Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

monster-pro	0.20 22	0.14 24	0.25 26	0.31 40	0.15 4	0.22 30	0.22 81	0.39 80	0.33 119	0.20 15	0.25 65	0.17 6	0.15 6	0.39 121	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

MonStereo	0.20 22	0.14 24	0.25 26	0.31 40	0.15 4	0.22 30	0.22 81	0.39 80	0.33 119	0.20 15	0.25 65	0.17 6	0.15 6	0.39 121	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

Wavelet-MonSter	0.20 22	0.13 3	0.27 49	0.33 79	0.18 66	0.17 9	0.21 64	0.32 32	0.23 31	0.25 67	0.34 141	0.22 49	0.24 110	0.27 13	0.21 49	0.09 1	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 22	0.14 24	0.25 26	0.31 40	0.15 4	0.22 30	0.22 81	0.39 80	0.33 119	0.20 15	0.25 65	0.17 6	0.15 6	0.39 121	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

asda	0.21 38	0.19 213	0.29 71	0.31 40	0.17 37	0.25 71	0.23 106	0.36 55	0.28 69	0.27 96	0.24 55	0.18 18	0.21 72	0.40 130	0.21 49	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.10 58

qwe	0.22 52	0.18 171	0.28 64	0.31 40	0.18 66	0.29 130	0.21 64	0.38 72	0.32 113	0.35 170	0.30 110	0.20 32	0.20 60	0.43 162	0.21 49	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.12 91	0.09 6

4.25_new	0.22 52	0.21 298	0.32 126	0.32 63	0.18 66	0.31 167	0.27 179	0.32 32	0.24 37	0.29 123	0.27 83	0.20 32	0.23 100	0.34 83	0.23 109	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

4.5w_new	0.22 52	0.21 298	0.32 126	0.32 63	0.18 66	0.31 167	0.27 179	0.32 32	0.24 37	0.29 123	0.27 83	0.20 32	0.23 100	0.34 83	0.23 109	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 52	0.21 298	0.32 126	0.32 63	0.18 66	0.31 167	0.27 179	0.32 32	0.24 37	0.29 123	0.27 83	0.20 32	0.23 100	0.34 83	0.23 109	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

4w-stereo	0.21 38	0.19 213	0.31 106	0.31 40	0.17 37	0.29 130	0.19 23	0.31 25	0.21 20	0.31 135	0.24 55	0.20 32	0.24 110	0.41 140	0.22 71	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.10 77	0.11 30	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 52	0.18 171	0.29 71	0.30 23	0.18 66	0.27 97	0.23 106	0.37 63	0.28 69	0.31 135	0.26 75	0.22 49	0.26 139	0.50 229	0.24 126	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

2w_stereo	0.22 52	0.18 171	0.30 85	0.32 63	0.16 23	0.28 118	0.38 403	0.38 72	0.35 139	0.32 150	0.33 130	0.17 6	0.18 31	0.29 27	0.22 71	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.10 77	0.12 91	0.10 58

MonSter	0.20 22	0.14 24	0.25 26	0.31 40	0.15 4	0.22 30	0.22 81	0.39 80	0.33 119	0.20 15	0.25 65	0.17 6	0.15 6	0.38 115	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

aanet-new-60k	0.24 94	0.16 86	0.48 376	0.36 180	0.17 37	0.39 272	0.24 124	0.36 55	0.30 89	0.24 56	0.25 65	0.26 103	0.32 228	0.45 179	0.18 4	0.10 14	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.13 140	0.10 58

aanet-new-70k	0.23 69	0.16 86	0.41 270	0.35 152	0.17 37	0.38 259	0.25 136	0.36 55	0.25 50	0.23 45	0.31 124	0.24 79	0.35 262	0.43 162	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 44	0.10 77	0.13 140	0.09 6

aanet-new-78k	0.24 94	0.17 134	0.51 417	0.36 180	0.16 23	0.26 79	0.29 214	0.36 55	0.29 81	0.22 39	0.29 107	0.23 64	0.37 296	0.42 151	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 44	0.10 77	0.14 191	0.09 6

aanet-new-36k	0.23 69	0.17 134	0.30 85	0.35 152	0.16 23	0.35 221	0.25 136	0.40 91	0.30 89	0.25 67	0.24 55	0.25 94	0.36 289	0.41 140	0.19 12	0.10 14	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.12 91	0.09 6

aanet-new-34k	0.23 69	0.16 86	0.37 210	0.34 109	0.16 23	0.24 53	0.24 124	0.43 128	0.36 149	0.26 78	0.27 83	0.23 64	0.35 262	0.28 15	0.20 30	0.10 14	0.09 27	0.13 99	0.09 12	0.12 91	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 52	0.15 57	0.35 182	0.33 79	0.17 37	0.23 40	0.25 136	0.42 111	0.24 37	0.26 78	0.26 75	0.21 43	0.30 207	0.31 50	0.20 30	0.10 14	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.12 91	0.10 58

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 2	0.32 63	0.20 131	0.16 6	0.22 81	0.20 1	0.22 22	0.14 1	0.18 16	0.15 1	0.14 2	0.25 4	0.22 71	0.10 14	0.09 27	0.14 151	0.13 219	0.10 6	0.10 58

BStereo	0.27 153	0.16 86	0.88 562	0.34 109	0.22 190	0.22 30	0.31 262	0.39 80	0.41 194	0.26 78	0.24 55	0.26 103	0.19 46	0.42 151	0.28 228	0.10 14	0.12 279	0.12 44	0.16 324	0.12 91	0.14 278

Wave_Phase_stereo	0.30 193	0.16 86	0.88 562	0.34 109	0.22 190	0.64 451	0.31 262	0.54 205	0.41 194	0.26 78	0.24 55	0.26 103	0.19 46	0.42 151	0.28 228	0.10 14	0.12 279	0.12 44	0.16 324	0.12 91	0.14 278

BridgeDepth	0.21 38	0.14 24	0.26 38	0.34 109	0.14 2	0.40 278	0.27 179	0.28 16	0.22 22	0.18 10	0.19 18	0.28 117	0.29 188	0.32 59	0.20 30	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 77	0.11 30	0.10 58
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
AdaDepth	0.22 52	0.17 134	0.32 126	0.37 204	0.18 66	0.34 210	0.22 81	0.33 43	0.23 31	0.21 25	0.21 26	0.20 32	0.20 60	0.56 278	0.21 49	0.10 14	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.11 30	0.12 184

asd	0.21 38	0.18 171	0.29 71	0.32 63	0.18 66	0.27 97	0.22 81	0.35 49	0.22 22	0.31 135	0.22 36	0.19 24	0.21 72	0.44 174	0.21 49	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 77	0.11 30	0.09 6

2.25w	0.22 52	0.18 171	0.31 106	0.31 40	0.18 66	0.31 167	0.18 12	0.32 32	0.31 99	0.31 135	0.37 162	0.20 32	0.22 86	0.45 179	0.24 126	0.10 14	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.10 58

4.5_new	0.21 38	0.20 259	0.29 71	0.30 23	0.17 37	0.24 53	0.26 157	0.32 32	0.28 69	0.32 150	0.28 96	0.19 24	0.17 17	0.29 27	0.21 49	0.10 14	0.08 2	0.12 44	0.10 77	0.13 140	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 38	0.20 259	0.29 71	0.30 23	0.17 37	0.24 53	0.26 157	0.32 32	0.28 69	0.32 150	0.28 96	0.19 24	0.17 17	0.29 27	0.21 49	0.10 14	0.08 2	0.12 44	0.10 77	0.13 140	0.09 6

2.5w	0.21 38	0.18 171	0.31 106	0.32 63	0.18 66	0.31 167	0.25 136	0.31 25	0.23 31	0.28 110	0.35 148	0.18 18	0.17 17	0.39 121	0.21 49	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 77	0.11 30	0.09 6

2.75w_new	0.21 38	0.18 171	0.28 64	0.29 12	0.17 37	0.23 40	0.34 317	0.36 55	0.28 69	0.34 161	0.26 75	0.17 6	0.22 86	0.36 97	0.23 109	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

3.25w_new	0.23 69	0.17 134	0.32 126	0.31 40	0.17 37	0.43 307	0.20 39	0.37 63	0.30 89	0.37 182	0.28 96	0.22 49	0.25 122	0.42 151	0.22 71	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 58

3.25w	0.23 69	0.17 134	0.32 126	0.31 40	0.17 37	0.43 307	0.20 39	0.37 63	0.30 89	0.37 182	0.28 96	0.22 49	0.25 122	0.42 151	0.22 71	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 58

3.75w	0.22 52	0.17 134	0.30 85	0.31 40	0.19 96	0.43 307	0.24 124	0.35 49	0.24 37	0.31 135	0.27 83	0.17 6	0.22 86	0.37 107	0.20 30	0.10 14	0.07 1	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

3w_stereo	0.24 94	0.20 259	0.37 210	0.33 79	0.16 23	0.32 186	0.42 463	0.41 102	0.38 175	0.31 135	0.27 83	0.16 4	0.26 139	0.34 83	0.22 71	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.12 91	0.11 127

1w_stereo	0.24 94	0.15 57	0.29 71	0.34 109	0.18 66	0.31 167	0.41 453	0.40 91	0.43 209	0.31 135	0.38 165	0.17 6	0.24 110	0.45 179	0.23 109	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

TS12	0.24 94	0.15 57	0.29 71	0.37 204	0.17 37	0.32 186	0.26 157	0.42 111	0.24 37	0.31 135	0.51 225	0.25 94	0.27 153	0.40 130	0.29 247	0.11 36	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.13 140	0.10 58

aanet-new-90k	0.23 69	0.16 86	0.45 327	0.35 152	0.17 37	0.33 195	0.27 179	0.38 72	0.26 55	0.20 15	0.24 55	0.21 43	0.35 262	0.46 195	0.17 1	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.10 77	0.14 191	0.09 6

aanet-new-40k	0.23 69	0.17 134	0.39 246	0.34 109	0.18 66	0.38 259	0.20 39	0.36 55	0.26 55	0.24 56	0.28 96	0.25 94	0.35 262	0.25 4	0.21 49	0.11 36	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.14 191	0.09 6

aanet-new-24k	0.23 69	0.16 86	0.29 71	0.35 152	0.17 37	0.39 272	0.23 106	0.35 49	0.30 89	0.30 131	0.27 83	0.25 94	0.32 228	0.30 42	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.14 191	0.10 58

aanet-new-22k	0.23 69	0.16 86	0.30 85	0.35 152	0.18 66	0.31 167	0.19 23	0.46 150	0.42 205	0.25 67	0.23 41	0.25 94	0.30 207	0.32 59	0.22 71	0.11 36	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.12 91	0.10 58

aanet-new-8k	0.25 112	0.19 213	0.32 126	0.37 204	0.20 131	0.40 278	0.29 214	0.49 167	0.39 187	0.24 56	0.25 65	0.22 49	0.34 256	0.49 221	0.21 49	0.11 36	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.12 91	0.10 58

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 112	0.16 86	0.33 145	0.38 241	0.20 131	0.46 329	0.27 179	0.41 102	0.34 126	0.28 110	0.38 165	0.24 79	0.35 262	0.29 27	0.24 126	0.11 36	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.13 140	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 69	0.14 24	0.27 49	0.35 152	0.18 66	0.26 79	0.26 157	0.42 111	0.38 175	0.25 67	0.43 187	0.23 64	0.28 169	0.25 4	0.22 71	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 112	0.14 24	0.74 531	0.33 79	0.19 96	0.29 130	0.22 81	0.38 72	0.29 81	0.25 67	0.22 36	0.23 64	0.32 228	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.12 91	0.30 554

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 52	0.16 86	0.35 182	0.33 79	0.18 66	0.24 53	0.24 124	0.45 143	0.27 59	0.23 45	0.35 148	0.20 32	0.26 139	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.11 30	0.11 127

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 207	0.38 544	2.34 650	0.33 79	0.19 96	0.20 19	0.22 81	0.43 128	0.29 81	0.22 39	0.25 65	0.22 49	0.26 139	0.29 27	0.20 30	0.11 36	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 69	0.14 24	0.31 106	0.33 79	0.18 66	0.21 26	0.33 301	0.52 190	0.42 205	0.26 78	0.33 130	0.19 24	0.30 207	0.28 15	0.21 49	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.09 6

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 3	0.21 1	0.32 63	0.23 238	0.16 6	0.19 23	0.20 1	0.22 22	0.24 56	0.18 16	0.17 6	0.11 1	0.35 93	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.15 196	0.14 258	0.10 6	0.10 58

Replicate-Monster	0.26 130	0.15 57	1.07 587	0.30 23	0.17 37	0.38 259	0.19 23	0.43 128	0.39 187	0.23 45	0.21 26	0.23 64	0.21 72	0.45 179	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.09 1	0.14 278

monsterstereo	0.22 52	0.14 24	0.26 38	0.34 109	0.18 66	0.21 26	0.20 39	0.37 63	0.35 139	0.33 157	0.40 175	0.19 24	0.18 31	0.45 179	0.21 49	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.13 140	0.08 1

monsters	0.22 52	0.14 24	0.26 38	0.31 40	0.19 96	0.23 40	0.19 23	0.44 136	0.33 119	0.36 175	0.30 110	0.16 4	0.18 31	0.43 162	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.10 58

IGEV	0.20 22	0.12 2	0.23 5	0.31 40	0.20 131	0.23 40	0.19 23	0.40 91	0.29 81	0.22 39	0.34 141	0.20 32	0.15 6	0.31 50	0.19 12	0.11 36	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.10 6	0.10 58

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 3	0.27 49	0.34 109	0.15 4	0.27 97	0.17 3	0.28 16	0.14 4	0.18 10	0.14 2	0.23 64	0.15 6	0.32 59	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 99	0.09 12	0.10 6	0.09 6

LG-Stereo	0.24 94	0.18 171	0.40 259	0.39 273	0.20 131	0.22 30	0.27 179	0.32 32	0.36 149	0.26 78	0.44 189	0.22 49	0.16 14	0.37 107	0.27 205	0.11 36	0.12 279	0.16 234	0.15 290	0.13 140	0.09 6

GREAT-IGEV	0.22 52	0.15 57	0.31 106	0.29 12	0.22 190	0.21 26	0.26 157	0.33 43	0.31 99	0.20 15	0.30 110	0.22 49	0.22 86	0.47 204	0.22 71	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.13 140	0.10 58
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 112	0.14 24	0.74 531	0.33 79	0.19 96	0.29 130	0.22 81	0.38 72	0.29 81	0.25 67	0.22 36	0.23 64	0.32 228	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.12 91	0.30 554

LoS_RVC	0.27 153	0.16 86	0.27 49	0.32 63	0.30 456	0.44 315	0.34 317	0.41 102	0.33 119	0.31 135	0.51 225	0.29 122	0.32 228	0.36 97	0.28 228	0.11 36	0.10 93	0.11 3	0.08 1	0.11 30	0.19 431

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 266	0.17 134	0.41 270	0.35 152	0.19 96	0.33 195	0.29 214	0.65 277	0.73 356	0.68 352	1.01 461	0.56 307	0.40 319	0.42 151	0.30 254	0.11 36	0.09 27	0.15 196	0.14 258	0.13 140	0.10 58

AFF-stereo	0.38 297	0.19 213	0.39 246	0.37 204	0.21 161	0.27 97	0.31 262	0.65 277	0.66 320	0.64 319	1.13 516	0.76 438	0.39 313	0.55 267	0.33 284	0.11 36	0.09 27	0.16 234	0.16 324	0.13 140	0.11 127

aanet-new-32k	0.23 69	0.15 57	0.32 126	0.36 180	0.18 66	0.38 259	0.21 64	0.40 91	0.24 37	0.27 96	0.23 41	0.34 161	0.35 262	0.30 42	0.19 12	0.12 60	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.13 140	0.10 58

aanet-new-30k	0.23 69	0.15 57	0.32 126	0.36 180	0.18 66	0.38 259	0.21 64	0.40 91	0.24 37	0.27 96	0.23 41	0.34 161	0.35 262	0.30 42	0.19 12	0.12 60	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.13 140	0.10 58

aanet-new-16k	0.22 52	0.17 134	0.35 182	0.37 204	0.17 37	0.26 79	0.18 12	0.41 102	0.37 166	0.28 110	0.23 41	0.25 94	0.26 139	0.29 27	0.21 49	0.12 60	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.14 191	0.10 58

aanet-new-12k	0.24 94	0.19 213	0.39 246	0.41 352	0.17 37	0.33 195	0.22 81	0.41 102	0.37 166	0.27 96	0.23 41	0.22 49	0.35 262	0.29 27	0.24 126	0.12 60	0.08 2	0.14 151	0.11 140	0.16 305	0.11 127

aanet-new-14k	0.25 112	0.19 213	0.38 224	0.38 241	0.17 37	0.18 12	0.25 136	0.52 190	0.49 248	0.28 110	0.30 110	0.21 43	0.33 244	0.33 74	0.23 109	0.12 60	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.17 344	0.11 127

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 112	0.14 24	0.30 85	0.34 109	0.21 161	0.44 315	0.25 136	0.44 136	0.35 139	0.27 96	0.35 148	0.37 188	0.35 262	0.28 15	0.26 186	0.12 60	0.09 27	0.13 99	0.11 140	0.11 30	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 161	0.51 589	1.28 611	0.31 40	0.19 96	0.22 30	0.22 81	0.45 143	0.28 69	0.23 45	0.32 127	0.25 94	0.24 110	0.32 59	0.20 30	0.12 60	0.11 217	0.12 44	0.10 77	0.11 30	0.11 127

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 130	0.16 86	0.31 106	0.34 109	0.21 161	0.33 195	0.31 262	0.45 143	0.45 225	0.40 216	0.54 244	0.24 79	0.18 31	0.36 97	0.22 71	0.12 60	0.09 27	0.15 196	0.12 177	0.11 30	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 130	0.16 86	0.30 85	0.33 79	0.22 190	0.34 210	0.31 262	0.48 162	0.50 252	0.39 207	0.54 244	0.23 64	0.19 46	0.29 27	0.23 109	0.12 60	0.09 27	0.15 196	0.12 177	0.11 30	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 161	0.23 361	1.22 606	0.34 109	0.21 161	0.29 130	0.21 64	0.41 102	0.33 119	0.24 56	0.30 110	0.32 144	0.28 169	0.33 74	0.20 30	0.12 60	0.11 217	0.13 99	0.10 77	0.10 6	0.11 127

PipStereo	0.17 3	0.13 3	0.24 15	0.28 7	0.15 4	0.14 2	0.19 23	0.26 12	0.18 9	0.16 6	0.16 10	0.28 117	0.19 46	0.26 8	0.21 49	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

PSi22b	0.17 3	0.13 3	0.24 15	0.29 12	0.15 4	0.15 3	0.18 12	0.25 6	0.18 9	0.16 6	0.16 10	0.30 133	0.21 72	0.25 4	0.21 49	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

PSi22	0.30 193	0.18 171	0.30 85	0.36 180	0.19 96	0.30 148	0.19 23	0.42 111	0.73 356	0.27 96	0.32 127	0.57 312	0.43 335	0.77 472	0.25 157	0.12 60	0.10 93	0.11 3	0.09 12	0.14 191	0.11 127

Foundation-i1a	0.24 94	0.13 3	0.23 5	0.28 7	0.15 4	0.40 278	0.29 214	0.49 167	0.25 50	0.33 157	0.35 148	0.40 216	0.30 207	0.34 83	0.23 109	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.10 58

Selective-IGEV-i32	0.24 94	0.18 171	0.35 182	0.35 152	0.19 96	0.27 97	0.25 136	0.55 207	0.23 31	0.27 96	0.25 65	0.34 161	0.19 46	0.58 311	0.22 71	0.12 60	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.12 91	0.10 58

GeoVLM	0.19 14	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.27 97	0.19 23	0.31 25	0.24 37	0.21 25	0.20 21	0.29 122	0.20 60	0.29 27	0.22 71	0.12 60	0.10 93	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

gcap_with_dpt	0.26 130	0.16 86	0.32 126	0.34 109	0.21 161	0.35 221	0.36 364	0.44 136	0.41 194	0.38 194	0.54 244	0.22 49	0.21 72	0.28 15	0.22 71	0.12 60	0.09 27	0.15 196	0.12 177	0.11 30	0.10 58

NLSM3	0.26 130	0.16 86	0.30 85	0.38 241	0.21 161	0.34 210	0.27 179	0.57 219	0.47 237	0.28 110	0.35 148	0.29 122	0.24 110	0.42 151	0.27 205	0.12 60	0.10 93	0.16 234	0.15 290	0.12 91	0.10 58

MonSter++	0.19 14	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.27 97	0.19 23	0.31 25	0.24 37	0.21 25	0.20 21	0.29 122	0.19 46	0.29 27	0.21 49	0.12 60	0.10 93	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

HiDET	0.20 22	0.13 3	0.26 38	0.30 23	0.19 96	0.23 40	0.18 12	0.36 55	0.26 55	0.20 15	0.23 41	0.27 111	0.16 14	0.30 42	0.23 109	0.12 60	0.10 93	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.09 6

LCMNet	0.21 38	0.14 24	0.25 26	0.30 23	0.20 131	0.26 79	0.19 23	0.38 72	0.43 209	0.21 25	0.21 26	0.27 111	0.17 17	0.36 97	0.23 109	0.12 60	0.11 217	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.09 6

VIP-Stereo	0.24 94	0.17 134	0.29 71	0.32 63	0.21 161	0.64 451	0.19 23	0.31 25	0.37 166	0.23 45	0.30 110	0.27 111	0.19 46	0.47 204	0.22 71	0.12 60	0.09 27	0.13 99	0.09 12	0.12 91	0.09 6

xyz-stereo-finetune	0.33 224	0.18 171	0.36 193	0.33 79	0.18 66	0.57 395	0.31 262	0.58 227	0.69 335	0.45 236	0.54 244	0.38 197	0.33 244	0.56 278	0.36 334	0.12 60	0.12 279	0.16 234	0.13 219	0.13 140	0.12 184

xyz-stereo	4.23 676	0.17 134	61.76 713	0.34 109	0.16 23	12.16 687	0.37 381	0.58 227	0.68 328	1.01 554	3.36 662	0.77 444	0.82 554	1.21 594	0.40 375	0.12 60	0.10 93	0.16 234	0.11 140	0.13 140	0.10 58

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 3	0.27 49	0.33 79	0.17 37	0.24 53	0.17 3	0.25 6	0.12 1	0.18 10	0.14 2	0.23 64	0.15 6	0.31 50	0.20 30	0.12 60	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.09 6

MM-Stereo_test2	0.30 193	0.18 171	0.39 246	0.40 316	0.24 269	0.42 303	0.42 463	0.63 263	0.41 194	0.37 182	0.35 148	0.32 144	0.26 139	0.53 253	0.25 157	0.12 60	0.10 93	0.15 196	0.12 177	0.15 255	0.10 58

HART	0.29 176	0.16 86	0.32 126	0.40 316	0.21 161	0.32 186	0.26 157	0.62 255	0.31 99	0.33 157	0.65 280	0.41 225	0.22 86	0.55 267	0.25 157	0.12 60	0.10 93	0.15 196	0.11 140	0.15 255	0.11 127

HI	0.45 375	0.21 298	0.36 193	0.34 109	0.35 523	0.28 118	0.31 262	0.72 344	0.46 230	0.87 481	1.13 516	1.09 550	0.76 531	0.69 422	0.56 480	0.12 60	0.10 93	0.17 281	0.17 380	0.17 344	0.15 310

CoSv	0.45 375	0.21 298	0.36 193	0.34 109	0.35 523	0.28 118	0.31 262	0.72 344	0.46 230	0.87 481	1.13 516	1.09 550	0.76 531	0.69 422	0.56 480	0.12 60	0.10 93	0.17 281	0.17 380	0.17 344	0.15 310

AIO_rvc	0.23 69	0.16 86	0.32 126	0.34 109	0.19 96	0.26 79	0.33 301	0.40 91	0.22 22	0.26 78	0.24 55	0.34 161	0.15 6	0.51 237	0.24 126	0.12 60	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.12 91	0.10 58

AIO_test	0.23 69	0.16 86	0.28 64	0.34 109	0.20 131	0.30 148	0.39 425	0.38 72	0.25 50	0.25 67	0.28 96	0.32 144	0.22 86	0.38 115	0.25 157	0.12 60	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.12 91	0.09 6

fffft	0.25 112	0.17 134	0.37 210	0.36 180	0.22 190	0.28 118	0.36 364	0.42 111	0.24 37	0.36 175	0.23 41	0.27 111	0.22 86	0.52 244	0.27 205	0.12 60	0.09 27	0.16 234	0.12 177	0.12 91	0.12 184
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.22 52	0.15 57	0.26 38	0.33 79	0.20 131	0.61 423	0.21 64	0.30 21	0.31 99	0.23 45	0.19 18	0.18 18	0.18 31	0.41 140	0.22 71	0.12 60	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.11 127

SMoEStereo_RVC	0.26 130	0.19 213	0.35 182	0.35 152	0.22 190	0.36 235	0.32 289	0.39 80	0.34 126	0.37 182	0.30 110	0.33 157	0.24 110	0.53 253	0.24 126	0.12 60	0.10 93	0.16 234	0.12 177	0.12 91	0.11 127

mms	0.26 130	0.21 298	0.33 145	0.37 204	0.25 301	0.30 148	0.33 301	0.40 91	0.32 113	0.28 110	0.34 141	0.34 161	0.20 60	0.45 179	0.26 186	0.12 60	0.11 217	0.16 234	0.12 177	0.14 191	0.11 127

fffy	0.28 161	0.21 298	0.34 166	0.37 204	0.23 238	0.33 195	0.29 214	0.51 180	0.41 194	0.32 150	0.37 162	0.39 204	0.27 153	0.50 229	0.27 205	0.12 60	0.11 217	0.16 234	0.13 219	0.14 191	0.11 127

WCG-NET	0.28 161	0.15 57	0.33 145	0.33 79	0.19 96	0.33 195	0.27 179	0.39 80	0.80 407	0.46 242	0.49 211	0.39 204	0.25 122	0.40 130	0.25 157	0.12 60	0.09 27	0.13 99	0.11 140	0.12 91	0.10 58

IGEV-Stereo++	0.21 38	0.15 57	0.27 49	0.37 204	0.19 96	0.22 30	0.18 12	0.42 111	0.35 139	0.22 39	0.28 96	0.24 79	0.18 31	0.27 13	0.22 71	0.12 60	0.09 27	0.12 44	0.10 77	0.12 91	0.10 58

AIO-Stereo	0.25 112	0.18 171	0.34 166	0.37 204	0.18 66	0.28 118	0.30 234	0.48 162	0.27 59	0.29 123	0.30 110	0.32 144	0.17 17	0.52 244	0.23 109	0.12 60	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.13 140	0.10 58

RSM++	0.25 112	0.18 171	0.34 166	0.36 180	0.20 131	0.28 118	0.30 234	0.51 180	0.32 113	0.25 67	0.22 36	0.37 188	0.21 72	0.50 229	0.24 126	0.12 60	0.10 93	0.14 151	0.12 177	0.14 191	0.10 58

RSM	0.25 112	0.18 171	0.33 145	0.36 180	0.20 131	0.27 97	0.34 317	0.51 180	0.27 59	0.26 78	0.23 41	0.39 204	0.21 72	0.56 278	0.22 71	0.12 60	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.14 191	0.10 58

MoCha-V2	0.25 112	0.15 57	0.29 71	0.40 316	0.18 66	0.27 97	0.26 157	0.49 167	0.27 59	0.36 175	0.27 83	0.33 157	0.35 262	0.49 221	0.22 71	0.12 60	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.13 140	0.11 127

Selective-IGEV	0.24 94	0.18 171	0.35 182	0.35 152	0.19 96	0.27 97	0.25 136	0.55 207	0.23 31	0.27 96	0.25 65	0.34 161	0.19 46	0.58 311	0.22 71	0.12 60	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.12 91	0.10 58

