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.

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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

WAFT-Stereo (ZS)	0.51 14	0.36 8	1.12 87	0.51 1	0.33 26	1.16 46	0.37 68	0.83 11	0.56 9	0.61 87	0.50 38	0.23 1	0.38 20	0.83 57	0.43 46	0.21 66	0.28 472	0.39 531	0.43 597	0.32 326	0.31 336

LACA3	0.55 23	0.48 120	0.89 8	0.52 2	0.43 122	2.28 197	0.53 150	1.02 20	0.53 8	0.53 34	0.41 16	0.47 48	0.45 39	0.90 81	0.36 6	0.23 112	0.18 148	0.20 21	0.15 11	0.21 56	0.20 57

small-0shot	0.51 14	0.44 66	1.18 113	0.53 3	0.44 133	0.60 9	0.76 312	0.81 8	0.60 14	0.53 34	0.96 164	0.65 143	0.42 29	0.72 18	0.40 19	0.26 195	0.14 11	0.25 166	0.21 202	0.20 33	0.21 105

LACA1	0.60 35	0.43 57	0.92 15	0.53 3	0.32 22	3.20 331	0.33 42	1.48 59	0.48 5	0.57 56	0.39 12	0.41 29	0.59 103	0.83 57	0.37 10	0.23 112	0.19 198	0.23 79	0.18 107	0.21 56	0.19 19

LACA2	0.62 42	0.53 170	1.20 126	0.54 5	0.26 7	3.15 321	0.47 126	1.56 70	0.57 13	0.52 28	0.47 34	0.47 48	0.45 39	0.71 11	0.37 10	0.23 112	0.17 93	0.21 42	0.15 11	0.23 91	0.17 1

DispViT+	0.72 79	0.38 12	1.20 126	0.54 5	2.17 699	0.92 24	0.33 42	2.05 151	1.43 220	0.62 96	0.50 38	0.45 43	0.51 69	1.52 274	0.56 133	0.24 142	0.18 148	0.19 10	0.14 2	0.19 10	0.21 105

TS12	0.80 129	0.43 57	1.08 61	0.55 7	0.30 13	3.40 374	0.41 89	2.20 174	1.37 198	0.69 124	1.15 217	0.54 78	0.69 148	1.27 210	0.57 139	0.21 66	0.18 148	0.22 61	0.17 57	0.22 80	0.26 236

BridgeDepth_RVC	0.53 20	0.41 33	1.03 28	0.55 7	0.37 64	0.99 29	0.23 5	1.38 48	0.67 18	0.56 47	0.52 46	0.50 58	0.82 213	0.83 57	0.47 80	0.29 299	0.16 52	0.23 79	0.18 107	0.19 10	0.18 7
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DepthFocus	0.50 12	0.41 33	1.02 26	0.57 9	0.38 83	0.77 17	0.44 109	0.82 9	0.61 15	0.46 5	0.66 77	0.75 198	0.48 52	0.83 57	0.36 6	0.26 195	0.19 198	0.27 248	0.25 323	0.25 136	0.21 105

xyz-stereo-finetune2	1.16 272	0.63 315	1.50 203	0.57 9	0.36 43	3.47 392	0.65 231	2.70 285	1.23 169	0.88 218	1.75 411	0.91 248	1.76 525	3.54 459	1.74 519	0.24 142	0.22 324	0.30 346	0.27 377	0.31 291	0.26 236

GREATEN-IGEV_RVC	0.65 56	0.54 190	1.32 165	0.58 11	0.41 107	2.06 170	0.42 98	1.52 65	0.81 64	0.70 127	0.50 38	0.57 103	0.39 21	1.11 143	0.61 156	0.24 142	0.17 93	0.29 314	0.22 242	0.33 348	0.21 105

LCMNet	0.63 49	0.40 22	0.95 18	0.58 11	0.39 90	3.11 315	0.27 22	1.58 73	0.84 78	0.56 47	0.58 60	0.52 68	0.53 75	0.77 37	0.51 111	0.17 14	0.16 52	0.19 10	0.15 11	0.20 33	0.21 105

BridgeDepth	0.54 21	0.42 46	1.05 34	0.58 11	0.25 5	1.30 74	0.36 59	1.53 67	0.86 83	0.56 47	0.37 10	0.57 103	0.65 130	0.87 68	0.40 19	0.20 54	0.15 25	0.19 10	0.16 33	0.22 80	0.17 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
RAStereo	0.75 93	0.52 152	2.86 354	0.58 11	0.62 277	1.19 52	0.32 39	1.81 114	0.99 132	0.75 150	1.05 193	0.64 137	0.47 47	0.80 44	0.94 320	0.22 93	0.20 253	0.27 248	0.21 202	0.34 369	0.22 142

LACA_dic	0.54 21	0.41 33	1.05 34	0.59 15	0.30 13	2.25 194	0.25 10	0.75 6	0.52 7	0.58 62	0.33 8	0.54 78	0.56 90	0.98 109	0.35 3	0.27 223	0.16 52	0.20 21	0.15 11	0.27 194	0.19 19

GELT-Stereo	0.91 190	0.54 190	1.21 131	0.59 15	1.81 673	3.45 388	0.49 133	2.77 295	1.17 157	0.93 229	0.59 62	0.81 215	0.66 137	1.13 153	0.75 230	0.17 14	0.16 52	0.23 79	0.21 202	0.27 194	0.22 142

xyz-stereo-finetune	1.05 243	0.62 307	1.46 196	0.59 15	0.36 43	3.48 396	0.81 366	2.69 284	1.74 394	0.94 232	1.21 233	0.91 248	0.78 194	2.53 418	1.28 418	0.24 142	0.24 392	0.26 212	0.23 268	0.30 268	0.23 165

MLG-Stereo_test3	0.60 35	0.37 10	1.12 87	0.59 15	0.57 246	2.19 188	0.31 30	1.68 95	0.56 9	0.49 15	0.51 44	0.56 94	0.33 8	0.96 103	0.54 124	0.21 66	0.17 93	0.23 79	0.16 33	0.20 33	0.21 105

LG-Stereo	0.85 155	0.60 277	2.71 344	0.59 15	0.45 142	2.85 264	0.55 160	2.41 213	1.34 191	0.59 75	1.19 226	0.43 34	0.40 23	0.76 32	0.75 230	0.20 54	0.17 93	0.31 379	0.24 300	0.29 240	0.19 19

VeloStereo	0.49 9	0.42 46	0.83 2	0.60 20	0.37 64	1.31 76	0.21 2	0.72 4	0.56 9	0.48 8	0.43 23	0.56 94	0.50 63	0.70 6	0.42 36	0.28 268	0.29 484	0.28 284	0.24 300	0.30 268	0.30 323

flow	0.52 16	0.42 46	0.83 2	0.60 20	0.37 64	1.31 76	0.21 2	0.72 4	0.56 9	0.48 8	0.43 23	0.56 94	0.50 63	1.22 191	0.42 36	0.28 268	0.29 484	0.28 284	0.24 300	0.30 268	0.30 323

CSFM-Stereo	0.60 35	0.39 18	0.95 18	0.60 20	0.32 22	2.66 244	0.31 30	1.44 55	0.77 42	0.72 138	0.51 44	0.55 88	0.51 69	0.75 28	0.46 75	0.17 14	0.17 93	0.18 2	0.15 11	0.20 33	0.18 7

mm2	0.45 2	0.42 46	0.88 4	0.61 23	0.36 43	0.66 12	0.25 10	0.95 14	0.90 90	0.52 28	0.43 23	0.56 94	0.32 5	0.71 11	0.41 29	0.16 7	0.15 25	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 57

mm1	0.47 6	0.42 46	0.88 4	0.61 23	0.36 43	0.66 12	0.25 10	1.32 39	0.90 90	0.52 28	0.43 23	0.56 94	0.32 5	0.71 11	0.41 29	0.16 7	0.15 25	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 57

VMStereo-Base	0.73 83	0.44 66	1.48 202	0.61 23	0.35 38	1.71 127	0.43 104	1.30 37	1.40 208	0.84 206	1.07 200	0.92 254	0.73 162	1.26 205	0.73 220	0.24 142	0.23 355	0.24 125	0.18 107	0.24 109	0.24 184

BLMT-Stereo	0.46 3	0.31 1	0.97 20	0.61 23	0.38 83	0.42 3	0.36 59	0.68 2	0.77 42	0.50 19	0.83 114	0.61 120	0.33 8	0.61 3	0.62 161	0.19 40	0.14 11	0.24 125	0.22 242	0.20 33	0.19 19

WQFJX	2.14 466	0.54 190	1.28 155	0.61 23	1.85 675	2.87 268	0.77 327	11.60 733	14.62 742	0.82 189	1.15 217	0.89 241	1.10 335	1.69 318	1.39 436	0.28 268	0.25 423	0.25 166	0.21 202	0.32 326	0.25 200

MonSter++	0.52 16	0.42 46	0.89 8	0.61 23	0.36 43	1.64 123	0.25 10	0.96 15	0.91 96	0.62 96	0.42 20	0.56 94	0.53 75	0.71 11	0.45 64	0.17 14	0.15 25	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 57

3.25w_new	0.69 68	0.46 84	1.10 76	0.61 23	0.61 267	2.23 191	0.51 140	2.45 227	0.90 90	0.63 104	0.78 101	0.47 48	0.71 154	0.78 39	0.50 100	0.17 14	0.14 11	0.20 21	0.17 57	0.20 33	0.20 57

3.25w	0.69 68	0.46 84	1.10 76	0.61 23	0.61 267	2.23 191	0.51 140	2.45 227	0.90 90	0.63 104	0.78 101	0.47 48	0.71 154	0.79 41	0.50 100	0.17 14	0.14 11	0.20 21	0.17 57	0.20 33	0.20 57

CREStereo	0.92 193	0.53 170	1.45 195	0.61 23	0.34 33	4.42 632	0.40 82	2.21 177	1.54 296	0.94 232	1.12 210	0.87 234	0.87 231	1.12 149	0.72 217	0.28 268	0.19 198	0.22 61	0.15 11	0.22 80	0.19 19
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
416test1013	0.55 23	0.49 131	1.07 46	0.62 32	1.12 502	1.18 49	0.31 30	1.12 24	0.81 64	0.49 15	0.40 14	0.41 29	0.60 110	0.73 24	0.42 36	0.23 112	0.16 52	0.22 61	0.16 33	0.23 91	0.20 57

416test	0.55 23	0.48 120	1.06 42	0.62 32	1.13 507	1.20 53	0.31 30	1.17 29	0.81 64	0.49 15	0.41 16	0.40 21	0.59 103	0.70 6	0.43 46	0.23 112	0.16 52	0.22 61	0.16 33	0.23 91	0.20 57

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.89 174	0.46 84	1.34 171	0.62 32	1.70 651	3.95 513	0.67 238	2.36 207	1.05 145	1.05 256	0.90 140	0.60 115	0.42 29	0.80 44	0.46 75	0.27 223	0.18 148	0.29 314	0.23 268	0.24 109	0.18 7

GeoVLM	0.52 16	0.42 46	0.88 4	0.62 32	0.36 43	1.62 120	0.25 10	0.96 15	0.90 90	0.61 87	0.43 23	0.57 103	0.53 75	0.71 11	0.45 64	0.16 7	0.15 25	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.19 19

WQFJX1	2.20 475	0.52 152	1.38 182	0.62 32	1.78 667	3.07 307	0.67 238	12.26 739	15.24 746	0.84 206	1.05 193	0.91 248	0.97 270	1.88 353	1.26 410	0.27 223	0.25 423	0.28 284	0.21 202	0.36 406	0.25 200

NLMM1	2.18 472	0.55 202	1.34 171	0.62 32	1.86 676	3.30 358	0.62 211	11.92 736	15.07 745	0.86 214	0.96 164	0.84 221	0.90 248	1.83 341	1.35 433	0.27 223	0.27 455	0.27 248	0.24 300	0.31 291	0.28 279

NLSM3	0.90 183	0.46 84	1.19 116	0.62 32	1.30 555	3.19 330	0.45 115	2.81 308	1.27 180	0.78 174	0.95 161	0.55 88	1.03 292	1.14 158	0.87 281	0.20 54	0.15 25	0.26 212	0.22 242	0.24 109	0.23 165

xyz-stereo	10.85 731	0.45 72	79.01 780	0.62 32	0.45 142	83.70 779	0.77 327	2.59 269	1.34 191	2.19 517	32.02 767	2.76 552	1.62 485	5.75 514	2.39 592	0.25 170	0.17 93	0.33 439	0.21 202	0.25 136	0.19 19

trnet	0.91 190	0.48 120	1.46 196	0.62 32	0.31 18	4.40 627	0.41 89	2.20 174	1.53 287	0.94 232	1.14 215	0.88 238	0.89 245	1.09 140	0.71 212	0.27 223	0.19 198	0.22 61	0.15 11	0.21 56	0.19 19

PMTNet	0.99 228	0.48 120	1.73 229	0.62 32	0.56 234	4.20 597	0.43 104	1.88 122	1.58 322	1.00 245	1.05 193	0.78 203	0.98 277	1.50 269	0.85 267	1.21 693	0.20 253	0.23 79	0.15 11	0.22 80	0.19 19

rgla	0.56 28	0.53 170	1.07 46	0.63 42	1.08 491	1.18 49	0.31 30	1.29 36	0.80 55	0.49 15	0.47 34	0.38 16	0.52 72	0.80 44	0.41 29	0.22 93	0.17 93	0.21 42	0.17 57	0.23 91	0.20 57

test410_97500	0.67 59	0.46 84	1.19 116	0.63 42	0.63 281	3.39 370	0.25 10	1.64 89	0.70 25	0.48 8	0.52 46	0.50 58	0.55 83	0.74 26	0.57 139	0.16 7	0.17 93	0.23 79	0.16 33	0.23 91	0.25 200

test410	0.69 68	0.47 109	1.19 116	0.63 42	0.71 326	3.65 439	0.26 19	1.73 101	0.70 25	0.50 19	0.50 38	0.49 56	0.51 69	0.74 26	0.58 145	0.16 7	0.17 93	0.23 79	0.16 33	0.23 91	0.25 200

PointNet	0.56 28	0.41 33	0.92 15	0.63 42	0.33 26	1.85 140	0.31 30	1.34 44	0.88 87	0.71 133	0.46 32	0.57 103	0.32 5	0.80 44	0.45 64	0.18 29	0.16 52	0.23 79	0.18 107	0.20 33	0.20 57

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.97 214	0.41 33	3.72 396	0.63 42	0.80 362	1.51 103	0.84 383	1.84 117	1.51 269	0.82 189	1.00 172	0.70 167	1.00 281	0.75 28	0.41 29	0.23 112	0.18 148	0.24 125	0.18 107	0.43 496	2.30 705

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.88 168	0.45 72	1.31 160	0.63 42	1.63 635	3.91 493	0.66 234	2.28 195	1.02 137	1.10 267	0.98 171	0.60 115	0.46 44	0.83 57	0.47 80	0.26 195	0.18 148	0.29 314	0.23 268	0.24 109	0.18 7

WQFJA1	2.11 457	0.52 152	1.23 135	0.63 42	1.87 679	2.81 258	0.61 196	11.67 734	15.01 744	0.80 182	0.86 125	0.92 254	1.03 292	1.13 153	1.48 461	0.26 195	0.25 423	0.27 248	0.22 242	0.31 291	0.24 184

NLMM	2.10 453	0.53 170	1.23 135	0.63 42	1.86 676	2.81 258	0.61 196	11.68 735	14.99 743	0.80 182	0.86 125	0.92 254	1.03 292	1.12 149	1.48 461	0.26 195	0.25 423	0.27 248	0.22 242	0.31 291	0.24 184

4.5_new	0.67 59	0.46 84	1.11 84	0.63 42	0.78 355	1.97 153	0.51 140	2.18 170	0.78 47	0.73 141	0.90 140	0.42 32	0.49 59	0.81 50	0.49 93	0.21 66	0.14 11	0.26 212	0.19 152	0.22 80	0.20 57

4.5w-stereo	0.67 59	0.46 84	1.11 84	0.63 42	0.78 355	1.97 153	0.51 140	2.18 170	0.77 42	0.73 141	0.90 140	0.42 32	0.49 59	0.81 50	0.49 93	0.21 66	0.14 11	0.26 212	0.19 152	0.22 80	0.20 57

4w-stereo	0.67 59	0.49 131	1.07 46	0.63 42	0.75 341	1.63 122	0.44 109	2.23 183	0.77 42	0.56 47	0.92 148	0.40 21	0.82 213	1.08 137	0.53 118	0.18 29	0.13 1	0.25 166	0.18 107	0.19 10	0.20 57

3.75w	0.75 93	0.47 109	1.09 70	0.63 42	1.10 499	2.61 238	0.53 150	2.46 230	0.97 128	0.62 96	0.80 104	0.40 21	0.66 137	1.11 143	0.48 84	0.19 40	0.13 1	0.23 79	0.18 107	0.20 33	0.21 105

GCAPDPT-zeroshot4090	0.97 214	0.41 33	3.70 395	0.63 42	0.80 362	1.51 103	0.84 383	1.84 117	1.51 269	0.82 189	1.00 172	0.70 167	1.00 281	0.75 28	0.41 29	0.23 112	0.18 148	0.24 125	0.18 107	0.43 496	2.30 705

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.89 174	0.46 84	1.19 116	0.64 55	1.71 653	3.95 513	0.69 260	2.43 222	1.04 142	1.05 256	0.90 140	0.61 120	0.44 37	0.80 44	0.52 114	0.28 268	0.19 198	0.31 379	0.24 300	0.24 109	0.19 19

gcap_with_dpt	0.89 174	0.45 72	1.28 155	0.64 55	1.61 631	3.93 501	0.67 238	2.41 213	1.01 136	1.18 278	0.96 164	0.60 115	0.45 39	0.76 32	0.44 57	0.26 195	0.18 148	0.29 314	0.23 268	0.25 136	0.18 7

HiDET	0.61 39	0.41 33	0.88 4	0.64 55	0.39 90	2.67 245	0.25 10	1.59 76	0.91 96	0.59 75	0.44 29	0.52 68	0.50 63	0.76 32	0.54 124	0.17 14	0.15 25	0.18 2	0.15 11	0.19 10	0.21 105

asda	0.77 111	0.46 84	1.10 76	0.64 55	0.82 378	3.33 361	0.49 133	2.40 212	0.81 64	0.63 104	0.80 104	0.44 39	0.85 224	0.88 74	0.60 152	0.17 14	0.13 1	0.24 125	0.17 57	0.20 33	0.20 57

MLG-Stereo_test2	0.76 101	0.40 22	1.07 46	0.64 55	0.82 378	3.49 399	0.23 5	1.69 98	2.14 482	0.62 96	0.32 7	0.67 154	0.33 8	1.14 158	0.37 10	0.23 112	0.19 198	0.23 79	0.16 33	0.19 10	0.20 57

MLG-Stereo	0.77 111	0.39 18	1.04 29	0.64 55	0.41 107	3.01 298	0.31 30	1.89 125	2.92 634	0.47 6	0.29 6	0.66 149	0.47 47	1.35 231	0.39 16	0.20 54	0.18 148	0.24 125	0.16 33	0.19 10	0.20 57

dual_stereo	0.68 65	0.40 22	1.05 34	0.64 55	0.37 64	0.84 21	0.34 51	3.40 394	1.03 139	0.50 19	0.46 32	0.58 107	0.40 23	1.85 350	0.49 93	0.23 112	0.17 93	0.21 42	0.16 33	0.20 33	0.19 19

rvit_stereo_0080	0.94 199	0.72 408	2.56 326	0.64 55	0.59 259	1.90 145	0.75 307	2.71 286	1.40 208	0.91 224	1.04 186	0.85 226	0.82 213	1.14 158	0.78 243	0.35 453	0.29 484	0.25 166	0.27 377	0.45 516	0.29 292

gcap-zeroshot	0.90 183	0.46 84	1.36 178	0.64 55	1.71 653	3.95 513	0.68 249	2.49 234	0.98 129	1.05 256	0.85 121	0.62 127	0.43 32	0.79 41	0.51 111	0.27 223	0.19 198	0.30 346	0.24 300	0.24 109	0.19 19

test_for_model	0.89 174	0.46 84	1.19 116	0.64 55	1.71 653	3.95 513	0.69 260	2.43 222	1.04 142	1.05 256	0.90 140	0.61 120	0.44 37	0.80 44	0.52 114	0.28 268	0.19 198	0.31 379	0.24 300	0.24 109	0.19 19

whm_eth	0.94 199	0.72 408	2.56 326	0.64 55	0.59 259	1.90 145	0.75 307	2.71 286	1.40 208	0.91 224	1.04 186	0.85 226	0.82 213	1.14 158	0.78 243	0.35 453	0.29 484	0.25 166	0.27 377	0.45 516	0.29 292

testlalala	0.90 183	0.46 84	1.36 178	0.64 55	1.71 653	3.95 513	0.68 249	2.49 234	0.98 129	1.05 256	0.85 121	0.62 127	0.43 32	0.79 41	0.51 111	0.27 223	0.19 198	0.30 346	0.24 300	0.24 109	0.19 19

HHNet	2.48 542	0.71 401	20.52 693	0.64 55	0.64 285	4.07 551	0.93 464	3.76 460	1.56 312	2.15 501	4.92 693	0.98 267	3.37 650	1.66 309	1.79 526	0.32 392	0.20 253	0.31 379	0.27 377	0.36 406	0.42 480

over-9	0.64 51	0.59 258	1.20 126	0.65 68	0.24 1	2.26 195	0.36 59	1.76 106	0.73 36	0.53 34	0.50 38	0.53 73	0.68 146	1.06 132	0.40 19	0.33 412	0.17 93	0.20 21	0.15 11	0.25 136	0.18 7

LiteMatch*	0.67 59	0.46 84	3.75 399	0.65 68	0.36 43	1.48 99	0.26 19	1.11 23	0.96 123	0.58 62	0.45 31	0.55 88	0.46 44	0.70 6	0.37 10	0.21 66	0.16 52	0.21 42	0.17 57	0.21 56	0.20 57

S2M2_XL	0.46 3	0.41 33	1.09 70	0.65 68	0.34 33	0.29 1	0.23 5	0.67 1	0.50 6	0.53 34	0.92 148	0.65 143	0.53 75	0.54 1	0.50 100	0.28 268	0.24 392	0.25 166	0.21 202	0.23 91	0.22 142
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
2.75w_new	0.75 93	0.45 72	1.10 76	0.65 68	0.62 277	2.45 217	0.56 165	2.75 292	0.74 38	0.78 174	0.73 87	0.38 16	0.92 255	1.04 130	0.66 181	0.17 14	0.14 11	0.22 61	0.17 57	0.18 1	0.19 19

3.5w_stereo	0.77 111	0.53 170	1.09 70	0.65 68	0.72 329	2.52 224	0.51 140	2.43 222	0.80 55	0.76 165	1.20 228	0.43 34	0.66 137	1.23 195	0.73 220	0.17 14	0.13 1	0.23 79	0.17 57	0.20 33	0.21 105

3w_stereo	0.71 78	0.47 109	1.14 103	0.65 68	0.39 90	1.73 130	0.68 249	2.79 304	0.79 51	0.67 118	0.84 116	0.37 12	1.02 291	1.03 125	0.56 133	0.18 29	0.14 11	0.23 79	0.18 107	0.20 33	0.22 142

MLG-Stereo_test1	0.80 129	0.39 18	1.02 26	0.65 68	1.20 533	3.14 320	0.29 28	1.59 76	3.05 649	0.50 19	0.24 1	0.67 154	0.43 32	1.33 227	0.40 19	0.21 66	0.18 148	0.23 79	0.15 11	0.19 10	0.20 57

plain	1.55 347	0.69 376	13.59 527	0.65 68	0.73 334	1.66 124	0.57 170	3.17 350	1.94 433	0.77 170	1.24 243	0.80 210	0.86 226	1.60 291	0.96 326	0.33 412	0.21 292	0.32 403	0.25 323	0.42 486	0.28 279

MaDis-Stereo	0.82 147	0.66 354	1.53 208	0.65 68	1.87 679	1.24 59	0.36 59	2.13 163	1.27 180	0.67 118	0.75 93	0.88 238	0.70 151	1.15 165	1.07 350	0.29 299	0.23 355	0.26 212	0.20 179	0.31 291	0.22 142

DIP-Stereo	1.24 294	0.69 376	1.77 234	0.65 68	0.61 267	4.29 610	0.58 180	4.44 672	2.53 575	1.98 431	1.33 278	0.91 248	0.86 226	1.25 204	1.25 407	0.36 468	0.23 355	0.32 403	0.23 268	0.32 326	0.29 292
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
SCION-MonSter(vits)	1.24 294	0.43 57	1.07 46	0.66 78	0.82 378	1.13 37	0.39 71	3.21 353	1.68 366	0.58 62	1.84 463	2.54 523	1.48 444	2.43 400	3.21 636	0.38 493	0.27 455	0.50 609	0.51 632	1.05 665	0.53 554

monster_256*512	1.03 240	0.65 341	1.23 135	0.66 78	0.77 351	2.08 172	0.64 220	2.90 317	1.58 322	1.02 253	1.39 301	1.91 436	1.82 541	1.36 234	1.02 338	0.30 342	0.17 93	0.31 379	0.26 347	0.35 390	0.29 292

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.72 79	0.71 401	1.42 191	0.66 78	0.45 142	2.46 218	0.41 89	1.28 35	0.96 123	0.75 150	0.39 12	0.52 68	0.48 52	1.35 231	0.70 207	0.31 369	0.22 324	0.34 458	0.24 300	0.43 496	0.33 372

over-8	0.61 39	0.56 218	1.20 126	0.66 78	0.24 1	1.85 140	0.36 59	1.68 95	0.72 29	0.52 28	0.53 49	0.53 73	0.67 145	1.02 123	0.40 19	0.33 412	0.17 93	0.20 21	0.15 11	0.26 171	0.18 7

monster-pro	0.62 42	0.43 57	1.07 46	0.66 78	0.82 378	1.14 45	0.39 71	2.57 257	0.92 104	0.58 62	0.64 69	0.36 5	0.36 14	0.91 86	0.43 46	0.15 1	0.15 25	0.20 21	0.17 57	0.21 56	0.19 19

MonStereo	0.62 42	0.43 57	1.07 46	0.66 78	0.82 378	1.13 37	0.39 71	2.57 257	0.92 104	0.58 62	0.64 69	0.36 5	0.36 14	0.90 81	0.43 46	0.15 1	0.15 25	0.20 21	0.17 57	0.21 56	0.19 19

Wavelet-MonSter	0.57 30	0.47 109	1.13 96	0.66 78	0.78 355	1.60 115	0.30 29	1.17 29	0.68 19	0.58 62	0.69 81	0.39 19	0.48 52	0.99 115	0.46 75	0.15 1	0.16 52	0.20 21	0.16 33	0.20 33	0.19 19

Monster-pub-eth3d	0.62 42	0.43 57	1.07 46	0.66 78	0.82 378	1.13 37	0.39 71	2.57 257	0.92 104	0.58 62	0.64 69	0.36 5	0.36 14	0.88 74	0.43 46	0.15 1	0.15 25	0.20 21	0.17 57	0.21 56	0.19 19

2.5w	0.75 93	0.44 66	1.06 42	0.66 78	0.69 319	2.39 208	0.56 165	2.77 295	0.82 70	0.63 104	0.88 129	0.37 12	0.75 171	1.36 234	0.50 100	0.18 29	0.14 11	0.22 61	0.17 57	0.19 10	0.21 105

111111	0.87 165	0.50 136	1.13 96	0.66 78	1.08 491	3.37 365	0.33 42	2.33 204	1.47 240	0.74 146	1.50 330	0.61 120	0.59 103	1.40 243	0.48 84	0.24 142	0.19 198	0.22 61	0.16 33	0.24 109	0.19 19

MonSter	0.62 42	0.43 57	1.07 46	0.66 78	0.82 378	1.13 37	0.39 71	2.57 257	0.92 104	0.58 62	0.64 69	0.36 5	0.35 11	0.95 99	0.43 46	0.15 1	0.15 25	0.20 21	0.17 57	0.21 56	0.19 19

U	12.82 745	0.38 12	1.99 259	0.66 78	58.94 774	63.38 777	0.34 51	1.91 130	0.94 119	0.59 75	0.80 104	0.46 45	0.57 93	0.83 57	0.44 57	0.29 299	0.17 93	63.35 783	59.81 782	0.29 240	0.20 57

over-6	0.70 72	0.55 202	1.26 146	0.67 90	0.25 5	2.15 182	0.44 109	2.25 187	0.81 64	0.50 19	0.54 51	0.50 58	0.68 146	1.68 316	0.40 19	0.34 431	0.17 93	0.21 42	0.16 33	0.28 218	0.18 7

MatchStereo	0.68 65	0.46 84	1.93 250	0.67 90	0.28 10	0.98 27	0.33 42	2.01 144	1.69 374	0.48 8	1.02 175	0.47 48	0.59 103	0.91 86	0.58 145	0.21 66	0.17 93	0.21 42	0.15 11	0.19 10	0.19 19
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
asd	0.70 72	0.45 72	1.10 76	0.67 90	0.90 424	2.88 269	0.43 104	1.64 89	0.79 51	0.68 120	0.88 129	0.43 34	0.74 168	0.85 66	0.49 93	0.19 40	0.13 1	0.24 125	0.17 57	0.22 80	0.20 57

qwe	0.75 93	0.45 72	1.10 76	0.67 90	1.06 481	2.49 221	0.45 115	2.57 257	0.90 90	0.71 133	0.83 114	0.43 34	0.48 52	1.10 141	0.64 168	0.17 14	0.14 11	0.24 125	0.16 33	0.21 56	0.20 57

over v1	0.59 32	0.57 231	1.14 103	0.68 94	0.24 1	0.90 22	0.34 51	2.03 149	0.83 74	0.52 28	0.53 49	0.52 68	0.77 184	1.00 118	0.45 64	0.25 170	0.17 93	0.19 10	0.15 11	0.25 136	0.18 7

S	1.19 275	0.55 202	1.36 178	0.68 94	1.06 481	4.10 559	0.80 353	2.39 210	1.30 185	1.69 358	2.19 560	1.36 341	1.73 521	1.17 176	1.03 341	0.45 567	0.28 472	0.47 583	0.45 605	0.36 406	0.33 372

