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

test410_97500	0.52 278	0.44 218	1.76 198	0.28 185	0.50 521	0.53 312	0.11 4	0.36 42	0.33 31	0.45 299	0.16 39	0.15 27	0.15 58	0.89 402	0.37 275	0.06 1	1.58 662	0.07 1	0.59 683	0.08 39	1.60 644

test410	0.52 278	0.45 228	1.75 194	0.26 122	0.48 517	0.53 312	0.11 4	0.38 61	0.34 37	0.48 323	0.16 39	0.14 14	0.15 58	0.86 381	0.39 294	0.06 1	1.55 660	0.07 1	0.59 683	0.08 39	1.58 641

SCION-Mon(vits-remp)	0.54 305	0.58 302	1.57 157	0.35 364	0.46 511	0.73 559	0.14 36	0.49 150	0.35 45	0.25 122	0.17 48	0.15 27	0.11 7	0.87 386	0.47 358	0.06 1	2.11 708	0.07 1	0.81 710	0.07 2	1.01 566

monster-pro	0.47 212	0.29 22	1.08 57	0.22 33	0.18 129	0.50 262	0.14 36	0.49 150	0.35 45	0.25 122	0.18 58	0.15 27	0.11 7	0.88 397	0.47 358	0.06 1	2.11 708	0.07 1	0.81 710	0.07 2	1.01 566

MonStereo	0.47 212	0.29 22	1.07 49	0.22 33	0.18 129	0.51 275	0.14 36	0.49 150	0.35 45	0.25 122	0.17 48	0.15 27	0.11 7	0.88 397	0.48 370	0.06 1	2.11 708	0.07 1	0.80 707	0.07 2	1.01 566

Wavelet-MonSter	0.42 160	0.34 103	1.38 122	0.23 56	0.17 105	0.43 160	0.14 36	0.28 8	0.35 45	0.23 101	0.21 88	0.15 27	0.16 82	0.92 412	0.66 471	0.06 1	1.21 603	0.07 1	0.45 637	0.06 1	0.95 554

Monster-pub-eth3d	0.47 212	0.29 22	1.07 49	0.22 33	0.18 129	0.51 275	0.14 36	0.49 150	0.35 45	0.25 122	0.18 58	0.15 27	0.11 7	0.87 386	0.47 358	0.06 1	2.11 708	0.07 1	0.81 710	0.07 2	1.01 566

3w_stereo	0.44 185	0.29 22	1.53 153	0.23 56	0.20 190	0.37 91	0.22 250	0.53 208	0.41 134	0.25 122	0.21 88	0.13 2	0.22 193	0.90 405	0.24 100	0.06 1	1.52 654	0.07 1	0.44 635	0.08 39	0.83 511

2w_stereo	0.35 81	0.30 44	0.99 23	0.23 56	0.13 25	0.41 136	0.20 162	0.54 221	0.37 74	0.28 176	0.23 123	0.13 2	0.23 220	0.69 315	0.24 100	0.06 1	1.07 586	0.07 1	0.19 460	0.07 2	0.64 431

MonSter	0.47 212	0.29 22	1.07 49	0.22 33	0.18 129	0.51 275	0.14 36	0.49 150	0.35 45	0.26 148	0.18 58	0.15 27	0.11 7	0.88 397	0.47 358	0.06 1	2.11 708	0.07 1	0.81 710	0.07 2	1.01 566

GELT-Stereo	0.33 59	0.63 329	1.33 112	0.26 122	0.31 367	0.42 150	0.18 121	0.64 301	0.47 189	0.25 122	0.19 68	0.22 149	0.18 115	0.30 46	0.23 86	0.07 11	0.06 2	0.09 170	0.08 110	0.10 96	0.61 416

TS12	0.27 23	0.34 103	1.13 70	0.26 122	0.12 13	0.47 212	0.16 85	0.49 150	0.48 195	0.21 71	0.31 219	0.18 91	0.20 161	0.32 64	0.24 100	0.07 11	0.07 32	0.08 77	0.06 13	0.10 96	0.10 21

aanet-new-90k	0.48 228	0.75 404	2.24 335	0.27 156	0.41 479	0.43 160	0.19 135	0.51 190	0.36 66	0.20 57	0.18 58	0.16 54	0.21 179	0.39 124	0.19 16	0.07 11	0.16 336	0.08 77	0.07 68	0.11 124	2.65 709

aanet-new-60k	0.42 160	0.80 430	2.50 443	0.26 122	0.34 408	0.39 113	0.19 135	0.47 136	0.37 74	0.22 87	0.20 77	0.18 91	0.18 115	0.33 74	0.19 16	0.07 11	0.29 433	0.08 77	0.06 13	0.11 124	1.08 581

aanet-new-70k	0.39 126	0.75 404	1.98 257	0.26 122	0.47 515	0.40 124	0.19 135	0.49 150	0.37 74	0.18 39	0.21 88	0.16 54	0.21 179	0.39 124	0.19 16	0.07 11	0.08 88	0.08 77	0.06 13	0.12 148	1.04 575

aanet-new-78k	0.62 406	0.73 384	3.88 690	0.27 156	0.43 497	0.43 160	0.19 135	0.49 150	0.35 45	0.20 57	0.22 103	0.16 54	0.25 252	0.36 106	0.45 345	0.07 11	1.52 654	0.08 77	0.06 13	0.12 148	2.06 672

aanet-new-40k	0.46 204	0.74 396	2.02 270	0.34 337	0.44 499	0.38 103	0.20 162	0.43 99	0.29 15	0.19 47	0.24 131	0.16 54	0.20 161	0.25 20	0.21 46	0.07 11	0.09 159	0.08 77	0.06 13	0.11 124	2.66 710

aanet-new-36k	0.43 167	1.08 523	2.21 326	0.51 536	0.37 445	0.43 160	0.19 135	0.50 178	0.38 94	0.24 114	0.25 145	0.17 75	0.21 179	0.34 82	0.21 46	0.07 11	0.17 350	0.08 77	0.06 13	0.11 124	0.95 554

aanet-new-34k	0.40 142	0.92 485	1.96 253	0.25 100	0.31 367	0.34 60	0.20 162	0.39 67	0.33 31	0.20 57	0.28 183	0.17 75	0.22 193	0.23 5	0.19 16	0.07 11	0.09 159	0.08 77	0.07 68	0.10 96	1.57 640

aanet-new-32k	0.38 116	0.79 425	2.21 326	0.26 122	0.36 435	0.40 124	0.20 162	0.37 47	0.30 17	0.20 57	0.22 103	0.21 143	0.22 193	0.25 20	0.18 8	0.07 11	0.17 350	0.08 77	0.06 13	0.09 64	0.89 536

aanet-new-30k	0.38 116	0.79 425	2.22 330	0.26 122	0.36 435	0.40 124	0.20 162	0.37 47	0.30 17	0.20 57	0.22 103	0.21 143	0.22 193	0.25 20	0.18 8	0.07 11	0.17 350	0.08 77	0.06 13	0.09 64	0.89 536

aanet-new-24k	0.34 68	0.65 340	1.61 168	0.25 100	0.56 546	0.40 124	0.21 209	0.42 89	0.31 21	0.20 57	0.28 183	0.18 91	0.20 161	0.26 26	0.20 28	0.07 11	0.10 198	0.08 77	0.32 573	0.12 148	0.32 217

aanet-new-22k	0.48 228	0.82 437	2.10 296	0.49 523	0.51 525	0.33 54	0.22 250	0.41 81	0.35 45	0.19 47	0.25 145	0.19 115	0.20 161	0.43 157	0.21 46	0.07 11	0.31 437	0.08 77	0.07 68	0.11 124	2.29 698

aanet-new-16k	0.36 96	0.73 384	1.88 231	0.27 156	0.30 353	0.36 79	0.18 121	0.43 99	0.38 94	0.19 47	0.21 88	0.19 115	0.21 179	0.27 31	0.19 16	0.07 11	0.08 88	0.08 77	0.06 13	0.11 124	1.08 581

aanet-new-8k	0.35 81	0.64 335	1.63 171	0.26 122	0.26 297	0.45 183	0.21 209	0.56 240	0.38 94	0.18 39	0.22 103	0.18 91	0.25 252	0.32 64	0.21 46	0.07 11	0.07 32	0.08 77	0.06 13	0.11 124	0.85 520

GCAP-Stereo-cres-4k	0.30 33	0.43 203	1.28 101	0.31 259	0.39 462	0.45 183	0.22 250	0.45 116	0.34 37	0.21 71	0.28 183	0.19 115	0.21 179	0.26 26	0.19 16	0.07 11	0.09 159	0.08 77	0.07 68	0.13 185	0.42 287

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.39 126	0.47 237	1.13 70	0.34 337	0.34 408	0.37 91	0.20 162	0.38 61	0.36 66	0.23 101	0.27 174	0.18 91	0.22 193	0.26 26	0.20 28	0.07 11	0.17 350	0.08 77	0.51 661	0.08 39	2.00 667

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.34 68	0.47 237	1.07 49	0.30 234	0.27 311	0.35 70	0.20 162	0.47 136	0.32 25	0.22 87	0.23 123	0.14 14	0.22 193	0.24 13	0.18 8	0.07 11	0.08 88	0.08 77	0.47 647	0.09 64	1.29 611

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.42 160	0.52 275	1.33 112	0.29 210	0.25 278	0.35 70	0.22 250	0.47 136	0.37 74	0.25 122	0.26 160	0.16 54	0.22 193	0.33 74	0.18 8	0.07 11	0.08 88	0.08 77	0.45 637	0.08 39	2.53 705

BLMT-Stereo	0.20 1	0.27 3	0.78 2	0.22 33	0.13 25	0.15 1	0.16 85	0.22 1	0.41 134	0.12 1	0.17 48	0.13 2	0.10 2	0.20 1	0.22 66	0.07 11	0.06 2	0.08 77	0.08 110	0.08 39	0.33 222

BStereo	0.34 68	0.38 152	1.38 122	0.24 78	0.29 336	0.50 262	0.21 209	0.49 150	0.38 94	0.22 87	0.18 58	0.20 131	0.14 35	0.35 99	0.47 358	0.07 11	0.42 464	0.16 559	0.21 485	0.12 148	0.42 287

Anonymus123	0.37 108	0.38 152	1.38 122	0.24 78	0.29 336	1.09 668	0.21 209	0.52 196	0.38 94	0.22 87	0.18 58	0.20 131	0.14 35	0.35 99	0.47 358	0.07 11	0.42 464	0.16 559	0.21 485	0.12 148	0.42 287

NLSM3	0.34 68	0.67 343	1.42 134	0.26 122	0.24 267	0.43 160	0.19 135	0.63 294	0.49 202	0.21 71	0.27 174	0.21 143	0.25 252	0.30 46	0.27 146	0.07 11	0.06 2	0.10 248	0.09 154	0.10 96	0.51 353

BridgeDepth	0.26 20	0.63 329	1.36 118	0.23 56	0.10 1	0.38 103	0.15 65	0.35 35	0.37 74	0.17 26	0.13 10	0.23 164	0.19 140	0.32 64	0.23 86	0.07 11	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.10 96	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 96	0.43 203	1.65 175	0.26 122	0.22 223	0.46 197	0.16 85	0.31 18	0.53 248	0.21 71	0.20 77	0.14 14	0.18 115	0.37 113	0.21 46	0.07 11	0.67 522	0.08 77	0.24 509	0.10 96	0.74 476

2.25w	0.42 160	0.30 44	1.12 64	0.22 33	0.15 60	0.36 79	0.13 15	0.45 116	0.37 74	0.26 148	0.27 174	0.14 14	0.19 140	0.91 407	0.36 264	0.07 11	1.38 632	0.07 1	0.67 694	0.07 2	0.91 539

2.5w	0.40 142	0.31 57	1.07 49	0.23 56	0.16 79	0.39 113	0.19 135	0.50 178	0.39 118	0.23 101	0.23 123	0.13 2	0.17 89	0.73 340	0.24 100	0.07 11	1.53 657	0.07 1	0.46 644	0.07 2	0.92 544

2.75w_new	0.46 204	0.32 73	1.39 127	0.21 15	0.19 167	0.40 124	0.18 121	0.51 190	0.39 118	0.27 161	0.21 88	0.13 2	0.20 161	1.10 461	0.44 338	0.07 11	1.58 662	0.07 1	0.61 689	0.07 2	0.82 510

3.25w_new	0.39 126	0.30 44	1.27 97	0.21 15	0.22 223	0.37 91	0.14 36	0.46 126	0.38 94	0.25 122	0.21 88	0.16 54	0.19 140	0.71 330	0.23 86	0.07 11	1.41 637	0.07 1	0.35 600	0.07 2	0.80 499

3.25w	0.39 126	0.30 44	1.27 97	0.21 15	0.22 223	0.37 91	0.14 36	0.46 126	0.38 94	0.25 122	0.21 88	0.16 54	0.19 140	0.71 330	0.23 86	0.07 11	1.41 637	0.07 1	0.35 600	0.07 2	0.80 499

3.5w_stereo	0.34 68	0.33 87	1.17 79	0.21 15	0.15 60	0.40 124	0.14 36	0.46 126	0.36 66	0.23 101	0.25 145	0.15 27	0.19 140	0.80 366	0.24 100	0.07 11	1.02 578	0.07 1	0.07 68	0.07 2	0.52 361

1w_stereo	0.35 81	0.28 15	0.86 7	0.24 78	0.17 105	0.44 174	0.22 250	0.60 272	0.43 152	0.27 161	0.30 204	0.14 14	0.26 269	0.61 271	0.25 119	0.07 11	0.79 540	0.07 1	0.06 13	0.08 39	0.79 494

monsterstereo	0.40 142	0.43 203	1.07 49	0.26 122	0.27 311	0.39 113	0.14 36	0.55 233	0.37 74	0.28 176	0.27 174	0.14 14	0.13 22	0.67 305	0.44 338	0.07 11	1.12 593	0.07 1	0.81 710	0.08 39	0.53 367

fffft	0.36 96	0.70 368	1.51 150	0.25 100	0.15 60	0.42 150	0.24 325	0.46 126	0.42 142	0.22 87	0.19 68	0.20 131	0.16 82	0.47 180	0.69 481	0.07 11	0.09 159	0.10 248	0.08 110	0.30 532	0.45 320
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.36 96	0.83 443	1.48 147	0.26 122	0.15 60	0.46 197	0.22 250	0.40 75	0.43 152	0.23 101	0.24 131	0.21 143	0.18 115	0.47 180	0.59 435	0.07 11	0.07 32	0.10 248	0.08 110	0.24 437	0.42 287

rgla	0.49 247	0.76 411	1.66 177	0.26 122	0.35 421	0.45 183	0.13 15	0.37 47	0.34 37	0.32 207	0.13 10	0.13 2	0.14 35	1.01 436	0.25 119	0.08 46	1.52 654	0.07 1	0.66 693	0.09 64	1.10 585

416test1013	0.48 228	0.69 364	1.72 187	0.26 122	0.36 435	0.46 197	0.13 15	0.36 42	0.36 66	0.32 207	0.13 10	0.13 2	0.16 82	0.86 381	0.29 177	0.08 46	1.34 627	0.07 1	0.70 695	0.08 39	1.11 586

416test	0.49 247	0.68 353	1.68 185	0.26 122	0.35 421	0.47 212	0.13 15	0.37 47	0.37 74	0.36 235	0.13 10	0.13 2	0.15 58	0.84 377	0.29 177	0.08 46	1.37 630	0.07 1	0.78 706	0.08 39	1.16 590

GREATEN-IGEV_RVC	0.38 116	0.79 425	1.47 144	0.27 156	0.80 610	0.34 60	0.17 100	0.37 47	0.54 255	0.21 71	0.19 68	0.16 54	0.13 22	0.36 106	0.28 161	0.08 46	0.47 476	0.11 333	0.10 207	0.15 239	0.66 436

WAFT-Stereo (ZS)	0.21 2	0.36 124	0.89 12	0.18 1	0.13 25	0.21 13	0.17 100	0.30 11	0.25 7	0.15 8	0.17 48	0.10 1	0.13 22	0.22 3	0.20 28	0.08 46	0.09 159	0.11 333	0.14 357	0.13 185	0.12 33

testmc14	0.64 433	0.37 140	1.72 187	0.69 606	1.16 663	0.75 572	0.18 121	0.41 81	0.38 94	0.33 215	0.21 88	0.20 131	0.15 58	1.18 482	0.44 338	0.08 46	1.79 680	0.07 1	0.52 664	0.09 64	2.11 676

MCSU-Stereo	0.50 259	0.38 152	1.40 128	0.23 56	0.74 595	0.56 347	0.20 162	0.34 30	0.42 142	0.21 71	0.22 103	0.24 177	0.12 13	0.92 412	0.49 381	0.08 46	1.51 652	0.07 1	0.33 588	0.07 2	1.46 628

derf	0.31 39	0.28 15	1.06 47	0.35 364	0.54 540	0.32 45	0.14 36	0.32 23	0.35 45	0.15 8	0.14 16	0.17 75	0.13 22	0.55 240	0.22 66	0.08 46	0.23 404	0.07 1	0.16 408	0.07 2	0.85 520

qqai	0.38 116	0.29 22	1.11 62	0.39 441	0.60 562	0.32 45	0.15 65	0.37 47	0.37 74	0.15 8	0.13 10	0.18 91	0.13 22	0.46 172	0.26 136	0.08 46	0.80 543	0.07 1	0.27 536	0.07 2	1.31 613

MGA	0.40 142	0.36 124	1.31 110	0.22 33	0.18 129	0.39 113	0.13 15	0.30 11	0.27 9	0.62 505	0.15 29	0.15 27	0.10 2	0.96 424	0.29 177	0.08 46	1.60 666	0.07 1	0.06 13	0.09 64	0.68 449

CAR	0.43 167	0.37 140	1.28 101	0.22 33	0.16 79	0.38 103	0.13 15	0.33 25	0.27 9	0.75 593	0.15 29	0.15 27	0.10 2	0.64 290	0.30 191	0.08 46	1.51 652	0.07 1	0.83 717	0.10 96	0.73 470

MSE-Stereo	0.44 185	0.36 124	1.28 101	0.22 33	0.16 79	0.38 103	0.13 15	0.33 25	0.27 9	0.62 505	0.15 29	0.15 27	0.10 2	0.96 424	0.29 177	0.08 46	1.60 666	0.07 1	0.83 717	0.10 96	0.73 470

aanet-32k-new	0.45 192	1.04 515	2.25 340	0.28 185	0.24 267	0.46 197	0.21 209	0.46 126	0.37 74	0.18 39	0.25 145	0.18 91	0.23 220	0.32 64	0.20 28	0.08 46	0.07 32	0.08 77	0.06 13	0.11 124	1.90 661

aanet-new-28k	0.49 247	0.88 463	3.07 619	0.26 122	0.39 462	0.38 103	0.21 209	0.40 75	0.33 31	0.19 47	0.25 145	0.18 91	0.21 179	0.42 154	0.25 119	0.08 46	0.31 437	0.08 77	0.31 565	0.12 148	1.52 631

GCAP-Stereo-DPT26K	0.58 342	0.71 373	1.95 248	0.55 553	0.53 537	0.35 70	0.21 209	0.45 116	0.69 428	0.36 235	0.22 103	0.17 75	0.18 115	0.45 167	0.51 389	0.08 46	0.32 440	0.08 77	0.28 539	0.12 148	3.41 731

aanet-new-10k	0.37 108	0.77 414	1.75 194	0.34 337	0.39 462	0.49 243	0.21 209	0.51 190	0.34 37	0.23 101	0.20 77	0.19 115	0.22 193	0.29 41	0.22 66	0.08 46	0.10 198	0.08 77	0.07 68	0.14 218	0.75 479

aanet-new-12k	0.32 48	0.42 186	1.47 144	0.28 185	0.20 190	0.44 174	0.20 162	0.55 233	0.38 94	0.20 57	0.17 48	0.16 54	0.21 179	0.28 37	0.20 28	0.08 46	0.07 32	0.09 170	0.07 68	0.12 148	0.90 538

aanet-new-14k	0.32 48	0.52 275	1.51 150	0.28 185	0.15 60	0.37 91	0.21 209	0.49 150	0.39 118	0.21 71	0.28 183	0.16 54	0.29 331	0.27 31	0.20 28	0.08 46	0.06 2	0.08 77	0.06 13	0.12 148	0.70 460

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.33 59	0.33 87	1.16 78	0.32 283	0.33 392	0.47 212	0.21 209	0.54 221	0.37 74	0.21 71	0.25 145	0.22 149	0.23 220	0.23 5	0.19 16	0.08 46	0.06 2	0.08 77	0.07 68	0.11 124	1.08 581

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.40 142	0.68 353	1.47 144	0.26 122	0.31 367	0.41 136	0.20 162	0.50 178	0.39 118	0.22 87	0.22 103	0.20 131	0.17 89	0.27 31	0.19 16	0.08 46	0.10 198	0.08 77	0.45 637	0.10 96	1.76 656

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.35 81	0.47 237	1.26 96	0.30 234	0.23 253	0.36 79	0.19 135	0.42 89	0.35 45	0.22 87	0.24 131	0.19 115	0.23 220	0.23 5	0.17 4	0.08 46	0.12 259	0.08 77	0.30 554	0.13 185	1.52 631

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.33 59	0.40 170	1.30 106	0.24 78	0.31 367	0.47 212	0.20 162	0.49 150	0.36 66	0.28 176	0.32 236	0.27 220	0.14 35	0.25 20	0.41 312	0.08 46	0.06 2	0.09 170	0.09 154	0.12 148	0.66 436

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.32 48	0.42 186	1.19 83	0.23 56	0.32 384	0.48 226	0.20 162	0.50 178	0.38 94	0.27 161	0.31 219	0.26 206	0.14 35	0.24 13	0.41 312	0.08 46	0.06 2	0.09 170	0.09 154	0.12 148	0.58 401

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.41 150	0.63 329	1.64 174	0.32 283	0.33 392	0.35 70	0.19 135	0.49 150	0.37 74	0.19 47	0.20 77	0.19 115	0.18 115	0.24 13	0.20 28	0.08 46	0.40 460	0.08 77	0.46 644	0.10 96	1.56 636

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.38 116	0.46 232	1.24 92	0.27 156	0.30 353	0.45 183	0.19 135	0.48 145	0.34 37	0.19 47	0.21 88	0.22 149	0.20 161	0.57 249	0.21 46	0.08 46	0.08 88	0.08 77	0.07 68	0.08 39	1.79 659

PipStereo	0.60 374	0.30 44	0.84 6	1.25 671	1.76 705	0.16 3	0.15 65	0.37 47	0.43 152	0.13 3	0.11 3	0.22 149	0.14 35	0.50 216	0.21 46	0.08 46	1.80 684	0.07 1	0.06 13	0.12 148	3.38 730

PSi22b	0.61 384	0.30 44	0.87 9	1.18 667	1.89 709	0.16 3	0.15 65	0.37 47	0.43 152	0.13 3	0.11 3	0.24 177	0.14 35	0.52 223	0.20 28	0.08 46	1.79 680	0.07 1	0.06 13	0.12 148	3.35 729

PSi22	0.56 320	1.11 533	2.34 359	0.29 210	0.13 25	0.44 174	0.14 36	0.70 336	0.55 268	0.23 101	0.29 193	0.36 302	0.22 193	0.69 315	0.54 410	0.08 46	1.62 668	0.07 1	0.06 13	0.32 551	0.91 539

gcap_with_dpt	0.32 48	0.38 152	1.30 106	0.24 78	0.30 353	0.48 226	0.21 209	0.52 196	0.36 66	0.28 176	0.31 219	0.23 164	0.15 58	0.23 5	0.27 146	0.08 46	0.06 2	0.09 170	0.09 154	0.12 148	0.66 436

Pro-Stereo	0.24 13	0.30 44	0.81 3	0.22 33	0.15 60	0.49 243	0.15 65	0.23 2	0.39 118	0.16 14	0.14 16	0.15 27	0.09 1	0.49 208	0.21 46	0.08 46	0.06 2	0.10 248	0.37 612	0.08 39	0.22 140

Monster-pub-mixall	0.50 259	0.35 116	0.98 22	0.22 33	0.13 25	0.34 60	0.12 8	0.38 61	0.28 12	0.39 260	0.19 68	0.16 54	0.12 13	1.05 445	0.41 312	0.08 46	3.28 747	0.07 1	0.73 703	0.08 39	0.55 385

qwe	0.41 150	0.29 22	1.29 104	0.22 33	0.22 223	0.41 136	0.15 65	0.49 150	0.38 94	0.28 176	0.23 123	0.14 14	0.15 58	0.94 416	0.24 100	0.08 46	1.47 646	0.07 1	0.25 518	0.08 39	0.76 480

3.75w	0.33 59	0.27 3	1.02 37	0.22 33	0.21 206	0.44 174	0.16 85	0.47 136	0.33 31	0.25 122	0.21 88	0.13 2	0.18 115	0.54 238	0.24 100	0.08 46	1.14 596	0.07 1	0.08 110	0.07 2	0.56 387

IGEV	0.36 96	0.34 103	1.03 39	0.21 15	0.24 267	0.42 150	0.16 85	0.38 61	0.41 134	0.37 246	0.22 103	0.14 14	0.12 13	0.63 283	0.40 303	0.08 46	0.73 536	0.08 77	0.53 666	0.09 64	0.52 361

LG-Stereo_L2	0.29 29	0.42 186	0.97 19	0.36 389	0.25 278	0.31 35	0.22 250	0.40 75	0.28 12	0.19 47	0.12 7	0.13 2	0.12 13	0.44 164	0.23 86	0.08 46	0.49 482	0.08 77	0.06 13	0.08 39	0.58 401

LG-Stereo_L1	0.30 33	0.42 186	0.97 19	0.35 364	0.28 327	0.28 23	0.21 209	0.39 67	0.30 17	0.19 47	0.12 7	0.13 2	0.12 13	0.45 167	0.22 66	0.08 46	0.71 533	0.08 77	0.06 13	0.08 39	0.51 353

MLG-Stereo_test1	0.36 96	0.45 228	1.50 149	0.24 78	0.35 421	0.45 183	0.13 15	0.36 42	0.51 223	0.20 57	0.10 1	0.18 91	0.12 13	0.33 74	0.18 8	0.08 46	1.36 628	0.08 77	0.06 13	0.09 64	0.47 330

MLG-Stereo	0.38 116	0.43 203	1.46 139	0.24 78	0.42 493	0.44 174	0.13 15	0.42 89	0.51 223	0.27 161	0.14 16	0.17 75	0.13 22	0.35 99	0.18 8	0.08 46	1.45 645	0.08 77	0.06 13	0.09 64	0.47 330

MM-Stereo_test2	0.65 444	0.43 203	2.54 454	0.62 581	0.18 129	0.50 262	0.25 355	0.49 150	0.47 189	0.36 235	0.26 160	0.24 177	0.23 220	0.40 134	0.38 285	0.08 46	2.33 727	0.09 170	0.10 207	0.38 608	2.66 710

HART	0.75 528	0.75 404	2.22 330	0.94 637	1.59 696	0.30 30	0.19 135	0.72 348	0.85 586	0.30 194	0.52 392	0.39 323	0.16 82	0.81 371	0.43 331	0.08 46	2.61 737	0.10 248	0.07 68	0.36 591	1.61 646

Reg-Stereo(zero)	0.66 467	0.26 1	2.13 307	0.25 100	1.15 662	0.99 650	0.97 689	0.57 249	0.81 558	0.52 384	0.46 331	0.54 435	0.59 575	0.47 180	1.14 594	0.08 46	0.88 559	0.08 77	0.36 610	0.12 148	0.80 499

FLISNet	0.47 212	0.82 437	2.49 438	0.29 210	0.22 223	0.45 183	0.20 162	0.59 265	0.43 152	0.59 469	0.59 472	0.65 498	0.45 492	0.48 194	0.40 303	0.08 46	0.09 159	0.10 248	0.11 269	0.24 437	0.20 123

CoSv	0.47 212	0.82 437	2.49 438	0.29 210	0.22 223	0.45 183	0.20 162	0.59 265	0.43 152	0.59 469	0.59 472	0.65 498	0.45 492	0.48 194	0.40 303	0.08 46	0.09 159	0.10 248	0.11 269	0.24 437	0.20 123

DEFOM-Stereo	0.26 20	0.61 319	1.22 88	0.24 78	0.14 44	0.49 243	0.18 121	0.31 18	0.31 21	0.20 57	0.18 58	0.15 27	0.14 35	0.42 154	0.19 16	0.08 46	0.06 2	0.08 77	0.06 13	0.09 64	0.16 80

mms	0.39 126	0.63 329	1.31 110	0.34 337	0.65 582	0.32 45	0.22 250	0.39 67	0.39 118	0.27 161	0.31 219	0.23 164	0.17 89	0.57 249	0.22 66	0.08 46	0.21 393	0.10 248	0.08 110	0.24 437	1.16 590

ours_stereo	0.37 108	0.67 343	1.63 171	0.30 234	0.50 521	0.35 70	0.22 250	0.41 81	0.38 94	0.21 71	0.32 236	0.23 164	0.17 89	0.47 180	0.22 66	0.08 46	0.09 159	0.10 248	0.08 110	0.24 437	0.77 484

fffy	0.39 126	0.67 343	1.57 157	0.45 498	0.52 529	0.37 91	0.22 250	0.45 116	0.35 45	0.21 71	0.30 204	0.26 206	0.20 161	0.45 167	0.24 100	0.08 46	0.29 433	0.10 248	0.08 110	0.25 462	0.77 484

WCG-NET	0.41 150	0.80 430	1.77 199	0.25 100	0.13 25	0.43 160	0.24 325	0.42 89	0.59 309	0.38 255	0.41 299	0.26 206	0.24 233	0.37 113	0.24 100	0.08 46	0.81 548	0.08 77	0.07 68	0.26 483	0.31 211

IGEV-Stereo++	0.58 342	0.29 22	1.66 177	0.37 403	0.53 537	0.47 212	0.13 15	0.54 221	0.37 74	1.02 650	0.25 145	0.17 75	0.22 193	1.04 442	0.27 146	0.08 46	1.98 701	0.08 77	0.06 13	0.17 295	1.92 663

WCG-NET（raft）	0.44 185	0.97 498	1.78 202	0.24 78	0.17 105	0.43 160	0.24 325	0.42 89	0.52 235	0.38 255	0.35 259	0.46 384	0.25 252	0.41 144	0.26 136	0.08 46	1.08 587	0.08 77	0.08 110	0.27 498	0.40 274

GCAPDPT-zeroshot4090	0.35 81	0.47 237	1.24 92	0.30 234	0.23 253	0.36 79	0.19 135	0.42 89	0.35 45	0.22 87	0.24 131	0.19 115	0.23 220	0.23 5	0.17 4	0.08 46	0.12 259	0.08 77	0.30 554	0.13 185	1.53 634

MIM_Stereo	0.55 311	0.92 485	2.65 506	0.32 283	1.09 653	0.51 275	0.19 135	0.67 314	0.52 235	0.48 323	0.54 421	0.43 348	0.27 285	0.57 249	0.30 191	0.08 46	0.17 350	0.11 333	0.10 207	0.28 512	0.80 499

LoS_RVC	0.34 68	0.38 152	1.96 253	0.27 156	0.35 421	0.43 160	0.22 250	0.43 99	0.34 37	0.24 114	0.34 252	0.23 164	0.28 306	0.34 82	0.22 66	0.08 46	0.07 32	0.07 1	0.05 1	0.10 96	0.35 239