RAFT_CTSACE	0.45 375	0.20 259	0.44 314	0.45 463	0.27 384	0.34 210	0.39 425	0.60 243	0.73 356	0.76 404	1.44 588	0.83 462	0.38 301	1.08 573	0.26 186	0.12 60	0.13 350	0.18 334	0.16 324	0.15 255	0.11 127

test_4	0.36 266	0.18 171	0.31 106	0.44 438	0.25 301	0.20 19	0.34 317	0.56 211	0.41 194	0.59 285	1.45 591	0.43 244	0.25 122	0.63 363	0.28 228	0.12 60	0.10 93	0.17 281	0.19 439	0.15 255	0.11 127

test-3	0.34 232	0.16 86	0.43 304	0.39 273	0.21 161	0.43 307	0.22 81	0.63 263	0.78 396	0.71 373	0.45 193	0.64 363	0.27 153	0.43 162	0.31 262	0.12 60	0.09 27	0.17 281	0.13 219	0.12 91	0.10 58

test_1	0.34 232	0.16 86	0.43 304	0.39 273	0.21 161	0.43 307	0.23 106	0.63 263	0.78 396	0.68 352	0.45 193	0.64 363	0.27 153	0.43 162	0.31 262	0.12 60	0.09 27	0.17 281	0.13 219	0.12 91	0.10 58

test_3	0.36 266	0.19 213	0.44 314	0.44 438	0.23 238	0.48 338	0.36 364	0.66 287	0.82 420	0.64 319	0.45 193	0.68 390	0.25 122	0.41 140	0.31 262	0.12 60	0.10 93	0.18 334	0.16 324	0.15 255	0.11 127

cross-raft	0.34 232	0.20 259	0.37 210	0.44 438	0.23 238	0.32 186	0.35 342	0.74 358	0.40 190	0.60 289	0.77 327	0.57 312	0.27 153	0.43 162	0.28 228	0.12 60	0.10 93	0.15 196	0.13 219	0.15 255	0.11 127

s12784h	0.36 266	0.15 57	0.24 15	0.34 109	0.15 4	0.77 504	0.29 214	0.80 388	0.83 425	0.56 278	0.57 258	0.43 244	0.40 319	0.57 290	0.33 284	0.12 60	0.10 93	0.14 151	0.09 12	0.14 191	0.09 6

PointNet	0.20 22	0.15 57	0.25 26	0.32 63	0.18 66	0.29 130	0.23 106	0.25 6	0.27 59	0.15 2	0.24 55	0.28 117	0.17 17	0.34 83	0.20 30	0.13 110	0.11 217	0.13 99	0.10 77	0.11 30	0.09 6

LiteMatch*	0.20 22	0.14 24	0.31 106	0.31 40	0.23 238	0.24 53	0.21 64	0.31 25	0.30 89	0.21 25	0.19 18	0.24 79	0.19 46	0.31 50	0.20 30	0.13 110	0.11 217	0.13 99	0.10 77	0.10 6	0.11 127

aanet-32k-new	0.23 69	0.16 86	0.30 85	0.36 180	0.17 37	0.26 79	0.26 157	0.33 43	0.30 89	0.27 96	0.30 110	0.23 64	0.34 256	0.42 151	0.18 4	0.13 110	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.15 255	0.10 58

aanet-new-28k	0.23 69	0.17 134	0.40 259	0.36 180	0.17 37	0.33 195	0.22 81	0.35 49	0.27 59	0.27 96	0.23 41	0.29 122	0.34 256	0.31 50	0.22 71	0.13 110	0.10 93	0.13 99	0.11 140	0.16 305	0.12 184

aanet-new-10k	0.25 112	0.18 171	0.44 314	0.38 241	0.18 66	0.45 324	0.21 64	0.44 136	0.35 139	0.27 96	0.31 124	0.25 94	0.30 207	0.28 15	0.21 49	0.13 110	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.16 305	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 130	0.16 86	0.30 85	0.33 79	0.22 190	0.36 235	0.32 289	0.47 154	0.48 245	0.38 194	0.51 225	0.24 79	0.18 31	0.29 27	0.24 126	0.13 110	0.09 27	0.15 196	0.12 177	0.11 30	0.11 127

PSi22a	0.16 1	0.13 3	0.23 5	0.27 2	0.15 4	0.17 9	0.18 12	0.26 12	0.15 5	0.15 2	0.13 1	0.21 43	0.17 17	0.22 1	0.19 12	0.13 110	0.10 93	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

LACA3	0.20 22	0.17 134	0.25 26	0.29 12	0.15 4	0.32 186	0.25 136	0.29 18	0.22 22	0.23 45	0.21 26	0.21 43	0.22 86	0.44 174	0.19 12	0.13 110	0.10 93	0.11 3	0.08 1	0.11 30	0.08 1

Foundation-i1c-attn	0.23 69	0.13 3	0.23 5	0.29 12	0.15 4	0.35 221	0.27 179	0.45 143	0.28 69	0.28 110	0.34 141	0.40 216	0.30 207	0.33 74	0.24 126	0.13 110	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.09 6

Foundation-i1b	0.24 94	0.13 3	0.23 5	0.29 12	0.15 4	0.40 278	0.26 157	0.48 162	0.25 50	0.31 135	0.33 130	0.40 216	0.30 207	0.35 93	0.24 126	0.13 110	0.10 93	0.12 44	0.11 140	0.11 30	0.09 6

Foundation-i1	0.26 130	0.14 24	0.25 26	0.33 79	0.21 161	0.39 272	0.26 157	0.60 243	0.38 175	0.35 170	0.38 165	0.44 253	0.29 188	0.32 59	0.26 186	0.13 110	0.10 93	0.12 44	0.11 140	0.11 30	0.10 58

Foundation-i32	0.16 1	0.13 3	0.22 2	0.27 2	0.13 1	0.15 3	0.20 39	0.25 6	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 49	0.20 60	0.23 2	0.20 30	0.13 110	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.08 1

LACA2	0.20 22	0.15 57	0.26 38	0.30 23	0.15 4	0.29 130	0.29 214	0.30 21	0.22 22	0.21 25	0.23 41	0.28 117	0.20 60	0.34 83	0.19 12	0.13 110	0.10 93	0.10 1	0.09 12	0.12 91	0.09 6

Test_v1	0.20 22	0.14 24	0.22 2	0.28 7	0.18 66	0.24 53	0.21 64	0.39 80	0.31 99	0.21 25	0.22 36	0.17 6	0.17 17	0.34 83	0.19 12	0.13 110	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.10 6	0.09 6

DispViT+	0.23 69	0.14 24	0.27 49	0.29 12	0.17 37	0.19 15	0.20 39	0.59 232	0.45 225	0.28 110	0.26 75	0.24 79	0.17 17	0.46 195	0.24 126	0.13 110	0.10 93	0.10 1	0.08 1	0.10 6	0.10 58

BridgeDepth_RVC	0.20 22	0.14 24	0.24 15	0.26 1	0.15 4	0.35 221	0.17 3	0.40 91	0.22 22	0.21 25	0.21 26	0.20 32	0.24 110	0.33 74	0.25 157	0.13 110	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.12 91	0.09 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CSFM-Stereo	0.20 22	0.14 24	0.23 5	0.30 23	0.17 37	0.29 130	0.20 39	0.39 80	0.22 22	0.22 39	0.21 26	0.26 103	0.20 60	0.30 42	0.20 30	0.13 110	0.12 279	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 14	0.13 3	0.25 26	0.31 40	0.16 23	0.19 15	0.17 3	0.42 111	0.24 37	0.23 45	0.21 26	0.17 6	0.16 14	0.45 179	0.19 12	0.13 110	0.09 27	0.11 3	0.08 1	0.10 6	0.11 127

DilatedVolume-Stereo	0.30 193	0.15 57	0.34 166	0.33 79	0.20 131	0.53 362	0.25 136	0.56 211	0.43 209	0.56 278	0.50 215	0.35 176	0.29 188	0.49 221	0.28 228	0.13 110	0.11 217	0.12 44	0.11 140	0.11 30	0.10 58

xyz-stereo-finetune2	0.36 266	0.19 213	0.38 224	0.32 63	0.19 96	0.82 528	0.29 214	0.52 190	0.32 113	0.51 259	0.78 338	0.43 244	0.45 351	0.69 422	0.44 413	0.13 110	0.12 279	0.17 281	0.13 219	0.12 91	0.13 232

LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 3	0.28 64	0.30 23	0.19 96	0.20 19	0.18 12	0.30 21	0.21 20	0.18 10	0.15 5	0.19 24	0.18 31	0.33 74	0.19 12	0.13 110	0.09 27	0.13 99	0.09 12	0.10 6	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 3	0.28 64	0.30 23	0.20 131	0.20 19	0.19 23	0.27 14	0.19 14	0.15 2	0.15 5	0.18 18	0.17 17	0.33 74	0.19 12	0.13 110	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 22	0.13 3	0.27 49	0.33 79	0.17 37	0.38 259	0.18 12	0.30 21	0.19 14	0.24 56	0.15 5	0.26 103	0.17 17	0.32 59	0.21 49	0.13 110	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 3	0.25 26	0.31 40	0.16 23	0.24 53	0.17 3	0.25 6	0.13 2	0.17 9	0.17 15	0.22 49	0.14 2	0.32 59	0.19 12	0.13 110	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.09 6

Reg-Stereo(zero)	0.30 193	0.16 86	0.28 64	0.34 109	0.18 66	0.32 186	0.20 39	0.63 263	0.68 328	0.50 256	0.52 237	0.51 286	0.30 207	0.45 179	0.25 157	0.13 110	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.12 91	0.11 127

SCV_C0	0.26 130	0.18 171	0.34 166	0.35 152	0.24 269	0.23 40	0.28 205	0.51 180	0.36 149	0.31 135	0.36 157	0.37 188	0.20 60	0.57 290	0.22 71	0.13 110	0.10 93	0.13 99	0.11 140	0.16 305	0.12 184

FoundationStereo	0.17 3	0.14 24	0.25 26	0.30 23	0.16 23	0.23 40	0.20 39	0.22 4	0.15 5	0.18 10	0.16 10	0.20 32	0.19 46	0.26 8	0.21 49	0.13 110	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.09 6

HUF	0.24 94	0.16 86	0.33 145	0.32 63	0.18 66	0.25 71	0.40 436	0.42 111	0.34 126	0.25 67	0.23 41	0.32 144	0.28 169	0.34 83	0.24 126	0.13 110	0.10 93	0.13 99	0.09 12	0.12 91	0.10 58

castereo	0.28 161	0.16 86	0.32 126	0.35 152	0.21 161	0.40 278	0.42 463	0.50 177	0.66 320	0.26 78	0.41 178	0.37 188	0.36 289	0.33 74	0.24 126	0.13 110	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.11 30	0.10 58

tt45	0.27 153	0.17 134	0.34 166	0.35 152	0.23 238	0.38 259	0.28 205	0.46 150	0.28 69	0.40 216	0.27 83	0.38 197	0.25 122	0.57 290	0.26 186	0.13 110	0.11 217	0.16 234	0.13 219	0.12 91	0.14 278

999	0.27 153	0.16 86	0.35 182	0.36 180	0.24 269	0.31 167	0.27 179	0.49 167	0.38 175	0.26 78	0.30 110	0.39 204	0.23 100	0.63 363	0.25 157	0.13 110	0.10 93	0.14 151	0.12 177	0.12 91	0.14 278

ours_stereo	0.26 130	0.21 298	0.33 145	0.38 241	0.23 238	0.30 148	0.33 301	0.42 111	0.38 175	0.26 78	0.34 141	0.35 176	0.23 100	0.47 204	0.27 205	0.13 110	0.11 217	0.16 234	0.12 177	0.14 191	0.10 58

dual_stereo	0.19 14	0.14 24	0.24 15	0.31 40	0.16 23	0.16 6	0.20 39	0.29 18	0.20 18	0.23 45	0.20 21	0.22 49	0.14 2	0.52 244	0.24 126	0.13 110	0.10 93	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

Occ-G	0.26 130	0.14 24	0.28 64	0.34 109	0.20 131	0.27 97	0.34 317	0.41 102	0.31 99	0.29 123	0.43 187	0.49 275	0.25 122	0.47 204	0.28 228	0.13 110	0.11 217	0.14 151	0.11 140	0.12 91	0.12 184

WCG-NET（raft）	0.31 201	0.15 57	0.36 193	0.32 63	0.19 96	0.35 221	0.27 179	0.51 180	0.78 396	0.45 236	0.55 253	0.48 269	0.27 153	0.54 260	0.26 186	0.13 110	0.10 93	0.12 44	0.11 140	0.12 91	0.11 127

RAFT-Stereo-weight	0.32 207	0.18 171	0.33 145	0.39 273	0.22 190	0.26 79	0.29 214	0.67 297	0.80 407	0.53 269	0.51 225	0.58 321	0.20 60	0.47 204	0.27 205	0.13 110	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.13 140	0.11 127

gcap-zeroshot	0.26 130	0.16 86	0.31 106	0.33 79	0.22 190	0.36 235	0.31 262	0.47 154	0.46 230	0.38 194	0.50 215	0.24 79	0.18 31	0.28 15	0.24 126	0.13 110	0.09 27	0.15 196	0.12 177	0.11 30	0.10 58

test_for_model	0.26 130	0.16 86	0.31 106	0.33 79	0.22 190	0.36 235	0.32 289	0.47 154	0.48 245	0.38 194	0.51 225	0.24 79	0.18 31	0.29 27	0.24 126	0.13 110	0.09 27	0.15 196	0.12 177	0.11 30	0.11 127

AE-Stereo	0.34 232	0.21 298	0.42 291	0.48 500	0.31 478	0.48 338	0.35 342	0.61 250	0.62 292	0.32 150	0.55 253	0.52 291	0.27 153	0.47 204	0.29 247	0.13 110	0.13 350	0.18 334	0.16 324	0.15 255	0.12 184

MIM_Stereo	0.38 297	0.17 134	0.53 430	0.37 204	0.24 269	0.27 97	0.24 124	0.70 331	0.54 267	0.72 384	1.00 458	0.63 357	0.29 188	0.64 378	0.38 359	0.13 110	0.14 389	0.17 281	0.16 324	0.14 191	0.11 127

testlalala	0.26 130	0.16 86	0.31 106	0.33 79	0.22 190	0.36 235	0.31 262	0.47 154	0.46 230	0.38 194	0.50 215	0.24 79	0.18 31	0.28 15	0.24 126	0.13 110	0.09 27	0.15 196	0.12 177	0.11 30	0.10 58

CES	0.28 161	0.14 24	0.23 5	0.30 23	0.70 637	0.37 246	0.27 179	0.48 162	0.46 230	0.34 161	0.48 207	0.27 111	0.22 86	0.39 121	0.23 109	0.13 110	0.11 217	0.12 44	0.08 1	0.13 140	0.17 380

Selective-RAFT	0.35 248	0.23 361	0.51 417	0.44 438	0.21 161	0.64 451	0.27 179	0.59 232	0.63 303	0.40 216	0.38 165	0.55 304	0.40 319	0.57 290	0.35 318	0.13 110	0.11 217	0.14 151	0.12 177	0.16 305	0.13 232

ProNet	0.29 176	0.21 298	0.38 224	0.35 152	0.24 269	0.32 186	0.43 470	0.57 219	0.37 166	0.33 157	0.30 110	0.32 144	0.28 169	0.57 290	0.26 186	0.13 110	0.11 217	0.16 234	0.13 219	0.13 140	0.13 232

MC-Stereo	0.28 161	0.17 134	0.32 126	0.38 241	0.20 131	0.26 79	0.26 157	0.49 167	0.37 166	0.37 182	0.61 269	0.41 225	0.31 222	0.55 267	0.25 157	0.13 110	0.09 27	0.14 151	0.12 177	0.12 91	0.11 127

RCA-Stereo	0.35 248	0.17 134	0.34 166	0.38 241	0.22 190	0.31 167	0.34 317	0.68 307	1.24 590	0.45 236	0.65 280	0.47 264	0.43 335	0.38 115	0.27 205	0.13 110	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.11 30	0.11 127

raft_robust	0.41 337	0.23 361	0.36 193	0.42 397	0.21 161	0.40 278	0.33 301	0.79 385	0.98 512	0.79 419	0.87 396	0.39 204	0.33 244	0.84 503	0.29 247	0.13 110	0.12 279	0.16 234	0.17 380	0.15 255	0.12 184

iRaft-Stereo_5w	0.45 375	0.21 298	0.48 376	0.42 397	0.28 409	0.31 167	0.54 540	0.63 263	0.62 292	0.62 299	0.89 408	1.01 525	0.69 497	0.75 460	0.66 509	0.13 110	0.12 279	0.17 281	0.15 290	0.14 191	0.15 310

IPLG	0.39 314	0.20 259	0.59 455	0.40 316	0.24 269	0.54 369	0.27 179	0.75 365	0.63 303	0.84 462	0.81 358	0.32 144	0.32 228	0.60 334	0.45 422	0.13 110	0.11 217	0.16 234	0.13 219	0.13 140	0.12 184

IPLGR	0.39 314	0.21 298	0.63 476	0.39 273	0.22 190	0.49 343	0.29 214	0.76 372	0.74 364	0.78 414	0.77 327	0.44 253	0.42 329	0.47 204	0.38 359	0.13 110	0.12 279	0.16 234	0.14 258	0.15 255	0.13 232

GMOStereo	0.37 282	0.19 213	0.38 224	0.43 418	0.24 269	0.37 246	0.38 403	0.52 190	0.62 292	0.87 481	0.84 375	0.64 363	0.35 262	0.37 107	0.28 228	0.13 110	0.11 217	0.20 408	0.18 408	0.15 255	0.11 127

error version	0.37 282	0.19 213	0.38 224	0.43 418	0.24 269	0.37 246	0.38 403	0.52 190	0.62 292	0.87 481	0.84 375	0.64 363	0.35 262	0.37 107	0.28 228	0.13 110	0.11 217	0.20 408	0.18 408	0.15 255	0.11 127

test-v	0.37 282	0.19 213	0.38 224	0.43 418	0.24 269	0.37 246	0.38 403	0.52 190	0.62 292	0.87 481	0.84 375	0.64 363	0.35 262	0.37 107	0.28 228	0.13 110	0.11 217	0.20 408	0.18 408	0.15 255	0.11 127

DRaft	0.49 431	0.17 134	0.47 356	0.37 204	0.25 301	0.58 401	0.40 436	0.65 277	0.85 438	1.02 557	1.75 614	0.50 280	0.82 554	0.63 363	0.40 375	0.13 110	0.11 217	0.16 234	0.16 324	0.14 191	0.15 310

RAFT-RH_RVC	0.56 494	0.17 134	0.41 270	0.37 204	0.23 238	0.57 395	0.24 124	0.60 243	0.70 336	1.19 595	3.94 669	0.56 307	0.38 301	0.65 385	0.36 334	0.13 110	0.11 217	0.20 408	0.14 258	0.12 91	0.13 232

test-2	0.37 282	0.19 213	0.38 224	0.43 418	0.24 269	0.37 246	0.38 403	0.52 190	0.62 292	0.87 481	0.84 375	0.64 363	0.35 262	0.37 107	0.28 228	0.13 110	0.11 217	0.20 408	0.18 408	0.15 255	0.11 127

CREStereo++_RVC	0.32 207	0.15 57	0.23 5	0.31 40	0.24 269	0.27 97	0.22 81	0.46 150	0.88 456	0.46 242	0.80 351	0.30 133	0.26 139	0.36 97	0.33 284	0.13 110	0.09 27	0.13 99	0.51 643	0.13 140	0.09 6
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
CFNet-RSSM	0.34 232	0.17 134	0.45 327	0.39 273	0.22 190	0.35 221	0.23 106	0.73 355	0.84 430	0.65 328	0.54 244	0.57 312	0.28 169	0.46 195	0.26 186	0.13 110	0.10 93	0.14 151	0.12 177	0.13 140	0.11 127

MLCV	0.47 401	0.24 399	0.61 463	0.37 204	0.17 37	0.61 423	0.33 301	0.80 388	0.87 452	0.94 523	1.13 516	0.72 412	0.43 335	0.89 525	0.51 458	0.13 110	0.10 93	0.13 99	0.11 140	0.14 191	0.12 184

DF	0.26 130	0.15 57	0.38 224	0.35 152	0.19 96	0.26 79	0.26 157	0.42 111	0.27 59	0.29 123	0.49 211	0.50 280	0.22 86	0.48 215	0.20 30	0.14 169	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.12 91	0.11 127

aanet-new	0.26 130	0.19 213	0.34 166	0.38 241	0.25 301	0.51 349	0.24 124	0.40 91	0.30 89	0.27 96	0.27 83	0.23 64	0.36 289	0.43 162	0.22 71	0.14 169	0.09 27	0.14 151	0.10 77	0.15 255	0.12 184

RT-Monster	0.32 207	0.17 134	0.30 85	0.34 109	0.26 349	0.38 259	0.20 39	0.56 211	0.76 377	0.61 296	0.64 277	0.49 275	0.28 169	0.41 140	0.30 254	0.14 169	0.11 217	0.12 44	0.10 77	0.11 30	0.13 232

LACA1	0.18 8	0.15 57	0.26 38	0.29 12	0.14 2	0.25 71	0.23 106	0.25 6	0.19 14	0.20 15	0.16 10	0.19 24	0.18 31	0.30 42	0.21 49	0.14 169	0.10 93	0.11 3	0.10 77	0.11 30	0.09 6

Hybrid-DGEV-03	0.45 375	0.19 213	0.33 145	0.43 418	0.27 384	0.56 389	0.26 157	0.65 277	0.74 364	0.94 523	1.92 622	0.61 348	0.30 207	0.55 267	0.34 300	0.14 169	0.10 93	0.18 334	0.16 324	0.14 191	0.11 127

Hybrid-DGEV-2	0.41 337	0.21 298	0.42 291	0.47 492	0.29 437	0.59 413	0.23 106	0.82 394	0.99 517	0.64 319	0.63 273	0.60 342	0.65 476	0.58 311	0.33 284	0.14 169	0.12 279	0.18 334	0.16 324	0.14 191	0.12 184

MatchStereo	0.19 14	0.14 24	0.23 5	0.27 2	0.15 4	0.18 12	0.21 64	0.32 32	0.28 69	0.20 15	0.35 148	0.18 18	0.17 17	0.31 50	0.24 126	0.14 169	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
WQFJA1	0.32 207	0.19 213	0.34 166	0.39 273	0.26 349	0.62 431	0.30 234	0.56 211	0.47 237	0.37 182	0.39 170	0.38 197	0.33 244	0.50 229	0.42 387	0.14 169	0.18 494	0.16 234	0.14 258	0.14 191	0.13 232

WQFJX	0.32 207	0.18 171	0.33 145	0.39 273	0.27 384	0.60 420	0.30 234	0.53 202	0.47 237	0.39 207	0.38 165	0.34 161	0.33 244	0.61 343	0.40 375	0.14 169	0.17 472	0.16 234	0.13 219	0.14 191	0.14 278

NLMM	0.32 207	0.19 213	0.34 166	0.39 273	0.26 349	0.62 431	0.30 234	0.56 211	0.47 237	0.37 182	0.39 170	0.38 197	0.33 244	0.49 221	0.42 387	0.14 169	0.18 494	0.16 234	0.14 258	0.14 191	0.13 232

IGEV-FE	0.34 232	0.18 171	0.67 497	0.39 273	0.28 409	0.30 148	0.25 136	0.74 358	0.31 99	0.62 299	0.57 258	0.54 299	0.25 122	0.53 253	0.27 205	0.14 169	0.10 93	0.15 196	0.14 258	0.14 191	0.12 184

252Zero-FE	0.20 22	0.15 57	0.26 38	0.33 79	0.19 96	0.23 40	0.18 12	0.41 102	0.34 126	0.22 39	0.21 26	0.19 24	0.18 31	0.28 15	0.22 71	0.14 169	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.10 58

Zero-FE251	0.23 69	0.16 86	0.30 85	0.33 79	0.20 131	0.44 315	0.19 23	0.37 63	0.25 50	0.27 96	0.29 107	0.38 197	0.24 110	0.32 59	0.22 71	0.14 169	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.11 30	0.10 58

water-stereo	0.28 161	0.14 24	0.29 71	0.35 152	0.19 96	0.36 235	0.23 106	0.62 255	0.38 175	0.39 207	0.62 272	0.41 225	0.35 262	0.28 15	0.27 205	0.14 169	0.13 350	0.13 99	0.12 177	0.12 91	0.10 58

depthmonostereo	0.29 176	0.14 24	0.31 106	0.35 152	0.17 37	0.46 329	0.27 179	0.69 316	0.57 283	0.35 170	0.42 181	0.31 141	0.35 262	0.35 93	0.27 205	0.14 169	0.12 279	0.13 99	0.12 177	0.11 30	0.10 58

111111	0.21 38	0.14 24	0.27 49	0.37 204	0.22 190	0.21 26	0.19 23	0.43 128	0.27 59	0.20 15	0.20 21	0.29 122	0.14 2	0.41 140	0.22 71	0.14 169	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.12 91	0.12 184

LG-G_1	0.21 38	0.13 3	0.30 85	0.34 109	0.16 23	0.52 354	0.17 3	0.34 46	0.18 9	0.21 25	0.21 26	0.26 103	0.19 46	0.37 107	0.20 30	0.14 169	0.10 93	0.13 99	0.09 12	0.11 30	0.10 58

LG-G	0.21 38	0.13 3	0.30 85	0.34 109	0.16 23	0.52 354	0.17 3	0.34 46	0.18 9	0.21 25	0.21 26	0.26 103	0.19 46	0.37 107	0.20 30	0.14 169	0.10 93	0.13 99	0.09 12	0.11 30	0.10 58

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 69	0.16 86	0.32 126	0.39 273	0.21 161	0.18 12	0.21 64	0.34 46	0.26 55	0.28 110	0.51 225	0.28 117	0.29 188	0.26 8	0.24 126	0.14 169	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.14 191	0.12 184

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 112	0.31 499	0.24 15	0.51 545	0.19 96	0.29 130	0.22 81	0.40 91	0.37 166	0.26 78	0.24 55	0.24 79	0.31 222	0.44 174	0.22 71	0.14 169	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.14 191	0.10 58

castereo++	0.26 130	0.16 86	0.26 38	0.33 79	0.19 96	0.75 497	0.20 39	0.37 63	0.47 237	0.23 45	0.23 41	0.35 176	0.28 169	0.39 121	0.19 12	0.14 169	0.09 27	0.14 151	0.09 12	0.11 30	0.10 58

tg	0.33 224	0.18 171	0.37 210	0.39 273	0.22 190	0.38 259	0.26 157	0.70 331	0.56 281	0.47 248	0.65 280	0.42 235	0.24 110	0.55 267	0.33 284	0.14 169	0.10 93	0.18 334	0.17 380	0.14 191	0.11 127

UGAM-zero	0.46 386	0.19 213	0.62 466	0.37 204	0.23 238	0.34 210	0.21 64	1.15 538	0.39 187	0.66 341	0.61 269	1.70 626	0.91 574	0.75 460	0.25 157	0.14 169	0.11 217	0.15 196	0.12 177	0.13 140	0.13 232

GCAP-BAT	0.28 161	0.15 57	0.42 291	0.33 79	0.21 161	0.25 71	0.25 136	0.45 143	0.54 267	0.34 161	0.42 181	0.43 244	0.27 153	0.48 215	0.24 126	0.14 169	0.11 217	0.14 151	0.12 177	0.11 30	0.12 184

IGEV-Stereo+	0.23 69	0.14 24	0.26 38	0.32 63	0.19 96	0.12 1	0.17 3	0.29 18	0.29 81	0.21 25	0.15 5	0.22 49	0.22 86	0.40 130	0.22 71	0.14 169	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.15 255	0.86 650

