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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MatchStereo	0.27 22	0.41 175	1.77 188	0.21 14	0.10 1	0.21 13	0.14 30	0.43 93	0.43 144	0.15 8	0.26 152	0.15 23	0.15 54	0.27 31	0.20 27	0.09 101	0.07 31	0.07 1	0.05 1	0.07 2	0.08 7
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.24 12	0.51 265	0.97 19	0.18 1	0.12 12	0.31 35	0.12 6	0.34 29	0.60 309	0.16 14	0.15 25	0.16 47	0.20 153	0.33 74	0.27 144	0.11 307	0.06 2	0.07 1	0.06 13	0.07 2	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.34 67	0.27 3	1.00 29	0.21 14	0.13 24	0.31 35	0.14 30	0.30 10	0.32 24	0.17 26	0.14 12	0.18 83	0.15 54	0.61 268	0.40 296	0.11 307	0.82 546	0.07 1	0.56 665	0.07 2	0.84 506

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

3w_stereo	0.44 183	0.29 22	1.53 151	0.23 54	0.20 186	0.37 89	0.22 240	0.53 200	0.41 126	0.25 121	0.21 80	0.13 2	0.22 185	0.90 395	0.24 99	0.06 1	1.52 645	0.07 1	0.44 628	0.08 37	0.83 505

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

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

LG-Stereo_L2	0.29 28	0.42 183	0.97 19	0.36 378	0.25 273	0.31 35	0.22 240	0.40 69	0.28 11	0.19 46	0.12 6	0.13 2	0.12 11	0.44 163	0.23 85	0.08 43	0.49 475	0.08 69	0.06 13	0.08 37	0.58 396

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

aanet-new-30k	0.38 115	0.79 412	2.22 317	0.26 120	0.36 428	0.40 122	0.20 153	0.37 44	0.30 16	0.20 56	0.22 95	0.21 135	0.22 185	0.25 20	0.18 7	0.07 8	0.17 343	0.08 69	0.06 13	0.09 58	0.89 530

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MLG-Stereo_test2	0.46 201	0.49 248	1.77 188	0.79 607	0.70 579	0.63 468	0.12 6	0.37 44	0.48 186	0.39 252	0.15 25	0.24 168	0.10 2	0.46 171	0.20 27	0.16 523	1.21 596	0.08 69	0.06 13	0.09 58	0.66 430

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.38 115	0.37 137	2.47 413	0.25 98	0.16 78	0.54 315	0.15 56	0.42 83	0.57 280	0.37 238	0.52 382	0.24 168	0.19 132	0.31 52	0.27 144	0.09 101	0.06 2	0.08 69	0.30 547	0.09 58	0.22 136
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.39 125	0.70 357	2.48 419	0.23 54	0.12 12	0.54 315	0.16 76	0.41 75	0.47 180	0.45 291	0.51 371	0.26 197	0.22 185	0.34 82	0.21 45	0.10 195	0.10 197	0.08 69	0.07 67	0.09 58	0.18 102

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

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

RAFT-Stereo	0.42 158	0.31 55	2.51 432	0.30 227	0.18 128	0.56 338	0.25 345	0.82 408	0.41 126	0.57 430	0.67 528	0.33 276	0.24 225	0.34 82	0.33 235	0.10 195	0.08 87	0.09 161	0.07 67	0.09 58	0.18 102
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GELT-Stereo	0.33 58	0.63 320	1.33 110	0.26 120	0.31 362	0.42 148	0.18 112	0.64 293	0.47 180	0.25 121	0.19 60	0.22 141	0.18 107	0.30 46	0.23 85	0.07 8	0.06 2	0.09 161	0.08 109	0.10 89	0.61 410

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NLSM3	0.34 67	0.67 334	1.42 132	0.26 120	0.24 262	0.43 158	0.19 126	0.63 286	0.49 193	0.21 70	0.27 166	0.21 135	0.25 244	0.30 46	0.27 144	0.07 8	0.06 2	0.10 239	0.09 153	0.10 89	0.51 349

BridgeDepth	0.26 19	0.63 320	1.36 116	0.23 54	0.10 1	0.38 101	0.15 56	0.35 34	0.37 67	0.17 26	0.13 9	0.23 155	0.19 132	0.32 64	0.23 85	0.07 8	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.10 89	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
AdaDepth	0.36 95	0.43 200	1.65 170	0.26 120	0.22 218	0.46 194	0.16 76	0.31 17	0.53 239	0.21 70	0.20 69	0.14 11	0.18 107	0.37 113	0.21 45	0.07 8	0.67 515	0.08 69	0.24 503	0.10 89	0.74 470

