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

FORCE_4.6	0.64 66	0.49 139	1.08 73	0.65 72	0.25 10	1.81 152	0.43 121	2.60 293	1.03 154	0.41 1	0.78 122	0.47 53	0.54 94	0.79 45	0.33 2	0.26 211	0.14 13	0.24 133	0.19 157	0.24 120	0.16 1

F5.5	0.58 35	0.48 125	1.05 40	0.64 58	0.25 10	1.18 57	0.36 68	2.07 169	1.04 158	0.56 59	0.53 58	0.45 45	0.64 140	0.83 62	0.32 1	0.21 68	0.15 36	0.24 133	0.20 189	0.25 154	0.17 2

F8.5	0.59 37	0.51 160	1.09 83	0.65 72	0.24 1	1.10 41	0.34 57	2.38 228	0.96 132	0.44 7	0.62 78	0.46 48	0.56 104	0.85 77	0.35 8	0.26 211	0.14 13	0.23 80	0.21 217	0.24 120	0.17 2

FORCE_9	0.59 37	0.50 146	1.09 83	0.65 72	0.24 1	1.10 41	0.34 57	2.36 223	0.93 119	0.45 9	0.61 76	0.46 48	0.59 119	0.84 72	0.34 7	0.25 182	0.14 13	0.23 80	0.21 217	0.24 120	0.17 2

FORCE_8	0.60 44	0.51 160	1.10 92	0.65 72	0.24 1	1.09 39	0.37 79	2.34 219	0.94 125	0.47 14	0.68 97	0.47 53	0.65 149	0.86 80	0.33 2	0.27 243	0.14 13	0.23 80	0.20 189	0.24 120	0.17 2

F7	0.60 44	0.53 190	1.05 40	0.65 72	0.25 10	1.09 39	0.38 81	2.57 277	0.94 125	0.49 24	0.53 58	0.47 53	0.51 77	0.90 94	0.35 8	0.24 152	0.14 13	0.23 80	0.20 189	0.23 97	0.17 2

FORCE_4.5	0.60 44	0.51 160	1.00 27	0.68 106	0.25 10	1.11 43	0.42 114	2.35 222	0.98 140	0.44 7	0.70 101	0.39 20	0.52 81	1.11 162	0.39 25	0.25 182	0.14 13	0.25 180	0.21 217	0.23 97	0.17 2

FORCE_6	0.61 51	0.53 190	1.07 54	0.66 88	0.24 1	1.07 36	0.35 65	2.57 277	1.04 158	0.49 24	0.67 94	0.47 53	0.59 119	0.83 62	0.33 2	0.26 211	0.14 13	0.24 133	0.22 261	0.24 120	0.17 2

PipStereo	0.46 4	0.31 1	0.89 8	0.82 232	0.27 20	0.58 8	0.27 23	1.58 82	0.42 4	0.43 6	0.27 3	0.68 173	0.50 71	0.82 59	0.35 8	0.18 29	0.17 106	0.19 10	0.15 11	0.18 1	0.17 2

Foundation-i32	0.47 7	0.34 6	1.00 27	0.73 158	0.24 1	0.66 13	0.28 25	1.31 45	0.44 5	0.53 46	0.27 3	0.81 236	0.46 50	0.73 25	0.41 40	0.22 99	0.15 36	0.19 10	0.16 33	0.19 10	0.17 2

LACA2	0.62 55	0.53 190	1.20 148	0.54 5	0.26 17	3.15 342	0.47 144	1.56 79	0.57 14	0.52 40	0.47 37	0.47 53	0.45 44	0.71 12	0.37 19	0.23 118	0.17 106	0.21 42	0.15 11	0.23 97	0.17 2

BridgeDepth	0.54 22	0.42 47	1.05 40	0.58 12	0.25 10	1.30 85	0.36 68	1.53 76	0.86 86	0.56 59	0.37 11	0.57 116	0.65 149	0.87 81	0.40 29	0.20 54	0.15 36	0.19 10	0.16 33	0.22 84	0.17 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
monsterstereo	0.82 169	0.50 146	1.26 168	0.77 199	1.41 620	2.54 251	0.40 96	3.14 368	0.71 28	0.70 142	1.11 231	0.41 31	0.39 22	1.50 291	0.50 115	0.19 40	0.16 65	0.22 61	0.16 33	0.21 58	0.17 2

CREStereo++_RVC	1.02 262	0.49 139	1.54 233	0.83 246	0.55 252	4.01 562	0.31 32	1.63 95	1.99 465	1.63 367	2.13 573	0.84 242	0.65 149	0.88 87	0.70 228	0.27 243	0.15 36	0.23 80	1.22 736	0.24 120	0.17 2
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
FORCE_4.7	0.65 74	0.48 125	1.07 54	0.61 24	0.26 17	1.79 150	0.48 149	2.37 226	1.00 147	0.45 9	0.70 101	0.48 63	0.53 86	1.00 136	0.36 13	0.25 182	0.13 1	0.27 269	0.24 322	0.30 291	0.18 15

F4.4	0.62 55	0.50 146	1.01 30	0.67 101	0.24 1	1.18 57	0.33 46	2.39 229	0.95 131	0.49 24	0.67 94	0.52 78	0.79 220	0.97 122	0.45 76	0.26 211	0.14 13	0.23 80	0.18 107	0.24 120	0.18 15

FORCE_4	0.66 77	0.50 146	1.07 54	0.61 24	0.25 10	1.54 121	0.49 152	2.24 198	1.00 147	0.42 3	0.66 90	0.52 78	0.54 94	1.58 306	0.41 40	0.33 435	0.14 13	0.26 230	0.22 261	0.24 120	0.18 15

FORCE_5	0.59 37	0.55 225	1.09 83	0.65 72	0.26 17	1.05 33	0.31 32	2.01 154	1.24 193	0.46 12	0.69 99	0.52 78	0.52 81	0.83 62	0.36 13	0.27 243	0.13 1	0.26 230	0.22 261	0.26 190	0.18 15

over-6	0.70 92	0.55 225	1.26 168	0.67 101	0.25 10	2.15 201	0.44 127	2.25 201	0.81 65	0.50 31	0.54 62	0.50 68	0.68 167	1.68 340	0.40 29	0.34 456	0.17 106	0.21 42	0.16 33	0.28 239	0.18 15

over v1	0.59 37	0.57 255	1.14 121	0.68 106	0.24 1	0.90 23	0.34 57	2.03 161	0.83 77	0.52 40	0.53 58	0.52 78	0.77 205	1.00 136	0.45 76	0.25 182	0.17 106	0.19 10	0.15 11	0.25 154	0.18 15

over-8	0.61 51	0.56 242	1.20 148	0.66 88	0.24 1	1.85 155	0.36 68	1.68 104	0.72 30	0.52 40	0.53 58	0.53 86	0.67 166	1.02 142	0.40 29	0.33 435	0.17 106	0.20 21	0.15 11	0.26 190	0.18 15

over-9	0.64 66	0.59 283	1.20 148	0.65 72	0.24 1	2.26 215	0.36 68	1.76 115	0.73 37	0.53 46	0.50 45	0.53 86	0.68 167	1.06 151	0.40 29	0.33 435	0.17 106	0.20 21	0.15 11	0.25 154	0.18 15

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.88 191	0.45 76	1.31 182	0.63 45	1.63 665	3.91 515	0.66 255	2.28 209	1.02 152	1.10 290	0.98 194	0.60 128	0.46 50	0.83 62	0.47 94	0.26 211	0.18 162	0.29 338	0.23 290	0.24 120	0.18 15

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.89 197	0.46 89	1.34 193	0.62 35	1.70 682	3.95 536	0.67 259	2.36 223	1.05 163	1.05 279	0.90 162	0.60 128	0.42 30	0.80 49	0.46 88	0.27 243	0.18 162	0.29 338	0.23 290	0.24 120	0.18 15

PSi22b	0.47 7	0.31 1	0.89 8	0.82 232	0.28 22	0.58 8	0.32 42	1.61 87	0.41 3	0.42 3	0.27 3	0.69 180	0.48 58	0.84 72	0.36 13	0.18 29	0.17 106	0.19 10	0.15 11	0.18 1	0.18 15

gcap_with_dpt	0.89 197	0.45 76	1.28 177	0.64 58	1.61 661	3.93 523	0.67 259	2.41 233	1.01 151	1.18 301	0.96 187	0.60 128	0.45 44	0.76 33	0.44 69	0.26 211	0.18 162	0.29 338	0.23 290	0.25 154	0.18 15

BridgeDepth_RVC	0.53 21	0.41 34	1.03 33	0.55 7	0.37 80	0.99 30	0.23 5	1.38 57	0.67 19	0.56 59	0.52 54	0.50 68	0.82 235	0.83 62	0.47 94	0.29 322	0.16 65	0.23 80	0.18 107	0.19 10	0.18 15
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CSFM-Stereo	0.60 44	0.39 18	0.95 18	0.60 21	0.32 34	2.66 265	0.31 32	1.44 64	0.77 43	0.72 155	0.51 51	0.55 101	0.51 77	0.75 29	0.46 88	0.17 14	0.17 106	0.18 2	0.15 11	0.20 33	0.18 15

StereoAnything_RVC	0.94 222	2.66 717	2.20 313	0.76 192	0.34 47	1.18 57	0.39 85	2.31 215	0.69 23	0.51 37	0.34 9	0.32 3	0.89 268	1.57 305	0.35 8	0.32 415	0.16 65	0.23 80	0.15 11	3.31 745	0.18 15

s12784h	1.31 346	0.45 76	2.41 340	0.71 132	0.35 53	4.42 659	0.50 156	4.22 628	2.73 627	2.01 475	2.48 632	0.91 271	0.96 289	2.01 392	0.70 228	0.29 322	0.18 162	0.24 133	0.16 33	0.27 215	0.18 15

SCION-M(vits-remse)	0.99 251	0.43 58	7.79 475	1.05 430	0.82 402	1.13 45	0.39 85	2.57 277	0.92 109	0.58 76	0.64 82	0.36 6	0.36 15	0.93 109	0.43 58	0.38 518	0.27 480	0.20 21	0.17 57	0.21 58	0.19 31

SCION-Mon(vits-remp)	1.14 289	0.94 554	7.79 475	1.05 430	1.92 715	2.90 293	0.39 85	2.57 277	0.92 109	0.58 76	0.64 82	0.36 6	0.36 15	0.93 109	0.43 58	0.15 1	0.15 36	0.20 21	0.17 57	0.21 58	0.19 31

LACA_dic	0.54 22	0.41 34	1.05 40	0.59 16	0.30 25	2.25 213	0.25 10	0.75 7	0.52 8	0.58 76	0.33 8	0.54 91	0.56 104	0.98 126	0.35 8	0.27 243	0.16 65	0.20 21	0.15 11	0.27 215	0.19 31

testmc14	0.69 88	0.35 7	1.15 124	0.75 173	0.33 39	3.17 345	0.41 103	1.63 95	0.96 132	0.55 56	0.73 108	0.88 261	0.57 108	0.76 33	0.48 98	0.21 68	0.15 36	0.18 2	0.14 2	0.21 58	0.19 31

MCSU-Stereo	0.77 132	0.37 10	1.22 154	0.76 192	0.30 25	3.96 546	0.47 144	1.40 60	1.07 166	0.81 209	0.96 187	1.00 295	0.41 27	0.99 133	0.56 151	0.21 68	0.16 65	0.21 42	0.14 2	0.20 33	0.19 31

monster-pro	0.62 55	0.43 58	1.07 54	0.66 88	0.82 402	1.14 53	0.39 85	2.57 277	0.92 109	0.58 76	0.64 82	0.36 6	0.36 15	0.91 100	0.43 58	0.15 1	0.15 36	0.20 21	0.17 57	0.21 58	0.19 31

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.86 181	0.45 76	1.07 54	0.68 106	1.74 691	3.37 386	0.91 470	2.46 250	0.76 41	0.85 232	0.94 179	0.72 202	0.87 253	0.71 12	0.49 108	0.25 182	0.15 36	0.26 230	0.17 57	0.23 97	0.19 31

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.89 197	0.46 89	1.19 138	0.64 58	1.71 684	3.95 536	0.69 281	2.43 242	1.04 158	1.05 279	0.90 162	0.61 133	0.44 39	0.80 49	0.52 129	0.28 290	0.19 214	0.31 403	0.24 322	0.24 120	0.19 31

PSi22a	0.44 2	0.33 4	0.82 1	0.78 204	0.27 20	0.56 7	0.24 8	1.33 49	0.40 2	0.45 9	0.25 2	0.66 166	0.50 71	0.83 62	0.33 2	0.20 54	0.16 65	0.19 10	0.15 11	0.18 1	0.19 31

Foundation-i1b	0.74 108	0.38 12	1.05 40	0.69 116	0.43 140	0.94 26	0.66 255	2.52 262	1.67 388	0.83 225	0.81 131	1.03 301	1.08 350	1.13 173	0.48 98	0.23 118	0.16 65	0.21 42	0.18 107	0.20 33	0.19 31

GeoVLM	0.52 17	0.42 47	0.88 4	0.62 35	0.36 58	1.62 133	0.25 10	0.96 17	0.90 94	0.61 101	0.43 26	0.57 116	0.53 86	0.71 12	0.45 76	0.16 7	0.15 36	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.19 31

LACA1	0.60 44	0.43 58	0.92 15	0.53 3	0.32 34	3.20 352	0.33 46	1.48 68	0.48 6	0.57 70	0.39 14	0.41 31	0.59 119	0.83 62	0.37 19	0.23 118	0.19 214	0.23 80	0.18 107	0.21 58	0.19 31

BLMT-Stereo	0.46 4	0.31 1	0.97 20	0.61 24	0.38 101	0.42 4	0.36 68	0.68 3	0.77 43	0.50 31	0.83 136	0.61 133	0.33 9	0.61 3	0.62 182	0.19 40	0.14 13	0.24 133	0.22 261	0.20 33	0.19 31

Pro-Stereo	0.68 85	0.33 4	0.97 20	0.68 106	0.43 140	3.11 336	0.35 65	0.70 4	0.96 132	0.54 55	0.54 62	0.62 140	0.27 2	2.06 394	0.68 211	0.24 152	0.16 65	0.30 370	0.25 347	0.20 33	0.19 31

MatchStereo	0.68 85	0.46 89	1.93 275	0.67 101	0.28 22	0.98 28	0.33 46	2.01 154	1.69 399	0.48 17	1.02 198	0.47 53	0.59 119	0.91 100	0.58 164	0.21 68	0.17 106	0.21 42	0.15 11	0.19 10	0.19 31
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
VIP-Stereo	0.85 177	0.83 509	1.59 241	0.76 192	0.87 436	3.18 348	0.80 374	1.94 145	0.83 77	0.78 196	1.04 209	0.64 150	0.59 119	1.24 218	0.61 176	0.28 290	0.18 162	0.23 80	0.17 57	0.22 84	0.19 31

GEAStereo	0.84 176	0.48 125	1.09 83	0.85 273	0.45 162	4.54 684	0.83 397	1.88 131	0.91 100	0.75 170	0.89 158	0.53 86	0.80 228	0.92 104	0.53 133	0.30 365	0.19 214	0.27 269	0.19 157	0.28 239	0.19 31

gasm-f	0.89 197	0.49 139	1.30 181	0.85 273	0.44 152	4.42 659	0.95 499	1.88 131	0.91 100	0.75 170	1.46 339	0.53 86	0.88 262	0.88 87	0.57 157	0.30 365	0.19 214	0.27 269	0.19 157	0.28 239	0.19 31

MonStereo	0.62 55	0.43 58	1.07 54	0.66 88	0.82 402	1.13 45	0.39 85	2.57 277	0.92 109	0.58 76	0.64 82	0.36 6	0.36 15	0.90 94	0.43 58	0.15 1	0.15 36	0.20 21	0.17 57	0.21 58	0.19 31

Wavelet-MonSter	0.57 32	0.47 114	1.13 114	0.66 88	0.78 379	1.60 128	0.30 30	1.17 34	0.68 20	0.58 76	0.69 99	0.39 20	0.48 58	0.99 133	0.46 88	0.15 1	0.16 65	0.20 21	0.16 33	0.20 33	0.19 31

Monster-pub-eth3d	0.62 55	0.43 58	1.07 54	0.66 88	0.82 402	1.13 45	0.39 85	2.57 277	0.92 109	0.58 76	0.64 82	0.36 6	0.36 15	0.88 87	0.43 58	0.15 1	0.15 36	0.20 21	0.17 57	0.21 58	0.19 31

2.75w_new	0.75 114	0.45 76	1.10 92	0.65 72	0.62 300	2.45 237	0.56 185	2.75 315	0.74 39	0.78 196	0.73 108	0.38 17	0.92 278	1.04 149	0.66 202	0.17 14	0.14 13	0.22 61	0.17 57	0.18 1	0.19 31

monsters	0.82 169	0.58 273	1.16 129	0.76 192	1.52 643	2.92 300	0.40 96	2.66 303	0.72 30	0.66 129	0.84 138	0.38 17	0.41 27	1.84 369	0.48 98	0.20 54	0.16 65	0.20 21	0.16 33	0.19 10	0.19 31

xyz-stereo	10.85 763	0.45 76	79.01 816	0.62 35	0.45 162	83.70 815	0.77 348	2.59 291	1.34 214	2.19 542	32.02 801	2.76 577	1.62 510	5.75 539	2.39 617	0.25 182	0.17 106	0.33 464	0.21 217	0.25 154	0.19 31

111111	0.87 188	0.50 146	1.13 114	0.66 88	1.08 515	3.37 386	0.33 46	2.33 218	1.47 265	0.74 165	1.50 353	0.61 133	0.59 119	1.40 265	0.48 98	0.24 152	0.19 214	0.22 61	0.16 33	0.24 120	0.19 31

LG-Stereo_L1	0.61 51	0.47 114	1.10 92	0.73 158	0.49 208	1.72 141	0.33 46	1.95 146	0.65 17	0.56 59	0.40 16	0.40 23	0.43 33	1.40 265	0.42 48	0.23 118	0.19 214	0.23 80	0.18 107	0.21 58	0.19 31

LG-Stereo	0.85 177	0.60 302	2.71 369	0.59 16	0.45 162	2.85 285	0.55 180	2.41 233	1.34 214	0.59 89	1.19 249	0.43 36	0.40 24	0.76 33	0.75 254	0.20 54	0.17 106	0.31 403	0.24 322	0.29 261	0.19 31

DEFOM-Stereo_RVC	0.81 164	1.13 600	1.23 157	0.97 376	0.57 269	0.81 21	0.43 121	3.49 426	0.84 81	0.73 159	0.95 184	0.44 41	1.17 384	1.45 282	0.60 172	0.26 211	0.18 162	0.24 133	0.17 57	0.30 291	0.19 31

MonSter	0.62 55	0.43 58	1.07 54	0.66 88	0.82 402	1.13 45	0.39 85	2.57 277	0.92 109	0.58 76	0.64 82	0.36 6	0.35 12	0.95 113	0.43 58	0.15 1	0.15 36	0.20 21	0.17 57	0.21 58	0.19 31

GIP-stereo	0.88 191	0.50 146	1.34 193	1.32 580	0.94 460	2.90 293	0.42 114	3.41 418	1.06 165	0.63 118	0.76 116	0.90 269	0.76 200	0.91 100	0.52 129	0.27 243	0.18 162	0.25 180	0.16 33	0.25 154	0.19 31

dual_stereo	0.68 85	0.40 22	1.05 40	0.64 58	0.37 80	0.84 22	0.34 57	3.40 417	1.03 154	0.50 31	0.46 35	0.58 120	0.40 24	1.85 375	0.49 108	0.23 118	0.17 106	0.21 42	0.16 33	0.20 33	0.19 31

gcap-zeroshot	0.90 206	0.46 89	1.36 200	0.64 58	1.71 684	3.95 536	0.68 270	2.49 254	0.98 140	1.05 279	0.85 143	0.62 140	0.43 33	0.79 45	0.51 126	0.27 243	0.19 214	0.30 370	0.24 322	0.24 120	0.19 31

test_for_model	0.89 197	0.46 89	1.19 138	0.64 58	1.71 684	3.95 536	0.69 281	2.43 242	1.04 158	1.05 279	0.90 162	0.61 133	0.44 39	0.80 49	0.52 129	0.28 290	0.19 214	0.31 403	0.24 322	0.24 120	0.19 31

trnet	0.91 213	0.48 125	1.46 218	0.62 35	0.31 30	4.40 654	0.41 103	2.20 187	1.53 312	0.94 255	1.14 238	0.88 261	0.89 268	1.09 159	0.71 234	0.27 243	0.19 214	0.22 61	0.15 11	0.21 58	0.19 31

CASnet	0.78 142	0.51 160	1.29 180	0.81 217	0.29 24	1.28 82	0.74 317	1.51 71	1.89 450	1.64 370	1.09 226	0.65 158	0.64 140	0.91 100	0.76 261	0.29 322	0.17 106	0.41 575	0.31 501	0.32 350	0.19 31
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.90 206	0.46 89	1.36 200	0.64 58	1.71 684	3.95 536	0.68 270	2.49 254	0.98 140	1.05 279	0.85 143	0.62 140	0.43 33	0.79 45	0.51 126	0.27 243	0.19 214	0.30 370	0.24 322	0.24 120	0.19 31

CREStereo	0.92 216	0.53 190	1.45 217	0.61 24	0.34 47	4.42 659	0.40 96	2.21 190	1.54 321	0.94 255	1.12 233	0.87 257	0.87 253	1.12 169	0.72 239	0.28 290	0.19 214	0.22 61	0.15 11	0.22 84	0.19 31
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
PMTNet	0.99 251	0.48 125	1.73 254	0.62 35	0.56 257	4.20 624	0.43 121	1.88 131	1.58 347	1.00 268	1.05 216	0.78 223	0.98 302	1.50 291	0.85 292	1.21 727	0.20 276	0.23 80	0.15 11	0.22 84	0.19 31

E$^{3}$Stereo	0.64 66	0.50 146	1.15 124	0.81 217	0.48 196	2.06 186	0.41 103	1.33 49	0.82 71	0.71 148	0.49 41	0.65 158	0.44 39	0.96 117	0.72 239	0.23 118	0.19 214	0.25 180	0.19 157	0.23 97	0.20 69

LLLLL	0.64 66	0.50 146	1.15 124	0.81 217	0.48 196	2.06 186	0.41 103	1.33 49	0.82 71	0.71 148	0.49 41	0.65 158	0.44 39	0.96 117	0.72 239	0.23 118	0.19 214	0.25 180	0.19 157	0.23 97	0.20 69

100	0.57 32	0.48 125	1.03 33	0.74 167	0.43 140	1.18 57	0.38 81	1.26 41	0.89 92	0.76 186	0.48 39	0.70 184	0.49 65	0.84 72	0.48 98	0.20 54	0.19 214	0.24 133	0.20 189	0.22 84	0.20 69

rgla	0.56 29	0.53 190	1.07 54	0.63 45	1.08 515	1.18 57	0.31 32	1.29 43	0.80 56	0.49 24	0.47 37	0.38 17	0.52 81	0.80 49	0.41 40	0.22 99	0.17 106	0.21 42	0.17 57	0.23 97	0.20 69

416test1013	0.55 24	0.49 139	1.07 54	0.62 35	1.12 526	1.18 57	0.31 32	1.12 29	0.81 65	0.49 24	0.40 16	0.41 31	0.60 128	0.73 25	0.42 48	0.23 118	0.16 65	0.22 61	0.16 33	0.23 97	0.20 69

416test	0.55 24	0.48 125	1.06 50	0.62 35	1.13 531	1.20 64	0.31 32	1.17 34	0.81 65	0.49 24	0.41 19	0.40 23	0.59 119	0.70 7	0.43 58	0.23 118	0.16 65	0.22 61	0.16 33	0.23 97	0.20 69

mm2	0.45 3	0.42 47	0.88 4	0.61 24	0.36 58	0.66 13	0.25 10	0.95 16	0.90 94	0.52 40	0.43 26	0.56 107	0.32 6	0.71 12	0.41 40	0.16 7	0.15 36	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 69

mm1	0.47 7	0.42 47	0.88 4	0.61 24	0.36 58	0.66 13	0.25 10	1.32 46	0.90 94	0.52 40	0.43 26	0.56 107	0.32 6	0.71 12	0.41 40	0.16 7	0.15 36	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 69

PointNet	0.56 29	0.41 34	0.92 15	0.63 45	0.33 39	1.85 155	0.31 32	1.34 53	0.88 90	0.71 148	0.46 35	0.57 116	0.32 6	0.80 49	0.45 76	0.18 29	0.16 65	0.23 80	0.18 107	0.20 33	0.20 69

LiteMatch*	0.67 79	0.46 89	3.75 424	0.65 72	0.36 58	1.48 111	0.26 19	1.11 28	0.96 132	0.58 76	0.45 34	0.55 101	0.46 50	0.70 7	0.37 19	0.21 68	0.16 65	0.21 42	0.17 57	0.21 58	0.20 69

aanet-new-90k	0.85 177	0.57 255	1.82 265	0.75 173	0.92 451	3.26 367	0.72 296	2.51 261	0.86 86	0.47 14	0.67 94	0.49 66	0.76 200	1.56 301	0.45 76	0.19 40	0.16 65	0.25 180	0.17 57	0.24 120	0.20 69

aanet-new-70k	0.76 122	0.59 283	1.16 129	0.70 122	0.39 108	2.40 230	0.79 363	2.39 229	0.71 28	0.59 89	0.84 138	0.48 63	0.81 231	1.61 320	0.53 133	0.19 40	0.16 65	0.25 180	0.17 57	0.24 120	0.20 69

aanet-new-78k	1.46 366	0.57 255	14.51 574	0.74 167	0.34 47	3.31 380	0.68 270	2.34 219	0.72 30	0.58 76	0.88 151	0.50 68	1.06 339	1.42 273	0.45 76	0.19 40	0.15 36	0.25 180	0.17 57	0.24 120	0.20 69

aanet-new-34k	0.66 77	0.60 302	1.23 157	0.73 158	0.33 39	1.44 105	0.87 440	1.52 74	0.92 109	0.51 37	1.36 316	0.59 125	0.87 253	0.58 2	0.44 69	0.22 99	0.16 65	0.25 180	0.17 57	0.23 97	0.20 69

aanet-32k-new	0.89 197	0.90 534	2.17 312	0.75 173	0.62 300	3.41 400	0.99 523	2.09 172	0.72 30	0.53 46	1.13 236	0.66 166	0.96 289	1.04 149	0.52 129	0.21 68	0.15 36	0.24 133	0.18 107	0.25 154	0.20 69

GCAP-Stereo-DPT26K	0.76 122	0.51 160	2.13 307	0.72 148	0.38 101	2.35 224	0.99 523	1.82 124	0.80 56	0.68 134	0.88 151	0.56 107	0.64 140	0.87 81	0.55 147	0.23 118	0.16 65	0.25 180	0.20 189	0.24 120	0.20 69

aanet-new-22k	0.76 122	0.65 366	2.50 346	0.74 167	0.34 47	1.47 109	1.32 606	1.61 87	0.81 65	0.57 70	1.05 216	0.54 91	0.84 242	0.92 104	0.50 115	0.21 68	0.16 65	0.24 133	0.19 157	0.27 215	0.20 69

aanet-new-10k	0.82 169	0.58 273	1.16 129	0.78 204	0.37 80	3.52 429	1.04 544	2.34 219	0.76 41	0.89 244	0.70 101	0.64 150	0.88 262	0.94 112	0.59 168	0.22 99	0.16 65	0.25 180	0.18 107	0.26 190	0.20 69

LACA3	0.55 24	0.48 125	0.89 8	0.52 2	0.43 140	2.28 217	0.53 170	1.02 23	0.53 9	0.53 46	0.41 19	0.47 53	0.45 44	0.90 94	0.36 13	0.23 118	0.18 162	0.20 21	0.15 11	0.21 58	0.20 69

Foundation-i1	0.86 181	0.38 12	1.13 114	0.77 199	1.12 526	1.06 34	0.69 281	2.94 344	1.61 368	0.89 244	1.39 324	1.24 343	1.01 312	1.08 156	0.55 147	0.23 118	0.19 214	0.22 61	0.20 189	0.21 58	0.20 69

Selective-IGEV-i32	0.80 151	0.52 172	1.05 40	0.75 173	0.61 290	1.30 85	0.82 391	2.61 295	1.41 236	0.82 212	1.64 397	0.71 199	0.62 133	1.23 215	0.64 189	0.22 99	0.19 214	0.24 133	0.18 107	0.25 154	0.20 69

MonSter++	0.52 17	0.42 47	0.89 8	0.61 24	0.36 58	1.64 136	0.25 10	0.96 17	0.91 100	0.62 110	0.42 23	0.56 107	0.53 86	0.71 12	0.45 76	0.17 14	0.15 36	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 69

252Zero-FE	0.72 99	0.46 89	1.08 73	1.01 406	0.41 125	1.27 75	0.22 4	1.79 121	1.03 154	2.52 627	1.24 266	0.32 3	0.41 27	1.03 144	0.45 76	0.21 68	0.17 106	0.20 21	0.17 57	0.20 33	0.20 69

Zero-FE251	0.80 151	0.75 466	1.71 252	0.88 295	0.70 347	2.59 255	0.45 133	1.38 57	0.83 77	1.79 408	0.61 76	0.73 209	0.81 231	0.82 59	0.61 176	0.29 322	0.23 380	0.27 269	0.19 157	0.20 33	0.20 69

asda	0.77 132	0.46 89	1.10 92	0.64 58	0.82 402	3.33 382	0.49 152	2.40 232	0.81 65	0.63 118	0.80 126	0.44 41	0.85 246	0.88 87	0.60 172	0.17 14	0.13 1	0.24 133	0.17 57	0.20 33	0.20 69

asd	0.70 92	0.45 76	1.10 92	0.67 101	0.90 448	2.88 290	0.43 121	1.64 98	0.79 52	0.68 134	0.88 151	0.43 36	0.74 189	0.85 77	0.49 108	0.19 40	0.13 1	0.24 133	0.17 57	0.22 84	0.20 69

qwe	0.75 114	0.45 76	1.10 92	0.67 101	1.06 505	2.49 241	0.45 133	2.57 277	0.90 94	0.71 148	0.83 136	0.43 36	0.48 58	1.10 160	0.64 189	0.17 14	0.14 13	0.24 133	0.16 33	0.21 58	0.20 69

4.25_new	0.73 103	0.46 89	1.08 73	0.71 132	0.97 468	2.52 244	0.58 200	2.28 209	0.93 119	0.57 70	0.94 179	0.40 23	0.65 149	0.87 81	0.50 115	0.17 14	0.13 1	0.25 180	0.17 57	0.19 10	0.20 69

4.5w_new	0.73 103	0.46 89	1.08 73	0.71 132	0.97 468	2.52 244	0.58 200	2.28 209	0.93 119	0.57 70	0.94 179	0.40 23	0.65 149	0.87 81	0.50 115	0.17 14	0.13 1	0.25 180	0.17 57	0.19 10	0.20 69

4.5_new	0.67 79	0.46 89	1.11 102	0.63 45	0.78 379	1.97 168	0.51 160	2.18 183	0.78 48	0.73 159	0.90 162	0.42 34	0.49 65	0.81 55	0.49 108	0.21 68	0.14 13	0.26 230	0.19 157	0.22 84	0.20 69

4.5w-stereo	0.67 79	0.46 89	1.11 102	0.63 45	0.78 379	1.97 168	0.51 160	2.18 183	0.77 43	0.73 159	0.90 162	0.42 34	0.49 65	0.81 55	0.49 108	0.21 68	0.14 13	0.26 230	0.19 157	0.22 84	0.20 69

4.25w-stereo	0.73 103	0.46 89	1.08 73	0.71 132	0.97 468	2.52 244	0.58 200	2.28 209	0.93 119	0.57 70	0.94 179	0.40 23	0.65 149	0.87 81	0.50 115	0.17 14	0.13 1	0.25 180	0.17 57	0.19 10	0.20 69

4w-stereo	0.67 79	0.49 139	1.07 54	0.63 45	0.75 365	1.63 135	0.44 127	2.23 196	0.77 43	0.56 59	0.92 171	0.40 23	0.82 235	1.08 156	0.53 133	0.18 29	0.13 1	0.25 180	0.18 107	0.19 10	0.20 69

3.25w_new	0.69 88	0.46 89	1.10 92	0.61 24	0.61 290	2.23 210	0.51 160	2.45 247	0.90 94	0.63 118	0.78 122	0.47 53	0.71 175	0.78 43	0.50 115	0.17 14	0.14 13	0.20 21	0.17 57	0.20 33	0.20 69

3.25w	0.69 88	0.46 89	1.10 92	0.61 24	0.61 290	2.23 210	0.51 160	2.45 247	0.90 94	0.63 118	0.78 122	0.47 53	0.71 175	0.79 45	0.50 115	0.17 14	0.14 13	0.20 21	0.17 57	0.20 33	0.20 69

IGEV	0.70 92	0.36 8	1.07 54	0.71 132	1.31 583	2.82 281	0.41 103	1.76 115	0.98 140	0.73 159	0.71 104	0.35 5	0.42 30	0.90 94	0.42 48	0.18 29	0.18 162	0.22 61	0.18 107	0.18 1	0.20 69