IGEV++	0.24 94	0.17 134	0.31 106	0.38 241	0.22 190	0.24 53	0.22 81	0.50 177	0.23 31	0.28 110	0.35 148	0.30 133	0.22 86	0.31 50	0.28 228	0.14 169	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.13 140	0.13 232

MyStereo07	0.32 207	0.22 339	0.34 166	0.42 397	0.28 409	0.40 278	0.50 512	0.72 344	0.37 166	0.37 182	0.34 141	0.32 144	0.31 222	0.59 328	0.27 205	0.14 169	0.13 350	0.18 334	0.17 380	0.17 344	0.16 358

MyStereo06	0.38 297	0.21 298	0.61 463	0.41 352	0.28 409	0.41 296	0.50 512	0.95 449	0.35 139	0.62 299	0.54 244	0.76 438	0.27 153	0.50 229	0.29 247	0.14 169	0.13 350	0.18 334	0.17 380	0.17 344	0.15 310

MyStereo05	0.44 364	0.21 298	0.45 327	0.41 352	0.28 409	0.41 296	0.50 512	0.93 437	1.09 563	0.76 404	0.61 269	0.51 286	0.57 418	0.73 447	0.42 387	0.14 169	0.13 350	0.18 334	0.17 380	0.17 344	0.15 310

MyStereo04	0.44 364	0.22 339	0.44 314	0.42 397	0.28 409	0.40 278	0.50 512	1.00 466	1.08 561	0.62 299	0.58 263	0.55 304	0.57 418	0.71 434	0.44 413	0.14 169	0.13 350	0.18 334	0.17 380	0.17 344	0.16 358

ff7	0.29 176	0.21 298	0.38 224	0.36 180	0.26 349	0.31 167	0.35 342	0.62 255	0.34 126	0.38 194	0.33 130	0.32 144	0.29 188	0.58 311	0.25 157	0.14 169	0.10 93	0.17 281	0.12 177	0.14 191	0.15 310

ffff	0.29 176	0.21 298	0.38 224	0.36 180	0.26 349	0.31 167	0.35 342	0.62 255	0.34 126	0.38 194	0.33 130	0.32 144	0.29 188	0.58 311	0.25 157	0.14 169	0.10 93	0.17 281	0.12 177	0.14 191	0.15 310

11t	0.29 176	0.21 298	0.38 224	0.36 180	0.26 349	0.31 167	0.35 342	0.62 255	0.34 126	0.38 194	0.33 130	0.32 144	0.29 188	0.58 311	0.25 157	0.14 169	0.10 93	0.17 281	0.12 177	0.14 191	0.15 310

IGEV_Zeroshot_test	0.34 232	0.18 171	0.67 497	0.39 273	0.28 409	0.30 148	0.25 136	0.74 358	0.31 99	0.62 299	0.57 258	0.54 299	0.25 122	0.53 253	0.27 205	0.14 169	0.10 93	0.15 196	0.14 258	0.14 191	0.12 184

MSKI-zero shot	0.32 207	0.17 134	0.34 166	0.39 273	0.21 161	0.32 186	0.22 81	0.61 250	0.43 209	0.52 266	0.64 277	0.61 348	0.20 60	0.74 454	0.25 157	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.10 77	0.12 91	0.12 184

CASnet	0.30 193	0.20 259	0.33 145	0.41 352	0.16 23	0.26 79	0.24 124	0.52 190	0.53 263	0.52 266	0.54 244	0.39 204	0.24 110	0.40 130	0.26 186	0.14 169	0.10 93	0.22 465	0.18 408	0.18 372	0.11 127
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.28 161	0.15 57	0.42 291	0.33 79	0.21 161	0.25 71	0.25 136	0.45 143	0.54 267	0.34 161	0.42 181	0.43 244	0.27 153	0.48 215	0.24 126	0.14 169	0.11 217	0.14 151	0.12 177	0.11 30	0.12 184

AEACV	0.27 153	0.17 134	0.31 106	0.34 109	0.45 586	0.26 79	0.28 205	0.37 63	0.32 113	0.30 131	0.46 198	0.31 141	0.37 296	0.36 97	0.24 126	0.14 169	0.10 93	0.15 196	0.12 177	0.13 140	0.11 127

GCAP-Stereo	0.28 161	0.19 213	0.40 259	0.38 241	0.19 96	0.38 259	0.23 106	0.57 219	0.41 194	0.45 236	0.49 211	0.39 204	0.27 153	0.33 74	0.23 109	0.14 169	0.12 279	0.14 151	0.11 140	0.12 91	0.11 127

RAFT-Test	0.34 232	0.18 171	0.37 210	0.38 241	0.23 238	0.50 345	0.23 106	0.69 316	0.40 190	0.60 289	0.85 385	0.61 348	0.28 169	0.46 195	0.27 205	0.14 169	0.11 217	0.14 151	0.11 140	0.13 140	0.12 184

LL-Strereo2	0.35 248	0.24 399	0.48 376	0.41 352	0.26 349	0.35 221	0.24 124	0.67 297	0.44 216	0.54 273	0.51 225	0.66 382	0.25 122	0.66 394	0.30 254	0.14 169	0.12 279	0.23 486	0.20 464	0.18 372	0.13 232

4D-IteraStereo	0.33 224	0.18 171	0.40 259	0.40 316	0.24 269	0.32 186	0.27 179	0.58 227	0.72 349	0.65 328	0.54 244	0.42 235	0.23 100	0.45 179	0.28 228	0.14 169	0.09 27	0.19 378	0.16 324	0.16 305	0.11 127

anonymousdsp2	0.35 248	0.20 259	0.43 304	0.37 204	0.24 269	0.48 338	0.31 262	0.86 409	0.65 316	0.55 275	0.50 215	0.50 280	0.34 256	0.56 278	0.31 262	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.10 77	0.16 305	0.14 278

anonymousdsp	0.29 176	0.21 298	0.38 224	0.37 204	0.25 301	0.30 148	0.35 342	0.63 263	0.35 139	0.39 207	0.33 130	0.33 157	0.28 169	0.59 328	0.25 157	0.14 169	0.10 93	0.17 281	0.12 177	0.14 191	0.15 310

EGLCR-Stereo	0.25 112	0.16 86	0.33 145	0.34 109	0.20 131	0.35 221	0.20 39	0.52 190	0.36 149	0.28 110	0.27 83	0.41 225	0.18 31	0.45 179	0.26 186	0.14 169	0.10 93	0.16 234	0.14 258	0.13 140	0.11 127

DCRE	0.37 282	0.18 171	0.46 344	0.45 463	0.32 495	0.42 303	0.37 381	0.63 263	0.51 257	0.47 248	0.94 423	0.56 307	0.36 289	0.52 244	0.32 271	0.14 169	0.13 350	0.15 196	0.14 258	0.14 191	0.13 232

CroCo-Stereo Lap2	0.28 161	0.24 399	0.39 246	0.50 529	0.29 437	0.20 19	0.31 262	0.49 167	0.38 175	0.24 56	0.27 83	0.46 262	0.31 222	0.39 121	0.30 254	0.14 169	0.15 420	0.16 234	0.13 219	0.16 305	0.15 310

DCANet-4	0.36 266	0.20 259	0.48 376	0.34 109	0.19 96	0.29 130	0.30 234	0.66 287	0.92 485	0.69 360	0.78 338	0.40 216	0.47 361	0.45 179	0.34 300	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.11 30	0.13 232

ccc-4	0.29 176	0.21 298	0.38 224	0.36 180	0.26 349	0.31 167	0.35 342	0.62 255	0.34 126	0.38 194	0.33 130	0.32 144	0.29 188	0.58 311	0.25 157	0.14 169	0.10 93	0.17 281	0.12 177	0.14 191	0.15 310

fff	0.37 282	0.16 86	0.41 270	0.34 109	0.19 96	0.29 130	0.30 234	0.69 316	1.06 552	0.69 360	0.78 338	0.42 235	0.63 459	0.46 195	0.34 300	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.11 30	0.13 232

ADStereo(finetuned)	0.37 282	0.16 86	0.49 389	0.34 109	0.19 96	0.30 148	0.30 234	0.68 307	0.91 480	0.70 366	0.77 327	0.43 244	0.69 497	0.45 179	0.33 284	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.13 140	0.12 184

RAFT+CT+SA	0.39 314	0.23 361	0.36 193	0.51 545	0.27 384	0.29 130	0.46 486	0.75 365	0.80 407	0.51 259	0.89 408	0.41 225	0.40 319	0.78 477	0.32 271	0.14 169	0.11 217	0.18 334	0.18 408	0.15 255	0.14 278

test_5	0.43 356	0.24 399	0.43 304	0.52 558	0.28 409	0.28 118	0.42 463	0.72 344	0.82 420	0.62 299	0.91 415	0.72 412	0.55 409	0.79 483	0.35 318	0.14 169	0.11 217	0.18 334	0.18 408	0.18 372	0.16 358

IGEV-Stereo	0.29 176	0.21 298	0.38 224	0.37 204	0.25 301	0.30 148	0.35 342	0.63 263	0.35 139	0.39 207	0.33 130	0.33 157	0.28 169	0.59 328	0.25 157	0.14 169	0.10 93	0.17 281	0.12 177	0.14 191	0.15 310
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.39 314	0.19 213	0.57 450	0.37 204	0.27 384	0.31 167	0.24 124	1.44 622	0.29 81	0.69 360	0.53 241	0.60 342	0.42 329	0.83 498	0.27 205	0.14 169	0.11 217	0.14 151	0.13 219	0.15 255	0.13 232

GLC_STEREO	0.29 176	0.19 213	0.27 49	0.44 438	0.19 96	0.31 167	0.26 157	0.47 154	0.43 209	0.37 182	0.47 204	0.41 225	0.23 100	0.50 229	0.34 300	0.14 169	0.18 494	0.19 378	0.16 324	0.16 305	0.13 232

MIPNet	0.37 282	0.21 298	0.59 455	0.39 273	0.25 301	0.50 345	0.28 205	0.77 375	0.70 336	0.65 328	0.60 266	0.40 216	0.49 370	0.44 174	0.37 350	0.14 169	0.11 217	0.16 234	0.13 219	0.14 191	0.13 232

LCNet	0.41 337	0.20 259	0.32 126	0.44 438	0.24 269	0.47 335	0.29 214	0.67 297	0.53 263	0.72 384	1.03 475	0.66 382	0.60 440	0.58 311	0.34 300	0.14 169	0.10 93	0.19 378	0.19 439	0.21 448	0.36 588

STrans-v2	0.46 386	0.20 259	0.48 376	0.40 316	0.24 269	0.55 375	0.50 512	1.07 500	0.73 356	0.65 328	1.05 486	0.72 412	0.69 497	0.72 440	0.33 284	0.14 169	0.10 93	0.17 281	0.14 258	0.13 140	0.12 184

FTStereo	0.56 494	0.20 259	0.37 210	0.41 352	0.25 301	0.40 278	0.79 614	0.66 287	0.43 209	1.09 581	3.27 657	0.70 399	0.73 521	0.55 267	0.33 284	0.14 169	0.13 350	0.19 378	0.17 380	0.15 255	0.30 554

ASMatch	0.48 413	0.19 213	0.45 327	0.39 273	0.28 409	0.37 246	0.26 157	0.74 358	0.68 328	0.76 404	2.34 635	0.61 348	0.52 387	0.62 352	0.37 350	0.14 169	0.12 279	0.17 281	0.15 290	0.14 191	0.21 474

DEmStereo	0.48 413	0.17 134	0.50 402	0.38 241	0.25 301	0.59 413	0.34 317	0.63 263	0.74 364	0.89 495	1.66 607	0.58 321	1.06 601	0.60 334	0.42 387	0.14 169	0.11 217	0.16 234	0.16 324	0.14 191	0.15 310

GrayStereo	0.49 431	0.19 213	0.42 291	0.46 484	0.28 409	0.53 362	0.67 581	0.69 316	0.63 303	1.02 557	1.47 594	0.78 446	0.76 531	0.56 278	0.33 284	0.14 169	0.12 279	0.17 281	0.17 380	0.15 255	0.29 545

RAFT-345	0.40 326	0.18 171	0.40 259	0.38 241	0.22 190	0.33 195	0.26 157	0.61 250	0.51 257	0.74 395	1.79 615	0.45 255	0.33 244	0.66 394	0.36 334	0.14 169	0.11 217	0.18 334	0.14 258	0.13 140	0.13 232

test-1	0.36 266	0.19 213	0.71 517	0.46 484	0.26 349	0.44 315	0.36 364	0.60 243	0.59 287	0.48 251	0.67 292	0.53 295	0.36 289	0.40 130	0.29 247	0.14 169	0.11 217	0.16 234	0.14 258	0.15 255	0.16 358

Prome-Stereo	0.46 386	0.19 213	0.35 182	0.44 438	0.26 349	0.40 278	0.45 482	0.68 307	0.44 216	0.96 532	1.84 618	0.59 336	0.67 487	0.61 343	0.32 271	0.14 169	0.11 217	0.16 234	0.14 258	0.16 305	0.29 545

iRaftStereo_RVC	0.32 207	0.19 213	0.37 210	0.39 273	0.22 190	0.31 167	0.29 214	0.68 307	0.51 257	0.49 253	0.66 287	0.37 188	0.23 100	0.45 179	0.33 284	0.14 169	0.10 93	0.18 334	0.17 380	0.15 255	0.12 184

DCANet	0.36 266	0.16 86	0.41 270	0.34 109	0.19 96	0.30 148	0.30 234	0.68 307	0.91 480	0.70 366	0.77 327	0.43 244	0.57 418	0.45 179	0.34 300	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.13 140	0.12 184

csc	0.37 282	0.16 86	0.41 270	0.34 109	0.19 96	0.29 130	0.30 234	0.69 316	1.06 552	0.69 360	0.78 338	0.42 235	0.63 459	0.46 195	0.34 300	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.11 30	0.13 232

cscssc	0.37 282	0.16 86	0.41 270	0.34 109	0.19 96	0.29 130	0.30 234	0.69 316	1.06 552	0.69 360	0.78 338	0.42 235	0.63 459	0.46 195	0.34 300	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.11 30	0.13 232

111	0.40 326	0.17 134	0.41 270	0.34 109	0.19 96	0.52 354	0.28 205	0.74 358	1.16 575	0.50 256	0.91 415	0.63 357	0.48 366	0.61 343	0.35 318	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.12 177	0.13 140	0.13 232

test_xeample3	0.29 176	0.21 298	0.41 270	0.35 152	0.26 349	0.35 221	0.32 289	0.56 211	0.36 149	0.43 230	0.32 127	0.34 161	0.28 169	0.54 260	0.23 109	0.14 169	0.11 217	0.16 234	0.12 177	0.14 191	0.13 232

EAI-Stereo	0.34 232	0.19 213	0.44 314	0.39 273	0.21 161	0.31 167	0.30 234	1.15 538	0.30 89	0.49 253	0.75 317	0.36 186	0.28 169	0.62 352	0.27 205	0.14 169	0.11 217	0.14 151	0.13 219	0.13 140	0.12 184

Gwc-CoAtRS	0.34 232	0.17 134	0.44 314	0.39 273	0.23 238	0.34 210	0.22 81	0.70 331	0.75 369	0.60 289	0.59 264	0.58 321	0.29 188	0.45 179	0.26 186	0.14 169	0.11 217	0.14 151	0.12 177	0.12 91	0.12 184

HITNet	0.41 337	0.26 442	0.45 327	0.33 79	0.17 37	0.63 444	0.30 234	0.93 437	0.64 311	0.71 373	0.82 364	0.64 363	0.52 387	0.59 328	0.43 394	0.14 169	0.10 93	0.15 196	0.13 219	0.19 406	0.12 184
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
IGEV_i1	0.43 356	0.22 339	0.50 402	0.39 273	0.22 190	0.64 451	0.40 436	0.96 453	0.61 290	0.68 352	0.69 295	0.75 431	0.45 351	0.72 440	0.41 381	0.15 244	0.13 350	0.16 234	0.13 219	0.17 344	0.16 358

DepthFocus	0.19 14	0.13 3	0.31 106	0.29 12	0.23 238	0.17 9	0.20 39	0.27 14	0.18 9	0.24 56	0.25 65	0.15 1	0.17 17	0.26 8	0.18 4	0.15 244	0.12 279	0.17 281	0.17 380	0.13 140	0.10 58

VMStereo-Base	0.28 161	0.16 86	0.27 49	0.30 23	0.17 37	0.30 148	0.27 179	0.50 177	0.65 316	0.32 150	0.47 204	0.42 235	0.24 110	0.41 140	0.27 205	0.15 244	0.11 217	0.12 44	0.10 77	0.13 140	0.14 278

WQFJA1++	0.23 69	0.15 57	0.27 49	0.30 23	0.21 161	0.31 167	0.18 12	0.36 55	0.17 8	0.25 67	0.30 110	0.29 122	0.28 169	0.40 130	0.22 71	0.15 244	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.42 603	0.11 127

WQFJX1	0.33 224	0.19 213	0.34 166	0.41 352	0.28 409	0.53 362	0.33 301	0.51 180	0.50 252	0.39 207	0.36 157	0.34 161	0.31 222	0.69 422	0.39 367	0.15 244	0.18 494	0.16 234	0.14 258	0.16 305	0.14 278

FE-Mocha	0.32 207	0.19 213	0.50 402	0.38 241	0.27 384	0.30 148	0.20 39	0.71 339	0.36 149	0.65 328	0.56 256	0.54 299	0.25 122	0.38 115	0.22 71	0.15 244	0.10 93	0.17 281	0.16 324	0.13 140	0.12 184

DA	0.29 176	0.17 134	0.31 106	0.40 316	0.20 131	0.74 491	0.33 301	0.47 154	0.44 216	0.34 161	0.39 170	0.39 204	0.32 228	0.32 59	0.24 126	0.15 244	0.11 217	0.16 234	0.11 140	0.15 255	0.10 58

GGEV	0.29 176	0.17 134	0.31 106	0.40 316	0.20 131	0.74 491	0.33 301	0.47 154	0.44 216	0.34 161	0.39 170	0.39 204	0.32 228	0.32 59	0.24 126	0.15 244	0.11 217	0.16 234	0.11 140	0.15 255	0.10 58

GASTEREO	0.25 112	0.16 86	0.32 126	0.40 316	0.20 131	0.22 30	0.30 234	0.43 128	0.31 99	0.37 182	0.33 130	0.22 49	0.35 262	0.41 140	0.23 109	0.15 244	0.10 93	0.13 99	0.11 140	0.12 91	0.11 127

MSCF	0.25 112	0.16 86	0.33 145	0.39 273	0.20 131	0.20 19	0.31 262	0.43 128	0.31 99	0.36 175	0.33 130	0.23 64	0.35 262	0.36 97	0.23 109	0.15 244	0.10 93	0.13 99	0.11 140	0.13 140	0.11 127

DFGA-Net	0.45 375	0.29 485	0.80 551	0.42 397	0.32 495	0.53 362	0.35 342	0.78 381	0.89 470	0.66 341	0.75 317	0.48 269	0.39 313	0.74 454	0.60 490	0.15 244	0.13 350	0.19 378	0.18 408	0.20 424	0.17 380

LGtest1	0.19 14	0.14 24	0.29 71	0.34 109	0.16 23	0.26 79	0.17 3	0.32 32	0.20 18	0.21 25	0.15 5	0.23 64	0.20 60	0.32 59	0.20 30	0.15 244	0.10 93	0.13 99	0.09 12	0.12 91	0.11 127

MM-Stereo_test1	0.33 224	0.19 213	0.36 193	0.41 352	0.23 238	0.36 235	0.45 482	0.58 227	0.54 267	0.60 289	0.50 215	0.38 197	0.37 296	0.60 334	0.26 186	0.15 244	0.13 350	0.17 281	0.14 258	0.15 255	0.12 184

AIO-test2	0.39 314	0.21 298	0.41 270	0.47 492	0.25 301	0.45 324	0.35 342	0.77 375	1.27 600	0.36 175	0.87 396	0.37 188	0.30 207	0.47 204	0.27 205	0.15 244	0.13 350	0.21 450	0.23 521	0.15 255	0.13 232

AIO-test1	0.38 297	0.18 171	0.38 224	0.50 529	0.24 269	0.46 329	0.30 234	0.70 331	1.19 581	0.40 216	0.71 301	0.45 255	0.29 188	0.53 253	0.27 205	0.15 244	0.13 350	0.19 378	0.21 487	0.13 140	0.17 380

GIP-stereo	0.24 94	0.18 171	0.30 85	0.37 204	0.24 269	0.26 79	0.20 39	0.46 150	0.36 149	0.24 56	0.39 170	0.35 176	0.20 60	0.31 50	0.21 49	0.15 244	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.12 91	0.11 127

PAM_32	0.46 386	0.19 213	0.67 497	0.39 273	0.24 269	0.75 497	0.27 179	0.95 449	0.34 126	0.68 352	0.44 189	1.91 634	0.65 476	0.62 352	0.26 186	0.15 244	0.10 93	0.16 234	0.15 290	0.14 191	0.13 232

PAM	0.46 386	0.19 213	0.70 512	0.40 316	0.26 349	0.75 497	0.33 301	0.85 405	0.34 126	0.70 366	0.46 198	1.83 629	0.63 459	0.61 343	0.26 186	0.15 244	0.10 93	0.16 234	0.14 258	0.14 191	0.13 232

RAStereo	0.24 94	0.17 134	0.29 71	0.40 316	0.21 161	0.23 40	0.26 157	0.42 111	0.45 225	0.23 45	0.34 141	0.30 133	0.19 46	0.34 83	0.25 157	0.15 244	0.12 279	0.16 234	0.13 219	0.14 191	0.11 127

Pointernet	0.27 153	0.14 24	0.33 145	0.35 152	0.23 238	0.35 221	0.21 64	0.72 344	0.38 175	0.39 207	0.36 157	0.34 161	0.25 122	0.36 97	0.25 157	0.15 244	0.10 93	0.12 44	0.08 1	0.11 30	0.10 58

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 413	0.21 298	1.26 610	0.39 273	0.51 607	0.28 118	0.30 234	1.25 586	0.44 216	0.68 352	1.11 505	0.86 472	0.33 244	0.67 405	0.27 205	0.15 244	0.11 217	0.17 281	0.20 464	0.22 471	0.24 508

U	0.45 375	0.16 86	0.32 126	0.40 316	0.71 638	3.55 671	0.20 39	0.41 102	0.38 175	0.26 78	0.23 41	0.24 79	0.22 86	0.26 8	0.22 71	0.15 244	0.09 27	0.88 649	0.13 219	0.13 140	0.11 127

trnet	0.27 153	0.14 24	0.23 5	0.28 7	0.15 4	0.37 246	0.23 106	0.52 190	0.72 349	0.42 226	0.51 225	0.34 161	0.26 139	0.39 121	0.25 157	0.15 244	0.11 217	0.12 44	0.08 1	0.11 30	0.10 58

H2IRNET	0.37 282	0.20 259	0.33 145	0.38 241	0.25 301	0.27 97	0.23 106	0.59 232	0.72 349	0.39 207	0.90 412	0.74 429	0.55 409	0.52 244	0.43 394	0.15 244	0.13 350	0.18 334	0.20 464	0.16 305	0.13 232

MGS-Stereo	0.28 161	0.19 213	0.40 259	0.36 180	0.23 238	0.37 246	0.30 234	0.39 80	0.44 216	0.31 135	0.51 225	0.40 216	0.24 110	0.43 162	0.26 186	0.15 244	0.12 279	0.15 196	0.13 219	0.14 191	0.13 232

MyStereo8	0.40 326	0.20 259	0.54 435	0.41 352	0.29 437	0.53 362	0.29 214	0.65 277	0.49 248	0.71 373	0.98 450	0.58 321	0.43 335	0.50 229	0.51 458	0.15 244	0.12 279	0.16 234	0.14 258	0.19 406	0.19 431

IGEVStereo-DCA	0.29 176	0.22 339	0.38 224	0.35 152	0.27 384	0.37 246	0.35 342	0.62 255	0.34 126	0.38 194	0.30 110	0.35 176	0.27 153	0.51 237	0.22 71	0.15 244	0.12 279	0.16 234	0.12 177	0.13 140	0.15 310

rrr	0.29 176	0.22 339	0.41 270	0.35 152	0.27 384	0.37 246	0.32 289	0.52 190	0.42 205	0.38 194	0.30 110	0.35 176	0.27 153	0.51 237	0.22 71	0.15 244	0.12 279	0.16 234	0.13 219	0.13 140	0.14 278

Any-RAFT	0.35 248	0.16 86	0.30 85	0.34 109	0.21 161	0.52 354	0.22 81	0.88 421	0.73 356	0.53 269	0.73 306	0.64 363	0.28 169	0.46 195	0.24 126	0.15 244	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.13 140	0.12 184

HH	0.35 248	0.20 259	0.47 356	0.40 316	0.25 301	0.33 195	0.31 262	0.76 372	0.38 175	0.43 230	0.57 258	0.79 448	0.44 346	0.71 434	0.25 157	0.15 244	0.11 217	0.15 196	0.14 258	0.14 191	0.12 184

HanStereo	0.35 248	0.20 259	0.47 356	0.40 316	0.25 301	0.33 195	0.31 262	0.76 372	0.38 175	0.43 230	0.57 258	0.79 448	0.44 346	0.71 434	0.25 157	0.15 244	0.11 217	0.15 196	0.14 258	0.14 191	0.12 184

LoS	0.29 176	0.15 57	0.30 85	0.29 12	0.18 66	0.33 195	0.29 214	0.51 180	0.72 349	0.34 161	0.52 237	0.41 225	0.28 169	0.47 204	0.28 228	0.15 244	0.11 217	0.13 99	0.09 12	0.11 30	0.11 127
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Sa-1000	0.48 413	0.24 399	0.41 270	0.45 463	0.25 301	0.59 413	0.34 317	0.81 392	0.93 491	0.82 443	1.50 595	0.53 295	0.45 351	0.92 537	0.30 254	0.15 244	0.12 279	0.21 450	0.19 439	0.15 255	0.13 232

CrosDoStereo	0.50 447	0.18 171	0.45 327	0.38 241	0.24 269	0.40 278	1.18 646	0.67 297	0.86 443	0.94 523	1.37 572	0.63 357	0.77 538	0.65 385	0.45 422	0.15 244	0.12 279	0.17 281	0.18 408	0.14 191	0.14 278

HHNet	0.41 337	0.17 134	0.41 270	0.34 109	0.37 535	0.33 195	0.34 317	0.69 316	0.75 369	0.86 473	1.30 563	0.52 291	0.32 228	0.52 244	0.35 318	0.15 244	0.11 217	0.19 378	0.15 290	0.15 255	0.24 508

TransformOpticalFlow	0.44 364	0.20 259	0.47 356	0.41 352	0.23 238	0.37 246	0.47 493	0.94 442	0.76 377	0.65 328	1.14 521	0.73 423	0.56 416	0.76 464	0.32 271	0.15 244	0.10 93	0.17 281	0.15 290	0.14 191	0.13 232

OMP-Stereo	0.42 346	0.22 339	0.46 344	0.52 558	0.24 269	0.36 235	0.25 136	0.71 339	0.78 396	0.77 410	0.64 277	0.89 487	0.39 313	0.91 534	0.35 318	0.15 244	0.12 279	0.20 408	0.15 290	0.15 255	0.12 184

IIG-Stereo	0.43 356	0.21 298	0.44 314	0.50 529	0.25 301	0.44 315	0.21 64	0.71 339	0.76 377	0.83 455	0.95 432	0.83 462	0.43 335	0.90 527	0.35 318	0.15 244	0.12 279	0.19 378	0.14 258	0.15 255	0.11 127

NRIStereo	0.36 266	0.20 259	0.45 327	0.41 352	0.23 238	0.34 210	0.26 157	0.65 277	0.55 274	0.64 319	0.63 273	0.56 307	0.37 296	0.65 385	0.37 350	0.15 244	0.11 217	0.18 334	0.15 290	0.17 344	0.14 278