S2M2_XL	0.22 5	0.36 121	1.33 110	0.20 5	0.13 24	0.16 3	0.11 4	0.27 6	0.18 1	0.16 14	0.20 69	0.15 23	0.14 32	0.21 2	0.22 65	0.11 307	0.09 158	0.10 239	0.08 109	0.10 89	0.08 7
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
depthmonostereo	0.38 115	0.68 344	1.59 160	0.48 498	0.14 43	0.41 134	0.19 126	0.52 188	0.42 134	0.26 144	0.29 185	0.31 255	0.29 322	0.64 287	0.33 235	0.09 101	0.10 197	0.09 161	0.08 109	0.10 89	0.50 342

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

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

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

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

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

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

EGLCR-Stereo	0.90 590	0.31 55	1.90 225	1.60 681	0.95 618	1.14 658	0.42 547	0.85 443	0.43 144	1.74 698	0.21 80	0.27 211	0.17 81	1.56 538	0.30 187	0.10 195	2.60 721	0.10 239	0.09 153	0.10 89	3.10 710

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

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

CREStereo	0.31 38	0.35 113	1.66 172	0.19 3	0.13 24	0.55 329	0.17 91	0.50 170	0.50 206	0.28 172	0.34 243	0.24 168	0.21 171	0.34 82	0.23 85	0.11 307	0.07 31	0.08 69	0.05 1	0.10 89	0.12 32
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
aanet-new-90k	0.48 225	0.75 393	2.24 322	0.27 150	0.41 471	0.43 158	0.19 126	0.51 182	0.36 60	0.20 56	0.18 50	0.16 47	0.21 171	0.39 124	0.19 15	0.07 8	0.16 329	0.08 69	0.07 67	0.11 117	2.65 696

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FTStereo	0.79 537	0.32 70	2.83 561	0.70 595	0.21 202	0.73 548	1.75 715	0.61 272	0.60 309	1.07 643	1.62 683	1.28 672	2.11 706	0.75 342	0.30 187	0.19 575	0.08 87	0.12 393	0.11 268	0.12 141	0.39 262

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

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

CroCo-Stereo	0.35 80	0.71 362	1.67 174	0.32 275	0.17 104	0.19 8	0.21 200	0.79 381	0.54 246	0.22 86	0.25 137	0.55 434	0.22 185	0.28 37	0.28 159	0.10 195	0.08 87	0.08 69	0.07 67	0.12 141	0.10 20
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
WAFT-Stereo (ZS)	0.21 2	0.36 121	0.89 12	0.18 1	0.13 24	0.21 13	0.17 91	0.30 10	0.25 6	0.15 8	0.17 42	0.10 1	0.13 20	0.22 3	0.20 27	0.08 43	0.09 158	0.11 324	0.14 354	0.13 177	0.12 32

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.70 482	0.40 167	2.45 400	0.27 150	0.19 164	0.68 527	0.30 444	1.29 666	0.73 461	0.73 569	0.70 550	0.77 554	0.45 481	3.73 720	0.46 346	0.13 427	0.09 158	0.10 239	0.09 153	0.13 177	0.32 213
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
VeloStereo	0.22 5	0.27 3	0.96 17	0.21 14	0.15 59	0.20 9	0.09 1	0.26 3	0.21 4	0.17 26	0.14 12	0.18 83	0.15 54	0.49 206	0.20 27	0.12 374	0.12 254	0.11 324	0.10 206	0.14 210	0.16 79

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_L	0.27 22	0.32 70	1.41 131	0.24 76	0.17 104	0.24 19	0.09 1	0.36 41	0.50 206	0.17 26	0.25 137	0.22 141	0.17 81	0.27 31	0.29 175	0.16 523	0.12 254	0.11 324	0.12 307	0.15 231	0.12 32
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO_test	1.11 644	0.77 401	2.51 432	3.32 727	2.81 721	0.35 69	0.25 345	1.29 666	0.68 406	1.28 675	0.27 166	0.32 261	0.17 81	2.86 702	0.27 144	0.12 374	1.72 665	0.08 69	0.21 480	0.15 231	2.81 700