RAFT_CTSACE	0.58 342	1.16 557	2.76 558	0.36 389	0.29 336	0.54 324	0.29 437	0.69 326	0.51 223	0.51 373	0.75 596	0.67 511	0.37 397	0.63 283	0.47 358	0.08 46	0.49 482	0.11 333	0.10 207	0.41 632	0.32 217

test_4	0.47 212	0.80 430	2.15 309	0.36 389	0.29 336	0.59 406	0.28 408	0.50 178	0.42 142	0.43 285	0.76 599	0.39 323	0.22 193	0.73 340	0.49 381	0.08 46	0.18 362	0.11 333	0.15 383	0.29 523	0.27 180

test-3	0.58 342	0.43 203	2.44 396	0.52 539	0.59 556	0.46 197	0.23 292	0.77 375	0.49 202	0.52 384	0.29 193	0.44 363	0.22 193	0.59 258	0.97 551	0.08 46	1.27 614	0.10 248	0.35 600	0.29 523	0.62 420

test_1	0.58 342	0.43 203	2.44 396	0.52 539	0.59 556	0.46 197	0.23 292	0.77 375	0.49 202	0.51 373	0.29 193	0.44 363	0.22 193	0.59 258	0.97 551	0.08 46	1.27 614	0.10 248	0.35 600	0.29 523	0.63 426

test_3	0.59 361	0.44 218	2.44 396	0.53 543	0.59 556	0.48 226	0.30 456	0.79 390	0.52 235	0.51 373	0.30 204	0.45 376	0.22 193	0.59 258	0.97 551	0.08 46	1.25 608	0.11 333	0.35 600	0.30 532	0.62 420

cross-raft	0.47 212	0.34 103	2.17 312	0.70 607	0.84 617	0.50 262	0.35 516	0.74 357	0.43 152	0.44 294	0.45 326	0.63 484	0.25 252	0.37 113	0.27 146	0.08 46	0.14 300	0.10 248	0.23 505	0.11 124	0.27 180

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 342	1.48 651	2.53 450	0.29 210	0.78 606	0.52 299	0.20 162	0.68 320	0.66 374	0.51 373	0.61 490	0.40 335	0.32 363	0.40 134	0.43 331	0.08 46	0.63 518	0.09 170	0.09 154	0.37 600	0.58 401

AFF-stereo	0.57 331	1.51 655	2.59 477	0.33 310	0.23 253	0.51 275	0.21 209	0.69 326	0.68 415	0.49 340	0.63 506	0.49 404	0.34 381	0.50 216	0.37 275	0.08 46	0.54 496	0.10 248	0.10 207	0.40 625	0.60 415

LACA_dic	0.23 10	0.76 411	1.06 47	0.20 5	0.10 1	0.36 79	0.13 15	0.23 2	0.20 2	0.17 26	0.11 3	0.16 54	0.13 22	0.40 134	0.15 2	0.09 107	0.06 2	0.07 1	0.06 13	0.12 148	0.08 7

monster_256*512	0.39 126	0.82 437	1.29 104	0.29 210	0.19 167	0.42 150	0.26 373	0.71 344	0.55 268	0.30 194	0.37 268	0.47 393	0.36 389	0.37 113	0.31 211	0.09 107	0.07 32	0.11 333	0.10 207	0.21 394	0.44 314

over v1	0.31 39	1.08 523	1.46 139	0.24 78	0.11 6	0.31 35	0.12 8	0.42 89	0.39 118	0.16 14	0.15 29	0.19 115	0.20 161	0.36 106	0.43 331	0.09 107	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.16 268	0.08 7

small-0shot	0.22 5	0.41 178	0.99 23	0.21 15	0.14 44	0.22 15	0.21 209	0.31 18	0.45 174	0.15 8	0.25 145	0.14 14	0.12 13	0.22 3	0.20 28	0.09 107	0.06 2	0.08 77	0.07 68	0.09 64	0.09 15

anonymous	0.25 17	0.46 232	1.15 77	0.25 100	0.15 60	0.23 17	0.22 250	0.39 67	0.30 17	0.21 71	0.24 131	0.16 54	0.13 22	0.32 64	0.20 28	0.09 107	0.06 2	0.09 170	0.07 68	0.09 64	0.26 172

PhaseNet	0.28 26	0.33 87	1.18 82	0.27 156	0.15 60	0.31 35	0.16 85	0.38 61	0.33 31	0.20 57	0.18 58	0.28 230	0.18 115	0.35 99	0.28 161	0.09 107	0.08 88	0.10 248	0.10 207	0.14 218	0.53 367

LiteMatch*	0.32 48	0.28 15	1.12 64	0.20 5	0.14 44	0.28 23	0.15 65	0.30 11	0.31 21	0.17 26	0.14 16	0.16 54	0.15 58	0.49 208	0.37 275	0.09 107	0.77 538	0.08 77	0.38 617	0.08 39	0.81 506

aanet-new	0.39 126	0.50 262	2.59 477	0.26 122	0.31 367	0.43 160	0.21 209	0.47 136	0.35 45	0.19 47	0.24 131	0.17 75	0.30 346	0.34 82	0.21 46	0.09 107	0.07 32	0.09 170	0.06 13	0.11 124	0.86 525

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.31 39	0.42 186	1.17 79	0.24 78	0.33 392	0.48 226	0.20 162	0.51 190	0.38 94	0.27 161	0.30 204	0.25 189	0.14 35	0.24 13	0.29 177	0.09 107	0.07 32	0.10 248	0.09 154	0.12 148	0.57 393

RT-Monster	0.32 48	0.34 103	1.13 70	0.25 100	0.28 327	0.45 183	0.16 85	0.56 240	0.59 309	0.39 260	0.37 268	0.28 230	0.21 179	0.34 82	0.23 86	0.09 107	0.09 159	0.08 77	0.07 68	0.15 239	0.43 298

PSi22a	0.63 421	0.32 73	0.91 13	0.96 641	1.42 681	0.16 3	0.14 36	0.34 30	0.45 174	0.12 1	0.10 1	0.25 189	0.18 115	0.72 338	0.39 294	0.09 107	1.75 679	0.07 1	0.42 634	0.13 185	3.64 740

LACA3	0.21 2	0.43 203	0.86 7	0.19 3	0.12 13	0.34 60	0.17 100	0.28 8	0.35 45	0.17 26	0.14 16	0.15 27	0.14 35	0.29 41	0.14 1	0.09 107	0.07 32	0.07 1	0.05 1	0.10 96	0.07 1

Foundation-i1c-attn	0.59 361	0.29 22	1.10 59	0.53 543	0.59 556	0.30 30	0.20 162	0.52 196	1.73 712	0.45 299	0.26 160	0.34 293	0.25 252	0.83 375	0.54 410	0.09 107	1.87 689	0.08 77	0.06 13	0.07 2	1.75 654

Foundation-i1b	0.56 320	0.29 22	1.10 59	0.41 466	0.33 392	0.29 27	0.21 209	0.54 221	1.83 718	0.46 313	0.23 123	0.39 323	0.23 220	0.67 305	0.48 370	0.09 107	1.97 699	0.07 1	0.07 68	0.09 64	1.53 634

Foundation-i1a	0.59 361	0.27 3	1.10 59	0.55 553	0.63 573	0.31 35	0.21 209	0.53 208	1.91 720	0.40 266	0.24 131	0.36 302	0.25 252	0.87 386	0.47 358	0.09 107	1.74 678	0.07 1	0.06 13	0.09 64	1.65 649

DepthFocus	0.22 5	0.33 87	1.23 89	0.20 5	0.15 60	0.20 9	0.15 65	0.31 18	0.20 2	0.16 14	0.17 48	0.15 27	0.13 22	0.24 13	0.18 8	0.09 107	0.08 88	0.11 333	0.10 207	0.09 64	0.08 7

Foundation-i1	0.60 374	0.35 116	1.13 70	0.89 628	0.41 479	0.33 54	0.22 250	0.64 301	1.48 694	0.34 225	0.31 219	0.59 465	0.23 220	0.87 386	0.57 424	0.09 107	2.03 702	0.08 77	0.07 68	0.10 96	1.17 592

Foundation-i32	0.71 500	0.33 87	0.99 23	1.38 681	1.80 706	0.49 243	0.15 65	0.34 30	0.60 318	0.14 5	0.13 10	0.28 230	0.14 35	0.99 431	0.52 394	0.09 107	2.49 733	0.07 1	0.06 13	0.11 124	3.05 723

Selective-IGEV-i32	0.57 331	0.42 186	1.87 229	1.67 700	1.33 675	0.36 79	0.20 162	0.61 280	0.70 442	0.22 87	0.31 219	0.22 149	0.19 140	0.52 223	0.36 264	0.09 107	0.97 565	0.09 170	0.15 383	0.20 378	0.86 525

LACA2	0.32 48	1.15 553	2.00 262	0.20 5	0.10 1	0.39 113	0.17 100	0.35 35	0.40 129	0.16 14	0.15 29	0.18 91	0.14 35	0.31 52	0.21 46	0.09 107	0.06 2	0.07 1	0.06 13	0.13 185	0.07 1

LACA1	0.24 13	0.74 396	1.01 34	0.20 5	0.10 1	0.42 150	0.14 36	0.33 25	0.38 94	0.16 14	0.11 3	0.14 14	0.15 58	0.27 31	0.16 3	0.09 107	0.07 32	0.07 1	0.06 13	0.10 96	0.08 7

MatchStereo	0.27 23	0.41 178	1.77 199	0.21 15	0.10 1	0.21 13	0.14 36	0.43 99	0.43 152	0.15 8	0.26 160	0.15 27	0.15 58	0.27 31	0.20 28	0.09 107	0.07 32	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 68	0.27 3	1.12 64	0.21 15	0.13 25	0.36 79	0.14 36	0.37 47	0.35 45	0.17 26	0.15 29	0.17 75	0.15 58	0.59 258	0.59 435	0.09 107	0.58 506	0.07 1	0.44 635	0.07 2	0.73 470

LCMNet	0.37 108	0.28 15	1.12 64	0.20 5	0.13 25	0.39 113	0.14 36	0.37 47	0.37 74	0.18 39	0.16 39	0.17 75	0.15 58	0.69 315	0.60 440	0.09 107	0.80 543	0.07 1	0.55 669	0.07 2	0.93 546

VIP-Stereo	0.39 126	0.81 435	1.51 150	0.24 78	0.34 408	0.52 299	0.17 100	0.46 126	0.49 202	0.21 71	0.25 145	0.25 189	0.15 58	0.41 144	0.41 312	0.09 107	0.62 516	0.08 77	0.06 13	0.15 239	0.68 449

252Zero-FE	1.02 640	0.31 57	1.72 187	0.26 122	0.27 311	0.31 35	0.12 8	0.42 89	0.57 289	7.97 753	0.25 145	0.13 2	0.12 13	0.75 346	0.51 389	0.09 107	5.04 758	0.07 1	0.83 717	0.09 64	0.66 436

depthmonostereo	0.38 116	0.68 353	1.59 165	0.48 510	0.14 44	0.41 136	0.19 135	0.52 196	0.42 142	0.26 148	0.29 193	0.31 264	0.29 331	0.64 290	0.33 240	0.09 107	0.10 198	0.09 170	0.08 110	0.10 96	0.50 346

DVStereo	0.35 81	0.38 152	1.21 85	0.26 122	0.20 190	0.41 136	0.18 121	0.43 99	0.38 94	0.37 246	0.35 259	0.29 244	0.24 233	0.64 290	0.55 416	0.09 107	0.19 369	0.08 77	0.11 269	0.12 148	0.50 346

4.5_new	0.39 126	0.29 22	1.25 94	0.22 33	0.16 79	0.40 124	0.17 100	0.43 99	0.37 74	0.27 161	0.22 103	0.15 27	0.14 35	1.04 442	0.23 86	0.09 107	1.49 647	0.07 1	0.14 357	0.09 64	0.62 420

4.5w-stereo	0.39 126	0.29 22	1.25 94	0.22 33	0.16 79	0.40 124	0.17 100	0.43 99	0.37 74	0.27 161	0.22 103	0.15 27	0.14 35	1.04 442	0.23 86	0.09 107	1.49 647	0.07 1	0.14 357	0.09 64	0.62 420

4w-stereo	0.50 259	0.26 1	1.86 226	0.22 33	0.30 353	0.38 103	0.14 36	0.41 81	0.35 45	0.25 122	0.21 88	0.14 14	0.20 161	1.18 482	0.33 240	0.09 107	1.56 661	0.07 1	0.72 701	0.07 2	1.23 605

monsters	0.39 126	0.39 162	1.04 41	0.24 78	0.32 384	0.42 150	0.13 15	0.49 150	0.35 45	0.27 161	0.21 88	0.14 14	0.15 58	0.60 265	0.43 331	0.09 107	1.09 589	0.07 1	0.70 695	0.07 2	0.65 434

xyz-stereo-finetune2	0.40 142	0.89 470	1.40 128	0.22 33	0.12 13	0.58 383	0.23 292	0.55 233	0.50 215	0.33 215	0.47 337	0.30 254	0.41 446	0.81 371	0.60 440	0.09 107	0.07 32	0.11 333	0.09 154	0.12 148	0.12 33

xyz-stereo-finetune	0.37 108	0.90 476	1.23 89	0.22 33	0.12 13	0.53 312	0.26 373	0.57 249	0.58 297	0.30 194	0.33 243	0.29 244	0.24 233	0.60 265	0.62 453	0.09 107	0.08 88	0.10 248	0.08 110	0.13 185	0.14 54

xyz-stereo	3.06 732	0.44 218	30.74 782	0.24 78	0.12 13	15.34 759	0.24 325	0.56 240	0.49 202	0.62 505	7.90 752	0.64 493	0.49 530	1.44 532	1.05 576	0.09 107	0.07 32	0.34 675	0.08 110	0.13 185	0.19 112

111111	0.39 126	0.28 15	0.93 15	0.33 310	0.42 493	0.43 160	0.13 15	0.48 145	0.39 118	0.24 114	0.31 219	0.18 91	0.17 89	0.43 157	0.23 86	0.09 107	1.32 624	0.08 77	0.06 13	0.25 462	1.00 565

MLG-Stereo_test3	0.31 39	0.44 218	1.03 39	0.48 510	0.40 472	0.36 79	0.13 15	0.39 67	0.46 179	0.28 176	0.19 68	0.17 75	0.12 13	0.25 20	0.18 8	0.09 107	0.53 493	0.08 77	0.06 13	0.09 64	0.45 320

LG-G_1	0.41 150	0.43 203	1.62 169	0.50 530	0.35 421	0.50 262	0.12 8	0.47 136	0.44 166	0.33 215	0.20 77	0.19 115	0.15 58	0.94 416	0.21 46	0.09 107	0.61 511	0.08 77	0.06 13	0.09 64	0.87 530

LG-G	0.41 150	0.43 203	1.62 169	0.50 530	0.35 421	0.50 262	0.12 8	0.47 136	0.44 166	0.33 215	0.20 77	0.19 115	0.15 58	0.94 416	0.21 46	0.09 107	0.61 511	0.08 77	0.06 13	0.09 64	0.87 530

GREAT-IGEV	0.92 610	0.56 297	2.08 285	0.98 644	2.29 727	0.47 212	0.18 121	0.35 35	0.78 527	0.74 590	0.33 243	0.15 27	0.18 115	1.00 433	0.55 416	0.09 107	3.79 750	0.07 1	0.26 526	0.22 412	3.26 728
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	0.73 513	0.68 353	2.05 278	1.50 691	0.92 626	0.45 183	0.20 162	0.96 550	0.71 457	0.65 545	0.33 243	0.31 264	0.20 161	1.25 500	0.52 394	0.09 107	1.68 676	0.08 77	0.30 554	0.27 498	1.52 631

DEFOM-Stereo_RVC	0.32 48	0.40 170	1.21 85	0.35 364	0.16 79	0.29 27	0.16 85	0.59 265	0.56 280	0.20 57	0.20 77	0.17 75	0.26 269	0.40 134	0.38 285	0.09 107	0.08 88	0.08 77	0.25 518	0.12 148	0.43 298

castereo++	0.39 126	0.83 443	1.38 122	0.29 210	0.18 129	0.53 312	0.20 162	0.57 249	0.58 297	0.20 57	0.27 174	0.32 270	0.17 89	0.34 82	0.22 66	0.09 107	0.54 496	0.09 170	0.29 544	0.15 239	0.52 361

castereo	0.34 68	0.48 246	1.00 29	0.25 100	0.29 336	0.41 136	0.27 394	0.76 366	0.49 202	0.23 101	0.30 204	0.24 177	0.31 354	0.29 41	0.29 177	0.09 107	0.20 384	0.09 170	0.31 565	0.12 148	0.44 314

tt45	0.35 81	0.80 430	1.46 139	0.26 122	0.17 105	0.55 338	0.22 250	0.44 110	0.39 118	0.24 114	0.26 160	0.25 189	0.18 115	0.64 290	0.36 264	0.09 107	0.08 88	0.10 248	0.08 110	0.24 437	0.29 193

999	0.35 81	0.74 396	1.38 122	0.27 156	0.18 129	0.50 262	0.23 292	0.40 75	0.41 134	0.21 71	0.33 243	0.23 164	0.18 115	0.74 344	0.37 275	0.09 107	0.08 88	0.09 170	0.08 110	0.26 483	0.26 172

tg	0.45 192	0.83 443	1.85 220	0.29 210	0.16 79	0.57 372	0.18 121	0.60 272	0.56 280	0.37 246	0.44 322	0.38 319	0.24 233	0.48 194	0.28 161	0.09 107	0.30 435	0.11 333	0.11 269	0.44 646	0.77 484

dual_stereo	0.94 619	0.31 57	1.80 205	0.90 631	2.52 731	0.54 324	0.15 65	0.69 326	1.02 648	0.25 122	0.18 58	0.18 91	0.14 35	0.63 283	0.35 260	0.09 107	3.76 749	0.07 1	0.47 647	0.07 2	4.59 750

GCAP-BAT	1.28 674	0.35 116	9.74 748	3.41 742	5.90 746	0.39 113	0.20 162	0.68 320	0.46 179	0.27 161	0.26 160	0.25 189	0.17 89	0.69 315	0.21 46	0.09 107	0.08 88	0.09 170	0.08 110	0.13 185	2.25 693

Occ-G	0.68 480	0.54 284	2.08 285	0.99 648	0.74 595	0.38 103	0.25 355	0.46 126	0.78 527	0.40 266	0.36 263	0.46 384	0.22 193	0.90 405	0.70 483	0.09 107	1.53 657	0.09 170	0.16 408	0.31 541	2.06 672

RSM++	0.48 228	0.52 275	1.27 97	1.62 696	1.27 674	0.39 113	0.20 162	0.49 150	0.56 280	0.22 87	0.25 145	0.24 177	0.17 89	0.39 124	0.23 86	0.09 107	0.11 234	0.09 170	0.35 600	0.29 523	0.80 499

RSM	0.47 212	0.51 270	1.36 118	1.37 679	1.04 645	0.37 91	0.21 209	0.52 196	0.55 268	0.23 101	0.28 183	0.28 230	0.17 89	0.40 134	0.22 66	0.09 107	0.24 409	0.09 170	0.35 600	0.24 437	0.80 499

RAFT-Stereo-weight	0.46 204	0.37 140	1.60 166	0.29 210	0.51 525	0.57 372	0.22 250	0.84 439	0.67 388	0.48 323	0.38 281	0.36 302	0.17 89	0.39 124	0.27 146	0.09 107	1.28 616	0.09 170	0.07 68	0.09 64	0.41 282

gcap-zeroshot	0.32 48	0.41 178	1.34 115	0.23 56	0.33 392	0.49 243	0.20 162	0.52 196	0.37 74	0.27 161	0.29 193	0.25 189	0.14 35	0.23 5	0.32 224	0.09 107	0.06 2	0.09 170	0.09 154	0.12 148	0.59 409

test_for_model	0.31 39	0.42 186	1.17 79	0.24 78	0.33 392	0.48 226	0.20 162	0.51 190	0.38 94	0.27 161	0.30 204	0.25 189	0.14 35	0.24 13	0.29 177	0.09 107	0.07 32	0.10 248	0.09 154	0.12 148	0.57 393

MoCha-V2	0.74 517	0.78 421	2.18 316	1.01 649	1.55 692	0.36 79	0.19 135	0.61 280	0.49 202	0.33 215	0.34 252	0.30 254	0.27 285	1.56 551	0.47 358	0.09 107	1.94 696	0.08 77	0.37 612	0.18 322	1.62 647

MyStereo07	0.56 320	0.68 353	2.42 383	0.30 234	0.41 479	0.61 441	0.31 468	0.58 255	0.72 467	1.17 670	0.26 160	0.20 131	0.27 285	1.28 506	0.28 161	0.09 107	0.59 508	0.12 404	0.21 485	0.16 268	0.48 337

MyStereo06	0.70 495	0.72 380	3.51 664	0.31 259	0.25 278	0.60 422	0.30 456	0.90 505	0.67 388	1.48 705	0.53 399	0.84 600	0.57 563	0.60 265	1.11 589	0.09 107	0.55 499	0.12 404	0.20 473	0.16 268	0.56 387

MyStereo05	0.57 331	0.72 380	2.72 545	0.31 259	0.25 278	0.60 422	0.30 456	0.87 475	0.82 564	0.54 399	0.37 268	0.53 425	0.42 459	0.63 283	0.73 498	0.09 107	0.55 499	0.12 404	0.20 473	0.16 268	0.56 387

MyStereo04	0.57 331	0.68 353	2.66 510	0.30 234	0.41 479	0.61 441	0.31 468	0.88 483	0.80 549	0.48 323	0.37 268	0.54 435	0.42 459	0.61 271	0.71 490	0.09 107	0.59 508	0.12 404	0.21 485	0.16 268	0.48 337

AE-Stereo	0.71 500	0.32 73	2.44 396	0.44 490	0.50 521	0.58 383	0.23 292	1.08 644	0.67 388	0.67 554	0.51 380	0.47 393	0.24 233	0.63 283	0.32 224	0.09 107	2.15 718	0.11 333	0.45 637	0.22 412	2.01 668

ff7	0.65 444	0.58 302	2.09 289	0.39 441	0.60 562	0.56 347	0.23 292	0.49 150	0.62 336	1.00 645	0.24 131	0.20 131	0.24 233	0.71 330	0.24 100	0.09 107	2.09 704	0.10 248	0.18 442	0.24 437	2.22 687

ffff	0.65 444	0.58 302	2.09 289	0.39 441	0.60 562	0.56 347	0.23 292	0.49 150	0.62 336	1.00 645	0.24 131	0.20 131	0.24 233	0.71 330	0.24 100	0.09 107	2.09 704	0.10 248	0.18 442	0.24 437	2.22 687

11t	0.65 444	0.58 302	2.09 289	0.39 441	0.60 562	0.56 347	0.23 292	0.49 150	0.62 336	1.00 645	0.24 131	0.20 131	0.24 233	0.71 330	0.24 100	0.09 107	2.09 704	0.10 248	0.18 442	0.24 437	2.22 687

MSKI-zero shot	0.70 495	0.44 218	2.62 495	1.47 687	0.75 598	0.56 347	0.20 162	0.80 397	0.45 174	0.60 480	0.52 392	0.44 363	0.17 89	0.70 322	0.26 136	0.09 107	2.87 743	0.09 170	0.32 573	0.14 218	0.50 346

testlalala	0.32 48	0.41 178	1.34 115	0.23 56	0.33 392	0.49 243	0.20 162	0.52 196	0.37 74	0.27 161	0.29 193	0.25 189	0.14 35	0.23 5	0.32 224	0.09 107	0.06 2	0.09 170	0.09 154	0.12 148	0.59 409

GCAPDPT-zeroshot	1.24 670	0.35 116	9.01 745	3.41 742	5.81 745	0.39 113	0.20 162	0.68 320	0.46 179	0.27 161	0.26 160	0.25 189	0.17 89	0.69 315	0.21 46	0.09 107	0.08 88	0.09 170	0.08 110	0.13 185	2.25 693

AEACV	0.89 597	0.29 22	1.84 215	2.50 731	1.68 701	0.53 312	0.21 209	1.01 595	0.42 142	0.68 561	0.31 219	0.22 149	0.39 425	1.63 568	0.25 119	0.09 107	2.60 735	0.09 170	0.54 668	0.23 430	2.27 696

GCAP-Stereo	0.59 361	1.35 617	2.44 396	0.49 523	1.02 642	0.52 299	0.14 36	0.53 208	0.54 255	0.44 294	0.50 375	0.30 254	0.22 193	0.68 311	0.41 312	0.09 107	1.30 621	0.09 170	0.07 68	0.23 430	0.54 375

HH	0.79 550	0.52 275	2.72 545	1.45 684	0.80 610	0.91 637	0.23 292	0.76 366	0.76 508	0.64 529	0.55 433	0.87 614	0.41 446	0.94 416	0.45 345	0.09 107	1.20 600	0.10 248	0.09 154	0.16 268	2.16 679

HanStereo	0.79 550	0.52 275	2.72 545	1.45 684	0.80 610	0.91 637	0.23 292	0.76 366	0.76 508	0.64 529	0.55 433	0.87 614	0.41 446	0.94 416	0.45 345	0.09 107	1.20 600	0.10 248	0.09 154	0.16 268	2.16 679

4D-IteraStereo	0.62 406	1.29 600	3.04 614	0.27 156	0.30 353	0.46 197	0.26 373	0.54 221	0.51 223	0.41 270	0.31 219	0.39 323	0.19 140	0.53 233	0.65 468	0.09 107	0.47 476	0.12 404	0.11 269	0.21 394	2.14 678

anonymousdsp	0.86 579	0.59 311	2.65 506	1.33 676	1.25 671	0.56 347	0.23 292	0.54 221	0.71 457	1.13 664	0.25 145	0.22 149	0.24 233	1.24 495	0.24 100	0.09 107	2.34 728	0.10 248	0.18 442	0.25 462	3.12 725

CES	0.33 59	0.32 73	1.46 139	0.25 100	0.50 521	0.40 124	0.20 162	0.48 145	0.48 195	0.22 87	0.29 193	0.26 206	0.19 140	0.35 99	0.22 66	0.09 107	0.07 32	0.08 77	0.05 1	0.16 268	0.54 375

Selective-IGEV	0.57 331	0.42 186	1.87 229	1.67 700	1.33 675	0.36 79	0.20 162	0.61 280	0.71 457	0.22 87	0.31 219	0.22 149	0.19 140	0.52 223	0.36 264	0.09 107	0.97 565	0.09 170	0.15 383	0.20 378	0.85 520

DCRE	0.76 534	0.80 430	2.31 353	1.05 650	1.18 664	0.63 478	0.26 373	1.03 611	0.59 309	0.52 384	2.12 707	0.44 363	0.27 285	0.41 144	0.53 402	0.09 107	1.02 578	0.10 248	0.32 573	0.16 268	1.47 629

ProNet	0.46 204	0.60 312	1.85 220	0.35 364	0.67 584	0.49 243	0.25 355	0.53 208	0.57 289	0.21 71	0.24 131	0.22 149	0.20 161	0.52 223	0.22 66	0.09 107	0.47 476	0.10 248	0.09 154	0.23 430	1.33 614

MC-Stereo	0.58 342	0.37 140	2.00 262	0.88 627	0.64 578	0.54 324	0.19 135	0.46 126	0.39 118	0.58 450	0.39 287	0.27 220	0.27 285	0.71 330	0.32 224	0.09 107	1.20 600	0.09 170	0.16 408	0.22 412	1.92 663

RCA-Stereo	0.45 192	0.38 152	1.80 205	0.27 156	0.25 278	0.58 383	0.23 292	0.84 439	0.66 374	0.42 278	0.44 322	0.28 230	0.35 384	0.31 52	0.21 46	0.09 107	1.01 573	0.09 170	0.07 68	0.21 394	0.53 367

ccc-4	0.65 444	0.58 302	2.09 289	0.39 441	0.60 562	0.56 347	0.23 292	0.49 150	0.62 336	1.00 645	0.24 131	0.20 131	0.24 233	0.71 330	0.24 100	0.09 107	2.09 704	0.10 248	0.18 442	0.24 437	2.22 687

raft_robust	0.68 480	1.24 585	2.42 383	0.30 234	0.57 551	0.53 312	0.25 355	0.95 547	0.79 540	0.49 340	0.46 331	1.12 674	0.74 624	1.50 542	0.61 450	0.09 107	0.62 516	0.10 248	0.30 554	0.26 483	0.30 202

RAFT+CT+SA	0.60 374	1.25 589	2.49 438	0.38 424	0.75 598	0.55 338	0.34 505	0.83 429	0.68 415	0.39 260	0.55 433	0.44 363	0.29 331	0.75 346	0.28 161	0.09 107	0.24 409	0.11 333	0.51 661	0.30 532	0.74 476

IGEV-Stereo	0.86 579	0.60 312	2.65 506	1.35 678	1.25 671	0.56 347	0.23 292	0.54 221	0.71 457	1.14 666	0.25 145	0.22 149	0.24 233	1.24 495	0.24 100	0.09 107	2.34 728	0.10 248	0.18 442	0.25 462	3.13 726
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.31 39	0.30 44	1.80 205	0.29 210	0.12 13	0.41 136	0.20 162	0.39 67	0.42 142	0.26 148	0.31 219	0.25 189	0.19 140	0.36 106	0.26 136	0.09 107	0.11 234	0.12 404	0.10 207	0.13 185	0.15 63

IPLG	0.74 517	1.09 526	2.87 583	0.36 389	0.21 206	1.63 699	0.60 631	1.39 689	0.63 350	1.39 696	0.51 380	0.40 335	0.86 648	1.40 520	0.37 275	0.09 107	0.07 32	0.14 509	0.12 310	0.34 567	0.23 150

GMOStereo	0.58 342	0.89 470	2.46 421	0.29 210	0.99 635	0.51 275	0.32 480	0.58 255	0.46 179	0.58 450	0.48 346	0.54 435	0.27 285	0.31 52	0.25 119	0.09 107	1.64 669	0.13 470	0.11 269	0.34 567	0.42 287

error version	0.58 342	0.89 470	2.46 421	0.29 210	0.99 635	0.51 275	0.32 480	0.58 255	0.46 179	0.58 450	0.48 346	0.54 435	0.27 285	0.31 52	0.25 119	0.09 107	1.64 669	0.13 470	0.11 269	0.34 567	0.42 287

test-v	0.58 342	0.89 470	2.46 421	0.29 210	0.99 635	0.51 275	0.32 480	0.58 255	0.46 179	0.58 450	0.48 346	0.54 435	0.27 285	0.31 52	0.25 119	0.09 107	1.64 669	0.13 470	0.11 269	0.34 567	0.42 287

test-2	0.58 342	0.89 470	2.46 421	0.29 210	0.99 635	0.51 275	0.32 480	0.58 255	0.46 179	0.58 450	0.48 346	0.54 435	0.27 285	0.31 52	0.25 119	0.09 107	1.64 669	0.13 470	0.11 269	0.34 567	0.42 287

iRaftStereo_RVC	0.47 212	0.84 448	1.91 239	0.29 210	0.15 60	0.53 312	0.20 162	0.58 255	0.50 215	0.37 246	0.43 309	0.42 347	0.23 220	0.38 119	0.28 161	0.09 107	0.70 530	0.12 404	0.11 269	0.43 641	0.77 484

CREStereo++_RVC	0.38 116	0.37 140	2.47 426	0.25 100	0.16 79	0.54 324	0.15 65	0.42 89	0.57 289	0.37 246	0.52 392	0.24 177	0.19 140	0.31 52	0.27 146	0.09 107	0.06 2	0.08 77	0.30 554	0.09 64	0.22 140
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	1.16 662	0.29 22	1.94 247	0.55 553	0.97 634	1.96 712	7.94 759	1.34 685	1.03 650	1.01 649	1.48 691	0.51 414	0.66 604	0.65 298	1.42 631	0.09 107	0.23 404	0.09 170	0.53 666	0.13 185	0.49 343