PSM-AAD	0.48 413	0.20 259	0.37 210	0.43 418	0.23 238	0.56 389	0.50 512	0.65 277	0.70 336	1.07 575	1.12 509	0.58 321	0.92 579	0.61 343	0.32 271	0.15 244	0.11 217	0.25 516	0.26 561	0.18 372	0.43 615

DeepStereo_LL	0.50 447	0.18 171	0.45 327	0.38 241	0.24 269	0.40 278	1.18 646	0.67 297	0.86 443	0.94 523	1.37 572	0.63 357	0.77 538	0.65 385	0.45 422	0.15 244	0.12 279	0.17 281	0.18 408	0.14 191	0.14 278

THIR-Stereo	0.50 447	0.18 171	0.45 327	0.38 241	0.23 238	0.75 497	0.67 581	0.66 287	0.87 452	1.02 557	1.40 578	0.72 412	0.76 531	0.62 352	0.42 387	0.15 244	0.11 217	0.17 281	0.18 408	0.14 191	0.15 310

AnonymousM	0.41 337	0.81 631	0.29 71	0.34 109	0.22 190	0.28 118	0.38 403	0.53 202	0.41 194	0.70 366	0.49 211	0.47 264	0.27 153	0.41 140	0.31 262	0.15 244	0.12 279	1.51 658	0.26 561	0.12 91	0.10 58

CroCo-Stereo	0.26 130	0.22 339	0.36 193	0.48 500	0.22 190	0.20 19	0.29 214	0.51 180	0.44 216	0.28 110	0.23 41	0.42 235	0.26 139	0.29 27	0.26 186	0.15 244	0.13 350	0.13 99	0.11 140	0.16 305	0.12 184
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
GMM-Stereo	0.44 364	0.19 213	0.36 193	0.42 397	0.25 301	0.51 349	0.47 493	0.71 339	0.53 263	0.76 404	1.37 572	0.76 438	0.38 301	0.60 334	0.33 284	0.15 244	0.10 93	0.20 408	0.19 439	0.16 305	0.27 531

raft+_RVC	0.38 297	0.19 213	0.35 182	0.37 204	0.25 301	0.45 324	0.37 381	0.78 381	0.89 470	0.51 259	0.78 338	0.50 280	0.29 188	0.53 253	0.40 375	0.15 244	0.12 279	0.17 281	0.15 290	0.14 191	0.12 184

TANstereo	0.30 193	0.15 57	0.31 106	0.30 23	0.17 37	0.55 375	0.23 106	0.44 136	0.55 274	0.59 285	0.68 294	0.37 188	0.26 139	0.35 93	0.27 205	0.15 244	0.16 452	0.12 44	0.10 77	0.13 140	0.14 278

RALAANet	0.38 297	0.23 361	0.48 376	0.42 397	0.29 437	0.35 221	0.25 136	0.86 409	0.64 311	0.67 346	0.65 280	0.60 342	0.29 188	0.60 334	0.34 300	0.15 244	0.12 279	0.17 281	0.15 290	0.21 448	0.13 232

ARAFT	0.47 401	0.24 399	0.79 549	0.42 397	0.25 301	0.55 375	0.55 545	0.75 365	0.81 415	0.89 495	0.75 317	0.73 423	0.47 361	0.88 519	0.37 350	0.15 244	0.12 279	0.23 486	0.22 505	0.14 191	0.13 232

MMNet	0.55 483	0.25 425	0.61 463	0.43 418	0.34 516	1.07 576	0.39 425	0.87 416	0.91 480	0.91 508	0.93 422	0.86 472	0.76 531	0.81 487	0.76 532	0.15 244	0.14 389	0.18 334	0.19 439	0.20 424	0.16 358

DIP-Stereo	0.39 314	0.21 298	0.50 402	0.41 352	0.28 409	0.62 431	0.27 179	0.77 375	0.40 190	0.64 319	0.86 388	0.52 291	0.33 244	0.66 394	0.42 387	0.15 244	0.13 350	0.17 281	0.14 258	0.15 255	0.15 310
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.39 314	0.18 171	0.42 291	0.42 397	0.26 349	0.40 278	0.32 289	0.72 344	0.34 126	0.89 495	1.28 556	0.57 312	0.35 262	0.42 151	0.32 271	0.15 244	0.12 279	0.14 151	0.12 177	0.14 191	0.13 232

RAFT-Stereo	0.39 314	0.18 171	0.42 291	0.42 397	0.26 349	0.40 278	0.32 289	0.72 344	0.34 126	0.89 495	1.28 556	0.57 312	0.35 262	0.42 151	0.32 271	0.15 244	0.12 279	0.14 151	0.12 177	0.14 191	0.13 232
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.49 431	0.29 485	0.79 549	0.42 397	0.21 161	0.61 423	0.40 436	0.82 394	0.99 517	0.87 481	1.12 509	0.69 395	0.53 391	0.78 477	0.51 458	0.15 244	0.11 217	0.14 151	0.12 177	0.17 344	0.15 310

DN-CSS_ROB	0.43 356	0.26 442	0.62 466	0.40 316	0.29 437	0.44 315	0.27 179	0.77 375	0.75 369	0.72 384	1.09 502	0.48 269	0.43 335	0.69 422	0.37 350	0.15 244	0.12 279	0.21 450	0.19 439	0.18 372	0.16 358

pmcnn	1.23 625	0.29 485	0.96 573	0.40 316	0.23 238	0.95 552	0.69 591	1.16 546	1.28 602	1.67 634	2.33 634	11.15 688	0.86 564	0.93 543	0.88 561	0.15 244	0.12 279	0.12 44	0.10 77	0.15 255	0.15 310

LiteMatch	0.24 94	0.17 134	0.24 15	0.37 204	0.20 131	0.27 97	0.27 179	0.31 25	0.24 37	0.21 25	0.20 21	0.29 122	0.40 319	0.29 27	0.43 394	0.16 300	0.10 93	0.15 196	0.13 219	0.14 191	0.14 278

Lsterematch	0.38 297	0.17 134	0.38 224	0.37 204	0.20 131	0.42 303	0.27 179	0.57 219	0.71 347	0.66 341	1.02 470	0.49 275	0.40 319	0.57 290	0.43 394	0.16 300	0.10 93	0.15 196	0.13 219	0.14 191	0.14 278

Selective-IGEV-i1	0.44 364	0.20 259	0.53 430	0.41 352	0.22 190	0.62 431	0.50 512	1.01 476	0.88 456	0.63 308	0.81 358	0.79 448	0.38 301	0.54 260	0.38 359	0.16 300	0.13 350	0.15 196	0.13 219	0.15 255	0.15 310

DStereoRT	0.74 552	0.19 213	0.50 402	0.51 545	0.33 507	1.10 584	0.34 317	0.82 394	0.76 377	0.78 414	1.05 486	0.51 286	0.73 521	0.76 464	0.48 443	0.16 300	0.13 350	3.96 690	1.37 680	0.19 406	0.14 278

NLMM1	0.33 224	0.21 298	0.36 193	0.41 352	0.25 301	0.55 375	0.33 301	0.55 207	0.63 303	0.42 226	0.44 189	0.30 133	0.25 122	0.63 363	0.38 359	0.16 300	0.18 494	0.17 281	0.14 258	0.15 255	0.13 232

NLSM1	0.32 207	0.18 171	0.34 166	0.39 273	0.25 301	0.66 463	0.27 179	0.57 219	0.50 252	0.37 182	0.53 241	0.29 122	0.28 169	0.54 260	0.32 271	0.16 300	0.17 472	0.18 334	0.15 290	0.14 191	0.12 184

NLCSM	0.34 232	0.21 298	0.34 166	0.44 438	0.29 437	0.54 369	0.36 364	0.52 190	0.47 237	0.46 242	0.37 162	0.34 161	0.34 256	0.71 434	0.41 381	0.16 300	0.17 472	0.17 281	0.16 324	0.17 344	0.16 358

GSStereo	0.23 69	0.16 86	0.30 85	0.33 79	0.25 301	0.36 235	0.30 234	0.42 111	0.27 59	0.30 131	0.28 96	0.23 64	0.21 72	0.32 59	0.22 71	0.16 300	0.09 27	0.12 44	0.10 77	0.14 191	0.12 184

GS-Stereo							0.30 234	0.42 111	0.27 59	0.30 131	0.28 96	0.23 64	0.21 72	0.32 59	0.22 71	0.16 300	0.09 27	0.12 44	0.10 77	0.14 191	0.12 184

Select-FE	0.46 386	0.24 399	0.88 562	0.42 397	0.35 523	0.33 195	0.19 23	0.90 428	0.37 166	0.60 289	1.01 461	0.97 511	0.80 549	0.72 440	0.28 228	0.16 300	0.12 279	0.17 281	0.20 464	0.15 255	0.24 508

z-ln-s-r	0.66 529	0.36 527	1.30 615	0.39 273	0.26 349	0.57 395	0.63 570	0.80 388	1.03 536	0.80 421	1.43 585	0.91 494	0.76 531	1.08 573	1.87 641	0.16 300	0.12 279	0.17 281	0.14 258	0.20 424	0.16 358

G2L-Stereo_test	0.48 413	0.20 259	0.40 259	0.34 109	0.23 238	0.57 395	0.58 555	1.10 511	0.77 386	0.86 473	0.94 423	0.95 506	0.54 403	0.68 416	0.60 490	0.16 300	0.12 279	0.14 151	0.12 177	0.15 255	0.15 310

SGD-Stereo	0.22 52	0.15 57	0.27 49	0.31 40	0.15 4	0.29 130	0.20 39	0.37 63	0.29 81	0.24 56	0.29 107	0.21 43	0.27 153	0.36 97	0.25 157	0.16 300	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.13 140	0.10 58

MM-Stereo_test3	0.34 232	0.19 213	0.31 106	0.41 352	0.25 301	0.35 221	0.44 479	0.72 344	0.92 485	0.46 242	0.52 237	0.41 225	0.29 188	0.44 174	0.28 228	0.16 300	0.15 420	0.17 281	0.13 219	0.14 191	0.13 232

StereoAnything_RVC	0.21 38	0.68 620	0.39 246	0.28 7	0.15 4	0.23 40	0.18 12	0.20 1	0.19 14	0.16 6	0.16 10	0.15 1	0.22 86	0.30 42	0.18 4	0.16 300	0.09 27	0.12 44	0.08 1	0.16 305	0.09 6

model_zeroshot	0.33 224	0.18 171	0.48 376	0.39 273	0.28 409	0.45 324	0.25 136	0.63 263	0.45 225	0.61 296	0.50 215	0.51 286	0.25 122	0.45 179	0.26 186	0.16 300	0.13 350	0.15 196	0.14 258	0.13 140	0.13 232

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 346	0.20 259	0.74 531	0.38 241	0.43 575	0.39 272	0.26 157	0.94 442	0.49 248	0.53 269	0.77 327	0.93 502	0.45 351	0.63 363	0.24 126	0.16 300	0.10 93	0.17 281	0.18 408	0.20 424	0.20 454

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 232	0.27 459	0.45 327	0.36 180	0.25 301	0.48 338	0.30 234	0.58 227	0.90 473	0.42 226	0.36 157	0.30 133	0.29 188	0.49 221	0.30 254	0.16 300	0.14 389	0.18 334	0.15 290	0.18 372	0.15 310

ACVNet-DCA	0.35 248	0.23 361	0.33 145	0.41 352	0.22 190	0.55 375	0.38 403	0.85 405	0.54 267	0.41 221	0.50 215	0.34 161	0.49 370	0.57 290	0.25 157	0.16 300	0.10 93	0.19 378	0.13 219	0.18 372	0.17 380

xx1	0.39 314	0.23 361	0.33 145	0.41 352	0.22 190	0.55 375	0.38 403	0.67 297	1.06 552	0.41 221	0.50 215	0.65 376	0.53 391	0.57 290	0.25 157	0.16 300	0.10 93	0.20 408	0.19 439	0.18 372	0.17 380

1test111	0.36 266	0.23 361	0.33 145	0.41 352	0.22 190	0.55 375	0.38 403	0.85 405	0.54 267	0.41 221	0.50 215	0.34 161	0.49 370	0.55 267	0.45 422	0.16 300	0.10 93	0.19 378	0.13 219	0.18 372	0.17 380

cc1	0.37 282	0.23 361	0.33 145	0.41 352	0.22 190	0.55 375	0.38 403	0.67 297	1.06 552	0.41 221	0.50 215	0.34 161	0.49 370	0.57 290	0.25 157	0.16 300	0.10 93	0.19 378	0.13 219	0.16 305	0.15 310

ffm	0.44 364	0.26 442	0.49 389	0.37 204	0.25 301	0.55 375	0.37 381	0.68 307	1.04 542	0.73 390	0.96 436	0.71 403	0.53 391	0.57 290	0.25 157	0.16 300	0.10 93	0.25 516	0.21 487	0.16 305	0.16 358

ff1	0.49 431	0.26 442	0.49 389	0.37 204	0.25 301	0.55 375	0.37 381	0.68 307	1.04 542	0.73 390	0.96 436	0.71 403	0.53 391	1.01 557	0.88 561	0.16 300	0.10 93	0.25 516	0.21 487	0.16 305	0.16 358

tt1	0.36 266	0.24 399	0.32 126	0.41 352	0.22 190	0.54 369	0.38 403	0.68 307	1.04 542	0.41 221	0.46 198	0.35 176	0.45 351	0.57 290	0.25 157	0.16 300	0.10 93	0.19 378	0.13 219	0.16 305	0.16 358

MaDis-Stereo	0.26 130	0.18 171	0.36 193	0.36 180	0.26 349	0.27 97	0.27 179	0.43 128	0.35 139	0.27 96	0.26 75	0.41 225	0.28 169	0.40 130	0.28 228	0.16 300	0.14 389	0.16 234	0.13 219	0.14 191	0.12 184

CBFPSM	0.59 516	0.22 339	1.31 616	0.38 241	0.27 384	1.12 588	0.65 575	0.79 385	0.82 420	0.80 421	0.81 358	1.35 599	0.87 567	0.67 405	0.76 532	0.16 300	0.15 420	0.15 196	0.16 324	0.17 344	0.22 492

ToySt	0.49 431	0.27 459	0.75 537	0.40 316	0.27 384	0.64 451	0.49 507	0.84 402	0.77 386	0.60 289	0.83 370	0.88 483	0.66 484	0.70 429	0.56 480	0.16 300	0.17 472	0.21 450	0.20 464	0.21 448	0.19 431

anonymousa	0.49 431	0.20 259	0.42 291	0.38 241	0.23 238	0.91 543	0.35 342	0.75 365	0.62 292	0.85 466	1.54 600	1.06 540	0.66 484	0.51 237	0.43 394	0.16 300	0.13 350	0.19 378	0.21 487	0.16 305	0.14 278

TestStereo1	0.43 356	0.23 361	0.41 270	0.51 545	0.24 269	0.34 210	0.40 436	0.77 375	0.90 473	0.68 352	0.96 436	0.48 269	0.46 357	0.91 534	0.32 271	0.16 300	0.13 350	0.18 334	0.15 290	0.14 191	0.13 232

SA-5K	0.43 356	0.23 361	0.41 270	0.51 545	0.24 269	0.34 210	0.40 436	0.77 375	0.90 473	0.68 352	0.96 436	0.48 269	0.46 357	0.91 534	0.32 271	0.16 300	0.13 350	0.18 334	0.15 290	0.14 191	0.13 232

SA	0.44 364	0.25 425	0.46 344	0.46 484	0.24 269	0.43 307	0.36 364	0.75 365	0.96 505	0.59 285	1.03 475	0.48 269	0.52 387	0.94 550	0.32 271	0.16 300	0.12 279	0.21 450	0.19 439	0.15 255	0.13 232

CIPLG	0.41 337	0.21 298	0.63 476	0.45 463	0.33 507	0.52 354	0.33 301	0.65 277	0.60 289	0.82 443	0.96 436	0.46 262	0.32 228	0.55 267	0.44 413	0.16 300	0.12 279	0.15 196	0.14 258	0.13 140	0.14 278

ACRE	0.40 326	0.21 298	0.65 487	0.45 463	0.33 507	0.51 349	0.33 301	0.66 287	0.63 303	0.80 421	0.92 419	0.45 255	0.32 228	0.52 244	0.45 422	0.16 300	0.12 279	0.15 196	0.14 258	0.13 140	0.14 278

AAGNet	1.43 636	0.20 259	0.48 376	0.44 438	0.25 301	0.29 130	0.31 262	0.65 277	0.68 328	0.97 537	0.86 388	0.67 389	0.62 453	0.64 378	20.63 693	0.16 300	0.11 217	0.19 378	0.15 290	0.19 406	0.12 184

KYRaft	0.48 413	0.20 259	0.38 224	0.44 438	0.23 238	0.44 315	0.37 381	0.66 287	0.41 194	0.94 523	1.73 611	0.79 448	0.41 327	0.63 363	0.31 262	0.16 300	0.11 217	0.18 334	0.22 505	0.16 305	0.78 645

SST-Stereo	0.40 326	0.19 213	0.45 327	0.42 397	0.25 301	0.25 71	0.21 64	0.66 287	0.47 237	1.08 579	0.79 348	0.72 412	0.43 335	0.77 472	0.35 318	0.16 300	0.11 217	0.20 408	0.16 324	0.19 406	0.15 310

RAFT_R40	0.40 326	0.19 213	0.44 314	0.43 418	0.25 301	0.23 40	0.26 157	0.67 297	0.67 323	0.98 542	0.78 338	0.72 412	0.43 335	0.76 464	0.35 318	0.16 300	0.11 217	0.20 408	0.16 324	0.18 372	0.14 278

PFNet	0.42 346	0.18 171	0.58 454	0.43 418	0.24 269	0.43 307	0.32 289	0.74 358	0.78 396	1.00 549	0.74 315	0.68 390	0.39 313	0.72 440	0.37 350	0.16 300	0.10 93	0.20 408	0.15 290	0.16 305	0.13 232

DeepStereo_RVC	0.36 266	0.21 298	0.47 356	0.40 316	0.24 269	0.26 79	0.22 81	0.60 243	0.38 175	0.69 360	0.67 292	0.57 312	0.51 385	0.56 278	0.39 367	0.16 300	0.12 279	0.18 334	0.15 290	0.19 406	0.18 398

rafts_anoy	0.37 282	0.21 298	0.36 193	0.41 352	0.26 349	0.30 148	0.33 301	0.67 297	0.90 473	0.58 283	0.66 287	0.45 255	0.33 244	0.47 204	0.39 367	0.16 300	0.11 217	0.21 450	0.23 521	0.17 344	0.14 278

XX-TBD	0.32 207	0.53 600	0.26 38	0.51 545	0.20 131	0.37 246	0.24 124	0.40 91	0.73 356	0.54 273	0.69 295	0.31 141	0.25 122	0.32 59	0.27 205	0.16 300	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.13 140	0.11 127

raftrobust	0.34 232	0.19 213	0.36 193	0.41 352	0.27 384	0.30 148	0.25 136	0.71 339	0.63 303	0.58 283	0.55 253	0.45 255	0.46 357	0.51 237	0.29 247	0.16 300	0.12 279	0.14 151	0.12 177	0.12 91	0.13 232

RALCasStereoNet	0.36 266	0.21 298	0.37 210	0.42 397	0.26 349	0.35 221	0.38 403	0.63 263	0.64 311	0.50 256	0.72 302	0.51 286	0.29 188	0.59 328	0.36 334	0.16 300	0.14 389	0.15 196	0.13 219	0.17 344	0.16 358

XX-Stereo	0.37 282	0.17 134	0.45 327	0.55 582	0.36 528	0.38 259	0.20 39	0.60 243	0.30 89	0.46 242	1.30 563	0.73 423	0.26 139	0.56 278	0.26 186	0.16 300	0.11 217	0.17 281	0.16 324	0.14 191	0.10 58

CREStereo	0.28 161	0.15 57	0.24 15	0.27 2	0.17 37	0.37 246	0.25 136	0.51 180	0.72 349	0.42 226	0.51 225	0.32 144	0.26 139	0.38 115	0.25 157	0.16 300	0.11 217	0.12 44	0.08 1	0.12 91	0.11 127
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
BEATNet_4x	0.46 386	0.32 503	0.56 446	0.37 204	0.19 96	0.63 444	0.35 342	1.01 476	0.72 349	0.77 410	0.83 370	0.70 399	0.59 436	0.68 416	0.53 468	0.16 300	0.12 279	0.16 234	0.14 258	0.24 501	0.16 358

RASNet	0.53 469	0.22 339	0.52 423	0.38 241	0.22 190	0.68 470	0.38 403	0.97 457	0.88 456	0.73 390	1.04 481	1.03 532	0.92 579	0.90 527	0.86 552	0.16 300	0.14 389	0.14 151	0.17 380	0.15 255	0.13 232

iResNet_ROB	0.52 462	0.21 298	0.53 430	0.37 204	0.21 161	0.61 423	0.29 214	1.51 631	1.32 607	0.90 503	1.02 470	0.80 457	0.62 453	0.76 464	0.43 394	0.16 300	0.12 279	0.13 99	0.09 12	0.15 255	0.18 398

DDF-Stereo	0.26 130	0.15 57	0.30 85	0.36 180	0.29 437	0.19 15	0.20 39	0.32 32	0.31 99	0.26 78	0.26 75	0.29 122	0.29 188	0.38 115	0.24 126	0.17 349	0.10 93	0.14 151	0.10 77	0.70 640	0.12 184

zero-FE	0.25 112	0.15 57	0.30 85	0.35 152	0.29 437	0.19 15	0.20 39	0.35 49	0.31 99	0.26 78	0.27 83	0.29 122	0.29 188	0.33 74	0.24 126	0.17 349	0.10 93	0.14 151	0.10 77	0.64 637	0.12 184

MultiAttention	3.58 671	0.24 399	0.62 466	0.54 575	0.34 516	22.90 693	2.72 685	1.60 639	1.13 570	0.80 421	1.81 616	1.14 567	0.43 335	35.29 705	0.61 494	0.17 349	0.12 279	0.23 486	0.23 521	0.34 570	0.29 545

S2M2_XL	0.19 14	0.18 171	0.27 49	0.27 2	0.20 131	0.15 3	0.16 2	0.22 4	0.15 5	0.21 25	0.26 75	0.17 6	0.17 17	0.24 3	0.21 49	0.17 349	0.16 452	0.15 196	0.13 219	0.15 255	0.12 184
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	0.47 401	0.19 213	0.42 291	0.35 152	0.22 190	0.57 395	0.42 463	1.14 534	0.71 347	0.84 462	0.75 317	1.09 550	0.53 391	0.74 454	0.53 468	0.17 349	0.12 279	0.14 151	0.12 177	0.17 344	0.19 431

UGAM	0.52 462	0.22 339	0.46 344	0.45 463	0.25 301	0.41 296	0.52 531	0.62 255	1.16 575	0.76 404	1.13 516	1.32 590	0.57 418	1.00 556	0.53 468	0.17 349	0.14 389	0.25 516	0.21 487	0.15 255	0.13 232

CoDeX	0.47 401	0.20 259	0.49 389	0.42 397	0.25 301	0.75 497	0.36 364	1.27 590	0.80 407	0.82 443	0.96 436	0.62 355	0.57 418	0.60 334	0.36 334	0.17 349	0.12 279	0.17 281	0.15 290	0.16 305	0.14 278

plain	0.31 201	0.20 259	0.50 402	0.39 273	0.29 437	0.27 97	0.30 234	0.44 136	0.35 139	0.31 135	0.66 287	0.30 133	0.31 222	0.65 385	0.31 262	0.17 349	0.13 350	0.20 408	0.15 290	0.17 344	0.12 184

MIF-Stereo (partial)	0.31 201	0.18 171	0.37 210	0.41 352	0.31 478	0.28 118	0.23 106	0.47 154	0.42 205	0.31 135	0.63 273	0.36 186	0.35 262	0.57 290	0.31 262	0.17 349	0.13 350	0.19 378	0.17 380	0.18 372	0.14 278

UniTT-Stereo	0.27 153	0.17 134	0.37 210	0.40 316	0.27 384	0.30 148	0.28 205	0.39 80	0.31 99	0.29 123	0.46 198	0.27 111	0.25 122	0.47 204	0.34 300	0.17 349	0.13 350	0.13 99	0.12 177	0.14 191	0.12 184

PCWNet_CMD	0.48 413	0.24 399	0.52 423	0.39 273	0.27 384	0.63 444	0.30 234	0.95 449	0.96 505	0.86 473	1.07 496	0.79 448	0.44 346	0.57 290	0.43 394	0.17 349	0.12 279	0.21 450	0.16 324	0.24 501	0.19 431

LL-Strereo	0.57 502	0.27 459	0.68 502	0.48 500	0.34 516	0.39 272	0.48 501	0.94 442	0.97 508	0.83 455	0.78 338	1.10 554	1.18 613	1.33 608	0.49 446	0.17 349	0.14 389	0.22 465	0.19 439	0.16 305	0.17 380

knoymous	0.36 266	0.20 259	0.31 106	0.31 40	0.22 190	0.36 235	0.29 214	0.61 250	0.64 311	0.67 346	0.70 299	0.60 342	0.40 319	0.58 311	0.34 300	0.17 349	0.11 217	0.20 408	0.11 140	0.17 344	0.18 398

riskmin	0.38 297	0.20 259	0.39 246	0.32 63	0.23 238	0.53 362	0.30 234	0.63 263	0.80 407	0.49 253	0.56 256	0.73 423	0.58 428	0.55 267	0.36 334	0.17 349	0.11 217	0.19 378	0.13 219	0.19 406	0.20 454

qqq	0.40 326	0.26 442	0.44 314	0.36 180	0.22 190	0.46 329	0.36 364	0.85 405	0.54 267	0.56 278	0.69 295	0.65 376	0.53 391	0.55 267	0.45 422	0.17 349	0.16 452	0.20 408	0.19 439	0.18 372	0.17 380

x	0.39 314	0.24 399	0.41 270	0.34 109	0.23 238	0.52 354	0.32 289	0.86 409	0.52 260	0.57 281	0.70 299	0.59 336	0.50 380	0.49 221	0.46 432	0.17 349	0.15 420	0.17 281	0.15 290	0.17 344	0.16 358

IER	0.46 386	0.23 361	0.50 402	0.38 241	0.28 409	0.69 472	0.35 342	0.80 388	0.66 320	0.83 455	0.94 423	0.75 431	0.77 538	0.60 334	0.42 387	0.17 349	0.14 389	0.17 281	0.17 380	0.17 344	0.15 310

DAS	0.51 454	0.25 425	0.60 461	0.48 500	0.31 478	0.58 401	0.41 453	0.83 399	0.97 508	0.89 495	1.12 509	0.70 399	0.75 528	0.82 490	0.43 394	0.17 349	0.13 350	0.18 334	0.15 290	0.20 424	0.18 398

SepStereo	0.51 454	0.25 425	0.60 461	0.48 500	0.31 478	0.58 401	0.41 453	0.83 399	0.97 508	0.89 495	1.12 509	0.70 399	0.75 528	0.93 543	0.43 394	0.17 349	0.13 350	0.18 334	0.15 290	0.20 424	0.18 398

IPLGR_C	0.40 326	0.21 298	0.64 481	0.45 463	0.33 507	0.52 354	0.34 317	0.66 287	0.62 292	0.82 443	0.92 419	0.45 255	0.32 228	0.52 244	0.46 432	0.17 349	0.12 279	0.15 196	0.14 258	0.13 140	0.14 278

TRStereo	0.37 282	0.27 459	0.59 455	0.47 492	0.41 563	0.29 130	0.30 234	0.84 402	0.59 287	0.52 266	0.41 178	0.52 291	0.26 139	0.73 447	0.27 205	0.17 349	0.12 279	0.19 378	0.19 439	0.13 140	0.11 127

