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

monster-pro	0.20 19	0.22 56	0.65 49	0.21 32	0.17 164	0.33 52	0.15 43	0.46 136	0.32 49	0.16 22	0.17 43	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 182	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 106	0.07 5	0.09 79

aanet-new-70k	0.27 112	0.48 362	1.33 193	0.25 145	0.12 21	0.39 111	0.19 121	0.45 128	0.33 64	0.17 41	0.21 75	0.16 51	0.21 152	0.38 209	0.14 4	0.06 1	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.22 446

aanet-new-36k	0.29 141	0.63 437	1.51 247	0.24 121	0.11 9	0.43 158	0.19 121	0.44 113	0.35 92	0.19 72	0.24 121	0.16 51	0.22 170	0.29 105	0.15 14	0.06 1	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.24 485

MonStereo	0.20 19	0.22 56	0.65 49	0.21 32	0.17 164	0.33 52	0.15 43	0.46 136	0.32 49	0.16 22	0.17 43	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 182	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 106	0.07 5	0.09 79

Wavelet-MonSter	0.18 4	0.20 23	0.51 2	0.22 63	0.17 164	0.35 68	0.14 21	0.27 4	0.25 6	0.19 72	0.21 75	0.14 15	0.15 52	0.27 72	0.16 36	0.06 1	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.06 1	0.14 266

Monster-pub-eth3d	0.20 19	0.22 56	0.65 49	0.21 32	0.17 164	0.33 52	0.15 43	0.46 136	0.32 49	0.16 22	0.17 43	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 182	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 106	0.07 5	0.09 79

asda	0.22 58	0.25 110	0.70 69	0.21 32	0.16 133	0.43 158	0.16 68	0.44 113	0.35 92	0.22 120	0.20 67	0.14 15	0.20 138	0.25 47	0.22 171	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

asd	0.20 19	0.22 56	0.65 49	0.22 63	0.17 164	0.41 135	0.14 21	0.35 34	0.32 49	0.24 154	0.20 67	0.15 37	0.18 100	0.26 66	0.16 36	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.08 51

qwe	0.21 35	0.22 56	0.61 30	0.21 32	0.20 272	0.41 135	0.15 43	0.46 136	0.35 92	0.26 192	0.22 95	0.14 15	0.14 28	0.31 127	0.22 171	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

2.25w	0.21 35	0.22 56	0.51 2	0.21 32	0.14 73	0.36 82	0.13 9	0.42 96	0.34 78	0.23 143	0.27 158	0.14 15	0.18 100	0.33 154	0.24 208	0.06 1	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

4.25_new	0.21 35	0.23 78	0.64 41	0.22 63	0.18 213	0.41 135	0.17 80	0.41 86	0.35 92	0.22 120	0.21 75	0.14 15	0.18 100	0.25 47	0.18 68	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 35	0.23 78	0.64 41	0.22 63	0.18 213	0.41 135	0.17 80	0.41 86	0.35 92	0.22 120	0.21 75	0.14 15	0.18 100	0.25 47	0.18 68	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

4.5_new	0.21 35	0.22 56	0.63 38	0.21 32	0.15 102	0.40 124	0.17 80	0.40 74	0.35 92	0.25 174	0.22 95	0.14 15	0.14 28	0.22 23	0.21 146	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 35	0.22 56	0.63 38	0.21 32	0.15 102	0.40 124	0.17 80	0.40 74	0.35 92	0.25 174	0.22 95	0.14 15	0.14 28	0.22 23	0.21 146	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 35	0.23 78	0.64 41	0.22 63	0.18 213	0.41 135	0.17 80	0.41 86	0.35 92	0.22 120	0.21 75	0.14 15	0.18 100	0.25 47	0.18 68	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

4w-stereo	0.20 19	0.21 39	0.57 19	0.21 32	0.15 102	0.39 111	0.13 9	0.39 65	0.33 64	0.22 120	0.21 75	0.13 4	0.20 138	0.29 105	0.21 146	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

2.5w	0.21 35	0.23 78	0.50 1	0.22 63	0.15 102	0.39 111	0.19 121	0.47 156	0.36 122	0.21 100	0.22 95	0.13 4	0.17 76	0.33 154	0.20 126	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

3.25w_new	0.20 19	0.20 23	0.52 5	0.21 32	0.14 73	0.37 89	0.14 21	0.43 104	0.35 92	0.23 143	0.21 75	0.16 51	0.18 100	0.27 72	0.20 126	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.08 51

3.25w	0.20 19	0.20 23	0.52 5	0.21 32	0.14 73	0.37 89	0.14 21	0.43 104	0.35 92	0.23 143	0.21 75	0.16 51	0.18 100	0.27 72	0.20 126	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.08 51

3.75w	0.21 35	0.21 39	0.61 30	0.21 32	0.20 272	0.44 171	0.16 68	0.44 113	0.30 34	0.22 120	0.20 67	0.13 4	0.18 100	0.29 105	0.21 146	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.08 51

3.5w_stereo	0.21 35	0.22 56	0.55 14	0.21 32	0.15 102	0.40 124	0.14 21	0.43 104	0.33 64	0.21 100	0.24 121	0.14 15	0.18 100	0.34 168	0.22 171	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.08 51

3w_stereo	0.21 35	0.22 56	0.59 23	0.22 63	0.12 21	0.37 89	0.22 231	0.50 186	0.38 141	0.22 120	0.21 75	0.12 2	0.22 170	0.26 66	0.18 68	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.08 51

2w_stereo	0.21 35	0.19 11	0.51 2	0.22 63	0.13 52	0.41 135	0.20 148	0.50 186	0.34 78	0.25 174	0.23 109	0.13 4	0.23 196	0.24 39	0.22 171	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

1w_stereo	0.22 58	0.17 3	0.52 5	0.23 93	0.16 133	0.44 171	0.22 231	0.55 238	0.40 169	0.25 174	0.29 178	0.13 4	0.26 247	0.28 89	0.20 126	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

MonSter	0.20 19	0.22 56	0.65 49	0.21 32	0.17 164	0.33 52	0.15 43	0.46 136	0.32 49	0.16 22	0.17 43	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 182	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 106	0.07 5	0.09 79

mm2	0.17 1	0.19 11	0.65 49	0.20 9	0.12 21	0.20 7	0.14 21	0.29 7	0.28 22	0.13 5	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.25 47	0.15 14	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

mm1	0.17 1	0.19 11	0.65 49	0.20 9	0.12 21	0.20 7	0.14 21	0.32 19	0.28 22	0.13 5	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.25 47	0.15 14	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

TS12	0.24 77	0.26 128	0.83 91	0.25 145	0.11 9	0.46 200	0.17 80	0.46 136	0.43 206	0.20 87	0.31 210	0.18 84	0.20 138	0.31 127	0.22 171	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.11 142	0.07 12

aanet-new-90k	0.29 141	0.47 357	1.41 218	0.26 188	0.18 213	0.43 158	0.19 121	0.47 156	0.32 49	0.16 22	0.18 53	0.15 37	0.21 152	0.37 199	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.46 619

aanet-new-60k	0.29 141	0.51 377	1.68 277	0.25 145	0.12 21	0.39 111	0.19 121	0.43 104	0.33 64	0.18 52	0.19 58	0.17 66	0.19 125	0.31 127	0.14 4	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.26 507

aanet-new-78k	0.33 184	0.44 335	2.51 557	0.26 188	0.12 21	0.42 150	0.20 148	0.45 128	0.31 38	0.16 22	0.22 95	0.15 37	0.25 227	0.34 168	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.31 552

aanet-new-40k	0.25 87	0.37 269	1.35 201	0.24 121	0.24 350	0.38 106	0.20 148	0.39 65	0.26 12	0.18 52	0.24 121	0.16 51	0.20 138	0.20 4	0.15 14	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.18 382

aanet-new-34k	0.27 112	0.57 410	1.36 203	0.23 93	0.11 9	0.34 62	0.20 148	0.36 45	0.30 34	0.19 72	0.27 158	0.17 66	0.22 170	0.20 4	0.15 14	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.29 530

aanet-new-32k	0.27 112	0.49 366	1.73 294	0.25 145	0.17 164	0.40 124	0.20 148	0.35 34	0.27 15	0.18 52	0.21 75	0.20 111	0.22 170	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.11 148

aanet-new-30k	0.28 128	0.49 366	1.75 305	0.25 145	0.17 164	0.40 124	0.20 148	0.35 34	0.27 15	0.18 52	0.21 75	0.20 111	0.22 170	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.11 148

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 112	0.46 347	1.39 215	0.23 93	0.17 164	0.35 68	0.21 190	0.40 74	0.25 6	0.18 52	0.21 75	0.17 66	0.18 100	0.25 47	0.17 57	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.28 567	0.08 42	0.27 515

aanet-new-24k	0.27 112	0.40 301	1.12 146	0.24 121	0.45 588	0.40 124	0.21 190	0.39 65	0.28 22	0.19 72	0.28 170	0.17 66	0.20 138	0.23 32	0.15 14	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.32 598	0.09 79	0.10 117

aanet-new-22k	0.28 128	0.52 379	1.51 247	0.24 121	0.13 52	0.33 52	0.22 231	0.37 49	0.32 49	0.18 52	0.24 121	0.18 84	0.21 152	0.27 72	0.16 36	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.09 79	0.31 552

aanet-new-16k	0.26 100	0.47 357	1.36 203	0.25 145	0.12 21	0.36 82	0.18 103	0.40 74	0.35 92	0.18 52	0.21 75	0.18 84	0.21 152	0.21 10	0.16 36	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.11 148

aanet-new-12k	0.24 77	0.24 96	1.06 137	0.27 211	0.12 21	0.43 158	0.20 148	0.51 196	0.34 78	0.19 72	0.16 40	0.15 37	0.21 152	0.25 47	0.16 36	0.07 26	0.06 24	0.09 166	0.07 106	0.11 142	0.09 79

aanet-new-8k	0.26 100	0.38 281	1.21 166	0.25 145	0.13 52	0.44 171	0.22 231	0.49 177	0.34 78	0.18 52	0.21 75	0.17 66	0.25 227	0.29 105	0.17 57	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.12 195

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 77	0.31 213	0.88 103	0.25 145	0.23 335	0.45 180	0.22 231	0.39 65	0.30 34	0.21 100	0.27 158	0.18 84	0.21 152	0.23 32	0.16 36	0.07 26	0.09 283	0.08 65	0.07 106	0.11 142	0.13 238

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 112	0.39 293	0.79 84	0.24 121	0.24 350	0.37 89	0.21 190	0.37 49	0.33 64	0.19 72	0.27 158	0.18 84	0.22 170	0.20 4	0.16 36	0.07 26	0.14 462	0.08 65	0.51 650	0.08 42	0.39 601

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 87	0.35 256	0.69 66	0.23 93	0.27 402	0.35 68	0.20 148	0.44 113	0.28 22	0.21 100	0.22 95	0.14 15	0.22 170	0.21 10	0.14 4	0.07 26	0.08 192	0.08 65	0.47 641	0.09 79	0.34 574

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 100	0.38 281	0.90 110	0.23 93	0.17 164	0.35 68	0.22 231	0.44 113	0.33 64	0.21 100	0.25 136	0.16 51	0.22 170	0.23 32	0.15 14	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.45 637	0.08 42	0.27 515

PSi22	0.37 223	0.73 483	1.71 290	0.28 242	0.13 52	0.44 171	0.14 21	0.64 298	0.51 287	0.22 120	0.28 170	0.36 280	0.22 170	0.65 378	0.27 247	0.07 26	0.14 462	0.07 2	0.06 21	0.28 499	0.12 195

Selective-IGEV-i32	0.29 141	0.23 78	1.28 180	0.27 211	0.30 443	0.35 68	0.20 148	0.56 244	0.38 141	0.21 100	0.30 193	0.22 131	0.18 100	0.37 199	0.18 68	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.15 435	0.16 291	0.29 530

GeoVLM	0.18 4	0.19 11	0.64 41	0.20 9	0.12 21	0.30 32	0.14 21	0.29 7	0.28 22	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.15 52	0.25 47	0.21 146	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 23	0.61 30	0.21 32	0.13 52	0.15 1	0.16 68	0.21 1	0.36 122	0.11 1	0.17 43	0.13 4	0.10 2	0.18 1	0.19 94	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.08 153	0.08 42	0.11 148

BStereo	0.28 128	0.33 230	1.34 198	0.23 93	0.29 426	0.33 52	0.20 148	0.46 136	0.35 92	0.22 120	0.17 43	0.20 111	0.14 28	0.28 89	0.25 222	0.07 26	0.07 77	0.16 521	0.21 529	0.12 160	0.11 148

Wave_Phase_stereo	0.31 167	0.33 230	1.34 198	0.23 93	0.29 426	0.98 615	0.20 148	0.49 177	0.35 92	0.22 120	0.17 43	0.20 111	0.14 28	0.28 89	0.25 222	0.07 26	0.07 77	0.16 521	0.21 529	0.12 160	0.11 148

NLSM3	0.26 100	0.39 293	0.75 75	0.25 145	0.24 350	0.43 158	0.19 121	0.58 256	0.45 227	0.20 87	0.26 149	0.20 111	0.25 227	0.29 105	0.24 208	0.07 26	0.06 24	0.10 233	0.09 201	0.10 109	0.07 12

MonSter++	0.18 4	0.19 11	0.65 49	0.20 9	0.12 21	0.30 32	0.14 21	0.29 7	0.28 22	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.15 52	0.25 47	0.21 146	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

BridgeDepth	0.19 8	0.30 199	0.55 14	0.23 93	0.09 1	0.38 106	0.15 43	0.32 19	0.33 64	0.16 22	0.12 13	0.23 149	0.19 125	0.27 72	0.15 14	0.07 26	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
AdaDepth	0.24 77	0.18 7	1.03 130	0.25 145	0.21 286	0.46 200	0.16 68	0.30 12	0.27 15	0.17 41	0.19 58	0.14 15	0.18 100	0.35 175	0.17 57	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.25 550	0.10 109	0.10 117

2.75w_new	0.21 35	0.21 39	0.57 19	0.20 9	0.14 73	0.40 124	0.18 103	0.47 156	0.36 122	0.24 154	0.20 67	0.13 4	0.19 125	0.31 127	0.21 146	0.07 26	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.06 1	0.07 12

monsterstereo	0.22 58	0.22 56	0.52 5	0.25 145	0.27 402	0.39 111	0.14 21	0.51 196	0.33 64	0.25 174	0.27 158	0.13 4	0.13 18	0.38 209	0.21 146	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.06 1

monsters	0.22 58	0.22 56	0.52 5	0.23 93	0.28 417	0.42 150	0.14 21	0.46 136	0.31 38	0.24 154	0.20 67	0.13 4	0.14 28	0.43 242	0.20 126	0.07 26	0.06 24	0.07 2	0.08 153	0.06 1	0.06 1

LG-Stereo	0.27 112	0.25 110	0.95 119	0.25 145	0.15 102	0.43 158	0.21 190	0.50 186	0.40 169	0.18 52	0.29 178	0.25 181	0.16 67	0.28 89	0.35 354	0.07 26	0.07 77	0.11 308	0.10 241	0.24 447	0.10 117

GREAT-IGEV	0.37 223	0.28 169	1.48 238	0.25 145	0.38 542	0.46 200	0.18 103	0.33 27	0.34 78	0.15 14	0.29 178	0.15 37	0.17 76	0.36 188	0.23 182	0.07 26	0.76 681	0.07 2	0.26 558	0.21 398	1.03 679
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
fffft	0.29 141	0.21 39	1.10 144	0.24 121	0.15 102	0.42 150	0.24 305	0.42 96	0.38 141	0.21 100	0.18 53	0.20 111	0.16 67	0.44 251	0.70 519	0.07 26	0.06 24	0.10 233	0.08 153	0.28 499	0.20 418
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 141	0.26 128	1.03 130	0.25 145	0.14 73	0.46 200	0.22 231	0.36 45	0.38 141	0.23 143	0.23 109	0.21 125	0.18 100	0.45 267	0.60 493	0.07 26	0.06 24	0.10 233	0.08 153	0.20 382	0.20 418

RSM	0.28 128	0.26 128	0.97 123	0.25 145	0.24 350	0.37 89	0.21 190	0.49 177	0.44 212	0.21 100	0.27 158	0.28 220	0.17 76	0.38 209	0.20 126	0.07 26	0.07 77	0.09 166	0.34 606	0.21 398	0.16 340

LoS_RVC	0.29 141	0.33 230	1.19 160	0.25 145	0.34 502	0.43 158	0.22 231	0.42 96	0.32 49	0.22 120	0.33 230	0.23 149	0.24 212	0.31 127	0.21 146	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.10 109	0.31 552

Selective-IGEV	0.29 141	0.23 78	1.28 180	0.27 211	0.30 443	0.35 68	0.20 148	0.56 244	0.38 141	0.21 100	0.30 193	0.22 131	0.18 100	0.37 199	0.18 68	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.15 435	0.16 291	0.29 530

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 285	0.86 537	1.78 327	0.28 242	0.17 164	0.52 288	0.20 148	0.62 287	0.61 397	0.50 370	0.61 468	0.39 299	0.32 340	0.35 175	0.30 294	0.07 26	0.10 332	0.09 166	0.09 201	0.35 568	0.10 117

MCSU-Stereo	0.22 58	0.14 1	0.60 24	0.23 93	0.15 102	0.43 158	0.17 80	0.35 34	0.38 141	0.17 41	0.21 75	0.22 131	0.13 18	0.53 326	0.18 68	0.08 67	0.07 77	0.06 1	0.05 1	0.09 79	0.16 340

derf	0.19 8	0.19 11	0.64 41	0.35 429	0.12 21	0.32 46	0.14 21	0.30 12	0.31 38	0.14 10	0.13 16	0.17 66	0.13 18	0.27 72	0.14 4	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.15 435	0.07 5	0.09 79

qqai	0.21 35	0.20 23	0.63 38	0.39 500	0.13 52	0.32 46	0.15 43	0.35 34	0.31 38	0.14 10	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.27 72	0.15 14	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.27 563	0.07 5	0.09 79

MGA	0.19 8	0.27 140	0.57 19	0.20 9	0.18 213	0.37 89	0.14 21	0.30 12	0.25 6	0.18 52	0.14 29	0.15 37	0.10 2	0.30 118	0.17 57	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.06 21	0.09 79	0.08 51

CAR	0.19 8	0.28 169	0.60 24	0.21 32	0.16 133	0.37 89	0.13 9	0.32 19	0.25 6	0.19 72	0.15 31	0.14 15	0.10 2	0.27 72	0.17 57	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.06 21	0.10 109	0.08 51

MSE-Stereo	0.19 8	0.27 140	0.60 24	0.20 9	0.16 133	0.37 89	0.13 9	0.32 19	0.25 6	0.18 52	0.15 31	0.14 15	0.10 2	0.30 118	0.17 57	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.06 21	0.10 109	0.08 51

PointNet	0.20 19	0.21 39	0.82 89	0.21 32	0.12 21	0.37 89	0.16 68	0.33 27	0.28 22	0.16 22	0.15 31	0.18 84	0.13 18	0.22 23	0.16 36	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.07 5	0.07 12