CFNet-RSSM	0.44 185	0.36 124	2.38 366	0.28 185	0.43 497	0.53 312	0.20 162	0.86 466	0.52 235	0.44 294	0.36 263	0.53 425	0.26 269	0.40 134	0.27 146	0.09 107	0.08 88	0.09 170	0.38 617	0.10 96	0.22 140

Gwc-CoAtRS	0.41 150	0.37 140	2.06 282	0.28 185	0.41 479	0.48 226	0.19 135	0.64 301	0.49 202	0.45 299	0.39 287	0.57 456	0.26 269	0.37 113	0.28 161	0.09 107	0.19 369	0.09 170	0.31 565	0.11 124	0.25 164

HITNet	0.55 311	1.28 597	2.73 550	0.35 364	0.14 44	0.56 347	0.23 292	0.89 492	0.62 336	0.52 384	0.51 380	0.49 404	0.38 408	0.52 223	0.60 440	0.09 107	0.07 32	0.10 248	0.08 110	0.25 462	0.61 416
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
GEAR-Net	0.69 487	0.31 57	2.05 278	1.11 658	1.09 653	0.32 45	0.21 209	0.75 361	0.43 152	0.31 201	0.30 204	0.22 149	0.27 285	0.98 429	0.31 211	0.10 202	1.80 684	0.08 77	0.15 383	0.27 498	2.70 712

noway7	0.75 528	2.48 736	5.19 721	0.35 364	0.21 206	0.47 212	0.28 408	0.84 439	0.68 415	0.35 232	0.40 296	0.50 408	0.46 504	0.55 240	1.05 576	0.10 202	0.07 32	0.10 248	0.09 154	0.34 567	0.46 326

DF_test	0.22 5	0.30 44	1.20 84	0.23 56	0.16 79	0.15 1	0.15 65	0.28 8	0.26 8	0.15 8	0.17 48	0.14 14	0.14 35	0.24 13	0.19 16	0.10 202	0.07 32	0.08 77	0.08 110	0.12 148	0.10 21

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.36 96	0.94 491	1.57 157	0.25 100	0.13 25	0.39 113	0.13 15	0.33 25	0.59 309	0.25 122	0.16 39	0.18 91	0.17 89	0.32 64	0.20 28	0.10 202	0.18 362	0.13 470	0.11 269	0.15 239	0.93 546

over-6	0.33 59	1.11 533	1.80 205	0.23 56	0.11 6	0.36 79	0.14 36	0.49 150	0.41 134	0.16 14	0.16 39	0.17 75	0.19 140	0.41 144	0.24 100	0.10 202	0.06 2	0.07 1	0.06 13	0.17 295	0.08 7

over-8	0.30 33	1.11 533	1.55 154	0.24 78	0.11 6	0.33 54	0.13 15	0.37 47	0.38 94	0.16 14	0.15 29	0.19 115	0.18 115	0.34 82	0.25 119	0.10 202	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.18 322	0.07 1

over-9	0.31 39	1.14 546	1.67 180	0.24 78	0.11 6	0.35 70	0.13 15	0.40 75	0.38 94	0.16 14	0.15 29	0.19 115	0.19 140	0.34 82	0.28 161	0.10 202	0.06 2	0.07 1	0.06 13	0.18 322	0.07 1

ManiGeoR	0.50 259	1.43 642	2.99 603	0.23 56	0.19 167	0.47 212	0.18 121	0.76 366	0.58 297	0.30 194	0.37 268	0.32 270	0.28 306	0.86 381	0.38 285	0.10 202	0.07 32	0.09 170	0.07 68	0.14 218	0.13 40

HLf10	0.50 259	1.43 642	2.99 603	0.23 56	0.19 167	0.47 212	0.18 121	0.76 366	0.58 297	0.30 194	0.37 268	0.32 270	0.28 306	0.86 381	0.38 285	0.10 202	0.07 32	0.09 170	0.07 68	0.14 218	0.13 40

TestStereo_HL3	0.56 320	1.27 592	4.09 698	0.26 122	0.17 105	0.48 226	0.23 292	0.73 353	0.43 152	0.46 313	0.53 399	0.36 302	0.29 331	1.15 476	0.23 86	0.10 202	0.08 88	0.09 170	0.08 110	0.10 96	0.16 80

GGDA	0.49 247	1.24 585	2.69 534	0.27 156	0.15 60	0.50 262	0.20 162	0.68 320	0.56 280	0.36 235	0.42 303	0.32 270	0.27 285	1.11 466	0.30 191	0.10 202	0.07 32	0.08 77	0.08 110	0.16 268	0.16 80

DF	0.70 495	0.34 103	1.60 166	2.29 725	1.43 683	0.40 124	0.20 162	0.73 353	0.37 74	0.25 122	0.39 287	0.34 293	0.17 89	0.83 375	0.90 540	0.10 202	2.62 738	0.08 77	0.29 544	0.09 64	0.58 401

Test_v1	0.24 13	0.32 73	1.04 41	0.21 15	0.14 44	0.27 22	0.15 65	0.39 67	0.29 15	0.18 39	0.19 68	0.15 27	0.13 22	0.28 37	0.20 28	0.10 202	0.07 32	0.07 1	0.06 13	0.08 39	0.49 343

VMStereo-Base	0.30 33	0.40 170	1.72 187	0.20 5	0.12 13	0.42 150	0.17 100	0.38 61	0.42 142	0.22 87	0.32 236	0.29 244	0.21 179	0.33 74	0.21 46	0.10 202	0.08 88	0.08 77	0.06 13	0.09 64	0.20 123

Hybrid-DGEV-03	0.53 293	1.31 604	2.33 357	0.30 234	0.17 105	0.58 383	0.24 325	0.71 344	0.51 223	0.61 490	1.00 653	0.39 323	0.28 306	0.44 164	0.41 312	0.10 202	0.23 404	0.12 404	0.09 154	0.35 583	0.53 367

Hybrid-DGEV-2	0.61 384	1.16 557	2.80 565	0.33 310	0.17 105	0.73 559	0.19 135	0.89 492	0.73 472	0.61 490	0.42 303	0.53 425	0.43 472	1.00 433	0.91 542	0.10 202	0.08 88	0.11 333	0.10 207	0.25 462	0.61 416

WQFJA1	0.49 247	0.48 246	1.00 29	0.27 156	0.38 455	0.48 226	0.23 292	1.81 713	2.16 725	0.26 148	0.26 160	0.29 244	0.27 285	0.34 82	0.36 264	0.10 202	0.11 234	0.10 248	0.09 154	0.20 378	0.54 375

WQFJX1	0.51 274	0.58 302	1.00 29	0.27 156	0.35 421	0.48 226	0.25 355	2.07 725	2.18 727	0.27 161	0.26 160	0.30 254	0.28 306	0.51 218	0.33 240	0.10 202	0.11 234	0.10 248	0.08 110	0.24 437	0.45 320

WQFJX	0.49 247	0.47 237	1.02 37	0.27 156	0.39 462	0.47 212	0.23 292	1.85 715	1.92 721	0.28 176	0.27 174	0.28 230	0.28 306	0.43 157	0.36 264	0.10 202	0.12 259	0.10 248	0.08 110	0.24 437	0.54 375

NLMM1	0.53 293	0.51 270	1.05 43	0.28 185	0.38 455	0.49 243	0.24 325	2.08 726	2.47 732	0.29 189	0.28 183	0.27 220	0.25 252	0.48 194	0.35 260	0.10 202	0.11 234	0.10 248	0.09 154	0.24 437	0.57 393

NLMM	0.49 247	0.47 237	1.00 29	0.27 156	0.38 455	0.48 226	0.23 292	1.81 713	2.16 725	0.26 148	0.26 160	0.29 244	0.27 285	0.34 82	0.36 264	0.10 202	0.11 234	0.10 248	0.09 154	0.20 378	0.54 375

NLSM1	0.45 192	0.54 284	1.05 43	0.27 156	0.40 472	0.49 243	0.21 209	1.54 700	1.71 710	0.26 148	0.33 243	0.26 206	0.26 269	0.41 144	0.36 264	0.10 202	0.11 234	0.11 333	0.10 207	0.22 412	0.23 150

FE-Mocha	0.61 384	0.36 124	1.84 215	1.06 651	0.34 408	0.43 160	0.17 100	0.72 348	0.55 268	0.45 299	0.50 375	0.58 461	0.45 492	2.35 673	1.18 601	0.10 202	0.40 460	0.11 333	0.21 485	0.13 185	0.31 211

IGEV-FE	0.91 607	0.39 162	3.80 682	0.42 472	1.95 715	0.56 347	0.64 643	0.84 439	0.55 268	1.45 701	0.53 399	0.79 576	0.42 459	0.57 249	1.13 592	0.10 202	0.49 482	0.10 248	0.34 594	0.19 355	2.97 720

Zero-FE251	0.76 534	0.35 116	2.10 296	0.30 234	0.25 278	0.44 174	0.16 85	0.45 116	0.36 66	5.93 751	0.20 77	0.22 149	0.19 140	0.52 223	1.06 580	0.10 202	0.71 533	0.08 77	0.06 13	0.09 64	1.56 636

DA	0.89 597	0.42 186	2.01 265	1.10 655	1.65 699	0.88 629	0.22 250	0.63 294	0.92 616	0.41 270	0.70 562	0.29 244	0.27 285	1.52 545	0.40 303	0.10 202	2.35 730	0.09 170	0.07 68	0.11 124	3.60 738

GGEV	0.89 597	0.42 186	2.01 265	1.10 655	1.65 699	0.88 629	0.22 250	0.63 294	0.92 616	0.41 270	0.70 562	0.29 244	0.27 285	1.52 545	0.40 303	0.10 202	2.35 730	0.09 170	0.07 68	0.11 124	3.60 738

asda	0.41 150	0.31 57	1.23 89	0.22 33	0.17 105	0.43 160	0.16 85	0.46 126	0.38 94	0.25 122	0.20 77	0.15 27	0.20 161	0.99 431	0.23 86	0.10 202	1.49 647	0.07 1	0.23 505	0.08 39	0.88 532

asd	0.36 96	0.28 15	1.21 85	0.23 56	0.19 167	0.41 136	0.14 36	0.37 47	0.34 37	0.26 148	0.21 88	0.15 27	0.19 140	0.91 407	0.20 28	0.10 202	1.14 596	0.07 1	0.08 110	0.08 39	0.71 463

4.25_new	0.43 167	0.29 22	1.40 128	0.23 56	0.19 167	0.41 136	0.17 100	0.44 110	0.38 94	0.34 225	0.22 103	0.15 27	0.18 115	1.06 446	0.30 191	0.10 202	1.44 641	0.07 1	0.32 573	0.07 2	0.93 546

4.5w_new	0.43 167	0.29 22	1.40 128	0.23 56	0.19 167	0.41 136	0.17 100	0.44 110	0.38 94	0.34 225	0.22 103	0.15 27	0.18 115	1.06 446	0.30 191	0.10 202	1.44 641	0.07 1	0.32 573	0.07 2	0.93 546

4.25w-stereo	0.43 167	0.29 22	1.40 128	0.23 56	0.19 167	0.41 136	0.17 100	0.44 110	0.38 94	0.34 225	0.22 103	0.15 27	0.18 115	1.06 446	0.30 191	0.10 202	1.44 641	0.07 1	0.32 573	0.07 2	0.93 546

DFGA-Net	0.61 384	1.55 659	2.59 477	0.32 283	0.26 297	0.54 324	0.22 250	0.67 314	0.63 350	0.50 361	0.52 392	0.35 299	0.28 306	1.84 612	0.99 563	0.10 202	0.08 88	0.12 404	0.12 310	0.38 608	0.18 104

LGtest1	0.26 20	0.43 203	0.82 5	0.23 56	0.21 206	0.31 35	0.11 4	0.36 42	0.43 152	0.24 114	0.18 58	0.16 54	0.14 35	0.30 46	0.28 161	0.10 202	0.16 336	0.08 77	0.06 13	0.10 96	0.42 287

LG-Stereo	0.36 96	0.61 319	1.37 121	0.26 122	0.37 445	0.43 160	0.20 162	0.55 233	0.44 166	0.25 122	0.30 204	0.50 408	0.17 89	0.30 46	0.37 275	0.10 202	0.18 362	0.11 333	0.10 207	0.24 437	0.43 298

MM-Stereo_test3	0.59 361	0.85 453	2.28 345	0.53 543	0.31 367	0.45 183	0.30 456	0.78 382	0.76 508	0.33 215	0.43 309	0.32 270	0.23 220	0.61 271	0.54 410	0.10 202	1.65 673	0.10 248	0.08 110	0.42 635	0.68 449

MM-Stereo_test1	0.63 421	0.64 335	2.51 445	0.54 551	0.37 445	0.44 174	0.28 408	0.68 320	0.59 309	0.43 285	0.33 243	0.26 206	0.25 252	0.89 402	0.52 394	0.10 202	1.84 687	0.10 248	0.09 154	0.41 632	1.40 623

FoundationStereo	0.61 384	0.37 140	0.91 13	1.96 718	2.40 729	0.20 9	0.16 85	0.26 4	0.86 593	0.16 14	0.12 7	0.19 115	0.17 89	0.58 257	0.32 224	0.10 202	2.98 746	0.08 77	0.06 13	0.07 2	0.20 123

GIP-stereo	0.61 384	0.68 353	1.05 43	0.95 640	1.46 688	0.42 150	0.17 100	0.69 326	0.49 202	0.19 47	0.24 131	0.23 164	0.18 115	0.95 423	0.59 435	0.10 202	1.33 625	0.08 77	0.06 13	0.18 322	2.21 686

PAM_32	0.95 622	0.43 203	2.68 526	0.64 588	1.10 658	1.78 706	1.16 708	1.12 656	0.96 633	1.07 657	0.90 636	1.38 695	0.76 633	0.78 358	1.11 589	0.10 202	1.29 618	0.10 248	0.50 657	0.16 268	0.98 563

PAM	0.91 607	0.43 203	2.67 519	0.77 615	0.89 622	1.81 707	1.22 713	1.13 660	0.78 527	1.16 669	0.91 637	1.39 696	0.68 608	0.76 350	1.06 580	0.10 202	0.98 568	0.10 248	0.50 657	0.14 218	0.66 436

UGAM-zero	0.97 629	0.44 218	2.48 432	0.33 310	0.86 618	1.26 681	0.76 667	1.05 625	0.52 235	0.93 639	0.45 326	1.32 690	0.81 638	2.08 651	0.49 381	0.10 202	0.52 490	0.09 170	0.47 647	0.11 124	4.43 748

RAStereo	0.33 59	0.81 435	2.22 330	0.27 156	0.18 129	0.25 20	0.20 162	0.45 116	0.38 94	0.21 71	0.26 160	0.20 131	0.16 82	0.26 26	0.26 136	0.10 202	0.08 88	0.10 248	0.08 110	0.13 185	0.09 15

Pointernet	0.37 108	0.31 57	1.91 239	0.25 100	0.37 445	0.47 212	0.15 65	0.67 314	0.52 235	0.23 101	0.30 204	0.28 230	0.20 161	0.32 64	0.23 86	0.10 202	0.24 409	0.07 1	0.13 333	0.10 96	0.51 353

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 559	0.78 421	3.67 674	0.35 364	0.81 613	1.25 680	0.88 681	1.13 660	0.58 297	0.84 624	0.52 392	1.24 683	0.64 594	0.77 352	0.70 483	0.10 202	0.53 493	0.11 333	0.45 637	0.29 523	0.81 506

U	3.41 736	0.37 140	1.27 97	0.27 156	13.75 764	19.65 769	0.15 65	0.43 99	0.33 31	0.18 39	0.19 68	0.27 220	0.15 58	0.23 5	0.19 16	0.10 202	0.06 2	17.75 775	12.73 767	0.11 124	0.10 21

IGEV-Stereo+	0.48 228	0.32 73	1.43 135	0.26 122	0.46 511	0.30 30	0.13 15	0.32 23	0.57 289	0.80 611	0.24 131	0.19 115	0.19 140	0.57 249	0.46 353	0.10 202	1.36 628	0.08 77	0.22 501	0.46 654	1.04 575

AIO-Stereo	0.64 433	0.60 312	1.63 171	1.31 673	1.45 685	0.38 103	0.20 162	0.55 233	0.83 571	0.31 201	0.31 219	0.23 164	0.15 58	0.39 124	0.63 460	0.10 202	1.25 608	0.09 170	0.41 629	0.21 394	1.73 653

MGS-Stereo	0.35 81	0.48 246	1.99 261	0.26 122	0.14 44	0.41 136	0.22 250	0.41 81	0.48 195	0.24 114	0.51 380	0.25 189	0.18 115	0.33 74	0.22 66	0.10 202	0.08 88	0.09 170	0.08 110	0.47 659	0.10 21

IGEV++	0.74 517	0.70 368	2.05 278	1.11 658	1.09 653	0.32 45	0.21 209	0.75 361	0.43 152	0.30 194	0.30 204	0.22 149	0.27 285	0.98 429	0.31 211	0.10 202	2.50 734	0.08 77	0.15 383	0.27 498	2.70 712

MyStereo8	0.73 513	1.16 557	2.89 586	0.53 543	0.34 408	0.71 548	0.20 162	1.87 717	0.59 309	0.53 393	0.66 534	0.50 408	0.33 372	1.27 505	0.62 453	0.10 202	1.19 599	0.10 248	0.21 485	0.21 394	0.61 416

ACVNet-DCA	0.67 473	0.73 384	2.43 388	0.67 598	0.52 529	0.76 578	0.24 325	0.81 408	0.83 571	0.77 600	0.39 287	0.25 189	0.38 408	0.70 322	0.22 66	0.10 202	2.13 714	0.11 333	0.09 154	0.16 268	1.18 593

xx1	0.71 500	0.73 384	2.43 388	0.67 598	0.52 529	0.76 578	0.24 325	0.85 455	1.05 654	0.77 600	0.39 287	0.46 384	0.37 397	0.70 322	0.22 66	0.10 202	2.13 714	0.12 404	0.41 629	0.16 268	1.18 593

1test111	0.72 510	0.73 384	2.43 388	0.67 598	0.52 529	0.76 578	0.24 325	0.81 408	0.83 571	0.77 600	0.39 287	0.25 189	0.38 408	1.03 440	0.75 504	0.10 202	2.13 714	0.11 333	0.09 154	0.16 268	1.18 593

cc1	0.74 517	0.73 384	2.43 388	0.67 598	0.52 529	0.76 578	0.24 325	0.85 455	1.05 654	0.77 600	0.39 287	0.25 189	0.38 408	0.70 322	0.22 66	0.10 202	2.13 714	0.11 333	0.09 154	0.25 462	2.20 685

IGEVStereo-DCA	0.74 517	0.74 396	2.09 289	0.76 612	0.77 603	0.45 183	0.23 292	0.49 150	0.62 336	0.71 578	0.22 103	0.30 254	0.28 306	1.29 507	1.53 640	0.10 202	1.50 650	0.10 248	0.18 442	0.24 437	2.22 687

rrr	0.84 567	0.74 396	3.40 654	0.76 612	0.77 603	0.45 183	0.28 408	1.23 676	0.84 583	0.71 578	0.22 103	0.30 254	0.28 306	1.29 507	1.53 640	0.10 202	1.50 650	0.10 248	0.29 544	0.24 437	1.75 654

ffm	0.78 546	0.67 343	3.39 649	0.32 283	0.22 223	0.58 383	0.28 408	0.85 455	0.96 633	0.54 399	0.74 588	0.67 511	0.40 433	0.64 290	0.22 66	0.10 202	2.16 719	0.15 538	0.33 588	0.25 462	2.19 682

ff1	1.07 651	0.67 343	3.39 649	0.32 283	0.22 223	0.58 383	0.28 408	0.85 455	0.96 633	0.54 399	0.74 588	0.67 511	0.40 433	2.75 709	3.86 726	0.10 202	2.16 719	0.15 538	0.33 588	0.25 462	2.19 682

tt1	0.74 517	0.73 384	2.34 359	0.67 598	0.63 573	0.75 572	0.24 325	0.85 455	0.96 633	0.81 614	0.38 281	0.26 206	0.35 384	0.64 290	0.22 66	0.10 202	2.16 719	0.11 333	0.09 154	0.25 462	2.19 682

MaDis-Stereo	0.35 81	0.89 470	2.15 309	0.25 100	0.29 336	0.29 27	0.17 100	0.47 136	0.41 134	0.21 71	0.22 103	0.28 230	0.21 179	0.32 64	0.31 211	0.10 202	0.09 159	0.10 248	0.08 110	0.11 124	0.12 33

IGEV_Zeroshot_test	0.91 607	0.39 162	3.80 682	0.42 472	1.95 715	0.56 347	0.64 643	0.84 439	0.55 268	1.45 701	0.53 399	0.79 576	0.42 459	0.57 249	1.13 592	0.10 202	0.49 482	0.10 248	0.34 594	0.19 355	2.97 720

RAFT-Test	0.56 320	0.41 178	2.01 265	0.90 631	1.07 650	0.65 508	0.37 528	0.83 429	0.65 366	0.49 340	0.49 362	0.93 630	0.24 233	0.52 223	0.30 191	0.10 202	0.38 453	0.09 170	0.38 617	0.11 124	0.19 112

anonymousdsp2	0.88 589	0.31 57	1.96 253	1.06 651	1.56 693	0.57 372	0.22 250	0.84 439	0.98 642	1.20 677	0.37 268	0.65 498	0.26 269	1.19 486	0.46 353	0.10 202	2.40 732	0.10 248	0.13 333	0.19 355	2.96 718

LoS	0.34 68	0.35 116	1.88 231	0.25 100	0.13 25	0.53 312	0.20 162	0.50 178	0.53 248	0.26 148	0.28 183	0.37 312	0.24 233	0.40 134	0.25 119	0.10 202	0.08 88	0.08 77	0.06 13	0.15 239	0.10 21
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.90 603	0.31 57	1.90 236	1.60 695	0.95 630	1.14 672	0.42 559	0.85 455	0.43 152	1.74 712	0.21 88	0.27 220	0.17 89	1.56 551	0.30 191	0.10 202	2.60 735	0.10 248	0.09 154	0.10 96	3.10 724

anonymousa	0.74 517	0.60 312	2.58 472	0.96 641	1.33 675	0.61 441	0.26 373	0.69 326	0.56 280	0.55 412	0.84 618	0.82 592	0.46 504	0.56 245	0.61 450	0.10 202	1.11 592	0.12 404	0.98 728	0.14 218	0.97 561

CroCo-Stereo Lap2	0.38 116	0.91 480	2.02 270	0.33 310	0.38 455	0.23 17	0.21 209	0.63 294	0.51 223	0.23 101	0.28 183	0.29 244	0.23 220	0.34 82	0.28 161	0.10 202	0.09 159	0.10 248	0.08 110	0.22 412	0.15 63

TestStereo1	0.59 361	1.21 573	2.63 496	0.40 455	0.60 562	0.56 347	0.34 505	0.82 418	0.73 472	0.45 299	0.63 506	0.36 302	0.42 459	0.66 301	0.42 322	0.10 202	0.32 440	0.12 404	0.10 207	0.34 567	0.52 361

DCANet-4	0.43 167	0.32 73	2.31 353	0.26 122	0.14 44	0.51 275	0.22 250	0.84 439	0.78 527	0.55 412	0.48 346	0.28 230	0.37 397	0.40 134	0.37 275	0.10 202	0.07 32	0.09 170	0.07 68	0.08 39	0.43 298

fff	0.50 259	0.90 476	2.63 496	0.25 100	0.15 60	0.51 275	0.22 250	0.85 455	0.82 564	0.55 412	0.48 346	0.31 264	0.65 597	0.39 124	0.37 275	0.10 202	0.07 32	0.09 170	0.07 68	0.08 39	0.43 298

ADStereo(finetuned)	0.50 259	0.91 480	2.43 388	0.26 122	0.14 44	0.51 275	0.22 250	0.84 439	0.78 527	0.56 424	0.49 362	0.32 270	0.75 629	0.40 134	0.40 303	0.10 202	0.07 32	0.09 170	0.07 68	0.13 185	0.45 320

test_5	0.61 384	1.25 589	2.76 558	0.39 441	0.64 578	0.58 383	0.35 516	0.85 455	0.66 374	0.49 340	0.56 447	0.55 444	0.40 433	0.79 362	0.32 224	0.10 202	0.19 369	0.12 404	0.12 310	0.33 557	0.85 520

SA-5K	0.59 361	1.21 573	2.63 496	0.40 455	0.60 562	0.56 347	0.34 505	0.82 418	0.73 472	0.45 299	0.63 506	0.36 302	0.42 459	0.66 301	0.42 322	0.10 202	0.32 440	0.12 404	0.10 207	0.34 567	0.52 361

Sa-1000	0.61 384	1.07 520	2.71 543	0.32 283	0.61 570	0.61 441	0.31 468	1.00 585	0.76 508	0.53 393	0.83 616	0.43 348	0.33 372	0.69 315	0.30 191	0.10 202	0.52 490	0.13 470	0.28 539	0.29 523	0.29 193

SA	0.61 384	1.14 546	2.79 564	0.32 283	0.63 573	0.57 372	0.30 456	0.97 558	0.78 527	0.43 285	0.63 506	0.39 323	0.46 504	0.70 322	0.31 211	0.10 202	0.44 470	0.13 470	0.32 573	0.31 541	0.51 353

iRaft-Stereo_5w	0.65 444	1.35 617	2.21 326	0.30 234	0.63 573	0.49 243	0.28 408	0.78 382	0.64 359	0.41 270	0.61 490	0.62 480	0.46 504	1.79 601	0.48 370	0.10 202	0.25 418	0.11 333	0.12 310	0.40 625	0.94 551

iRaft-Stereo_20w	1.50 694	0.42 186	4.81 716	2.24 724	2.09 721	1.36 683	1.27 715	1.38 688	0.94 625	2.07 715	0.42 303	0.85 606	0.69 613	0.87 386	1.37 628	0.10 202	4.04 752	0.09 170	0.40 624	0.17 295	4.53 749

MIPNet	0.88 589	1.07 520	2.85 580	0.61 579	0.18 129	1.46 689	1.37 718	1.65 707	0.78 527	1.93 714	0.85 621	0.75 561	1.66 703	0.87 386	0.34 252	0.10 202	0.08 88	0.11 333	0.32 573	0.27 498	0.26 172

IPLGR	0.58 342	0.64 335	3.12 623	0.37 403	0.18 129	0.62 463	0.54 611	1.06 638	0.69 428	0.73 583	0.46 331	0.50 408	0.44 482	1.12 470	0.31 211	0.10 202	0.08 88	0.11 333	0.09 154	0.21 394	0.20 123

CrosDoStereo	0.96 626	0.49 253	2.66 510	0.27 156	0.33 392	0.54 324	3.69 740	0.77 375	0.66 374	0.70 569	1.39 688	0.53 425	1.47 696	1.77 594	3.02 711	0.10 202	0.08 88	0.11 333	0.11 269	0.22 412	0.30 202

LCNet	0.58 342	0.43 203	2.42 383	0.91 635	0.22 223	0.95 647	0.29 437	0.62 286	0.64 359	0.52 384	0.55 433	0.41 342	0.75 629	0.84 377	0.27 146	0.10 202	0.07 32	0.12 404	0.18 442	0.97 709	0.40 274

STrans-v2	0.69 487	0.62 327	2.66 510	0.28 185	0.23 253	0.57 372	0.32 480	1.01 595	0.77 522	0.92 635	0.84 618	0.88 618	0.92 658	1.81 604	1.19 604	0.10 202	0.07 32	0.10 248	0.09 154	0.12 148	0.30 202

TransformOpticalFlow	0.65 444	0.61 319	2.67 519	0.45 498	0.26 297	0.62 463	0.28 408	0.88 483	0.76 508	0.76 598	0.74 588	0.90 624	0.84 643	1.82 607	0.80 521	0.10 202	0.07 32	0.11 333	0.09 154	0.12 148	0.19 112

PSM-AAD	0.67 473	0.29 22	2.41 379	0.37 403	0.23 253	0.86 620	1.15 706	0.62 286	0.66 374	0.64 529	0.71 577	0.67 511	2.90 728	0.65 298	0.32 224	0.10 202	0.08 88	0.17 578	0.15 383	0.14 218	0.34 231

KYRaft	0.52 278	0.35 116	2.40 375	0.34 337	0.21 206	0.75 572	0.43 566	0.62 286	0.63 350	0.64 529	0.92 638	0.53 425	0.72 617	0.60 265	0.26 136	0.10 202	0.07 32	0.12 404	0.14 357	0.13 185	0.54 375

ASMatch	0.61 384	0.47 237	2.72 545	0.91 635	0.36 435	0.56 347	0.24 325	0.54 221	0.67 388	0.48 323	1.20 673	0.47 393	0.65 597	1.33 513	0.93 545	0.10 202	0.08 88	0.11 333	0.11 269	0.10 96	0.17 93

DeepStereo_LL	0.96 626	0.49 253	2.66 510	0.27 156	0.33 392	0.54 324	3.69 740	0.77 375	0.66 374	0.70 569	1.39 688	0.53 425	1.47 696	1.77 594	3.02 711	0.10 202	0.08 88	0.11 333	0.11 269	0.22 412	0.30 202

DEmStereo	0.69 487	0.40 170	2.42 383	0.42 472	0.18 129	0.66 522	0.88 681	0.54 221	0.64 359	0.60 480	1.00 653	0.45 376	1.24 683	1.53 547	2.21 682	0.10 202	0.08 88	0.10 248	0.10 207	0.11 124	0.14 54

THIR-Stereo	0.88 589	0.85 453	2.33 357	0.26 122	0.16 79	0.59 406	2.69 736	0.62 286	0.54 255	0.62 505	1.61 696	0.96 639	1.77 709	1.67 576	2.20 681	0.10 202	0.08 88	0.14 509	0.11 269	0.16 268	0.21 131

GrayStereo	0.71 500	0.27 3	2.40 375	0.89 628	0.23 253	0.62 463	1.40 722	0.67 314	0.70 442	0.72 581	0.77 603	0.55 444	3.03 729	0.60 265	0.28 161	0.10 202	0.08 88	0.10 248	0.21 485	0.12 148	0.37 249

RAFT-345	0.56 320	0.37 140	2.68 526	0.40 455	0.34 408	0.58 383	0.41 552	0.49 150	0.70 442	0.51 373	0.99 652	0.43 348	0.28 306	1.56 551	0.81 525	0.10 202	0.07 32	0.11 333	0.09 154	0.11 124	0.09 15

CroCo-Stereo	0.35 81	0.71 373	1.67 180	0.32 283	0.17 105	0.19 8	0.21 209	0.79 390	0.54 255	0.22 87	0.25 145	0.55 444	0.22 193	0.28 37	0.28 161	0.10 202	0.08 88	0.08 77	0.07 68	0.12 148	0.10 21
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	0.61 384	0.54 284	2.09 289	0.31 259	1.37 678	0.51 275	0.28 408	0.83 429	0.50 215	0.42 278	0.55 433	0.54 435	0.24 233	0.38 119	1.25 615	0.10 202	1.08 587	0.10 248	0.17 428	0.11 124	0.77 484

GMM-Stereo	0.53 293	0.33 87	2.89 586	0.53 543	0.24 267	0.77 588	0.46 585	0.62 286	0.65 366	0.58 450	0.73 585	0.47 393	0.43 472	0.68 311	0.29 177	0.10 202	0.06 2	0.13 470	0.13 333	0.14 218	0.44 314