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

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

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

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

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

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

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

CAS++	0.34 67	0.39 159	1.90 225	0.25 98	0.18 128	0.32 45	0.20 153	0.78 373	0.44 157	0.31 197	0.31 210	0.21 135	0.16 75	0.34 82	0.20 27	0.15 502	0.13 277	0.13 458	0.10 206	0.15 231	0.14 53
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
CoDeX	0.54 297	0.52 270	2.25 327	0.30 227	0.26 292	0.61 431	0.32 468	1.03 597	0.73 461	0.49 329	0.56 437	0.52 412	0.40 424	1.59 551	0.38 279	0.12 374	0.09 158	0.11 324	0.10 206	0.15 231	0.22 136

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

LoS	0.34 67	0.35 113	1.88 220	0.25 98	0.13 24	0.53 305	0.20 153	0.50 170	0.53 239	0.26 144	0.28 175	0.37 303	0.24 225	0.40 134	0.25 118	0.10 195	0.08 87	0.08 69	0.06 13	0.15 231	0.10 20
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
PSMNet-ADL	0.56 309	0.47 232	2.03 260	0.35 355	0.22 218	0.67 520	0.27 384	0.77 366	0.58 288	0.43 277	0.53 389	0.70 529	0.45 481	1.89 611	0.64 453	0.16 523	0.13 277	0.11 324	0.13 330	0.15 231	0.51 349

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

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

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

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

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

DIP-Stereo	0.43 165	0.50 257	2.21 313	0.27 150	0.18 128	0.63 468	0.17 91	0.94 518	0.58 288	0.49 329	0.48 337	0.30 245	0.30 337	0.40 134	0.31 207	0.10 195	0.08 87	0.10 239	0.08 109	0.15 231	0.33 218
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
over v1	0.31 38	1.08 510	1.46 137	0.24 76	0.11 5	0.31 35	0.12 6	0.42 83	0.39 110	0.16 14	0.15 25	0.19 107	0.20 153	0.36 106	0.43 324	0.09 101	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.16 259	0.08 7

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.32 47	0.40 167	1.80 194	0.28 179	0.11 5	0.47 208	0.19 126	0.45 110	0.47 180	0.39 252	0.31 210	0.23 155	0.17 81	0.31 52	0.21 45	0.11 307	0.06 2	0.15 526	0.12 307	0.16 259	0.08 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.79 537	0.52 270	2.72 532	1.45 671	0.80 598	0.91 623	0.23 282	0.76 357	0.76 497	0.64 516	0.55 423	0.87 600	0.41 436	0.94 406	0.45 338	0.09 101	1.20 593	0.10 239	0.09 153	0.16 259	2.16 666

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

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

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

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

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

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

AAGNet	0.92 597	0.40 167	2.53 437	0.60 561	1.01 628	0.62 453	0.45 567	0.52 188	0.68 406	0.58 437	0.53 389	0.50 399	0.72 605	1.22 478	7.32 738	0.12 374	0.07 31	0.12 393	0.10 206	0.16 259	0.10 20

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

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

ICVP	0.48 225	0.33 84	2.37 351	0.34 328	0.22 218	0.60 412	0.55 603	0.79 381	0.53 239	0.45 291	0.60 471	0.49 395	0.36 380	0.55 238	0.46 346	0.16 523	0.16 329	0.14 497	0.11 268	0.16 259	0.32 213
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
s12784h	0.41 149	0.34 100	2.17 299	0.24 76	0.11 5	0.64 481	0.24 315	0.85 443	0.70 432	0.45 291	0.54 411	0.28 221	0.27 277	0.51 216	0.27 144	0.11 307	0.06 2	0.09 161	0.06 13	0.16 259	0.14 53

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.43 165	0.36 121	2.44 383	0.48 498	0.17 104	0.61 431	0.26 363	0.53 200	0.61 316	0.48 313	0.43 300	0.43 339	0.28 297	0.56 243	0.30 187	0.12 374	0.08 87	0.12 393	0.10 206	0.17 285	0.13 39
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
OMP-Stereo	0.64 421	0.87 446	2.38 353	0.56 552	0.37 437	0.60 412	0.26 363	0.75 353	0.71 447	0.65 532	0.60 471	0.68 512	0.32 354	2.07 634	1.18 589	0.11 307	0.08 87	0.12 393	0.09 153	0.17 285	0.28 182

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.44 183	1.32 592	2.65 493	0.28 179	0.16 78	0.42 148	0.22 240	0.48 139	0.63 341	0.41 262	0.36 254	0.26 197	0.25 244	0.41 143	0.30 187	0.14 469	0.08 87	0.10 239	0.12 307	0.17 285	0.13 39
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FENet	0.48 225	0.58 296	2.46 408	0.33 301	0.18 128	0.58 374	0.22 240	0.83 419	0.64 350	0.49 329	0.42 294	0.55 434	0.38 399	0.52 221	0.51 380	0.12 374	0.09 158	0.12 393	0.11 268	0.17 285	0.31 207