LiteMatch*	0.19 8	0.19 11	0.85 94	0.20 9	0.14 73	0.28 21	0.15 43	0.29 7	0.28 22	0.16 22	0.13 16	0.16 51	0.14 28	0.24 39	0.21 146	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.08 51

aanet-32k-new	0.30 158	0.60 416	1.61 264	0.25 145	0.15 102	0.46 200	0.21 190	0.41 86	0.33 64	0.17 41	0.24 121	0.17 66	0.23 196	0.30 118	0.15 14	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.39 601

aanet-new-28k	0.34 193	0.53 386	2.69 588	0.25 145	0.12 21	0.39 111	0.21 190	0.37 49	0.29 33	0.18 52	0.24 121	0.17 66	0.21 152	0.22 23	0.15 14	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.31 592	0.10 109	0.23 471

aanet-new-10k	0.27 112	0.52 379	1.27 178	0.27 211	0.15 102	0.49 243	0.21 190	0.46 136	0.31 38	0.21 100	0.20 67	0.19 107	0.22 170	0.26 66	0.18 68	0.08 67	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.10 109	0.16 340

aanet-new-14k	0.25 87	0.33 230	1.13 147	0.26 188	0.12 21	0.37 89	0.21 190	0.45 128	0.36 122	0.20 87	0.27 158	0.15 37	0.29 310	0.24 39	0.17 57	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.11 142	0.12 195

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 77	0.22 56	0.90 110	0.23 93	0.32 474	0.47 211	0.21 190	0.48 170	0.34 78	0.20 87	0.25 136	0.21 125	0.23 196	0.20 4	0.17 57	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.09 79

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 141	0.58 411	0.98 125	0.21 32	0.31 464	0.41 135	0.20 148	0.46 136	0.34 78	0.21 100	0.22 95	0.19 107	0.17 76	0.24 39	0.15 14	0.08 67	0.10 332	0.08 65	0.45 637	0.09 79	0.29 530

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 112	0.40 301	0.87 100	0.22 63	0.17 164	0.36 82	0.19 121	0.39 65	0.32 49	0.21 100	0.24 121	0.18 84	0.23 196	0.21 10	0.15 14	0.08 67	0.08 192	0.08 65	0.30 583	0.13 199	0.55 634

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 87	0.24 96	0.76 77	0.22 63	0.33 489	0.48 226	0.20 148	0.47 156	0.35 92	0.26 192	0.30 193	0.22 131	0.14 28	0.21 10	0.19 94	0.08 67	0.06 24	0.10 233	0.08 153	0.07 5	0.15 308

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 100	0.23 78	1.00 127	0.22 63	0.31 464	0.47 211	0.20 148	0.44 113	0.33 64	0.27 208	0.32 220	0.24 166	0.14 28	0.23 32	0.18 68	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 153	0.08 42	0.16 340

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 87	0.24 96	0.84 93	0.22 63	0.32 474	0.48 226	0.20 148	0.45 128	0.35 92	0.26 192	0.30 193	0.22 131	0.14 28	0.21 10	0.18 68	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 153	0.07 5	0.13 238

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 141	0.53 386	1.28 180	0.22 63	0.32 474	0.35 68	0.19 121	0.46 136	0.33 64	0.18 52	0.19 58	0.18 84	0.18 100	0.21 10	0.14 4	0.08 67	0.10 332	0.08 65	0.46 640	0.10 109	0.32 561

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 87	0.41 311	1.08 139	0.23 93	0.23 335	0.45 180	0.20 148	0.44 113	0.30 34	0.18 52	0.21 75	0.22 131	0.20 138	0.23 32	0.16 36	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.14 266

PipStereo	0.19 8	0.26 128	0.85 94	0.21 32	0.10 2	0.16 2	0.15 43	0.35 34	0.35 92	0.12 2	0.10 3	0.21 125	0.14 28	0.21 10	0.15 14	0.08 67	0.09 283	0.07 2	0.06 21	0.12 160	0.09 79

PSi22b	0.20 19	0.26 128	0.88 103	0.21 32	0.10 2	0.16 2	0.15 43	0.35 34	0.35 92	0.12 2	0.10 3	0.21 125	0.14 28	0.21 10	0.15 14	0.08 67	0.10 332	0.07 2	0.06 21	0.12 160	0.09 79

LACA3	0.18 4	0.20 23	0.67 63	0.19 2	0.12 21	0.35 68	0.17 80	0.27 4	0.31 38	0.16 22	0.13 16	0.15 37	0.15 52	0.28 89	0.13 1	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.10 109	0.06 1

Foundation-i1c-attn	0.22 58	0.18 7	0.68 64	0.20 9	0.10 2	0.27 18	0.20 148	0.49 177	0.37 134	0.20 87	0.23 109	0.24 166	0.25 227	0.29 105	0.18 68	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.06 1	0.09 79

Foundation-i1b	0.22 58	0.20 23	0.69 66	0.20 9	0.11 9	0.28 21	0.20 148	0.50 186	0.37 134	0.21 100	0.22 95	0.27 209	0.24 212	0.28 89	0.18 68	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.06 1

Foundation-i1a	0.22 58	0.16 2	0.66 60	0.20 9	0.10 2	0.29 28	0.21 190	0.50 186	0.39 155	0.25 174	0.22 95	0.27 209	0.25 227	0.33 154	0.18 68	0.08 67	0.09 283	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.08 51

LACA2	0.25 87	0.74 488	1.30 186	0.20 9	0.10 2	0.39 111	0.17 80	0.32 19	0.36 122	0.15 14	0.15 31	0.18 84	0.14 28	0.22 23	0.14 4	0.08 67	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.06 1

Test_v1	0.21 35	0.27 140	0.95 119	0.20 9	0.14 73	0.28 21	0.15 43	0.37 49	0.27 15	0.16 22	0.18 53	0.15 37	0.13 18	0.25 47	0.19 94	0.08 67	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.11 148

gcap_with_dpt	0.25 87	0.22 56	1.00 127	0.22 63	0.30 443	0.48 226	0.21 190	0.45 128	0.32 49	0.27 208	0.31 210	0.20 111	0.14 28	0.20 4	0.18 68	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 153	0.08 42	0.13 238

Pro-Stereo	0.22 58	0.25 110	0.66 60	0.22 63	0.14 73	0.49 243	0.15 43	0.23 2	0.35 92	0.16 22	0.13 16	0.14 15	0.09 1	0.49 305	0.18 68	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.37 622	0.08 42	0.09 79

HiDET	0.19 8	0.20 23	0.62 37	0.20 9	0.13 52	0.36 82	0.13 9	0.35 34	0.31 38	0.16 22	0.14 29	0.17 66	0.15 52	0.25 47	0.23 182	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

LCMNet	0.20 19	0.21 39	0.61 30	0.20 9	0.13 52	0.39 111	0.14 21	0.34 32	0.34 78	0.16 22	0.16 40	0.16 51	0.15 52	0.27 72	0.22 171	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.08 51

CSFM-Stereo	0.19 8	0.20 23	0.60 24	0.20 9	0.11 9	0.39 111	0.15 43	0.35 34	0.27 15	0.18 52	0.15 31	0.17 66	0.16 67	0.26 66	0.21 146	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.09 79

VIP-Stereo	0.28 128	0.56 405	1.05 135	0.23 93	0.19 252	0.52 288	0.17 80	0.44 113	0.39 155	0.18 52	0.25 136	0.24 166	0.15 52	0.33 154	0.19 94	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.14 230	0.32 561

Monster-pub-mixall	0.21 35	0.31 213	0.69 66	0.21 32	0.13 52	0.27 18	0.12 4	0.37 49	0.26 12	0.21 100	0.19 58	0.15 37	0.12 12	0.47 288	0.29 274	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.08 42	0.12 195

Replicate-Monster	0.23 70	0.40 301	0.94 118	0.21 32	0.14 73	0.37 89	0.13 9	0.40 74	0.36 122	0.22 120	0.15 31	0.15 37	0.15 52	0.40 224	0.15 14	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.15 308

IGEV	0.22 58	0.28 169	0.88 103	0.21 32	0.24 350	0.42 150	0.17 80	0.35 34	0.37 134	0.20 87	0.22 95	0.14 15	0.12 12	0.24 39	0.20 126	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.07 12

xyz-stereo-finetune2	0.35 206	0.45 344	1.04 134	0.21 32	0.12 21	0.58 371	0.23 270	0.50 186	0.45 227	0.31 235	0.46 318	0.30 240	0.41 418	0.81 424	0.51 457	0.08 67	0.07 77	0.11 308	0.09 201	0.12 160	0.09 79

xyz-stereo-finetune	0.31 167	0.46 347	0.79 84	0.21 32	0.12 21	0.53 297	0.25 328	0.52 212	0.54 329	0.28 215	0.32 220	0.29 232	0.23 196	0.59 349	0.55 472	0.08 67	0.07 77	0.10 233	0.08 153	0.13 199	0.08 51

LG-Stereo_L2	0.21 35	0.31 213	0.85 94	0.22 63	0.14 73	0.31 40	0.22 231	0.38 58	0.25 6	0.17 41	0.11 8	0.13 4	0.12 12	0.32 140	0.18 68	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.10 117

LG-Stereo_L1	0.21 35	0.31 213	0.85 94	0.22 63	0.14 73	0.28 21	0.21 190	0.38 58	0.26 12	0.16 22	0.11 8	0.13 4	0.11 7	0.37 199	0.18 68	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.10 117

MLG-Stereo_test3	0.21 35	0.35 256	0.65 49	0.21 32	0.14 73	0.36 82	0.13 9	0.37 49	0.40 169	0.21 100	0.12 13	0.17 66	0.12 12	0.25 47	0.16 36	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.10 117

MLG-Stereo_test1	0.21 35	0.33 230	0.61 30	0.23 93	0.21 286	0.45 180	0.13 9	0.33 27	0.46 238	0.13 5	0.09 1	0.18 84	0.12 12	0.32 140	0.15 14	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.09 79

MLG-Stereo	0.21 35	0.33 230	0.60 24	0.23 93	0.12 21	0.44 171	0.13 9	0.39 65	0.46 238	0.13 5	0.10 3	0.17 66	0.13 18	0.35 175	0.15 14	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.09 79

MM-Stereo_test2	0.38 236	0.28 169	2.46 537	0.43 535	0.15 102	0.50 256	0.25 328	0.47 156	0.38 141	0.33 251	0.26 149	0.23 149	0.22 170	0.34 168	0.29 274	0.08 67	0.09 283	0.09 166	0.10 241	0.36 575	0.22 446

HART	0.38 236	0.53 386	1.66 273	0.26 188	0.15 102	0.30 32	0.19 121	0.67 319	0.46 238	0.29 223	0.52 382	0.38 293	0.16 67	0.41 229	0.20 126	0.08 67	0.68 674	0.09 166	0.07 106	0.34 555	0.21 431

Reg-Stereo(zero)	0.46 340	0.17 3	2.10 460	0.24 121	0.34 502	0.51 268	0.42 527	0.50 186	0.54 329	0.37 266	0.46 318	0.54 407	0.60 542	0.43 242	1.10 584	0.08 67	0.09 283	0.08 65	0.22 539	0.12 160	0.22 446

fast-iter	0.41 266	0.63 437	1.72 291	0.27 211	0.21 286	0.45 180	0.19 121	0.55 238	0.41 182	0.57 454	0.59 445	0.65 470	0.45 459	0.45 267	0.39 385	0.08 67	0.09 283	0.10 233	0.11 308	0.20 382	0.10 117

CoSv	0.41 266	0.63 437	1.72 291	0.27 211	0.21 286	0.45 180	0.19 121	0.55 238	0.41 182	0.57 454	0.59 445	0.65 470	0.45 459	0.45 267	0.39 385	0.08 67	0.09 283	0.10 233	0.11 308	0.20 382	0.10 117

DEFOM-Stereo	0.22 58	0.22 56	0.91 113	0.23 93	0.13 52	0.49 243	0.18 103	0.30 12	0.28 22	0.19 72	0.17 43	0.14 15	0.14 28	0.41 229	0.16 36	0.08 67	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.09 79	0.09 79

tt45	0.29 141	0.24 96	1.06 137	0.25 145	0.17 164	0.55 319	0.22 231	0.41 86	0.35 92	0.24 154	0.25 136	0.25 181	0.18 100	0.64 367	0.34 342	0.08 67	0.07 77	0.10 233	0.08 153	0.21 398	0.11 148

999	0.29 141	0.25 110	1.05 135	0.26 188	0.18 213	0.49 243	0.23 270	0.38 58	0.37 134	0.20 87	0.32 220	0.23 149	0.18 100	0.73 405	0.36 360	0.08 67	0.07 77	0.09 166	0.08 153	0.24 447	0.10 117

mms	0.27 112	0.26 128	0.91 113	0.25 145	0.18 213	0.32 46	0.23 270	0.37 49	0.31 38	0.21 100	0.30 193	0.23 149	0.17 76	0.46 276	0.21 146	0.08 67	0.10 332	0.10 233	0.08 153	0.22 415	0.47 621

ours_stereo	0.27 112	0.25 110	1.21 166	0.25 145	0.17 164	0.35 68	0.23 270	0.38 58	0.35 92	0.20 87	0.31 210	0.23 149	0.17 76	0.41 229	0.20 126	0.08 67	0.07 77	0.10 233	0.08 153	0.22 415	0.18 382

fffy	0.28 128	0.24 96	1.19 160	0.27 211	0.15 102	0.37 89	0.22 231	0.42 96	0.32 49	0.20 87	0.29 178	0.26 196	0.20 138	0.44 251	0.20 126	0.08 67	0.10 332	0.10 233	0.08 153	0.22 415	0.18 382

WCG-NET	0.30 158	0.42 319	1.26 175	0.24 121	0.12 21	0.43 158	0.24 305	0.40 74	0.56 350	0.35 256	0.37 255	0.26 196	0.24 212	0.29 105	0.19 94	0.08 67	0.12 418	0.08 65	0.07 106	0.22 415	0.10 117

IGEV-Stereo++	0.23 70	0.23 78	0.64 41	0.24 121	0.22 315	0.47 211	0.13 9	0.52 212	0.33 64	0.18 52	0.24 121	0.17 66	0.22 170	0.32 140	0.19 94	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.17 315	0.09 79

AIO-Stereo	0.30 158	0.27 140	1.25 173	0.27 211	0.24 350	0.37 89	0.20 148	0.52 212	0.36 122	0.21 100	0.30 193	0.23 149	0.14 28	0.31 127	0.20 126	0.08 67	0.07 77	0.09 166	0.38 623	0.19 365	0.31 552

WCG-NET（raft）	0.32 174	0.53 386	1.21 166	0.23 93	0.12 21	0.44 171	0.24 305	0.40 74	0.50 280	0.35 256	0.35 243	0.47 372	0.25 227	0.35 175	0.20 126	0.08 67	0.29 618	0.08 65	0.07 106	0.22 415	0.11 148

RSM++	0.27 112	0.26 128	0.87 100	0.28 242	0.13 52	0.39 111	0.20 148	0.45 128	0.45 227	0.20 87	0.24 121	0.24 166	0.17 76	0.36 188	0.20 126	0.08 67	0.07 77	0.09 166	0.35 610	0.26 482	0.18 382

gcap-zeroshot	0.26 100	0.24 96	1.03 130	0.22 63	0.33 489	0.48 226	0.20 148	0.47 156	0.34 78	0.26 192	0.29 178	0.22 131	0.14 28	0.21 10	0.19 94	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 153	0.08 42	0.14 266

test_for_model	0.25 87	0.24 96	0.76 77	0.22 63	0.33 489	0.48 226	0.20 148	0.47 156	0.35 92	0.26 192	0.30 193	0.22 131	0.14 28	0.21 10	0.19 94	0.08 67	0.06 24	0.10 233	0.08 153	0.07 5	0.15 308

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 112	0.40 301	0.86 98	0.22 63	0.17 164	0.36 82	0.19 121	0.39 65	0.32 49	0.21 100	0.24 121	0.18 84	0.23 196	0.21 10	0.15 14	0.08 67	0.08 192	0.08 65	0.30 583	0.13 199	0.55 634

MoCha-V2	0.36 216	0.32 221	1.41 218	0.36 449	0.31 464	0.35 68	0.19 121	0.57 250	0.39 155	0.30 229	0.32 220	0.28 220	0.27 268	0.47 288	0.24 208	0.08 67	0.56 663	0.08 65	0.38 623	0.18 344	0.12 195

MIM_Stereo	0.41 266	0.60 416	1.88 383	0.31 325	0.21 286	0.50 256	0.19 121	0.64 298	0.44 212	0.43 304	0.53 394	0.43 332	0.27 268	0.51 316	0.28 258	0.08 67	0.14 462	0.11 308	0.10 241	0.26 482	0.26 507

testlalala	0.26 100	0.24 96	1.03 130	0.22 63	0.33 489	0.48 226	0.20 148	0.47 156	0.34 78	0.26 192	0.29 178	0.22 131	0.14 28	0.21 10	0.19 94	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 153	0.08 42	0.14 266

ProNet	0.30 158	0.54 394	1.29 183	0.25 145	0.15 102	0.47 211	0.25 328	0.48 170	0.39 155	0.21 100	0.23 109	0.22 131	0.20 138	0.44 251	0.19 94	0.08 67	0.08 192	0.10 233	0.08 153	0.23 430	0.12 195

RAFT_CTSACE	0.46 340	0.76 492	2.07 450	0.35 429	0.30 443	0.54 304	0.30 427	0.61 283	0.48 262	0.49 363	0.76 563	0.55 410	0.36 362	0.58 343	0.22 171	0.08 67	0.13 443	0.11 308	0.10 241	0.41 608	0.08 51

test_4	0.40 259	0.37 269	2.01 438	0.29 276	0.21 286	0.50 256	0.28 395	0.47 156	0.39 155	0.42 298	0.76 563	0.38 293	0.22 170	0.52 320	0.33 333	0.08 67	0.07 77	0.11 308	0.15 435	0.28 499	0.07 12

GMOStereo	0.41 266	0.62 427	1.78 327	0.28 242	0.36 524	0.51 268	0.31 440	0.53 221	0.44 212	0.57 454	0.48 337	0.41 314	0.27 268	0.28 89	0.23 182	0.08 67	0.38 639	0.13 433	0.11 308	0.34 555	0.11 148

error version	0.41 266	0.62 427	1.78 327	0.28 242	0.36 524	0.51 268	0.31 440	0.53 221	0.44 212	0.57 454	0.48 337	0.41 314	0.27 268	0.28 89	0.23 182	0.08 67	0.38 639	0.13 433	0.11 308	0.34 555	0.11 148

test-v	0.41 266	0.62 427	1.78 327	0.28 242	0.36 524	0.51 268	0.31 440	0.53 221	0.44 212	0.57 454	0.48 337	0.41 314	0.27 268	0.28 89	0.23 182	0.08 67	0.38 639	0.13 433	0.11 308	0.34 555	0.11 148

test-3	0.43 294	0.20 23	1.70 283	0.34 413	0.32 474	0.45 180	0.23 270	0.71 338	0.46 238	0.51 383	0.29 178	0.45 352	0.21 152	0.59 349	0.98 562	0.08 67	0.07 77	0.10 233	0.35 610	0.29 506	0.28 523

test_1	0.43 294	0.20 23	1.70 283	0.34 413	0.32 474	0.45 180	0.23 270	0.71 338	0.46 238	0.50 370	0.29 178	0.45 352	0.21 152	0.59 349	0.98 562	0.08 67	0.07 77	0.10 233	0.35 610	0.29 506	0.29 530

test_3	0.44 304	0.20 23	1.70 283	0.36 449	0.32 474	0.47 211	0.30 427	0.73 359	0.49 269	0.50 370	0.30 193	0.45 352	0.22 170	0.59 349	0.98 562	0.08 67	0.10 332	0.11 308	0.35 610	0.29 506	0.28 523

test-2	0.41 266	0.62 427	1.78 327	0.28 242	0.36 524	0.51 268	0.31 440	0.53 221	0.44 212	0.57 454	0.48 337	0.41 314	0.27 268	0.28 89	0.23 182	0.08 67	0.38 639	0.13 433	0.11 308	0.34 555	0.11 148

cross-raft	0.40 259	0.27 140	2.22 488	0.30 297	0.17 164	0.49 243	0.35 485	0.71 338	0.39 155	0.43 304	0.45 310	0.64 465	0.25 227	0.32 140	0.25 222	0.08 67	0.08 192	0.09 166	0.23 542	0.11 142	0.14 266