Prome-Stereo	0.53 293	0.36 124	2.39 372	0.60 573	0.23 253	0.63 478	0.41 552	0.66 309	0.67 388	0.59 469	1.02 657	0.43 348	0.71 616	0.61 271	0.34 252	0.10 202	0.07 32	0.10 248	0.09 154	0.13 185	0.44 314

rafts_anoy	0.60 374	1.33 610	2.59 477	0.53 543	1.09 653	0.49 243	0.25 355	0.67 314	0.53 248	0.41 270	0.38 281	0.33 285	0.30 346	0.68 311	0.41 312	0.10 202	1.13 595	0.13 470	0.15 383	0.20 378	0.29 193

raft+_RVC	0.62 406	1.18 565	2.43 388	0.36 389	2.08 720	0.52 299	0.25 355	0.66 309	0.54 255	0.36 235	0.46 331	0.32 270	0.28 306	0.49 208	0.43 331	0.10 202	0.91 561	0.10 248	0.09 154	0.22 412	0.70 460

TANstereo	0.39 126	0.70 368	2.48 432	0.23 56	0.12 13	0.54 324	0.16 85	0.41 81	0.47 189	0.45 299	0.51 380	0.26 206	0.22 193	0.34 82	0.21 46	0.10 202	0.10 198	0.08 77	0.07 68	0.09 64	0.18 104

XX-TBD	0.40 142	1.04 515	2.49 438	0.35 364	0.13 25	0.51 275	0.17 100	0.44 110	0.52 235	0.38 255	0.51 380	0.23 164	0.19 140	0.31 52	0.25 119	0.10 202	0.07 32	0.08 77	0.06 13	0.09 64	0.18 104

raftrobust	0.52 278	1.14 546	2.15 309	0.33 310	0.99 635	0.53 312	0.21 209	0.59 265	0.50 215	0.53 393	0.36 263	0.31 264	0.33 372	0.47 180	0.42 322	0.10 202	0.55 499	0.09 170	0.08 110	0.22 412	0.46 326

RALCasStereoNet	0.65 444	1.34 613	2.56 466	0.43 485	0.96 631	0.50 262	0.26 373	0.62 286	0.56 280	0.43 285	0.49 362	0.36 302	0.28 306	0.72 338	0.53 402	0.10 202	1.18 598	0.09 170	0.08 110	0.27 498	1.27 607

RALAANet	0.52 278	1.37 627	2.63 496	0.33 310	0.23 253	0.48 226	0.19 135	0.69 326	0.55 268	0.49 340	0.46 331	0.39 323	0.31 354	0.53 233	0.53 402	0.10 202	0.33 445	0.11 333	0.17 428	0.29 523	0.13 40

DCANet	0.49 247	0.91 480	2.63 496	0.26 122	0.14 44	0.51 275	0.22 250	0.84 439	0.78 527	0.56 424	0.49 362	0.32 270	0.41 446	0.39 124	0.41 312	0.10 202	0.07 32	0.09 170	0.07 68	0.14 218	0.45 320

csc	0.50 259	0.90 476	2.63 496	0.25 100	0.15 60	0.51 275	0.22 250	0.85 455	0.82 564	0.55 412	0.48 346	0.31 264	0.65 597	0.39 124	0.37 275	0.10 202	0.07 32	0.09 170	0.07 68	0.08 39	0.43 298

cscssc	0.50 259	0.90 476	2.63 496	0.25 100	0.15 60	0.51 275	0.22 250	0.85 455	0.82 564	0.55 412	0.48 346	0.31 264	0.65 597	0.39 124	0.37 275	0.10 202	0.07 32	0.09 170	0.07 68	0.08 39	0.43 298

111	0.57 331	1.41 634	2.63 496	0.25 100	0.15 60	0.59 406	0.26 373	0.90 505	0.83 571	0.50 361	0.54 421	0.57 456	0.38 408	0.54 238	0.41 312	0.10 202	0.07 32	0.09 170	0.07 68	0.24 437	0.81 506

test_xeample3	0.86 579	0.75 404	3.36 643	0.65 591	0.76 601	0.49 243	0.33 494	1.21 675	0.80 549	0.61 490	0.23 123	0.30 254	0.29 331	1.17 480	1.57 643	0.10 202	1.79 680	0.10 248	0.40 624	0.25 462	2.09 674

CCAANet	0.63 421	1.13 544	2.58 472	0.31 259	0.25 278	0.55 338	0.23 292	0.89 492	0.69 428	0.41 270	0.67 540	0.56 451	0.37 397	1.89 625	1.24 613	0.10 202	0.09 159	0.13 470	0.12 310	0.20 378	0.15 63

DIP-Stereo	0.43 167	0.50 262	2.21 326	0.27 156	0.18 129	0.63 478	0.17 100	0.94 532	0.58 297	0.49 340	0.48 346	0.30 254	0.30 346	0.40 134	0.31 211	0.10 202	0.08 88	0.10 248	0.08 110	0.15 239	0.33 222
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	0.42 160	0.31 57	2.51 445	0.30 234	0.18 129	0.56 347	0.25 355	0.82 418	0.41 134	0.57 442	0.67 540	0.33 285	0.24 233	0.34 82	0.33 240	0.10 202	0.08 88	0.09 170	0.07 68	0.09 64	0.18 104

RAFT-Stereo	0.42 160	0.31 57	2.51 445	0.30 234	0.18 129	0.56 347	0.25 355	0.82 418	0.41 134	0.57 442	0.67 540	0.33 285	0.24 233	0.34 82	0.33 240	0.10 202	0.08 88	0.09 170	0.07 68	0.09 64	0.18 104
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.59 361	1.41 634	2.41 379	0.31 259	0.15 60	0.60 422	0.23 292	0.77 375	0.63 350	0.67 554	0.66 534	0.55 444	0.37 397	1.16 477	1.09 586	0.10 202	0.07 32	0.09 170	0.07 68	0.21 394	0.29 193

depth_test_26	0.23 10	0.31 57	1.08 57	0.21 15	0.13 25	0.18 7	0.13 15	0.31 18	0.46 179	0.16 14	0.32 236	0.19 115	0.14 35	0.25 20	0.17 4	0.11 315	0.09 159	0.10 248	0.09 154	0.10 96	0.15 63

HLF11	0.48 228	1.30 601	2.84 576	0.23 56	0.19 167	0.44 174	0.17 100	0.70 336	0.55 268	0.36 235	0.42 303	0.32 270	0.30 346	0.89 402	0.39 294	0.11 315	0.08 88	0.08 77	0.07 68	0.15 239	0.12 33

TestStereo_HLe17	0.53 293	1.57 663	3.11 621	0.23 56	0.18 129	0.51 275	0.21 209	0.84 439	0.62 336	0.33 215	0.37 268	0.32 270	0.28 306	1.06 446	0.29 177	0.11 315	0.07 32	0.09 170	0.08 110	0.15 239	0.17 93

TestStereo_HL2	0.48 228	1.19 568	2.68 526	0.28 185	0.17 105	0.48 226	0.20 162	0.67 314	0.55 268	0.37 246	0.44 322	0.32 270	0.27 285	1.09 460	0.32 224	0.11 315	0.08 88	0.08 77	0.07 68	0.17 295	0.15 63

TestStereo-Hl	0.47 212	0.88 463	2.58 472	0.26 122	0.16 79	0.50 262	0.24 325	0.75 361	0.56 280	0.40 266	0.40 296	0.37 312	0.32 363	1.07 456	0.28 161	0.11 315	0.08 88	0.09 170	0.08 110	0.13 185	0.18 104

mm2	0.35 81	0.27 3	1.01 34	0.21 15	0.13 25	0.48 226	0.14 36	0.30 11	0.32 25	0.14 5	0.14 16	0.18 91	0.13 22	0.61 271	0.53 402	0.11 315	0.81 548	0.07 1	0.56 672	0.07 2	0.84 512

mm1	0.35 81	0.27 3	1.01 34	0.21 15	0.13 25	0.48 226	0.14 36	0.34 30	0.32 25	0.14 5	0.14 16	0.18 91	0.13 22	0.61 271	0.53 402	0.11 315	0.81 548	0.07 1	0.56 672	0.07 2	0.84 512

PointNet	0.29 29	0.30 44	1.14 76	0.22 33	0.14 44	0.36 79	0.17 100	0.35 35	0.34 37	0.17 26	0.16 39	0.19 115	0.13 22	0.26 26	0.38 285	0.11 315	0.52 490	0.08 77	0.07 68	0.07 2	0.68 449

IGEV_i1	0.90 603	0.33 87	2.58 472	0.83 624	1.60 697	0.58 383	0.27 394	0.89 492	0.96 633	1.13 664	0.48 346	0.98 642	0.34 381	1.19 486	0.60 440	0.11 315	2.17 722	0.13 470	0.19 460	0.17 295	2.38 700

LiteMatch	0.30 33	0.82 437	0.99 23	0.30 234	0.14 44	0.30 30	0.21 209	0.30 11	0.32 25	0.17 26	0.14 16	0.18 91	0.38 408	0.61 271	0.42 322	0.11 315	0.06 2	0.10 248	0.08 110	0.14 218	0.19 112

Lsterematch	0.44 185	0.82 437	2.17 312	0.30 234	0.14 44	0.49 243	0.21 209	0.52 196	0.63 350	0.44 294	0.58 466	0.44 363	0.38 408	0.47 180	0.42 322	0.11 315	0.06 2	0.10 248	0.08 110	0.14 218	0.19 112

Selective-IGEV-i1	0.99 634	0.36 124	1.98 257	1.72 704	2.18 724	0.62 463	0.33 494	0.91 512	1.13 665	0.60 480	0.53 399	1.36 694	0.29 331	0.71 330	1.00 566	0.11 315	1.94 696	0.13 470	0.30 554	0.14 218	3.51 735

GeoVLM	0.34 68	0.27 3	0.99 23	0.21 15	0.13 25	0.31 35	0.14 36	0.30 11	0.32 25	0.17 26	0.14 16	0.18 91	0.15 58	0.61 271	0.39 294	0.11 315	0.81 548	0.07 1	0.56 672	0.07 2	0.84 512

DispViT+	0.25 17	0.29 22	1.12 64	0.20 5	0.44 499	0.22 15	0.14 36	0.43 99	0.40 129	0.20 57	0.17 48	0.18 91	0.15 58	0.39 124	0.19 16	0.11 315	0.07 32	0.07 1	0.05 1	0.07 2	0.09 15

BridgeDepth_RVC	0.24 13	0.51 270	0.97 19	0.18 1	0.12 13	0.31 35	0.12 8	0.34 30	0.60 318	0.16 14	0.15 29	0.16 54	0.20 161	0.33 74	0.27 146	0.11 315	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 68	0.27 3	1.00 29	0.21 15	0.13 25	0.31 35	0.14 36	0.30 11	0.32 25	0.17 26	0.14 16	0.18 91	0.15 58	0.61 271	0.40 303	0.11 315	0.82 553	0.07 1	0.56 672	0.07 2	0.84 512

NLCSM	0.53 293	0.70 368	1.11 62	0.30 234	0.36 435	0.49 243	0.28 408	1.39 689	1.68 707	0.31 201	0.30 204	0.30 254	0.31 354	1.43 527	0.39 294	0.11 315	0.12 259	0.11 333	0.10 207	0.35 583	0.53 367

Select-FE	0.89 597	0.94 491	2.99 603	0.50 530	1.03 643	1.31 682	0.92 686	1.40 691	0.59 309	1.11 661	0.55 433	1.16 681	0.75 629	0.91 407	1.20 605	0.11 315	0.46 472	0.11 333	0.49 653	0.14 218	1.09 584

Replicate-Monster	0.58 342	0.53 281	1.55 154	0.22 33	0.34 408	0.37 91	0.13 15	0.43 99	0.39 118	0.35 232	0.16 39	0.16 54	0.15 58	1.46 534	0.21 46	0.11 315	2.71 739	0.07 1	0.35 600	0.08 39	1.81 660

GASTEREO	0.89 597	0.83 443	1.67 180	2.15 720	1.89 709	0.52 299	0.21 209	0.62 286	0.62 336	0.33 215	0.31 219	0.16 54	0.31 354	1.11 466	0.68 478	0.11 315	1.92 691	0.08 77	0.29 544	0.19 355	3.79 742

MSCF	0.88 589	0.84 448	1.67 180	2.15 720	1.87 708	0.51 275	0.21 209	0.63 294	0.61 325	0.32 207	0.29 193	0.17 75	0.30 346	1.06 446	0.67 475	0.11 315	1.92 691	0.08 77	0.31 565	0.19 355	3.72 741

z-ln-s-r	0.76 534	1.41 634	2.84 576	0.33 310	0.27 311	0.58 383	0.37 528	0.92 520	0.89 608	0.54 399	0.81 611	0.64 493	0.48 524	2.23 665	1.74 651	0.11 315	0.08 88	0.11 333	0.09 154	0.28 512	0.40 274

S2M2_XL	0.22 5	0.36 124	1.33 112	0.20 5	0.13 25	0.16 3	0.11 4	0.27 7	0.18 1	0.16 14	0.20 77	0.15 27	0.14 35	0.21 2	0.22 66	0.11 315	0.09 159	0.10 248	0.08 110	0.10 96	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	0.59 361	1.32 605	2.59 477	0.30 234	0.22 223	0.59 406	0.28 408	0.80 397	0.61 325	0.56 424	0.45 326	0.70 543	0.35 384	1.38 517	0.72 494	0.11 315	0.08 88	0.09 170	0.08 110	0.22 412	0.31 211

G2L-Stereo_test	0.64 433	1.34 613	2.55 462	0.34 337	0.24 267	0.75 572	0.39 545	0.83 429	0.65 366	0.62 505	0.54 421	0.74 556	0.40 433	1.57 556	0.75 504	0.11 315	0.08 88	0.08 77	0.08 110	0.28 512	0.43 298

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 293	0.39 162	1.30 106	0.45 498	0.21 206	0.74 569	0.17 100	0.71 344	0.44 166	1.17 670	0.38 281	0.89 621	0.23 220	0.86 381	0.94 548	0.11 315	0.49 482	0.09 170	0.40 624	0.13 185	0.50 346

SGD-Stereo	0.23 10	0.31 57	0.87 9	0.23 56	0.11 6	0.40 124	0.16 85	0.33 25	0.40 129	0.20 57	0.19 68	0.18 91	0.17 89	0.38 119	0.17 4	0.11 315	0.06 2	0.08 77	0.07 68	0.10 96	0.09 15

SCV	0.69 487	0.68 353	1.95 248	0.90 631	1.04 645	0.49 243	0.24 325	0.98 566	0.73 472	0.54 399	0.31 219	0.24 177	0.20 161	1.32 510	0.26 136	0.11 315	1.59 665	0.09 170	0.32 573	0.34 567	1.58 641

StereoAnything_RVC	1.22 667	1.71 683	3.17 628	2.52 732	2.63 733	0.26 21	0.15 65	0.47 136	0.54 255	0.49 340	0.71 577	0.52 422	0.19 140	1.60 567	0.57 424	0.11 315	4.13 753	0.08 77	0.05 1	0.76 696	3.79 742

AIO_rvc	0.95 622	1.02 508	2.57 470	2.80 738	1.91 712	0.37 91	0.24 325	0.52 196	0.60 318	0.98 642	0.29 193	0.25 189	0.18 115	2.16 661	0.29 177	0.11 315	1.39 636	0.08 77	0.11 269	0.26 483	2.87 715

UGAM	0.69 487	0.84 448	2.66 510	0.40 455	0.20 190	0.53 312	0.34 505	0.63 294	0.74 493	0.45 299	0.74 588	0.95 638	0.36 389	2.57 691	0.42 322	0.11 315	0.45 471	0.17 578	0.19 460	0.43 641	0.57 393

test_sample1	0.61 384	0.45 228	1.84 215	0.33 310	0.29 336	0.49 243	0.24 325	0.83 429	0.73 472	0.51 373	0.53 399	0.52 422	0.45 492	1.40 520	0.72 494	0.11 315	0.96 564	0.10 248	0.24 509	0.15 239	1.25 606

trnet	0.31 39	0.31 57	1.65 175	0.20 5	0.12 13	0.55 338	0.15 65	0.50 178	0.51 223	0.28 176	0.34 252	0.24 177	0.21 179	0.34 82	0.24 100	0.11 315	0.07 32	0.08 77	0.05 1	0.09 64	0.12 33

H2IRNET	0.48 228	1.04 515	2.57 470	0.31 259	0.19 167	0.54 324	0.19 135	0.55 233	0.53 248	0.28 176	0.56 447	0.47 393	0.35 384	0.47 180	0.40 303	0.11 315	0.08 88	0.12 404	0.14 357	0.37 600	0.26 172

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 278	0.51 270	1.12 64	0.26 122	0.22 223	0.46 197	0.20 162	1.10 649	1.33 684	3.13 744	0.33 243	0.22 149	0.20 161	0.34 82	0.26 136	0.11 315	0.09 159	0.11 333	0.09 154	0.17 295	0.21 131

MIF-Stereo (partial)	0.41 150	0.71 373	2.67 519	0.27 156	0.24 267	0.32 45	0.17 100	0.56 240	0.46 179	0.26 148	0.37 268	0.25 189	0.26 269	0.46 172	0.35 260	0.11 315	0.08 88	0.12 404	0.10 207	0.21 394	0.15 63

UniTT-Stereo	0.36 96	0.66 342	2.43 388	0.28 185	0.24 267	0.30 30	0.18 121	0.35 35	0.36 66	0.26 148	0.37 268	0.18 91	0.18 115	0.33 74	0.30 191	0.11 315	0.08 88	0.09 170	0.08 110	0.25 462	0.09 15

CASnet	0.32 48	0.40 170	1.80 205	0.28 185	0.11 6	0.47 212	0.19 135	0.45 116	0.47 189	0.39 260	0.31 219	0.23 164	0.17 89	0.31 52	0.21 46	0.11 315	0.06 2	0.15 538	0.12 310	0.16 268	0.08 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PCWNet_CMD	0.48 228	0.50 262	2.23 333	0.27 156	0.20 190	0.56 347	0.22 250	0.78 382	0.67 388	0.49 340	0.55 433	0.68 525	0.56 558	0.48 194	0.32 224	0.11 315	0.10 198	0.14 509	0.10 207	0.19 355	0.43 298

Any-RAFT	0.42 160	0.33 87	1.89 234	0.28 185	0.21 206	0.69 541	0.21 209	0.83 429	0.60 318	0.45 299	0.43 309	0.62 480	0.30 346	0.48 194	0.24 100	0.11 315	0.40 460	0.08 77	0.06 13	0.10 96	0.16 80

LL-Strereo2	0.62 406	1.36 622	2.47 426	1.37 679	0.96 631	0.54 324	0.28 408	0.61 280	0.49 202	0.42 278	0.34 252	0.44 363	0.21 179	0.57 249	0.53 402	0.11 315	0.26 422	0.16 559	0.14 357	0.18 322	0.98 563

CBFPSM	0.62 406	1.34 613	2.12 301	0.30 234	0.23 253	0.71 548	0.38 538	0.77 375	0.68 415	0.51 373	0.49 362	1.03 654	0.82 640	0.63 283	1.35 624	0.11 315	0.12 259	0.10 248	0.10 207	0.19 355	0.37 249

riskmin	0.96 626	0.32 73	2.07 283	1.72 704	1.61 698	1.62 698	0.57 622	1.45 694	0.55 268	0.73 583	0.89 633	0.92 625	0.45 492	1.16 477	0.60 440	0.11 315	1.30 621	0.12 404	1.38 737	0.14 218	1.51 630

Selective-RAFT	0.46 204	0.48 246	1.88 231	0.32 283	0.16 79	0.61 441	0.19 135	0.66 309	0.62 336	0.28 176	0.30 204	0.41 342	0.33 372	0.51 218	0.32 224	0.11 315	1.09 589	0.09 170	0.35 600	0.19 355	0.37 249

qqq	0.65 444	0.63 329	2.10 296	0.30 234	0.64 578	0.46 197	0.27 394	0.81 408	0.83 571	0.48 323	0.56 447	0.46 384	0.37 397	1.03 440	0.75 504	0.11 315	1.41 637	0.12 404	0.41 629	0.16 268	1.18 593

x	0.65 444	0.62 327	2.12 301	0.36 389	0.61 570	0.48 226	0.24 325	0.80 397	0.89 608	0.50 361	0.56 447	0.44 363	0.36 389	0.62 282	0.80 521	0.11 315	1.44 641	0.11 333	0.39 622	0.16 268	1.34 616

OMP-Stereo	0.64 433	0.87 459	2.38 366	0.56 564	0.37 445	0.60 422	0.26 373	0.75 361	0.71 457	0.65 545	0.60 482	0.68 525	0.32 363	2.07 648	1.18 601	0.11 315	0.08 88	0.12 404	0.09 154	0.17 295	0.28 186

IIG-Stereo	0.65 444	0.87 459	2.32 355	0.55 553	0.23 253	0.62 463	0.21 209	0.78 382	0.71 457	0.64 529	0.69 549	0.69 536	0.38 408	2.07 648	1.37 628	0.11 315	0.08 88	0.11 333	0.09 154	0.15 239	0.27 180

NRIStereo	0.50 259	0.34 103	2.44 396	0.52 539	0.16 79	0.94 645	0.73 665	0.52 196	0.65 366	0.48 323	0.40 296	0.59 465	0.29 331	0.78 358	0.33 240	0.11 315	0.13 283	0.11 333	0.09 154	0.22 412	0.25 164

RAFT_R40	0.55 311	0.31 57	2.44 396	0.57 569	0.42 493	0.62 463	0.52 605	0.58 255	0.66 374	0.56 424	0.54 421	0.54 435	0.50 535	1.56 551	0.53 402	0.11 315	0.07 32	0.12 404	0.10 207	0.16 268	0.10 21

DRaft	0.65 444	0.47 237	2.38 366	0.25 100	0.17 105	0.64 492	0.65 647	0.56 240	0.57 289	0.67 554	0.98 649	0.38 319	0.99 665	1.42 526	2.06 671	0.11 315	0.14 300	0.10 248	0.14 357	0.18 322	0.21 131

IRAFT_RVC	0.59 361	0.74 396	2.42 383	0.47 509	0.21 206	0.59 406	0.42 559	0.68 320	0.73 472	0.54 399	0.50 375	0.49 404	0.51 539	1.57 556	1.00 566	0.11 315	0.25 418	0.13 470	0.10 207	0.15 239	0.14 54

RAFT	0.62 406	1.35 617	2.26 342	0.62 581	0.53 537	0.47 212	0.35 516	0.70 336	0.58 297	0.50 361	0.50 375	0.79 576	0.40 433	0.49 208	0.36 264	0.11 315	0.79 540	0.14 509	0.13 333	0.52 672	0.72 465

s12784h	0.41 150	0.34 103	2.17 312	0.24 78	0.11 6	0.64 492	0.24 325	0.85 455	0.70 442	0.45 299	0.54 421	0.28 230	0.27 285	0.51 218	0.27 146	0.11 315	0.06 2	0.09 170	0.06 13	0.16 268	0.14 54

TestStereo	0.49 247	0.88 463	2.38 366	0.30 234	0.16 79	0.43 160	0.25 355	0.55 233	0.46 179	0.38 255	0.46 331	0.34 293	0.28 306	1.96 637	0.28 161	0.11 315	0.08 88	0.12 404	0.09 154	0.15 239	0.13 40

CFNet_pseudo	0.47 212	0.50 262	2.19 319	0.26 122	0.20 190	0.56 347	0.22 250	0.80 397	0.62 336	0.50 361	0.56 447	0.68 525	0.47 517	0.53 233	0.33 240	0.11 315	0.10 198	0.15 538	0.10 207	0.18 322	0.33 222

XX-Stereo	0.98 632	0.57 299	4.45 713	1.64 698	5.33 744	0.55 338	0.16 85	0.96 550	0.43 152	0.45 299	0.65 527	0.85 606	0.19 140	0.79 362	0.26 136	0.11 315	0.80 543	0.10 248	0.32 573	0.17 295	0.78 490

ARAFT	0.65 444	1.69 682	3.34 642	0.29 210	0.16 79	0.65 508	0.36 525	0.96 550	0.73 472	0.63 518	0.49 362	0.56 451	0.31 354	1.23 493	0.35 260	0.11 315	0.08 88	0.14 509	0.13 333	0.38 608	0.50 346

MMNet	0.55 311	0.92 485	2.03 272	0.34 337	0.27 311	0.79 597	0.28 408	0.86 466	0.79 540	0.62 505	0.58 466	0.59 465	0.56 558	0.80 366	0.61 450	0.11 315	0.11 234	0.12 404	0.11 269	0.21 394	0.22 140

CREStereo	0.31 39	0.35 116	1.66 177	0.19 3	0.13 25	0.55 338	0.17 100	0.50 178	0.50 215	0.28 176	0.34 252	0.24 177	0.21 179	0.34 82	0.23 86	0.11 315	0.07 32	0.08 77	0.05 1	0.10 96	0.12 33
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	0.54 305	0.87 459	2.45 413	0.28 185	0.22 223	0.59 406	0.36 525	0.69 326	0.73 472	0.49 340	0.59 472	0.69 536	0.42 459	0.47 180	0.70 483	0.11 315	0.10 198	0.10 248	0.09 154	0.36 591	0.39 266

acv_ft	0.57 331	0.87 459	2.45 413	0.33 310	0.41 479	0.63 478	0.29 437	0.86 466	0.73 472	0.64 529	0.59 472	0.69 536	0.45 492	0.47 180	0.68 478	0.11 315	0.10 198	0.10 248	0.09 154	0.43 641	0.39 266

MSMDNet	0.48 228	0.50 262	2.23 333	0.27 156	0.20 190	0.56 347	0.22 250	0.78 382	0.67 388	0.49 340	0.55 433	0.68 525	0.56 558	0.48 194	0.32 224	0.11 315	0.10 198	0.13 470	0.10 207	0.18 322	0.43 298

ccs_rob	0.47 212	0.50 262	2.19 319	0.26 122	0.20 190	0.56 347	0.22 250	0.80 397	0.62 336	0.50 361	0.56 447	0.68 525	0.47 517	0.53 233	0.33 240	0.11 315	0.10 198	0.16 559	0.10 207	0.18 322	0.33 222

HSM	0.67 473	0.92 485	2.29 348	0.30 234	0.29 336	0.65 508	0.29 437	0.98 566	0.67 388	0.59 469	0.58 466	1.39 696	0.65 597	2.56 690	0.45 345	0.11 315	0.09 159	0.10 248	0.08 110	0.18 322	0.24 160

iResNet	0.59 361	1.09 526	2.54 454	0.44 490	0.18 129	0.65 508	0.29 437	0.89 492	0.75 499	0.59 469	0.64 519	0.43 348	0.39 425	0.73 340	1.24 613	0.11 315	0.08 88	0.09 170	0.08 110	0.21 394	0.40 274

iResNet_ROB	0.60 374	1.59 668	2.04 275	0.32 283	0.21 206	0.60 422	0.22 250	0.99 575	0.85 586	0.61 490	0.63 506	0.58 461	0.42 459	1.08 458	0.98 560	0.11 315	0.08 88	0.09 170	0.06 13	0.23 430	0.33 222

MEA-ACV	0.54 305	0.57 299	1.92 242	0.31 259	0.19 167	0.63 478	0.29 437	0.89 492	0.71 457	0.57 442	0.59 472	0.63 484	0.58 571	1.24 495	0.77 511	0.12 382	0.12 259	0.12 404	0.15 383	0.16 268	0.18 104

VeloStereo	0.22 5	0.27 3	0.96 17	0.21 15	0.15 60	0.20 9	0.09 1	0.26 4	0.21 5	0.17 26	0.14 16	0.18 91	0.15 58	0.49 208	0.20 28	0.12 382	0.12 259	0.11 333	0.10 207	0.14 218	0.16 80

flow	0.21 2	0.27 3	0.96 17	0.21 15	0.15 60	0.20 9	0.09 1	0.26 4	0.21 5	0.17 26	0.14 16	0.18 91	0.15 58	0.29 41	0.20 28	0.12 382	0.12 259	0.11 333	0.10 207	0.14 218	0.16 80

HLf8	0.51 274	1.51 655	2.91 589	0.22 33	0.19 167	0.51 275	0.18 121	0.81 408	0.62 336	0.33 215	0.37 268	0.32 270	0.28 306	0.93 414	0.31 211	0.12 382	0.07 32	0.09 170	0.07 68	0.15 239	0.16 80

quiztm	0.45 192	1.11 533	2.05 278	0.41 466	0.38 455	0.42 150	0.23 292	0.79 390	0.54 255	0.36 235	0.43 309	0.28 230	0.20 161	0.31 52	0.28 161	0.12 382	0.10 198	0.09 170	0.09 154	0.36 591	0.39 266

RT-IGEV	0.87 586	0.33 87	2.66 510	0.59 571	0.55 543	0.93 642	0.81 673	1.19 671	1.10 660	1.05 653	0.93 640	1.11 673	0.78 634	0.75 346	1.67 646	0.12 382	0.47 476	0.11 333	0.49 653	0.28 512	1.56 636

CSFM-Stereo	0.35 81	0.30 44	0.95 16	0.21 15	0.12 13	0.39 113	0.15 65	0.37 47	0.31 21	0.18 39	0.16 39	0.17 75	0.16 82	0.64 290	0.53 402	0.12 382	0.85 557	0.07 1	0.50 657	0.07 2	0.79 494

water-stereo	0.36 96	0.61 319	1.58 161	0.25 100	0.14 44	0.38 103	0.18 121	0.44 110	0.35 45	0.31 201	0.35 259	0.28 230	0.25 252	0.45 167	0.38 285	0.12 382	0.09 159	0.09 170	0.08 110	0.11 124	0.74 476

AIO_test	1.11 657	0.77 414	2.51 445	3.32 741	2.81 735	0.35 70	0.25 355	1.29 680	0.68 415	1.28 689	0.27 174	0.32 270	0.17 89	2.86 716	0.27 146	0.12 382	1.72 677	0.08 77	0.21 485	0.15 239	2.81 714

model_zeroshot	0.75 528	0.94 491	2.48 432	1.88 713	0.68 587	0.72 554	0.22 250	1.01 595	0.51 223	1.10 659	0.35 259	0.63 484	0.20 161	0.78 358	0.32 224	0.12 382	1.97 699	0.10 248	0.23 505	0.12 148	0.56 387

test_sample2	0.59 361	0.42 186	1.84 215	0.33 310	0.18 129	0.52 299	0.28 408	0.86 466	0.70 442	0.47 318	0.53 399	0.46 384	0.41 446	1.51 543	0.66 471	0.12 382	0.93 563	0.11 333	0.24 509	0.16 268	1.01 566

DispNO	0.76 534	1.36 622	3.15 626	0.32 283	0.27 311	0.59 406	0.29 437	0.88 483	0.72 467	0.55 412	0.79 610	0.83 597	0.47 517	2.46 684	1.23 611	0.12 382	0.10 198	0.18 599	0.31 565	0.20 378	0.25 164

CoDeX	0.54 305	0.52 275	2.25 340	0.30 234	0.26 297	0.61 441	0.32 480	1.03 611	0.73 472	0.49 340	0.56 447	0.52 422	0.40 433	1.59 564	0.38 285	0.12 382	0.09 159	0.11 333	0.10 207	0.15 239	0.22 140

mmm	0.66 467	0.53 281	1.83 211	0.38 424	0.86 618	0.49 243	0.27 394	0.82 418	0.83 571	0.59 469	0.69 549	0.47 393	0.38 408	0.81 371	0.73 498	0.12 382	1.37 630	0.14 509	0.45 637	0.18 322	1.35 618

11t1	0.60 374	0.49 253	2.19 319	0.35 364	0.58 555	0.48 226	0.21 209	0.72 348	0.73 472	0.49 340	0.47 337	0.35 299	0.34 381	0.61 271	0.71 490	0.12 382	1.26 612	0.10 248	0.29 544	0.16 268	1.22 601