IRAFT_RVC	0.42 346	0.20 259	0.48 376	0.44 438	0.24 269	0.27 97	0.54 540	0.74 358	0.77 386	0.76 404	0.80 351	0.73 423	0.51 385	0.70 429	0.36 334	0.17 349	0.10 93	0.21 450	0.16 324	0.16 305	0.14 278

CRE-IMP	0.36 266	0.23 361	0.49 389	0.42 397	0.24 269	0.41 296	0.21 64	0.57 219	0.41 194	0.65 328	0.72 302	0.53 295	0.37 296	0.61 343	0.38 359	0.17 349	0.11 217	0.19 378	0.15 290	0.21 448	0.18 398

RAFT	0.45 375	0.22 339	0.45 327	0.47 492	0.26 349	0.54 369	0.47 493	0.66 287	0.58 286	0.80 421	0.82 364	0.94 504	0.57 418	0.75 460	0.34 300	0.17 349	0.15 420	0.22 465	0.20 464	0.16 305	0.12 184

CFNet_pseudo	0.46 386	0.24 399	0.52 423	0.37 204	0.27 384	0.58 401	0.30 234	0.86 409	0.88 456	0.82 443	1.03 475	0.75 431	0.47 361	0.58 311	0.44 413	0.17 349	0.12 279	0.24 503	0.16 324	0.24 501	0.19 431

RAFT + AFF	0.53 469	0.29 485	0.75 537	0.51 545	0.32 495	0.63 444	0.60 561	1.00 466	0.91 480	0.78 414	0.87 396	0.83 462	0.58 428	0.80 484	0.47 439	0.17 349	0.20 524	0.23 486	0.22 505	0.18 372	0.18 398

ACVNet	0.46 386	0.23 361	0.36 193	0.39 273	0.28 409	0.58 401	0.40 436	0.87 416	0.80 407	0.64 319	0.96 436	0.79 448	0.60 440	0.63 363	0.67 512	0.17 349	0.15 420	0.16 234	0.15 290	0.18 372	0.15 310

acv_ft	0.51 454	0.23 361	0.56 446	0.44 438	0.28 409	0.86 538	0.39 425	0.91 433	0.80 407	0.97 537	0.96 436	0.79 448	0.59 436	0.63 363	0.87 558	0.17 349	0.15 420	0.16 234	0.15 290	0.17 344	0.15 310

CCAANet	0.41 337	0.18 171	0.37 210	0.37 204	0.24 269	0.62 431	0.40 436	0.73 355	0.57 283	0.51 259	1.04 481	0.65 376	0.58 428	0.60 334	0.43 394	0.17 349	0.13 350	0.15 196	0.16 324	0.15 255	0.15 310

MSMDNet	0.48 413	0.24 399	0.52 423	0.39 273	0.27 384	0.63 444	0.30 234	0.96 453	0.96 505	0.86 473	1.07 496	0.79 448	0.44 346	0.57 290	0.43 394	0.17 349	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.23 488	0.19 431

HSM-Net_RVC	0.53 469	0.22 339	0.35 182	0.37 204	0.21 161	0.85 535	0.37 381	1.23 575	0.93 491	0.90 503	1.15 527	1.26 577	0.63 459	0.72 440	0.48 443	0.17 349	0.13 350	0.16 234	0.15 290	0.17 344	0.15 310
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.46 386	0.24 399	0.52 423	0.37 204	0.27 384	0.58 401	0.31 262	0.86 409	0.88 456	0.82 443	1.02 470	0.75 431	0.47 361	0.58 311	0.44 413	0.17 349	0.12 279	0.24 503	0.16 324	0.24 501	0.19 431

HSM	0.51 454	0.24 399	0.41 270	0.39 273	0.24 269	0.75 497	0.40 436	1.22 570	0.75 369	0.81 434	0.91 415	1.21 572	0.69 497	0.87 516	0.46 432	0.17 349	0.13 350	0.17 281	0.14 258	0.17 344	0.17 380

StereoDRNet-Refined	0.58 509	0.32 503	0.54 435	0.46 484	0.30 456	0.96 555	0.40 436	1.00 466	0.94 498	1.12 586	1.08 499	0.96 509	0.67 487	0.90 527	0.89 571	0.17 349	0.13 350	0.22 465	0.21 487	0.20 424	0.19 431
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
LE_ROB	4.42 677	0.24 399	2.75 655	0.42 397	0.23 238	1.57 628	0.90 628	1.71 648	17.88 698	16.56 700	4.88 678	5.17 675	18.85 700	1.63 629	14.62 689	0.17 349	0.14 389	0.16 234	0.16 324	0.19 406	0.17 380

GEAStereo	0.23 69	0.16 86	0.30 85	0.33 79	0.25 301	0.36 235	0.30 234	0.42 111	0.28 69	0.26 78	0.28 96	0.24 79	0.21 72	0.32 59	0.22 71	0.18 384	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.14 191	0.12 184

gasm-f	0.24 94	0.16 86	0.27 49	0.33 79	0.25 301	0.25 71	0.36 364	0.42 111	0.28 69	0.26 78	0.35 148	0.24 79	0.30 207	0.36 97	0.23 109	0.18 384	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.15 255	0.12 184

SCV	0.26 130	0.19 213	0.33 145	0.35 152	0.21 161	0.27 97	0.34 317	0.56 211	0.28 69	0.24 56	0.28 96	0.37 188	0.23 100	0.49 221	0.22 71	0.18 384	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.15 255	0.11 127

test_sample1	0.42 346	0.22 339	0.46 344	0.34 109	0.23 238	0.58 401	0.35 342	0.99 462	0.49 248	0.62 299	0.75 317	0.69 395	0.61 446	0.58 311	0.44 413	0.18 384	0.14 389	0.17 281	0.15 290	0.17 344	0.17 380

mmm	0.44 364	0.27 459	0.46 344	0.38 241	0.24 269	0.61 423	0.35 342	0.94 442	0.53 263	0.72 384	1.05 486	0.63 357	0.50 380	0.57 290	0.45 422	0.18 384	0.15 420	0.23 486	0.20 464	0.20 424	0.18 398

11t1	0.36 266	0.21 298	0.42 291	0.35 152	0.22 190	0.62 431	0.29 214	0.69 316	0.43 209	0.60 289	0.53 241	0.53 295	0.48 366	0.56 278	0.40 375	0.18 384	0.14 389	0.16 234	0.13 219	0.17 344	0.17 380

1111x	0.55 483	0.22 339	0.46 344	0.38 241	0.20 131	0.66 463	0.43 470	1.23 575	0.99 517	0.71 373	0.99 455	0.95 506	0.69 497	0.90 527	1.08 599	0.18 384	0.17 472	0.18 334	0.19 439	0.20 424	0.18 398

EKT-Stereo	0.35 248	0.23 361	0.39 246	0.43 418	0.29 437	0.38 259	0.31 262	0.69 316	0.64 311	0.45 236	0.63 273	0.49 275	0.27 153	0.56 278	0.33 284	0.18 384	0.14 389	0.18 334	0.15 290	0.16 305	0.16 358

gwcnet-sp	0.48 413	0.23 361	0.70 512	0.40 316	0.26 349	0.81 520	0.41 453	0.89 423	0.84 430	0.91 508	0.76 323	0.66 382	0.61 446	0.66 394	0.50 448	0.18 384	0.17 472	0.18 334	0.18 408	0.18 372	0.18 398

scenet	0.48 413	0.23 361	0.70 512	0.40 316	0.26 349	0.81 520	0.41 453	0.89 423	0.84 430	0.91 508	0.76 323	0.66 382	0.61 446	0.66 394	0.50 448	0.18 384	0.17 472	0.18 334	0.18 408	0.18 372	0.18 398

ssnet	0.48 413	0.23 361	0.70 512	0.40 316	0.26 349	0.81 520	0.41 453	0.89 423	0.84 430	0.91 508	0.76 323	0.66 382	0.61 446	0.66 394	0.50 448	0.18 384	0.17 472	0.18 334	0.18 408	0.18 372	0.18 398

DisPM	0.39 314	0.19 213	0.44 314	0.41 352	0.27 384	0.24 53	0.31 262	0.65 277	0.57 283	0.87 481	0.87 396	0.60 342	0.32 228	0.76 464	0.32 271	0.18 384	0.12 279	0.19 378	0.17 380	0.15 255	0.20 454

hknet	0.49 431	0.25 425	0.51 417	0.45 463	0.29 437	0.77 504	0.40 436	0.94 442	0.83 425	0.75 397	0.80 351	0.97 511	0.61 446	0.73 447	0.45 422	0.18 384	0.14 389	0.22 465	0.19 439	0.18 372	0.18 398

Patchmatch Stereo++	0.35 248	0.23 361	0.47 356	0.41 352	0.22 190	0.24 53	0.22 81	0.59 232	0.36 149	0.63 308	0.73 306	0.58 321	0.38 301	0.58 311	0.36 334	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.20 424	0.15 310
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
NF-Stereo	0.38 297	0.20 259	0.45 327	0.41 352	0.25 301	0.26 79	0.31 262	0.69 316	0.70 336	0.65 328	0.77 327	0.57 312	0.30 207	0.67 405	0.35 318	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.16 305	0.27 531

OCTAStereo	0.38 297	0.20 259	0.46 344	0.41 352	0.25 301	0.26 79	0.31 262	0.69 316	0.70 336	0.65 328	0.77 327	0.58 321	0.30 207	0.67 405	0.35 318	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.16 305	0.27 531

PSM-adaLoss	0.35 248	0.23 361	0.47 356	0.41 352	0.22 190	0.24 53	0.31 262	0.59 232	0.36 149	0.63 308	0.73 306	0.58 321	0.38 301	0.56 278	0.35 318	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.20 424	0.15 310

ROB_FTStereo_v2	0.35 248	0.23 361	0.47 356	0.41 352	0.22 190	0.24 53	0.31 262	0.59 232	0.36 149	0.63 308	0.73 306	0.57 312	0.38 301	0.57 290	0.36 334	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.20 424	0.15 310

ROB_FTStereo	0.35 248	0.23 361	0.47 356	0.41 352	0.22 190	0.25 71	0.21 64	0.59 232	0.36 149	0.63 308	0.73 306	0.58 321	0.38 301	0.57 290	0.35 318	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.20 424	0.15 310

HUI-Stereo	0.35 248	0.23 361	0.47 356	0.41 352	0.22 190	0.24 53	0.22 81	0.60 243	0.36 149	0.63 308	0.73 306	0.58 321	0.38 301	0.50 229	0.35 318	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.20 424	0.15 310

RE-Stereo	0.38 297	0.20 259	0.46 344	0.41 352	0.25 301	0.26 79	0.31 262	0.69 316	0.70 336	0.65 328	0.77 327	0.58 321	0.30 207	0.67 405	0.35 318	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.16 305	0.27 531

Pruner-Stereo	0.38 297	0.20 259	0.45 327	0.40 316	0.25 301	0.22 30	0.24 124	0.67 297	0.55 274	0.89 495	0.76 323	0.68 390	0.29 188	0.62 352	0.35 318	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.17 380	0.17 344	0.18 398

TVStereo	0.38 297	0.20 259	0.46 344	0.41 352	0.25 301	0.26 79	0.31 262	0.69 316	0.70 336	0.65 328	0.77 327	0.58 321	0.30 207	0.67 405	0.35 318	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.16 305	0.27 531

iGMRVC	0.35 248	0.23 361	0.47 356	0.41 352	0.22 190	0.24 53	0.30 234	0.59 232	0.36 149	0.63 308	0.73 306	0.58 321	0.38 301	0.58 311	0.36 334	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.20 424	0.15 310

iRAFT	0.35 248	0.23 361	0.47 356	0.41 352	0.22 190	0.24 53	0.22 81	0.59 232	0.36 149	0.63 308	0.73 306	0.58 321	0.38 301	0.58 311	0.36 334	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.20 424	0.15 310

RAFT-IKP	0.35 248	0.23 361	0.47 356	0.41 352	0.22 190	0.24 53	0.28 205	0.59 232	0.36 149	0.63 308	0.73 306	0.57 312	0.38 301	0.58 311	0.36 334	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.20 424	0.15 310

TestStereo	0.38 297	0.31 499	0.40 259	0.45 463	0.20 131	0.40 278	0.37 381	0.66 287	0.65 316	0.53 269	0.78 338	0.47 264	0.40 319	0.55 267	0.37 350	0.18 384	0.13 350	0.20 408	0.15 290	0.22 471	0.13 232

SFCPSM	0.47 401	0.21 298	0.55 440	0.40 316	0.27 384	0.87 539	0.37 381	1.33 601	0.77 386	0.80 421	0.84 375	0.54 299	0.49 370	0.57 290	0.37 350	0.18 384	0.13 350	0.18 334	0.20 464	0.16 305	0.15 310

delet	0.55 483	0.24 399	0.55 440	0.44 438	0.33 507	1.07 576	0.50 512	1.00 466	0.86 443	0.85 466	0.96 436	0.90 492	0.63 459	0.83 498	0.74 530	0.18 384	0.18 494	0.20 408	0.21 487	0.16 305	0.15 310

FADNet-RVC-Resample	0.56 494	0.33 511	1.16 596	0.49 515	0.34 516	0.71 482	0.43 470	1.01 476	0.93 491	0.82 443	0.87 396	0.74 429	0.67 487	0.73 447	0.45 422	0.18 384	0.18 494	0.26 535	0.27 568	0.26 517	0.27 531

ADCRef	0.80 565	0.43 565	1.32 618	0.50 529	0.45 586	1.07 576	0.51 528	1.07 500	0.98 512	1.17 591	1.42 582	0.87 478	0.91 574	0.85 509	3.19 661	0.18 384	0.16 452	0.23 486	0.23 521	0.22 471	0.21 474

AANet_RVC	0.57 502	0.32 503	0.54 435	0.45 463	0.27 384	0.57 395	0.48 501	1.00 466	1.28 602	0.86 473	1.33 567	0.87 478	0.58 428	1.07 570	0.75 531	0.18 384	0.12 279	0.15 196	0.13 219	0.18 372	0.18 398

RT-IGEV	0.52 462	0.19 213	0.59 455	0.40 316	0.25 301	0.79 511	0.62 568	1.15 538	0.74 364	0.89 495	0.99 455	1.18 571	0.61 446	0.65 385	0.31 262	0.19 416	0.13 350	0.17 281	0.13 219	0.15 255	0.20 454

test_sample2	0.42 346	0.22 339	0.43 304	0.33 79	0.21 161	0.58 401	0.39 425	0.95 449	0.67 323	0.63 308	0.77 327	0.69 395	0.57 418	0.61 343	0.38 359	0.19 416	0.14 389	0.18 334	0.16 324	0.19 406	0.18 398

DispNO	0.47 401	0.23 361	0.71 517	0.39 273	0.31 478	0.60 420	0.38 403	0.89 423	0.77 386	0.75 397	0.84 375	0.72 412	0.54 403	0.73 447	0.46 432	0.19 416	0.14 389	0.20 408	0.18 408	0.16 305	0.17 380

SMFormer	0.51 454	0.23 361	0.62 466	0.34 109	0.20 131	0.62 431	0.34 317	1.21 562	1.02 531	0.81 434	1.01 461	0.71 403	0.65 476	0.84 503	0.55 478	0.19 416	0.15 420	0.18 334	0.16 324	0.18 372	0.18 398

tta	0.51 454	0.23 361	0.62 466	0.34 109	0.20 131	0.62 431	0.34 317	1.21 562	1.02 531	0.81 434	1.01 461	0.71 403	0.65 476	0.84 503	0.55 478	0.19 416	0.15 420	0.18 334	0.16 324	0.15 255	0.14 278

qqq1	0.49 431	0.23 361	0.62 466	0.34 109	0.20 131	0.62 431	0.34 317	1.21 562	1.02 531	0.81 434	1.01 461	0.71 403	0.65 476	0.84 503	0.34 300	0.19 416	0.15 420	0.14 151	0.12 177	0.15 255	0.14 278

fff1	0.49 431	0.23 361	0.62 466	0.34 109	0.20 131	0.62 431	0.34 317	1.21 562	1.02 531	0.81 434	1.01 461	0.71 403	0.65 476	0.84 503	0.34 300	0.19 416	0.15 420	0.14 151	0.12 177	0.15 255	0.14 278

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 524	0.28 473	0.99 577	0.40 316	0.30 456	1.03 569	0.56 551	1.10 511	0.99 517	0.97 537	1.22 543	1.06 540	0.69 497	1.07 570	0.95 580	0.19 416	0.11 217	0.16 234	0.13 219	0.22 471	0.21 474

GwcNet-ADL	0.44 364	0.22 339	0.48 376	0.45 463	0.30 456	0.40 278	0.37 381	0.92 435	0.97 508	0.71 373	0.78 338	0.61 348	0.42 329	0.62 352	0.50 448	0.19 416	0.14 389	0.15 196	0.14 258	0.18 372	0.18 398

PFNet+	0.40 326	0.19 213	0.49 389	0.39 273	0.25 301	0.28 118	0.23 106	0.64 276	0.70 336	0.85 466	0.79 348	0.64 363	0.35 262	0.72 440	0.34 300	0.19 416	0.14 389	0.23 486	0.20 464	0.16 305	0.20 454

PSM-softLoss	0.38 297	0.20 259	0.48 376	0.41 352	0.26 349	0.30 148	0.35 342	0.69 316	0.46 230	0.62 299	0.82 364	0.59 336	0.33 244	0.70 429	0.39 367	0.19 416	0.12 279	0.20 408	0.18 408	0.16 305	0.22 492

KMStereo	0.38 297	0.20 259	0.48 376	0.41 352	0.26 349	0.30 148	0.35 342	0.69 316	0.46 230	0.62 299	0.82 364	0.59 336	0.33 244	0.70 429	0.39 367	0.19 416	0.12 279	0.20 408	0.18 408	0.16 305	0.22 492

LMCR-Stereo	0.53 469	0.30 494	0.53 430	0.58 593	0.30 456	0.83 531	0.36 364	1.19 555	0.76 377	0.88 491	1.04 481	0.56 307	0.62 453	0.82 490	0.67 512	0.19 416	0.15 420	0.19 378	0.14 258	0.23 488	0.17 380

sAnonymous2	0.40 326	0.39 552	0.85 555	0.48 500	0.37 535	0.40 278	0.46 486	0.57 219	0.52 260	0.38 194	0.46 198	0.35 176	0.42 329	0.43 162	0.30 254	0.19 416	0.14 389	0.18 334	0.17 380	0.57 632	0.44 616

CroCo_RVC	0.40 326	0.39 552	0.85 555	0.48 500	0.37 535	0.40 278	0.46 486	0.57 219	0.52 260	0.38 194	0.46 198	0.35 176	0.42 329	0.43 162	0.30 254	0.19 416	0.14 389	0.18 334	0.17 380	0.57 632	0.44 616

test_xeample	1.01 597	0.21 298	0.42 291	0.35 152	0.21 161	0.71 482	0.39 425	1.23 575	0.86 443	0.81 434	1.04 481	0.69 395	0.61 446	0.69 422	10.93 685	0.19 416	0.15 420	0.18 334	0.17 380	0.18 372	0.17 380

GMStereo	0.39 314	0.37 534	0.54 435	0.40 316	0.26 349	0.42 303	0.36 364	0.59 232	1.04 542	0.55 275	0.51 225	0.37 188	0.35 262	0.54 260	0.41 381	0.19 416	0.13 350	0.16 234	0.17 380	0.24 501	0.18 398
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.54 481	0.26 442	0.66 493	0.44 438	0.40 556	0.99 562	0.41 453	0.98 460	0.75 369	0.83 455	0.89 408	1.04 534	0.72 518	0.73 447	0.62 497	0.19 416	0.14 389	0.20 408	0.17 380	0.20 424	0.17 380

FENet	0.42 346	0.22 339	0.38 224	0.39 273	0.24 269	0.55 375	0.32 289	0.79 385	0.70 336	0.71 373	0.72 302	0.63 357	0.57 418	0.62 352	0.44 413	0.19 416	0.13 350	0.19 378	0.17 380	0.18 372	0.19 431

SuperB	1.04 602	0.37 534	4.81 669	0.43 418	0.31 478	0.99 562	0.46 486	1.02 480	2.09 648	1.09 581	1.09 502	0.75 431	0.81 550	1.06 567	1.76 634	0.19 416	0.15 420	0.17 281	0.15 290	2.82 683	0.26 521

ADCP+	1.06 607	0.35 522	1.51 633	0.49 515	0.51 607	1.45 621	0.55 545	1.25 586	1.03 536	1.16 590	1.15 527	1.10 554	1.07 603	1.56 623	6.75 680	0.19 416	0.16 452	0.23 486	0.21 487	0.28 532	0.21 474

CFNet	0.51 454	0.29 485	0.46 344	0.41 352	0.27 384	0.70 477	0.32 289	1.13 525	1.00 524	0.72 384	1.07 496	0.85 467	0.60 440	0.76 464	0.52 465	0.19 416	0.14 389	0.23 486	0.23 521	0.21 448	0.16 358

iResNetv2_ROB	0.52 462	0.27 459	0.69 508	0.38 241	0.25 301	0.62 431	0.35 342	1.17 551	1.01 528	0.99 544	1.06 493	0.88 483	0.67 487	0.66 394	0.39 367	0.19 416	0.13 350	0.15 196	0.11 140	0.18 372	0.16 358

DISCO	0.70 541	0.26 442	0.68 502	0.44 438	0.31 478	1.14 590	0.51 528	1.23 575	1.23 588	0.81 434	1.05 486	1.50 614	0.85 562	1.82 639	1.03 593	0.19 416	0.15 420	0.18 334	0.16 324	0.24 501	0.23 499

w-ln-seven-2	0.76 555	0.43 565	2.32 649	0.52 558	0.38 545	0.90 542	0.65 575	1.11 517	1.12 569	1.19 595	1.28 556	1.09 550	0.99 593	1.07 570	0.87 558	0.20 440	0.19 512	0.23 486	0.22 505	0.26 517	0.22 492

G2L-Stereo	0.49 431	0.23 361	0.48 376	0.43 418	0.26 349	0.47 335	0.42 463	0.93 437	0.78 396	0.84 462	0.86 388	0.91 494	0.52 387	0.78 477	0.70 519	0.20 440	0.17 472	0.22 465	0.18 408	0.17 344	0.21 474

IGEV-RUCA	0.25 112	0.16 86	0.34 166	0.39 273	0.27 384	0.33 195	0.20 39	0.38 72	0.36 149	0.26 78	0.31 124	0.25 94	0.21 72	0.48 215	0.24 126	0.20 440	0.11 217	0.13 99	0.10 77	0.17 344	0.15 310

DCVSM-stereo	0.49 431	0.27 459	0.53 430	0.39 273	0.29 437	0.51 349	0.26 157	0.75 365	0.75 369	1.11 585	0.75 317	1.05 538	0.72 518	0.60 334	0.47 439	0.20 440	0.19 512	0.24 503	0.20 464	0.25 510	0.30 554

mmx	0.53 469	0.26 442	0.49 389	0.37 204	0.25 301	0.55 375	0.37 381	1.16 546	1.03 536	0.73 390	0.96 436	0.71 403	0.53 391	1.01 557	0.88 561	0.20 440	0.15 420	0.25 516	0.21 487	0.22 471	0.20 454

xxx	0.53 469	0.26 442	0.49 389	0.37 204	0.25 301	0.55 375	0.37 381	1.16 546	1.03 536	0.73 390	0.96 436	0.71 403	0.53 391	1.01 557	0.88 561	0.20 440	0.15 420	0.25 516	0.21 487	0.22 471	0.20 454

iinet-f	0.67 534	0.26 442	2.15 647	0.39 273	0.31 478	1.19 599	0.56 551	0.84 402	0.84 430	0.80 421	1.17 534	1.05 538	0.84 561	0.71 434	1.21 610	0.20 440	0.18 494	0.17 281	0.15 290	0.20 424	0.20 454

BUS	0.45 375	0.25 425	0.43 304	0.45 463	0.28 409	0.70 477	0.34 317	0.94 442	0.76 377	0.75 397	0.80 351	0.65 376	0.49 370	0.64 378	0.51 458	0.20 440	0.14 389	0.22 465	0.19 439	0.18 372	0.18 398

BSDual-CNN	0.46 386	0.25 425	0.43 304	0.45 463	0.28 409	0.77 504	0.40 436	0.94 442	0.76 377	0.75 397	0.80 351	0.76 438	0.54 403	0.64 378	0.43 394	0.20 440	0.14 389	0.22 465	0.19 439	0.18 372	0.18 398

psmg	0.49 431	0.25 425	0.43 304	0.41 352	0.28 409	0.85 535	0.43 470	0.99 462	0.76 377	0.91 508	0.94 423	0.76 438	0.54 403	0.64 378	0.43 394	0.20 440	0.15 420	0.20 408	0.20 464	0.18 372	0.18 398

ADLNet2	0.55 483	0.25 425	0.65 487	0.47 492	0.30 456	0.83 531	0.50 512	1.05 492	0.95 504	0.80 421	0.98 450	0.99 517	0.69 497	0.77 472	0.73 527	0.20 440	0.16 452	0.17 281	0.18 408	0.21 448	0.21 474

222	1.18 622	0.22 339	0.44 314	0.37 204	0.22 190	0.79 511	0.37 381	1.31 598	0.89 470	0.92 516	1.08 499	0.72 412	0.71 514	0.66 394	13.89 688	0.20 440	0.15 420	0.17 281	0.16 324	0.18 372	0.19 431

xxxx	1.01 597	0.22 339	0.43 304	0.36 180	0.21 161	0.82 528	0.36 364	1.32 599	0.88 456	0.71 373	0.94 423	0.97 511	0.63 459	0.64 378	10.58 684	0.20 440	0.16 452	0.18 334	0.17 380	0.19 406	0.19 431

UPFNet	0.53 469	0.24 399	0.51 417	0.45 463	0.38 545	0.84 534	0.49 507	0.99 462	0.75 369	0.87 481	0.88 404	0.86 472	0.64 470	0.80 484	0.71 524	0.20 440	0.20 524	0.20 408	0.20 464	0.19 406	0.15 310

aanetorigin	0.83 574	0.56 603	1.87 642	0.49 515	0.38 545	0.56 389	0.66 578	0.70 331	1.00 524	2.42 658	2.02 628	1.31 585	1.18 613	0.93 543	1.13 606	0.20 440	0.18 494	0.20 408	0.19 439	0.27 528	0.30 554

EDNetEfficientorigin	9.93 685	1.15 652	175.16 715	0.48 500	0.36 528	1.04 573	0.68 586	1.24 582	2.69 662	3.17 672	2.50 641	2.30 643	2.07 658	1.76 636	2.21 648	0.20 440	0.18 494	0.24 503	0.19 439	0.51 621	0.50 633

DLCB_ROB	0.58 509	0.28 473	0.47 356	0.49 515	0.32 495	0.77 504	0.50 512	0.99 462	0.92 485	1.04 566	1.14 521	1.21 572	0.69 497	0.88 519	0.69 516	0.20 440	0.20 524	0.22 465	0.22 505	0.21 448	0.18 398

DN	0.30 193	0.17 134	0.33 145	0.37 204	0.26 349	0.35 221	0.27 179	0.54 205	0.55 274	0.32 150	0.42 181	0.50 280	0.23 100	0.39 121	0.22 71	0.21 457	0.14 389	0.16 234	0.13 219	0.17 344	0.18 398

FlowAnything_test	0.29 176	0.19 213	0.39 246	0.47 492	0.26 349	0.46 329	0.25 136	0.43 128	0.31 99	0.29 123	0.26 75	0.35 176	0.26 139	0.40 130	0.37 350	0.21 457	0.15 420	0.22 465	0.26 561	0.16 305	0.16 358

coex_refinement	0.53 469	0.21 298	0.39 246	0.44 438	0.30 456	0.76 503	0.39 425	1.09 508	0.90 473	0.85 466	1.12 509	1.00 521	0.56 416	0.63 363	0.81 542	0.21 457	0.13 350	0.16 234	0.16 324	0.20 424	0.21 474