AFF-stereo	0.44 304	0.96 573	1.78 327	0.31 325	0.15 102	0.50 256	0.21 190	0.64 298	0.63 427	0.47 333	0.64 502	0.49 385	0.34 354	0.46 276	0.31 306	0.08 67	0.09 283	0.10 233	0.10 241	0.37 583	0.10 117

TestStereo_HL3	0.49 382	1.03 603	2.88 615	0.22 63	0.17 164	0.41 135	0.17 80	0.59 265	0.47 257	0.30 229	0.39 277	0.31 243	0.27 268	1.50 516	0.44 419	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.19 365	0.10 117

aanet-new	0.32 174	0.29 182	2.39 521	0.25 145	0.25 371	0.43 158	0.21 190	0.41 86	0.31 38	0.18 52	0.23 109	0.16 51	0.30 322	0.33 154	0.15 14	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.13 238

RT-Monster	0.29 141	0.30 199	0.95 119	0.25 145	0.28 417	0.46 200	0.15 43	0.53 221	0.55 338	0.37 266	0.36 247	0.28 220	0.21 152	0.32 140	0.21 146	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.06 21	0.15 254	0.14 266

PSi22a	0.20 19	0.28 169	0.89 107	0.20 9	0.11 9	0.16 2	0.14 21	0.32 19	0.35 92	0.12 2	0.09 1	0.22 131	0.16 67	0.20 4	0.14 4	0.09 145	0.09 283	0.07 2	0.05 1	0.13 199	0.11 148

DepthFocus	0.19 8	0.30 199	0.77 81	0.19 2	0.15 102	0.20 7	0.15 43	0.31 16	0.19 2	0.16 22	0.17 43	0.15 37	0.13 18	0.22 23	0.17 57	0.09 145	0.08 192	0.11 308	0.10 241	0.08 42	0.07 12

Foundation-i1	0.26 100	0.29 182	0.75 75	0.23 93	0.21 286	0.30 32	0.22 231	0.60 278	0.43 206	0.24 154	0.31 210	0.35 275	0.23 196	0.27 72	0.19 94	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.11 142	0.07 12

Foundation-i32	0.20 19	0.28 169	0.87 100	0.20 9	0.11 9	0.20 7	0.15 43	0.32 19	0.36 122	0.13 5	0.10 3	0.25 181	0.14 28	0.19 2	0.15 14	0.09 145	0.09 283	0.07 2	0.06 21	0.11 142	0.12 195

LACA1	0.19 8	0.39 293	0.60 24	0.19 2	0.10 2	0.42 150	0.15 43	0.31 16	0.34 78	0.15 14	0.11 8	0.14 15	0.15 52	0.25 47	0.15 14	0.09 145	0.07 77	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

Hybrid-DGEV-03	0.45 326	0.88 544	1.75 305	0.29 276	0.17 164	0.58 371	0.24 305	0.65 305	0.48 262	0.59 486	1.01 613	0.39 299	0.28 286	0.41 229	0.34 342	0.09 145	0.08 192	0.12 372	0.09 201	0.34 555	0.24 485

MatchStereo	0.24 77	0.38 281	1.37 208	0.20 9	0.10 2	0.22 12	0.14 21	0.41 86	0.40 169	0.14 10	0.25 136	0.15 37	0.15 52	0.25 47	0.18 68	0.09 145	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
WQFJA1	0.42 285	0.24 96	0.53 11	0.26 188	0.38 542	0.48 226	0.23 270	1.72 672	2.07 681	0.25 174	0.25 136	0.28 220	0.27 268	0.32 140	0.34 342	0.09 145	0.11 385	0.10 233	0.08 153	0.20 382	0.13 238

NLMM	0.42 285	0.24 96	0.53 11	0.26 188	0.38 542	0.48 226	0.23 270	1.72 672	2.06 680	0.25 174	0.25 136	0.28 220	0.27 268	0.32 140	0.34 342	0.09 145	0.11 385	0.10 233	0.08 153	0.20 382	0.13 238

IGEV-FE	0.53 431	0.34 247	2.91 624	0.32 354	0.18 213	0.54 304	0.21 190	0.72 344	0.42 195	0.81 598	0.51 367	0.70 511	0.41 418	0.48 295	1.13 588	0.09 145	0.15 490	0.10 233	0.35 610	0.19 365	0.09 79

252Zero-FE	0.62 497	0.27 140	0.83 91	0.24 121	0.13 52	0.31 40	0.13 9	0.39 65	0.32 49	8.03 704	0.23 109	0.12 2	0.12 12	0.26 66	0.44 419	0.09 145	0.12 418	0.07 2	0.06 21	0.09 79	0.12 195

GASTEREO	0.35 206	0.72 476	1.15 152	0.56 609	0.20 272	0.52 288	0.22 231	0.56 244	0.40 169	0.30 229	0.31 210	0.16 51	0.31 332	0.35 175	0.26 235	0.09 145	0.14 462	0.08 65	0.28 567	0.14 230	0.20 418

MSCF	0.35 206	0.72 476	1.15 152	0.58 616	0.21 286	0.50 256	0.22 231	0.56 244	0.38 141	0.29 223	0.29 178	0.17 66	0.30 322	0.35 175	0.26 235	0.09 145	0.12 418	0.08 65	0.29 573	0.15 254	0.21 431

water-stereo	0.24 77	0.17 3	0.88 103	0.24 121	0.14 73	0.37 89	0.17 80	0.43 104	0.32 49	0.26 192	0.35 243	0.26 196	0.24 212	0.22 23	0.25 222	0.09 145	0.09 283	0.09 166	0.08 153	0.10 109	0.10 117

depthmonostereo	0.26 100	0.23 78	0.65 49	0.41 520	0.13 52	0.41 135	0.19 121	0.51 196	0.40 169	0.25 174	0.29 178	0.26 196	0.28 286	0.44 251	0.23 182	0.09 145	0.10 332	0.09 166	0.07 106	0.10 109	0.08 51

DilatedVolume-Stereo	0.26 100	0.20 23	0.64 41	0.25 145	0.15 102	0.41 135	0.18 103	0.42 96	0.35 92	0.34 254	0.34 238	0.25 181	0.23 196	0.43 242	0.53 464	0.09 145	0.09 283	0.08 65	0.10 241	0.12 160	0.11 148

xyz-stereo	3.02 690	0.29 182	30.64 734	0.23 93	0.12 21	15.52 710	0.24 305	0.51 196	0.47 257	0.59 486	7.99 703	0.64 465	0.47 483	1.39 494	0.50 451	0.09 145	0.07 77	0.34 631	0.07 106	0.13 199	0.08 51

111111	0.24 77	0.21 39	0.82 89	0.24 121	0.21 286	0.43 158	0.13 9	0.45 128	0.35 92	0.22 120	0.27 158	0.18 84	0.16 67	0.35 175	0.18 68	0.09 145	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.25 461	0.08 51

MLG-Stereo_test2	0.21 35	0.36 266	0.68 64	0.21 32	0.17 164	0.45 180	0.12 4	0.35 34	0.42 195	0.15 14	0.11 8	0.22 131	0.10 2	0.28 89	0.16 36	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.09 79

LG-G_1	0.23 70	0.37 269	0.71 71	0.23 93	0.11 9	0.51 268	0.12 4	0.44 113	0.39 155	0.19 72	0.15 31	0.19 107	0.15 52	0.36 188	0.16 36	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.11 148

LG-G	0.23 70	0.37 269	0.71 71	0.23 93	0.11 9	0.51 268	0.12 4	0.44 113	0.39 155	0.19 72	0.15 31	0.19 107	0.15 52	0.36 188	0.16 36	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.11 148

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 223	0.37 269	1.21 166	0.26 188	0.18 213	0.73 539	0.18 103	0.53 221	0.41 182	0.35 256	0.30 193	0.58 437	0.22 170	0.33 154	0.95 557	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.35 610	0.13 199	0.15 308

MM-Stereo_test1	0.41 266	0.39 293	2.29 503	0.38 490	0.26 389	0.44 171	0.28 395	0.63 295	0.51 287	0.40 284	0.32 220	0.26 196	0.26 247	0.46 276	0.22 171	0.09 145	0.21 573	0.10 233	0.09 201	0.39 600	0.15 308

SCV_C0	0.33 184	0.43 324	1.42 223	0.25 145	0.16 133	0.35 68	0.20 148	0.68 323	0.44 212	0.24 154	0.27 158	0.29 232	0.20 138	0.58 343	0.18 68	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.30 583	0.26 482	0.17 362

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 128	0.28 169	1.09 142	0.33 380	0.15 102	0.30 32	0.16 68	0.58 256	0.42 195	0.19 72	0.19 58	0.17 66	0.26 247	0.38 209	0.37 367	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.25 550	0.10 109	0.06 1

FoundationStereo	0.20 19	0.30 199	0.81 87	0.21 32	0.22 315	0.21 11	0.16 68	0.25 3	0.38 141	0.15 14	0.11 8	0.18 84	0.17 76	0.23 32	0.16 36	0.09 145	0.13 443	0.08 65	0.06 21	0.07 5	0.07 12

AIO-test1	0.45 326	0.87 540	2.27 499	0.33 380	0.33 489	0.50 256	0.22 231	0.74 364	0.66 465	0.29 223	0.41 287	0.29 232	0.22 170	0.73 405	0.29 274	0.09 145	0.08 192	0.12 372	0.14 410	0.30 517	0.22 446

castereo++	0.28 128	0.43 324	0.93 116	0.28 242	0.17 164	0.53 297	0.21 190	0.55 238	0.45 227	0.17 41	0.26 149	0.32 254	0.17 76	0.33 154	0.16 36	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.29 573	0.13 199	0.06 1

castereo	0.30 158	0.44 335	0.81 87	0.24 121	0.29 426	0.41 135	0.27 375	0.72 344	0.45 227	0.22 120	0.30 193	0.24 166	0.31 332	0.25 47	0.21 146	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.31 592	0.12 160	0.09 79

GIP-stereo	0.26 100	0.22 56	0.78 83	0.29 276	0.20 272	0.42 150	0.17 80	0.64 298	0.39 155	0.18 52	0.24 121	0.23 149	0.18 100	0.25 47	0.47 435	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.17 315	0.08 51

tg	0.37 223	0.55 403	1.35 201	0.28 242	0.16 133	0.57 354	0.18 103	0.57 250	0.49 269	0.37 266	0.44 306	0.38 293	0.24 212	0.46 276	0.24 208	0.09 145	0.08 192	0.11 308	0.11 308	0.43 616	0.36 585

dual_stereo	0.23 70	0.25 110	0.66 60	0.21 32	0.15 102	0.27 18	0.15 43	0.62 287	0.40 169	0.15 14	0.13 16	0.18 84	0.14 28	0.37 199	0.19 94	0.09 145	0.31 623	0.07 2	0.10 241	0.07 5	0.07 12

UGAM-zero	0.63 504	0.39 293	2.49 548	0.30 297	0.49 602	0.67 500	0.19 121	0.91 526	0.45 227	0.77 586	0.45 310	1.16 643	0.82 602	2.05 610	0.29 274	0.09 145	0.15 490	0.09 166	0.44 636	0.11 142	0.22 446

GCAP-BAT	1.13 633	0.30 199	9.45 700	3.22 700	5.97 702	0.39 111	0.20 148	0.59 265	0.41 182	0.26 192	0.26 149	0.23 149	0.17 76	0.31 127	0.19 94	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.13 199	0.17 362

RAStereo	0.28 128	0.48 362	1.52 249	0.26 188	0.18 213	0.25 16	0.19 121	0.42 96	0.35 92	0.20 87	0.25 136	0.20 111	0.16 67	0.24 39	0.24 208	0.09 145	0.08 192	0.10 233	0.08 153	0.12 160	0.08 51

Occ-G	0.30 158	0.30 199	1.33 193	0.23 93	0.15 102	0.36 82	0.25 328	0.43 104	0.31 38	0.26 192	0.35 243	0.46 364	0.22 170	0.30 118	0.25 222	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.16 457	0.31 525	0.08 51

U	3.37 694	0.17 3	0.91 113	0.26 188	13.79 715	19.19 719	0.15 43	0.41 86	0.31 38	0.17 41	0.18 53	0.27 209	0.15 52	0.21 10	0.16 36	0.09 145	0.06 24	17.88 726	12.81 719	0.10 109	0.08 51

IGEV-Stereo+	0.29 141	0.29 182	0.86 98	0.25 145	0.34 502	0.30 32	0.14 21	0.32 19	0.53 314	0.18 52	0.12 13	0.18 84	0.19 125	0.49 305	0.17 57	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.20 523	0.46 626	0.59 640

RAFT-Stereo-weight	0.34 193	0.29 182	1.43 224	0.28 242	0.28 417	0.55 319	0.22 231	0.78 413	0.48 262	0.46 331	0.38 268	0.36 280	0.17 76	0.33 154	0.23 182	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.09 79	0.09 79

MGS-Stereo	0.32 174	0.34 247	1.70 283	0.25 145	0.14 73	0.40 124	0.22 231	0.38 58	0.43 206	0.24 154	0.51 367	0.25 181	0.18 100	0.31 127	0.20 126	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.08 153	0.47 627	0.08 51

IGEV++	0.34 193	0.43 324	1.32 191	0.31 325	0.14 73	0.32 46	0.21 190	0.70 335	0.34 78	0.22 120	0.28 170	0.22 131	0.27 268	0.35 175	0.27 247	0.09 145	0.39 646	0.08 65	0.15 435	0.25 461	0.45 617

MyStereo07	0.34 193	0.40 301	1.46 231	0.29 276	0.23 335	0.60 402	0.31 440	0.53 221	0.42 195	0.25 174	0.25 136	0.20 111	0.26 247	0.57 339	0.19 94	0.09 145	0.18 540	0.12 372	0.11 308	0.16 291	0.19 399

MyStereo06	0.54 437	0.41 311	2.68 585	0.30 297	0.23 335	0.60 402	0.30 427	0.81 437	0.44 212	0.84 606	0.52 382	0.78 547	0.58 535	0.48 295	1.10 584	0.09 145	0.17 528	0.12 372	0.10 241	0.16 291	0.20 418

MyStereo05	0.49 382	0.41 311	2.72 592	0.30 297	0.23 335	0.60 402	0.30 427	0.82 445	0.77 563	0.52 392	0.37 255	0.51 391	0.42 436	0.52 320	0.38 374	0.09 145	0.17 528	0.12 372	0.10 241	0.16 291	0.20 418

MyStereo04	0.48 363	0.40 301	2.65 582	0.29 276	0.23 335	0.60 402	0.31 440	0.83 451	0.75 548	0.47 333	0.36 247	0.53 399	0.42 436	0.53 326	0.39 385	0.09 145	0.18 540	0.12 372	0.11 308	0.16 291	0.19 399

AE-Stereo	0.42 285	0.29 182	1.65 268	0.43 535	0.47 599	0.56 336	0.23 270	0.86 482	0.46 238	0.31 235	0.41 287	0.43 332	0.24 212	0.34 168	0.24 208	0.09 145	0.48 659	0.11 308	0.45 637	0.22 415	0.19 399

ff7	0.32 174	0.52 379	1.38 210	0.25 145	0.16 133	0.56 336	0.23 270	0.46 136	0.41 182	0.24 154	0.23 109	0.20 111	0.23 196	0.48 295	0.19 94	0.09 145	0.08 192	0.10 233	0.18 490	0.23 430	0.22 446

IGEVStereo-DCA	0.33 184	0.34 247	1.38 210	0.27 211	0.16 133	0.45 180	0.23 270	0.46 136	0.41 182	0.24 154	0.21 75	0.26 196	0.25 227	0.64 367	0.52 460	0.09 145	0.07 77	0.10 233	0.18 490	0.16 291	0.22 446

ffff	0.32 174	0.52 379	1.38 210	0.25 145	0.16 133	0.56 336	0.23 270	0.46 136	0.41 182	0.24 154	0.23 109	0.20 111	0.23 196	0.48 295	0.19 94	0.09 145	0.08 192	0.10 233	0.18 490	0.23 430	0.22 446

rrr	0.46 340	0.34 247	3.08 638	0.27 211	0.16 133	0.45 180	0.28 395	1.09 635	0.51 287	0.24 154	0.21 75	0.26 196	0.25 227	0.64 367	0.52 460	0.09 145	0.07 77	0.10 233	0.29 573	0.16 291	0.25 497

11t	0.32 174	0.52 379	1.38 210	0.25 145	0.16 133	0.56 336	0.23 270	0.46 136	0.41 182	0.24 154	0.23 109	0.20 111	0.23 196	0.48 295	0.19 94	0.09 145	0.08 192	0.10 233	0.18 490	0.23 430	0.22 446

IGEV_Zeroshot_test	0.53 431	0.33 230	2.91 624	0.32 354	0.18 213	0.54 304	0.21 190	0.72 344	0.42 195	0.81 598	0.51 367	0.71 516	0.41 418	0.48 295	1.13 588	0.09 145	0.15 490	0.10 233	0.35 610	0.19 365	0.09 79

MSKI-zero shot	0.46 340	0.38 281	2.47 543	0.27 211	0.43 576	0.56 336	0.20 148	0.77 398	0.43 206	0.60 496	0.51 367	0.44 343	0.17 76	0.68 388	0.21 146	0.09 145	0.29 618	0.09 166	0.32 598	0.14 230	0.10 117

GCAPDPT-zeroshot	1.09 630	0.30 199	8.70 697	3.22 700	5.88 701	0.39 111	0.20 148	0.59 265	0.41 182	0.26 192	0.26 149	0.23 149	0.17 76	0.31 127	0.19 94	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.13 199	0.19 399

AEACV	0.33 184	0.24 96	1.44 226	0.28 242	0.35 515	0.47 211	0.21 190	0.43 104	0.28 22	0.26 192	0.25 136	0.22 131	0.38 385	0.30 118	0.18 68	0.09 145	0.35 631	0.09 166	0.36 619	0.23 430	0.25 497

GCAP-Stereo	0.34 193	0.89 548	1.76 314	0.26 188	0.12 21	0.52 288	0.14 21	0.49 177	0.38 141	0.29 223	0.30 193	0.29 232	0.22 170	0.30 118	0.20 126	0.09 145	0.17 528	0.09 166	0.07 106	0.21 398	0.11 148

RAFT-Test	0.44 304	0.38 281	2.01 438	0.27 211	0.44 577	0.64 474	0.37 501	0.72 344	0.57 354	0.45 322	0.48 337	0.65 470	0.24 212	0.35 175	0.29 274	0.09 145	0.11 385	0.09 166	0.38 623	0.10 109	0.11 148

HH	0.49 382	0.49 366	2.78 607	0.50 580	0.41 567	0.38 106	0.23 270	0.72 344	0.38 141	0.63 525	0.48 337	0.87 584	0.41 418	0.64 367	0.21 146	0.09 145	0.17 528	0.10 233	0.09 201	0.16 291	0.12 195