1111x	1.06 648	0.79 425	3.29 638	0.33 310	0.60 562	0.64 492	0.33 494	1.10 649	0.92 616	0.59 469	0.69 549	0.59 465	0.47 517	2.64 698	4.61 735	0.12 382	1.38 632	0.11 333	0.49 653	0.18 322	1.30 612

plain	0.43 167	0.73 384	2.80 565	0.28 185	0.19 167	0.33 54	0.21 209	0.63 294	0.50 215	0.24 114	0.38 281	0.24 177	0.25 252	0.48 194	0.32 224	0.12 382	0.08 88	0.13 470	0.09 154	0.43 641	0.13 40

gwcnet-sp	0.52 278	0.71 373	2.66 510	0.32 283	0.22 223	0.66 522	0.31 468	0.84 439	0.69 428	0.61 490	0.49 362	0.46 384	0.43 472	0.77 352	0.48 370	0.12 382	0.11 234	0.11 333	0.11 269	0.19 355	0.19 112

scenet	0.52 278	0.71 373	2.66 510	0.32 283	0.22 223	0.66 522	0.31 468	0.84 439	0.69 428	0.61 490	0.49 362	0.46 384	0.43 472	0.77 352	0.48 370	0.12 382	0.11 234	0.11 333	0.11 269	0.19 355	0.19 112

knoymous	0.37 108	0.34 103	1.83 211	0.25 100	0.18 129	0.45 183	0.24 325	0.60 272	0.40 129	0.42 278	0.39 287	0.54 435	0.25 252	0.41 144	0.29 177	0.12 382	0.08 88	0.12 404	0.07 68	0.13 185	0.20 123

ssnet	0.52 278	0.71 373	2.66 510	0.32 283	0.22 223	0.66 522	0.31 468	0.84 439	0.69 428	0.61 490	0.49 362	0.46 384	0.43 472	0.77 352	0.48 370	0.12 382	0.11 234	0.11 333	0.11 269	0.19 355	0.19 112

IER	0.49 247	0.73 384	2.12 301	0.27 156	0.25 278	0.65 508	0.27 394	0.76 366	0.59 309	0.56 424	0.59 472	0.60 473	0.53 549	0.64 290	0.44 338	0.12 382	0.09 159	0.11 333	0.11 269	0.18 322	0.15 63

hknet	0.53 293	0.39 162	2.04 275	0.31 259	0.24 267	0.76 578	0.32 480	1.05 625	0.71 457	0.64 529	0.53 399	0.79 576	0.40 433	0.84 377	0.78 516	0.12 382	0.10 198	0.14 509	0.12 310	0.13 185	0.15 63

CIPLG	0.63 421	1.59 668	3.16 627	0.79 619	0.31 367	0.62 463	0.57 622	0.82 418	0.68 415	0.58 450	0.63 506	0.43 348	0.31 354	0.48 194	0.42 322	0.12 382	0.20 384	0.13 470	0.13 333	0.36 591	0.21 131

IPLGR_C	0.64 433	1.66 679	3.36 643	0.80 621	0.31 367	0.60 422	0.60 631	0.82 418	0.69 428	0.58 450	0.62 497	0.44 363	0.31 354	0.47 180	0.43 331	0.12 382	0.22 396	0.13 470	0.15 383	0.35 583	0.21 131

ACRE	0.63 421	1.55 659	3.41 656	0.76 612	0.28 327	0.60 422	0.56 619	0.82 418	0.68 415	0.57 442	0.62 497	0.43 348	0.30 346	0.47 180	0.42 322	0.12 382	0.19 369	0.13 470	0.14 357	0.36 591	0.20 123

Patchmatch Stereo++	0.43 167	0.36 124	2.44 396	0.48 510	0.17 105	0.61 441	0.26 373	0.53 208	0.61 325	0.48 323	0.43 309	0.43 348	0.28 306	0.56 245	0.30 191	0.12 382	0.08 88	0.12 404	0.10 207	0.17 295	0.13 40
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	0.92 610	0.40 170	2.53 450	0.60 573	1.01 640	0.62 463	0.45 579	0.52 196	0.68 415	0.58 450	0.53 399	0.50 408	0.72 617	1.22 490	7.32 752	0.12 382	0.07 32	0.12 404	0.10 207	0.16 268	0.10 21

NF-Stereo	0.53 293	0.33 87	2.55 462	0.55 553	0.16 79	0.61 441	0.43 566	0.70 336	0.70 442	0.50 361	0.47 337	0.37 312	0.26 269	1.44 532	0.78 516	0.12 382	0.07 32	0.12 404	0.10 207	0.13 185	0.17 93

OCTAStereo	0.53 293	0.33 87	2.54 454	0.56 564	0.16 79	0.61 441	0.42 559	0.70 336	0.70 442	0.50 361	0.47 337	0.37 312	0.26 269	1.43 527	0.79 519	0.12 382	0.07 32	0.12 404	0.10 207	0.13 185	0.17 93

PSM-adaLoss	0.43 167	0.36 124	2.44 396	0.48 510	0.18 129	0.61 441	0.28 408	0.53 208	0.61 325	0.48 323	0.43 309	0.43 348	0.28 306	0.49 208	0.30 191	0.12 382	0.08 88	0.12 404	0.10 207	0.17 295	0.13 40

ROB_FTStereo_v2	0.43 167	0.36 124	2.44 396	0.49 523	0.17 105	0.61 441	0.28 408	0.53 208	0.61 325	0.48 323	0.43 309	0.44 363	0.28 306	0.48 194	0.30 191	0.12 382	0.08 88	0.12 404	0.10 207	0.17 295	0.13 40

ROB_FTStereo	0.43 167	0.36 124	2.44 396	0.48 510	0.18 129	0.61 441	0.26 373	0.53 208	0.61 325	0.48 323	0.43 309	0.43 348	0.28 306	0.51 218	0.30 191	0.12 382	0.08 88	0.12 404	0.10 207	0.17 295	0.13 40

HUI-Stereo	0.43 167	0.36 124	2.45 413	0.48 510	0.18 129	0.61 441	0.27 394	0.53 208	0.61 325	0.48 323	0.43 309	0.44 363	0.28 306	0.47 180	0.30 191	0.12 382	0.08 88	0.12 404	0.10 207	0.17 295	0.13 40

SST-Stereo	0.56 320	0.30 44	2.44 396	0.71 609	0.55 543	0.62 463	0.65 647	0.57 249	0.67 388	0.59 469	0.53 399	0.51 414	0.59 575	1.57 556	0.31 211	0.12 382	0.07 32	0.12 404	0.10 207	0.17 295	0.11 30

RE-Stereo	0.53 293	0.33 87	2.54 454	0.56 564	0.16 79	0.61 441	0.43 566	0.70 336	0.70 442	0.50 361	0.47 337	0.37 312	0.26 269	1.43 527	0.77 511	0.12 382	0.07 32	0.12 404	0.10 207	0.13 185	0.17 93

TVStereo	0.53 293	0.33 87	2.54 454	0.56 564	0.16 79	0.61 441	0.43 566	0.70 336	0.70 442	0.50 361	0.47 337	0.37 312	0.26 269	1.43 527	0.77 511	0.12 382	0.07 32	0.12 404	0.10 207	0.13 185	0.17 93

DeepStereo_RVC	0.47 212	0.37 140	2.19 319	0.55 553	0.18 129	0.60 422	0.58 624	0.52 196	0.62 336	0.49 340	0.45 326	0.39 323	0.85 646	0.47 180	0.34 252	0.12 382	0.08 88	0.11 333	0.09 154	0.15 239	0.19 112

iGMRVC	0.43 167	0.36 124	2.44 396	0.48 510	0.18 129	0.61 441	0.27 394	0.53 208	0.61 325	0.48 323	0.43 309	0.43 348	0.28 306	0.57 249	0.31 211	0.12 382	0.08 88	0.12 404	0.10 207	0.17 295	0.13 40

iRAFT	0.43 167	0.36 124	2.44 396	0.48 510	0.17 105	0.61 441	0.26 373	0.53 208	0.61 325	0.48 323	0.43 309	0.43 348	0.28 306	0.56 245	0.30 191	0.12 382	0.08 88	0.12 404	0.10 207	0.17 295	0.13 40

AnonymousM	0.45 192	0.49 253	1.83 211	0.29 210	0.15 60	0.53 312	0.22 250	0.64 301	0.66 374	0.47 318	0.33 243	0.30 254	0.25 252	0.49 208	0.29 177	0.12 382	0.27 429	0.71 708	0.37 612	0.12 148	0.41 282

CRE-IMP	0.46 204	0.31 57	2.40 375	0.53 543	0.17 105	0.79 597	0.68 657	0.54 221	0.66 374	0.47 318	0.43 309	0.44 363	0.26 269	0.43 157	0.33 240	0.12 382	0.07 32	0.12 404	0.09 154	0.17 295	0.23 150

RAFT-IKP	0.43 167	0.36 124	2.44 396	0.48 510	0.16 79	0.60 422	0.28 408	0.53 208	0.61 325	0.48 323	0.43 309	0.43 348	0.28 306	0.51 218	0.31 211	0.12 382	0.08 88	0.12 404	0.10 207	0.17 295	0.13 40

sAnonymous2	0.45 192	0.88 463	2.97 598	0.31 259	0.25 278	0.34 60	0.28 408	0.56 240	0.49 202	0.25 122	0.30 204	0.23 164	0.29 331	0.31 52	0.22 66	0.12 382	0.09 159	0.12 404	0.13 333	0.38 608	0.43 298

CroCo_RVC	0.45 192	0.88 463	2.97 598	0.31 259	0.25 278	0.34 60	0.28 408	0.56 240	0.49 202	0.25 122	0.30 204	0.23 164	0.29 331	0.31 52	0.22 66	0.12 382	0.09 159	0.12 404	0.13 333	0.38 608	0.43 298

test_xeample	0.98 632	0.65 340	2.12 301	0.29 210	0.67 584	0.60 422	0.28 408	1.08 644	0.85 586	0.62 505	0.70 562	0.44 363	0.41 446	1.95 635	5.45 739	0.12 382	1.33 625	0.11 333	0.31 565	0.18 322	1.42 625

SFCPSM	0.48 228	0.39 162	2.30 350	0.28 185	0.27 311	0.70 544	0.32 480	1.00 585	0.69 428	0.50 361	0.52 392	0.43 348	0.36 389	0.53 233	0.44 338	0.12 382	0.09 159	0.12 404	0.16 408	0.18 322	0.23 150

delet	0.60 374	0.84 448	2.45 413	0.33 310	0.35 421	0.73 559	0.46 585	0.89 492	0.80 549	0.58 450	0.62 497	0.67 511	0.51 539	1.14 473	0.64 462	0.12 382	0.12 259	0.13 470	0.14 357	0.22 412	0.29 193

UNet	0.56 320	0.58 302	2.81 570	0.32 283	0.33 392	0.74 569	0.27 394	0.86 466	0.67 388	0.55 412	0.55 433	0.72 548	0.55 556	0.79 362	0.58 431	0.12 382	0.09 159	0.13 470	0.11 269	0.20 378	0.19 112

FENet	0.48 228	0.58 302	2.46 421	0.33 310	0.18 129	0.58 383	0.22 250	0.83 429	0.64 359	0.49 340	0.42 303	0.55 444	0.38 408	0.52 223	0.51 389	0.12 382	0.09 159	0.12 404	0.11 269	0.17 295	0.31 211

BEATNet_4x	0.57 331	1.16 557	2.56 466	0.35 364	0.16 79	0.56 347	0.25 355	0.91 512	0.64 359	0.55 412	0.53 399	0.59 465	0.43 472	0.67 305	0.76 508	0.12 382	0.09 159	0.12 404	0.09 154	0.23 430	0.58 401

iResNetv2_ROB	0.71 500	1.90 695	3.48 662	0.43 485	0.22 223	0.60 422	0.29 437	0.96 550	0.78 527	0.60 480	0.65 527	0.60 473	0.46 504	0.80 366	1.21 607	0.12 382	0.08 88	0.10 248	0.07 68	0.44 646	0.33 222

StereoDRNet-Refined	0.55 311	0.61 319	2.07 283	0.34 337	0.21 206	0.68 538	0.26 373	0.87 475	0.73 472	0.70 569	0.69 549	0.74 556	0.45 492	1.10 461	0.62 453	0.12 382	0.09 159	0.14 509	0.14 357	0.27 498	0.24 160
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DN-CSS_ROB	0.56 320	1.64 676	2.75 555	0.42 472	0.22 223	0.57 372	0.19 135	0.79 390	0.66 374	0.46 313	0.62 497	0.41 342	0.32 363	0.73 340	0.49 381	0.12 382	0.08 88	0.14 509	0.13 333	0.38 608	0.17 93

MWSP-net	0.55 311	0.60 312	1.73 192	0.32 283	0.21 206	0.59 406	0.87 678	0.88 483	0.69 428	0.56 424	0.51 380	0.69 536	0.74 624	0.46 172	1.26 617	0.13 436	0.11 234	0.11 333	0.11 269	0.15 239	0.21 131

FAST (zero-shot)	0.28 26	0.34 103	0.81 3	0.32 283	0.49 520	0.38 103	0.19 135	0.42 89	0.48 195	0.17 26	0.23 123	0.18 91	0.24 233	0.37 113	0.21 46	0.13 436	0.14 300	0.09 170	0.10 207	0.15 239	0.15 63

GEAStereo	0.95 622	0.48 246	1.85 220	2.15 720	3.19 737	0.55 338	0.21 209	0.66 309	0.45 174	0.43 285	0.22 103	0.16 54	0.18 115	1.06 446	0.97 551	0.13 436	2.28 725	0.09 170	0.06 13	0.33 557	3.58 736

GSStereo	1.06 648	0.48 246	1.85 220	2.42 729	3.19 737	0.55 338	0.21 209	1.59 704	0.54 255	0.29 189	0.22 103	0.17 75	0.18 115	1.06 446	0.97 551	0.13 436	2.82 741	0.08 77	0.17 428	0.33 557	3.99 744

GS-Stereo							0.21 209	1.59 704	0.54 255	0.29 189	0.22 103	0.17 75	0.18 115	1.06 446	0.97 551	0.13 436	2.82 741	0.08 77	0.17 428	0.33 557	3.99 744

gasm-f	0.93 617	0.71 373	2.09 289	2.15 720	2.42 730	0.54 324	0.26 373	0.66 309	0.45 174	0.43 285	0.33 243	0.16 54	0.22 193	0.70 322	0.93 545	0.13 436	2.28 725	0.09 170	0.06 13	0.39 617	3.58 736

FlowAnything_test	0.25 17	0.41 178	0.71 1	0.28 185	0.17 105	0.37 91	0.20 162	0.39 67	0.28 12	0.25 122	0.20 77	0.21 143	0.17 89	0.28 37	0.26 136	0.13 436	0.10 198	0.14 509	0.16 408	0.17 295	0.16 80

coex_refinement	0.67 473	1.33 610	2.48 432	0.38 424	0.26 297	0.64 492	0.34 505	0.88 483	0.68 415	0.61 490	0.63 506	0.80 584	0.48 524	1.84 612	1.09 586	0.13 436	0.10 198	0.10 248	0.10 207	0.18 322	0.38 258

G2L-Stereo	0.62 406	1.27 592	2.67 519	0.31 259	0.27 311	0.59 406	0.29 437	0.81 408	0.60 318	0.56 424	0.53 399	0.71 546	0.37 397	1.74 586	0.57 424	0.13 436	0.11 234	0.13 470	0.11 269	0.29 523	0.34 231

AIO-test1	0.58 342	1.37 627	2.77 560	0.66 595	1.08 651	0.50 262	0.23 292	0.86 466	0.69 428	0.31 201	0.42 303	0.29 244	0.22 193	0.77 352	0.34 252	0.13 436	0.15 320	0.12 404	0.16 408	0.31 541	0.30 202

FACV-RUCA	0.61 384	0.44 218	2.11 300	0.43 485	1.73 703	0.49 243	0.28 408	0.74 357	0.68 415	0.41 270	0.53 399	0.34 293	0.64 594	0.41 144	0.33 240	0.13 436	0.11 234	0.62 703	0.12 310	0.72 691	1.02 573

DCVSM-stereo	0.52 278	0.37 140	2.45 413	0.30 234	0.22 223	0.54 324	0.52 605	0.60 272	0.52 235	0.69 565	0.47 337	0.79 576	0.49 530	0.56 245	0.90 540	0.13 436	0.14 300	0.15 538	0.13 333	0.20 378	0.21 131

test_sample4	0.62 406	0.49 253	2.24 335	0.34 337	0.19 167	0.57 372	0.25 355	0.98 566	0.76 508	0.56 424	0.55 433	0.45 376	0.38 408	1.78 597	0.56 420	0.13 436	0.80 543	0.13 470	0.21 485	0.17 295	0.76 480

test_sample3	0.61 384	0.48 246	2.24 335	0.34 337	0.19 167	0.58 383	0.25 355	0.97 558	0.76 508	0.54 399	0.52 392	0.46 384	0.37 397	1.78 597	0.57 424	0.13 436	0.79 540	0.12 404	0.21 485	0.17 295	0.73 470

SMFormer	0.64 433	0.54 284	1.92 242	0.32 283	0.16 79	0.46 197	0.24 325	0.94 532	0.85 586	0.58 450	0.70 562	0.51 414	0.41 446	1.89 625	0.86 535	0.13 436	1.01 573	0.11 333	0.26 526	0.17 295	0.84 512

tta	0.63 421	0.54 284	1.92 242	0.32 283	0.16 79	0.46 197	0.24 325	0.94 532	0.85 586	0.58 450	0.70 562	0.51 414	0.41 446	1.89 625	0.86 535	0.13 436	1.01 573	0.11 333	0.26 526	0.19 355	0.59 409

qqq1	0.62 406	0.54 284	1.92 242	0.32 283	0.16 79	0.46 197	0.24 325	0.94 532	0.85 586	0.58 450	0.70 562	0.51 414	0.41 446	1.89 625	0.64 462	0.13 436	1.01 573	0.09 170	0.24 509	0.19 355	0.59 409

fff1	0.62 406	0.54 284	1.92 242	0.32 283	0.16 79	0.46 197	0.24 325	0.94 532	0.85 586	0.58 450	0.70 562	0.51 414	0.41 446	1.89 625	0.64 462	0.13 436	1.01 573	0.09 170	0.24 509	0.19 355	0.59 409

mmx	0.99 634	0.67 343	3.39 649	0.32 283	0.22 223	0.58 383	0.28 408	1.05 625	0.92 616	0.54 399	0.74 588	0.67 511	0.40 433	2.75 709	3.86 726	0.13 436	1.25 608	0.15 538	0.33 588	0.19 355	1.28 609

xxx	0.99 634	0.67 343	3.39 649	0.32 283	0.22 223	0.58 383	0.28 408	1.05 625	0.92 616	0.54 399	0.74 588	0.67 511	0.40 433	2.75 709	3.86 726	0.13 436	1.25 608	0.15 538	0.33 588	0.19 355	1.28 609

EKT-Stereo	1.56 700	0.55 293	2.60 485	2.54 733	19.66 766	0.55 338	0.22 250	0.76 366	0.51 223	0.40 266	0.36 263	0.43 348	0.27 285	0.74 344	0.42 322	0.13 436	0.17 350	0.11 333	0.16 408	0.20 378	0.50 346

DisPM	0.48 228	0.41 178	2.54 454	0.61 579	0.18 129	0.59 406	0.62 639	0.54 221	0.67 388	0.61 490	0.53 399	0.38 319	0.26 269	0.76 350	0.31 211	0.13 436	0.07 32	0.12 404	0.11 269	0.12 148	0.15 63

BUS	0.45 192	0.32 73	1.58 161	0.31 259	0.22 223	0.91 637	0.23 292	1.05 625	0.67 388	0.64 529	0.53 399	0.65 498	0.32 363	0.48 194	0.34 252	0.13 436	0.10 198	0.14 509	0.12 310	0.13 185	0.15 63

BSDual-CNN	0.48 228	0.32 73	1.58 161	0.31 259	0.22 223	0.76 578	0.32 480	1.05 625	0.67 388	0.64 529	0.53 399	0.63 484	0.38 408	0.48 194	0.97 551	0.13 436	0.10 198	0.14 509	0.12 310	0.13 185	0.15 63

psmg	0.48 228	0.32 73	1.58 161	0.28 185	0.22 223	0.75 572	0.35 516	0.94 532	0.67 388	0.61 490	0.59 472	0.63 484	0.38 408	0.48 194	0.97 551	0.13 436	0.11 234	0.13 470	0.13 333	0.14 218	0.15 63

DAS	0.61 384	0.42 186	1.85 220	0.34 337	0.34 408	0.52 299	0.42 559	0.89 492	0.80 549	0.85 626	0.69 549	0.57 456	0.51 539	2.38 678	0.57 424	0.13 436	0.09 159	0.12 404	0.09 154	0.18 322	0.37 249

SepStereo	0.57 331	0.42 186	1.85 220	0.34 337	0.34 408	0.52 299	0.42 559	0.89 492	0.80 549	0.85 626	0.69 549	0.57 456	0.51 539	1.55 549	0.57 424	0.13 436	0.09 159	0.12 404	0.09 154	0.18 322	0.37 249

GwcNet-ADL	0.54 305	0.78 421	2.85 580	0.31 259	0.20 190	0.58 383	0.29 437	0.93 526	0.67 388	0.48 323	0.47 337	0.56 451	0.33 372	0.48 194	0.80 521	0.13 436	0.12 259	0.09 170	0.09 154	0.14 218	0.40 274

ADLNet2	0.73 513	1.22 579	3.28 636	0.34 337	0.36 435	0.65 508	0.37 528	0.94 532	0.87 599	0.57 442	0.65 527	0.92 625	0.48 524	2.05 645	0.60 440	0.13 436	0.11 234	0.11 333	0.11 269	0.37 600	0.38 258

TRStereo	0.89 597	1.02 508	2.91 589	4.59 747	0.31 367	0.93 642	0.23 292	1.93 721	0.66 374	0.37 246	0.54 421	0.48 402	0.40 433	0.67 305	0.29 177	0.13 436	0.37 449	0.11 333	0.48 651	0.13 185	1.21 599

PSM-softLoss	0.52 278	0.34 103	2.47 426	0.55 553	0.17 105	0.61 441	0.39 545	0.64 301	0.67 388	0.52 384	0.48 346	0.39 323	0.25 252	1.46 534	0.77 511	0.13 436	0.08 88	0.13 470	0.12 310	0.12 148	0.15 63

KMStereo	0.52 278	0.34 103	2.47 426	0.55 553	0.17 105	0.61 441	0.39 545	0.64 301	0.67 388	0.52 384	0.48 346	0.39 323	0.25 252	1.46 534	0.77 511	0.13 436	0.08 88	0.13 470	0.12 310	0.12 148	0.15 63

Pruner-Stereo	0.55 311	0.38 152	2.49 438	1.78 707	0.19 167	0.63 478	0.45 579	0.59 265	0.67 388	0.61 490	0.48 346	0.41 342	0.25 252	0.49 208	0.99 563	0.13 436	0.07 32	0.12 404	0.10 207	0.13 185	0.14 54

222	1.02 640	0.60 312	1.95 248	0.29 210	0.51 525	0.62 463	0.24 325	1.09 646	0.86 593	0.64 529	0.67 540	0.47 393	0.42 459	1.86 618	6.73 750	0.13 436	1.21 603	0.11 333	0.32 573	0.17 295	1.44 626

xxxx	0.97 629	0.64 335	2.14 308	0.30 234	0.67 584	0.64 492	0.24 325	1.09 646	0.91 614	0.57 442	0.65 527	0.58 461	0.39 425	1.57 556	5.49 741	0.13 436	1.38 632	0.11 333	0.32 573	0.17 295	1.41 624

RAFT + AFF	0.79 550	1.73 684	2.99 603	0.34 337	0.35 421	0.67 531	0.51 601	1.05 625	0.79 540	0.54 399	0.58 466	0.59 465	0.81 638	1.80 602	1.21 607	0.13 436	0.27 429	0.15 538	0.14 357	0.45 649	0.69 457

UPFNet	0.51 274	0.67 343	2.04 275	0.34 337	0.33 392	0.65 508	0.37 528	0.88 483	0.65 366	0.60 480	0.53 399	0.61 475	0.41 446	0.77 352	0.55 416	0.13 436	0.13 283	0.13 470	0.13 333	0.20 378	0.16 80

cf-r	0.62 406	1.27 592	2.99 603	0.34 337	0.28 327	0.60 422	0.28 408	0.82 418	0.70 442	0.55 412	0.61 490	0.77 568	0.41 446	1.32 510	0.52 394	0.13 436	0.09 159	0.11 333	0.12 310	0.22 412	0.27 180

ADCP+	1.03 645	1.68 681	3.83 686	0.35 364	0.39 462	1.05 660	0.79 672	0.94 532	0.86 593	0.69 565	0.68 544	0.85 606	1.53 702	1.02 438	4.56 734	0.13 436	0.12 259	0.16 559	0.15 383	0.28 512	0.44 314

HSM-Net_RVC	0.70 495	0.40 170	2.45 413	0.27 156	0.19 167	0.68 538	0.30 456	1.29 680	0.73 472	0.73 583	0.70 562	0.77 568	0.45 492	3.73 734	0.46 353	0.13 436	0.09 159	0.10 248	0.09 154	0.13 185	0.32 217
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.65 444	1.45 646	2.27 343	0.34 337	0.25 278	0.64 492	0.23 292	0.93 526	0.79 540	0.48 323	0.59 472	0.58 461	0.40 433	2.28 667	0.63 460	0.13 436	0.09 159	0.15 538	0.14 357	0.34 567	0.26 172

DISCO	0.61 384	0.63 329	1.98 257	0.46 503	0.34 408	0.84 618	0.35 516	0.88 483	0.81 558	0.61 490	0.64 519	1.06 663	0.53 549	1.11 466	0.83 530	0.13 436	0.10 198	0.11 333	0.10 207	0.26 483	0.37 249

DLCB_ROB	0.61 384	0.96 495	2.00 262	0.37 403	0.25 278	0.65 508	0.37 528	0.86 466	0.76 508	0.73 583	0.70 562	0.84 600	0.47 517	1.57 556	0.72 494	0.13 436	0.13 283	0.14 509	0.14 357	0.18 322	0.33 222

MWDA-net	1.21 666	2.18 714	3.75 678	1.51 692	1.94 714	0.73 559	1.79 729	0.84 439	1.59 706	0.67 554	1.28 677	0.57 456	1.07 671	1.66 575	3.78 723	0.14 479	0.10 198	0.11 333	0.11 269	0.18 322	0.17 93

SMOE	0.49 247	0.96 495	1.91 239	0.35 364	0.78 606	0.51 275	0.31 468	0.50 178	0.42 142	0.37 246	0.47 337	0.32 270	0.33 372	0.38 119	0.51 389	0.14 479	0.08 88	0.17 578	0.10 207	0.49 664	0.78 490

DNS	0.83 564	0.75 404	1.35 117	1.13 663	0.52 529	0.48 226	0.19 135	0.57 249	0.44 166	0.49 340	0.54 421	0.29 244	0.19 140	1.40 520	0.88 537	0.14 479	1.58 662	0.11 333	0.21 485	1.83 732	3.42 734

w-ln-seven-2	0.81 555	1.56 662	3.14 625	0.38 424	0.28 327	0.66 522	0.43 566	0.93 526	0.93 623	0.73 583	0.77 603	0.72 548	0.65 597	1.82 607	1.75 653	0.14 479	0.15 320	0.15 538	0.14 357	0.36 591	0.58 401

rvit_stereo_0083	0.28 26	0.37 140	0.88 11	0.28 185	0.18 129	0.28 23	0.22 250	0.40 75	0.58 297	0.25 122	0.30 204	0.27 220	0.27 285	0.38 119	0.25 119	0.14 479	0.12 259	0.13 470	0.10 207	0.13 185	0.14 54

rvit_stereo_0081_aga	0.34 68	0.67 343	1.79 203	0.27 156	0.20 190	0.34 60	0.21 209	0.43 99	0.48 195	0.26 148	0.28 183	0.27 220	0.21 179	0.33 74	0.25 119	0.14 479	0.11 234	0.11 333	0.10 207	0.14 218	0.18 104

rvit_stereo_0081	0.29 29	0.46 232	1.13 70	0.28 185	0.17 105	0.32 45	0.22 250	0.45 116	0.58 297	0.25 122	0.26 160	0.26 206	0.22 193	0.36 106	0.25 119	0.14 479	0.10 198	0.11 333	0.10 207	0.13 185	0.11 30

ACV-stereo	0.71 500	0.85 453	3.01 608	0.33 310	0.25 278	1.01 653	0.59 627	0.62 286	0.54 255	0.42 278	0.45 326	1.54 703	1.44 693	1.40 520	0.73 498	0.14 479	0.13 283	0.12 404	0.11 269	0.20 378	0.35 239

rvit_stereo_0082	0.29 29	0.46 232	1.13 70	0.28 185	0.17 105	0.32 45	0.22 250	0.45 116	0.58 297	0.25 122	0.26 160	0.26 206	0.22 193	0.36 106	0.25 119	0.14 479	0.10 198	0.11 333	0.10 207	0.13 185	0.11 30

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 619	0.84 448	3.40 654	1.46 686	0.78 606	1.37 685	0.70 661	1.11 653	0.68 415	0.80 611	1.29 679	1.09 669	0.59 575	1.16 477	1.01 570	0.14 479	0.53 493	0.11 333	0.46 644	0.31 541	0.86 525

rvit_stereo_0080	0.33 59	0.77 414	1.43 135	0.24 78	0.18 129	0.34 60	0.27 394	0.58 255	0.51 223	0.25 122	0.27 174	0.27 220	0.22 193	0.32 64	0.27 146	0.14 479	0.10 198	0.10 248	0.10 207	0.15 239	0.17 93

rvit_stereo_ft	0.38 116	1.01 506	1.86 226	0.33 310	0.21 206	0.28 23	0.27 394	0.59 265	0.55 268	0.24 114	0.28 183	0.28 230	0.27 285	0.35 99	0.28 161	0.14 479	0.09 159	0.11 333	0.11 269	0.14 218	0.31 211

test_sample6	0.64 433	0.51 270	2.17 312	0.35 364	0.18 129	0.56 347	0.27 394	1.00 585	0.80 549	0.56 424	0.66 534	0.47 393	0.39 425	1.95 635	0.60 440	0.14 479	0.80 543	0.13 470	0.21 485	0.18 322	0.78 490

test_sample5	0.63 421	0.50 262	2.19 319	0.34 337	0.19 167	0.56 347	0.26 373	0.98 566	0.77 522	0.55 412	0.63 506	0.45 376	0.38 408	1.87 622	0.58 431	0.14 479	0.82 553	0.13 470	0.22 501	0.18 322	0.76 480

DualNet	0.63 421	0.50 262	2.19 319	0.34 337	0.19 167	0.56 347	0.26 373	0.98 566	0.77 522	0.56 424	0.66 534	0.45 376	0.38 408	1.87 622	0.58 431	0.14 479	0.82 553	0.13 470	0.22 501	0.18 322	0.76 480

whm_eth	0.33 59	0.77 414	1.43 135	0.24 78	0.18 129	0.34 60	0.27 394	0.58 255	0.51 223	0.25 122	0.27 174	0.27 220	0.22 193	0.32 64	0.27 146	0.14 479	0.10 198	0.10 248	0.10 207	0.15 239	0.17 93

StereoVision	0.52 278	1.12 539	2.70 542	0.34 337	0.32 384	0.47 212	0.26 373	0.73 353	0.61 325	0.33 215	0.89 633	0.45 376	0.26 269	0.52 223	0.39 294	0.14 479	0.15 320	0.16 559	0.15 383	0.22 412	0.14 54

CFNet_ucs	0.50 259	0.55 293	2.28 345	0.27 156	0.22 223	0.58 383	0.23 292	0.90 505	0.69 428	0.54 399	0.64 519	0.68 525	0.44 482	0.55 240	0.34 252	0.14 479	0.12 259	0.16 559	0.11 269	0.19 355	0.38 258