ACV-stereo	0.62 522	0.34 516	1.00 578	0.43 418	0.31 478	1.20 600	0.40 436	0.75 365	0.83 425	0.64 319	0.77 327	2.10 638	1.03 598	0.81 487	0.64 504	0.21 457	0.17 472	0.18 334	0.18 408	0.21 448	0.21 474

ITSA-stereo	0.53 469	0.28 473	0.52 423	0.40 316	0.23 238	0.56 389	0.34 317	1.24 582	1.24 590	0.80 421	0.81 358	0.72 412	0.58 428	0.82 490	0.65 506	0.21 457	0.17 472	0.23 486	0.21 487	0.22 471	0.26 521

test_sample5	0.47 401	0.26 442	0.49 389	0.36 180	0.22 190	0.64 451	0.39 425	1.13 525	0.81 415	0.77 410	0.94 423	0.64 363	0.54 403	0.65 385	0.43 394	0.21 457	0.16 452	0.22 465	0.20 464	0.22 471	0.20 454

test_sample4	0.47 401	0.26 442	0.50 402	0.35 152	0.22 190	0.69 472	0.38 403	1.15 538	0.81 415	0.78 414	0.82 364	0.62 355	0.53 391	0.63 363	0.44 413	0.21 457	0.15 420	0.21 450	0.19 439	0.21 448	0.19 431

test_sample3	0.46 386	0.25 425	0.50 402	0.35 152	0.23 238	0.69 472	0.37 381	1.15 538	0.81 415	0.75 397	0.79 348	0.66 382	0.49 370	0.63 363	0.46 432	0.21 457	0.15 420	0.20 408	0.19 439	0.21 448	0.19 431

DualNet	0.48 413	0.26 442	0.49 389	0.36 180	0.22 190	0.64 451	0.39 425	1.13 525	0.81 415	0.80 421	1.03 475	0.64 363	0.54 403	0.65 385	0.43 394	0.21 457	0.16 452	0.22 465	0.20 464	0.22 471	0.20 454

StereoVision	0.42 346	0.28 473	0.45 327	0.49 515	0.28 409	0.38 259	0.38 403	0.72 344	0.62 292	0.44 233	1.14 521	0.54 299	0.39 313	0.56 278	0.34 300	0.21 457	0.24 560	0.25 516	0.24 537	0.26 517	0.16 358

CFNet_ucs	0.50 447	0.24 399	0.55 440	0.38 241	0.31 478	0.58 401	0.33 301	0.98 460	0.93 491	0.88 491	1.19 540	0.80 457	0.49 370	0.63 363	0.43 394	0.21 457	0.15 420	0.26 535	0.18 408	0.26 517	0.22 492

fast-acv-ft	0.64 525	0.30 494	0.73 526	0.45 463	0.34 516	1.17 596	0.49 507	0.86 409	0.98 512	1.02 557	1.36 569	1.29 582	0.85 562	0.76 464	0.81 542	0.21 457	0.23 551	0.23 486	0.23 521	0.21 448	0.20 454

CRFU-Net	0.57 502	0.27 459	0.57 450	0.46 484	0.30 456	1.20 600	0.52 531	1.10 511	0.56 281	1.00 549	0.98 450	1.06 540	0.79 545	0.81 487	0.71 524	0.21 457	0.19 512	0.18 334	0.16 324	0.18 372	0.19 431

AACVNet	0.50 447	0.23 361	0.49 389	0.46 484	0.29 437	0.52 354	0.38 403	0.90 428	0.55 274	0.81 434	1.03 475	1.00 521	0.70 510	0.83 498	0.54 473	0.21 457	0.18 494	0.24 503	0.18 408	0.23 488	0.20 454

GANet-ADL	0.42 346	0.25 425	0.45 327	0.43 418	0.29 437	0.54 369	0.35 342	0.89 423	0.86 443	0.63 308	0.72 302	0.68 390	0.42 329	0.52 244	0.41 381	0.21 457	0.14 389	0.15 196	0.13 219	0.18 372	0.19 431

sCroCo_RVC	0.35 248	0.28 473	0.69 508	0.51 545	0.39 551	0.41 296	0.31 262	0.49 167	0.45 225	0.31 135	0.48 207	0.38 197	0.32 228	0.46 195	0.32 271	0.21 457	0.22 541	0.19 378	0.19 439	0.21 448	0.20 454

psm_up	0.55 483	0.26 442	0.47 356	0.49 515	0.32 495	0.65 461	0.56 551	1.04 487	0.82 420	0.82 443	0.88 404	1.01 525	0.94 585	0.74 454	0.61 494	0.21 457	0.25 568	0.26 535	0.23 521	0.21 448	0.20 454

EDNetEfficient	1.46 637	0.80 630	6.12 671	0.47 492	0.39 551	0.69 472	0.83 617	0.90 428	2.77 664	3.50 675	1.96 625	1.66 624	2.03 657	1.26 600	4.18 670	0.21 457	0.18 494	0.21 450	0.20 464	0.41 599	0.39 602

ac_64	0.52 462	0.22 339	0.50 402	0.45 463	0.28 409	0.80 515	0.45 482	1.02 480	0.61 290	0.91 508	0.83 370	1.07 545	0.68 493	0.74 454	0.70 519	0.21 457	0.18 494	0.20 408	0.19 439	0.18 372	0.15 310

HGLStereo	0.56 494	0.28 473	0.57 450	0.50 529	0.37 535	0.80 515	0.45 482	1.02 480	0.78 396	0.86 473	1.14 521	0.89 487	0.82 554	0.76 464	0.73 527	0.21 457	0.20 524	0.19 378	0.18 408	0.19 406	0.21 474

cf-r	0.47 401	0.23 361	0.41 270	0.39 273	0.23 238	0.59 413	0.37 381	0.88 421	0.85 438	0.72 384	1.05 486	0.94 504	0.62 453	0.56 278	0.54 473	0.21 457	0.14 389	0.17 281	0.19 439	0.15 255	0.15 310

GANet-RSSM	0.47 401	0.21 298	0.37 210	0.38 241	0.25 301	0.58 401	0.36 364	1.07 500	0.78 396	0.68 352	1.01 461	0.86 472	0.67 487	0.62 352	0.44 413	0.21 457	0.15 420	0.18 334	0.18 408	0.18 372	0.17 380

GwcNet-RSSM	0.49 431	0.24 399	0.42 291	0.40 316	0.23 238	0.55 375	0.38 403	0.93 437	0.93 491	0.71 373	1.16 532	0.86 472	0.60 440	0.62 352	0.66 509	0.21 457	0.14 389	0.19 378	0.20 464	0.16 305	0.15 310

DMCA	0.45 375	0.26 442	0.50 402	0.38 241	0.28 409	0.51 349	0.34 317	0.93 437	0.68 328	0.75 397	0.83 370	0.79 448	0.53 391	0.51 237	0.54 473	0.21 457	0.16 452	0.21 450	0.16 324	0.19 406	0.21 474

FADNet_RVC	0.55 483	0.37 534	1.17 600	0.44 438	0.31 478	0.56 389	0.34 317	1.06 496	0.88 456	0.67 346	0.90 412	0.61 348	0.65 476	0.93 543	0.70 519	0.21 457	0.18 494	0.26 535	0.23 521	0.31 551	0.28 538

ADCL	1.04 602	0.38 544	1.35 621	0.50 529	0.39 551	1.61 630	0.89 625	1.29 594	1.39 613	1.29 609	1.50 595	1.24 575	1.24 618	1.37 616	4.87 673	0.21 457	0.19 512	0.25 516	0.25 546	0.29 536	0.27 531

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 469	0.32 503	0.64 481	0.44 438	0.30 456	0.66 463	0.44 479	1.04 487	0.88 456	0.91 508	0.91 415	0.99 517	0.60 440	0.68 416	0.60 490	0.21 457	0.17 472	0.22 465	0.22 505	0.21 448	0.21 474
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MSAF-DinoV2	1.04 602	0.38 544	1.32 618	0.54 575	0.29 437	0.89 540	0.72 604	1.52 634	1.24 590	1.05 568	1.41 580	2.98 653	1.49 633	2.74 664	2.83 659	0.22 484	0.14 389	0.20 408	0.22 505	0.32 557	0.32 568

z-mn7	1.00 596	0.50 585	1.70 638	0.53 568	0.36 528	1.75 638	0.71 602	1.22 570	2.28 653	0.96 532	2.54 642	1.42 605	0.95 588	2.19 655	1.54 626	0.22 484	0.19 512	0.21 450	0.20 464	0.27 528	0.25 515

S2M2_L	0.26 130	0.22 339	0.33 145	0.31 40	0.25 301	0.24 53	0.13 1	0.35 49	0.41 194	0.25 67	0.36 157	0.30 133	0.25 122	0.30 42	0.26 186	0.22 484	0.19 512	0.17 281	0.19 439	0.21 448	0.18 398
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FACV-RUCA	0.43 356	0.28 473	0.47 356	0.45 463	0.33 507	0.58 401	0.34 317	0.82 394	0.73 356	0.57 281	0.84 375	0.47 264	0.50 380	0.54 260	0.39 367	0.22 484	0.15 420	0.35 589	0.16 324	0.28 532	0.21 474

DDVS	0.52 462	0.30 494	0.56 446	0.41 352	0.31 478	0.71 482	0.34 317	0.91 433	0.67 323	0.85 466	0.89 408	1.12 558	0.46 357	0.86 514	0.60 490	0.22 484	0.16 452	0.22 465	0.18 408	0.25 510	0.26 521

rvit_stereo_0083	0.34 232	0.24 399	0.50 402	0.44 438	0.27 384	0.34 210	0.35 342	0.45 143	0.62 292	0.37 182	0.47 204	0.42 235	0.35 262	0.40 130	0.36 334	0.22 484	0.20 524	0.20 408	0.17 380	0.20 424	0.14 278

rvit_stereo_0081	0.32 207	0.24 399	0.47 356	0.43 418	0.26 349	0.30 148	0.37 381	0.42 111	0.55 274	0.36 175	0.40 175	0.39 204	0.35 262	0.43 162	0.33 284	0.22 484	0.16 452	0.19 378	0.16 324	0.19 406	0.13 232

rvit_stereo_0082	0.32 207	0.24 399	0.47 356	0.43 418	0.26 349	0.30 148	0.37 381	0.42 111	0.55 274	0.36 175	0.40 175	0.39 204	0.35 262	0.43 162	0.33 284	0.22 484	0.16 452	0.19 378	0.16 324	0.19 406	0.13 232

rvit_stereo_0080	0.31 201	0.25 425	0.40 259	0.39 273	0.28 409	0.27 97	0.46 486	0.49 167	0.44 216	0.35 170	0.42 181	0.40 216	0.28 169	0.41 140	0.33 284	0.22 484	0.17 472	0.17 281	0.16 324	0.22 471	0.15 310

rvit_stereo_ft	0.33 224	0.25 425	0.47 356	0.52 558	0.32 495	0.33 195	0.47 493	0.49 167	0.50 252	0.34 161	0.41 178	0.41 225	0.32 228	0.48 215	0.34 300	0.22 484	0.14 389	0.19 378	0.18 408	0.19 406	0.14 278

test_sample6	0.49 431	0.26 442	0.50 402	0.37 204	0.22 190	0.63 444	0.40 436	1.12 523	0.83 425	0.80 421	1.03 475	0.66 382	0.55 409	0.67 405	0.46 432	0.22 484	0.16 452	0.22 465	0.22 505	0.23 488	0.21 474

whm_eth	0.31 201	0.25 425	0.40 259	0.39 273	0.28 409	0.27 97	0.46 486	0.49 167	0.44 216	0.35 170	0.42 181	0.40 216	0.28 169	0.41 140	0.33 284	0.22 484	0.17 472	0.17 281	0.16 324	0.22 471	0.15 310

Wz-Net-MNSev	0.76 555	0.40 557	1.34 620	0.50 529	0.40 556	1.44 620	0.83 617	1.15 538	1.16 575	1.25 607	1.20 541	1.13 564	0.81 550	1.16 584	1.00 591	0.22 484	0.19 512	0.24 503	0.23 521	0.28 532	0.26 521

NINENet	0.50 447	0.29 485	0.51 417	0.45 463	0.32 495	0.70 477	0.34 317	1.10 511	0.88 456	0.80 421	0.94 423	0.65 376	0.49 370	0.73 447	0.51 458	0.22 484	0.20 524	0.25 516	0.18 408	0.22 471	0.21 474

ADLNet	0.55 483	0.27 459	0.51 417	0.44 438	0.35 523	0.78 508	0.46 486	1.08 504	0.86 443	0.99 544	0.98 450	0.92 499	0.63 459	0.69 422	0.81 542	0.22 484	0.16 452	0.22 465	0.22 505	0.21 448	0.21 474

GES	0.44 364	0.23 361	0.57 450	0.40 316	0.30 456	0.59 413	0.36 364	0.96 453	0.68 328	0.74 395	0.83 370	0.47 264	0.48 366	0.67 405	0.43 394	0.22 484	0.16 452	0.17 281	0.16 324	0.18 372	0.23 499

RYNet	0.72 549	0.35 522	0.64 481	0.53 568	0.67 633	1.31 610	0.67 581	1.20 560	1.18 579	1.05 568	0.87 396	1.27 579	0.93 584	0.93 543	1.27 615	0.22 484	0.16 452	0.26 535	0.23 521	0.40 593	0.39 602

w-ln-seven	0.96 591	0.48 577	2.41 652	0.54 575	0.50 603	1.41 616	0.70 596	1.67 645	1.81 642	1.49 618	1.50 595	1.26 577	0.87 567	1.15 582	1.80 639	0.23 501	0.21 534	0.25 516	0.25 546	0.31 551	0.26 521

rvit_stereo_0081_aga	0.31 201	0.28 473	0.44 314	0.42 397	0.29 437	0.34 210	0.31 262	0.44 136	0.40 190	0.39 207	0.44 189	0.40 216	0.32 228	0.42 151	0.29 247	0.23 501	0.17 472	0.19 378	0.16 324	0.20 424	0.15 310

CAS++	0.32 207	0.24 399	0.36 193	0.37 204	0.26 349	0.28 118	0.23 106	0.87 416	0.50 252	0.47 248	0.45 193	0.26 103	0.21 72	0.49 221	0.24 126	0.23 501	0.19 512	0.22 465	0.17 380	0.21 448	0.16 358
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
AASNet	0.53 469	0.25 425	0.52 423	0.49 515	0.32 495	0.74 491	0.40 436	1.50 628	0.86 443	0.86 473	0.92 419	0.64 363	0.59 436	0.59 328	0.79 537	0.23 501	0.19 512	0.20 408	0.16 324	0.21 448	0.19 431

PSMNet-ADL	0.48 413	0.27 459	0.40 259	0.48 500	0.30 456	0.68 470	0.37 381	0.90 428	0.80 407	0.61 296	0.80 351	0.92 499	0.62 453	0.72 440	0.63 501	0.23 501	0.18 494	0.18 334	0.20 464	0.22 471	0.20 454

ICVP	0.46 386	0.25 425	0.38 224	0.48 500	0.28 409	0.58 401	0.43 470	1.00 466	0.70 336	0.67 346	0.95 432	0.75 431	0.55 409	0.53 253	0.54 473	0.23 501	0.17 472	0.19 378	0.17 380	0.19 406	0.20 454
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
PSMNet-RSSM	0.48 413	0.22 339	0.38 224	0.42 397	0.25 301	0.50 345	0.37 381	1.10 511	0.77 386	0.70 366	1.06 493	0.84 465	0.64 470	0.62 352	0.47 439	0.23 501	0.15 420	0.23 486	0.25 546	0.20 424	0.19 431

CFNet-ft	0.48 413	0.23 361	0.36 193	0.40 316	0.26 349	0.64 451	0.37 381	0.87 416	0.85 438	0.64 319	1.00 458	1.01 525	0.64 470	0.61 343	0.53 468	0.23 501	0.15 420	0.24 503	0.21 487	0.23 488	0.18 398

DMCA-RVC	0.51 454	0.30 494	0.59 455	0.50 529	0.32 495	0.54 369	0.38 403	0.86 409	0.68 328	0.94 523	0.86 388	0.91 494	0.68 493	0.70 429	0.59 488	0.23 501	0.18 494	0.31 574	0.23 521	0.26 517	0.19 431

CFNet_RVC	0.48 413	0.23 361	0.36 193	0.40 316	0.26 349	0.64 451	0.37 381	0.87 416	0.85 438	0.64 319	1.00 458	1.01 525	0.64 470	0.61 343	0.53 468	0.23 501	0.15 420	0.24 503	0.21 487	0.23 488	0.18 398

DRN-Test	0.66 529	0.32 503	0.66 493	0.50 529	0.39 551	1.15 592	0.61 566	1.49 627	1.01 528	1.12 586	1.08 499	1.06 540	0.69 497	0.77 472	0.94 577	0.23 501	0.17 472	0.26 535	0.25 546	0.25 510	0.21 474

StereoDRNet	0.64 525	0.33 511	0.68 502	0.51 545	0.43 575	1.03 569	0.53 536	1.47 624	0.99 517	1.10 583	0.87 396	1.07 545	0.71 514	0.82 490	0.88 561	0.23 501	0.19 512	0.25 516	0.23 521	0.27 528	0.19 431

zh-mn7	1.08 612	0.65 616	4.00 665	0.52 558	0.38 545	1.16 595	0.62 568	1.15 538	1.77 640	1.74 636	2.31 632	1.17 570	0.91 574	2.10 650	1.77 635	0.24 513	0.21 534	0.22 465	0.22 505	0.25 510	0.28 538

coex-ft	6.43 682	1.51 664	87.33 714	0.49 515	0.38 545	1.34 611	1.21 650	1.16 546	8.09 682	12.12 690	2.79 650	2.77 652	3.31 673	1.16 584	3.15 660	0.24 513	0.23 551	0.27 548	0.24 537	0.45 609	0.37 593

Wz-Net-LNSev	0.71 545	0.51 589	1.36 625	0.50 529	0.41 563	1.15 592	0.69 591	1.21 562	1.07 558	1.02 557	1.12 509	1.08 547	0.87 567	0.89 525	0.89 571	0.24 513	0.22 541	0.21 450	0.19 439	0.26 517	0.26 521

dd	0.43 356	0.38 544	0.55 440	0.44 438	0.25 301	0.47 335	0.38 403	0.70 331	1.05 546	0.59 285	0.65 280	0.42 235	0.39 313	0.66 394	0.50 448	0.24 513	0.15 420	0.21 450	0.15 290	0.22 471	0.18 398

GEStereo_RVC	0.55 483	0.29 485	0.63 476	0.49 515	0.31 478	0.70 477	0.54 540	1.22 570	0.92 485	0.82 443	0.85 385	0.85 467	0.63 459	0.90 527	0.65 506	0.24 513	0.16 452	0.19 378	0.16 324	0.21 448	0.22 492

Anonymous3	0.46 386	0.34 516	0.86 560	0.50 529	0.37 535	0.81 520	0.50 512	0.72 344	0.65 316	0.51 259	0.65 280	0.45 255	0.45 351	0.64 378	0.38 359	0.24 513	0.24 560	0.22 465	0.21 487	0.23 488	0.23 499

HCRNet	0.44 364	0.34 516	0.41 270	0.53 568	0.26 349	0.53 362	0.29 214	0.83 399	0.63 303	0.71 373	0.81 358	0.77 444	0.50 380	0.66 394	0.36 334	0.24 513	0.16 452	0.24 503	0.20 464	0.21 448	0.18 398

PA-Net	0.67 534	0.43 565	0.83 553	0.50 529	0.53 612	0.94 549	0.68 586	1.10 511	1.14 573	0.80 421	0.88 404	0.87 478	0.77 538	1.02 562	0.88 561	0.24 513	0.41 635	0.29 565	0.44 626	0.26 517	0.34 581
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
UCFNet_RVC	0.49 431	0.26 442	0.35 182	0.39 273	0.26 349	0.64 451	0.36 364	1.15 538	0.84 430	0.67 346	0.88 404	0.88 483	0.59 436	0.58 311	0.45 422	0.24 513	0.17 472	0.27 548	0.27 568	0.25 510	0.23 499

NaN_ROB	0.69 539	0.44 570	0.69 508	0.51 545	0.33 507	0.97 557	1.06 640	1.22 570	1.19 581	1.24 605	0.96 436	1.08 547	0.78 543	1.20 590	0.67 512	0.24 513	0.30 597	0.23 486	0.24 537	0.23 488	0.25 515

ssnet_v2	0.58 509	0.28 473	0.56 446	0.43 418	0.29 437	0.95 552	0.59 558	1.13 525	0.99 517	0.93 520	0.80 351	0.99 517	0.64 470	0.82 490	0.94 577	0.25 523	0.22 541	0.23 486	0.24 537	0.20 424	0.19 431

Wz-Net-SNSev	0.91 586	0.73 623	2.13 646	0.56 585	0.45 586	0.95 552	1.13 645	1.34 603	1.24 590	1.02 557	1.30 563	1.46 608	0.86 564	1.81 638	1.50 625	0.25 523	0.23 551	0.25 516	0.26 561	0.32 557	0.29 545

GwcNet	0.69 539	0.36 527	1.10 589	0.51 545	0.42 569	1.08 580	0.50 512	1.21 562	1.16 575	1.00 549	1.37 572	1.06 540	0.79 545	0.92 537	0.94 577	0.25 523	0.24 560	0.24 503	0.22 505	0.23 488	0.26 521

DSFCA	0.55 483	0.25 425	0.62 466	0.40 316	0.36 528	0.74 491	0.52 531	1.04 487	0.82 420	1.06 572	0.84 375	0.89 487	0.63 459	0.99 553	0.58 483	0.25 523	0.21 534	0.21 450	0.21 487	0.21 448	0.19 431

STTStereo	0.55 483	0.37 534	0.76 542	0.44 438	0.31 478	0.60 420	0.44 479	0.96 453	0.86 443	0.99 544	0.90 412	0.96 509	0.58 428	0.71 434	0.61 494	0.25 523	0.23 551	0.26 535	0.32 597	0.24 501	0.23 499

RTSC	0.87 578	0.48 577	1.23 607	0.52 558	0.37 535	1.13 589	0.50 512	1.34 603	1.79 641	1.51 621	1.24 549	1.12 558	0.81 550	1.62 627	2.16 647	0.25 523	0.19 512	0.23 486	0.24 537	0.30 545	0.31 564

GANet	0.70 541	0.37 534	0.55 440	0.51 545	0.34 516	0.94 549	0.96 633	1.08 504	0.94 498	1.04 566	1.98 626	1.13 564	0.88 571	1.12 580	0.66 509	0.25 523	0.26 574	0.27 548	0.22 505	0.31 551	0.22 492

MDST_ROB	0.91 586	0.27 459	0.85 555	0.63 611	0.41 563	2.53 653	0.71 602	1.60 639	1.13 570	2.83 665	1.73 611	0.97 511	0.69 497	1.61 626	0.73 527	0.25 523	0.22 541	0.32 580	0.28 574	0.25 510	0.24 508

FBW_ROB	0.88 580	0.50 585	0.85 555	0.55 582	0.40 556	1.17 596	0.78 612	1.50 628	1.37 610	1.33 612	1.27 554	1.48 612	1.00 596	2.57 663	0.98 586	0.25 523	0.32 612	0.45 616	0.30 582	0.34 570	0.28 538

PWC_ROB	0.87 578	0.52 597	1.28 611	0.50 529	0.32 495	0.91 543	0.37 381	1.36 610	1.46 621	1.61 628	2.59 646	1.16 569	1.01 597	1.34 610	1.40 623	0.25 523	0.18 494	0.28 556	0.20 464	0.29 536	0.28 538

zh-sn7	1.09 613	0.75 625	3.23 659	0.57 591	0.42 569	1.11 585	0.89 625	1.19 555	1.27 600	1.41 616	1.98 626	1.25 576	1.47 632	1.99 647	2.62 656	0.26 533	0.26 574	0.26 535	0.27 568	0.35 575	0.30 554

TCMNet	0.66 529	0.39 552	0.98 576	0.59 597	0.61 627	0.96 555	0.55 545	1.05 492	0.90 473	0.84 462	1.14 521	0.89 487	0.65 476	0.85 509	1.01 592	0.26 533	0.26 574	0.31 574	0.28 574	0.32 557	0.29 545

test_sample7	0.52 462	0.29 485	0.50 402	0.36 180	0.27 384	0.62 431	0.41 453	1.06 496	0.88 456	0.92 516	0.86 388	0.85 467	0.69 497	0.68 416	0.50 448	0.26 533	0.20 524	0.27 548	0.26 561	0.27 528	0.24 508

GMStereo_Zeroshot	0.49 431	0.44 570	0.74 531	0.49 515	0.27 384	0.56 389	0.29 214	0.73 355	0.76 377	0.86 473	0.94 423	0.91 494	0.36 289	0.74 454	0.43 394	0.26 533	0.14 389	0.26 535	0.15 290	0.36 581	0.18 398

CSP-Net	0.56 494	0.27 459	0.49 389	0.41 352	0.28 409	1.22 602	0.50 512	1.23 575	0.72 349	0.95 531	0.95 432	0.89 487	0.62 453	0.83 498	0.62 497	0.26 533	0.17 472	0.17 281	0.17 380	0.18 372	0.17 380

APVNet	0.71 545	0.37 534	0.89 566	0.56 585	0.45 586	1.18 598	0.68 586	1.41 618	0.85 438	0.81 434	1.15 527	1.04 534	0.81 550	1.10 577	1.17 607	0.26 533	0.28 587	0.32 580	0.31 590	0.29 536	0.30 554

FADNet-RVC	0.60 519	0.53 600	1.14 595	0.46 484	0.39 551	0.61 423	0.39 425	1.12 523	0.87 452	0.70 366	0.84 375	1.04 534	0.55 409	0.94 550	0.69 516	0.26 533	0.25 568	0.28 556	0.28 574	0.31 551	0.31 564

S-Stereo	0.74 552	0.35 522	0.96 573	0.56 585	0.45 586	0.82 528	0.60 561	1.24 582	1.60 635	0.96 532	1.41 580	1.12 558	0.94 585	0.80 484	1.04 596	0.26 533	0.31 606	0.28 556	0.25 546	0.32 557	0.47 626

ADCMid	1.14 617	0.52 597	2.23 648	0.53 568	0.43 575	1.07 576	0.75 608	1.23 575	1.05 546	2.15 650	1.44 588	1.50 614	1.43 630	1.56 623	5.01 674	0.26 533	0.24 560	0.29 565	0.31 590	0.37 586	0.33 573

ETE_ROB	0.70 541	0.49 581	0.73 526	0.56 585	0.36 528	0.79 511	0.87 624	1.14 534	0.93 491	1.19 595	1.18 536	1.39 602	0.82 554	0.99 553	0.80 539	0.26 533	0.21 534	0.31 574	0.26 561	0.33 564	0.34 581

Selective-IGEV-i16pb	1.07 609	0.24 399	9.45 676	0.41 352	0.32 495	1.76 639	0.59 558	1.00 466	1.54 627	0.66 341	1.20 541	0.98 515	0.57 418	0.78 477	0.62 497	0.27 543	0.17 472	0.18 334	0.20 464	0.21 448	0.23 499

YMNet	0.66 529	0.38 544	0.90 567	0.52 558	0.46 594	1.08 580	0.49 507	1.00 466	0.77 386	1.18 593	1.29 560	1.12 558	0.74 524	0.85 509	0.86 552	0.27 543	0.31 606	0.25 516	0.25 546	0.24 501	0.23 499

