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	0.52 296	0.44 229	1.76 224	0.28 202	0.50 546	0.53 339	0.11 4	0.36 51	0.33 35	0.45 327	0.16 42	0.15 29	0.15 65	0.89 421	0.37 297	0.06 1	1.58 699	0.07 2	0.59 718	0.08 38	1.60 674

test410	0.52 296	0.45 239	1.75 220	0.26 136	0.48 542	0.53 339	0.11 4	0.38 73	0.34 41	0.48 351	0.16 42	0.14 16	0.15 65	0.86 400	0.39 317	0.06 1	1.55 697	0.07 2	0.59 718	0.08 38	1.58 671

SCION-Mon(vits-remp)	0.54 325	0.58 314	1.57 182	0.35 383	0.46 536	0.73 587	0.14 39	0.49 171	0.35 49	0.25 141	0.17 53	0.15 29	0.11 8	0.87 405	0.47 383	0.06 1	2.11 751	0.07 2	0.81 749	0.07 2	1.01 588

monster-pro	0.47 230	0.29 26	1.08 72	0.22 35	0.18 145	0.50 287	0.14 39	0.49 171	0.35 49	0.25 141	0.18 69	0.15 29	0.11 8	0.88 416	0.47 383	0.06 1	2.11 751	0.07 2	0.81 749	0.07 2	1.01 588

MonStereo	0.47 230	0.29 26	1.07 63	0.22 35	0.18 145	0.51 302	0.14 39	0.49 171	0.35 49	0.25 141	0.17 53	0.15 29	0.11 8	0.88 416	0.48 395	0.06 1	2.11 751	0.07 2	0.80 746	0.07 2	1.01 588

Wavelet-MonSter	0.42 177	0.34 114	1.38 147	0.23 58	0.17 121	0.43 184	0.14 39	0.28 11	0.35 49	0.23 119	0.21 105	0.15 29	0.16 94	0.92 431	0.66 499	0.06 1	1.21 635	0.07 2	0.45 671	0.06 1	0.95 576

Monster-pub-eth3d	0.47 230	0.29 26	1.07 63	0.22 35	0.18 145	0.51 302	0.14 39	0.49 171	0.35 49	0.25 141	0.18 69	0.15 29	0.11 8	0.87 405	0.47 383	0.06 1	2.11 751	0.07 2	0.81 749	0.07 2	1.01 588

3w_stereo	0.44 203	0.29 26	1.53 178	0.23 58	0.20 206	0.37 113	0.22 278	0.53 233	0.41 141	0.25 141	0.21 105	0.13 3	0.22 218	0.90 424	0.24 116	0.06 1	1.52 691	0.07 2	0.44 669	0.08 38	0.83 531

2w_stereo	0.35 97	0.30 53	0.99 31	0.23 58	0.13 41	0.41 160	0.20 186	0.54 246	0.37 78	0.28 197	0.23 141	0.13 3	0.23 246	0.69 333	0.24 116	0.06 1	1.07 618	0.07 2	0.19 486	0.07 2	0.64 449

MonSter	0.47 230	0.29 26	1.07 63	0.22 35	0.18 145	0.51 302	0.14 39	0.49 171	0.35 49	0.26 168	0.18 69	0.15 29	0.11 8	0.88 416	0.47 383	0.06 1	2.11 751	0.07 2	0.81 749	0.07 2	1.01 588

GCAP-Stereo-w-DA	0.36 112	0.73 407	1.88 256	0.27 172	0.30 371	0.36 98	0.18 143	0.43 112	0.38 98	0.19 63	0.21 105	0.19 122	0.21 202	0.27 37	0.19 25	0.07 11	0.08 103	0.08 79	0.06 14	0.11 134	1.08 603

GELT-Stereo	0.33 75	0.63 344	1.33 137	0.26 136	0.31 386	0.42 174	0.18 143	0.64 326	0.47 201	0.25 141	0.19 85	0.22 169	0.18 133	0.30 58	0.23 101	0.07 11	0.06 4	0.09 189	0.08 117	0.10 105	0.61 432

TS12	0.27 32	0.34 114	1.13 87	0.26 136	0.12 28	0.47 236	0.16 97	0.49 171	0.48 207	0.21 88	0.31 237	0.18 96	0.20 184	0.32 78	0.24 116	0.07 11	0.07 47	0.08 79	0.06 14	0.10 105	0.10 36

canet-new	0.48 246	0.75 428	2.24 361	0.27 172	0.41 501	0.43 184	0.19 159	0.51 214	0.36 70	0.20 74	0.18 69	0.16 55	0.21 202	0.39 140	0.19 25	0.07 11	0.16 353	0.08 79	0.07 71	0.11 134	2.65 748

bcnet-new	0.42 177	0.80 457	2.50 471	0.26 136	0.34 428	0.39 137	0.19 159	0.47 153	0.37 78	0.22 105	0.20 94	0.18 96	0.18 133	0.33 89	0.19 25	0.07 11	0.29 455	0.08 79	0.06 14	0.11 134	1.08 603

LWStereo	0.39 143	0.75 428	1.98 283	0.26 136	0.47 540	0.40 148	0.19 159	0.49 171	0.37 78	0.18 55	0.21 105	0.16 55	0.21 202	0.39 140	0.19 25	0.07 11	0.08 103	0.08 79	0.06 14	0.12 160	1.04 597

LMStereo	0.62 431	0.73 407	3.88 726	0.27 172	0.43 520	0.43 184	0.19 159	0.49 171	0.35 49	0.20 74	0.22 121	0.16 55	0.25 280	0.36 122	0.45 369	0.07 11	1.52 691	0.08 79	0.06 14	0.12 160	2.06 711

CR7Stereo	0.46 222	0.74 420	2.02 296	0.34 355	0.44 522	0.38 127	0.20 186	0.43 112	0.29 19	0.19 63	0.24 149	0.16 55	0.20 184	0.25 24	0.21 57	0.07 11	0.09 176	0.08 79	0.06 14	0.11 134	2.66 749

ARStereo	0.43 185	1.08 552	2.21 352	0.51 559	0.37 465	0.43 184	0.19 159	0.50 200	0.38 98	0.24 132	0.25 163	0.17 76	0.21 202	0.34 97	0.21 57	0.07 11	0.17 367	0.08 79	0.06 14	0.11 134	0.95 576

ARStereo-new	0.40 159	0.92 514	1.96 279	0.25 112	0.31 386	0.34 78	0.20 186	0.39 80	0.33 35	0.20 74	0.28 201	0.17 76	0.22 218	0.23 6	0.19 25	0.07 11	0.09 176	0.08 79	0.07 71	0.10 105	1.57 669

FCBStereo	0.38 133	0.79 452	2.21 352	0.26 136	0.36 455	0.40 148	0.20 186	0.37 56	0.30 21	0.20 74	0.22 121	0.21 162	0.22 218	0.25 24	0.18 15	0.07 11	0.17 367	0.08 79	0.06 14	0.09 71	0.89 558

PSGStereo	0.38 133	0.79 452	2.22 356	0.26 136	0.36 455	0.40 148	0.20 186	0.37 56	0.30 21	0.20 74	0.22 121	0.21 162	0.22 218	0.25 24	0.18 15	0.07 11	0.17 367	0.08 79	0.06 14	0.09 71	0.89 558

CHEStereo	0.34 84	0.65 359	1.61 194	0.25 112	0.56 572	0.40 148	0.21 235	0.42 102	0.31 25	0.20 74	0.28 201	0.18 96	0.20 184	0.26 30	0.20 39	0.07 11	0.10 215	0.08 79	0.32 604	0.12 160	0.32 233

TOTStereo	0.48 246	0.82 464	2.10 322	0.49 546	0.51 550	0.33 70	0.22 278	0.41 94	0.35 49	0.19 63	0.25 163	0.19 122	0.20 184	0.43 174	0.21 57	0.07 11	0.31 462	0.08 79	0.07 71	0.11 134	2.29 737

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.36 112	0.73 407	1.88 256	0.27 172	0.30 371	0.36 98	0.18 143	0.43 112	0.38 98	0.19 63	0.21 105	0.19 122	0.21 202	0.27 37	0.19 25	0.07 11	0.08 103	0.08 79	0.06 14	0.11 134	1.08 603

KABStereo	0.35 97	0.64 353	1.63 197	0.26 136	0.26 314	0.45 207	0.21 235	0.56 265	0.38 98	0.18 55	0.22 121	0.18 96	0.25 280	0.32 78	0.21 57	0.07 11	0.07 47	0.08 79	0.06 14	0.11 134	0.85 541

GCAP-Stereo-cres-4k	0.30 49	0.43 214	1.28 125	0.31 276	0.39 484	0.45 207	0.22 278	0.45 131	0.34 41	0.21 88	0.28 201	0.19 122	0.21 202	0.26 30	0.19 25	0.07 11	0.09 176	0.08 79	0.07 71	0.13 199	0.42 303

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.39 143	0.47 248	1.13 87	0.34 355	0.34 428	0.37 113	0.20 186	0.38 73	0.36 70	0.23 119	0.27 191	0.18 96	0.22 218	0.26 30	0.20 39	0.07 11	0.17 367	0.08 79	0.51 696	0.08 38	2.00 706

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.34 84	0.47 248	1.07 63	0.30 251	0.27 328	0.35 88	0.20 186	0.47 153	0.32 29	0.22 105	0.23 141	0.14 16	0.22 218	0.24 15	0.18 15	0.07 11	0.08 103	0.08 79	0.47 681	0.09 71	1.29 639

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.42 177	0.52 286	1.33 137	0.29 227	0.25 295	0.35 88	0.22 278	0.47 153	0.37 78	0.25 141	0.26 178	0.16 55	0.22 218	0.33 89	0.18 15	0.07 11	0.08 103	0.08 79	0.45 671	0.08 38	2.53 744

BLMT-Stereo	0.20 3	0.27 5	0.78 2	0.22 35	0.13 41	0.15 3	0.16 97	0.22 2	0.41 141	0.12 1	0.17 53	0.13 3	0.10 3	0.20 1	0.22 79	0.07 11	0.06 4	0.08 79	0.08 117	0.08 38	0.33 238

BStereo	0.34 84	0.38 164	1.38 147	0.24 83	0.29 353	0.50 287	0.21 235	0.49 171	0.38 98	0.22 105	0.18 69	0.20 145	0.14 38	0.35 115	0.47 383	0.07 11	0.42 492	0.16 587	0.21 513	0.12 160	0.42 303

Anonymus123	0.37 125	0.38 164	1.38 147	0.24 83	0.29 353	1.09 696	0.21 235	0.52 221	0.38 98	0.22 105	0.18 69	0.20 145	0.14 38	0.35 115	0.47 383	0.07 11	0.42 492	0.16 587	0.21 513	0.12 160	0.42 303

NLSM3	0.34 84	0.67 362	1.42 159	0.26 136	0.24 284	0.43 184	0.19 159	0.63 319	0.49 215	0.21 88	0.27 191	0.21 162	0.25 280	0.30 58	0.27 165	0.07 11	0.06 4	0.10 273	0.09 171	0.10 105	0.51 369

BridgeDepth	0.26 28	0.63 344	1.36 143	0.23 58	0.10 10	0.38 127	0.15 71	0.35 44	0.37 78	0.17 41	0.13 12	0.23 185	0.19 161	0.32 78	0.23 101	0.07 11	0.05 1	0.07 2	0.06 14	0.10 105	0.07 9
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
AdaDepth	0.36 112	0.43 214	1.65 201	0.26 136	0.22 239	0.46 221	0.16 97	0.31 22	0.53 263	0.21 88	0.20 94	0.14 16	0.18 133	0.37 129	0.21 57	0.07 11	0.67 552	0.08 79	0.24 539	0.10 105	0.74 496

2.25w	0.42 177	0.30 53	1.12 81	0.22 35	0.15 76	0.36 98	0.13 15	0.45 131	0.37 78	0.26 168	0.27 191	0.14 16	0.19 161	0.91 426	0.36 286	0.07 11	1.38 669	0.07 2	0.67 731	0.07 2	0.91 561

2.5w	0.40 159	0.31 68	1.07 63	0.23 58	0.16 95	0.39 137	0.19 159	0.50 200	0.39 124	0.23 119	0.23 141	0.13 3	0.17 102	0.73 359	0.24 116	0.07 11	1.53 694	0.07 2	0.46 678	0.07 2	0.92 566

2.75w_new	0.46 222	0.32 84	1.39 152	0.21 18	0.19 183	0.40 148	0.18 143	0.51 214	0.39 124	0.27 182	0.21 105	0.13 3	0.20 184	1.10 481	0.44 362	0.07 11	1.58 699	0.07 2	0.61 725	0.07 2	0.82 530

3.25w_new	0.39 143	0.30 53	1.27 121	0.21 18	0.22 239	0.37 113	0.14 39	0.46 142	0.38 98	0.25 141	0.21 105	0.16 55	0.19 161	0.71 349	0.23 101	0.07 11	1.41 674	0.07 2	0.35 631	0.07 2	0.80 519

3.25w	0.39 143	0.30 53	1.27 121	0.21 18	0.22 239	0.37 113	0.14 39	0.46 142	0.38 98	0.25 141	0.21 105	0.16 55	0.19 161	0.71 349	0.23 101	0.07 11	1.41 674	0.07 2	0.35 631	0.07 2	0.80 519

3.5w_stereo	0.34 84	0.33 98	1.17 98	0.21 18	0.15 76	0.40 148	0.14 39	0.46 142	0.36 70	0.23 119	0.25 163	0.15 29	0.19 161	0.80 385	0.24 116	0.07 11	1.02 610	0.07 2	0.07 71	0.07 2	0.52 377

1w_stereo	0.35 97	0.28 17	0.86 10	0.24 83	0.17 121	0.44 198	0.22 278	0.60 297	0.43 163	0.27 182	0.30 222	0.14 16	0.26 297	0.61 288	0.25 136	0.07 11	0.79 570	0.07 2	0.06 14	0.08 38	0.79 514

monsterstereo	0.40 159	0.43 214	1.07 63	0.26 136	0.27 328	0.39 137	0.14 39	0.55 258	0.37 78	0.28 197	0.27 191	0.14 16	0.13 24	0.67 323	0.44 362	0.07 11	1.12 625	0.07 2	0.81 749	0.08 38	0.53 383

fffft	0.36 112	0.70 390	1.51 175	0.25 112	0.15 76	0.42 174	0.24 353	0.46 142	0.42 151	0.22 105	0.19 85	0.20 145	0.16 94	0.47 197	0.69 509	0.07 11	0.09 176	0.10 273	0.08 117	0.30 559	0.45 336
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.36 112	0.83 470	1.48 172	0.26 136	0.15 76	0.46 221	0.22 278	0.40 88	0.43 163	0.23 119	0.24 149	0.21 162	0.18 133	0.47 197	0.59 463	0.07 11	0.07 47	0.10 273	0.08 117	0.24 463	0.42 303

CR-Stereo	0.22 7	0.68 372	1.00 37	0.20 7	0.11 20	0.24 20	0.15 71	0.27 8	0.25 9	0.15 11	0.11 4	0.17 76	0.15 65	0.27 37	0.15 3	0.08 47	0.06 4	0.07 2	0.06 14	0.08 38	0.10 36

CR-RVC	0.22 7	0.63 344	0.82 5	0.19 3	0.10 10	0.28 25	0.13 15	0.29 14	0.21 6	0.17 41	0.10 1	0.17 76	0.14 38	0.39 140	0.22 79	0.08 47	0.08 103	0.07 2	0.05 1	0.12 160	0.07 9

GFORCE	0.24 17	0.60 324	1.06 57	0.26 136	0.10 10	0.33 70	0.13 15	0.37 56	0.38 98	0.16 20	0.18 69	0.17 76	0.19 161	0.24 15	0.16 6	0.08 47	0.06 4	0.08 79	0.08 117	0.16 285	0.06 1

E$^{3}$Stereo	0.53 311	0.29 26	0.84 7	1.15 705	0.80 637	0.36 98	0.16 97	0.37 56	0.53 263	0.30 215	0.39 308	0.20 145	0.15 65	1.10 481	0.48 395	0.08 47	1.37 665	0.08 79	0.15 407	0.08 38	1.70 684

LLLLL	0.53 311	0.29 26	0.84 7	1.15 705	0.80 637	0.36 98	0.16 97	0.37 56	0.53 263	0.30 215	0.39 308	0.20 145	0.15 65	1.10 481	0.48 395	0.08 47	1.37 665	0.08 79	0.15 407	0.08 38	1.70 684

LLL	0.62 431	0.29 26	0.90 17	1.16 708	1.28 706	0.49 267	0.20 186	0.38 73	0.64 379	0.42 305	0.45 352	0.20 145	0.18 133	1.28 532	0.52 421	0.08 47	1.67 714	0.08 79	0.19 486	0.09 71	1.92 700

100	0.55 333	0.30 53	0.98 29	1.26 715	0.78 632	0.29 31	0.16 97	0.34 37	0.51 237	0.32 230	0.48 373	0.54 462	0.14 38	1.11 489	0.46 377	0.08 47	1.22 640	0.08 79	0.20 500	0.08 38	1.61 676

Last	0.42 177	0.28 17	1.11 78	0.46 523	0.22 239	0.37 113	0.16 97	0.31 22	0.49 215	0.21 88	0.27 191	0.25 210	0.14 38	1.06 465	0.29 196	0.08 47	0.97 596	0.08 79	0.10 228	0.08 38	1.38 649

F5.5	0.26 28	0.76 435	1.24 113	0.24 83	0.09 1	0.30 40	0.15 71	0.44 123	0.41 141	0.15 11	0.16 42	0.19 122	0.17 102	0.26 30	0.18 15	0.08 47	0.06 4	0.09 189	0.08 117	0.15 254	0.06 1

F8.5	0.28 36	0.68 372	1.25 116	0.24 83	0.09 1	0.29 31	0.14 39	0.47 153	0.76 531	0.16 20	0.17 53	0.19 122	0.17 102	0.28 46	0.25 136	0.08 47	0.06 4	0.09 189	0.08 117	0.16 285	0.06 1

FORCE_9	0.28 36	0.69 385	1.25 116	0.24 83	0.09 1	0.29 31	0.14 39	0.47 153	0.79 567	0.16 20	0.17 53	0.19 122	0.17 102	0.28 46	0.24 116	0.08 47	0.06 4	0.08 79	0.08 117	0.16 285	0.06 1

FORCE_8	0.28 36	0.72 402	1.21 104	0.25 112	0.09 1	0.29 31	0.15 71	0.48 164	0.76 531	0.16 20	0.18 69	0.20 145	0.17 102	0.27 37	0.21 57	0.08 47	0.06 4	0.08 79	0.08 117	0.17 316	0.06 1

F7	0.28 36	0.64 353	1.14 93	0.24 83	0.09 1	0.29 31	0.15 71	0.51 214	0.77 548	0.16 20	0.16 42	0.19 122	0.17 102	0.27 37	0.23 101	0.08 47	0.06 4	0.08 79	0.07 71	0.16 285	0.06 1

FORCE_6	0.28 36	0.89 497	1.30 130	0.24 83	0.09 1	0.30 40	0.15 71	0.50 200	0.42 151	0.16 20	0.17 53	0.19 122	0.16 94	0.32 78	0.21 57	0.08 47	0.06 4	0.09 189	0.08 117	0.18 345	0.06 1

rgla	0.49 265	0.76 435	1.66 203	0.26 136	0.35 441	0.45 207	0.13 15	0.37 56	0.34 41	0.32 230	0.13 12	0.13 3	0.14 38	1.01 455	0.25 136	0.08 47	1.52 691	0.07 2	0.66 730	0.09 71	1.10 608

416test1013	0.48 246	0.69 385	1.72 213	0.26 136	0.36 455	0.46 221	0.13 15	0.36 51	0.36 70	0.32 230	0.13 12	0.13 3	0.16 94	0.86 400	0.29 196	0.08 47	1.34 661	0.07 2	0.70 732	0.08 38	1.11 609

416test	0.49 265	0.68 372	1.68 211	0.26 136	0.35 441	0.47 236	0.13 15	0.37 56	0.37 78	0.36 260	0.13 12	0.13 3	0.15 65	0.84 396	0.29 196	0.08 47	1.37 665	0.07 2	0.78 745	0.08 38	1.16 614

GREATEN-IGEV_RVC	0.38 133	0.79 452	1.47 169	0.27 172	0.80 637	0.34 78	0.17 120	0.37 56	0.54 272	0.21 88	0.19 85	0.16 55	0.13 24	0.36 122	0.28 180	0.08 47	0.47 506	0.11 360	0.10 228	0.15 254	0.66 454

WAFT-Stereo (ZS)	0.21 4	0.36 136	0.89 16	0.18 1	0.13 41	0.21 15	0.17 120	0.30 15	0.25 9	0.15 11	0.17 53	0.10 1	0.13 24	0.22 4	0.20 39	0.08 47	0.09 176	0.11 360	0.14 381	0.13 199	0.12 49

testmc14	0.64 460	0.37 152	1.72 213	0.69 636	1.16 694	0.75 600	0.18 143	0.41 94	0.38 98	0.33 239	0.21 105	0.20 145	0.15 65	1.18 506	0.44 362	0.08 47	1.79 721	0.07 2	0.52 699	0.09 71	2.11 715

MCSU-Stereo	0.50 277	0.38 164	1.40 153	0.23 58	0.74 621	0.56 375	0.20 186	0.34 37	0.42 151	0.21 88	0.22 121	0.24 198	0.12 14	0.92 431	0.49 408	0.08 47	1.51 689	0.07 2	0.33 619	0.07 2	1.46 657

derf	0.31 55	0.28 17	1.06 57	0.35 383	0.54 566	0.32 60	0.14 39	0.32 29	0.35 49	0.15 11	0.14 18	0.17 76	0.13 24	0.55 257	0.22 79	0.08 47	0.23 423	0.07 2	0.16 434	0.07 2	0.85 541

qqai	0.38 133	0.29 26	1.11 78	0.39 460	0.60 588	0.32 60	0.15 71	0.37 56	0.37 78	0.15 11	0.13 12	0.18 96	0.13 24	0.46 189	0.26 155	0.08 47	0.80 573	0.07 2	0.27 566	0.07 2	1.31 641

MGA	0.40 159	0.36 136	1.31 135	0.22 35	0.18 145	0.39 137	0.13 15	0.30 15	0.27 12	0.62 533	0.15 31	0.15 29	0.10 3	0.96 443	0.29 196	0.08 47	1.60 703	0.07 2	0.06 14	0.09 71	0.68 467

CAR	0.43 185	0.37 152	1.28 125	0.22 35	0.16 95	0.38 127	0.13 15	0.33 31	0.27 12	0.75 621	0.15 31	0.15 29	0.10 3	0.64 308	0.30 211	0.08 47	1.51 689	0.07 2	0.83 756	0.10 105	0.73 490

MSE-Stereo	0.44 203	0.36 136	1.28 125	0.22 35	0.16 95	0.38 127	0.13 15	0.33 31	0.27 12	0.62 533	0.15 31	0.15 29	0.10 3	0.96 443	0.29 196	0.08 47	1.60 703	0.07 2	0.83 756	0.10 105	0.73 490

BARStereo	0.45 210	1.04 544	2.25 366	0.28 202	0.24 284	0.46 221	0.21 235	0.46 142	0.37 78	0.18 55	0.25 163	0.18 96	0.23 246	0.32 78	0.20 39	0.08 47	0.07 47	0.08 79	0.06 14	0.11 134	1.90 698

MUNStereo	0.49 265	0.88 490	3.07 647	0.26 136	0.39 484	0.38 127	0.21 235	0.40 88	0.33 35	0.19 63	0.25 163	0.18 96	0.21 202	0.42 171	0.25 136	0.08 47	0.31 462	0.08 79	0.31 596	0.12 160	1.52 660

GCAP-Stereo-DPT26K	0.58 366	0.71 395	1.95 274	0.55 576	0.53 563	0.35 88	0.21 235	0.45 131	0.69 449	0.36 260	0.22 121	0.17 76	0.18 133	0.45 184	0.51 416	0.08 47	0.32 465	0.08 79	0.28 570	0.12 160	3.41 770

RMAStereo	0.37 125	0.77 440	1.75 220	0.34 355	0.39 484	0.49 267	0.21 235	0.51 214	0.34 41	0.23 119	0.20 94	0.19 122	0.22 218	0.29 53	0.22 79	0.08 47	0.10 215	0.08 79	0.07 71	0.14 233	0.75 499

ATMStereo	0.32 64	0.42 197	1.47 169	0.28 202	0.20 206	0.44 198	0.20 186	0.55 258	0.38 98	0.20 74	0.17 53	0.16 55	0.21 202	0.28 46	0.20 39	0.08 47	0.07 47	0.09 189	0.07 71	0.12 160	0.90 560

ACMStereo	0.32 64	0.52 286	1.51 175	0.28 202	0.15 76	0.37 113	0.21 235	0.49 171	0.39 124	0.21 88	0.28 201	0.16 55	0.29 359	0.27 37	0.20 39	0.08 47	0.06 4	0.08 79	0.06 14	0.12 160	0.70 478

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.33 75	0.33 98	1.16 97	0.32 300	0.33 412	0.47 236	0.21 235	0.54 246	0.37 78	0.21 88	0.25 163	0.22 169	0.23 246	0.23 6	0.19 25	0.08 47	0.06 4	0.08 79	0.07 71	0.11 134	1.08 603

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.40 159	0.68 372	1.47 169	0.26 136	0.31 386	0.41 160	0.20 186	0.50 200	0.39 124	0.22 105	0.22 121	0.20 145	0.17 102	0.27 37	0.19 25	0.08 47	0.10 215	0.08 79	0.45 671	0.10 105	1.76 690

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.35 97	0.47 248	1.26 120	0.30 251	0.23 270	0.36 98	0.19 159	0.42 102	0.35 49	0.22 105	0.24 149	0.19 122	0.23 246	0.23 6	0.17 11	0.08 47	0.12 276	0.08 79	0.30 585	0.13 199	1.52 660

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.33 75	0.40 182	1.30 130	0.24 83	0.31 386	0.47 236	0.20 186	0.49 171	0.36 70	0.28 197	0.32 254	0.27 244	0.14 38	0.25 24	0.41 336	0.08 47	0.06 4	0.09 189	0.09 171	0.12 160	0.66 454

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.32 64	0.42 197	1.19 102	0.23 58	0.32 404	0.48 250	0.20 186	0.50 200	0.38 98	0.27 182	0.31 237	0.26 229	0.14 38	0.24 15	0.41 336	0.08 47	0.06 4	0.09 189	0.09 171	0.12 160	0.58 417

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.41 167	0.63 344	1.64 200	0.32 300	0.33 412	0.35 88	0.19 159	0.49 171	0.37 78	0.19 63	0.20 94	0.19 122	0.18 133	0.24 15	0.20 39	0.08 47	0.40 488	0.08 79	0.46 678	0.10 105	1.56 665

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.38 133	0.46 243	1.24 113	0.27 172	0.30 371	0.45 207	0.19 159	0.48 164	0.34 41	0.19 63	0.21 105	0.22 169	0.20 184	0.57 266	0.21 57	0.08 47	0.08 103	0.08 79	0.07 71	0.08 38	1.79 694

PipStereo	0.60 399	0.30 53	0.84 7	1.25 714	1.76 743	0.16 5	0.15 71	0.37 56	0.43 163	0.13 5	0.11 4	0.22 169	0.14 38	0.50 233	0.21 57	0.08 47	1.80 725	0.07 2	0.06 14	0.12 160	3.38 769

PSi22b	0.61 409	0.30 53	0.87 13	1.18 710	1.89 747	0.16 5	0.15 71	0.37 56	0.43 163	0.13 5	0.11 4	0.24 198	0.14 38	0.52 240	0.20 39	0.08 47	1.79 721	0.07 2	0.06 14	0.12 160	3.35 768

PSi22	0.56 343	1.11 562	2.34 385	0.29 227	0.13 41	0.44 198	0.14 39	0.70 361	0.55 286	0.23 119	0.29 211	0.36 327	0.22 218	0.69 333	0.54 438	0.08 47	1.62 705	0.07 2	0.06 14	0.32 578	0.91 561

gcap_with_dpt	0.32 64	0.38 164	1.30 130	0.24 83	0.30 371	0.48 250	0.21 235	0.52 221	0.36 70	0.28 197	0.31 237	0.23 185	0.15 65	0.23 6	0.27 165	0.08 47	0.06 4	0.09 189	0.09 171	0.12 160	0.66 454

Pro-Stereo	0.24 17	0.30 53	0.81 3	0.22 35	0.15 76	0.49 267	0.15 71	0.23 3	0.39 124	0.16 20	0.14 18	0.15 29	0.09 1	0.49 225	0.21 57	0.08 47	0.06 4	0.10 273	0.37 643	0.08 38	0.22 156

Monster-pub-mixall	0.50 277	0.35 127	0.98 29	0.22 35	0.13 41	0.34 78	0.12 8	0.38 73	0.28 15	0.39 286	0.19 85	0.16 55	0.12 14	1.05 464	0.41 336	0.08 47	3.28 790	0.07 2	0.73 741	0.08 38	0.55 401

qwe	0.41 167	0.29 26	1.29 128	0.22 35	0.22 239	0.41 160	0.15 71	0.49 171	0.38 98	0.28 197	0.23 141	0.14 16	0.15 65	0.94 435	0.24 116	0.08 47	1.47 683	0.07 2	0.25 548	0.08 38	0.76 500

3.75w	0.33 75	0.27 5	1.02 47	0.22 35	0.21 222	0.44 198	0.16 97	0.47 153	0.33 35	0.25 141	0.21 105	0.13 3	0.18 133	0.54 255	0.24 116	0.08 47	1.14 628	0.07 2	0.08 117	0.07 2	0.56 403

IGEV	0.36 112	0.34 114	1.03 49	0.21 18	0.24 284	0.42 174	0.16 97	0.38 73	0.41 141	0.37 271	0.22 121	0.14 16	0.12 14	0.63 300	0.40 327	0.08 47	0.73 566	0.08 79	0.53 701	0.09 71	0.52 377

LG-Stereo_L2	0.29 45	0.42 197	0.97 26	0.36 408	0.25 295	0.31 48	0.22 278	0.40 88	0.28 15	0.19 63	0.12 9	0.13 3	0.12 14	0.44 181	0.23 101	0.08 47	0.49 512	0.08 79	0.06 14	0.08 38	0.58 417

LG-Stereo_L1	0.30 49	0.42 197	0.97 26	0.35 383	0.28 344	0.28 25	0.21 235	0.39 80	0.30 21	0.19 63	0.12 9	0.13 3	0.12 14	0.45 184	0.22 79	0.08 47	0.71 563	0.08 79	0.06 14	0.08 38	0.51 369

MLG-Stereo_test1	0.36 112	0.45 239	1.50 174	0.24 83	0.35 441	0.45 207	0.13 15	0.36 51	0.51 237	0.20 74	0.10 1	0.18 96	0.12 14	0.33 89	0.18 15	0.08 47	1.36 662	0.08 79	0.06 14	0.09 71	0.47 346

MLG-Stereo	0.38 133	0.43 214	1.46 164	0.24 83	0.42 515	0.44 198	0.13 15	0.42 102	0.51 237	0.27 182	0.14 18	0.17 76	0.13 24	0.35 115	0.18 15	0.08 47	1.45 682	0.08 79	0.06 14	0.09 71	0.47 346

MM-Stereo_test2	0.65 471	0.43 214	2.54 482	0.62 607	0.18 145	0.50 287	0.25 383	0.49 171	0.47 201	0.36 260	0.26 178	0.24 198	0.23 246	0.40 151	0.38 307	0.08 47	2.33 770	0.09 189	0.10 228	0.38 638	2.66 749

HART	0.75 556	0.75 428	2.22 356	0.94 670	1.59 732	0.30 40	0.19 159	0.72 373	0.85 614	0.30 215	0.52 420	0.39 350	0.16 94	0.81 390	0.43 355	0.08 47	2.61 780	0.10 273	0.07 71	0.36 620	1.61 676

Reg-Stereo(zero)	0.66 494	0.26 2	2.13 333	0.25 112	1.15 693	0.99 678	0.97 717	0.57 274	0.81 586	0.52 412	0.46 358	0.54 462	0.59 603	0.47 197	1.14 622	0.08 47	0.88 590	0.08 79	0.36 641	0.12 160	0.80 519

FLISNet	0.47 230	0.82 464	2.49 466	0.29 227	0.22 239	0.45 207	0.20 186	0.59 290	0.43 163	0.59 497	0.59 500	0.65 526	0.45 520	0.48 211	0.40 327	0.08 47	0.09 176	0.10 273	0.11 293	0.24 463	0.20 139

CoSv	0.47 230	0.82 464	2.49 466	0.29 227	0.22 239	0.45 207	0.20 186	0.59 290	0.43 163	0.59 497	0.59 500	0.65 526	0.45 520	0.48 211	0.40 327	0.08 47	0.09 176	0.10 273	0.11 293	0.24 463	0.20 139