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

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

over-9	0.31 38	1.14 533	1.67 174	0.24 76	0.11 5	0.35 69	0.13 13	0.40 69	0.38 86	0.16 14	0.15 25	0.19 107	0.19 132	0.34 82	0.28 159	0.10 195	0.06 2	0.07 1	0.06 13	0.18 312	0.07 1

coex_refinement	0.67 461	1.33 597	2.48 419	0.38 412	0.26 292	0.64 481	0.34 493	0.88 471	0.68 406	0.61 477	0.63 494	0.80 570	0.48 513	1.84 598	1.09 574	0.13 427	0.10 197	0.10 239	0.10 206	0.18 312	0.38 254

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

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

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

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

test_sample5	0.63 409	0.50 257	2.19 306	0.34 328	0.19 164	0.56 338	0.26 363	0.98 552	0.77 510	0.55 401	0.63 494	0.45 367	0.38 399	1.87 608	0.58 422	0.14 469	0.82 546	0.13 458	0.22 495	0.18 312	0.76 474

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

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

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

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

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

CASS	0.43 165	0.34 100	2.01 253	0.33 301	0.17 104	0.54 315	0.24 315	0.71 336	0.52 226	0.62 492	0.55 423	0.40 326	0.41 436	0.43 156	0.33 235	0.17 543	0.10 197	0.14 497	0.11 268	0.18 312	0.23 146
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 432	1.15 540	2.40 362	0.33 301	0.30 348	0.83 599	0.40 538	0.94 518	0.82 551	0.67 541	0.76 586	0.68 512	0.58 560	1.13 459	1.25 603	0.14 469	0.08 87	0.10 239	0.08 109	0.18 312	0.28 182

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 394	1.15 540	3.11 608	0.39 429	0.37 437	0.60 412	0.28 398	0.87 463	0.64 350	0.63 505	0.56 437	0.71 532	0.45 481	1.08 446	0.52 385	0.15 502	0.12 254	0.14 497	0.15 380	0.18 312	0.25 160
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ccs_rob	0.47 209	0.50 257	2.19 306	0.26 120	0.20 186	0.56 338	0.22 240	0.80 388	0.62 327	0.50 350	0.56 437	0.68 512	0.47 506	0.53 231	0.33 235	0.11 307	0.10 197	0.16 547	0.10 206	0.18 312	0.33 218

AdaStereo	0.48 225	0.44 215	2.18 303	0.36 378	0.20 186	0.59 397	0.29 427	0.97 544	0.74 482	0.52 373	0.55 423	0.61 463	0.33 363	0.52 221	0.44 331	0.18 557	0.08 87	0.17 566	0.11 268	0.18 312	0.24 156
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
HSM	0.67 461	0.92 472	2.29 335	0.30 227	0.29 331	0.65 497	0.29 427	0.98 552	0.67 379	0.59 456	0.58 456	1.39 682	0.65 585	2.56 676	0.45 338	0.11 307	0.09 158	0.10 239	0.08 109	0.18 312	0.24 156

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Selective-RAFT	0.46 201	0.48 241	1.88 220	0.32 275	0.16 78	0.61 431	0.19 126	0.66 301	0.62 327	0.28 172	0.30 196	0.41 333	0.33 363	0.51 216	0.32 219	0.11 307	1.09 582	0.09 161	0.35 593	0.19 344	0.37 245

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GES	0.49 243	0.54 279	2.37 351	0.31 252	0.19 164	0.61 431	0.30 444	0.93 512	0.52 226	0.49 329	0.53 389	0.40 326	0.43 462	0.59 256	0.67 466	0.16 523	0.11 230	0.12 393	0.10 206	0.20 367	0.30 198

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MyStereo8	0.73 500	1.16 544	2.89 573	0.53 531	0.34 403	0.71 537	0.20 153	1.87 703	0.59 300	0.53 382	0.66 522	0.50 399	0.33 363	1.27 492	0.62 444	0.10 195	1.19 592	0.10 239	0.21 480	0.21 383	0.61 410

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

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

RCA-Stereo	0.45 190	0.38 149	1.80 194	0.27 150	0.25 273	0.58 374	0.23 282	0.84 428	0.66 365	0.42 270	0.44 313	0.28 221	0.35 375	0.31 52	0.21 45	0.09 101	1.01 566	0.09 161	0.07 67	0.21 383	0.53 363