HanStereo	0.49 382	0.49 366	2.78 607	0.50 580	0.41 567	0.38 106	0.23 270	0.72 344	0.38 141	0.63 525	0.48 337	0.87 584	0.41 418	0.64 367	0.21 146	0.09 145	0.17 528	0.10 233	0.09 201	0.16 291	0.12 195

LL-Strereo2	0.41 266	0.90 552	1.83 363	0.44 542	0.24 350	0.54 304	0.27 375	0.58 256	0.45 227	0.41 293	0.33 230	0.44 343	0.21 152	0.44 251	0.34 342	0.09 145	0.08 192	0.16 521	0.14 410	0.17 315	0.17 362

4D-IteraStereo	0.44 304	0.96 573	2.63 578	0.27 211	0.30 443	0.45 180	0.25 328	0.52 212	0.50 280	0.40 284	0.31 210	0.40 308	0.19 125	0.35 175	0.32 319	0.09 145	0.06 24	0.12 372	0.11 308	0.19 365	0.30 543

anonymousdsp2	0.34 193	0.24 96	1.16 155	0.28 242	0.15 102	0.57 354	0.23 270	0.79 429	0.47 257	0.38 276	0.37 255	0.40 308	0.25 227	0.47 288	0.21 146	0.09 145	0.07 77	0.10 233	0.13 382	0.19 365	0.27 515

anonymousdsp	0.34 193	0.53 386	1.47 235	0.25 145	0.16 133	0.56 336	0.23 270	0.49 177	0.40 169	0.25 174	0.24 121	0.22 131	0.24 212	0.55 335	0.19 94	0.09 145	0.11 385	0.10 233	0.18 490	0.24 447	0.29 530

CES	0.30 158	0.27 140	1.09 142	0.23 93	0.50 603	0.40 124	0.20 148	0.46 136	0.44 212	0.22 120	0.28 170	0.26 196	0.19 125	0.33 154	0.21 146	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.05 1	0.15 254	0.49 625

EGLCR-Stereo	0.29 141	0.27 140	0.97 123	0.30 297	0.19 252	0.56 336	0.17 80	0.68 323	0.36 122	0.30 229	0.18 53	0.27 209	0.17 76	0.38 209	0.19 94	0.09 145	0.07 77	0.10 233	0.08 153	0.10 109	0.35 577

DCRE	0.50 394	0.63 437	2.13 467	0.30 297	0.23 335	0.45 180	0.24 305	0.59 265	0.53 314	0.50 370	2.10 664	0.42 328	0.26 247	0.35 175	0.23 182	0.09 145	0.14 462	0.10 233	0.32 598	0.16 291	0.15 308

MC-Stereo	0.32 174	0.31 213	1.46 231	0.31 325	0.15 102	0.53 297	0.19 121	0.44 113	0.35 92	0.36 261	0.38 268	0.27 209	0.27 268	0.42 238	0.19 94	0.09 145	0.13 443	0.09 166	0.16 457	0.20 382	0.13 238

RCA-Stereo	0.34 193	0.32 221	1.30 186	0.26 188	0.14 73	0.58 371	0.23 270	0.78 413	0.62 415	0.40 284	0.44 306	0.28 220	0.35 356	0.29 105	0.20 126	0.09 145	0.10 332	0.09 166	0.07 106	0.19 365	0.08 51

CroCo-Stereo Lap2	0.33 184	0.61 421	1.47 235	0.32 354	0.38 542	0.23 14	0.22 231	0.58 256	0.46 238	0.22 120	0.27 158	0.29 232	0.23 196	0.32 140	0.26 235	0.09 145	0.09 283	0.10 233	0.08 153	0.21 398	0.14 266

DCANet-4	0.40 259	0.27 140	2.21 484	0.25 145	0.14 73	0.51 268	0.22 231	0.77 398	0.72 515	0.54 416	0.47 324	0.28 220	0.37 376	0.37 199	0.34 342	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.08 42	0.22 446

ccc-4	0.32 174	0.52 379	1.38 210	0.25 145	0.16 133	0.56 336	0.23 270	0.46 136	0.41 182	0.24 154	0.23 109	0.20 111	0.23 196	0.48 295	0.19 94	0.09 145	0.08 192	0.10 233	0.18 490	0.23 430	0.22 446

fff	0.43 294	0.77 501	1.95 420	0.24 121	0.13 52	0.51 268	0.22 231	0.77 398	0.75 548	0.54 416	0.47 324	0.31 243	0.65 563	0.36 188	0.34 342	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.08 42	0.22 446

ADStereo(finetuned)	0.45 326	0.77 501	2.12 465	0.25 145	0.14 73	0.51 268	0.22 231	0.77 398	0.72 515	0.54 416	0.48 337	0.31 243	0.76 593	0.37 199	0.38 374	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.13 199	0.23 471

raft_robust	0.55 449	0.84 529	1.73 294	0.28 242	0.54 613	0.53 297	0.25 328	0.88 502	0.75 548	0.48 351	0.46 318	0.76 541	0.75 591	1.46 507	0.27 247	0.09 145	0.10 332	0.10 233	0.30 583	0.26 482	0.16 340

RAFT+CT+SA	0.50 394	0.86 537	1.82 360	0.37 473	0.75 646	0.54 304	0.34 477	0.77 398	0.63 427	0.38 276	0.55 416	0.34 271	0.29 310	0.68 388	0.27 247	0.09 145	0.07 77	0.11 308	0.51 650	0.29 506	0.41 612

test_5	0.51 411	0.87 540	1.99 435	0.37 473	0.65 638	0.58 371	0.35 485	0.78 413	0.62 415	0.48 351	0.55 416	0.45 352	0.40 407	0.72 404	0.30 294	0.09 145	0.07 77	0.12 372	0.12 348	0.33 543	0.38 595

SA	0.50 394	0.75 491	1.95 420	0.31 325	0.61 634	0.57 354	0.31 440	0.91 526	0.73 530	0.42 298	0.62 473	0.38 293	0.47 483	0.68 388	0.29 274	0.09 145	0.09 283	0.13 433	0.32 598	0.30 517	0.10 117

IGEV-Stereo	0.34 193	0.54 394	1.47 235	0.25 145	0.16 133	0.56 336	0.23 270	0.49 177	0.40 169	0.25 174	0.24 121	0.22 131	0.24 212	0.54 331	0.19 94	0.09 145	0.10 332	0.10 233	0.18 490	0.24 447	0.29 530
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.54 437	1.01 597	2.08 455	0.27 211	0.21 286	0.49 243	0.28 395	0.73 359	0.58 365	0.40 284	0.61 468	0.62 454	0.46 474	1.78 562	0.47 435	0.09 145	0.07 77	0.11 308	0.10 241	0.39 600	0.12 195

iRaft-Stereo_20w	0.58 470	0.39 293	1.96 429	0.45 556	0.32 474	0.92 608	0.57 597	1.14 641	0.56 350	0.81 598	0.40 282	0.55 410	0.69 575	0.65 378	1.04 577	0.09 145	0.16 508	0.09 166	0.36 619	0.17 315	0.25 497

GLC_STEREO	0.28 128	0.27 140	1.36 203	0.28 242	0.12 21	0.41 135	0.20 148	0.37 49	0.38 141	0.26 192	0.30 193	0.25 181	0.19 125	0.33 154	0.24 208	0.09 145	0.11 385	0.12 372	0.10 241	0.13 199	0.09 79

IPLG	0.69 538	0.84 529	2.43 531	0.35 429	0.21 286	1.65 661	0.61 607	1.36 657	0.58 365	1.39 661	0.51 367	0.37 284	0.87 611	1.41 498	0.36 360	0.09 145	0.07 77	0.14 471	0.12 348	0.32 534	0.11 148

MIPNet	0.83 597	0.81 518	2.40 524	0.61 626	0.18 213	1.48 651	1.39 681	1.60 669	0.74 534	1.94 672	0.85 584	0.73 523	1.68 669	0.87 436	0.31 306	0.09 145	0.08 192	0.11 308	0.32 598	0.25 461	0.12 195

IPLGR	0.54 437	0.56 405	2.68 585	0.36 449	0.18 213	0.62 442	0.54 584	1.02 616	0.64 435	0.73 574	0.46 318	0.47 372	0.45 459	1.12 467	0.29 274	0.09 145	0.08 192	0.11 308	0.09 201	0.19 365	0.12 195

LCNet	0.54 437	0.37 269	1.78 327	0.92 653	0.22 315	0.96 612	0.30 427	0.59 265	0.58 365	0.51 383	0.55 416	0.41 314	0.76 593	0.84 428	0.26 235	0.09 145	0.06 24	0.12 372	0.18 490	0.98 670	0.39 601

STrans-v2	0.67 526	0.56 405	2.64 580	0.27 211	0.23 335	0.57 354	0.33 472	0.96 571	0.69 485	0.92 618	0.85 584	0.89 590	0.93 619	1.83 575	1.21 602	0.09 145	0.07 77	0.10 233	0.09 201	0.11 142	0.12 195

PSM-AAD	0.63 504	0.22 56	1.77 323	0.37 473	0.23 335	0.86 594	1.17 670	0.59 265	0.60 380	0.64 535	0.71 547	0.68 494	2.93 686	0.65 378	0.31 306	0.09 145	0.07 77	0.17 542	0.15 435	0.13 199	0.33 570

GrayStereo	0.66 521	0.19 11	1.76 314	0.90 651	0.23 335	0.62 442	1.42 685	0.62 287	0.60 380	0.72 570	0.78 568	0.56 423	3.07 689	0.60 356	0.26 235	0.09 145	0.08 192	0.10 233	0.21 529	0.11 142	0.18 382

CroCo-Stereo	0.30 158	0.45 344	1.08 139	0.31 325	0.17 164	0.19 6	0.21 190	0.73 359	0.50 280	0.21 100	0.24 121	0.55 410	0.22 170	0.27 72	0.26 235	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.12 160	0.09 79
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
test-1	0.44 304	0.48 362	1.69 279	0.30 297	0.27 402	0.50 256	0.28 395	0.80 433	0.43 206	0.40 284	0.54 406	0.41 314	0.24 212	0.31 127	1.16 594	0.09 145	0.20 564	0.10 233	0.17 477	0.11 142	0.26 507

Prome-Stereo	0.49 382	0.30 199	1.76 314	0.60 625	0.23 335	0.63 460	0.42 527	0.62 287	0.60 380	0.59 486	1.03 618	0.43 332	0.72 582	0.60 356	0.33 333	0.09 145	0.07 77	0.10 233	0.09 201	0.11 142	0.43 614

iRaftStereo_RVC	0.37 223	0.53 386	1.41 218	0.28 242	0.15 102	0.52 288	0.20 148	0.54 233	0.46 238	0.37 266	0.43 295	0.41 314	0.23 196	0.36 188	0.26 235	0.09 145	0.15 490	0.12 372	0.11 308	0.41 608	0.37 592

CREStereo++_RVC	0.33 184	0.29 182	1.74 299	0.24 121	0.16 133	0.54 304	0.15 43	0.40 74	0.55 338	0.37 266	0.51 367	0.24 166	0.19 125	0.27 72	0.26 235	0.09 145	0.06 24	0.08 65	0.30 583	0.08 42	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
raft+_RVC	0.44 304	0.67 458	1.85 368	0.34 413	0.71 644	0.51 268	0.25 328	0.64 298	0.51 287	0.35 256	0.45 310	0.32 254	0.28 286	0.43 242	0.32 319	0.09 145	0.19 553	0.10 233	0.09 201	0.20 382	0.40 607

DCANet	0.42 285	0.77 501	1.95 420	0.25 145	0.14 73	0.51 268	0.22 231	0.77 398	0.72 515	0.54 416	0.48 337	0.31 243	0.41 418	0.36 188	0.39 385	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.13 199	0.23 471

csc	0.43 294	0.77 501	1.95 420	0.24 121	0.13 52	0.51 268	0.22 231	0.77 398	0.75 548	0.54 416	0.47 324	0.31 243	0.65 563	0.36 188	0.34 342	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.08 42	0.22 446

cscssc	0.43 294	0.77 501	1.95 420	0.24 121	0.13 52	0.51 268	0.22 231	0.77 398	0.75 548	0.54 416	0.47 324	0.31 243	0.65 563	0.36 188	0.34 342	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.08 42	0.22 446

111	0.48 363	1.09 616	1.95 420	0.24 121	0.13 52	0.59 390	0.26 351	0.83 451	0.78 567	0.48 351	0.52 382	0.56 423	0.38 385	0.49 305	0.38 374	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.23 430	0.35 577

test_xeample3	0.46 340	0.34 247	2.99 632	0.37 473	0.16 133	0.49 243	0.33 472	1.06 629	0.44 212	0.25 174	0.23 109	0.24 166	0.25 227	0.49 305	0.56 480	0.09 145	0.07 77	0.10 233	0.40 629	0.17 315	0.26 507

EAI-Stereo	0.78 581	0.25 110	1.67 275	0.54 600	0.59 625	1.95 670	2.05 692	1.11 640	0.64 435	0.95 623	1.49 649	0.50 388	0.67 570	0.59 349	1.44 620	0.09 145	0.19 553	0.09 166	0.49 646	0.13 199	0.22 446

CFNet-RSSM	0.41 266	0.32 221	2.20 483	0.27 211	0.44 577	0.52 288	0.19 121	0.76 386	0.48 262	0.43 304	0.36 247	0.54 407	0.26 247	0.33 154	0.25 222	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.38 623	0.10 109	0.09 79

Gwc-CoAtRS	0.38 236	0.33 230	1.92 404	0.27 211	0.41 567	0.48 226	0.19 121	0.59 265	0.46 238	0.43 304	0.39 277	0.57 430	0.26 247	0.32 140	0.26 235	0.09 145	0.09 283	0.09 166	0.31 592	0.11 142	0.09 79

HITNet	0.46 340	0.92 555	2.09 456	0.33 380	0.14 73	0.55 319	0.22 231	0.83 451	0.56 350	0.51 383	0.49 354	0.48 383	0.37 376	0.48 295	0.54 470	0.09 145	0.06 24	0.10 233	0.08 153	0.23 430	0.09 79
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.48 363	0.89 548	1.85 368	0.29 276	0.14 73	0.59 390	0.23 270	0.72 344	0.59 375	0.66 544	0.66 513	0.55 410	0.36 362	1.03 454	0.49 446	0.09 145	0.06 24	0.09 166	0.07 106	0.19 365	0.11 148

ManiGeoR	0.44 304	1.04 605	2.50 552	0.22 63	0.19 252	0.47 211	0.18 103	0.72 344	0.53 314	0.28 215	0.36 247	0.32 254	0.28 286	0.85 430	0.33 333	0.10 252	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.12 160	0.10 117

HLF11	0.44 304	0.97 581	2.44 533	0.22 63	0.19 252	0.43 158	0.17 80	0.66 309	0.51 287	0.33 251	0.40 282	0.31 243	0.29 310	0.88 437	0.35 354	0.10 252	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.13 199	0.11 148

HLf10	0.44 304	1.04 605	2.50 552	0.22 63	0.19 252	0.47 211	0.18 103	0.72 344	0.53 314	0.28 215	0.36 247	0.32 254	0.28 286	0.85 430	0.33 333	0.10 252	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.12 160	0.10 117

TestStereo_HLe17	0.48 363	1.17 635	2.73 597	0.22 63	0.18 213	0.50 256	0.21 190	0.78 413	0.58 365	0.31 235	0.37 255	0.31 243	0.28 286	1.06 457	0.25 222	0.10 252	0.06 24	0.09 166	0.08 153	0.13 199	0.09 79

TestStereo_HL2	0.47 356	1.01 597	2.54 564	0.21 32	0.18 213	0.44 171	0.18 103	0.65 305	0.52 296	0.29 223	0.41 287	0.31 243	0.29 310	1.41 498	0.32 319	0.10 252	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.17 315	0.10 117

TestStereo_HL1	0.43 294	1.06 610	2.57 571	0.22 63	0.18 213	0.46 200	0.18 103	0.69 326	0.54 329	0.32 245	0.36 247	0.31 243	0.28 286	0.68 388	0.28 258	0.10 252	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.12 160	0.10 117

TestStereo-Hl	0.45 326	1.07 614	2.74 599	0.22 63	0.17 164	0.47 211	0.18 103	0.72 344	0.54 329	0.32 245	0.39 277	0.32 254	0.28 286	0.67 384	0.28 258	0.10 252	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.12 160	0.10 117

quiztm	0.37 223	0.82 522	1.45 229	0.40 512	0.29 426	0.42 150	0.23 270	0.73 359	0.47 257	0.36 261	0.42 292	0.28 220	0.20 138	0.29 105	0.26 235	0.10 252	0.06 24	0.09 166	0.09 201	0.34 555	0.09 79

DF	0.34 193	0.29 182	0.95 119	0.31 325	0.44 577	0.40 124	0.21 190	0.71 338	0.32 49	0.23 143	0.37 255	0.32 254	0.17 76	0.39 217	0.85 548	0.10 252	0.09 283	0.08 65	0.29 573	0.09 79	0.20 418

LiteMatch	0.25 87	0.69 465	0.65 49	0.28 242	0.14 73	0.30 32	0.21 190	0.29 7	0.28 22	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.37 376	0.25 47	0.40 393	0.10 252	0.06 24	0.10 233	0.08 153	0.14 230	0.12 195

Lsterematch	0.39 251	0.69 465	1.65 268	0.28 242	0.14 73	0.50 256	0.21 190	0.47 156	0.58 365	0.43 304	0.59 445	0.44 343	0.37 376	0.44 251	0.40 393	0.10 252	0.06 24	0.10 233	0.08 153	0.14 230	0.12 195

Selective-IGEV-i1	0.44 304	0.23 78	1.30 186	0.33 380	0.45 588	0.60 402	0.32 463	0.85 472	0.64 435	0.42 298	0.52 382	0.60 447	0.28 286	0.46 276	0.34 342	0.10 252	0.10 332	0.13 433	0.28 567	0.14 230	0.75 654

VMStereo-Base	0.26 100	0.27 140	1.26 175	0.20 9	0.12 21	0.42 150	0.17 80	0.37 49	0.40 169	0.22 120	0.31 210	0.29 232	0.21 152	0.32 140	0.20 126	0.10 252	0.08 192	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.09 79

Hybrid-DGEV-2	0.51 411	0.84 529	1.75 305	0.32 354	0.17 164	0.73 539	0.18 103	0.83 451	0.69 485	0.52 392	0.38 268	0.53 399	0.42 436	0.99 447	0.92 552	0.10 252	0.08 192	0.11 308	0.10 241	0.25 461	0.23 471

WQFJA1++	2.30 678	0.22 56	6.03 689	1.08 662	1.15 674	0.29 28	0.14 21	0.39 65	0.24 4	13.61 715	0.19 58	3.34 686	0.17 76	0.33 154	0.24 208	0.10 252	0.07 77	0.08 65	0.07 106	18.19 725	0.14 266

BridgeDepth_RVC	0.20 19	0.20 23	0.74 74	0.17 1	0.12 21	0.32 46	0.12 4	0.33 27	0.46 238	0.15 14	0.15 31	0.16 51	0.19 125	0.23 32	0.18 68	0.10 252	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJX1	0.45 326	0.28 169	0.56 17	0.27 211	0.35 515	0.48 226	0.25 328	1.98 685	2.08 682	0.26 192	0.26 149	0.29 232	0.28 286	0.50 312	0.31 306	0.10 252	0.11 385	0.10 233	0.08 153	0.23 430	0.14 266