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.86 159	0.45 72	1.07 46	0.68 94	1.74 660	3.37 365	0.91 447	2.46 230	0.76 40	0.85 209	0.94 156	0.72 182	0.87 231	0.71 11	0.49 93	0.25 170	0.15 25	0.26 212	0.17 57	0.23 91	0.19 19

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.72 79	0.46 84	1.10 76	0.68 94	1.36 575	1.59 113	0.77 327	1.42 54	1.19 163	0.74 146	0.93 151	0.70 167	0.93 258	0.67 4	0.42 36	0.23 112	0.18 148	0.24 125	0.19 152	0.26 171	0.23 165

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.88 168	0.80 467	1.43 194	0.68 94	1.19 525	3.73 453	0.92 461	2.05 151	0.96 123	0.71 133	0.85 121	0.80 210	0.81 209	0.72 18	0.56 133	0.23 112	0.19 198	0.26 212	0.18 107	0.23 91	0.36 410

Pro-Stereo	0.68 65	0.33 4	0.97 20	0.68 94	0.43 122	3.11 315	0.35 57	0.70 3	0.96 123	0.54 43	0.54 51	0.62 127	0.27 1	2.06 369	0.68 190	0.24 142	0.16 52	0.30 346	0.25 323	0.20 33	0.19 19

NLCSM	2.07 449	0.57 231	1.26 146	0.68 94	1.83 674	3.24 340	0.69 260	8.40 726	9.75 731	0.92 227	1.30 265	0.87 234	1.06 314	7.60 565	1.57 485	0.28 268	0.25 423	0.29 314	0.25 323	0.36 406	0.27 256

2w_stereo	0.75 93	0.46 84	1.08 61	0.68 94	0.56 234	2.00 156	0.61 196	2.87 316	0.83 74	0.93 229	0.93 151	0.36 5	1.13 342	0.90 81	0.61 156	0.17 14	0.13 1	0.23 79	0.17 57	0.20 33	0.21 105

qqai	0.49 9	0.41 33	0.92 15	0.69 102	0.33 26	0.99 29	0.25 10	1.33 42	0.89 89	0.51 25	0.41 16	0.55 88	0.29 2	0.78 39	0.38 15	0.19 40	0.17 93	0.19 10	0.17 57	0.18 1	0.21 105

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.97 214	1.76 653	2.51 322	0.69 102	1.40 585	2.95 291	0.99 498	2.18 170	1.04 142	0.68 120	0.80 104	0.69 163	0.64 122	0.87 68	0.40 19	0.23 112	0.19 198	0.25 166	0.21 202	0.30 268	0.64 602

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.91 190	1.57 640	2.54 324	0.69 102	1.41 593	2.08 172	0.83 376	2.11 161	1.38 202	0.65 112	0.75 93	0.66 149	0.64 122	0.72 18	0.40 19	0.23 112	0.19 198	0.24 125	0.18 107	0.33 348	0.54 562

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.74 88	0.45 72	1.13 96	0.69 102	0.77 351	1.77 134	0.88 425	2.04 150	1.47 240	0.61 87	1.04 186	0.61 120	0.79 199	0.89 80	0.43 46	0.21 66	0.18 148	0.23 79	0.18 107	0.25 136	0.28 279

Foundation-i1b	0.74 88	0.38 12	1.05 34	0.69 102	0.43 122	0.94 25	0.66 234	2.52 242	1.67 363	0.83 202	0.81 109	1.03 278	1.08 325	1.13 153	0.48 84	0.23 112	0.16 52	0.21 42	0.18 107	0.20 33	0.19 19

2.25w	0.75 93	0.47 109	1.09 70	0.69 102	0.65 293	2.28 197	0.40 82	2.42 217	0.80 55	0.73 141	1.03 181	0.40 21	0.81 209	1.24 198	0.80 250	0.16 7	0.15 25	0.21 42	0.17 57	0.19 10	0.21 105

derf	0.49 9	0.40 22	0.90 14	0.70 108	0.35 38	1.17 47	0.24 8	1.17 29	0.92 104	0.53 34	0.41 16	0.51 62	0.29 2	0.77 37	0.37 10	0.18 29	0.18 148	0.19 10	0.17 57	0.18 1	0.21 105

aanet-new-70k	0.76 101	0.59 258	1.16 108	0.70 108	0.39 90	2.40 210	0.79 342	2.39 210	0.71 27	0.59 75	0.84 116	0.48 54	0.81 209	1.61 297	0.53 118	0.19 40	0.16 52	0.25 166	0.17 57	0.24 109	0.20 57

aanet-new-32k	0.81 142	0.64 328	3.94 404	0.70 108	0.97 444	1.43 90	0.96 482	1.36 45	0.72 29	0.61 87	1.02 175	0.62 127	0.87 231	0.72 18	0.44 57	0.20 54	0.16 52	0.25 166	0.17 57	0.25 136	0.22 142

aanet-new-30k	0.81 142	0.64 328	3.91 403	0.70 108	0.97 444	1.43 90	0.96 482	1.36 45	0.72 29	0.61 87	1.02 175	0.62 127	0.87 231	0.72 18	0.44 57	0.20 54	0.16 52	0.25 166	0.17 57	0.25 136	0.22 142

Replicate-Monster	0.79 127	1.36 619	2.08 278	0.70 108	0.52 206	2.05 167	0.34 51	1.92 132	0.82 70	1.03 254	0.60 63	0.48 54	0.52 72	1.28 212	0.39 16	0.19 40	0.14 11	0.19 10	0.16 33	0.22 80	0.78 635

AdaDepth	0.76 101	0.45 72	1.41 190	0.70 108	1.27 550	3.12 317	0.43 104	1.02 20	0.94 119	0.63 104	0.91 145	0.43 34	0.58 98	1.41 248	0.48 84	0.18 29	0.21 292	0.23 79	0.19 152	0.25 136	0.26 236

LG-Stereo_L2	0.63 49	0.46 84	1.15 106	0.70 108	0.43 122	2.32 201	0.28 24	1.86 121	0.68 19	0.56 47	0.42 20	0.37 12	0.45 39	1.36 234	0.40 19	0.23 112	0.18 148	0.22 61	0.18 107	0.21 56	0.20 57

LGtest1	0.55 23	0.41 33	1.14 103	0.70 108	0.40 100	0.99 29	0.26 19	1.32 39	0.93 114	0.53 34	0.60 63	0.44 39	0.49 59	1.02 123	0.45 64	0.27 223	0.19 198	0.23 79	0.16 33	0.21 56	0.23 165

IGEV-Stereo++	0.93 195	0.44 66	1.08 61	0.70 108	1.20 533	3.87 488	0.33 42	3.36 387	1.43 220	0.75 150	1.17 223	0.68 156	1.04 300	0.95 99	0.42 36	0.22 93	0.16 52	0.23 79	0.17 57	0.24 109	0.20 57

TestStereo	2.00 437	1.02 547	12.25 510	0.70 108	0.61 267	1.88 144	0.55 160	2.31 201	1.52 280	1.41 315	1.33 278	1.27 326	0.90 248	11.62 697	0.81 255	0.34 431	0.19 198	0.33 439	0.24 300	0.44 508	0.24 184

depth_test_26	0.55 23	0.41 33	1.12 87	0.71 118	0.37 64	0.63 11	0.34 51	0.94 13	0.80 55	0.42 1	1.40 306	0.69 163	0.53 75	0.75 28	0.40 19	0.31 369	0.23 355	0.27 248	0.22 242	0.26 171	0.24 184

LGCAT	0.64 51	0.42 46	0.89 8	0.71 118	0.36 43	1.91 147	0.25 10	1.18 33	0.66 17	0.53 34	0.42 20	1.24 320	0.55 83	1.60 291	0.45 64	0.35 453	0.35 545	0.18 2	0.23 268	0.19 10	0.31 336

aanet-new	0.94 199	0.56 218	2.97 358	0.71 118	1.41 593	2.86 266	1.03 515	1.99 141	0.82 70	0.59 75	0.93 151	0.58 107	1.30 387	1.18 184	0.50 100	0.22 93	0.17 93	0.24 125	0.17 57	0.25 136	0.22 142

GCAP-Stereo-cres-4k	0.80 129	0.50 136	1.52 206	0.71 118	1.26 547	2.61 238	0.93 464	1.85 119	0.80 55	0.62 96	1.15 217	0.66 149	0.76 179	0.88 74	0.54 124	0.23 112	0.16 52	0.24 125	0.18 107	0.26 171	0.21 105

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.78 121	0.45 72	1.12 87	0.71 118	1.00 465	2.05 167	0.87 418	2.25 187	1.18 159	0.56 47	0.74 92	0.44 39	1.03 292	0.81 50	0.41 29	0.21 66	0.19 198	0.23 79	0.18 107	0.27 194	0.91 652

Foundation-i1c-attn	0.74 88	0.38 12	1.05 34	0.71 118	0.35 38	0.95 26	0.67 238	2.42 217	1.68 366	0.77 170	0.88 129	0.76 199	1.25 377	1.38 242	0.48 84	0.23 112	0.17 93	0.21 42	0.17 57	0.20 33	0.21 105

Foundation-i1a	0.78 121	0.38 12	1.07 46	0.71 118	0.33 26	0.91 23	0.63 216	2.42 217	1.93 431	0.93 229	0.73 87	0.95 264	1.22 368	1.66 309	0.57 139	0.24 142	0.17 93	0.20 21	0.17 57	0.19 10	0.22 142

4.25_new	0.73 83	0.46 84	1.08 61	0.71 118	0.97 444	2.52 224	0.58 180	2.28 195	0.93 114	0.57 56	0.94 156	0.40 21	0.65 130	0.87 68	0.50 100	0.17 14	0.13 1	0.25 166	0.17 57	0.19 10	0.20 57

4.5w_new	0.73 83	0.46 84	1.08 61	0.71 118	0.97 444	2.52 224	0.58 180	2.28 195	0.93 114	0.57 56	0.94 156	0.40 21	0.65 130	0.87 68	0.50 100	0.17 14	0.13 1	0.25 166	0.17 57	0.19 10	0.20 57

4.25w-stereo	0.73 83	0.46 84	1.08 61	0.71 118	0.97 444	2.52 224	0.58 180	2.28 195	0.93 114	0.57 56	0.94 156	0.40 21	0.65 130	0.87 68	0.50 100	0.17 14	0.13 1	0.25 166	0.17 57	0.19 10	0.20 57

IGEV	0.70 72	0.36 8	1.07 46	0.71 118	1.31 558	2.82 260	0.41 89	1.76 106	0.98 129	0.73 141	0.71 83	0.35 4	0.42 29	0.90 81	0.42 36	0.18 29	0.18 148	0.22 61	0.18 107	0.18 1	0.20 57

LG-G_1	0.70 72	0.40 22	1.12 87	0.71 118	0.30 13	2.80 256	0.40 82	2.21 177	0.78 47	0.59 75	0.55 54	0.51 62	0.58 98	1.24 198	0.49 93	0.24 142	0.18 148	0.23 79	0.15 11	0.21 56	0.21 105

LG-G	0.70 72	0.40 22	1.12 87	0.71 118	0.30 13	2.80 256	0.40 82	2.21 177	0.78 47	0.59 75	0.55 54	0.51 62	0.58 98	1.24 198	0.49 93	0.24 142	0.18 148	0.23 79	0.15 11	0.21 56	0.21 105

MIF-Stereo (partial)	0.98 220	0.55 202	2.83 351	0.71 118	1.03 471	1.08 34	0.49 133	2.55 253	1.66 361	0.79 178	1.20 228	0.80 210	0.90 248	1.61 297	1.56 483	0.36 468	0.24 392	0.33 439	0.25 323	0.40 443	0.28 279

s12784h	1.31 321	0.45 72	2.41 315	0.71 118	0.35 38	4.42 632	0.50 136	4.22 597	2.73 602	2.01 450	2.48 607	0.91 248	0.96 265	2.01 367	0.70 207	0.29 299	0.18 148	0.24 125	0.16 33	0.27 194	0.18 7

MGA	0.59 32	0.40 22	1.04 29	0.72 133	0.80 362	1.74 133	0.41 89	0.98 18	0.99 132	0.60 84	0.54 51	0.54 78	0.29 2	1.06 132	0.42 36	0.20 54	0.17 93	0.21 42	0.17 57	0.21 56	0.21 105

CAR	0.60 35	0.41 33	1.04 29	0.72 133	0.61 267	2.02 158	0.33 42	1.13 26	0.94 119	0.61 87	0.49 36	0.54 78	0.35 11	1.14 158	0.45 64	0.21 66	0.17 93	0.21 42	0.17 57	0.22 80	0.21 105

MSE-Stereo	0.59 32	0.40 22	1.04 29	0.72 133	0.61 267	2.02 158	0.33 42	1.13 26	0.94 119	0.60 84	0.49 36	0.54 78	0.35 11	1.06 132	0.42 36	0.21 66	0.17 93	0.21 42	0.17 57	0.22 80	0.21 105

aanet-new-36k	0.77 111	0.54 190	1.39 184	0.72 133	0.32 22	2.92 279	0.60 191	2.21 177	0.87 85	0.55 44	1.12 210	0.56 94	0.87 231	0.98 109	0.48 84	0.19 40	0.15 25	0.25 166	0.17 57	0.26 171	0.21 105

GCAP-Stereo-DPT26K	0.76 101	0.51 144	2.13 282	0.72 133	0.38 83	2.35 204	0.99 498	1.82 115	0.80 55	0.68 120	0.88 129	0.56 94	0.64 122	0.87 68	0.55 129	0.23 112	0.16 52	0.25 166	0.20 179	0.24 109	0.20 57

aanet-new-24k	0.78 121	0.59 258	1.59 218	0.72 133	0.84 397	2.43 213	0.98 496	1.99 141	0.69 22	0.62 96	1.25 251	0.60 115	0.75 171	0.82 54	0.55 129	0.21 66	0.15 25	0.25 166	0.19 152	0.26 171	0.21 105

1w_stereo	0.86 159	0.42 46	1.07 46	0.72 133	0.81 368	3.00 295	0.67 238	3.28 368	0.75 39	0.74 146	1.32 276	0.37 12	1.37 404	0.92 90	0.68 190	0.16 7	0.14 11	0.20 21	0.16 33	0.19 10	0.22 142

DEFOM-Stereo	0.70 72	0.46 84	1.13 96	0.72 133	0.48 175	3.40 374	0.44 109	0.90 12	0.77 42	0.86 214	0.58 60	0.45 43	0.43 32	1.76 330	0.43 46	0.24 142	0.18 148	0.22 61	0.16 33	0.21 56	0.20 57

rvit_stereo_0081_aga	0.81 142	0.75 441	1.84 241	0.72 133	0.73 334	1.21 54	0.63 216	1.92 132	1.39 204	0.87 217	0.80 104	0.79 208	0.69 148	1.27 210	0.69 201	0.35 453	0.29 484	0.26 212	0.25 323	0.40 443	0.27 256

PStereo	1.08 253	1.10 567	1.37 181	0.73 142	0.52 206	1.69 126	0.97 487	1.91 130	1.14 154	1.23 286	0.55 54	0.63 134	1.81 538	1.44 255	1.19 385	0.88 676	0.90 694	0.53 625	0.49 621	1.06 667	1.54 689

aanet-new-60k	0.77 111	0.64 328	1.98 258	0.73 142	0.49 185	2.10 177	0.87 418	2.24 185	0.85 81	0.56 47	0.77 98	0.61 120	0.66 137	1.20 187	0.48 84	0.18 29	0.15 25	0.25 166	0.17 57	0.23 91	0.22 142

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aanet-new-16k	0.74 88	0.51 144	1.56 214	0.73 142	0.37 64	2.14 181	0.88 425	2.01 144	0.91 96	0.56 47	0.91 145	0.70 167	0.96 265	0.76 32	0.54 124	0.20 54	0.15 25	0.23 79	0.18 107	0.26 171	0.21 105

Foundation-i32	0.47 6	0.34 6	1.00 24	0.73 142	0.24 1	0.66 12	0.28 24	1.31 38	0.44 4	0.53 34	0.27 3	0.81 215	0.46 44	0.73 24	0.41 29	0.22 93	0.15 25	0.19 10	0.16 33	0.19 10	0.17 1

NLSM1	1.86 404	0.53 170	1.39 184	0.73 142	1.89 681	3.09 310	0.64 220	8.41 727	12.10 737	0.79 178	1.21 233	0.73 189	0.86 226	1.67 314	1.45 452	0.26 195	0.24 392	0.29 314	0.24 300	0.31 291	0.27 256

LG-Stereo_L1	0.61 39	0.47 109	1.10 76	0.73 142	0.49 185	1.72 128	0.33 42	1.95 137	0.65 16	0.56 47	0.40 14	0.40 21	0.43 32	1.40 243	0.42 36	0.23 112	0.19 198	0.23 79	0.18 107	0.21 56	0.19 19

AIO-Stereo	0.76 101	0.54 190	1.07 46	0.73 142	0.40 100	1.28 71	0.82 370	2.26 190	1.49 256	0.70 127	1.58 354	0.89 241	0.45 39	1.03 125	0.55 129	0.24 142	0.18 148	0.25 166	0.20 179	0.26 171	0.21 105

Anonymus	0.62 42	0.53 170	0.97 20	0.74 150	0.41 107	1.55 109	0.31 30	1.19 34	0.93 114	0.74 146	0.62 66	0.65 143	0.56 90	0.97 106	0.86 274	0.21 66	0.18 148	0.28 284	0.23 268	0.24 109	0.26 236

aanet-new-78k	1.46 341	0.57 231	14.51 549	0.74 150	0.34 33	3.31 359	0.68 249	2.34 205	0.72 29	0.58 62	0.88 129	0.50 58	1.06 314	1.42 251	0.45 64	0.19 40	0.15 25	0.25 166	0.17 57	0.24 109	0.20 57

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DRaft	2.28 494	0.56 218	2.64 339	0.74 150	0.46 156	3.94 507	1.23 569	2.32 203	1.55 304	2.64 626	2.80 639	1.60 376	5.34 694	6.96 553	10.99 707	0.34 431	0.22 324	0.27 248	0.27 377	0.29 240	0.37 425

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aanet-new-40k	0.73 83	0.59 258	1.25 144	0.75 155	1.49 605	1.42 89	0.96 482	1.95 137	0.84 78	0.52 28	1.06 197	0.51 62	0.76 179	0.85 66	0.47 80	0.18 29	0.15 25	0.24 125	0.18 107	0.26 171	0.22 142

aanet-32k-new	0.89 174	0.90 509	2.17 287	0.75 155	0.62 277	3.41 379	0.99 498	2.09 159	0.72 29	0.53 34	1.13 213	0.66 149	0.96 265	1.04 130	0.52 114	0.21 66	0.15 25	0.24 125	0.18 107	0.25 136	0.20 57

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Patchmatch Stereo++	1.25 299	0.65 341	2.06 275	0.75 155	0.37 64	4.68 681	0.76 312	2.53 243	1.58 322	1.99 436	1.47 321	1.78 405	1.14 349	2.44 401	0.90 295	0.48 589	0.23 355	0.32 403	0.27 377	0.40 443	0.29 292
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
PSM-adaLoss	1.24 294	0.65 341	2.03 263	0.75 155	0.37 64	4.68 681	0.73 283	2.53 243	1.58 322	1.99 436	1.47 321	1.78 405	1.13 342	2.18 386	0.87 281	0.48 589	0.23 355	0.32 403	0.27 377	0.40 443	0.29 292

ROB_FTStereo_v2	1.23 289	0.66 354	2.02 262	0.75 155	0.37 64	4.67 680	0.76 312	2.53 243	1.58 322	1.99 436	1.46 316	1.78 405	1.14 349	2.08 372	0.88 286	0.48 589	0.22 324	0.32 403	0.27 377	0.40 443	0.29 292

ROB_FTStereo	1.25 299	0.66 354	2.14 283	0.75 155	0.37 64	4.65 677	0.77 327	2.53 243	1.58 322	1.99 436	1.47 321	1.78 405	1.13 342	2.26 395	0.86 274	0.47 584	0.22 324	0.32 403	0.27 377	0.40 443	0.29 292

HUI-Stereo	1.25 299	0.66 354	2.33 306	0.75 155	0.37 64	4.68 681	0.78 334	2.53 243	1.58 322	1.99 436	1.46 316	1.79 412	1.13 342	2.17 384	0.85 267	0.48 589	0.23 355	0.32 403	0.27 377	0.40 443	0.29 292

iGMRVC	1.26 306	0.66 354	2.14 283	0.75 155	0.37 64	4.66 678	0.74 296	2.53 243	1.58 322	1.99 436	1.46 316	1.78 405	1.14 349	2.46 403	0.92 309	0.48 589	0.23 355	0.32 403	0.27 377	0.40 443	0.29 292

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TANstereo	1.01 234	0.55 202	1.73 229	0.76 174	0.36 43	4.04 543	0.38 69	1.48 59	1.62 349	2.03 459	2.10 538	0.84 221	0.93 258	0.98 109	0.62 161	0.28 268	0.36 552	0.23 79	0.20 179	0.25 136	0.46 514

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HCRNet	1.60 361	0.56 218	2.47 319	0.78 185	1.36 575	4.11 561	0.71 272	3.57 419	2.79 612	1.75 375	1.61 367	1.58 373	1.41 420	5.79 515	1.56 483	0.34 431	0.28 472	0.36 495	0.29 437	0.33 348	0.37 425

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LiteMatch	0.67 59	0.84 490	0.89 8	0.80 193	0.39 90	1.60 115	0.68 249	0.96 15	0.91 96	0.62 96	0.43 23	0.56 94	1.40 412	0.71 11	1.10 357	0.28 268	0.16 52	0.29 314	0.22 242	0.29 240	0.37 425

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BStereo	0.88 168	0.73 419	4.10 407	0.80 193	0.51 193	1.13 37	0.72 275	2.57 257	1.00 134	0.85 209	0.57 58	0.72 182	0.48 52	1.01 120	0.90 295	0.26 195	0.22 324	0.24 125	0.29 437	0.25 136	0.25 200

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Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
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Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
fff	1.74 385	0.70 387	9.08 469	0.81 197	0.36 43	4.15 570	0.57 170	4.23 601	2.09 466	2.30 553	1.80 436	1.19 312	3.02 632	1.44 255	1.46 453	0.29 299	0.23 355	0.23 79	0.18 107	0.24 109	0.42 480

iRaft-Stereo_5w	2.10 453	0.83 484	8.57 462	0.81 197	0.76 345	3.21 332	0.84 383	3.71 454	1.65 359	1.56 329	2.50 609	2.20 477	2.23 586	9.13 602	2.01 557	0.38 493	0.19 198	0.35 479	0.27 377	0.45 516	0.39 449

STrans-v2	3.03 617	0.77 451	20.91 708	0.81 197	0.63 281	3.89 490	1.01 506	4.27 620	2.64 592	2.28 547	3.70 679	4.13 657	5.20 690	7.33 557	1.27 414	0.31 369	0.18 148	0.29 314	0.25 323	0.29 240	0.41 476

csc	1.74 385	0.70 387	9.08 469	0.81 197	0.36 43	4.15 570	0.57 170	4.23 601	2.09 466	2.30 553	1.80 436	1.19 312	3.02 632	1.44 255	1.46 453	0.29 299	0.23 355	0.23 79	0.18 107	0.24 109	0.42 480

cscssc	1.74 385	0.70 387	9.08 469	0.81 197	0.36 43	4.15 570	0.57 170	4.23 601	2.09 466	2.30 553	1.80 436	1.19 312	3.02 632	1.44 255	1.46 453	0.29 299	0.23 355	0.23 79	0.18 107	0.24 109	0.42 480

111	1.83 400	0.92 517	9.08 469	0.81 197	0.36 43	4.25 602	0.91 447	4.44 672	2.70 599	2.39 581	1.96 502	2.30 487	1.64 501	1.28 212	1.82 529	0.28 268	0.22 324	0.24 125	0.20 179	0.31 291	0.54 562

PipStereo	0.46 3	0.31 1	0.89 8	0.82 210	0.27 8	0.58 7	0.27 22	1.58 73	0.42 3	0.43 3	0.27 3	0.68 156	0.50 63	0.82 54	0.35 3	0.18 29	0.17 93	0.19 10	0.15 11	0.18 1	0.17 1

PSi22b	0.47 6	0.31 1	0.89 8	0.82 210	0.28 10	0.58 7	0.32 39	1.61 78	0.41 2	0.42 1	0.27 3	0.69 163	0.48 52	0.84 64	0.36 6	0.18 29	0.17 93	0.19 10	0.15 11	0.18 1	0.18 7

FlowAnything_test	0.75 93	0.60 277	1.18 113	0.82 210	0.58 256	2.29 199	0.66 234	1.38 48	0.80 55	1.03 254	0.76 95	0.63 134	0.49 59	0.84 64	0.91 304	0.31 369	0.27 455	0.40 538	0.48 616	0.31 291	0.30 323

fffft	0.76 101	0.47 109	1.28 155	0.82 210	0.54 220	1.51 103	0.80 353	2.09 159	1.18 159	0.63 104	0.84 116	0.59 112	0.55 83	1.80 336	0.85 267	0.19 40	0.18 148	0.27 248	0.20 179	0.26 171	0.24 184
1: 1. 1
Occ-G	0.86 159	0.52 152	1.39 184	0.82 210	0.66 300	1.37 83	0.79 342	1.58 73	1.31 187	1.56 329	0.87 128	2.18 476	0.89 245	0.97 106	0.88 286	0.26 195	0.19 198	0.26 212	0.19 152	0.25 136	0.24 184

IGEV-BASED-STEREO-	1.09 255	3.30 695	2.61 332	0.82 210	0.38 83	1.27 64	0.62 211	1.51 62	1.29 183	0.91 224	0.92 148	0.65 143	0.57 93	1.08 137	0.59 148	1.55 707	0.15 25	0.32 403	0.28 406	1.10 674	1.98 701

DCANet-4	1.96 428	0.51 144	14.31 547	0.82 210	0.40 100	4.16 580	0.57 170	4.29 629	2.98 642	2.30 553	1.80 436	1.03 278	1.54 469	1.44 255	1.44 448	0.29 299	0.23 355	0.23 79	0.18 107	0.24 109	0.42 480

ADStereo(finetuned)	2.04 444	0.73 419	13.28 521	0.82 210	0.40 100	4.16 580	0.59 186	4.25 611	2.97 639	2.35 572	1.84 463	1.18 307	3.40 651	1.52 274	1.54 480	0.29 299	0.24 392	0.23 79	0.18 107	0.30 268	0.51 546

IPLGR	2.53 551	0.58 248	20.46 691	0.82 210	0.52 206	4.56 665	0.50 136	4.30 637	2.38 544	1.87 397	1.53 339	1.68 387	1.72 518	6.95 552	1.15 371	0.28 268	0.21 292	0.27 248	0.23 268	0.33 348	0.32 351

CrosDoStereo	5.24 694	0.60 277	20.23 676	0.82 210	0.51 193	3.39 370	18.11 753	3.82 474	2.27 510	1.98 431	8.74 719	1.96 447	6.96 713	7.35 558	26.35 758	0.30 342	0.22 324	0.30 346	0.28 406	0.33 348	0.38 442

DeepStereo_LL	5.24 694	0.60 277	20.23 676	0.82 210	0.51 193	3.39 370	18.11 753	3.82 474	2.27 510	1.98 431	8.74 719	1.96 447	6.96 713	7.35 558	26.35 758	0.30 342	0.22 324	0.30 346	0.28 406	0.33 348	0.38 442

CRE-IMP	1.23 289	0.61 297	2.14 283	0.82 210	0.39 90	4.54 655	0.83 376	2.63 275	1.55 304	1.95 424	1.46 316	1.87 432	0.96 265	1.48 266	1.33 429	0.45 567	0.21 292	0.31 379	0.26 347	0.41 467	0.31 336

DCANet	1.74 385	0.73 419	9.08 469	0.82 210	0.40 100	4.18 588	0.59 186	4.25 611	2.97 639	2.35 572	1.84 463	1.18 307	1.63 498	1.51 272	1.55 481	0.29 299	0.24 392	0.23 79	0.18 107	0.30 268	0.53 554

HLf8	2.17 471	0.96 538	17.42 595	0.83 223	0.81 368	3.37 365	0.55 160	3.88 491	2.99 645	1.19 280	1.20 228	1.22 317	1.00 281	5.68 511	0.82 257	0.26 195	0.20 253	0.29 314	0.20 179	0.25 136	0.27 256

RT-Monster	1.05 243	0.53 170	2.62 335	0.83 223	1.40 585	2.96 292	0.47 126	2.81 308	1.83 413	1.21 285	1.22 236	0.93 258	0.83 218	1.36 234	0.60 152	0.21 66	0.20 253	0.23 79	0.18 107	0.21 56	0.29 292

Monster-pub-mixall	0.64 51	0.42 46	1.00 24	0.83 223	0.48 175	1.39 85	0.32 39	1.45 56	0.82 70	0.88 218	0.85 121	0.39 19	0.36 14	1.99 363	0.47 80	0.20 54	0.16 52	0.17 1	0.15 11	0.18 1	0.21 105

SCV_C0	0.89 174	0.59 258	1.96 257	0.83 223	0.44 133	1.24 59	0.64 220	3.33 384	1.66 361	0.82 189	1.20 228	0.73 189	0.66 137	1.62 299	0.66 181	0.32 392	0.21 292	0.24 125	0.20 179	0.28 218	0.23 165

mms	0.77 111	0.68 373	1.17 112	0.83 223	0.71 326	1.41 87	0.67 238	1.61 78	1.12 153	0.77 170	1.37 295	0.63 134	0.54 82	1.75 329	0.63 165	0.24 142	0.19 198	0.26 212	0.21 202	0.31 291	0.34 389

RSM	0.80 129	0.50 136	1.08 61	0.83 223	0.51 193	1.31 76	0.77 327	2.28 195	1.43 220	0.82 189	1.44 313	1.22 317	0.62 115	1.17 176	0.63 165	0.22 93	0.18 148	0.24 125	0.19 152	0.27 194	0.20 57

