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

SCION-Mon(vits-remp)	0.30 229	0.32 562	0.74 590	0.51 605	0.42 630	1.15 654	0.22 103	0.39 106	0.33 152	0.20 23	0.25 85	0.17 9	0.15 8	0.39 150	0.18 7	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

monster-pro	0.20 33	0.14 28	0.25 32	0.31 58	0.15 11	0.22 43	0.22 103	0.39 106	0.33 152	0.20 23	0.25 85	0.17 9	0.15 8	0.39 150	0.18 7	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

MonStereo	0.20 33	0.14 28	0.25 32	0.31 58	0.15 11	0.22 43	0.22 103	0.39 106	0.33 152	0.20 23	0.25 85	0.17 9	0.15 8	0.39 150	0.18 7	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

Wavelet-MonSter	0.20 33	0.13 5	0.27 63	0.33 108	0.18 78	0.17 17	0.21 83	0.32 48	0.23 44	0.25 94	0.34 175	0.22 65	0.24 141	0.27 17	0.21 69	0.09 1	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 33	0.14 28	0.25 32	0.31 58	0.15 11	0.22 43	0.22 103	0.39 106	0.33 152	0.20 23	0.25 85	0.17 9	0.15 8	0.39 150	0.18 7	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

asda	0.21 58	0.19 251	0.29 97	0.31 58	0.17 46	0.25 90	0.23 137	0.36 80	0.28 98	0.27 129	0.24 74	0.18 25	0.21 98	0.40 162	0.21 69	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.10 67

qwe	0.22 78	0.18 203	0.28 86	0.31 58	0.18 78	0.29 156	0.21 83	0.38 98	0.32 144	0.35 209	0.30 142	0.20 44	0.20 84	0.43 202	0.21 69	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.12 111	0.09 6

4.25_new	0.22 78	0.21 350	0.32 163	0.32 86	0.18 78	0.31 198	0.27 219	0.32 48	0.24 52	0.29 159	0.27 109	0.20 44	0.23 129	0.34 109	0.23 137	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

4.5w_new	0.22 78	0.21 350	0.32 163	0.32 86	0.18 78	0.31 198	0.27 219	0.32 48	0.24 52	0.29 159	0.27 109	0.20 44	0.23 129	0.34 109	0.23 137	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 78	0.21 350	0.32 163	0.32 86	0.18 78	0.31 198	0.27 219	0.32 48	0.24 52	0.29 159	0.27 109	0.20 44	0.23 129	0.34 109	0.23 137	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

4w-stereo	0.21 58	0.19 251	0.31 139	0.31 58	0.17 46	0.29 156	0.19 34	0.31 38	0.21 30	0.31 172	0.24 74	0.20 44	0.24 141	0.41 174	0.22 96	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.10 97	0.11 38	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 78	0.18 203	0.29 97	0.30 27	0.18 78	0.27 119	0.23 137	0.37 88	0.28 98	0.31 172	0.26 100	0.22 65	0.26 175	0.50 274	0.24 157	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

2w_stereo	0.22 78	0.18 203	0.30 115	0.32 86	0.16 32	0.28 142	0.38 458	0.38 98	0.35 175	0.32 187	0.33 163	0.17 9	0.18 45	0.29 33	0.22 96	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.10 97	0.12 111	0.10 67

MonSter	0.20 33	0.14 28	0.25 32	0.31 58	0.15 11	0.22 43	0.22 103	0.39 106	0.33 152	0.20 23	0.25 85	0.17 9	0.15 8	0.38 142	0.18 7	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

test410_97500	0.20 33	0.15 75	0.33 184	0.33 108	0.19 111	0.35 259	0.16 4	0.33 61	0.22 32	0.22 54	0.22 49	0.23 82	0.18 45	0.32 80	0.17 1	0.10 15	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

test410	0.20 33	0.15 75	0.33 184	0.32 86	0.20 159	0.36 275	0.16 4	0.34 67	0.22 32	0.22 54	0.23 57	0.22 65	0.18 45	0.30 54	0.17 1	0.10 15	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.10 67

aanet-new-60k	0.24 122	0.16 107	0.48 431	0.36 224	0.17 46	0.39 315	0.24 158	0.36 80	0.30 119	0.24 80	0.25 85	0.26 126	0.32 269	0.45 220	0.18 7	0.10 15	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.13 165	0.10 67

aanet-new-70k	0.23 96	0.16 107	0.41 318	0.35 190	0.17 46	0.38 302	0.25 170	0.36 80	0.25 70	0.23 64	0.31 156	0.24 101	0.35 306	0.43 202	0.17 1	0.10 15	0.09 28	0.12 63	0.10 97	0.13 165	0.09 6

aanet-new-78k	0.24 122	0.17 160	0.51 473	0.36 224	0.16 32	0.26 101	0.29 258	0.36 80	0.29 111	0.22 54	0.29 137	0.23 82	0.37 344	0.42 188	0.17 1	0.10 15	0.09 28	0.12 63	0.10 97	0.14 219	0.09 6

aanet-new-36k	0.23 96	0.17 160	0.30 115	0.35 190	0.16 32	0.35 259	0.25 170	0.40 120	0.30 119	0.25 94	0.24 74	0.25 116	0.36 334	0.41 174	0.19 17	0.10 15	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.12 111	0.09 6

aanet-new-34k	0.23 96	0.16 107	0.37 258	0.34 141	0.16 32	0.24 70	0.24 158	0.43 159	0.36 185	0.26 109	0.27 109	0.23 82	0.35 306	0.28 20	0.20 36	0.10 15	0.09 28	0.13 122	0.09 15	0.12 111	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 78	0.15 75	0.35 226	0.33 108	0.17 46	0.23 56	0.25 170	0.42 140	0.24 52	0.26 109	0.26 100	0.21 57	0.30 246	0.31 67	0.20 36	0.10 15	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.12 111	0.10 67

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 3	0.32 86	0.20 159	0.16 13	0.22 103	0.20 2	0.22 32	0.14 1	0.18 17	0.15 3	0.14 2	0.25 8	0.22 96	0.10 15	0.09 28	0.14 179	0.13 253	0.10 8	0.10 67

BStereo	0.27 187	0.16 107	0.88 623	0.34 141	0.22 229	0.22 43	0.31 307	0.39 106	0.41 233	0.26 109	0.24 74	0.26 126	0.19 67	0.42 188	0.28 264	0.10 15	0.12 317	0.12 63	0.16 371	0.12 111	0.14 314

Anonymus123	0.30 229	0.16 107	0.88 623	0.34 141	0.22 229	0.64 506	0.31 307	0.54 241	0.41 233	0.26 109	0.24 74	0.26 126	0.19 67	0.42 188	0.28 264	0.10 15	0.12 317	0.12 63	0.16 371	0.12 111	0.14 314

BridgeDepth	0.21 58	0.14 28	0.26 48	0.34 141	0.14 7	0.40 321	0.27 219	0.28 25	0.22 32	0.18 13	0.19 21	0.28 144	0.29 227	0.32 80	0.20 36	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.10 97	0.11 38	0.10 67
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
AdaDepth	0.22 78	0.17 160	0.32 163	0.37 250	0.18 78	0.34 248	0.22 103	0.33 61	0.23 44	0.21 36	0.21 36	0.20 44	0.20 84	0.56 325	0.21 69	0.10 15	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.11 38	0.12 211

asd	0.21 58	0.18 203	0.29 97	0.32 86	0.18 78	0.27 119	0.22 103	0.35 72	0.22 32	0.31 172	0.22 49	0.19 34	0.21 98	0.44 215	0.21 69	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.10 97	0.11 38	0.09 6

2.25w	0.22 78	0.18 203	0.31 139	0.31 58	0.18 78	0.31 198	0.18 17	0.32 48	0.31 130	0.31 172	0.37 200	0.20 44	0.22 113	0.45 220	0.24 157	0.10 15	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.10 67

4.5_new	0.21 58	0.20 303	0.29 97	0.30 27	0.17 46	0.24 70	0.26 196	0.32 48	0.28 98	0.32 187	0.28 123	0.19 34	0.17 27	0.29 33	0.21 69	0.10 15	0.08 2	0.12 63	0.10 97	0.13 165	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 58	0.20 303	0.29 97	0.30 27	0.17 46	0.24 70	0.26 196	0.32 48	0.28 98	0.32 187	0.28 123	0.19 34	0.17 27	0.29 33	0.21 69	0.10 15	0.08 2	0.12 63	0.10 97	0.13 165	0.09 6

2.5w	0.21 58	0.18 203	0.31 139	0.32 86	0.18 78	0.31 198	0.25 170	0.31 38	0.23 44	0.28 144	0.35 183	0.18 25	0.17 27	0.39 150	0.21 69	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.10 97	0.11 38	0.09 6

2.75w_new	0.21 58	0.18 203	0.28 86	0.29 14	0.17 46	0.23 56	0.34 369	0.36 80	0.28 98	0.34 198	0.26 100	0.17 9	0.22 113	0.36 124	0.23 137	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

3.25w_new	0.23 96	0.17 160	0.32 163	0.31 58	0.17 46	0.43 353	0.20 54	0.37 88	0.30 119	0.37 221	0.28 123	0.22 65	0.25 154	0.42 188	0.22 96	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 67

3.25w	0.23 96	0.17 160	0.32 163	0.31 58	0.17 46	0.43 353	0.20 54	0.37 88	0.30 119	0.37 221	0.28 123	0.22 65	0.25 154	0.42 188	0.22 96	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 67

3.75w	0.22 78	0.17 160	0.30 115	0.31 58	0.19 111	0.43 353	0.24 158	0.35 72	0.24 52	0.31 172	0.27 109	0.17 9	0.22 113	0.37 134	0.20 36	0.10 15	0.07 1	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

3w_stereo	0.24 122	0.20 303	0.37 258	0.33 108	0.16 32	0.32 218	0.42 520	0.41 131	0.38 212	0.31 172	0.27 109	0.16 6	0.26 175	0.34 109	0.22 96	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.12 111	0.11 148

1w_stereo	0.24 122	0.15 75	0.29 97	0.34 141	0.18 78	0.31 198	0.41 509	0.40 120	0.43 249	0.31 172	0.38 204	0.17 9	0.24 141	0.45 220	0.23 137	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

GELT-Stereo	0.24 122	0.17 160	0.27 63	0.37 250	0.21 194	0.24 70	0.25 170	0.57 258	0.42 244	0.34 198	0.26 100	0.26 126	0.21 98	0.34 109	0.21 69	0.11 39	0.09 28	0.14 179	0.13 253	0.11 38	0.09 6

testmc14	0.18 8	0.12 2	0.21 1	0.30 27	0.14 7	0.29 156	0.25 170	0.30 30	0.15 5	0.21 36	0.28 123	0.21 57	0.18 45	0.24 4	0.21 69	0.11 39	0.09 28	0.10 1	0.08 1	0.11 38	0.09 6

TS12	0.24 122	0.15 75	0.29 97	0.37 250	0.17 46	0.32 218	0.26 196	0.42 140	0.24 52	0.31 172	0.51 265	0.25 116	0.27 191	0.40 162	0.29 287	0.11 39	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.13 165	0.10 67

aanet-new-90k	0.23 96	0.16 107	0.45 379	0.35 190	0.17 46	0.33 230	0.27 219	0.38 98	0.26 78	0.20 23	0.24 74	0.21 57	0.35 306	0.46 239	0.17 1	0.11 39	0.09 28	0.12 63	0.10 97	0.14 219	0.09 6

aanet-new-40k	0.23 96	0.17 160	0.39 293	0.34 141	0.18 78	0.38 302	0.20 54	0.36 80	0.26 78	0.24 80	0.28 123	0.25 116	0.35 306	0.25 8	0.21 69	0.11 39	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.14 219	0.09 6

aanet-new-24k	0.23 96	0.16 107	0.29 97	0.35 190	0.17 46	0.39 315	0.23 137	0.35 72	0.30 119	0.30 168	0.27 109	0.25 116	0.32 269	0.30 54	0.20 36	0.11 39	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.14 219	0.10 67

aanet-new-22k	0.23 96	0.16 107	0.30 115	0.35 190	0.18 78	0.31 198	0.19 34	0.46 182	0.42 244	0.25 94	0.23 57	0.25 116	0.30 246	0.32 80	0.22 96	0.11 39	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.12 111	0.10 67

aanet-new-8k	0.25 145	0.19 251	0.32 163	0.37 250	0.20 159	0.40 321	0.29 258	0.49 200	0.39 224	0.24 80	0.25 85	0.22 65	0.34 300	0.49 266	0.21 69	0.11 39	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.12 111	0.10 67

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 145	0.16 107	0.33 184	0.38 290	0.20 159	0.46 380	0.27 219	0.41 131	0.34 162	0.28 144	0.38 204	0.24 101	0.35 306	0.29 33	0.24 157	0.11 39	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.13 165	0.10 67

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 96	0.14 28	0.27 63	0.35 190	0.18 78	0.26 101	0.26 196	0.42 140	0.38 212	0.25 94	0.43 227	0.23 82	0.28 208	0.25 8	0.22 96	0.11 39	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.10 67

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 145	0.14 28	0.74 590	0.33 108	0.19 111	0.29 156	0.22 103	0.38 98	0.29 111	0.25 94	0.22 49	0.23 82	0.32 269	0.28 20	0.19 17	0.11 39	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.12 111	0.30 615

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 78	0.16 107	0.35 226	0.33 108	0.18 78	0.24 70	0.24 158	0.45 174	0.27 83	0.23 64	0.35 183	0.20 44	0.26 175	0.28 20	0.19 17	0.11 39	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.11 38	0.11 148

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 245	0.38 604	2.34 712	0.33 108	0.19 111	0.20 30	0.22 103	0.43 159	0.29 111	0.22 54	0.25 85	0.22 65	0.26 175	0.29 33	0.20 36	0.11 39	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.10 67

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 96	0.14 28	0.31 139	0.33 108	0.18 78	0.21 38	0.33 350	0.52 226	0.42 244	0.26 109	0.33 163	0.19 34	0.30 246	0.28 20	0.21 69	0.11 39	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.09 6

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 5	0.21 1	0.32 86	0.23 284	0.16 13	0.19 34	0.20 2	0.22 32	0.24 80	0.18 17	0.17 9	0.11 1	0.35 120	0.20 36	0.11 39	0.09 28	0.15 235	0.14 297	0.10 8	0.10 67

Replicate-Monster	0.26 164	0.15 75	1.07 649	0.30 27	0.17 46	0.38 302	0.19 34	0.43 159	0.39 224	0.23 64	0.21 36	0.23 82	0.21 98	0.45 220	0.19 17	0.11 39	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.09 1	0.14 314

monsterstereo	0.22 78	0.14 28	0.26 48	0.34 141	0.18 78	0.21 38	0.20 54	0.37 88	0.35 175	0.33 194	0.40 215	0.19 34	0.18 45	0.45 220	0.21 69	0.11 39	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.13 165	0.08 1

monsters	0.22 78	0.14 28	0.26 48	0.31 58	0.19 111	0.23 56	0.19 34	0.44 167	0.33 152	0.36 214	0.30 142	0.16 6	0.18 45	0.43 202	0.19 17	0.11 39	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.10 67

IGEV	0.20 33	0.12 2	0.23 7	0.31 58	0.20 159	0.23 56	0.19 34	0.40 120	0.29 111	0.22 54	0.34 175	0.20 44	0.15 8	0.31 67	0.19 17	0.11 39	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.10 8	0.10 67

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 5	0.27 63	0.34 141	0.15 11	0.27 119	0.17 7	0.28 25	0.14 4	0.18 13	0.14 2	0.23 82	0.15 8	0.32 80	0.20 36	0.11 39	0.09 28	0.13 122	0.09 15	0.10 8	0.09 6

LG-Stereo	0.24 122	0.18 203	0.40 307	0.39 323	0.20 159	0.22 43	0.27 219	0.32 48	0.36 185	0.26 109	0.44 229	0.22 65	0.16 20	0.37 134	0.27 241	0.11 39	0.12 317	0.16 276	0.15 332	0.13 165	0.09 6

GREAT-IGEV	0.22 78	0.15 75	0.31 139	0.29 14	0.22 229	0.21 38	0.26 196	0.33 61	0.31 130	0.20 23	0.30 142	0.22 65	0.22 113	0.47 249	0.22 96	0.11 39	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.13 165	0.10 67
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	0.25 145	0.14 28	0.74 590	0.33 108	0.19 111	0.29 156	0.22 103	0.38 98	0.29 111	0.25 94	0.22 49	0.23 82	0.32 269	0.28 20	0.19 17	0.11 39	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.12 111	0.30 615

LoS_RVC	0.27 187	0.16 107	0.27 63	0.32 86	0.30 515	0.44 362	0.34 369	0.41 131	0.33 152	0.31 172	0.51 265	0.29 152	0.32 269	0.36 124	0.28 264	0.11 39	0.10 99	0.11 5	0.08 1	0.11 38	0.19 482

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 315	0.17 160	0.41 318	0.35 190	0.19 111	0.33 230	0.29 258	0.65 326	0.73 410	0.68 412	1.01 523	0.56 362	0.40 369	0.42 188	0.30 295	0.11 39	0.09 28	0.15 235	0.14 297	0.13 165	0.10 67

AFF-stereo	0.38 349	0.19 251	0.39 293	0.37 250	0.21 194	0.27 119	0.31 307	0.65 326	0.66 370	0.64 379	1.13 578	0.76 500	0.39 363	0.55 312	0.33 328	0.11 39	0.09 28	0.16 276	0.16 371	0.13 165	0.11 148

rgla	0.20 33	0.15 75	0.27 63	0.33 108	0.19 111	0.29 156	0.20 54	0.32 48	0.24 52	0.24 80	0.18 17	0.18 25	0.18 45	0.30 54	0.20 36	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.10 67

416test	0.19 19	0.16 107	0.27 63	0.34 141	0.20 159	0.28 142	0.20 54	0.31 38	0.24 52	0.24 80	0.18 17	0.18 25	0.19 67	0.28 20	0.19 17	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.12 111	0.10 67

LACA_dic	0.18 8	0.20 303	0.25 32	0.30 27	0.14 7	0.20 30	0.18 17	0.25 11	0.20 27	0.23 64	0.17 15	0.20 44	0.16 20	0.32 80	0.17 1	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.18 419	0.10 67

small-0shot	0.18 8	0.13 5	0.28 86	0.29 14	0.18 78	0.17 17	0.29 258	0.27 22	0.17 10	0.18 13	0.29 137	0.14 2	0.16 20	0.24 4	0.21 69	0.12 65	0.09 28	0.14 179	0.11 164	0.12 111	0.10 67

anonymous	0.20 33	0.16 107	0.29 97	0.32 86	0.21 194	0.14 3	0.21 83	0.24 9	0.28 98	0.25 94	0.36 193	0.18 25	0.16 20	0.27 17	0.20 36	0.12 65	0.10 99	0.14 179	0.12 205	0.12 111	0.10 67

WAFT-Stereo (ZS)	0.20 33	0.18 203	0.22 3	0.25 1	0.20 159	0.23 56	0.23 137	0.19 1	0.19 20	0.19 20	0.28 123	0.12 1	0.22 113	0.24 4	0.26 220	0.12 65	0.14 435	0.18 382	0.27 627	0.17 388	0.19 482

MCSU-Stereo	0.20 33	0.12 2	0.24 17	0.30 27	0.13 1	0.25 90	0.31 307	0.33 61	0.32 144	0.28 144	0.25 85	0.23 82	0.17 27	0.31 67	0.20 36	0.12 65	0.09 28	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.09 6

derf	0.19 19	0.14 28	0.26 48	0.32 86	0.19 111	0.21 38	0.18 17	0.30 30	0.24 52	0.17 11	0.20 25	0.28 144	0.16 20	0.32 80	0.20 36	0.12 65	0.11 244	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 67

mm2	0.18 8	0.14 28	0.24 17	0.30 27	0.19 111	0.15 8	0.19 34	0.31 38	0.24 52	0.15 2	0.20 25	0.29 152	0.17 27	0.30 54	0.20 36	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

mm1	0.18 8	0.14 28	0.24 17	0.30 27	0.19 111	0.15 8	0.19 34	0.25 11	0.24 52	0.15 2	0.20 25	0.29 152	0.17 27	0.30 54	0.20 36	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

MGA	0.19 19	0.14 28	0.26 48	0.30 27	0.20 159	0.29 156	0.18 17	0.35 72	0.27 83	0.19 20	0.21 36	0.19 34	0.15 8	0.29 33	0.20 36	0.12 65	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.11 148

CAR	0.20 33	0.14 28	0.25 32	0.30 27	0.19 111	0.25 90	0.18 17	0.42 140	0.27 83	0.23 64	0.25 85	0.17 9	0.14 2	0.29 33	0.22 96	0.12 65	0.09 28	0.12 63	0.10 97	0.11 38	0.11 148

MSE-Stereo	0.19 19	0.14 28	0.25 32	0.30 27	0.19 111	0.25 90	0.18 17	0.42 140	0.27 83	0.19 20	0.25 85	0.17 9	0.14 2	0.29 33	0.20 36	0.12 65	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.11 38	0.11 148

aanet-new-32k	0.23 96	0.15 75	0.32 163	0.36 224	0.18 78	0.38 302	0.21 83	0.40 120	0.24 52	0.27 129	0.23 57	0.34 198	0.35 306	0.30 54	0.19 17	0.12 65	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.13 165	0.10 67

aanet-new-30k	0.23 96	0.15 75	0.32 163	0.36 224	0.18 78	0.38 302	0.21 83	0.40 120	0.24 52	0.27 129	0.23 57	0.34 198	0.35 306	0.30 54	0.19 17	0.12 65	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.13 165	0.10 67

aanet-new-16k	0.22 78	0.17 160	0.35 226	0.37 250	0.17 46	0.26 101	0.18 17	0.41 131	0.37 202	0.28 144	0.23 57	0.25 116	0.26 175	0.29 33	0.21 69	0.12 65	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.14 219	0.10 67

aanet-new-12k	0.24 122	0.19 251	0.39 293	0.41 405	0.17 46	0.33 230	0.22 103	0.41 131	0.37 202	0.27 129	0.23 57	0.22 65	0.35 306	0.29 33	0.24 157	0.12 65	0.08 2	0.14 179	0.11 164	0.16 346	0.11 148

aanet-new-14k	0.25 145	0.19 251	0.38 271	0.38 290	0.17 46	0.18 21	0.25 170	0.52 226	0.49 291	0.28 144	0.30 142	0.21 57	0.33 287	0.33 99	0.23 137	0.12 65	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.17 388	0.11 148

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 145	0.14 28	0.30 115	0.34 141	0.21 194	0.44 362	0.25 170	0.44 167	0.35 175	0.27 129	0.35 183	0.37 227	0.35 306	0.28 20	0.26 220	0.12 65	0.09 28	0.13 122	0.11 164	0.11 38	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 195	0.51 650	1.28 673	0.31 58	0.19 111	0.22 43	0.22 103	0.45 174	0.28 98	0.23 64	0.32 160	0.25 116	0.24 141	0.32 80	0.20 36	0.12 65	0.11 244	0.12 63	0.10 97	0.11 38	0.11 148

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 164	0.16 107	0.31 139	0.34 141	0.21 194	0.33 230	0.31 307	0.45 174	0.45 266	0.40 255	0.54 287	0.24 101	0.18 45	0.36 124	0.22 96	0.12 65	0.09 28	0.15 235	0.12 205	0.11 38	0.10 67

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 164	0.16 107	0.30 115	0.33 108	0.22 229	0.34 248	0.31 307	0.48 194	0.50 297	0.39 246	0.54 287	0.23 82	0.19 67	0.29 33	0.23 137	0.12 65	0.09 28	0.15 235	0.12 205	0.11 38	0.10 67

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 195	0.23 413	1.22 668	0.34 141	0.21 194	0.29 156	0.21 83	0.41 131	0.33 152	0.24 80	0.30 142	0.32 180	0.28 208	0.33 99	0.20 36	0.12 65	0.11 244	0.13 122	0.10 97	0.10 8	0.11 148

PipStereo	0.17 3	0.13 5	0.24 17	0.28 8	0.15 11	0.14 3	0.19 34	0.26 19	0.18 14	0.16 8	0.16 10	0.28 144	0.19 67	0.26 12	0.21 69	0.12 65	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

PSi22b	0.17 3	0.13 5	0.24 17	0.29 14	0.15 11	0.15 8	0.18 17	0.25 11	0.18 14	0.16 8	0.16 10	0.30 167	0.21 98	0.25 8	0.21 69	0.12 65	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

PSi22	0.30 229	0.18 203	0.30 115	0.36 224	0.19 111	0.30 178	0.19 34	0.42 140	0.73 410	0.27 129	0.32 160	0.57 368	0.43 387	0.77 532	0.25 190	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.14 219	0.11 148

Foundation-i1a	0.24 122	0.13 5	0.23 7	0.28 8	0.15 11	0.40 321	0.29 258	0.49 200	0.25 70	0.33 194	0.35 183	0.40 259	0.30 246	0.34 109	0.23 137	0.12 65	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.10 67

Selective-IGEV-i32	0.24 122	0.18 203	0.35 226	0.35 190	0.19 111	0.27 119	0.25 170	0.55 245	0.23 44	0.27 129	0.25 85	0.34 198	0.19 67	0.58 360	0.22 96	0.12 65	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.12 111	0.10 67

GeoVLM	0.19 19	0.14 28	0.24 17	0.30 27	0.19 111	0.27 119	0.19 34	0.31 38	0.24 52	0.21 36	0.20 25	0.29 152	0.20 84	0.29 33	0.22 96	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

gcap_with_dpt	0.26 164	0.16 107	0.32 163	0.34 141	0.21 194	0.35 259	0.36 418	0.44 167	0.41 233	0.38 233	0.54 287	0.22 65	0.21 98	0.28 20	0.22 96	0.12 65	0.09 28	0.15 235	0.12 205	0.11 38	0.10 67

NLSM3	0.26 164	0.16 107	0.30 115	0.38 290	0.21 194	0.34 248	0.27 219	0.57 258	0.47 279	0.28 144	0.35 183	0.29 152	0.24 141	0.42 188	0.27 241	0.12 65	0.10 99	0.16 276	0.15 332	0.12 111	0.10 67

MonSter++	0.19 19	0.14 28	0.24 17	0.30 27	0.19 111	0.27 119	0.19 34	0.31 38	0.24 52	0.21 36	0.20 25	0.29 152	0.19 67	0.29 33	0.21 69	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

HiDET	0.20 33	0.13 5	0.26 48	0.30 27	0.19 111	0.23 56	0.18 17	0.36 80	0.26 78	0.20 23	0.23 57	0.27 137	0.16 20	0.30 54	0.23 137	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.09 6

LCMNet	0.21 58	0.14 28	0.25 32	0.30 27	0.20 159	0.26 101	0.19 34	0.38 98	0.43 249	0.21 36	0.21 36	0.27 137	0.17 27	0.36 124	0.23 137	0.12 65	0.11 244	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.09 6

VIP-Stereo	0.24 122	0.17 160	0.29 97	0.32 86	0.21 194	0.64 506	0.19 34	0.31 38	0.37 202	0.23 64	0.30 142	0.27 137	0.19 67	0.47 249	0.22 96	0.12 65	0.09 28	0.13 122	0.09 15	0.12 111	0.09 6

xyz-stereo-finetune	0.33 265	0.18 203	0.36 241	0.33 108	0.18 78	0.57 450	0.31 307	0.58 267	0.69 389	0.45 280	0.54 287	0.38 236	0.33 287	0.56 325	0.36 382	0.12 65	0.12 317	0.16 276	0.13 253	0.13 165	0.12 211

xyz-stereo	4.23 740	0.17 160	61.76 783	0.34 141	0.16 32	12.16 751	0.37 436	0.58 267	0.68 382	1.01 618	3.36 726	0.77 506	0.82 617	1.21 656	0.40 427	0.12 65	0.10 99	0.16 276	0.11 164	0.13 165	0.10 67

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 5	0.27 63	0.33 108	0.17 46	0.24 70	0.17 7	0.25 11	0.12 1	0.18 13	0.14 2	0.23 82	0.15 8	0.31 67	0.20 36	0.12 65	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.10 8	0.09 6

MM-Stereo_test2	0.30 229	0.18 203	0.39 293	0.40 367	0.24 322	0.42 348	0.42 520	0.63 309	0.41 233	0.37 221	0.35 183	0.32 180	0.26 175	0.53 298	0.25 190	0.12 65	0.10 99	0.15 235	0.12 205	0.15 287	0.10 67

HART	0.29 211	0.16 107	0.32 163	0.40 367	0.21 194	0.32 218	0.26 196	0.62 299	0.31 130	0.33 194	0.65 329	0.41 271	0.22 113	0.55 312	0.25 190	0.12 65	0.10 99	0.15 235	0.11 164	0.15 287	0.11 148

FLISNet	0.45 428	0.21 350	0.36 241	0.34 141	0.35 584	0.28 142	0.31 307	0.72 398	0.46 272	0.87 544	1.13 578	1.09 614	0.76 593	0.69 477	0.56 538	0.12 65	0.10 99	0.17 326	0.17 431	0.17 388	0.15 349

CoSv	0.45 428	0.21 350	0.36 241	0.34 141	0.35 584	0.28 142	0.31 307	0.72 398	0.46 272	0.87 544	1.13 578	1.09 614	0.76 593	0.69 477	0.56 538	0.12 65	0.10 99	0.17 326	0.17 431	0.17 388	0.15 349

AIO_rvc	0.23 96	0.16 107	0.32 163	0.34 141	0.19 111	0.26 101	0.33 350	0.40 120	0.22 32	0.26 109	0.24 74	0.34 198	0.15 8	0.51 282	0.24 157	0.12 65	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.12 111	0.10 67

AIO_test	0.23 96	0.16 107	0.28 86	0.34 141	0.20 159	0.30 178	0.39 480	0.38 98	0.25 70	0.25 94	0.28 123	0.32 180	0.22 113	0.38 142	0.25 190	0.12 65	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.12 111	0.09 6

fffft	0.25 145	0.17 160	0.37 258	0.36 224	0.22 229	0.28 142	0.36 418	0.42 140	0.24 52	0.36 214	0.23 57	0.27 137	0.22 113	0.52 289	0.27 241	0.12 65	0.09 28	0.16 276	0.12 205	0.12 111	0.12 211
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.22 78	0.15 75	0.26 48	0.33 108	0.20 159	0.61 478	0.21 83	0.30 30	0.31 130	0.23 64	0.19 21	0.18 25	0.18 45	0.41 174	0.22 96	0.12 65	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.11 148