DEFOM-Stereo	0.26 28	0.61 333	1.22 108	0.24 83	0.14 60	0.49 267	0.18 143	0.31 22	0.31 25	0.20 74	0.18 69	0.15 29	0.14 38	0.42 171	0.19 25	0.08 47	0.06 4	0.08 79	0.06 14	0.09 71	0.16 96

mms	0.39 143	0.63 344	1.31 135	0.34 355	0.65 608	0.32 60	0.22 278	0.39 80	0.39 124	0.27 182	0.31 237	0.23 185	0.17 102	0.57 266	0.22 79	0.08 47	0.21 412	0.10 273	0.08 117	0.24 463	1.16 614

ours_stereo	0.37 125	0.67 362	1.63 197	0.30 251	0.50 546	0.35 88	0.22 278	0.41 94	0.38 98	0.21 88	0.32 254	0.23 185	0.17 102	0.47 197	0.22 79	0.08 47	0.09 176	0.10 273	0.08 117	0.24 463	0.77 504

fffy	0.39 143	0.67 362	1.57 182	0.45 517	0.52 555	0.37 113	0.22 278	0.45 131	0.35 49	0.21 88	0.30 222	0.26 229	0.20 184	0.45 184	0.24 116	0.08 47	0.29 455	0.10 273	0.08 117	0.25 488	0.77 504

WCG-NET	0.41 167	0.80 457	1.77 225	0.25 112	0.13 41	0.43 184	0.24 353	0.42 102	0.59 328	0.38 280	0.41 322	0.26 229	0.24 260	0.37 129	0.24 116	0.08 47	0.81 578	0.08 79	0.07 71	0.26 509	0.31 227

IGEV-Stereo++	0.58 366	0.29 26	1.66 203	0.37 422	0.53 563	0.47 236	0.13 15	0.54 246	0.37 78	1.02 680	0.25 163	0.17 76	0.22 218	1.04 461	0.27 165	0.08 47	1.98 744	0.08 79	0.06 14	0.17 316	1.92 700

WCG-NET（raft）	0.44 203	0.97 527	1.78 227	0.24 83	0.17 121	0.43 184	0.24 353	0.42 102	0.52 250	0.38 280	0.35 278	0.46 411	0.25 280	0.41 161	0.26 155	0.08 47	1.08 619	0.08 79	0.08 117	0.27 525	0.40 290

GCAPDPT-zeroshot4090	0.35 97	0.47 248	1.24 113	0.30 251	0.23 270	0.36 98	0.19 159	0.42 102	0.35 49	0.22 105	0.24 149	0.19 122	0.23 246	0.23 6	0.17 11	0.08 47	0.12 276	0.08 79	0.30 585	0.13 199	1.53 663

MIM_Stereo	0.55 333	0.92 514	2.65 534	0.32 300	1.09 683	0.51 302	0.19 159	0.67 339	0.52 250	0.48 351	0.54 449	0.43 375	0.27 313	0.57 266	0.30 211	0.08 47	0.17 367	0.11 360	0.10 228	0.28 539	0.80 519

LoS_RVC	0.34 84	0.38 164	1.96 279	0.27 172	0.35 441	0.43 184	0.22 278	0.43 112	0.34 41	0.24 132	0.34 270	0.23 185	0.28 334	0.34 97	0.22 79	0.08 47	0.07 47	0.07 2	0.05 1	0.10 105	0.35 255

RAFT_CTSACE	0.58 366	1.16 587	2.76 586	0.36 408	0.29 353	0.54 351	0.29 465	0.69 351	0.51 237	0.51 401	0.75 624	0.67 539	0.37 425	0.63 300	0.47 383	0.08 47	0.49 512	0.11 360	0.10 228	0.41 663	0.32 233

test_4	0.47 230	0.80 457	2.15 335	0.36 408	0.29 353	0.59 434	0.28 436	0.50 200	0.42 151	0.43 313	0.76 627	0.39 350	0.22 218	0.73 359	0.49 408	0.08 47	0.18 379	0.11 360	0.15 407	0.29 550	0.27 196

test-3	0.58 366	0.43 214	2.44 423	0.52 562	0.59 582	0.46 221	0.23 320	0.77 401	0.49 215	0.52 412	0.29 211	0.44 390	0.22 218	0.59 275	0.97 579	0.08 47	1.27 647	0.10 273	0.35 631	0.29 550	0.62 438

test_1	0.58 366	0.43 214	2.44 423	0.52 562	0.59 582	0.46 221	0.23 320	0.77 401	0.49 215	0.51 401	0.29 211	0.44 390	0.22 218	0.59 275	0.97 579	0.08 47	1.27 647	0.10 273	0.35 631	0.29 550	0.63 444

test_3	0.59 386	0.44 229	2.44 423	0.53 566	0.59 582	0.48 250	0.30 484	0.79 417	0.52 250	0.51 401	0.30 222	0.45 403	0.22 218	0.59 275	0.97 579	0.08 47	1.25 641	0.11 360	0.35 631	0.30 559	0.62 438

cross-raft	0.47 230	0.34 114	2.17 338	0.70 637	0.84 646	0.50 287	0.35 544	0.74 382	0.43 163	0.44 322	0.45 352	0.63 512	0.25 280	0.37 129	0.27 165	0.08 47	0.14 317	0.10 273	0.23 533	0.11 134	0.27 196

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 366	1.48 686	2.53 478	0.29 227	0.78 632	0.52 326	0.20 186	0.68 345	0.66 395	0.51 401	0.61 518	0.40 362	0.32 391	0.40 151	0.43 355	0.08 47	0.63 548	0.09 189	0.09 171	0.37 630	0.58 417

AFF-stereo	0.57 354	1.51 690	2.59 505	0.33 327	0.23 270	0.51 302	0.21 235	0.69 351	0.68 436	0.49 368	0.63 534	0.49 431	0.34 409	0.50 233	0.37 297	0.08 47	0.54 526	0.10 273	0.10 228	0.40 655	0.60 431

low	0.66 494	0.30 53	1.57 182	0.79 650	1.44 717	0.54 351	0.21 235	0.76 391	0.75 521	0.24 132	0.44 347	0.36 327	0.19 161	1.19 510	0.39 317	0.09 122	1.89 732	0.09 189	0.09 171	0.08 38	1.73 686

300	0.54 325	0.26 2	0.95 22	1.01 683	1.47 723	0.28 25	0.16 97	0.34 37	0.48 207	0.38 280	0.43 332	0.26 229	0.13 24	1.10 481	0.38 307	0.09 122	0.81 578	0.08 79	0.10 228	0.08 38	1.93 703

FORCE_4.7	0.27 32	0.76 435	1.22 108	0.26 136	0.10 10	0.33 70	0.18 143	0.46 142	0.42 151	0.16 20	0.17 53	0.18 96	0.18 133	0.30 58	0.19 25	0.09 122	0.06 4	0.10 273	0.09 171	0.17 316	0.07 9

F4.4	0.27 32	0.63 344	1.00 37	0.23 58	0.09 1	0.31 48	0.15 71	0.48 164	0.76 531	0.16 20	0.17 53	0.20 145	0.21 202	0.28 46	0.18 15	0.09 122	0.06 4	0.08 79	0.07 71	0.13 199	0.07 9

FORCE_4.5	0.25 22	0.60 324	1.06 57	0.23 58	0.09 1	0.30 40	0.16 97	0.49 171	0.43 163	0.14 7	0.17 53	0.17 76	0.24 260	0.31 65	0.15 3	0.09 122	0.06 4	0.08 79	0.08 117	0.12 160	0.06 1

FORCE_4	0.28 36	0.56 308	1.06 57	0.24 83	0.10 10	0.35 88	0.17 120	0.45 131	0.72 488	0.16 20	0.18 69	0.22 169	0.18 133	0.34 97	0.20 39	0.09 122	0.06 4	0.09 189	0.08 117	0.20 403	0.07 9

FORCE_5	0.25 22	0.77 440	1.09 74	0.25 112	0.10 10	0.29 31	0.13 15	0.44 123	0.40 135	0.15 11	0.18 69	0.19 122	0.15 65	0.26 30	0.14 1	0.09 122	0.05 1	0.08 79	0.08 117	0.18 345	0.07 9

NBS	0.18 1	0.25 1	0.92 20	0.24 83	0.12 28	0.12 1	0.16 97	0.18 1	0.15 1	0.12 1	0.15 31	0.10 1	0.09 1	0.20 1	0.16 6	0.09 122	0.07 47	0.12 431	0.10 228	0.11 134	0.08 21

LACA_dic	0.23 14	0.76 435	1.06 57	0.20 7	0.10 10	0.36 98	0.13 15	0.23 3	0.20 3	0.17 41	0.11 4	0.16 55	0.13 24	0.40 151	0.15 3	0.09 122	0.06 4	0.07 2	0.06 14	0.12 160	0.08 21

monster_256*512	0.39 143	0.82 464	1.29 128	0.29 227	0.19 183	0.42 174	0.26 401	0.71 369	0.55 286	0.30 215	0.37 288	0.47 420	0.36 417	0.37 129	0.31 232	0.09 122	0.07 47	0.11 360	0.10 228	0.21 420	0.44 330

over v1	0.31 55	1.08 552	1.46 164	0.24 83	0.11 20	0.31 48	0.12 8	0.42 102	0.39 124	0.16 20	0.15 31	0.19 122	0.20 184	0.36 122	0.43 355	0.09 122	0.06 4	0.07 2	0.05 1	0.16 285	0.08 21

small-0shot	0.22 7	0.41 190	0.99 31	0.21 18	0.14 60	0.22 16	0.21 235	0.31 22	0.45 185	0.15 11	0.25 163	0.14 16	0.12 14	0.22 4	0.20 39	0.09 122	0.06 4	0.08 79	0.07 71	0.09 71	0.09 30

anonymous	0.25 22	0.46 243	1.15 96	0.25 112	0.15 76	0.23 18	0.22 278	0.39 80	0.30 21	0.21 88	0.24 149	0.16 55	0.13 24	0.32 78	0.20 39	0.09 122	0.06 4	0.09 189	0.07 71	0.09 71	0.26 188

PhaseNet	0.28 36	0.33 98	1.18 101	0.27 172	0.15 76	0.31 48	0.16 97	0.38 73	0.33 35	0.20 74	0.18 69	0.28 254	0.18 133	0.35 115	0.28 180	0.09 122	0.08 103	0.10 273	0.10 228	0.14 233	0.53 383

LiteMatch*	0.32 64	0.28 17	1.12 81	0.20 7	0.14 60	0.28 25	0.15 71	0.30 15	0.31 25	0.17 41	0.14 18	0.16 55	0.15 65	0.49 225	0.37 297	0.09 122	0.77 568	0.08 79	0.38 650	0.08 38	0.81 526

KMOStereo	0.39 143	0.50 273	2.59 505	0.26 136	0.31 386	0.43 184	0.21 235	0.47 153	0.35 49	0.19 63	0.24 149	0.17 76	0.30 374	0.34 97	0.21 57	0.09 122	0.07 47	0.09 189	0.06 14	0.11 134	0.86 546

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.31 55	0.42 197	1.17 98	0.24 83	0.33 412	0.48 250	0.20 186	0.51 214	0.38 98	0.27 182	0.30 222	0.25 210	0.14 38	0.24 15	0.29 196	0.09 122	0.07 47	0.10 273	0.09 171	0.12 160	0.57 409

RT-Monster	0.32 64	0.34 114	1.13 87	0.25 112	0.28 344	0.45 207	0.16 97	0.56 265	0.59 328	0.39 286	0.37 288	0.28 254	0.21 202	0.34 97	0.23 101	0.09 122	0.09 176	0.08 79	0.07 71	0.15 254	0.43 314

PSi22a	0.63 448	0.32 84	0.91 18	0.96 675	1.42 714	0.16 5	0.14 39	0.34 37	0.45 185	0.12 1	0.10 1	0.25 210	0.18 133	0.72 357	0.39 317	0.09 122	1.75 720	0.07 2	0.42 668	0.13 199	3.64 779

LACA3	0.21 4	0.43 214	0.86 10	0.19 3	0.12 28	0.34 78	0.17 120	0.28 11	0.35 49	0.17 41	0.14 18	0.15 29	0.14 38	0.29 53	0.14 1	0.09 122	0.07 47	0.07 2	0.05 1	0.10 105	0.07 9

Foundation-i1c-attn	0.59 386	0.29 26	1.10 75	0.53 566	0.59 582	0.30 40	0.20 186	0.52 221	1.73 744	0.45 327	0.26 178	0.34 318	0.25 280	0.83 394	0.54 438	0.09 122	1.87 731	0.08 79	0.06 14	0.07 2	1.75 688

Foundation-i1b	0.56 343	0.29 26	1.10 75	0.41 485	0.33 412	0.29 31	0.21 235	0.54 246	1.83 750	0.46 341	0.23 141	0.39 350	0.23 246	0.67 323	0.48 395	0.09 122	1.97 742	0.07 2	0.07 71	0.09 71	1.53 663

Foundation-i1a	0.59 386	0.27 5	1.10 75	0.55 576	0.63 599	0.31 48	0.21 235	0.53 233	1.91 752	0.40 293	0.24 149	0.36 327	0.25 280	0.87 405	0.47 383	0.09 122	1.74 719	0.07 2	0.06 14	0.09 71	1.65 680

DepthFocus	0.22 7	0.33 98	1.23 110	0.20 7	0.15 76	0.20 11	0.15 71	0.31 22	0.20 3	0.16 20	0.17 53	0.15 29	0.13 24	0.24 15	0.18 15	0.09 122	0.08 103	0.11 360	0.10 228	0.09 71	0.08 21

Foundation-i1	0.60 399	0.35 127	1.13 87	0.89 661	0.41 501	0.33 70	0.22 278	0.64 326	1.48 725	0.34 249	0.31 237	0.59 493	0.23 246	0.87 405	0.57 452	0.09 122	2.03 745	0.08 79	0.07 71	0.10 105	1.17 616

Foundation-i32	0.71 528	0.33 98	0.99 31	1.38 725	1.80 744	0.49 267	0.15 71	0.34 37	0.60 337	0.14 7	0.13 12	0.28 254	0.14 38	0.99 450	0.52 421	0.09 122	2.49 776	0.07 2	0.06 14	0.11 134	3.05 762

Selective-IGEV-i32	0.57 354	0.42 197	1.87 254	1.67 744	1.33 707	0.36 98	0.20 186	0.61 305	0.70 463	0.22 105	0.31 237	0.22 169	0.19 161	0.52 240	0.36 286	0.09 122	0.97 596	0.09 189	0.15 407	0.20 403	0.86 546

LACA2	0.32 64	1.15 583	2.00 288	0.20 7	0.10 10	0.39 137	0.17 120	0.35 44	0.40 135	0.16 20	0.15 31	0.18 96	0.14 38	0.31 65	0.21 57	0.09 122	0.06 4	0.07 2	0.06 14	0.13 199	0.07 9

LACA1	0.24 17	0.74 420	1.01 44	0.20 7	0.10 10	0.42 174	0.14 39	0.33 31	0.38 98	0.16 20	0.11 4	0.14 16	0.15 65	0.27 37	0.16 6	0.09 122	0.07 47	0.07 2	0.06 14	0.10 105	0.08 21

MatchAttention (ZS)	0.18 1	0.29 26	0.86 10	0.19 3	0.10 10	0.13 2	0.14 39	0.27 8	0.28 15	0.12 1	0.18 69	0.13 3	0.12 14	0.23 6	0.16 6	0.09 122	0.06 4	0.06 1	0.05 1	0.08 38	0.08 21
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
HiDET	0.34 84	0.27 5	1.12 81	0.21 18	0.13 41	0.36 98	0.14 39	0.37 56	0.35 49	0.17 41	0.15 31	0.17 76	0.15 65	0.59 275	0.59 463	0.09 122	0.58 536	0.07 2	0.44 669	0.07 2	0.73 490

LCMNet	0.37 125	0.28 17	1.12 81	0.20 7	0.13 41	0.39 137	0.14 39	0.37 56	0.37 78	0.18 55	0.16 42	0.17 76	0.15 65	0.69 333	0.60 468	0.09 122	0.80 573	0.07 2	0.55 704	0.07 2	0.93 568

VIP-Stereo	0.39 143	0.81 462	1.51 175	0.24 83	0.34 428	0.52 326	0.17 120	0.46 142	0.49 215	0.21 88	0.25 163	0.25 210	0.15 65	0.41 161	0.41 336	0.09 122	0.62 546	0.08 79	0.06 14	0.15 254	0.68 467

252Zero-FE	1.02 668	0.31 68	1.72 213	0.26 136	0.27 328	0.31 48	0.12 8	0.42 102	0.57 307	7.97 795	0.25 163	0.13 3	0.12 14	0.75 365	0.51 416	0.09 122	5.04 801	0.07 2	0.83 756	0.09 71	0.66 454

depthmonostereo	0.38 133	0.68 372	1.59 191	0.48 531	0.14 60	0.41 160	0.19 159	0.52 221	0.42 151	0.26 168	0.29 211	0.31 289	0.29 359	0.64 308	0.33 261	0.09 122	0.10 215	0.09 189	0.08 117	0.10 105	0.50 362

DVStereo	0.35 97	0.38 164	1.21 104	0.26 136	0.20 206	0.41 160	0.18 143	0.43 112	0.38 98	0.37 271	0.35 278	0.29 268	0.24 260	0.64 308	0.55 444	0.09 122	0.19 386	0.08 79	0.11 293	0.12 160	0.50 362

4.5_new	0.39 143	0.29 26	1.25 116	0.22 35	0.16 95	0.40 148	0.17 120	0.43 112	0.37 78	0.27 182	0.22 121	0.15 29	0.14 38	1.04 461	0.23 101	0.09 122	1.49 684	0.07 2	0.14 381	0.09 71	0.62 438

4.5w-stereo	0.39 143	0.29 26	1.25 116	0.22 35	0.16 95	0.40 148	0.17 120	0.43 112	0.37 78	0.27 182	0.22 121	0.15 29	0.14 38	1.04 461	0.23 101	0.09 122	1.49 684	0.07 2	0.14 381	0.09 71	0.62 438

4w-stereo	0.50 277	0.26 2	1.86 251	0.22 35	0.30 371	0.38 127	0.14 39	0.41 94	0.35 49	0.25 141	0.21 105	0.14 16	0.20 184	1.18 506	0.33 261	0.09 122	1.56 698	0.07 2	0.72 739	0.07 2	1.23 631

monsters	0.39 143	0.39 174	1.04 51	0.24 83	0.32 404	0.42 174	0.13 15	0.49 171	0.35 49	0.27 182	0.21 105	0.14 16	0.15 65	0.60 282	0.43 355	0.09 122	1.09 621	0.07 2	0.70 732	0.07 2	0.65 452

xyz-stereo-finetune2	0.40 159	0.89 497	1.40 153	0.22 35	0.12 28	0.58 411	0.23 320	0.55 258	0.50 229	0.33 239	0.47 364	0.30 279	0.41 474	0.81 390	0.60 468	0.09 122	0.07 47	0.11 360	0.09 171	0.12 160	0.12 49

xyz-stereo-finetune	0.37 125	0.90 505	1.23 110	0.22 35	0.12 28	0.53 339	0.26 401	0.57 274	0.58 315	0.30 215	0.33 261	0.29 268	0.24 260	0.60 282	0.62 481	0.09 122	0.08 103	0.10 273	0.08 117	0.13 199	0.14 70

xyz-stereo	3.06 770	0.44 229	30.74 825	0.24 83	0.12 28	15.34 803	0.24 353	0.56 265	0.49 215	0.62 533	7.90 790	0.64 521	0.49 558	1.44 560	1.05 604	0.09 122	0.07 47	0.34 706	0.08 117	0.13 199	0.19 128

111111	0.39 143	0.28 17	0.93 21	0.33 327	0.42 515	0.43 184	0.13 15	0.48 164	0.39 124	0.24 132	0.31 237	0.18 96	0.17 102	0.43 174	0.23 101	0.09 122	1.32 658	0.08 79	0.06 14	0.25 488	1.00 587

MLG-Stereo_test3	0.31 55	0.44 229	1.03 49	0.48 531	0.40 494	0.36 98	0.13 15	0.39 80	0.46 190	0.28 197	0.19 85	0.17 76	0.12 14	0.25 24	0.18 15	0.09 122	0.53 523	0.08 79	0.06 14	0.09 71	0.45 336

LG-G_1	0.41 167	0.43 214	1.62 195	0.50 553	0.35 441	0.50 287	0.12 8	0.47 153	0.44 177	0.33 239	0.20 94	0.19 122	0.15 65	0.94 435	0.21 57	0.09 122	0.61 541	0.08 79	0.06 14	0.09 71	0.87 552

LG-G	0.41 167	0.43 214	1.62 195	0.50 553	0.35 441	0.50 287	0.12 8	0.47 153	0.44 177	0.33 239	0.20 94	0.19 122	0.15 65	0.94 435	0.21 57	0.09 122	0.61 541	0.08 79	0.06 14	0.09 71	0.87 552

GREAT-IGEV	0.92 638	0.56 308	2.08 311	0.98 678	2.29 765	0.47 236	0.18 143	0.35 44	0.78 554	0.74 618	0.33 261	0.15 29	0.18 133	1.00 452	0.55 444	0.09 122	3.79 793	0.07 2	0.26 556	0.22 438	3.26 767
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	0.73 541	0.68 372	2.05 304	1.50 735	0.92 655	0.45 207	0.20 186	0.96 578	0.71 478	0.65 573	0.33 261	0.31 289	0.20 184	1.25 525	0.52 421	0.09 122	1.68 716	0.08 79	0.30 585	0.27 525	1.52 660

DEFOM-Stereo_RVC	0.32 64	0.40 182	1.21 104	0.35 383	0.16 95	0.29 31	0.16 97	0.59 290	0.56 298	0.20 74	0.20 94	0.17 76	0.26 297	0.40 151	0.38 307	0.09 122	0.08 103	0.08 79	0.25 548	0.12 160	0.43 314

castereo++	0.39 143	0.83 470	1.38 147	0.29 227	0.18 145	0.53 339	0.20 186	0.57 274	0.58 315	0.20 74	0.27 191	0.32 295	0.17 102	0.34 97	0.22 79	0.09 122	0.54 526	0.09 189	0.29 575	0.15 254	0.52 377

castereo	0.34 84	0.48 257	1.00 37	0.25 112	0.29 353	0.41 160	0.27 422	0.76 391	0.49 215	0.23 119	0.30 222	0.24 198	0.31 382	0.29 53	0.29 196	0.09 122	0.20 401	0.09 189	0.31 596	0.12 160	0.44 330

tt45	0.35 97	0.80 457	1.46 164	0.26 136	0.17 121	0.55 366	0.22 278	0.44 123	0.39 124	0.24 132	0.26 178	0.25 210	0.18 133	0.64 308	0.36 286	0.09 122	0.08 103	0.10 273	0.08 117	0.24 463	0.29 209

999	0.35 97	0.74 420	1.38 147	0.27 172	0.18 145	0.50 287	0.23 320	0.40 88	0.41 141	0.21 88	0.33 261	0.23 185	0.18 133	0.74 363	0.37 297	0.09 122	0.08 103	0.09 189	0.08 117	0.26 509	0.26 188

tg	0.45 210	0.83 470	1.85 245	0.29 227	0.16 95	0.57 400	0.18 143	0.60 297	0.56 298	0.37 271	0.44 347	0.38 346	0.24 260	0.48 211	0.28 180	0.09 122	0.30 458	0.11 360	0.11 293	0.44 678	0.77 504

dual_stereo	0.94 647	0.31 68	1.80 230	0.90 664	2.52 769	0.54 351	0.15 71	0.69 351	1.02 678	0.25 141	0.18 69	0.18 96	0.14 38	0.63 300	0.35 282	0.09 122	3.76 792	0.07 2	0.47 681	0.07 2	4.59 789

GCAP-BAT	1.28 704	0.35 127	9.74 789	3.41 786	5.90 787	0.39 137	0.20 186	0.68 345	0.46 190	0.27 182	0.26 178	0.25 210	0.17 102	0.69 333	0.21 57	0.09 122	0.08 103	0.09 189	0.08 117	0.13 199	2.25 732

Occ-G	0.68 508	0.54 295	2.08 311	0.99 682	0.74 621	0.38 127	0.25 383	0.46 142	0.78 554	0.40 293	0.36 282	0.46 411	0.22 218	0.90 424	0.70 511	0.09 122	1.53 694	0.09 189	0.16 434	0.31 568	2.06 711

RSM++	0.48 246	0.52 286	1.27 121	1.62 740	1.27 705	0.39 137	0.20 186	0.49 171	0.56 298	0.22 105	0.25 163	0.24 198	0.17 102	0.39 140	0.23 101	0.09 122	0.11 251	0.09 189	0.35 631	0.29 550	0.80 519

RSM	0.47 230	0.51 281	1.36 143	1.37 723	1.04 675	0.37 113	0.21 235	0.52 221	0.55 286	0.23 119	0.28 201	0.28 254	0.17 102	0.40 151	0.22 79	0.09 122	0.24 428	0.09 189	0.35 631	0.24 463	0.80 519

RAFT-Stereo-weight	0.46 222	0.37 152	1.60 192	0.29 227	0.51 550	0.57 400	0.22 278	0.84 467	0.67 409	0.48 351	0.38 301	0.36 327	0.17 102	0.39 140	0.27 165	0.09 122	1.28 649	0.09 189	0.07 71	0.09 71	0.41 298

gcap-zeroshot	0.32 64	0.41 190	1.34 140	0.23 58	0.33 412	0.49 267	0.20 186	0.52 221	0.37 78	0.27 182	0.29 211	0.25 210	0.14 38	0.23 6	0.32 245	0.09 122	0.06 4	0.09 189	0.09 171	0.12 160	0.59 425

test_for_model	0.31 55	0.42 197	1.17 98	0.24 83	0.33 412	0.48 250	0.20 186	0.51 214	0.38 98	0.27 182	0.30 222	0.25 210	0.14 38	0.24 15	0.29 196	0.09 122	0.07 47	0.10 273	0.09 171	0.12 160	0.57 409

MoCha-V2	0.74 545	0.78 448	2.18 342	1.01 683	1.55 728	0.36 98	0.19 159	0.61 305	0.49 215	0.33 239	0.34 270	0.30 279	0.27 313	1.56 579	0.47 383	0.09 122	1.94 739	0.08 79	0.37 643	0.18 345	1.62 678

MyStereo07	0.56 343	0.68 372	2.42 409	0.30 251	0.41 501	0.61 469	0.31 496	0.58 280	0.72 488	1.17 700	0.26 178	0.20 145	0.27 313	1.28 532	0.28 180	0.09 122	0.59 538	0.12 431	0.21 513	0.16 285	0.48 353

MyStereo06	0.70 523	0.72 402	3.51 694	0.31 276	0.25 295	0.60 450	0.30 484	0.90 533	0.67 409	1.48 735	0.53 427	0.84 628	0.57 591	0.60 282	1.11 617	0.09 122	0.55 529	0.12 431	0.20 500	0.16 285	0.56 403

MyStereo05	0.57 354	0.72 402	2.72 573	0.31 276	0.25 295	0.60 450	0.30 484	0.87 503	0.82 592	0.54 427	0.37 288	0.53 452	0.42 487	0.63 300	0.73 526	0.09 122	0.55 529	0.12 431	0.20 500	0.16 285	0.56 403

MyStereo04	0.57 354	0.68 372	2.66 538	0.30 251	0.41 501	0.61 469	0.31 496	0.88 511	0.80 577	0.48 351	0.37 288	0.54 462	0.42 487	0.61 288	0.71 518	0.09 122	0.59 538	0.12 431	0.21 513	0.16 285	0.48 353

AE-Stereo	0.71 528	0.32 84	2.44 423	0.44 509	0.50 546	0.58 411	0.23 320	1.08 672	0.67 409	0.67 582	0.51 408	0.47 420	0.24 260	0.63 300	0.32 245	0.09 122	2.15 761	0.11 360	0.45 671	0.22 438	2.01 707

ff7	0.65 471	0.58 314	2.09 315	0.39 460	0.60 588	0.56 375	0.23 320	0.49 171	0.62 355	1.00 675	0.24 149	0.20 145	0.24 260	0.71 349	0.24 116	0.09 122	2.09 747	0.10 273	0.18 468	0.24 463	2.22 726

ffff	0.65 471	0.58 314	2.09 315	0.39 460	0.60 588	0.56 375	0.23 320	0.49 171	0.62 355	1.00 675	0.24 149	0.20 145	0.24 260	0.71 349	0.24 116	0.09 122	2.09 747	0.10 273	0.18 468	0.24 463	2.22 726

11t	0.65 471	0.58 314	2.09 315	0.39 460	0.60 588	0.56 375	0.23 320	0.49 171	0.62 355	1.00 675	0.24 149	0.20 145	0.24 260	0.71 349	0.24 116	0.09 122	2.09 747	0.10 273	0.18 468	0.24 463	2.22 726

MSKI-zero shot	0.70 523	0.44 229	2.62 523	1.47 731	0.75 624	0.56 375	0.20 186	0.80 424	0.45 185	0.60 508	0.52 420	0.44 390	0.17 102	0.70 340	0.26 155	0.09 122	2.87 786	0.09 189	0.32 604	0.14 233	0.50 362

testlalala	0.32 64	0.41 190	1.34 140	0.23 58	0.33 412	0.49 267	0.20 186	0.52 221	0.37 78	0.27 182	0.29 211	0.25 210	0.14 38	0.23 6	0.32 245	0.09 122	0.06 4	0.09 189	0.09 171	0.12 160	0.59 425

GCAPDPT-zeroshot	1.24 700	0.35 127	9.01 786	3.41 786	5.81 786	0.39 137	0.20 186	0.68 345	0.46 190	0.27 182	0.26 178	0.25 210	0.17 102	0.69 333	0.21 57	0.09 122	0.08 103	0.09 189	0.08 117	0.13 199	2.25 732

AEACV	0.89 625	0.29 26	1.84 240	2.50 775	1.68 739	0.53 339	0.21 235	1.01 623	0.42 151	0.68 589	0.31 237	0.22 169	0.39 453	1.63 596	0.25 136	0.09 122	2.60 778	0.09 189	0.54 703	0.23 456	2.27 735

GCAP-Stereo	0.59 386	1.35 652	2.44 423	0.49 546	1.02 672	0.52 326	0.14 39	0.53 233	0.54 272	0.44 322	0.50 403	0.30 279	0.22 218	0.68 329	0.41 336	0.09 122	1.30 654	0.09 189	0.07 71	0.23 456	0.54 391

HH	0.79 578	0.52 286	2.72 573	1.45 728	0.80 637	0.91 665	0.23 320	0.76 391	0.76 531	0.64 557	0.55 461	0.87 642	0.41 474	0.94 435	0.45 369	0.09 122	1.20 632	0.10 273	0.09 171	0.16 285	2.16 718

HanStereo	0.79 578	0.52 286	2.72 573	1.45 728	0.80 637	0.91 665	0.23 320	0.76 391	0.76 531	0.64 557	0.55 461	0.87 642	0.41 474	0.94 435	0.45 369	0.09 122	1.20 632	0.10 273	0.09 171	0.16 285	2.16 718

4D-IteraStereo	0.62 431	1.29 634	3.04 642	0.27 172	0.30 371	0.46 221	0.26 401	0.54 246	0.51 237	0.41 297	0.31 237	0.39 350	0.19 161	0.53 250	0.65 496	0.09 122	0.47 506	0.12 431	0.11 293	0.21 420	2.14 717

anonymousdsp	0.86 607	0.59 323	2.65 534	1.33 720	1.25 702	0.56 375	0.23 320	0.54 246	0.71 478	1.13 694	0.25 163	0.22 169	0.24 260	1.24 520	0.24 116	0.09 122	2.34 771	0.10 273	0.18 468	0.25 488	3.12 764

CES	0.33 75	0.32 84	1.46 164	0.25 112	0.50 546	0.40 148	0.20 186	0.48 164	0.48 207	0.22 105	0.29 211	0.26 229	0.19 161	0.35 115	0.22 79	0.09 122	0.07 47	0.08 79	0.05 1	0.16 285	0.54 391

Selective-IGEV	0.57 354	0.42 197	1.87 254	1.67 744	1.33 707	0.36 98	0.20 186	0.61 305	0.71 478	0.22 105	0.31 237	0.22 169	0.19 161	0.52 240	0.36 286	0.09 122	0.97 596	0.09 189	0.15 407	0.20 403	0.85 541

DCRE	0.76 562	0.80 457	2.31 379	1.05 685	1.18 695	0.63 506	0.26 401	1.03 639	0.59 328	0.52 412	2.12 740	0.44 390	0.27 313	0.41 161	0.53 430	0.09 122	1.02 610	0.10 273	0.32 604	0.16 285	1.47 658

ProNet	0.46 222	0.60 324	1.85 245	0.35 383	0.67 610	0.49 267	0.25 383	0.53 233	0.57 307	0.21 88	0.24 149	0.22 169	0.20 184	0.52 240	0.22 79	0.09 122	0.47 506	0.10 273	0.09 171	0.23 456	1.33 642

MC-Stereo	0.58 366	0.37 152	2.00 288	0.88 660	0.64 604	0.54 351	0.19 159	0.46 142	0.39 124	0.58 478	0.39 308	0.27 244	0.27 313	0.71 349	0.32 245	0.09 122	1.20 632	0.09 189	0.16 434	0.22 438	1.92 700

RCA-Stereo	0.45 210	0.38 164	1.80 230	0.27 172	0.25 295	0.58 411	0.23 320	0.84 467	0.66 395	0.42 305	0.44 347	0.28 254	0.35 412	0.31 65	0.21 57	0.09 122	1.01 605	0.09 189	0.07 71	0.21 420	0.53 383

ccc-4	0.65 471	0.58 314	2.09 315	0.39 460	0.60 588	0.56 375	0.23 320	0.49 171	0.62 355	1.00 675	0.24 149	0.20 145	0.24 260	0.71 349	0.24 116	0.09 122	2.09 747	0.10 273	0.18 468	0.24 463	2.22 726

raft_robust	0.68 508	1.24 619	2.42 409	0.30 251	0.57 577	0.53 339	0.25 383	0.95 575	0.79 567	0.49 368	0.46 358	1.12 702	0.74 652	1.50 570	0.61 478	0.09 122	0.62 546	0.10 273	0.30 585	0.26 509	0.30 218