PCWNet_CMD	2.23 480	0.65 341	17.36 592	0.83 223	0.76 345	3.51 405	0.64 220	3.60 423	1.97 437	1.70 363	1.63 372	3.22 592	3.05 636	2.09 375	1.11 362	0.31 369	0.36 552	0.47 583	0.26 347	0.64 602	0.47 519

anonymousdsp	0.95 207	0.69 376	1.27 153	0.83 223	0.52 206	4.54 655	0.84 383	1.76 106	1.24 171	0.76 165	1.06 197	0.78 203	0.77 184	1.67 314	0.69 201	0.27 223	0.17 93	0.29 314	0.21 202	0.31 291	0.26 236

GLC_STEREO	0.76 101	0.52 152	1.12 87	0.83 223	0.33 26	1.86 143	0.82 370	1.46 58	1.38 202	0.95 236	1.04 186	0.68 156	0.72 157	0.97 106	0.80 250	0.23 112	0.25 423	0.32 403	0.25 323	0.32 326	0.30 323

Anonymous3	1.72 382	0.76 447	11.61 505	0.83 223	0.84 397	4.46 637	0.84 383	3.57 419	1.16 155	1.34 296	1.37 295	1.11 290	1.03 292	1.58 284	1.13 368	0.70 660	0.58 661	0.33 439	0.35 525	0.47 532	0.42 480

CREStereo++_RVC	1.02 239	0.49 131	1.54 211	0.83 223	0.55 229	4.01 537	0.31 30	1.63 86	1.99 440	1.63 343	2.13 548	0.84 221	0.65 130	0.88 74	0.70 207	0.27 223	0.15 25	0.23 79	1.22 704	0.24 109	0.17 1
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
GMStereo	1.01 234	1.00 545	2.86 354	0.83 223	0.45 142	1.47 97	0.57 170	1.89 125	2.11 476	1.52 324	1.24 243	0.87 234	0.74 168	1.58 284	0.94 320	0.40 517	0.21 292	0.30 346	0.30 460	0.47 532	0.36 410
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DF_test	0.52 16	0.43 57	1.13 96	0.84 235	0.50 190	0.60 9	0.36 59	0.82 9	0.72 29	0.48 8	0.50 38	0.60 115	0.47 47	0.88 74	0.33 1	0.30 342	0.18 148	0.21 42	0.21 202	0.53 555	0.35 403

ManiGeoR	2.11 457	0.93 521	18.17 607	0.84 235	0.84 397	2.72 251	0.56 165	3.67 437	2.82 624	1.08 263	1.23 240	1.12 292	1.07 319	4.60 486	1.17 380	0.25 170	0.20 253	0.30 346	0.20 179	0.23 91	0.26 236

HLf10	2.11 457	0.93 521	18.17 607	0.84 235	0.84 397	2.72 251	0.56 165	3.67 437	2.82 624	1.08 263	1.23 240	1.12 292	1.07 319	4.60 486	1.17 380	0.25 170	0.20 253	0.30 346	0.20 179	0.23 91	0.26 236

HART	1.03 240	0.85 496	3.13 366	0.84 235	0.38 83	1.17 47	0.42 98	3.54 415	1.47 240	1.08 263	2.17 556	1.48 361	0.57 93	1.37 241	0.74 227	0.23 112	0.18 148	0.28 284	0.21 202	0.32 326	0.24 184

Pointernet	0.88 168	0.44 66	2.26 297	0.84 235	0.37 64	2.29 199	0.38 69	3.06 338	1.46 235	0.66 115	1.39 301	0.91 248	0.73 162	1.01 120	0.72 217	0.23 112	0.19 198	0.20 21	0.18 107	0.19 10	0.20 57

WCG-NET（raft）	0.95 207	0.55 202	1.20 126	0.84 235	0.31 18	1.44 93	1.01 506	1.55 69	2.37 539	1.64 346	1.42 311	2.38 499	1.01 287	1.29 217	0.76 237	0.22 93	0.19 198	0.22 61	0.20 179	0.25 136	0.21 105

ff7	0.98 220	0.69 376	2.05 266	0.84 235	0.52 206	4.55 660	0.86 397	1.62 81	1.24 171	0.75 150	1.03 181	0.70 167	0.77 184	1.84 344	0.68 190	0.27 223	0.17 93	0.29 314	0.21 202	0.31 291	0.27 256

ffff	0.98 220	0.69 376	2.05 266	0.84 235	0.52 206	4.55 660	0.86 397	1.62 81	1.24 171	0.75 150	1.03 181	0.70 167	0.77 184	1.84 344	0.68 190	0.27 223	0.17 93	0.29 314	0.21 202	0.31 291	0.27 256

11t	0.98 220	0.69 376	2.05 266	0.84 235	0.52 206	4.55 660	0.86 397	1.62 81	1.24 171	0.75 150	1.03 181	0.70 167	0.77 184	1.84 344	0.68 190	0.27 223	0.17 93	0.29 314	0.21 202	0.31 291	0.27 256

LoS_RVC	0.94 199	1.30 607	1.31 160	0.84 235	1.63 635	2.02 158	0.59 186	1.51 62	1.36 197	0.81 186	1.33 278	0.84 221	0.88 239	1.36 234	0.73 220	0.21 66	0.17 93	0.20 21	0.14 2	0.20 33	1.45 686

ccc-4	0.98 220	0.69 376	2.05 266	0.84 235	0.52 206	4.55 660	0.86 397	1.62 81	1.24 171	0.75 150	1.03 181	0.70 167	0.77 184	1.84 344	0.68 190	0.27 223	0.17 93	0.29 314	0.21 202	0.31 291	0.27 256

test_4	1.30 318	0.50 136	6.16 434	0.84 235	0.45 142	1.61 118	1.12 544	2.14 165	1.42 216	1.52 324	2.31 591	1.84 427	0.79 199	2.52 416	1.19 385	0.27 223	0.17 93	0.29 314	0.29 437	0.29 240	0.25 200

IGEV-Stereo	0.95 207	0.69 376	1.27 153	0.84 235	0.52 206	4.54 655	0.84 383	1.76 106	1.24 171	0.75 150	1.06 197	0.79 208	0.77 184	1.68 316	0.69 201	0.27 223	0.17 93	0.29 314	0.21 202	0.31 291	0.26 236
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
MSMDNet	2.23 480	0.64 328	17.32 588	0.84 235	0.75 341	3.53 410	0.64 220	3.61 427	1.98 439	1.71 367	1.64 374	3.22 592	2.99 629	2.08 372	1.11 362	0.31 369	0.37 566	0.45 573	0.26 347	0.62 591	0.45 503

ccs_rob	2.13 464	0.67 365	15.11 562	0.84 235	0.75 341	3.96 523	0.65 231	3.95 517	1.78 401	1.88 400	1.79 433	3.26 596	1.64 501	2.51 411	1.16 376	0.31 369	0.36 552	0.54 634	0.27 377	0.65 605	0.45 503

SE	1.07 249	0.63 315	1.22 132	0.85 250	0.45 142	3.47 392	0.80 353	2.16 169	1.09 151	1.37 306	1.90 492	0.95 264	1.74 523	1.17 176	1.00 335	1.00 685	0.24 392	0.36 495	0.28 406	0.35 390	0.33 372

TestStereo_HLe17	2.22 477	1.13 573	17.87 602	0.85 250	0.79 359	3.54 414	0.62 211	3.97 525	3.06 652	1.15 275	1.14 215	1.16 300	1.05 305	5.89 517	0.73 220	0.25 170	0.19 198	0.29 314	0.22 242	0.25 136	0.25 200

GEAStereo	0.84 154	0.48 120	1.09 70	0.85 250	0.45 142	4.54 655	0.83 376	1.88 122	0.91 96	0.75 150	0.89 136	0.53 73	0.80 206	0.92 90	0.53 118	0.30 342	0.19 198	0.27 248	0.19 152	0.28 218	0.19 19

gasm-f	0.89 174	0.49 131	1.30 159	0.85 250	0.44 133	4.42 632	0.95 474	1.88 122	0.91 96	0.75 150	1.46 316	0.53 73	0.88 239	0.88 74	0.57 139	0.30 342	0.19 198	0.27 248	0.19 152	0.28 218	0.19 19

depthmonostereo	0.94 199	0.71 401	2.39 312	0.85 250	0.54 220	2.21 190	0.53 150	1.83 116	1.17 157	0.95 236	1.09 203	0.99 269	0.97 270	2.37 398	0.68 190	0.23 112	0.27 455	0.22 61	0.20 179	0.25 136	0.26 236

SGD-Stereo	0.65 56	0.41 33	1.06 42	0.85 250	0.31 18	2.44 215	0.46 120	1.09 22	0.69 22	0.84 206	0.52 46	0.55 88	0.53 75	1.49 268	0.46 75	0.31 369	0.14 11	0.25 166	0.18 107	0.23 91	0.20 57

castereo	0.82 147	0.70 387	1.04 29	0.85 250	0.50 190	1.29 73	0.91 447	3.22 356	1.20 165	0.83 202	1.24 243	0.72 182	0.91 251	1.00 118	0.67 186	0.26 195	0.16 52	0.25 166	0.20 179	0.24 109	0.21 105

GCAP-Stereo	0.93 195	0.68 373	1.35 176	0.85 250	0.41 107	3.61 432	0.52 149	2.20 174	1.50 262	1.11 271	1.04 186	1.17 303	0.84 220	1.11 143	0.71 212	0.25 170	0.20 253	0.27 248	0.18 107	0.28 218	0.23 165

CFNet_pseudo	2.12 462	0.67 365	15.14 563	0.85 250	0.74 339	3.95 513	0.64 220	3.95 517	1.78 401	1.90 407	1.79 433	3.27 597	1.62 485	2.51 411	1.16 376	0.31 369	0.36 552	0.53 625	0.27 377	0.63 593	0.44 497

DNS	1.67 375	1.99 664	1.12 87	0.86 259	0.57 246	2.61 238	0.75 307	2.29 200	1.21 167	0.58 62	0.96 164	0.85 226	0.70 151	3.09 447	1.82 529	0.33 412	2.92 733	0.38 526	0.17 57	5.06 733	5.06 739

zero-FE	0.95 207	0.52 152	2.63 337	0.86 259	1.27 550	1.41 87	0.86 397	2.27 192	0.73 36	0.50 19	0.64 69	0.54 78	0.78 194	2.70 431	1.02 338	0.35 453	0.17 93	0.24 125	0.18 107	1.03 663	0.29 292

ours_stereo	0.76 101	0.64 328	1.40 189	0.86 259	0.61 267	1.12 36	0.57 170	1.63 86	1.20 165	0.72 138	1.43 312	0.70 167	0.62 115	1.56 279	0.58 145	0.25 170	0.18 148	0.26 212	0.21 202	0.29 240	0.31 336

IGEV-Stereo+	0.94 199	0.47 109	1.19 116	0.86 259	2.02 693	1.40 86	0.39 71	1.17 29	0.88 87	0.61 87	0.44 29	0.47 48	0.79 199	2.14 380	0.42 36	0.27 223	0.19 198	0.22 61	0.17 57	2.26 705	2.41 709

LoS	0.94 199	0.52 152	1.88 244	0.86 259	0.36 43	4.15 570	0.51 140	2.18 170	1.45 226	0.97 242	0.88 129	0.62 127	0.79 199	1.59 289	0.86 274	0.26 195	0.19 198	0.24 125	0.16 33	0.21 56	0.20 57
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.82 147	0.71 401	1.50 203	0.86 259	0.45 142	1.78 135	0.83 376	1.75 104	1.28 182	0.66 115	1.13 213	0.78 203	0.76 179	1.66 309	0.71 212	0.24 142	0.20 253	0.25 166	0.23 268	0.29 240	0.25 200

THIR-Stereo	4.14 675	0.82 480	10.85 496	0.86 259	0.43 122	2.16 184	16.77 751	3.22 356	1.54 296	2.04 462	12.05 737	2.68 538	7.53 719	7.30 556	12.62 716	0.30 342	0.21 292	0.29 314	0.28 406	0.33 348	0.41 476

rvit_stereo_0083	0.86 159	0.67 365	1.42 191	0.87 266	0.65 293	1.23 55	0.64 220	1.67 92	2.28 514	0.79 178	0.93 151	0.93 258	1.07 319	1.46 264	0.75 230	0.32 392	0.36 552	0.30 346	0.26 347	0.33 348	0.28 279

BUS	1.49 346	0.59 258	1.94 251	0.87 266	0.85 401	4.50 648	0.76 312	4.48 678	1.88 421	2.93 650	1.83 458	3.63 633	0.97 270	1.60 291	1.17 380	0.34 431	0.25 423	0.31 379	0.28 406	0.35 390	0.33 372

BSDual-CNN	1.46 341	0.59 258	1.94 251	0.87 266	0.85 401	4.16 580	1.16 553	4.48 678	1.88 421	2.93 650	1.83 458	2.60 530	1.31 389	1.60 291	1.21 394	0.34 431	0.25 423	0.31 379	0.28 406	0.35 390	0.33 372

hknet	1.98 433	0.64 328	8.70 466	0.87 266	1.07 488	4.16 580	1.16 553	4.48 678	1.73 388	2.93 650	1.83 458	3.48 615	1.30 387	3.91 473	1.51 474	0.31 369	0.25 423	0.31 379	0.28 406	0.35 390	0.33 372

CroCo-Stereo	0.98 220	0.87 503	3.44 381	0.87 266	0.53 217	0.49 4	0.50 136	3.99 532	1.49 256	0.81 186	1.25 251	1.00 272	0.75 171	1.10 141	1.09 356	0.24 142	0.21 292	0.24 125	0.19 152	0.35 390	0.27 256
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
anonymous	0.57 30	0.55 202	1.24 142	0.88 271	0.38 83	0.40 2	0.59 186	0.98 18	0.92 104	0.71 133	0.93 151	0.68 156	0.40 23	0.98 109	0.43 46	0.21 66	0.16 52	0.26 212	0.21 202	0.21 56	0.21 105

HLF11	2.10 453	0.80 467	18.68 623	0.88 271	0.83 388	2.11 179	0.58 180	3.39 393	2.56 582	1.33 294	1.30 265	0.98 267	1.00 281	4.75 492	1.51 474	0.25 170	0.21 292	0.24 125	0.18 107	0.23 91	0.27 256

DDF-Stereo	0.90 183	0.53 170	1.16 108	0.88 271	1.31 558	1.59 113	0.86 397	2.26 190	0.79 51	0.48 8	0.63 68	0.54 78	0.73 162	2.97 443	1.03 341	0.39 509	0.17 93	0.24 125	0.18 107	1.06 667	0.29 292

Zero-FE251	0.80 129	0.75 441	1.71 227	0.88 271	0.70 323	2.59 235	0.45 115	1.38 48	0.83 74	1.79 383	0.61 65	0.73 189	0.81 209	0.82 54	0.61 156	0.29 299	0.23 355	0.27 248	0.19 152	0.20 33	0.20 57

MSCF	0.97 214	0.82 480	1.26 146	0.88 271	0.40 100	3.17 324	0.88 425	2.79 304	1.39 204	1.32 293	1.19 226	0.58 107	1.33 392	1.28 212	0.64 168	0.25 170	0.19 198	0.25 166	0.25 323	0.28 218	0.32 351

MoCha-V2	0.87 165	0.48 120	1.87 243	0.88 271	0.32 22	1.37 83	0.55 160	2.71 286	1.42 216	0.92 227	1.75 411	0.65 143	1.17 359	1.45 260	0.57 139	0.21 66	0.21 292	0.20 21	0.19 152	0.24 109	0.23 165

knoymous	1.30 318	0.60 277	5.57 430	0.88 271	0.75 341	3.04 299	0.90 439	2.68 282	1.33 190	1.48 320	1.07 200	2.78 554	0.88 239	1.29 217	0.85 267	0.31 369	0.22 324	0.35 479	0.20 179	0.45 516	0.37 425

AnonymousM	1.22 288	1.32 613	0.97 20	0.88 271	0.56 234	4.03 541	0.69 260	2.41 213	1.68 366	1.48 320	1.31 273	1.15 299	1.00 281	1.18 184	0.73 220	0.32 392	0.40 587	2.07 713	1.70 715	0.24 109	0.22 142

SFCPSM	2.18 472	0.63 315	17.03 587	0.88 271	0.98 453	3.74 455	1.28 575	4.09 562	2.16 486	1.85 391	1.83 458	1.65 382	1.39 408	2.50 407	1.50 468	0.33 412	0.27 455	0.39 531	0.36 535	0.34 369	0.37 425

WQFJA1++	10.56 730	0.40 22	3.21 370	0.89 280	0.82 378	1.43 90	0.41 89	2.15 167	0.87 85	96.02 787	0.71 83	0.46 45	0.55 83	1.29 217	0.50 100	0.27 223	0.17 93	0.21 42	0.18 107	100.47 785	0.22 142

S2M2_L	0.64 51	0.55 202	1.07 46	0.89 280	0.54 220	1.08 34	0.20 1	1.16 28	1.37 198	0.59 75	0.81 109	0.86 231	0.47 47	0.70 6	0.65 177	0.31 369	0.33 525	0.27 248	0.27 377	0.36 406	0.31 336
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Reg-Stereo(zero)	1.60 361	0.42 46	10.69 493	0.89 280	0.68 312	3.27 349	0.47 126	2.27 192	1.54 296	1.48 320	1.24 243	2.55 525	2.68 617	1.48 266	1.10 357	0.19 40	0.19 198	0.22 61	0.18 107	0.24 109	0.26 236

AIO-test1	2.18 472	0.66 354	18.95 629	0.89 280	1.48 604	3.40 374	0.97 487	4.19 587	1.68 366	0.86 214	1.35 288	0.99 269	0.75 171	4.47 483	1.27 414	0.23 112	0.23 355	0.28 284	0.33 498	0.31 291	0.35 403

tt45	0.96 212	0.48 120	1.19 116	0.89 280	0.66 300	3.91 493	0.76 312	1.90 128	1.26 179	0.70 127	1.30 265	0.71 179	0.63 119	2.59 423	0.74 227	0.22 93	0.17 93	0.28 284	0.23 268	0.27 194	0.27 256

UGAM	2.58 562	0.56 218	18.55 621	0.89 280	0.71 326	3.23 337	1.03 515	2.75 292	1.75 396	1.36 302	2.77 636	2.69 539	1.28 380	10.75 658	1.40 439	0.28 268	0.24 392	0.40 538	0.31 476	0.35 390	0.30 323

CFNet_ucs	2.36 522	0.68 373	18.42 619	0.89 280	0.81 368	3.85 484	0.68 249	4.29 629	2.37 539	2.09 474	2.04 523	3.31 601	1.24 375	2.63 426	1.14 370	0.36 468	0.45 616	0.56 637	0.29 437	0.66 611	0.49 531

MIPNet	2.33 508	0.71 401	19.82 657	0.89 280	0.56 234	4.76 699	0.61 196	4.32 645	2.37 539	1.83 390	1.48 328	1.48 361	1.98 562	2.63 426	1.44 448	0.29 299	0.20 253	0.26 212	0.23 268	0.30 268	0.39 449

GMM-Stereo	2.45 534	0.52 152	20.38 686	0.89 280	0.82 378	4.18 588	1.91 650	2.45 227	1.48 250	2.48 592	2.30 585	1.69 391	1.86 549	2.93 439	1.08 353	0.28 268	0.18 148	0.33 439	0.48 616	0.35 390	2.41 709

ARAFT	2.56 558	1.13 573	19.50 648	0.89 280	0.48 175	4.15 570	1.40 600	4.36 657	2.82 624	2.36 575	1.88 481	1.70 393	1.04 300	6.45 535	1.22 397	0.29 299	0.18 148	0.37 509	0.35 525	0.35 390	0.25 200

DN	1.08 253	0.54 190	3.15 368	0.90 290	1.00 465	3.37 365	0.48 131	2.59 269	1.45 226	0.95 236	0.82 113	1.32 334	0.73 162	1.86 351	0.64 168	0.30 342	0.26 443	0.28 284	0.24 300	0.34 369	0.32 351

GASTEREO	1.00 231	0.98 541	1.23 135	0.90 290	0.40 100	3.40 374	0.88 425	2.77 295	1.44 223	1.39 311	1.30 265	0.55 88	1.35 398	1.33 227	0.64 168	0.25 170	0.19 198	0.25 166	0.25 323	0.25 136	0.31 336

HUF	1.15 267	0.64 328	8.62 465	0.90 290	0.35 38	1.35 81	0.78 334	1.97 139	1.50 262	0.63 104	1.52 333	0.83 219	0.66 137	1.28 212	0.63 165	0.29 299	0.23 355	0.26 212	0.17 57	0.23 91	0.25 200

WCG-NET	0.88 168	0.49 131	1.26 146	0.90 290	0.37 64	1.48 99	1.07 528	1.73 101	2.30 518	1.63 343	1.49 329	0.92 254	0.97 270	0.95 99	0.76 237	0.22 93	0.16 52	0.23 79	0.20 179	0.25 136	0.21 105

GCAP-BAT	3.82 663	0.52 152	59.75 777	0.90 290	1.06 481	2.70 248	0.77 327	3.08 340	1.18 159	1.20 283	0.81 109	0.68 156	0.55 83	0.96 103	0.68 190	0.27 223	0.21 292	0.28 284	0.21 202	0.27 194	0.25 200

rvit_stereo_0075_2	1.18 273	0.74 430	2.66 341	0.90 290	1.27 550	2.51 223	0.69 260	2.25 187	2.06 460	1.40 313	1.86 477	1.46 360	0.84 220	1.42 251	0.94 320	0.46 575	0.40 587	0.48 592	0.38 560	0.46 528	0.51 546

IGEVStereo-DCA	0.86 159	0.65 341	2.05 266	0.90 290	0.46 156	1.57 110	0.86 397	1.62 81	1.24 171	0.65 112	0.77 98	0.74 195	0.72 157	2.59 423	0.86 274	0.28 268	0.21 292	0.28 284	0.21 202	0.29 240	0.27 256

rrr	2.27 489	0.65 341	23.82 746	0.90 290	0.46 156	1.57 110	0.96 482	7.98 724	1.19 163	0.65 112	0.77 98	0.74 195	0.72 157	2.59 423	0.86 274	0.28 268	0.21 292	0.28 284	0.21 202	0.29 240	0.25 200

GCAPDPT-zeroshot	3.67 654	0.52 152	56.80 776	0.90 290	1.06 481	2.70 248	0.77 327	3.08 340	1.18 159	1.20 283	0.81 109	0.68 156	0.55 83	0.96 103	0.68 190	0.27 223	0.21 292	0.28 284	0.20 179	0.27 194	0.25 200

RCA-Stereo	1.21 284	0.52 152	1.58 217	0.90 290	0.46 156	4.68 681	0.79 342	4.13 572	1.74 394	1.92 414	1.80 436	0.94 263	1.48 444	1.14 158	0.70 207	0.27 223	0.18 148	0.25 166	0.19 152	0.25 136	0.23 165

iRaft-Stereo_20w	1.88 411	0.62 307	10.58 492	0.90 290	0.83 388	2.96 292	0.78 334	4.90 703	1.58 322	2.29 549	1.60 363	1.25 324	4.51 680	2.28 396	0.90 295	0.29 299	0.21 292	0.26 212	0.24 300	0.41 467	0.31 336

FAST (zero-shot)	0.87 165	0.59 258	1.18 113	0.91 301	2.13 697	2.08 172	0.73 283	1.75 104	1.41 212	0.61 87	0.84 116	0.52 68	0.84 220	1.22 191	0.59 148	0.38 493	0.62 669	0.26 212	0.26 347	0.30 268	0.25 200

S0	1.07 249	0.59 258	1.52 206	0.91 301	0.93 433	2.53 228	0.95 474	2.15 167	1.05 145	1.26 289	2.11 542	1.11 290	1.45 436	1.15 165	1.11 362	0.94 679	0.31 508	0.37 509	0.33 498	0.33 348	0.31 336

rvit_0105_5	1.13 261	0.93 521	2.60 329	0.91 301	0.56 234	1.92 149	0.91 447	3.02 332	2.63 590	0.95 236	1.20 228	1.18 307	0.93 258	1.51 272	0.93 318	0.40 517	0.43 606	0.37 509	0.35 525	0.42 486	0.44 497

rvit_stereo_0081	0.80 129	0.63 315	1.19 116	0.91 301	0.64 285	1.27 64	0.61 196	2.05 151	1.71 380	0.82 189	0.73 87	0.85 226	0.75 171	1.30 223	0.80 250	0.31 369	0.26 443	0.27 248	0.25 323	0.38 426	0.27 256

rvit_stereo_0082	0.80 129	0.63 315	1.19 116	0.91 301	0.64 285	1.27 64	0.61 196	2.05 151	1.71 380	0.82 189	0.73 87	0.85 226	0.75 171	1.30 223	0.80 250	0.31 369	0.26 443	0.27 248	0.25 323	0.38 426	0.27 256

IPLG	2.48 542	0.65 341	19.63 652	0.91 301	0.79 359	4.60 670	0.56 165	4.31 640	1.84 414	1.91 412	2.00 514	1.31 333	1.38 405	6.61 540	1.53 479	0.27 223	0.20 253	0.27 248	0.23 268	0.31 291	0.36 410

ACRE	2.27 489	1.11 571	19.45 645	0.91 301	1.30 555	3.94 507	0.87 418	4.21 593	1.80 404	2.28 547	2.62 623	1.17 303	1.04 300	1.52 274	1.30 422	0.37 476	0.23 355	0.27 248	0.22 242	0.31 291	0.46 514

test_xeample3	2.12 462	0.63 315	21.55 727	0.91 301	0.47 166	1.85 140	0.94 469	7.96 723	1.23 169	0.75 150	0.76 95	0.64 137	0.70 151	1.77 331	0.83 261	0.30 342	0.21 292	0.27 248	0.21 202	0.27 194	0.24 184

DNSM	1.74 385	2.04 667	1.19 116	0.92 309	0.53 217	2.93 284	0.80 353	2.22 181	1.31 187	0.70 127	0.66 77	0.70 167	0.87 231	3.23 448	2.53 610	0.34 431	2.87 731	0.23 79	0.17 57	5.37 735	5.08 740

DA	0.98 220	0.46 84	1.34 171	0.92 309	0.43 122	4.34 615	0.85 392	2.79 304	1.35 194	0.82 189	1.30 265	0.89 241	1.08 325	1.11 143	0.56 133	0.30 342	0.18 148	0.24 125	0.18 107	0.25 136	0.23 165

GGEV	0.98 220	0.46 84	1.34 171	0.92 309	0.43 122	4.34 615	0.85 392	2.79 304	1.35 194	0.82 189	1.30 265	0.89 241	1.08 325	1.11 143	0.56 133	0.30 342	0.18 148	0.24 125	0.18 107	0.25 136	0.23 165

castereo++	0.93 195	0.56 218	1.26 146	0.92 309	0.73 334	2.48 219	1.00 503	2.99 327	1.03 139	0.68 120	1.41 309	1.92 437	0.59 103	1.26 205	0.44 57	0.25 170	0.19 198	0.28 284	0.19 152	0.23 91	0.23 165

SMoEStereo_RVC	0.80 129	0.53 170	1.12 87	0.92 309	0.44 133	2.41 212	0.79 342	1.49 61	1.16 155	0.70 127	1.12 210	0.64 137	0.64 122	1.69 318	0.87 281	0.22 93	0.16 52	0.31 379	0.22 242	0.26 171	0.25 200

rvit_0105_6	1.00 231	0.93 521	2.21 290	0.92 309	0.55 229	1.52 107	0.79 342	2.41 213	2.96 638	0.76 165	0.72 86	1.02 276	0.75 171	1.42 251	0.81 255	0.40 517	0.43 606	0.34 458	0.31 476	0.43 496	0.34 389

Former-RAFT_DAM_RVC	0.92 193	0.73 419	1.42 191	0.92 309	1.08 491	2.97 294	0.53 150	1.77 110	1.39 204	1.16 276	1.54 342	0.58 107	0.65 130	1.03 125	0.84 264	0.25 170	0.23 355	0.30 346	0.24 300	0.43 496	0.29 292

CES	1.01 234	0.55 202	1.74 232	0.92 309	2.15 698	2.15 182	0.50 136	2.01 144	1.45 226	0.76 165	1.02 175	0.61 120	0.47 47	1.29 217	0.79 249	0.22 93	0.17 93	0.24 125	0.14 2	0.63 593	2.29 704

psmg	1.47 345	0.59 258	1.94 251	0.92 309	0.85 401	4.30 612	1.42 605	4.10 569	1.88 421	2.64 626	2.09 537	2.60 530	1.31 389	1.60 291	1.21 394	0.34 431	0.27 455	0.33 439	0.34 508	0.36 406	0.34 389

CIPLG	2.27 489	1.18 585	19.24 636	0.92 309	1.34 571	3.95 513	0.89 433	4.23 601	1.82 406	2.31 559	2.67 628	1.17 303	1.06 314	1.53 277	1.32 425	0.37 476	0.23 355	0.27 248	0.22 242	0.31 291	0.45 503

dd	1.26 306	1.15 579	2.47 319	0.92 309	0.49 185	4.35 618	0.75 307	1.92 132	2.11 476	1.44 317	1.24 243	1.19 312	1.05 305	1.78 332	1.70 511	0.57 628	0.34 539	0.35 479	0.33 498	0.60 582	0.46 514

IPLGR_C	2.28 494	1.31 611	19.46 646	0.92 309	1.32 565	3.93 501	0.89 433	4.20 588	1.82 406	2.30 553	2.63 625	1.16 300	1.07 319	1.41 248	1.29 421	0.37 476	0.23 355	0.27 248	0.22 242	0.31 291	0.45 503

PFNet+	1.46 341	0.57 231	2.84 352	0.92 309	0.47 166	4.64 675	0.84 383	2.46 230	1.99 440	2.14 493	1.64 374	1.34 337	1.03 292	4.68 490	1.23 401	0.45 567	0.33 525	0.37 509	0.39 568	0.32 326	0.49 531

PSM-AAD	2.43 531	0.54 190	1.32 165	0.92 309	0.54 220	4.48 639	7.47 730	2.96 324	1.55 304	2.31 559	2.56 617	1.26 325	16.23 746	2.46 403	0.89 290	0.28 268	0.21 292	0.58 642	0.41 586	0.34 369	1.32 680

sAnonymous2	1.37 327	1.22 596	9.79 479	0.92 309	0.88 416	1.23 55	0.61 196	2.56 255	1.69 374	0.85 209	1.02 175	0.73 189	1.23 373	0.98 109	0.78 243	0.29 299	0.25 423	0.31 379	0.30 460	1.06 667	0.71 617