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

IPLGR	0.58 330	0.64 326	3.12 610	0.37 392	0.18 128	0.62 453	0.54 599	1.06 624	0.69 419	0.73 569	0.46 322	0.50 399	0.44 472	1.12 458	0.31 207	0.10 195	0.08 87	0.11 324	0.09 153	0.21 383	0.20 120

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

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

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

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

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

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

MLCV	0.59 349	1.41 621	2.41 366	0.31 252	0.15 59	0.60 412	0.23 282	0.77 366	0.63 341	0.67 541	0.66 522	0.55 434	0.37 388	1.16 465	1.09 574	0.10 195	0.07 31	0.09 161	0.07 67	0.21 383	0.29 189

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

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

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

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

GREAT-IGEV	0.92 597	0.56 292	2.08 272	0.98 632	2.29 713	0.47 208	0.18 112	0.35 34	0.78 515	0.74 576	0.33 234	0.15 23	0.18 107	1.00 422	0.55 407	0.09 101	3.79 736	0.07 1	0.26 520	0.22 401	3.26 714
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AE-Stereo	0.71 487	0.32 70	2.44 383	0.44 478	0.50 510	0.58 374	0.23 282	1.08 630	0.67 379	0.67 541	0.51 371	0.47 384	0.24 225	0.63 280	0.32 219	0.09 101	2.15 704	0.11 324	0.45 630	0.22 401	2.01 655

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

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

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

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

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

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

NRIStereo	0.50 253	0.34 100	2.44 383	0.52 527	0.16 78	0.94 631	0.73 653	0.52 188	0.65 357	0.48 313	0.40 287	0.59 453	0.29 322	0.78 354	0.33 235	0.11 307	0.13 277	0.11 324	0.09 153	0.22 401	0.25 160

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.86 566	0.60 305	2.65 493	1.35 665	1.25 658	0.56 338	0.23 282	0.54 213	0.71 447	1.14 652	0.25 137	0.22 141	0.24 225	1.24 483	0.24 99	0.09 101	2.34 714	0.10 239	0.18 437	0.25 451	3.13 712
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_xeample3	0.86 566	0.75 393	3.36 630	0.65 579	0.76 589	0.49 238	0.33 482	1.21 661	0.80 536	0.61 477	0.23 115	0.30 245	0.29 322	1.17 468	1.57 630	0.10 195	1.79 668	0.10 239	0.40 617	0.25 451	2.09 661

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

PA-Net	0.93 604	1.36 609	4.14 686	0.64 576	0.41 471	0.70 533	0.53 596	0.91 498	0.88 590	0.53 382	0.60 471	0.70 529	0.54 540	2.40 666	2.57 684	0.17 543	0.28 425	0.19 595	0.28 532	0.25 451	0.48 333
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AANet_RVC	0.79 537	1.46 635	2.72 532	0.34 328	0.25 273	0.59 397	0.32 468	0.88 471	0.83 558	0.62 492	0.95 631	0.80 570	0.43 462	2.46 670	1.72 636	0.38 660	0.26 415	0.10 239	0.09 153	0.25 451	0.43 294

HITNet	0.55 301	1.28 584	2.73 537	0.35 355	0.14 43	0.56 338	0.23 282	0.89 479	0.62 327	0.52 373	0.51 371	0.49 395	0.38 399	0.52 221	0.60 431	0.09 101	0.07 31	0.10 239	0.08 109	0.25 451	0.61 410
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
XPNet_ROB	0.68 468	1.11 520	2.28 332	0.38 412	0.27 306	0.67 520	0.47 577	0.94 518	0.75 488	0.80 597	0.71 565	0.81 575	0.54 540	1.72 569	0.84 521	0.22 605	0.16 329	0.16 547	0.15 380	0.25 451	0.45 316

SGM-Forest	1.84 694	7.91 742	10.36 737	0.42 460	0.33 387	1.04 644	1.29 703	1.01 581	0.88 590	1.19 658	2.30 700	1.03 640	1.79 696	2.60 681	2.81 693	0.22 605	0.21 386	0.21 613	0.19 455	0.25 451	0.79 488
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Selective-IGEV-i16pb	0.87 573	0.49 248	5.92 716	0.33 301	0.21 202	1.07 651	0.67 642	1.13 646	0.97 627	0.44 286	0.77 590	0.66 494	0.46 493	2.29 654	0.54 401	0.24 622	0.25 411	0.15 526	0.19 455	0.26 472	0.28 182