LL-Strereo	0.85 576	1.73 684	3.06 618	0.37 403	0.61 570	0.54 324	0.33 494	1.01 595	0.76 508	0.69 565	0.58 466	0.85 606	0.78 634	2.65 699	0.54 410	0.14 479	0.58 506	0.14 509	0.12 310	0.42 635	1.05 577

iinet-f	0.62 406	1.18 565	2.55 462	0.33 310	0.25 278	0.82 610	0.34 505	0.87 475	0.69 428	0.56 424	0.64 519	0.73 554	0.67 606	0.80 366	0.81 525	0.14 479	0.13 283	0.11 333	0.10 207	0.44 646	0.26 172

ToySt	0.67 473	0.88 463	2.61 490	0.39 441	0.73 594	0.61 441	0.38 538	0.78 382	0.73 472	0.43 285	0.70 562	0.72 548	0.45 492	0.66 301	0.62 453	0.14 479	0.63 518	0.13 470	0.33 588	0.24 437	1.18 593

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 444	1.15 553	2.40 375	0.33 310	0.30 353	0.83 613	0.40 550	0.94 532	0.82 564	0.67 554	0.76 599	0.68 525	0.58 571	1.13 471	1.25 615	0.14 479	0.08 88	0.10 248	0.08 110	0.18 322	0.28 186

AACVNet	0.61 384	1.13 544	2.47 426	0.37 403	0.21 206	0.57 372	0.25 355	0.75 361	0.55 268	0.56 424	0.60 482	0.66 507	0.44 482	2.11 656	0.49 381	0.14 479	0.11 234	0.14 509	0.11 269	0.35 583	0.23 150

GANet-ADL	0.48 228	0.56 297	2.51 445	0.34 337	0.20 190	0.58 383	0.25 355	0.80 397	0.57 289	0.43 285	0.61 490	0.56 451	0.31 354	0.44 164	0.44 338	0.14 479	0.11 234	0.10 248	0.09 154	0.22 412	0.38 258

PFNet+	0.50 259	0.43 203	2.54 454	0.49 523	0.18 129	0.58 383	0.76 667	0.54 221	0.72 467	0.56 424	0.48 346	0.39 323	0.26 269	0.94 416	0.33 240	0.14 479	0.09 159	0.14 509	0.13 333	0.12 148	0.16 80

GMStereo	0.44 185	1.32 605	2.65 506	0.28 185	0.16 79	0.42 150	0.22 250	0.48 145	0.63 350	0.41 270	0.36 263	0.26 206	0.25 252	0.41 144	0.30 191	0.14 479	0.08 88	0.10 248	0.12 310	0.17 295	0.13 40
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EDNetEfficientorigin	8.19 753	1.27 592	145.54 790	0.51 536	0.96 631	0.75 572	0.49 598	0.86 466	1.57 703	2.12 718	1.49 692	1.28 686	1.35 686	1.84 612	2.15 678	0.14 479	0.13 283	0.17 578	0.18 442	0.39 617	0.64 431

HGLStereo	0.61 384	1.20 571	2.59 477	0.36 389	0.40 472	0.65 508	0.30 456	0.87 475	0.67 388	0.60 480	0.70 562	0.69 536	0.56 558	1.07 456	0.59 435	0.14 479	0.13 283	0.13 470	0.12 310	0.23 430	0.23 150

GANet-RSSM	0.63 421	1.14 546	2.67 519	0.38 424	0.26 297	0.59 406	0.29 437	0.81 408	0.56 280	0.50 361	0.57 458	0.67 511	0.50 535	1.91 632	0.50 386	0.14 479	0.10 198	0.24 645	0.12 310	0.36 591	0.28 186

GwcNet-RSSM	0.64 433	1.38 631	2.69 534	0.33 310	0.26 297	0.60 422	0.32 480	0.84 439	0.73 472	0.56 424	0.65 527	0.72 548	0.42 459	1.78 597	0.60 440	0.14 479	0.10 198	0.12 404	0.13 333	0.26 483	0.26 172

DMCA	0.50 259	0.83 443	1.95 248	0.32 283	0.24 267	0.59 406	0.26 373	0.81 408	0.68 415	0.59 469	0.49 362	0.56 451	0.36 389	0.65 298	0.65 468	0.14 479	0.10 198	0.14 509	0.10 207	0.19 355	0.29 193

ADCRef	0.88 589	1.45 646	2.68 526	0.38 424	0.35 421	0.95 647	0.51 601	0.92 520	0.81 558	0.89 630	0.84 618	0.61 475	1.35 686	1.26 504	3.38 716	0.14 479	0.12 259	0.17 578	0.19 460	0.28 512	0.34 231

RASNet	0.69 487	1.05 518	2.59 477	0.37 403	0.47 515	0.66 522	0.33 494	0.82 418	0.76 508	0.51 373	0.65 527	0.93 630	0.62 588	2.20 664	0.80 521	0.14 479	0.09 159	0.09 170	0.11 269	0.18 322	0.37 249

pmcnn	1.44 689	1.25 589	3.57 669	0.74 610	1.42 681	0.72 554	0.56 619	1.04 617	1.06 656	1.03 651	2.89 728	6.01 744	0.75 629	2.54 689	3.60 720	0.14 479	0.11 234	0.08 77	0.06 13	0.34 567	0.81 506

zzzzzzz1	0.76 534	2.43 732	4.96 719	0.34 337	0.30 353	0.45 183	0.30 456	0.80 397	0.66 374	0.34 225	0.41 299	0.53 425	0.45 492	0.97 427	1.00 566	0.15 513	0.09 159	0.10 248	0.10 207	0.39 617	0.35 239

DStereoRT	1.00 638	0.72 380	2.87 583	0.36 389	0.38 455	0.92 641	0.35 516	0.92 520	1.17 673	0.57 442	0.64 519	1.04 658	1.13 677	1.75 588	1.04 575	0.15 513	0.59 508	2.18 746	0.80 707	0.16 268	2.28 697

z-mn7	0.90 603	2.01 702	3.02 610	0.37 403	0.29 336	1.02 655	0.48 591	0.97 558	1.33 684	0.71 578	1.36 687	0.85 606	0.62 588	2.15 659	1.50 635	0.15 513	0.13 283	0.14 509	0.13 333	0.34 567	0.53 367

w-ln-seven	0.86 579	1.50 654	3.03 613	0.38 424	0.35 421	1.02 655	0.48 591	1.06 638	1.13 665	0.92 635	0.86 626	0.86 613	0.60 583	1.67 576	1.89 663	0.15 513	0.14 300	0.16 559	0.15 383	0.35 583	0.57 393

HUF	1.33 681	0.96 495	4.06 696	2.73 736	2.17 723	0.35 70	0.24 325	1.87 717	0.75 499	1.28 689	0.29 193	1.35 692	0.19 140	1.97 638	0.43 331	0.15 513	3.91 751	0.08 77	0.06 13	0.31 541	3.41 731

DDVS	0.67 473	0.46 232	1.74 193	2.40 728	0.35 421	0.86 620	0.98 690	0.72 348	0.52 235	0.53 393	0.57 458	0.89 621	0.37 397	1.22 490	0.57 424	0.15 513	0.14 300	0.14 509	0.12 310	0.19 355	0.42 287

ITSA-stereo	0.52 278	0.42 186	1.46 139	0.34 337	0.18 129	0.60 422	0.29 437	0.99 575	0.82 564	0.51 373	0.48 346	0.53 425	0.59 575	1.25 500	0.73 498	0.15 513	0.12 259	0.17 578	0.16 408	0.19 355	0.32 217

CAS++	0.34 68	0.39 162	1.90 236	0.25 100	0.18 129	0.32 45	0.20 162	0.78 382	0.44 166	0.31 201	0.31 219	0.21 143	0.16 82	0.34 82	0.20 28	0.15 513	0.13 283	0.13 470	0.10 207	0.15 239	0.14 54
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Wz-Net-LNSev	0.66 467	1.30 601	2.81 570	0.35 364	0.37 445	0.80 601	0.48 591	0.91 512	0.87 599	0.63 518	0.70 562	0.80 584	0.59 575	0.67 305	0.68 478	0.15 513	0.14 300	0.12 404	0.12 310	0.24 437	0.38 258

AASNet	0.66 467	1.49 653	2.97 598	0.37 403	0.33 392	0.65 508	0.30 456	1.00 585	0.78 527	0.56 424	0.60 482	0.55 444	0.39 425	0.88 397	0.96 549	0.15 513	0.12 259	0.13 470	0.11 269	0.45 649	0.35 239

RAFT-RH_RVC	0.65 444	0.73 384	2.78 562	0.39 441	0.29 336	0.60 422	0.18 121	0.45 116	0.63 350	0.75 593	1.89 702	0.47 393	0.29 331	1.59 564	1.21 607	0.15 513	0.07 32	0.13 470	0.13 333	0.11 124	0.10 21

sCroCo_RVC	0.37 108	0.39 162	2.38 366	0.35 364	0.27 311	0.31 35	0.22 250	0.49 150	0.48 195	0.23 101	0.34 252	0.25 189	0.24 233	0.35 99	0.25 119	0.15 513	0.17 350	0.12 404	0.11 269	0.15 239	0.15 63

ADLNet	0.68 480	1.02 508	2.68 526	0.35 364	0.34 408	0.67 531	0.34 505	0.95 547	0.79 540	0.70 569	0.62 497	0.80 584	0.46 504	1.77 594	0.69 481	0.15 513	0.12 259	0.14 509	0.14 357	0.31 541	0.54 375

HCRNet	0.50 259	0.75 404	2.08 285	0.39 441	0.29 336	0.58 383	0.22 250	0.79 390	0.67 388	0.49 340	0.49 362	0.48 402	0.37 397	1.13 471	0.40 303	0.15 513	0.10 198	0.15 538	0.13 333	0.21 394	0.19 112

ac_64	0.63 421	0.77 414	2.71 543	0.37 403	0.34 408	0.64 492	0.30 456	0.86 466	0.67 388	0.58 450	0.53 399	0.88 618	0.48 524	1.84 612	0.71 490	0.15 513	0.12 259	0.12 404	0.12 310	0.21 394	0.25 164

PSMNet-RSSM	0.61 384	1.19 568	2.43 388	0.33 310	0.25 278	0.59 406	0.28 408	0.88 483	0.65 366	0.54 399	0.62 497	0.69 536	0.46 504	1.67 576	0.50 386	0.15 513	0.10 198	0.14 509	0.16 408	0.20 378	0.28 186

CFNet-ft	0.60 374	1.16 557	2.45 413	0.29 210	0.30 353	0.64 492	0.28 408	0.69 326	0.57 289	0.49 340	0.57 458	0.79 576	0.44 482	1.48 538	0.62 453	0.15 513	0.10 198	0.28 655	0.14 357	0.21 394	0.29 193

RYNet	0.77 544	0.91 480	2.36 362	0.37 403	0.41 479	0.88 629	0.44 575	0.99 575	0.88 603	0.65 545	0.54 421	0.92 625	0.61 586	2.70 704	1.23 611	0.15 513	0.14 300	0.17 578	0.14 357	0.27 498	0.55 385

CFNet_RVC	0.60 374	1.16 557	2.45 413	0.29 210	0.30 353	0.64 492	0.28 408	0.69 326	0.57 289	0.49 340	0.57 458	0.79 576	0.44 482	1.48 538	0.62 453	0.15 513	0.10 198	0.28 655	0.14 357	0.21 394	0.29 193

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 406	1.15 553	3.11 621	0.39 441	0.37 445	0.60 422	0.28 408	0.87 475	0.64 359	0.63 518	0.56 447	0.71 546	0.45 492	1.08 458	0.52 394	0.15 513	0.12 259	0.14 509	0.15 383	0.18 322	0.25 164
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	0.71 500	1.24 585	2.56 466	0.42 472	0.45 504	0.73 559	0.46 585	0.98 566	0.81 558	0.77 600	0.56 447	0.74 556	0.48 524	1.69 581	0.91 542	0.15 513	0.14 300	0.15 538	0.15 383	0.26 483	0.51 353

SCION-M(vits-remse)	0.41 150	0.29 22	1.57 157	0.35 364	0.18 129	0.52 299	0.14 36	0.49 150	0.35 45	0.25 122	0.17 48	0.15 27	0.11 7	0.87 386	0.47 358	0.16 534	0.10 198	0.07 1	0.81 710	0.07 2	1.01 566

SCION-MonSter(vits)	0.45 192	0.29 22	1.07 49	0.22 33	0.18 129	0.52 299	0.14 36	0.80 397	0.76 508	0.25 122	0.62 497	0.55 444	0.40 433	0.60 265	0.84 531	0.16 534	0.10 198	0.21 625	0.21 485	0.45 649	0.57 393

MLG-Stereo_test2	0.46 204	0.49 253	1.77 199	0.79 619	0.70 591	0.63 478	0.12 8	0.37 47	0.48 195	0.39 260	0.15 29	0.24 177	0.10 2	0.46 172	0.20 28	0.16 534	1.21 603	0.08 77	0.06 13	0.09 64	0.66 436

S2M2_L	0.27 23	0.32 73	1.41 133	0.24 78	0.17 105	0.24 19	0.09 1	0.36 42	0.50 215	0.17 26	0.25 145	0.22 149	0.17 89	0.27 31	0.29 177	0.16 534	0.12 259	0.11 333	0.12 310	0.15 239	0.12 33
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GMStereo_Zeroshot	0.44 185	0.44 218	1.84 215	0.44 490	0.20 190	0.52 299	0.19 135	0.60 272	0.54 255	0.58 450	0.59 472	0.63 484	0.29 331	0.59 258	0.34 252	0.16 534	0.09 159	0.16 559	0.09 154	0.26 483	0.26 172

fast-acv-ft	0.67 473	1.24 585	3.26 634	0.39 441	0.30 353	0.80 601	0.48 591	0.74 357	0.76 508	0.60 480	0.78 608	0.76 566	0.60 583	0.70 322	0.78 516	0.16 534	0.15 320	0.18 599	0.17 428	0.38 608	0.24 160

ssnet_v2	0.64 433	0.99 501	2.67 519	0.33 310	0.22 223	0.72 554	0.45 579	1.00 585	0.80 549	0.66 552	0.54 421	0.81 589	0.48 524	0.91 407	1.08 585	0.16 534	0.14 300	0.14 509	0.14 357	0.33 557	0.31 211

Wz-Net-SNSev	0.85 576	1.83 691	3.36 643	0.42 472	0.31 367	0.71 548	0.66 649	1.04 617	0.94 625	0.68 561	0.85 621	0.96 639	0.62 588	1.75 588	1.14 594	0.16 534	0.15 320	0.16 559	0.17 428	0.39 617	0.63 426

NINENet	0.54 305	0.40 170	2.19 319	0.55 553	0.26 297	0.91 637	0.23 292	1.05 625	0.77 522	0.54 399	0.57 458	0.65 498	0.32 363	1.22 490	0.34 252	0.16 534	0.13 283	0.16 559	0.11 269	0.16 268	0.14 54

PSMNet-ADL	0.56 320	0.47 237	2.03 272	0.35 364	0.22 223	0.67 531	0.27 394	0.77 375	0.58 297	0.43 285	0.53 399	0.70 543	0.45 492	1.89 625	0.64 462	0.16 534	0.13 283	0.11 333	0.13 333	0.15 239	0.51 353

HHNet	0.63 421	0.67 343	3.10 620	0.37 403	0.25 278	0.64 492	0.60 631	0.70 336	0.67 388	0.55 412	1.12 668	0.32 270	0.60 583	0.43 157	1.75 653	0.16 534	0.08 88	0.12 404	0.10 207	0.18 322	0.22 140

ICVP	0.48 228	0.33 87	2.37 364	0.34 337	0.22 223	0.60 422	0.55 615	0.79 390	0.53 248	0.45 299	0.60 482	0.49 404	0.36 389	0.55 240	0.46 353	0.16 534	0.16 336	0.14 509	0.11 269	0.16 268	0.32 217
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.61 384	1.19 568	2.61 490	0.48 510	0.25 278	0.63 478	0.37 528	1.05 625	0.79 540	0.55 412	0.55 433	0.59 465	0.44 482	1.10 461	0.48 370	0.16 534	0.11 234	0.12 404	0.11 269	0.27 498	0.43 298

GES	0.49 247	0.54 284	2.37 364	0.31 259	0.19 167	0.61 441	0.30 456	0.93 526	0.52 235	0.49 340	0.53 399	0.40 335	0.43 472	0.59 258	0.67 475	0.16 534	0.11 234	0.12 404	0.10 207	0.20 378	0.30 202

EDNetEfficient	1.29 676	0.78 421	4.27 706	0.65 591	1.03 643	0.94 645	1.38 720	0.87 475	1.75 713	2.33 726	1.32 684	1.04 658	2.21 722	1.59 564	4.07 730	0.16 534	0.19 369	0.15 538	0.27 536	0.38 608	0.40 274

DSFCA	0.62 406	0.77 414	1.95 248	0.29 210	0.29 336	0.79 597	0.86 677	0.81 408	0.73 472	0.73 583	0.66 534	0.67 511	0.57 563	1.17 480	1.03 571	0.16 534	0.15 320	0.13 470	0.14 357	0.19 355	0.28 186

DMCA-RVC	0.70 495	1.30 601	3.59 671	0.37 403	0.89 622	0.57 372	0.31 468	0.73 353	0.59 309	0.69 565	0.54 421	0.59 465	0.57 563	1.25 500	0.66 471	0.16 534	0.38 453	0.20 618	0.15 383	0.22 412	0.23 150

STTStereo	0.58 342	0.95 494	2.95 596	0.37 403	0.31 367	0.62 463	0.32 480	0.81 408	0.63 350	0.61 490	0.55 433	0.67 511	0.43 472	0.87 386	0.48 370	0.16 534	0.16 336	0.17 578	0.20 473	0.17 295	0.25 164

SuperB	1.19 664	1.62 673	5.29 724	0.37 403	0.26 297	0.81 605	0.87 678	0.94 532	1.19 675	0.68 561	0.68 544	0.63 484	1.37 689	1.73 584	3.30 713	0.16 534	0.12 259	0.17 578	0.16 408	2.74 744	0.63 426

UCFNet_RVC	0.55 311	1.16 557	2.48 432	0.31 259	0.27 311	0.65 508	0.28 408	0.76 366	0.58 297	0.51 373	0.53 399	0.67 511	0.42 459	0.91 407	0.45 345	0.16 534	0.11 234	0.17 578	0.17 428	0.20 378	0.23 150

DRN-Test	0.71 500	0.79 425	2.83 574	0.40 455	0.44 499	0.80 601	0.41 552	1.07 642	0.83 571	0.82 620	0.64 519	0.68 525	0.57 563	1.78 597	0.79 519	0.16 534	0.13 283	0.17 578	0.16 408	0.24 437	0.51 353

NaN_ROB	1.25 671	1.46 648	3.84 688	0.54 551	0.56 546	1.12 670	0.99 691	1.05 625	1.03 650	1.10 659	0.87 628	0.77 568	1.07 671	5.85 748	2.98 709	0.16 534	0.23 404	0.16 559	0.24 509	0.28 512	0.66 436

SCION-MonSter	0.57 331	0.61 319	1.56 156	0.37 403	0.46 511	0.82 610	0.29 437	0.83 429	0.79 540	0.47 318	0.72 582	0.51 414	0.44 482	0.66 301	0.98 560	0.17 556	0.13 283	0.29 663	0.26 526	0.42 635	0.58 401

DNSM	0.78 546	0.74 396	1.07 49	1.16 666	0.17 105	0.58 383	0.20 162	0.58 255	0.49 202	0.49 340	0.50 375	0.28 230	0.22 193	1.48 538	1.16 598	0.17 556	1.26 612	0.08 77	0.14 357	2.03 736	2.91 716

zh-sn7	0.99 634	2.20 717	3.83 686	0.40 455	0.31 367	0.82 610	0.63 641	1.02 604	0.94 625	0.81 614	1.13 669	0.84 600	0.93 660	2.49 687	1.87 662	0.17 556	0.17 350	0.16 559	0.16 408	0.37 600	0.64 431

zh-mn7	0.92 610	2.02 704	3.80 682	0.35 364	0.28 327	0.73 559	0.41 552	1.00 585	1.15 670	1.03 651	1.30 681	0.75 561	0.62 588	1.98 639	1.55 642	0.17 556	0.14 300	0.14 509	0.14 357	0.31 541	0.57 393

CASS	0.43 167	0.34 103	2.01 265	0.33 310	0.17 105	0.54 324	0.24 325	0.71 344	0.52 235	0.62 505	0.55 433	0.40 335	0.41 446	0.43 157	0.33 240	0.17 556	0.10 198	0.14 509	0.11 269	0.18 322	0.23 150
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Wz-Net-MNSev	0.74 517	1.42 639	2.75 555	0.38 424	0.33 392	0.90 636	0.61 636	0.98 566	0.94 625	0.77 600	0.75 596	0.75 561	0.66 604	1.39 518	0.76 508	0.17 556	0.13 283	0.14 509	0.14 357	0.28 512	0.48 337

CRFU-Net	0.58 342	0.42 186	1.90 236	0.49 523	0.27 311	0.83 613	0.35 516	0.94 532	0.54 255	0.65 545	0.60 482	0.78 573	1.34 685	1.00 433	0.51 389	0.17 556	0.14 300	0.17 578	0.10 207	0.19 355	0.20 123

CSP-Net	0.55 311	0.61 319	1.81 210	0.30 234	0.23 253	0.77 588	0.35 516	0.90 505	0.62 336	0.62 505	0.60 482	0.65 498	0.42 459	1.76 591	0.47 358	0.17 556	0.12 259	0.10 248	0.10 207	0.21 394	0.16 80

APVNet	0.76 534	1.11 533	3.23 630	0.39 441	0.36 435	0.85 619	0.44 575	0.96 550	0.73 472	0.58 450	0.69 549	0.76 566	0.56 558	2.29 668	0.82 528	0.17 556	0.18 362	0.24 645	0.19 460	0.35 583	0.27 180

psm_up	0.65 444	1.02 508	2.53 450	0.36 389	0.31 367	0.64 492	0.38 538	0.96 550	0.73 472	0.63 518	0.57 458	0.68 525	0.57 563	1.90 631	0.52 394	0.17 556	0.15 320	0.16 559	0.15 383	0.27 498	0.22 140

GwcNet	0.76 534	1.09 526	3.68 675	0.38 424	0.45 504	0.81 605	0.45 579	0.91 512	0.89 608	0.63 518	0.77 603	0.82 592	0.51 539	1.64 571	0.85 533	0.17 556	0.16 336	0.15 538	0.15 383	0.33 557	0.34 231

FADNet-RVC	0.69 487	1.65 677	2.74 553	0.35 364	0.26 297	0.60 422	0.29 437	0.91 512	0.67 388	0.46 313	0.51 380	0.62 480	0.46 504	1.75 588	0.81 525	0.17 556	0.20 384	0.17 578	0.18 442	0.60 681	0.39 266

ADCL	1.07 651	1.22 579	2.80 565	0.40 455	0.33 392	1.50 691	1.87 732	0.97 558	1.04 653	1.26 687	1.28 677	0.99 646	1.41 692	1.36 516	3.51 719	0.17 556	0.14 300	0.22 631	0.21 485	0.32 551	0.43 298

PA-Net	0.93 617	1.36 622	4.14 700	0.64 588	0.41 479	0.70 544	0.53 608	0.91 512	0.88 603	0.53 393	0.60 482	0.70 543	0.54 551	2.40 680	2.57 697	0.17 556	0.28 432	0.19 607	0.28 539	0.25 462	0.48 337
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ETE_ROB	0.68 480	1.09 526	2.32 355	0.38 424	0.26 297	0.69 541	0.51 601	1.49 697	0.75 499	0.81 614	0.71 577	0.85 606	0.51 539	1.39 518	0.70 483	0.17 556	0.14 300	0.19 607	0.16 408	0.24 437	0.35 239

WQFJA1++	2.66 721	0.28 15	6.84 739	1.32 675	1.50 691	0.52 299	0.13 15	0.41 81	0.52 235	14.18 763	0.19 68	3.31 727	0.17 89	0.88 397	0.45 345	0.18 571	1.54 659	0.08 77	0.81 710	17.77 773	2.17 681

MSAF-DinoV2	3.17 733	2.52 737	10.79 752	3.57 744	0.30 353	3.28 730	0.81 673	2.81 734	1.80 716	0.81 614	0.87 628	1.59 704	1.15 678	26.18 775	2.61 698	0.18 571	0.13 283	0.19 607	1.61 743	0.94 705	1.22 601

TCMNet	0.72 510	1.15 553	2.78 562	0.51 536	0.52 529	0.73 559	0.39 545	0.94 532	0.78 527	0.60 480	0.68 544	0.63 484	0.46 504	1.71 582	0.72 494	0.18 571	0.19 369	0.23 639	0.18 442	0.40 625	0.56 387

rvit_0105_6	0.36 96	0.55 293	1.48 147	0.31 259	0.18 129	0.35 70	0.26 373	0.56 240	0.66 374	0.26 148	0.29 193	0.33 285	0.26 269	0.41 144	0.27 146	0.18 571	0.16 336	0.15 538	0.13 333	0.15 239	0.25 164

rvit_0105_5	0.43 167	0.73 384	2.10 296	0.31 259	0.18 129	0.41 136	0.31 468	0.69 326	0.67 388	0.32 207	0.34 252	0.38 319	0.30 346	0.42 154	0.30 191	0.18 571	0.16 336	0.15 538	0.15 383	0.15 239	0.30 202

rvit_0105_4	0.40 142	0.64 335	1.98 257	0.31 259	0.18 129	0.37 91	0.29 437	0.64 301	0.67 388	0.28 176	0.32 236	0.36 302	0.28 306	0.45 167	0.27 146	0.18 571	0.16 336	0.15 538	0.14 357	0.15 239	0.25 164

test_sample7	0.65 444	0.41 178	2.08 285	0.36 389	0.20 190	0.52 299	0.32 480	0.99 575	0.86 593	0.64 529	0.63 506	0.67 511	0.49 530	1.18 482	0.52 394	0.18 571	1.21 603	0.16 559	0.15 383	0.19 355	1.22 601

dd	0.48 228	1.32 605	2.41 379	0.31 259	0.17 105	0.58 383	0.26 373	0.50 178	0.71 457	0.42 278	0.41 299	0.34 293	0.28 306	0.47 180	0.41 312	0.18 571	0.10 198	0.13 470	0.12 310	0.22 412	0.16 80

SACVNet	0.68 480	1.08 523	2.58 472	0.38 424	0.28 327	0.65 508	0.37 528	0.91 512	0.65 366	0.67 554	0.62 497	0.69 536	0.47 517	2.07 648	0.65 468	0.18 571	0.14 300	0.16 559	0.15 383	0.39 617	0.41 282

pcwnet_v2	0.65 444	0.54 284	4.29 709	0.33 310	0.27 311	0.60 422	0.25 355	1.02 604	0.92 616	0.61 490	0.69 549	0.62 480	0.54 551	0.67 305	0.38 285	0.18 571	0.15 320	0.15 538	0.14 357	0.21 394	0.49 343

aanetorigin	0.81 555	1.03 512	2.64 505	0.44 490	0.44 499	0.59 406	1.00 695	0.59 265	0.70 442	1.54 708	1.22 675	0.82 592	1.08 673	1.06 446	1.07 582	0.18 571	0.15 320	0.17 578	0.21 485	0.53 673	0.65 434

S-Stereo	0.82 559	0.73 384	3.79 681	0.40 455	0.37 445	0.70 544	0.69 659	1.00 585	1.03 650	0.63 518	0.92 638	0.82 592	0.59 575	2.35 673	0.71 490	0.18 571	0.22 396	0.17 578	0.18 442	0.30 532	0.67 444

RTSC	0.84 567	1.40 633	2.67 519	0.50 530	0.40 472	0.83 613	0.33 494	1.11 653	1.14 668	0.93 639	0.82 614	0.84 600	0.58 571	1.34 514	1.82 660	0.18 571	0.49 482	0.14 509	0.30 554	0.46 654	0.42 287

DANet	0.85 576	0.68 353	2.41 379	1.18 667	0.48 517	0.77 588	1.23 714	0.93 526	1.53 697	0.90 632	0.72 582	0.97 641	0.57 563	1.86 618	1.05 576	0.18 571	0.16 336	0.19 607	0.16 408	0.26 483	0.67 444
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.92 610	1.20 571	2.68 526	0.45 498	0.27 311	0.76 578	0.66 649	0.94 532	0.77 522	0.79 609	1.17 670	0.84 600	0.91 655	2.72 705	1.76 655	0.18 571	0.42 464	0.44 691	0.20 473	0.33 557	0.94 551

AdaStereo	0.48 228	0.44 218	2.18 316	0.36 389	0.20 190	0.59 406	0.29 437	0.97 558	0.74 493	0.52 384	0.55 433	0.61 475	0.33 372	0.52 223	0.44 338	0.18 571	0.08 88	0.17 578	0.11 269	0.18 322	0.24 160
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	1.35 683	1.80 689	4.39 711	0.41 466	0.29 336	1.72 703	0.89 683	1.17 669	2.47 732	1.22 681	1.82 700	1.72 707	1.70 706	2.57 691	3.30 713	0.18 571	0.16 336	0.16 559	0.15 383	0.34 567	0.62 420

PSMNet_ROB	0.75 528	1.42 639	2.93 592	0.39 441	0.32 384	0.73 559	0.56 619	0.90 505	0.74 493	0.56 424	0.60 482	0.75 561	0.47 517	2.00 641	1.31 620	0.18 571	0.13 283	0.19 607	0.20 473	0.26 483	0.40 274

YMNet	0.66 467	0.98 499	2.12 301	0.42 472	0.41 479	0.86 620	0.43 566	0.92 520	0.76 508	0.75 593	0.81 611	0.83 597	0.46 504	0.87 386	1.07 582	0.19 589	0.22 396	0.20 618	0.17 428	0.42 635	0.39 266

YMNet_1	0.66 467	0.98 499	2.12 301	0.42 472	0.41 479	0.86 620	0.43 566	0.92 520	0.76 508	0.75 593	0.81 611	0.83 597	0.46 504	0.87 386	1.07 582	0.19 589	0.22 396	0.20 618	0.17 428	0.42 635	0.39 266

rvit_0105_3	0.46 204	0.86 458	2.24 335	0.33 310	0.19 167	0.44 174	0.35 516	0.74 357	0.70 442	0.38 255	0.38 281	0.41 342	0.33 372	0.46 172	0.32 224	0.19 589	0.17 350	0.17 578	0.18 442	0.15 239	0.22 140

FTStereo	0.79 550	0.32 73	2.83 574	0.70 607	0.21 206	0.73 559	1.75 728	0.61 280	0.60 318	1.07 657	1.62 697	1.28 686	2.11 720	0.75 346	0.30 191	0.19 589	0.08 88	0.12 404	0.11 269	0.12 148	0.39 266

Anonymous3	0.47 212	0.49 253	2.61 490	0.33 310	0.25 278	0.72 554	0.32 480	0.80 397	0.60 318	0.36 235	0.41 299	0.33 285	0.29 331	0.46 172	0.30 191	0.19 589	0.18 362	0.13 470	0.13 333	0.18 322	0.22 140

psmorigin	1.41 687	0.91 480	13.83 761	0.37 403	0.30 353	0.63 478	0.37 528	0.80 397	0.64 359	0.98 642	0.87 628	1.16 681	0.78 634	3.95 735	1.09 586	0.19 589	0.22 396	0.17 578	0.19 460	0.25 462	0.47 330

FAT-Stereo	0.72 510	0.60 312	2.86 582	0.37 403	0.29 336	0.64 492	0.55 615	1.01 595	0.91 614	0.76 598	0.94 641	0.93 630	0.79 637	1.82 607	0.60 440	0.19 589	0.19 369	0.17 578	0.16 408	0.23 430	0.47 330