CroCo_RVC	1.37 327	1.22 596	9.79 479	0.92 309	0.88 416	1.23 55	0.61 196	2.56 255	1.69 374	0.85 209	1.02 175	0.73 189	1.23 373	0.98 109	0.78 243	0.29 299	0.25 423	0.31 379	0.30 460	1.06 667	0.71 617

HSM-Net_RVC	2.87 593	0.57 231	17.46 598	0.92 309	0.90 424	3.70 445	1.20 564	5.64 718	2.51 572	3.22 671	2.43 602	2.54 523	1.59 474	11.41 687	1.65 506	0.34 431	0.25 423	0.26 212	0.23 268	0.30 268	0.29 292
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Weightmod	1.27 311	0.83 484	1.39 184	0.93 326	0.85 401	3.94 507	0.59 186	1.67 92	1.22 168	1.12 272	3.44 673	1.65 382	1.40 412	2.94 441	1.48 461	0.44 557	0.37 566	0.29 314	0.25 323	0.31 291	0.22 142

PhaseNet	0.64 51	0.53 170	1.06 42	0.93 326	0.48 175	0.76 16	0.36 59	1.32 39	0.91 96	0.83 202	0.65 76	0.78 203	0.52 72	1.15 165	1.04 344	0.24 142	0.19 198	0.30 346	0.28 406	0.25 136	0.31 336

DF	0.97 214	0.56 218	1.59 218	0.93 326	0.51 193	1.13 37	0.97 487	4.39 663	1.44 223	0.95 236	1.59 358	1.01 274	0.57 93	1.62 299	0.75 230	0.32 392	0.22 324	0.25 166	0.19 152	0.25 136	0.25 200

rvit_0105_4	1.07 249	0.99 542	2.39 312	0.93 326	0.54 220	1.62 120	0.84 383	2.77 295	2.91 632	0.80 182	0.91 145	1.09 285	0.86 226	1.63 304	0.85 267	0.40 517	0.45 616	0.35 479	0.31 476	0.43 496	0.40 470

MGS-Stereo	0.80 129	0.56 218	1.53 208	0.93 326	0.39 90	1.26 62	0.73 283	1.45 56	1.30 185	1.01 246	2.26 572	0.80 210	0.56 90	1.16 169	0.65 177	0.27 223	0.23 355	0.26 212	0.22 242	0.27 194	0.25 200

LL-Strereo2	1.23 289	0.85 496	2.38 311	0.93 326	0.68 312	3.72 449	1.37 593	2.54 252	1.99 440	1.75 375	1.40 306	1.82 421	0.73 162	1.40 243	0.99 333	0.31 369	0.23 355	0.55 635	0.35 525	0.29 240	0.24 184

ACVNet	1.46 341	0.64 328	3.56 387	0.93 326	0.85 401	4.22 598	0.80 353	2.85 311	2.08 463	1.78 379	1.88 481	3.10 582	1.46 440	1.33 227	1.89 538	0.29 299	0.26 443	0.30 346	0.26 347	0.39 438	0.27 256

MWSP-net	1.69 377	0.71 401	3.76 400	0.94 333	0.77 351	2.63 242	3.20 701	3.86 484	1.86 417	2.34 570	1.84 463	3.06 580	2.65 614	1.71 323	2.19 579	0.35 453	0.33 525	0.30 346	0.31 476	0.35 390	0.65 605

GEAR-Net	0.90 183	0.53 170	1.32 165	0.94 333	0.45 142	1.27 64	1.01 506	3.32 377	1.55 304	0.82 189	1.34 284	0.86 231	1.09 328	1.16 169	0.89 290	0.33 412	0.19 198	0.23 79	0.19 152	0.29 240	0.22 142

tg	1.15 267	0.67 365	1.31 160	0.94 333	0.54 220	4.02 539	0.41 89	2.96 324	1.59 338	1.69 358	1.85 473	1.84 427	0.97 270	1.78 332	0.83 261	0.27 223	0.17 93	0.29 314	0.26 347	0.29 240	0.27 256

IGEV++	0.90 183	0.58 248	1.32 165	0.94 333	0.45 142	1.27 64	1.00 503	3.32 377	1.55 304	0.82 189	1.34 284	0.86 231	1.09 328	1.16 169	0.89 290	0.33 412	0.18 148	0.23 79	0.19 152	0.29 240	0.22 142

IER	1.69 377	0.65 341	7.19 443	0.94 333	1.15 511	3.28 353	0.89 433	3.48 400	1.97 437	2.10 477	1.98 509	2.28 481	2.12 572	2.25 394	1.75 522	0.29 299	0.23 355	0.36 495	0.30 460	0.32 326	0.34 389

zzzzzzz1	3.04 621	13.29 745	18.93 628	0.95 338	1.27 550	2.59 235	0.94 469	3.25 364	2.75 606	1.17 277	1.31 273	2.07 468	1.95 559	5.33 500	2.79 625	0.41 532	0.24 392	0.28 284	0.29 437	0.65 605	0.42 480

RSM++	0.77 111	0.51 144	1.08 61	0.95 338	0.42 116	1.52 107	0.71 272	2.11 161	1.40 208	0.80 182	1.23 240	0.90 246	0.59 103	1.14 158	0.69 201	0.24 142	0.19 198	0.25 166	0.21 202	0.28 218	0.20 57

CASS	1.29 317	0.66 354	2.62 335	0.95 338	0.66 300	2.84 262	0.69 260	3.00 329	1.79 403	2.57 609	1.95 501	1.39 348	1.55 470	1.59 289	1.06 347	0.50 605	0.28 472	0.34 458	0.28 406	0.46 528	0.63 598
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
KYRaft	1.59 360	0.52 152	1.73 229	0.95 338	0.49 185	4.38 621	1.79 641	2.43 222	1.51 269	2.49 593	2.98 647	2.00 454	3.41 652	2.14 380	0.82 257	0.30 342	0.21 292	0.33 439	0.46 608	0.35 390	2.45 712

iRaftStereo_RVC	1.09 255	0.70 387	1.39 184	0.95 338	0.45 142	3.83 471	0.42 98	2.37 209	1.58 322	1.69 358	1.76 420	1.80 415	0.83 218	1.50 269	0.98 330	0.28 268	0.18 148	0.29 314	0.26 347	0.30 268	0.31 336

EAI-Stereo	2.35 517	0.63 315	2.97 358	0.95 338	0.65 293	3.84 476	14.27 749	5.04 706	2.19 491	2.06 469	7.25 707	1.10 288	0.94 261	1.65 308	1.37 435	0.31 369	0.22 324	0.27 248	0.60 656	0.27 194	0.32 351

MSKI-zero shot	2.22 477	0.64 328	20.09 671	0.96 344	0.56 234	4.04 543	0.70 270	3.91 504	1.50 262	1.92 414	2.28 577	1.92 437	0.71 154	2.93 439	0.67 186	0.26 195	0.23 355	0.26 212	0.21 202	0.28 218	0.26 236

UniTT-Stereo	0.82 147	0.47 109	2.63 337	0.96 344	1.19 525	0.78 19	0.39 71	1.12 24	1.54 296	1.19 280	1.26 253	0.51 62	0.64 122	1.13 153	1.03 341	0.30 342	0.20 253	0.24 125	0.21 202	0.40 443	0.25 200

GwcNet-ADL	2.47 540	0.67 365	21.48 726	0.96 344	0.72 329	4.61 671	0.95 474	4.42 668	2.36 533	1.98 431	1.80 436	2.55 525	1.24 375	1.90 355	1.41 443	0.40 517	0.46 625	0.24 125	0.27 377	0.41 467	0.49 531

FTStereo	3.71 658	0.53 170	20.37 685	0.96 344	0.65 293	4.34 615	11.29 738	2.62 274	1.50 262	2.58 613	5.04 694	1.90 434	13.84 736	3.71 466	1.25 407	0.38 493	0.24 392	0.31 379	0.32 490	0.30 268	2.10 702

RAFT	1.23 289	0.84 490	2.05 266	0.96 344	0.47 166	1.80 137	0.94 469	3.18 352	1.46 235	1.60 334	1.71 399	3.04 576	1.59 474	1.64 306	1.32 425	0.38 493	0.24 392	0.40 538	0.32 490	0.40 443	0.35 403

test-1	1.23 289	0.65 341	1.88 244	0.96 344	0.52 206	3.84 476	0.62 211	4.01 536	1.47 240	1.93 418	1.78 429	1.83 424	0.92 255	1.19 186	1.28 418	0.26 195	0.29 484	0.31 379	0.24 300	0.29 240	0.36 410

hitnet-ft	2.37 523	0.73 419	8.34 459	0.96 344	0.89 421	3.77 459	0.80 353	3.55 417	2.58 584	2.24 539	2.04 523	3.65 635	1.49 451	11.71 707	1.89 538	0.44 557	0.53 646	0.44 566	0.35 525	0.52 549	0.48 524

GSStereo	0.96 212	0.48 120	1.09 70	0.97 351	0.45 142	4.54 655	0.83 376	3.32 377	1.37 198	0.75 150	0.89 136	0.76 199	0.80 206	0.92 90	0.53 118	0.26 195	0.18 148	0.26 212	0.20 179	0.28 218	0.21 105

FE-Mocha	1.06 245	0.74 430	2.45 318	0.97 351	0.69 319	1.57 110	0.40 82	2.92 319	1.47 240	1.82 387	1.81 449	1.62 379	0.88 239	1.36 234	0.78 243	0.29 299	0.20 253	0.35 479	0.31 476	0.26 171	0.33 372

DEFOM-Stereo_RVC	0.81 142	1.13 573	1.23 135	0.97 351	0.57 246	0.81 20	0.43 104	3.49 403	0.84 78	0.73 141	0.95 161	0.44 39	1.17 359	1.45 260	0.60 152	0.26 195	0.18 148	0.24 125	0.17 57	0.30 268	0.19 19

rvit_0105_3	1.24 294	0.93 521	2.84 352	0.97 351	0.58 256	2.38 206	1.08 533	3.26 365	2.53 575	1.18 278	1.40 306	1.24 320	1.04 300	1.73 326	0.97 327	0.44 557	0.44 611	0.40 538	0.42 593	0.42 486	0.50 538

rvit_stereo_ft	1.00 231	0.87 503	3.55 385	0.97 351	0.66 300	1.06 32	0.80 353	2.78 299	1.67 363	0.78 174	0.96 164	0.95 264	1.14 349	1.06 132	0.90 295	0.32 392	0.24 392	0.27 248	0.28 406	0.39 438	0.27 256

AEACV	0.79 127	0.54 190	1.35 176	0.97 351	0.63 281	1.13 37	0.92 461	2.02 148	0.91 96	0.76 165	0.79 103	0.80 210	1.61 481	1.28 212	0.61 156	0.22 93	0.18 148	0.26 212	0.23 268	0.27 194	0.23 165

RAFT+CT+SA	1.62 365	0.72 408	7.42 445	0.97 351	1.42 597	4.04 543	0.94 469	3.90 499	1.61 343	1.61 339	1.63 372	1.33 335	1.18 361	2.73 435	1.10 357	0.27 223	0.19 198	0.31 379	0.34 508	0.33 348	0.33 372

PS-NSSS	2.22 477	1.33 616	2.90 356	0.97 351	1.53 615	4.11 561	1.08 533	4.55 689	2.65 593	2.10 477	2.32 596	1.77 404	1.40 412	11.79 710	1.61 493	0.68 655	0.45 616	0.96 690	0.43 597	0.95 656	0.92 654

UGAM-zero	2.79 582	0.57 231	20.87 707	0.98 359	0.77 351	2.08 172	0.35 57	3.88 491	1.51 269	2.05 464	1.64 374	5.07 697	3.42 655	9.83 621	1.24 403	0.28 268	0.21 292	0.27 248	0.29 437	0.29 240	0.28 279

HH	2.23 480	0.86 499	21.59 728	0.98 359	0.51 193	1.49 101	0.82 370	2.74 290	1.54 296	1.10 267	1.69 393	4.62 683	1.86 549	2.55 419	0.69 201	0.26 195	0.22 324	0.29 314	0.23 268	0.34 369	0.27 256

HanStereo	2.23 480	0.86 499	21.59 728	0.98 359	0.51 193	1.49 101	0.82 370	2.74 290	1.54 296	1.10 267	1.69 393	4.62 683	1.86 549	2.55 419	0.69 201	0.26 195	0.22 324	0.29 314	0.23 268	0.34 369	0.27 256

dad	1.65 370	1.19 587	3.04 363	0.98 359	0.56 234	4.22 598	0.84 383	1.99 141	2.48 564	2.14 493	1.68 388	1.62 379	1.13 342	3.85 469	2.04 560	1.03 686	0.40 587	2.04 712	0.48 616	0.75 636	0.53 554

Prome-Stereo	1.61 363	0.55 202	1.71 227	0.98 359	0.60 262	4.41 630	1.82 645	3.03 333	1.53 287	2.18 513	3.45 674	1.72 396	3.49 658	2.23 393	1.08 353	0.29 299	0.20 253	0.26 212	0.25 323	0.34 369	2.16 703

FADNet_RVC	2.65 568	2.28 677	16.51 579	0.98 359	0.92 427	4.09 553	0.83 376	4.26 619	1.73 388	1.46 318	1.78 429	1.60 376	1.50 452	8.88 593	2.39 592	0.47 584	0.38 573	0.44 566	0.58 651	0.89 651	0.97 659

Weightmod_eth	1.21 284	0.56 218	1.31 160	0.99 365	1.50 608	1.26 62	0.57 170	1.85 119	1.35 194	0.99 244	3.16 661	1.24 320	1.50 452	2.50 407	0.60 152	3.48 722	0.25 423	0.30 346	0.22 242	0.31 291	0.23 165

RAFT-Stereo-weight	1.11 259	0.48 120	1.22 132	0.99 365	0.42 116	4.17 585	0.80 353	3.60 423	1.50 262	1.97 429	1.50 330	1.30 332	0.65 130	1.24 198	0.85 267	0.25 170	0.19 198	0.26 212	0.22 242	0.27 194	0.23 165

Selective-RAFT	1.15 267	0.46 84	1.64 222	0.99 365	0.45 142	4.17 585	0.51 140	3.21 353	1.69 374	1.12 272	1.34 284	1.45 358	1.40 412	2.08 372	0.94 320	0.41 532	0.20 253	0.24 125	0.23 268	0.27 194	0.25 200

CroCo-Stereo Lap2	0.99 228	0.89 507	2.55 325	0.99 365	1.80 671	0.54 5	0.46 120	3.10 342	1.24 171	1.07 262	1.21 233	1.05 283	0.78 194	1.26 205	1.08 353	0.27 223	0.23 355	0.27 248	0.21 202	0.43 496	0.34 389

test_3	1.19 275	0.51 144	2.08 278	0.99 365	0.41 107	2.05 167	0.87 418	4.40 666	1.42 216	1.99 436	1.18 224	2.03 459	0.79 199	2.70 431	0.75 230	0.27 223	0.17 93	0.29 314	0.29 437	0.30 268	0.27 256

LCNet	1.55 347	0.54 190	1.88 244	0.99 365	0.55 229	3.60 428	1.21 567	2.86 314	1.53 287	2.18 513	1.74 407	1.43 357	4.17 672	3.62 462	0.87 281	0.29 299	0.20 253	0.28 284	0.77 676	0.47 532	1.85 697

ICVP	2.26 487	0.66 354	21.18 718	0.99 365	0.88 416	4.28 609	0.95 474	3.32 377	1.60 339	1.66 352	1.76 420	1.34 337	1.14 349	1.62 299	1.32 425	0.53 620	0.35 545	0.33 439	0.29 437	0.40 443	0.51 546
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
R-Stereo Train	1.20 281	0.58 248	1.81 238	0.99 365	0.67 307	3.78 461	0.90 439	4.09 562	1.51 269	2.16 507	1.71 399	1.13 294	0.94 261	1.40 243	0.91 304	0.30 342	0.24 392	0.26 212	0.21 202	0.26 171	0.25 200

RAFT-Stereo	1.20 281	0.58 248	1.81 238	0.99 365	0.67 307	3.78 461	0.90 439	4.09 562	1.51 269	2.16 507	1.71 399	1.13 294	0.94 261	1.40 243	0.91 304	0.30 342	0.24 392	0.26 212	0.21 202	0.26 171	0.25 200
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PSi22	0.93 195	0.71 401	1.23 135	1.00 374	0.36 43	1.73 130	0.36 59	3.46 398	1.44 223	0.98 243	1.39 301	1.16 300	0.64 122	1.95 360	0.75 230	0.19 40	0.17 93	0.21 42	0.17 57	0.34 369	0.35 403

Hybrid-DGEV-03	1.34 324	0.70 387	2.74 349	1.00 374	0.52 206	3.99 532	0.99 498	3.22 356	1.64 354	2.15 501	3.31 669	1.37 346	1.07 319	1.29 217	1.22 397	0.26 195	0.18 148	0.32 403	0.24 300	0.28 218	0.24 184

fffy	0.80 129	0.59 258	1.56 214	1.00 374	0.47 166	1.27 64	0.76 312	1.90 128	1.02 137	0.75 150	1.35 288	0.83 219	0.72 157	1.70 322	0.62 161	0.23 112	0.19 198	0.27 248	0.21 202	0.28 218	0.32 351

MyStereo07	1.01 234	0.80 467	1.26 146	1.00 374	1.04 475	3.95 513	0.95 474	2.07 157	1.42 216	0.75 150	1.22 236	0.68 156	0.91 251	1.63 304	0.67 186	0.24 142	0.24 392	0.34 458	0.26 347	0.41 467	0.37 425

MyStereo04	2.29 497	0.80 467	18.77 624	1.00 374	1.04 475	3.95 513	0.95 474	3.91 504	2.54 579	1.99 436	1.27 260	2.31 488	1.65 503	2.02 368	1.77 523	0.24 142	0.24 392	0.34 458	0.26 347	0.41 467	0.37 425

CoDeX	2.40 526	0.78 458	13.21 520	1.00 374	1.18 518	3.24 340	1.32 581	4.14 578	2.41 551	1.74 373	1.84 463	2.05 463	1.47 442	10.03 632	1.60 490	0.34 431	0.28 472	0.32 403	0.27 377	0.32 326	0.39 449

TransformOpticalFlow	3.03 617	0.77 451	20.99 711	1.00 374	0.55 229	4.18 588	0.64 220	4.33 648	3.02 647	2.18 513	3.09 656	4.35 669	5.07 688	7.36 560	1.27 414	0.32 392	0.18 148	0.32 403	0.26 347	0.28 218	0.46 514

noway7	2.85 588	13.00 741	18.98 630	1.01 381	0.83 388	2.94 290	0.76 312	3.38 389	2.95 637	1.19 280	1.57 352	1.93 439	2.07 569	1.69 318	2.46 604	0.29 299	0.18 148	0.29 314	0.23 268	0.63 593	0.52 551

252Zero-FE	0.72 79	0.46 84	1.08 61	1.01 381	0.41 107	1.27 64	0.22 4	1.79 112	1.03 139	2.52 600	1.24 243	0.32 2	0.41 26	1.03 125	0.45 64	0.21 66	0.17 93	0.20 21	0.17 57	0.20 33	0.20 57

DVStereo	0.81 142	0.60 277	1.51 205	1.01 381	0.59 259	1.34 80	0.51 140	1.56 70	1.08 150	1.26 289	1.24 243	0.77 202	0.87 231	1.79 335	0.72 217	0.23 112	0.24 392	0.22 61	0.21 202	0.25 136	0.23 165

StereoVision	1.65 370	0.75 441	7.47 447	1.01 381	1.80 671	2.61 238	0.61 196	3.06 338	1.96 434	1.25 287	3.46 675	1.85 430	0.88 239	2.07 370	1.93 544	0.43 550	0.36 552	0.37 509	0.36 535	0.48 535	0.33 372

RAFT-Test	1.44 338	0.59 258	6.10 433	1.01 381	0.69 319	2.90 272	0.80 353	3.68 441	1.70 379	1.85 391	1.68 388	3.15 587	1.03 292	1.20 187	0.99 333	0.27 223	0.22 324	0.25 166	0.23 268	0.27 194	0.25 200

ToySt	1.35 325	0.72 408	3.65 393	1.01 381	0.50 190	3.31 359	1.01 506	3.46 398	1.73 388	1.30 291	1.55 346	2.07 468	1.47 442	1.88 353	1.40 439	0.27 223	0.27 455	0.30 346	0.32 490	0.42 486	0.39 449

test-3	1.19 275	0.52 152	2.00 260	1.01 381	0.42 116	1.95 151	0.91 447	4.35 652	1.47 240	2.24 539	1.16 221	2.06 465	0.79 199	2.68 429	0.76 237	0.27 223	0.18 148	0.28 284	0.26 347	0.26 171	0.25 200

test_1	1.19 275	0.52 152	2.00 260	1.01 381	0.42 116	1.95 151	0.90 439	4.36 657	1.47 240	2.17 511	1.16 221	2.06 465	0.78 194	2.68 429	0.76 237	0.27 223	0.18 148	0.28 284	0.26 347	0.26 171	0.25 200

CFNet-RSSM	2.08 452	0.52 152	20.06 667	1.01 381	0.56 234	3.39 370	0.64 220	3.67 437	1.55 304	1.72 368	1.37 295	2.57 527	1.19 365	1.11 143	0.86 274	0.27 223	0.20 253	0.25 166	0.23 268	0.27 194	0.23 165

delet	1.92 421	0.76 447	5.14 422	1.01 381	1.65 642	3.44 382	2.03 657	3.76 460	2.48 564	2.01 450	2.05 529	2.63 534	1.90 555	5.34 501	2.12 570	0.28 268	0.29 484	0.40 538	0.31 476	0.41 467	0.45 503

Gwc-CoAtRS	1.58 355	0.57 231	11.69 506	1.01 381	0.60 262	2.53 228	0.64 220	2.36 207	1.56 312	1.80 384	1.47 321	2.74 544	1.18 361	1.12 149	0.90 295	0.27 223	0.21 292	0.25 166	0.22 242	0.27 194	0.23 165

DeepPruner_ROB	2.05 446	1.09 566	10.50 491	1.01 381	1.20 533	4.39 623	0.91 447	3.14 345	1.72 386	2.60 618	1.54 342	2.78 554	1.27 378	4.52 484	1.72 514	0.51 611	0.40 587	0.37 509	0.34 508	0.48 535	0.52 551

TestStereo-Hl	1.43 335	0.66 354	2.69 343	1.02 393	0.48 175	3.12 317	0.75 307	3.60 423	2.23 498	1.66 352	1.31 273	1.33 335	1.15 357	6.24 529	0.88 286	0.25 170	0.20 253	0.26 212	0.21 202	0.28 218	0.25 200

MyStereo06	2.46 537	0.72 408	19.97 664	1.02 393	0.99 456	4.26 603	0.86 397	3.51 409	1.68 366	1.92 414	1.73 404	4.01 650	4.22 673	1.62 299	0.88 286	0.24 142	0.23 355	0.34 458	0.26 347	0.42 486	0.36 410

MyStereo05	2.37 523	0.72 408	19.94 662	1.02 393	0.99 456	4.26 603	0.86 397	4.01 536	2.62 589	2.14 493	1.26 253	2.28 481	1.63 498	2.07 370	1.68 509	0.24 142	0.23 355	0.34 458	0.26 347	0.42 486	0.36 410

anonymousdsp2	1.26 306	0.60 277	3.74 397	1.02 393	0.41 107	3.60 428	0.72 275	3.68 441	1.47 240	1.37 306	1.56 350	1.83 424	1.01 287	2.00 364	0.66 181	0.29 299	0.20 253	0.28 284	0.20 179	0.32 326	0.29 292

EGLCR-Stereo	1.06 245	0.51 144	1.56 214	1.02 393	0.39 90	4.27 608	0.42 98	4.08 560	1.48 250	0.90 223	0.68 80	1.09 285	0.66 137	1.81 338	0.62 161	0.27 223	0.19 198	0.29 314	0.23 268	0.37 421	0.25 200

raft_robust	1.92 421	1.15 579	3.34 379	1.02 393	0.43 122	3.84 476	0.46 120	4.42 668	2.52 573	1.67 355	1.36 293	2.17 475	6.37 707	6.78 549	1.04 344	0.28 268	0.24 392	0.30 346	0.35 525	0.31 291	0.32 351

RAFT-345	2.46 537	0.55 202	19.69 654	1.02 393	0.49 185	4.43 635	0.78 334	1.64 89	2.34 528	2.09 474	3.12 658	1.96 447	1.31 389	6.65 542	1.43 446	0.36 468	0.23 355	0.32 403	0.25 323	0.28 218	0.25 200

sCroCo_RVC	1.06 245	0.82 480	5.05 421	1.02 393	1.05 477	0.98 27	0.61 196	2.06 155	1.29 183	0.69 124	1.26 253	0.82 217	1.10 335	1.20 187	0.90 295	0.42 544	0.40 587	0.33 439	0.30 460	0.46 528	0.38 442

TestStereo_HL3	2.30 500	0.54 190	20.47 692	1.03 401	0.70 323	2.70 248	0.78 334	3.61 427	1.71 380	1.82 387	1.53 339	1.29 330	0.95 264	6.56 538	0.70 207	0.25 170	0.24 392	0.25 166	0.22 242	0.26 171	0.30 323

999	0.97 214	0.48 120	1.24 142	1.03 401	0.64 285	3.25 344	0.92 461	1.40 51	1.39 204	0.71 133	1.68 388	0.70 167	0.66 137	3.03 446	0.89 290	0.23 112	0.19 198	0.25 166	0.21 202	0.25 136	0.29 292

cross-raft	2.01 440	0.57 231	19.01 632	1.03 401	0.56 234	2.11 179	0.72 275	3.63 430	1.57 318	1.77 377	1.51 332	3.17 589	1.13 342	1.16 169	0.85 267	0.23 112	0.21 292	0.26 212	0.23 268	0.28 218	0.25 200

anonymousa	2.16 468	0.67 365	19.19 633	1.04 404	1.67 646	2.06 170	0.79 342	2.86 314	1.96 434	1.85 391	2.14 551	3.23 594	1.81 538	1.12 149	1.15 371	0.26 195	0.26 443	0.34 458	0.32 490	0.30 268	0.28 279

SCION-M(vits-remse)	0.99 228	0.43 57	7.79 450	1.05 405	0.82 378	1.13 37	0.39 71	2.57 257	0.92 104	0.58 62	0.64 69	0.36 5	0.36 14	0.93 95	0.43 46	0.38 493	0.27 455	0.20 21	0.17 57	0.21 56	0.19 19

SCION-Mon(vits-remp)	1.14 266	0.94 529	7.79 450	1.05 405	1.92 684	2.90 272	0.39 71	2.57 257	0.92 104	0.58 62	0.64 69	0.36 5	0.36 14	0.93 95	0.43 46	0.15 1	0.15 25	0.20 21	0.17 57	0.21 56	0.19 19

PAM_32	2.45 534	0.63 315	20.74 701	1.05 405	0.65 293	2.83 261	0.46 120	2.91 318	1.54 296	1.95 424	2.66 627	4.99 693	3.78 662	1.96 361	0.92 309	0.27 223	0.22 324	0.27 248	0.25 323	0.36 406	0.48 524

model_zeroshot	1.21 284	0.60 277	3.55 385	1.05 405	0.57 246	3.46 389	0.63 216	2.73 289	1.55 304	2.05 464	1.38 299	1.50 364	0.82 213	1.69 318	0.87 281	0.29 299	0.23 355	0.30 346	0.23 268	0.27 194	0.32 351

MIM_Stereo	1.20 281	0.78 458	3.30 376	1.05 405	0.43 122	3.04 299	0.60 191	2.46 230	1.51 269	1.60 334	1.58 354	1.82 421	1.29 383	2.00 364	1.07 350	0.24 142	0.24 392	0.28 284	0.25 323	0.27 194	0.27 256

riskmin	1.25 299	0.56 218	2.05 266	1.05 405	0.93 433	2.86 266	0.55 160	3.23 359	1.34 191	1.55 327	1.07 200	3.56 630	2.03 563	1.29 217	1.00 335	0.28 268	0.27 455	0.34 458	0.21 202	0.41 467	0.43 491

RAFT-Stereo + iAFF	1.25 299	0.72 408	1.74 232	1.05 405	0.36 43	4.13 566	0.42 98	2.95 322	2.84 628	2.02 455	2.40 601	1.61 378	1.11 339	1.26 205	0.97 327	0.21 66	0.15 25	0.26 212	0.23 268	0.29 240	0.23 165

LALA_ROB	1.95 426	1.48 634	3.11 365	1.05 405	0.98 453	3.99 532	1.82 645	4.44 672	2.28 514	3.31 673	1.85 473	2.76 552	1.67 507	4.04 477	3.23 637	0.46 575	0.41 596	0.55 635	0.52 636	0.60 582	0.57 576

Select-FE	2.25 484	0.87 503	17.36 592	1.06 413	0.99 456	2.04 166	0.46 120	3.79 466	1.61 343	2.52 600	1.81 449	4.41 672	3.15 639	1.83 341	0.92 309	0.32 392	0.35 545	0.30 346	0.41 586	0.32 326	0.55 568

FACV-RUCA	1.26 306	0.65 341	2.21 290	1.06 413	1.50 608	2.69 247	1.15 550	3.05 335	1.87 419	1.36 302	1.99 512	1.03 278	1.15 357	1.36 234	1.10 357	0.41 532	0.41 596	0.73 679	0.41 586	0.61 587	0.41 476

Anonymous_2	3.01 615	0.89 507	4.53 417	1.06 413	1.18 518	2.93 284	0.87 418	3.24 361	1.46 235	1.86 395	1.35 288	4.11 656	2.35 595	1.64 306	1.28 418	0.82 671	0.90 694	8.71 759	15.84 765	4.44 730	0.74 626

PAM	2.43 531	0.61 297	20.86 705	1.07 416	0.73 334	2.93 284	0.53 150	3.24 361	1.53 287	1.89 406	2.43 602	5.29 703	2.76 619	1.84 344	1.02 338	0.27 223	0.24 392	0.26 212	0.25 323	0.40 443	0.50 538