LG-Stereo_L2	0.63 63	0.46 89	1.15 124	0.70 122	0.43 140	2.32 221	0.28 25	1.86 130	0.68 20	0.56 59	0.42 23	0.37 13	0.45 44	1.36 256	0.40 29	0.23 118	0.18 162	0.22 61	0.18 107	0.21 58	0.20 69

MLG-Stereo_test2	0.76 122	0.40 22	1.07 54	0.64 58	0.82 402	3.49 420	0.23 5	1.69 107	2.14 507	0.62 110	0.32 7	0.67 171	0.33 9	1.14 178	0.37 19	0.23 118	0.19 214	0.23 80	0.16 33	0.19 10	0.20 69

MLG-Stereo_test1	0.80 151	0.39 18	1.02 31	0.65 72	1.20 557	3.14 341	0.29 29	1.59 85	3.05 676	0.50 31	0.24 1	0.67 171	0.43 33	1.33 249	0.40 29	0.21 68	0.18 162	0.23 80	0.15 11	0.19 10	0.20 69

MLG-Stereo	0.77 132	0.39 18	1.04 35	0.64 58	0.41 125	3.01 319	0.31 32	1.89 134	2.92 659	0.47 14	0.29 6	0.66 166	0.47 53	1.35 253	0.39 25	0.20 54	0.18 162	0.24 133	0.16 33	0.19 10	0.20 69

SGD-Stereo	0.65 74	0.41 34	1.06 50	0.85 273	0.31 30	2.44 235	0.46 138	1.09 27	0.69 23	0.84 229	0.52 54	0.55 101	0.53 86	1.49 290	0.46 88	0.31 392	0.14 13	0.25 180	0.18 107	0.23 97	0.20 69

FoundationStereo	0.50 13	0.39 18	1.11 102	0.79 210	0.42 134	0.70 16	0.36 68	0.76 8	0.80 56	0.62 110	0.38 13	0.73 209	0.77 205	0.69 6	0.36 13	0.26 211	0.17 106	0.23 80	0.16 33	0.18 1	0.20 69

DEFOM-Stereo	0.70 92	0.46 89	1.13 114	0.72 148	0.48 196	3.40 395	0.44 127	0.90 14	0.77 43	0.86 237	0.58 71	0.45 45	0.43 33	1.76 355	0.43 58	0.24 152	0.18 162	0.22 61	0.16 33	0.21 58	0.20 69

IGEV-Stereo++	0.93 218	0.44 69	1.08 73	0.70 122	1.20 557	3.87 510	0.33 46	3.36 410	1.43 244	0.75 170	1.17 246	0.68 173	1.04 325	0.95 113	0.42 48	0.22 99	0.16 65	0.23 80	0.17 57	0.24 120	0.20 69

Pointernet	0.88 191	0.44 69	2.26 322	0.84 258	0.37 80	2.29 219	0.38 81	3.06 361	1.46 260	0.66 129	1.39 324	0.91 271	0.73 183	1.01 139	0.72 239	0.23 118	0.19 214	0.20 21	0.18 107	0.19 10	0.20 69

U	12.82 777	0.38 12	1.99 284	0.66 88	58.94 810	63.38 813	0.34 57	1.91 139	0.94 125	0.59 89	0.80 126	0.46 48	0.57 108	0.83 62	0.44 69	0.29 322	0.17 106	63.35 819	59.81 818	0.29 261	0.20 69

RSM++	0.77 132	0.51 160	1.08 73	0.95 363	0.42 134	1.52 119	0.71 293	2.11 174	1.40 232	0.80 205	1.23 263	0.90 269	0.59 119	1.14 178	0.69 222	0.24 152	0.19 214	0.25 180	0.21 217	0.28 239	0.20 69

RSM	0.80 151	0.50 146	1.08 73	0.83 246	0.51 216	1.31 87	0.77 348	2.28 209	1.43 244	0.82 212	1.44 336	1.22 340	0.62 133	1.17 196	0.63 186	0.22 99	0.18 162	0.24 133	0.19 157	0.27 215	0.20 69

LoS	0.94 222	0.52 172	1.88 269	0.86 282	0.36 58	4.15 596	0.51 160	2.18 183	1.45 250	0.97 265	0.88 151	0.62 140	0.79 220	1.59 312	0.86 299	0.26 211	0.19 214	0.24 133	0.16 33	0.21 58	0.20 69
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.80 151	0.52 172	1.05 40	0.75 173	0.61 290	1.31 87	0.82 391	2.60 293	1.41 236	0.82 212	1.64 397	0.71 199	0.62 133	1.22 211	0.64 189	0.22 99	0.19 214	0.24 133	0.18 107	0.25 154	0.20 69

AFF-stereo	1.31 346	0.77 476	1.46 218	1.10 467	0.45 162	3.93 523	0.48 149	2.92 342	2.92 659	1.90 432	2.21 590	2.11 498	1.52 484	1.93 382	1.12 391	0.21 68	0.16 65	0.25 180	0.25 347	0.29 261	0.20 69

GCAP-Stereo-w-DA	0.74 108	0.51 160	1.56 236	0.73 158	0.37 80	2.14 199	0.88 447	2.01 154	0.91 100	0.56 59	0.91 167	0.70 184	0.96 289	0.76 33	0.54 141	0.20 54	0.15 36	0.23 80	0.18 107	0.26 190	0.21 120

LLL	0.79 148	0.50 146	1.15 124	0.78 204	0.44 152	4.19 618	0.61 216	1.21 40	1.14 174	0.78 196	0.52 54	0.70 184	0.58 113	1.28 232	0.57 157	0.23 118	0.19 214	0.25 180	0.20 189	0.23 97	0.21 120

low	0.86 181	0.57 255	1.16 129	0.87 289	0.45 162	4.03 566	0.86 418	1.97 148	1.15 176	0.72 155	0.66 90	0.85 247	0.66 157	1.32 247	0.61 176	0.24 152	0.20 276	0.26 230	0.19 157	0.22 84	0.21 120

300	0.56 29	0.43 58	0.97 20	0.72 148	0.36 58	1.42 100	0.36 68	1.02 23	1.13 172	0.74 165	0.40 16	0.64 150	0.44 39	0.76 33	0.58 164	0.21 68	0.20 276	0.24 133	0.18 107	0.21 58	0.21 120

Last	0.63 63	0.45 76	0.97 20	0.76 192	0.34 47	2.62 262	0.33 46	0.89 13	1.13 172	0.68 134	0.48 39	0.85 247	0.45 44	0.98 126	0.53 133	0.21 68	0.19 214	0.24 133	0.18 107	0.21 58	0.21 120

TT111	0.58 35	0.43 58	0.99 26	0.68 106	0.33 39	2.25 213	0.26 19	0.98 20	0.99 144	0.73 159	0.37 11	0.64 150	0.43 33	0.77 40	0.46 88	0.21 68	0.18 162	0.22 61	0.18 107	0.20 33	0.21 120

GREATEN-IGEV_RVC	0.65 74	0.54 212	1.32 187	0.58 12	0.41 125	2.06 186	0.42 114	1.52 74	0.81 65	0.70 142	0.50 45	0.57 116	0.39 22	1.11 162	0.61 176	0.24 152	0.17 106	0.29 338	0.22 261	0.33 372	0.21 120

small-0shot	0.51 15	0.44 69	1.18 135	0.53 3	0.44 152	0.60 10	0.76 333	0.81 9	0.60 15	0.53 46	0.96 187	0.65 158	0.42 30	0.72 19	0.40 29	0.26 211	0.14 13	0.25 180	0.21 217	0.20 33	0.21 120

anonymous	0.57 32	0.55 225	1.24 164	0.88 295	0.38 101	0.40 3	0.59 206	0.98 20	0.92 109	0.71 148	0.93 174	0.68 173	0.40 24	0.98 126	0.43 58	0.21 68	0.16 65	0.26 230	0.21 217	0.21 58	0.21 120

derf	0.49 10	0.40 22	0.90 14	0.70 122	0.35 53	1.17 55	0.24 8	1.17 34	0.92 109	0.53 46	0.41 19	0.51 72	0.29 3	0.77 40	0.37 19	0.18 29	0.18 162	0.19 10	0.17 57	0.18 1	0.21 120

qqai	0.49 10	0.41 34	0.92 15	0.69 116	0.33 39	0.99 30	0.25 10	1.33 49	0.89 92	0.51 37	0.41 19	0.55 101	0.29 3	0.78 43	0.38 24	0.19 40	0.17 106	0.19 10	0.17 57	0.18 1	0.21 120

MGA	0.59 37	0.40 22	1.04 35	0.72 148	0.80 386	1.74 146	0.41 103	0.98 20	0.99 144	0.60 98	0.54 62	0.54 91	0.29 3	1.06 151	0.42 48	0.20 54	0.17 106	0.21 42	0.17 57	0.21 58	0.21 120

CAR	0.60 44	0.41 34	1.04 35	0.72 148	0.61 290	2.02 174	0.33 46	1.13 31	0.94 125	0.61 101	0.49 41	0.54 91	0.35 12	1.14 178	0.45 76	0.21 68	0.17 106	0.21 42	0.17 57	0.22 84	0.21 120

MSE-Stereo	0.59 37	0.40 22	1.04 35	0.72 148	0.61 290	2.02 174	0.33 46	1.13 31	0.94 125	0.60 98	0.49 41	0.54 91	0.35 12	1.06 151	0.42 48	0.21 68	0.17 106	0.21 42	0.17 57	0.22 84	0.21 120

aanet-new-36k	0.77 132	0.54 212	1.39 206	0.72 148	0.32 34	2.92 300	0.60 211	2.21 190	0.87 88	0.55 56	1.12 233	0.56 107	0.87 253	0.98 126	0.48 98	0.19 40	0.15 36	0.25 180	0.17 57	0.26 190	0.21 120

aanet-new-28k	0.77 132	0.58 273	2.64 364	0.78 204	0.39 108	1.97 168	1.05 548	1.72 109	0.79 52	0.58 76	1.10 229	0.54 91	0.78 215	0.70 7	0.44 69	0.20 54	0.15 36	0.25 180	0.19 157	0.29 261	0.21 120

aanet-new-24k	0.78 142	0.59 283	1.59 241	0.72 148	0.84 421	2.43 233	0.98 521	1.99 151	0.69 23	0.62 110	1.25 274	0.60 128	0.75 192	0.82 59	0.55 147	0.21 68	0.15 36	0.25 180	0.19 157	0.26 190	0.21 120

aanet-new-16k	0.74 108	0.51 160	1.56 236	0.73 158	0.37 80	2.14 199	0.88 447	2.01 154	0.91 100	0.56 59	0.91 167	0.70 184	0.96 289	0.76 33	0.54 141	0.20 54	0.15 36	0.23 80	0.18 107	0.26 190	0.21 120

aanet-new-8k	0.85 177	0.52 172	1.68 249	0.77 199	0.37 80	3.21 353	1.02 537	2.57 277	0.85 84	0.59 89	0.94 179	0.54 91	1.05 330	0.90 94	0.67 207	0.22 99	0.17 106	0.23 80	0.18 107	0.24 120	0.21 120

GCAP-Stereo-cres-4k	0.80 151	0.50 146	1.52 228	0.71 132	1.26 572	2.61 258	0.93 488	1.85 128	0.80 56	0.62 110	1.15 240	0.66 166	0.76 200	0.88 87	0.54 141	0.23 118	0.16 65	0.24 133	0.18 107	0.26 190	0.21 120

Foundation-i1c-attn	0.74 108	0.38 12	1.05 40	0.71 132	0.35 53	0.95 27	0.67 259	2.42 237	1.68 391	0.77 192	0.88 151	0.76 219	1.25 402	1.38 264	0.48 98	0.23 118	0.17 106	0.21 42	0.17 57	0.20 33	0.21 120

DepthFocus	0.50 13	0.41 34	1.02 31	0.57 10	0.38 101	0.77 18	0.44 127	0.82 10	0.61 16	0.46 12	0.66 90	0.75 218	0.48 58	0.83 62	0.36 13	0.26 211	0.19 214	0.27 269	0.25 347	0.25 154	0.21 120

Test_v1	0.62 55	0.40 22	1.13 114	0.74 167	0.55 252	1.60 128	0.39 85	1.68 104	0.92 109	0.60 98	0.88 151	0.53 86	0.50 71	0.93 109	0.39 25	0.19 40	0.16 65	0.20 21	0.17 57	0.20 33	0.21 120

DispViT+	0.72 99	0.38 12	1.20 148	0.54 5	2.17 730	0.92 25	0.33 46	2.05 163	1.43 244	0.62 110	0.50 45	0.45 45	0.51 77	1.52 296	0.56 151	0.24 152	0.18 162	0.19 10	0.14 2	0.19 10	0.21 120

HiDET	0.61 51	0.41 34	0.88 4	0.64 58	0.39 108	2.67 266	0.25 10	1.59 85	0.91 100	0.59 89	0.44 32	0.52 78	0.50 71	0.76 33	0.54 141	0.17 14	0.15 36	0.18 2	0.15 11	0.19 10	0.21 120

LCMNet	0.63 63	0.40 22	0.95 18	0.58 12	0.39 108	3.11 336	0.27 23	1.58 82	0.84 81	0.56 59	0.58 71	0.52 78	0.53 86	0.77 40	0.51 126	0.17 14	0.16 65	0.19 10	0.15 11	0.20 33	0.21 120

GSStereo	0.96 235	0.48 125	1.09 83	0.97 376	0.45 162	4.54 684	0.83 397	3.32 400	1.37 222	0.75 170	0.89 158	0.76 219	0.80 228	0.92 104	0.53 133	0.26 211	0.18 162	0.26 230	0.20 189	0.28 239	0.21 120

GS-Stereo							0.83 397	3.32 400	1.37 222	0.75 170	0.89 158	0.76 219	0.80 228	0.92 104	0.53 133	0.26 211	0.18 162	0.26 230	0.20 189	0.28 239	0.21 120

Monster-pub-mixall	0.64 66	0.42 47	1.00 27	0.83 246	0.48 196	1.39 96	0.32 42	1.45 65	0.82 71	0.88 241	0.85 143	0.39 20	0.36 15	1.99 388	0.47 94	0.20 54	0.16 65	0.17 1	0.15 11	0.18 1	0.21 120

2.25w	0.75 114	0.47 114	1.09 83	0.69 116	0.65 316	2.28 217	0.40 96	2.42 237	0.80 56	0.73 159	1.03 204	0.40 23	0.81 231	1.24 218	0.80 275	0.16 7	0.15 36	0.21 42	0.17 57	0.19 10	0.21 120

2.5w	0.75 114	0.44 69	1.06 50	0.66 88	0.69 343	2.39 228	0.56 185	2.77 318	0.82 71	0.63 118	0.88 151	0.37 13	0.75 192	1.36 256	0.50 115	0.18 29	0.14 13	0.22 61	0.17 57	0.19 10	0.21 120

3.75w	0.75 114	0.47 114	1.09 83	0.63 45	1.10 523	2.61 258	0.53 170	2.46 250	0.97 138	0.62 110	0.80 126	0.40 23	0.66 157	1.11 162	0.48 98	0.19 40	0.13 1	0.23 80	0.18 107	0.20 33	0.21 120

3.5w_stereo	0.77 132	0.53 190	1.09 83	0.65 72	0.72 353	2.52 244	0.51 160	2.43 242	0.80 56	0.76 186	1.20 251	0.43 36	0.66 157	1.23 215	0.73 244	0.17 14	0.13 1	0.23 80	0.17 57	0.20 33	0.21 120

2w_stereo	0.75 114	0.46 89	1.08 73	0.68 106	0.56 257	2.00 172	0.61 216	2.87 339	0.83 77	0.93 252	0.93 174	0.36 6	1.13 367	0.90 94	0.61 176	0.17 14	0.13 1	0.23 80	0.17 57	0.20 33	0.21 120

MLG-Stereo_test3	0.60 44	0.37 10	1.12 105	0.59 16	0.57 269	2.19 207	0.31 32	1.68 104	0.56 10	0.49 24	0.51 51	0.56 107	0.33 9	0.96 117	0.54 141	0.21 68	0.17 106	0.23 80	0.16 33	0.20 33	0.21 120

LG-G_1	0.70 92	0.40 22	1.12 105	0.71 132	0.30 25	2.80 277	0.40 96	2.21 190	0.78 48	0.59 89	0.55 65	0.51 72	0.58 113	1.24 218	0.49 108	0.24 152	0.18 162	0.23 80	0.15 11	0.21 58	0.21 120

LG-G	0.70 92	0.40 22	1.12 105	0.71 132	0.30 25	2.80 277	0.40 96	2.21 190	0.78 48	0.59 89	0.55 65	0.51 72	0.58 113	1.24 218	0.49 108	0.24 152	0.18 162	0.23 80	0.15 11	0.21 58	0.21 120

AIO_rvc	0.78 142	0.55 225	1.25 166	0.75 173	0.65 316	1.46 108	0.99 523	2.13 176	1.52 305	0.57 70	1.15 240	1.09 308	0.55 97	1.15 185	0.53 133	0.24 152	0.17 106	0.24 133	0.17 57	0.25 154	0.21 120

AIO_test	0.76 122	0.47 114	1.31 182	0.81 217	0.70 347	1.36 93	0.88 447	1.40 60	1.45 250	0.55 56	0.95 184	1.81 445	0.58 113	1.16 189	0.46 88	0.27 243	0.17 106	0.24 133	0.19 157	0.24 120	0.21 120

castereo	0.82 169	0.70 412	1.04 35	0.85 273	0.50 213	1.29 84	0.91 470	3.22 379	1.20 187	0.83 225	1.24 266	0.72 202	0.91 274	1.00 136	0.67 207	0.26 211	0.16 65	0.25 180	0.20 189	0.24 120	0.21 120

WCG-NET	0.88 191	0.49 139	1.26 168	0.90 314	0.37 80	1.48 111	1.07 553	1.73 110	2.30 543	1.63 367	1.49 352	0.92 277	0.97 295	0.95 113	0.76 261	0.22 99	0.16 65	0.23 80	0.20 189	0.25 154	0.21 120

AIO-Stereo	0.76 122	0.54 212	1.07 54	0.73 158	0.40 118	1.28 82	0.82 391	2.26 204	1.49 281	0.70 142	1.58 377	0.89 264	0.45 44	1.03 144	0.55 147	0.24 152	0.18 162	0.25 180	0.20 189	0.26 190	0.21 120

WCG-NET（raft）	0.95 230	0.55 225	1.20 148	0.84 258	0.31 30	1.44 105	1.01 531	1.55 78	2.37 564	1.64 370	1.42 334	2.38 524	1.01 312	1.29 238	0.76 261	0.22 99	0.19 214	0.22 61	0.20 189	0.25 154	0.21 120

NoBS	0.40 1	0.40 22	1.10 92	0.55 7	0.32 34	0.33 2	0.30 30	0.43 1	0.39 1	0.41 1	0.51 51	0.27 2	0.25 1	0.84 72	0.40 29	0.25 182	0.19 214	0.32 427	0.24 322	0.29 261	0.22 163

GEAR-Net	0.90 206	0.53 190	1.32 187	0.94 358	0.45 162	1.27 75	1.01 531	3.32 400	1.55 329	0.82 212	1.34 307	0.86 254	1.09 353	1.16 189	0.89 315	0.33 435	0.19 214	0.23 80	0.19 157	0.29 261	0.22 163

GELT-Stereo	0.91 213	0.54 212	1.21 153	0.59 16	1.81 704	3.45 409	0.49 152	2.77 318	1.17 179	0.93 252	0.59 73	0.81 236	0.66 157	1.13 173	0.75 254	0.17 14	0.16 65	0.23 80	0.21 217	0.27 215	0.22 163

Weightmod	1.27 336	0.83 509	1.39 206	0.93 351	0.85 425	3.94 530	0.59 206	1.67 101	1.22 190	1.12 295	3.44 698	1.65 407	1.40 437	2.94 466	1.48 486	0.44 582	0.37 591	0.29 338	0.25 347	0.31 315	0.22 163

aanet-new-60k	0.77 132	0.64 353	1.98 283	0.73 158	0.49 208	2.10 195	0.87 440	2.24 198	0.85 84	0.56 59	0.77 119	0.61 133	0.66 157	1.20 207	0.48 98	0.18 29	0.15 36	0.25 180	0.17 57	0.23 97	0.22 163

aanet-new-40k	0.73 103	0.59 283	1.25 166	0.75 173	1.49 634	1.42 100	0.96 507	1.95 146	0.84 81	0.52 40	1.06 220	0.51 72	0.76 200	0.85 77	0.47 94	0.18 29	0.15 36	0.24 133	0.18 107	0.26 190	0.22 163

aanet-new-32k	0.81 164	0.64 353	3.94 429	0.70 122	0.97 468	1.43 102	0.96 507	1.36 54	0.72 30	0.61 101	1.02 198	0.62 140	0.87 253	0.72 19	0.44 69	0.20 54	0.16 65	0.25 180	0.17 57	0.25 154	0.22 163

aanet-new-30k	0.81 164	0.64 353	3.91 428	0.70 122	0.97 468	1.43 102	0.96 507	1.36 54	0.72 30	0.61 101	1.02 198	0.62 140	0.87 253	0.72 19	0.44 69	0.20 54	0.16 65	0.25 180	0.17 57	0.25 154	0.22 163

aanet-new-12k	0.80 151	0.44 69	1.68 249	0.81 217	0.31 30	3.00 316	0.97 512	2.65 300	0.78 48	0.69 139	0.55 65	0.58 120	0.77 205	0.99 133	0.54 141	0.21 68	0.14 13	0.24 133	0.19 157	0.26 190	0.22 163

aanet-new-14k	0.77 132	0.50 146	1.32 187	0.81 217	0.37 80	1.73 143	1.01 531	2.24 198	0.80 56	0.79 201	1.30 288	0.46 48	1.29 408	1.03 144	0.57 157	0.21 68	0.16 65	0.24 133	0.18 107	0.28 239	0.22 163

aanet-new	0.94 222	0.56 242	2.97 383	0.71 132	1.41 620	2.86 287	1.03 540	1.99 151	0.82 71	0.59 89	0.93 174	0.58 120	1.30 412	1.18 204	0.50 115	0.22 99	0.17 106	0.24 133	0.17 57	0.25 154	0.22 163

Foundation-i1a	0.78 142	0.38 12	1.07 54	0.71 132	0.33 39	0.91 24	0.63 237	2.42 237	1.93 456	0.93 252	0.73 108	0.95 287	1.22 393	1.66 332	0.57 157	0.24 152	0.17 106	0.20 21	0.17 57	0.19 10	0.22 163

WQFJA1++	10.56 762	0.40 22	3.21 395	0.89 304	0.82 402	1.43 102	0.41 103	2.15 180	0.87 88	96.02 823	0.71 104	0.46 48	0.55 97	1.29 238	0.50 115	0.27 243	0.17 106	0.21 42	0.18 107	100.47 821	0.22 163

S2M2_XL	0.46 4	0.41 34	1.09 83	0.65 72	0.34 47	0.29 1	0.23 5	0.67 2	0.50 7	0.53 46	0.92 171	0.65 158	0.53 86	0.54 1	0.50 115	0.28 290	0.24 417	0.25 180	0.21 217	0.23 97	0.22 163
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
3w_stereo	0.71 98	0.47 114	1.14 121	0.65 72	0.39 108	1.73 143	0.68 270	2.79 327	0.79 52	0.67 132	0.84 138	0.37 13	1.02 316	1.03 144	0.56 151	0.18 29	0.14 13	0.23 80	0.18 107	0.20 33	0.22 163

1w_stereo	0.86 181	0.42 47	1.07 54	0.72 148	0.81 392	3.00 316	0.67 259	3.28 391	0.75 40	0.74 165	1.32 299	0.37 13	1.37 429	0.92 104	0.68 211	0.16 7	0.14 13	0.20 21	0.16 33	0.19 10	0.22 163

MM-Stereo_test2	1.79 421	0.53 190	20.16 704	1.43 626	0.47 187	2.57 252	0.73 304	1.67 101	1.47 265	0.94 255	0.96 187	0.84 242	0.79 220	1.16 189	0.68 211	0.24 152	0.17 106	0.25 180	0.22 261	0.30 291	0.22 163

RAStereo	0.75 114	0.52 172	2.86 379	0.58 12	0.62 300	1.19 63	0.32 42	1.81 123	0.99 144	0.75 170	1.05 216	0.64 150	0.47 53	0.80 49	0.94 345	0.22 99	0.20 276	0.27 269	0.21 217	0.34 393	0.22 163

IGEV++	0.90 206	0.58 273	1.32 187	0.94 358	0.45 162	1.27 75	1.00 528	3.32 400	1.55 329	0.82 212	1.34 307	0.86 254	1.09 353	1.16 189	0.89 315	0.33 435	0.18 162	0.23 80	0.19 157	0.29 261	0.22 163

AE-Stereo	1.18 297	0.60 302	2.05 291	1.10 467	0.60 285	4.39 650	0.72 296	3.74 481	1.62 374	1.10 290	1.90 516	1.01 297	0.92 278	1.45 282	0.82 282	0.28 290	0.22 349	0.28 307	0.28 431	0.26 190	0.22 163

MaDis-Stereo	0.82 169	0.66 379	1.53 230	0.65 72	1.87 710	1.24 70	0.36 68	2.13 176	1.27 203	0.67 132	0.75 114	0.88 261	0.70 172	1.15 185	1.07 375	0.29 322	0.23 380	0.26 230	0.20 189	0.31 315	0.22 163

IIG-Stereo	1.95 451	0.79 487	2.14 308	2.78 743	0.66 324	4.62 701	0.76 333	4.27 651	1.53 312	2.63 652	3.14 685	3.35 629	1.61 506	7.65 593	1.41 468	0.39 534	0.20 276	0.31 403	0.25 347	0.33 372	0.22 163

AnonymousM	1.22 312	1.32 641	0.97 20	0.88 295	0.56 257	4.03 566	0.69 281	2.41 233	1.68 391	1.48 343	1.31 296	1.15 322	1.00 306	1.18 204	0.73 244	0.32 415	0.40 612	2.07 747	1.70 747	0.24 120	0.22 163

XX-TBD	1.03 263	0.95 557	1.94 276	1.30 573	0.43 140	3.97 552	0.33 46	1.74 112	1.73 413	1.59 356	2.02 542	0.69 180	0.60 128	1.16 189	0.66 202	0.30 365	0.25 448	0.23 80	0.15 11	0.31 315	0.22 163

DDDD	0.59 37	0.44 69	1.07 54	0.71 132	0.37 80	1.97 168	0.32 42	1.03 26	0.97 138	0.75 170	0.36 10	0.79 228	0.49 65	0.68 5	0.53 133	0.23 118	0.19 214	0.23 80	0.19 157	0.20 33	0.23 187

Weightmod_eth	1.21 308	0.56 242	1.31 182	0.99 390	1.50 637	1.26 73	0.57 190	1.85 128	1.35 217	0.99 267	3.16 686	1.24 343	1.50 477	2.50 432	0.60 172	3.48 756	0.25 448	0.30 370	0.22 261	0.31 315	0.23 187

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.72 99	0.46 89	1.10 92	0.68 106	1.36 600	1.59 126	0.77 348	1.42 63	1.19 185	0.74 165	0.93 174	0.70 184	0.93 281	0.67 4	0.42 48	0.23 118	0.18 162	0.24 133	0.19 157	0.26 190	0.23 187

NLSM3	0.90 206	0.46 89	1.19 138	0.62 35	1.30 580	3.19 351	0.45 133	2.81 331	1.27 203	0.78 196	0.95 184	0.55 101	1.03 317	1.14 178	0.87 306	0.20 54	0.15 36	0.26 230	0.22 261	0.24 120	0.23 187

DA	0.98 243	0.46 89	1.34 193	0.92 333	0.43 140	4.34 642	0.85 413	2.79 327	1.35 217	0.82 212	1.30 288	0.89 264	1.08 350	1.11 162	0.56 151	0.30 365	0.18 162	0.24 133	0.18 107	0.25 154	0.23 187

GGEV	0.98 243	0.46 89	1.34 193	0.92 333	0.43 140	4.34 642	0.85 413	2.79 327	1.35 217	0.82 212	1.30 288	0.89 264	1.08 350	1.11 162	0.56 151	0.30 365	0.18 162	0.24 133	0.18 107	0.25 154	0.23 187

DVStereo	0.81 164	0.60 302	1.51 227	1.01 406	0.59 282	1.34 91	0.51 160	1.56 79	1.08 168	1.26 312	1.24 266	0.77 222	0.87 253	1.79 360	0.72 239	0.23 118	0.24 417	0.22 61	0.21 217	0.25 154	0.23 187

xyz-stereo-finetune	1.05 266	0.62 332	1.46 218	0.59 16	0.36 58	3.48 417	0.81 387	2.69 307	1.74 419	0.94 255	1.21 256	0.91 271	0.78 215	2.53 443	1.28 443	0.24 152	0.24 417	0.26 230	0.23 290	0.30 291	0.23 187

LGtest1	0.55 24	0.41 34	1.14 121	0.70 122	0.40 118	0.99 30	0.26 19	1.32 46	0.93 119	0.53 46	0.60 74	0.44 41	0.49 65	1.02 142	0.45 76	0.27 243	0.19 214	0.23 80	0.16 33	0.21 58	0.23 187

SCV_C0	0.89 197	0.59 283	1.96 282	0.83 246	0.44 152	1.24 70	0.64 241	3.33 407	1.66 386	0.82 212	1.20 251	0.73 209	0.66 157	1.62 322	0.66 202	0.32 415	0.21 317	0.24 133	0.20 189	0.28 239	0.23 187

castereo++	0.93 218	0.56 242	1.26 168	0.92 333	0.73 358	2.48 239	1.00 528	2.99 350	1.03 154	0.68 134	1.41 332	1.92 462	0.59 119	1.26 225	0.44 69	0.25 182	0.19 214	0.28 307	0.19 157	0.23 97	0.23 187

RAFT-Stereo-weight	1.11 282	0.48 125	1.22 154	0.99 390	0.42 134	4.17 611	0.80 374	3.60 446	1.50 287	1.97 454	1.50 353	1.30 355	0.65 149	1.24 218	0.85 292	0.25 182	0.19 214	0.26 230	0.22 261	0.27 215	0.23 187

MoCha-V2	0.87 188	0.48 125	1.87 268	0.88 295	0.32 34	1.37 94	0.55 180	2.71 309	1.42 240	0.92 250	1.75 435	0.65 158	1.17 384	1.45 282	0.57 157	0.21 68	0.21 317	0.20 21	0.19 157	0.24 120	0.23 187

AEACV	0.79 148	0.54 212	1.35 198	0.97 376	0.63 304	1.13 45	0.92 484	2.02 160	0.91 100	0.76 186	0.79 125	0.80 231	1.61 506	1.28 232	0.61 176	0.22 99	0.18 162	0.26 230	0.23 290	0.27 215	0.23 187

GCAP-Stereo	0.93 218	0.68 398	1.35 198	0.85 273	0.41 125	3.61 453	0.52 169	2.20 187	1.50 287	1.11 294	1.04 209	1.17 326	0.84 242	1.11 162	0.71 234	0.25 182	0.20 276	0.27 269	0.18 107	0.28 239	0.23 187

4D-IteraStereo	1.97 455	0.84 515	20.43 721	0.78 204	1.56 653	2.09 194	1.05 548	2.43 242	1.56 337	1.41 338	1.00 195	1.94 465	0.61 132	1.22 211	1.06 372	0.27 243	0.18 162	0.31 403	0.26 372	0.27 215	0.23 187

RCA-Stereo	1.21 308	0.52 172	1.58 240	0.90 314	0.46 177	4.68 710	0.79 363	4.13 602	1.74 419	1.92 439	1.80 460	0.94 286	1.48 469	1.14 178	0.70 228	0.27 243	0.18 162	0.25 180	0.19 157	0.25 154	0.23 187

RAFT-Stereo + iAFF	1.25 323	0.72 433	1.74 257	1.05 430	0.36 58	4.13 592	0.42 114	2.95 345	2.84 653	2.02 480	2.40 626	1.61 403	1.11 364	1.26 225	0.97 352	0.21 68	0.15 36	0.26 230	0.23 290	0.29 261	0.23 187

CFNet-RSSM	2.08 477	0.52 172	20.06 698	1.01 406	0.56 257	3.39 391	0.64 241	3.67 461	1.55 329	1.72 392	1.37 318	2.57 552	1.19 390	1.11 162	0.86 299	0.27 243	0.20 276	0.25 180	0.23 290	0.27 215	0.23 187

Gwc-CoAtRS	1.58 380	0.57 255	11.69 531	1.01 406	0.60 285	2.53 248	0.64 241	2.36 223	1.56 337	1.80 409	1.47 344	2.74 569	1.18 386	1.12 169	0.90 320	0.27 243	0.21 317	0.25 180	0.22 261	0.27 215	0.23 187

EE1	1.17 296	0.49 139	1.69 251	0.92 333	0.65 316	3.84 497	0.94 493	4.06 583	1.45 250	1.62 364	1.72 427	1.32 357	0.87 253	1.68 340	0.70 228	0.28 290	0.18 162	0.27 269	0.21 217	0.29 261	0.24 207

depth_test_26	0.55 24	0.41 34	1.12 105	0.71 132	0.37 80	0.63 12	0.34 57	0.94 15	0.80 56	0.42 3	1.40 329	0.69 180	0.53 86	0.75 29	0.40 29	0.31 392	0.23 380	0.27 269	0.22 261	0.26 190	0.24 207