SMoEStereo_RVC	0.26 164	0.19 251	0.35 226	0.35 190	0.22 229	0.36 275	0.32 338	0.39 106	0.34 162	0.37 221	0.30 142	0.33 194	0.24 141	0.53 298	0.24 157	0.12 65	0.10 99	0.16 276	0.12 205	0.12 111	0.11 148

mms	0.26 164	0.21 350	0.33 184	0.37 250	0.25 356	0.30 178	0.33 350	0.40 120	0.32 144	0.28 144	0.34 175	0.34 198	0.20 84	0.45 220	0.26 220	0.12 65	0.11 244	0.16 276	0.12 205	0.14 219	0.11 148

fffy	0.28 195	0.21 350	0.34 209	0.37 250	0.23 284	0.33 230	0.29 258	0.51 216	0.41 233	0.32 187	0.37 200	0.39 245	0.27 191	0.50 274	0.27 241	0.12 65	0.11 244	0.16 276	0.13 253	0.14 219	0.11 148

WCG-NET	0.28 195	0.15 75	0.33 184	0.33 108	0.19 111	0.33 230	0.27 219	0.39 106	0.80 465	0.46 288	0.49 251	0.39 245	0.25 154	0.40 162	0.25 190	0.12 65	0.09 28	0.13 122	0.11 164	0.12 111	0.10 67

IGEV-Stereo++	0.21 58	0.15 75	0.27 63	0.37 250	0.19 111	0.22 43	0.18 17	0.42 140	0.35 175	0.22 54	0.28 123	0.24 101	0.18 45	0.27 17	0.22 96	0.12 65	0.09 28	0.12 63	0.10 97	0.12 111	0.10 67

AIO-Stereo	0.25 145	0.18 203	0.34 209	0.37 250	0.18 78	0.28 142	0.30 279	0.48 194	0.27 83	0.29 159	0.30 142	0.32 180	0.17 27	0.52 289	0.23 137	0.12 65	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.13 165	0.10 67

RSM++	0.25 145	0.18 203	0.34 209	0.36 224	0.20 159	0.28 142	0.30 279	0.51 216	0.32 144	0.25 94	0.22 49	0.37 227	0.21 98	0.50 274	0.24 157	0.12 65	0.10 99	0.14 179	0.12 205	0.14 219	0.10 67

RSM	0.25 145	0.18 203	0.33 184	0.36 224	0.20 159	0.27 119	0.34 369	0.51 216	0.27 83	0.26 109	0.23 57	0.39 245	0.21 98	0.56 325	0.22 96	0.12 65	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.14 219	0.10 67

MoCha-V2	0.25 145	0.15 75	0.29 97	0.40 367	0.18 78	0.27 119	0.26 196	0.49 200	0.27 83	0.36 214	0.27 109	0.33 194	0.35 306	0.49 266	0.22 96	0.12 65	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.13 165	0.11 148

Selective-IGEV	0.24 122	0.18 203	0.35 226	0.35 190	0.19 111	0.27 119	0.25 170	0.55 245	0.23 44	0.27 129	0.25 85	0.34 198	0.19 67	0.58 360	0.22 96	0.12 65	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.12 111	0.10 67

RAFT_CTSACE	0.45 428	0.20 303	0.44 366	0.45 522	0.27 440	0.34 248	0.39 480	0.60 286	0.73 410	0.76 465	1.44 652	0.83 524	0.38 350	1.08 635	0.26 220	0.12 65	0.13 393	0.18 382	0.16 371	0.15 287	0.11 148

test_4	0.36 315	0.18 203	0.31 139	0.44 497	0.25 356	0.20 30	0.34 369	0.56 249	0.41 233	0.59 342	1.45 655	0.43 291	0.25 154	0.63 418	0.28 264	0.12 65	0.10 99	0.17 326	0.19 494	0.15 287	0.11 148

test-3	0.34 277	0.16 107	0.43 354	0.39 323	0.21 194	0.43 353	0.22 103	0.63 309	0.78 454	0.71 433	0.45 233	0.64 420	0.27 191	0.43 202	0.31 304	0.12 65	0.09 28	0.17 326	0.13 253	0.12 111	0.10 67

test_1	0.34 277	0.16 107	0.43 354	0.39 323	0.21 194	0.43 353	0.23 137	0.63 309	0.78 454	0.68 412	0.45 233	0.64 420	0.27 191	0.43 202	0.31 304	0.12 65	0.09 28	0.17 326	0.13 253	0.12 111	0.10 67

test_3	0.36 315	0.19 251	0.44 366	0.44 497	0.23 284	0.48 389	0.36 418	0.66 337	0.82 478	0.64 379	0.45 233	0.68 446	0.25 154	0.41 174	0.31 304	0.12 65	0.10 99	0.18 382	0.16 371	0.15 287	0.11 148

cross-raft	0.34 277	0.20 303	0.37 258	0.44 497	0.23 284	0.32 218	0.35 395	0.74 415	0.40 229	0.60 346	0.77 383	0.57 368	0.27 191	0.43 202	0.28 264	0.12 65	0.10 99	0.15 235	0.13 253	0.15 287	0.11 148

s12784h	0.36 315	0.15 75	0.24 17	0.34 141	0.15 11	0.77 563	0.29 258	0.80 446	0.83 483	0.56 334	0.57 302	0.43 291	0.40 369	0.57 337	0.33 328	0.12 65	0.10 99	0.14 179	0.09 15	0.14 219	0.09 6

416test1013	0.20 33	0.16 107	0.27 63	0.34 141	0.20 159	0.29 156	0.19 34	0.32 48	0.27 83	0.25 94	0.19 21	0.19 34	0.19 67	0.29 33	0.20 36	0.13 128	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.10 67

monster_256*512	0.35 296	0.23 413	0.30 115	0.42 453	0.23 284	0.44 362	0.36 418	0.71 391	0.67 375	0.45 280	0.52 278	0.62 411	0.40 369	0.38 142	0.33 328	0.13 128	0.10 99	0.17 326	0.15 332	0.16 346	0.13 263

GREATEN-IGEV_RVC	0.23 96	0.20 303	0.31 139	0.37 250	0.19 111	0.28 142	0.22 103	0.33 61	0.26 78	0.23 64	0.29 137	0.23 82	0.18 45	0.39 150	0.28 264	0.13 128	0.12 317	0.17 326	0.16 371	0.17 388	0.12 211

over v1	0.21 58	0.19 251	0.26 48	0.35 190	0.13 1	0.35 259	0.20 54	0.31 38	0.16 9	0.23 64	0.23 57	0.25 116	0.27 191	0.41 174	0.22 96	0.13 128	0.10 99	0.11 5	0.08 1	0.11 38	0.12 211

over-9	0.21 58	0.19 251	0.27 63	0.35 190	0.13 1	0.33 230	0.21 83	0.35 72	0.17 10	0.21 36	0.22 49	0.26 126	0.25 154	0.41 174	0.20 36	0.13 128	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.11 148

Anonymus	0.24 122	0.14 28	0.29 97	0.37 250	0.23 284	0.30 178	0.22 103	0.39 106	0.32 144	0.23 64	0.20 25	0.38 236	0.26 175	0.45 220	0.24 157	0.13 128	0.10 99	0.14 179	0.13 253	0.12 111	0.13 263

PhaseNet	0.25 145	0.16 107	0.31 139	0.35 190	0.22 229	0.33 230	0.22 103	0.45 174	0.33 152	0.21 36	0.28 123	0.38 236	0.23 129	0.42 188	0.28 264	0.13 128	0.10 99	0.15 235	0.15 332	0.13 165	0.12 211

qqai	0.19 19	0.14 28	0.27 63	0.32 86	0.19 111	0.22 43	0.18 17	0.30 30	0.25 70	0.18 13	0.20 25	0.29 152	0.17 27	0.33 99	0.21 69	0.13 128	0.11 244	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 67

PointNet	0.20 33	0.15 75	0.25 32	0.32 86	0.18 78	0.29 156	0.23 137	0.25 11	0.27 83	0.15 2	0.24 74	0.28 144	0.17 27	0.34 109	0.20 36	0.13 128	0.11 244	0.13 122	0.10 97	0.11 38	0.09 6

LiteMatch*	0.20 33	0.14 28	0.31 139	0.31 58	0.23 284	0.24 70	0.21 83	0.31 38	0.30 119	0.21 36	0.19 21	0.24 101	0.19 67	0.31 67	0.20 36	0.13 128	0.11 244	0.13 122	0.10 97	0.10 8	0.11 148

aanet-32k-new	0.23 96	0.16 107	0.30 115	0.36 224	0.17 46	0.26 101	0.26 196	0.33 61	0.30 119	0.27 129	0.30 142	0.23 82	0.34 300	0.42 188	0.18 7	0.13 128	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.15 287	0.10 67

aanet-new-28k	0.23 96	0.17 160	0.40 307	0.36 224	0.17 46	0.33 230	0.22 103	0.35 72	0.27 83	0.27 129	0.23 57	0.29 152	0.34 300	0.31 67	0.22 96	0.13 128	0.10 99	0.13 122	0.11 164	0.16 346	0.12 211

aanet-new-10k	0.25 145	0.18 203	0.44 366	0.38 290	0.18 78	0.45 374	0.21 83	0.44 167	0.35 175	0.27 129	0.31 156	0.25 116	0.30 246	0.28 20	0.21 69	0.13 128	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.16 346	0.10 67

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 164	0.16 107	0.30 115	0.33 108	0.22 229	0.36 275	0.32 338	0.47 186	0.48 287	0.38 233	0.51 265	0.24 101	0.18 45	0.29 33	0.24 157	0.13 128	0.09 28	0.15 235	0.12 205	0.11 38	0.11 148

PSi22a	0.16 1	0.13 5	0.23 7	0.27 3	0.15 11	0.17 17	0.18 17	0.26 19	0.15 5	0.15 2	0.13 1	0.21 57	0.17 27	0.22 1	0.19 17	0.13 128	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

LACA3	0.20 33	0.17 160	0.25 32	0.29 14	0.15 11	0.32 218	0.25 170	0.29 27	0.22 32	0.23 64	0.21 36	0.21 57	0.22 113	0.44 215	0.19 17	0.13 128	0.10 99	0.11 5	0.08 1	0.11 38	0.08 1

Foundation-i1c-attn	0.23 96	0.13 5	0.23 7	0.29 14	0.15 11	0.35 259	0.27 219	0.45 174	0.28 98	0.28 144	0.34 175	0.40 259	0.30 246	0.33 99	0.24 157	0.13 128	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.10 8	0.09 6

Foundation-i1b	0.24 122	0.13 5	0.23 7	0.29 14	0.15 11	0.40 321	0.26 196	0.48 194	0.25 70	0.31 172	0.33 163	0.40 259	0.30 246	0.35 120	0.24 157	0.13 128	0.10 99	0.12 63	0.11 164	0.11 38	0.09 6

Foundation-i1	0.26 164	0.14 28	0.25 32	0.33 108	0.21 194	0.39 315	0.26 196	0.60 286	0.38 212	0.35 209	0.38 204	0.44 302	0.29 227	0.32 80	0.26 220	0.13 128	0.10 99	0.12 63	0.11 164	0.11 38	0.10 67

Foundation-i32	0.16 1	0.13 5	0.22 3	0.27 3	0.13 1	0.15 8	0.20 54	0.25 11	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 65	0.20 84	0.23 3	0.20 36	0.13 128	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.08 1

LACA2	0.20 33	0.15 75	0.26 48	0.30 27	0.15 11	0.29 156	0.29 258	0.30 30	0.22 32	0.21 36	0.23 57	0.28 144	0.20 84	0.34 109	0.19 17	0.13 128	0.10 99	0.10 1	0.09 15	0.12 111	0.09 6

Test_v1	0.20 33	0.14 28	0.22 3	0.28 8	0.18 78	0.24 70	0.21 83	0.39 106	0.31 130	0.21 36	0.22 49	0.17 9	0.17 27	0.34 109	0.19 17	0.13 128	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.10 8	0.09 6

DispViT+	0.23 96	0.14 28	0.27 63	0.29 14	0.17 46	0.19 26	0.20 54	0.59 274	0.45 266	0.28 144	0.26 100	0.24 101	0.17 27	0.46 239	0.24 157	0.13 128	0.10 99	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.10 67

BridgeDepth_RVC	0.20 33	0.14 28	0.24 17	0.26 2	0.15 11	0.35 259	0.17 7	0.40 120	0.22 32	0.21 36	0.21 36	0.20 44	0.24 141	0.33 99	0.25 190	0.13 128	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.12 111	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 33	0.14 28	0.23 7	0.30 27	0.17 46	0.29 156	0.20 54	0.39 106	0.22 32	0.22 54	0.21 36	0.26 126	0.20 84	0.30 54	0.20 36	0.13 128	0.12 317	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 19	0.13 5	0.25 32	0.31 58	0.16 32	0.19 26	0.17 7	0.42 140	0.24 52	0.23 64	0.21 36	0.17 9	0.16 20	0.45 220	0.19 17	0.13 128	0.09 28	0.11 5	0.08 1	0.10 8	0.11 148

DVStereo	0.30 229	0.15 75	0.34 209	0.33 108	0.20 159	0.53 415	0.25 170	0.56 249	0.43 249	0.56 334	0.50 255	0.35 213	0.29 227	0.49 266	0.28 264	0.13 128	0.11 244	0.12 63	0.11 164	0.11 38	0.10 67

xyz-stereo-finetune2	0.36 315	0.19 251	0.38 271	0.32 86	0.19 111	0.82 590	0.29 258	0.52 226	0.32 144	0.51 309	0.78 395	0.43 291	0.45 403	0.69 477	0.44 469	0.13 128	0.12 317	0.17 326	0.13 253	0.12 111	0.13 263

LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 5	0.28 86	0.30 27	0.19 111	0.20 30	0.18 17	0.30 30	0.21 30	0.18 13	0.15 5	0.19 34	0.18 45	0.33 99	0.19 17	0.13 128	0.09 28	0.13 122	0.09 15	0.10 8	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 5	0.28 86	0.30 27	0.20 159	0.20 30	0.19 34	0.27 22	0.19 20	0.15 2	0.15 5	0.18 25	0.17 27	0.33 99	0.19 17	0.13 128	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 33	0.13 5	0.27 63	0.33 108	0.17 46	0.38 302	0.18 17	0.30 30	0.19 20	0.24 80	0.15 5	0.26 126	0.17 27	0.32 80	0.21 69	0.13 128	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.10 67

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 5	0.25 32	0.31 58	0.16 32	0.24 70	0.17 7	0.25 11	0.13 2	0.17 11	0.17 15	0.22 65	0.14 2	0.32 80	0.19 17	0.13 128	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.09 6

Reg-Stereo(zero)	0.30 229	0.16 107	0.28 86	0.34 141	0.18 78	0.32 218	0.20 54	0.63 309	0.68 382	0.50 304	0.52 278	0.51 340	0.30 246	0.45 220	0.25 190	0.13 128	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.12 111	0.11 148

SCV_C0	0.26 164	0.18 203	0.34 209	0.35 190	0.24 322	0.23 56	0.28 249	0.51 216	0.36 185	0.31 172	0.36 193	0.37 227	0.20 84	0.57 337	0.22 96	0.13 128	0.10 99	0.13 122	0.11 164	0.16 346	0.12 211

FoundationStereo	0.17 3	0.14 28	0.25 32	0.30 27	0.16 32	0.23 56	0.20 54	0.22 5	0.15 5	0.18 13	0.16 10	0.20 44	0.19 67	0.26 12	0.21 69	0.13 128	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.10 8	0.09 6

HUF	0.24 122	0.16 107	0.33 184	0.32 86	0.18 78	0.25 90	0.40 493	0.42 140	0.34 162	0.25 94	0.23 57	0.32 180	0.28 208	0.34 109	0.24 157	0.13 128	0.10 99	0.13 122	0.09 15	0.12 111	0.10 67

castereo	0.28 195	0.16 107	0.32 163	0.35 190	0.21 194	0.40 321	0.42 520	0.50 212	0.66 370	0.26 109	0.41 218	0.37 227	0.36 334	0.33 99	0.24 157	0.13 128	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.11 38	0.10 67

tt45	0.27 187	0.17 160	0.34 209	0.35 190	0.23 284	0.38 302	0.28 249	0.46 182	0.28 98	0.40 255	0.27 109	0.38 236	0.25 154	0.57 337	0.26 220	0.13 128	0.11 244	0.16 276	0.13 253	0.12 111	0.14 314

999	0.27 187	0.16 107	0.35 226	0.36 224	0.24 322	0.31 198	0.27 219	0.49 200	0.38 212	0.26 109	0.30 142	0.39 245	0.23 129	0.63 418	0.25 190	0.13 128	0.10 99	0.14 179	0.12 205	0.12 111	0.14 314

ours_stereo	0.26 164	0.21 350	0.33 184	0.38 290	0.23 284	0.30 178	0.33 350	0.42 140	0.38 212	0.26 109	0.34 175	0.35 213	0.23 129	0.47 249	0.27 241	0.13 128	0.11 244	0.16 276	0.12 205	0.14 219	0.10 67

dual_stereo	0.19 19	0.14 28	0.24 17	0.31 58	0.16 32	0.16 13	0.20 54	0.29 27	0.20 27	0.23 64	0.20 25	0.22 65	0.14 2	0.52 289	0.24 157	0.13 128	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

Occ-G	0.26 164	0.14 28	0.28 86	0.34 141	0.20 159	0.27 119	0.34 369	0.41 131	0.31 130	0.29 159	0.43 227	0.49 328	0.25 154	0.47 249	0.28 264	0.13 128	0.11 244	0.14 179	0.11 164	0.12 111	0.12 211

WCG-NET（raft）	0.31 238	0.15 75	0.36 241	0.32 86	0.19 111	0.35 259	0.27 219	0.51 216	0.78 454	0.45 280	0.55 297	0.48 320	0.27 191	0.54 305	0.26 220	0.13 128	0.10 99	0.12 63	0.11 164	0.12 111	0.11 148

RAFT-Stereo-weight	0.32 245	0.18 203	0.33 184	0.39 323	0.22 229	0.26 101	0.29 258	0.67 347	0.80 465	0.53 321	0.51 265	0.58 377	0.20 84	0.47 249	0.27 241	0.13 128	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.13 165	0.11 148

gcap-zeroshot	0.26 164	0.16 107	0.31 139	0.33 108	0.22 229	0.36 275	0.31 307	0.47 186	0.46 272	0.38 233	0.50 255	0.24 101	0.18 45	0.28 20	0.24 157	0.13 128	0.09 28	0.15 235	0.12 205	0.11 38	0.10 67

test_for_model	0.26 164	0.16 107	0.31 139	0.33 108	0.22 229	0.36 275	0.32 338	0.47 186	0.48 287	0.38 233	0.51 265	0.24 101	0.18 45	0.29 33	0.24 157	0.13 128	0.09 28	0.15 235	0.12 205	0.11 38	0.11 148

AE-Stereo	0.34 277	0.21 350	0.42 339	0.48 560	0.31 539	0.48 389	0.35 395	0.61 294	0.62 342	0.32 187	0.55 297	0.52 346	0.27 191	0.47 249	0.29 287	0.13 128	0.13 393	0.18 382	0.16 371	0.15 287	0.12 211

MIM_Stereo	0.38 349	0.17 160	0.53 486	0.37 250	0.24 322	0.27 119	0.24 158	0.70 382	0.54 314	0.72 444	1.00 520	0.63 414	0.29 227	0.64 433	0.38 411	0.13 128	0.14 435	0.17 326	0.16 371	0.14 219	0.11 148

testlalala	0.26 164	0.16 107	0.31 139	0.33 108	0.22 229	0.36 275	0.31 307	0.47 186	0.46 272	0.38 233	0.50 255	0.24 101	0.18 45	0.28 20	0.24 157	0.13 128	0.09 28	0.15 235	0.12 205	0.11 38	0.10 67

CES	0.28 195	0.14 28	0.23 7	0.30 27	0.70 701	0.37 289	0.27 219	0.48 194	0.46 272	0.34 198	0.48 247	0.27 137	0.22 113	0.39 150	0.23 137	0.13 128	0.11 244	0.12 63	0.08 1	0.13 165	0.17 426

Selective-RAFT	0.35 296	0.23 413	0.51 473	0.44 497	0.21 194	0.64 506	0.27 219	0.59 274	0.63 353	0.40 255	0.38 204	0.55 359	0.40 369	0.57 337	0.35 364	0.13 128	0.11 244	0.14 179	0.12 205	0.16 346	0.13 263

ProNet	0.29 211	0.21 350	0.38 271	0.35 190	0.24 322	0.32 218	0.43 529	0.57 258	0.37 202	0.33 194	0.30 142	0.32 180	0.28 208	0.57 337	0.26 220	0.13 128	0.11 244	0.16 276	0.13 253	0.13 165	0.13 263

MC-Stereo	0.28 195	0.17 160	0.32 163	0.38 290	0.20 159	0.26 101	0.26 196	0.49 200	0.37 202	0.37 221	0.61 315	0.41 271	0.31 263	0.55 312	0.25 190	0.13 128	0.09 28	0.14 179	0.12 205	0.12 111	0.11 148

RCA-Stereo	0.35 296	0.17 160	0.34 209	0.38 290	0.22 229	0.31 198	0.34 369	0.68 357	1.24 654	0.45 280	0.65 329	0.47 315	0.43 387	0.38 142	0.27 241	0.13 128	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.11 38	0.11 148

raft_robust	0.41 391	0.23 413	0.36 241	0.42 453	0.21 194	0.40 321	0.33 350	0.79 442	0.98 574	0.79 480	0.87 456	0.39 245	0.33 287	0.84 565	0.29 287	0.13 128	0.12 317	0.16 276	0.17 431	0.15 287	0.12 211

iRaft-Stereo_5w	0.45 428	0.21 350	0.48 431	0.42 453	0.28 465	0.31 198	0.54 602	0.63 309	0.62 342	0.62 358	0.89 468	1.01 588	0.69 558	0.75 517	0.66 568	0.13 128	0.12 317	0.17 326	0.15 332	0.14 219	0.15 349

IPLG	0.39 366	0.20 303	0.59 513	0.40 367	0.24 322	0.54 422	0.27 219	0.75 422	0.63 353	0.84 524	0.81 416	0.32 180	0.32 269	0.60 384	0.45 478	0.13 128	0.11 244	0.16 276	0.13 253	0.13 165	0.12 211

IPLGR	0.39 366	0.21 350	0.63 535	0.39 323	0.22 229	0.49 394	0.29 258	0.76 429	0.74 420	0.78 475	0.77 383	0.44 302	0.42 381	0.47 249	0.38 411	0.13 128	0.12 317	0.16 276	0.14 297	0.15 287	0.13 263

GMOStereo	0.37 332	0.19 251	0.38 271	0.43 476	0.24 322	0.37 289	0.38 458	0.52 226	0.62 342	0.87 544	0.84 434	0.64 420	0.35 306	0.37 134	0.28 264	0.13 128	0.11 244	0.20 464	0.18 461	0.15 287	0.11 148

error version	0.37 332	0.19 251	0.38 271	0.43 476	0.24 322	0.37 289	0.38 458	0.52 226	0.62 342	0.87 544	0.84 434	0.64 420	0.35 306	0.37 134	0.28 264	0.13 128	0.11 244	0.20 464	0.18 461	0.15 287	0.11 148

test-v	0.37 332	0.19 251	0.38 271	0.43 476	0.24 322	0.37 289	0.38 458	0.52 226	0.62 342	0.87 544	0.84 434	0.64 420	0.35 306	0.37 134	0.28 264	0.13 128	0.11 244	0.20 464	0.18 461	0.15 287	0.11 148

DRaft	0.49 486	0.17 160	0.47 410	0.37 250	0.25 356	0.58 456	0.40 493	0.65 326	0.85 496	1.02 621	1.75 678	0.50 334	0.82 617	0.63 418	0.40 427	0.13 128	0.11 244	0.16 276	0.16 371	0.14 219	0.15 349

RAFT-RH_RVC	0.56 553	0.17 160	0.41 318	0.37 250	0.23 284	0.57 450	0.24 158	0.60 286	0.70 390	1.19 659	3.94 733	0.56 362	0.38 350	0.65 440	0.36 382	0.13 128	0.11 244	0.20 464	0.14 297	0.12 111	0.13 263

test-2	0.37 332	0.19 251	0.38 271	0.43 476	0.24 322	0.37 289	0.38 458	0.52 226	0.62 342	0.87 544	0.84 434	0.64 420	0.35 306	0.37 134	0.28 264	0.13 128	0.11 244	0.20 464	0.18 461	0.15 287	0.11 148

CREStereo++_RVC	0.32 245	0.15 75	0.23 7	0.31 58	0.24 322	0.27 119	0.22 103	0.46 182	0.88 515	0.46 288	0.80 409	0.30 167	0.26 175	0.36 124	0.33 328	0.13 128	0.09 28	0.13 122	0.51 707	0.13 165	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	0.34 277	0.17 160	0.45 379	0.39 323	0.22 229	0.35 259	0.23 137	0.73 409	0.84 488	0.65 388	0.54 287	0.57 368	0.28 208	0.46 239	0.26 220	0.13 128	0.10 99	0.14 179	0.12 205	0.13 165	0.11 148

MLCV	0.47 455	0.24 455	0.61 521	0.37 250	0.17 46	0.61 478	0.33 350	0.80 446	0.87 511	0.94 586	1.13 578	0.72 469	0.43 387	0.89 587	0.51 515	0.13 128	0.10 99	0.13 122	0.11 164	0.14 219	0.12 211

GEAR-Net	0.24 122	0.20 303	0.31 139	0.38 290	0.22 229	0.24 70	0.22 103	0.50 212	0.23 44	0.28 144	0.35 183	0.30 167	0.22 113	0.31 67	0.28 264	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.10 97	0.13 165	0.13 263

zzzzzzz1	0.60 578	0.31 557	4.33 731	0.42 453	0.26 404	0.44 362	0.39 480	0.73 409	0.77 443	0.51 309	0.70 353	0.72 469	0.48 421	0.60 384	0.42 441	0.14 195	0.12 317	0.17 326	0.16 371	0.18 419	0.14 314

noway7	0.60 578	0.29 542	4.94 733	0.43 476	0.23 284	0.44 362	0.33 350	0.73 409	0.73 410	0.51 309	0.51 265	0.75 492	0.52 445	0.43 202	0.37 401	0.14 195	0.11 244	0.16 276	0.14 297	0.16 346	0.13 263

over-6	0.22 78	0.18 203	0.28 86	0.34 141	0.13 1	0.32 218	0.22 103	0.49 200	0.25 70	0.24 80	0.24 74	0.21 57	0.25 154	0.38 142	0.20 36	0.14 195	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.12 111	0.10 67

over-8	0.21 58	0.19 251	0.27 63	0.35 190	0.13 1	0.33 230	0.21 83	0.34 67	0.17 10	0.21 36	0.22 49	0.26 126	0.25 154	0.41 174	0.20 36	0.14 195	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.11 148

TestStereo-Hl	0.34 277	0.20 303	0.32 163	0.32 86	0.22 229	0.32 218	0.27 219	0.64 324	0.59 334	0.50 304	0.67 342	0.46 312	0.45 403	0.60 384	0.34 345	0.14 195	0.11 244	0.13 122	0.13 253	0.15 287	0.15 349

quiztm	0.29 211	0.19 251	0.35 226	0.40 367	0.23 284	0.27 119	0.33 350	0.63 309	0.39 224	0.45 280	0.60 310	0.39 245	0.18 45	0.40 162	0.26 220	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.14 219	0.10 67

DF	0.26 164	0.15 75	0.38 271	0.35 190	0.19 111	0.26 101	0.26 196	0.42 140	0.27 83	0.29 159	0.49 251	0.50 334	0.22 113	0.48 260	0.20 36	0.14 195	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.12 111	0.11 148

aanet-new	0.26 164	0.19 251	0.34 209	0.38 290	0.25 356	0.51 401	0.24 158	0.40 120	0.30 119	0.27 129	0.27 109	0.23 82	0.36 334	0.43 202	0.22 96	0.14 195	0.09 28	0.14 179	0.10 97	0.15 287	0.12 211

RT-Monster	0.32 245	0.17 160	0.30 115	0.34 141	0.26 404	0.38 302	0.20 54	0.56 249	0.76 434	0.61 354	0.64 326	0.49 328	0.28 208	0.41 174	0.30 295	0.14 195	0.11 244	0.12 63	0.10 97	0.11 38	0.13 263

LACA1	0.18 8	0.15 75	0.26 48	0.29 14	0.14 7	0.25 90	0.23 137	0.25 11	0.19 20	0.20 23	0.16 10	0.19 34	0.18 45	0.30 54	0.21 69	0.14 195	0.10 99	0.11 5	0.10 97	0.11 38	0.09 6

Hybrid-DGEV-03	0.45 428	0.19 251	0.33 184	0.43 476	0.27 440	0.56 444	0.26 196	0.65 326	0.74 420	0.94 586	1.92 686	0.61 404	0.30 246	0.55 312	0.34 345	0.14 195	0.10 99	0.18 382	0.16 371	0.14 219	0.11 148

Hybrid-DGEV-2	0.41 391	0.21 350	0.42 339	0.47 552	0.29 496	0.59 468	0.23 137	0.82 452	0.99 579	0.64 379	0.63 320	0.60 398	0.65 536	0.58 360	0.33 328	0.14 195	0.12 317	0.18 382	0.16 371	0.14 219	0.12 211

MatchStereo	0.19 19	0.14 28	0.23 7	0.27 3	0.15 11	0.18 21	0.21 83	0.32 48	0.28 98	0.20 23	0.35 183	0.18 25	0.17 27	0.31 67	0.24 157	0.14 195	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.10 67
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
WQFJA1	0.32 245	0.19 251	0.34 209	0.39 323	0.26 404	0.62 486	0.30 279	0.56 249	0.47 279	0.37 221	0.39 209	0.38 236	0.33 287	0.50 274	0.42 441	0.14 195	0.18 550	0.16 276	0.14 297	0.14 219	0.13 263

WQFJX	0.32 245	0.18 203	0.33 184	0.39 323	0.27 440	0.60 475	0.30 279	0.53 238	0.47 279	0.39 246	0.38 204	0.34 198	0.33 287	0.61 394	0.40 427	0.14 195	0.17 525	0.16 276	0.13 253	0.14 219	0.14 314

NLMM	0.32 245	0.19 251	0.34 209	0.39 323	0.26 404	0.62 486	0.30 279	0.56 249	0.47 279	0.37 221	0.39 209	0.38 236	0.33 287	0.49 266	0.42 441	0.14 195	0.18 550	0.16 276	0.14 297	0.14 219	0.13 263

IGEV-FE	0.34 277	0.18 203	0.67 556	0.39 323	0.28 465	0.30 178	0.25 170	0.74 415	0.31 130	0.62 358	0.57 302	0.54 354	0.25 154	0.53 298	0.27 241	0.14 195	0.10 99	0.15 235	0.14 297	0.14 219	0.12 211

252Zero-FE	0.20 33	0.15 75	0.26 48	0.33 108	0.19 111	0.23 56	0.18 17	0.41 131	0.34 162	0.22 54	0.21 36	0.19 34	0.18 45	0.28 20	0.22 96	0.14 195	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.10 8	0.10 67