DualNet (step1)	2.34 512	1.05 553	7.87 452	1.07 416	0.86 407	3.93 501	1.19 560	4.35 652	2.11 476	2.14 493	1.75 411	1.75 399	1.67 507	6.26 530	1.26 410	1.23 695	0.48 636	4.27 742	2.09 726	0.70 619	0.69 613

test_sample9	3.79 660	1.05 553	7.87 452	1.07 416	0.86 407	3.93 501	1.19 560	4.35 652	2.11 476	2.14 493	1.75 411	1.75 399	1.67 507	11.06 674	11.61 712	1.23 695	14.45 765	4.27 742	2.09 726	0.70 619	0.69 613

test_sample8	4.76 687	1.05 553	7.87 452	1.07 416	0.86 407	3.93 501	1.19 560	4.38 661	2.05 458	5.49 712	1.89 487	12.98 731	6.37 707	11.06 674	11.61 712	1.23 695	14.45 765	4.27 742	2.09 726	0.70 619	0.69 613

CBFPSM	2.05 446	0.95 532	10.12 486	1.07 416	1.05 477	2.84 262	1.20 564	3.28 368	1.73 388	1.82 387	1.30 265	4.56 680	4.06 669	2.34 397	2.34 591	0.25 170	0.38 573	0.32 403	0.27 377	0.37 421	0.79 639

SA	1.62 365	0.75 441	3.78 401	1.07 416	0.43 122	4.26 603	1.36 588	4.45 675	3.12 655	1.63 343	1.97 507	1.68 387	2.26 588	2.55 419	1.27 414	0.27 223	0.22 324	0.37 509	0.37 547	0.35 390	0.30 323

CFNet-ft	1.90 414	0.95 532	3.56 387	1.07 416	1.54 616	4.09 553	0.90 439	2.85 311	1.82 406	1.78 379	1.70 395	2.75 546	1.48 444	9.33 607	1.72 514	0.33 412	0.30 499	0.61 654	0.36 535	0.52 549	0.39 449

CFNet_RVC	1.90 414	0.95 532	3.56 387	1.07 416	1.54 616	4.09 553	0.90 439	2.85 311	1.82 406	1.78 379	1.70 395	2.75 546	1.48 444	9.33 607	1.72 514	0.33 412	0.30 499	0.61 654	0.36 535	0.52 549	0.39 449

SCION-MonSter	1.70 380	1.05 553	3.98 405	1.08 424	1.93 685	2.89 271	0.74 296	3.33 384	1.84 414	1.34 296	2.13 548	2.02 458	1.43 428	3.01 445	3.40 639	0.38 493	0.36 552	0.70 670	0.65 664	1.20 686	0.62 593

TestStereo_HL2	1.42 333	0.76 447	3.87 402	1.08 424	0.63 281	2.59 235	0.62 211	3.27 367	2.22 494	1.34 296	1.33 278	1.14 298	0.91 251	5.97 519	1.24 403	0.25 170	0.20 253	0.23 79	0.19 152	0.27 194	0.24 184

rvit_105_1	1.43 335	0.90 509	3.27 374	1.08 424	0.68 312	2.79 255	1.27 573	3.52 410	2.35 530	1.38 310	1.54 342	1.28 327	1.14 349	2.91 437	1.40 439	0.54 622	0.47 630	0.45 573	0.59 654	0.44 508	0.58 582

AIO-Stereo-zeroshot1	2.68 576	1.26 603	22.01 735	1.08 424	0.99 456	1.61 118	0.86 397	3.69 446	1.64 354	1.52 324	5.62 699	3.35 604	3.44 656	2.20 388	1.33 429	0.26 195	0.21 292	0.30 346	0.62 660	0.93 655	0.67 608

gwcnet-sp	2.31 502	1.21 590	17.34 589	1.08 424	0.92 427	3.56 420	1.04 519	3.69 446	2.09 466	2.55 605	1.60 363	1.80 415	1.62 485	3.87 470	1.95 549	0.29 299	0.29 484	0.30 346	0.28 406	0.38 426	0.39 449

scenet	2.31 502	1.21 590	17.34 589	1.08 424	0.92 427	3.56 420	1.04 519	3.69 446	2.09 466	2.55 605	1.60 363	1.80 415	1.62 485	3.87 470	1.95 549	0.29 299	0.29 484	0.30 346	0.28 406	0.38 426	0.39 449

ssnet	2.31 502	1.21 590	17.34 589	1.08 424	0.92 427	3.56 420	1.04 519	3.69 446	2.09 466	2.55 605	1.60 363	1.80 415	1.62 485	3.87 470	1.95 549	0.29 299	0.29 484	0.30 346	0.28 406	0.38 426	0.39 449

pcwnet_v2	2.70 579	0.65 341	22.48 738	1.08 424	1.03 471	3.56 420	0.81 366	4.29 629	3.14 658	2.29 549	2.29 580	3.01 574	1.71 516	3.32 455	1.43 446	0.43 550	0.50 642	0.41 550	0.34 508	0.61 587	0.56 572

GGDA	1.42 333	0.77 451	2.96 357	1.09 432	0.54 220	3.04 299	0.58 180	3.26 365	2.25 504	1.34 296	1.35 288	1.13 294	0.98 277	6.44 534	1.15 371	0.24 142	0.19 198	0.24 125	0.20 179	0.29 240	0.25 200

AIO-Stereo-zeroshot	2.35 517	0.99 542	19.62 651	1.09 432	0.96 440	1.51 103	0.44 109	4.05 550	1.64 354	1.31 292	1.67 385	4.93 690	2.45 603	2.52 416	1.40 439	0.30 342	0.20 253	0.31 379	0.50 628	0.57 573	0.60 587

Any-RAFT	1.40 330	0.53 170	2.78 350	1.09 432	0.64 285	4.41 630	0.81 366	3.97 525	2.78 610	1.99 436	1.34 284	2.36 496	1.56 473	1.56 279	0.75 230	0.27 223	0.20 253	0.25 166	0.18 107	0.25 136	0.28 279

PSMNet-ADL	1.91 418	0.72 408	1.78 236	1.09 432	0.86 407	4.18 588	0.78 334	3.77 462	2.10 474	1.72 368	1.85 473	2.91 565	1.82 541	10.38 647	1.91 541	0.48 589	0.46 625	0.28 284	0.29 437	0.38 426	0.51 546

GES	1.38 329	0.64 328	2.61 332	1.09 432	0.57 246	4.30 612	1.02 512	3.86 484	1.51 269	1.72 368	1.74 407	1.28 327	1.77 527	1.62 299	1.61 493	0.39 509	0.27 455	0.33 439	0.30 460	0.41 467	0.47 519

test_xeample	2.67 572	0.56 218	2.05 266	1.09 432	0.81 368	3.24 340	0.80 353	4.55 689	2.70 599	2.42 586	2.27 573	1.39 348	1.40 412	10.75 658	17.51 737	0.30 342	0.30 499	0.32 403	0.28 406	0.34 369	0.33 372

FADNet-RVC	2.51 547	2.27 675	14.03 539	1.09 432	0.81 368	3.54 414	1.10 540	4.13 572	2.48 564	1.39 311	1.22 236	1.85 430	1.77 527	9.78 620	2.06 563	0.38 493	0.37 566	0.40 538	0.40 579	0.67 613	0.48 524

ADCP+	3.74 659	1.96 662	16.90 585	1.09 432	1.55 620	4.35 618	3.65 715	3.93 511	2.98 642	2.22 532	1.66 383	3.95 645	4.83 683	3.41 456	18.87 745	0.38 493	0.41 596	0.63 659	0.53 640	0.64 602	0.81 641

ETE_ROB	2.07 449	1.40 625	3.01 362	1.09 432	0.92 427	3.94 507	1.53 617	4.25 611	2.23 498	3.31 673	2.06 533	2.35 494	1.52 459	8.74 590	2.07 566	0.44 557	0.36 552	0.51 614	0.48 616	0.54 559	0.62 593

SGM-Forest	2.96 603	0.62 307	3.49 382	1.09 432	0.80 362	4.06 546	3.30 702	4.37 660	3.09 654	4.18 700	3.27 667	4.67 687	3.86 665	11.69 706	7.91 688	0.51 611	0.46 625	0.49 606	0.39 568	0.48 535	0.49 531
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
GREAT-IGEV	0.74 88	0.54 190	1.86 242	1.10 442	0.44 133	2.44 215	0.34 51	1.37 47	1.51 269	0.48 8	0.86 125	0.51 62	0.60 110	1.07 136	0.45 64	0.22 93	0.17 93	0.21 42	0.17 57	0.23 91	0.25 200
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FLISNet	1.27 311	0.90 509	2.33 306	1.10 442	0.68 312	2.92 279	0.45 115	2.49 234	1.76 398	2.13 490	1.65 381	2.42 507	1.84 544	1.58 284	1.61 493	0.26 195	0.16 52	0.28 284	0.29 437	0.26 171	0.25 200

CoSv	1.27 311	0.90 509	2.33 306	1.10 442	0.68 312	2.92 279	0.45 115	2.49 234	1.76 398	2.13 490	1.65 381	2.42 507	1.84 544	1.58 284	1.61 493	0.26 195	0.16 52	0.28 284	0.29 437	0.26 171	0.25 200

AE-Stereo	1.18 273	0.60 277	2.05 266	1.10 442	0.60 262	4.39 623	0.72 275	3.74 457	1.62 349	1.10 267	1.90 492	1.01 274	0.92 255	1.45 260	0.82 257	0.28 268	0.22 324	0.28 284	0.28 406	0.26 171	0.22 142

AFF-stereo	1.31 321	0.77 451	1.46 196	1.10 442	0.45 142	3.93 501	0.48 131	2.92 319	2.92 634	1.90 407	2.21 565	2.11 473	1.52 459	1.93 357	1.12 366	0.21 66	0.16 52	0.25 166	0.25 323	0.29 240	0.20 57

DSFCA	1.89 412	0.69 376	3.14 367	1.10 442	1.18 518	3.99 532	1.79 641	3.50 406	2.16 486	3.10 663	1.64 374	2.91 565	2.50 606	5.38 502	2.26 584	0.43 550	0.38 573	0.37 509	0.36 535	0.50 543	0.42 480

MLCV	1.87 407	0.91 515	8.59 463	1.10 442	0.57 246	3.59 426	0.53 150	3.70 451	2.20 493	2.80 642	2.25 571	2.00 454	1.42 425	4.13 478	1.86 535	0.30 342	0.20 253	0.32 403	0.21 202	0.33 348	0.36 410

DFGA-Net	2.11 457	3.00 690	7.43 446	1.11 449	0.76 345	3.72 449	0.60 191	2.63 275	1.91 429	2.01 450	2.07 534	1.22 317	1.04 300	10.26 643	2.26 584	0.27 223	0.22 324	0.34 458	0.34 508	0.61 587	0.48 524

DCVSM-stereo	2.31 502	0.66 354	20.69 700	1.11 449	0.93 433	2.58 234	0.73 283	2.61 272	1.60 339	2.57 609	1.53 339	3.30 600	1.72 518	2.19 387	1.23 401	0.34 431	0.53 646	0.41 550	0.32 490	0.45 516	0.62 593

Sa-1000	1.63 368	0.79 462	3.56 387	1.11 449	0.48 175	4.06 546	1.41 603	4.49 681	2.75 606	2.00 448	2.80 639	1.84 427	1.43 428	2.64 428	1.50 468	0.27 223	0.19 198	0.36 495	0.33 498	0.36 406	0.30 323

222	2.68 576	0.57 231	2.03 263	1.11 449	0.81 368	3.23 337	0.65 231	4.52 686	2.45 560	2.34 570	2.29 580	1.41 354	1.44 432	10.50 648	18.47 742	0.32 392	0.30 499	0.32 403	0.27 377	0.32 326	0.34 389

LL-Strereo	3.01 615	1.81 657	17.59 601	1.12 453	2.10 696	2.90 272	1.09 537	4.33 648	2.00 444	3.12 665	2.24 569	3.29 598	3.15 639	11.31 684	1.84 533	0.30 342	0.28 472	0.46 579	0.34 508	0.49 541	0.45 503

NINENet	1.87 407	0.74 430	2.60 329	1.12 453	1.06 481	4.50 648	0.76 312	4.41 667	2.24 501	2.16 507	1.86 477	3.63 633	0.97 270	8.00 573	1.17 380	0.41 532	0.30 499	0.41 550	0.30 460	0.41 467	0.36 410

RALCasStereoNet	1.19 275	1.02 547	2.06 275	1.12 453	1.14 509	3.08 309	0.70 270	2.99 327	1.73 388	1.34 296	1.68 388	1.18 307	0.91 251	2.16 382	1.00 335	0.30 342	0.26 443	0.24 125	0.21 202	0.29 240	0.30 323

MMNet	2.02 441	0.81 473	10.76 494	1.12 453	1.23 540	3.53 410	0.89 433	3.79 466	2.08 463	2.15 501	1.76 420	2.15 474	2.12 572	3.69 465	2.32 589	0.31 369	0.29 484	0.34 458	0.27 377	0.38 426	0.42 480

CCAANet	2.64 567	0.63 315	19.43 644	1.12 453	1.03 471	2.65 243	0.88 425	3.95 517	1.71 380	1.37 306	1.66 383	2.40 500	1.36 401	10.70 657	1.93 544	0.33 412	0.25 423	0.36 495	0.31 476	0.31 291	0.33 372

FADNet-RVC-Resample	2.83 585	2.02 666	21.07 712	1.12 453	0.91 426	3.53 410	1.37 593	4.08 560	2.09 466	1.68 357	1.33 278	2.03 459	1.51 457	9.54 612	1.69 510	0.38 493	0.37 566	0.42 557	0.44 601	0.56 568	0.56 572

RYNet	2.97 607	0.93 521	15.09 561	1.12 453	1.38 581	3.66 441	1.42 605	4.03 541	2.29 517	2.10 477	1.70 395	3.79 639	2.16 579	13.64 738	3.02 632	0.37 476	0.41 596	0.48 592	0.34 508	0.81 645	0.75 629

NaN_ROB	4.06 673	1.13 573	16.64 580	1.12 453	1.25 545	3.50 403	3.05 696	4.29 629	3.26 671	3.64 682	2.56 617	2.97 570	4.79 682	13.33 732	16.91 733	0.37 476	0.41 596	0.38 526	0.39 568	0.48 535	0.81 641

MEA-ACV	1.97 430	0.61 297	7.48 448	1.13 461	0.61 267	2.76 254	0.89 433	3.70 451	1.96 434	2.11 481	1.85 473	2.42 507	2.38 597	7.09 554	2.16 577	0.33 412	0.36 552	0.30 346	0.34 508	0.38 426	0.53 554

DCRE	1.44 338	0.74 430	3.50 384	1.13 461	0.72 329	1.78 135	0.67 238	2.14 165	1.56 312	1.99 436	8.09 714	1.73 397	1.07 319	1.24 198	0.83 261	0.23 112	0.25 423	0.26 212	0.26 347	0.28 218	0.30 323

H2IRNET	1.90 414	0.53 170	14.29 546	1.14 463	0.60 262	4.48 639	0.44 109	2.65 277	1.81 405	1.05 256	2.30 585	1.67 385	1.40 412	2.17 384	1.50 468	0.36 468	0.21 292	0.33 439	0.37 547	0.34 369	0.29 292

ffm	1.72 382	0.60 277	5.21 425	1.14 463	0.99 456	3.62 433	0.86 397	4.22 597	3.37 679	2.20 521	2.30 585	3.48 615	1.62 485	2.21 390	0.65 177	0.29 299	0.16 52	0.48 592	0.37 547	0.30 268	0.29 292

ff1	2.96 603	0.60 277	5.21 425	1.14 463	0.99 456	3.62 433	0.86 397	4.22 597	3.37 679	2.20 521	2.30 585	3.48 615	1.62 485	11.62 697	16.09 727	0.29 299	0.16 52	0.48 592	0.37 547	0.30 268	0.29 292

mmx	2.98 609	0.60 277	5.21 425	1.14 463	0.99 456	3.62 433	0.86 397	4.49 681	3.05 649	2.20 521	2.30 585	3.48 615	1.62 485	11.62 697	16.09 727	0.33 412	0.28 472	0.48 592	0.37 547	0.44 508	0.37 425

xxx	2.98 609	0.60 277	5.21 425	1.14 463	0.99 456	3.62 433	0.86 397	4.49 681	3.05 649	2.20 521	2.30 585	3.48 615	1.62 485	11.62 697	16.09 727	0.33 412	0.28 472	0.48 592	0.37 547	0.44 508	0.37 425

iinet-f	2.26 487	1.18 585	13.71 528	1.14 463	1.11 501	3.77 459	1.10 540	4.14 578	2.17 488	2.06 469	1.76 420	2.99 572	2.99 629	2.50 407	2.49 606	0.35 453	0.39 582	0.27 248	0.28 406	0.45 516	0.39 449

test_5	1.87 407	0.75 441	10.23 487	1.14 463	1.40 585	3.85 484	1.27 573	3.91 504	1.93 431	1.69 358	1.78 429	1.67 385	1.79 530	2.99 444	1.17 380	0.30 342	0.18 148	0.35 479	0.33 498	0.34 369	0.33 372

DAS	2.31 502	0.67 365	4.79 419	1.14 463	1.64 638	2.93 284	2.13 662	4.09 562	2.74 603	4.17 697	2.52 612	2.46 516	1.79 530	11.55 694	1.63 501	0.37 476	0.22 324	0.39 531	0.25 323	0.41 467	0.34 389

SepStereo	2.15 467	0.67 365	4.79 419	1.14 463	1.64 638	2.93 284	2.13 662	4.09 562	2.74 603	4.17 697	2.52 612	2.46 516	1.79 530	8.36 579	1.63 501	0.37 476	0.22 324	0.39 531	0.25 323	0.41 467	0.34 389

UNet	2.51 547	0.74 430	20.17 674	1.14 463	1.44 598	3.48 396	0.76 312	3.77 462	1.87 419	2.05 464	1.57 352	2.75 546	2.39 598	3.51 458	2.51 608	0.32 392	0.26 443	0.41 550	0.26 347	0.38 426	0.39 449

acv_ft	1.55 347	0.64 328	3.29 375	1.14 463	2.01 690	2.93 284	0.97 487	3.81 471	2.08 463	2.22 532	1.88 481	3.10 582	1.66 505	1.33 227	2.22 582	0.29 299	0.26 443	0.30 346	0.26 347	0.39 438	0.27 256

DMCA	1.72 382	0.74 430	6.63 436	1.14 463	0.96 440	3.98 531	0.90 439	3.75 458	2.76 608	2.83 645	1.58 354	2.35 494	1.18 361	1.58 284	1.98 554	0.40 517	0.27 455	0.42 557	0.26 347	0.36 406	0.38 442

HSM	2.35 517	0.81 473	2.21 290	1.14 463	1.55 620	3.44 382	1.03 515	3.99 532	2.25 504	2.29 549	2.11 542	8.04 719	3.05 636	11.60 695	1.71 512	0.33 412	0.22 324	0.28 284	0.23 268	0.32 326	0.35 403

MWDA-net	1.86 404	0.86 499	2.26 297	1.15 476	1.05 477	3.16 323	1.15 550	4.03 541	1.71 380	2.12 489	1.78 429	2.31 488	4.99 686	6.40 533	2.02 558	0.33 412	0.31 508	0.28 284	0.28 406	0.36 406	0.57 576

Selective-IGEV-i1	1.43 335	0.59 258	2.42 317	1.15 476	1.07 488	3.82 470	1.09 537	3.79 466	2.11 476	1.62 341	1.91 494	2.65 536	1.22 368	1.80 336	1.12 366	0.32 392	0.27 455	0.46 579	0.54 642	0.31 291	0.39 449

G2L-Stereo	2.49 544	0.94 529	14.54 550	1.15 476	1.35 572	3.57 424	0.95 474	3.62 429	2.00 444	2.11 481	1.61 367	3.20 590	1.34 395	9.54 612	1.91 541	0.34 431	0.27 455	0.35 479	0.28 406	0.30 268	0.35 403

MC-Stereo	1.06 245	0.48 120	1.55 212	1.15 476	0.41 107	4.56 665	0.61 196	2.06 155	1.46 235	1.90 407	1.61 367	0.89 241	1.12 340	1.35 231	0.73 220	0.25 170	0.18 148	0.26 212	0.22 242	0.25 136	0.24 184

qqq	1.30 318	0.57 231	1.67 223	1.15 476	0.51 193	2.18 185	0.91 447	3.98 528	1.53 287	1.50 323	1.24 243	1.79 412	1.34 395	4.66 488	0.98 330	0.28 268	0.31 508	0.33 439	0.33 498	0.33 348	0.32 351

NRIStereo	1.28 315	0.61 297	1.67 223	1.15 476	0.38 83	4.73 694	0.90 439	2.42 217	1.50 262	1.93 418	1.33 278	1.75 399	1.22 368	2.96 442	1.33 429	0.46 575	0.22 324	0.29 314	0.26 347	0.30 268	0.28 279

RAFT + AFF	2.51 547	2.66 685	4.48 416	1.15 476	1.95 687	4.15 570	2.01 656	4.46 676	3.30 676	2.19 517	2.51 611	2.22 478	4.87 684	8.91 595	2.06 563	0.30 342	0.60 666	0.48 592	0.38 560	0.77 638	0.69 613

NCCL2	2.53 551	1.35 617	10.90 497	1.15 476	0.97 444	3.53 410	2.56 678	3.65 432	2.23 498	2.76 638	1.80 436	2.41 504	1.66 505	10.35 644	2.07 566	0.44 557	0.40 587	0.57 640	0.53 640	0.59 578	0.65 605

Hybrid-DGEV-2	1.55 347	1.43 629	3.19 369	1.16 484	0.51 193	4.15 570	0.54 159	4.28 625	2.22 494	2.06 469	1.37 295	2.37 497	1.61 481	3.24 451	1.15 371	0.25 170	0.24 392	0.30 346	0.26 347	0.29 240	0.28 279

AIO-test2	1.61 363	1.30 607	3.40 380	1.16 484	1.31 558	3.18 327	0.74 296	4.06 554	1.52 280	1.72 368	2.21 565	0.78 203	0.74 168	3.64 464	0.95 325	3.64 725	0.26 443	0.35 479	0.42 593	0.37 421	0.33 372

CSP-Net	1.78 394	1.32 613	1.92 249	1.16 484	1.03 471	3.38 369	1.31 580	3.52 410	1.75 396	1.96 427	1.93 500	2.40 500	1.48 444	8.58 586	1.58 486	0.46 575	0.34 539	0.27 248	0.26 347	0.41 467	0.50 538

DispNO	3.00 613	0.75 441	18.92 627	1.17 487	1.10 499	3.72 449	0.94 469	4.29 629	2.54 579	2.24 539	2.28 577	4.51 676	2.12 572	11.40 686	2.09 568	0.31 369	0.28 472	0.31 379	0.28 406	0.36 406	0.39 449

coex-ft	18.59 752	6.62 711	113.53 787	1.17 487	1.31 558	2.33 203	1.93 651	2.81 308	14.00 739	124.82 790	8.45 717	5.90 709	51.74 777	9.99 630	22.69 750	0.57 628	0.62 669	0.50 609	0.49 621	1.08 673	1.28 676

rafts_anoy	1.24 294	0.80 467	3.61 391	1.17 487	1.20 533	3.00 295	0.61 196	3.17 350	1.58 322	1.37 306	1.26 253	1.19 312	1.12 340	1.78 332	1.25 407	0.32 392	0.23 355	0.32 403	0.32 490	0.31 291	0.30 323

FADNet	2.49 544	1.76 653	13.17 519	1.17 487	0.95 439	3.27 349	0.88 425	3.94 515	2.27 510	1.40 313	1.29 263	2.51 521	2.06 567	9.93 627	1.94 547	0.43 550	0.45 616	0.40 538	0.43 597	1.06 667	0.53 554

ADCRef	3.30 641	1.23 600	14.90 556	1.17 487	1.41 593	3.95 513	1.64 631	3.88 491	2.36 533	3.05 661	2.21 565	2.40 500	2.81 623	5.04 494	16.63 732	0.46 575	0.34 539	0.63 659	0.62 660	0.54 559	0.67 608

AANet_RVC	3.03 617	1.72 650	12.78 517	1.17 487	1.12 502	3.79 465	1.10 540	3.86 484	3.13 656	2.62 622	4.26 686	3.96 647	1.41 420	11.43 689	5.23 667	0.94 679	0.47 630	0.34 458	0.23 268	0.40 443	0.55 568

w-ln-seven-2	2.73 581	2.13 670	12.47 514	1.18 493	1.01 468	3.54 414	1.58 624	3.93 511	3.26 671	2.43 588	2.02 517	2.63 534	2.28 589	7.93 572	5.45 669	0.40 517	0.40 587	0.44 566	0.34 508	0.62 591	0.47 519

Wz-Net-LNSev	2.30 500	1.67 649	14.88 555	1.18 493	1.65 642	3.49 399	1.54 620	3.63 430	2.03 451	1.88 400	1.64 374	3.29 598	2.06 567	2.71 433	2.02 558	0.40 517	0.33 525	0.32 403	0.31 476	0.53 555	0.49 531

aanetorigin	3.30 641	1.66 647	17.52 600	1.18 493	1.58 628	2.57 232	3.80 717	2.65 277	2.03 451	6.12 719	4.30 687	2.82 557	5.70 697	5.47 505	4.67 653	0.50 605	0.44 611	0.43 561	0.47 611	1.17 683	0.92 654

G2L-ROB	2.13 464	0.78 458	10.06 483	1.19 496	1.06 481	3.84 476	0.93 464	3.32 377	2.27 510	2.20 521	1.47 321	2.65 536	1.20 367	8.38 581	1.81 527	0.28 268	0.19 198	0.23 79	0.22 242	0.28 218	0.32 351

EDNetEfficientorigin	12.35 740	2.51 679	179.47 789	1.19 496	0.96 440	2.91 276	1.81 644	3.00 329	5.35 717	8.91 737	4.79 691	4.18 661	4.64 681	9.98 629	11.30 709	0.37 476	0.38 573	0.60 651	0.85 682	1.32 691	2.43 711

CSAN	4.71 686	1.39 624	20.23 676	1.19 496	0.87 412	3.65 439	3.50 709	4.57 691	3.87 693	3.89 688	7.82 711	3.54 629	6.16 705	23.47 757	6.82 677	0.52 617	0.45 616	0.49 606	0.52 636	0.63 593	0.66 607

PSMNet_ROB	2.95 600	1.38 622	18.46 620	1.19 496	1.20 533	3.80 466	1.65 634	3.54 415	2.35 530	1.98 431	1.71 399	2.75 546	1.79 530	11.43 689	2.78 624	0.42 544	0.36 552	0.50 609	0.60 656	0.59 578	0.49 531

ITSA-stereo	1.86 404	0.72 408	3.74 397	1.20 500	0.66 300	4.09 553	0.91 447	4.24 609	2.53 575	1.93 418	1.77 426	1.59 375	2.15 576	6.12 526	2.44 601	0.40 517	0.38 573	0.40 538	0.40 579	0.50 543	0.98 661

1111x	3.13 627	0.57 231	8.38 461	1.20 500	0.76 345	3.80 466	0.88 425	4.61 693	2.63 590	2.31 559	2.16 554	1.95 442	1.81 538	11.54 693	18.13 740	0.32 392	0.31 508	0.32 403	0.30 460	0.35 390	0.34 389

ssnet_v2	2.04 444	0.88 506	7.87 452	1.20 500	0.87 412	3.86 486	1.64 631	4.01 536	2.60 588	2.61 620	1.96 502	3.79 639	1.71 516	2.20 388	2.96 629	0.41 532	0.35 545	0.42 557	0.37 547	0.55 562	0.52 551

ADLNet2	3.15 630	0.92 517	20.06 667	1.20 500	1.79 668	3.83 471	1.48 610	3.94 515	3.59 686	2.19 517	2.47 606	4.65 686	1.93 558	10.69 656	1.96 552	0.39 509	0.37 566	0.28 284	0.30 460	0.48 535	0.43 491

GEStereo_RVC	1.91 418	0.80 467	6.57 435	1.20 500	1.06 481	4.02 539	1.43 607	4.13 572	1.89 425	2.03 459	1.80 436	2.34 492	1.86 549	4.94 493	1.77 523	0.48 589	0.38 573	0.32 403	0.28 406	0.42 486	0.50 538

BEATNet_4x	1.92 421	1.36 619	8.75 467	1.20 500	0.56 234	3.46 389	1.03 515	4.00 534	2.43 555	2.25 542	1.70 395	2.10 471	1.59 474	2.57 422	3.05 633	0.37 476	0.22 324	0.47 583	0.29 437	0.60 582	0.40 470

StereoDRNet-Refined	1.77 393	0.81 473	2.22 293	1.21 506	0.76 345	3.26 346	0.71 272	3.82 474	2.05 458	2.29 549	2.05 529	2.98 571	1.44 432	7.15 555	2.27 586	0.30 342	0.23 355	0.42 557	0.33 498	0.45 516	0.64 602
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBMV_ROB	3.62 652	0.70 387	21.42 725	1.21 506	0.89 421	4.43 635	1.76 640	4.39 663	2.79 612	5.88 716	3.38 671	4.18 661	5.12 689	10.75 658	2.32 589	0.56 626	0.55 653	0.53 625	0.51 632	0.55 562	0.46 514

MSMD_ROB	5.61 700	1.08 563	16.68 581	1.21 506	0.83 388	10.14 731	2.07 660	3.93 511	6.22 724	10.37 745	8.03 713	22.22 750	9.45 729	11.66 703	4.52 652	0.66 648	0.58 661	0.66 665	0.68 668	0.65 605	0.63 598

Selective-IGEV-i16pb	3.23 636	0.73 419	21.29 720	1.22 509	0.68 312	3.99 532	3.38 705	4.52 686	2.52 573	1.72 368	3.60 677	2.92 567	2.21 585	10.07 634	2.59 616	0.68 655	0.50 642	0.37 509	0.48 616	0.54 559	0.54 562

IGEV-FE	2.16 468	0.69 376	20.56 694	1.22 509	0.54 220	2.18 185	0.53 150	3.38 389	1.61 343	1.93 418	1.55 346	3.74 636	1.06 314	1.56 279	0.91 304	0.29 299	0.20 253	0.27 248	0.29 437	0.40 443	0.32 351