TestStereo_HL2	1.42 358	0.76 472	3.87 427	1.08 449	0.63 304	2.59 255	0.62 232	3.27 390	2.22 519	1.34 319	1.33 301	1.14 321	0.91 274	5.97 544	1.24 428	0.25 182	0.20 276	0.23 80	0.19 157	0.27 215	0.24 207

VMStereo-Base	0.73 103	0.44 69	1.48 224	0.61 24	0.35 53	1.71 140	0.43 121	1.30 44	1.40 232	0.84 229	1.07 223	0.92 277	0.73 183	1.26 225	0.73 244	0.24 152	0.23 380	0.24 133	0.18 107	0.24 120	0.24 207

Hybrid-DGEV-03	1.34 349	0.70 412	2.74 374	1.00 399	0.52 229	3.99 557	0.99 523	3.22 379	1.64 379	2.15 526	3.31 694	1.37 370	1.07 344	1.29 238	1.22 422	0.26 211	0.18 162	0.32 427	0.24 322	0.28 239	0.24 207

WQFJA1	2.11 482	0.52 172	1.23 157	0.63 45	1.87 710	2.81 279	0.61 216	11.67 766	15.01 776	0.80 205	0.86 147	0.92 277	1.03 317	1.13 173	1.48 486	0.26 211	0.25 448	0.27 269	0.22 261	0.31 315	0.24 207

NLMM	2.10 478	0.53 190	1.23 157	0.63 45	1.86 707	2.81 279	0.61 216	11.68 767	14.99 775	0.80 205	0.86 147	0.92 277	1.03 317	1.12 169	1.48 486	0.26 211	0.25 448	0.27 269	0.22 261	0.31 315	0.24 207

MM-Stereo_test1	1.90 439	0.53 190	19.85 690	1.39 618	0.48 196	1.81 152	0.79 363	3.00 352	1.82 431	1.69 382	1.09 226	0.87 257	0.97 295	1.45 282	0.74 251	0.24 152	0.21 317	0.27 269	0.24 322	0.35 414	0.24 207

HART	1.03 263	0.85 521	3.13 391	0.84 258	0.38 101	1.17 55	0.42 114	3.54 438	1.47 265	1.08 286	2.17 581	1.48 385	0.57 108	1.37 263	0.74 251	0.23 118	0.18 162	0.28 307	0.21 217	0.32 350	0.24 207

fffft	0.76 122	0.47 114	1.28 177	0.82 232	0.54 243	1.51 115	0.80 374	2.09 172	1.18 181	0.63 118	0.84 138	0.59 125	0.55 97	1.80 361	0.85 292	0.19 40	0.18 162	0.27 269	0.20 189	0.26 190	0.24 207
1: 1. 1
Occ-G	0.86 181	0.52 172	1.39 206	0.82 232	0.66 324	1.37 94	0.79 363	1.58 82	1.31 210	1.56 352	0.87 150	2.18 501	0.89 268	0.97 122	0.88 311	0.26 211	0.19 214	0.26 230	0.19 157	0.25 154	0.24 207

LL-Strereo2	1.23 313	0.85 521	2.38 336	0.93 351	0.68 336	3.72 470	1.37 618	2.54 272	1.99 465	1.75 400	1.40 329	1.82 446	0.73 183	1.40 265	0.99 358	0.31 392	0.23 380	0.55 660	0.35 550	0.29 261	0.24 207

MC-Stereo	1.06 268	0.48 125	1.55 234	1.15 501	0.41 125	4.56 694	0.61 216	2.06 167	1.46 260	1.90 432	1.61 390	0.89 264	1.12 365	1.35 253	0.73 244	0.25 182	0.18 162	0.26 230	0.22 261	0.25 154	0.24 207

AAGNet	2.86 614	0.60 302	1.77 259	2.05 719	0.46 177	4.76 728	1.09 562	2.27 206	1.56 337	2.17 536	1.84 487	2.41 529	4.00 695	6.23 553	24.22 788	0.46 600	0.19 214	0.30 370	0.29 462	0.32 350	0.24 207

OMP-Stereo	1.97 455	0.93 546	1.88 269	2.76 742	0.67 331	4.58 696	1.48 635	4.31 671	1.54 321	3.15 695	2.76 660	3.25 620	1.38 430	7.66 594	1.35 458	0.40 542	0.20 276	0.33 464	0.26 372	0.33 372	0.24 207

TestStereo	2.00 462	1.02 574	12.25 535	0.70 122	0.61 290	1.88 159	0.55 180	2.31 215	1.52 305	1.41 338	1.33 301	1.27 349	0.90 271	11.62 729	0.81 280	0.34 456	0.19 214	0.33 464	0.24 322	0.44 533	0.24 207

test_xeample3	2.12 487	0.63 340	21.55 758	0.91 325	0.47 187	1.85 155	0.94 493	7.96 754	1.23 191	0.75 170	0.76 116	0.64 150	0.70 172	1.77 356	0.83 286	0.30 365	0.21 317	0.27 269	0.21 217	0.27 215	0.24 207

test410_97500	0.67 79	0.46 89	1.19 138	0.63 45	0.63 304	3.39 391	0.25 10	1.64 98	0.70 26	0.48 17	0.52 54	0.50 68	0.55 97	0.74 27	0.57 157	0.16 7	0.17 106	0.23 80	0.16 33	0.23 97	0.25 224

test410	0.69 88	0.47 114	1.19 138	0.63 45	0.71 350	3.65 460	0.26 19	1.73 110	0.70 26	0.50 31	0.50 45	0.49 66	0.51 77	0.74 27	0.58 164	0.16 7	0.17 106	0.23 80	0.16 33	0.23 97	0.25 224

FAST (zero-shot)	0.87 188	0.59 283	1.18 135	0.91 325	2.13 728	2.08 190	0.73 304	1.75 113	1.41 236	0.61 101	0.84 138	0.52 78	0.84 242	1.22 211	0.59 168	0.38 518	0.62 699	0.26 230	0.26 372	0.30 291	0.25 224

TestStereo_HLe17	2.22 502	1.13 600	17.87 632	0.85 273	0.79 383	3.54 435	0.62 232	3.97 554	3.06 679	1.15 298	1.14 238	1.16 323	1.05 330	5.89 542	0.73 244	0.25 182	0.19 214	0.29 338	0.22 261	0.25 154	0.25 224

GGDA	1.42 358	0.77 476	2.96 382	1.09 457	0.54 243	3.04 320	0.58 200	3.26 388	2.25 529	1.34 319	1.35 311	1.13 317	0.98 302	6.44 559	1.15 396	0.24 152	0.19 214	0.24 133	0.20 189	0.29 261	0.25 224

TestStereo-Hl	1.43 360	0.66 379	2.69 368	1.02 418	0.48 196	3.12 338	0.75 328	3.60 446	2.23 523	1.66 376	1.31 296	1.33 359	1.15 382	6.24 554	0.88 311	0.25 182	0.20 276	0.26 230	0.21 217	0.28 239	0.25 224

DF	0.97 237	0.56 242	1.59 241	0.93 351	0.51 216	1.13 45	0.97 512	4.39 694	1.44 247	0.95 259	1.59 381	1.01 297	0.57 108	1.62 322	0.75 254	0.32 415	0.22 349	0.25 180	0.19 157	0.25 154	0.25 224

BStereo	0.88 191	0.73 444	4.10 432	0.80 213	0.51 216	1.13 45	0.72 296	2.57 277	1.00 147	0.85 232	0.57 69	0.72 202	0.48 58	1.01 139	0.90 320	0.26 211	0.22 349	0.24 133	0.29 462	0.25 154	0.25 224

Anonymus123	1.07 272	0.73 444	4.10 432	0.80 213	0.51 216	4.91 733	0.72 296	2.50 258	1.00 147	0.85 232	0.57 69	0.72 202	0.48 58	1.01 139	0.90 320	0.26 211	0.22 349	0.24 133	0.29 462	0.25 154	0.25 224

WQFJX1	2.20 500	0.52 172	1.38 204	0.62 35	1.78 698	3.07 328	0.67 259	12.26 771	15.24 778	0.84 229	1.05 216	0.91 271	0.97 295	1.88 378	1.26 435	0.27 243	0.25 448	0.28 307	0.21 217	0.36 430	0.25 224

WQFJX	2.14 491	0.54 212	1.28 177	0.61 24	1.85 706	2.87 289	0.77 348	11.60 765	14.62 774	0.82 212	1.15 240	0.89 264	1.10 360	1.69 343	1.39 461	0.28 290	0.25 448	0.25 180	0.21 217	0.32 350	0.25 224

GREAT-IGEV	0.74 108	0.54 212	1.86 267	1.10 467	0.44 152	2.44 235	0.34 57	1.37 56	1.51 294	0.48 17	0.86 147	0.51 72	0.60 128	1.07 155	0.45 76	0.22 99	0.17 106	0.21 42	0.17 57	0.23 97	0.25 224
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	1.27 336	0.90 534	2.33 331	1.10 467	0.68 336	2.92 300	0.45 133	2.49 254	1.76 423	2.13 515	1.65 404	2.42 532	1.84 569	1.58 306	1.61 518	0.26 211	0.16 65	0.28 307	0.29 462	0.26 190	0.25 224

CoSv	1.27 336	0.90 534	2.33 331	1.10 467	0.68 336	2.92 300	0.45 133	2.49 254	1.76 423	2.13 515	1.65 404	2.42 532	1.84 569	1.58 306	1.61 518	0.26 211	0.16 65	0.28 307	0.29 462	0.26 190	0.25 224

SCV	0.95 230	0.63 340	1.38 204	1.70 683	0.41 125	1.23 66	0.89 456	3.53 437	1.57 343	0.61 101	1.54 365	0.93 281	0.77 205	1.66 332	0.66 202	0.36 493	0.20 276	0.25 180	0.19 157	0.29 261	0.25 224

HUF	1.15 290	0.64 353	8.62 490	0.90 314	0.35 53	1.35 92	0.78 355	1.97 148	1.50 287	0.63 118	1.52 356	0.83 240	0.66 157	1.28 232	0.63 186	0.29 322	0.23 380	0.26 230	0.17 57	0.23 97	0.25 224

SMoEStereo_RVC	0.80 151	0.53 190	1.12 105	0.92 333	0.44 152	2.41 232	0.79 363	1.49 70	1.16 177	0.70 142	1.12 233	0.64 150	0.64 140	1.69 343	0.87 306	0.22 99	0.16 65	0.31 403	0.22 261	0.26 190	0.25 224

GCAP-BAT	3.82 688	0.52 172	59.75 813	0.90 314	1.06 505	2.70 269	0.77 348	3.08 363	1.18 181	1.20 306	0.81 131	0.68 173	0.55 97	0.96 117	0.68 211	0.27 243	0.21 317	0.28 307	0.21 217	0.27 215	0.25 224

MGS-Stereo	0.80 151	0.56 242	1.53 230	0.93 351	0.39 108	1.26 73	0.73 304	1.45 65	1.30 208	1.01 269	2.26 597	0.80 231	0.56 104	1.16 189	0.65 198	0.27 243	0.23 380	0.26 230	0.22 261	0.27 215	0.25 224

rrr	2.27 514	0.65 366	23.82 778	0.90 314	0.46 177	1.57 123	0.96 507	7.98 755	1.19 185	0.65 126	0.77 119	0.74 215	0.72 178	2.59 448	0.86 299	0.28 290	0.21 317	0.28 307	0.21 217	0.29 261	0.25 224

UniTT-Stereo	0.82 169	0.47 114	2.63 362	0.96 369	1.19 549	0.78 20	0.39 85	1.12 29	1.54 321	1.19 303	1.26 276	0.51 72	0.64 140	1.13 173	1.03 366	0.30 365	0.20 276	0.24 133	0.21 217	0.40 467	0.25 224

GCAPDPT-zeroshot	3.67 679	0.52 172	56.80 812	0.90 314	1.06 505	2.70 269	0.77 348	3.08 363	1.18 181	1.20 306	0.81 131	0.68 173	0.55 97	0.96 117	0.68 211	0.27 243	0.21 317	0.28 307	0.20 189	0.27 215	0.25 224

RAFT-Test	1.44 363	0.59 283	6.10 458	1.01 406	0.69 343	2.90 293	0.80 374	3.68 465	1.70 404	1.85 416	1.68 411	3.15 612	1.03 317	1.20 207	0.99 358	0.27 243	0.22 349	0.25 180	0.23 290	0.27 215	0.25 224

EGLCR-Stereo	1.06 268	0.51 160	1.56 236	1.02 418	0.39 108	4.27 635	0.42 114	4.08 590	1.48 275	0.90 246	0.68 97	1.09 308	0.66 157	1.81 363	0.62 182	0.27 243	0.19 214	0.29 338	0.23 290	0.37 445	0.25 224

Selective-RAFT	1.15 290	0.46 89	1.64 245	0.99 390	0.45 162	4.17 611	0.51 160	3.21 376	1.69 399	1.12 295	1.34 307	1.45 382	1.40 437	2.08 397	0.94 345	0.41 557	0.20 276	0.24 133	0.23 290	0.27 215	0.25 224

ProNet	0.82 169	0.71 426	1.50 225	0.86 282	0.45 162	1.78 148	0.83 397	1.75 113	1.28 205	0.66 129	1.13 236	0.78 223	0.76 200	1.66 332	0.71 234	0.24 152	0.20 276	0.25 180	0.23 290	0.29 261	0.25 224

test_4	1.30 343	0.50 146	6.16 459	0.84 258	0.45 162	1.61 131	1.12 569	2.14 178	1.42 240	1.52 347	2.31 616	1.84 452	0.79 220	2.52 441	1.19 410	0.27 243	0.17 106	0.29 338	0.29 462	0.29 261	0.25 224

test-3	1.19 299	0.52 172	2.00 285	1.01 406	0.42 134	1.95 166	0.91 470	4.35 683	1.47 265	2.24 564	1.16 244	2.06 490	0.79 220	2.68 454	0.76 261	0.27 243	0.18 162	0.28 307	0.26 372	0.26 190	0.25 224

test_1	1.19 299	0.52 172	2.00 285	1.01 406	0.42 134	1.95 166	0.90 462	4.36 688	1.47 265	2.17 536	1.16 244	2.06 490	0.78 215	2.68 454	0.76 261	0.27 243	0.18 162	0.28 307	0.26 372	0.26 190	0.25 224

RAFT-345	2.46 562	0.55 225	19.69 685	1.02 418	0.49 208	4.43 662	0.78 355	1.64 98	2.34 553	2.09 499	3.12 683	1.96 472	1.31 414	6.65 567	1.43 471	0.36 493	0.23 380	0.32 427	0.25 347	0.28 239	0.25 224

cross-raft	2.01 465	0.57 255	19.01 662	1.03 426	0.56 257	2.11 197	0.72 296	3.63 453	1.57 343	1.77 402	1.51 355	3.17 614	1.13 367	1.16 189	0.85 292	0.23 118	0.21 317	0.26 230	0.23 290	0.28 239	0.25 224

raft+_RVC	1.21 308	0.83 509	2.61 357	1.35 598	0.97 468	3.60 449	0.76 333	3.23 382	1.51 294	1.33 317	1.67 408	1.03 301	1.10 360	1.87 377	0.92 334	0.24 152	0.22 349	0.25 180	0.24 322	0.26 190	0.25 224

ARAFT	2.56 583	1.13 600	19.50 679	0.89 304	0.48 196	4.15 596	1.40 625	4.36 688	2.82 649	2.36 600	1.88 505	1.70 418	1.04 325	6.45 560	1.22 422	0.29 322	0.18 162	0.37 534	0.35 550	0.35 414	0.25 224

R-Stereo Train	1.20 305	0.58 273	1.81 263	0.99 390	0.67 331	3.78 482	0.90 462	4.09 592	1.51 294	2.16 532	1.71 422	1.13 317	0.94 284	1.40 265	0.91 329	0.30 365	0.24 417	0.26 230	0.21 217	0.26 190	0.25 224

RAFT-Stereo	1.20 305	0.58 273	1.81 263	0.99 390	0.67 331	3.78 482	0.90 462	4.09 592	1.51 294	2.16 532	1.71 422	1.13 317	0.94 284	1.40 265	0.91 329	0.30 365	0.24 417	0.26 230	0.21 217	0.26 190	0.25 224
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNet	2.07 474	0.82 505	14.77 577	1.34 593	0.56 257	3.47 413	0.80 374	4.07 586	2.35 555	2.16 532	1.61 390	1.64 406	1.44 457	2.09 400	2.56 640	0.26 211	0.18 162	0.41 575	0.26 372	0.45 541	0.25 224
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
AnonStereo	1.25 323	0.54 212	1.67 246	0.82 232	1.22 563	3.93 523	0.92 484	4.19 617	1.36 220	1.73 397	1.96 526	1.52 389	0.95 287	1.66 332	0.78 267	0.33 435	0.17 106	0.28 307	0.25 347	0.42 510	0.26 260

Anonymus	0.62 55	0.53 190	0.97 20	0.74 167	0.41 125	1.55 122	0.31 32	1.19 39	0.93 119	0.74 165	0.62 78	0.65 158	0.56 104	0.97 122	0.86 299	0.21 68	0.18 162	0.28 307	0.23 290	0.24 120	0.26 260

ManiGeoR	2.11 482	0.93 546	18.17 637	0.84 258	0.84 421	2.72 272	0.56 185	3.67 461	2.82 649	1.08 286	1.23 263	1.12 315	1.07 344	4.60 511	1.17 405	0.25 182	0.20 276	0.30 370	0.20 189	0.23 97	0.26 260

HLf10	2.11 482	0.93 546	18.17 637	0.84 258	0.84 421	2.72 272	0.56 185	3.67 461	2.82 649	1.08 286	1.23 263	1.12 315	1.07 344	4.60 511	1.17 405	0.25 182	0.20 276	0.30 370	0.20 189	0.23 97	0.26 260

TS12	0.80 151	0.43 58	1.08 73	0.55 7	0.30 25	3.40 395	0.41 103	2.20 187	1.37 222	0.69 139	1.15 240	0.54 91	0.69 169	1.27 230	0.57 157	0.21 68	0.18 162	0.22 61	0.17 57	0.22 84	0.26 260

AdaDepth	0.76 122	0.45 76	1.41 212	0.70 122	1.27 575	3.12 338	0.43 121	1.02 23	0.94 125	0.63 118	0.91 167	0.43 36	0.58 113	1.41 270	0.48 98	0.18 29	0.21 317	0.23 80	0.19 157	0.25 154	0.26 260

depthmonostereo	0.94 222	0.71 426	2.39 337	0.85 273	0.54 243	2.21 209	0.53 170	1.83 125	1.17 179	0.95 259	1.09 226	0.99 292	0.97 295	2.37 423	0.68 211	0.23 118	0.27 480	0.22 61	0.20 189	0.25 154	0.26 260

xyz-stereo-finetune2	1.16 295	0.63 340	1.50 225	0.57 10	0.36 58	3.47 413	0.65 252	2.70 308	1.23 191	0.88 241	1.75 435	0.91 271	1.76 550	3.54 484	1.74 544	0.24 152	0.22 349	0.30 370	0.27 402	0.31 315	0.26 260

Reg-Stereo(zero)	1.60 386	0.42 47	10.69 518	0.89 304	0.68 336	3.27 370	0.47 144	2.27 206	1.54 321	1.48 343	1.24 266	2.55 550	2.68 642	1.48 288	1.10 382	0.19 40	0.19 214	0.22 61	0.18 107	0.24 120	0.26 260

MSKI-zero shot	2.22 502	0.64 353	20.09 702	0.96 369	0.56 257	4.04 569	0.70 291	3.91 531	1.50 287	1.92 439	2.28 602	1.92 462	0.71 175	2.93 464	0.67 207	0.26 211	0.23 380	0.26 230	0.21 217	0.28 239	0.26 260

anonymousdsp	0.95 230	0.69 401	1.27 175	0.83 246	0.52 229	4.54 684	0.84 404	1.76 115	1.24 193	0.76 186	1.06 220	0.78 223	0.77 205	1.67 338	0.69 222	0.27 243	0.17 106	0.29 338	0.21 217	0.31 315	0.26 260

RAFT_CTSACE	1.80 423	1.06 586	10.00 507	1.71 684	1.39 610	3.49 420	1.06 550	3.05 358	1.62 374	1.70 387	2.04 548	2.51 546	1.80 560	1.98 387	0.94 345	0.25 182	0.22 349	0.28 307	0.30 485	0.30 291	0.26 260

IGEV-Stereo	0.95 230	0.69 401	1.27 175	0.84 258	0.52 229	4.54 684	0.84 404	1.76 115	1.24 193	0.75 170	1.06 220	0.79 228	0.77 205	1.68 340	0.69 222	0.27 243	0.17 106	0.29 338	0.21 217	0.31 315	0.26 260
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	1.13 284	0.70 412	2.26 322	0.75 173	0.44 152	3.05 323	0.91 470	2.78 322	1.45 250	2.37 601	1.52 356	1.53 390	1.05 330	1.17 196	0.92 334	0.25 182	0.19 214	0.35 504	0.28 431	0.34 393	0.26 260

error version	1.13 284	0.70 412	2.26 322	0.75 173	0.44 152	3.05 323	0.91 470	2.78 322	1.45 250	2.37 601	1.52 356	1.53 390	1.05 330	1.17 196	0.92 334	0.25 182	0.19 214	0.35 504	0.28 431	0.34 393	0.26 260

test-v	1.13 284	0.70 412	2.26 322	0.75 173	0.44 152	3.05 323	0.91 470	2.78 322	1.45 250	2.37 601	1.52 356	1.53 390	1.05 330	1.17 196	0.92 334	0.25 182	0.19 214	0.35 504	0.28 431	0.34 393	0.26 260

SST-Stereo	1.76 416	0.58 273	3.10 389	1.44 629	0.46 177	4.71 722	0.76 333	2.22 194	2.79 637	2.07 498	2.18 583	2.43 536	3.22 670	6.66 568	0.84 289	0.42 569	0.19 214	0.30 370	0.27 402	0.35 414	0.26 260

RAFT_R40	1.70 405	0.59 283	2.99 385	1.46 635	0.46 177	4.74 726	0.98 521	2.23 196	1.56 337	2.02 480	2.35 624	2.71 567	2.56 635	6.71 572	0.90 320	0.40 542	0.19 214	0.30 370	0.27 402	0.33 372	0.26 260

test-2	1.13 284	0.70 412	2.26 322	0.75 173	0.44 152	3.05 323	0.91 470	2.78 322	1.45 250	2.37 601	1.52 356	1.53 390	1.05 330	1.17 196	0.92 334	0.25 182	0.19 214	0.35 504	0.28 431	0.34 393	0.26 260

XX-Stereo	2.54 578	0.61 322	20.21 706	1.78 692	1.19 549	4.30 639	0.46 138	4.39 694	1.58 347	2.32 588	1.89 511	4.64 710	0.60 128	4.16 504	0.82 282	0.31 392	0.21 317	0.28 307	0.27 402	0.51 570	0.26 260

RASNet	2.56 583	0.70 412	10.06 508	1.60 666	2.25 734	3.67 463	1.00 528	3.38 412	3.14 685	1.81 410	2.11 567	4.60 706	2.30 615	10.25 671	2.61 642	0.37 501	0.24 417	0.25 180	0.24 322	0.28 239	0.26 260

HLF11	2.10 478	0.80 492	18.68 653	0.88 295	0.83 412	2.11 197	0.58 200	3.39 416	2.56 607	1.33 317	1.30 288	0.98 290	1.00 306	4.75 517	1.51 499	0.25 182	0.21 317	0.24 133	0.18 107	0.23 97	0.27 281

HLf8	2.17 496	0.96 563	17.42 622	0.83 246	0.81 392	3.37 386	0.55 180	3.88 517	2.99 670	1.19 303	1.20 251	1.22 340	1.00 306	5.68 536	0.82 282	0.26 211	0.20 276	0.29 338	0.20 189	0.25 154	0.27 281

NLSM1	1.86 429	0.53 190	1.39 206	0.73 158	1.89 712	3.09 331	0.64 241	8.41 759	12.10 769	0.79 201	1.21 256	0.73 209	0.86 248	1.67 338	1.45 477	0.26 211	0.24 417	0.29 338	0.24 322	0.31 315	0.27 281

NLCSM	2.07 474	0.57 255	1.26 168	0.68 106	1.83 705	3.24 361	0.69 281	8.40 758	9.75 763	0.92 250	1.30 288	0.87 257	1.06 339	7.60 590	1.57 510	0.28 290	0.25 448	0.29 338	0.25 347	0.36 430	0.27 281

tt45	0.96 235	0.48 125	1.19 138	0.89 304	0.66 324	3.91 515	0.76 333	1.90 137	1.26 202	0.70 142	1.30 288	0.71 199	0.63 137	2.59 448	0.74 251	0.22 99	0.17 106	0.28 307	0.23 290	0.27 215	0.27 281

tg	1.15 290	0.67 390	1.31 182	0.94 358	0.54 243	4.02 564	0.41 103	2.96 347	1.59 363	1.69 382	1.85 497	1.84 452	0.97 295	1.78 357	0.83 286	0.27 243	0.17 106	0.29 338	0.26 372	0.29 261	0.27 281

rvit_stereo_0081_aga	0.81 164	0.75 466	1.84 266	0.72 148	0.73 358	1.21 65	0.63 237	1.92 141	1.39 228	0.87 240	0.80 126	0.79 228	0.69 169	1.27 230	0.69 222	0.35 478	0.29 509	0.26 230	0.25 347	0.40 467	0.27 281

rvit_stereo_0081	0.80 151	0.63 340	1.19 138	0.91 325	0.64 308	1.27 75	0.61 216	2.05 163	1.71 405	0.82 212	0.73 108	0.85 247	0.75 192	1.30 244	0.80 275	0.31 392	0.26 468	0.27 269	0.25 347	0.38 450	0.27 281

rvit_stereo_0082	0.80 151	0.63 340	1.19 138	0.91 325	0.64 308	1.27 75	0.61 216	2.05 163	1.71 405	0.82 212	0.73 108	0.85 247	0.75 192	1.30 244	0.80 275	0.31 392	0.26 468	0.27 269	0.25 347	0.38 450	0.27 281

rvit_stereo_ft	1.00 254	0.87 528	3.55 410	0.97 376	0.66 324	1.06 34	0.80 374	2.78 322	1.67 388	0.78 196	0.96 187	0.95 287	1.14 374	1.06 151	0.90 320	0.32 415	0.24 417	0.27 269	0.28 431	0.39 462	0.27 281

ff7	0.98 243	0.69 401	2.05 291	0.84 258	0.52 229	4.55 689	0.86 418	1.62 90	1.24 193	0.75 170	1.03 204	0.70 184	0.77 205	1.84 369	0.68 211	0.27 243	0.17 106	0.29 338	0.21 217	0.31 315	0.27 281

IGEVStereo-DCA	0.86 181	0.65 366	2.05 291	0.90 314	0.46 177	1.57 123	0.86 418	1.62 90	1.24 193	0.65 126	0.77 119	0.74 215	0.72 178	2.59 448	0.86 299	0.28 290	0.21 317	0.28 307	0.21 217	0.29 261	0.27 281

ffff	0.98 243	0.69 401	2.05 291	0.84 258	0.52 229	4.55 689	0.86 418	1.62 90	1.24 193	0.75 170	1.03 204	0.70 184	0.77 205	1.84 369	0.68 211	0.27 243	0.17 106	0.29 338	0.21 217	0.31 315	0.27 281

11t	0.98 243	0.69 401	2.05 291	0.84 258	0.52 229	4.55 689	0.86 418	1.62 90	1.24 193	0.75 170	1.03 204	0.70 184	0.77 205	1.84 369	0.68 211	0.27 243	0.17 106	0.29 338	0.21 217	0.31 315	0.27 281

MIM_Stereo	1.20 305	0.78 483	3.30 401	1.05 430	0.43 140	3.04 320	0.60 211	2.46 250	1.51 294	1.60 357	1.58 377	1.82 446	1.29 408	2.00 389	1.07 375	0.24 152	0.24 417	0.28 307	0.25 347	0.27 215	0.27 281

HH	2.23 505	0.86 524	21.59 759	0.98 384	0.51 216	1.49 113	0.82 391	2.74 313	1.54 321	1.10 290	1.69 416	4.62 708	1.86 574	2.55 444	0.69 222	0.26 211	0.22 349	0.29 338	0.23 290	0.34 393	0.27 281

HanStereo	2.23 505	0.86 524	21.59 759	0.98 384	0.51 216	1.49 113	0.82 391	2.74 313	1.54 321	1.10 290	1.69 416	4.62 708	1.86 574	2.55 444	0.69 222	0.26 211	0.22 349	0.29 338	0.23 290	0.34 393	0.27 281

ccc-4	0.98 243	0.69 401	2.05 291	0.84 258	0.52 229	4.55 689	0.86 418	1.62 90	1.24 193	0.75 170	1.03 204	0.70 184	0.77 205	1.84 369	0.68 211	0.27 243	0.17 106	0.29 338	0.21 217	0.31 315	0.27 281

test_3	1.19 299	0.51 160	2.08 303	0.99 390	0.41 125	2.05 183	0.87 440	4.40 697	1.42 240	1.99 461	1.18 247	2.03 484	0.79 220	2.70 456	0.75 254	0.27 243	0.17 106	0.29 338	0.29 462	0.30 291	0.27 281

CroCo-Stereo	0.98 243	0.87 528	3.44 406	0.87 289	0.53 240	0.49 5	0.50 156	3.99 561	1.49 281	0.81 209	1.25 274	1.00 295	0.75 192	1.10 160	1.09 381	0.24 152	0.21 317	0.24 133	0.19 157	0.35 414	0.27 281
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
RALAANet	1.28 340	1.08 590	3.21 395	1.25 544	0.94 460	1.44 105	0.69 281	3.15 370	2.57 608	2.01 475	1.80 460	1.29 353	1.05 330	2.00 389	1.48 486	0.27 243	0.20 276	0.27 269	0.24 322	0.40 467	0.27 281

ACVNet	1.46 366	0.64 353	3.56 412	0.93 351	0.85 425	4.22 625	0.80 374	2.85 334	2.08 488	1.78 404	1.88 505	3.10 607	1.46 465	1.33 249	1.89 563	0.29 322	0.26 468	0.30 370	0.26 372	0.39 462	0.27 281

acv_ft	1.55 372	0.64 353	3.29 400	1.14 488	2.01 721	2.93 305	0.97 512	3.81 495	2.08 488	2.22 557	1.88 505	3.10 607	1.66 530	1.33 249	2.22 607	0.29 322	0.26 468	0.30 370	0.26 372	0.39 462	0.27 281

quiztm	1.09 278	0.79 487	1.33 192	0.77 199	1.50 637	2.48 239	0.76 333	3.65 456	1.55 329	1.65 374	1.80 460	1.18 330	0.64 140	1.17 196	1.07 375	0.30 365	0.17 106	0.23 80	0.20 189	0.36 430	0.28 304

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.74 108	0.45 76	1.13 114	0.69 116	0.77 375	1.77 147	0.88 447	2.04 162	1.47 265	0.61 101	1.04 209	0.61 133	0.79 220	0.89 93	0.43 58	0.21 68	0.18 162	0.23 80	0.18 107	0.25 154	0.28 304

Hybrid-DGEV-2	1.55 372	1.43 657	3.19 394	1.16 509	0.51 216	4.15 596	0.54 179	4.28 656	2.22 519	2.06 494	1.37 318	2.37 522	1.61 506	3.24 476	1.15 396	0.25 182	0.24 417	0.30 370	0.26 372	0.29 261	0.28 304

NLMM1	2.18 497	0.55 225	1.34 193	0.62 35	1.86 707	3.30 379	0.62 232	11.92 768	15.07 777	0.86 237	0.96 187	0.84 242	0.90 271	1.83 366	1.35 458	0.27 243	0.27 480	0.27 269	0.24 322	0.31 315	0.28 304

UGAM-zero	2.79 607	0.57 255	20.87 738	0.98 384	0.77 375	2.08 190	0.35 65	3.88 517	1.51 294	2.05 489	1.64 397	5.07 722	3.42 680	9.83 646	1.24 428	0.28 290	0.21 317	0.27 269	0.29 462	0.29 261	0.28 304

rvit_stereo_0083	0.86 181	0.67 390	1.42 213	0.87 289	0.65 316	1.23 66	0.64 241	1.67 101	2.28 539	0.79 201	0.93 174	0.93 281	1.07 344	1.46 286	0.75 254	0.32 415	0.36 577	0.30 370	0.26 372	0.33 372	0.28 304

plain	1.55 372	0.69 401	13.59 552	0.65 72	0.73 358	1.66 137	0.57 190	3.17 373	1.94 458	0.77 192	1.24 266	0.80 231	0.86 248	1.60 314	0.96 351	0.33 435	0.21 317	0.32 427	0.25 347	0.42 510	0.28 304

MIF-Stereo (partial)	0.98 243	0.55 225	2.83 376	0.71 132	1.03 495	1.08 37	0.49 152	2.55 273	1.66 386	0.79 201	1.20 251	0.80 231	0.90 271	1.61 320	1.56 508	0.36 493	0.24 417	0.33 464	0.25 347	0.40 467	0.28 304

