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

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 94	0.09 96	0.18 99	0.18 115	0.09 63	0.13 35	0.16 237	0.25 184	0.21 216	0.11 74	0.16 183	0.09 36	0.11 137	0.13 17	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.07 257	0.04 1	0.05 37

DispViT+	0.12 94	0.07 4	0.19 115	0.15 7	0.16 518	0.10 19	0.12 46	0.26 206	0.23 262	0.13 147	0.11 61	0.10 70	0.08 19	0.21 247	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 11	0.08 44	0.13 1	0.18 115	0.10 139	0.13 35	0.12 46	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.13 106	0.10 70	0.10 95	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

2.75w_new	0.11 57	0.09 96	0.14 9	0.16 26	0.09 63	0.15 70	0.12 46	0.25 184	0.16 88	0.14 178	0.13 106	0.08 6	0.10 95	0.16 115	0.13 193	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.25w_new	0.11 57	0.09 96	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.19 225	0.10 12	0.22 119	0.17 119	0.14 178	0.12 86	0.10 70	0.11 137	0.17 134	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.25w	0.11 57	0.09 96	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.19 225	0.10 12	0.22 119	0.17 119	0.14 178	0.12 86	0.10 70	0.11 137	0.17 134	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

rgla	0.10 11	0.11 241	0.15 25	0.18 115	0.11 203	0.15 70	0.11 28	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.08 15	0.08 6	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

416test	0.10 11	0.10 158	0.15 25	0.18 115	0.11 203	0.15 70	0.11 28	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.09 18	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

test410_97500	0.10 11	0.09 96	0.17 80	0.18 115	0.10 139	0.16 118	0.09 4	0.18 49	0.13 36	0.09 18	0.09 18	0.09 36	0.08 19	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

test410	0.10 11	0.09 96	0.18 99	0.18 115	0.10 139	0.16 118	0.09 4	0.18 49	0.14 56	0.10 45	0.09 18	0.09 36	0.08 19	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

SCION-M(vits-remse)	0.12 94	0.08 44	0.40 408	0.27 615	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.10 479	0.08 500	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

SCION-Mon(vits-remp)	0.15 225	0.18 536	0.40 408	0.27 615	0.26 670	0.46 636	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

GELT-Stereo	0.13 144	0.09 96	0.16 54	0.20 258	0.14 421	0.14 49	0.15 183	0.33 323	0.23 262	0.14 178	0.11 61	0.11 108	0.11 137	0.16 115	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.05 7	0.05 37

small-0shot	0.10 11	0.09 96	0.18 99	0.16 26	0.09 63	0.09 4	0.16 237	0.14 12	0.12 25	0.08 2	0.15 162	0.08 6	0.08 19	0.11 2	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

anonymous	0.11 57	0.09 96	0.20 133	0.18 115	0.10 139	0.08 2	0.14 126	0.16 27	0.17 119	0.12 109	0.13 106	0.09 36	0.07 4	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

testmc14	0.10 11	0.07 4	0.14 9	0.18 115	0.07 3	0.16 118	0.14 126	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.13 106	0.10 70	0.08 19	0.12 9	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LGCAT	0.11 57	0.07 4	0.15 25	0.14 3	0.09 63	0.12 28	0.12 46	0.13 10	0.10 7	0.12 109	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.19 196	0.12 131	0.11 527	0.11 600	0.05 1	0.06 171	0.05 7	0.12 550

MCSU-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 9	0.17 58	0.07 3	0.16 118	0.15 183	0.17 36	0.16 88	0.12 109	0.13 106	0.12 144	0.08 19	0.15 84	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

derf	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.11 21	0.12 46	0.17 36	0.14 56	0.08 2	0.09 18	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.06 265	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.05 37

mm2	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.09 4	0.12 46	0.17 36	0.13 36	0.08 2	0.09 18	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.09 4	0.12 46	0.14 12	0.13 36	0.08 2	0.09 18	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

qqai	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.18 115	0.09 63	0.11 21	0.12 46	0.16 27	0.14 56	0.08 2	0.09 18	0.11 108	0.09 45	0.15 84	0.11 53	0.07 141	0.06 265	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

CAR	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.09 63	0.14 49	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.10 45	0.10 47	0.08 6	0.07 4	0.15 84	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MSE-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.09 63	0.14 49	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.09 18	0.10 47	0.08 6	0.07 4	0.15 84	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

monster-pro	0.10 11	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 11	0.08 44	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.14 126	0.17 36	0.14 56	0.08 2	0.11 61	0.12 144	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

TS12	0.12 94	0.08 44	0.17 80	0.21 318	0.09 63	0.19 225	0.14 126	0.23 142	0.16 88	0.14 178	0.19 235	0.12 144	0.13 226	0.17 134	0.15 268	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

aanet-new-70k	0.12 94	0.10 158	0.27 227	0.19 179	0.08 30	0.16 118	0.14 126	0.21 101	0.15 75	0.10 45	0.13 106	0.10 70	0.12 174	0.20 220	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

aanet-new-36k	0.12 94	0.12 305	0.28 244	0.19 179	0.08 30	0.17 161	0.15 183	0.22 119	0.18 142	0.11 74	0.14 146	0.10 70	0.11 137	0.17 134	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

aanet-new-34k	0.12 94	0.11 241	0.26 215	0.19 179	0.07 3	0.14 49	0.14 126	0.21 101	0.18 142	0.12 109	0.15 162	0.11 108	0.12 174	0.13 17	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 57	0.10 158	0.26 215	0.18 115	0.09 63	0.14 49	0.14 126	0.20 84	0.13 36	0.11 74	0.13 106	0.10 70	0.11 137	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.05 7	0.05 37

aanet-new-22k	0.12 94	0.11 241	0.28 244	0.20 258	0.08 30	0.15 70	0.13 89	0.22 119	0.19 162	0.12 109	0.14 146	0.12 144	0.12 174	0.15 84	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

aanet-new-8k	0.12 94	0.11 241	0.24 191	0.20 258	0.09 63	0.19 225	0.15 183	0.26 206	0.20 194	0.11 74	0.12 86	0.10 70	0.13 226	0.17 134	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 94	0.10 158	0.21 147	0.21 318	0.11 203	0.20 268	0.16 237	0.21 101	0.17 119	0.12 109	0.17 202	0.11 108	0.12 174	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 94	0.08 44	0.18 99	0.18 115	0.13 369	0.20 268	0.16 237	0.23 142	0.18 142	0.12 109	0.15 162	0.14 201	0.13 226	0.13 17	0.12 131	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 187	0.21 581	0.47 496	0.17 58	0.12 284	0.15 70	0.14 126	0.24 162	0.16 88	0.11 74	0.14 146	0.12 144	0.10 95	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.06 265	0.06 59	0.08 344	0.05 7	0.07 262

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 94	0.09 96	0.17 80	0.19 179	0.11 203	0.14 49	0.16 237	0.21 101	0.20 194	0.10 45	0.17 202	0.11 108	0.12 174	0.12 9	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.08 344	0.05 7	0.06 160

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 94	0.08 44	0.29 258	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.14 126	0.19 63	0.17 119	0.11 74	0.14 146	0.11 108	0.12 174	0.13 17	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.05 7	0.19 650

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 57	0.09 96	0.17 80	0.18 115	0.10 139	0.15 70	0.16 237	0.23 142	0.15 75	0.10 45	0.16 183	0.09 36	0.11 137	0.13 17	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.08 344	0.05 7	0.08 350

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 144	0.09 96	0.19 115	0.18 115	0.14 421	0.19 225	0.15 183	0.25 184	0.22 236	0.15 201	0.20 252	0.10 70	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 144	0.09 96	0.22 164	0.18 115	0.14 421	0.18 189	0.15 183	0.23 142	0.21 216	0.16 230	0.22 281	0.10 70	0.09 45	0.15 84	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 144	0.09 96	0.20 133	0.18 115	0.14 421	0.18 189	0.15 183	0.25 184	0.22 236	0.16 230	0.21 267	0.09 36	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 187	0.19 553	0.70 620	0.17 58	0.12 284	0.13 35	0.14 126	0.24 162	0.17 119	0.10 45	0.12 86	0.10 70	0.10 95	0.13 17	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.07 257	0.05 7	0.07 262

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 144	0.11 241	0.38 384	0.17 58	0.11 203	0.17 161	0.14 126	0.23 142	0.17 119	0.11 74	0.14 146	0.13 167	0.11 137	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.07 3	0.09 4	0.12 46	0.15 18	0.11 14	0.08 2	0.07 3	0.13 167	0.09 45	0.12 9	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.07 3	0.09 4	0.11 28	0.15 18	0.10 7	0.08 2	0.07 3	0.13 167	0.09 45	0.12 9	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 54	0.15 7	0.07 3	0.09 4	0.11 28	0.14 12	0.10 7	0.08 2	0.07 3	0.11 108	0.08 19	0.11 2	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LACA3	0.10 11	0.10 158	0.14 9	0.15 7	0.07 3	0.16 118	0.14 126	0.14 12	0.13 36	0.11 74	0.09 18	0.10 70	0.10 95	0.16 115	0.09 1	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1c-attn	0.12 94	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.07 3	0.15 70	0.15 183	0.24 162	0.17 119	0.13 147	0.15 162	0.16 246	0.13 226	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

Foundation-i1b	0.12 94	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.07 3	0.16 118	0.15 183	0.25 184	0.16 88	0.14 178	0.15 162	0.17 258	0.12 174	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 94	0.07 4	0.14 9	0.15 7	0.07 3	0.18 189	0.16 237	0.25 184	0.16 88	0.16 230	0.16 183	0.18 271	0.13 226	0.17 134	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.06 1	0.09 4	0.12 46	0.14 12	0.09 3	0.08 2	0.07 3	0.10 70	0.08 19	0.11 2	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

GeoVLM	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.15 70	0.12 46	0.17 36	0.13 36	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LACA2	0.10 11	0.11 241	0.20 133	0.16 26	0.07 3	0.16 118	0.13 89	0.17 36	0.14 56	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.09 1	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LACA1	0.09 1	0.10 158	0.13 1	0.16 26	0.07 3	0.15 70	0.12 46	0.15 18	0.11 14	0.09 18	0.07 3	0.09 36	0.10 95	0.13 17	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.05 37

Test_v1	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.09 63	0.13 35	0.13 89	0.22 119	0.16 88	0.09 18	0.10 47	0.08 6	0.08 19	0.14 39	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

gcap_with_dpt	0.12 94	0.09 96	0.21 147	0.18 115	0.13 369	0.18 189	0.16 237	0.24 162	0.20 194	0.16 230	0.21 267	0.09 36	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 9	0.17 58	0.09 63	0.09 4	0.14 126	0.10 2	0.14 56	0.07 1	0.09 18	0.07 2	0.07 4	0.11 2	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

Pro-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 9	0.17 58	0.10 139	0.17 161	0.13 89	0.11 3	0.13 36	0.10 45	0.09 18	0.08 6	0.06 1	0.22 267	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.08 344	0.05 7	0.05 37

BStereo	0.13 144	0.10 158	0.42 443	0.18 115	0.11 203	0.13 35	0.14 126	0.24 162	0.22 236	0.12 109	0.11 61	0.12 144	0.09 45	0.16 115	0.14 232	0.05 9	0.06 265	0.06 59	0.08 344	0.05 7	0.06 160

MatchStereo	0.11 57	0.08 44	0.23 180	0.16 26	0.07 3	0.09 4	0.12 46	0.20 84	0.17 119	0.10 45	0.15 162	0.08 6	0.08 19	0.14 39	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
Anonymus123	0.14 187	0.10 158	0.42 443	0.18 115	0.11 203	0.36 576	0.14 126	0.28 245	0.22 236	0.12 109	0.11 61	0.12 144	0.09 45	0.16 115	0.14 232	0.05 9	0.06 265	0.06 59	0.08 344	0.05 7	0.06 160

NLSM3	0.13 144	0.10 158	0.17 80	0.21 318	0.13 369	0.18 189	0.16 237	0.30 283	0.24 280	0.11 74	0.15 162	0.12 144	0.13 226	0.17 134	0.15 268	0.05 9	0.05 40	0.08 282	0.08 344	0.05 7	0.05 37

MonSter++	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.15 70	0.12 46	0.17 36	0.13 36	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

HiDET	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.15 7	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.19 63	0.15 75	0.10 45	0.09 18	0.11 108	0.09 45	0.15 84	0.13 193	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LCMNet	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.15 7	0.09 63	0.15 70	0.12 46	0.18 49	0.19 162	0.10 45	0.10 47	0.11 108	0.10 95	0.15 84	0.13 193	0.06 53	0.06 265	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

CSFM-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.08 30	0.16 118	0.13 89	0.21 101	0.11 14	0.11 74	0.11 61	0.10 70	0.10 95	0.14 39	0.11 53	0.07 141	0.06 265	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

VIP-Stereo	0.12 94	0.12 305	0.21 147	0.18 115	0.11 203	0.24 383	0.12 46	0.19 63	0.18 142	0.10 45	0.13 106	0.11 108	0.09 45	0.19 196	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

BridgeDepth	0.10 11	0.09 96	0.14 9	0.19 179	0.07 3	0.16 118	0.12 46	0.16 27	0.12 25	0.08 2	0.09 18	0.14 201	0.13 226	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	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
Zero-FE251	0.14 187	0.09 96	0.24 191	0.17 58	0.09 63	0.20 268	0.13 89	0.20 84	0.14 56	0.61 683	0.13 106	0.13 167	0.11 137	0.14 39	0.16 295	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

MonStereo	0.10 11	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.14 49	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 11	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.08 30	0.11 21	0.09 4	0.20 84	0.12 25	0.11 74	0.11 61	0.08 6	0.08 19	0.23 277	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 160

Replicate-Monster	0.12 94	0.10 158	0.32 295	0.16 26	0.08 30	0.17 161	0.10 12	0.22 119	0.19 162	0.11 74	0.10 47	0.10 70	0.09 45	0.19 196	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.08 350

AdaDepth	0.11 57	0.09 96	0.20 133	0.20 258	0.10 139	0.19 225	0.13 89	0.16 27	0.13 36	0.10 45	0.10 47	0.09 36	0.09 45	0.19 196	0.12 131	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.05 7	0.05 37

asda	0.11 57	0.11 241	0.16 54	0.17 58	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.24 162	0.16 88	0.11 74	0.11 61	0.08 6	0.10 95	0.15 84	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

asd	0.10 11	0.10 158	0.15 25	0.17 58	0.10 139	0.16 118	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.12 109	0.11 61	0.09 36	0.10 95	0.16 115	0.11 53	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 57	0.10 158	0.14 9	0.17 58	0.10 139	0.15 70	0.12 46	0.25 184	0.17 119	0.14 178	0.13 106	0.09 36	0.09 45	0.18 164	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

depthmonostereo	0.14 187	0.09 96	0.19 115	0.19 179	0.08 30	0.20 268	0.15 183	0.27 222	0.23 262	0.16 230	0.18 226	0.14 201	0.17 341	0.19 196	0.13 193	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.05 37

DVStereo	0.14 187	0.08 44	0.18 99	0.18 115	0.09 63	0.21 302	0.14 126	0.24 162	0.21 216	0.21 300	0.21 267	0.15 223	0.14 264	0.23 277	0.15 268	0.07 141	0.06 265	0.06 59	0.06 171	0.05 7	0.05 37

2.25w	0.11 57	0.09 96	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.10 12	0.19 63	0.18 142	0.14 178	0.17 202	0.09 36	0.10 95	0.18 164	0.13 193	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

4.25_new	0.11 57	0.11 241	0.16 54	0.17 58	0.10 139	0.17 161	0.12 46	0.21 101	0.14 56	0.12 109	0.13 106	0.09 36	0.10 95	0.15 84	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 57	0.11 241	0.16 54	0.17 58	0.10 139	0.17 161	0.12 46	0.21 101	0.14 56	0.12 109	0.13 106	0.09 36	0.10 95	0.15 84	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 57	0.11 241	0.16 54	0.17 58	0.10 139	0.17 161	0.12 46	0.21 101	0.14 56	0.12 109	0.13 106	0.09 36	0.10 95	0.15 84	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 11	0.10 158	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.12 109	0.12 86	0.08 6	0.11 137	0.16 115	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 57	0.10 158	0.15 25	0.18 115	0.09 63	0.15 70	0.15 183	0.20 84	0.15 75	0.12 109	0.13 106	0.10 70	0.09 45	0.17 134	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

3.75w	0.11 57	0.09 96	0.15 25	0.17 58	0.11 203	0.18 189	0.12 46	0.23 142	0.14 56	0.13 147	0.11 61	0.08 6	0.10 95	0.16 115	0.11 53	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 57	0.10 158	0.14 9	0.17 58	0.09 63	0.17 161	0.09 4	0.22 119	0.16 88	0.13 147	0.13 106	0.09 36	0.11 137	0.19 196	0.13 193	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3w_stereo	0.12 94	0.11 241	0.18 99	0.18 115	0.08 30	0.16 118	0.15 183	0.27 222	0.19 162	0.12 109	0.12 86	0.07 2	0.12 174	0.15 84	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

2w_stereo	0.11 57	0.10 158	0.15 25	0.18 115	0.08 30	0.16 118	0.14 126	0.27 222	0.20 194	0.14 178	0.14 146	0.08 6	0.11 137	0.13 17	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

1w_stereo	0.12 94	0.08 44	0.14 9	0.18 115	0.09 63	0.16 118	0.15 183	0.25 184	0.21 216	0.13 147	0.16 183	0.08 6	0.12 174	0.16 115	0.13 193	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

monsterstereo	0.11 57	0.09 96	0.14 9	0.19 179	0.12 284	0.14 49	0.12 46	0.25 184	0.17 119	0.13 147	0.16 183	0.08 6	0.09 45	0.19 196	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 57	0.09 96	0.13 1	0.17 58	0.12 284	0.15 70	0.11 28	0.23 142	0.15 75	0.14 178	0.12 86	0.08 6	0.09 45	0.21 247	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 57	0.06 1	0.17 80	0.15 7	0.11 203	0.16 118	0.13 89	0.21 101	0.16 88	0.11 74	0.15 162	0.09 36	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

LG-Stereo_L2	0.10 11	0.08 44	0.19 115	0.16 26	0.09 63	0.12 28	0.13 89	0.18 49	0.13 36	0.09 18	0.07 3	0.08 6	0.08 19	0.16 115	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 11	0.08 44	0.19 115	0.16 26	0.09 63	0.12 28	0.13 89	0.17 36	0.11 14	0.08 2	0.07 3	0.08 6	0.07 4	0.17 134	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test1	0.10 11	0.08 44	0.15 25	0.18 115	0.09 63	0.15 70	0.11 28	0.16 27	0.10 7	0.08 2	0.06 1	0.10 70	0.07 4	0.17 134	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MLG-Stereo	0.10 11	0.08 44	0.15 25	0.18 115	0.07 3	0.15 70	0.11 28	0.17 36	0.11 14	0.08 2	0.06 1	0.10 70	0.08 19	0.18 164	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.08 30	0.12 28	0.13 89	0.11 3	0.12 25	0.09 18	0.07 3	0.10 70	0.09 45	0.11 2	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

castereo++	0.13 144	0.10 158	0.18 99	0.18 115	0.10 139	0.27 438	0.13 89	0.23 142	0.23 262	0.11 74	0.13 106	0.16 246	0.10 95	0.18 164	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.04 1

MonSter	0.10 11	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.14 49	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 57	0.08 44	0.17 80	0.17 58	0.09 63	0.22 335	0.14 126	0.14 12	0.16 88	0.11 74	0.10 47	0.09 36	0.08 19	0.21 247	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

dual_stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 9	0.17 58	0.08 30	0.09 4	0.13 89	0.24 162	0.13 36	0.10 45	0.09 18	0.09 36	0.08 19	0.18 164	0.12 131	0.07 141	0.06 265	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

gcap-zeroshot	0.13 144	0.09 96	0.22 164	0.17 58	0.14 421	0.19 225	0.15 183	0.25 184	0.22 236	0.15 201	0.20 252	0.10 70	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

test_for_model	0.13 144	0.09 96	0.20 133	0.18 115	0.14 421	0.19 225	0.15 183	0.25 184	0.22 236	0.15 201	0.20 252	0.10 70	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 94	0.08 44	0.29 258	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.14 126	0.19 63	0.17 119	0.11 74	0.14 146	0.11 108	0.12 174	0.13 17	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.05 7	0.19 650

testlalala	0.13 144	0.09 96	0.22 164	0.17 58	0.14 421	0.19 225	0.15 183	0.25 184	0.22 236	0.15 201	0.20 252	0.10 70	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

LoS_RVC	0.13 144	0.10 158	0.19 115	0.18 115	0.16 518	0.20 268	0.18 340	0.20 84	0.17 119	0.13 147	0.19 235	0.12 144	0.15 284	0.17 134	0.13 193	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.12 550

DCANet-4	0.19 339	0.10 158	0.52 541	0.19 179	0.09 63	0.19 225	0.18 340	0.36 379	0.39 490	0.29 409	0.30 377	0.17 258	0.22 427	0.20 220	0.18 357	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 262

fff	0.19 339	0.13 379	0.40 408	0.18 115	0.09 63	0.19 225	0.18 340	0.35 360	0.43 536	0.29 409	0.30 377	0.18 271	0.28 528	0.20 220	0.18 357	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 262

csc	0.19 339	0.13 379	0.40 408	0.18 115	0.09 63	0.19 225	0.18 340	0.35 360	0.43 536	0.29 409	0.30 377	0.18 271	0.28 528	0.20 220	0.18 357	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 262

cscssc	0.19 339	0.13 379	0.40 408	0.18 115	0.09 63	0.19 225	0.18 340	0.35 360	0.43 536	0.29 409	0.30 377	0.18 271	0.28 528	0.20 220	0.18 357	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 262

416test1013	0.10 11	0.10 158	0.16 54	0.18 115	0.11 203	0.16 118	0.11 28	0.15 18	0.13 36	0.11 74	0.09 18	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.05 37

over-6	0.12 94	0.13 379	0.19 115	0.19 179	0.07 3	0.16 118	0.11 28	0.26 206	0.16 88	0.10 45	0.10 47	0.10 70	0.13 226	0.19 196	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 160

over v1	0.11 57	0.13 379	0.15 25	0.19 179	0.06 1	0.15 70	0.10 12	0.18 49	0.10 7	0.10 45	0.09 18	0.11 108	0.14 264	0.18 164	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 160

over-8	0.11 57	0.13 379	0.16 54	0.20 258	0.07 3	0.15 70	0.10 12	0.19 63	0.10 7	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.12 174	0.18 164	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 160

over-9	0.11 57	0.13 379	0.16 54	0.19 179	0.07 3	0.15 70	0.10 12	0.20 84	0.11 14	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.12 174	0.18 164	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 160

Anonymus	0.12 94	0.08 44	0.17 80	0.19 179	0.10 139	0.16 118	0.15 183	0.20 84	0.16 88	0.11 74	0.09 18	0.14 201	0.12 174	0.17 134	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.07 262

MGA	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.10 139	0.15 70	0.10 12	0.18 49	0.13 36	0.09 18	0.09 18	0.09 36	0.07 4	0.15 84	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160

DF	0.13 144	0.09 96	0.21 147	0.18 115	0.10 139	0.17 161	0.15 183	0.25 184	0.17 119	0.13 147	0.22 281	0.19 291	0.11 137	0.20 220	0.14 232	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.06 113	0.06 160

LiteMatch*	0.11 57	0.07 4	0.22 164	0.16 26	0.10 139	0.13 35	0.13 89	0.18 49	0.14 56	0.09 18	0.09 18	0.09 36	0.10 95	0.14 39	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.06 160

aanet-new-90k	0.12 94	0.11 241	0.28 244	0.20 258	0.09 63	0.15 70	0.14 126	0.22 119	0.16 88	0.09 18	0.11 61	0.09 36	0.12 174	0.20 220	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

aanet-new-60k	0.12 94	0.11 241	0.32 295	0.20 258	0.08 30	0.16 118	0.13 89	0.19 63	0.17 119	0.11 74	0.12 86	0.11 108	0.11 137	0.19 196	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

aanet-new-32k	0.12 94	0.11 241	0.27 227	0.20 258	0.09 63	0.18 189	0.13 89	0.18 49	0.13 36	0.12 109	0.12 86	0.13 167	0.13 226	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

aanet-new-30k	0.12 94	0.11 241	0.27 227	0.20 258	0.09 63	0.18 189	0.13 89	0.18 49	0.13 36	0.12 109	0.12 86	0.13 167	0.13 226	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

aanet-new-24k	0.12 94	0.11 241	0.22 164	0.19 179	0.11 203	0.16 118	0.14 126	0.19 63	0.15 75	0.13 147	0.16 183	0.11 108	0.12 174	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.06 113	0.05 37

RT-Monster	0.15 225	0.08 44	0.21 147	0.17 58	0.14 421	0.20 268	0.11 28	0.29 262	0.32 400	0.24 334	0.22 281	0.17 258	0.13 226	0.18 164	0.14 232	0.07 141	0.06 265	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 262

DepthFocus	0.10 11	0.07 4	0.21 147	0.15 7	0.11 203	0.10 19	0.13 89	0.15 18	0.08 1	0.12 109	0.10 47	0.09 36	0.07 4	0.13 17	0.10 7	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.06 113	0.05 37

Foundation-i1	0.13 144	0.07 4	0.16 54	0.17 58	0.11 203	0.17 161	0.16 237	0.32 307	0.22 236	0.15 201	0.17 202	0.20 307	0.13 226	0.14 39	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

Selective-IGEV-i32	0.12 94	0.09 96	0.22 164	0.19 179	0.10 139	0.15 70	0.14 126	0.27 222	0.15 75	0.13 147	0.14 146	0.13 167	0.08 19	0.21 247	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.05 37

VMStereo-Base	0.13 144	0.08 44	0.22 164	0.15 7	0.09 63	0.18 189	0.13 89	0.24 162	0.25 296	0.14 178	0.22 281	0.17 258	0.12 174	0.19 196	0.13 193	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 262

BridgeDepth_RVC	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.13 1	0.07 3	0.16 118	0.10 12	0.20 84	0.14 56	0.09 18	0.10 47	0.09 36	0.12 174	0.13 17	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.05 81	0.06 113	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
252Zero-FE	0.14 187	0.07 4	0.17 80	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.11 28	0.21 101	0.19 162	0.77 703	0.11 61	0.08 6	0.08 19	0.13 17	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160

GASTEREO	0.13 144	0.12 305	0.21 147	0.23 453	0.10 139	0.18 189	0.15 183	0.26 206	0.18 142	0.17 250	0.16 183	0.11 108	0.13 226	0.19 196	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.07 257	0.06 113	0.06 160

MSCF	0.13 144	0.12 305	0.21 147	0.22 392	0.10 139	0.16 118	0.15 183	0.26 206	0.18 142	0.17 250	0.16 183	0.11 108	0.13 226	0.18 164	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.07 257	0.06 113	0.06 160

water-stereo	0.13 144	0.08 44	0.20 133	0.19 179	0.10 139	0.17 161	0.14 126	0.25 184	0.19 162	0.17 250	0.23 292	0.15 223	0.15 284	0.12 9	0.13 193	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.05 37

4.5_new	0.11 57	0.11 241	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.21 101	0.16 88	0.13 147	0.13 106	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.06 113	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 57	0.11 241	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.21 101	0.16 88	0.13 147	0.13 106	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.06 113	0.04 1

xyz-stereo-finetune2	0.17 264	0.11 241	0.26 215	0.16 26	0.09 63	0.27 438	0.19 389	0.27 222	0.20 194	0.22 310	0.28 347	0.21 321	0.22 427	0.37 466	0.22 463	0.06 53	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.06 113	0.07 262

xyz-stereo-finetune	0.16 242	0.12 305	0.23 180	0.16 26	0.08 30	0.23 360	0.20 442	0.29 262	0.31 388	0.19 277	0.22 281	0.19 291	0.15 284	0.29 399	0.20 414	0.06 53	0.06 265	0.08 282	0.06 171	0.06 113	0.06 160

xyz-stereo	1.40 736	0.10 158	17.09 780	0.18 115	0.07 3	4.78 756	0.18 340	0.29 262	0.34 424	0.36 550	2.81 757	0.40 560	0.29 543	0.56 560	0.24 497	0.07 141	0.05 40	0.09 384	0.06 171	0.06 113	0.05 37