RAFT+CT+SA	0.60 399	1.25 623	2.49 466	0.38 443	0.75 624	0.55 366	0.34 533	0.83 457	0.68 436	0.39 286	0.55 461	0.44 390	0.29 359	0.75 365	0.28 180	0.09 122	0.24 428	0.11 360	0.51 696	0.30 559	0.74 496

IGEV-Stereo	0.86 607	0.60 324	2.65 534	1.35 722	1.25 702	0.56 375	0.23 320	0.54 246	0.71 478	1.14 696	0.25 163	0.22 169	0.24 260	1.24 520	0.24 116	0.09 122	2.34 771	0.10 273	0.18 468	0.25 488	3.13 765
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.31 55	0.30 53	1.80 230	0.29 227	0.12 28	0.41 160	0.20 186	0.39 80	0.42 151	0.26 168	0.31 237	0.25 210	0.19 161	0.36 122	0.26 155	0.09 122	0.11 251	0.12 431	0.10 228	0.13 199	0.15 79

IPLG	0.74 545	1.09 555	2.87 611	0.36 408	0.21 222	1.63 730	0.60 659	1.39 723	0.63 370	1.39 726	0.51 408	0.40 362	0.86 676	1.40 548	0.37 297	0.09 122	0.07 47	0.14 537	0.12 334	0.34 594	0.23 166

GMOStereo	0.58 366	0.89 497	2.46 448	0.29 227	0.99 664	0.51 302	0.32 508	0.58 280	0.46 190	0.58 478	0.48 373	0.54 462	0.27 313	0.31 65	0.25 136	0.09 122	1.64 706	0.13 498	0.11 293	0.34 594	0.42 303

error version	0.58 366	0.89 497	2.46 448	0.29 227	0.99 664	0.51 302	0.32 508	0.58 280	0.46 190	0.58 478	0.48 373	0.54 462	0.27 313	0.31 65	0.25 136	0.09 122	1.64 706	0.13 498	0.11 293	0.34 594	0.42 303

test-v	0.58 366	0.89 497	2.46 448	0.29 227	0.99 664	0.51 302	0.32 508	0.58 280	0.46 190	0.58 478	0.48 373	0.54 462	0.27 313	0.31 65	0.25 136	0.09 122	1.64 706	0.13 498	0.11 293	0.34 594	0.42 303

test-2	0.58 366	0.89 497	2.46 448	0.29 227	0.99 664	0.51 302	0.32 508	0.58 280	0.46 190	0.58 478	0.48 373	0.54 462	0.27 313	0.31 65	0.25 136	0.09 122	1.64 706	0.13 498	0.11 293	0.34 594	0.42 303

iRaftStereo_RVC	0.47 230	0.84 475	1.91 265	0.29 227	0.15 76	0.53 339	0.20 186	0.58 280	0.50 229	0.37 271	0.43 332	0.42 374	0.23 246	0.38 135	0.28 180	0.09 122	0.70 560	0.12 431	0.11 293	0.43 672	0.77 504

CREStereo++_RVC	0.38 133	0.37 152	2.47 454	0.25 112	0.16 95	0.54 351	0.15 71	0.42 102	0.57 307	0.37 271	0.52 420	0.24 198	0.19 161	0.31 65	0.27 165	0.09 122	0.06 4	0.08 79	0.30 585	0.09 71	0.22 156
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	1.16 692	0.29 26	1.94 273	0.55 576	0.97 663	1.96 746	7.94 802	1.34 718	1.03 680	1.01 679	1.48 721	0.51 441	0.66 632	0.65 316	1.42 659	0.09 122	0.23 423	0.09 189	0.53 701	0.13 199	0.49 359

CFNet-RSSM	0.44 203	0.36 136	2.38 392	0.28 202	0.43 520	0.53 339	0.20 186	0.86 494	0.52 250	0.44 322	0.36 282	0.53 452	0.26 297	0.40 151	0.27 165	0.09 122	0.08 103	0.09 189	0.38 650	0.10 105	0.22 156

Gwc-CoAtRS	0.41 167	0.37 152	2.06 308	0.28 202	0.41 501	0.48 250	0.19 159	0.64 326	0.49 215	0.45 327	0.39 308	0.57 484	0.26 297	0.37 129	0.28 180	0.09 122	0.19 386	0.09 189	0.31 596	0.11 134	0.25 180

HITNet	0.55 333	1.28 631	2.73 578	0.35 383	0.14 60	0.56 375	0.23 320	0.89 520	0.62 355	0.52 412	0.51 408	0.49 431	0.38 436	0.52 240	0.60 468	0.09 122	0.07 47	0.10 273	0.08 117	0.25 488	0.61 432
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
FORCE_4.6	0.25 22	0.61 333	1.06 57	0.23 58	0.09 1	0.37 113	0.17 120	0.50 200	0.41 141	0.15 11	0.18 69	0.18 96	0.15 65	0.24 15	0.16 6	0.10 225	0.05 1	0.08 79	0.07 71	0.15 254	0.07 9

EE1	0.58 366	0.35 127	2.42 409	0.34 355	0.29 353	0.50 287	0.20 186	0.77 401	0.62 355	0.35 256	0.34 270	0.29 268	0.23 246	0.63 300	0.22 79	0.10 225	1.70 717	0.09 189	0.07 71	0.26 509	1.87 696

AnonStereo	0.62 431	0.63 344	2.46 448	0.45 517	0.31 386	0.50 287	0.21 235	0.81 435	0.58 315	0.39 286	0.38 301	0.36 327	0.22 218	0.70 340	0.25 136	0.10 225	1.85 729	0.10 273	0.09 171	0.36 620	1.57 669

GEAR-Net	0.69 515	0.31 68	2.05 304	1.11 698	1.09 683	0.32 60	0.21 235	0.75 386	0.43 163	0.31 224	0.30 222	0.22 169	0.27 313	0.98 448	0.31 232	0.10 225	1.80 725	0.08 79	0.15 407	0.27 525	2.70 751

noway7	0.75 556	2.48 778	5.19 760	0.35 383	0.21 222	0.47 236	0.28 436	0.84 467	0.68 436	0.35 256	0.40 319	0.50 435	0.46 532	0.55 257	1.05 604	0.10 225	0.07 47	0.10 273	0.09 171	0.34 594	0.46 342

DF_test	0.22 7	0.30 53	1.20 103	0.23 58	0.16 95	0.15 3	0.15 71	0.28 11	0.26 11	0.15 11	0.17 53	0.14 16	0.14 38	0.24 15	0.19 25	0.10 225	0.07 47	0.08 79	0.08 117	0.12 160	0.10 36

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.36 112	0.94 520	1.57 182	0.25 112	0.13 41	0.39 137	0.13 15	0.33 31	0.59 328	0.25 141	0.16 42	0.18 96	0.17 102	0.32 78	0.20 39	0.10 225	0.18 379	0.13 498	0.11 293	0.15 254	0.93 568

over-6	0.33 75	1.11 562	1.80 230	0.23 58	0.11 20	0.36 98	0.14 39	0.49 171	0.41 141	0.16 20	0.16 42	0.17 76	0.19 161	0.41 161	0.24 116	0.10 225	0.06 4	0.07 2	0.06 14	0.17 316	0.08 21

over-8	0.30 49	1.11 562	1.55 179	0.24 83	0.11 20	0.33 70	0.13 15	0.37 56	0.38 98	0.16 20	0.15 31	0.19 122	0.18 133	0.34 97	0.25 136	0.10 225	0.06 4	0.07 2	0.05 1	0.18 345	0.07 9

over-9	0.31 55	1.14 576	1.67 206	0.24 83	0.11 20	0.35 88	0.13 15	0.40 88	0.38 98	0.16 20	0.15 31	0.19 122	0.19 161	0.34 97	0.28 180	0.10 225	0.06 4	0.07 2	0.06 14	0.18 345	0.07 9

ManiGeoR	0.50 277	1.43 677	2.99 631	0.23 58	0.19 183	0.47 236	0.18 143	0.76 391	0.58 315	0.30 215	0.37 288	0.32 295	0.28 334	0.86 400	0.38 307	0.10 225	0.07 47	0.09 189	0.07 71	0.14 233	0.13 56

HLf10	0.50 277	1.43 677	2.99 631	0.23 58	0.19 183	0.47 236	0.18 143	0.76 391	0.58 315	0.30 215	0.37 288	0.32 295	0.28 334	0.86 400	0.38 307	0.10 225	0.07 47	0.09 189	0.07 71	0.14 233	0.13 56

TestStereo_HL3	0.56 343	1.27 626	4.09 734	0.26 136	0.17 121	0.48 250	0.23 320	0.73 378	0.43 163	0.46 341	0.53 427	0.36 327	0.29 359	1.15 500	0.23 101	0.10 225	0.08 103	0.09 189	0.08 117	0.10 105	0.16 96

GGDA	0.49 265	1.24 619	2.69 562	0.27 172	0.15 76	0.50 287	0.20 186	0.68 345	0.56 298	0.36 260	0.42 326	0.32 295	0.27 313	1.11 489	0.30 211	0.10 225	0.07 47	0.08 79	0.08 117	0.16 285	0.16 96

DF	0.70 523	0.34 114	1.60 192	2.29 769	1.43 716	0.40 148	0.20 186	0.73 378	0.37 78	0.25 141	0.39 308	0.34 318	0.17 102	0.83 394	0.90 568	0.10 225	2.62 781	0.08 79	0.29 575	0.09 71	0.58 417

Test_v1	0.24 17	0.32 84	1.04 51	0.21 18	0.14 60	0.27 24	0.15 71	0.39 80	0.29 19	0.18 55	0.19 85	0.15 29	0.13 24	0.28 46	0.20 39	0.10 225	0.07 47	0.07 2	0.06 14	0.08 38	0.49 359

VMStereo-Base	0.30 49	0.40 182	1.72 213	0.20 7	0.12 28	0.42 174	0.17 120	0.38 73	0.42 151	0.22 105	0.32 254	0.29 268	0.21 202	0.33 89	0.21 57	0.10 225	0.08 103	0.08 79	0.06 14	0.09 71	0.20 139

Hybrid-DGEV-03	0.53 311	1.31 638	2.33 383	0.30 251	0.17 121	0.58 411	0.24 353	0.71 369	0.51 237	0.61 518	1.00 681	0.39 350	0.28 334	0.44 181	0.41 336	0.10 225	0.23 423	0.12 431	0.09 171	0.35 610	0.53 383

Hybrid-DGEV-2	0.61 409	1.16 587	2.80 593	0.33 327	0.17 121	0.73 587	0.19 159	0.89 520	0.73 494	0.61 518	0.42 326	0.53 452	0.43 500	1.00 452	0.91 570	0.10 225	0.08 103	0.11 360	0.10 228	0.25 488	0.61 432

WQFJA1	0.49 265	0.48 257	1.00 37	0.27 172	0.38 477	0.48 250	0.23 320	1.81 747	2.16 759	0.26 168	0.26 178	0.29 268	0.27 313	0.34 97	0.36 286	0.10 225	0.11 251	0.10 273	0.09 171	0.20 403	0.54 391

WQFJX1	0.51 292	0.58 314	1.00 37	0.27 172	0.35 441	0.48 250	0.25 383	2.07 759	2.18 761	0.27 182	0.26 178	0.30 279	0.28 334	0.51 235	0.33 261	0.10 225	0.11 251	0.10 273	0.08 117	0.24 463	0.45 336

WQFJX	0.49 265	0.47 248	1.02 47	0.27 172	0.39 484	0.47 236	0.23 320	1.85 749	1.92 753	0.28 197	0.27 191	0.28 254	0.28 334	0.43 174	0.36 286	0.10 225	0.12 276	0.10 273	0.08 117	0.24 463	0.54 391

NLMM1	0.53 311	0.51 281	1.05 53	0.28 202	0.38 477	0.49 267	0.24 353	2.08 760	2.47 766	0.29 210	0.28 201	0.27 244	0.25 280	0.48 211	0.35 282	0.10 225	0.11 251	0.10 273	0.09 171	0.24 463	0.57 409

NLMM	0.49 265	0.47 248	1.00 37	0.27 172	0.38 477	0.48 250	0.23 320	1.81 747	2.16 759	0.26 168	0.26 178	0.29 268	0.27 313	0.34 97	0.36 286	0.10 225	0.11 251	0.10 273	0.09 171	0.20 403	0.54 391

NLSM1	0.45 210	0.54 295	1.05 53	0.27 172	0.40 494	0.49 267	0.21 235	1.54 734	1.71 742	0.26 168	0.33 261	0.26 229	0.26 297	0.41 161	0.36 286	0.10 225	0.11 251	0.11 360	0.10 228	0.22 438	0.23 166

FE-Mocha	0.61 409	0.36 136	1.84 240	1.06 689	0.34 428	0.43 184	0.17 120	0.72 373	0.55 286	0.45 327	0.50 403	0.58 489	0.45 520	2.35 705	1.18 629	0.10 225	0.40 488	0.11 360	0.21 513	0.13 199	0.31 227

IGEV-FE	0.91 635	0.39 174	3.80 716	0.42 491	1.95 753	0.56 375	0.64 671	0.84 467	0.55 286	1.45 731	0.53 427	0.79 604	0.42 487	0.57 266	1.13 620	0.10 225	0.49 512	0.10 273	0.34 625	0.19 380	2.97 759

Zero-FE251	0.76 562	0.35 127	2.10 322	0.30 251	0.25 295	0.44 198	0.16 97	0.45 131	0.36 70	5.93 793	0.20 94	0.22 169	0.19 161	0.52 240	1.06 608	0.10 225	0.71 563	0.08 79	0.06 14	0.09 71	1.56 665

DA	0.89 625	0.42 197	2.01 291	1.10 695	1.65 736	0.88 657	0.22 278	0.63 319	0.92 644	0.41 297	0.70 590	0.29 268	0.27 313	1.52 573	0.40 327	0.10 225	2.35 773	0.09 189	0.07 71	0.11 134	3.60 777

GGEV	0.89 625	0.42 197	2.01 291	1.10 695	1.65 736	0.88 657	0.22 278	0.63 319	0.92 644	0.41 297	0.70 590	0.29 268	0.27 313	1.52 573	0.40 327	0.10 225	2.35 773	0.09 189	0.07 71	0.11 134	3.60 777

asda	0.41 167	0.31 68	1.23 110	0.22 35	0.17 121	0.43 184	0.16 97	0.46 142	0.38 98	0.25 141	0.20 94	0.15 29	0.20 184	0.99 450	0.23 101	0.10 225	1.49 684	0.07 2	0.23 533	0.08 38	0.88 554

asd	0.36 112	0.28 17	1.21 104	0.23 58	0.19 183	0.41 160	0.14 39	0.37 56	0.34 41	0.26 168	0.21 105	0.15 29	0.19 161	0.91 426	0.20 39	0.10 225	1.14 628	0.07 2	0.08 117	0.08 38	0.71 481

4.25_new	0.43 185	0.29 26	1.40 153	0.23 58	0.19 183	0.41 160	0.17 120	0.44 123	0.38 98	0.34 249	0.22 121	0.15 29	0.18 133	1.06 465	0.30 211	0.10 225	1.44 678	0.07 2	0.32 604	0.07 2	0.93 568

4.5w_new	0.43 185	0.29 26	1.40 153	0.23 58	0.19 183	0.41 160	0.17 120	0.44 123	0.38 98	0.34 249	0.22 121	0.15 29	0.18 133	1.06 465	0.30 211	0.10 225	1.44 678	0.07 2	0.32 604	0.07 2	0.93 568

4.25w-stereo	0.43 185	0.29 26	1.40 153	0.23 58	0.19 183	0.41 160	0.17 120	0.44 123	0.38 98	0.34 249	0.22 121	0.15 29	0.18 133	1.06 465	0.30 211	0.10 225	1.44 678	0.07 2	0.32 604	0.07 2	0.93 568

DFGA-Net	0.61 409	1.55 694	2.59 505	0.32 300	0.26 314	0.54 351	0.22 278	0.67 339	0.63 370	0.50 389	0.52 420	0.35 324	0.28 334	1.84 640	0.99 591	0.10 225	0.08 103	0.12 431	0.12 334	0.38 638	0.18 120

LGtest1	0.26 28	0.43 214	0.82 5	0.23 58	0.21 222	0.31 48	0.11 4	0.36 51	0.43 163	0.24 132	0.18 69	0.16 55	0.14 38	0.30 58	0.28 180	0.10 225	0.16 353	0.08 79	0.06 14	0.10 105	0.42 303

LG-Stereo	0.36 112	0.61 333	1.37 146	0.26 136	0.37 465	0.43 184	0.20 186	0.55 258	0.44 177	0.25 141	0.30 222	0.50 435	0.17 102	0.30 58	0.37 297	0.10 225	0.18 379	0.11 360	0.10 228	0.24 463	0.43 314

MM-Stereo_test3	0.59 386	0.85 480	2.28 371	0.53 566	0.31 386	0.45 207	0.30 484	0.78 409	0.76 531	0.33 239	0.43 332	0.32 295	0.23 246	0.61 288	0.54 438	0.10 225	1.65 710	0.10 273	0.08 117	0.42 666	0.68 467

MM-Stereo_test1	0.63 448	0.64 353	2.51 473	0.54 574	0.37 465	0.44 198	0.28 436	0.68 345	0.59 328	0.43 313	0.33 261	0.26 229	0.25 280	0.89 421	0.52 421	0.10 225	1.84 728	0.10 273	0.09 171	0.41 663	1.40 652

FoundationStereo	0.61 409	0.37 152	0.91 18	1.96 762	2.40 767	0.20 11	0.16 97	0.26 5	0.86 621	0.16 20	0.12 9	0.19 122	0.17 102	0.58 274	0.32 245	0.10 225	2.98 789	0.08 79	0.06 14	0.07 2	0.20 139

GIP-stereo	0.61 409	0.68 372	1.05 53	0.95 673	1.46 722	0.42 174	0.17 120	0.69 351	0.49 215	0.19 63	0.24 149	0.23 185	0.18 133	0.95 442	0.59 463	0.10 225	1.33 659	0.08 79	0.06 14	0.18 345	2.21 725

PAM_32	0.95 650	0.43 214	2.68 554	0.64 614	1.10 689	1.78 738	1.16 737	1.12 684	0.96 663	1.07 687	0.90 664	1.38 723	0.76 661	0.78 377	1.11 617	0.10 225	1.29 651	0.10 273	0.50 692	0.16 285	0.98 585

PAM	0.91 635	0.43 214	2.67 547	0.77 646	0.89 651	1.81 741	1.22 742	1.13 688	0.78 554	1.16 699	0.91 665	1.39 724	0.68 636	0.76 369	1.06 608	0.10 225	0.98 600	0.10 273	0.50 692	0.14 233	0.66 454

UGAM-zero	0.97 657	0.44 229	2.48 460	0.33 327	0.86 647	1.26 711	0.76 695	1.05 653	0.52 250	0.93 669	0.45 352	1.32 718	0.81 666	2.08 681	0.49 408	0.10 225	0.52 520	0.09 189	0.47 681	0.11 134	4.43 787

RAStereo	0.33 75	0.81 462	2.22 356	0.27 172	0.18 145	0.25 22	0.20 186	0.45 131	0.38 98	0.21 88	0.26 178	0.20 145	0.16 94	0.26 30	0.26 155	0.10 225	0.08 103	0.10 273	0.08 117	0.13 199	0.09 30

Pointernet	0.37 125	0.31 68	1.91 265	0.25 112	0.37 465	0.47 236	0.15 71	0.67 339	0.52 250	0.23 119	0.30 222	0.28 254	0.20 184	0.32 78	0.23 101	0.10 225	0.24 428	0.07 2	0.13 357	0.10 105	0.51 369

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 587	0.78 448	3.67 706	0.35 383	0.81 642	1.25 710	0.88 709	1.13 688	0.58 315	0.84 654	0.52 420	1.24 711	0.64 622	0.77 371	0.70 511	0.10 225	0.53 523	0.11 360	0.45 671	0.29 550	0.81 526

U	3.41 775	0.37 152	1.27 121	0.27 172	13.75 807	19.65 813	0.15 71	0.43 112	0.33 35	0.18 55	0.19 85	0.27 244	0.15 65	0.23 6	0.19 25	0.10 225	0.06 4	17.75 820	12.73 810	0.11 134	0.10 36

IGEV-Stereo+	0.48 246	0.32 84	1.43 160	0.26 136	0.46 536	0.30 40	0.13 15	0.32 29	0.57 307	0.80 641	0.24 149	0.19 122	0.19 161	0.57 266	0.46 377	0.10 225	1.36 662	0.08 79	0.22 529	0.46 686	1.04 597

AIO-Stereo	0.64 460	0.60 324	1.63 197	1.31 717	1.45 719	0.38 127	0.20 186	0.55 258	0.83 599	0.31 224	0.31 237	0.23 185	0.15 65	0.39 140	0.63 488	0.10 225	1.25 641	0.09 189	0.41 663	0.21 420	1.73 686

MGS-Stereo	0.35 97	0.48 257	1.99 287	0.26 136	0.14 60	0.41 160	0.22 278	0.41 94	0.48 207	0.24 132	0.51 408	0.25 210	0.18 133	0.33 89	0.22 79	0.10 225	0.08 103	0.09 189	0.08 117	0.47 691	0.10 36

IGEV++	0.74 545	0.70 390	2.05 304	1.11 698	1.09 683	0.32 60	0.21 235	0.75 386	0.43 163	0.30 215	0.30 222	0.22 169	0.27 313	0.98 448	0.31 232	0.10 225	2.50 777	0.08 79	0.15 407	0.27 525	2.70 751

MyStereo8	0.73 541	1.16 587	2.89 614	0.53 566	0.34 428	0.71 576	0.20 186	1.87 751	0.59 328	0.53 421	0.66 562	0.50 435	0.33 400	1.27 531	0.62 481	0.10 225	1.19 631	0.10 273	0.21 513	0.21 420	0.61 432

ACVNet-DCA	0.67 501	0.73 407	2.43 415	0.67 626	0.52 555	0.76 606	0.24 353	0.81 435	0.83 599	0.77 630	0.39 308	0.25 210	0.38 436	0.70 340	0.22 79	0.10 225	2.13 757	0.11 360	0.09 171	0.16 285	1.18 617

xx1	0.71 528	0.73 407	2.43 415	0.67 626	0.52 555	0.76 606	0.24 353	0.85 483	1.05 684	0.77 630	0.39 308	0.46 411	0.37 425	0.70 340	0.22 79	0.10 225	2.13 757	0.12 431	0.41 663	0.16 285	1.18 617

1test111	0.72 538	0.73 407	2.43 415	0.67 626	0.52 555	0.76 606	0.24 353	0.81 435	0.83 599	0.77 630	0.39 308	0.25 210	0.38 436	1.03 459	0.75 532	0.10 225	2.13 757	0.11 360	0.09 171	0.16 285	1.18 617

cc1	0.74 545	0.73 407	2.43 415	0.67 626	0.52 555	0.76 606	0.24 353	0.85 483	1.05 684	0.77 630	0.39 308	0.25 210	0.38 436	0.70 340	0.22 79	0.10 225	2.13 757	0.11 360	0.09 171	0.25 488	2.20 724

IGEVStereo-DCA	0.74 545	0.74 420	2.09 315	0.76 643	0.77 629	0.45 207	0.23 320	0.49 171	0.62 355	0.71 606	0.22 121	0.30 279	0.28 334	1.29 534	1.53 668	0.10 225	1.50 687	0.10 273	0.18 468	0.24 463	2.22 726

rrr	0.84 595	0.74 420	3.40 684	0.76 643	0.77 629	0.45 207	0.28 436	1.23 706	0.84 611	0.71 606	0.22 121	0.30 279	0.28 334	1.29 534	1.53 668	0.10 225	1.50 687	0.10 273	0.29 575	0.24 463	1.75 688

ffm	0.78 574	0.67 362	3.39 679	0.32 300	0.22 239	0.58 411	0.28 436	0.85 483	0.96 663	0.54 427	0.74 616	0.67 539	0.40 461	0.64 308	0.22 79	0.10 225	2.16 762	0.15 566	0.33 619	0.25 488	2.19 721

ff1	1.07 681	0.67 362	3.39 679	0.32 300	0.22 239	0.58 411	0.28 436	0.85 483	0.96 663	0.54 427	0.74 616	0.67 539	0.40 461	2.75 743	3.86 765	0.10 225	2.16 762	0.15 566	0.33 619	0.25 488	2.19 721

tt1	0.74 545	0.73 407	2.34 385	0.67 626	0.63 599	0.75 600	0.24 353	0.85 483	0.96 663	0.81 644	0.38 301	0.26 229	0.35 412	0.64 308	0.22 79	0.10 225	2.16 762	0.11 360	0.09 171	0.25 488	2.19 721

MaDis-Stereo	0.35 97	0.89 497	2.15 335	0.25 112	0.29 353	0.29 31	0.17 120	0.47 153	0.41 141	0.21 88	0.22 121	0.28 254	0.21 202	0.32 78	0.31 232	0.10 225	0.09 176	0.10 273	0.08 117	0.11 134	0.12 49

IGEV_Zeroshot_test	0.91 635	0.39 174	3.80 716	0.42 491	1.95 753	0.56 375	0.64 671	0.84 467	0.55 286	1.45 731	0.53 427	0.79 604	0.42 487	0.57 266	1.13 620	0.10 225	0.49 512	0.10 273	0.34 625	0.19 380	2.97 759

RAFT-Test	0.56 343	0.41 190	2.01 291	0.90 664	1.07 680	0.65 536	0.37 556	0.83 457	0.65 387	0.49 368	0.49 390	0.93 658	0.24 260	0.52 240	0.30 211	0.10 225	0.38 479	0.09 189	0.38 650	0.11 134	0.19 128

anonymousdsp2	0.88 617	0.31 68	1.96 279	1.06 689	1.56 729	0.57 400	0.22 278	0.84 467	0.98 672	1.20 707	0.37 288	0.65 526	0.26 297	1.19 510	0.46 377	0.10 225	2.40 775	0.10 273	0.13 357	0.19 380	2.96 757

LoS	0.34 84	0.35 127	1.88 256	0.25 112	0.13 41	0.53 339	0.20 186	0.50 200	0.53 263	0.26 168	0.28 201	0.37 339	0.24 260	0.40 151	0.25 136	0.10 225	0.08 103	0.08 79	0.06 14	0.15 254	0.10 36
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.90 631	0.31 68	1.90 262	1.60 739	0.95 659	1.14 700	0.42 587	0.85 483	0.43 163	1.74 746	0.21 105	0.27 244	0.17 102	1.56 579	0.30 211	0.10 225	2.60 778	0.10 273	0.09 171	0.10 105	3.10 763

anonymousa	0.74 545	0.60 324	2.58 500	0.96 675	1.33 707	0.61 469	0.26 401	0.69 351	0.56 298	0.55 440	0.84 646	0.82 620	0.46 532	0.56 262	0.61 478	0.10 225	1.11 624	0.12 431	0.98 767	0.14 233	0.97 583

CroCo-Stereo Lap2	0.38 133	0.91 509	2.02 296	0.33 327	0.38 477	0.23 18	0.21 235	0.63 319	0.51 237	0.23 119	0.28 201	0.29 268	0.23 246	0.34 97	0.28 180	0.10 225	0.09 176	0.10 273	0.08 117	0.22 438	0.15 79

TestStereo1	0.59 386	1.21 607	2.63 524	0.40 474	0.60 588	0.56 375	0.34 533	0.82 446	0.73 494	0.45 327	0.63 534	0.36 327	0.42 487	0.66 319	0.42 346	0.10 225	0.32 465	0.12 431	0.10 228	0.34 594	0.52 377

DCANet-4	0.43 185	0.32 84	2.31 379	0.26 136	0.14 60	0.51 302	0.22 278	0.84 467	0.78 554	0.55 440	0.48 373	0.28 254	0.37 425	0.40 151	0.37 297	0.10 225	0.07 47	0.09 189	0.07 71	0.08 38	0.43 314

fff	0.50 277	0.90 505	2.63 524	0.25 112	0.15 76	0.51 302	0.22 278	0.85 483	0.82 592	0.55 440	0.48 373	0.31 289	0.65 625	0.39 140	0.37 297	0.10 225	0.07 47	0.09 189	0.07 71	0.08 38	0.43 314

ADStereo(finetuned)	0.50 277	0.91 509	2.43 415	0.26 136	0.14 60	0.51 302	0.22 278	0.84 467	0.78 554	0.56 452	0.49 390	0.32 295	0.75 657	0.40 151	0.40 327	0.10 225	0.07 47	0.09 189	0.07 71	0.13 199	0.45 336

test_5	0.61 409	1.25 623	2.76 586	0.39 460	0.64 604	0.58 411	0.35 544	0.85 483	0.66 395	0.49 368	0.56 475	0.55 472	0.40 461	0.79 381	0.32 245	0.10 225	0.19 386	0.12 431	0.12 334	0.33 584	0.85 541

SA-5K	0.59 386	1.21 607	2.63 524	0.40 474	0.60 588	0.56 375	0.34 533	0.82 446	0.73 494	0.45 327	0.63 534	0.36 327	0.42 487	0.66 319	0.42 346	0.10 225	0.32 465	0.12 431	0.10 228	0.34 594	0.52 377

Sa-1000	0.61 409	1.07 549	2.71 571	0.32 300	0.61 596	0.61 469	0.31 496	1.00 613	0.76 531	0.53 421	0.83 644	0.43 375	0.33 400	0.69 333	0.30 211	0.10 225	0.52 520	0.13 498	0.28 570	0.29 550	0.29 209

SA	0.61 409	1.14 576	2.79 592	0.32 300	0.63 599	0.57 400	0.30 484	0.97 586	0.78 554	0.43 313	0.63 534	0.39 350	0.46 532	0.70 340	0.31 232	0.10 225	0.44 498	0.13 498	0.32 604	0.31 568	0.51 369

iRaft-Stereo_5w	0.65 471	1.35 652	2.21 352	0.30 251	0.63 599	0.49 267	0.28 436	0.78 409	0.64 379	0.41 297	0.61 518	0.62 508	0.46 532	1.79 629	0.48 395	0.10 225	0.25 440	0.11 360	0.12 334	0.40 655	0.94 573

iRaft-Stereo_20w	1.50 728	0.42 197	4.81 755	2.24 768	2.09 759	1.36 714	1.27 746	1.38 722	0.94 655	2.07 749	0.42 326	0.85 634	0.69 641	0.87 405	1.37 656	0.10 225	4.04 795	0.09 189	0.40 658	0.17 316	4.53 788

MIPNet	0.88 617	1.07 549	2.85 608	0.61 605	0.18 145	1.46 720	1.37 749	1.65 741	0.78 554	1.93 748	0.85 649	0.75 589	1.66 735	0.87 405	0.34 273	0.10 225	0.08 103	0.11 360	0.32 604	0.27 525	0.26 188

IPLGR	0.58 366	0.64 353	3.12 651	0.37 422	0.18 145	0.62 491	0.54 639	1.06 666	0.69 449	0.73 611	0.46 358	0.50 435	0.44 510	1.12 494	0.31 232	0.10 225	0.08 103	0.11 360	0.09 171	0.21 420	0.20 139

CrosDoStereo	0.96 654	0.49 264	2.66 538	0.27 172	0.33 412	0.54 351	3.69 778	0.77 401	0.66 395	0.70 597	1.39 716	0.53 452	1.47 726	1.77 622	3.02 747	0.10 225	0.08 103	0.11 360	0.11 293	0.22 438	0.30 218

LCNet	0.58 366	0.43 214	2.42 409	0.91 668	0.22 239	0.95 675	0.29 465	0.62 311	0.64 379	0.52 412	0.55 461	0.41 369	0.75 657	0.84 396	0.27 165	0.10 225	0.07 47	0.12 431	0.18 468	0.97 750	0.40 290

STrans-v2	0.69 515	0.62 342	2.66 538	0.28 202	0.23 270	0.57 400	0.32 508	1.01 623	0.77 548	0.92 665	0.84 646	0.88 646	0.92 686	1.81 632	1.19 632	0.10 225	0.07 47	0.10 273	0.09 171	0.12 160	0.30 218

TransformOpticalFlow	0.65 471	0.61 333	2.67 547	0.45 517	0.26 314	0.62 491	0.28 436	0.88 511	0.76 531	0.76 626	0.74 616	0.90 652	0.84 671	1.82 635	0.80 549	0.10 225	0.07 47	0.11 360	0.09 171	0.12 160	0.19 128

PSM-AAD	0.67 501	0.29 26	2.41 405	0.37 422	0.23 270	0.86 648	1.15 735	0.62 311	0.66 395	0.64 557	0.71 605	0.67 539	2.90 763	0.65 316	0.32 245	0.10 225	0.08 103	0.17 606	0.15 407	0.14 233	0.34 247

KYRaft	0.52 296	0.35 127	2.40 401	0.34 355	0.21 222	0.75 600	0.43 594	0.62 311	0.63 370	0.64 557	0.92 666	0.53 452	0.72 645	0.60 282	0.26 155	0.10 225	0.07 47	0.12 431	0.14 381	0.13 199	0.54 391

ASMatch	0.61 409	0.47 248	2.72 573	0.91 668	0.36 455	0.56 375	0.24 353	0.54 246	0.67 409	0.48 351	1.20 701	0.47 420	0.65 625	1.33 541	0.93 573	0.10 225	0.08 103	0.11 360	0.11 293	0.10 105	0.17 109