Any-RAFT	1.40 355	0.53 190	2.78 375	1.09 457	0.64 308	4.41 657	0.81 387	3.97 554	2.78 635	1.99 461	1.34 307	2.36 521	1.56 498	1.56 301	0.75 254	0.27 243	0.20 276	0.25 180	0.18 107	0.25 154	0.28 304

anonymousa	2.16 493	0.67 390	19.19 663	1.04 429	1.67 676	2.06 186	0.79 363	2.86 337	1.96 459	1.85 416	2.14 576	3.23 619	1.81 563	1.12 169	1.15 396	0.26 211	0.26 468	0.34 483	0.32 515	0.30 291	0.28 304

NRIStereo	1.28 340	0.61 322	1.67 246	1.15 501	0.38 101	4.73 723	0.90 462	2.42 237	1.50 287	1.93 443	1.33 301	1.75 424	1.22 393	2.96 467	1.33 454	0.46 600	0.22 349	0.29 338	0.26 372	0.30 291	0.28 304

raftrobust	1.19 299	0.72 433	2.30 328	1.26 551	1.31 583	3.55 439	0.68 270	2.75 315	1.47 265	2.21 555	1.38 322	1.17 326	1.22 393	1.20 207	1.11 387	0.28 290	0.24 417	0.21 42	0.19 157	0.25 154	0.28 304

pmcnn	5.45 729	1.22 623	17.40 621	1.60 666	2.41 738	3.48 417	2.12 686	4.52 717	3.26 698	3.67 711	13.15 771	22.10 783	3.46 684	11.92 748	17.16 769	0.34 456	0.21 317	0.23 80	0.19 157	0.36 430	0.28 304

monster_256*512	1.03 263	0.65 366	1.23 157	0.66 88	0.77 375	2.08 190	0.64 241	2.90 340	1.58 347	1.02 276	1.39 324	1.91 461	1.82 566	1.36 256	1.02 363	0.30 365	0.17 106	0.31 403	0.26 372	0.35 414	0.29 317

RT-Monster	1.05 266	0.53 190	2.62 360	0.83 246	1.40 612	2.96 313	0.47 144	2.81 331	1.83 438	1.21 308	1.22 259	0.93 281	0.83 240	1.36 256	0.60 172	0.21 68	0.20 276	0.23 80	0.18 107	0.21 58	0.29 317

DDF-Stereo	0.90 206	0.53 190	1.16 129	0.88 295	1.31 583	1.59 126	0.86 418	2.26 204	0.79 52	0.48 17	0.63 81	0.54 91	0.73 183	2.97 468	1.03 366	0.39 534	0.17 106	0.24 133	0.18 107	1.06 694	0.29 317

zero-FE	0.95 230	0.52 172	2.63 362	0.86 282	1.27 575	1.41 98	0.86 418	2.27 206	0.73 37	0.50 31	0.64 82	0.54 91	0.78 215	2.70 456	1.02 363	0.35 478	0.17 106	0.24 133	0.18 107	1.03 690	0.29 317

water-stereo	0.78 142	0.45 76	1.94 276	0.79 210	0.48 196	2.36 225	0.47 144	1.53 76	1.09 169	0.88 241	1.04 209	0.82 238	0.75 192	0.72 19	0.78 267	0.22 99	0.23 380	0.25 180	0.23 290	0.24 120	0.29 317

999	0.97 237	0.48 125	1.24 164	1.03 426	0.64 308	3.25 365	0.92 484	1.40 60	1.39 228	0.71 148	1.68 411	0.70 184	0.66 157	3.03 471	0.89 315	0.23 118	0.19 214	0.25 180	0.21 217	0.25 154	0.29 317

rvit_stereo_0080	0.94 222	0.72 433	2.56 351	0.64 58	0.59 282	1.90 160	0.75 328	2.71 309	1.40 232	0.91 247	1.04 209	0.85 247	0.82 235	1.14 178	0.78 267	0.35 478	0.29 509	0.25 180	0.27 402	0.45 541	0.29 317

CAS++	0.89 197	0.64 353	1.46 218	0.81 217	0.51 216	1.24 70	0.86 418	3.44 419	1.46 260	1.14 297	1.29 286	0.62 140	0.58 113	1.13 173	0.59 168	0.34 456	0.30 524	0.34 483	0.26 372	0.41 491	0.29 317
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
H2IRNET	1.90 439	0.53 190	14.29 571	1.14 488	0.60 285	4.48 668	0.44 127	2.65 300	1.81 430	1.05 279	2.30 610	1.67 410	1.40 437	2.17 409	1.50 493	0.36 493	0.21 317	0.33 464	0.37 572	0.34 393	0.29 317

Former-RAFT_DAM_RVC	0.92 216	0.73 444	1.42 213	0.92 333	1.08 515	2.97 315	0.53 170	1.77 119	1.39 228	1.16 299	1.54 365	0.58 120	0.65 149	1.03 144	0.84 289	0.25 182	0.23 380	0.30 370	0.24 322	0.43 521	0.29 317

tta	2.00 462	0.57 255	4.46 437	1.36 604	0.57 269	2.03 177	0.73 304	4.25 642	2.80 641	2.32 588	2.31 616	1.95 467	1.52 484	10.99 701	2.13 598	0.34 456	0.32 543	0.36 520	0.31 501	0.29 261	0.29 317

qqq1	1.92 446	0.57 255	4.46 437	1.36 604	0.57 269	2.03 177	0.73 304	4.25 642	2.80 641	2.32 588	2.31 616	1.95 467	1.52 484	10.99 701	0.71 234	0.34 456	0.32 543	0.30 370	0.23 290	0.29 261	0.29 317

fff1	1.92 446	0.57 255	4.46 437	1.36 604	0.57 269	2.03 177	0.73 304	4.25 642	2.80 641	2.32 588	2.31 616	1.95 467	1.52 484	10.99 701	0.71 234	0.34 456	0.32 543	0.30 370	0.23 290	0.29 261	0.29 317

cc1	1.98 458	0.74 455	13.77 555	1.78 692	0.36 58	4.48 668	0.74 317	4.23 632	3.95 724	1.01 269	1.81 473	0.72 202	1.62 510	2.13 402	0.64 189	0.29 322	0.17 106	0.32 427	0.21 217	0.31 315	0.29 317

ffm	1.72 407	0.60 302	5.21 450	1.14 488	0.99 480	3.62 454	0.86 418	4.22 628	3.37 706	2.20 546	2.30 610	3.48 640	1.62 510	2.21 415	0.65 198	0.29 322	0.16 65	0.48 617	0.37 572	0.30 291	0.29 317

ff1	2.96 628	0.60 302	5.21 450	1.14 488	0.99 480	3.62 454	0.86 418	4.22 628	3.37 706	2.20 546	2.30 610	3.48 640	1.62 510	11.62 729	16.09 760	0.29 322	0.16 65	0.48 617	0.37 572	0.30 291	0.29 317

tt1	1.79 421	0.73 444	10.41 515	1.75 689	0.36 58	4.55 689	0.79 363	4.22 628	3.37 706	1.08 286	1.80 460	0.74 215	1.48 469	2.21 415	0.65 198	0.29 322	0.16 65	0.31 403	0.22 261	0.30 291	0.29 317

whm_eth	0.94 222	0.72 433	2.56 351	0.64 58	0.59 282	1.90 160	0.75 328	2.71 309	1.40 232	0.91 247	1.04 209	0.85 247	0.82 235	1.14 178	0.78 267	0.35 478	0.29 509	0.25 180	0.27 402	0.45 541	0.29 317

anonymousdsp2	1.26 331	0.60 302	3.74 422	1.02 418	0.41 125	3.60 449	0.72 296	3.68 465	1.47 265	1.37 329	1.56 373	1.83 449	1.01 312	2.00 389	0.66 202	0.29 322	0.20 276	0.28 307	0.20 189	0.32 350	0.29 317

Patchmatch Stereo++	1.25 323	0.65 366	2.06 300	0.75 173	0.37 80	4.68 710	0.76 333	2.53 263	1.58 347	1.99 461	1.47 344	1.78 430	1.14 374	2.44 426	0.90 320	0.48 614	0.23 380	0.32 427	0.27 402	0.40 467	0.29 317
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	1.24 318	0.65 366	2.03 288	0.75 173	0.37 80	4.68 710	0.73 304	2.53 263	1.58 347	1.99 461	1.47 344	1.78 430	1.13 367	2.18 411	0.87 306	0.48 614	0.23 380	0.32 427	0.27 402	0.40 467	0.29 317

ROB_FTStereo_v2	1.23 313	0.66 379	2.02 287	0.75 173	0.37 80	4.67 709	0.76 333	2.53 263	1.58 347	1.99 461	1.46 339	1.78 430	1.14 374	2.08 397	0.88 311	0.48 614	0.22 349	0.32 427	0.27 402	0.40 467	0.29 317

ROB_FTStereo	1.25 323	0.66 379	2.14 308	0.75 173	0.37 80	4.65 706	0.77 348	2.53 263	1.58 347	1.99 461	1.47 344	1.78 430	1.13 367	2.26 420	0.86 299	0.47 609	0.22 349	0.32 427	0.27 402	0.40 467	0.29 317

HUI-Stereo	1.25 323	0.66 379	2.33 331	0.75 173	0.37 80	4.68 710	0.78 355	2.53 263	1.58 347	1.99 461	1.46 339	1.79 437	1.13 367	2.17 409	0.85 292	0.48 614	0.23 380	0.32 427	0.27 402	0.40 467	0.29 317

iGMRVC	1.26 331	0.66 379	2.14 308	0.75 173	0.37 80	4.66 707	0.74 317	2.53 263	1.58 347	1.99 461	1.46 339	1.78 430	1.14 374	2.46 428	0.92 334	0.48 614	0.23 380	0.32 427	0.27 402	0.40 467	0.29 317

RAFT-RH_RVC	2.63 590	0.55 225	19.97 695	1.26 551	0.47 187	4.46 665	0.57 190	1.71 108	1.64 379	3.06 689	5.51 724	2.03 484	1.28 405	6.70 569	1.52 503	0.42 569	0.22 349	0.37 534	0.34 533	0.28 239	0.29 317

iRAFT	1.25 323	0.65 366	2.06 300	0.75 173	0.37 80	4.68 710	0.76 333	2.53 263	1.58 347	1.99 461	1.47 344	1.78 430	1.14 374	2.44 426	0.90 320	0.48 614	0.23 380	0.32 427	0.27 402	0.40 467	0.29 317

RAFT-IKP	1.25 323	0.66 379	2.23 320	0.75 173	0.37 80	4.64 704	0.74 317	2.53 263	1.58 347	1.99 461	1.47 344	1.78 430	1.13 367	2.22 417	0.92 334	0.48 614	0.22 349	0.32 427	0.27 402	0.40 467	0.29 317

DIP-Stereo	1.24 318	0.69 401	1.77 259	0.65 72	0.61 290	4.29 637	0.58 200	4.44 703	2.53 600	1.98 456	1.33 301	0.91 271	0.86 248	1.25 224	1.25 432	0.36 493	0.23 380	0.32 427	0.23 290	0.32 350	0.29 317
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM-Net_RVC	2.87 618	0.57 255	17.46 625	0.92 333	0.90 448	3.70 466	1.20 589	5.64 749	2.51 597	3.22 698	2.43 627	2.54 548	1.59 499	11.41 719	1.65 531	0.34 456	0.25 448	0.26 230	0.23 290	0.30 291	0.29 317
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNetv2_ROB	2.65 593	5.00 738	19.28 672	2.06 720	1.09 521	3.83 492	1.13 572	4.14 608	2.09 491	1.85 416	2.03 545	2.01 482	1.51 482	3.58 485	1.58 511	0.34 456	0.21 317	0.32 427	0.21 217	0.44 533	0.29 317

VeloStereo	0.49 10	0.42 47	0.83 2	0.60 21	0.37 80	1.31 87	0.21 2	0.72 5	0.56 10	0.48 17	0.43 26	0.56 107	0.50 71	0.70 7	0.42 48	0.28 290	0.29 509	0.28 307	0.24 322	0.30 291	0.30 348

flow	0.52 17	0.42 47	0.83 2	0.60 21	0.37 80	1.31 87	0.21 2	0.72 5	0.56 10	0.48 17	0.43 26	0.56 107	0.50 71	1.22 211	0.42 48	0.28 290	0.29 509	0.28 307	0.24 322	0.30 291	0.30 348

TestStereo_HL3	2.30 525	0.54 212	20.47 723	1.03 426	0.70 347	2.70 269	0.78 355	3.61 450	1.71 405	1.82 412	1.53 362	1.29 353	0.95 287	6.56 563	0.70 228	0.25 182	0.24 417	0.25 180	0.22 261	0.26 190	0.30 348

FlowAnything_test	0.75 114	0.60 302	1.18 135	0.82 232	0.58 279	2.29 219	0.66 255	1.38 57	0.80 56	1.03 277	0.76 116	0.63 147	0.49 65	0.84 72	0.91 329	0.31 392	0.27 480	0.40 563	0.48 641	0.31 315	0.30 348

MM-Stereo_test3	1.09 278	0.59 283	1.55 234	1.73 687	1.18 542	1.91 162	0.86 418	3.52 433	1.76 423	1.25 310	1.86 501	1.10 311	0.69 169	1.32 247	0.86 299	0.27 243	0.23 380	0.27 269	0.22 261	0.34 393	0.30 348

UGAM	2.58 587	0.56 242	18.55 651	0.89 304	0.71 350	3.23 358	1.03 540	2.75 315	1.75 421	1.36 325	2.77 661	2.69 564	1.28 405	10.75 688	1.40 464	0.28 290	0.24 417	0.40 563	0.31 501	0.35 414	0.30 348

DCRE	1.44 363	0.74 455	3.50 409	1.13 486	0.72 353	1.78 148	0.67 259	2.14 178	1.56 337	1.99 461	8.09 744	1.73 422	1.07 344	1.24 218	0.83 286	0.23 118	0.25 448	0.26 230	0.26 372	0.28 239	0.30 348

Sa-1000	1.63 393	0.79 487	3.56 412	1.11 474	0.48 196	4.06 572	1.41 628	4.49 712	2.75 631	2.00 473	2.80 664	1.84 452	1.43 453	2.64 453	1.50 493	0.27 243	0.19 214	0.36 520	0.33 523	0.36 430	0.30 348

SA	1.62 390	0.75 466	3.78 426	1.07 441	0.43 140	4.26 630	1.36 613	4.45 706	3.12 682	1.63 367	1.97 532	1.68 412	2.26 613	2.55 444	1.27 439	0.27 243	0.22 349	0.37 534	0.37 572	0.35 414	0.30 348

GLC_STEREO	0.76 122	0.52 172	1.12 105	0.83 246	0.33 39	1.86 158	0.82 391	1.46 67	1.38 226	0.95 259	1.04 209	0.68 173	0.72 178	0.97 122	0.80 275	0.23 118	0.25 448	0.32 427	0.25 347	0.32 350	0.30 348

LMCR-Stereo	2.40 551	1.31 639	18.61 652	1.59 664	0.86 431	3.87 510	1.15 575	4.32 676	1.60 364	2.25 567	2.27 598	1.13 317	2.43 626	2.48 430	1.60 515	0.88 705	0.24 417	0.29 338	0.24 322	0.56 593	0.30 348

rafts_anoy	1.24 318	0.80 492	3.61 416	1.17 512	1.20 557	3.00 316	0.61 216	3.17 373	1.58 347	1.37 329	1.26 276	1.19 335	1.12 365	1.78 357	1.25 432	0.32 415	0.23 380	0.32 427	0.32 515	0.31 315	0.30 348

RALCasStereoNet	1.19 299	1.02 574	2.06 300	1.12 478	1.14 533	3.08 330	0.70 291	2.99 350	1.73 413	1.34 319	1.68 411	1.18 330	0.91 274	2.16 407	1.00 360	0.30 365	0.26 468	0.24 133	0.21 217	0.29 261	0.30 348

WAFT-Stereo (ZS)	0.51 15	0.36 8	1.12 105	0.51 1	0.33 39	1.16 54	0.37 79	0.83 12	0.56 10	0.61 101	0.50 45	0.23 1	0.38 21	0.83 62	0.43 58	0.21 68	0.28 497	0.39 556	0.43 622	0.32 350	0.31 361

S0	1.07 272	0.59 283	1.52 228	0.91 325	0.93 457	2.53 248	0.95 499	2.15 180	1.05 163	1.26 312	2.11 567	1.11 313	1.45 461	1.15 185	1.11 387	0.94 710	0.31 533	0.37 534	0.33 523	0.33 372	0.31 361

PhaseNet	0.64 66	0.53 190	1.06 50	0.93 351	0.48 196	0.76 17	0.36 68	1.32 46	0.91 100	0.83 225	0.65 89	0.78 223	0.52 81	1.15 185	1.04 369	0.24 152	0.19 214	0.30 370	0.28 431	0.25 154	0.31 361

LGCAT	0.64 66	0.42 47	0.89 8	0.71 132	0.36 58	1.91 162	0.25 10	1.18 38	0.66 18	0.53 46	0.42 23	1.24 343	0.55 97	1.60 314	0.45 76	0.35 478	0.35 570	0.18 2	0.23 290	0.19 10	0.31 361

GASTEREO	1.00 254	0.98 566	1.23 157	0.90 314	0.40 118	3.40 395	0.88 447	2.77 318	1.44 247	1.39 334	1.30 288	0.55 101	1.35 423	1.33 249	0.64 189	0.25 182	0.19 214	0.25 180	0.25 347	0.25 154	0.31 361

G2L-Stereo_test	2.11 482	0.86 524	7.12 467	1.65 674	1.19 549	3.54 435	1.02 537	3.57 442	2.01 471	2.50 621	1.68 411	3.15 612	1.50 477	9.21 630	1.62 523	0.28 290	0.19 214	0.23 80	0.22 261	0.27 215	0.31 361

S2M2_L	0.64 66	0.55 225	1.07 54	0.89 304	0.54 243	1.08 37	0.20 1	1.16 33	1.37 222	0.59 89	0.81 131	0.86 254	0.47 53	0.70 7	0.65 198	0.31 392	0.33 550	0.27 269	0.27 402	0.36 430	0.31 361
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
ours_stereo	0.76 122	0.64 353	1.40 211	0.86 282	0.61 290	1.12 44	0.57 190	1.63 95	1.20 187	0.72 155	1.43 335	0.70 184	0.62 133	1.56 301	0.58 164	0.25 182	0.18 162	0.26 230	0.21 217	0.29 261	0.31 361

x	1.15 290	0.57 255	1.53 230	1.44 629	0.67 331	1.94 165	0.97 512	3.87 514	1.57 343	1.61 362	1.28 284	1.58 398	1.22 393	1.93 382	1.04 369	0.28 290	0.30 524	0.34 483	0.29 462	0.32 350	0.31 361

iRaft-Stereo_20w	1.88 436	0.62 332	10.58 517	0.90 314	0.83 412	2.96 313	0.78 355	4.90 734	1.58 347	2.29 574	1.60 386	1.25 347	4.51 707	2.28 421	0.90 320	0.29 322	0.21 317	0.26 230	0.24 322	0.41 491	0.31 361

PSM-softLoss	1.66 398	0.59 283	5.15 448	2.25 725	0.48 196	4.68 710	0.69 281	2.57 277	1.52 305	2.14 518	1.45 337	1.42 379	0.99 304	6.04 548	1.20 415	0.41 557	0.23 380	0.37 534	0.39 593	0.32 350	0.31 361

KMStereo	1.66 398	0.59 283	5.15 448	2.25 725	0.48 196	4.68 710	0.69 281	2.57 277	1.52 305	2.14 518	1.45 337	1.42 379	0.99 304	6.04 548	1.20 415	0.41 557	0.23 380	0.37 534	0.39 593	0.32 350	0.31 361

CRE-IMP	1.23 313	0.61 322	2.14 308	0.82 232	0.39 108	4.54 684	0.83 397	2.63 298	1.55 329	1.95 449	1.46 339	1.87 457	0.96 289	1.48 288	1.33 454	0.45 592	0.21 317	0.31 403	0.26 372	0.41 491	0.31 361

iRaftStereo_RVC	1.09 278	0.70 412	1.39 206	0.95 363	0.45 162	3.83 492	0.42 114	2.37 226	1.58 347	1.69 382	1.76 444	1.80 440	0.83 240	1.50 291	0.98 355	0.28 290	0.18 162	0.29 338	0.26 372	0.30 291	0.31 361

DN-CSS_ROB	1.91 443	1.55 668	11.13 525	1.82 699	0.88 440	3.99 557	0.61 216	4.01 565	1.67 388	1.64 370	1.89 511	1.39 372	1.06 339	3.23 473	1.50 493	0.31 392	0.19 214	0.44 591	0.29 462	0.37 445	0.31 361

SMOE	1.01 257	0.55 225	1.47 223	0.81 217	0.47 187	2.40 230	1.30 603	1.89 134	1.31 210	1.36 325	1.73 428	1.05 306	1.36 426	1.23 215	1.13 393	0.43 575	0.24 417	0.59 670	0.29 462	0.32 350	0.32 376

SME	1.78 419	1.35 645	1.95 281	1.62 671	1.19 549	2.00 172	1.06 550	3.44 419	1.63 377	2.19 542	2.01 541	1.37 370	1.55 495	10.23 670	1.92 568	0.32 415	0.25 448	0.34 483	0.33 523	0.45 541	0.32 376

DN	1.08 276	0.54 212	3.15 393	0.90 314	1.00 489	3.37 386	0.48 149	2.59 291	1.45 250	0.95 259	0.82 135	1.32 357	0.73 183	1.86 376	0.64 189	0.30 365	0.26 468	0.28 307	0.24 322	0.34 393	0.32 376

DLNR-FE	28.68 797	56.10 813	49.61 798	183.75 822	105.98 817	3.44 403	0.28 25	29.58 796	1.49 281	1.01 269	1.26 276	0.93 281	0.63 137	3.81 492	1.51 499	33.14 812	0.41 621	0.26 230	0.23 290	99.94 820	0.32 376

IGEV-FE	2.16 493	0.69 401	20.56 725	1.22 534	0.54 243	2.18 204	0.53 170	3.38 412	1.61 368	1.93 443	1.55 369	3.74 661	1.06 339	1.56 301	0.91 329	0.29 322	0.20 276	0.27 269	0.29 462	0.40 467	0.32 376

MSCF	0.97 237	0.82 505	1.26 168	0.88 295	0.40 118	3.17 345	0.88 447	2.79 327	1.39 228	1.32 316	1.19 249	0.58 120	1.33 417	1.28 232	0.64 189	0.25 182	0.19 214	0.25 180	0.25 347	0.28 239	0.32 376

G2L-ROB	2.13 489	0.78 483	10.06 508	1.19 521	1.06 505	3.84 497	0.93 488	3.32 400	2.27 535	2.20 546	1.47 344	2.65 561	1.20 392	8.38 606	1.81 552	0.28 290	0.19 214	0.23 80	0.22 261	0.28 239	0.32 376

LG-Stereo_Zeroshot	0.89 197	0.47 114	2.08 303	0.76 192	0.73 358	3.91 515	0.41 103	2.07 169	1.07 166	0.77 192	0.89 158	0.64 150	0.86 248	0.95 113	0.77 266	0.26 211	0.18 162	0.26 230	0.19 157	0.32 350	0.32 376

fffy	0.80 151	0.59 283	1.56 236	1.00 399	0.47 187	1.27 75	0.76 333	1.90 137	1.02 152	0.75 170	1.35 311	0.83 240	0.72 178	1.70 347	0.62 182	0.23 118	0.19 214	0.27 269	0.21 217	0.28 239	0.32 376

model_zeroshot	1.21 308	0.60 302	3.55 410	1.05 430	0.57 269	3.46 410	0.63 237	2.73 312	1.55 329	2.05 489	1.38 322	1.50 388	0.82 235	1.69 343	0.87 306	0.29 322	0.23 380	0.30 370	0.23 290	0.27 215	0.32 376

test_sample1	1.62 390	0.55 225	1.88 269	1.44 629	0.79 383	2.27 216	0.64 241	4.00 563	1.82 431	1.87 422	1.35 311	1.57 396	1.62 510	9.55 639	1.24 428	0.30 365	0.27 480	0.31 403	0.28 431	0.32 350	0.32 376

ACVNet-DCA	1.85 428	0.74 455	13.77 555	1.78 692	0.36 58	4.48 668	0.74 317	3.98 557	1.53 312	1.01 269	1.81 473	0.72 202	1.62 510	2.13 402	0.64 189	0.29 322	0.17 106	0.32 427	0.21 217	0.33 372	0.32 376

xx1	2.03 467	0.74 455	13.77 555	1.78 692	0.36 58	4.48 668	0.74 317	4.23 632	3.95 724	1.01 269	1.81 473	1.79 437	1.34 420	2.13 402	0.64 189	0.29 322	0.17 106	0.33 464	0.33 523	0.33 372	0.32 376

1test111	1.99 461	0.74 455	13.77 555	1.78 692	0.36 58	4.48 668	0.74 317	3.98 557	1.53 312	1.01 269	1.81 473	0.72 202	1.62 510	4.66 513	0.98 355	0.29 322	0.17 106	0.32 427	0.21 217	0.33 372	0.32 376

IGEV_Zeroshot_test	2.16 493	0.69 401	20.60 729	1.22 534	0.54 243	2.18 204	0.53 170	3.38 412	1.61 368	1.93 443	1.55 369	3.76 663	1.05 330	1.55 300	0.91 329	0.29 322	0.20 276	0.27 269	0.29 462	0.40 467	0.32 376

DLNR_Zeroshot_test	28.62 796	55.50 812	49.94 800	183.62 821	115.05 821	3.43 402	0.28 25	29.49 795	1.49 281	1.01 269	1.26 276	0.93 281	0.63 137	3.92 499	1.51 499	29.81 808	0.41 621	0.26 230	0.23 290	93.28 818	0.32 376

qqq	1.30 343	0.57 255	1.67 246	1.15 501	0.51 216	2.18 204	0.91 470	3.98 557	1.53 312	1.50 346	1.24 266	1.79 437	1.34 420	4.66 513	0.98 355	0.28 290	0.31 533	0.33 464	0.33 523	0.33 372	0.32 376

raft_robust	1.92 446	1.15 606	3.34 404	1.02 418	0.43 140	3.84 497	0.46 138	4.42 699	2.52 598	1.67 379	1.36 316	2.17 500	6.37 738	6.78 574	1.04 369	0.28 290	0.24 417	0.30 370	0.35 550	0.31 315	0.32 376

IPLGR	2.53 576	0.58 273	20.46 722	0.82 232	0.52 229	4.56 694	0.50 156	4.30 668	2.38 569	1.87 422	1.53 362	1.68 412	1.72 543	6.95 577	1.15 396	0.28 290	0.21 317	0.27 269	0.23 290	0.33 372	0.32 376

IRAFT_RVC	1.87 432	0.60 302	4.33 436	2.40 735	0.66 324	4.59 697	1.59 650	2.96 347	1.51 294	2.23 561	1.75 435	2.09 495	2.63 638	6.70 569	1.50 493	0.33 435	0.21 317	0.33 464	0.29 462	0.32 350	0.32 376

EAI-Stereo	2.35 542	0.63 340	2.97 383	0.95 363	0.65 316	3.84 497	14.27 780	5.04 737	2.19 516	2.06 494	7.25 737	1.10 311	0.94 284	1.65 331	1.37 460	0.31 392	0.22 349	0.27 269	0.60 683	0.27 215	0.32 376

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.72 99	0.71 426	1.42 213	0.66 88	0.45 162	2.46 238	0.41 103	1.28 42	0.96 132	0.75 170	0.39 14	0.52 78	0.48 58	1.35 253	0.70 228	0.31 392	0.22 349	0.34 483	0.24 322	0.43 521	0.33 397

S	1.19 299	0.55 225	1.36 200	0.68 106	1.06 505	4.10 585	0.80 374	2.39 229	1.30 208	1.69 382	2.19 585	1.36 365	1.73 546	1.17 196	1.03 366	0.45 592	0.28 497	0.47 608	0.45 630	0.36 430	0.33 397

SE	1.07 272	0.63 340	1.22 154	0.85 273	0.45 162	3.47 413	0.80 374	2.16 182	1.09 169	1.37 329	1.90 516	0.95 287	1.74 548	1.17 196	1.00 360	1.00 718	0.24 417	0.36 520	0.28 431	0.35 414	0.33 397

FE-Mocha	1.06 268	0.74 455	2.45 343	0.97 376	0.69 343	1.57 123	0.40 96	2.92 342	1.47 265	1.82 412	1.81 473	1.62 404	0.88 262	1.36 256	0.78 267	0.29 322	0.20 276	0.35 504	0.31 501	0.26 190	0.33 397

AIO-test2	1.61 388	1.30 634	3.40 405	1.16 509	1.31 583	3.18 348	0.74 317	4.06 583	1.52 305	1.72 392	2.21 590	0.78 223	0.74 189	3.64 489	0.95 350	3.64 759	0.26 468	0.35 504	0.42 618	0.37 445	0.33 397

test_sample2	1.75 415	0.56 242	2.25 321	1.41 622	0.80 386	2.91 297	0.86 418	4.05 579	2.04 480	1.91 437	1.39 324	1.57 396	1.55 495	10.65 683	1.06 372	0.32 415	0.28 497	0.32 427	0.30 485	0.36 430	0.33 397

GMStereo_Zeroshot	1.41 357	1.21 617	3.33 403	1.29 566	0.72 353	3.35 384	0.53 170	2.58 290	1.68 391	2.35 597	1.56 373	2.42 532	0.96 289	2.50 432	1.16 401	0.45 592	0.23 380	0.40 563	0.24 322	0.79 667	0.33 397

StereoVision	1.65 395	0.75 466	7.47 472	1.01 406	1.80 702	2.61 258	0.61 216	3.06 361	1.96 459	1.25 310	3.46 700	1.85 455	0.88 262	2.07 395	1.93 569	0.43 575	0.36 577	0.37 534	0.36 560	0.48 560	0.33 397

BUS	1.49 371	0.59 283	1.94 276	0.87 289	0.85 425	4.50 677	0.76 333	4.48 709	1.88 446	2.93 677	1.83 482	3.63 658	0.97 295	1.60 314	1.17 405	0.34 456	0.25 448	0.31 403	0.28 431	0.35 414	0.33 397

RAFT+CT+SA	1.62 390	0.72 433	7.42 470	0.97 376	1.42 624	4.04 569	0.94 493	3.90 525	1.61 368	1.61 362	1.63 395	1.33 359	1.18 386	2.73 460	1.10 382	0.27 243	0.19 214	0.31 403	0.34 533	0.33 372	0.33 397

test_5	1.87 432	0.75 466	10.23 512	1.14 488	1.40 612	3.85 506	1.27 598	3.91 531	1.93 456	1.69 382	1.78 453	1.67 410	1.79 555	2.99 469	1.17 405	0.30 365	0.18 162	0.35 504	0.33 523	0.34 393	0.33 397

BSDual-CNN	1.46 366	0.59 283	1.94 276	0.87 289	0.85 425	4.16 606	1.16 578	4.48 709	1.88 446	2.93 677	1.83 482	2.60 555	1.31 414	1.60 314	1.21 419	0.34 456	0.25 448	0.31 403	0.28 431	0.35 414	0.33 397

hknet	1.98 458	0.64 353	8.70 491	0.87 289	1.07 512	4.16 606	1.16 578	4.48 709	1.73 413	2.93 677	1.83 482	3.48 640	1.30 412	3.91 498	1.51 499	0.31 392	0.25 448	0.31 403	0.28 431	0.35 414	0.33 397

TRStereo	2.31 527	1.87 689	19.74 686	1.53 650	1.16 540	4.26 630	1.08 558	4.73 729	1.45 250	1.55 350	1.28 284	1.75 424	0.85 246	1.81 363	1.20 415	0.36 493	0.26 468	0.32 427	0.36 560	0.34 393	0.33 397

test_xeample	2.67 597	0.56 242	2.05 291	1.09 457	0.81 392	3.24 361	0.80 374	4.55 720	2.70 624	2.42 611	2.27 598	1.39 372	1.40 437	10.75 688	17.51 771	0.30 365	0.30 524	0.32 427	0.28 431	0.34 393	0.33 397

CCAANet	2.64 592	0.63 340	19.43 675	1.12 478	1.03 495	2.65 264	0.88 447	3.95 546	1.71 405	1.37 329	1.66 406	2.40 525	1.36 426	10.70 686	1.93 569	0.33 435	0.25 448	0.36 520	0.31 501	0.31 315	0.33 397

CFNet	2.34 537	1.10 594	8.96 493	1.34 593	1.24 567	4.09 579	0.73 304	4.04 575	2.77 634	1.62 364	1.87 504	2.27 505	1.45 461	11.41 719	1.82 554	0.31 392	0.24 417	0.43 586	0.36 560	0.43 521	0.33 397

