Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

asda	0.11 91	0.11 281	0.16 77	0.17 73	0.09 92	0.14 69	0.12 53	0.24 204	0.16 125	0.11 111	0.11 97	0.08 8	0.10 110	0.15 104	0.12 163	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

asd	0.10 16	0.10 188	0.15 44	0.17 73	0.10 176	0.16 155	0.10 12	0.19 81	0.13 53	0.12 147	0.11 97	0.09 40	0.10 110	0.16 142	0.11 82	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 88	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 91	0.10 188	0.14 23	0.17 73	0.10 176	0.15 97	0.12 53	0.25 226	0.17 159	0.14 218	0.13 146	0.09 40	0.09 50	0.18 197	0.12 163	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25_new	0.11 91	0.11 281	0.16 77	0.17 73	0.10 176	0.17 201	0.12 53	0.21 128	0.14 81	0.12 147	0.13 146	0.09 40	0.10 110	0.15 104	0.12 163	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 91	0.11 281	0.16 77	0.17 73	0.10 176	0.17 201	0.12 53	0.21 128	0.14 81	0.12 147	0.13 146	0.09 40	0.10 110	0.15 104	0.12 163	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 91	0.11 281	0.16 77	0.17 73	0.10 176	0.17 201	0.12 53	0.21 128	0.14 81	0.12 147	0.13 146	0.09 40	0.10 110	0.15 104	0.12 163	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 16	0.10 188	0.15 44	0.17 73	0.09 92	0.15 97	0.10 12	0.19 81	0.13 53	0.12 147	0.12 122	0.08 8	0.11 174	0.16 142	0.12 163	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 88	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 91	0.10 188	0.14 23	0.17 73	0.09 92	0.17 201	0.09 4	0.22 155	0.16 125	0.13 186	0.13 146	0.09 40	0.11 174	0.19 233	0.13 233	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MGW-Stereo-1	0.10 16	0.07 5	0.13 8	0.17 73	0.07 10	0.15 97	0.14 156	0.14 17	0.14 81	0.13 186	0.12 122	0.10 81	0.10 110	0.15 104	0.12 163	0.05 9	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

test410_97500	0.10 16	0.09 117	0.17 110	0.18 137	0.10 176	0.16 155	0.09 4	0.18 63	0.13 53	0.09 26	0.09 28	0.09 40	0.08 21	0.14 51	0.10 30	0.05 9	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

test410	0.10 16	0.09 117	0.18 137	0.18 137	0.10 176	0.16 155	0.09 4	0.18 63	0.14 81	0.10 66	0.09 28	0.09 40	0.08 21	0.14 51	0.10 30	0.05 9	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

SCION-Mon(vits-remp)	0.15 267	0.18 579	0.40 451	0.27 659	0.26 717	0.46 680	0.12 53	0.24 204	0.19 201	0.09 26	0.11 97	0.08 8	0.07 4	0.14 51	0.11 82	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

GELT-Stereo	0.13 184	0.09 117	0.16 77	0.20 293	0.14 464	0.14 69	0.15 220	0.33 366	0.23 303	0.14 218	0.11 97	0.11 128	0.11 174	0.16 142	0.11 82	0.05 9	0.05 50	0.07 203	0.07 301	0.05 7	0.05 52

monster-pro	0.10 16	0.08 53	0.13 8	0.17 73	0.08 54	0.13 44	0.12 53	0.24 204	0.19 201	0.09 26	0.11 97	0.08 8	0.07 4	0.14 51	0.11 82	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

TS12	0.12 132	0.08 53	0.17 110	0.21 358	0.09 92	0.19 266	0.14 156	0.23 181	0.16 125	0.14 218	0.19 276	0.12 171	0.13 268	0.17 163	0.15 310	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.05 7	0.05 52

canet-new	0.12 132	0.11 281	0.28 286	0.20 293	0.09 92	0.15 97	0.14 156	0.22 155	0.16 125	0.09 26	0.11 97	0.09 40	0.12 216	0.20 258	0.09 12	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.05 52

bcnet-new	0.12 132	0.11 281	0.32 338	0.20 293	0.08 54	0.16 155	0.13 109	0.19 81	0.17 159	0.11 111	0.12 122	0.11 128	0.11 174	0.19 233	0.10 30	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.05 52

LWStereo	0.12 132	0.10 188	0.27 269	0.19 203	0.08 54	0.16 155	0.14 156	0.21 128	0.15 105	0.10 66	0.13 146	0.10 81	0.12 216	0.20 258	0.09 12	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.04 1

LMStereo	0.13 184	0.11 281	0.44 510	0.21 358	0.08 54	0.14 69	0.14 156	0.21 128	0.16 125	0.10 66	0.13 146	0.10 81	0.13 268	0.18 197	0.09 12	0.05 9	0.04 2	0.06 73	0.05 88	0.07 240	0.05 52

ARStereo	0.12 132	0.12 347	0.28 286	0.19 203	0.08 54	0.17 201	0.15 220	0.22 155	0.18 181	0.11 111	0.14 187	0.10 81	0.11 174	0.17 163	0.10 30	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.05 52

ARStereo-new	0.12 132	0.11 281	0.26 256	0.19 203	0.07 10	0.14 69	0.14 156	0.21 128	0.18 181	0.12 147	0.15 204	0.11 128	0.12 216	0.13 19	0.11 82	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.05 52

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 91	0.10 188	0.26 256	0.18 137	0.09 92	0.14 69	0.14 156	0.20 109	0.13 53	0.11 111	0.13 146	0.10 81	0.11 174	0.14 51	0.10 30	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.05 7	0.05 52

CHEStereo	0.12 132	0.11 281	0.22 206	0.19 203	0.11 245	0.16 155	0.14 156	0.19 81	0.15 105	0.13 186	0.16 224	0.11 128	0.12 216	0.14 51	0.10 30	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.06 141	0.05 52

TOTStereo	0.12 132	0.11 281	0.28 286	0.20 293	0.08 54	0.15 97	0.13 109	0.22 155	0.19 201	0.12 147	0.14 187	0.12 171	0.12 216	0.15 104	0.11 82	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.05 52

KABStereo	0.12 132	0.11 281	0.24 232	0.20 293	0.09 92	0.19 266	0.15 220	0.26 248	0.20 234	0.11 111	0.12 122	0.10 81	0.13 268	0.17 163	0.11 82	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.05 52

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 132	0.10 188	0.21 187	0.21 358	0.11 245	0.20 311	0.16 279	0.21 128	0.17 159	0.12 147	0.17 243	0.11 128	0.12 216	0.14 51	0.11 82	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.05 52

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 132	0.09 117	0.17 110	0.19 203	0.11 245	0.14 69	0.16 279	0.21 128	0.20 234	0.10 66	0.17 243	0.11 128	0.12 216	0.12 9	0.10 30	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.08 390	0.05 7	0.06 191

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 91	0.09 117	0.17 110	0.18 137	0.10 176	0.15 97	0.16 279	0.23 181	0.15 105	0.10 66	0.16 224	0.09 40	0.11 174	0.13 19	0.10 30	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.08 390	0.05 7	0.08 393

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 228	0.19 596	0.70 665	0.17 73	0.12 327	0.13 44	0.14 156	0.24 204	0.17 159	0.10 66	0.12 122	0.10 81	0.10 110	0.13 19	0.10 30	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.07 301	0.05 7	0.07 304

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 132	0.09 117	0.18 137	0.18 137	0.09 92	0.13 44	0.16 279	0.25 226	0.21 256	0.11 111	0.16 224	0.09 40	0.11 174	0.13 19	0.10 30	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.07 301	0.04 1	0.05 52

BLMT-Stereo	0.09 2	0.06 1	0.14 23	0.17 73	0.09 92	0.09 9	0.14 156	0.10 2	0.14 81	0.07 1	0.09 28	0.07 2	0.07 4	0.11 2	0.11 82	0.05 9	0.04 2	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.05 52

BStereo	0.13 184	0.10 188	0.42 486	0.18 137	0.11 245	0.13 44	0.14 156	0.24 204	0.22 276	0.12 147	0.11 97	0.12 171	0.09 50	0.16 142	0.14 274	0.05 9	0.06 309	0.06 73	0.08 390	0.05 7	0.06 191

Anonymus123	0.14 228	0.10 188	0.42 486	0.18 137	0.11 245	0.36 619	0.14 156	0.28 288	0.22 276	0.12 147	0.11 97	0.12 171	0.09 50	0.16 142	0.14 274	0.05 9	0.06 309	0.06 73	0.08 390	0.05 7	0.06 191

NLSM3	0.13 184	0.10 188	0.17 110	0.21 358	0.13 412	0.18 230	0.16 279	0.30 326	0.24 321	0.11 111	0.15 204	0.12 171	0.13 268	0.17 163	0.15 310	0.05 9	0.05 50	0.08 325	0.08 390	0.05 7	0.05 52

BridgeDepth	0.10 16	0.09 117	0.14 23	0.19 203	0.07 10	0.16 155	0.12 53	0.16 37	0.12 34	0.08 3	0.09 28	0.14 240	0.13 268	0.14 51	0.10 30	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 88	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.10 16	0.08 53	0.13 8	0.17 73	0.08 54	0.14 69	0.12 53	0.24 204	0.19 201	0.09 26	0.11 97	0.08 8	0.07 4	0.14 51	0.11 82	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 16	0.08 53	0.13 8	0.18 137	0.10 176	0.13 44	0.12 53	0.15 24	0.12 34	0.10 66	0.13 146	0.10 81	0.10 110	0.14 51	0.11 82	0.05 9	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 16	0.08 53	0.13 8	0.17 73	0.08 54	0.13 44	0.12 53	0.24 204	0.19 201	0.09 26	0.11 97	0.08 8	0.07 4	0.14 51	0.11 82	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

AdaDepth	0.11 91	0.09 117	0.20 173	0.20 293	0.10 176	0.19 266	0.13 109	0.16 37	0.13 53	0.10 66	0.10 65	0.09 40	0.09 50	0.19 233	0.12 163	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.05 7	0.05 52

2.25w	0.11 91	0.09 117	0.15 44	0.17 73	0.09 92	0.15 97	0.10 12	0.19 81	0.18 181	0.14 218	0.17 243	0.09 40	0.10 110	0.18 197	0.13 233	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

4.5_new	0.11 91	0.11 281	0.15 44	0.17 73	0.09 92	0.14 69	0.12 53	0.21 128	0.16 125	0.13 186	0.13 146	0.08 8	0.09 50	0.13 19	0.11 82	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 88	0.06 141	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 91	0.11 281	0.15 44	0.17 73	0.09 92	0.14 69	0.12 53	0.21 128	0.16 125	0.13 186	0.13 146	0.08 8	0.09 50	0.13 19	0.11 82	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 88	0.06 141	0.04 1

2.5w	0.11 91	0.10 188	0.15 44	0.18 137	0.09 92	0.15 97	0.15 220	0.20 109	0.15 105	0.12 147	0.13 146	0.10 81	0.09 50	0.17 163	0.11 82	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 88	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 91	0.09 117	0.14 23	0.16 31	0.09 92	0.15 97	0.12 53	0.25 226	0.16 125	0.14 218	0.13 146	0.08 8	0.10 110	0.16 142	0.13 233	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 52

3.25w_new	0.11 91	0.09 117	0.15 44	0.17 73	0.09 92	0.19 266	0.10 12	0.22 155	0.17 159	0.14 218	0.12 122	0.10 81	0.11 174	0.17 163	0.12 163	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 52

3.25w	0.11 91	0.09 117	0.15 44	0.17 73	0.09 92	0.19 266	0.10 12	0.22 155	0.17 159	0.14 218	0.12 122	0.10 81	0.11 174	0.17 163	0.12 163	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 52

3.75w	0.11 91	0.09 117	0.15 44	0.17 73	0.11 245	0.18 230	0.12 53	0.23 181	0.14 81	0.13 186	0.11 97	0.08 8	0.10 110	0.16 142	0.11 82	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3w_stereo	0.12 132	0.11 281	0.18 137	0.18 137	0.08 54	0.16 155	0.15 220	0.27 265	0.19 201	0.12 147	0.12 122	0.07 2	0.12 216	0.15 104	0.11 82	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

2w_stereo	0.11 91	0.10 188	0.15 44	0.18 137	0.08 54	0.16 155	0.14 156	0.27 265	0.20 234	0.14 218	0.14 187	0.08 8	0.11 174	0.13 19	0.12 163	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 88	0.05 7	0.04 1

1w_stereo	0.12 132	0.08 53	0.14 23	0.18 137	0.09 92	0.16 155	0.15 220	0.25 226	0.21 256	0.13 186	0.16 224	0.08 8	0.12 216	0.16 142	0.13 233	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

monsterstereo	0.11 91	0.09 117	0.14 23	0.19 203	0.12 327	0.14 69	0.12 53	0.25 226	0.17 159	0.13 186	0.16 224	0.08 8	0.09 50	0.19 233	0.11 82	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo	0.13 184	0.10 188	0.24 232	0.20 293	0.09 92	0.16 155	0.18 384	0.21 128	0.18 181	0.11 111	0.17 243	0.09 40	0.09 50	0.15 104	0.14 274	0.05 9	0.06 309	0.08 325	0.08 390	0.07 240	0.05 52

MonSter	0.10 16	0.08 53	0.13 8	0.17 73	0.08 54	0.14 69	0.12 53	0.24 204	0.19 201	0.09 26	0.11 97	0.08 8	0.07 4	0.14 51	0.11 82	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

GIO	0.15 267	0.08 53	0.30 311	0.19 203	0.10 176	0.19 266	0.17 332	0.26 248	0.25 339	0.16 270	0.21 309	0.18 313	0.10 110	0.21 286	0.12 163	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.06 141	0.07 304

WiStereo	0.10 16	0.08 53	0.16 77	0.16 31	0.07 10	0.15 97	0.12 53	0.15 24	0.13 53	0.09 26	0.07 6	0.12 171	0.10 110	0.14 51	0.09 12	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

tt6	0.10 16	0.08 53	0.16 77	0.16 31	0.07 10	0.15 97	0.12 53	0.15 24	0.13 53	0.09 26	0.07 6	0.12 171	0.10 110	0.14 51	0.09 12	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

tt7	0.10 16	0.10 188	0.13 8	0.19 203	0.07 10	0.14 69	0.13 109	0.17 48	0.12 34	0.09 26	0.07 6	0.10 81	0.10 110	0.15 104	0.09 12	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.05 88	0.05 7	0.04 1

tt8	0.10 16	0.10 188	0.14 23	0.19 203	0.07 10	0.14 69	0.13 109	0.18 63	0.13 53	0.09 26	0.08 22	0.11 128	0.10 110	0.13 19	0.09 12	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.05 88	0.05 7	0.04 1

tt9	0.10 16	0.10 188	0.14 23	0.19 203	0.07 10	0.13 44	0.12 53	0.19 81	0.14 81	0.09 26	0.06 1	0.10 81	0.10 110	0.13 19	0.09 12	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.05 88	0.05 7	0.04 1

TYNG	0.10 16	0.10 188	0.14 23	0.19 203	0.07 10	0.14 69	0.12 53	0.18 63	0.14 81	0.09 26	0.06 1	0.10 81	0.10 110	0.13 19	0.08 1	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.05 88	0.05 7	0.04 1

CR-Stereo	0.09 2	0.10 188	0.14 23	0.15 10	0.07 10	0.10 24	0.13 109	0.15 24	0.11 18	0.08 3	0.08 22	0.10 81	0.10 110	0.13 19	0.09 12	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.05 88	0.06 141	0.06 191

GFORCE	0.10 16	0.09 117	0.13 8	0.21 358	0.08 54	0.15 97	0.10 12	0.19 81	0.10 7	0.10 66	0.10 65	0.10 81	0.13 268	0.12 9	0.08 1	0.06 54	0.04 2	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-w-DA	0.12 132	0.11 281	0.26 256	0.20 293	0.08 54	0.14 69	0.12 53	0.21 128	0.19 201	0.12 147	0.12 122	0.12 171	0.11 174	0.14 51	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.07 240	0.05 52

E$^{3}$Stereo	0.11 91	0.08 53	0.18 137	0.16 31	0.10 176	0.15 97	0.13 109	0.19 81	0.15 105	0.10 66	0.10 65	0.12 171	0.10 110	0.18 197	0.12 163	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.06 191

LLLLL	0.11 91	0.08 53	0.18 137	0.16 31	0.10 176	0.15 97	0.13 109	0.19 81	0.15 105	0.10 66	0.10 65	0.12 171	0.10 110	0.18 197	0.12 163	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.06 191

LLL	0.11 91	0.08 53	0.17 110	0.16 31	0.10 176	0.16 155	0.15 220	0.19 81	0.15 105	0.10 66	0.10 65	0.12 171	0.10 110	0.21 286	0.12 163	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.05 7	0.06 191

100	0.10 16	0.08 53	0.17 110	0.17 73	0.10 176	0.11 28	0.13 109	0.17 48	0.15 105	0.10 66	0.10 65	0.12 171	0.10 110	0.16 142	0.12 163	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.05 7	0.05 52

300	0.10 16	0.07 5	0.17 110	0.16 31	0.09 92	0.13 44	0.13 109	0.20 109	0.15 105	0.10 66	0.10 65	0.12 171	0.10 110	0.13 19	0.12 163	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.05 52

Last	0.11 91	0.07 5	0.17 110	0.16 31	0.09 92	0.14 69	0.13 109	0.18 63	0.15 105	0.10 66	0.09 28	0.14 240	0.10 110	0.18 197	0.13 233	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.06 191

FORCE_4.7	0.10 16	0.10 188	0.12 1	0.21 358	0.08 54	0.15 97	0.15 220	0.19 81	0.14 81	0.08 3	0.10 65	0.08 8	0.10 110	0.15 104	0.08 1	0.06 54	0.05 50	0.08 325	0.07 301	0.06 141	0.04 1

F5.5	0.10 16	0.10 188	0.13 8	0.20 293	0.07 10	0.15 97	0.12 53	0.21 128	0.12 34	0.08 3	0.10 65	0.10 81	0.09 50	0.13 19	0.08 1	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.06 141	0.04 1

F8.5	0.10 16	0.09 117	0.12 1	0.20 293	0.07 10	0.13 44	0.11 30	0.21 128	0.12 34	0.09 26	0.10 65	0.11 128	0.09 50	0.14 51	0.08 1	0.06 54	0.04 2	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.04 1

FORCE_9	0.10 16	0.09 117	0.12 1	0.19 203	0.07 10	0.13 44	0.12 53	0.21 128	0.12 34	0.09 26	0.10 65	0.11 128	0.09 50	0.14 51	0.08 1	0.06 54	0.04 2	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.04 1

FORCE_8	0.10 16	0.10 188	0.12 1	0.20 293	0.07 10	0.13 44	0.12 53	0.21 128	0.13 53	0.09 26	0.10 65	0.11 128	0.10 110	0.14 51	0.08 1	0.06 54	0.04 2	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.04 1

F7	0.10 16	0.09 117	0.12 1	0.19 203	0.07 10	0.13 44	0.12 53	0.22 155	0.13 53	0.09 26	0.09 28	0.10 81	0.10 110	0.15 104	0.08 1	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.04 1

TT111	0.10 16	0.07 5	0.17 110	0.16 31	0.09 92	0.14 69	0.12 53	0.19 81	0.13 53	0.10 66	0.08 22	0.12 171	0.10 110	0.14 51	0.12 163	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.05 52

FORCE_4	0.10 16	0.08 53	0.14 23	0.19 203	0.07 10	0.16 155	0.14 156	0.20 109	0.11 18	0.09 26	0.10 65	0.12 171	0.10 110	0.17 163	0.08 1	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.04 1

FORCE_5	0.10 16	0.09 117	0.13 8	0.20 293	0.07 10	0.13 44	0.12 53	0.21 128	0.10 7	0.08 3	0.10 65	0.11 128	0.09 50	0.14 51	0.08 1	0.06 54	0.04 2	0.06 73	0.06 198	0.06 141	0.05 52

FORCE_6	0.10 16	0.11 281	0.12 1	0.19 203	0.07 10	0.15 97	0.12 53	0.21 128	0.12 34	0.09 26	0.10 65	0.09 40	0.09 50	0.15 104	0.09 12	0.06 54	0.04 2	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.05 52

rgla	0.10 16	0.11 281	0.15 44	0.18 137	0.11 245	0.15 97	0.11 30	0.15 24	0.12 34	0.10 66	0.08 22	0.08 8	0.09 50	0.14 51	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

416test1013	0.10 16	0.10 188	0.16 77	0.18 137	0.11 245	0.16 155	0.11 30	0.15 24	0.13 53	0.11 111	0.09 28	0.08 8	0.09 50	0.13 19	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.06 141	0.05 52

416test	0.10 16	0.10 188	0.15 44	0.18 137	0.11 245	0.15 97	0.11 30	0.15 24	0.12 34	0.10 66	0.09 28	0.08 8	0.09 50	0.13 19	0.10 30	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.05 7	0.05 52

LACA_dic	0.09 2	0.12 347	0.15 44	0.16 31	0.07 10	0.14 69	0.11 30	0.12 8	0.11 18	0.09 26	0.08 22	0.09 40	0.08 21	0.15 104	0.09 12	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.07 240	0.05 52

monster_256*512	0.17 307	0.12 347	0.18 137	0.23 496	0.13 412	0.21 345	0.19 433	0.40 469	0.29 401	0.19 319	0.22 325	0.24 413	0.17 385	0.18 197	0.16 339	0.06 54	0.05 50	0.08 325	0.08 390	0.08 338	0.07 304

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 132	0.12 347	0.17 110	0.22 435	0.10 176	0.15 97	0.13 109	0.18 63	0.14 81	0.11 111	0.13 146	0.10 81	0.08 21	0.20 258	0.14 274	0.06 54	0.06 309	0.08 325	0.08 390	0.07 240	0.07 304

over v1	0.11 91	0.13 421	0.15 44	0.19 203	0.06 1	0.15 97	0.10 12	0.18 63	0.10 7	0.10 66	0.09 28	0.11 128	0.14 307	0.18 197	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.06 141	0.06 191

anonymous	0.11 91	0.09 117	0.20 173	0.18 137	0.10 176	0.08 4	0.14 156	0.16 37	0.17 159	0.12 147	0.13 146	0.09 40	0.07 4	0.13 19	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.05 52

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 16	0.09 117	0.17 110	0.13 1	0.09 92	0.11 28	0.16 279	0.12 8	0.11 18	0.09 26	0.13 146	0.06 1	0.09 50	0.11 2	0.14 274	0.06 54	0.06 309	0.08 325	0.09 502	0.07 240	0.07 304

testmc14	0.10 16	0.07 5	0.14 23	0.18 137	0.07 10	0.16 155	0.14 156	0.15 24	0.12 34	0.10 66	0.13 146	0.10 81	0.08 21	0.12 9	0.10 30	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

derf	0.10 16	0.07 5	0.15 44	0.17 73	0.09 92	0.11 28	0.12 53	0.17 48	0.14 81	0.08 3	0.09 28	0.11 128	0.09 50	0.14 51	0.11 82	0.06 54	0.06 309	0.05 1	0.05 88	0.05 7	0.05 52

mm2	0.10 16	0.07 5	0.15 44	0.16 31	0.09 92	0.09 9	0.12 53	0.17 48	0.13 53	0.08 3	0.09 28	0.11 128	0.09 50	0.14 51	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

mm1	0.09 2	0.07 5	0.15 44	0.16 31	0.09 92	0.09 9	0.12 53	0.14 17	0.13 53	0.08 3	0.09 28	0.11 128	0.09 50	0.14 51	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

CAR	0.10 16	0.07 5	0.16 77	0.16 31	0.09 92	0.14 69	0.10 12	0.19 81	0.13 53	0.10 66	0.10 65	0.08 8	0.07 4	0.15 104	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.05 7	0.05 52

MSE-Stereo	0.10 16	0.07 5	0.16 77	0.16 31	0.09 92	0.14 69	0.10 12	0.19 81	0.13 53	0.09 26	0.10 65	0.08 8	0.07 4	0.15 104	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.05 7	0.05 52

CR7Stereo	0.12 132	0.11 281	0.27 269	0.19 203	0.11 245	0.16 155	0.14 156	0.19 81	0.14 81	0.11 111	0.14 187	0.10 81	0.11 174	0.12 9	0.10 30	0.06 54	0.04 2	0.06 73	0.05 88	0.07 240	0.05 52

BARStereo	0.12 132	0.13 421	0.28 286	0.20 293	0.09 92	0.16 155	0.15 220	0.20 109	0.16 125	0.11 111	0.14 187	0.09 40	0.13 268	0.18 197	0.10 30	0.06 54	0.04 2	0.06 73	0.05 88	0.07 240	0.06 191

FCBStereo	0.12 132	0.11 281	0.27 269	0.20 293	0.09 92	0.18 230	0.13 109	0.18 63	0.13 53	0.12 147	0.12 122	0.13 206	0.13 268	0.14 51	0.10 30	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.05 52

PSGStereo	0.12 132	0.11 281	0.27 269	0.20 293	0.09 92	0.18 230	0.13 109	0.18 63	0.13 53	0.12 147	0.12 122	0.13 206	0.13 268	0.14 51	0.10 30	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.05 52

MUNStereo	0.12 132	0.11 281	0.35 378	0.20 293	0.08 54	0.16 155	0.14 156	0.19 81	0.14 81	0.12 147	0.14 187	0.12 171	0.12 216	0.15 104	0.10 30	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.07 301	0.07 240	0.05 52

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.12 132	0.11 281	0.26 256	0.20 293	0.08 54	0.14 69	0.12 53	0.21 128	0.19 201	0.12 147	0.12 122	0.12 171	0.11 174	0.14 51	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.07 240	0.05 52

RMAStereo	0.12 132	0.12 347	0.27 269	0.21 358	0.09 92	0.19 266	0.14 156	0.24 204	0.17 159	0.12 147	0.13 146	0.11 128	0.12 216	0.14 51	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.07 240	0.05 52

ATMStereo	0.12 132	0.11 281	0.23 222	0.22 435	0.09 92	0.16 155	0.14 156	0.24 204	0.19 201	0.12 147	0.11 97	0.09 40	0.13 268	0.14 51	0.11 82	0.06 54	0.04 2	0.07 203	0.05 88	0.08 338	0.05 52

ACMStereo	0.12 132	0.11 281	0.25 246	0.21 358	0.08 54	0.13 44	0.14 156	0.25 226	0.21 256	0.12 147	0.15 204	0.09 40	0.14 307	0.15 104	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.07 240	0.05 52

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 132	0.08 53	0.18 137	0.18 137	0.13 412	0.20 311	0.16 279	0.23 181	0.18 181	0.12 147	0.15 204	0.14 240	0.13 268	0.13 19	0.12 163	0.06 54	0.04 2	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 228	0.21 624	0.47 539	0.17 73	0.12 327	0.15 97	0.14 156	0.24 204	0.16 125	0.11 111	0.14 187	0.12 171	0.10 110	0.14 51	0.10 30	0.06 54	0.06 309	0.06 73	0.08 390	0.05 7	0.07 304

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 132	0.08 53	0.29 300	0.17 73	0.09 92	0.15 97	0.14 156	0.19 81	0.17 159	0.11 111	0.14 187	0.11 128	0.12 216	0.13 19	0.10 30	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.05 7	0.19 695

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 184	0.09 117	0.19 155	0.18 137	0.14 464	0.19 266	0.15 220	0.25 226	0.22 276	0.15 241	0.20 293	0.10 81	0.09 50	0.14 51	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.05 52

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 184	0.09 117	0.22 206	0.18 137	0.14 464	0.18 230	0.15 220	0.23 181	0.21 256	0.16 270	0.22 325	0.10 81	0.09 50	0.15 104	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.05 52

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 184	0.09 117	0.20 173	0.18 137	0.14 464	0.18 230	0.15 220	0.25 226	0.22 276	0.16 270	0.21 309	0.09 40	0.09 50	0.13 19	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.05 52

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 184	0.11 281	0.38 427	0.17 73	0.11 245	0.17 201	0.14 156	0.23 181	0.17 159	0.11 111	0.14 187	0.13 206	0.11 174	0.14 51	0.10 30	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.05 52

PSi22	0.14 228	0.13 421	0.29 300	0.19 203	0.09 92	0.17 201	0.12 53	0.28 288	0.23 303	0.13 186	0.14 187	0.22 376	0.13 268	0.29 443	0.14 274	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.07 240	0.06 191

Selective-IGEV-i32	0.12 132	0.09 117	0.22 206	0.19 203	0.10 176	0.15 97	0.14 156	0.27 265	0.15 105	0.13 186	0.14 187	0.13 206	0.08 21	0.21 286	0.12 163	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.06 141	0.05 52

GeoVLM	0.10 16	0.07 5	0.15 44	0.16 31	0.09 92	0.15 97	0.12 53	0.17 48	0.13 53	0.09 26	0.09 28	0.11 128	0.10 110	0.14 51	0.12 163	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

gcap_with_dpt	0.12 132	0.09 117	0.21 187	0.18 137	0.13 412	0.18 230	0.16 279	0.24 204	0.20 234	0.16 270	0.21 309	0.09 40	0.09 50	0.13 19	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.05 52

Pro-Stereo	0.10 16	0.07 5	0.14 23	0.17 73	0.10 176	0.17 201	0.13 109	0.11 4	0.13 53	0.10 66	0.09 28	0.08 8	0.06 1	0.22 309	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.08 390	0.05 7	0.05 52

MonSter++	0.10 16	0.07 5	0.15 44	0.16 31	0.09 92	0.15 97	0.12 53	0.17 48	0.13 53	0.09 26	0.09 28	0.11 128	0.10 110	0.14 51	0.12 163	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

HiDET	0.10 16	0.07 5	0.15 44	0.15 10	0.09 92	0.14 69	0.12 53	0.19 81	0.15 105	0.10 66	0.09 28	0.11 128	0.09 50	0.15 104	0.13 233	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

LCMNet	0.10 16	0.07 5	0.15 44	0.15 10	0.09 92	0.15 97	0.12 53	0.18 63	0.19 201	0.10 66	0.10 65	0.11 128	0.10 110	0.15 104	0.13 233	0.06 54	0.06 309	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

VIP-Stereo	0.12 132	0.12 347	0.21 187	0.18 137	0.11 245	0.24 426	0.12 53	0.19 81	0.18 181	0.10 66	0.13 146	0.11 128	0.09 50	0.19 233	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.05 7	0.05 52

Replicate-Monster	0.12 132	0.10 188	0.32 338	0.16 31	0.08 54	0.17 201	0.10 12	0.22 155	0.19 201	0.11 111	0.10 65	0.10 81	0.09 50	0.19 233	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.05 7	0.08 393

monsters	0.11 91	0.09 117	0.13 8	0.17 73	0.12 327	0.15 97	0.11 30	0.23 181	0.15 105	0.14 218	0.12 122	0.08 8	0.09 50	0.21 286	0.10 30	0.06 54	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 91	0.06 1	0.17 110	0.15 10	0.11 245	0.16 155	0.13 109	0.21 128	0.16 125	0.11 111	0.15 204	0.09 40	0.07 4	0.14 51	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.05 52

xyz-stereo-finetune2	0.17 307	0.11 281	0.26 256	0.16 31	0.09 92	0.27 481	0.19 433	0.27 265	0.20 234	0.22 352	0.28 392	0.21 364	0.22 472	0.37 510	0.22 508	0.06 54	0.05 50	0.08 325	0.06 198	0.06 141	0.07 304

xyz-stereo-finetune	0.16 285	0.12 347	0.23 222	0.16 31	0.08 54	0.23 403	0.20 488	0.29 305	0.31 432	0.19 319	0.22 325	0.19 334	0.15 327	0.29 443	0.20 459	0.06 54	0.06 309	0.08 325	0.06 198	0.06 141	0.06 191

LG-Stereo_L2	0.10 16	0.08 53	0.19 155	0.16 31	0.09 92	0.12 36	0.13 109	0.18 63	0.13 53	0.09 26	0.07 6	0.08 8	0.08 21	0.16 142	0.10 30	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 16	0.08 53	0.19 155	0.16 31	0.09 92	0.12 36	0.13 109	0.17 48	0.11 18	0.08 3	0.07 6	0.08 8	0.07 4	0.17 163	0.10 30	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test1	0.10 16	0.08 53	0.15 44	0.18 137	0.09 92	0.15 97	0.11 30	0.16 37	0.10 7	0.08 3	0.06 1	0.10 81	0.07 4	0.17 163	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.05 7	0.05 52