Zero-FE251	0.23 96	0.16 107	0.30 115	0.33 108	0.20 159	0.44 362	0.19 34	0.37 88	0.25 70	0.27 129	0.29 137	0.38 236	0.24 141	0.32 80	0.22 96	0.14 195	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.11 38	0.10 67

water-stereo	0.28 195	0.14 28	0.29 97	0.35 190	0.19 111	0.36 275	0.23 137	0.62 299	0.38 212	0.39 246	0.62 319	0.41 271	0.35 306	0.28 20	0.27 241	0.14 195	0.13 393	0.13 122	0.12 205	0.12 111	0.10 67

depthmonostereo	0.29 211	0.14 28	0.31 139	0.35 190	0.17 46	0.46 380	0.27 219	0.69 366	0.57 331	0.35 209	0.42 221	0.31 177	0.35 306	0.35 120	0.27 241	0.14 195	0.12 317	0.13 122	0.12 205	0.11 38	0.10 67

111111	0.21 58	0.14 28	0.27 63	0.37 250	0.22 229	0.21 38	0.19 34	0.43 159	0.27 83	0.20 23	0.20 25	0.29 152	0.14 2	0.41 174	0.22 96	0.14 195	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.12 111	0.12 211

LG-G_1	0.21 58	0.13 5	0.30 115	0.34 141	0.16 32	0.52 407	0.17 7	0.34 67	0.18 14	0.21 36	0.21 36	0.26 126	0.19 67	0.37 134	0.20 36	0.14 195	0.10 99	0.13 122	0.09 15	0.11 38	0.10 67

LG-G	0.21 58	0.13 5	0.30 115	0.34 141	0.16 32	0.52 407	0.17 7	0.34 67	0.18 14	0.21 36	0.21 36	0.26 126	0.19 67	0.37 134	0.20 36	0.14 195	0.10 99	0.13 122	0.09 15	0.11 38	0.10 67

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 96	0.16 107	0.32 163	0.39 323	0.21 194	0.18 21	0.21 83	0.34 67	0.26 78	0.28 144	0.51 265	0.28 144	0.29 227	0.26 12	0.24 157	0.14 195	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.14 219	0.12 211

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 145	0.31 557	0.24 17	0.51 605	0.19 111	0.29 156	0.22 103	0.40 120	0.37 202	0.26 109	0.24 74	0.24 101	0.31 263	0.44 215	0.22 96	0.14 195	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.14 219	0.10 67

castereo++	0.26 164	0.16 107	0.26 48	0.33 108	0.19 111	0.75 556	0.20 54	0.37 88	0.47 279	0.23 64	0.23 57	0.35 213	0.28 208	0.39 150	0.19 17	0.14 195	0.09 28	0.14 179	0.09 15	0.11 38	0.10 67

tg	0.33 265	0.18 203	0.37 258	0.39 323	0.22 229	0.38 302	0.26 196	0.70 382	0.56 329	0.47 295	0.65 329	0.42 282	0.24 141	0.55 312	0.33 328	0.14 195	0.10 99	0.18 382	0.17 431	0.14 219	0.11 148

UGAM-zero	0.46 439	0.19 251	0.62 525	0.37 250	0.23 284	0.34 248	0.21 83	1.15 601	0.39 224	0.66 401	0.61 315	1.70 690	0.91 638	0.75 517	0.25 190	0.14 195	0.11 244	0.15 235	0.12 205	0.13 165	0.13 263

GCAP-BAT	0.28 195	0.15 75	0.42 339	0.33 108	0.21 194	0.25 90	0.25 170	0.45 174	0.54 314	0.34 198	0.42 221	0.43 291	0.27 191	0.48 260	0.24 157	0.14 195	0.11 244	0.14 179	0.12 205	0.11 38	0.12 211

IGEV-Stereo+	0.23 96	0.14 28	0.26 48	0.32 86	0.19 111	0.12 2	0.17 7	0.29 27	0.29 111	0.21 36	0.15 5	0.22 65	0.22 113	0.40 162	0.22 96	0.14 195	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.15 287	0.86 712

IGEV++	0.24 122	0.17 160	0.31 139	0.38 290	0.22 229	0.24 70	0.22 103	0.50 212	0.23 44	0.28 144	0.35 183	0.30 167	0.22 113	0.31 67	0.28 264	0.14 195	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.13 165	0.13 263

MyStereo07	0.32 245	0.22 391	0.34 209	0.42 453	0.28 465	0.40 321	0.50 574	0.72 398	0.37 202	0.37 221	0.34 175	0.32 180	0.31 263	0.59 378	0.27 241	0.14 195	0.13 393	0.18 382	0.17 431	0.17 388	0.16 400

MyStereo06	0.38 349	0.21 350	0.61 521	0.41 405	0.28 465	0.41 341	0.50 574	0.95 510	0.35 175	0.62 358	0.54 287	0.76 500	0.27 191	0.50 274	0.29 287	0.14 195	0.13 393	0.18 382	0.17 431	0.17 388	0.15 349

MyStereo05	0.44 417	0.21 350	0.45 379	0.41 405	0.28 465	0.41 341	0.50 574	0.93 498	1.09 627	0.76 465	0.61 315	0.51 340	0.57 479	0.73 503	0.42 441	0.14 195	0.13 393	0.18 382	0.17 431	0.17 388	0.15 349

MyStereo04	0.44 417	0.22 391	0.44 366	0.42 453	0.28 465	0.40 321	0.50 574	1.00 528	1.08 625	0.62 358	0.58 307	0.55 359	0.57 479	0.71 490	0.44 469	0.14 195	0.13 393	0.18 382	0.17 431	0.17 388	0.16 400

ff7	0.29 211	0.21 350	0.38 271	0.36 224	0.26 404	0.31 198	0.35 395	0.62 299	0.34 162	0.38 233	0.33 163	0.32 180	0.29 227	0.58 360	0.25 190	0.14 195	0.10 99	0.17 326	0.12 205	0.14 219	0.15 349

ffff	0.29 211	0.21 350	0.38 271	0.36 224	0.26 404	0.31 198	0.35 395	0.62 299	0.34 162	0.38 233	0.33 163	0.32 180	0.29 227	0.58 360	0.25 190	0.14 195	0.10 99	0.17 326	0.12 205	0.14 219	0.15 349

11t	0.29 211	0.21 350	0.38 271	0.36 224	0.26 404	0.31 198	0.35 395	0.62 299	0.34 162	0.38 233	0.33 163	0.32 180	0.29 227	0.58 360	0.25 190	0.14 195	0.10 99	0.17 326	0.12 205	0.14 219	0.15 349

IGEV_Zeroshot_test	0.34 277	0.18 203	0.67 556	0.39 323	0.28 465	0.30 178	0.25 170	0.74 415	0.31 130	0.62 358	0.57 302	0.54 354	0.25 154	0.53 298	0.27 241	0.14 195	0.10 99	0.15 235	0.14 297	0.14 219	0.12 211

MSKI-zero shot	0.32 245	0.17 160	0.34 209	0.39 323	0.21 194	0.32 218	0.22 103	0.61 294	0.43 249	0.52 318	0.64 326	0.61 404	0.20 84	0.74 511	0.25 190	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.10 97	0.12 111	0.12 211

CASnet	0.30 229	0.20 303	0.33 184	0.41 405	0.16 32	0.26 101	0.24 158	0.52 226	0.53 310	0.52 318	0.54 287	0.39 245	0.24 141	0.40 162	0.26 220	0.14 195	0.10 99	0.22 523	0.18 461	0.18 419	0.11 148
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.28 195	0.15 75	0.42 339	0.33 108	0.21 194	0.25 90	0.25 170	0.45 174	0.54 314	0.34 198	0.42 221	0.43 291	0.27 191	0.48 260	0.24 157	0.14 195	0.11 244	0.14 179	0.12 205	0.11 38	0.12 211

AEACV	0.27 187	0.17 160	0.31 139	0.34 141	0.45 649	0.26 101	0.28 249	0.37 88	0.32 144	0.30 168	0.46 238	0.31 177	0.37 344	0.36 124	0.24 157	0.14 195	0.10 99	0.15 235	0.12 205	0.13 165	0.11 148

GCAP-Stereo	0.28 195	0.19 251	0.40 307	0.38 290	0.19 111	0.38 302	0.23 137	0.57 258	0.41 233	0.45 280	0.49 251	0.39 245	0.27 191	0.33 99	0.23 137	0.14 195	0.12 317	0.14 179	0.11 164	0.12 111	0.11 148

RAFT-Test	0.34 277	0.18 203	0.37 258	0.38 290	0.23 284	0.50 396	0.23 137	0.69 366	0.40 229	0.60 346	0.85 444	0.61 404	0.28 208	0.46 239	0.27 241	0.14 195	0.11 244	0.14 179	0.11 164	0.13 165	0.12 211

LL-Strereo2	0.35 296	0.24 455	0.48 431	0.41 405	0.26 404	0.35 259	0.24 158	0.67 347	0.44 257	0.54 327	0.51 265	0.66 438	0.25 154	0.66 449	0.30 295	0.14 195	0.12 317	0.23 544	0.20 521	0.18 419	0.13 263

4D-IteraStereo	0.33 265	0.18 203	0.40 307	0.40 367	0.24 322	0.32 218	0.27 219	0.58 267	0.72 403	0.65 388	0.54 287	0.42 282	0.23 129	0.45 220	0.28 264	0.14 195	0.09 28	0.19 430	0.16 371	0.16 346	0.11 148

anonymousdsp2	0.35 296	0.20 303	0.43 354	0.37 250	0.24 322	0.48 389	0.31 307	0.86 468	0.65 366	0.55 331	0.50 255	0.50 334	0.34 300	0.56 325	0.31 304	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.10 97	0.16 346	0.14 314

anonymousdsp	0.29 211	0.21 350	0.38 271	0.37 250	0.25 356	0.30 178	0.35 395	0.63 309	0.35 175	0.39 246	0.33 163	0.33 194	0.28 208	0.59 378	0.25 190	0.14 195	0.10 99	0.17 326	0.12 205	0.14 219	0.15 349

EGLCR-Stereo	0.25 145	0.16 107	0.33 184	0.34 141	0.20 159	0.35 259	0.20 54	0.52 226	0.36 185	0.28 144	0.27 109	0.41 271	0.18 45	0.45 220	0.26 220	0.14 195	0.10 99	0.16 276	0.14 297	0.13 165	0.11 148

DCRE	0.37 332	0.18 203	0.46 396	0.45 522	0.32 556	0.42 348	0.37 436	0.63 309	0.51 303	0.47 295	0.94 483	0.56 362	0.36 334	0.52 289	0.32 314	0.14 195	0.13 393	0.15 235	0.14 297	0.14 219	0.13 263

CroCo-Stereo Lap2	0.28 195	0.24 455	0.39 293	0.50 589	0.29 496	0.20 30	0.31 307	0.49 200	0.38 212	0.24 80	0.27 109	0.46 312	0.31 263	0.39 150	0.30 295	0.14 195	0.15 468	0.16 276	0.13 253	0.16 346	0.15 349

DCANet-4	0.36 315	0.20 303	0.48 431	0.34 141	0.19 111	0.29 156	0.30 279	0.66 337	0.92 546	0.69 420	0.78 395	0.40 259	0.47 416	0.45 220	0.34 345	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.11 38	0.13 263

ccc-4	0.29 211	0.21 350	0.38 271	0.36 224	0.26 404	0.31 198	0.35 395	0.62 299	0.34 162	0.38 233	0.33 163	0.32 180	0.29 227	0.58 360	0.25 190	0.14 195	0.10 99	0.17 326	0.12 205	0.14 219	0.15 349

fff	0.37 332	0.16 107	0.41 318	0.34 141	0.19 111	0.29 156	0.30 279	0.69 366	1.06 614	0.69 420	0.78 395	0.42 282	0.63 519	0.46 239	0.34 345	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.11 38	0.13 263

ADStereo(finetuned)	0.37 332	0.16 107	0.49 444	0.34 141	0.19 111	0.30 178	0.30 279	0.68 357	0.91 541	0.70 426	0.77 383	0.43 291	0.69 558	0.45 220	0.33 328	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.13 165	0.12 211

RAFT+CT+SA	0.39 366	0.23 413	0.36 241	0.51 605	0.27 440	0.29 156	0.46 546	0.75 422	0.80 465	0.51 309	0.89 468	0.41 271	0.40 369	0.78 537	0.32 314	0.14 195	0.11 244	0.18 382	0.18 461	0.15 287	0.14 314

test_5	0.43 409	0.24 455	0.43 354	0.52 621	0.28 465	0.28 142	0.42 520	0.72 398	0.82 478	0.62 358	0.91 475	0.72 469	0.55 469	0.79 544	0.35 364	0.14 195	0.11 244	0.18 382	0.18 461	0.18 419	0.16 400

IGEV-Stereo	0.29 211	0.21 350	0.38 271	0.37 250	0.25 356	0.30 178	0.35 395	0.63 309	0.35 175	0.39 246	0.33 163	0.33 194	0.28 208	0.59 378	0.25 190	0.14 195	0.10 99	0.17 326	0.12 205	0.14 219	0.15 349
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.39 366	0.19 251	0.57 507	0.37 250	0.27 440	0.31 198	0.24 158	1.44 686	0.29 111	0.69 420	0.53 284	0.60 398	0.42 381	0.83 560	0.27 241	0.14 195	0.11 244	0.14 179	0.13 253	0.15 287	0.13 263

GLC_STEREO	0.29 211	0.19 251	0.27 63	0.44 497	0.19 111	0.31 198	0.26 196	0.47 186	0.43 249	0.37 221	0.47 244	0.41 271	0.23 129	0.50 274	0.34 345	0.14 195	0.18 550	0.19 430	0.16 371	0.16 346	0.13 263

MIPNet	0.37 332	0.21 350	0.59 513	0.39 323	0.25 356	0.50 396	0.28 249	0.77 432	0.70 390	0.65 388	0.60 310	0.40 259	0.49 426	0.44 215	0.37 401	0.14 195	0.11 244	0.16 276	0.13 253	0.14 219	0.13 263

LCNet	0.41 391	0.20 303	0.32 163	0.44 497	0.24 322	0.47 386	0.29 258	0.67 347	0.53 310	0.72 444	1.03 537	0.66 438	0.60 500	0.58 360	0.34 345	0.14 195	0.10 99	0.19 430	0.19 494	0.21 505	0.36 649

STrans-v2	0.46 439	0.20 303	0.48 431	0.40 367	0.24 322	0.55 429	0.50 574	1.07 563	0.73 410	0.65 388	1.05 547	0.72 469	0.69 558	0.72 496	0.33 328	0.14 195	0.10 99	0.17 326	0.14 297	0.13 165	0.12 211

FTStereo	0.56 553	0.20 303	0.37 258	0.41 405	0.25 356	0.40 321	0.79 677	0.66 337	0.43 249	1.09 645	3.27 721	0.70 456	0.73 582	0.55 312	0.33 328	0.14 195	0.13 393	0.19 430	0.17 431	0.15 287	0.30 615

ASMatch	0.48 468	0.19 251	0.45 379	0.39 323	0.28 465	0.37 289	0.26 196	0.74 415	0.68 382	0.76 465	2.34 699	0.61 404	0.52 445	0.62 404	0.37 401	0.14 195	0.12 317	0.17 326	0.15 332	0.14 219	0.21 528

DEmStereo	0.48 468	0.17 160	0.50 458	0.38 290	0.25 356	0.59 468	0.34 369	0.63 309	0.74 420	0.89 558	1.66 671	0.58 377	1.06 665	0.60 384	0.42 441	0.14 195	0.11 244	0.16 276	0.16 371	0.14 219	0.15 349

GrayStereo	0.49 486	0.19 251	0.42 339	0.46 544	0.28 465	0.53 415	0.67 644	0.69 366	0.63 353	1.02 621	1.47 658	0.78 508	0.76 593	0.56 325	0.33 328	0.14 195	0.12 317	0.17 326	0.17 431	0.15 287	0.29 606

RAFT-345	0.40 378	0.18 203	0.40 307	0.38 290	0.22 229	0.33 230	0.26 196	0.61 294	0.51 303	0.74 455	1.79 679	0.45 305	0.33 287	0.66 449	0.36 382	0.14 195	0.11 244	0.18 382	0.14 297	0.13 165	0.13 263

test-1	0.36 315	0.19 251	0.71 576	0.46 544	0.26 404	0.44 362	0.36 418	0.60 286	0.59 334	0.48 298	0.67 342	0.53 350	0.36 334	0.40 162	0.29 287	0.14 195	0.11 244	0.16 276	0.14 297	0.15 287	0.16 400

Prome-Stereo	0.46 439	0.19 251	0.35 226	0.44 497	0.26 404	0.40 321	0.45 542	0.68 357	0.44 257	0.96 595	1.84 682	0.59 392	0.67 547	0.61 394	0.32 314	0.14 195	0.11 244	0.16 276	0.14 297	0.16 346	0.29 606

iRaftStereo_RVC	0.32 245	0.19 251	0.37 258	0.39 323	0.22 229	0.31 198	0.29 258	0.68 357	0.51 303	0.49 300	0.66 336	0.37 227	0.23 129	0.45 220	0.33 328	0.14 195	0.10 99	0.18 382	0.17 431	0.15 287	0.12 211

DCANet	0.36 315	0.16 107	0.41 318	0.34 141	0.19 111	0.30 178	0.30 279	0.68 357	0.91 541	0.70 426	0.77 383	0.43 291	0.57 479	0.45 220	0.34 345	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.13 165	0.12 211

csc	0.37 332	0.16 107	0.41 318	0.34 141	0.19 111	0.29 156	0.30 279	0.69 366	1.06 614	0.69 420	0.78 395	0.42 282	0.63 519	0.46 239	0.34 345	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.11 38	0.13 263

cscssc	0.37 332	0.16 107	0.41 318	0.34 141	0.19 111	0.29 156	0.30 279	0.69 366	1.06 614	0.69 420	0.78 395	0.42 282	0.63 519	0.46 239	0.34 345	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.11 38	0.13 263

111	0.40 378	0.17 160	0.41 318	0.34 141	0.19 111	0.52 407	0.28 249	0.74 415	1.16 639	0.50 304	0.91 475	0.63 414	0.48 421	0.61 394	0.35 364	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.12 205	0.13 165	0.13 263

test_xeample3	0.29 211	0.21 350	0.41 318	0.35 190	0.26 404	0.35 259	0.32 338	0.56 249	0.36 185	0.43 272	0.32 160	0.34 198	0.28 208	0.54 305	0.23 137	0.14 195	0.11 244	0.16 276	0.12 205	0.14 219	0.13 263

EAI-Stereo	0.34 277	0.19 251	0.44 366	0.39 323	0.21 194	0.31 198	0.30 279	1.15 601	0.30 119	0.49 300	0.75 373	0.36 223	0.28 208	0.62 404	0.27 241	0.14 195	0.11 244	0.14 179	0.13 253	0.13 165	0.12 211

Gwc-CoAtRS	0.34 277	0.17 160	0.44 366	0.39 323	0.23 284	0.34 248	0.22 103	0.70 382	0.75 425	0.60 346	0.59 308	0.58 377	0.29 227	0.45 220	0.26 220	0.14 195	0.11 244	0.14 179	0.12 205	0.12 111	0.12 211

CCAANet	0.47 455	0.20 303	0.47 410	0.41 405	0.28 465	0.67 523	0.31 307	0.99 523	0.75 425	0.63 367	1.22 606	0.69 451	0.52 445	0.79 544	0.42 441	0.14 195	0.13 393	0.19 430	0.19 494	0.15 287	0.19 482

HITNet	0.41 391	0.26 498	0.45 379	0.33 108	0.17 46	0.63 498	0.30 279	0.93 498	0.64 361	0.71 433	0.82 422	0.64 420	0.52 445	0.59 378	0.43 451	0.14 195	0.10 99	0.15 235	0.13 253	0.19 458	0.12 211
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
DF_test	0.19 19	0.13 5	0.26 48	0.33 108	0.24 322	0.10 1	0.23 137	0.26 19	0.30 119	0.22 54	0.27 109	0.16 6	0.18 45	0.22 1	0.20 36	0.15 278	0.11 244	0.13 122	0.12 205	0.13 165	0.10 67

Weightmod	0.32 245	0.18 203	0.30 115	0.34 141	0.19 111	0.54 422	0.34 369	0.56 249	0.50 297	0.41 262	0.52 278	0.48 320	0.33 287	0.46 239	0.29 287	0.15 278	0.23 613	0.16 276	0.15 332	0.14 219	0.11 148

HLF11	0.34 277	0.17 160	0.42 339	0.30 27	0.23 284	0.36 275	0.22 103	0.69 366	0.48 287	0.49 300	0.66 336	0.43 291	0.37 344	0.70 484	0.45 478	0.15 278	0.12 317	0.13 122	0.11 164	0.15 287	0.17 426

TestStereo_HL3	0.37 332	0.19 251	0.49 444	0.34 141	0.24 322	0.51 401	0.39 480	0.60 286	0.43 249	0.61 354	0.83 428	0.56 362	0.46 410	0.55 312	0.28 264	0.15 278	0.11 244	0.14 179	0.13 253	0.14 219	0.17 426

GGDA	0.32 245	0.18 203	0.32 163	0.31 58	0.21 194	0.31 198	0.26 196	0.59 274	0.66 370	0.50 304	0.68 345	0.40 259	0.36 334	0.55 312	0.35 364	0.15 278	0.11 244	0.13 122	0.12 205	0.15 287	0.15 349

IGEV_i1	0.43 409	0.22 391	0.50 458	0.39 323	0.22 229	0.64 506	0.40 493	0.96 514	0.61 338	0.68 412	0.69 349	0.75 492	0.45 403	0.72 496	0.41 433	0.15 278	0.13 393	0.16 276	0.13 253	0.17 388	0.16 400

DepthFocus	0.19 19	0.13 5	0.31 139	0.29 14	0.23 284	0.17 17	0.20 54	0.27 22	0.18 14	0.24 80	0.25 85	0.15 3	0.17 27	0.26 12	0.18 7	0.15 278	0.12 317	0.17 326	0.17 431	0.13 165	0.10 67

VMStereo-Base	0.28 195	0.16 107	0.27 63	0.30 27	0.17 46	0.30 178	0.27 219	0.50 212	0.65 366	0.32 187	0.47 244	0.42 282	0.24 141	0.41 174	0.27 241	0.15 278	0.11 244	0.12 63	0.10 97	0.13 165	0.14 314

WQFJA1++	0.23 96	0.15 75	0.27 63	0.30 27	0.21 194	0.31 198	0.18 17	0.36 80	0.17 10	0.25 94	0.30 142	0.29 152	0.28 208	0.40 162	0.22 96	0.15 278	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.42 664	0.11 148

WQFJX1	0.33 265	0.19 251	0.34 209	0.41 405	0.28 465	0.53 415	0.33 350	0.51 216	0.50 297	0.39 246	0.36 193	0.34 198	0.31 263	0.69 477	0.39 419	0.15 278	0.18 550	0.16 276	0.14 297	0.16 346	0.14 314

FE-Mocha	0.32 245	0.19 251	0.50 458	0.38 290	0.27 440	0.30 178	0.20 54	0.71 391	0.36 185	0.65 388	0.56 300	0.54 354	0.25 154	0.38 142	0.22 96	0.15 278	0.10 99	0.17 326	0.16 371	0.13 165	0.12 211

DA	0.29 211	0.17 160	0.31 139	0.40 367	0.20 159	0.74 550	0.33 350	0.47 186	0.44 257	0.34 198	0.39 209	0.39 245	0.32 269	0.32 80	0.24 157	0.15 278	0.11 244	0.16 276	0.11 164	0.15 287	0.10 67

GGEV	0.29 211	0.17 160	0.31 139	0.40 367	0.20 159	0.74 550	0.33 350	0.47 186	0.44 257	0.34 198	0.39 209	0.39 245	0.32 269	0.32 80	0.24 157	0.15 278	0.11 244	0.16 276	0.11 164	0.15 287	0.10 67

GASTEREO	0.25 145	0.16 107	0.32 163	0.40 367	0.20 159	0.22 43	0.30 279	0.43 159	0.31 130	0.37 221	0.33 163	0.22 65	0.35 306	0.41 174	0.23 137	0.15 278	0.10 99	0.13 122	0.11 164	0.12 111	0.11 148

MSCF	0.25 145	0.16 107	0.33 184	0.39 323	0.20 159	0.20 30	0.31 307	0.43 159	0.31 130	0.36 214	0.33 163	0.23 82	0.35 306	0.36 124	0.23 137	0.15 278	0.10 99	0.13 122	0.11 164	0.13 165	0.11 148

DFGA-Net	0.45 428	0.29 542	0.80 612	0.42 453	0.32 556	0.53 415	0.35 395	0.78 438	0.89 531	0.66 401	0.75 373	0.48 320	0.39 363	0.74 511	0.60 549	0.15 278	0.13 393	0.19 430	0.18 461	0.20 479	0.17 426

LGtest1	0.19 19	0.14 28	0.29 97	0.34 141	0.16 32	0.26 101	0.17 7	0.32 48	0.20 27	0.21 36	0.15 5	0.23 82	0.20 84	0.32 80	0.20 36	0.15 278	0.10 99	0.13 122	0.09 15	0.12 111	0.11 148

MM-Stereo_test1	0.33 265	0.19 251	0.36 241	0.41 405	0.23 284	0.36 275	0.45 542	0.58 267	0.54 314	0.60 346	0.50 255	0.38 236	0.37 344	0.60 384	0.26 220	0.15 278	0.13 393	0.17 326	0.14 297	0.15 287	0.12 211

AIO-test2	0.39 366	0.21 350	0.41 318	0.47 552	0.25 356	0.45 374	0.35 395	0.77 432	1.27 664	0.36 214	0.87 456	0.37 227	0.30 246	0.47 249	0.27 241	0.15 278	0.13 393	0.21 507	0.23 579	0.15 287	0.13 263

AIO-test1	0.38 349	0.18 203	0.38 271	0.50 589	0.24 322	0.46 380	0.30 279	0.70 382	1.19 645	0.40 255	0.71 356	0.45 305	0.29 227	0.53 298	0.27 241	0.15 278	0.13 393	0.19 430	0.21 544	0.13 165	0.17 426

GIP-stereo	0.24 122	0.18 203	0.30 115	0.37 250	0.24 322	0.26 101	0.20 54	0.46 182	0.36 185	0.24 80	0.39 209	0.35 213	0.20 84	0.31 67	0.21 69	0.15 278	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.12 111	0.11 148

PAM_32	0.46 439	0.19 251	0.67 556	0.39 323	0.24 322	0.75 556	0.27 219	0.95 510	0.34 162	0.68 412	0.44 229	1.91 698	0.65 536	0.62 404	0.26 220	0.15 278	0.10 99	0.16 276	0.15 332	0.14 219	0.13 263

PAM	0.46 439	0.19 251	0.70 571	0.40 367	0.26 404	0.75 556	0.33 350	0.85 464	0.34 162	0.70 426	0.46 238	1.83 693	0.63 519	0.61 394	0.26 220	0.15 278	0.10 99	0.16 276	0.14 297	0.14 219	0.13 263

RAStereo	0.24 122	0.17 160	0.29 97	0.40 367	0.21 194	0.23 56	0.26 196	0.42 140	0.45 266	0.23 64	0.34 175	0.30 167	0.19 67	0.34 109	0.25 190	0.15 278	0.12 317	0.16 276	0.13 253	0.14 219	0.11 148

Pointernet	0.27 187	0.14 28	0.33 184	0.35 190	0.23 284	0.35 259	0.21 83	0.72 398	0.38 212	0.39 246	0.36 193	0.34 198	0.25 154	0.36 124	0.25 190	0.15 278	0.10 99	0.12 63	0.08 1	0.11 38	0.10 67

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 468	0.21 350	1.26 672	0.39 323	0.51 670	0.28 142	0.30 279	1.25 650	0.44 257	0.68 412	1.11 567	0.86 534	0.33 287	0.67 460	0.27 241	0.15 278	0.11 244	0.17 326	0.20 521	0.22 530	0.24 567

U	0.45 428	0.16 107	0.32 163	0.40 367	0.71 702	3.55 735	0.20 54	0.41 131	0.38 212	0.26 109	0.23 57	0.24 101	0.22 113	0.26 12	0.22 96	0.15 278	0.09 28	0.88 713	0.13 253	0.13 165	0.11 148

trnet	0.27 187	0.14 28	0.23 7	0.28 8	0.15 11	0.37 289	0.23 137	0.52 226	0.72 403	0.42 268	0.51 265	0.34 198	0.26 175	0.39 150	0.25 190	0.15 278	0.11 244	0.12 63	0.08 1	0.11 38	0.10 67

H2IRNET	0.37 332	0.20 303	0.33 184	0.38 290	0.25 356	0.27 119	0.23 137	0.59 274	0.72 403	0.39 246	0.90 472	0.74 489	0.55 469	0.52 289	0.43 451	0.15 278	0.13 393	0.18 382	0.20 521	0.16 346	0.13 263

MGS-Stereo	0.28 195	0.19 251	0.40 307	0.36 224	0.23 284	0.37 289	0.30 279	0.39 106	0.44 257	0.31 172	0.51 265	0.40 259	0.24 141	0.43 202	0.26 220	0.15 278	0.12 317	0.15 235	0.13 253	0.14 219	0.13 263

MyStereo8	0.40 378	0.20 303	0.54 491	0.41 405	0.29 496	0.53 415	0.29 258	0.65 326	0.49 291	0.71 433	0.98 512	0.58 377	0.43 387	0.50 274	0.51 515	0.15 278	0.12 317	0.16 276	0.14 297	0.19 458	0.19 482

IGEVStereo-DCA	0.29 211	0.22 391	0.38 271	0.35 190	0.27 440	0.37 289	0.35 395	0.62 299	0.34 162	0.38 233	0.30 142	0.35 213	0.27 191	0.51 282	0.22 96	0.15 278	0.12 317	0.16 276	0.12 205	0.13 165	0.15 349

rrr	0.29 211	0.22 391	0.41 318	0.35 190	0.27 440	0.37 289	0.32 338	0.52 226	0.42 244	0.38 233	0.30 142	0.35 213	0.27 191	0.51 282	0.22 96	0.15 278	0.12 317	0.16 276	0.13 253	0.13 165	0.14 314

Any-RAFT	0.35 296	0.16 107	0.30 115	0.34 141	0.21 194	0.52 407	0.22 103	0.88 480	0.73 410	0.53 321	0.73 362	0.64 420	0.28 208	0.46 239	0.24 157	0.15 278	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.13 165	0.12 211

HH	0.35 296	0.20 303	0.47 410	0.40 367	0.25 356	0.33 230	0.31 307	0.76 429	0.38 212	0.43 272	0.57 302	0.79 510	0.44 398	0.71 490	0.25 190	0.15 278	0.11 244	0.15 235	0.14 297	0.14 219	0.12 211