IGEV-RUCA	0.90 206	0.53 190	1.05 40	0.81 217	0.74 363	3.89 512	0.80 374	1.92 141	1.41 236	0.96 264	0.71 104	0.70 184	0.73 183	1.30 244	0.68 211	0.29 322	0.20 276	0.25 180	0.19 157	0.43 521	0.34 414

mms	0.77 132	0.68 398	1.17 134	0.83 246	0.71 350	1.41 98	0.67 259	1.61 87	1.12 171	0.77 192	1.37 318	0.63 147	0.54 94	1.75 354	0.63 186	0.24 152	0.19 214	0.26 230	0.21 217	0.31 315	0.34 414

rvit_0105_6	1.00 254	0.93 546	2.21 315	0.92 333	0.55 252	1.52 119	0.79 363	2.41 233	2.96 663	0.76 186	0.72 107	1.02 299	0.75 192	1.42 273	0.81 280	0.40 542	0.43 631	0.34 483	0.31 501	0.43 521	0.34 414

mmm	1.27 336	0.58 273	2.20 313	1.41 622	0.68 336	2.39 228	0.85 413	3.90 525	1.63 377	2.20 546	1.84 487	1.28 350	1.50 477	1.91 381	0.89 315	0.31 392	0.27 480	0.45 598	0.37 572	0.38 450	0.34 414

11t1	1.11 282	0.53 190	1.80 262	1.55 657	0.65 316	2.20 208	0.60 211	3.66 460	1.49 281	1.60 357	1.26 276	1.03 301	1.35 423	1.72 350	0.97 352	0.28 290	0.31 533	0.29 338	0.23 290	0.30 291	0.34 414

1111x	3.13 652	0.57 255	8.38 486	1.20 525	0.76 369	3.80 487	0.88 447	4.61 724	2.63 615	2.31 584	2.16 579	1.95 467	1.81 563	11.54 725	18.13 774	0.32 415	0.31 533	0.32 427	0.30 485	0.35 414	0.34 414

CroCo-Stereo Lap2	0.99 251	0.89 532	2.55 350	0.99 390	1.80 702	0.54 6	0.46 138	3.10 365	1.24 193	1.07 285	1.21 256	1.05 306	0.78 215	1.26 225	1.08 378	0.27 243	0.23 380	0.27 269	0.21 217	0.43 521	0.34 414

IER	1.69 402	0.65 366	7.19 468	0.94 358	1.15 535	3.28 374	0.89 456	3.48 423	1.97 462	2.10 502	1.98 534	2.28 506	2.12 597	2.25 419	1.75 547	0.29 322	0.23 380	0.36 520	0.30 485	0.32 350	0.34 414

psmg	1.47 370	0.59 283	1.94 276	0.92 333	0.85 425	4.30 639	1.42 630	4.10 599	1.88 446	2.64 653	2.09 562	2.60 555	1.31 414	1.60 314	1.21 419	0.34 456	0.27 480	0.33 464	0.34 533	0.36 430	0.34 414

DAS	2.31 527	0.67 390	4.79 444	1.14 488	1.64 668	2.93 305	2.13 687	4.09 592	2.74 628	4.17 724	2.52 637	2.46 541	1.79 555	11.55 726	1.63 526	0.37 501	0.22 349	0.39 556	0.25 347	0.41 491	0.34 414

SepStereo	2.15 492	0.67 390	4.79 444	1.14 488	1.64 668	2.93 305	2.13 687	4.09 592	2.74 628	4.17 724	2.52 637	2.46 541	1.79 555	8.36 604	1.63 526	0.37 501	0.22 349	0.39 556	0.25 347	0.41 491	0.34 414

222	2.68 601	0.57 255	2.03 288	1.11 474	0.81 392	3.23 358	0.65 252	4.52 717	2.45 585	2.34 595	2.29 605	1.41 378	1.44 457	10.50 677	18.47 776	0.32 415	0.30 524	0.32 427	0.27 402	0.32 350	0.34 414

xxxx	2.67 597	0.54 212	2.03 288	1.22 534	0.81 392	3.49 420	0.63 237	4.49 712	2.49 593	2.22 557	2.23 593	2.05 488	1.38 430	10.05 662	17.91 772	0.32 415	0.32 543	0.30 370	0.27 402	0.33 372	0.34 414

AdaStereo	1.45 365	0.83 509	2.34 334	1.28 562	0.81 392	3.21 353	1.14 574	4.20 619	2.46 588	2.05 489	1.77 450	2.48 543	1.18 386	1.71 348	1.44 473	0.43 575	0.25 448	0.43 586	0.28 431	0.44 533	0.34 414
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.
DF_test	0.52 17	0.43 58	1.13 114	0.84 258	0.50 213	0.60 10	0.36 68	0.82 10	0.72 30	0.48 17	0.50 45	0.60 128	0.47 53	0.88 87	0.33 2	0.30 365	0.18 162	0.21 42	0.21 217	0.53 580	0.35 428

PSi22	0.93 218	0.71 426	1.23 157	1.00 399	0.36 58	1.73 143	0.36 68	3.46 421	1.44 247	0.98 266	1.39 324	1.16 323	0.64 140	1.95 385	0.75 254	0.19 40	0.17 106	0.21 42	0.17 57	0.34 393	0.35 428

G2L-Stereo	2.49 569	0.94 554	14.54 575	1.15 501	1.35 597	3.57 445	0.95 499	3.62 452	2.00 469	2.11 506	1.61 390	3.20 615	1.34 420	9.54 637	1.91 566	0.34 456	0.27 480	0.35 504	0.28 431	0.30 291	0.35 428

AIO-test1	2.18 497	0.66 379	18.95 659	0.89 304	1.48 633	3.40 395	0.97 512	4.19 617	1.68 391	0.86 237	1.35 311	0.99 292	0.75 192	4.47 508	1.27 439	0.23 118	0.23 380	0.28 307	0.33 523	0.31 315	0.35 428

RAFT	1.23 313	0.84 515	2.05 291	0.96 369	0.47 187	1.80 151	0.94 493	3.18 375	1.46 260	1.60 357	1.71 422	3.04 601	1.59 499	1.64 329	1.32 450	0.38 518	0.24 417	0.40 563	0.32 515	0.40 467	0.35 428

PSMNet-RSSM	1.96 453	0.77 476	3.26 398	1.29 566	1.31 583	4.19 618	0.96 507	3.68 465	1.89 450	2.05 489	1.80 460	2.60 555	1.70 539	9.84 647	1.81 552	0.35 478	0.29 509	0.35 504	0.37 572	0.42 510	0.35 428

HSM	2.35 542	0.81 498	2.21 315	1.14 488	1.55 650	3.44 403	1.03 540	3.99 561	2.25 529	2.29 574	2.11 567	8.04 749	3.05 661	11.60 727	1.71 537	0.33 435	0.22 349	0.28 307	0.23 290	0.32 350	0.35 428

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.88 191	0.80 492	1.43 216	0.68 106	1.19 549	3.73 474	0.92 484	2.05 163	0.96 132	0.71 148	0.85 143	0.80 231	0.81 231	0.72 19	0.56 151	0.23 118	0.19 214	0.26 230	0.18 107	0.23 97	0.36 435

SMFormer	2.00 462	0.57 255	4.46 437	1.36 604	0.57 269	2.03 177	0.73 304	4.25 642	2.80 641	2.32 588	2.31 616	1.95 467	1.52 484	10.99 701	2.13 598	0.34 456	0.32 543	0.36 520	0.31 501	0.38 450	0.36 435

MyStereo06	2.46 562	0.72 433	19.97 695	1.02 418	0.99 480	4.26 630	0.86 418	3.51 432	1.68 391	1.92 439	1.73 428	4.01 675	4.22 700	1.62 322	0.88 311	0.24 152	0.23 380	0.34 483	0.26 372	0.42 510	0.36 435

MyStereo05	2.37 548	0.72 433	19.94 693	1.02 418	0.99 480	4.26 630	0.86 418	4.01 565	2.62 614	2.14 518	1.26 276	2.28 506	1.63 523	2.07 395	1.68 534	0.24 152	0.23 380	0.34 483	0.26 372	0.42 510	0.36 435

TestStereo1	1.56 377	0.81 498	2.32 329	1.61 669	0.64 308	4.13 592	1.36 613	3.79 490	3.20 693	1.60 357	2.57 644	1.39 372	2.15 601	2.51 436	1.30 447	0.29 322	0.20 276	0.34 483	0.25 347	0.40 467	0.36 435

Wz-Net-LNSev-Ref	2.42 555	1.47 662	14.14 566	1.30 573	1.35 597	3.51 426	1.64 656	4.04 575	2.10 499	2.46 614	1.88 505	2.28 506	2.51 632	4.73 516	3.17 660	0.38 518	0.19 214	0.35 504	0.20 189	0.40 467	0.36 435

NINENet	1.87 432	0.74 455	2.60 354	1.12 478	1.06 505	4.50 677	0.76 333	4.41 698	2.24 526	2.16 532	1.86 501	3.63 658	0.97 295	8.00 598	1.17 405	0.41 557	0.30 524	0.41 575	0.30 485	0.41 491	0.36 435

SA-5K	1.56 377	0.81 498	2.32 329	1.61 669	0.64 308	4.13 592	1.36 613	3.79 490	3.20 693	1.60 357	2.57 644	1.39 372	2.15 601	2.51 436	1.30 447	0.29 322	0.20 276	0.34 483	0.25 347	0.40 467	0.36 435

IPLG	2.48 567	0.65 366	19.63 683	0.91 325	0.79 383	4.60 699	0.56 185	4.31 671	1.84 439	1.91 437	2.00 539	1.31 356	1.38 430	6.61 565	1.53 504	0.27 243	0.20 276	0.27 269	0.23 290	0.31 315	0.36 435

GANet-ADL	2.20 500	0.73 444	20.11 703	1.25 544	0.69 343	3.83 492	0.76 333	3.49 426	1.71 405	1.65 374	1.99 537	2.10 496	1.10 360	1.42 273	1.26 435	0.38 518	0.33 550	0.25 180	0.22 261	0.42 510	0.36 435

NF-Stereo	1.58 380	0.61 322	2.66 366	2.26 727	0.47 187	4.68 710	0.67 259	3.31 395	1.48 275	2.11 506	1.59 381	1.36 365	1.09 353	6.08 550	1.20 415	0.40 542	0.20 276	0.36 520	0.34 533	0.31 315	0.36 435

test-1	1.23 313	0.65 366	1.88 269	0.96 369	0.52 229	3.84 497	0.62 232	4.01 565	1.47 265	1.93 443	1.78 453	1.83 449	0.92 278	1.19 206	1.28 443	0.26 211	0.29 509	0.31 403	0.24 322	0.29 261	0.36 435

GMStereo	1.01 257	1.00 572	2.86 379	0.83 246	0.45 162	1.47 109	0.57 190	1.89 134	2.11 501	1.52 347	1.24 266	0.87 257	0.74 189	1.58 306	0.94 345	0.40 542	0.21 317	0.30 370	0.30 485	0.47 557	0.36 435
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
GwcNet-RSSM	2.66 595	1.05 580	15.91 596	1.22 534	1.19 549	4.12 589	1.12 569	3.84 502	2.02 472	1.93 443	1.79 457	3.12 610	1.46 465	10.37 674	2.05 587	0.33 435	0.27 480	0.35 504	0.30 485	0.40 467	0.36 435

MLCV	1.87 432	0.91 540	8.59 488	1.10 467	0.57 269	3.59 447	0.53 170	3.70 475	2.20 518	2.80 669	2.25 596	2.00 479	1.42 450	4.13 503	1.86 560	0.30 365	0.20 276	0.32 427	0.21 217	0.33 372	0.36 435

LiteMatch	0.67 79	0.84 515	0.89 8	0.80 213	0.39 108	1.60 128	0.68 270	0.96 17	0.91 100	0.62 110	0.43 26	0.56 107	1.40 437	0.71 12	1.10 382	0.28 290	0.16 65	0.29 338	0.22 261	0.29 261	0.37 450

Lsterematch	1.15 290	0.84 515	4.02 431	0.80 213	0.39 108	1.68 138	0.68 270	2.01 154	2.02 472	1.58 355	2.02 542	1.35 363	1.40 437	1.41 270	1.10 382	0.28 290	0.16 65	0.29 338	0.22 261	0.29 261	0.37 450

coex_refinement	2.10 478	0.85 521	3.67 419	1.31 577	1.13 531	3.21 353	0.85 413	3.86 510	2.31 547	2.51 625	1.92 521	3.49 646	1.69 537	11.08 708	2.13 598	0.37 501	0.25 448	0.27 269	0.31 501	0.41 491	0.37 450

test_sample3	2.34 537	0.61 322	11.94 533	1.33 585	0.85 425	3.10 335	0.73 304	4.24 640	2.19 516	2.21 555	1.75 435	1.80 440	1.41 445	11.11 710	1.46 478	0.35 478	0.29 509	0.34 483	0.35 550	0.39 462	0.37 450

MyStereo07	1.01 257	0.80 492	1.26 168	1.00 399	1.04 499	3.95 536	0.95 499	2.07 169	1.42 240	0.75 170	1.22 259	0.68 173	0.91 274	1.63 327	0.67 207	0.24 152	0.24 417	0.34 483	0.26 372	0.41 491	0.37 450

MyStereo04	2.29 522	0.80 492	18.77 654	1.00 399	1.04 499	3.95 536	0.95 499	3.91 531	2.54 604	1.99 461	1.27 283	2.31 513	1.65 528	2.02 393	1.77 548	0.24 152	0.24 417	0.34 483	0.26 372	0.41 491	0.37 450

mmx	2.98 634	0.60 302	5.21 450	1.14 488	0.99 480	3.62 454	0.86 418	4.49 712	3.05 676	2.20 546	2.30 610	3.48 640	1.62 510	11.62 729	16.09 760	0.33 435	0.28 497	0.48 617	0.37 572	0.44 533	0.37 450

xxx	2.98 634	0.60 302	5.21 450	1.14 488	0.99 480	3.62 454	0.86 418	4.49 712	3.05 676	2.20 546	2.30 610	3.48 640	1.62 510	11.62 729	16.09 760	0.33 435	0.28 497	0.48 617	0.37 572	0.44 533	0.37 450

knoymous	1.30 343	0.60 302	5.57 455	0.88 295	0.75 365	3.04 320	0.90 462	2.68 305	1.33 213	1.48 343	1.07 223	2.78 579	0.88 262	1.29 238	0.85 292	0.31 392	0.22 349	0.35 504	0.20 189	0.45 541	0.37 450

OCTAStereo	1.58 380	0.61 322	2.72 370	2.27 730	0.46 177	4.68 710	0.67 259	3.30 394	1.48 275	2.11 506	1.59 381	1.36 365	1.09 353	6.02 547	1.21 419	0.41 557	0.20 276	0.36 520	0.34 533	0.31 315	0.37 450

DEmStereo	2.97 632	0.58 273	13.42 548	0.79 210	0.51 216	3.84 497	1.84 673	2.42 237	1.60 364	2.25 567	2.74 657	2.03 484	6.04 732	6.79 576	12.80 748	0.35 478	0.26 468	0.26 230	0.27 402	0.27 215	0.37 450

DRaft	2.28 519	0.56 242	2.64 364	0.74 167	0.46 177	3.94 530	1.23 594	2.32 217	1.55 329	2.64 653	2.80 664	1.60 401	5.34 723	6.96 578	10.99 736	0.34 456	0.22 349	0.27 269	0.27 402	0.29 261	0.37 450

RE-Stereo	1.58 380	0.61 322	2.72 370	2.26 727	0.46 177	4.68 710	0.68 270	3.31 395	1.48 275	2.11 506	1.59 381	1.36 365	1.09 353	6.01 545	1.22 422	0.41 557	0.20 276	0.36 520	0.34 533	0.31 315	0.37 450

TVStereo	1.58 380	0.61 322	2.72 370	2.26 727	0.46 177	4.68 710	0.68 270	3.31 395	1.48 275	2.11 506	1.59 381	1.36 365	1.09 353	6.01 545	1.22 422	0.41 557	0.20 276	0.36 520	0.34 533	0.31 315	0.37 450

HCRNet	1.60 386	0.56 242	2.47 344	0.78 204	1.36 600	4.11 587	0.71 293	3.57 442	2.79 637	1.75 400	1.61 390	1.58 398	1.41 445	5.79 540	1.56 508	0.34 456	0.28 497	0.36 520	0.29 462	0.33 372	0.37 450

SFCPSM	2.18 497	0.63 340	17.03 614	0.88 295	0.98 477	3.74 476	1.28 600	4.09 592	2.16 511	1.85 416	1.83 482	1.65 407	1.39 433	2.50 432	1.50 493	0.33 435	0.27 480	0.39 556	0.36 560	0.34 393	0.37 450

cf-r	2.57 586	0.79 487	16.09 600	1.48 640	1.35 597	4.19 618	0.93 488	3.68 465	2.36 558	1.97 454	1.81 473	3.42 636	1.45 461	8.24 602	1.83 557	0.32 415	0.26 468	0.33 464	0.30 485	0.34 393	0.37 450

z-ln-s-r	2.67 597	1.16 609	12.43 537	1.34 593	1.26 572	3.70 466	1.21 592	4.20 619	2.38 569	2.04 487	1.92 521	2.43 536	1.60 505	10.58 679	5.19 691	0.29 322	0.20 276	0.32 427	0.24 322	0.51 570	0.38 467

test_sample4	2.34 537	0.63 340	11.59 529	1.30 573	0.83 412	3.07 328	0.72 296	4.27 651	2.30 543	2.30 578	1.88 505	1.73 422	1.42 450	11.14 711	1.46 478	0.35 478	0.29 509	0.35 504	0.36 560	0.40 467	0.38 467

CrosDoStereo	5.24 725	0.60 302	20.23 707	0.82 232	0.51 216	3.39 391	18.11 784	3.82 498	2.27 535	1.98 456	8.74 749	1.96 472	6.96 744	7.35 583	26.35 792	0.30 365	0.22 349	0.30 370	0.28 431	0.33 372	0.38 467

DeepStereo_LL	5.24 725	0.60 302	20.23 707	0.82 232	0.51 216	3.39 391	18.11 784	3.82 498	2.27 535	1.98 456	8.74 749	1.96 472	6.96 744	7.35 583	26.35 792	0.30 365	0.22 349	0.30 370	0.28 431	0.33 372	0.38 467

DeepStereo_RVC	1.55 372	0.63 340	3.32 402	0.77 199	0.42 134	4.49 674	0.72 296	2.50 258	1.58 347	2.02 480	1.81 473	1.54 394	6.38 740	1.73 351	1.19 410	0.46 600	0.22 349	0.29 338	0.28 431	0.35 414	0.38 467

sCroCo_RVC	1.06 268	0.82 505	5.05 446	1.02 418	1.05 501	0.98 28	0.61 216	2.06 167	1.29 206	0.69 139	1.26 276	0.82 238	1.10 360	1.20 207	0.90 320	0.42 569	0.40 612	0.33 464	0.30 485	0.46 553	0.38 467

DMCA	1.72 407	0.74 455	6.63 461	1.14 488	0.96 464	3.98 554	0.90 462	3.75 482	2.76 633	2.83 672	1.58 377	2.35 519	1.18 386	1.58 306	1.98 579	0.40 542	0.27 480	0.42 582	0.26 372	0.36 430	0.38 467

Selective-IGEV-i1	1.43 360	0.59 283	2.42 342	1.15 501	1.07 512	3.82 491	1.09 562	3.79 490	2.11 501	1.62 364	1.91 518	2.65 561	1.22 393	1.80 361	1.12 391	0.32 415	0.27 480	0.46 604	0.54 669	0.31 315	0.39 474

test_sample5	2.33 533	0.62 332	11.29 526	1.29 566	0.83 412	3.09 331	0.74 317	4.28 656	2.31 547	2.20 546	1.97 532	1.68 412	1.39 433	11.19 712	1.47 483	0.37 501	0.31 533	0.37 534	0.37 572	0.41 491	0.39 474

DispNO	3.00 638	0.75 466	18.92 657	1.17 512	1.10 523	3.72 470	0.94 493	4.29 660	2.54 604	2.24 564	2.28 602	4.51 701	2.12 597	11.40 718	2.09 593	0.31 392	0.28 497	0.31 403	0.28 431	0.36 430	0.39 474

CoDeX	2.40 551	0.78 483	13.21 545	1.00 399	1.18 542	3.24 361	1.32 606	4.14 608	2.41 576	1.74 398	1.84 487	2.05 488	1.47 467	10.03 661	1.60 515	0.34 456	0.28 497	0.32 427	0.27 402	0.32 350	0.39 474

DualNet	2.33 533	0.62 332	11.29 526	1.29 566	0.83 412	3.09 331	0.74 317	4.28 656	2.31 547	2.26 570	2.04 548	1.68 412	1.39 433	11.19 712	1.47 483	0.37 501	0.31 533	0.37 534	0.37 572	0.41 491	0.39 474

iinet-f	2.26 512	1.18 612	13.71 553	1.14 488	1.11 525	3.77 480	1.10 565	4.14 608	2.17 513	2.06 494	1.76 444	2.99 597	2.99 654	2.50 432	2.49 631	0.35 478	0.39 607	0.27 269	0.28 431	0.45 541	0.39 474

gwcnet-sp	2.31 527	1.21 617	17.34 616	1.08 449	0.92 451	3.56 441	1.04 544	3.69 470	2.09 491	2.55 632	1.60 386	1.80 440	1.62 510	3.87 495	1.95 574	0.29 322	0.29 509	0.30 370	0.28 431	0.38 450	0.39 474

scenet	2.31 527	1.21 617	17.34 616	1.08 449	0.92 451	3.56 441	1.04 544	3.69 470	2.09 491	2.55 632	1.60 386	1.80 440	1.62 510	3.87 495	1.95 574	0.29 322	0.29 509	0.30 370	0.28 431	0.38 450	0.39 474

ToySt	1.35 350	0.72 433	3.65 418	1.01 406	0.50 213	3.31 380	1.01 531	3.46 421	1.73 413	1.30 314	1.55 369	2.07 493	1.47 467	1.88 378	1.40 464	0.27 243	0.27 480	0.30 370	0.32 515	0.42 510	0.39 474

ssnet	2.31 527	1.21 617	17.34 616	1.08 449	0.92 451	3.56 441	1.04 544	3.69 470	2.09 491	2.55 632	1.60 386	1.80 440	1.62 510	3.87 495	1.95 574	0.29 322	0.29 509	0.30 370	0.28 431	0.38 450	0.39 474

iRaft-Stereo_5w	2.10 478	0.83 509	8.57 487	0.81 217	0.76 369	3.21 353	0.84 404	3.71 478	1.65 384	1.56 352	2.50 634	2.20 502	2.23 611	9.13 627	2.01 582	0.38 518	0.19 214	0.35 504	0.27 402	0.45 541	0.39 474

MIPNet	2.33 533	0.71 426	19.82 688	0.89 304	0.56 257	4.76 728	0.61 216	4.32 676	2.37 564	1.83 415	1.48 351	1.48 385	1.98 587	2.63 451	1.44 473	0.29 322	0.20 276	0.26 230	0.23 290	0.30 291	0.39 474

PFNet	2.47 565	0.60 302	16.95 613	2.15 724	0.81 392	4.63 703	0.91 470	2.55 273	1.52 305	2.40 608	2.79 662	1.83 449	1.42 450	7.54 587	1.34 457	0.33 435	0.21 317	0.36 520	0.27 402	0.32 350	0.39 474

Pruner-Stereo	1.32 348	0.59 283	2.11 306	1.79 697	0.47 187	4.73 723	0.79 363	2.53 263	1.72 411	2.47 616	1.58 377	1.48 385	1.03 317	1.66 332	1.47 483	0.44 582	0.21 317	0.34 483	0.30 485	0.30 291	0.39 474

psm_up	2.28 519	0.81 498	5.45 454	1.26 551	1.50 637	3.84 497	1.23 594	4.23 632	2.03 476	2.55 632	1.80 460	2.44 540	1.65 528	12.90 762	1.58 511	0.37 501	0.38 598	0.41 575	0.34 533	0.43 521	0.39 474

UNet	2.51 572	0.74 455	20.17 705	1.14 488	1.44 625	3.48 417	0.76 333	3.77 486	1.87 444	2.05 489	1.57 375	2.75 571	2.39 623	3.51 483	2.51 633	0.32 415	0.26 468	0.41 575	0.26 372	0.38 450	0.39 474

UPFNet	1.81 424	0.63 340	6.71 462	1.25 544	1.44 625	3.50 424	1.35 611	4.02 569	1.85 441	2.40 608	1.52 356	2.41 529	1.40 437	3.62 487	1.88 562	0.34 456	0.33 550	0.37 534	0.31 501	0.41 491	0.39 474

FENet	2.25 509	0.50 146	20.29 714	1.35 598	0.67 331	4.01 562	0.60 211	3.95 546	1.99 465	1.96 452	1.11 231	2.43 536	1.43 453	1.60 314	1.39 461	0.32 415	0.22 349	0.33 464	0.26 372	0.29 261	0.39 474

ac_64	2.35 542	0.62 332	9.77 503	1.32 580	1.71 684	3.27 370	0.93 488	3.48 423	2.50 594	1.74 398	1.73 428	3.91 669	1.77 552	10.21 668	1.86 560	0.40 542	0.31 533	0.33 464	0.30 485	0.34 393	0.39 474

CFNet-ft	1.90 439	0.95 557	3.56 412	1.07 441	1.54 646	4.09 579	0.90 462	2.85 334	1.82 431	1.78 404	1.70 418	2.75 571	1.48 469	9.33 632	1.72 539	0.33 435	0.30 524	0.61 679	0.36 560	0.52 574	0.39 474

CFNet_RVC	1.90 439	0.95 557	3.56 412	1.07 441	1.54 646	4.09 579	0.90 462	2.85 334	1.82 431	1.78 404	1.70 418	2.75 571	1.48 469	9.33 632	1.72 539	0.33 435	0.30 524	0.61 679	0.36 560	0.52 574	0.39 474

IGEV_i1	1.83 425	0.60 302	10.98 523	1.30 573	0.53 240	3.09 331	0.86 418	3.70 475	1.57 343	1.67 379	1.76 444	2.33 516	1.35 423	3.23 473	1.16 401	0.35 478	0.27 480	0.53 650	0.58 678	0.34 393	0.40 495

rvit_0105_4	1.07 272	0.99 567	2.39 337	0.93 351	0.54 243	1.62 133	0.84 404	2.77 318	2.91 657	0.80 205	0.91 167	1.09 308	0.86 248	1.63 327	0.85 292	0.40 542	0.45 641	0.35 504	0.31 501	0.43 521	0.40 495

GANet-RSSM	1.98 458	0.62 332	3.49 407	1.69 680	1.23 565	4.22 625	0.91 470	3.31 395	1.86 442	1.81 410	1.74 431	2.34 517	1.82 566	10.92 697	1.73 543	0.34 456	0.29 509	0.31 403	0.28 431	0.39 462	0.40 495

BEATNet_4x	1.92 446	1.36 647	8.75 492	1.20 525	0.56 257	3.46 410	1.03 540	4.00 563	2.43 580	2.25 567	1.70 418	2.10 496	1.59 499	2.57 447	3.05 658	0.37 501	0.22 349	0.47 608	0.29 462	0.60 607	0.40 495

iResNet_ROB	1.89 437	1.02 574	8.60 489	1.39 618	0.98 477	3.72 470	0.66 255	3.84 502	2.65 618	1.88 425	2.05 554	1.98 476	1.27 403	4.52 509	1.67 533	0.30 365	0.20 276	0.28 307	0.18 107	0.31 315	0.40 495

LE_ROB	18.58 785	1.21 617	48.38 797	8.60 784	23.00 794	7.32 755	19.74 787	9.94 762	38.69 806	43.53 804	21.91 787	28.40 795	40.92 800	23.18 788	54.71 808	0.34 456	0.33 550	0.32 427	0.36 560	0.42 510	0.40 495

FACV-RUCA	1.26 331	0.65 366	2.21 315	1.06 438	1.50 637	2.69 268	1.15 575	3.05 358	1.87 444	1.36 325	1.99 537	1.03 301	1.15 382	1.36 256	1.10 382	0.41 557	0.41 621	0.73 707	0.41 611	0.61 612	0.41 501

STrans-v2	3.03 642	0.77 476	20.91 739	0.81 217	0.63 304	3.89 512	1.01 531	4.27 651	2.64 617	2.28 572	3.70 704	4.13 682	5.20 719	7.33 582	1.27 439	0.31 392	0.18 162	0.29 338	0.25 347	0.29 261	0.41 501

THIR-Stereo	4.14 702	0.82 505	10.85 521	0.86 282	0.43 140	2.16 203	16.77 782	3.22 379	1.54 321	2.04 487	12.05 768	2.68 563	7.53 750	7.30 581	12.62 747	0.30 365	0.21 317	0.29 338	0.28 431	0.33 372	0.41 501

DISCO	2.25 509	0.73 444	10.06 508	1.76 690	1.12 526	3.47 413	1.25 597	3.24 384	2.26 533	2.65 657	1.96 526	4.53 703	1.92 582	4.17 505	3.61 667	0.32 415	0.25 448	0.31 403	0.29 462	0.66 636	0.41 501

zzzzzzz1	3.04 646	13.29 781	18.93 658	0.95 363	1.27 575	2.59 255	0.94 493	3.25 387	2.75 631	1.17 300	1.31 296	2.07 493	1.95 584	5.33 525	2.79 650	0.41 557	0.24 417	0.28 307	0.29 462	0.65 630	0.42 505

RT-IGEV	2.37 548	0.60 302	15.33 592	1.49 643	0.78 379	2.10 195	1.28 600	4.25 642	1.69 399	2.58 640	3.19 688	3.60 657	4.94 714	2.49 431	1.19 410	0.35 478	0.24 417	0.31 403	0.26 372	0.33 372	0.42 505

test_sample6	2.35 542	0.62 332	10.78 520	1.33 585	0.83 412	3.15 342	0.79 363	4.36 688	2.43 580	2.26 570	2.04 548	1.69 416	1.39 433	11.48 724	1.61 518	0.38 518	0.32 543	0.37 534	0.39 593	0.41 491	0.42 505

DCANet-4	1.96 453	0.51 160	14.31 572	0.82 232	0.40 118	4.16 606	0.57 190	4.29 660	2.98 667	2.30 578	1.80 460	1.03 301	1.54 494	1.44 277	1.44 473	0.29 322	0.23 380	0.23 80	0.18 107	0.24 120	0.42 505

fff	1.74 410	0.70 412	9.08 494	0.81 217	0.36 58	4.15 596	0.57 190	4.23 632	2.09 491	2.30 578	1.80 460	1.19 335	3.02 657	1.44 277	1.46 478	0.29 322	0.23 380	0.23 80	0.18 107	0.24 120	0.42 505

HHNet	2.48 567	0.71 426	20.52 724	0.64 58	0.64 308	4.07 577	0.93 488	3.76 484	1.56 337	2.15 526	4.92 718	0.98 290	3.37 675	1.66 332	1.79 551	0.32 415	0.20 276	0.31 403	0.27 402	0.36 430	0.42 505

Anonymous3	1.72 407	0.76 472	11.61 530	0.83 246	0.84 421	4.46 665	0.84 404	3.57 442	1.16 177	1.34 319	1.37 318	1.11 313	1.03 317	1.58 306	1.13 393	0.70 685	0.58 690	0.33 464	0.35 550	0.47 557	0.42 505

csc	1.74 410	0.70 412	9.08 494	0.81 217	0.36 58	4.15 596	0.57 190	4.23 632	2.09 491	2.30 578	1.80 460	1.19 335	3.02 657	1.44 277	1.46 478	0.29 322	0.23 380	0.23 80	0.18 107	0.24 120	0.42 505

cscssc	1.74 410	0.70 412	9.08 494	0.81 217	0.36 58	4.15 596	0.57 190	4.23 632	2.09 491	2.30 578	1.80 460	1.19 335	3.02 657	1.44 277	1.46 478	0.29 322	0.23 380	0.23 80	0.18 107	0.24 120	0.42 505

MMNet	2.02 466	0.81 498	10.76 519	1.12 478	1.23 565	3.53 431	0.89 456	3.79 490	2.08 488	2.15 526	1.76 444	2.15 499	2.12 597	3.69 490	2.32 614	0.31 392	0.29 509	0.34 483	0.27 402	0.38 450	0.42 505

DSFCA	1.89 437	0.69 401	3.14 392	1.10 467	1.18 542	3.99 557	1.79 666	3.50 429	2.16 511	3.10 690	1.64 397	2.91 590	2.50 631	5.38 527	2.26 609	0.43 575	0.38 598	0.37 534	0.36 560	0.50 568	0.42 505

test_sample7	1.65 395	0.70 412	2.60 354	1.48 640	0.76 369	2.38 226	1.07 553	4.35 683	2.11 501	2.14 518	1.75 435	1.75 424	1.67 532	6.26 555	1.26 435	0.44 582	0.48 661	0.43 586	0.40 604	0.46 553	0.43 516

MyStereo8	2.33 533	1.13 600	19.26 669	1.22 534	1.62 663	4.16 606	0.57 190	3.50 429	2.36 558	2.15 526	1.75 435	2.28 506	1.14 374	1.46 286	2.20 606	0.24 152	0.21 317	0.32 427	0.27 402	0.36 430	0.43 516

riskmin	1.25 323	0.56 242	2.05 291	1.05 430	0.93 457	2.86 287	0.55 180	3.23 382	1.34 214	1.55 350	1.07 223	3.56 655	2.03 588	1.29 238	1.00 360	0.28 290	0.27 480	0.34 483	0.21 217	0.41 491	0.43 516

CRFU-Net	2.49 569	0.78 483	10.36 513	2.30 732	1.08 515	3.91 515	1.41 628	3.85 505	1.65 384	2.15 526	1.76 444	3.34 628	7.95 754	5.56 533	1.48 486	0.47 609	0.35 570	0.30 370	0.28 431	0.37 445	0.43 516