DeepStereo_LL	0.96 654	0.49 264	2.66 538	0.27 172	0.33 412	0.54 351	3.69 778	0.77 401	0.66 395	0.70 597	1.39 716	0.53 452	1.47 726	1.77 622	3.02 747	0.10 225	0.08 103	0.11 360	0.11 293	0.22 438	0.30 218

DEmStereo	0.69 515	0.40 182	2.42 409	0.42 491	0.18 145	0.66 550	0.88 709	0.54 246	0.64 379	0.60 508	1.00 681	0.45 403	1.24 713	1.53 575	2.21 712	0.10 225	0.08 103	0.10 273	0.10 228	0.11 134	0.14 70

THIR-Stereo	0.88 617	0.85 480	2.33 383	0.26 136	0.16 95	0.59 434	2.69 774	0.62 311	0.54 272	0.62 533	1.61 726	0.96 667	1.77 741	1.67 604	2.20 711	0.10 225	0.08 103	0.14 537	0.11 293	0.16 285	0.21 147

GrayStereo	0.71 528	0.27 5	2.40 401	0.89 661	0.23 270	0.62 491	1.40 753	0.67 339	0.70 463	0.72 609	0.77 631	0.55 472	3.03 765	0.60 282	0.28 180	0.10 225	0.08 103	0.10 273	0.21 513	0.12 160	0.37 265

RAFT-345	0.56 343	0.37 152	2.68 554	0.40 474	0.34 428	0.58 411	0.41 580	0.49 171	0.70 463	0.51 401	0.99 680	0.43 375	0.28 334	1.56 579	0.81 553	0.10 225	0.07 47	0.11 360	0.09 171	0.11 134	0.09 30

CroCo-Stereo	0.35 97	0.71 395	1.67 206	0.32 300	0.17 121	0.19 10	0.21 235	0.79 417	0.54 272	0.22 105	0.25 163	0.55 472	0.22 218	0.28 46	0.28 180	0.10 225	0.08 103	0.08 79	0.07 71	0.12 160	0.10 36
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	0.61 409	0.54 295	2.09 315	0.31 276	1.37 710	0.51 302	0.28 436	0.83 457	0.50 229	0.42 305	0.55 461	0.54 462	0.24 260	0.38 135	1.25 643	0.10 225	1.08 619	0.10 273	0.17 454	0.11 134	0.77 504

GMM-Stereo	0.53 311	0.33 98	2.89 614	0.53 566	0.24 284	0.77 616	0.46 613	0.62 311	0.65 387	0.58 478	0.73 613	0.47 420	0.43 500	0.68 329	0.29 196	0.10 225	0.06 4	0.13 498	0.13 357	0.14 233	0.44 330

Prome-Stereo	0.53 311	0.36 136	2.39 398	0.60 599	0.23 270	0.63 506	0.41 580	0.66 334	0.67 409	0.59 497	1.02 685	0.43 375	0.71 644	0.61 288	0.34 273	0.10 225	0.07 47	0.10 273	0.09 171	0.13 199	0.44 330

rafts_anoy	0.60 399	1.33 644	2.59 505	0.53 566	1.09 683	0.49 267	0.25 383	0.67 339	0.53 263	0.41 297	0.38 301	0.33 310	0.30 374	0.68 329	0.41 336	0.10 225	1.13 627	0.13 498	0.15 407	0.20 403	0.29 209

raft+_RVC	0.62 431	1.18 595	2.43 415	0.36 408	2.08 758	0.52 326	0.25 383	0.66 334	0.54 272	0.36 260	0.46 358	0.32 295	0.28 334	0.49 225	0.43 355	0.10 225	0.91 592	0.10 273	0.09 171	0.22 438	0.70 478

TANstereo	0.39 143	0.70 390	2.48 460	0.23 58	0.12 28	0.54 351	0.16 97	0.41 94	0.47 201	0.45 327	0.51 408	0.26 229	0.22 218	0.34 97	0.21 57	0.10 225	0.10 215	0.08 79	0.07 71	0.09 71	0.18 120

XX-TBD	0.40 159	1.04 544	2.49 466	0.35 383	0.13 41	0.51 302	0.17 120	0.44 123	0.52 250	0.38 280	0.51 408	0.23 185	0.19 161	0.31 65	0.25 136	0.10 225	0.07 47	0.08 79	0.06 14	0.09 71	0.18 120

raftrobust	0.52 296	1.14 576	2.15 335	0.33 327	0.99 664	0.53 339	0.21 235	0.59 290	0.50 229	0.53 421	0.36 282	0.31 289	0.33 400	0.47 197	0.42 346	0.10 225	0.55 529	0.09 189	0.08 117	0.22 438	0.46 342

RALCasStereoNet	0.65 471	1.34 647	2.56 494	0.43 504	0.96 660	0.50 287	0.26 401	0.62 311	0.56 298	0.43 313	0.49 390	0.36 327	0.28 334	0.72 357	0.53 430	0.10 225	1.18 630	0.09 189	0.08 117	0.27 525	1.27 635

RALAANet	0.52 296	1.37 662	2.63 524	0.33 327	0.23 270	0.48 250	0.19 159	0.69 351	0.55 286	0.49 368	0.46 358	0.39 350	0.31 382	0.53 250	0.53 430	0.10 225	0.33 471	0.11 360	0.17 454	0.29 550	0.13 56

DCANet	0.49 265	0.91 509	2.63 524	0.26 136	0.14 60	0.51 302	0.22 278	0.84 467	0.78 554	0.56 452	0.49 390	0.32 295	0.41 474	0.39 140	0.41 336	0.10 225	0.07 47	0.09 189	0.07 71	0.14 233	0.45 336

csc	0.50 277	0.90 505	2.63 524	0.25 112	0.15 76	0.51 302	0.22 278	0.85 483	0.82 592	0.55 440	0.48 373	0.31 289	0.65 625	0.39 140	0.37 297	0.10 225	0.07 47	0.09 189	0.07 71	0.08 38	0.43 314

cscssc	0.50 277	0.90 505	2.63 524	0.25 112	0.15 76	0.51 302	0.22 278	0.85 483	0.82 592	0.55 440	0.48 373	0.31 289	0.65 625	0.39 140	0.37 297	0.10 225	0.07 47	0.09 189	0.07 71	0.08 38	0.43 314

111	0.57 354	1.41 669	2.63 524	0.25 112	0.15 76	0.59 434	0.26 401	0.90 533	0.83 599	0.50 389	0.54 449	0.57 484	0.38 436	0.54 255	0.41 336	0.10 225	0.07 47	0.09 189	0.07 71	0.24 463	0.81 526

test_xeample3	0.86 607	0.75 428	3.36 673	0.65 617	0.76 627	0.49 267	0.33 522	1.21 705	0.80 577	0.61 518	0.23 141	0.30 279	0.29 359	1.17 504	1.57 671	0.10 225	1.79 721	0.10 273	0.40 658	0.25 488	2.09 713

CCAANet	0.63 448	1.13 573	2.58 500	0.31 276	0.25 295	0.55 366	0.23 320	0.89 520	0.69 449	0.41 297	0.67 568	0.56 479	0.37 425	1.89 653	1.24 641	0.10 225	0.09 176	0.13 498	0.12 334	0.20 403	0.15 79

DIP-Stereo	0.43 185	0.50 273	2.21 352	0.27 172	0.18 145	0.63 506	0.17 120	0.94 560	0.58 315	0.49 368	0.48 373	0.30 279	0.30 374	0.40 151	0.31 232	0.10 225	0.08 103	0.10 273	0.08 117	0.15 254	0.33 238
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	0.42 177	0.31 68	2.51 473	0.30 251	0.18 145	0.56 375	0.25 383	0.82 446	0.41 141	0.57 470	0.67 568	0.33 310	0.24 260	0.34 97	0.33 261	0.10 225	0.08 103	0.09 189	0.07 71	0.09 71	0.18 120

RAFT-Stereo	0.42 177	0.31 68	2.51 473	0.30 251	0.18 145	0.56 375	0.25 383	0.82 446	0.41 141	0.57 470	0.67 568	0.33 310	0.24 260	0.34 97	0.33 261	0.10 225	0.08 103	0.09 189	0.07 71	0.09 71	0.18 120
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.59 386	1.41 669	2.41 405	0.31 276	0.15 76	0.60 450	0.23 320	0.77 401	0.63 370	0.67 582	0.66 562	0.55 472	0.37 425	1.16 501	1.09 614	0.10 225	0.07 47	0.09 189	0.07 71	0.21 420	0.29 209

depth_test_26	0.23 14	0.31 68	1.08 72	0.21 18	0.13 41	0.18 9	0.13 15	0.31 22	0.46 190	0.16 20	0.32 254	0.19 122	0.14 38	0.25 24	0.17 11	0.11 341	0.09 176	0.10 273	0.09 171	0.10 105	0.15 79

HLF11	0.48 246	1.30 635	2.84 604	0.23 58	0.19 183	0.44 198	0.17 120	0.70 361	0.55 286	0.36 260	0.42 326	0.32 295	0.30 374	0.89 421	0.39 317	0.11 341	0.08 103	0.08 79	0.07 71	0.15 254	0.12 49

TestStereo_HLe17	0.53 311	1.57 698	3.11 649	0.23 58	0.18 145	0.51 302	0.21 235	0.84 467	0.62 355	0.33 239	0.37 288	0.32 295	0.28 334	1.06 465	0.29 196	0.11 341	0.07 47	0.09 189	0.08 117	0.15 254	0.17 109

TestStereo_HL2	0.48 246	1.19 600	2.68 554	0.28 202	0.17 121	0.48 250	0.20 186	0.67 339	0.55 286	0.37 271	0.44 347	0.32 295	0.27 313	1.09 480	0.32 245	0.11 341	0.08 103	0.08 79	0.07 71	0.17 316	0.15 79

TestStereo-Hl	0.47 230	0.88 490	2.58 500	0.26 136	0.16 95	0.50 287	0.24 353	0.75 386	0.56 298	0.40 293	0.40 319	0.37 339	0.32 391	1.07 476	0.28 180	0.11 341	0.08 103	0.09 189	0.08 117	0.13 199	0.18 120

mm2	0.35 97	0.27 5	1.01 44	0.21 18	0.13 41	0.48 250	0.14 39	0.30 15	0.32 29	0.14 7	0.14 18	0.18 96	0.13 24	0.61 288	0.53 430	0.11 341	0.81 578	0.07 2	0.56 707	0.07 2	0.84 533

mm1	0.35 97	0.27 5	1.01 44	0.21 18	0.13 41	0.48 250	0.14 39	0.34 37	0.32 29	0.14 7	0.14 18	0.18 96	0.13 24	0.61 288	0.53 430	0.11 341	0.81 578	0.07 2	0.56 707	0.07 2	0.84 533

PointNet	0.29 45	0.30 53	1.14 93	0.22 35	0.14 60	0.36 98	0.17 120	0.35 44	0.34 41	0.17 41	0.16 42	0.19 122	0.13 24	0.26 30	0.38 307	0.11 341	0.52 520	0.08 79	0.07 71	0.07 2	0.68 467

IGEV_i1	0.90 631	0.33 98	2.58 500	0.83 657	1.60 733	0.58 411	0.27 422	0.89 520	0.96 663	1.13 694	0.48 373	0.98 670	0.34 409	1.19 510	0.60 468	0.11 341	2.17 765	0.13 498	0.19 486	0.17 316	2.38 739

LiteMatch	0.30 49	0.82 464	0.99 31	0.30 251	0.14 60	0.30 40	0.21 235	0.30 15	0.32 29	0.17 41	0.14 18	0.18 96	0.38 436	0.61 288	0.42 346	0.11 341	0.06 4	0.10 273	0.08 117	0.14 233	0.19 128

Lsterematch	0.44 203	0.82 464	2.17 338	0.30 251	0.14 60	0.49 267	0.21 235	0.52 221	0.63 370	0.44 322	0.58 494	0.44 390	0.38 436	0.47 197	0.42 346	0.11 341	0.06 4	0.10 273	0.08 117	0.14 233	0.19 128

Selective-IGEV-i1	0.99 662	0.36 136	1.98 283	1.72 748	2.18 762	0.62 491	0.33 522	0.91 540	1.13 695	0.60 508	0.53 427	1.36 722	0.29 359	0.71 349	1.00 594	0.11 341	1.94 739	0.13 498	0.30 585	0.14 233	3.51 774

GeoVLM	0.34 84	0.27 5	0.99 31	0.21 18	0.13 41	0.31 48	0.14 39	0.30 15	0.32 29	0.17 41	0.14 18	0.18 96	0.15 65	0.61 288	0.39 317	0.11 341	0.81 578	0.07 2	0.56 707	0.07 2	0.84 533

DispViT+	0.25 22	0.29 26	1.12 81	0.20 7	0.44 522	0.22 16	0.14 39	0.43 112	0.40 135	0.20 74	0.17 53	0.18 96	0.15 65	0.39 140	0.19 25	0.11 341	0.07 47	0.07 2	0.05 1	0.07 2	0.09 30

BridgeDepth_RVC	0.24 17	0.51 281	0.97 26	0.18 1	0.12 28	0.31 48	0.12 8	0.34 37	0.60 337	0.16 20	0.15 31	0.16 55	0.20 184	0.33 89	0.27 165	0.11 341	0.06 4	0.07 2	0.06 14	0.07 2	0.07 9
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.34 84	0.27 5	1.00 37	0.21 18	0.13 41	0.31 48	0.14 39	0.30 15	0.32 29	0.17 41	0.14 18	0.18 96	0.15 65	0.61 288	0.40 327	0.11 341	0.82 584	0.07 2	0.56 707	0.07 2	0.84 533

NLCSM	0.53 311	0.70 390	1.11 78	0.30 251	0.36 455	0.49 267	0.28 436	1.39 723	1.68 739	0.31 224	0.30 222	0.30 279	0.31 382	1.43 555	0.39 317	0.11 341	0.12 276	0.11 360	0.10 228	0.35 610	0.53 383

Select-FE	0.89 625	0.94 520	2.99 631	0.50 553	1.03 673	1.31 713	0.92 714	1.40 725	0.59 328	1.11 691	0.55 461	1.16 709	0.75 657	0.91 426	1.20 633	0.11 341	0.46 501	0.11 360	0.49 687	0.14 233	1.09 607

Replicate-Monster	0.58 366	0.53 292	1.55 179	0.22 35	0.34 428	0.37 113	0.13 15	0.43 112	0.39 124	0.35 256	0.16 42	0.16 55	0.15 65	1.46 562	0.21 57	0.11 341	2.71 782	0.07 2	0.35 631	0.08 38	1.81 695

GASTEREO	0.89 625	0.83 470	1.67 206	2.15 764	1.89 747	0.52 326	0.21 235	0.62 311	0.62 355	0.33 239	0.31 237	0.16 55	0.31 382	1.11 489	0.68 506	0.11 341	1.92 734	0.08 79	0.29 575	0.19 380	3.79 781

MSCF	0.88 617	0.84 475	1.67 206	2.15 764	1.87 746	0.51 302	0.21 235	0.63 319	0.61 344	0.32 230	0.29 211	0.17 76	0.30 374	1.06 465	0.67 503	0.11 341	1.92 734	0.08 79	0.31 596	0.19 380	3.72 780

z-ln-s-r	0.76 562	1.41 669	2.84 604	0.33 327	0.27 328	0.58 411	0.37 556	0.92 548	0.89 636	0.54 427	0.81 639	0.64 521	0.48 552	2.23 695	1.74 679	0.11 341	0.08 103	0.11 360	0.09 171	0.28 539	0.40 290

S2M2_XL	0.22 7	0.36 136	1.33 137	0.20 7	0.13 41	0.16 5	0.11 4	0.27 8	0.18 2	0.16 20	0.20 94	0.15 29	0.14 38	0.21 3	0.22 79	0.11 341	0.09 176	0.10 273	0.08 117	0.10 105	0.08 21
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	0.59 386	1.32 639	2.59 505	0.30 251	0.22 239	0.59 434	0.28 436	0.80 424	0.61 344	0.56 452	0.45 352	0.70 571	0.35 412	1.38 545	0.72 522	0.11 341	0.08 103	0.09 189	0.08 117	0.22 438	0.31 227

G2L-Stereo_test	0.64 460	1.34 647	2.55 490	0.34 355	0.24 284	0.75 600	0.39 573	0.83 457	0.65 387	0.62 533	0.54 449	0.74 584	0.40 461	1.57 584	0.75 532	0.11 341	0.08 103	0.08 79	0.08 117	0.28 539	0.43 314

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 311	0.39 174	1.30 130	0.45 517	0.21 222	0.74 597	0.17 120	0.71 369	0.44 177	1.17 700	0.38 301	0.89 649	0.23 246	0.86 400	0.94 576	0.11 341	0.49 512	0.09 189	0.40 658	0.13 199	0.50 362

SGD-Stereo	0.23 14	0.31 68	0.87 13	0.23 58	0.11 20	0.40 148	0.16 97	0.33 31	0.40 135	0.20 74	0.19 85	0.18 96	0.17 102	0.38 135	0.17 11	0.11 341	0.06 4	0.08 79	0.07 71	0.10 105	0.09 30

SCV	0.69 515	0.68 372	1.95 274	0.90 664	1.04 675	0.49 267	0.24 353	0.98 594	0.73 494	0.54 427	0.31 237	0.24 198	0.20 184	1.32 538	0.26 155	0.11 341	1.59 702	0.09 189	0.32 604	0.34 594	1.58 671

StereoAnything_RVC	1.22 697	1.71 722	3.17 656	2.52 776	2.63 771	0.26 23	0.15 71	0.47 153	0.54 272	0.49 368	0.71 605	0.52 449	0.19 161	1.60 595	0.57 452	0.11 341	4.13 796	0.08 79	0.05 1	0.76 737	3.79 781

AIO_rvc	0.95 650	1.02 537	2.57 498	2.80 782	1.91 750	0.37 113	0.24 353	0.52 221	0.60 337	0.98 672	0.29 211	0.25 210	0.18 133	2.16 691	0.29 196	0.11 341	1.39 673	0.08 79	0.11 293	0.26 509	2.87 754

UGAM	0.69 515	0.84 475	2.66 538	0.40 474	0.20 206	0.53 339	0.34 533	0.63 319	0.74 515	0.45 327	0.74 616	0.95 666	0.36 417	2.57 725	0.42 346	0.11 341	0.45 500	0.17 606	0.19 486	0.43 672	0.57 409

test_sample1	0.61 409	0.45 239	1.84 240	0.33 327	0.29 353	0.49 267	0.24 353	0.83 457	0.73 494	0.51 401	0.53 427	0.52 449	0.45 520	1.40 548	0.72 522	0.11 341	0.96 595	0.10 273	0.24 539	0.15 254	1.25 632

trnet	0.31 55	0.31 68	1.65 201	0.20 7	0.12 28	0.55 366	0.15 71	0.50 200	0.51 237	0.28 197	0.34 270	0.24 198	0.21 202	0.34 97	0.24 116	0.11 341	0.07 47	0.08 79	0.05 1	0.09 71	0.12 49

H2IRNET	0.48 246	1.04 544	2.57 498	0.31 276	0.19 183	0.54 351	0.19 159	0.55 258	0.53 263	0.28 197	0.56 475	0.47 420	0.35 412	0.47 197	0.40 327	0.11 341	0.08 103	0.12 431	0.14 381	0.37 630	0.26 188

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 296	0.51 281	1.12 81	0.26 136	0.22 239	0.46 221	0.20 186	1.10 677	1.33 714	3.13 778	0.33 261	0.22 169	0.20 184	0.34 97	0.26 155	0.11 341	0.09 176	0.11 360	0.09 171	0.17 316	0.21 147

MIF-Stereo (partial)	0.41 167	0.71 395	2.67 547	0.27 172	0.24 284	0.32 60	0.17 120	0.56 265	0.46 190	0.26 168	0.37 288	0.25 210	0.26 297	0.46 189	0.35 282	0.11 341	0.08 103	0.12 431	0.10 228	0.21 420	0.15 79

UniTT-Stereo	0.36 112	0.66 361	2.43 415	0.28 202	0.24 284	0.30 40	0.18 143	0.35 44	0.36 70	0.26 168	0.37 288	0.18 96	0.18 133	0.33 89	0.30 211	0.11 341	0.08 103	0.09 189	0.08 117	0.25 488	0.09 30

CASnet	0.32 64	0.40 182	1.80 230	0.28 202	0.11 20	0.47 236	0.19 159	0.45 131	0.47 201	0.39 286	0.31 237	0.23 185	0.17 102	0.31 65	0.21 57	0.11 341	0.06 4	0.15 566	0.12 334	0.16 285	0.08 21
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PCWNet_CMD	0.48 246	0.50 273	2.23 359	0.27 172	0.20 206	0.56 375	0.22 278	0.78 409	0.67 409	0.49 368	0.55 461	0.68 553	0.56 586	0.48 211	0.32 245	0.11 341	0.10 215	0.14 537	0.10 228	0.19 380	0.43 314

Any-RAFT	0.42 177	0.33 98	1.89 260	0.28 202	0.21 222	0.69 569	0.21 235	0.83 457	0.60 337	0.45 327	0.43 332	0.62 508	0.30 374	0.48 211	0.24 116	0.11 341	0.40 488	0.08 79	0.06 14	0.10 105	0.16 96

LL-Strereo2	0.62 431	1.36 657	2.47 454	1.37 723	0.96 660	0.54 351	0.28 436	0.61 305	0.49 215	0.42 305	0.34 270	0.44 390	0.21 202	0.57 266	0.53 430	0.11 341	0.26 444	0.16 587	0.14 381	0.18 345	0.98 585

CBFPSM	0.62 431	1.34 647	2.12 327	0.30 251	0.23 270	0.71 576	0.38 566	0.77 401	0.68 436	0.51 401	0.49 390	1.03 682	0.82 668	0.63 300	1.35 652	0.11 341	0.12 276	0.10 273	0.10 228	0.19 380	0.37 265

riskmin	0.96 654	0.32 84	2.07 309	1.72 748	1.61 734	1.62 729	0.57 650	1.45 728	0.55 286	0.73 611	0.89 661	0.92 653	0.45 520	1.16 501	0.60 468	0.11 341	1.30 654	0.12 431	1.38 776	0.14 233	1.51 659

Selective-RAFT	0.46 222	0.48 257	1.88 256	0.32 300	0.16 95	0.61 469	0.19 159	0.66 334	0.62 355	0.28 197	0.30 222	0.41 369	0.33 400	0.51 235	0.32 245	0.11 341	1.09 621	0.09 189	0.35 631	0.19 380	0.37 265

qqq	0.65 471	0.63 344	2.10 322	0.30 251	0.64 604	0.46 221	0.27 422	0.81 435	0.83 599	0.48 351	0.56 475	0.46 411	0.37 425	1.03 459	0.75 532	0.11 341	1.41 674	0.12 431	0.41 663	0.16 285	1.18 617

x	0.65 471	0.62 342	2.12 327	0.36 408	0.61 596	0.48 250	0.24 353	0.80 424	0.89 636	0.50 389	0.56 475	0.44 390	0.36 417	0.62 299	0.80 549	0.11 341	1.44 678	0.11 360	0.39 655	0.16 285	1.34 644

OMP-Stereo	0.64 460	0.87 486	2.38 392	0.56 589	0.37 465	0.60 450	0.26 401	0.75 386	0.71 478	0.65 573	0.60 510	0.68 553	0.32 391	2.07 678	1.18 629	0.11 341	0.08 103	0.12 431	0.09 171	0.17 316	0.28 202

IIG-Stereo	0.65 471	0.87 486	2.32 381	0.55 576	0.23 270	0.62 491	0.21 235	0.78 409	0.71 478	0.64 557	0.69 577	0.69 564	0.38 436	2.07 678	1.37 656	0.11 341	0.08 103	0.11 360	0.09 171	0.15 254	0.27 196

NRIStereo	0.50 277	0.34 114	2.44 423	0.52 562	0.16 95	0.94 673	0.73 693	0.52 221	0.65 387	0.48 351	0.40 319	0.59 493	0.29 359	0.78 377	0.33 261	0.11 341	0.13 300	0.11 360	0.09 171	0.22 438	0.25 180

RAFT_R40	0.55 333	0.31 68	2.44 423	0.57 594	0.42 515	0.62 491	0.52 633	0.58 280	0.66 395	0.56 452	0.54 449	0.54 462	0.50 563	1.56 579	0.53 430	0.11 341	0.07 47	0.12 431	0.10 228	0.16 285	0.10 36

DRaft	0.65 471	0.47 248	2.38 392	0.25 112	0.17 121	0.64 520	0.65 675	0.56 265	0.57 307	0.67 582	0.98 677	0.38 346	0.99 695	1.42 554	2.06 701	0.11 341	0.14 317	0.10 273	0.14 381	0.18 345	0.21 147

IRAFT_RVC	0.59 386	0.74 420	2.42 409	0.47 530	0.21 222	0.59 434	0.42 587	0.68 345	0.73 494	0.54 427	0.50 403	0.49 431	0.51 567	1.57 584	1.00 594	0.11 341	0.25 440	0.13 498	0.10 228	0.15 254	0.14 70

RAFT	0.62 431	1.35 652	2.26 368	0.62 607	0.53 563	0.47 236	0.35 544	0.70 361	0.58 315	0.50 389	0.50 403	0.79 604	0.40 461	0.49 225	0.36 286	0.11 341	0.79 570	0.14 537	0.13 357	0.52 708	0.72 483

s12784h	0.41 167	0.34 114	2.17 338	0.24 83	0.11 20	0.64 520	0.24 353	0.85 483	0.70 463	0.45 327	0.54 449	0.28 254	0.27 313	0.51 235	0.27 165	0.11 341	0.06 4	0.09 189	0.06 14	0.16 285	0.14 70

TestStereo	0.49 265	0.88 490	2.38 392	0.30 251	0.16 95	0.43 184	0.25 383	0.55 258	0.46 190	0.38 280	0.46 358	0.34 318	0.28 334	1.96 665	0.28 180	0.11 341	0.08 103	0.12 431	0.09 171	0.15 254	0.13 56

CFNet_pseudo	0.47 230	0.50 273	2.19 345	0.26 136	0.20 206	0.56 375	0.22 278	0.80 424	0.62 355	0.50 389	0.56 475	0.68 553	0.47 545	0.53 250	0.33 261	0.11 341	0.10 215	0.15 566	0.10 228	0.18 345	0.33 238

XX-Stereo	0.98 660	0.57 311	4.45 750	1.64 742	5.33 785	0.55 366	0.16 97	0.96 578	0.43 163	0.45 327	0.65 555	0.85 634	0.19 161	0.79 381	0.26 155	0.11 341	0.80 573	0.10 273	0.32 604	0.17 316	0.78 510

ARAFT	0.65 471	1.69 721	3.34 672	0.29 227	0.16 95	0.65 536	0.36 553	0.96 578	0.73 494	0.63 546	0.49 390	0.56 479	0.31 382	1.23 518	0.35 282	0.11 341	0.08 103	0.14 537	0.13 357	0.38 638	0.50 362

MMNet	0.55 333	0.92 514	2.03 298	0.34 355	0.27 328	0.79 625	0.28 436	0.86 494	0.79 567	0.62 533	0.58 494	0.59 493	0.56 586	0.80 385	0.61 478	0.11 341	0.11 251	0.12 431	0.11 293	0.21 420	0.22 156

CREStereo	0.31 55	0.35 127	1.66 203	0.19 3	0.13 41	0.55 366	0.17 120	0.50 200	0.50 229	0.28 197	0.34 270	0.24 198	0.21 202	0.34 97	0.23 101	0.11 341	0.07 47	0.08 79	0.05 1	0.10 105	0.12 49
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	0.54 325	0.87 486	2.45 440	0.28 202	0.22 239	0.59 434	0.36 553	0.69 351	0.73 494	0.49 368	0.59 500	0.69 564	0.42 487	0.47 197	0.70 511	0.11 341	0.10 215	0.10 273	0.09 171	0.36 620	0.39 282

acv_ft	0.57 354	0.87 486	2.45 440	0.33 327	0.41 501	0.63 506	0.29 465	0.86 494	0.73 494	0.64 557	0.59 500	0.69 564	0.45 520	0.47 197	0.68 506	0.11 341	0.10 215	0.10 273	0.09 171	0.43 672	0.39 282

MSMDNet	0.48 246	0.50 273	2.23 359	0.27 172	0.20 206	0.56 375	0.22 278	0.78 409	0.67 409	0.49 368	0.55 461	0.68 553	0.56 586	0.48 211	0.32 245	0.11 341	0.10 215	0.13 498	0.10 228	0.18 345	0.43 314

ccs_rob	0.47 230	0.50 273	2.19 345	0.26 136	0.20 206	0.56 375	0.22 278	0.80 424	0.62 355	0.50 389	0.56 475	0.68 553	0.47 545	0.53 250	0.33 261	0.11 341	0.10 215	0.16 587	0.10 228	0.18 345	0.33 238

HSM	0.67 501	0.92 514	2.29 374	0.30 251	0.29 353	0.65 536	0.29 465	0.98 594	0.67 409	0.59 497	0.58 494	1.39 724	0.65 625	2.56 724	0.45 369	0.11 341	0.09 176	0.10 273	0.08 117	0.18 345	0.24 176

iResNet	0.59 386	1.09 555	2.54 482	0.44 509	0.18 145	0.65 536	0.29 465	0.89 520	0.75 521	0.59 497	0.64 547	0.43 375	0.39 453	0.73 359	1.24 641	0.11 341	0.08 103	0.09 189	0.08 117	0.21 420	0.40 290

iResNet_ROB	0.60 399	1.59 705	2.04 301	0.32 300	0.21 222	0.60 450	0.22 278	0.99 603	0.85 614	0.61 518	0.63 534	0.58 489	0.42 487	1.08 478	0.98 588	0.11 341	0.08 103	0.09 189	0.06 14	0.23 456	0.33 238

MEA-ACV	0.54 325	0.57 311	1.92 268	0.31 276	0.19 183	0.63 506	0.29 465	0.89 520	0.71 478	0.57 470	0.59 500	0.63 512	0.58 599	1.24 520	0.77 539	0.12 408	0.12 276	0.12 431	0.15 407	0.16 285	0.18 120

VeloStereo	0.22 7	0.27 5	0.96 24	0.21 18	0.15 76	0.20 11	0.09 1	0.26 5	0.21 6	0.17 41	0.14 18	0.18 96	0.15 65	0.49 225	0.20 39	0.12 408	0.12 276	0.11 360	0.10 228	0.14 233	0.16 96

flow	0.21 4	0.27 5	0.96 24	0.21 18	0.15 76	0.20 11	0.09 1	0.26 5	0.21 6	0.17 41	0.14 18	0.18 96	0.15 65	0.29 53	0.20 39	0.12 408	0.12 276	0.11 360	0.10 228	0.14 233	0.16 96

HLf8	0.51 292	1.51 690	2.91 617	0.22 35	0.19 183	0.51 302	0.18 143	0.81 435	0.62 355	0.33 239	0.37 288	0.32 295	0.28 334	0.93 433	0.31 232	0.12 408	0.07 47	0.09 189	0.07 71	0.15 254	0.16 96

quiztm	0.45 210	1.11 562	2.05 304	0.41 485	0.38 477	0.42 174	0.23 320	0.79 417	0.54 272	0.36 260	0.43 332	0.28 254	0.20 184	0.31 65	0.28 180	0.12 408	0.10 215	0.09 189	0.09 171	0.36 620	0.39 282

RT-IGEV	0.87 614	0.33 98	2.66 538	0.59 597	0.55 569	0.93 670	0.81 701	1.19 701	1.10 690	1.05 683	0.93 668	1.11 701	0.78 662	0.75 365	1.67 674	0.12 408	0.47 506	0.11 360	0.49 687	0.28 539	1.56 665

CSFM-Stereo	0.35 97	0.30 53	0.95 22	0.21 18	0.12 28	0.39 137	0.15 71	0.37 56	0.31 25	0.18 55	0.16 42	0.17 76	0.16 94	0.64 308	0.53 430	0.12 408	0.85 588	0.07 2	0.50 692	0.07 2	0.79 514

water-stereo	0.36 112	0.61 333	1.58 187	0.25 112	0.14 60	0.38 127	0.18 143	0.44 123	0.35 49	0.31 224	0.35 278	0.28 254	0.25 280	0.45 184	0.38 307	0.12 408	0.09 176	0.09 189	0.08 117	0.11 134	0.74 496

AIO_test	1.11 687	0.77 440	2.51 473	3.32 785	2.81 773	0.35 88	0.25 383	1.29 712	0.68 436	1.28 719	0.27 191	0.32 295	0.17 102	2.86 750	0.27 165	0.12 408	1.72 718	0.08 79	0.21 513	0.15 254	2.81 753

model_zeroshot	0.75 556	0.94 520	2.48 460	1.88 757	0.68 613	0.72 582	0.22 278	1.01 623	0.51 237	1.10 689	0.35 278	0.63 512	0.20 184	0.78 377	0.32 245	0.12 408	1.97 742	0.10 273	0.23 533	0.12 160	0.56 403

test_sample2	0.59 386	0.42 197	1.84 240	0.33 327	0.18 145	0.52 326	0.28 436	0.86 494	0.70 463	0.47 346	0.53 427	0.46 411	0.41 474	1.51 571	0.66 499	0.12 408	0.93 594	0.11 360	0.24 539	0.16 285	1.01 588

DispNO	0.76 562	1.36 657	3.15 654	0.32 300	0.27 328	0.59 434	0.29 465	0.88 511	0.72 488	0.55 440	0.79 638	0.83 625	0.47 545	2.46 716	1.23 639	0.12 408	0.10 215	0.18 627	0.31 596	0.20 403	0.25 180