HanStereo	0.35 296	0.20 303	0.47 410	0.40 367	0.25 356	0.33 230	0.31 307	0.76 429	0.38 212	0.43 272	0.57 302	0.79 510	0.44 398	0.71 490	0.25 190	0.15 278	0.11 244	0.15 235	0.14 297	0.14 219	0.12 211

LoS	0.29 211	0.15 75	0.30 115	0.29 14	0.18 78	0.33 230	0.29 258	0.51 216	0.72 403	0.34 198	0.52 278	0.41 271	0.28 208	0.47 249	0.28 264	0.15 278	0.11 244	0.13 122	0.09 15	0.11 38	0.11 148
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Sa-1000	0.48 468	0.24 455	0.41 318	0.45 522	0.25 356	0.59 468	0.34 369	0.81 450	0.93 553	0.82 505	1.50 659	0.53 350	0.45 403	0.92 599	0.30 295	0.15 278	0.12 317	0.21 507	0.19 494	0.15 287	0.13 263

CrosDoStereo	0.50 502	0.18 203	0.45 379	0.38 290	0.24 322	0.40 321	1.18 710	0.67 347	0.86 501	0.94 586	1.37 636	0.63 414	0.77 600	0.65 440	0.45 478	0.15 278	0.12 317	0.17 326	0.18 461	0.14 219	0.14 314

HHNet	0.41 391	0.17 160	0.41 318	0.34 141	0.37 596	0.33 230	0.34 369	0.69 366	0.75 425	0.86 536	1.30 627	0.52 346	0.32 269	0.52 289	0.35 364	0.15 278	0.11 244	0.19 430	0.15 332	0.15 287	0.24 567

TransformOpticalFlow	0.44 417	0.20 303	0.47 410	0.41 405	0.23 284	0.37 289	0.47 554	0.94 503	0.76 434	0.65 388	1.14 584	0.73 482	0.56 476	0.76 522	0.32 314	0.15 278	0.10 99	0.17 326	0.15 332	0.14 219	0.13 263

OMP-Stereo	0.42 399	0.22 391	0.46 396	0.52 621	0.24 322	0.36 275	0.25 170	0.71 391	0.78 454	0.77 471	0.64 326	0.89 549	0.39 363	0.91 596	0.35 364	0.15 278	0.12 317	0.20 464	0.15 332	0.15 287	0.12 211

IIG-Stereo	0.43 409	0.21 350	0.44 366	0.50 589	0.25 356	0.44 362	0.21 83	0.71 391	0.76 434	0.83 517	0.95 493	0.83 524	0.43 387	0.90 589	0.35 364	0.15 278	0.12 317	0.19 430	0.14 297	0.15 287	0.11 148

NRIStereo	0.36 315	0.20 303	0.45 379	0.41 405	0.23 284	0.34 248	0.26 196	0.65 326	0.55 321	0.64 379	0.63 320	0.56 362	0.37 344	0.65 440	0.37 401	0.15 278	0.11 244	0.18 382	0.15 332	0.17 388	0.14 314

PSM-AAD	0.48 468	0.20 303	0.37 258	0.43 476	0.23 284	0.56 444	0.50 574	0.65 326	0.70 390	1.07 639	1.12 571	0.58 377	0.92 643	0.61 394	0.32 314	0.15 278	0.11 244	0.25 574	0.26 620	0.18 419	0.43 676

DeepStereo_LL	0.50 502	0.18 203	0.45 379	0.38 290	0.24 322	0.40 321	1.18 710	0.67 347	0.86 501	0.94 586	1.37 636	0.63 414	0.77 600	0.65 440	0.45 478	0.15 278	0.12 317	0.17 326	0.18 461	0.14 219	0.14 314

THIR-Stereo	0.50 502	0.18 203	0.45 379	0.38 290	0.23 284	0.75 556	0.67 644	0.66 337	0.87 511	1.02 621	1.40 642	0.72 469	0.76 593	0.62 404	0.42 441	0.15 278	0.11 244	0.17 326	0.18 461	0.14 219	0.15 349

AnonymousM	0.41 391	0.81 693	0.29 97	0.34 141	0.22 229	0.28 142	0.38 458	0.53 238	0.41 233	0.70 426	0.49 251	0.47 315	0.27 191	0.41 174	0.31 304	0.15 278	0.12 317	1.51 722	0.26 620	0.12 111	0.10 67

CroCo-Stereo	0.26 164	0.22 391	0.36 241	0.48 560	0.22 229	0.20 30	0.29 258	0.51 216	0.44 257	0.28 144	0.23 57	0.42 282	0.26 175	0.29 33	0.26 220	0.15 278	0.13 393	0.13 122	0.11 164	0.16 346	0.12 211
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	0.44 417	0.19 251	0.36 241	0.42 453	0.25 356	0.51 401	0.47 554	0.71 391	0.53 310	0.76 465	1.37 636	0.76 500	0.38 350	0.60 384	0.33 328	0.15 278	0.10 99	0.20 464	0.19 494	0.16 346	0.27 592

raft+_RVC	0.38 349	0.19 251	0.35 226	0.37 250	0.25 356	0.45 374	0.37 436	0.78 438	0.89 531	0.51 309	0.78 395	0.50 334	0.29 227	0.53 298	0.40 427	0.15 278	0.12 317	0.17 326	0.15 332	0.14 219	0.12 211

TANstereo	0.30 229	0.15 75	0.31 139	0.30 27	0.17 46	0.55 429	0.23 137	0.44 167	0.55 321	0.59 342	0.68 345	0.37 227	0.26 175	0.35 120	0.27 241	0.15 278	0.16 504	0.12 63	0.10 97	0.13 165	0.14 314

RALAANet	0.38 349	0.23 413	0.48 431	0.42 453	0.29 496	0.35 259	0.25 170	0.86 468	0.64 361	0.67 406	0.65 329	0.60 398	0.29 227	0.60 384	0.34 345	0.15 278	0.12 317	0.17 326	0.15 332	0.21 505	0.13 263

ARAFT	0.47 455	0.24 455	0.79 610	0.42 453	0.25 356	0.55 429	0.55 607	0.75 422	0.81 473	0.89 558	0.75 373	0.73 482	0.47 416	0.88 581	0.37 401	0.15 278	0.12 317	0.23 544	0.22 562	0.14 219	0.13 263

MMNet	0.55 542	0.25 481	0.61 521	0.43 476	0.34 577	1.07 638	0.39 480	0.87 475	0.91 541	0.91 571	0.93 482	0.86 534	0.76 593	0.81 549	0.76 592	0.15 278	0.14 435	0.18 382	0.19 494	0.20 479	0.16 400

DIP-Stereo	0.39 366	0.21 350	0.50 458	0.41 405	0.28 465	0.62 486	0.27 219	0.77 432	0.40 229	0.64 379	0.86 448	0.52 346	0.33 287	0.66 449	0.42 441	0.15 278	0.13 393	0.17 326	0.14 297	0.15 287	0.15 349
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	0.39 366	0.18 203	0.42 339	0.42 453	0.26 404	0.40 321	0.32 338	0.72 398	0.34 162	0.89 558	1.28 620	0.57 368	0.35 306	0.42 188	0.32 314	0.15 278	0.12 317	0.14 179	0.12 205	0.14 219	0.13 263

RAFT-Stereo	0.39 366	0.18 203	0.42 339	0.42 453	0.26 404	0.40 321	0.32 338	0.72 398	0.34 162	0.89 558	1.28 620	0.57 368	0.35 306	0.42 188	0.32 314	0.15 278	0.12 317	0.14 179	0.12 205	0.14 219	0.13 263
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.49 486	0.29 542	0.79 610	0.42 453	0.21 194	0.61 478	0.40 493	0.82 452	0.99 579	0.87 544	1.12 571	0.69 451	0.53 451	0.78 537	0.51 515	0.15 278	0.11 244	0.14 179	0.12 205	0.17 388	0.15 349

DN-CSS_ROB	0.43 409	0.26 498	0.62 525	0.40 367	0.29 496	0.44 362	0.27 219	0.77 432	0.75 425	0.72 444	1.09 564	0.48 320	0.43 387	0.69 477	0.37 401	0.15 278	0.12 317	0.21 507	0.19 494	0.18 419	0.16 400

pmcnn	1.23 689	0.29 542	0.96 635	0.40 367	0.23 284	0.95 614	0.69 654	1.16 609	1.28 666	1.67 698	2.33 698	11.15 752	0.86 628	0.93 605	0.88 621	0.15 278	0.12 317	0.12 63	0.10 97	0.15 287	0.15 349

DNSM	0.82 632	1.54 728	0.27 63	0.30 27	0.17 46	0.27 119	0.25 170	0.49 200	0.25 70	0.34 198	0.36 193	0.29 152	0.26 175	2.84 728	1.96 707	0.16 339	0.12 317	0.12 63	0.10 97	3.66 751	2.58 747

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.24 122	0.16 107	0.30 115	0.35 190	0.18 78	0.36 275	0.17 7	0.37 88	0.37 202	0.29 159	0.23 57	0.23 82	0.24 141	0.29 33	0.22 96	0.16 339	0.15 468	0.21 507	0.17 431	0.19 458	0.15 349

SME	0.40 378	0.20 303	0.35 226	0.36 224	0.19 111	0.79 571	0.31 307	0.79 442	0.73 410	0.56 334	0.77 383	0.43 291	0.51 441	0.57 337	0.36 382	0.16 339	0.17 525	0.19 430	0.19 494	0.18 419	0.16 400

ManiGeoR	0.33 265	0.17 160	0.43 354	0.31 58	0.22 229	0.40 321	0.27 219	0.73 409	0.49 291	0.40 255	0.63 320	0.40 259	0.32 269	0.62 404	0.41 433	0.16 339	0.11 244	0.14 179	0.12 205	0.15 287	0.16 400

HLf10	0.33 265	0.17 160	0.43 354	0.31 58	0.22 229	0.40 321	0.27 219	0.73 409	0.49 291	0.40 255	0.63 320	0.40 259	0.32 269	0.62 404	0.41 433	0.16 339	0.11 244	0.14 179	0.12 205	0.15 287	0.16 400

TestStereo_HLe17	0.34 277	0.17 160	0.46 396	0.32 86	0.21 194	0.42 348	0.31 307	0.70 382	0.66 370	0.46 288	0.68 345	0.36 223	0.30 246	0.61 394	0.36 382	0.16 339	0.10 99	0.14 179	0.13 253	0.15 287	0.15 349

TestStereo_HL2	0.33 265	0.18 203	0.33 184	0.31 58	0.22 229	0.32 218	0.25 170	0.58 267	0.61 338	0.54 327	0.68 345	0.41 271	0.36 334	0.57 337	0.36 382	0.16 339	0.11 244	0.13 122	0.11 164	0.15 287	0.16 400

DNS	0.75 617	1.52 727	0.28 86	0.28 8	0.17 46	0.18 21	0.23 137	0.48 194	0.27 83	0.26 109	0.34 175	0.30 167	0.23 129	2.70 726	1.46 687	0.16 339	0.13 393	0.16 276	0.09 15	3.27 748	2.57 746

LiteMatch	0.24 122	0.17 160	0.24 17	0.37 250	0.20 159	0.27 119	0.27 219	0.31 38	0.24 52	0.21 36	0.20 25	0.29 152	0.40 369	0.29 33	0.43 451	0.16 339	0.10 99	0.15 235	0.13 253	0.14 219	0.14 314

Lsterematch	0.38 349	0.17 160	0.38 271	0.37 250	0.20 159	0.42 348	0.27 219	0.57 258	0.71 401	0.66 401	1.02 532	0.49 328	0.40 369	0.57 337	0.43 451	0.16 339	0.10 99	0.15 235	0.13 253	0.14 219	0.14 314

Selective-IGEV-i1	0.44 417	0.20 303	0.53 486	0.41 405	0.22 229	0.62 486	0.50 574	1.01 538	0.88 515	0.63 367	0.81 416	0.79 510	0.38 350	0.54 305	0.38 411	0.16 339	0.13 393	0.15 235	0.13 253	0.15 287	0.15 349

DStereoRT	0.74 614	0.19 251	0.50 458	0.51 605	0.33 568	1.10 646	0.34 369	0.82 452	0.76 434	0.78 475	1.05 547	0.51 340	0.73 582	0.76 522	0.48 500	0.16 339	0.13 393	3.96 759	1.37 744	0.19 458	0.14 314

NLMM1	0.33 265	0.21 350	0.36 241	0.41 405	0.25 356	0.55 429	0.33 350	0.55 245	0.63 353	0.42 268	0.44 229	0.30 167	0.25 154	0.63 418	0.38 411	0.16 339	0.18 550	0.17 326	0.14 297	0.15 287	0.13 263

NLSM1	0.32 245	0.18 203	0.34 209	0.39 323	0.25 356	0.66 518	0.27 219	0.57 258	0.50 297	0.37 221	0.53 284	0.29 152	0.28 208	0.54 305	0.32 314	0.16 339	0.17 525	0.18 382	0.15 332	0.14 219	0.12 211

NLCSM	0.34 277	0.21 350	0.34 209	0.44 497	0.29 496	0.54 422	0.36 418	0.52 226	0.47 279	0.46 288	0.37 200	0.34 198	0.34 300	0.71 490	0.41 433	0.16 339	0.17 525	0.17 326	0.16 371	0.17 388	0.16 400

GSStereo	0.23 96	0.16 107	0.30 115	0.33 108	0.25 356	0.36 275	0.30 279	0.42 140	0.27 83	0.30 168	0.28 123	0.23 82	0.21 98	0.32 80	0.22 96	0.16 339	0.09 28	0.12 63	0.10 97	0.14 219	0.12 211

GS-Stereo							0.30 279	0.42 140	0.27 83	0.30 168	0.28 123	0.23 82	0.21 98	0.32 80	0.22 96	0.16 339	0.09 28	0.12 63	0.10 97	0.14 219	0.12 211

Select-FE	0.46 439	0.24 455	0.88 623	0.42 453	0.35 584	0.33 230	0.19 34	0.90 488	0.37 202	0.60 346	1.01 523	0.97 574	0.80 611	0.72 496	0.28 264	0.16 339	0.12 317	0.17 326	0.20 521	0.15 287	0.24 567

z-ln-s-r	0.66 590	0.36 587	1.30 677	0.39 323	0.26 404	0.57 450	0.63 633	0.80 446	1.03 598	0.80 483	1.43 649	0.91 556	0.76 593	1.08 635	1.87 704	0.16 339	0.12 317	0.17 326	0.14 297	0.20 479	0.16 400

G2L-Stereo_test	0.48 468	0.20 303	0.40 307	0.34 141	0.23 284	0.57 450	0.58 618	1.10 574	0.77 443	0.86 536	0.94 483	0.95 569	0.54 463	0.68 471	0.60 549	0.16 339	0.12 317	0.14 179	0.12 205	0.15 287	0.15 349

SGD-Stereo	0.22 78	0.15 75	0.27 63	0.31 58	0.15 11	0.29 156	0.20 54	0.37 88	0.29 111	0.24 80	0.29 137	0.21 57	0.27 191	0.36 124	0.25 190	0.16 339	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.13 165	0.10 67

MM-Stereo_test3	0.34 277	0.19 251	0.31 139	0.41 405	0.25 356	0.35 259	0.44 539	0.72 398	0.92 546	0.46 288	0.52 278	0.41 271	0.29 227	0.44 215	0.28 264	0.16 339	0.15 468	0.17 326	0.13 253	0.14 219	0.13 263

StereoAnything_RVC	0.21 58	0.68 681	0.39 293	0.28 8	0.15 11	0.23 56	0.18 17	0.20 2	0.19 20	0.16 8	0.16 10	0.15 3	0.22 113	0.30 54	0.18 7	0.16 339	0.09 28	0.12 63	0.08 1	0.16 346	0.09 6

model_zeroshot	0.33 265	0.18 203	0.48 431	0.39 323	0.28 465	0.45 374	0.25 170	0.63 309	0.45 266	0.61 354	0.50 255	0.51 340	0.25 154	0.45 220	0.26 220	0.16 339	0.13 393	0.15 235	0.14 297	0.13 165	0.13 263

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 399	0.20 303	0.74 590	0.38 290	0.43 637	0.39 315	0.26 196	0.94 503	0.49 291	0.53 321	0.77 383	0.93 565	0.45 403	0.63 418	0.24 157	0.16 339	0.10 99	0.17 326	0.18 461	0.20 479	0.20 508

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 277	0.27 516	0.45 379	0.36 224	0.25 356	0.48 389	0.30 279	0.58 267	0.90 534	0.42 268	0.36 193	0.30 167	0.29 227	0.49 266	0.30 295	0.16 339	0.14 435	0.18 382	0.15 332	0.18 419	0.15 349

ACVNet-DCA	0.35 296	0.23 413	0.33 184	0.41 405	0.22 229	0.55 429	0.38 458	0.85 464	0.54 314	0.41 262	0.50 255	0.34 198	0.49 426	0.57 337	0.25 190	0.16 339	0.10 99	0.19 430	0.13 253	0.18 419	0.17 426

xx1	0.39 366	0.23 413	0.33 184	0.41 405	0.22 229	0.55 429	0.38 458	0.67 347	1.06 614	0.41 262	0.50 255	0.65 433	0.53 451	0.57 337	0.25 190	0.16 339	0.10 99	0.20 464	0.19 494	0.18 419	0.17 426

1test111	0.36 315	0.23 413	0.33 184	0.41 405	0.22 229	0.55 429	0.38 458	0.85 464	0.54 314	0.41 262	0.50 255	0.34 198	0.49 426	0.55 312	0.45 478	0.16 339	0.10 99	0.19 430	0.13 253	0.18 419	0.17 426

cc1	0.37 332	0.23 413	0.33 184	0.41 405	0.22 229	0.55 429	0.38 458	0.67 347	1.06 614	0.41 262	0.50 255	0.34 198	0.49 426	0.57 337	0.25 190	0.16 339	0.10 99	0.19 430	0.13 253	0.16 346	0.15 349

ffm	0.44 417	0.26 498	0.49 444	0.37 250	0.25 356	0.55 429	0.37 436	0.68 357	1.04 604	0.73 450	0.96 497	0.71 460	0.53 451	0.57 337	0.25 190	0.16 339	0.10 99	0.25 574	0.21 544	0.16 346	0.16 400

ff1	0.49 486	0.26 498	0.49 444	0.37 250	0.25 356	0.55 429	0.37 436	0.68 357	1.04 604	0.73 450	0.96 497	0.71 460	0.53 451	1.01 619	0.88 621	0.16 339	0.10 99	0.25 574	0.21 544	0.16 346	0.16 400

tt1	0.36 315	0.24 455	0.32 163	0.41 405	0.22 229	0.54 422	0.38 458	0.68 357	1.04 604	0.41 262	0.46 238	0.35 213	0.45 403	0.57 337	0.25 190	0.16 339	0.10 99	0.19 430	0.13 253	0.16 346	0.16 400

MaDis-Stereo	0.26 164	0.18 203	0.36 241	0.36 224	0.26 404	0.27 119	0.27 219	0.43 159	0.35 175	0.27 129	0.26 100	0.41 271	0.28 208	0.40 162	0.28 264	0.16 339	0.14 435	0.16 276	0.13 253	0.14 219	0.12 211

CBFPSM	0.59 575	0.22 391	1.31 678	0.38 290	0.27 440	1.12 650	0.65 638	0.79 442	0.82 478	0.80 483	0.81 416	1.35 663	0.87 631	0.67 460	0.76 592	0.16 339	0.15 468	0.15 235	0.16 371	0.17 388	0.22 550

ToySt	0.49 486	0.27 516	0.75 598	0.40 367	0.27 440	0.64 506	0.49 569	0.84 461	0.77 443	0.60 346	0.83 428	0.88 545	0.66 544	0.70 484	0.56 538	0.16 339	0.17 525	0.21 507	0.20 521	0.21 505	0.19 482

anonymousa	0.49 486	0.20 303	0.42 339	0.38 290	0.23 284	0.91 605	0.35 395	0.75 422	0.62 342	0.85 528	1.54 664	1.06 604	0.66 544	0.51 282	0.43 451	0.16 339	0.13 393	0.19 430	0.21 544	0.16 346	0.14 314

TestStereo1	0.43 409	0.23 413	0.41 318	0.51 605	0.24 322	0.34 248	0.40 493	0.77 432	0.90 534	0.68 412	0.96 497	0.48 320	0.46 410	0.91 596	0.32 314	0.16 339	0.13 393	0.18 382	0.15 332	0.14 219	0.13 263

SA-5K	0.43 409	0.23 413	0.41 318	0.51 605	0.24 322	0.34 248	0.40 493	0.77 432	0.90 534	0.68 412	0.96 497	0.48 320	0.46 410	0.91 596	0.32 314	0.16 339	0.13 393	0.18 382	0.15 332	0.14 219	0.13 263

SA	0.44 417	0.25 481	0.46 396	0.46 544	0.24 322	0.43 353	0.36 418	0.75 422	0.96 567	0.59 342	1.03 537	0.48 320	0.52 445	0.94 612	0.32 314	0.16 339	0.12 317	0.21 507	0.19 494	0.15 287	0.13 263

CIPLG	0.41 391	0.21 350	0.63 535	0.45 522	0.33 568	0.52 407	0.33 350	0.65 326	0.60 337	0.82 505	0.96 497	0.46 312	0.32 269	0.55 312	0.44 469	0.16 339	0.12 317	0.15 235	0.14 297	0.13 165	0.14 314

ACRE	0.40 378	0.21 350	0.65 546	0.45 522	0.33 568	0.51 401	0.33 350	0.66 337	0.63 353	0.80 483	0.92 479	0.45 305	0.32 269	0.52 289	0.45 478	0.16 339	0.12 317	0.15 235	0.14 297	0.13 165	0.14 314

AAGNet	1.43 700	0.20 303	0.48 431	0.44 497	0.25 356	0.29 156	0.31 307	0.65 326	0.68 382	0.97 600	0.86 448	0.67 445	0.62 513	0.64 433	20.63 762	0.16 339	0.11 244	0.19 430	0.15 332	0.19 458	0.12 211

KYRaft	0.48 468	0.20 303	0.38 271	0.44 497	0.23 284	0.44 362	0.37 436	0.66 337	0.41 233	0.94 586	1.73 675	0.79 510	0.41 378	0.63 418	0.31 304	0.16 339	0.11 244	0.18 382	0.22 562	0.16 346	0.78 707

SST-Stereo	0.40 378	0.19 251	0.45 379	0.42 453	0.25 356	0.25 90	0.21 83	0.66 337	0.47 279	1.08 643	0.79 406	0.72 469	0.43 387	0.77 532	0.35 364	0.16 339	0.11 244	0.20 464	0.16 371	0.19 458	0.15 349

RAFT_R40	0.40 378	0.19 251	0.44 366	0.43 476	0.25 356	0.23 56	0.26 196	0.67 347	0.67 375	0.98 605	0.78 395	0.72 469	0.43 387	0.76 522	0.35 364	0.16 339	0.11 244	0.20 464	0.16 371	0.18 419	0.14 314

PFNet	0.42 399	0.18 203	0.58 511	0.43 476	0.24 322	0.43 353	0.32 338	0.74 415	0.78 454	1.00 613	0.74 371	0.68 446	0.39 363	0.72 496	0.37 401	0.16 339	0.10 99	0.20 464	0.15 332	0.16 346	0.13 263

DeepStereo_RVC	0.36 315	0.21 350	0.47 410	0.40 367	0.24 322	0.26 101	0.22 103	0.60 286	0.38 212	0.69 420	0.67 342	0.57 368	0.51 441	0.56 325	0.39 419	0.16 339	0.12 317	0.18 382	0.15 332	0.19 458	0.18 447

rafts_anoy	0.37 332	0.21 350	0.36 241	0.41 405	0.26 404	0.30 178	0.33 350	0.67 347	0.90 534	0.58 340	0.66 336	0.45 305	0.33 287	0.47 249	0.39 419	0.16 339	0.11 244	0.21 507	0.23 579	0.17 388	0.14 314

XX-TBD	0.32 245	0.53 661	0.26 48	0.51 605	0.20 159	0.37 289	0.24 158	0.40 120	0.73 410	0.54 327	0.69 349	0.31 177	0.25 154	0.32 80	0.27 241	0.16 339	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.13 165	0.11 148

raftrobust	0.34 277	0.19 251	0.36 241	0.41 405	0.27 440	0.30 178	0.25 170	0.71 391	0.63 353	0.58 340	0.55 297	0.45 305	0.46 410	0.51 282	0.29 287	0.16 339	0.12 317	0.14 179	0.12 205	0.12 111	0.13 263

RALCasStereoNet	0.36 315	0.21 350	0.37 258	0.42 453	0.26 404	0.35 259	0.38 458	0.63 309	0.64 361	0.50 304	0.72 357	0.51 340	0.29 227	0.59 378	0.36 382	0.16 339	0.14 435	0.15 235	0.13 253	0.17 388	0.16 400

XX-Stereo	0.37 332	0.17 160	0.45 379	0.55 646	0.36 589	0.38 302	0.20 54	0.60 286	0.30 119	0.46 288	1.30 627	0.73 482	0.26 175	0.56 325	0.26 220	0.16 339	0.11 244	0.17 326	0.16 371	0.14 219	0.10 67

CREStereo	0.28 195	0.15 75	0.24 17	0.27 3	0.17 46	0.37 289	0.25 170	0.51 216	0.72 403	0.42 268	0.51 265	0.32 180	0.26 175	0.38 142	0.25 190	0.16 339	0.11 244	0.12 63	0.08 1	0.12 111	0.11 148
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	0.46 439	0.32 562	0.56 503	0.37 250	0.19 111	0.63 498	0.35 395	1.01 538	0.72 403	0.77 471	0.83 428	0.70 456	0.59 496	0.68 471	0.53 526	0.16 339	0.12 317	0.16 276	0.14 297	0.24 560	0.16 400

RASNet	0.53 527	0.22 391	0.52 479	0.38 290	0.22 229	0.68 526	0.38 458	0.97 518	0.88 515	0.73 450	1.04 543	1.03 595	0.92 643	0.90 589	0.86 612	0.16 339	0.14 435	0.14 179	0.17 431	0.15 287	0.13 263

iResNet_ROB	0.52 519	0.21 350	0.53 486	0.37 250	0.21 194	0.61 478	0.29 258	1.51 695	1.32 671	0.90 566	1.02 532	0.80 519	0.62 513	0.76 522	0.43 451	0.16 339	0.12 317	0.13 122	0.09 15	0.15 287	0.18 447

Weightmod_eth	0.31 238	0.19 251	0.31 139	0.35 190	0.18 78	0.45 374	0.35 395	0.62 299	0.39 224	0.44 275	0.39 209	0.48 320	0.41 378	0.45 220	0.23 137	0.17 396	0.16 504	0.15 235	0.14 297	0.15 287	0.09 6

SE	0.32 245	0.26 498	0.34 209	0.34 141	0.21 194	0.50 396	0.33 350	0.58 267	0.52 306	0.51 309	0.54 287	0.32 180	0.35 306	0.31 67	0.25 190	0.17 396	0.13 393	0.19 430	0.16 371	0.21 505	0.18 447

DDF-Stereo	0.26 164	0.15 75	0.30 115	0.36 224	0.29 496	0.19 26	0.20 54	0.32 48	0.31 130	0.26 109	0.26 100	0.29 152	0.29 227	0.38 142	0.24 157	0.17 396	0.10 99	0.14 179	0.10 97	0.70 702	0.12 211

zero-FE	0.25 145	0.15 75	0.30 115	0.35 190	0.29 496	0.19 26	0.20 54	0.35 72	0.31 130	0.26 109	0.27 109	0.29 152	0.29 227	0.33 99	0.24 157	0.17 396	0.10 99	0.14 179	0.10 97	0.64 699	0.12 211

MultiAttention	3.58 735	0.24 455	0.62 525	0.54 638	0.34 577	22.90 762	2.72 749	1.60 703	1.13 634	0.80 483	1.81 680	1.14 631	0.43 387	35.29 774	0.61 553	0.17 396	0.12 317	0.23 544	0.23 579	0.34 631	0.29 606

S2M2_XL	0.19 19	0.18 203	0.27 63	0.27 3	0.20 159	0.15 8	0.16 4	0.22 5	0.15 5	0.21 36	0.26 100	0.17 9	0.17 27	0.24 4	0.21 69	0.17 396	0.16 504	0.15 235	0.13 253	0.15 287	0.12 211
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	0.47 455	0.19 251	0.42 339	0.35 190	0.22 229	0.57 450	0.42 520	1.14 597	0.71 401	0.84 524	0.75 373	1.09 614	0.53 451	0.74 511	0.53 526	0.17 396	0.12 317	0.14 179	0.12 205	0.17 388	0.19 482

UGAM	0.52 519	0.22 391	0.46 396	0.45 522	0.25 356	0.41 341	0.52 593	0.62 299	1.16 639	0.76 465	1.13 578	1.32 654	0.57 479	1.00 618	0.53 526	0.17 396	0.14 435	0.25 574	0.21 544	0.15 287	0.13 263

CoDeX	0.47 455	0.20 303	0.49 444	0.42 453	0.25 356	0.75 556	0.36 418	1.27 654	0.80 465	0.82 505	0.96 497	0.62 411	0.57 479	0.60 384	0.36 382	0.17 396	0.12 317	0.17 326	0.15 332	0.16 346	0.14 314

plain	0.31 238	0.20 303	0.50 458	0.39 323	0.29 496	0.27 119	0.30 279	0.44 167	0.35 175	0.31 172	0.66 336	0.30 167	0.31 263	0.65 440	0.31 304	0.17 396	0.13 393	0.20 464	0.15 332	0.17 388	0.12 211

MIF-Stereo (partial)	0.31 238	0.18 203	0.37 258	0.41 405	0.31 539	0.28 142	0.23 137	0.47 186	0.42 244	0.31 172	0.63 320	0.36 223	0.35 306	0.57 337	0.31 304	0.17 396	0.13 393	0.19 430	0.17 431	0.18 419	0.14 314

UniTT-Stereo	0.27 187	0.17 160	0.37 258	0.40 367	0.27 440	0.30 178	0.28 249	0.39 106	0.31 130	0.29 159	0.46 238	0.27 137	0.25 154	0.47 249	0.34 345	0.17 396	0.13 393	0.13 122	0.12 205	0.14 219	0.12 211

PCWNet_CMD	0.48 468	0.24 455	0.52 479	0.39 323	0.27 440	0.63 498	0.30 279	0.95 510	0.96 567	0.86 536	1.07 558	0.79 510	0.44 398	0.57 337	0.43 451	0.17 396	0.12 317	0.21 507	0.16 371	0.24 560	0.19 482

