Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

monster-pro	0.47 191	0.29 21	1.08 48	0.22 27	0.18 110	0.50 237	0.14 23	0.49 128	0.35 35	0.25 105	0.18 40	0.15 20	0.11 7	0.88 366	0.47 331	0.06 1	2.11 659	0.07 1	0.81 667	0.07 2	1.01 535

MonStereo	0.47 191	0.29 21	1.07 42	0.22 27	0.18 110	0.51 247	0.14 23	0.49 128	0.35 35	0.25 105	0.17 34	0.15 20	0.11 7	0.88 366	0.48 342	0.06 1	2.11 659	0.07 1	0.80 664	0.07 2	1.01 535

Wavelet-MonSter	0.42 140	0.34 96	1.38 106	0.23 50	0.17 88	0.43 140	0.14 23	0.28 5	0.35 35	0.23 84	0.21 67	0.15 20	0.16 66	0.92 380	0.66 439	0.06 1	1.21 563	0.07 1	0.45 599	0.06 1	0.95 523

Monster-pub-eth3d	0.47 191	0.29 21	1.07 42	0.22 27	0.18 110	0.51 247	0.14 23	0.49 128	0.35 35	0.25 105	0.18 40	0.15 20	0.11 7	0.87 357	0.47 331	0.06 1	2.11 659	0.07 1	0.81 667	0.07 2	1.01 535

3w_stereo	0.44 165	0.29 21	1.53 134	0.23 50	0.20 170	0.37 75	0.22 224	0.53 180	0.41 112	0.25 105	0.21 67	0.13 1	0.22 167	0.90 373	0.24 88	0.06 1	1.52 610	0.07 1	0.44 597	0.08 36	0.83 482

2w_stereo	0.35 65	0.30 40	0.99 19	0.23 50	0.13 20	0.41 117	0.20 142	0.54 192	0.37 59	0.28 154	0.23 101	0.13 1	0.23 194	0.69 290	0.24 88	0.06 1	1.07 546	0.07 1	0.19 429	0.07 2	0.64 406

MonSter	0.47 191	0.29 21	1.07 42	0.22 27	0.18 110	0.51 247	0.14 23	0.49 128	0.35 35	0.26 126	0.18 40	0.15 20	0.11 7	0.88 366	0.47 331	0.06 1	2.11 659	0.07 1	0.81 667	0.07 2	1.01 535

TS12	0.27 15	0.34 96	1.13 60	0.26 112	0.12 8	0.47 190	0.16 67	0.49 128	0.48 164	0.21 57	0.31 192	0.18 77	0.20 136	0.32 57	0.24 88	0.07 8	0.07 24	0.08 64	0.06 11	0.10 86	0.10 15

aanet-new-90k	0.48 205	0.75 381	2.24 294	0.27 139	0.41 449	0.43 140	0.19 117	0.51 162	0.36 52	0.20 44	0.18 40	0.16 44	0.21 153	0.39 106	0.19 14	0.07 8	0.16 306	0.08 64	0.07 63	0.11 110	2.65 667

aanet-new-60k	0.42 140	0.80 403	2.50 402	0.26 112	0.34 381	0.39 96	0.19 117	0.47 114	0.37 59	0.22 70	0.20 56	0.18 77	0.18 97	0.33 65	0.19 14	0.07 8	0.29 400	0.08 64	0.06 11	0.11 110	1.08 548

aanet-new-70k	0.39 108	0.75 381	1.98 217	0.26 112	0.47 483	0.40 106	0.19 117	0.49 128	0.37 59	0.18 27	0.21 67	0.16 44	0.21 153	0.39 106	0.19 14	0.07 8	0.08 80	0.08 64	0.06 11	0.12 134	1.04 542

aanet-new-78k	0.62 372	0.73 362	3.88 649	0.27 139	0.43 467	0.43 140	0.19 117	0.49 128	0.35 35	0.20 44	0.22 81	0.16 44	0.25 225	0.36 94	0.45 318	0.07 8	1.52 610	0.08 64	0.06 11	0.12 134	2.06 633

aanet-new-40k	0.46 183	0.74 374	2.02 230	0.34 307	0.44 469	0.38 87	0.20 142	0.43 77	0.29 10	0.19 34	0.24 107	0.16 44	0.20 136	0.25 17	0.21 37	0.07 8	0.09 145	0.08 64	0.06 11	0.11 110	2.66 668

aanet-new-36k	0.43 147	1.08 491	2.21 285	0.51 497	0.37 415	0.43 140	0.19 117	0.50 152	0.38 78	0.24 97	0.25 120	0.17 62	0.21 153	0.34 73	0.21 37	0.07 8	0.17 320	0.08 64	0.06 11	0.11 110	0.95 523

aanet-new-34k	0.40 123	0.92 456	1.96 213	0.25 92	0.31 341	0.34 49	0.20 142	0.39 50	0.33 25	0.20 44	0.28 157	0.17 62	0.22 167	0.23 3	0.19 14	0.07 8	0.09 145	0.08 64	0.07 63	0.10 86	1.57 603

aanet-new-32k	0.38 99	0.79 399	2.21 285	0.26 112	0.36 406	0.40 106	0.20 142	0.37 36	0.30 12	0.20 44	0.22 81	0.21 120	0.22 167	0.25 17	0.18 6	0.07 8	0.17 320	0.08 64	0.06 11	0.09 57	0.89 506

aanet-new-30k	0.38 99	0.79 399	2.22 289	0.26 112	0.36 406	0.40 106	0.20 142	0.37 36	0.30 12	0.20 44	0.22 81	0.21 120	0.22 167	0.25 17	0.18 6	0.07 8	0.17 320	0.08 64	0.06 11	0.09 57	0.89 506

aanet-new-24k	0.34 52	0.65 320	1.61 144	0.25 92	0.56 510	0.40 106	0.21 185	0.42 69	0.31 15	0.20 44	0.28 157	0.18 77	0.20 136	0.26 22	0.20 25	0.07 8	0.10 181	0.08 64	0.32 537	0.12 134	0.32 201

aanet-new-22k	0.48 205	0.82 410	2.10 255	0.49 484	0.51 490	0.33 44	0.22 224	0.41 62	0.35 35	0.19 34	0.25 120	0.19 97	0.20 136	0.43 137	0.21 37	0.07 8	0.31 404	0.08 64	0.07 63	0.11 110	2.29 658

aanet-new-16k	0.36 80	0.73 362	1.88 194	0.27 139	0.30 328	0.36 65	0.18 101	0.43 77	0.38 78	0.19 34	0.21 67	0.19 97	0.21 153	0.27 27	0.19 14	0.07 8	0.08 80	0.08 64	0.06 11	0.11 110	1.08 548

aanet-new-8k	0.35 65	0.64 315	1.63 147	0.26 112	0.26 273	0.45 164	0.21 185	0.56 211	0.38 78	0.18 27	0.22 81	0.18 77	0.25 225	0.32 57	0.21 37	0.07 8	0.07 24	0.08 64	0.06 11	0.11 110	0.85 491

GCAP-Stereo-cres-4k	0.30 23	0.43 191	1.28 88	0.31 233	0.39 432	0.45 164	0.22 224	0.45 94	0.34 29	0.21 57	0.28 157	0.19 97	0.21 153	0.26 22	0.19 14	0.07 8	0.09 145	0.08 64	0.07 63	0.13 170	0.42 269

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.39 108	0.47 222	1.13 60	0.34 307	0.34 381	0.37 75	0.20 142	0.38 46	0.36 52	0.23 84	0.27 148	0.18 77	0.22 167	0.26 22	0.20 25	0.07 8	0.17 320	0.08 64	0.51 623	0.08 36	2.00 628

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.34 52	0.47 222	1.07 42	0.30 208	0.27 287	0.35 57	0.20 142	0.47 114	0.32 19	0.22 70	0.23 101	0.14 10	0.22 167	0.24 11	0.18 6	0.07 8	0.08 80	0.08 64	0.47 609	0.09 57	1.29 575

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.42 140	0.52 260	1.33 98	0.29 187	0.25 254	0.35 57	0.22 224	0.47 114	0.37 59	0.25 105	0.26 134	0.16 44	0.22 167	0.33 65	0.18 6	0.07 8	0.08 80	0.08 64	0.45 599	0.08 36	2.53 664

BLMT-Stereo	0.20 1	0.27 3	0.78 2	0.22 27	0.13 20	0.15 1	0.16 67	0.22 1	0.41 112	0.12 1	0.17 34	0.13 1	0.10 2	0.20 1	0.22 56	0.07 8	0.06 2	0.08 64	0.08 106	0.08 36	0.33 206

BStereo	0.34 52	0.38 142	1.38 106	0.24 72	0.29 312	0.50 237	0.21 185	0.49 128	0.38 78	0.22 70	0.18 40	0.20 109	0.14 28	0.35 88	0.47 331	0.07 8	0.42 431	0.16 521	0.21 453	0.12 134	0.42 269

Wave_Phase_stereo	0.37 91	0.38 142	1.38 106	0.24 72	0.29 312	1.09 623	0.21 185	0.52 168	0.38 78	0.22 70	0.18 40	0.20 109	0.14 28	0.35 88	0.47 331	0.07 8	0.42 431	0.16 521	0.21 453	0.12 134	0.42 269

NLSM3	0.34 52	0.67 323	1.42 117	0.26 112	0.24 243	0.43 140	0.19 117	0.63 260	0.49 170	0.21 57	0.27 148	0.21 120	0.25 225	0.30 41	0.27 131	0.07 8	0.06 2	0.10 228	0.09 145	0.10 86	0.51 332

BridgeDepth	0.26 12	0.63 310	1.36 102	0.23 50	0.10 1	0.38 87	0.15 48	0.35 26	0.37 59	0.17 18	0.13 9	0.23 140	0.19 118	0.32 57	0.23 76	0.07 8	0.05 1	0.07 1	0.06 11	0.10 86	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
AdaDepth	0.36 80	0.43 191	1.65 152	0.26 112	0.22 199	0.46 176	0.16 67	0.31 13	0.53 215	0.21 57	0.20 56	0.14 10	0.18 97	0.37 98	0.21 37	0.07 8	0.67 487	0.08 64	0.24 475	0.10 86	0.74 449

2.25w	0.42 140	0.30 40	1.12 54	0.22 27	0.15 50	0.36 65	0.13 10	0.45 94	0.37 59	0.26 126	0.27 148	0.14 10	0.19 118	0.91 375	0.36 241	0.07 8	1.38 589	0.07 1	0.67 653	0.07 2	0.91 509

2.5w	0.40 123	0.31 52	1.07 42	0.23 50	0.16 64	0.39 96	0.19 117	0.50 152	0.39 98	0.23 84	0.23 101	0.13 1	0.17 72	0.73 315	0.24 88	0.07 8	1.53 612	0.07 1	0.46 606	0.07 2	0.92 514

2.75w_new	0.46 183	0.32 66	1.39 111	0.21 13	0.19 149	0.40 106	0.18 101	0.51 162	0.39 98	0.27 139	0.21 67	0.13 1	0.20 136	1.10 421	0.44 312	0.07 8	1.58 616	0.07 1	0.61 649	0.07 2	0.82 481

3.25w_new	0.39 108	0.30 40	1.27 84	0.21 13	0.22 199	0.37 75	0.14 23	0.46 104	0.38 78	0.25 105	0.21 67	0.16 44	0.19 118	0.71 305	0.23 76	0.07 8	1.41 594	0.07 1	0.35 562	0.07 2	0.80 470

3.25w	0.39 108	0.30 40	1.27 84	0.21 13	0.22 199	0.37 75	0.14 23	0.46 104	0.38 78	0.25 105	0.21 67	0.16 44	0.19 118	0.71 305	0.23 76	0.07 8	1.41 594	0.07 1	0.35 562	0.07 2	0.80 470

3.5w_stereo	0.34 52	0.33 81	1.17 68	0.21 13	0.15 50	0.40 106	0.14 23	0.46 104	0.36 52	0.23 84	0.25 120	0.15 20	0.19 118	0.80 341	0.24 88	0.07 8	1.02 542	0.07 1	0.07 63	0.07 2	0.52 340

1w_stereo	0.35 65	0.28 13	0.86 6	0.24 72	0.17 88	0.44 154	0.22 224	0.60 240	0.43 126	0.27 139	0.30 178	0.14 10	0.26 242	0.61 245	0.25 106	0.07 8	0.79 505	0.07 1	0.06 11	0.08 36	0.79 466

monsterstereo	0.40 123	0.43 191	1.07 42	0.26 112	0.27 287	0.39 96	0.14 23	0.55 204	0.37 59	0.28 154	0.27 148	0.14 10	0.13 18	0.67 278	0.44 312	0.07 8	1.12 553	0.07 1	0.81 667	0.08 36	0.53 346

fffft	0.36 80	0.70 346	1.51 131	0.25 92	0.15 50	0.42 132	0.24 295	0.46 104	0.42 119	0.22 70	0.19 49	0.20 109	0.16 66	0.47 157	0.69 449	0.07 8	0.09 145	0.10 228	0.08 106	0.30 502	0.45 301
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.36 80	0.83 415	1.48 128	0.26 112	0.15 50	0.46 176	0.22 224	0.40 57	0.43 126	0.23 84	0.24 107	0.21 120	0.18 97	0.47 157	0.59 404	0.07 8	0.07 24	0.10 228	0.08 106	0.24 408	0.42 269

MCSU-Stereo	0.59 327	0.32 66	1.64 150	0.24 72	1.12 618	0.67 490	0.17 80	0.36 32	0.45 145	0.36 207	0.22 81	0.22 126	0.13 18	1.32 466	0.45 318	0.08 42	1.62 620	0.07 1	0.55 630	0.09 57	1.74 615

derf	0.31 27	0.28 13	1.06 41	0.35 333	0.54 504	0.32 36	0.14 23	0.32 16	0.35 35	0.15 8	0.14 12	0.17 62	0.13 18	0.55 216	0.22 56	0.08 42	0.23 372	0.07 1	0.16 378	0.07 2	0.85 491

qqai	0.38 99	0.29 21	1.11 52	0.39 403	0.60 526	0.32 36	0.15 48	0.37 36	0.37 59	0.15 8	0.13 9	0.18 77	0.13 18	0.46 151	0.26 121	0.08 42	0.80 508	0.07 1	0.27 500	0.07 2	1.31 577

MGA	0.40 123	0.36 116	1.31 96	0.22 27	0.18 110	0.39 96	0.13 10	0.30 7	0.27 4	0.62 461	0.15 23	0.15 20	0.10 2	0.96 390	0.29 158	0.08 42	1.60 618	0.07 1	0.06 11	0.09 57	0.68 423

CAR	0.43 147	0.37 131	1.28 88	0.22 27	0.16 64	0.38 87	0.13 10	0.33 18	0.27 4	0.75 548	0.15 23	0.15 20	0.10 2	0.64 264	0.30 170	0.08 42	1.51 609	0.07 1	0.83 672	0.10 86	0.73 443

MSE-Stereo	0.44 165	0.36 116	1.28 88	0.22 27	0.16 64	0.38 87	0.13 10	0.33 18	0.27 4	0.62 461	0.15 23	0.15 20	0.10 2	0.96 390	0.29 158	0.08 42	1.60 618	0.07 1	0.83 672	0.10 86	0.73 443

aanet-32k-new	0.45 172	1.04 483	2.25 299	0.28 164	0.24 243	0.46 176	0.21 185	0.46 104	0.37 59	0.18 27	0.25 120	0.18 77	0.23 194	0.32 57	0.20 25	0.08 42	0.07 24	0.08 64	0.06 11	0.11 110	1.90 622

aanet-new-28k	0.49 222	0.88 435	3.07 577	0.26 112	0.39 432	0.38 87	0.21 185	0.40 57	0.33 25	0.19 34	0.25 120	0.18 77	0.21 153	0.42 134	0.25 106	0.08 42	0.31 404	0.08 64	0.31 529	0.12 134	1.52 594

GCAP-Stereo-DPT26K	0.58 308	0.71 351	1.95 208	0.55 514	0.53 501	0.35 57	0.21 185	0.45 94	0.69 388	0.36 207	0.22 81	0.17 62	0.18 97	0.45 146	0.51 360	0.08 42	0.32 407	0.08 64	0.28 503	0.12 134	3.41 687

aanet-new-10k	0.37 91	0.77 388	1.75 163	0.34 307	0.39 432	0.49 218	0.21 185	0.51 162	0.34 29	0.23 84	0.20 56	0.19 97	0.22 167	0.29 37	0.22 56	0.08 42	0.10 181	0.08 64	0.07 63	0.14 202	0.75 452

aanet-new-12k	0.32 34	0.42 174	1.47 126	0.28 164	0.20 170	0.44 154	0.20 142	0.55 204	0.38 78	0.20 44	0.17 34	0.16 44	0.21 153	0.28 33	0.20 25	0.08 42	0.07 24	0.09 154	0.07 63	0.12 134	0.90 508

aanet-new-14k	0.32 34	0.52 260	1.51 131	0.28 164	0.15 50	0.37 75	0.21 185	0.49 128	0.39 98	0.21 57	0.28 157	0.16 44	0.29 304	0.27 27	0.20 25	0.08 42	0.06 2	0.08 64	0.06 11	0.12 134	0.70 434

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.33 45	0.33 81	1.16 67	0.32 256	0.33 365	0.47 190	0.21 185	0.54 192	0.37 59	0.21 57	0.25 120	0.22 126	0.23 194	0.23 3	0.19 14	0.08 42	0.06 2	0.08 64	0.07 63	0.11 110	1.08 548

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.40 123	0.68 333	1.47 126	0.26 112	0.31 341	0.41 117	0.20 142	0.50 152	0.39 98	0.22 70	0.22 81	0.20 109	0.17 72	0.27 27	0.19 14	0.08 42	0.10 181	0.08 64	0.45 599	0.10 86	1.76 618

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.35 65	0.47 222	1.26 83	0.30 208	0.23 229	0.36 65	0.19 117	0.42 69	0.35 35	0.22 70	0.24 107	0.19 97	0.23 194	0.23 3	0.17 3	0.08 42	0.12 237	0.08 64	0.30 518	0.13 170	1.52 594

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.33 45	0.40 159	1.30 92	0.24 72	0.31 341	0.47 190	0.20 142	0.49 128	0.36 52	0.28 154	0.32 209	0.27 194	0.14 28	0.25 17	0.41 287	0.08 42	0.06 2	0.09 154	0.09 145	0.12 134	0.66 411

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.32 34	0.42 174	1.19 71	0.23 50	0.32 357	0.48 204	0.20 142	0.50 152	0.38 78	0.27 139	0.31 192	0.26 180	0.14 28	0.24 11	0.41 287	0.08 42	0.06 2	0.09 154	0.09 145	0.12 134	0.58 378

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.41 131	0.63 310	1.64 150	0.32 256	0.33 365	0.35 57	0.19 117	0.49 128	0.37 59	0.19 34	0.20 56	0.19 97	0.18 97	0.24 11	0.20 25	0.08 42	0.40 427	0.08 64	0.46 606	0.10 86	1.56 599

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.38 99	0.46 218	1.24 79	0.27 139	0.30 328	0.45 164	0.19 117	0.48 123	0.34 29	0.19 34	0.21 67	0.22 126	0.20 136	0.57 224	0.21 37	0.08 42	0.08 80	0.08 64	0.07 63	0.08 36	1.79 620

PipStereo	0.60 340	0.30 40	0.84 5	1.25 627	1.76 661	0.16 2	0.15 48	0.37 36	0.43 126	0.13 3	0.11 3	0.22 126	0.14 28	0.50 192	0.21 37	0.08 42	1.80 636	0.07 1	0.06 11	0.12 134	3.38 686

PSi22b	0.61 350	0.30 40	0.87 8	1.18 623	1.89 665	0.16 2	0.15 48	0.37 36	0.43 126	0.13 3	0.11 3	0.24 153	0.14 28	0.52 199	0.20 25	0.08 42	1.79 633	0.07 1	0.06 11	0.12 134	3.35 685

PSi22	0.56 289	1.11 500	2.34 318	0.29 187	0.13 20	0.44 154	0.14 23	0.70 301	0.55 233	0.23 84	0.29 167	0.36 269	0.22 167	0.69 290	0.54 380	0.08 42	1.62 620	0.07 1	0.06 11	0.32 521	0.91 509

gcap_with_dpt	0.32 34	0.38 142	1.30 92	0.24 72	0.30 328	0.48 204	0.21 185	0.52 168	0.36 52	0.28 154	0.31 192	0.23 140	0.15 48	0.23 3	0.27 131	0.08 42	0.06 2	0.09 154	0.09 145	0.12 134	0.66 411

Pro-Stereo	0.24 6	0.30 40	0.81 3	0.22 27	0.15 50	0.49 218	0.15 48	0.23 2	0.39 98	0.16 11	0.14 12	0.15 20	0.09 1	0.49 185	0.21 37	0.08 42	0.06 2	0.10 228	0.37 574	0.08 36	0.22 125

Monster-pub-mixall	0.50 231	0.35 108	0.98 18	0.22 27	0.13 20	0.34 49	0.12 4	0.38 46	0.28 7	0.39 228	0.19 49	0.16 44	0.12 11	1.05 407	0.41 287	0.08 42	3.28 698	0.07 1	0.73 661	0.08 36	0.55 363

qwe	0.41 131	0.29 21	1.29 91	0.22 27	0.22 199	0.41 117	0.15 48	0.49 128	0.38 78	0.28 154	0.23 101	0.14 10	0.15 48	0.94 383	0.24 88	0.08 42	1.47 603	0.07 1	0.25 483	0.08 36	0.76 453

3.75w	0.33 45	0.27 3	1.02 32	0.22 27	0.21 185	0.44 154	0.16 67	0.47 114	0.33 25	0.25 105	0.21 67	0.13 1	0.18 97	0.54 214	0.24 88	0.08 42	1.14 556	0.07 1	0.08 106	0.07 2	0.56 365

IGEV	0.36 80	0.34 96	1.03 34	0.21 13	0.24 243	0.42 132	0.16 67	0.38 46	0.41 112	0.37 216	0.22 81	0.14 10	0.12 11	0.63 257	0.40 278	0.08 42	0.73 501	0.08 64	0.53 627	0.09 57	0.52 340

LG-Stereo_L2	0.29 19	0.42 174	0.97 15	0.36 353	0.25 254	0.31 28	0.22 224	0.40 57	0.28 7	0.19 34	0.12 6	0.13 1	0.12 11	0.44 143	0.23 76	0.08 42	0.49 448	0.08 64	0.06 11	0.08 36	0.58 378

LG-Stereo_L1	0.30 23	0.42 174	0.97 15	0.35 333	0.28 303	0.28 16	0.21 185	0.39 50	0.30 12	0.19 34	0.12 6	0.13 1	0.12 11	0.45 146	0.22 56	0.08 42	0.71 498	0.08 64	0.06 11	0.08 36	0.51 332

MLG-Stereo_test1	0.36 80	0.45 215	1.50 130	0.24 72	0.35 394	0.45 164	0.13 10	0.36 32	0.51 189	0.20 44	0.10 1	0.18 77	0.12 11	0.33 65	0.18 6	0.08 42	1.36 586	0.08 64	0.06 11	0.09 57	0.47 309

MLG-Stereo	0.38 99	0.43 191	1.46 122	0.24 72	0.42 463	0.44 154	0.13 10	0.42 69	0.51 189	0.27 139	0.14 12	0.17 62	0.13 18	0.35 88	0.18 6	0.08 42	1.45 602	0.08 64	0.06 11	0.09 57	0.47 309

MM-Stereo_test2	0.65 408	0.43 191	2.54 413	0.62 541	0.18 110	0.50 237	0.25 323	0.49 128	0.47 159	0.36 207	0.26 134	0.24 153	0.23 194	0.40 116	0.38 262	0.08 42	2.33 677	0.09 154	0.10 195	0.38 577	2.66 668

HART	0.75 488	0.75 381	2.22 289	0.94 596	1.59 652	0.30 23	0.19 117	0.72 312	0.85 542	0.30 172	0.52 357	0.39 287	0.16 66	0.81 345	0.43 306	0.08 42	2.61 687	0.10 228	0.07 63	0.36 560	1.61 607

Reg-Stereo(zero)	0.66 428	0.26 1	2.13 266	0.25 92	1.15 622	0.99 605	0.97 646	0.57 220	0.81 514	0.52 343	0.46 302	0.54 395	0.59 533	0.47 157	1.14 553	0.08 42	0.88 524	0.08 64	0.36 572	0.12 134	0.80 470

fast-iter	0.47 191	0.82 410	2.49 397	0.29 187	0.22 199	0.45 164	0.20 142	0.59 233	0.43 126	0.59 425	0.59 434	0.65 455	0.45 453	0.48 171	0.40 278	0.08 42	0.09 145	0.10 228	0.11 247	0.24 408	0.20 109

CoSv	0.47 191	0.82 410	2.49 397	0.29 187	0.22 199	0.45 164	0.20 142	0.59 233	0.43 126	0.59 425	0.59 434	0.65 455	0.45 453	0.48 171	0.40 278	0.08 42	0.09 145	0.10 228	0.11 247	0.24 408	0.20 109

DEFOM-Stereo	0.26 12	0.61 301	1.22 75	0.24 72	0.14 36	0.49 218	0.18 101	0.31 13	0.31 15	0.20 44	0.18 40	0.15 20	0.14 28	0.42 134	0.19 14	0.08 42	0.06 2	0.08 64	0.06 11	0.09 57	0.16 73

mms	0.39 108	0.63 310	1.31 96	0.34 307	0.65 545	0.32 36	0.22 224	0.39 50	0.39 98	0.27 139	0.31 192	0.23 140	0.17 72	0.57 224	0.22 56	0.08 42	0.21 362	0.10 228	0.08 106	0.24 408	1.16 555

ours_stereo	0.37 91	0.67 323	1.63 147	0.30 208	0.50 487	0.35 57	0.22 224	0.41 62	0.38 78	0.21 57	0.32 209	0.23 140	0.17 72	0.47 157	0.22 56	0.08 42	0.09 145	0.10 228	0.08 106	0.24 408	0.77 457

fffy	0.39 108	0.67 323	1.57 136	0.45 459	0.52 494	0.37 75	0.22 224	0.45 94	0.35 35	0.21 57	0.30 178	0.26 180	0.20 136	0.45 146	0.24 88	0.08 42	0.29 400	0.10 228	0.08 106	0.25 433	0.77 457

WCG-NET	0.41 131	0.80 403	1.77 165	0.25 92	0.13 20	0.43 140	0.24 295	0.42 69	0.59 273	0.38 223	0.41 271	0.26 180	0.24 207	0.37 98	0.24 88	0.08 42	0.81 513	0.08 64	0.07 63	0.26 454	0.31 195

IGEV-Stereo++	0.58 308	0.29 21	1.66 154	0.37 366	0.53 501	0.47 190	0.13 10	0.54 192	0.37 59	1.02 605	0.25 120	0.17 62	0.22 167	1.04 404	0.27 131	0.08 42	1.98 652	0.08 64	0.06 11	0.17 270	1.92 624

WCG-NET（raft）	0.44 165	0.97 467	1.78 168	0.24 72	0.17 88	0.43 140	0.24 295	0.42 69	0.52 202	0.38 223	0.35 231	0.46 348	0.25 225	0.41 125	0.26 121	0.08 42	1.08 547	0.08 64	0.08 106	0.27 469	0.40 256

GCAPDPT-zeroshot4090	0.35 65	0.47 222	1.24 79	0.30 208	0.23 229	0.36 65	0.19 117	0.42 69	0.35 35	0.22 70	0.24 107	0.19 97	0.23 194	0.23 3	0.17 3	0.08 42	0.12 237	0.08 64	0.30 518	0.13 170	1.53 597

MIM_Stereo	0.55 281	0.92 456	2.65 464	0.32 256	1.09 613	0.51 247	0.19 117	0.67 280	0.52 202	0.48 286	0.54 385	0.43 311	0.27 258	0.57 224	0.30 170	0.08 42	0.17 320	0.11 307	0.10 195	0.28 482	0.80 470

LoS_RVC	0.34 52	0.38 142	1.96 213	0.27 139	0.35 394	0.43 140	0.22 224	0.43 77	0.34 29	0.24 97	0.34 224	0.23 140	0.28 276	0.34 73	0.22 56	0.08 42	0.07 24	0.07 1	0.05 1	0.10 86	0.35 222

RAFT_CTSACE	0.58 308	1.16 519	2.76 514	0.36 353	0.29 312	0.54 290	0.29 402	0.69 290	0.51 189	0.51 333	0.75 553	0.67 468	0.37 363	0.63 257	0.47 331	0.08 42	0.49 448	0.11 307	0.10 195	0.41 600	0.32 201

test_4	0.47 191	0.80 403	2.15 268	0.36 353	0.29 312	0.59 369	0.28 374	0.50 152	0.42 119	0.43 252	0.76 556	0.39 287	0.22 167	0.73 315	0.49 353	0.08 42	0.18 332	0.11 307	0.15 355	0.29 493	0.27 164

test-3	0.58 308	0.43 191	2.44 356	0.52 500	0.59 520	0.46 176	0.23 264	0.77 336	0.49 170	0.52 343	0.29 167	0.44 326	0.22 167	0.59 233	0.97 514	0.08 42	1.27 573	0.10 228	0.35 562	0.29 493	0.62 395

test_1	0.58 308	0.43 191	2.44 356	0.52 500	0.59 520	0.46 176	0.23 264	0.77 336	0.49 170	0.51 333	0.29 167	0.44 326	0.22 167	0.59 233	0.97 514	0.08 42	1.27 573	0.10 228	0.35 562	0.29 493	0.63 401

test_3	0.59 327	0.44 206	2.44 356	0.53 504	0.59 520	0.48 204	0.30 418	0.79 352	0.52 202	0.51 333	0.30 178	0.45 339	0.22 167	0.59 233	0.97 514	0.08 42	1.25 568	0.11 307	0.35 562	0.30 502	0.62 395

cross-raft	0.47 191	0.34 96	2.17 271	0.70 566	0.84 577	0.50 237	0.35 474	0.74 319	0.43 126	0.44 261	0.45 297	0.63 442	0.25 225	0.37 98	0.27 131	0.08 42	0.14 273	0.10 228	0.23 471	0.11 110	0.27 164