MyStereo8	2.33 508	1.13 573	19.26 639	1.22 509	1.62 633	4.16 580	0.57 170	3.50 406	2.36 533	2.15 501	1.75 411	2.28 481	1.14 349	1.46 264	2.20 581	0.24 142	0.21 292	0.32 403	0.27 377	0.36 406	0.43 491

IGEV_Zeroshot_test	2.16 468	0.69 376	20.60 698	1.22 509	0.54 220	2.18 185	0.53 150	3.38 389	1.61 343	1.93 418	1.55 346	3.76 638	1.05 305	1.55 278	0.91 304	0.29 299	0.20 253	0.27 248	0.29 437	0.40 443	0.32 351

xxxx	2.67 572	0.54 190	2.03 263	1.22 509	0.81 368	3.49 399	0.63 216	4.49 681	2.49 568	2.22 532	2.23 568	2.05 463	1.38 405	10.05 633	17.91 738	0.32 392	0.32 518	0.30 346	0.27 377	0.33 348	0.34 389

GwcNet-RSSM	2.66 570	1.05 553	15.91 571	1.22 509	1.19 525	4.12 563	1.12 544	3.84 478	2.02 447	1.93 418	1.79 433	3.12 585	1.46 440	10.37 645	2.05 562	0.33 412	0.27 455	0.35 479	0.30 460	0.40 443	0.36 410

HGLStereo	2.03 442	0.74 430	7.50 449	1.23 515	1.56 623	3.62 433	0.95 474	3.78 465	1.89 425	2.03 459	2.20 563	3.12 585	2.14 575	5.68 511	2.04 560	0.37 476	0.31 508	0.32 403	0.29 437	0.40 443	0.45 503

DMCA-RVC	2.45 534	1.22 596	18.29 613	1.23 515	1.14 509	2.49 221	0.85 392	3.29 370	1.68 366	3.02 657	1.41 309	2.00 454	1.53 466	6.39 532	2.00 555	0.38 493	0.30 499	0.44 566	0.35 525	0.45 516	0.44 497

FCDSN-DC	6.04 707	0.84 490	19.25 637	1.24 517	1.09 497	4.38 621	2.62 681	4.38 661	4.71 710	9.59 742	11.22 732	19.19 745	17.40 748	12.30 719	8.55 692	0.69 659	0.57 656	0.60 651	0.60 656	0.70 619	0.78 635
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DLCB_ROB	2.05 446	0.95 532	2.37 310	1.24 517	1.02 470	2.92 279	1.30 578	3.68 441	2.30 518	2.91 648	2.17 556	3.32 602	1.52 459	10.37 645	2.50 607	0.40 517	0.33 525	0.40 538	0.36 535	0.41 467	0.47 519

zh-sn7	3.81 661	11.43 737	15.78 570	1.25 519	1.15 511	3.68 444	2.58 680	4.15 582	2.42 554	2.61 620	3.10 657	3.38 609	3.03 635	11.43 689	6.88 679	0.45 567	0.48 636	0.45 573	0.43 597	0.72 631	0.71 617

GANet-ADL	2.20 475	0.73 419	20.11 672	1.25 519	0.69 319	3.83 471	0.76 312	3.49 403	1.71 380	1.65 350	1.99 512	2.10 471	1.10 335	1.42 251	1.26 410	0.38 493	0.33 525	0.25 166	0.22 242	0.42 486	0.36 410

RALAANet	1.28 315	1.08 563	3.21 370	1.25 519	0.94 436	1.44 93	0.69 260	3.15 347	2.57 583	2.01 450	1.80 436	1.29 330	1.05 305	2.00 364	1.48 461	0.27 223	0.20 253	0.27 248	0.24 300	0.40 443	0.27 256

UPFNet	1.81 399	0.63 315	6.71 437	1.25 519	1.44 598	3.50 403	1.35 586	4.02 540	1.85 416	2.40 583	1.52 333	2.41 504	1.40 412	3.62 462	1.88 537	0.34 431	0.33 525	0.37 509	0.31 476	0.41 467	0.39 449

FAT-Stereo	3.34 644	0.81 473	20.05 666	1.25 519	1.20 533	3.44 382	1.99 655	4.23 601	2.67 596	3.14 666	3.82 682	3.51 624	3.32 649	11.68 705	1.94 547	0.64 643	0.67 678	0.48 592	0.52 636	0.61 587	0.81 641

NCC-stereo	3.16 633	1.28 605	18.31 616	1.25 519	1.75 662	4.06 546	1.40 600	3.89 494	2.22 494	2.72 635	2.55 615	3.49 621	2.65 614	9.91 625	2.99 630	1.29 701	0.65 674	0.64 662	0.86 683	0.65 605	0.71 617

Abc-Net	3.16 633	1.28 605	18.31 616	1.25 519	1.75 662	4.06 546	1.40 600	3.89 494	2.22 494	2.72 635	2.55 615	3.49 621	2.65 614	9.91 625	2.99 630	1.29 701	0.65 674	0.64 662	0.86 683	0.65 605	0.71 617
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
zh-mn7	3.15 630	9.61 729	12.45 513	1.26 526	0.99 456	2.91 276	1.32 581	4.12 570	2.74 603	3.33 675	3.07 652	2.84 558	1.89 554	8.91 595	4.69 655	0.49 601	0.40 587	0.38 526	0.38 560	0.56 568	0.63 598

DDVS	1.68 376	0.79 462	2.52 323	1.26 526	1.16 516	3.17 324	0.78 334	3.12 344	1.82 406	1.86 395	1.91 494	2.92 567	1.43 428	6.20 527	1.63 501	0.45 567	0.65 674	0.34 458	0.38 560	0.48 535	0.79 639

RAFT-RH_RVC	2.63 565	0.55 202	19.97 664	1.26 526	0.47 166	4.46 637	0.57 170	1.71 99	1.64 354	3.06 662	5.51 697	2.03 459	1.28 380	6.70 544	1.52 478	0.42 544	0.22 324	0.37 509	0.34 508	0.28 218	0.29 292

raftrobust	1.19 275	0.72 408	2.30 303	1.26 526	1.31 558	3.55 418	0.68 249	2.75 292	1.47 240	2.21 530	1.38 299	1.17 303	1.22 368	1.20 187	1.11 362	0.28 268	0.24 392	0.21 42	0.19 152	0.25 136	0.28 279

psm_up	2.28 494	0.81 473	5.45 429	1.26 526	1.50 608	3.84 476	1.23 569	4.23 601	2.03 451	2.55 605	1.80 436	2.44 515	1.65 503	12.90 728	1.58 486	0.37 476	0.38 573	0.41 550	0.34 508	0.43 496	0.39 449

MFN_U_SF_DS_RVC	3.94 668	10.88 735	12.30 511	1.26 526	1.55 620	5.19 709	3.33 704	4.42 668	2.82 624	2.58 613	2.62 623	5.00 694	2.11 571	14.03 742	2.73 621	1.28 700	2.34 727	0.67 667	1.83 720	0.81 645	1.03 663

ADCMid	3.96 669	3.27 694	15.48 568	1.26 526	1.40 585	4.66 678	2.28 667	4.06 554	3.54 685	3.94 689	3.02 649	3.85 642	3.67 661	4.03 476	18.65 743	0.68 655	0.61 668	1.09 697	1.18 702	1.38 692	1.08 666

SANet	5.65 702	1.72 650	20.94 709	1.26 526	0.88 416	7.20 722	3.81 718	4.60 692	11.23 732	4.56 704	8.78 721	7.49 716	6.95 712	11.85 713	18.11 739	0.49 601	0.44 611	0.50 609	0.42 593	0.90 653	0.82 645

Selective-IGEV-i16pc	2.84 586	0.70 387	20.78 702	1.27 534	0.56 234	4.35 618	2.77 684	4.32 645	2.02 447	1.57 331	1.84 463	2.40 500	1.33 392	8.80 591	1.39 436	0.60 633	0.46 625	0.33 439	0.38 560	0.43 496	0.45 503

w-ln-seven	2.86 589	3.06 691	14.02 538	1.27 534	1.32 565	4.10 559	1.59 625	3.90 499	2.59 587	3.03 658	2.27 573	3.42 611	2.25 587	6.70 544	4.81 659	0.39 509	0.34 539	0.48 592	0.40 579	0.74 633	0.55 568

ISRNet	1.69 377	0.76 447	5.69 431	1.27 534	1.36 575	2.85 264	0.61 196	3.60 423	1.91 429	2.13 490	2.12 546	2.90 562	1.41 420	2.51 411	1.71 512	0.49 601	0.50 642	0.56 637	0.47 611	0.49 541	0.57 576

z-mn7	3.36 646	9.42 727	14.16 542	1.28 537	1.22 539	3.78 461	1.43 607	3.92 509	3.35 678	2.85 646	3.36 670	3.06 580	1.97 561	9.66 616	5.16 663	0.42 544	0.35 545	0.43 561	0.33 498	0.63 593	0.48 524

edge stereo	3.37 647	1.01 546	21.99 734	1.28 537	1.37 578	2.67 245	1.39 598	3.98 528	2.87 629	2.93 650	3.27 667	4.35 669	2.43 601	11.62 697	2.39 592	0.60 633	0.63 672	0.79 682	0.55 645	0.68 616	0.67 608

ADCPNet	3.89 664	1.63 643	20.25 680	1.28 537	1.27 550	6.43 718	2.65 682	3.93 511	2.70 599	2.78 640	2.20 563	4.28 667	6.16 705	5.56 508	10.27 699	0.65 646	1.18 703	0.71 672	1.70 715	0.84 649	1.37 682

AdaStereo	1.45 340	0.83 484	2.34 309	1.28 537	0.81 368	3.21 332	1.14 549	4.20 588	2.46 563	2.05 464	1.77 426	2.48 518	1.18 361	1.71 323	1.44 448	0.43 550	0.25 423	0.43 561	0.28 406	0.44 508	0.34 389
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.
test_sample5	2.33 508	0.62 307	11.29 501	1.29 541	0.83 388	3.09 310	0.74 296	4.28 625	2.31 522	2.20 521	1.97 507	1.68 387	1.39 408	11.19 681	1.47 458	0.37 476	0.31 508	0.37 509	0.37 547	0.41 467	0.39 449

DualNet	2.33 508	0.62 307	11.29 501	1.29 541	0.83 388	3.09 310	0.74 296	4.28 625	2.31 522	2.26 545	2.04 523	1.68 387	1.39 408	11.19 681	1.47 458	0.37 476	0.31 508	0.37 509	0.37 547	0.41 467	0.39 449

GMStereo_Zeroshot	1.41 332	1.21 590	3.33 378	1.29 541	0.72 329	3.35 363	0.53 150	2.58 268	1.68 366	2.35 572	1.56 350	2.42 507	0.96 265	2.50 407	1.16 376	0.45 567	0.23 355	0.40 538	0.24 300	0.79 642	0.33 372

FINET	2.96 603	1.07 561	23.18 744	1.29 541	1.86 676	2.03 161	1.52 615	4.30 637	4.71 710	2.23 536	2.34 598	1.65 382	1.48 444	5.89 517	2.81 627	0.51 611	0.47 630	0.49 606	0.40 579	0.59 578	0.49 531

PSMNet-RSSM	1.96 428	0.77 451	3.26 373	1.29 541	1.31 558	4.19 592	0.96 482	3.68 441	1.89 425	2.05 464	1.80 436	2.60 530	1.70 514	9.84 622	1.81 527	0.35 453	0.29 484	0.35 479	0.37 547	0.42 486	0.35 403

ADCL	4.35 679	1.63 643	14.21 544	1.29 541	1.26 547	5.56 713	11.16 737	3.97 525	3.37 679	6.07 717	4.67 690	4.30 668	5.72 698	5.08 496	14.51 721	0.50 605	0.48 636	0.89 688	0.77 676	0.78 640	0.76 631

TDLM	2.29 497	1.08 563	4.61 418	1.29 541	1.01 468	4.26 603	2.17 664	3.75 458	2.79 612	2.31 559	1.98 509	2.06 465	1.59 474	12.45 723	1.72 514	0.51 611	0.28 472	0.52 620	0.35 525	0.56 568	0.50 538

IGEV_i1	1.83 400	0.60 277	10.98 498	1.30 548	0.53 217	3.09 310	0.86 397	3.70 451	1.57 318	1.67 355	1.76 420	2.33 491	1.35 398	3.23 448	1.16 376	0.35 453	0.27 455	0.53 625	0.58 651	0.34 369	0.40 470

test_sample4	2.34 512	0.63 315	11.59 504	1.30 548	0.83 388	3.07 307	0.72 275	4.27 620	2.30 518	2.30 553	1.88 481	1.73 397	1.42 425	11.14 680	1.46 453	0.35 453	0.29 484	0.35 479	0.36 535	0.40 443	0.38 442

Wz-Net-LNSev-Ref	2.42 530	1.47 633	14.14 541	1.30 548	1.35 572	3.51 405	1.64 631	4.04 546	2.10 474	2.46 589	1.88 481	2.28 481	2.51 607	4.73 491	3.17 635	0.38 493	0.19 198	0.35 479	0.20 179	0.40 443	0.36 410

XX-TBD	1.03 240	0.95 532	1.94 251	1.30 548	0.43 122	3.97 529	0.33 42	1.74 103	1.73 388	1.59 333	2.02 517	0.69 163	0.60 110	1.16 169	0.66 181	0.30 342	0.25 423	0.23 79	0.15 11	0.31 291	0.22 142

coex_refinement	2.10 453	0.85 496	3.67 394	1.31 552	1.13 507	3.21 332	0.85 392	3.86 484	2.31 522	2.51 598	1.92 497	3.49 621	1.69 512	11.08 677	2.13 573	0.37 476	0.25 423	0.27 248	0.31 476	0.41 467	0.37 425

SDNR	3.97 670	1.93 660	20.28 682	1.31 552	0.94 436	5.16 708	0.67 238	4.33 648	2.58 584	4.82 709	5.94 700	5.01 695	1.45 436	17.52 746	2.53 610	0.79 666	0.72 685	0.59 645	0.45 605	1.15 681	1.17 671

APVNet	3.13 627	1.25 602	21.14 714	1.31 552	1.52 613	3.94 507	1.13 547	3.32 377	2.14 482	2.20 521	2.03 520	3.05 579	1.96 560	11.79 710	2.53 610	0.42 544	0.45 616	0.64 662	0.46 608	0.67 613	0.57 576

GIP-stereo	0.88 168	0.50 136	1.34 171	1.32 555	0.94 436	2.90 272	0.42 98	3.41 395	1.06 147	0.63 104	0.76 95	0.90 246	0.76 179	0.91 86	0.52 114	0.27 223	0.18 148	0.25 166	0.16 33	0.25 136	0.19 19

GwcNet	3.00 613	1.63 643	19.83 658	1.32 555	2.04 694	3.27 349	1.55 621	3.65 432	2.33 527	2.00 448	2.12 546	3.56 630	1.68 511	9.47 610	2.45 602	0.44 557	0.45 616	0.46 579	0.38 560	0.60 582	0.76 631

ac_64	2.35 517	0.62 307	9.77 478	1.32 555	1.71 653	3.27 349	0.93 464	3.48 400	2.50 569	1.74 373	1.73 404	3.91 644	1.77 527	10.21 639	1.86 535	0.40 517	0.31 508	0.33 439	0.30 460	0.34 369	0.39 449

NVstereo2D	2.54 553	0.90 509	11.10 499	1.32 555	1.47 603	3.58 425	1.38 596	4.13 572	2.45 560	1.90 407	1.71 399	2.86 560	1.76 525	10.86 663	1.66 507	0.60 633	0.43 606	0.53 625	0.41 586	0.78 640	0.94 657

CBMV	3.32 643	0.96 538	21.16 716	1.32 555	0.83 388	3.81 468	3.91 720	4.47 677	2.53 575	3.34 676	2.24 569	4.45 673	2.58 611	10.07 634	1.96 552	0.45 567	0.43 606	0.48 592	0.38 560	0.52 549	0.53 554
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DStereoRT	3.28 640	1.06 559	14.58 551	1.33 560	1.12 502	4.51 652	1.29 577	4.21 593	3.48 684	2.50 594	2.13 548	1.89 433	7.69 721	7.57 564	2.43 599	0.66 648	0.33 525	4.46 746	2.84 740	0.38 426	1.12 669

ACV-stereo	2.92 598	0.92 517	20.27 681	1.33 560	1.05 477	4.68 681	1.10 540	2.66 280	1.64 354	1.46 318	1.32 276	5.41 705	4.24 674	7.83 570	1.90 540	0.44 557	0.52 645	0.32 403	0.29 437	0.45 516	0.63 598

test_sample6	2.35 517	0.62 307	10.78 495	1.33 560	0.83 388	3.15 321	0.79 342	4.36 657	2.43 555	2.26 545	2.04 523	1.69 391	1.39 408	11.48 692	1.61 493	0.38 493	0.32 518	0.37 509	0.39 568	0.41 467	0.42 480

test_sample3	2.34 512	0.61 297	11.94 508	1.33 560	0.85 401	3.10 314	0.73 283	4.24 609	2.19 491	2.21 530	1.75 411	1.80 415	1.41 420	11.11 679	1.46 453	0.35 453	0.29 484	0.34 458	0.35 525	0.39 438	0.37 425

AF-Net	2.87 593	1.30 607	16.24 574	1.33 560	1.75 662	3.26 346	1.59 625	4.09 562	2.43 555	2.69 633	2.94 645	4.51 676	3.20 644	5.84 516	2.75 623	0.76 664	0.36 552	0.72 676	0.49 621	0.70 619	0.56 572

DeepPrunerF	3.70 656	1.72 650	14.87 554	1.33 560	1.74 660	3.70 445	1.55 621	4.20 588	14.00 739	2.02 455	1.77 426	2.74 544	2.30 590	10.88 664	6.88 679	0.68 655	0.60 666	0.78 681	0.78 679	0.81 645	0.71 617

StereoDRNet	2.84 586	1.49 635	14.48 548	1.33 560	1.57 627	3.44 382	2.06 658	3.69 446	2.36 533	3.26 672	1.84 463	2.79 556	1.80 535	10.88 664	3.16 634	0.41 532	0.33 525	0.39 531	0.36 535	0.59 578	0.58 582

PWC_ROB	2.69 578	2.01 665	8.36 460	1.33 560	1.90 683	3.23 337	1.18 557	4.33 648	3.25 670	3.11 664	3.41 672	2.71 542	2.18 583	9.15 603	4.48 651	0.56 626	0.31 508	0.61 654	0.36 535	0.69 618	0.74 626

z-ln-s-r	2.67 572	1.16 582	12.43 512	1.34 568	1.26 547	3.70 445	1.21 567	4.20 588	2.38 544	2.04 462	1.92 497	2.43 511	1.60 480	10.58 650	5.19 666	0.29 299	0.20 253	0.32 403	0.24 300	0.51 545	0.38 442

Syn2CoEx	3.08 622	2.55 684	19.88 660	1.34 568	1.18 518	2.43 213	1.65 634	3.91 504	2.40 549	2.39 581	2.27 573	2.90 562	3.17 643	9.57 615	2.54 613	0.50 605	0.45 616	0.53 625	0.39 568	0.74 633	0.72 624

CFNet	2.34 512	1.10 567	8.96 468	1.34 568	1.24 542	4.09 553	0.73 283	4.04 546	2.77 609	1.62 341	1.87 480	2.27 480	1.45 436	11.41 687	1.82 529	0.31 369	0.24 392	0.43 561	0.36 535	0.43 496	0.33 372

HITNet	2.07 449	0.82 480	14.77 552	1.34 568	0.56 234	3.47 392	0.80 353	4.07 556	2.35 530	2.16 507	1.61 367	1.64 381	1.44 432	2.09 375	2.56 615	0.26 195	0.18 148	0.41 550	0.26 347	0.45 516	0.25 200
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
MeshStereo	5.35 696	1.32 613	21.34 722	1.34 568	1.15 511	4.40 627	3.90 719	5.18 708	4.55 706	10.14 744	11.82 736	11.47 725	5.84 699	13.84 740	7.03 682	0.61 637	0.58 661	0.60 651	0.58 651	0.72 631	0.59 586
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
AASNet	2.44 533	0.92 517	19.79 656	1.35 573	1.49 605	3.81 468	1.07 528	3.85 481	2.93 636	1.95 424	2.29 580	1.96 447	1.29 383	1.73 326	1.93 544	0.39 509	0.33 525	0.45 573	0.30 460	0.55 562	0.45 503

raft+_RVC	1.21 284	0.83 484	2.61 332	1.35 573	0.97 444	3.60 428	0.76 312	3.23 359	1.51 269	1.33 294	1.67 385	1.03 278	1.10 335	1.87 352	0.92 309	0.24 142	0.22 324	0.25 166	0.24 300	0.26 171	0.25 200

ADLNet	2.29 497	0.83 484	3.62 392	1.35 573	1.60 629	3.67 442	1.24 571	3.95 517	2.98 642	2.58 613	2.29 580	4.01 650	1.79 530	11.23 683	2.09 568	0.37 476	0.38 573	0.36 495	0.34 508	0.45 516	0.71 617

FENet	2.25 484	0.50 136	20.29 683	1.35 573	0.67 307	4.01 537	0.60 191	3.95 517	1.99 440	1.96 427	1.11 208	2.43 511	1.43 428	1.60 291	1.39 436	0.32 392	0.22 324	0.33 439	0.26 347	0.29 240	0.39 449

Nwc_Net	2.88 595	1.16 582	18.30 615	1.35 573	1.68 649	3.52 408	1.18 557	3.90 499	2.06 460	2.52 600	2.82 642	3.82 641	2.34 594	6.78 549	2.55 614	0.86 675	0.40 587	0.59 645	0.67 665	0.57 573	0.55 568

DRN-Test	3.03 617	0.99 542	18.18 609	1.35 573	1.60 629	3.59 426	1.48 610	4.13 572	2.45 560	3.47 681	1.92 497	2.58 529	2.53 608	10.88 664	2.80 626	0.39 509	0.36 552	0.44 566	0.41 586	0.55 562	0.57 576

YMNet	2.40 526	1.41 627	13.46 524	1.36 579	1.67 646	3.96 523	0.97 487	3.81 471	2.37 539	2.64 626	2.57 619	3.35 604	1.53 466	3.28 453	2.42 597	0.48 589	0.54 648	0.52 620	0.49 621	0.70 619	0.54 562

YMNet_1	2.40 526	1.41 627	13.46 524	1.36 579	1.67 646	3.96 523	0.97 487	3.81 471	2.37 539	2.64 626	2.57 619	3.35 604	1.53 466	3.28 453	2.42 597	0.48 589	0.54 648	0.52 620	0.49 621	0.70 619	0.54 562

SMFormer	2.00 437	0.57 231	4.46 412	1.36 579	0.57 246	2.03 161	0.73 283	4.25 611	2.80 616	2.32 563	2.31 591	1.95 442	1.52 459	10.99 670	2.13 573	0.34 431	0.32 518	0.36 495	0.31 476	0.38 426	0.36 410

tta	2.00 437	0.57 231	4.46 412	1.36 579	0.57 246	2.03 161	0.73 283	4.25 611	2.80 616	2.32 563	2.31 591	1.95 442	1.52 459	10.99 670	2.13 573	0.34 431	0.32 518	0.36 495	0.31 476	0.29 240	0.29 292

qqq1	1.92 421	0.57 231	4.46 412	1.36 579	0.57 246	2.03 161	0.73 283	4.25 611	2.80 616	2.32 563	2.31 591	1.95 442	1.52 459	10.99 670	0.71 212	0.34 431	0.32 518	0.30 346	0.23 268	0.29 240	0.29 292

fff1	1.92 421	0.57 231	4.46 412	1.36 579	0.57 246	2.03 161	0.73 283	4.25 611	2.80 616	2.32 563	2.31 591	1.95 442	1.52 459	10.99 670	0.71 212	0.34 431	0.32 518	0.30 346	0.23 268	0.29 240	0.29 292

S-Stereo	3.48 649	0.91 515	22.06 737	1.36 579	1.50 608	3.55 418	2.53 677	4.21 593	2.81 622	2.37 576	3.81 681	3.75 637	1.84 544	11.90 715	2.51 608	0.63 640	0.71 684	0.48 592	0.76 674	0.67 613	1.19 673

XQC	2.96 603	2.42 678	14.85 553	1.36 579	1.32 565	3.29 357	1.53 617	4.28 625	2.78 610	3.21 670	2.46 604	3.53 626	2.92 627	6.58 539	4.67 653	0.70 660	0.41 596	0.59 645	0.56 647	0.96 660	0.83 646

UCFNet_RVC	1.57 354	0.84 490	3.25 372	1.36 579	1.40 585	4.07 551	1.01 506	2.68 282	1.50 262	2.11 481	1.88 481	2.37 497	1.50 452	3.41 456	1.42 445	0.36 468	0.28 472	0.52 620	0.40 579	0.53 555	0.43 491

XPNet_ROB	2.27 489	1.11 571	4.10 407	1.36 579	0.97 444	3.94 507	1.63 629	4.07 556	2.14 482	2.82 644	2.00 514	2.32 490	1.73 521	10.81 662	3.39 638	0.51 611	0.47 630	0.48 592	0.40 579	0.51 545	0.56 572

ASMatch	2.62 564	0.60 277	20.65 699	1.37 589	0.64 285	4.39 623	0.78 334	1.97 139	1.58 322	1.70 363	3.89 683	1.94 440	3.79 663	5.46 504	1.64 504	0.31 369	0.24 392	0.34 458	0.28 406	0.33 348	0.50 538

stereogan	3.09 623	0.93 521	16.43 577	1.37 589	1.66 645	3.70 445	1.67 636	3.87 488	3.15 660	3.04 659	2.70 631	5.04 696	2.79 621	9.96 628	1.78 525	0.63 640	0.49 641	0.69 668	0.47 611	0.83 648	0.68 611

UDGNet	1.40 330	1.52 637	2.22 293	1.38 591	0.62 277	4.39 623	0.68 249	1.80 113	2.18 490	1.34 296	1.18 224	0.99 269	1.00 281	2.16 382	1.19 385	1.09 687	0.34 539	1.30 703	0.98 691	1.10 674	0.58 582

PA-Net	3.09 623	1.24 601	18.84 625	1.38 591	1.19 525	3.42 380	1.75 639	3.89 494	3.27 675	1.88 400	2.10 538	3.03 575	1.88 553	11.60 695	2.88 628	0.40 517	0.54 648	0.44 566	0.62 660	0.52 549	1.02 662
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MM-Stereo_test1	1.90 414	0.53 170	19.85 659	1.39 593	0.48 175	1.81 138	0.79 342	3.00 329	1.82 406	1.69 358	1.09 203	0.87 234	0.97 270	1.45 260	0.74 227	0.24 142	0.21 292	0.27 248	0.24 300	0.35 390	0.24 184

DPSNet	3.43 648	1.37 621	12.19 509	1.39 593	1.24 542	4.15 570	2.06 658	4.51 685	3.34 677	2.69 633	1.96 502	3.52 625	5.56 696	10.68 655	9.68 696	0.93 678	0.73 686	0.40 538	0.37 547	1.06 667	0.86 647

iResNet_ROB	1.89 412	1.02 547	8.60 464	1.39 593	0.98 453	3.72 449	0.66 234	3.84 478	2.65 593	1.88 400	2.05 529	1.98 451	1.27 378	4.52 484	1.67 508	0.30 342	0.20 253	0.28 284	0.18 107	0.31 291	0.40 470

Consistency-Raft	2.86 589	1.66 647	19.61 650	1.40 596	1.75 662	3.84 476	1.32 581	4.07 556	2.25 504	1.78 379	2.67 628	1.82 421	4.41 677	1.94 359	2.06 563	0.83 673	0.94 697	1.03 692	1.12 698	1.70 699	1.09 667

AANet	3.15 630	2.93 689	15.16 564	1.41 597	1.08 491	2.23 191	1.37 593	2.95 322	3.65 688	4.12 695	4.40 688	4.13 657	5.32 693	6.55 537	3.76 645	0.60 633	0.42 605	0.50 609	0.42 593	0.99 661	0.93 656

test_sample2	1.75 390	0.56 218	2.25 296	1.41 597	0.80 362	2.91 276	0.86 397	4.05 550	2.04 455	1.91 412	1.39 301	1.57 371	1.55 470	10.65 654	1.06 347	0.32 392	0.28 472	0.32 403	0.30 460	0.36 406	0.33 372

mmm	1.27 311	0.58 248	2.20 288	1.41 597	0.68 312	2.39 208	0.85 392	3.90 499	1.63 352	2.20 521	1.84 463	1.28 327	1.50 452	1.91 356	0.89 290	0.31 369	0.27 455	0.45 573	0.37 547	0.38 426	0.34 389

fast-acv-ft	2.54 553	1.19 587	20.08 670	1.41 597	1.40 585	3.18 327	1.17 556	3.37 388	2.28 514	1.90 407	2.15 553	2.69 539	2.17 581	2.91 437	2.31 588	0.37 476	0.39 582	0.45 573	0.39 568	0.57 573	0.45 503

MM-Stereo_test2	1.79 396	0.53 170	20.16 673	1.43 601	0.47 166	2.57 232	0.73 283	1.67 92	1.47 240	0.94 232	0.96 164	0.84 221	0.79 199	1.16 169	0.68 190	0.24 142	0.17 93	0.25 166	0.22 242	0.30 268	0.22 142

WZ-Net	3.62 652	4.87 703	16.77 584	1.43 601	1.40 585	3.75 456	2.29 668	4.12 570	2.50 569	2.74 637	2.19 560	4.06 653	5.29 692	10.19 638	7.36 684	0.54 622	0.37 566	0.47 583	0.49 621	0.77 638	0.73 625

STTStereo	2.34 512	0.95 532	14.93 558	1.43 601	1.54 616	3.86 486	0.86 397	3.65 432	2.44 559	2.15 501	1.55 346	2.49 520	1.59 474	5.14 497	1.44 448	0.38 493	0.39 582	0.47 583	0.51 632	0.52 549	0.51 546

test_sample1	1.62 365	0.55 202	1.88 244	1.44 604	0.79 359	2.27 196	0.64 220	4.00 534	1.82 406	1.87 397	1.35 288	1.57 371	1.62 485	9.55 614	1.24 403	0.30 342	0.27 455	0.31 379	0.28 406	0.32 326	0.32 351

x	1.15 267	0.57 231	1.53 208	1.44 604	0.67 307	1.94 150	0.97 487	3.87 488	1.57 318	1.61 339	1.28 261	1.58 373	1.22 368	1.93 357	1.04 344	0.28 268	0.30 499	0.34 458	0.29 437	0.32 326	0.31 336