WQFJX	0.42 285	0.25 110	0.55 14	0.26 188	0.39 548	0.47 211	0.23 270	1.76 674	1.82 675	0.26 192	0.26 149	0.28 220	0.28 286	0.42 238	0.32 319	0.10 252	0.10 332	0.09 166	0.08 153	0.24 447	0.16 340

NLMM1	0.46 340	0.27 140	0.53 11	0.27 211	0.38 542	0.49 243	0.24 305	1.97 684	2.38 685	0.28 215	0.27 158	0.26 196	0.25 227	0.47 288	0.31 306	0.10 252	0.11 385	0.10 233	0.09 201	0.23 430	0.15 308

NLSM1	0.39 251	0.24 96	0.56 17	0.27 211	0.40 558	0.49 243	0.21 190	1.44 661	1.64 665	0.25 174	0.33 230	0.25 181	0.26 247	0.40 224	0.32 319	0.10 252	0.10 332	0.11 308	0.10 241	0.22 415	0.13 238

GSStereo	0.36 216	0.32 221	1.17 156	0.34 413	0.60 630	0.55 319	0.21 190	0.62 287	0.41 182	0.22 120	0.22 95	0.17 66	0.18 100	0.44 251	0.16 36	0.10 252	0.16 508	0.08 65	0.11 308	0.33 543	0.84 661

GS-Stereo							0.21 190	0.62 287	0.41 182	0.22 120	0.22 95	0.17 66	0.18 100	0.44 251	0.16 36	0.10 252	0.16 508	0.08 65	0.11 308	0.33 543	0.84 661

FE-Mocha	0.41 266	0.31 213	1.44 226	0.28 242	0.33 489	0.41 135	0.17 80	0.69 326	0.45 227	0.44 311	0.50 362	0.41 314	0.45 459	0.36 188	1.17 596	0.10 252	0.08 192	0.11 308	0.21 529	0.13 199	0.13 238

Zero-FE251	0.56 458	0.29 182	1.27 178	0.26 188	0.16 133	0.44 171	0.16 68	0.44 113	0.35 92	5.31 700	0.19 58	0.22 131	0.19 125	0.24 39	1.08 581	0.10 252	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.13 238

DA	0.32 174	0.26 128	0.89 107	0.29 276	0.25 371	0.63 460	0.22 231	0.60 278	0.39 155	0.23 143	0.30 193	0.24 166	0.26 247	0.60 356	0.18 68	0.10 252	0.12 418	0.09 166	0.07 106	0.10 109	0.52 628

GGEV	0.32 174	0.26 128	0.89 107	0.29 276	0.25 371	0.63 460	0.22 231	0.60 278	0.39 155	0.23 143	0.30 193	0.24 166	0.26 247	0.60 356	0.18 68	0.10 252	0.12 418	0.09 166	0.07 106	0.10 109	0.52 628

z-ln-s-r	0.64 508	0.89 548	2.23 492	0.32 354	0.26 389	0.57 354	0.37 501	0.84 463	0.76 558	0.51 383	0.81 572	0.64 465	0.45 459	2.06 611	1.27 608	0.10 252	0.07 77	0.11 308	0.09 201	0.24 447	0.13 238

DFGA-Net	0.51 411	1.06 610	1.75 305	0.30 297	0.24 350	0.54 304	0.22 231	0.63 295	0.60 380	0.48 351	0.51 367	0.35 275	0.27 268	1.82 574	0.53 464	0.10 252	0.08 192	0.12 372	0.12 348	0.37 583	0.15 308

G2L-Stereo_test	0.55 449	0.97 581	1.89 390	0.33 380	0.24 350	0.75 551	0.38 508	0.79 429	0.60 380	0.60 496	0.54 406	0.74 529	0.39 399	1.56 524	0.43 413	0.10 252	0.08 192	0.08 65	0.08 153	0.28 499	0.13 238

LGtest1	0.21 35	0.37 269	0.70 69	0.22 63	0.12 21	0.31 40	0.11 2	0.36 45	0.39 155	0.17 41	0.13 16	0.16 51	0.14 28	0.25 47	0.27 247	0.10 252	0.09 283	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.10 117

SGD-Stereo	0.22 58	0.28 169	0.77 81	0.22 63	0.11 9	0.40 124	0.16 68	0.31 16	0.36 122	0.19 72	0.19 58	0.17 66	0.17 76	0.37 199	0.16 36	0.10 252	0.06 24	0.08 65	0.07 106	0.10 109	0.07 12

MM-Stereo_test3	0.40 259	0.58 411	1.75 305	0.36 449	0.30 443	0.45 180	0.30 427	0.72 344	0.59 375	0.31 235	0.43 295	0.32 254	0.23 196	0.35 175	0.29 274	0.10 252	0.20 564	0.10 233	0.08 153	0.40 605	0.11 148

AIO_rvc	0.41 266	0.64 442	1.29 183	0.58 616	0.39 548	0.37 89	0.24 305	0.50 186	0.43 206	0.28 215	0.23 109	0.25 181	0.16 67	0.99 447	0.19 94	0.10 252	0.16 508	0.08 65	0.11 308	0.25 461	0.85 663

PAM_32	0.70 542	0.35 256	2.73 597	0.54 600	0.61 634	1.07 631	0.43 534	0.84 463	0.49 269	0.90 615	0.91 594	1.23 645	0.77 596	0.65 378	1.10 584	0.10 252	0.19 553	0.10 233	0.49 646	0.15 254	0.38 595

PAM	0.70 542	0.35 256	2.72 592	0.56 609	0.62 636	1.08 633	0.53 580	0.85 472	0.44 212	0.93 620	0.92 596	1.24 646	0.68 573	0.64 367	1.01 572	0.10 252	0.19 553	0.10 233	0.48 644	0.14 230	0.38 595

UGAM	0.58 470	0.47 357	2.21 484	0.30 297	0.19 252	0.53 297	0.34 477	0.59 265	0.63 427	0.44 311	0.73 554	0.78 547	0.37 376	2.58 658	0.39 385	0.10 252	0.08 192	0.17 542	0.14 410	0.42 614	0.17 362

model_zeroshot	0.44 304	0.68 461	1.97 434	0.28 242	0.18 213	0.69 518	0.21 190	0.63 295	0.40 169	1.00 626	0.34 238	0.42 328	0.20 138	0.69 395	0.24 208	0.10 252	0.22 579	0.10 233	0.22 539	0.12 160	0.10 117

Pointernet	0.29 141	0.25 110	1.49 241	0.24 121	0.20 272	0.47 211	0.15 43	0.62 287	0.47 257	0.22 120	0.29 178	0.26 196	0.20 138	0.28 89	0.20 126	0.10 252	0.07 77	0.07 2	0.12 348	0.10 109	0.07 12

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 542	0.65 449	3.45 662	0.50 580	0.60 630	0.75 551	0.23 270	0.96 571	0.60 380	0.76 582	1.30 639	0.81 559	0.60 542	0.57 339	0.82 544	0.10 252	0.16 508	0.11 308	0.43 635	0.31 525	0.22 446

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 492	0.61 421	3.35 661	0.33 380	0.58 623	0.66 494	0.20 148	0.98 584	0.55 338	0.73 574	0.52 382	0.99 614	0.65 563	0.58 343	0.29 274	0.10 252	0.16 508	0.10 233	0.41 632	0.29 506	0.20 418

trnet	0.28 128	0.26 128	1.32 191	0.19 2	0.12 21	0.54 304	0.15 43	0.48 170	0.46 238	0.27 208	0.33 230	0.24 166	0.21 152	0.30 118	0.21 146	0.10 252	0.07 77	0.08 65	0.05 1	0.09 79	0.07 12

H2IRNET	0.40 259	0.61 421	1.90 395	0.29 276	0.17 164	0.54 304	0.18 103	0.52 212	0.50 280	0.27 208	0.56 428	0.47 372	0.35 356	0.46 276	0.33 333	0.10 252	0.07 77	0.12 372	0.14 410	0.32 534	0.12 195

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 394	0.33 230	0.93 116	0.26 188	0.22 315	0.46 200	0.20 148	1.10 636	1.34 652	3.16 695	0.32 220	0.22 131	0.20 138	0.30 118	0.22 171	0.10 252	0.09 283	0.11 308	0.09 201	0.15 254	0.19 399

MyStereo8	0.54 437	0.80 513	2.76 602	0.32 354	0.33 489	0.71 526	0.20 148	0.87 493	0.57 354	0.51 383	0.59 445	0.50 388	0.33 345	0.68 388	0.55 472	0.10 252	0.29 618	0.10 233	0.13 382	0.21 398	0.34 574

ACVNet-DCA	0.42 285	0.64 442	2.07 450	0.35 429	0.14 73	0.76 555	0.25 328	0.76 386	0.52 296	0.31 235	0.38 268	0.24 166	0.38 385	0.69 395	0.19 94	0.10 252	0.24 591	0.11 308	0.09 201	0.12 160	0.14 266

xx1	0.46 340	0.64 442	2.07 450	0.35 429	0.14 73	0.76 555	0.25 328	0.74 364	1.01 622	0.31 235	0.38 268	0.46 364	0.36 362	0.69 395	0.19 94	0.10 252	0.24 591	0.12 372	0.12 348	0.12 160	0.14 266

1test111	0.44 304	0.64 442	2.07 450	0.35 429	0.14 73	0.76 555	0.25 328	0.76 386	0.52 296	0.31 235	0.38 268	0.24 166	0.38 385	0.96 444	0.30 294	0.10 252	0.24 591	0.11 308	0.09 201	0.12 160	0.14 266

cc1	0.47 356	0.64 442	2.07 450	0.35 429	0.14 73	0.76 555	0.25 328	0.74 364	1.01 622	0.31 235	0.38 268	0.24 166	0.38 385	0.69 395	0.19 94	0.10 252	0.24 591	0.11 308	0.09 201	0.25 461	0.40 607

ffm	0.47 356	0.23 78	2.01 438	0.30 297	0.21 286	0.57 354	0.26 351	0.74 364	0.88 599	0.53 403	0.63 486	0.66 477	0.39 399	0.63 365	0.19 94	0.10 252	0.24 591	0.15 502	0.13 382	0.25 461	0.36 585

ff1	0.73 563	0.23 78	2.01 438	0.30 297	0.21 286	0.57 354	0.26 351	0.74 364	0.88 599	0.53 403	0.63 486	0.66 477	0.39 399	2.52 654	3.43 682	0.10 252	0.24 591	0.15 502	0.13 382	0.25 461	0.36 585

tt1	0.44 304	0.64 442	1.83 363	0.35 429	0.14 73	0.76 555	0.25 328	0.74 364	0.88 599	0.31 235	0.37 255	0.25 181	0.35 356	0.63 365	0.19 94	0.10 252	0.24 591	0.11 308	0.09 201	0.25 461	0.36 585

MaDis-Stereo	0.29 141	0.54 394	1.44 226	0.24 121	0.29 426	0.29 28	0.16 68	0.45 128	0.37 134	0.19 72	0.21 75	0.28 220	0.22 170	0.30 118	0.29 274	0.10 252	0.09 283	0.10 233	0.08 153	0.11 142	0.11 148

UniTT-Stereo	0.30 158	0.36 266	1.68 277	0.27 211	0.24 350	0.29 28	0.18 103	0.33 27	0.34 78	0.26 192	0.37 255	0.18 84	0.18 100	0.31 127	0.27 247	0.10 252	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.25 461	0.08 51

CASnet	0.28 128	0.31 213	1.20 164	0.28 242	0.11 9	0.47 211	0.19 121	0.44 113	0.44 212	0.38 276	0.31 210	0.23 149	0.17 76	0.29 105	0.19 94	0.10 252	0.06 24	0.15 502	0.12 348	0.16 291	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.38 236	0.25 110	1.89 390	0.27 211	0.17 164	0.68 512	0.21 190	0.78 413	0.53 314	0.43 304	0.43 295	0.54 407	0.30 322	0.41 229	0.20 126	0.10 252	0.12 418	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.09 79

LL-Strereo	0.72 554	1.29 647	2.49 548	0.36 449	0.45 588	0.55 319	0.32 463	0.93 543	0.71 505	0.67 548	0.58 442	0.85 575	0.79 598	2.67 665	0.46 426	0.10 252	0.18 540	0.14 471	0.12 348	0.40 605	0.42 613

CBFPSM	0.56 458	0.91 553	1.82 360	0.28 242	0.23 335	0.71 526	0.37 501	0.72 344	0.64 435	0.50 370	0.49 354	1.03 622	0.83 603	0.62 362	1.35 613	0.10 252	0.12 418	0.10 233	0.10 241	0.18 344	0.19 399

LoS	0.31 167	0.30 199	1.52 249	0.23 93	0.13 52	0.54 304	0.20 148	0.48 170	0.49 269	0.25 174	0.28 170	0.37 284	0.24 212	0.38 209	0.23 182	0.10 252	0.08 192	0.08 65	0.05 1	0.15 254	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ToySt	0.44 304	0.61 421	1.89 390	0.29 276	0.18 213	0.55 319	0.35 485	0.67 319	0.53 314	0.39 282	0.50 362	0.59 440	0.43 447	0.51 316	0.49 446	0.10 252	0.12 418	0.13 433	0.16 457	0.24 447	0.19 399

anonymousa	0.48 363	0.46 347	2.44 533	0.29 276	0.34 502	0.61 422	0.25 328	0.66 309	0.54 329	0.53 403	0.77 567	0.73 523	0.46 474	0.33 154	0.31 306	0.10 252	0.09 283	0.12 372	0.29 573	0.10 109	0.19 399

Selective-RAFT	0.35 206	0.26 128	1.48 238	0.31 325	0.15 102	0.61 422	0.19 121	0.60 278	0.54 329	0.28 215	0.29 178	0.40 308	0.33 345	0.50 312	0.27 247	0.10 252	0.07 77	0.09 166	0.35 610	0.19 365	0.08 51

TestStereo1	0.49 382	0.81 518	1.85 368	0.39 500	0.57 621	0.56 336	0.34 477	0.75 374	0.69 485	0.44 311	0.63 486	0.35 275	0.42 436	0.64 367	0.29 274	0.10 252	0.08 192	0.12 372	0.10 241	0.33 543	0.26 507

SA-5K	0.49 382	0.81 518	1.85 368	0.39 500	0.57 621	0.56 336	0.34 477	0.75 374	0.69 485	0.44 311	0.63 486	0.35 275	0.42 436	0.64 367	0.29 274	0.10 252	0.08 192	0.12 372	0.10 241	0.33 543	0.26 507

Sa-1000	0.51 411	0.72 476	1.90 395	0.31 325	0.60 630	0.60 402	0.31 440	0.94 552	0.71 505	0.52 392	0.83 577	0.42 328	0.33 345	0.68 388	0.28 258	0.10 252	0.09 283	0.13 433	0.29 573	0.29 506	0.10 117

CrosDoStereo	0.94 614	0.37 269	2.53 558	0.25 145	0.32 474	0.54 304	3.76 704	0.72 344	0.60 380	0.70 562	1.40 646	0.53 399	1.49 661	1.78 562	3.09 671	0.10 252	0.08 192	0.11 308	0.11 308	0.21 398	0.11 148

TransformOpticalFlow	0.64 508	0.56 405	2.66 583	0.44 542	0.26 389	0.62 442	0.28 395	0.83 451	0.71 505	0.76 582	0.74 557	0.91 594	0.85 607	1.83 575	0.81 543	0.10 252	0.07 77	0.11 308	0.09 201	0.11 142	0.12 195

OMP-Stereo	0.59 478	0.65 449	1.74 299	0.56 609	0.37 536	0.60 402	0.26 351	0.70 335	0.65 450	0.66 544	0.60 461	0.69 501	0.32 340	2.09 617	1.20 600	0.10 252	0.07 77	0.12 372	0.09 201	0.17 315	0.10 117

KYRaft	0.48 363	0.29 182	1.75 305	0.33 380	0.21 286	0.75 551	0.44 545	0.58 256	0.57 354	0.64 535	0.93 600	0.53 399	0.72 582	0.60 356	0.24 208	0.10 252	0.07 77	0.12 372	0.14 410	0.12 160	0.54 631

ASMatch	0.60 484	0.43 324	2.58 572	0.91 652	0.36 524	0.56 336	0.25 328	0.52 212	0.61 397	0.47 333	1.21 632	0.47 372	0.66 568	1.34 489	0.94 555	0.10 252	0.08 192	0.11 308	0.11 308	0.10 109	0.16 340

DeepStereo_LL	0.94 614	0.37 269	2.53 558	0.25 145	0.32 474	0.54 304	3.76 704	0.72 344	0.60 380	0.70 562	1.40 646	0.53 399	1.49 661	1.78 562	3.09 671	0.10 252	0.08 192	0.11 308	0.11 308	0.21 398	0.11 148

DEmStereo	0.68 533	0.31 213	2.25 496	0.42 531	0.17 164	0.66 494	0.89 649	0.51 196	0.59 375	0.60 496	1.01 613	0.45 352	1.26 645	1.54 522	2.26 657	0.10 252	0.08 192	0.10 233	0.10 241	0.10 109	0.11 148

THIR-Stereo	0.86 601	0.62 427	2.13 467	0.25 145	0.16 133	0.58 371	2.74 700	0.59 265	0.51 287	0.62 516	1.62 653	0.97 610	1.80 674	1.69 547	2.25 656	0.10 252	0.08 192	0.14 471	0.11 308	0.15 254	0.11 148

DRaft	0.62 497	0.38 281	1.76 314	0.24 121	0.16 133	0.64 474	0.66 618	0.53 221	0.53 314	0.67 548	0.99 610	0.38 293	1.00 627	1.44 501	2.10 651	0.10 252	0.14 462	0.10 233	0.14 410	0.18 344	0.21 431

RAFT-345	0.53 431	0.30 199	2.34 511	0.38 490	0.34 502	0.58 371	0.42 527	0.47 156	0.61 397	0.51 383	1.00 612	0.43 332	0.28 286	1.57 528	0.82 544	0.10 252	0.07 77	0.11 308	0.09 201	0.10 109	0.08 51

GMM-Stereo	0.50 394	0.23 78	2.41 525	0.54 600	0.24 350	0.77 563	0.46 556	0.59 265	0.57 354	0.58 472	0.73 554	0.47 372	0.43 447	0.68 388	0.27 247	0.10 252	0.06 24	0.13 433	0.13 382	0.14 230	0.44 616

rafts_anoy	0.43 294	0.89 548	1.96 429	0.32 354	0.30 443	0.48 226	0.24 305	0.62 287	0.49 269	0.37 266	0.38 268	0.33 265	0.30 322	0.51 316	0.34 342	0.10 252	0.39 646	0.13 433	0.15 435	0.17 315	0.15 308

TANstereo	0.33 184	0.49 366	1.75 305	0.23 93	0.12 21	0.54 304	0.16 68	0.40 74	0.45 227	0.45 322	0.51 367	0.26 196	0.22 170	0.29 105	0.20 126	0.10 252	0.10 332	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.11 148

XX-TBD	0.34 193	0.77 501	1.75 305	0.34 413	0.13 52	0.51 268	0.17 80	0.43 104	0.50 280	0.37 266	0.49 354	0.23 149	0.18 100	0.28 89	0.24 208	0.10 252	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.07 12

raftrobust	0.38 236	0.68 461	1.54 251	0.32 354	0.46 596	0.52 288	0.21 190	0.56 244	0.42 195	0.52 392	0.35 243	0.31 243	0.33 345	0.37 199	0.30 294	0.10 252	0.11 385	0.08 65	0.07 106	0.21 398	0.19 399