MLG-Stereo	0.10 16	0.08 53	0.15 44	0.18 137	0.07 10	0.15 97	0.11 30	0.17 48	0.11 18	0.08 3	0.06 1	0.10 81	0.08 21	0.18 197	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.05 7	0.05 52

MM-Stereo_test2	0.15 267	0.10 188	0.44 510	0.23 496	0.11 245	0.21 345	0.21 520	0.27 265	0.22 276	0.15 241	0.16 224	0.13 206	0.11 174	0.20 258	0.13 233	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.09 427	0.05 52

HART	0.15 267	0.11 281	0.30 311	0.21 358	0.09 92	0.17 201	0.16 279	0.30 326	0.19 201	0.15 241	0.25 362	0.17 299	0.09 50	0.21 286	0.12 163	0.06 54	0.07 453	0.07 203	0.05 88	0.08 338	0.06 191

GREAT-IGEV	0.12 132	0.09 117	0.25 246	0.16 31	0.11 245	0.14 69	0.16 279	0.17 48	0.17 159	0.10 66	0.15 204	0.09 40	0.09 50	0.18 197	0.10 30	0.06 54	0.07 453	0.06 73	0.05 88	0.07 240	0.10 528
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	0.20 403	0.13 421	0.33 355	0.18 137	0.15 528	0.17 201	0.16 279	0.34 379	0.21 256	0.37 606	0.39 541	0.36 563	0.24 504	0.29 443	0.21 486	0.06 54	0.05 50	0.08 325	0.09 502	0.09 427	0.07 304

CoSv	0.20 403	0.13 421	0.33 355	0.18 137	0.15 528	0.17 201	0.16 279	0.34 379	0.21 256	0.37 606	0.39 541	0.36 563	0.24 504	0.29 443	0.21 486	0.06 54	0.05 50	0.08 325	0.09 502	0.09 427	0.07 304

SCV_C0	0.14 228	0.11 281	0.25 246	0.19 203	0.12 327	0.15 97	0.16 279	0.30 326	0.22 276	0.13 186	0.15 204	0.13 206	0.09 50	0.24 335	0.10 30	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.09 427	0.06 191

AIO_rvc	0.12 132	0.11 281	0.22 206	0.19 203	0.10 176	0.15 97	0.17 332	0.20 109	0.16 125	0.11 111	0.13 146	0.13 206	0.08 21	0.22 309	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.07 304

fffft	0.13 184	0.09 117	0.24 232	0.19 203	0.10 176	0.17 201	0.19 433	0.22 155	0.16 125	0.14 218	0.11 97	0.13 206	0.10 110	0.24 335	0.18 401	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.07 240	0.06 191
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.11 91	0.08 53	0.17 110	0.17 73	0.09 92	0.22 378	0.14 156	0.14 17	0.16 125	0.11 111	0.10 65	0.09 40	0.08 21	0.21 286	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.05 7	0.05 52

SMoEStereo_RVC	0.13 184	0.10 188	0.22 206	0.19 203	0.10 176	0.19 266	0.17 332	0.19 81	0.19 201	0.15 241	0.13 146	0.12 171	0.11 174	0.24 335	0.16 339	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.06 141	0.06 191

mms	0.13 184	0.11 281	0.19 155	0.19 203	0.12 327	0.16 155	0.17 332	0.20 109	0.17 159	0.13 186	0.17 243	0.14 240	0.09 50	0.24 335	0.14 274	0.06 54	0.05 50	0.08 325	0.06 198	0.07 240	0.07 304

ours_stereo	0.13 184	0.11 281	0.23 222	0.20 293	0.11 245	0.17 201	0.18 384	0.20 109	0.19 201	0.13 186	0.18 267	0.14 240	0.10 110	0.23 319	0.14 274	0.06 54	0.05 50	0.08 325	0.06 198	0.06 141	0.05 52

fffy	0.14 228	0.11 281	0.24 232	0.20 293	0.10 176	0.19 266	0.18 384	0.22 155	0.19 201	0.13 186	0.16 224	0.15 263	0.13 268	0.25 368	0.14 274	0.06 54	0.06 309	0.08 325	0.06 198	0.07 240	0.06 191

WCG-NET	0.14 228	0.09 117	0.23 222	0.18 137	0.08 54	0.18 230	0.17 332	0.21 128	0.28 382	0.18 310	0.21 309	0.15 263	0.12 216	0.18 197	0.12 163	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.05 52

IGEV-Stereo++	0.11 91	0.08 53	0.15 44	0.19 203	0.11 245	0.14 69	0.10 12	0.22 155	0.18 181	0.10 66	0.13 146	0.10 81	0.11 174	0.14 51	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.05 52

AIO-Stereo	0.13 184	0.10 188	0.22 206	0.20 293	0.09 92	0.16 155	0.15 220	0.27 265	0.16 125	0.13 186	0.15 204	0.13 206	0.08 21	0.18 197	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.07 301	0.06 141	0.06 191

WCG-NET（raft）	0.14 228	0.09 117	0.23 222	0.17 73	0.08 54	0.19 266	0.16 279	0.23 181	0.26 352	0.18 310	0.19 276	0.20 350	0.12 216	0.21 286	0.12 163	0.06 54	0.06 309	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.05 52

RSM++	0.12 132	0.09 117	0.19 155	0.20 293	0.09 92	0.17 201	0.15 220	0.21 128	0.19 201	0.12 147	0.12 122	0.14 240	0.09 50	0.20 258	0.12 163	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.07 301	0.07 240	0.05 52

RSM	0.12 132	0.09 117	0.20 173	0.20 293	0.09 92	0.16 155	0.15 220	0.23 181	0.18 181	0.13 186	0.13 146	0.15 263	0.09 50	0.21 286	0.12 163	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.07 301	0.06 141	0.05 52

gcap-zeroshot	0.13 184	0.09 117	0.22 206	0.17 73	0.14 464	0.19 266	0.15 220	0.25 226	0.22 276	0.15 241	0.20 293	0.10 81	0.09 50	0.13 19	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.05 52

test_for_model	0.13 184	0.09 117	0.20 173	0.18 137	0.14 464	0.19 266	0.15 220	0.25 226	0.22 276	0.15 241	0.20 293	0.10 81	0.09 50	0.14 51	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.05 52

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 132	0.08 53	0.29 300	0.17 73	0.09 92	0.15 97	0.14 156	0.19 81	0.17 159	0.11 111	0.14 187	0.11 128	0.12 216	0.13 19	0.10 30	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.05 7	0.19 695

MoCha-V2	0.13 184	0.08 53	0.26 256	0.23 496	0.09 92	0.16 155	0.15 220	0.26 248	0.16 125	0.15 241	0.15 204	0.13 206	0.14 307	0.20 258	0.11 82	0.06 54	0.07 453	0.06 73	0.06 198	0.06 141	0.05 52

MIM_Stereo	0.18 333	0.12 347	0.38 427	0.20 293	0.11 245	0.17 201	0.14 156	0.35 403	0.25 339	0.27 412	0.35 493	0.23 398	0.13 268	0.27 408	0.16 339	0.06 54	0.07 453	0.08 325	0.08 390	0.08 338	0.06 191

testlalala	0.13 184	0.09 117	0.22 206	0.17 73	0.14 464	0.19 266	0.15 220	0.25 226	0.22 276	0.15 241	0.20 293	0.10 81	0.09 50	0.13 19	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.05 52

LL-Strereo2	0.18 333	0.18 579	0.39 443	0.22 435	0.12 327	0.24 426	0.13 109	0.31 338	0.23 303	0.24 377	0.20 293	0.24 413	0.12 216	0.26 388	0.15 310	0.06 54	0.06 309	0.12 612	0.09 502	0.08 338	0.07 304

4D-IteraStereo	0.17 307	0.16 544	0.50 567	0.21 358	0.14 464	0.19 266	0.17 332	0.28 288	0.28 382	0.23 361	0.20 293	0.20 350	0.11 174	0.19 233	0.14 274	0.06 54	0.04 2	0.10 514	0.08 390	0.08 338	0.06 191

LoS_RVC	0.13 184	0.10 188	0.19 155	0.18 137	0.16 561	0.20 311	0.18 384	0.20 109	0.17 159	0.13 186	0.19 276	0.12 171	0.15 327	0.17 163	0.13 233	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.05 7	0.12 593

Selective-IGEV	0.12 132	0.09 117	0.22 206	0.19 203	0.10 176	0.15 97	0.14 156	0.27 265	0.15 105	0.13 186	0.14 187	0.13 206	0.08 21	0.21 286	0.12 163	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.06 141	0.05 52

ProNet	0.14 228	0.12 347	0.25 246	0.19 203	0.11 245	0.19 266	0.19 433	0.27 265	0.20 234	0.14 218	0.13 146	0.13 206	0.12 216	0.24 335	0.12 163	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.07 240	0.07 304

RAFT_CTSACE	0.21 424	0.16 544	0.41 476	0.25 595	0.15 528	0.22 378	0.24 599	0.32 350	0.28 382	0.33 544	0.51 652	0.29 487	0.17 385	0.32 473	0.13 233	0.06 54	0.07 453	0.09 430	0.08 390	0.08 338	0.06 191

test_4	0.18 333	0.12 347	0.34 367	0.23 496	0.12 327	0.18 230	0.22 550	0.26 248	0.24 321	0.24 377	0.47 634	0.22 376	0.13 268	0.24 335	0.16 339	0.06 54	0.05 50	0.09 430	0.09 502	0.07 240	0.05 52

iRaft-Stereo_5w	0.23 478	0.18 579	0.44 510	0.22 435	0.13 412	0.19 266	0.19 433	0.37 435	0.32 444	0.28 425	0.37 512	0.34 544	0.23 486	0.65 659	0.27 573	0.06 54	0.06 309	0.08 325	0.07 301	0.09 427	0.08 393

test-3	0.16 285	0.09 117	0.31 328	0.21 358	0.11 245	0.18 230	0.16 279	0.30 326	0.27 363	0.26 401	0.16 224	0.22 376	0.12 216	0.26 388	0.18 401	0.06 54	0.04 2	0.08 325	0.08 390	0.06 141	0.06 191

test_1	0.16 285	0.09 117	0.31 328	0.21 358	0.11 245	0.18 230	0.16 279	0.30 326	0.27 363	0.25 388	0.16 224	0.22 376	0.12 216	0.26 388	0.18 401	0.06 54	0.04 2	0.08 325	0.08 390	0.06 141	0.06 191

test_3	0.18 333	0.11 281	0.32 338	0.24 554	0.11 245	0.22 378	0.25 617	0.31 338	0.31 432	0.25 388	0.18 267	0.23 398	0.13 268	0.25 368	0.19 436	0.06 54	0.05 50	0.09 430	0.10 550	0.07 240	0.06 191

cross-raft	0.17 307	0.12 347	0.41 476	0.23 496	0.10 176	0.20 311	0.24 599	0.33 366	0.23 303	0.23 361	0.28 392	0.29 487	0.15 327	0.17 163	0.15 310	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.07 301	0.06 141	0.05 52

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 307	0.14 475	0.32 338	0.20 293	0.09 92	0.19 266	0.17 332	0.32 350	0.30 418	0.25 388	0.33 470	0.20 350	0.17 385	0.19 233	0.15 310	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.07 301	0.07 240	0.05 52

AFF-stereo	0.18 333	0.15 515	0.32 338	0.21 358	0.10 176	0.18 230	0.18 384	0.33 366	0.27 363	0.25 388	0.37 512	0.25 426	0.17 385	0.24 335	0.15 310	0.06 54	0.05 50	0.08 325	0.08 390	0.07 240	0.05 52

GeoAtt-pt-S (ZS)	0.10 16	0.08 53	0.16 77	0.16 31	0.09 92	0.08 4	0.15 220	0.13 13	0.15 105	0.10 66	0.09 28	0.09 40	0.08 21	0.13 19	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.05 52

tt3	0.10 16	0.08 53	0.17 110	0.17 73	0.06 1	0.15 97	0.11 30	0.21 128	0.12 34	0.10 66	0.09 28	0.11 128	0.09 50	0.19 233	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

tt4	0.10 16	0.08 53	0.17 110	0.17 73	0.07 10	0.13 44	0.12 53	0.22 155	0.13 53	0.08 3	0.09 28	0.10 81	0.09 50	0.17 163	0.09 12	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

tt5	0.10 16	0.09 117	0.16 77	0.17 73	0.08 54	0.14 69	0.11 30	0.16 37	0.12 34	0.10 66	0.09 28	0.11 128	0.10 110	0.17 163	0.09 12	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.06 141	0.05 52

MGW-Stereo	0.14 228	0.07 5	0.21 187	0.16 31	0.11 245	0.19 266	0.14 156	0.21 128	0.24 321	0.18 310	0.20 293	0.17 299	0.11 174	0.24 335	0.18 401	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.07 240	0.06 191

GeoAtt-pt-L (ZS)	0.08 1	0.06 1	0.15 44	0.14 4	0.06 1	0.08 4	0.10 12	0.10 2	0.10 7	0.10 66	0.07 6	0.07 2	0.07 4	0.13 19	0.10 30	0.07 168	0.04 2	0.05 1	0.05 88	0.05 7	0.04 1

TADF							0.19 433	0.42 498	0.36 498	0.32 528	0.21 309	0.24 413	0.18 416	0.51 570	0.15 310	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.06 141

MCPF							0.20 488	0.46 545	0.44 600	0.24 377	0.33 470	0.42 624	0.24 504	0.89 736	0.22 508	0.07 168	0.07 453	0.08 325	0.07 301	0.07 240

CR-RVC	0.09 2	0.07 5	0.15 44	0.15 10	0.06 1	0.12 36	0.11 30	0.18 63	0.10 7	0.10 66	0.06 1	0.09 40	0.08 21	0.14 51	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

low	0.12 132	0.08 53	0.21 187	0.18 137	0.09 92	0.17 201	0.15 220	0.23 181	0.16 125	0.10 66	0.10 65	0.12 171	0.10 110	0.21 286	0.11 82	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.06 141	0.06 191

DDDD	0.11 91	0.07 5	0.17 110	0.16 31	0.09 92	0.13 44	0.14 156	0.20 109	0.14 81	0.10 66	0.09 28	0.15 263	0.11 174	0.13 19	0.13 233	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.06 191

F4.4	0.10 16	0.09 117	0.12 1	0.19 203	0.06 1	0.13 44	0.12 53	0.23 181	0.11 18	0.09 26	0.10 65	0.09 40	0.11 174	0.15 104	0.09 12	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.05 52

FORCE_4.6	0.10 16	0.09 117	0.13 8	0.18 137	0.06 1	0.16 155	0.14 156	0.22 155	0.13 53	0.08 3	0.10 65	0.09 40	0.09 50	0.12 9	0.08 1	0.07 168	0.04 2	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.05 52

FORCE_4.5	0.10 16	0.09 117	0.13 8	0.19 203	0.06 1	0.13 44	0.13 109	0.23 181	0.12 34	0.08 3	0.10 65	0.08 8	0.11 174	0.15 104	0.09 12	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.05 7	0.04 1

EE1	0.14 228	0.08 53	0.31 328	0.19 203	0.11 245	0.16 155	0.13 109	0.32 350	0.21 256	0.16 270	0.14 187	0.15 263	0.13 268	0.25 368	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.07 240	0.06 191

AnonStereo	0.16 285	0.12 347	0.30 311	0.20 293	0.12 327	0.18 230	0.14 156	0.36 423	0.24 321	0.19 319	0.17 243	0.19 334	0.12 216	0.24 335	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.10 503	0.06 191

NBS	0.09 2	0.08 53	0.16 77	0.19 203	0.09 92	0.08 4	0.14 156	0.08 1	0.08 1	0.08 3	0.10 65	0.07 2	0.06 1	0.09 1	0.12 163	0.07 168	0.06 309	0.09 430	0.08 390	0.07 240	0.05 52

GEAR-Net	0.13 184	0.09 117	0.23 222	0.21 358	0.10 176	0.15 97	0.15 220	0.29 305	0.16 125	0.12 147	0.15 204	0.12 171	0.12 216	0.17 163	0.14 274	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.07 240	0.07 304

zzzzzzz1	0.28 588	0.51 763	1.51 773	0.24 554	0.16 561	0.22 378	0.21 520	0.39 455	0.34 468	0.22 352	0.25 362	0.26 448	0.21 454	0.34 487	0.23 530	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.08 390	0.10 503	0.08 393

noway7	0.27 567	0.51 763	1.61 779	0.24 554	0.12 327	0.22 378	0.18 384	0.44 521	0.31 432	0.21 342	0.22 325	0.24 413	0.20 444	0.20 258	0.21 486	0.07 168	0.05 50	0.08 325	0.07 301	0.09 427	0.08 393

over-6	0.12 132	0.13 421	0.19 155	0.19 203	0.07 10	0.16 155	0.11 30	0.26 248	0.16 125	0.10 66	0.10 65	0.10 81	0.13 268	0.19 233	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.06 141	0.06 191

over-8	0.11 91	0.13 421	0.16 77	0.20 293	0.07 10	0.15 97	0.10 12	0.19 81	0.10 7	0.09 26	0.09 28	0.11 128	0.12 216	0.18 197	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.06 141	0.06 191

small-0shot	0.10 16	0.09 117	0.18 137	0.16 31	0.09 92	0.09 9	0.16 279	0.14 17	0.12 34	0.08 3	0.15 204	0.08 8	0.08 21	0.11 2	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.05 52

over-9	0.11 91	0.13 421	0.16 77	0.19 203	0.07 10	0.15 97	0.10 12	0.20 109	0.11 18	0.09 26	0.09 28	0.11 128	0.12 216	0.18 197	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.06 141	0.06 191

Anonymus	0.12 132	0.08 53	0.17 110	0.19 203	0.10 176	0.16 155	0.15 220	0.20 109	0.16 125	0.11 111	0.09 28	0.14 240	0.12 216	0.17 163	0.13 233	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.06 141	0.07 304

PhaseNet	0.13 184	0.09 117	0.19 155	0.18 137	0.11 245	0.16 155	0.14 156	0.24 204	0.17 159	0.11 111	0.12 122	0.16 287	0.12 216	0.19 233	0.16 339	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.07 301	0.07 240	0.07 304

TestStereo-Hl	0.18 333	0.11 281	0.31 328	0.17 73	0.10 176	0.22 378	0.16 279	0.36 423	0.29 401	0.23 361	0.26 375	0.22 376	0.19 433	0.38 516	0.17 372	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.07 240	0.07 304

MCSU-Stereo	0.10 16	0.07 5	0.14 23	0.17 73	0.07 10	0.16 155	0.15 220	0.17 48	0.16 125	0.12 147	0.13 146	0.12 171	0.08 21	0.15 104	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

qqai	0.10 16	0.07 5	0.16 77	0.18 137	0.09 92	0.11 28	0.12 53	0.16 37	0.14 81	0.08 3	0.09 28	0.11 128	0.09 50	0.15 104	0.11 82	0.07 168	0.06 309	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.05 52

quiztm	0.15 267	0.15 515	0.25 246	0.22 435	0.14 464	0.17 201	0.17 332	0.33 366	0.21 256	0.18 310	0.21 309	0.14 240	0.10 110	0.17 163	0.14 274	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.08 338	0.05 52

MGA	0.10 16	0.07 5	0.16 77	0.16 31	0.10 176	0.15 97	0.10 12	0.18 63	0.13 53	0.09 26	0.09 28	0.09 40	0.07 4	0.15 104	0.11 82	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.06 141	0.06 191

PointNet	0.10 16	0.08 53	0.15 44	0.17 73	0.09 92	0.15 97	0.14 156	0.17 48	0.14 81	0.08 3	0.11 97	0.12 171	0.09 50	0.14 51	0.11 82	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.05 52

LiteMatch*	0.11 91	0.07 5	0.22 206	0.16 31	0.10 176	0.13 44	0.13 109	0.18 63	0.14 81	0.09 26	0.09 28	0.09 40	0.10 110	0.14 51	0.11 82	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.06 191

KMOStereo	0.13 184	0.11 281	0.30 311	0.20 293	0.13 412	0.20 311	0.14 156	0.23 181	0.16 125	0.12 147	0.13 146	0.09 40	0.15 327	0.19 233	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.07 240	0.06 191

RT-Monster	0.15 267	0.08 53	0.21 187	0.17 73	0.14 464	0.20 311	0.11 30	0.29 305	0.32 444	0.24 377	0.22 325	0.17 299	0.13 268	0.18 197	0.14 274	0.07 168	0.06 309	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.07 304

PipStereo	0.09 2	0.07 5	0.16 77	0.15 10	0.07 10	0.09 9	0.12 53	0.15 24	0.11 18	0.08 3	0.07 6	0.13 206	0.09 50	0.12 9	0.11 82	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

PSi22b	0.09 2	0.07 5	0.16 77	0.15 10	0.07 10	0.09 9	0.11 30	0.15 24	0.10 7	0.08 3	0.07 6	0.13 206	0.09 50	0.12 9	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

PSi22a	0.09 2	0.06 1	0.16 77	0.15 10	0.07 10	0.09 9	0.11 30	0.14 17	0.10 7	0.08 3	0.07 6	0.11 128	0.08 21	0.11 2	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

LACA3	0.10 16	0.10 188	0.14 23	0.15 10	0.07 10	0.16 155	0.14 156	0.14 17	0.13 53	0.11 111	0.09 28	0.10 81	0.10 110	0.16 142	0.09 12	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1c-attn	0.12 132	0.07 5	0.14 23	0.16 31	0.07 10	0.15 97	0.15 220	0.24 204	0.17 159	0.13 186	0.15 204	0.16 287	0.13 268	0.15 104	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.05 52

Foundation-i1b	0.12 132	0.07 5	0.14 23	0.16 31	0.07 10	0.16 155	0.15 220	0.25 226	0.16 125	0.14 218	0.15 204	0.17 299	0.12 216	0.15 104	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 132	0.07 5	0.14 23	0.15 10	0.07 10	0.18 230	0.16 279	0.25 226	0.16 125	0.16 270	0.16 224	0.18 313	0.13 268	0.17 163	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.05 7	0.05 52

DepthFocus	0.10 16	0.07 5	0.21 187	0.15 10	0.11 245	0.10 24	0.13 109	0.15 24	0.08 1	0.12 147	0.10 65	0.09 40	0.07 4	0.13 19	0.10 30	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.08 390	0.06 141	0.05 52

Foundation-i1	0.13 184	0.07 5	0.16 77	0.17 73	0.11 245	0.17 201	0.16 279	0.32 350	0.22 276	0.15 241	0.17 243	0.20 350	0.13 268	0.14 51	0.13 233	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.05 52

Foundation-i32	0.09 2	0.07 5	0.16 77	0.15 10	0.06 1	0.09 9	0.12 53	0.14 17	0.09 3	0.08 3	0.07 6	0.10 81	0.08 21	0.11 2	0.11 82	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LACA2	0.10 16	0.11 281	0.20 173	0.16 31	0.07 10	0.16 155	0.13 109	0.17 48	0.14 81	0.09 26	0.09 28	0.11 128	0.10 110	0.14 51	0.09 12	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

LACA1	0.09 2	0.10 188	0.13 8	0.16 31	0.07 10	0.15 97	0.12 53	0.15 24	0.11 18	0.09 26	0.07 6	0.09 40	0.10 110	0.13 19	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.05 88	0.05 7	0.05 52

Test_v1	0.10 16	0.07 5	0.16 77	0.15 10	0.09 92	0.13 44	0.13 109	0.22 155	0.16 125	0.09 26	0.10 65	0.08 8	0.08 21	0.14 51	0.11 82	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.04 1

Hybrid-DGEV-03	0.20 403	0.14 475	0.31 328	0.22 435	0.12 327	0.26 470	0.16 279	0.31 338	0.27 363	0.32 528	0.58 690	0.23 398	0.15 327	0.23 319	0.17 372	0.07 168	0.05 50	0.09 430	0.07 301	0.08 338	0.06 191

Hybrid-DGEV-2	0.21 424	0.15 515	0.34 367	0.24 554	0.13 412	0.28 501	0.14 156	0.48 569	0.44 600	0.27 412	0.24 350	0.25 426	0.25 527	0.28 423	0.19 436	0.07 168	0.06 309	0.09 430	0.08 390	0.07 240	0.07 304

DispViT+	0.12 132	0.07 5	0.19 155	0.15 10	0.16 561	0.10 24	0.12 53	0.26 248	0.23 303	0.13 186	0.11 97	0.10 81	0.08 21	0.21 286	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

MatchAttention (ZS)	0.09 2	0.07 5	0.16 77	0.14 4	0.06 1	0.08 4	0.13 109	0.12 8	0.11 18	0.07 1	0.12 122	0.07 2	0.07 4	0.13 19	0.09 12	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.10 16	0.07 5	0.15 44	0.13 1	0.07 10	0.16 155	0.10 12	0.20 109	0.14 81	0.09 26	0.10 65	0.09 40	0.12 216	0.13 19	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.05 88	0.06 141	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJA1	0.18 333	0.10 188	0.16 77	0.22 435	0.18 608	0.25 446	0.19 433	0.51 611	0.51 670	0.15 241	0.17 243	0.15 263	0.16 353	0.20 258	0.20 459	0.07 168	0.09 585	0.08 325	0.07 301	0.07 240	0.06 191

WQFJX	0.18 333	0.10 188	0.17 110	0.22 435	0.18 608	0.25 446	0.18 384	0.53 642	0.45 613	0.17 291	0.16 224	0.14 240	0.16 353	0.23 319	0.18 401	0.07 168	0.08 546	0.07 203	0.06 198	0.08 338	0.07 304

NLMM	0.18 333	0.10 188	0.16 77	0.22 435	0.18 608	0.25 446	0.19 433	0.51 611	0.51 670	0.15 241	0.17 243	0.15 263	0.16 353	0.20 258	0.20 459	0.07 168	0.09 585	0.08 325	0.07 301	0.07 240	0.06 191

CSFM-Stereo	0.10 16	0.07 5	0.14 23	0.16 31	0.08 54	0.16 155	0.13 109	0.21 128	0.11 18	0.11 111	0.11 97	0.10 81	0.10 110	0.14 51	0.11 82	0.07 168	0.06 309	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

GSStereo	0.12 132	0.09 117	0.20 173	0.17 73	0.12 327	0.19 266	0.16 279	0.26 248	0.18 181	0.13 186	0.15 204	0.10 81	0.09 50	0.16 142	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.08 338	0.08 393

GS-Stereo							0.16 279	0.26 248	0.18 181	0.13 186	0.15 204	0.10 81	0.09 50	0.16 142	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.08 338	0.08 393

FE-Mocha	0.16 285	0.10 188	0.33 355	0.19 203	0.13 412	0.19 266	0.15 220	0.35 403	0.22 276	0.24 377	0.24 350	0.20 350	0.14 307	0.17 163	0.17 372	0.07 168	0.05 50	0.08 325	0.08 390	0.07 240	0.06 191

IGEV-FE	0.18 333	0.10 188	0.65 646	0.20 293	0.12 327	0.19 266	0.15 220	0.34 379	0.19 201	0.28 425	0.22 325	0.27 459	0.13 268	0.23 319	0.18 401	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.08 390	0.07 240	0.06 191

252Zero-FE	0.14 228	0.07 5	0.17 110	0.17 73	0.09 92	0.15 97	0.11 30	0.21 128	0.19 201	0.77 754	0.11 97	0.08 8	0.08 21	0.13 19	0.13 233	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.06 141	0.06 191

Zero-FE251	0.14 228	0.09 117	0.24 232	0.17 73	0.09 92	0.20 311	0.13 109	0.20 109	0.14 81	0.61 734	0.13 146	0.13 206	0.11 174	0.14 51	0.16 339	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.05 52

DA	0.14 228	0.10 188	0.18 137	0.21 358	0.10 176	0.29 523	0.16 279	0.28 288	0.20 234	0.14 218	0.17 243	0.16 287	0.14 307	0.17 163	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.07 240	0.07 304

Monster-pub-mixall	0.10 16	0.07 5	0.16 77	0.16 31	0.08 54	0.11 28	0.09 4	0.20 109	0.12 34	0.11 111	0.11 97	0.08 8	0.08 21	0.23 319	0.11 82	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 191

GGEV	0.14 228	0.10 188	0.18 137	0.21 358	0.10 176	0.29 523	0.16 279	0.28 288	0.20 234	0.14 218	0.17 243	0.16 287	0.14 307	0.17 163	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.07 240	0.07 304

GASTEREO	0.13 184	0.12 347	0.21 187	0.23 496	0.10 176	0.18 230	0.15 220	0.26 248	0.18 181	0.17 291	0.16 224	0.11 128	0.13 268	0.19 233	0.11 82	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.07 301	0.06 141	0.06 191

MSCF	0.13 184	0.12 347	0.21 187	0.22 435	0.10 176	0.16 155	0.15 220	0.26 248	0.18 181	0.17 291	0.16 224	0.11 128	0.13 268	0.18 197	0.11 82	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.07 301	0.06 141	0.06 191

water-stereo	0.13 184	0.08 53	0.20 173	0.19 203	0.10 176	0.17 201	0.14 156	0.25 226	0.19 201	0.17 291	0.23 336	0.15 263	0.15 327	0.12 9	0.13 233	0.07 168	0.06 309	0.07 203	0.06 198	0.06 141	0.05 52

depthmonostereo	0.14 228	0.09 117	0.19 155	0.19 203	0.08 54	0.20 311	0.15 220	0.27 265	0.23 303	0.16 270	0.18 267	0.14 240	0.17 385	0.19 233	0.13 233	0.07 168	0.06 309	0.07 203	0.05 88	0.05 7	0.05 52

DVStereo	0.14 228	0.08 53	0.18 137	0.18 137	0.09 92	0.21 345	0.14 156	0.24 204	0.21 256	0.21 342	0.21 309	0.15 263	0.14 307	0.23 319	0.15 310	0.07 168	0.06 309	0.06 73	0.06 198	0.05 7	0.05 52

xyz-stereo	1.40 787	0.10 188	17.09 833	0.18 137	0.07 10	4.78 809	0.18 384	0.29 305	0.34 468	0.36 598	2.81 809	0.40 606	0.29 590	0.56 605	0.24 543	0.07 168	0.05 50	0.09 430	0.06 198	0.06 141	0.05 52

111111	0.11 91	0.07 5	0.17 110	0.19 203	0.11 245	0.13 44	0.11 30	0.22 155	0.15 105	0.11 111	0.12 122	0.12 171	0.08 21	0.18 197	0.11 82	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.08 338	0.06 191

MLG-Stereo_test3	0.10 16	0.08 53	0.16 77	0.17 73	0.08 54	0.16 155	0.12 53	0.17 48	0.12 34	0.10 66	0.07 6	0.10 81	0.08 21	0.14 51	0.11 82	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.06 141	0.06 191

MLG-Stereo_test2	0.10 16	0.08 53	0.15 44	0.17 73	0.09 92	0.15 97	0.11 30	0.16 37	0.10 7	0.09 26	0.07 6	0.10 81	0.06 1	0.15 104	0.11 82	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.06 141	0.05 52

LG-G_1	0.11 91	0.08 53	0.18 137	0.18 137	0.07 10	0.21 345	0.09 4	0.19 81	0.11 18	0.10 66	0.09 28	0.11 128	0.10 110	0.19 233	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.06 141	0.06 191

LG-G	0.11 91	0.08 53	0.18 137	0.18 137	0.07 10	0.21 345	0.09 4	0.19 81	0.11 18	0.10 66	0.09 28	0.11 128	0.10 110	0.19 233	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.06 141	0.06 191

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 184	0.09 117	0.24 232	0.20 293	0.10 176	0.15 97	0.14 156	0.22 155	0.16 125	0.12 147	0.19 276	0.15 263	0.11 174	0.13 19	0.17 372	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.07 240	0.06 191

MM-Stereo_test3	0.17 307	0.12 347	0.29 300	0.23 496	0.14 464	0.19 266	0.22 550	0.39 455	0.36 498	0.16 270	0.24 350	0.17 299	0.12 216	0.19 233	0.14 274	0.07 168	0.07 453	0.08 325	0.06 198	0.09 427	0.06 191