CoDeX	0.54 325	0.52 286	2.25 366	0.30 251	0.26 314	0.61 469	0.32 508	1.03 639	0.73 494	0.49 368	0.56 475	0.52 449	0.40 461	1.59 592	0.38 307	0.12 408	0.09 176	0.11 360	0.10 228	0.15 254	0.22 156

mmm	0.66 494	0.53 292	1.83 236	0.38 443	0.86 647	0.49 267	0.27 422	0.82 446	0.83 599	0.59 497	0.69 577	0.47 420	0.38 436	0.81 390	0.73 526	0.12 408	1.37 665	0.14 537	0.45 671	0.18 345	1.35 646

11t1	0.60 399	0.49 264	2.19 345	0.35 383	0.58 581	0.48 250	0.21 235	0.72 373	0.73 494	0.49 368	0.47 364	0.35 324	0.34 409	0.61 288	0.71 518	0.12 408	1.26 645	0.10 273	0.29 575	0.16 285	1.22 625

1111x	1.06 678	0.79 452	3.29 668	0.33 327	0.60 588	0.64 520	0.33 522	1.10 677	0.92 644	0.59 497	0.69 577	0.59 493	0.47 545	2.64 732	4.61 774	0.12 408	1.38 669	0.11 360	0.49 687	0.18 345	1.30 640

plain	0.43 185	0.73 407	2.80 593	0.28 202	0.19 183	0.33 70	0.21 235	0.63 319	0.50 229	0.24 132	0.38 301	0.24 198	0.25 280	0.48 211	0.32 245	0.12 408	0.08 103	0.13 498	0.09 171	0.43 672	0.13 56

gwcnet-sp	0.52 296	0.71 395	2.66 538	0.32 300	0.22 239	0.66 550	0.31 496	0.84 467	0.69 449	0.61 518	0.49 390	0.46 411	0.43 500	0.77 371	0.48 395	0.12 408	0.11 251	0.11 360	0.11 293	0.19 380	0.19 128

scenet	0.52 296	0.71 395	2.66 538	0.32 300	0.22 239	0.66 550	0.31 496	0.84 467	0.69 449	0.61 518	0.49 390	0.46 411	0.43 500	0.77 371	0.48 395	0.12 408	0.11 251	0.11 360	0.11 293	0.19 380	0.19 128

knoymous	0.37 125	0.34 114	1.83 236	0.25 112	0.18 145	0.45 207	0.24 353	0.60 297	0.40 135	0.42 305	0.39 308	0.54 462	0.25 280	0.41 161	0.29 196	0.12 408	0.08 103	0.12 431	0.07 71	0.13 199	0.20 139

ssnet	0.52 296	0.71 395	2.66 538	0.32 300	0.22 239	0.66 550	0.31 496	0.84 467	0.69 449	0.61 518	0.49 390	0.46 411	0.43 500	0.77 371	0.48 395	0.12 408	0.11 251	0.11 360	0.11 293	0.19 380	0.19 128

IER	0.49 265	0.73 407	2.12 327	0.27 172	0.25 295	0.65 536	0.27 422	0.76 391	0.59 328	0.56 452	0.59 500	0.60 501	0.53 577	0.64 308	0.44 362	0.12 408	0.09 176	0.11 360	0.11 293	0.18 345	0.15 79

hknet	0.53 311	0.39 174	2.04 301	0.31 276	0.24 284	0.76 606	0.32 508	1.05 653	0.71 478	0.64 557	0.53 427	0.79 604	0.40 461	0.84 396	0.78 544	0.12 408	0.10 215	0.14 537	0.12 334	0.13 199	0.15 79

CIPLG	0.63 448	1.59 705	3.16 655	0.79 650	0.31 386	0.62 491	0.57 650	0.82 446	0.68 436	0.58 478	0.63 534	0.43 375	0.31 382	0.48 211	0.42 346	0.12 408	0.20 401	0.13 498	0.13 357	0.36 620	0.21 147

IPLGR_C	0.64 460	1.66 718	3.36 673	0.80 654	0.31 386	0.60 450	0.60 659	0.82 446	0.69 449	0.58 478	0.62 525	0.44 390	0.31 382	0.47 197	0.43 355	0.12 408	0.22 415	0.13 498	0.15 407	0.35 610	0.21 147

ACRE	0.63 448	1.55 694	3.41 686	0.76 643	0.28 344	0.60 450	0.56 647	0.82 446	0.68 436	0.57 470	0.62 525	0.43 375	0.30 374	0.47 197	0.42 346	0.12 408	0.19 386	0.13 498	0.14 381	0.36 620	0.20 139

Patchmatch Stereo++	0.43 185	0.36 136	2.44 423	0.48 531	0.17 121	0.61 469	0.26 401	0.53 233	0.61 344	0.48 351	0.43 332	0.43 375	0.28 334	0.56 262	0.30 211	0.12 408	0.08 103	0.12 431	0.10 228	0.17 316	0.13 56
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	0.92 638	0.40 182	2.53 478	0.60 599	1.01 669	0.62 491	0.45 607	0.52 221	0.68 436	0.58 478	0.53 427	0.50 435	0.72 645	1.22 515	7.32 793	0.12 408	0.07 47	0.12 431	0.10 228	0.16 285	0.10 36

NF-Stereo	0.53 311	0.33 98	2.55 490	0.55 576	0.16 95	0.61 469	0.43 594	0.70 361	0.70 463	0.50 389	0.47 364	0.37 339	0.26 297	1.44 560	0.78 544	0.12 408	0.07 47	0.12 431	0.10 228	0.13 199	0.17 109

OCTAStereo	0.53 311	0.33 98	2.54 482	0.56 589	0.16 95	0.61 469	0.42 587	0.70 361	0.70 463	0.50 389	0.47 364	0.37 339	0.26 297	1.43 555	0.79 547	0.12 408	0.07 47	0.12 431	0.10 228	0.13 199	0.17 109

PSM-adaLoss	0.43 185	0.36 136	2.44 423	0.48 531	0.18 145	0.61 469	0.28 436	0.53 233	0.61 344	0.48 351	0.43 332	0.43 375	0.28 334	0.49 225	0.30 211	0.12 408	0.08 103	0.12 431	0.10 228	0.17 316	0.13 56

ROB_FTStereo_v2	0.43 185	0.36 136	2.44 423	0.49 546	0.17 121	0.61 469	0.28 436	0.53 233	0.61 344	0.48 351	0.43 332	0.44 390	0.28 334	0.48 211	0.30 211	0.12 408	0.08 103	0.12 431	0.10 228	0.17 316	0.13 56

ROB_FTStereo	0.43 185	0.36 136	2.44 423	0.48 531	0.18 145	0.61 469	0.26 401	0.53 233	0.61 344	0.48 351	0.43 332	0.43 375	0.28 334	0.51 235	0.30 211	0.12 408	0.08 103	0.12 431	0.10 228	0.17 316	0.13 56

HUI-Stereo	0.43 185	0.36 136	2.45 440	0.48 531	0.18 145	0.61 469	0.27 422	0.53 233	0.61 344	0.48 351	0.43 332	0.44 390	0.28 334	0.47 197	0.30 211	0.12 408	0.08 103	0.12 431	0.10 228	0.17 316	0.13 56

SST-Stereo	0.56 343	0.30 53	2.44 423	0.71 639	0.55 569	0.62 491	0.65 675	0.57 274	0.67 409	0.59 497	0.53 427	0.51 441	0.59 603	1.57 584	0.31 232	0.12 408	0.07 47	0.12 431	0.10 228	0.17 316	0.11 46

RE-Stereo	0.53 311	0.33 98	2.54 482	0.56 589	0.16 95	0.61 469	0.43 594	0.70 361	0.70 463	0.50 389	0.47 364	0.37 339	0.26 297	1.43 555	0.77 539	0.12 408	0.07 47	0.12 431	0.10 228	0.13 199	0.17 109

TVStereo	0.53 311	0.33 98	2.54 482	0.56 589	0.16 95	0.61 469	0.43 594	0.70 361	0.70 463	0.50 389	0.47 364	0.37 339	0.26 297	1.43 555	0.77 539	0.12 408	0.07 47	0.12 431	0.10 228	0.13 199	0.17 109

DeepStereo_RVC	0.47 230	0.37 152	2.19 345	0.55 576	0.18 145	0.60 450	0.58 652	0.52 221	0.62 355	0.49 368	0.45 352	0.39 350	0.85 674	0.47 197	0.34 273	0.12 408	0.08 103	0.11 360	0.09 171	0.15 254	0.19 128

iGMRVC	0.43 185	0.36 136	2.44 423	0.48 531	0.18 145	0.61 469	0.27 422	0.53 233	0.61 344	0.48 351	0.43 332	0.43 375	0.28 334	0.57 266	0.31 232	0.12 408	0.08 103	0.12 431	0.10 228	0.17 316	0.13 56

iRAFT	0.43 185	0.36 136	2.44 423	0.48 531	0.17 121	0.61 469	0.26 401	0.53 233	0.61 344	0.48 351	0.43 332	0.43 375	0.28 334	0.56 262	0.30 211	0.12 408	0.08 103	0.12 431	0.10 228	0.17 316	0.13 56

AnonymousM	0.45 210	0.49 264	1.83 236	0.29 227	0.15 76	0.53 339	0.22 278	0.64 326	0.66 395	0.47 346	0.33 261	0.30 279	0.25 280	0.49 225	0.29 196	0.12 408	0.27 451	0.71 750	0.37 643	0.12 160	0.41 298

CRE-IMP	0.46 222	0.31 68	2.40 401	0.53 566	0.17 121	0.79 625	0.68 685	0.54 246	0.66 395	0.47 346	0.43 332	0.44 390	0.26 297	0.43 174	0.33 261	0.12 408	0.07 47	0.12 431	0.09 171	0.17 316	0.23 166

RAFT-IKP	0.43 185	0.36 136	2.44 423	0.48 531	0.16 95	0.60 450	0.28 436	0.53 233	0.61 344	0.48 351	0.43 332	0.43 375	0.28 334	0.51 235	0.31 232	0.12 408	0.08 103	0.12 431	0.10 228	0.17 316	0.13 56

sAnonymous2	0.45 210	0.88 490	2.97 626	0.31 276	0.25 295	0.34 78	0.28 436	0.56 265	0.49 215	0.25 141	0.30 222	0.23 185	0.29 359	0.31 65	0.22 79	0.12 408	0.09 176	0.12 431	0.13 357	0.38 638	0.43 314

CroCo_RVC	0.45 210	0.88 490	2.97 626	0.31 276	0.25 295	0.34 78	0.28 436	0.56 265	0.49 215	0.25 141	0.30 222	0.23 185	0.29 359	0.31 65	0.22 79	0.12 408	0.09 176	0.12 431	0.13 357	0.38 638	0.43 314

test_xeample	0.98 660	0.65 359	2.12 327	0.29 227	0.67 610	0.60 450	0.28 436	1.08 672	0.85 614	0.62 533	0.70 590	0.44 390	0.41 474	1.95 663	5.45 778	0.12 408	1.33 659	0.11 360	0.31 596	0.18 345	1.42 654

SFCPSM	0.48 246	0.39 174	2.30 376	0.28 202	0.27 328	0.70 572	0.32 508	1.00 613	0.69 449	0.50 389	0.52 420	0.43 375	0.36 417	0.53 250	0.44 362	0.12 408	0.09 176	0.12 431	0.16 434	0.18 345	0.23 166

delet	0.60 399	0.84 475	2.45 440	0.33 327	0.35 441	0.73 587	0.46 613	0.89 520	0.80 577	0.58 478	0.62 525	0.67 539	0.51 567	1.14 497	0.64 490	0.12 408	0.12 276	0.13 498	0.14 381	0.22 438	0.29 209

UNet	0.56 343	0.58 314	2.81 598	0.32 300	0.33 412	0.74 597	0.27 422	0.86 494	0.67 409	0.55 440	0.55 461	0.72 576	0.55 584	0.79 381	0.58 459	0.12 408	0.09 176	0.13 498	0.11 293	0.20 403	0.19 128

FENet	0.48 246	0.58 314	2.46 448	0.33 327	0.18 145	0.58 411	0.22 278	0.83 457	0.64 379	0.49 368	0.42 326	0.55 472	0.38 436	0.52 240	0.51 416	0.12 408	0.09 176	0.12 431	0.11 293	0.17 316	0.31 227

BEATNet_4x	0.57 354	1.16 587	2.56 494	0.35 383	0.16 95	0.56 375	0.25 383	0.91 540	0.64 379	0.55 440	0.53 427	0.59 493	0.43 500	0.67 323	0.76 536	0.12 408	0.09 176	0.12 431	0.09 171	0.23 456	0.58 417

iResNetv2_ROB	0.71 528	1.90 737	3.48 692	0.43 504	0.22 239	0.60 450	0.29 465	0.96 578	0.78 554	0.60 508	0.65 555	0.60 501	0.46 532	0.80 385	1.21 635	0.12 408	0.08 103	0.10 273	0.07 71	0.44 678	0.33 238

StereoDRNet-Refined	0.55 333	0.61 333	2.07 309	0.34 355	0.21 222	0.68 566	0.26 401	0.87 503	0.73 494	0.70 597	0.69 577	0.74 584	0.45 520	1.10 481	0.62 481	0.12 408	0.09 176	0.14 537	0.14 381	0.27 525	0.24 176
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DN-CSS_ROB	0.56 343	1.64 713	2.75 583	0.42 491	0.22 239	0.57 400	0.19 159	0.79 417	0.66 395	0.46 341	0.62 525	0.41 369	0.32 391	0.73 359	0.49 408	0.12 408	0.08 103	0.14 537	0.13 357	0.38 638	0.17 109

MWSP-net	0.55 333	0.60 324	1.73 218	0.32 300	0.21 222	0.59 434	0.87 706	0.88 511	0.69 449	0.56 452	0.51 408	0.69 564	0.74 652	0.46 189	1.26 645	0.13 462	0.11 251	0.11 360	0.11 293	0.15 254	0.21 147

FAST (zero-shot)	0.28 36	0.34 114	0.81 3	0.32 300	0.49 545	0.38 127	0.19 159	0.42 102	0.48 207	0.17 41	0.23 141	0.18 96	0.24 260	0.37 129	0.21 57	0.13 462	0.14 317	0.09 189	0.10 228	0.15 254	0.15 79

GEAStereo	0.95 650	0.48 257	1.85 245	2.15 764	3.19 777	0.55 366	0.21 235	0.66 334	0.45 185	0.43 313	0.22 121	0.16 55	0.18 133	1.06 465	0.97 579	0.13 462	2.28 768	0.09 189	0.06 14	0.33 584	3.58 775

GSStereo	1.06 678	0.48 257	1.85 245	2.42 773	3.19 777	0.55 366	0.21 235	1.59 738	0.54 272	0.29 210	0.22 121	0.17 76	0.18 133	1.06 465	0.97 579	0.13 462	2.82 784	0.08 79	0.17 454	0.33 584	3.99 783

GS-Stereo							0.21 235	1.59 738	0.54 272	0.29 210	0.22 121	0.17 76	0.18 133	1.06 465	0.97 579	0.13 462	2.82 784	0.08 79	0.17 454	0.33 584	3.99 783

gasm-f	0.93 645	0.71 395	2.09 315	2.15 764	2.42 768	0.54 351	0.26 401	0.66 334	0.45 185	0.43 313	0.33 261	0.16 55	0.22 218	0.70 340	0.93 573	0.13 462	2.28 768	0.09 189	0.06 14	0.39 647	3.58 775

FlowAnything_test	0.25 22	0.41 190	0.71 1	0.28 202	0.17 121	0.37 113	0.20 186	0.39 80	0.28 15	0.25 141	0.20 94	0.21 162	0.17 102	0.28 46	0.26 155	0.13 462	0.10 215	0.14 537	0.16 434	0.17 316	0.16 96

coex_refinement	0.67 501	1.33 644	2.48 460	0.38 443	0.26 314	0.64 520	0.34 533	0.88 511	0.68 436	0.61 518	0.63 534	0.80 612	0.48 552	1.84 640	1.09 614	0.13 462	0.10 215	0.10 273	0.10 228	0.18 345	0.38 274

G2L-Stereo	0.62 431	1.27 626	2.67 547	0.31 276	0.27 328	0.59 434	0.29 465	0.81 435	0.60 337	0.56 452	0.53 427	0.71 574	0.37 425	1.74 614	0.57 452	0.13 462	0.11 251	0.13 498	0.11 293	0.29 550	0.34 247

AIO-test1	0.58 366	1.37 662	2.77 588	0.66 621	1.08 681	0.50 287	0.23 320	0.86 494	0.69 449	0.31 224	0.42 326	0.29 268	0.22 218	0.77 371	0.34 273	0.13 462	0.15 337	0.12 431	0.16 434	0.31 568	0.30 218

FACV-RUCA	0.61 409	0.44 229	2.11 326	0.43 504	1.73 741	0.49 267	0.28 436	0.74 382	0.68 436	0.41 297	0.53 427	0.34 318	0.64 622	0.41 161	0.33 261	0.13 462	0.11 251	0.62 745	0.12 334	0.72 732	1.02 595

DCVSM-stereo	0.52 296	0.37 152	2.45 440	0.30 251	0.22 239	0.54 351	0.52 633	0.60 297	0.52 250	0.69 593	0.47 364	0.79 604	0.49 558	0.56 262	0.90 568	0.13 462	0.14 317	0.15 566	0.13 357	0.20 403	0.21 147

test_sample4	0.62 431	0.49 264	2.24 361	0.34 355	0.19 183	0.57 400	0.25 383	0.98 594	0.76 531	0.56 452	0.55 461	0.45 403	0.38 436	1.78 625	0.56 448	0.13 462	0.80 573	0.13 498	0.21 513	0.17 316	0.76 500

test_sample3	0.61 409	0.48 257	2.24 361	0.34 355	0.19 183	0.58 411	0.25 383	0.97 586	0.76 531	0.54 427	0.52 420	0.46 411	0.37 425	1.78 625	0.57 452	0.13 462	0.79 570	0.12 431	0.21 513	0.17 316	0.73 490

SMFormer	0.64 460	0.54 295	1.92 268	0.32 300	0.16 95	0.46 221	0.24 353	0.94 560	0.85 614	0.58 478	0.70 590	0.51 441	0.41 474	1.89 653	0.86 563	0.13 462	1.01 605	0.11 360	0.26 556	0.17 316	0.84 533

tta	0.63 448	0.54 295	1.92 268	0.32 300	0.16 95	0.46 221	0.24 353	0.94 560	0.85 614	0.58 478	0.70 590	0.51 441	0.41 474	1.89 653	0.86 563	0.13 462	1.01 605	0.11 360	0.26 556	0.19 380	0.59 425

qqq1	0.62 431	0.54 295	1.92 268	0.32 300	0.16 95	0.46 221	0.24 353	0.94 560	0.85 614	0.58 478	0.70 590	0.51 441	0.41 474	1.89 653	0.64 490	0.13 462	1.01 605	0.09 189	0.24 539	0.19 380	0.59 425

fff1	0.62 431	0.54 295	1.92 268	0.32 300	0.16 95	0.46 221	0.24 353	0.94 560	0.85 614	0.58 478	0.70 590	0.51 441	0.41 474	1.89 653	0.64 490	0.13 462	1.01 605	0.09 189	0.24 539	0.19 380	0.59 425

mmx	0.99 662	0.67 362	3.39 679	0.32 300	0.22 239	0.58 411	0.28 436	1.05 653	0.92 644	0.54 427	0.74 616	0.67 539	0.40 461	2.75 743	3.86 765	0.13 462	1.25 641	0.15 566	0.33 619	0.19 380	1.28 637

xxx	0.99 662	0.67 362	3.39 679	0.32 300	0.22 239	0.58 411	0.28 436	1.05 653	0.92 644	0.54 427	0.74 616	0.67 539	0.40 461	2.75 743	3.86 765	0.13 462	1.25 641	0.15 566	0.33 619	0.19 380	1.28 637

EKT-Stereo	1.56 734	0.55 304	2.60 513	2.54 777	19.66 809	0.55 366	0.22 278	0.76 391	0.51 237	0.40 293	0.36 282	0.43 375	0.27 313	0.74 363	0.42 346	0.13 462	0.17 367	0.11 360	0.16 434	0.20 403	0.50 362

DisPM	0.48 246	0.41 190	2.54 482	0.61 605	0.18 145	0.59 434	0.62 667	0.54 246	0.67 409	0.61 518	0.53 427	0.38 346	0.26 297	0.76 369	0.31 232	0.13 462	0.07 47	0.12 431	0.11 293	0.12 160	0.15 79

BUS	0.45 210	0.32 84	1.58 187	0.31 276	0.22 239	0.91 665	0.23 320	1.05 653	0.67 409	0.64 557	0.53 427	0.65 526	0.32 391	0.48 211	0.34 273	0.13 462	0.10 215	0.14 537	0.12 334	0.13 199	0.15 79

BSDual-CNN	0.48 246	0.32 84	1.58 187	0.31 276	0.22 239	0.76 606	0.32 508	1.05 653	0.67 409	0.64 557	0.53 427	0.63 512	0.38 436	0.48 211	0.97 579	0.13 462	0.10 215	0.14 537	0.12 334	0.13 199	0.15 79

psmg	0.48 246	0.32 84	1.58 187	0.28 202	0.22 239	0.75 600	0.35 544	0.94 560	0.67 409	0.61 518	0.59 500	0.63 512	0.38 436	0.48 211	0.97 579	0.13 462	0.11 251	0.13 498	0.13 357	0.14 233	0.15 79

DAS	0.61 409	0.42 197	1.85 245	0.34 355	0.34 428	0.52 326	0.42 587	0.89 520	0.80 577	0.85 656	0.69 577	0.57 484	0.51 567	2.38 710	0.57 452	0.13 462	0.09 176	0.12 431	0.09 171	0.18 345	0.37 265

SepStereo	0.57 354	0.42 197	1.85 245	0.34 355	0.34 428	0.52 326	0.42 587	0.89 520	0.80 577	0.85 656	0.69 577	0.57 484	0.51 567	1.55 577	0.57 452	0.13 462	0.09 176	0.12 431	0.09 171	0.18 345	0.37 265

GwcNet-ADL	0.54 325	0.78 448	2.85 608	0.31 276	0.20 206	0.58 411	0.29 465	0.93 554	0.67 409	0.48 351	0.47 364	0.56 479	0.33 400	0.48 211	0.80 549	0.13 462	0.12 276	0.09 189	0.09 171	0.14 233	0.40 290

ADLNet2	0.73 541	1.22 613	3.28 666	0.34 355	0.36 455	0.65 536	0.37 556	0.94 560	0.87 627	0.57 470	0.65 555	0.92 653	0.48 552	2.05 675	0.60 468	0.13 462	0.11 251	0.11 360	0.11 293	0.37 630	0.38 274

TRStereo	0.89 625	1.02 537	2.91 617	4.59 791	0.31 386	0.93 670	0.23 320	1.93 755	0.66 395	0.37 271	0.54 449	0.48 429	0.40 461	0.67 323	0.29 196	0.13 462	0.37 475	0.11 360	0.48 685	0.13 199	1.21 623

PSM-softLoss	0.52 296	0.34 114	2.47 454	0.55 576	0.17 121	0.61 469	0.39 573	0.64 326	0.67 409	0.52 412	0.48 373	0.39 350	0.25 280	1.46 562	0.77 539	0.13 462	0.08 103	0.13 498	0.12 334	0.12 160	0.15 79

KMStereo	0.52 296	0.34 114	2.47 454	0.55 576	0.17 121	0.61 469	0.39 573	0.64 326	0.67 409	0.52 412	0.48 373	0.39 350	0.25 280	1.46 562	0.77 539	0.13 462	0.08 103	0.13 498	0.12 334	0.12 160	0.15 79

Pruner-Stereo	0.55 333	0.38 164	2.49 466	1.78 751	0.19 183	0.63 506	0.45 607	0.59 290	0.67 409	0.61 518	0.48 373	0.41 369	0.25 280	0.49 225	0.99 591	0.13 462	0.07 47	0.12 431	0.10 228	0.13 199	0.14 70

222	1.02 668	0.60 324	1.95 274	0.29 227	0.51 550	0.62 491	0.24 353	1.09 674	0.86 621	0.64 557	0.67 568	0.47 420	0.42 487	1.86 646	6.73 791	0.13 462	1.21 635	0.11 360	0.32 604	0.17 316	1.44 655

xxxx	0.97 657	0.64 353	2.14 334	0.30 251	0.67 610	0.64 520	0.24 353	1.09 674	0.91 642	0.57 470	0.65 555	0.58 489	0.39 453	1.57 584	5.49 780	0.13 462	1.38 669	0.11 360	0.32 604	0.17 316	1.41 653

RAFT + AFF	0.79 578	1.73 723	2.99 631	0.34 355	0.35 441	0.67 559	0.51 629	1.05 653	0.79 567	0.54 427	0.58 494	0.59 493	0.81 666	1.80 630	1.21 635	0.13 462	0.27 451	0.15 566	0.14 381	0.45 681	0.69 475

UPFNet	0.51 292	0.67 362	2.04 301	0.34 355	0.33 412	0.65 536	0.37 556	0.88 511	0.65 387	0.60 508	0.53 427	0.61 503	0.41 474	0.77 371	0.55 444	0.13 462	0.13 300	0.13 498	0.13 357	0.20 403	0.16 96

cf-r	0.62 431	1.27 626	2.99 631	0.34 355	0.28 344	0.60 450	0.28 436	0.82 446	0.70 463	0.55 440	0.61 518	0.77 596	0.41 474	1.32 538	0.52 421	0.13 462	0.09 176	0.11 360	0.12 334	0.22 438	0.27 196

ADCP+	1.03 673	1.68 720	3.83 721	0.35 383	0.39 484	1.05 688	0.79 700	0.94 560	0.86 621	0.69 593	0.68 572	0.85 634	1.53 732	1.02 457	4.56 773	0.13 462	0.12 276	0.16 587	0.15 407	0.28 539	0.44 330

HSM-Net_RVC	0.70 523	0.40 182	2.45 440	0.27 172	0.19 183	0.68 566	0.30 484	1.29 712	0.73 494	0.73 611	0.70 590	0.77 596	0.45 520	3.73 774	0.46 377	0.13 462	0.09 176	0.10 273	0.09 171	0.13 199	0.32 233
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.65 471	1.45 681	2.27 369	0.34 355	0.25 295	0.64 520	0.23 320	0.93 554	0.79 567	0.48 351	0.59 500	0.58 489	0.40 461	2.28 699	0.63 488	0.13 462	0.09 176	0.15 566	0.14 381	0.34 594	0.26 188

DISCO	0.61 409	0.63 344	1.98 283	0.46 523	0.34 428	0.84 646	0.35 544	0.88 511	0.81 586	0.61 518	0.64 547	1.06 691	0.53 577	1.11 489	0.83 558	0.13 462	0.10 215	0.11 360	0.10 228	0.26 509	0.37 265

DLCB_ROB	0.61 409	0.96 524	2.00 288	0.37 422	0.25 295	0.65 536	0.37 556	0.86 494	0.76 531	0.73 611	0.70 590	0.84 628	0.47 545	1.57 584	0.72 522	0.13 462	0.13 300	0.14 537	0.14 381	0.18 345	0.33 238

MWDA-net	1.21 696	2.18 756	3.75 710	1.51 736	1.94 752	0.73 587	1.79 763	0.84 467	1.59 737	0.67 582	1.28 705	0.57 484	1.07 701	1.66 603	3.78 762	0.14 505	0.10 215	0.11 360	0.11 293	0.18 345	0.17 109

SMOE	0.49 265	0.96 524	1.91 265	0.35 383	0.78 632	0.51 302	0.31 496	0.50 200	0.42 151	0.37 271	0.47 364	0.32 295	0.33 400	0.38 135	0.51 416	0.14 505	0.08 103	0.17 606	0.10 228	0.49 698	0.78 510

DNS	0.83 592	0.75 428	1.35 142	1.13 703	0.52 555	0.48 250	0.19 159	0.57 274	0.44 177	0.49 368	0.54 449	0.29 268	0.19 161	1.40 548	0.88 565	0.14 505	1.58 699	0.11 360	0.21 513	1.83 774	3.42 773

w-ln-seven-2	0.81 583	1.56 697	3.14 653	0.38 443	0.28 344	0.66 550	0.43 594	0.93 554	0.93 651	0.73 611	0.77 631	0.72 576	0.65 625	1.82 635	1.75 681	0.14 505	0.15 337	0.15 566	0.14 381	0.36 620	0.58 417

rvit_stereo_0083	0.28 36	0.37 152	0.88 15	0.28 202	0.18 145	0.28 25	0.22 278	0.40 88	0.58 315	0.25 141	0.30 222	0.27 244	0.27 313	0.38 135	0.25 136	0.14 505	0.12 276	0.13 498	0.10 228	0.13 199	0.14 70

rvit_stereo_0081_aga	0.34 84	0.67 362	1.79 228	0.27 172	0.20 206	0.34 78	0.21 235	0.43 112	0.48 207	0.26 168	0.28 201	0.27 244	0.21 202	0.33 89	0.25 136	0.14 505	0.11 251	0.11 360	0.10 228	0.14 233	0.18 120

rvit_stereo_0081	0.29 45	0.46 243	1.13 87	0.28 202	0.17 121	0.32 60	0.22 278	0.45 131	0.58 315	0.25 141	0.26 178	0.26 229	0.22 218	0.36 122	0.25 136	0.14 505	0.10 215	0.11 360	0.10 228	0.13 199	0.11 46

ACV-stereo	0.71 528	0.85 480	3.01 636	0.33 327	0.25 295	1.01 681	0.59 655	0.62 311	0.54 272	0.42 305	0.45 352	1.54 731	1.44 723	1.40 548	0.73 526	0.14 505	0.13 300	0.12 431	0.11 293	0.20 403	0.35 255

rvit_stereo_0082	0.29 45	0.46 243	1.13 87	0.28 202	0.17 121	0.32 60	0.22 278	0.45 131	0.58 315	0.25 141	0.26 178	0.26 229	0.22 218	0.36 122	0.25 136	0.14 505	0.10 215	0.11 360	0.10 228	0.13 199	0.11 46

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 647	0.84 475	3.40 684	1.46 730	0.78 632	1.37 716	0.70 689	1.11 681	0.68 436	0.80 641	1.29 707	1.09 697	0.59 603	1.16 501	1.01 598	0.14 505	0.53 523	0.11 360	0.46 678	0.31 568	0.86 546

rvit_stereo_0080	0.33 75	0.77 440	1.43 160	0.24 83	0.18 145	0.34 78	0.27 422	0.58 280	0.51 237	0.25 141	0.27 191	0.27 244	0.22 218	0.32 78	0.27 165	0.14 505	0.10 215	0.10 273	0.10 228	0.15 254	0.17 109

rvit_stereo_ft	0.38 133	1.01 535	1.86 251	0.33 327	0.21 222	0.28 25	0.27 422	0.59 290	0.55 286	0.24 132	0.28 201	0.28 254	0.27 313	0.35 115	0.28 180	0.14 505	0.09 176	0.11 360	0.11 293	0.14 233	0.31 227

test_sample6	0.64 460	0.51 281	2.17 338	0.35 383	0.18 145	0.56 375	0.27 422	1.00 613	0.80 577	0.56 452	0.66 562	0.47 420	0.39 453	1.95 663	0.60 468	0.14 505	0.80 573	0.13 498	0.21 513	0.18 345	0.78 510

test_sample5	0.63 448	0.50 273	2.19 345	0.34 355	0.19 183	0.56 375	0.26 401	0.98 594	0.77 548	0.55 440	0.63 534	0.45 403	0.38 436	1.87 650	0.58 459	0.14 505	0.82 584	0.13 498	0.22 529	0.18 345	0.76 500

DualNet	0.63 448	0.50 273	2.19 345	0.34 355	0.19 183	0.56 375	0.26 401	0.98 594	0.77 548	0.56 452	0.66 562	0.45 403	0.38 436	1.87 650	0.58 459	0.14 505	0.82 584	0.13 498	0.22 529	0.18 345	0.76 500

whm_eth	0.33 75	0.77 440	1.43 160	0.24 83	0.18 145	0.34 78	0.27 422	0.58 280	0.51 237	0.25 141	0.27 191	0.27 244	0.22 218	0.32 78	0.27 165	0.14 505	0.10 215	0.10 273	0.10 228	0.15 254	0.17 109

StereoVision	0.52 296	1.12 568	2.70 570	0.34 355	0.32 404	0.47 236	0.26 401	0.73 378	0.61 344	0.33 239	0.89 661	0.45 403	0.26 297	0.52 240	0.39 317	0.14 505	0.15 337	0.16 587	0.15 407	0.22 438	0.14 70

CFNet_ucs	0.50 277	0.55 304	2.28 371	0.27 172	0.22 239	0.58 411	0.23 320	0.90 533	0.69 449	0.54 427	0.64 547	0.68 553	0.44 510	0.55 257	0.34 273	0.14 505	0.12 276	0.16 587	0.11 293	0.19 380	0.38 274

LL-Strereo	0.85 604	1.73 723	3.06 646	0.37 422	0.61 596	0.54 351	0.33 522	1.01 623	0.76 531	0.69 593	0.58 494	0.85 634	0.78 662	2.65 733	0.54 438	0.14 505	0.58 536	0.14 537	0.12 334	0.42 666	1.05 599

iinet-f	0.62 431	1.18 595	2.55 490	0.33 327	0.25 295	0.82 638	0.34 533	0.87 503	0.69 449	0.56 452	0.64 547	0.73 582	0.67 634	0.80 385	0.81 553	0.14 505	0.13 300	0.11 360	0.10 228	0.44 678	0.26 188