RALCasStereoNet	0.45 326	0.88 544	1.85 368	0.30 297	0.26 389	0.49 243	0.26 351	0.58 256	0.51 287	0.36 261	0.48 337	0.36 280	0.28 286	0.55 335	0.34 342	0.10 252	0.53 661	0.09 166	0.08 153	0.25 461	0.34 574

RALAANet	0.43 294	0.98 586	1.90 395	0.32 354	0.23 335	0.48 226	0.19 121	0.67 319	0.53 314	0.48 351	0.45 310	0.39 299	0.30 322	0.48 295	0.37 367	0.10 252	0.08 192	0.11 308	0.14 410	0.27 493	0.10 117

XX-Stereo	0.55 449	0.54 394	3.50 664	0.48 574	0.39 548	0.54 304	0.17 80	0.89 508	0.40 169	0.44 311	0.65 511	0.85 575	0.19 125	0.77 417	0.21 146	0.10 252	0.14 462	0.10 233	0.32 598	0.17 315	0.14 266

ARAFT	0.60 484	1.23 640	3.10 641	0.28 242	0.16 133	0.64 474	0.36 492	0.90 514	0.67 474	0.61 505	0.49 354	0.55 410	0.31 332	1.24 482	0.32 319	0.10 252	0.08 192	0.14 471	0.13 382	0.37 583	0.21 431

MMNet	0.50 394	0.48 362	1.93 407	0.33 380	0.27 402	0.79 572	0.28 395	0.81 437	0.74 534	0.60 496	0.56 428	0.59 440	0.55 519	0.79 422	0.59 491	0.10 252	0.09 283	0.12 372	0.11 308	0.13 199	0.14 266

CCAANet	0.55 449	0.73 483	2.47 543	0.30 297	0.24 350	0.55 319	0.24 305	0.84 463	0.64 435	0.40 284	0.67 516	0.56 423	0.36 362	1.87 583	0.41 401	0.10 252	0.08 192	0.13 433	0.12 348	0.11 142	0.13 238

DIP-Stereo	0.37 223	0.34 247	1.50 244	0.27 211	0.18 213	0.63 460	0.17 80	0.92 535	0.53 314	0.49 363	0.48 337	0.30 240	0.30 322	0.39 217	0.30 294	0.10 252	0.08 192	0.10 233	0.08 153	0.15 254	0.12 195
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.36 216	0.21 39	1.70 283	0.29 276	0.18 213	0.55 319	0.26 351	0.78 413	0.36 122	0.57 454	0.67 516	0.33 265	0.24 212	0.32 140	0.23 182	0.10 252	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.09 79	0.12 195

RAFT-Stereo	0.36 216	0.21 39	1.70 283	0.29 276	0.18 213	0.55 319	0.26 351	0.78 413	0.36 122	0.57 454	0.67 516	0.33 265	0.24 212	0.32 140	0.23 182	0.10 252	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.09 79	0.12 195
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.51 411	0.76 492	2.59 574	0.41 520	0.17 164	0.64 474	0.27 375	0.82 445	0.70 495	0.57 454	0.64 502	0.43 332	0.36 362	0.70 400	0.52 460	0.10 252	0.07 77	0.09 166	0.08 153	0.21 398	0.13 238

IGEV_i1	0.44 304	0.26 128	2.01 438	0.33 380	0.18 213	0.58 371	0.27 375	0.84 463	0.49 269	0.45 322	0.47 324	0.55 410	0.33 345	0.65 378	0.36 360	0.11 341	0.11 385	0.13 433	0.19 510	0.17 315	0.28 523

DispViT+	0.23 70	0.23 78	0.98 125	0.19 2	0.44 577	0.22 12	0.14 21	0.41 86	0.37 134	0.19 72	0.16 40	0.18 84	0.15 52	0.38 209	0.17 57	0.11 341	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

NLCSM	0.46 340	0.37 269	0.72 73	0.29 276	0.36 524	0.49 243	0.27 375	1.33 655	1.59 664	0.29 223	0.29 178	0.29 232	0.31 332	1.44 501	0.35 354	0.11 341	0.11 385	0.11 308	0.10 241	0.35 568	0.14 266

GEAStereo	0.35 206	0.32 221	1.17 156	0.53 595	0.60 630	0.55 319	0.21 190	0.40 74	0.27 15	0.20 87	0.22 95	0.16 51	0.18 100	0.44 251	0.16 36	0.11 341	0.37 635	0.08 65	0.06 21	0.33 543	0.71 650

gasm-f	0.36 216	0.34 247	1.13 147	0.53 595	0.44 577	0.54 304	0.27 375	0.40 74	0.27 15	0.20 87	0.33 230	0.16 51	0.22 170	0.36 188	0.25 222	0.11 341	0.37 635	0.08 65	0.06 21	0.38 590	0.71 650

Select-FE	0.65 516	0.67 458	2.76 602	0.49 576	0.55 616	0.79 572	0.16 68	0.90 514	0.53 314	0.84 606	0.55 416	0.91 594	0.75 591	0.57 339	1.16 594	0.11 341	0.18 540	0.11 308	0.49 646	0.14 230	0.31 552

DDF-Stereo	0.37 223	0.27 140	0.79 84	0.39 500	0.29 426	0.38 106	0.21 190	0.47 156	0.51 287	0.32 245	0.17 43	0.79 552	0.23 196	0.64 367	1.04 577	0.11 341	0.07 77	0.09 166	0.12 348	0.35 568	0.15 308

zero-FE	0.80 585	0.27 140	8.23 696	0.49 576	0.98 660	0.33 52	0.20 148	0.48 170	1.28 648	0.17 41	0.20 67	0.77 543	0.22 170	0.60 356	0.97 559	0.11 341	0.07 77	0.09 166	0.10 241	0.33 543	0.14 266

S2M2_XL	0.20 19	0.32 221	1.10 144	0.19 2	0.13 52	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 14	0.19 58	0.15 37	0.14 28	0.19 2	0.21 146	0.11 341	0.09 283	0.10 233	0.08 153	0.10 109	0.08 51
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	0.51 411	0.95 570	1.96 429	0.29 276	0.22 315	0.59 390	0.28 395	0.76 386	0.57 354	0.55 434	0.45 310	0.70 511	0.32 340	1.38 493	0.47 435	0.11 341	0.07 77	0.09 166	0.08 153	0.20 382	0.13 238

SCV	0.35 206	0.59 414	1.37 208	0.34 413	0.22 315	0.28 21	0.23 270	0.72 344	0.35 92	0.19 72	0.30 193	0.24 166	0.20 138	0.64 367	0.19 94	0.11 341	0.08 192	0.09 166	0.29 573	0.34 555	0.29 530

StereoAnything_RVC	0.35 206	1.25 643	1.82 360	0.20 9	0.12 21	0.26 17	0.15 43	0.43 104	0.37 134	0.14 10	0.10 3	0.11 1	0.19 125	0.46 276	0.14 4	0.11 341	0.09 283	0.08 65	0.05 1	0.76 658	0.18 382

AIO_test	0.39 251	0.37 269	1.19 160	0.73 636	0.67 639	0.35 68	0.25 328	0.47 156	0.34 78	0.34 254	0.22 95	0.33 265	0.17 76	1.31 485	0.19 94	0.11 341	0.15 490	0.08 65	0.21 529	0.15 254	0.23 471

test_sample1	0.40 259	0.18 7	1.19 160	0.31 325	0.18 213	0.48 226	0.23 270	0.78 413	0.49 269	0.44 311	0.44 306	0.45 352	0.41 418	1.39 494	0.33 333	0.11 341	0.09 283	0.10 233	0.09 201	0.12 160	0.13 238

mmm	0.38 236	0.21 39	1.18 158	0.35 429	0.17 164	0.49 243	0.26 351	0.78 413	0.52 296	0.50 370	0.57 436	0.41 314	0.37 376	0.71 402	0.31 306	0.11 341	0.13 443	0.14 471	0.13 382	0.15 254	0.14 266

11t1	0.33 184	0.19 11	1.41 218	0.33 380	0.16 133	0.48 226	0.21 190	0.67 319	0.48 262	0.40 284	0.34 238	0.32 254	0.33 345	0.42 238	0.27 247	0.11 341	0.12 418	0.10 233	0.08 153	0.13 199	0.14 266

plain	0.37 223	0.47 357	2.15 473	0.27 211	0.19 252	0.33 52	0.20 148	0.58 256	0.46 238	0.23 143	0.37 255	0.23 149	0.25 227	0.45 267	0.28 258	0.11 341	0.08 192	0.13 433	0.09 201	0.42 614	0.12 195

MIF-Stereo (partial)	0.34 193	0.41 311	1.93 407	0.26 188	0.24 350	0.32 46	0.17 80	0.53 221	0.42 195	0.25 174	0.37 255	0.25 181	0.26 247	0.44 251	0.31 306	0.11 341	0.08 192	0.12 372	0.10 241	0.19 365	0.14 266

PCWNet_CMD	0.46 340	0.45 344	2.28 501	0.26 188	0.20 272	0.55 319	0.21 190	0.75 374	0.64 435	0.48 351	0.55 416	0.68 494	0.57 529	0.46 276	0.30 294	0.11 341	0.10 332	0.14 471	0.10 241	0.18 344	0.14 266

gwcnet-sp	0.49 382	0.43 324	2.54 564	0.31 325	0.22 315	0.67 500	0.31 440	0.78 413	0.65 450	0.58 472	0.47 324	0.46 364	0.43 447	0.76 413	0.46 426	0.11 341	0.11 385	0.11 308	0.11 308	0.15 254	0.14 266

scenet	0.49 382	0.43 324	2.54 564	0.31 325	0.22 315	0.67 500	0.31 440	0.78 413	0.65 450	0.58 472	0.47 324	0.46 364	0.43 447	0.76 413	0.46 426	0.11 341	0.11 385	0.11 308	0.11 308	0.15 254	0.14 266

knoymous	0.34 193	0.25 110	1.75 305	0.24 121	0.18 213	0.45 180	0.24 305	0.57 250	0.38 141	0.41 293	0.39 277	0.55 410	0.25 227	0.38 209	0.23 182	0.11 341	0.08 192	0.12 372	0.07 106	0.13 199	0.12 195

riskmin	0.37 223	0.22 56	1.74 299	0.32 354	0.20 272	0.48 226	0.20 148	0.66 309	0.46 238	0.36 261	0.34 238	0.69 501	0.45 459	0.39 217	0.27 247	0.11 341	0.08 192	0.12 372	0.08 153	0.13 199	0.16 340

ssnet	0.49 382	0.43 324	2.54 564	0.31 325	0.22 315	0.67 500	0.31 440	0.78 413	0.65 450	0.58 472	0.47 324	0.46 364	0.43 447	0.76 413	0.46 426	0.11 341	0.11 385	0.11 308	0.11 308	0.15 254	0.14 266

qqq	0.38 236	0.21 39	1.34 198	0.28 242	0.15 102	0.45 180	0.26 351	0.76 386	0.52 296	0.39 282	0.41 287	0.46 364	0.36 362	0.96 444	0.30 294	0.11 341	0.14 462	0.12 372	0.12 348	0.12 160	0.14 266

x	0.35 206	0.20 23	1.36 203	0.33 380	0.17 164	0.47 211	0.24 305	0.75 374	0.54 329	0.40 284	0.40 282	0.42 328	0.34 354	0.45 267	0.32 319	0.11 341	0.14 462	0.11 308	0.09 201	0.12 160	0.14 266

IER	0.43 294	0.38 281	1.69 279	0.26 188	0.25 371	0.66 494	0.26 351	0.71 338	0.55 338	0.54 416	0.59 445	0.60 447	0.53 511	0.52 320	0.39 385	0.11 341	0.08 192	0.11 308	0.11 308	0.14 230	0.11 148

hknet	0.47 356	0.29 182	1.70 283	0.30 297	0.24 350	0.76 555	0.31 440	1.00 605	0.64 435	0.63 525	0.53 394	0.80 556	0.38 385	0.77 417	0.37 367	0.11 341	0.10 332	0.14 471	0.12 348	0.12 160	0.11 148

CIPLG	0.56 458	1.19 636	2.46 537	0.80 644	0.31 464	0.61 422	0.57 597	0.76 386	0.57 354	0.56 443	0.63 486	0.41 314	0.30 322	0.45 267	0.40 393	0.11 341	0.20 564	0.13 433	0.13 382	0.35 568	0.19 399

IPLGR_C	0.58 470	1.25 643	2.72 592	0.80 644	0.31 464	0.60 402	0.61 607	0.76 386	0.58 365	0.56 443	0.62 473	0.41 314	0.31 332	0.43 242	0.40 393	0.11 341	0.22 579	0.13 433	0.15 435	0.35 568	0.19 399

ACRE	0.56 458	1.14 625	2.77 605	0.76 640	0.28 417	0.60 402	0.56 593	0.76 386	0.58 365	0.55 434	0.62 473	0.41 314	0.29 310	0.44 251	0.39 385	0.11 341	0.19 553	0.13 433	0.14 410	0.36 575	0.18 382

AAGNet	0.88 605	0.33 230	1.79 347	0.54 600	0.98 660	0.62 442	0.46 556	0.50 186	0.60 380	0.58 472	0.53 394	0.50 388	0.73 585	1.23 479	7.48 703	0.11 341	0.07 77	0.12 372	0.10 241	0.14 230	0.09 79

IIG-Stereo	0.59 478	0.65 449	1.74 299	0.54 600	0.23 335	0.61 422	0.21 190	0.73 359	0.65 450	0.64 535	0.69 533	0.69 501	0.38 385	2.09 617	1.39 616	0.11 341	0.07 77	0.11 308	0.09 201	0.15 254	0.09 79

NF-Stereo	0.48 363	0.25 110	1.81 354	0.52 589	0.16 133	0.61 422	0.44 545	0.66 309	0.61 397	0.50 370	0.47 324	0.37 284	0.26 247	1.45 506	0.79 541	0.11 341	0.07 77	0.12 372	0.10 241	0.13 199	0.16 340

OCTAStereo	0.48 363	0.25 110	1.81 354	0.52 589	0.16 133	0.61 422	0.43 534	0.66 309	0.61 397	0.50 370	0.47 324	0.37 284	0.26 247	1.44 501	0.80 542	0.11 341	0.07 77	0.12 372	0.10 241	0.13 199	0.17 362

NRIStereo	0.46 340	0.25 110	1.77 323	0.47 566	0.16 133	0.95 611	0.74 635	0.51 196	0.56 350	0.48 351	0.39 277	0.59 440	0.29 310	0.77 417	0.32 319	0.11 341	0.13 443	0.11 308	0.09 201	0.21 398	0.24 485

SST-Stereo	0.52 425	0.20 23	1.76 314	0.62 627	0.53 611	0.62 442	0.66 618	0.55 238	0.61 397	0.58 472	0.53 394	0.52 397	0.60 542	1.59 534	0.29 274	0.11 341	0.07 77	0.12 372	0.10 241	0.16 291	0.10 117

RAFT_R40	0.50 394	0.21 39	1.76 314	0.50 580	0.40 558	0.61 422	0.53 580	0.56 244	0.60 380	0.56 443	0.54 406	0.55 410	0.51 504	1.57 528	0.53 464	0.11 341	0.07 77	0.12 372	0.10 241	0.16 291	0.09 79

RE-Stereo	0.48 363	0.25 110	1.81 354	0.52 589	0.16 133	0.61 422	0.43 534	0.66 309	0.60 380	0.50 370	0.47 324	0.37 284	0.26 247	1.44 501	0.78 537	0.11 341	0.07 77	0.12 372	0.10 241	0.13 199	0.17 362

TVStereo	0.48 363	0.25 110	1.81 354	0.52 589	0.16 133	0.61 422	0.43 534	0.66 309	0.60 380	0.50 370	0.47 324	0.37 284	0.26 247	1.44 501	0.78 537	0.11 341	0.07 77	0.12 372	0.10 241	0.13 199	0.17 362

DeepStereo_RVC	0.44 304	0.28 169	1.92 404	0.49 576	0.17 164	0.60 402	0.59 601	0.50 186	0.52 296	0.49 363	0.45 310	0.39 299	0.86 610	0.45 267	0.33 333	0.11 341	0.08 192	0.11 308	0.09 201	0.15 254	0.19 399

IRAFT_RVC	0.54 437	0.53 386	1.78 327	0.46 561	0.21 286	0.58 371	0.43 534	0.65 305	0.66 465	0.54 416	0.50 362	0.49 385	0.51 504	1.58 532	1.01 572	0.11 341	0.25 604	0.13 433	0.10 241	0.15 254	0.13 238

AnonymousM	0.37 223	0.44 335	1.50 244	0.25 145	0.15 102	0.52 288	0.23 270	0.60 278	0.42 195	0.42 298	0.32 220	0.30 240	0.25 227	0.34 168	0.23 182	0.11 341	0.09 283	0.71 664	0.36 619	0.12 160	0.07 12

CRE-IMP	0.41 266	0.22 56	1.76 314	0.48 574	0.17 164	0.79 572	0.69 627	0.52 212	0.52 296	0.47 333	0.42 292	0.45 352	0.26 247	0.41 229	0.31 306	0.11 341	0.07 77	0.12 372	0.09 201	0.17 315	0.23 471

RAFT	0.45 326	0.92 555	1.59 258	0.34 413	0.19 252	0.46 200	0.35 485	0.65 305	0.49 269	0.49 363	0.49 354	0.70 511	0.40 407	0.47 288	0.32 319	0.11 341	0.16 508	0.14 471	0.13 382	0.51 635	0.13 238

s12784h	0.36 216	0.28 169	1.58 257	0.23 93	0.11 9	0.62 442	0.24 305	0.79 429	0.64 435	0.44 311	0.52 382	0.28 220	0.26 247	0.50 312	0.24 208	0.11 341	0.06 24	0.09 166	0.06 21	0.16 291	0.06 1

TestStereo	0.45 326	0.54 394	2.11 461	0.29 276	0.16 133	0.43 158	0.24 305	0.54 233	0.45 227	0.37 266	0.46 318	0.34 271	0.27 268	1.98 602	0.27 247	0.11 341	0.08 192	0.12 372	0.09 201	0.14 230	0.08 51

CFNet_pseudo	0.45 326	0.46 347	2.23 492	0.25 145	0.19 252	0.56 336	0.21 190	0.77 398	0.60 380	0.49 363	0.56 428	0.69 501	0.47 483	0.52 320	0.31 306	0.11 341	0.10 332	0.15 502	0.10 241	0.17 315	0.14 266

delet	0.52 425	0.54 394	1.62 266	0.31 325	0.35 515	0.74 545	0.46 556	0.85 472	0.74 534	0.55 434	0.60 461	0.67 487	0.50 502	1.12 467	0.57 484	0.11 341	0.11 385	0.13 433	0.14 410	0.16 291	0.12 195

UNet	0.54 437	0.44 335	2.83 612	0.31 325	0.33 489	0.74 545	0.27 375	0.82 445	0.61 397	0.53 403	0.54 406	0.72 519	0.54 514	0.78 421	0.56 480	0.11 341	0.09 283	0.13 433	0.11 308	0.14 230	0.12 195