YMNet_1	0.66 529	0.38 544	0.90 567	0.52 558	0.46 594	1.08 580	0.49 507	1.00 466	0.77 386	1.18 593	1.29 560	1.12 558	0.74 524	0.85 509	0.86 552	0.27 543	0.31 606	0.25 516	0.25 546	0.24 501	0.23 499

rvit_0105_6	0.38 297	0.28 473	0.64 481	0.50 529	0.30 456	0.39 272	0.38 403	0.51 180	0.67 323	0.40 216	0.45 193	0.50 280	0.41 327	0.54 260	0.36 334	0.27 543	0.26 574	0.24 503	0.21 487	0.22 471	0.16 358

rvit_0105_5	0.42 346	0.31 499	0.73 526	0.50 529	0.29 437	0.44 315	0.42 463	0.61 250	0.74 364	0.51 259	0.51 225	0.60 342	0.47 361	0.57 290	0.38 359	0.27 543	0.25 568	0.25 516	0.23 521	0.22 471	0.18 398

WZ-Net	1.19 623	0.59 607	4.07 666	0.62 609	0.51 607	1.34 611	1.31 659	1.32 599	1.74 639	1.53 624	1.65 605	1.74 627	1.28 622	2.25 657	2.01 644	0.27 543	0.21 534	0.23 486	0.25 546	0.40 593	0.39 602

SACVNet	0.58 509	0.34 516	0.55 440	0.55 582	0.36 528	0.63 444	0.48 501	1.13 525	0.77 386	1.02 557	1.06 493	1.02 530	0.74 524	0.90 527	0.51 458	0.27 543	0.21 534	0.25 516	0.24 537	0.29 536	0.36 588

pcwnet_v2	0.58 509	0.28 473	0.84 554	0.45 463	0.35 523	0.61 423	0.35 342	1.27 590	1.21 585	0.99 544	1.27 554	0.72 412	0.58 428	0.67 405	0.48 443	0.27 543	0.21 534	0.24 503	0.23 521	0.29 536	0.29 545

DANet	0.71 545	0.45 574	0.91 569	0.59 597	0.40 556	0.81 520	0.40 436	0.97 457	0.84 430	1.20 600	1.22 543	1.33 593	0.88 571	1.16 584	1.24 611	0.27 543	0.23 551	0.31 574	0.25 546	0.35 575	0.32 568
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
AdaStereo	0.50 447	0.32 503	0.47 356	0.48 500	0.25 301	0.67 468	0.32 289	1.17 551	0.88 456	0.75 397	0.99 455	0.75 431	0.49 370	0.67 405	0.46 432	0.27 543	0.12 279	0.28 556	0.18 408	0.23 488	0.18 398
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.
SGM_RVC	0.97 593	0.28 473	0.41 270	0.39 273	0.22 190	1.55 626	0.73 606	1.51 631	1.25 596	2.25 654	1.92 622	2.58 650	1.56 638	2.02 648	1.19 609	0.27 543	0.27 583	0.27 548	0.25 546	0.25 510	0.25 515
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
rvit_0105_4	0.41 337	0.29 485	0.71 517	0.50 529	0.29 437	0.41 296	0.41 453	0.55 207	0.73 356	0.45 236	0.48 207	0.55 304	0.44 346	0.57 290	0.36 334	0.28 554	0.26 574	0.25 516	0.22 505	0.23 488	0.18 398

hitnet-ft	0.55 483	0.27 459	0.39 246	0.41 352	0.28 409	0.78 508	0.40 436	0.92 435	0.90 473	0.82 443	1.01 461	1.13 564	0.70 510	0.78 477	0.67 512	0.28 554	0.20 524	0.28 556	0.22 505	0.29 536	0.26 521

FAT-Stereo	0.73 551	0.33 511	0.75 537	0.49 515	0.37 535	0.71 482	0.59 558	1.36 610	1.30 605	1.03 565	1.40 578	1.59 623	1.15 609	0.87 516	0.86 552	0.28 554	0.28 587	0.28 556	0.23 521	0.28 532	0.38 599

stereogan	0.80 565	0.31 499	0.71 517	0.59 597	0.50 603	1.72 637	0.48 501	1.35 607	1.37 610	1.00 549	1.46 593	1.56 620	0.95 588	1.29 603	0.84 547	0.28 554	0.29 592	0.29 565	0.25 546	0.38 590	0.38 599

TDLM	0.57 502	0.33 511	0.49 389	0.51 545	0.30 456	0.66 463	0.73 606	1.03 484	1.01 528	0.82 443	1.10 504	0.84 465	0.70 510	0.86 514	0.58 483	0.28 554	0.17 472	0.25 516	0.22 505	0.26 517	0.19 431

SANet	1.07 609	0.41 561	1.06 584	0.48 500	0.30 456	1.41 616	0.94 631	1.42 619	3.36 670	1.58 625	2.43 639	2.33 645	1.70 645	1.34 610	1.07 598	0.28 554	0.24 560	0.26 535	0.23 521	0.34 570	0.30 554

CBMV	0.64 525	0.35 522	0.41 270	0.42 397	0.25 301	1.01 564	0.77 610	1.13 525	1.09 563	1.17 591	1.22 543	1.04 534	0.75 528	0.88 519	0.63 501	0.28 554	0.30 597	0.34 587	0.30 582	0.26 517	0.26 521
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_0105_3	0.47 401	0.34 516	0.77 547	0.54 575	0.31 478	0.49 343	0.47 493	0.63 263	0.79 405	0.65 328	0.59 264	0.64 363	0.50 380	0.65 385	0.39 367	0.29 561	0.27 583	0.29 565	0.28 574	0.21 448	0.20 454

CASS	0.45 375	0.27 459	0.42 291	0.48 500	0.22 190	0.61 423	0.34 317	0.97 457	0.62 292	0.71 373	0.85 385	0.61 348	0.55 409	0.57 290	0.41 381	0.29 561	0.16 452	0.22 465	0.18 408	0.22 471	0.28 538
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FADNet	0.61 521	0.51 589	1.10 589	0.45 463	0.44 582	0.65 461	0.41 453	1.19 555	1.05 546	0.70 366	0.84 375	0.98 515	0.66 484	0.82 490	0.50 448	0.29 561	0.30 597	0.27 548	0.30 582	0.46 612	0.35 586

AnyNet_C32	1.16 621	0.62 613	2.40 651	0.57 591	0.55 616	1.41 616	1.34 660	1.18 554	1.24 590	1.49 618	1.42 582	1.39 602	1.20 617	1.55 621	4.82 672	0.29 561	0.28 587	0.29 565	0.34 602	0.38 590	0.42 609

CVANet_RVC	0.57 502	0.33 511	0.44 314	0.47 492	0.32 495	0.67 468	0.61 566	1.05 492	0.93 491	0.85 466	1.04 481	1.01 525	0.73 521	0.83 498	0.52 465	0.29 561	0.19 512	0.27 548	0.25 546	0.31 551	0.21 474

DeepPruner_ROB	0.53 469	0.34 516	0.59 455	0.41 352	0.30 456	0.50 345	0.43 470	1.19 555	0.70 336	0.85 466	1.05 486	0.86 472	0.55 409	0.84 503	0.51 458	0.29 561	0.23 551	0.22 465	0.22 505	0.26 517	0.25 515

PSMNet_ROB	0.64 525	0.37 534	0.65 487	0.56 585	0.42 569	0.97 557	0.83 617	1.21 562	0.92 485	0.79 419	1.02 470	1.08 547	0.63 459	0.82 490	0.91 575	0.29 561	0.20 524	0.31 574	0.31 590	0.26 517	0.23 499

Syn2CoEx	0.71 545	0.51 589	0.95 571	0.64 612	0.45 586	0.91 543	0.53 536	1.48 625	1.13 570	0.93 520	1.35 568	1.02 530	0.99 593	0.92 537	0.80 539	0.30 568	0.27 583	0.28 556	0.24 537	0.23 488	0.24 508

Nwc_Net	0.78 561	0.38 544	0.73 526	0.60 603	0.55 616	1.05 574	0.55 545	1.67 645	1.05 546	0.88 491	1.86 620	1.40 604	1.09 604	1.10 577	0.87 558	0.30 568	0.25 568	0.36 594	0.38 610	0.29 536	0.29 545

ADCPNet	1.03 601	0.48 577	2.70 654	0.54 575	0.42 569	1.40 614	0.75 608	1.13 525	1.07 558	1.22 602	1.42 582	1.68 625	1.09 604	1.36 615	3.45 665	0.30 568	0.28 587	0.29 565	0.32 597	0.37 586	0.35 586

Selective-IGEV-i16pc	0.56 494	0.20 259	1.13 593	0.40 316	0.31 478	2.00 645	0.66 578	0.68 307	1.11 565	0.51 259	0.81 358	0.68 390	0.36 289	0.67 405	0.40 375	0.31 571	0.17 472	0.17 281	0.18 408	0.19 406	0.20 454

GASNet	0.67 534	0.72 622	0.96 573	0.70 629	0.48 599	0.62 431	0.47 493	1.08 504	1.03 536	0.94 523	0.82 364	0.93 502	0.83 559	1.33 608	0.80 539	0.31 571	0.22 541	0.29 565	0.28 574	0.44 605	0.24 508

psmorigin	0.82 569	0.51 589	2.09 645	0.49 515	0.41 563	0.85 535	0.50 512	1.04 487	0.88 456	1.45 617	1.43 585	1.50 614	1.06 601	1.22 596	0.97 583	0.31 571	0.32 612	0.27 548	0.27 568	0.33 564	0.42 609

NCC-stereo	0.78 561	0.40 557	0.76 542	0.61 605	0.67 633	0.81 520	0.69 591	1.54 636	1.11 565	0.90 503	1.36 569	1.33 593	1.16 610	1.19 588	0.88 561	0.31 571	0.30 597	0.37 599	0.48 636	0.33 564	0.33 573

Abc-Net	0.78 561	0.40 557	0.76 542	0.61 605	0.67 633	0.81 520	0.69 591	1.54 636	1.11 565	0.90 503	1.36 569	1.33 593	1.16 610	1.19 588	0.88 561	0.31 571	0.30 597	0.37 599	0.48 636	0.33 564	0.33 573
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.93 589	0.50 585	1.18 601	0.59 597	0.46 594	0.97 557	0.48 501	1.70 647	2.15 649	1.58 625	1.37 572	1.42 605	1.19 615	1.31 606	1.60 628	0.31 571	0.26 574	0.32 580	0.33 600	0.40 593	0.42 609

RTS	1.98 653	0.96 643	11.36 680	0.65 617	0.57 622	2.77 659	1.40 663	1.39 614	2.26 651	1.89 641	2.56 643	1.32 590	1.25 619	5.20 678	4.05 668	0.31 571	0.22 541	0.29 565	0.29 580	0.40 593	0.37 593

RTSA	1.98 653	0.96 643	11.36 680	0.65 617	0.57 622	2.77 659	1.40 663	1.39 614	2.26 651	1.89 641	2.56 643	1.32 590	1.25 619	5.20 678	4.05 668	0.31 571	0.22 541	0.29 565	0.29 580	0.40 593	0.37 593

SGM-ForestM	4.04 674	0.32 503	0.46 344	0.43 418	0.27 384	7.50 682	1.45 667	3.84 677	4.24 677	8.19 688	6.76 685	19.00 698	9.08 684	10.74 689	6.62 679	0.31 571	0.33 618	0.32 580	0.32 597	0.29 536	0.29 545

PS-NSSS	0.58 509	0.44 570	0.62 466	0.42 397	0.33 507	0.66 463	0.58 555	1.02 480	0.86 443	0.77 410	1.28 556	0.72 412	0.64 470	0.82 490	0.59 488	0.31 571	0.26 574	0.40 607	0.27 568	0.33 564	0.26 521

NCCL2	0.72 549	0.41 561	0.65 487	0.64 612	0.44 582	0.98 561	1.20 648	1.11 517	1.00 524	0.98 542	0.96 436	1.49 613	0.87 567	0.90 527	0.79 537	0.31 571	0.26 574	0.39 604	0.39 614	0.32 557	0.32 568

SGM-Forest	0.62 522	0.32 503	0.39 246	0.43 418	0.30 456	1.02 566	0.55 545	1.09 508	1.05 546	1.06 572	1.18 536	1.10 554	0.67 487	0.88 519	0.62 497	0.31 571	0.33 618	0.33 585	0.30 582	0.30 545	0.28 538
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AANet	1.13 616	1.01 648	2.99 657	0.44 438	0.37 535	0.91 543	0.54 540	1.27 590	2.31 656	2.35 656	2.37 638	2.22 640	1.53 634	1.18 587	1.43 624	0.32 583	0.23 551	0.28 556	0.25 546	0.35 575	0.33 573

rvit_105_1	0.54 481	0.40 557	0.76 542	0.58 593	0.37 535	0.59 413	0.68 586	0.70 331	0.94 498	0.82 443	0.69 295	0.73 423	0.58 428	0.78 477	0.54 473	0.32 583	0.29 592	0.31 574	0.34 602	0.23 488	0.20 454

rvit_stereo_0075_2	0.47 401	0.37 534	0.70 512	0.53 568	0.46 594	0.43 307	0.36 364	0.81 392	0.67 323	0.55 275	0.74 315	0.59 336	0.43 335	0.63 363	0.43 394	0.32 583	0.23 551	0.35 589	0.25 546	0.30 545	0.25 515

Wz-Net-TNSev	1.14 617	1.06 651	4.32 668	0.49 515	0.42 569	1.51 624	1.11 644	1.48 625	1.40 615	1.22 602	1.26 553	1.58 622	1.43 630	1.76 636	1.70 630	0.32 583	0.31 606	0.26 535	0.30 582	0.41 599	0.41 608

UDGNet	0.48 413	0.77 628	0.50 402	0.48 500	0.31 478	0.41 296	0.34 317	0.70 331	0.92 485	0.65 328	0.60 266	0.58 321	0.43 335	0.63 363	0.41 381	0.32 583	0.15 420	0.66 640	0.19 439	0.36 581	0.21 474

AF-Net	0.81 568	0.39 552	0.68 502	0.64 612	0.54 614	0.91 543	0.51 528	1.61 641	1.31 606	0.96 532	2.02 628	1.46 608	1.26 621	1.11 579	0.99 587	0.32 583	0.24 560	0.39 604	0.27 568	0.30 545	0.25 515

RGC	0.79 564	0.59 607	0.71 517	0.65 617	0.65 631	0.92 548	0.58 555	1.29 594	1.05 546	1.07 575	1.45 591	1.47 611	1.03 598	1.21 594	0.88 561	0.32 583	0.30 597	0.48 625	0.40 616	0.37 586	0.37 593

NVstereo2D	0.60 519	0.30 494	0.75 537	0.48 500	0.43 575	0.89 540	0.48 501	1.05 492	1.15 574	0.66 341	0.86 388	0.88 483	0.70 510	0.99 553	0.65 506	0.32 583	0.15 420	0.28 556	0.20 464	0.40 593	0.36 588

XPNet_ROB	0.70 541	0.35 522	0.68 502	0.52 558	0.40 556	0.79 511	0.85 623	1.16 546	0.94 498	1.33 612	1.15 527	1.38 601	0.83 559	1.03 564	0.90 573	0.32 583	0.25 568	0.26 535	0.24 537	0.31 551	0.28 538

RP	0.76 555	0.36 527	0.63 476	0.66 620	0.58 624	0.80 515	0.55 545	1.14 534	1.22 587	0.97 537	1.65 605	1.43 607	1.32 623	1.01 557	0.84 547	0.33 592	0.30 597	0.36 594	0.30 582	0.34 570	0.34 581

edge stereo	0.76 555	0.38 544	0.74 531	0.52 558	0.43 575	0.80 515	0.53 536	1.28 593	1.06 552	1.28 608	1.38 577	1.81 628	1.11 606	1.08 573	0.85 551	0.33 592	0.32 612	0.41 611	0.28 574	0.32 557	0.36 588

ADCS	1.51 639	0.61 610	3.42 660	0.59 597	0.51 607	1.27 608	1.08 643	1.59 638	1.81 642	1.91 644	1.66 607	1.51 617	1.42 629	1.94 645	8.60 682	0.33 592	0.32 612	0.33 585	0.36 606	0.44 605	0.42 609

AnyNet_C01	1.56 640	1.05 649	7.45 673	0.64 612	0.54 614	1.99 644	1.38 662	1.43 621	1.36 608	1.63 631	1.92 622	1.84 630	1.33 625	2.40 659	4.03 667	0.33 592	0.32 612	0.32 580	0.34 602	0.44 605	0.45 620

LSM	4.74 679	0.77 628	10.16 677	0.70 629	56.56 708	1.02 566	1.00 638	1.24 582	1.62 636	2.04 646	2.34 635	1.33 593	1.17 612	1.38 617	1.09 600	0.33 592	0.49 648	0.39 604	0.46 627	0.51 621	10.09 691

LALA_ROB	0.74 552	0.43 565	0.69 508	0.54 575	0.40 556	1.01 564	0.95 632	1.21 562	1.07 558	1.22 602	1.12 509	1.56 620	0.79 545	1.04 566	0.86 552	0.33 592	0.22 541	0.35 589	0.30 582	0.35 575	0.31 564

DGSMNet	0.76 555	0.55 602	1.29 614	0.58 593	0.62 628	0.94 549	0.70 596	1.26 588	1.11 565	0.83 455	1.24 549	1.00 521	0.71 514	1.03 564	0.81 542	0.34 598	0.29 592	0.41 611	0.40 616	0.57 632	0.55 638

DeepPrunerF	0.89 582	0.52 597	3.43 661	0.68 626	0.81 640	0.72 489	0.72 604	1.22 570	1.99 647	0.93 520	1.01 461	0.87 478	0.86 564	1.08 573	0.95 580	0.34 598	0.28 587	0.43 613	0.39 614	0.30 545	0.32 568

DPSNet	0.99 595	0.42 563	1.88 643	0.53 568	0.41 563	1.59 629	1.26 654	2.21 658	1.43 616	1.10 583	1.11 505	1.46 608	1.95 655	1.34 610	1.26 613	0.34 598	0.25 568	0.25 516	0.21 487	0.46 612	0.37 593

PWCDC_ROB	0.89 582	0.49 581	0.80 551	0.74 633	0.40 556	1.03 569	0.39 425	1.33 601	2.35 658	1.02 557	3.77 664	0.81 460	0.92 579	1.20 590	0.90 573	0.34 598	0.22 541	0.24 503	0.20 464	0.34 570	0.29 545

ISRNet	0.56 494	0.24 399	0.66 493	0.56 585	0.36 528	0.44 315	0.25 136	0.82 394	0.84 430	1.07 575	1.25 551	0.91 494	0.60 440	0.66 394	0.58 483	0.35 602	0.26 574	0.36 594	0.33 600	0.30 545	0.42 609

HBP-ISP	0.59 516	0.45 574	0.43 304	0.45 463	0.33 507	0.70 477	0.28 205	1.11 517	1.00 524	0.83 455	1.18 536	0.65 376	0.68 493	0.88 519	0.52 465	0.35 602	0.38 628	0.47 620	0.41 621	0.38 590	0.31 564

dad	0.58 509	0.50 585	0.64 481	0.43 418	0.30 456	0.59 413	0.36 364	0.78 381	1.25 596	1.01 554	1.17 534	1.15 568	0.53 391	0.68 416	0.50 448	0.35 602	0.23 551	0.37 599	0.21 487	0.29 536	0.20 454

MeshStereo	1.34 630	0.43 565	0.54 435	0.44 438	0.34 516	1.66 633	0.60 561	1.94 652	1.37 610	4.47 679	3.25 655	4.71 670	1.94 654	1.92 643	1.17 607	0.35 602	0.35 622	0.37 599	0.31 590	0.32 557	0.32 568
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
FINET	0.67 534	0.42 563	1.00 578	0.46 484	0.43 575	0.83 531	0.89 625	1.08 504	1.50 623	0.87 481	1.14 521	0.71 403	0.68 493	0.92 537	0.70 519	0.36 606	0.30 597	0.26 535	0.24 537	0.35 575	0.33 573

G-Net	0.95 590	0.46 576	1.04 582	0.64 612	0.48 599	2.12 649	0.64 573	1.01 476	0.87 452	1.75 637	2.82 653	1.30 584	1.64 644	1.06 567	0.96 582	0.36 606	0.29 592	0.35 589	0.25 546	0.45 609	0.42 609

CBMV_ROB	0.59 516	0.37 534	0.38 224	0.39 273	0.28 409	0.74 491	0.28 205	1.00 466	0.98 512	0.94 523	1.25 551	0.81 460	0.78 543	0.87 516	0.50 448	0.36 606	0.37 626	0.43 613	0.40 616	0.33 564	0.30 554

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 600	0.57 605	1.51 633	0.67 623	0.50 603	2.57 654	1.66 670	1.20 560	1.43 616	1.38 614	1.57 602	1.33 593	0.92 579	1.64 630	0.88 561	0.37 609	0.39 632	0.46 619	0.60 648	0.41 599	0.40 605

XQC	0.89 582	0.65 616	1.31 616	0.67 623	0.52 611	1.22 602	0.68 586	1.26 588	1.52 624	1.14 589	1.11 505	1.28 581	1.04 600	1.40 618	1.77 635	0.38 610	0.24 560	0.37 599	0.31 590	0.53 626	0.47 626

NOSS_ROB	0.57 502	0.39 552	0.39 246	0.44 438	0.30 456	0.73 490	0.54 540	1.03 484	1.08 561	0.67 346	0.87 396	0.76 438	0.57 418	0.77 472	0.47 439	0.38 610	0.38 628	0.44 615	0.42 625	0.37 586	0.34 581

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 534	0.81 631	0.73 526	0.53 568	0.37 535	1.40 614	0.53 536	1.04 487	0.79 405	0.88 491	0.94 423	0.95 506	0.53 391	0.93 543	0.58 483	0.39 612	0.30 597	0.57 635	0.31 590	0.53 626	0.30 554

PVD	1.28 629	0.67 619	1.28 611	0.74 633	0.62 628	1.50 623	0.84 620	1.99 654	2.96 665	2.18 651	2.36 637	1.85 632	1.95 655	1.92 643	1.94 642	0.39 612	0.36 625	0.49 628	0.37 607	0.51 621	0.64 640

SAMSARA	1.07 609	0.65 616	1.19 602	1.06 649	0.90 643	1.76 639	1.76 674	1.46 623	1.44 619	1.51 621	1.16 532	2.00 637	1.14 608	1.48 619	1.31 617	0.39 612	0.44 644	0.35 589	0.38 610	0.49 618	0.49 632

CSAN	0.83 574	0.49 581	0.77 547	0.60 603	0.41 563	1.14 590	1.06 640	1.19 555	1.46 621	1.32 610	1.43 585	1.37 600	1.19 615	1.27 602	0.86 552	0.39 612	0.31 606	0.36 594	0.37 607	0.35 575	0.34 581

MFN_U_SF_RVC	1.09 613	0.59 607	1.97 644	0.67 623	0.44 582	1.93 643	0.60 561	1.85 651	1.36 608	1.61 628	1.54 600	1.95 636	1.37 626	1.64 630	1.73 631	0.40 616	0.37 626	0.45 616	0.48 636	0.44 605	0.44 616

DStereoSA	1.73 647	0.63 614	1.57 635	0.80 637	0.79 639	1.26 607	1.30 655	1.34 603	1.43 616	1.24 605	7.52 686	0.92 499	7.68 683	1.65 634	2.29 654	0.41 617	0.29 592	0.63 639	0.60 648	1.04 652	1.18 669

DualNet (step1)	0.57 502	0.36 527	0.72 522	0.38 241	0.30 456	0.71 482	0.43 470	1.06 496	0.88 456	0.92 516	0.86 388	0.85 467	0.69 497	0.68 416	0.50 448	0.41 617	0.20 524	0.40 607	0.41 621	0.36 581	0.33 573

test_sample9	1.05 606	0.36 527	0.72 522	0.38 241	0.30 456	0.71 482	0.43 470	1.06 496	0.88 456	0.92 516	0.86 388	0.85 467	0.69 497	1.20 590	1.36 619	0.41 617	8.41 692	0.40 607	0.41 621	0.36 581	0.33 573

test_sample8	1.25 627	0.36 527	0.72 522	0.38 241	0.30 456	0.71 482	0.43 470	1.13 525	0.75 369	1.50 620	0.95 432	3.29 661	1.59 640	1.20 590	1.36 619	0.41 617	8.41 692	0.40 607	0.41 621	0.36 581	0.33 573

BEATNet-Init1	15.13 689	0.82 634	50.86 712	0.72 632	0.53 612	38.10 705	7.03 689	11.83 690	14.25 690	29.78 710	30.17 710	48.21 713	22.64 702	26.78 702	18.11 692	0.42 621	0.38 628	0.47 620	0.46 627	0.51 621	0.48 629

DStereoFS	1.87 650	0.85 636	1.03 581	0.75 636	0.62 628	2.04 647	0.65 575	1.74 649	1.55 628	1.52 623	1.90 621	2.36 646	12.92 688	3.85 674	1.74 632	0.44 622	0.31 606	0.82 648	0.46 627	0.84 643	1.10 663

WCMA_ROB	1.14 617	0.36 527	0.76 542	0.49 515	0.44 582	1.23 604	0.67 581	1.11 517	1.23 588	2.84 666	3.95 670	3.28 660	1.83 651	1.25 599	0.99 587	0.44 622	0.34 620	0.34 587	0.37 607	0.41 599	0.40 605

FSD					0.46 594	0.48 338	0.52 531	0.53 202	0.48 245	0.48 251	0.48 207	0.49 275	0.48 366	0.51 237	0.49 446	0.45 624	0.42 637	0.47 620	0.46 627	0.46 612

MSMD_ROB	1.21 624	0.49 581	0.62 466	0.59 597	0.50 603	1.62 632	0.67 581	1.23 575	1.24 590	2.45 659	3.77 664	3.09 657	2.98 671	1.32 607	0.81 542	0.45 624	0.41 635	0.49 628	0.51 643	0.47 615	0.44 616

FC-DCNN v2	1.65 645	0.51 589	0.65 487	0.61 605	0.49 601	1.61 630	0.70 596	1.75 650	1.56 631	4.74 683	4.91 679	6.46 681	3.31 673	1.91 642	1.11 601	0.46 626	0.42 637	0.47 620	0.46 627	0.48 616	0.46 621

FCDSN-DC	1.39 635	0.56 603	0.65 487	0.74 633	0.59 625	1.38 613	0.63 570	1.35 607	1.39 613	3.26 673	4.50 676	4.61 668	2.63 666	1.58 625	1.03 593	0.46 626	0.42 637	0.48 625	0.47 634	0.50 620	0.50 633
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
CC-Net-ROB	0.82 569	0.96 643	0.85 555	0.58 593	0.45 586	1.27 608	0.70 596	1.17 551	1.02 531	0.83 455	1.23 547	0.90 492	0.77 538	1.06 567	0.69 516	0.46 626	0.34 620	1.71 661	0.38 610	0.59 635	0.36 588

FC-DCNN	1.59 641	0.51 589	0.66 493	0.61 605	0.49 601	1.56 627	0.70 596	1.66 644	1.53 625	4.64 680	4.62 677	5.85 677	3.34 675	1.84 640	1.11 601	0.46 626	0.42 637	0.47 620	0.46 627	0.48 616	0.46 621

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 630	0.87 637	1.76 640	0.86 639	0.56 619	4.29 675	1.79 675	1.50 628	1.98 646	1.61 628	1.85 619	1.84 630	1.41 628	1.89 641	1.36 619	0.48 630	0.40 634	0.56 634	0.57 646	0.69 639	0.48 629

GANetREF_RVC	0.80 565	0.75 625	0.86 560	0.66 620	0.42 569	1.15 592	0.98 634	1.14 534	1.19 581	1.01 554	1.02 470	1.10 554	0.90 573	1.15 582	0.76 532	0.48 630	0.39 632	0.57 635	0.38 610	0.63 636	0.46 621
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
ccnet	0.82 569	0.57 605	0.75 537	0.54 575	0.59 625	1.09 583	0.66 578	1.38 613	0.94 498	1.12 586	1.44 588	1.29 582	0.92 579	0.95 552	1.24 611	0.49 632	0.42 637	0.50 630	0.47 634	0.51 621	0.46 621