ToySt	0.67 501	0.88 490	2.61 518	0.39 460	0.73 620	0.61 469	0.38 566	0.78 409	0.73 494	0.43 313	0.70 590	0.72 576	0.45 520	0.66 319	0.62 481	0.14 505	0.63 548	0.13 498	0.33 619	0.24 463	1.18 617

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 471	1.15 583	2.40 401	0.33 327	0.30 371	0.83 641	0.40 578	0.94 560	0.82 592	0.67 582	0.76 627	0.68 553	0.58 599	1.13 495	1.25 643	0.14 505	0.08 103	0.10 273	0.08 117	0.18 345	0.28 202

AACVNet	0.61 409	1.13 573	2.47 454	0.37 422	0.21 222	0.57 400	0.25 383	0.75 386	0.55 286	0.56 452	0.60 510	0.66 535	0.44 510	2.11 686	0.49 408	0.14 505	0.11 251	0.14 537	0.11 293	0.35 610	0.23 166

GANet-ADL	0.48 246	0.56 308	2.51 473	0.34 355	0.20 206	0.58 411	0.25 383	0.80 424	0.57 307	0.43 313	0.61 518	0.56 479	0.31 382	0.44 181	0.44 362	0.14 505	0.11 251	0.10 273	0.09 171	0.22 438	0.38 274

PFNet+	0.50 277	0.43 214	2.54 482	0.49 546	0.18 145	0.58 411	0.76 695	0.54 246	0.72 488	0.56 452	0.48 373	0.39 350	0.26 297	0.94 435	0.33 261	0.14 505	0.09 176	0.14 537	0.13 357	0.12 160	0.16 96

GMStereo	0.44 203	1.32 639	2.65 534	0.28 202	0.16 95	0.42 174	0.22 278	0.48 164	0.63 370	0.41 297	0.36 282	0.26 229	0.25 280	0.41 161	0.30 211	0.14 505	0.08 103	0.10 273	0.12 334	0.17 316	0.13 56
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EDNetEfficientorigin	8.19 794	1.27 626	145.54 833	0.51 559	0.96 660	0.75 600	0.49 626	0.86 494	1.57 734	2.12 752	1.49 722	1.28 714	1.35 716	1.84 640	2.15 708	0.14 505	0.13 300	0.17 606	0.18 468	0.39 647	0.64 449

HGLStereo	0.61 409	1.20 605	2.59 505	0.36 408	0.40 494	0.65 536	0.30 484	0.87 503	0.67 409	0.60 508	0.70 590	0.69 564	0.56 586	1.07 476	0.59 463	0.14 505	0.13 300	0.13 498	0.12 334	0.23 456	0.23 166

GANet-RSSM	0.63 448	1.14 576	2.67 547	0.38 443	0.26 314	0.59 434	0.29 465	0.81 435	0.56 298	0.50 389	0.57 486	0.67 539	0.50 563	1.91 660	0.50 413	0.14 505	0.10 215	0.24 673	0.12 334	0.36 620	0.28 202

GwcNet-RSSM	0.64 460	1.38 666	2.69 562	0.33 327	0.26 314	0.60 450	0.32 508	0.84 467	0.73 494	0.56 452	0.65 555	0.72 576	0.42 487	1.78 625	0.60 468	0.14 505	0.10 215	0.12 431	0.13 357	0.26 509	0.26 188

DMCA	0.50 277	0.83 470	1.95 274	0.32 300	0.24 284	0.59 434	0.26 401	0.81 435	0.68 436	0.59 497	0.49 390	0.56 479	0.36 417	0.65 316	0.65 496	0.14 505	0.10 215	0.14 537	0.10 228	0.19 380	0.29 209

ADCRef	0.88 617	1.45 681	2.68 554	0.38 443	0.35 441	0.95 675	0.51 629	0.92 548	0.81 586	0.89 660	0.84 646	0.61 503	1.35 716	1.26 530	3.38 754	0.14 505	0.12 276	0.17 606	0.19 486	0.28 539	0.34 247

RASNet	0.69 515	1.05 547	2.59 505	0.37 422	0.47 540	0.66 550	0.33 522	0.82 446	0.76 531	0.51 401	0.65 555	0.93 658	0.62 616	2.20 694	0.80 549	0.14 505	0.09 176	0.09 189	0.11 293	0.18 345	0.37 265

pmcnn	1.44 723	1.25 623	3.57 699	0.74 641	1.42 714	0.72 582	0.56 647	1.04 645	1.06 686	1.03 681	2.89 762	6.01 782	0.75 657	2.54 722	3.60 759	0.14 505	0.11 251	0.08 79	0.06 14	0.34 594	0.81 526

zzzzzzz1	0.76 562	2.43 774	4.96 758	0.34 355	0.30 371	0.45 207	0.30 484	0.80 424	0.66 395	0.34 249	0.41 322	0.53 452	0.45 520	0.97 446	1.00 594	0.15 539	0.09 176	0.10 273	0.10 228	0.39 647	0.35 255

DStereoRT	1.00 666	0.72 402	2.87 611	0.36 408	0.38 477	0.92 669	0.35 544	0.92 548	1.17 703	0.57 470	0.64 547	1.04 686	1.13 707	1.75 616	1.04 603	0.15 539	0.59 538	2.18 790	0.80 746	0.16 285	2.28 736

z-mn7	0.90 631	2.01 744	3.02 638	0.37 422	0.29 353	1.02 683	0.48 619	0.97 586	1.33 714	0.71 606	1.36 715	0.85 634	0.62 616	2.15 689	1.50 663	0.15 539	0.13 300	0.14 537	0.13 357	0.34 594	0.53 383

w-ln-seven	0.86 607	1.50 689	3.03 641	0.38 443	0.35 441	1.02 683	0.48 619	1.06 666	1.13 695	0.92 665	0.86 654	0.86 641	0.60 611	1.67 604	1.89 691	0.15 539	0.14 317	0.16 587	0.15 407	0.35 610	0.57 409

HUF	1.33 711	0.96 524	4.06 732	2.73 780	2.17 761	0.35 88	0.24 353	1.87 751	0.75 521	1.28 719	0.29 211	1.35 720	0.19 161	1.97 666	0.43 355	0.15 539	3.91 794	0.08 79	0.06 14	0.31 568	3.41 770

DDVS	0.67 501	0.46 243	1.74 219	2.40 772	0.35 441	0.86 648	0.98 718	0.72 373	0.52 250	0.53 421	0.57 486	0.89 649	0.37 425	1.22 515	0.57 452	0.15 539	0.14 317	0.14 537	0.12 334	0.19 380	0.42 303

ITSA-stereo	0.52 296	0.42 197	1.46 164	0.34 355	0.18 145	0.60 450	0.29 465	0.99 603	0.82 592	0.51 401	0.48 373	0.53 452	0.59 603	1.25 525	0.73 526	0.15 539	0.12 276	0.17 606	0.16 434	0.19 380	0.32 233

CAS++	0.34 84	0.39 174	1.90 262	0.25 112	0.18 145	0.32 60	0.20 186	0.78 409	0.44 177	0.31 224	0.31 237	0.21 162	0.16 94	0.34 97	0.20 39	0.15 539	0.13 300	0.13 498	0.10 228	0.15 254	0.14 70
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Wz-Net-LNSev	0.66 494	1.30 635	2.81 598	0.35 383	0.37 465	0.80 629	0.48 619	0.91 540	0.87 627	0.63 546	0.70 590	0.80 612	0.59 603	0.67 323	0.68 506	0.15 539	0.14 317	0.12 431	0.12 334	0.24 463	0.38 274

AASNet	0.66 494	1.49 688	2.97 626	0.37 422	0.33 412	0.65 536	0.30 484	1.00 613	0.78 554	0.56 452	0.60 510	0.55 472	0.39 453	0.88 416	0.96 577	0.15 539	0.12 276	0.13 498	0.11 293	0.45 681	0.35 255

RAFT-RH_RVC	0.65 471	0.73 407	2.78 590	0.39 460	0.29 353	0.60 450	0.18 143	0.45 131	0.63 370	0.75 621	1.89 733	0.47 420	0.29 359	1.59 592	1.21 635	0.15 539	0.07 47	0.13 498	0.13 357	0.11 134	0.10 36

sCroCo_RVC	0.37 125	0.39 174	2.38 392	0.35 383	0.27 328	0.31 48	0.22 278	0.49 171	0.48 207	0.23 119	0.34 270	0.25 210	0.24 260	0.35 115	0.25 136	0.15 539	0.17 367	0.12 431	0.11 293	0.15 254	0.15 79

ADLNet	0.68 508	1.02 537	2.68 554	0.35 383	0.34 428	0.67 559	0.34 533	0.95 575	0.79 567	0.70 597	0.62 525	0.80 612	0.46 532	1.77 622	0.69 509	0.15 539	0.12 276	0.14 537	0.14 381	0.31 568	0.54 391

HCRNet	0.50 277	0.75 428	2.08 311	0.39 460	0.29 353	0.58 411	0.22 278	0.79 417	0.67 409	0.49 368	0.49 390	0.48 429	0.37 425	1.13 495	0.40 327	0.15 539	0.10 215	0.15 566	0.13 357	0.21 420	0.19 128

ac_64	0.63 448	0.77 440	2.71 571	0.37 422	0.34 428	0.64 520	0.30 484	0.86 494	0.67 409	0.58 478	0.53 427	0.88 646	0.48 552	1.84 640	0.71 518	0.15 539	0.12 276	0.12 431	0.12 334	0.21 420	0.25 180

PSMNet-RSSM	0.61 409	1.19 600	2.43 415	0.33 327	0.25 295	0.59 434	0.28 436	0.88 511	0.65 387	0.54 427	0.62 525	0.69 564	0.46 532	1.67 604	0.50 413	0.15 539	0.10 215	0.14 537	0.16 434	0.20 403	0.28 202

CFNet-ft	0.60 399	1.16 587	2.45 440	0.29 227	0.30 371	0.64 520	0.28 436	0.69 351	0.57 307	0.49 368	0.57 486	0.79 604	0.44 510	1.48 566	0.62 481	0.15 539	0.10 215	0.28 683	0.14 381	0.21 420	0.29 209

RYNet	0.77 572	0.91 509	2.36 388	0.37 422	0.41 501	0.88 657	0.44 603	0.99 603	0.88 631	0.65 573	0.54 449	0.92 653	0.61 614	2.70 738	1.23 639	0.15 539	0.14 317	0.17 606	0.14 381	0.27 525	0.55 401

CFNet_RVC	0.60 399	1.16 587	2.45 440	0.29 227	0.30 371	0.64 520	0.28 436	0.69 351	0.57 307	0.49 368	0.57 486	0.79 604	0.44 510	1.48 566	0.62 481	0.15 539	0.10 215	0.28 683	0.14 381	0.21 420	0.29 209

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 431	1.15 583	3.11 649	0.39 460	0.37 465	0.60 450	0.28 436	0.87 503	0.64 379	0.63 546	0.56 475	0.71 574	0.45 520	1.08 478	0.52 421	0.15 539	0.12 276	0.14 537	0.15 407	0.18 345	0.25 180
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	0.71 528	1.24 619	2.56 494	0.42 491	0.45 529	0.73 587	0.46 613	0.98 594	0.81 586	0.77 630	0.56 475	0.74 584	0.48 552	1.69 609	0.91 570	0.15 539	0.14 317	0.15 566	0.15 407	0.26 509	0.51 369

SCION-M(vits-remse)	0.41 167	0.29 26	1.57 182	0.35 383	0.18 145	0.52 326	0.14 39	0.49 171	0.35 49	0.25 141	0.17 53	0.15 29	0.11 8	0.87 405	0.47 383	0.16 560	0.10 215	0.07 2	0.81 749	0.07 2	1.01 588

SCION-MonSter(vits)	0.45 210	0.29 26	1.07 63	0.22 35	0.18 145	0.52 326	0.14 39	0.80 424	0.76 531	0.25 141	0.62 525	0.55 472	0.40 461	0.60 282	0.84 559	0.16 560	0.10 215	0.21 653	0.21 513	0.45 681	0.57 409

MLG-Stereo_test2	0.46 222	0.49 264	1.77 225	0.79 650	0.70 617	0.63 506	0.12 8	0.37 56	0.48 207	0.39 286	0.15 31	0.24 198	0.10 3	0.46 189	0.20 39	0.16 560	1.21 635	0.08 79	0.06 14	0.09 71	0.66 454

S2M2_L	0.27 32	0.32 84	1.41 158	0.24 83	0.17 121	0.24 20	0.09 1	0.36 51	0.50 229	0.17 41	0.25 163	0.22 169	0.17 102	0.27 37	0.29 196	0.16 560	0.12 276	0.11 360	0.12 334	0.15 254	0.12 49
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GMStereo_Zeroshot	0.44 203	0.44 229	1.84 240	0.44 509	0.20 206	0.52 326	0.19 159	0.60 297	0.54 272	0.58 478	0.59 500	0.63 512	0.29 359	0.59 275	0.34 273	0.16 560	0.09 176	0.16 587	0.09 171	0.26 509	0.26 188

fast-acv-ft	0.67 501	1.24 619	3.26 664	0.39 460	0.30 371	0.80 629	0.48 619	0.74 382	0.76 531	0.60 508	0.78 636	0.76 594	0.60 611	0.70 340	0.78 544	0.16 560	0.15 337	0.18 627	0.17 454	0.38 638	0.24 176

ssnet_v2	0.64 460	0.99 530	2.67 547	0.33 327	0.22 239	0.72 582	0.45 607	1.00 613	0.80 577	0.66 580	0.54 449	0.81 617	0.48 552	0.91 426	1.08 613	0.16 560	0.14 317	0.14 537	0.14 381	0.33 584	0.31 227

Wz-Net-SNSev	0.85 604	1.83 733	3.36 673	0.42 491	0.31 386	0.71 576	0.66 677	1.04 645	0.94 655	0.68 589	0.85 649	0.96 667	0.62 616	1.75 616	1.14 622	0.16 560	0.15 337	0.16 587	0.17 454	0.39 647	0.63 444

NINENet	0.54 325	0.40 182	2.19 345	0.55 576	0.26 314	0.91 665	0.23 320	1.05 653	0.77 548	0.54 427	0.57 486	0.65 526	0.32 391	1.22 515	0.34 273	0.16 560	0.13 300	0.16 587	0.11 293	0.16 285	0.14 70

PSMNet-ADL	0.56 343	0.47 248	2.03 298	0.35 383	0.22 239	0.67 559	0.27 422	0.77 401	0.58 315	0.43 313	0.53 427	0.70 571	0.45 520	1.89 653	0.64 490	0.16 560	0.13 300	0.11 360	0.13 357	0.15 254	0.51 369

HHNet	0.63 448	0.67 362	3.10 648	0.37 422	0.25 295	0.64 520	0.60 659	0.70 361	0.67 409	0.55 440	1.12 696	0.32 295	0.60 611	0.43 174	1.75 681	0.16 560	0.08 103	0.12 431	0.10 228	0.18 345	0.22 156

ICVP	0.48 246	0.33 98	2.37 390	0.34 355	0.22 239	0.60 450	0.55 643	0.79 417	0.53 263	0.45 327	0.60 510	0.49 431	0.36 417	0.55 257	0.46 377	0.16 560	0.16 353	0.14 537	0.11 293	0.16 285	0.32 233
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.61 409	1.19 600	2.61 518	0.48 531	0.25 295	0.63 506	0.37 556	1.05 653	0.79 567	0.55 440	0.55 461	0.59 493	0.44 510	1.10 481	0.48 395	0.16 560	0.11 251	0.12 431	0.11 293	0.27 525	0.43 314

GES	0.49 265	0.54 295	2.37 390	0.31 276	0.19 183	0.61 469	0.30 484	0.93 554	0.52 250	0.49 368	0.53 427	0.40 362	0.43 500	0.59 275	0.67 503	0.16 560	0.11 251	0.12 431	0.10 228	0.20 403	0.30 218

EDNetEfficient	1.29 706	0.78 448	4.27 742	0.65 617	1.03 673	0.94 673	1.38 751	0.87 503	1.75 745	2.33 760	1.32 712	1.04 686	2.21 756	1.59 592	4.07 769	0.16 560	0.19 386	0.15 566	0.27 566	0.38 638	0.40 290

DSFCA	0.62 431	0.77 440	1.95 274	0.29 227	0.29 353	0.79 625	0.86 705	0.81 435	0.73 494	0.73 611	0.66 562	0.67 539	0.57 591	1.17 504	1.03 599	0.16 560	0.15 337	0.13 498	0.14 381	0.19 380	0.28 202

DMCA-RVC	0.70 523	1.30 635	3.59 701	0.37 422	0.89 651	0.57 400	0.31 496	0.73 378	0.59 328	0.69 593	0.54 449	0.59 493	0.57 591	1.25 525	0.66 499	0.16 560	0.38 479	0.20 646	0.15 407	0.22 438	0.23 166

STTStereo	0.58 366	0.95 523	2.95 624	0.37 422	0.31 386	0.62 491	0.32 508	0.81 435	0.63 370	0.61 518	0.55 461	0.67 539	0.43 500	0.87 405	0.48 395	0.16 560	0.16 353	0.17 606	0.20 500	0.17 316	0.25 180

SuperB	1.19 694	1.62 710	5.29 763	0.37 422	0.26 314	0.81 633	0.87 706	0.94 560	1.19 705	0.68 589	0.68 572	0.63 512	1.37 719	1.73 612	3.30 750	0.16 560	0.12 276	0.17 606	0.16 434	2.74 786	0.63 444

UCFNet_RVC	0.55 333	1.16 587	2.48 460	0.31 276	0.27 328	0.65 536	0.28 436	0.76 391	0.58 315	0.51 401	0.53 427	0.67 539	0.42 487	0.91 426	0.45 369	0.16 560	0.11 251	0.17 606	0.17 454	0.20 403	0.23 166

DRN-Test	0.71 528	0.79 452	2.83 602	0.40 474	0.44 522	0.80 629	0.41 580	1.07 670	0.83 599	0.82 650	0.64 547	0.68 553	0.57 591	1.78 625	0.79 547	0.16 560	0.13 300	0.17 606	0.16 434	0.24 463	0.51 369

NaN_ROB	1.25 701	1.46 683	3.84 723	0.54 574	0.56 572	1.12 698	0.99 720	1.05 653	1.03 680	1.10 689	0.87 656	0.77 596	1.07 701	5.85 790	2.98 743	0.16 560	0.23 423	0.16 587	0.24 539	0.28 539	0.66 454

SCION-MonSter	0.57 354	0.61 333	1.56 181	0.37 422	0.46 536	0.82 638	0.29 465	0.83 457	0.79 567	0.47 346	0.72 610	0.51 441	0.44 510	0.66 319	0.98 588	0.17 582	0.13 300	0.29 692	0.26 556	0.42 666	0.58 417

DNSM	0.78 574	0.74 420	1.07 63	1.16 708	0.17 121	0.58 411	0.20 186	0.58 280	0.49 215	0.49 368	0.50 403	0.28 254	0.22 218	1.48 566	1.16 626	0.17 582	1.26 645	0.08 79	0.14 381	2.03 778	2.91 755

zh-sn7	0.99 662	2.20 759	3.83 721	0.40 474	0.31 386	0.82 638	0.63 669	1.02 632	0.94 655	0.81 644	1.13 697	0.84 628	0.93 690	2.49 719	1.87 690	0.17 582	0.17 367	0.16 587	0.16 434	0.37 630	0.64 449

zh-mn7	0.92 638	2.02 746	3.80 716	0.35 383	0.28 344	0.73 587	0.41 580	1.00 613	1.15 700	1.03 681	1.30 709	0.75 589	0.62 616	1.98 667	1.55 670	0.17 582	0.14 317	0.14 537	0.14 381	0.31 568	0.57 409

CASS	0.43 185	0.34 114	2.01 291	0.33 327	0.17 121	0.54 351	0.24 353	0.71 369	0.52 250	0.62 533	0.55 461	0.40 362	0.41 474	0.43 174	0.33 261	0.17 582	0.10 215	0.14 537	0.11 293	0.18 345	0.23 166
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Wz-Net-MNSev	0.74 545	1.42 674	2.75 583	0.38 443	0.33 412	0.90 664	0.61 664	0.98 594	0.94 655	0.77 630	0.75 624	0.75 589	0.66 632	1.39 546	0.76 536	0.17 582	0.13 300	0.14 537	0.14 381	0.28 539	0.48 353

CRFU-Net	0.58 366	0.42 197	1.90 262	0.49 546	0.27 328	0.83 641	0.35 544	0.94 560	0.54 272	0.65 573	0.60 510	0.78 601	1.34 715	1.00 452	0.51 416	0.17 582	0.14 317	0.17 606	0.10 228	0.19 380	0.20 139

CSP-Net	0.55 333	0.61 333	1.81 235	0.30 251	0.23 270	0.77 616	0.35 544	0.90 533	0.62 355	0.62 533	0.60 510	0.65 526	0.42 487	1.76 619	0.47 383	0.17 582	0.12 276	0.10 273	0.10 228	0.21 420	0.16 96

APVNet	0.76 562	1.11 562	3.23 660	0.39 460	0.36 455	0.85 647	0.44 603	0.96 578	0.73 494	0.58 478	0.69 577	0.76 594	0.56 586	2.29 700	0.82 556	0.17 582	0.18 379	0.24 673	0.19 486	0.35 610	0.27 196

psm_up	0.65 471	1.02 537	2.53 478	0.36 408	0.31 386	0.64 520	0.38 566	0.96 578	0.73 494	0.63 546	0.57 486	0.68 553	0.57 591	1.90 659	0.52 421	0.17 582	0.15 337	0.16 587	0.15 407	0.27 525	0.22 156

GwcNet	0.76 562	1.09 555	3.68 707	0.38 443	0.45 529	0.81 633	0.45 607	0.91 540	0.89 636	0.63 546	0.77 631	0.82 620	0.51 567	1.64 599	0.85 561	0.17 582	0.16 353	0.15 566	0.15 407	0.33 584	0.34 247

FADNet-RVC	0.69 515	1.65 715	2.74 581	0.35 383	0.26 314	0.60 450	0.29 465	0.91 540	0.67 409	0.46 341	0.51 408	0.62 508	0.46 532	1.75 616	0.81 553	0.17 582	0.20 401	0.17 606	0.18 468	0.60 722	0.39 282

ADCL	1.07 681	1.22 613	2.80 593	0.40 474	0.33 412	1.50 722	1.87 766	0.97 586	1.04 683	1.26 717	1.28 705	0.99 674	1.41 722	1.36 544	3.51 757	0.17 582	0.14 317	0.22 659	0.21 513	0.32 578	0.43 314

PA-Net	0.93 645	1.36 657	4.14 736	0.64 614	0.41 501	0.70 572	0.53 636	0.91 540	0.88 631	0.53 421	0.60 510	0.70 571	0.54 579	2.40 712	2.57 727	0.17 582	0.28 454	0.19 635	0.28 570	0.25 488	0.48 353
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ETE_ROB	0.68 508	1.09 555	2.32 381	0.38 443	0.26 314	0.69 569	0.51 629	1.49 731	0.75 521	0.81 644	0.71 605	0.85 634	0.51 567	1.39 546	0.70 511	0.17 582	0.14 317	0.19 635	0.16 434	0.24 463	0.35 255

WQFJA1++	2.66 758	0.28 17	6.84 778	1.32 719	1.50 727	0.52 326	0.13 15	0.41 94	0.52 250	14.18 807	0.19 85	3.31 761	0.17 102	0.88 416	0.45 369	0.18 597	1.54 696	0.08 79	0.81 749	17.77 818	2.17 720

MSAF-DinoV2	3.17 771	2.52 779	10.79 793	3.57 788	0.30 371	3.28 769	0.81 701	2.81 769	1.80 748	0.81 644	0.87 656	1.59 734	1.15 708	26.18 819	2.61 728	0.18 597	0.13 300	0.19 635	1.61 782	0.94 746	1.22 625

TCMNet	0.72 538	1.15 583	2.78 590	0.51 559	0.52 555	0.73 587	0.39 573	0.94 560	0.78 554	0.60 508	0.68 572	0.63 512	0.46 532	1.71 610	0.72 522	0.18 597	0.19 386	0.23 667	0.18 468	0.40 655	0.56 403

rvit_0105_6	0.36 112	0.55 304	1.48 172	0.31 276	0.18 145	0.35 88	0.26 401	0.56 265	0.66 395	0.26 168	0.29 211	0.33 310	0.26 297	0.41 161	0.27 165	0.18 597	0.16 353	0.15 566	0.13 357	0.15 254	0.25 180

rvit_0105_5	0.43 185	0.73 407	2.10 322	0.31 276	0.18 145	0.41 160	0.31 496	0.69 351	0.67 409	0.32 230	0.34 270	0.38 346	0.30 374	0.42 171	0.30 211	0.18 597	0.16 353	0.15 566	0.15 407	0.15 254	0.30 218

rvit_0105_4	0.40 159	0.64 353	1.98 283	0.31 276	0.18 145	0.37 113	0.29 465	0.64 326	0.67 409	0.28 197	0.32 254	0.36 327	0.28 334	0.45 184	0.27 165	0.18 597	0.16 353	0.15 566	0.14 381	0.15 254	0.25 180

test_sample7	0.65 471	0.41 190	2.08 311	0.36 408	0.20 206	0.52 326	0.32 508	0.99 603	0.86 621	0.64 557	0.63 534	0.67 539	0.49 558	1.18 506	0.52 421	0.18 597	1.21 635	0.16 587	0.15 407	0.19 380	1.22 625

dd	0.48 246	1.32 639	2.41 405	0.31 276	0.17 121	0.58 411	0.26 401	0.50 200	0.71 478	0.42 305	0.41 322	0.34 318	0.28 334	0.47 197	0.41 336	0.18 597	0.10 215	0.13 498	0.12 334	0.22 438	0.16 96

SACVNet	0.68 508	1.08 552	2.58 500	0.38 443	0.28 344	0.65 536	0.37 556	0.91 540	0.65 387	0.67 582	0.62 525	0.69 564	0.47 545	2.07 678	0.65 496	0.18 597	0.14 317	0.16 587	0.15 407	0.39 647	0.41 298

pcwnet_v2	0.65 471	0.54 295	4.29 745	0.33 327	0.27 328	0.60 450	0.25 383	1.02 632	0.92 644	0.61 518	0.69 577	0.62 508	0.54 579	0.67 323	0.38 307	0.18 597	0.15 337	0.15 566	0.14 381	0.21 420	0.49 359

aanetorigin	0.81 583	1.03 541	2.64 533	0.44 509	0.44 522	0.59 434	1.00 724	0.59 290	0.70 463	1.54 740	1.22 703	0.82 620	1.08 703	1.06 465	1.07 610	0.18 597	0.15 337	0.17 606	0.21 513	0.53 709	0.65 452

S-Stereo	0.82 587	0.73 407	3.79 715	0.40 474	0.37 465	0.70 572	0.69 687	1.00 613	1.03 680	0.63 546	0.92 666	0.82 620	0.59 603	2.35 705	0.71 518	0.18 597	0.22 415	0.17 606	0.18 468	0.30 559	0.67 462

RTSC	0.84 595	1.40 668	2.67 547	0.50 553	0.40 494	0.83 641	0.33 522	1.11 681	1.14 698	0.93 669	0.82 642	0.84 628	0.58 599	1.34 542	1.82 688	0.18 597	0.49 512	0.14 537	0.30 585	0.46 686	0.42 303

DANet	0.85 604	0.68 372	2.41 405	1.18 710	0.48 542	0.77 616	1.23 745	0.93 554	1.53 728	0.90 662	0.72 610	0.97 669	0.57 591	1.86 646	1.05 604	0.18 597	0.16 353	0.19 635	0.16 434	0.26 509	0.67 462
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.92 638	1.20 605	2.68 554	0.45 517	0.27 328	0.76 606	0.66 677	0.94 560	0.77 548	0.79 639	1.17 698	0.84 628	0.91 683	2.72 739	1.76 683	0.18 597	0.42 492	0.44 732	0.20 500	0.33 584	0.94 573

AdaStereo	0.48 246	0.44 229	2.18 342	0.36 408	0.20 206	0.59 434	0.29 465	0.97 586	0.74 515	0.52 412	0.55 461	0.61 503	0.33 400	0.52 240	0.44 362	0.18 597	0.08 103	0.17 606	0.11 293	0.18 345	0.24 176
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	1.35 715	1.80 731	4.39 748	0.41 485	0.29 353	1.72 734	0.89 711	1.17 697	2.47 766	1.22 711	1.82 731	1.72 737	1.70 738	2.57 725	3.30 750	0.18 597	0.16 353	0.16 587	0.15 407	0.34 594	0.62 438

PSMNet_ROB	0.75 556	1.42 674	2.93 620	0.39 460	0.32 404	0.73 587	0.56 647	0.90 533	0.74 515	0.56 452	0.60 510	0.75 589	0.47 545	2.00 671	1.31 648	0.18 597	0.13 300	0.19 635	0.20 500	0.26 509	0.40 290

YMNet	0.66 494	0.98 528	2.12 327	0.42 491	0.41 501	0.86 648	0.43 594	0.92 548	0.76 531	0.75 621	0.81 639	0.83 625	0.46 532	0.87 405	1.07 610	0.19 615	0.22 415	0.20 646	0.17 454	0.42 666	0.39 282

YMNet_1	0.66 494	0.98 528	2.12 327	0.42 491	0.41 501	0.86 648	0.43 594	0.92 548	0.76 531	0.75 621	0.81 639	0.83 625	0.46 532	0.87 405	1.07 610	0.19 615	0.22 415	0.20 646	0.17 454	0.42 666	0.39 282

rvit_0105_3	0.46 222	0.86 485	2.24 361	0.33 327	0.19 183	0.44 198	0.35 544	0.74 382	0.70 463	0.38 280	0.38 301	0.41 369	0.33 400	0.46 189	0.32 245	0.19 615	0.17 367	0.17 606	0.18 468	0.15 254	0.22 156

FTStereo	0.79 578	0.32 84	2.83 602	0.70 637	0.21 222	0.73 587	1.75 761	0.61 305	0.60 337	1.07 687	1.62 727	1.28 714	2.11 754	0.75 365	0.30 211	0.19 615	0.08 103	0.12 431	0.11 293	0.12 160	0.39 282

Anonymous3	0.47 230	0.49 264	2.61 518	0.33 327	0.25 295	0.72 582	0.32 508	0.80 424	0.60 337	0.36 260	0.41 322	0.33 310	0.29 359	0.46 189	0.30 211	0.19 615	0.18 379	0.13 498	0.13 357	0.18 345	0.22 156

psmorigin	1.41 719	0.91 509	13.83 804	0.37 422	0.30 371	0.63 506	0.37 556	0.80 424	0.64 379	0.98 672	0.87 656	1.16 709	0.78 662	3.95 776	1.09 614	0.19 615	0.22 415	0.17 606	0.19 486	0.25 488	0.47 346

FAT-Stereo	0.72 538	0.60 324	2.86 610	0.37 422	0.29 353	0.64 520	0.55 643	1.01 623	0.91 642	0.76 626	0.94 669	0.93 658	0.79 665	1.82 635	0.60 468	0.19 615	0.19 386	0.17 606	0.16 434	0.23 456	0.47 346

NVstereo2D	0.63 448	0.57 311	2.29 374	0.37 422	0.35 441	0.69 569	0.49 626	0.96 578	0.88 631	0.49 368	0.54 449	0.72 576	0.46 532	1.98 667	0.50 413	0.19 615	0.20 401	0.18 627	0.16 434	0.28 539	0.34 247

DeepPruner_ROB	0.58 366	1.06 548	2.68 554	0.30 251	0.26 314	0.63 506	0.31 496	0.83 457	0.51 237	0.62 533	0.56 475	0.65 526	0.39 453	1.06 465	0.56 448	0.19 615	0.14 317	0.14 537	0.14 381	0.24 463	0.33 238

PWC_ROB	0.81 583	1.41 669	2.60 513	0.41 485	0.40 494	0.63 506	0.31 496	1.04 645	0.99 675	0.92 665	1.29 707	0.78 601	0.68 636	1.65 602	1.50 663	0.19 615	0.12 276	0.18 627	0.13 357	0.51 705	0.54 391

CBMV	0.86 607	1.00 532	2.82 600	0.35 383	0.21 222	0.78 621	0.78 698	1.05 653	0.87 627	0.90 662	0.74 616	0.87 642	1.89 745	1.67 604	1.38 658	0.19 615	0.20 401	0.21 653	0.19 486	0.28 539	0.84 533
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DDF-Stereo	0.65 471	0.33 98	1.69 212	0.67 626	0.82 643	0.37 113	0.20 186	0.50 200	0.52 250	0.34 249	0.17 53	0.78 601	0.23 246	0.68 329	1.03 599	0.20 626	1.66 713	0.09 189	0.34 625	0.34 594	2.03 709

MultiAttention	2.45 755	0.55 304	2.24 361	1.79 752	2.54 770	11.19 797	2.28 772	1.28 710	0.84 611	0.63 546	1.17 698	1.13 703	0.57 591	15.98 810	1.78 685	0.20 626	0.09 176	0.43 730	1.60 781	0.95 747	1.69 683

rvit_105_1	0.52 296	0.93 519	2.30 376	0.36 408	0.24 284	0.51 302	0.45 607	0.81 435	0.79 567	0.46 341	0.44 347	0.45 403	0.38 436	0.63 300	0.39 317	0.20 626	0.18 379	0.18 627	0.22 529	0.18 345	0.21 147