CREStereo	0.28 128	0.30 199	1.33 193	0.19 2	0.13 52	0.55 319	0.17 80	0.48 170	0.46 238	0.27 208	0.33 230	0.24 166	0.21 152	0.31 127	0.21 146	0.11 341	0.07 77	0.08 65	0.05 1	0.10 109	0.07 12
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
ACVNet	0.45 326	0.44 335	1.79 347	0.28 242	0.21 286	0.59 390	0.36 492	0.66 309	0.68 476	0.45 322	0.59 445	0.69 501	0.40 407	0.44 251	0.55 472	0.11 341	0.09 283	0.10 233	0.09 201	0.34 555	0.10 117

acv_ft	0.48 363	0.44 335	1.76 314	0.32 354	0.41 567	0.63 460	0.28 395	0.81 437	0.68 476	0.61 505	0.59 445	0.69 501	0.45 459	0.44 251	0.63 500	0.11 341	0.09 283	0.10 233	0.09 201	0.41 608	0.10 117

BEATNet_4x	0.47 356	0.73 483	1.91 401	0.33 380	0.15 102	0.56 336	0.25 328	0.85 472	0.58 365	0.54 416	0.51 367	0.57 430	0.42 436	0.57 339	0.61 496	0.11 341	0.08 192	0.12 372	0.09 201	0.20 382	0.16 340

MSMDNet	0.46 340	0.44 335	2.28 501	0.26 188	0.20 272	0.55 319	0.21 190	0.75 374	0.64 435	0.48 351	0.55 416	0.68 494	0.56 523	0.46 276	0.30 294	0.11 341	0.10 332	0.13 433	0.10 241	0.18 344	0.15 308

ccs_rob	0.45 326	0.46 347	2.22 488	0.26 188	0.19 252	0.56 336	0.21 190	0.77 398	0.60 380	0.49 363	0.56 428	0.69 501	0.47 483	0.52 320	0.31 306	0.11 341	0.09 283	0.16 521	0.10 241	0.17 315	0.14 266

iResNetv2_ROB	0.59 478	1.43 658	2.96 627	0.40 512	0.22 315	0.58 371	0.28 395	0.91 526	0.73 530	0.57 454	0.63 486	0.60 447	0.41 418	0.74 408	0.35 354	0.11 341	0.08 192	0.10 233	0.07 106	0.43 616	0.17 362

HSM	0.62 497	0.76 492	1.72 291	0.30 297	0.29 426	0.64 474	0.28 395	0.94 552	0.62 415	0.58 472	0.57 436	1.40 655	0.64 561	2.59 659	0.42 404	0.11 341	0.08 192	0.10 233	0.08 153	0.14 230	0.11 148

StereoDRNet-Refined	0.50 394	0.41 311	1.50 244	0.33 380	0.21 286	0.68 512	0.26 351	0.81 437	0.68 476	0.67 548	0.68 524	0.73 523	0.42 436	1.10 461	0.59 491	0.11 341	0.08 192	0.14 471	0.14 410	0.25 461	0.21 431
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 394	1.15 629	1.73 294	0.31 325	0.21 286	0.58 371	0.22 231	0.95 566	0.82 583	0.58 472	0.62 473	0.57 430	0.39 399	0.84 428	0.40 393	0.11 341	0.08 192	0.09 166	0.06 21	0.21 398	0.13 238

DN-CSS_ROB	0.48 363	1.23 640	1.99 435	0.39 500	0.22 315	0.56 336	0.19 121	0.75 374	0.61 397	0.45 322	0.62 473	0.41 314	0.31 332	0.70 400	0.32 319	0.11 341	0.08 192	0.14 471	0.13 382	0.36 575	0.12 195

HLf8	0.45 326	1.10 617	2.46 537	0.21 32	0.19 252	0.51 268	0.18 103	0.76 386	0.58 365	0.32 245	0.37 255	0.32 254	0.28 286	0.92 439	0.26 235	0.12 402	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.14 230	0.11 148

RT-IGEV	0.66 521	0.25 110	2.11 461	0.56 609	0.46 596	0.62 442	0.54 584	0.99 596	0.75 548	0.79 590	0.93 600	0.85 575	0.78 597	0.59 349	1.64 630	0.12 402	0.16 508	0.11 308	0.47 641	0.28 499	0.30 543

HUF	0.59 478	0.65 449	2.46 537	0.45 556	0.77 650	0.34 62	0.24 305	0.46 136	0.39 155	0.31 235	0.28 170	0.25 181	0.19 125	0.67 384	0.18 68	0.12 402	2.03 701	0.08 65	0.06 21	0.31 525	1.59 694

test_sample2	0.41 266	0.19 11	1.23 170	0.31 325	0.17 164	0.51 268	0.27 375	0.81 437	0.55 338	0.44 311	0.45 310	0.46 364	0.38 385	1.51 518	0.30 294	0.12 402	0.09 283	0.11 308	0.10 241	0.14 230	0.14 266

DispNO	0.67 526	0.98 586	2.58 572	0.31 325	0.27 402	0.59 390	0.29 419	0.83 451	0.68 476	0.53 403	0.79 571	0.83 566	0.47 483	2.46 649	0.68 515	0.12 402	0.10 332	0.19 569	0.31 592	0.16 291	0.17 362

CoDeX	0.52 425	0.43 324	2.25 496	0.29 276	0.26 389	0.61 422	0.32 463	0.99 596	0.68 476	0.48 351	0.55 416	0.52 397	0.40 407	1.60 535	0.35 354	0.12 402	0.09 283	0.11 308	0.10 241	0.13 199	0.12 195

1111x	0.74 566	0.21 39	1.93 407	0.31 325	0.17 164	0.63 460	0.32 463	1.03 623	0.74 534	0.52 392	0.62 473	0.57 430	0.47 483	2.38 637	4.25 690	0.12 402	0.14 462	0.11 308	0.12 348	0.12 160	0.14 266

EKT-Stereo	1.47 659	0.49 366	1.93 407	2.57 696	19.31 718	0.55 319	0.22 231	0.69 326	0.42 195	0.38 276	0.36 247	0.43 332	0.27 268	0.69 395	0.26 235	0.12 402	0.14 462	0.11 308	0.16 457	0.20 382	0.15 308

DisPM	0.43 294	0.33 230	1.78 327	0.57 614	0.18 213	0.59 390	0.63 615	0.53 221	0.61 397	0.60 496	0.53 394	0.38 293	0.26 247	0.75 409	0.29 274	0.12 402	0.07 77	0.12 372	0.11 308	0.11 142	0.14 266

DAS	0.56 458	0.35 256	1.55 253	0.33 380	0.34 502	0.50 256	0.42 527	0.83 451	0.74 534	0.83 604	0.68 524	0.56 423	0.48 492	2.40 641	0.46 426	0.12 402	0.08 192	0.12 372	0.09 201	0.18 344	0.15 308

SepStereo	0.52 425	0.35 256	1.55 253	0.33 380	0.34 502	0.50 256	0.42 527	0.83 451	0.74 534	0.83 604	0.68 524	0.56 423	0.48 492	1.56 524	0.46 426	0.12 402	0.08 192	0.12 372	0.09 201	0.18 344	0.15 308

TRStereo	0.53 431	0.76 492	2.38 519	0.42 531	0.29 426	0.69 518	0.23 270	1.81 677	0.55 338	0.36 261	0.32 220	0.47 372	0.40 407	0.46 276	0.25 222	0.12 402	0.11 385	0.11 308	0.41 632	0.13 199	0.32 561

Patchmatch Stereo++	0.39 251	0.27 140	1.78 327	0.44 542	0.16 133	0.61 422	0.27 375	0.51 196	0.52 296	0.47 333	0.43 295	0.43 332	0.28 286	0.54 331	0.28 258	0.12 402	0.08 192	0.12 372	0.10 241	0.17 315	0.12 195
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-softLoss	0.48 363	0.27 140	1.85 368	0.51 585	0.17 164	0.61 422	0.40 517	0.61 283	0.57 354	0.52 392	0.48 337	0.39 299	0.25 227	1.46 507	0.77 535	0.12 402	0.08 192	0.13 433	0.12 348	0.12 160	0.14 266

KMStereo	0.48 363	0.27 140	1.85 368	0.51 585	0.17 164	0.61 422	0.40 517	0.61 283	0.57 354	0.52 392	0.48 337	0.39 299	0.25 227	1.46 507	0.77 535	0.12 402	0.08 192	0.13 433	0.12 348	0.12 160	0.14 266

PSM-adaLoss	0.38 236	0.27 140	1.78 327	0.44 542	0.17 164	0.60 402	0.29 419	0.51 196	0.52 296	0.47 333	0.43 295	0.44 343	0.28 286	0.47 288	0.28 258	0.12 402	0.08 192	0.12 372	0.10 241	0.17 315	0.12 195

ROB_FTStereo_v2	0.38 236	0.27 140	1.78 327	0.44 542	0.17 164	0.61 422	0.28 395	0.51 196	0.52 296	0.47 333	0.43 295	0.44 343	0.28 286	0.47 288	0.28 258	0.12 402	0.08 192	0.12 372	0.10 241	0.17 315	0.12 195

ROB_FTStereo	0.38 236	0.27 140	1.78 327	0.44 542	0.17 164	0.61 422	0.26 351	0.51 196	0.52 296	0.47 333	0.43 295	0.43 332	0.28 286	0.49 305	0.28 258	0.12 402	0.08 192	0.12 372	0.10 241	0.17 315	0.12 195

HUI-Stereo	0.38 236	0.27 140	1.79 347	0.44 542	0.17 164	0.61 422	0.28 395	0.51 196	0.52 296	0.47 333	0.43 295	0.44 343	0.28 286	0.45 267	0.28 258	0.12 402	0.08 192	0.12 372	0.10 241	0.17 315	0.12 195

Pruner-Stereo	0.51 411	0.27 140	1.78 327	1.79 684	0.19 252	0.62 442	0.45 553	0.57 250	0.60 380	0.61 505	0.48 337	0.41 314	0.24 212	0.46 276	1.00 568	0.12 402	0.07 77	0.12 372	0.10 241	0.12 160	0.13 238

iGMRVC	0.39 251	0.27 140	1.78 327	0.44 542	0.17 164	0.61 422	0.27 375	0.51 196	0.52 296	0.47 333	0.43 295	0.44 343	0.28 286	0.55 335	0.28 258	0.12 402	0.08 192	0.12 372	0.10 241	0.17 315	0.12 195

iRAFT	0.39 251	0.27 140	1.78 327	0.44 542	0.16 133	0.61 422	0.27 375	0.51 196	0.52 296	0.47 333	0.43 295	0.43 332	0.28 286	0.54 331	0.28 258	0.12 402	0.08 192	0.12 372	0.10 241	0.17 315	0.12 195

RAFT-IKP	0.38 236	0.27 140	1.79 347	0.44 542	0.16 133	0.60 402	0.28 395	0.51 196	0.52 296	0.47 333	0.43 295	0.43 332	0.28 286	0.50 312	0.28 258	0.12 402	0.08 192	0.12 372	0.10 241	0.17 315	0.12 195

sAnonymous2	0.38 236	0.62 427	2.15 473	0.31 325	0.24 350	0.34 62	0.27 375	0.53 221	0.46 238	0.24 154	0.29 178	0.23 149	0.28 286	0.28 89	0.22 171	0.12 402	0.09 283	0.11 308	0.13 382	0.38 590	0.35 577

CroCo_RVC	0.38 236	0.62 427	2.15 473	0.31 325	0.24 350	0.34 62	0.27 375	0.53 221	0.46 238	0.24 154	0.29 178	0.23 149	0.28 286	0.28 89	0.22 171	0.12 402	0.09 283	0.11 308	0.13 382	0.38 590	0.35 577

test_xeample	0.72 554	0.21 39	1.36 203	0.27 211	0.17 164	0.59 390	0.28 395	1.01 613	0.70 495	0.55 434	0.67 516	0.44 343	0.39 399	1.88 592	5.17 695	0.12 402	0.10 332	0.11 308	0.10 241	0.13 199	0.15 308

RAFT + AFF	0.64 508	1.20 637	1.95 420	0.34 413	0.33 489	0.67 500	0.52 576	0.99 596	0.74 534	0.53 403	0.58 442	0.57 430	0.80 599	1.76 558	0.51 457	0.12 402	0.27 614	0.15 502	0.14 410	0.43 616	0.29 530

SFCPSM	0.46 340	0.24 96	2.35 514	0.27 211	0.27 402	0.70 524	0.32 463	0.96 571	0.63 427	0.49 363	0.52 382	0.43 332	0.36 362	0.52 320	0.43 413	0.12 402	0.09 283	0.12 372	0.16 457	0.16 291	0.12 195

FENet	0.44 304	0.30 199	2.42 527	0.32 354	0.17 164	0.58 371	0.22 231	0.77 398	0.59 375	0.47 333	0.42 292	0.55 410	0.38 385	0.49 305	0.47 435	0.12 402	0.09 283	0.12 372	0.11 308	0.13 199	0.16 340

RASNet	0.61 492	0.68 461	2.03 446	0.35 429	0.46 596	0.65 488	0.28 395	0.78 413	0.70 495	0.48 351	0.64 502	0.93 600	0.61 551	2.21 625	0.73 529	0.12 402	0.09 283	0.09 166	0.10 241	0.14 230	0.11 148

CFNet	0.58 470	0.96 573	1.78 327	0.33 380	0.25 371	0.63 460	0.22 231	0.88 502	0.75 548	0.46 331	0.59 445	0.58 437	0.40 407	2.29 629	0.48 441	0.12 402	0.09 283	0.15 502	0.14 410	0.30 517	0.15 308

DISCO	0.57 465	0.34 247	1.87 381	0.45 556	0.34 502	0.84 588	0.35 485	0.84 463	0.78 567	0.59 486	0.63 486	1.06 629	0.53 511	1.10 461	0.82 544	0.12 402	0.09 283	0.11 308	0.10 241	0.22 415	0.18 382

DNS	0.93 613	0.22 56	1.33 193	1.53 678	0.27 402	2.18 681	0.18 103	0.54 233	0.33 64	7.89 703	0.36 247	0.37 284	0.21 152	0.41 229	0.63 500	0.13 434	0.12 418	0.08 65	0.08 153	0.12 160	1.56 692

DN	0.37 223	0.23 78	1.40 216	0.37 473	0.40 558	0.48 226	0.21 190	0.51 196	0.40 169	0.23 143	0.24 121	0.36 280	0.18 100	0.81 424	0.54 470	0.13 434	0.11 385	0.11 308	0.34 606	0.12 160	0.19 399

FlowAnything_test	0.23 70	0.32 221	0.52 5	0.28 242	0.17 164	0.37 89	0.20 148	0.38 58	0.24 4	0.24 154	0.20 67	0.21 125	0.17 76	0.26 66	0.25 222	0.13 434	0.10 332	0.14 471	0.16 457	0.17 315	0.12 195

w-ln-seven-2	0.68 533	1.13 623	2.46 537	0.36 449	0.27 402	0.65 488	0.44 545	0.87 493	0.83 586	0.69 556	0.75 560	0.72 519	0.63 559	1.56 524	1.15 592	0.13 434	0.13 443	0.15 502	0.14 410	0.35 568	0.19 399

coex_refinement	0.58 470	0.94 563	1.87 381	0.38 490	0.25 371	0.64 474	0.34 477	0.83 451	0.65 450	0.60 496	0.63 486	0.81 559	0.48 492	1.85 582	0.56 480	0.13 434	0.09 283	0.10 233	0.10 241	0.16 291	0.16 340

G2L-Stereo	0.55 449	0.85 534	2.18 480	0.31 325	0.27 402	0.59 390	0.27 375	0.77 398	0.55 338	0.54 416	0.52 382	0.71 516	0.36 362	1.75 557	0.50 451	0.13 434	0.11 385	0.13 433	0.11 308	0.29 506	0.15 308

FACV-RUCA	0.58 470	0.40 301	1.78 327	0.43 535	1.67 688	0.48 226	0.28 395	0.69 326	0.62 415	0.40 284	0.53 394	0.33 265	0.63 559	0.40 224	0.31 306	0.13 434	0.11 385	0.62 659	0.12 348	0.70 652	0.98 671

rvit_stereo_0081	0.25 87	0.21 39	0.61 30	0.28 242	0.17 164	0.31 40	0.22 231	0.42 96	0.53 314	0.24 154	0.25 136	0.25 181	0.21 152	0.34 168	0.23 182	0.13 434	0.10 332	0.11 308	0.10 241	0.12 160	0.09 79

DCVSM-stereo	0.49 382	0.29 182	2.49 548	0.29 276	0.22 315	0.53 297	0.52 576	0.58 256	0.49 269	0.69 556	0.46 318	0.79 552	0.48 492	0.53 326	0.42 404	0.13 434	0.14 462	0.15 502	0.12 348	0.20 382	0.20 418

rvit_stereo_0082	0.25 87	0.21 39	0.61 30	0.28 242	0.17 164	0.31 40	0.22 231	0.42 96	0.53 314	0.24 154	0.25 136	0.25 181	0.21 152	0.34 168	0.23 182	0.13 434	0.10 332	0.11 308	0.10 241	0.12 160	0.09 79

rvit_stereo_0080	0.27 112	0.38 281	0.76 77	0.24 121	0.18 213	0.34 62	0.27 375	0.54 233	0.44 212	0.24 154	0.26 149	0.27 209	0.22 170	0.29 105	0.23 182	0.13 434	0.10 332	0.10 233	0.10 241	0.15 254	0.11 148

rvit_stereo_ft	0.31 167	0.61 421	1.18 158	0.32 354	0.21 286	0.28 21	0.27 375	0.55 238	0.48 262	0.23 143	0.27 158	0.28 220	0.26 247	0.32 140	0.25 222	0.13 434	0.09 283	0.11 308	0.11 308	0.13 199	0.14 266

test_sample5	0.51 411	0.43 324	1.83 363	0.32 354	0.18 213	0.55 319	0.26 351	0.92 535	0.65 450	0.53 403	0.59 445	0.45 352	0.36 362	1.87 583	0.36 360	0.13 434	0.10 332	0.13 433	0.12 348	0.17 315	0.16 340

test_sample4	0.50 394	0.42 319	1.88 383	0.32 354	0.19 252	0.56 336	0.26 351	0.93 543	0.65 450	0.54 416	0.54 406	0.45 352	0.36 362	1.79 566	0.36 360	0.13 434	0.10 332	0.13 433	0.12 348	0.17 315	0.16 340

test_sample3	0.50 394	0.41 311	1.88 383	0.32 354	0.19 252	0.57 354	0.25 328	0.92 535	0.64 435	0.52 392	0.49 354	0.47 372	0.35 356	1.79 566	0.37 367	0.13 434	0.10 332	0.12 372	0.11 308	0.16 291	0.16 340

SMFormer	0.50 394	0.46 347	1.60 260	0.30 297	0.15 102	0.45 180	0.24 305	0.90 514	0.72 515	0.56 443	0.64 502	0.51 391	0.41 418	1.87 583	0.49 446	0.13 434	0.10 332	0.11 308	0.10 241	0.15 254	0.16 340

tta	0.50 394	0.46 347	1.60 260	0.30 297	0.15 102	0.45 180	0.24 305	0.90 514	0.72 515	0.56 443	0.64 502	0.51 391	0.41 418	1.87 583	0.49 446	0.13 434	0.10 332	0.11 308	0.10 241	0.14 230	0.11 148

qqq1	0.48 363	0.46 347	1.60 260	0.30 297	0.15 102	0.45 180	0.24 305	0.90 514	0.72 515	0.56 443	0.64 502	0.51 391	0.41 418	1.87 583	0.23 182	0.13 434	0.10 332	0.09 166	0.08 153	0.14 230	0.11 148

fff1	0.48 363	0.46 347	1.60 260	0.30 297	0.15 102	0.45 180	0.24 305	0.90 514	0.72 515	0.56 443	0.64 502	0.51 391	0.41 418	1.87 583	0.23 182	0.13 434	0.10 332	0.09 166	0.08 153	0.14 230	0.11 148