MANE	4.13 675	0.51 589	0.64 481	0.66 620	0.56 619	6.89 681	0.99 636	7.55 685	12.04 685	6.68 687	8.57 688	10.69 687	9.45 685	7.59 686	6.39 678	0.49 632	0.43 642	0.48 625	0.98 667	0.49 618	0.48 629

PDISCO_ROB	0.91 586	0.48 577	1.06 584	0.99 643	0.97 649	1.67 635	0.63 570	1.64 643	1.59 632	1.06 572	1.18 536	1.31 585	0.79 545	1.55 621	0.97 583	0.49 632	0.22 541	0.45 616	0.40 616	0.45 609	0.37 593

SDNR	0.86 577	0.37 534	1.47 631	0.40 316	0.38 545	3.38 670	0.33 301	0.90 428	0.98 512	0.99 544	2.09 631	0.59 336	0.71 514	1.29 603	0.70 519	0.51 635	0.56 652	0.36 594	0.26 561	0.43 604	0.46 621

Anonymous_2	0.82 569	0.44 570	0.63 476	0.40 316	0.43 575	0.80 515	0.52 531	0.72 344	0.77 386	0.71 373	0.60 266	0.87 478	0.76 531	0.75 460	0.58 483	0.52 636	0.54 650	0.54 633	4.82 692	0.56 630	0.40 605

PASM	0.90 585	0.64 615	1.69 636	0.69 628	0.69 636	0.78 508	0.84 620	1.03 484	1.26 599	1.19 595	1.15 527	1.31 585	0.98 592	1.24 598	1.03 593	0.52 636	0.56 652	0.59 638	0.66 651	0.56 630	0.54 637

ELAS_RVC	1.60 642	0.61 610	1.01 580	0.70 629	0.56 619	2.00 645	1.89 677	1.96 653	2.65 661	3.33 674	3.26 656	3.03 654	3.41 676	2.49 661	2.09 646	0.52 636	0.45 645	0.50 630	0.48 636	0.54 628	0.52 635
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 644	0.61 610	0.95 571	0.68 626	0.55 616	3.01 668	1.55 668	2.39 660	2.33 657	3.64 676	3.89 668	2.75 651	2.90 670	2.15 653	2.27 653	0.52 636	0.45 645	0.50 630	0.48 636	0.54 628	0.52 635
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PSMNet-RUCA	0.76 555	0.75 625	1.08 588	1.01 646	0.90 643	0.69 472	0.50 512	1.11 517	1.03 536	0.78 414	1.11 505	0.80 457	0.72 518	0.88 519	0.63 501	0.53 640	0.27 583	0.76 643	0.46 627	0.66 638	0.47 626

UDG	0.88 580	0.82 634	0.67 497	1.00 645	0.96 648	1.02 566	0.57 554	1.13 525	0.99 517	0.90 503	0.97 449	1.31 585	0.99 593	0.85 509	0.84 547	0.54 641	0.32 612	1.77 662	0.40 616	0.94 647	0.66 641

DispFullNet	1.60 642	2.63 682	2.75 655	2.56 677	1.79 670	1.24 605	0.47 493	1.37 612	1.45 620	1.87 640	1.50 595	1.55 619	2.46 661	2.04 649	1.04 596	0.59 642	0.18 494	2.32 674	0.68 653	2.29 676	1.14 664

SQANet	0.82 569	0.74 624	0.67 497	1.13 650	0.98 651	1.11 585	0.47 493	1.07 500	0.83 425	0.91 508	1.05 486	1.03 532	0.74 524	1.01 557	0.64 504	0.61 643	0.24 560	1.03 653	0.35 605	1.18 656	0.58 639

Consistency-Raft	1.01 597	0.81 631	1.24 608	0.84 638	0.97 649	0.81 520	0.84 620	1.30 597	1.59 632	1.05 568	1.68 610	1.12 558	0.91 574	0.92 537	1.11 601	0.65 644	0.74 660	0.79 646	0.90 663	1.06 654	0.79 647

MADNet+	2.23 660	2.43 678	10.85 679	1.22 653	0.91 645	2.76 658	1.40 663	2.12 657	1.67 638	1.32 610	1.74 613	1.86 633	1.74 647	6.25 680	4.41 671	0.65 644	0.64 655	0.58 637	0.54 645	0.80 642	0.76 644

CAS	0.34 232	0.13 3	0.25 26	1.28 655	0.30 456	0.46 329	0.38 403	0.48 162	0.47 237	0.34 161	0.52 237	0.24 79	0.19 46	0.29 27	0.27 205	0.69 646	0.08 2	0.12 44	0.08 1	0.12 91	0.15 310

otaku	1.04 602	0.93 640	0.88 562	1.33 656	1.05 656	1.66 633	0.70 596	1.40 617	1.18 579	1.08 579	1.32 566	1.33 593	0.91 574	1.23 597	0.76 532	0.72 647	0.46 647	1.24 656	0.50 641	1.40 657	0.75 643

PMTNet	0.32 207	0.16 86	0.24 15	0.29 12	0.18 66	0.45 324	0.22 81	0.56 211	0.63 303	0.46 242	0.54 244	0.39 204	0.34 256	0.48 215	0.24 126	0.75 648	0.10 93	0.12 44	0.08 1	0.12 91	0.11 127

NVStereoNet_ROB	1.24 626	0.90 639	1.13 593	0.86 639	0.88 642	1.11 585	0.99 636	1.42 619	1.53 625	1.59 627	2.48 640	2.24 642	1.53 634	1.96 646	1.30 616	0.76 649	0.70 657	0.78 645	1.00 669	0.71 641	0.88 651
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
JetBlue	2.78 663	1.26 655	7.04 672	1.16 651	1.48 661	8.00 683	6.02 688	2.60 662	1.92 645	2.12 649	2.64 647	3.34 662	3.05 672	6.49 681	3.39 663	0.78 650	0.76 665	0.75 642	0.76 656	0.97 651	1.18 669

Ntro	1.09 613	0.97 646	0.91 569	1.44 657	1.19 658	1.69 636	0.80 615	1.35 607	1.25 596	1.00 549	1.29 560	1.31 585	0.97 591	1.26 600	0.84 547	0.84 651	0.43 642	1.36 657	0.50 641	1.56 659	0.78 645

DDUNet	1.06 607	2.56 681	0.68 502	1.21 652	1.26 659	1.03 569	0.69 591	1.11 517	0.94 498	0.96 532	1.22 543	1.27 579	0.82 554	0.93 543	0.72 526	0.84 651	0.38 628	1.99 665	0.60 648	1.10 655	0.85 649

MFMNet_re	1.14 617	0.97 646	1.19 602	0.99 643	0.95 647	1.25 606	1.22 651	1.39 614	1.55 628	1.69 635	1.67 609	1.21 572	1.53 634	1.12 580	0.99 587	0.87 653	0.75 664	0.79 646	0.75 655	0.90 644	0.94 653

GCST	0.83 574	1.22 654	0.74 531	1.58 658	1.01 653	1.06 575	0.23 106	0.78 381	0.78 396	0.97 537	0.65 280	0.78 446	0.35 262	0.92 537	0.34 300	0.96 654	0.65 656	1.20 655	0.81 659	0.91 645	0.70 642

anonymity	0.97 593	0.89 638	1.05 583	0.92 641	1.03 654	0.97 557	0.81 616	1.29 594	0.91 480	1.07 575	0.98 450	1.00 521	0.95 588	1.02 562	0.92 576	0.96 654	0.95 676	0.90 650	0.91 666	0.92 646	0.94 653

SPS-STEREO	1.25 627	0.93 640	1.06 584	1.04 647	1.03 654	1.41 616	0.91 629	1.51 631	1.19 581	2.09 648	1.83 617	1.94 635	1.39 627	1.62 627	1.39 622	0.97 656	0.94 675	0.90 650	0.89 662	0.96 649	0.96 656
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.35 632	0.94 642	1.25 609	0.96 642	1.00 652	1.52 625	1.02 639	1.34 603	1.21 585	2.64 661	2.65 648	2.44 647	1.56 638	1.64 630	1.26 613	0.97 656	0.95 676	0.90 650	0.90 663	0.94 647	0.96 656

WAO-7	1.90 651	1.20 653	1.35 621	1.27 654	1.06 657	2.84 661	1.56 669	3.23 669	3.06 668	2.23 653	3.33 660	3.17 658	2.28 660	3.12 665	2.21 648	1.02 658	0.91 671	1.06 654	1.03 672	1.04 652	0.97 659

ACVNet_2	1.65 645	1.27 656	1.41 628	1.75 662	1.62 663	2.22 650	1.20 648	2.30 659	2.62 660	1.78 638	2.56 643	3.03 654	1.61 641	1.54 620	1.12 605	1.06 659	0.58 654	1.82 663	0.70 654	1.82 666	0.96 656

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 494	3.08 684	2.43 653	0.31 40	0.18 66	0.29 130	0.20 39	0.37 63	0.32 113	0.28 110	0.24 55	0.18 18	0.18 31	0.31 50	0.22 71	1.09 660	0.08 2	0.17 281	0.16 324	0.14 191	0.97 659

MonStereo1	1.98 653	1.48 661	1.43 630	1.81 665	1.69 668	2.88 664	0.78 612	2.47 661	3.47 671	2.20 652	4.36 675	3.39 663	2.50 663	2.18 654	1.58 627	1.19 661	0.54 650	1.65 660	0.87 661	1.78 664	1.29 673

light-stereo	3.53 669	1.05 649	10.69 678	9.45 690	6.82 687	2.10 648	0.64 573	3.71 676	2.70 663	4.77 684	4.98 680	6.83 682	1.32 623	6.71 682	1.35 618	1.20 662	1.29 682	0.66 640	0.77 657	1.79 665	1.85 678

WAO-8	2.92 664	1.55 665	1.35 621	1.79 663	1.63 665	5.23 677	1.22 651	4.58 680	12.56 687	2.84 666	4.07 672	4.83 671	2.72 668	3.49 669	2.25 651	1.27 663	0.91 671	1.99 665	1.15 677	1.86 667	1.15 665

Venus	2.92 664	1.55 665	1.35 621	1.79 663	1.63 665	5.23 677	1.22 651	4.58 680	12.56 687	2.84 666	4.06 671	4.83 671	2.72 668	3.49 669	2.25 651	1.27 663	0.91 671	1.99 665	1.15 677	1.86 667	1.15 665

Dean	1.98 653	1.36 659	1.36 625	2.12 670	1.81 671	2.74 656	1.36 661	3.37 673	3.80 675	2.08 647	3.32 659	3.21 659	1.82 649	1.71 635	1.67 629	1.27 663	0.77 666	1.99 665	0.90 663	1.86 667	1.03 661

ACVNet_1	1.46 637	1.33 658	1.12 592	1.91 668	1.62 663	1.83 641	0.98 634	2.00 655	1.85 644	1.39 615	1.53 599	2.32 644	1.53 634	1.34 610	1.11 601	1.30 666	0.50 649	2.06 671	0.58 647	1.93 672	0.95 655

ACVNet-4b	1.35 632	1.31 657	1.10 589	1.90 667	1.59 662	1.92 642	0.77 610	1.52 634	1.62 636	1.05 568	1.60 604	2.11 639	0.94 585	1.64 630	0.77 536	1.30 666	0.35 622	2.03 669	0.67 652	1.88 670	0.84 648

WAO-6	2.04 657	1.50 663	1.16 596	1.70 660	1.67 667	2.69 655	1.44 666	3.06 666	3.63 674	1.98 645	3.27 657	3.54 666	2.07 658	2.36 658	2.22 650	1.31 668	0.91 671	2.04 670	1.22 679	1.73 663	1.27 672

RainbowNet	1.35 632	1.49 662	1.19 602	1.88 666	1.45 660	1.48 622	1.07 642	1.61 641	1.55 628	1.20 600	1.59 603	1.54 618	1.13 607	1.34 610	0.97 583	1.36 669	0.70 657	1.82 663	0.79 658	1.71 662	1.07 662

IMH-64-1	1.86 648	1.62 667	1.16 596	2.20 671	1.89 672	2.33 651	1.30 655	2.89 664	2.29 654	1.66 632	2.80 651	2.49 648	1.61 641	2.10 650	1.78 637	1.60 670	0.74 660	2.43 675	1.02 670	2.12 673	1.17 667

IMH-64	1.86 648	1.62 667	1.16 596	2.20 671	1.89 672	2.33 651	1.30 655	2.89 664	2.29 654	1.66 632	2.80 651	2.49 648	1.61 641	2.10 650	1.78 637	1.60 670	0.74 660	2.43 675	1.02 670	2.12 673	1.17 667

PWCK	1.92 652	1.66 670	3.12 658	1.65 659	0.91 645	2.84 661	2.26 681	2.10 656	2.41 659	2.36 657	2.31 632	2.22 640	1.82 649	3.43 668	2.03 645	1.61 672	0.71 659	1.51 658	0.82 660	1.69 661	0.91 652

IMH	2.04 657	1.62 667	1.20 605	2.20 671	1.89 672	2.91 667	1.30 655	3.11 667	3.03 666	1.81 639	3.35 661	3.03 654	1.90 652	2.48 660	1.80 639	1.66 673	0.77 666	2.45 677	1.04 673	2.15 675	1.19 671

LVE	2.12 659	1.44 660	1.36 625	1.99 669	1.78 669	2.75 657	1.79 675	2.82 663	3.95 676	1.90 643	4.33 674	3.52 665	1.81 648	2.24 656	1.74 632	1.74 674	0.87 669	2.06 671	1.13 675	1.91 671	1.35 674

TorneroNet-64	3.44 667	1.86 671	1.42 629	2.58 678	2.28 677	6.87 680	1.68 671	4.70 682	12.03 684	2.31 655	5.59 684	8.25 684	2.55 665	3.97 675	2.73 657	1.81 675	0.74 660	2.57 679	1.07 674	2.35 677	1.44 675

TorneroNet	4.53 678	1.89 672	1.48 632	2.55 676	2.27 676	13.78 690	1.69 672	4.84 684	23.73 704	2.89 669	7.70 687	7.06 683	2.69 667	4.26 677	3.42 664	1.84 676	0.77 666	2.68 681	1.13 675	2.42 678	1.47 676

DStereoO	0.96 591	0.70 621	0.72 522	0.62 609	0.45 586	0.74 491	0.92 630	1.09 508	1.29 604	1.19 595	1.23 547	0.99 517	1.71 646	1.29 603	0.99 587	2.01 677	0.35 622	0.77 644	0.30 582	1.42 658	0.38 599

UNDER WATER-64	3.53 669	2.01 674	3.94 664	3.22 684	2.49 681	5.41 679	2.60 684	3.43 674	12.41 686	3.03 671	2.68 649	6.07 679	4.04 678	3.79 673	3.33 662	2.02 678	1.24 681	2.63 680	1.46 682	2.78 682	2.08 682

UNDER WATER	3.46 668	2.07 675	3.64 663	3.09 682	2.48 680	3.75 673	2.42 683	3.31 672	13.77 689	2.90 670	2.95 654	5.84 676	3.69 677	3.69 671	3.48 666	2.07 679	1.11 678	2.70 683	1.40 681	2.84 684	1.98 680

KSHMR	2.57 661	1.93 673	1.69 636	2.63 679	2.42 679	2.86 663	2.07 678	3.27 671	6.50 680	2.49 660	3.36 662	3.41 664	1.92 653	2.49 661	1.94 642	2.13 680	1.40 683	2.79 685	1.50 683	2.73 681	1.77 677

JetRed	5.27 680	5.84 685	12.81 683	2.36 674	2.83 684	12.23 688	10.50 691	4.46 679	3.60 672	3.86 677	3.83 666	4.85 673	4.18 679	6.78 683	11.96 686	2.17 681	2.96 689	2.18 673	1.97 685	3.38 687	2.68 685

notaker	2.76 662	2.29 677	1.80 641	2.96 681	2.58 683	2.90 666	1.75 673	3.24 670	3.05 667	2.78 664	4.24 673	6.15 680	2.51 664	3.34 667	2.75 658	2.31 682	1.18 679	3.00 686	1.65 684	2.84 684	1.97 679

DPSimNet_ROB	3.58 671	2.45 679	8.57 674	2.53 675	2.37 678	2.88 664	3.77 687	3.14 668	3.23 669	4.71 682	3.86 667	4.68 669	4.87 681	4.07 676	5.62 675	2.33 683	2.33 686	2.47 678	2.52 687	2.51 680	2.64 684

ktn	2.98 666	2.25 676	1.73 639	2.84 680	2.53 682	3.76 674	2.15 679	3.70 675	5.47 679	2.75 663	5.17 683	5.94 678	2.48 662	3.23 666	2.46 655	2.34 684	1.44 684	2.78 684	2.03 686	2.45 679	2.01 681

USTest	12.99 688	14.18 690	20.00 686	16.24 691	14.97 689	20.80 692	31.95 699	16.20 694	10.91 683	8.79 689	9.48 689	13.94 689	10.50 686	16.11 691	21.44 694	3.17 685	4.82 691	5.08 692	5.36 693	8.81 692	7.13 689

MADNet++	4.03 673	2.70 683	3.44 662	3.72 686	3.44 686	4.44 676	3.52 686	3.95 678	3.61 673	4.46 678	4.98 680	4.10 667	4.58 680	7.00 684	5.89 676	3.74 686	3.67 690	3.27 688	2.71 689	3.70 688	3.66 687

HanzoNet	6.76 683	2.45 679	4.22 667	3.19 683	2.94 685	3.62 672	2.28 682	4.79 683	7.20 681	14.00 696	13.19 695	17.49 694	22.30 701	13.25 690	6.19 677	4.20 687	1.93 685	3.10 687	2.56 688	3.35 686	2.88 686

DGTPSM_ROB	12.07 686	8.00 686	20.99 687	8.93 688	16.78 690	10.67 684	30.87 697	9.01 687	15.16 691	6.50 685	15.41 699	9.04 685	14.85 690	9.25 687	21.67 695	4.57 688	8.57 694	5.08 692	9.28 695	5.90 690	10.95 692

DPSMNet_ROB	12.08 687	8.00 686	21.00 688	8.97 689	16.79 691	10.67 684	30.89 698	9.02 688	15.17 692	6.51 686	15.41 699	9.04 685	14.85 690	9.27 688	21.67 695	4.58 689	8.57 694	5.09 694	9.29 698	5.90 690	10.95 692

DLNR-FE	20.05 695	36.38 703	38.08 700	170.06 715	60.08 709	0.23 40	0.20 39	14.13 693	0.36 149	0.44 233	0.66 287	0.43 244	0.21 72	0.63 363	0.28 228	5.38 690	0.10 93	0.15 196	0.11 140	73.09 714	0.11 127

DLNR_Zeroshot_test	20.09 696	36.28 702	38.04 699	169.85 714	61.80 710	0.23 40	0.20 39	13.88 692	0.37 166	0.44 233	0.66 287	0.43 244	0.21 72	0.62 352	0.28 228	5.46 691	0.10 93	0.15 196	0.11 140	72.60 713	0.11 127

TCMNet-wrong-test	8.97 684	10.42 689	8.74 675	19.56 692	17.61 692	12.53 689	9.01 690	13.59 691	2.18 650	4.64 680	5.11 682	14.63 690	11.09 687	7.19 685	9.73 683	5.56 692	0.89 670	3.77 689	3.11 690	10.34 693	9.80 690

tt	6.20 681	0.20 259	5.89 670	3.55 685	2.07 675	11.26 686	19.21 693	11.74 689	5.46 678	2.69 662	2.04 630	4.87 674	6.25 682	3.70 672	7.09 681	8.32 693	11.17 701	4.93 691	5.41 694	5.74 689	2.37 683

PML	40.80 712	29.24 700	11.87 682	7.20 687	14.47 688	92.13 715	213.69 718	7.63 686	23.35 703	74.72 717	190.14 718	50.17 714	26.15 704	21.39 697	12.70 687	8.76 694	2.92 688	8.45 696	3.25 691	13.26 696	4.42 688

iinet-test	16.76 691	17.57 691	22.97 690	19.69 693	18.39 693	24.48 694	34.18 700	20.02 695	15.35 693	12.55 691	12.85 690	18.13 696	15.39 693	19.59 692	24.25 697	8.86 695	8.72 696	8.95 697	9.28 695	12.74 694	11.26 695

IINet	16.76 691	17.57 691	22.97 690	19.69 693	18.39 693	24.48 694	34.18 700	20.02 695	15.35 693	12.55 691	12.85 690	18.13 696	15.39 693	19.59 692	24.25 697	8.86 695	8.72 696	8.95 697	9.28 695	12.74 694	11.26 695

DPSM_ROB	17.78 693	18.63 694	24.31 696	20.90 696	19.47 695	25.97 697	36.21 703	21.23 702	16.24 696	13.38 694	14.06 697	19.18 699	16.30 695	20.78 695	25.67 700	9.38 697	9.23 699	9.49 699	9.82 699	13.51 697	11.91 697

DPSM	17.78 693	18.63 694	24.31 696	20.90 696	19.47 695	25.97 697	36.21 703	21.23 702	16.24 696	13.38 694	14.06 697	19.18 699	16.30 695	20.78 695	25.67 700	9.38 697	9.23 699	9.49 699	9.82 699	13.51 697	11.91 697

Selective-IGEV-i1pa	15.35 690	22.27 699	18.31 685	1.71 661	0.87 641	28.61 704	12.26 692	25.48 705	20.48 702	19.78 701	22.75 701	28.20 703	22.64 702	29.07 703	17.31 691	12.88 699	2.88 687	6.84 695	0.99 668	1.67 660	12.03 699

xxxxx1	36.64 706	19.51 696	24.21 693	61.66 709	64.63 711	27.28 700	40.10 705	20.25 697	18.63 699	14.07 697	12.97 692	17.26 691	17.36 697	21.70 698	27.93 702	13.18 700	18.50 704	111.26 715	133.37 715	29.24 706	39.73 708

tt_ll	36.64 706	19.51 696	24.21 693	61.66 709	64.63 711	27.28 700	40.10 705	20.25 697	18.63 699	14.07 697	12.97 692	17.26 691	17.36 697	21.70 698	27.93 702	13.18 700	18.50 704	111.26 715	133.37 715	29.24 706	39.73 708

ff	36.64 706	19.51 696	24.21 693	61.66 709	64.63 711	27.28 700	40.10 705	20.25 697	18.63 699	14.07 697	12.97 692	17.26 691	17.36 697	21.70 698	27.93 702	13.18 700	18.50 704	111.26 715	133.37 715	29.24 706	39.73 708

Anonymous_1	33.25 699	18.26 693	23.92 692	20.54 695	21.28 697	25.59 696	35.94 702	22.01 704	15.57 695	13.33 693	13.49 696	18.08 695	15.29 692	20.36 694	24.60 699	16.28 703	8.84 698	66.59 712	118.00 714	155.73 717	11.23 694

CasAABBNet	35.74 702	37.43 705	48.72 708	42.22 703	39.20 702	52.24 706	73.12 711	42.61 709	32.62 710	26.78 707	27.95 704	38.58 709	32.60 708	41.67 709	51.65 711	18.74 704	18.57 708	19.15 702	19.77 702	27.20 700	23.98 702

RAFT-FEzeroshot	35.73 700	37.45 706	48.67 706	42.23 704	39.22 704	52.25 707	73.13 712	42.62 710	32.59 707	26.71 704	27.70 702	38.57 707	32.57 706	41.68 711	51.67 712	18.75 705	18.58 709	19.15 702	19.78 703	27.21 702	23.98 702

RAFT-FE	35.73 700	37.45 706	48.67 706	42.23 704	39.22 704	52.25 707	73.13 712	42.62 710	32.59 707	26.71 704	27.70 702	38.57 707	32.57 706	41.68 711	51.67 712	18.75 705	18.58 709	19.15 702	19.78 703	27.21 702	23.98 702

FlowAnything	35.81 704	37.53 710	48.80 709	42.20 702	39.22 704	52.25 707	73.16 714	42.56 708	32.89 712	26.76 706	28.30 707	38.69 711	33.09 711	41.63 708	51.62 710	18.76 707	18.59 712	19.21 707	19.92 707	27.16 699	23.91 700

Hybrid-DGEV	35.78 703	37.50 709	48.96 711	42.25 706	39.20 702	52.33 711	73.10 710	42.63 712	32.52 706	26.62 703	28.31 709	38.50 706	32.87 709	41.67 709	51.55 708	18.77 708	18.56 707	19.18 706	19.83 706	27.20 700	23.97 701

Selective-RAFT-Error	35.84 705	37.49 708	48.83 710	42.26 707	39.24 707	52.30 710	73.09 709	42.66 713	32.61 709	26.80 708	28.30 707	38.84 712	33.51 712	41.68 711	51.59 709	18.82 709	18.58 709	19.17 705	19.80 705	27.28 704	24.05 705

LSM0	38.95 711	37.60 711	48.58 705	43.57 708	91.06 714	52.57 712	72.57 708	43.17 714	32.63 711	26.97 709	27.97 705	38.65 710	32.94 710	41.86 714	51.78 714	18.89 710	18.41 703	19.13 701	19.63 701	27.29 705	33.77 707

LRCNet_RVC	21.24 697	31.15 701	21.41 689	28.98 699	23.82 698	3.13 669	0.60 561	20.96 701	1.59 632	25.58 702	28.15 706	21.99 701	14.79 689	21.94 701	16.41 690	28.89 711	14.87 702	33.53 708	31.28 708	29.51 709	26.16 706

HaxPig	31.96 698	37.24 704	34.27 698	24.37 698	24.88 699	18.26 691	19.86 694	20.64 700	28.52 705	35.97 711	38.75 711	25.57 702	28.72 705	33.88 704	34.39 705	35.94 712	38.87 713	37.80 709	40.48 711	39.68 710	41.15 711

AVERAGE_ROB	37.58 710	40.13 712	40.15 701	34.81 701	33.82 701	28.55 703	25.10 696	32.02 707	34.06 714	41.28 714	40.66 712	34.46 705	34.81 714	39.18 706	37.57 707	42.78 713	43.44 714	43.82 710	43.03 712	40.47 711	41.51 712

MEDIAN_ROB	37.38 709	40.85 713	40.60 702	32.31 700	31.85 700	27.20 699	24.55 695	29.10 706	33.19 713	42.09 715	41.76 713	33.35 704	34.39 713	39.78 707	37.07 706	43.64 714	44.10 715	44.12 711	43.40 713	41.51 712	42.76 713

RSGM-EC	74.81 713	63.03 714	41.60 703	97.74 712	92.11 715	74.93 713	114.81 715	53.77 715	38.96 715	39.88 712	48.98 714	90.73 715	64.81 715	139.63 715	128.53 716	93.27 715	53.96 716	95.12 713	38.31 709	81.45 715	44.63 714

acva	74.81 713	63.03 714	41.60 703	97.74 712	92.11 715	74.93 713	114.81 715	53.77 715	38.96 715	39.88 712	48.98 714	90.73 715	64.81 715	139.63 715	128.53 716	93.27 715	53.96 716	95.12 713	38.31 709	81.45 715	44.63 714

Selective-IGEV-i16pa	78.59 715	120.99 716	16.46 684	1.04 647	0.66 632	181.07 717	2.17 680	153.90 718	139.75 718	56.45 716	153.05 716	107.32 717	157.92 718	200.46 718	96.57 715	94.09 717	1.23 680	2.69 682	0.31 590	0.96 649	84.68 716

test_example2	176.61 716	205.14 717	198.86 716	188.60 716	190.98 717	152.67 716	170.61 717	94.86 717	123.55 717	178.88 718	179.48 717	158.94 718	141.34 717	192.61 717	198.96 718	203.76 718	236.37 718	164.13 718	173.55 718	218.58 718	160.41 717

ccccc		429.19 718		507.10 717	501.20 718	356.95 718		380.82 719		334.51 719		372.86 719		499.17 719		561.44 719	431.22 719	334.28 719	290.86 719	540.88 719

ASD4		8.86 688

Low-res two-view benchmark