LL-Strereo	0.57 561	0.27 516	0.68 561	0.48 560	0.34 577	0.39 315	0.48 562	0.94 503	0.97 570	0.83 517	0.78 395	1.10 618	1.18 677	1.33 670	0.49 503	0.17 396	0.14 435	0.22 523	0.19 494	0.16 346	0.17 426

knoymous	0.36 315	0.20 303	0.31 139	0.31 58	0.22 229	0.36 275	0.29 258	0.61 294	0.64 361	0.67 406	0.70 353	0.60 398	0.40 369	0.58 360	0.34 345	0.17 396	0.11 244	0.20 464	0.11 164	0.17 388	0.18 447

riskmin	0.38 349	0.20 303	0.39 293	0.32 86	0.23 284	0.53 415	0.30 279	0.63 309	0.80 465	0.49 300	0.56 300	0.73 482	0.58 489	0.55 312	0.36 382	0.17 396	0.11 244	0.19 430	0.13 253	0.19 458	0.20 508

qqq	0.40 378	0.26 498	0.44 366	0.36 224	0.22 229	0.46 380	0.36 418	0.85 464	0.54 314	0.56 334	0.69 349	0.65 433	0.53 451	0.55 312	0.45 478	0.17 396	0.16 504	0.20 464	0.19 494	0.18 419	0.17 426

x	0.39 366	0.24 455	0.41 318	0.34 141	0.23 284	0.52 407	0.32 338	0.86 468	0.52 306	0.57 338	0.70 353	0.59 392	0.50 436	0.49 266	0.46 489	0.17 396	0.15 468	0.17 326	0.15 332	0.17 388	0.16 400

IER	0.46 439	0.23 413	0.50 458	0.38 290	0.28 465	0.69 528	0.35 395	0.80 446	0.66 370	0.83 517	0.94 483	0.75 492	0.77 600	0.60 384	0.42 441	0.17 396	0.14 435	0.17 326	0.17 431	0.17 388	0.15 349

DAS	0.51 511	0.25 481	0.60 519	0.48 560	0.31 539	0.58 456	0.41 509	0.83 457	0.97 570	0.89 558	1.12 571	0.70 456	0.75 590	0.82 552	0.43 451	0.17 396	0.13 393	0.18 382	0.15 332	0.20 479	0.18 447

SepStereo	0.51 511	0.25 481	0.60 519	0.48 560	0.31 539	0.58 456	0.41 509	0.83 457	0.97 570	0.89 558	1.12 571	0.70 456	0.75 590	0.93 605	0.43 451	0.17 396	0.13 393	0.18 382	0.15 332	0.20 479	0.18 447

IPLGR_C	0.40 378	0.21 350	0.64 540	0.45 522	0.33 568	0.52 407	0.34 369	0.66 337	0.62 342	0.82 505	0.92 479	0.45 305	0.32 269	0.52 289	0.46 489	0.17 396	0.12 317	0.15 235	0.14 297	0.13 165	0.14 314

TRStereo	0.37 332	0.27 516	0.59 513	0.47 552	0.41 624	0.29 156	0.30 279	0.84 461	0.59 334	0.52 318	0.41 218	0.52 346	0.26 175	0.73 503	0.27 241	0.17 396	0.12 317	0.19 430	0.19 494	0.13 165	0.11 148

IRAFT_RVC	0.42 399	0.20 303	0.48 431	0.44 497	0.24 322	0.27 119	0.54 602	0.74 415	0.77 443	0.76 465	0.80 409	0.73 482	0.51 441	0.70 484	0.36 382	0.17 396	0.10 99	0.21 507	0.16 371	0.16 346	0.14 314

CRE-IMP	0.36 315	0.23 413	0.49 444	0.42 453	0.24 322	0.41 341	0.21 83	0.57 258	0.41 233	0.65 388	0.72 357	0.53 350	0.37 344	0.61 394	0.38 411	0.17 396	0.11 244	0.19 430	0.15 332	0.21 505	0.18 447

RAFT	0.45 428	0.22 391	0.45 379	0.47 552	0.26 404	0.54 422	0.47 554	0.66 337	0.58 333	0.80 483	0.82 422	0.94 567	0.57 479	0.75 517	0.34 345	0.17 396	0.15 468	0.22 523	0.20 521	0.16 346	0.12 211

CFNet_pseudo	0.46 439	0.24 455	0.52 479	0.37 250	0.27 440	0.58 456	0.30 279	0.86 468	0.88 515	0.82 505	1.03 537	0.75 492	0.47 416	0.58 360	0.44 469	0.17 396	0.12 317	0.24 561	0.16 371	0.24 560	0.19 482

RAFT + AFF	0.53 527	0.29 542	0.75 598	0.51 605	0.32 556	0.63 498	0.60 624	1.00 528	0.91 541	0.78 475	0.87 456	0.83 524	0.58 489	0.80 546	0.47 496	0.17 396	0.20 585	0.23 544	0.22 562	0.18 419	0.18 447

ACVNet	0.46 439	0.23 413	0.36 241	0.39 323	0.28 465	0.58 456	0.40 493	0.87 475	0.80 465	0.64 379	0.96 497	0.79 510	0.60 500	0.63 418	0.67 571	0.17 396	0.15 468	0.16 276	0.15 332	0.18 419	0.15 349

acv_ft	0.51 511	0.23 413	0.56 503	0.44 497	0.28 465	0.86 600	0.39 480	0.91 493	0.80 465	0.97 600	0.96 497	0.79 510	0.59 496	0.63 418	0.87 618	0.17 396	0.15 468	0.16 276	0.15 332	0.17 388	0.15 349

MSMDNet	0.48 468	0.24 455	0.52 479	0.39 323	0.27 440	0.63 498	0.30 279	0.96 514	0.96 567	0.86 536	1.07 558	0.79 510	0.44 398	0.57 337	0.43 451	0.17 396	0.12 317	0.20 464	0.16 371	0.23 547	0.19 482

HSM-Net_RVC	0.53 527	0.22 391	0.35 226	0.37 250	0.21 194	0.85 597	0.37 436	1.23 639	0.93 553	0.90 566	1.15 590	1.26 641	0.63 519	0.72 496	0.48 500	0.17 396	0.13 393	0.16 276	0.15 332	0.17 388	0.15 349
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.46 439	0.24 455	0.52 479	0.37 250	0.27 440	0.58 456	0.31 307	0.86 468	0.88 515	0.82 505	1.02 532	0.75 492	0.47 416	0.58 360	0.44 469	0.17 396	0.12 317	0.24 561	0.16 371	0.24 560	0.19 482

HSM	0.51 511	0.24 455	0.41 318	0.39 323	0.24 322	0.75 556	0.40 493	1.22 634	0.75 425	0.81 496	0.91 475	1.21 636	0.69 558	0.87 578	0.46 489	0.17 396	0.13 393	0.17 326	0.14 297	0.17 388	0.17 426

StereoDRNet-Refined	0.58 568	0.32 562	0.54 491	0.46 544	0.30 515	0.96 617	0.40 493	1.00 528	0.94 560	1.12 650	1.08 561	0.96 572	0.67 547	0.90 589	0.89 631	0.17 396	0.13 393	0.22 523	0.21 544	0.20 479	0.19 482
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
LE_ROB	4.42 741	0.24 455	2.75 717	0.42 453	0.23 284	1.57 692	0.90 692	1.71 712	17.88 767	16.56 769	4.88 742	5.17 739	18.85 769	1.63 691	14.62 758	0.17 396	0.14 435	0.16 276	0.16 371	0.19 458	0.17 426

MEA-ACV	0.54 539	0.23 413	0.61 521	0.41 405	0.28 465	0.71 539	0.43 529	1.18 617	0.88 515	0.85 528	0.94 483	1.04 597	0.85 625	0.73 503	0.57 541	0.18 432	0.17 525	0.20 464	0.24 595	0.18 419	0.21 528

depth_test_26	0.21 58	0.14 28	0.28 86	0.30 27	0.19 111	0.16 13	0.20 54	0.30 30	0.23 44	0.27 129	0.37 200	0.22 65	0.15 8	0.29 33	0.20 36	0.18 432	0.14 435	0.15 235	0.15 332	0.15 287	0.14 314

HLf8	0.33 265	0.17 160	0.39 293	0.30 27	0.22 229	0.43 353	0.27 219	0.71 391	0.67 375	0.44 275	0.60 310	0.36 223	0.30 246	0.58 360	0.35 364	0.18 432	0.11 244	0.14 179	0.12 205	0.17 388	0.18 447

GEAStereo	0.23 96	0.16 107	0.30 115	0.33 108	0.25 356	0.36 275	0.30 279	0.42 140	0.28 98	0.26 109	0.28 123	0.24 101	0.21 98	0.32 80	0.22 96	0.18 432	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.14 219	0.12 211

gasm-f	0.24 122	0.16 107	0.27 63	0.33 108	0.25 356	0.25 90	0.36 418	0.42 140	0.28 98	0.26 109	0.35 183	0.24 101	0.30 246	0.36 124	0.23 137	0.18 432	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.15 287	0.12 211

SCV	0.26 164	0.19 251	0.33 184	0.35 190	0.21 194	0.27 119	0.34 369	0.56 249	0.28 98	0.24 80	0.28 123	0.37 227	0.23 129	0.49 266	0.22 96	0.18 432	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.15 287	0.11 148

test_sample1	0.42 399	0.22 391	0.46 396	0.34 141	0.23 284	0.58 456	0.35 395	0.99 523	0.49 291	0.62 358	0.75 373	0.69 451	0.61 506	0.58 360	0.44 469	0.18 432	0.14 435	0.17 326	0.15 332	0.17 388	0.17 426

mmm	0.44 417	0.27 516	0.46 396	0.38 290	0.24 322	0.61 478	0.35 395	0.94 503	0.53 310	0.72 444	1.05 547	0.63 414	0.50 436	0.57 337	0.45 478	0.18 432	0.15 468	0.23 544	0.20 521	0.20 479	0.18 447

11t1	0.36 315	0.21 350	0.42 339	0.35 190	0.22 229	0.62 486	0.29 258	0.69 366	0.43 249	0.60 346	0.53 284	0.53 350	0.48 421	0.56 325	0.40 427	0.18 432	0.14 435	0.16 276	0.13 253	0.17 388	0.17 426

1111x	0.55 542	0.22 391	0.46 396	0.38 290	0.20 159	0.66 518	0.43 529	1.23 639	0.99 579	0.71 433	0.99 517	0.95 569	0.69 558	0.90 589	1.08 659	0.18 432	0.17 525	0.18 382	0.19 494	0.20 479	0.18 447

EKT-Stereo	0.35 296	0.23 413	0.39 293	0.43 476	0.29 496	0.38 302	0.31 307	0.69 366	0.64 361	0.45 280	0.63 320	0.49 328	0.27 191	0.56 325	0.33 328	0.18 432	0.14 435	0.18 382	0.15 332	0.16 346	0.16 400

gwcnet-sp	0.48 468	0.23 413	0.70 571	0.40 367	0.26 404	0.81 582	0.41 509	0.89 483	0.84 488	0.91 571	0.76 379	0.66 438	0.61 506	0.66 449	0.50 505	0.18 432	0.17 525	0.18 382	0.18 461	0.18 419	0.18 447

scenet	0.48 468	0.23 413	0.70 571	0.40 367	0.26 404	0.81 582	0.41 509	0.89 483	0.84 488	0.91 571	0.76 379	0.66 438	0.61 506	0.66 449	0.50 505	0.18 432	0.17 525	0.18 382	0.18 461	0.18 419	0.18 447

ssnet	0.48 468	0.23 413	0.70 571	0.40 367	0.26 404	0.81 582	0.41 509	0.89 483	0.84 488	0.91 571	0.76 379	0.66 438	0.61 506	0.66 449	0.50 505	0.18 432	0.17 525	0.18 382	0.18 461	0.18 419	0.18 447

DisPM	0.39 366	0.19 251	0.44 366	0.41 405	0.27 440	0.24 70	0.31 307	0.65 326	0.57 331	0.87 544	0.87 456	0.60 398	0.32 269	0.76 522	0.32 314	0.18 432	0.12 317	0.19 430	0.17 431	0.15 287	0.20 508

hknet	0.49 486	0.25 481	0.51 473	0.45 522	0.29 496	0.77 563	0.40 493	0.94 503	0.83 483	0.75 457	0.80 409	0.97 574	0.61 506	0.73 503	0.45 478	0.18 432	0.14 435	0.22 523	0.19 494	0.18 419	0.18 447

Patchmatch Stereo++	0.35 296	0.23 413	0.47 410	0.41 405	0.22 229	0.24 70	0.22 103	0.59 274	0.36 185	0.63 367	0.73 362	0.58 377	0.38 350	0.58 360	0.36 382	0.18 432	0.12 317	0.20 464	0.16 371	0.20 479	0.15 349
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	0.38 349	0.20 303	0.45 379	0.41 405	0.25 356	0.26 101	0.31 307	0.69 366	0.70 390	0.65 388	0.77 383	0.57 368	0.30 246	0.67 460	0.35 364	0.18 432	0.12 317	0.20 464	0.16 371	0.16 346	0.27 592

OCTAStereo	0.38 349	0.20 303	0.46 396	0.41 405	0.25 356	0.26 101	0.31 307	0.69 366	0.70 390	0.65 388	0.77 383	0.58 377	0.30 246	0.67 460	0.35 364	0.18 432	0.12 317	0.20 464	0.16 371	0.16 346	0.27 592

PSM-adaLoss	0.35 296	0.23 413	0.47 410	0.41 405	0.22 229	0.24 70	0.31 307	0.59 274	0.36 185	0.63 367	0.73 362	0.58 377	0.38 350	0.56 325	0.35 364	0.18 432	0.12 317	0.20 464	0.16 371	0.20 479	0.15 349

ROB_FTStereo_v2	0.35 296	0.23 413	0.47 410	0.41 405	0.22 229	0.24 70	0.31 307	0.59 274	0.36 185	0.63 367	0.73 362	0.57 368	0.38 350	0.57 337	0.36 382	0.18 432	0.12 317	0.20 464	0.16 371	0.20 479	0.15 349

ROB_FTStereo	0.35 296	0.23 413	0.47 410	0.41 405	0.22 229	0.25 90	0.21 83	0.59 274	0.36 185	0.63 367	0.73 362	0.58 377	0.38 350	0.57 337	0.35 364	0.18 432	0.12 317	0.20 464	0.16 371	0.20 479	0.15 349

HUI-Stereo	0.35 296	0.23 413	0.47 410	0.41 405	0.22 229	0.24 70	0.22 103	0.60 286	0.36 185	0.63 367	0.73 362	0.58 377	0.38 350	0.50 274	0.35 364	0.18 432	0.12 317	0.20 464	0.16 371	0.20 479	0.15 349

RE-Stereo	0.38 349	0.20 303	0.46 396	0.41 405	0.25 356	0.26 101	0.31 307	0.69 366	0.70 390	0.65 388	0.77 383	0.58 377	0.30 246	0.67 460	0.35 364	0.18 432	0.12 317	0.20 464	0.16 371	0.16 346	0.27 592

Pruner-Stereo	0.38 349	0.20 303	0.45 379	0.40 367	0.25 356	0.22 43	0.24 158	0.67 347	0.55 321	0.89 558	0.76 379	0.68 446	0.29 227	0.62 404	0.35 364	0.18 432	0.12 317	0.20 464	0.17 431	0.17 388	0.18 447

TVStereo	0.38 349	0.20 303	0.46 396	0.41 405	0.25 356	0.26 101	0.31 307	0.69 366	0.70 390	0.65 388	0.77 383	0.58 377	0.30 246	0.67 460	0.35 364	0.18 432	0.12 317	0.20 464	0.16 371	0.16 346	0.27 592

iGMRVC	0.35 296	0.23 413	0.47 410	0.41 405	0.22 229	0.24 70	0.30 279	0.59 274	0.36 185	0.63 367	0.73 362	0.58 377	0.38 350	0.58 360	0.36 382	0.18 432	0.12 317	0.20 464	0.16 371	0.20 479	0.15 349

iRAFT	0.35 296	0.23 413	0.47 410	0.41 405	0.22 229	0.24 70	0.22 103	0.59 274	0.36 185	0.63 367	0.73 362	0.58 377	0.38 350	0.58 360	0.36 382	0.18 432	0.12 317	0.20 464	0.16 371	0.20 479	0.15 349

RAFT-IKP	0.35 296	0.23 413	0.47 410	0.41 405	0.22 229	0.24 70	0.28 249	0.59 274	0.36 185	0.63 367	0.73 362	0.57 368	0.38 350	0.58 360	0.36 382	0.18 432	0.12 317	0.20 464	0.16 371	0.20 479	0.15 349

TestStereo	0.38 349	0.31 557	0.40 307	0.45 522	0.20 159	0.40 321	0.37 436	0.66 337	0.65 366	0.53 321	0.78 395	0.47 315	0.40 369	0.55 312	0.37 401	0.18 432	0.13 393	0.20 464	0.15 332	0.22 530	0.13 263

SFCPSM	0.47 455	0.21 350	0.55 497	0.40 367	0.27 440	0.87 601	0.37 436	1.33 665	0.77 443	0.80 483	0.84 434	0.54 354	0.49 426	0.57 337	0.37 401	0.18 432	0.13 393	0.18 382	0.20 521	0.16 346	0.15 349

delet	0.55 542	0.24 455	0.55 497	0.44 497	0.33 568	1.07 638	0.50 574	1.00 528	0.86 501	0.85 528	0.96 497	0.90 554	0.63 519	0.83 560	0.74 590	0.18 432	0.18 550	0.20 464	0.21 544	0.16 346	0.15 349

FADNet-RVC-Resample	0.56 553	0.33 571	1.16 658	0.49 575	0.34 577	0.71 539	0.43 529	1.01 538	0.93 553	0.82 505	0.87 456	0.74 489	0.67 547	0.73 503	0.45 478	0.18 432	0.18 550	0.26 593	0.27 627	0.26 577	0.27 592

ADCRef	0.80 628	0.43 626	1.32 680	0.50 589	0.45 649	1.07 638	0.51 590	1.07 563	0.98 574	1.17 655	1.42 646	0.87 540	0.91 638	0.85 571	3.19 725	0.18 432	0.16 504	0.23 544	0.23 579	0.22 530	0.21 528

AANet_RVC	0.57 561	0.32 562	0.54 491	0.45 522	0.27 440	0.57 450	0.48 562	1.00 528	1.28 666	0.86 536	1.33 631	0.87 540	0.58 489	1.07 632	0.75 591	0.18 432	0.12 317	0.15 235	0.13 253	0.18 419	0.18 447

SCION-M(vits-remse)	0.24 122	0.14 28	0.74 590	0.51 605	0.15 11	0.22 43	0.22 103	0.39 106	0.33 152	0.20 23	0.25 85	0.17 9	0.15 8	0.39 150	0.18 7	0.19 467	0.15 468	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

SCION-MonSter(vits)	0.46 439	0.14 28	0.25 32	0.31 58	0.15 11	0.22 43	0.22 103	0.88 480	1.07 621	0.20 23	1.06 554	0.73 482	0.56 476	0.76 522	1.14 667	0.19 467	0.15 468	0.33 647	0.34 664	0.25 569	0.24 567

MWDA-net	0.50 502	0.23 413	0.58 511	0.41 405	0.30 515	0.78 567	0.48 562	0.83 457	0.86 501	0.98 605	0.85 444	0.72 469	0.81 612	0.75 517	0.42 441	0.19 467	0.13 393	0.18 382	0.18 461	0.19 458	0.21 528

MWSP-net	0.52 519	0.23 413	0.54 491	0.45 522	0.30 515	0.70 533	0.81 679	1.02 542	0.92 546	0.75 457	0.78 395	0.91 556	0.73 582	0.62 404	0.52 522	0.19 467	0.15 468	0.19 430	0.18 461	0.21 505	0.22 550

SCION-MonSter	0.67 595	0.40 617	0.95 632	0.54 638	0.44 644	1.30 673	0.42 520	0.91 493	1.06 614	0.79 480	1.13 578	0.74 489	0.67 547	0.76 522	1.43 685	0.19 467	0.19 570	0.45 679	0.42 688	0.30 605	0.26 581

SMOE	0.36 315	0.20 303	0.35 226	0.36 224	0.17 46	0.63 498	0.41 509	0.65 326	0.55 321	0.54 327	0.72 357	0.49 328	0.38 350	0.40 162	0.30 295	0.19 467	0.12 317	0.28 615	0.15 332	0.19 458	0.14 314

RT-IGEV	0.52 519	0.19 251	0.59 513	0.40 367	0.25 356	0.79 571	0.62 631	1.15 601	0.74 420	0.89 558	0.99 517	1.18 635	0.61 506	0.65 440	0.31 304	0.19 467	0.13 393	0.17 326	0.13 253	0.15 287	0.20 508

test_sample2	0.42 399	0.22 391	0.43 354	0.33 108	0.21 194	0.58 456	0.39 480	0.95 510	0.67 375	0.63 367	0.77 383	0.69 451	0.57 479	0.61 394	0.38 411	0.19 467	0.14 435	0.18 382	0.16 371	0.19 458	0.18 447

DispNO	0.47 455	0.23 413	0.71 576	0.39 323	0.31 539	0.60 475	0.38 458	0.89 483	0.77 443	0.75 457	0.84 434	0.72 469	0.54 463	0.73 503	0.46 489	0.19 467	0.14 435	0.20 464	0.18 461	0.16 346	0.17 426

SMFormer	0.51 511	0.23 413	0.62 525	0.34 141	0.20 159	0.62 486	0.34 369	1.21 626	1.02 593	0.81 496	1.01 523	0.71 460	0.65 536	0.84 565	0.55 536	0.19 467	0.15 468	0.18 382	0.16 371	0.18 419	0.18 447

tta	0.51 511	0.23 413	0.62 525	0.34 141	0.20 159	0.62 486	0.34 369	1.21 626	1.02 593	0.81 496	1.01 523	0.71 460	0.65 536	0.84 565	0.55 536	0.19 467	0.15 468	0.18 382	0.16 371	0.15 287	0.14 314

qqq1	0.49 486	0.23 413	0.62 525	0.34 141	0.20 159	0.62 486	0.34 369	1.21 626	1.02 593	0.81 496	1.01 523	0.71 460	0.65 536	0.84 565	0.34 345	0.19 467	0.15 468	0.14 179	0.12 205	0.15 287	0.14 314

fff1	0.49 486	0.23 413	0.62 525	0.34 141	0.20 159	0.62 486	0.34 369	1.21 626	1.02 593	0.81 496	1.01 523	0.71 460	0.65 536	0.84 565	0.34 345	0.19 467	0.15 468	0.14 179	0.12 205	0.15 287	0.14 314

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 585	0.28 530	0.99 639	0.40 367	0.30 515	1.03 631	0.56 613	1.10 574	0.99 579	0.97 600	1.22 606	1.06 604	0.69 558	1.07 632	0.95 640	0.19 467	0.11 244	0.16 276	0.13 253	0.22 530	0.21 528

GwcNet-ADL	0.44 417	0.22 391	0.48 431	0.45 522	0.30 515	0.40 321	0.37 436	0.92 496	0.97 570	0.71 433	0.78 395	0.61 404	0.42 381	0.62 404	0.50 505	0.19 467	0.14 435	0.15 235	0.14 297	0.18 419	0.18 447

PFNet+	0.40 378	0.19 251	0.49 444	0.39 323	0.25 356	0.28 142	0.23 137	0.64 324	0.70 390	0.85 528	0.79 406	0.64 420	0.35 306	0.72 496	0.34 345	0.19 467	0.14 435	0.23 544	0.20 521	0.16 346	0.20 508

PSM-softLoss	0.38 349	0.20 303	0.48 431	0.41 405	0.26 404	0.30 178	0.35 395	0.69 366	0.46 272	0.62 358	0.82 422	0.59 392	0.33 287	0.70 484	0.39 419	0.19 467	0.12 317	0.20 464	0.18 461	0.16 346	0.22 550

KMStereo	0.38 349	0.20 303	0.48 431	0.41 405	0.26 404	0.30 178	0.35 395	0.69 366	0.46 272	0.62 358	0.82 422	0.59 392	0.33 287	0.70 484	0.39 419	0.19 467	0.12 317	0.20 464	0.18 461	0.16 346	0.22 550

LMCR-Stereo	0.53 527	0.30 552	0.53 486	0.58 657	0.30 515	0.83 593	0.36 418	1.19 619	0.76 434	0.88 554	1.04 543	0.56 362	0.62 513	0.82 552	0.67 571	0.19 467	0.15 468	0.19 430	0.14 297	0.23 547	0.17 426

sAnonymous2	0.40 378	0.39 612	0.85 616	0.48 560	0.37 596	0.40 321	0.46 546	0.57 258	0.52 306	0.38 233	0.46 238	0.35 213	0.42 381	0.43 202	0.30 295	0.19 467	0.14 435	0.18 382	0.17 431	0.57 693	0.44 677

CroCo_RVC	0.40 378	0.39 612	0.85 616	0.48 560	0.37 596	0.40 321	0.46 546	0.57 258	0.52 306	0.38 233	0.46 238	0.35 213	0.42 381	0.43 202	0.30 295	0.19 467	0.14 435	0.18 382	0.17 431	0.57 693	0.44 677

test_xeample	1.01 661	0.21 350	0.42 339	0.35 190	0.21 194	0.71 539	0.39 480	1.23 639	0.86 501	0.81 496	1.04 543	0.69 451	0.61 506	0.69 477	10.93 754	0.19 467	0.15 468	0.18 382	0.17 431	0.18 419	0.17 426

GMStereo	0.39 366	0.37 594	0.54 491	0.40 367	0.26 404	0.42 348	0.36 418	0.59 274	1.04 604	0.55 331	0.51 265	0.37 227	0.35 306	0.54 305	0.41 433	0.19 467	0.13 393	0.16 276	0.17 431	0.24 560	0.18 447
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.54 539	0.26 498	0.66 552	0.44 497	0.40 617	0.99 624	0.41 509	0.98 521	0.75 425	0.83 517	0.89 468	1.04 597	0.72 579	0.73 503	0.62 556	0.19 467	0.14 435	0.20 464	0.17 431	0.20 479	0.17 426

FENet	0.42 399	0.22 391	0.38 271	0.39 323	0.24 322	0.55 429	0.32 338	0.79 442	0.70 390	0.71 433	0.72 357	0.63 414	0.57 479	0.62 404	0.44 469	0.19 467	0.13 393	0.19 430	0.17 431	0.18 419	0.19 482

SuperB	1.04 666	0.37 594	4.81 732	0.43 476	0.31 539	0.99 624	0.46 546	1.02 542	2.09 712	1.09 645	1.09 564	0.75 492	0.81 612	1.06 629	1.76 697	0.19 467	0.15 468	0.17 326	0.15 332	2.82 745	0.26 581

ADCP+	1.06 671	0.35 582	1.51 695	0.49 575	0.51 670	1.45 685	0.55 607	1.25 650	1.03 598	1.16 654	1.15 590	1.10 618	1.07 667	1.56 685	6.75 744	0.19 467	0.16 504	0.23 544	0.21 544	0.28 592	0.21 528

CFNet	0.51 511	0.29 542	0.46 396	0.41 405	0.27 440	0.70 533	0.32 338	1.13 588	1.00 586	0.72 444	1.07 558	0.85 529	0.60 500	0.76 522	0.52 522	0.19 467	0.14 435	0.23 544	0.23 579	0.21 505	0.16 400

iResNetv2_ROB	0.52 519	0.27 516	0.69 567	0.38 290	0.25 356	0.62 486	0.35 395	1.17 614	1.01 590	0.99 608	1.06 554	0.88 545	0.67 547	0.66 449	0.39 419	0.19 467	0.13 393	0.15 235	0.11 164	0.18 419	0.16 400

DISCO	0.70 603	0.26 498	0.68 561	0.44 497	0.31 539	1.14 652	0.51 590	1.23 639	1.23 652	0.81 496	1.05 547	1.50 678	0.85 625	1.82 701	1.03 653	0.19 467	0.15 468	0.18 382	0.16 371	0.24 560	0.23 558

VeloStereo	0.21 58	0.14 28	0.29 97	0.30 27	0.23 284	0.14 3	0.13 1	0.23 7	0.19 20	0.25 94	0.21 36	0.28 144	0.20 84	0.31 67	0.23 137	0.20 497	0.19 570	0.18 382	0.16 371	0.20 479	0.21 528

flow	0.21 58	0.14 28	0.29 97	0.30 27	0.23 284	0.14 3	0.13 1	0.23 7	0.19 20	0.25 94	0.21 36	0.28 144	0.20 84	0.30 54	0.23 137	0.20 497	0.19 570	0.18 382	0.16 371	0.20 479	0.21 528

w-ln-seven-2	0.76 618	0.43 626	2.32 711	0.52 621	0.38 606	0.90 604	0.65 638	1.11 580	1.12 633	1.19 659	1.28 620	1.09 614	0.99 657	1.07 632	0.87 618	0.20 497	0.19 570	0.23 544	0.22 562	0.26 577	0.22 550

G2L-Stereo	0.49 486	0.23 413	0.48 431	0.43 476	0.26 404	0.47 386	0.42 520	0.93 498	0.78 454	0.84 524	0.86 448	0.91 556	0.52 445	0.78 537	0.70 579	0.20 497	0.17 525	0.22 523	0.18 461	0.17 388	0.21 528

IGEV-RUCA	0.25 145	0.16 107	0.34 209	0.39 323	0.27 440	0.33 230	0.20 54	0.38 98	0.36 185	0.26 109	0.31 156	0.25 116	0.21 98	0.48 260	0.24 157	0.20 497	0.11 244	0.13 122	0.10 97	0.17 388	0.15 349

DCVSM-stereo	0.49 486	0.27 516	0.53 486	0.39 323	0.29 496	0.51 401	0.26 196	0.75 422	0.75 425	1.11 649	0.75 373	1.05 602	0.72 579	0.60 384	0.47 496	0.20 497	0.19 570	0.24 561	0.20 521	0.25 569	0.30 615

mmx	0.53 527	0.26 498	0.49 444	0.37 250	0.25 356	0.55 429	0.37 436	1.16 609	1.03 598	0.73 450	0.96 497	0.71 460	0.53 451	1.01 619	0.88 621	0.20 497	0.15 468	0.25 574	0.21 544	0.22 530	0.20 508

xxx	0.53 527	0.26 498	0.49 444	0.37 250	0.25 356	0.55 429	0.37 436	1.16 609	1.03 598	0.73 450	0.96 497	0.71 460	0.53 451	1.01 619	0.88 621	0.20 497	0.15 468	0.25 574	0.21 544	0.22 530	0.20 508

iinet-f	0.67 595	0.26 498	2.15 709	0.39 323	0.31 539	1.19 662	0.56 613	0.84 461	0.84 488	0.80 483	1.17 597	1.05 602	0.84 624	0.71 490	1.21 671	0.20 497	0.18 550	0.17 326	0.15 332	0.20 479	0.20 508