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 308	1.48 611	2.53 409	0.29 187	0.78 568	0.52 269	0.20 142	0.68 285	0.66 336	0.51 333	0.61 451	0.40 298	0.32 336	0.40 116	0.43 306	0.08 42	0.63 483	0.09 154	0.09 145	0.37 569	0.58 378

AFF-stereo	0.57 299	1.51 615	2.59 435	0.33 280	0.23 229	0.51 247	0.21 185	0.69 290	0.68 376	0.49 302	0.63 466	0.49 367	0.34 350	0.50 192	0.37 253	0.08 42	0.54 462	0.10 228	0.10 195	0.40 593	0.60 391

LiteMatch*	0.32 34	0.28 13	1.12 54	0.20 4	0.14 36	0.28 16	0.15 48	0.30 7	0.31 15	0.17 18	0.14 12	0.16 44	0.15 48	0.49 185	0.37 253	0.09 97	0.77 503	0.08 64	0.38 579	0.08 36	0.81 477

aanet-new	0.39 108	0.50 247	2.59 435	0.26 112	0.31 341	0.43 140	0.21 185	0.47 114	0.35 35	0.19 34	0.24 107	0.17 62	0.30 319	0.34 73	0.21 37	0.09 97	0.07 24	0.09 154	0.06 11	0.11 110	0.86 496

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.31 27	0.42 174	1.17 68	0.24 72	0.33 365	0.48 204	0.20 142	0.51 162	0.38 78	0.27 139	0.30 178	0.25 163	0.14 28	0.24 11	0.29 158	0.09 97	0.07 24	0.10 228	0.09 145	0.12 134	0.57 371

RT-Monster	0.32 34	0.34 96	1.13 60	0.25 92	0.28 303	0.45 164	0.16 67	0.56 211	0.59 273	0.39 228	0.37 240	0.28 203	0.21 153	0.34 73	0.23 76	0.09 97	0.09 145	0.08 64	0.07 63	0.15 221	0.43 280

PSi22a	0.63 387	0.32 66	0.91 11	0.96 600	1.42 637	0.16 2	0.14 23	0.34 22	0.45 145	0.12 1	0.10 1	0.25 163	0.18 97	0.72 313	0.39 271	0.09 97	1.75 632	0.07 1	0.42 596	0.13 170	3.64 695

LACA3	0.21 2	0.43 191	0.86 6	0.19 2	0.12 8	0.34 49	0.17 80	0.28 5	0.35 35	0.17 18	0.14 12	0.15 20	0.14 28	0.29 37	0.14 1	0.09 97	0.07 24	0.07 1	0.05 1	0.10 86	0.07 1

Foundation-i1c-attn	0.59 327	0.29 21	1.10 49	0.53 504	0.59 520	0.30 23	0.20 142	0.52 168	1.73 663	0.45 266	0.26 134	0.34 261	0.25 225	0.83 349	0.54 380	0.09 97	1.87 640	0.08 64	0.06 11	0.07 2	1.75 616

Foundation-i1b	0.56 289	0.29 21	1.10 49	0.41 428	0.33 365	0.29 20	0.21 185	0.54 192	1.83 669	0.46 279	0.23 101	0.39 287	0.23 194	0.67 278	0.48 342	0.09 97	1.97 650	0.07 1	0.07 63	0.09 57	1.53 597

Foundation-i1a	0.59 327	0.27 3	1.10 49	0.55 514	0.63 537	0.31 28	0.21 185	0.53 180	1.91 671	0.40 234	0.24 107	0.36 269	0.25 225	0.87 357	0.47 331	0.09 97	1.74 631	0.07 1	0.06 11	0.09 57	1.65 610

DepthFocus	0.22 3	0.33 81	1.23 76	0.20 4	0.15 50	0.20 7	0.15 48	0.31 13	0.20 2	0.16 11	0.17 34	0.15 20	0.13 18	0.24 11	0.18 6	0.09 97	0.08 80	0.11 307	0.10 195	0.09 57	0.08 5

Foundation-i1	0.60 340	0.35 108	1.13 60	0.89 587	0.41 449	0.33 44	0.22 224	0.64 268	1.48 650	0.34 198	0.31 192	0.59 423	0.23 194	0.87 357	0.57 393	0.09 97	2.03 653	0.08 64	0.07 63	0.10 86	1.17 556

Foundation-i32	0.71 460	0.33 81	0.99 19	1.38 637	1.80 662	0.49 218	0.15 48	0.34 22	0.60 281	0.14 5	0.13 9	0.28 203	0.14 28	0.99 394	0.52 364	0.09 97	2.49 683	0.07 1	0.06 11	0.11 110	3.05 679

Selective-IGEV-i32	0.57 299	0.42 174	1.87 192	1.67 655	1.33 631	0.36 65	0.20 142	0.61 246	0.70 401	0.22 70	0.31 192	0.22 126	0.19 118	0.52 199	0.36 241	0.09 97	0.97 530	0.09 154	0.15 355	0.20 349	0.86 496

LACA2	0.32 34	1.15 515	2.00 222	0.20 4	0.10 1	0.39 96	0.17 80	0.35 26	0.40 108	0.16 11	0.15 23	0.18 77	0.14 28	0.31 45	0.21 37	0.09 97	0.06 2	0.07 1	0.06 11	0.13 170	0.07 1

LACA1	0.24 6	0.74 374	1.01 29	0.20 4	0.10 1	0.42 132	0.14 23	0.33 18	0.38 78	0.16 11	0.11 3	0.14 10	0.15 48	0.27 27	0.16 2	0.09 97	0.07 24	0.07 1	0.06 11	0.10 86	0.08 5

MatchStereo	0.27 15	0.41 167	1.77 165	0.21 13	0.10 1	0.21 9	0.14 23	0.43 77	0.43 126	0.15 8	0.26 134	0.15 20	0.15 48	0.27 27	0.20 25	0.09 97	0.07 24	0.07 1	0.05 1	0.07 2	0.08 5
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
HiDET	0.34 52	0.27 3	1.12 54	0.21 13	0.13 20	0.36 65	0.14 23	0.37 36	0.35 35	0.17 18	0.15 23	0.17 62	0.15 48	0.59 233	0.59 404	0.09 97	0.58 471	0.07 1	0.44 597	0.07 2	0.73 443

LCMNet	0.37 91	0.28 13	1.12 54	0.20 4	0.13 20	0.39 96	0.14 23	0.37 36	0.37 59	0.18 27	0.16 30	0.17 62	0.15 48	0.69 290	0.60 409	0.09 97	0.80 508	0.07 1	0.55 630	0.07 2	0.93 516

VIP-Stereo	0.39 108	0.81 408	1.51 131	0.24 72	0.34 381	0.52 269	0.17 80	0.46 104	0.49 170	0.21 57	0.25 120	0.25 163	0.15 48	0.41 125	0.41 287	0.09 97	0.62 481	0.08 64	0.06 11	0.15 221	0.68 423

252Zero-FE	1.02 596	0.31 52	1.72 160	0.26 112	0.27 287	0.31 28	0.12 4	0.42 69	0.57 251	7.97 703	0.25 120	0.13 1	0.12 11	0.75 321	0.51 360	0.09 97	5.04 709	0.07 1	0.83 672	0.09 57	0.66 411

depthmonostereo	0.38 99	0.68 333	1.59 141	0.48 471	0.14 36	0.41 117	0.19 117	0.52 168	0.42 119	0.26 126	0.29 167	0.31 234	0.29 304	0.64 264	0.33 215	0.09 97	0.10 181	0.09 154	0.08 106	0.10 86	0.50 325

DilatedVolume-Stereo	0.35 65	0.38 142	1.21 72	0.26 112	0.20 170	0.41 117	0.18 101	0.43 77	0.38 78	0.37 216	0.35 231	0.29 215	0.24 207	0.64 264	0.55 386	0.09 97	0.19 338	0.08 64	0.11 247	0.12 134	0.50 325

4.5_new	0.39 108	0.29 21	1.25 81	0.22 27	0.16 64	0.40 106	0.17 80	0.43 77	0.37 59	0.27 139	0.22 81	0.15 20	0.14 28	1.04 404	0.23 76	0.09 97	1.49 604	0.07 1	0.14 331	0.09 57	0.62 395

4.5w-stereo	0.39 108	0.29 21	1.25 81	0.22 27	0.16 64	0.40 106	0.17 80	0.43 77	0.37 59	0.27 139	0.22 81	0.15 20	0.14 28	1.04 404	0.23 76	0.09 97	1.49 604	0.07 1	0.14 331	0.09 57	0.62 395

4w-stereo	0.50 231	0.26 1	1.86 190	0.22 27	0.30 328	0.38 87	0.14 23	0.41 62	0.35 35	0.25 105	0.21 67	0.14 10	0.20 136	1.18 440	0.33 215	0.09 97	1.56 615	0.07 1	0.72 659	0.07 2	1.23 569

monsters	0.39 108	0.39 151	1.04 36	0.24 72	0.32 357	0.42 132	0.13 10	0.49 128	0.35 35	0.27 139	0.21 67	0.14 10	0.15 48	0.60 240	0.43 306	0.09 97	1.09 549	0.07 1	0.70 654	0.07 2	0.65 409

xyz-stereo-finetune2	0.40 123	0.89 441	1.40 112	0.22 27	0.12 8	0.58 347	0.23 264	0.55 204	0.50 182	0.33 189	0.47 308	0.30 224	0.41 409	0.81 345	0.60 409	0.09 97	0.07 24	0.11 307	0.09 145	0.12 134	0.12 28

xyz-stereo-finetune	0.37 91	0.90 447	1.23 76	0.22 27	0.12 8	0.53 280	0.26 341	0.57 220	0.58 259	0.30 172	0.33 215	0.29 215	0.24 207	0.60 240	0.62 422	0.09 97	0.08 80	0.10 228	0.08 106	0.13 170	0.14 49

xyz-stereo	3.06 688	0.44 206	30.74 733	0.24 72	0.12 8	15.34 710	0.24 295	0.56 211	0.49 170	0.62 461	7.90 703	0.64 450	0.49 489	1.44 490	1.05 536	0.09 97	0.07 24	0.34 631	0.08 106	0.13 170	0.19 98

111111	0.39 108	0.28 13	0.93 13	0.33 280	0.42 463	0.43 140	0.13 10	0.48 123	0.39 98	0.24 97	0.31 192	0.18 77	0.17 72	0.43 137	0.23 76	0.09 97	1.32 583	0.08 64	0.06 11	0.25 433	1.00 534

MLG-Stereo_test3	0.31 27	0.44 206	1.03 34	0.48 471	0.40 442	0.36 65	0.13 10	0.39 50	0.46 150	0.28 154	0.19 49	0.17 62	0.12 11	0.25 17	0.18 6	0.09 97	0.53 459	0.08 64	0.06 11	0.09 57	0.45 301

LG-G_1	0.41 131	0.43 191	1.62 145	0.50 491	0.35 394	0.50 237	0.12 4	0.47 114	0.44 138	0.33 189	0.20 56	0.19 97	0.15 48	0.94 383	0.21 37	0.09 97	0.61 476	0.08 64	0.06 11	0.09 57	0.87 500

LG-G	0.41 131	0.43 191	1.62 145	0.50 491	0.35 394	0.50 237	0.12 4	0.47 114	0.44 138	0.33 189	0.20 56	0.19 97	0.15 48	0.94 383	0.21 37	0.09 97	0.61 476	0.08 64	0.06 11	0.09 57	0.87 500

GREAT-IGEV	0.92 566	0.56 282	2.08 244	0.98 603	2.29 682	0.47 190	0.18 101	0.35 26	0.78 484	0.74 545	0.33 215	0.15 20	0.18 97	1.00 396	0.55 386	0.09 97	3.79 701	0.07 1	0.26 491	0.22 383	3.26 684
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	0.73 473	0.68 333	2.05 238	1.50 647	0.92 586	0.45 164	0.20 142	0.96 505	0.71 416	0.65 501	0.33 215	0.31 234	0.20 136	1.25 456	0.52 364	0.09 97	1.68 629	0.08 64	0.30 518	0.27 469	1.52 594

DEFOM-Stereo_RVC	0.32 34	0.40 159	1.21 72	0.35 333	0.16 64	0.29 20	0.16 67	0.59 233	0.56 243	0.20 44	0.20 56	0.17 62	0.26 242	0.40 116	0.38 262	0.09 97	0.08 80	0.08 64	0.25 483	0.12 134	0.43 280

castereo++	0.39 108	0.83 415	1.38 106	0.29 187	0.18 110	0.53 280	0.20 142	0.57 220	0.58 259	0.20 44	0.27 148	0.32 242	0.17 72	0.34 73	0.22 56	0.09 97	0.54 462	0.09 154	0.29 508	0.15 221	0.52 340

castereo	0.34 52	0.48 231	1.00 24	0.25 92	0.29 312	0.41 117	0.27 360	0.76 327	0.49 170	0.23 84	0.30 178	0.24 153	0.31 327	0.29 37	0.29 158	0.09 97	0.20 353	0.09 154	0.31 529	0.12 134	0.44 296

tt45	0.35 65	0.80 403	1.46 122	0.26 112	0.17 88	0.55 304	0.22 224	0.44 88	0.39 98	0.24 97	0.26 134	0.25 163	0.18 97	0.64 264	0.36 241	0.09 97	0.08 80	0.10 228	0.08 106	0.24 408	0.29 177

999	0.35 65	0.74 374	1.38 106	0.27 139	0.18 110	0.50 237	0.23 264	0.40 57	0.41 112	0.21 57	0.33 215	0.23 140	0.18 97	0.74 319	0.37 253	0.09 97	0.08 80	0.09 154	0.08 106	0.26 454	0.26 157

tg	0.45 172	0.83 415	1.85 184	0.29 187	0.16 64	0.57 337	0.18 101	0.60 240	0.56 243	0.37 216	0.44 294	0.38 283	0.24 207	0.48 171	0.28 146	0.09 97	0.30 402	0.11 307	0.11 247	0.44 612	0.77 457

dual_stereo	0.94 575	0.31 52	1.80 171	0.90 590	2.52 687	0.54 290	0.15 48	0.69 290	1.02 604	0.25 105	0.18 40	0.18 77	0.14 28	0.63 257	0.35 236	0.09 97	3.76 700	0.07 1	0.47 609	0.07 2	4.59 706

GCAP-BAT	1.28 629	0.35 108	9.74 699	3.41 698	5.90 702	0.39 96	0.20 142	0.68 285	0.46 150	0.27 139	0.26 134	0.25 163	0.17 72	0.69 290	0.21 37	0.09 97	0.08 80	0.09 154	0.08 106	0.13 170	2.25 653

Occ-G	0.68 441	0.54 269	2.08 244	0.99 607	0.74 558	0.38 87	0.25 323	0.46 104	0.78 484	0.40 234	0.36 235	0.46 348	0.22 167	0.90 373	0.70 451	0.09 97	1.53 612	0.09 154	0.16 378	0.31 511	2.06 633

RSM++	0.48 205	0.52 260	1.27 84	1.62 651	1.27 630	0.39 96	0.20 142	0.49 128	0.56 243	0.22 70	0.25 120	0.24 153	0.17 72	0.39 106	0.23 76	0.09 97	0.11 214	0.09 154	0.35 562	0.29 493	0.80 470

RSM	0.47 191	0.51 255	1.36 102	1.37 635	1.04 605	0.37 75	0.21 185	0.52 168	0.55 233	0.23 84	0.28 157	0.28 203	0.17 72	0.40 116	0.22 56	0.09 97	0.24 377	0.09 154	0.35 562	0.24 408	0.80 470

RAFT-Stereo-weight	0.46 183	0.37 131	1.60 142	0.29 187	0.51 490	0.57 337	0.22 224	0.84 398	0.67 349	0.48 286	0.38 253	0.36 269	0.17 72	0.39 106	0.27 131	0.09 97	1.28 575	0.09 154	0.07 63	0.09 57	0.41 264

gcap-zeroshot	0.32 34	0.41 167	1.34 100	0.23 50	0.33 365	0.49 218	0.20 142	0.52 168	0.37 59	0.27 139	0.29 167	0.25 163	0.14 28	0.23 3	0.32 200	0.09 97	0.06 2	0.09 154	0.09 145	0.12 134	0.59 385

test_for_model	0.31 27	0.42 174	1.17 68	0.24 72	0.33 365	0.48 204	0.20 142	0.51 162	0.38 78	0.27 139	0.30 178	0.25 163	0.14 28	0.24 11	0.29 158	0.09 97	0.07 24	0.10 228	0.09 145	0.12 134	0.57 371

MoCha-V2	0.74 477	0.78 395	2.18 275	1.01 608	1.55 648	0.36 65	0.19 117	0.61 246	0.49 170	0.33 189	0.34 224	0.30 224	0.27 258	1.56 509	0.47 331	0.09 97	1.94 647	0.08 64	0.37 574	0.18 295	1.62 608

MyStereo07	0.56 289	0.68 333	2.42 343	0.30 208	0.41 449	0.61 403	0.31 429	0.58 224	0.72 425	1.17 625	0.26 134	0.20 109	0.27 258	1.28 462	0.28 146	0.09 97	0.59 473	0.12 370	0.21 453	0.16 246	0.48 316

MyStereo06	0.70 455	0.72 358	3.51 624	0.31 233	0.25 254	0.60 384	0.30 418	0.90 460	0.67 349	1.48 660	0.53 364	0.84 556	0.57 522	0.60 240	1.11 548	0.09 97	0.55 465	0.12 370	0.20 442	0.16 246	0.56 365

MyStereo05	0.57 299	0.72 358	2.72 501	0.31 233	0.25 254	0.60 384	0.30 418	0.87 432	0.82 520	0.54 358	0.37 240	0.53 386	0.42 422	0.63 257	0.73 465	0.09 97	0.55 465	0.12 370	0.20 442	0.16 246	0.56 365

MyStereo04	0.57 299	0.68 333	2.66 468	0.30 208	0.41 449	0.61 403	0.31 429	0.88 440	0.80 505	0.48 286	0.37 240	0.54 395	0.42 422	0.61 245	0.71 457	0.09 97	0.59 473	0.12 370	0.21 453	0.16 246	0.48 316

AE-Stereo	0.71 460	0.32 66	2.44 356	0.44 452	0.50 487	0.58 347	0.23 264	1.08 599	0.67 349	0.67 510	0.51 347	0.47 357	0.24 207	0.63 257	0.32 200	0.09 97	2.15 668	0.11 307	0.45 599	0.22 383	2.01 629

ff7	0.65 408	0.58 286	2.09 248	0.39 403	0.60 526	0.56 313	0.23 264	0.49 128	0.62 299	1.00 600	0.24 107	0.20 109	0.24 207	0.71 305	0.24 88	0.09 97	2.09 655	0.10 228	0.18 411	0.24 408	2.22 647

ffff	0.65 408	0.58 286	2.09 248	0.39 403	0.60 526	0.56 313	0.23 264	0.49 128	0.62 299	1.00 600	0.24 107	0.20 109	0.24 207	0.71 305	0.24 88	0.09 97	2.09 655	0.10 228	0.18 411	0.24 408	2.22 647

11t	0.65 408	0.58 286	2.09 248	0.39 403	0.60 526	0.56 313	0.23 264	0.49 128	0.62 299	1.00 600	0.24 107	0.20 109	0.24 207	0.71 305	0.24 88	0.09 97	2.09 655	0.10 228	0.18 411	0.24 408	2.22 647

MSKI-zero shot	0.70 455	0.44 206	2.62 453	1.47 643	0.75 560	0.56 313	0.20 142	0.80 359	0.45 145	0.60 436	0.52 357	0.44 326	0.17 72	0.70 297	0.26 121	0.09 97	2.87 694	0.09 154	0.32 537	0.14 202	0.50 325

testlalala	0.32 34	0.41 167	1.34 100	0.23 50	0.33 365	0.49 218	0.20 142	0.52 168	0.37 59	0.27 139	0.29 167	0.25 163	0.14 28	0.23 3	0.32 200	0.09 97	0.06 2	0.09 154	0.09 145	0.12 134	0.59 385

GCAPDPT-zeroshot	1.24 625	0.35 108	9.01 696	3.41 698	5.81 701	0.39 96	0.20 142	0.68 285	0.46 150	0.27 139	0.26 134	0.25 163	0.17 72	0.69 290	0.21 37	0.09 97	0.08 80	0.09 154	0.08 106	0.13 170	2.25 653

AEACV	0.89 553	0.29 21	1.84 179	2.50 687	1.68 657	0.53 280	0.21 185	1.01 550	0.42 119	0.68 516	0.31 192	0.22 126	0.39 390	1.63 526	0.25 106	0.09 97	2.60 685	0.09 154	0.54 629	0.23 401	2.27 656

GCAP-Stereo	0.59 327	1.35 573	2.44 356	0.49 484	1.02 602	0.52 269	0.14 23	0.53 180	0.54 221	0.44 261	0.50 343	0.30 224	0.22 167	0.68 284	0.41 287	0.09 97	1.30 580	0.09 154	0.07 63	0.23 401	0.54 353

HH	0.79 507	0.52 260	2.72 501	1.45 640	0.80 571	0.91 592	0.23 264	0.76 327	0.76 466	0.64 485	0.55 396	0.87 570	0.41 409	0.94 383	0.45 318	0.09 97	1.20 560	0.10 228	0.09 145	0.16 246	2.16 639

HanStereo	0.79 507	0.52 260	2.72 501	1.45 640	0.80 571	0.91 592	0.23 264	0.76 327	0.76 466	0.64 485	0.55 396	0.87 570	0.41 409	0.94 383	0.45 318	0.09 97	1.20 560	0.10 228	0.09 145	0.16 246	2.16 639

4D-IteraStereo	0.62 372	1.29 556	3.04 572	0.27 139	0.30 328	0.46 176	0.26 341	0.54 192	0.51 189	0.41 237	0.31 192	0.39 287	0.19 118	0.53 209	0.65 436	0.09 97	0.47 443	0.12 370	0.11 247	0.21 366	2.14 638

anonymousdsp	0.86 535	0.59 294	2.65 464	1.33 632	1.25 627	0.56 313	0.23 264	0.54 192	0.71 416	1.13 619	0.25 120	0.22 126	0.24 207	1.24 452	0.24 88	0.09 97	2.34 678	0.10 228	0.18 411	0.25 433	3.12 681

CES	0.33 45	0.32 66	1.46 122	0.25 92	0.50 487	0.40 106	0.20 142	0.48 123	0.48 164	0.22 70	0.29 167	0.26 180	0.19 118	0.35 88	0.22 56	0.09 97	0.07 24	0.08 64	0.05 1	0.16 246	0.54 353

Selective-IGEV	0.57 299	0.42 174	1.87 192	1.67 655	1.33 631	0.36 65	0.20 142	0.61 246	0.71 416	0.22 70	0.31 192	0.22 126	0.19 118	0.52 199	0.36 241	0.09 97	0.97 530	0.09 154	0.15 355	0.20 349	0.85 491

DCRE	0.76 493	0.80 403	2.31 312	1.05 609	1.18 623	0.63 439	0.26 341	1.03 566	0.59 273	0.52 343	2.12 663	0.44 326	0.27 258	0.41 125	0.53 372	0.09 97	1.02 542	0.10 228	0.32 537	0.16 246	1.47 592

ProNet	0.46 183	0.60 295	1.85 184	0.35 333	0.67 547	0.49 218	0.25 323	0.53 180	0.57 251	0.21 57	0.24 107	0.22 126	0.20 136	0.52 199	0.22 56	0.09 97	0.47 443	0.10 228	0.09 145	0.23 401	1.33 578

MC-Stereo	0.58 308	0.37 131	2.00 222	0.88 586	0.64 542	0.54 290	0.19 117	0.46 104	0.39 98	0.58 406	0.39 259	0.27 194	0.27 258	0.71 305	0.32 200	0.09 97	1.20 560	0.09 154	0.16 378	0.22 383	1.92 624

RCA-Stereo	0.45 172	0.38 142	1.80 171	0.27 139	0.25 254	0.58 347	0.23 264	0.84 398	0.66 336	0.42 245	0.44 294	0.28 203	0.35 353	0.31 45	0.21 37	0.09 97	1.01 537	0.09 154	0.07 63	0.21 366	0.53 346

ccc-4	0.65 408	0.58 286	2.09 248	0.39 403	0.60 526	0.56 313	0.23 264	0.49 128	0.62 299	1.00 600	0.24 107	0.20 109	0.24 207	0.71 305	0.24 88	0.09 97	2.09 655	0.10 228	0.18 411	0.24 408	2.22 647

raft_robust	0.68 441	1.24 545	2.42 343	0.30 208	0.57 515	0.53 280	0.25 323	0.95 502	0.79 497	0.49 302	0.46 302	1.12 630	0.74 582	1.50 500	0.61 419	0.09 97	0.62 481	0.10 228	0.30 518	0.26 454	0.30 186

RAFT+CT+SA	0.60 340	1.25 548	2.49 397	0.38 386	0.75 560	0.55 304	0.34 464	0.83 389	0.68 376	0.39 228	0.55 396	0.44 326	0.29 304	0.75 321	0.28 146	0.09 97	0.24 377	0.11 307	0.51 623	0.30 502	0.74 449

IGEV-Stereo	0.86 535	0.60 295	2.65 464	1.35 634	1.25 627	0.56 313	0.23 264	0.54 192	0.71 416	1.14 621	0.25 120	0.22 126	0.24 207	1.24 452	0.24 88	0.09 97	2.34 678	0.10 228	0.18 411	0.25 433	3.13 682
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.31 27	0.30 40	1.80 171	0.29 187	0.12 8	0.41 117	0.20 142	0.39 50	0.42 119	0.26 126	0.31 192	0.25 163	0.19 118	0.36 94	0.26 121	0.09 97	0.11 214	0.12 370	0.10 195	0.13 170	0.15 59

IPLG	0.74 477	1.09 493	2.87 539	0.36 353	0.21 185	1.63 654	0.60 589	1.39 644	0.63 313	1.39 651	0.51 347	0.40 298	0.86 605	1.40 478	0.37 253	0.09 97	0.07 24	0.14 471	0.12 285	0.34 537	0.23 135

GMOStereo	0.58 308	0.89 441	2.46 381	0.29 187	0.99 595	0.51 247	0.32 440	0.58 224	0.46 150	0.58 406	0.48 316	0.54 395	0.27 258	0.31 45	0.25 106	0.09 97	1.64 622	0.13 433	0.11 247	0.34 537	0.42 269

error version	0.58 308	0.89 441	2.46 381	0.29 187	0.99 595	0.51 247	0.32 440	0.58 224	0.46 150	0.58 406	0.48 316	0.54 395	0.27 258	0.31 45	0.25 106	0.09 97	1.64 622	0.13 433	0.11 247	0.34 537	0.42 269

test-v	0.58 308	0.89 441	2.46 381	0.29 187	0.99 595	0.51 247	0.32 440	0.58 224	0.46 150	0.58 406	0.48 316	0.54 395	0.27 258	0.31 45	0.25 106	0.09 97	1.64 622	0.13 433	0.11 247	0.34 537	0.42 269

test-2	0.58 308	0.89 441	2.46 381	0.29 187	0.99 595	0.51 247	0.32 440	0.58 224	0.46 150	0.58 406	0.48 316	0.54 395	0.27 258	0.31 45	0.25 106	0.09 97	1.64 622	0.13 433	0.11 247	0.34 537	0.42 269

iRaftStereo_RVC	0.47 191	0.84 420	1.91 201	0.29 187	0.15 50	0.53 280	0.20 142	0.58 224	0.50 182	0.37 216	0.43 281	0.42 310	0.23 194	0.38 102	0.28 146	0.09 97	0.70 495	0.12 370	0.11 247	0.43 608	0.77 457

CREStereo++_RVC	0.38 99	0.37 131	2.47 386	0.25 92	0.16 64	0.54 290	0.15 48	0.42 69	0.57 251	0.37 216	0.52 357	0.24 153	0.19 118	0.31 45	0.27 131	0.09 97	0.06 2	0.08 64	0.30 518	0.09 57	0.22 125
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	1.16 618	0.29 21	1.94 207	0.55 514	0.97 594	1.96 667	7.94 710	1.34 640	1.03 606	1.01 604	1.48 647	0.51 376	0.66 562	0.65 272	1.42 588	0.09 97	0.23 372	0.09 154	0.53 627	0.13 170	0.49 322

CFNet-RSSM	0.44 165	0.36 116	2.38 325	0.28 164	0.43 467	0.53 280	0.20 142	0.86 423	0.52 202	0.44 261	0.36 235	0.53 386	0.26 242	0.40 116	0.27 131	0.09 97	0.08 80	0.09 154	0.38 579	0.10 86	0.22 125

Gwc-CoAtRS	0.41 131	0.37 131	2.06 241	0.28 164	0.41 449	0.48 204	0.19 117	0.64 268	0.49 170	0.45 266	0.39 259	0.57 415	0.26 242	0.37 98	0.28 146	0.09 97	0.19 338	0.09 154	0.31 529	0.11 110	0.25 149