ADLNet2	3.15 655	0.92 542	20.06 698	1.20 525	1.79 699	3.83 492	1.48 635	3.94 544	3.59 713	2.19 542	2.47 631	4.65 711	1.93 583	10.69 685	1.96 577	0.39 534	0.37 591	0.28 307	0.30 485	0.48 560	0.43 516

UCFNet_RVC	1.57 379	0.84 515	3.25 397	1.36 604	1.40 612	4.07 577	1.01 531	2.68 305	1.50 287	2.11 506	1.88 505	2.37 522	1.50 477	3.41 481	1.42 470	0.36 493	0.28 497	0.52 645	0.40 604	0.53 580	0.43 516

rvit_0105_5	1.13 284	0.93 546	2.60 354	0.91 325	0.56 257	1.92 164	0.91 470	3.02 355	2.63 615	0.95 259	1.20 251	1.18 330	0.93 281	1.51 294	0.93 343	0.40 542	0.43 631	0.37 534	0.35 550	0.42 510	0.44 522

DisPM	1.36 351	0.55 225	2.39 337	1.54 652	0.51 216	4.59 697	0.79 363	2.50 258	1.88 446	2.50 621	1.83 482	1.45 382	1.01 312	2.71 458	0.93 343	0.46 600	0.20 276	0.32 427	0.31 501	0.31 315	0.44 522

AACVNet	1.83 425	1.02 574	2.41 340	1.45 633	0.87 436	3.21 353	0.73 304	3.16 371	1.61 368	2.01 475	1.82 481	2.28 506	1.33 417	10.98 700	1.49 492	0.39 534	0.32 543	0.38 551	0.32 515	0.43 521	0.44 522

CFNet_pseudo	2.12 487	0.67 390	15.14 588	0.85 273	0.74 363	3.95 536	0.64 241	3.95 546	1.78 426	1.90 432	1.79 457	3.27 622	1.62 510	2.51 436	1.16 401	0.31 392	0.36 577	0.53 650	0.27 402	0.63 618	0.44 522

DMCA-RVC	2.45 559	1.22 623	18.29 643	1.23 540	1.14 533	2.49 241	0.85 413	3.29 393	1.68 391	3.02 684	1.41 332	2.00 479	1.53 491	6.39 557	2.00 580	0.38 518	0.30 524	0.44 591	0.35 550	0.45 541	0.44 522

MDST_ROB	5.53 730	0.59 283	23.11 774	2.55 738	2.69 740	21.20 786	1.98 679	4.77 732	2.65 618	9.36 770	4.25 710	4.14 684	4.45 705	22.57 786	3.68 669	0.48 614	0.33 550	0.47 608	0.44 626	0.44 533	0.44 522

Selective-IGEV-i16pc	2.84 611	0.70 412	20.78 733	1.27 559	0.56 257	4.35 645	2.77 709	4.32 676	2.02 472	1.57 354	1.84 487	2.40 525	1.33 417	8.80 616	1.39 461	0.60 658	0.46 650	0.33 464	0.38 585	0.43 521	0.45 528

LL-Strereo	3.01 640	1.81 686	17.59 628	1.12 478	2.10 727	2.90 293	1.09 562	4.33 679	2.00 469	3.12 692	2.24 594	3.29 623	3.15 664	11.31 715	1.84 558	0.30 365	0.28 497	0.46 604	0.34 533	0.49 566	0.45 528

fast-acv-ft	2.54 578	1.19 614	20.08 701	1.41 622	1.40 612	3.18 348	1.17 581	3.37 411	2.28 539	1.90 432	2.15 578	2.69 564	2.17 606	2.91 462	2.31 613	0.37 501	0.39 607	0.45 598	0.39 593	0.57 598	0.45 528

CIPLG	2.27 514	1.18 612	19.24 666	0.92 333	1.34 596	3.95 536	0.89 456	4.23 632	1.82 431	2.31 584	2.67 653	1.17 326	1.06 339	1.53 299	1.32 450	0.37 501	0.23 380	0.27 269	0.22 261	0.31 315	0.45 528

IPLGR_C	2.28 519	1.31 639	19.46 677	0.92 333	1.32 590	3.93 523	0.89 456	4.20 619	1.82 431	2.30 578	2.63 650	1.16 323	1.07 344	1.41 270	1.29 446	0.37 501	0.23 380	0.27 269	0.22 261	0.31 315	0.45 528

AASNet	2.44 558	0.92 542	19.79 687	1.35 598	1.49 634	3.81 489	1.07 553	3.85 505	2.93 661	1.95 449	2.29 605	1.96 472	1.29 408	1.73 351	1.93 569	0.39 534	0.33 550	0.45 598	0.30 485	0.55 587	0.45 528

delet	1.92 446	0.76 472	5.14 447	1.01 406	1.65 672	3.44 403	2.03 682	3.76 484	2.48 589	2.01 475	2.05 554	2.63 559	1.90 580	5.34 526	2.12 595	0.28 290	0.29 509	0.40 563	0.31 501	0.41 491	0.45 528

HGLStereo	2.03 467	0.74 455	7.50 474	1.23 540	1.56 653	3.62 454	0.95 499	3.78 489	1.89 450	2.03 484	2.20 588	3.12 610	2.14 600	5.68 536	2.04 585	0.37 501	0.31 533	0.32 427	0.29 462	0.40 467	0.45 528

MSMDNet	2.23 505	0.64 353	17.32 615	0.84 258	0.75 365	3.53 431	0.64 241	3.61 450	1.98 464	1.71 391	1.64 397	3.22 617	2.99 654	2.08 397	1.11 387	0.31 392	0.37 591	0.45 598	0.26 372	0.62 616	0.45 528

ccs_rob	2.13 489	0.67 390	15.11 587	0.84 258	0.75 365	3.96 546	0.65 252	3.95 546	1.78 426	1.88 425	1.79 457	3.26 621	1.64 526	2.51 436	1.16 401	0.31 392	0.36 577	0.54 659	0.27 402	0.65 630	0.45 528

iResNet	2.52 575	0.94 554	21.17 748	1.84 703	0.72 353	3.75 477	0.81 387	4.14 608	2.55 606	2.33 594	2.03 545	1.35 363	1.44 457	3.27 477	2.16 602	0.35 478	0.23 380	0.28 307	0.22 261	0.44 533	0.45 528

dd	1.26 331	1.15 606	2.47 344	0.92 333	0.49 208	4.35 645	0.75 328	1.92 141	2.11 501	1.44 340	1.24 266	1.19 335	1.05 330	1.78 357	1.70 536	0.57 653	0.34 564	0.35 504	0.33 523	0.60 607	0.46 539

ACRE	2.27 514	1.11 598	19.45 676	0.91 325	1.30 580	3.94 530	0.87 440	4.21 624	1.80 429	2.28 572	2.62 648	1.17 326	1.04 325	1.52 296	1.30 447	0.37 501	0.23 380	0.27 269	0.22 261	0.31 315	0.46 539

TransformOpticalFlow	3.03 642	0.77 476	20.99 742	1.00 399	0.55 252	4.18 614	0.64 241	4.33 679	3.02 672	2.18 538	3.09 681	4.35 694	5.07 717	7.36 585	1.27 439	0.32 415	0.18 162	0.32 427	0.26 372	0.28 239	0.46 539

TANstereo	1.01 257	0.55 225	1.73 254	0.76 192	0.36 58	4.04 569	0.38 81	1.48 68	1.62 374	2.03 484	2.10 563	0.84 242	0.93 281	0.98 126	0.62 182	0.28 290	0.36 577	0.23 80	0.20 189	0.25 154	0.46 539

CBMV_ROB	3.62 677	0.70 412	21.42 756	1.21 531	0.89 445	4.43 662	1.76 665	4.39 694	2.79 637	5.88 745	3.38 696	4.18 686	5.12 718	10.75 688	2.32 614	0.56 651	0.55 680	0.53 650	0.51 657	0.55 587	0.46 539

w-ln-seven-2	2.73 606	2.13 701	12.47 539	1.18 518	1.01 492	3.54 435	1.58 649	3.93 540	3.26 698	2.43 613	2.02 542	2.63 559	2.28 614	7.93 597	5.45 694	0.40 542	0.40 612	0.44 591	0.34 533	0.62 616	0.47 544

PCWNet_CMD	2.23 505	0.65 366	17.36 619	0.83 246	0.76 369	3.51 426	0.64 241	3.60 446	1.97 462	1.70 387	1.63 395	3.22 617	3.05 661	2.09 400	1.11 387	0.31 392	0.36 577	0.47 608	0.26 372	0.64 627	0.47 544

Wz-Net-MNSev	2.71 605	2.54 715	13.91 562	1.52 648	1.37 603	3.28 374	2.47 697	4.03 570	2.32 551	2.57 636	2.07 559	2.29 511	3.01 656	7.55 588	2.74 647	0.38 518	0.36 577	0.36 520	0.37 572	0.57 598	0.47 544

GES	1.38 354	0.64 353	2.61 357	1.09 457	0.57 269	4.30 639	1.02 537	3.86 510	1.51 294	1.72 392	1.74 431	1.28 350	1.77 552	1.62 322	1.61 518	0.39 534	0.27 480	0.33 464	0.30 485	0.41 491	0.47 544

DLCB_ROB	2.05 471	0.95 557	2.37 335	1.24 542	1.02 494	2.92 300	1.30 603	3.68 465	2.30 543	2.91 675	2.17 581	3.32 627	1.52 484	10.37 674	2.50 632	0.40 542	0.33 550	0.40 563	0.36 560	0.41 491	0.47 544

z-mn7	3.36 671	9.42 761	14.16 567	1.28 562	1.22 563	3.78 482	1.43 632	3.92 536	3.35 705	2.85 673	3.36 695	3.06 605	1.97 586	9.66 641	5.16 688	0.42 569	0.35 570	0.43 586	0.33 523	0.63 618	0.48 549

DFGA-Net	2.11 482	3.00 722	7.43 471	1.11 474	0.76 369	3.72 470	0.60 211	2.63 298	1.91 454	2.01 475	2.07 559	1.22 340	1.04 325	10.26 672	2.26 609	0.27 243	0.22 349	0.34 483	0.34 533	0.61 612	0.48 549

PAM_32	2.45 559	0.63 340	20.74 732	1.05 430	0.65 316	2.83 282	0.46 138	2.91 341	1.54 321	1.95 449	2.66 652	4.99 718	3.78 689	1.96 386	0.92 334	0.27 243	0.22 349	0.27 269	0.25 347	0.36 430	0.48 549

EKT-Stereo	6.79 744	0.64 353	4.24 435	1.77 691	106.39 818	4.51 681	0.61 216	3.16 371	1.53 312	1.88 425	1.22 259	1.98 476	1.36 426	3.81 492	0.84 289	0.35 478	0.24 417	0.29 338	0.26 372	0.34 393	0.48 549

hitnet-ft	2.37 548	0.73 444	8.34 484	0.96 369	0.89 445	3.77 480	0.80 374	3.55 440	2.58 609	2.24 564	2.04 548	3.65 660	1.49 476	11.71 739	1.89 563	0.44 582	0.53 673	0.44 591	0.35 550	0.52 574	0.48 549

FADNet-RVC	2.51 572	2.27 707	14.03 564	1.09 457	0.81 392	3.54 435	1.10 565	4.13 602	2.48 589	1.39 334	1.22 259	1.85 455	1.77 552	9.78 645	2.06 588	0.38 518	0.37 591	0.40 563	0.40 604	0.67 638	0.48 549

SGM_RVC	4.57 710	0.72 433	17.46 625	1.84 703	0.58 279	4.23 628	3.45 735	4.66 726	3.66 717	7.99 765	8.82 752	7.56 747	8.74 759	12.30 751	6.84 703	0.43 575	0.38 598	0.39 556	0.35 550	0.51 570	0.48 549
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CFNet_ucs	2.36 547	0.68 398	18.42 649	0.89 304	0.81 392	3.85 506	0.68 270	4.29 660	2.37 564	2.09 499	2.04 548	3.31 626	1.24 400	2.63 451	1.14 395	0.36 493	0.45 641	0.56 662	0.29 462	0.66 636	0.49 556

Wz-Net-LNSev	2.30 525	1.67 678	14.88 580	1.18 518	1.65 672	3.49 420	1.54 645	3.63 453	2.03 476	1.88 425	1.64 397	3.29 623	2.06 592	2.71 458	2.02 583	0.40 542	0.33 550	0.32 427	0.31 501	0.53 580	0.49 556

GwcNet-ADL	2.47 565	0.67 390	21.48 757	0.96 369	0.72 353	4.61 700	0.95 499	4.42 699	2.36 558	1.98 456	1.80 460	2.55 550	1.24 400	1.90 380	1.41 468	0.40 542	0.46 650	0.24 133	0.27 402	0.41 491	0.49 556

PFNet+	1.46 366	0.57 255	2.84 377	0.92 333	0.47 187	4.64 704	0.84 404	2.46 250	1.99 465	2.14 518	1.64 397	1.34 361	1.03 317	4.68 515	1.23 426	0.45 592	0.33 550	0.37 534	0.39 593	0.32 350	0.49 556

FINET	2.96 628	1.07 588	23.18 776	1.29 566	1.86 707	2.03 177	1.52 640	4.30 668	4.71 738	2.23 561	2.34 623	1.65 407	1.48 469	5.89 542	2.81 652	0.51 636	0.47 655	0.49 631	0.40 604	0.59 603	0.49 556

PSMNet_ROB	2.95 625	1.38 650	18.46 650	1.19 521	1.20 557	3.80 487	1.65 659	3.54 438	2.35 555	1.98 456	1.71 422	2.75 571	1.79 555	11.43 721	2.78 649	0.42 569	0.36 577	0.50 634	0.60 683	0.59 603	0.49 556

SGM-Forest	2.96 628	0.62 332	3.49 407	1.09 457	0.80 386	4.06 572	3.30 730	4.37 691	3.09 681	4.18 727	3.27 692	4.67 712	3.86 692	11.69 738	7.91 713	0.51 636	0.46 650	0.49 631	0.39 593	0.48 560	0.49 556
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PAM	2.43 556	0.61 322	20.86 736	1.07 441	0.73 358	2.93 305	0.53 170	3.24 384	1.53 312	1.89 431	2.43 627	5.29 730	2.76 644	1.84 369	1.02 363	0.27 243	0.24 417	0.26 230	0.25 347	0.40 467	0.50 563

rvit_0105_3	1.24 318	0.93 546	2.84 377	0.97 376	0.58 279	2.38 226	1.08 558	3.26 388	2.53 600	1.18 301	1.40 329	1.24 343	1.04 325	1.73 351	0.97 352	0.44 582	0.44 636	0.40 563	0.42 618	0.42 510	0.50 563

CSP-Net	1.78 419	1.32 641	1.92 274	1.16 509	1.03 495	3.38 390	1.31 605	3.52 433	1.75 421	1.96 452	1.93 524	2.40 525	1.48 469	8.58 611	1.58 511	0.46 600	0.34 564	0.27 269	0.26 372	0.41 491	0.50 563

ASMatch	2.62 589	0.60 302	20.65 730	1.37 614	0.64 308	4.39 650	0.78 355	1.97 148	1.58 347	1.70 387	3.89 708	1.94 465	3.79 690	5.46 529	1.64 529	0.31 392	0.24 417	0.34 483	0.28 431	0.33 372	0.50 563

GEStereo_RVC	1.91 443	0.80 492	6.57 460	1.20 525	1.06 505	4.02 564	1.43 632	4.13 602	1.89 450	2.03 484	1.80 460	2.34 517	1.86 574	4.94 518	1.77 548	0.48 614	0.38 598	0.32 427	0.28 431	0.42 510	0.50 563

GANet	2.93 624	1.05 580	11.29 526	1.64 672	0.96 464	3.91 515	2.52 700	3.72 479	2.41 576	2.95 682	3.00 673	3.21 616	2.03 588	12.42 756	4.72 681	0.51 636	0.41 621	0.46 604	0.39 593	0.60 607	0.50 563

TDLM	2.29 522	1.08 590	4.61 443	1.29 566	1.01 492	4.26 630	2.17 689	3.75 482	2.79 637	2.31 584	1.98 534	2.06 490	1.59 499	12.45 757	1.72 539	0.51 636	0.28 497	0.52 645	0.35 550	0.56 593	0.50 563

CVANet_RVC	2.55 582	1.10 594	9.13 499	1.46 635	1.15 535	3.96 546	1.53 642	3.91 531	2.50 594	3.04 686	2.04 548	2.60 555	1.72 543	12.46 758	1.50 493	0.49 626	0.30 524	0.51 639	0.41 611	0.63 618	0.50 563

rvit_stereo_0075_2	1.18 297	0.74 455	2.66 366	0.90 314	1.27 575	2.51 243	0.69 281	2.25 201	2.06 485	1.40 336	1.86 501	1.46 384	0.84 242	1.42 273	0.94 345	0.46 600	0.40 612	0.48 617	0.38 585	0.46 553	0.51 571

ADStereo(finetuned)	2.04 469	0.73 444	13.28 546	0.82 232	0.40 118	4.16 606	0.59 206	4.25 642	2.97 664	2.35 597	1.84 487	1.18 330	3.40 676	1.52 296	1.54 505	0.29 322	0.24 417	0.23 80	0.18 107	0.30 291	0.51 571

PSMNet-ADL	1.91 443	0.72 433	1.78 261	1.09 457	0.86 431	4.18 614	0.78 355	3.77 486	2.10 499	1.72 392	1.85 497	2.91 590	1.82 566	10.38 676	1.91 566	0.48 614	0.46 650	0.28 307	0.29 462	0.38 450	0.51 571

ICVP	2.26 512	0.66 379	21.18 749	0.99 390	0.88 440	4.28 636	0.95 499	3.32 400	1.60 364	1.66 376	1.76 444	1.34 361	1.14 374	1.62 322	1.32 450	0.53 645	0.35 570	0.33 464	0.29 462	0.40 467	0.51 571
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
STTStereo	2.34 537	0.95 557	14.93 583	1.43 626	1.54 646	3.86 508	0.86 418	3.65 456	2.44 584	2.15 526	1.55 369	2.49 545	1.59 499	5.14 522	1.44 473	0.38 518	0.39 607	0.47 608	0.51 657	0.52 574	0.51 571

noway7	2.85 613	13.00 777	18.98 660	1.01 406	0.83 412	2.94 311	0.76 333	3.38 412	2.95 662	1.19 303	1.57 375	1.93 464	2.07 594	1.69 343	2.46 629	0.29 322	0.18 162	0.29 338	0.23 290	0.63 618	0.52 576

ssnet_v2	2.04 469	0.88 531	7.87 477	1.20 525	0.87 436	3.86 508	1.64 656	4.01 565	2.60 613	2.61 647	1.96 526	3.79 664	1.71 541	2.20 413	2.96 654	0.41 557	0.35 570	0.42 582	0.37 572	0.55 587	0.52 576

DeepPruner_ROB	2.05 471	1.09 593	10.50 516	1.01 406	1.20 557	4.39 650	0.91 470	3.14 368	1.72 411	2.60 645	1.54 365	2.78 579	1.27 403	4.52 509	1.72 539	0.51 636	0.40 612	0.37 534	0.34 533	0.48 560	0.52 576

SCION-MonSter(vits)	1.24 318	0.43 58	1.07 54	0.66 88	0.82 402	1.13 45	0.39 85	3.21 376	1.68 391	0.58 76	1.84 487	2.54 548	1.48 469	2.43 425	3.21 661	0.38 518	0.27 480	0.50 634	0.51 657	1.05 692	0.53 579

MEA-ACV	1.97 455	0.61 322	7.48 473	1.13 486	0.61 290	2.76 275	0.89 456	3.70 475	1.96 459	2.11 506	1.85 497	2.42 532	2.38 622	7.09 579	2.16 602	0.33 435	0.36 577	0.30 370	0.34 533	0.38 450	0.53 579

dad	1.65 395	1.19 614	3.04 388	0.98 384	0.56 257	4.22 625	0.84 404	1.99 151	2.48 589	2.14 518	1.68 411	1.62 404	1.13 367	3.85 494	2.04 585	1.03 719	0.40 612	2.04 746	0.48 641	0.75 661	0.53 579

GrayStereo	2.58 587	0.53 190	1.63 244	1.58 661	0.89 445	4.17 611	8.17 765	3.03 356	1.52 305	2.80 669	2.50 634	1.70 418	17.10 779	2.83 461	1.15 396	0.33 435	0.21 317	0.27 269	0.32 515	0.28 239	0.53 579

DCANet	1.74 410	0.73 444	9.08 494	0.82 232	0.40 118	4.18 614	0.59 206	4.25 642	2.97 664	2.35 597	1.84 487	1.18 330	1.63 523	1.51 294	1.55 506	0.29 322	0.24 417	0.23 80	0.18 107	0.30 291	0.53 579

FADNet	2.49 569	1.76 682	13.17 544	1.17 512	0.95 463	3.27 370	0.88 447	3.94 544	2.27 535	1.40 336	1.29 286	2.51 546	2.06 592	9.93 652	1.94 572	0.43 575	0.45 641	0.40 563	0.43 622	1.06 694	0.53 579

SGM-ForestM	11.55 766	1.16 609	21.62 762	2.14 723	0.81 392	22.25 788	19.08 786	16.50 784	11.34 765	15.94 791	14.44 779	27.12 794	22.61 793	24.76 794	28.39 799	0.50 630	0.48 661	0.47 608	0.44 626	0.55 587	0.53 579

CBMV	3.32 668	0.96 563	21.16 747	1.32 580	0.83 412	3.81 489	3.91 748	4.47 708	2.53 600	3.34 703	2.24 594	4.45 698	2.58 636	10.07 663	1.96 577	0.45 592	0.43 631	0.48 617	0.38 585	0.52 574	0.53 579
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GCAP-Stereo-DPT-50K	0.91 213	1.57 669	2.54 349	0.69 116	1.41 620	2.08 190	0.83 397	2.11 174	1.38 226	0.65 126	0.75 114	0.66 166	0.64 140	0.72 19	0.40 29	0.23 118	0.19 214	0.24 133	0.18 107	0.33 372	0.54 587

Selective-IGEV-i16pb	3.23 661	0.73 444	21.29 751	1.22 534	0.68 336	3.99 557	3.38 733	4.52 717	2.52 598	1.72 392	3.60 702	2.92 592	2.21 610	10.07 663	2.59 641	0.68 680	0.50 667	0.37 534	0.48 641	0.54 584	0.54 587

YMNet	2.40 551	1.41 655	13.46 549	1.36 604	1.67 676	3.96 546	0.97 512	3.81 495	2.37 564	2.64 653	2.57 644	3.35 629	1.53 491	3.28 478	2.42 622	0.48 614	0.54 675	0.52 645	0.49 646	0.70 644	0.54 587

YMNet_1	2.40 551	1.41 655	13.46 549	1.36 604	1.67 676	3.96 546	0.97 512	3.81 495	2.37 564	2.64 653	2.57 644	3.35 629	1.53 491	3.28 478	2.42 622	0.48 614	0.54 675	0.52 645	0.49 646	0.70 644	0.54 587

111	1.83 425	0.92 542	9.08 494	0.81 217	0.36 58	4.25 629	0.91 470	4.44 703	2.70 624	2.39 606	1.96 526	2.30 512	1.64 526	1.28 232	1.82 554	0.28 290	0.22 349	0.24 133	0.20 189	0.31 315	0.54 587

NOSS_ROB	2.27 514	0.73 444	3.00 386	1.71 684	1.00 489	3.90 514	0.97 512	4.29 660	2.81 647	2.94 681	2.19 585	3.88 668	1.19 390	11.77 741	1.62 523	0.59 656	0.54 675	0.56 662	0.52 663	0.56 593	0.54 587

Select-FE	2.25 509	0.87 528	17.36 619	1.06 438	0.99 480	2.04 182	0.46 138	3.79 490	1.61 368	2.52 627	1.81 473	4.41 697	3.15 664	1.83 366	0.92 334	0.32 415	0.35 570	0.30 370	0.41 611	0.32 350	0.55 593

w-ln-seven	2.86 614	3.06 723	14.02 563	1.27 559	1.32 590	4.10 585	1.59 650	3.90 525	2.59 612	3.03 685	2.27 598	3.42 636	2.25 612	6.70 569	4.81 684	0.39 534	0.34 564	0.48 617	0.40 604	0.74 658	0.55 593

Nwc_Net	2.88 620	1.16 609	18.30 645	1.35 598	1.68 679	3.52 429	1.18 582	3.90 525	2.06 485	2.52 627	2.82 667	3.82 666	2.34 619	6.78 574	2.55 639	0.86 702	0.40 612	0.59 670	0.67 692	0.57 598	0.55 593

AANet_RVC	3.03 642	1.72 679	12.78 542	1.17 512	1.12 526	3.79 486	1.10 565	3.86 510	3.13 683	2.62 649	4.26 711	3.96 672	1.41 445	11.43 721	5.23 692	0.94 710	0.47 655	0.34 483	0.23 290	0.40 467	0.55 593

pcwnet_v2	2.70 604	0.65 366	22.48 770	1.08 449	1.03 495	3.56 441	0.81 387	4.29 660	3.14 685	2.29 574	2.29 605	3.01 599	1.71 541	3.32 480	1.43 471	0.43 575	0.50 667	0.41 575	0.34 533	0.61 612	0.56 597

FADNet-RVC-Resample	2.83 610	2.02 697	21.07 743	1.12 478	0.91 450	3.53 431	1.37 618	4.08 590	2.09 491	1.68 381	1.33 301	2.03 484	1.51 482	9.54 637	1.69 535	0.38 518	0.37 591	0.42 582	0.44 626	0.56 593	0.56 597

AF-Net	2.87 618	1.30 634	16.24 601	1.33 585	1.75 693	3.26 367	1.59 650	4.09 592	2.43 580	2.69 660	2.94 670	4.51 701	3.20 669	5.84 541	2.75 648	0.76 689	0.36 577	0.72 704	0.49 646	0.70 644	0.56 597

XPNet_ROB	2.27 514	1.11 598	4.10 432	1.36 604	0.97 468	3.94 530	1.63 654	4.07 586	2.14 507	2.82 671	2.00 539	2.32 515	1.73 546	10.81 692	3.39 663	0.51 636	0.47 655	0.48 617	0.40 604	0.51 570	0.56 597

MWDA-net	1.86 429	0.86 524	2.26 322	1.15 501	1.05 501	3.16 344	1.15 575	4.03 570	1.71 405	2.12 514	1.78 453	2.31 513	4.99 715	6.40 558	2.02 583	0.33 435	0.31 533	0.28 307	0.28 431	0.36 430	0.57 601

ISRNet	1.69 402	0.76 472	5.69 456	1.27 559	1.36 600	2.85 285	0.61 216	3.60 446	1.91 454	2.13 515	2.12 571	2.90 587	1.41 445	2.51 436	1.71 537	0.49 626	0.50 667	0.56 662	0.47 636	0.49 566	0.57 601

APVNet	3.13 652	1.25 629	21.14 745	1.31 577	1.52 643	3.94 530	1.13 572	3.32 400	2.14 507	2.20 546	2.03 545	3.05 604	1.96 585	11.79 742	2.53 635	0.42 569	0.45 641	0.64 687	0.46 633	0.67 638	0.57 601

DRN-Test	3.03 642	0.99 567	18.18 639	1.35 598	1.60 659	3.59 447	1.48 635	4.13 602	2.45 585	3.47 708	1.92 521	2.58 554	2.53 633	10.88 694	2.80 651	0.39 534	0.36 577	0.44 591	0.41 611	0.55 587	0.57 601

LALA_ROB	1.95 451	1.48 663	3.11 390	1.05 430	0.98 477	3.99 557	1.82 670	4.44 703	2.28 539	3.31 700	1.85 497	2.76 577	1.67 532	4.04 502	3.23 662	0.46 600	0.41 621	0.55 660	0.52 663	0.60 607	0.57 601

WCMA_ROB	5.12 723	0.90 534	21.33 752	1.50 645	1.33 594	4.09 579	3.49 736	4.03 570	4.59 736	6.57 758	10.95 762	12.92 761	8.41 758	9.86 648	8.78 718	0.75 688	0.58 690	0.51 639	0.50 653	0.68 641	0.57 601

rvit_105_1	1.43 360	0.90 534	3.27 399	1.08 449	0.68 336	2.79 276	1.27 598	3.52 433	2.35 555	1.38 333	1.54 365	1.28 350	1.14 374	2.91 462	1.40 464	0.54 647	0.47 655	0.45 598	0.59 681	0.44 533	0.58 607

GASNet	3.24 662	5.55 742	20.58 728	1.56 659	1.25 570	2.32 221	1.12 569	4.04 575	2.67 621	1.88 425	2.10 563	3.00 598	2.16 604	10.59 680	2.43 624	0.65 671	0.37 591	0.61 679	0.45 630	0.87 677	0.58 607

UDGNet	1.40 355	1.52 666	2.22 318	1.38 616	0.62 300	4.39 650	0.68 270	1.80 122	2.18 515	1.34 319	1.18 247	0.99 292	1.00 306	2.16 407	1.19 410	1.09 721	0.34 564	1.30 736	0.98 719	1.10 701	0.58 607

StereoDRNet	2.84 611	1.49 664	14.48 573	1.33 585	1.57 657	3.44 403	2.06 683	3.69 470	2.36 558	3.26 699	1.84 487	2.79 581	1.80 560	10.88 694	3.16 659	0.41 557	0.33 550	0.39 556	0.36 560	0.59 603	0.58 607

MeshStereo	5.35 727	1.32 641	21.34 753	1.34 593	1.15 535	4.40 654	3.90 747	5.18 739	4.55 734	10.14 775	11.82 767	11.47 756	5.84 729	13.84 774	7.03 707	0.61 662	0.58 690	0.60 676	0.58 678	0.72 656	0.59 611
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
AIO-Stereo-zeroshot	2.35 542	0.99 567	19.62 682	1.09 457	0.96 464	1.51 115	0.44 127	4.05 579	1.64 379	1.31 315	1.67 408	4.93 715	2.45 628	2.52 441	1.40 464	0.30 365	0.20 276	0.31 403	0.50 653	0.57 598	0.60 612

Wz-Net-SNSev	2.98 634	4.36 732	15.98 597	1.57 660	1.19 549	3.28 374	1.80 668	3.96 552	2.40 574	2.32 588	2.28 602	3.48 640	2.05 591	7.84 596	3.82 671	0.47 609	0.39 607	0.53 650	0.49 646	0.71 653	0.60 612

RTSC	2.95 625	2.51 711	15.49 594	1.54 652	1.30 580	3.51 426	0.86 418	3.89 520	2.48 589	3.64 709	3.12 683	3.04 601	2.30 615	5.70 538	6.67 698	0.55 649	0.35 570	0.37 534	0.39 593	0.70 644	0.60 612

FC-DCNN v2	6.91 747	0.77 476	19.25 667	1.69 680	1.64 668	9.13 760	2.40 696	7.20 753	9.47 762	11.07 781	11.62 766	20.05 780	15.79 777	12.55 760	11.99 746	0.66 673	0.57 683	0.58 667	0.56 674	0.63 618	0.61 615

HBP-ISP	3.25 664	1.10 594	20.86 736	1.54 652	1.15 535	4.50 677	2.89 715	4.43 702	2.38 569	4.14 723	1.96 526	1.90 459	2.04 590	11.08 708	1.32 450	0.66 673	0.57 683	0.66 691	0.61 686	0.64 627	0.61 615

FC-DCNN	6.64 742	0.77 476	19.26 669	1.68 679	1.64 668	8.27 758	2.35 695	6.35 751	9.23 761	10.85 779	11.27 764	19.89 778	13.33 765	12.51 759	11.79 745	0.66 673	0.57 683	0.58 667	0.56 674	0.63 618	0.61 615

SCION-MonSter	1.70 405	1.05 580	3.98 430	1.08 449	1.93 716	2.89 292	0.74 317	3.33 407	1.84 439	1.34 319	2.13 573	2.02 483	1.43 453	3.01 470	3.40 664	0.38 518	0.36 577	0.70 698	0.65 691	1.20 713	0.62 618

DCVSM-stereo	2.31 527	0.66 379	20.69 731	1.11 474	0.93 457	2.58 254	0.73 304	2.61 295	1.60 364	2.57 636	1.53 362	3.30 625	1.72 543	2.19 412	1.23 426	0.34 456	0.53 673	0.41 575	0.32 515	0.45 541	0.62 618

NLCA_NET_v2_RVC	2.54 578	1.04 579	16.73 609	1.53 650	2.00 720	3.96 546	0.87 440	3.87 514	2.31 547	2.54 631	1.67 408	2.85 584	1.63 523	5.55 532	1.62 523	0.46 600	0.33 550	0.38 551	0.38 585	0.53 580	0.62 618
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ETE_ROB	2.07 474	1.40 653	3.01 387	1.09 457	0.92 451	3.94 530	1.53 642	4.25 642	2.23 523	3.31 700	2.06 558	2.35 519	1.52 484	8.74 615	2.07 591	0.44 582	0.36 577	0.51 639	0.48 641	0.54 584	0.62 618