NVstereo2D	0.63 421	0.57 299	2.29 348	0.37 403	0.35 421	0.69 541	0.49 598	0.96 550	0.88 603	0.49 340	0.54 421	0.72 548	0.46 504	1.98 639	0.50 386	0.19 589	0.20 384	0.18 599	0.16 408	0.28 512	0.34 231

DeepPruner_ROB	0.58 342	1.06 519	2.68 526	0.30 234	0.26 297	0.63 478	0.31 468	0.83 429	0.51 223	0.62 505	0.56 447	0.65 498	0.39 425	1.06 446	0.56 420	0.19 589	0.14 300	0.14 509	0.14 357	0.24 437	0.33 222

PWC_ROB	0.81 555	1.41 634	2.60 485	0.41 466	0.40 472	0.63 478	0.31 468	1.04 617	0.99 645	0.92 635	1.29 679	0.78 573	0.68 608	1.65 574	1.50 635	0.19 589	0.12 259	0.18 599	0.13 333	0.51 669	0.54 375

CBMV	0.86 579	1.00 503	2.82 572	0.35 364	0.21 206	0.78 593	0.78 670	1.05 625	0.87 599	0.90 632	0.74 588	0.87 614	1.89 713	1.67 576	1.38 630	0.19 589	0.20 384	0.21 625	0.19 460	0.28 512	0.84 512
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DDF-Stereo	0.65 444	0.33 87	1.69 186	0.67 598	0.82 614	0.37 91	0.20 162	0.50 178	0.52 235	0.34 225	0.17 48	0.78 573	0.23 220	0.68 311	1.03 571	0.20 600	1.66 674	0.09 170	0.34 594	0.34 567	2.03 670

MultiAttention	2.45 719	0.55 293	2.24 335	1.79 708	2.54 732	11.19 755	2.28 735	1.28 678	0.84 583	0.63 518	1.17 670	1.13 675	0.57 563	15.98 766	1.78 657	0.20 600	0.09 159	0.43 689	1.60 742	0.95 706	1.69 652

rvit_105_1	0.52 278	0.93 490	2.30 350	0.36 389	0.24 267	0.51 275	0.45 579	0.81 408	0.79 540	0.46 313	0.44 322	0.45 376	0.38 408	0.63 283	0.39 294	0.20 600	0.18 362	0.18 599	0.22 501	0.18 322	0.21 131

WZ-Net	1.04 646	1.83 691	4.20 703	0.42 472	0.36 435	0.88 629	0.71 662	1.05 625	1.11 663	0.84 624	0.94 641	1.06 663	1.17 680	2.37 675	2.24 684	0.20 600	0.14 300	0.15 538	0.16 408	0.36 591	0.53 367

LMCR-Stereo	0.61 384	1.00 503	2.60 485	0.42 472	0.22 223	0.74 569	0.31 468	1.06 638	0.70 442	0.62 505	0.64 519	0.40 335	0.52 546	0.84 377	1.27 619	0.20 600	0.09 159	0.12 404	0.09 154	0.26 483	0.16 80

Syn2CoEx	0.78 546	1.43 642	3.54 668	0.44 490	0.31 367	0.64 492	0.43 566	1.04 617	0.83 571	0.64 529	0.77 603	0.74 556	0.74 624	1.91 632	0.64 462	0.20 600	0.17 350	0.19 607	0.15 383	0.30 532	0.59 409

stereogan	0.74 517	0.68 353	2.82 572	0.40 455	0.40 472	1.05 660	0.42 559	0.99 575	0.96 633	0.78 608	0.86 626	1.15 679	0.73 620	1.57 556	0.56 420	0.20 600	0.19 369	0.20 618	0.16 408	0.37 600	0.34 231

TDLM	0.83 564	1.28 597	2.38 366	0.46 503	0.26 297	0.66 522	0.55 615	0.87 475	0.80 549	2.54 729	0.62 497	0.61 475	0.51 539	2.68 702	0.67 475	0.20 600	0.11 234	0.35 676	0.15 383	0.33 557	0.48 337

CVANet_RVC	0.82 559	1.18 565	3.98 692	0.40 455	0.28 327	0.63 478	0.43 566	0.90 505	0.78 527	1.14 666	0.69 549	0.68 525	0.52 546	2.62 696	0.48 370	0.20 600	0.13 283	0.22 631	0.37 612	0.37 600	0.48 337

NCCL2	0.71 500	1.32 605	2.30 350	0.44 490	0.31 367	0.71 548	0.67 654	0.89 492	0.69 428	0.70 569	0.61 490	0.85 606	0.54 551	1.58 563	0.70 483	0.20 600	0.17 350	0.66 705	0.25 518	0.26 483	0.38 258

MDST_ROB	1.28 674	0.53 281	3.84 688	0.55 553	0.45 504	4.06 737	0.60 631	1.36 686	0.89 608	2.18 720	1.17 670	0.98 642	0.72 617	4.28 737	2.12 675	0.20 600	0.16 336	0.19 607	0.17 428	0.20 378	0.84 512

S0	0.64 433	1.27 592	1.72 187	0.35 364	1.24 668	0.61 441	0.34 505	0.57 249	0.35 45	0.36 235	0.51 380	0.33 285	0.32 363	0.46 172	0.56 420	0.21 611	0.14 300	0.17 578	0.34 594	0.47 659	2.40 701

zero-FE	1.27 672	0.33 87	9.38 746	1.30 672	2.25 725	0.33 54	0.20 162	0.51 190	1.26 677	0.32 207	0.22 103	0.77 568	0.22 193	0.69 315	0.96 549	0.21 611	2.25 723	0.09 170	0.61 689	0.32 551	3.25 727

rvit_stereo_0075_2	0.45 192	0.45 228	2.60 485	0.34 337	0.32 384	0.41 136	0.21 209	0.60 272	0.54 255	0.39 260	0.51 380	0.40 335	0.29 331	0.46 172	0.31 211	0.21 611	0.15 320	0.22 631	0.15 383	0.18 322	0.33 222

Wz-Net-TNSev	1.02 640	2.26 723	3.69 676	0.38 424	0.31 367	1.00 652	0.71 662	1.12 656	1.02 648	0.74 590	0.73 585	1.09 669	0.91 655	2.46 684	2.15 678	0.21 611	0.20 384	0.16 559	0.20 473	0.48 662	0.62 420

RTS	1.29 676	1.59 668	6.48 734	0.63 584	0.57 551	1.59 696	0.90 684	1.15 663	1.44 690	1.20 677	1.31 682	1.10 671	0.87 651	2.67 700	2.27 686	0.21 611	0.38 453	0.19 607	0.20 473	0.46 654	0.68 449

RTSA	1.29 676	1.59 668	6.48 734	0.63 584	0.57 551	1.59 696	0.90 684	1.15 663	1.44 690	1.20 677	1.31 682	1.10 671	0.87 651	2.67 700	2.27 686	0.21 611	0.38 453	0.19 607	0.20 473	0.46 654	0.68 449

ADCPNet	1.07 651	1.37 627	4.54 715	0.38 424	0.68 587	1.36 683	0.64 643	0.93 526	0.83 571	0.79 609	0.82 614	1.08 666	1.18 681	1.30 509	2.68 700	0.21 611	0.69 527	0.21 625	0.95 726	0.30 532	0.54 375

LALA_ROB	0.68 480	1.14 546	2.50 443	0.37 403	0.29 336	0.78 593	0.55 615	0.99 575	0.84 583	0.82 620	0.68 544	0.93 630	0.50 535	1.01 436	0.89 538	0.21 611	0.15 320	0.21 625	0.18 442	0.26 483	0.30 202

Anonymus	0.30 33	0.29 22	1.05 43	0.27 156	0.14 44	0.34 60	0.16 85	0.35 35	0.35 45	0.18 39	0.16 39	0.24 177	0.18 115	0.30 46	0.39 294	0.22 619	0.56 503	0.09 170	0.10 207	0.10 96	0.46 326

GASNet	0.84 567	1.98 698	4.07 697	0.48 510	0.33 392	0.58 383	0.34 505	0.97 558	0.81 558	0.60 480	0.59 472	0.74 556	0.55 556	2.08 651	1.18 601	0.22 619	0.15 320	0.19 607	0.17 428	0.55 676	0.29 193

edge stereo	0.84 567	0.74 396	3.42 659	0.38 424	1.21 666	0.63 478	0.41 552	0.98 566	0.83 571	0.81 614	0.88 631	1.14 677	0.73 620	2.16 661	0.89 538	0.22 619	0.20 384	0.26 652	0.18 442	0.38 608	0.43 298

SHD	0.84 567	1.14 546	2.54 454	0.80 621	0.52 529	0.76 578	0.34 505	1.16 666	1.29 681	1.11 661	0.85 621	0.98 642	0.74 624	1.25 500	1.48 634	0.22 619	0.37 449	0.20 618	0.27 536	0.36 591	0.41 282

ADCMid	1.06 648	1.82 690	3.53 667	0.39 441	0.36 435	0.99 650	0.58 624	1.01 595	0.94 625	1.23 683	1.02 657	1.01 650	1.01 667	1.11 466	4.04 729	0.22 619	0.19 369	0.42 686	0.32 573	0.42 635	0.53 367

AnyNet_C32	1.08 655	1.76 688	3.01 608	0.50 530	0.54 540	1.17 675	1.16 708	0.97 558	0.95 631	1.11 661	0.98 649	0.87 614	0.93 660	1.57 556	4.11 731	0.22 619	0.20 384	0.25 650	0.25 518	0.40 625	0.68 449

LSM	3.40 735	1.42 639	5.81 729	9.98 753	30.74 778	0.86 620	1.14 704	0.99 575	1.26 677	1.40 698	2.18 710	0.93 630	0.85 646	1.76 591	1.03 571	0.22 619	0.35 447	0.24 645	0.29 544	0.40 625	6.21 758

XPNet_ROB	0.68 480	1.11 533	2.28 345	0.38 424	0.27 311	0.67 531	0.47 589	0.94 532	0.75 499	0.80 611	0.71 577	0.81 589	0.54 551	1.72 583	0.84 531	0.22 619	0.16 336	0.16 559	0.15 383	0.25 462	0.45 320

SGM-Forest	1.84 708	7.91 756	10.36 751	0.42 472	0.33 392	1.04 658	1.29 716	1.01 595	0.88 603	1.19 672	2.30 714	1.03 654	1.79 710	2.60 695	2.81 706	0.22 619	0.21 393	0.21 625	0.19 460	0.25 462	0.79 494
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Selective-IGEV-i16pc	0.76 534	0.44 218	5.34 725	0.32 283	0.19 167	1.17 675	0.61 636	0.94 532	0.80 549	0.37 246	0.51 380	0.53 425	0.29 331	2.08 651	0.38 285	0.23 628	0.23 404	0.12 404	0.16 408	0.22 412	0.21 131

ISRNet	0.51 274	0.58 302	1.96 253	0.38 424	0.31 367	0.49 243	0.21 209	0.80 397	0.71 457	0.64 529	0.71 577	0.66 507	0.40 433	0.59 258	0.45 345	0.23 628	0.16 336	0.21 625	0.20 473	0.21 394	0.37 249

hitnet-ft	0.73 513	1.09 526	2.59 477	0.28 185	0.22 223	0.71 548	0.36 525	0.89 492	0.67 388	0.58 450	0.83 616	1.03 654	0.94 662	2.31 670	0.70 483	0.23 628	0.14 300	0.41 684	0.13 333	0.24 437	0.28 186

AF-Net	0.76 534	1.14 546	2.74 553	0.42 472	0.41 479	0.70 544	0.41 552	1.07 642	0.94 625	0.73 583	1.05 663	1.04 658	0.86 648	1.23 493	1.00 566	0.23 628	0.15 320	0.25 650	0.18 442	0.32 551	0.35 239

ADCS	1.14 660	2.02 704	3.36 643	0.43 485	0.37 445	0.96 649	0.81 673	1.12 656	1.17 673	1.25 686	0.98 649	1.08 666	0.92 658	1.41 525	4.97 737	0.23 628	0.21 393	0.22 631	0.23 505	0.40 625	0.67 444

DeepPrunerF	0.92 610	1.33 610	3.41 656	0.46 503	0.51 525	0.64 492	0.49 598	1.16 666	2.62 735	0.65 545	0.61 490	0.65 498	0.62 588	2.23 665	1.31 620	0.23 628	0.19 369	0.30 665	0.28 539	0.39 617	0.34 231

CBMV_ROB	0.88 589	0.75 404	2.73 550	0.36 389	0.22 223	0.76 578	0.47 589	1.05 625	0.81 558	1.06 656	1.04 661	0.88 618	1.36 688	2.17 663	2.03 668	0.23 628	0.24 409	0.27 653	0.25 518	0.27 498	0.73 470

MeshStereo	1.29 676	1.34 613	3.04 614	0.35 364	0.28 327	1.10 669	0.69 659	1.42 693	1.07 657	2.71 734	2.43 716	2.95 722	1.50 699	2.92 718	2.03 668	0.23 628	0.22 396	0.22 631	0.19 460	0.50 667	0.69 457
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	0.47 212	1.12 539	1.67 180	0.32 283	0.29 336	0.50 262	0.24 325	0.53 208	0.38 94	0.35 232	0.48 346	0.27 220	0.36 389	0.43 157	0.64 462	0.24 636	0.08 88	0.12 404	0.24 509	0.43 641	0.79 494

Selective-IGEV-i16pb	0.87 586	0.49 253	5.92 730	0.33 310	0.21 206	1.07 665	0.67 654	1.13 660	0.97 640	0.44 294	0.77 603	0.66 507	0.46 504	2.29 668	0.54 410	0.24 636	0.25 418	0.15 538	0.19 460	0.26 483	0.28 186

HBP-ISP	0.82 559	1.57 663	3.28 636	0.50 530	0.27 311	0.86 620	0.54 611	1.09 646	0.78 527	0.81 614	0.70 562	0.68 525	1.00 666	2.02 642	0.47 358	0.24 636	0.24 409	0.29 663	0.25 518	0.28 512	0.52 361

FADNet-RVC-Resample	0.74 517	1.54 658	3.81 685	0.38 424	0.29 336	0.62 463	0.38 538	0.91 512	0.67 388	0.52 384	0.51 380	0.63 484	0.44 482	1.56 551	0.59 435	0.24 636	0.32 440	0.22 631	0.19 460	0.30 532	0.71 463

RGC	0.78 546	1.10 531	2.55 462	0.45 498	0.45 504	0.73 559	0.40 550	1.00 585	0.75 499	0.75 593	1.04 661	1.02 653	0.73 620	1.74 586	1.15 596	0.24 636	0.19 369	0.28 655	0.26 526	0.31 541	0.38 258

Nwc_Net	0.75 528	1.10 531	2.96 597	0.42 472	0.39 462	0.77 588	0.39 545	1.06 638	0.73 472	0.65 545	1.00 653	0.99 646	0.74 624	1.43 527	0.99 563	0.24 636	0.15 320	0.23 639	0.26 526	0.27 498	0.30 202

XQC	0.84 567	1.32 605	2.61 490	0.78 618	0.44 499	0.89 633	0.53 608	1.16 666	1.07 657	0.85 626	0.69 549	0.92 625	0.73 620	1.40 520	1.44 632	0.24 636	0.35 447	0.23 639	0.26 526	0.45 649	0.39 266

PS-NSSS	0.69 487	1.37 627	2.44 396	0.31 259	0.32 384	0.64 492	0.34 505	1.04 617	0.74 493	0.56 424	0.75 596	0.51 414	0.42 459	2.41 682	0.54 410	0.24 636	0.17 350	0.27 653	0.18 442	0.30 532	0.23 150

S	0.65 444	0.99 501	1.89 234	0.44 490	1.24 668	0.67 531	0.29 437	0.60 272	0.50 215	0.47 318	0.57 458	0.33 285	0.39 425	0.36 106	0.45 345	0.25 644	0.12 259	0.19 607	0.20 473	0.53 673	2.55 706

UDGNet	0.50 259	1.36 622	2.44 396	0.37 403	0.19 167	0.58 383	0.23 292	0.49 150	0.69 428	0.42 278	0.39 287	0.34 293	0.29 331	0.55 240	0.32 224	0.25 644	0.10 198	0.37 679	0.19 460	0.30 532	0.17 93

G-Net	1.02 640	0.70 368	3.23 630	0.60 573	0.66 583	2.00 716	0.71 662	0.78 382	0.70 442	1.14 666	2.53 718	1.29 688	1.01 667	1.47 537	1.74 651	0.25 644	0.24 409	0.24 645	0.26 526	0.37 600	0.40 274

SAMSARA	1.11 657	1.35 617	2.60 485	1.34 677	0.77 603	1.67 701	1.41 725	1.47 695	0.99 645	1.54 708	0.89 633	1.44 699	0.90 654	1.88 624	1.71 647	0.25 644	0.55 499	0.22 631	0.34 594	0.39 617	0.50 346

NOSS_ROB	0.75 528	1.03 512	2.27 343	0.68 604	0.26 297	0.68 538	0.30 456	0.99 575	0.82 564	0.59 469	0.58 466	0.77 568	0.39 425	2.75 709	0.48 370	0.25 644	0.24 409	0.28 655	0.26 526	0.29 523	1.07 579

IGEV-RUCA	2.30 718	0.38 152	1.36 118	0.41 466	1.90 711	2.03 719	1.86 731	1.37 687	1.78 715	3.73 746	3.72 741	5.06 740	8.09 754	2.15 659	1.63 644	0.26 649	0.77 538	2.71 753	1.91 744	2.43 741	2.42 702

RP	0.74 517	1.01 506	2.48 432	0.44 490	0.45 504	0.66 522	0.45 579	0.95 547	0.87 599	0.70 569	0.95 644	0.99 646	0.82 640	1.55 549	0.82 528	0.26 649	0.19 369	0.23 639	0.20 473	0.34 567	0.38 258

AnyNet_C01	1.20 665	1.89 694	4.25 705	0.55 553	0.54 540	1.57 694	1.39 721	1.10 649	1.13 665	1.19 672	1.34 686	1.15 679	1.11 675	1.73 584	2.89 708	0.26 649	0.24 409	0.28 655	0.24 509	0.50 667	0.68 449

CSAN	1.38 685	1.74 687	4.12 699	0.53 543	0.38 455	1.06 663	1.15 706	1.29 680	1.12 664	1.19 672	1.90 703	1.04 658	1.44 693	5.92 749	2.82 707	0.26 649	0.22 396	0.24 645	0.25 518	0.35 583	0.54 375

PVD	1.05 647	1.21 573	2.36 362	0.84 625	0.91 625	1.04 658	0.64 643	1.32 684	1.68 707	1.43 700	1.41 690	1.14 677	1.15 678	1.49 541	1.77 656	0.27 653	0.65 520	0.28 655	0.35 600	0.40 625	0.73 470

DPSNet	1.02 640	0.72 380	2.84 576	0.60 573	0.39 462	1.08 666	0.75 666	1.41 692	1.14 668	0.74 590	0.69 549	1.05 662	1.67 704	2.09 655	2.22 683	0.27 653	0.61 511	0.20 618	0.50 657	0.48 662	1.03 574

FBW_ROB	0.94 619	1.23 584	2.35 361	0.46 503	0.32 384	0.87 627	0.46 585	1.15 663	0.97 640	0.83 623	0.78 608	1.01 650	0.64 594	3.65 733	1.65 645	0.27 653	0.24 409	0.40 682	0.26 526	0.32 551	0.88 532

SME	0.65 444	1.66 679	2.47 426	0.36 389	0.21 206	0.65 508	0.26 373	0.72 348	0.53 248	0.56 424	0.49 362	0.36 302	0.37 397	1.82 607	1.03 571	0.28 656	0.11 234	0.12 404	0.13 333	0.46 654	0.34 231

FSD					1.93 713	0.63 478	0.33 494	0.46 126	0.53 248	0.32 207	0.32 236	0.40 335	0.32 363	1.14 473	0.60 440	0.28 656	2.77 740	0.31 666	0.30 554	0.31 541

dad	0.58 342	1.35 617	2.39 372	0.31 259	0.20 190	0.62 463	0.26 373	0.56 240	0.79 540	0.66 552	0.64 519	0.64 493	0.36 389	0.87 386	0.48 370	0.28 656	0.15 320	0.40 682	0.18 442	0.24 437	0.22 140

PFNet	0.62 406	0.42 186	2.69 534	0.43 485	0.55 543	0.62 463	0.27 394	0.64 301	0.72 467	0.61 490	0.56 447	0.45 376	0.33 372	1.86 618	1.12 591	0.28 656	0.09 159	0.12 404	0.16 408	0.26 483	0.27 180

NCC-stereo	0.88 589	1.22 579	2.97 598	0.60 573	0.45 504	1.88 710	0.48 591	1.04 617	0.75 499	0.70 569	0.85 621	0.93 630	0.84 643	1.81 604	1.51 638	0.28 656	0.19 369	0.23 639	0.31 565	0.27 498	0.35 239

Abc-Net	0.88 589	1.22 579	2.97 598	0.60 573	0.45 504	1.88 710	0.48 591	1.04 617	0.75 499	0.70 569	0.85 621	0.93 630	0.84 643	1.81 604	1.51 638	0.28 656	0.19 369	0.23 639	0.31 565	0.27 498	0.35 239
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	1.65 705	0.85 453	3.39 649	0.46 503	0.39 462	2.02 718	0.66 649	1.94 722	1.84 719	2.81 741	2.99 730	4.39 737	3.25 732	2.81 713	2.75 704	0.29 662	0.26 422	0.31 666	0.30 554	0.33 557	0.91 539

FC-DCNN	1.60 703	0.85 453	3.44 660	0.46 503	0.39 462	1.96 712	0.66 649	1.72 710	1.70 709	2.75 740	2.91 729	4.20 733	3.15 731	2.72 705	2.66 699	0.30 663	0.26 422	0.31 666	0.30 554	0.33 557	0.91 539

MSMD_ROB	1.41 687	1.03 512	2.75 555	0.41 466	0.32 384	2.00 716	0.61 636	0.96 550	1.43 689	2.97 742	2.63 722	4.76 739	2.04 718	2.44 683	1.78 657	0.30 663	0.26 422	0.32 670	0.32 573	0.32 551	0.63 426

FCDSN-DC	1.45 691	1.12 539	3.30 639	0.48 510	0.41 479	1.13 671	0.60 631	1.17 669	1.28 680	2.25 723	2.85 726	3.65 730	3.34 734	2.58 693	2.44 690	0.31 665	0.26 422	0.31 666	0.30 554	0.37 600	0.78 490
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
Anonymous_2	1.36 684	0.49 253	2.03 272	1.71 703	1.58 694	2.49 726	0.58 624	1.59 704	2.31 730	0.77 600	0.88 631	1.03 654	0.58 571	1.20 488	0.66 471	0.32 666	1.38 632	1.42 735	3.87 758	0.78 700	1.56 636

ccnet	0.77 544	0.61 319	2.01 265	0.40 455	0.46 511	1.05 660	0.59 627	1.02 604	0.74 493	0.90 632	0.97 646	0.82 592	0.89 653	1.68 580	1.16 598	0.32 666	0.26 422	0.32 670	0.28 539	0.35 583	0.47 330

PStereo	0.59 361	1.28 597	1.86 226	0.56 564	0.20 190	0.51 275	0.33 494	0.60 272	0.63 350	0.51 373	0.23 123	0.35 299	0.44 482	0.97 427	1.16 598	0.33 668	0.27 429	0.20 618	0.17 428	0.47 659	0.72 465

SDNR	2.06 713	2.93 743	2.94 594	1.55 694	5.13 743	1.98 715	0.24 325	1.95 723	2.62 735	0.92 635	2.71 724	5.76 743	0.68 608	3.61 732	3.84 725	0.33 668	0.38 453	0.22 631	0.17 428	1.13 712	2.04 671

GANetREF_RVC	0.81 555	1.44 645	3.04 614	0.49 523	0.27 311	0.83 613	0.63 641	1.03 611	0.92 616	0.63 518	0.61 490	0.72 548	0.59 575	2.40 680	0.58 431	0.33 668	0.25 418	0.37 679	0.25 518	0.41 632	0.36 248
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	0.83 564	1.57 663	2.63 496	0.48 510	0.37 445	0.78 593	0.29 437	1.04 617	1.36 687	0.63 518	2.05 706	0.64 493	0.70 615	1.10 461	1.20 605	0.33 668	0.14 300	0.15 538	0.12 310	0.63 685	0.46 326

PSMNet-RUCA	0.64 433	1.12 539	2.61 490	0.59 571	0.56 546	0.64 492	0.37 528	0.89 492	0.72 467	0.53 393	0.68 544	0.53 425	0.43 472	0.61 271	0.46 353	0.35 672	0.19 369	0.44 691	0.29 544	0.49 664	0.35 239

PASM	0.82 559	1.00 503	2.68 526	0.52 539	0.48 517	0.65 508	0.59 627	0.83 429	0.89 608	0.82 620	0.73 585	0.89 621	0.68 608	2.39 679	0.73 498	0.35 672	0.37 449	0.36 677	0.41 629	0.45 649	0.51 353

AANet_RVC	0.79 550	1.46 648	2.72 545	0.34 337	0.25 278	0.59 406	0.32 480	0.88 483	0.83 571	0.62 505	0.95 644	0.80 584	0.43 472	2.46 684	1.72 649	0.38 674	0.26 422	0.10 248	0.09 154	0.25 462	0.43 298

PDISCO_ROB	0.84 567	1.46 648	2.84 576	0.65 591	0.59 556	1.17 675	0.48 591	1.19 671	1.08 659	0.67 554	0.72 582	1.00 649	0.61 586	1.24 495	1.05 576	0.38 674	0.18 362	0.28 655	0.24 509	0.58 679	0.44 314

WCMA_ROB	1.29 676	1.21 573	3.13 624	0.65 591	0.36 435	1.20 679	0.78 670	1.00 585	0.98 642	1.78 713	2.62 721	3.08 726	2.01 717	1.86 618	2.35 688	0.38 674	0.38 453	0.32 670	0.32 573	0.31 541	1.06 578

PMTNet	0.35 81	0.38 152	1.75 194	0.21 15	0.14 44	0.57 372	0.24 325	0.48 145	0.44 166	0.28 176	0.32 236	0.26 206	0.24 233	0.41 144	0.24 100	0.42 677	0.07 32	0.08 77	0.05 1	0.18 322	0.15 63

ELAS_RVC	1.51 697	0.88 463	3.36 643	0.63 584	0.56 546	1.53 692	2.73 737	1.53 698	1.76 714	2.26 724	2.21 713	2.10 712	3.07 730	2.08 651	2.52 693	0.42 677	0.42 464	0.42 686	0.37 612	0.51 669	0.84 512
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.52 698	0.92 485	2.91 589	0.62 581	0.57 551	3.13 729	2.21 734	1.67 708	1.58 704	2.42 727	2.43 716	1.87 709	2.49 725	1.85 616	2.70 701	0.42 677	0.43 469	0.41 684	0.40 624	0.51 669	0.85 520
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 655	2.01 702	2.56 466	0.49 523	0.40 472	1.49 690	0.96 688	1.02 604	0.95 631	0.85 626	0.94 641	1.06 663	0.59 575	2.92 718	1.15 596	0.43 680	0.74 537	0.32 670	0.55 669	0.74 693	1.35 618

coex-ft	6.14 750	1.98 698	60.80 788	0.34 337	0.30 353	0.80 601	1.17 710	0.76 366	4.34 746	19.82 770	2.15 709	1.61 705	8.77 756	1.82 607	10.36 758	0.44 681	2.05 703	0.18 599	0.19 460	0.39 617	4.61 751

UDG	0.86 579	1.57 663	2.80 565	0.68 604	0.59 556	0.78 593	0.38 538	0.97 558	0.74 493	0.63 518	0.70 562	1.01 650	0.68 608	1.02 438	1.22 610	0.45 682	0.34 446	0.89 716	0.51 661	0.73 692	0.58 401

Consistency-Raft	0.92 610	1.21 573	3.50 663	0.98 644	0.63 573	0.77 588	0.54 611	1.02 604	1.01 647	0.62 505	1.03 659	0.65 498	1.04 669	0.81 371	1.36 626	0.45 682	0.47 476	0.51 697	0.59 683	0.65 687	0.47 330

FADNet	0.71 500	1.60 672	2.53 450	0.33 310	0.30 353	0.67 531	0.29 437	0.92 520	0.75 499	0.45 299	0.49 362	0.66 507	0.57 563	1.85 616	0.85 533	0.46 684	0.20 384	0.17 578	0.20 473	0.60 681	0.37 249

MADNet+	1.44 689	2.19 715	6.00 731	0.89 628	0.70 591	1.58 695	1.11 701	1.56 703	1.30 683	0.89 630	1.03 659	1.25 684	1.12 676	3.29 725	2.80 705	0.48 685	0.57 504	0.39 681	0.36 610	0.63 685	0.69 457

JetBlue	1.89 709	2.09 709	4.16 701	0.74 610	1.23 667	4.52 741	3.86 743	1.68 709	1.26 677	1.28 689	1.54 693	2.36 717	1.86 712	3.35 727	3.37 715	0.54 686	0.49 482	0.48 693	0.49 653	1.39 726	1.21 599

SGM_RVC	2.11 716	1.07 520	2.87 583	0.98 644	0.92 626	2.72 728	1.88 733	1.91 720	12.27 757	2.09 716	1.99 705	2.47 718	2.24 723	2.87 717	2.03 668	0.54 686	0.47 476	0.42 686	0.47 647	0.74 693	1.22 601
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IGEV-BASED-STEREO-	0.45 192	1.36 622	1.30 106	0.24 78	0.12 13	0.33 54	0.20 162	0.41 81	0.37 74	0.32 207	0.21 88	0.16 54	0.14 35	0.29 41	0.62 453	0.55 688	1.42 640	0.11 333	0.13 333	0.25 462	0.56 387

DispFullNet	1.69 706	2.25 721	5.23 722	1.53 693	8.78 747	0.89 633	0.37 528	1.03 611	0.98 642	1.37 694	1.00 653	1.13 675	1.97 715	1.51 543	0.98 560	0.55 688	0.32 440	1.19 726	0.64 691	1.16 714	0.88 532

AANet	1.18 663	1.16 557	2.94 594	0.35 364	1.41 680	0.66 522	0.38 538	0.82 418	2.26 729	1.34 693	1.54 693	1.27 685	1.21 682	1.32 510	1.26 617	0.59 690	1.95 698	0.18 599	0.39 622	0.34 567	2.25 693

DDUNet	0.90 603	1.63 675	2.77 560	0.77 615	0.69 589	0.83 613	0.44 575	0.90 505	0.70 442	0.68 561	0.76 599	0.92 625	0.54 551	1.14 473	1.35 624	0.61 691	0.37 449	0.96 718	0.52 664	0.77 698	0.67 444

anonymity	0.86 579	0.68 353	1.44 138	0.64 588	0.83 615	0.67 531	0.52 605	0.98 566	0.73 472	0.96 641	0.70 562	0.81 589	0.86 648	1.10 461	1.34 622	0.64 692	0.72 535	0.58 699	1.44 738	0.60 681	0.91 539

DualNet (step1)	0.76 534	0.69 364	2.69 534	0.28 185	0.23 253	0.81 605	0.33 494	0.99 575	0.86 593	0.64 529	0.63 506	0.67 511	0.49 530	1.18 482	0.52 394	0.65 693	1.21 603	0.86 712	0.56 672	0.25 462	0.72 465

test_sample9	1.07 651	0.69 364	2.69 534	0.28 185	0.23 253	0.81 605	0.33 494	0.99 575	0.86 593	0.64 529	0.63 506	0.67 511	0.49 530	2.02 642	2.70 701	0.65 693	4.33 755	0.86 712	0.56 672	0.25 462	0.72 465

test_sample8	1.23 669	0.69 364	2.69 534	0.28 185	0.23 253	0.81 605	0.33 494	1.01 595	0.75 499	1.23 683	0.63 506	2.53 719	1.31 684	2.02 642	2.70 701	0.65 693	4.33 755	0.86 712	0.56 672	0.25 462	0.72 465