HITNet	0.55 281	1.28 554	2.73 506	0.35 333	0.14 36	0.56 313	0.23 264	0.89 448	0.62 299	0.52 343	0.51 347	0.49 367	0.38 373	0.52 199	0.60 409	0.09 97	0.07 24	0.10 228	0.08 106	0.25 433	0.61 392
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
ManiGeoR	0.50 231	1.43 600	2.99 560	0.23 50	0.19 149	0.47 190	0.18 101	0.76 327	0.58 259	0.30 172	0.37 240	0.32 242	0.28 276	0.86 354	0.38 262	0.10 186	0.07 24	0.09 154	0.07 63	0.14 202	0.13 34

HLf10	0.50 231	1.43 600	2.99 560	0.23 50	0.19 149	0.47 190	0.18 101	0.76 327	0.58 259	0.30 172	0.37 240	0.32 242	0.28 276	0.86 354	0.38 262	0.10 186	0.07 24	0.09 154	0.07 63	0.14 202	0.13 34

TestStereo_HL3	0.53 264	1.36 578	3.16 586	0.23 50	0.17 88	0.41 117	0.17 80	0.63 260	0.51 189	0.32 183	0.41 271	0.32 242	0.28 276	1.49 498	0.47 331	0.10 186	0.07 24	0.08 64	0.07 63	0.20 349	0.11 23

TestStereo_HL2	0.51 246	1.36 578	2.94 550	0.22 27	0.18 110	0.44 154	0.18 101	0.69 290	0.56 243	0.31 177	0.41 271	0.31 234	0.29 304	1.40 478	0.36 241	0.10 186	0.07 24	0.08 64	0.07 63	0.18 295	0.11 23

DF	0.70 455	0.34 96	1.60 142	2.29 680	1.43 639	0.40 106	0.20 142	0.73 316	0.37 59	0.25 105	0.39 259	0.34 261	0.17 72	0.83 349	0.90 503	0.10 186	2.62 688	0.08 64	0.29 508	0.09 57	0.58 378

Test_v1	0.24 6	0.32 66	1.04 36	0.21 13	0.14 36	0.27 15	0.15 48	0.39 50	0.29 10	0.18 27	0.19 49	0.15 20	0.13 18	0.28 33	0.20 25	0.10 186	0.07 24	0.07 1	0.06 11	0.08 36	0.49 322

VMStereo-Base	0.30 23	0.40 159	1.72 160	0.20 4	0.12 8	0.42 132	0.17 80	0.38 46	0.42 119	0.22 70	0.32 209	0.29 215	0.21 153	0.33 65	0.21 37	0.10 186	0.08 80	0.08 64	0.06 11	0.09 57	0.20 109

Hybrid-DGEV-03	0.53 264	1.31 560	2.33 316	0.30 208	0.17 88	0.58 347	0.24 295	0.71 309	0.51 189	0.61 446	1.00 610	0.39 287	0.28 276	0.44 143	0.41 287	0.10 186	0.23 372	0.12 370	0.09 145	0.35 552	0.53 346

Hybrid-DGEV-2	0.61 350	1.16 519	2.80 521	0.33 280	0.17 88	0.73 518	0.19 117	0.89 448	0.73 430	0.61 446	0.42 276	0.53 386	0.43 435	1.00 396	0.91 505	0.10 186	0.08 80	0.11 307	0.10 195	0.25 433	0.61 392

WQFJA1	0.49 222	0.48 231	1.00 24	0.27 139	0.38 425	0.48 204	0.23 264	1.81 669	2.16 676	0.26 126	0.26 134	0.29 215	0.27 258	0.34 73	0.36 241	0.10 186	0.11 214	0.10 228	0.09 145	0.20 349	0.54 353

WQFJX1	0.51 246	0.58 286	1.00 24	0.27 139	0.35 394	0.48 204	0.25 323	2.07 681	2.18 678	0.27 139	0.26 134	0.30 224	0.28 276	0.51 194	0.33 215	0.10 186	0.11 214	0.10 228	0.08 106	0.24 408	0.45 301

WQFJX	0.49 222	0.47 222	1.02 32	0.27 139	0.39 432	0.47 190	0.23 264	1.85 671	1.92 672	0.28 154	0.27 148	0.28 203	0.28 276	0.43 137	0.36 241	0.10 186	0.12 237	0.10 228	0.08 106	0.24 408	0.54 353

NLMM1	0.53 264	0.51 255	1.05 38	0.28 164	0.38 425	0.49 218	0.24 295	2.08 682	2.47 683	0.29 167	0.28 157	0.27 194	0.25 225	0.48 171	0.35 236	0.10 186	0.11 214	0.10 228	0.09 145	0.24 408	0.57 371

NLMM	0.49 222	0.47 222	1.00 24	0.27 139	0.38 425	0.48 204	0.23 264	1.81 669	2.16 676	0.26 126	0.26 134	0.29 215	0.27 258	0.34 73	0.36 241	0.10 186	0.11 214	0.10 228	0.09 145	0.20 349	0.54 353

NLSM1	0.45 172	0.54 269	1.05 38	0.27 139	0.40 442	0.49 218	0.21 185	1.54 655	1.71 661	0.26 126	0.33 215	0.26 180	0.26 242	0.41 125	0.36 241	0.10 186	0.11 214	0.11 307	0.10 195	0.22 383	0.23 135

FE-Mocha	0.61 350	0.36 116	1.84 179	1.06 610	0.34 381	0.43 140	0.17 80	0.72 312	0.55 233	0.45 266	0.50 343	0.58 419	0.45 453	2.35 629	1.18 558	0.10 186	0.40 427	0.11 307	0.21 453	0.13 170	0.31 195

IGEV-FE	0.91 563	0.39 151	3.80 641	0.42 434	1.95 670	0.56 313	0.64 601	0.84 398	0.55 233	1.45 656	0.53 364	0.79 532	0.42 422	0.57 224	1.13 551	0.10 186	0.49 448	0.10 228	0.34 557	0.19 326	2.97 676

Zero-FE251	0.76 493	0.35 108	2.10 255	0.30 208	0.25 254	0.44 154	0.16 67	0.45 94	0.36 52	5.93 701	0.20 56	0.22 126	0.19 118	0.52 199	1.06 539	0.10 186	0.71 498	0.08 64	0.06 11	0.09 57	1.56 599

DA	0.89 553	0.42 174	2.01 225	1.10 614	1.65 655	0.88 584	0.22 224	0.63 260	0.92 572	0.41 237	0.70 521	0.29 215	0.27 258	1.52 503	0.40 278	0.10 186	2.35 680	0.09 154	0.07 63	0.11 110	3.60 693

GGEV	0.89 553	0.42 174	2.01 225	1.10 614	1.65 655	0.88 584	0.22 224	0.63 260	0.92 572	0.41 237	0.70 521	0.29 215	0.27 258	1.52 503	0.40 278	0.10 186	2.35 680	0.09 154	0.07 63	0.11 110	3.60 693

asda	0.41 131	0.31 52	1.23 76	0.22 27	0.17 88	0.43 140	0.16 67	0.46 104	0.38 78	0.25 105	0.20 56	0.15 20	0.20 136	0.99 394	0.23 76	0.10 186	1.49 604	0.07 1	0.23 471	0.08 36	0.88 502

asd	0.36 80	0.28 13	1.21 72	0.23 50	0.19 149	0.41 117	0.14 23	0.37 36	0.34 29	0.26 126	0.21 67	0.15 20	0.19 118	0.91 375	0.20 25	0.10 186	1.14 556	0.07 1	0.08 106	0.08 36	0.71 437

4.25_new	0.43 147	0.29 21	1.40 112	0.23 50	0.19 149	0.41 117	0.17 80	0.44 88	0.38 78	0.34 198	0.22 81	0.15 20	0.18 97	1.06 408	0.30 170	0.10 186	1.44 598	0.07 1	0.32 537	0.07 2	0.93 516

4.5w_new	0.43 147	0.29 21	1.40 112	0.23 50	0.19 149	0.41 117	0.17 80	0.44 88	0.38 78	0.34 198	0.22 81	0.15 20	0.18 97	1.06 408	0.30 170	0.10 186	1.44 598	0.07 1	0.32 537	0.07 2	0.93 516

4.25w-stereo	0.43 147	0.29 21	1.40 112	0.23 50	0.19 149	0.41 117	0.17 80	0.44 88	0.38 78	0.34 198	0.22 81	0.15 20	0.18 97	1.06 408	0.30 170	0.10 186	1.44 598	0.07 1	0.32 537	0.07 2	0.93 516

DFGA-Net	0.61 350	1.55 619	2.59 435	0.32 256	0.26 273	0.54 290	0.22 224	0.67 280	0.63 313	0.50 321	0.52 357	0.35 267	0.28 276	1.84 568	0.99 525	0.10 186	0.08 80	0.12 370	0.12 285	0.38 577	0.18 92

LGtest1	0.26 12	0.43 191	0.82 4	0.23 50	0.21 185	0.31 28	0.11 2	0.36 32	0.43 126	0.24 97	0.18 40	0.16 44	0.14 28	0.30 41	0.28 146	0.10 186	0.16 306	0.08 64	0.06 11	0.10 86	0.42 269

LG-Stereo	0.36 80	0.61 301	1.37 105	0.26 112	0.37 415	0.43 140	0.20 142	0.55 204	0.44 138	0.25 105	0.30 178	0.50 371	0.17 72	0.30 41	0.37 253	0.10 186	0.18 332	0.11 307	0.10 195	0.24 408	0.43 280

MM-Stereo_test3	0.59 327	0.85 425	2.28 304	0.53 504	0.31 341	0.45 164	0.30 418	0.78 344	0.76 466	0.33 189	0.43 281	0.32 242	0.23 194	0.61 245	0.54 380	0.10 186	1.65 626	0.10 228	0.08 106	0.42 603	0.68 423

MM-Stereo_test1	0.63 387	0.64 315	2.51 404	0.54 512	0.37 415	0.44 154	0.28 374	0.68 285	0.59 273	0.43 252	0.33 215	0.26 180	0.25 225	0.89 371	0.52 364	0.10 186	1.84 638	0.10 228	0.09 145	0.41 600	1.40 587

FoundationStereo	0.61 350	0.37 131	0.91 11	1.96 673	2.40 685	0.20 7	0.16 67	0.26 3	0.86 549	0.16 11	0.12 6	0.19 97	0.17 72	0.58 232	0.32 200	0.10 186	2.98 697	0.08 64	0.06 11	0.07 2	0.20 109

GIP-stereo	0.61 350	0.68 333	1.05 38	0.95 599	1.46 644	0.42 132	0.17 80	0.69 290	0.49 170	0.19 34	0.24 107	0.23 140	0.18 97	0.95 389	0.59 404	0.10 186	1.33 584	0.08 64	0.06 11	0.18 295	2.21 646

PAM_32	0.95 578	0.43 191	2.68 484	0.64 548	1.10 617	1.78 661	1.16 665	1.12 611	0.96 589	1.07 612	0.90 593	1.38 651	0.76 590	0.78 333	1.11 548	0.10 186	1.29 577	0.10 228	0.50 619	0.16 246	0.98 532

PAM	0.91 563	0.43 191	2.67 477	0.77 574	0.89 582	1.81 662	1.22 670	1.13 615	0.78 484	1.16 624	0.91 594	1.39 652	0.68 566	0.76 325	1.06 539	0.10 186	0.98 533	0.10 228	0.50 619	0.14 202	0.66 411

UGAM-zero	0.97 585	0.44 206	2.48 391	0.33 280	0.86 578	1.26 636	0.76 625	1.05 580	0.52 202	0.93 594	0.45 297	1.32 646	0.81 595	2.08 607	0.49 353	0.10 186	0.52 456	0.09 154	0.47 609	0.11 110	4.43 704

RAStereo	0.33 45	0.81 408	2.22 289	0.27 139	0.18 110	0.25 13	0.20 142	0.45 94	0.38 78	0.21 57	0.26 134	0.20 109	0.16 66	0.26 22	0.26 121	0.10 186	0.08 80	0.10 228	0.08 106	0.13 170	0.09 10

Pointernet	0.37 91	0.31 52	1.91 201	0.25 92	0.37 415	0.47 190	0.15 48	0.67 280	0.52 202	0.23 84	0.30 178	0.28 203	0.20 136	0.32 57	0.23 76	0.10 186	0.24 377	0.07 1	0.13 308	0.10 86	0.51 332

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 516	0.78 395	3.67 634	0.35 333	0.81 573	1.25 635	0.88 638	1.13 615	0.58 259	0.84 579	0.52 357	1.24 639	0.64 552	0.77 327	0.70 451	0.10 186	0.53 459	0.11 307	0.45 599	0.29 493	0.81 477

U	3.41 692	0.37 131	1.27 84	0.27 139	13.75 715	19.65 720	0.15 48	0.43 77	0.33 25	0.18 27	0.19 49	0.27 194	0.15 48	0.23 3	0.19 14	0.10 186	0.06 2	17.75 726	12.73 718	0.11 110	0.10 15

IGEV-Stereo+	0.48 205	0.32 66	1.43 118	0.26 112	0.46 481	0.30 23	0.13 10	0.32 16	0.57 251	0.80 566	0.24 107	0.19 97	0.19 118	0.57 224	0.46 326	0.10 186	1.36 586	0.08 64	0.22 467	0.46 619	1.04 542

AIO-Stereo	0.64 399	0.60 295	1.63 147	1.31 629	1.45 641	0.38 87	0.20 142	0.55 204	0.83 527	0.31 177	0.31 192	0.23 140	0.15 48	0.39 106	0.63 429	0.10 186	1.25 568	0.09 154	0.41 591	0.21 366	1.73 614

MGS-Stereo	0.35 65	0.48 231	1.99 221	0.26 112	0.14 36	0.41 117	0.22 224	0.41 62	0.48 164	0.24 97	0.51 347	0.25 163	0.18 97	0.33 65	0.22 56	0.10 186	0.08 80	0.09 154	0.08 106	0.47 623	0.10 15

IGEV++	0.74 477	0.70 346	2.05 238	1.11 617	1.09 613	0.32 36	0.21 185	0.75 324	0.43 126	0.30 172	0.30 178	0.22 126	0.27 258	0.98 393	0.31 189	0.10 186	2.50 684	0.08 64	0.15 355	0.27 469	2.70 670

MyStereo8	0.73 473	1.16 519	2.89 542	0.53 504	0.34 381	0.71 507	0.20 142	1.87 673	0.59 273	0.53 352	0.66 494	0.50 371	0.33 342	1.27 461	0.62 422	0.10 186	1.19 559	0.10 228	0.21 453	0.21 366	0.61 392

ACVNet-DCA	0.67 434	0.73 362	2.43 348	0.67 558	0.52 494	0.76 534	0.24 295	0.81 368	0.83 527	0.77 555	0.39 259	0.25 163	0.38 373	0.70 297	0.22 56	0.10 186	2.13 664	0.11 307	0.09 145	0.16 246	1.18 557

xx1	0.71 460	0.73 362	2.43 348	0.67 558	0.52 494	0.76 534	0.24 295	0.85 412	1.05 610	0.77 555	0.39 259	0.46 348	0.37 363	0.70 297	0.22 56	0.10 186	2.13 664	0.12 370	0.41 591	0.16 246	1.18 557

1test111	0.72 470	0.73 362	2.43 348	0.67 558	0.52 494	0.76 534	0.24 295	0.81 368	0.83 527	0.77 555	0.39 259	0.25 163	0.38 373	1.03 402	0.75 471	0.10 186	2.13 664	0.11 307	0.09 145	0.16 246	1.18 557

cc1	0.74 477	0.73 362	2.43 348	0.67 558	0.52 494	0.76 534	0.24 295	0.85 412	1.05 610	0.77 555	0.39 259	0.25 163	0.38 373	0.70 297	0.22 56	0.10 186	2.13 664	0.11 307	0.09 145	0.25 433	2.20 645

IGEVStereo-DCA	0.74 477	0.74 374	2.09 248	0.76 571	0.77 565	0.45 164	0.23 264	0.49 128	0.62 299	0.71 533	0.22 81	0.30 224	0.28 276	1.29 463	1.53 597	0.10 186	1.50 607	0.10 228	0.18 411	0.24 408	2.22 647

rrr	0.84 523	0.74 374	3.40 614	0.76 571	0.77 565	0.45 164	0.28 374	1.23 631	0.84 539	0.71 533	0.22 81	0.30 224	0.28 276	1.29 463	1.53 597	0.10 186	1.50 607	0.10 228	0.29 508	0.24 408	1.75 616

ffm	0.78 504	0.67 323	3.39 609	0.32 256	0.22 199	0.58 347	0.28 374	0.85 412	0.96 589	0.54 358	0.74 546	0.67 468	0.40 397	0.64 264	0.22 56	0.10 186	2.16 669	0.15 500	0.33 552	0.25 433	2.19 642

ff1	1.07 607	0.67 323	3.39 609	0.32 256	0.22 199	0.58 347	0.28 374	0.85 412	0.96 589	0.54 358	0.74 546	0.67 468	0.40 397	2.75 665	3.86 682	0.10 186	2.16 669	0.15 500	0.33 552	0.25 433	2.19 642

tt1	0.74 477	0.73 362	2.34 318	0.67 558	0.63 537	0.75 529	0.24 295	0.85 412	0.96 589	0.81 569	0.38 253	0.26 180	0.35 353	0.64 264	0.22 56	0.10 186	2.16 669	0.11 307	0.09 145	0.25 433	2.19 642

MaDis-Stereo	0.35 65	0.89 441	2.15 268	0.25 92	0.29 312	0.29 20	0.17 80	0.47 114	0.41 112	0.21 57	0.22 81	0.28 203	0.21 153	0.32 57	0.31 189	0.10 186	0.09 145	0.10 228	0.08 106	0.11 110	0.12 28

IGEV_Zeroshot_test	0.91 563	0.39 151	3.80 641	0.42 434	1.95 670	0.56 313	0.64 601	0.84 398	0.55 233	1.45 656	0.53 364	0.79 532	0.42 422	0.57 224	1.13 551	0.10 186	0.49 448	0.10 228	0.34 557	0.19 326	2.97 676

RAFT-Test	0.56 289	0.41 167	2.01 225	0.90 590	1.07 610	0.65 468	0.37 486	0.83 389	0.65 328	0.49 302	0.49 331	0.93 586	0.24 207	0.52 199	0.30 170	0.10 186	0.38 420	0.09 154	0.38 579	0.11 110	0.19 98

anonymousdsp2	0.88 545	0.31 52	1.96 213	1.06 610	1.56 649	0.57 337	0.22 224	0.84 398	0.98 598	1.20 632	0.37 240	0.65 455	0.26 242	1.19 443	0.46 326	0.10 186	2.40 682	0.10 228	0.13 308	0.19 326	2.96 674

LoS	0.34 52	0.35 108	1.88 194	0.25 92	0.13 20	0.53 280	0.20 142	0.50 152	0.53 215	0.26 126	0.28 157	0.37 277	0.24 207	0.40 116	0.25 106	0.10 186	0.08 80	0.08 64	0.06 11	0.15 221	0.10 15
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.90 559	0.31 52	1.90 198	1.60 650	0.95 590	1.14 627	0.42 517	0.85 412	0.43 126	1.74 667	0.21 67	0.27 194	0.17 72	1.56 509	0.30 170	0.10 186	2.60 685	0.10 228	0.09 145	0.10 86	3.10 680

anonymousa	0.74 477	0.60 295	2.58 431	0.96 600	1.33 631	0.61 403	0.26 341	0.69 290	0.56 243	0.55 371	0.84 575	0.82 548	0.46 464	0.56 220	0.61 419	0.10 186	1.11 552	0.12 370	0.98 683	0.14 202	0.97 530

CroCo-Stereo Lap2	0.38 99	0.91 451	2.02 230	0.33 280	0.38 425	0.23 11	0.21 185	0.63 260	0.51 189	0.23 84	0.28 157	0.29 215	0.23 194	0.34 73	0.28 146	0.10 186	0.09 145	0.10 228	0.08 106	0.22 383	0.15 59

TestStereo1	0.59 327	1.21 534	2.63 454	0.40 417	0.60 526	0.56 313	0.34 464	0.82 378	0.73 430	0.45 266	0.63 466	0.36 269	0.42 422	0.66 275	0.42 297	0.10 186	0.32 407	0.12 370	0.10 195	0.34 537	0.52 340

DCANet-4	0.43 147	0.32 66	2.31 312	0.26 112	0.14 36	0.51 247	0.22 224	0.84 398	0.78 484	0.55 371	0.48 316	0.28 203	0.37 363	0.40 116	0.37 253	0.10 186	0.07 24	0.09 154	0.07 63	0.08 36	0.43 280

fff	0.50 231	0.90 447	2.63 454	0.25 92	0.15 50	0.51 247	0.22 224	0.85 412	0.82 520	0.55 371	0.48 316	0.31 234	0.65 555	0.39 106	0.37 253	0.10 186	0.07 24	0.09 154	0.07 63	0.08 36	0.43 280

ADStereo(finetuned)	0.50 231	0.91 451	2.43 348	0.26 112	0.14 36	0.51 247	0.22 224	0.84 398	0.78 484	0.56 383	0.49 331	0.32 242	0.75 586	0.40 116	0.40 278	0.10 186	0.07 24	0.09 154	0.07 63	0.13 170	0.45 301

test_5	0.61 350	1.25 548	2.76 514	0.39 403	0.64 542	0.58 347	0.35 474	0.85 412	0.66 336	0.49 302	0.56 410	0.55 404	0.40 397	0.79 337	0.32 200	0.10 186	0.19 338	0.12 370	0.12 285	0.33 527	0.85 491

SA-5K	0.59 327	1.21 534	2.63 454	0.40 417	0.60 526	0.56 313	0.34 464	0.82 378	0.73 430	0.45 266	0.63 466	0.36 269	0.42 422	0.66 275	0.42 297	0.10 186	0.32 407	0.12 370	0.10 195	0.34 537	0.52 340

Sa-1000	0.61 350	1.07 488	2.71 499	0.32 256	0.61 534	0.61 403	0.31 429	1.00 540	0.76 466	0.53 352	0.83 573	0.43 311	0.33 342	0.69 290	0.30 170	0.10 186	0.52 456	0.13 433	0.28 503	0.29 493	0.29 177

SA	0.61 350	1.14 509	2.79 520	0.32 256	0.63 537	0.57 337	0.30 418	0.97 513	0.78 484	0.43 252	0.63 466	0.39 287	0.46 464	0.70 297	0.31 189	0.10 186	0.44 437	0.13 433	0.32 537	0.31 511	0.51 332

iRaft-Stereo_5w	0.65 408	1.35 573	2.21 285	0.30 208	0.63 537	0.49 218	0.28 374	0.78 344	0.64 321	0.41 237	0.61 451	0.62 438	0.46 464	1.79 558	0.48 342	0.10 186	0.25 386	0.11 307	0.12 285	0.40 593	0.94 520

iRaft-Stereo_20w	1.50 649	0.42 174	4.81 674	2.24 679	2.09 676	1.36 638	1.27 672	1.38 643	0.94 581	2.07 670	0.42 276	0.85 562	0.69 571	0.87 357	1.37 585	0.10 186	4.04 703	0.09 154	0.40 586	0.17 270	4.53 705

MIPNet	0.88 545	1.07 488	2.85 536	0.61 539	0.18 110	1.46 644	1.37 675	1.65 662	0.78 484	1.93 669	0.85 578	0.75 517	1.66 659	0.87 357	0.34 227	0.10 186	0.08 80	0.11 307	0.32 537	0.27 469	0.26 157

IPLGR	0.58 308	0.64 315	3.12 581	0.37 366	0.18 110	0.62 424	0.54 569	1.06 593	0.69 388	0.73 538	0.46 302	0.50 371	0.44 445	1.12 429	0.31 189	0.10 186	0.08 80	0.11 307	0.09 145	0.21 366	0.20 109

CrosDoStereo	0.96 582	0.49 238	2.66 468	0.27 139	0.33 365	0.54 290	3.69 696	0.77 336	0.66 336	0.70 524	1.39 644	0.53 386	1.47 652	1.77 551	3.02 668	0.10 186	0.08 80	0.11 307	0.11 247	0.22 383	0.30 186

LCNet	0.58 308	0.43 191	2.42 343	0.91 594	0.22 199	0.95 602	0.29 402	0.62 252	0.64 321	0.52 343	0.55 396	0.41 305	0.75 586	0.84 351	0.27 131	0.10 186	0.07 24	0.12 370	0.18 411	0.97 667	0.40 256

STrans-v2	0.69 448	0.62 308	2.66 468	0.28 164	0.23 229	0.57 337	0.32 440	1.01 550	0.77 479	0.92 590	0.84 575	0.88 574	0.92 615	1.81 561	1.19 561	0.10 186	0.07 24	0.10 228	0.09 145	0.12 134	0.30 186

TransformOpticalFlow	0.65 408	0.61 301	2.67 477	0.45 459	0.26 273	0.62 424	0.28 374	0.88 440	0.76 466	0.76 553	0.74 546	0.90 580	0.84 600	1.82 564	0.80 486	0.10 186	0.07 24	0.11 307	0.09 145	0.12 134	0.19 98

PSM-AAD	0.67 434	0.29 21	2.41 339	0.37 366	0.23 229	0.86 575	1.15 663	0.62 252	0.66 336	0.64 485	0.71 536	0.67 468	2.90 684	0.65 272	0.32 200	0.10 186	0.08 80	0.17 540	0.15 355	0.14 202	0.34 215

KYRaft	0.52 251	0.35 108	2.40 334	0.34 307	0.21 185	0.75 529	0.43 524	0.62 252	0.63 313	0.64 485	0.92 595	0.53 386	0.72 575	0.60 240	0.26 121	0.10 186	0.07 24	0.12 370	0.14 331	0.13 170	0.54 353

ASMatch	0.61 350	0.47 222	2.72 501	0.91 594	0.36 406	0.56 313	0.24 295	0.54 192	0.67 349	0.48 286	1.20 630	0.47 357	0.65 555	1.33 470	0.93 508	0.10 186	0.08 80	0.11 307	0.11 247	0.10 86	0.17 82

DeepStereo_LL	0.96 582	0.49 238	2.66 468	0.27 139	0.33 365	0.54 290	3.69 696	0.77 336	0.66 336	0.70 524	1.39 644	0.53 386	1.47 652	1.77 551	3.02 668	0.10 186	0.08 80	0.11 307	0.11 247	0.22 383	0.30 186

DEmStereo	0.69 448	0.40 159	2.42 343	0.42 434	0.18 110	0.66 481	0.88 638	0.54 192	0.64 321	0.60 436	1.00 610	0.45 339	1.24 639	1.53 505	2.21 639	0.10 186	0.08 80	0.10 228	0.10 195	0.11 110	0.14 49

THIR-Stereo	0.88 545	0.85 425	2.33 316	0.26 112	0.16 64	0.59 369	2.69 692	0.62 252	0.54 221	0.62 461	1.61 652	0.96 595	1.77 665	1.67 533	2.20 638	0.10 186	0.08 80	0.14 471	0.11 247	0.16 246	0.21 117

GrayStereo	0.71 460	0.27 3	2.40 334	0.89 587	0.23 229	0.62 424	1.40 679	0.67 280	0.70 401	0.72 536	0.77 560	0.55 404	3.03 685	0.60 240	0.28 146	0.10 186	0.08 80	0.10 228	0.21 453	0.12 134	0.37 231

RAFT-345	0.56 289	0.37 131	2.68 484	0.40 417	0.34 381	0.58 347	0.41 510	0.49 128	0.70 401	0.51 333	0.99 609	0.43 311	0.28 276	1.56 509	0.81 490	0.10 186	0.07 24	0.11 307	0.09 145	0.11 110	0.09 10

CroCo-Stereo	0.35 65	0.71 351	1.67 156	0.32 256	0.17 88	0.19 6	0.21 185	0.79 352	0.54 221	0.22 70	0.25 120	0.55 404	0.22 167	0.28 33	0.28 146	0.10 186	0.08 80	0.08 64	0.07 63	0.12 134	0.10 15
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	0.61 350	0.54 269	2.09 248	0.31 233	1.37 634	0.51 247	0.28 374	0.83 389	0.50 182	0.42 245	0.55 396	0.54 395	0.24 207	0.38 102	1.25 573	0.10 186	1.08 547	0.10 228	0.17 398	0.11 110	0.77 457

GMM-Stereo	0.53 264	0.33 81	2.89 542	0.53 504	0.24 243	0.77 544	0.46 543	0.62 252	0.65 328	0.58 406	0.73 543	0.47 357	0.43 435	0.68 284	0.29 158	0.10 186	0.06 2	0.13 433	0.13 308	0.14 202	0.44 296

Prome-Stereo	0.53 264	0.36 116	2.39 331	0.60 533	0.23 229	0.63 439	0.41 510	0.66 275	0.67 349	0.59 425	1.02 614	0.43 311	0.71 574	0.61 245	0.34 227	0.10 186	0.07 24	0.10 228	0.09 145	0.13 170	0.44 296

rafts_anoy	0.60 340	1.33 566	2.59 435	0.53 504	1.09 613	0.49 218	0.25 323	0.67 280	0.53 215	0.41 237	0.38 253	0.33 256	0.30 319	0.68 284	0.41 287	0.10 186	1.13 555	0.13 433	0.15 355	0.20 349	0.29 177

raft+_RVC	0.62 372	1.18 527	2.43 348	0.36 353	2.08 675	0.52 269	0.25 323	0.66 275	0.54 221	0.36 207	0.46 302	0.32 242	0.28 276	0.49 185	0.43 306	0.10 186	0.91 526	0.10 228	0.09 145	0.22 383	0.70 434

TANstereo	0.39 108	0.70 346	2.48 391	0.23 50	0.12 8	0.54 290	0.16 67	0.41 62	0.47 159	0.45 266	0.51 347	0.26 180	0.22 167	0.34 73	0.21 37	0.10 186	0.10 181	0.08 64	0.07 63	0.09 57	0.18 92

XX-TBD	0.40 123	1.04 483	2.49 397	0.35 333	0.13 20	0.51 247	0.17 80	0.44 88	0.52 202	0.38 223	0.51 347	0.23 140	0.19 118	0.31 45	0.25 106	0.10 186	0.07 24	0.08 64	0.06 11	0.09 57	0.18 92

raftrobust	0.52 251	1.14 509	2.15 268	0.33 280	0.99 595	0.53 280	0.21 185	0.59 233	0.50 182	0.53 352	0.36 235	0.31 234	0.33 342	0.47 157	0.42 297	0.10 186	0.55 465	0.09 154	0.08 106	0.22 383	0.46 307

RALCasStereoNet	0.65 408	1.34 569	2.56 425	0.43 447	0.96 591	0.50 237	0.26 341	0.62 252	0.56 243	0.43 252	0.49 331	0.36 269	0.28 276	0.72 313	0.53 372	0.10 186	1.18 558	0.09 154	0.08 106	0.27 469	1.27 571

RALAANet	0.52 251	1.37 585	2.63 454	0.33 280	0.23 229	0.48 204	0.19 117	0.69 290	0.55 233	0.49 302	0.46 302	0.39 287	0.31 327	0.53 209	0.53 372	0.10 186	0.33 412	0.11 307	0.17 398	0.29 493	0.13 34

DCANet	0.49 222	0.91 451	2.63 454	0.26 112	0.14 36	0.51 247	0.22 224	0.84 398	0.78 484	0.56 383	0.49 331	0.32 242	0.41 409	0.39 106	0.41 287	0.10 186	0.07 24	0.09 154	0.07 63	0.14 202	0.45 301

csc	0.50 231	0.90 447	2.63 454	0.25 92	0.15 50	0.51 247	0.22 224	0.85 412	0.82 520	0.55 371	0.48 316	0.31 234	0.65 555	0.39 106	0.37 253	0.10 186	0.07 24	0.09 154	0.07 63	0.08 36	0.43 280

cscssc	0.50 231	0.90 447	2.63 454	0.25 92	0.15 50	0.51 247	0.22 224	0.85 412	0.82 520	0.55 371	0.48 316	0.31 234	0.65 555	0.39 106	0.37 253	0.10 186	0.07 24	0.09 154	0.07 63	0.08 36	0.43 280

111	0.57 299	1.41 592	2.63 454	0.25 92	0.15 50	0.59 369	0.26 341	0.90 460	0.83 527	0.50 321	0.54 385	0.57 415	0.38 373	0.54 214	0.41 287	0.10 186	0.07 24	0.09 154	0.07 63	0.24 408	0.81 477

test_xeample3	0.86 535	0.75 381	3.36 603	0.65 551	0.76 563	0.49 218	0.33 454	1.21 630	0.80 505	0.61 446	0.23 101	0.30 224	0.29 304	1.17 438	1.57 600	0.10 186	1.79 633	0.10 228	0.40 586	0.25 433	2.09 635

CCAANet	0.63 387	1.13 507	2.58 431	0.31 233	0.25 254	0.55 304	0.23 264	0.89 448	0.69 388	0.41 237	0.67 499	0.56 410	0.37 363	1.89 581	1.24 571	0.10 186	0.09 145	0.13 433	0.12 285	0.20 349	0.15 59

DIP-Stereo	0.43 147	0.50 247	2.21 285	0.27 139	0.18 110	0.63 439	0.17 80	0.94 487	0.58 259	0.49 302	0.48 316	0.30 224	0.30 319	0.40 116	0.31 189	0.10 186	0.08 80	0.10 228	0.08 106	0.15 221	0.33 206
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	0.42 140	0.31 52	2.51 404	0.30 208	0.18 110	0.56 313	0.25 323	0.82 378	0.41 112	0.57 399	0.67 499	0.33 256	0.24 207	0.34 73	0.33 215	0.10 186	0.08 80	0.09 154	0.07 63	0.09 57	0.18 92

RAFT-Stereo	0.42 140	0.31 52	2.51 404	0.30 208	0.18 110	0.56 313	0.25 323	0.82 378	0.41 112	0.57 399	0.67 499	0.33 256	0.24 207	0.34 73	0.33 215	0.10 186	0.08 80	0.09 154	0.07 63	0.09 57	0.18 92
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.59 327	1.41 592	2.41 339	0.31 233	0.15 50	0.60 384	0.23 264	0.77 336	0.63 313	0.67 510	0.66 494	0.55 404	0.37 363	1.16 435	1.09 545	0.10 186	0.07 24	0.09 154	0.07 63	0.21 366	0.29 177

HLF11	0.48 205	1.30 557	2.84 532	0.23 50	0.19 149	0.44 154	0.17 80	0.70 301	0.55 233	0.36 207	0.42 276	0.32 242	0.30 319	0.89 371	0.39 271	0.11 292	0.08 80	0.08 64	0.07 63	0.15 221	0.12 28

TestStereo_HLe17	0.53 264	1.57 623	3.11 579	0.23 50	0.18 110	0.51 247	0.21 185	0.84 398	0.62 299	0.33 189	0.37 240	0.32 242	0.28 276	1.06 408	0.29 158	0.11 292	0.07 24	0.09 154	0.08 106	0.15 221	0.17 82

TestStereo_HL1	0.49 222	1.44 603	3.00 565	0.23 50	0.18 110	0.47 190	0.18 101	0.74 319	0.58 259	0.34 198	0.37 240	0.31 234	0.28 276	0.68 284	0.35 236	0.11 292	0.07 24	0.09 154	0.07 63	0.14 202	0.13 34

TestStereo-Hl	0.50 231	1.46 607	3.13 582	0.23 50	0.18 110	0.47 190	0.18 101	0.77 336	0.58 259	0.34 198	0.40 269	0.32 242	0.28 276	0.68 284	0.34 227	0.11 292	0.07 24	0.09 154	0.07 63	0.13 170	0.14 49

mm2	0.35 65	0.27 3	1.01 29	0.21 13	0.13 20	0.48 204	0.14 23	0.30 7	0.32 19	0.14 5	0.14 12	0.18 77	0.13 18	0.61 245	0.53 372	0.11 292	0.81 513	0.07 1	0.56 634	0.07 2	0.84 483

mm1	0.35 65	0.27 3	1.01 29	0.21 13	0.13 20	0.48 204	0.14 23	0.34 22	0.32 19	0.14 5	0.14 12	0.18 77	0.13 18	0.61 245	0.53 372	0.11 292	0.81 513	0.07 1	0.56 634	0.07 2	0.84 483

PointNet	0.29 19	0.30 40	1.14 66	0.22 27	0.14 36	0.36 65	0.17 80	0.35 26	0.34 29	0.17 18	0.16 30	0.19 97	0.13 18	0.26 22	0.38 262	0.11 292	0.52 456	0.08 64	0.07 63	0.07 2	0.68 423

IGEV_i1	0.90 559	0.33 81	2.58 431	0.83 583	1.60 653	0.58 347	0.27 360	0.89 448	0.96 589	1.13 619	0.48 316	0.98 598	0.34 350	1.19 443	0.60 409	0.11 292	2.17 672	0.13 433	0.19 429	0.17 270	2.38 660

LiteMatch	0.30 23	0.82 410	0.99 19	0.30 208	0.14 36	0.30 23	0.21 185	0.30 7	0.32 19	0.17 18	0.14 12	0.18 77	0.38 373	0.61 245	0.42 297	0.11 292	0.06 2	0.10 228	0.08 106	0.14 202	0.19 98

Lsterematch	0.44 165	0.82 410	2.17 271	0.30 208	0.14 36	0.49 218	0.21 185	0.52 168	0.63 313	0.44 261	0.58 428	0.44 326	0.38 373	0.47 157	0.42 297	0.11 292	0.06 2	0.10 228	0.08 106	0.14 202	0.19 98

Selective-IGEV-i1	0.99 590	0.36 116	1.98 217	1.72 659	2.18 679	0.62 424	0.33 454	0.91 467	1.13 621	0.60 436	0.53 364	1.36 650	0.29 304	0.71 305	1.00 528	0.11 292	1.94 647	0.13 433	0.30 518	0.14 202	3.51 690

GeoVLM	0.34 52	0.27 3	0.99 19	0.21 13	0.13 20	0.31 28	0.14 23	0.30 7	0.32 19	0.17 18	0.14 12	0.18 77	0.15 48	0.61 245	0.39 271	0.11 292	0.81 513	0.07 1	0.56 634	0.07 2	0.84 483

DispViT+	0.25 10	0.29 21	1.12 54	0.20 4	0.44 469	0.22 10	0.14 23	0.43 77	0.40 108	0.20 44	0.17 34	0.18 77	0.15 48	0.39 106	0.19 14	0.11 292	0.07 24	0.07 1	0.05 1	0.07 2	0.09 10

BridgeDepth_RVC	0.24 6	0.51 255	0.97 15	0.18 1	0.12 8	0.31 28	0.12 4	0.34 22	0.60 281	0.16 11	0.15 23	0.16 44	0.20 136	0.33 65	0.27 131	0.11 292	0.06 2	0.07 1	0.06 11	0.07 2	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.34 52	0.27 3	1.00 24	0.21 13	0.13 20	0.31 28	0.14 23	0.30 7	0.32 19	0.17 18	0.14 12	0.18 77	0.15 48	0.61 245	0.40 278	0.11 292	0.82 518	0.07 1	0.56 634	0.07 2	0.84 483

NLCSM	0.53 264	0.70 346	1.11 52	0.30 208	0.36 406	0.49 218	0.28 374	1.39 644	1.68 658	0.31 177	0.30 178	0.30 224	0.31 327	1.43 485	0.39 271	0.11 292	0.12 237	0.11 307	0.10 195	0.35 552	0.53 346

Select-FE	0.89 553	0.94 462	2.99 560	0.50 491	1.03 603	1.31 637	0.92 643	1.40 646	0.59 273	1.11 616	0.55 396	1.16 637	0.75 586	0.91 375	1.20 562	0.11 292	0.46 439	0.11 307	0.49 615	0.14 202	1.09 551

Replicate-Monster	0.58 308	0.53 266	1.55 135	0.22 27	0.34 381	0.37 75	0.13 10	0.43 77	0.39 98	0.35 206	0.16 30	0.16 44	0.15 48	1.46 492	0.21 37	0.11 292	2.71 690	0.07 1	0.35 562	0.08 36	1.81 621

GASTEREO	0.89 553	0.83 415	1.67 156	2.15 675	1.89 665	0.52 269	0.21 185	0.62 252	0.62 299	0.33 189	0.31 192	0.16 44	0.31 327	1.11 426	0.68 446	0.11 292	1.92 642	0.08 64	0.29 508	0.19 326	3.79 697

MSCF	0.88 545	0.84 420	1.67 156	2.15 675	1.87 664	0.51 247	0.21 185	0.63 260	0.61 288	0.32 183	0.29 167	0.17 62	0.30 319	1.06 408	0.67 443	0.11 292	1.92 642	0.08 64	0.31 529	0.19 326	3.72 696

z-ln-s-r	0.76 493	1.41 592	2.84 532	0.33 280	0.27 287	0.58 347	0.37 486	0.92 475	0.89 564	0.54 358	0.81 568	0.64 450	0.48 483	2.23 621	1.74 608	0.11 292	0.08 80	0.11 307	0.09 145	0.28 482	0.40 256

S2M2_XL	0.22 3	0.36 116	1.33 98	0.20 4	0.13 20	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.18 1	0.16 11	0.20 56	0.15 20	0.14 28	0.21 2	0.22 56	0.11 292	0.09 145	0.10 228	0.08 106	0.10 86	0.08 5
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	0.59 327	1.32 561	2.59 435	0.30 208	0.22 199	0.59 369	0.28 374	0.80 359	0.61 288	0.56 383	0.45 297	0.70 499	0.35 353	1.38 474	0.72 461	0.11 292	0.08 80	0.09 154	0.08 106	0.22 383	0.31 195

G2L-Stereo_test	0.64 399	1.34 569	2.55 421	0.34 307	0.24 243	0.75 529	0.39 503	0.83 389	0.65 328	0.62 461	0.54 385	0.74 512	0.40 397	1.57 514	0.75 471	0.11 292	0.08 80	0.08 64	0.08 106	0.28 482	0.43 280

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 264	0.39 151	1.30 92	0.45 459	0.21 185	0.74 526	0.17 80	0.71 309	0.44 138	1.17 625	0.38 253	0.89 577	0.23 194	0.86 354	0.94 511	0.11 292	0.49 448	0.09 154	0.40 586	0.13 170	0.50 325

SGD-Stereo	0.23 5	0.31 52	0.87 8	0.23 50	0.11 5	0.40 106	0.16 67	0.33 18	0.40 108	0.20 44	0.19 49	0.18 77	0.17 72	0.38 102	0.17 3	0.11 292	0.06 2	0.08 64	0.07 63	0.10 86	0.09 10

SCV	0.69 448	0.68 333	1.95 208	0.90 590	1.04 605	0.49 218	0.24 295	0.98 521	0.73 430	0.54 358	0.31 192	0.24 153	0.20 136	1.32 466	0.26 121	0.11 292	1.59 617	0.09 154	0.32 537	0.34 537	1.58 604

StereoAnything_RVC	1.22 622	1.71 642	3.17 588	2.52 688	2.63 689	0.26 14	0.15 48	0.47 114	0.54 221	0.49 302	0.71 536	0.52 383	0.19 118	1.60 525	0.57 393	0.11 292	4.13 704	0.08 64	0.05 1	0.76 654	3.79 697

AIO_rvc	0.95 578	1.02 476	2.57 429	2.80 694	1.91 668	0.37 75	0.24 295	0.52 168	0.60 281	0.98 597	0.29 167	0.25 163	0.18 97	2.16 617	0.29 158	0.11 292	1.39 593	0.08 64	0.11 247	0.26 454	2.87 672

UGAM	0.69 448	0.84 420	2.66 468	0.40 417	0.20 170	0.53 280	0.34 464	0.63 260	0.74 451	0.45 266	0.74 546	0.95 594	0.36 357	2.57 647	0.42 297	0.11 292	0.45 438	0.17 540	0.19 429	0.43 608	0.57 371

test_sample1	0.61 350	0.45 215	1.84 179	0.33 280	0.29 312	0.49 218	0.24 295	0.83 389	0.73 430	0.51 333	0.53 364	0.52 383	0.45 453	1.40 478	0.72 461	0.11 292	0.96 529	0.10 228	0.24 475	0.15 221	1.25 570

trnet	0.31 27	0.31 52	1.65 152	0.20 4	0.12 8	0.55 304	0.15 48	0.50 152	0.51 189	0.28 154	0.34 224	0.24 153	0.21 153	0.34 73	0.24 88	0.11 292	0.07 24	0.08 64	0.05 1	0.09 57	0.12 28

H2IRNET	0.48 205	1.04 483	2.57 429	0.31 233	0.19 149	0.54 290	0.19 117	0.55 204	0.53 215	0.28 154	0.56 410	0.47 357	0.35 353	0.47 157	0.40 278	0.11 292	0.08 80	0.12 370	0.14 331	0.37 569	0.26 157

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 251	0.51 255	1.12 54	0.26 112	0.22 199	0.46 176	0.20 142	1.10 604	1.33 640	3.13 694	0.33 215	0.22 126	0.20 136	0.34 73	0.26 121	0.11 292	0.09 145	0.11 307	0.09 145	0.17 270	0.21 117

MIF-Stereo (partial)	0.41 131	0.71 351	2.67 477	0.27 139	0.24 243	0.32 36	0.17 80	0.56 211	0.46 150	0.26 126	0.37 240	0.25 163	0.26 242	0.46 151	0.35 236	0.11 292	0.08 80	0.12 370	0.10 195	0.21 366	0.15 59

UniTT-Stereo	0.36 80	0.66 322	2.43 348	0.28 164	0.24 243	0.30 23	0.18 101	0.35 26	0.36 52	0.26 126	0.37 240	0.18 77	0.18 97	0.33 65	0.30 170	0.11 292	0.08 80	0.09 154	0.08 106	0.25 433	0.09 10

CASnet	0.32 34	0.40 159	1.80 171	0.28 164	0.11 5	0.47 190	0.19 117	0.45 94	0.47 159	0.39 228	0.31 192	0.23 140	0.17 72	0.31 45	0.21 37	0.11 292	0.06 2	0.15 500	0.12 285	0.16 246	0.08 5
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PCWNet_CMD	0.48 205	0.50 247	2.23 292	0.27 139	0.20 170	0.56 313	0.22 224	0.78 344	0.67 349	0.49 302	0.55 396	0.68 482	0.56 517	0.48 171	0.32 200	0.11 292	0.10 181	0.14 471	0.10 195	0.19 326	0.43 280

Any-RAFT	0.42 140	0.33 81	1.89 197	0.28 164	0.21 185	0.69 500	0.21 185	0.83 389	0.60 281	0.45 266	0.43 281	0.62 438	0.30 319	0.48 171	0.24 88	0.11 292	0.40 427	0.08 64	0.06 11	0.10 86	0.16 73

LL-Strereo2	0.62 372	1.36 578	2.47 386	1.37 635	0.96 591	0.54 290	0.28 374	0.61 246	0.49 170	0.42 245	0.34 224	0.44 326	0.21 153	0.57 224	0.53 372	0.11 292	0.26 390	0.16 521	0.14 331	0.18 295	0.98 532

CBFPSM	0.62 372	1.34 569	2.12 260	0.30 208	0.23 229	0.71 507	0.38 496	0.77 336	0.68 376	0.51 333	0.49 331	1.03 610	0.82 597	0.63 257	1.35 581	0.11 292	0.12 237	0.10 228	0.10 195	0.19 326	0.37 231

riskmin	0.96 582	0.32 66	2.07 242	1.72 659	1.61 654	1.62 653	0.57 580	1.45 649	0.55 233	0.73 538	0.89 590	0.92 581	0.45 453	1.16 435	0.60 409	0.11 292	1.30 580	0.12 370	1.38 693	0.14 202	1.51 593

Selective-RAFT	0.46 183	0.48 231	1.88 194	0.32 256	0.16 64	0.61 403	0.19 117	0.66 275	0.62 299	0.28 154	0.30 178	0.41 305	0.33 342	0.51 194	0.32 200	0.11 292	1.09 549	0.09 154	0.35 562	0.19 326	0.37 231

qqq	0.65 408	0.63 310	2.10 255	0.30 208	0.64 542	0.46 176	0.27 360	0.81 368	0.83 527	0.48 286	0.56 410	0.46 348	0.37 363	1.03 402	0.75 471	0.11 292	1.41 594	0.12 370	0.41 591	0.16 246	1.18 557

x	0.65 408	0.62 308	2.12 260	0.36 353	0.61 534	0.48 204	0.24 295	0.80 359	0.89 564	0.50 321	0.56 410	0.44 326	0.36 357	0.62 256	0.80 486	0.11 292	1.44 598	0.11 307	0.39 584	0.16 246	1.34 580

OMP-Stereo	0.64 399	0.87 431	2.38 325	0.56 525	0.37 415	0.60 384	0.26 341	0.75 324	0.71 416	0.65 501	0.60 443	0.68 482	0.32 336	2.07 604	1.18 558	0.11 292	0.08 80	0.12 370	0.09 145	0.17 270	0.28 170

IIG-Stereo	0.65 408	0.87 431	2.32 314	0.55 514	0.23 229	0.62 424	0.21 185	0.78 344	0.71 416	0.64 485	0.69 508	0.69 493	0.38 373	2.07 604	1.37 585	0.11 292	0.08 80	0.11 307	0.09 145	0.15 221	0.27 164

NRIStereo	0.50 231	0.34 96	2.44 356	0.52 500	0.16 64	0.94 600	0.73 623	0.52 168	0.65 328	0.48 286	0.40 269	0.59 423	0.29 304	0.78 333	0.33 215	0.11 292	0.13 257	0.11 307	0.09 145	0.22 383	0.25 149

RAFT_R40	0.55 281	0.31 52	2.44 356	0.57 529	0.42 463	0.62 424	0.52 563	0.58 224	0.66 336	0.56 383	0.54 385	0.54 395	0.50 494	1.56 509	0.53 372	0.11 292	0.07 24	0.12 370	0.10 195	0.16 246	0.10 15

DRaft	0.65 408	0.47 222	2.38 325	0.25 92	0.17 88	0.64 452	0.65 605	0.56 211	0.57 251	0.67 510	0.98 606	0.38 283	0.99 622	1.42 484	2.06 628	0.11 292	0.14 273	0.10 228	0.14 331	0.18 295	0.21 117

IRAFT_RVC	0.59 327	0.74 374	2.42 343	0.47 470	0.21 185	0.59 369	0.42 517	0.68 285	0.73 430	0.54 358	0.50 343	0.49 367	0.51 498	1.57 514	1.00 528	0.11 292	0.25 386	0.13 433	0.10 195	0.15 221	0.14 49

RAFT	0.62 372	1.35 573	2.26 301	0.62 541	0.53 501	0.47 190	0.35 474	0.70 301	0.58 259	0.50 321	0.50 343	0.79 532	0.40 397	0.49 185	0.36 241	0.11 292	0.79 505	0.14 471	0.13 308	0.52 632	0.72 439

s12784h	0.41 131	0.34 96	2.17 271	0.24 72	0.11 5	0.64 452	0.24 295	0.85 412	0.70 401	0.45 266	0.54 385	0.28 203	0.27 258	0.51 194	0.27 131	0.11 292	0.06 2	0.09 154	0.06 11	0.16 246	0.14 49

TestStereo	0.49 222	0.88 435	2.38 325	0.30 208	0.16 64	0.43 140	0.25 323	0.55 204	0.46 150	0.38 223	0.46 302	0.34 261	0.28 276	1.96 593	0.28 146	0.11 292	0.08 80	0.12 370	0.09 145	0.15 221	0.13 34

CFNet_pseudo	0.47 191	0.50 247	2.19 278	0.26 112	0.20 170	0.56 313	0.22 224	0.80 359	0.62 299	0.50 321	0.56 410	0.68 482	0.47 476	0.53 209	0.33 215	0.11 292	0.10 181	0.15 500	0.10 195	0.18 295	0.33 206

XX-Stereo	0.98 588	0.57 284	4.45 671	1.64 653	5.33 700	0.55 304	0.16 67	0.96 505	0.43 126	0.45 266	0.65 487	0.85 562	0.19 118	0.79 337	0.26 121	0.11 292	0.80 508	0.10 228	0.32 537	0.17 270	0.78 463

ARAFT	0.65 408	1.69 641	3.34 602	0.29 187	0.16 64	0.65 468	0.36 483	0.96 505	0.73 430	0.63 474	0.49 331	0.56 410	0.31 327	1.23 450	0.35 236	0.11 292	0.08 80	0.14 471	0.13 308	0.38 577	0.50 325

MMNet	0.55 281	0.92 456	2.03 232	0.34 307	0.27 287	0.79 553	0.28 374	0.86 423	0.79 497	0.62 461	0.58 428	0.59 423	0.56 517	0.80 341	0.61 419	0.11 292	0.11 214	0.12 370	0.11 247	0.21 366	0.22 125

CREStereo	0.31 27	0.35 108	1.66 154	0.19 2	0.13 20	0.55 304	0.17 80	0.50 152	0.50 182	0.28 154	0.34 224	0.24 153	0.21 153	0.34 73	0.23 76	0.11 292	0.07 24	0.08 64	0.05 1	0.10 86	0.12 28
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	0.54 277	0.87 431	2.45 373	0.28 164	0.22 199	0.59 369	0.36 483	0.69 290	0.73 430	0.49 302	0.59 434	0.69 493	0.42 422	0.47 157	0.70 451	0.11 292	0.10 181	0.10 228	0.09 145	0.36 560	0.39 248

acv_ft	0.57 299	0.87 431	2.45 373	0.33 280	0.41 449	0.63 439	0.29 402	0.86 423	0.73 430	0.64 485	0.59 434	0.69 493	0.45 453	0.47 157	0.68 446	0.11 292	0.10 181	0.10 228	0.09 145	0.43 608	0.39 248

MSMDNet	0.48 205	0.50 247	2.23 292	0.27 139	0.20 170	0.56 313	0.22 224	0.78 344	0.67 349	0.49 302	0.55 396	0.68 482	0.56 517	0.48 171	0.32 200	0.11 292	0.10 181	0.13 433	0.10 195	0.18 295	0.43 280

ccs_rob	0.47 191	0.50 247	2.19 278	0.26 112	0.20 170	0.56 313	0.22 224	0.80 359	0.62 299	0.50 321	0.56 410	0.68 482	0.47 476	0.53 209	0.33 215	0.11 292	0.10 181	0.16 521	0.10 195	0.18 295	0.33 206

HSM	0.67 434	0.92 456	2.29 307	0.30 208	0.29 312	0.65 468	0.29 402	0.98 521	0.67 349	0.59 425	0.58 428	1.39 652	0.65 555	2.56 646	0.45 318	0.11 292	0.09 145	0.10 228	0.08 106	0.18 295	0.24 145

iResNet	0.59 327	1.09 493	2.54 413	0.44 452	0.18 110	0.65 468	0.29 402	0.89 448	0.75 457	0.59 425	0.64 479	0.43 311	0.39 390	0.73 315	1.24 571	0.11 292	0.08 80	0.09 154	0.08 106	0.21 366	0.40 256

iResNet_ROB	0.60 340	1.59 628	2.04 235	0.32 256	0.21 185	0.60 384	0.22 224	0.99 530	0.85 542	0.61 446	0.63 466	0.58 419	0.42 422	1.08 419	0.98 523	0.11 292	0.08 80	0.09 154	0.06 11	0.23 401	0.33 206

HLf8	0.51 246	1.51 615	2.91 545	0.22 27	0.19 149	0.51 247	0.18 101	0.81 368	0.62 299	0.33 189	0.37 240	0.32 242	0.28 276	0.93 381	0.31 189	0.12 358	0.07 24	0.09 154	0.07 63	0.15 221	0.16 73

quiztm	0.45 172	1.11 500	2.05 238	0.41 428	0.38 425	0.42 132	0.23 264	0.79 352	0.54 221	0.36 207	0.43 281	0.28 203	0.20 136	0.31 45	0.28 146	0.12 358	0.10 181	0.09 154	0.09 145	0.36 560	0.39 248

RT-IGEV	0.87 542	0.33 81	2.66 468	0.59 531	0.55 507	0.93 597	0.81 631	1.19 626	1.10 616	1.05 608	0.93 597	1.11 629	0.78 591	0.75 321	1.67 603	0.12 358	0.47 443	0.11 307	0.49 615	0.28 482	1.56 599

CSFM-Stereo	0.35 65	0.30 40	0.95 14	0.21 13	0.12 8	0.39 96	0.15 48	0.37 36	0.31 15	0.18 27	0.16 30	0.17 62	0.16 66	0.64 264	0.53 372	0.12 358	0.85 522	0.07 1	0.50 619	0.07 2	0.79 466

water-stereo	0.36 80	0.61 301	1.58 137	0.25 92	0.14 36	0.38 87	0.18 101	0.44 88	0.35 35	0.31 177	0.35 231	0.28 203	0.25 225	0.45 146	0.38 262	0.12 358	0.09 145	0.09 154	0.08 106	0.11 110	0.74 449

AIO_test	1.11 613	0.77 388	2.51 404	3.32 697	2.81 691	0.35 57	0.25 323	1.29 635	0.68 376	1.28 644	0.27 148	0.32 242	0.17 72	2.86 672	0.27 131	0.12 358	1.72 630	0.08 64	0.21 453	0.15 221	2.81 671

model_zeroshot	0.75 488	0.94 462	2.48 391	1.88 668	0.68 550	0.72 513	0.22 224	1.01 550	0.51 189	1.10 614	0.35 231	0.63 442	0.20 136	0.78 333	0.32 200	0.12 358	1.97 650	0.10 228	0.23 471	0.12 134	0.56 365

test_sample2	0.59 327	0.42 174	1.84 179	0.33 280	0.18 110	0.52 269	0.28 374	0.86 423	0.70 401	0.47 283	0.53 364	0.46 348	0.41 409	1.51 501	0.66 439	0.12 358	0.93 528	0.11 307	0.24 475	0.16 246	1.01 535

DispNO	0.76 493	1.36 578	3.15 585	0.32 256	0.27 287	0.59 369	0.29 402	0.88 440	0.72 425	0.55 371	0.79 567	0.83 553	0.47 476	2.46 640	1.23 568	0.12 358	0.10 181	0.18 559	0.31 529	0.20 349	0.25 149

CoDeX	0.54 277	0.52 260	2.25 299	0.30 208	0.26 273	0.61 403	0.32 440	1.03 566	0.73 430	0.49 302	0.56 410	0.52 383	0.40 397	1.59 522	0.38 262	0.12 358	0.09 145	0.11 307	0.10 195	0.15 221	0.22 125

mmm	0.66 428	0.53 266	1.83 176	0.38 386	0.86 578	0.49 218	0.27 360	0.82 378	0.83 527	0.59 425	0.69 508	0.47 357	0.38 373	0.81 345	0.73 465	0.12 358	1.37 588	0.14 471	0.45 599	0.18 295	1.35 582

11t1	0.60 340	0.49 238	2.19 278	0.35 333	0.58 519	0.48 204	0.21 185	0.72 312	0.73 430	0.49 302	0.47 308	0.35 267	0.34 350	0.61 245	0.71 457	0.12 358	1.26 572	0.10 228	0.29 508	0.16 246	1.22 565

1111x	1.06 604	0.79 399	3.29 598	0.33 280	0.60 526	0.64 452	0.33 454	1.10 604	0.92 572	0.59 425	0.69 508	0.59 423	0.47 476	2.64 654	4.61 691	0.12 358	1.38 589	0.11 307	0.49 615	0.18 295	1.30 576

plain	0.43 147	0.73 362	2.80 521	0.28 164	0.19 149	0.33 44	0.21 185	0.63 260	0.50 182	0.24 97	0.38 253	0.24 153	0.25 225	0.48 171	0.32 200	0.12 358	0.08 80	0.13 433	0.09 145	0.43 608	0.13 34

gwcnet-sp	0.52 251	0.71 351	2.66 468	0.32 256	0.22 199	0.66 481	0.31 429	0.84 398	0.69 388	0.61 446	0.49 331	0.46 348	0.43 435	0.77 327	0.48 342	0.12 358	0.11 214	0.11 307	0.11 247	0.19 326	0.19 98

scenet	0.52 251	0.71 351	2.66 468	0.32 256	0.22 199	0.66 481	0.31 429	0.84 398	0.69 388	0.61 446	0.49 331	0.46 348	0.43 435	0.77 327	0.48 342	0.12 358	0.11 214	0.11 307	0.11 247	0.19 326	0.19 98

knoymous	0.37 91	0.34 96	1.83 176	0.25 92	0.18 110	0.45 164	0.24 295	0.60 240	0.40 108	0.42 245	0.39 259	0.54 395	0.25 225	0.41 125	0.29 158	0.12 358	0.08 80	0.12 370	0.07 63	0.13 170	0.20 109

ssnet	0.52 251	0.71 351	2.66 468	0.32 256	0.22 199	0.66 481	0.31 429	0.84 398	0.69 388	0.61 446	0.49 331	0.46 348	0.43 435	0.77 327	0.48 342	0.12 358	0.11 214	0.11 307	0.11 247	0.19 326	0.19 98

IER	0.49 222	0.73 362	2.12 260	0.27 139	0.25 254	0.65 468	0.27 360	0.76 327	0.59 273	0.56 383	0.59 434	0.60 431	0.53 508	0.64 264	0.44 312	0.12 358	0.09 145	0.11 307	0.11 247	0.18 295	0.15 59

hknet	0.53 264	0.39 151	2.04 235	0.31 233	0.24 243	0.76 534	0.32 440	1.05 580	0.71 416	0.64 485	0.53 364	0.79 532	0.40 397	0.84 351	0.78 481	0.12 358	0.10 181	0.14 471	0.12 285	0.13 170	0.15 59

CIPLG	0.63 387	1.59 628	3.16 586	0.79 578	0.31 341	0.62 424	0.57 580	0.82 378	0.68 376	0.58 406	0.63 466	0.43 311	0.31 327	0.48 171	0.42 297	0.12 358	0.20 353	0.13 433	0.13 308	0.36 560	0.21 117

IPLGR_C	0.64 399	1.66 639	3.36 603	0.80 580	0.31 341	0.60 384	0.60 589	0.82 378	0.69 388	0.58 406	0.62 458	0.44 326	0.31 327	0.47 157	0.43 306	0.12 358	0.22 365	0.13 433	0.15 355	0.35 552	0.21 117

ACRE	0.63 387	1.55 619	3.41 616	0.76 571	0.28 303	0.60 384	0.56 577	0.82 378	0.68 376	0.57 399	0.62 458	0.43 311	0.30 319	0.47 157	0.42 297	0.12 358	0.19 338	0.13 433	0.14 331	0.36 560	0.20 109

Patchmatch Stereo++	0.43 147	0.36 116	2.44 356	0.48 471	0.17 88	0.61 403	0.26 341	0.53 180	0.61 288	0.48 286	0.43 281	0.43 311	0.28 276	0.56 220	0.30 170	0.12 358	0.08 80	0.12 370	0.10 195	0.17 270	0.13 34
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	0.92 566	0.40 159	2.53 409	0.60 533	1.01 600	0.62 424	0.45 537	0.52 168	0.68 376	0.58 406	0.53 364	0.50 371	0.72 575	1.22 447	7.32 703	0.12 358	0.07 24	0.12 370	0.10 195	0.16 246	0.10 15

NF-Stereo	0.53 264	0.33 81	2.55 421	0.55 514	0.16 64	0.61 403	0.43 524	0.70 301	0.70 401	0.50 321	0.47 308	0.37 277	0.26 242	1.44 490	0.78 481	0.12 358	0.07 24	0.12 370	0.10 195	0.13 170	0.17 82

OCTAStereo	0.53 264	0.33 81	2.54 413	0.56 525	0.16 64	0.61 403	0.42 517	0.70 301	0.70 401	0.50 321	0.47 308	0.37 277	0.26 242	1.43 485	0.79 484	0.12 358	0.07 24	0.12 370	0.10 195	0.13 170	0.17 82

PSM-adaLoss	0.43 147	0.36 116	2.44 356	0.48 471	0.18 110	0.61 403	0.28 374	0.53 180	0.61 288	0.48 286	0.43 281	0.43 311	0.28 276	0.49 185	0.30 170	0.12 358	0.08 80	0.12 370	0.10 195	0.17 270	0.13 34

ROB_FTStereo_v2	0.43 147	0.36 116	2.44 356	0.49 484	0.17 88	0.61 403	0.28 374	0.53 180	0.61 288	0.48 286	0.43 281	0.44 326	0.28 276	0.48 171	0.30 170	0.12 358	0.08 80	0.12 370	0.10 195	0.17 270	0.13 34

ROB_FTStereo	0.43 147	0.36 116	2.44 356	0.48 471	0.18 110	0.61 403	0.26 341	0.53 180	0.61 288	0.48 286	0.43 281	0.43 311	0.28 276	0.51 194	0.30 170	0.12 358	0.08 80	0.12 370	0.10 195	0.17 270	0.13 34

HUI-Stereo	0.43 147	0.36 116	2.45 373	0.48 471	0.18 110	0.61 403	0.27 360	0.53 180	0.61 288	0.48 286	0.43 281	0.44 326	0.28 276	0.47 157	0.30 170	0.12 358	0.08 80	0.12 370	0.10 195	0.17 270	0.13 34

SST-Stereo	0.56 289	0.30 40	2.44 356	0.71 568	0.55 507	0.62 424	0.65 605	0.57 220	0.67 349	0.59 425	0.53 364	0.51 376	0.59 533	1.57 514	0.31 189	0.12 358	0.07 24	0.12 370	0.10 195	0.17 270	0.11 23

RE-Stereo	0.53 264	0.33 81	2.54 413	0.56 525	0.16 64	0.61 403	0.43 524	0.70 301	0.70 401	0.50 321	0.47 308	0.37 277	0.26 242	1.43 485	0.77 477	0.12 358	0.07 24	0.12 370	0.10 195	0.13 170	0.17 82

TVStereo	0.53 264	0.33 81	2.54 413	0.56 525	0.16 64	0.61 403	0.43 524	0.70 301	0.70 401	0.50 321	0.47 308	0.37 277	0.26 242	1.43 485	0.77 477	0.12 358	0.07 24	0.12 370	0.10 195	0.13 170	0.17 82

DeepStereo_RVC	0.47 191	0.37 131	2.19 278	0.55 514	0.18 110	0.60 384	0.58 582	0.52 168	0.62 299	0.49 302	0.45 297	0.39 287	0.85 603	0.47 157	0.34 227	0.12 358	0.08 80	0.11 307	0.09 145	0.15 221	0.19 98

iGMRVC	0.43 147	0.36 116	2.44 356	0.48 471	0.18 110	0.61 403	0.27 360	0.53 180	0.61 288	0.48 286	0.43 281	0.43 311	0.28 276	0.57 224	0.31 189	0.12 358	0.08 80	0.12 370	0.10 195	0.17 270	0.13 34

iRAFT	0.43 147	0.36 116	2.44 356	0.48 471	0.17 88	0.61 403	0.26 341	0.53 180	0.61 288	0.48 286	0.43 281	0.43 311	0.28 276	0.56 220	0.30 170	0.12 358	0.08 80	0.12 370	0.10 195	0.17 270	0.13 34

AnonymousM	0.45 172	0.49 238	1.83 176	0.29 187	0.15 50	0.53 280	0.22 224	0.64 268	0.66 336	0.47 283	0.33 215	0.30 224	0.25 225	0.49 185	0.29 158	0.12 358	0.27 397	0.71 664	0.37 574	0.12 134	0.41 264

CRE-IMP	0.46 183	0.31 52	2.40 334	0.53 504	0.17 88	0.79 553	0.68 615	0.54 192	0.66 336	0.47 283	0.43 281	0.44 326	0.26 242	0.43 137	0.33 215	0.12 358	0.07 24	0.12 370	0.09 145	0.17 270	0.23 135

RAFT-IKP	0.43 147	0.36 116	2.44 356	0.48 471	0.16 64	0.60 384	0.28 374	0.53 180	0.61 288	0.48 286	0.43 281	0.43 311	0.28 276	0.51 194	0.31 189	0.12 358	0.08 80	0.12 370	0.10 195	0.17 270	0.13 34

sAnonymous2	0.45 172	0.88 435	2.97 555	0.31 233	0.25 254	0.34 49	0.28 374	0.56 211	0.49 170	0.25 105	0.30 178	0.23 140	0.29 304	0.31 45	0.22 56	0.12 358	0.09 145	0.12 370	0.13 308	0.38 577	0.43 280

CroCo_RVC	0.45 172	0.88 435	2.97 555	0.31 233	0.25 254	0.34 49	0.28 374	0.56 211	0.49 170	0.25 105	0.30 178	0.23 140	0.29 304	0.31 45	0.22 56	0.12 358	0.09 145	0.12 370	0.13 308	0.38 577	0.43 280

test_xeample	0.98 588	0.65 320	2.12 260	0.29 187	0.67 547	0.60 384	0.28 374	1.08 599	0.85 542	0.62 461	0.70 521	0.44 326	0.41 409	1.95 591	5.45 695	0.12 358	1.33 584	0.11 307	0.31 529	0.18 295	1.42 589

SFCPSM	0.48 205	0.39 151	2.30 309	0.28 164	0.27 287	0.70 503	0.32 440	1.00 540	0.69 388	0.50 321	0.52 357	0.43 311	0.36 357	0.53 209	0.44 312	0.12 358	0.09 145	0.12 370	0.16 378	0.18 295	0.23 135

delet	0.60 340	0.84 420	2.45 373	0.33 280	0.35 394	0.73 518	0.46 543	0.89 448	0.80 505	0.58 406	0.62 458	0.67 468	0.51 498	1.14 432	0.64 431	0.12 358	0.12 237	0.13 433	0.14 331	0.22 383	0.29 177

UNet	0.56 289	0.58 286	2.81 526	0.32 256	0.33 365	0.74 526	0.27 360	0.86 423	0.67 349	0.55 371	0.55 396	0.72 504	0.55 515	0.79 337	0.58 400	0.12 358	0.09 145	0.13 433	0.11 247	0.20 349	0.19 98

FENet	0.48 205	0.58 286	2.46 381	0.33 280	0.18 110	0.58 347	0.22 224	0.83 389	0.64 321	0.49 302	0.42 276	0.55 404	0.38 373	0.52 199	0.51 360	0.12 358	0.09 145	0.12 370	0.11 247	0.17 270	0.31 195

BEATNet_4x	0.57 299	1.16 519	2.56 425	0.35 333	0.16 64	0.56 313	0.25 323	0.91 467	0.64 321	0.55 371	0.53 364	0.59 423	0.43 435	0.67 278	0.76 475	0.12 358	0.09 145	0.12 370	0.09 145	0.23 401	0.58 378

iResNetv2_ROB	0.71 460	1.90 654	3.48 622	0.43 447	0.22 199	0.60 384	0.29 402	0.96 505	0.78 484	0.60 436	0.65 487	0.60 431	0.46 464	0.80 341	1.21 564	0.12 358	0.08 80	0.10 228	0.07 63	0.44 612	0.33 206

StereoDRNet-Refined	0.55 281	0.61 301	2.07 242	0.34 307	0.21 185	0.68 497	0.26 341	0.87 432	0.73 430	0.70 524	0.69 508	0.74 512	0.45 453	1.10 421	0.62 422	0.12 358	0.09 145	0.14 471	0.14 331	0.27 469	0.24 145
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DN-CSS_ROB	0.56 289	1.64 636	2.75 511	0.42 434	0.22 199	0.57 337	0.19 117	0.79 352	0.66 336	0.46 279	0.62 458	0.41 305	0.32 336	0.73 315	0.49 353	0.12 358	0.08 80	0.14 471	0.13 308	0.38 577	0.17 82

GEAStereo	0.95 578	0.48 231	1.85 184	2.15 675	3.19 693	0.55 304	0.21 185	0.66 275	0.45 145	0.43 252	0.22 81	0.16 44	0.18 97	1.06 408	0.97 514	0.13 409	2.28 675	0.09 154	0.06 11	0.33 527	3.58 691

GSStereo	1.06 604	0.48 231	1.85 184	2.42 684	3.19 693	0.55 304	0.21 185	1.59 659	0.54 221	0.29 167	0.22 81	0.17 62	0.18 97	1.06 408	0.97 514	0.13 409	2.82 692	0.08 64	0.17 398	0.33 527	3.99 699

GS-Stereo							0.21 185	1.59 659	0.54 221	0.29 167	0.22 81	0.17 62	0.18 97	1.06 408	0.97 514	0.13 409	2.82 692	0.08 64	0.17 398	0.33 527	3.99 699

gasm-f	0.93 573	0.71 351	2.09 248	2.15 675	2.42 686	0.54 290	0.26 341	0.66 275	0.45 145	0.43 252	0.33 215	0.16 44	0.22 167	0.70 297	0.93 508	0.13 409	2.28 675	0.09 154	0.06 11	0.39 586	3.58 691

FlowAnything_test	0.25 10	0.41 167	0.71 1	0.28 164	0.17 88	0.37 75	0.20 142	0.39 50	0.28 7	0.25 105	0.20 56	0.21 120	0.17 72	0.28 33	0.26 121	0.13 409	0.10 181	0.14 471	0.16 378	0.17 270	0.16 73

coex_refinement	0.67 434	1.33 566	2.48 391	0.38 386	0.26 273	0.64 452	0.34 464	0.88 440	0.68 376	0.61 446	0.63 466	0.80 540	0.48 483	1.84 568	1.09 545	0.13 409	0.10 181	0.10 228	0.10 195	0.18 295	0.38 240

G2L-Stereo	0.62 372	1.27 551	2.67 477	0.31 233	0.27 287	0.59 369	0.29 402	0.81 368	0.60 281	0.56 383	0.53 364	0.71 502	0.37 363	1.74 543	0.57 393	0.13 409	0.11 214	0.13 433	0.11 247	0.29 493	0.34 215

AIO-test1	0.58 308	1.37 585	2.77 516	0.66 555	1.08 611	0.50 237	0.23 264	0.86 423	0.69 388	0.31 177	0.42 276	0.29 215	0.22 167	0.77 327	0.34 227	0.13 409	0.15 291	0.12 370	0.16 378	0.31 511	0.30 186

FACV-RUCA	0.61 350	0.44 206	2.11 259	0.43 447	1.73 659	0.49 218	0.28 374	0.74 319	0.68 376	0.41 237	0.53 364	0.34 261	0.64 552	0.41 125	0.33 215	0.13 409	0.11 214	0.62 659	0.12 285	0.72 649	1.02 540

DCVSM-stereo	0.52 251	0.37 131	2.45 373	0.30 208	0.22 199	0.54 290	0.52 563	0.60 240	0.52 202	0.69 520	0.47 308	0.79 532	0.49 489	0.56 220	0.90 503	0.13 409	0.14 273	0.15 500	0.13 308	0.20 349	0.21 117

test_sample4	0.62 372	0.49 238	2.24 294	0.34 307	0.19 149	0.57 337	0.25 323	0.98 521	0.76 466	0.56 383	0.55 396	0.45 339	0.38 373	1.78 554	0.56 390	0.13 409	0.80 508	0.13 433	0.21 453	0.17 270	0.76 453

test_sample3	0.61 350	0.48 231	2.24 294	0.34 307	0.19 149	0.58 347	0.25 323	0.97 513	0.76 466	0.54 358	0.52 357	0.46 348	0.37 363	1.78 554	0.57 393	0.13 409	0.79 505	0.12 370	0.21 453	0.17 270	0.73 443

SMFormer	0.64 399	0.54 269	1.92 203	0.32 256	0.16 64	0.46 176	0.24 295	0.94 487	0.85 542	0.58 406	0.70 521	0.51 376	0.41 409	1.89 581	0.86 499	0.13 409	1.01 537	0.11 307	0.26 491	0.17 270	0.84 483

tta	0.63 387	0.54 269	1.92 203	0.32 256	0.16 64	0.46 176	0.24 295	0.94 487	0.85 542	0.58 406	0.70 521	0.51 376	0.41 409	1.89 581	0.86 499	0.13 409	1.01 537	0.11 307	0.26 491	0.19 326	0.59 385

qqq1	0.62 372	0.54 269	1.92 203	0.32 256	0.16 64	0.46 176	0.24 295	0.94 487	0.85 542	0.58 406	0.70 521	0.51 376	0.41 409	1.89 581	0.64 431	0.13 409	1.01 537	0.09 154	0.24 475	0.19 326	0.59 385

fff1	0.62 372	0.54 269	1.92 203	0.32 256	0.16 64	0.46 176	0.24 295	0.94 487	0.85 542	0.58 406	0.70 521	0.51 376	0.41 409	1.89 581	0.64 431	0.13 409	1.01 537	0.09 154	0.24 475	0.19 326	0.59 385

mmx	0.99 590	0.67 323	3.39 609	0.32 256	0.22 199	0.58 347	0.28 374	1.05 580	0.92 572	0.54 358	0.74 546	0.67 468	0.40 397	2.75 665	3.86 682	0.13 409	1.25 568	0.15 500	0.33 552	0.19 326	1.28 573

xxx	0.99 590	0.67 323	3.39 609	0.32 256	0.22 199	0.58 347	0.28 374	1.05 580	0.92 572	0.54 358	0.74 546	0.67 468	0.40 397	2.75 665	3.86 682	0.13 409	1.25 568	0.15 500	0.33 552	0.19 326	1.28 573

EKT-Stereo	1.56 655	0.55 278	2.60 443	2.54 689	19.66 717	0.55 304	0.22 224	0.76 327	0.51 189	0.40 234	0.36 235	0.43 311	0.27 258	0.74 319	0.42 297	0.13 409	0.17 320	0.11 307	0.16 378	0.20 349	0.50 325

DisPM	0.48 205	0.41 167	2.54 413	0.61 539	0.18 110	0.59 369	0.62 597	0.54 192	0.67 349	0.61 446	0.53 364	0.38 283	0.26 242	0.76 325	0.31 189	0.13 409	0.07 24	0.12 370	0.11 247	0.12 134	0.15 59

BUS	0.45 172	0.32 66	1.58 137	0.31 233	0.22 199	0.91 592	0.23 264	1.05 580	0.67 349	0.64 485	0.53 364	0.65 455	0.32 336	0.48 171	0.34 227	0.13 409	0.10 181	0.14 471	0.12 285	0.13 170	0.15 59

BSDual-CNN	0.48 205	0.32 66	1.58 137	0.31 233	0.22 199	0.76 534	0.32 440	1.05 580	0.67 349	0.64 485	0.53 364	0.63 442	0.38 373	0.48 171	0.97 514	0.13 409	0.10 181	0.14 471	0.12 285	0.13 170	0.15 59

psmg	0.48 205	0.32 66	1.58 137	0.28 164	0.22 199	0.75 529	0.35 474	0.94 487	0.67 349	0.61 446	0.59 434	0.63 442	0.38 373	0.48 171	0.97 514	0.13 409	0.11 214	0.13 433	0.13 308	0.14 202	0.15 59

DAS	0.61 350	0.42 174	1.85 184	0.34 307	0.34 381	0.52 269	0.42 517	0.89 448	0.80 505	0.85 581	0.69 508	0.57 415	0.51 498	2.38 634	0.57 393	0.13 409	0.09 145	0.12 370	0.09 145	0.18 295	0.37 231

SepStereo	0.57 299	0.42 174	1.85 184	0.34 307	0.34 381	0.52 269	0.42 517	0.89 448	0.80 505	0.85 581	0.69 508	0.57 415	0.51 498	1.55 507	0.57 393	0.13 409	0.09 145	0.12 370	0.09 145	0.18 295	0.37 231

GwcNet-ADL	0.54 277	0.78 395	2.85 536	0.31 233	0.20 170	0.58 347	0.29 402	0.93 481	0.67 349	0.48 286	0.47 308	0.56 410	0.33 342	0.48 171	0.80 486	0.13 409	0.12 237	0.09 154	0.09 145	0.14 202	0.40 256

ADLNet2	0.73 473	1.22 539	3.28 596	0.34 307	0.36 406	0.65 468	0.37 486	0.94 487	0.87 555	0.57 399	0.65 487	0.92 581	0.48 483	2.05 601	0.60 409	0.13 409	0.11 214	0.11 307	0.11 247	0.37 569	0.38 240

TRStereo	0.89 553	1.02 476	2.91 545	4.59 703	0.31 341	0.93 597	0.23 264	1.93 677	0.66 336	0.37 216	0.54 385	0.48 365	0.40 397	0.67 278	0.29 158	0.13 409	0.37 416	0.11 307	0.48 613	0.13 170	1.21 563

PSM-softLoss	0.52 251	0.34 96	2.47 386	0.55 514	0.17 88	0.61 403	0.39 503	0.64 268	0.67 349	0.52 343	0.48 316	0.39 287	0.25 225	1.46 492	0.77 477	0.13 409	0.08 80	0.13 433	0.12 285	0.12 134	0.15 59

KMStereo	0.52 251	0.34 96	2.47 386	0.55 514	0.17 88	0.61 403	0.39 503	0.64 268	0.67 349	0.52 343	0.48 316	0.39 287	0.25 225	1.46 492	0.77 477	0.13 409	0.08 80	0.13 433	0.12 285	0.12 134	0.15 59

Pruner-Stereo	0.55 281	0.38 142	2.49 397	1.78 662	0.19 149	0.63 439	0.45 537	0.59 233	0.67 349	0.61 446	0.48 316	0.41 305	0.25 225	0.49 185	0.99 525	0.13 409	0.07 24	0.12 370	0.10 195	0.13 170	0.14 49

222	1.02 596	0.60 295	1.95 208	0.29 187	0.51 490	0.62 424	0.24 295	1.09 601	0.86 549	0.64 485	0.67 499	0.47 357	0.42 422	1.86 574	6.73 701	0.13 409	1.21 563	0.11 307	0.32 537	0.17 270	1.44 590

xxxx	0.97 585	0.64 315	2.14 267	0.30 208	0.67 547	0.64 452	0.24 295	1.09 601	0.91 570	0.57 399	0.65 487	0.58 419	0.39 390	1.57 514	5.49 697	0.13 409	1.38 589	0.11 307	0.32 537	0.17 270	1.41 588

RAFT + AFF	0.79 507	1.73 643	2.99 560	0.34 307	0.35 394	0.67 490	0.51 559	1.05 580	0.79 497	0.54 358	0.58 428	0.59 423	0.81 595	1.80 559	1.21 564	0.13 409	0.27 397	0.15 500	0.14 331	0.45 615	0.69 431

UPFNet	0.51 246	0.67 323	2.04 235	0.34 307	0.33 365	0.65 468	0.37 486	0.88 440	0.65 328	0.60 436	0.53 364	0.61 433	0.41 409	0.77 327	0.55 386	0.13 409	0.13 257	0.13 433	0.13 308	0.20 349	0.16 73

cf-r	0.62 372	1.27 551	2.99 560	0.34 307	0.28 303	0.60 384	0.28 374	0.82 378	0.70 401	0.55 371	0.61 451	0.77 524	0.41 409	1.32 466	0.52 364	0.13 409	0.09 145	0.11 307	0.12 285	0.22 383	0.27 164

ADCP+	1.03 601	1.68 640	3.83 645	0.35 333	0.39 432	1.05 615	0.79 630	0.94 487	0.86 549	0.69 520	0.68 503	0.85 562	1.53 658	1.02 400	4.56 690	0.13 409	0.12 237	0.16 521	0.15 355	0.28 482	0.44 296

HSM-Net_RVC	0.70 455	0.40 159	2.45 373	0.27 139	0.19 149	0.68 497	0.30 418	1.29 635	0.73 430	0.73 538	0.70 521	0.77 524	0.45 453	3.73 690	0.46 326	0.13 409	0.09 145	0.10 228	0.09 145	0.13 170	0.32 201
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.65 408	1.45 605	2.27 302	0.34 307	0.25 254	0.64 452	0.23 264	0.93 481	0.79 497	0.48 286	0.59 434	0.58 419	0.40 397	2.28 623	0.63 429	0.13 409	0.09 145	0.15 500	0.14 331	0.34 537	0.26 157

DISCO	0.61 350	0.63 310	1.98 217	0.46 464	0.34 381	0.84 573	0.35 474	0.88 440	0.81 514	0.61 446	0.64 479	1.06 619	0.53 508	1.11 426	0.83 495	0.13 409	0.10 181	0.11 307	0.10 195	0.26 454	0.37 231

DLCB_ROB	0.61 350	0.96 465	2.00 222	0.37 366	0.25 254	0.65 468	0.37 486	0.86 423	0.76 466	0.73 538	0.70 521	0.84 556	0.47 476	1.57 514	0.72 461	0.13 409	0.13 257	0.14 471	0.14 331	0.18 295	0.33 206

w-ln-seven-2	0.81 512	1.56 622	3.14 584	0.38 386	0.28 303	0.66 481	0.43 524	0.93 481	0.93 579	0.73 538	0.77 560	0.72 504	0.65 555	1.82 564	1.75 610	0.14 450	0.15 291	0.15 500	0.14 331	0.36 560	0.58 378

rvit_stereo_0083	0.28 18	0.37 131	0.88 10	0.28 164	0.18 110	0.28 16	0.22 224	0.40 57	0.58 259	0.25 105	0.30 178	0.27 194	0.27 258	0.38 102	0.25 106	0.14 450	0.12 237	0.13 433	0.10 195	0.13 170	0.14 49

rvit_stereo_0081_aga	0.34 52	0.67 323	1.79 169	0.27 139	0.20 170	0.34 49	0.21 185	0.43 77	0.48 164	0.26 126	0.28 157	0.27 194	0.21 153	0.33 65	0.25 106	0.14 450	0.11 214	0.11 307	0.10 195	0.14 202	0.18 92

rvit_stereo_0081	0.29 19	0.46 218	1.13 60	0.28 164	0.17 88	0.32 36	0.22 224	0.45 94	0.58 259	0.25 105	0.26 134	0.26 180	0.22 167	0.36 94	0.25 106	0.14 450	0.10 181	0.11 307	0.10 195	0.13 170	0.11 23

ACV-stereo	0.71 460	0.85 425	3.01 566	0.33 280	0.25 254	1.01 608	0.59 585	0.62 252	0.54 221	0.42 245	0.45 297	1.54 659	1.44 649	1.40 478	0.73 465	0.14 450	0.13 257	0.12 370	0.11 247	0.20 349	0.35 222

rvit_stereo_0082	0.29 19	0.46 218	1.13 60	0.28 164	0.17 88	0.32 36	0.22 224	0.45 94	0.58 259	0.25 105	0.26 134	0.26 180	0.22 167	0.36 94	0.25 106	0.14 450	0.10 181	0.11 307	0.10 195	0.13 170	0.11 23

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 575	0.84 420	3.40 614	1.46 642	0.78 568	1.37 640	0.70 619	1.11 608	0.68 376	0.80 566	1.29 635	1.09 625	0.59 533	1.16 435	1.01 531	0.14 450	0.53 459	0.11 307	0.46 606	0.31 511	0.86 496

rvit_stereo_0080	0.33 45	0.77 388	1.43 118	0.24 72	0.18 110	0.34 49	0.27 360	0.58 224	0.51 189	0.25 105	0.27 148	0.27 194	0.22 167	0.32 57	0.27 131	0.14 450	0.10 181	0.10 228	0.10 195	0.15 221	0.17 82

rvit_stereo_ft	0.38 99	1.01 474	1.86 190	0.33 280	0.21 185	0.28 16	0.27 360	0.59 233	0.55 233	0.24 97	0.28 157	0.28 203	0.27 258	0.35 88	0.28 146	0.14 450	0.09 145	0.11 307	0.11 247	0.14 202	0.31 195

test_sample6	0.64 399	0.51 255	2.17 271	0.35 333	0.18 110	0.56 313	0.27 360	1.00 540	0.80 505	0.56 383	0.66 494	0.47 357	0.39 390	1.95 591	0.60 409	0.14 450	0.80 508	0.13 433	0.21 453	0.18 295	0.78 463

test_sample5	0.63 387	0.50 247	2.19 278	0.34 307	0.19 149	0.56 313	0.26 341	0.98 521	0.77 479	0.55 371	0.63 466	0.45 339	0.38 373	1.87 578	0.58 400	0.14 450	0.82 518	0.13 433	0.22 467	0.18 295	0.76 453

DualNet	0.63 387	0.50 247	2.19 278	0.34 307	0.19 149	0.56 313	0.26 341	0.98 521	0.77 479	0.56 383	0.66 494	0.45 339	0.38 373	1.87 578	0.58 400	0.14 450	0.82 518	0.13 433	0.22 467	0.18 295	0.76 453

whm_eth	0.33 45	0.77 388	1.43 118	0.24 72	0.18 110	0.34 49	0.27 360	0.58 224	0.51 189	0.25 105	0.27 148	0.27 194	0.22 167	0.32 57	0.27 131	0.14 450	0.10 181	0.10 228	0.10 195	0.15 221	0.17 82

StereoVision	0.52 251	1.12 504	2.70 498	0.34 307	0.32 357	0.47 190	0.26 341	0.73 316	0.61 288	0.33 189	0.89 590	0.45 339	0.26 242	0.52 199	0.39 271	0.14 450	0.15 291	0.16 521	0.15 355	0.22 383	0.14 49

CFNet_ucs	0.50 231	0.55 278	2.28 304	0.27 139	0.22 199	0.58 347	0.23 264	0.90 460	0.69 388	0.54 358	0.64 479	0.68 482	0.44 445	0.55 216	0.34 227	0.14 450	0.12 237	0.16 521	0.11 247	0.19 326	0.38 240

LL-Strereo	0.85 532	1.73 643	3.06 576	0.37 366	0.61 534	0.54 290	0.33 454	1.01 550	0.76 466	0.69 520	0.58 428	0.85 562	0.78 591	2.65 655	0.54 380	0.14 450	0.58 471	0.14 471	0.12 285	0.42 603	1.05 544

iinet-f	0.62 372	1.18 527	2.55 421	0.33 280	0.25 254	0.82 566	0.34 464	0.87 432	0.69 388	0.56 383	0.64 479	0.73 510	0.67 564	0.80 341	0.81 490	0.14 450	0.13 257	0.11 307	0.10 195	0.44 612	0.26 157

ToySt	0.67 434	0.88 435	2.61 448	0.39 403	0.73 557	0.61 403	0.38 496	0.78 344	0.73 430	0.43 252	0.70 521	0.72 504	0.45 453	0.66 275	0.62 422	0.14 450	0.63 483	0.13 433	0.33 552	0.24 408	1.18 557

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 408	1.15 515	2.40 334	0.33 280	0.30 328	0.83 568	0.40 508	0.94 487	0.82 520	0.67 510	0.76 556	0.68 482	0.58 530	1.13 430	1.25 573	0.14 450	0.08 80	0.10 228	0.08 106	0.18 295	0.28 170

AACVNet	0.61 350	1.13 507	2.47 386	0.37 366	0.21 185	0.57 337	0.25 323	0.75 324	0.55 233	0.56 383	0.60 443	0.66 464	0.44 445	2.11 612	0.49 353	0.14 450	0.11 214	0.14 471	0.11 247	0.35 552	0.23 135

GANet-ADL	0.48 205	0.56 282	2.51 404	0.34 307	0.20 170	0.58 347	0.25 323	0.80 359	0.57 251	0.43 252	0.61 451	0.56 410	0.31 327	0.44 143	0.44 312	0.14 450	0.11 214	0.10 228	0.09 145	0.22 383	0.38 240

PFNet+	0.50 231	0.43 191	2.54 413	0.49 484	0.18 110	0.58 347	0.76 625	0.54 192	0.72 425	0.56 383	0.48 316	0.39 287	0.26 242	0.94 383	0.33 215	0.14 450	0.09 145	0.14 471	0.13 308	0.12 134	0.16 73

GMStereo	0.44 165	1.32 561	2.65 464	0.28 164	0.16 64	0.42 132	0.22 224	0.48 123	0.63 313	0.41 237	0.36 235	0.26 180	0.25 225	0.41 125	0.30 170	0.14 450	0.08 80	0.10 228	0.12 285	0.17 270	0.13 34
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EDNetEfficientorigin	8.19 704	1.27 551	145.54 737	0.51 497	0.96 591	0.75 529	0.49 556	0.86 423	1.57 654	2.12 673	1.49 648	1.28 642	1.35 642	1.84 568	2.15 635	0.14 450	0.13 257	0.17 540	0.18 411	0.39 586	0.64 406

HGLStereo	0.61 350	1.20 532	2.59 435	0.36 353	0.40 442	0.65 468	0.30 418	0.87 432	0.67 349	0.60 436	0.70 521	0.69 493	0.56 517	1.07 418	0.59 404	0.14 450	0.13 257	0.13 433	0.12 285	0.23 401	0.23 135

GANet-RSSM	0.63 387	1.14 509	2.67 477	0.38 386	0.26 273	0.59 369	0.29 402	0.81 368	0.56 243	0.50 321	0.57 421	0.67 468	0.50 494	1.91 588	0.50 357	0.14 450	0.10 181	0.24 602	0.12 285	0.36 560	0.28 170

GwcNet-RSSM	0.64 399	1.38 589	2.69 491	0.33 280	0.26 273	0.60 384	0.32 440	0.84 398	0.73 430	0.56 383	0.65 487	0.72 504	0.42 422	1.78 554	0.60 409	0.14 450	0.10 181	0.12 370	0.13 308	0.26 454	0.26 157

DMCA	0.50 231	0.83 415	1.95 208	0.32 256	0.24 243	0.59 369	0.26 341	0.81 368	0.68 376	0.59 425	0.49 331	0.56 410	0.36 357	0.65 272	0.65 436	0.14 450	0.10 181	0.14 471	0.10 195	0.19 326	0.29 177

ADCRef	0.88 545	1.45 605	2.68 484	0.38 386	0.35 394	0.95 602	0.51 559	0.92 475	0.81 514	0.89 585	0.84 575	0.61 433	1.35 642	1.26 460	3.38 673	0.14 450	0.12 237	0.17 540	0.19 429	0.28 482	0.34 215

RASNet	0.69 448	1.05 486	2.59 435	0.37 366	0.47 483	0.66 481	0.33 454	0.82 378	0.76 466	0.51 333	0.65 487	0.93 586	0.62 546	2.20 620	0.80 486	0.14 450	0.09 145	0.09 154	0.11 247	0.18 295	0.37 231

pmcnn	1.44 644	1.25 548	3.57 629	0.74 569	1.42 637	0.72 513	0.56 577	1.04 572	1.06 612	1.03 606	2.89 684	6.01 700	0.75 586	2.54 645	3.60 677	0.14 450	0.11 214	0.08 64	0.06 11	0.34 537	0.81 477

DStereoRT	1.00 594	0.72 358	2.87 539	0.36 353	0.38 425	0.92 596	0.35 474	0.92 475	1.17 629	0.57 399	0.64 479	1.04 614	1.13 633	1.75 545	1.04 535	0.15 481	0.59 473	2.18 702	0.80 664	0.16 246	2.28 657

z-mn7	0.90 559	2.01 661	3.02 568	0.37 366	0.29 312	1.02 610	0.48 549	0.97 513	1.33 640	0.71 533	1.36 643	0.85 562	0.62 546	2.15 615	1.50 592	0.15 481	0.13 257	0.14 471	0.13 308	0.34 537	0.53 346

w-ln-seven	0.86 535	1.50 614	3.03 571	0.38 386	0.35 394	1.02 610	0.48 549	1.06 593	1.13 621	0.92 590	0.86 583	0.86 569	0.60 541	1.67 533	1.89 620	0.15 481	0.14 273	0.16 521	0.15 355	0.35 552	0.57 371

HUF	1.33 636	0.96 465	4.06 655	2.73 692	2.17 678	0.35 57	0.24 295	1.87 673	0.75 457	1.28 644	0.29 167	1.35 648	0.19 118	1.97 594	0.43 306	0.15 481	3.91 702	0.08 64	0.06 11	0.31 511	3.41 687

DDVS	0.67 434	0.46 218	1.74 162	2.40 683	0.35 394	0.86 575	0.98 647	0.72 312	0.52 202	0.53 352	0.57 421	0.89 577	0.37 363	1.22 447	0.57 393	0.15 481	0.14 273	0.14 471	0.12 285	0.19 326	0.42 269

ITSA-stereo	0.52 251	0.42 174	1.46 122	0.34 307	0.18 110	0.60 384	0.29 402	0.99 530	0.82 520	0.51 333	0.48 316	0.53 386	0.59 533	1.25 456	0.73 465	0.15 481	0.12 237	0.17 540	0.16 378	0.19 326	0.32 201

CAS++	0.34 52	0.39 151	1.90 198	0.25 92	0.18 110	0.32 36	0.20 142	0.78 344	0.44 138	0.31 177	0.31 192	0.21 120	0.16 66	0.34 73	0.20 25	0.15 481	0.13 257	0.13 433	0.10 195	0.15 221	0.14 49
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Wz-Net-LNSev	0.66 428	1.30 557	2.81 526	0.35 333	0.37 415	0.80 557	0.48 549	0.91 467	0.87 555	0.63 474	0.70 521	0.80 540	0.59 533	0.67 278	0.68 446	0.15 481	0.14 273	0.12 370	0.12 285	0.24 408	0.38 240

AASNet	0.66 428	1.49 613	2.97 555	0.37 366	0.33 365	0.65 468	0.30 418	1.00 540	0.78 484	0.56 383	0.60 443	0.55 404	0.39 390	0.88 366	0.96 512	0.15 481	0.12 237	0.13 433	0.11 247	0.45 615	0.35 222

RAFT-RH_RVC	0.65 408	0.73 362	2.78 518	0.39 403	0.29 312	0.60 384	0.18 101	0.45 94	0.63 313	0.75 548	1.89 658	0.47 357	0.29 304	1.59 522	1.21 564	0.15 481	0.07 24	0.13 433	0.13 308	0.11 110	0.10 15

sCroCo_RVC	0.37 91	0.39 151	2.38 325	0.35 333	0.27 287	0.31 28	0.22 224	0.49 128	0.48 164	0.23 84	0.34 224	0.25 163	0.24 207	0.35 88	0.25 106	0.15 481	0.17 320	0.12 370	0.11 247	0.15 221	0.15 59

ADLNet	0.68 441	1.02 476	2.68 484	0.35 333	0.34 381	0.67 490	0.34 464	0.95 502	0.79 497	0.70 524	0.62 458	0.80 540	0.46 464	1.77 551	0.69 449	0.15 481	0.12 237	0.14 471	0.14 331	0.31 511	0.54 353

HCRNet	0.50 231	0.75 381	2.08 244	0.39 403	0.29 312	0.58 347	0.22 224	0.79 352	0.67 349	0.49 302	0.49 331	0.48 365	0.37 363	1.13 430	0.40 278	0.15 481	0.10 181	0.15 500	0.13 308	0.21 366	0.19 98

ac_64	0.63 387	0.77 388	2.71 499	0.37 366	0.34 381	0.64 452	0.30 418	0.86 423	0.67 349	0.58 406	0.53 364	0.88 574	0.48 483	1.84 568	0.71 457	0.15 481	0.12 237	0.12 370	0.12 285	0.21 366	0.25 149

PSMNet-RSSM	0.61 350	1.19 530	2.43 348	0.33 280	0.25 254	0.59 369	0.28 374	0.88 440	0.65 328	0.54 358	0.62 458	0.69 493	0.46 464	1.67 533	0.50 357	0.15 481	0.10 181	0.14 471	0.16 378	0.20 349	0.28 170

CFNet-ft	0.60 340	1.16 519	2.45 373	0.29 187	0.30 328	0.64 452	0.28 374	0.69 290	0.57 251	0.49 302	0.57 421	0.79 532	0.44 445	1.48 496	0.62 422	0.15 481	0.10 181	0.28 612	0.14 331	0.21 366	0.29 177

RYNet	0.77 502	0.91 451	2.36 321	0.37 366	0.41 449	0.88 584	0.44 533	0.99 530	0.88 559	0.65 501	0.54 385	0.92 581	0.61 544	2.70 660	1.23 568	0.15 481	0.14 273	0.17 540	0.14 331	0.27 469	0.55 363

CFNet_RVC	0.60 340	1.16 519	2.45 373	0.29 187	0.30 328	0.64 452	0.28 374	0.69 290	0.57 251	0.49 302	0.57 421	0.79 532	0.44 445	1.48 496	0.62 422	0.15 481	0.10 181	0.28 612	0.14 331	0.21 366	0.29 177

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 372	1.15 515	3.11 579	0.39 403	0.37 415	0.60 384	0.28 374	0.87 432	0.64 321	0.63 474	0.56 410	0.71 502	0.45 453	1.08 419	0.52 364	0.15 481	0.12 237	0.14 471	0.15 355	0.18 295	0.25 149
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	0.71 460	1.24 545	2.56 425	0.42 434	0.45 474	0.73 518	0.46 543	0.98 521	0.81 514	0.77 555	0.56 410	0.74 512	0.48 483	1.69 538	0.91 505	0.15 481	0.14 273	0.15 500	0.15 355	0.26 454	0.51 332

MLG-Stereo_test2	0.46 183	0.49 238	1.77 165	0.79 578	0.70 554	0.63 439	0.12 4	0.37 36	0.48 164	0.39 228	0.15 23	0.24 153	0.10 2	0.46 151	0.20 25	0.16 501	1.21 563	0.08 64	0.06 11	0.09 57	0.66 411

S2M2_L	0.27 15	0.32 66	1.41 116	0.24 72	0.17 88	0.24 12	0.09 1	0.36 32	0.50 182	0.17 18	0.25 120	0.22 126	0.17 72	0.27 27	0.29 158	0.16 501	0.12 237	0.11 307	0.12 285	0.15 221	0.12 28
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GMStereo_Zeroshot	0.44 165	0.44 206	1.84 179	0.44 452	0.20 170	0.52 269	0.19 117	0.60 240	0.54 221	0.58 406	0.59 434	0.63 442	0.29 304	0.59 233	0.34 227	0.16 501	0.09 145	0.16 521	0.09 145	0.26 454	0.26 157

fast-acv-ft	0.67 434	1.24 545	3.26 594	0.39 403	0.30 328	0.80 557	0.48 549	0.74 319	0.76 466	0.60 436	0.78 565	0.76 522	0.60 541	0.70 297	0.78 481	0.16 501	0.15 291	0.18 559	0.17 398	0.38 577	0.24 145

ssnet_v2	0.64 399	0.99 470	2.67 477	0.33 280	0.22 199	0.72 513	0.45 537	1.00 540	0.80 505	0.66 508	0.54 385	0.81 545	0.48 483	0.91 375	1.08 544	0.16 501	0.14 273	0.14 471	0.14 331	0.33 527	0.31 195

Wz-Net-SNSev	0.85 532	1.83 650	3.36 603	0.42 434	0.31 341	0.71 507	0.66 607	1.04 572	0.94 581	0.68 516	0.85 578	0.96 595	0.62 546	1.75 545	1.14 553	0.16 501	0.15 291	0.16 521	0.17 398	0.39 586	0.63 401

NINENet	0.54 277	0.40 159	2.19 278	0.55 514	0.26 273	0.91 592	0.23 264	1.05 580	0.77 479	0.54 358	0.57 421	0.65 455	0.32 336	1.22 447	0.34 227	0.16 501	0.13 257	0.16 521	0.11 247	0.16 246	0.14 49

PSMNet-ADL	0.56 289	0.47 222	2.03 232	0.35 333	0.22 199	0.67 490	0.27 360	0.77 336	0.58 259	0.43 252	0.53 364	0.70 499	0.45 453	1.89 581	0.64 431	0.16 501	0.13 257	0.11 307	0.13 308	0.15 221	0.51 332

HHNet	0.63 387	0.67 323	3.10 578	0.37 366	0.25 254	0.64 452	0.60 589	0.70 301	0.67 349	0.55 371	1.12 625	0.32 242	0.60 541	0.43 137	1.75 610	0.16 501	0.08 80	0.12 370	0.10 195	0.18 295	0.22 125

ICVP	0.48 205	0.33 81	2.37 323	0.34 307	0.22 199	0.60 384	0.55 573	0.79 352	0.53 215	0.45 266	0.60 443	0.49 367	0.36 357	0.55 216	0.46 326	0.16 501	0.16 306	0.14 471	0.11 247	0.16 246	0.32 201
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.61 350	1.19 530	2.61 448	0.48 471	0.25 254	0.63 439	0.37 486	1.05 580	0.79 497	0.55 371	0.55 396	0.59 423	0.44 445	1.10 421	0.48 342	0.16 501	0.11 214	0.12 370	0.11 247	0.27 469	0.43 280

GES	0.49 222	0.54 269	2.37 323	0.31 233	0.19 149	0.61 403	0.30 418	0.93 481	0.52 202	0.49 302	0.53 364	0.40 298	0.43 435	0.59 233	0.67 443	0.16 501	0.11 214	0.12 370	0.10 195	0.20 349	0.30 186

EDNetEfficient	1.29 631	0.78 395	4.27 664	0.65 551	1.03 603	0.94 600	1.38 677	0.87 432	1.75 664	2.33 681	1.32 640	1.04 614	2.21 678	1.59 522	4.07 686	0.16 501	0.19 338	0.15 500	0.27 500	0.38 577	0.40 256

DSFCA	0.62 372	0.77 388	1.95 208	0.29 187	0.29 312	0.79 553	0.86 635	0.81 368	0.73 430	0.73 538	0.66 494	0.67 468	0.57 522	1.17 438	1.03 532	0.16 501	0.15 291	0.13 433	0.14 331	0.19 326	0.28 170

DMCA-RVC	0.70 455	1.30 557	3.59 631	0.37 366	0.89 582	0.57 337	0.31 429	0.73 316	0.59 273	0.69 520	0.54 385	0.59 423	0.57 522	1.25 456	0.66 439	0.16 501	0.38 420	0.20 577	0.15 355	0.22 383	0.23 135

STTStereo	0.58 308	0.95 464	2.95 553	0.37 366	0.31 341	0.62 424	0.32 440	0.81 368	0.63 313	0.61 446	0.55 396	0.67 468	0.43 435	0.87 357	0.48 342	0.16 501	0.16 306	0.17 540	0.20 442	0.17 270	0.25 149

SuperB	1.19 620	1.62 633	5.29 680	0.37 366	0.26 273	0.81 561	0.87 636	0.94 487	1.19 631	0.68 516	0.68 503	0.63 442	1.37 645	1.73 541	3.30 670	0.16 501	0.12 237	0.17 540	0.16 378	2.74 700	0.63 401

UCFNet_RVC	0.55 281	1.16 519	2.48 391	0.31 233	0.27 287	0.65 468	0.28 374	0.76 327	0.58 259	0.51 333	0.53 364	0.67 468	0.42 422	0.91 375	0.45 318	0.16 501	0.11 214	0.17 540	0.17 398	0.20 349	0.23 135

DRN-Test	0.71 460	0.79 399	2.83 530	0.40 417	0.44 469	0.80 557	0.41 510	1.07 597	0.83 527	0.82 575	0.64 479	0.68 482	0.57 522	1.78 554	0.79 484	0.16 501	0.13 257	0.17 540	0.16 378	0.24 408	0.51 332

NaN_ROB	1.25 626	1.46 607	3.84 647	0.54 512	0.56 510	1.12 625	0.99 648	1.05 580	1.03 606	1.10 614	0.87 585	0.77 524	1.07 628	5.85 699	2.98 666	0.16 501	0.23 372	0.16 521	0.24 475	0.28 482	0.66 411

zh-sn7	0.99 590	2.20 675	3.83 645	0.40 417	0.31 341	0.82 566	0.63 599	1.02 559	0.94 581	0.81 569	1.13 626	0.84 556	0.93 617	2.49 643	1.87 619	0.17 521	0.17 320	0.16 521	0.16 378	0.37 569	0.64 406

zh-mn7	0.92 566	2.02 663	3.80 641	0.35 333	0.28 303	0.73 518	0.41 510	1.00 540	1.15 626	1.03 606	1.30 637	0.75 517	0.62 546	1.98 595	1.55 599	0.17 521	0.14 273	0.14 471	0.14 331	0.31 511	0.57 371

CASS	0.43 147	0.34 96	2.01 225	0.33 280	0.17 88	0.54 290	0.24 295	0.71 309	0.52 202	0.62 461	0.55 396	0.40 298	0.41 409	0.43 137	0.33 215	0.17 521	0.10 181	0.14 471	0.11 247	0.18 295	0.23 135
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Wz-Net-MNSev	0.74 477	1.42 597	2.75 511	0.38 386	0.33 365	0.90 591	0.61 594	0.98 521	0.94 581	0.77 555	0.75 553	0.75 517	0.66 562	1.39 475	0.76 475	0.17 521	0.13 257	0.14 471	0.14 331	0.28 482	0.48 316

CRFU-Net	0.58 308	0.42 174	1.90 198	0.49 484	0.27 287	0.83 568	0.35 474	0.94 487	0.54 221	0.65 501	0.60 443	0.78 529	1.34 641	1.00 396	0.51 360	0.17 521	0.14 273	0.17 540	0.10 195	0.19 326	0.20 109

CSP-Net	0.55 281	0.61 301	1.81 175	0.30 208	0.23 229	0.77 544	0.35 474	0.90 460	0.62 299	0.62 461	0.60 443	0.65 455	0.42 422	1.76 548	0.47 331	0.17 521	0.12 237	0.10 228	0.10 195	0.21 366	0.16 73

APVNet	0.76 493	1.11 500	3.23 590	0.39 403	0.36 406	0.85 574	0.44 533	0.96 505	0.73 430	0.58 406	0.69 508	0.76 522	0.56 517	2.29 624	0.82 493	0.17 521	0.18 332	0.24 602	0.19 429	0.35 552	0.27 164

psm_up	0.65 408	1.02 476	2.53 409	0.36 353	0.31 341	0.64 452	0.38 496	0.96 505	0.73 430	0.63 474	0.57 421	0.68 482	0.57 522	1.90 587	0.52 364	0.17 521	0.15 291	0.16 521	0.15 355	0.27 469	0.22 125

GwcNet	0.76 493	1.09 493	3.68 635	0.38 386	0.45 474	0.81 561	0.45 537	0.91 467	0.89 564	0.63 474	0.77 560	0.82 548	0.51 498	1.64 529	0.85 497	0.17 521	0.16 306	0.15 500	0.15 355	0.33 527	0.34 215

FADNet-RVC	0.69 448	1.65 637	2.74 509	0.35 333	0.26 273	0.60 384	0.29 402	0.91 467	0.67 349	0.46 279	0.51 347	0.62 438	0.46 464	1.75 545	0.81 490	0.17 521	0.20 353	0.17 540	0.18 411	0.60 639	0.39 248

ADCL	1.07 607	1.22 539	2.80 521	0.40 417	0.33 365	1.50 646	1.87 688	0.97 513	1.04 609	1.26 642	1.28 634	0.99 602	1.41 648	1.36 473	3.51 676	0.17 521	0.14 273	0.22 588	0.21 453	0.32 521	0.43 280

PA-Net	0.93 573	1.36 578	4.14 658	0.64 548	0.41 449	0.70 503	0.53 566	0.91 467	0.88 559	0.53 352	0.60 443	0.70 499	0.54 510	2.40 636	2.57 654	0.17 521	0.28 399	0.19 567	0.28 503	0.25 433	0.48 316
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ETE_ROB	0.68 441	1.09 493	2.32 314	0.38 386	0.26 273	0.69 500	0.51 559	1.49 652	0.75 457	0.81 569	0.71 536	0.85 562	0.51 498	1.39 475	0.70 451	0.17 521	0.14 273	0.19 567	0.16 378	0.24 408	0.35 222

WQFJA1++	2.66 677	0.28 13	6.84 692	1.32 631	1.50 647	0.52 269	0.13 10	0.41 62	0.52 202	14.18 714	0.19 49	3.31 683	0.17 72	0.88 366	0.45 318	0.18 534	1.54 614	0.08 64	0.81 667	17.77 724	2.17 641

MSAF-DinoV2	3.17 689	2.52 693	10.79 703	3.57 700	0.30 328	3.28 686	0.81 631	2.81 690	1.80 667	0.81 569	0.87 585	1.59 660	1.15 634	26.18 726	2.61 655	0.18 534	0.13 257	0.19 567	1.61 699	0.94 663	1.22 565

TCMNet	0.72 470	1.15 515	2.78 518	0.51 497	0.52 494	0.73 518	0.39 503	0.94 487	0.78 484	0.60 436	0.68 503	0.63 442	0.46 464	1.71 539	0.72 461	0.18 534	0.19 338	0.23 596	0.18 411	0.40 593	0.56 365

rvit_0105_6	0.36 80	0.55 278	1.48 128	0.31 233	0.18 110	0.35 57	0.26 341	0.56 211	0.66 336	0.26 126	0.29 167	0.33 256	0.26 242	0.41 125	0.27 131	0.18 534	0.16 306	0.15 500	0.13 308	0.15 221	0.25 149

rvit_0105_5	0.43 147	0.73 362	2.10 255	0.31 233	0.18 110	0.41 117	0.31 429	0.69 290	0.67 349	0.32 183	0.34 224	0.38 283	0.30 319	0.42 134	0.30 170	0.18 534	0.16 306	0.15 500	0.15 355	0.15 221	0.30 186

rvit_0105_4	0.40 123	0.64 315	1.98 217	0.31 233	0.18 110	0.37 75	0.29 402	0.64 268	0.67 349	0.28 154	0.32 209	0.36 269	0.28 276	0.45 146	0.27 131	0.18 534	0.16 306	0.15 500	0.14 331	0.15 221	0.25 149

test_sample7	0.65 408	0.41 167	2.08 244	0.36 353	0.20 170	0.52 269	0.32 440	0.99 530	0.86 549	0.64 485	0.63 466	0.67 468	0.49 489	1.18 440	0.52 364	0.18 534	1.21 563	0.16 521	0.15 355	0.19 326	1.22 565

dd	0.48 205	1.32 561	2.41 339	0.31 233	0.17 88	0.58 347	0.26 341	0.50 152	0.71 416	0.42 245	0.41 271	0.34 261	0.28 276	0.47 157	0.41 287	0.18 534	0.10 181	0.13 433	0.12 285	0.22 383	0.16 73

SACVNet	0.68 441	1.08 491	2.58 431	0.38 386	0.28 303	0.65 468	0.37 486	0.91 467	0.65 328	0.67 510	0.62 458	0.69 493	0.47 476	2.07 604	0.65 436	0.18 534	0.14 273	0.16 521	0.15 355	0.39 586	0.41 264

pcwnet_v2	0.65 408	0.54 269	4.29 667	0.33 280	0.27 287	0.60 384	0.25 323	1.02 559	0.92 572	0.61 446	0.69 508	0.62 438	0.54 510	0.67 278	0.38 262	0.18 534	0.15 291	0.15 500	0.14 331	0.21 366	0.49 322

aanetorigin	0.81 512	1.03 480	2.64 463	0.44 452	0.44 469	0.59 369	1.00 652	0.59 233	0.70 401	1.54 663	1.22 632	0.82 548	1.08 629	1.06 408	1.07 541	0.18 534	0.15 291	0.17 540	0.21 453	0.53 633	0.65 409

S-Stereo	0.82 516	0.73 362	3.79 640	0.40 417	0.37 415	0.70 503	0.69 617	1.00 540	1.03 606	0.63 474	0.92 595	0.82 548	0.59 533	2.35 629	0.71 457	0.18 534	0.22 365	0.17 540	0.18 411	0.30 502	0.67 418

RTSC	0.84 523	1.40 591	2.67 477	0.50 491	0.40 442	0.83 568	0.33 454	1.11 608	1.14 624	0.93 594	0.82 571	0.84 556	0.58 530	1.34 471	1.82 617	0.18 534	0.49 448	0.14 471	0.30 518	0.46 619	0.42 269

DANet	0.85 532	0.68 333	2.41 339	1.18 623	0.48 485	0.77 544	1.23 671	0.93 481	1.53 652	0.90 587	0.72 541	0.97 597	0.57 522	1.86 574	1.05 536	0.18 534	0.16 306	0.19 567	0.16 378	0.26 454	0.67 418
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.92 566	1.20 532	2.68 484	0.45 459	0.27 287	0.76 534	0.66 607	0.94 487	0.77 479	0.79 564	1.17 627	0.84 556	0.91 612	2.72 661	1.76 612	0.18 534	0.42 431	0.44 647	0.20 442	0.33 527	0.94 520

AdaStereo	0.48 205	0.44 206	2.18 275	0.36 353	0.20 170	0.59 369	0.29 402	0.97 513	0.74 451	0.52 343	0.55 396	0.61 433	0.33 342	0.52 199	0.44 312	0.18 534	0.08 80	0.17 540	0.11 247	0.18 295	0.24 145
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	1.35 638	1.80 648	4.39 669	0.41 428	0.29 312	1.72 658	0.89 640	1.17 624	2.47 683	1.22 636	1.82 656	1.72 663	1.70 662	2.57 647	3.30 670	0.18 534	0.16 306	0.16 521	0.15 355	0.34 537	0.62 395

PSMNet_ROB	0.75 488	1.42 597	2.93 548	0.39 403	0.32 357	0.73 518	0.56 577	0.90 460	0.74 451	0.56 383	0.60 443	0.75 517	0.47 476	2.00 597	1.31 577	0.18 534	0.13 257	0.19 567	0.20 442	0.26 454	0.40 256

YMNet	0.66 428	0.98 468	2.12 260	0.42 434	0.41 449	0.86 575	0.43 524	0.92 475	0.76 466	0.75 548	0.81 568	0.83 553	0.46 464	0.87 357	1.07 541	0.19 552	0.22 365	0.20 577	0.17 398	0.42 603	0.39 248

YMNet_1	0.66 428	0.98 468	2.12 260	0.42 434	0.41 449	0.86 575	0.43 524	0.92 475	0.76 466	0.75 548	0.81 568	0.83 553	0.46 464	0.87 357	1.07 541	0.19 552	0.22 365	0.20 577	0.17 398	0.42 603	0.39 248

rvit_0105_3	0.46 183	0.86 430	2.24 294	0.33 280	0.19 149	0.44 154	0.35 474	0.74 319	0.70 401	0.38 223	0.38 253	0.41 305	0.33 342	0.46 151	0.32 200	0.19 552	0.17 320	0.17 540	0.18 411	0.15 221	0.22 125

FTStereo	0.79 507	0.32 66	2.83 530	0.70 566	0.21 185	0.73 518	1.75 685	0.61 246	0.60 281	1.07 612	1.62 653	1.28 642	2.11 676	0.75 321	0.30 170	0.19 552	0.08 80	0.12 370	0.11 247	0.12 134	0.39 248

