	0.33 475	1.01 573	0.75 480	1.23 661	0.63 487	2.53 698	1.31 663	2.02 621	2.70 681	0.65 672	4.33 729	0.86 691	0.56 657	0.25 448	0.72 453

SPS-STEREO	1.22 645	1.65 659	3.41 638	0.66 577	0.69 569	1.01 631	0.68 638	1.10 627	0.96 612	1.40 676	1.25 656	1.46 679	1.08 652	2.05 624	2.24 664	0.66 675	0.61 498	0.58 678	0.57 665	0.66 669	1.65 630
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NVStereoNet_ROB	1.45 669	1.62 655	3.59 653	1.09 635	0.70 571	0.86 598	0.67 635	1.19 649	1.51 674	1.20 655	4.05 718	1.61 684	1.94 693	2.97 699	2.07 652	0.67 676	0.69 514	0.55 677	0.70 677	0.57 659	0.67 432
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MFMNet_re	1.01 618	1.73 666	3.04 596	0.85 608	0.76 581	0.93 620	0.81 654	1.02 582	1.10 639	1.05 631	1.06 644	0.84 579	0.96 643	0.93 399	0.97 535	0.68 677	0.61 498	0.63 683	0.60 670	0.77 679	0.80 487

WAO-7	1.58 680	2.04 689	3.25 615	0.94 619	0.75 578	1.75 682	1.13 683	1.87 696	1.97 698	1.46 682	2.53 697	1.98 690	1.75 686	3.13 701	2.48 672	0.69 678	0.67 509	0.94 696	0.74 685	0.80 682	0.77 472

DN	0.97 608	0.30 43	4.03 676	3.02 718	0.78 586	0.72 535	0.21 196	0.61 268	0.44 156	0.36 222	0.54 405	0.36 288	0.18 106	1.20 470	0.91 526	0.72 679	1.86 662	0.11 319	0.34 579	0.12 140	2.60 689

AIO-test2	0.60 358	1.55 641	2.73 532	0.63 566	0.42 479	0.50 250	0.23 278	0.84 421	0.73 453	0.34 214	0.53 383	0.37 298	0.22 182	0.70 313	0.32 215	0.75 680	0.16 323	0.13 451	0.17 416	0.21 381	0.47 321

GCST	0.84 546	1.48 633	3.02 592	1.12 643	1.09 633	0.62 445	0.19 125	0.79 375	0.56 265	0.60 459	0.65 508	0.50 394	0.31 341	1.24 477	0.74 490	0.76 681	0.46 459	0.84 690	0.64 674	0.71 671	0.57 384

CAS	0.39 122	0.31 55	1.79 186	0.81 605	0.34 397	0.51 263	0.23 278	0.49 142	0.42 133	0.23 98	0.31 207	0.20 121	0.17 80	0.30 45	0.25 115	0.77 682	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.10 89	0.41 275

Weightmod_eth	0.57 316	1.21 555	1.83 194	0.29 201	0.64 558	0.40 120	0.23 278	0.49 142	0.40 120	0.30 187	0.66 515	0.33 271	0.35 371	0.94 401	0.70 470	0.80 683	0.22 383	0.10 236	0.09 151	0.49 645	0.86 513

SQANet	0.92 589	1.96 678	3.23 612	0.77 597	0.83 595	0.76 557	0.38 519	0.87 455	0.68 399	0.64 508	0.69 530	0.73 533	0.52 528	1.35 496	1.36 606	0.80 683	0.30 422	0.60 681	0.29 529	0.93 685	0.70 448

Weightmod	0.65 428	1.12 521	1.75 179	0.29 201	1.24 647	0.57 356	0.22 236	0.50 168	0.42 133	0.32 198	0.74 568	0.39 309	0.32 350	0.80 357	0.76 495	0.82 685	0.15 307	0.10 236	0.10 203	0.55 657	1.77 639

LE_ROB	4.55 720	2.43 713	9.94 723	2.79 716	4.03 720	2.40 704	3.54 718	2.72 710	11.04 729	11.64 735	4.69 723	5.25 720	10.74 732	4.52 719	9.73 730	0.82 685	0.70 517	1.34 711	0.97 705	0.74 674	0.94 539