PWCDC_ROB	2.95 625	3.26 725	14.06 565	1.59 664	1.56 653	4.19 618	0.86 418	4.30 668	4.08 726	2.06 494	7.37 738	2.75 571	2.42 625	3.59 486	2.67 645	1.34 739	0.36 577	0.39 556	0.34 533	1.13 704	0.62 618

zh-mn7	3.15 655	9.61 763	12.45 538	1.26 551	0.99 480	2.91 297	1.32 606	4.12 600	2.74 628	3.33 702	3.07 677	2.84 583	1.89 579	8.91 620	4.69 680	0.49 626	0.40 612	0.38 551	0.38 585	0.56 593	0.63 623

ACV-stereo	2.92 623	0.92 542	20.27 712	1.33 585	1.05 501	4.68 710	1.10 565	2.66 303	1.64 379	1.46 341	1.32 299	5.41 732	4.24 701	7.83 595	1.90 565	0.44 582	0.52 672	0.32 427	0.29 462	0.45 541	0.63 623

CASS	1.29 342	0.66 379	2.62 360	0.95 363	0.66 324	2.84 283	0.69 281	3.00 352	1.79 428	2.57 636	1.95 525	1.39 372	1.55 495	1.59 312	1.06 372	0.50 630	0.28 497	0.34 483	0.28 431	0.46 553	0.63 623
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MSMD_ROB	5.61 731	1.08 590	16.68 608	1.21 531	0.83 412	10.14 762	2.07 685	3.93 540	6.22 753	10.37 776	8.03 743	22.22 784	9.45 760	11.66 735	4.52 677	0.66 673	0.58 690	0.66 691	0.68 695	0.65 630	0.63 623

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.97 237	1.76 682	2.51 347	0.69 116	1.40 612	2.95 312	0.99 523	2.18 183	1.04 158	0.68 134	0.80 126	0.69 180	0.64 140	0.87 81	0.40 29	0.23 118	0.19 214	0.25 180	0.21 217	0.30 291	0.64 627

SuperB	4.79 717	4.41 733	21.08 744	1.45 633	1.08 515	3.91 515	3.08 723	4.18 614	3.01 671	2.50 621	2.10 563	2.75 571	3.49 685	8.80 616	19.60 781	0.44 582	0.33 550	0.53 650	0.39 593	12.01 786	0.64 627

StereoDRNet-Refined	1.77 418	0.81 498	2.22 318	1.21 531	0.76 369	3.26 367	0.71 293	3.82 498	2.05 483	2.29 574	2.05 554	2.98 596	1.44 457	7.15 580	2.27 611	0.30 365	0.23 380	0.42 582	0.33 523	0.45 541	0.64 627
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MWSP-net	1.69 402	0.71 426	3.76 425	0.94 358	0.77 375	2.63 263	3.20 729	3.86 510	1.86 442	2.34 595	1.84 487	3.06 605	2.65 639	1.71 348	2.19 604	0.35 478	0.33 550	0.30 370	0.31 501	0.35 414	0.65 630

NCCL2	2.53 576	1.35 645	10.90 522	1.15 501	0.97 468	3.53 431	2.56 703	3.65 456	2.23 523	2.76 665	1.80 460	2.41 529	1.66 530	10.35 673	2.07 591	0.44 582	0.40 612	0.57 665	0.53 667	0.59 603	0.65 630

CSAN	4.71 715	1.39 652	20.23 707	1.19 521	0.87 436	3.65 460	3.50 737	4.57 722	3.87 720	3.89 715	7.82 741	3.54 654	6.16 736	23.47 791	6.82 702	0.52 642	0.45 641	0.49 631	0.52 663	0.63 618	0.66 632

AIO-Stereo-zeroshot1	2.68 601	1.26 630	22.01 767	1.08 449	0.99 480	1.61 131	0.86 418	3.69 470	1.64 379	1.52 347	5.62 727	3.35 629	3.44 681	2.20 413	1.33 454	0.26 211	0.21 317	0.30 370	0.62 687	0.93 682	0.67 633

edge stereo	3.37 672	1.01 573	21.99 766	1.28 562	1.37 603	2.67 266	1.39 623	3.98 557	2.87 654	2.93 677	3.27 692	4.35 694	2.43 626	11.62 729	2.39 617	0.60 658	0.63 702	0.79 710	0.55 672	0.68 641	0.67 633

ADCRef	3.30 666	1.23 627	14.90 581	1.17 512	1.41 620	3.95 536	1.64 656	3.88 517	2.36 558	3.05 688	2.21 590	2.40 525	2.81 648	5.04 519	16.63 766	0.46 600	0.34 564	0.63 684	0.62 687	0.54 584	0.67 633

RP	2.79 607	1.20 616	10.36 513	1.54 652	1.93 716	3.44 403	1.97 678	4.05 579	2.34 553	2.66 658	2.79 662	3.98 673	2.58 636	10.21 668	2.61 642	0.95 713	0.47 655	0.71 700	0.57 677	0.71 653	0.68 636

stereogan	3.09 648	0.93 546	16.43 604	1.37 614	1.66 675	3.70 466	1.67 661	3.87 514	3.15 687	3.04 686	2.70 656	5.04 721	2.79 646	9.96 655	1.78 550	0.63 665	0.49 666	0.69 696	0.47 636	0.83 673	0.68 636

DualNet (step1)	2.34 537	1.05 580	7.87 477	1.07 441	0.86 431	3.93 523	1.19 585	4.35 683	2.11 501	2.14 518	1.75 435	1.75 424	1.67 532	6.26 555	1.26 435	1.23 729	0.48 661	4.27 776	2.09 758	0.70 644	0.69 638

test_sample9	3.79 685	1.05 580	7.87 477	1.07 441	0.86 431	3.93 523	1.19 585	4.35 683	2.11 501	2.14 518	1.75 435	1.75 424	1.67 532	11.06 705	11.61 741	1.23 729	14.45 801	4.27 776	2.09 758	0.70 644	0.69 638

test_sample8	4.76 716	1.05 580	7.87 477	1.07 441	0.86 431	3.93 523	1.19 585	4.38 692	2.05 483	5.49 741	1.89 511	12.98 762	6.37 738	11.06 705	11.61 741	1.23 729	14.45 801	4.27 776	2.09 758	0.70 644	0.69 638

RAFT + AFF	2.51 572	2.66 717	4.48 441	1.15 501	1.95 718	4.15 596	2.01 681	4.46 707	3.30 703	2.19 542	2.51 636	2.22 503	4.87 711	8.91 620	2.06 588	0.30 365	0.60 695	0.48 617	0.38 585	0.77 663	0.69 638

zh-sn7	3.81 686	11.43 771	15.78 595	1.25 544	1.15 535	3.68 465	2.58 705	4.15 612	2.42 579	2.61 647	3.10 682	3.38 634	3.03 660	11.43 721	6.88 704	0.45 592	0.48 661	0.45 598	0.43 622	0.72 656	0.71 642

sAnonymous2	1.37 352	1.22 623	9.79 504	0.92 333	0.88 440	1.23 66	0.61 216	2.56 275	1.69 399	0.85 232	1.02 198	0.73 209	1.23 398	0.98 126	0.78 267	0.29 322	0.25 448	0.31 403	0.30 485	1.06 694	0.71 642

CroCo_RVC	1.37 352	1.22 623	9.79 504	0.92 333	0.88 440	1.23 66	0.61 216	2.56 275	1.69 399	0.85 232	1.02 198	0.73 209	1.23 398	0.98 126	0.78 267	0.29 322	0.25 448	0.31 403	0.30 485	1.06 694	0.71 642

ADLNet	2.29 522	0.83 509	3.62 417	1.35 598	1.60 659	3.67 463	1.24 596	3.95 546	2.98 667	2.58 640	2.29 605	4.01 675	1.79 555	11.23 714	2.09 593	0.37 501	0.38 598	0.36 520	0.34 533	0.45 541	0.71 642

NCC-stereo	3.16 658	1.28 632	18.31 646	1.25 544	1.75 693	4.06 572	1.40 625	3.89 520	2.22 519	2.72 662	2.55 640	3.49 646	2.65 639	9.91 650	2.99 655	1.29 735	0.65 704	0.64 687	0.86 711	0.65 630	0.71 642

Abc-Net	3.16 658	1.28 632	18.31 646	1.25 544	1.75 693	4.06 572	1.40 625	3.89 520	2.22 519	2.72 662	2.55 640	3.49 646	2.65 639	9.91 650	2.99 655	1.29 735	0.65 704	0.64 687	0.86 711	0.65 630	0.71 642
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	3.70 681	1.72 679	14.87 579	1.33 585	1.74 691	3.70 466	1.55 646	4.20 619	14.00 771	2.02 480	1.77 450	2.74 569	2.30 615	10.88 694	6.88 704	0.68 680	0.60 695	0.78 709	0.78 707	0.81 670	0.71 642

TARStereo(FT)	4.03 698	1.81 686	17.63 629	1.58 661	1.38 606	3.98 554	5.28 752	3.92 536	3.04 674	2.49 618	5.26 721	6.19 739	3.44 681	9.93 652	10.56 727	0.86 702	0.51 670	0.67 693	0.51 657	0.86 675	0.72 649

2222	4.03 698	1.81 686	17.63 629	1.58 661	1.38 606	3.98 554	5.28 752	3.92 536	3.04 674	2.49 618	5.26 721	6.19 739	3.44 681	9.93 652	10.56 727	0.86 702	0.51 670	0.67 693	0.51 657	0.86 675	0.72 649

Syn2CoEx	3.08 647	2.55 716	19.88 691	1.34 593	1.18 542	2.43 233	1.65 659	3.91 531	2.40 574	2.39 606	2.27 598	2.90 587	3.17 668	9.57 640	2.54 638	0.50 630	0.45 641	0.53 650	0.39 593	0.74 658	0.72 649

WZ-Net	3.62 677	4.87 737	16.77 611	1.43 626	1.40 612	3.75 477	2.29 693	4.12 600	2.50 594	2.74 664	2.19 585	4.06 678	5.29 721	10.19 667	7.36 709	0.54 647	0.37 591	0.47 608	0.49 646	0.77 663	0.73 652

Anonymous_2	3.01 640	0.89 532	4.53 442	1.06 438	1.18 542	2.93 305	0.87 440	3.24 384	1.46 260	1.86 420	1.35 311	4.11 681	2.35 620	1.64 329	1.28 443	0.82 698	0.90 728	8.71 795	15.84 797	4.44 763	0.74 653

SHD	2.82 609	2.04 698	13.80 559	1.69 680	1.79 699	2.73 274	1.07 553	3.85 505	3.18 689	4.63 732	2.74 657	3.38 634	2.77 645	5.48 531	3.66 668	0.62 664	0.47 655	0.51 639	0.55 672	0.65 630	0.74 653

PWC_ROB	2.69 603	2.01 696	8.36 485	1.33 585	1.90 714	3.23 358	1.18 582	4.33 679	3.25 697	3.11 691	3.41 697	2.71 567	2.18 608	9.15 628	4.48 676	0.56 651	0.31 533	0.61 679	0.36 560	0.69 643	0.74 653

SACVNet	2.46 562	1.14 605	9.47 501	1.44 629	1.18 542	4.06 572	1.49 639	3.84 502	2.24 526	2.62 649	1.89 511	2.57 552	1.28 405	11.35 717	1.64 529	0.50 630	0.39 607	0.48 617	0.41 611	0.55 587	0.75 656

RYNet	2.97 632	0.93 546	15.09 586	1.12 478	1.38 606	3.66 462	1.42 630	4.03 570	2.29 542	2.10 502	1.70 418	3.79 664	2.16 604	13.64 772	3.02 657	0.37 501	0.41 621	0.48 617	0.34 533	0.81 670	0.75 656

GwcNet	3.00 638	1.63 672	19.83 689	1.32 580	2.04 725	3.27 370	1.55 646	3.65 456	2.33 552	2.00 473	2.12 571	3.56 655	1.68 536	9.47 635	2.45 627	0.44 582	0.45 641	0.46 604	0.38 585	0.60 607	0.76 658

RTS	3.90 690	7.04 746	17.94 634	1.92 709	2.19 731	5.00 735	2.96 717	4.29 660	3.19 690	4.05 719	3.08 678	4.94 716	3.16 666	7.64 591	6.72 699	0.66 673	0.44 636	0.51 639	0.47 636	0.95 683	0.76 658

RTSA	3.90 690	7.04 746	17.94 634	1.92 709	2.19 731	5.00 735	2.96 717	4.29 660	3.19 690	4.05 719	3.08 678	4.94 716	3.16 666	7.64 591	6.72 699	0.66 673	0.44 636	0.51 639	0.47 636	0.95 683	0.76 658

ADCL	4.35 706	1.63 672	14.21 569	1.29 566	1.26 572	5.56 742	11.16 768	3.97 554	3.37 706	6.07 748	4.67 715	4.30 693	5.72 728	5.08 521	14.51 754	0.50 630	0.48 661	0.89 718	0.77 704	0.78 665	0.76 658

Replicate-Monster	0.79 148	1.36 647	2.08 303	0.70 122	0.52 229	2.05 183	0.34 57	1.92 141	0.82 71	1.03 277	0.60 74	0.48 63	0.52 81	1.28 232	0.39 25	0.19 40	0.14 13	0.19 10	0.16 33	0.22 84	0.78 662

TCMNet	2.98 634	1.30 634	18.26 642	1.47 638	2.09 726	3.84 497	1.08 558	3.96 552	2.39 573	2.53 630	2.29 605	2.43 536	1.75 549	10.09 665	2.39 617	0.52 642	0.45 641	0.61 679	0.50 653	0.80 669	0.78 662

FCDSN-DC	6.04 738	0.84 515	19.25 667	1.24 542	1.09 521	4.38 648	2.62 706	4.38 692	4.71 738	9.59 773	11.22 763	19.19 777	17.40 780	12.30 751	8.55 717	0.69 684	0.57 683	0.60 676	0.60 683	0.70 644	0.78 662
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RGC	3.10 650	1.45 661	14.90 581	1.46 635	1.79 699	3.33 382	1.39 623	4.04 575	2.26 533	2.77 666	3.26 691	4.00 674	2.71 643	11.63 734	2.62 644	0.82 698	0.46 650	0.79 710	0.79 708	0.71 653	0.78 662

DDVS	1.68 401	0.79 487	2.52 348	1.26 551	1.16 540	3.17 345	0.78 355	3.12 367	1.82 431	1.86 420	1.91 518	2.92 592	1.43 453	6.20 552	1.63 526	0.45 592	0.65 704	0.34 483	0.38 585	0.48 560	0.79 666

CBFPSM	2.05 471	0.95 557	10.12 511	1.07 441	1.05 501	2.84 283	1.20 589	3.28 391	1.73 413	1.82 412	1.30 288	4.56 705	4.06 696	2.34 422	2.34 616	0.25 182	0.38 598	0.32 427	0.27 402	0.37 445	0.79 666

ccnet	2.66 595	0.97 565	8.01 482	1.54 652	1.24 567	3.75 477	2.18 690	4.07 586	2.41 576	2.66 658	3.25 690	2.87 586	2.31 618	9.89 649	3.50 665	0.78 690	0.75 720	0.71 700	0.67 692	0.76 662	0.81 668

FAT-Stereo	3.34 669	0.81 498	20.05 697	1.25 544	1.20 557	3.44 403	1.99 680	4.23 632	2.67 621	3.14 693	3.82 707	3.51 649	3.32 674	11.68 737	1.94 572	0.64 668	0.67 708	0.48 617	0.52 663	0.61 612	0.81 668

ADCP+	3.74 684	1.96 693	16.90 612	1.09 457	1.55 650	4.35 645	3.65 743	3.93 540	2.98 667	2.22 557	1.66 406	3.95 670	4.83 710	3.41 481	18.87 779	0.38 518	0.41 621	0.63 684	0.53 667	0.64 627	0.81 668

NaN_ROB	4.06 700	1.13 600	16.64 607	1.12 478	1.25 570	3.50 424	3.05 721	4.29 660	3.26 698	3.64 709	2.56 642	2.97 595	4.79 709	13.33 766	16.91 767	0.37 501	0.41 621	0.38 551	0.39 593	0.48 560	0.81 668

SANet	5.65 733	1.72 679	20.94 740	1.26 551	0.88 440	7.20 753	3.81 746	4.60 723	11.23 764	4.56 731	8.78 751	7.49 746	6.95 743	11.85 745	18.11 773	0.49 626	0.44 636	0.50 634	0.42 618	0.90 680	0.82 672

XQC	2.96 628	2.42 710	14.85 578	1.36 604	1.32 590	3.29 378	1.53 642	4.28 656	2.78 635	3.21 697	2.46 629	3.53 651	2.92 652	6.58 564	4.67 678	0.70 685	0.41 621	0.59 670	0.56 674	0.96 687	0.83 673

DANet	2.63 590	1.07 588	8.10 483	1.83 702	1.70 682	3.25 365	1.16 578	4.31 671	2.38 569	3.40 706	2.18 583	4.08 679	1.80 560	9.77 643	3.89 672	0.52 642	0.55 680	0.59 670	0.44 626	0.63 618	0.86 674
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANetREF_RVC	3.20 660	1.93 691	18.84 655	1.51 647	0.80 386	4.12 589	1.82 670	4.16 613	2.91 657	1.87 422	1.74 431	2.48 543	1.84 569	13.18 763	1.74 544	0.80 693	0.57 683	0.79 710	0.74 699	1.20 713	0.86 674
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
DPSNet	3.43 673	1.37 649	12.19 534	1.39 618	1.24 567	4.15 596	2.06 683	4.51 716	3.34 704	2.69 660	1.96 526	3.52 650	5.56 725	10.68 684	9.68 723	0.93 709	0.73 718	0.40 563	0.37 572	1.06 694	0.86 674

G-Net	4.11 701	1.21 617	19.47 678	2.31 733	2.94 745	4.74 726	2.95 716	3.33 407	2.14 507	4.44 730	9.43 755	6.93 744	3.84 691	9.01 624	4.92 687	0.79 691	0.80 724	0.70 698	0.50 653	0.95 683	0.87 677

psmorigin	6.59 741	1.15 606	88.11 819	1.52 648	0.97 468	2.88 290	1.20 589	3.21 376	2.04 480	3.73 712	2.46 629	5.15 726	2.55 634	10.60 681	2.47 630	0.55 649	0.68 711	0.48 617	0.51 657	0.70 644	0.88 678

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.78 142	0.45 76	1.12 105	0.71 132	1.00 489	2.05 183	0.87 440	2.25 201	1.18 181	0.56 59	0.74 113	0.44 41	1.03 317	0.81 55	0.41 40	0.21 68	0.19 214	0.23 80	0.18 107	0.27 215	0.91 679

SAMSARA	3.55 675	2.16 704	14.18 568	1.86 706	1.49 634	4.62 701	2.65 707	3.58 445	2.80 641	7.05 760	3.05 676	5.16 727	4.07 697	9.18 629	4.80 683	0.64 668	0.67 708	0.59 670	0.68 695	0.89 678	0.91 679

aanetorigin	3.30 666	1.66 676	17.52 627	1.18 518	1.58 658	2.57 252	3.80 745	2.65 300	2.03 476	6.12 750	4.30 712	2.82 582	5.70 726	5.47 530	4.67 678	0.50 630	0.44 636	0.43 586	0.47 636	1.17 710	0.92 681

PS-NSSS	2.22 502	1.33 644	2.90 381	0.97 376	1.53 645	4.11 587	1.08 558	4.55 720	2.65 618	2.10 502	2.32 621	1.77 429	1.40 437	11.79 742	1.61 518	0.68 680	0.45 641	0.96 720	0.43 622	0.95 683	0.92 681

AANet	3.15 655	2.93 721	15.16 589	1.41 622	1.08 515	2.23 210	1.37 618	2.95 345	3.65 715	4.12 722	4.40 713	4.13 682	5.32 722	6.55 562	3.76 670	0.60 658	0.42 630	0.50 634	0.42 618	0.99 688	0.93 683

PSMNet-RUCA	1.64 394	1.50 665	2.57 353	1.50 645	1.38 606	3.05 323	1.36 613	3.31 395	2.24 526	1.36 325	2.07 559	1.40 377	1.09 353	1.83 366	1.55 506	1.15 725	0.69 712	1.26 735	0.96 717	1.64 727	0.94 684

NVstereo2D	2.54 578	0.90 534	11.10 524	1.32 580	1.47 632	3.58 446	1.38 621	4.13 602	2.45 585	1.90 432	1.71 422	2.86 585	1.76 550	10.86 693	1.66 532	0.60 658	0.43 631	0.53 650	0.41 611	0.78 665	0.94 684

FADNet_RVC	2.65 593	2.28 709	16.51 606	0.98 384	0.92 451	4.09 579	0.83 397	4.26 650	1.73 413	1.46 341	1.78 453	1.60 401	1.50 477	8.88 618	2.39 617	0.47 609	0.38 598	0.44 591	0.58 678	0.89 678	0.97 686

AnyNet_C32	4.17 703	5.75 743	12.62 540	1.60 666	1.54 646	5.51 741	4.09 749	3.90 525	3.23 696	4.22 728	3.03 675	3.10 607	3.41 677	8.01 600	18.85 778	0.53 645	0.58 690	0.53 650	0.74 699	1.19 712	0.97 686

ITSA-stereo	1.86 429	0.72 433	3.74 422	1.20 525	0.66 324	4.09 579	0.91 470	4.24 640	2.53 600	1.93 443	1.77 450	1.59 400	2.15 601	6.12 551	2.44 626	0.40 542	0.38 598	0.40 563	0.40 604	0.50 568	0.98 688

UHP(FT)	4.65 713	4.41 733	16.08 598	1.82 699	1.46 630	6.73 749	3.16 727	3.85 505	8.32 758	5.90 746	6.03 729	5.25 728	4.89 712	9.96 655	9.11 720	0.80 693	0.70 714	1.16 731	1.02 723	1.28 717	0.99 689

mmmmmm	4.65 713	4.41 733	16.08 598	1.82 699	1.46 630	6.73 749	3.16 727	3.85 505	8.32 758	5.90 746	6.03 729	5.25 728	4.89 712	9.96 655	9.11 720	0.80 693	0.70 714	1.16 731	1.02 723	1.28 717	0.99 689

PA-Net	3.09 648	1.24 628	18.84 655	1.38 616	1.19 549	3.42 401	1.75 664	3.89 520	3.27 702	1.88 425	2.10 563	3.03 600	1.88 578	11.60 727	2.88 653	0.40 542	0.54 675	0.44 591	0.62 687	0.52 574	1.02 691
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MFN_U_SF_DS_RVC	3.94 693	10.88 769	12.30 536	1.26 551	1.55 650	5.19 738	3.33 732	4.42 699	2.82 649	2.58 640	2.62 648	5.00 719	2.11 596	14.03 776	2.73 646	1.28 734	2.34 761	0.67 693	1.83 752	0.81 670	1.03 692

Wz-Net-TNSev	3.67 679	8.83 752	13.47 551	1.48 640	1.18 542	3.60 449	2.49 699	4.27 651	3.13 683	2.18 538	1.89 511	4.21 690	2.80 647	12.10 749	7.58 712	0.57 653	0.55 680	0.47 608	0.54 669	0.91 681	1.05 693

PASM	2.67 597	2.05 700	9.71 502	1.73 687	1.37 603	2.53 248	1.52 640	3.10 365	2.17 513	2.79 668	1.84 487	2.90 587	1.85 573	11.89 746	2.19 604	0.81 697	0.85 725	0.87 717	1.01 721	1.14 705	1.05 693

ADCMid	3.96 694	3.27 726	15.48 593	1.26 551	1.40 612	4.66 707	2.28 692	4.06 583	3.54 712	3.94 716	3.02 674	3.85 667	3.67 688	4.03 501	18.65 777	0.68 680	0.61 698	1.09 728	1.18 734	1.38 722	1.08 695

anonymity	1.76 416	1.26 630	2.73 373	1.66 675	1.32 590	1.84 154	1.07 553	3.49 426	2.30 543	2.11 506	2.11 567	1.71 420	3.90 693	1.82 365	1.48 486	1.10 722	1.09 734	1.08 727	1.08 728	1.05 692	1.09 696

Consistency-Raft	2.86 614	1.66 676	19.61 681	1.40 621	1.75 693	3.84 497	1.32 606	4.07 586	2.25 529	1.78 404	2.67 653	1.82 446	4.41 704	1.94 384	2.06 588	0.83 700	0.94 731	1.03 723	1.12 730	1.70 729	1.09 696

DStereoRT	3.28 665	1.06 586	14.58 576	1.33 585	1.12 526	4.51 681	1.29 602	4.21 624	3.48 711	2.50 621	2.13 573	1.89 458	7.69 752	7.57 589	2.43 624	0.66 673	0.33 550	4.46 780	2.84 772	0.38 450	1.12 698

PVD	3.12 651	1.97 694	12.80 543	1.79 697	1.63 665	3.83 492	1.34 610	3.48 423	3.88 721	5.77 743	3.56 701	3.45 639	3.29 672	5.58 535	5.30 693	0.71 687	0.69 712	0.74 708	0.77 704	0.79 667	1.13 699

SDNR	3.97 695	1.93 691	20.28 713	1.31 577	0.94 460	5.16 737	0.67 259	4.33 679	2.58 609	4.82 736	5.94 728	5.01 720	1.45 461	17.52 780	2.53 635	0.79 691	0.72 717	0.59 670	0.45 630	1.15 708	1.17 700

SPS-STEREO	3.97 695	1.44 660	20.85 735	1.72 686	1.71 684	3.24 361	2.30 694	3.55 440	2.68 623	4.79 735	3.66 703	5.44 733	2.97 653	9.11 626	9.35 722	1.15 725	1.10 735	1.06 726	1.02 723	1.16 709	1.18 701
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
S-Stereo	3.48 674	0.91 540	22.06 769	1.36 604	1.50 637	3.55 439	2.53 702	4.21 624	2.81 647	2.37 601	3.81 706	3.75 662	1.84 569	11.90 747	2.51 633	0.63 665	0.71 716	0.48 617	0.76 702	0.67 638	1.19 702

nnnnnnn	4.87 720	1.43 657	17.68 631	2.28 731	1.68 679	4.44 664	3.12 725	3.63 453	5.30 745	5.10 738	9.01 754	8.79 752	6.03 731	10.70 686	11.77 744	0.94 710	0.87 727	1.02 722	1.02 723	1.27 716	1.24 703

DStereoO	3.90 690	2.13 701	7.90 481	4.43 770	2.84 744	4.40 654	5.30 754	4.31 671	3.21 695	2.41 610	3.08 678	2.93 594	7.14 748	4.20 506	11.12 737	4.11 766	1.30 743	1.33 737	1.63 744	3.09 742	1.26 704

ADCS	4.22 705	5.33 739	16.32 602	1.64 672	1.31 583	3.91 515	3.64 742	4.21 624	2.89 655	5.11 739	2.81 666	4.46 699	3.06 663	5.21 523	19.50 780	0.63 665	0.64 703	0.69 696	0.69 697	1.12 703	1.26 704

coex-ft	18.59 786	6.62 745	113.53 823	1.17 512	1.31 583	2.33 223	1.93 676	2.81 331	14.00 771	124.82 826	8.45 747	5.90 737	51.74 813	9.99 659	22.69 784	0.57 653	0.62 699	0.50 634	0.49 646	1.08 700	1.28 706

PDISCO_ROB	2.86 614	1.53 667	14.27 570	1.98 716	2.19 731	4.52 683	1.35 611	4.65 725	3.19 690	2.09 499	2.16 579	3.53 651	2.45 628	5.32 524	2.12 595	1.30 737	0.78 722	0.72 704	0.59 681	1.24 715	1.28 706

AnyNet_C01	4.37 707	7.80 748	16.40 603	1.98 716	1.40 612	6.37 746	6.47 759	4.09 592	5.03 743	4.06 721	3.78 705	4.16 685	3.31 673	6.62 566	10.00 724	0.61 662	0.67 708	0.63 684	0.67 692	2.01 730	1.31 708

FBW_ROB	3.24 662	1.02 574	9.21 500	1.49 643	1.07 512	3.78 482	1.48 635	4.31 671	3.08 680	2.46 614	2.32 621	4.20 689	2.08 595	15.19 778	7.16 708	0.84 701	0.62 699	1.33 737	0.92 714	0.99 688	1.31 708

PSM-AAD	2.43 556	0.54 212	1.32 187	0.92 333	0.54 243	4.48 668	7.47 761	2.96 347	1.55 329	2.31 584	2.56 642	1.26 348	16.23 778	2.46 428	0.89 315	0.28 290	0.21 317	0.58 667	0.41 611	0.34 393	1.32 710

GCST	2.56 583	1.79 685	18.02 636	1.92 709	1.33 594	1.72 141	0.51 160	3.67 461	2.03 476	1.70 387	1.61 390	1.55 395	1.29 408	5.06 520	1.24 428	2.06 743	0.77 721	1.45 741	0.97 718	1.14 705	1.34 711

ADCPNet	3.89 689	1.63 672	20.25 711	1.28 562	1.27 575	6.43 747	2.65 707	3.93 540	2.70 624	2.78 667	2.20 588	4.28 692	6.16 736	5.56 533	10.27 726	0.65 671	1.18 737	0.71 700	1.70 747	0.84 674	1.37 712

SGM+DAISY	8.36 753	3.82 730	24.83 780	2.02 718	1.75 693	14.80 770	17.22 783	4.27 651	11.79 767	13.88 783	14.38 778	11.74 760	13.83 767	10.56 678	15.12 755	1.21 727	1.19 739	1.14 730	1.13 732	1.17 710	1.37 712

CC-Net-ROB	3.35 670	1.76 682	13.89 561	2.33 734	1.65 672	4.49 674	1.62 653	4.73 729	2.90 656	1.92 439	2.05 554	1.99 478	1.61 506	12.57 761	1.60 515	2.46 746	2.18 755	2.68 758	1.04 727	2.11 733	1.38 714

EDNetEfficient	5.61 731	2.14 703	16.75 610	1.67 678	3.64 758	4.12 589	7.51 762	3.05 358	5.63 750	11.57 782	4.83 717	3.95 670	12.72 764	8.44 609	20.78 783	0.41 557	0.43 631	0.47 608	1.01 721	1.66 728	1.39 715

WAO-7	5.16 724	3.21 724	18.98 660	1.88 708	1.44 625	5.34 739	3.09 724	4.91 735	5.81 751	4.35 729	8.92 753	6.55 741	6.06 733	13.40 768	10.81 733	1.34 739	1.20 740	1.48 742	1.35 741	1.60 726	1.45 716

LoS_RVC	0.94 222	1.30 634	1.31 182	0.84 258	1.63 665	2.02 174	0.59 206	1.51 71	1.36 220	0.81 209	1.33 301	0.84 242	0.88 262	1.36 256	0.73 244	0.21 68	0.17 106	0.20 21	0.14 2	0.20 33	1.45 716

MFMNet_re	2.91 621	1.91 690	18.25 641	3.06 747	1.89 712	3.13 340	1.67 661	3.52 433	2.97 664	3.14 693	2.87 669	2.26 504	2.41 624	2.42 424	2.00 580	1.10 722	1.05 733	0.94 719	0.90 713	1.28 717	1.46 718

PStereo	1.08 276	1.10 594	1.37 203	0.73 158	0.52 229	1.69 139	0.97 512	1.91 139	1.14 174	1.23 309	0.55 65	0.63 147	1.81 563	1.44 277	1.19 410	0.88 705	0.90 728	0.53 650	0.49 646	1.06 694	1.54 719

ELAS_RVC	5.72 734	1.64 675	20.40 718	2.09 722	2.01 721	4.95 734	11.47 771	4.66 726	6.31 755	8.09 766	8.01 742	8.06 751	11.65 763	8.36 604	10.22 725	0.99 717	1.17 736	0.81 715	0.76 702	1.14 705	1.58 720
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
NVStereoNet_ROB	4.91 721	1.40 653	16.46 605	1.47 638	1.72 690	3.46 410	1.96 677	3.89 520	3.61 714	2.90 674	24.61 791	4.81 713	4.49 706	13.57 770	4.87 685	1.33 738	1.29 742	1.70 743	1.68 745	1.41 724	1.66 721
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ELAS	5.99 737	1.62 670	20.29 714	1.96 715	2.01 721	15.09 771	8.38 766	5.23 740	5.54 748	9.02 769	8.61 748	6.74 742	9.75 761	7.48 586	11.40 740	0.96 714	1.18 737	0.72 704	0.93 715	1.30 720	1.67 722
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MANE	11.39 765	1.38 650	23.16 775	4.82 777	2.79 743	22.02 787	14.51 781	25.81 791	26.28 796	10.93 780	13.17 772	19.90 779	18.03 783	15.69 779	20.41 782	0.96 714	0.74 719	1.42 739	3.24 776	0.74 658	1.71 723

CAS	1.26 331	0.40 22	1.46 218	2.97 746	1.61 661	4.13 592	0.73 304	1.78 120	1.49 281	0.83 225	1.10 229	0.59 125	0.53 86	1.26 225	0.80 275	2.99 750	0.13 1	0.21 42	0.13 1	0.31 315	1.72 724

MSC_U_SF_DS_RVC	4.48 708	10.62 766	15.18 590	1.55 657	1.45 629	6.16 744	3.54 740	5.41 747	3.68 718	2.59 644	2.74 657	4.81 713	2.20 609	13.79 773	4.40 675	2.04 742	3.36 776	1.05 725	1.20 735	2.09 732	1.72 724