Anonymous3	0.47 191	0.49 238	2.61 448	0.33 280	0.25 254	0.72 513	0.32 440	0.80 359	0.60 281	0.36 207	0.41 271	0.33 256	0.29 304	0.46 151	0.30 170	0.19 552	0.18 332	0.13 433	0.13 308	0.18 295	0.22 125

psmorigin	1.41 642	0.91 451	13.83 712	0.37 366	0.30 328	0.63 439	0.37 486	0.80 359	0.64 321	0.98 597	0.87 585	1.16 637	0.78 591	3.95 691	1.09 545	0.19 552	0.22 365	0.17 540	0.19 429	0.25 433	0.47 309

FAT-Stereo	0.72 470	0.60 295	2.86 538	0.37 366	0.29 312	0.64 452	0.55 573	1.01 550	0.91 570	0.76 553	0.94 598	0.93 586	0.79 594	1.82 564	0.60 409	0.19 552	0.19 338	0.17 540	0.16 378	0.23 401	0.47 309

NVstereo2D	0.63 387	0.57 284	2.29 307	0.37 366	0.35 394	0.69 500	0.49 556	0.96 505	0.88 559	0.49 302	0.54 385	0.72 504	0.46 464	1.98 595	0.50 357	0.19 552	0.20 353	0.18 559	0.16 378	0.28 482	0.34 215

DeepPruner_ROB	0.58 308	1.06 487	2.68 484	0.30 208	0.26 273	0.63 439	0.31 429	0.83 389	0.51 189	0.62 461	0.56 410	0.65 455	0.39 390	1.06 408	0.56 390	0.19 552	0.14 273	0.14 471	0.14 331	0.24 408	0.33 206

PWC_ROB	0.81 512	1.41 592	2.60 443	0.41 428	0.40 442	0.63 439	0.31 429	1.04 572	0.99 601	0.92 590	1.29 635	0.78 529	0.68 566	1.65 532	1.50 592	0.19 552	0.12 237	0.18 559	0.13 308	0.51 629	0.54 353

CBMV	0.86 535	1.00 471	2.82 528	0.35 333	0.21 185	0.78 549	0.78 628	1.05 580	0.87 555	0.90 587	0.74 546	0.87 570	1.89 669	1.67 533	1.38 587	0.19 552	0.20 353	0.21 583	0.19 429	0.28 482	0.84 483
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DDF-Stereo	0.65 408	0.33 81	1.69 159	0.67 558	0.82 574	0.37 75	0.20 142	0.50 152	0.52 202	0.34 198	0.17 34	0.78 529	0.23 194	0.68 284	1.03 532	0.20 563	1.66 627	0.09 154	0.34 557	0.34 537	2.03 631

MultiAttention	2.45 675	0.55 278	2.24 294	1.79 663	2.54 688	11.19 706	2.28 691	1.28 633	0.84 539	0.63 474	1.17 627	1.13 631	0.57 522	15.98 717	1.78 614	0.20 563	0.09 145	0.43 645	1.60 698	0.95 664	1.69 613

rvit_105_1	0.52 251	0.93 461	2.30 309	0.36 353	0.24 243	0.51 247	0.45 537	0.81 368	0.79 497	0.46 279	0.44 294	0.45 339	0.38 373	0.63 257	0.39 271	0.20 563	0.18 332	0.18 559	0.22 467	0.18 295	0.21 117

WZ-Net	1.04 602	1.83 650	4.20 661	0.42 434	0.36 406	0.88 584	0.71 620	1.05 580	1.11 619	0.84 579	0.94 598	1.06 619	1.17 636	2.37 631	2.24 641	0.20 563	0.14 273	0.15 500	0.16 378	0.36 560	0.53 346

LMCR-Stereo	0.61 350	1.00 471	2.60 443	0.42 434	0.22 199	0.74 526	0.31 429	1.06 593	0.70 401	0.62 461	0.64 479	0.40 298	0.52 505	0.84 351	1.27 576	0.20 563	0.09 145	0.12 370	0.09 145	0.26 454	0.16 73

Syn2CoEx	0.78 504	1.43 600	3.54 628	0.44 452	0.31 341	0.64 452	0.43 524	1.04 572	0.83 527	0.64 485	0.77 560	0.74 512	0.74 582	1.91 588	0.64 431	0.20 563	0.17 320	0.19 567	0.15 355	0.30 502	0.59 385

stereogan	0.74 477	0.68 333	2.82 528	0.40 417	0.40 442	1.05 615	0.42 517	0.99 530	0.96 589	0.78 563	0.86 583	1.15 635	0.73 578	1.57 514	0.56 390	0.20 563	0.19 338	0.20 577	0.16 378	0.37 569	0.34 215

TDLM	0.83 521	1.28 554	2.38 325	0.46 464	0.26 273	0.66 481	0.55 573	0.87 432	0.80 505	2.54 684	0.62 458	0.61 433	0.51 498	2.68 658	0.67 443	0.20 563	0.11 214	0.35 632	0.15 355	0.33 527	0.48 316

CVANet_RVC	0.82 516	1.18 527	3.98 651	0.40 417	0.28 303	0.63 439	0.43 524	0.90 460	0.78 484	1.14 621	0.69 508	0.68 482	0.52 505	2.62 652	0.48 342	0.20 563	0.13 257	0.22 588	0.37 574	0.37 569	0.48 316

NCCL2	0.71 460	1.32 561	2.30 309	0.44 452	0.31 341	0.71 507	0.67 612	0.89 448	0.69 388	0.70 524	0.61 451	0.85 562	0.54 510	1.58 521	0.70 451	0.20 563	0.17 320	0.66 661	0.25 483	0.26 454	0.38 240

MDST_ROB	1.28 629	0.53 266	3.84 647	0.55 514	0.45 474	4.06 693	0.60 589	1.36 641	0.89 564	2.18 675	1.17 627	0.98 598	0.72 575	4.28 693	2.12 632	0.20 563	0.16 306	0.19 567	0.17 398	0.20 349	0.84 483

zero-FE	1.27 627	0.33 81	9.38 697	1.30 628	2.25 680	0.33 44	0.20 142	0.51 162	1.26 633	0.32 183	0.22 81	0.77 524	0.22 167	0.69 290	0.96 512	0.21 574	2.25 673	0.09 154	0.61 649	0.32 521	3.25 683

rvit_stereo_0075_2	0.45 172	0.45 215	2.60 443	0.34 307	0.32 357	0.41 117	0.21 185	0.60 240	0.54 221	0.39 228	0.51 347	0.40 298	0.29 304	0.46 151	0.31 189	0.21 574	0.15 291	0.22 588	0.15 355	0.18 295	0.33 206

Wz-Net-TNSev	1.02 596	2.26 681	3.69 636	0.38 386	0.31 341	1.00 607	0.71 620	1.12 611	1.02 604	0.74 545	0.73 543	1.09 625	0.91 612	2.46 640	2.15 635	0.21 574	0.20 353	0.16 521	0.20 442	0.48 624	0.62 395

RTS	1.29 631	1.59 628	6.48 690	0.63 544	0.57 515	1.59 651	0.90 641	1.15 618	1.44 646	1.20 632	1.31 638	1.10 627	0.87 608	2.67 656	2.27 643	0.21 574	0.38 420	0.19 567	0.20 442	0.46 619	0.68 423

RTSA	1.29 631	1.59 628	6.48 690	0.63 544	0.57 515	1.59 651	0.90 641	1.15 618	1.44 646	1.20 632	1.31 638	1.10 627	0.87 608	2.67 656	2.27 643	0.21 574	0.38 420	0.19 567	0.20 442	0.46 619	0.68 423

ADCPNet	1.07 607	1.37 585	4.54 673	0.38 386	0.68 550	1.36 638	0.64 601	0.93 481	0.83 527	0.79 564	0.82 571	1.08 622	1.18 637	1.30 465	2.68 657	0.21 574	0.69 492	0.21 583	0.95 681	0.30 502	0.54 353

LALA_ROB	0.68 441	1.14 509	2.50 402	0.37 366	0.29 312	0.78 549	0.55 573	0.99 530	0.84 539	0.82 575	0.68 503	0.93 586	0.50 494	1.01 399	0.89 501	0.21 574	0.15 291	0.21 583	0.18 411	0.26 454	0.30 186

GASNet	0.84 523	1.98 657	4.07 656	0.48 471	0.33 365	0.58 347	0.34 464	0.97 513	0.81 514	0.60 436	0.59 434	0.74 512	0.55 515	2.08 607	1.18 558	0.22 581	0.15 291	0.19 567	0.17 398	0.55 635	0.29 177

edge stereo	0.84 523	0.74 374	3.42 619	0.38 386	1.21 625	0.63 439	0.41 510	0.98 521	0.83 527	0.81 569	0.88 588	1.14 633	0.73 578	2.16 617	0.89 501	0.22 581	0.20 353	0.26 609	0.18 411	0.38 577	0.43 280

SHD	0.84 523	1.14 509	2.54 413	0.80 580	0.52 494	0.76 534	0.34 464	1.16 621	1.29 637	1.11 616	0.85 578	0.98 598	0.74 582	1.25 456	1.48 591	0.22 581	0.37 416	0.20 577	0.27 500	0.36 560	0.41 264

ADCMid	1.06 604	1.82 649	3.53 627	0.39 403	0.36 406	0.99 605	0.58 582	1.01 550	0.94 581	1.23 638	1.02 614	1.01 606	1.01 624	1.11 426	4.04 685	0.22 581	0.19 338	0.42 642	0.32 537	0.42 603	0.53 346

AnyNet_C32	1.08 611	1.76 647	3.01 566	0.50 491	0.54 504	1.17 630	1.16 665	0.97 513	0.95 587	1.11 616	0.98 606	0.87 570	0.93 617	1.57 514	4.11 687	0.22 581	0.20 353	0.25 607	0.25 483	0.40 593	0.68 423

LSM	3.40 691	1.42 597	5.81 685	9.98 709	30.74 729	0.86 575	1.14 661	0.99 530	1.26 633	1.40 653	2.18 666	0.93 586	0.85 603	1.76 548	1.03 532	0.22 581	0.35 414	0.24 602	0.29 508	0.40 593	6.21 709

XPNet_ROB	0.68 441	1.11 500	2.28 304	0.38 386	0.27 287	0.67 490	0.47 547	0.94 487	0.75 457	0.80 566	0.71 536	0.81 545	0.54 510	1.72 540	0.84 496	0.22 581	0.16 306	0.16 521	0.15 355	0.25 433	0.45 301

SGM-Forest	1.84 664	7.91 707	10.36 702	0.42 434	0.33 365	1.04 613	1.29 673	1.01 550	0.88 559	1.19 627	2.30 670	1.03 610	1.79 666	2.60 651	2.81 663	0.22 581	0.21 362	0.21 583	0.19 429	0.25 433	0.79 466
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DNS	1.68 661	0.28 13	2.40 334	2.44 685	2.39 684	2.27 677	0.18 101	1.65 662	1.58 655	8.28 704	0.39 259	0.45 339	0.22 167	1.39 475	1.23 568	0.23 589	2.62 688	0.08 64	0.98 683	0.12 134	4.38 703

Selective-IGEV-i16pc	0.76 493	0.44 206	5.34 681	0.32 256	0.19 149	1.17 630	0.61 594	0.94 487	0.80 505	0.37 216	0.51 347	0.53 386	0.29 304	2.08 607	0.38 262	0.23 589	0.23 372	0.12 370	0.16 378	0.22 383	0.21 117

ISRNet	0.51 246	0.58 286	1.96 213	0.38 386	0.31 341	0.49 218	0.21 185	0.80 359	0.71 416	0.64 485	0.71 536	0.66 464	0.40 397	0.59 233	0.45 318	0.23 589	0.16 306	0.21 583	0.20 442	0.21 366	0.37 231

hitnet-ft	0.73 473	1.09 493	2.59 435	0.28 164	0.22 199	0.71 507	0.36 483	0.89 448	0.67 349	0.58 406	0.83 573	1.03 610	0.94 619	2.31 626	0.70 451	0.23 589	0.14 273	0.41 640	0.13 308	0.24 408	0.28 170

AF-Net	0.76 493	1.14 509	2.74 509	0.42 434	0.41 449	0.70 503	0.41 510	1.07 597	0.94 581	0.73 538	1.05 620	1.04 614	0.86 605	1.23 450	1.00 528	0.23 589	0.15 291	0.25 607	0.18 411	0.32 521	0.35 222

ADCS	1.14 616	2.02 663	3.36 603	0.43 447	0.37 415	0.96 604	0.81 631	1.12 611	1.17 629	1.25 641	0.98 606	1.08 622	0.92 615	1.41 483	4.97 693	0.23 589	0.21 362	0.22 588	0.23 471	0.40 593	0.67 418

DeepPrunerF	0.92 566	1.33 566	3.41 616	0.46 464	0.51 490	0.64 452	0.49 556	1.16 621	2.62 686	0.65 501	0.61 451	0.65 455	0.62 546	2.23 621	1.31 577	0.23 589	0.19 338	0.30 621	0.28 503	0.39 586	0.34 215

CBMV_ROB	0.88 545	0.75 381	2.73 506	0.36 353	0.22 199	0.76 534	0.47 547	1.05 580	0.81 514	1.06 611	1.04 618	0.88 574	1.36 644	2.17 619	2.03 625	0.23 589	0.24 377	0.27 610	0.25 483	0.27 469	0.73 443

MeshStereo	1.29 631	1.34 569	3.04 572	0.35 333	0.28 303	1.10 624	0.69 617	1.42 648	1.07 613	2.71 688	2.43 672	2.95 678	1.50 655	2.92 674	2.03 625	0.23 589	0.22 365	0.22 588	0.19 429	0.50 627	0.69 431
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
Selective-IGEV-i16pb	0.87 542	0.49 238	5.92 686	0.33 280	0.21 185	1.07 620	0.67 612	1.13 615	0.97 596	0.44 261	0.77 560	0.66 464	0.46 464	2.29 624	0.54 380	0.24 598	0.25 386	0.15 500	0.19 429	0.26 454	0.28 170

HBP-ISP	0.82 516	1.57 623	3.28 596	0.50 491	0.27 287	0.86 575	0.54 569	1.09 601	0.78 484	0.81 569	0.70 521	0.68 482	1.00 623	2.02 598	0.47 331	0.24 598	0.24 377	0.29 620	0.25 483	0.28 482	0.52 340

FADNet-RVC-Resample	0.74 477	1.54 618	3.81 644	0.38 386	0.29 312	0.62 424	0.38 496	0.91 467	0.67 349	0.52 343	0.51 347	0.63 442	0.44 445	1.56 509	0.59 404	0.24 598	0.32 407	0.22 588	0.19 429	0.30 502	0.71 437

RGC	0.78 504	1.10 498	2.55 421	0.45 459	0.45 474	0.73 518	0.40 508	1.00 540	0.75 457	0.75 548	1.04 618	1.02 609	0.73 578	1.74 543	1.15 555	0.24 598	0.19 338	0.28 612	0.26 491	0.31 511	0.38 240

Nwc_Net	0.75 488	1.10 498	2.96 554	0.42 434	0.39 432	0.77 544	0.39 503	1.06 593	0.73 430	0.65 501	1.00 610	0.99 602	0.74 582	1.43 485	0.99 525	0.24 598	0.15 291	0.23 596	0.26 491	0.27 469	0.30 186

XQC	0.84 523	1.32 561	2.61 448	0.78 577	0.44 469	0.89 588	0.53 566	1.16 621	1.07 613	0.85 581	0.69 508	0.92 581	0.73 578	1.40 478	1.44 589	0.24 598	0.35 414	0.23 596	0.26 491	0.45 615	0.39 248

PS-NSSS	0.69 448	1.37 585	2.44 356	0.31 233	0.32 357	0.64 452	0.34 464	1.04 572	0.74 451	0.56 383	0.75 553	0.51 376	0.42 422	2.41 638	0.54 380	0.24 598	0.17 320	0.27 610	0.18 411	0.30 502	0.23 135

UDGNet	0.50 231	1.36 578	2.44 356	0.37 366	0.19 149	0.58 347	0.23 264	0.49 128	0.69 388	0.42 245	0.39 259	0.34 261	0.29 304	0.55 216	0.32 200	0.25 605	0.10 181	0.37 635	0.19 429	0.30 502	0.17 82

G-Net	1.02 596	0.70 346	3.23 590	0.60 533	0.66 546	2.00 671	0.71 620	0.78 344	0.70 401	1.14 621	2.53 674	1.29 644	1.01 624	1.47 495	1.74 608	0.25 605	0.24 377	0.24 602	0.26 491	0.37 569	0.40 256

SAMSARA	1.11 613	1.35 573	2.60 443	1.34 633	0.77 565	1.67 656	1.41 682	1.47 650	0.99 601	1.54 663	0.89 590	1.44 655	0.90 611	1.88 580	1.71 604	0.25 605	0.55 465	0.22 588	0.34 557	0.39 586	0.50 325

NOSS_ROB	0.75 488	1.03 480	2.27 302	0.68 564	0.26 273	0.68 497	0.30 418	0.99 530	0.82 520	0.59 425	0.58 428	0.77 524	0.39 390	2.75 665	0.48 342	0.25 605	0.24 377	0.28 612	0.26 491	0.29 493	1.07 546

IGEV-RUCA	2.30 674	0.38 142	1.36 102	0.41 428	1.90 667	2.03 674	1.86 687	1.37 642	1.78 666	3.73 696	3.72 692	5.06 696	8.09 705	2.15 615	1.63 601	0.26 609	0.77 503	2.71 704	1.91 700	2.43 697	2.42 661

RP	0.74 477	1.01 474	2.48 391	0.44 452	0.45 474	0.66 481	0.45 537	0.95 502	0.87 555	0.70 524	0.95 601	0.99 602	0.82 597	1.55 507	0.82 493	0.26 609	0.19 338	0.23 596	0.20 442	0.34 537	0.38 240

AnyNet_C01	1.20 621	1.89 653	4.25 663	0.55 514	0.54 504	1.57 649	1.39 678	1.10 604	1.13 621	1.19 627	1.34 642	1.15 635	1.11 631	1.73 541	2.89 665	0.26 609	0.24 377	0.28 612	0.24 475	0.50 627	0.68 423

CSAN	1.38 640	1.74 646	4.12 657	0.53 504	0.38 425	1.06 618	1.15 663	1.29 635	1.12 620	1.19 627	1.90 659	1.04 614	1.44 649	5.92 700	2.82 664	0.26 609	0.22 365	0.24 602	0.25 483	0.35 552	0.54 353

PVD	1.05 603	1.21 534	2.36 321	0.84 584	0.91 585	1.04 613	0.64 601	1.32 639	1.68 658	1.43 655	1.41 646	1.14 633	1.15 634	1.49 498	1.77 613	0.27 613	0.65 485	0.28 612	0.35 562	0.40 593	0.73 443

DPSNet	1.02 596	0.72 358	2.84 532	0.60 533	0.39 432	1.08 621	0.75 624	1.41 647	1.14 624	0.74 545	0.69 508	1.05 618	1.67 660	2.09 611	2.22 640	0.27 613	0.61 476	0.20 577	0.50 619	0.48 624	1.03 541

FBW_ROB	0.94 575	1.23 544	2.35 320	0.46 464	0.32 357	0.87 582	0.46 543	1.15 618	0.97 596	0.83 578	0.78 565	1.01 606	0.64 552	3.65 689	1.65 602	0.27 613	0.24 377	0.40 638	0.26 491	0.32 521	0.88 502

FSD					1.93 669	0.63 439	0.33 454	0.46 104	0.53 215	0.32 183	0.32 209	0.40 298	0.32 336	1.14 432	0.60 409	0.28 616	2.77 691	0.31 622	0.30 518	0.31 511

dad	0.58 308	1.35 573	2.39 331	0.31 233	0.20 170	0.62 424	0.26 341	0.56 211	0.79 497	0.66 508	0.64 479	0.64 450	0.36 357	0.87 357	0.48 342	0.28 616	0.15 291	0.40 638	0.18 411	0.24 408	0.22 125

PFNet	0.62 372	0.42 174	2.69 491	0.43 447	0.55 507	0.62 424	0.27 360	0.64 268	0.72 425	0.61 446	0.56 410	0.45 339	0.33 342	1.86 574	1.12 550	0.28 616	0.09 145	0.12 370	0.16 378	0.26 454	0.27 164

NCC-stereo	0.88 545	1.22 539	2.97 555	0.60 533	0.45 474	1.88 665	0.48 549	1.04 572	0.75 457	0.70 524	0.85 578	0.93 586	0.84 600	1.81 561	1.51 595	0.28 616	0.19 338	0.23 596	0.31 529	0.27 469	0.35 222

Abc-Net	0.88 545	1.22 539	2.97 555	0.60 533	0.45 474	1.88 665	0.48 549	1.04 572	0.75 457	0.70 524	0.85 578	0.93 586	0.84 600	1.81 561	1.51 595	0.28 616	0.19 338	0.23 596	0.31 529	0.27 469	0.35 222
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	1.65 660	0.85 425	3.39 609	0.46 464	0.39 432	2.02 673	0.66 607	1.94 678	1.84 670	2.81 691	2.99 686	4.39 693	3.25 688	2.81 669	2.75 661	0.29 621	0.26 390	0.31 622	0.30 518	0.33 527	0.91 509

FC-DCNN	1.60 658	0.85 425	3.44 620	0.46 464	0.39 432	1.96 667	0.66 607	1.72 666	1.70 660	2.75 690	2.91 685	4.20 689	3.15 687	2.72 661	2.66 656	0.30 622	0.26 390	0.31 622	0.30 518	0.33 527	0.91 509

MSMD_ROB	1.41 642	1.03 480	2.75 511	0.41 428	0.32 357	2.00 671	0.61 594	0.96 505	1.43 645	2.97 692	2.63 678	4.76 695	2.04 674	2.44 639	1.78 614	0.30 622	0.26 390	0.32 626	0.32 537	0.32 521	0.63 401

FCDSN-DC	1.45 646	1.12 504	3.30 599	0.48 471	0.41 449	1.13 626	0.60 589	1.17 624	1.28 636	2.25 678	2.85 682	3.65 686	3.34 690	2.58 649	2.44 647	0.31 624	0.26 390	0.31 622	0.30 518	0.37 569	0.78 463
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
Anonymous_2	1.36 639	0.49 238	2.03 232	1.71 658	1.58 650	2.49 682	0.58 582	1.59 659	2.31 681	0.77 555	0.88 588	1.03 610	0.58 530	1.20 445	0.66 439	0.32 625	1.38 589	1.42 691	3.87 709	0.78 658	1.56 599

ccnet	0.77 502	0.61 301	2.01 225	0.40 417	0.46 481	1.05 615	0.59 585	1.02 559	0.74 451	0.90 587	0.97 603	0.82 548	0.89 610	1.68 537	1.16 557	0.32 625	0.26 390	0.32 626	0.28 503	0.35 552	0.47 309

SDNR	2.06 669	2.93 699	2.94 550	1.55 649	5.13 699	1.98 670	0.24 295	1.95 679	2.62 686	0.92 590	2.71 680	5.76 699	0.68 566	3.61 688	3.84 681	0.33 627	0.38 420	0.22 588	0.17 398	1.13 670	2.04 632

GANetREF_RVC	0.81 512	1.44 603	3.04 572	0.49 484	0.27 287	0.83 568	0.63 599	1.03 566	0.92 572	0.63 474	0.61 451	0.72 504	0.59 533	2.40 636	0.58 400	0.33 627	0.25 386	0.37 635	0.25 483	0.41 600	0.36 230
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	0.83 521	1.57 623	2.63 454	0.48 471	0.37 415	0.78 549	0.29 402	1.04 572	1.36 643	0.63 474	2.05 662	0.64 450	0.70 573	1.10 421	1.20 562	0.33 627	0.14 273	0.15 500	0.12 285	0.63 643	0.46 307

PSMNet-RUCA	0.64 399	1.12 504	2.61 448	0.59 531	0.56 510	0.64 452	0.37 486	0.89 448	0.72 425	0.53 352	0.68 503	0.53 386	0.43 435	0.61 245	0.46 326	0.35 630	0.19 338	0.44 647	0.29 508	0.49 626	0.35 222

PASM	0.82 516	1.00 471	2.68 484	0.52 500	0.48 485	0.65 468	0.59 585	0.83 389	0.89 564	0.82 575	0.73 543	0.89 577	0.68 566	2.39 635	0.73 465	0.35 630	0.37 416	0.36 633	0.41 591	0.45 615	0.51 332

AANet_RVC	0.79 507	1.46 607	2.72 501	0.34 307	0.25 254	0.59 369	0.32 440	0.88 440	0.83 527	0.62 461	0.95 601	0.80 540	0.43 435	2.46 640	1.72 606	0.38 632	0.26 390	0.10 228	0.09 145	0.25 433	0.43 280

PDISCO_ROB	0.84 523	1.46 607	2.84 532	0.65 551	0.59 520	1.17 630	0.48 549	1.19 626	1.08 615	0.67 510	0.72 541	1.00 605	0.61 544	1.24 452	1.05 536	0.38 632	0.18 332	0.28 612	0.24 475	0.58 637	0.44 296

WCMA_ROB	1.29 631	1.21 534	3.13 582	0.65 551	0.36 406	1.20 634	0.78 628	1.00 540	0.98 598	1.78 668	2.62 677	3.08 682	2.01 673	1.86 574	2.35 645	0.38 632	0.38 420	0.32 626	0.32 537	0.31 511	1.06 545

PMTNet	0.35 65	0.38 142	1.75 163	0.21 13	0.14 36	0.57 337	0.24 295	0.48 123	0.44 138	0.28 154	0.32 209	0.26 180	0.24 207	0.41 125	0.24 88	0.42 635	0.07 24	0.08 64	0.05 1	0.18 295	0.15 59

ELAS_RVC	1.51 652	0.88 435	3.36 603	0.63 544	0.56 510	1.53 647	2.73 693	1.53 653	1.76 665	2.26 679	2.21 669	2.10 668	3.07 686	2.08 607	2.52 650	0.42 635	0.42 431	0.42 642	0.37 574	0.51 629	0.84 483
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.52 653	0.92 456	2.91 545	0.62 541	0.57 515	3.13 685	2.21 690	1.67 664	1.58 655	2.42 682	2.43 672	1.87 665	2.49 681	1.85 572	2.70 658	0.42 635	0.43 436	0.41 640	0.40 586	0.51 629	0.85 491
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 611	2.01 661	2.56 425	0.49 484	0.40 442	1.49 645	0.96 645	1.02 559	0.95 587	0.85 581	0.94 598	1.06 619	0.59 533	2.92 674	1.15 555	0.43 638	0.74 502	0.32 626	0.55 630	0.74 651	1.35 582

coex-ft	6.14 701	1.98 657	60.80 735	0.34 307	0.30 328	0.80 557	1.17 667	0.76 327	4.34 697	19.82 721	2.15 665	1.61 661	8.77 707	1.82 564	10.36 709	0.44 639	2.05 654	0.18 559	0.19 429	0.39 586	4.61 707

UDG	0.86 535	1.57 623	2.80 521	0.68 564	0.59 520	0.78 549	0.38 496	0.97 513	0.74 451	0.63 474	0.70 521	1.01 606	0.68 566	1.02 400	1.22 567	0.45 640	0.34 413	0.89 672	0.51 623	0.73 650	0.58 378

Consistency-Raft	0.92 566	1.21 534	3.50 623	0.98 603	0.63 537	0.77 544	0.54 569	1.02 559	1.01 603	0.62 461	1.03 616	0.65 455	1.04 626	0.81 345	1.36 583	0.45 640	0.47 443	0.51 653	0.59 645	0.65 645	0.47 309

FADNet	0.71 460	1.60 632	2.53 409	0.33 280	0.30 328	0.67 490	0.29 402	0.92 475	0.75 457	0.45 266	0.49 331	0.66 464	0.57 522	1.85 572	0.85 497	0.46 642	0.20 353	0.17 540	0.20 442	0.60 639	0.37 231

MADNet+	1.44 644	2.19 673	6.00 687	0.89 587	0.70 554	1.58 650	1.11 658	1.56 658	1.30 639	0.89 585	1.03 616	1.25 640	1.12 632	3.29 681	2.80 662	0.48 643	0.57 469	0.39 637	0.36 572	0.63 643	0.69 431

JetBlue	1.89 665	2.09 668	4.16 659	0.74 569	1.23 626	4.52 697	3.86 699	1.68 665	1.26 633	1.28 644	1.54 649	2.36 673	1.86 668	3.35 683	3.37 672	0.54 644	0.49 448	0.48 649	0.49 615	1.39 684	1.21 563

SGM_RVC	2.11 672	1.07 488	2.87 539	0.98 603	0.92 586	2.72 684	1.88 689	1.91 676	12.27 708	2.09 671	1.99 661	2.47 674	2.24 679	2.87 673	2.03 625	0.54 644	0.47 443	0.42 642	0.47 609	0.74 651	1.22 565
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IGEV-BASED-STEREO-	0.45 172	1.36 578	1.30 92	0.24 72	0.12 8	0.33 44	0.20 142	0.41 62	0.37 59	0.32 183	0.21 67	0.16 44	0.14 28	0.29 37	0.62 422	0.55 646	1.42 597	0.11 307	0.13 308	0.25 433	0.56 365

DispFullNet	1.69 662	2.25 679	5.23 678	1.53 648	8.78 703	0.89 588	0.37 486	1.03 566	0.98 598	1.37 649	1.00 610	1.13 631	1.97 671	1.51 501	0.98 523	0.55 646	0.32 407	1.19 682	0.64 651	1.16 672	0.88 502