SACVNet	2.46 537	1.14 578	9.47 476	1.44 604	1.18 518	4.06 546	1.49 614	3.84 478	2.24 501	2.62 622	1.89 487	2.57 527	1.28 380	11.35 685	1.64 504	0.50 605	0.39 582	0.48 592	0.41 586	0.55 562	0.75 629

SST-Stereo	1.76 391	0.58 248	3.10 364	1.44 604	0.46 156	4.71 693	0.76 312	2.22 181	2.79 612	2.07 473	2.18 558	2.43 511	3.22 645	6.66 543	0.84 264	0.42 544	0.19 198	0.30 346	0.27 377	0.35 390	0.26 236

AACVNet	1.83 400	1.02 547	2.41 315	1.45 608	0.87 412	3.21 332	0.73 283	3.16 348	1.61 343	2.01 450	1.82 457	2.28 481	1.33 392	10.98 669	1.49 467	0.39 509	0.32 518	0.38 526	0.32 490	0.43 496	0.44 497

SuperB	4.79 688	4.41 701	21.08 713	1.45 608	1.08 491	3.91 493	3.08 698	4.18 584	3.01 646	2.50 594	2.10 538	2.75 546	3.49 658	8.80 591	19.60 747	0.44 557	0.33 525	0.53 625	0.39 568	12.01 752	0.64 602

RAFT_R40	1.70 380	0.59 258	2.99 360	1.46 610	0.46 156	4.74 697	0.98 496	2.23 183	1.56 312	2.02 455	2.35 599	2.71 542	2.56 610	6.71 547	0.90 295	0.40 517	0.19 198	0.30 346	0.27 377	0.33 348	0.26 236

RGC	3.10 625	1.45 632	14.90 556	1.46 610	1.79 668	3.33 361	1.39 598	4.04 546	2.26 508	2.77 639	3.26 666	4.00 649	2.71 618	11.63 702	2.62 619	0.82 671	0.46 625	0.79 682	0.79 680	0.71 628	0.78 635

CVANet_RVC	2.55 557	1.10 567	9.13 474	1.46 610	1.15 511	3.96 523	1.53 617	3.91 504	2.50 569	3.04 659	2.04 523	2.60 530	1.72 518	12.46 724	1.50 468	0.49 601	0.30 499	0.51 614	0.41 586	0.63 593	0.50 538

TCMNet	2.98 609	1.30 607	18.26 612	1.47 613	2.09 695	3.84 476	1.08 533	3.96 523	2.39 548	2.53 603	2.29 580	2.43 511	1.75 524	10.09 636	2.39 592	0.52 617	0.45 616	0.61 654	0.50 628	0.80 644	0.78 635

NVStereoNet_ROB	4.91 691	1.40 625	16.46 578	1.47 613	1.72 659	3.46 389	1.96 652	3.89 494	3.61 687	2.90 647	24.61 757	4.81 688	4.49 679	13.57 736	4.87 660	1.33 704	1.29 708	1.70 710	1.68 713	1.41 694	1.66 691
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
test_sample7	1.65 370	0.70 387	2.60 329	1.48 615	0.76 345	2.38 206	1.07 528	4.35 652	2.11 476	2.14 493	1.75 411	1.75 399	1.67 507	6.26 530	1.26 410	0.44 557	0.48 636	0.43 561	0.40 579	0.46 528	0.43 491

Wz-Net-TNSev	3.67 654	8.83 718	13.47 526	1.48 615	1.18 518	3.60 428	2.49 674	4.27 620	3.13 656	2.18 513	1.89 487	4.21 665	2.80 622	12.10 717	7.58 687	0.57 628	0.55 653	0.47 583	0.54 642	0.91 654	1.05 664

cf-r	2.57 561	0.79 462	16.09 573	1.48 615	1.35 572	4.19 592	0.93 464	3.68 441	2.36 533	1.97 429	1.81 449	3.42 611	1.45 436	8.24 577	1.83 532	0.32 392	0.26 443	0.33 439	0.30 460	0.34 369	0.37 425

RT-IGEV	2.37 523	0.60 277	15.33 567	1.49 618	0.78 355	2.10 177	1.28 575	4.25 611	1.69 374	2.58 613	3.19 663	3.60 632	4.94 685	2.49 406	1.19 385	0.35 453	0.24 392	0.31 379	0.26 347	0.33 348	0.42 480

FBW_ROB	3.24 637	1.02 547	9.21 475	1.49 618	1.07 488	3.78 461	1.48 610	4.31 640	3.08 653	2.46 589	2.32 596	4.20 664	2.08 570	15.19 744	7.16 683	0.84 674	0.62 669	1.33 704	0.92 686	0.99 661	1.31 678

PSMNet-RUCA	1.64 369	1.50 636	2.57 328	1.50 620	1.38 581	3.05 302	1.36 588	3.31 372	2.24 501	1.36 302	2.07 534	1.40 353	1.09 328	1.83 341	1.55 481	1.15 691	0.69 682	1.26 702	0.96 689	1.64 697	0.94 657

WCMA_ROB	5.12 692	0.90 509	21.33 721	1.50 620	1.33 569	4.09 553	3.49 708	4.03 541	4.59 708	6.57 727	10.95 731	12.92 730	8.41 727	9.86 623	8.78 693	0.75 663	0.58 661	0.51 614	0.50 628	0.68 616	0.57 576

GANetREF_RVC	3.20 635	1.93 660	18.84 625	1.51 622	0.80 362	4.12 563	1.82 645	4.16 583	2.91 632	1.87 397	1.74 407	2.48 518	1.84 544	13.18 729	1.74 519	0.80 668	0.57 656	0.79 682	0.74 672	1.20 686	0.86 647
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
Wz-Net-MNSev	2.71 580	2.54 683	13.91 537	1.52 623	1.37 578	3.28 353	2.47 672	4.03 541	2.32 526	2.57 609	2.07 534	2.29 486	3.01 631	7.55 563	2.74 622	0.38 493	0.36 552	0.36 495	0.37 547	0.57 573	0.47 519

psmorigin	6.59 710	1.15 579	88.11 783	1.52 623	0.97 444	2.88 269	1.20 564	3.21 353	2.04 455	3.73 685	2.46 604	5.15 701	2.55 609	10.60 652	2.47 605	0.55 624	0.68 681	0.48 592	0.51 632	0.70 619	0.88 651

TRStereo	2.31 502	1.87 658	19.74 655	1.53 625	1.16 516	4.26 603	1.08 533	4.73 698	1.45 226	1.55 327	1.28 261	1.75 399	0.85 224	1.81 338	1.20 390	0.36 468	0.26 443	0.32 403	0.36 535	0.34 369	0.33 372

NLCA_NET_v2_RVC	2.54 553	1.04 552	16.73 582	1.53 625	2.00 689	3.96 523	0.87 418	3.87 488	2.31 522	2.54 604	1.67 385	2.85 559	1.63 498	5.55 507	1.62 498	0.46 575	0.33 525	0.38 526	0.38 560	0.53 555	0.62 593
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
HBP-ISP	3.25 639	1.10 567	20.86 705	1.54 627	1.15 511	4.50 648	2.89 690	4.43 671	2.38 544	4.14 696	1.96 502	1.90 434	2.04 565	11.08 677	1.32 425	0.66 648	0.57 656	0.66 665	0.61 659	0.64 602	0.61 590

DisPM	1.36 326	0.55 202	2.39 312	1.54 627	0.51 193	4.59 668	0.79 342	2.50 238	1.88 421	2.50 594	1.83 458	1.45 358	1.01 287	2.71 433	0.93 318	0.46 575	0.20 253	0.32 403	0.31 476	0.31 291	0.44 497

ccnet	2.66 570	0.97 540	8.01 457	1.54 627	1.24 542	3.75 456	2.18 665	4.07 556	2.41 551	2.66 631	3.25 665	2.87 561	2.31 593	9.89 624	3.50 640	0.78 665	0.75 688	0.71 672	0.67 665	0.76 637	0.81 641

RP	2.79 582	1.20 589	10.36 488	1.54 627	1.93 685	3.44 382	1.97 653	4.05 550	2.34 528	2.66 631	2.79 637	3.98 648	2.58 611	10.21 639	2.61 617	0.95 681	0.47 630	0.71 672	0.57 650	0.71 628	0.68 611

RTSC	2.95 600	2.51 679	15.49 569	1.54 627	1.30 555	3.51 405	0.86 397	3.89 494	2.48 564	3.64 682	3.12 658	3.04 576	2.30 590	5.70 513	6.67 673	0.55 624	0.35 545	0.37 509	0.39 568	0.70 619	0.60 587

11t1	1.11 259	0.53 170	1.80 237	1.55 632	0.65 293	2.20 189	0.60 191	3.66 436	1.49 256	1.60 334	1.26 253	1.03 278	1.35 398	1.72 325	0.97 327	0.28 268	0.31 508	0.29 314	0.23 268	0.30 268	0.34 389

MSC_U_SF_DS_RVC	4.48 681	10.62 732	15.18 565	1.55 632	1.45 602	6.16 715	3.54 712	5.41 716	3.68 691	2.59 617	2.74 632	4.81 688	2.20 584	13.79 739	4.40 650	2.04 708	3.36 742	1.05 694	1.20 703	2.09 701	1.72 694

GASNet	3.24 637	5.55 708	20.58 697	1.56 634	1.25 545	2.32 201	1.12 544	4.04 546	2.67 596	1.88 400	2.10 538	3.00 573	2.16 579	10.59 651	2.43 599	0.65 646	0.37 566	0.61 654	0.45 605	0.87 650	0.58 582

Wz-Net-SNSev	2.98 609	4.36 700	15.98 572	1.57 635	1.19 525	3.28 353	1.80 643	3.96 523	2.40 549	2.32 563	2.28 577	3.48 615	2.05 566	7.84 571	3.82 646	0.47 584	0.39 582	0.53 625	0.49 621	0.71 628	0.60 587

GrayStereo	2.58 562	0.53 170	1.63 221	1.58 636	0.89 421	4.17 585	8.17 734	3.03 333	1.52 280	2.80 642	2.50 609	1.70 393	17.10 747	2.83 436	1.15 371	0.33 412	0.21 292	0.27 248	0.32 490	0.28 218	0.53 554

LMCR-Stereo	2.40 526	1.31 611	18.61 622	1.59 637	0.86 407	3.87 488	1.15 550	4.32 645	1.60 339	2.25 542	2.27 573	1.13 294	2.43 601	2.48 405	1.60 490	0.88 676	0.24 392	0.29 314	0.24 300	0.56 568	0.30 323

PWCDC_ROB	2.95 600	3.26 693	14.06 540	1.59 637	1.56 623	4.19 592	0.86 397	4.30 637	4.08 699	2.06 469	7.37 708	2.75 546	2.42 600	3.59 461	2.67 620	1.34 705	0.36 552	0.39 531	0.34 508	1.13 677	0.62 593

AnyNet_C32	4.17 676	5.75 709	12.62 515	1.60 639	1.54 616	5.51 712	4.09 721	3.90 499	3.23 669	4.22 701	3.03 650	3.10 582	3.41 652	8.01 575	18.85 744	0.53 620	0.58 661	0.53 625	0.74 672	1.19 685	0.97 659

RASNet	2.56 558	0.70 387	10.06 483	1.60 639	2.25 703	3.67 442	1.00 503	3.38 389	3.14 658	1.81 385	2.11 542	4.60 681	2.30 590	10.25 642	2.61 617	0.37 476	0.24 392	0.25 166	0.24 300	0.28 218	0.26 236

pmcnn	5.45 698	1.22 596	17.40 594	1.60 639	2.41 707	3.48 396	2.12 661	4.52 686	3.26 671	3.67 684	13.15 740	22.10 749	3.46 657	11.92 716	17.16 735	0.34 431	0.21 292	0.23 79	0.19 152	0.36 406	0.28 279

TestStereo1	1.56 352	0.81 473	2.32 304	1.61 642	0.64 285	4.13 566	1.36 588	3.79 466	3.20 666	1.60 334	2.57 619	1.39 348	2.15 576	2.51 411	1.30 422	0.29 299	0.20 253	0.34 458	0.25 323	0.40 443	0.36 410

SA-5K	1.56 352	0.81 473	2.32 304	1.61 642	0.64 285	4.13 566	1.36 588	3.79 466	3.20 666	1.60 334	2.57 619	1.39 348	2.15 576	2.51 411	1.30 422	0.29 299	0.20 253	0.34 458	0.25 323	0.40 443	0.36 410

SME	1.78 394	1.35 617	1.95 256	1.62 644	1.19 525	2.00 156	1.06 525	3.44 396	1.63 352	2.19 517	2.01 516	1.37 346	1.55 470	10.23 641	1.92 543	0.32 392	0.25 423	0.34 458	0.33 498	0.45 516	0.32 351

ADCS	4.22 678	5.33 705	16.32 575	1.64 645	1.31 558	3.91 493	3.64 714	4.21 593	2.89 630	5.11 710	2.81 641	4.46 674	3.06 638	5.21 498	19.50 746	0.63 640	0.64 673	0.69 668	0.69 670	1.12 676	1.26 674

GANet	2.93 599	1.05 553	11.29 501	1.64 645	0.96 440	3.91 493	2.52 675	3.72 455	2.41 551	2.95 655	3.00 648	3.21 591	2.03 563	12.42 722	4.72 656	0.51 611	0.41 596	0.46 579	0.39 568	0.60 582	0.50 538

G2L-Stereo_test	2.11 457	0.86 499	7.12 442	1.65 647	1.19 525	3.54 414	1.02 512	3.57 419	2.01 446	2.50 594	1.68 388	3.15 587	1.50 452	9.21 605	1.62 498	0.28 268	0.19 198	0.23 79	0.22 242	0.27 194	0.31 336

anonymity	1.76 391	1.26 603	2.73 348	1.66 648	1.32 565	1.84 139	1.07 528	3.49 403	2.30 518	2.11 481	2.11 542	1.71 395	3.90 666	1.82 340	1.48 461	1.10 688	1.09 700	1.08 696	1.08 697	1.05 665	1.09 667

EDNetEfficient	5.61 700	2.14 672	16.75 583	1.67 649	3.64 726	4.12 563	7.51 731	3.05 335	5.63 721	11.57 750	4.83 692	3.95 645	12.72 732	8.44 584	20.78 749	0.41 532	0.43 606	0.47 583	1.01 693	1.66 698	1.39 685

FC-DCNN	6.64 711	0.77 451	19.26 639	1.68 650	1.64 638	8.27 727	2.35 670	6.35 720	9.23 729	10.85 747	11.27 733	19.89 746	13.33 733	12.51 725	11.79 714	0.66 648	0.57 656	0.58 642	0.56 647	0.63 593	0.61 590

FC-DCNN v2	6.91 716	0.77 451	19.25 637	1.69 651	1.64 638	9.13 729	2.40 671	7.20 722	9.47 730	11.07 749	11.62 735	20.05 748	15.79 745	12.55 726	11.99 715	0.66 648	0.57 656	0.58 642	0.56 647	0.63 593	0.61 590

GANet-RSSM	1.98 433	0.62 307	3.49 382	1.69 651	1.23 540	4.22 598	0.91 447	3.31 372	1.86 417	1.81 385	1.74 407	2.34 492	1.82 541	10.92 667	1.73 518	0.34 431	0.29 484	0.31 379	0.28 406	0.39 438	0.40 470

SHD	2.82 584	2.04 667	13.80 534	1.69 651	1.79 668	2.73 253	1.07 528	3.85 481	3.18 662	4.63 705	2.74 632	3.38 609	2.77 620	5.48 506	3.66 643	0.62 639	0.47 630	0.51 614	0.55 645	0.65 605	0.74 626

SCV	0.95 207	0.63 315	1.38 182	1.70 654	0.41 107	1.23 55	0.89 433	3.53 414	1.57 318	0.61 87	1.54 342	0.93 258	0.77 184	1.66 309	0.66 181	0.36 468	0.20 253	0.25 166	0.19 152	0.29 240	0.25 200

RAFT_CTSACE	1.80 398	1.06 559	10.00 482	1.71 655	1.39 583	3.49 399	1.06 525	3.05 335	1.62 349	1.70 363	2.04 523	2.51 521	1.80 535	1.98 362	0.94 320	0.25 170	0.22 324	0.28 284	0.30 460	0.30 268	0.26 236

NOSS_ROB	2.27 489	0.73 419	3.00 361	1.71 655	1.00 465	3.90 492	0.97 487	4.29 629	2.81 622	2.94 654	2.19 560	3.88 643	1.19 365	11.77 709	1.62 498	0.59 631	0.54 648	0.56 637	0.52 636	0.56 568	0.54 562

SPS-STEREO	3.97 670	1.44 631	20.85 704	1.72 657	1.71 653	3.24 340	2.30 669	3.55 417	2.68 598	4.79 708	3.66 678	5.44 706	2.97 628	9.11 601	9.35 695	1.15 691	1.10 701	1.06 695	1.02 695	1.16 682	1.18 672
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MM-Stereo_test3	1.09 255	0.59 258	1.55 212	1.73 658	1.18 518	1.91 147	0.86 397	3.52 410	1.76 398	1.25 287	1.86 477	1.10 288	0.69 148	1.32 226	0.86 274	0.27 223	0.23 355	0.27 248	0.22 242	0.34 369	0.30 323

PASM	2.67 572	2.05 669	9.71 477	1.73 658	1.37 578	2.53 228	1.52 615	3.10 342	2.17 488	2.79 641	1.84 463	2.90 562	1.85 548	11.89 714	2.19 579	0.81 670	0.85 692	0.87 687	1.01 693	1.14 678	1.05 664

tt1	1.79 396	0.73 419	10.41 490	1.75 660	0.36 43	4.55 660	0.79 342	4.22 597	3.37 679	1.08 263	1.80 436	0.74 195	1.48 444	2.21 390	0.65 177	0.29 299	0.16 52	0.31 379	0.22 242	0.30 268	0.29 292

DISCO	2.25 484	0.73 419	10.06 483	1.76 661	1.12 502	3.47 392	1.25 572	3.24 361	2.26 508	2.65 630	1.96 502	4.53 678	1.92 557	4.17 480	3.61 642	0.32 392	0.25 423	0.31 379	0.29 437	0.66 611	0.41 476

EKT-Stereo	6.79 713	0.64 328	4.24 410	1.77 662	106.39 782	4.51 652	0.61 196	3.16 348	1.53 287	1.88 400	1.22 236	1.98 451	1.36 401	3.81 467	0.84 264	0.35 453	0.24 392	0.29 314	0.26 347	0.34 369	0.48 524

ACVNet-DCA	1.85 403	0.74 430	13.77 530	1.78 663	0.36 43	4.48 639	0.74 296	3.98 528	1.53 287	1.01 246	1.81 449	0.72 182	1.62 485	2.13 377	0.64 168	0.29 299	0.17 93	0.32 403	0.21 202	0.33 348	0.32 351

xx1	2.03 442	0.74 430	13.77 530	1.78 663	0.36 43	4.48 639	0.74 296	4.23 601	3.95 697	1.01 246	1.81 449	1.79 412	1.34 395	2.13 377	0.64 168	0.29 299	0.17 93	0.33 439	0.33 498	0.33 348	0.32 351

1test111	1.99 436	0.74 430	13.77 530	1.78 663	0.36 43	4.48 639	0.74 296	3.98 528	1.53 287	1.01 246	1.81 449	0.72 182	1.62 485	4.66 488	0.98 330	0.29 299	0.17 93	0.32 403	0.21 202	0.33 348	0.32 351

cc1	1.98 433	0.74 430	13.77 530	1.78 663	0.36 43	4.48 639	0.74 296	4.23 601	3.95 697	1.01 246	1.81 449	0.72 182	1.62 485	2.13 377	0.64 168	0.29 299	0.17 93	0.32 403	0.21 202	0.31 291	0.29 292

XX-Stereo	2.54 553	0.61 297	20.21 675	1.78 663	1.19 525	4.30 612	0.46 120	4.39 663	1.58 322	2.32 563	1.89 487	4.64 685	0.60 110	4.16 479	0.82 257	0.31 369	0.21 292	0.28 284	0.27 377	0.51 545	0.26 236

Pruner-Stereo	1.32 323	0.59 258	2.11 281	1.79 668	0.47 166	4.73 694	0.79 342	2.53 243	1.72 386	2.47 591	1.58 354	1.48 361	1.03 292	1.66 309	1.47 458	0.44 557	0.21 292	0.34 458	0.30 460	0.30 268	0.39 449

PVD	3.12 626	1.97 663	12.80 518	1.79 668	1.63 635	3.83 471	1.34 585	3.48 400	3.88 694	5.77 714	3.56 676	3.45 614	3.29 647	5.58 510	5.30 668	0.71 662	0.69 682	0.74 680	0.77 676	0.79 642	1.13 670

DN-CSS_ROB	1.91 418	1.55 639	11.13 500	1.82 670	0.88 416	3.99 532	0.61 196	4.01 536	1.67 363	1.64 346	1.89 487	1.39 348	1.06 314	3.23 448	1.50 468	0.31 369	0.19 198	0.44 566	0.29 437	0.37 421	0.31 336

DANet	2.63 565	1.07 561	8.10 458	1.83 671	1.70 651	3.25 344	1.16 553	4.31 640	2.38 544	3.40 679	2.18 558	4.08 654	1.80 535	9.77 618	3.89 647	0.52 617	0.55 653	0.59 645	0.44 601	0.63 593	0.86 647
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MFN_U_SF_RVC	3.81 661	10.78 734	15.01 559	1.84 672	1.39 583	3.73 453	1.63 629	4.05 550	3.26 671	2.91 648	2.38 600	4.36 671	3.65 660	8.43 583	4.91 661	1.11 690	1.04 698	0.99 691	1.31 706	1.58 695	1.75 696

iResNet	2.52 550	0.94 529	21.17 717	1.84 672	0.72 329	3.75 456	0.81 366	4.14 578	2.55 581	2.33 569	2.03 520	1.35 339	1.44 432	3.27 452	2.16 577	0.35 453	0.23 355	0.28 284	0.22 242	0.44 508	0.45 503

SGM_RVC	4.57 683	0.72 408	17.46 598	1.84 672	0.58 256	4.23 601	3.45 707	4.66 695	3.66 690	7.99 734	8.82 722	7.56 717	8.74 728	12.30 719	6.84 678	0.43 550	0.38 573	0.39 531	0.35 525	0.51 545	0.48 524
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SAMSARA	3.55 650	2.16 673	14.18 543	1.86 675	1.49 605	4.62 672	2.65 682	3.58 422	2.80 616	7.05 729	3.05 651	5.16 702	4.07 670	9.18 604	4.80 658	0.64 643	0.67 678	0.59 645	0.68 668	0.89 651	0.91 652

MADNet+	3.97 670	9.54 728	13.83 535	1.87 676	1.69 650	4.19 592	2.87 689	4.80 702	4.10 700	2.51 598	2.67 628	4.55 679	3.41 652	8.72 589	6.92 681	1.25 698	1.27 707	1.04 693	0.93 687	1.39 693	1.85 697

WAO-7	5.16 693	3.21 692	18.98 630	1.88 677	1.44 598	5.34 710	3.09 699	4.91 704	5.81 722	4.35 702	8.92 723	6.55 711	6.06 702	13.40 734	10.81 704	1.34 705	1.20 706	1.48 709	1.35 709	1.60 696	1.45 686

GCST	2.56 558	1.79 656	18.02 606	1.92 678	1.33 569	1.72 128	0.51 140	3.67 437	2.03 451	1.70 363	1.61 367	1.55 370	1.29 383	5.06 495	1.24 403	2.06 709	0.77 689	1.45 708	0.97 690	1.14 678	1.34 681

DGSMNet	7.55 719	1.62 641	17.42 595	1.92 678	12.73 744	7.45 725	42.99 771	4.13 572	2.07 462	2.10 477	3.16 661	3.42 611	1.70 514	9.24 606	2.30 587	3.70 728	10.89 763	11.80 765	5.54 752	4.24 725	2.66 713

RTS	3.90 665	7.04 712	17.94 604	1.92 678	2.19 700	5.00 706	2.96 692	4.29 629	3.19 663	4.05 692	3.08 653	4.94 691	3.16 641	7.64 566	6.72 674	0.66 648	0.44 611	0.51 614	0.47 611	0.95 656	0.76 631

RTSA	3.90 665	7.04 712	17.94 604	1.92 678	2.19 700	5.00 706	2.96 692	4.29 629	3.19 663	4.05 692	3.08 653	4.94 691	3.16 641	7.64 566	6.72 674	0.66 648	0.44 611	0.51 614	0.47 611	0.95 656	0.76 631

JetBlue	6.27 709	9.15 724	13.76 529	1.94 682	4.60 738	11.91 733	12.00 741	5.12 707	3.45 683	3.79 686	4.52 689	9.54 723	6.56 711	9.40 609	13.48 719	1.26 699	1.37 710	1.17 700	1.34 708	7.06 745	3.95 734

ELAS	5.99 706	1.62 641	20.29 683	1.96 683	2.01 690	15.09 740	8.38 735	5.23 709	5.54 719	9.02 738	8.61 718	6.74 712	9.75 730	7.48 561	11.40 711	0.96 682	1.18 703	0.72 676	0.93 687	1.30 690	1.67 692
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AnyNet_C01	4.37 680	7.80 714	16.40 576	1.98 684	1.40 585	6.37 717	6.47 729	4.09 562	5.03 715	4.06 694	3.78 680	4.16 660	3.31 648	6.62 541	10.00 697	0.61 637	0.67 678	0.63 659	0.67 665	2.01 700	1.31 678

PDISCO_ROB	2.86 589	1.53 638	14.27 545	1.98 684	2.19 700	4.52 654	1.35 586	4.65 694	3.19 663	2.09 474	2.16 554	3.53 626	2.45 603	5.32 499	2.12 570	1.30 703	0.78 690	0.72 676	0.59 654	1.24 688	1.28 676

SGM+DAISY	8.36 722	3.82 698	24.83 748	2.02 686	1.75 662	14.80 739	17.22 752	4.27 620	11.79 735	13.88 751	14.38 746	11.74 729	13.83 735	10.56 649	15.12 722	1.21 693	1.19 705	1.14 699	1.13 700	1.17 683	1.37 682

AAGNet	2.86 589	0.60 277	1.77 234	2.05 687	0.46 156	4.76 699	1.09 537	2.27 192	1.56 312	2.17 511	1.84 463	2.41 504	4.00 668	6.23 528	24.22 754	0.46 575	0.19 198	0.30 346	0.29 437	0.32 326	0.24 184

iResNetv2_ROB	2.65 568	5.00 704	19.28 642	2.06 688	1.09 497	3.83 471	1.13 547	4.14 578	2.09 466	1.85 391	2.03 520	2.01 457	1.51 457	3.58 460	1.58 486	0.34 431	0.21 292	0.32 403	0.21 202	0.44 508	0.29 292

MultiAttention	8.74 723	0.56 218	7.25 444	2.07 689	22.74 759	35.86 764	8.44 736	4.97 705	2.58 584	2.57 609	5.11 695	5.55 707	1.59 474	52.70 778	7.50 686	0.47 584	0.24 392	0.52 620	1.00 692	6.84 743	6.30 746

ELAS_RVC	5.72 703	1.64 646	20.40 687	2.09 690	2.01 690	4.95 705	11.47 740	4.66 695	6.31 726	8.09 735	8.01 712	8.06 721	11.65 731	8.36 579	10.22 698	0.99 684	1.17 702	0.81 685	0.76 674	1.14 678	1.58 690
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM-ForestM	11.55 734	1.16 582	21.62 730	2.14 691	0.81 368	22.25 754	19.08 755	16.50 750	11.34 733	15.94 757	14.44 747	27.12 760	22.61 759	24.76 758	28.39 765	0.50 605	0.48 636	0.47 583	0.44 601	0.55 562	0.53 554

PFNet	2.47 540	0.60 277	16.95 586	2.15 692	0.81 368	4.63 674	0.91 447	2.55 253	1.52 280	2.40 583	2.79 637	1.83 424	1.42 425	7.54 562	1.34 432	0.33 412	0.21 292	0.36 495	0.27 377	0.32 326	0.39 449

PSM-softLoss	1.66 373	0.59 258	5.15 423	2.25 693	0.48 175	4.68 681	0.69 260	2.57 257	1.52 280	2.14 493	1.45 314	1.42 355	0.99 279	6.04 523	1.20 390	0.41 532	0.23 355	0.37 509	0.39 568	0.32 326	0.31 336

KMStereo	1.66 373	0.59 258	5.15 423	2.25 693	0.48 175	4.68 681	0.69 260	2.57 257	1.52 280	2.14 493	1.45 314	1.42 355	0.99 279	6.04 523	1.20 390	0.41 532	0.23 355	0.37 509	0.39 568	0.32 326	0.31 336

NF-Stereo	1.58 355	0.61 297	2.66 341	2.26 695	0.47 166	4.68 681	0.67 238	3.31 372	1.48 250	2.11 481	1.59 358	1.36 341	1.09 328	6.08 525	1.20 390	0.40 517	0.20 253	0.36 495	0.34 508	0.31 291	0.36 410

RE-Stereo	1.58 355	0.61 297	2.72 345	2.26 695	0.46 156	4.68 681	0.68 249	3.31 372	1.48 250	2.11 481	1.59 358	1.36 341	1.09 328	6.01 520	1.22 397	0.41 532	0.20 253	0.36 495	0.34 508	0.31 291	0.37 425

TVStereo	1.58 355	0.61 297	2.72 345	2.26 695	0.46 156	4.68 681	0.68 249	3.31 372	1.48 250	2.11 481	1.59 358	1.36 341	1.09 328	6.01 520	1.22 397	0.41 532	0.20 253	0.36 495	0.34 508	0.31 291	0.37 425

OCTAStereo	1.58 355	0.61 297	2.72 345	2.27 698	0.46 156	4.68 681	0.67 238	3.30 371	1.48 250	2.11 481	1.59 358	1.36 341	1.09 328	6.02 522	1.21 394	0.41 532	0.20 253	0.36 495	0.34 508	0.31 291	0.37 425