MLG-Stereo_test3	0.10 11	0.08 44	0.16 54	0.17 58	0.08 30	0.16 118	0.12 46	0.17 36	0.12 25	0.10 45	0.07 3	0.10 70	0.08 19	0.14 39	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160

MLG-Stereo_test2	0.10 11	0.08 44	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.11 28	0.16 27	0.10 7	0.09 18	0.07 3	0.10 70	0.06 1	0.15 84	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.05 37

LG-G_1	0.11 57	0.08 44	0.18 99	0.18 115	0.07 3	0.21 302	0.09 4	0.19 63	0.11 14	0.10 45	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.19 196	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160

LG-G	0.11 57	0.08 44	0.18 99	0.18 115	0.07 3	0.21 302	0.09 4	0.19 63	0.11 14	0.10 45	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.19 196	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160

LGtest1	0.10 11	0.08 44	0.17 80	0.17 58	0.08 30	0.13 35	0.09 4	0.16 27	0.12 25	0.09 18	0.07 3	0.09 36	0.09 45	0.15 84	0.11 53	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.06 160

SGD-Stereo	0.11 57	0.08 44	0.17 80	0.17 58	0.07 3	0.17 161	0.13 89	0.18 49	0.16 88	0.11 74	0.13 106	0.11 108	0.12 174	0.18 164	0.11 53	0.08 317	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.04 1

Reg-Stereo(zero)	0.16 242	0.07 4	0.36 355	0.19 179	0.10 139	0.19 225	0.14 126	0.28 245	0.24 280	0.22 310	0.20 252	0.24 370	0.18 372	0.21 247	0.18 357	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.06 113	0.06 160

AIO_rvc	0.12 94	0.11 241	0.22 164	0.19 179	0.10 139	0.15 70	0.17 289	0.20 84	0.16 88	0.11 74	0.13 106	0.13 167	0.08 19	0.22 267	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 262

AIO_test	0.12 94	0.09 96	0.20 133	0.19 179	0.11 203	0.15 70	0.17 289	0.19 63	0.16 88	0.11 74	0.13 106	0.14 201	0.09 45	0.20 220	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

AIO-test1	0.19 339	0.14 433	0.41 433	0.27 615	0.15 485	0.21 302	0.16 237	0.39 411	0.36 454	0.17 250	0.26 330	0.18 271	0.13 226	0.28 379	0.14 232	0.07 141	0.06 265	0.10 468	0.11 545	0.06 113	0.09 425

castereo	0.14 187	0.10 158	0.19 115	0.18 115	0.10 139	0.20 268	0.19 389	0.30 283	0.27 319	0.13 147	0.18 226	0.16 246	0.16 309	0.15 84	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.06 113	0.05 37

GIP-stereo	0.12 94	0.09 96	0.20 133	0.19 179	0.11 203	0.16 118	0.14 126	0.29 262	0.18 142	0.11 74	0.16 183	0.13 167	0.09 45	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

SMoEStereo_RVC	0.13 144	0.10 158	0.22 164	0.19 179	0.10 139	0.19 225	0.17 289	0.19 63	0.19 162	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.11 137	0.24 293	0.16 295	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.06 160

999	0.14 187	0.08 44	0.24 191	0.19 179	0.11 203	0.20 268	0.17 289	0.24 162	0.18 142	0.13 147	0.16 183	0.14 201	0.11 137	0.36 463	0.15 268	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.07 262

ours_stereo	0.13 144	0.11 241	0.23 180	0.20 258	0.11 203	0.17 161	0.18 340	0.20 84	0.19 162	0.13 147	0.18 226	0.14 201	0.10 95	0.23 277	0.14 232	0.06 53	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.06 113	0.05 37

UGAM-zero	0.23 435	0.10 158	0.54 548	0.19 179	0.13 369	0.21 302	0.14 126	0.44 476	0.22 236	0.28 380	0.28 347	0.51 630	0.33 586	0.65 612	0.14 232	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.08 344	0.06 113	0.07 262

WCG-NET	0.14 187	0.09 96	0.23 180	0.18 115	0.08 30	0.18 189	0.17 289	0.21 101	0.28 338	0.18 269	0.21 267	0.15 223	0.12 174	0.18 164	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

GCAP-BAT	0.21 381	0.08 44	1.22 705	0.29 641	0.43 709	0.16 118	0.15 183	0.27 222	0.25 296	0.14 178	0.17 202	0.15 223	0.11 137	0.20 220	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.06 160

IGEV-Stereo++	0.11 57	0.08 44	0.15 25	0.19 179	0.11 203	0.14 49	0.10 12	0.22 119	0.18 142	0.10 45	0.13 106	0.10 70	0.11 137	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

Pointernet	0.13 144	0.07 4	0.27 227	0.19 179	0.11 203	0.20 268	0.12 46	0.31 295	0.24 280	0.15 201	0.15 162	0.13 167	0.11 137	0.17 134	0.13 193	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

AIO-Stereo	0.13 144	0.10 158	0.22 164	0.20 258	0.09 63	0.16 118	0.15 183	0.27 222	0.16 88	0.13 147	0.15 162	0.13 167	0.08 19	0.18 164	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.06 160

WCG-NET（raft）	0.14 187	0.09 96	0.23 180	0.17 58	0.08 30	0.19 225	0.16 237	0.23 142	0.26 308	0.18 269	0.19 235	0.20 307	0.12 174	0.21 247	0.12 131	0.06 53	0.06 265	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

RSM	0.12 94	0.09 96	0.20 133	0.20 258	0.09 63	0.16 118	0.15 183	0.23 142	0.18 142	0.13 147	0.13 106	0.15 223	0.09 45	0.21 247	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.05 37

RAFT-Stereo-weight	0.15 225	0.09 96	0.26 215	0.20 258	0.10 139	0.19 225	0.17 289	0.36 379	0.29 357	0.24 334	0.20 252	0.19 291	0.10 95	0.18 164	0.15 268	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.05 37

trnet	0.13 144	0.08 44	0.21 147	0.15 7	0.07 3	0.21 302	0.12 46	0.24 162	0.24 280	0.16 230	0.21 267	0.15 223	0.13 226	0.18 164	0.13 193	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.05 37

MoCha-V2	0.13 144	0.08 44	0.26 215	0.23 453	0.09 63	0.16 118	0.15 183	0.26 206	0.16 88	0.15 201	0.15 162	0.13 167	0.14 264	0.20 220	0.11 53	0.06 53	0.07 408	0.06 59	0.06 171	0.06 113	0.05 37

MSKI-zero shot	0.17 264	0.09 96	0.43 457	0.20 258	0.11 203	0.21 302	0.15 183	0.32 307	0.21 216	0.23 319	0.24 306	0.23 355	0.10 95	0.31 422	0.13 193	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.06 160

GCAPDPT-zeroshot	0.20 360	0.08 44	1.14 700	0.29 641	0.43 709	0.16 118	0.15 183	0.27 222	0.25 296	0.14 178	0.17 202	0.15 223	0.11 137	0.20 220	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.06 160

GCAP-Stereo	0.14 187	0.14 433	0.33 312	0.20 258	0.09 63	0.21 302	0.10 12	0.26 206	0.20 194	0.18 269	0.19 235	0.15 223	0.13 226	0.17 134	0.13 193	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.06 160

RAFT-Test	0.17 264	0.10 158	0.38 384	0.19 179	0.12 284	0.25 403	0.17 289	0.33 323	0.23 262	0.23 319	0.29 361	0.27 415	0.14 264	0.20 220	0.14 232	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.06 160

CAS	0.15 225	0.07 4	0.21 147	0.41 699	0.16 518	0.20 268	0.18 340	0.22 119	0.19 162	0.15 201	0.19 235	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.13 193	0.29 710	0.04 2	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.14 594

LoS	0.14 187	0.08 44	0.27 227	0.16 26	0.09 63	0.22 335	0.14 126	0.26 206	0.26 308	0.15 201	0.18 226	0.18 271	0.13 226	0.22 267	0.14 232	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.12 94	0.09 96	0.22 164	0.19 179	0.10 139	0.15 70	0.14 126	0.27 222	0.15 75	0.13 147	0.14 146	0.13 167	0.08 19	0.21 247	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.05 37

EGLCR-Stereo	0.13 144	0.08 44	0.20 133	0.18 115	0.09 63	0.21 302	0.13 89	0.27 222	0.21 216	0.13 147	0.10 47	0.15 223	0.09 45	0.20 220	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.06 160

MC-Stereo	0.14 187	0.09 96	0.25 205	0.21 318	0.09 63	0.18 189	0.16 237	0.23 142	0.19 162	0.18 269	0.23 292	0.16 246	0.13 226	0.22 267	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.05 37

RCA-Stereo	0.16 242	0.09 96	0.25 205	0.20 258	0.10 139	0.19 225	0.17 289	0.36 379	0.35 441	0.20 286	0.25 318	0.17 258	0.17 341	0.18 164	0.14 232	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.05 37

ADStereo(finetuned)	0.19 339	0.13 379	0.49 513	0.19 179	0.09 63	0.19 225	0.18 340	0.34 336	0.39 490	0.29 409	0.31 392	0.18 271	0.31 575	0.21 247	0.19 391	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.07 262

test-3	0.16 242	0.09 96	0.31 285	0.21 318	0.11 203	0.18 189	0.16 237	0.30 283	0.27 319	0.26 357	0.16 183	0.22 333	0.12 174	0.26 344	0.18 357	0.06 53	0.04 2	0.08 282	0.08 344	0.06 113	0.06 160

test_1	0.16 242	0.09 96	0.31 285	0.21 318	0.11 203	0.18 189	0.16 237	0.30 283	0.27 319	0.25 344	0.16 183	0.22 333	0.12 174	0.26 344	0.18 357	0.06 53	0.04 2	0.08 282	0.08 344	0.06 113	0.06 160

TRStereo	0.19 339	0.17 521	0.47 496	0.23 453	0.19 592	0.19 225	0.16 237	0.52 581	0.28 338	0.20 286	0.19 235	0.21 321	0.13 226	0.24 293	0.13 193	0.09 424	0.06 265	0.09 384	0.11 545	0.06 113	0.06 160

STrans-v2	0.24 466	0.13 379	0.54 548	0.21 318	0.12 284	0.23 360	0.21 473	0.47 510	0.28 338	0.31 459	0.42 532	0.36 517	0.35 601	0.62 596	0.23 484	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.06 113	0.06 160

TransformOpticalFlow	0.24 466	0.13 379	0.56 562	0.23 453	0.11 203	0.21 302	0.19 389	0.40 425	0.32 400	0.30 441	0.43 546	0.36 517	0.31 575	0.61 588	0.20 414	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.06 113	0.07 262

ASMatch	0.23 435	0.11 241	0.51 534	0.24 511	0.14 421	0.19 225	0.17 289	0.31 295	0.28 338	0.28 380	0.68 670	0.27 415	0.26 492	0.50 521	0.22 463	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.06 113	0.11 526

DEmStereo	0.26 513	0.09 96	0.47 496	0.19 179	0.12 284	0.30 499	0.25 570	0.28 245	0.36 454	0.36 550	0.58 640	0.25 382	0.48 666	0.53 539	0.44 628	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.06 113	0.07 262

RAFT-RH_RVC	0.25 494	0.11 241	0.45 480	0.21 318	0.12 284	0.25 403	0.14 126	0.27 222	0.27 319	0.38 573	1.15 714	0.23 355	0.17 341	0.57 564	0.24 497	0.07 141	0.05 40	0.10 468	0.07 257	0.06 113	0.07 262

RAFT-345	0.21 381	0.10 158	0.46 488	0.22 392	0.11 203	0.20 268	0.16 237	0.26 206	0.25 296	0.27 367	0.66 666	0.21 321	0.16 309	0.55 549	0.21 441	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.06 113	0.06 160

AnonymousM	0.17 264	0.19 553	0.24 191	0.18 115	0.10 139	0.18 189	0.17 289	0.30 283	0.23 262	0.26 357	0.20 252	0.18 271	0.14 264	0.19 196	0.14 232	0.09 424	0.06 265	0.38 716	0.15 638	0.06 113	0.05 37

cross-raft	0.17 264	0.12 305	0.41 433	0.23 453	0.10 139	0.20 268	0.24 552	0.33 323	0.23 262	0.23 319	0.28 347	0.29 442	0.15 284	0.17 134	0.15 268	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.05 37

test-1	0.17 264	0.11 241	0.40 408	0.23 453	0.13 369	0.22 335	0.23 530	0.34 336	0.26 308	0.20 286	0.24 306	0.22 333	0.14 264	0.16 115	0.20 414	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.06 113	0.08 350

CREStereo++_RVC	0.15 225	0.08 44	0.26 215	0.17 58	0.11 203	0.18 189	0.13 89	0.22 119	0.30 374	0.21 300	0.30 377	0.13 167	0.11 137	0.16 115	0.15 268	0.07 141	0.04 2	0.06 59	0.15 638	0.06 113	0.05 37
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	0.17 264	0.09 96	0.26 215	0.18 115	0.07 3	0.32 529	0.19 389	0.37 391	0.32 400	0.23 319	0.25 318	0.18 271	0.17 341	0.25 324	0.16 295	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.05 37

TANstereo	0.15 225	0.09 96	0.28 244	0.16 26	0.08 30	0.25 403	0.14 126	0.23 142	0.28 338	0.24 334	0.30 377	0.16 246	0.12 174	0.17 134	0.13 193	0.08 317	0.07 408	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 262

raftrobust	0.16 242	0.13 379	0.29 258	0.22 392	0.15 485	0.19 225	0.13 89	0.32 307	0.26 308	0.26 357	0.20 252	0.19 291	0.17 341	0.21 247	0.15 268	0.08 317	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.07 262

DCANet	0.18 290	0.13 379	0.40 408	0.19 179	0.09 63	0.19 225	0.18 340	0.34 336	0.39 490	0.29 409	0.31 392	0.18 271	0.23 441	0.20 220	0.19 391	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.07 262

EAI-Stereo	0.21 381	0.10 158	0.33 312	0.21 318	0.12 284	0.30 499	0.46 695	0.46 500	0.20 194	0.25 344	0.50 599	0.17 258	0.16 309	0.24 293	0.23 484	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.10 504	0.06 113	0.07 262

CFNet-RSSM	0.17 264	0.10 158	0.40 408	0.20 258	0.11 203	0.20 268	0.15 183	0.36 379	0.30 374	0.23 319	0.21 267	0.26 404	0.15 284	0.20 220	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.05 37

Gwc-CoAtRS	0.17 264	0.10 158	0.37 364	0.20 258	0.12 284	0.19 225	0.15 183	0.32 307	0.28 338	0.23 319	0.23 292	0.27 415	0.15 284	0.20 220	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.06 160

R-Stereo Train	0.18 290	0.09 96	0.32 295	0.22 392	0.12 284	0.22 335	0.19 389	0.42 454	0.19 162	0.31 459	0.45 570	0.20 307	0.14 264	0.18 164	0.15 268	0.08 317	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.06 160

RAFT-Stereo	0.18 290	0.09 96	0.32 295	0.22 392	0.12 284	0.22 335	0.19 389	0.42 454	0.19 162	0.31 459	0.45 570	0.20 307	0.14 264	0.18 164	0.15 268	0.08 317	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.06 160
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
EE1	0.14 187	0.08 44	0.31 285	0.19 179	0.11 203	0.16 118	0.13 89	0.32 307	0.21 216	0.16 230	0.14 146	0.15 223	0.13 226	0.25 324	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.06 160

NoBS	0.09 1	0.08 44	0.16 54	0.19 179	0.09 63	0.08 2	0.14 126	0.08 1	0.08 1	0.08 2	0.10 47	0.07 2	0.06 1	0.09 1	0.12 131	0.07 141	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.07 201	0.05 37

LACA_dic	0.09 1	0.12 305	0.15 25	0.16 26	0.07 3	0.14 49	0.11 28	0.12 6	0.11 14	0.09 18	0.08 15	0.09 36	0.08 19	0.15 84	0.09 1	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 201	0.05 37

GEAR-Net	0.13 144	0.09 96	0.23 180	0.21 318	0.10 139	0.15 70	0.15 183	0.29 262	0.16 88	0.12 109	0.15 162	0.12 144	0.12 174	0.17 134	0.14 232	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.07 262

FAST (zero-shot)	0.14 187	0.10 158	0.22 164	0.23 453	0.26 670	0.14 49	0.15 183	0.23 142	0.15 75	0.11 74	0.14 146	0.12 144	0.12 174	0.18 164	0.13 193	0.09 424	0.09 539	0.07 175	0.08 344	0.07 201	0.09 425

DF_test	0.10 11	0.08 44	0.17 80	0.17 58	0.11 203	0.06 1	0.13 89	0.13 10	0.15 75	0.10 45	0.11 61	0.08 6	0.09 45	0.11 2	0.10 7	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.06 171	0.07 201	0.05 37

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 94	0.12 305	0.17 80	0.22 392	0.10 139	0.15 70	0.13 89	0.18 49	0.14 56	0.11 74	0.13 106	0.10 70	0.08 19	0.20 220	0.14 232	0.06 53	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.07 262

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 11	0.09 96	0.17 80	0.13 1	0.09 63	0.11 21	0.16 237	0.12 6	0.11 14	0.09 18	0.13 106	0.06 1	0.09 45	0.11 2	0.14 232	0.06 53	0.06 265	0.08 282	0.09 456	0.07 201	0.07 262

depth_test_26	0.11 57	0.07 4	0.19 115	0.16 26	0.09 63	0.09 4	0.11 28	0.16 27	0.15 75	0.12 109	0.16 183	0.11 108	0.08 19	0.14 39	0.10 7	0.09 424	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.08 350

PhaseNet	0.13 144	0.09 96	0.19 115	0.18 115	0.11 203	0.16 118	0.14 126	0.24 162	0.17 119	0.11 74	0.12 86	0.16 246	0.12 174	0.19 196	0.16 295	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.07 201	0.07 262

TestStereo_HL3	0.21 381	0.13 379	0.77 632	0.17 58	0.11 203	0.23 360	0.16 237	0.34 336	0.20 194	0.27 367	0.38 481	0.23 355	0.19 388	0.41 488	0.14 232	0.08 317	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.07 201	0.08 350

TestStereo-Hl	0.18 290	0.11 241	0.31 285	0.17 58	0.10 139	0.22 335	0.16 237	0.36 379	0.29 357	0.23 319	0.26 330	0.22 333	0.19 388	0.38 472	0.17 328	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.07 201	0.07 262

aanet-new-78k	0.13 144	0.11 241	0.44 467	0.21 318	0.08 30	0.14 49	0.14 126	0.21 101	0.16 88	0.10 45	0.13 106	0.10 70	0.13 226	0.18 164	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

aanet-new-40k	0.12 94	0.11 241	0.27 227	0.19 179	0.11 203	0.16 118	0.14 126	0.19 63	0.14 56	0.11 74	0.14 146	0.10 70	0.11 137	0.12 9	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

aanet-32k-new	0.12 94	0.13 379	0.28 244	0.20 258	0.09 63	0.16 118	0.15 183	0.20 84	0.16 88	0.11 74	0.14 146	0.09 36	0.13 226	0.18 164	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.06 160

aanet-new-28k	0.12 94	0.11 241	0.35 335	0.20 258	0.08 30	0.16 118	0.14 126	0.19 63	0.14 56	0.12 109	0.14 146	0.12 144	0.12 174	0.15 84	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.07 257	0.07 201	0.05 37

aanet-new-16k	0.12 94	0.11 241	0.26 215	0.20 258	0.08 30	0.14 49	0.12 46	0.21 101	0.19 162	0.12 109	0.12 86	0.12 144	0.11 137	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

aanet-new-10k	0.12 94	0.12 305	0.27 227	0.21 318	0.09 63	0.19 225	0.14 126	0.24 162	0.17 119	0.12 109	0.13 106	0.11 108	0.12 174	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

aanet-new-14k	0.12 94	0.11 241	0.25 205	0.21 318	0.08 30	0.13 35	0.14 126	0.25 184	0.21 216	0.12 109	0.15 162	0.09 36	0.14 264	0.15 84	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

aanet-new	0.13 144	0.11 241	0.30 269	0.20 258	0.13 369	0.20 268	0.14 126	0.23 142	0.16 88	0.12 109	0.13 106	0.09 36	0.15 284	0.19 196	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.06 160

PSi22	0.14 187	0.13 379	0.29 258	0.19 179	0.09 63	0.17 161	0.12 46	0.28 245	0.23 262	0.13 147	0.14 146	0.22 333	0.13 226	0.29 399	0.14 232	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 201	0.06 160

Hybrid-DGEV-2	0.21 381	0.15 472	0.34 324	0.24 511	0.13 369	0.28 458	0.14 126	0.48 523	0.44 552	0.27 367	0.24 306	0.25 382	0.25 481	0.28 379	0.19 391	0.07 141	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.07 201	0.07 262

WQFJA1	0.18 290	0.10 158	0.16 54	0.22 392	0.18 565	0.25 403	0.19 389	0.51 562	0.51 620	0.15 201	0.17 202	0.15 223	0.16 309	0.20 220	0.20 414	0.07 141	0.09 539	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.06 160

NLMM1	0.19 339	0.12 305	0.16 54	0.23 453	0.18 565	0.24 383	0.20 442	0.59 654	0.65 673	0.18 269	0.17 202	0.13 167	0.14 264	0.25 324	0.18 357	0.08 317	0.09 539	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.06 160

NLMM	0.18 290	0.10 158	0.16 54	0.22 392	0.18 565	0.25 403	0.19 389	0.51 562	0.51 620	0.15 201	0.17 202	0.15 223	0.16 309	0.20 220	0.20 414	0.07 141	0.09 539	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.06 160

NLSM1	0.17 264	0.10 158	0.17 80	0.21 318	0.18 565	0.25 403	0.17 289	0.47 510	0.40 508	0.16 230	0.21 267	0.13 167	0.15 284	0.21 247	0.18 357	0.08 317	0.09 539	0.09 384	0.08 344	0.07 201	0.06 160

FE-Mocha	0.16 242	0.10 158	0.33 312	0.19 179	0.13 369	0.19 225	0.15 183	0.35 360	0.22 236	0.24 334	0.24 306	0.20 307	0.14 264	0.17 134	0.17 328	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.06 160

IGEV-FE	0.18 290	0.10 158	0.65 602	0.20 258	0.12 284	0.19 225	0.15 183	0.34 336	0.19 162	0.28 380	0.22 281	0.27 415	0.13 226	0.23 277	0.18 357	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.06 160

DA	0.14 187	0.10 158	0.18 99	0.21 318	0.10 139	0.29 480	0.16 237	0.28 245	0.20 194	0.14 178	0.17 202	0.16 246	0.14 264	0.17 134	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.07 262

GGEV	0.14 187	0.10 158	0.18 99	0.21 318	0.10 139	0.29 480	0.16 237	0.28 245	0.20 194	0.14 178	0.17 202	0.16 246	0.14 264	0.17 134	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.07 262

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 144	0.09 96	0.24 191	0.20 258	0.10 139	0.15 70	0.14 126	0.22 119	0.16 88	0.12 109	0.19 235	0.15 223	0.11 137	0.13 17	0.17 328	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.07 201	0.06 160

LG-Stereo	0.13 144	0.10 158	0.24 191	0.20 258	0.09 63	0.16 118	0.18 340	0.21 101	0.18 142	0.11 74	0.17 202	0.09 36	0.09 45	0.15 84	0.14 232	0.05 9	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.05 37

GREAT-IGEV	0.12 94	0.09 96	0.25 205	0.16 26	0.11 203	0.14 49	0.16 237	0.17 36	0.17 119	0.10 45	0.15 162	0.09 36	0.09 45	0.18 164	0.10 7	0.06 53	0.07 408	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.10 485
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 144	0.14 433	0.19 115	0.26 587	0.09 63	0.15 70	0.13 89	0.22 119	0.18 142	0.12 109	0.11 61	0.10 70	0.13 226	0.21 247	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

HUF	0.15 225	0.11 241	0.38 384	0.17 58	0.11 203	0.16 118	0.17 289	0.22 119	0.20 194	0.11 74	0.13 106	0.14 201	0.11 137	0.18 164	0.12 131	0.07 141	0.20 694	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.14 594

AIO-test2	0.20 360	0.20 566	0.36 355	0.26 587	0.15 485	0.22 335	0.16 237	0.42 454	0.42 528	0.16 230	0.29 361	0.15 223	0.11 137	0.26 344	0.13 193	0.18 667	0.06 265	0.10 468	0.11 545	0.07 201	0.07 262

fffft	0.13 144	0.09 96	0.24 191	0.19 179	0.10 139	0.17 161	0.19 389	0.22 119	0.16 88	0.14 178	0.11 61	0.13 167	0.10 95	0.24 293	0.18 357	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.07 201	0.06 160
1: 1. 1
tt45	0.14 187	0.09 96	0.22 164	0.19 179	0.11 203	0.23 360	0.18 340	0.22 119	0.17 119	0.15 201	0.13 106	0.14 201	0.10 95	0.30 415	0.14 232	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.07 201	0.07 262

mms	0.13 144	0.11 241	0.19 115	0.19 179	0.12 284	0.16 118	0.17 289	0.20 84	0.17 119	0.13 147	0.17 202	0.14 201	0.09 45	0.24 293	0.14 232	0.06 53	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.07 201	0.07 262

fffy	0.14 187	0.11 241	0.24 191	0.20 258	0.10 139	0.19 225	0.18 340	0.22 119	0.19 162	0.13 147	0.16 183	0.15 223	0.13 226	0.25 324	0.14 232	0.06 53	0.06 265	0.08 282	0.06 171	0.07 201	0.06 160

PAM_32	0.23 435	0.10 158	0.63 592	0.21 318	0.14 421	0.33 540	0.19 389	0.36 379	0.23 262	0.29 409	0.28 347	0.56 651	0.28 528	0.27 364	0.18 357	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.09 456	0.07 201	0.09 425

PAM	0.23 435	0.10 158	0.63 592	0.22 392	0.15 485	0.34 554	0.21 473	0.37 391	0.22 236	0.31 459	0.27 339	0.55 647	0.26 492	0.26 344	0.17 328	0.08 317	0.06 265	0.07 175	0.09 456	0.07 201	0.09 425

model_zeroshot	0.17 264	0.11 241	0.39 400	0.20 258	0.12 284	0.24 383	0.15 183	0.34 336	0.22 236	0.30 441	0.20 252	0.22 333	0.12 174	0.24 293	0.14 232	0.08 317	0.07 408	0.07 175	0.07 257	0.07 201	0.07 262

RAStereo	0.13 144	0.12 305	0.27 227	0.22 392	0.11 203	0.15 70	0.18 340	0.23 142	0.23 262	0.13 147	0.17 202	0.11 108	0.09 45	0.15 84	0.13 193	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.06 171	0.07 201	0.05 37

Occ-G	0.13 144	0.08 44	0.21 147	0.17 58	0.10 139	0.15 70	0.19 389	0.22 119	0.19 162	0.13 147	0.19 235	0.21 321	0.11 137	0.17 134	0.14 232	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.07 201	0.06 160

U	1.00 724	0.09 96	0.21 147	0.21 318	3.68 759	6.12 766	0.14 126	0.21 101	0.21 216	0.11 74	0.11 61	0.10 70	0.09 45	0.12 9	0.11 53	0.07 141	0.05 40	5.42 774	2.90 772	0.07 201	0.06 160