BUS	0.45 428	0.25 481	0.43 354	0.45 522	0.28 465	0.70 533	0.34 369	0.94 503	0.76 434	0.75 457	0.80 409	0.65 433	0.49 426	0.64 433	0.51 515	0.20 497	0.14 435	0.22 523	0.19 494	0.18 419	0.18 447

BSDual-CNN	0.46 439	0.25 481	0.43 354	0.45 522	0.28 465	0.77 563	0.40 493	0.94 503	0.76 434	0.75 457	0.80 409	0.76 500	0.54 463	0.64 433	0.43 451	0.20 497	0.14 435	0.22 523	0.19 494	0.18 419	0.18 447

psmg	0.49 486	0.25 481	0.43 354	0.41 405	0.28 465	0.85 597	0.43 529	0.99 523	0.76 434	0.91 571	0.94 483	0.76 500	0.54 463	0.64 433	0.43 451	0.20 497	0.15 468	0.20 464	0.20 521	0.18 419	0.18 447

ADLNet2	0.55 542	0.25 481	0.65 546	0.47 552	0.30 515	0.83 593	0.50 574	1.05 555	0.95 566	0.80 483	0.98 512	0.99 580	0.69 558	0.77 532	0.73 587	0.20 497	0.16 504	0.17 326	0.18 461	0.21 505	0.21 528

222	1.18 686	0.22 391	0.44 366	0.37 250	0.22 229	0.79 571	0.37 436	1.31 662	0.89 531	0.92 579	1.08 561	0.72 469	0.71 575	0.66 449	13.89 757	0.20 497	0.15 468	0.17 326	0.16 371	0.18 419	0.19 482

xxxx	1.01 661	0.22 391	0.43 354	0.36 224	0.21 194	0.82 590	0.36 418	1.32 663	0.88 515	0.71 433	0.94 483	0.97 574	0.63 519	0.64 433	10.58 753	0.20 497	0.16 504	0.18 382	0.17 431	0.19 458	0.19 482

UPFNet	0.53 527	0.24 455	0.51 473	0.45 522	0.38 606	0.84 596	0.49 569	0.99 523	0.75 425	0.87 544	0.88 464	0.86 534	0.64 530	0.80 546	0.71 584	0.20 497	0.20 585	0.20 464	0.20 521	0.19 458	0.15 349

aanetorigin	0.83 638	0.56 664	1.87 704	0.49 575	0.38 606	0.56 444	0.66 641	0.70 382	1.00 586	2.42 722	2.02 692	1.31 649	1.18 677	0.93 605	1.13 666	0.20 497	0.18 550	0.20 464	0.19 494	0.27 588	0.30 615

EDNetEfficientorigin	9.93 754	1.15 714	175.16 789	0.48 560	0.36 589	1.04 635	0.68 649	1.24 646	2.69 731	3.17 736	2.50 705	2.30 707	2.07 722	1.76 698	2.21 712	0.20 497	0.18 550	0.24 561	0.19 494	0.51 682	0.50 695

DLCB_ROB	0.58 568	0.28 530	0.47 410	0.49 575	0.32 556	0.77 563	0.50 574	0.99 523	0.92 546	1.04 630	1.14 584	1.21 636	0.69 558	0.88 581	0.69 576	0.20 497	0.20 585	0.22 523	0.22 562	0.21 505	0.18 447

FAST (zero-shot)	0.28 195	0.18 203	0.46 396	0.51 605	0.57 685	0.18 21	0.25 170	0.54 241	0.22 32	0.22 54	0.31 156	0.27 137	0.25 154	0.42 188	0.24 157	0.21 516	0.18 550	0.15 235	0.17 431	0.14 219	0.17 426

DN	0.30 229	0.17 160	0.33 184	0.37 250	0.26 404	0.35 259	0.27 219	0.54 241	0.55 321	0.32 187	0.42 221	0.50 334	0.23 129	0.39 150	0.22 96	0.21 516	0.14 435	0.16 276	0.13 253	0.17 388	0.18 447

FlowAnything_test	0.29 211	0.19 251	0.39 293	0.47 552	0.26 404	0.46 380	0.25 170	0.43 159	0.31 130	0.29 159	0.26 100	0.35 213	0.26 175	0.40 162	0.37 401	0.21 516	0.15 468	0.22 523	0.26 620	0.16 346	0.16 400

coex_refinement	0.53 527	0.21 350	0.39 293	0.44 497	0.30 515	0.76 562	0.39 480	1.09 571	0.90 534	0.85 528	1.12 571	1.00 584	0.56 476	0.63 418	0.81 602	0.21 516	0.13 393	0.16 276	0.16 371	0.20 479	0.21 528

ACV-stereo	0.62 583	0.34 576	1.00 640	0.43 476	0.31 539	1.20 663	0.40 493	0.75 422	0.83 483	0.64 379	0.77 383	2.10 702	1.03 662	0.81 549	0.64 563	0.21 516	0.17 525	0.18 382	0.18 461	0.21 505	0.21 528

ITSA-stereo	0.53 527	0.28 530	0.52 479	0.40 367	0.23 284	0.56 444	0.34 369	1.24 646	1.24 654	0.80 483	0.81 416	0.72 469	0.58 489	0.82 552	0.65 565	0.21 516	0.17 525	0.23 544	0.21 544	0.22 530	0.26 581

test_sample5	0.47 455	0.26 498	0.49 444	0.36 224	0.22 229	0.64 506	0.39 480	1.13 588	0.81 473	0.77 471	0.94 483	0.64 420	0.54 463	0.65 440	0.43 451	0.21 516	0.16 504	0.22 523	0.20 521	0.22 530	0.20 508

test_sample4	0.47 455	0.26 498	0.50 458	0.35 190	0.22 229	0.69 528	0.38 458	1.15 601	0.81 473	0.78 475	0.82 422	0.62 411	0.53 451	0.63 418	0.44 469	0.21 516	0.15 468	0.21 507	0.19 494	0.21 505	0.19 482

test_sample3	0.46 439	0.25 481	0.50 458	0.35 190	0.23 284	0.69 528	0.37 436	1.15 601	0.81 473	0.75 457	0.79 406	0.66 438	0.49 426	0.63 418	0.46 489	0.21 516	0.15 468	0.20 464	0.19 494	0.21 505	0.19 482

DualNet	0.48 468	0.26 498	0.49 444	0.36 224	0.22 229	0.64 506	0.39 480	1.13 588	0.81 473	0.80 483	1.03 537	0.64 420	0.54 463	0.65 440	0.43 451	0.21 516	0.16 504	0.22 523	0.20 521	0.22 530	0.20 508

StereoVision	0.42 399	0.28 530	0.45 379	0.49 575	0.28 465	0.38 302	0.38 458	0.72 398	0.62 342	0.44 275	1.14 584	0.54 354	0.39 363	0.56 325	0.34 345	0.21 516	0.24 623	0.25 574	0.24 595	0.26 577	0.16 400

CFNet_ucs	0.50 502	0.24 455	0.55 497	0.38 290	0.31 539	0.58 456	0.33 350	0.98 521	0.93 553	0.88 554	1.19 603	0.80 519	0.49 426	0.63 418	0.43 451	0.21 516	0.15 468	0.26 593	0.18 461	0.26 577	0.22 550

fast-acv-ft	0.64 586	0.30 552	0.73 585	0.45 522	0.34 577	1.17 659	0.49 569	0.86 468	0.98 574	1.02 621	1.36 633	1.29 646	0.85 625	0.76 522	0.81 602	0.21 516	0.23 613	0.23 544	0.23 579	0.21 505	0.20 508

CRFU-Net	0.57 561	0.27 516	0.57 507	0.46 544	0.30 515	1.20 663	0.52 593	1.10 574	0.56 329	1.00 613	0.98 512	1.06 604	0.79 607	0.81 549	0.71 584	0.21 516	0.19 570	0.18 382	0.16 371	0.18 419	0.19 482

AACVNet	0.50 502	0.23 413	0.49 444	0.46 544	0.29 496	0.52 407	0.38 458	0.90 488	0.55 321	0.81 496	1.03 537	1.00 584	0.70 571	0.83 560	0.54 531	0.21 516	0.18 550	0.24 561	0.18 461	0.23 547	0.20 508

GANet-ADL	0.42 399	0.25 481	0.45 379	0.43 476	0.29 496	0.54 422	0.35 395	0.89 483	0.86 501	0.63 367	0.72 357	0.68 446	0.42 381	0.52 289	0.41 433	0.21 516	0.14 435	0.15 235	0.13 253	0.18 419	0.19 482

sCroCo_RVC	0.35 296	0.28 530	0.69 567	0.51 605	0.39 612	0.41 341	0.31 307	0.49 200	0.45 266	0.31 172	0.48 247	0.38 236	0.32 269	0.46 239	0.32 314	0.21 516	0.22 603	0.19 430	0.19 494	0.21 505	0.20 508

psm_up	0.55 542	0.26 498	0.47 410	0.49 575	0.32 556	0.65 516	0.56 613	1.04 550	0.82 478	0.82 505	0.88 464	1.01 588	0.94 649	0.74 511	0.61 553	0.21 516	0.25 631	0.26 593	0.23 579	0.21 505	0.20 508

EDNetEfficient	1.46 701	0.80 692	6.12 735	0.47 552	0.39 612	0.69 528	0.83 681	0.90 488	2.77 733	3.50 739	1.96 689	1.66 688	2.03 721	1.26 662	4.18 734	0.21 516	0.18 550	0.21 507	0.20 521	0.41 660	0.39 663

ac_64	0.52 519	0.22 391	0.50 458	0.45 522	0.28 465	0.80 577	0.45 542	1.02 542	0.61 338	0.91 571	0.83 428	1.07 609	0.68 554	0.74 511	0.70 579	0.21 516	0.18 550	0.20 464	0.19 494	0.18 419	0.15 349

HGLStereo	0.56 553	0.28 530	0.57 507	0.50 589	0.37 596	0.80 577	0.45 542	1.02 542	0.78 454	0.86 536	1.14 584	0.89 549	0.82 617	0.76 522	0.73 587	0.21 516	0.20 585	0.19 430	0.18 461	0.19 458	0.21 528

cf-r	0.47 455	0.23 413	0.41 318	0.39 323	0.23 284	0.59 468	0.37 436	0.88 480	0.85 496	0.72 444	1.05 547	0.94 567	0.62 513	0.56 325	0.54 531	0.21 516	0.14 435	0.17 326	0.19 494	0.15 287	0.15 349

GANet-RSSM	0.47 455	0.21 350	0.37 258	0.38 290	0.25 356	0.58 456	0.36 418	1.07 563	0.78 454	0.68 412	1.01 523	0.86 534	0.67 547	0.62 404	0.44 469	0.21 516	0.15 468	0.18 382	0.18 461	0.18 419	0.17 426

GwcNet-RSSM	0.49 486	0.24 455	0.42 339	0.40 367	0.23 284	0.55 429	0.38 458	0.93 498	0.93 553	0.71 433	1.16 595	0.86 534	0.60 500	0.62 404	0.66 568	0.21 516	0.14 435	0.19 430	0.20 521	0.16 346	0.15 349

DMCA	0.45 428	0.26 498	0.50 458	0.38 290	0.28 465	0.51 401	0.34 369	0.93 498	0.68 382	0.75 457	0.83 428	0.79 510	0.53 451	0.51 282	0.54 531	0.21 516	0.16 504	0.21 507	0.16 371	0.19 458	0.21 528

FADNet_RVC	0.55 542	0.37 594	1.17 662	0.44 497	0.31 539	0.56 444	0.34 369	1.06 559	0.88 515	0.67 406	0.90 472	0.61 404	0.65 536	0.93 605	0.70 579	0.21 516	0.18 550	0.26 593	0.23 579	0.31 612	0.28 599

ADCL	1.04 666	0.38 604	1.35 683	0.50 589	0.39 612	1.61 694	0.89 689	1.29 658	1.39 677	1.29 673	1.50 659	1.24 639	1.24 682	1.37 678	4.87 737	0.21 516	0.19 570	0.25 574	0.25 605	0.29 596	0.27 592

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 527	0.32 562	0.64 540	0.44 497	0.30 515	0.66 518	0.44 539	1.04 550	0.88 515	0.91 571	0.91 475	0.99 580	0.60 500	0.68 471	0.60 549	0.21 516	0.17 525	0.22 523	0.22 562	0.21 505	0.21 528
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
S0	0.37 332	0.18 203	0.33 184	0.40 367	0.21 194	0.79 571	0.56 613	0.63 309	0.45 266	0.53 321	0.61 315	0.44 302	0.36 334	0.45 220	0.31 304	0.22 544	0.21 595	0.26 593	0.22 562	0.16 346	0.12 211

MSAF-DinoV2	1.04 666	0.38 604	1.32 680	0.54 638	0.29 496	0.89 602	0.72 667	1.52 698	1.24 654	1.05 632	1.41 644	2.98 717	1.49 697	2.74 727	2.83 723	0.22 544	0.14 435	0.20 464	0.22 562	0.32 618	0.32 629

z-mn7	1.00 660	0.50 646	1.70 700	0.53 631	0.36 589	1.75 702	0.71 665	1.22 634	2.28 720	0.96 595	2.54 706	1.42 669	0.95 652	2.19 717	1.54 689	0.22 544	0.19 570	0.21 507	0.20 521	0.27 588	0.25 575

S2M2_L	0.26 164	0.22 391	0.33 184	0.31 58	0.25 356	0.24 70	0.13 1	0.35 72	0.41 233	0.25 94	0.36 193	0.30 167	0.25 154	0.30 54	0.26 220	0.22 544	0.19 570	0.17 326	0.19 494	0.21 505	0.18 447
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FACV-RUCA	0.43 409	0.28 530	0.47 410	0.45 522	0.33 568	0.58 456	0.34 369	0.82 452	0.73 410	0.57 338	0.84 434	0.47 315	0.50 436	0.54 305	0.39 419	0.22 544	0.15 468	0.35 652	0.16 371	0.28 592	0.21 528

DDVS	0.52 519	0.30 552	0.56 503	0.41 405	0.31 539	0.71 539	0.34 369	0.91 493	0.67 375	0.85 528	0.89 468	1.12 622	0.46 410	0.86 576	0.60 549	0.22 544	0.16 504	0.22 523	0.18 461	0.25 569	0.26 581

rvit_stereo_0083	0.34 277	0.24 455	0.50 458	0.44 497	0.27 440	0.34 248	0.35 395	0.45 174	0.62 342	0.37 221	0.47 244	0.42 282	0.35 306	0.40 162	0.36 382	0.22 544	0.20 585	0.20 464	0.17 431	0.20 479	0.14 314

rvit_stereo_0081	0.32 245	0.24 455	0.47 410	0.43 476	0.26 404	0.30 178	0.37 436	0.42 140	0.55 321	0.36 214	0.40 215	0.39 245	0.35 306	0.43 202	0.33 328	0.22 544	0.16 504	0.19 430	0.16 371	0.19 458	0.13 263

rvit_stereo_0082	0.32 245	0.24 455	0.47 410	0.43 476	0.26 404	0.30 178	0.37 436	0.42 140	0.55 321	0.36 214	0.40 215	0.39 245	0.35 306	0.43 202	0.33 328	0.22 544	0.16 504	0.19 430	0.16 371	0.19 458	0.13 263

rvit_stereo_0080	0.31 238	0.25 481	0.40 307	0.39 323	0.28 465	0.27 119	0.46 546	0.49 200	0.44 257	0.35 209	0.42 221	0.40 259	0.28 208	0.41 174	0.33 328	0.22 544	0.17 525	0.17 326	0.16 371	0.22 530	0.15 349

rvit_stereo_ft	0.33 265	0.25 481	0.47 410	0.52 621	0.32 556	0.33 230	0.47 554	0.49 200	0.50 297	0.34 198	0.41 218	0.41 271	0.32 269	0.48 260	0.34 345	0.22 544	0.14 435	0.19 430	0.18 461	0.19 458	0.14 314

test_sample6	0.49 486	0.26 498	0.50 458	0.37 250	0.22 229	0.63 498	0.40 493	1.12 586	0.83 483	0.80 483	1.03 537	0.66 438	0.55 469	0.67 460	0.46 489	0.22 544	0.16 504	0.22 523	0.22 562	0.23 547	0.21 528

whm_eth	0.31 238	0.25 481	0.40 307	0.39 323	0.28 465	0.27 119	0.46 546	0.49 200	0.44 257	0.35 209	0.42 221	0.40 259	0.28 208	0.41 174	0.33 328	0.22 544	0.17 525	0.17 326	0.16 371	0.22 530	0.15 349

Wz-Net-MNSev	0.76 618	0.40 617	1.34 682	0.50 589	0.40 617	1.44 684	0.83 681	1.15 601	1.16 639	1.25 671	1.20 604	1.13 628	0.81 612	1.16 646	1.00 651	0.22 544	0.19 570	0.24 561	0.23 579	0.28 592	0.26 581

NINENet	0.50 502	0.29 542	0.51 473	0.45 522	0.32 556	0.70 533	0.34 369	1.10 574	0.88 515	0.80 483	0.94 483	0.65 433	0.49 426	0.73 503	0.51 515	0.22 544	0.20 585	0.25 574	0.18 461	0.22 530	0.21 528

ADLNet	0.55 542	0.27 516	0.51 473	0.44 497	0.35 584	0.78 567	0.46 546	1.08 567	0.86 501	0.99 608	0.98 512	0.92 562	0.63 519	0.69 477	0.81 602	0.22 544	0.16 504	0.22 523	0.22 562	0.21 505	0.21 528

GES	0.44 417	0.23 413	0.57 507	0.40 367	0.30 515	0.59 468	0.36 418	0.96 514	0.68 382	0.74 455	0.83 428	0.47 315	0.48 421	0.67 460	0.43 451	0.22 544	0.16 504	0.17 326	0.16 371	0.18 419	0.23 558

RYNet	0.72 611	0.35 582	0.64 540	0.53 631	0.67 697	1.31 674	0.67 644	1.20 624	1.18 643	1.05 632	0.87 456	1.27 643	0.93 648	0.93 605	1.27 676	0.22 544	0.16 504	0.26 593	0.23 579	0.40 654	0.39 663

LGCAT	0.20 33	0.14 28	0.24 17	0.29 14	0.19 111	0.14 3	0.19 34	0.24 9	0.18 14	0.26 109	0.20 25	0.20 44	0.19 67	0.32 80	0.21 69	0.23 562	0.18 550	0.11 5	0.14 297	0.10 8	0.19 482

w-ln-seven	0.96 655	0.48 638	2.41 714	0.54 638	0.50 666	1.41 680	0.70 659	1.67 709	1.81 706	1.49 682	1.50 659	1.26 641	0.87 631	1.15 644	1.80 702	0.23 562	0.21 595	0.25 574	0.25 605	0.31 612	0.26 581

rvit_stereo_0081_aga	0.31 238	0.28 530	0.44 366	0.42 453	0.29 496	0.34 248	0.31 307	0.44 167	0.40 229	0.39 246	0.44 229	0.40 259	0.32 269	0.42 188	0.29 287	0.23 562	0.17 525	0.19 430	0.16 371	0.20 479	0.15 349

CAS++	0.32 245	0.24 455	0.36 241	0.37 250	0.26 404	0.28 142	0.23 137	0.87 475	0.50 297	0.47 295	0.45 233	0.26 126	0.21 98	0.49 266	0.24 157	0.23 562	0.19 570	0.22 523	0.17 431	0.21 505	0.16 400
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
AASNet	0.53 527	0.25 481	0.52 479	0.49 575	0.32 556	0.74 550	0.40 493	1.50 692	0.86 501	0.86 536	0.92 479	0.64 420	0.59 496	0.59 378	0.79 597	0.23 562	0.19 570	0.20 464	0.16 371	0.21 505	0.19 482

PSMNet-ADL	0.48 468	0.27 516	0.40 307	0.48 560	0.30 515	0.68 526	0.37 436	0.90 488	0.80 465	0.61 354	0.80 409	0.92 562	0.62 513	0.72 496	0.63 560	0.23 562	0.18 550	0.18 382	0.20 521	0.22 530	0.20 508

ICVP	0.46 439	0.25 481	0.38 271	0.48 560	0.28 465	0.58 456	0.43 529	1.00 528	0.70 390	0.67 406	0.95 493	0.75 492	0.55 469	0.53 298	0.54 531	0.23 562	0.17 525	0.19 430	0.17 431	0.19 458	0.20 508
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
PSMNet-RSSM	0.48 468	0.22 391	0.38 271	0.42 453	0.25 356	0.50 396	0.37 436	1.10 574	0.77 443	0.70 426	1.06 554	0.84 527	0.64 530	0.62 404	0.47 496	0.23 562	0.15 468	0.23 544	0.25 605	0.20 479	0.19 482

CFNet-ft	0.48 468	0.23 413	0.36 241	0.40 367	0.26 404	0.64 506	0.37 436	0.87 475	0.85 496	0.64 379	1.00 520	1.01 588	0.64 530	0.61 394	0.53 526	0.23 562	0.15 468	0.24 561	0.21 544	0.23 547	0.18 447

DMCA-RVC	0.51 511	0.30 552	0.59 513	0.50 589	0.32 556	0.54 422	0.38 458	0.86 468	0.68 382	0.94 586	0.86 448	0.91 556	0.68 554	0.70 484	0.59 547	0.23 562	0.18 550	0.31 635	0.23 579	0.26 577	0.19 482

CFNet_RVC	0.48 468	0.23 413	0.36 241	0.40 367	0.26 404	0.64 506	0.37 436	0.87 475	0.85 496	0.64 379	1.00 520	1.01 588	0.64 530	0.61 394	0.53 526	0.23 562	0.15 468	0.24 561	0.21 544	0.23 547	0.18 447

DRN-Test	0.66 590	0.32 562	0.66 552	0.50 589	0.39 612	1.15 654	0.61 629	1.49 691	1.01 590	1.12 650	1.08 561	1.06 604	0.69 558	0.77 532	0.94 637	0.23 562	0.17 525	0.26 593	0.25 605	0.25 569	0.21 528

StereoDRNet	0.64 586	0.33 571	0.68 561	0.51 605	0.43 637	1.03 631	0.53 598	1.47 688	0.99 579	1.10 647	0.87 456	1.07 609	0.71 575	0.82 552	0.88 621	0.23 562	0.19 570	0.25 574	0.23 579	0.27 588	0.19 482

zh-mn7	1.08 676	0.65 677	4.00 727	0.52 621	0.38 606	1.16 658	0.62 631	1.15 601	1.77 704	1.74 700	2.31 696	1.17 634	0.91 638	2.10 712	1.77 698	0.24 575	0.21 595	0.22 523	0.22 562	0.25 569	0.28 599

coex-ft	6.43 746	1.51 726	87.33 788	0.49 575	0.38 606	1.34 675	1.21 714	1.16 609	8.09 751	12.12 759	2.79 714	2.77 716	3.31 737	1.16 646	3.15 724	0.24 575	0.23 613	0.27 607	0.24 595	0.45 670	0.37 654

Wz-Net-LNSev	0.71 607	0.51 650	1.36 687	0.50 589	0.41 624	1.15 654	0.69 654	1.21 626	1.07 621	1.02 621	1.12 571	1.08 611	0.87 631	0.89 587	0.89 631	0.24 575	0.22 603	0.21 507	0.19 494	0.26 577	0.26 581

dd	0.43 409	0.38 604	0.55 497	0.44 497	0.25 356	0.47 386	0.38 458	0.70 382	1.05 608	0.59 342	0.65 329	0.42 282	0.39 363	0.66 449	0.50 505	0.24 575	0.15 468	0.21 507	0.15 332	0.22 530	0.18 447

GEStereo_RVC	0.55 542	0.29 542	0.63 535	0.49 575	0.31 539	0.70 533	0.54 602	1.22 634	0.92 546	0.82 505	0.85 444	0.85 529	0.63 519	0.90 589	0.65 565	0.24 575	0.16 504	0.19 430	0.16 371	0.21 505	0.22 550

Anonymous3	0.46 439	0.34 576	0.86 621	0.50 589	0.37 596	0.81 582	0.50 574	0.72 398	0.65 366	0.51 309	0.65 329	0.45 305	0.45 403	0.64 433	0.38 411	0.24 575	0.24 623	0.22 523	0.21 544	0.23 547	0.23 558

HCRNet	0.44 417	0.34 576	0.41 318	0.53 631	0.26 404	0.53 415	0.29 258	0.83 457	0.63 353	0.71 433	0.81 416	0.77 506	0.50 436	0.66 449	0.36 382	0.24 575	0.16 504	0.24 561	0.20 521	0.21 505	0.18 447

PA-Net	0.67 595	0.43 626	0.83 614	0.50 589	0.53 675	0.94 611	0.68 649	1.10 574	1.14 637	0.80 483	0.88 464	0.87 540	0.77 600	1.02 624	0.88 621	0.24 575	0.41 699	0.29 625	0.44 690	0.26 577	0.34 642
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
UCFNet_RVC	0.49 486	0.26 498	0.35 226	0.39 323	0.26 404	0.64 506	0.36 418	1.15 601	0.84 488	0.67 406	0.88 464	0.88 545	0.59 496	0.58 360	0.45 478	0.24 575	0.17 525	0.27 607	0.27 627	0.25 569	0.23 558

NaN_ROB	0.69 601	0.44 631	0.69 567	0.51 605	0.33 568	0.97 619	1.06 704	1.22 634	1.19 645	1.24 669	0.96 497	1.08 611	0.78 605	1.20 652	0.67 571	0.24 575	0.30 661	0.23 544	0.24 595	0.23 547	0.25 575

ssnet_v2	0.58 568	0.28 530	0.56 503	0.43 476	0.29 496	0.95 614	0.59 621	1.13 588	0.99 579	0.93 583	0.80 409	0.99 580	0.64 530	0.82 552	0.94 637	0.25 585	0.22 603	0.23 544	0.24 595	0.20 479	0.19 482

Wz-Net-SNSev	0.91 650	0.73 684	2.13 708	0.56 649	0.45 649	0.95 614	1.13 709	1.34 667	1.24 654	1.02 621	1.30 627	1.46 672	0.86 628	1.81 700	1.50 688	0.25 585	0.23 613	0.25 574	0.26 620	0.32 618	0.29 606

GwcNet	0.69 601	0.36 587	1.10 651	0.51 605	0.42 630	1.08 642	0.50 574	1.21 626	1.16 639	1.00 613	1.37 636	1.06 604	0.79 607	0.92 599	0.94 637	0.25 585	0.24 623	0.24 561	0.22 562	0.23 547	0.26 581

DSFCA	0.55 542	0.25 481	0.62 525	0.40 367	0.36 589	0.74 550	0.52 593	1.04 550	0.82 478	1.06 636	0.84 434	0.89 549	0.63 519	0.99 615	0.58 542	0.25 585	0.21 595	0.21 507	0.21 544	0.21 505	0.19 482

STTStereo	0.55 542	0.37 594	0.76 603	0.44 497	0.31 539	0.60 475	0.44 539	0.96 514	0.86 501	0.99 608	0.90 472	0.96 572	0.58 489	0.71 490	0.61 553	0.25 585	0.23 613	0.26 593	0.32 659	0.24 560	0.23 558

RTSC	0.87 642	0.48 638	1.23 669	0.52 621	0.37 596	1.13 651	0.50 574	1.34 667	1.79 705	1.51 685	1.24 613	1.12 622	0.81 612	1.62 689	2.16 711	0.25 585	0.19 570	0.23 544	0.24 595	0.30 605	0.31 625

GANet	0.70 603	0.37 594	0.55 497	0.51 605	0.34 577	0.94 611	0.96 697	1.08 567	0.94 560	1.04 630	1.98 690	1.13 628	0.88 635	1.12 642	0.66 568	0.25 585	0.26 638	0.27 607	0.22 562	0.31 612	0.22 550

MDST_ROB	0.91 650	0.27 516	0.85 616	0.63 675	0.41 624	2.53 717	0.71 665	1.60 703	1.13 634	2.83 729	1.73 675	0.97 574	0.69 558	1.61 688	0.73 587	0.25 585	0.22 603	0.32 642	0.28 635	0.25 569	0.24 567

FBW_ROB	0.88 644	0.50 646	0.85 616	0.55 646	0.40 617	1.17 659	0.78 675	1.50 692	1.37 674	1.33 676	1.27 618	1.48 676	1.00 660	2.57 725	0.98 646	0.25 585	0.32 676	0.45 679	0.30 643	0.34 631	0.28 599

PWC_ROB	0.87 642	0.52 658	1.28 673	0.50 589	0.32 556	0.91 605	0.37 436	1.36 674	1.46 685	1.61 692	2.59 710	1.16 633	1.01 661	1.34 672	1.40 684	0.25 585	0.18 550	0.28 615	0.20 521	0.29 596	0.28 599

zh-sn7	1.09 677	0.75 686	3.23 721	0.57 655	0.42 630	1.11 647	0.89 689	1.19 619	1.27 664	1.41 680	1.98 690	1.25 640	1.47 696	1.99 709	2.62 720	0.26 595	0.26 638	0.26 593	0.27 627	0.35 636	0.30 615

TCMNet	0.66 590	0.39 612	0.98 638	0.59 661	0.61 691	0.96 617	0.55 607	1.05 555	0.90 534	0.84 524	1.14 584	0.89 549	0.65 536	0.85 571	1.01 652	0.26 595	0.26 638	0.31 635	0.28 635	0.32 618	0.29 606

test_sample7	0.52 519	0.29 542	0.50 458	0.36 224	0.27 440	0.62 486	0.41 509	1.06 559	0.88 515	0.92 579	0.86 448	0.85 529	0.69 558	0.68 471	0.50 505	0.26 595	0.20 585	0.27 607	0.26 620	0.27 588	0.24 567

GMStereo_Zeroshot	0.49 486	0.44 631	0.74 590	0.49 575	0.27 440	0.56 444	0.29 258	0.73 409	0.76 434	0.86 536	0.94 483	0.91 556	0.36 334	0.74 511	0.43 451	0.26 595	0.14 435	0.26 593	0.15 332	0.36 642	0.18 447

CSP-Net	0.56 553	0.27 516	0.49 444	0.41 405	0.28 465	1.22 665	0.50 574	1.23 639	0.72 403	0.95 594	0.95 493	0.89 549	0.62 513	0.83 560	0.62 556	0.26 595	0.17 525	0.17 326	0.17 431	0.18 419	0.17 426

APVNet	0.71 607	0.37 594	0.89 627	0.56 649	0.45 649	1.18 661	0.68 649	1.41 682	0.85 496	0.81 496	1.15 590	1.04 597	0.81 612	1.10 639	1.17 668	0.26 595	0.28 651	0.32 642	0.31 651	0.29 596	0.30 615