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

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

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

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

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

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

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

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

DANet	0.85 563	0.68 344	2.41 366	1.18 654	0.48 507	0.77 575	1.23 701	0.93 512	1.53 684	0.90 618	0.72 570	0.97 627	0.57 552	1.86 604	1.05 564	0.18 557	0.16 329	0.19 595	0.16 403	0.26 472	0.67 438
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
StereoDRNet	0.71 487	1.24 572	2.56 453	0.42 460	0.45 496	0.73 548	0.46 573	0.98 552	0.81 545	0.77 586	0.56 437	0.74 542	0.48 513	1.69 567	0.91 531	0.15 502	0.14 293	0.15 526	0.15 380	0.26 472	0.51 349

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Abc-Net	0.88 576	1.22 566	2.97 585	0.60 561	0.45 496	1.88 696	0.48 579	1.04 603	0.75 488	0.70 555	0.85 608	0.93 616	0.84 630	1.81 590	1.51 625	0.28 642	0.19 362	0.23 626	0.31 558	0.27 487	0.35 235
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RYNet	0.77 531	0.91 467	2.36 349	0.37 392	0.41 471	0.88 615	0.44 563	0.99 561	0.88 590	0.65 532	0.54 411	0.92 611	0.61 574	2.70 690	1.23 599	0.15 502	0.14 293	0.17 566	0.14 354	0.27 487	0.55 381

StereoDRNet-Refined	0.55 301	0.61 311	2.07 270	0.34 328	0.21 202	0.68 527	0.26 363	0.87 463	0.73 461	0.70 555	0.69 537	0.74 542	0.45 481	1.10 449	0.62 444	0.12 374	0.09 158	0.14 497	0.14 354	0.27 487	0.24 156
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBMV_ROB	0.88 576	0.75 393	2.73 537	0.36 378	0.22 218	0.76 565	0.47 577	1.05 611	0.81 545	1.06 642	1.04 648	0.88 604	1.36 674	2.17 649	2.03 655	0.23 614	0.24 402	0.27 640	0.25 512	0.27 487	0.73 464

RT-IGEV	0.87 573	0.33 84	2.66 497	0.59 559	0.55 531	0.93 628	0.81 661	1.19 657	1.10 647	1.05 639	0.93 627	1.11 659	0.78 621	0.75 342	1.67 633	0.12 374	0.47 469	0.11 324	0.49 646	0.28 500	1.56 625

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CBMV	0.86 566	1.00 490	2.82 559	0.35 355	0.21 202	0.78 580	0.78 658	1.05 611	0.87 586	0.90 618	0.74 575	0.87 600	1.89 699	1.67 562	1.38 617	0.19 575	0.20 377	0.21 613	0.19 455	0.28 500	0.84 506
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
G2L-Stereo	0.62 394	1.27 579	2.67 506	0.31 252	0.27 306	0.59 397	0.29 427	0.81 398	0.60 309	0.56 413	0.53 389	0.71 532	0.37 388	1.74 572	0.57 415	0.13 427	0.11 230	0.13 458	0.11 268	0.29 511	0.34 227

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

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

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

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

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

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

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

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

fffft	0.36 95	0.70 357	1.51 148	0.25 98	0.15 59	0.42 148	0.24 315	0.46 120	0.42 134	0.22 86	0.19 60	0.20 123	0.16 75	0.47 178	0.69 472	0.07 8	0.09 158	0.10 239	0.08 109	0.30 520	0.45 316
1: 1. 1
RAFT+CT+SA	0.60 362	1.25 576	2.49 425	0.38 412	0.75 586	0.55 329	0.34 493	0.83 419	0.68 406	0.39 252	0.55 423	0.44 354	0.29 322	0.75 342	0.28 159	0.09 101	0.24 402	0.11 324	0.51 654	0.30 520	0.74 470

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Occ-G	0.68 468	0.54 279	2.08 272	0.99 636	0.74 583	0.38 101	0.25 345	0.46 120	0.78 515	0.40 258	0.36 254	0.46 375	0.22 185	0.90 395	0.70 474	0.09 101	1.53 647	0.09 161	0.16 403	0.31 529	2.06 659

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DDF-Stereo	0.65 432	0.33 84	1.69 179	0.67 586	0.82 602	0.37 89	0.20 153	0.50 170	0.52 226	0.34 218	0.17 42	0.78 559	0.23 212	0.68 307	1.03 559	0.20 586	1.66 662	0.09 161	0.34 587	0.34 555	2.03 657