RSM++	0.12 94	0.09 96	0.19 115	0.20 258	0.09 63	0.17 161	0.15 183	0.21 101	0.19 162	0.12 109	0.12 86	0.14 201	0.09 45	0.20 220	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.07 201	0.05 37

IGEV++	0.13 144	0.10 158	0.23 180	0.21 318	0.10 139	0.15 70	0.15 183	0.29 262	0.16 88	0.12 109	0.15 162	0.12 144	0.12 174	0.17 134	0.14 232	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.07 262

AE-Stereo	0.17 264	0.11 241	0.31 285	0.24 511	0.14 421	0.23 360	0.18 340	0.34 336	0.29 357	0.15 201	0.25 318	0.21 321	0.13 226	0.20 220	0.14 232	0.07 141	0.08 500	0.09 384	0.10 504	0.07 201	0.06 160

ff7	0.14 187	0.12 305	0.27 227	0.19 179	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.27 222	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.07 262

IGEVStereo-DCA	0.14 187	0.11 241	0.27 227	0.19 179	0.12 284	0.20 268	0.18 340	0.27 222	0.20 194	0.15 201	0.12 86	0.14 201	0.12 174	0.28 379	0.14 232	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.07 262

ffff	0.14 187	0.12 305	0.27 227	0.19 179	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.27 222	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.07 262

rrr	0.17 264	0.11 241	0.57 565	0.19 179	0.12 284	0.20 268	0.18 340	0.35 360	0.22 236	0.15 201	0.12 86	0.14 201	0.12 174	0.28 379	0.14 232	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.07 262

11t	0.14 187	0.12 305	0.27 227	0.19 179	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.27 222	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.07 262

MaDis-Stereo	0.14 187	0.13 379	0.26 215	0.19 179	0.14 421	0.16 118	0.13 89	0.25 184	0.21 216	0.13 147	0.14 146	0.14 201	0.11 137	0.17 134	0.17 328	0.08 317	0.07 408	0.08 282	0.06 171	0.07 201	0.06 160

IGEV_Zeroshot_test	0.18 290	0.10 158	0.65 602	0.20 258	0.12 284	0.19 225	0.15 183	0.34 336	0.19 162	0.28 380	0.22 281	0.27 415	0.13 226	0.23 277	0.18 357	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.06 160

AEACV	0.13 144	0.09 96	0.23 180	0.18 115	0.19 592	0.19 225	0.16 237	0.23 142	0.14 56	0.13 147	0.17 202	0.13 167	0.16 309	0.16 115	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.08 344	0.07 201	0.06 160

Any-RAFT	0.17 264	0.08 44	0.31 285	0.19 179	0.10 139	0.29 480	0.16 237	0.42 454	0.30 374	0.24 334	0.27 339	0.27 415	0.16 309	0.21 247	0.12 131	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.06 160

HH	0.18 290	0.12 305	0.55 555	0.22 392	0.12 284	0.18 189	0.18 340	0.34 336	0.19 162	0.20 286	0.24 306	0.34 498	0.18 372	0.29 399	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.07 201	0.06 160

HanStereo	0.18 290	0.12 305	0.55 555	0.22 392	0.12 284	0.18 189	0.18 340	0.34 336	0.19 162	0.20 286	0.24 306	0.34 498	0.18 372	0.29 399	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.07 201	0.06 160

DCRE	0.20 360	0.13 379	0.40 408	0.21 318	0.15 485	0.20 268	0.19 389	0.30 283	0.27 319	0.22 310	0.80 687	0.23 355	0.16 309	0.23 277	0.15 268	0.07 141	0.07 408	0.07 175	0.08 344	0.07 201	0.06 160

anonymousa	0.23 435	0.11 241	0.50 524	0.21 318	0.16 518	0.31 515	0.20 442	0.36 379	0.35 441	0.32 481	0.50 599	0.39 545	0.26 492	0.22 267	0.20 414	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.11 545	0.07 201	0.08 350

ProNet	0.14 187	0.12 305	0.25 205	0.19 179	0.11 203	0.19 225	0.19 389	0.27 222	0.20 194	0.14 178	0.13 106	0.13 167	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.07 201	0.07 262

ccc-4	0.14 187	0.12 305	0.27 227	0.19 179	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.27 222	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.07 262

DisPM	0.19 339	0.10 158	0.35 335	0.23 453	0.13 369	0.18 189	0.20 442	0.29 262	0.29 357	0.33 496	0.34 436	0.23 355	0.16 309	0.33 436	0.16 295	0.09 424	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.07 201	0.11 526

test_4	0.18 290	0.12 305	0.34 324	0.23 453	0.12 284	0.18 189	0.22 503	0.26 206	0.24 280	0.24 334	0.47 587	0.22 333	0.13 226	0.24 293	0.16 295	0.06 53	0.05 40	0.09 384	0.09 456	0.07 201	0.05 37

GLC_STEREO	0.15 225	0.10 158	0.24 191	0.21 318	0.09 63	0.17 161	0.15 183	0.23 142	0.27 319	0.17 250	0.20 252	0.17 258	0.11 137	0.23 277	0.16 295	0.07 141	0.09 539	0.09 384	0.08 344	0.07 201	0.06 160

IPLG	0.21 381	0.15 472	0.53 545	0.21 318	0.12 284	0.28 458	0.17 289	0.42 454	0.30 374	0.33 496	0.32 402	0.15 223	0.17 341	0.50 521	0.21 441	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.06 160

MIPNet	0.21 381	0.15 472	0.52 541	0.21 318	0.12 284	0.27 438	0.20 442	0.45 489	0.37 465	0.30 441	0.23 292	0.19 291	0.24 459	0.27 364	0.19 391	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.06 160

IPLGR	0.21 381	0.13 379	0.61 581	0.21 318	0.11 203	0.25 403	0.18 340	0.41 440	0.37 465	0.28 380	0.27 339	0.21 321	0.19 388	0.37 466	0.18 357	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.06 160

test_3	0.18 290	0.11 241	0.32 295	0.24 511	0.11 203	0.22 335	0.25 570	0.31 295	0.31 388	0.25 344	0.18 226	0.23 355	0.13 226	0.25 324	0.19 391	0.06 53	0.05 40	0.09 384	0.10 504	0.07 201	0.06 160

CrosDoStereo	0.31 573	0.10 158	0.49 513	0.18 115	0.12 284	0.22 335	1.11 749	0.34 336	0.37 465	0.38 573	0.61 655	0.28 431	0.46 657	0.61 588	0.57 656	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.07 262

OMP-Stereo	0.23 435	0.14 433	0.35 335	0.29 641	0.13 369	0.21 302	0.16 237	0.37 391	0.33 414	0.34 516	0.30 377	0.34 498	0.19 388	0.70 626	0.24 497	0.07 141	0.06 265	0.09 384	0.07 257	0.07 201	0.06 160

IIG-Stereo	0.23 435	0.13 379	0.35 335	0.29 641	0.12 284	0.23 360	0.14 126	0.38 399	0.31 388	0.34 516	0.37 466	0.33 488	0.21 409	0.70 626	0.26 521	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.07 257	0.07 201	0.06 160

FTStereo	0.28 545	0.10 158	0.43 457	0.23 453	0.13 369	0.21 302	0.53 710	0.34 336	0.26 308	0.38 573	0.95 702	0.30 459	0.56 679	0.32 429	0.18 357	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.07 201	0.19 650

DeepStereo_LL	0.31 573	0.10 158	0.49 513	0.18 115	0.12 284	0.22 335	1.11 749	0.34 336	0.37 465	0.38 573	0.61 655	0.28 431	0.46 657	0.61 588	0.57 656	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.07 262

THIR-Stereo	0.29 558	0.12 305	0.41 433	0.19 179	0.11 203	0.28 458	0.72 725	0.32 307	0.35 441	0.37 558	0.65 664	0.34 498	0.50 669	0.57 564	0.45 631	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.09 456	0.07 201	0.07 262

DRaft	0.24 466	0.10 158	0.34 324	0.18 115	0.12 284	0.28 458	0.23 530	0.33 323	0.39 490	0.38 573	0.61 655	0.21 321	0.41 634	0.48 512	0.42 621	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.08 350

GrayStereo	0.25 494	0.09 96	0.32 295	0.26 587	0.13 369	0.23 360	0.47 700	0.34 336	0.30 374	0.39 589	0.47 587	0.30 459	0.79 709	0.29 399	0.16 295	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.09 456	0.07 201	0.13 570

CroCo-Stereo	0.14 187	0.13 379	0.24 191	0.25 552	0.11 203	0.11 21	0.18 340	0.32 307	0.23 262	0.12 109	0.12 86	0.18 271	0.12 174	0.14 39	0.13 193	0.08 317	0.06 265	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.06 160
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+_RVC	0.18 290	0.14 433	0.32 295	0.21 318	0.15 485	0.21 302	0.16 237	0.38 399	0.34 424	0.21 300	0.28 347	0.20 307	0.15 284	0.24 293	0.19 391	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.08 350

XX-TBD	0.15 225	0.18 536	0.28 244	0.22 392	0.10 139	0.22 335	0.15 183	0.22 119	0.27 319	0.22 310	0.26 330	0.14 201	0.12 174	0.16 115	0.13 193	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 201	0.06 160

XX-Stereo	0.21 381	0.10 158	0.83 653	0.26 587	0.17 543	0.23 360	0.13 89	0.40 425	0.18 142	0.20 286	0.41 515	0.31 469	0.10 95	0.32 429	0.12 131	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.05 37

111	0.20 360	0.17 521	0.40 408	0.18 115	0.09 63	0.24 383	0.17 289	0.41 440	0.45 564	0.23 319	0.29 361	0.29 442	0.21 409	0.24 293	0.18 357	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.07 201	0.08 350

test_xeample3	0.16 242	0.11 241	0.56 562	0.19 179	0.12 284	0.20 268	0.18 340	0.35 360	0.20 194	0.16 230	0.12 86	0.13 167	0.12 174	0.24 293	0.15 268	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.08 344	0.07 201	0.07 262

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 264	0.14 433	0.32 295	0.20 258	0.09 63	0.19 225	0.17 289	0.32 307	0.30 374	0.25 344	0.33 425	0.20 307	0.17 341	0.19 196	0.15 268	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.07 201	0.05 37

AFF-stereo	0.18 290	0.15 472	0.32 295	0.21 318	0.10 139	0.18 189	0.18 340	0.33 323	0.27 319	0.25 344	0.37 466	0.25 382	0.17 341	0.24 293	0.15 268	0.06 53	0.05 40	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.05 37

CREStereo	0.13 144	0.08 44	0.21 147	0.14 3	0.08 30	0.22 335	0.15 183	0.25 184	0.24 280	0.16 230	0.21 267	0.14 201	0.13 226	0.18 164	0.13 193	0.09 424	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 201	0.06 160
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.15 225	0.08 44	0.23 180	0.15 7	0.09 63	0.23 360	0.16 237	0.25 184	0.23 262	0.17 250	0.21 267	0.16 246	0.14 264	0.22 267	0.13 193	0.29 710	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 201	0.06 160

DIP-Stereo	0.18 290	0.12 305	0.33 312	0.20 258	0.13 369	0.28 458	0.12 46	0.42 454	0.25 296	0.27 367	0.32 402	0.21 321	0.17 341	0.25 324	0.20 414	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.06 171	0.07 201	0.08 350
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RASNet	0.28 545	0.14 433	0.44 467	0.22 392	0.18 565	0.32 529	0.19 389	0.48 523	0.38 480	0.29 409	0.43 546	0.47 606	0.37 614	0.79 663	0.36 589	0.09 424	0.07 408	0.07 175	0.09 456	0.07 201	0.07 262

MLCV	0.22 417	0.16 501	0.44 467	0.21 318	0.08 30	0.29 480	0.19 389	0.38 399	0.37 465	0.38 573	0.44 557	0.31 469	0.21 409	0.41 488	0.24 497	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.06 160

monster_256*512	0.17 264	0.12 305	0.18 99	0.23 453	0.13 369	0.21 302	0.19 389	0.40 425	0.29 357	0.19 277	0.22 281	0.24 370	0.17 341	0.18 164	0.16 295	0.06 53	0.05 40	0.08 282	0.08 344	0.08 293	0.07 262

ManiGeoR	0.18 290	0.15 472	0.55 555	0.15 7	0.11 203	0.21 302	0.14 126	0.39 411	0.27 319	0.19 277	0.24 306	0.18 271	0.15 284	0.35 454	0.19 391	0.08 317	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.08 350

HLF11	0.19 339	0.14 433	0.54 548	0.15 7	0.12 284	0.21 302	0.12 46	0.37 391	0.24 280	0.20 286	0.29 361	0.18 271	0.18 372	0.37 466	0.20 414	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.05 81	0.08 293	0.09 425

HLf10	0.18 290	0.15 472	0.55 555	0.15 7	0.11 203	0.21 302	0.14 126	0.39 411	0.27 319	0.19 277	0.24 306	0.18 271	0.15 284	0.35 454	0.19 391	0.08 317	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.08 350

TestStereo_HLe17	0.19 339	0.17 521	0.64 600	0.16 26	0.11 203	0.21 302	0.17 289	0.40 425	0.30 374	0.19 277	0.25 318	0.17 258	0.15 284	0.38 472	0.17 328	0.08 317	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.07 262

TestStereo_HL2	0.18 290	0.14 433	0.34 324	0.17 58	0.11 203	0.20 268	0.15 183	0.33 323	0.29 357	0.22 310	0.29 361	0.19 291	0.17 341	0.39 477	0.18 357	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.08 293	0.08 350

GGDA	0.18 290	0.14 433	0.33 312	0.17 58	0.10 139	0.20 268	0.16 237	0.33 323	0.31 388	0.22 310	0.28 347	0.19 291	0.16 309	0.38 472	0.17 328	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.08 293	0.08 350

quiztm	0.15 225	0.15 472	0.25 205	0.22 392	0.14 421	0.17 161	0.17 289	0.33 323	0.21 216	0.18 269	0.21 267	0.14 201	0.10 95	0.17 134	0.14 232	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.08 293	0.05 37

DN	0.15 225	0.08 44	0.27 227	0.19 179	0.14 421	0.21 302	0.18 340	0.28 245	0.24 280	0.14 178	0.16 183	0.18 271	0.10 95	0.21 247	0.13 193	0.11 527	0.07 408	0.08 282	0.08 344	0.08 293	0.10 485

aanet-new-12k	0.12 94	0.11 241	0.23 180	0.22 392	0.09 63	0.16 118	0.14 126	0.24 162	0.19 162	0.12 109	0.11 61	0.09 36	0.13 226	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.04 2	0.07 175	0.05 81	0.08 293	0.05 37

IGEV_i1	0.21 381	0.11 241	0.43 457	0.22 392	0.11 203	0.31 515	0.19 389	0.43 468	0.30 374	0.29 409	0.30 377	0.31 469	0.20 399	0.33 436	0.20 414	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.08 293	0.08 350

LiteMatch	0.12 94	0.13 379	0.15 25	0.19 179	0.10 139	0.15 70	0.17 289	0.17 36	0.13 36	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.21 409	0.14 39	0.22 463	0.08 317	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.08 293	0.07 262

Lsterematch	0.18 290	0.13 379	0.33 312	0.19 179	0.10 139	0.23 360	0.17 289	0.25 184	0.32 400	0.28 380	0.37 466	0.24 370	0.21 409	0.23 277	0.22 463	0.08 317	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.08 293	0.07 262

Selective-IGEV-i1	0.21 381	0.10 158	0.31 285	0.23 453	0.13 369	0.31 515	0.22 503	0.46 500	0.42 528	0.27 367	0.32 402	0.33 488	0.17 341	0.25 324	0.19 391	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.08 293	0.09 425

Hybrid-DGEV-03	0.20 360	0.14 433	0.31 285	0.22 392	0.12 284	0.26 427	0.16 237	0.31 295	0.27 319	0.32 481	0.58 640	0.23 355	0.15 284	0.23 277	0.17 328	0.07 141	0.05 40	0.09 384	0.07 257	0.08 293	0.06 160

DStereoRT	0.35 606	0.13 379	0.51 534	0.25 552	0.16 518	0.42 617	0.19 389	0.48 523	0.39 490	0.30 441	0.39 495	0.24 370	0.39 625	0.64 605	0.30 553	0.08 317	0.07 408	1.54 758	0.41 723	0.08 293	0.11 526

WQFJX1	0.18 290	0.10 158	0.16 54	0.23 453	0.17 543	0.24 383	0.19 389	0.58 648	0.52 629	0.16 230	0.16 183	0.14 201	0.15 284	0.26 344	0.17 328	0.08 317	0.09 539	0.08 282	0.07 257	0.08 293	0.06 160

WQFJX	0.18 290	0.10 158	0.17 80	0.22 392	0.18 565	0.25 403	0.18 340	0.53 593	0.45 564	0.17 250	0.16 183	0.14 201	0.16 309	0.23 277	0.18 357	0.07 141	0.08 500	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.07 262

GEAStereo	0.12 94	0.09 96	0.20 133	0.18 115	0.12 284	0.19 225	0.16 237	0.20 84	0.14 56	0.12 109	0.15 162	0.10 70	0.09 45	0.16 115	0.10 7	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.05 81	0.08 293	0.08 350

GSStereo	0.12 94	0.09 96	0.20 133	0.17 58	0.12 284	0.19 225	0.16 237	0.26 206	0.18 142	0.13 147	0.15 162	0.10 70	0.09 45	0.16 115	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.08 293	0.08 350

GS-Stereo							0.16 237	0.26 206	0.18 142	0.13 147	0.15 162	0.10 70	0.09 45	0.16 115	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.08 293	0.08 350

Select-FE	0.23 435	0.14 433	0.78 633	0.22 392	0.18 565	0.22 335	0.13 89	0.43 468	0.26 308	0.28 380	0.33 425	0.39 545	0.29 543	0.27 364	0.19 391	0.08 317	0.07 408	0.08 282	0.13 613	0.08 293	0.12 550

FlowAnything_test	0.14 187	0.11 241	0.21 147	0.21 318	0.12 284	0.17 161	0.16 237	0.25 184	0.16 88	0.15 201	0.13 106	0.15 223	0.14 264	0.18 164	0.16 295	0.10 479	0.07 408	0.11 527	0.12 584	0.08 293	0.09 425

S2M2_XL	0.10 11	0.09 96	0.21 147	0.14 3	0.10 139	0.09 4	0.09 4	0.11 3	0.09 3	0.10 45	0.11 61	0.09 36	0.09 45	0.12 9	0.11 53	0.09 424	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.08 293	0.06 160
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
111111	0.11 57	0.07 4	0.17 80	0.19 179	0.11 203	0.13 35	0.11 28	0.22 119	0.15 75	0.11 74	0.12 86	0.12 144	0.08 19	0.18 164	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.08 293	0.06 160

HART	0.15 225	0.11 241	0.30 269	0.21 318	0.09 63	0.17 161	0.16 237	0.30 283	0.19 162	0.15 201	0.25 318	0.17 258	0.09 45	0.21 247	0.12 131	0.06 53	0.07 408	0.07 175	0.05 81	0.08 293	0.06 160

tg	0.16 242	0.11 241	0.25 205	0.21 318	0.11 203	0.23 360	0.15 183	0.34 336	0.24 280	0.20 286	0.25 318	0.19 291	0.12 174	0.24 293	0.15 268	0.07 141	0.05 40	0.09 384	0.09 456	0.08 293	0.07 262

DispNO	0.27 524	0.18 536	0.62 589	0.23 453	0.17 543	0.25 403	0.22 503	0.45 489	0.41 520	0.32 481	0.39 495	0.38 533	0.27 511	0.77 659	0.27 527	0.09 424	0.07 408	0.10 468	0.10 504	0.08 293	0.08 350

tta	0.24 466	0.12 305	0.40 408	0.19 179	0.10 139	0.27 438	0.19 389	0.51 562	0.45 564	0.34 516	0.41 515	0.31 469	0.26 492	0.58 571	0.28 533	0.10 479	0.07 408	0.08 282	0.08 344	0.08 293	0.07 262

qqq1	0.24 466	0.12 305	0.40 408	0.19 179	0.10 139	0.27 438	0.19 389	0.51 562	0.45 564	0.34 516	0.41 515	0.31 469	0.26 492	0.58 571	0.16 295	0.10 479	0.07 408	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.07 262

fff1	0.24 466	0.12 305	0.40 408	0.19 179	0.10 139	0.27 438	0.19 389	0.51 562	0.45 564	0.34 516	0.41 515	0.31 469	0.26 492	0.58 571	0.16 295	0.10 479	0.07 408	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.07 262

MyStereo07	0.16 242	0.12 305	0.26 215	0.22 392	0.14 421	0.25 403	0.23 530	0.29 262	0.21 216	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.13 226	0.25 324	0.13 193	0.07 141	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.08 350

MyStereo06	0.20 360	0.12 305	0.57 565	0.21 318	0.14 421	0.25 403	0.23 530	0.40 425	0.21 216	0.30 441	0.24 306	0.31 469	0.18 372	0.22 267	0.18 357	0.07 141	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.08 350

MyStereo05	0.23 435	0.12 305	0.57 565	0.21 318	0.14 421	0.25 403	0.23 530	0.48 523	0.52 629	0.31 459	0.23 292	0.25 382	0.22 427	0.30 415	0.21 441	0.07 141	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.08 350

MyStereo04	0.23 435	0.12 305	0.55 555	0.22 392	0.14 421	0.25 403	0.23 530	0.49 533	0.52 629	0.28 380	0.23 292	0.27 415	0.23 441	0.30 415	0.22 463	0.07 141	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.08 350

CoDeX	0.23 435	0.12 305	0.46 488	0.21 318	0.14 421	0.29 480	0.21 473	0.53 593	0.41 520	0.29 409	0.35 447	0.29 442	0.22 427	0.48 512	0.19 391	0.09 424	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.08 293	0.07 262

cc1	0.18 290	0.14 433	0.38 384	0.23 453	0.11 203	0.31 515	0.19 389	0.35 360	0.47 587	0.17 250	0.19 235	0.13 167	0.18 372	0.28 379	0.11 53	0.08 317	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.08 293	0.08 350

ffm	0.22 417	0.12 305	0.42 443	0.20 258	0.13 369	0.28 458	0.20 442	0.35 360	0.44 552	0.30 441	0.42 532	0.34 498	0.23 441	0.27 364	0.11 53	0.08 317	0.05 40	0.11 527	0.10 504	0.08 293	0.08 350

ff1	0.29 558	0.12 305	0.42 443	0.20 258	0.13 369	0.28 458	0.20 442	0.35 360	0.44 552	0.30 441	0.42 532	0.34 498	0.23 441	0.81 671	1.08 711	0.08 317	0.05 40	0.11 527	0.10 504	0.08 293	0.08 350

tt1	0.18 290	0.14 433	0.35 335	0.23 453	0.11 203	0.30 499	0.19 389	0.35 360	0.44 552	0.17 250	0.19 235	0.13 167	0.16 309	0.27 364	0.11 53	0.08 317	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.08 293	0.08 350

UniTT-Stereo	0.14 187	0.10 158	0.30 269	0.21 318	0.13 369	0.17 161	0.13 89	0.19 63	0.18 142	0.15 201	0.20 252	0.10 70	0.11 137	0.18 164	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.06 160

MIM_Stereo	0.18 290	0.12 305	0.38 384	0.20 258	0.11 203	0.17 161	0.14 126	0.35 360	0.25 296	0.27 367	0.35 447	0.23 355	0.13 226	0.27 364	0.16 295	0.06 53	0.07 408	0.08 282	0.08 344	0.08 293	0.06 160

CASnet	0.14 187	0.12 305	0.22 164	0.22 392	0.08 30	0.16 118	0.15 183	0.27 222	0.25 296	0.22 310	0.20 252	0.15 223	0.11 137	0.17 134	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.11 527	0.09 456	0.08 293	0.05 37
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.18 290	0.18 536	0.39 400	0.22 392	0.12 284	0.24 383	0.13 89	0.31 295	0.23 262	0.24 334	0.20 252	0.24 370	0.12 174	0.26 344	0.15 268	0.06 53	0.06 265	0.12 566	0.09 456	0.08 293	0.07 262

4D-IteraStereo	0.17 264	0.16 501	0.50 524	0.21 318	0.14 421	0.19 225	0.17 289	0.28 245	0.28 338	0.23 319	0.20 252	0.20 307	0.11 137	0.19 196	0.14 232	0.06 53	0.04 2	0.10 468	0.08 344	0.08 293	0.06 160

anonymousdsp2	0.17 264	0.10 158	0.28 244	0.20 258	0.11 203	0.25 403	0.17 289	0.41 440	0.31 388	0.23 319	0.23 292	0.22 333	0.15 284	0.25 324	0.15 268	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.08 293	0.07 262

anonymousdsp	0.14 187	0.12 305	0.27 227	0.19 179	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.28 245	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.08 293	0.07 262

CES	0.14 187	0.08 44	0.19 115	0.17 58	0.22 636	0.18 189	0.16 237	0.23 142	0.19 162	0.14 178	0.17 202	0.14 201	0.10 95	0.18 164	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.08 293	0.18 643

Selective-RAFT	0.17 264	0.12 305	0.30 269	0.24 511	0.10 139	0.29 480	0.15 183	0.32 307	0.31 388	0.17 250	0.17 202	0.21 321	0.18 372	0.28 379	0.17 328	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.07 257	0.08 293	0.06 160

CroCo-Stereo Lap2	0.15 225	0.15 472	0.28 244	0.25 552	0.18 565	0.11 21	0.19 389	0.28 245	0.21 216	0.13 147	0.16 183	0.15 223	0.12 174	0.17 134	0.14 232	0.07 141	0.07 408	0.08 282	0.06 171	0.08 293	0.07 262

TestStereo1	0.21 381	0.16 501	0.32 295	0.26 587	0.13 369	0.26 427	0.27 591	0.40 425	0.36 454	0.29 409	0.39 495	0.22 333	0.21 409	0.33 436	0.17 328	0.07 141	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.07 262

raft_robust	0.22 417	0.17 521	0.30 269	0.22 392	0.12 284	0.23 360	0.22 503	0.49 533	0.48 599	0.32 481	0.32 402	0.26 404	0.23 441	0.53 539	0.15 268	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.10 504	0.08 293	0.06 160

RAFT_CTSACE	0.21 381	0.16 501	0.41 433	0.25 552	0.15 485	0.22 335	0.24 552	0.32 307	0.28 338	0.33 496	0.51 605	0.29 442	0.17 341	0.32 429	0.13 193	0.06 53	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.06 160

SA-5K	0.21 381	0.16 501	0.32 295	0.26 587	0.13 369	0.26 427	0.27 591	0.40 425	0.36 454	0.29 409	0.39 495	0.22 333	0.21 409	0.33 436	0.17 328	0.07 141	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.07 262

Sa-1000	0.22 417	0.15 472	0.35 335	0.23 453	0.13 369	0.28 458	0.23 530	0.47 510	0.39 490	0.30 441	0.50 599	0.26 404	0.19 388	0.33 436	0.16 295	0.07 141	0.06 265	0.10 468	0.11 545	0.08 293	0.06 160

SA	0.22 417	0.16 501	0.36 355	0.23 453	0.13 369	0.24 383	0.23 530	0.45 489	0.40 508	0.27 367	0.44 557	0.23 355	0.23 441	0.33 436	0.17 328	0.07 141	0.06 265	0.10 468	0.11 545	0.08 293	0.06 160

IGEV-Stereo	0.14 187	0.12 305	0.27 227	0.19 179	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.28 245	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.08 293	0.07 262
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CIPLG	0.21 381	0.21 581	0.55 555	0.23 453	0.15 485	0.25 403	0.20 442	0.35 360	0.29 357	0.31 459	0.33 425	0.22 333	0.15 284	0.26 344	0.20 414	0.08 317	0.07 408	0.07 175	0.07 257	0.08 293	0.08 350

iRaft-Stereo_20w	0.19 339	0.10 158	0.46 488	0.19 179	0.13 369	0.25 403	0.19 389	0.52 581	0.19 162	0.29 409	0.21 267	0.22 333	0.20 399	0.28 379	0.18 357	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.08 344	0.08 293	0.08 350