MM-Stereo_test1	0.17 307	0.10 188	0.39 443	0.23 496	0.11 245	0.20 311	0.22 550	0.33 366	0.29 401	0.22 352	0.21 309	0.15 263	0.14 307	0.23 319	0.13 233	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.07 301	0.09 427	0.06 191

Reg-Stereo(zero)	0.16 285	0.07 5	0.36 398	0.19 203	0.10 176	0.19 266	0.14 156	0.28 288	0.24 321	0.22 352	0.20 293	0.24 413	0.18 416	0.21 286	0.18 401	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.06 141	0.06 191

SCV	0.14 228	0.14 475	0.24 232	0.21 358	0.11 245	0.15 97	0.16 279	0.31 338	0.18 181	0.11 111	0.15 204	0.13 206	0.10 110	0.23 319	0.11 82	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.09 427	0.06 191

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 184	0.14 475	0.19 155	0.26 630	0.09 92	0.15 97	0.13 109	0.22 155	0.18 181	0.12 147	0.11 97	0.10 81	0.13 268	0.21 286	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.07 240	0.05 52

FoundationStereo	0.09 2	0.07 5	0.16 77	0.16 31	0.08 54	0.12 36	0.13 109	0.11 4	0.12 34	0.09 26	0.07 6	0.10 81	0.09 50	0.11 2	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.05 7	0.05 52

HUF	0.15 267	0.11 281	0.38 427	0.17 73	0.11 245	0.16 155	0.17 332	0.22 155	0.20 234	0.11 111	0.13 146	0.14 240	0.11 174	0.18 197	0.12 163	0.07 168	0.20 749	0.06 73	0.05 88	0.07 240	0.14 638

AIO_test	0.12 132	0.09 117	0.20 173	0.19 203	0.11 245	0.15 97	0.17 332	0.19 81	0.16 125	0.11 111	0.13 146	0.14 240	0.09 50	0.20 258	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.05 52

AIO-test1	0.19 382	0.14 475	0.41 476	0.27 659	0.15 528	0.21 345	0.16 279	0.39 455	0.36 498	0.17 291	0.26 375	0.18 313	0.13 268	0.28 423	0.14 274	0.07 168	0.06 309	0.10 514	0.11 593	0.06 141	0.09 468

castereo++	0.13 184	0.10 188	0.18 137	0.18 137	0.10 176	0.27 481	0.13 109	0.23 181	0.23 303	0.11 111	0.13 146	0.16 287	0.10 110	0.18 197	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.04 1

castereo	0.14 228	0.10 188	0.19 155	0.18 137	0.10 176	0.20 311	0.19 433	0.30 326	0.27 363	0.13 186	0.18 267	0.16 287	0.16 353	0.15 104	0.13 233	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.06 141	0.05 52

GIP-stereo	0.12 132	0.09 117	0.20 173	0.19 203	0.11 245	0.16 155	0.14 156	0.29 305	0.18 181	0.11 111	0.16 224	0.13 206	0.09 50	0.15 104	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.05 52

tt45	0.14 228	0.09 117	0.22 206	0.19 203	0.11 245	0.23 403	0.18 384	0.22 155	0.17 159	0.15 241	0.13 146	0.14 240	0.10 110	0.30 459	0.14 274	0.07 168	0.05 50	0.08 325	0.06 198	0.07 240	0.07 304

999	0.14 228	0.08 53	0.24 232	0.19 203	0.11 245	0.20 311	0.17 332	0.24 204	0.18 181	0.13 186	0.16 224	0.14 240	0.11 174	0.36 507	0.15 310	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.06 141	0.07 304

tg	0.16 285	0.11 281	0.25 246	0.21 358	0.11 245	0.23 403	0.15 220	0.34 379	0.24 321	0.20 328	0.25 362	0.19 334	0.12 216	0.24 335	0.15 310	0.07 168	0.05 50	0.09 430	0.09 502	0.08 338	0.07 304

dual_stereo	0.10 16	0.07 5	0.14 23	0.17 73	0.08 54	0.09 9	0.13 109	0.24 204	0.13 53	0.10 66	0.09 28	0.09 40	0.08 21	0.18 197	0.12 163	0.07 168	0.06 309	0.06 73	0.04 1	0.05 7	0.05 52

UGAM-zero	0.23 478	0.10 188	0.54 591	0.19 203	0.13 412	0.21 345	0.14 156	0.44 521	0.22 276	0.28 425	0.28 392	0.51 679	0.33 635	0.65 659	0.14 274	0.07 168	0.06 309	0.07 203	0.08 390	0.06 141	0.07 304

GCAP-BAT	0.21 424	0.08 53	1.22 755	0.29 689	0.43 760	0.16 155	0.15 220	0.27 265	0.25 339	0.14 218	0.17 243	0.15 263	0.11 174	0.20 258	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.06 141	0.06 191

Occ-G	0.13 184	0.08 53	0.21 187	0.17 73	0.10 176	0.15 97	0.19 433	0.22 155	0.19 201	0.13 186	0.19 276	0.21 364	0.11 174	0.17 163	0.14 274	0.07 168	0.06 309	0.07 203	0.06 198	0.07 240	0.06 191

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 537	0.14 475	0.95 724	0.21 358	0.27 721	0.20 311	0.19 433	0.48 569	0.25 339	0.26 401	0.55 678	0.34 544	0.18 416	0.25 368	0.17 372	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.12 632	0.12 596	0.12 593

U	1.00 773	0.09 117	0.21 187	0.21 358	3.68 812	6.12 819	0.14 156	0.21 128	0.21 256	0.11 111	0.11 97	0.10 81	0.09 50	0.12 9	0.11 82	0.07 168	0.05 50	5.42 833	2.90 830	0.07 240	0.06 191

IGEV-Stereo+	0.12 132	0.08 53	0.17 110	0.18 137	0.13 412	0.09 9	0.11 30	0.16 37	0.15 105	0.10 66	0.08 22	0.10 81	0.10 110	0.21 286	0.11 82	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.16 658	0.24 741

RAFT-Stereo-weight	0.15 267	0.09 117	0.26 256	0.20 293	0.10 176	0.19 266	0.17 332	0.36 423	0.29 401	0.24 377	0.20 293	0.19 334	0.10 110	0.18 197	0.15 310	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.06 141	0.05 52

H2IRNET	0.18 333	0.13 421	0.35 378	0.21 358	0.12 327	0.20 311	0.15 220	0.27 265	0.30 418	0.17 291	0.31 437	0.25 426	0.20 444	0.24 335	0.18 401	0.07 168	0.06 309	0.09 430	0.10 550	0.09 427	0.06 191

MGS-Stereo	0.14 228	0.11 281	0.32 338	0.19 203	0.11 245	0.18 230	0.17 332	0.20 109	0.22 276	0.14 218	0.24 350	0.15 263	0.10 110	0.18 197	0.12 163	0.07 168	0.06 309	0.07 203	0.06 198	0.10 503	0.06 191

IGEV++	0.13 184	0.10 188	0.23 222	0.21 358	0.10 176	0.15 97	0.15 220	0.29 305	0.16 125	0.12 147	0.15 204	0.12 171	0.12 216	0.17 163	0.14 274	0.07 168	0.06 309	0.07 203	0.05 88	0.07 240	0.07 304

MyStereo07	0.16 285	0.12 347	0.26 256	0.22 435	0.14 464	0.25 446	0.23 577	0.29 305	0.21 256	0.15 241	0.13 146	0.12 171	0.13 268	0.25 368	0.13 233	0.07 168	0.07 453	0.09 430	0.08 390	0.08 338	0.08 393

MyStereo06	0.20 403	0.12 347	0.57 608	0.21 358	0.14 464	0.25 446	0.23 577	0.40 469	0.21 256	0.30 488	0.24 350	0.31 515	0.18 416	0.22 309	0.18 401	0.07 168	0.07 453	0.09 430	0.08 390	0.08 338	0.08 393

MyStereo05	0.23 478	0.12 347	0.57 608	0.21 358	0.14 464	0.25 446	0.23 577	0.48 569	0.52 679	0.31 506	0.23 336	0.25 426	0.22 472	0.30 459	0.21 486	0.07 168	0.07 453	0.09 430	0.08 390	0.08 338	0.08 393

MyStereo04	0.23 478	0.12 347	0.55 598	0.22 435	0.14 464	0.25 446	0.23 577	0.49 581	0.52 679	0.28 425	0.23 336	0.27 459	0.23 486	0.30 459	0.22 508	0.07 168	0.07 453	0.09 430	0.08 390	0.08 338	0.08 393

AE-Stereo	0.17 307	0.11 281	0.31 328	0.24 554	0.14 464	0.23 403	0.18 384	0.34 379	0.29 401	0.15 241	0.25 362	0.21 364	0.13 268	0.20 258	0.14 274	0.07 168	0.08 546	0.09 430	0.10 550	0.07 240	0.06 191

ff7	0.14 228	0.12 347	0.27 269	0.19 203	0.12 327	0.21 345	0.18 384	0.27 265	0.20 234	0.15 241	0.13 146	0.12 171	0.12 216	0.24 335	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.08 325	0.07 301	0.07 240	0.07 304

IGEVStereo-DCA	0.14 228	0.11 281	0.27 269	0.19 203	0.12 327	0.20 311	0.18 384	0.27 265	0.20 234	0.15 241	0.12 122	0.14 240	0.12 216	0.28 423	0.14 274	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.07 301	0.07 240	0.07 304

ffff	0.14 228	0.12 347	0.27 269	0.19 203	0.12 327	0.21 345	0.18 384	0.27 265	0.20 234	0.15 241	0.13 146	0.12 171	0.12 216	0.24 335	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.08 325	0.07 301	0.07 240	0.07 304

rrr	0.17 307	0.11 281	0.57 608	0.19 203	0.12 327	0.20 311	0.18 384	0.35 403	0.22 276	0.15 241	0.12 122	0.14 240	0.12 216	0.28 423	0.14 274	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.07 301	0.07 240	0.07 304

11t	0.14 228	0.12 347	0.27 269	0.19 203	0.12 327	0.21 345	0.18 384	0.27 265	0.20 234	0.15 241	0.13 146	0.12 171	0.12 216	0.24 335	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.08 325	0.07 301	0.07 240	0.07 304

IGEV_Zeroshot_test	0.18 333	0.10 188	0.65 646	0.20 293	0.12 327	0.19 266	0.15 220	0.34 379	0.19 201	0.28 425	0.22 325	0.27 459	0.13 268	0.23 319	0.18 401	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.08 390	0.07 240	0.06 191

MSKI-zero shot	0.17 307	0.09 117	0.43 500	0.20 293	0.11 245	0.21 345	0.15 220	0.32 350	0.21 256	0.23 361	0.24 350	0.23 398	0.10 110	0.31 466	0.13 233	0.07 168	0.06 309	0.07 203	0.06 198	0.06 141	0.06 191

CASnet	0.14 228	0.12 347	0.22 206	0.22 435	0.08 54	0.16 155	0.15 220	0.27 265	0.25 339	0.22 352	0.20 293	0.15 263	0.11 174	0.17 163	0.13 233	0.07 168	0.05 50	0.11 573	0.09 502	0.08 338	0.05 52
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.20 403	0.08 53	1.14 750	0.29 689	0.43 760	0.16 155	0.15 220	0.27 265	0.25 339	0.14 218	0.17 243	0.15 263	0.11 174	0.20 258	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.06 141	0.06 191

AEACV	0.13 184	0.09 117	0.23 222	0.18 137	0.19 635	0.19 266	0.16 279	0.23 181	0.14 81	0.13 186	0.17 243	0.13 206	0.16 353	0.16 142	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.08 390	0.07 240	0.06 191

GCAP-Stereo	0.14 228	0.14 475	0.33 355	0.20 293	0.09 92	0.21 345	0.10 12	0.26 248	0.20 234	0.18 310	0.19 276	0.15 263	0.13 268	0.17 163	0.13 233	0.07 168	0.06 309	0.07 203	0.05 88	0.06 141	0.06 191

RAFT-Test	0.17 307	0.10 188	0.38 427	0.19 203	0.12 327	0.25 446	0.17 332	0.33 366	0.23 303	0.23 361	0.29 406	0.27 459	0.14 307	0.20 258	0.14 274	0.07 168	0.06 309	0.07 203	0.07 301	0.06 141	0.06 191

HH	0.18 333	0.12 347	0.55 598	0.22 435	0.12 327	0.18 230	0.18 384	0.34 379	0.19 201	0.20 328	0.24 350	0.34 544	0.18 416	0.29 443	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.07 301	0.07 240	0.06 191

HanStereo	0.18 333	0.12 347	0.55 598	0.22 435	0.12 327	0.18 230	0.18 384	0.34 379	0.19 201	0.20 328	0.24 350	0.34 544	0.18 416	0.29 443	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.07 301	0.07 240	0.06 191

anonymousdsp2	0.17 307	0.10 188	0.28 286	0.20 293	0.11 245	0.25 446	0.17 332	0.41 484	0.31 432	0.23 361	0.23 336	0.22 376	0.15 327	0.25 368	0.15 310	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.08 338	0.07 304

anonymousdsp	0.14 228	0.12 347	0.27 269	0.19 203	0.12 327	0.21 345	0.18 384	0.28 288	0.20 234	0.15 241	0.13 146	0.12 171	0.12 216	0.24 335	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.08 325	0.07 301	0.08 338	0.07 304

CES	0.14 228	0.08 53	0.19 155	0.17 73	0.22 680	0.18 230	0.16 279	0.23 181	0.19 201	0.14 218	0.17 243	0.14 240	0.10 110	0.18 197	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.08 338	0.18 688

EGLCR-Stereo	0.13 184	0.08 53	0.20 173	0.18 137	0.09 92	0.21 345	0.13 109	0.27 265	0.21 256	0.13 186	0.10 65	0.15 263	0.09 50	0.20 258	0.13 233	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.07 301	0.06 141	0.06 191

DCRE	0.20 403	0.13 421	0.40 451	0.21 358	0.15 528	0.20 311	0.19 433	0.30 326	0.27 363	0.22 352	0.80 737	0.23 398	0.16 353	0.23 319	0.15 310	0.07 168	0.07 453	0.07 203	0.08 390	0.07 240	0.06 191

Selective-RAFT	0.17 307	0.12 347	0.30 311	0.24 554	0.10 176	0.29 523	0.15 220	0.32 350	0.31 432	0.17 291	0.17 243	0.21 364	0.18 416	0.28 423	0.17 372	0.07 168	0.06 309	0.07 203	0.07 301	0.08 338	0.06 191

MC-Stereo	0.14 228	0.09 117	0.25 246	0.21 358	0.09 92	0.18 230	0.16 279	0.23 181	0.19 201	0.18 310	0.23 336	0.16 287	0.13 268	0.22 309	0.13 233	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.07 301	0.06 141	0.05 52

RCA-Stereo	0.16 285	0.09 117	0.25 246	0.20 293	0.10 176	0.19 266	0.17 332	0.36 423	0.35 485	0.20 328	0.25 362	0.17 299	0.17 385	0.18 197	0.14 274	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.06 141	0.05 52

CroCo-Stereo Lap2	0.15 267	0.15 515	0.28 286	0.25 595	0.18 608	0.11 28	0.19 433	0.28 288	0.21 256	0.13 186	0.16 224	0.15 263	0.12 216	0.17 163	0.14 274	0.07 168	0.07 453	0.08 325	0.06 198	0.08 338	0.07 304

TestStereo1	0.21 424	0.16 544	0.32 338	0.26 630	0.13 412	0.26 470	0.27 638	0.40 469	0.36 498	0.29 456	0.39 541	0.22 376	0.21 454	0.33 480	0.17 372	0.07 168	0.06 309	0.09 430	0.08 390	0.08 338	0.07 304

DCANet-4	0.19 382	0.10 188	0.52 584	0.19 203	0.09 92	0.19 266	0.18 384	0.36 423	0.39 536	0.29 456	0.30 422	0.17 299	0.22 472	0.20 258	0.18 401	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.05 7	0.07 304

ccc-4	0.14 228	0.12 347	0.27 269	0.19 203	0.12 327	0.21 345	0.18 384	0.27 265	0.20 234	0.15 241	0.13 146	0.12 171	0.12 216	0.24 335	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.08 325	0.07 301	0.07 240	0.07 304

fff	0.19 382	0.13 421	0.40 451	0.18 137	0.09 92	0.19 266	0.18 384	0.35 403	0.43 584	0.29 456	0.30 422	0.18 313	0.28 575	0.20 258	0.18 401	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.05 7	0.07 304

ADStereo(finetuned)	0.19 382	0.13 421	0.49 556	0.19 203	0.09 92	0.19 266	0.18 384	0.34 379	0.39 536	0.29 456	0.31 437	0.18 313	0.31 624	0.21 286	0.19 436	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.06 141	0.07 304

raft_robust	0.22 460	0.17 564	0.30 311	0.22 435	0.12 327	0.23 403	0.22 550	0.49 581	0.48 649	0.32 528	0.32 447	0.26 448	0.23 486	0.53 584	0.15 310	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.10 550	0.08 338	0.06 191

RAFT+CT+SA	0.21 424	0.18 579	0.33 355	0.25 595	0.18 608	0.23 403	0.29 661	0.40 469	0.36 498	0.24 377	0.38 527	0.18 313	0.16 353	0.32 473	0.16 339	0.07 168	0.05 50	0.09 430	0.12 632	0.09 427	0.09 468

test_5	0.23 478	0.19 596	0.38 427	0.26 630	0.18 608	0.25 446	0.29 661	0.40 469	0.37 510	0.29 456	0.40 552	0.25 426	0.22 472	0.34 487	0.18 401	0.07 168	0.05 50	0.09 430	0.09 502	0.10 503	0.10 528

SA-5K	0.21 424	0.16 544	0.32 338	0.26 630	0.13 412	0.26 470	0.27 638	0.40 469	0.36 498	0.29 456	0.39 541	0.22 376	0.21 454	0.33 480	0.17 372	0.07 168	0.06 309	0.09 430	0.08 390	0.08 338	0.07 304

Sa-1000	0.22 460	0.15 515	0.35 378	0.23 496	0.13 412	0.28 501	0.23 577	0.47 556	0.39 536	0.30 488	0.50 646	0.26 448	0.19 433	0.33 480	0.16 339	0.07 168	0.06 309	0.10 514	0.11 593	0.08 338	0.06 191

SA	0.22 460	0.16 544	0.36 398	0.23 496	0.13 412	0.24 426	0.23 577	0.45 534	0.40 554	0.27 412	0.44 604	0.23 398	0.23 486	0.33 480	0.17 372	0.07 168	0.06 309	0.10 514	0.11 593	0.08 338	0.06 191

IGEV-Stereo	0.14 228	0.12 347	0.27 269	0.19 203	0.12 327	0.21 345	0.18 384	0.28 288	0.20 234	0.15 241	0.13 146	0.12 171	0.12 216	0.24 335	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.08 325	0.07 301	0.08 338	0.07 304
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.19 382	0.10 188	0.46 531	0.19 203	0.13 412	0.25 446	0.19 433	0.52 630	0.19 201	0.29 456	0.21 309	0.22 376	0.20 444	0.28 423	0.18 401	0.07 168	0.06 309	0.07 203	0.08 390	0.08 338	0.08 393

GLC_STEREO	0.15 267	0.10 188	0.24 232	0.21 358	0.09 92	0.17 201	0.15 220	0.23 181	0.27 363	0.17 291	0.20 293	0.17 299	0.11 174	0.23 319	0.16 339	0.07 168	0.09 585	0.09 430	0.08 390	0.07 240	0.06 191

IPLG	0.21 424	0.15 515	0.53 588	0.21 358	0.12 327	0.28 501	0.17 332	0.42 498	0.30 418	0.33 544	0.32 447	0.15 263	0.17 385	0.50 565	0.21 486	0.07 168	0.05 50	0.08 325	0.07 301	0.07 240	0.06 191

MIPNet	0.21 424	0.15 515	0.52 584	0.21 358	0.12 327	0.27 481	0.20 488	0.45 534	0.37 510	0.30 488	0.23 336	0.19 334	0.24 504	0.27 408	0.19 436	0.07 168	0.05 50	0.08 325	0.07 301	0.07 240	0.06 191

IPLGR	0.21 424	0.13 421	0.61 624	0.21 358	0.11 245	0.25 446	0.18 384	0.41 484	0.37 510	0.28 425	0.27 384	0.21 364	0.19 433	0.37 510	0.18 401	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.07 301	0.07 240	0.06 191

GMOStereo	0.18 333	0.14 475	0.30 311	0.22 435	0.12 327	0.20 311	0.27 638	0.26 248	0.28 382	0.31 506	0.32 447	0.26 448	0.17 385	0.15 104	0.12 163	0.07 168	0.07 453	0.10 514	0.08 390	0.08 338	0.05 52

error version	0.18 333	0.14 475	0.30 311	0.22 435	0.12 327	0.20 311	0.27 638	0.26 248	0.28 382	0.31 506	0.32 447	0.26 448	0.17 385	0.15 104	0.12 163	0.07 168	0.07 453	0.10 514	0.08 390	0.08 338	0.05 52

test-v	0.18 333	0.14 475	0.30 311	0.22 435	0.12 327	0.20 311	0.27 638	0.26 248	0.28 382	0.31 506	0.32 447	0.26 448	0.17 385	0.15 104	0.12 163	0.07 168	0.07 453	0.10 514	0.08 390	0.08 338	0.05 52

CrosDoStereo	0.31 616	0.10 188	0.49 556	0.18 137	0.12 327	0.22 378	1.11 805	0.34 379	0.37 510	0.38 621	0.61 705	0.28 476	0.46 707	0.61 635	0.57 706	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.08 390	0.07 240	0.07 304

LCNet	0.21 424	0.11 281	0.29 300	0.25 595	0.12 327	0.23 403	0.19 433	0.34 379	0.26 352	0.28 425	0.35 493	0.26 448	0.30 605	0.35 498	0.17 372	0.07 168	0.05 50	0.09 430	0.10 550	0.13 615	0.22 725

STrans-v2	0.24 509	0.13 421	0.54 591	0.21 358	0.12 327	0.23 403	0.21 520	0.47 556	0.28 382	0.31 506	0.42 578	0.36 563	0.35 650	0.62 643	0.23 530	0.07 168	0.05 50	0.08 325	0.07 301	0.06 141	0.06 191

TransformOpticalFlow	0.24 509	0.13 421	0.56 605	0.23 496	0.11 245	0.21 345	0.19 433	0.40 469	0.32 444	0.30 488	0.43 592	0.36 563	0.31 624	0.61 635	0.20 459	0.07 168	0.05 50	0.08 325	0.07 301	0.06 141	0.07 304

OMP-Stereo	0.23 478	0.14 475	0.35 378	0.29 689	0.13 412	0.21 345	0.16 279	0.37 435	0.33 458	0.34 564	0.30 422	0.34 544	0.19 433	0.70 675	0.24 543	0.07 168	0.06 309	0.09 430	0.07 301	0.07 240	0.06 191

NRIStereo	0.18 333	0.11 281	0.35 378	0.23 496	0.11 245	0.24 426	0.20 488	0.29 305	0.26 352	0.26 401	0.25 362	0.25 426	0.18 416	0.34 487	0.18 401	0.07 168	0.06 309	0.09 430	0.07 301	0.09 427	0.08 393

PSM-AAD	0.25 537	0.10 188	0.30 311	0.24 554	0.12 327	0.26 470	0.38 721	0.34 379	0.28 382	0.35 581	0.39 541	0.28 476	0.79 760	0.30 459	0.16 339	0.07 168	0.06 309	0.12 612	0.11 593	0.08 338	0.21 718

KYRaft	0.22 460	0.10 188	0.30 311	0.23 496	0.12 327	0.23 403	0.23 577	0.35 403	0.24 321	0.35 581	0.54 671	0.34 544	0.26 538	0.29 443	0.15 310	0.07 168	0.05 50	0.09 430	0.10 550	0.08 338	0.31 755

ASMatch	0.23 478	0.11 281	0.51 577	0.24 554	0.14 464	0.19 266	0.17 332	0.31 338	0.28 382	0.28 425	0.68 720	0.27 459	0.26 538	0.50 565	0.22 508	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.07 301	0.06 141	0.11 569

DeepStereo_LL	0.31 616	0.10 188	0.49 556	0.18 137	0.12 327	0.22 378	1.11 805	0.34 379	0.37 510	0.38 621	0.61 705	0.28 476	0.46 707	0.61 635	0.57 706	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.08 390	0.07 240	0.07 304

DEmStereo	0.26 556	0.09 117	0.47 539	0.19 203	0.12 327	0.30 542	0.25 617	0.28 288	0.36 498	0.36 598	0.58 690	0.25 426	0.48 716	0.53 584	0.44 676	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.08 390	0.06 141	0.07 304

THIR-Stereo	0.29 601	0.12 347	0.41 476	0.19 203	0.11 245	0.28 501	0.72 781	0.32 350	0.35 485	0.37 606	0.65 714	0.34 544	0.50 719	0.57 609	0.45 679	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.09 502	0.07 240	0.07 304

DRaft	0.24 509	0.10 188	0.34 367	0.18 137	0.12 327	0.28 501	0.23 577	0.33 366	0.39 536	0.38 621	0.61 705	0.21 364	0.41 684	0.48 556	0.42 669	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.08 390	0.07 240	0.08 393

GrayStereo	0.25 537	0.09 117	0.32 338	0.26 630	0.13 412	0.23 403	0.47 750	0.34 379	0.30 418	0.39 637	0.47 634	0.30 505	0.79 760	0.29 443	0.16 339	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.09 502	0.07 240	0.13 613

RAFT-RH_RVC	0.25 537	0.11 281	0.45 523	0.21 358	0.12 327	0.25 446	0.14 156	0.27 265	0.27 363	0.38 621	1.15 765	0.23 398	0.17 385	0.57 609	0.24 543	0.07 168	0.05 50	0.10 514	0.07 301	0.06 141	0.07 304

RAFT-345	0.21 424	0.10 188	0.46 531	0.22 435	0.11 245	0.20 311	0.16 279	0.26 248	0.25 339	0.27 412	0.66 716	0.21 364	0.16 353	0.55 594	0.21 486	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.07 301	0.06 141	0.06 191

test-2	0.18 333	0.14 475	0.30 311	0.22 435	0.12 327	0.20 311	0.27 638	0.26 248	0.28 382	0.31 506	0.32 447	0.26 448	0.17 385	0.15 104	0.12 163	0.07 168	0.07 453	0.10 514	0.08 390	0.08 338	0.05 52

test-1	0.17 307	0.11 281	0.40 451	0.23 496	0.13 412	0.22 378	0.23 577	0.34 379	0.26 352	0.20 328	0.24 350	0.22 376	0.14 307	0.16 142	0.20 459	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.07 301	0.06 141	0.08 393

GMM-Stereo	0.21 424	0.10 188	0.43 500	0.23 496	0.13 412	0.24 426	0.25 617	0.37 435	0.27 363	0.30 488	0.45 617	0.27 459	0.21 454	0.31 466	0.17 372	0.07 168	0.05 50	0.10 514	0.09 502	0.08 338	0.19 695

Prome-Stereo	0.21 424	0.10 188	0.30 311	0.24 554	0.12 327	0.23 403	0.23 577	0.36 423	0.25 339	0.33 544	0.59 693	0.24 413	0.28 575	0.29 443	0.16 339	0.07 168	0.05 50	0.08 325	0.07 301	0.08 338	0.20 708

iRaftStereo_RVC	0.16 285	0.12 347	0.26 256	0.21 358	0.11 245	0.20 311	0.17 332	0.32 350	0.23 303	0.20 328	0.25 362	0.18 313	0.12 216	0.20 258	0.15 310	0.07 168	0.05 50	0.09 430	0.09 502	0.08 338	0.07 304

CREStereo++_RVC	0.15 267	0.08 53	0.26 256	0.17 73	0.11 245	0.18 230	0.13 109	0.22 155	0.30 418	0.21 342	0.30 422	0.13 206	0.11 174	0.16 142	0.15 310	0.07 168	0.04 2	0.06 73	0.15 686	0.06 141	0.05 52
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
s12784h	0.17 307	0.09 117	0.26 256	0.18 137	0.07 10	0.32 572	0.19 433	0.37 435	0.32 444	0.23 361	0.25 362	0.18 313	0.17 385	0.25 368	0.16 339	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.06 141	0.05 52

DCANet	0.18 333	0.13 421	0.40 451	0.19 203	0.09 92	0.19 266	0.18 384	0.34 379	0.39 536	0.29 456	0.31 437	0.18 313	0.23 486	0.20 258	0.19 436	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.06 141	0.07 304

csc	0.19 382	0.13 421	0.40 451	0.18 137	0.09 92	0.19 266	0.18 384	0.35 403	0.43 584	0.29 456	0.30 422	0.18 313	0.28 575	0.20 258	0.18 401	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.05 7	0.07 304

cscssc	0.19 382	0.13 421	0.40 451	0.18 137	0.09 92	0.19 266	0.18 384	0.35 403	0.43 584	0.29 456	0.30 422	0.18 313	0.28 575	0.20 258	0.18 401	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.05 7	0.07 304

111	0.20 403	0.17 564	0.40 451	0.18 137	0.09 92	0.24 426	0.17 332	0.41 484	0.45 613	0.23 361	0.29 406	0.29 487	0.21 454	0.24 335	0.18 401	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.07 240	0.08 393

test_xeample3	0.16 285	0.11 281	0.56 605	0.19 203	0.12 327	0.20 311	0.18 384	0.35 403	0.20 234	0.16 270	0.12 122	0.13 206	0.12 216	0.24 335	0.15 310	0.07 168	0.06 309	0.07 203	0.08 390	0.07 240	0.07 304

ARAFT	0.24 509	0.21 624	0.78 679	0.22 435	0.12 327	0.29 523	0.24 599	0.43 513	0.32 444	0.33 544	0.28 392	0.28 476	0.19 433	0.49 561	0.18 401	0.07 168	0.06 309	0.12 612	0.11 593	0.09 427	0.06 191

EAI-Stereo	0.21 424	0.10 188	0.33 355	0.21 358	0.12 327	0.30 542	0.46 745	0.46 545	0.20 234	0.25 388	0.50 646	0.17 299	0.16 353	0.24 335	0.23 530	0.07 168	0.06 309	0.07 203	0.10 550	0.06 141	0.07 304

CFNet-RSSM	0.17 307	0.10 188	0.40 451	0.20 293	0.11 245	0.20 311	0.15 220	0.36 423	0.30 418	0.23 361	0.21 309	0.26 448	0.15 327	0.20 258	0.13 233	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.07 301	0.06 141	0.05 52

Gwc-CoAtRS	0.17 307	0.10 188	0.37 407	0.20 293	0.12 327	0.19 266	0.15 220	0.32 350	0.28 382	0.23 361	0.23 336	0.27 459	0.15 327	0.20 258	0.13 233	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.07 301	0.06 141	0.06 191

CCAANet	0.25 537	0.13 421	0.51 577	0.22 435	0.15 528	0.29 523	0.17 332	0.49 581	0.37 510	0.26 401	0.49 642	0.32 525	0.24 504	0.62 643	0.23 530	0.07 168	0.06 309	0.10 514	0.10 550	0.08 338	0.10 528

DIP-Stereo	0.18 333	0.12 347	0.33 355	0.20 293	0.13 412	0.28 501	0.12 53	0.42 498	0.25 339	0.27 412	0.32 447	0.21 364	0.17 385	0.25 368	0.20 459	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.06 198	0.07 240	0.08 393
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.20 403	0.17 564	0.43 500	0.19 203	0.08 54	0.27 481	0.14 156	0.42 498	0.30 418	0.29 456	0.32 447	0.27 459	0.21 454	0.28 423	0.25 553	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.09 427	0.06 191
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
MLCV	0.22 460	0.16 544	0.44 510	0.21 358	0.08 54	0.29 523	0.19 433	0.38 443	0.37 510	0.38 621	0.44 604	0.31 515	0.21 454	0.41 532	0.24 543	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.07 240	0.06 191

iResNet	0.24 509	0.18 579	0.61 624	0.25 595	0.11 245	0.29 523	0.21 520	0.42 498	0.43 584	0.33 544	0.43 592	0.27 459	0.22 472	0.34 487	0.26 567	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.08 338	0.07 304

DN-CSS_ROB	0.22 460	0.25 659	0.47 539	0.24 554	0.14 464	0.25 446	0.12 53	0.40 469	0.33 458	0.29 456	0.42 578	0.22 376	0.20 444	0.33 480	0.19 436	0.07 168	0.06 309	0.11 573	0.11 593	0.11 555	0.07 304

GeoAtt-L (ZS)	0.09 2	0.08 53	0.15 44	0.13 1	0.07 10	0.10 24	0.11 30	0.11 4	0.11 18	0.11 111	0.09 28	0.08 8	0.08 21	0.18 197	0.11 82	0.08 358	0.04 2	0.07 203	0.05 88	0.07 240	0.06 191

ACC-I	0.10 16	0.10 188	0.16 77	0.17 73	0.09 92	0.06 2	0.14 156	0.13 13	0.16 125	0.10 66	0.13 146	0.09 40	0.09 50	0.17 163	0.10 30	0.08 358	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.07 240	0.06 191

ACC	0.10 16	0.10 188	0.16 77	0.17 73	0.09 92	0.05 1	0.14 156	0.15 24	0.16 125	0.10 66	0.12 122	0.09 40	0.09 50	0.16 142	0.10 30	0.08 358	0.05 50	0.08 325	0.06 198	0.07 240	0.06 191

RSGM							0.16 279	0.35 403	0.22 276	0.26 401	0.25 362	0.29 487	0.15 327	0.20 258	0.15 310	0.08 358	0.06 309	0.07 203	0.06 198	0.06 141

DNSM	0.28 588	0.28 684	0.17 110	0.17 73	0.09 92	0.15 97	0.15 220	0.24 204	0.18 181	0.14 218	0.17 243	0.13 206	0.11 174	0.75 696	0.63 722	0.08 358	0.13 681	0.06 73	0.05 88	1.14 808	0.81 798

DF_test	0.10 16	0.08 53	0.17 110	0.17 73	0.11 245	0.06 2	0.13 109	0.13 13	0.15 105	0.10 66	0.11 97	0.08 8	0.09 50	0.11 2	0.10 30	0.08 358	0.06 309	0.06 73	0.06 198	0.07 240	0.05 52

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 184	0.11 281	0.22 206	0.20 293	0.09 92	0.19 266	0.10 12	0.19 81	0.17 159	0.14 218	0.11 97	0.11 128	0.11 174	0.14 51	0.11 82	0.08 358	0.07 453	0.11 573	0.09 502	0.09 427	0.08 393

SMOE	0.17 307	0.11 281	0.21 187	0.20 293	0.09 92	0.26 470	0.21 520	0.30 326	0.23 303	0.21 342	0.27 384	0.21 364	0.17 385	0.18 197	0.16 339	0.08 358	0.06 309	0.12 612	0.07 301	0.11 555	0.07 304

ManiGeoR	0.18 333	0.15 515	0.55 598	0.15 10	0.11 245	0.21 345	0.14 156	0.39 455	0.27 363	0.19 319	0.24 350	0.18 313	0.15 327	0.35 498	0.19 436	0.08 358	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.08 338	0.08 393

HLF11	0.19 382	0.14 475	0.54 591	0.15 10	0.12 327	0.21 345	0.12 53	0.37 435	0.24 321	0.20 328	0.29 406	0.18 313	0.18 416	0.37 510	0.20 459	0.08 358	0.06 309	0.06 73	0.05 88	0.08 338	0.09 468

HLf10	0.18 333	0.15 515	0.55 598	0.15 10	0.11 245	0.21 345	0.14 156	0.39 455	0.27 363	0.19 319	0.24 350	0.18 313	0.15 327	0.35 498	0.19 436	0.08 358	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.08 338	0.08 393

TestStereo_HLe17	0.19 382	0.17 564	0.64 644	0.16 31	0.11 245	0.21 345	0.17 332	0.40 469	0.30 418	0.19 319	0.25 362	0.17 299	0.15 327	0.38 516	0.17 372	0.08 358	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.08 338	0.07 304

TestStereo_HL3	0.21 424	0.13 421	0.77 678	0.17 73	0.11 245	0.23 403	0.16 279	0.34 379	0.20 234	0.27 412	0.38 527	0.23 398	0.19 433	0.41 532	0.14 274	0.08 358	0.06 309	0.07 203	0.06 198	0.07 240	0.08 393

TestStereo_HL2	0.18 333	0.14 475	0.34 367	0.17 73	0.11 245	0.20 311	0.15 220	0.33 366	0.29 401	0.22 352	0.29 406	0.19 334	0.17 385	0.39 521	0.18 401	0.08 358	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.08 338	0.08 393

GGDA	0.18 333	0.14 475	0.33 355	0.17 73	0.10 176	0.20 311	0.16 279	0.33 366	0.31 432	0.22 352	0.28 392	0.19 334	0.16 353	0.38 516	0.17 372	0.08 358	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.08 338	0.08 393

DNS	0.26 556	0.30 700	0.18 137	0.17 73	0.10 176	0.13 44	0.14 156	0.24 204	0.16 125	0.12 147	0.17 243	0.13 206	0.10 110	0.70 675	0.37 638	0.08 358	0.14 692	0.08 325	0.05 88	1.01 805	0.80 797

DF	0.13 184	0.09 117	0.21 187	0.18 137	0.10 176	0.17 201	0.15 220	0.25 226	0.17 159	0.13 186	0.22 325	0.19 334	0.11 174	0.20 258	0.14 274	0.08 358	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.06 141	0.06 191

IGEV_i1	0.21 424	0.11 281	0.43 500	0.22 435	0.11 245	0.31 558	0.19 433	0.43 513	0.30 418	0.29 456	0.30 422	0.31 515	0.20 444	0.33 480	0.20 459	0.08 358	0.06 309	0.08 325	0.08 390	0.08 338	0.08 393

LiteMatch	0.12 132	0.13 421	0.15 44	0.19 203	0.10 176	0.15 97	0.17 332	0.17 48	0.13 53	0.09 26	0.09 28	0.11 128	0.21 454	0.14 51	0.22 508	0.08 358	0.05 50	0.08 325	0.06 198	0.08 338	0.07 304

Lsterematch	0.18 333	0.13 421	0.33 355	0.19 203	0.10 176	0.23 403	0.17 332	0.25 226	0.32 444	0.28 425	0.37 512	0.24 413	0.21 454	0.23 319	0.22 508	0.08 358	0.05 50	0.08 325	0.06 198	0.08 338	0.07 304

Selective-IGEV-i1	0.21 424	0.10 188	0.31 328	0.23 496	0.13 412	0.31 558	0.22 550	0.46 545	0.42 576	0.27 412	0.32 447	0.33 534	0.17 385	0.25 368	0.19 436	0.08 358	0.06 309	0.08 325	0.08 390	0.08 338	0.09 468

VMStereo-Base	0.13 184	0.08 53	0.22 206	0.15 10	0.09 92	0.18 230	0.13 109	0.24 204	0.25 339	0.14 218	0.22 325	0.17 299	0.12 216	0.19 233	0.13 233	0.08 358	0.06 309	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.07 304

WQFJA1++	0.44 701	0.07 5	0.63 636	0.18 137	0.13 412	0.15 97	0.11 30	0.20 109	0.11 18	2.05 812	0.12 122	0.23 398	0.11 174	0.17 163	0.12 163	0.08 358	0.05 50	0.06 73	0.05 88	4.20 824	0.07 304

DStereoRT	0.35 649	0.13 421	0.51 577	0.25 595	0.16 561	0.42 661	0.19 433	0.48 569	0.39 536	0.30 488	0.39 541	0.24 413	0.39 675	0.64 652	0.30 599	0.08 358	0.07 453	1.54 817	0.41 779	0.08 338	0.11 569

WQFJX1	0.18 333	0.10 188	0.16 77	0.23 496	0.17 586	0.24 426	0.19 433	0.58 698	0.52 679	0.16 270	0.16 224	0.14 240	0.15 327	0.26 388	0.17 372	0.08 358	0.09 585	0.08 325	0.07 301	0.08 338	0.06 191

NLMM1	0.19 382	0.12 347	0.16 77	0.23 496	0.18 608	0.24 426	0.20 488	0.59 704	0.65 724	0.18 310	0.17 243	0.13 206	0.14 307	0.25 368	0.18 401	0.08 358	0.09 585	0.08 325	0.07 301	0.07 240	0.06 191

NLSM1	0.17 307	0.10 188	0.17 110	0.21 358	0.18 608	0.25 446	0.17 332	0.47 556	0.40 554	0.16 270	0.21 309	0.13 206	0.15 327	0.21 286	0.18 401	0.08 358	0.09 585	0.09 430	0.08 390	0.07 240	0.06 191

NLCSM	0.19 382	0.12 347	0.18 137	0.24 554	0.19 635	0.24 426	0.21 520	0.42 498	0.40 554	0.19 319	0.18 267	0.14 240	0.16 353	0.47 552	0.19 436	0.08 358	0.09 585	0.09 430	0.08 390	0.09 427	0.07 304

GEAStereo	0.12 132	0.09 117	0.20 173	0.18 137	0.12 327	0.19 266	0.16 279	0.20 109	0.14 81	0.12 147	0.15 204	0.10 81	0.09 50	0.16 142	0.10 30	0.08 358	0.06 309	0.06 73	0.05 88	0.08 338	0.08 393

gasm-f	0.12 132	0.09 117	0.19 155	0.18 137	0.12 327	0.18 230	0.18 384	0.20 109	0.14 81	0.12 147	0.19 276	0.10 81	0.11 174	0.16 142	0.11 82	0.08 358	0.06 309	0.06 73	0.05 88	0.09 427	0.08 393

Select-FE	0.23 478	0.14 475	0.78 679	0.22 435	0.18 608	0.22 378	0.13 109	0.43 513	0.26 352	0.28 425	0.33 470	0.39 591	0.29 590	0.27 408	0.19 436	0.08 358	0.07 453	0.08 325	0.13 661	0.08 338	0.12 593

DDF-Stereo	0.13 184	0.08 53	0.19 155	0.19 203	0.16 561	0.12 36	0.15 220	0.18 63	0.18 181	0.11 111	0.10 65	0.13 206	0.12 216	0.23 319	0.19 436	0.08 358	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.21 715	0.06 191

zero-FE	0.16 285	0.08 53	0.81 693	0.19 203	0.18 608	0.12 36	0.15 220	0.19 81	0.19 201	0.10 66	0.10 65	0.13 206	0.12 216	0.21 286	0.19 436	0.08 358	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.19 703	0.06 191

z-ln-s-r	0.32 625	0.21 624	0.82 697	0.23 496	0.14 464	0.30 542	0.26 631	0.43 513	0.50 666	0.32 528	0.60 698	0.39 591	0.29 590	0.73 687	0.66 728	0.08 358	0.06 309	0.08 325	0.07 301	0.10 503	0.08 393

DFGA-Net	0.23 478	0.24 654	0.49 556	0.22 435	0.15 528	0.25 446	0.17 332	0.39 455	0.39 536	0.29 456	0.31 437	0.21 364	0.17 385	0.59 624	0.28 579	0.08 358	0.06 309	0.09 430	0.09 502	0.10 503	0.08 393

G2L-Stereo_test	0.24 509	0.16 544	0.38 427	0.19 203	0.13 412	0.27 481	0.24 599	0.49 581	0.38 525	0.37 606	0.37 512	0.40 606	0.24 504	0.52 577	0.28 579	0.08 358	0.06 309	0.06 73	0.06 198	0.09 427	0.08 393

LGtest1	0.10 16	0.08 53	0.17 110	0.17 73	0.08 54	0.13 44	0.09 4	0.16 37	0.12 34	0.09 26	0.07 6	0.09 40	0.09 50	0.15 104	0.11 82	0.08 358	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.06 191

SGD-Stereo	0.11 91	0.08 53	0.17 110	0.17 73	0.07 10	0.17 201	0.13 109	0.18 63	0.16 125	0.11 111	0.13 146	0.11 128	0.12 216	0.18 197	0.11 82	0.08 358	0.04 2	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.04 1

PAM_32	0.23 478	0.10 188	0.63 636	0.21 358	0.14 464	0.33 583	0.19 433	0.36 423	0.23 303	0.29 456	0.28 392	0.56 700	0.28 575	0.27 408	0.18 401	0.08 358	0.06 309	0.08 325	0.09 502	0.07 240	0.09 468

PAM	0.23 478	0.10 188	0.63 636	0.22 435	0.15 528	0.34 597	0.21 520	0.37 435	0.22 276	0.31 506	0.27 384	0.55 696	0.26 538	0.26 388	0.17 372	0.08 358	0.06 309	0.07 203	0.09 502	0.07 240	0.09 468

UGAM	0.26 556	0.14 475	0.45 523	0.25 595	0.12 327	0.23 403	0.25 617	0.32 350	0.41 568	0.31 506	0.42 578	0.41 613	0.22 472	0.92 742	0.22 508	0.08 358	0.06 309	0.14 663	0.12 632	0.10 503	0.07 304

model_zeroshot	0.17 307	0.11 281	0.39 443	0.20 293	0.12 327	0.24 426	0.15 220	0.34 379	0.22 276	0.30 488	0.20 293	0.22 376	0.12 216	0.24 335	0.14 274	0.08 358	0.07 453	0.07 203	0.07 301	0.07 240	0.07 304

RAStereo	0.13 184	0.12 347	0.27 269	0.22 435	0.11 245	0.15 97	0.18 384	0.23 181	0.23 303	0.13 186	0.17 243	0.11 128	0.09 50	0.15 104	0.13 233	0.08 358	0.06 309	0.08 325	0.06 198	0.07 240	0.05 52

Pointernet	0.13 184	0.07 5	0.27 269	0.19 203	0.11 245	0.20 311	0.12 53	0.31 338	0.24 321	0.15 241	0.15 204	0.13 206	0.11 174	0.17 163	0.13 233	0.08 358	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.05 52

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 478	0.13 421	0.83 700	0.20 293	0.21 663	0.23 403	0.17 332	0.48 569	0.27 363	0.23 361	0.29 406	0.39 591	0.23 486	0.25 368	0.15 310	0.08 358	0.06 309	0.08 325	0.11 593	0.11 555	0.10 528

trnet	0.13 184	0.08 53	0.21 187	0.15 10	0.07 10	0.21 345	0.12 53	0.24 204	0.24 321	0.16 270	0.21 309	0.15 263	0.13 268	0.18 197	0.13 233	0.08 358	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.06 141	0.05 52

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 307	0.13 421	0.24 232	0.19 203	0.13 412	0.24 426	0.17 332	0.30 326	0.37 510	0.43 673	0.17 243	0.13 206	0.12 216	0.19 233	0.15 310	0.08 358	0.07 453	0.09 430	0.07 301	0.09 427	0.08 393

MyStereo8	0.22 460	0.15 515	0.63 636	0.21 358	0.17 586	0.31 558	0.16 279	0.36 423	0.32 444	0.28 425	0.36 503	0.25 426	0.18 416	0.25 368	0.28 579	0.08 358	0.07 453	0.08 325	0.07 301	0.10 503	0.12 593

ACVNet-DCA	0.18 333	0.14 475	0.38 427	0.23 496	0.11 245	0.31 558	0.19 433	0.41 484	0.27 363	0.17 291	0.19 276	0.13 206	0.18 416	0.28 423	0.11 82	0.08 358	0.05 50	0.08 325	0.06 198	0.09 427	0.09 468

xx1	0.20 403	0.14 475	0.38 427	0.23 496	0.11 245	0.31 558	0.19 433	0.35 403	0.47 637	0.17 291	0.19 276	0.28 476	0.24 504	0.28 423	0.11 82	0.08 358	0.05 50	0.10 514	0.09 502	0.09 427	0.09 468

1test111	0.19 382	0.14 475	0.38 427	0.23 496	0.11 245	0.31 558	0.19 433	0.41 484	0.27 363	0.17 291	0.19 276	0.13 206	0.18 416	0.34 487	0.22 508	0.08 358	0.05 50	0.08 325	0.06 198	0.09 427	0.09 468

cc1	0.18 333	0.14 475	0.38 427	0.23 496	0.11 245	0.31 558	0.19 433	0.35 403	0.47 637	0.17 291	0.19 276	0.13 206	0.18 416	0.28 423	0.11 82	0.08 358	0.05 50	0.08 325	0.06 198	0.08 338	0.08 393

ffm	0.22 460	0.12 347	0.42 486	0.20 293	0.13 412	0.28 501	0.20 488	0.35 403	0.44 600	0.30 488	0.42 578	0.34 544	0.23 486	0.27 408	0.11 82	0.08 358	0.05 50	0.11 573	0.10 550	0.08 338	0.08 393

ff1	0.29 601	0.12 347	0.42 486	0.20 293	0.13 412	0.28 501	0.20 488	0.35 403	0.44 600	0.30 488	0.42 578	0.34 544	0.23 486	0.81 720	1.08 764	0.08 358	0.05 50	0.11 573	0.10 550	0.08 338	0.08 393

tt1	0.18 333	0.14 475	0.35 378	0.23 496	0.11 245	0.30 542	0.19 433	0.35 403	0.44 600	0.17 291	0.19 276	0.13 206	0.16 353	0.27 408	0.11 82	0.08 358	0.05 50	0.08 325	0.06 198	0.08 338	0.08 393

plain	0.17 307	0.13 421	0.43 500	0.21 358	0.13 412	0.16 155	0.17 332	0.27 265	0.22 276	0.16 270	0.26 375	0.13 206	0.16 353	0.27 408	0.16 339	0.08 358	0.06 309	0.10 514	0.07 301	0.10 503	0.07 304

MaDis-Stereo	0.14 228	0.13 421	0.26 256	0.19 203	0.14 464	0.16 155	0.13 109	0.25 226	0.21 256	0.13 186	0.14 187	0.14 240	0.11 174	0.17 163	0.17 372	0.08 358	0.07 453	0.08 325	0.06 198	0.07 240	0.06 191

UniTT-Stereo	0.14 228	0.10 188	0.30 311	0.21 358	0.13 412	0.17 201	0.13 109	0.19 81	0.18 181	0.15 241	0.20 293	0.10 81	0.11 174	0.18 197	0.16 339	0.08 358	0.06 309	0.07 203	0.06 198	0.08 338	0.06 191

Any-RAFT	0.17 307	0.08 53	0.31 328	0.19 203	0.10 176	0.29 523	0.16 279	0.42 498	0.30 418	0.24 377	0.27 384	0.27 459	0.16 353	0.21 286	0.12 163	0.08 358	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.07 240	0.06 191

LL-Strereo	0.29 601	0.25 659	0.58 613	0.25 595	0.21 663	0.23 403	0.24 599	0.55 662	0.42 576	0.34 564	0.32 447	0.41 613	0.40 680	0.94 746	0.23 530	0.08 358	0.07 453	0.11 573	0.09 502	0.09 427	0.09 468

CBFPSM	0.27 567	0.16 544	0.67 652	0.20 293	0.14 464	0.38 635	0.25 617	0.40 469	0.36 498	0.33 544	0.36 503	0.56 700	0.38 668	0.32 473	0.38 642	0.08 358	0.08 546	0.07 203	0.08 390	0.09 427	0.11 569

LoS	0.14 228	0.08 53	0.27 269	0.16 31	0.09 92	0.22 378	0.14 156	0.26 248	0.26 352	0.15 241	0.18 267	0.18 313	0.13 268	0.22 309	0.14 274	0.08 358	0.06 309	0.06 73	0.04 1	0.06 141	0.06 191
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ToySt	0.24 509	0.16 544	0.48 550	0.21 358	0.13 412	0.29 523	0.29 661	0.39 455	0.39 536	0.27 412	0.35 493	0.39 591	0.31 624	0.31 466	0.29 591	0.08 358	0.09 585	0.10 514	0.11 593	0.11 555	0.10 528

anonymousa	0.23 478	0.11 281	0.50 567	0.21 358	0.16 561	0.31 558	0.20 488	0.36 423	0.35 485	0.32 528	0.50 646	0.39 591	0.26 538	0.22 309	0.20 459	0.08 358	0.06 309	0.09 430	0.11 593	0.07 240	0.08 393

qqq	0.20 403	0.12 347	0.31 328	0.20 293	0.11 245	0.23 403	0.19 433	0.41 484	0.27 363	0.24 377	0.28 392	0.28 476	0.24 504	0.34 487	0.22 508	0.08 358	0.07 453	0.10 514	0.09 502	0.09 427	0.09 468

CIPLG	0.21 424	0.21 624	0.55 598	0.23 496	0.15 528	0.25 446	0.20 488	0.35 403	0.29 401	0.31 506	0.33 470	0.22 376	0.15 327	0.26 388	0.20 459	0.08 358	0.07 453	0.07 203	0.07 301	0.08 338	0.08 393

IPLGR_C	0.21 424	0.22 640	0.60 621	0.23 496	0.15 528	0.24 426	0.20 488	0.35 403	0.29 401	0.31 506	0.32 447	0.22 376	0.15 327	0.25 368	0.20 459	0.08 358	0.07 453	0.07 203	0.07 301	0.08 338	0.08 393

ACRE	0.21 424	0.20 609	0.62 632	0.23 496	0.15 528	0.24 426	0.20 488	0.35 403	0.28 382	0.31 506	0.32 447	0.22 376	0.15 327	0.25 368	0.20 459	0.08 358	0.07 453	0.07 203	0.07 301	0.08 338	0.08 393

HHNet	0.22 460	0.12 347	0.52 584	0.18 137	0.18 608	0.20 311	0.20 488	0.34 379	0.31 432	0.32 528	0.59 693	0.20 350	0.21 454	0.24 335	0.31 608	0.08 358	0.05 50	0.09 430	0.07 301	0.08 338	0.11 569

Patchmatch Stereo++	0.18 333	0.12 347	0.37 407	0.22 435	0.10 176	0.18 230	0.14 156	0.29 305	0.22 276	0.28 425	0.29 406	0.25 426	0.17 385	0.26 388	0.16 339	0.08 358	0.06 309	0.10 514	0.08 390	0.10 503	0.08 393
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
AAGNet	0.33 635	0.11 281	0.37 407	0.25 595	0.16 561	0.20 311	0.19 433	0.30 326	0.27 363	0.35 581	0.35 493	0.27 459	0.30 605	0.44 542	2.66 811	0.08 358	0.05 50	0.10 514	0.07 301	0.08 338	0.06 191

IIG-Stereo	0.23 478	0.13 421	0.35 378	0.29 689	0.12 327	0.23 403	0.14 156	0.38 443	0.31 432	0.34 564	0.37 512	0.33 534	0.21 454	0.70 675	0.26 567	0.08 358	0.06 309	0.09 430	0.07 301	0.07 240	0.06 191

NF-Stereo	0.20 403	0.10 188	0.35 378	0.24 554	0.12 327	0.21 345	0.18 384	0.38 443	0.32 444	0.28 425	0.30 422	0.22 376	0.16 353	0.51 570	0.20 459	0.08 358	0.06 309	0.09 430	0.08 390	0.08 338	0.13 613

OCTAStereo	0.20 403	0.10 188	0.35 378	0.24 554	0.12 327	0.21 345	0.18 384	0.38 443	0.32 444	0.28 425	0.30 422	0.22 376	0.16 353	0.51 570	0.20 459	0.08 358	0.06 309	0.09 430	0.08 390	0.08 338	0.13 613

PSM-adaLoss	0.18 333	0.12 347	0.37 407	0.22 435	0.10 176	0.18 230	0.16 279	0.29 305	0.22 276	0.28 425	0.29 406	0.25 426	0.18 416	0.24 335	0.16 339	0.08 358	0.06 309	0.10 514	0.08 390	0.10 503	0.08 393

FTStereo	0.28 588	0.10 188	0.43 500	0.23 496	0.13 412	0.21 345	0.53 761	0.34 379	0.26 352	0.38 621	0.95 753	0.30 505	0.56 729	0.32 473	0.18 401	0.08 358	0.06 309	0.09 430	0.08 390	0.07 240	0.19 695

ROB_FTStereo_v2	0.18 333	0.12 347	0.37 407	0.22 435	0.10 176	0.18 230	0.16 279	0.29 305	0.22 276	0.28 425	0.29 406	0.25 426	0.17 385	0.24 335	0.16 339	0.08 358	0.06 309	0.10 514	0.08 390	0.10 503	0.08 393

ROB_FTStereo	0.18 333	0.12 347	0.37 407	0.22 435	0.10 176	0.18 230	0.14 156	0.29 305	0.22 276	0.28 425	0.28 392	0.25 426	0.17 385	0.24 335	0.16 339	0.08 358	0.06 309	0.10 514	0.08 390	0.10 503	0.08 393

HUI-Stereo	0.18 333	0.12 347	0.37 407	0.22 435	0.10 176	0.18 230	0.14 156	0.29 305	0.22 276	0.28 425	0.28 392	0.25 426	0.17 385	0.22 309	0.16 339	0.08 358	0.06 309	0.10 514	0.08 390	0.10 503	0.08 393

SST-Stereo	0.21 424	0.10 188	0.37 407	0.24 554	0.13 412	0.19 266	0.17 332	0.31 338	0.24 321	0.34 564	0.33 470	0.29 487	0.25 527	0.56 605	0.17 372	0.08 358	0.05 50	0.10 514	0.08 390	0.09 427	0.07 304

RAFT_R40	0.21 424	0.10 188	0.37 407	0.24 554	0.13 412	0.18 230	0.18 384	0.31 338	0.29 401	0.33 544	0.33 470	0.30 505	0.24 504	0.55 594	0.18 401	0.08 358	0.05 50	0.10 514	0.08 390	0.08 338	0.07 304

RE-Stereo	0.20 403	0.10 188	0.35 378	0.24 554	0.12 327	0.21 345	0.18 384	0.38 443	0.32 444	0.28 425	0.30 422	0.22 376	0.16 353	0.51 570	0.20 459	0.08 358	0.06 309	0.09 430	0.08 390	0.08 338	0.13 613

TVStereo	0.20 403	0.10 188	0.35 378	0.24 554	0.12 327	0.21 345	0.18 384	0.38 443	0.32 444	0.28 425	0.30 422	0.22 376	0.16 353	0.51 570	0.20 459	0.08 358	0.06 309	0.09 430	0.08 390	0.08 338	0.13 613

DeepStereo_RVC	0.18 333	0.11 281	0.40 451	0.21 358	0.11 245	0.19 266	0.16 279	0.28 288	0.22 276	0.27 412	0.27 384	0.23 398	0.28 575	0.24 335	0.18 401	0.08 358	0.06 309	0.09 430	0.07 301	0.09 427	0.10 528

iGMRVC	0.18 333	0.12 347	0.37 407	0.22 435	0.10 176	0.18 230	0.15 220	0.29 305	0.22 276	0.28 425	0.29 406	0.25 426	0.17 385	0.27 408	0.17 372	0.08 358	0.06 309	0.10 514	0.08 390	0.10 503	0.08 393

IRAFT_RVC	0.22 460	0.12 347	0.39 443	0.26 630	0.11 245	0.18 230	0.24 599	0.40 469	0.37 510	0.31 506	0.30 422	0.29 487	0.24 504	0.55 594	0.22 508	0.08 358	0.06 309	0.10 514	0.08 390	0.08 338	0.07 304

iRAFT	0.18 333	0.12 347	0.37 407	0.22 435	0.10 176	0.18 230	0.14 156	0.29 305	0.22 276	0.28 425	0.29 406	0.25 426	0.17 385	0.26 388	0.16 339	0.08 358	0.06 309	0.10 514	0.08 390	0.10 503	0.08 393

CRE-IMP	0.18 333	0.12 347	0.37 407	0.22 435	0.11 245	0.24 426	0.17 332	0.29 305	0.21 256	0.27 412	0.26 375	0.24 413	0.17 385	0.23 319	0.18 401	0.08 358	0.05 50	0.10 514	0.07 301	0.10 503	0.10 528

CroCo-Stereo	0.14 228	0.13 421	0.24 232	0.25 595	0.11 245	0.11 28	0.18 384	0.32 350	0.23 303	0.12 147	0.12 122	0.18 313	0.12 216	0.14 51	0.13 233	0.08 358	0.06 309	0.07 203	0.05 88	0.07 240	0.06 191
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
RAFT	0.21 424	0.17 564	0.32 338	0.24 554	0.12 327	0.25 446	0.27 638	0.35 403	0.28 382	0.33 544	0.33 470	0.38 579	0.22 472	0.29 443	0.17 372	0.08 358	0.08 546	0.11 573	0.10 550	0.10 503	0.06 191

RAFT-IKP	0.18 333	0.12 347	0.37 407	0.22 435	0.10 176	0.18 230	0.15 220	0.29 305	0.22 276	0.28 425	0.29 406	0.25 426	0.18 416	0.25 368	0.16 339	0.08 358	0.06 309	0.10 514	0.08 390	0.10 503	0.08 393

rafts_anoy	0.18 333	0.15 515	0.35 378	0.22 435	0.14 464	0.19 266	0.17 332	0.32 350	0.30 418	0.23 361	0.25 362	0.20 350	0.16 353	0.22 309	0.19 436	0.08 358	0.07 453	0.10 514	0.12 632	0.09 427	0.08 393

TestStereo	0.21 424	0.19 596	0.40 451	0.25 595	0.10 176	0.22 378	0.21 520	0.31 338	0.31 432	0.23 361	0.34 482	0.22 376	0.18 416	0.62 643	0.18 401	0.08 358	0.06 309	0.10 514	0.07 301	0.11 555	0.06 191

raft+_RVC	0.18 333	0.14 475	0.32 338	0.21 358	0.15 528	0.21 345	0.16 279	0.38 443	0.34 468	0.21 342	0.28 392	0.20 350	0.15 327	0.24 335	0.19 436	0.08 358	0.06 309	0.08 325	0.07 301	0.07 240	0.08 393

TANstereo	0.15 267	0.09 117	0.28 286	0.16 31	0.08 54	0.25 446	0.14 156	0.23 181	0.28 382	0.24 377	0.30 422	0.16 287	0.12 216	0.17 163	0.13 233	0.08 358	0.07 453	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.07 304

XX-TBD	0.15 267	0.18 579	0.28 286	0.22 435	0.10 176	0.22 378	0.15 220	0.22 155	0.27 363	0.22 352	0.26 375	0.14 240	0.12 216	0.16 142	0.13 233	0.08 358	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.07 240	0.06 191

raftrobust	0.16 285	0.13 421	0.29 300	0.22 435	0.15 528	0.19 266	0.13 109	0.32 350	0.26 352	0.26 401	0.20 293	0.19 334	0.17 385	0.21 286	0.15 310	0.08 358	0.06 309	0.07 203	0.06 198	0.06 141	0.07 304

RALCasStereoNet	0.18 333	0.15 515	0.33 355	0.21 358	0.14 464	0.21 345	0.18 384	0.31 338	0.25 339	0.21 342	0.29 406	0.22 376	0.15 327	0.27 408	0.17 372	0.08 358	0.10 620	0.07 203	0.06 198	0.09 427	0.09 468

RALAANet	0.19 382	0.18 579	0.37 407	0.23 496	0.14 464	0.23 403	0.13 109	0.37 435	0.29 401	0.28 425	0.26 375	0.25 426	0.15 327	0.26 388	0.18 401	0.08 358	0.06 309	0.09 430	0.08 390	0.09 427	0.06 191

XX-Stereo	0.21 424	0.10 188	0.83 700	0.26 630	0.17 586	0.23 403	0.13 109	0.40 469	0.18 181	0.20 328	0.41 561	0.31 515	0.10 110	0.32 473	0.12 163	0.08 358	0.06 309	0.08 325	0.08 390	0.07 240	0.05 52

MMNet	0.27 567	0.14 475	0.49 556	0.24 554	0.17 586	0.47 687	0.22 550	0.45 534	0.51 670	0.39 637	0.41 561	0.36 563	0.33 635	0.39 521	0.34 626	0.08 358	0.07 453	0.09 430	0.09 502	0.10 503	0.08 393

ACVNet	0.23 478	0.13 421	0.35 378	0.18 137	0.15 528	0.27 481	0.23 577	0.39 455	0.44 600	0.28 425	0.41 561	0.38 579	0.26 538	0.27 408	0.32 614	0.08 358	0.07 453	0.08 325	0.07 301	0.10 503	0.07 304

acv_ft	0.25 537	0.13 421	0.40 451	0.23 496	0.19 635	0.34 597	0.21 520	0.45 534	0.44 600	0.38 621	0.41 561	0.38 579	0.27 558	0.27 408	0.35 631	0.08 358	0.07 453	0.08 325	0.07 301	0.11 555	0.07 304

BEATNet_4x	0.22 460	0.18 579	0.47 539	0.22 435	0.10 176	0.28 501	0.14 156	0.46 545	0.32 444	0.31 506	0.34 482	0.31 515	0.25 527	0.31 466	0.29 591	0.08 358	0.06 309	0.08 325	0.06 198	0.10 503	0.08 393

R-Stereo Train	0.18 333	0.09 117	0.32 338	0.22 435	0.12 327	0.22 378	0.19 433	0.42 498	0.19 201	0.31 506	0.45 617	0.20 350	0.14 307	0.18 197	0.15 310	0.08 358	0.06 309	0.07 203	0.06 198	0.06 141	0.06 191

RAFT-Stereo	0.18 333	0.09 117	0.32 338	0.22 435	0.12 327	0.22 378	0.19 433	0.42 498	0.19 201	0.31 506	0.45 617	0.20 350	0.14 307	0.18 197	0.15 310	0.08 358	0.06 309	0.07 203	0.06 198	0.06 141	0.06 191
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HSM-Net_RVC	0.27 567	0.11 281	0.42 486	0.19 203	0.11 245	0.34 597	0.20 488	0.62 725	0.43 584	0.40 647	0.43 592	0.50 675	0.26 538	0.76 702	0.22 508	0.08 358	0.07 453	0.07 203	0.07 301	0.08 338	0.08 393
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNetv2_ROB	0.27 567	0.26 670	0.72 671	0.23 496	0.13 412	0.29 523	0.18 384	0.52 630	0.49 658	0.37 606	0.45 617	0.39 591	0.25 527	0.34 487	0.20 459	0.08 358	0.06 309	0.07 203	0.05 88	0.12 596	0.09 468

HSM	0.28 588	0.16 544	0.35 378	0.20 293	0.15 528	0.33 583	0.19 433	0.53 642	0.37 510	0.36 598	0.38 527	0.67 735	0.31 624	0.89 736	0.23 530	0.08 358	0.06 309	0.08 325	0.07 301	0.08 338	0.08 393

iResNet_ROB	0.25 537	0.19 596	0.40 451	0.20 293	0.12 327	0.30 542	0.16 279	0.55 662	0.53 684	0.38 621	0.43 592	0.37 571	0.26 538	0.38 516	0.22 508	0.08 358	0.06 309	0.06 73	0.04 1	0.09 427	0.09 468

pmcnn	0.50 719	0.20 609	0.78 679	0.24 554	0.26 717	0.39 644	0.30 674	0.51 611	0.50 666	0.54 724	1.23 770	2.52 800	0.37 664	0.77 708	0.95 755	0.08 358	0.06 309	0.06 73	0.05 88	0.10 503	0.08 393

MEA-ACV	0.26 556	0.11 281	0.42 486	0.21 358	0.14 464	0.35 612	0.24 599	0.53 642	0.47 637	0.35 581	0.42 578	0.36 563	0.34 644	0.47 552	0.27 573	0.09 469	0.09 585	0.10 514	0.12 632	0.09 427	0.10 528

FAST (zero-shot)	0.14 228	0.10 188	0.22 206	0.23 496	0.26 717	0.14 69	0.15 220	0.23 181	0.15 105	0.11 111	0.14 187	0.12 171	0.12 216	0.18 197	0.13 233	0.09 469	0.09 585	0.07 203	0.08 390	0.07 240	0.09 468

Weightmod	0.16 285	0.12 347	0.19 155	0.20 293	0.10 176	0.24 426	0.17 332	0.25 226	0.21 256	0.18 310	0.29 406	0.19 334	0.15 327	0.27 408	0.16 339	0.09 469	0.10 620	0.08 325	0.08 390	0.09 427	0.08 393

SE	0.16 285	0.14 475	0.19 155	0.21 358	0.11 245	0.23 403	0.16 279	0.28 288	0.20 234	0.20 328	0.27 384	0.15 263	0.17 385	0.15 104	0.14 274	0.09 469	0.06 309	0.09 430	0.08 390	0.11 555	0.08 393

depth_test_26	0.11 91	0.07 5	0.19 155	0.16 31	0.09 92	0.09 9	0.11 30	0.16 37	0.15 105	0.12 147	0.16 224	0.11 128	0.08 21	0.14 51	0.10 30	0.09 469	0.07 453	0.08 325	0.07 301	0.07 240	0.08 393

RT-IGEV	0.25 537	0.10 188	0.48 550	0.22 435	0.14 464	0.31 558	0.28 654	0.53 642	0.39 536	0.36 598	0.41 561	0.44 640	0.30 605	0.28 423	0.27 573	0.09 469	0.07 453	0.08 325	0.09 502	0.09 427	0.10 528

MultiAttention	1.02 778	0.13 421	0.43 500	0.35 734	0.43 760	5.36 810	1.71 814	0.69 751	0.53 684	0.36 598	0.63 711	0.55 696	0.22 472	7.60 830	0.43 671	0.09 469	0.06 309	0.14 663	0.24 745	0.26 741	0.30 752

S2M2_XL	0.10 16	0.09 117	0.21 187	0.14 4	0.10 176	0.09 9	0.09 4	0.11 4	0.09 3	0.10 66	0.11 97	0.09 40	0.09 50	0.12 9	0.11 82	0.09 469	0.07 453	0.08 325	0.07 301	0.08 338	0.06 191
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	0.23 478	0.15 515	0.41 476	0.19 203	0.12 327	0.27 481	0.21 520	0.47 556	0.33 458	0.34 564	0.31 437	0.41 613	0.22 472	0.49 561	0.26 567	0.09 469	0.06 309	0.07 203	0.06 198	0.09 427	0.10 528

StereoAnything_RVC	0.13 184	0.37 734	0.36 398	0.14 4	0.07 10	0.11 28	0.12 53	0.17 48	0.12 34	0.08 3	0.07 6	0.07 2	0.10 110	0.20 258	0.10 30	0.09 469	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.24 729	0.05 52

IGEV-RUCA	0.21 424	0.08 53	0.23 222	0.19 203	0.19 635	0.28 501	0.24 599	0.23 181	0.21 256	0.20 328	0.23 336	0.28 476	0.49 717	0.26 388	0.18 401	0.09 469	0.08 546	0.18 707	0.13 661	0.17 675	0.17 675

test_sample2	0.21 424	0.10 188	0.28 286	0.19 203	0.11 245	0.27 481	0.21 520	0.43 513	0.29 401	0.26 401	0.31 437	0.30 505	0.24 504	0.45 545	0.18 401	0.09 469	0.07 453	0.08 325	0.07 301	0.09 427	0.09 468

test_sample1	0.20 403	0.10 188	0.28 286	0.19 203	0.12 327	0.28 501	0.19 433	0.41 484	0.25 339	0.26 401	0.31 437	0.29 487	0.26 538	0.44 542	0.21 486	0.09 469	0.07 453	0.08 325	0.07 301	0.09 427	0.09 468

DispNO	0.27 567	0.18 579	0.62 632	0.23 496	0.17 586	0.25 446	0.22 550	0.45 534	0.41 568	0.32 528	0.39 541	0.38 579	0.27 558	0.77 708	0.27 573	0.09 469	0.07 453	0.10 514	0.10 550	0.08 338	0.08 393

CoDeX	0.23 478	0.12 347	0.46 531	0.21 358	0.14 464	0.29 523	0.21 520	0.53 642	0.41 568	0.29 456	0.35 493	0.29 487	0.22 472	0.48 556	0.19 436	0.09 469	0.06 309	0.08 325	0.07 301	0.08 338	0.07 304

mmm	0.21 424	0.12 347	0.31 328	0.22 435	0.12 327	0.28 501	0.21 520	0.41 484	0.27 363	0.29 456	0.38 527	0.29 487	0.24 504	0.29 443	0.22 508	0.09 469	0.07 453	0.11 573	0.09 502	0.10 503	0.09 468

11t1	0.18 333	0.10 188	0.30 311	0.20 293	0.11 245	0.27 481	0.17 332	0.35 403	0.23 303	0.25 388	0.23 336	0.23 398	0.23 486	0.25 368	0.18 401	0.09 469	0.07 453	0.07 203	0.06 198	0.09 427	0.09 468

1111x	0.32 625	0.11 281	0.40 451	0.22 435	0.11 245	0.32 572	0.26 631	0.59 704	0.43 584	0.31 506	0.41 561	0.39 591	0.28 575	0.76 702	1.37 787	0.09 469	0.08 546	0.09 430	0.10 550	0.09 427	0.08 393

MIF-Stereo (partial)	0.16 285	0.10 188	0.34 367	0.21 358	0.15 528	0.15 97	0.13 109	0.28 288	0.25 339	0.17 291	0.26 375	0.15 263	0.16 353	0.25 368	0.17 372	0.09 469	0.06 309	0.10 514	0.08 390	0.09 427	0.08 393

EKT-Stereo	0.38 672	0.12 347	0.38 427	0.42 751	3.88 814	0.21 345	0.17 332	0.35 403	0.28 382	0.20 328	0.20 293	0.23 398	0.15 327	0.28 423	0.16 339	0.09 469	0.07 453	0.09 430	0.07 301	0.09 427	0.09 468

PCWNet_CMD	0.23 478	0.13 421	0.48 550	0.20 293	0.13 412	0.28 501	0.16 279	0.46 545	0.46 631	0.29 456	0.36 503	0.37 571	0.24 504	0.28 423	0.20 459	0.09 469	0.06 309	0.10 514	0.08 390	0.11 555	0.09 468

gwcnet-sp	0.24 509	0.13 421	0.63 636	0.22 435	0.14 464	0.34 597	0.22 550	0.44 521	0.39 536	0.35 581	0.34 482	0.27 459	0.27 558	0.35 498	0.25 553	0.09 469	0.08 546	0.09 430	0.09 502	0.09 427	0.09 468

scenet	0.24 509	0.13 421	0.63 636	0.22 435	0.14 464	0.34 597	0.22 550	0.44 521	0.39 536	0.35 581	0.34 482	0.27 459	0.27 558	0.35 498	0.25 553	0.09 469	0.08 546	0.09 430	0.09 502	0.09 427	0.09 468

knoymous	0.17 307	0.09 117	0.32 338	0.17 73	0.11 245	0.21 345	0.17 332	0.32 350	0.23 303	0.23 361	0.28 392	0.27 459	0.16 353	0.23 319	0.16 339	0.09 469	0.06 309	0.09 430	0.06 198	0.09 427	0.09 468

riskmin	0.18 333	0.09 117	0.34 367	0.18 137	0.12 327	0.24 426	0.16 279	0.34 379	0.28 382	0.21 342	0.23 336	0.33 534	0.24 504	0.23 319	0.17 372	0.09 469	0.06 309	0.09 430	0.06 198	0.10 503	0.10 528

ssnet	0.24 509	0.13 421	0.63 636	0.22 435	0.14 464	0.34 597	0.22 550	0.44 521	0.39 536	0.35 581	0.34 482	0.27 459	0.27 558	0.35 498	0.25 553	0.09 469	0.08 546	0.09 430	0.09 502	0.09 427	0.09 468

x	0.19 382	0.11 281	0.29 300	0.20 293	0.11 245	0.26 470	0.18 384	0.41 484	0.29 401	0.25 388	0.29 406	0.28 476	0.24 504	0.26 388	0.23 530	0.09 469	0.07 453	0.08 325	0.07 301	0.09 427	0.08 393

DisPM	0.19 382	0.10 188	0.35 378	0.23 496	0.13 412	0.18 230	0.20 488	0.29 305	0.29 401	0.33 544	0.34 482	0.23 398	0.16 353	0.33 480	0.16 339	0.09 469	0.06 309	0.09 430	0.08 390	0.07 240	0.11 569

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 609	0.20 609	0.70 665	0.21 358	0.17 586	0.46 680	0.27 638	0.50 593	0.49 658	0.42 667	0.55 678	0.43 629	0.30 605	0.46 548	0.38 642	0.09 469	0.06 309	0.07 203	0.06 198	0.11 555	0.10 528

IER	0.23 478	0.12 347	0.39 443	0.20 293	0.14 464	0.31 558	0.19 433	0.42 498	0.36 498	0.33 544	0.40 552	0.32 525	0.33 635	0.29 443	0.22 508	0.09 469	0.07 453	0.08 325	0.08 390	0.09 427	0.08 393

hknet	0.25 537	0.14 475	0.40 451	0.25 595	0.15 528	0.35 612	0.21 520	0.56 679	0.37 510	0.34 564	0.35 493	0.43 629	0.27 558	0.37 510	0.21 486	0.09 469	0.07 453	0.11 573	0.10 550	0.09 427	0.09 468

DAS	0.27 567	0.12 347	0.42 486	0.24 554	0.18 608	0.29 523	0.24 599	0.45 534	0.45 613	0.41 656	0.44 604	0.34 544	0.29 590	0.75 696	0.21 486	0.09 469	0.07 453	0.09 430	0.07 301	0.09 427	0.09 468

SepStereo	0.26 556	0.12 347	0.42 486	0.24 554	0.18 608	0.29 523	0.24 599	0.45 534	0.45 613	0.41 656	0.44 604	0.34 544	0.29 590	0.64 652	0.21 486	0.09 469	0.07 453	0.09 430	0.07 301	0.09 427	0.09 468

GwcNet-ADL	0.22 460	0.14 475	0.58 613	0.24 554	0.13 412	0.22 378	0.23 577	0.49 581	0.40 554	0.27 412	0.29 406	0.30 505	0.20 444	0.26 388	0.23 530	0.09 469	0.07 453	0.07 203	0.07 301	0.09 427	0.09 468

TRStereo	0.19 382	0.17 564	0.47 539	0.23 496	0.19 635	0.19 266	0.16 279	0.52 630	0.28 382	0.20 328	0.19 276	0.21 364	0.13 268	0.24 335	0.13 233	0.09 469	0.06 309	0.09 430	0.11 593	0.06 141	0.06 191

PSM-softLoss	0.21 424	0.10 188	0.39 443	0.24 554	0.12 327	0.20 311	0.18 384	0.38 443	0.26 352	0.29 456	0.32 447	0.24 413	0.16 353	0.52 577	0.20 459	0.09 469	0.06 309	0.10 514	0.09 502	0.08 338	0.12 593

KMStereo	0.21 424	0.10 188	0.39 443	0.24 554	0.12 327	0.20 311	0.18 384	0.38 443	0.26 352	0.29 456	0.32 447	0.24 413	0.16 353	0.52 577	0.20 459	0.09 469	0.06 309	0.10 514	0.09 502	0.08 338	0.12 593

PFNet	0.23 478	0.10 188	0.57 608	0.24 554	0.14 464	0.22 378	0.19 433	0.39 455	0.33 458	0.35 581	0.32 447	0.27 459	0.19 433	0.64 652	0.22 508	0.09 469	0.05 50	0.09 430	0.07 301	0.08 338	0.07 304

Pruner-Stereo	0.19 382	0.11 281	0.34 367	0.29 689	0.12 327	0.19 266	0.17 332	0.31 338	0.29 401	0.33 544	0.32 447	0.25 426	0.15 327	0.24 335	0.21 486	0.09 469	0.06 309	0.09 430	0.08 390	0.08 338	0.09 468

AnonymousM	0.17 307	0.19 596	0.24 232	0.18 137	0.10 176	0.18 230	0.17 332	0.30 326	0.23 303	0.26 401	0.20 293	0.18 313	0.14 307	0.19 233	0.14 274	0.09 469	0.06 309	0.38 774	0.15 686	0.06 141	0.05 52

CFNet_pseudo	0.23 478	0.13 421	0.47 539	0.19 203	0.13 412	0.26 470	0.16 279	0.44 521	0.44 600	0.29 456	0.37 512	0.38 579	0.23 486	0.29 443	0.21 486	0.09 469	0.06 309	0.11 573	0.08 390	0.11 555	0.09 468

RAFT + AFF	0.27 567	0.23 650	0.50 567	0.25 595	0.17 586	0.30 542	0.33 700	0.52 630	0.40 554	0.28 425	0.30 422	0.30 505	0.31 624	0.62 643	0.24 543	0.09 469	0.10 620	0.11 573	0.10 550	0.11 555	0.11 569

GMStereo	0.19 382	0.25 659	0.40 451	0.21 358	0.12 327	0.22 378	0.19 433	0.29 305	0.40 554	0.25 388	0.23 336	0.16 287	0.15 327	0.25 368	0.19 436	0.09 469	0.06 309	0.08 325	0.08 390	0.10 503	0.08 393
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.22 460	0.10 188	0.51 577	0.21 358	0.14 464	0.34 597	0.22 550	0.55 662	0.39 536	0.29 456	0.32 447	0.23 398	0.21 454	0.27 408	0.19 436	0.09 469	0.07 453	0.09 430	0.09 502	0.09 427	0.08 393

delet	0.27 567	0.14 475	0.40 451	0.23 496	0.19 635	0.41 654	0.29 661	0.49 581	0.48 649	0.33 544	0.41 561	0.37 571	0.30 605	0.48 556	0.34 626	0.09 469	0.09 585	0.11 573	0.12 632	0.08 338	0.08 393

UNet	0.28 588	0.14 475	0.69 659	0.23 496	0.20 654	0.44 672	0.22 550	0.50 593	0.40 554	0.34 564	0.39 541	0.43 629	0.33 635	0.40 530	0.31 608	0.09 469	0.07 453	0.10 514	0.08 390	0.10 503	0.08 393

CREStereo	0.13 184	0.08 53	0.21 187	0.14 4	0.08 54	0.22 378	0.15 220	0.25 226	0.24 321	0.16 270	0.21 309	0.14 240	0.13 268	0.18 197	0.13 233	0.09 469	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.07 240	0.06 191
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
FENet	0.21 424	0.11 281	0.45 523	0.21 358	0.12 327	0.26 470	0.17 332	0.41 484	0.35 485	0.30 488	0.31 437	0.29 487	0.23 486	0.26 388	0.23 530	0.09 469	0.06 309	0.09 430	0.09 502	0.09 427	0.09 468

ADCRef	0.38 672	0.24 654	0.88 713	0.26 630	0.21 663	0.49 698	0.27 638	0.52 630	0.48 649	0.50 703	0.58 690	0.35 558	0.47 710	0.48 556	1.29 786	0.09 469	0.08 546	0.12 612	0.12 632	0.11 555	0.11 569

RASNet	0.28 588	0.14 475	0.44 510	0.22 435	0.18 608	0.32 572	0.19 433	0.48 569	0.38 525	0.29 456	0.43 592	0.47 655	0.37 664	0.79 712	0.36 637	0.09 469	0.07 453	0.07 203	0.09 502	0.07 240	0.07 304

MSMDNet	0.23 478	0.13 421	0.48 550	0.20 293	0.13 412	0.28 501	0.16 279	0.46 545	0.46 631	0.29 456	0.36 503	0.37 571	0.24 504	0.28 423	0.20 459	0.09 469	0.06 309	0.09 430	0.08 390	0.11 555	0.09 468

CFNet	0.27 567	0.20 609	0.44 510	0.22 435	0.14 464	0.33 583	0.14 156	0.51 611	0.45 613	0.30 488	0.40 552	0.38 579	0.27 558	0.76 702	0.25 553	0.09 469	0.07 453	0.11 573	0.11 593	0.11 555	0.08 393

ccs_rob	0.23 478	0.13 421	0.47 539	0.20 293	0.13 412	0.26 470	0.17 332	0.44 521	0.44 600	0.29 456	0.37 512	0.38 579	0.23 486	0.29 443	0.21 486	0.09 469	0.06 309	0.11 573	0.08 390	0.11 555	0.09 468

StereoDRNet-Refined	0.27 567	0.17 564	0.35 378	0.25 595	0.14 464	0.37 626	0.21 520	0.47 556	0.41 568	0.44 680	0.51 652	0.41 613	0.28 575	0.45 545	0.37 638	0.09 469	0.06 309	0.11 573	0.11 593	0.10 503	0.10 528
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DISCO	0.32 625	0.13 421	0.51 577	0.25 595	0.16 561	0.48 693	0.25 617	0.50 593	0.57 701	0.37 606	0.45 617	0.62 719	0.36 655	0.64 652	0.49 692	0.09 469	0.07 453	0.09 430	0.08 390	0.12 596	0.11 569

SCION-M(vits-remse)	0.12 132	0.08 53	0.40 451	0.27 659	0.08 54	0.13 44	0.12 53	0.24 204	0.19 201	0.09 26	0.11 97	0.08 8	0.07 4	0.14 51	0.11 82	0.10 524	0.08 546	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

SCION-MonSter(vits)	0.22 460	0.08 53	0.13 8	0.17 73	0.08 54	0.13 44	0.12 53	0.44 521	0.53 684	0.09 26	0.44 604	0.30 505	0.25 527	0.34 487	0.42 669	0.10 524	0.08 546	0.18 707	0.17 709	0.14 635	0.12 593

MWDA-net	0.29 601	0.21 624	0.47 539	0.25 595	0.21 663	0.35 612	0.32 688	0.44 521	0.47 637	0.38 621	0.40 552	0.33 534	0.38 668	0.54 591	0.40 657	0.10 524	0.07 453	0.09 430	0.09 502	0.09 427	0.10 528

MWSP-net	0.25 537	0.12 347	0.37 407	0.22 435	0.14 464	0.31 558	0.40 732	0.50 593	0.43 584	0.32 528	0.33 470	0.36 563	0.31 624	0.28 423	0.31 608	0.10 524	0.07 453	0.09 430	0.09 502	0.09 427	0.10 528

SCION-MonSter	0.32 625	0.22 640	0.44 510	0.29 689	0.28 729	0.54 713	0.21 520	0.46 545	0.57 701	0.32 528	0.54 671	0.32 525	0.29 590	0.39 521	0.52 701	0.10 524	0.10 620	0.25 742	0.22 740	0.18 690	0.14 638

VeloStereo	0.11 91	0.07 5	0.18 137	0.16 31	0.12 327	0.09 9	0.07 1	0.12 8	0.09 3	0.12 147	0.09 28	0.11 128	0.10 110	0.14 51	0.12 163	0.10 524	0.09 585	0.09 430	0.08 390	0.12 596	0.13 613

flow	0.11 91	0.07 5	0.18 137	0.16 31	0.12 327	0.09 9	0.07 1	0.12 8	0.09 3	0.12 147	0.09 28	0.11 128	0.10 110	0.17 163	0.12 163	0.10 524	0.09 585	0.09 430	0.08 390	0.12 596	0.13 613

SME	0.21 424	0.20 609	0.29 300	0.23 496	0.11 245	0.36 619	0.17 332	0.37 435	0.29 401	0.24 377	0.28 392	0.19 334	0.21 454	0.53 584	0.21 486	0.10 524	0.08 546	0.10 514	0.10 550	0.11 555	0.08 393

HLf8	0.19 382	0.16 544	0.55 598	0.15 10	0.12 327	0.24 426	0.14 156	0.40 469	0.31 432	0.20 328	0.26 375	0.18 313	0.15 327	0.35 498	0.17 372	0.10 524	0.06 309	0.07 203	0.06 198	0.09 427	0.09 468

FlowAnything_test	0.14 228	0.11 281	0.21 187	0.21 358	0.12 327	0.17 201	0.16 279	0.25 226	0.16 125	0.15 241	0.13 146	0.15 263	0.14 307	0.18 197	0.16 339	0.10 524	0.07 453	0.11 573	0.12 632	0.08 338	0.09 468

z-mn7	0.44 701	0.40 741	1.09 742	0.25 595	0.18 608	0.61 727	0.34 702	0.56 679	0.93 772	0.43 673	0.96 754	0.53 690	0.39 675	0.94 746	0.59 712	0.10 524	0.09 585	0.10 514	0.10 550	0.14 635	0.13 613

w-ln-seven-2	0.36 654	0.29 693	1.06 737	0.27 659	0.18 608	0.37 626	0.30 674	0.50 593	0.54 689	0.45 684	0.55 678	0.45 645	0.41 684	0.62 643	0.49 692	0.10 524	0.10 620	0.12 612	0.11 593	0.14 635	0.11 569

coex_refinement	0.26 556	0.16 544	0.36 398	0.23 496	0.15 528	0.31 558	0.20 488	0.49 581	0.42 576	0.35 581	0.42 578	0.45 645	0.27 558	0.55 594	0.33 621	0.10 524	0.06 309	0.07 203	0.07 301	0.10 503	0.10 528

G2L-Stereo	0.25 537	0.16 544	0.47 539	0.22 435	0.14 464	0.25 446	0.18 384	0.46 545	0.35 485	0.33 544	0.37 512	0.40 606	0.22 472	0.60 628	0.30 599	0.10 524	0.09 585	0.10 514	0.08 390	0.09 427	0.09 468

FACV-RUCA	0.21 424	0.15 515	0.32 338	0.23 496	0.23 693	0.26 470	0.19 433	0.39 455	0.34 468	0.25 388	0.32 447	0.21 364	0.24 504	0.24 335	0.19 436	0.10 524	0.07 453	0.15 679	0.08 390	0.16 658	0.13 613

DCVSM-stereo	0.24 509	0.13 421	0.52 584	0.20 293	0.14 464	0.26 470	0.13 109	0.34 379	0.34 468	0.41 656	0.33 470	0.47 655	0.29 590	0.30 459	0.22 508	0.10 524	0.10 620	0.11 573	0.10 550	0.12 596	0.15 651

ACV-stereo	0.29 601	0.18 579	0.79 686	0.23 496	0.16 561	0.47 687	0.19 433	0.36 423	0.34 468	0.29 456	0.33 470	0.67 735	0.42 693	0.54 591	0.30 599	0.10 524	0.09 585	0.09 430	0.09 502	0.10 503	0.11 569

test_sample6	0.25 537	0.13 421	0.41 476	0.21 358	0.11 245	0.30 542	0.22 550	0.51 611	0.35 485	0.33 544	0.43 592	0.30 505	0.24 504	0.57 609	0.22 508	0.10 524	0.07 453	0.10 514	0.10 550	0.11 555	0.10 528

test_sample5	0.24 509	0.13 421	0.42 486	0.21 358	0.12 327	0.30 542	0.21 520	0.50 593	0.34 468	0.32 528	0.41 561	0.29 487	0.23 486	0.55 594	0.21 486	0.10 524	0.07 453	0.10 514	0.09 502	0.11 555	0.10 528

test_sample4	0.24 509	0.13 421	0.43 500	0.20 293	0.12 327	0.32 572	0.21 520	0.51 611	0.34 468	0.31 506	0.37 512	0.28 476	0.23 486	0.53 584	0.21 486	0.10 524	0.07 453	0.10 514	0.09 502	0.11 555	0.10 528

test_sample3	0.23 478	0.12 347	0.43 500	0.19 203	0.12 327	0.32 572	0.20 488	0.50 593	0.34 468	0.31 506	0.33 470	0.29 487	0.22 472	0.53 584	0.22 508	0.10 524	0.07 453	0.09 430	0.08 390	0.10 503	0.10 528

SMFormer	0.25 537	0.12 347	0.40 451	0.19 203	0.10 176	0.27 481	0.19 433	0.51 611	0.45 613	0.34 564	0.41 561	0.31 515	0.26 538	0.58 618	0.28 579	0.10 524	0.07 453	0.08 325	0.08 390	0.09 427	0.09 468

tta	0.24 509	0.12 347	0.40 451	0.19 203	0.10 176	0.27 481	0.19 433	0.51 611	0.45 613	0.34 564	0.41 561	0.31 515	0.26 538	0.58 618	0.28 579	0.10 524	0.07 453	0.08 325	0.08 390	0.08 338	0.07 304

qqq1	0.24 509	0.12 347	0.40 451	0.19 203	0.10 176	0.27 481	0.19 433	0.51 611	0.45 613	0.34 564	0.41 561	0.31 515	0.26 538	0.58 618	0.16 339	0.10 524	0.07 453	0.07 203	0.06 198	0.08 338	0.07 304

fff1	0.24 509	0.12 347	0.40 451	0.19 203	0.10 176	0.27 481	0.19 433	0.51 611	0.45 613	0.34 564	0.41 561	0.31 515	0.26 538	0.58 618	0.16 339	0.10 524	0.07 453	0.07 203	0.06 198	0.08 338	0.07 304

DualNet	0.24 509	0.13 421	0.42 486	0.21 358	0.12 327	0.30 542	0.21 520	0.50 593	0.34 468	0.33 544	0.43 592	0.29 487	0.23 486	0.55 594	0.21 486	0.10 524	0.07 453	0.10 514	0.09 502	0.11 555	0.10 528

mmx	0.31 616	0.12 347	0.42 486	0.20 293	0.13 412	0.28 501	0.20 488	0.55 662	0.45 613	0.30 488	0.42 578	0.34 544	0.23 486	0.81 720	1.08 764	0.10 524	0.07 453	0.11 573	0.10 550	0.11 555	0.10 528

xxx	0.31 616	0.12 347	0.42 486	0.20 293	0.13 412	0.28 501	0.20 488	0.55 662	0.45 613	0.30 488	0.42 578	0.34 544	0.23 486	0.81 720	1.08 764	0.10 524	0.07 453	0.11 573	0.10 550	0.11 555	0.10 528

iinet-f	0.30 609	0.18 579	1.03 735	0.20 293	0.15 528	0.44 672	0.22 550	0.45 534	0.37 510	0.35 581	0.44 604	0.41 613	0.34 644	0.34 487	0.40 657	0.10 524	0.09 585	0.08 325	0.08 390	0.13 615	0.11 569

BUS	0.23 478	0.12 347	0.28 286	0.25 595	0.14 464	0.43 670	0.17 332	0.56 679	0.34 468	0.34 564	0.35 493	0.32 525	0.20 444	0.26 388	0.21 486	0.10 524	0.07 453	0.11 573	0.10 550	0.09 427	0.09 468

NINENet	0.25 537	0.15 515	0.37 407	0.23 496	0.16 561	0.43 670	0.17 332	0.60 713	0.46 631	0.32 528	0.37 512	0.32 525	0.20 444	0.42 536	0.21 486	0.10 524	0.10 620	0.12 612	0.08 390	0.11 555	0.10 528

BSDual-CNN	0.23 478	0.12 347	0.28 286	0.25 595	0.14 464	0.35 612	0.21 520	0.56 679	0.34 468	0.34 564	0.35 493	0.38 579	0.24 504	0.26 388	0.21 486	0.10 524	0.07 453	0.11 573	0.10 550	0.09 427	0.09 468

psmg	0.23 478	0.12 347	0.28 286	0.21 358	0.14 464	0.35 612	0.23 577	0.51 611	0.34 468	0.35 581	0.38 527	0.38 579	0.24 504	0.26 388	0.21 486	0.10 524	0.08 546	0.10 514	0.10 550	0.09 427	0.08 393

GANet-ADL	0.21 424	0.12 347	0.45 523	0.23 496	0.14 464	0.29 523	0.19 433	0.46 545	0.35 485	0.25 388	0.32 447	0.32 525	0.19 433	0.24 335	0.20 459	0.10 524	0.07 453	0.07 203	0.06 198	0.09 427	0.10 528

ADLNet2	0.30 609	0.17 564	0.72 671	0.23 496	0.17 586	0.36 619	0.24 599	0.52 630	0.51 670	0.32 528	0.38 527	0.45 645	0.30 605	0.69 671	0.35 631	0.10 524	0.08 546	0.09 430	0.09 502	0.12 596	0.10 528

PFNet+	0.20 403	0.10 188	0.37 407	0.21 358	0.12 327	0.17 201	0.19 433	0.29 305	0.34 468	0.33 544	0.32 447	0.24 413	0.16 353	0.32 473	0.17 372	0.10 524	0.07 453	0.11 573	0.10 550	0.08 338	0.12 593

sAnonymous2	0.20 403	0.21 624	0.58 613	0.24 554	0.17 586	0.22 378	0.19 433	0.34 379	0.28 382	0.17 291	0.19 276	0.17 299	0.16 353	0.17 163	0.14 274	0.10 524	0.07 453	0.09 430	0.08 390	0.23 725	0.17 675

CroCo_RVC	0.20 403	0.21 624	0.58 613	0.24 554	0.17 586	0.22 378	0.19 433	0.34 379	0.28 382	0.17 291	0.19 276	0.17 299	0.16 353	0.17 163	0.14 274	0.10 524	0.07 453	0.09 430	0.08 390	0.23 725	0.17 675

sCroCo_RVC	0.18 333	0.14 475	0.49 556	0.27 659	0.18 608	0.22 378	0.17 332	0.27 265	0.23 303	0.14 218	0.22 325	0.17 299	0.14 307	0.21 286	0.15 310	0.10 524	0.11 646	0.09 430	0.09 502	0.09 427	0.09 468

GES	0.22 460	0.12 347	0.42 486	0.20 293	0.14 464	0.27 481	0.19 433	0.49 581	0.33 458	0.30 488	0.36 503	0.25 426	0.23 486	0.29 443	0.22 508	0.10 524	0.08 546	0.08 325	0.07 301	0.10 503	0.11 569

test_xeample	0.34 644	0.10 188	0.29 300	0.19 203	0.11 245	0.33 583	0.23 577	0.55 662	0.38 525	0.32 528	0.45 617	0.29 487	0.26 538	0.57 609	2.24 809	0.10 524	0.07 453	0.09 430	0.08 390	0.09 427	0.09 468

UPFNet	0.25 537	0.12 347	0.38 427	0.24 554	0.19 635	0.37 626	0.28 654	0.48 569	0.38 525	0.34 564	0.37 512	0.37 571	0.28 575	0.39 521	0.33 621	0.10 524	0.09 585	0.10 514	0.10 550	0.10 503	0.08 393

EDNetEfficientorigin	7.51 820	0.52 767	140.47 854	0.25 595	0.17 586	0.42 661	0.29 661	0.47 556	1.03 777	1.28 784	1.02 758	0.83 750	0.84 768	0.75 696	0.99 757	0.10 524	0.09 585	0.12 612	0.10 550	0.21 715	0.22 725

FADNet-RVC-Resample	0.29 601	0.25 659	0.93 721	0.26 630	0.16 561	0.32 572	0.21 520	0.47 556	0.39 536	0.35 581	0.38 527	0.33 534	0.27 558	0.53 584	0.24 543	0.10 524	0.10 620	0.14 663	0.13 661	0.13 615	0.16 662

SuperB	0.49 715	0.28 684	2.23 788	0.23 496	0.15 528	0.41 654	0.32 688	0.47 556	0.82 751	0.43 673	0.50 646	0.33 534	0.45 701	0.68 668	1.08 764	0.10 524	0.07 453	0.09 430	0.08 390	0.98 804	0.14 638

ADCP+	0.45 704	0.24 654	1.15 751	0.25 595	0.22 680	0.56 715	0.39 726	0.54 652	0.51 670	0.44 680	0.51 652	0.46 653	0.52 724	0.56 605	1.89 803	0.10 524	0.08 546	0.11 573	0.10 550	0.14 635	0.13 613

DLCB_ROB	0.28 588	0.16 544	0.34 367	0.27 659	0.16 561	0.38 635	0.25 617	0.48 569	0.43 584	0.46 688	0.46 627	0.51 679	0.33 635	0.53 584	0.33 621	0.10 524	0.10 620	0.11 573	0.11 593	0.10 503	0.09 468

LE_ROB	1.76 796	0.20 609	2.68 796	0.48 765	0.52 772	0.78 749	0.96 797	0.84 775	6.61 826	7.40 829	2.08 798	2.08 791	4.83 821	1.27 780	3.79 815	0.10 524	0.08 546	0.12 612	0.11 593	0.11 555	0.10 528

AHVO							0.29 661	0.48 569	0.40 554	0.28 425	0.54 671	0.41 613	0.30 605	0.57 609	0.48 688	0.11 572	0.11 646	0.12 612	0.10 550	0.13 615

DSFM							0.29 661	0.48 569	0.40 554	0.28 425	0.54 671	0.41 613	0.30 605	0.57 609	0.48 688	0.11 572	0.11 646	0.12 612	0.10 550	0.13 615

LGCAT	0.11 91	0.07 5	0.15 44	0.14 4	0.09 92	0.12 36	0.12 53	0.13 13	0.10 7	0.12 147	0.09 28	0.11 128	0.10 110	0.19 233	0.12 163	0.11 572	0.11 646	0.05 1	0.06 198	0.05 7	0.12 593

DN	0.15 267	0.08 53	0.27 269	0.19 203	0.14 464	0.21 345	0.18 384	0.28 288	0.24 321	0.14 218	0.16 224	0.18 313	0.10 110	0.21 286	0.13 233	0.11 572	0.07 453	0.08 325	0.08 390	0.08 338	0.10 528

MSAF-DinoV2	0.76 760	0.44 750	1.98 784	0.49 770	0.16 561	0.58 719	0.31 680	0.81 770	0.83 755	0.41 656	0.52 661	0.98 760	0.58 735	4.97 826	1.03 759	0.11 572	0.07 453	0.10 514	0.24 745	0.27 746	0.26 745

w-ln-seven	0.42 689	0.30 700	1.18 752	0.26 630	0.22 680	0.58 719	0.31 680	0.62 725	0.81 750	0.58 730	0.61 705	0.53 690	0.36 655	0.57 609	0.65 727	0.11 572	0.10 620	0.13 636	0.12 632	0.15 650	0.13 613

DDVS	0.25 537	0.15 515	0.39 443	0.24 554	0.17 586	0.34 597	0.21 520	0.41 484	0.30 418	0.33 544	0.41 561	0.48 661	0.21 454	0.52 577	0.27 573	0.11 572	0.09 585	0.11 573	0.09 502	0.13 615	0.14 638

rvit_stereo_0083	0.16 285	0.12 347	0.26 256	0.21 358	0.13 412	0.17 201	0.17 332	0.22 155	0.34 468	0.16 270	0.21 309	0.19 334	0.16 353	0.21 286	0.16 339	0.11 572	0.10 620	0.10 514	0.08 390	0.09 427	0.07 304

rvit_stereo_0081_aga	0.16 285	0.14 475	0.28 286	0.21 358	0.13 412	0.19 266	0.17 332	0.23 181	0.24 321	0.17 291	0.21 309	0.19 334	0.13 268	0.19 233	0.14 274	0.11 572	0.08 546	0.09 430	0.08 390	0.09 427	0.07 304

rvit_stereo_0081	0.16 285	0.11 281	0.24 232	0.21 358	0.12 327	0.16 155	0.17 332	0.22 155	0.33 458	0.16 270	0.18 267	0.18 313	0.14 307	0.20 258	0.16 339	0.11 572	0.08 546	0.09 430	0.08 390	0.09 427	0.07 304

ITSA-stereo	0.25 537	0.15 515	0.33 355	0.23 496	0.11 245	0.27 481	0.18 384	0.56 679	0.59 706	0.31 506	0.32 447	0.33 534	0.28 575	0.49 561	0.30 599	0.11 572	0.08 546	0.11 573	0.10 550	0.11 555	0.13 613

rvit_stereo_0082	0.16 285	0.11 281	0.24 232	0.21 358	0.12 327	0.16 155	0.17 332	0.22 155	0.33 458	0.16 270	0.18 267	0.18 313	0.14 307	0.20 258	0.16 339	0.11 572	0.08 546	0.09 430	0.08 390	0.09 427	0.07 304

rvit_stereo_0080	0.15 267	0.13 421	0.25 246	0.19 203	0.13 412	0.15 97	0.20 488	0.28 288	0.24 321	0.15 241	0.17 243	0.19 334	0.13 268	0.19 233	0.15 310	0.11 572	0.08 546	0.08 325	0.08 390	0.10 503	0.07 304

rvit_stereo_ft	0.17 307	0.14 475	0.30 311	0.25 595	0.14 464	0.17 201	0.21 520	0.28 288	0.26 352	0.16 270	0.19 276	0.20 350	0.16 353	0.22 309	0.17 372	0.11 572	0.07 453	0.09 430	0.09 502	0.09 427	0.07 304

whm_eth	0.15 267	0.13 421	0.25 246	0.19 203	0.13 412	0.15 97	0.20 488	0.28 288	0.24 321	0.15 241	0.17 243	0.19 334	0.13 268	0.19 233	0.15 310	0.11 572	0.08 546	0.08 325	0.08 390	0.10 503	0.07 304

StereoVision	0.22 460	0.18 579	0.37 407	0.27 659	0.17 586	0.23 403	0.22 550	0.38 443	0.31 432	0.20 328	0.51 652	0.22 376	0.16 353	0.28 423	0.18 401	0.11 572	0.12 668	0.13 636	0.13 661	0.10 503	0.07 304

CFNet_ucs	0.24 509	0.13 421	0.50 567	0.20 293	0.15 528	0.28 501	0.17 332	0.49 581	0.45 613	0.32 528	0.42 578	0.39 591	0.22 472	0.31 466	0.21 486	0.11 572	0.08 546	0.12 612	0.09 502	0.12 596	0.11 569

fast-acv-ft	0.31 616	0.20 609	0.81 693	0.24 554	0.18 608	0.46 680	0.27 638	0.41 484	0.49 658	0.39 637	0.55 678	0.49 667	0.35 650	0.37 510	0.38 642	0.11 572	0.11 646	0.11 573	0.12 632	0.12 596	0.09 468

Wz-Net-LNSev	0.34 644	0.29 693	0.91 717	0.26 630	0.21 663	0.47 687	0.31 680	0.54 652	0.54 689	0.44 680	0.52 661	0.50 675	0.35 650	0.39 521	0.39 650	0.11 572	0.11 646	0.10 514	0.09 502	0.14 635	0.13 613

Wz-Net-MNSev	0.36 654	0.26 670	0.79 686	0.26 630	0.21 663	0.59 723	0.38 721	0.55 662	0.56 698	0.48 699	0.54 671	0.53 690	0.36 655	0.60 628	0.44 676	0.11 572	0.09 585	0.11 573	0.11 593	0.15 650	0.13 613

CRFU-Net	0.28 588	0.14 475	0.45 523	0.25 595	0.15 528	0.45 678	0.23 577	0.50 593	0.30 418	0.43 673	0.41 561	0.48 661	0.46 707	0.43 538	0.29 591	0.11 572	0.10 620	0.09 430	0.08 390	0.10 503	0.10 528

AASNet	0.27 567	0.19 596	0.49 556	0.26 630	0.17 586	0.34 597	0.20 488	0.62 725	0.48 649	0.35 581	0.40 552	0.32 525	0.25 527	0.28 423	0.34 626	0.11 572	0.09 585	0.10 514	0.08 390	0.13 615	0.11 569

AACVNet	0.26 556	0.16 544	0.37 407	0.22 435	0.14 464	0.29 523	0.19 433	0.41 484	0.31 432	0.38 621	0.42 578	0.43 629	0.28 575	0.73 687	0.25 553	0.11 572	0.08 546	0.11 573	0.09 502	0.13 615	0.11 569

PSMNet-ADL	0.25 537	0.15 515	0.32 338	0.26 630	0.14 464	0.31 558	0.22 550	0.44 521	0.36 498	0.27 412	0.33 470	0.41 613	0.28 575	0.61 635	0.29 591	0.11 572	0.09 585	0.09 430	0.11 593	0.10 503	0.10 528

LMCR-Stereo	0.26 556	0.18 579	0.49 556	0.28 684	0.14 464	0.36 619	0.23 577	0.54 652	0.34 468	0.39 637	0.40 552	0.29 487	0.29 590	0.37 510	0.27 573	0.11 572	0.07 453	0.09 430	0.07 301	0.13 615	0.09 468

ADLNet	0.28 588	0.15 515	0.42 486	0.23 496	0.19 635	0.34 597	0.23 577	0.53 642	0.43 584	0.42 667	0.41 561	0.44 640	0.27 558	0.55 594	0.35 631	0.11 572	0.08 546	0.11 573	0.11 593	0.11 555	0.12 593

222	0.41 686	0.10 188	0.29 300	0.19 203	0.11 245	0.36 619	0.20 488	0.57 689	0.39 536	0.35 581	0.44 604	0.30 505	0.27 558	0.55 594	3.56 814	0.11 572	0.07 453	0.08 325	0.08 390	0.09 427	0.09 468

xxxx	0.34 644	0.10 188	0.29 300	0.19 203	0.11 245	0.37 626	0.20 488	0.58 698	0.38 525	0.29 456	0.42 578	0.38 579	0.24 504	0.46 548	2.20 807	0.11 572	0.07 453	0.09 430	0.08 390	0.09 427	0.09 468

psm_up	0.29 601	0.16 544	0.41 476	0.26 630	0.17 586	0.32 572	0.26 631	0.55 662	0.43 584	0.36 598	0.40 552	0.45 645	0.37 664	0.58 618	0.30 599	0.11 572	0.12 668	0.13 636	0.12 632	0.10 503	0.10 528

aanetorigin	0.39 677	0.29 693	1.09 742	0.24 554	0.19 635	0.28 501	0.37 715	0.33 366	0.47 637	0.94 765	0.82 740	0.52 685	0.54 725	0.49 561	0.50 698	0.11 572	0.09 585	0.10 514	0.10 550	0.16 658	0.15 651

EDNetEfficient	0.63 742	0.37 734	2.40 792	0.26 630	0.25 710	0.38 635	0.49 756	0.41 484	1.06 780	1.38 787	0.87 747	0.62 719	0.95 773	0.65 659	1.65 794	0.11 572	0.09 585	0.10 514	0.11 593	0.19 703	0.17 675

ac_64	0.27 567	0.13 421	0.41 476	0.24 554	0.17 586	0.36 619	0.22 550	0.46 545	0.33 458	0.35 581	0.36 503	0.52 685	0.30 605	0.62 643	0.32 614	0.11 572	0.09 585	0.10 514	0.10 550	0.09 427	0.08 393

HGLStereo	0.27 567	0.14 475	0.46 531	0.24 554	0.21 663	0.33 583	0.23 577	0.50 593	0.42 576	0.35 581	0.48 640	0.41 613	0.33 635	0.45 545	0.33 621	0.11 572	0.10 620	0.09 430	0.09 502	0.10 503	0.12 593

cf-r	0.24 509	0.15 515	0.44 510	0.21 358	0.14 464	0.27 481	0.22 550	0.42 498	0.40 554	0.30 488	0.42 578	0.42 624	0.26 538	0.43 538	0.25 553	0.11 572	0.06 309	0.08 325	0.10 550	0.08 338	0.08 393

GANet-RSSM	0.24 509	0.14 475	0.36 398	0.21 358	0.14 464	0.27 481	0.21 520	0.45 534	0.33 458	0.29 456	0.39 541	0.39 591	0.28 575	0.58 618	0.23 530	0.11 572	0.07 453	0.09 430	0.09 502	0.10 503	0.09 468

GwcNet-RSSM	0.26 556	0.17 564	0.46 531	0.21 358	0.13 412	0.28 501	0.23 577	0.44 521	0.42 576	0.31 506	0.45 617	0.40 606	0.26 538	0.55 594	0.28 579	0.11 572	0.07 453	0.09 430	0.10 550	0.09 427	0.08 393

DMCA	0.22 460	0.14 475	0.36 398	0.22 435	0.14 464	0.27 481	0.20 488	0.43 513	0.38 525	0.31 506	0.32 447	0.33 534	0.24 504	0.24 335	0.28 579	0.11 572	0.08 546	0.10 514	0.08 390	0.10 503	0.11 569

ADCL	0.47 709	0.22 640	1.00 730	0.27 659	0.19 635	0.74 742	0.64 773	0.54 652	0.69 734	0.56 727	0.71 725	0.55 696	0.60 738	0.60 628	1.43 788	0.11 572	0.09 585	0.13 636	0.13 661	0.14 635	0.14 638

RYNet	0.37 664	0.18 579	0.59 619	0.25 595	0.28 729	0.61 727	0.32 688	0.59 704	0.59 706	0.41 656	0.38 527	0.57 705	0.39 675	0.87 731	0.53 704	0.11 572	0.08 546	0.12 612	0.11 593	0.18 690	0.18 688

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 567	0.21 624	0.59 619	0.25 595	0.18 608	0.29 523	0.22 550	0.50 593	0.40 554	0.38 621	0.41 561	0.43 629	0.27 558	0.43 538	0.29 591	0.11 572	0.08 546	0.10 514	0.10 550	0.10 503	0.11 569
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.31 616	0.22 640	0.50 567	0.23 496	0.14 464	0.30 542	0.24 599	0.47 556	0.54 689	0.38 621	0.60 698	0.43 629	0.29 590	0.87 731	0.40 657	0.11 572	0.07 453	0.07 203	0.07 301	0.09 427	0.09 468

StereoDRNet	0.32 625	0.22 640	0.61 624	0.27 659	0.21 663	0.42 661	0.30 674	0.61 717	0.48 649	0.46 688	0.39 541	0.48 661	0.30 605	0.57 609	0.40 657	0.11 572	0.09 585	0.12 612	0.11 593	0.12 596	0.10 528

Cross2Single Stereo	0.13 184	0.14 475	0.15 44	0.21 358	0.08 54	0.09 9	0.15 220	0.16 37	0.24 321	0.23 361	0.14 187	0.12 171	0.08 21	0.24 335	0.12 163	0.12 614	0.04 2	0.07 203	0.06 198	0.12 596	0.05 52

S0	0.18 333	0.13 421	0.21 187	0.23 496	0.11 245	0.33 583	0.26 631	0.27 265	0.21 256	0.21 342	0.26 375	0.20 350	0.16 353	0.19 233	0.17 372	0.12 614	0.11 646	0.14 663	0.14 676	0.10 503	0.07 304

S	0.19 382	0.12 347	0.22 206	0.22 435	0.13 412	0.31 558	0.22 550	0.30 326	0.27 363	0.25 388	0.31 437	0.20 350	0.20 444	0.18 197	0.17 372	0.12 614	0.09 585	0.15 679	0.16 699	0.11 555	0.12 593

zh-sn7	0.48 712	0.51 763	1.43 768	0.29 689	0.20 654	0.47 687	0.39 726	0.57 689	0.62 718	0.52 716	0.81 738	0.52 685	0.56 729	1.05 759	0.87 748	0.12 614	0.13 681	0.13 636	0.13 661	0.17 675	0.16 662

zh-mn7	0.46 706	0.45 751	1.48 770	0.25 595	0.19 635	0.44 672	0.29 661	0.56 679	0.82 751	0.65 741	0.96 754	0.49 667	0.38 668	0.88 734	0.63 722	0.12 614	0.10 620	0.11 573	0.11 593	0.13 615	0.14 638

CAS++	0.16 285	0.12 347	0.27 269	0.18 137	0.12 327	0.17 201	0.15 220	0.42 498	0.24 321	0.19 319	0.18 267	0.13 206	0.10 110	0.21 286	0.12 163	0.12 614	0.10 620	0.11 573	0.08 390	0.10 503	0.09 468
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GMStereo_Zeroshot	0.24 509	0.21 624	0.45 523	0.26 630	0.13 412	0.28 501	0.15 220	0.39 455	0.35 485	0.37 606	0.43 592	0.40 606	0.17 385	0.34 487	0.20 459	0.12 614	0.07 453	0.13 636	0.07 301	0.16 658	0.09 468

coex-ft	3.44 806	0.73 783	48.55 852	0.24 554	0.19 635	0.50 701	0.43 738	0.47 556	2.40 810	7.03 828	1.20 768	0.97 759	2.23 807	0.73 687	1.92 804	0.12 614	0.15 708	0.14 663	0.12 632	0.21 715	0.43 768

Wz-Net-SNSev	0.43 695	0.41 745	1.27 760	0.30 702	0.21 663	0.44 672	0.41 733	0.61 717	0.65 724	0.46 688	0.65 714	0.62 719	0.39 675	0.74 695	0.59 712	0.12 614	0.11 646	0.12 612	0.13 661	0.16 658	0.14 638

CSP-Net	0.27 567	0.15 515	0.30 311	0.21 358	0.14 464	0.44 672	0.24 599	0.50 593	0.40 554	0.41 656	0.43 592	0.42 624	0.26 538	0.66 663	0.28 579	0.12 614	0.08 546	0.08 325	0.08 390	0.10 503	0.09 468

dd	0.22 460	0.26 670	0.40 451	0.22 435	0.12 327	0.25 446	0.21 520	0.32 350	0.44 600	0.29 456	0.28 392	0.25 426	0.16 353	0.30 459	0.25 553	0.12 614	0.07 453	0.10 514	0.08 390	0.11 555	0.09 468

ICVP	0.23 478	0.13 421	0.44 510	0.26 630	0.14 464	0.29 523	0.25 617	0.45 534	0.33 458	0.29 456	0.43 592	0.35 558	0.25 527	0.26 388	0.23 530	0.12 614	0.09 585	0.09 430	0.08 390	0.09 427	0.10 528
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.27 567	0.20 609	0.44 510	0.27 659	0.16 561	0.33 583	0.25 617	0.56 679	0.54 689	0.34 564	0.38 527	0.34 544	0.25 527	0.51 570	0.28 579	0.12 614	0.08 546	0.09 430	0.08 390	0.11 555	0.11 569

Anonymous3	0.23 478	0.18 579	0.63 636	0.27 659	0.18 608	0.41 654	0.23 577	0.43 513	0.35 485	0.23 361	0.27 384	0.20 350	0.18 416	0.27 408	0.18 401	0.12 614	0.11 646	0.10 514	0.10 550	0.11 555	0.12 593

PSMNet-RSSM	0.24 509	0.15 515	0.36 398	0.21 358	0.14 464	0.25 446	0.20 488	0.48 569	0.37 510	0.30 488	0.44 604	0.38 579	0.26 538	0.52 577	0.22 508	0.12 614	0.07 453	0.11 573	0.13 661	0.10 503	0.09 468

CFNet-ft	0.24 509	0.15 515	0.35 378	0.18 137	0.15 528	0.30 542	0.21 520	0.39 455	0.36 498	0.28 425	0.40 552	0.43 629	0.25 527	0.47 552	0.24 543	0.12 614	0.07 453	0.12 612	0.11 593	0.12 596	0.09 468

DSFCA	0.27 567	0.13 421	0.36 398	0.20 293	0.17 586	0.38 635	0.31 680	0.47 556	0.43 584	0.43 673	0.37 512	0.39 591	0.29 590	0.52 577	0.32 614	0.12 614	0.10 620	0.10 514	0.11 593	0.11 555	0.10 528

S-Stereo	0.38 672	0.20 609	1.05 736	0.27 659	0.22 680	0.38 635	0.32 688	0.55 662	0.66 726	0.39 637	0.59 693	0.49 667	0.41 684	0.75 696	0.40 657	0.12 614	0.15 708	0.13 636	0.13 661	0.16 658	0.21 718

PA-Net	0.37 664	0.28 684	0.83 700	0.31 708	0.28 729	0.39 644	0.42 736	0.51 611	0.55 695	0.34 564	0.42 578	0.41 613	0.36 655	0.79 712	0.49 692	0.12 614	0.23 761	0.16 691	0.23 743	0.12 596	0.18 688
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CFNet_RVC	0.24 509	0.15 515	0.35 378	0.18 137	0.15 528	0.30 542	0.21 520	0.39 455	0.36 498	0.28 425	0.40 552	0.43 629	0.25 527	0.47 552	0.24 543	0.12 614	0.07 453	0.12 612	0.11 593	0.12 596	0.09 468

DRN-Test	0.33 635	0.17 564	0.61 624	0.27 659	0.19 635	0.46 680	0.29 661	0.65 734	0.51 670	0.47 695	0.46 627	0.44 640	0.34 644	0.62 643	0.41 666	0.12 614	0.08 546	0.13 636	0.12 632	0.12 596	0.10 528

NaN_ROB	0.41 686	0.28 684	0.62 632	0.30 702	0.19 635	0.51 702	0.47 750	0.58 698	0.59 706	0.56 727	0.47 634	0.49 667	0.41 684	1.21 774	0.64 725	0.12 614	0.18 731	0.12 612	0.13 661	0.11 555	0.14 638

S2M2_L	0.13 184	0.11 281	0.20 173	0.16 31	0.12 327	0.12 36	0.07 1	0.18 63	0.20 234	0.12 147	0.15 204	0.14 240	0.12 216	0.15 104	0.14 274	0.13 636	0.09 585	0.09 430	0.10 550	0.11 555	0.09 468
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
YMNet	0.32 625	0.22 640	0.58 613	0.27 659	0.23 693	0.48 693	0.27 638	0.51 611	0.45 613	0.48 699	0.56 685	0.51 679	0.30 605	0.39 521	0.40 657	0.13 636	0.16 718	0.13 636	0.12 632	0.13 615	0.12 593

YMNet_1	0.32 625	0.22 640	0.58 613	0.27 659	0.23 693	0.48 693	0.27 638	0.51 611	0.45 613	0.48 699	0.56 685	0.51 679	0.30 605	0.39 521	0.40 657	0.13 636	0.16 718	0.13 636	0.12 632	0.13 615	0.12 593

CASS	0.21 424	0.15 515	0.32 338	0.26 630	0.11 245	0.28 501	0.19 433	0.39 455	0.30 418	0.32 528	0.34 482	0.25 426	0.24 504	0.25 368	0.20 459	0.13 636	0.08 546	0.11 573	0.09 502	0.11 555	0.11 569
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet_v2	0.28 588	0.16 544	0.44 510	0.22 435	0.15 528	0.40 650	0.30 674	0.57 689	0.46 631	0.38 621	0.36 503	0.47 655	0.29 590	0.38 516	0.39 650	0.13 636	0.11 646	0.11 573	0.11 593	0.11 555	0.11 569

WZ-Net	0.52 727	0.38 739	1.90 783	0.30 702	0.24 701	0.57 718	0.48 754	0.62 725	0.78 747	0.50 703	0.71 725	0.68 739	0.54 725	0.98 754	0.84 743	0.13 636	0.10 620	0.11 573	0.12 632	0.19 703	0.20 708

SACVNet	0.30 609	0.20 609	0.41 476	0.25 595	0.18 608	0.34 597	0.25 617	0.52 630	0.40 554	0.41 656	0.44 604	0.46 653	0.32 632	0.71 679	0.25 553	0.13 636	0.10 620	0.12 612	0.12 632	0.16 658	0.17 675

HCRNet	0.24 509	0.25 659	0.33 355	0.34 725	0.16 561	0.27 481	0.18 384	0.43 513	0.35 485	0.30 488	0.35 493	0.32 525	0.22 472	0.44 542	0.20 459	0.13 636	0.08 546	0.13 636	0.11 593	0.10 503	0.09 468

APVNet	0.36 654	0.20 609	0.70 665	0.26 630	0.22 680	0.52 711	0.35 706	0.61 717	0.44 600	0.38 621	0.52 661	0.48 661	0.38 668	0.84 725	0.46 685	0.13 636	0.14 692	0.15 679	0.16 699	0.16 658	0.15 651

GwcNet	0.35 649	0.23 650	0.88 713	0.25 595	0.24 701	0.48 693	0.27 638	0.55 662	0.57 701	0.38 621	0.52 661	0.51 679	0.32 632	0.60 628	0.41 666	0.13 636	0.11 646	0.12 612	0.11 593	0.13 615	0.14 638

FAT-Stereo	0.36 654	0.18 579	0.73 675	0.26 630	0.18 608	0.33 583	0.29 661	0.60 713	0.59 706	0.46 688	0.60 698	0.60 713	0.50 719	0.61 635	0.34 626	0.13 636	0.14 692	0.13 636	0.12 632	0.14 635	0.18 688

DMCA-RVC	0.27 567	0.21 624	0.61 624	0.28 684	0.17 586	0.29 523	0.21 520	0.42 498	0.35 485	0.40 647	0.37 512	0.39 591	0.36 655	0.43 538	0.30 599	0.13 636	0.10 620	0.15 679	0.11 593	0.13 615	0.10 528

FADNet-RVC	0.31 616	0.35 724	0.78 679	0.25 595	0.20 654	0.33 583	0.20 488	0.49 581	0.40 554	0.34 564	0.39 541	0.41 613	0.29 590	0.63 650	0.31 608	0.13 636	0.14 692	0.14 663	0.15 686	0.19 703	0.19 695

STTStereo	0.28 588	0.20 609	0.61 624	0.25 595	0.17 586	0.29 523	0.24 599	0.47 556	0.39 536	0.39 637	0.41 561	0.44 640	0.28 575	0.40 530	0.28 579	0.13 636	0.12 668	0.13 636	0.16 699	0.12 596	0.11 569

stereogan	0.37 664	0.17 564	0.65 646	0.27 659	0.22 680	0.62 729	0.26 631	0.59 704	0.63 722	0.43 673	0.60 698	0.67 735	0.42 693	0.68 668	0.35 631	0.13 636	0.14 692	0.14 663	0.12 632	0.19 703	0.17 675

RTSC	0.39 677	0.28 684	0.78 679	0.27 659	0.18 608	0.49 698	0.22 550	0.59 704	0.84 758	0.55 726	0.53 668	0.49 667	0.36 655	0.67 667	0.82 742	0.13 636	0.10 620	0.11 573	0.12 632	0.17 675	0.17 675

ADCMid	0.49 715	0.34 722	1.13 749	0.26 630	0.21 663	0.51 702	0.37 715	0.57 689	0.54 689	0.75 752	0.66 716	0.62 719	0.64 749	0.64 652	1.68 795	0.13 636	0.12 668	0.17 698	0.17 709	0.20 712	0.17 675

DANet	0.35 649	0.23 650	0.60 621	0.36 736	0.22 680	0.39 644	0.25 617	0.48 569	0.43 584	0.52 716	0.50 646	0.59 710	0.41 684	0.76 702	0.49 692	0.13 636	0.11 646	0.14 663	0.12 632	0.17 675	0.15 651
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.36 654	0.22 640	0.49 556	0.29 689	0.17 586	0.41 654	0.38 721	0.57 689	0.45 613	0.46 688	0.75 731	0.55 696	0.40 680	0.94 746	0.41 666	0.13 636	0.13 681	0.13 636	0.11 593	0.14 635	0.11 569

UCFNet_RVC	0.24 509	0.16 544	0.34 367	0.18 137	0.15 528	0.33 583	0.16 279	0.46 545	0.35 485	0.29 456	0.35 493	0.39 591	0.25 527	0.34 487	0.22 508	0.13 636	0.08 546	0.13 636	0.14 676	0.13 615	0.12 593

NVstereo2D	0.31 616	0.16 544	0.54 591	0.24 554	0.22 680	0.42 661	0.28 654	0.58 698	0.56 698	0.28 425	0.38 527	0.40 606	0.30 605	0.71 679	0.28 579	0.13 636	0.08 546	0.13 636	0.10 550	0.19 703	0.16 662

MDST_ROB	0.48 712	0.14 475	0.95 724	0.30 702	0.21 663	1.33 788	0.32 688	0.77 761	0.56 698	1.06 777	0.71 725	0.49 667	0.35 650	1.26 779	0.38 642	0.13 636	0.11 646	0.16 691	0.13 661	0.12 596	0.12 593

FBW_ROB	0.43 695	0.26 670	0.54 591	0.31 708	0.20 654	0.51 702	0.32 688	0.70 753	0.60 712	0.59 731	0.55 678	0.65 730	0.41 684	1.40 789	0.51 700	0.13 636	0.17 725	0.21 727	0.16 699	0.17 675	0.18 688

ETE_ROB	0.34 644	0.26 670	0.45 523	0.29 689	0.18 608	0.40 650	0.37 715	0.57 689	0.47 637	0.50 703	0.50 646	0.62 719	0.36 655	0.55 594	0.38 642	0.13 636	0.10 620	0.14 663	0.12 632	0.16 658	0.16 662

PWC_ROB	0.38 672	0.29 693	0.69 659	0.25 595	0.20 654	0.38 635	0.19 433	0.58 698	0.67 729	0.57 729	0.85 743	0.51 679	0.40 680	0.71 679	0.52 701	0.13 636	0.09 585	0.14 663	0.10 550	0.17 675	0.14 638

Selective-IGEV-i16pc	0.33 635	0.10 188	1.71 782	0.21 358	0.14 464	0.74 742	0.31 680	0.42 498	0.41 568	0.21 342	0.32 447	0.26 448	0.14 307	0.71 679	0.19 436	0.14 661	0.10 620	0.08 325	0.09 502	0.11 555	0.11 569

Selective-IGEV-i16pb	0.39 677	0.12 347	2.18 787	0.21 358	0.15 528	0.68 736	0.32 688	0.56 679	0.57 701	0.25 388	0.44 604	0.33 534	0.21 454	0.80 716	0.25 553	0.14 661	0.10 620	0.09 430	0.10 550	0.12 596	0.13 613