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ccnet	0.77 531	0.61 311	2.01 253	0.40 443	0.46 503	1.05 646	0.59 615	1.02 590	0.74 482	0.90 618	0.97 633	0.82 578	0.89 640	1.68 566	1.16 586	0.32 652	0.26 415	0.32 656	0.28 532	0.35 571	0.47 326

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FCDSN-DC	1.45 677	1.12 526	3.30 626	0.48 498	0.41 471	1.13 657	0.60 619	1.17 655	1.28 667	2.25 709	2.85 712	3.65 716	3.34 720	2.58 679	2.44 677	0.31 651	0.26 415	0.31 652	0.30 547	0.37 588	0.78 484
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
G-Net	1.02 627	0.70 357	3.23 617	0.60 561	0.66 571	2.00 702	0.71 650	0.78 373	0.70 432	1.14 652	2.53 704	1.29 674	1.01 654	1.47 524	1.74 638	0.25 630	0.24 402	0.24 632	0.26 520	0.37 588	0.40 270

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

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

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

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

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

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

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

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

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

edge stereo	0.84 554	0.74 385	3.42 646	0.38 412	1.21 653	0.63 468	0.41 540	0.98 552	0.83 558	0.81 600	0.88 618	1.14 663	0.73 608	2.16 647	0.89 527	0.22 605	0.20 377	0.26 639	0.18 437	0.38 596	0.43 294

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GANetREF_RVC	0.81 542	1.44 632	3.04 601	0.49 511	0.27 306	0.83 599	0.63 629	1.03 597	0.92 603	0.63 505	0.61 479	0.72 534	0.59 563	2.40 666	0.58 422	0.33 654	0.25 411	0.37 665	0.25 512	0.41 620	0.36 244
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
YMNet	0.66 455	0.98 486	2.12 288	0.42 460	0.41 471	0.86 606	0.43 554	0.92 506	0.76 497	0.75 579	0.81 598	0.83 583	0.46 493	0.87 379	1.07 570	0.19 575	0.22 389	0.20 606	0.17 423	0.42 623	0.39 262

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

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

LL-Strereo	0.85 563	1.73 671	3.06 605	0.37 392	0.61 558	0.54 315	0.33 482	1.01 581	0.76 497	0.69 551	0.58 456	0.85 592	0.78 621	2.65 685	0.54 401	0.14 469	0.58 499	0.14 497	0.12 307	0.42 623	1.05 569

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MeshStereo	1.29 662	1.34 600	3.04 601	0.35 355	0.28 322	1.10 655	0.69 647	1.42 679	1.07 644	2.71 720	2.43 702	2.95 708	1.50 685	2.92 704	2.03 655	0.23 614	0.22 389	0.22 618	0.19 455	0.50 653	0.69 451
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
PWC_ROB	0.81 542	1.41 621	2.60 472	0.41 454	0.40 464	0.63 468	0.31 456	1.04 603	0.99 632	0.92 621	1.29 665	0.78 559	0.68 596	1.65 561	1.50 622	0.19 575	0.12 254	0.18 587	0.13 330	0.51 655	0.54 371

ELAS_RVC	1.51 683	0.88 450	3.36 630	0.63 572	0.56 534	1.53 678	2.73 723	1.53 684	1.76 700	2.26 710	2.21 699	2.10 698	3.07 716	2.08 637	2.52 680	0.42 663	0.42 457	0.42 672	0.37 605	0.51 655	0.84 506
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.52 684	0.92 472	2.91 576	0.62 569	0.57 539	3.13 715	2.21 720	1.67 694	1.58 691	2.42 713	2.43 702	1.87 695	2.49 711	1.85 602	2.70 688	0.42 663	0.43 462	0.41 670	0.40 617	0.51 655	0.85 514
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RAFT	0.62 394	1.35 604	2.26 329	0.62 569	0.53 525	0.47 208	0.35 504	0.70 328	0.58 288	0.50 350	0.50 366	0.79 562	0.40 424	0.49 206	0.36 259	0.11 307	0.79 533	0.14 497	0.13 330	0.52 658	0.72 459

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

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

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

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

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

NVStereoNet_ROB	1.45 677	1.62 660	3.59 658	1.09 641	0.70 579	0.86 606	0.67 642	1.19 657	1.51 682	1.20 663	4.05 730	1.61 691	1.94 700	2.97 706	2.07 659	0.67 683	0.69 520	0.55 684	0.70 685	0.57 664	0.67 438
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PDISCO_ROB	0.84 554	1.46 635	2.84 563	0.65 579	0.59 544	1.17 661	0.48 579	1.19 657	1.08 646	0.67 541	0.72 570	1.00 635	0.61 574	1.24 483	1.05 564	0.38 660	0.18 355	0.28 642	0.24 503	0.58 665	0.44 310