IPLGR_C	0.21 381	0.22 596	0.60 578	0.23 453	0.15 485	0.24 383	0.20 442	0.35 360	0.29 357	0.31 459	0.32 402	0.22 333	0.15 284	0.25 324	0.20 414	0.08 317	0.07 408	0.07 175	0.07 257	0.08 293	0.08 350

GMOStereo	0.18 290	0.14 433	0.30 269	0.22 392	0.12 284	0.20 268	0.27 591	0.26 206	0.28 338	0.31 459	0.32 402	0.26 404	0.17 341	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.07 408	0.10 468	0.08 344	0.08 293	0.05 37

error version	0.18 290	0.14 433	0.30 269	0.22 392	0.12 284	0.20 268	0.27 591	0.26 206	0.28 338	0.31 459	0.32 402	0.26 404	0.17 341	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.07 408	0.10 468	0.08 344	0.08 293	0.05 37

test-v	0.18 290	0.14 433	0.30 269	0.22 392	0.12 284	0.20 268	0.27 591	0.26 206	0.28 338	0.31 459	0.32 402	0.26 404	0.17 341	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.07 408	0.10 468	0.08 344	0.08 293	0.05 37

ACRE	0.21 381	0.20 566	0.62 589	0.23 453	0.15 485	0.24 383	0.20 442	0.35 360	0.28 338	0.31 459	0.32 402	0.22 333	0.15 284	0.25 324	0.20 414	0.08 317	0.07 408	0.07 175	0.07 257	0.08 293	0.08 350

PFNet+	0.20 360	0.10 158	0.37 364	0.21 318	0.12 284	0.17 161	0.19 389	0.29 262	0.34 424	0.33 496	0.32 402	0.24 370	0.16 309	0.32 429	0.17 328	0.10 479	0.07 408	0.11 527	0.10 504	0.08 293	0.12 550

HHNet	0.22 417	0.12 305	0.52 541	0.18 115	0.18 565	0.20 268	0.20 442	0.34 336	0.31 388	0.32 481	0.59 643	0.20 307	0.21 409	0.24 293	0.31 561	0.08 317	0.05 40	0.09 384	0.07 257	0.08 293	0.11 526

AAGNet	0.33 592	0.11 241	0.37 364	0.25 552	0.16 518	0.20 268	0.19 389	0.30 283	0.27 319	0.35 533	0.35 447	0.27 415	0.30 558	0.44 498	2.66 754	0.08 317	0.05 40	0.10 468	0.07 257	0.08 293	0.06 160

NF-Stereo	0.20 360	0.10 158	0.35 335	0.24 511	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.38 399	0.32 400	0.28 380	0.30 377	0.22 333	0.16 309	0.51 526	0.20 414	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.13 570

OCTAStereo	0.20 360	0.10 158	0.35 335	0.24 511	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.38 399	0.32 400	0.28 380	0.30 377	0.22 333	0.16 309	0.51 526	0.20 414	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.13 570

PSM-softLoss	0.21 381	0.10 158	0.39 400	0.24 511	0.12 284	0.20 268	0.18 340	0.38 399	0.26 308	0.29 409	0.32 402	0.24 370	0.16 309	0.52 532	0.20 414	0.09 424	0.06 265	0.10 468	0.09 456	0.08 293	0.12 550

KMStereo	0.21 381	0.10 158	0.39 400	0.24 511	0.12 284	0.20 268	0.18 340	0.38 399	0.26 308	0.29 409	0.32 402	0.24 370	0.16 309	0.52 532	0.20 414	0.09 424	0.06 265	0.10 468	0.09 456	0.08 293	0.12 550

PSM-AAD	0.25 494	0.10 158	0.30 269	0.24 511	0.12 284	0.26 427	0.38 671	0.34 336	0.28 338	0.35 533	0.39 495	0.28 431	0.79 709	0.30 415	0.16 295	0.07 141	0.06 265	0.12 566	0.11 545	0.08 293	0.21 671

KYRaft	0.22 417	0.10 158	0.30 269	0.23 453	0.12 284	0.23 360	0.23 530	0.35 360	0.24 280	0.35 533	0.54 623	0.34 498	0.26 492	0.29 399	0.15 268	0.07 141	0.05 40	0.09 384	0.10 504	0.08 293	0.31 704

RAFT_R40	0.21 381	0.10 158	0.37 364	0.24 511	0.13 369	0.18 189	0.18 340	0.31 295	0.29 357	0.33 496	0.33 425	0.30 459	0.24 459	0.55 549	0.18 357	0.08 317	0.05 40	0.10 468	0.08 344	0.08 293	0.07 262

PFNet	0.23 435	0.10 158	0.57 565	0.24 511	0.14 421	0.22 335	0.19 389	0.39 411	0.33 414	0.35 533	0.32 402	0.27 415	0.19 388	0.64 605	0.22 463	0.09 424	0.05 40	0.09 384	0.07 257	0.08 293	0.07 262

RE-Stereo	0.20 360	0.10 158	0.35 335	0.24 511	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.38 399	0.32 400	0.28 380	0.30 377	0.22 333	0.16 309	0.51 526	0.20 414	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.13 570

Pruner-Stereo	0.19 339	0.11 241	0.34 324	0.29 641	0.12 284	0.19 225	0.17 289	0.31 295	0.29 357	0.33 496	0.32 402	0.25 382	0.15 284	0.24 293	0.21 441	0.09 424	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.09 425

TVStereo	0.20 360	0.10 158	0.35 335	0.24 511	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.38 399	0.32 400	0.28 380	0.30 377	0.22 333	0.16 309	0.51 526	0.20 414	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.13 570

IRAFT_RVC	0.22 417	0.12 305	0.39 400	0.26 587	0.11 203	0.18 189	0.24 552	0.40 425	0.37 465	0.31 459	0.30 377	0.29 442	0.24 459	0.55 549	0.22 463	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.08 293	0.07 262

test-2	0.18 290	0.14 433	0.30 269	0.22 392	0.12 284	0.20 268	0.27 591	0.26 206	0.28 338	0.31 459	0.32 402	0.26 404	0.17 341	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.07 408	0.10 468	0.08 344	0.08 293	0.05 37

GMM-Stereo	0.21 381	0.10 158	0.43 457	0.23 453	0.13 369	0.24 383	0.25 570	0.37 391	0.27 319	0.30 441	0.45 570	0.27 415	0.21 409	0.31 422	0.17 328	0.07 141	0.05 40	0.10 468	0.09 456	0.08 293	0.19 650

Prome-Stereo	0.21 381	0.10 158	0.30 269	0.24 511	0.12 284	0.23 360	0.23 530	0.36 379	0.25 296	0.33 496	0.59 643	0.24 370	0.28 528	0.29 399	0.16 295	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.08 293	0.20 662

iRaftStereo_RVC	0.16 242	0.12 305	0.26 215	0.21 318	0.11 203	0.20 268	0.17 289	0.32 307	0.23 262	0.20 286	0.25 318	0.18 271	0.12 174	0.20 220	0.15 268	0.07 141	0.05 40	0.09 384	0.09 456	0.08 293	0.07 262

delet	0.27 524	0.14 433	0.40 408	0.23 453	0.19 592	0.41 610	0.29 614	0.49 533	0.48 599	0.33 496	0.41 515	0.37 525	0.30 558	0.48 512	0.34 579	0.09 424	0.09 539	0.11 527	0.12 584	0.08 293	0.08 350

cf-r	0.24 466	0.15 472	0.44 467	0.21 318	0.14 421	0.27 438	0.22 503	0.42 454	0.40 508	0.30 441	0.42 532	0.42 576	0.26 492	0.43 494	0.25 507	0.11 527	0.06 265	0.08 282	0.10 504	0.08 293	0.08 350

CCAANet	0.25 494	0.13 379	0.51 534	0.22 392	0.15 485	0.29 480	0.17 289	0.49 533	0.37 465	0.26 357	0.49 595	0.32 479	0.24 459	0.62 596	0.23 484	0.07 141	0.06 265	0.10 468	0.10 504	0.08 293	0.10 485

HSM-Net_RVC	0.27 524	0.11 241	0.42 443	0.19 179	0.11 203	0.34 554	0.20 442	0.62 675	0.43 536	0.40 599	0.43 546	0.50 626	0.26 492	0.76 653	0.22 463	0.08 317	0.07 408	0.07 175	0.07 257	0.08 293	0.08 350
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HSM	0.28 545	0.16 501	0.35 335	0.20 258	0.15 485	0.33 540	0.19 389	0.53 593	0.37 465	0.36 550	0.38 481	0.67 686	0.31 575	0.89 686	0.23 484	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.08 293	0.08 350

iResNet	0.24 466	0.18 536	0.61 581	0.25 552	0.11 203	0.29 480	0.21 473	0.42 454	0.43 536	0.33 496	0.43 546	0.27 415	0.22 427	0.34 443	0.26 521	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.07 262

MWDA-net	0.29 558	0.21 581	0.47 496	0.25 552	0.21 619	0.35 569	0.32 638	0.44 476	0.47 587	0.38 573	0.40 506	0.33 488	0.38 618	0.54 546	0.40 609	0.10 479	0.07 408	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.10 485

MWSP-net	0.25 494	0.12 305	0.37 364	0.22 392	0.14 421	0.31 515	0.40 682	0.50 544	0.43 536	0.32 481	0.33 425	0.36 517	0.31 575	0.28 379	0.31 561	0.10 479	0.07 408	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.10 485

MEA-ACV	0.26 513	0.11 241	0.42 443	0.21 318	0.14 421	0.35 569	0.24 552	0.53 593	0.47 587	0.35 533	0.42 532	0.36 517	0.34 595	0.47 508	0.27 527	0.09 424	0.09 539	0.10 468	0.12 584	0.09 382	0.10 485

noway7	0.27 524	0.51 710	1.61 729	0.24 511	0.12 284	0.22 335	0.18 340	0.44 476	0.31 388	0.21 300	0.22 281	0.24 370	0.20 399	0.20 220	0.21 441	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.09 382	0.08 350

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 144	0.11 241	0.22 164	0.20 258	0.09 63	0.19 225	0.10 12	0.19 63	0.17 119	0.14 178	0.11 61	0.11 108	0.11 137	0.14 39	0.11 53	0.08 317	0.07 408	0.11 527	0.09 456	0.09 382	0.08 350

Weightmod_eth	0.16 242	0.11 241	0.20 133	0.21 318	0.13 369	0.20 268	0.18 340	0.25 184	0.19 162	0.17 250	0.25 318	0.19 291	0.17 341	0.25 324	0.14 232	0.16 644	0.08 500	0.08 282	0.08 344	0.09 382	0.05 37

Weightmod	0.16 242	0.12 305	0.19 115	0.20 258	0.10 139	0.24 383	0.17 289	0.25 184	0.21 216	0.18 269	0.29 361	0.19 291	0.15 284	0.27 364	0.16 295	0.09 424	0.10 574	0.08 282	0.08 344	0.09 382	0.08 350

HLf8	0.19 339	0.16 501	0.55 555	0.15 7	0.12 284	0.24 383	0.14 126	0.40 425	0.31 388	0.20 286	0.26 330	0.18 271	0.15 284	0.35 454	0.17 328	0.10 479	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.09 425

RT-IGEV	0.25 494	0.10 158	0.48 507	0.22 392	0.14 421	0.31 515	0.28 607	0.53 593	0.39 490	0.36 550	0.41 515	0.44 591	0.30 558	0.28 379	0.27 527	0.09 424	0.07 408	0.08 282	0.09 456	0.09 382	0.10 485

NLCSM	0.19 339	0.12 305	0.18 99	0.24 511	0.19 592	0.24 383	0.21 473	0.42 454	0.40 508	0.19 277	0.18 226	0.14 201	0.16 309	0.47 508	0.19 391	0.08 317	0.09 539	0.09 384	0.08 344	0.09 382	0.07 262

gasm-f	0.12 94	0.09 96	0.19 115	0.18 115	0.12 284	0.18 189	0.18 340	0.20 84	0.14 56	0.12 109	0.19 235	0.10 70	0.11 137	0.16 115	0.11 53	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.05 81	0.09 382	0.08 350

G2L-ROB	0.23 435	0.15 472	0.41 433	0.19 179	0.12 284	0.27 438	0.21 473	0.47 510	0.33 414	0.34 516	0.31 392	0.41 567	0.22 427	0.49 517	0.26 521	0.09 424	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.10 485

G2L-Stereo_test	0.24 466	0.16 501	0.38 384	0.19 179	0.13 369	0.27 438	0.24 552	0.49 533	0.38 480	0.37 558	0.37 466	0.40 560	0.24 459	0.52 532	0.28 533	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.06 171	0.09 382	0.08 350

G2L-Stereo	0.25 494	0.16 501	0.47 496	0.22 392	0.14 421	0.25 403	0.18 340	0.46 500	0.35 441	0.33 496	0.37 466	0.40 560	0.22 427	0.60 581	0.30 553	0.10 479	0.09 539	0.10 468	0.08 344	0.09 382	0.09 425

MM-Stereo_test3	0.17 264	0.12 305	0.29 258	0.23 453	0.14 421	0.19 225	0.22 503	0.39 411	0.36 454	0.16 230	0.24 306	0.17 258	0.12 174	0.19 196	0.14 232	0.07 141	0.07 408	0.08 282	0.06 171	0.09 382	0.06 160

MM-Stereo_test2	0.15 225	0.10 158	0.44 467	0.23 453	0.11 203	0.21 302	0.21 473	0.27 222	0.22 236	0.15 201	0.16 183	0.13 167	0.11 137	0.20 220	0.13 193	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.05 37

MM-Stereo_test1	0.17 264	0.10 158	0.39 400	0.23 453	0.11 203	0.20 268	0.22 503	0.33 323	0.29 357	0.22 310	0.21 267	0.15 223	0.14 264	0.23 277	0.13 193	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.09 382	0.06 160

FLISNet	0.20 360	0.13 379	0.33 312	0.18 115	0.15 485	0.17 161	0.16 237	0.34 336	0.21 216	0.37 558	0.39 495	0.36 517	0.24 459	0.29 399	0.21 441	0.06 53	0.05 40	0.08 282	0.09 456	0.09 382	0.07 262

CoSv	0.20 360	0.13 379	0.33 312	0.18 115	0.15 485	0.17 161	0.16 237	0.34 336	0.21 216	0.37 558	0.39 495	0.36 517	0.24 459	0.29 399	0.21 441	0.06 53	0.05 40	0.08 282	0.09 456	0.09 382	0.07 262

SCV_C0	0.14 187	0.11 241	0.25 205	0.19 179	0.12 284	0.15 70	0.16 237	0.30 283	0.22 236	0.13 147	0.15 162	0.13 167	0.09 45	0.24 293	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.09 382	0.06 160

SCV	0.14 187	0.14 433	0.24 191	0.21 318	0.11 203	0.15 70	0.16 237	0.31 295	0.18 142	0.11 74	0.15 162	0.13 167	0.10 95	0.23 277	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.06 160

rvit_stereo_0083	0.16 242	0.12 305	0.26 215	0.21 318	0.13 369	0.17 161	0.17 289	0.22 119	0.34 424	0.16 230	0.21 267	0.19 291	0.16 309	0.21 247	0.16 295	0.11 527	0.10 574	0.10 468	0.08 344	0.09 382	0.07 262

rvit_stereo_0081_aga	0.16 242	0.14 433	0.28 244	0.21 318	0.13 369	0.19 225	0.17 289	0.23 142	0.24 280	0.17 250	0.21 267	0.19 291	0.13 226	0.19 196	0.14 232	0.11 527	0.08 500	0.09 384	0.08 344	0.09 382	0.07 262

rvit_stereo_0081	0.16 242	0.11 241	0.24 191	0.21 318	0.12 284	0.16 118	0.17 289	0.22 119	0.33 414	0.16 230	0.18 226	0.18 271	0.14 264	0.20 220	0.16 295	0.11 527	0.08 500	0.09 384	0.08 344	0.09 382	0.07 262

rvit_stereo_0082	0.16 242	0.11 241	0.24 191	0.21 318	0.12 284	0.16 118	0.17 289	0.22 119	0.33 414	0.16 230	0.18 226	0.18 271	0.14 264	0.20 220	0.16 295	0.11 527	0.08 500	0.09 384	0.08 344	0.09 382	0.07 262

rvit_stereo_ft	0.17 264	0.14 433	0.30 269	0.25 552	0.14 421	0.17 161	0.21 473	0.28 245	0.26 308	0.16 230	0.19 235	0.20 307	0.16 309	0.22 267	0.17 328	0.11 527	0.07 408	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.07 262

test_sample2	0.21 381	0.10 158	0.28 244	0.19 179	0.11 203	0.27 438	0.21 473	0.43 468	0.29 357	0.26 357	0.31 392	0.30 459	0.24 459	0.45 501	0.18 357	0.09 424	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.09 382	0.09 425

test_sample1	0.20 360	0.10 158	0.28 244	0.19 179	0.12 284	0.28 458	0.19 389	0.41 440	0.25 296	0.26 357	0.31 392	0.29 442	0.26 492	0.44 498	0.21 441	0.09 424	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.09 382	0.09 425

H2IRNET	0.18 290	0.13 379	0.35 335	0.21 318	0.12 284	0.20 268	0.15 183	0.27 222	0.30 374	0.17 250	0.31 392	0.25 382	0.20 399	0.24 293	0.18 357	0.07 141	0.06 265	0.09 384	0.10 504	0.09 382	0.06 160

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 264	0.13 379	0.24 191	0.19 179	0.13 369	0.24 383	0.17 289	0.30 283	0.37 465	0.43 624	0.17 202	0.13 167	0.12 174	0.19 196	0.15 268	0.08 317	0.07 408	0.09 384	0.07 257	0.09 382	0.08 350

SMFormer	0.25 494	0.12 305	0.40 408	0.19 179	0.10 139	0.27 438	0.19 389	0.51 562	0.45 564	0.34 516	0.41 515	0.31 469	0.26 492	0.58 571	0.28 533	0.10 479	0.07 408	0.08 282	0.08 344	0.09 382	0.09 425

ACVNet-DCA	0.18 290	0.14 433	0.38 384	0.23 453	0.11 203	0.31 515	0.19 389	0.41 440	0.27 319	0.17 250	0.19 235	0.13 167	0.18 372	0.28 379	0.11 53	0.08 317	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.09 382	0.09 425

xx1	0.20 360	0.14 433	0.38 384	0.23 453	0.11 203	0.31 515	0.19 389	0.35 360	0.47 587	0.17 250	0.19 235	0.28 431	0.24 459	0.28 379	0.11 53	0.08 317	0.05 40	0.10 468	0.09 456	0.09 382	0.09 425

1test111	0.19 339	0.14 433	0.38 384	0.23 453	0.11 203	0.31 515	0.19 389	0.41 440	0.27 319	0.17 250	0.19 235	0.13 167	0.18 372	0.34 443	0.22 463	0.08 317	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.09 382	0.09 425

11t1	0.18 290	0.10 158	0.30 269	0.20 258	0.11 203	0.27 438	0.17 289	0.35 360	0.23 262	0.25 344	0.23 292	0.23 355	0.23 441	0.25 324	0.18 357	0.09 424	0.07 408	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.09 425

1111x	0.32 582	0.11 241	0.40 408	0.22 392	0.11 203	0.32 529	0.26 584	0.59 654	0.43 536	0.31 459	0.41 515	0.39 545	0.28 528	0.76 653	1.37 732	0.09 424	0.08 500	0.09 384	0.10 504	0.09 382	0.08 350

MIF-Stereo (partial)	0.16 242	0.10 158	0.34 324	0.21 318	0.15 485	0.15 70	0.13 89	0.28 245	0.25 296	0.17 250	0.26 330	0.15 223	0.16 309	0.25 324	0.17 328	0.09 424	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.09 382	0.08 350

EKT-Stereo	0.38 628	0.12 305	0.38 384	0.42 700	3.88 761	0.21 302	0.17 289	0.35 360	0.28 338	0.20 286	0.20 252	0.23 355	0.15 284	0.28 379	0.16 295	0.09 424	0.07 408	0.09 384	0.07 257	0.09 382	0.09 425

LL-Strereo	0.29 558	0.25 615	0.58 570	0.25 552	0.21 619	0.23 360	0.24 552	0.55 613	0.42 528	0.34 516	0.32 402	0.41 567	0.40 630	0.94 695	0.23 484	0.08 317	0.07 408	0.11 527	0.09 456	0.09 382	0.09 425

CBFPSM	0.27 524	0.16 501	0.67 608	0.20 258	0.14 421	0.38 591	0.25 570	0.40 425	0.36 454	0.33 496	0.36 457	0.56 651	0.38 618	0.32 429	0.38 594	0.08 317	0.08 500	0.07 175	0.08 344	0.09 382	0.11 526

gwcnet-sp	0.24 466	0.13 379	0.63 592	0.22 392	0.14 421	0.34 554	0.22 503	0.44 476	0.39 490	0.35 533	0.34 436	0.27 415	0.27 511	0.35 454	0.25 507	0.09 424	0.08 500	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.09 425

scenet	0.24 466	0.13 379	0.63 592	0.22 392	0.14 421	0.34 554	0.22 503	0.44 476	0.39 490	0.35 533	0.34 436	0.27 415	0.27 511	0.35 454	0.25 507	0.09 424	0.08 500	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.09 425

knoymous	0.17 264	0.09 96	0.32 295	0.17 58	0.11 203	0.21 302	0.17 289	0.32 307	0.23 262	0.23 319	0.28 347	0.27 415	0.16 309	0.23 277	0.16 295	0.09 424	0.06 265	0.09 384	0.06 171	0.09 382	0.09 425

ssnet	0.24 466	0.13 379	0.63 592	0.22 392	0.14 421	0.34 554	0.22 503	0.44 476	0.39 490	0.35 533	0.34 436	0.27 415	0.27 511	0.35 454	0.25 507	0.09 424	0.08 500	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.09 425

qqq	0.20 360	0.12 305	0.31 285	0.20 258	0.11 203	0.23 360	0.19 389	0.41 440	0.27 319	0.24 334	0.28 347	0.28 431	0.24 459	0.34 443	0.22 463	0.08 317	0.07 408	0.10 468	0.09 456	0.09 382	0.09 425

x	0.19 339	0.11 241	0.29 258	0.20 258	0.11 203	0.26 427	0.18 340	0.41 440	0.29 357	0.25 344	0.29 361	0.28 431	0.24 459	0.26 344	0.23 484	0.09 424	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.09 382	0.08 350

BUS	0.23 435	0.12 305	0.28 244	0.25 552	0.14 421	0.43 626	0.17 289	0.56 629	0.34 424	0.34 516	0.35 447	0.32 479	0.20 399	0.26 344	0.21 441	0.10 479	0.07 408	0.11 527	0.10 504	0.09 382	0.09 425

IER	0.23 435	0.12 305	0.39 400	0.20 258	0.14 421	0.31 515	0.19 389	0.42 454	0.36 454	0.33 496	0.40 506	0.32 479	0.33 586	0.29 399	0.22 463	0.09 424	0.07 408	0.08 282	0.08 344	0.09 382	0.08 350

RAFT+CT+SA	0.21 381	0.18 536	0.33 312	0.25 552	0.18 565	0.23 360	0.29 614	0.40 425	0.36 454	0.24 334	0.38 481	0.18 271	0.16 309	0.32 429	0.16 295	0.07 141	0.05 40	0.09 384	0.12 584	0.09 382	0.09 425

BSDual-CNN	0.23 435	0.12 305	0.28 244	0.25 552	0.14 421	0.35 569	0.21 473	0.56 629	0.34 424	0.34 516	0.35 447	0.38 533	0.24 459	0.26 344	0.21 441	0.10 479	0.07 408	0.11 527	0.10 504	0.09 382	0.09 425

hknet	0.25 494	0.14 433	0.40 408	0.25 552	0.15 485	0.35 569	0.21 473	0.56 629	0.37 465	0.34 516	0.35 447	0.43 580	0.27 511	0.37 466	0.21 441	0.09 424	0.07 408	0.11 527	0.10 504	0.09 382	0.09 425

iRaft-Stereo_5w	0.23 435	0.18 536	0.44 467	0.22 392	0.13 369	0.19 225	0.19 389	0.37 391	0.32 400	0.28 380	0.37 466	0.34 498	0.23 441	0.65 612	0.27 527	0.06 53	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.09 382	0.08 350

psmg	0.23 435	0.12 305	0.28 244	0.21 318	0.14 421	0.35 569	0.23 530	0.51 562	0.34 424	0.35 533	0.38 481	0.38 533	0.24 459	0.26 344	0.21 441	0.10 479	0.08 500	0.10 468	0.10 504	0.09 382	0.08 350

DAS	0.27 524	0.12 305	0.42 443	0.24 511	0.18 565	0.29 480	0.24 552	0.45 489	0.45 564	0.41 608	0.44 557	0.34 498	0.29 543	0.75 647	0.21 441	0.09 424	0.07 408	0.09 384	0.07 257	0.09 382	0.09 425

SepStereo	0.26 513	0.12 305	0.42 443	0.24 511	0.18 565	0.29 480	0.24 552	0.45 489	0.45 564	0.41 608	0.44 557	0.34 498	0.29 543	0.64 605	0.21 441	0.09 424	0.07 408	0.09 384	0.07 257	0.09 382	0.09 425

GwcNet-ADL	0.22 417	0.14 433	0.58 570	0.24 511	0.13 369	0.22 335	0.23 530	0.49 533	0.40 508	0.27 367	0.29 361	0.30 459	0.20 399	0.26 344	0.23 484	0.09 424	0.07 408	0.07 175	0.07 257	0.09 382	0.09 425

GANet-ADL	0.21 381	0.12 305	0.45 480	0.23 453	0.14 421	0.29 480	0.19 389	0.46 500	0.35 441	0.25 344	0.32 402	0.32 479	0.19 388	0.24 293	0.20 414	0.10 479	0.07 408	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.10 485

NRIStereo	0.18 290	0.11 241	0.35 335	0.23 453	0.11 203	0.24 383	0.20 442	0.29 262	0.26 308	0.26 357	0.25 318	0.25 382	0.18 372	0.34 443	0.18 357	0.07 141	0.06 265	0.09 384	0.07 257	0.09 382	0.08 350

SST-Stereo	0.21 381	0.10 158	0.37 364	0.24 511	0.13 369	0.19 225	0.17 289	0.31 295	0.24 280	0.34 516	0.33 425	0.29 442	0.25 481	0.56 560	0.17 328	0.08 317	0.05 40	0.10 468	0.08 344	0.09 382	0.07 262

DeepStereo_RVC	0.18 290	0.11 241	0.40 408	0.21 318	0.11 203	0.19 225	0.16 237	0.28 245	0.22 236	0.27 367	0.27 339	0.23 355	0.28 528	0.24 293	0.18 357	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.07 257	0.09 382	0.10 485

ICVP	0.23 435	0.13 379	0.44 467	0.26 587	0.14 421	0.29 480	0.25 570	0.45 489	0.33 414	0.29 409	0.43 546	0.35 512	0.25 481	0.26 344	0.23 484	0.12 567	0.09 539	0.09 384	0.08 344	0.09 382	0.10 485
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.18 290	0.15 472	0.35 335	0.22 392	0.14 421	0.19 225	0.17 289	0.32 307	0.30 374	0.23 319	0.25 318	0.20 307	0.16 309	0.22 267	0.19 391	0.08 317	0.07 408	0.10 468	0.12 584	0.09 382	0.08 350

RALCasStereoNet	0.18 290	0.15 472	0.33 312	0.21 318	0.14 421	0.21 302	0.18 340	0.31 295	0.25 296	0.21 300	0.29 361	0.22 333	0.15 284	0.27 364	0.17 328	0.08 317	0.10 574	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.09 425