FINET	1.92 689	1.96 678	4.49 695	1.62 674	1.39 658	3.51 712	4.39 723	2.89 714	2.58 708	1.39 674	1.98 683	1.35 671	2.12 700	1.64 551	2.12 655	0.84 687	1.03 566	0.18 580	0.29 529	0.54 656	2.12 658

SGM-ForestM	3.67 717	2.70 721	5.34 704	1.65 677	1.72 681	6.02 723	5.08 726	4.10 724	3.47 715	4.59 721	4.21 720	9.81 730	5.79 724	6.44 724	6.97 725	0.88 688	1.09 571	0.33 653	0.45 622	0.68 670	2.10 656

ACVNet_2	1.54 677	2.20 698	4.42 693	1.10 637	0.93 609	1.37 663	0.87 659	1.53 676	1.71 684	1.22 659	1.72 677	2.12 692	1.06 650	2.58 672	1.93 644	0.94 689	0.54 483	1.00 700	0.56 657	2.11 717	0.96 546

FADNet_RVC	0.87 565	1.51 637	2.90 570	0.31 249	0.24 258	0.71 529	0.25 341	1.00 563	0.65 351	0.45 285	0.57 441	0.61 456	0.44 467	1.53 527	0.75 491	0.94 689	0.97 552	0.28 635	1.00 708	0.89 684	1.36 603

WAO-6	1.69 685	1.87 675	3.21 611	1.15 645	1.01 620	2.29 701	1.06 680	1.85 694	2.84 713	1.30 670	2.59 699	2.19 693	1.67 683	2.62 675	2.52 673	0.96 691	0.68 511	1.19 705	0.84 698	1.13 693	0.95 542

CC-Net-ROB	0.95 601	1.57 645	2.93 574	0.90 613	0.39 448	0.87 605	0.44 556	1.12 634	0.83 550	0.59 448	0.69 530	0.64 473	0.50 517	2.73 686	0.93 529	0.97 692	0.40 447	0.87 694	0.29 529	0.61 665	0.66 424

otaku	1.15 640	2.10 692	3.51 646	0.98 626	0.74 575	1.02 633	0.59 608	1.03 589	0.89 587	0.70 547	1.60 674	0.98 621	0.65 578	1.63 548	1.80 639	0.99 693	0.46 459	0.73 688	0.40 609	1.30 703	0.88 520

Ntro	1.11 636	2.10 692	3.52 648	0.97 625	0.87 601	1.06 641	0.54 592	1.02 582	0.93 602	0.63 497	0.76 579	0.93 609	0.67 587	1.76 570	1.71 627	1.03 694	0.46 459	0.76 689	0.41 614	1.29 701	0.86 513

MANE	3.51 716	2.03 688	3.88 671	1.89 692	2.01 696	5.98 722	4.72 724	5.87 727	7.13 727	3.80 720	5.10 724	6.11 724	5.34 722	4.39 717	5.05 717	1.07 695	1.28 597	0.50 675	0.85 699	0.76 677	2.36 680

MonStereo1	2.06 692	1.22 561	2.39 353	1.22 649	1.04 625	3.53 713	0.62 620	1.55 679	1.93 696	1.50 684	3.36 714	2.24 695	10.67 731	2.85 694	1.50 615	1.08 696	0.39 446	0.96 697	0.58 666	1.16 695	1.39 604

ACVNet_1	1.47 671	2.27 705	4.92 699	1.11 640	0.89 602	1.19 656	0.66 630	1.28 656	1.19 654	0.98 620	0.97 626	3.06 704	1.48 677	2.37 654	1.82 640	1.08 696	0.49 469	1.03 702	0.48 636	1.20 697	0.95 542

PWCK	1.62 682	2.32 709	4.27 687	1.11 640	0.56 526	1.81 685	1.84 709	1.55 679	1.54 676	1.45 679	1.81 678	1.82 687	1.38 669	3.34 705	2.14 657	1.09 698	0.57 491	0.98 699	0.59 668	1.50 709	0.79 482

SGM+DAISY	2.67 702	2.14 694	4.28 689	1.92 693	2.11 700	4.36 719	5.22 727	3.17 716	3.00 714	3.24 718	3.81 716	3.03 703	3.61 714	2.53 667	3.79 703	1.15 699	1.29 599	0.66 684	0.71 681	0.95 687	2.44 684

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 546	1.41 616	2.80 547	0.94 619	0.35 410	0.89 611	0.41 533	0.89 471	0.66 359	0.57 422	0.63 487	0.75 540	0.38 394	2.37 654	0.55 403	1.16 700	0.31 424	0.36 656	0.21 473	0.59 661	0.63 414

Dean	1.92 689	2.31 708	5.03 700	1.31 652	1.08 631	1.55 671	0.99 671	1.98 703	2.33 705	1.51 685	4.15 719	4.23 715	1.39 670	2.31 649	2.10 653	1.18 701	0.69 514	1.18 704	0.75 686	1.30 703	1.07 565

RainbowNet	1.27 650	2.22 700	3.58 652	1.14 644	0.92 606	1.08 644	0.76 648	1.19 649	1.15 649	0.77 578	0.97 626	1.08 645	0.83 622	1.64 551	1.72 629	1.20 702	1.30 602	1.01 701	0.58 666	1.23 698	0.97 549

DStereoSA	2.66 700	1.38 613	3.38 630	2.11 697	2.88 715	3.99 715	6.44 730	1.48 674	3.47 715	1.23 661	4.33 721	1.33 670	4.54 718	2.05 624	5.45 718	1.23 703	1.83 660	0.49 674	1.54 719	1.11 692	2.96 697

TorneroNet-64	2.74 703	2.23 701	4.18 683	1.48 667	1.20 644	3.88 714	1.01 677	3.48 723	6.61 726	2.62 709	4.55 722	4.20 712	3.84 716	3.39 708	3.40 697	1.23 703	0.66 508	1.39 713	0.80 687	3.42 725	1.27 590

DStereoO	1.34 660	0.76 396	2.18 297	1.19 648	2.07 697	0.79 576	3.84 721	1.01 573	1.42 667	0.72 559	1.11 647	0.80 563	1.97 694	0.96 409	2.44 670	1.25 705	0.99 557	0.48 672	0.60 670	0.96 689	1.34 599

JetRed	3.37 713	4.96 725	10.08 724	1.48 667	1.73 682	7.63 725	5.47 728	3.47 721	2.20 702	2.42 705	2.40 694	2.98 702	2.35 703	3.52 710	6.60 723	1.33 706	1.90 664	1.38 712	1.23 714	2.30 718	2.02 650

IMH-64-1	1.50 672	1.98 680	2.69 516	1.39 661	1.12 638	1.39 665	1.19 691	1.80 690	1.47 671	1.19 650	2.20 690	1.53 680	1.51 679	2.12 636	1.98 645	1.34 707	0.68 511	1.28 708	0.70 677	1.37 705	1.12 571

IMH-64	1.50 672	1.98 680	2.69 516	1.39 661	1.12 638	1.39 665	1.19 691	1.80 690	1.47 671	1.19 650	2.20 690	1.53 680	1.51 679	2.12 636	1.98 645	1.34 707	0.68 511	1.28 708	0.70 677	1.37 705	1.12 571

DStereoFS	2.88 706	2.40 712	3.33 623	2.36 705	2.63 712	5.25 721	4.98 725	3.05 715	4.10 719	2.71 711	3.88 717	2.77 699	5.31 721	2.69 682	3.64 701	1.35 709	1.67 650	0.58 678	1.10 712	0.88 683	3.02 701

TorneroNet	5.60 723	2.30 707	3.98 673	1.49 669	1.26 652	14.47 731	1.11 681	4.85 725	20.66 748	10.12 730	16.30 739	11.78 736	7.35 726	3.41 709	4.38 712	1.36 710	0.70 517	1.46 715	0.87 700	2.73 722	1.33 597

UNDER WATER	2.84 705	2.25 702	5.25 702	1.84 689	1.45 664	2.36 703	1.44 706	3.23 718	6.51 725	2.61 708	2.73 704	5.69 721	5.64 723	3.14 702	4.18 711	1.48 711	0.81 535	1.60 719	1.07 709	1.91 714	1.67 632

UNDER WATER-64	2.59 699	2.28 706	5.63 706	1.85 690	1.45 664	3.28 709	1.60 707	2.62 709	5.57 722	2.09 694	2.12 686	4.10 711	4.21 717	2.74 687	3.64 701	1.49 712	0.86 545	1.58 718	1.09 711	1.91 714	1.62 628

KSHMR	4.19 718	2.37 711	6.24 711	1.73 684	1.48 668	1.97 692	1.29 696	3.18 717	17.06 743	2.15 697	15.74 737	9.09 729	1.75 686	8.33 727	2.37 669	1.55 713	1.29 599	1.70 720	1.23 714	1.75 712	1.60 626

notaker	2.77 704	2.35 710	4.02 675	2.61 714	1.44 663	1.77 683	1.14 684	2.77 712	1.81 691	2.30 703	11.41 733	3.95 710	4.70 719	3.24 703	3.01 690	1.58 714	0.88 546	1.71 721	1.08 710	2.10 716	1.44 609

LGCAT	0.56 305	0.27 3	0.99 22	0.26 119	0.13 24	0.56 331	0.14 30	0.35 33	0.20 2	0.36 222	0.14 12	0.23 152	0.15 53	1.94 613	0.39 284	1.59 715	1.12 575	0.07 1	0.08 109	0.07 2	2.22 668

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 664	2.04 689	3.02 592	0.58 552	0.41 465	2.15 699	1.00 675	1.31 661	1.29 660	1.05 631	1.10 646	1.29 667	0.91 635	3.07 700	1.34 602	1.65 716	0.84 543	0.68 686	0.88 701	1.55 710	1.91 643

BEATNet-Init1	12.32 734	12.82 737	28.66 754	3.22 719	3.71 718	21.59 746	11.42 734	14.54 742	13.73 739	20.24 745	20.16 744	26.14 755	19.85 743	19.08 746	15.33 743	1.81 717	1.93 669	2.05 724	2.48 728	4.25 728	3.41 710

ktn	4.44 719	2.47 715	3.70 659	1.82 688	1.49 669	2.11 698	1.40 702	2.30 707	12.56 732	11.36 734	16.25 738	11.30 735	3.77 715	4.41 718	3.47 698	1.86 718	0.99 557	1.74 722	1.21 713	3.28 724	1.39 604

MFN_U_SF_RVC	1.57 679	2.56 719	3.30 621	0.66 577	0.41 465	1.15 651	0.51 582	1.27 655	1.35 665	1.61 688	1.20 653	1.43 677	0.97 644	1.80 581	2.10 653	1.88 719	1.79 655	1.97 723	2.14 725	1.61 711	1.76 637

WAO-8	2.91 707	2.55 717	3.77 660	1.93 694	1.04 625	4.08 717	0.99 671	3.25 719	6.09 723	2.20 699	3.34 712	3.33 707	2.64 705	11.73 730	2.52 673	2.12 720	1.92 665	1.55 716	0.93 702	1.27 699	0.96 546

Venus	2.91 707	2.55 717	3.77 660	1.93 694	1.04 625	4.08 717	0.99 671	3.25 719	6.09 723	2.20 699	3.34 712	3.33 707	2.64 705	11.73 730	2.52 673	2.12 720	1.92 665	1.55 716	0.93 702	1.27 699	0.96 546

USTest	8.06 726	7.11 729	8.76 718	9.20 731	9.03 727	15.20 732	23.57 739	10.01 735	9.45 728	5.97 725	6.79 725	7.77 727	7.51 727	8.75 729	11.06 735	2.24 722	3.58 722	2.87 729	3.21 731	4.93 731	4.21 724

MADNet++	2.94 710	2.17 695	3.27 617	2.55 713	2.28 704	3.29 711	3.37 717	2.76 711	2.67 711	3.10 716	3.20 711	2.78 700	3.25 711	4.11 715	4.68 715	2.72 723	2.27 697	3.03 730	2.43 727	2.34 719	2.59 688

LVE	2.10 694	2.61 720	4.30 691	1.79 686	1.81 686	1.68 680	1.04 678	2.35 708	2.78 712	1.27 666	2.87 706	4.21 714	1.46 674	2.83 693	2.02 647	2.87 724	0.92 549	1.19 705	1.47 718	1.29 701	1.18 576

light-stereo	9.15 729	2.97 723	11.37 727	14.69 739	10.60 729	21.61 747	1.04 678	6.76 730	3.83 717	15.91 740	23.10 755	24.79 754	2.04 697	17.93 744	7.82 727	3.04 725	7.02 733	0.43 668	1.55 720	4.10 727	2.50 685

TCMNet-wrong-test	5.56 722	6.73 728	6.40 712	13.05 738	11.91 732	7.29 724	5.47 728	7.17 731	1.58 678	2.68 710	3.15 710	8.30 728	5.87 725	4.80 720	6.10 722	3.08 726	0.98 555	2.37 726	1.99 724	6.69 733	5.63 731

DGTPSM_ROB	8.97 728	5.94 726	13.01 733	5.95 728	11.34 730	8.54 726	24.06 740	6.47 728	13.52 735	5.19 722	11.52 734	6.18 725	11.04 733	7.02 725	13.92 736	4.47 727	7.66 734	3.90 731	7.43 738	4.34 729	7.98 737

DGSMNet	2.93 709	0.77 397	3.44 642	3.58 724	4.25 721	2.53 706	6.86 731	1.03 589	0.88 582	0.58 429	1.85 680	0.79 555	0.62 569	1.63 548	1.46 613	4.62 728	4.98 731	5.15 733	4.71 733	4.52 730	4.37 725

IMH	2.14 696	2.46 714	3.60 655	1.70 680	1.13 640	1.65 678	0.93 667	2.13 706	1.93 696	1.37 672	2.64 702	2.19 693	1.82 690	5.77 721	2.18 660	5.70 729	1.05 567	1.31 710	0.72 682	1.39 707	1.13 573

ACVNet-4b	2.00 691	2.19 696	4.85 698	1.09 635	0.86 598	1.15 651	0.53 589	1.11 631	1.15 649	0.65 524	1.09 645	1.97 689	0.69 594	2.31 649	9.78 731	5.73 730	0.42 451	1.03 702	0.55 654	1.89 713	0.92 532

tt	4.94 721	0.32 70	4.22 685	2.29 703	1.58 673	10.19 728	16.94 738	9.44 734	5.03 721	1.69 689	1.33 664	4.68 717	5.02 720	3.38 707	5.91 721	6.15 731	9.47 742	2.80 728	3.16 730	3.54 726	1.58 624

PML	22.99 742	17.34 738	8.24 717	5.48 727	9.84 728	50.35 759	102.65 761	5.84 726	13.52 735	37.08 761	104.84 761	30.61 758	23.20 748	12.09 732	7.96 728	6.27 732	2.12 686	6.31 738	2.42 726	10.67 739	2.95 696

iinet-test	11.57 732	10.49 731	11.60 728	12.15 733	12.08 733	18.63 736	26.57 742	13.64 737	13.46 733	9.92 728	10.25 728	11.11 732	11.20 735	12.29 734	14.31 739	6.69 733	7.84 735	6.10 736	6.92 734	8.20 735	7.93 735

IINet	11.57 732	10.49 731	11.60 728	12.15 733	12.08 733	18.63 736	26.57 742	13.64 737	13.46 733	9.92 728	10.24 727	11.11 732	11.20 735	12.29 734	14.30 738	6.69 733	7.84 735	6.10 736	6.92 734	8.20 735	7.93 735

DPSM_ROB	12.32 734	11.13 734	12.31 731	12.90 736	12.80 736	19.81 744	28.13 748	14.50 740	14.31 740	10.62 731	11.34 731	12.03 737	11.89 738	13.08 737	15.22 741	7.09 735	8.31 739	6.47 739	7.32 736	8.69 737	8.43 739

DPSM	12.32 734	11.13 734	12.31 731	12.90 736	12.80 736	19.81 744	28.13 748	14.50 740	14.31 740	10.62 731	11.34 731	12.03 737	11.89 738	13.08 737	15.22 741	7.09 735	8.31 739	6.47 739	7.32 736	8.69 737	8.43 739

DLNR_Zeroshot_test	13.74 737	20.06 740	23.92 744	121.50 759	35.20 754	0.46 189	0.15 56	7.96 732	0.47 178	0.29 182	0.37 256	0.26 194	0.17 80	0.79 353	0.36 255	7.16 737	2.95 719	0.09 160	0.38 602	50.40 759	1.95 646

DLNR-FE	13.74 737	20.13 741	23.90 743	121.61 760	34.09 753	0.46 189	0.15 56	8.04 733	0.47 178	0.29 182	0.37 256	0.26 194	0.17 80	0.78 349	0.36 255	7.40 738	2.94 718	0.09 160	0.38 602	51.06 760	1.95 646

DPSMNet_ROB	9.58 730	5.96 727	13.98 736	8.88 730	11.87 731	8.54 726	24.08 741	6.48 729	13.67 738	5.35 723	11.53 735	6.31 726	11.04 733	7.69 726	14.09 737	7.61 739	8.23 738	5.03 732	7.75 739	5.24 732	8.36 738

Selective-IGEV-i1pa	9.63 731	12.74 736	9.48 721	4.50 725	1.98 695	17.44 735	7.90 732	14.58 743	11.39 730	10.82 733	15.33 736	15.03 740	12.26 740	18.50 745	10.60 734	7.78 740	4.13 727	5.21 734	2.66 729	2.49 721	7.76 734

HanzoNet	7.85 725	3.30 724	5.75 707	7.47 729	3.97 719	2.34 702	1.37 698	3.47 721	4.02 718	13.30 736	10.49 729	10.86 731	16.67 741	8.50 728	10.51 733	10.80 741	9.84 743	5.83 735	13.69 742	7.24 734	7.51 733

RAFT-FEzeroshot	24.76 745	22.39 746	24.34 745	26.12 749	25.84 748	39.77 751	56.77 756	29.07 751	28.85 753	21.21 749	22.64 748	24.17 748	23.98 752	26.23 750	30.63 754	14.22 742	16.70 746	13.03 741	14.76 747	17.49 740	16.95 744

RAFT-FE	24.76 745	22.39 746	24.34 745	26.12 749	25.84 748	39.77 751	56.77 756	29.07 751	28.85 753	21.21 749	22.64 748	24.17 748	23.98 752	26.23 750	30.63 754	14.22 742	16.70 746	13.03 741	14.76 747	17.49 740	16.95 744

CasAABBNet	24.76 745	22.38 745	24.44 747	26.05 745	25.75 744	39.79 753	56.76 755	29.10 754	28.88 755	21.22 751	22.69 750	24.21 750	23.99 755	26.23 750	30.62 753	14.22 742	16.71 749	13.03 741	14.75 745	17.49 740	16.97 746

Hybrid-DGEV	24.81 749	22.45 751	24.99 750	26.07 746	25.76 746	39.85 755	56.77 756	29.26 758	29.07 760	21.18 748	22.77 751	24.12 747	23.98 752	26.30 755	30.57 751	14.23 745	16.70 746	13.03 741	14.77 749	17.49 740	16.92 742

FlowAnything	24.80 748	22.39 746	24.71 748	26.07 746	25.75 744	39.80 754	56.70 752	29.12 755	28.95 757	21.38 754	22.83 753	24.22 751	23.96 750	26.24 753	30.65 756	14.23 745	16.78 751	13.04 745	14.84 750	17.49 740	16.93 743

Selective-RAFT-Error	24.83 750	22.44 750	24.80 749	26.10 748	25.82 747	39.85 755	56.72 753	29.21 757	29.03 758	21.29 753	22.80 752	24.25 752	24.07 756	26.28 754	30.60 752	14.24 747	16.85 752	13.04 745	14.75 745	17.53 745	17.02 747

LSM0	26.57 752	22.53 752	25.76 751	30.62 752	52.30 760	39.86 757	56.49 751	29.18 756	28.76 752	21.26 752	22.46 747	24.42 753	23.97 751	26.42 756	30.66 757	14.29 748	16.56 745	13.06 747	14.65 744	17.62 746	20.52 750

fast-reg	25.24 751	22.66 753	26.26 752	26.62 751	27.61 751	41.37 758	56.73 754	29.08 753	29.06 759	20.85 746	22.37 746	23.56 746	23.41 749	26.81 757	31.17 758	14.35 749	16.75 750	15.14 748	15.82 751	17.97 748	17.14 748