AANet	1.18 619	1.16 519	2.94 550	0.35 333	1.41 636	0.66 481	0.38 496	0.82 378	2.26 680	1.34 648	1.54 649	1.27 641	1.21 638	1.32 466	1.26 575	0.59 648	1.95 649	0.18 559	0.39 584	0.34 537	2.25 653

DDUNet	0.90 559	1.63 635	2.77 516	0.77 574	0.69 552	0.83 568	0.44 533	0.90 460	0.70 401	0.68 516	0.76 556	0.92 581	0.54 510	1.14 432	1.35 581	0.61 649	0.37 416	0.96 674	0.52 626	0.77 656	0.67 418

anonymity	0.86 535	0.68 333	1.44 121	0.64 548	0.83 575	0.67 490	0.52 563	0.98 521	0.73 430	0.96 596	0.70 521	0.81 545	0.86 605	1.10 421	1.34 579	0.64 650	0.72 500	0.58 655	1.44 694	0.60 639	0.91 509

DualNet (step1)	0.76 493	0.69 343	2.69 491	0.28 164	0.23 229	0.81 561	0.33 454	0.99 530	0.86 549	0.64 485	0.63 466	0.67 468	0.49 489	1.18 440	0.52 364	0.65 651	1.21 563	0.86 668	0.56 634	0.25 433	0.72 439

test_sample9	1.07 607	0.69 343	2.69 491	0.28 164	0.23 229	0.81 561	0.33 454	0.99 530	0.86 549	0.64 485	0.63 466	0.67 468	0.49 489	2.02 598	2.70 658	0.65 651	4.33 706	0.86 668	0.56 634	0.25 433	0.72 439

test_sample8	1.23 624	0.69 343	2.69 491	0.28 164	0.23 229	0.81 561	0.33 454	1.01 550	0.75 457	1.23 638	0.63 466	2.53 675	1.31 640	2.02 598	2.70 658	0.65 651	4.33 706	0.86 668	0.56 634	0.25 433	0.72 439

SPS-STEREO	1.22 622	1.65 637	3.41 616	0.66 555	0.69 552	1.01 608	0.68 615	1.10 604	0.96 589	1.40 653	1.25 633	1.46 656	1.08 629	2.05 601	2.24 641	0.66 654	0.61 476	0.58 655	0.57 642	0.66 646	1.65 610
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NVStereoNet_ROB	1.45 646	1.62 633	3.59 631	1.09 612	0.70 554	0.86 575	0.67 612	1.19 626	1.51 651	1.20 632	4.05 695	1.61 661	1.94 670	2.97 676	2.07 629	0.67 655	0.69 492	0.55 654	0.70 654	0.57 636	0.67 418
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	1.01 595	1.73 643	3.04 572	0.85 585	0.76 563	0.93 597	0.81 631	1.02 559	1.10 616	1.05 608	1.06 621	0.84 556	0.96 620	0.93 381	0.97 514	0.68 656	0.61 476	0.63 660	0.60 647	0.77 656	0.80 470

WAO-7	1.58 657	2.04 666	3.25 593	0.94 596	0.75 560	1.75 659	1.13 660	1.87 673	1.97 675	1.46 659	2.53 674	1.98 667	1.75 663	3.13 678	2.48 649	0.69 657	0.67 487	0.94 673	0.74 662	0.80 659	0.77 457

DN	0.97 585	0.30 40	4.03 654	3.02 695	0.78 568	0.72 513	0.21 185	0.61 246	0.44 138	0.36 207	0.54 385	0.36 269	0.18 97	1.20 445	0.91 505	0.72 658	1.86 639	0.11 307	0.34 557	0.12 134	2.60 666

AIO-test2	0.60 340	1.55 619	2.73 506	0.63 544	0.42 463	0.50 237	0.23 264	0.84 398	0.73 430	0.34 198	0.53 364	0.37 277	0.22 167	0.70 297	0.32 200	0.75 659	0.16 306	0.13 433	0.17 398	0.21 366	0.47 309

GCST	0.84 523	1.48 611	3.02 568	1.12 620	1.09 613	0.62 424	0.19 117	0.79 352	0.56 243	0.60 436	0.65 487	0.50 371	0.31 327	1.24 452	0.74 470	0.76 660	0.46 439	0.84 667	0.64 651	0.71 648	0.57 371

CAS	0.39 108	0.31 52	1.79 169	0.81 582	0.34 381	0.51 247	0.23 264	0.49 128	0.42 119	0.23 84	0.31 192	0.20 109	0.17 72	0.30 41	0.25 106	0.77 661	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.10 86	0.41 264

SQANet	0.92 566	1.96 655	3.23 590	0.77 574	0.83 575	0.76 534	0.38 496	0.87 432	0.68 376	0.64 485	0.69 508	0.73 510	0.52 505	1.35 472	1.36 583	0.80 662	0.30 402	0.60 658	0.29 508	0.93 662	0.70 434

LE_ROB	4.55 697	2.43 690	9.94 700	2.79 693	4.03 697	2.40 681	3.54 695	2.72 687	11.04 706	11.64 712	4.69 700	5.25 697	10.74 709	4.52 696	9.73 707	0.82 663	0.70 495	1.34 688	0.97 682	0.74 651	0.94 520

FINET	1.92 666	1.96 655	4.49 672	1.62 651	1.39 635	3.51 689	4.39 700	2.89 691	2.58 685	1.39 651	1.98 660	1.35 648	2.12 677	1.64 529	2.12 632	0.84 664	1.03 544	0.18 559	0.29 508	0.54 634	2.12 637

SGM-ForestM	3.67 694	2.70 698	5.34 681	1.65 654	1.72 658	6.02 700	5.08 703	4.10 701	3.47 692	4.59 698	4.21 697	9.81 707	5.79 701	6.44 701	6.97 702	0.88 665	1.09 549	0.33 630	0.45 599	0.68 647	2.10 636

ACVNet_2	1.54 654	2.20 675	4.42 670	1.10 614	0.93 589	1.37 640	0.87 636	1.53 653	1.71 661	1.22 636	1.72 654	2.12 669	1.06 627	2.58 649	1.93 621	0.94 666	0.54 462	1.00 677	0.56 634	2.11 694	0.96 527

FADNet_RVC	0.87 542	1.51 615	2.90 544	0.31 233	0.24 243	0.71 507	0.25 323	1.00 540	0.65 328	0.45 266	0.57 421	0.61 433	0.44 445	1.53 505	0.75 471	0.94 666	0.97 530	0.28 612	1.00 685	0.89 661	1.36 584

WAO-6	1.69 662	1.87 652	3.21 589	1.15 622	1.01 600	2.29 678	1.06 657	1.85 671	2.84 690	1.30 647	2.59 676	2.19 670	1.67 660	2.62 652	2.52 650	0.96 668	0.68 489	1.19 682	0.84 675	1.13 670	0.95 523

CC-Net-ROB	0.95 578	1.57 623	2.93 548	0.90 590	0.39 432	0.87 582	0.44 533	1.12 611	0.83 527	0.59 425	0.69 508	0.64 450	0.50 494	2.73 663	0.93 508	0.97 669	0.40 427	0.87 671	0.29 508	0.61 642	0.66 411

otaku	1.15 617	2.10 669	3.51 624	0.98 603	0.74 558	1.02 610	0.59 585	1.03 566	0.89 564	0.70 524	1.60 651	0.98 598	0.65 555	1.63 526	1.80 616	0.99 670	0.46 439	0.73 665	0.40 586	1.30 680	0.88 502

Ntro	1.11 613	2.10 669	3.52 626	0.97 602	0.87 581	1.06 618	0.54 569	1.02 559	0.93 579	0.63 474	0.76 556	0.93 586	0.67 564	1.76 548	1.71 604	1.03 671	0.46 439	0.76 666	0.41 591	1.29 678	0.86 496

MANE	3.51 693	2.03 665	3.88 649	1.89 669	2.01 673	5.98 699	4.72 701	5.87 704	7.13 704	3.80 697	5.10 701	6.11 701	5.34 699	4.39 694	5.05 694	1.07 672	1.28 575	0.50 652	0.85 676	0.76 654	2.36 659

MonStereo1	2.06 669	1.22 539	2.39 331	1.22 626	1.04 605	3.53 690	0.62 597	1.55 656	1.93 673	1.50 661	3.36 691	2.24 672	10.67 708	2.85 671	1.50 592	1.08 673	0.39 426	0.96 674	0.58 643	1.16 672	1.39 585

ACVNet_1	1.47 648	2.27 682	4.92 676	1.11 617	0.89 582	1.19 633	0.66 607	1.28 633	1.19 631	0.98 597	0.97 603	3.06 681	1.48 654	2.37 631	1.82 617	1.08 673	0.49 448	1.03 679	0.48 613	1.20 674	0.95 523

PWCK	1.62 659	2.32 686	4.27 664	1.11 617	0.56 510	1.81 662	1.84 686	1.55 656	1.54 653	1.45 656	1.81 655	1.82 664	1.38 646	3.34 682	2.14 634	1.09 675	0.57 469	0.98 676	0.59 645	1.50 686	0.79 466

SGM+DAISY	2.67 679	2.14 671	4.28 666	1.92 670	2.11 677	4.36 696	5.22 704	3.17 693	3.00 691	3.24 695	3.81 693	3.03 680	3.61 691	2.53 644	3.79 680	1.15 676	1.29 577	0.66 661	0.71 658	0.95 664	2.44 662

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 523	1.41 592	2.80 521	0.94 596	0.35 394	0.89 588	0.41 510	0.89 448	0.66 336	0.57 399	0.63 466	0.75 517	0.38 373	2.37 631	0.55 386	1.16 677	0.31 404	0.36 633	0.21 453	0.59 638	0.63 401

Dean	1.92 666	2.31 685	5.03 677	1.31 629	1.08 611	1.55 648	0.99 648	1.98 680	2.33 682	1.51 662	4.15 696	4.23 692	1.39 647	2.31 626	2.10 630	1.18 678	0.69 492	1.18 681	0.75 663	1.30 680	1.07 546

RainbowNet	1.27 627	2.22 677	3.58 630	1.14 621	0.92 586	1.08 621	0.76 625	1.19 626	1.15 626	0.77 555	0.97 603	1.08 622	0.83 599	1.64 529	1.72 606	1.20 679	1.30 580	1.01 678	0.58 643	1.23 675	0.97 530

DStereoSA	2.66 677	1.38 589	3.38 608	2.11 674	2.88 692	3.99 692	6.44 707	1.48 651	3.47 692	1.23 638	4.33 698	1.33 647	4.54 695	2.05 601	5.45 695	1.23 680	1.83 637	0.49 651	1.54 696	1.11 669	2.96 674

TorneroNet-64	2.74 680	2.23 678	4.18 660	1.48 644	1.20 624	3.88 691	1.01 654	3.48 700	6.61 703	2.62 686	4.55 699	4.20 689	3.84 693	3.39 685	3.40 674	1.23 680	0.66 486	1.39 690	0.80 664	3.42 702	1.27 571

DStereoO	1.34 637	0.76 387	2.18 275	1.19 625	2.07 674	0.79 553	3.84 698	1.01 550	1.42 644	0.72 536	1.11 624	0.80 540	1.97 671	0.96 390	2.44 647	1.25 682	0.99 535	0.48 649	0.60 647	0.96 666	1.34 580

JetRed	3.37 690	4.96 702	10.08 701	1.48 644	1.73 659	7.63 702	5.47 705	3.47 698	2.20 679	2.42 682	2.40 671	2.98 679	2.35 680	3.52 687	6.60 700	1.33 683	1.90 641	1.38 689	1.23 691	2.30 695	2.02 630

IMH-64-1	1.50 649	1.98 657	2.69 491	1.39 638	1.12 618	1.39 642	1.19 668	1.80 667	1.47 648	1.19 627	2.20 667	1.53 657	1.51 656	2.12 613	1.98 622	1.34 684	0.68 489	1.28 685	0.70 654	1.37 682	1.12 552

IMH-64	1.50 649	1.98 657	2.69 491	1.39 638	1.12 618	1.39 642	1.19 668	1.80 667	1.47 648	1.19 627	2.20 667	1.53 657	1.51 656	2.12 613	1.98 622	1.34 684	0.68 489	1.28 685	0.70 654	1.37 682	1.12 552

DStereoFS	2.88 683	2.40 689	3.33 601	2.36 682	2.63 689	5.25 698	4.98 702	3.05 692	4.10 696	2.71 688	3.88 694	2.77 676	5.31 698	2.69 659	3.64 678	1.35 686	1.67 628	0.58 655	1.10 689	0.88 660	3.02 678

TorneroNet	5.60 700	2.30 684	3.98 651	1.49 646	1.26 629	14.47 708	1.11 658	4.85 702	20.66 725	10.12 707	16.30 716	11.78 713	7.35 703	3.41 686	4.38 689	1.36 687	0.70 495	1.46 692	0.87 677	2.73 699	1.33 578

UNDER WATER	2.84 682	2.25 679	5.25 679	1.84 666	1.45 641	2.36 680	1.44 683	3.23 695	6.51 702	2.61 685	2.73 681	5.69 698	5.64 700	3.14 679	4.18 688	1.48 688	0.81 513	1.60 696	1.07 686	1.91 691	1.67 612

UNDER WATER-64	2.59 676	2.28 683	5.63 683	1.85 667	1.45 641	3.28 686	1.60 684	2.62 686	5.57 699	2.09 671	2.12 663	4.10 688	4.21 694	2.74 664	3.64 678	1.49 689	0.86 523	1.58 695	1.09 688	1.91 691	1.62 608

KSHMR	4.19 695	2.37 688	6.24 688	1.73 661	1.48 645	1.97 669	1.29 673	3.18 694	17.06 720	2.15 674	15.74 714	9.09 706	1.75 663	8.33 704	2.37 646	1.55 690	1.29 577	1.70 697	1.23 691	1.75 689	1.60 606

notaker	2.77 681	2.35 687	4.02 653	2.61 691	1.44 640	1.77 660	1.14 661	2.77 689	1.81 668	2.30 680	11.41 710	3.95 687	4.70 696	3.24 680	3.01 667	1.58 691	0.88 524	1.71 698	1.08 687	2.10 693	1.44 590

LGCAT	0.56 289	0.27 3	0.99 19	0.26 112	0.13 20	0.56 313	0.14 23	0.35 26	0.20 2	0.36 207	0.14 12	0.23 140	0.15 48	1.94 590	0.39 271	1.59 692	1.12 553	0.07 1	0.08 106	0.07 2	2.22 647

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 641	2.04 666	3.02 568	0.58 530	0.41 449	2.15 676	1.00 652	1.31 638	1.29 637	1.05 608	1.10 623	1.29 644	0.91 612	3.07 677	1.34 579	1.65 693	0.84 521	0.68 663	0.88 678	1.55 687	1.91 623

BEATNet-Init1	12.32 711	12.82 714	28.66 731	3.22 696	3.71 695	21.59 723	11.42 711	14.54 719	13.73 716	20.24 722	20.16 721	26.14 732	19.85 720	19.08 723	15.33 720	1.81 694	1.93 646	2.05 701	2.48 705	4.25 705	3.41 687

ktn	4.44 696	2.47 692	3.70 637	1.82 665	1.49 646	2.11 675	1.40 679	2.30 684	12.56 709	11.36 711	16.25 715	11.30 712	3.77 692	4.41 695	3.47 675	1.86 695	0.99 535	1.74 699	1.21 690	3.28 701	1.39 585

MFN_U_SF_RVC	1.57 656	2.56 696	3.30 599	0.66 555	0.41 449	1.15 628	0.51 559	1.27 632	1.35 642	1.61 665	1.20 630	1.43 654	0.97 621	1.80 559	2.10 630	1.88 696	1.79 633	1.97 700	2.14 702	1.61 688	1.76 618

WAO-8	2.91 684	2.55 694	3.77 638	1.93 671	1.04 605	4.08 694	0.99 648	3.25 696	6.09 700	2.20 676	3.34 689	3.33 684	2.64 682	11.73 707	2.52 650	2.12 697	1.92 642	1.55 693	0.93 679	1.27 676	0.96 527

Venus	2.91 684	2.55 694	3.77 638	1.93 671	1.04 605	4.08 694	0.99 648	3.25 696	6.09 700	2.20 676	3.34 689	3.33 684	2.64 682	11.73 707	2.52 650	2.12 697	1.92 642	1.55 693	0.93 679	1.27 676	0.96 527

USTest	8.06 703	7.11 706	8.76 695	9.20 708	9.03 704	15.20 709	23.57 716	10.01 712	9.45 705	5.97 702	6.79 702	7.77 704	7.51 704	8.75 706	11.06 712	2.24 699	3.58 699	2.87 706	3.21 708	4.93 708	4.21 701

MADNet++	2.94 687	2.17 672	3.27 595	2.55 690	2.28 681	3.29 688	3.37 694	2.76 688	2.67 688	3.10 693	3.20 688	2.78 677	3.25 688	4.11 692	4.68 692	2.72 700	2.27 674	3.03 707	2.43 704	2.34 696	2.59 665

LVE	2.10 671	2.61 697	4.30 668	1.79 663	1.81 663	1.68 657	1.04 655	2.35 685	2.78 689	1.27 643	2.87 683	4.21 691	1.46 651	2.83 670	2.02 624	2.87 701	0.92 527	1.19 682	1.47 695	1.29 678	1.18 557

light-stereo	9.15 706	2.97 700	11.37 704	14.69 716	10.60 706	21.61 724	1.04 655	6.76 707	3.83 694	15.91 717	23.10 732	24.79 731	2.04 674	17.93 721	7.82 704	3.04 702	7.02 710	0.43 645	1.55 697	4.10 704	2.50 663

TCMNet-wrong-test	5.56 699	6.73 705	6.40 689	13.05 715	11.91 709	7.29 701	5.47 705	7.17 708	1.58 655	2.68 687	3.15 687	8.30 705	5.87 702	4.80 697	6.10 699	3.08 703	0.98 533	2.37 703	1.99 701	6.69 710	5.63 708

DGTPSM_ROB	8.97 705	5.94 703	13.01 710	5.95 705	11.34 707	8.54 703	24.06 717	6.47 705	13.52 712	5.19 699	11.52 711	6.18 702	11.04 710	7.02 702	13.92 713	4.47 704	7.66 711	3.90 708	7.43 715	4.34 706	7.98 714

DGSMNet	2.93 686	0.77 388	3.44 620	3.58 701	4.25 698	2.53 683	6.86 708	1.03 566	0.88 559	0.58 406	1.85 657	0.79 532	0.62 546	1.63 526	1.46 590	4.62 705	4.98 708	5.15 710	4.71 710	4.52 707	4.37 702

IMH	2.14 673	2.46 691	3.60 633	1.70 657	1.13 621	1.65 655	0.93 644	2.13 683	1.93 673	1.37 649	2.64 679	2.19 670	1.82 667	5.77 698	2.18 637	5.70 706	1.05 545	1.31 687	0.72 659	1.39 684	1.13 554

ACVNet-4b	2.00 668	2.19 673	4.85 675	1.09 612	0.86 578	1.15 628	0.53 566	1.11 608	1.15 626	0.65 501	1.09 622	1.97 666	0.69 571	2.31 626	9.78 708	5.73 707	0.42 431	1.03 679	0.55 630	1.89 690	0.92 514

tt	4.94 698	0.32 66	4.22 662	2.29 680	1.58 650	10.19 705	16.94 715	9.44 711	5.03 698	1.69 666	1.33 641	4.68 694	5.02 697	3.38 684	5.91 698	6.15 708	9.47 719	2.80 705	3.16 707	3.54 703	1.58 604

PML	22.99 719	17.34 715	8.24 694	5.48 704	9.84 705	50.35 736	102.65 738	5.84 703	13.52 712	37.08 738	104.84 738	30.61 735	23.20 725	12.09 709	7.96 705	6.27 709	2.12 663	6.31 715	2.42 703	10.67 716	2.95 673

iinet-test	11.57 709	10.49 708	11.60 705	12.15 710	12.08 710	18.63 713	26.57 719	13.64 714	13.46 710	9.92 705	10.25 705	11.11 709	11.20 712	12.29 711	14.31 716	6.69 710	7.84 712	6.10 713	6.92 711	8.20 712	7.93 712

IINet	11.57 709	10.49 708	11.60 705	12.15 710	12.08 710	18.63 713	26.57 719	13.64 714	13.46 710	9.92 705	10.24 704	11.11 709	11.20 712	12.29 711	14.30 715	6.69 710	7.84 712	6.10 713	6.92 711	8.20 712	7.93 712

DPSM_ROB	12.32 711	11.13 711	12.31 708	12.90 713	12.80 713	19.81 721	28.13 725	14.50 717	14.31 717	10.62 708	11.34 708	12.03 714	11.89 715	13.08 714	15.22 718	7.09 712	8.31 716	6.47 716	7.32 713	8.69 714	8.43 716

DPSM	12.32 711	11.13 711	12.31 708	12.90 713	12.80 713	19.81 721	28.13 725	14.50 717	14.31 717	10.62 708	11.34 708	12.03 714	11.89 715	13.08 714	15.22 718	7.09 712	8.31 716	6.47 716	7.32 713	8.69 714	8.43 716

DLNR_Zeroshot_test	13.74 714	20.06 717	23.92 721	121.50 736	35.20 731	0.46 176	0.15 48	7.96 709	0.47 159	0.29 167	0.37 240	0.26 180	0.17 72	0.79 337	0.36 241	7.16 714	2.95 696	0.09 154	0.38 579	50.40 736	1.95 626

DLNR-FE	13.74 714	20.13 718	23.90 720	121.61 737	34.09 730	0.46 176	0.15 48	8.04 710	0.47 159	0.29 167	0.37 240	0.26 180	0.17 72	0.78 333	0.36 241	7.40 715	2.94 695	0.09 154	0.38 579	51.06 737	1.95 626

DPSMNet_ROB	9.58 707	5.96 704	13.98 713	8.88 707	11.87 708	8.54 703	24.08 718	6.48 706	13.67 715	5.35 700	11.53 712	6.31 703	11.04 710	7.69 703	14.09 714	7.61 716	8.23 715	5.03 709	7.75 716	5.24 709	8.36 715

Selective-IGEV-i1pa	9.63 708	12.74 713	9.48 698	4.50 702	1.98 672	17.44 712	7.90 709	14.58 720	11.39 707	10.82 710	15.33 713	15.03 717	12.26 717	18.50 722	10.60 711	7.78 717	4.13 704	5.21 711	2.66 706	2.49 698	7.76 711

HanzoNet	7.85 702	3.30 701	5.75 684	7.47 706	3.97 696	2.34 679	1.37 675	3.47 698	4.02 695	13.30 713	10.49 706	10.86 708	16.67 718	8.50 705	10.51 710	10.80 718	9.84 720	5.83 712	13.69 719	7.24 711	7.51 710

RAFT-FEzeroshot	24.76 722	22.39 723	24.34 722	26.12 726	25.84 725	39.77 728	56.77 733	29.07 728	28.85 730	21.21 726	22.64 725	24.17 725	23.98 729	26.23 727	30.63 731	14.22 719	16.70 723	13.03 718	14.76 724	17.49 717	16.95 721

RAFT-FE	24.76 722	22.39 723	24.34 722	26.12 726	25.84 725	39.77 728	56.77 733	29.07 728	28.85 730	21.21 726	22.64 725	24.17 725	23.98 729	26.23 727	30.63 731	14.22 719	16.70 723	13.03 718	14.76 724	17.49 717	16.95 721

CasAABBNet	24.76 722	22.38 722	24.44 724	26.05 722	25.75 721	39.79 730	56.76 732	29.10 731	28.88 732	21.22 728	22.69 727	24.21 727	23.99 732	26.23 727	30.62 730	14.22 719	16.71 726	13.03 718	14.75 722	17.49 717	16.97 723

Hybrid-DGEV	24.81 726	22.45 728	24.99 727	26.07 723	25.76 723	39.85 732	56.77 733	29.26 735	29.07 737	21.18 725	22.77 728	24.12 724	23.98 729	26.30 732	30.57 728	14.23 722	16.70 723	13.03 718	14.77 726	17.49 717	16.92 719

FlowAnything	24.80 725	22.39 723	24.71 725	26.07 723	25.75 721	39.80 731	56.70 729	29.12 732	28.95 734	21.38 731	22.83 730	24.22 728	23.96 727	26.24 730	30.65 733	14.23 722	16.78 728	13.04 722	14.84 727	17.49 717	16.93 720

Selective-RAFT-Error	24.83 727	22.44 727	24.80 726	26.10 725	25.82 724	39.85 732	56.72 730	29.21 734	29.03 735	21.29 730	22.80 729	24.25 729	24.07 733	26.28 731	30.60 729	14.24 724	16.85 729	13.04 722	14.75 722	17.53 722	17.02 724

LSM0	26.57 729	22.53 729	25.76 728	30.62 729	52.30 737	39.86 734	56.49 728	29.18 733	28.76 729	21.26 729	22.46 724	24.42 730	23.97 728	26.42 733	30.66 734	14.29 725	16.56 722	13.06 724	14.65 721	17.62 723	20.52 727

fast-reg	25.24 728	22.66 730	26.26 729	26.62 728	27.61 728	41.37 735	56.73 731	29.08 730	29.06 736	20.85 723	22.37 723	23.56 723	23.41 726	26.81 734	31.17 735	14.35 726	16.75 727	15.14 725	15.82 728	17.97 725	17.14 725

LRCNet_RVC	13.78 716	19.34 716	13.01 710	19.47 718	12.67 712	1.85 664	0.42 517	12.28 713	1.10 616	15.76 716	18.69 720	12.52 716	8.65 706	12.22 710	9.64 706	22.29 727	8.38 718	25.92 730	24.06 730	19.72 727	17.59 726

xxxxx1	29.05 731	20.74 719	14.05 714	50.10 730	40.25 732	19.01 715	26.60 721	21.83 724	20.22 722	16.52 718	17.56 717	18.33 718	21.41 721	16.11 718	20.77 723	23.48 728	26.77 732	66.36 736	78.56 736	30.19 730	32.23 734

tt_ll	29.05 731	20.74 719	14.05 714	50.10 730	40.25 732	19.01 715	26.60 721	21.83 724	20.22 722	16.52 718	17.56 717	18.33 718	21.41 721	16.11 718	20.77 723	23.48 728	26.77 732	66.36 736	78.56 736	30.19 730	32.23 734

ff	29.05 731	20.74 719	14.05 714	50.10 730	40.25 732	19.01 715	26.60 721	21.83 724	20.22 722	16.52 718	17.56 717	18.33 718	21.41 721	16.11 718	20.77 723	23.48 728	26.77 732	66.36 736	78.56 736	30.19 730	32.23 734

HaxPig	19.88 717	22.39 723	22.30 719	17.98 717	17.98 716	12.06 707	12.06 712	16.25 721	15.97 719	21.05 724	21.41 722	18.85 721	18.35 719	20.07 724	19.64 722	23.57 731	23.19 731	24.07 729	23.71 729	22.95 728	23.72 729

DPSimNet_ROB	24.35 721	23.81 731	31.38 734	25.93 721	22.83 719	31.30 725	34.38 727	20.78 723	28.92 733	27.39 735	22.99 731	28.29 734	35.76 737	15.47 716	17.82 721	24.28 732	17.90 730	22.23 728	14.12 720	19.38 726	22.12 728

MEDIAN_ROB	23.95 720	26.96 732	26.29 730	22.14 719	22.09 718	16.18 711	14.23 713	20.47 722	20.09 721	25.43 734	25.22 733	22.96 722	22.54 724	24.33 725	23.18 726	28.15 733	27.16 735	28.60 731	27.73 733	27.59 729	27.58 730

AVERAGE_ROB	26.91 730	30.28 733	29.18 732	25.78 720	25.30 720	19.49 719	15.38 714	23.70 727	23.02 728	28.38 736	27.78 734	26.23 733	25.76 734	26.95 735	25.55 727	31.27 734	30.02 736	31.76 732	30.80 734	30.88 733	30.77 733

Anonymous_1	22.76 718	11.11 710	11.93 707	12.73 712	26.05 727	19.39 718	27.77 724	14.18 716	13.64 714	14.92 715	10.66 707	11.26 711	11.24 714	12.48 713	14.45 717	37.82 735	7.87 714	34.92 733	63.61 735	87.51 738	11.75 718

Selective-IGEV-i16pa	48.64 736	66.79 736	7.52 693	2.47 686	2.37 683	116.47 738	1.40 679	91.24 739	84.66 738	33.04 737	91.67 737	61.93 738	89.44 739	130.51 739	54.29 736	50.76 736	16.25 721	17.95 727	10.05 717	0.98 668	43.03 737

RSGM-EC	41.37 734	31.41 734	19.61 717	51.58 733	47.86 735	38.12 726	60.59 736	34.20 736	22.62 726	23.48 732	29.36 735	43.51 736	35.09 735	65.96 736	68.73 737	65.97 737	37.56 737	48.34 734	25.52 731	47.85 734	30.14 731

acva	41.37 734	31.41 734	19.61 717	51.58 733	47.86 735	38.12 726	60.59 736	34.20 736	22.62 726	23.48 732	29.36 735	43.51 736	35.09 735	65.96 736	68.73 737	65.97 737	37.56 737	48.34 734	25.52 731	47.85 734	30.14 731

test_example2	115.17 737	122.38 737	93.45 736	115.38 735	123.53 738	101.24 737	113.11 739	54.67 738	99.94 739	135.50 739	136.43 739	85.67 739	85.40 738	110.44 738	104.91 739	152.17 739	205.21 739	99.17 739	114.27 739	138.55 739	112.04 738

ccccc		297.53 738		372.50 738	377.87 739	200.30 739		217.33 740		202.36 740		213.34 740		312.79 740		409.97 740	354.33 740	255.69 740	227.31 740	431.13 740

Low-res two-view benchmark