RALAANet	0.19 339	0.18 536	0.37 364	0.23 453	0.14 421	0.23 360	0.13 89	0.37 391	0.29 357	0.28 380	0.26 330	0.25 382	0.15 284	0.26 344	0.18 357	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.09 382	0.06 160

sCroCo_RVC	0.18 290	0.14 433	0.49 513	0.27 615	0.18 565	0.22 335	0.17 289	0.27 222	0.23 262	0.14 178	0.22 281	0.17 258	0.14 264	0.21 247	0.15 268	0.10 479	0.11 600	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.09 425

222	0.41 642	0.10 158	0.29 258	0.19 179	0.11 203	0.36 576	0.20 442	0.57 639	0.39 490	0.35 533	0.44 557	0.30 459	0.27 511	0.55 549	3.56 757	0.11 527	0.07 408	0.08 282	0.08 344	0.09 382	0.09 425

xxxx	0.34 601	0.10 158	0.29 258	0.19 179	0.11 203	0.37 583	0.20 442	0.58 648	0.38 480	0.29 409	0.42 532	0.38 533	0.24 459	0.46 504	2.20 750	0.11 527	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.09 382	0.09 425

test_xeample	0.34 601	0.10 158	0.29 258	0.19 179	0.11 203	0.33 540	0.23 530	0.55 613	0.38 480	0.32 481	0.45 570	0.29 442	0.26 492	0.57 564	2.24 752	0.10 479	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.09 382	0.09 425

ARAFT	0.24 466	0.21 581	0.78 633	0.22 392	0.12 284	0.29 480	0.24 552	0.43 468	0.32 400	0.33 496	0.28 347	0.28 431	0.19 388	0.49 517	0.18 357	0.07 141	0.06 265	0.12 566	0.11 545	0.09 382	0.06 160

SFCPSM	0.22 417	0.10 158	0.51 534	0.21 318	0.14 421	0.34 554	0.22 503	0.55 613	0.39 490	0.29 409	0.32 402	0.23 355	0.21 409	0.27 364	0.19 391	0.09 424	0.07 408	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.08 350

FENet	0.21 381	0.11 241	0.45 480	0.21 318	0.12 284	0.26 427	0.17 289	0.41 440	0.35 441	0.30 441	0.31 392	0.29 442	0.23 441	0.26 344	0.23 484	0.09 424	0.06 265	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.09 425

ac_64	0.27 524	0.13 379	0.41 433	0.24 511	0.17 543	0.36 576	0.22 503	0.46 500	0.33 414	0.35 533	0.36 457	0.52 636	0.30 558	0.62 596	0.32 567	0.11 527	0.09 539	0.10 468	0.10 504	0.09 382	0.08 350

GwcNet-RSSM	0.26 513	0.17 521	0.46 488	0.21 318	0.13 369	0.28 458	0.23 530	0.44 476	0.42 528	0.31 459	0.45 570	0.40 560	0.26 492	0.55 549	0.28 533	0.11 527	0.07 408	0.09 384	0.10 504	0.09 382	0.08 350

AANet_RVC	0.31 573	0.22 596	0.50 524	0.23 453	0.14 421	0.30 499	0.24 552	0.47 510	0.54 639	0.38 573	0.60 648	0.43 580	0.29 543	0.87 681	0.40 609	0.11 527	0.07 408	0.07 175	0.07 257	0.09 382	0.09 425

HITNet	0.20 360	0.17 521	0.43 457	0.19 179	0.08 30	0.27 438	0.14 126	0.42 454	0.30 374	0.29 409	0.32 402	0.27 415	0.21 409	0.28 379	0.25 507	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.06 160
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
iResNet_ROB	0.25 494	0.19 553	0.40 408	0.20 258	0.12 284	0.30 499	0.16 237	0.55 613	0.53 634	0.38 573	0.43 546	0.37 525	0.26 492	0.38 472	0.22 463	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.04 1	0.09 382	0.09 425

AnonStereo	0.16 242	0.12 305	0.30 269	0.20 258	0.12 284	0.18 189	0.14 126	0.36 379	0.24 280	0.19 277	0.17 202	0.19 291	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.10 458	0.06 160

zzzzzzz1	0.28 545	0.51 710	1.51 723	0.24 511	0.16 518	0.22 335	0.21 473	0.39 411	0.34 424	0.22 310	0.25 318	0.26 404	0.21 409	0.34 443	0.23 484	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.10 458	0.08 350

S0	0.18 290	0.13 379	0.21 147	0.23 453	0.11 203	0.33 540	0.26 584	0.27 222	0.21 216	0.21 300	0.26 330	0.20 307	0.16 309	0.19 196	0.17 328	0.12 567	0.11 600	0.14 615	0.14 628	0.10 458	0.07 262

z-ln-s-r	0.32 582	0.21 581	0.82 650	0.23 453	0.14 421	0.30 499	0.26 584	0.43 468	0.50 616	0.32 481	0.60 648	0.39 545	0.29 543	0.73 638	0.66 678	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.10 458	0.08 350

DFGA-Net	0.23 435	0.24 610	0.49 513	0.22 392	0.15 485	0.25 403	0.17 289	0.39 411	0.39 490	0.29 409	0.31 392	0.21 321	0.17 341	0.59 577	0.28 533	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.09 456	0.10 458	0.08 350

coex_refinement	0.26 513	0.16 501	0.36 355	0.23 453	0.15 485	0.31 515	0.20 442	0.49 533	0.42 528	0.35 533	0.42 532	0.45 596	0.27 511	0.55 549	0.33 574	0.10 479	0.06 265	0.07 175	0.07 257	0.10 458	0.10 485

rvit_0105_5	0.21 381	0.15 472	0.38 384	0.23 453	0.13 369	0.22 335	0.24 552	0.36 379	0.39 490	0.21 300	0.23 292	0.26 404	0.19 388	0.26 344	0.19 391	0.15 628	0.13 632	0.12 566	0.12 584	0.10 458	0.09 425

rvit_0105_3	0.23 435	0.17 521	0.40 408	0.25 552	0.15 485	0.24 383	0.28 607	0.38 399	0.41 520	0.25 344	0.25 318	0.28 431	0.21 409	0.28 379	0.20 414	0.15 628	0.13 632	0.14 615	0.15 638	0.10 458	0.09 425

UGAM	0.26 513	0.14 433	0.45 480	0.25 552	0.12 284	0.23 360	0.25 570	0.32 307	0.41 520	0.31 459	0.42 532	0.41 567	0.22 427	0.92 691	0.22 463	0.08 317	0.06 265	0.14 615	0.12 584	0.10 458	0.07 262

ACV-stereo	0.29 558	0.18 536	0.79 640	0.23 453	0.16 518	0.47 643	0.19 389	0.36 379	0.34 424	0.29 409	0.33 425	0.67 686	0.42 643	0.54 546	0.30 553	0.10 479	0.09 539	0.09 384	0.09 456	0.10 458	0.11 526

rvit_stereo_0080	0.15 225	0.13 379	0.25 205	0.19 179	0.13 369	0.15 70	0.20 442	0.28 245	0.24 280	0.15 201	0.17 202	0.19 291	0.13 226	0.19 196	0.15 268	0.11 527	0.08 500	0.08 282	0.08 344	0.10 458	0.07 262

test_sample3	0.23 435	0.12 305	0.43 457	0.19 179	0.12 284	0.32 529	0.20 442	0.50 544	0.34 424	0.31 459	0.33 425	0.29 442	0.22 427	0.53 539	0.22 463	0.10 479	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.10 458	0.10 485

CAS++	0.16 242	0.12 305	0.27 227	0.18 115	0.12 284	0.17 161	0.15 183	0.42 454	0.24 280	0.19 277	0.18 226	0.13 167	0.10 95	0.21 247	0.12 131	0.12 567	0.10 574	0.11 527	0.08 344	0.10 458	0.09 425
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MGS-Stereo	0.14 187	0.11 241	0.32 295	0.19 179	0.11 203	0.18 189	0.17 289	0.20 84	0.22 236	0.14 178	0.24 306	0.15 223	0.10 95	0.18 164	0.12 131	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.10 458	0.06 160

MyStereo8	0.22 417	0.15 472	0.63 592	0.21 318	0.17 543	0.31 515	0.16 237	0.36 379	0.32 400	0.28 380	0.36 457	0.25 382	0.18 372	0.25 324	0.28 533	0.08 317	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.10 458	0.12 550

mmm	0.21 381	0.12 305	0.31 285	0.22 392	0.12 284	0.28 458	0.21 473	0.41 440	0.27 319	0.29 409	0.38 481	0.29 442	0.24 459	0.29 399	0.22 463	0.09 424	0.07 408	0.11 527	0.09 456	0.10 458	0.09 425

whm_eth	0.15 225	0.13 379	0.25 205	0.19 179	0.13 369	0.15 70	0.20 442	0.28 245	0.24 280	0.15 201	0.17 202	0.19 291	0.13 226	0.19 196	0.15 268	0.11 527	0.08 500	0.08 282	0.08 344	0.10 458	0.07 262

plain	0.17 264	0.13 379	0.43 457	0.21 318	0.13 369	0.16 118	0.17 289	0.27 222	0.22 236	0.16 230	0.26 330	0.13 167	0.16 309	0.27 364	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.07 257	0.10 458	0.07 262

StereoVision	0.22 417	0.18 536	0.37 364	0.27 615	0.17 543	0.23 360	0.22 503	0.38 399	0.31 388	0.20 286	0.51 605	0.22 333	0.16 309	0.28 379	0.18 357	0.11 527	0.12 620	0.13 588	0.13 613	0.10 458	0.07 262

riskmin	0.18 290	0.09 96	0.34 324	0.18 115	0.12 284	0.24 383	0.16 237	0.34 336	0.28 338	0.21 300	0.23 292	0.33 488	0.24 459	0.23 277	0.17 328	0.09 424	0.06 265	0.09 384	0.06 171	0.10 458	0.10 485

CRFU-Net	0.28 545	0.14 433	0.45 480	0.25 552	0.15 485	0.45 634	0.23 530	0.50 544	0.30 374	0.43 624	0.41 515	0.48 612	0.46 657	0.43 494	0.29 545	0.11 527	0.10 574	0.09 384	0.08 344	0.10 458	0.10 485

test_5	0.23 435	0.19 553	0.38 384	0.26 587	0.18 565	0.25 403	0.29 614	0.40 425	0.37 465	0.29 409	0.40 506	0.25 382	0.22 427	0.34 443	0.18 357	0.07 141	0.05 40	0.09 384	0.09 456	0.10 458	0.10 485

CSP-Net	0.27 524	0.15 472	0.30 269	0.21 318	0.14 421	0.44 628	0.24 552	0.50 544	0.40 508	0.41 608	0.43 546	0.42 576	0.26 492	0.66 616	0.28 533	0.12 567	0.08 500	0.08 282	0.08 344	0.10 458	0.09 425

PSMNet-ADL	0.25 494	0.15 472	0.32 295	0.26 587	0.14 421	0.31 515	0.22 503	0.44 476	0.36 454	0.27 367	0.33 425	0.41 567	0.28 528	0.61 588	0.29 545	0.11 527	0.09 539	0.09 384	0.11 545	0.10 458	0.10 485

Patchmatch Stereo++	0.18 290	0.12 305	0.37 364	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.14 126	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.29 361	0.25 382	0.17 341	0.26 344	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 290	0.12 305	0.37 364	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.16 237	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.29 361	0.25 382	0.18 372	0.24 293	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350

ROB_FTStereo_v2	0.18 290	0.12 305	0.37 364	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.16 237	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.29 361	0.25 382	0.17 341	0.24 293	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350

ROB_FTStereo	0.18 290	0.12 305	0.37 364	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.14 126	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.28 347	0.25 382	0.17 341	0.24 293	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350

HUI-Stereo	0.18 290	0.12 305	0.37 364	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.14 126	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.28 347	0.25 382	0.17 341	0.22 267	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350

iGMRVC	0.18 290	0.12 305	0.37 364	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.15 183	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.29 361	0.25 382	0.17 341	0.27 364	0.17 328	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350

iRAFT	0.18 290	0.12 305	0.37 364	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.14 126	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.29 361	0.25 382	0.17 341	0.26 344	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350

CRE-IMP	0.18 290	0.12 305	0.37 364	0.22 392	0.11 203	0.24 383	0.17 289	0.29 262	0.21 216	0.27 367	0.26 330	0.24 370	0.17 341	0.23 277	0.18 357	0.08 317	0.05 40	0.10 468	0.07 257	0.10 458	0.10 485

RAFT	0.21 381	0.17 521	0.32 295	0.24 511	0.12 284	0.25 403	0.27 591	0.35 360	0.28 338	0.33 496	0.33 425	0.38 533	0.22 427	0.29 399	0.17 328	0.08 317	0.08 500	0.11 527	0.10 504	0.10 458	0.06 160

RAFT-IKP	0.18 290	0.12 305	0.37 364	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.15 183	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.29 361	0.25 382	0.18 372	0.25 324	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350

GES	0.22 417	0.12 305	0.42 443	0.20 258	0.14 421	0.27 438	0.19 389	0.49 533	0.33 414	0.30 441	0.36 457	0.25 382	0.23 441	0.29 399	0.22 463	0.10 479	0.08 500	0.08 282	0.07 257	0.10 458	0.11 526

HCRNet	0.24 466	0.25 615	0.33 312	0.34 674	0.16 518	0.27 438	0.18 340	0.43 468	0.35 441	0.30 441	0.35 447	0.32 479	0.22 427	0.44 498	0.20 414	0.13 588	0.08 500	0.13 588	0.11 545	0.10 458	0.09 425

GMStereo	0.19 339	0.25 615	0.40 408	0.21 318	0.12 284	0.22 335	0.19 389	0.29 262	0.40 508	0.25 344	0.23 292	0.16 246	0.15 284	0.25 324	0.19 391	0.09 424	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.10 458	0.08 350
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MMNet	0.27 524	0.14 433	0.49 513	0.24 511	0.17 543	0.47 643	0.22 503	0.45 489	0.51 620	0.39 589	0.41 515	0.36 517	0.33 586	0.39 477	0.34 579	0.08 317	0.07 408	0.09 384	0.09 456	0.10 458	0.08 350

psm_up	0.29 558	0.16 501	0.41 433	0.26 587	0.17 543	0.32 529	0.26 584	0.55 613	0.43 536	0.36 550	0.40 506	0.45 596	0.37 614	0.58 571	0.30 553	0.11 527	0.12 620	0.13 588	0.12 584	0.10 458	0.10 485

UNet	0.28 545	0.14 433	0.69 614	0.23 453	0.20 611	0.44 628	0.22 503	0.50 544	0.40 508	0.34 516	0.39 495	0.43 580	0.33 586	0.40 486	0.31 561	0.09 424	0.07 408	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350

UPFNet	0.25 494	0.12 305	0.38 384	0.24 511	0.19 592	0.37 583	0.28 607	0.48 523	0.38 480	0.34 516	0.37 466	0.37 525	0.28 528	0.39 477	0.33 574	0.10 479	0.09 539	0.10 468	0.10 504	0.10 458	0.08 350

ACVNet	0.23 435	0.13 379	0.35 335	0.18 115	0.15 485	0.27 438	0.23 530	0.39 411	0.44 552	0.28 380	0.41 515	0.38 533	0.26 492	0.27 364	0.32 567	0.08 317	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.10 458	0.07 262

HGLStereo	0.27 524	0.14 433	0.46 488	0.24 511	0.21 619	0.33 540	0.23 530	0.50 544	0.42 528	0.35 533	0.48 593	0.41 567	0.33 586	0.45 501	0.33 574	0.11 527	0.10 574	0.09 384	0.09 456	0.10 458	0.12 550

GANet-RSSM	0.24 466	0.14 433	0.36 355	0.21 318	0.14 421	0.27 438	0.21 473	0.45 489	0.33 414	0.29 409	0.39 495	0.39 545	0.28 528	0.58 571	0.23 484	0.11 527	0.07 408	0.09 384	0.09 456	0.10 458	0.09 425

PSMNet-RSSM	0.24 466	0.15 472	0.36 355	0.21 318	0.14 421	0.25 403	0.20 442	0.48 523	0.37 465	0.30 441	0.44 557	0.38 533	0.26 492	0.52 532	0.22 463	0.12 567	0.07 408	0.11 527	0.13 613	0.10 458	0.09 425

DMCA	0.22 417	0.14 433	0.36 355	0.22 392	0.14 421	0.27 438	0.20 442	0.43 468	0.38 480	0.31 459	0.32 402	0.33 488	0.24 459	0.24 293	0.28 533	0.11 527	0.08 500	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.11 526

BEATNet_4x	0.22 417	0.18 536	0.47 496	0.22 392	0.10 139	0.28 458	0.14 126	0.46 500	0.32 400	0.31 459	0.34 436	0.31 469	0.25 481	0.31 422	0.29 545	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.06 171	0.10 458	0.08 350

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 524	0.21 581	0.59 576	0.25 552	0.18 565	0.29 480	0.22 503	0.50 544	0.40 508	0.38 573	0.41 515	0.43 580	0.27 511	0.43 494	0.29 545	0.11 527	0.08 500	0.10 468	0.10 504	0.10 458	0.11 526
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.27 524	0.17 521	0.35 335	0.25 552	0.14 421	0.37 583	0.21 473	0.47 510	0.41 520	0.44 631	0.51 605	0.41 567	0.28 528	0.45 501	0.37 590	0.09 424	0.06 265	0.11 527	0.11 545	0.10 458	0.10 485
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.28 545	0.16 501	0.34 324	0.27 615	0.16 518	0.38 591	0.25 570	0.48 523	0.43 536	0.46 639	0.46 580	0.51 630	0.33 586	0.53 539	0.33 574	0.10 479	0.10 574	0.11 527	0.11 545	0.10 458	0.09 425

pmcnn	0.50 674	0.20 566	0.78 633	0.24 511	0.26 670	0.39 600	0.30 625	0.51 562	0.50 616	0.54 673	1.23 718	2.52 747	0.37 614	0.77 659	0.95 703	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.05 81	0.10 458	0.08 350

S	0.19 339	0.12 305	0.22 164	0.22 392	0.13 369	0.31 515	0.22 503	0.30 283	0.27 319	0.25 344	0.31 392	0.20 307	0.20 399	0.18 164	0.17 328	0.12 567	0.09 539	0.15 631	0.16 650	0.11 509	0.12 550

SE	0.16 242	0.14 433	0.19 115	0.21 318	0.11 203	0.23 360	0.16 237	0.28 245	0.20 194	0.20 286	0.27 339	0.15 223	0.17 341	0.15 84	0.14 232	0.09 424	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.11 509	0.08 350

SMOE	0.17 264	0.11 241	0.21 147	0.20 258	0.09 63	0.26 427	0.21 473	0.30 283	0.23 262	0.21 300	0.27 339	0.21 321	0.17 341	0.18 164	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.12 566	0.07 257	0.11 509	0.07 262

SME	0.21 381	0.20 566	0.29 258	0.23 453	0.11 203	0.36 576	0.17 289	0.37 391	0.29 357	0.24 334	0.28 347	0.19 291	0.21 409	0.53 539	0.21 441	0.10 479	0.08 500	0.10 468	0.10 504	0.11 509	0.08 350

Selective-IGEV-i16pc	0.33 592	0.10 158	1.71 732	0.21 318	0.14 421	0.74 697	0.31 630	0.42 454	0.41 520	0.21 300	0.32 402	0.26 404	0.14 264	0.71 630	0.19 391	0.14 613	0.10 574	0.08 282	0.09 456	0.11 509	0.11 526

S2M2_L	0.13 144	0.11 241	0.20 133	0.16 26	0.12 284	0.12 28	0.07 1	0.18 49	0.20 194	0.12 109	0.15 162	0.14 201	0.12 174	0.15 84	0.14 232	0.13 588	0.09 539	0.09 384	0.10 504	0.11 509	0.09 425
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_0105_6	0.19 339	0.14 433	0.34 324	0.23 453	0.14 421	0.18 189	0.20 442	0.29 262	0.37 465	0.18 269	0.22 281	0.23 355	0.17 341	0.26 344	0.17 328	0.15 628	0.13 632	0.13 588	0.11 545	0.11 509	0.08 350

rvit_0105_4	0.20 360	0.15 472	0.38 384	0.23 453	0.14 421	0.20 268	0.22 503	0.33 323	0.39 490	0.19 277	0.24 306	0.25 382	0.19 388	0.27 364	0.17 328	0.16 644	0.13 632	0.13 588	0.11 545	0.11 509	0.08 350

rvit_105_1	0.27 524	0.19 553	0.46 488	0.27 615	0.19 592	0.30 499	0.35 656	0.44 476	0.51 620	0.31 459	0.31 392	0.31 469	0.26 492	0.35 454	0.25 507	0.15 628	0.14 643	0.15 631	0.17 660	0.11 509	0.10 485

ITSA-stereo	0.25 494	0.15 472	0.33 312	0.23 453	0.11 203	0.27 438	0.18 340	0.56 629	0.59 656	0.31 459	0.32 402	0.33 488	0.28 528	0.49 517	0.30 553	0.11 527	0.08 500	0.11 527	0.10 504	0.11 509	0.13 570

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 435	0.13 379	0.83 653	0.20 258	0.21 619	0.23 360	0.17 289	0.48 523	0.27 319	0.23 319	0.29 361	0.39 545	0.23 441	0.25 324	0.15 268	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.11 545	0.11 509	0.10 485

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 360	0.72 728	0.70 620	0.17 58	0.08 30	0.15 70	0.15 183	0.18 49	0.16 88	0.13 147	0.12 86	0.09 36	0.08 19	0.16 115	0.13 193	0.35 717	0.04 2	0.08 282	0.07 257	0.11 509	0.23 684

test_sample6	0.25 494	0.13 379	0.41 433	0.21 318	0.11 203	0.30 499	0.22 503	0.51 562	0.35 441	0.33 496	0.43 546	0.30 459	0.24 459	0.57 564	0.22 463	0.10 479	0.07 408	0.10 468	0.10 504	0.11 509	0.10 485

test_sample5	0.24 466	0.13 379	0.42 443	0.21 318	0.12 284	0.30 499	0.21 473	0.50 544	0.34 424	0.32 481	0.41 515	0.29 442	0.23 441	0.55 549	0.21 441	0.10 479	0.07 408	0.10 468	0.09 456	0.11 509	0.10 485

test_sample4	0.24 466	0.13 379	0.43 457	0.20 258	0.12 284	0.32 529	0.21 473	0.51 562	0.34 424	0.31 459	0.37 466	0.28 431	0.23 441	0.53 539	0.21 441	0.10 479	0.07 408	0.10 468	0.09 456	0.11 509	0.10 485

DualNet	0.24 466	0.13 379	0.42 443	0.21 318	0.12 284	0.30 499	0.21 473	0.50 544	0.34 424	0.33 496	0.43 546	0.29 442	0.23 441	0.55 549	0.21 441	0.10 479	0.07 408	0.10 468	0.09 456	0.11 509	0.10 485

mmx	0.31 573	0.12 305	0.42 443	0.20 258	0.13 369	0.28 458	0.20 442	0.55 613	0.45 564	0.30 441	0.42 532	0.34 498	0.23 441	0.81 671	1.08 711	0.10 479	0.07 408	0.11 527	0.10 504	0.11 509	0.10 485

xxx	0.31 573	0.12 305	0.42 443	0.20 258	0.13 369	0.28 458	0.20 442	0.55 613	0.45 564	0.30 441	0.42 532	0.34 498	0.23 441	0.81 671	1.08 711	0.10 479	0.07 408	0.11 527	0.10 504	0.11 509	0.10 485

PCWNet_CMD	0.23 435	0.13 379	0.48 507	0.20 258	0.13 369	0.28 458	0.16 237	0.46 500	0.46 582	0.29 409	0.36 457	0.37 525	0.24 459	0.28 379	0.20 414	0.09 424	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.11 509	0.09 425

CASS	0.21 381	0.15 472	0.32 295	0.26 587	0.11 203	0.28 458	0.19 389	0.39 411	0.30 374	0.32 481	0.34 436	0.25 382	0.24 459	0.25 324	0.20 414	0.13 588	0.08 500	0.11 527	0.09 456	0.11 509	0.11 526
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.24 466	0.16 501	0.48 507	0.21 318	0.13 369	0.29 480	0.29 614	0.39 411	0.39 490	0.27 367	0.35 447	0.39 545	0.31 575	0.31 422	0.29 545	0.08 317	0.09 539	0.10 468	0.11 545	0.11 509	0.10 485

ssnet_v2	0.28 545	0.16 501	0.44 467	0.22 392	0.15 485	0.40 606	0.30 625	0.57 639	0.46 582	0.38 573	0.36 457	0.47 606	0.29 543	0.38 472	0.39 602	0.13 588	0.11 600	0.11 527	0.11 545	0.11 509	0.11 526

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 566	0.20 566	0.70 620	0.21 318	0.17 543	0.46 636	0.27 591	0.50 544	0.49 608	0.42 618	0.55 628	0.43 580	0.30 558	0.46 504	0.38 594	0.09 424	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.11 509	0.10 485

NINENet	0.25 494	0.15 472	0.37 364	0.23 453	0.16 518	0.43 626	0.17 289	0.60 663	0.46 582	0.32 481	0.37 466	0.32 479	0.20 399	0.42 492	0.21 441	0.10 479	0.10 574	0.12 566	0.08 344	0.11 509	0.10 485

dd	0.22 417	0.26 626	0.40 408	0.22 392	0.12 284	0.25 403	0.21 473	0.32 307	0.44 552	0.29 409	0.28 347	0.25 382	0.16 309	0.30 415	0.25 507	0.12 567	0.07 408	0.10 468	0.08 344	0.11 509	0.09 425

GEStereo_RVC	0.27 524	0.20 566	0.44 467	0.27 615	0.16 518	0.33 540	0.25 570	0.56 629	0.54 639	0.34 516	0.38 481	0.34 498	0.25 481	0.51 526	0.28 533	0.12 567	0.08 500	0.09 384	0.08 344	0.11 509	0.11 526

Anonymous3	0.23 435	0.18 536	0.63 592	0.27 615	0.18 565	0.41 610	0.23 530	0.43 468	0.35 441	0.23 319	0.27 339	0.20 307	0.18 372	0.27 364	0.18 357	0.12 567	0.11 600	0.10 468	0.10 504	0.11 509	0.12 550

TestStereo	0.21 381	0.19 553	0.40 408	0.25 552	0.10 139	0.22 335	0.21 473	0.31 295	0.31 388	0.23 319	0.34 436	0.22 333	0.18 372	0.62 596	0.18 357	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.07 257	0.11 509	0.06 160

CFNet_pseudo	0.23 435	0.13 379	0.47 496	0.19 179	0.13 369	0.26 427	0.16 237	0.44 476	0.44 552	0.29 409	0.37 466	0.38 533	0.23 441	0.29 399	0.21 441	0.09 424	0.06 265	0.11 527	0.08 344	0.11 509	0.09 425

ADLNet	0.28 545	0.15 472	0.42 443	0.23 453	0.19 592	0.34 554	0.23 530	0.53 593	0.43 536	0.42 618	0.41 515	0.44 591	0.27 511	0.55 549	0.35 583	0.11 527	0.08 500	0.11 527	0.11 545	0.11 509	0.12 550

RAFT + AFF	0.27 524	0.23 606	0.50 524	0.25 552	0.17 543	0.30 499	0.33 650	0.52 581	0.40 508	0.28 380	0.30 377	0.30 459	0.31 575	0.62 596	0.24 497	0.09 424	0.10 574	0.11 527	0.10 504	0.11 509	0.11 526

acv_ft	0.25 494	0.13 379	0.40 408	0.23 453	0.19 592	0.34 554	0.21 473	0.45 489	0.44 552	0.38 573	0.41 515	0.38 533	0.27 511	0.27 364	0.35 583	0.08 317	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.11 509	0.07 262