SPS-STEREO	1.22 667	1.65 677	3.41 656	0.66 595	0.69 589	1.01 653	0.68 657	1.10 649	0.96 633	1.40 698	1.25 676	1.46 700	1.08 673	2.05 645	2.24 684	0.66 696	0.61 511	0.58 699	0.57 680	0.66 688	1.65 649
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NVStereoNet_ROB	1.45 691	1.62 673	3.59 671	1.09 653	0.70 591	0.86 620	0.67 654	1.19 671	1.51 695	1.20 677	4.05 744	1.61 705	1.94 714	2.97 720	2.07 672	0.67 697	0.69 527	0.55 698	0.70 695	0.57 678	0.67 444
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	1.01 639	1.73 684	3.04 614	0.85 626	0.76 601	0.93 642	0.81 673	1.02 604	1.10 660	1.05 653	1.06 664	0.84 600	0.96 663	0.93 414	0.97 551	0.68 698	0.61 511	0.63 704	0.60 687	0.77 698	0.80 499

WAO-7	1.58 702	2.04 707	3.25 633	0.94 637	0.75 598	1.75 704	1.13 703	1.87 717	1.97 724	1.46 704	2.53 718	1.98 711	1.75 707	3.13 722	2.48 692	0.69 699	0.67 522	0.94 717	0.74 704	0.80 701	0.77 484

DN	0.97 629	0.30 44	4.03 695	3.02 739	0.78 606	0.72 554	0.21 209	0.61 280	0.44 166	0.36 235	0.54 421	0.36 302	0.18 115	1.20 488	0.91 542	0.72 700	1.86 688	0.11 333	0.34 594	0.12 148	2.60 708

AIO-test2	0.60 374	1.55 659	2.73 550	0.63 584	0.42 493	0.50 262	0.23 292	0.84 439	0.73 472	0.34 225	0.53 399	0.37 312	0.22 193	0.70 322	0.32 224	0.75 701	0.16 336	0.13 470	0.17 428	0.21 394	0.47 330

GCST	0.84 567	1.48 651	3.02 610	1.12 662	1.09 653	0.62 463	0.19 135	0.79 390	0.56 280	0.60 480	0.65 527	0.50 408	0.31 354	1.24 495	0.74 503	0.76 702	0.46 472	0.84 711	0.64 691	0.71 690	0.57 393

CAS	0.39 126	0.31 57	1.79 203	0.81 623	0.34 408	0.51 275	0.23 292	0.49 150	0.42 142	0.23 101	0.31 219	0.20 131	0.17 89	0.30 46	0.25 119	0.77 703	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.10 96	0.41 282

Weightmod_eth	0.57 331	1.21 573	1.83 211	0.29 210	0.64 578	0.40 124	0.23 292	0.49 150	0.40 129	0.30 194	0.66 534	0.33 285	0.35 384	0.94 416	0.70 483	0.80 704	0.22 396	0.10 248	0.09 154	0.49 664	0.86 525

SQANet	0.92 610	1.96 696	3.23 630	0.77 615	0.83 615	0.76 578	0.38 538	0.87 475	0.68 415	0.64 529	0.69 549	0.73 554	0.52 546	1.35 515	1.36 626	0.80 704	0.30 435	0.60 702	0.29 544	0.93 704	0.70 460

Weightmod	0.65 444	1.12 539	1.75 194	0.29 210	1.24 668	0.57 372	0.22 250	0.50 178	0.42 142	0.32 207	0.74 588	0.39 323	0.32 363	0.80 366	0.76 508	0.82 706	0.15 320	0.10 248	0.10 207	0.55 676	1.77 658

LE_ROB	4.55 741	2.43 732	9.94 749	2.79 737	4.03 741	2.40 725	3.54 739	2.72 731	11.04 755	11.64 761	4.69 749	5.25 741	10.74 758	4.52 740	9.73 756	0.82 706	0.70 530	1.34 732	0.97 727	0.74 693	0.94 551

FINET	1.92 710	1.96 696	4.49 714	1.62 696	1.39 679	3.51 733	4.39 744	2.89 735	2.58 734	1.39 696	1.98 704	1.35 692	2.12 721	1.64 571	2.12 675	0.84 708	1.03 580	0.18 599	0.29 544	0.54 675	2.12 677

SGM-ForestM	3.67 738	2.70 742	5.34 725	1.65 699	1.72 702	6.02 744	5.08 747	4.10 745	3.47 741	4.59 748	4.21 746	9.81 756	5.79 745	6.44 750	6.97 751	0.88 709	1.09 589	0.33 674	0.45 637	0.68 689	2.10 675

ACVNet_2	1.54 699	2.20 717	4.42 712	1.10 655	0.93 629	1.37 685	0.87 678	1.53 698	1.71 710	1.22 681	1.72 698	2.12 713	1.06 670	2.58 693	1.93 664	0.94 710	0.54 496	1.00 721	0.56 672	2.11 738	0.96 558

FADNet_RVC	0.87 586	1.51 655	2.90 588	0.31 259	0.24 267	0.71 548	0.25 355	1.00 585	0.65 366	0.45 299	0.57 458	0.61 475	0.44 482	1.53 547	0.75 504	0.94 710	0.97 565	0.28 655	1.00 729	0.89 703	1.36 620

WAO-6	1.69 706	1.87 693	3.21 629	1.15 665	1.01 640	2.29 722	1.06 700	1.85 715	2.84 739	1.30 692	2.59 720	2.19 714	1.67 704	2.62 696	2.52 693	0.96 712	0.68 524	1.19 726	0.84 720	1.13 712	0.95 554

CC-Net-ROB	0.95 622	1.57 663	2.93 592	0.90 631	0.39 462	0.87 627	0.44 575	1.12 656	0.83 571	0.59 469	0.69 549	0.64 493	0.50 535	2.73 707	0.93 545	0.97 713	0.40 460	0.87 715	0.29 544	0.61 684	0.66 436

otaku	1.15 661	2.10 710	3.51 664	0.98 644	0.74 595	1.02 655	0.59 627	1.03 611	0.89 608	0.70 569	1.60 695	0.98 642	0.65 597	1.63 568	1.80 659	0.99 714	0.46 472	0.73 709	0.40 624	1.30 722	0.88 532

Ntro	1.11 657	2.10 710	3.52 666	0.97 643	0.87 621	1.06 663	0.54 611	1.02 604	0.93 623	0.63 518	0.76 599	0.93 630	0.67 606	1.76 591	1.71 647	1.03 715	0.46 472	0.76 710	0.41 629	1.29 720	0.86 525

MANE	3.51 737	2.03 706	3.88 690	1.89 714	2.01 718	5.98 743	4.72 745	5.87 748	7.13 753	3.80 747	5.10 750	6.11 745	5.34 743	4.39 738	5.05 738	1.07 716	1.28 616	0.50 696	0.85 721	0.76 696	2.36 699

MonStereo1	2.06 713	1.22 579	2.39 372	1.22 670	1.04 645	3.53 734	0.62 639	1.55 701	1.93 722	1.50 706	3.36 736	2.24 716	10.67 757	2.85 715	1.50 635	1.08 717	0.39 459	0.96 718	0.58 681	1.16 714	1.39 621

ACVNet_1	1.47 693	2.27 724	4.92 718	1.11 658	0.89 622	1.19 678	0.66 649	1.28 678	1.19 675	0.98 642	0.97 646	3.06 725	1.48 698	2.37 675	1.82 660	1.08 717	0.49 482	1.03 723	0.48 651	1.20 716	0.95 554

PWCK	1.62 704	2.32 728	4.27 706	1.11 658	0.56 546	1.81 707	1.84 730	1.55 701	1.54 700	1.45 701	1.81 699	1.82 708	1.38 690	3.34 726	2.14 677	1.09 719	0.57 504	0.98 720	0.59 683	1.50 728	0.79 494

SGM+DAISY	2.67 723	2.14 712	4.28 708	1.92 715	2.11 722	4.36 740	5.22 748	3.17 737	3.00 740	3.24 745	3.81 742	3.03 724	3.61 735	2.53 688	3.79 724	1.15 720	1.29 618	0.66 705	0.71 700	0.95 706	2.44 703

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 567	1.41 634	2.80 565	0.94 637	0.35 421	0.89 633	0.41 552	0.89 492	0.66 374	0.57 442	0.63 506	0.75 561	0.38 408	2.37 675	0.55 416	1.16 721	0.31 437	0.36 677	0.21 485	0.59 680	0.63 426

Dean	1.92 710	2.31 727	5.03 720	1.31 673	1.08 651	1.55 693	0.99 691	1.98 724	2.33 731	1.51 707	4.15 745	4.23 736	1.39 691	2.31 670	2.10 673	1.18 722	0.69 527	1.18 725	0.75 705	1.30 722	1.07 579

RainbowNet	1.27 672	2.22 719	3.58 670	1.14 664	0.92 626	1.08 666	0.76 667	1.19 671	1.15 670	0.77 600	0.97 646	1.08 666	0.83 642	1.64 571	1.72 649	1.20 723	1.30 621	1.01 722	0.58 681	1.23 717	0.97 561

DStereoSA	2.66 721	1.38 631	3.38 648	2.11 719	2.88 736	3.99 736	6.44 756	1.48 696	3.47 741	1.23 683	4.33 747	1.33 691	4.54 739	2.05 645	5.45 739	1.23 724	1.83 686	0.49 695	1.54 740	1.11 711	2.96 718

TorneroNet-64	2.74 724	2.23 720	4.18 702	1.48 688	1.20 665	3.88 735	1.01 697	3.48 744	6.61 752	2.62 731	4.55 748	4.20 733	3.84 737	3.39 729	3.40 717	1.23 724	0.66 521	1.39 734	0.80 707	3.42 746	1.27 607

DStereoO	1.34 682	0.76 411	2.18 316	1.19 669	2.07 719	0.79 597	3.84 742	1.01 595	1.42 688	0.72 581	1.11 667	0.80 584	1.97 715	0.96 424	2.44 690	1.25 726	0.99 570	0.48 693	0.60 687	0.96 708	1.34 616

JetRed	3.37 734	4.96 746	10.08 750	1.48 688	1.73 703	7.63 751	5.47 749	3.47 742	2.20 728	2.42 727	2.40 715	2.98 723	2.35 724	3.52 731	6.60 749	1.33 727	1.90 690	1.38 733	1.23 735	2.30 739	2.02 669

IMH-64-1	1.50 694	1.98 698	2.69 534	1.39 682	1.12 659	1.39 687	1.19 711	1.80 711	1.47 692	1.19 672	2.20 711	1.53 701	1.51 700	2.12 657	1.98 665	1.34 728	0.68 524	1.28 729	0.70 695	1.37 724	1.12 587

IMH-64	1.50 694	1.98 698	2.69 534	1.39 682	1.12 659	1.39 687	1.19 711	1.80 711	1.47 692	1.19 672	2.20 711	1.53 701	1.51 700	2.12 657	1.98 665	1.34 728	0.68 524	1.28 729	0.70 695	1.37 724	1.12 587

DStereoFS	2.88 727	2.40 731	3.33 641	2.36 727	2.63 733	5.25 742	4.98 746	3.05 736	4.10 745	2.71 734	3.88 743	2.77 720	5.31 742	2.69 703	3.64 721	1.35 730	1.67 675	0.58 699	1.10 733	0.88 702	3.02 722

TorneroNet	5.60 746	2.30 726	3.98 692	1.49 690	1.26 673	14.47 757	1.11 701	4.85 746	20.66 774	10.12 756	16.30 765	11.78 762	7.35 752	3.41 730	4.38 733	1.36 731	0.70 530	1.46 736	0.87 722	2.73 743	1.33 614

UNDER WATER	2.84 726	2.25 721	5.25 723	1.84 711	1.45 685	2.36 724	1.44 726	3.23 739	6.51 751	2.61 730	2.73 725	5.69 742	5.64 744	3.14 723	4.18 732	1.48 732	0.81 548	1.60 740	1.07 730	1.91 734	1.67 651

UNDER WATER-64	2.59 720	2.28 725	5.63 727	1.85 712	1.45 685	3.28 730	1.60 727	2.62 730	5.57 748	2.09 716	2.12 707	4.10 732	4.21 738	2.74 708	3.64 721	1.49 733	0.86 558	1.58 739	1.09 732	1.91 734	1.62 647

KSHMR	4.19 739	2.37 730	6.24 732	1.73 706	1.48 689	1.97 714	1.29 716	3.18 738	17.06 769	2.15 719	15.74 763	9.09 755	1.75 707	8.33 753	2.37 689	1.55 734	1.29 618	1.70 741	1.23 735	1.75 731	1.60 644

notaker	2.77 725	2.35 729	4.02 694	2.61 735	1.44 684	1.77 705	1.14 704	2.77 733	1.81 717	2.30 725	11.41 759	3.95 731	4.70 740	3.24 724	3.01 710	1.58 735	0.88 559	1.71 742	1.08 731	2.10 737	1.44 626

LGCAT	0.56 320	0.27 3	0.99 23	0.26 122	0.13 25	0.56 347	0.14 36	0.35 35	0.20 2	0.36 235	0.14 16	0.23 164	0.15 58	1.94 634	0.39 294	1.59 736	1.12 593	0.07 1	0.08 110	0.07 2	2.22 687

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 686	2.04 707	3.02 610	0.58 570	0.41 479	2.15 721	1.00 695	1.31 683	1.29 681	1.05 653	1.10 666	1.29 688	0.91 655	3.07 721	1.34 622	1.65 737	0.84 556	0.68 707	0.88 723	1.55 729	1.91 662

BEATNet-Init1	12.32 760	12.82 763	28.66 780	3.22 740	3.71 739	21.59 772	11.42 760	14.54 768	13.73 765	20.24 771	20.16 770	26.14 781	19.85 769	19.08 772	15.33 769	1.81 738	1.93 695	2.05 745	2.48 754	4.25 749	3.41 731

ktn	4.44 740	2.47 735	3.70 677	1.82 710	1.49 690	2.11 720	1.40 722	2.30 728	12.56 758	11.36 760	16.25 764	11.30 761	3.77 736	4.41 739	3.47 718	1.86 739	0.99 570	1.74 743	1.21 734	3.28 745	1.39 621

MFN_U_SF_RVC	1.57 701	2.56 740	3.30 639	0.66 595	0.41 479	1.15 673	0.51 601	1.27 677	1.35 686	1.61 710	1.20 673	1.43 698	0.97 664	1.80 602	2.10 673	1.88 740	1.79 680	1.97 744	2.14 751	1.61 730	1.76 656

WAO-8	2.91 728	2.55 738	3.77 679	1.93 716	1.04 645	4.08 738	0.99 691	3.25 740	6.09 749	2.20 721	3.34 733	3.33 728	2.64 726	11.73 756	2.52 693	2.12 741	1.92 691	1.55 737	0.93 724	1.27 718	0.96 558

Venus	2.91 728	2.55 738	3.77 679	1.93 716	1.04 645	4.08 738	0.99 691	3.25 740	6.09 749	2.20 721	3.34 733	3.33 728	2.64 726	11.73 756	2.52 693	2.12 741	1.92 691	1.55 737	0.93 724	1.27 718	0.96 558

USTest	8.06 752	7.11 755	8.76 744	9.20 752	9.03 748	15.20 758	23.57 765	10.01 761	9.45 754	5.97 752	6.79 751	7.77 748	7.51 753	8.75 755	11.06 761	2.24 743	3.58 748	2.87 755	3.21 757	4.93 752	4.21 746

MADNet++	2.94 731	2.17 713	3.27 635	2.55 734	2.28 726	3.29 732	3.37 738	2.76 732	2.67 737	3.10 743	3.20 732	2.78 721	3.25 732	4.11 736	4.68 736	2.72 744	2.27 724	3.03 756	2.43 753	2.34 740	2.59 707

LVE	2.10 715	2.61 741	4.30 710	1.79 708	1.81 707	1.68 702	1.04 698	2.35 729	2.78 738	1.27 688	2.87 727	4.21 735	1.46 695	2.83 714	2.02 667	2.87 745	0.92 562	1.19 726	1.47 739	1.29 720	1.18 593

light-stereo	9.15 755	2.97 744	11.37 753	14.69 765	10.60 750	21.61 773	1.04 698	6.76 751	3.83 743	15.91 766	23.10 781	24.79 780	2.04 718	17.93 770	7.82 753	3.04 746	7.02 759	0.43 689	1.55 741	4.10 748	2.50 704

noway3	5.57 744	6.51 750	6.68 736	12.96 759	12.03 754	7.22 745	5.47 749	7.17 754	1.52 696	2.72 736	3.38 737	8.30 751	5.90 749	4.73 745	6.19 745	3.06 747	1.00 572	2.43 750	2.05 749	6.68 754	5.44 752

noway2	5.59 745	6.44 749	6.74 737	13.01 760	12.03 754	7.23 746	5.48 754	7.14 752	1.53 697	2.73 737	3.38 737	8.33 753	5.92 750	4.65 741	6.18 744	3.07 748	1.04 581	2.42 748	2.05 749	6.72 756	5.61 753

TCMNet-wrong-test	5.56 743	6.73 751	6.40 733	13.05 761	11.91 753	7.29 749	5.47 749	7.17 754	1.58 704	2.68 732	3.15 731	8.30 751	5.87 748	4.80 746	6.10 743	3.08 749	0.98 568	2.37 747	1.99 745	6.69 755	5.63 754

zzzz4	5.64 747	7.02 752	6.89 741	13.11 762	12.05 756	7.27 747	5.47 749	7.27 756	1.54 700	2.73 737	3.39 739	8.25 749	5.85 746	4.70 742	6.28 746	3.10 750	1.05 582	2.43 750	2.04 747	6.77 757	5.66 755

noway1	5.64 747	7.02 752	6.84 739	13.12 763	12.05 756	7.27 747	5.47 749	7.27 756	1.53 697	2.73 737	3.39 739	8.25 749	5.85 746	4.70 742	6.28 746	3.10 750	1.05 582	2.42 748	2.04 747	6.77 757	5.66 755

noway4	5.65 749	7.07 754	6.78 738	13.15 764	12.07 758	7.33 750	5.53 755	7.14 752	1.56 702	2.69 733	3.34 733	8.34 754	5.92 750	4.71 744	6.28 746	3.12 752	1.06 585	2.43 750	2.03 746	6.80 759	5.69 757

DGTPSM_ROB	8.97 754	5.94 747	13.01 759	5.95 749	11.34 751	8.54 752	24.06 766	6.47 749	13.52 761	5.19 749	11.52 760	6.18 746	11.04 759	7.02 751	13.92 762	4.47 753	7.66 760	3.90 757	7.43 764	4.34 750	7.98 763

DGSMNet	2.93 730	0.77 414	3.44 660	3.58 745	4.25 742	2.53 727	6.86 757	1.03 611	0.88 603	0.58 450	1.85 701	0.79 576	0.62 588	1.63 568	1.46 633	4.62 754	4.98 757	5.15 759	4.71 759	4.52 751	4.37 747

IMH	2.14 717	2.46 734	3.60 673	1.70 702	1.13 661	1.65 700	0.93 687	2.13 727	1.93 722	1.37 694	2.64 723	2.19 714	1.82 711	5.77 747	2.18 680	5.70 755	1.05 582	1.31 731	0.72 701	1.39 726	1.13 589

ACVNet-4b	2.00 712	2.19 715	4.85 717	1.09 653	0.86 618	1.15 673	0.53 608	1.11 653	1.15 670	0.65 545	1.09 665	1.97 710	0.69 613	2.31 670	9.78 757	5.73 756	0.42 464	1.03 723	0.55 669	1.89 733	0.92 544

tt	4.94 742	0.32 73	4.22 704	2.29 725	1.58 694	10.19 754	16.94 764	9.44 760	5.03 747	1.69 711	1.33 685	4.68 738	5.02 741	3.38 728	5.91 742	6.15 757	9.47 768	2.80 754	3.16 756	3.54 747	1.58 641

PML	22.99 768	17.34 764	8.24 743	5.48 748	9.84 749	50.35 785	102.65 791	5.84 747	13.52 761	37.08 791	104.84 791	30.61 784	23.20 774	12.09 758	7.96 754	6.27 758	2.12 713	6.31 764	2.42 752	10.67 765	2.95 717

iinet-test	11.57 758	10.49 757	11.60 754	12.15 754	12.08 759	18.63 762	26.57 768	13.64 763	13.46 759	9.92 754	10.25 754	11.11 758	11.20 761	12.29 760	14.31 765	6.69 759	7.84 761	6.10 762	6.92 760	8.20 761	7.93 761

IINet	11.57 758	10.49 757	11.60 754	12.15 754	12.08 759	18.63 762	26.57 768	13.64 763	13.46 759	9.92 754	10.24 753	11.11 758	11.20 761	12.29 760	14.30 764	6.69 759	7.84 761	6.10 762	6.92 760	8.20 761	7.93 761

DPSM_ROB	12.32 760	11.13 760	12.31 757	12.90 757	12.80 762	19.81 770	28.13 774	14.50 766	14.31 766	10.62 757	11.34 757	12.03 763	11.89 764	13.08 763	15.22 767	7.09 761	8.31 765	6.47 765	7.32 762	8.69 763	8.43 765

DPSM	12.32 760	11.13 760	12.31 757	12.90 757	12.80 762	19.81 770	28.13 774	14.50 766	14.31 766	10.62 757	11.34 757	12.03 763	11.89 764	13.08 763	15.22 767	7.09 761	8.31 765	6.47 765	7.32 762	8.69 763	8.43 765

DLNR_Zeroshot_test	13.74 763	20.06 766	23.92 770	121.50 789	35.20 780	0.46 197	0.15 65	7.96 758	0.47 189	0.29 189	0.37 268	0.26 206	0.17 89	0.79 362	0.36 264	7.16 763	2.95 745	0.09 170	0.38 617	50.40 789	1.95 665

DLNR-FE	13.74 763	20.13 767	23.90 769	121.61 790	34.09 779	0.46 197	0.15 65	8.04 759	0.47 189	0.29 189	0.37 268	0.26 206	0.17 89	0.78 358	0.36 264	7.40 764	2.94 744	0.09 170	0.38 617	51.06 790	1.95 665

DPSMNet_ROB	9.58 756	5.96 748	13.98 762	8.88 751	11.87 752	8.54 752	24.08 767	6.48 750	13.67 764	5.35 750	11.53 761	6.31 747	11.04 759	7.69 752	14.09 763	7.61 765	8.23 764	5.03 758	7.75 765	5.24 753	8.36 764

Selective-IGEV-i1pa	9.63 757	12.74 762	9.48 747	4.50 746	1.98 717	17.44 761	7.90 758	14.58 769	11.39 756	10.82 759	15.33 762	15.03 766	12.26 766	18.50 771	10.60 760	7.78 766	4.13 753	5.21 760	2.66 755	2.49 742	7.76 760

HanzoNet	7.85 751	3.30 745	5.75 728	7.47 750	3.97 740	2.34 723	1.37 718	3.47 742	4.02 744	13.30 762	10.49 755	10.86 757	16.67 767	8.50 754	10.51 759	10.80 767	9.84 769	5.83 761	13.69 768	7.24 760	7.51 759

RAFT-FEzeroshot	24.76 771	22.39 772	24.34 771	26.12 775	25.84 774	39.77 777	56.77 782	29.07 777	28.85 779	21.21 775	22.64 774	24.17 774	23.98 778	26.23 776	30.63 780	14.22 768	16.70 772	13.03 767	14.76 773	17.49 766	16.95 770

RAFT-FE	24.76 771	22.39 772	24.34 771	26.12 775	25.84 774	39.77 777	56.77 782	29.07 777	28.85 779	21.21 775	22.64 774	24.17 774	23.98 778	26.23 776	30.63 780	14.22 768	16.70 772	13.03 767	14.76 773	17.49 766	16.95 770

CasAABBNet	24.76 771	22.38 771	24.44 773	26.05 771	25.75 770	39.79 779	56.76 781	29.10 780	28.88 781	21.22 777	22.69 776	24.21 776	23.99 781	26.23 776	30.62 779	14.22 768	16.71 775	13.03 767	14.75 771	17.49 766	16.97 772

Hybrid-DGEV	24.81 775	22.45 777	24.99 776	26.07 772	25.76 772	39.85 781	56.77 782	29.26 784	29.07 786	21.18 774	22.77 777	24.12 773	23.98 778	26.30 781	30.57 777	14.23 771	16.70 772	13.03 767	14.77 775	17.49 766	16.92 768

FlowAnything	24.80 774	22.39 772	24.71 774	26.07 772	25.75 770	39.80 780	56.70 778	29.12 781	28.95 783	21.38 780	22.83 779	24.22 777	23.96 776	26.24 779	30.65 782	14.23 771	16.78 777	13.04 771	14.84 776	17.49 766	16.93 769

Selective-RAFT-Error	24.83 776	22.44 776	24.80 775	26.10 774	25.82 773	39.85 781	56.72 779	29.21 783	29.03 784	21.29 779	22.80 778	24.25 778	24.07 782	26.28 780	30.60 778	14.24 773	16.85 778	13.04 771	14.75 771	17.53 771	17.02 773

LSM0	26.57 778	22.53 778	25.76 777	30.62 778	52.30 790	39.86 783	56.49 777	29.18 782	28.76 778	21.26 778	22.46 773	24.42 779	23.97 777	26.42 782	30.66 783	14.29 774	16.56 771	13.06 773	14.65 770	17.62 772	20.52 776

fast-reg	25.24 777	22.66 779	26.26 778	26.62 777	27.61 777	41.37 784	56.73 780	29.08 779	29.06 785	20.85 772	22.37 772	23.56 772	23.41 775	26.81 783	31.17 784	14.35 775	16.75 776	15.14 774	15.82 777	17.97 774	17.14 774

zzzzzz3	38.00 785	30.18 782	39.94 786	49.12 781	48.86 788	57.52 787	75.95 788	42.27 787	43.96 789	31.52 786	34.08 786	40.11 787	40.03 790	39.82 787	48.02 788	21.23 776	25.13 781	20.26 779	22.72 780	25.95 778	23.39 779

zzz1	38.02 786	30.20 783	40.19 787	49.13 782	48.86 788	57.50 786	75.91 787	42.29 788	44.02 790	31.54 787	34.11 787	40.12 788	40.02 789	39.85 788	48.01 787	21.24 777	25.13 781	20.26 779	22.73 781	25.95 778	23.38 778

zzzz2	37.32 783	34.01 787	37.66 784	39.56 779	38.70 781	60.08 788	85.66 789	43.97 789	43.75 787	31.99 788	34.28 788	35.66 785	35.55 786	39.18 785	45.71 785	21.38 778	25.19 783	19.76 777	22.39 778	26.34 780	25.60 781

noway5	37.32 783	34.01 787	37.66 784	39.56 779	38.70 781	60.08 788	85.66 789	43.97 789	43.75 787	31.99 788	34.28 788	35.66 785	35.55 786	39.18 785	45.71 785	21.38 778	25.19 783	19.76 777	22.39 778	26.34 780	25.60 781

LRCNet_RVC	13.78 765	19.34 765	13.01 759	19.47 767	12.67 761	1.85 709	0.42 559	12.28 762	1.10 660	15.76 765	18.69 769	12.52 765	8.65 755	12.22 759	9.64 755	22.29 780	8.38 767	25.92 783	24.06 783	19.72 776	17.59 775

xxxxx1	29.05 780	20.74 768	14.05 763	50.10 783	40.25 783	19.01 764	26.60 770	21.83 773	20.22 771	16.52 767	17.56 766	18.33 767	21.41 770	16.11 767	20.77 772	23.48 781	26.77 785	66.36 789	78.56 789	30.19 783	32.23 787

tt_ll	29.05 780	20.74 768	14.05 763	50.10 783	40.25 783	19.01 764	26.60 770	21.83 773	20.22 771	16.52 767	17.56 766	18.33 767	21.41 770	16.11 767	20.77 772	23.48 781	26.77 785	66.36 789	78.56 789	30.19 783	32.23 787

ff	29.05 780	20.74 768	14.05 763	50.10 783	40.25 783	19.01 764	26.60 770	21.83 773	20.22 771	16.52 767	17.56 766	18.33 767	21.41 770	16.11 767	20.77 772	23.48 781	26.77 785	66.36 789	78.56 789	30.19 783	32.23 787

HaxPig	19.88 766	22.39 772	22.30 768	17.98 766	17.98 765	12.06 756	12.06 761	16.25 770	15.97 768	21.05 773	21.41 771	18.85 770	18.35 768	20.07 773	19.64 771	23.57 784	23.19 780	24.07 782	23.71 782	22.95 777	23.72 780

DPSimNet_ROB	24.35 770	23.81 780	31.38 783	25.93 770	22.83 768	31.30 774	34.38 776	20.78 772	28.92 782	27.39 784	22.99 780	28.29 783	35.76 788	15.47 765	17.82 770	24.28 785	17.90 779	22.23 781	14.12 769	19.38 775	22.12 777

MEDIAN_ROB	23.95 769	26.96 781	26.29 779	22.14 768	22.09 767	16.18 760	14.23 762	20.47 771	20.09 770	25.43 783	25.22 782	22.96 771	22.54 773	24.33 774	23.18 775	28.15 786	27.16 788	28.60 784	27.73 786	27.59 782	27.58 783

AVERAGE_ROB	26.91 779	30.28 784	29.18 781	25.78 769	25.30 769	19.49 768	15.38 763	23.70 776	23.02 777	28.38 785	27.78 783	26.23 782	25.76 783	26.95 784	25.55 776	31.27 787	30.02 789	31.76 785	30.80 787	30.88 786	30.77 786

Anonymous_1	22.76 767	11.11 759	11.93 756	12.73 756	26.05 776	19.39 767	27.77 773	14.18 765	13.64 763	14.92 764	10.66 756	11.26 760	11.24 763	12.48 762	14.45 766	37.82 788	7.87 763	34.92 786	63.61 788	87.51 791	11.75 767

Selective-IGEV-i16pa	48.64 789	66.79 789	7.52 742	2.47 730	2.37 728	116.47 791	1.40 722	91.24 792	84.66 791	33.04 790	91.67 790	61.93 791	89.44 792	130.51 792	54.29 789	50.76 789	16.25 770	17.95 776	10.05 766	0.98 710	43.03 790

RSGM-EC	41.37 787	31.41 785	19.61 766	51.58 786	47.86 786	38.12 775	60.59 785	34.20 785	22.62 775	23.48 781	29.36 784	43.51 789	35.09 784	65.96 789	68.73 790	65.97 790	37.56 790	48.34 787	25.52 784	47.85 787	30.14 784

acva	41.37 787	31.41 785	19.61 766	51.58 786	47.86 786	38.12 775	60.59 785	34.20 785	22.62 775	23.48 781	29.36 784	43.51 789	35.09 784	65.96 789	68.73 790	65.97 790	37.56 790	48.34 787	25.52 784	47.85 787	30.14 784

test_example2	115.17 790	122.38 790	93.45 789	115.38 788	123.53 791	101.24 790	113.11 792	54.67 791	99.94 792	135.50 792	136.43 792	85.67 792	85.40 791	110.44 791	104.91 792	152.17 792	205.21 792	99.17 792	114.27 792	138.55 792	112.04 791

ccccc		297.53 791		372.50 791	377.87 792	200.30 792		217.33 793		202.36 793		213.34 793		312.79 793		409.97 793	354.33 793	255.69 793	227.31 793	431.13 793

Low-res two-view benchmark