WZ-Net	1.04 674	1.83 733	4.20 739	0.42 491	0.36 455	0.88 657	0.71 690	1.05 653	1.11 693	0.84 654	0.94 669	1.06 691	1.17 710	2.37 707	2.24 714	0.20 626	0.14 317	0.15 566	0.16 434	0.36 620	0.53 383

LMCR-Stereo	0.61 409	1.00 532	2.60 513	0.42 491	0.22 239	0.74 597	0.31 496	1.06 666	0.70 463	0.62 533	0.64 547	0.40 362	0.52 574	0.84 396	1.27 647	0.20 626	0.09 176	0.12 431	0.09 171	0.26 509	0.16 96

Syn2CoEx	0.78 574	1.43 677	3.54 698	0.44 509	0.31 386	0.64 520	0.43 594	1.04 645	0.83 599	0.64 557	0.77 631	0.74 584	0.74 652	1.91 660	0.64 490	0.20 626	0.17 367	0.19 635	0.15 407	0.30 559	0.59 425

stereogan	0.74 545	0.68 372	2.82 600	0.40 474	0.40 494	1.05 688	0.42 587	0.99 603	0.96 663	0.78 638	0.86 654	1.15 707	0.73 648	1.57 584	0.56 448	0.20 626	0.19 386	0.20 646	0.16 434	0.37 630	0.34 247

TDLM	0.83 592	1.28 631	2.38 392	0.46 523	0.26 314	0.66 550	0.55 643	0.87 503	0.80 577	2.54 763	0.62 525	0.61 503	0.51 567	2.68 736	0.67 503	0.20 626	0.11 251	0.35 707	0.15 407	0.33 584	0.48 353

CVANet_RVC	0.82 587	1.18 595	3.98 728	0.40 474	0.28 344	0.63 506	0.43 594	0.90 533	0.78 554	1.14 696	0.69 577	0.68 553	0.52 574	2.62 730	0.48 395	0.20 626	0.13 300	0.22 659	0.37 643	0.37 630	0.48 353

NCCL2	0.71 528	1.32 639	2.30 376	0.44 509	0.31 386	0.71 576	0.67 682	0.89 520	0.69 449	0.70 597	0.61 518	0.85 634	0.54 579	1.58 591	0.70 511	0.20 626	0.17 367	0.66 747	0.25 548	0.26 509	0.38 274

MDST_ROB	1.28 704	0.53 292	3.84 723	0.55 576	0.45 529	4.06 776	0.60 659	1.36 719	0.89 636	2.18 754	1.17 698	0.98 670	0.72 645	4.28 779	2.12 705	0.20 626	0.16 353	0.19 635	0.17 454	0.20 403	0.84 533

S0	0.64 460	1.27 626	1.72 213	0.35 383	1.24 699	0.61 469	0.34 533	0.57 274	0.35 49	0.36 260	0.51 408	0.33 310	0.32 391	0.46 189	0.56 448	0.21 637	0.14 317	0.17 606	0.34 625	0.47 691	2.40 740

zero-FE	1.27 702	0.33 98	9.38 787	1.30 716	2.25 763	0.33 70	0.20 186	0.51 214	1.26 707	0.32 230	0.22 121	0.77 596	0.22 218	0.69 333	0.96 577	0.21 637	2.25 766	0.09 189	0.61 725	0.32 578	3.25 766

rvit_stereo_0075_2	0.45 210	0.45 239	2.60 513	0.34 355	0.32 404	0.41 160	0.21 235	0.60 297	0.54 272	0.39 286	0.51 408	0.40 362	0.29 359	0.46 189	0.31 232	0.21 637	0.15 337	0.22 659	0.15 407	0.18 345	0.33 238

Wz-Net-TNSev	1.02 668	2.26 765	3.69 708	0.38 443	0.31 386	1.00 680	0.71 690	1.12 684	1.02 678	0.74 618	0.73 613	1.09 697	0.91 683	2.46 716	2.15 708	0.21 637	0.20 401	0.16 587	0.20 500	0.48 696	0.62 438

RTS	1.29 706	1.59 705	6.48 773	0.63 610	0.57 577	1.59 727	0.90 712	1.15 691	1.44 721	1.20 707	1.31 710	1.10 699	0.87 679	2.67 734	2.27 716	0.21 637	0.38 479	0.19 635	0.20 500	0.46 686	0.68 467

RTSA	1.29 706	1.59 705	6.48 773	0.63 610	0.57 577	1.59 727	0.90 712	1.15 691	1.44 721	1.20 707	1.31 710	1.10 699	0.87 679	2.67 734	2.27 716	0.21 637	0.38 479	0.19 635	0.20 500	0.46 686	0.68 467

ADCPNet	1.07 681	1.37 662	4.54 752	0.38 443	0.68 613	1.36 714	0.64 671	0.93 554	0.83 599	0.79 639	0.82 642	1.08 694	1.18 711	1.30 536	2.68 732	0.21 637	0.69 557	0.21 653	0.95 765	0.30 559	0.54 391

LALA_ROB	0.68 508	1.14 576	2.50 471	0.37 422	0.29 353	0.78 621	0.55 643	0.99 603	0.84 611	0.82 650	0.68 572	0.93 658	0.50 563	1.01 455	0.89 566	0.21 637	0.15 337	0.21 653	0.18 468	0.26 509	0.30 218

Anonymus	0.30 49	0.29 26	1.05 53	0.27 172	0.14 60	0.34 78	0.16 97	0.35 44	0.35 49	0.18 55	0.16 42	0.24 198	0.18 133	0.30 58	0.39 317	0.22 645	0.56 533	0.09 189	0.10 228	0.10 105	0.46 342

GASNet	0.84 595	1.98 740	4.07 733	0.48 531	0.33 412	0.58 411	0.34 533	0.97 586	0.81 586	0.60 508	0.59 500	0.74 584	0.55 584	2.08 681	1.18 629	0.22 645	0.15 337	0.19 635	0.17 454	0.55 713	0.29 209

edge stereo	0.84 595	0.74 420	3.42 689	0.38 443	1.21 697	0.63 506	0.41 580	0.98 594	0.83 599	0.81 644	0.88 659	1.14 705	0.73 648	2.16 691	0.89 566	0.22 645	0.20 401	0.26 680	0.18 468	0.38 638	0.43 314

SHD	0.84 595	1.14 576	2.54 482	0.80 654	0.52 555	0.76 606	0.34 533	1.16 694	1.29 711	1.11 691	0.85 649	0.98 670	0.74 652	1.25 525	1.48 662	0.22 645	0.37 475	0.20 646	0.27 566	0.36 620	0.41 298

ADCMid	1.06 678	1.82 732	3.53 697	0.39 460	0.36 455	0.99 678	0.58 652	1.01 623	0.94 655	1.23 713	1.02 685	1.01 678	1.01 697	1.11 489	4.04 768	0.22 645	0.19 386	0.42 723	0.32 604	0.42 666	0.53 383

AnyNet_C32	1.08 685	1.76 727	3.01 636	0.50 553	0.54 566	1.17 703	1.16 737	0.97 586	0.95 661	1.11 691	0.98 677	0.87 642	0.93 690	1.57 584	4.11 770	0.22 645	0.20 401	0.25 678	0.25 548	0.40 655	0.68 467

LSM	3.40 774	1.42 674	5.81 768	9.98 797	30.74 821	0.86 648	1.14 733	0.99 603	1.26 707	1.40 728	2.18 743	0.93 658	0.85 674	1.76 619	1.03 599	0.22 645	0.35 473	0.24 673	0.29 575	0.40 655	6.21 799

XPNet_ROB	0.68 508	1.11 562	2.28 371	0.38 443	0.27 328	0.67 559	0.47 617	0.94 560	0.75 521	0.80 641	0.71 605	0.81 617	0.54 579	1.72 611	0.84 559	0.22 645	0.16 353	0.16 587	0.15 407	0.25 488	0.45 336

SGM-Forest	1.84 742	7.91 800	10.36 792	0.42 491	0.33 412	1.04 686	1.29 747	1.01 623	0.88 631	1.19 702	2.30 747	1.03 682	1.79 742	2.60 729	2.81 738	0.22 645	0.21 412	0.21 653	0.19 486	0.25 488	0.79 514
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	0.76 562	0.44 229	5.34 764	0.32 300	0.19 183	1.17 703	0.61 664	0.94 560	0.80 577	0.37 271	0.51 408	0.53 452	0.29 359	2.08 681	0.38 307	0.23 654	0.23 423	0.12 431	0.16 434	0.22 438	0.21 147

ISRNet	0.51 292	0.58 314	1.96 279	0.38 443	0.31 386	0.49 267	0.21 235	0.80 424	0.71 478	0.64 557	0.71 605	0.66 535	0.40 461	0.59 275	0.45 369	0.23 654	0.16 353	0.21 653	0.20 500	0.21 420	0.37 265

hitnet-ft	0.73 541	1.09 555	2.59 505	0.28 202	0.22 239	0.71 576	0.36 553	0.89 520	0.67 409	0.58 478	0.83 644	1.03 682	0.94 692	2.31 702	0.70 511	0.23 654	0.14 317	0.41 721	0.13 357	0.24 463	0.28 202

AF-Net	0.76 562	1.14 576	2.74 581	0.42 491	0.41 501	0.70 572	0.41 580	1.07 670	0.94 655	0.73 611	1.05 691	1.04 686	0.86 676	1.23 518	1.00 594	0.23 654	0.15 337	0.25 678	0.18 468	0.32 578	0.35 255

ADCS	1.14 690	2.02 746	3.36 673	0.43 504	0.37 465	0.96 677	0.81 701	1.12 684	1.17 703	1.25 716	0.98 677	1.08 694	0.92 686	1.41 553	4.97 776	0.23 654	0.21 412	0.22 659	0.23 533	0.40 655	0.67 462

DeepPrunerF	0.92 638	1.33 644	3.41 686	0.46 523	0.51 550	0.64 520	0.49 626	1.16 694	2.62 769	0.65 573	0.61 518	0.65 526	0.62 616	2.23 695	1.31 648	0.23 654	0.19 386	0.30 694	0.28 570	0.39 647	0.34 247

CBMV_ROB	0.88 617	0.75 428	2.73 578	0.36 408	0.22 239	0.76 606	0.47 617	1.05 653	0.81 586	1.06 686	1.04 689	0.88 646	1.36 718	2.17 693	2.03 698	0.23 654	0.24 428	0.27 681	0.25 548	0.27 525	0.73 490

MeshStereo	1.29 706	1.34 647	3.04 642	0.35 383	0.28 344	1.10 697	0.69 687	1.42 727	1.07 687	2.71 768	2.43 749	2.95 756	1.50 729	2.92 752	2.03 698	0.23 654	0.22 415	0.22 659	0.19 486	0.50 702	0.69 475
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	0.47 230	1.12 568	1.67 206	0.32 300	0.29 353	0.50 287	0.24 353	0.53 233	0.38 98	0.35 256	0.48 373	0.27 244	0.36 417	0.43 174	0.64 490	0.24 662	0.08 103	0.12 431	0.24 539	0.43 672	0.79 514

Selective-IGEV-i16pb	0.87 614	0.49 264	5.92 769	0.33 327	0.21 222	1.07 693	0.67 682	1.13 688	0.97 670	0.44 322	0.77 631	0.66 535	0.46 532	2.29 700	0.54 438	0.24 662	0.25 440	0.15 566	0.19 486	0.26 509	0.28 202

HBP-ISP	0.82 587	1.57 698	3.28 666	0.50 553	0.27 328	0.86 648	0.54 639	1.09 674	0.78 554	0.81 644	0.70 590	0.68 553	1.00 696	2.02 672	0.47 383	0.24 662	0.24 428	0.29 692	0.25 548	0.28 539	0.52 377

FADNet-RVC-Resample	0.74 545	1.54 693	3.81 720	0.38 443	0.29 353	0.62 491	0.38 566	0.91 540	0.67 409	0.52 412	0.51 408	0.63 512	0.44 510	1.56 579	0.59 463	0.24 662	0.32 465	0.22 659	0.19 486	0.30 559	0.71 481

RGC	0.78 574	1.10 560	2.55 490	0.45 517	0.45 529	0.73 587	0.40 578	1.00 613	0.75 521	0.75 621	1.04 689	1.02 681	0.73 648	1.74 614	1.15 624	0.24 662	0.19 386	0.28 683	0.26 556	0.31 568	0.38 274

Nwc_Net	0.75 556	1.10 560	2.96 625	0.42 491	0.39 484	0.77 616	0.39 573	1.06 666	0.73 494	0.65 573	1.00 681	0.99 674	0.74 652	1.43 555	0.99 591	0.24 662	0.15 337	0.23 667	0.26 556	0.27 525	0.30 218

XQC	0.84 595	1.32 639	2.61 518	0.78 649	0.44 522	0.89 661	0.53 636	1.16 694	1.07 687	0.85 656	0.69 577	0.92 653	0.73 648	1.40 548	1.44 660	0.24 662	0.35 473	0.23 667	0.26 556	0.45 681	0.39 282

PS-NSSS	0.69 515	1.37 662	2.44 423	0.31 276	0.32 404	0.64 520	0.34 533	1.04 645	0.74 515	0.56 452	0.75 624	0.51 441	0.42 487	2.41 714	0.54 438	0.24 662	0.17 367	0.27 681	0.18 468	0.30 559	0.23 166

S	0.65 471	0.99 530	1.89 260	0.44 509	1.24 699	0.67 559	0.29 465	0.60 297	0.50 229	0.47 346	0.57 486	0.33 310	0.39 453	0.36 122	0.45 369	0.25 670	0.12 276	0.19 635	0.20 500	0.53 709	2.55 745

UDGNet	0.50 277	1.36 657	2.44 423	0.37 422	0.19 183	0.58 411	0.23 320	0.49 171	0.69 449	0.42 305	0.39 308	0.34 318	0.29 359	0.55 257	0.32 245	0.25 670	0.10 215	0.37 712	0.19 486	0.30 559	0.17 109

G-Net	1.02 668	0.70 390	3.23 660	0.60 599	0.66 609	2.00 750	0.71 690	0.78 409	0.70 463	1.14 696	2.53 751	1.29 716	1.01 697	1.47 565	1.74 679	0.25 670	0.24 428	0.24 673	0.26 556	0.37 630	0.40 290

SAMSARA	1.11 687	1.35 652	2.60 513	1.34 721	0.77 629	1.67 732	1.41 756	1.47 729	0.99 675	1.54 740	0.89 661	1.44 727	0.90 682	1.88 652	1.71 675	0.25 670	0.55 529	0.22 659	0.34 625	0.39 647	0.50 362

NOSS_ROB	0.75 556	1.03 541	2.27 369	0.68 634	0.26 314	0.68 566	0.30 484	0.99 603	0.82 592	0.59 497	0.58 494	0.77 596	0.39 453	2.75 743	0.48 395	0.25 670	0.24 428	0.28 683	0.26 556	0.29 550	1.07 601

TT111	0.54 325	0.29 26	1.14 93	0.33 327	1.48 724	0.32 60	0.14 39	0.31 22	0.46 190	0.25 141	0.36 282	0.21 162	0.14 38	1.31 537	0.30 211	0.26 675	1.36 662	0.08 79	0.08 117	0.09 71	1.88 697

IGEV-RUCA	2.30 752	0.38 164	1.36 143	0.41 485	1.90 749	2.03 753	1.86 765	1.37 720	1.78 747	3.73 785	3.72 775	5.06 775	8.09 795	2.15 689	1.63 672	0.26 675	0.77 568	2.71 797	1.91 783	2.43 783	2.42 741

RP	0.74 545	1.01 535	2.48 460	0.44 509	0.45 529	0.66 550	0.45 607	0.95 575	0.87 627	0.70 597	0.95 672	0.99 674	0.82 668	1.55 577	0.82 556	0.26 675	0.19 386	0.23 667	0.20 500	0.34 594	0.38 274

AnyNet_C01	1.20 695	1.89 736	4.25 741	0.55 576	0.54 566	1.57 725	1.39 752	1.10 677	1.13 695	1.19 702	1.34 714	1.15 707	1.11 705	1.73 612	2.89 740	0.26 675	0.24 428	0.28 683	0.24 539	0.50 702	0.68 467

CSAN	1.38 717	1.74 726	4.12 735	0.53 566	0.38 477	1.06 691	1.15 735	1.29 712	1.12 694	1.19 702	1.90 734	1.04 686	1.44 723	5.92 791	2.82 739	0.26 675	0.22 415	0.24 673	0.25 548	0.35 610	0.54 391

PVD	1.05 675	1.21 607	2.36 388	0.84 658	0.91 654	1.04 686	0.64 671	1.32 717	1.68 739	1.43 730	1.41 718	1.14 705	1.15 708	1.49 569	1.77 684	0.27 680	0.65 550	0.28 683	0.35 631	0.40 655	0.73 490

DPSNet	1.02 668	0.72 402	2.84 604	0.60 599	0.39 484	1.08 694	0.75 694	1.41 726	1.14 698	0.74 618	0.69 577	1.05 690	1.67 736	2.09 685	2.22 713	0.27 680	0.61 541	0.20 646	0.50 692	0.48 696	1.03 596

FBW_ROB	0.94 647	1.23 618	2.35 387	0.46 523	0.32 404	0.87 655	0.46 613	1.15 691	0.97 670	0.83 653	0.78 636	1.01 678	0.64 622	3.65 773	1.65 673	0.27 680	0.24 428	0.40 718	0.26 556	0.32 578	0.88 554

SME	0.65 471	1.66 718	2.47 454	0.36 408	0.21 222	0.65 536	0.26 401	0.72 373	0.53 263	0.56 452	0.49 390	0.36 327	0.37 425	1.82 635	1.03 599	0.28 683	0.11 251	0.12 431	0.13 357	0.46 686	0.34 247

FSD					1.93 751	0.63 506	0.33 522	0.46 142	0.53 263	0.32 230	0.32 254	0.40 362	0.32 391	1.14 497	0.60 468	0.28 683	2.77 783	0.31 697	0.30 585	0.31 568

dad	0.58 366	1.35 652	2.39 398	0.31 276	0.20 206	0.62 491	0.26 401	0.56 265	0.79 567	0.66 580	0.64 547	0.64 521	0.36 417	0.87 405	0.48 395	0.28 683	0.15 337	0.40 718	0.18 468	0.24 463	0.22 156

PFNet	0.62 431	0.42 197	2.69 562	0.43 504	0.55 569	0.62 491	0.27 422	0.64 326	0.72 488	0.61 518	0.56 475	0.45 403	0.33 400	1.86 646	1.12 619	0.28 683	0.09 176	0.12 431	0.16 434	0.26 509	0.27 196

NCC-stereo	0.88 617	1.22 613	2.97 626	0.60 599	0.45 529	1.88 744	0.48 619	1.04 645	0.75 521	0.70 597	0.85 649	0.93 658	0.84 671	1.81 632	1.51 666	0.28 683	0.19 386	0.23 667	0.31 596	0.27 525	0.35 255

Abc-Net	0.88 617	1.22 613	2.97 626	0.60 599	0.45 529	1.88 744	0.48 619	1.04 645	0.75 521	0.70 597	0.85 649	0.93 658	0.84 671	1.81 632	1.51 666	0.28 683	0.19 386	0.23 667	0.31 596	0.27 525	0.35 255
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	1.65 739	0.85 480	3.39 679	0.46 523	0.39 484	2.02 752	0.66 677	1.94 756	1.84 751	2.81 775	2.99 764	4.39 771	3.25 769	2.81 747	2.75 736	0.29 689	0.26 444	0.31 697	0.30 585	0.33 584	0.91 561

TARStereo(FT)	1.05 675	1.18 595	3.19 657	0.55 576	0.37 465	1.18 706	1.57 758	1.17 697	0.93 651	0.76 626	1.42 719	1.81 738	0.92 686	1.98 667	2.02 695	0.30 690	0.20 401	0.30 694	0.23 533	0.35 610	0.61 432

2222	1.05 675	1.18 595	3.19 657	0.55 576	0.37 465	1.18 706	1.57 758	1.17 697	0.93 651	0.76 626	1.42 719	1.81 738	0.92 686	1.98 667	2.02 695	0.30 690	0.20 401	0.30 694	0.23 533	0.35 610	0.61 432

FC-DCNN	1.60 737	0.85 480	3.44 690	0.46 523	0.39 484	1.96 746	0.66 677	1.72 744	1.70 741	2.75 774	2.91 763	4.20 767	3.15 767	2.72 739	2.66 729	0.30 690	0.26 444	0.31 697	0.30 585	0.33 584	0.91 561

MSMD_ROB	1.41 719	1.03 541	2.75 583	0.41 485	0.32 404	2.00 750	0.61 664	0.96 578	1.43 720	2.97 776	2.63 755	4.76 774	2.04 751	2.44 715	1.78 685	0.30 690	0.26 444	0.32 701	0.32 604	0.32 578	0.63 444

UHP(FT)	1.34 712	1.58 703	3.66 704	0.66 621	0.44 522	1.78 738	1.22 742	1.24 707	1.99 757	1.50 736	1.92 735	1.58 732	1.62 733	2.26 697	2.67 730	0.31 694	0.30 458	0.42 723	0.37 643	0.47 691	0.72 483

mmmmmm	1.34 712	1.58 703	3.66 704	0.66 621	0.44 522	1.78 738	1.22 742	1.24 707	1.99 757	1.50 736	1.92 735	1.58 732	1.62 733	2.26 697	2.67 730	0.31 694	0.30 458	0.42 723	0.37 643	0.47 691	0.72 483

FCDSN-DC	1.45 725	1.12 568	3.30 669	0.48 531	0.41 501	1.13 699	0.60 659	1.17 697	1.28 710	2.25 757	2.85 760	3.65 764	3.34 772	2.58 727	2.44 720	0.31 694	0.26 444	0.31 697	0.30 585	0.37 630	0.78 510
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DDDD	0.57 354	0.28 17	1.07 63	1.05 685	1.37 710	0.31 48	0.16 97	0.33 31	0.54 272	0.26 168	0.43 332	0.25 210	0.15 65	1.25 525	0.34 273	0.32 697	1.30 654	0.08 79	0.09 171	0.10 105	1.78 693

Anonymous_2	1.36 716	0.49 264	2.03 298	1.71 747	1.58 730	2.49 762	0.58 652	1.59 738	2.31 764	0.77 630	0.88 659	1.03 682	0.58 599	1.20 513	0.66 499	0.32 697	1.38 669	1.42 779	3.87 799	0.78 741	1.56 665

ccnet	0.77 572	0.61 333	2.01 291	0.40 474	0.46 536	1.05 688	0.59 655	1.02 632	0.74 515	0.90 662	0.97 674	0.82 620	0.89 681	1.68 608	1.16 626	0.32 697	0.26 444	0.32 701	0.28 570	0.35 610	0.47 346

PStereo	0.59 386	1.28 631	1.86 251	0.56 589	0.20 206	0.51 302	0.33 522	0.60 297	0.63 370	0.51 401	0.23 141	0.35 324	0.44 510	0.97 446	1.16 626	0.33 700	0.27 451	0.20 646	0.17 454	0.47 691	0.72 483

SDNR	2.06 747	2.93 787	2.94 622	1.55 738	5.13 784	1.98 749	0.24 353	1.95 757	2.62 769	0.92 665	2.71 758	5.76 780	0.68 636	3.61 772	3.84 764	0.33 700	0.38 479	0.22 659	0.17 454	1.13 754	2.04 710

GANetREF_RVC	0.81 583	1.44 680	3.04 642	0.49 546	0.27 328	0.83 641	0.63 669	1.03 639	0.92 644	0.63 546	0.61 518	0.72 576	0.59 603	2.40 712	0.58 459	0.33 700	0.25 440	0.37 712	0.25 548	0.41 663	0.36 264
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	0.83 592	1.57 698	2.63 524	0.48 531	0.37 465	0.78 621	0.29 465	1.04 645	1.36 717	0.63 546	2.05 739	0.64 521	0.70 643	1.10 481	1.20 633	0.33 700	0.14 317	0.15 566	0.12 334	0.63 726	0.46 342

PM Cens cmp D40	2.34 753	1.65 715	3.78 714	0.79 650	1.09 683	2.07 754	1.77 762	3.05 771	4.93 783	3.31 781	6.14 786	5.27 777	3.30 771	3.01 758	3.30 750	0.34 704	0.39 486	0.35 707	0.64 727	0.43 672	1.22 625

PatchMatch Cens Cmp	3.19 772	1.64 713	4.30 746	0.73 640	1.01 669	2.45 761	2.06 769	4.17 785	7.80 794	3.44 784	7.65 789	10.77 798	4.57 778	4.08 777	5.93 783	0.34 704	0.38 479	0.35 707	0.59 718	0.40 655	1.22 625

1111	1.42 721	0.89 497	3.85 725	0.58 595	0.42 515	1.74 735	1.91 768	1.37 720	1.41 718	1.54 740	1.76 729	1.83 741	2.02 750	3.04 759	3.58 758	0.35 706	0.24 428	0.28 683	0.27 566	0.50 702	0.86 546

PSMNet-RUCA	0.64 460	1.12 568	2.61 518	0.59 597	0.56 572	0.64 520	0.37 556	0.89 520	0.72 488	0.53 421	0.68 572	0.53 452	0.43 500	0.61 288	0.46 377	0.35 706	0.19 386	0.44 732	0.29 575	0.49 698	0.35 255

PASM	0.82 587	1.00 532	2.68 554	0.52 562	0.48 542	0.65 536	0.59 655	0.83 457	0.89 636	0.82 650	0.73 613	0.89 649	0.68 636	2.39 711	0.73 526	0.35 706	0.37 475	0.36 710	0.41 663	0.45 681	0.51 369

PatchMatch Graph Cmp	2.89 765	1.78 728	4.66 753	1.06 689	1.61 734	2.63 764	2.09 770	3.57 782	6.15 788	3.88 787	8.82 793	5.91 781	2.94 764	3.26 764	5.73 781	0.37 709	0.44 498	0.37 712	0.71 737	0.55 713	1.25 632

PatchMatch		1.78 728		0.95 673		2.77 767		3.78 783		3.32 782		6.27 785		3.91 775		0.37 709		0.39 715		0.54 711

nnnnnnn	1.42 721	1.13 573	3.76 711	0.67 626	0.51 550	1.28 712	0.98 718	1.29 712	1.67 738	1.64 744	2.63 755	2.56 753	2.07 753	2.50 720	2.94 742	0.37 709	0.32 465	0.40 718	0.39 655	0.49 698	0.83 531

PM Graph cmp D40	2.43 754	1.79 730	3.80 716	1.06 689	1.67 738	2.74 766	2.43 773	3.29 778	4.55 782	3.25 780	6.86 788	4.53 772	2.83 762	2.94 756	3.18 749	0.38 712	0.46 501	0.39 715	0.75 743	0.56 718	1.25 632

AANet_RVC	0.79 578	1.46 683	2.72 573	0.34 355	0.25 295	0.59 434	0.32 508	0.88 511	0.83 599	0.62 533	0.95 672	0.80 612	0.43 500	2.46 716	1.72 677	0.38 712	0.26 444	0.10 273	0.09 171	0.25 488	0.43 314

PDISCO_ROB	0.84 595	1.46 683	2.84 604	0.65 617	0.59 582	1.17 703	0.48 619	1.19 701	1.08 689	0.67 582	0.72 610	1.00 677	0.61 614	1.24 520	1.05 604	0.38 712	0.18 379	0.28 683	0.24 539	0.58 720	0.44 330

WCMA_ROB	1.29 706	1.21 607	3.13 652	0.65 617	0.36 455	1.20 709	0.78 698	1.00 613	0.98 672	1.78 747	2.62 754	3.08 760	2.01 749	1.86 646	2.35 718	0.38 712	0.38 479	0.32 701	0.32 604	0.31 568	1.06 600

PMTNet	0.35 97	0.38 164	1.75 220	0.21 18	0.14 60	0.57 400	0.24 353	0.48 164	0.44 177	0.28 197	0.32 254	0.26 229	0.24 260	0.41 161	0.24 116	0.42 716	0.07 47	0.08 79	0.05 1	0.18 345	0.15 79

ELAS_RVC	1.51 731	0.88 490	3.36 673	0.63 610	0.56 572	1.53 723	2.73 775	1.53 732	1.76 746	2.26 758	2.21 746	2.10 745	3.07 766	2.08 681	2.52 723	0.42 716	0.42 492	0.42 723	0.37 643	0.51 705	0.84 533
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.52 732	0.92 514	2.91 617	0.62 607	0.57 577	3.13 768	2.21 771	1.67 742	1.58 735	2.42 761	2.43 749	1.87 742	2.49 759	1.85 644	2.70 733	0.42 716	0.43 497	0.41 721	0.40 658	0.51 705	0.85 541
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TARSTereo(ZeroShot)	4.30 779	1.19 600	6.93 781	0.48 531	7.23 788	5.26 783	6.85 798	4.22 786	7.02 791	5.47 791	8.71 791	7.54 787	5.38 783	2.93 754	2.99 744	0.43 719	0.24 428	0.42 723	5.03 801	0.55 713	7.06 800

TestStereooo	4.30 779	1.19 600	6.93 781	0.48 531	7.23 788	5.26 783	6.85 798	4.22 786	7.02 791	5.47 791	8.71 791	7.54 787	5.38 783	2.93 754	2.99 744	0.43 719	0.24 428	0.42 723	5.03 801	0.55 713	7.06 800

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 685	2.01 744	2.56 494	0.49 546	0.40 494	1.49 721	0.96 716	1.02 632	0.95 661	0.85 656	0.94 669	1.06 691	0.59 603	2.92 752	1.15 624	0.43 719	0.74 567	0.32 701	0.55 704	0.74 734	1.35 646

coex-ft	6.14 791	1.98 740	60.80 831	0.34 355	0.30 371	0.80 629	1.17 739	0.76 391	4.34 781	19.82 814	2.15 742	1.61 735	8.77 797	1.82 635	10.36 801	0.44 722	2.05 746	0.18 627	0.19 486	0.39 647	4.61 790

UDG	0.86 607	1.57 698	2.80 593	0.68 634	0.59 582	0.78 621	0.38 566	0.97 586	0.74 515	0.63 546	0.70 590	1.01 678	0.68 636	1.02 457	1.22 638	0.45 723	0.34 472	0.89 758	0.51 696	0.73 733	0.58 417

Consistency-Raft	0.92 638	1.21 607	3.50 693	0.98 678	0.63 599	0.77 616	0.54 639	1.02 632	1.01 677	0.62 533	1.03 687	0.65 526	1.04 699	0.81 390	1.36 654	0.45 723	0.47 506	0.51 738	0.59 718	0.65 728	0.47 346

FADNet	0.71 528	1.60 709	2.53 478	0.33 327	0.30 371	0.67 559	0.29 465	0.92 548	0.75 521	0.45 327	0.49 390	0.66 535	0.57 591	1.85 644	0.85 561	0.46 725	0.20 401	0.17 606	0.20 500	0.60 722	0.37 265

fsdfsdds	2.59 756	1.34 647	4.79 754	0.67 626	3.76 780	4.36 779	3.95 782	2.29 762	3.44 775	3.38 783	5.82 785	5.46 778	3.19 768	2.54 722	2.93 741	0.48 726	0.29 455	0.56 740	0.49 687	1.01 752	1.14 613

MADNet+	1.44 723	2.19 757	6.00 770	0.89 661	0.70 617	1.58 726	1.11 730	1.56 737	1.30 713	0.89 660	1.03 687	1.25 712	1.12 706	3.29 765	2.80 737	0.48 726	0.57 534	0.39 715	0.36 641	0.63 726	0.69 475

JetBlue	1.89 743	2.09 751	4.16 737	0.74 641	1.23 698	4.52 781	3.86 781	1.68 743	1.26 707	1.28 719	1.54 723	2.36 750	1.86 744	3.35 767	3.37 753	0.54 728	0.49 512	0.48 734	0.49 687	1.39 768	1.21 623

SGM_RVC	2.11 750	1.07 549	2.87 611	0.98 678	0.92 655	2.72 765	1.88 767	1.91 754	12.27 798	2.09 750	1.99 738	2.47 751	2.24 757	2.87 751	2.03 698	0.54 728	0.47 506	0.42 723	0.47 681	0.74 734	1.22 625
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IGEV-BASED-STEREO-	0.45 210	1.36 657	1.30 130	0.24 83	0.12 28	0.33 70	0.20 186	0.41 94	0.37 78	0.32 230	0.21 105	0.16 55	0.14 38	0.29 53	0.62 481	0.55 730	1.42 677	0.11 360	0.13 357	0.25 488	0.56 403

DispFullNet	1.69 740	2.25 763	5.23 761	1.53 737	8.78 790	0.89 661	0.37 556	1.03 639	0.98 672	1.37 724	1.00 681	1.13 703	1.97 747	1.51 571	0.98 588	0.55 730	0.32 465	1.19 768	0.64 727	1.16 756	0.88 554

AANet	1.18 693	1.16 587	2.94 622	0.35 383	1.41 713	0.66 550	0.38 566	0.82 446	2.26 763	1.34 723	1.54 723	1.27 713	1.21 712	1.32 538	1.26 645	0.59 732	1.95 741	0.18 627	0.39 655	0.34 594	2.25 732