DSFCA	0.27 524	0.13 379	0.36 355	0.20 258	0.17 543	0.38 591	0.31 630	0.47 510	0.43 536	0.43 624	0.37 466	0.39 545	0.29 543	0.52 532	0.32 567	0.12 567	0.10 574	0.10 468	0.11 545	0.11 509	0.10 485

ADCRef	0.38 628	0.24 610	0.88 665	0.26 587	0.21 619	0.49 654	0.27 591	0.52 581	0.48 599	0.50 653	0.58 640	0.35 512	0.47 660	0.48 512	1.29 731	0.09 424	0.08 500	0.12 566	0.12 584	0.11 509	0.11 526

MSMDNet	0.23 435	0.13 379	0.48 507	0.20 258	0.13 369	0.28 458	0.16 237	0.46 500	0.46 582	0.29 409	0.36 457	0.37 525	0.24 459	0.28 379	0.20 414	0.09 424	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.11 509	0.09 425

CFNet	0.27 524	0.20 566	0.44 467	0.22 392	0.14 421	0.33 540	0.14 126	0.51 562	0.45 564	0.30 441	0.40 506	0.38 533	0.27 511	0.76 653	0.25 507	0.09 424	0.07 408	0.11 527	0.11 545	0.11 509	0.08 350

ccs_rob	0.23 435	0.13 379	0.47 496	0.20 258	0.13 369	0.26 427	0.17 289	0.44 476	0.44 552	0.29 409	0.37 466	0.38 533	0.23 441	0.29 399	0.21 441	0.09 424	0.06 265	0.11 527	0.08 344	0.11 509	0.09 425

AdaStereo	0.24 466	0.16 501	0.37 364	0.24 511	0.12 284	0.32 529	0.17 289	0.54 603	0.42 528	0.33 496	0.38 481	0.35 512	0.21 409	0.30 415	0.22 463	0.14 613	0.06 265	0.13 588	0.08 344	0.11 509	0.08 350
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.
NaN_ROB	0.41 642	0.28 637	0.62 589	0.30 653	0.19 592	0.51 658	0.47 700	0.58 648	0.59 656	0.56 676	0.47 587	0.49 618	0.41 634	1.21 722	0.64 675	0.12 567	0.18 681	0.12 566	0.13 613	0.11 509	0.14 594

LE_ROB	1.76 745	0.20 566	2.68 745	0.48 712	0.52 721	0.78 704	0.96 741	0.84 723	6.61 768	7.40 771	2.08 746	2.08 739	4.83 764	1.27 726	3.79 758	0.10 479	0.08 500	0.12 566	0.11 545	0.11 509	0.10 485

DN-CSS_ROB	0.22 417	0.25 615	0.47 496	0.24 511	0.14 421	0.25 403	0.12 46	0.40 425	0.33 414	0.29 409	0.42 532	0.22 333	0.20 399	0.33 436	0.19 391	0.07 141	0.06 265	0.11 527	0.11 545	0.11 509	0.07 262

VeloStereo	0.11 57	0.07 4	0.18 99	0.16 26	0.12 284	0.09 4	0.07 1	0.12 6	0.09 3	0.12 109	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.12 131	0.10 479	0.09 539	0.09 384	0.08 344	0.12 550	0.13 570

flow	0.11 57	0.07 4	0.18 99	0.16 26	0.12 284	0.09 4	0.07 1	0.12 6	0.09 3	0.12 109	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.17 134	0.12 131	0.10 479	0.09 539	0.09 384	0.08 344	0.12 550	0.13 570

Selective-IGEV-i16pb	0.39 633	0.12 305	2.18 736	0.21 318	0.15 485	0.68 691	0.32 638	0.56 629	0.57 651	0.25 344	0.44 557	0.33 488	0.21 409	0.80 667	0.25 507	0.14 613	0.10 574	0.09 384	0.10 504	0.12 550	0.13 570

DCVSM-stereo	0.24 466	0.13 379	0.52 541	0.20 258	0.14 421	0.26 427	0.13 89	0.34 336	0.34 424	0.41 608	0.33 425	0.47 606	0.29 543	0.30 415	0.22 463	0.10 479	0.10 574	0.11 527	0.10 504	0.12 550	0.15 607

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 494	0.14 433	0.95 676	0.21 318	0.27 674	0.20 268	0.19 389	0.48 523	0.25 296	0.26 357	0.55 628	0.34 498	0.18 372	0.25 324	0.17 328	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.12 584	0.12 550	0.12 550

CFNet_ucs	0.24 466	0.13 379	0.50 524	0.20 258	0.15 485	0.28 458	0.17 289	0.49 533	0.45 564	0.32 481	0.42 532	0.39 545	0.22 427	0.31 422	0.21 441	0.11 527	0.08 500	0.12 566	0.09 456	0.12 550	0.11 526

fast-acv-ft	0.31 573	0.20 566	0.81 646	0.24 511	0.18 565	0.46 636	0.27 591	0.41 440	0.49 608	0.39 589	0.55 628	0.49 618	0.35 601	0.37 466	0.38 594	0.11 527	0.11 600	0.11 527	0.12 584	0.12 550	0.09 425

ADLNet2	0.30 566	0.17 521	0.72 625	0.23 453	0.17 543	0.36 576	0.24 552	0.52 581	0.51 620	0.32 481	0.38 481	0.45 596	0.30 558	0.69 623	0.35 583	0.10 479	0.08 500	0.09 384	0.09 456	0.12 550	0.10 485

CFNet-ft	0.24 466	0.15 472	0.35 335	0.18 115	0.15 485	0.30 499	0.21 473	0.39 411	0.36 454	0.28 380	0.40 506	0.43 580	0.25 481	0.47 508	0.24 497	0.12 567	0.07 408	0.12 566	0.11 545	0.12 550	0.09 425

STTStereo	0.28 545	0.20 566	0.61 581	0.25 552	0.17 543	0.29 480	0.24 552	0.47 510	0.39 490	0.39 589	0.41 515	0.44 591	0.28 528	0.40 486	0.28 533	0.13 588	0.12 620	0.13 588	0.16 650	0.12 550	0.11 526

PA-Net	0.37 621	0.28 637	0.83 653	0.31 659	0.28 680	0.39 600	0.42 686	0.51 562	0.55 645	0.34 516	0.42 532	0.41 567	0.36 605	0.79 663	0.49 642	0.12 567	0.23 705	0.16 643	0.23 689	0.12 550	0.18 643
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
TDLM	0.30 566	0.21 581	0.38 384	0.28 638	0.15 485	0.33 540	0.32 638	0.52 581	0.47 587	0.38 573	0.43 546	0.39 545	0.29 543	0.91 690	0.28 533	0.14 613	0.08 500	0.13 588	0.11 545	0.12 550	0.10 485

CFNet_RVC	0.24 466	0.15 472	0.35 335	0.18 115	0.15 485	0.30 499	0.21 473	0.39 411	0.36 454	0.28 380	0.40 506	0.43 580	0.25 481	0.47 508	0.24 497	0.12 567	0.07 408	0.12 566	0.11 545	0.12 550	0.09 425

iResNetv2_ROB	0.27 524	0.26 626	0.72 625	0.23 453	0.13 369	0.29 480	0.18 340	0.52 581	0.49 608	0.37 558	0.45 570	0.39 545	0.25 481	0.34 443	0.20 414	0.08 317	0.06 265	0.07 175	0.05 81	0.12 550	0.09 425

DRN-Test	0.33 592	0.17 521	0.61 581	0.27 615	0.19 592	0.46 636	0.29 614	0.65 684	0.51 620	0.47 646	0.46 580	0.44 591	0.34 595	0.62 596	0.41 618	0.12 567	0.08 500	0.13 588	0.12 584	0.12 550	0.10 485

StereoDRNet	0.32 582	0.22 596	0.61 581	0.27 615	0.21 619	0.42 617	0.30 625	0.61 667	0.48 599	0.46 639	0.39 495	0.48 612	0.30 558	0.57 564	0.40 609	0.11 527	0.09 539	0.12 566	0.11 545	0.12 550	0.10 485

DISCO	0.32 582	0.13 379	0.51 534	0.25 552	0.16 518	0.48 649	0.25 570	0.50 544	0.57 651	0.37 558	0.45 570	0.62 670	0.36 605	0.64 605	0.49 642	0.09 424	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.12 550	0.11 526

MDST_ROB	0.48 667	0.14 433	0.95 676	0.30 653	0.21 619	1.33 736	0.32 638	0.77 710	0.56 648	1.06 725	0.71 675	0.49 618	0.35 601	1.26 725	0.38 594	0.13 588	0.11 600	0.16 643	0.13 613	0.12 550	0.12 550

zh-mn7	0.46 661	0.45 698	1.48 720	0.25 552	0.19 592	0.44 628	0.29 614	0.56 629	0.82 700	0.65 690	0.96 703	0.49 618	0.38 618	0.88 684	0.63 672	0.12 567	0.10 574	0.11 527	0.11 545	0.13 568	0.14 594

YMNet	0.32 582	0.22 596	0.58 570	0.27 615	0.23 649	0.48 649	0.27 591	0.51 562	0.45 564	0.48 650	0.56 635	0.51 630	0.30 558	0.39 477	0.40 609	0.13 588	0.16 668	0.13 588	0.12 584	0.13 568	0.12 550

YMNet_1	0.32 582	0.22 596	0.58 570	0.27 615	0.23 649	0.48 649	0.27 591	0.51 562	0.45 564	0.48 650	0.56 635	0.51 630	0.30 558	0.39 477	0.40 609	0.13 588	0.16 668	0.13 588	0.12 584	0.13 568	0.12 550

DDVS	0.25 494	0.15 472	0.39 400	0.24 511	0.17 543	0.34 554	0.21 473	0.41 440	0.30 374	0.33 496	0.41 515	0.48 612	0.21 409	0.52 532	0.27 527	0.11 527	0.09 539	0.11 527	0.09 456	0.13 568	0.14 594

rvit_stereo_0075_2	0.24 466	0.17 521	0.50 524	0.26 587	0.22 636	0.22 335	0.15 183	0.40 425	0.35 441	0.27 367	0.37 466	0.29 442	0.20 399	0.28 379	0.19 391	0.17 656	0.12 620	0.19 667	0.12 584	0.13 568	0.13 570

test_sample7	0.25 494	0.15 472	0.35 335	0.20 258	0.14 421	0.28 458	0.21 473	0.51 562	0.38 480	0.37 558	0.34 436	0.37 525	0.30 558	0.39 477	0.23 484	0.14 613	0.09 539	0.13 588	0.12 584	0.13 568	0.12 550

iinet-f	0.30 566	0.18 536	1.03 687	0.20 258	0.15 485	0.44 628	0.22 503	0.45 489	0.37 465	0.35 533	0.44 557	0.41 567	0.34 595	0.34 443	0.40 609	0.10 479	0.09 539	0.08 282	0.08 344	0.13 568	0.11 526

AASNet	0.27 524	0.19 553	0.49 513	0.26 587	0.17 543	0.34 554	0.20 442	0.62 675	0.48 599	0.35 533	0.40 506	0.32 479	0.25 481	0.28 379	0.34 579	0.11 527	0.09 539	0.10 468	0.08 344	0.13 568	0.11 526

AACVNet	0.26 513	0.16 501	0.37 364	0.22 392	0.14 421	0.29 480	0.19 389	0.41 440	0.31 388	0.38 573	0.42 532	0.43 580	0.28 528	0.73 638	0.25 507	0.11 527	0.08 500	0.11 527	0.09 456	0.13 568	0.11 526

LCNet	0.21 381	0.11 241	0.29 258	0.25 552	0.12 284	0.23 360	0.19 389	0.34 336	0.26 308	0.28 380	0.35 447	0.26 404	0.30 558	0.35 454	0.17 328	0.07 141	0.05 40	0.09 384	0.10 504	0.13 568	0.22 677

LMCR-Stereo	0.26 513	0.18 536	0.49 513	0.28 638	0.14 421	0.36 576	0.23 530	0.54 603	0.34 424	0.39 589	0.40 506	0.29 442	0.29 543	0.37 466	0.27 527	0.11 527	0.07 408	0.09 384	0.07 257	0.13 568	0.09 425

Syn2CoEx	0.36 611	0.31 660	0.78 633	0.34 674	0.21 619	0.41 610	0.28 607	0.61 667	0.49 608	0.42 618	0.56 635	0.45 596	0.44 648	0.69 623	0.38 594	0.17 656	0.14 643	0.15 631	0.12 584	0.13 568	0.12 550

GwcNet	0.35 606	0.23 606	0.88 665	0.25 552	0.24 657	0.48 649	0.27 591	0.55 613	0.57 651	0.38 573	0.52 613	0.51 630	0.32 583	0.60 581	0.41 618	0.13 588	0.11 600	0.12 566	0.11 545	0.13 568	0.14 594

DMCA-RVC	0.27 524	0.21 581	0.61 581	0.28 638	0.17 543	0.29 480	0.21 473	0.42 454	0.35 441	0.40 599	0.37 466	0.39 545	0.36 605	0.43 494	0.30 553	0.13 588	0.10 574	0.15 631	0.11 545	0.13 568	0.10 485

FADNet-RVC-Resample	0.29 558	0.25 615	0.93 673	0.26 587	0.16 518	0.32 529	0.21 473	0.47 510	0.39 490	0.35 533	0.38 481	0.33 488	0.27 511	0.53 539	0.24 497	0.10 479	0.10 574	0.14 615	0.13 613	0.13 568	0.16 617

UCFNet_RVC	0.24 466	0.16 501	0.34 324	0.18 115	0.15 485	0.33 540	0.16 237	0.46 500	0.35 441	0.29 409	0.35 447	0.39 545	0.25 481	0.34 443	0.22 463	0.13 588	0.08 500	0.13 588	0.14 628	0.13 568	0.12 550

PSMNet_ROB	0.33 592	0.24 610	0.54 548	0.31 659	0.21 619	0.42 617	0.43 688	0.59 654	0.47 587	0.37 558	0.44 557	0.49 618	0.31 575	0.64 605	0.43 623	0.14 613	0.10 574	0.15 631	0.14 628	0.13 568	0.11 526

CBMV	0.33 592	0.21 581	0.54 548	0.23 453	0.13 369	0.42 617	0.33 650	0.53 593	0.48 599	0.52 665	0.49 595	0.50 626	0.41 634	0.56 560	0.31 561	0.15 628	0.16 668	0.18 658	0.16 650	0.13 568	0.13 570
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SCION-MonSter(vits)	0.22 417	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.44 476	0.53 634	0.09 18	0.44 557	0.30 459	0.25 481	0.34 443	0.42 621	0.10 479	0.08 500	0.18 658	0.17 660	0.14 586	0.12 550

z-mn7	0.44 656	0.40 689	1.09 693	0.25 552	0.18 565	0.61 682	0.34 652	0.56 629	0.93 721	0.43 624	0.96 703	0.53 641	0.39 625	0.94 695	0.59 662	0.10 479	0.09 539	0.10 468	0.10 504	0.14 586	0.13 570

w-ln-seven-2	0.36 611	0.29 645	1.06 689	0.27 615	0.18 565	0.37 583	0.30 625	0.50 544	0.54 639	0.45 635	0.55 628	0.45 596	0.41 634	0.62 596	0.49 642	0.10 479	0.10 574	0.12 566	0.11 545	0.14 586	0.11 526

Wz-Net-LNSev	0.34 601	0.29 645	0.91 669	0.26 587	0.21 619	0.47 643	0.31 630	0.54 603	0.54 639	0.44 631	0.52 613	0.50 626	0.35 601	0.39 477	0.39 602	0.11 527	0.11 600	0.10 468	0.09 456	0.14 586	0.13 570

UDGNet	0.23 435	0.31 660	0.38 384	0.24 511	0.14 421	0.24 383	0.18 340	0.32 307	0.43 536	0.29 409	0.28 347	0.24 370	0.19 388	0.29 399	0.20 414	0.15 628	0.07 408	0.21 673	0.11 545	0.14 586	0.10 485

dad	0.28 545	0.31 660	0.44 467	0.21 318	0.14 421	0.30 499	0.20 442	0.33 323	0.49 608	0.44 631	0.44 557	0.45 596	0.21 409	0.41 488	0.26 521	0.20 676	0.11 600	0.20 671	0.11 545	0.14 586	0.10 485

pcwnet_v2	0.32 582	0.15 472	1.26 709	0.23 453	0.18 565	0.32 529	0.18 340	0.59 654	0.60 661	0.36 550	0.45 570	0.35 512	0.29 543	0.36 463	0.25 507	0.14 613	0.11 600	0.12 566	0.11 545	0.14 586	0.15 607

FAT-Stereo	0.36 611	0.18 536	0.73 629	0.26 587	0.18 565	0.33 540	0.29 614	0.60 663	0.59 656	0.46 639	0.60 648	0.60 664	0.50 669	0.61 588	0.34 579	0.13 588	0.14 643	0.13 588	0.12 584	0.14 586	0.18 643

Nwc_Net	0.37 621	0.25 615	0.68 613	0.31 659	0.24 657	0.44 628	0.30 625	0.65 684	0.50 616	0.37 558	0.69 674	0.58 659	0.45 651	0.60 581	0.40 609	0.15 628	0.12 620	0.19 667	0.21 677	0.14 586	0.13 570

ADCL	0.47 664	0.22 596	1.00 682	0.27 615	0.19 592	0.74 697	0.64 719	0.54 603	0.69 683	0.56 676	0.71 675	0.55 647	0.60 687	0.60 581	1.43 733	0.11 527	0.09 539	0.13 588	0.13 613	0.14 586	0.14 594

ADCP+	0.45 659	0.24 610	1.15 701	0.25 552	0.22 636	0.56 671	0.39 676	0.54 603	0.51 620	0.44 631	0.51 605	0.46 604	0.52 674	0.56 560	1.89 746	0.10 479	0.08 500	0.11 527	0.10 504	0.14 586	0.13 570

GANet	0.36 611	0.22 596	0.49 513	0.29 641	0.17 543	0.41 610	0.38 671	0.57 639	0.45 564	0.46 639	0.75 681	0.55 647	0.40 630	0.94 695	0.41 618	0.13 588	0.13 632	0.13 588	0.11 545	0.14 586	0.11 526

CVANet_RVC	0.30 566	0.19 553	0.41 433	0.26 587	0.16 518	0.33 540	0.26 584	0.52 581	0.47 587	0.40 599	0.46 580	0.43 580	0.31 575	0.89 686	0.26 521	0.14 613	0.09 539	0.14 615	0.13 613	0.14 586	0.10 485

DeepPruner_ROB	0.26 513	0.19 553	0.44 467	0.21 318	0.16 518	0.30 499	0.21 473	0.52 581	0.32 400	0.35 533	0.38 481	0.39 545	0.26 492	0.42 492	0.24 497	0.15 628	0.11 600	0.11 527	0.11 545	0.14 586	0.13 570

CBMV_ROB	0.33 592	0.18 536	0.53 545	0.21 318	0.14 421	0.33 540	0.20 442	0.51 562	0.45 564	0.51 658	0.55 628	0.45 596	0.42 643	0.71 630	0.32 567	0.18 667	0.19 688	0.23 681	0.21 677	0.14 586	0.15 607

w-ln-seven	0.42 645	0.30 652	1.18 702	0.26 587	0.22 636	0.58 675	0.31 630	0.62 675	0.81 699	0.58 679	0.61 655	0.53 641	0.36 605	0.57 564	0.65 677	0.11 527	0.10 574	0.13 588	0.12 584	0.15 601	0.13 570

Wz-Net-MNSev	0.36 611	0.26 626	0.79 640	0.26 587	0.21 619	0.59 678	0.38 671	0.55 613	0.56 648	0.48 650	0.54 623	0.53 641	0.36 605	0.60 581	0.44 628	0.11 527	0.09 539	0.11 527	0.11 545	0.15 601	0.13 570

hitnet-ft	0.29 558	0.17 521	0.40 408	0.19 179	0.14 421	0.39 600	0.23 530	0.44 476	0.41 520	0.36 550	0.46 580	0.53 641	0.34 595	0.76 653	0.32 567	0.14 613	0.10 574	0.13 588	0.10 504	0.15 601	0.13 570

AF-Net	0.37 621	0.26 626	0.56 562	0.32 665	0.23 649	0.41 610	0.29 614	0.61 667	0.64 672	0.42 618	0.68 670	0.65 681	0.49 667	0.57 564	0.44 628	0.15 628	0.11 600	0.19 667	0.14 628	0.15 601	0.13 570

SGM-ForestM	1.36 735	0.28 637	0.79 640	0.26 587	0.16 518	2.26 749	1.00 744	1.42 740	1.46 746	2.38 758	2.05 745	5.95 762	2.66 755	2.95 752	2.46 753	0.17 656	0.18 681	0.18 658	0.18 667	0.15 601	0.18 643

PS-NSSS	0.32 582	0.30 652	0.46 488	0.23 453	0.17 543	0.33 540	0.24 552	0.57 639	0.41 520	0.37 558	0.52 613	0.35 512	0.30 558	0.80 667	0.30 553	0.17 656	0.14 643	0.21 673	0.15 638	0.15 601	0.13 570

XPNet_ROB	0.33 592	0.20 566	0.43 457	0.27 615	0.18 565	0.37 583	0.31 630	0.55 613	0.50 616	0.51 658	0.53 620	0.58 659	0.37 614	0.63 603	0.45 631	0.17 656	0.12 620	0.13 588	0.12 584	0.15 601	0.14 594

SGM-Forest	0.36 611	0.17 521	0.47 496	0.23 453	0.16 518	0.45 634	0.41 683	0.55 613	0.48 599	0.52 665	0.60 648	0.52 636	0.41 634	0.85 678	0.50 648	0.17 656	0.17 675	0.17 649	0.15 638	0.15 601	0.15 607
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ISRNet	0.27 524	0.13 379	0.45 480	0.26 587	0.19 592	0.24 383	0.14 126	0.45 489	0.43 536	0.39 589	0.48 593	0.42 576	0.27 511	0.32 429	0.29 545	0.20 676	0.12 620	0.17 649	0.16 650	0.16 609	0.20 662

FACV-RUCA	0.21 381	0.15 472	0.32 295	0.23 453	0.23 649	0.26 427	0.19 389	0.39 411	0.34 424	0.25 344	0.32 402	0.21 321	0.24 459	0.24 293	0.19 391	0.10 479	0.07 408	0.15 631	0.08 344	0.16 609	0.13 570

IGEV-Stereo+	0.12 94	0.08 44	0.17 80	0.18 115	0.13 369	0.09 4	0.11 28	0.16 27	0.15 75	0.10 45	0.08 15	0.10 70	0.10 95	0.21 247	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.16 609	0.24 690

GMStereo_Zeroshot	0.24 466	0.21 581	0.45 480	0.26 587	0.13 369	0.28 458	0.15 183	0.39 411	0.35 441	0.37 558	0.43 546	0.40 560	0.17 341	0.34 443	0.20 414	0.12 567	0.07 408	0.13 588	0.07 257	0.16 609	0.09 425

HBP-ISP	0.33 592	0.30 652	0.72 625	0.22 392	0.16 518	0.32 529	0.22 503	0.54 603	0.44 552	0.41 608	0.49 595	0.33 488	0.38 618	0.73 638	0.25 507	0.18 667	0.19 688	0.24 683	0.20 674	0.16 609	0.13 570

Wz-Net-SNSev	0.43 650	0.41 693	1.27 710	0.30 653	0.21 619	0.44 628	0.41 683	0.61 667	0.65 673	0.46 639	0.65 664	0.62 670	0.39 625	0.74 646	0.59 662	0.12 567	0.11 600	0.12 566	0.13 613	0.16 609	0.14 594

SACVNet	0.30 566	0.20 566	0.41 433	0.25 552	0.18 565	0.34 554	0.25 570	0.52 581	0.40 508	0.41 608	0.44 557	0.46 604	0.32 583	0.71 630	0.25 507	0.13 588	0.10 574	0.12 566	0.12 584	0.16 609	0.17 630

APVNet	0.36 611	0.20 566	0.70 620	0.26 587	0.22 636	0.52 667	0.35 656	0.61 667	0.44 552	0.38 573	0.52 613	0.48 612	0.38 618	0.84 676	0.46 637	0.13 588	0.14 643	0.15 631	0.16 650	0.16 609	0.15 607

psmorigin	0.50 674	0.25 615	3.03 747	0.24 511	0.19 592	0.38 591	0.22 503	0.50 544	0.44 552	0.64 688	0.68 670	0.71 695	0.51 672	0.85 678	0.45 631	0.14 613	0.17 675	0.13 588	0.14 628	0.16 609	0.21 671

aanetorigin	0.39 633	0.29 645	1.09 693	0.24 511	0.19 592	0.28 458	0.37 665	0.33 323	0.47 587	0.94 714	0.82 690	0.52 636	0.54 675	0.49 517	0.50 648	0.11 527	0.09 539	0.10 468	0.10 504	0.16 609	0.15 607

S-Stereo	0.38 628	0.20 566	1.05 688	0.27 615	0.22 636	0.38 591	0.32 638	0.55 613	0.66 675	0.39 589	0.59 643	0.49 618	0.41 634	0.75 647	0.40 609	0.12 567	0.15 659	0.13 588	0.13 613	0.16 609	0.21 671

NCC-stereo	0.39 633	0.25 615	0.69 614	0.32 665	0.28 680	0.46 636	0.36 661	0.65 684	0.52 629	0.40 599	0.57 638	0.56 651	0.47 660	0.73 638	0.45 631	0.17 656	0.14 643	0.18 658	0.25 696	0.16 609	0.16 617

edge stereo	0.39 633	0.22 596	0.81 646	0.27 615	0.22 636	0.37 583	0.24 552	0.56 629	0.54 639	0.53 671	0.60 648	0.71 695	0.50 669	0.78 661	0.40 609	0.16 644	0.14 643	0.19 667	0.14 628	0.16 609	0.17 630

Abc-Net	0.39 633	0.25 615	0.69 614	0.32 665	0.28 680	0.46 636	0.36 661	0.65 684	0.52 629	0.40 599	0.57 638	0.56 651	0.47 660	0.73 638	0.45 631	0.17 656	0.14 643	0.18 658	0.25 696	0.16 609	0.16 617
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.35 606	0.26 626	0.49 513	0.36 685	0.22 636	0.41 610	0.41 683	0.53 593	0.42 528	0.47 646	0.46 580	0.61 668	0.39 625	0.55 549	0.37 590	0.16 644	0.13 632	0.21 673	0.21 677	0.16 609	0.16 617

ETE_ROB	0.34 601	0.26 626	0.45 480	0.29 641	0.18 565	0.40 606	0.37 665	0.57 639	0.47 587	0.50 653	0.50 599	0.62 670	0.36 605	0.55 549	0.38 594	0.13 588	0.10 574	0.14 615	0.12 584	0.16 609	0.16 617

SGM_RVC	0.50 674	0.19 553	0.50 524	0.25 552	0.15 485	0.69 692	0.39 676	0.68 699	0.82 700	0.95 717	0.84 692	1.13 716	0.76 707	1.16 718	0.60 666	0.16 644	0.16 668	0.16 643	0.16 650	0.16 609	0.17 630
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
zh-sn7	0.48 667	0.51 710	1.43 718	0.29 641	0.20 611	0.47 643	0.39 676	0.57 639	0.62 667	0.52 665	0.81 688	0.52 636	0.56 679	1.05 708	0.87 697	0.12 567	0.13 632	0.13 588	0.13 613	0.17 626	0.16 617

TCMNet	0.33 592	0.23 606	0.72 625	0.29 641	0.30 691	0.40 606	0.28 607	0.50 544	0.47 587	0.37 558	0.45 570	0.40 560	0.29 543	0.60 581	0.39 602	0.14 613	0.13 632	0.15 631	0.14 628	0.17 626	0.15 607

IGEV-RUCA	0.21 381	0.08 44	0.23 180	0.19 179	0.19 592	0.28 458	0.24 552	0.23 142	0.21 216	0.20 286	0.23 292	0.28 431	0.49 667	0.26 344	0.18 357	0.09 424	0.08 500	0.18 658	0.13 613	0.17 626	0.17 630

SDNR	0.42 645	0.21 581	0.82 650	0.21 318	0.18 565	1.27 733	0.17 289	0.50 544	0.49 608	0.42 618	0.81 688	0.38 533	0.27 511	1.19 719	0.38 594	0.23 685	0.24 707	0.17 649	0.13 613	0.17 626	0.20 662

RP	0.35 606	0.22 596	0.51 534	0.31 659	0.24 657	0.37 583	0.28 607	0.50 544	0.58 655	0.40 599	0.63 661	0.61 668	0.47 660	0.61 588	0.39 602	0.16 644	0.15 659	0.17 649	0.15 638	0.17 626	0.17 630

RTSC	0.39 633	0.28 637	0.78 633	0.27 615	0.18 565	0.49 654	0.22 503	0.59 654	0.84 707	0.55 675	0.53 620	0.49 618	0.36 605	0.67 620	0.82 692	0.13 588	0.10 574	0.11 527	0.12 584	0.17 626	0.17 630

DeepPrunerF	0.44 656	0.29 645	1.29 712	0.33 671	0.30 691	0.35 569	0.36 661	0.62 675	1.15 736	0.40 599	0.44 557	0.39 545	0.41 634	0.80 667	0.52 651	0.18 667	0.14 643	0.23 681	0.21 677	0.17 626	0.17 630

DANet	0.35 606	0.23 606	0.60 578	0.36 685	0.22 636	0.39 600	0.25 570	0.48 523	0.43 536	0.52 665	0.50 599	0.59 661	0.41 634	0.76 653	0.49 642	0.13 588	0.11 600	0.14 615	0.12 584	0.17 626	0.15 607
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FBW_ROB	0.43 650	0.26 626	0.54 548	0.31 659	0.20 611	0.51 658	0.32 638	0.70 702	0.60 661	0.59 680	0.55 628	0.65 681	0.41 634	1.40 733	0.51 650	0.13 588	0.17 675	0.21 673	0.16 650	0.17 626	0.18 643

SANet	0.53 683	0.28 637	0.96 678	0.26 587	0.15 485	0.69 692	0.44 691	0.67 696	1.34 741	0.67 692	0.98 706	0.94 707	0.71 704	0.89 686	0.76 684	0.14 613	0.12 620	0.12 566	0.11 545	0.17 626	0.16 617

NOSS_ROB	0.31 573	0.20 566	0.35 335	0.24 511	0.16 518	0.32 529	0.19 389	0.52 581	0.48 599	0.33 496	0.36 457	0.42 576	0.28 528	0.93 693	0.24 497	0.19 673	0.20 694	0.24 683	0.22 686	0.17 626	0.17 630

LALA_ROB	0.36 611	0.25 615	0.46 488	0.30 653	0.21 619	0.47 643	0.39 676	0.61 667	0.51 620	0.52 665	0.51 605	0.69 692	0.36 605	0.50 521	0.43 623	0.17 656	0.11 600	0.16 643	0.14 628	0.17 626	0.15 607

PWC_ROB	0.38 628	0.29 645	0.69 614	0.25 552	0.20 611	0.38 591	0.19 389	0.58 648	0.67 678	0.57 678	0.85 693	0.51 630	0.40 630	0.71 630	0.52 651	0.13 588	0.09 539	0.14 615	0.10 504	0.17 626	0.14 594

MeshStereo	0.58 690	0.27 634	0.67 608	0.22 392	0.17 543	0.66 688	0.37 665	0.78 712	0.61 665	1.47 746	1.30 720	1.65 733	0.79 709	1.12 715	0.59 662	0.17 656	0.17 675	0.17 649	0.14 628	0.17 626	0.14 594
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
SCION-MonSter	0.32 582	0.22 596	0.44 467	0.29 641	0.28 680	0.54 669	0.21 473	0.46 500	0.57 651	0.32 481	0.54 623	0.32 479	0.29 543	0.39 477	0.52 651	0.10 479	0.10 574	0.25 687	0.22 686	0.18 640	0.14 594

AANet	0.49 670	0.42 695	1.56 724	0.22 392	0.19 592	0.39 600	0.25 570	0.52 581	0.92 717	0.92 711	0.93 701	0.84 702	0.67 699	0.59 577	0.59 662	0.15 628	0.11 600	0.13 588	0.12 584	0.18 640	0.16 617

DualNet (step1)	0.28 545	0.19 553	0.50 524	0.18 115	0.16 518	0.34 554	0.20 442	0.51 562	0.38 480	0.37 558	0.34 436	0.37 525	0.30 558	0.39 477	0.23 484	0.23 685	0.09 539	0.28 697	0.24 691	0.18 640	0.16 617

test_sample9	0.42 645	0.19 553	0.50 524	0.18 115	0.16 518	0.34 554	0.20 442	0.51 562	0.38 480	0.37 558	0.34 436	0.37 525	0.30 558	0.66 616	0.91 700	0.23 685	1.82 765	0.28 697	0.24 691	0.18 640	0.16 617

test_sample8	0.49 670	0.19 553	0.50 524	0.18 115	0.16 518	0.34 554	0.20 442	0.55 613	0.34 424	0.62 684	0.38 481	1.15 719	0.67 699	0.66 616	0.91 700	0.23 685	1.82 765	0.28 697	0.24 691	0.18 640	0.16 617

FINET	0.34 601	0.27 634	0.80 643	0.24 511	0.24 657	0.36 576	0.34 652	0.54 603	0.72 688	0.39 589	0.47 587	0.32 479	0.30 558	0.51 526	0.32 567	0.19 673	0.17 675	0.13 588	0.12 584	0.18 640	0.16 617

RGC	0.39 633	0.32 666	0.64 600	0.34 674	0.27 674	0.40 606	0.29 614	0.57 639	0.53 634	0.45 635	0.64 663	0.62 670	0.45 651	0.72 636	0.39 602	0.15 628	0.15 659	0.21 673	0.20 674	0.18 640	0.19 650

RYNet	0.37 621	0.18 536	0.59 576	0.25 552	0.28 680	0.61 682	0.32 638	0.59 654	0.59 656	0.41 608	0.38 481	0.57 656	0.39 625	0.87 681	0.53 654	0.11 527	0.08 500	0.12 566	0.11 545	0.18 640	0.18 643

CSAN	0.50 674	0.35 673	0.78 633	0.36 685	0.23 649	0.56 671	0.59 716	0.61 667	0.70 685	0.64 688	0.78 685	0.65 681	0.60 687	1.38 732	0.62 669	0.21 678	0.17 675	0.20 671	0.20 674	0.18 640	0.18 643

zero-FE	0.16 242	0.08 44	0.81 646	0.19 179	0.18 565	0.12 28	0.15 183	0.19 63	0.19 162	0.10 45	0.10 47	0.13 167	0.12 174	0.21 247	0.19 391	0.08 317	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.19 649	0.06 160

WZ-Net	0.52 682	0.38 687	1.90 733	0.30 653	0.24 657	0.57 674	0.48 704	0.62 675	0.78 696	0.50 653	0.71 675	0.68 690	0.54 675	0.98 703	0.84 693	0.13 588	0.10 574	0.11 527	0.12 584	0.19 649	0.20 662

EDNetEfficient	0.63 696	0.37 682	2.40 741	0.26 587	0.25 665	0.38 591	0.49 706	0.41 440	1.06 729	1.38 735	0.87 697	0.62 670	0.95 721	0.65 612	1.65 737	0.11 527	0.09 539	0.10 468	0.11 545	0.19 649	0.17 630

FADNet-RVC	0.31 573	0.35 673	0.78 633	0.25 552	0.20 611	0.33 540	0.20 442	0.49 533	0.40 508	0.34 516	0.39 495	0.41 567	0.29 543	0.63 603	0.31 561	0.13 588	0.14 643	0.14 615	0.15 638	0.19 649	0.19 650

stereogan	0.37 621	0.17 521	0.65 602	0.27 615	0.22 636	0.62 684	0.26 584	0.59 654	0.63 671	0.43 624	0.60 648	0.67 686	0.42 643	0.68 621	0.35 583	0.13 588	0.14 643	0.14 615	0.12 584	0.19 649	0.17 630

ADCPNet	0.48 667	0.29 645	1.60 727	0.27 615	0.23 649	0.70 695	0.38 671	0.53 593	0.51 620	0.51 658	0.59 643	0.67 686	0.56 679	0.60 581	1.14 717	0.15 628	0.18 681	0.14 615	0.23 689	0.19 649	0.19 650

NVstereo2D	0.31 573	0.16 501	0.54 548	0.24 511	0.22 636	0.42 617	0.28 607	0.58 648	0.56 648	0.28 380	0.38 481	0.40 560	0.30 558	0.71 630	0.28 533	0.13 588	0.08 500	0.13 588	0.10 504	0.19 649	0.16 617

PWCDC_ROB	0.38 628	0.30 652	0.60 578	0.33 671	0.20 611	0.42 617	0.19 389	0.58 648	0.89 709	0.42 618	1.26 719	0.36 517	0.34 595	0.50 521	0.38 594	0.18 667	0.11 600	0.11 527	0.09 456	0.19 649	0.13 570

WCMA_ROB	0.51 678	0.21 581	0.65 602	0.25 552	0.21 619	0.58 675	0.32 638	0.54 603	0.55 645	0.95 717	1.40 724	1.28 724	0.81 712	0.73 638	0.62 669	0.18 667	0.15 659	0.15 631	0.15 638	0.19 649	0.19 650

SHD	0.42 645	0.27 634	0.81 646	0.31 659	0.25 665	0.42 617	0.22 503	0.66 690	0.94 723	0.63 686	0.60 648	0.59 661	0.47 660	0.59 577	0.58 661	0.15 628	0.13 632	0.16 643	0.16 650	0.20 658	0.22 677

ADCMid	0.49 670	0.34 671	1.13 699	0.26 587	0.21 619	0.51 658	0.37 665	0.57 639	0.54 639	0.75 701	0.66 666	0.62 670	0.64 698	0.64 605	1.68 738	0.13 588	0.12 620	0.17 649	0.17 660	0.20 658	0.17 630

AnyNet_C32	0.51 678	0.40 689	1.10 697	0.29 641	0.28 680	0.59 678	0.58 714	0.54 603	0.60 661	0.62 684	0.66 666	0.54 645	0.54 675	0.78 661	1.74 743	0.15 628	0.14 643	0.15 631	0.17 660	0.20 658	0.20 662

DDF-Stereo	0.13 144	0.08 44	0.19 115	0.19 179	0.16 518	0.12 28	0.15 183	0.18 49	0.18 142	0.11 74	0.10 47	0.13 167	0.12 174	0.23 277	0.19 391	0.08 317	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.21 661	0.06 160

coex-ft	3.44 754	0.73 729	48.55 798	0.24 511	0.19 592	0.50 657	0.43 688	0.47 510	2.40 754	7.03 770	1.20 716	0.97 710	2.23 751	0.73 638	1.92 747	0.12 567	0.15 659	0.14 615	0.12 584	0.21 661	0.43 717

Wz-Net-TNSev	0.51 678	0.58 717	1.61 729	0.25 552	0.21 619	0.65 686	0.45 692	0.63 682	0.69 683	0.51 658	0.54 623	0.71 695	0.60 687	1.00 704	0.77 687	0.15 628	0.15 659	0.13 588	0.15 638	0.21 661	0.20 662

EDNetEfficientorigin	7.51 767	0.52 714	140.47 800	0.25 552	0.17 543	0.42 617	0.29 614	0.47 510	1.03 726	1.28 732	1.02 707	0.83 701	0.84 716	0.75 647	0.99 705	0.10 479	0.09 539	0.12 566	0.10 504	0.21 661	0.22 677

FADNet_RVC	0.30 566	0.28 637	0.83 653	0.23 453	0.15 485	0.30 499	0.17 289	0.49 533	0.37 465	0.30 441	0.38 481	0.30 459	0.27 511	0.52 532	0.31 561	0.14 613	0.14 643	0.14 615	0.16 650	0.21 661	0.23 684

RTS	0.78 714	0.48 703	4.68 754	0.34 674	0.28 680	1.12 724	0.46 695	0.62 675	1.03 726	0.73 697	0.89 698	0.60 664	0.59 685	1.61 736	1.16 721	0.14 613	0.11 600	0.15 631	0.15 638	0.21 661	0.19 650

RTSA	0.78 714	0.48 703	4.68 754	0.34 674	0.28 680	1.12 724	0.46 695	0.62 675	1.03 726	0.73 697	0.89 698	0.60 664	0.59 685	1.61 736	1.16 721	0.14 613	0.11 600	0.15 631	0.15 638	0.21 661	0.19 650

GASNet	0.36 611	0.46 699	0.88 665	0.34 674	0.23 649	0.35 569	0.22 503	0.60 663	0.53 634	0.40 599	0.37 466	0.45 596	0.30 558	0.79 663	0.35 583	0.15 628	0.10 574	0.14 615	0.14 628	0.22 668	0.12 550

G-Net	0.46 661	0.25 615	0.86 662	0.34 674	0.28 680	0.90 715	0.35 656	0.47 510	0.45 564	0.68 693	1.22 717	0.64 680	0.60 687	0.61 588	0.57 656	0.16 644	0.14 643	0.17 649	0.13 613	0.22 668	0.19 650

ADCS	0.58 690	0.40 689	1.35 715	0.29 641	0.24 657	0.55 670	0.45 692	0.67 696	0.83 704	0.76 702	0.71 675	0.68 690	0.60 687	0.76 653	2.23 751	0.16 644	0.16 668	0.16 643	0.17 660	0.22 668	0.22 677

PStereo	0.26 513	0.37 682	0.34 324	0.21 318	0.13 369	0.25 403	0.25 570	0.33 323	0.47 587	0.26 357	0.17 202	0.29 442	0.34 595	0.35 454	0.37 590	0.23 685	0.15 659	0.17 649	0.13 613	0.23 671	0.21 671

sAnonymous2	0.20 360	0.21 581	0.58 570	0.24 511	0.17 543	0.22 335	0.19 389	0.34 336	0.28 338	0.17 250	0.19 235	0.17 258	0.16 309	0.17 134	0.14 232	0.10 479	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.23 671	0.17 630

CroCo_RVC	0.20 360	0.21 581	0.58 570	0.24 511	0.17 543	0.22 335	0.19 389	0.34 336	0.28 338	0.17 250	0.19 235	0.17 258	0.16 309	0.17 134	0.14 232	0.10 479	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.23 671	0.17 630

AnyNet_C01	0.65 698	0.58 717	2.60 744	0.32 665	0.26 670	0.88 712	0.61 717	0.63 682	0.62 667	0.68 693	0.96 703	0.76 698	0.60 687	0.96 699	1.43 733	0.16 644	0.16 668	0.17 649	0.17 660	0.23 671	0.23 684

StereoAnything_RVC	0.13 144	0.37 682	0.36 355	0.14 3	0.07 3	0.11 21	0.12 46	0.17 36	0.12 25	0.08 2	0.07 3	0.07 2	0.10 95	0.20 220	0.10 7	0.09 424	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.24 675	0.05 37

FADNet	0.32 582	0.36 676	0.74 630	0.23 453	0.22 636	0.37 583	0.19 389	0.53 593	0.48 599	0.32 481	0.36 457	0.43 580	0.32 583	0.64 605	0.25 507	0.16 644	0.16 668	0.14 615	0.16 650	0.24 675	0.19 650

2222	0.57 688	0.36 676	1.06 689	0.45 707	0.25 665	0.89 714	1.27 754	0.66 690	0.59 656	0.51 658	0.91 700	1.08 714	0.57 682	0.84 676	0.84 693	0.21 678	0.15 659	0.25 687	0.18 667	0.25 677	0.15 607

FSD					0.24 657	0.27 438	0.27 591	0.31 295	0.29 357	0.26 357	0.27 339	0.28 431	0.27 511	0.28 379	0.26 521	0.23 685	0.22 700	0.27 689	0.26 701	0.25 677

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 678	0.50 708	0.86 662	0.39 695	0.24 657	0.84 709	0.55 711	0.56 629	0.62 667	0.60 681	0.68 670	0.62 670	0.42 643	1.13 717	0.43 623	0.23 685	0.27 713	0.27 689	0.35 714	0.25 677	0.29 700

XQC	0.43 650	0.37 682	0.96 678	0.34 674	0.25 665	0.53 668	0.34 652	0.60 663	0.73 691	0.51 658	0.46 580	0.57 656	0.47 660	0.70 626	0.72 683	0.17 656	0.12 620	0.18 658	0.15 638	0.25 677	0.23 684

LSM	1.64 744	0.40 689	2.56 743	2.02 757	17.61 779	0.51 658	0.52 708	0.61 667	0.76 693	0.82 705	1.11 711	0.63 678	0.54 675	0.75 647	0.49 642	0.16 644	0.24 707	0.18 658	0.21 677	0.25 677	2.42 761

DPSNet	0.47 664	0.24 610	0.93 673	0.27 615	0.20 611	0.75 700	0.57 713	0.84 723	0.79 697	0.47 646	0.51 605	0.60 664	0.69 702	0.87 681	0.71 682	0.16 644	0.13 632	0.12 566	0.10 504	0.25 677	0.21 671

PDISCO_ROB	0.43 650	0.30 652	0.67 608	0.43 702	0.36 701	0.67 689	0.32 638	0.72 705	0.76 693	0.43 624	0.53 620	0.63 678	0.40 630	0.66 616	0.47 639	0.21 678	0.12 620	0.21 673	0.19 672	0.25 677	0.20 662

MSMD_ROB	0.60 694	0.33 668	0.61 581	0.30 653	0.25 665	0.86 711	0.35 656	0.55 613	0.67 678	1.10 727	1.49 729	1.76 736	0.97 724	0.88 684	0.49 642	0.23 685	0.21 696	0.27 689	0.27 705	0.25 677	0.24 690

MultiAttention	1.02 728	0.13 379	0.43 457	0.35 683	0.43 709	5.36 757	1.71 757	0.69 700	0.53 634	0.36 550	0.63 661	0.55 647	0.22 427	7.60 771	0.43 623	0.09 424	0.06 265	0.14 615	0.24 691	0.26 685	0.30 701

FC-DCNN v2	0.71 705	0.30 652	0.67 608	0.32 665	0.27 674	0.84 709	0.39 676	0.84 723	0.85 708	1.44 742	1.64 736	2.09 740	1.28 737	1.06 709	0.80 691	0.24 694	0.22 700	0.27 689	0.26 701	0.26 685	0.25 692

ccnet	0.42 645	0.31 660	0.48 507	0.27 615	0.32 695	0.60 681	0.32 638	0.65 684	0.46 582	0.53 671	0.66 666	0.56 651	0.45 651	0.72 636	0.61 667	0.26 698	0.19 688	0.24 683	0.21 677	0.26 685	0.22 677

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 611	0.36 676	0.53 545	0.34 674	0.19 592	0.51 658	0.24 552	0.55 613	0.38 480	0.41 608	0.47 587	0.47 606	0.27 511	0.73 638	0.30 553	0.36 718	0.19 688	0.27 689	0.17 660	0.26 685	0.23 684

FC-DCNN	0.70 704	0.30 652	0.69 614	0.32 665	0.27 674	0.81 708	0.39 676	0.79 715	0.82 700	1.41 738	1.58 735	1.98 738	1.26 735	1.02 706	0.77 687	0.24 694	0.22 700	0.27 689	0.26 701	0.26 685	0.26 694

MSAF-DinoV2	0.76 713	0.44 697	1.98 734	0.49 716	0.16 518	0.58 675	0.31 630	0.81 718	0.83 704	0.41 608	0.52 613	0.98 711	0.58 684	4.97 767	1.03 707	0.11 527	0.07 408	0.10 468	0.24 691	0.27 690	0.26 694

FCDSN-DC	0.63 696	0.31 660	0.61 581	0.36 685	0.30 691	0.65 686	0.37 665	0.66 690	0.68 681	1.14 729	1.54 733	1.71 735	1.26 735	0.92 691	0.64 675	0.24 694	0.22 700	0.27 689	0.26 701	0.27 690	0.27 699
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PVD	0.58 690	0.34 671	0.84 658	0.39 695	0.31 694	0.59 678	0.47 700	0.80 716	1.25 738	0.92 711	1.09 709	0.79 699	0.82 713	0.85 678	0.76 684	0.21 678	0.18 681	0.22 679	0.18 667	0.27 690	0.35 711

SAMSARA	0.56 685	0.39 688	0.80 643	0.60 725	0.46 714	1.00 719	1.23 753	0.67 696	0.68 681	0.71 696	0.54 623	0.89 706	0.57 682	0.81 671	0.62 669	0.19 673	0.22 700	0.18 658	0.18 667	0.27 690	0.25 692

GANetREF_RVC	0.43 650	0.47 701	0.69 614	0.38 693	0.20 611	0.51 658	0.48 704	0.66 690	0.66 675	0.46 639	0.46 580	0.50 626	0.44 648	0.90 689	0.39 602	0.27 703	0.21 696	0.32 707	0.18 667	0.27 690	0.22 677
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
MANE	1.41 737	0.36 676	0.74 630	0.43 702	0.41 706	2.16 747	0.80 733	2.39 757	3.38 757	2.22 757	3.06 758	3.54 754	2.73 756	2.15 749	1.94 748	0.28 707	0.27 713	0.30 703	0.46 725	0.28 695	0.34 709

1111	0.79 716	0.31 660	1.57 725	0.39 695	0.28 680	1.14 726	0.99 743	0.83 721	0.96 724	0.97 720	1.11 711	1.23 721	1.18 731	1.73 741	1.70 741	0.21 678	0.18 681	0.22 679	0.21 677	0.29 696	0.26 694

mmmmmm	0.68 701	0.42 695	1.12 698	0.43 702	0.27 674	1.09 722	0.64 719	0.77 710	1.20 737	0.94 714	1.17 715	1.08 714	0.82 713	1.06 709	1.04 709	0.22 683	0.24 707	0.31 705	0.27 705	0.29 696	0.23 684

TARStereo	1.99 748	0.26 626	2.90 746	0.33 671	1.30 753	3.07 753	2.37 760	2.20 755	4.84 764	3.25 762	6.38 767	4.33 756	3.05 757	1.33 730	1.21 727	0.23 685	0.18 681	0.24 683	0.81 752	0.29 696	1.26 755

PASM	0.45 659	0.35 673	0.90 668	0.35 683	0.33 696	0.39 600	0.38 671	0.50 544	0.61 665	0.52 665	0.51 605	0.62 670	0.45 651	0.93 693	0.48 640	0.26 698	0.29 717	0.29 701	0.33 712	0.29 696	0.26 694

ELAS_RVC	0.74 710	0.36 676	1.00 682	0.37 691	0.33 696	0.88 712	0.93 740	0.83 721	1.08 731	1.35 734	1.33 723	1.24 722	1.33 739	1.06 709	0.95 703	0.27 703	0.25 710	0.29 701	0.27 705	0.30 700	0.30 701
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PSMNet-RUCA	0.37 621	0.41 693	0.66 607	0.46 710	0.41 706	0.34 554	0.25 570	0.57 639	0.45 564	0.39 589	0.52 613	0.43 580	0.33 586	0.41 488	0.29 545	0.25 697	0.14 643	0.33 711	0.21 677	0.31 701	0.22 677

CC-Net-ROB	0.43 650	0.47 701	0.65 602	0.37 691	0.23 649	0.51 658	0.29 614	0.66 690	0.49 608	0.46 639	0.51 605	0.48 612	0.38 618	0.96 699	0.35 583	0.34 716	0.23 705	0.55 727	0.25 696	0.31 701	0.20 662

ELAS	0.74 710	0.36 676	0.85 661	0.36 685	0.33 696	1.36 737	0.77 731	0.93 727	0.92 717	1.41 738	1.53 732	1.16 720	1.17 730	0.95 698	1.03 707	0.26 698	0.25 710	0.28 697	0.28 709	0.31 701	0.30 701
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_RVC	0.56 685	0.51 710	1.19 703	0.38 693	0.22 636	0.69 692	0.27 591	0.80 716	0.67 678	0.73 697	0.74 680	0.87 703	0.61 696	0.81 671	0.76 684	0.29 710	0.27 713	0.32 707	0.37 718	0.32 704	0.31 704

nnnnnnn	0.74 710	0.33 668	1.35 715	0.42 700	0.35 699	0.79 706	0.46 695	0.82 720	1.08 731	1.05 724	1.50 730	1.57 731	0.98 725	1.12 715	1.09 716	0.27 703	0.25 710	0.32 707	0.31 711	0.34 705	0.32 707

DStereoFS	0.84 718	0.66 725	0.80 643	0.53 722	0.50 718	1.23 731	0.55 711	0.94 728	1.32 740	0.89 708	1.32 721	1.04 713	2.32 753	1.29 728	1.14 717	0.31 713	0.35 725	0.30 703	0.39 721	0.34 705	0.60 732

Anonymous_2	0.37 621	0.21 581	0.47 496	0.20 258	0.21 619	0.42 617	0.26 584	0.38 399	0.29 357	0.33 496	0.30 377	0.44 591	0.38 618	0.36 463	0.29 545	0.26 698	0.29 717	0.44 721	1.41 759	0.34 705	0.21 671

UDG	0.40 640	0.46 699	0.49 513	0.40 698	0.35 699	0.47 643	0.27 591	0.54 603	0.47 587	0.39 589	0.45 570	0.59 661	0.44 648	0.46 504	0.39 602	0.26 698	0.19 688	0.48 723	0.22 686	0.34 705	0.26 694

fsdfsdds	1.26 734	0.33 668	1.44 719	0.43 702	0.59 726	2.19 748	1.14 751	1.28 736	2.36 753	2.10 756	4.10 761	3.15 752	1.94 747	1.09 712	1.28 729	0.22 683	0.19 688	0.34 712	0.25 696	0.36 709	0.34 709

NVStereoNet_ROB	0.67 700	0.49 707	0.83 653	0.48 712	0.40 705	0.51 658	0.46 695	0.70 702	0.77 695	0.84 706	1.72 738	1.02 712	0.83 715	1.23 723	0.79 690	0.32 714	0.38 727	0.40 719	0.46 725	0.36 709	0.41 716
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	0.41 642	0.50 708	0.48 507	0.44 706	0.39 703	0.46 636	0.32 638	0.50 544	0.43 536	0.45 635	0.52 613	0.57 656	0.36 605	0.48 512	0.33 574	0.33 715	0.21 696	0.55 727	0.25 696	0.37 711	0.32 707

Selective-IGEV-i16pa	30.47 795	41.93 800	4.02 750	0.49 716	0.37 702	96.94 801	0.74 727	60.26 802	58.76 801	17.24 783	64.39 800	38.26 801	49.53 801	106.11 802	26.15 787	19.96 793	3.42 772	4.39 772	1.81 767	0.39 712	14.22 783

DStereoSA	0.81 717	0.37 682	1.08 692	0.51 718	0.65 731	0.67 689	1.44 756	0.74 707	1.06 729	0.54 673	1.67 737	0.49 618	1.78 745	0.96 699	1.69 740	0.28 707	0.43 731	0.27 689	0.51 731	0.40 713	0.58 729

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 701	0.64 723	1.06 689	0.45 707	0.27 674	1.40 740	0.58 714	0.78 712	0.92 717	0.84 706	0.86 694	0.88 705	0.68 701	1.33 730	0.68 680	0.37 720	0.29 717	0.34 712	0.36 717	0.43 714	0.37 712

MADNet+	1.01 726	1.16 748	4.72 756	0.70 730	0.47 715	1.24 732	0.96 741	0.97 730	0.89 709	0.65 690	0.77 684	0.87 703	0.85 718	2.09 747	1.68 738	0.38 721	0.39 728	0.31 705	0.27 705	0.43 714	0.39 714

SQANet	0.40 640	0.48 703	0.67 608	0.48 712	0.39 703	0.48 649	0.22 503	0.51 562	0.43 536	0.40 599	0.47 587	0.47 606	0.33 586	0.54 546	0.32 567	0.36 718	0.15 659	0.40 719	0.21 677	0.45 716	0.31 704