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

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

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

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

CC-Net-ROB	0.95 609	1.57 650	2.93 579	0.90 619	0.39 454	0.87 613	0.44 563	1.12 642	0.83 558	0.59 456	0.69 537	0.64 480	0.50 524	2.73 693	0.93 534	0.97 699	0.40 453	0.87 701	0.29 537	0.61 670	0.66 430

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

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

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

SPS-STEREO	1.22 653	1.65 664	3.41 643	0.66 583	0.69 577	1.01 639	0.68 645	1.10 635	0.96 620	1.40 684	1.25 663	1.46 686	1.08 659	2.05 631	2.24 671	0.66 682	0.61 504	0.58 685	0.57 673	0.66 674	1.65 636
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM-ForestM	3.67 724	2.70 728	5.34 711	1.65 685	1.72 689	6.02 730	5.08 733	4.10 731	3.47 727	4.59 734	4.21 732	9.81 742	5.79 731	6.44 736	6.97 737	0.88 695	1.09 582	0.33 660	0.45 630	0.68 675	2.10 662

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

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

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

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

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

SGM_RVC	2.11 702	1.07 507	2.87 570	0.98 632	0.92 614	2.72 714	1.88 719	1.91 706	12.27 743	2.09 702	1.99 691	2.47 704	2.24 709	2.87 703	2.03 655	0.54 672	0.47 469	0.42 672	0.47 640	0.74 679	1.22 590
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
StereoAnything_RVC	1.22 653	1.71 670	3.17 615	2.52 718	2.63 719	0.26 21	0.15 56	0.47 130	0.54 246	0.49 329	0.71 565	0.52 412	0.19 132	1.60 554	0.57 415	0.11 307	4.13 739	0.08 69	0.05 1	0.76 682	3.79 728

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

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

MFMNet_re	1.01 626	1.73 671	3.04 601	0.85 614	0.76 589	0.93 628	0.81 661	1.02 590	1.10 647	1.05 639	1.06 651	0.84 586	0.96 650	0.93 404	0.97 540	0.68 684	0.61 504	0.63 690	0.60 678	0.77 684	0.80 493

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

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

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

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

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

MSAF-DinoV2	3.17 719	2.52 723	10.79 738	3.57 730	0.30 348	3.28 716	0.81 661	2.81 720	1.80 702	0.81 600	0.87 615	1.59 690	1.15 664	26.18 761	2.61 685	0.18 557	0.13 277	0.19 595	1.61 729	0.94 691	1.22 590

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

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

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

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

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

DStereoSA	2.66 707	1.38 618	3.38 635	2.11 705	2.88 722	3.99 722	6.44 742	1.48 682	3.47 727	1.23 669	4.33 733	1.33 677	4.54 725	2.05 631	5.45 725	1.23 710	1.83 673	0.49 681	1.54 726	1.11 697	2.96 704

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

JetBlue	1.89 695	2.09 696	4.16 687	0.74 598	1.23 654	4.52 727	3.86 729	1.68 695	1.26 664	1.28 675	1.54 679	2.36 703	1.86 698	3.35 713	3.37 702	0.54 672	0.49 475	0.48 679	0.49 646	1.39 712	1.21 588

IMH	2.14 703	2.46 720	3.60 660	1.70 688	1.13 648	1.65 686	0.93 674	2.13 713	1.93 708	1.37 680	2.64 709	2.19 700	1.82 697	5.77 733	2.18 667	5.70 741	1.05 575	1.31 717	0.72 690	1.39 712	1.13 579

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

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

MFN_U_SF_RVC	1.57 687	2.56 726	3.30 626	0.66 583	0.41 471	1.15 659	0.51 589	1.27 663	1.35 673	1.61 696	1.20 660	1.43 684	0.97 651	1.80 588	2.10 660	1.88 726	1.79 668	1.97 730	2.14 737	1.61 716	1.76 643

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-RUCA	2.30 704	0.38 149	1.36 116	0.41 454	1.90 698	2.03 705	1.86 717	1.37 673	1.78 701	3.73 732	3.72 727	5.06 726	8.09 740	2.15 645	1.63 631	0.26 635	0.77 531	2.71 739	1.91 730	2.43 727	2.42 689

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark