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 75	0.11 264	0.16 69	0.17 67	0.09 79	0.14 61	0.12 49	0.24 187	0.16 111	0.11 98	0.11 85	0.08 6	0.10 102	0.15 97	0.12 148	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

asd	0.10 13	0.10 177	0.15 39	0.17 67	0.10 160	0.16 139	0.10 12	0.19 67	0.13 47	0.12 133	0.11 85	0.09 38	0.10 102	0.16 133	0.11 68	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 75	0.10 177	0.14 21	0.17 67	0.10 160	0.15 85	0.12 49	0.25 209	0.17 143	0.14 203	0.13 131	0.09 38	0.09 46	0.18 184	0.12 148	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25_new	0.11 75	0.11 264	0.16 69	0.17 67	0.10 160	0.17 185	0.12 49	0.21 114	0.14 71	0.12 133	0.13 131	0.09 38	0.10 102	0.15 97	0.12 148	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 75	0.11 264	0.16 69	0.17 67	0.10 160	0.17 185	0.12 49	0.21 114	0.14 71	0.12 133	0.13 131	0.09 38	0.10 102	0.15 97	0.12 148	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 75	0.11 264	0.16 69	0.17 67	0.10 160	0.17 185	0.12 49	0.21 114	0.14 71	0.12 133	0.13 131	0.09 38	0.10 102	0.15 97	0.12 148	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 13	0.10 177	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.10 12	0.19 67	0.13 47	0.12 133	0.12 110	0.08 6	0.11 157	0.16 133	0.12 148	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 75	0.10 177	0.14 21	0.17 67	0.09 79	0.17 185	0.09 4	0.22 139	0.16 111	0.13 172	0.13 131	0.09 38	0.11 157	0.19 219	0.13 216	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

test410_97500	0.10 13	0.09 107	0.17 95	0.18 125	0.10 160	0.16 139	0.09 4	0.18 51	0.13 47	0.09 24	0.09 21	0.09 38	0.08 19	0.14 45	0.10 21	0.05 9	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

test410	0.10 13	0.09 107	0.18 120	0.18 125	0.10 160	0.16 139	0.09 4	0.18 51	0.14 71	0.10 58	0.09 21	0.09 38	0.08 19	0.14 45	0.10 21	0.05 9	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

SCION-Mon(vits-remp)	0.15 250	0.18 561	0.40 433	0.27 641	0.26 698	0.46 661	0.12 49	0.24 187	0.19 186	0.09 24	0.11 85	0.08 6	0.07 4	0.14 45	0.11 68	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

GELT-Stereo	0.13 169	0.09 107	0.16 69	0.20 276	0.14 446	0.14 61	0.15 205	0.33 348	0.23 287	0.14 203	0.11 85	0.11 118	0.11 157	0.16 133	0.11 68	0.05 9	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.05 7	0.05 46

monster-pro	0.10 13	0.08 49	0.13 8	0.17 67	0.08 43	0.13 38	0.12 49	0.24 187	0.19 186	0.09 24	0.11 85	0.08 6	0.07 4	0.14 45	0.11 68	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

TS12	0.12 117	0.08 49	0.17 95	0.21 341	0.09 79	0.19 250	0.14 145	0.23 164	0.16 111	0.14 203	0.19 260	0.12 158	0.13 250	0.17 153	0.15 293	0.05 9	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.05 7	0.05 46

canet-new	0.12 117	0.11 264	0.28 269	0.20 276	0.09 79	0.15 85	0.14 145	0.22 139	0.16 111	0.09 24	0.11 85	0.09 38	0.12 198	0.20 243	0.09 11	0.05 9	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.06 130	0.05 46

bcnet-new	0.12 117	0.11 264	0.32 320	0.20 276	0.08 43	0.16 139	0.13 101	0.19 67	0.17 143	0.11 98	0.12 110	0.11 118	0.11 157	0.19 219	0.10 21	0.05 9	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.06 130	0.05 46

LWStereo	0.12 117	0.10 177	0.27 252	0.19 191	0.08 43	0.16 139	0.14 145	0.21 114	0.15 92	0.10 58	0.13 131	0.10 76	0.12 198	0.20 243	0.09 11	0.05 9	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.04 1

LMStereo	0.13 169	0.11 264	0.44 492	0.21 341	0.08 43	0.14 61	0.14 145	0.21 114	0.16 111	0.10 58	0.13 131	0.10 76	0.13 250	0.18 184	0.09 11	0.05 9	0.04 2	0.06 61	0.05 82	0.07 225	0.05 46

ARStereo	0.12 117	0.12 330	0.28 269	0.19 191	0.08 43	0.17 185	0.15 205	0.22 139	0.18 166	0.11 98	0.14 171	0.10 76	0.11 157	0.17 153	0.10 21	0.05 9	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.05 46

ARStereo-new	0.12 117	0.11 264	0.26 239	0.19 191	0.07 7	0.14 61	0.14 145	0.21 114	0.18 166	0.12 133	0.15 187	0.11 118	0.12 198	0.13 19	0.11 68	0.05 9	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.05 46

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 75	0.10 177	0.26 239	0.18 125	0.09 79	0.14 61	0.14 145	0.20 94	0.13 47	0.11 98	0.13 131	0.10 76	0.11 157	0.14 45	0.10 21	0.05 9	0.05 47	0.06 61	0.06 184	0.05 7	0.05 46

CHEStereo	0.12 117	0.11 264	0.22 188	0.19 191	0.11 228	0.16 139	0.14 145	0.19 67	0.15 92	0.13 172	0.16 208	0.11 118	0.12 198	0.14 45	0.10 21	0.05 9	0.05 47	0.06 61	0.06 184	0.06 130	0.05 46

TOTStereo	0.12 117	0.11 264	0.28 269	0.20 276	0.08 43	0.15 85	0.13 101	0.22 139	0.19 186	0.12 133	0.14 171	0.12 158	0.12 198	0.15 97	0.11 68	0.05 9	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.05 46

KABStereo	0.12 117	0.11 264	0.24 215	0.20 276	0.09 79	0.19 250	0.15 205	0.26 231	0.20 219	0.11 98	0.12 110	0.10 76	0.13 250	0.17 153	0.11 68	0.05 9	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.05 46

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 117	0.10 177	0.21 170	0.21 341	0.11 228	0.20 293	0.16 262	0.21 114	0.17 143	0.12 133	0.17 227	0.11 118	0.12 198	0.14 45	0.11 68	0.05 9	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.05 46

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 117	0.09 107	0.17 95	0.19 191	0.11 228	0.14 61	0.16 262	0.21 114	0.20 219	0.10 58	0.17 227	0.11 118	0.12 198	0.12 9	0.10 21	0.05 9	0.05 47	0.06 61	0.08 369	0.05 7	0.06 178

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 75	0.09 107	0.17 95	0.18 125	0.10 160	0.15 85	0.16 262	0.23 164	0.15 92	0.10 58	0.16 208	0.09 38	0.11 157	0.13 19	0.10 21	0.05 9	0.05 47	0.06 61	0.08 369	0.05 7	0.08 375

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 212	0.19 578	0.70 647	0.17 67	0.12 309	0.13 38	0.14 145	0.24 187	0.17 143	0.10 58	0.12 110	0.10 76	0.10 102	0.13 19	0.10 21	0.05 9	0.05 47	0.06 61	0.07 281	0.05 7	0.07 287

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 117	0.09 107	0.18 120	0.18 125	0.09 79	0.13 38	0.16 262	0.25 209	0.21 241	0.11 98	0.16 208	0.09 38	0.11 157	0.13 19	0.10 21	0.05 9	0.05 47	0.06 61	0.07 281	0.04 1	0.05 46

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 21	0.17 67	0.09 79	0.09 4	0.14 145	0.10 2	0.14 71	0.07 1	0.09 21	0.07 2	0.07 4	0.11 2	0.11 68	0.05 9	0.04 2	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

BStereo	0.13 169	0.10 177	0.42 468	0.18 125	0.11 228	0.13 38	0.14 145	0.24 187	0.22 261	0.12 133	0.11 85	0.12 158	0.09 46	0.16 133	0.14 257	0.05 9	0.06 290	0.06 61	0.08 369	0.05 7	0.06 178

Anonymus123	0.14 212	0.10 177	0.42 468	0.18 125	0.11 228	0.36 601	0.14 145	0.28 270	0.22 261	0.12 133	0.11 85	0.12 158	0.09 46	0.16 133	0.14 257	0.05 9	0.06 290	0.06 61	0.08 369	0.05 7	0.06 178

NLSM3	0.13 169	0.10 177	0.17 95	0.21 341	0.13 394	0.18 214	0.16 262	0.30 308	0.24 305	0.11 98	0.15 187	0.12 158	0.13 250	0.17 153	0.15 293	0.05 9	0.05 47	0.08 306	0.08 369	0.05 7	0.05 46

BridgeDepth	0.10 13	0.09 107	0.14 21	0.19 191	0.07 7	0.16 139	0.12 49	0.16 28	0.12 31	0.08 2	0.09 21	0.14 224	0.13 250	0.14 45	0.10 21	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 82	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 13	0.08 49	0.13 8	0.17 67	0.08 43	0.14 61	0.12 49	0.24 187	0.19 186	0.09 24	0.11 85	0.08 6	0.07 4	0.14 45	0.11 68	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 13	0.08 49	0.13 8	0.18 125	0.10 160	0.13 38	0.12 49	0.15 18	0.12 31	0.10 58	0.13 131	0.10 76	0.10 102	0.14 45	0.11 68	0.05 9	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 13	0.08 49	0.13 8	0.17 67	0.08 43	0.13 38	0.12 49	0.24 187	0.19 186	0.09 24	0.11 85	0.08 6	0.07 4	0.14 45	0.11 68	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

AdaDepth	0.11 75	0.09 107	0.20 156	0.20 276	0.10 160	0.19 250	0.13 101	0.16 28	0.13 47	0.10 58	0.10 53	0.09 38	0.09 46	0.19 219	0.12 148	0.05 9	0.05 47	0.06 61	0.06 184	0.05 7	0.05 46

2.25w	0.11 75	0.09 107	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.10 12	0.19 67	0.18 166	0.14 203	0.17 227	0.09 38	0.10 102	0.18 184	0.13 216	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

4.5_new	0.11 75	0.11 264	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.14 61	0.12 49	0.21 114	0.16 111	0.13 172	0.13 131	0.08 6	0.09 46	0.13 19	0.11 68	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.06 130	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 75	0.11 264	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.14 61	0.12 49	0.21 114	0.16 111	0.13 172	0.13 131	0.08 6	0.09 46	0.13 19	0.11 68	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.06 130	0.04 1

2.5w	0.11 75	0.10 177	0.15 39	0.18 125	0.09 79	0.15 85	0.15 205	0.20 94	0.15 92	0.12 133	0.13 131	0.10 76	0.09 46	0.17 153	0.11 68	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 75	0.09 107	0.14 21	0.16 28	0.09 79	0.15 85	0.12 49	0.25 209	0.16 111	0.14 203	0.13 131	0.08 6	0.10 102	0.16 133	0.13 216	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 46

3.25w_new	0.11 75	0.09 107	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.19 250	0.10 12	0.22 139	0.17 143	0.14 203	0.12 110	0.10 76	0.11 157	0.17 153	0.12 148	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 46

3.25w	0.11 75	0.09 107	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.19 250	0.10 12	0.22 139	0.17 143	0.14 203	0.12 110	0.10 76	0.11 157	0.17 153	0.12 148	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 46

3.75w	0.11 75	0.09 107	0.15 39	0.17 67	0.11 228	0.18 214	0.12 49	0.23 164	0.14 71	0.13 172	0.11 85	0.08 6	0.10 102	0.16 133	0.11 68	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3w_stereo	0.12 117	0.11 264	0.18 120	0.18 125	0.08 43	0.16 139	0.15 205	0.27 247	0.19 186	0.12 133	0.12 110	0.07 2	0.12 198	0.15 97	0.11 68	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

2w_stereo	0.11 75	0.10 177	0.15 39	0.18 125	0.08 43	0.16 139	0.14 145	0.27 247	0.20 219	0.14 203	0.14 171	0.08 6	0.11 157	0.13 19	0.12 148	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.05 7	0.04 1

1w_stereo	0.12 117	0.08 49	0.14 21	0.18 125	0.09 79	0.16 139	0.15 205	0.25 209	0.21 241	0.13 172	0.16 208	0.08 6	0.12 198	0.16 133	0.13 216	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

monsterstereo	0.11 75	0.09 107	0.14 21	0.19 191	0.12 309	0.14 61	0.12 49	0.25 209	0.17 143	0.13 172	0.16 208	0.08 6	0.09 46	0.19 219	0.11 68	0.05 9	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo	0.13 169	0.10 177	0.24 215	0.20 276	0.09 79	0.16 139	0.18 365	0.21 114	0.18 166	0.11 98	0.17 227	0.09 38	0.09 46	0.15 97	0.14 257	0.05 9	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.05 46

MonSter	0.10 13	0.08 49	0.13 8	0.17 67	0.08 43	0.14 61	0.12 49	0.24 187	0.19 186	0.09 24	0.11 85	0.08 6	0.07 4	0.14 45	0.11 68	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

CR-Stereo	0.09 1	0.10 177	0.14 21	0.15 7	0.07 7	0.10 19	0.13 101	0.15 18	0.11 17	0.08 2	0.08 16	0.10 76	0.10 102	0.13 19	0.09 11	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.05 82	0.06 130	0.06 178

GFORCE	0.10 13	0.09 107	0.13 8	0.21 341	0.08 43	0.15 85	0.10 12	0.19 67	0.10 7	0.10 58	0.10 53	0.10 76	0.13 250	0.12 9	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-w-DA	0.12 117	0.11 264	0.26 239	0.20 276	0.08 43	0.14 61	0.12 49	0.21 114	0.19 186	0.12 133	0.12 110	0.12 158	0.11 157	0.14 45	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.07 225	0.05 46

E$^{3}$Stereo	0.11 75	0.08 49	0.18 120	0.16 28	0.10 160	0.15 85	0.13 101	0.19 67	0.15 92	0.10 58	0.10 53	0.12 158	0.10 102	0.18 184	0.12 148	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.06 178

LLLLL	0.11 75	0.08 49	0.18 120	0.16 28	0.10 160	0.15 85	0.13 101	0.19 67	0.15 92	0.10 58	0.10 53	0.12 158	0.10 102	0.18 184	0.12 148	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.06 178

LLL	0.11 75	0.08 49	0.17 95	0.16 28	0.10 160	0.16 139	0.15 205	0.19 67	0.15 92	0.10 58	0.10 53	0.12 158	0.10 102	0.21 270	0.12 148	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.06 184	0.05 7	0.06 178

100	0.10 13	0.08 49	0.17 95	0.17 67	0.10 160	0.11 22	0.13 101	0.17 37	0.15 92	0.10 58	0.10 53	0.12 158	0.10 102	0.16 133	0.12 148	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.06 184	0.05 7	0.05 46

300	0.10 13	0.07 4	0.17 95	0.16 28	0.09 79	0.13 38	0.13 101	0.20 94	0.15 92	0.10 58	0.10 53	0.12 158	0.10 102	0.13 19	0.12 148	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.05 46

Last	0.11 75	0.07 4	0.17 95	0.16 28	0.09 79	0.14 61	0.13 101	0.18 51	0.15 92	0.10 58	0.09 21	0.14 224	0.10 102	0.18 184	0.13 216	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.06 178

FORCE_4.7	0.10 13	0.10 177	0.12 1	0.21 341	0.08 43	0.15 85	0.15 205	0.19 67	0.14 71	0.08 2	0.10 53	0.08 6	0.10 102	0.15 97	0.08 1	0.06 53	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.06 130	0.04 1

F5.5	0.10 13	0.10 177	0.13 8	0.20 276	0.07 7	0.15 85	0.12 49	0.21 114	0.12 31	0.08 2	0.10 53	0.10 76	0.09 46	0.13 19	0.08 1	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.04 1

F8.5	0.10 13	0.09 107	0.12 1	0.20 276	0.07 7	0.13 38	0.11 29	0.21 114	0.12 31	0.09 24	0.10 53	0.11 118	0.09 46	0.14 45	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.04 1

FORCE_9	0.10 13	0.09 107	0.12 1	0.19 191	0.07 7	0.13 38	0.12 49	0.21 114	0.12 31	0.09 24	0.10 53	0.11 118	0.09 46	0.14 45	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.04 1

FORCE_8	0.10 13	0.10 177	0.12 1	0.20 276	0.07 7	0.13 38	0.12 49	0.21 114	0.13 47	0.09 24	0.10 53	0.11 118	0.10 102	0.14 45	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.04 1

F7	0.10 13	0.09 107	0.12 1	0.19 191	0.07 7	0.13 38	0.12 49	0.22 139	0.13 47	0.09 24	0.09 21	0.10 76	0.10 102	0.15 97	0.08 1	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.04 1

TT111	0.10 13	0.07 4	0.17 95	0.16 28	0.09 79	0.14 61	0.12 49	0.19 67	0.13 47	0.10 58	0.08 16	0.12 158	0.10 102	0.14 45	0.12 148	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.05 46

FORCE_4	0.10 13	0.08 49	0.14 21	0.19 191	0.07 7	0.16 139	0.14 145	0.20 94	0.11 17	0.09 24	0.10 53	0.12 158	0.10 102	0.17 153	0.08 1	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.04 1

FORCE_5	0.10 13	0.09 107	0.13 8	0.20 276	0.07 7	0.13 38	0.12 49	0.21 114	0.10 7	0.08 2	0.10 53	0.11 118	0.09 46	0.14 45	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.06 61	0.06 184	0.06 130	0.05 46

FORCE_6	0.10 13	0.11 264	0.12 1	0.19 191	0.07 7	0.15 85	0.12 49	0.21 114	0.12 31	0.09 24	0.10 53	0.09 38	0.09 46	0.15 97	0.09 11	0.06 53	0.04 2	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

rgla	0.10 13	0.11 264	0.15 39	0.18 125	0.11 228	0.15 85	0.11 29	0.15 18	0.12 31	0.10 58	0.08 16	0.08 6	0.09 46	0.14 45	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

416test1013	0.10 13	0.10 177	0.16 69	0.18 125	0.11 228	0.16 139	0.11 29	0.15 18	0.13 47	0.11 98	0.09 21	0.08 6	0.09 46	0.13 19	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.06 130	0.05 46

416test	0.10 13	0.10 177	0.15 39	0.18 125	0.11 228	0.15 85	0.11 29	0.15 18	0.12 31	0.10 58	0.09 21	0.08 6	0.09 46	0.13 19	0.10 21	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.05 7	0.05 46

LACA_dic	0.09 1	0.12 330	0.15 39	0.16 28	0.07 7	0.14 61	0.11 29	0.12 6	0.11 17	0.09 24	0.08 16	0.09 38	0.08 19	0.15 97	0.09 11	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.07 225	0.05 46

monster_256*512	0.17 289	0.12 330	0.18 120	0.23 478	0.13 394	0.21 327	0.19 414	0.40 450	0.29 382	0.19 302	0.22 306	0.24 395	0.17 366	0.18 184	0.16 320	0.06 53	0.05 47	0.08 306	0.08 369	0.08 318	0.07 287

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 117	0.12 330	0.17 95	0.22 417	0.10 160	0.15 85	0.13 101	0.18 51	0.14 71	0.11 98	0.13 131	0.10 76	0.08 19	0.20 243	0.14 257	0.06 53	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.07 287

over v1	0.11 75	0.13 404	0.15 39	0.19 191	0.06 1	0.15 85	0.10 12	0.18 51	0.10 7	0.10 58	0.09 21	0.11 118	0.14 289	0.18 184	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.06 130	0.06 178

anonymous	0.11 75	0.09 107	0.20 156	0.18 125	0.10 160	0.08 2	0.14 145	0.16 28	0.17 143	0.12 133	0.13 131	0.09 38	0.07 4	0.13 19	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 13	0.09 107	0.17 95	0.13 1	0.09 79	0.11 22	0.16 262	0.12 6	0.11 17	0.09 24	0.13 131	0.06 1	0.09 46	0.11 2	0.14 257	0.06 53	0.06 290	0.08 306	0.09 481	0.07 225	0.07 287

testmc14	0.10 13	0.07 4	0.14 21	0.18 125	0.07 7	0.16 139	0.14 145	0.15 18	0.12 31	0.10 58	0.13 131	0.10 76	0.08 19	0.12 9	0.10 21	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

derf	0.10 13	0.07 4	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.11 22	0.12 49	0.17 37	0.14 71	0.08 2	0.09 21	0.11 118	0.09 46	0.14 45	0.11 68	0.06 53	0.06 290	0.05 1	0.05 82	0.05 7	0.05 46

mm2	0.10 13	0.07 4	0.15 39	0.16 28	0.09 79	0.09 4	0.12 49	0.17 37	0.13 47	0.08 2	0.09 21	0.11 118	0.09 46	0.14 45	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 39	0.16 28	0.09 79	0.09 4	0.12 49	0.14 12	0.13 47	0.08 2	0.09 21	0.11 118	0.09 46	0.14 45	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

CAR	0.10 13	0.07 4	0.16 69	0.16 28	0.09 79	0.14 61	0.10 12	0.19 67	0.13 47	0.10 58	0.10 53	0.08 6	0.07 4	0.15 97	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.05 7	0.05 46

MSE-Stereo	0.10 13	0.07 4	0.16 69	0.16 28	0.09 79	0.14 61	0.10 12	0.19 67	0.13 47	0.09 24	0.10 53	0.08 6	0.07 4	0.15 97	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.05 7	0.05 46

CR7Stereo	0.12 117	0.11 264	0.27 252	0.19 191	0.11 228	0.16 139	0.14 145	0.19 67	0.14 71	0.11 98	0.14 171	0.10 76	0.11 157	0.12 9	0.10 21	0.06 53	0.04 2	0.06 61	0.05 82	0.07 225	0.05 46

BARStereo	0.12 117	0.13 404	0.28 269	0.20 276	0.09 79	0.16 139	0.15 205	0.20 94	0.16 111	0.11 98	0.14 171	0.09 38	0.13 250	0.18 184	0.10 21	0.06 53	0.04 2	0.06 61	0.05 82	0.07 225	0.06 178

FCBStereo	0.12 117	0.11 264	0.27 252	0.20 276	0.09 79	0.18 214	0.13 101	0.18 51	0.13 47	0.12 133	0.12 110	0.13 190	0.13 250	0.14 45	0.10 21	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.06 130	0.05 46

PSGStereo	0.12 117	0.11 264	0.27 252	0.20 276	0.09 79	0.18 214	0.13 101	0.18 51	0.13 47	0.12 133	0.12 110	0.13 190	0.13 250	0.14 45	0.10 21	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.06 130	0.05 46

MUNStereo	0.12 117	0.11 264	0.35 360	0.20 276	0.08 43	0.16 139	0.14 145	0.19 67	0.14 71	0.12 133	0.14 171	0.12 158	0.12 198	0.15 97	0.10 21	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.07 281	0.07 225	0.05 46

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.12 117	0.11 264	0.26 239	0.20 276	0.08 43	0.14 61	0.12 49	0.21 114	0.19 186	0.12 133	0.12 110	0.12 158	0.11 157	0.14 45	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.07 225	0.05 46

RMAStereo	0.12 117	0.12 330	0.27 252	0.21 341	0.09 79	0.19 250	0.14 145	0.24 187	0.17 143	0.12 133	0.13 131	0.11 118	0.12 198	0.14 45	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.07 225	0.05 46

ATMStereo	0.12 117	0.11 264	0.23 204	0.22 417	0.09 79	0.16 139	0.14 145	0.24 187	0.19 186	0.12 133	0.11 85	0.09 38	0.13 250	0.14 45	0.11 68	0.06 53	0.04 2	0.07 191	0.05 82	0.08 318	0.05 46

ACMStereo	0.12 117	0.11 264	0.25 229	0.21 341	0.08 43	0.13 38	0.14 145	0.25 209	0.21 241	0.12 133	0.15 187	0.09 38	0.14 289	0.15 97	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.07 225	0.05 46

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 117	0.08 49	0.18 120	0.18 125	0.13 394	0.20 293	0.16 262	0.23 164	0.18 166	0.12 133	0.15 187	0.14 224	0.13 250	0.13 19	0.12 148	0.06 53	0.04 2	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 212	0.21 606	0.47 521	0.17 67	0.12 309	0.15 85	0.14 145	0.24 187	0.16 111	0.11 98	0.14 171	0.12 158	0.10 102	0.14 45	0.10 21	0.06 53	0.06 290	0.06 61	0.08 369	0.05 7	0.07 287

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 117	0.08 49	0.29 283	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.14 145	0.19 67	0.17 143	0.11 98	0.14 171	0.11 118	0.12 198	0.13 19	0.10 21	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.06 184	0.05 7	0.19 676

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 169	0.09 107	0.19 138	0.18 125	0.14 446	0.19 250	0.15 205	0.25 209	0.22 261	0.15 226	0.20 277	0.10 76	0.09 46	0.14 45	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 169	0.09 107	0.22 188	0.18 125	0.14 446	0.18 214	0.15 205	0.23 164	0.21 241	0.16 255	0.22 306	0.10 76	0.09 46	0.15 97	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 169	0.09 107	0.20 156	0.18 125	0.14 446	0.18 214	0.15 205	0.25 209	0.22 261	0.16 255	0.21 292	0.09 38	0.09 46	0.13 19	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 169	0.11 264	0.38 409	0.17 67	0.11 228	0.17 185	0.14 145	0.23 164	0.17 143	0.11 98	0.14 171	0.13 190	0.11 157	0.14 45	0.10 21	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.05 46

PSi22	0.14 212	0.13 404	0.29 283	0.19 191	0.09 79	0.17 185	0.12 49	0.28 270	0.23 287	0.13 172	0.14 171	0.22 358	0.13 250	0.29 424	0.14 257	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.07 225	0.06 178

Selective-IGEV-i32	0.12 117	0.09 107	0.22 188	0.19 191	0.10 160	0.15 85	0.14 145	0.27 247	0.15 92	0.13 172	0.14 171	0.13 190	0.08 19	0.21 270	0.12 148	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.05 46

GeoVLM	0.10 13	0.07 4	0.15 39	0.16 28	0.09 79	0.15 85	0.12 49	0.17 37	0.13 47	0.09 24	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.14 45	0.12 148	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

gcap_with_dpt	0.12 117	0.09 107	0.21 170	0.18 125	0.13 394	0.18 214	0.16 262	0.24 187	0.20 219	0.16 255	0.21 292	0.09 38	0.09 46	0.13 19	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

Pro-Stereo	0.10 13	0.07 4	0.14 21	0.17 67	0.10 160	0.17 185	0.13 101	0.11 3	0.13 47	0.10 58	0.09 21	0.08 6	0.06 1	0.22 292	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.08 369	0.05 7	0.05 46

MonSter++	0.10 13	0.07 4	0.15 39	0.16 28	0.09 79	0.15 85	0.12 49	0.17 37	0.13 47	0.09 24	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.14 45	0.12 148	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

HiDET	0.10 13	0.07 4	0.15 39	0.15 7	0.09 79	0.14 61	0.12 49	0.19 67	0.15 92	0.10 58	0.09 21	0.11 118	0.09 46	0.15 97	0.13 216	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

LCMNet	0.10 13	0.07 4	0.15 39	0.15 7	0.09 79	0.15 85	0.12 49	0.18 51	0.19 186	0.10 58	0.10 53	0.11 118	0.10 102	0.15 97	0.13 216	0.06 53	0.06 290	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

VIP-Stereo	0.12 117	0.12 330	0.21 170	0.18 125	0.11 228	0.24 408	0.12 49	0.19 67	0.18 166	0.10 58	0.13 131	0.11 118	0.09 46	0.19 219	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.05 7	0.05 46

Replicate-Monster	0.12 117	0.10 177	0.32 320	0.16 28	0.08 43	0.17 185	0.10 12	0.22 139	0.19 186	0.11 98	0.10 53	0.10 76	0.09 46	0.19 219	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.05 7	0.08 375

monsters	0.11 75	0.09 107	0.13 8	0.17 67	0.12 309	0.15 85	0.11 29	0.23 164	0.15 92	0.14 203	0.12 110	0.08 6	0.09 46	0.21 270	0.10 21	0.06 53	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 75	0.06 1	0.17 95	0.15 7	0.11 228	0.16 139	0.13 101	0.21 114	0.16 111	0.11 98	0.15 187	0.09 38	0.07 4	0.14 45	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.05 46

xyz-stereo-finetune2	0.17 289	0.11 264	0.26 239	0.16 28	0.09 79	0.27 463	0.19 414	0.27 247	0.20 219	0.22 335	0.28 372	0.21 346	0.22 452	0.37 491	0.22 488	0.06 53	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.06 130	0.07 287

xyz-stereo-finetune	0.16 267	0.12 330	0.23 204	0.16 28	0.08 43	0.23 385	0.20 467	0.29 287	0.31 413	0.19 302	0.22 306	0.19 316	0.15 309	0.29 424	0.20 439	0.06 53	0.06 290	0.08 306	0.06 184	0.06 130	0.06 178

LG-Stereo_L2	0.10 13	0.08 49	0.19 138	0.16 28	0.09 79	0.12 30	0.13 101	0.18 51	0.13 47	0.09 24	0.07 4	0.08 6	0.08 19	0.16 133	0.10 21	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 13	0.08 49	0.19 138	0.16 28	0.09 79	0.12 30	0.13 101	0.17 37	0.11 17	0.08 2	0.07 4	0.08 6	0.07 4	0.17 153	0.10 21	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test1	0.10 13	0.08 49	0.15 39	0.18 125	0.09 79	0.15 85	0.11 29	0.16 28	0.10 7	0.08 2	0.06 1	0.10 76	0.07 4	0.17 153	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.05 7	0.05 46

MLG-Stereo	0.10 13	0.08 49	0.15 39	0.18 125	0.07 7	0.15 85	0.11 29	0.17 37	0.11 17	0.08 2	0.06 1	0.10 76	0.08 19	0.18 184	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.05 7	0.05 46

MM-Stereo_test2	0.15 250	0.10 177	0.44 492	0.23 478	0.11 228	0.21 327	0.21 498	0.27 247	0.22 261	0.15 226	0.16 208	0.13 190	0.11 157	0.20 243	0.13 216	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.09 407	0.05 46

HART	0.15 250	0.11 264	0.30 294	0.21 341	0.09 79	0.17 185	0.16 262	0.30 308	0.19 186	0.15 226	0.25 343	0.17 283	0.09 46	0.21 270	0.12 148	0.06 53	0.07 433	0.07 191	0.05 82	0.08 318	0.06 178

GREAT-IGEV	0.12 117	0.09 107	0.25 229	0.16 28	0.11 228	0.14 61	0.16 262	0.17 37	0.17 143	0.10 58	0.15 187	0.09 38	0.09 46	0.18 184	0.10 21	0.06 53	0.07 433	0.06 61	0.05 82	0.07 225	0.10 510
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	0.20 385	0.13 404	0.33 337	0.18 125	0.15 510	0.17 185	0.16 262	0.34 361	0.21 241	0.37 583	0.39 520	0.36 542	0.24 484	0.29 424	0.21 466	0.06 53	0.05 47	0.08 306	0.09 481	0.09 407	0.07 287

CoSv	0.20 385	0.13 404	0.33 337	0.18 125	0.15 510	0.17 185	0.16 262	0.34 361	0.21 241	0.37 583	0.39 520	0.36 542	0.24 484	0.29 424	0.21 466	0.06 53	0.05 47	0.08 306	0.09 481	0.09 407	0.07 287

SCV_C0	0.14 212	0.11 264	0.25 229	0.19 191	0.12 309	0.15 85	0.16 262	0.30 308	0.22 261	0.13 172	0.15 187	0.13 190	0.09 46	0.24 318	0.10 21	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.06 184	0.09 407	0.06 178

AIO_rvc	0.12 117	0.11 264	0.22 188	0.19 191	0.10 160	0.15 85	0.17 314	0.20 94	0.16 111	0.11 98	0.13 131	0.13 190	0.08 19	0.22 292	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.06 130	0.07 287

fffft	0.13 169	0.09 107	0.24 215	0.19 191	0.10 160	0.17 185	0.19 414	0.22 139	0.16 111	0.14 203	0.11 85	0.13 190	0.10 102	0.24 318	0.18 382	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.07 225	0.06 178
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.11 75	0.08 49	0.17 95	0.17 67	0.09 79	0.22 360	0.14 145	0.14 12	0.16 111	0.11 98	0.10 53	0.09 38	0.08 19	0.21 270	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.05 7	0.05 46

SMoEStereo_RVC	0.13 169	0.10 177	0.22 188	0.19 191	0.10 160	0.19 250	0.17 314	0.19 67	0.19 186	0.15 226	0.13 131	0.12 158	0.11 157	0.24 318	0.16 320	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.06 178

mms	0.13 169	0.11 264	0.19 138	0.19 191	0.12 309	0.16 139	0.17 314	0.20 94	0.17 143	0.13 172	0.17 227	0.14 224	0.09 46	0.24 318	0.14 257	0.06 53	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.07 225	0.07 287

ours_stereo	0.13 169	0.11 264	0.23 204	0.20 276	0.11 228	0.17 185	0.18 365	0.20 94	0.19 186	0.13 172	0.18 251	0.14 224	0.10 102	0.23 302	0.14 257	0.06 53	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.06 130	0.05 46

fffy	0.14 212	0.11 264	0.24 215	0.20 276	0.10 160	0.19 250	0.18 365	0.22 139	0.19 186	0.13 172	0.16 208	0.15 247	0.13 250	0.25 349	0.14 257	0.06 53	0.06 290	0.08 306	0.06 184	0.07 225	0.06 178

WCG-NET	0.14 212	0.09 107	0.23 204	0.18 125	0.08 43	0.18 214	0.17 314	0.21 114	0.28 363	0.18 294	0.21 292	0.15 247	0.12 198	0.18 184	0.12 148	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.06 130	0.05 46

IGEV-Stereo++	0.11 75	0.08 49	0.15 39	0.19 191	0.11 228	0.14 61	0.10 12	0.22 139	0.18 166	0.10 58	0.13 131	0.10 76	0.11 157	0.14 45	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.06 130	0.05 46

AIO-Stereo	0.13 169	0.10 177	0.22 188	0.20 276	0.09 79	0.16 139	0.15 205	0.27 247	0.16 111	0.13 172	0.15 187	0.13 190	0.08 19	0.18 184	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.06 130	0.06 178

WCG-NET（raft）	0.14 212	0.09 107	0.23 204	0.17 67	0.08 43	0.19 250	0.16 262	0.23 164	0.26 333	0.18 294	0.19 260	0.20 332	0.12 198	0.21 270	0.12 148	0.06 53	0.06 290	0.06 61	0.05 82	0.06 130	0.05 46

RSM++	0.12 117	0.09 107	0.19 138	0.20 276	0.09 79	0.17 185	0.15 205	0.21 114	0.19 186	0.12 133	0.12 110	0.14 224	0.09 46	0.20 243	0.12 148	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.07 225	0.05 46

RSM	0.12 117	0.09 107	0.20 156	0.20 276	0.09 79	0.16 139	0.15 205	0.23 164	0.18 166	0.13 172	0.13 131	0.15 247	0.09 46	0.21 270	0.12 148	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.06 130	0.05 46

gcap-zeroshot	0.13 169	0.09 107	0.22 188	0.17 67	0.14 446	0.19 250	0.15 205	0.25 209	0.22 261	0.15 226	0.20 277	0.10 76	0.09 46	0.13 19	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

test_for_model	0.13 169	0.09 107	0.20 156	0.18 125	0.14 446	0.19 250	0.15 205	0.25 209	0.22 261	0.15 226	0.20 277	0.10 76	0.09 46	0.14 45	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 117	0.08 49	0.29 283	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.14 145	0.19 67	0.17 143	0.11 98	0.14 171	0.11 118	0.12 198	0.13 19	0.10 21	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.06 184	0.05 7	0.19 676

MoCha-V2	0.13 169	0.08 49	0.26 239	0.23 478	0.09 79	0.16 139	0.15 205	0.26 231	0.16 111	0.15 226	0.15 187	0.13 190	0.14 289	0.20 243	0.11 68	0.06 53	0.07 433	0.06 61	0.06 184	0.06 130	0.05 46

MIM_Stereo	0.18 315	0.12 330	0.38 409	0.20 276	0.11 228	0.17 185	0.14 145	0.35 385	0.25 321	0.27 392	0.35 472	0.23 380	0.13 250	0.27 389	0.16 320	0.06 53	0.07 433	0.08 306	0.08 369	0.08 318	0.06 178

testlalala	0.13 169	0.09 107	0.22 188	0.17 67	0.14 446	0.19 250	0.15 205	0.25 209	0.22 261	0.15 226	0.20 277	0.10 76	0.09 46	0.13 19	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

LL-Strereo2	0.18 315	0.18 561	0.39 425	0.22 417	0.12 309	0.24 408	0.13 101	0.31 320	0.23 287	0.24 359	0.20 277	0.24 395	0.12 198	0.26 369	0.15 293	0.06 53	0.06 290	0.12 591	0.09 481	0.08 318	0.07 287

4D-IteraStereo	0.17 289	0.16 526	0.50 549	0.21 341	0.14 446	0.19 250	0.17 314	0.28 270	0.28 363	0.23 344	0.20 277	0.20 332	0.11 157	0.19 219	0.14 257	0.06 53	0.04 2	0.10 493	0.08 369	0.08 318	0.06 178

LoS_RVC	0.13 169	0.10 177	0.19 138	0.18 125	0.16 543	0.20 293	0.18 365	0.20 94	0.17 143	0.13 172	0.19 260	0.12 158	0.15 309	0.17 153	0.13 216	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.05 7	0.12 575

Selective-IGEV	0.12 117	0.09 107	0.22 188	0.19 191	0.10 160	0.15 85	0.14 145	0.27 247	0.15 92	0.13 172	0.14 171	0.13 190	0.08 19	0.21 270	0.12 148	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.05 46

ProNet	0.14 212	0.12 330	0.25 229	0.19 191	0.11 228	0.19 250	0.19 414	0.27 247	0.20 219	0.14 203	0.13 131	0.13 190	0.12 198	0.24 318	0.12 148	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.07 225	0.07 287

RAFT_CTSACE	0.21 406	0.16 526	0.41 458	0.25 577	0.15 510	0.22 360	0.24 577	0.32 332	0.28 363	0.33 521	0.51 630	0.29 467	0.17 366	0.32 454	0.13 216	0.06 53	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.06 178

test_4	0.18 315	0.12 330	0.34 349	0.23 478	0.12 309	0.18 214	0.22 528	0.26 231	0.24 305	0.24 359	0.47 612	0.22 358	0.13 250	0.24 318	0.16 320	0.06 53	0.05 47	0.09 409	0.09 481	0.07 225	0.05 46

iRaft-Stereo_5w	0.23 460	0.18 561	0.44 492	0.22 417	0.13 394	0.19 250	0.19 414	0.37 416	0.32 425	0.28 405	0.37 491	0.34 523	0.23 466	0.65 637	0.27 552	0.06 53	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.09 407	0.08 375

test-3	0.16 267	0.09 107	0.31 310	0.21 341	0.11 228	0.18 214	0.16 262	0.30 308	0.27 344	0.26 382	0.16 208	0.22 358	0.12 198	0.26 369	0.18 382	0.06 53	0.04 2	0.08 306	0.08 369	0.06 130	0.06 178

test_1	0.16 267	0.09 107	0.31 310	0.21 341	0.11 228	0.18 214	0.16 262	0.30 308	0.27 344	0.25 369	0.16 208	0.22 358	0.12 198	0.26 369	0.18 382	0.06 53	0.04 2	0.08 306	0.08 369	0.06 130	0.06 178

test_3	0.18 315	0.11 264	0.32 320	0.24 536	0.11 228	0.22 360	0.25 595	0.31 320	0.31 413	0.25 369	0.18 251	0.23 380	0.13 250	0.25 349	0.19 416	0.06 53	0.05 47	0.09 409	0.10 529	0.07 225	0.06 178

cross-raft	0.17 289	0.12 330	0.41 458	0.23 478	0.10 160	0.20 293	0.24 577	0.33 348	0.23 287	0.23 344	0.28 372	0.29 467	0.15 309	0.17 153	0.15 293	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.06 130	0.05 46

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 289	0.14 458	0.32 320	0.20 276	0.09 79	0.19 250	0.17 314	0.32 332	0.30 399	0.25 369	0.33 450	0.20 332	0.17 366	0.19 219	0.15 293	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.07 225	0.05 46

AFF-stereo	0.18 315	0.15 497	0.32 320	0.21 341	0.10 160	0.18 214	0.18 365	0.33 348	0.27 344	0.25 369	0.37 491	0.25 407	0.17 366	0.24 318	0.15 293	0.06 53	0.05 47	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.05 46

CR-RVC	0.09 1	0.07 4	0.15 39	0.15 7	0.06 1	0.12 30	0.11 29	0.18 51	0.10 7	0.10 58	0.06 1	0.09 38	0.08 19	0.14 45	0.10 21	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

low	0.12 117	0.08 49	0.21 170	0.18 125	0.09 79	0.17 185	0.15 205	0.23 164	0.16 111	0.10 58	0.10 53	0.12 158	0.10 102	0.21 270	0.11 68	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.06 130	0.06 178

DDDD	0.11 75	0.07 4	0.17 95	0.16 28	0.09 79	0.13 38	0.14 145	0.20 94	0.14 71	0.10 58	0.09 21	0.15 247	0.11 157	0.13 19	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.06 178

F4.4	0.10 13	0.09 107	0.12 1	0.19 191	0.06 1	0.13 38	0.12 49	0.23 164	0.11 17	0.09 24	0.10 53	0.09 38	0.11 157	0.15 97	0.09 11	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.06 130	0.05 46

FORCE_4.6	0.10 13	0.09 107	0.13 8	0.18 125	0.06 1	0.16 139	0.14 145	0.22 139	0.13 47	0.08 2	0.10 53	0.09 38	0.09 46	0.12 9	0.08 1	0.07 160	0.04 2	0.06 61	0.05 82	0.06 130	0.05 46

FORCE_4.5	0.10 13	0.09 107	0.13 8	0.19 191	0.06 1	0.13 38	0.13 101	0.23 164	0.12 31	0.08 2	0.10 53	0.08 6	0.11 157	0.15 97	0.09 11	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.06 184	0.05 7	0.04 1

EE1	0.14 212	0.08 49	0.31 310	0.19 191	0.11 228	0.16 139	0.13 101	0.32 332	0.21 241	0.16 255	0.14 171	0.15 247	0.13 250	0.25 349	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.07 225	0.06 178

AnonStereo	0.16 267	0.12 330	0.30 294	0.20 276	0.12 309	0.18 214	0.14 145	0.36 404	0.24 305	0.19 302	0.17 227	0.19 316	0.12 198	0.24 318	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.10 483	0.06 178

NBS	0.09 1	0.08 49	0.16 69	0.19 191	0.09 79	0.08 2	0.14 145	0.08 1	0.08 1	0.08 2	0.10 53	0.07 2	0.06 1	0.09 1	0.12 148	0.07 160	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.07 225	0.05 46

GEAR-Net	0.13 169	0.09 107	0.23 204	0.21 341	0.10 160	0.15 85	0.15 205	0.29 287	0.16 111	0.12 133	0.15 187	0.12 158	0.12 198	0.17 153	0.14 257	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.07 225	0.07 287

zzzzzzz1	0.28 570	0.51 743	1.51 754	0.24 536	0.16 543	0.22 360	0.21 498	0.39 436	0.34 449	0.22 335	0.25 343	0.26 429	0.21 434	0.34 468	0.23 509	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.10 483	0.08 375

noway7	0.27 549	0.51 743	1.61 760	0.24 536	0.12 309	0.22 360	0.18 365	0.44 501	0.31 413	0.21 325	0.22 306	0.24 395	0.20 424	0.20 243	0.21 466	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.09 407	0.08 375

over-6	0.12 117	0.13 404	0.19 138	0.19 191	0.07 7	0.16 139	0.11 29	0.26 231	0.16 111	0.10 58	0.10 53	0.10 76	0.13 250	0.19 219	0.10 21	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.06 130	0.06 178

over-8	0.11 75	0.13 404	0.16 69	0.20 276	0.07 7	0.15 85	0.10 12	0.19 67	0.10 7	0.09 24	0.09 21	0.11 118	0.12 198	0.18 184	0.10 21	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.06 130	0.06 178

small-0shot	0.10 13	0.09 107	0.18 120	0.16 28	0.09 79	0.09 4	0.16 262	0.14 12	0.12 31	0.08 2	0.15 187	0.08 6	0.08 19	0.11 2	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.05 46

over-9	0.11 75	0.13 404	0.16 69	0.19 191	0.07 7	0.15 85	0.10 12	0.20 94	0.11 17	0.09 24	0.09 21	0.11 118	0.12 198	0.18 184	0.10 21	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.06 130	0.06 178

Anonymus	0.12 117	0.08 49	0.17 95	0.19 191	0.10 160	0.16 139	0.15 205	0.20 94	0.16 111	0.11 98	0.09 21	0.14 224	0.12 198	0.17 153	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.07 287

PhaseNet	0.13 169	0.09 107	0.19 138	0.18 125	0.11 228	0.16 139	0.14 145	0.24 187	0.17 143	0.11 98	0.12 110	0.16 271	0.12 198	0.19 219	0.16 320	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.07 225	0.07 287

TestStereo-Hl	0.18 315	0.11 264	0.31 310	0.17 67	0.10 160	0.22 360	0.16 262	0.36 404	0.29 382	0.23 344	0.26 355	0.22 358	0.19 413	0.38 497	0.17 353	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.06 184	0.07 225	0.07 287

MCSU-Stereo	0.10 13	0.07 4	0.14 21	0.17 67	0.07 7	0.16 139	0.15 205	0.17 37	0.16 111	0.12 133	0.13 131	0.12 158	0.08 19	0.15 97	0.10 21	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

qqai	0.10 13	0.07 4	0.16 69	0.18 125	0.09 79	0.11 22	0.12 49	0.16 28	0.14 71	0.08 2	0.09 21	0.11 118	0.09 46	0.15 97	0.11 68	0.07 160	0.06 290	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.05 46

quiztm	0.15 250	0.15 497	0.25 229	0.22 417	0.14 446	0.17 185	0.17 314	0.33 348	0.21 241	0.18 294	0.21 292	0.14 224	0.10 102	0.17 153	0.14 257	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.08 318	0.05 46

MGA	0.10 13	0.07 4	0.16 69	0.16 28	0.10 160	0.15 85	0.10 12	0.18 51	0.13 47	0.09 24	0.09 21	0.09 38	0.07 4	0.15 97	0.11 68	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.06 130	0.06 178

PointNet	0.10 13	0.08 49	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.14 145	0.17 37	0.14 71	0.08 2	0.11 85	0.12 158	0.09 46	0.14 45	0.11 68	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.05 46

LiteMatch*	0.11 75	0.07 4	0.22 188	0.16 28	0.10 160	0.13 38	0.13 101	0.18 51	0.14 71	0.09 24	0.09 21	0.09 38	0.10 102	0.14 45	0.11 68	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.06 130	0.06 178

KMOStereo	0.13 169	0.11 264	0.30 294	0.20 276	0.13 394	0.20 293	0.14 145	0.23 164	0.16 111	0.12 133	0.13 131	0.09 38	0.15 309	0.19 219	0.10 21	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.07 225	0.06 178

RT-Monster	0.15 250	0.08 49	0.21 170	0.17 67	0.14 446	0.20 293	0.11 29	0.29 287	0.32 425	0.24 359	0.22 306	0.17 283	0.13 250	0.18 184	0.14 257	0.07 160	0.06 290	0.06 61	0.05 82	0.06 130	0.07 287

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 69	0.15 7	0.07 7	0.09 4	0.12 49	0.15 18	0.11 17	0.08 2	0.07 4	0.13 190	0.09 46	0.12 9	0.11 68	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 69	0.15 7	0.07 7	0.09 4	0.11 29	0.15 18	0.10 7	0.08 2	0.07 4	0.13 190	0.09 46	0.12 9	0.10 21	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 69	0.15 7	0.07 7	0.09 4	0.11 29	0.14 12	0.10 7	0.08 2	0.07 4	0.11 118	0.08 19	0.11 2	0.10 21	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

LACA3	0.10 13	0.10 177	0.14 21	0.15 7	0.07 7	0.16 139	0.14 145	0.14 12	0.13 47	0.11 98	0.09 21	0.10 76	0.10 102	0.16 133	0.09 11	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1c-attn	0.12 117	0.07 4	0.14 21	0.16 28	0.07 7	0.15 85	0.15 205	0.24 187	0.17 143	0.13 172	0.15 187	0.16 271	0.13 250	0.15 97	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.05 46

Foundation-i1b	0.12 117	0.07 4	0.14 21	0.16 28	0.07 7	0.16 139	0.15 205	0.25 209	0.16 111	0.14 203	0.15 187	0.17 283	0.12 198	0.15 97	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 117	0.07 4	0.14 21	0.15 7	0.07 7	0.18 214	0.16 262	0.25 209	0.16 111	0.16 255	0.16 208	0.18 296	0.13 250	0.17 153	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.05 7	0.05 46

DepthFocus	0.10 13	0.07 4	0.21 170	0.15 7	0.11 228	0.10 19	0.13 101	0.15 18	0.08 1	0.12 133	0.10 53	0.09 38	0.07 4	0.13 19	0.10 21	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.06 130	0.05 46

Foundation-i1	0.13 169	0.07 4	0.16 69	0.17 67	0.11 228	0.17 185	0.16 262	0.32 332	0.22 261	0.15 226	0.17 227	0.20 332	0.13 250	0.14 45	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.06 130	0.05 46

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 69	0.15 7	0.06 1	0.09 4	0.12 49	0.14 12	0.09 3	0.08 2	0.07 4	0.10 76	0.08 19	0.11 2	0.11 68	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LACA2	0.10 13	0.11 264	0.20 156	0.16 28	0.07 7	0.16 139	0.13 101	0.17 37	0.14 71	0.09 24	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.14 45	0.09 11	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

LACA1	0.09 1	0.10 177	0.13 8	0.16 28	0.07 7	0.15 85	0.12 49	0.15 18	0.11 17	0.09 24	0.07 4	0.09 38	0.10 102	0.13 19	0.10 21	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.05 82	0.05 7	0.05 46

Test_v1	0.10 13	0.07 4	0.16 69	0.15 7	0.09 79	0.13 38	0.13 101	0.22 139	0.16 111	0.09 24	0.10 53	0.08 6	0.08 19	0.14 45	0.11 68	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.04 1

Hybrid-DGEV-03	0.20 385	0.14 458	0.31 310	0.22 417	0.12 309	0.26 452	0.16 262	0.31 320	0.27 344	0.32 506	0.58 665	0.23 380	0.15 309	0.23 302	0.17 353	0.07 160	0.05 47	0.09 409	0.07 281	0.08 318	0.06 178

Hybrid-DGEV-2	0.21 406	0.15 497	0.34 349	0.24 536	0.13 394	0.28 483	0.14 145	0.48 548	0.44 577	0.27 392	0.24 331	0.25 407	0.25 506	0.28 404	0.19 416	0.07 160	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.07 225	0.07 287

DispViT+	0.12 117	0.07 4	0.19 138	0.15 7	0.16 543	0.10 19	0.12 49	0.26 231	0.23 287	0.13 172	0.11 85	0.10 76	0.08 19	0.21 270	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

MatchStereo	0.11 75	0.08 49	0.23 204	0.16 28	0.07 7	0.09 4	0.12 49	0.20 94	0.17 143	0.10 58	0.15 187	0.08 6	0.08 19	0.14 45	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.05 7	0.05 46
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.10 13	0.07 4	0.15 39	0.13 1	0.07 7	0.16 139	0.10 12	0.20 94	0.14 71	0.09 24	0.10 53	0.09 38	0.12 198	0.13 19	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.05 82	0.06 130	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	0.18 315	0.10 177	0.16 69	0.22 417	0.18 590	0.25 428	0.19 414	0.51 587	0.51 645	0.15 226	0.17 227	0.15 247	0.16 334	0.20 243	0.20 439	0.07 160	0.09 564	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.06 178

WQFJX	0.18 315	0.10 177	0.17 95	0.22 417	0.18 590	0.25 428	0.18 365	0.53 618	0.45 589	0.17 275	0.16 208	0.14 224	0.16 334	0.23 302	0.18 382	0.07 160	0.08 525	0.07 191	0.06 184	0.08 318	0.07 287

NLMM	0.18 315	0.10 177	0.16 69	0.22 417	0.18 590	0.25 428	0.19 414	0.51 587	0.51 645	0.15 226	0.17 227	0.15 247	0.16 334	0.20 243	0.20 439	0.07 160	0.09 564	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.06 178

CSFM-Stereo	0.10 13	0.07 4	0.14 21	0.16 28	0.08 43	0.16 139	0.13 101	0.21 114	0.11 17	0.11 98	0.11 85	0.10 76	0.10 102	0.14 45	0.11 68	0.07 160	0.06 290	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

GSStereo	0.12 117	0.09 107	0.20 156	0.17 67	0.12 309	0.19 250	0.16 262	0.26 231	0.18 166	0.13 172	0.15 187	0.10 76	0.09 46	0.16 133	0.10 21	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.08 318	0.08 375

GS-Stereo							0.16 262	0.26 231	0.18 166	0.13 172	0.15 187	0.10 76	0.09 46	0.16 133	0.10 21	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.08 318	0.08 375

FE-Mocha	0.16 267	0.10 177	0.33 337	0.19 191	0.13 394	0.19 250	0.15 205	0.35 385	0.22 261	0.24 359	0.24 331	0.20 332	0.14 289	0.17 153	0.17 353	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.06 178

IGEV-FE	0.18 315	0.10 177	0.65 628	0.20 276	0.12 309	0.19 250	0.15 205	0.34 361	0.19 186	0.28 405	0.22 306	0.27 440	0.13 250	0.23 302	0.18 382	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.06 178

252Zero-FE	0.14 212	0.07 4	0.17 95	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.11 29	0.21 114	0.19 186	0.77 729	0.11 85	0.08 6	0.08 19	0.13 19	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.06 130	0.06 178

Zero-FE251	0.14 212	0.09 107	0.24 215	0.17 67	0.09 79	0.20 293	0.13 101	0.20 94	0.14 71	0.61 709	0.13 131	0.13 190	0.11 157	0.14 45	0.16 320	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.05 46

DA	0.14 212	0.10 177	0.18 120	0.21 341	0.10 160	0.29 505	0.16 262	0.28 270	0.20 219	0.14 203	0.17 227	0.16 271	0.14 289	0.17 153	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.07 225	0.07 287

Monster-pub-mixall	0.10 13	0.07 4	0.16 69	0.16 28	0.08 43	0.11 22	0.09 4	0.20 94	0.12 31	0.11 98	0.11 85	0.08 6	0.08 19	0.23 302	0.11 68	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 178

GGEV	0.14 212	0.10 177	0.18 120	0.21 341	0.10 160	0.29 505	0.16 262	0.28 270	0.20 219	0.14 203	0.17 227	0.16 271	0.14 289	0.17 153	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.07 225	0.07 287

GASTEREO	0.13 169	0.12 330	0.21 170	0.23 478	0.10 160	0.18 214	0.15 205	0.26 231	0.18 166	0.17 275	0.16 208	0.11 118	0.13 250	0.19 219	0.11 68	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.07 281	0.06 130	0.06 178

MSCF	0.13 169	0.12 330	0.21 170	0.22 417	0.10 160	0.16 139	0.15 205	0.26 231	0.18 166	0.17 275	0.16 208	0.11 118	0.13 250	0.18 184	0.11 68	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.07 281	0.06 130	0.06 178

water-stereo	0.13 169	0.08 49	0.20 156	0.19 191	0.10 160	0.17 185	0.14 145	0.25 209	0.19 186	0.17 275	0.23 317	0.15 247	0.15 309	0.12 9	0.13 216	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.05 46

depthmonostereo	0.14 212	0.09 107	0.19 138	0.19 191	0.08 43	0.20 293	0.15 205	0.27 247	0.23 287	0.16 255	0.18 251	0.14 224	0.17 366	0.19 219	0.13 216	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.05 82	0.05 7	0.05 46

DVStereo	0.14 212	0.08 49	0.18 120	0.18 125	0.09 79	0.21 327	0.14 145	0.24 187	0.21 241	0.21 325	0.21 292	0.15 247	0.14 289	0.23 302	0.15 293	0.07 160	0.06 290	0.06 61	0.06 184	0.05 7	0.05 46

xyz-stereo	1.40 767	0.10 177	17.09 813	0.18 125	0.07 7	4.78 789	0.18 365	0.29 287	0.34 449	0.36 575	2.81 784	0.40 585	0.29 568	0.56 585	0.24 522	0.07 160	0.05 47	0.09 409	0.06 184	0.06 130	0.05 46

111111	0.11 75	0.07 4	0.17 95	0.19 191	0.11 228	0.13 38	0.11 29	0.22 139	0.15 92	0.11 98	0.12 110	0.12 158	0.08 19	0.18 184	0.11 68	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.08 318	0.06 178

MLG-Stereo_test3	0.10 13	0.08 49	0.16 69	0.17 67	0.08 43	0.16 139	0.12 49	0.17 37	0.12 31	0.10 58	0.07 4	0.10 76	0.08 19	0.14 45	0.11 68	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.06 130	0.06 178

MLG-Stereo_test2	0.10 13	0.08 49	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.11 29	0.16 28	0.10 7	0.09 24	0.07 4	0.10 76	0.06 1	0.15 97	0.11 68	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.06 130	0.05 46

LG-G_1	0.11 75	0.08 49	0.18 120	0.18 125	0.07 7	0.21 327	0.09 4	0.19 67	0.11 17	0.10 58	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.19 219	0.10 21	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.06 130	0.06 178

LG-G	0.11 75	0.08 49	0.18 120	0.18 125	0.07 7	0.21 327	0.09 4	0.19 67	0.11 17	0.10 58	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.19 219	0.10 21	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.06 130	0.06 178

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 169	0.09 107	0.24 215	0.20 276	0.10 160	0.15 85	0.14 145	0.22 139	0.16 111	0.12 133	0.19 260	0.15 247	0.11 157	0.13 19	0.17 353	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.06 184	0.07 225	0.06 178

MM-Stereo_test3	0.17 289	0.12 330	0.29 283	0.23 478	0.14 446	0.19 250	0.22 528	0.39 436	0.36 479	0.16 255	0.24 331	0.17 283	0.12 198	0.19 219	0.14 257	0.07 160	0.07 433	0.08 306	0.06 184	0.09 407	0.06 178

MM-Stereo_test1	0.17 289	0.10 177	0.39 425	0.23 478	0.11 228	0.20 293	0.22 528	0.33 348	0.29 382	0.22 335	0.21 292	0.15 247	0.14 289	0.23 302	0.13 216	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.09 407	0.06 178

Reg-Stereo(zero)	0.16 267	0.07 4	0.36 380	0.19 191	0.10 160	0.19 250	0.14 145	0.28 270	0.24 305	0.22 335	0.20 277	0.24 395	0.18 397	0.21 270	0.18 382	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.06 184	0.06 130	0.06 178

SCV	0.14 212	0.14 458	0.24 215	0.21 341	0.11 228	0.15 85	0.16 262	0.31 320	0.18 166	0.11 98	0.15 187	0.13 190	0.10 102	0.23 302	0.11 68	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.09 407	0.06 178

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 169	0.14 458	0.19 138	0.26 612	0.09 79	0.15 85	0.13 101	0.22 139	0.18 166	0.12 133	0.11 85	0.10 76	0.13 250	0.21 270	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.07 225	0.05 46

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 69	0.16 28	0.08 43	0.12 30	0.13 101	0.11 3	0.12 31	0.09 24	0.07 4	0.10 76	0.09 46	0.11 2	0.10 21	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.05 7	0.05 46

HUF	0.15 250	0.11 264	0.38 409	0.17 67	0.11 228	0.16 139	0.17 314	0.22 139	0.20 219	0.11 98	0.13 131	0.14 224	0.11 157	0.18 184	0.12 148	0.07 160	0.20 724	0.06 61	0.05 82	0.07 225	0.14 619

AIO_test	0.12 117	0.09 107	0.20 156	0.19 191	0.11 228	0.15 85	0.17 314	0.19 67	0.16 111	0.11 98	0.13 131	0.14 224	0.09 46	0.20 243	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.06 130	0.05 46

AIO-test1	0.19 364	0.14 458	0.41 458	0.27 641	0.15 510	0.21 327	0.16 262	0.39 436	0.36 479	0.17 275	0.26 355	0.18 296	0.13 250	0.28 404	0.14 257	0.07 160	0.06 290	0.10 493	0.11 570	0.06 130	0.09 450

castereo++	0.13 169	0.10 177	0.18 120	0.18 125	0.10 160	0.27 463	0.13 101	0.23 164	0.23 287	0.11 98	0.13 131	0.16 271	0.10 102	0.18 184	0.10 21	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.04 1

castereo	0.14 212	0.10 177	0.19 138	0.18 125	0.10 160	0.20 293	0.19 414	0.30 308	0.27 344	0.13 172	0.18 251	0.16 271	0.16 334	0.15 97	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.06 184	0.06 130	0.05 46

GIP-stereo	0.12 117	0.09 107	0.20 156	0.19 191	0.11 228	0.16 139	0.14 145	0.29 287	0.18 166	0.11 98	0.16 208	0.13 190	0.09 46	0.15 97	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.06 130	0.05 46

tt45	0.14 212	0.09 107	0.22 188	0.19 191	0.11 228	0.23 385	0.18 365	0.22 139	0.17 143	0.15 226	0.13 131	0.14 224	0.10 102	0.30 440	0.14 257	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.07 225	0.07 287

999	0.14 212	0.08 49	0.24 215	0.19 191	0.11 228	0.20 293	0.17 314	0.24 187	0.18 166	0.13 172	0.16 208	0.14 224	0.11 157	0.36 488	0.15 293	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.07 287

tg	0.16 267	0.11 264	0.25 229	0.21 341	0.11 228	0.23 385	0.15 205	0.34 361	0.24 305	0.20 311	0.25 343	0.19 316	0.12 198	0.24 318	0.15 293	0.07 160	0.05 47	0.09 409	0.09 481	0.08 318	0.07 287

dual_stereo	0.10 13	0.07 4	0.14 21	0.17 67	0.08 43	0.09 4	0.13 101	0.24 187	0.13 47	0.10 58	0.09 21	0.09 38	0.08 19	0.18 184	0.12 148	0.07 160	0.06 290	0.06 61	0.04 1	0.05 7	0.05 46

UGAM-zero	0.23 460	0.10 177	0.54 573	0.19 191	0.13 394	0.21 327	0.14 145	0.44 501	0.22 261	0.28 405	0.28 372	0.51 655	0.33 611	0.65 637	0.14 257	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.08 369	0.06 130	0.07 287

GCAP-BAT	0.21 406	0.08 49	1.22 736	0.29 670	0.43 740	0.16 139	0.15 205	0.27 247	0.25 321	0.14 203	0.17 227	0.15 247	0.11 157	0.20 243	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.06 178

Occ-G	0.13 169	0.08 49	0.21 170	0.17 67	0.10 160	0.15 85	0.19 414	0.22 139	0.19 186	0.13 172	0.19 260	0.21 346	0.11 157	0.17 153	0.14 257	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.07 225	0.06 178

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 519	0.14 458	0.95 705	0.21 341	0.27 702	0.20 293	0.19 414	0.48 548	0.25 321	0.26 382	0.55 653	0.34 523	0.18 397	0.25 349	0.17 353	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.12 609	0.12 575	0.12 575

U	1.00 753	0.09 107	0.21 170	0.21 341	3.68 792	6.12 799	0.14 145	0.21 114	0.21 241	0.11 98	0.11 85	0.10 76	0.09 46	0.12 9	0.11 68	0.07 160	0.05 47	5.42 808	2.90 805	0.07 225	0.06 178

IGEV-Stereo+	0.12 117	0.08 49	0.17 95	0.18 125	0.13 394	0.09 4	0.11 29	0.16 28	0.15 92	0.10 58	0.08 16	0.10 76	0.10 102	0.21 270	0.11 68	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.16 634	0.24 721

RAFT-Stereo-weight	0.15 250	0.09 107	0.26 239	0.20 276	0.10 160	0.19 250	0.17 314	0.36 404	0.29 382	0.24 359	0.20 277	0.19 316	0.10 102	0.18 184	0.15 293	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.06 130	0.05 46

H2IRNET	0.18 315	0.13 404	0.35 360	0.21 341	0.12 309	0.20 293	0.15 205	0.27 247	0.30 399	0.17 275	0.31 417	0.25 407	0.20 424	0.24 318	0.18 382	0.07 160	0.06 290	0.09 409	0.10 529	0.09 407	0.06 178

MGS-Stereo	0.14 212	0.11 264	0.32 320	0.19 191	0.11 228	0.18 214	0.17 314	0.20 94	0.22 261	0.14 203	0.24 331	0.15 247	0.10 102	0.18 184	0.12 148	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.10 483	0.06 178

IGEV++	0.13 169	0.10 177	0.23 204	0.21 341	0.10 160	0.15 85	0.15 205	0.29 287	0.16 111	0.12 133	0.15 187	0.12 158	0.12 198	0.17 153	0.14 257	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.05 82	0.07 225	0.07 287

MyStereo07	0.16 267	0.12 330	0.26 239	0.22 417	0.14 446	0.25 428	0.23 555	0.29 287	0.21 241	0.15 226	0.13 131	0.12 158	0.13 250	0.25 349	0.13 216	0.07 160	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.08 375

MyStereo06	0.20 385	0.12 330	0.57 590	0.21 341	0.14 446	0.25 428	0.23 555	0.40 450	0.21 241	0.30 466	0.24 331	0.31 494	0.18 397	0.22 292	0.18 382	0.07 160	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.08 375

MyStereo05	0.23 460	0.12 330	0.57 590	0.21 341	0.14 446	0.25 428	0.23 555	0.48 548	0.52 654	0.31 484	0.23 317	0.25 407	0.22 452	0.30 440	0.21 466	0.07 160	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.08 375

MyStereo04	0.23 460	0.12 330	0.55 580	0.22 417	0.14 446	0.25 428	0.23 555	0.49 558	0.52 654	0.28 405	0.23 317	0.27 440	0.23 466	0.30 440	0.22 488	0.07 160	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.08 375

AE-Stereo	0.17 289	0.11 264	0.31 310	0.24 536	0.14 446	0.23 385	0.18 365	0.34 361	0.29 382	0.15 226	0.25 343	0.21 346	0.13 250	0.20 243	0.14 257	0.07 160	0.08 525	0.09 409	0.10 529	0.07 225	0.06 178

ff7	0.14 212	0.12 330	0.27 252	0.19 191	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.27 247	0.20 219	0.15 226	0.13 131	0.12 158	0.12 198	0.24 318	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.07 287

IGEVStereo-DCA	0.14 212	0.11 264	0.27 252	0.19 191	0.12 309	0.20 293	0.18 365	0.27 247	0.20 219	0.15 226	0.12 110	0.14 224	0.12 198	0.28 404	0.14 257	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.07 287

ffff	0.14 212	0.12 330	0.27 252	0.19 191	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.27 247	0.20 219	0.15 226	0.13 131	0.12 158	0.12 198	0.24 318	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.07 287

rrr	0.17 289	0.11 264	0.57 590	0.19 191	0.12 309	0.20 293	0.18 365	0.35 385	0.22 261	0.15 226	0.12 110	0.14 224	0.12 198	0.28 404	0.14 257	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.07 287

11t	0.14 212	0.12 330	0.27 252	0.19 191	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.27 247	0.20 219	0.15 226	0.13 131	0.12 158	0.12 198	0.24 318	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.07 287

IGEV_Zeroshot_test	0.18 315	0.10 177	0.65 628	0.20 276	0.12 309	0.19 250	0.15 205	0.34 361	0.19 186	0.28 405	0.22 306	0.27 440	0.13 250	0.23 302	0.18 382	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.06 178

MSKI-zero shot	0.17 289	0.09 107	0.43 482	0.20 276	0.11 228	0.21 327	0.15 205	0.32 332	0.21 241	0.23 344	0.24 331	0.23 380	0.10 102	0.31 447	0.13 216	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.06 178

CASnet	0.14 212	0.12 330	0.22 188	0.22 417	0.08 43	0.16 139	0.15 205	0.27 247	0.25 321	0.22 335	0.20 277	0.15 247	0.11 157	0.17 153	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.11 552	0.09 481	0.08 318	0.05 46
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.20 385	0.08 49	1.14 731	0.29 670	0.43 740	0.16 139	0.15 205	0.27 247	0.25 321	0.14 203	0.17 227	0.15 247	0.11 157	0.20 243	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.06 178

AEACV	0.13 169	0.09 107	0.23 204	0.18 125	0.19 617	0.19 250	0.16 262	0.23 164	0.14 71	0.13 172	0.17 227	0.13 190	0.16 334	0.16 133	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.08 369	0.07 225	0.06 178

GCAP-Stereo	0.14 212	0.14 458	0.33 337	0.20 276	0.09 79	0.21 327	0.10 12	0.26 231	0.20 219	0.18 294	0.19 260	0.15 247	0.13 250	0.17 153	0.13 216	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.05 82	0.06 130	0.06 178

RAFT-Test	0.17 289	0.10 177	0.38 409	0.19 191	0.12 309	0.25 428	0.17 314	0.33 348	0.23 287	0.23 344	0.29 386	0.27 440	0.14 289	0.20 243	0.14 257	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.07 281	0.06 130	0.06 178

HH	0.18 315	0.12 330	0.55 580	0.22 417	0.12 309	0.18 214	0.18 365	0.34 361	0.19 186	0.20 311	0.24 331	0.34 523	0.18 397	0.29 424	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.07 225	0.06 178

HanStereo	0.18 315	0.12 330	0.55 580	0.22 417	0.12 309	0.18 214	0.18 365	0.34 361	0.19 186	0.20 311	0.24 331	0.34 523	0.18 397	0.29 424	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.07 225	0.06 178

anonymousdsp2	0.17 289	0.10 177	0.28 269	0.20 276	0.11 228	0.25 428	0.17 314	0.41 465	0.31 413	0.23 344	0.23 317	0.22 358	0.15 309	0.25 349	0.15 293	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.08 318	0.07 287

anonymousdsp	0.14 212	0.12 330	0.27 252	0.19 191	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.28 270	0.20 219	0.15 226	0.13 131	0.12 158	0.12 198	0.24 318	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.08 318	0.07 287

CES	0.14 212	0.08 49	0.19 138	0.17 67	0.22 661	0.18 214	0.16 262	0.23 164	0.19 186	0.14 203	0.17 227	0.14 224	0.10 102	0.18 184	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.08 318	0.18 669

EGLCR-Stereo	0.13 169	0.08 49	0.20 156	0.18 125	0.09 79	0.21 327	0.13 101	0.27 247	0.21 241	0.13 172	0.10 53	0.15 247	0.09 46	0.20 243	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.06 130	0.06 178

DCRE	0.20 385	0.13 404	0.40 433	0.21 341	0.15 510	0.20 293	0.19 414	0.30 308	0.27 344	0.22 335	0.80 712	0.23 380	0.16 334	0.23 302	0.15 293	0.07 160	0.07 433	0.07 191	0.08 369	0.07 225	0.06 178

Selective-RAFT	0.17 289	0.12 330	0.30 294	0.24 536	0.10 160	0.29 505	0.15 205	0.32 332	0.31 413	0.17 275	0.17 227	0.21 346	0.18 397	0.28 404	0.17 353	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.07 281	0.08 318	0.06 178

MC-Stereo	0.14 212	0.09 107	0.25 229	0.21 341	0.09 79	0.18 214	0.16 262	0.23 164	0.19 186	0.18 294	0.23 317	0.16 271	0.13 250	0.22 292	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.06 130	0.05 46

RCA-Stereo	0.16 267	0.09 107	0.25 229	0.20 276	0.10 160	0.19 250	0.17 314	0.36 404	0.35 466	0.20 311	0.25 343	0.17 283	0.17 366	0.18 184	0.14 257	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.05 46

CroCo-Stereo Lap2	0.15 250	0.15 497	0.28 269	0.25 577	0.18 590	0.11 22	0.19 414	0.28 270	0.21 241	0.13 172	0.16 208	0.15 247	0.12 198	0.17 153	0.14 257	0.07 160	0.07 433	0.08 306	0.06 184	0.08 318	0.07 287

TestStereo1	0.21 406	0.16 526	0.32 320	0.26 612	0.13 394	0.26 452	0.27 616	0.40 450	0.36 479	0.29 434	0.39 520	0.22 358	0.21 434	0.33 461	0.17 353	0.07 160	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.07 287

DCANet-4	0.19 364	0.10 177	0.52 566	0.19 191	0.09 79	0.19 250	0.18 365	0.36 404	0.39 515	0.29 434	0.30 402	0.17 283	0.22 452	0.20 243	0.18 382	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.05 7	0.07 287

ccc-4	0.14 212	0.12 330	0.27 252	0.19 191	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.27 247	0.20 219	0.15 226	0.13 131	0.12 158	0.12 198	0.24 318	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.07 287

fff	0.19 364	0.13 404	0.40 433	0.18 125	0.09 79	0.19 250	0.18 365	0.35 385	0.43 561	0.29 434	0.30 402	0.18 296	0.28 553	0.20 243	0.18 382	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.05 7	0.07 287

ADStereo(finetuned)	0.19 364	0.13 404	0.49 538	0.19 191	0.09 79	0.19 250	0.18 365	0.34 361	0.39 515	0.29 434	0.31 417	0.18 296	0.31 600	0.21 270	0.19 416	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.06 130	0.07 287

raft_robust	0.22 442	0.17 546	0.30 294	0.22 417	0.12 309	0.23 385	0.22 528	0.49 558	0.48 624	0.32 506	0.32 427	0.26 429	0.23 466	0.53 564	0.15 293	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.10 529	0.08 318	0.06 178

RAFT+CT+SA	0.21 406	0.18 561	0.33 337	0.25 577	0.18 590	0.23 385	0.29 639	0.40 450	0.36 479	0.24 359	0.38 506	0.18 296	0.16 334	0.32 454	0.16 320	0.07 160	0.05 47	0.09 409	0.12 609	0.09 407	0.09 450

test_5	0.23 460	0.19 578	0.38 409	0.26 612	0.18 590	0.25 428	0.29 639	0.40 450	0.37 490	0.29 434	0.40 531	0.25 407	0.22 452	0.34 468	0.18 382	0.07 160	0.05 47	0.09 409	0.09 481	0.10 483	0.10 510

SA-5K	0.21 406	0.16 526	0.32 320	0.26 612	0.13 394	0.26 452	0.27 616	0.40 450	0.36 479	0.29 434	0.39 520	0.22 358	0.21 434	0.33 461	0.17 353	0.07 160	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.07 287

Sa-1000	0.22 442	0.15 497	0.35 360	0.23 478	0.13 394	0.28 483	0.23 555	0.47 535	0.39 515	0.30 466	0.50 624	0.26 429	0.19 413	0.33 461	0.16 320	0.07 160	0.06 290	0.10 493	0.11 570	0.08 318	0.06 178

SA	0.22 442	0.16 526	0.36 380	0.23 478	0.13 394	0.24 408	0.23 555	0.45 514	0.40 533	0.27 392	0.44 582	0.23 380	0.23 466	0.33 461	0.17 353	0.07 160	0.06 290	0.10 493	0.11 570	0.08 318	0.06 178

IGEV-Stereo	0.14 212	0.12 330	0.27 252	0.19 191	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.28 270	0.20 219	0.15 226	0.13 131	0.12 158	0.12 198	0.24 318	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.08 318	0.07 287
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.19 364	0.10 177	0.46 513	0.19 191	0.13 394	0.25 428	0.19 414	0.52 606	0.19 186	0.29 434	0.21 292	0.22 358	0.20 424	0.28 404	0.18 382	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.08 369	0.08 318	0.08 375

GLC_STEREO	0.15 250	0.10 177	0.24 215	0.21 341	0.09 79	0.17 185	0.15 205	0.23 164	0.27 344	0.17 275	0.20 277	0.17 283	0.11 157	0.23 302	0.16 320	0.07 160	0.09 564	0.09 409	0.08 369	0.07 225	0.06 178

IPLG	0.21 406	0.15 497	0.53 570	0.21 341	0.12 309	0.28 483	0.17 314	0.42 479	0.30 399	0.33 521	0.32 427	0.15 247	0.17 366	0.50 546	0.21 466	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.06 178

MIPNet	0.21 406	0.15 497	0.52 566	0.21 341	0.12 309	0.27 463	0.20 467	0.45 514	0.37 490	0.30 466	0.23 317	0.19 316	0.24 484	0.27 389	0.19 416	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.06 178

IPLGR	0.21 406	0.13 404	0.61 606	0.21 341	0.11 228	0.25 428	0.18 365	0.41 465	0.37 490	0.28 405	0.27 364	0.21 346	0.19 413	0.37 491	0.18 382	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.06 178

GMOStereo	0.18 315	0.14 458	0.30 294	0.22 417	0.12 309	0.20 293	0.27 616	0.26 231	0.28 363	0.31 484	0.32 427	0.26 429	0.17 366	0.15 97	0.12 148	0.07 160	0.07 433	0.10 493	0.08 369	0.08 318	0.05 46

error version	0.18 315	0.14 458	0.30 294	0.22 417	0.12 309	0.20 293	0.27 616	0.26 231	0.28 363	0.31 484	0.32 427	0.26 429	0.17 366	0.15 97	0.12 148	0.07 160	0.07 433	0.10 493	0.08 369	0.08 318	0.05 46

test-v	0.18 315	0.14 458	0.30 294	0.22 417	0.12 309	0.20 293	0.27 616	0.26 231	0.28 363	0.31 484	0.32 427	0.26 429	0.17 366	0.15 97	0.12 148	0.07 160	0.07 433	0.10 493	0.08 369	0.08 318	0.05 46

CrosDoStereo	0.31 598	0.10 177	0.49 538	0.18 125	0.12 309	0.22 360	1.11 779	0.34 361	0.37 490	0.38 598	0.61 680	0.28 456	0.46 682	0.61 613	0.57 681	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.07 287

LCNet	0.21 406	0.11 264	0.29 283	0.25 577	0.12 309	0.23 385	0.19 414	0.34 361	0.26 333	0.28 405	0.35 472	0.26 429	0.30 583	0.35 479	0.17 353	0.07 160	0.05 47	0.09 409	0.10 529	0.13 593	0.22 706

STrans-v2	0.24 491	0.13 404	0.54 573	0.21 341	0.12 309	0.23 385	0.21 498	0.47 535	0.28 363	0.31 484	0.42 557	0.36 542	0.35 626	0.62 621	0.23 509	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.06 130	0.06 178

TransformOpticalFlow	0.24 491	0.13 404	0.56 587	0.23 478	0.11 228	0.21 327	0.19 414	0.40 450	0.32 425	0.30 466	0.43 571	0.36 542	0.31 600	0.61 613	0.20 439	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.06 130	0.07 287

OMP-Stereo	0.23 460	0.14 458	0.35 360	0.29 670	0.13 394	0.21 327	0.16 262	0.37 416	0.33 439	0.34 541	0.30 402	0.34 523	0.19 413	0.70 651	0.24 522	0.07 160	0.06 290	0.09 409	0.07 281	0.07 225	0.06 178

NRIStereo	0.18 315	0.11 264	0.35 360	0.23 478	0.11 228	0.24 408	0.20 467	0.29 287	0.26 333	0.26 382	0.25 343	0.25 407	0.18 397	0.34 468	0.18 382	0.07 160	0.06 290	0.09 409	0.07 281	0.09 407	0.08 375

PSM-AAD	0.25 519	0.10 177	0.30 294	0.24 536	0.12 309	0.26 452	0.38 696	0.34 361	0.28 363	0.35 558	0.39 520	0.28 456	0.79 735	0.30 440	0.16 320	0.07 160	0.06 290	0.12 591	0.11 570	0.08 318	0.21 699

KYRaft	0.22 442	0.10 177	0.30 294	0.23 478	0.12 309	0.23 385	0.23 555	0.35 385	0.24 305	0.35 558	0.54 648	0.34 523	0.26 517	0.29 424	0.15 293	0.07 160	0.05 47	0.09 409	0.10 529	0.08 318	0.31 735

ASMatch	0.23 460	0.11 264	0.51 559	0.24 536	0.14 446	0.19 250	0.17 314	0.31 320	0.28 363	0.28 405	0.68 695	0.27 440	0.26 517	0.50 546	0.22 488	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.06 130	0.11 551

DeepStereo_LL	0.31 598	0.10 177	0.49 538	0.18 125	0.12 309	0.22 360	1.11 779	0.34 361	0.37 490	0.38 598	0.61 680	0.28 456	0.46 682	0.61 613	0.57 681	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.07 287

DEmStereo	0.26 538	0.09 107	0.47 521	0.19 191	0.12 309	0.30 524	0.25 595	0.28 270	0.36 479	0.36 575	0.58 665	0.25 407	0.48 691	0.53 564	0.44 653	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.06 130	0.07 287

THIR-Stereo	0.29 583	0.12 330	0.41 458	0.19 191	0.11 228	0.28 483	0.72 755	0.32 332	0.35 466	0.37 583	0.65 689	0.34 523	0.50 694	0.57 589	0.45 656	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.09 481	0.07 225	0.07 287

DRaft	0.24 491	0.10 177	0.34 349	0.18 125	0.12 309	0.28 483	0.23 555	0.33 348	0.39 515	0.38 598	0.61 680	0.21 346	0.41 659	0.48 537	0.42 646	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.08 375

GrayStereo	0.25 519	0.09 107	0.32 320	0.26 612	0.13 394	0.23 385	0.47 725	0.34 361	0.30 399	0.39 614	0.47 612	0.30 484	0.79 735	0.29 424	0.16 320	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.09 481	0.07 225	0.13 595

RAFT-RH_RVC	0.25 519	0.11 264	0.45 505	0.21 341	0.12 309	0.25 428	0.14 145	0.27 247	0.27 344	0.38 598	1.15 740	0.23 380	0.17 366	0.57 589	0.24 522	0.07 160	0.05 47	0.10 493	0.07 281	0.06 130	0.07 287

RAFT-345	0.21 406	0.10 177	0.46 513	0.22 417	0.11 228	0.20 293	0.16 262	0.26 231	0.25 321	0.27 392	0.66 691	0.21 346	0.16 334	0.55 574	0.21 466	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.06 130	0.06 178

test-2	0.18 315	0.14 458	0.30 294	0.22 417	0.12 309	0.20 293	0.27 616	0.26 231	0.28 363	0.31 484	0.32 427	0.26 429	0.17 366	0.15 97	0.12 148	0.07 160	0.07 433	0.10 493	0.08 369	0.08 318	0.05 46

test-1	0.17 289	0.11 264	0.40 433	0.23 478	0.13 394	0.22 360	0.23 555	0.34 361	0.26 333	0.20 311	0.24 331	0.22 358	0.14 289	0.16 133	0.20 439	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.06 130	0.08 375

GMM-Stereo	0.21 406	0.10 177	0.43 482	0.23 478	0.13 394	0.24 408	0.25 595	0.37 416	0.27 344	0.30 466	0.45 595	0.27 440	0.21 434	0.31 447	0.17 353	0.07 160	0.05 47	0.10 493	0.09 481	0.08 318	0.19 676

Prome-Stereo	0.21 406	0.10 177	0.30 294	0.24 536	0.12 309	0.23 385	0.23 555	0.36 404	0.25 321	0.33 521	0.59 668	0.24 395	0.28 553	0.29 424	0.16 320	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.08 318	0.20 689

iRaftStereo_RVC	0.16 267	0.12 330	0.26 239	0.21 341	0.11 228	0.20 293	0.17 314	0.32 332	0.23 287	0.20 311	0.25 343	0.18 296	0.12 198	0.20 243	0.15 293	0.07 160	0.05 47	0.09 409	0.09 481	0.08 318	0.07 287

CREStereo++_RVC	0.15 250	0.08 49	0.26 239	0.17 67	0.11 228	0.18 214	0.13 101	0.22 139	0.30 399	0.21 325	0.30 402	0.13 190	0.11 157	0.16 133	0.15 293	0.07 160	0.04 2	0.06 61	0.15 663	0.06 130	0.05 46
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	0.17 289	0.09 107	0.26 239	0.18 125	0.07 7	0.32 554	0.19 414	0.37 416	0.32 425	0.23 344	0.25 343	0.18 296	0.17 366	0.25 349	0.16 320	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.06 130	0.05 46

DCANet	0.18 315	0.13 404	0.40 433	0.19 191	0.09 79	0.19 250	0.18 365	0.34 361	0.39 515	0.29 434	0.31 417	0.18 296	0.23 466	0.20 243	0.19 416	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.06 130	0.07 287

csc	0.19 364	0.13 404	0.40 433	0.18 125	0.09 79	0.19 250	0.18 365	0.35 385	0.43 561	0.29 434	0.30 402	0.18 296	0.28 553	0.20 243	0.18 382	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.05 7	0.07 287

cscssc	0.19 364	0.13 404	0.40 433	0.18 125	0.09 79	0.19 250	0.18 365	0.35 385	0.43 561	0.29 434	0.30 402	0.18 296	0.28 553	0.20 243	0.18 382	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.05 7	0.07 287

111	0.20 385	0.17 546	0.40 433	0.18 125	0.09 79	0.24 408	0.17 314	0.41 465	0.45 589	0.23 344	0.29 386	0.29 467	0.21 434	0.24 318	0.18 382	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.07 225	0.08 375

test_xeample3	0.16 267	0.11 264	0.56 587	0.19 191	0.12 309	0.20 293	0.18 365	0.35 385	0.20 219	0.16 255	0.12 110	0.13 190	0.12 198	0.24 318	0.15 293	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.08 369	0.07 225	0.07 287

ARAFT	0.24 491	0.21 606	0.78 661	0.22 417	0.12 309	0.29 505	0.24 577	0.43 493	0.32 425	0.33 521	0.28 372	0.28 456	0.19 413	0.49 542	0.18 382	0.07 160	0.06 290	0.12 591	0.11 570	0.09 407	0.06 178

EAI-Stereo	0.21 406	0.10 177	0.33 337	0.21 341	0.12 309	0.30 524	0.46 720	0.46 525	0.20 219	0.25 369	0.50 624	0.17 283	0.16 334	0.24 318	0.23 509	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.10 529	0.06 130	0.07 287

CFNet-RSSM	0.17 289	0.10 177	0.40 433	0.20 276	0.11 228	0.20 293	0.15 205	0.36 404	0.30 399	0.23 344	0.21 292	0.26 429	0.15 309	0.20 243	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.06 130	0.05 46

Gwc-CoAtRS	0.17 289	0.10 177	0.37 389	0.20 276	0.12 309	0.19 250	0.15 205	0.32 332	0.28 363	0.23 344	0.23 317	0.27 440	0.15 309	0.20 243	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.06 130	0.06 178

CCAANet	0.25 519	0.13 404	0.51 559	0.22 417	0.15 510	0.29 505	0.17 314	0.49 558	0.37 490	0.26 382	0.49 620	0.32 504	0.24 484	0.62 621	0.23 509	0.07 160	0.06 290	0.10 493	0.10 529	0.08 318	0.10 510

DIP-Stereo	0.18 315	0.12 330	0.33 337	0.20 276	0.13 394	0.28 483	0.12 49	0.42 479	0.25 321	0.27 392	0.32 427	0.21 346	0.17 366	0.25 349	0.20 439	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.06 184	0.07 225	0.08 375
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	0.20 385	0.17 546	0.43 482	0.19 191	0.08 43	0.27 463	0.14 145	0.42 479	0.30 399	0.29 434	0.32 427	0.27 440	0.21 434	0.28 404	0.25 532	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.09 407	0.06 178
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	0.22 442	0.16 526	0.44 492	0.21 341	0.08 43	0.29 505	0.19 414	0.38 424	0.37 490	0.38 598	0.44 582	0.31 494	0.21 434	0.41 513	0.24 522	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.07 225	0.06 178

iResNet	0.24 491	0.18 561	0.61 606	0.25 577	0.11 228	0.29 505	0.21 498	0.42 479	0.43 561	0.33 521	0.43 571	0.27 440	0.22 452	0.34 468	0.26 546	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.08 318	0.07 287

DN-CSS_ROB	0.22 442	0.25 640	0.47 521	0.24 536	0.14 446	0.25 428	0.12 49	0.40 450	0.33 439	0.29 434	0.42 557	0.22 358	0.20 424	0.33 461	0.19 416	0.07 160	0.06 290	0.11 552	0.11 570	0.11 534	0.07 287

DNSM	0.28 570	0.28 664	0.17 95	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.15 205	0.24 187	0.18 166	0.14 203	0.17 227	0.13 190	0.11 157	0.75 672	0.63 697	0.08 342	0.13 657	0.06 61	0.05 82	1.14 783	0.81 778

DF_test	0.10 13	0.08 49	0.17 95	0.17 67	0.11 228	0.06 1	0.13 101	0.13 10	0.15 92	0.10 58	0.11 85	0.08 6	0.09 46	0.11 2	0.10 21	0.08 342	0.06 290	0.06 61	0.06 184	0.07 225	0.05 46

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 169	0.11 264	0.22 188	0.20 276	0.09 79	0.19 250	0.10 12	0.19 67	0.17 143	0.14 203	0.11 85	0.11 118	0.11 157	0.14 45	0.11 68	0.08 342	0.07 433	0.11 552	0.09 481	0.09 407	0.08 375

SMOE	0.17 289	0.11 264	0.21 170	0.20 276	0.09 79	0.26 452	0.21 498	0.30 308	0.23 287	0.21 325	0.27 364	0.21 346	0.17 366	0.18 184	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.12 591	0.07 281	0.11 534	0.07 287

ManiGeoR	0.18 315	0.15 497	0.55 580	0.15 7	0.11 228	0.21 327	0.14 145	0.39 436	0.27 344	0.19 302	0.24 331	0.18 296	0.15 309	0.35 479	0.19 416	0.08 342	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.08 318	0.08 375

HLF11	0.19 364	0.14 458	0.54 573	0.15 7	0.12 309	0.21 327	0.12 49	0.37 416	0.24 305	0.20 311	0.29 386	0.18 296	0.18 397	0.37 491	0.20 439	0.08 342	0.06 290	0.06 61	0.05 82	0.08 318	0.09 450

HLf10	0.18 315	0.15 497	0.55 580	0.15 7	0.11 228	0.21 327	0.14 145	0.39 436	0.27 344	0.19 302	0.24 331	0.18 296	0.15 309	0.35 479	0.19 416	0.08 342	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.08 318	0.08 375

TestStereo_HLe17	0.19 364	0.17 546	0.64 626	0.16 28	0.11 228	0.21 327	0.17 314	0.40 450	0.30 399	0.19 302	0.25 343	0.17 283	0.15 309	0.38 497	0.17 353	0.08 342	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.08 318	0.07 287

TestStereo_HL3	0.21 406	0.13 404	0.77 660	0.17 67	0.11 228	0.23 385	0.16 262	0.34 361	0.20 219	0.27 392	0.38 506	0.23 380	0.19 413	0.41 513	0.14 257	0.08 342	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.07 225	0.08 375

TestStereo_HL2	0.18 315	0.14 458	0.34 349	0.17 67	0.11 228	0.20 293	0.15 205	0.33 348	0.29 382	0.22 335	0.29 386	0.19 316	0.17 366	0.39 502	0.18 382	0.08 342	0.05 47	0.06 61	0.06 184	0.08 318	0.08 375

GGDA	0.18 315	0.14 458	0.33 337	0.17 67	0.10 160	0.20 293	0.16 262	0.33 348	0.31 413	0.22 335	0.28 372	0.19 316	0.16 334	0.38 497	0.17 353	0.08 342	0.05 47	0.06 61	0.06 184	0.08 318	0.08 375

DNS	0.26 538	0.30 680	0.18 120	0.17 67	0.10 160	0.13 38	0.14 145	0.24 187	0.16 111	0.12 133	0.17 227	0.13 190	0.10 102	0.70 651	0.37 615	0.08 342	0.14 668	0.08 306	0.05 82	1.01 780	0.80 777

DF	0.13 169	0.09 107	0.21 170	0.18 125	0.10 160	0.17 185	0.15 205	0.25 209	0.17 143	0.13 172	0.22 306	0.19 316	0.11 157	0.20 243	0.14 257	0.08 342	0.05 47	0.06 61	0.06 184	0.06 130	0.06 178

IGEV_i1	0.21 406	0.11 264	0.43 482	0.22 417	0.11 228	0.31 540	0.19 414	0.43 493	0.30 399	0.29 434	0.30 402	0.31 494	0.20 424	0.33 461	0.20 439	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.08 318	0.08 375

LiteMatch	0.12 117	0.13 404	0.15 39	0.19 191	0.10 160	0.15 85	0.17 314	0.17 37	0.13 47	0.09 24	0.09 21	0.11 118	0.21 434	0.14 45	0.22 488	0.08 342	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.08 318	0.07 287

Lsterematch	0.18 315	0.13 404	0.33 337	0.19 191	0.10 160	0.23 385	0.17 314	0.25 209	0.32 425	0.28 405	0.37 491	0.24 395	0.21 434	0.23 302	0.22 488	0.08 342	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.08 318	0.07 287

Selective-IGEV-i1	0.21 406	0.10 177	0.31 310	0.23 478	0.13 394	0.31 540	0.22 528	0.46 525	0.42 553	0.27 392	0.32 427	0.33 513	0.17 366	0.25 349	0.19 416	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.08 318	0.09 450

VMStereo-Base	0.13 169	0.08 49	0.22 188	0.15 7	0.09 79	0.18 214	0.13 101	0.24 187	0.25 321	0.14 203	0.22 306	0.17 283	0.12 198	0.19 219	0.13 216	0.08 342	0.06 290	0.06 61	0.05 82	0.06 130	0.07 287

WQFJA1++	0.44 681	0.07 4	0.63 618	0.18 125	0.13 394	0.15 85	0.11 29	0.20 94	0.11 17	2.05 787	0.12 110	0.23 380	0.11 157	0.17 153	0.12 148	0.08 342	0.05 47	0.06 61	0.05 82	4.20 799	0.07 287

DStereoRT	0.35 631	0.13 404	0.51 559	0.25 577	0.16 543	0.42 642	0.19 414	0.48 548	0.39 515	0.30 466	0.39 520	0.24 395	0.39 650	0.64 630	0.30 578	0.08 342	0.07 433	1.54 792	0.41 754	0.08 318	0.11 551

WQFJX1	0.18 315	0.10 177	0.16 69	0.23 478	0.17 568	0.24 408	0.19 414	0.58 673	0.52 654	0.16 255	0.16 208	0.14 224	0.15 309	0.26 369	0.17 353	0.08 342	0.09 564	0.08 306	0.07 281	0.08 318	0.06 178

NLMM1	0.19 364	0.12 330	0.16 69	0.23 478	0.18 590	0.24 408	0.20 467	0.59 679	0.65 699	0.18 294	0.17 227	0.13 190	0.14 289	0.25 349	0.18 382	0.08 342	0.09 564	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.06 178

NLSM1	0.17 289	0.10 177	0.17 95	0.21 341	0.18 590	0.25 428	0.17 314	0.47 535	0.40 533	0.16 255	0.21 292	0.13 190	0.15 309	0.21 270	0.18 382	0.08 342	0.09 564	0.09 409	0.08 369	0.07 225	0.06 178

NLCSM	0.19 364	0.12 330	0.18 120	0.24 536	0.19 617	0.24 408	0.21 498	0.42 479	0.40 533	0.19 302	0.18 251	0.14 224	0.16 334	0.47 533	0.19 416	0.08 342	0.09 564	0.09 409	0.08 369	0.09 407	0.07 287

GEAStereo	0.12 117	0.09 107	0.20 156	0.18 125	0.12 309	0.19 250	0.16 262	0.20 94	0.14 71	0.12 133	0.15 187	0.10 76	0.09 46	0.16 133	0.10 21	0.08 342	0.06 290	0.06 61	0.05 82	0.08 318	0.08 375

gasm-f	0.12 117	0.09 107	0.19 138	0.18 125	0.12 309	0.18 214	0.18 365	0.20 94	0.14 71	0.12 133	0.19 260	0.10 76	0.11 157	0.16 133	0.11 68	0.08 342	0.06 290	0.06 61	0.05 82	0.09 407	0.08 375

Select-FE	0.23 460	0.14 458	0.78 661	0.22 417	0.18 590	0.22 360	0.13 101	0.43 493	0.26 333	0.28 405	0.33 450	0.39 570	0.29 568	0.27 389	0.19 416	0.08 342	0.07 433	0.08 306	0.13 638	0.08 318	0.12 575

DDF-Stereo	0.13 169	0.08 49	0.19 138	0.19 191	0.16 543	0.12 30	0.15 205	0.18 51	0.18 166	0.11 98	0.10 53	0.13 190	0.12 198	0.23 302	0.19 416	0.08 342	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.21 691	0.06 178

zero-FE	0.16 267	0.08 49	0.81 674	0.19 191	0.18 590	0.12 30	0.15 205	0.19 67	0.19 186	0.10 58	0.10 53	0.13 190	0.12 198	0.21 270	0.19 416	0.08 342	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.19 679	0.06 178

z-ln-s-r	0.32 607	0.21 606	0.82 678	0.23 478	0.14 446	0.30 524	0.26 609	0.43 493	0.50 641	0.32 506	0.60 673	0.39 570	0.29 568	0.73 663	0.66 703	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.10 483	0.08 375

DFGA-Net	0.23 460	0.24 635	0.49 538	0.22 417	0.15 510	0.25 428	0.17 314	0.39 436	0.39 515	0.29 434	0.31 417	0.21 346	0.17 366	0.59 602	0.28 558	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.09 481	0.10 483	0.08 375

G2L-Stereo_test	0.24 491	0.16 526	0.38 409	0.19 191	0.13 394	0.27 463	0.24 577	0.49 558	0.38 505	0.37 583	0.37 491	0.40 585	0.24 484	0.52 557	0.28 558	0.08 342	0.06 290	0.06 61	0.06 184	0.09 407	0.08 375

LGtest1	0.10 13	0.08 49	0.17 95	0.17 67	0.08 43	0.13 38	0.09 4	0.16 28	0.12 31	0.09 24	0.07 4	0.09 38	0.09 46	0.15 97	0.11 68	0.08 342	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.06 130	0.06 178

SGD-Stereo	0.11 75	0.08 49	0.17 95	0.17 67	0.07 7	0.17 185	0.13 101	0.18 51	0.16 111	0.11 98	0.13 131	0.11 118	0.12 198	0.18 184	0.11 68	0.08 342	0.04 2	0.06 61	0.05 82	0.06 130	0.04 1

PAM_32	0.23 460	0.10 177	0.63 618	0.21 341	0.14 446	0.33 565	0.19 414	0.36 404	0.23 287	0.29 434	0.28 372	0.56 676	0.28 553	0.27 389	0.18 382	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.09 481	0.07 225	0.09 450

PAM	0.23 460	0.10 177	0.63 618	0.22 417	0.15 510	0.34 579	0.21 498	0.37 416	0.22 261	0.31 484	0.27 364	0.55 672	0.26 517	0.26 369	0.17 353	0.08 342	0.06 290	0.07 191	0.09 481	0.07 225	0.09 450

UGAM	0.26 538	0.14 458	0.45 505	0.25 577	0.12 309	0.23 385	0.25 595	0.32 332	0.41 545	0.31 484	0.42 557	0.41 592	0.22 452	0.92 717	0.22 488	0.08 342	0.06 290	0.14 640	0.12 609	0.10 483	0.07 287

model_zeroshot	0.17 289	0.11 264	0.39 425	0.20 276	0.12 309	0.24 408	0.15 205	0.34 361	0.22 261	0.30 466	0.20 277	0.22 358	0.12 198	0.24 318	0.14 257	0.08 342	0.07 433	0.07 191	0.07 281	0.07 225	0.07 287

RAStereo	0.13 169	0.12 330	0.27 252	0.22 417	0.11 228	0.15 85	0.18 365	0.23 164	0.23 287	0.13 172	0.17 227	0.11 118	0.09 46	0.15 97	0.13 216	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.06 184	0.07 225	0.05 46

Pointernet	0.13 169	0.07 4	0.27 252	0.19 191	0.11 228	0.20 293	0.12 49	0.31 320	0.24 305	0.15 226	0.15 187	0.13 190	0.11 157	0.17 153	0.13 216	0.08 342	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.06 130	0.05 46

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 460	0.13 404	0.83 681	0.20 276	0.21 644	0.23 385	0.17 314	0.48 548	0.27 344	0.23 344	0.29 386	0.39 570	0.23 466	0.25 349	0.15 293	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.11 570	0.11 534	0.10 510

trnet	0.13 169	0.08 49	0.21 170	0.15 7	0.07 7	0.21 327	0.12 49	0.24 187	0.24 305	0.16 255	0.21 292	0.15 247	0.13 250	0.18 184	0.13 216	0.08 342	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.06 130	0.05 46

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 289	0.13 404	0.24 215	0.19 191	0.13 394	0.24 408	0.17 314	0.30 308	0.37 490	0.43 649	0.17 227	0.13 190	0.12 198	0.19 219	0.15 293	0.08 342	0.07 433	0.09 409	0.07 281	0.09 407	0.08 375

MyStereo8	0.22 442	0.15 497	0.63 618	0.21 341	0.17 568	0.31 540	0.16 262	0.36 404	0.32 425	0.28 405	0.36 482	0.25 407	0.18 397	0.25 349	0.28 558	0.08 342	0.07 433	0.08 306	0.07 281	0.10 483	0.12 575

ACVNet-DCA	0.18 315	0.14 458	0.38 409	0.23 478	0.11 228	0.31 540	0.19 414	0.41 465	0.27 344	0.17 275	0.19 260	0.13 190	0.18 397	0.28 404	0.11 68	0.08 342	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.09 407	0.09 450

xx1	0.20 385	0.14 458	0.38 409	0.23 478	0.11 228	0.31 540	0.19 414	0.35 385	0.47 612	0.17 275	0.19 260	0.28 456	0.24 484	0.28 404	0.11 68	0.08 342	0.05 47	0.10 493	0.09 481	0.09 407	0.09 450

1test111	0.19 364	0.14 458	0.38 409	0.23 478	0.11 228	0.31 540	0.19 414	0.41 465	0.27 344	0.17 275	0.19 260	0.13 190	0.18 397	0.34 468	0.22 488	0.08 342	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.09 407	0.09 450

cc1	0.18 315	0.14 458	0.38 409	0.23 478	0.11 228	0.31 540	0.19 414	0.35 385	0.47 612	0.17 275	0.19 260	0.13 190	0.18 397	0.28 404	0.11 68	0.08 342	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.08 318	0.08 375

ffm	0.22 442	0.12 330	0.42 468	0.20 276	0.13 394	0.28 483	0.20 467	0.35 385	0.44 577	0.30 466	0.42 557	0.34 523	0.23 466	0.27 389	0.11 68	0.08 342	0.05 47	0.11 552	0.10 529	0.08 318	0.08 375

ff1	0.29 583	0.12 330	0.42 468	0.20 276	0.13 394	0.28 483	0.20 467	0.35 385	0.44 577	0.30 466	0.42 557	0.34 523	0.23 466	0.81 696	1.08 739	0.08 342	0.05 47	0.11 552	0.10 529	0.08 318	0.08 375

tt1	0.18 315	0.14 458	0.35 360	0.23 478	0.11 228	0.30 524	0.19 414	0.35 385	0.44 577	0.17 275	0.19 260	0.13 190	0.16 334	0.27 389	0.11 68	0.08 342	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.08 318	0.08 375

plain	0.17 289	0.13 404	0.43 482	0.21 341	0.13 394	0.16 139	0.17 314	0.27 247	0.22 261	0.16 255	0.26 355	0.13 190	0.16 334	0.27 389	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.07 281	0.10 483	0.07 287

MaDis-Stereo	0.14 212	0.13 404	0.26 239	0.19 191	0.14 446	0.16 139	0.13 101	0.25 209	0.21 241	0.13 172	0.14 171	0.14 224	0.11 157	0.17 153	0.17 353	0.08 342	0.07 433	0.08 306	0.06 184	0.07 225	0.06 178

UniTT-Stereo	0.14 212	0.10 177	0.30 294	0.21 341	0.13 394	0.17 185	0.13 101	0.19 67	0.18 166	0.15 226	0.20 277	0.10 76	0.11 157	0.18 184	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.08 318	0.06 178

Any-RAFT	0.17 289	0.08 49	0.31 310	0.19 191	0.10 160	0.29 505	0.16 262	0.42 479	0.30 399	0.24 359	0.27 364	0.27 440	0.16 334	0.21 270	0.12 148	0.08 342	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.07 225	0.06 178

LL-Strereo	0.29 583	0.25 640	0.58 595	0.25 577	0.21 644	0.23 385	0.24 577	0.55 638	0.42 553	0.34 541	0.32 427	0.41 592	0.40 655	0.94 721	0.23 509	0.08 342	0.07 433	0.11 552	0.09 481	0.09 407	0.09 450

CBFPSM	0.27 549	0.16 526	0.67 634	0.20 276	0.14 446	0.38 616	0.25 595	0.40 450	0.36 479	0.33 521	0.36 482	0.56 676	0.38 643	0.32 454	0.38 619	0.08 342	0.08 525	0.07 191	0.08 369	0.09 407	0.11 551

LoS	0.14 212	0.08 49	0.27 252	0.16 28	0.09 79	0.22 360	0.14 145	0.26 231	0.26 333	0.15 226	0.18 251	0.18 296	0.13 250	0.22 292	0.14 257	0.08 342	0.06 290	0.06 61	0.04 1	0.06 130	0.06 178
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ToySt	0.24 491	0.16 526	0.48 532	0.21 341	0.13 394	0.29 505	0.29 639	0.39 436	0.39 515	0.27 392	0.35 472	0.39 570	0.31 600	0.31 447	0.29 570	0.08 342	0.09 564	0.10 493	0.11 570	0.11 534	0.10 510

anonymousa	0.23 460	0.11 264	0.50 549	0.21 341	0.16 543	0.31 540	0.20 467	0.36 404	0.35 466	0.32 506	0.50 624	0.39 570	0.26 517	0.22 292	0.20 439	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.11 570	0.07 225	0.08 375

qqq	0.20 385	0.12 330	0.31 310	0.20 276	0.11 228	0.23 385	0.19 414	0.41 465	0.27 344	0.24 359	0.28 372	0.28 456	0.24 484	0.34 468	0.22 488	0.08 342	0.07 433	0.10 493	0.09 481	0.09 407	0.09 450

CIPLG	0.21 406	0.21 606	0.55 580	0.23 478	0.15 510	0.25 428	0.20 467	0.35 385	0.29 382	0.31 484	0.33 450	0.22 358	0.15 309	0.26 369	0.20 439	0.08 342	0.07 433	0.07 191	0.07 281	0.08 318	0.08 375

IPLGR_C	0.21 406	0.22 621	0.60 603	0.23 478	0.15 510	0.24 408	0.20 467	0.35 385	0.29 382	0.31 484	0.32 427	0.22 358	0.15 309	0.25 349	0.20 439	0.08 342	0.07 433	0.07 191	0.07 281	0.08 318	0.08 375

ACRE	0.21 406	0.20 591	0.62 614	0.23 478	0.15 510	0.24 408	0.20 467	0.35 385	0.28 363	0.31 484	0.32 427	0.22 358	0.15 309	0.25 349	0.20 439	0.08 342	0.07 433	0.07 191	0.07 281	0.08 318	0.08 375

HHNet	0.22 442	0.12 330	0.52 566	0.18 125	0.18 590	0.20 293	0.20 467	0.34 361	0.31 413	0.32 506	0.59 668	0.20 332	0.21 434	0.24 318	0.31 586	0.08 342	0.05 47	0.09 409	0.07 281	0.08 318	0.11 551

Patchmatch Stereo++	0.18 315	0.12 330	0.37 389	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.14 145	0.29 287	0.22 261	0.28 405	0.29 386	0.25 407	0.17 366	0.26 369	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375
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	0.33 617	0.11 264	0.37 389	0.25 577	0.16 543	0.20 293	0.19 414	0.30 308	0.27 344	0.35 558	0.35 472	0.27 440	0.30 583	0.44 523	2.66 786	0.08 342	0.05 47	0.10 493	0.07 281	0.08 318	0.06 178

IIG-Stereo	0.23 460	0.13 404	0.35 360	0.29 670	0.12 309	0.23 385	0.14 145	0.38 424	0.31 413	0.34 541	0.37 491	0.33 513	0.21 434	0.70 651	0.26 546	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.07 281	0.07 225	0.06 178

NF-Stereo	0.20 385	0.10 177	0.35 360	0.24 536	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.38 424	0.32 425	0.28 405	0.30 402	0.22 358	0.16 334	0.51 551	0.20 439	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.13 595

OCTAStereo	0.20 385	0.10 177	0.35 360	0.24 536	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.38 424	0.32 425	0.28 405	0.30 402	0.22 358	0.16 334	0.51 551	0.20 439	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.13 595

PSM-adaLoss	0.18 315	0.12 330	0.37 389	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.16 262	0.29 287	0.22 261	0.28 405	0.29 386	0.25 407	0.18 397	0.24 318	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375

FTStereo	0.28 570	0.10 177	0.43 482	0.23 478	0.13 394	0.21 327	0.53 735	0.34 361	0.26 333	0.38 598	0.95 728	0.30 484	0.56 704	0.32 454	0.18 382	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.07 225	0.19 676

ROB_FTStereo_v2	0.18 315	0.12 330	0.37 389	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.16 262	0.29 287	0.22 261	0.28 405	0.29 386	0.25 407	0.17 366	0.24 318	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375

ROB_FTStereo	0.18 315	0.12 330	0.37 389	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.14 145	0.29 287	0.22 261	0.28 405	0.28 372	0.25 407	0.17 366	0.24 318	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375

HUI-Stereo	0.18 315	0.12 330	0.37 389	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.14 145	0.29 287	0.22 261	0.28 405	0.28 372	0.25 407	0.17 366	0.22 292	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375

SST-Stereo	0.21 406	0.10 177	0.37 389	0.24 536	0.13 394	0.19 250	0.17 314	0.31 320	0.24 305	0.34 541	0.33 450	0.29 467	0.25 506	0.56 585	0.17 353	0.08 342	0.05 47	0.10 493	0.08 369	0.09 407	0.07 287

RAFT_R40	0.21 406	0.10 177	0.37 389	0.24 536	0.13 394	0.18 214	0.18 365	0.31 320	0.29 382	0.33 521	0.33 450	0.30 484	0.24 484	0.55 574	0.18 382	0.08 342	0.05 47	0.10 493	0.08 369	0.08 318	0.07 287

RE-Stereo	0.20 385	0.10 177	0.35 360	0.24 536	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.38 424	0.32 425	0.28 405	0.30 402	0.22 358	0.16 334	0.51 551	0.20 439	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.13 595

TVStereo	0.20 385	0.10 177	0.35 360	0.24 536	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.38 424	0.32 425	0.28 405	0.30 402	0.22 358	0.16 334	0.51 551	0.20 439	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.13 595

DeepStereo_RVC	0.18 315	0.11 264	0.40 433	0.21 341	0.11 228	0.19 250	0.16 262	0.28 270	0.22 261	0.27 392	0.27 364	0.23 380	0.28 553	0.24 318	0.18 382	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.07 281	0.09 407	0.10 510

iGMRVC	0.18 315	0.12 330	0.37 389	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.15 205	0.29 287	0.22 261	0.28 405	0.29 386	0.25 407	0.17 366	0.27 389	0.17 353	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375

IRAFT_RVC	0.22 442	0.12 330	0.39 425	0.26 612	0.11 228	0.18 214	0.24 577	0.40 450	0.37 490	0.31 484	0.30 402	0.29 467	0.24 484	0.55 574	0.22 488	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.08 318	0.07 287

iRAFT	0.18 315	0.12 330	0.37 389	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.14 145	0.29 287	0.22 261	0.28 405	0.29 386	0.25 407	0.17 366	0.26 369	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375

CRE-IMP	0.18 315	0.12 330	0.37 389	0.22 417	0.11 228	0.24 408	0.17 314	0.29 287	0.21 241	0.27 392	0.26 355	0.24 395	0.17 366	0.23 302	0.18 382	0.08 342	0.05 47	0.10 493	0.07 281	0.10 483	0.10 510

CroCo-Stereo	0.14 212	0.13 404	0.24 215	0.25 577	0.11 228	0.11 22	0.18 365	0.32 332	0.23 287	0.12 133	0.12 110	0.18 296	0.12 198	0.14 45	0.13 216	0.08 342	0.06 290	0.07 191	0.05 82	0.07 225	0.06 178
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	0.21 406	0.17 546	0.32 320	0.24 536	0.12 309	0.25 428	0.27 616	0.35 385	0.28 363	0.33 521	0.33 450	0.38 558	0.22 452	0.29 424	0.17 353	0.08 342	0.08 525	0.11 552	0.10 529	0.10 483	0.06 178

RAFT-IKP	0.18 315	0.12 330	0.37 389	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.15 205	0.29 287	0.22 261	0.28 405	0.29 386	0.25 407	0.18 397	0.25 349	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375

rafts_anoy	0.18 315	0.15 497	0.35 360	0.22 417	0.14 446	0.19 250	0.17 314	0.32 332	0.30 399	0.23 344	0.25 343	0.20 332	0.16 334	0.22 292	0.19 416	0.08 342	0.07 433	0.10 493	0.12 609	0.09 407	0.08 375

TestStereo	0.21 406	0.19 578	0.40 433	0.25 577	0.10 160	0.22 360	0.21 498	0.31 320	0.31 413	0.23 344	0.34 461	0.22 358	0.18 397	0.62 621	0.18 382	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.07 281	0.11 534	0.06 178

raft+_RVC	0.18 315	0.14 458	0.32 320	0.21 341	0.15 510	0.21 327	0.16 262	0.38 424	0.34 449	0.21 325	0.28 372	0.20 332	0.15 309	0.24 318	0.19 416	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.08 375

TANstereo	0.15 250	0.09 107	0.28 269	0.16 28	0.08 43	0.25 428	0.14 145	0.23 164	0.28 363	0.24 359	0.30 402	0.16 271	0.12 198	0.17 153	0.13 216	0.08 342	0.07 433	0.06 61	0.05 82	0.06 130	0.07 287

XX-TBD	0.15 250	0.18 561	0.28 269	0.22 417	0.10 160	0.22 360	0.15 205	0.22 139	0.27 344	0.22 335	0.26 355	0.14 224	0.12 198	0.16 133	0.13 216	0.08 342	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.07 225	0.06 178

raftrobust	0.16 267	0.13 404	0.29 283	0.22 417	0.15 510	0.19 250	0.13 101	0.32 332	0.26 333	0.26 382	0.20 277	0.19 316	0.17 366	0.21 270	0.15 293	0.08 342	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.07 287

RALCasStereoNet	0.18 315	0.15 497	0.33 337	0.21 341	0.14 446	0.21 327	0.18 365	0.31 320	0.25 321	0.21 325	0.29 386	0.22 358	0.15 309	0.27 389	0.17 353	0.08 342	0.10 599	0.07 191	0.06 184	0.09 407	0.09 450

RALAANet	0.19 364	0.18 561	0.37 389	0.23 478	0.14 446	0.23 385	0.13 101	0.37 416	0.29 382	0.28 405	0.26 355	0.25 407	0.15 309	0.26 369	0.18 382	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.09 407	0.06 178

XX-Stereo	0.21 406	0.10 177	0.83 681	0.26 612	0.17 568	0.23 385	0.13 101	0.40 450	0.18 166	0.20 311	0.41 540	0.31 494	0.10 102	0.32 454	0.12 148	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.05 46

MMNet	0.27 549	0.14 458	0.49 538	0.24 536	0.17 568	0.47 668	0.22 528	0.45 514	0.51 645	0.39 614	0.41 540	0.36 542	0.33 611	0.39 502	0.34 604	0.08 342	0.07 433	0.09 409	0.09 481	0.10 483	0.08 375

ACVNet	0.23 460	0.13 404	0.35 360	0.18 125	0.15 510	0.27 463	0.23 555	0.39 436	0.44 577	0.28 405	0.41 540	0.38 558	0.26 517	0.27 389	0.32 592	0.08 342	0.07 433	0.08 306	0.07 281	0.10 483	0.07 287

acv_ft	0.25 519	0.13 404	0.40 433	0.23 478	0.19 617	0.34 579	0.21 498	0.45 514	0.44 577	0.38 598	0.41 540	0.38 558	0.27 536	0.27 389	0.35 608	0.08 342	0.07 433	0.08 306	0.07 281	0.11 534	0.07 287

BEATNet_4x	0.22 442	0.18 561	0.47 521	0.22 417	0.10 160	0.28 483	0.14 145	0.46 525	0.32 425	0.31 484	0.34 461	0.31 494	0.25 506	0.31 447	0.29 570	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.06 184	0.10 483	0.08 375

R-Stereo Train	0.18 315	0.09 107	0.32 320	0.22 417	0.12 309	0.22 360	0.19 414	0.42 479	0.19 186	0.31 484	0.45 595	0.20 332	0.14 289	0.18 184	0.15 293	0.08 342	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.06 178

RAFT-Stereo	0.18 315	0.09 107	0.32 320	0.22 417	0.12 309	0.22 360	0.19 414	0.42 479	0.19 186	0.31 484	0.45 595	0.20 332	0.14 289	0.18 184	0.15 293	0.08 342	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.06 178
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HSM-Net_RVC	0.27 549	0.11 264	0.42 468	0.19 191	0.11 228	0.34 579	0.20 467	0.62 700	0.43 561	0.40 624	0.43 571	0.50 651	0.26 517	0.76 678	0.22 488	0.08 342	0.07 433	0.07 191	0.07 281	0.08 318	0.08 375
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNetv2_ROB	0.27 549	0.26 651	0.72 653	0.23 478	0.13 394	0.29 505	0.18 365	0.52 606	0.49 633	0.37 583	0.45 595	0.39 570	0.25 506	0.34 468	0.20 439	0.08 342	0.06 290	0.07 191	0.05 82	0.12 575	0.09 450

HSM	0.28 570	0.16 526	0.35 360	0.20 276	0.15 510	0.33 565	0.19 414	0.53 618	0.37 490	0.36 575	0.38 506	0.67 711	0.31 600	0.89 712	0.23 509	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.08 318	0.08 375

iResNet_ROB	0.25 519	0.19 578	0.40 433	0.20 276	0.12 309	0.30 524	0.16 262	0.55 638	0.53 659	0.38 598	0.43 571	0.37 550	0.26 517	0.38 497	0.22 488	0.08 342	0.06 290	0.06 61	0.04 1	0.09 407	0.09 450

pmcnn	0.50 699	0.20 591	0.78 661	0.24 536	0.26 698	0.39 625	0.30 650	0.51 587	0.50 641	0.54 699	1.23 745	2.52 775	0.37 639	0.77 684	0.95 730	0.08 342	0.06 290	0.06 61	0.05 82	0.10 483	0.08 375

MEA-ACV	0.26 538	0.11 264	0.42 468	0.21 341	0.14 446	0.35 594	0.24 577	0.53 618	0.47 612	0.35 558	0.42 557	0.36 542	0.34 620	0.47 533	0.27 552	0.09 449	0.09 564	0.10 493	0.12 609	0.09 407	0.10 510

FAST (zero-shot)	0.14 212	0.10 177	0.22 188	0.23 478	0.26 698	0.14 61	0.15 205	0.23 164	0.15 92	0.11 98	0.14 171	0.12 158	0.12 198	0.18 184	0.13 216	0.09 449	0.09 564	0.07 191	0.08 369	0.07 225	0.09 450

Weightmod	0.16 267	0.12 330	0.19 138	0.20 276	0.10 160	0.24 408	0.17 314	0.25 209	0.21 241	0.18 294	0.29 386	0.19 316	0.15 309	0.27 389	0.16 320	0.09 449	0.10 599	0.08 306	0.08 369	0.09 407	0.08 375

SE	0.16 267	0.14 458	0.19 138	0.21 341	0.11 228	0.23 385	0.16 262	0.28 270	0.20 219	0.20 311	0.27 364	0.15 247	0.17 366	0.15 97	0.14 257	0.09 449	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.11 534	0.08 375

depth_test_26	0.11 75	0.07 4	0.19 138	0.16 28	0.09 79	0.09 4	0.11 29	0.16 28	0.15 92	0.12 133	0.16 208	0.11 118	0.08 19	0.14 45	0.10 21	0.09 449	0.07 433	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.08 375

RT-IGEV	0.25 519	0.10 177	0.48 532	0.22 417	0.14 446	0.31 540	0.28 632	0.53 618	0.39 515	0.36 575	0.41 540	0.44 616	0.30 583	0.28 404	0.27 552	0.09 449	0.07 433	0.08 306	0.09 481	0.09 407	0.10 510

MultiAttention	1.02 758	0.13 404	0.43 482	0.35 714	0.43 740	5.36 790	1.71 788	0.69 726	0.53 659	0.36 575	0.63 686	0.55 672	0.22 452	7.60 805	0.43 648	0.09 449	0.06 290	0.14 640	0.24 721	0.26 716	0.30 732

S2M2_XL	0.10 13	0.09 107	0.21 170	0.14 3	0.10 160	0.09 4	0.09 4	0.11 3	0.09 3	0.10 58	0.11 85	0.09 38	0.09 46	0.12 9	0.11 68	0.09 449	0.07 433	0.08 306	0.07 281	0.08 318	0.06 178
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	0.23 460	0.15 497	0.41 458	0.19 191	0.12 309	0.27 463	0.21 498	0.47 535	0.33 439	0.34 541	0.31 417	0.41 592	0.22 452	0.49 542	0.26 546	0.09 449	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.09 407	0.10 510

StereoAnything_RVC	0.13 169	0.37 714	0.36 380	0.14 3	0.07 7	0.11 22	0.12 49	0.17 37	0.12 31	0.08 2	0.07 4	0.07 2	0.10 102	0.20 243	0.10 21	0.09 449	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.24 705	0.05 46

IGEV-RUCA	0.21 406	0.08 49	0.23 204	0.19 191	0.19 617	0.28 483	0.24 577	0.23 164	0.21 241	0.20 311	0.23 317	0.28 456	0.49 692	0.26 369	0.18 382	0.09 449	0.08 525	0.18 683	0.13 638	0.17 651	0.17 656

test_sample2	0.21 406	0.10 177	0.28 269	0.19 191	0.11 228	0.27 463	0.21 498	0.43 493	0.29 382	0.26 382	0.31 417	0.30 484	0.24 484	0.45 526	0.18 382	0.09 449	0.07 433	0.08 306	0.07 281	0.09 407	0.09 450

test_sample1	0.20 385	0.10 177	0.28 269	0.19 191	0.12 309	0.28 483	0.19 414	0.41 465	0.25 321	0.26 382	0.31 417	0.29 467	0.26 517	0.44 523	0.21 466	0.09 449	0.07 433	0.08 306	0.07 281	0.09 407	0.09 450

DispNO	0.27 549	0.18 561	0.62 614	0.23 478	0.17 568	0.25 428	0.22 528	0.45 514	0.41 545	0.32 506	0.39 520	0.38 558	0.27 536	0.77 684	0.27 552	0.09 449	0.07 433	0.10 493	0.10 529	0.08 318	0.08 375

CoDeX	0.23 460	0.12 330	0.46 513	0.21 341	0.14 446	0.29 505	0.21 498	0.53 618	0.41 545	0.29 434	0.35 472	0.29 467	0.22 452	0.48 537	0.19 416	0.09 449	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.08 318	0.07 287

mmm	0.21 406	0.12 330	0.31 310	0.22 417	0.12 309	0.28 483	0.21 498	0.41 465	0.27 344	0.29 434	0.38 506	0.29 467	0.24 484	0.29 424	0.22 488	0.09 449	0.07 433	0.11 552	0.09 481	0.10 483	0.09 450

11t1	0.18 315	0.10 177	0.30 294	0.20 276	0.11 228	0.27 463	0.17 314	0.35 385	0.23 287	0.25 369	0.23 317	0.23 380	0.23 466	0.25 349	0.18 382	0.09 449	0.07 433	0.07 191	0.06 184	0.09 407	0.09 450

1111x	0.32 607	0.11 264	0.40 433	0.22 417	0.11 228	0.32 554	0.26 609	0.59 679	0.43 561	0.31 484	0.41 540	0.39 570	0.28 553	0.76 678	1.37 762	0.09 449	0.08 525	0.09 409	0.10 529	0.09 407	0.08 375

MIF-Stereo (partial)	0.16 267	0.10 177	0.34 349	0.21 341	0.15 510	0.15 85	0.13 101	0.28 270	0.25 321	0.17 275	0.26 355	0.15 247	0.16 334	0.25 349	0.17 353	0.09 449	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.09 407	0.08 375

EKT-Stereo	0.38 653	0.12 330	0.38 409	0.42 731	3.88 794	0.21 327	0.17 314	0.35 385	0.28 363	0.20 311	0.20 277	0.23 380	0.15 309	0.28 404	0.16 320	0.09 449	0.07 433	0.09 409	0.07 281	0.09 407	0.09 450

PCWNet_CMD	0.23 460	0.13 404	0.48 532	0.20 276	0.13 394	0.28 483	0.16 262	0.46 525	0.46 607	0.29 434	0.36 482	0.37 550	0.24 484	0.28 404	0.20 439	0.09 449	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.11 534	0.09 450

gwcnet-sp	0.24 491	0.13 404	0.63 618	0.22 417	0.14 446	0.34 579	0.22 528	0.44 501	0.39 515	0.35 558	0.34 461	0.27 440	0.27 536	0.35 479	0.25 532	0.09 449	0.08 525	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.09 450

scenet	0.24 491	0.13 404	0.63 618	0.22 417	0.14 446	0.34 579	0.22 528	0.44 501	0.39 515	0.35 558	0.34 461	0.27 440	0.27 536	0.35 479	0.25 532	0.09 449	0.08 525	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.09 450

knoymous	0.17 289	0.09 107	0.32 320	0.17 67	0.11 228	0.21 327	0.17 314	0.32 332	0.23 287	0.23 344	0.28 372	0.27 440	0.16 334	0.23 302	0.16 320	0.09 449	0.06 290	0.09 409	0.06 184	0.09 407	0.09 450

riskmin	0.18 315	0.09 107	0.34 349	0.18 125	0.12 309	0.24 408	0.16 262	0.34 361	0.28 363	0.21 325	0.23 317	0.33 513	0.24 484	0.23 302	0.17 353	0.09 449	0.06 290	0.09 409	0.06 184	0.10 483	0.10 510

ssnet	0.24 491	0.13 404	0.63 618	0.22 417	0.14 446	0.34 579	0.22 528	0.44 501	0.39 515	0.35 558	0.34 461	0.27 440	0.27 536	0.35 479	0.25 532	0.09 449	0.08 525	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.09 450

x	0.19 364	0.11 264	0.29 283	0.20 276	0.11 228	0.26 452	0.18 365	0.41 465	0.29 382	0.25 369	0.29 386	0.28 456	0.24 484	0.26 369	0.23 509	0.09 449	0.07 433	0.08 306	0.07 281	0.09 407	0.08 375

DisPM	0.19 364	0.10 177	0.35 360	0.23 478	0.13 394	0.18 214	0.20 467	0.29 287	0.29 382	0.33 521	0.34 461	0.23 380	0.16 334	0.33 461	0.16 320	0.09 449	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.07 225	0.11 551

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 591	0.20 591	0.70 647	0.21 341	0.17 568	0.46 661	0.27 616	0.50 569	0.49 633	0.42 643	0.55 653	0.43 605	0.30 583	0.46 529	0.38 619	0.09 449	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.11 534	0.10 510

IER	0.23 460	0.12 330	0.39 425	0.20 276	0.14 446	0.31 540	0.19 414	0.42 479	0.36 479	0.33 521	0.40 531	0.32 504	0.33 611	0.29 424	0.22 488	0.09 449	0.07 433	0.08 306	0.08 369	0.09 407	0.08 375

hknet	0.25 519	0.14 458	0.40 433	0.25 577	0.15 510	0.35 594	0.21 498	0.56 654	0.37 490	0.34 541	0.35 472	0.43 605	0.27 536	0.37 491	0.21 466	0.09 449	0.07 433	0.11 552	0.10 529	0.09 407	0.09 450

DAS	0.27 549	0.12 330	0.42 468	0.24 536	0.18 590	0.29 505	0.24 577	0.45 514	0.45 589	0.41 633	0.44 582	0.34 523	0.29 568	0.75 672	0.21 466	0.09 449	0.07 433	0.09 409	0.07 281	0.09 407	0.09 450

SepStereo	0.26 538	0.12 330	0.42 468	0.24 536	0.18 590	0.29 505	0.24 577	0.45 514	0.45 589	0.41 633	0.44 582	0.34 523	0.29 568	0.64 630	0.21 466	0.09 449	0.07 433	0.09 409	0.07 281	0.09 407	0.09 450

GwcNet-ADL	0.22 442	0.14 458	0.58 595	0.24 536	0.13 394	0.22 360	0.23 555	0.49 558	0.40 533	0.27 392	0.29 386	0.30 484	0.20 424	0.26 369	0.23 509	0.09 449	0.07 433	0.07 191	0.07 281	0.09 407	0.09 450

TRStereo	0.19 364	0.17 546	0.47 521	0.23 478	0.19 617	0.19 250	0.16 262	0.52 606	0.28 363	0.20 311	0.19 260	0.21 346	0.13 250	0.24 318	0.13 216	0.09 449	0.06 290	0.09 409	0.11 570	0.06 130	0.06 178

PSM-softLoss	0.21 406	0.10 177	0.39 425	0.24 536	0.12 309	0.20 293	0.18 365	0.38 424	0.26 333	0.29 434	0.32 427	0.24 395	0.16 334	0.52 557	0.20 439	0.09 449	0.06 290	0.10 493	0.09 481	0.08 318	0.12 575

KMStereo	0.21 406	0.10 177	0.39 425	0.24 536	0.12 309	0.20 293	0.18 365	0.38 424	0.26 333	0.29 434	0.32 427	0.24 395	0.16 334	0.52 557	0.20 439	0.09 449	0.06 290	0.10 493	0.09 481	0.08 318	0.12 575

PFNet	0.23 460	0.10 177	0.57 590	0.24 536	0.14 446	0.22 360	0.19 414	0.39 436	0.33 439	0.35 558	0.32 427	0.27 440	0.19 413	0.64 630	0.22 488	0.09 449	0.05 47	0.09 409	0.07 281	0.08 318	0.07 287

Pruner-Stereo	0.19 364	0.11 264	0.34 349	0.29 670	0.12 309	0.19 250	0.17 314	0.31 320	0.29 382	0.33 521	0.32 427	0.25 407	0.15 309	0.24 318	0.21 466	0.09 449	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.09 450

AnonymousM	0.17 289	0.19 578	0.24 215	0.18 125	0.10 160	0.18 214	0.17 314	0.30 308	0.23 287	0.26 382	0.20 277	0.18 296	0.14 289	0.19 219	0.14 257	0.09 449	0.06 290	0.38 750	0.15 663	0.06 130	0.05 46

CFNet_pseudo	0.23 460	0.13 404	0.47 521	0.19 191	0.13 394	0.26 452	0.16 262	0.44 501	0.44 577	0.29 434	0.37 491	0.38 558	0.23 466	0.29 424	0.21 466	0.09 449	0.06 290	0.11 552	0.08 369	0.11 534	0.09 450

RAFT + AFF	0.27 549	0.23 631	0.50 549	0.25 577	0.17 568	0.30 524	0.33 675	0.52 606	0.40 533	0.28 405	0.30 402	0.30 484	0.31 600	0.62 621	0.24 522	0.09 449	0.10 599	0.11 552	0.10 529	0.11 534	0.11 551

GMStereo	0.19 364	0.25 640	0.40 433	0.21 341	0.12 309	0.22 360	0.19 414	0.29 287	0.40 533	0.25 369	0.23 317	0.16 271	0.15 309	0.25 349	0.19 416	0.09 449	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.10 483	0.08 375
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.22 442	0.10 177	0.51 559	0.21 341	0.14 446	0.34 579	0.22 528	0.55 638	0.39 515	0.29 434	0.32 427	0.23 380	0.21 434	0.27 389	0.19 416	0.09 449	0.07 433	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.08 375

delet	0.27 549	0.14 458	0.40 433	0.23 478	0.19 617	0.41 635	0.29 639	0.49 558	0.48 624	0.33 521	0.41 540	0.37 550	0.30 583	0.48 537	0.34 604	0.09 449	0.09 564	0.11 552	0.12 609	0.08 318	0.08 375

UNet	0.28 570	0.14 458	0.69 641	0.23 478	0.20 636	0.44 653	0.22 528	0.50 569	0.40 533	0.34 541	0.39 520	0.43 605	0.33 611	0.40 511	0.31 586	0.09 449	0.07 433	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375

CREStereo	0.13 169	0.08 49	0.21 170	0.14 3	0.08 43	0.22 360	0.15 205	0.25 209	0.24 305	0.16 255	0.21 292	0.14 224	0.13 250	0.18 184	0.13 216	0.09 449	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.07 225	0.06 178
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	0.21 406	0.11 264	0.45 505	0.21 341	0.12 309	0.26 452	0.17 314	0.41 465	0.35 466	0.30 466	0.31 417	0.29 467	0.23 466	0.26 369	0.23 509	0.09 449	0.06 290	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.09 450

ADCRef	0.38 653	0.24 635	0.88 694	0.26 612	0.21 644	0.49 679	0.27 616	0.52 606	0.48 624	0.50 678	0.58 665	0.35 537	0.47 685	0.48 537	1.29 761	0.09 449	0.08 525	0.12 591	0.12 609	0.11 534	0.11 551

RASNet	0.28 570	0.14 458	0.44 492	0.22 417	0.18 590	0.32 554	0.19 414	0.48 548	0.38 505	0.29 434	0.43 571	0.47 631	0.37 639	0.79 688	0.36 614	0.09 449	0.07 433	0.07 191	0.09 481	0.07 225	0.07 287

MSMDNet	0.23 460	0.13 404	0.48 532	0.20 276	0.13 394	0.28 483	0.16 262	0.46 525	0.46 607	0.29 434	0.36 482	0.37 550	0.24 484	0.28 404	0.20 439	0.09 449	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.11 534	0.09 450

CFNet	0.27 549	0.20 591	0.44 492	0.22 417	0.14 446	0.33 565	0.14 145	0.51 587	0.45 589	0.30 466	0.40 531	0.38 558	0.27 536	0.76 678	0.25 532	0.09 449	0.07 433	0.11 552	0.11 570	0.11 534	0.08 375

ccs_rob	0.23 460	0.13 404	0.47 521	0.20 276	0.13 394	0.26 452	0.17 314	0.44 501	0.44 577	0.29 434	0.37 491	0.38 558	0.23 466	0.29 424	0.21 466	0.09 449	0.06 290	0.11 552	0.08 369	0.11 534	0.09 450

StereoDRNet-Refined	0.27 549	0.17 546	0.35 360	0.25 577	0.14 446	0.37 608	0.21 498	0.47 535	0.41 545	0.44 656	0.51 630	0.41 592	0.28 553	0.45 526	0.37 615	0.09 449	0.06 290	0.11 552	0.11 570	0.10 483	0.10 510
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DISCO	0.32 607	0.13 404	0.51 559	0.25 577	0.16 543	0.48 674	0.25 595	0.50 569	0.57 676	0.37 583	0.45 595	0.62 695	0.36 630	0.64 630	0.49 667	0.09 449	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.12 575	0.11 551

SCION-M(vits-remse)	0.12 117	0.08 49	0.40 433	0.27 641	0.08 43	0.13 38	0.12 49	0.24 187	0.19 186	0.09 24	0.11 85	0.08 6	0.07 4	0.14 45	0.11 68	0.10 504	0.08 525	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

SCION-MonSter(vits)	0.22 442	0.08 49	0.13 8	0.17 67	0.08 43	0.13 38	0.12 49	0.44 501	0.53 659	0.09 24	0.44 582	0.30 484	0.25 506	0.34 468	0.42 646	0.10 504	0.08 525	0.18 683	0.17 685	0.14 611	0.12 575

MWDA-net	0.29 583	0.21 606	0.47 521	0.25 577	0.21 644	0.35 594	0.32 663	0.44 501	0.47 612	0.38 598	0.40 531	0.33 513	0.38 643	0.54 571	0.40 634	0.10 504	0.07 433	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.10 510

MWSP-net	0.25 519	0.12 330	0.37 389	0.22 417	0.14 446	0.31 540	0.40 707	0.50 569	0.43 561	0.32 506	0.33 450	0.36 542	0.31 600	0.28 404	0.31 586	0.10 504	0.07 433	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.10 510

SCION-MonSter	0.32 607	0.22 621	0.44 492	0.29 670	0.28 709	0.54 694	0.21 498	0.46 525	0.57 676	0.32 506	0.54 648	0.32 504	0.29 568	0.39 502	0.52 676	0.10 504	0.10 599	0.25 718	0.22 716	0.18 666	0.14 619

VeloStereo	0.11 75	0.07 4	0.18 120	0.16 28	0.12 309	0.09 4	0.07 1	0.12 6	0.09 3	0.12 133	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.14 45	0.12 148	0.10 504	0.09 564	0.09 409	0.08 369	0.12 575	0.13 595

flow	0.11 75	0.07 4	0.18 120	0.16 28	0.12 309	0.09 4	0.07 1	0.12 6	0.09 3	0.12 133	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.17 153	0.12 148	0.10 504	0.09 564	0.09 409	0.08 369	0.12 575	0.13 595

SME	0.21 406	0.20 591	0.29 283	0.23 478	0.11 228	0.36 601	0.17 314	0.37 416	0.29 382	0.24 359	0.28 372	0.19 316	0.21 434	0.53 564	0.21 466	0.10 504	0.08 525	0.10 493	0.10 529	0.11 534	0.08 375

HLf8	0.19 364	0.16 526	0.55 580	0.15 7	0.12 309	0.24 408	0.14 145	0.40 450	0.31 413	0.20 311	0.26 355	0.18 296	0.15 309	0.35 479	0.17 353	0.10 504	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.09 407	0.09 450

FlowAnything_test	0.14 212	0.11 264	0.21 170	0.21 341	0.12 309	0.17 185	0.16 262	0.25 209	0.16 111	0.15 226	0.13 131	0.15 247	0.14 289	0.18 184	0.16 320	0.10 504	0.07 433	0.11 552	0.12 609	0.08 318	0.09 450

z-mn7	0.44 681	0.40 721	1.09 723	0.25 577	0.18 590	0.61 707	0.34 677	0.56 654	0.93 747	0.43 649	0.96 729	0.53 666	0.39 650	0.94 721	0.59 687	0.10 504	0.09 564	0.10 493	0.10 529	0.14 611	0.13 595

w-ln-seven-2	0.36 636	0.29 673	1.06 718	0.27 641	0.18 590	0.37 608	0.30 650	0.50 569	0.54 664	0.45 660	0.55 653	0.45 621	0.41 659	0.62 621	0.49 667	0.10 504	0.10 599	0.12 591	0.11 570	0.14 611	0.11 551

coex_refinement	0.26 538	0.16 526	0.36 380	0.23 478	0.15 510	0.31 540	0.20 467	0.49 558	0.42 553	0.35 558	0.42 557	0.45 621	0.27 536	0.55 574	0.33 599	0.10 504	0.06 290	0.07 191	0.07 281	0.10 483	0.10 510

G2L-Stereo	0.25 519	0.16 526	0.47 521	0.22 417	0.14 446	0.25 428	0.18 365	0.46 525	0.35 466	0.33 521	0.37 491	0.40 585	0.22 452	0.60 606	0.30 578	0.10 504	0.09 564	0.10 493	0.08 369	0.09 407	0.09 450

FACV-RUCA	0.21 406	0.15 497	0.32 320	0.23 478	0.23 674	0.26 452	0.19 414	0.39 436	0.34 449	0.25 369	0.32 427	0.21 346	0.24 484	0.24 318	0.19 416	0.10 504	0.07 433	0.15 656	0.08 369	0.16 634	0.13 595

DCVSM-stereo	0.24 491	0.13 404	0.52 566	0.20 276	0.14 446	0.26 452	0.13 101	0.34 361	0.34 449	0.41 633	0.33 450	0.47 631	0.29 568	0.30 440	0.22 488	0.10 504	0.10 599	0.11 552	0.10 529	0.12 575	0.15 632

ACV-stereo	0.29 583	0.18 561	0.79 668	0.23 478	0.16 543	0.47 668	0.19 414	0.36 404	0.34 449	0.29 434	0.33 450	0.67 711	0.42 668	0.54 571	0.30 578	0.10 504	0.09 564	0.09 409	0.09 481	0.10 483	0.11 551

test_sample6	0.25 519	0.13 404	0.41 458	0.21 341	0.11 228	0.30 524	0.22 528	0.51 587	0.35 466	0.33 521	0.43 571	0.30 484	0.24 484	0.57 589	0.22 488	0.10 504	0.07 433	0.10 493	0.10 529	0.11 534	0.10 510

test_sample5	0.24 491	0.13 404	0.42 468	0.21 341	0.12 309	0.30 524	0.21 498	0.50 569	0.34 449	0.32 506	0.41 540	0.29 467	0.23 466	0.55 574	0.21 466	0.10 504	0.07 433	0.10 493	0.09 481	0.11 534	0.10 510

test_sample4	0.24 491	0.13 404	0.43 482	0.20 276	0.12 309	0.32 554	0.21 498	0.51 587	0.34 449	0.31 484	0.37 491	0.28 456	0.23 466	0.53 564	0.21 466	0.10 504	0.07 433	0.10 493	0.09 481	0.11 534	0.10 510

test_sample3	0.23 460	0.12 330	0.43 482	0.19 191	0.12 309	0.32 554	0.20 467	0.50 569	0.34 449	0.31 484	0.33 450	0.29 467	0.22 452	0.53 564	0.22 488	0.10 504	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.10 483	0.10 510

SMFormer	0.25 519	0.12 330	0.40 433	0.19 191	0.10 160	0.27 463	0.19 414	0.51 587	0.45 589	0.34 541	0.41 540	0.31 494	0.26 517	0.58 596	0.28 558	0.10 504	0.07 433	0.08 306	0.08 369	0.09 407	0.09 450

tta	0.24 491	0.12 330	0.40 433	0.19 191	0.10 160	0.27 463	0.19 414	0.51 587	0.45 589	0.34 541	0.41 540	0.31 494	0.26 517	0.58 596	0.28 558	0.10 504	0.07 433	0.08 306	0.08 369	0.08 318	0.07 287

qqq1	0.24 491	0.12 330	0.40 433	0.19 191	0.10 160	0.27 463	0.19 414	0.51 587	0.45 589	0.34 541	0.41 540	0.31 494	0.26 517	0.58 596	0.16 320	0.10 504	0.07 433	0.07 191	0.06 184	0.08 318	0.07 287

fff1	0.24 491	0.12 330	0.40 433	0.19 191	0.10 160	0.27 463	0.19 414	0.51 587	0.45 589	0.34 541	0.41 540	0.31 494	0.26 517	0.58 596	0.16 320	0.10 504	0.07 433	0.07 191	0.06 184	0.08 318	0.07 287

DualNet	0.24 491	0.13 404	0.42 468	0.21 341	0.12 309	0.30 524	0.21 498	0.50 569	0.34 449	0.33 521	0.43 571	0.29 467	0.23 466	0.55 574	0.21 466	0.10 504	0.07 433	0.10 493	0.09 481	0.11 534	0.10 510

mmx	0.31 598	0.12 330	0.42 468	0.20 276	0.13 394	0.28 483	0.20 467	0.55 638	0.45 589	0.30 466	0.42 557	0.34 523	0.23 466	0.81 696	1.08 739	0.10 504	0.07 433	0.11 552	0.10 529	0.11 534	0.10 510

xxx	0.31 598	0.12 330	0.42 468	0.20 276	0.13 394	0.28 483	0.20 467	0.55 638	0.45 589	0.30 466	0.42 557	0.34 523	0.23 466	0.81 696	1.08 739	0.10 504	0.07 433	0.11 552	0.10 529	0.11 534	0.10 510

iinet-f	0.30 591	0.18 561	1.03 716	0.20 276	0.15 510	0.44 653	0.22 528	0.45 514	0.37 490	0.35 558	0.44 582	0.41 592	0.34 620	0.34 468	0.40 634	0.10 504	0.09 564	0.08 306	0.08 369	0.13 593	0.11 551

BUS	0.23 460	0.12 330	0.28 269	0.25 577	0.14 446	0.43 651	0.17 314	0.56 654	0.34 449	0.34 541	0.35 472	0.32 504	0.20 424	0.26 369	0.21 466	0.10 504	0.07 433	0.11 552	0.10 529	0.09 407	0.09 450

NINENet	0.25 519	0.15 497	0.37 389	0.23 478	0.16 543	0.43 651	0.17 314	0.60 688	0.46 607	0.32 506	0.37 491	0.32 504	0.20 424	0.42 517	0.21 466	0.10 504	0.10 599	0.12 591	0.08 369	0.11 534	0.10 510

BSDual-CNN	0.23 460	0.12 330	0.28 269	0.25 577	0.14 446	0.35 594	0.21 498	0.56 654	0.34 449	0.34 541	0.35 472	0.38 558	0.24 484	0.26 369	0.21 466	0.10 504	0.07 433	0.11 552	0.10 529	0.09 407	0.09 450

psmg	0.23 460	0.12 330	0.28 269	0.21 341	0.14 446	0.35 594	0.23 555	0.51 587	0.34 449	0.35 558	0.38 506	0.38 558	0.24 484	0.26 369	0.21 466	0.10 504	0.08 525	0.10 493	0.10 529	0.09 407	0.08 375

GANet-ADL	0.21 406	0.12 330	0.45 505	0.23 478	0.14 446	0.29 505	0.19 414	0.46 525	0.35 466	0.25 369	0.32 427	0.32 504	0.19 413	0.24 318	0.20 439	0.10 504	0.07 433	0.07 191	0.06 184	0.09 407	0.10 510

ADLNet2	0.30 591	0.17 546	0.72 653	0.23 478	0.17 568	0.36 601	0.24 577	0.52 606	0.51 645	0.32 506	0.38 506	0.45 621	0.30 583	0.69 648	0.35 608	0.10 504	0.08 525	0.09 409	0.09 481	0.12 575	0.10 510

PFNet+	0.20 385	0.10 177	0.37 389	0.21 341	0.12 309	0.17 185	0.19 414	0.29 287	0.34 449	0.33 521	0.32 427	0.24 395	0.16 334	0.32 454	0.17 353	0.10 504	0.07 433	0.11 552	0.10 529	0.08 318	0.12 575

sAnonymous2	0.20 385	0.21 606	0.58 595	0.24 536	0.17 568	0.22 360	0.19 414	0.34 361	0.28 363	0.17 275	0.19 260	0.17 283	0.16 334	0.17 153	0.14 257	0.10 504	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.23 701	0.17 656

CroCo_RVC	0.20 385	0.21 606	0.58 595	0.24 536	0.17 568	0.22 360	0.19 414	0.34 361	0.28 363	0.17 275	0.19 260	0.17 283	0.16 334	0.17 153	0.14 257	0.10 504	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.23 701	0.17 656

sCroCo_RVC	0.18 315	0.14 458	0.49 538	0.27 641	0.18 590	0.22 360	0.17 314	0.27 247	0.23 287	0.14 203	0.22 306	0.17 283	0.14 289	0.21 270	0.15 293	0.10 504	0.11 625	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.09 450

GES	0.22 442	0.12 330	0.42 468	0.20 276	0.14 446	0.27 463	0.19 414	0.49 558	0.33 439	0.30 466	0.36 482	0.25 407	0.23 466	0.29 424	0.22 488	0.10 504	0.08 525	0.08 306	0.07 281	0.10 483	0.11 551

test_xeample	0.34 626	0.10 177	0.29 283	0.19 191	0.11 228	0.33 565	0.23 555	0.55 638	0.38 505	0.32 506	0.45 595	0.29 467	0.26 517	0.57 589	2.24 784	0.10 504	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.09 407	0.09 450

UPFNet	0.25 519	0.12 330	0.38 409	0.24 536	0.19 617	0.37 608	0.28 632	0.48 548	0.38 505	0.34 541	0.37 491	0.37 550	0.28 553	0.39 502	0.33 599	0.10 504	0.09 564	0.10 493	0.10 529	0.10 483	0.08 375

EDNetEfficientorigin	7.51 800	0.52 747	140.47 833	0.25 577	0.17 568	0.42 642	0.29 639	0.47 535	1.03 752	1.28 759	1.02 733	0.83 726	0.84 743	0.75 672	0.99 732	0.10 504	0.09 564	0.12 591	0.10 529	0.21 691	0.22 706

FADNet-RVC-Resample	0.29 583	0.25 640	0.93 702	0.26 612	0.16 543	0.32 554	0.21 498	0.47 535	0.39 515	0.35 558	0.38 506	0.33 513	0.27 536	0.53 564	0.24 522	0.10 504	0.10 599	0.14 640	0.13 638	0.13 593	0.16 643

SuperB	0.49 695	0.28 664	2.23 768	0.23 478	0.15 510	0.41 635	0.32 663	0.47 535	0.82 726	0.43 649	0.50 624	0.33 513	0.45 676	0.68 646	1.08 739	0.10 504	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.98 779	0.14 619

ADCP+	0.45 684	0.24 635	1.15 732	0.25 577	0.22 661	0.56 696	0.39 701	0.54 628	0.51 645	0.44 656	0.51 630	0.46 629	0.52 699	0.56 585	1.89 778	0.10 504	0.08 525	0.11 552	0.10 529	0.14 611	0.13 595

DLCB_ROB	0.28 570	0.16 526	0.34 349	0.27 641	0.16 543	0.38 616	0.25 595	0.48 548	0.43 561	0.46 664	0.46 605	0.51 655	0.33 611	0.53 564	0.33 599	0.10 504	0.10 599	0.11 552	0.11 570	0.10 483	0.09 450

LE_ROB	1.76 776	0.20 591	2.68 776	0.48 745	0.52 752	0.78 729	0.96 771	0.84 750	6.61 800	7.40 804	2.08 773	2.08 766	4.83 796	1.27 755	3.79 790	0.10 504	0.08 525	0.12 591	0.11 570	0.11 534	0.10 510

LGCAT	0.11 75	0.07 4	0.15 39	0.14 3	0.09 79	0.12 30	0.12 49	0.13 10	0.10 7	0.12 133	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.19 219	0.12 148	0.11 552	0.11 625	0.05 1	0.06 184	0.05 7	0.12 575

DN	0.15 250	0.08 49	0.27 252	0.19 191	0.14 446	0.21 327	0.18 365	0.28 270	0.24 305	0.14 203	0.16 208	0.18 296	0.10 102	0.21 270	0.13 216	0.11 552	0.07 433	0.08 306	0.08 369	0.08 318	0.10 510

MSAF-DinoV2	0.76 740	0.44 730	1.98 765	0.49 750	0.16 543	0.58 700	0.31 655	0.81 745	0.83 730	0.41 633	0.52 638	0.98 736	0.58 710	4.97 801	1.03 734	0.11 552	0.07 433	0.10 493	0.24 721	0.27 721	0.26 725

w-ln-seven	0.42 670	0.30 680	1.18 733	0.26 612	0.22 661	0.58 700	0.31 655	0.62 700	0.81 725	0.58 705	0.61 680	0.53 666	0.36 630	0.57 589	0.65 702	0.11 552	0.10 599	0.13 613	0.12 609	0.15 626	0.13 595

DDVS	0.25 519	0.15 497	0.39 425	0.24 536	0.17 568	0.34 579	0.21 498	0.41 465	0.30 399	0.33 521	0.41 540	0.48 637	0.21 434	0.52 557	0.27 552	0.11 552	0.09 564	0.11 552	0.09 481	0.13 593	0.14 619

rvit_stereo_0083	0.16 267	0.12 330	0.26 239	0.21 341	0.13 394	0.17 185	0.17 314	0.22 139	0.34 449	0.16 255	0.21 292	0.19 316	0.16 334	0.21 270	0.16 320	0.11 552	0.10 599	0.10 493	0.08 369	0.09 407	0.07 287

rvit_stereo_0081_aga	0.16 267	0.14 458	0.28 269	0.21 341	0.13 394	0.19 250	0.17 314	0.23 164	0.24 305	0.17 275	0.21 292	0.19 316	0.13 250	0.19 219	0.14 257	0.11 552	0.08 525	0.09 409	0.08 369	0.09 407	0.07 287

rvit_stereo_0081	0.16 267	0.11 264	0.24 215	0.21 341	0.12 309	0.16 139	0.17 314	0.22 139	0.33 439	0.16 255	0.18 251	0.18 296	0.14 289	0.20 243	0.16 320	0.11 552	0.08 525	0.09 409	0.08 369	0.09 407	0.07 287

ITSA-stereo	0.25 519	0.15 497	0.33 337	0.23 478	0.11 228	0.27 463	0.18 365	0.56 654	0.59 681	0.31 484	0.32 427	0.33 513	0.28 553	0.49 542	0.30 578	0.11 552	0.08 525	0.11 552	0.10 529	0.11 534	0.13 595

rvit_stereo_0082	0.16 267	0.11 264	0.24 215	0.21 341	0.12 309	0.16 139	0.17 314	0.22 139	0.33 439	0.16 255	0.18 251	0.18 296	0.14 289	0.20 243	0.16 320	0.11 552	0.08 525	0.09 409	0.08 369	0.09 407	0.07 287

rvit_stereo_0080	0.15 250	0.13 404	0.25 229	0.19 191	0.13 394	0.15 85	0.20 467	0.28 270	0.24 305	0.15 226	0.17 227	0.19 316	0.13 250	0.19 219	0.15 293	0.11 552	0.08 525	0.08 306	0.08 369	0.10 483	0.07 287

rvit_stereo_ft	0.17 289	0.14 458	0.30 294	0.25 577	0.14 446	0.17 185	0.21 498	0.28 270	0.26 333	0.16 255	0.19 260	0.20 332	0.16 334	0.22 292	0.17 353	0.11 552	0.07 433	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.07 287

whm_eth	0.15 250	0.13 404	0.25 229	0.19 191	0.13 394	0.15 85	0.20 467	0.28 270	0.24 305	0.15 226	0.17 227	0.19 316	0.13 250	0.19 219	0.15 293	0.11 552	0.08 525	0.08 306	0.08 369	0.10 483	0.07 287

StereoVision	0.22 442	0.18 561	0.37 389	0.27 641	0.17 568	0.23 385	0.22 528	0.38 424	0.31 413	0.20 311	0.51 630	0.22 358	0.16 334	0.28 404	0.18 382	0.11 552	0.12 645	0.13 613	0.13 638	0.10 483	0.07 287

CFNet_ucs	0.24 491	0.13 404	0.50 549	0.20 276	0.15 510	0.28 483	0.17 314	0.49 558	0.45 589	0.32 506	0.42 557	0.39 570	0.22 452	0.31 447	0.21 466	0.11 552	0.08 525	0.12 591	0.09 481	0.12 575	0.11 551

fast-acv-ft	0.31 598	0.20 591	0.81 674	0.24 536	0.18 590	0.46 661	0.27 616	0.41 465	0.49 633	0.39 614	0.55 653	0.49 643	0.35 626	0.37 491	0.38 619	0.11 552	0.11 625	0.11 552	0.12 609	0.12 575	0.09 450

Wz-Net-LNSev	0.34 626	0.29 673	0.91 698	0.26 612	0.21 644	0.47 668	0.31 655	0.54 628	0.54 664	0.44 656	0.52 638	0.50 651	0.35 626	0.39 502	0.39 627	0.11 552	0.11 625	0.10 493	0.09 481	0.14 611	0.13 595

Wz-Net-MNSev	0.36 636	0.26 651	0.79 668	0.26 612	0.21 644	0.59 703	0.38 696	0.55 638	0.56 673	0.48 675	0.54 648	0.53 666	0.36 630	0.60 606	0.44 653	0.11 552	0.09 564	0.11 552	0.11 570	0.15 626	0.13 595

CRFU-Net	0.28 570	0.14 458	0.45 505	0.25 577	0.15 510	0.45 659	0.23 555	0.50 569	0.30 399	0.43 649	0.41 540	0.48 637	0.46 682	0.43 519	0.29 570	0.11 552	0.10 599	0.09 409	0.08 369	0.10 483	0.10 510

AASNet	0.27 549	0.19 578	0.49 538	0.26 612	0.17 568	0.34 579	0.20 467	0.62 700	0.48 624	0.35 558	0.40 531	0.32 504	0.25 506	0.28 404	0.34 604	0.11 552	0.09 564	0.10 493	0.08 369	0.13 593	0.11 551

AACVNet	0.26 538	0.16 526	0.37 389	0.22 417	0.14 446	0.29 505	0.19 414	0.41 465	0.31 413	0.38 598	0.42 557	0.43 605	0.28 553	0.73 663	0.25 532	0.11 552	0.08 525	0.11 552	0.09 481	0.13 593	0.11 551

PSMNet-ADL	0.25 519	0.15 497	0.32 320	0.26 612	0.14 446	0.31 540	0.22 528	0.44 501	0.36 479	0.27 392	0.33 450	0.41 592	0.28 553	0.61 613	0.29 570	0.11 552	0.09 564	0.09 409	0.11 570	0.10 483	0.10 510

LMCR-Stereo	0.26 538	0.18 561	0.49 538	0.28 665	0.14 446	0.36 601	0.23 555	0.54 628	0.34 449	0.39 614	0.40 531	0.29 467	0.29 568	0.37 491	0.27 552	0.11 552	0.07 433	0.09 409	0.07 281	0.13 593	0.09 450

ADLNet	0.28 570	0.15 497	0.42 468	0.23 478	0.19 617	0.34 579	0.23 555	0.53 618	0.43 561	0.42 643	0.41 540	0.44 616	0.27 536	0.55 574	0.35 608	0.11 552	0.08 525	0.11 552	0.11 570	0.11 534	0.12 575

222	0.41 667	0.10 177	0.29 283	0.19 191	0.11 228	0.36 601	0.20 467	0.57 664	0.39 515	0.35 558	0.44 582	0.30 484	0.27 536	0.55 574	3.56 789	0.11 552	0.07 433	0.08 306	0.08 369	0.09 407	0.09 450

xxxx	0.34 626	0.10 177	0.29 283	0.19 191	0.11 228	0.37 608	0.20 467	0.58 673	0.38 505	0.29 434	0.42 557	0.38 558	0.24 484	0.46 529	2.20 782	0.11 552	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.09 407	0.09 450

psm_up	0.29 583	0.16 526	0.41 458	0.26 612	0.17 568	0.32 554	0.26 609	0.55 638	0.43 561	0.36 575	0.40 531	0.45 621	0.37 639	0.58 596	0.30 578	0.11 552	0.12 645	0.13 613	0.12 609	0.10 483	0.10 510

aanetorigin	0.39 658	0.29 673	1.09 723	0.24 536	0.19 617	0.28 483	0.37 690	0.33 348	0.47 612	0.94 740	0.82 715	0.52 661	0.54 700	0.49 542	0.50 673	0.11 552	0.09 564	0.10 493	0.10 529	0.16 634	0.15 632

EDNetEfficient	0.63 722	0.37 714	2.40 772	0.26 612	0.25 691	0.38 616	0.49 731	0.41 465	1.06 755	1.38 762	0.87 722	0.62 695	0.95 748	0.65 637	1.65 769	0.11 552	0.09 564	0.10 493	0.11 570	0.19 679	0.17 656

ac_64	0.27 549	0.13 404	0.41 458	0.24 536	0.17 568	0.36 601	0.22 528	0.46 525	0.33 439	0.35 558	0.36 482	0.52 661	0.30 583	0.62 621	0.32 592	0.11 552	0.09 564	0.10 493	0.10 529	0.09 407	0.08 375

HGLStereo	0.27 549	0.14 458	0.46 513	0.24 536	0.21 644	0.33 565	0.23 555	0.50 569	0.42 553	0.35 558	0.48 618	0.41 592	0.33 611	0.45 526	0.33 599	0.11 552	0.10 599	0.09 409	0.09 481	0.10 483	0.12 575

cf-r	0.24 491	0.15 497	0.44 492	0.21 341	0.14 446	0.27 463	0.22 528	0.42 479	0.40 533	0.30 466	0.42 557	0.42 601	0.26 517	0.43 519	0.25 532	0.11 552	0.06 290	0.08 306	0.10 529	0.08 318	0.08 375

GANet-RSSM	0.24 491	0.14 458	0.36 380	0.21 341	0.14 446	0.27 463	0.21 498	0.45 514	0.33 439	0.29 434	0.39 520	0.39 570	0.28 553	0.58 596	0.23 509	0.11 552	0.07 433	0.09 409	0.09 481	0.10 483	0.09 450

GwcNet-RSSM	0.26 538	0.17 546	0.46 513	0.21 341	0.13 394	0.28 483	0.23 555	0.44 501	0.42 553	0.31 484	0.45 595	0.40 585	0.26 517	0.55 574	0.28 558	0.11 552	0.07 433	0.09 409	0.10 529	0.09 407	0.08 375

DMCA	0.22 442	0.14 458	0.36 380	0.22 417	0.14 446	0.27 463	0.20 467	0.43 493	0.38 505	0.31 484	0.32 427	0.33 513	0.24 484	0.24 318	0.28 558	0.11 552	0.08 525	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.11 551

ADCL	0.47 689	0.22 621	1.00 711	0.27 641	0.19 617	0.74 722	0.64 747	0.54 628	0.69 709	0.56 702	0.71 700	0.55 672	0.60 713	0.60 606	1.43 763	0.11 552	0.09 564	0.13 613	0.13 638	0.14 611	0.14 619

RYNet	0.37 646	0.18 561	0.59 601	0.25 577	0.28 709	0.61 707	0.32 663	0.59 679	0.59 681	0.41 633	0.38 506	0.57 681	0.39 650	0.87 707	0.53 679	0.11 552	0.08 525	0.12 591	0.11 570	0.18 666	0.18 669

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 549	0.21 606	0.59 601	0.25 577	0.18 590	0.29 505	0.22 528	0.50 569	0.40 533	0.38 598	0.41 540	0.43 605	0.27 536	0.43 519	0.29 570	0.11 552	0.08 525	0.10 493	0.10 529	0.10 483	0.11 551
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	0.31 598	0.22 621	0.50 549	0.23 478	0.14 446	0.30 524	0.24 577	0.47 535	0.54 664	0.38 598	0.60 673	0.43 605	0.29 568	0.87 707	0.40 634	0.11 552	0.07 433	0.07 191	0.07 281	0.09 407	0.09 450

StereoDRNet	0.32 607	0.22 621	0.61 606	0.27 641	0.21 644	0.42 642	0.30 650	0.61 692	0.48 624	0.46 664	0.39 520	0.48 637	0.30 583	0.57 589	0.40 634	0.11 552	0.09 564	0.12 591	0.11 570	0.12 575	0.10 510

S0	0.18 315	0.13 404	0.21 170	0.23 478	0.11 228	0.33 565	0.26 609	0.27 247	0.21 241	0.21 325	0.26 355	0.20 332	0.16 334	0.19 219	0.17 353	0.12 592	0.11 625	0.14 640	0.14 653	0.10 483	0.07 287

S	0.19 364	0.12 330	0.22 188	0.22 417	0.13 394	0.31 540	0.22 528	0.30 308	0.27 344	0.25 369	0.31 417	0.20 332	0.20 424	0.18 184	0.17 353	0.12 592	0.09 564	0.15 656	0.16 675	0.11 534	0.12 575

zh-sn7	0.48 692	0.51 743	1.43 749	0.29 670	0.20 636	0.47 668	0.39 701	0.57 664	0.62 693	0.52 691	0.81 713	0.52 661	0.56 704	1.05 734	0.87 723	0.12 592	0.13 657	0.13 613	0.13 638	0.17 651	0.16 643

zh-mn7	0.46 686	0.45 731	1.48 751	0.25 577	0.19 617	0.44 653	0.29 639	0.56 654	0.82 726	0.65 716	0.96 729	0.49 643	0.38 643	0.88 710	0.63 697	0.12 592	0.10 599	0.11 552	0.11 570	0.13 593	0.14 619

CAS++	0.16 267	0.12 330	0.27 252	0.18 125	0.12 309	0.17 185	0.15 205	0.42 479	0.24 305	0.19 302	0.18 251	0.13 190	0.10 102	0.21 270	0.12 148	0.12 592	0.10 599	0.11 552	0.08 369	0.10 483	0.09 450
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GMStereo_Zeroshot	0.24 491	0.21 606	0.45 505	0.26 612	0.13 394	0.28 483	0.15 205	0.39 436	0.35 466	0.37 583	0.43 571	0.40 585	0.17 366	0.34 468	0.20 439	0.12 592	0.07 433	0.13 613	0.07 281	0.16 634	0.09 450

coex-ft	3.44 786	0.73 763	48.55 831	0.24 536	0.19 617	0.50 682	0.43 713	0.47 535	2.40 784	7.03 803	1.20 743	0.97 735	2.23 782	0.73 663	1.92 779	0.12 592	0.15 684	0.14 640	0.12 609	0.21 691	0.43 748

Wz-Net-SNSev	0.43 675	0.41 725	1.27 741	0.30 683	0.21 644	0.44 653	0.41 708	0.61 692	0.65 699	0.46 664	0.65 689	0.62 695	0.39 650	0.74 671	0.59 687	0.12 592	0.11 625	0.12 591	0.13 638	0.16 634	0.14 619

CSP-Net	0.27 549	0.15 497	0.30 294	0.21 341	0.14 446	0.44 653	0.24 577	0.50 569	0.40 533	0.41 633	0.43 571	0.42 601	0.26 517	0.66 641	0.28 558	0.12 592	0.08 525	0.08 306	0.08 369	0.10 483	0.09 450

dd	0.22 442	0.26 651	0.40 433	0.22 417	0.12 309	0.25 428	0.21 498	0.32 332	0.44 577	0.29 434	0.28 372	0.25 407	0.16 334	0.30 440	0.25 532	0.12 592	0.07 433	0.10 493	0.08 369	0.11 534	0.09 450

ICVP	0.23 460	0.13 404	0.44 492	0.26 612	0.14 446	0.29 505	0.25 595	0.45 514	0.33 439	0.29 434	0.43 571	0.35 537	0.25 506	0.26 369	0.23 509	0.12 592	0.09 564	0.09 409	0.08 369	0.09 407	0.10 510
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.27 549	0.20 591	0.44 492	0.27 641	0.16 543	0.33 565	0.25 595	0.56 654	0.54 664	0.34 541	0.38 506	0.34 523	0.25 506	0.51 551	0.28 558	0.12 592	0.08 525	0.09 409	0.08 369	0.11 534	0.11 551

Anonymous3	0.23 460	0.18 561	0.63 618	0.27 641	0.18 590	0.41 635	0.23 555	0.43 493	0.35 466	0.23 344	0.27 364	0.20 332	0.18 397	0.27 389	0.18 382	0.12 592	0.11 625	0.10 493	0.10 529	0.11 534	0.12 575

PSMNet-RSSM	0.24 491	0.15 497	0.36 380	0.21 341	0.14 446	0.25 428	0.20 467	0.48 548	0.37 490	0.30 466	0.44 582	0.38 558	0.26 517	0.52 557	0.22 488	0.12 592	0.07 433	0.11 552	0.13 638	0.10 483	0.09 450

CFNet-ft	0.24 491	0.15 497	0.35 360	0.18 125	0.15 510	0.30 524	0.21 498	0.39 436	0.36 479	0.28 405	0.40 531	0.43 605	0.25 506	0.47 533	0.24 522	0.12 592	0.07 433	0.12 591	0.11 570	0.12 575	0.09 450

DSFCA	0.27 549	0.13 404	0.36 380	0.20 276	0.17 568	0.38 616	0.31 655	0.47 535	0.43 561	0.43 649	0.37 491	0.39 570	0.29 568	0.52 557	0.32 592	0.12 592	0.10 599	0.10 493	0.11 570	0.11 534	0.10 510

S-Stereo	0.38 653	0.20 591	1.05 717	0.27 641	0.22 661	0.38 616	0.32 663	0.55 638	0.66 701	0.39 614	0.59 668	0.49 643	0.41 659	0.75 672	0.40 634	0.12 592	0.15 684	0.13 613	0.13 638	0.16 634	0.21 699

PA-Net	0.37 646	0.28 664	0.83 681	0.31 689	0.28 709	0.39 625	0.42 711	0.51 587	0.55 670	0.34 541	0.42 557	0.41 592	0.36 630	0.79 688	0.49 667	0.12 592	0.23 736	0.16 668	0.23 719	0.12 575	0.18 669
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CFNet_RVC	0.24 491	0.15 497	0.35 360	0.18 125	0.15 510	0.30 524	0.21 498	0.39 436	0.36 479	0.28 405	0.40 531	0.43 605	0.25 506	0.47 533	0.24 522	0.12 592	0.07 433	0.12 591	0.11 570	0.12 575	0.09 450

DRN-Test	0.33 617	0.17 546	0.61 606	0.27 641	0.19 617	0.46 661	0.29 639	0.65 709	0.51 645	0.47 671	0.46 605	0.44 616	0.34 620	0.62 621	0.41 643	0.12 592	0.08 525	0.13 613	0.12 609	0.12 575	0.10 510

NaN_ROB	0.41 667	0.28 664	0.62 614	0.30 683	0.19 617	0.51 683	0.47 725	0.58 673	0.59 681	0.56 702	0.47 612	0.49 643	0.41 659	1.21 749	0.64 700	0.12 592	0.18 707	0.12 591	0.13 638	0.11 534	0.14 619

S2M2_L	0.13 169	0.11 264	0.20 156	0.16 28	0.12 309	0.12 30	0.07 1	0.18 51	0.20 219	0.12 133	0.15 187	0.14 224	0.12 198	0.15 97	0.14 257	0.13 613	0.09 564	0.09 409	0.10 529	0.11 534	0.09 450
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
YMNet	0.32 607	0.22 621	0.58 595	0.27 641	0.23 674	0.48 674	0.27 616	0.51 587	0.45 589	0.48 675	0.56 660	0.51 655	0.30 583	0.39 502	0.40 634	0.13 613	0.16 694	0.13 613	0.12 609	0.13 593	0.12 575

YMNet_1	0.32 607	0.22 621	0.58 595	0.27 641	0.23 674	0.48 674	0.27 616	0.51 587	0.45 589	0.48 675	0.56 660	0.51 655	0.30 583	0.39 502	0.40 634	0.13 613	0.16 694	0.13 613	0.12 609	0.13 593	0.12 575

CASS	0.21 406	0.15 497	0.32 320	0.26 612	0.11 228	0.28 483	0.19 414	0.39 436	0.30 399	0.32 506	0.34 461	0.25 407	0.24 484	0.25 349	0.20 439	0.13 613	0.08 525	0.11 552	0.09 481	0.11 534	0.11 551
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet_v2	0.28 570	0.16 526	0.44 492	0.22 417	0.15 510	0.40 631	0.30 650	0.57 664	0.46 607	0.38 598	0.36 482	0.47 631	0.29 568	0.38 497	0.39 627	0.13 613	0.11 625	0.11 552	0.11 570	0.11 534	0.11 551

WZ-Net	0.52 707	0.38 719	1.90 764	0.30 683	0.24 682	0.57 699	0.48 729	0.62 700	0.78 722	0.50 678	0.71 700	0.68 715	0.54 700	0.98 729	0.84 718	0.13 613	0.10 599	0.11 552	0.12 609	0.19 679	0.20 689

SACVNet	0.30 591	0.20 591	0.41 458	0.25 577	0.18 590	0.34 579	0.25 595	0.52 606	0.40 533	0.41 633	0.44 582	0.46 629	0.32 608	0.71 655	0.25 532	0.13 613	0.10 599	0.12 591	0.12 609	0.16 634	0.17 656

HCRNet	0.24 491	0.25 640	0.33 337	0.34 705	0.16 543	0.27 463	0.18 365	0.43 493	0.35 466	0.30 466	0.35 472	0.32 504	0.22 452	0.44 523	0.20 439	0.13 613	0.08 525	0.13 613	0.11 570	0.10 483	0.09 450

APVNet	0.36 636	0.20 591	0.70 647	0.26 612	0.22 661	0.52 692	0.35 681	0.61 692	0.44 577	0.38 598	0.52 638	0.48 637	0.38 643	0.84 701	0.46 662	0.13 613	0.14 668	0.15 656	0.16 675	0.16 634	0.15 632

GwcNet	0.35 631	0.23 631	0.88 694	0.25 577	0.24 682	0.48 674	0.27 616	0.55 638	0.57 676	0.38 598	0.52 638	0.51 655	0.32 608	0.60 606	0.41 643	0.13 613	0.11 625	0.12 591	0.11 570	0.13 593	0.14 619

FAT-Stereo	0.36 636	0.18 561	0.73 657	0.26 612	0.18 590	0.33 565	0.29 639	0.60 688	0.59 681	0.46 664	0.60 673	0.60 689	0.50 694	0.61 613	0.34 604	0.13 613	0.14 668	0.13 613	0.12 609	0.14 611	0.18 669

DMCA-RVC	0.27 549	0.21 606	0.61 606	0.28 665	0.17 568	0.29 505	0.21 498	0.42 479	0.35 466	0.40 624	0.37 491	0.39 570	0.36 630	0.43 519	0.30 578	0.13 613	0.10 599	0.15 656	0.11 570	0.13 593	0.10 510

FADNet-RVC	0.31 598	0.35 704	0.78 661	0.25 577	0.20 636	0.33 565	0.20 467	0.49 558	0.40 533	0.34 541	0.39 520	0.41 592	0.29 568	0.63 628	0.31 586	0.13 613	0.14 668	0.14 640	0.15 663	0.19 679	0.19 676

STTStereo	0.28 570	0.20 591	0.61 606	0.25 577	0.17 568	0.29 505	0.24 577	0.47 535	0.39 515	0.39 614	0.41 540	0.44 616	0.28 553	0.40 511	0.28 558	0.13 613	0.12 645	0.13 613	0.16 675	0.12 575	0.11 551

stereogan	0.37 646	0.17 546	0.65 628	0.27 641	0.22 661	0.62 709	0.26 609	0.59 679	0.63 697	0.43 649	0.60 673	0.67 711	0.42 668	0.68 646	0.35 608	0.13 613	0.14 668	0.14 640	0.12 609	0.19 679	0.17 656

RTSC	0.39 658	0.28 664	0.78 661	0.27 641	0.18 590	0.49 679	0.22 528	0.59 679	0.84 733	0.55 701	0.53 645	0.49 643	0.36 630	0.67 645	0.82 717	0.13 613	0.10 599	0.11 552	0.12 609	0.17 651	0.17 656

ADCMid	0.49 695	0.34 702	1.13 730	0.26 612	0.21 644	0.51 683	0.37 690	0.57 664	0.54 664	0.75 727	0.66 691	0.62 695	0.64 724	0.64 630	1.68 770	0.13 613	0.12 645	0.17 674	0.17 685	0.20 688	0.17 656

DANet	0.35 631	0.23 631	0.60 603	0.36 716	0.22 661	0.39 625	0.25 595	0.48 548	0.43 561	0.52 691	0.50 624	0.59 686	0.41 659	0.76 678	0.49 667	0.13 613	0.11 625	0.14 640	0.12 609	0.17 651	0.15 632
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.36 636	0.22 621	0.49 538	0.29 670	0.17 568	0.41 635	0.38 696	0.57 664	0.45 589	0.46 664	0.75 706	0.55 672	0.40 655	0.94 721	0.41 643	0.13 613	0.13 657	0.13 613	0.11 570	0.14 611	0.11 551

UCFNet_RVC	0.24 491	0.16 526	0.34 349	0.18 125	0.15 510	0.33 565	0.16 262	0.46 525	0.35 466	0.29 434	0.35 472	0.39 570	0.25 506	0.34 468	0.22 488	0.13 613	0.08 525	0.13 613	0.14 653	0.13 593	0.12 575

NVstereo2D	0.31 598	0.16 526	0.54 573	0.24 536	0.22 661	0.42 642	0.28 632	0.58 673	0.56 673	0.28 405	0.38 506	0.40 585	0.30 583	0.71 655	0.28 558	0.13 613	0.08 525	0.13 613	0.10 529	0.19 679	0.16 643

MDST_ROB	0.48 692	0.14 458	0.95 705	0.30 683	0.21 644	1.33 768	0.32 663	0.77 736	0.56 673	1.06 752	0.71 700	0.49 643	0.35 626	1.26 754	0.38 619	0.13 613	0.11 625	0.16 668	0.13 638	0.12 575	0.12 575

FBW_ROB	0.43 675	0.26 651	0.54 573	0.31 689	0.20 636	0.51 683	0.32 663	0.70 728	0.60 687	0.59 706	0.55 653	0.65 706	0.41 659	1.40 764	0.51 675	0.13 613	0.17 701	0.21 703	0.16 675	0.17 651	0.18 669

ETE_ROB	0.34 626	0.26 651	0.45 505	0.29 670	0.18 590	0.40 631	0.37 690	0.57 664	0.47 612	0.50 678	0.50 624	0.62 695	0.36 630	0.55 574	0.38 619	0.13 613	0.10 599	0.14 640	0.12 609	0.16 634	0.16 643

PWC_ROB	0.38 653	0.29 673	0.69 641	0.25 577	0.20 636	0.38 616	0.19 414	0.58 673	0.67 704	0.57 704	0.85 718	0.51 655	0.40 655	0.71 655	0.52 676	0.13 613	0.09 564	0.14 640	0.10 529	0.17 651	0.14 619

Selective-IGEV-i16pc	0.33 617	0.10 177	1.71 763	0.21 341	0.14 446	0.74 722	0.31 655	0.42 479	0.41 545	0.21 325	0.32 427	0.26 429	0.14 289	0.71 655	0.19 416	0.14 638	0.10 599	0.08 306	0.09 481	0.11 534	0.11 551

Selective-IGEV-i16pb	0.39 658	0.12 330	2.18 767	0.21 341	0.15 510	0.68 716	0.32 663	0.56 654	0.57 676	0.25 369	0.44 582	0.33 513	0.21 434	0.80 692	0.25 532	0.14 638	0.10 599	0.09 409	0.10 529	0.12 575	0.13 595

TCMNet	0.33 617	0.23 631	0.72 653	0.29 670	0.30 720	0.40 631	0.28 632	0.50 569	0.47 612	0.37 583	0.45 595	0.40 585	0.29 568	0.60 606	0.39 627	0.14 638	0.13 657	0.15 656	0.14 653	0.17 651	0.15 632

test_sample7	0.25 519	0.15 497	0.35 360	0.20 276	0.14 446	0.28 483	0.21 498	0.51 587	0.38 505	0.37 583	0.34 461	0.37 550	0.30 583	0.39 502	0.23 509	0.14 638	0.09 564	0.13 613	0.12 609	0.13 593	0.12 575

pcwnet_v2	0.32 607	0.15 497	1.26 740	0.23 478	0.18 590	0.32 554	0.18 365	0.59 679	0.60 687	0.36 575	0.45 595	0.35 537	0.29 568	0.36 488	0.25 532	0.14 638	0.11 625	0.12 591	0.11 570	0.14 611	0.15 632

psmorigin	0.50 699	0.25 640	3.03 779	0.24 536	0.19 617	0.38 616	0.22 528	0.50 569	0.44 577	0.64 714	0.68 695	0.71 720	0.51 697	0.85 704	0.45 656	0.14 638	0.17 701	0.13 613	0.14 653	0.16 634	0.21 699

hitnet-ft	0.29 583	0.17 546	0.40 433	0.19 191	0.14 446	0.39 625	0.23 555	0.44 501	0.41 545	0.36 575	0.46 605	0.53 666	0.34 620	0.76 678	0.32 592	0.14 638	0.10 599	0.13 613	0.10 529	0.15 626	0.13 595

FADNet_RVC	0.30 591	0.28 664	0.83 681	0.23 478	0.15 510	0.30 524	0.17 314	0.49 558	0.37 490	0.30 466	0.38 506	0.30 484	0.27 536	0.52 557	0.31 586	0.14 638	0.14 668	0.14 640	0.16 675	0.21 691	0.23 714

RTS	0.78 741	0.48 736	4.68 786	0.34 705	0.28 709	1.12 756	0.46 720	0.62 700	1.03 752	0.73 723	0.89 723	0.60 689	0.59 711	1.61 769	1.16 750	0.14 638	0.11 625	0.15 656	0.15 663	0.21 691	0.19 676

RTSA	0.78 741	0.48 736	4.68 786	0.34 705	0.28 709	1.12 756	0.46 720	0.62 700	1.03 752	0.73 723	0.89 723	0.60 689	0.59 711	1.61 769	1.16 750	0.14 638	0.11 625	0.15 656	0.15 663	0.21 691	0.19 676

TDLM	0.30 591	0.21 606	0.38 409	0.28 665	0.15 510	0.33 565	0.32 663	0.52 606	0.47 612	0.38 598	0.43 571	0.39 570	0.29 568	0.91 716	0.28 558	0.14 638	0.08 525	0.13 613	0.11 570	0.12 575	0.10 510

CVANet_RVC	0.30 591	0.19 578	0.41 458	0.26 612	0.16 543	0.33 565	0.26 609	0.52 606	0.47 612	0.40 624	0.46 605	0.43 605	0.31 600	0.89 712	0.26 546	0.14 638	0.09 564	0.14 640	0.13 638	0.14 611	0.10 510

AdaStereo	0.24 491	0.16 526	0.37 389	0.24 536	0.12 309	0.32 554	0.17 314	0.54 628	0.42 553	0.33 521	0.38 506	0.35 537	0.21 434	0.30 440	0.22 488	0.14 638	0.06 290	0.13 613	0.08 369	0.11 534	0.08 375
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	0.53 708	0.28 664	0.96 707	0.26 612	0.15 510	0.69 717	0.44 716	0.67 722	1.34 768	0.67 718	0.98 732	0.94 732	0.71 730	0.89 712	0.76 709	0.14 638	0.12 645	0.12 591	0.11 570	0.17 651	0.16 643

PSMNet_ROB	0.33 617	0.24 635	0.54 573	0.31 689	0.21 644	0.42 642	0.43 713	0.59 679	0.47 612	0.37 583	0.44 582	0.49 643	0.31 600	0.64 630	0.43 648	0.14 638	0.10 599	0.15 656	0.14 653	0.13 593	0.11 551

AANet	0.49 695	0.42 727	1.56 755	0.22 417	0.19 617	0.39 625	0.25 595	0.52 606	0.92 743	0.92 737	0.93 727	0.84 727	0.67 725	0.59 602	0.59 687	0.15 653	0.11 625	0.13 613	0.12 609	0.18 666	0.16 643

rvit_0105_6	0.19 364	0.14 458	0.34 349	0.23 478	0.14 446	0.18 214	0.20 467	0.29 287	0.37 490	0.18 294	0.22 306	0.23 380	0.17 366	0.26 369	0.17 353	0.15 653	0.13 657	0.13 613	0.11 570	0.11 534	0.08 375

rvit_0105_5	0.21 406	0.15 497	0.38 409	0.23 478	0.13 394	0.22 360	0.24 577	0.36 404	0.39 515	0.21 325	0.23 317	0.26 429	0.19 413	0.26 369	0.19 416	0.15 653	0.13 657	0.12 591	0.12 609	0.10 483	0.09 450

rvit_0105_3	0.23 460	0.17 546	0.40 433	0.25 577	0.15 510	0.24 408	0.28 632	0.38 424	0.41 545	0.25 369	0.25 343	0.28 456	0.21 434	0.28 404	0.20 439	0.15 653	0.13 657	0.14 640	0.15 663	0.10 483	0.09 450

rvit_105_1	0.27 549	0.19 578	0.46 513	0.27 641	0.19 617	0.30 524	0.35 681	0.44 501	0.51 645	0.31 484	0.31 417	0.31 494	0.26 517	0.35 479	0.25 532	0.15 653	0.14 668	0.15 656	0.17 685	0.11 534	0.10 510

GASNet	0.36 636	0.46 732	0.88 694	0.34 705	0.23 674	0.35 594	0.22 528	0.60 688	0.53 659	0.40 624	0.37 491	0.45 621	0.30 583	0.79 688	0.35 608	0.15 653	0.10 599	0.14 640	0.14 653	0.22 698	0.12 575

Wz-Net-TNSev	0.51 703	0.58 750	1.61 760	0.25 577	0.21 644	0.65 711	0.45 717	0.63 707	0.69 709	0.51 683	0.54 648	0.71 720	0.60 713	1.00 730	0.77 712	0.15 653	0.15 684	0.13 613	0.15 663	0.21 691	0.20 689

UDGNet	0.23 460	0.31 688	0.38 409	0.24 536	0.14 446	0.24 408	0.18 365	0.32 332	0.43 561	0.29 434	0.28 372	0.24 395	0.19 413	0.29 424	0.20 439	0.15 653	0.07 433	0.21 703	0.11 570	0.14 611	0.10 510

AF-Net	0.37 646	0.26 651	0.56 587	0.32 695	0.23 674	0.41 635	0.29 639	0.61 692	0.64 698	0.42 643	0.68 695	0.65 706	0.49 692	0.57 589	0.44 653	0.15 653	0.11 625	0.19 692	0.14 653	0.15 626	0.13 595

RGC	0.39 658	0.32 696	0.64 626	0.34 705	0.27 702	0.40 631	0.29 639	0.57 664	0.53 659	0.45 660	0.64 688	0.62 695	0.45 676	0.72 661	0.39 627	0.15 653	0.15 684	0.21 703	0.20 700	0.18 666	0.19 676

Nwc_Net	0.37 646	0.25 640	0.68 640	0.31 689	0.24 682	0.44 653	0.30 650	0.65 709	0.50 641	0.37 583	0.69 699	0.58 684	0.45 676	0.60 606	0.40 634	0.15 653	0.12 645	0.19 692	0.21 705	0.14 611	0.13 595

SHD	0.42 670	0.27 660	0.81 674	0.31 689	0.25 691	0.42 642	0.22 528	0.66 715	0.94 749	0.63 712	0.60 673	0.59 686	0.47 685	0.59 602	0.58 686	0.15 653	0.13 657	0.16 668	0.16 675	0.20 688	0.22 706

AnyNet_C32	0.51 703	0.40 721	1.10 727	0.29 670	0.28 709	0.59 703	0.58 740	0.54 628	0.60 687	0.62 710	0.66 691	0.54 670	0.54 700	0.78 686	1.74 775	0.15 653	0.14 668	0.15 656	0.17 685	0.20 688	0.20 689

ADCPNet	0.48 692	0.29 673	1.60 758	0.27 641	0.23 674	0.70 720	0.38 696	0.53 618	0.51 645	0.51 683	0.59 668	0.67 711	0.56 704	0.60 606	1.14 746	0.15 653	0.18 707	0.14 640	0.23 719	0.19 679	0.19 676

DeepPruner_ROB	0.26 538	0.19 578	0.44 492	0.21 341	0.16 543	0.30 524	0.21 498	0.52 606	0.32 425	0.35 558	0.38 506	0.39 570	0.26 517	0.42 517	0.24 522	0.15 653	0.11 625	0.11 552	0.11 570	0.14 611	0.13 595

CBMV	0.33 617	0.21 606	0.54 573	0.23 478	0.13 394	0.42 642	0.33 675	0.53 618	0.48 624	0.52 691	0.49 620	0.50 651	0.41 659	0.56 585	0.31 586	0.15 653	0.16 694	0.18 683	0.16 675	0.13 593	0.13 595
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Weightmod_eth	0.16 267	0.11 264	0.20 156	0.21 341	0.13 394	0.20 293	0.18 365	0.25 209	0.19 186	0.17 275	0.25 343	0.19 316	0.17 366	0.25 349	0.14 257	0.16 669	0.08 525	0.08 306	0.08 369	0.09 407	0.05 46

rvit_0105_4	0.20 385	0.15 497	0.38 409	0.23 478	0.14 446	0.20 293	0.22 528	0.33 348	0.39 515	0.19 302	0.24 331	0.25 407	0.19 413	0.27 389	0.17 353	0.16 669	0.13 657	0.13 613	0.11 570	0.11 534	0.08 375

FADNet	0.32 607	0.36 707	0.74 658	0.23 478	0.22 661	0.37 608	0.19 414	0.53 618	0.48 624	0.32 506	0.36 482	0.43 605	0.32 608	0.64 630	0.25 532	0.16 669	0.16 694	0.14 640	0.16 675	0.24 705	0.19 676

RP	0.35 631	0.22 621	0.51 559	0.31 689	0.24 682	0.37 608	0.28 632	0.50 569	0.58 680	0.40 624	0.63 686	0.61 693	0.47 685	0.61 613	0.39 627	0.16 669	0.15 684	0.17 674	0.15 663	0.17 651	0.17 656

G-Net	0.46 686	0.25 640	0.86 691	0.34 705	0.28 709	0.90 745	0.35 681	0.47 535	0.45 589	0.68 719	1.22 744	0.64 705	0.60 713	0.61 613	0.57 681	0.16 669	0.14 668	0.17 674	0.13 638	0.22 698	0.19 676

edge stereo	0.39 658	0.22 621	0.81 674	0.27 641	0.22 661	0.37 608	0.24 577	0.56 654	0.54 664	0.53 697	0.60 673	0.71 720	0.50 694	0.78 686	0.40 634	0.16 669	0.14 668	0.19 692	0.14 653	0.16 634	0.17 656

ADCS	0.58 716	0.40 721	1.35 746	0.29 670	0.24 682	0.55 695	0.45 717	0.67 722	0.83 730	0.76 728	0.71 700	0.68 715	0.60 713	0.76 678	2.23 783	0.16 669	0.16 694	0.16 668	0.17 685	0.22 698	0.22 706

AnyNet_C01	0.65 724	0.58 750	2.60 775	0.32 695	0.26 698	0.88 741	0.61 745	0.63 707	0.62 693	0.68 719	0.96 729	0.76 723	0.60 713	0.96 725	1.43 763	0.16 669	0.16 694	0.17 674	0.17 685	0.23 701	0.23 714

LSM	1.64 775	0.40 721	2.56 774	2.02 791	17.61 812	0.51 683	0.52 733	0.61 692	0.76 719	0.82 731	1.11 737	0.63 703	0.54 700	0.75 672	0.49 667	0.16 669	0.24 738	0.18 683	0.21 705	0.25 707	2.42 794

DPSNet	0.47 689	0.24 635	0.93 702	0.27 641	0.20 636	0.75 725	0.57 739	0.84 750	0.79 723	0.47 671	0.51 630	0.60 689	0.69 728	0.87 707	0.71 707	0.16 669	0.13 657	0.12 591	0.10 529	0.25 707	0.21 699

NCCL2	0.35 631	0.26 651	0.49 538	0.36 716	0.22 661	0.41 635	0.41 708	0.53 618	0.42 553	0.47 671	0.46 605	0.61 693	0.39 650	0.55 574	0.37 615	0.16 669	0.13 657	0.21 703	0.21 705	0.16 634	0.16 643

SGM_RVC	0.50 699	0.19 578	0.50 549	0.25 577	0.15 510	0.69 717	0.39 701	0.68 725	0.82 726	0.95 744	0.84 717	1.13 743	0.76 733	1.16 745	0.60 691	0.16 669	0.16 694	0.16 668	0.16 675	0.16 634	0.17 656
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
rvit_stereo_0075_2	0.24 491	0.17 546	0.50 549	0.26 612	0.22 661	0.22 360	0.15 205	0.40 450	0.35 466	0.27 392	0.37 491	0.29 467	0.20 424	0.28 404	0.19 416	0.17 681	0.12 645	0.19 692	0.12 609	0.13 593	0.13 595

Syn2CoEx	0.36 636	0.31 688	0.78 661	0.34 705	0.21 644	0.41 635	0.28 632	0.61 692	0.49 633	0.42 643	0.56 660	0.45 621	0.44 673	0.69 648	0.38 619	0.17 681	0.14 668	0.15 656	0.12 609	0.13 593	0.12 575

NCC-stereo	0.39 658	0.25 640	0.69 641	0.32 695	0.28 709	0.46 661	0.36 686	0.65 709	0.52 654	0.40 624	0.57 663	0.56 676	0.47 685	0.73 663	0.45 656	0.17 681	0.14 668	0.18 683	0.25 726	0.16 634	0.16 643

Abc-Net	0.39 658	0.25 640	0.69 641	0.32 695	0.28 709	0.46 661	0.36 686	0.65 709	0.52 654	0.40 624	0.57 663	0.56 676	0.47 685	0.73 663	0.45 656	0.17 681	0.14 668	0.18 683	0.25 726	0.16 634	0.16 643
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	0.43 675	0.37 714	0.96 707	0.34 705	0.25 691	0.53 693	0.34 677	0.60 688	0.73 717	0.51 683	0.46 605	0.57 681	0.47 685	0.70 651	0.72 708	0.17 681	0.12 645	0.18 683	0.15 663	0.25 707	0.23 714

SGM-ForestM	1.36 766	0.28 664	0.79 668	0.26 612	0.16 543	2.26 781	1.00 774	1.42 772	1.46 773	2.38 790	2.05 772	5.95 795	2.66 786	2.95 785	2.46 785	0.17 681	0.18 707	0.18 683	0.18 692	0.15 626	0.18 669

PS-NSSS	0.32 607	0.30 680	0.46 513	0.23 478	0.17 568	0.33 565	0.24 577	0.57 664	0.41 545	0.37 583	0.52 638	0.35 537	0.30 583	0.80 692	0.30 578	0.17 681	0.14 668	0.21 703	0.15 663	0.15 626	0.13 595

XPNet_ROB	0.33 617	0.20 591	0.43 482	0.27 641	0.18 590	0.37 608	0.31 655	0.55 638	0.50 641	0.51 683	0.53 645	0.58 684	0.37 639	0.63 628	0.45 656	0.17 681	0.12 645	0.13 613	0.12 609	0.15 626	0.14 619

LALA_ROB	0.36 636	0.25 640	0.46 513	0.30 683	0.21 644	0.47 668	0.39 701	0.61 692	0.51 645	0.52 691	0.51 630	0.69 717	0.36 630	0.50 546	0.43 648	0.17 681	0.11 625	0.16 668	0.14 653	0.17 651	0.15 632

SGM-Forest	0.36 636	0.17 546	0.47 521	0.23 478	0.16 543	0.45 659	0.41 708	0.55 638	0.48 624	0.52 691	0.60 673	0.52 661	0.41 659	0.85 704	0.50 673	0.17 681	0.17 701	0.17 674	0.15 663	0.15 626	0.15 632
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MeshStereo	0.58 716	0.27 660	0.67 634	0.22 417	0.17 568	0.66 713	0.37 690	0.78 739	0.61 691	1.47 773	1.30 747	1.65 760	0.79 735	1.12 742	0.59 687	0.17 681	0.17 701	0.17 674	0.14 653	0.17 651	0.14 619
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	0.92 751	0.28 664	0.67 634	0.27 641	0.25 691	0.87 740	0.53 735	1.13 763	1.87 777	1.70 778	3.06 785	2.75 780	1.42 769	1.27 755	1.09 744	0.18 692	0.19 715	0.19 692	0.20 700	0.18 666	0.20 689

AIO-test2	0.20 385	0.20 591	0.36 380	0.26 612	0.15 510	0.22 360	0.16 262	0.42 479	0.42 553	0.16 255	0.29 386	0.15 247	0.11 157	0.26 369	0.13 216	0.18 692	0.06 290	0.10 493	0.11 570	0.07 225	0.07 287

HBP-ISP	0.33 617	0.30 680	0.72 653	0.22 417	0.16 543	0.32 554	0.22 528	0.54 628	0.44 577	0.41 633	0.49 620	0.33 513	0.38 643	0.73 663	0.25 532	0.18 692	0.19 715	0.24 713	0.20 700	0.16 634	0.13 595

DeepPrunerF	0.44 681	0.29 673	1.29 743	0.33 701	0.30 720	0.35 594	0.36 686	0.62 700	1.15 762	0.40 624	0.44 582	0.39 570	0.41 659	0.80 692	0.52 676	0.18 692	0.14 668	0.23 711	0.21 705	0.17 651	0.17 656

CBMV_ROB	0.33 617	0.18 561	0.53 570	0.21 341	0.14 446	0.33 565	0.20 467	0.51 587	0.45 589	0.51 683	0.55 653	0.45 621	0.42 668	0.71 655	0.32 592	0.18 692	0.19 715	0.23 711	0.21 705	0.14 611	0.15 632

PWCDC_ROB	0.38 653	0.30 680	0.60 603	0.33 701	0.20 636	0.42 642	0.19 414	0.58 673	0.89 735	0.42 643	1.26 746	0.36 542	0.34 620	0.50 546	0.38 619	0.18 692	0.11 625	0.11 552	0.09 481	0.19 679	0.13 595

WCMA_ROB	0.51 703	0.21 606	0.65 628	0.25 577	0.21 644	0.58 700	0.32 663	0.54 628	0.55 670	0.95 744	1.40 751	1.28 751	0.81 738	0.73 663	0.62 694	0.18 692	0.15 684	0.15 656	0.15 663	0.19 679	0.19 676

PM Graph cmp D40	0.87 746	0.32 696	0.71 652	0.29 670	0.33 726	0.86 738	0.58 740	0.98 758	1.71 776	1.59 775	3.40 787	2.11 768	1.16 757	1.24 751	0.90 726	0.19 699	0.20 724	0.19 692	0.21 705	0.18 666	0.21 699

PatchMatch Cens Cmp	1.16 763	0.27 660	0.62 614	0.26 612	0.24 682	1.06 751	0.64 747	1.33 768	2.62 785	1.67 777	3.54 789	4.92 790	1.75 775	1.52 768	1.62 768	0.19 699	0.19 715	0.19 692	0.20 700	0.17 651	0.19 676

PatchMatch Graph Cmp	1.00 753	0.31 688	0.84 686	0.28 665	0.32 724	0.84 735	0.59 743	1.04 759	2.17 782	1.74 779	4.02 791	2.63 777	1.19 760	1.24 751	1.53 767	0.19 699	0.19 715	0.19 692	0.21 705	0.18 666	0.22 706

PatchMatch		0.31 688		0.28 665		0.81 733		1.12 762		1.59 775		2.59 776		1.44 765		0.19 699		0.19 692		0.18 666

FINET	0.34 626	0.27 660	0.80 671	0.24 536	0.24 682	0.36 601	0.34 677	0.54 628	0.72 714	0.39 614	0.47 612	0.32 504	0.30 583	0.51 551	0.32 592	0.19 699	0.17 701	0.13 613	0.12 609	0.18 666	0.16 643

SAMSARA	0.56 710	0.39 720	0.80 671	0.60 759	0.46 745	1.00 749	1.23 783	0.67 722	0.68 707	0.71 722	0.54 648	0.89 731	0.57 707	0.81 696	0.62 694	0.19 699	0.22 731	0.18 683	0.18 692	0.27 721	0.25 723

NOSS_ROB	0.31 598	0.20 591	0.35 360	0.24 536	0.16 543	0.32 554	0.19 414	0.52 606	0.48 624	0.33 521	0.36 482	0.42 601	0.28 553	0.93 719	0.24 522	0.19 699	0.20 724	0.24 713	0.22 716	0.17 651	0.17 656

ISRNet	0.27 549	0.13 404	0.45 505	0.26 612	0.19 617	0.24 408	0.14 145	0.45 514	0.43 561	0.39 614	0.48 618	0.42 601	0.27 536	0.32 454	0.29 570	0.20 706	0.12 645	0.17 674	0.16 675	0.16 634	0.20 689

dad	0.28 570	0.31 688	0.44 492	0.21 341	0.14 446	0.30 524	0.20 467	0.33 348	0.49 633	0.44 656	0.44 582	0.45 621	0.21 434	0.41 513	0.26 546	0.20 706	0.11 625	0.20 701	0.11 570	0.14 611	0.10 510

TARStereo(FT)	0.57 713	0.36 707	1.06 718	0.45 739	0.25 691	0.89 743	1.27 784	0.66 715	0.59 681	0.51 683	0.91 725	1.08 739	0.57 707	0.84 701	0.84 718	0.21 708	0.15 684	0.25 718	0.18 692	0.25 707	0.15 632

2222	0.57 713	0.36 707	1.06 718	0.45 739	0.25 691	0.89 743	1.27 784	0.66 715	0.59 681	0.51 683	0.91 725	1.08 739	0.57 707	0.84 701	0.84 718	0.21 708	0.15 684	0.25 718	0.18 692	0.25 707	0.15 632

1111	0.79 743	0.31 688	1.57 756	0.39 726	0.28 709	1.14 758	0.99 773	0.83 748	0.96 750	0.97 747	1.11 737	1.23 748	1.18 759	1.73 774	1.70 773	0.21 708	0.18 707	0.22 709	0.21 705	0.29 727	0.26 725

PVD	0.58 716	0.34 702	0.84 686	0.39 726	0.31 723	0.59 703	0.47 725	0.80 743	1.25 765	0.92 737	1.09 735	0.79 724	0.82 739	0.85 704	0.76 709	0.21 708	0.18 707	0.22 709	0.18 692	0.27 721	0.35 742

CSAN	0.50 699	0.35 704	0.78 661	0.36 716	0.23 674	0.56 696	0.59 743	0.61 692	0.70 711	0.64 714	0.78 710	0.65 706	0.60 713	1.38 763	0.62 694	0.21 708	0.17 701	0.20 701	0.20 700	0.18 666	0.18 669

PDISCO_ROB	0.43 675	0.30 680	0.67 634	0.43 733	0.36 732	0.67 714	0.32 663	0.72 731	0.76 719	0.43 649	0.53 645	0.63 703	0.40 655	0.66 641	0.47 664	0.21 708	0.12 645	0.21 703	0.19 698	0.25 707	0.20 689

UHP(FT)	0.68 727	0.42 727	1.12 728	0.43 733	0.27 702	1.09 753	0.64 747	0.77 736	1.20 763	0.94 740	1.17 741	1.08 739	0.82 739	1.06 735	1.04 736	0.22 714	0.24 738	0.31 737	0.27 735	0.29 727	0.23 714

fsdfsdds	1.26 765	0.33 699	1.44 750	0.43 733	0.59 757	2.19 780	1.14 781	1.28 767	2.36 783	2.10 788	4.10 792	3.15 783	1.94 778	1.09 739	1.28 759	0.22 714	0.19 715	0.34 745	0.25 726	0.36 742	0.34 740

mmmmmm	0.68 727	0.42 727	1.12 728	0.43 733	0.27 702	1.09 753	0.64 747	0.77 736	1.20 763	0.94 740	1.17 741	1.08 739	0.82 739	1.06 735	1.04 736	0.22 714	0.24 738	0.31 737	0.27 735	0.29 727	0.23 714

TARSTereo(ZeroShot)	1.99 779	0.26 651	2.90 777	0.33 701	1.30 785	3.07 785	2.37 791	2.20 787	4.84 795	3.25 794	6.38 798	4.33 787	3.05 788	1.33 760	1.21 756	0.23 717	0.18 707	0.24 713	0.81 784	0.29 727	1.26 786

TestStereooo	1.99 779	0.26 651	2.90 777	0.33 701	1.30 785	3.07 785	2.37 791	2.20 787	4.84 795	3.25 794	6.38 798	4.33 787	3.05 788	1.33 760	1.21 756	0.23 717	0.18 707	0.24 713	0.81 784	0.29 727	1.26 786

PStereo	0.26 538	0.37 714	0.34 349	0.21 341	0.13 394	0.25 428	0.25 595	0.33 348	0.47 612	0.26 382	0.17 227	0.29 467	0.34 620	0.35 479	0.37 615	0.23 717	0.15 684	0.17 674	0.13 638	0.23 701	0.21 699

FSD					0.24 682	0.27 463	0.27 616	0.31 320	0.29 382	0.26 382	0.27 364	0.28 456	0.27 536	0.28 404	0.26 546	0.23 717	0.22 731	0.27 721	0.26 731	0.25 707

DualNet (step1)	0.28 570	0.19 578	0.50 549	0.18 125	0.16 543	0.34 579	0.20 467	0.51 587	0.38 505	0.37 583	0.34 461	0.37 550	0.30 583	0.39 502	0.23 509	0.23 717	0.09 564	0.28 729	0.24 721	0.18 666	0.16 643

test_sample9	0.42 670	0.19 578	0.50 549	0.18 125	0.16 543	0.34 579	0.20 467	0.51 587	0.38 505	0.37 583	0.34 461	0.37 550	0.30 583	0.66 641	0.91 727	0.23 717	1.82 798	0.28 729	0.24 721	0.18 666	0.16 643

test_sample8	0.49 695	0.19 578	0.50 549	0.18 125	0.16 543	0.34 579	0.20 467	0.55 638	0.34 449	0.62 710	0.38 506	1.15 746	0.67 725	0.66 641	0.91 727	0.23 717	1.82 798	0.28 729	0.24 721	0.18 666	0.16 643

SDNR	0.42 670	0.21 606	0.82 678	0.21 341	0.18 590	1.27 765	0.17 314	0.50 569	0.49 633	0.42 643	0.81 713	0.38 558	0.27 536	1.19 746	0.38 619	0.23 717	0.24 738	0.17 674	0.13 638	0.17 651	0.20 689

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 703	0.50 741	0.86 691	0.39 726	0.24 682	0.84 735	0.55 737	0.56 654	0.62 693	0.60 707	0.68 695	0.62 695	0.42 668	1.13 744	0.43 648	0.23 717	0.27 745	0.27 721	0.35 745	0.25 707	0.29 731

MSMD_ROB	0.60 720	0.33 699	0.61 606	0.30 683	0.25 691	0.86 738	0.35 681	0.55 638	0.67 704	1.10 754	1.49 756	1.76 763	0.97 751	0.88 710	0.49 667	0.23 717	0.21 727	0.27 721	0.27 735	0.25 707	0.24 721

FC-DCNN v2	0.71 732	0.30 680	0.67 634	0.32 695	0.27 702	0.84 735	0.39 701	0.84 750	0.85 734	1.44 769	1.64 763	2.09 767	1.28 766	1.06 735	0.80 716	0.24 727	0.22 731	0.27 721	0.26 731	0.26 716	0.25 723

FCDSN-DC	0.63 722	0.31 688	0.61 606	0.36 716	0.30 720	0.65 711	0.37 690	0.66 715	0.68 707	1.14 756	1.54 760	1.71 762	1.26 764	0.92 717	0.64 700	0.24 727	0.22 731	0.27 721	0.26 731	0.27 721	0.27 730
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.70 731	0.30 680	0.69 641	0.32 695	0.27 702	0.81 733	0.39 701	0.79 742	0.82 726	1.41 765	1.58 762	1.98 765	1.26 764	1.02 732	0.77 712	0.24 727	0.22 731	0.27 721	0.26 731	0.26 716	0.26 725

PSMNet-RUCA	0.37 646	0.41 725	0.66 633	0.46 743	0.41 737	0.34 579	0.25 595	0.57 664	0.45 589	0.39 614	0.52 638	0.43 605	0.33 611	0.41 513	0.29 570	0.25 730	0.14 668	0.33 744	0.21 705	0.31 734	0.22 706

Anonymous_2	0.37 646	0.21 606	0.47 521	0.20 276	0.21 644	0.42 642	0.26 609	0.38 424	0.29 382	0.33 521	0.30 402	0.44 616	0.38 643	0.36 488	0.29 570	0.26 731	0.29 749	0.44 755	1.41 792	0.34 738	0.21 699

UDG	0.40 665	0.46 732	0.49 538	0.40 729	0.35 730	0.47 668	0.27 616	0.54 628	0.47 612	0.39 614	0.45 595	0.59 686	0.44 673	0.46 529	0.39 627	0.26 731	0.19 715	0.48 757	0.22 716	0.34 738	0.26 725

ccnet	0.42 670	0.31 688	0.48 532	0.27 641	0.32 724	0.60 706	0.32 663	0.65 709	0.46 607	0.53 697	0.66 691	0.56 676	0.45 676	0.72 661	0.61 692	0.26 731	0.19 715	0.24 713	0.21 705	0.26 716	0.22 706

PASM	0.45 684	0.35 704	0.90 697	0.35 714	0.33 726	0.39 625	0.38 696	0.50 569	0.61 691	0.52 691	0.51 630	0.62 695	0.45 676	0.93 719	0.48 665	0.26 731	0.29 749	0.29 733	0.33 743	0.29 727	0.26 725

ELAS	0.74 737	0.36 707	0.85 690	0.36 716	0.33 726	1.36 769	0.77 761	0.93 754	0.92 743	1.41 765	1.53 759	1.16 747	1.17 758	0.95 724	1.03 734	0.26 731	0.25 742	0.28 729	0.28 740	0.31 734	0.30 732
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
nnnnnnn	0.74 737	0.33 699	1.35 746	0.42 731	0.35 730	0.79 731	0.46 720	0.82 747	1.08 757	1.05 751	1.50 757	1.57 758	0.98 752	1.12 742	1.09 744	0.27 736	0.25 742	0.32 740	0.31 742	0.34 738	0.32 738

GANetREF_RVC	0.43 675	0.47 734	0.69 641	0.38 724	0.20 636	0.51 683	0.48 729	0.66 715	0.66 701	0.46 664	0.46 605	0.50 651	0.44 673	0.90 715	0.39 627	0.27 736	0.21 727	0.32 740	0.18 692	0.27 721	0.22 706
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	0.66 725	0.89 771	1.59 757	0.77 767	1.21 783	0.51 683	0.23 555	0.59 679	0.72 714	0.69 721	0.61 680	0.69 717	0.91 747	0.79 688	0.48 665	0.27 736	0.12 645	0.73 769	0.30 741	0.65 762	0.40 746

ELAS_RVC	0.74 737	0.36 707	1.00 711	0.37 722	0.33 726	0.88 741	0.93 770	0.83 748	1.08 757	1.35 761	1.33 750	1.24 749	1.33 768	1.06 735	0.95 730	0.27 736	0.25 742	0.29 733	0.27 735	0.30 733	0.30 732
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoSA	0.81 744	0.37 714	1.08 722	0.51 752	0.65 762	0.67 714	1.44 787	0.74 733	1.06 755	0.54 699	1.67 764	0.49 643	1.78 776	0.96 725	1.69 772	0.28 740	0.43 764	0.27 721	0.51 762	0.40 746	0.58 760

BEATNet-Init1	4.73 797	2.61 791	13.29 812	0.58 757	0.53 753	10.12 805	3.33 796	4.83 800	5.01 798	8.75 807	8.51 801	14.08 816	7.60 803	7.70 806	5.34 801	0.28 740	0.28 748	0.34 745	0.37 749	0.57 755	0.45 749

MANE	1.41 768	0.36 707	0.74 658	0.43 733	0.41 737	2.16 779	0.80 763	2.39 790	3.38 788	2.22 789	3.06 785	3.54 785	2.73 787	2.15 782	1.94 780	0.28 740	0.27 745	0.30 735	0.46 756	0.28 726	0.34 740

CAS	0.15 250	0.07 4	0.21 170	0.41 730	0.16 543	0.20 293	0.18 365	0.22 139	0.19 186	0.15 226	0.19 260	0.11 118	0.09 46	0.14 45	0.13 216	0.29 743	0.04 2	0.06 61	0.04 1	0.06 130	0.14 619

MFN_U_SF_RVC	0.56 710	0.51 743	1.19 734	0.38 724	0.22 661	0.69 717	0.27 616	0.80 743	0.67 704	0.73 723	0.74 705	0.87 728	0.61 722	0.81 696	0.76 709	0.29 743	0.27 745	0.32 740	0.37 749	0.32 737	0.31 735

PMTNet	0.15 250	0.08 49	0.23 204	0.15 7	0.09 79	0.23 385	0.16 262	0.25 209	0.23 287	0.17 275	0.21 292	0.16 271	0.14 289	0.22 292	0.13 216	0.29 743	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.07 225	0.06 178

DStereoFS	0.84 745	0.66 759	0.80 671	0.53 756	0.50 749	1.23 763	0.55 737	0.94 755	1.32 767	0.89 734	1.32 748	1.04 738	2.32 784	1.29 758	1.14 746	0.31 746	0.35 758	0.30 735	0.39 752	0.34 738	0.60 763

NVStereoNet_ROB	0.67 726	0.49 740	0.83 681	0.48 745	0.40 736	0.51 683	0.46 720	0.70 728	0.77 721	0.84 732	1.72 765	1.02 737	0.83 742	1.23 750	0.79 715	0.32 747	0.38 760	0.40 753	0.46 756	0.36 742	0.41 747
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	0.41 667	0.50 741	0.48 532	0.44 738	0.39 734	0.46 661	0.32 663	0.50 569	0.43 561	0.45 660	0.52 638	0.57 681	0.36 630	0.48 537	0.33 599	0.33 748	0.21 727	0.55 761	0.25 726	0.37 744	0.32 738

CC-Net-ROB	0.43 675	0.47 734	0.65 628	0.37 722	0.23 674	0.51 683	0.29 639	0.66 715	0.49 633	0.46 664	0.51 630	0.48 637	0.38 643	0.96 725	0.35 608	0.34 749	0.23 736	0.55 761	0.25 726	0.31 734	0.20 689

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 385	0.72 762	0.70 647	0.17 67	0.08 43	0.15 85	0.15 205	0.18 51	0.16 111	0.13 172	0.12 110	0.09 38	0.08 19	0.16 133	0.13 216	0.35 750	0.04 2	0.08 306	0.07 281	0.11 534	0.23 714

SQANet	0.40 665	0.48 736	0.67 634	0.48 745	0.39 734	0.48 674	0.22 528	0.51 587	0.43 561	0.40 624	0.47 612	0.47 631	0.33 611	0.54 571	0.32 592	0.36 751	0.15 684	0.40 753	0.21 705	0.45 749	0.31 735

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 636	0.36 707	0.53 570	0.34 705	0.19 617	0.51 683	0.24 577	0.55 638	0.38 505	0.41 633	0.47 612	0.47 631	0.27 536	0.73 663	0.30 578	0.36 751	0.19 715	0.27 721	0.17 685	0.26 716	0.23 714

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 727	0.64 757	1.06 718	0.45 739	0.27 702	1.40 772	0.58 740	0.78 739	0.92 743	0.84 732	0.86 719	0.88 730	0.68 727	1.33 760	0.68 705	0.37 753	0.29 749	0.34 745	0.36 748	0.43 747	0.37 743

MADNet+	1.01 756	1.16 782	4.72 788	0.70 764	0.47 746	1.24 764	0.96 771	0.97 757	0.89 735	0.65 716	0.77 709	0.87 728	0.85 745	2.09 780	1.68 770	0.38 754	0.39 761	0.31 737	0.27 735	0.43 747	0.39 745

Consistency-Raft	0.55 709	0.48 736	1.02 714	0.45 739	0.49 748	0.49 679	0.47 725	0.72 731	0.72 714	0.45 660	0.82 715	0.47 631	0.60 713	0.50 546	0.63 697	0.39 755	0.39 761	0.44 755	0.51 762	0.52 752	0.37 743

UHP(ZeroShot)	4.71 794	0.60 752	7.05 797	0.48 745	0.70 764	9.17 802	2.53 793	5.32 802	14.17 814	8.26 805	14.83 813	9.91 806	8.72 804	4.02 797	3.96 791	0.41 756	0.31 752	0.37 748	0.56 769	1.09 781	1.78 790

UHP	4.71 794	0.60 752	7.05 797	0.48 745	0.70 764	9.17 802	2.53 793	5.32 802	14.17 814	8.26 805	14.83 813	9.91 806	8.72 804	4.02 797	3.96 791	0.41 756	0.31 752	0.37 748	0.56 769	1.09 781	1.78 790

JetBlue	1.14 762	0.76 764	2.36 770	0.59 758	0.75 768	3.04 784	1.78 789	1.11 761	0.90 737	0.94 740	1.10 736	1.66 761	1.28 766	2.09 780	1.72 774	0.43 758	0.36 759	0.38 750	0.38 751	0.58 756	0.56 757

otaku	0.57 713	0.62 756	0.87 693	0.63 761	0.44 743	0.73 721	0.37 690	0.65 709	0.66 701	0.51 683	0.75 706	0.66 710	0.45 676	0.69 648	0.46 662	0.53 759	0.34 757	0.55 761	0.35 745	0.60 757	0.45 749

DGSMNet	0.61 721	0.29 673	0.91 698	0.51 752	0.70 764	0.62 709	1.38 786	0.59 679	0.55 670	0.37 583	0.61 680	0.52 661	0.33 611	0.65 637	0.43 648	0.53 759	0.60 784	0.67 766	0.61 773	0.63 759	0.61 767

ACVNet_1	0.72 733	0.81 766	1.37 748	0.72 765	0.53 753	0.77 726	0.42 711	0.85 753	0.90 737	0.74 726	0.75 706	1.32 753	0.72 731	1.02 732	0.55 680	0.54 761	0.31 752	0.71 768	0.35 745	0.64 761	0.45 749

anonymity	0.56 710	0.54 748	0.70 647	0.47 744	0.61 759	0.56 696	0.43 713	0.69 726	0.49 633	0.63 712	0.55 653	0.54 670	0.60 713	0.61 613	0.57 681	0.55 762	0.53 777	0.50 758	0.54 766	0.51 751	0.56 757

Ntro	0.58 716	0.64 757	0.92 700	0.66 762	0.50 749	0.77 726	0.36 686	0.66 715	0.70 711	0.50 678	0.59 668	0.65 706	0.51 697	0.75 672	0.45 656	0.56 763	0.32 755	0.56 764	0.34 744	0.63 759	0.46 752

SGM+DAISY	0.87 746	0.66 759	1.30 744	0.51 752	0.60 758	1.03 750	0.84 767	0.76 735	0.73 717	1.39 763	1.51 758	1.31 752	1.22 762	1.11 740	1.08 739	0.57 764	0.53 777	0.51 760	0.51 762	0.54 753	0.61 767

SPS-STEREO	0.69 730	0.61 755	0.98 709	0.52 755	0.57 755	0.74 722	0.50 732	0.78 739	0.62 693	0.95 744	0.86 719	0.94 732	0.70 729	1.01 731	0.87 723	0.58 765	0.51 774	0.50 758	0.50 761	0.55 754	0.58 760
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-7	1.01 756	0.89 771	0.93 702	0.83 771	0.66 763	1.18 759	0.81 765	1.40 771	1.57 774	1.11 755	1.76 767	1.45 755	1.19 760	1.50 767	1.14 746	0.61 766	0.62 787	0.70 767	0.68 776	0.66 764	0.60 763

ACVNet_2	0.89 748	0.87 770	1.25 739	0.82 769	0.62 760	0.97 748	0.62 746	1.14 764	1.42 770	1.00 748	1.40 751	1.47 756	0.84 743	1.11 740	0.66 703	0.61 766	0.43 764	0.78 772	0.49 759	0.75 768	0.52 755

MFMNet_re	0.72 733	0.76 764	0.99 710	0.62 760	0.70 764	0.77 726	0.67 751	0.75 734	0.83 730	0.78 730	0.86 719	0.69 717	0.78 734	0.71 655	0.61 692	0.66 768	0.59 783	0.61 765	0.58 772	0.68 765	0.71 771

MonStereo1	0.93 752	0.56 749	0.82 678	0.69 763	0.58 756	1.37 770	0.35 681	0.94 755	1.25 765	0.93 739	1.90 768	1.52 757	2.10 781	1.27 755	0.77 712	0.69 769	0.33 756	0.75 770	0.47 758	0.70 766	0.57 759

GCST	0.47 689	0.60 752	0.57 590	1.04 779	0.48 747	0.38 616	0.11 29	0.40 450	0.32 425	0.41 633	0.34 461	0.29 467	0.17 366	0.46 529	0.19 416	0.69 769	0.42 763	0.79 774	0.62 774	0.62 758	0.46 752

light-stereo	2.37 784	0.69 761	3.61 780	3.84 795	3.41 791	4.04 787	0.31 655	2.13 786	1.45 772	3.61 796	6.33 797	6.90 803	0.63 723	4.83 800	1.28 759	0.71 771	0.74 793	0.32 740	0.39 752	1.20 785	0.96 780

IMH-64-1	0.91 749	0.86 768	0.84 686	0.97 774	0.75 768	0.92 746	0.71 753	1.27 765	1.10 759	0.89 734	1.45 753	1.14 744	0.96 749	1.19 746	0.84 718	0.74 772	0.51 774	0.97 777	0.55 767	0.84 771	0.60 763

IMH-64	0.91 749	0.86 768	0.84 686	0.97 774	0.75 768	0.92 746	0.71 753	1.27 765	1.10 759	0.89 734	1.45 753	1.14 744	0.96 749	1.19 746	0.84 718	0.74 772	0.51 774	0.97 777	0.55 767	0.84 771	0.60 763

TorneroNet-64	1.43 769	1.03 777	1.20 735	1.10 780	0.86 777	2.26 781	0.73 756	1.84 780	3.84 793	1.25 758	2.25 776	2.69 779	1.42 769	1.76 777	1.43 763	0.76 774	0.50 772	1.09 782	0.66 775	1.23 787	0.76 776

WAO-6	1.07 760	0.93 774	0.92 700	0.96 773	0.78 771	1.28 766	0.75 758	1.34 769	2.00 780	1.02 750	1.54 760	1.59 759	1.22 762	1.31 759	1.14 746	0.78 775	0.55 780	1.02 781	0.75 781	0.83 770	0.69 770

RainbowNet	0.72 733	0.89 771	1.02 714	0.82 769	0.63 761	0.78 729	0.52 733	0.81 745	0.93 747	0.60 707	0.79 711	0.80 725	0.60 713	0.80 692	0.57 681	0.78 775	0.55 780	0.78 772	0.49 759	0.76 769	0.58 760

DStereoO	0.46 686	0.32 696	0.51 559	0.36 716	0.29 719	0.38 616	0.45 717	0.55 638	0.60 687	0.47 671	0.49 620	0.48 637	0.73 732	0.59 602	0.69 706	0.81 777	0.18 707	0.38 750	0.19 698	0.46 750	0.20 689

Dean	1.17 764	1.04 778	1.49 753	1.03 778	0.78 771	1.20 762	0.77 761	1.48 775	1.96 778	1.28 759	1.99 771	2.15 769	1.14 754	1.25 753	1.00 733	0.81 777	0.60 784	1.01 780	0.69 777	0.92 777	0.74 774

TorneroNet	2.22 781	1.08 779	1.24 738	1.14 784	0.90 778	5.58 791	0.80 763	2.12 785	8.69 802	2.58 791	5.42 795	3.88 786	1.97 779	1.78 779	1.87 777	0.86 779	0.54 779	1.15 786	0.74 780	1.23 787	0.85 779

PWCK	1.00 753	1.17 783	1.70 762	0.91 772	0.41 737	1.19 761	0.92 769	1.10 760	1.14 761	1.16 757	1.14 739	1.25 750	0.88 746	1.75 776	1.04 736	0.87 780	0.50 772	0.87 775	0.53 765	0.96 778	0.52 755

WAO-8	1.46 771	1.10 780	1.09 723	1.10 780	0.84 775	2.06 776	0.75 758	1.84 780	3.83 791	1.44 769	2.21 774	2.15 769	1.43 771	3.17 786	1.19 752	0.91 781	0.65 789	1.09 782	0.79 782	0.90 775	0.71 771

Venus	1.46 771	1.10 780	1.09 723	1.10 780	0.84 775	2.06 776	0.75 758	1.84 780	3.83 791	1.44 769	2.21 774	2.15 769	1.43 771	3.17 786	1.19 752	0.91 781	0.65 789	1.09 782	0.79 782	0.90 775	0.71 771

LVE	1.13 761	1.02 776	1.28 742	1.01 776	0.80 774	1.29 767	0.81 765	1.47 774	1.96 778	1.07 753	1.90 768	1.90 764	1.01 753	1.48 766	0.91 727	0.93 783	0.61 786	0.94 776	0.69 777	0.87 773	0.75 775

JetRed	2.30 783	2.64 792	6.12 794	1.12 783	1.38 788	5.85 798	3.29 795	1.99 783	1.67 775	1.98 786	1.95 770	2.16 772	1.60 774	2.48 784	4.10 793	1.05 784	1.60 797	1.09 782	1.01 790	1.67 792	1.28 788

UNDER WATER	1.59 774	1.22 785	2.36 770	1.38 786	1.03 780	1.67 775	1.10 778	1.54 778	3.63 789	1.44 769	1.47 755	2.85 781	2.25 783	1.67 772	1.94 780	1.06 785	0.62 787	1.31 788	0.93 788	1.21 786	1.02 783

IMH	1.05 759	0.95 775	1.00 711	1.01 776	0.78 771	1.11 755	0.68 752	1.38 770	1.43 771	1.00 748	1.72 765	1.43 754	1.14 754	1.73 774	0.89 725	1.09 786	0.55 780	0.99 779	0.57 771	0.87 773	0.62 769

UNDER WATER-64	1.55 773	1.19 784	2.52 773	1.31 785	0.95 779	2.12 778	1.21 782	1.45 773	3.19 787	1.43 768	1.32 748	2.64 778	2.04 780	1.63 771	1.83 776	1.11 787	0.67 791	1.28 787	0.92 787	1.19 784	1.02 783

notaker	1.45 770	1.34 786	1.48 751	1.40 787	1.07 781	1.18 759	0.85 768	1.48 775	1.40 769	1.51 774	3.46 788	2.40 774	1.81 777	1.76 777	1.45 766	1.11 787	0.69 792	1.38 789	0.87 786	1.31 789	0.97 782

ACVNet-4b	0.72 733	0.81 766	1.33 745	0.72 765	0.50 749	0.80 732	0.31 655	0.71 730	0.80 724	0.50 678	0.72 704	0.95 734	0.43 672	0.96 725	1.20 754	1.13 789	0.21 727	0.76 771	0.45 755	0.65 762	0.46 752

KSHMR	1.89 778	1.36 787	1.60 758	1.47 789	1.22 784	1.38 771	1.06 776	1.79 779	5.97 799	1.42 767	5.65 796	2.98 782	1.14 754	2.23 783	1.20 754	1.27 790	1.12 796	1.46 791	1.10 791	1.32 790	1.15 785

ktn	1.77 777	1.36 787	1.22 736	1.43 788	1.14 782	1.52 773	1.08 777	1.51 777	3.96 794	2.77 793	4.69 793	3.35 784	1.46 773	1.69 773	1.25 758	1.43 791	0.77 794	1.45 790	0.99 789	1.32 790	0.96 780

USTest	6.88 799	5.23 796	5.63 793	7.22 799	7.29 795	14.34 809	22.76 809	8.48 806	9.32 803	5.42 799	6.39 800	6.29 802	6.64 799	6.92 804	8.62 806	1.94 792	3.29 804	2.16 802	2.55 803	3.85 797	3.29 797

noway3	4.27 788	5.33 798	4.61 783	11.26 805	10.44 802	5.62 792	4.46 798	4.12 795	0.92 743	1.86 781	2.49 782	6.19 800	3.66 794	3.74 795	4.54 796	1.97 793	0.46 766	2.03 800	1.74 796	5.69 801	4.21 799

noway2	4.26 787	5.26 797	4.63 784	11.29 806	10.43 801	5.62 792	4.46 798	4.09 794	0.90 737	1.87 782	2.47 779	6.20 801	3.67 795	3.62 791	4.54 796	1.97 793	0.46 766	2.02 797	1.74 796	5.72 803	4.32 801

zzzz4	4.31 790	5.77 800	4.85 792	11.37 808	10.45 803	5.64 794	4.46 798	4.20 798	0.91 742	1.87 782	2.47 779	6.11 796	3.60 790	3.65 792	4.59 798	1.99 795	0.47 768	2.02 797	1.74 796	5.77 804	4.37 802

noway1	4.31 790	5.77 800	4.81 791	11.37 808	10.45 803	5.64 794	4.46 798	4.20 798	0.90 737	1.87 782	2.48 781	6.11 796	3.60 790	3.65 792	4.59 798	1.99 795	0.47 768	2.02 797	1.74 796	5.77 804	4.37 802

TCMNet-wrong-test	4.29 789	5.57 799	4.65 785	11.33 807	10.39 800	5.73 797	4.48 802	4.13 796	1.02 751	1.91 785	2.39 777	6.16 798	3.62 792	3.84 796	4.50 795	1.99 795	0.47 768	1.97 796	1.69 794	5.69 801	4.31 800

noway4	4.32 792	5.81 802	4.75 789	11.39 810	10.47 805	5.70 796	4.50 803	4.14 797	0.90 737	1.83 780	2.44 778	6.16 798	3.63 793	3.66 794	4.60 800	2.00 798	0.47 768	2.03 800	1.73 795	5.80 806	4.40 804

MADNet++	2.26 782	1.80 790	2.06 766	2.13 793	1.97 790	2.61 783	1.79 790	2.38 789	2.16 781	2.75 792	2.65 783	2.38 773	2.43 785	3.17 786	3.21 787	2.17 799	1.95 800	1.94 795	1.63 793	2.06 793	2.01 793

DLNR_Zeroshot_test	10.44 803	12.10 813	19.93 815	106.08 833	23.66 824	0.14 61	0.13 101	3.22 792	0.17 143	0.16 255	0.23 317	0.16 271	0.10 102	0.31 447	0.15 293	2.36 800	0.06 290	0.07 191	0.07 281	39.70 833	0.06 178

DLNR-FE	10.45 804	12.13 814	19.94 816	106.10 834	23.12 823	0.14 61	0.13 101	3.28 793	0.17 143	0.16 255	0.23 317	0.16 271	0.10 102	0.31 447	0.15 293	2.41 801	0.06 290	0.07 191	0.07 281	40.22 834	0.06 178

HanzoNet	2.97 785	1.69 789	2.29 769	1.74 790	1.33 787	1.53 774	1.03 775	1.99 783	2.64 786	5.51 800	5.16 794	5.90 794	6.82 801	4.32 799	3.29 788	3.16 802	2.02 802	1.92 793	2.87 804	2.24 794	1.89 792

Selective-IGEV-i1pa	5.57 798	7.99 804	4.76 790	0.80 768	0.45 744	12.99 807	3.60 797	9.25 808	7.43 801	6.97 802	9.87 805	8.94 804	7.26 802	14.66 817	5.65 802	3.55 803	1.08 795	1.93 794	0.72 779	0.73 767	2.79 796

DGTPSM_ROB	8.34 801	5.10 794	10.37 810	5.31 797	10.18 798	8.33 800	23.60 813	6.06 804	13.41 811	4.90 797	10.87 809	5.65 792	10.44 806	6.17 802	12.59 807	3.74 804	7.55 807	3.69 804	7.26 811	4.14 798	7.46 807

DPSMNet_ROB	8.40 802	5.11 795	10.49 811	5.58 798	10.25 799	8.34 801	23.62 814	6.07 805	13.45 812	4.93 798	10.88 810	5.66 793	10.44 806	6.24 803	12.64 808	3.98 805	7.61 808	3.76 805	7.30 812	4.20 799	7.51 808

DPSimNet_ROB	4.34 793	4.23 793	6.89 796	3.67 794	3.68 792	4.75 788	5.21 804	2.67 791	3.68 790	5.82 801	3.95 790	5.57 791	6.72 800	3.46 790	4.48 794	4.05 806	2.88 803	4.68 807	3.12 806	3.69 796	3.62 798

tt	4.71 794	0.10 177	3.94 781	2.06 792	1.53 789	10.14 806	16.88 808	9.27 809	4.98 797	1.39 763	1.02 733	4.68 789	4.90 797	3.35 789	5.86 803	5.76 807	9.15 814	2.24 803	2.53 802	3.10 795	1.32 789

PML	16.10 813	12.82 815	6.78 795	5.23 796	7.76 796	33.92 821	66.56 830	5.30 801	10.28 804	26.12 830	68.59 834	20.51 818	13.49 816	10.06 808	6.78 805	5.96 808	2.00 801	6.04 813	2.18 801	8.96 811	2.60 795

iinet-test	10.78 805	9.29 805	9.70 800	10.48 800	10.68 806	17.98 814	25.98 815	12.57 813	13.39 809	9.64 811	10.10 806	10.06 808	10.61 809	11.22 813	12.70 809	6.40 809	7.74 809	5.68 809	6.69 807	7.47 807	7.30 805

IINet	10.78 805	9.29 805	9.70 800	10.48 800	10.68 806	17.98 814	25.98 815	12.57 813	13.39 809	9.64 811	10.10 806	10.06 808	10.61 809	11.22 813	12.70 809	6.40 809	7.74 809	5.68 809	6.69 807	7.47 807	7.30 805

DPSM_ROB	11.49 808	9.87 811	10.35 808	11.13 803	11.31 808	19.11 817	27.51 818	13.37 816	14.21 816	10.31 813	11.06 811	10.96 814	11.27 814	11.96 815	13.59 812	6.78 811	8.19 812	6.03 811	7.09 809	7.93 809	7.73 810

DPSM	11.49 808	9.87 811	10.35 808	11.13 803	11.31 808	19.11 817	27.51 818	13.37 816	14.21 816	10.31 813	11.06 811	10.96 814	11.27 814	11.96 815	13.59 812	6.78 811	8.19 812	6.03 811	7.09 809	7.93 809	7.73 810

xxxxx1	15.27 810	9.54 808	10.31 805	20.13 814	18.88 813	17.08 810	23.03 810	10.36 810	10.99 805	9.21 808	9.62 802	10.74 811	10.61 809	10.72 809	13.89 814	7.97 813	9.20 815	31.85 831	44.72 832	12.84 812	13.69 812

tt_ll	15.27 810	9.54 808	10.31 805	20.13 814	18.88 813	17.08 810	23.03 810	10.36 810	10.99 805	9.21 808	9.62 802	10.74 811	10.61 809	10.72 809	13.89 814	7.97 813	9.20 815	31.85 831	44.72 832	12.84 812	13.69 812

ff	15.27 810	9.54 808	10.31 805	20.13 814	18.88 813	17.08 810	23.03 810	10.36 810	10.99 805	9.21 808	9.62 802	10.74 811	10.61 809	10.72 809	13.89 814	7.97 813	9.20 815	31.85 831	44.72 832	12.84 812	13.69 812

RAFT-FEzeroshot	23.10 817	19.88 821	20.56 817	22.49 818	22.75 819	38.38 822	55.50 826	26.84 823	28.66 823	20.60 824	22.10 820	22.05 822	22.74 821	24.00 822	27.37 825	13.59 816	16.48 820	12.14 814	14.28 815	15.96 818	15.54 819

RAFT-FE	23.10 817	19.88 821	20.56 817	22.49 818	22.75 819	38.38 822	55.50 826	26.84 823	28.66 823	20.60 824	22.10 820	22.05 822	22.74 821	24.00 822	27.37 825	13.59 816	16.48 820	12.14 814	14.28 815	15.96 818	15.54 819

CasAABBNet	23.10 817	19.86 819	20.64 819	22.47 817	22.73 817	38.41 825	55.50 826	26.89 826	28.70 825	20.61 826	22.15 822	22.08 825	22.75 823	23.99 820	27.36 823	13.59 816	16.48 820	12.14 814	14.27 814	15.95 816	15.53 818

Hybrid-DGEV	23.16 821	19.94 824	20.96 822	22.49 818	22.75 819	38.51 827	55.52 829	27.09 830	28.90 829	20.58 823	22.25 823	22.00 821	22.80 825	24.11 825	27.33 822	13.60 819	16.47 819	12.14 814	14.30 818	15.95 816	15.54 819

FlowAnything	23.14 820	19.87 820	20.79 820	22.50 821	22.74 818	38.39 824	55.46 823	26.89 826	28.72 826	20.77 828	22.29 825	22.07 824	22.72 820	23.99 820	27.41 827	13.60 819	16.55 825	12.15 818	14.36 819	15.97 820	15.52 817

Selective-RAFT-Error	23.16 821	19.93 823	20.87 821	22.54 822	22.81 822	38.52 828	55.47 824	27.01 829	28.83 827	20.66 827	22.25 823	22.09 826	22.80 825	24.09 824	27.36 823	13.61 821	16.48 820	12.15 818	14.28 815	15.99 821	15.57 822

LSM0	24.24 824	19.98 825	22.32 823	24.22 824	40.14 831	38.48 826	55.20 822	26.95 828	28.57 822	20.49 822	21.83 818	22.26 827	22.75 823	24.22 826	27.30 821	13.66 822	16.32 818	12.19 820	14.15 813	16.10 822	17.66 824

fast-reg	23.64 823	20.51 827	23.42 824	23.22 823	24.75 826	38.73 829	55.47 824	26.85 825	28.86 828	20.12 821	21.73 817	21.64 820	22.22 819	24.30 827	27.54 828	13.91 823	16.52 824	14.85 821	15.62 820	16.91 823	15.71 823

Anonymous_1	16.62 814	9.35 807	9.84 802	10.66 802	14.64 810	18.66 816	27.12 817	12.64 815	13.51 813	10.76 815	10.30 808	10.13 810	10.60 808	11.06 812	12.74 811	15.87 824	7.74 809	16.92 822	43.48 831	58.66 835	7.68 809

zzzzzz3	33.80 829	21.93 828	29.35 827	40.69 830	40.71 832	54.58 831	75.81 832	38.06 832	43.73 832	30.21 832	32.81 829	33.59 833	36.40 832	35.16 829	41.64 831	19.24 825	24.62 828	18.35 823	21.58 824	19.15 824	18.48 825

zzz1	33.83 830	21.95 829	29.58 828	40.69 830	40.71 832	54.57 830	75.77 831	38.08 833	43.79 833	30.23 833	32.84 830	33.61 834	36.40 832	35.19 830	41.64 831	19.25 826	24.62 828	18.36 824	21.58 824	19.16 825	18.49 826

Selective-IGEV-i16pa	30.47 828	41.93 834	4.02 782	0.49 750	0.37 733	96.94 835	0.74 757	60.26 836	58.76 834	17.24 817	64.39 833	38.26 835	49.53 834	106.11 836	26.15 820	19.96 827	3.42 805	4.39 806	1.81 800	0.39 745	14.22 816

LRCNet_RVC	10.90 807	14.34 816	9.35 799	15.35 811	8.04 797	1.08 752	0.34 677	8.78 807	0.70 711	12.63 816	16.05 815	9.85 805	6.54 798	8.57 807	6.34 804	20.27 828	5.40 806	23.70 828	21.88 828	14.87 815	13.83 815

zzzz2	34.86 831	30.12 832	31.42 829	34.23 826	34.22 829	58.04 832	83.74 833	40.88 834	43.54 830	31.10 834	33.46 831	32.70 831	33.88 830	35.86 831	41.00 829	20.48 829	24.86 830	18.45 825	21.67 826	24.07 827	23.42 830

noway5	34.86 831	30.12 832	31.42 829	34.23 826	34.22 829	58.04 832	83.74 833	40.88 834	43.54 830	31.10 834	33.46 831	32.70 831	33.88 830	35.86 831	41.00 829	20.48 829	24.86 830	18.45 825	21.67 826	24.07 827	23.42 830

HaxPig	17.72 815	20.22 826	19.73 814	16.53 812	16.51 811	9.27 804	9.33 805	14.34 818	13.27 808	18.65 818	18.70 816	17.35 817	16.77 817	17.04 818	16.45 817	22.05 831	20.89 826	22.27 827	21.53 823	21.29 826	22.13 829

MEDIAN_ROB	21.21 816	24.62 830	23.47 825	19.58 813	19.65 816	13.22 808	10.96 806	17.88 819	17.00 818	22.14 829	22.02 819	20.86 819	20.36 818	21.06 819	19.71 818	25.63 832	24.13 827	26.21 829	25.20 829	25.17 829	25.38 832

AVERAGE_ROB	25.43 825	29.06 831	27.24 826	24.63 825	24.20 825	17.73 813	12.61 807	22.29 822	21.39 821	26.79 831	26.16 828	25.20 828	24.64 829	25.07 828	23.53 819	29.96 833	28.40 832	30.60 830	29.58 830	29.72 830	29.84 833

RSGM-EC	29.65 826	17.75 817	10.04 803	35.31 828	33.15 827	26.42 819	46.65 820	19.89 820	17.74 819	18.92 819	23.36 826	30.14 829	23.59 827	41.87 833	45.99 833	59.56 834	34.38 833	33.25 834	20.37 821	34.97 831	19.60 827

acva	29.65 826	17.75 817	10.04 803	35.31 828	33.15 827	26.42 819	46.65 820	19.89 820	17.74 819	18.92 819	23.36 826	30.14 829	23.59 827	41.87 833	45.99 833	59.56 834	34.38 833	33.25 834	20.37 821	34.97 831	19.60 827

test_example2	101.33 833	108.28 835	68.15 832	98.43 832	106.93 834	89.75 834	102.43 835	36.80 831	97.65 835	129.04 836	130.15 835	65.26 836	66.62 835	92.11 835	80.24 835	144.10 836	199.48 835	81.81 836	103.01 835	125.01 836	101.27 834

ccccc		256.29 836		354.40 835	364.36 835	149.10 836		152.89 837		153.93 837		164.00 837		268.02 837		390.55 837	349.22 836	244.59 837	219.82 836	412.30 837

ASD4		6.65 803

Low-res two-view benchmark