DDUNet	0.90 631	1.63 712	2.77 588	0.77 646	0.69 615	0.83 641	0.44 603	0.90 533	0.70 463	0.68 589	0.76 627	0.92 653	0.54 579	1.14 497	1.35 652	0.61 733	0.37 475	0.96 760	0.52 699	0.77 739	0.67 462

anonymity	0.86 607	0.68 372	1.44 163	0.64 614	0.83 644	0.67 559	0.52 633	0.98 594	0.73 494	0.96 671	0.70 590	0.81 617	0.86 676	1.10 481	1.34 650	0.64 734	0.72 565	0.58 741	1.44 777	0.60 722	0.91 561

DualNet (step1)	0.76 562	0.69 385	2.69 562	0.28 202	0.23 270	0.81 633	0.33 522	0.99 603	0.86 621	0.64 557	0.63 534	0.67 539	0.49 558	1.18 506	0.52 421	0.65 735	1.21 635	0.86 754	0.56 707	0.25 488	0.72 483

test_sample9	1.07 681	0.69 385	2.69 562	0.28 202	0.23 270	0.81 633	0.33 522	0.99 603	0.86 621	0.64 557	0.63 534	0.67 539	0.49 558	2.02 672	2.70 733	0.65 735	4.33 798	0.86 754	0.56 707	0.25 488	0.72 483

test_sample8	1.23 699	0.69 385	2.69 562	0.28 202	0.23 270	0.81 633	0.33 522	1.01 623	0.75 521	1.23 713	0.63 534	2.53 752	1.31 714	2.02 672	2.70 733	0.65 735	4.33 798	0.86 754	0.56 707	0.25 488	0.72 483

SPS-STEREO	1.22 697	1.65 715	3.41 686	0.66 621	0.69 615	1.01 681	0.68 685	1.10 677	0.96 663	1.40 728	1.25 704	1.46 728	1.08 703	2.05 675	2.24 714	0.66 738	0.61 541	0.58 741	0.57 715	0.66 729	1.65 680
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NVStereoNet_ROB	1.45 725	1.62 710	3.59 701	1.09 693	0.70 617	0.86 648	0.67 682	1.19 701	1.51 726	1.20 707	4.05 778	1.61 735	1.94 746	2.97 757	2.07 702	0.67 739	0.69 557	0.55 739	0.70 732	0.57 719	0.67 462
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	1.01 667	1.73 723	3.04 642	0.85 659	0.76 627	0.93 670	0.81 701	1.02 632	1.10 690	1.05 683	1.06 692	0.84 628	0.96 693	0.93 433	0.97 579	0.68 740	0.61 541	0.63 746	0.60 723	0.77 739	0.80 519

WAO-7	1.58 736	2.04 749	3.25 663	0.94 670	0.75 624	1.75 736	1.13 732	1.87 751	1.97 756	1.46 734	2.53 751	1.98 744	1.75 739	3.13 761	2.48 722	0.69 741	0.67 552	0.94 759	0.74 742	0.80 742	0.77 504

DN	0.97 657	0.30 53	4.03 731	3.02 783	0.78 632	0.72 582	0.21 235	0.61 305	0.44 177	0.36 260	0.54 449	0.36 327	0.18 133	1.20 513	0.91 570	0.72 742	1.86 730	0.11 360	0.34 625	0.12 160	2.60 747

AIO-test2	0.60 399	1.55 694	2.73 578	0.63 610	0.42 515	0.50 287	0.23 320	0.84 467	0.73 494	0.34 249	0.53 427	0.37 339	0.22 218	0.70 340	0.32 245	0.75 743	0.16 353	0.13 498	0.17 454	0.21 420	0.47 346

GCST	0.84 595	1.48 686	3.02 638	1.12 702	1.09 683	0.62 491	0.19 159	0.79 417	0.56 298	0.60 508	0.65 555	0.50 435	0.31 382	1.24 520	0.74 531	0.76 744	0.46 501	0.84 753	0.64 727	0.71 731	0.57 409

CAS	0.39 143	0.31 68	1.79 228	0.81 656	0.34 428	0.51 302	0.23 320	0.49 171	0.42 151	0.23 119	0.31 237	0.20 145	0.17 102	0.30 58	0.25 136	0.77 745	0.06 4	0.07 2	0.05 1	0.10 105	0.41 298

Weightmod_eth	0.57 354	1.21 607	1.83 236	0.29 227	0.64 604	0.40 148	0.23 320	0.49 171	0.40 135	0.30 215	0.66 562	0.33 310	0.35 412	0.94 435	0.70 511	0.80 746	0.22 415	0.10 273	0.09 171	0.49 698	0.86 546

SQANet	0.92 638	1.96 738	3.23 660	0.77 646	0.83 644	0.76 606	0.38 566	0.87 503	0.68 436	0.64 557	0.69 577	0.73 582	0.52 574	1.35 543	1.36 654	0.80 746	0.30 458	0.60 744	0.29 575	0.93 745	0.70 478

Weightmod	0.65 471	1.12 568	1.75 220	0.29 227	1.24 699	0.57 400	0.22 278	0.50 200	0.42 151	0.32 230	0.74 616	0.39 350	0.32 391	0.80 385	0.76 536	0.82 748	0.15 337	0.10 273	0.10 228	0.55 713	1.77 692

LE_ROB	4.55 782	2.43 774	9.94 790	2.79 781	4.03 782	2.40 760	3.54 777	2.72 766	11.04 796	11.64 803	4.69 783	5.25 776	10.74 799	4.52 782	9.73 799	0.82 748	0.70 560	1.34 774	0.97 766	0.74 734	0.94 573

FINET	1.92 744	1.96 738	4.49 751	1.62 740	1.39 712	3.51 772	4.39 783	2.89 770	2.58 768	1.39 726	1.98 737	1.35 720	2.12 755	1.64 599	2.12 705	0.84 750	1.03 612	0.18 627	0.29 575	0.54 711	2.12 716

SGM-ForestM	3.67 777	2.70 786	5.34 764	1.65 743	1.72 740	6.02 786	5.08 786	4.10 784	3.47 776	4.59 788	4.21 780	9.81 797	5.79 786	6.44 792	6.97 792	0.88 751	1.09 621	0.33 705	0.45 671	0.68 730	2.10 714

ACVNet_2	1.54 733	2.20 759	4.42 749	1.10 695	0.93 658	1.37 716	0.87 706	1.53 732	1.71 742	1.22 711	1.72 728	2.12 746	1.06 700	2.58 727	1.93 692	0.94 752	0.54 526	1.00 763	0.56 707	2.11 780	0.96 580

FADNet_RVC	0.87 614	1.51 690	2.90 616	0.31 276	0.24 284	0.71 576	0.25 383	1.00 613	0.65 387	0.45 327	0.57 486	0.61 503	0.44 510	1.53 575	0.75 532	0.94 752	0.97 596	0.28 683	1.00 768	0.89 744	1.36 648

WAO-6	1.69 740	1.87 735	3.21 659	1.15 705	1.01 669	2.29 757	1.06 729	1.85 749	2.84 773	1.30 722	2.59 753	2.19 747	1.67 736	2.62 730	2.52 723	0.96 754	0.68 554	1.19 768	0.84 759	1.13 754	0.95 576

CC-Net-ROB	0.95 650	1.57 698	2.93 620	0.90 664	0.39 484	0.87 655	0.44 603	1.12 684	0.83 599	0.59 497	0.69 577	0.64 521	0.50 563	2.73 741	0.93 573	0.97 755	0.40 488	0.87 757	0.29 575	0.61 725	0.66 454

otaku	1.15 691	2.10 752	3.51 694	0.98 678	0.74 621	1.02 683	0.59 655	1.03 639	0.89 636	0.70 597	1.60 725	0.98 670	0.65 625	1.63 596	1.80 687	0.99 756	0.46 501	0.73 751	0.40 658	1.30 764	0.88 554

Ntro	1.11 687	2.10 752	3.52 696	0.97 677	0.87 650	1.06 691	0.54 639	1.02 632	0.93 651	0.63 546	0.76 627	0.93 658	0.67 634	1.76 619	1.71 675	1.03 757	0.46 501	0.76 752	0.41 663	1.29 762	0.86 546

MANE	3.51 776	2.03 748	3.88 726	1.89 758	2.01 756	5.98 785	4.72 784	5.87 790	7.13 793	3.80 786	5.10 784	6.11 783	5.34 782	4.39 780	5.05 777	1.07 758	1.28 649	0.50 737	0.85 760	0.76 737	2.36 738

MonStereo1	2.06 747	1.22 613	2.39 398	1.22 713	1.04 675	3.53 773	0.62 667	1.55 735	1.93 754	1.50 736	3.36 770	2.24 749	10.67 798	2.85 749	1.50 663	1.08 759	0.39 486	0.96 760	0.58 716	1.16 756	1.39 650

ACVNet_1	1.47 727	2.27 766	4.92 757	1.11 698	0.89 651	1.19 708	0.66 677	1.28 710	1.19 705	0.98 672	0.97 674	3.06 759	1.48 728	2.37 707	1.82 688	1.08 759	0.49 512	1.03 765	0.48 685	1.20 758	0.95 576

PWCK	1.62 738	2.32 770	4.27 742	1.11 698	0.56 572	1.81 741	1.84 764	1.55 735	1.54 731	1.45 731	1.81 730	1.82 740	1.38 720	3.34 766	2.14 707	1.09 761	0.57 534	0.98 762	0.59 718	1.50 770	0.79 514

SGM+DAISY	2.67 760	2.14 754	4.28 744	1.92 759	2.11 760	4.36 779	5.22 787	3.17 773	3.00 774	3.24 779	3.81 776	3.03 758	3.61 773	2.53 721	3.79 763	1.15 762	1.29 651	0.66 747	0.71 737	0.95 747	2.44 742

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 595	1.41 669	2.80 593	0.94 670	0.35 441	0.89 661	0.41 580	0.89 520	0.66 395	0.57 470	0.63 534	0.75 589	0.38 436	2.37 707	0.55 444	1.16 763	0.31 462	0.36 710	0.21 513	0.59 721	0.63 444

Dean	1.92 744	2.31 769	5.03 759	1.31 717	1.08 681	1.55 724	0.99 720	1.98 758	2.33 765	1.51 739	4.15 779	4.23 770	1.39 721	2.31 702	2.10 703	1.18 764	0.69 557	1.18 767	0.75 743	1.30 764	1.07 601

RainbowNet	1.27 702	2.22 761	3.58 700	1.14 704	0.92 655	1.08 694	0.76 695	1.19 701	1.15 700	0.77 630	0.97 674	1.08 694	0.83 670	1.64 599	1.72 677	1.20 765	1.30 654	1.01 764	0.58 716	1.23 759	0.97 583

DStereoSA	2.66 758	1.38 666	3.38 678	2.11 763	2.88 774	3.99 775	6.44 795	1.48 730	3.47 776	1.23 713	4.33 781	1.33 719	4.54 777	2.05 675	5.45 778	1.23 766	1.83 727	0.49 736	1.54 779	1.11 753	2.96 757

TorneroNet-64	2.74 761	2.23 762	4.18 738	1.48 732	1.20 696	3.88 774	1.01 726	3.48 781	6.61 790	2.62 765	4.55 782	4.20 767	3.84 775	3.39 769	3.40 755	1.23 766	0.66 551	1.39 778	0.80 746	3.42 788	1.27 635

DStereoO	1.34 712	0.76 435	2.18 342	1.19 712	2.07 757	0.79 625	3.84 780	1.01 623	1.42 719	0.72 609	1.11 695	0.80 612	1.97 747	0.96 443	2.44 720	1.25 768	0.99 602	0.48 734	0.60 723	0.96 749	1.34 644

JetRed	3.37 773	4.96 790	10.08 791	1.48 732	1.73 741	7.63 793	5.47 788	3.47 779	2.20 762	2.42 761	2.40 748	2.98 757	2.35 758	3.52 771	6.60 790	1.33 769	1.90 733	1.38 777	1.23 774	2.30 781	2.02 708

IMH-64-1	1.50 728	1.98 740	2.69 562	1.39 726	1.12 690	1.39 718	1.19 740	1.80 745	1.47 723	1.19 702	2.20 744	1.53 729	1.51 730	2.12 687	1.98 693	1.34 770	0.68 554	1.28 771	0.70 732	1.37 766	1.12 610

IMH-64	1.50 728	1.98 740	2.69 562	1.39 726	1.12 690	1.39 718	1.19 740	1.80 745	1.47 723	1.19 702	2.20 744	1.53 729	1.51 730	2.12 687	1.98 693	1.34 770	0.68 554	1.28 771	0.70 732	1.37 766	1.12 610

DStereoFS	2.88 764	2.40 773	3.33 671	2.36 771	2.63 771	5.25 782	4.98 785	3.05 771	4.10 780	2.71 768	3.88 777	2.77 754	5.31 781	2.69 737	3.64 760	1.35 772	1.67 714	0.58 741	1.10 772	0.88 743	3.02 761

TorneroNet	5.60 787	2.30 768	3.98 728	1.49 734	1.26 704	14.47 801	1.11 730	4.85 788	20.66 815	10.12 798	16.30 806	11.78 804	7.35 793	3.41 770	4.38 772	1.36 773	0.70 560	1.46 780	0.87 761	2.73 785	1.33 642

UNDER WATER	2.84 763	2.25 763	5.25 762	1.84 755	1.45 719	2.36 759	1.44 757	3.23 775	6.51 789	2.61 764	2.73 759	5.69 779	5.64 785	3.14 762	4.18 771	1.48 774	0.81 578	1.60 784	1.07 769	1.91 776	1.67 682

UNDER WATER-64	2.59 756	2.28 767	5.63 766	1.85 756	1.45 719	3.28 769	1.60 760	2.62 765	5.57 785	2.09 750	2.12 740	4.10 766	4.21 776	2.74 742	3.64 760	1.49 775	0.86 589	1.58 783	1.09 771	1.91 776	1.62 678

KSHMR	4.19 778	2.37 772	6.24 771	1.73 750	1.48 724	1.97 748	1.29 747	3.18 774	17.06 810	2.15 753	15.74 804	9.09 796	1.75 739	8.33 797	2.37 719	1.55 776	1.29 651	1.70 785	1.23 774	1.75 773	1.60 674

notaker	2.77 762	2.35 771	4.02 730	2.61 779	1.44 717	1.77 737	1.14 733	2.77 768	1.81 749	2.30 759	11.41 800	3.95 765	4.70 779	3.24 763	3.01 746	1.58 777	0.88 590	1.71 786	1.08 770	2.10 779	1.44 655

LGCAT	0.56 343	0.27 5	0.99 31	0.26 136	0.13 41	0.56 375	0.14 39	0.35 44	0.20 3	0.36 260	0.14 18	0.23 185	0.15 65	1.94 662	0.39 317	1.59 778	1.12 625	0.07 2	0.08 117	0.07 2	2.22 726

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 718	2.04 749	3.02 638	0.58 595	0.41 501	2.15 756	1.00 724	1.31 716	1.29 711	1.05 683	1.10 694	1.29 716	0.91 683	3.07 760	1.34 650	1.65 779	0.84 587	0.68 749	0.88 762	1.55 771	1.91 699

BEATNet-Init1	12.32 803	12.82 807	28.66 823	3.22 784	3.71 779	21.59 816	11.42 803	14.54 812	13.73 806	20.24 815	20.16 811	26.14 826	19.85 812	19.08 816	15.33 812	1.81 780	1.93 738	2.05 789	2.48 793	4.25 793	3.41 770

ktn	4.44 781	2.47 777	3.70 709	1.82 754	1.49 726	2.11 755	1.40 753	2.30 763	12.56 799	11.36 802	16.25 805	11.30 803	3.77 774	4.41 781	3.47 756	1.86 781	0.99 602	1.74 787	1.21 773	3.28 787	1.39 650

MFN_U_SF_RVC	1.57 735	2.56 782	3.30 669	0.66 621	0.41 501	1.15 701	0.51 629	1.27 709	1.35 716	1.61 743	1.20 701	1.43 726	0.97 694	1.80 630	2.10 703	1.88 782	1.79 721	1.97 788	2.14 790	1.61 772	1.76 690

UHP(ZeroShot)	8.38 795	2.66 784	13.64 802	1.05 685	3.03 775	13.35 799	6.50 796	11.40 804	21.30 816	12.53 804	20.43 812	13.88 808	14.02 808	7.42 794	8.55 796	1.93 783	1.65 710	1.36 775	3.20 796	3.92 790	5.83 797

UHP	8.38 795	2.66 784	13.64 802	1.05 685	3.03 775	13.35 799	6.50 796	11.40 804	21.30 816	12.53 804	20.43 812	13.88 808	14.02 808	7.42 794	8.55 796	1.93 783	1.65 710	1.36 775	3.20 796	3.92 790	5.83 797

WAO-8	2.91 766	2.55 780	3.77 712	1.93 760	1.04 675	4.08 777	0.99 720	3.25 776	6.09 786	2.20 755	3.34 767	3.33 762	2.64 760	11.73 800	2.52 723	2.12 785	1.92 734	1.55 781	0.93 763	1.27 760	0.96 580

Venus	2.91 766	2.55 780	3.77 712	1.93 760	1.04 675	4.08 777	0.99 720	3.25 776	6.09 786	2.20 755	3.34 767	3.33 762	2.64 760	11.73 800	2.52 723	2.12 785	1.92 734	1.55 781	0.93 763	1.27 760	0.96 580

USTest	8.06 793	7.11 799	8.76 785	9.20 796	9.03 791	15.20 802	23.57 808	10.01 803	9.45 795	5.97 794	6.79 787	7.77 789	7.51 794	8.75 799	11.06 804	2.24 787	3.58 791	2.87 799	3.21 798	4.93 796	4.21 785

MADNet++	2.94 769	2.17 755	3.27 665	2.55 778	2.28 764	3.29 771	3.37 776	2.76 767	2.67 771	3.10 777	3.20 766	2.78 755	3.25 769	4.11 778	4.68 775	2.72 788	2.27 767	3.03 800	2.43 792	2.34 782	2.59 746

LVE	2.10 749	2.61 783	4.30 746	1.79 752	1.81 745	1.68 733	1.04 727	2.35 764	2.78 772	1.27 718	2.87 761	4.21 769	1.46 725	2.83 748	2.02 695	2.87 789	0.92 593	1.19 768	1.47 778	1.29 762	1.18 617

light-stereo	9.15 798	2.97 788	11.37 794	14.69 809	10.60 793	21.61 817	1.04 727	6.76 793	3.83 778	15.91 810	23.10 824	24.79 825	2.04 751	17.93 814	7.82 794	3.04 790	7.02 802	0.43 730	1.55 780	4.10 792	2.50 743

noway3	5.57 785	6.51 794	6.68 775	12.96 803	12.03 797	7.22 787	5.47 788	7.17 796	1.52 727	2.72 770	3.38 771	8.30 792	5.90 790	4.73 787	6.19 786	3.06 791	1.00 604	2.43 794	2.05 788	6.68 798	5.44 791

noway2	5.59 786	6.44 793	6.74 776	13.01 804	12.03 797	7.23 788	5.48 793	7.14 794	1.53 728	2.73 771	3.38 771	8.33 794	5.92 791	4.65 783	6.18 785	3.07 792	1.04 613	2.42 792	2.05 788	6.72 800	5.61 792

TCMNet-wrong-test	5.56 784	6.73 795	6.40 772	13.05 805	11.91 796	7.29 791	5.47 788	7.17 796	1.58 735	2.68 766	3.15 765	8.30 792	5.87 789	4.80 788	6.10 784	3.08 793	0.98 600	2.37 791	1.99 784	6.69 799	5.63 793

zzzz4	5.64 788	7.02 796	6.89 780	13.11 806	12.05 799	7.27 789	5.47 788	7.27 798	1.54 731	2.73 771	3.39 773	8.25 790	5.85 787	4.70 784	6.28 787	3.10 794	1.05 614	2.43 794	2.04 786	6.77 801	5.66 794

noway1	5.64 788	7.02 796	6.84 778	13.12 807	12.05 799	7.27 789	5.47 788	7.27 798	1.53 728	2.73 771	3.39 773	8.25 790	5.85 787	4.70 784	6.28 787	3.10 794	1.05 614	2.42 792	2.04 786	6.77 801	5.66 794

noway4	5.65 790	7.07 798	6.78 777	13.15 808	12.07 801	7.33 792	5.53 794	7.14 794	1.56 733	2.69 767	3.34 767	8.34 795	5.92 791	4.71 786	6.28 787	3.12 796	1.06 617	2.43 794	2.03 785	6.80 803	5.69 796

DGTPSM_ROB	8.97 797	5.94 791	13.01 800	5.95 793	11.34 794	8.54 794	24.06 809	6.47 791	13.52 802	5.19 789	11.52 801	6.18 784	11.04 800	7.02 793	13.92 805	4.47 797	7.66 803	3.90 801	7.43 807	4.34 794	7.98 806

DGSMNet	2.93 768	0.77 440	3.44 690	3.58 789	4.25 783	2.53 763	6.86 800	1.03 639	0.88 631	0.58 478	1.85 732	0.79 604	0.62 616	1.63 596	1.46 661	4.62 798	4.98 800	5.15 803	4.71 800	4.52 795	4.37 786

IMH	2.14 751	2.46 776	3.60 703	1.70 746	1.13 692	1.65 731	0.93 715	2.13 761	1.93 754	1.37 724	2.64 757	2.19 747	1.82 743	5.77 789	2.18 710	5.70 799	1.05 614	1.31 773	0.72 739	1.39 768	1.13 612

ACVNet-4b	2.00 746	2.19 757	4.85 756	1.09 693	0.86 647	1.15 701	0.53 636	1.11 681	1.15 700	0.65 573	1.09 693	1.97 743	0.69 641	2.31 702	9.78 800	5.73 800	0.42 492	1.03 765	0.55 704	1.89 775	0.92 566

tt	4.94 783	0.32 84	4.22 740	2.29 769	1.58 730	10.19 796	16.94 807	9.44 802	5.03 784	1.69 745	1.33 713	4.68 773	5.02 780	3.38 768	5.91 782	6.15 801	9.47 811	2.80 798	3.16 795	3.54 789	1.58 671

PML	22.99 811	17.34 808	8.24 784	5.48 792	9.84 792	50.35 829	102.65 835	5.84 789	13.52 802	37.08 836	104.84 835	30.61 829	23.20 817	12.09 802	7.96 795	6.27 802	2.12 756	6.31 808	2.42 791	10.67 809	2.95 756

iinet-test	11.57 801	10.49 801	11.60 795	12.15 798	12.08 802	18.63 806	26.57 811	13.64 807	13.46 800	9.92 796	10.25 795	11.11 800	11.20 802	12.29 804	14.31 808	6.69 803	7.84 804	6.10 806	6.92 803	8.20 805	7.93 804

IINet	11.57 801	10.49 801	11.60 795	12.15 798	12.08 802	18.63 806	26.57 811	13.64 807	13.46 800	9.92 796	10.24 794	11.11 800	11.20 802	12.29 804	14.30 807	6.69 803	7.84 804	6.10 806	6.92 803	8.20 805	7.93 804

DPSM_ROB	12.32 803	11.13 804	12.31 798	12.90 801	12.80 805	19.81 814	28.13 817	14.50 810	14.31 807	10.62 799	11.34 798	12.03 805	11.89 805	13.08 807	15.22 810	7.09 805	8.31 808	6.47 809	7.32 805	8.69 807	8.43 808

DPSM	12.32 803	11.13 804	12.31 798	12.90 801	12.80 805	19.81 814	28.13 817	14.50 810	14.31 807	10.62 799	11.34 798	12.03 805	11.89 805	13.08 807	15.22 810	7.09 805	8.31 808	6.47 809	7.32 805	8.69 807	8.43 808

DLNR_Zeroshot_test	13.74 806	20.06 810	23.92 813	121.50 833	35.20 823	0.46 221	0.15 71	7.96 800	0.47 201	0.29 210	0.37 288	0.26 229	0.17 102	0.79 381	0.36 286	7.16 807	2.95 788	0.09 189	0.38 650	50.40 834	1.95 704

DLNR-FE	13.74 806	20.13 811	23.90 812	121.61 834	34.09 822	0.46 221	0.15 71	8.04 801	0.47 201	0.29 210	0.37 288	0.26 229	0.17 102	0.78 377	0.36 286	7.40 808	2.94 787	0.09 189	0.38 650	51.06 835	1.95 704

DPSMNet_ROB	9.58 799	5.96 792	13.98 805	8.88 795	11.87 795	8.54 794	24.08 810	6.48 792	13.67 805	5.35 790	11.53 802	6.31 786	11.04 800	7.69 796	14.09 806	7.61 809	8.23 807	5.03 802	7.75 808	5.24 797	8.36 807

Selective-IGEV-i1pa	9.63 800	12.74 806	9.48 788	4.50 790	1.98 755	17.44 805	7.90 801	14.58 813	11.39 797	10.82 801	15.33 803	15.03 810	12.26 807	18.50 815	10.60 803	7.78 810	4.13 796	5.21 804	2.66 794	2.49 784	7.76 803

HanzoNet	7.85 792	3.30 789	5.75 767	7.47 794	3.97 781	2.34 758	1.37 749	3.47 779	4.02 779	13.30 806	10.49 796	10.86 799	16.67 810	8.50 798	10.51 802	10.80 811	9.84 812	5.83 805	13.69 811	7.24 804	7.51 802

RAFT-FEzeroshot	24.76 814	22.39 816	24.34 814	26.12 819	25.84 817	39.77 821	56.77 826	29.07 821	28.85 822	21.21 819	22.64 817	24.17 818	23.98 821	26.23 820	30.63 823	14.22 812	16.70 815	13.03 811	14.76 816	17.49 810	16.95 813

RAFT-FE	24.76 814	22.39 816	24.34 814	26.12 819	25.84 817	39.77 821	56.77 826	29.07 821	28.85 822	21.21 819	22.64 817	24.17 818	23.98 821	26.23 820	30.63 823	14.22 812	16.70 815	13.03 811	14.76 816	17.49 810	16.95 813

CasAABBNet	24.76 814	22.38 815	24.44 816	26.05 815	25.75 813	39.79 823	56.76 825	29.10 824	28.88 824	21.22 821	22.69 819	24.21 820	23.99 824	26.23 820	30.62 822	14.22 812	16.71 818	13.03 811	14.75 814	17.49 810	16.97 815

Hybrid-DGEV	24.81 818	22.45 821	24.99 819	26.07 816	25.76 815	39.85 825	56.77 826	29.26 828	29.07 829	21.18 818	22.77 820	24.12 817	23.98 821	26.30 825	30.57 820	14.23 815	16.70 815	13.03 811	14.77 818	17.49 810	16.92 811

FlowAnything	24.80 817	22.39 816	24.71 817	26.07 816	25.75 813	39.80 824	56.70 821	29.12 825	28.95 826	21.38 824	22.83 822	24.22 821	23.96 819	26.24 823	30.65 825	14.23 815	16.78 821	13.04 815	14.84 819	17.49 810	16.93 812

Selective-RAFT-Error	24.83 819	22.44 820	24.80 818	26.10 818	25.82 816	39.85 825	56.72 822	29.21 827	29.03 827	21.29 823	22.80 821	24.25 822	24.07 825	26.28 824	30.60 821	14.24 817	16.85 822	13.04 815	14.75 814	17.53 816	17.02 816

LSM0	26.57 821	22.53 822	25.76 820	30.62 822	52.30 833	39.86 827	56.49 820	29.18 826	28.76 821	21.26 822	22.46 816	24.42 823	23.97 820	26.42 826	30.66 826	14.29 818	16.56 814	13.06 817	14.65 813	17.62 817	20.52 819

RAFTStereoReplicaGSO							56.72 822	29.52 829	29.59 830	21.45 825	25.25 826	24.77 824	24.40 826	26.69 827	31.63 828	14.30 819	16.77 820	13.16 818	14.94 820	17.52 815

fast-reg	25.24 820	22.66 823	26.26 821	26.62 821	27.61 820	41.37 828	56.73 824	29.08 823	29.06 828	20.85 816	22.37 815	23.56 816	23.41 818	26.81 828	31.17 827	14.35 820	16.75 819	15.14 819	15.82 821	17.97 819	17.14 817

zzzzzz3	38.00 828	30.18 826	39.94 829	49.12 825	48.86 831	57.52 831	75.95 832	42.27 832	43.96 833	31.52 831	34.08 830	40.11 832	40.03 834	39.82 832	48.02 832	21.23 821	25.13 825	20.26 824	22.72 824	25.95 823	23.39 822

zzz1	38.02 829	30.20 827	40.19 830	49.13 826	48.86 831	57.50 830	75.91 831	42.29 833	44.02 834	31.54 832	34.11 831	40.12 833	40.02 833	39.85 833	48.01 831	21.24 822	25.13 825	20.26 824	22.73 825	25.95 823	23.38 821

zzzz2	37.32 826	34.01 831	37.66 827	39.56 823	38.70 824	60.08 832	85.66 833	43.97 834	43.75 831	31.99 833	34.28 832	35.66 830	35.55 830	39.18 830	45.71 829	21.38 823	25.19 827	19.76 822	22.39 822	26.34 825	25.60 824

noway5	37.32 826	34.01 831	37.66 827	39.56 823	38.70 824	60.08 832	85.66 833	43.97 834	43.75 831	31.99 833	34.28 832	35.66 830	35.55 830	39.18 830	45.71 829	21.38 823	25.19 827	19.76 822	22.39 822	26.34 825	25.60 824

LRCNet_RVC	13.78 808	19.34 809	13.01 800	19.47 811	12.67 804	1.85 743	0.42 587	12.28 806	1.10 690	15.76 809	18.69 810	12.52 807	8.65 796	12.22 803	9.64 798	22.29 825	8.38 810	25.92 828	24.06 827	19.72 821	17.59 818

xxxxx1	29.05 823	20.74 812	14.05 806	50.10 827	40.25 826	19.01 808	26.60 813	21.83 817	20.22 812	16.52 811	17.56 807	18.33 811	21.41 813	16.11 811	20.77 815	23.48 826	26.77 829	66.36 834	78.56 833	30.19 828	32.23 830

tt_ll	29.05 823	20.74 812	14.05 806	50.10 827	40.25 826	19.01 808	26.60 813	21.83 817	20.22 812	16.52 811	17.56 807	18.33 811	21.41 813	16.11 811	20.77 815	23.48 826	26.77 829	66.36 834	78.56 833	30.19 828	32.23 830

ff	29.05 823	20.74 812	14.05 806	50.10 827	40.25 826	19.01 808	26.60 813	21.83 817	20.22 812	16.52 811	17.56 807	18.33 811	21.41 813	16.11 811	20.77 815	23.48 826	26.77 829	66.36 834	78.56 833	30.19 828	32.23 830

HaxPig	19.88 809	22.39 816	22.30 811	17.98 810	17.98 808	12.06 798	12.06 804	16.25 814	15.97 809	21.05 817	21.41 814	18.85 814	18.35 811	20.07 817	19.64 814	23.57 829	23.19 824	24.07 827	23.71 826	22.95 822	23.72 823

DPSimNet_ROB	24.35 813	23.81 824	31.38 826	25.93 814	22.83 811	31.30 818	34.38 819	20.78 816	28.92 825	27.39 829	22.99 823	28.29 828	35.76 832	15.47 809	17.82 813	24.28 830	17.90 823	22.23 826	14.12 812	19.38 820	22.12 820

MEDIAN_ROB	23.95 812	26.96 825	26.29 822	22.14 812	22.09 810	16.18 804	14.23 805	20.47 815	20.09 811	25.43 828	25.22 825	22.96 815	22.54 816	24.33 818	23.18 818	28.15 831	27.16 832	28.60 829	27.73 830	27.59 827	27.58 826

AVERAGE_ROB	26.91 822	30.28 828	29.18 824	25.78 813	25.30 812	19.49 812	15.38 806	23.70 820	23.02 820	28.38 830	27.78 827	26.23 827	25.76 827	26.95 829	25.55 819	31.27 832	30.02 833	31.76 830	30.80 831	30.88 831	30.77 829

Anonymous_1	22.76 810	11.11 803	11.93 797	12.73 800	26.05 819	19.39 811	27.77 816	14.18 809	13.64 804	14.92 808	10.66 797	11.26 802	11.24 804	12.48 806	14.45 809	37.82 833	7.87 806	34.92 831	63.61 832	87.51 836	11.75 810

Selective-IGEV-i16pa	48.64 832	66.79 833	7.52 783	2.47 774	2.37 766	116.47 835	1.40 753	91.24 837	84.66 835	33.04 835	91.67 834	61.93 836	89.44 836	130.51 837	54.29 833	50.76 834	16.25 813	17.95 821	10.05 809	0.98 751	43.03 833

RSGM-EC	41.37 830	31.41 829	19.61 809	51.58 830	47.86 829	38.12 819	60.59 829	34.20 830	22.62 818	23.48 826	29.36 828	43.51 834	35.09 828	65.96 834	68.73 834	65.97 835	37.56 834	48.34 832	25.52 828	47.85 832	30.14 827

acva	41.37 830	31.41 829	19.61 809	51.58 830	47.86 829	38.12 819	60.59 829	34.20 830	22.62 818	23.48 826	29.36 828	43.51 834	35.09 828	65.96 834	68.73 834	65.97 835	37.56 834	48.34 832	25.52 828	47.85 832	30.14 827

test_example2	115.17 833	122.38 834	93.45 832	115.38 832	123.53 834	101.24 834	113.11 836	54.67 836	99.94 836	135.50 837	136.43 836	85.67 837	85.40 835	110.44 836	104.91 836	152.17 837	205.21 836	99.17 837	114.27 836	138.55 837	112.04 834

ccccc		297.53 835		372.50 835	377.87 835	200.30 836		217.33 838		202.36 838		213.34 838		312.79 838		409.97 838	354.33 837	255.69 838	227.31 837	431.13 838

Low-res two-view benchmark