TCMNet	0.33 635	0.23 650	0.72 671	0.29 689	0.30 740	0.40 650	0.28 654	0.50 593	0.47 637	0.37 606	0.45 617	0.40 606	0.29 590	0.60 628	0.39 650	0.14 661	0.13 681	0.15 679	0.14 676	0.17 675	0.15 651

test_sample7	0.25 537	0.15 515	0.35 378	0.20 293	0.14 464	0.28 501	0.21 520	0.51 611	0.38 525	0.37 606	0.34 482	0.37 571	0.30 605	0.39 521	0.23 530	0.14 661	0.09 585	0.13 636	0.12 632	0.13 615	0.12 593

pcwnet_v2	0.32 625	0.15 515	1.26 759	0.23 496	0.18 608	0.32 572	0.18 384	0.59 704	0.60 712	0.36 598	0.45 617	0.35 558	0.29 590	0.36 507	0.25 553	0.14 661	0.11 646	0.12 612	0.11 593	0.14 635	0.15 651

psmorigin	0.50 719	0.25 659	3.03 799	0.24 554	0.19 635	0.38 635	0.22 550	0.50 593	0.44 600	0.64 739	0.68 720	0.71 744	0.51 722	0.85 728	0.45 679	0.14 661	0.17 725	0.13 636	0.14 676	0.16 658	0.21 718

hitnet-ft	0.29 601	0.17 564	0.40 451	0.19 203	0.14 464	0.39 644	0.23 577	0.44 521	0.41 568	0.36 598	0.46 627	0.53 690	0.34 644	0.76 702	0.32 614	0.14 661	0.10 620	0.13 636	0.10 550	0.15 650	0.13 613

FADNet_RVC	0.30 609	0.28 684	0.83 700	0.23 496	0.15 528	0.30 542	0.17 332	0.49 581	0.37 510	0.30 488	0.38 527	0.30 505	0.27 558	0.52 577	0.31 608	0.14 661	0.14 692	0.14 663	0.16 699	0.21 715	0.23 733

RTS	0.78 761	0.48 756	4.68 806	0.34 725	0.28 729	1.12 776	0.46 745	0.62 725	1.03 777	0.73 748	0.89 748	0.60 713	0.59 736	1.61 794	1.16 775	0.14 661	0.11 646	0.15 679	0.15 686	0.21 715	0.19 695

RTSA	0.78 761	0.48 756	4.68 806	0.34 725	0.28 729	1.12 776	0.46 745	0.62 725	1.03 777	0.73 748	0.89 748	0.60 713	0.59 736	1.61 794	1.16 775	0.14 661	0.11 646	0.15 679	0.15 686	0.21 715	0.19 695

TDLM	0.30 609	0.21 624	0.38 427	0.28 684	0.15 528	0.33 583	0.32 688	0.52 630	0.47 637	0.38 621	0.43 592	0.39 591	0.29 590	0.91 741	0.28 579	0.14 661	0.08 546	0.13 636	0.11 593	0.12 596	0.10 528

CVANet_RVC	0.30 609	0.19 596	0.41 476	0.26 630	0.16 561	0.33 583	0.26 631	0.52 630	0.47 637	0.40 647	0.46 627	0.43 629	0.31 624	0.89 736	0.26 567	0.14 661	0.09 585	0.14 663	0.13 661	0.14 635	0.10 528

AdaStereo	0.24 509	0.16 544	0.37 407	0.24 554	0.12 327	0.32 572	0.17 332	0.54 652	0.42 576	0.33 544	0.38 527	0.35 558	0.21 454	0.30 459	0.22 508	0.14 661	0.06 309	0.13 636	0.08 390	0.11 555	0.08 393
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.
SANet	0.53 728	0.28 684	0.96 726	0.26 630	0.15 528	0.69 737	0.44 741	0.67 747	1.34 793	0.67 743	0.98 757	0.94 756	0.71 755	0.89 736	0.76 734	0.14 661	0.12 668	0.12 612	0.11 593	0.17 675	0.16 662

PSMNet_ROB	0.33 635	0.24 654	0.54 591	0.31 708	0.21 663	0.42 661	0.43 738	0.59 704	0.47 637	0.37 606	0.44 604	0.49 667	0.31 624	0.64 652	0.43 671	0.14 661	0.10 620	0.15 679	0.14 676	0.13 615	0.11 569

AANet	0.49 715	0.42 747	1.56 774	0.22 435	0.19 635	0.39 644	0.25 617	0.52 630	0.92 768	0.92 762	0.93 752	0.84 751	0.67 750	0.59 624	0.59 712	0.15 676	0.11 646	0.13 636	0.12 632	0.18 690	0.16 662

rvit_0105_6	0.19 382	0.14 475	0.34 367	0.23 496	0.14 464	0.18 230	0.20 488	0.29 305	0.37 510	0.18 310	0.22 325	0.23 398	0.17 385	0.26 388	0.17 372	0.15 676	0.13 681	0.13 636	0.11 593	0.11 555	0.08 393

rvit_0105_5	0.21 424	0.15 515	0.38 427	0.23 496	0.13 412	0.22 378	0.24 599	0.36 423	0.39 536	0.21 342	0.23 336	0.26 448	0.19 433	0.26 388	0.19 436	0.15 676	0.13 681	0.12 612	0.12 632	0.10 503	0.09 468

rvit_0105_3	0.23 478	0.17 564	0.40 451	0.25 595	0.15 528	0.24 426	0.28 654	0.38 443	0.41 568	0.25 388	0.25 362	0.28 476	0.21 454	0.28 423	0.20 459	0.15 676	0.13 681	0.14 663	0.15 686	0.10 503	0.09 468

rvit_105_1	0.27 567	0.19 596	0.46 531	0.27 659	0.19 635	0.30 542	0.35 706	0.44 521	0.51 670	0.31 506	0.31 437	0.31 515	0.26 538	0.35 498	0.25 553	0.15 676	0.14 692	0.15 679	0.17 709	0.11 555	0.10 528

GASNet	0.36 654	0.46 752	0.88 713	0.34 725	0.23 693	0.35 612	0.22 550	0.60 713	0.53 684	0.40 647	0.37 512	0.45 645	0.30 605	0.79 712	0.35 631	0.15 676	0.10 620	0.14 663	0.14 676	0.22 722	0.12 593

Wz-Net-TNSev	0.51 723	0.58 770	1.61 779	0.25 595	0.21 663	0.65 731	0.45 742	0.63 732	0.69 734	0.51 708	0.54 671	0.71 744	0.60 738	1.00 755	0.77 737	0.15 676	0.15 708	0.13 636	0.15 686	0.21 715	0.20 708

UDGNet	0.23 478	0.31 708	0.38 427	0.24 554	0.14 464	0.24 426	0.18 384	0.32 350	0.43 584	0.29 456	0.28 392	0.24 413	0.19 433	0.29 443	0.20 459	0.15 676	0.07 453	0.21 727	0.11 593	0.14 635	0.10 528

AF-Net	0.37 664	0.26 670	0.56 605	0.32 714	0.23 693	0.41 654	0.29 661	0.61 717	0.64 723	0.42 667	0.68 720	0.65 730	0.49 717	0.57 609	0.44 676	0.15 676	0.11 646	0.19 716	0.14 676	0.15 650	0.13 613

RGC	0.39 677	0.32 716	0.64 644	0.34 725	0.27 721	0.40 650	0.29 661	0.57 689	0.53 684	0.45 684	0.64 713	0.62 719	0.45 701	0.72 685	0.39 650	0.15 676	0.15 708	0.21 727	0.20 724	0.18 690	0.19 695

Nwc_Net	0.37 664	0.25 659	0.68 658	0.31 708	0.24 701	0.44 672	0.30 674	0.65 734	0.50 666	0.37 606	0.69 724	0.58 708	0.45 701	0.60 628	0.40 657	0.15 676	0.12 668	0.19 716	0.21 729	0.14 635	0.13 613

SHD	0.42 689	0.27 679	0.81 693	0.31 708	0.25 710	0.42 661	0.22 550	0.66 740	0.94 774	0.63 737	0.60 698	0.59 710	0.47 710	0.59 624	0.58 711	0.15 676	0.13 681	0.16 691	0.16 699	0.20 712	0.22 725

AnyNet_C32	0.51 723	0.40 741	1.10 746	0.29 689	0.28 729	0.59 723	0.58 766	0.54 652	0.60 712	0.62 735	0.66 716	0.54 694	0.54 725	0.78 710	1.74 800	0.15 676	0.14 692	0.15 679	0.17 709	0.20 712	0.20 708

ADCPNet	0.48 712	0.29 693	1.60 777	0.27 659	0.23 693	0.70 740	0.38 721	0.53 642	0.51 670	0.51 708	0.59 693	0.67 735	0.56 729	0.60 628	1.14 771	0.15 676	0.18 731	0.14 663	0.23 743	0.19 703	0.19 695

DeepPruner_ROB	0.26 556	0.19 596	0.44 510	0.21 358	0.16 561	0.30 542	0.21 520	0.52 630	0.32 444	0.35 581	0.38 527	0.39 591	0.26 538	0.42 536	0.24 543	0.15 676	0.11 646	0.11 573	0.11 593	0.14 635	0.13 613

CBMV	0.33 635	0.21 624	0.54 591	0.23 496	0.13 412	0.42 661	0.33 700	0.53 642	0.48 649	0.52 716	0.49 642	0.50 675	0.41 684	0.56 605	0.31 608	0.15 676	0.16 718	0.18 707	0.16 699	0.13 615	0.13 613
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Light-Stereo-hy	0.42 689	0.27 679	0.79 686	0.32 714	0.27 721	0.58 719	0.30 674	0.55 662	0.46 631	0.48 699	0.43 592	1.00 761	0.35 650	0.69 671	0.34 626	0.16 692	0.18 731	0.50 782	0.32 767	0.25 731	0.23 733

Weightmod_eth	0.16 285	0.11 281	0.20 173	0.21 358	0.13 412	0.20 311	0.18 384	0.25 226	0.19 201	0.17 291	0.25 362	0.19 334	0.17 385	0.25 368	0.14 274	0.16 692	0.08 546	0.08 325	0.08 390	0.09 427	0.05 52

rvit_0105_4	0.20 403	0.15 515	0.38 427	0.23 496	0.14 464	0.20 311	0.22 550	0.33 366	0.39 536	0.19 319	0.24 350	0.25 426	0.19 433	0.27 408	0.17 372	0.16 692	0.13 681	0.13 636	0.11 593	0.11 555	0.08 393

FADNet	0.32 625	0.36 727	0.74 676	0.23 496	0.22 680	0.37 626	0.19 433	0.53 642	0.48 649	0.32 528	0.36 503	0.43 629	0.32 632	0.64 652	0.25 553	0.16 692	0.16 718	0.14 663	0.16 699	0.24 729	0.19 695

RP	0.35 649	0.22 640	0.51 577	0.31 708	0.24 701	0.37 626	0.28 654	0.50 593	0.58 705	0.40 647	0.63 711	0.61 717	0.47 710	0.61 635	0.39 650	0.16 692	0.15 708	0.17 698	0.15 686	0.17 675	0.17 675

G-Net	0.46 706	0.25 659	0.86 710	0.34 725	0.28 729	0.90 765	0.35 706	0.47 556	0.45 613	0.68 744	1.22 769	0.64 729	0.60 738	0.61 635	0.57 706	0.16 692	0.14 692	0.17 698	0.13 661	0.22 722	0.19 695

edge stereo	0.39 677	0.22 640	0.81 693	0.27 659	0.22 680	0.37 626	0.24 599	0.56 679	0.54 689	0.53 722	0.60 698	0.71 744	0.50 719	0.78 710	0.40 657	0.16 692	0.14 692	0.19 716	0.14 676	0.16 658	0.17 675

ADCS	0.58 736	0.40 741	1.35 765	0.29 689	0.24 701	0.55 714	0.45 742	0.67 747	0.83 755	0.76 753	0.71 725	0.68 739	0.60 738	0.76 702	2.23 808	0.16 692	0.16 718	0.16 691	0.17 709	0.22 722	0.22 725

AnyNet_C01	0.65 744	0.58 770	2.60 795	0.32 714	0.26 717	0.88 761	0.61 771	0.63 732	0.62 718	0.68 744	0.96 754	0.76 747	0.60 738	0.96 750	1.43 788	0.16 692	0.16 718	0.17 698	0.17 709	0.23 725	0.23 733

LSM	1.64 795	0.40 741	2.56 794	2.02 811	17.61 832	0.51 702	0.52 759	0.61 717	0.76 744	0.82 756	1.11 762	0.63 727	0.54 725	0.75 696	0.49 692	0.16 692	0.24 763	0.18 707	0.21 729	0.25 731	2.42 814

DPSNet	0.47 709	0.24 654	0.93 721	0.27 659	0.20 654	0.75 745	0.57 765	0.84 775	0.79 748	0.47 695	0.51 652	0.60 713	0.69 753	0.87 731	0.71 732	0.16 692	0.13 681	0.12 612	0.10 550	0.25 731	0.21 718

NCCL2	0.35 649	0.26 670	0.49 556	0.36 736	0.22 680	0.41 654	0.41 733	0.53 642	0.42 576	0.47 695	0.46 627	0.61 717	0.39 675	0.55 594	0.37 638	0.16 692	0.13 681	0.21 727	0.21 729	0.16 658	0.16 662

SGM_RVC	0.50 719	0.19 596	0.50 567	0.25 595	0.15 528	0.69 737	0.39 726	0.68 750	0.82 751	0.95 769	0.84 742	1.13 768	0.76 758	1.16 770	0.60 716	0.16 692	0.16 718	0.16 691	0.16 699	0.16 658	0.17 675
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
rvit_stereo_0075_2	0.24 509	0.17 564	0.50 567	0.26 630	0.22 680	0.22 378	0.15 220	0.40 469	0.35 485	0.27 412	0.37 512	0.29 487	0.20 444	0.28 423	0.19 436	0.17 705	0.12 668	0.19 716	0.12 632	0.13 615	0.13 613

Syn2CoEx	0.36 654	0.31 708	0.78 679	0.34 725	0.21 663	0.41 654	0.28 654	0.61 717	0.49 658	0.42 667	0.56 685	0.45 645	0.44 698	0.69 671	0.38 642	0.17 705	0.14 692	0.15 679	0.12 632	0.13 615	0.12 593

NCC-stereo	0.39 677	0.25 659	0.69 659	0.32 714	0.28 729	0.46 680	0.36 711	0.65 734	0.52 679	0.40 647	0.57 688	0.56 700	0.47 710	0.73 687	0.45 679	0.17 705	0.14 692	0.18 707	0.25 750	0.16 658	0.16 662

Abc-Net	0.39 677	0.25 659	0.69 659	0.32 714	0.28 729	0.46 680	0.36 711	0.65 734	0.52 679	0.40 647	0.57 688	0.56 700	0.47 710	0.73 687	0.45 679	0.17 705	0.14 692	0.18 707	0.25 750	0.16 658	0.16 662
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	0.43 695	0.37 734	0.96 726	0.34 725	0.25 710	0.53 712	0.34 702	0.60 713	0.73 742	0.51 708	0.46 627	0.57 705	0.47 710	0.70 675	0.72 733	0.17 705	0.12 668	0.18 707	0.15 686	0.25 731	0.23 733

SGM-ForestM	1.36 786	0.28 684	0.79 686	0.26 630	0.16 561	2.26 801	1.00 800	1.42 797	1.46 798	2.38 815	2.05 797	5.95 820	2.66 811	2.95 810	2.46 810	0.17 705	0.18 731	0.18 707	0.18 716	0.15 650	0.18 688

PS-NSSS	0.32 625	0.30 700	0.46 531	0.23 496	0.17 586	0.33 583	0.24 599	0.57 689	0.41 568	0.37 606	0.52 661	0.35 558	0.30 605	0.80 716	0.30 599	0.17 705	0.14 692	0.21 727	0.15 686	0.15 650	0.13 613

XPNet_ROB	0.33 635	0.20 609	0.43 500	0.27 659	0.18 608	0.37 626	0.31 680	0.55 662	0.50 666	0.51 708	0.53 668	0.58 708	0.37 664	0.63 650	0.45 679	0.17 705	0.12 668	0.13 636	0.12 632	0.15 650	0.14 638

LALA_ROB	0.36 654	0.25 659	0.46 531	0.30 702	0.21 663	0.47 687	0.39 726	0.61 717	0.51 670	0.52 716	0.51 652	0.69 741	0.36 655	0.50 565	0.43 671	0.17 705	0.11 646	0.16 691	0.14 676	0.17 675	0.15 651

SGM-Forest	0.36 654	0.17 564	0.47 539	0.23 496	0.16 561	0.45 678	0.41 733	0.55 662	0.48 649	0.52 716	0.60 698	0.52 685	0.41 684	0.85 728	0.50 698	0.17 705	0.17 725	0.17 698	0.15 686	0.15 650	0.15 651
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MeshStereo	0.58 736	0.27 679	0.67 652	0.22 435	0.17 586	0.66 733	0.37 715	0.78 764	0.61 716	1.47 798	1.30 772	1.65 785	0.79 760	1.12 767	0.59 712	0.17 705	0.17 725	0.17 698	0.14 676	0.17 675	0.14 638
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
PM Cens cmp D40	0.92 771	0.28 684	0.67 652	0.27 659	0.25 710	0.87 760	0.53 761	1.13 788	1.87 802	1.70 803	3.06 810	2.75 805	1.42 794	1.27 780	1.09 769	0.18 716	0.19 740	0.19 716	0.20 724	0.18 690	0.20 708

AIO-test2	0.20 403	0.20 609	0.36 398	0.26 630	0.15 528	0.22 378	0.16 279	0.42 498	0.42 576	0.16 270	0.29 406	0.15 263	0.11 174	0.26 388	0.13 233	0.18 716	0.06 309	0.10 514	0.11 593	0.07 240	0.07 304

HBP-ISP	0.33 635	0.30 700	0.72 671	0.22 435	0.16 561	0.32 572	0.22 550	0.54 652	0.44 600	0.41 656	0.49 642	0.33 534	0.38 668	0.73 687	0.25 553	0.18 716	0.19 740	0.24 737	0.20 724	0.16 658	0.13 613

DeepPrunerF	0.44 701	0.29 693	1.29 762	0.33 721	0.30 740	0.35 612	0.36 711	0.62 725	1.15 787	0.40 647	0.44 604	0.39 591	0.41 684	0.80 716	0.52 701	0.18 716	0.14 692	0.23 735	0.21 729	0.17 675	0.17 675

CBMV_ROB	0.33 635	0.18 579	0.53 588	0.21 358	0.14 464	0.33 583	0.20 488	0.51 611	0.45 613	0.51 708	0.55 678	0.45 645	0.42 693	0.71 679	0.32 614	0.18 716	0.19 740	0.23 735	0.21 729	0.14 635	0.15 651

PWCDC_ROB	0.38 672	0.30 700	0.60 621	0.33 721	0.20 654	0.42 661	0.19 433	0.58 698	0.89 760	0.42 667	1.26 771	0.36 563	0.34 644	0.50 565	0.38 642	0.18 716	0.11 646	0.11 573	0.09 502	0.19 703	0.13 613

WCMA_ROB	0.51 723	0.21 624	0.65 646	0.25 595	0.21 663	0.58 719	0.32 688	0.54 652	0.55 695	0.95 769	1.40 776	1.28 776	0.81 763	0.73 687	0.62 719	0.18 716	0.15 708	0.15 679	0.15 686	0.19 703	0.19 695

PM Graph cmp D40	0.87 766	0.32 716	0.71 670	0.29 689	0.33 746	0.86 758	0.58 766	0.98 783	1.71 801	1.59 800	3.40 812	2.11 793	1.16 782	1.24 776	0.90 751	0.19 723	0.20 749	0.19 716	0.21 729	0.18 690	0.21 718

PatchMatch Cens Cmp	1.16 783	0.27 679	0.62 632	0.26 630	0.24 701	1.06 771	0.64 773	1.33 793	2.62 811	1.67 802	3.54 814	4.92 815	1.75 800	1.52 793	1.62 793	0.19 723	0.19 740	0.19 716	0.20 724	0.17 675	0.19 695

PatchMatch Graph Cmp	1.00 773	0.31 708	0.84 705	0.28 684	0.32 744	0.84 755	0.59 769	1.04 784	2.17 808	1.74 804	4.02 816	2.63 802	1.19 785	1.24 776	1.53 792	0.19 723	0.19 740	0.19 716	0.21 729	0.18 690	0.22 725

PatchMatch		0.31 708		0.28 684		0.81 753		1.12 787		1.59 800		2.59 801		1.44 790		0.19 723		0.19 716		0.18 690

FINET	0.34 644	0.27 679	0.80 690	0.24 554	0.24 701	0.36 619	0.34 702	0.54 652	0.72 739	0.39 637	0.47 634	0.32 525	0.30 605	0.51 570	0.32 614	0.19 723	0.17 725	0.13 636	0.12 632	0.18 690	0.16 662

SAMSARA	0.56 730	0.39 740	0.80 690	0.60 779	0.46 765	1.00 769	1.23 809	0.67 747	0.68 732	0.71 747	0.54 671	0.89 755	0.57 732	0.81 720	0.62 719	0.19 723	0.22 756	0.18 707	0.18 716	0.27 746	0.25 743

NOSS_ROB	0.31 616	0.20 609	0.35 378	0.24 554	0.16 561	0.32 572	0.19 433	0.52 630	0.48 649	0.33 544	0.36 503	0.42 624	0.28 575	0.93 744	0.24 543	0.19 723	0.20 749	0.24 737	0.22 740	0.17 675	0.17 675

base	0.37 664	0.21 624	1.98 784	0.27 659	0.20 654	0.37 626	0.19 433	0.49 581	0.38 525	0.41 656	0.51 652	0.27 459	0.26 538	0.68 668	0.30 599	0.20 730	0.12 668	0.16 691	0.15 686	0.10 503	0.13 613

ISRNet	0.27 567	0.13 421	0.45 523	0.26 630	0.19 635	0.24 426	0.14 156	0.45 534	0.43 584	0.39 637	0.48 640	0.42 624	0.27 558	0.32 473	0.29 591	0.20 730	0.12 668	0.17 698	0.16 699	0.16 658	0.20 708

dad	0.28 588	0.31 708	0.44 510	0.21 358	0.14 464	0.30 542	0.20 488	0.33 366	0.49 658	0.44 680	0.44 604	0.45 645	0.21 454	0.41 532	0.26 567	0.20 730	0.11 646	0.20 725	0.11 593	0.14 635	0.10 528

TARStereo(FT)	0.57 733	0.36 727	1.06 737	0.45 759	0.25 710	0.89 763	1.27 810	0.66 740	0.59 706	0.51 708	0.91 750	1.08 764	0.57 732	0.84 725	0.84 743	0.21 733	0.15 708	0.25 742	0.18 716	0.25 731	0.15 651

2222	0.57 733	0.36 727	1.06 737	0.45 759	0.25 710	0.89 763	1.27 810	0.66 740	0.59 706	0.51 708	0.91 750	1.08 764	0.57 732	0.84 725	0.84 743	0.21 733	0.15 708	0.25 742	0.18 716	0.25 731	0.15 651

1111	0.79 763	0.31 708	1.57 775	0.39 746	0.28 729	1.14 778	0.99 799	0.83 773	0.96 775	0.97 772	1.11 762	1.23 773	1.18 784	1.73 799	1.70 798	0.21 733	0.18 731	0.22 733	0.21 729	0.29 752	0.26 745

PVD	0.58 736	0.34 722	0.84 705	0.39 746	0.31 743	0.59 723	0.47 750	0.80 768	1.25 790	0.92 762	1.09 760	0.79 748	0.82 764	0.85 728	0.76 734	0.21 733	0.18 731	0.22 733	0.18 716	0.27 746	0.35 762

CSAN	0.50 719	0.35 724	0.78 679	0.36 736	0.23 693	0.56 715	0.59 769	0.61 717	0.70 736	0.64 739	0.78 735	0.65 730	0.60 738	1.38 788	0.62 719	0.21 733	0.17 725	0.20 725	0.20 724	0.18 690	0.18 688

PDISCO_ROB	0.43 695	0.30 700	0.67 652	0.43 753	0.36 752	0.67 734	0.32 688	0.72 756	0.76 744	0.43 673	0.53 668	0.63 727	0.40 680	0.66 663	0.47 687	0.21 733	0.12 668	0.21 727	0.19 722	0.25 731	0.20 708

UHP(FT)	0.68 747	0.42 747	1.12 747	0.43 753	0.27 721	1.09 773	0.64 773	0.77 761	1.20 788	0.94 765	1.17 766	1.08 764	0.82 764	1.06 760	1.04 761	0.22 739	0.24 763	0.31 761	0.27 759	0.29 752	0.23 733

fsdfsdds	1.26 785	0.33 719	1.44 769	0.43 753	0.59 777	2.19 800	1.14 807	1.28 792	2.36 809	2.10 813	4.10 817	3.15 808	1.94 803	1.09 764	1.28 784	0.22 739	0.19 740	0.34 769	0.25 750	0.36 767	0.34 760

mmmmmm	0.68 747	0.42 747	1.12 747	0.43 753	0.27 721	1.09 773	0.64 773	0.77 761	1.20 788	0.94 765	1.17 766	1.08 764	0.82 764	1.06 760	1.04 761	0.22 739	0.24 763	0.31 761	0.27 759	0.29 752	0.23 733

TARSTereo(ZeroShot)	1.99 799	0.26 670	2.90 797	0.33 721	1.30 805	3.07 805	2.37 817	2.20 812	4.84 821	3.25 819	6.38 823	4.33 812	3.05 813	1.33 785	1.21 781	0.23 742	0.18 731	0.24 737	0.81 809	0.29 752	1.26 806

TestStereooo	1.99 799	0.26 670	2.90 797	0.33 721	1.30 805	3.07 805	2.37 817	2.20 812	4.84 821	3.25 819	6.38 823	4.33 812	3.05 813	1.33 785	1.21 781	0.23 742	0.18 731	0.24 737	0.81 809	0.29 752	1.26 806

PStereo	0.26 556	0.37 734	0.34 367	0.21 358	0.13 412	0.25 446	0.25 617	0.33 366	0.47 637	0.26 401	0.17 243	0.29 487	0.34 644	0.35 498	0.37 638	0.23 742	0.15 708	0.17 698	0.13 661	0.23 725	0.21 718

FSD					0.24 701	0.27 481	0.27 638	0.31 338	0.29 401	0.26 401	0.27 384	0.28 476	0.27 558	0.28 423	0.26 567	0.23 742	0.22 756	0.27 745	0.26 755	0.25 731

DualNet (step1)	0.28 588	0.19 596	0.50 567	0.18 137	0.16 561	0.34 597	0.20 488	0.51 611	0.38 525	0.37 606	0.34 482	0.37 571	0.30 605	0.39 521	0.23 530	0.23 742	0.09 585	0.28 753	0.24 745	0.18 690	0.16 662

test_sample9	0.42 689	0.19 596	0.50 567	0.18 137	0.16 561	0.34 597	0.20 488	0.51 611	0.38 525	0.37 606	0.34 482	0.37 571	0.30 605	0.66 663	0.91 752	0.23 742	1.82 823	0.28 753	0.24 745	0.18 690	0.16 662

test_sample8	0.49 715	0.19 596	0.50 567	0.18 137	0.16 561	0.34 597	0.20 488	0.55 662	0.34 468	0.62 735	0.38 527	1.15 771	0.67 750	0.66 663	0.91 752	0.23 742	1.82 823	0.28 753	0.24 745	0.18 690	0.16 662

SDNR	0.42 689	0.21 624	0.82 697	0.21 358	0.18 608	1.27 785	0.17 332	0.50 593	0.49 658	0.42 667	0.81 738	0.38 579	0.27 558	1.19 771	0.38 642	0.23 742	0.24 763	0.17 698	0.13 661	0.17 675	0.20 708

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 723	0.50 761	0.86 710	0.39 746	0.24 701	0.84 755	0.55 763	0.56 679	0.62 718	0.60 732	0.68 720	0.62 719	0.42 693	1.13 769	0.43 671	0.23 742	0.27 770	0.27 745	0.35 770	0.25 731	0.29 751

MSMD_ROB	0.60 740	0.33 719	0.61 624	0.30 702	0.25 710	0.86 758	0.35 706	0.55 662	0.67 729	1.10 779	1.49 781	1.76 788	0.97 776	0.88 734	0.49 692	0.23 742	0.21 752	0.27 745	0.27 759	0.25 731	0.24 741

FC-DCNN v2	0.71 752	0.30 700	0.67 652	0.32 714	0.27 721	0.84 755	0.39 726	0.84 775	0.85 759	1.44 794	1.64 788	2.09 792	1.28 791	1.06 760	0.80 741	0.24 752	0.22 756	0.27 745	0.26 755	0.26 741	0.25 743

FCDSN-DC	0.63 742	0.31 708	0.61 624	0.36 736	0.30 740	0.65 731	0.37 715	0.66 740	0.68 732	1.14 781	1.54 785	1.71 787	1.26 789	0.92 742	0.64 725	0.24 752	0.22 756	0.27 745	0.26 755	0.27 746	0.27 750
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.70 751	0.30 700	0.69 659	0.32 714	0.27 721	0.81 753	0.39 726	0.79 767	0.82 751	1.41 790	1.58 787	1.98 790	1.26 789	1.02 757	0.77 737	0.24 752	0.22 756	0.27 745	0.26 755	0.26 741	0.26 745

PSMNet-RUCA	0.37 664	0.41 745	0.66 651	0.46 763	0.41 757	0.34 597	0.25 617	0.57 689	0.45 613	0.39 637	0.52 661	0.43 629	0.33 635	0.41 532	0.29 591	0.25 755	0.14 692	0.33 768	0.21 729	0.31 759	0.22 725

Anonymous_2	0.37 664	0.21 624	0.47 539	0.20 293	0.21 663	0.42 661	0.26 631	0.38 443	0.29 401	0.33 544	0.30 422	0.44 640	0.38 668	0.36 507	0.29 591	0.26 756	0.29 774	0.44 779	1.41 817	0.34 763	0.21 718

UDG	0.40 684	0.46 752	0.49 556	0.40 749	0.35 750	0.47 687	0.27 638	0.54 652	0.47 637	0.39 637	0.45 617	0.59 710	0.44 698	0.46 548	0.39 650	0.26 756	0.19 740	0.48 781	0.22 740	0.34 763	0.26 745

ccnet	0.42 689	0.31 708	0.48 550	0.27 659	0.32 744	0.60 726	0.32 688	0.65 734	0.46 631	0.53 722	0.66 716	0.56 700	0.45 701	0.72 685	0.61 717	0.26 756	0.19 740	0.24 737	0.21 729	0.26 741	0.22 725

PASM	0.45 704	0.35 724	0.90 716	0.35 734	0.33 746	0.39 644	0.38 721	0.50 593	0.61 716	0.52 716	0.51 652	0.62 719	0.45 701	0.93 744	0.48 688	0.26 756	0.29 774	0.29 757	0.33 768	0.29 752	0.26 745

ELAS	0.74 757	0.36 727	0.85 709	0.36 736	0.33 746	1.36 789	0.77 787	0.93 779	0.92 768	1.41 790	1.53 784	1.16 772	1.17 783	0.95 749	1.03 759	0.26 756	0.25 767	0.28 753	0.28 764	0.31 759	0.30 752
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
nnnnnnn	0.74 757	0.33 719	1.35 765	0.42 751	0.35 750	0.79 751	0.46 745	0.82 772	1.08 782	1.05 776	1.50 782	1.57 783	0.98 777	1.12 767	1.09 769	0.27 761	0.25 767	0.32 764	0.31 766	0.34 763	0.32 758

GANetREF_RVC	0.43 695	0.47 754	0.69 659	0.38 744	0.20 654	0.51 702	0.48 754	0.66 740	0.66 726	0.46 688	0.46 627	0.50 675	0.44 698	0.90 740	0.39 650	0.27 761	0.21 752	0.32 764	0.18 716	0.27 746	0.22 725
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
DispFullNet	0.66 745	0.89 791	1.59 776	0.77 787	1.21 803	0.51 702	0.23 577	0.59 704	0.72 739	0.69 746	0.61 705	0.69 741	0.91 772	0.79 712	0.48 688	0.27 761	0.12 668	0.73 794	0.30 765	0.65 787	0.40 766