DStereoO	0.46 661	0.32 666	0.51 534	0.36 685	0.29 690	0.38 591	0.45 692	0.55 613	0.60 661	0.47 646	0.49 595	0.48 612	0.73 706	0.59 577	0.69 681	0.81 743	0.18 681	0.38 716	0.19 672	0.46 717	0.20 662

anonymity	0.56 685	0.54 715	0.70 620	0.47 711	0.61 728	0.56 671	0.43 688	0.69 700	0.49 608	0.63 686	0.55 628	0.54 645	0.60 687	0.61 588	0.57 656	0.55 728	0.53 744	0.50 724	0.54 735	0.51 718	0.56 726

Consistency-Raft	0.55 684	0.48 703	1.02 685	0.45 707	0.49 717	0.49 654	0.47 700	0.72 705	0.72 688	0.45 635	0.82 690	0.47 606	0.60 687	0.50 521	0.63 672	0.39 722	0.39 728	0.44 721	0.51 731	0.52 719	0.37 712

SGM+DAISY	0.87 719	0.66 725	1.30 713	0.51 718	0.60 727	1.03 720	0.84 737	0.76 709	0.73 691	1.39 736	1.51 731	1.31 725	1.22 733	1.11 713	1.08 711	0.57 730	0.53 744	0.51 726	0.51 731	0.54 720	0.61 736

SPS-STEREO	0.69 703	0.61 721	0.98 680	0.52 721	0.57 724	0.74 697	0.50 707	0.78 712	0.62 667	0.95 717	0.86 694	0.94 707	0.70 703	1.01 705	0.87 697	0.58 731	0.51 741	0.50 724	0.50 730	0.55 721	0.58 729
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
BEATNet-Init1	4.73 764	2.61 757	13.29 779	0.58 723	0.53 722	10.12 771	3.33 763	4.83 767	5.01 766	8.75 773	8.51 769	14.08 782	7.60 771	7.70 772	5.34 768	0.28 707	0.28 716	0.34 712	0.37 718	0.57 722	0.45 718

JetBlue	1.14 732	0.76 730	2.36 739	0.59 724	0.75 736	3.04 752	1.78 758	1.11 732	0.90 711	0.94 714	1.10 710	1.66 734	1.28 737	2.09 747	1.72 742	0.43 724	0.36 726	0.38 716	0.38 720	0.58 723	0.56 726

otaku	0.57 688	0.62 722	0.87 664	0.63 727	0.44 712	0.73 696	0.37 665	0.65 684	0.66 675	0.51 658	0.75 681	0.66 685	0.45 651	0.69 623	0.46 637	0.53 725	0.34 724	0.55 727	0.35 714	0.60 724	0.45 718

GCST	0.47 664	0.60 719	0.57 565	1.04 745	0.48 716	0.38 591	0.11 28	0.40 425	0.32 400	0.41 608	0.34 436	0.29 442	0.17 341	0.46 504	0.19 391	0.69 735	0.42 730	0.79 740	0.62 742	0.62 725	0.46 721

Ntro	0.58 690	0.64 723	0.92 671	0.66 728	0.50 718	0.77 701	0.36 661	0.66 690	0.70 685	0.50 653	0.59 643	0.65 681	0.51 672	0.75 647	0.45 631	0.56 729	0.32 722	0.56 730	0.34 713	0.63 726	0.46 721

DGSMNet	0.61 695	0.29 645	0.91 669	0.51 718	0.70 733	0.62 684	1.38 755	0.59 654	0.55 645	0.37 558	0.61 655	0.52 636	0.33 586	0.65 612	0.43 623	0.53 725	0.60 751	0.67 732	0.61 741	0.63 726	0.61 736

ACVNet_1	0.72 706	0.81 732	1.37 717	0.72 731	0.53 722	0.77 701	0.42 686	0.85 726	0.90 711	0.74 700	0.75 681	1.32 726	0.72 705	1.02 706	0.55 655	0.54 727	0.31 720	0.71 734	0.35 714	0.64 728	0.45 718

ACVNet-4b	0.72 706	0.81 732	1.33 714	0.72 731	0.50 718	0.80 707	0.31 630	0.71 704	0.80 698	0.50 653	0.72 679	0.95 709	0.43 647	0.96 699	1.20 725	1.13 755	0.21 696	0.76 737	0.45 724	0.65 729	0.46 721

DispFullNet	0.66 699	0.89 737	1.59 726	0.77 733	1.21 751	0.51 658	0.23 530	0.59 654	0.72 688	0.69 695	0.61 655	0.69 692	0.91 720	0.79 663	0.48 640	0.27 703	0.12 620	0.73 735	0.30 710	0.65 729	0.40 715

WAO-7	1.01 726	0.89 737	0.93 673	0.83 737	0.66 732	1.18 727	0.81 735	1.40 739	1.57 747	1.11 728	1.76 740	1.45 728	1.19 732	1.50 735	1.14 717	0.61 732	0.62 754	0.70 733	0.68 744	0.66 731	0.60 732

MFMNet_re	0.72 706	0.76 730	0.99 681	0.62 726	0.70 733	0.77 701	0.67 721	0.75 708	0.83 704	0.78 704	0.86 694	0.69 692	0.78 708	0.71 630	0.61 667	0.66 734	0.59 750	0.61 731	0.58 740	0.68 732	0.71 740

MonStereo1	0.93 723	0.56 716	0.82 650	0.69 729	0.58 725	1.37 738	0.35 656	0.94 728	1.25 738	0.93 713	1.90 741	1.52 730	2.10 750	1.27 726	0.77 687	0.69 735	0.33 723	0.75 736	0.47 727	0.70 733	0.57 728

Selective-IGEV-i1pa	5.57 765	7.99 770	4.76 758	0.80 734	0.45 713	12.99 773	3.60 764	9.25 774	7.43 769	6.97 769	9.87 773	8.94 771	7.26 770	14.66 783	5.65 769	3.55 769	1.08 762	1.93 760	0.72 747	0.73 734	2.79 763

ACVNet_2	0.89 720	0.87 736	1.25 708	0.82 735	0.62 729	0.97 718	0.62 718	1.14 733	1.42 743	1.00 721	1.40 724	1.47 729	0.84 716	1.11 713	0.66 678	0.61 732	0.43 731	0.78 738	0.49 728	0.75 735	0.52 724

RainbowNet	0.72 706	0.89 737	1.02 685	0.82 735	0.63 730	0.78 704	0.52 708	0.81 718	0.93 721	0.60 681	0.79 686	0.80 700	0.60 687	0.80 667	0.57 656	0.78 741	0.55 747	0.78 738	0.49 728	0.76 736	0.58 729

WAO-6	1.07 730	0.93 740	0.92 671	0.96 739	0.78 739	1.28 734	0.75 728	1.34 737	2.00 751	1.02 723	1.54 733	1.59 732	1.22 733	1.31 729	1.14 717	0.78 741	0.55 747	1.02 747	0.75 749	0.83 737	0.69 739

IMH-64-1	0.91 721	0.86 734	0.84 658	0.97 740	0.75 736	0.92 716	0.71 723	1.27 734	1.10 733	0.89 708	1.45 726	1.14 717	0.96 722	1.19 719	0.84 693	0.74 738	0.51 741	0.97 743	0.55 736	0.84 738	0.60 732

IMH-64	0.91 721	0.86 734	0.84 658	0.97 740	0.75 736	0.92 716	0.71 723	1.27 734	1.10 733	0.89 708	1.45 726	1.14 717	0.96 722	1.19 719	0.84 693	0.74 738	0.51 741	0.97 743	0.55 736	0.84 738	0.60 732

IMH	1.05 729	0.95 741	1.00 682	1.01 742	0.78 739	1.11 723	0.68 722	1.38 738	1.43 744	1.00 721	1.72 738	1.43 727	1.14 727	1.73 741	0.89 699	1.09 752	0.55 747	0.99 745	0.57 739	0.87 740	0.62 738

LVE	1.13 731	1.02 742	1.28 711	1.01 742	0.80 742	1.29 735	0.81 735	1.47 742	1.96 749	1.07 726	1.90 741	1.90 737	1.01 726	1.48 734	0.91 700	0.93 749	0.61 753	0.94 742	0.69 745	0.87 740	0.75 744

WAO-8	1.46 740	1.10 746	1.09 693	1.10 746	0.84 743	2.06 744	0.75 728	1.84 748	3.83 760	1.44 742	2.21 747	2.15 741	1.43 741	3.17 753	1.19 723	0.91 747	0.65 756	1.09 748	0.79 750	0.90 742	0.71 740

Venus	1.46 740	1.10 746	1.09 693	1.10 746	0.84 743	2.06 744	0.75 728	1.84 748	3.83 760	1.44 742	2.21 747	2.15 741	1.43 741	3.17 753	1.19 723	0.91 747	0.65 756	1.09 748	0.79 750	0.90 742	0.71 740

Dean	1.17 733	1.04 744	1.49 722	1.03 744	0.78 739	1.20 730	0.77 731	1.48 743	1.96 749	1.28 732	1.99 744	2.15 741	1.14 727	1.25 724	1.00 706	0.81 743	0.60 751	1.01 746	0.69 745	0.92 744	0.74 743

PWCK	1.00 724	1.17 749	1.70 731	0.91 738	0.41 706	1.19 729	0.92 739	1.10 731	1.14 735	1.16 730	1.14 713	1.25 723	0.88 719	1.75 743	1.04 709	0.87 746	0.50 739	0.87 741	0.53 734	0.96 745	0.52 724

SuperB	0.49 670	0.28 637	2.23 737	0.23 453	0.15 485	0.41 610	0.32 638	0.47 510	0.82 700	0.43 624	0.50 599	0.33 488	0.45 651	0.68 621	1.08 711	0.10 479	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.98 746	0.14 594

DNS	0.26 513	0.30 652	0.18 99	0.17 58	0.10 139	0.13 35	0.14 126	0.24 162	0.16 88	0.12 109	0.17 202	0.13 167	0.10 95	0.70 626	0.37 590	0.08 317	0.14 643	0.08 282	0.05 81	1.01 747	0.80 746

UHP	4.71 762	0.60 719	7.05 765	0.48 712	0.70 733	9.17 769	2.53 761	5.32 769	14.17 782	8.26 772	14.83 781	9.91 773	8.72 772	4.02 764	3.96 759	0.41 723	0.31 720	0.37 715	0.56 738	1.09 748	1.78 758

DNSM	0.28 545	0.28 637	0.17 80	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.15 183	0.24 162	0.18 142	0.14 178	0.17 202	0.13 167	0.11 137	0.75 647	0.63 672	0.08 317	0.13 632	0.06 59	0.05 81	1.14 749	0.81 747

UNDER WATER-64	1.55 742	1.19 750	2.52 742	1.31 751	0.95 747	2.12 746	1.21 752	1.45 741	3.19 756	1.43 741	1.32 721	2.64 748	2.04 749	1.63 738	1.83 744	1.11 753	0.67 758	1.28 753	0.92 754	1.19 750	1.02 752

light-stereo	2.37 752	0.69 727	3.61 748	3.84 761	3.41 758	4.04 754	0.31 630	2.13 754	1.45 745	3.61 763	6.33 766	6.90 770	0.63 697	4.83 766	1.28 729	0.71 737	0.74 760	0.32 707	0.39 721	1.20 751	0.96 749

UNDER WATER	1.59 743	1.22 751	2.36 739	1.38 752	1.03 748	1.67 743	1.10 748	1.54 746	3.63 758	1.44 742	1.47 728	2.85 750	2.25 752	1.67 739	1.94 748	1.06 751	0.62 754	1.31 754	0.93 755	1.21 752	1.02 752

TorneroNet-64	1.43 738	1.03 743	1.20 704	1.10 746	0.86 745	2.26 749	0.73 726	1.84 748	3.84 762	1.25 731	2.25 749	2.69 749	1.42 740	1.76 744	1.43 733	0.76 740	0.50 739	1.09 748	0.66 743	1.23 753	0.76 745

TorneroNet	2.22 749	1.08 745	1.24 707	1.14 750	0.90 746	5.58 758	0.80 733	2.12 753	8.69 770	2.58 759	5.42 764	3.88 755	1.97 748	1.78 746	1.87 745	0.86 745	0.54 746	1.15 752	0.74 748	1.23 753	0.85 748

notaker	1.45 739	1.34 752	1.48 720	1.40 753	1.07 749	1.18 727	0.85 738	1.48 743	1.40 742	1.51 747	3.46 759	2.40 746	1.81 746	1.76 744	1.45 736	1.11 753	0.69 759	1.38 755	0.87 753	1.31 755	0.97 751

ktn	1.77 746	1.36 753	1.22 705	1.43 754	1.14 750	1.52 741	1.08 747	1.51 745	3.96 763	2.77 761	4.69 762	3.35 753	1.46 743	1.69 740	1.25 728	1.43 757	0.77 761	1.45 756	0.99 756	1.32 756	0.96 749

KSHMR	1.89 747	1.36 753	1.60 727	1.47 755	1.22 752	1.38 739	1.06 746	1.79 747	5.97 767	1.42 740	5.65 765	2.98 751	1.14 727	2.23 750	1.20 725	1.27 756	1.12 763	1.46 757	1.10 758	1.32 756	1.15 754

JetRed	2.30 751	2.64 758	6.12 762	1.12 749	1.38 755	5.85 765	3.29 762	1.99 751	1.67 748	1.98 754	1.95 743	2.16 744	1.60 744	2.48 751	4.10 760	1.05 750	1.60 764	1.09 748	1.01 757	1.67 758	1.28 756

MADNet++	2.26 750	1.80 756	2.06 735	2.13 759	1.97 757	2.61 751	1.79 759	2.38 756	2.16 752	2.75 760	2.65 756	2.38 745	2.43 754	3.17 753	3.21 755	2.17 765	1.95 767	1.94 761	1.63 760	2.06 759	2.01 760

HanzoNet	2.97 753	1.69 755	2.29 738	1.74 756	1.33 754	1.53 742	1.03 745	1.99 751	2.64 755	5.51 767	5.16 763	5.90 761	6.82 769	4.32 765	3.29 756	3.16 768	2.02 769	1.92 759	2.87 771	2.24 760	1.89 759

tt	4.71 762	0.10 158	3.94 749	2.06 758	1.53 756	10.14 772	16.88 775	9.27 775	4.98 765	1.39 736	1.02 707	4.68 757	4.90 765	3.35 756	5.86 770	5.76 773	9.15 781	2.24 769	2.53 769	3.10 761	1.32 757

DPSimNet_ROB	4.34 761	4.23 759	6.89 764	3.67 760	3.68 759	4.75 755	5.21 771	2.67 758	3.68 759	5.82 768	3.95 760	5.57 758	6.72 768	3.46 757	4.48 761	4.05 772	2.88 770	4.68 773	3.12 773	3.69 762	3.62 765

USTest	6.88 766	5.23 762	5.63 761	7.22 765	7.29 762	14.34 775	22.76 776	8.48 772	9.32 771	5.42 766	6.39 768	6.29 769	6.64 767	6.92 770	8.62 773	1.94 758	3.29 771	2.16 768	2.55 770	3.85 763	3.29 764

DGTPSM_ROB	8.34 768	5.10 760	10.37 777	5.31 763	10.18 765	8.33 767	23.60 780	6.06 770	13.41 779	4.90 764	10.87 777	5.65 759	10.44 773	6.17 768	12.59 774	3.74 770	7.55 774	3.69 770	7.26 778	4.14 764	7.46 774

WQFJA1++	0.44 656	0.07 4	0.63 592	0.18 115	0.13 369	0.15 70	0.11 28	0.20 84	0.11 14	2.05 755	0.12 86	0.23 355	0.11 137	0.17 134	0.12 131	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.05 81	4.20 765	0.07 262

DPSMNet_ROB	8.40 769	5.11 761	10.49 778	5.58 764	10.25 766	8.34 768	23.62 781	6.07 771	13.45 780	4.93 765	10.88 778	5.66 760	10.44 773	6.24 769	12.64 775	3.98 771	7.61 775	3.76 771	7.30 779	4.20 765	7.51 775

noway3	4.27 756	5.33 764	4.61 751	11.26 771	10.44 769	5.62 759	4.46 765	4.12 762	0.92 717	1.86 749	2.49 755	6.19 767	3.66 762	3.74 762	4.54 763	1.97 759	0.46 733	2.03 766	1.74 763	5.69 767	4.21 766

TCMNet-wrong-test	4.29 757	5.57 765	4.65 753	11.33 773	10.39 767	5.73 764	4.48 769	4.13 763	1.02 725	1.91 753	2.39 750	6.16 765	3.62 760	3.84 763	4.50 762	1.99 761	0.47 735	1.97 762	1.69 761	5.69 767	4.31 767

noway2	4.26 755	5.26 763	4.63 752	11.29 772	10.43 768	5.62 759	4.46 765	4.09 761	0.90 711	1.87 750	2.47 752	6.20 768	3.67 763	3.62 758	4.54 763	1.97 759	0.46 733	2.02 763	1.74 763	5.72 769	4.32 768

zzzz4	4.31 758	5.77 766	4.85 760	11.37 774	10.45 770	5.64 761	4.46 765	4.20 765	0.91 716	1.87 750	2.47 752	6.11 763	3.60 758	3.65 759	4.59 765	1.99 761	0.47 735	2.02 763	1.74 763	5.77 770	4.37 769

noway1	4.31 758	5.77 766	4.81 759	11.37 774	10.45 770	5.64 761	4.46 765	4.20 765	0.90 711	1.87 750	2.48 754	6.11 763	3.60 758	3.65 759	4.59 765	1.99 761	0.47 735	2.02 763	1.74 763	5.77 770	4.37 769

noway4	4.32 760	5.81 768	4.75 757	11.39 776	10.47 772	5.70 763	4.50 770	4.14 764	0.90 711	1.83 748	2.44 751	6.16 765	3.63 761	3.66 761	4.60 767	2.00 764	0.47 735	2.03 766	1.73 762	5.80 772	4.40 771

iinet-test	10.78 772	9.29 771	9.70 767	10.48 766	10.68 773	17.98 780	25.98 782	12.57 779	13.39 777	9.64 777	10.10 774	10.06 774	10.61 776	11.22 779	12.70 776	6.40 775	7.74 776	5.68 775	6.69 774	7.47 773	7.30 772

IINet	10.78 772	9.29 771	9.70 767	10.48 766	10.68 773	17.98 780	25.98 782	12.57 779	13.39 777	9.64 777	10.10 774	10.06 774	10.61 776	11.22 779	12.70 776	6.40 775	7.74 776	5.68 775	6.69 774	7.47 773	7.30 772

DPSM_ROB	11.49 775	9.87 777	10.35 775	11.13 769	11.31 775	19.11 783	27.51 785	13.37 782	14.21 783	10.31 779	11.06 779	10.96 780	11.27 781	11.96 781	13.59 779	6.78 777	8.19 779	6.03 777	7.09 776	7.93 775	7.73 777

DPSM	11.49 775	9.87 777	10.35 775	11.13 769	11.31 775	19.11 783	27.51 785	13.37 782	14.21 783	10.31 779	11.06 779	10.96 780	11.27 781	11.96 781	13.59 779	6.78 777	8.19 779	6.03 777	7.09 776	7.93 775	7.73 777

PML	16.10 780	12.82 781	6.78 763	5.23 762	7.76 763	33.92 787	66.56 797	5.30 768	10.28 772	26.12 796	68.59 801	20.51 784	13.49 783	10.06 774	6.78 772	5.96 774	2.00 768	6.04 779	2.18 768	8.96 777	2.60 762

xxxxx1	15.27 777	9.54 774	10.31 772	20.13 780	18.88 780	17.08 776	23.03 777	10.36 776	10.99 773	9.21 774	9.62 770	10.74 777	10.61 776	10.72 775	13.89 781	7.97 779	9.20 782	31.85 797	44.72 799	12.84 778	13.69 779

tt_ll	15.27 777	9.54 774	10.31 772	20.13 780	18.88 780	17.08 776	23.03 777	10.36 776	10.99 773	9.21 774	9.62 770	10.74 777	10.61 776	10.72 775	13.89 781	7.97 779	9.20 782	31.85 797	44.72 799	12.84 778	13.69 779

ff	15.27 777	9.54 774	10.31 772	20.13 780	18.88 780	17.08 776	23.03 777	10.36 776	10.99 773	9.21 774	9.62 770	10.74 777	10.61 776	10.72 775	13.89 781	7.97 779	9.20 782	31.85 797	44.72 799	12.84 778	13.69 779

LRCNet_RVC	10.90 774	14.34 782	9.35 766	15.35 777	8.04 764	1.08 721	0.34 652	8.78 773	0.70 685	12.63 782	16.05 782	9.85 772	6.54 766	8.57 773	6.34 771	20.27 794	5.40 773	23.70 794	21.88 795	14.87 781	13.83 782

Hybrid-DGEV	23.16 788	19.94 790	20.96 789	22.49 784	22.75 786	38.51 793	55.52 796	27.09 796	28.90 796	20.58 789	22.25 790	22.00 787	22.80 792	24.11 791	27.33 789	13.60 785	16.47 786	12.14 780	14.30 785	15.95 782	15.54 786

CasAABBNet	23.10 784	19.86 785	20.64 786	22.47 783	22.73 784	38.41 791	55.50 793	26.89 792	28.70 792	20.61 792	22.15 789	22.08 791	22.75 790	23.99 786	27.36 790	13.59 782	16.48 787	12.14 780	14.27 781	15.95 782	15.53 785

RAFT-FEzeroshot	23.10 784	19.88 787	20.56 784	22.49 784	22.75 786	38.38 788	55.50 793	26.84 789	28.66 790	20.60 790	22.10 787	22.05 788	22.74 788	24.00 788	27.37 792	13.59 782	16.48 787	12.14 780	14.28 782	15.96 784	15.54 786

RAFT-FE	23.10 784	19.88 787	20.56 784	22.49 784	22.75 786	38.38 788	55.50 793	26.84 789	28.66 790	20.60 790	22.10 787	22.05 788	22.74 788	24.00 788	27.37 792	13.59 782	16.48 787	12.14 780	14.28 782	15.96 784	15.54 786

FlowAnything	23.14 787	19.87 786	20.79 787	22.50 787	22.74 785	38.39 790	55.46 790	26.89 792	28.72 793	20.77 794	22.29 792	22.07 790	22.72 787	23.99 786	27.41 794	13.60 785	16.55 792	12.15 784	14.36 786	15.97 786	15.52 784

Selective-RAFT-Error	23.16 788	19.93 789	20.87 788	22.54 788	22.81 789	38.52 794	55.47 791	27.01 795	28.83 794	20.66 793	22.25 790	22.09 792	22.80 792	24.09 790	27.36 790	13.61 787	16.48 787	12.15 784	14.28 782	15.99 787	15.57 789

LSM0	24.24 791	19.98 791	22.32 790	24.22 790	40.14 798	38.48 792	55.20 789	26.95 794	28.57 789	20.49 788	21.83 785	22.26 793	22.75 790	24.22 792	27.30 788	13.66 788	16.32 785	12.19 786	14.15 780	16.10 788	17.66 791

fast-reg	23.64 790	20.51 793	23.42 791	23.22 789	24.75 793	38.73 795	55.47 791	26.85 791	28.86 795	20.12 787	21.73 784	21.64 786	22.22 786	24.30 793	27.54 795	13.91 789	16.52 791	14.85 787	15.62 787	16.91 789	15.71 790

zzzzzz3	33.80 796	21.93 794	29.35 794	40.69 796	40.71 799	54.58 797	75.81 799	38.06 798	43.73 799	30.21 798	32.81 796	33.59 799	36.40 799	35.16 795	41.64 798	19.24 791	24.62 795	18.35 789	21.58 791	19.15 790	18.48 792

zzz1	33.83 797	21.95 795	29.58 795	40.69 796	40.71 799	54.57 796	75.77 798	38.08 799	43.79 800	30.23 799	32.84 797	33.61 800	36.40 799	35.19 796	41.64 798	19.25 792	24.62 795	18.36 790	21.58 791	19.16 791	18.49 793

HaxPig	17.72 782	20.22 792	19.73 781	16.53 778	16.51 778	9.27 770	9.33 772	14.34 784	13.27 776	18.65 784	18.70 783	17.35 783	16.77 784	17.04 784	16.45 784	22.05 797	20.89 793	22.27 793	21.53 790	21.29 792	22.13 796

zzzz2	34.86 798	30.12 798	31.42 796	34.23 792	34.22 796	58.04 798	83.74 800	40.88 800	43.54 797	31.10 800	33.46 798	32.70 797	33.88 797	35.86 797	41.00 796	20.48 795	24.86 797	18.45 791	21.67 793	24.07 793	23.42 797

noway5	34.86 798	30.12 798	31.42 796	34.23 792	34.22 796	58.04 798	83.74 800	40.88 800	43.54 797	31.10 800	33.46 798	32.70 797	33.88 797	35.86 797	41.00 796	20.48 795	24.86 797	18.45 791	21.67 793	24.07 793	23.42 797

MEDIAN_ROB	21.21 783	24.62 796	23.47 792	19.58 779	19.65 783	13.22 774	10.96 773	17.88 785	17.00 785	22.14 795	22.02 786	20.86 785	20.36 785	21.06 785	19.71 785	25.63 798	24.13 794	26.21 795	25.20 796	25.17 795	25.38 799

AVERAGE_ROB	25.43 792	29.06 797	27.24 793	24.63 791	24.20 792	17.73 779	12.61 774	22.29 788	21.39 788	26.79 797	26.16 795	25.20 794	24.64 796	25.07 794	23.53 786	29.96 799	28.40 799	30.60 796	29.58 797	29.72 796	29.84 800

RSGM-EC	29.65 793	17.75 783	10.04 770	35.31 794	33.15 794	26.42 785	46.65 787	19.89 786	17.74 786	18.92 785	23.36 793	30.14 795	23.59 794	41.87 799	45.99 800	59.56 800	34.38 800	33.25 800	20.37 788	34.97 797	19.60 794

acva	29.65 793	17.75 783	10.04 770	35.31 794	33.15 794	26.42 785	46.65 787	19.89 786	17.74 786	18.92 785	23.36 793	30.14 795	23.59 794	41.87 799	45.99 800	59.56 800	34.38 800	33.25 800	20.37 788	34.97 797	19.60 794

DLNR_Zeroshot_test	10.44 770	12.10 779	19.93 782	106.08 799	23.66 791	0.14 49	0.13 89	3.22 759	0.17 119	0.16 230	0.23 292	0.16 246	0.10 95	0.31 422	0.15 268	2.36 766	0.06 265	0.07 175	0.07 257	39.70 799	0.06 160

DLNR-FE	10.45 771	12.13 780	19.94 783	106.10 800	23.12 790	0.14 49	0.13 89	3.28 760	0.17 119	0.16 230	0.23 292	0.16 246	0.10 95	0.31 422	0.15 268	2.41 767	0.06 265	0.07 175	0.07 257	40.22 800	0.06 160

Anonymous_1	16.62 781	9.35 773	9.84 769	10.66 768	14.64 777	18.66 782	27.12 784	12.64 781	13.51 781	10.76 781	10.30 776	10.13 776	10.60 775	11.06 778	12.74 778	15.87 790	7.74 776	16.92 788	43.48 798	58.66 801	7.68 776

test_example2	101.33 800	108.28 801	68.15 799	98.43 798	106.93 801	89.75 800	102.43 802	36.80 797	97.65 802	129.04 802	130.15 802	65.26 802	66.62 802	92.11 801	80.24 802	144.10 802	199.48 802	81.81 802	103.01 802	125.01 802	101.27 801

ccccc		256.29 802		354.40 801	364.36 802	149.10 802		152.89 803		153.93 803		164.00 803		268.02 803		390.55 803	349.22 803	244.59 803	219.82 803	412.30 803

ASD4		6.65 769

Low-res two-view benchmark