MFN_U_SF_RVC	3.81 686	10.78 768	15.01 584	1.84 703	1.39 610	3.73 474	1.63 654	4.05 579	3.26 698	2.91 675	2.38 625	4.36 696	3.65 687	8.43 608	4.91 686	1.11 724	1.04 732	0.99 721	1.31 738	1.58 725	1.75 726

LCNet	1.55 372	0.54 212	1.88 269	0.99 390	0.55 252	3.60 449	1.21 592	2.86 337	1.53 312	2.18 538	1.74 431	1.43 381	4.17 699	3.62 487	0.87 306	0.29 322	0.20 276	0.28 307	0.77 704	0.47 557	1.85 727

MADNet+	3.97 695	9.54 762	13.83 560	1.87 707	1.69 681	4.19 618	2.87 714	4.80 733	4.10 728	2.51 625	2.67 653	4.55 704	3.41 677	8.72 614	6.92 706	1.25 732	1.27 741	1.04 724	0.93 715	1.39 723	1.85 727

UDG	3.55 675	2.81 720	17.45 624	2.69 740	1.98 719	3.97 552	1.19 585	4.35 683	2.02 472	2.42 611	2.53 639	4.50 700	2.46 630	6.53 561	2.41 621	2.12 744	1.77 751	2.63 757	2.57 766	2.64 740	1.95 729

PWCK	5.85 735	9.95 764	15.22 591	2.90 744	1.56 653	5.66 743	7.69 763	5.27 741	4.74 740	3.88 714	7.51 739	8.04 749	5.28 720	15.18 777	8.40 716	3.08 751	1.51 746	2.24 750	1.37 742	5.55 770	1.96 730

IGEV-BASED-STEREO-	1.09 278	3.30 727	2.61 357	0.82 232	0.38 101	1.27 75	0.62 232	1.51 71	1.29 206	0.91 247	0.92 171	0.65 158	0.57 108	1.08 156	0.59 168	1.55 741	0.15 36	0.32 427	0.28 431	1.10 701	1.98 731

1111	4.98 722	1.30 634	19.29 673	1.92 709	1.51 642	4.47 667	6.87 760	3.90 525	4.09 727	4.92 737	5.54 725	5.62 735	5.70 726	11.32 716	16.16 763	0.97 716	0.60 695	0.65 690	0.74 699	2.04 731	2.02 732

FTStereo	3.71 683	0.53 190	20.37 716	0.96 369	0.65 316	4.34 642	11.29 769	2.62 297	1.50 287	2.58 640	5.04 719	1.90 459	13.84 768	3.71 491	1.25 432	0.38 518	0.24 417	0.31 403	0.32 515	0.30 291	2.10 733

Prome-Stereo	1.61 388	0.55 225	1.71 252	0.98 384	0.60 285	4.41 657	1.82 670	3.03 356	1.53 312	2.18 538	3.45 699	1.72 421	3.49 685	2.23 418	1.08 378	0.29 322	0.20 276	0.26 230	0.25 347	0.34 393	2.16 734

CES	1.01 257	0.55 225	1.74 257	0.92 333	2.15 729	2.15 201	0.50 156	2.01 154	1.45 250	0.76 186	1.02 198	0.61 133	0.47 53	1.29 238	0.79 274	0.22 99	0.17 106	0.24 133	0.14 2	0.63 618	2.29 735

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.97 237	0.41 34	3.72 421	0.63 45	0.80 386	1.51 115	0.84 404	1.84 126	1.51 294	0.82 212	1.00 195	0.70 184	1.00 306	0.75 29	0.41 40	0.23 118	0.18 162	0.24 133	0.18 107	0.43 521	2.30 736

GCAPDPT-zeroshot4090	0.97 237	0.41 34	3.70 420	0.63 45	0.80 386	1.51 115	0.84 404	1.84 126	1.51 294	0.82 212	1.00 195	0.70 184	1.00 306	0.75 29	0.41 40	0.23 118	0.18 162	0.24 133	0.18 107	0.43 521	2.30 736

BEATNet-Init1	49.72 812	64.32 816	97.77 822	4.68 774	4.28 767	84.75 816	60.42 808	73.38 817	68.59 819	88.29 822	88.51 823	91.94 821	97.99 822	85.26 822	70.96 819	0.80 693	0.65 704	0.85 716	0.70 698	7.96 781	2.33 738

DDUNet	2.91 621	2.78 719	6.94 466	3.53 756	2.26 735	3.28 374	1.36 613	3.77 486	2.04 480	2.62 649	2.49 633	4.18 686	1.69 537	5.38 527	1.85 559	2.21 745	1.77 751	2.61 756	2.43 764	2.60 739	2.34 739

IGEV-Stereo+	0.94 222	0.47 114	1.19 138	0.86 282	2.02 724	1.40 97	0.39 85	1.17 34	0.88 90	0.61 101	0.44 32	0.47 53	0.79 220	2.14 405	0.42 48	0.27 243	0.19 214	0.22 61	0.17 57	2.26 736	2.41 740

GMM-Stereo	2.45 559	0.52 172	20.38 717	0.89 304	0.82 402	4.18 614	1.91 675	2.45 247	1.48 275	2.48 617	2.30 610	1.69 416	1.86 574	2.93 464	1.08 378	0.28 290	0.18 162	0.33 464	0.48 641	0.35 414	2.41 740

EDNetEfficientorigin	12.35 772	2.51 711	179.47 825	1.19 521	0.96 464	2.91 297	1.81 669	3.00 352	5.35 746	8.91 768	4.79 716	4.18 686	4.64 708	9.98 658	11.30 738	0.37 501	0.38 598	0.60 676	0.85 710	1.32 721	2.43 742

KYRaft	1.59 385	0.52 172	1.73 254	0.95 363	0.49 208	4.38 648	1.79 666	2.43 242	1.51 294	2.49 618	2.98 672	2.00 479	3.41 677	2.14 405	0.82 282	0.30 365	0.21 317	0.33 464	0.46 633	0.35 414	2.45 743

DGSMNet	7.55 750	1.62 670	17.42 622	1.92 709	12.73 776	7.45 756	42.99 807	4.13 602	2.07 487	2.10 502	3.16 686	3.42 636	1.70 539	9.24 631	2.30 612	3.70 762	10.89 799	11.80 801	5.54 784	4.24 758	2.66 744

WAO-6	5.87 736	2.27 707	15.05 585	2.96 745	2.77 742	12.01 765	3.58 741	5.37 746	11.91 768	3.34 703	9.69 756	6.78 743	5.84 729	11.82 744	8.89 719	2.87 748	2.35 762	2.50 752	1.84 753	2.85 741	2.67 745

WAO-8	11.95 767	13.02 778	20.56 725	3.50 754	3.08 749	15.11 772	2.80 711	12.91 773	19.11 792	7.69 762	13.12 769	11.62 757	7.01 746	84.40 820	7.91 713	3.42 754	1.92 753	3.54 772	1.93 756	3.68 749	2.69 746

Venus	11.95 767	13.02 778	20.56 725	3.50 754	3.08 749	15.11 772	2.80 711	12.91 773	19.11 792	7.69 762	13.12 769	11.62 757	7.01 746	84.40 820	7.91 713	3.42 754	1.92 753	3.54 772	1.93 756	3.68 749	2.69 746

SQANet	3.70 681	9.34 760	18.41 648	2.75 741	2.74 741	3.40 395	1.47 634	3.50 429	1.68 391	2.60 645	1.75 435	2.69 564	1.91 581	6.72 573	1.74 544	2.96 749	1.41 745	1.85 744	1.12 730	3.17 744	2.70 748

MaskLacGwcNet_RVC	3.13 652	1.43 657	9.93 506	2.50 737	1.62 663	4.29 637	1.68 663	3.95 546	2.43 580	1.66 376	1.91 518	3.04 601	1.41 445	13.26 764	1.58 511	3.82 763	1.59 747	1.12 729	0.46 633	2.21 735	2.74 749

Ntro	4.21 704	8.94 756	19.89 692	3.22 749	2.96 746	4.15 596	1.89 674	3.92 536	2.36 558	1.77 402	2.14 576	3.35 629	2.17 606	9.48 636	2.24 608	3.52 758	1.76 750	2.13 748	1.31 738	3.83 754	3.09 750

ACVNet_2	5.41 728	12.60 772	20.42 720	3.27 751	3.15 752	4.50 677	3.02 720	4.66 726	3.73 719	3.35 705	5.36 723	7.86 748	2.88 649	12.33 753	4.76 682	3.12 752	2.22 756	2.70 760	1.69 746	3.49 747	3.10 751

otaku	4.58 711	8.93 755	19.95 694	3.11 748	2.67 739	3.91 515	2.57 704	3.82 498	2.25 529	2.22 557	9.72 757	4.08 679	2.35 620	8.57 610	2.13 598	3.51 757	1.65 749	2.15 749	1.17 733	3.69 751	3.15 752

LVE	6.88 746	9.31 759	21.14 745	3.61 759	3.18 753	4.49 674	2.79 710	10.21 763	11.69 766	3.16 696	11.53 765	18.33 769	4.31 702	11.66 735	3.52 666	4.45 772	2.93 768	2.56 754	1.91 755	3.62 748	3.16 753

ACVNet_1	6.04 738	13.97 785	21.36 754	3.58 758	3.14 751	4.73 723	2.48 698	4.20 619	3.17 688	2.98 683	2.83 668	23.31 787	4.34 703	11.06 705	2.45 627	3.68 760	2.33 760	2.60 755	1.79 751	3.69 751	3.19 754

ACVNet-4b	6.73 743	13.67 783	21.87 765	3.54 757	3.07 748	4.19 618	2.25 691	4.03 570	3.65 715	1.64 370	3.98 709	5.88 736	2.89 650	10.01 660	16.98 768	23.29 807	2.24 757	2.53 753	1.78 750	3.87 755	3.21 755

Dean	7.52 749	9.08 757	21.41 755	3.74 761	3.53 756	4.81 730	3.53 738	5.33 745	5.25 744	4.17 724	26.53 792	25.62 793	4.09 698	10.97 699	4.32 674	3.69 761	2.30 759	2.91 762	1.87 754	4.03 757	3.24 756

MonStereo1	8.07 752	2.24 706	5.83 457	4.68 774	3.60 757	18.80 782	2.52 700	5.89 750	5.86 752	4.76 734	13.98 776	7.41 745	50.63 812	13.28 765	5.16 688	4.40 770	0.90 728	2.69 759	1.55 743	3.92 756	3.30 757

RainbowNet	4.56 709	8.28 749	20.07 700	3.64 760	3.23 754	4.15 596	2.99 719	4.18 614	3.03 673	2.20 546	2.65 651	4.26 691	2.90 651	9.77 643	2.12 595	3.88 764	2.27 758	2.71 761	1.72 749	3.78 753	3.31 758

DispFullNet	4.64 712	3.48 728	23.95 779	3.99 762	3.03 747	3.35 384	1.06 550	4.18 614	2.80 641	6.33 752	2.94 670	4.04 677	7.81 753	3.92 499	5.16 688	2.75 747	1.61 748	3.10 766	2.68 769	3.32 746	3.31 758

IMH	6.81 745	13.66 782	20.41 719	4.33 769	3.74 759	5.50 740	3.06 722	5.49 748	6.22 753	4.64 733	10.35 759	9.30 753	8.03 756	13.61 771	6.81 701	4.80 777	2.99 773	3.09 765	2.12 761	4.36 761	3.61 760

IMH-64-1	4.84 718	2.53 713	6.83 463	4.30 767	3.74 759	4.81 730	6.05 756	5.30 742	3.92 722	3.95 717	8.33 745	5.08 723	6.06 733	8.96 622	6.30 696	4.57 774	2.96 770	3.04 763	2.12 761	4.28 759	3.62 761

IMH-64	4.84 718	2.53 713	6.83 463	4.30 767	3.74 759	4.81 730	6.05 756	5.30 742	3.92 722	3.95 717	8.33 745	5.08 723	6.06 733	8.96 622	6.30 696	4.57 774	2.96 770	3.04 763	2.12 761	4.28 759	3.62 761

tt	7.19 748	0.51 160	6.83 463	4.03 763	2.30 737	12.05 766	20.19 788	15.46 782	6.58 756	3.42 707	3.22 689	5.37 731	6.39 741	4.20 506	7.46 710	9.81 791	11.53 800	7.05 791	7.46 788	6.31 773	3.71 763

fsdfsdds	8.87 755	2.16 704	21.61 761	2.61 739	3.45 755	18.25 781	24.41 790	8.05 756	8.09 757	10.74 778	14.36 777	16.91 768	10.35 762	10.95 698	11.69 743	1.08 720	0.79 723	1.94 745	1.10 729	5.07 767	3.78 764

ktn	21.74 791	10.34 765	19.68 684	4.53 772	4.00 764	6.53 748	4.51 750	6.79 752	78.82 822	84.69 821	100.86 824	58.49 812	7.57 751	12.11 750	13.35 749	4.58 776	3.24 775	3.49 769	2.62 767	4.65 764	3.84 765

JetBlue	6.27 740	9.15 758	13.76 554	1.94 714	4.60 770	11.91 764	12.00 772	5.12 738	3.45 710	3.79 713	4.52 714	9.54 754	6.56 742	9.40 634	13.48 750	1.26 733	1.37 744	1.17 733	1.34 740	7.06 779	3.95 766

notaker	10.50 761	8.60 750	20.23 707	4.54 773	3.95 763	6.27 745	3.44 734	8.07 757	4.75 741	8.73 767	46.45 803	13.86 766	27.86 794	13.49 769	13.61 751	4.56 773	3.18 774	3.52 771	2.68 769	8.13 782	4.05 767

TorneroNet	25.88 793	11.28 770	21.62 762	4.20 764	4.07 765	55.25 805	3.15 726	15.16 781	76.94 821	58.09 815	82.72 821	86.88 820	41.15 801	13.35 767	18.13 774	4.32 767	2.85 764	3.45 768	2.62 767	8.33 783	4.14 768

TorneroNet-64	10.12 757	8.74 751	20.95 741	4.27 765	3.76 762	13.86 769	2.85 713	15.05 780	23.15 795	10.07 774	23.84 790	13.47 763	8.24 757	13.96 775	17.21 770	3.96 765	2.72 763	3.23 767	2.48 765	6.29 772	4.27 769

KSHMR	16.96 782	5.37 740	21.64 764	4.46 771	4.50 768	8.30 759	3.32 731	15.58 783	76.24 820	6.62 759	61.47 815	56.53 811	5.43 724	35.17 800	11.37 739	4.39 769	2.97 772	3.63 774	2.74 771	5.10 768	4.34 770

DNS	1.67 400	1.99 695	1.12 105	0.86 282	0.57 269	2.61 258	0.75 328	2.29 214	1.21 189	0.58 76	0.96 187	0.85 247	0.70 172	3.09 472	1.82 554	0.33 435	2.92 767	0.38 551	0.17 57	5.06 766	5.06 771

DNSM	1.74 410	2.04 698	1.19 138	0.92 333	0.53 240	2.93 305	0.80 374	2.22 194	1.31 210	0.70 142	0.66 90	0.70 184	0.87 253	3.23 473	2.53 635	0.34 456	2.87 765	0.23 80	0.17 57	5.37 769	5.08 772

PML	64.32 816	53.22 811	17.88 633	8.10 783	32.94 796	148.46 825	247.79 828	12.18 770	45.42 809	111.41 824	288.92 828	101.47 822	101.31 823	31.67 796	15.55 757	14.03 798	4.83 781	10.98 796	6.18 786	28.82 801	5.17 773

MADNet++	7.57 751	5.80 744	13.28 546	6.38 781	5.26 772	7.18 752	7.77 764	5.32 744	5.62 749	6.11 749	7.78 740	6.02 738	8.01 755	11.74 740	16.36 765	9.36 789	4.95 782	8.57 794	5.66 785	4.83 765	5.34 774

UNDER WATER-64	9.33 756	5.37 740	22.60 772	5.22 779	4.86 771	10.75 763	4.61 751	11.45 764	17.30 786	7.59 761	9.80 758	15.99 767	17.90 782	10.63 682	15.72 759	4.36 768	2.87 765	4.39 779	2.86 773	7.01 778	5.36 775

UNDER WATER	10.47 759	3.95 731	22.62 773	5.07 778	4.51 769	7.78 757	3.77 744	12.56 772	21.72 794	7.84 764	10.78 760	23.96 789	31.66 795	10.78 691	16.19 764	4.44 771	2.93 768	4.24 775	2.86 773	6.33 774	5.47 776

MSAF-DinoV2	13.69 778	13.09 780	22.03 768	2.41 736	1.44 625	4.03 566	1.38 621	9.07 761	9.20 760	2.23 561	1.98 534	5.08 723	5.06 716	177.66 826	5.46 695	0.45 592	0.34 564	0.40 563	0.62 687	6.09 771	5.80 777

MultiAttention	8.74 754	0.56 242	7.25 469	2.07 721	22.74 793	35.86 800	8.44 767	4.97 736	2.58 609	2.57 636	5.11 720	5.55 734	1.59 499	52.70 814	7.50 711	0.47 609	0.24 417	0.52 645	1.00 720	6.84 777	6.30 778

JetRed	10.48 760	27.10 797	35.70 791	4.27 765	4.09 766	15.55 774	12.83 779	12.16 769	5.50 747	5.83 744	5.56 726	10.14 755	7.43 749	8.88 618	26.39 794	3.32 753	3.81 777	3.51 770	2.96 775	7.85 780	6.69 779

DStereoSA	10.13 758	4.62 736	12.76 541	4.78 776	13.35 777	9.97 761	22.80 789	4.74 731	16.44 781	5.11 739	15.31 780	4.61 707	13.82 766	8.00 598	27.60 796	6.51 782	8.86 791	1.43 740	8.28 789	3.16 743	10.38 780

USTest	15.98 781	15.58 790	22.56 771	18.49 788	16.99 778	26.43 789	36.08 801	27.68 794	12.77 770	10.69 777	10.80 761	18.35 770	15.09 773	18.62 781	23.37 785	4.85 778	5.34 787	7.38 792	7.43 787	9.90 784	11.23 781

TCMNet-wrong-test	12.32 771	14.13 786	19.38 674	22.38 793	19.85 781	15.99 775	12.34 776	22.95 787	4.56 735	6.24 751	6.27 731	18.40 771	15.71 776	10.10 666	10.72 731	9.06 784	4.78 780	5.35 786	3.95 782	12.28 791	11.97 782

noway2	12.12 770	12.89 776	18.23 640	22.27 790	20.57 784	16.13 777	12.37 777	22.35 786	4.45 730	6.34 753	6.58 736	18.59 776	15.01 771	8.11 601	10.67 729	9.07 785	5.26 784	5.25 782	3.92 777	12.23 788	12.12 783

noway3	12.11 769	12.88 775	18.29 643	22.08 789	20.58 785	16.00 776	12.31 774	22.29 785	4.37 729	6.52 757	6.38 732	18.56 775	15.10 774	8.64 612	10.68 730	9.17 786	5.00 783	5.23 781	3.94 779	12.14 787	12.14 784

zzzz4	12.38 773	14.70 788	19.20 665	22.47 794	20.75 786	16.16 779	12.33 775	23.67 790	4.48 732	6.35 755	6.53 735	18.55 773	14.99 770	8.35 603	10.84 734	9.34 787	5.29 785	5.25 782	3.94 779	12.24 789	12.15 785

noway1	12.38 773	14.65 787	19.19 663	22.47 794	20.76 787	16.13 777	12.30 773	23.66 789	4.48 732	6.34 753	6.52 734	18.55 773	15.01 771	8.39 607	10.84 734	9.34 787	5.29 785	5.25 782	3.94 779	12.24 789	12.15 785

noway4	12.47 775	15.37 789	19.26 669	22.73 796	20.78 788	16.28 780	12.44 778	23.08 788	4.68 737	6.43 756	6.45 733	18.54 772	15.51 775	8.64 612	10.74 732	9.53 790	5.34 787	5.27 785	3.92 777	12.28 791	12.23 787

light-stereo	41.45 800	10.64 767	54.16 811	59.84 812	45.61 806	131.14 824	1.57 648	37.33 802	17.30 786	76.21 820	120.65 825	118.18 825	3.98 694	89.11 823	15.46 756	5.48 781	9.68 798	1.25 734	1.28 737	17.93 797	12.24 788

DGTPSM_ROB	15.31 779	8.85 753	28.14 788	9.90 785	18.89 779	12.44 767	33.21 795	13.48 775	17.86 790	9.50 771	22.89 788	13.78 764	19.67 786	21.26 782	23.68 786	5.08 779	8.84 789	5.62 787	11.50 792	6.72 775	14.87 789

DPSMNet_ROB	15.52 780	8.89 754	31.44 789	10.07 787	18.91 780	12.44 767	33.22 796	13.51 776	17.94 791	9.58 772	22.91 789	13.79 765	19.67 786	21.43 783	23.73 787	5.17 780	8.84 789	5.63 788	11.52 795	6.79 776	14.90 790

DStereoFS	11.11 764	13.81 784	11.82 532	5.73 780	11.05 775	20.81 785	11.36 770	8.68 760	16.52 784	14.90 786	15.81 784	11.63 759	13.85 769	9.05 625	15.60 758	7.57 783	8.88 792	2.41 751	5.29 783	2.16 734	15.30 791

iinet-test	19.59 787	18.93 792	25.29 781	22.27 790	21.21 789	29.32 790	37.73 802	31.61 797	16.48 782	14.41 784	13.76 773	22.91 785	19.69 788	21.98 784	26.21 790	10.17 792	8.89 793	11.03 797	10.88 790	13.66 793	15.45 792

IINet	19.59 787	18.93 792	25.29 781	22.27 790	21.21 789	29.32 790	37.73 802	31.61 797	16.48 782	14.41 784	13.76 773	22.91 785	19.69 788	21.98 784	26.21 790	10.17 792	8.89 793	11.03 797	10.88 790	13.66 793	15.45 792

DPSM_ROB	20.78 789	20.03 795	26.57 784	23.62 798	22.46 791	31.10 793	39.97 805	33.52 799	17.41 788	15.25 789	15.80 782	24.06 790	20.71 791	23.30 789	27.62 797	10.78 794	9.41 796	11.69 799	11.50 792	14.49 795	16.36 794

DPSM	20.78 789	20.03 795	26.57 784	23.62 798	22.46 791	31.10 793	39.97 805	33.52 799	17.41 788	15.25 789	15.80 782	24.06 790	20.71 791	23.30 789	27.62 797	10.78 794	9.41 796	11.69 799	11.50 792	14.49 795	16.36 794

LSM	12.71 776	3.52 729	20.79 734	55.63 811	84.76 813	3.63 459	6.30 758	3.73 480	4.93 742	5.55 742	13.92 775	3.53 651	3.25 671	9.72 642	4.12 673	0.64 668	0.85 725	0.71 700	0.81 709	1.03 690	26.84 796

Selective-IGEV-i1pa	29.93 798	36.60 799	34.97 790	9.92 786	7.41 774	38.91 801	35.81 798	43.96 805	35.07 804	30.01 793	53.53 812	41.78 798	35.42 796	40.57 802	33.93 803	30.94 809	15.47 803	23.33 802	13.36 796	10.61 785	27.01 797

Anonymous_1	57.11 813	19.68 794	26.15 783	23.10 797	142.31 823	30.84 792	39.75 804	33.86 801	16.98 785	70.53 819	15.42 781	23.46 788	19.75 790	23.04 787	27.23 795	164.73 826	9.02 795	130.38 822	137.40 824	161.27 827	27.24 798

HanzoNet	31.60 799	17.23 791	21.22 750	7.32 782	5.84 773	7.25 754	3.53 738	13.82 779	14.20 773	50.38 811	47.01 804	44.45 800	56.61 814	36.61 801	32.00 800	63.89 819	56.57 820	7.97 793	89.20 823	28.69 800	28.25 799

UHP(ZeroShot)	27.62 794	12.79 773	51.76 801	3.35 752	19.91 782	32.31 795	30.93 793	42.54 803	52.02 811	30.72 801	53.61 813	32.18 796	41.25 802	24.40 792	33.48 801	11.38 796	4.27 778	5.79 789	20.16 798	19.71 798	29.76 800

UHP	27.62 794	12.79 773	51.76 801	3.35 752	19.91 782	32.31 795	30.93 793	42.54 803	52.02 811	30.72 801	53.61 813	32.18 796	41.25 802	24.40 792	33.48 801	11.38 796	4.27 778	5.79 789	20.16 798	19.71 798	29.76 800

fast-reg	41.74 801	39.55 800	52.36 803	48.35 810	53.83 809	63.99 814	80.62 814	67.13 809	34.76 800	30.46 795	31.71 796	46.30 802	38.94 797	45.39 805	53.82 807	20.51 799	18.78 804	23.33 802	22.88 800	29.12 802	32.91 802

FlowAnything	41.75 803	39.90 801	53.36 808	47.83 809	45.06 801	62.45 806	80.51 813	67.34 815	34.89 802	30.56 799	31.52 794	48.18 805	42.05 809	46.66 811	55.24 810	21.71 806	18.88 807	23.49 808	23.13 801	29.12 802	33.04 803

RAFT-FEzeroshot	41.78 805	40.21 806	53.07 804	47.74 807	45.19 803	62.51 808	80.73 818	67.30 813	34.75 798	30.51 797	31.88 798	48.27 807	41.88 807	46.64 809	55.54 812	21.62 802	18.89 809	23.48 804	23.22 805	29.20 807	33.05 804

RAFT-FE	41.78 805	40.21 806	53.07 804	47.74 807	45.19 803	62.51 808	80.73 818	67.30 813	34.75 798	30.51 797	31.88 798	48.27 807	41.88 807	46.64 809	55.54 812	21.62 802	18.89 809	23.48 804	23.22 805	29.20 807	33.05 804

CasAABBNet	41.80 807	40.20 805	53.41 809	47.73 805	45.18 802	62.51 808	80.71 816	67.26 812	34.80 801	30.49 796	31.88 798	48.24 806	41.81 806	46.63 808	55.64 814	21.60 800	18.88 807	23.48 804	23.22 805	29.19 806	33.05 804

Selective-RAFT-Error	41.77 804	40.16 804	53.34 807	47.73 805	45.25 805	62.51 808	80.64 815	67.22 810	34.93 803	30.64 800	31.81 797	48.11 804	42.11 810	46.57 806	54.95 809	21.61 801	18.87 806	23.48 804	23.15 803	29.16 804	33.08 807

Hybrid-DGEV	41.74 801	40.15 803	53.21 806	47.72 804	45.04 800	62.46 807	80.71 816	67.23 811	34.70 797	30.38 794	31.64 795	48.32 809	41.44 804	46.71 812	55.65 815	21.63 804	18.85 805	23.50 809	23.21 804	29.18 805	33.09 808

LRCNet_RVC	25.52 792	33.45 798	23.21 777	31.79 800	32.78 795	6.74 751	1.18 582	25.88 792	4.46 731	28.94 792	30.89 793	24.91 792	17.57 781	27.66 795	24.34 789	35.26 813	25.60 812	35.91 813	33.81 808	31.90 810	34.10 809

HaxPig	43.25 808	43.65 808	45.00 795	33.85 801	35.61 797	32.69 797	30.52 791	45.09 806	42.97 807	48.77 807	48.17 807	43.00 799	40.26 799	44.58 803	43.61 804	47.18 816	49.30 817	51.54 817	50.25 816	43.73 811	45.29 810

AVERAGE_ROB	44.46 809	45.91 809	46.59 796	40.59 803	38.66 798	32.99 798	30.52 791	46.19 807	43.26 808	49.59 810	48.97 808	44.62 801	39.89 798	45.04 804	43.94 805	48.74 817	50.69 818	50.80 816	49.79 815	45.54 814	46.97 811

TARSTereo(ZeroShot)	17.40 783	0.99 567	27.70 786	1.66 675	47.94 807	18.87 783	35.88 799	13.76 777	16.36 779	15.12 787	16.16 785	21.76 781	18.07 784	12.38 754	14.22 752	0.92 707	0.57 683	0.80 713	34.56 809	2.36 737	47.91 812

TestStereooo	17.40 783	0.99 567	27.70 786	1.66 675	47.94 807	18.87 783	35.88 799	13.76 777	16.36 779	15.12 787	16.16 785	21.76 781	18.07 784	12.38 754	14.22 752	0.92 707	0.57 683	0.80 713	34.56 809	2.36 737	47.91 812

zzzz2	62.05 814	59.17 814	79.56 817	72.07 813	67.48 811	93.36 819	121.04 822	99.79 821	52.42 813	44.70 805	47.17 805	69.71 813	59.48 815	69.15 816	80.64 820	32.46 810	28.45 813	35.17 811	35.02 811	43.94 812	50.13 814

noway5	62.05 814	59.17 814	79.56 817	72.07 813	67.48 811	93.36 819	121.04 822	99.79 821	52.42 813	44.70 805	47.17 805	69.71 813	59.48 815	69.15 816	80.64 820	32.46 810	28.45 813	35.17 811	35.02 811	43.94 812	50.13 814

MEDIAN_ROB	47.37 810	49.08 810	49.92 799	40.32 802	39.97 799	34.95 799	33.43 797	49.17 808	46.39 810	53.06 812	52.65 811	47.65 803	42.23 811	48.35 813	47.29 806	52.10 818	54.04 819	54.28 818	53.48 817	48.76 815	50.33 816

LSM0	49.58 811	40.04 802	53.62 810	97.15 817	128.68 822	62.75 812	79.89 812	67.63 816	35.11 805	33.02 803	32.61 802	48.43 810	41.60 805	46.60 807	55.43 811	21.63 804	18.99 811	23.62 810	23.13 801	29.47 809	52.26 817

zzzzzz3	69.47 818	68.75 817	95.95 821	92.04 815	86.19 814	92.69 818	109.30 820	107.64 823	55.63 815	49.24 809	52.63 809	85.19 819	79.67 820	70.47 818	82.28 823	37.59 814	29.10 815	39.83 815	38.78 813	54.76 817	61.64 818

zzz1	69.44 817	68.76 818	95.90 820	92.07 816	86.22 815	92.47 817	109.30 820	107.66 824	55.65 816	49.21 808	52.63 809	85.10 818	79.74 821	70.47 818	82.00 822	37.59 814	29.10 815	39.82 814	38.78 813	54.75 816	61.65 819

DPSimNet_ROB	102.30 819	119.72 825	143.59 824	109.42 818	94.10 816	127.22 823	127.15 824	26.62 793	102.36 826	149.58 827	83.99 822	139.34 826	137.54 826	64.62 815	82.36 824	105.18 820	66.15 821	120.15 821	69.61 820	99.58 819	77.72 820

RSGM-EC	108.14 820	104.44 822	68.66 814	115.42 819	109.31 819	116.48 821	139.19 825	127.02 825	55.95 817	55.27 813	71.01 816	116.54 823	111.76 824	176.57 824	175.06 825	117.34 824	71.64 822	140.65 823	83.55 821	123.96 822	82.91 821

acva	108.14 820	104.44 822	68.66 814	115.42 819	109.31 819	116.48 821	139.19 825	127.02 825	55.95 817	55.27 813	71.01 816	116.54 823	111.76 824	176.57 824	175.06 825	117.34 824	71.64 822	140.65 823	83.55 821	123.96 822	82.91 821

xxxxx1	112.33 822	88.53 819	37.76 792	227.84 824	157.23 824	39.05 802	61.41 809	93.76 818	79.29 823	62.45 816	74.79 818	78.32 815	70.96 817	33.47 797	70.69 816	114.00 821	130.36 825	259.31 826	274.34 826	145.54 824	147.50 823

tt_ll	112.33 822	88.53 819	37.76 792	227.84 824	157.23 824	39.05 802	61.41 809	93.76 818	79.29 823	62.45 816	74.79 818	78.32 815	70.96 817	33.47 797	70.69 816	114.00 821	130.36 825	259.31 826	274.34 826	145.54 824	147.50 823

ff	112.33 822	88.53 819	37.76 792	227.84 824	157.23 824	39.05 802	61.41 809	93.76 818	79.29 823	62.45 816	74.79 818	78.32 815	70.96 817	33.47 797	70.69 816	114.00 821	130.36 825	259.31 826	274.34 826	145.54 824	147.50 823

Selective-IGEV-i16pa	129.35 825	164.95 826	19.57 680	3.26 750	2.26 735	202.88 827	5.86 755	236.38 828	207.45 828	116.27 825	209.82 826	153.71 827	219.30 828	258.04 828	190.96 827	192.94 827	94.03 824	90.21 820	64.92 819	4.40 762	149.67 826

test_example2	212.63 826	219.92 827	221.87 826	213.67 823	221.17 827	199.47 826	200.74 827	185.30 827	141.66 827	209.52 828	213.45 827	210.82 828	205.48 827	221.27 827	216.64 828	236.83 828	242.07 828	213.93 825	217.01 825	235.69 828	226.10 827

FSD					0.60 285	0.77 18	0.67 259	1.57 81	0.68 20	0.72 155	0.62 78	1.02 299	0.72 178	0.81 55	0.73 244	0.59 656	0.54 675	0.57 665	0.54 669	0.57 598

ccccc		629.75 828		567.84 827	570.84 828	582.44 828		613.82 829		614.58 829		555.57 829		666.94 829		781.57 829	507.24 829	391.36 829	342.44 829	689.82 829

ASD4		113.98 824

Low-res two-view benchmark