LRCNet_RVC	13.78 739	19.34 739	13.01 733	19.47 741	12.67 735	1.85 687	0.42 540	12.28 736	1.10 639	15.76 739	18.69 743	12.52 739	8.65 729	12.22 733	9.64 729	22.29 750	8.38 741	25.92 753	24.06 753	19.72 750	17.59 749

xxxxx1	29.05 754	20.74 742	14.05 737	50.10 753	40.25 755	19.01 738	26.60 744	21.83 747	20.22 745	16.52 741	17.56 740	18.33 741	21.41 744	16.11 741	20.77 746	23.48 751	26.77 755	66.36 759	78.56 759	30.19 753	32.23 757

tt_ll	29.05 754	20.74 742	14.05 737	50.10 753	40.25 755	19.01 738	26.60 744	21.83 747	20.22 745	16.52 741	17.56 740	18.33 741	21.41 744	16.11 741	20.77 746	23.48 751	26.77 755	66.36 759	78.56 759	30.19 753	32.23 757

ff	29.05 754	20.74 742	14.05 737	50.10 753	40.25 755	19.01 738	26.60 744	21.83 747	20.22 745	16.52 741	17.56 740	18.33 741	21.41 744	16.11 741	20.77 746	23.48 751	26.77 755	66.36 759	78.56 759	30.19 753	32.23 757

HaxPig	19.88 740	22.39 746	22.30 742	17.98 740	17.98 739	12.06 730	12.06 735	16.25 744	15.97 742	21.05 747	21.41 745	18.85 744	18.35 742	20.07 747	19.64 745	23.57 754	23.19 754	24.07 752	23.71 752	22.95 751	23.72 752

DPSimNet_ROB	24.35 744	23.81 754	31.38 757	25.93 744	22.83 742	31.30 748	34.38 750	20.78 746	28.92 756	27.39 758	22.99 754	28.29 757	35.76 760	15.47 739	17.82 744	24.28 755	17.90 753	22.23 751	14.12 743	19.38 749	22.12 751

MEDIAN_ROB	23.95 743	26.96 755	26.29 753	22.14 742	22.09 741	16.18 734	14.23 736	20.47 745	20.09 744	25.43 757	25.22 756	22.96 745	22.54 747	24.33 748	23.18 749	28.15 756	27.16 758	28.60 754	27.73 756	27.59 752	27.58 753

AVERAGE_ROB	26.91 753	30.28 756	29.18 755	25.78 743	25.30 743	19.49 742	15.38 737	23.70 750	23.02 751	28.38 759	27.78 757	26.23 756	25.76 757	26.95 758	25.55 750	31.27 757	30.02 759	31.76 755	30.80 757	30.88 756	30.77 756

Anonymous_1	22.76 741	11.11 733	11.93 730	12.73 735	26.05 750	19.39 741	27.77 747	14.18 739	13.64 737	14.92 738	10.66 730	11.26 734	11.24 737	12.48 736	14.45 740	37.82 758	7.87 737	34.92 756	63.61 758	87.51 761	11.75 741

Selective-IGEV-i16pa	48.64 759	66.79 759	7.52 716	2.47 709	2.37 706	116.47 761	1.40 702	91.24 762	84.66 761	33.04 760	91.67 760	61.93 761	89.44 762	130.51 762	54.29 759	50.76 759	16.25 744	17.95 750	10.05 740	0.98 691	43.03 760

RSGM-EC	41.37 757	31.41 757	19.61 740	51.58 756	47.86 758	38.12 749	60.59 759	34.20 759	22.62 749	23.48 755	29.36 758	43.51 759	35.09 758	65.96 759	68.73 760	65.97 760	37.56 760	48.34 757	25.52 754	47.85 757	30.14 754

acva	41.37 757	31.41 757	19.61 740	51.58 756	47.86 758	38.12 749	60.59 759	34.20 759	22.62 749	23.48 755	29.36 758	43.51 759	35.09 758	65.96 759	68.73 760	65.97 760	37.56 760	48.34 757	25.52 754	47.85 757	30.14 754

test_example2	115.17 760	122.38 760	93.45 759	115.38 758	123.53 761	101.24 760	113.11 762	54.67 761	99.94 762	135.50 762	136.43 762	85.67 762	85.40 761	110.44 761	104.91 762	152.17 762	205.21 762	99.17 762	114.27 762	138.55 762	112.04 761

ccccc		297.53 761		372.50 761	377.87 762	200.30 762		217.33 763		202.36 763		213.34 763		312.79 763		409.97 763	354.33 763	255.69 763	227.31 763	431.13 763

Low-res two-view benchmark