FADNet-RVC	0.60 578	0.53 661	1.14 657	0.46 544	0.39 612	0.61 478	0.39 480	1.12 586	0.87 511	0.70 426	0.84 434	1.04 597	0.55 469	0.94 612	0.69 576	0.26 595	0.25 631	0.28 615	0.28 635	0.31 612	0.31 625

S-Stereo	0.74 614	0.35 582	0.96 635	0.56 649	0.45 649	0.82 590	0.60 624	1.24 646	1.60 699	0.96 595	1.41 644	1.12 622	0.94 649	0.80 546	1.04 656	0.26 595	0.31 670	0.28 615	0.25 605	0.32 618	0.47 687

ADCMid	1.14 681	0.52 658	2.23 710	0.53 631	0.43 637	1.07 638	0.75 671	1.23 639	1.05 608	2.15 714	1.44 652	1.50 678	1.43 694	1.56 685	5.01 738	0.26 595	0.24 623	0.29 625	0.31 651	0.37 647	0.33 634

ETE_ROB	0.70 603	0.49 642	0.73 585	0.56 649	0.36 589	0.79 571	0.87 688	1.14 597	0.93 553	1.19 659	1.18 599	1.39 666	0.82 617	0.99 615	0.80 599	0.26 595	0.21 595	0.31 635	0.26 620	0.33 625	0.34 642

Selective-IGEV-i16pb	1.07 673	0.24 455	9.45 741	0.41 405	0.32 556	1.76 703	0.59 621	1.00 528	1.54 691	0.66 401	1.20 604	0.98 578	0.57 479	0.78 537	0.62 556	0.27 605	0.17 525	0.18 382	0.20 521	0.21 505	0.23 558

YMNet	0.66 590	0.38 604	0.90 628	0.52 621	0.46 657	1.08 642	0.49 569	1.00 528	0.77 443	1.18 657	1.29 624	1.12 622	0.74 586	0.85 571	0.86 612	0.27 605	0.31 670	0.25 574	0.25 605	0.24 560	0.23 558

YMNet_1	0.66 590	0.38 604	0.90 628	0.52 621	0.46 657	1.08 642	0.49 569	1.00 528	0.77 443	1.18 657	1.29 624	1.12 622	0.74 586	0.85 571	0.86 612	0.27 605	0.31 670	0.25 574	0.25 605	0.24 560	0.23 558

rvit_0105_6	0.38 349	0.28 530	0.64 540	0.50 589	0.30 515	0.39 315	0.38 458	0.51 216	0.67 375	0.40 255	0.45 233	0.50 334	0.41 378	0.54 305	0.36 382	0.27 605	0.26 638	0.24 561	0.21 544	0.22 530	0.16 400

rvit_0105_5	0.42 399	0.31 557	0.73 585	0.50 589	0.29 496	0.44 362	0.42 520	0.61 294	0.74 420	0.51 309	0.51 265	0.60 398	0.47 416	0.57 337	0.38 411	0.27 605	0.25 631	0.25 574	0.23 579	0.22 530	0.18 447

WZ-Net	1.19 687	0.59 668	4.07 728	0.62 673	0.51 670	1.34 675	1.31 723	1.32 663	1.74 703	1.53 688	1.65 669	1.74 691	1.28 686	2.25 719	2.01 708	0.27 605	0.21 595	0.23 544	0.25 605	0.40 654	0.39 663

SACVNet	0.58 568	0.34 576	0.55 497	0.55 646	0.36 589	0.63 498	0.48 562	1.13 588	0.77 443	1.02 621	1.06 554	1.02 593	0.74 586	0.90 589	0.51 515	0.27 605	0.21 595	0.25 574	0.24 595	0.29 596	0.36 649

pcwnet_v2	0.58 568	0.28 530	0.84 615	0.45 522	0.35 584	0.61 478	0.35 395	1.27 654	1.21 649	0.99 608	1.27 618	0.72 469	0.58 489	0.67 460	0.48 500	0.27 605	0.21 595	0.24 561	0.23 579	0.29 596	0.29 606

DANet	0.71 607	0.45 635	0.91 630	0.59 661	0.40 617	0.81 582	0.40 493	0.97 518	0.84 488	1.20 664	1.22 606	1.33 657	0.88 635	1.16 646	1.24 672	0.27 605	0.23 613	0.31 635	0.25 605	0.35 636	0.32 629
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
AdaStereo	0.50 502	0.32 562	0.47 410	0.48 560	0.25 356	0.67 523	0.32 338	1.17 614	0.88 515	0.75 457	0.99 517	0.75 492	0.49 426	0.67 460	0.46 489	0.27 605	0.12 317	0.28 615	0.18 461	0.23 547	0.18 447
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	0.97 657	0.28 530	0.41 318	0.39 323	0.22 229	1.55 690	0.73 669	1.51 695	1.25 660	2.25 718	1.92 686	2.58 714	1.56 702	2.02 710	1.19 670	0.27 605	0.27 647	0.27 607	0.25 605	0.25 569	0.25 575
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
rvit_0105_4	0.41 391	0.29 542	0.71 576	0.50 589	0.29 496	0.41 341	0.41 509	0.55 245	0.73 410	0.45 280	0.48 247	0.55 359	0.44 398	0.57 337	0.36 382	0.28 616	0.26 638	0.25 574	0.22 562	0.23 547	0.18 447

hitnet-ft	0.55 542	0.27 516	0.39 293	0.41 405	0.28 465	0.78 567	0.40 493	0.92 496	0.90 534	0.82 505	1.01 523	1.13 628	0.70 571	0.78 537	0.67 571	0.28 616	0.20 585	0.28 615	0.22 562	0.29 596	0.26 581

FAT-Stereo	0.73 613	0.33 571	0.75 598	0.49 575	0.37 596	0.71 539	0.59 621	1.36 674	1.30 669	1.03 629	1.40 642	1.59 687	1.15 673	0.87 578	0.86 612	0.28 616	0.28 651	0.28 615	0.23 579	0.28 592	0.38 660

stereogan	0.80 628	0.31 557	0.71 576	0.59 661	0.50 666	1.72 701	0.48 562	1.35 671	1.37 674	1.00 613	1.46 657	1.56 684	0.95 652	1.29 665	0.84 607	0.28 616	0.29 656	0.29 625	0.25 605	0.38 651	0.38 660

TDLM	0.57 561	0.33 571	0.49 444	0.51 605	0.30 515	0.66 518	0.73 669	1.03 547	1.01 590	0.82 505	1.10 566	0.84 527	0.70 571	0.86 576	0.58 542	0.28 616	0.17 525	0.25 574	0.22 562	0.26 577	0.19 482

SANet	1.07 673	0.41 622	1.06 646	0.48 560	0.30 515	1.41 680	0.94 695	1.42 683	3.36 739	1.58 689	2.43 703	2.33 709	1.70 709	1.34 672	1.07 658	0.28 616	0.24 623	0.26 593	0.23 579	0.34 631	0.30 615

CBMV	0.64 586	0.35 582	0.41 318	0.42 453	0.25 356	1.01 626	0.77 673	1.13 588	1.09 627	1.17 655	1.22 606	1.04 597	0.75 590	0.88 581	0.63 560	0.28 616	0.30 661	0.34 650	0.30 643	0.26 577	0.26 581
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	0.47 455	0.34 576	0.77 608	0.54 638	0.31 539	0.49 394	0.47 554	0.63 309	0.79 463	0.65 388	0.59 308	0.64 420	0.50 436	0.65 440	0.39 419	0.29 623	0.27 647	0.29 625	0.28 635	0.21 505	0.20 508

CASS	0.45 428	0.27 516	0.42 339	0.48 560	0.22 229	0.61 478	0.34 369	0.97 518	0.62 342	0.71 433	0.85 444	0.61 404	0.55 469	0.57 337	0.41 433	0.29 623	0.16 504	0.22 523	0.18 461	0.22 530	0.28 599
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FADNet	0.61 582	0.51 650	1.10 651	0.45 522	0.44 644	0.65 516	0.41 509	1.19 619	1.05 608	0.70 426	0.84 434	0.98 578	0.66 544	0.82 552	0.50 505	0.29 623	0.30 661	0.27 607	0.30 643	0.46 673	0.35 647

AnyNet_C32	1.16 685	0.62 674	2.40 713	0.57 655	0.55 679	1.41 680	1.34 724	1.18 617	1.24 654	1.49 682	1.42 646	1.39 666	1.20 681	1.55 683	4.82 736	0.29 623	0.28 651	0.29 625	0.34 664	0.38 651	0.42 670

CVANet_RVC	0.57 561	0.33 571	0.44 366	0.47 552	0.32 556	0.67 523	0.61 629	1.05 555	0.93 553	0.85 528	1.04 543	1.01 588	0.73 582	0.83 560	0.52 522	0.29 623	0.19 570	0.27 607	0.25 605	0.31 612	0.21 528

DeepPruner_ROB	0.53 527	0.34 576	0.59 513	0.41 405	0.30 515	0.50 396	0.43 529	1.19 619	0.70 390	0.85 528	1.05 547	0.86 534	0.55 469	0.84 565	0.51 515	0.29 623	0.23 613	0.22 523	0.22 562	0.26 577	0.25 575

PSMNet_ROB	0.64 586	0.37 594	0.65 546	0.56 649	0.42 630	0.97 619	0.83 681	1.21 626	0.92 546	0.79 480	1.02 532	1.08 611	0.63 519	0.82 552	0.91 635	0.29 623	0.20 585	0.31 635	0.31 651	0.26 577	0.23 558

S	0.40 378	0.20 303	0.35 226	0.39 323	0.24 322	0.71 539	0.42 520	0.62 299	0.61 338	0.60 346	0.97 510	0.39 245	0.46 410	0.42 188	0.32 314	0.30 630	0.17 525	0.31 635	0.31 651	0.18 419	0.13 263

Syn2CoEx	0.71 607	0.51 650	0.95 632	0.64 676	0.45 649	0.91 605	0.53 598	1.48 689	1.13 634	0.93 583	1.35 632	1.02 593	0.99 657	0.92 599	0.80 599	0.30 630	0.27 647	0.28 615	0.24 595	0.23 547	0.24 567

Nwc_Net	0.78 624	0.38 604	0.73 585	0.60 667	0.55 679	1.05 636	0.55 607	1.67 709	1.05 608	0.88 554	1.86 684	1.40 668	1.09 668	1.10 639	0.87 618	0.30 630	0.25 631	0.36 657	0.38 673	0.29 596	0.29 606

ADCPNet	1.03 665	0.48 638	2.70 716	0.54 638	0.42 630	1.40 678	0.75 671	1.13 588	1.07 621	1.22 666	1.42 646	1.68 689	1.09 668	1.36 677	3.45 729	0.30 630	0.28 651	0.29 625	0.32 659	0.37 647	0.35 647

Selective-IGEV-i16pc	0.56 553	0.20 303	1.13 655	0.40 367	0.31 539	2.00 709	0.66 641	0.68 357	1.11 629	0.51 309	0.81 416	0.68 446	0.36 334	0.67 460	0.40 427	0.31 634	0.17 525	0.17 326	0.18 461	0.19 458	0.20 508

GASNet	0.67 595	0.72 683	0.96 635	0.70 693	0.48 662	0.62 486	0.47 554	1.08 567	1.03 598	0.94 586	0.82 422	0.93 565	0.83 622	1.33 670	0.80 599	0.31 634	0.22 603	0.29 625	0.28 635	0.44 666	0.24 567

psmorigin	0.82 632	0.51 650	2.09 707	0.49 575	0.41 624	0.85 597	0.50 574	1.04 550	0.88 515	1.45 681	1.43 649	1.50 678	1.06 665	1.22 658	0.97 643	0.31 634	0.32 676	0.27 607	0.27 627	0.33 625	0.42 670

NCC-stereo	0.78 624	0.40 617	0.76 603	0.61 669	0.67 697	0.81 582	0.69 654	1.54 700	1.11 629	0.90 566	1.36 633	1.33 657	1.16 674	1.19 650	0.88 621	0.31 634	0.30 661	0.37 662	0.48 700	0.33 625	0.33 634

Abc-Net	0.78 624	0.40 617	0.76 603	0.61 669	0.67 697	0.81 582	0.69 654	1.54 700	1.11 629	0.90 566	1.36 633	1.33 657	1.16 674	1.19 650	0.88 621	0.31 634	0.30 661	0.37 662	0.48 700	0.33 625	0.33 634
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.93 653	0.50 646	1.18 663	0.59 661	0.46 657	0.97 619	0.48 562	1.70 711	2.15 713	1.58 689	1.37 636	1.42 669	1.19 679	1.31 668	1.60 691	0.31 634	0.26 638	0.32 642	0.33 662	0.40 654	0.42 670

RTS	1.98 717	0.96 705	11.36 749	0.65 681	0.57 685	2.77 723	1.40 727	1.39 678	2.26 716	1.89 705	2.56 707	1.32 654	1.25 683	5.20 742	4.05 732	0.31 634	0.22 603	0.29 625	0.29 641	0.40 654	0.37 654

RTSA	1.98 717	0.96 705	11.36 749	0.65 681	0.57 685	2.77 723	1.40 727	1.39 678	2.26 716	1.89 705	2.56 707	1.32 654	1.25 683	5.20 742	4.05 732	0.31 634	0.22 603	0.29 625	0.29 641	0.40 654	0.37 654

SGM-ForestM	4.04 738	0.32 562	0.46 396	0.43 476	0.27 440	7.50 746	1.45 731	3.84 741	4.24 746	8.19 757	6.76 754	19.00 767	9.08 748	10.74 758	6.62 743	0.31 634	0.33 682	0.32 642	0.32 659	0.29 596	0.29 606

PS-NSSS	0.58 568	0.44 631	0.62 525	0.42 453	0.33 568	0.66 518	0.58 618	1.02 542	0.86 501	0.77 471	1.28 620	0.72 469	0.64 530	0.82 552	0.59 547	0.31 634	0.26 638	0.40 670	0.27 627	0.33 625	0.26 581

NCCL2	0.72 611	0.41 622	0.65 546	0.64 676	0.44 644	0.98 623	1.20 712	1.11 580	1.00 586	0.98 605	0.96 497	1.49 677	0.87 631	0.90 589	0.79 597	0.31 634	0.26 638	0.39 667	0.39 677	0.32 618	0.32 629

SGM-Forest	0.62 583	0.32 562	0.39 293	0.43 476	0.30 515	1.02 628	0.55 607	1.09 571	1.05 608	1.06 636	1.18 599	1.10 618	0.67 547	0.88 581	0.62 556	0.31 634	0.33 682	0.33 647	0.30 643	0.30 605	0.28 599
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AANet	1.13 680	1.01 710	2.99 719	0.44 497	0.37 596	0.91 605	0.54 602	1.27 654	2.31 724	2.35 720	2.37 702	2.22 704	1.53 698	1.18 649	1.43 685	0.32 646	0.23 613	0.28 615	0.25 605	0.35 636	0.33 634

rvit_105_1	0.54 539	0.40 617	0.76 603	0.58 657	0.37 596	0.59 468	0.68 649	0.70 382	0.94 560	0.82 505	0.69 349	0.73 482	0.58 489	0.78 537	0.54 531	0.32 646	0.29 656	0.31 635	0.34 664	0.23 547	0.20 508

rvit_stereo_0075_2	0.47 455	0.37 594	0.70 571	0.53 631	0.46 657	0.43 353	0.36 418	0.81 450	0.67 375	0.55 331	0.74 371	0.59 392	0.43 387	0.63 418	0.43 451	0.32 646	0.23 613	0.35 652	0.25 605	0.30 605	0.25 575

Wz-Net-TNSev	1.14 681	1.06 713	4.32 730	0.49 575	0.42 630	1.51 688	1.11 708	1.48 689	1.40 679	1.22 666	1.26 617	1.58 686	1.43 694	1.76 698	1.70 693	0.32 646	0.31 670	0.26 593	0.30 643	0.41 660	0.41 669

UDGNet	0.48 468	0.77 690	0.50 458	0.48 560	0.31 539	0.41 341	0.34 369	0.70 382	0.92 546	0.65 388	0.60 310	0.58 377	0.43 387	0.63 418	0.41 433	0.32 646	0.15 468	0.66 704	0.19 494	0.36 642	0.21 528

AF-Net	0.81 631	0.39 612	0.68 561	0.64 676	0.54 677	0.91 605	0.51 590	1.61 705	1.31 670	0.96 595	2.02 692	1.46 672	1.26 685	1.11 641	0.99 647	0.32 646	0.24 623	0.39 667	0.27 627	0.30 605	0.25 575

RGC	0.79 627	0.59 668	0.71 576	0.65 681	0.65 695	0.92 610	0.58 618	1.29 658	1.05 608	1.07 639	1.45 655	1.47 675	1.03 662	1.21 656	0.88 621	0.32 646	0.30 661	0.48 689	0.40 679	0.37 647	0.37 654

NVstereo2D	0.60 578	0.30 552	0.75 598	0.48 560	0.43 637	0.89 602	0.48 562	1.05 555	1.15 638	0.66 401	0.86 448	0.88 545	0.70 571	0.99 615	0.65 565	0.32 646	0.15 468	0.28 615	0.20 521	0.40 654	0.36 649

XPNet_ROB	0.70 603	0.35 582	0.68 561	0.52 621	0.40 617	0.79 571	0.85 687	1.16 609	0.94 560	1.33 676	1.15 590	1.38 665	0.83 622	1.03 626	0.90 633	0.32 646	0.25 631	0.26 593	0.24 595	0.31 612	0.28 599

RP	0.76 618	0.36 587	0.63 535	0.66 684	0.58 688	0.80 577	0.55 607	1.14 597	1.22 651	0.97 600	1.65 669	1.43 671	1.32 687	1.01 619	0.84 607	0.33 655	0.30 661	0.36 657	0.30 643	0.34 631	0.34 642

edge stereo	0.76 618	0.38 604	0.74 590	0.52 621	0.43 637	0.80 577	0.53 598	1.28 657	1.06 614	1.28 672	1.38 641	1.81 692	1.11 670	1.08 635	0.85 611	0.33 655	0.32 676	0.41 674	0.28 635	0.32 618	0.36 649

ADCS	1.51 703	0.61 671	3.42 722	0.59 661	0.51 670	1.27 671	1.08 707	1.59 702	1.81 706	1.91 708	1.66 671	1.51 681	1.42 693	1.94 707	8.60 746	0.33 655	0.32 676	0.33 647	0.36 669	0.44 666	0.42 670

AnyNet_C01	1.56 704	1.05 711	7.45 737	0.64 676	0.54 677	1.99 708	1.38 726	1.43 685	1.36 672	1.63 695	1.92 686	1.84 694	1.33 689	2.40 721	4.03 731	0.33 655	0.32 676	0.32 642	0.34 664	0.44 666	0.45 681

LSM	4.74 743	0.77 690	10.16 742	0.70 693	56.56 778	1.02 628	1.00 702	1.24 646	1.62 700	2.04 710	2.34 699	1.33 657	1.17 676	1.38 679	1.09 660	0.33 655	0.49 712	0.39 667	0.46 691	0.51 682	10.09 760

LALA_ROB	0.74 614	0.43 626	0.69 567	0.54 638	0.40 617	1.01 626	0.95 696	1.21 626	1.07 621	1.22 666	1.12 571	1.56 684	0.79 607	1.04 628	0.86 612	0.33 655	0.22 603	0.35 652	0.30 643	0.35 636	0.31 625

DGSMNet	0.76 618	0.55 663	1.29 676	0.58 657	0.62 692	0.94 611	0.70 659	1.26 652	1.11 629	0.83 517	1.24 613	1.00 584	0.71 575	1.03 626	0.81 602	0.34 661	0.29 656	0.41 674	0.40 679	0.57 693	0.55 700

DeepPrunerF	0.89 646	0.52 658	3.43 723	0.68 690	0.81 704	0.72 548	0.72 667	1.22 634	1.99 711	0.93 583	1.01 523	0.87 540	0.86 628	1.08 635	0.95 640	0.34 661	0.28 651	0.43 676	0.39 677	0.30 605	0.32 629

DPSNet	0.99 659	0.42 624	1.88 705	0.53 631	0.41 624	1.59 693	1.26 718	2.21 722	1.43 680	1.10 647	1.11 567	1.46 672	1.95 719	1.34 672	1.26 674	0.34 661	0.25 631	0.25 574	0.21 544	0.46 673	0.37 654

PWCDC_ROB	0.89 646	0.49 642	0.80 612	0.74 697	0.40 617	1.03 631	0.39 480	1.33 665	2.35 727	1.02 621	3.77 728	0.81 522	0.92 643	1.20 652	0.90 633	0.34 661	0.22 603	0.24 561	0.20 521	0.34 631	0.29 606

ISRNet	0.56 553	0.24 455	0.66 552	0.56 649	0.36 589	0.44 362	0.25 170	0.82 452	0.84 488	1.07 639	1.25 615	0.91 556	0.60 500	0.66 449	0.58 542	0.35 665	0.26 638	0.36 657	0.33 662	0.30 605	0.42 670

HBP-ISP	0.59 575	0.45 635	0.43 354	0.45 522	0.33 568	0.70 533	0.28 249	1.11 580	1.00 586	0.83 517	1.18 599	0.65 433	0.68 554	0.88 581	0.52 522	0.35 665	0.38 692	0.47 684	0.41 684	0.38 651	0.31 625

dad	0.58 568	0.50 646	0.64 540	0.43 476	0.30 515	0.59 468	0.36 418	0.78 438	1.25 660	1.01 618	1.17 597	1.15 632	0.53 451	0.68 471	0.50 505	0.35 665	0.23 613	0.37 662	0.21 544	0.29 596	0.20 508

MeshStereo	1.34 694	0.43 626	0.54 491	0.44 497	0.34 577	1.66 697	0.60 624	1.94 716	1.37 674	4.47 743	3.25 719	4.71 734	1.94 718	1.92 705	1.17 668	0.35 665	0.35 686	0.37 662	0.31 651	0.32 618	0.32 629
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	0.67 595	0.42 624	1.00 640	0.46 544	0.43 637	0.83 593	0.89 689	1.08 567	1.50 687	0.87 544	1.14 584	0.71 460	0.68 554	0.92 599	0.70 579	0.36 669	0.30 661	0.26 593	0.24 595	0.35 636	0.33 634

G-Net	0.95 654	0.46 637	1.04 644	0.64 676	0.48 662	2.12 713	0.64 636	1.01 538	0.87 511	1.75 701	2.82 717	1.30 648	1.64 708	1.06 629	0.96 642	0.36 669	0.29 656	0.35 652	0.25 605	0.45 670	0.42 670

CBMV_ROB	0.59 575	0.37 594	0.38 271	0.39 323	0.28 465	0.74 550	0.28 249	1.00 528	0.98 574	0.94 586	1.25 615	0.81 522	0.78 605	0.87 578	0.50 505	0.36 669	0.37 690	0.43 676	0.40 679	0.33 625	0.30 615

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 664	0.57 666	1.51 695	0.67 687	0.50 666	2.57 718	1.66 734	1.20 624	1.43 680	1.38 678	1.57 666	1.33 657	0.92 643	1.64 692	0.88 621	0.37 672	0.39 696	0.46 683	0.60 712	0.41 660	0.40 666

XQC	0.89 646	0.65 677	1.31 678	0.67 687	0.52 674	1.22 665	0.68 649	1.26 652	1.52 688	1.14 653	1.11 567	1.28 645	1.04 664	1.40 680	1.77 698	0.38 673	0.24 623	0.37 662	0.31 651	0.53 687	0.47 687

NOSS_ROB	0.57 561	0.39 612	0.39 293	0.44 497	0.30 515	0.73 549	0.54 602	1.03 547	1.08 625	0.67 406	0.87 456	0.76 500	0.57 479	0.77 532	0.47 496	0.38 673	0.38 692	0.44 678	0.42 688	0.37 647	0.34 642

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 595	0.81 693	0.73 585	0.53 631	0.37 596	1.40 678	0.53 598	1.04 550	0.79 463	0.88 554	0.94 483	0.95 569	0.53 451	0.93 605	0.58 542	0.39 675	0.30 661	0.57 699	0.31 651	0.53 687	0.30 615

PVD	1.28 693	0.67 680	1.28 673	0.74 697	0.62 692	1.50 687	0.84 684	1.99 718	2.96 734	2.18 715	2.36 701	1.85 696	1.95 719	1.92 705	1.94 705	0.39 675	0.36 689	0.49 692	0.37 670	0.51 682	0.64 702

SAMSARA	1.07 673	0.65 677	1.19 664	1.06 713	0.90 707	1.76 703	1.76 738	1.46 687	1.44 683	1.51 685	1.16 595	2.00 701	1.14 672	1.48 681	1.31 678	0.39 675	0.44 708	0.35 652	0.38 673	0.49 679	0.49 693

CSAN	0.83 638	0.49 642	0.77 608	0.60 667	0.41 624	1.14 652	1.06 704	1.19 619	1.46 685	1.32 674	1.43 649	1.37 664	1.19 679	1.27 664	0.86 612	0.39 675	0.31 670	0.36 657	0.37 670	0.35 636	0.34 642

MFN_U_SF_RVC	1.09 677	0.59 668	1.97 706	0.67 687	0.44 644	1.93 707	0.60 624	1.85 715	1.36 672	1.61 692	1.54 664	1.95 700	1.37 690	1.64 692	1.73 694	0.40 679	0.37 690	0.45 679	0.48 700	0.44 666	0.44 677

DStereoSA	1.73 711	0.63 675	1.57 697	0.80 701	0.79 703	1.26 670	1.30 719	1.34 667	1.43 680	1.24 669	7.52 755	0.92 562	7.68 747	1.65 696	2.29 718	0.41 680	0.29 656	0.63 703	0.60 712	1.04 714	1.18 731

DualNet (step1)	0.57 561	0.36 587	0.72 581	0.38 290	0.30 515	0.71 539	0.43 529	1.06 559	0.88 515	0.92 579	0.86 448	0.85 529	0.69 558	0.68 471	0.50 505	0.41 680	0.20 585	0.40 670	0.41 684	0.36 642	0.33 634

test_sample9	1.05 670	0.36 587	0.72 581	0.38 290	0.30 515	0.71 539	0.43 529	1.06 559	0.88 515	0.92 579	0.86 448	0.85 529	0.69 558	1.20 652	1.36 680	0.41 680	8.41 761	0.40 670	0.41 684	0.36 642	0.33 634

test_sample8	1.25 691	0.36 587	0.72 581	0.38 290	0.30 515	0.71 539	0.43 529	1.13 588	0.75 425	1.50 684	0.95 493	3.29 725	1.59 704	1.20 652	1.36 680	0.41 680	8.41 761	0.40 670	0.41 684	0.36 642	0.33 634

BEATNet-Init1	15.13 758	0.82 696	50.86 782	0.72 696	0.53 675	38.10 774	7.03 753	11.83 754	14.25 759	29.78 780	30.17 780	48.21 783	22.64 771	26.78 771	18.11 761	0.42 684	0.38 692	0.47 684	0.46 691	0.51 682	0.48 690

DStereoFS	1.87 714	0.85 698	1.03 643	0.75 700	0.62 692	2.04 711	0.65 638	1.74 713	1.55 692	1.52 687	1.90 685	2.36 710	12.92 757	3.85 738	1.74 695	0.44 685	0.31 670	0.82 712	0.46 691	0.84 705	1.10 725

WCMA_ROB	1.14 681	0.36 587	0.76 603	0.49 575	0.44 644	1.23 667	0.67 644	1.11 580	1.23 652	2.84 730	3.95 734	3.28 724	1.83 715	1.25 661	0.99 647	0.44 685	0.34 684	0.34 650	0.37 670	0.41 660	0.40 666

FSD					0.46 657	0.48 389	0.52 593	0.53 238	0.48 287	0.48 298	0.48 247	0.49 328	0.48 421	0.51 282	0.49 503	0.45 687	0.42 701	0.47 684	0.46 691	0.46 673

MSMD_ROB	1.21 688	0.49 642	0.62 525	0.59 661	0.50 666	1.62 696	0.67 644	1.23 639	1.24 654	2.45 723	3.77 728	3.09 721	2.98 735	1.32 669	0.81 602	0.45 687	0.41 699	0.49 692	0.51 707	0.47 676	0.44 677

FC-DCNN v2	1.65 709	0.51 650	0.65 546	0.61 669	0.49 664	1.61 694	0.70 659	1.75 714	1.56 695	4.74 747	4.91 743	6.46 745	3.31 737	1.91 704	1.11 661	0.46 689	0.42 701	0.47 684	0.46 691	0.48 677	0.46 682

FCDSN-DC	1.39 699	0.56 664	0.65 546	0.74 697	0.59 689	1.38 677	0.63 633	1.35 671	1.39 677	3.26 737	4.50 740	4.61 732	2.63 730	1.58 687	1.03 653	0.46 689	0.42 701	0.48 689	0.47 698	0.50 681	0.50 695
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	0.82 632	0.96 705	0.85 616	0.58 657	0.45 649	1.27 671	0.70 659	1.17 614	1.02 593	0.83 517	1.23 611	0.90 554	0.77 600	1.06 629	0.69 576	0.46 689	0.34 684	1.71 725	0.38 673	0.59 696	0.36 649

FC-DCNN	1.59 705	0.51 650	0.66 552	0.61 669	0.49 664	1.56 691	0.70 659	1.66 708	1.53 689	4.64 744	4.62 741	5.85 741	3.34 739	1.84 702	1.11 661	0.46 689	0.42 701	0.47 684	0.46 691	0.48 677	0.46 682

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 694	0.87 699	1.76 702	0.86 703	0.56 682	4.29 739	1.79 739	1.50 692	1.98 710	1.61 692	1.85 683	1.84 694	1.41 692	1.89 703	1.36 680	0.48 693	0.40 698	0.56 698	0.57 710	0.69 701	0.48 690

GANetREF_RVC	0.80 628	0.75 686	0.86 621	0.66 684	0.42 630	1.15 654	0.98 698	1.14 597	1.19 645	1.01 618	1.02 532	1.10 618	0.90 637	1.15 644	0.76 592	0.48 693	0.39 696	0.57 699	0.38 673	0.63 698	0.46 682
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	0.82 632	0.57 666	0.75 598	0.54 638	0.59 689	1.09 645	0.66 641	1.38 677	0.94 560	1.12 650	1.44 652	1.29 646	0.92 643	0.95 614	1.24 672	0.49 695	0.42 701	0.50 694	0.47 698	0.51 682	0.46 682

MANE	4.13 739	0.51 650	0.64 540	0.66 684	0.56 682	6.89 745	0.99 700	7.55 749	12.04 754	6.68 756	8.57 757	10.69 751	9.45 749	7.59 755	6.39 742	0.49 695	0.43 706	0.48 689	0.98 731	0.49 679	0.48 690

PDISCO_ROB	0.91 650	0.48 638	1.06 646	0.99 707	0.97 713	1.67 699	0.63 633	1.64 707	1.59 696	1.06 636	1.18 599	1.31 649	0.79 607	1.55 683	0.97 643	0.49 695	0.22 603	0.45 679	0.40 679	0.45 670	0.37 654