ELAS_RVC	0.74 757	0.36 727	1.00 730	0.37 742	0.33 746	0.88 761	0.93 796	0.83 773	1.08 782	1.35 786	1.33 775	1.24 774	1.33 793	1.06 760	0.95 755	0.27 761	0.25 767	0.29 757	0.27 759	0.30 758	0.30 752
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoSA	0.81 764	0.37 734	1.08 741	0.51 772	0.65 782	0.67 734	1.44 813	0.74 758	1.06 780	0.54 724	1.67 789	0.49 667	1.78 801	0.96 750	1.69 797	0.28 765	0.43 789	0.27 745	0.51 787	0.40 771	0.58 780

BEATNet-Init1	4.73 817	2.61 811	13.29 832	0.58 777	0.53 773	10.12 825	3.33 822	4.83 825	5.01 824	8.75 832	8.51 826	14.08 841	7.60 828	7.70 831	5.34 826	0.28 765	0.28 773	0.34 769	0.37 774	0.57 780	0.45 769

MANE	1.41 788	0.36 727	0.74 676	0.43 753	0.41 757	2.16 799	0.80 789	2.39 815	3.38 814	2.22 814	3.06 810	3.54 810	2.73 812	2.15 807	1.94 805	0.28 765	0.27 770	0.30 759	0.46 781	0.28 751	0.34 760

CAS	0.15 267	0.07 5	0.21 187	0.41 750	0.16 561	0.20 311	0.18 384	0.22 155	0.19 201	0.15 241	0.19 276	0.11 128	0.09 50	0.14 51	0.13 233	0.29 768	0.04 2	0.06 73	0.04 1	0.06 141	0.14 638

MFN_U_SF_RVC	0.56 730	0.51 763	1.19 753	0.38 744	0.22 680	0.69 737	0.27 638	0.80 768	0.67 729	0.73 748	0.74 730	0.87 752	0.61 747	0.81 720	0.76 734	0.29 768	0.27 770	0.32 764	0.37 774	0.32 762	0.31 755

PMTNet	0.15 267	0.08 53	0.23 222	0.15 10	0.09 92	0.23 403	0.16 279	0.25 226	0.23 303	0.17 291	0.21 309	0.16 287	0.14 307	0.22 309	0.13 233	0.29 768	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.07 240	0.06 191

DStereoFS	0.84 765	0.66 779	0.80 690	0.53 776	0.50 769	1.23 783	0.55 763	0.94 780	1.32 792	0.89 759	1.32 773	1.04 763	2.32 809	1.29 783	1.14 771	0.31 771	0.35 783	0.30 759	0.39 777	0.34 763	0.60 783

NVStereoNet_ROB	0.67 746	0.49 760	0.83 700	0.48 765	0.40 756	0.51 702	0.46 745	0.70 753	0.77 746	0.84 757	1.72 790	1.02 762	0.83 767	1.23 775	0.79 740	0.32 772	0.38 785	0.40 777	0.46 781	0.36 767	0.41 767
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	0.41 686	0.50 761	0.48 550	0.44 758	0.39 754	0.46 680	0.32 688	0.50 593	0.43 584	0.45 684	0.52 661	0.57 705	0.36 655	0.48 556	0.33 621	0.33 773	0.21 752	0.55 786	0.25 750	0.37 769	0.32 758

CC-Net-ROB	0.43 695	0.47 754	0.65 646	0.37 742	0.23 693	0.51 702	0.29 661	0.66 740	0.49 658	0.46 688	0.51 652	0.48 661	0.38 668	0.96 750	0.35 631	0.34 774	0.23 761	0.55 786	0.25 750	0.31 759	0.20 708

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 403	0.72 782	0.70 665	0.17 73	0.08 54	0.15 97	0.15 220	0.18 63	0.16 125	0.13 186	0.12 122	0.09 40	0.08 21	0.16 142	0.13 233	0.35 775	0.04 2	0.08 325	0.07 301	0.11 555	0.23 733

SQANet	0.40 684	0.48 756	0.67 652	0.48 765	0.39 754	0.48 693	0.22 550	0.51 611	0.43 584	0.40 647	0.47 634	0.47 655	0.33 635	0.54 591	0.32 614	0.36 776	0.15 708	0.40 777	0.21 729	0.45 774	0.31 755

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 654	0.36 727	0.53 588	0.34 725	0.19 635	0.51 702	0.24 599	0.55 662	0.38 525	0.41 656	0.47 634	0.47 655	0.27 558	0.73 687	0.30 599	0.36 776	0.19 740	0.27 745	0.17 709	0.26 741	0.23 733

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 747	0.64 777	1.06 737	0.45 759	0.27 721	1.40 792	0.58 766	0.78 764	0.92 768	0.84 757	0.86 744	0.88 754	0.68 752	1.33 785	0.68 730	0.37 778	0.29 774	0.34 769	0.36 773	0.43 772	0.37 763

MADNet+	1.01 776	1.16 802	4.72 808	0.70 784	0.47 766	1.24 784	0.96 797	0.97 782	0.89 760	0.65 741	0.77 734	0.87 752	0.85 770	2.09 805	1.68 795	0.38 779	0.39 786	0.31 761	0.27 759	0.43 772	0.39 765

Consistency-Raft	0.55 729	0.48 756	1.02 733	0.45 759	0.49 768	0.49 698	0.47 750	0.72 756	0.72 739	0.45 684	0.82 740	0.47 655	0.60 738	0.50 565	0.63 722	0.39 780	0.39 786	0.44 779	0.51 787	0.52 777	0.37 763

UHP(ZeroShot)	4.71 814	0.60 772	7.05 817	0.48 765	0.70 784	9.17 822	2.53 819	5.32 827	14.17 840	8.26 830	14.83 838	9.91 831	8.72 829	4.02 822	3.96 816	0.41 781	0.31 777	0.37 772	0.56 794	1.09 806	1.78 810

UHP	4.71 814	0.60 772	7.05 817	0.48 765	0.70 784	9.17 822	2.53 819	5.32 827	14.17 840	8.26 830	14.83 838	9.91 831	8.72 829	4.02 822	3.96 816	0.41 781	0.31 777	0.37 772	0.56 794	1.09 806	1.78 810

JetBlue	1.14 782	0.76 784	2.36 790	0.59 778	0.75 788	3.04 804	1.78 815	1.11 786	0.90 762	0.94 765	1.10 761	1.66 786	1.28 791	2.09 805	1.72 799	0.43 783	0.36 784	0.38 774	0.38 776	0.58 781	0.56 777

otaku	0.57 733	0.62 776	0.87 712	0.63 781	0.44 763	0.73 741	0.37 715	0.65 734	0.66 726	0.51 708	0.75 731	0.66 734	0.45 701	0.69 671	0.46 685	0.53 784	0.34 782	0.55 786	0.35 770	0.60 782	0.45 769

DGSMNet	0.61 741	0.29 693	0.91 717	0.51 772	0.70 784	0.62 729	1.38 812	0.59 704	0.55 695	0.37 606	0.61 705	0.52 685	0.33 635	0.65 659	0.43 671	0.53 784	0.60 809	0.67 791	0.61 798	0.63 784	0.61 787

ACVNet_1	0.72 753	0.81 786	1.37 767	0.72 785	0.53 773	0.77 746	0.42 736	0.85 778	0.90 762	0.74 751	0.75 731	1.32 778	0.72 756	1.02 757	0.55 705	0.54 786	0.31 777	0.71 793	0.35 770	0.64 786	0.45 769

anonymity	0.56 730	0.54 768	0.70 665	0.47 764	0.61 779	0.56 715	0.43 738	0.69 751	0.49 658	0.63 737	0.55 678	0.54 694	0.60 738	0.61 635	0.57 706	0.55 787	0.53 802	0.50 782	0.54 791	0.51 776	0.56 777

Ntro	0.58 736	0.64 777	0.92 719	0.66 782	0.50 769	0.77 746	0.36 711	0.66 740	0.70 736	0.50 703	0.59 693	0.65 730	0.51 722	0.75 696	0.45 679	0.56 788	0.32 780	0.56 789	0.34 769	0.63 784	0.46 772

SGM+DAISY	0.87 766	0.66 779	1.30 763	0.51 772	0.60 778	1.03 770	0.84 793	0.76 760	0.73 742	1.39 788	1.51 783	1.31 777	1.22 787	1.11 765	1.08 764	0.57 789	0.53 802	0.51 785	0.51 787	0.54 778	0.61 787

SPS-STEREO	0.69 750	0.61 775	0.98 728	0.52 775	0.57 775	0.74 742	0.50 757	0.78 764	0.62 718	0.95 769	0.86 744	0.94 756	0.70 754	1.01 756	0.87 748	0.58 790	0.51 799	0.50 782	0.50 786	0.55 779	0.58 780
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-7	1.01 776	0.89 791	0.93 721	0.83 791	0.66 783	1.18 779	0.81 791	1.40 796	1.57 799	1.11 780	1.76 792	1.45 780	1.19 785	1.50 792	1.14 771	0.61 791	0.62 812	0.70 792	0.68 801	0.66 789	0.60 783

ACVNet_2	0.89 768	0.87 790	1.25 758	0.82 789	0.62 780	0.97 768	0.62 772	1.14 789	1.42 795	1.00 773	1.40 776	1.47 781	0.84 768	1.11 765	0.66 728	0.61 791	0.43 789	0.78 797	0.49 784	0.75 793	0.52 775

MFMNet_re	0.72 753	0.76 784	0.99 729	0.62 780	0.70 784	0.77 746	0.67 777	0.75 759	0.83 755	0.78 755	0.86 744	0.69 741	0.78 759	0.71 679	0.61 717	0.66 793	0.59 808	0.61 790	0.58 797	0.68 790	0.71 791

MonStereo1	0.93 772	0.56 769	0.82 697	0.69 783	0.58 776	1.37 790	0.35 706	0.94 780	1.25 790	0.93 764	1.90 793	1.52 782	2.10 806	1.27 780	0.77 737	0.69 794	0.33 781	0.75 795	0.47 783	0.70 791	0.57 779

GCST	0.47 709	0.60 772	0.57 608	1.04 799	0.48 767	0.38 635	0.11 30	0.40 469	0.32 444	0.41 656	0.34 482	0.29 487	0.17 385	0.46 548	0.19 436	0.69 794	0.42 788	0.79 799	0.62 799	0.62 783	0.46 772

light-stereo	2.37 804	0.69 781	3.61 800	3.84 815	3.41 811	4.04 807	0.31 680	2.13 811	1.45 797	3.61 821	6.33 822	6.90 828	0.63 748	4.83 825	1.28 784	0.71 796	0.74 818	0.32 764	0.39 777	1.20 810	0.96 800

IMH-64-1	0.91 769	0.86 788	0.84 705	0.97 794	0.75 788	0.92 766	0.71 779	1.27 790	1.10 784	0.89 759	1.45 778	1.14 769	0.96 774	1.19 771	0.84 743	0.74 797	0.51 799	0.97 802	0.55 792	0.84 796	0.60 783

IMH-64	0.91 769	0.86 788	0.84 705	0.97 794	0.75 788	0.92 766	0.71 779	1.27 790	1.10 784	0.89 759	1.45 778	1.14 769	0.96 774	1.19 771	0.84 743	0.74 797	0.51 799	0.97 802	0.55 792	0.84 796	0.60 783

TorneroNet-64	1.43 789	1.03 797	1.20 754	1.10 800	0.86 797	2.26 801	0.73 782	1.84 805	3.84 819	1.25 783	2.25 801	2.69 804	1.42 794	1.76 802	1.43 788	0.76 799	0.50 797	1.09 807	0.66 800	1.23 812	0.76 796

WAO-6	1.07 780	0.93 794	0.92 719	0.96 793	0.78 791	1.28 786	0.75 784	1.34 794	2.00 806	1.02 775	1.54 785	1.59 784	1.22 787	1.31 784	1.14 771	0.78 800	0.55 805	1.02 806	0.75 806	0.83 795	0.69 790

RainbowNet	0.72 753	0.89 791	1.02 733	0.82 789	0.63 781	0.78 749	0.52 759	0.81 770	0.93 772	0.60 732	0.79 736	0.80 749	0.60 738	0.80 716	0.57 706	0.78 800	0.55 805	0.78 797	0.49 784	0.76 794	0.58 780

DStereoO	0.46 706	0.32 716	0.51 577	0.36 736	0.29 739	0.38 635	0.45 742	0.55 662	0.60 712	0.47 695	0.49 642	0.48 661	0.73 757	0.59 624	0.69 731	0.81 802	0.18 731	0.38 774	0.19 722	0.46 775	0.20 708

Dean	1.17 784	1.04 798	1.49 772	1.03 798	0.78 791	1.20 782	0.77 787	1.48 800	1.96 804	1.28 784	1.99 796	2.15 794	1.14 779	1.25 778	1.00 758	0.81 802	0.60 809	1.01 805	0.69 802	0.92 802	0.74 794

TorneroNet	2.22 801	1.08 799	1.24 757	1.14 804	0.90 798	5.58 811	0.80 789	2.12 810	8.69 828	2.58 816	5.42 820	3.88 811	1.97 804	1.78 804	1.87 802	0.86 804	0.54 804	1.15 811	0.74 805	1.23 812	0.85 799

PWCK	1.00 773	1.17 803	1.70 781	0.91 792	0.41 757	1.19 781	0.92 795	1.10 785	1.14 786	1.16 782	1.14 764	1.25 775	0.88 771	1.75 801	1.04 761	0.87 805	0.50 797	0.87 800	0.53 790	0.96 803	0.52 775

WAO-8	1.46 791	1.10 800	1.09 742	1.10 800	0.84 795	2.06 796	0.75 784	1.84 805	3.83 817	1.44 794	2.21 799	2.15 794	1.43 796	3.17 811	1.19 777	0.91 806	0.65 814	1.09 807	0.79 807	0.90 800	0.71 791

Venus	1.46 791	1.10 800	1.09 742	1.10 800	0.84 795	2.06 796	0.75 784	1.84 805	3.83 817	1.44 794	2.21 799	2.15 794	1.43 796	3.17 811	1.19 777	0.91 806	0.65 814	1.09 807	0.79 807	0.90 800	0.71 791

LVE	1.13 781	1.02 796	1.28 761	1.01 796	0.80 794	1.29 787	0.81 791	1.47 799	1.96 804	1.07 778	1.90 793	1.90 789	1.01 778	1.48 791	0.91 752	0.93 808	0.61 811	0.94 801	0.69 802	0.87 798	0.75 795

JetRed	2.30 803	2.64 812	6.12 814	1.12 803	1.38 808	5.85 818	3.29 821	1.99 808	1.67 800	1.98 811	1.95 795	2.16 797	1.60 799	2.48 809	4.10 818	1.05 809	1.60 822	1.09 807	1.01 815	1.67 817	1.28 808

UNDER WATER	1.59 794	1.22 805	2.36 790	1.38 806	1.03 800	1.67 795	1.10 804	1.54 803	3.63 815	1.44 794	1.47 780	2.85 806	2.25 808	1.67 797	1.94 805	1.06 810	0.62 812	1.31 813	0.93 813	1.21 811	1.02 803

IMH	1.05 779	0.95 795	1.00 730	1.01 796	0.78 791	1.11 775	0.68 778	1.38 795	1.43 796	1.00 773	1.72 790	1.43 779	1.14 779	1.73 799	0.89 750	1.09 811	0.55 805	0.99 804	0.57 796	0.87 798	0.62 789

UNDER WATER-64	1.55 793	1.19 804	2.52 793	1.31 805	0.95 799	2.12 798	1.21 808	1.45 798	3.19 813	1.43 793	1.32 773	2.64 803	2.04 805	1.63 796	1.83 801	1.11 812	0.67 816	1.28 812	0.92 812	1.19 809	1.02 803

notaker	1.45 790	1.34 806	1.48 770	1.40 807	1.07 801	1.18 779	0.85 794	1.48 800	1.40 794	1.51 799	3.46 813	2.40 799	1.81 802	1.76 802	1.45 791	1.11 812	0.69 817	1.38 814	0.87 811	1.31 814	0.97 802

ACVNet-4b	0.72 753	0.81 786	1.33 764	0.72 785	0.50 769	0.80 752	0.31 680	0.71 755	0.80 749	0.50 703	0.72 729	0.95 758	0.43 697	0.96 750	1.20 779	1.13 814	0.21 752	0.76 796	0.45 780	0.65 787	0.46 772

KSHMR	1.89 798	1.36 807	1.60 777	1.47 809	1.22 804	1.38 791	1.06 802	1.79 804	5.97 825	1.42 792	5.65 821	2.98 807	1.14 779	2.23 808	1.20 779	1.27 815	1.12 821	1.46 816	1.10 816	1.32 815	1.15 805

ktn	1.77 797	1.36 807	1.22 755	1.43 808	1.14 802	1.52 793	1.08 803	1.51 802	3.96 820	2.77 818	4.69 818	3.35 809	1.46 798	1.69 798	1.25 783	1.43 816	0.77 819	1.45 815	0.99 814	1.32 815	0.96 800

USTest	6.88 819	5.23 816	5.63 813	7.22 819	7.29 815	14.34 829	22.76 835	8.48 831	9.32 829	5.42 824	6.39 825	6.29 827	6.64 824	6.92 829	8.62 831	1.94 817	3.29 829	2.16 827	2.55 828	3.85 822	3.29 817

noway3	4.27 808	5.33 818	4.61 803	11.26 825	10.44 822	5.62 812	4.46 824	4.12 820	0.92 768	1.86 806	2.49 807	6.19 825	3.66 819	3.74 820	4.54 821	1.97 818	0.46 791	2.03 825	1.74 821	5.69 826	4.21 819

noway2	4.26 807	5.26 817	4.63 804	11.29 826	10.43 821	5.62 812	4.46 824	4.09 819	0.90 762	1.87 807	2.47 804	6.20 826	3.67 820	3.62 816	4.54 821	1.97 818	0.46 791	2.02 822	1.74 821	5.72 828	4.32 821

zzzz4	4.31 810	5.77 820	4.85 812	11.37 828	10.45 823	5.64 814	4.46 824	4.20 823	0.91 767	1.87 807	2.47 804	6.11 821	3.60 815	3.65 817	4.59 823	1.99 820	0.47 793	2.02 822	1.74 821	5.77 829	4.37 822

noway1	4.31 810	5.77 820	4.81 811	11.37 828	10.45 823	5.64 814	4.46 824	4.20 823	0.90 762	1.87 807	2.48 806	6.11 821	3.60 815	3.65 817	4.59 823	1.99 820	0.47 793	2.02 822	1.74 821	5.77 829	4.37 822

TCMNet-wrong-test	4.29 809	5.57 819	4.65 805	11.33 827	10.39 820	5.73 817	4.48 828	4.13 821	1.02 776	1.91 810	2.39 802	6.16 823	3.62 817	3.84 821	4.50 820	1.99 820	0.47 793	1.97 821	1.69 819	5.69 826	4.31 820

noway4	4.32 812	5.81 822	4.75 809	11.39 830	10.47 825	5.70 816	4.50 829	4.14 822	0.90 762	1.83 805	2.44 803	6.16 823	3.63 818	3.66 819	4.60 825	2.00 823	0.47 793	2.03 825	1.73 820	5.80 831	4.40 824

MADNet++	2.26 802	1.80 810	2.06 786	2.13 813	1.97 810	2.61 803	1.79 816	2.38 814	2.16 807	2.75 817	2.65 808	2.38 798	2.43 810	3.17 811	3.21 812	2.17 824	1.95 825	1.94 820	1.63 818	2.06 818	2.01 813

DLNR_Zeroshot_test	10.44 823	12.10 833	19.93 835	106.08 854	23.66 844	0.14 69	0.13 109	3.22 817	0.17 159	0.16 270	0.23 336	0.16 287	0.10 110	0.31 466	0.15 310	2.36 825	0.06 309	0.07 203	0.07 301	39.70 859	0.06 191

DLNR-FE	10.45 824	12.13 834	19.94 836	106.10 855	23.12 843	0.14 69	0.13 109	3.28 818	0.17 159	0.16 270	0.23 336	0.16 287	0.10 110	0.31 466	0.15 310	2.41 826	0.06 309	0.07 203	0.07 301	40.22 860	0.06 191

HanzoNet	2.97 805	1.69 809	2.29 789	1.74 810	1.33 807	1.53 794	1.03 801	1.99 808	2.64 812	5.51 825	5.16 819	5.90 819	6.82 826	4.32 824	3.29 813	3.16 827	2.02 827	1.92 818	2.87 829	2.24 819	1.89 812

Selective-IGEV-i1pa	5.57 818	7.99 824	4.76 810	0.80 788	0.45 764	12.99 827	3.60 823	9.25 833	7.43 827	6.97 827	9.87 830	8.94 829	7.26 827	14.66 842	5.65 827	3.55 828	1.08 820	1.93 819	0.72 804	0.73 792	2.79 816

DGTPSM_ROB	8.34 821	5.10 814	10.37 830	5.31 817	10.18 818	8.33 820	23.60 839	6.06 829	13.41 837	4.90 822	10.87 834	5.65 817	10.44 832	6.17 827	12.59 832	3.74 829	7.55 832	3.69 829	7.26 836	4.14 823	7.46 827

DPSMNet_ROB	8.40 822	5.11 815	10.49 831	5.58 818	10.25 819	8.34 821	23.62 840	6.07 830	13.45 838	4.93 823	10.88 835	5.66 818	10.44 832	6.24 828	12.64 833	3.98 830	7.61 833	3.76 830	7.30 837	4.20 824	7.51 828

DPSimNet_ROB	4.34 813	4.23 813	6.89 816	3.67 814	3.68 812	4.75 808	5.21 830	2.67 816	3.68 816	5.82 826	3.95 815	5.57 816	6.72 825	3.46 815	4.48 819	4.05 831	2.88 828	4.68 832	3.12 831	3.69 821	3.62 818

tt	4.71 814	0.10 188	3.94 801	2.06 812	1.53 809	10.14 826	16.88 834	9.27 834	4.98 823	1.39 788	1.02 758	4.68 814	4.90 822	3.35 814	5.86 828	5.76 832	9.15 840	2.24 828	2.53 827	3.10 820	1.32 809

PML	16.10 833	12.82 835	6.78 815	5.23 816	7.76 816	33.92 842	66.56 857	5.30 826	10.28 830	26.12 856	68.59 861	20.51 843	13.49 842	10.06 833	6.78 830	5.96 833	2.00 826	6.04 838	2.18 826	8.96 836	2.60 815

iinet-test	10.78 825	9.29 825	9.70 820	10.48 820	10.68 826	17.98 834	25.98 841	12.57 838	13.39 835	9.64 836	10.10 831	10.06 833	10.61 835	11.22 838	12.70 834	6.40 834	7.74 834	5.68 834	6.69 832	7.47 832	7.30 825

IINet	10.78 825	9.29 825	9.70 820	10.48 820	10.68 826	17.98 834	25.98 841	12.57 838	13.39 835	9.64 836	10.10 831	10.06 833	10.61 835	11.22 838	12.70 834	6.40 834	7.74 834	5.68 834	6.69 832	7.47 832	7.30 825

DPSM_ROB	11.49 828	9.87 831	10.35 828	11.13 823	11.31 828	19.11 837	27.51 844	13.37 841	14.21 842	10.31 838	11.06 836	10.96 839	11.27 840	11.96 840	13.59 837	6.78 836	8.19 837	6.03 836	7.09 834	7.93 834	7.73 830

DPSM	11.49 828	9.87 831	10.35 828	11.13 823	11.31 828	19.11 837	27.51 844	13.37 841	14.21 842	10.31 838	11.06 836	10.96 839	11.27 840	11.96 840	13.59 837	6.78 836	8.19 837	6.03 836	7.09 834	7.93 834	7.73 830

xxxxx1	15.27 830	9.54 828	10.31 825	20.13 834	18.88 833	17.08 830	23.03 836	10.36 835	10.99 831	9.21 833	9.62 827	10.74 836	10.61 835	10.72 834	13.89 839	7.97 838	9.20 841	31.85 857	44.72 858	12.84 837	13.69 832

tt_ll	15.27 830	9.54 828	10.31 825	20.13 834	18.88 833	17.08 830	23.03 836	10.36 835	10.99 831	9.21 833	9.62 827	10.74 836	10.61 835	10.72 834	13.89 839	7.97 838	9.20 841	31.85 857	44.72 858	12.84 837	13.69 832

ff	15.27 830	9.54 828	10.31 825	20.13 834	18.88 833	17.08 830	23.03 836	10.36 835	10.99 831	9.21 833	9.62 827	10.74 836	10.61 835	10.72 834	13.89 839	7.97 838	9.20 841	31.85 857	44.72 858	12.84 837	13.69 832

RAFT-FEzeroshot	23.10 837	19.88 842	20.56 837	22.49 838	22.75 839	38.38 843	55.50 852	26.84 848	28.66 849	20.60 849	22.10 845	22.05 847	22.74 847	24.00 847	27.37 850	13.59 841	16.48 846	12.14 839	14.28 840	15.96 843	15.54 839

RAFT-FE	23.10 837	19.88 842	20.56 837	22.49 838	22.75 839	38.38 843	55.50 852	26.84 848	28.66 849	20.60 849	22.10 845	22.05 847	22.74 847	24.00 847	27.37 850	13.59 841	16.48 846	12.14 839	14.28 840	15.96 843	15.54 839

CasAABBNet	23.10 837	19.86 840	20.64 839	22.47 837	22.73 837	38.41 846	55.50 852	26.89 851	28.70 851	20.61 851	22.15 847	22.08 850	22.75 849	23.99 845	27.36 848	13.59 841	16.48 846	12.14 839	14.27 839	15.95 841	15.53 838

Hybrid-DGEV	23.16 841	19.94 845	20.96 842	22.49 838	22.75 839	38.51 848	55.52 855	27.09 855	28.90 855	20.58 848	22.25 848	22.00 846	22.80 851	24.11 850	27.33 847	13.60 844	16.47 845	12.14 839	14.30 843	15.95 841	15.54 839

FlowAnything	23.14 840	19.87 841	20.79 840	22.50 841	22.74 838	38.39 845	55.46 849	26.89 851	28.72 852	20.77 854	22.29 851	22.07 849	22.72 846	23.99 845	27.41 853	13.60 844	16.55 852	12.15 843	14.36 845	15.97 845	15.52 837

Selective-RAFT-Error	23.16 841	19.93 844	20.87 841	22.54 842	22.81 842	38.52 849	55.47 850	27.01 854	28.83 853	20.66 852	22.25 848	22.09 851	22.80 851	24.09 849	27.36 848	13.61 846	16.48 846	12.15 843	14.28 840	15.99 847	15.57 842

RAFTStereoReplicaGSO							55.57 856	27.19 856	28.95 856	20.67 853	22.28 850	22.36 853	22.85 853	24.77 853	27.37 850	13.64 847	16.51 850	12.16 845	14.32 844	15.98 846

LSM0	24.24 844	19.98 846	22.32 843	24.22 844	40.14 852	38.48 847	55.20 848	26.95 853	28.57 848	20.49 847	21.83 843	22.26 852	22.75 849	24.22 851	27.30 846	13.66 848	16.32 844	12.19 846	14.15 838	16.10 848	17.66 844

fast-reg	23.64 843	20.51 848	23.42 844	23.22 843	24.75 846	38.73 850	55.47 850	26.85 850	28.86 854	20.12 846	21.73 842	21.64 845	22.22 845	24.30 852	27.54 854	13.91 849	16.52 851	14.85 847	15.62 846	16.91 849	15.71 843

Anonymous_1	16.62 834	9.35 827	9.84 822	10.66 822	14.64 830	18.66 836	27.12 843	12.64 840	13.51 839	10.76 840	10.30 833	10.13 835	10.60 834	11.06 837	12.74 836	15.87 850	7.74 834	16.92 848	43.48 857	58.66 861	7.68 829

zzzzzz3	33.80 849	21.93 849	29.35 847	40.69 850	40.71 853	54.58 852	75.81 859	38.06 859	43.73 859	30.21 858	32.81 855	33.59 859	36.40 859	35.16 855	41.64 858	19.24 851	24.62 855	18.35 849	21.58 850	19.15 850	18.48 845

zzz1	33.83 850	21.95 850	29.58 848	40.69 850	40.71 853	54.57 851	75.77 858	38.08 860	43.79 860	30.23 859	32.84 856	33.61 860	36.40 859	35.19 856	41.64 858	19.25 852	24.62 855	18.36 850	21.58 850	19.16 851	18.49 846

Selective-IGEV-i16pa	30.47 848	41.93 855	4.02 802	0.49 770	0.37 753	96.94 856	0.74 783	60.26 863	58.76 861	17.24 842	64.39 860	38.26 862	49.53 861	106.11 863	26.15 845	19.96 853	3.42 830	4.39 831	1.81 825	0.39 770	14.22 836

LRCNet_RVC	10.90 827	14.34 836	9.35 819	15.35 831	8.04 817	1.08 772	0.34 702	8.78 832	0.70 736	12.63 841	16.05 840	9.85 830	6.54 823	8.57 832	6.34 829	20.27 854	5.40 831	23.70 854	21.88 854	14.87 840	13.83 835

zzzz2	34.86 851	30.12 853	31.42 849	34.23 846	34.22 850	58.04 853	83.74 860	40.88 861	43.54 857	31.10 860	33.46 857	32.70 857	33.88 857	35.86 857	41.00 856	20.48 855	24.86 857	18.45 851	21.67 852	24.07 853	23.42 850

noway5	34.86 851	30.12 853	31.42 849	34.23 846	34.22 850	58.04 853	83.74 860	40.88 861	43.54 857	31.10 860	33.46 857	32.70 857	33.88 857	35.86 857	41.00 856	20.48 855	24.86 857	18.45 851	21.67 852	24.07 853	23.42 850

HaxPig	17.72 835	20.22 847	19.73 834	16.53 832	16.51 831	9.27 824	9.33 831	14.34 843	13.27 834	18.65 843	18.70 841	17.35 842	16.77 843	17.04 843	16.45 842	22.05 857	20.89 853	22.27 853	21.53 849	21.29 852	22.13 849

MEDIAN_ROB	21.21 836	24.62 851	23.47 845	19.58 833	19.65 836	13.22 828	10.96 832	17.88 844	17.00 844	22.14 855	22.02 844	20.86 844	20.36 844	21.06 844	19.71 843	25.63 858	24.13 854	26.21 855	25.20 855	25.17 855	25.38 852

AVERAGE_ROB	25.43 845	29.06 852	27.24 846	24.63 845	24.20 845	17.73 833	12.61 833	22.29 847	21.39 847	26.79 857	26.16 854	25.20 854	24.64 856	25.07 854	23.53 844	29.96 859	28.40 859	30.60 856	29.58 856	29.72 856	29.84 853

Light2-Stereo	42.68 853	18.61 839	35.43 851	49.89 852	31.26 847	20.59 839	0.50 757	31.24 857	1.90 803	63.85 862	34.95 859	34.68 861	8.98 831	90.83 861	38.96 855	46.99 860	8.80 839	113.79 863	105.60 862	60.31 862	56.37 854

RSGM-EC	29.65 846	17.75 837	10.04 823	35.31 848	33.15 848	26.42 840	46.65 846	19.89 845	17.74 845	18.92 844	23.36 852	30.14 855	23.59 854	41.87 859	45.99 860	59.56 861	34.38 860	33.25 860	20.37 847	34.97 857	19.60 847

acva	29.65 846	17.75 837	10.04 823	35.31 848	33.15 848	26.42 840	46.65 846	19.89 845	17.74 845	18.92 844	23.36 852	30.14 855	23.59 854	41.87 859	45.99 860	59.56 861	34.38 860	33.25 860	20.37 847	34.97 857	19.60 847

test_example2	101.33 854	108.28 856	68.15 853	98.43 853	106.93 855	89.75 855	102.43 862	36.80 858	97.65 862	129.04 863	130.15 862	65.26 863	66.62 862	92.11 862	80.24 862	144.10 863	199.48 862	81.81 862	103.01 861	125.01 863	101.27 855

ccccc		256.29 857		354.40 856	364.36 856	149.10 857		152.89 864		153.93 864		164.00 864		268.02 864		390.55 864	349.22 863	244.59 864	219.82 863	412.30 864

ASD4		6.65 823

Low-res two-view benchmark