CRFU-Net	2.49 544	0.78 458	10.36 488	2.30 699	1.08 491	3.91 493	1.41 603	3.85 481	1.65 359	2.15 501	1.76 420	3.34 603	7.95 723	5.56 508	1.48 461	0.47 584	0.35 545	0.30 346	0.28 406	0.37 421	0.43 491

G-Net	4.11 674	1.21 590	19.47 647	2.31 700	2.94 714	4.74 697	2.95 691	3.33 384	2.14 482	4.44 703	9.43 724	6.93 714	3.84 664	9.01 599	4.92 662	0.79 666	0.80 691	0.70 670	0.50 628	0.95 656	0.87 650

CC-Net-ROB	3.35 645	1.76 653	13.89 536	2.33 701	1.65 642	4.49 645	1.62 628	4.73 698	2.90 631	1.92 414	2.05 529	1.99 453	1.61 481	12.57 727	1.60 490	2.46 712	2.18 721	2.68 724	1.04 696	2.11 702	1.38 684

IRAFT_RVC	1.87 407	0.60 277	4.33 411	2.40 702	0.66 300	4.59 668	1.59 625	2.96 324	1.51 269	2.23 536	1.75 411	2.09 470	2.63 613	6.70 544	1.50 468	0.33 412	0.21 292	0.33 439	0.29 437	0.32 326	0.32 351

MSAF-DinoV2	13.69 746	13.09 744	22.03 736	2.41 703	1.44 598	4.03 541	1.38 596	9.07 729	9.20 728	2.23 536	1.98 509	5.08 698	5.06 687	177.66 790	5.46 670	0.45 567	0.34 539	0.40 538	0.62 660	6.09 737	5.80 745

MaskLacGwcNet_RVC	3.13 627	1.43 629	9.93 481	2.50 704	1.62 633	4.29 610	1.68 638	3.95 517	2.43 555	1.66 352	1.91 494	3.04 576	1.41 420	13.26 730	1.58 486	3.82 729	1.59 713	1.12 698	0.46 608	2.21 704	2.74 718

MDST_ROB	5.53 699	0.59 258	23.11 742	2.55 705	2.69 709	21.20 752	1.98 654	4.77 701	2.65 593	9.36 739	4.25 685	4.14 659	4.45 678	22.57 752	3.68 644	0.48 589	0.33 525	0.47 583	0.44 601	0.44 508	0.44 497

UDG	3.55 650	2.81 688	17.45 597	2.69 706	1.98 688	3.97 529	1.19 560	4.35 652	2.02 447	2.42 586	2.53 614	4.50 675	2.46 605	6.53 536	2.41 596	2.12 710	1.77 717	2.63 723	2.57 734	2.64 707	1.95 699

SQANet	3.70 656	9.34 726	18.41 618	2.75 707	2.74 710	3.40 374	1.47 609	3.50 406	1.68 366	2.60 618	1.75 411	2.69 539	1.91 556	6.72 548	1.74 519	2.96 715	1.41 711	1.85 711	1.12 698	3.17 711	2.70 717

OMP-Stereo	1.97 430	0.93 521	1.88 244	2.76 708	0.67 307	4.58 667	1.48 610	4.31 640	1.54 296	3.15 668	2.76 635	3.25 595	1.38 405	7.66 569	1.35 433	0.40 517	0.20 253	0.33 439	0.26 347	0.33 348	0.24 184

IIG-Stereo	1.95 426	0.79 462	2.14 283	2.78 709	0.66 300	4.62 672	0.76 312	4.27 620	1.53 287	2.63 625	3.14 660	3.35 604	1.61 481	7.65 568	1.41 443	0.39 509	0.20 253	0.31 379	0.25 323	0.33 348	0.22 142

PWCK	5.85 704	9.95 730	15.22 566	2.90 710	1.56 623	5.66 714	7.69 732	5.27 710	4.74 712	3.88 687	7.51 709	8.04 719	5.28 691	15.18 743	8.40 691	3.08 717	1.51 712	2.24 716	1.37 710	5.55 736	1.96 700

WAO-6	5.87 705	2.27 675	15.05 560	2.96 711	2.77 711	12.01 734	3.58 713	5.37 715	11.91 736	3.34 676	9.69 725	6.78 713	5.84 699	11.82 712	8.89 694	2.87 714	2.35 728	2.50 718	1.84 721	2.85 708	2.67 714

CAS	1.26 306	0.40 22	1.46 196	2.97 712	1.61 631	4.13 566	0.73 283	1.78 111	1.49 256	0.83 202	1.10 206	0.59 112	0.53 75	1.26 205	0.80 250	2.99 716	0.13 1	0.21 42	0.13 1	0.31 291	1.72 694

MFMNet_re	2.91 596	1.91 659	18.25 611	3.06 713	1.89 681	3.13 319	1.67 636	3.52 410	2.97 639	3.14 666	2.87 644	2.26 479	2.41 599	2.42 399	2.00 555	1.10 688	1.05 699	0.94 689	0.90 685	1.28 689	1.46 688

otaku	4.58 684	8.93 721	19.95 663	3.11 714	2.67 708	3.91 493	2.57 679	3.82 474	2.25 504	2.22 532	9.72 726	4.08 654	2.35 595	8.57 585	2.13 573	3.51 723	1.65 715	2.15 715	1.17 701	3.69 718	3.15 721

Ntro	4.21 677	8.94 722	19.89 661	3.22 715	2.96 715	4.15 570	1.89 649	3.92 509	2.36 533	1.77 377	2.14 551	3.35 604	2.17 581	9.48 611	2.24 583	3.52 724	1.76 716	2.13 714	1.31 706	3.83 721	3.09 719

Selective-IGEV-i16pa	129.35 789	164.95 790	19.57 649	3.26 716	2.26 704	202.88 791	5.86 725	236.38 792	207.45 792	116.27 789	209.82 790	153.71 791	219.30 792	258.04 792	190.96 791	192.94 791	94.03 788	90.21 784	64.92 783	4.40 729	149.67 790

ACVNet_2	5.41 697	12.60 738	20.42 689	3.27 717	3.15 721	4.50 648	3.02 695	4.66 695	3.73 692	3.35 678	5.36 696	7.86 718	2.88 624	12.33 721	4.76 657	3.12 718	2.22 722	2.70 726	1.69 714	3.49 714	3.10 720

WAO-8	11.95 735	13.02 742	20.56 694	3.50 718	3.08 718	15.11 741	2.80 686	12.91 741	19.11 758	7.69 731	13.12 738	11.62 726	7.01 715	84.40 784	7.91 688	3.42 720	1.92 719	3.54 738	1.93 724	3.68 716	2.69 715

Venus	11.95 735	13.02 742	20.56 694	3.50 718	3.08 718	15.11 741	2.80 686	12.91 741	19.11 758	7.69 731	13.12 738	11.62 726	7.01 715	84.40 784	7.91 688	3.42 720	1.92 719	3.54 738	1.93 724	3.68 716	2.69 715

DDUNet	2.91 596	2.78 687	6.94 441	3.53 720	2.26 704	3.28 353	1.36 588	3.77 462	2.04 455	2.62 622	2.49 608	4.18 661	1.69 512	5.38 502	1.85 534	2.21 711	1.77 717	2.61 722	2.43 732	2.60 706	2.34 708

ACVNet-4b	6.73 712	13.67 747	21.87 733	3.54 721	3.07 717	4.19 592	2.25 666	4.03 541	3.65 688	1.64 346	3.98 684	5.88 708	2.89 625	10.01 631	16.98 734	23.29 771	2.24 723	2.53 719	1.78 718	3.87 722	3.21 724

ACVNet_1	6.04 707	13.97 749	21.36 723	3.58 722	3.14 720	4.73 694	2.48 673	4.20 588	3.17 661	2.98 656	2.83 643	23.31 753	4.34 676	11.06 674	2.45 602	3.68 726	2.33 726	2.60 721	1.79 719	3.69 718	3.19 723

LVE	6.88 715	9.31 725	21.14 714	3.61 723	3.18 722	4.49 645	2.79 685	10.21 731	11.69 734	3.16 669	11.53 734	18.33 737	4.31 675	11.66 703	3.52 641	4.45 738	2.93 734	2.56 720	1.91 723	3.62 715	3.16 722

RainbowNet	4.56 682	8.28 715	20.07 669	3.64 724	3.23 723	4.15 570	2.99 694	4.18 584	3.03 648	2.20 521	2.65 626	4.26 666	2.90 626	9.77 618	2.12 570	3.88 730	2.27 724	2.71 727	1.72 717	3.78 720	3.31 727

Dean	7.52 718	9.08 723	21.41 724	3.74 725	3.53 724	4.81 701	3.53 710	5.33 714	5.25 716	4.17 697	26.53 758	25.62 759	4.09 671	10.97 668	4.32 649	3.69 727	2.30 725	2.91 728	1.87 722	4.03 724	3.24 725

DispFullNet	4.64 685	3.48 696	23.95 747	3.99 726	3.03 716	3.35 363	1.06 525	4.18 584	2.80 616	6.33 721	2.94 645	4.04 652	7.81 722	3.92 474	5.16 663	2.75 713	1.61 714	3.10 732	2.68 737	3.32 713	3.31 727

tt	7.19 717	0.51 144	6.83 438	4.03 727	2.30 706	12.05 735	20.19 757	15.46 748	6.58 727	3.42 680	3.22 664	5.37 704	6.39 710	4.20 481	7.46 685	9.81 757	11.53 764	7.05 755	7.46 756	6.31 739	3.71 732

TorneroNet	25.88 759	11.28 736	21.62 730	4.20 728	4.07 733	55.25 769	3.15 700	15.16 747	76.94 785	58.09 779	82.72 785	86.88 784	41.15 767	13.35 733	18.13 740	4.32 733	2.85 730	3.45 734	2.62 735	8.33 749	4.14 736

JetRed	10.48 728	27.10 761	35.70 757	4.27 729	4.09 734	15.55 743	12.83 748	12.16 737	5.50 718	5.83 715	5.56 698	10.14 724	7.43 718	8.88 593	26.39 760	3.32 719	3.81 743	3.51 736	2.96 743	7.85 746	6.69 747

TorneroNet-64	10.12 725	8.74 717	20.95 710	4.27 729	3.76 730	13.86 738	2.85 688	15.05 746	23.15 761	10.07 743	23.84 756	13.47 732	8.24 726	13.96 741	17.21 736	3.96 731	2.72 729	3.23 733	2.48 733	6.29 738	4.27 737

IMH-64-1	4.84 689	2.53 681	6.83 438	4.30 731	3.74 727	4.81 701	6.05 726	5.30 711	3.92 695	3.95 690	8.33 715	5.08 698	6.06 702	8.96 597	6.30 671	4.57 740	2.96 736	3.04 729	2.12 729	4.28 726	3.62 730

IMH-64	4.84 689	2.53 681	6.83 438	4.30 731	3.74 727	4.81 701	6.05 726	5.30 711	3.92 695	3.95 690	8.33 715	5.08 698	6.06 702	8.96 597	6.30 671	4.57 740	2.96 736	3.04 729	2.12 729	4.28 726	3.62 730

IMH	6.81 714	13.66 746	20.41 688	4.33 733	3.74 727	5.50 711	3.06 697	5.49 717	6.22 724	4.64 706	10.35 728	9.30 722	8.03 725	13.61 737	6.81 676	4.80 743	2.99 739	3.09 731	2.12 729	4.36 728	3.61 729

DStereoO	3.90 665	2.13 670	7.90 456	4.43 734	2.84 713	4.40 627	5.30 724	4.31 640	3.21 668	2.41 585	3.08 653	2.93 569	7.14 717	4.20 481	11.12 708	4.11 732	1.30 709	1.33 704	1.63 712	3.09 709	1.26 674

KSHMR	16.96 750	5.37 706	21.64 732	4.46 735	4.50 736	8.30 728	3.32 703	15.58 749	76.24 784	6.62 728	61.47 779	56.53 775	5.43 695	35.17 764	11.37 710	4.39 735	2.97 738	3.63 740	2.74 739	5.10 734	4.34 738

ktn	21.74 757	10.34 731	19.68 653	4.53 736	4.00 732	6.53 719	4.51 722	6.79 721	78.82 786	84.69 785	100.86 788	58.49 776	7.57 720	12.11 718	13.35 718	4.58 742	3.24 741	3.49 735	2.62 735	4.65 731	3.84 733

notaker	10.50 729	8.60 716	20.23 676	4.54 737	3.95 731	6.27 716	3.44 706	8.07 725	4.75 713	8.73 736	46.45 769	13.86 735	27.86 760	13.49 735	13.61 720	4.56 739	3.18 740	3.52 737	2.68 737	8.13 748	4.05 735

MonStereo1	8.07 721	2.24 674	5.83 432	4.68 738	3.60 725	18.80 750	2.52 675	5.89 719	5.86 723	4.76 707	13.98 745	7.41 715	50.63 776	13.28 731	5.16 663	4.40 736	0.90 694	2.69 725	1.55 711	3.92 723	3.30 726

BEATNet-Init1	49.72 776	64.32 780	97.77 786	4.68 738	4.28 735	84.75 780	60.42 772	73.38 781	68.59 783	88.29 786	88.51 787	91.94 785	97.99 786	85.26 786	70.96 783	0.80 668	0.65 674	0.85 686	0.70 671	7.96 747	2.33 707

DStereoSA	10.13 726	4.62 702	12.76 516	4.78 740	13.35 745	9.97 730	22.80 758	4.74 700	16.44 747	5.11 710	15.31 748	4.61 682	13.82 734	8.00 573	27.60 762	6.51 748	8.86 755	1.43 707	8.28 757	3.16 710	10.38 748

MANE	11.39 733	1.38 622	23.16 743	4.82 741	2.79 712	22.02 753	14.51 750	25.81 757	26.28 762	10.93 748	13.17 741	19.90 747	18.03 751	15.69 745	20.41 748	0.96 682	0.74 687	1.42 706	3.24 744	0.74 633	1.71 693

UNDER WATER	10.47 727	3.95 699	22.62 741	5.07 742	4.51 737	7.78 726	3.77 716	12.56 740	21.72 760	7.84 733	10.78 729	23.96 755	31.66 761	10.78 661	16.19 730	4.44 737	2.93 734	4.24 741	2.86 741	6.33 740	5.47 744

UNDER WATER-64	9.33 724	5.37 706	22.60 740	5.22 743	4.86 739	10.75 732	4.61 723	11.45 732	17.30 752	7.59 730	9.80 727	15.99 736	17.90 750	10.63 653	15.72 726	4.36 734	2.87 731	4.39 745	2.86 741	7.01 744	5.36 743

DStereoFS	11.11 732	13.81 748	11.82 507	5.73 744	11.05 743	20.81 751	11.36 739	8.68 728	16.52 750	14.90 754	15.81 752	11.63 728	13.85 737	9.05 600	15.60 725	7.57 749	8.88 756	2.41 717	5.29 751	2.16 703	15.30 759

MADNet++	7.57 720	5.80 710	13.28 521	6.38 745	5.26 740	7.18 721	7.77 733	5.32 713	5.62 720	6.11 718	7.78 710	6.02 710	8.01 724	11.74 708	16.36 731	9.36 755	4.95 746	8.57 758	5.66 753	4.83 732	5.34 742

HanzoNet	31.60 763	17.23 755	21.22 719	7.32 746	5.84 741	7.25 723	3.53 710	13.82 745	14.20 741	50.38 775	47.01 770	44.45 764	56.61 778	36.61 765	32.00 766	63.89 783	56.57 784	7.97 757	89.20 787	28.69 764	28.25 767

PML	64.32 780	53.22 775	17.88 603	8.10 747	32.94 762	148.46 789	247.79 792	12.18 738	45.42 775	111.41 788	288.92 792	101.47 786	101.31 787	31.67 760	15.55 724	14.03 762	4.83 745	10.98 760	6.18 754	28.82 765	5.17 741

LE_ROB	18.58 751	1.21 590	48.38 763	8.60 748	23.00 760	7.32 724	19.74 756	9.94 730	38.69 772	43.53 768	21.91 753	28.40 761	40.92 766	23.18 754	54.71 772	0.34 431	0.33 525	0.32 403	0.36 535	0.42 486	0.40 470

DGTPSM_ROB	15.31 747	8.85 719	28.14 754	9.90 749	18.89 747	12.44 736	33.21 761	13.48 743	17.86 756	9.50 740	22.89 754	13.78 733	19.67 752	21.26 748	23.68 752	5.08 745	8.84 753	5.62 753	11.50 760	6.72 741	14.87 757

Selective-IGEV-i1pa	29.93 762	36.60 763	34.97 756	9.92 750	7.41 742	38.91 765	35.81 764	43.96 769	35.07 770	30.01 759	53.53 778	41.78 762	35.42 762	40.57 766	33.93 767	30.94 773	15.47 767	23.33 766	13.36 764	10.61 751	27.01 765

DPSMNet_ROB	15.52 748	8.89 720	31.44 755	10.07 751	18.91 748	12.44 736	33.22 762	13.51 744	17.94 757	9.58 741	22.91 755	13.79 734	19.67 752	21.43 749	23.73 753	5.17 746	8.84 753	5.63 754	11.52 763	6.79 742	14.90 758

USTest	15.98 749	15.58 754	22.56 739	18.49 752	16.99 746	26.43 755	36.08 765	27.68 760	12.77 738	10.69 746	10.80 730	18.35 738	15.09 741	18.62 747	23.37 751	4.85 744	5.34 751	7.38 756	7.43 755	9.90 750	11.23 749

noway3	12.11 737	12.88 739	18.29 613	22.08 753	20.58 751	16.00 745	12.31 743	22.29 751	4.37 701	6.52 726	6.38 702	18.56 743	15.10 742	8.64 587	10.68 701	9.17 752	5.00 747	5.23 747	3.94 747	12.14 753	12.14 752

noway2	12.12 738	12.89 740	18.23 610	22.27 754	20.57 750	16.13 746	12.37 746	22.35 752	4.45 702	6.34 722	6.58 706	18.59 744	15.01 739	8.11 576	10.67 700	9.07 751	5.26 748	5.25 748	3.92 745	12.23 754	12.12 751

iinet-test	19.59 753	18.93 756	25.29 749	22.27 754	21.21 755	29.32 756	37.73 766	31.61 763	16.48 748	14.41 752	13.76 742	22.91 751	19.69 754	21.98 750	26.21 756	10.17 758	8.89 757	11.03 761	10.88 758	13.66 759	15.45 760

IINet	19.59 753	18.93 756	25.29 749	22.27 754	21.21 755	29.32 756	37.73 766	31.61 763	16.48 748	14.41 752	13.76 742	22.91 751	19.69 754	21.98 750	26.21 756	10.17 758	8.89 757	11.03 761	10.88 758	13.66 759	15.45 760

TCMNet-wrong-test	12.32 739	14.13 750	19.38 643	22.38 757	19.85 749	15.99 744	12.34 745	22.95 753	4.56 707	6.24 720	6.27 701	18.40 739	15.71 744	10.10 637	10.72 702	9.06 750	4.78 744	5.35 752	3.95 750	12.28 757	11.97 750

zzzz4	12.38 741	14.70 752	19.20 635	22.47 758	20.75 752	16.16 748	12.33 744	23.67 756	4.48 704	6.35 724	6.53 705	18.55 741	14.99 738	8.35 578	10.84 705	9.34 753	5.29 749	5.25 748	3.94 747	12.24 755	12.15 753

noway1	12.38 741	14.65 751	19.19 633	22.47 758	20.76 753	16.13 746	12.30 742	23.66 755	4.48 704	6.34 722	6.52 704	18.55 741	15.01 739	8.39 582	10.84 705	9.34 753	5.29 749	5.25 748	3.94 747	12.24 755	12.15 753

noway4	12.47 743	15.37 753	19.26 639	22.73 760	20.78 754	16.28 749	12.44 747	23.08 754	4.68 709	6.43 725	6.45 703	18.54 740	15.51 743	8.64 587	10.74 703	9.53 756	5.34 751	5.27 751	3.92 745	12.28 757	12.23 755

Anonymous_1	57.11 777	19.68 758	26.15 751	23.10 761	142.31 787	30.84 758	39.75 768	33.86 767	16.98 751	70.53 783	15.42 749	23.46 754	19.75 756	23.04 753	27.23 761	164.73 790	9.02 759	130.38 786	137.40 788	161.27 791	27.24 766

DPSM_ROB	20.78 755	20.03 759	26.57 752	23.62 762	22.46 757	31.10 759	39.97 769	33.52 765	17.41 754	15.25 755	15.80 750	24.06 756	20.71 757	23.30 755	27.62 763	10.78 760	9.41 760	11.69 763	11.50 760	14.49 761	16.36 762

DPSM	20.78 755	20.03 759	26.57 752	23.62 762	22.46 757	31.10 759	39.97 769	33.52 765	17.41 754	15.25 755	15.80 750	24.06 756	20.71 757	23.30 755	27.62 763	10.78 760	9.41 760	11.69 763	11.50 760	14.49 761	16.36 762

LRCNet_RVC	25.52 758	33.45 762	23.21 745	31.79 764	32.78 761	6.74 720	1.18 557	25.88 758	4.46 703	28.94 758	30.89 759	24.91 758	17.57 749	27.66 759	24.34 755	35.26 777	25.60 776	35.91 777	33.81 774	31.90 774	34.10 775

HaxPig	43.25 772	43.65 772	45.00 761	33.85 765	35.61 763	32.69 761	30.52 759	45.09 770	42.97 773	48.77 771	48.17 773	43.00 763	40.26 765	44.58 767	43.61 768	47.18 780	49.30 781	51.54 781	50.25 780	43.73 775	45.29 776

MEDIAN_ROB	47.37 774	49.08 774	49.92 765	40.32 766	39.97 765	34.95 763	33.43 763	49.17 772	46.39 776	53.06 776	52.65 777	47.65 767	42.23 775	48.35 777	47.29 770	52.10 782	54.04 783	54.28 782	53.48 781	48.76 779	50.33 780

AVERAGE_ROB	44.46 773	45.91 773	46.59 762	40.59 767	38.66 764	32.99 762	30.52 759	46.19 771	43.26 774	49.59 774	48.97 774	44.62 765	39.89 764	45.04 768	43.94 769	48.74 781	50.69 782	50.80 780	49.79 779	45.54 778	46.97 777

Hybrid-DGEV	41.74 765	40.15 767	53.21 770	47.72 768	45.04 766	62.46 771	80.71 780	67.23 775	34.70 763	30.38 760	31.64 761	48.32 773	41.44 768	46.71 776	55.65 779	21.63 768	18.85 769	23.50 773	23.21 770	29.18 769	33.09 774

Selective-RAFT-Error	41.77 768	40.16 768	53.34 771	47.73 769	45.25 771	62.51 772	80.64 779	67.22 774	34.93 769	30.64 766	31.81 763	48.11 768	42.11 774	46.57 770	54.95 773	21.61 765	18.87 770	23.48 768	23.15 769	29.16 768	33.08 773

CasAABBNet	41.80 771	40.20 769	53.41 773	47.73 769	45.18 768	62.51 772	80.71 780	67.26 776	34.80 767	30.49 762	31.88 764	48.24 770	41.81 770	46.63 772	55.64 778	21.60 764	18.88 771	23.48 768	23.22 771	29.19 770	33.05 770

RAFT-FEzeroshot	41.78 769	40.21 770	53.07 768	47.74 771	45.19 769	62.51 772	80.73 782	67.30 777	34.75 764	30.51 763	31.88 764	48.27 771	41.88 771	46.64 773	55.54 776	21.62 766	18.89 773	23.48 768	23.22 771	29.20 771	33.05 770

RAFT-FE	41.78 769	40.21 770	53.07 768	47.74 771	45.19 769	62.51 772	80.73 782	67.30 777	34.75 764	30.51 763	31.88 764	48.27 771	41.88 771	46.64 773	55.54 776	21.62 766	18.89 773	23.48 768	23.22 771	29.20 771	33.05 770

FlowAnything	41.75 767	39.90 765	53.36 772	47.83 773	45.06 767	62.45 770	80.51 777	67.34 779	34.89 768	30.56 765	31.52 760	48.18 769	42.05 773	46.66 775	55.24 774	21.71 770	18.88 771	23.49 772	23.13 767	29.12 766	33.04 769

fast-reg	41.74 765	39.55 764	52.36 767	48.35 774	53.83 773	63.99 778	80.62 778	67.13 773	34.76 766	30.46 761	31.71 762	46.30 766	38.94 763	45.39 769	53.82 771	20.51 763	18.78 768	23.33 766	22.88 766	29.12 766	32.91 768

LSM	12.71 744	3.52 697	20.79 703	55.63 775	84.76 777	3.63 438	6.30 728	3.73 456	4.93 714	5.55 713	13.92 744	3.53 626	3.25 646	9.72 617	4.12 648	0.64 643	0.85 692	0.71 672	0.81 681	1.03 663	26.84 764

light-stereo	41.45 764	10.64 733	54.16 775	59.84 776	45.61 772	131.14 788	1.57 623	37.33 768	17.30 752	76.21 784	120.65 789	118.18 789	3.98 667	89.11 787	15.46 723	5.48 747	9.68 762	1.25 701	1.28 705	17.93 763	12.24 756

zzzz2	62.05 778	59.17 778	79.56 781	72.07 777	67.48 775	93.36 783	121.04 786	99.79 785	52.42 777	44.70 769	47.17 771	69.71 777	59.48 779	69.15 780	80.64 784	32.46 774	28.45 777	35.17 775	35.02 775	43.94 776	50.13 778

noway5	62.05 778	59.17 778	79.56 781	72.07 777	67.48 775	93.36 783	121.04 786	99.79 785	52.42 777	44.70 769	47.17 771	69.71 777	59.48 779	69.15 780	80.64 784	32.46 774	28.45 777	35.17 775	35.02 775	43.94 776	50.13 778

zzzzzz3	69.47 782	68.75 781	95.95 785	92.04 779	86.19 778	92.69 782	109.30 784	107.64 787	55.63 779	49.24 773	52.63 775	85.19 783	79.67 784	70.47 782	82.28 787	37.59 778	29.10 779	39.83 779	38.78 777	54.76 781	61.64 782

zzz1	69.44 781	68.76 782	95.90 784	92.07 780	86.22 779	92.47 781	109.30 784	107.66 788	55.65 780	49.21 772	52.63 775	85.10 782	79.74 785	70.47 782	82.00 786	37.59 778	29.10 779	39.82 778	38.78 777	54.75 780	61.65 783

LSM0	49.58 775	40.04 766	53.62 774	97.15 781	128.68 786	62.75 776	79.89 776	67.63 780	35.11 771	33.02 767	32.61 768	48.43 774	41.60 769	46.60 771	55.43 775	21.63 768	18.99 775	23.62 774	23.13 767	29.47 773	52.26 781

DPSimNet_ROB	102.30 783	119.72 789	143.59 788	109.42 782	94.10 780	127.22 787	127.15 788	26.62 759	102.36 790	149.58 791	83.99 786	139.34 790	137.54 790	64.62 779	82.36 788	105.18 784	66.15 785	120.15 785	69.61 784	99.58 783	77.72 784

RSGM-EC	108.14 784	104.44 786	68.66 778	115.42 783	109.31 783	116.48 785	139.19 789	127.02 789	55.95 781	55.27 777	71.01 780	116.54 787	111.76 788	176.57 788	175.06 789	117.34 788	71.64 786	140.65 787	83.55 785	123.96 786	82.91 785

acva	108.14 784	104.44 786	68.66 778	115.42 783	109.31 783	116.48 785	139.19 789	127.02 789	55.95 781	55.27 777	71.01 780	116.54 787	111.76 788	176.57 788	175.06 789	117.34 788	71.64 786	140.65 787	83.55 785	123.96 786	82.91 785

DLNR_Zeroshot_test	28.62 760	55.50 776	49.94 766	183.62 785	115.05 785	3.43 381	0.28 24	29.49 761	1.49 256	1.01 246	1.26 253	0.93 258	0.63 119	3.92 474	1.51 474	29.81 772	0.41 596	0.26 212	0.23 268	93.28 782	0.32 351

DLNR-FE	28.68 761	56.10 777	49.61 764	183.75 786	105.98 781	3.44 382	0.28 24	29.58 762	1.49 256	1.01 246	1.26 253	0.93 258	0.63 119	3.81 467	1.51 474	33.14 776	0.41 596	0.26 212	0.23 268	99.94 784	0.32 351

test_example2	212.63 790	219.92 791	221.87 790	213.67 787	221.17 791	199.47 790	200.74 791	185.30 791	141.66 791	209.52 792	213.45 791	210.82 792	205.48 791	221.27 791	216.64 792	236.83 792	242.07 792	213.93 789	217.01 789	235.69 792	226.10 791

xxxxx1	112.33 786	88.53 783	37.76 758	227.84 788	157.23 788	39.05 766	61.41 773	93.76 782	79.29 787	62.45 780	74.79 782	78.32 779	70.96 781	33.47 761	70.69 780	114.00 785	130.36 789	259.31 790	274.34 790	145.54 788	147.50 787

tt_ll	112.33 786	88.53 783	37.76 758	227.84 788	157.23 788	39.05 766	61.41 773	93.76 782	79.29 787	62.45 780	74.79 782	78.32 779	70.96 781	33.47 761	70.69 780	114.00 785	130.36 789	259.31 790	274.34 790	145.54 788	147.50 787

ff	112.33 786	88.53 783	37.76 758	227.84 788	157.23 788	39.05 766	61.41 773	93.76 782	79.29 787	62.45 780	74.79 782	78.32 779	70.96 781	33.47 761	70.69 780	114.00 785	130.36 789	259.31 790	274.34 790	145.54 788	147.50 787

ccccc		629.75 792		567.84 791	570.84 792	582.44 792		613.82 793		614.58 793		555.57 793		666.94 793		781.57 793	507.24 793	391.36 793	342.44 793	689.82 793

GS-Stereo							0.83 376	3.32 377	1.37 198	0.75 150	0.89 136	0.76 199	0.80 206	0.92 90	0.53 118	0.26 195	0.18 148	0.26 212	0.20 179	0.28 218	0.21 105

FSD					0.60 262	0.77 17	0.67 238	1.57 72	0.68 19	0.72 138	0.62 66	1.02 276	0.72 157	0.81 50	0.73 220	0.59 631	0.54 648	0.57 640	0.54 642	0.57 573

ASD4		113.98 788

Low-res two-view benchmark