PStereo	0.50 502	0.75 686	0.42 339	0.37 250	0.28 465	0.55 429	0.46 546	0.54 241	0.88 515	0.53 321	0.33 163	0.51 340	0.51 441	0.78 537	0.67 571	0.51 698	0.25 631	0.30 634	0.27 627	0.59 696	0.49 693

SDNR	0.86 641	0.37 594	1.47 693	0.40 367	0.38 606	3.38 734	0.33 350	0.90 488	0.98 574	0.99 608	2.09 695	0.59 392	0.71 575	1.29 665	0.70 579	0.51 698	0.56 716	0.36 657	0.26 620	0.43 665	0.46 682

Anonymous_2	0.82 632	0.44 631	0.63 535	0.40 367	0.43 637	0.80 577	0.52 593	0.72 398	0.77 443	0.71 433	0.60 310	0.87 540	0.76 593	0.75 517	0.58 542	0.52 700	0.54 714	0.54 697	4.82 761	0.56 691	0.40 666

PASM	0.90 649	0.64 676	1.69 698	0.69 692	0.69 700	0.78 567	0.84 684	1.03 547	1.26 663	1.19 659	1.15 590	1.31 649	0.98 656	1.24 660	1.03 653	0.52 700	0.56 716	0.59 702	0.66 715	0.56 691	0.54 699

ELAS_RVC	1.60 706	0.61 671	1.01 642	0.70 693	0.56 682	2.00 709	1.89 741	1.96 717	2.65 730	3.33 738	3.26 720	3.03 718	3.41 740	2.49 723	2.09 710	0.52 700	0.45 709	0.50 694	0.48 700	0.54 689	0.52 697
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 708	0.61 671	0.95 632	0.68 690	0.55 679	3.01 732	1.55 732	2.39 724	2.33 725	3.64 740	3.89 732	2.75 715	2.90 734	2.15 715	2.27 717	0.52 700	0.45 709	0.50 694	0.48 700	0.54 689	0.52 697
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PSMNet-RUCA	0.76 618	0.75 686	1.08 650	1.01 710	0.90 707	0.69 528	0.50 574	1.11 580	1.03 598	0.78 475	1.11 567	0.80 519	0.72 579	0.88 581	0.63 560	0.53 704	0.27 647	0.76 707	0.46 691	0.66 700	0.47 687

UDG	0.88 644	0.82 696	0.67 556	1.00 709	0.96 712	1.02 628	0.57 617	1.13 588	0.99 579	0.90 566	0.97 510	1.31 649	0.99 657	0.85 571	0.84 607	0.54 705	0.32 676	1.77 726	0.40 679	0.94 709	0.66 703

DispFullNet	1.60 706	2.63 746	2.75 717	2.56 741	1.79 734	1.24 668	0.47 554	1.37 676	1.45 684	1.87 704	1.50 659	1.55 683	2.46 725	2.04 711	1.04 656	0.59 706	0.18 550	2.32 738	0.68 717	2.29 738	1.14 726

SQANet	0.82 632	0.74 685	0.67 556	1.13 714	0.98 715	1.11 647	0.47 554	1.07 563	0.83 483	0.91 571	1.05 547	1.03 595	0.74 586	1.01 619	0.64 563	0.61 707	0.24 623	1.03 717	0.35 668	1.18 718	0.58 701

Consistency-Raft	1.01 661	0.81 693	1.24 670	0.84 702	0.97 713	0.81 582	0.84 684	1.30 661	1.59 696	1.05 632	1.68 674	1.12 622	0.91 638	0.92 599	1.11 661	0.65 708	0.74 724	0.79 710	0.90 727	1.06 716	0.79 709

MADNet+	2.23 724	2.43 742	10.85 746	1.22 717	0.91 709	2.76 722	1.40 727	2.12 721	1.67 702	1.32 674	1.74 677	1.86 697	1.74 711	6.25 744	4.41 735	0.65 708	0.64 719	0.58 701	0.54 709	0.80 704	0.76 706

CAS	0.34 277	0.13 5	0.25 32	1.28 719	0.30 515	0.46 380	0.38 458	0.48 194	0.47 279	0.34 198	0.52 278	0.24 101	0.19 67	0.29 33	0.27 241	0.69 710	0.08 2	0.12 63	0.08 1	0.12 111	0.15 349

otaku	1.04 666	0.93 702	0.88 623	1.33 720	1.05 720	1.66 697	0.70 659	1.40 681	1.18 643	1.08 643	1.32 630	1.33 657	0.91 638	1.23 659	0.76 592	0.72 711	0.46 711	1.24 720	0.50 705	1.40 719	0.75 705

PMTNet	0.32 245	0.16 107	0.24 17	0.29 14	0.18 78	0.45 374	0.22 103	0.56 249	0.63 353	0.46 288	0.54 287	0.39 245	0.34 300	0.48 260	0.24 157	0.75 712	0.10 99	0.12 63	0.08 1	0.12 111	0.11 148

NVStereoNet_ROB	1.24 690	0.90 701	1.13 655	0.86 703	0.88 706	1.11 647	0.99 700	1.42 683	1.53 689	1.59 691	2.48 704	2.24 706	1.53 698	1.96 708	1.30 677	0.76 713	0.70 721	0.78 709	1.00 733	0.71 703	0.88 713
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	2.78 727	1.26 717	7.04 736	1.16 715	1.48 725	8.00 747	6.02 752	2.60 726	1.92 709	2.12 713	2.64 711	3.34 726	3.05 736	6.49 745	3.39 727	0.78 714	0.76 729	0.75 706	0.76 720	0.97 713	1.18 731

Ntro	1.09 677	0.97 708	0.91 630	1.44 721	1.19 722	1.69 700	0.80 678	1.35 671	1.25 660	1.00 613	1.29 624	1.31 649	0.97 655	1.26 662	0.84 607	0.84 715	0.43 706	1.36 721	0.50 705	1.56 721	0.78 707

DDUNet	1.06 671	2.56 745	0.68 561	1.21 716	1.26 723	1.03 631	0.69 654	1.11 580	0.94 560	0.96 595	1.22 606	1.27 643	0.82 617	0.93 605	0.72 586	0.84 715	0.38 692	1.99 729	0.60 712	1.10 717	0.85 711

MFMNet_re	1.14 681	0.97 708	1.19 664	0.99 707	0.95 711	1.25 669	1.22 715	1.39 678	1.55 692	1.69 699	1.67 673	1.21 636	1.53 698	1.12 642	0.99 647	0.87 717	0.75 728	0.79 710	0.75 719	0.90 706	0.94 715

GCST	0.83 638	1.22 716	0.74 590	1.58 722	1.01 717	1.06 637	0.23 137	0.78 438	0.78 454	0.97 600	0.65 329	0.78 508	0.35 306	0.92 599	0.34 345	0.96 718	0.65 720	1.20 719	0.81 723	0.91 707	0.70 704

anonymity	0.97 657	0.89 700	1.05 645	0.92 705	1.03 718	0.97 619	0.81 679	1.29 658	0.91 541	1.07 639	0.98 512	1.00 584	0.95 652	1.02 624	0.92 636	0.96 718	0.95 745	0.90 714	0.91 730	0.92 708	0.94 715

SPS-STEREO	1.25 691	0.93 702	1.06 646	1.04 711	1.03 718	1.41 680	0.91 693	1.51 695	1.19 645	2.09 712	1.83 681	1.94 699	1.39 691	1.62 689	1.39 683	0.97 720	0.94 744	0.90 714	0.89 726	0.96 711	0.96 718
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.35 696	0.94 704	1.25 671	0.96 706	1.00 716	1.52 689	1.02 703	1.34 667	1.21 649	2.64 725	2.65 712	2.44 711	1.56 702	1.64 692	1.26 674	0.97 720	0.95 745	0.90 714	0.90 727	0.94 709	0.96 718

WAO-7	1.90 715	1.20 715	1.35 683	1.27 718	1.06 721	2.84 725	1.56 733	3.23 733	3.06 737	2.23 717	3.33 724	3.17 722	2.28 724	3.12 729	2.21 712	1.02 722	0.91 740	1.06 718	1.03 736	1.04 714	0.97 721

ACVNet_2	1.65 709	1.27 718	1.41 690	1.75 726	1.62 727	2.22 714	1.20 712	2.30 723	2.62 729	1.78 702	2.56 707	3.03 718	1.61 705	1.54 682	1.12 665	1.06 723	0.58 718	1.82 727	0.70 718	1.82 728	0.96 718

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 553	3.08 748	2.43 715	0.31 58	0.18 78	0.29 156	0.20 54	0.37 88	0.32 144	0.28 144	0.24 74	0.18 25	0.18 45	0.31 67	0.22 96	1.09 724	0.08 2	0.17 326	0.16 371	0.14 219	0.97 721

MonStereo1	1.98 717	1.48 723	1.43 692	1.81 729	1.69 732	2.88 728	0.78 675	2.47 725	3.47 740	2.20 716	4.36 739	3.39 727	2.50 727	2.18 716	1.58 690	1.19 725	0.54 714	1.65 724	0.87 725	1.78 726	1.29 735

light-stereo	3.53 733	1.05 711	10.69 745	9.45 754	6.82 751	2.10 712	0.64 636	3.71 740	2.70 732	4.77 748	4.98 744	6.83 746	1.32 687	6.71 746	1.35 679	1.20 726	1.29 751	0.66 704	0.77 721	1.79 727	1.85 740

WAO-8	2.92 728	1.55 729	1.35 683	1.79 727	1.63 729	5.23 741	1.22 715	4.58 744	12.56 756	2.84 730	4.07 736	4.83 735	2.72 732	3.49 733	2.25 715	1.27 727	0.91 740	1.99 729	1.15 741	1.86 729	1.15 727

Venus	2.92 728	1.55 729	1.35 683	1.79 727	1.63 729	5.23 741	1.22 715	4.58 744	12.56 756	2.84 730	4.06 735	4.83 735	2.72 732	3.49 733	2.25 715	1.27 727	0.91 740	1.99 729	1.15 741	1.86 729	1.15 727

Dean	1.98 717	1.36 721	1.36 687	2.12 734	1.81 735	2.74 720	1.36 725	3.37 737	3.80 744	2.08 711	3.32 723	3.21 723	1.82 713	1.71 697	1.67 692	1.27 727	0.77 730	1.99 729	0.90 727	1.86 729	1.03 723

ACVNet_1	1.46 701	1.33 720	1.12 654	1.91 732	1.62 727	1.83 705	0.98 698	2.00 719	1.85 708	1.39 679	1.53 663	2.32 708	1.53 698	1.34 672	1.11 661	1.30 730	0.50 713	2.06 735	0.58 711	1.93 734	0.95 717

ACVNet-4b	1.35 696	1.31 719	1.10 651	1.90 731	1.59 726	1.92 706	0.77 673	1.52 698	1.62 700	1.05 632	1.60 668	2.11 703	0.94 649	1.64 692	0.77 596	1.30 730	0.35 686	2.03 733	0.67 716	1.88 732	0.84 710

WAO-6	2.04 721	1.50 725	1.16 658	1.70 724	1.67 731	2.69 719	1.44 730	3.06 730	3.63 743	1.98 709	3.27 721	3.54 730	2.07 722	2.36 720	2.22 714	1.31 732	0.91 740	2.04 734	1.22 743	1.73 725	1.27 734

RainbowNet	1.35 696	1.49 724	1.19 664	1.88 730	1.45 724	1.48 686	1.07 706	1.61 705	1.55 692	1.20 664	1.59 667	1.54 682	1.13 671	1.34 672	0.97 643	1.36 733	0.70 721	1.82 727	0.79 722	1.71 724	1.07 724

IMH-64-1	1.86 712	1.62 731	1.16 658	2.20 735	1.89 736	2.33 715	1.30 719	2.89 728	2.29 721	1.66 696	2.80 715	2.49 712	1.61 705	2.10 712	1.78 700	1.60 734	0.74 724	2.43 739	1.02 734	2.12 735	1.17 729

IMH-64	1.86 712	1.62 731	1.16 658	2.20 735	1.89 736	2.33 715	1.30 719	2.89 728	2.29 721	1.66 696	2.80 715	2.49 712	1.61 705	2.10 712	1.78 700	1.60 734	0.74 724	2.43 739	1.02 734	2.12 735	1.17 729

PWCK	1.92 716	1.66 734	3.12 720	1.65 723	0.91 709	2.84 725	2.26 745	2.10 720	2.41 728	2.36 721	2.31 696	2.22 704	1.82 713	3.43 732	2.03 709	1.61 736	0.71 723	1.51 722	0.82 724	1.69 723	0.91 714

IMH	2.04 721	1.62 731	1.20 667	2.20 735	1.89 736	2.91 731	1.30 719	3.11 731	3.03 735	1.81 703	3.35 725	3.03 718	1.90 716	2.48 722	1.80 702	1.66 737	0.77 730	2.45 741	1.04 737	2.15 737	1.19 733

LVE	2.12 723	1.44 722	1.36 687	1.99 733	1.78 733	2.75 721	1.79 739	2.82 727	3.95 745	1.90 707	4.33 738	3.52 729	1.81 712	2.24 718	1.74 695	1.74 738	0.87 736	2.06 735	1.13 739	1.91 733	1.35 736

TorneroNet-64	3.44 731	1.86 735	1.42 691	2.58 742	2.28 741	6.87 744	1.68 735	4.70 746	12.03 753	2.31 719	5.59 752	8.25 748	2.55 729	3.97 739	2.73 721	1.81 739	0.74 724	2.57 743	1.07 738	2.35 739	1.44 737

TorneroNet	4.53 742	1.89 736	1.48 694	2.55 740	2.27 740	13.78 759	1.69 736	4.84 748	23.73 773	2.89 733	7.70 756	7.06 747	2.69 731	4.26 741	3.42 728	1.84 740	0.77 730	2.68 745	1.13 739	2.42 740	1.47 738

DStereoO	0.96 655	0.70 682	0.72 581	0.62 673	0.45 649	0.74 550	0.92 694	1.09 571	1.29 668	1.19 659	1.23 611	0.99 580	1.71 710	1.29 665	0.99 647	2.01 741	0.35 686	0.77 708	0.30 643	1.42 720	0.38 660

UNDER WATER-64	3.53 733	2.01 738	3.94 726	3.22 748	2.49 745	5.41 743	2.60 748	3.43 738	12.41 755	3.03 735	2.68 713	6.07 743	4.04 742	3.79 737	3.33 726	2.02 742	1.24 750	2.63 744	1.46 746	2.78 744	2.08 744

UNDER WATER	3.46 732	2.07 739	3.64 725	3.09 746	2.48 744	3.75 737	2.42 747	3.31 736	13.77 758	2.90 734	2.95 718	5.84 740	3.69 741	3.69 735	3.48 730	2.07 743	1.11 747	2.70 747	1.40 745	2.84 746	1.98 742

KSHMR	2.57 725	1.93 737	1.69 698	2.63 743	2.42 743	2.86 727	2.07 742	3.27 735	6.50 749	2.49 724	3.36 726	3.41 728	1.92 717	2.49 723	1.94 705	2.13 744	1.40 752	2.79 749	1.50 747	2.73 743	1.77 739

JetRed	5.27 744	5.84 749	12.81 752	2.36 738	2.83 748	12.23 752	10.50 760	4.46 743	3.60 741	3.86 741	3.83 730	4.85 737	4.18 743	6.78 747	11.96 755	2.17 745	2.96 758	2.18 737	1.97 749	3.38 750	2.68 749

notaker	2.76 726	2.29 741	1.80 703	2.96 745	2.58 747	2.90 730	1.75 737	3.24 734	3.05 736	2.78 728	4.24 737	6.15 744	2.51 728	3.34 731	2.75 722	2.31 746	1.18 748	3.00 750	1.65 748	2.84 746	1.97 741

DPSimNet_ROB	3.58 735	2.45 743	8.57 738	2.53 739	2.37 742	2.88 728	3.77 751	3.14 732	3.23 738	4.71 746	3.86 731	4.68 733	4.87 745	4.07 740	5.62 739	2.33 747	2.33 755	2.47 742	2.52 751	2.51 742	2.64 748

ktn	2.98 730	2.25 740	1.73 701	2.84 744	2.53 746	3.76 738	2.15 743	3.70 739	5.47 748	2.75 727	5.17 747	5.94 742	2.48 726	3.23 730	2.46 719	2.34 748	1.44 753	2.78 748	2.03 750	2.45 741	2.01 743

USTest	12.99 757	14.18 759	20.00 755	16.24 755	14.97 753	20.80 761	31.95 768	16.20 763	10.91 752	8.79 758	9.48 758	13.94 753	10.50 750	16.11 760	21.44 763	3.17 749	4.82 760	5.08 761	5.36 762	8.81 756	7.13 753

MADNet++	4.03 737	2.70 747	3.44 724	3.72 750	3.44 750	4.44 740	3.52 750	3.95 742	3.61 742	4.46 742	4.98 744	4.10 731	4.58 744	7.00 748	5.89 740	3.74 750	3.67 759	3.27 752	2.71 753	3.70 752	3.66 751

HanzoNet	6.76 747	2.45 743	4.22 729	3.19 747	2.94 749	3.62 736	2.28 746	4.79 747	7.20 750	14.00 765	13.19 764	17.49 763	22.30 770	13.25 759	6.19 741	4.20 751	1.93 754	3.10 751	2.56 752	3.35 749	2.88 750

DGTPSM_ROB	12.07 755	8.00 750	20.99 756	8.93 752	16.78 754	10.67 748	30.87 766	9.01 751	15.16 760	6.50 754	15.41 768	9.04 749	14.85 759	9.25 756	21.67 764	4.57 752	8.57 763	5.08 761	9.28 764	5.90 754	10.95 761

DPSMNet_ROB	12.08 756	8.00 750	21.00 757	8.97 753	16.79 755	10.67 748	30.89 767	9.02 752	15.17 761	6.51 755	15.41 768	9.04 749	14.85 759	9.27 757	21.67 764	4.58 753	8.57 763	5.09 763	9.29 767	5.90 754	10.95 761

noway3	9.04 749	9.99 754	10.50 744	19.30 756	17.88 757	12.49 753	8.93 756	13.62 757	2.27 719	4.85 750	5.57 749	14.37 754	10.99 751	7.30 750	9.94 748	5.36 754	0.86 733	3.94 757	3.20 756	10.28 757	9.17 754

DLNR-FE	20.05 764	36.38 772	38.08 769	170.06 789	60.08 781	0.23 56	0.20 54	14.13 762	0.36 185	0.44 275	0.66 336	0.43 291	0.21 98	0.63 418	0.28 264	5.38 755	0.10 99	0.15 235	0.11 164	73.09 788	0.11 148

DLNR_Zeroshot_test	20.09 765	36.28 771	38.04 768	169.85 788	61.80 782	0.23 56	0.20 54	13.88 761	0.37 202	0.44 275	0.66 336	0.43 291	0.21 98	0.62 404	0.28 264	5.46 756	0.10 99	0.15 235	0.11 164	72.60 787	0.11 148

noway2	9.12 750	9.84 753	11.24 748	19.40 757	17.88 757	12.54 755	8.94 757	13.58 755	2.22 715	4.85 750	5.59 752	14.48 757	11.09 754	7.31 751	9.96 749	5.48 757	0.86 733	3.93 754	3.20 756	10.34 758	9.76 755

zzzz4	9.23 753	11.07 757	11.03 747	19.80 761	17.91 760	12.68 757	8.89 754	13.79 759	2.29 721	4.85 750	5.58 750	14.47 756	11.04 753	7.33 753	10.03 751	5.51 758	0.87 736	3.94 757	3.20 756	10.42 760	9.93 757

noway1	9.20 752	11.07 757	10.41 743	19.80 761	17.91 760	12.67 756	8.90 755	13.79 759	2.26 716	4.85 750	5.58 750	14.44 755	11.03 752	7.33 753	10.03 751	5.51 758	0.86 733	3.93 754	3.20 756	10.42 760	9.93 757

noway4	9.14 751	10.89 756	8.97 740	19.91 763	17.90 759	12.71 758	9.04 759	13.72 758	2.34 726	4.80 749	5.47 748	14.56 758	11.25 756	7.32 752	9.98 750	5.54 760	0.89 738	3.93 754	3.19 755	10.47 762	10.04 759

TCMNet-wrong-test	8.97 748	10.42 755	8.74 739	19.56 758	17.61 756	12.53 754	9.01 758	13.59 756	2.18 714	4.64 744	5.11 746	14.63 759	11.09 754	7.19 749	9.73 747	5.56 761	0.89 738	3.77 753	3.11 754	10.34 758	9.80 756

tt	6.20 745	0.20 303	5.89 734	3.55 749	2.07 739	11.26 750	19.21 762	11.74 753	5.46 747	2.69 726	2.04 694	4.87 738	6.25 746	3.70 736	7.09 745	8.32 762	11.17 770	4.93 760	5.41 763	5.74 753	2.37 745

PML	40.80 782	29.24 769	11.87 751	7.20 751	14.47 752	92.13 789	213.69 792	7.63 750	23.35 772	74.72 791	190.14 792	50.17 784	26.15 773	21.39 766	12.70 756	8.76 763	2.92 757	8.45 765	3.25 760	13.26 765	4.42 752

iinet-test	16.76 760	17.57 760	22.97 759	19.69 759	18.39 762	24.48 763	34.18 769	20.02 764	15.35 762	12.55 760	12.85 759	18.13 765	15.39 762	19.59 761	24.25 766	8.86 764	8.72 765	8.95 766	9.28 764	12.74 763	11.26 764

IINet	16.76 760	17.57 760	22.97 759	19.69 759	18.39 762	24.48 763	34.18 769	20.02 764	15.35 762	12.55 760	12.85 759	18.13 765	15.39 762	19.59 761	24.25 766	8.86 764	8.72 765	8.95 766	9.28 764	12.74 763	11.26 764

DPSM_ROB	17.78 762	18.63 763	24.31 765	20.90 765	19.47 764	25.97 766	36.21 772	21.23 771	16.24 765	13.38 763	14.06 766	19.18 768	16.30 764	20.78 764	25.67 769	9.38 766	9.23 768	9.49 768	9.82 768	13.51 766	11.91 766

DPSM	17.78 762	18.63 763	24.31 765	20.90 765	19.47 764	25.97 766	36.21 772	21.23 771	16.24 765	13.38 763	14.06 766	19.18 768	16.30 764	20.78 764	25.67 769	9.38 766	9.23 768	9.49 768	9.82 768	13.51 766	11.91 766

Selective-IGEV-i1pa	15.35 759	22.27 768	18.31 754	1.71 725	0.87 705	28.61 773	12.26 761	25.48 774	20.48 771	19.78 770	22.75 770	28.20 772	22.64 771	29.07 772	17.31 760	12.88 768	2.88 756	6.84 764	0.99 732	1.67 722	12.03 768

xxxxx1	36.64 776	19.51 765	24.21 762	61.66 779	64.63 783	27.28 769	40.10 774	20.25 766	18.63 768	14.07 766	12.97 761	17.26 760	17.36 766	21.70 767	27.93 771	13.18 769	18.50 773	111.26 789	133.37 789	29.24 776	39.73 782

tt_ll	36.64 776	19.51 765	24.21 762	61.66 779	64.63 783	27.28 769	40.10 774	20.25 766	18.63 768	14.07 766	12.97 761	17.26 760	17.36 766	21.70 767	27.93 771	13.18 769	18.50 773	111.26 789	133.37 789	29.24 776	39.73 782

ff	36.64 776	19.51 765	24.21 762	61.66 779	64.63 783	27.28 769	40.10 774	20.25 766	18.63 768	14.07 766	12.97 761	17.26 760	17.36 766	21.70 767	27.93 771	13.18 769	18.50 773	111.26 789	133.37 789	29.24 776	39.73 782

Anonymous_1	33.25 768	18.26 762	23.92 761	20.54 764	21.28 766	25.59 765	35.94 771	22.01 773	15.57 764	13.33 762	13.49 765	18.08 764	15.29 761	20.36 763	24.60 768	16.28 772	8.84 767	66.59 786	118.00 788	155.73 791	11.23 763

fast-reg	35.48 769	37.51 779	48.70 777	42.44 777	40.46 777	52.73 782	73.11 780	42.56 777	32.38 775	26.19 772	27.27 771	36.81 775	30.62 775	41.02 777	51.32 777	18.30 773	18.53 776	19.10 770	19.67 771	27.14 768	23.66 769

CasAABBNet	35.74 772	37.43 774	48.72 778	42.22 772	39.20 771	52.24 775	73.12 781	42.61 779	32.62 780	26.78 777	27.95 774	38.58 779	32.60 778	41.67 779	51.65 781	18.74 774	18.57 778	19.15 772	19.77 772	27.20 770	23.98 772

RAFT-FEzeroshot	35.73 770	37.45 775	48.67 775	42.23 773	39.22 773	52.25 776	73.13 782	42.62 780	32.59 777	26.71 774	27.70 772	38.57 777	32.57 776	41.68 781	51.67 782	18.75 775	18.58 779	19.15 772	19.78 773	27.21 772	23.98 772

RAFT-FE	35.73 770	37.45 775	48.67 775	42.23 773	39.22 773	52.25 776	73.13 782	42.62 780	32.59 777	26.71 774	27.70 772	38.57 777	32.57 776	41.68 781	51.67 782	18.75 775	18.58 779	19.15 772	19.78 773	27.21 772	23.98 772

FlowAnything	35.81 774	37.53 780	48.80 779	42.20 771	39.22 773	52.25 776	73.16 784	42.56 777	32.89 782	26.76 776	28.30 777	38.69 781	33.09 781	41.63 778	51.62 780	18.76 777	18.59 782	19.21 777	19.92 777	27.16 769	23.91 770

Hybrid-DGEV	35.78 773	37.50 778	48.96 781	42.25 775	39.20 771	52.33 780	73.10 779	42.63 782	32.52 776	26.62 773	28.31 779	38.50 776	32.87 779	41.67 779	51.55 778	18.77 778	18.56 777	19.18 776	19.83 776	27.20 770	23.97 771

Selective-RAFT-Error	35.84 775	37.49 777	48.83 780	42.26 776	39.24 776	52.30 779	73.09 778	42.66 783	32.61 779	26.80 778	28.30 777	38.84 782	33.51 782	41.68 781	51.59 779	18.82 779	18.58 779	19.17 775	19.80 775	27.28 774	24.05 775

LSM0	38.95 781	37.60 781	48.58 774	43.57 778	91.06 788	52.57 781	72.57 777	43.17 784	32.63 781	26.97 779	27.97 775	38.65 780	32.94 780	41.86 784	51.78 784	18.89 780	18.41 772	19.13 771	19.63 770	27.29 775	33.77 777

zzzz2	53.63 783	56.68 784	73.37 784	63.97 782	58.93 779	78.37 787	110.06 787	64.29 789	48.31 787	40.26 784	42.53 784	57.21 785	47.86 785	62.08 787	77.14 787	28.03 781	27.91 783	28.80 778	29.89 778	40.95 782	35.94 778

noway5	53.63 783	56.68 784	73.37 784	63.97 782	58.93 779	78.37 787	110.06 787	64.29 789	48.31 787	40.26 784	42.53 784	57.21 785	47.86 785	62.08 787	77.14 787	28.03 781	27.91 783	28.80 778	29.89 778	40.95 782	35.94 778

LRCNet_RVC	21.24 766	31.15 770	21.41 758	28.98 768	23.82 767	3.13 733	0.60 624	20.96 770	1.59 696	25.58 771	28.15 776	21.99 770	14.79 758	21.94 770	16.41 759	28.89 783	14.87 771	33.53 782	31.28 780	29.51 779	26.16 776

zzzzzz3	56.43 785	57.01 786	74.40 786	78.00 784	76.38 786	77.61 786	92.21 786	62.81 787	50.42 789	40.52 786	45.11 786	70.20 787	62.22 787	61.64 785	77.00 786	29.64 784	27.99 785	31.12 780	32.03 781	45.83 786	36.59 780

zzz1	56.46 786	57.02 787	74.61 787	78.01 785	76.39 787	77.52 785	92.13 785	62.93 788	50.48 790	40.59 787	45.21 787	70.20 787	62.34 788	61.65 786	76.98 785	29.64 784	27.99 785	31.12 780	32.03 781	45.82 785	36.60 781

HaxPig	31.96 767	37.24 773	34.27 767	24.37 767	24.88 768	18.26 760	19.86 763	20.64 769	28.52 774	35.97 781	38.75 781	25.57 771	28.72 774	33.88 773	34.39 774	35.94 786	38.87 787	37.80 783	40.48 785	39.68 780	41.15 785

AVERAGE_ROB	37.58 780	40.13 782	40.15 770	34.81 770	33.82 770	28.55 772	25.10 765	32.02 776	34.06 784	41.28 788	40.66 782	34.46 774	34.81 784	39.18 775	37.57 776	42.78 787	43.44 788	43.82 784	43.03 786	40.47 781	41.51 786

MEDIAN_ROB	37.38 779	40.85 783	40.60 771	32.31 769	31.85 769	27.20 768	24.55 764	29.10 775	33.19 783	42.09 789	41.76 783	33.35 773	34.39 783	39.78 776	37.07 775	43.64 788	44.10 789	44.12 785	43.40 787	41.51 784	42.76 787

RSGM-EC	74.81 787	63.03 788	41.60 772	97.74 786	92.11 789	74.93 783	114.81 789	53.77 785	38.96 785	39.88 782	48.98 788	90.73 789	64.81 789	139.63 789	128.53 790	93.27 789	53.96 790	95.12 787	38.31 783	81.45 789	44.63 788

acva	74.81 787	63.03 788	41.60 772	97.74 786	92.11 789	74.93 783	114.81 789	53.77 785	38.96 785	39.88 782	48.98 788	90.73 789	64.81 789	139.63 789	128.53 790	93.27 789	53.96 790	95.12 787	38.31 783	81.45 789	44.63 788

Selective-IGEV-i16pa	78.59 789	120.99 790	16.46 753	1.04 711	0.66 696	181.07 791	2.17 744	153.90 792	139.75 792	56.45 790	153.05 790	107.32 791	157.92 792	200.46 792	96.57 789	94.09 791	1.23 749	2.69 746	0.31 651	0.96 711	84.68 790

test_example2	176.61 790	205.14 791	198.86 790	188.60 790	190.98 791	152.67 790	170.61 791	94.86 791	123.55 791	178.88 792	179.48 791	158.94 792	141.34 791	192.61 791	198.96 792	203.76 792	236.37 792	164.13 792	173.55 792	218.58 792	160.41 791

ccccc		429.19 792		507.10 791	501.20 792	356.95 792		380.82 793		334.51 793		372.86 793		499.17 793		561.44 793	431.22 793	334.28 793	290.86 793	540.88 793

ASD4		8.86 752

Low-res two-view benchmark