DualNet	0.51 411	0.43 324	1.83 363	0.32 354	0.18 213	0.55 319	0.26 351	0.92 535	0.65 450	0.54 416	0.62 473	0.45 352	0.36 362	1.87 583	0.36 360	0.13 434	0.10 332	0.13 433	0.12 348	0.17 315	0.16 340

mmx	0.72 554	0.23 78	2.01 438	0.30 297	0.21 286	0.57 354	0.26 351	0.99 596	0.76 558	0.53 403	0.63 486	0.66 477	0.39 399	2.52 654	3.43 682	0.13 434	0.10 332	0.15 502	0.13 382	0.15 254	0.15 308

whm_eth	0.27 112	0.38 281	0.76 77	0.24 121	0.18 213	0.34 62	0.27 375	0.54 233	0.44 212	0.24 154	0.26 149	0.27 209	0.22 170	0.29 105	0.23 182	0.13 434	0.10 332	0.10 233	0.10 241	0.15 254	0.11 148

xxx	0.72 554	0.23 78	2.01 438	0.30 297	0.21 286	0.57 354	0.26 351	0.99 596	0.76 558	0.53 403	0.63 486	0.66 477	0.39 399	2.52 654	3.43 682	0.13 434	0.10 332	0.15 502	0.13 382	0.15 254	0.15 308

StereoVision	0.45 326	0.72 476	1.94 417	0.33 380	0.32 474	0.47 211	0.26 351	0.68 323	0.57 354	0.32 245	0.89 593	0.45 352	0.27 268	0.49 305	0.36 360	0.13 434	0.15 490	0.16 521	0.15 435	0.19 365	0.13 238

CFNet_ucs	0.48 363	0.50 374	2.32 506	0.26 188	0.22 315	0.57 354	0.22 231	0.85 472	0.65 450	0.53 403	0.64 502	0.68 494	0.44 455	0.54 331	0.31 306	0.13 434	0.12 418	0.16 521	0.11 308	0.19 365	0.17 362

iinet-f	0.57 465	0.93 561	2.27 499	0.31 325	0.25 371	0.83 586	0.33 472	0.81 437	0.65 450	0.54 416	0.63 486	0.73 523	0.67 570	0.73 405	0.67 512	0.13 434	0.13 443	0.11 308	0.10 241	0.43 616	0.16 340

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 465	0.87 540	2.11 461	0.32 354	0.30 443	0.84 588	0.40 517	0.88 502	0.72 515	0.65 542	0.73 554	0.66 477	0.57 529	0.93 440	0.71 522	0.13 434	0.07 77	0.10 233	0.08 153	0.15 254	0.14 266

BUS	0.41 266	0.27 140	1.13 147	0.30 297	0.21 286	0.91 606	0.23 270	1.00 605	0.61 397	0.63 525	0.53 394	0.66 477	0.30 322	0.43 242	0.32 319	0.13 434	0.10 332	0.14 471	0.12 348	0.12 160	0.11 148

BSDual-CNN	0.41 266	0.27 140	1.13 147	0.30 297	0.21 286	0.76 555	0.31 440	1.00 605	0.61 397	0.63 525	0.53 394	0.63 456	0.37 376	0.43 242	0.38 374	0.13 434	0.10 332	0.14 471	0.12 348	0.12 160	0.11 148

psmg	0.41 266	0.27 140	1.13 147	0.27 211	0.21 286	0.75 551	0.36 492	0.90 514	0.61 397	0.59 486	0.59 445	0.63 456	0.37 376	0.43 242	0.38 374	0.13 434	0.10 332	0.13 433	0.12 348	0.13 199	0.11 148

GwcNet-ADL	0.50 394	0.74 488	2.90 623	0.31 325	0.20 272	0.58 371	0.29 419	0.87 493	0.64 435	0.47 333	0.47 324	0.56 423	0.33 345	0.46 276	0.46 426	0.13 434	0.12 418	0.09 166	0.09 201	0.14 230	0.21 431

ADLNet2	0.68 533	0.84 529	3.19 651	0.33 380	0.36 524	0.64 474	0.37 501	0.89 508	0.79 572	0.54 416	0.65 511	0.93 600	0.48 492	2.07 613	0.56 480	0.13 434	0.11 385	0.11 308	0.11 308	0.33 543	0.18 382

PFNet+	0.45 326	0.37 269	1.86 376	0.46 561	0.18 213	0.58 371	0.77 639	0.52 212	0.64 435	0.56 443	0.48 337	0.39 299	0.26 247	0.93 440	0.32 319	0.13 434	0.09 283	0.14 471	0.13 382	0.12 160	0.15 308

222	0.78 581	0.23 78	1.23 170	0.28 242	0.18 213	0.62 442	0.24 305	1.02 616	0.70 495	0.58 472	0.66 513	0.46 364	0.42 436	1.80 570	6.53 702	0.13 434	0.10 332	0.11 308	0.10 241	0.12 160	0.17 362

xxxx	0.70 542	0.21 39	1.33 193	0.28 242	0.18 213	0.63 460	0.24 305	1.02 616	0.69 485	0.50 370	0.62 473	0.58 437	0.38 385	1.47 514	5.21 696	0.13 434	0.12 418	0.11 308	0.10 241	0.12 160	0.15 308

UPFNet	0.46 340	0.28 169	1.73 294	0.33 380	0.32 474	0.65 488	0.38 508	0.83 451	0.59 375	0.57 454	0.52 382	0.61 450	0.40 407	0.75 409	0.52 460	0.13 434	0.12 418	0.13 433	0.12 348	0.15 254	0.11 148

EDNetEfficientorigin	8.18 705	0.98 586	145.96 737	0.51 585	0.89 655	0.72 532	0.48 568	0.85 472	1.56 663	2.12 674	1.49 649	1.29 649	1.31 649	1.83 575	2.13 652	0.13 434	0.12 418	0.17 542	0.18 490	0.39 600	0.45 617

HGLStereo	0.54 437	0.69 465	2.00 437	0.35 429	0.40 558	0.66 494	0.30 427	0.83 451	0.62 415	0.57 454	0.69 533	0.69 501	0.54 514	1.07 458	0.55 472	0.13 434	0.13 443	0.13 433	0.11 308	0.19 365	0.17 362

cf-r	0.53 431	0.81 518	2.15 473	0.33 380	0.28 417	0.60 402	0.28 395	0.78 413	0.64 435	0.51 383	0.60 461	0.75 535	0.40 407	1.32 486	0.43 413	0.13 434	0.09 283	0.11 308	0.12 348	0.15 254	0.14 266

GwcNet-RSSM	0.57 465	0.94 563	2.13 467	0.32 354	0.25 371	0.60 402	0.30 427	0.80 433	0.66 465	0.52 392	0.64 502	0.71 516	0.40 407	1.79 566	0.50 451	0.13 434	0.09 283	0.12 372	0.12 348	0.21 398	0.15 308

ADCRef	0.80 585	0.96 573	2.29 503	0.37 473	0.35 515	0.96 612	0.51 573	0.87 493	0.75 548	0.88 611	0.83 577	0.61 450	1.36 654	1.02 452	3.27 676	0.13 434	0.11 385	0.17 542	0.19 510	0.25 461	0.21 431

ADCP+	0.94 614	1.12 620	3.14 645	0.34 413	0.39 548	1.06 626	0.79 640	0.89 508	0.80 575	0.66 544	0.67 516	0.85 575	1.55 664	0.93 440	4.55 692	0.13 434	0.11 385	0.16 521	0.15 435	0.26 482	0.25 497

HSM-Net_RVC	0.67 526	0.34 247	2.23 492	0.26 188	0.19 252	0.67 500	0.29 419	1.26 652	0.69 485	0.72 570	0.70 543	0.78 547	0.42 436	3.77 690	0.41 401	0.13 434	0.09 283	0.10 233	0.09 201	0.12 160	0.11 148
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DLCB_ROB	0.54 437	0.55 403	1.49 241	0.36 449	0.25 371	0.65 488	0.36 492	0.80 433	0.70 495	0.72 570	0.69 533	0.83 566	0.46 474	1.53 521	0.60 493	0.13 434	0.12 418	0.14 471	0.14 410	0.14 230	0.13 238

pmcnn	1.32 648	1.05 608	2.77 605	0.74 638	1.43 679	0.72 532	0.56 593	0.96 571	0.91 606	0.99 625	2.92 685	6.01 701	0.70 577	2.38 637	3.32 679	0.13 434	0.10 332	0.08 65	0.06 21	0.34 555	0.22 446

LGCAT	0.24 77	0.19 11	0.64 41	0.20 9	0.12 21	0.47 211	0.14 21	0.34 32	0.19 2	0.17 41	0.13 16	0.23 149	0.15 52	0.39 217	0.21 146	0.14 479	0.34 629	0.07 2	0.08 153	0.07 5	0.53 630

DStereoRT	0.81 593	0.53 386	2.23 492	0.36 449	0.33 489	0.92 608	0.36 492	0.86 482	0.80 575	0.57 454	0.62 473	0.59 440	1.15 642	1.76 558	1.04 577	0.14 479	0.13 443	2.17 702	0.78 677	0.16 291	0.66 648

z-mn7	0.80 585	1.52 662	2.62 577	0.36 449	0.28 417	1.01 620	0.48 568	0.90 514	1.29 649	0.69 556	1.35 644	0.85 575	0.59 538	2.03 607	1.09 583	0.14 479	0.12 418	0.14 471	0.12 348	0.32 534	0.20 418

w-ln-seven	0.74 566	1.05 608	2.54 564	0.37 473	0.34 502	1.03 623	0.47 564	1.00 605	1.08 631	0.90 615	0.85 584	0.85 575	0.57 529	1.37 492	1.26 607	0.14 479	0.13 443	0.16 521	0.15 435	0.31 525	0.20 418

rvit_stereo_0083	0.25 87	0.19 11	0.58 22	0.28 242	0.18 213	0.28 21	0.22 231	0.38 58	0.54 329	0.23 143	0.30 193	0.27 209	0.26 247	0.37 199	0.24 208	0.14 479	0.12 418	0.13 433	0.10 241	0.12 160	0.10 117

rvit_stereo_0081_aga	0.27 112	0.29 182	1.08 139	0.26 188	0.20 272	0.33 52	0.21 190	0.41 86	0.42 195	0.26 192	0.28 170	0.27 209	0.21 152	0.31 127	0.21 146	0.14 479	0.10 332	0.11 308	0.10 241	0.14 230	0.10 117

ACV-stereo	0.66 521	0.76 492	2.86 613	0.32 354	0.25 371	1.01 620	0.60 603	0.59 265	0.52 296	0.41 293	0.45 310	1.55 661	0.94 622	1.40 497	0.69 517	0.14 479	0.13 443	0.12 372	0.11 308	0.20 382	0.19 399

test_sample6	0.52 425	0.44 335	1.81 354	0.33 380	0.18 213	0.55 319	0.27 375	0.94 552	0.66 465	0.54 416	0.62 473	0.47 372	0.36 362	1.97 601	0.38 374	0.14 479	0.10 332	0.13 433	0.13 382	0.17 315	0.16 340

AASNet	0.56 458	1.03 603	2.34 511	0.37 473	0.33 489	0.65 488	0.29 419	0.96 571	0.73 530	0.54 416	0.60 461	0.55 410	0.38 385	0.59 349	0.58 489	0.14 479	0.12 418	0.13 433	0.10 241	0.43 616	0.24 485

AACVNet	0.54 437	0.78 509	1.73 294	0.36 449	0.21 286	0.57 354	0.25 328	0.71 338	0.51 287	0.55 434	0.59 445	0.64 465	0.41 418	2.13 621	0.41 401	0.14 479	0.11 385	0.14 471	0.11 308	0.33 543	0.15 308

GANet-ADL	0.44 304	0.41 311	2.31 505	0.33 380	0.20 272	0.57 354	0.25 328	0.75 374	0.54 329	0.42 298	0.59 445	0.56 423	0.30 322	0.40 224	0.38 374	0.14 479	0.11 385	0.09 166	0.08 153	0.22 415	0.17 362

RAFT-RH_RVC	0.61 492	0.50 374	2.33 509	0.36 449	0.29 426	0.60 402	0.18 103	0.44 113	0.58 365	0.76 582	1.91 660	0.47 372	0.29 310	1.60 535	1.23 604	0.14 479	0.07 77	0.13 433	0.13 382	0.10 109	0.09 79

sCroCo_RVC	0.33 184	0.32 221	1.89 390	0.34 413	0.27 402	0.30 32	0.22 231	0.48 170	0.44 212	0.22 120	0.33 230	0.25 181	0.25 227	0.32 140	0.24 208	0.14 479	0.16 508	0.12 372	0.12 348	0.15 254	0.13 238

ADLNet	0.60 484	0.71 472	1.95 420	0.35 429	0.34 502	0.67 500	0.34 477	0.90 514	0.74 534	0.68 554	0.62 473	0.80 556	0.45 459	1.78 562	0.64 506	0.14 479	0.11 385	0.14 471	0.14 410	0.29 506	0.21 431

GMStereo	0.38 236	0.99 591	1.91 401	0.27 211	0.16 133	0.39 111	0.23 270	0.47 156	0.62 415	0.38 276	0.34 238	0.25 181	0.25 227	0.39 217	0.29 274	0.14 479	0.08 192	0.10 233	0.12 348	0.15 254	0.11 148
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ac_64	0.55 449	0.46 347	1.92 404	0.36 449	0.34 502	0.63 460	0.31 440	0.82 445	0.61 397	0.55 434	0.51 367	0.89 590	0.48 492	1.83 575	0.55 472	0.14 479	0.11 385	0.12 372	0.12 348	0.18 344	0.12 195

GANet-RSSM	0.55 449	0.73 483	1.90 395	0.36 449	0.26 389	0.59 390	0.27 375	0.78 413	0.52 296	0.47 333	0.57 436	0.63 456	0.45 459	1.92 599	0.43 413	0.14 479	0.10 332	0.25 608	0.11 308	0.34 555	0.14 266

CFNet-ft	0.51 411	0.76 492	1.79 347	0.28 242	0.30 443	0.63 460	0.28 395	0.66 309	0.55 338	0.45 322	0.57 436	0.74 529	0.41 418	1.46 507	0.42 404	0.14 479	0.10 332	0.28 615	0.13 382	0.18 344	0.14 266

DMCA	0.41 266	0.52 379	1.26 175	0.31 325	0.24 350	0.59 390	0.26 351	0.77 398	0.63 427	0.58 472	0.48 337	0.57 430	0.35 356	0.40 224	0.50 451	0.14 479	0.10 332	0.14 471	0.10 241	0.15 254	0.15 308

RYNet	0.70 542	0.56 405	2.25 496	0.35 429	0.41 567	0.86 594	0.43 534	0.94 552	0.82 583	0.62 516	0.53 394	0.91 594	0.60 542	2.70 666	1.00 568	0.14 479	0.11 385	0.16 521	0.14 410	0.25 461	0.27 515

CFNet_RVC	0.51 411	0.76 492	1.79 347	0.28 242	0.30 443	0.63 460	0.28 395	0.66 309	0.55 338	0.45 322	0.57 436	0.74 529	0.41 418	1.46 507	0.42 404	0.14 479	0.10 332	0.28 615	0.13 382	0.18 344	0.14 266

S2M2_L	0.24 77	0.29 182	0.90 110	0.23 93	0.17 164	0.24 15	0.09 1	0.36 45	0.45 227	0.17 41	0.25 136	0.23 149	0.17 76	0.24 39	0.28 258	0.15 500	0.12 418	0.11 308	0.12 348	0.15 254	0.11 148
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DDVS	0.62 497	0.40 301	1.40 216	2.21 692	0.35 515	0.87 598	1.00 658	0.69 326	0.50 280	0.53 403	0.56 428	0.90 592	0.37 376	1.22 477	0.47 435	0.15 500	0.14 462	0.14 471	0.12 348	0.19 365	0.22 446

ITSA-stereo	0.48 363	0.33 230	1.20 164	0.33 380	0.18 213	0.60 402	0.29 419	0.94 552	0.80 575	0.50 370	0.49 354	0.53 399	0.59 538	1.25 483	0.64 506	0.15 500	0.12 418	0.17 542	0.16 457	0.18 344	0.23 471

CAS++	0.31 167	0.33 230	1.43 224	0.25 145	0.17 164	0.31 40	0.20 148	0.78 413	0.41 182	0.30 229	0.30 193	0.21 125	0.16 67	0.33 154	0.18 68	0.15 500	0.12 418	0.13 433	0.10 241	0.15 254	0.11 148
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GMStereo_Zeroshot	0.41 266	0.36 266	1.54 251	0.41 520	0.19 252	0.52 288	0.19 121	0.59 265	0.52 296	0.57 454	0.59 445	0.63 456	0.29 310	0.58 343	0.33 333	0.15 500	0.09 283	0.16 521	0.09 201	0.24 447	0.12 195

fast-acv-ft	0.63 504	0.88 544	3.10 641	0.38 490	0.30 443	0.79 572	0.48 568	0.69 326	0.72 515	0.58 472	0.78 568	0.76 541	0.60 542	0.67 384	0.73 529	0.15 500	0.15 490	0.18 562	0.17 477	0.37 583	0.16 340

Wz-Net-LNSev	0.59 478	0.96 573	2.47 543	0.34 413	0.37 536	0.79 572	0.44 545	0.86 482	0.77 563	0.61 505	0.67 516	0.79 552	0.56 523	0.64 367	0.62 498	0.15 500	0.14 462	0.12 372	0.12 348	0.18 344	0.19 399

CRFU-Net	0.56 458	0.38 281	1.86 376	0.46 561	0.26 389	0.82 583	0.36 492	0.90 514	0.49 269	0.62 516	0.59 445	0.78 547	1.35 653	1.00 450	0.48 441	0.15 500	0.14 462	0.17 542	0.10 241	0.19 365	0.14 266

NINENet	0.50 394	0.33 230	1.69 279	0.55 607	0.25 371	0.91 606	0.23 270	0.98 584	0.71 505	0.53 403	0.55 416	0.66 477	0.30 322	1.22 477	0.32 319	0.15 500	0.13 443	0.16 521	0.11 308	0.16 291	0.13 238

PSMNet-ADL	0.51 411	0.38 281	1.65 268	0.35 429	0.21 286	0.67 500	0.26 351	0.74 364	0.55 338	0.42 298	0.52 382	0.70 511	0.45 459	1.91 595	0.57 484	0.15 500	0.13 443	0.11 308	0.13 382	0.15 254	0.20 418

HHNet	0.60 484	0.65 449	2.60 576	0.36 449	0.25 371	0.64 474	0.61 607	0.64 298	0.62 415	0.55 434	1.13 629	0.32 254	0.60 542	0.42 238	1.79 637	0.15 500	0.07 77	0.12 372	0.10 241	0.18 344	0.15 308

GEStereo_RVC	0.54 437	0.87 540	1.95 420	0.47 566	0.25 371	0.62 442	0.37 501	1.00 605	0.74 534	0.53 403	0.54 406	0.59 440	0.44 455	1.10 461	0.46 426	0.15 500	0.11 385	0.12 372	0.10 241	0.26 482	0.19 399

GES	0.44 304	0.28 169	1.88 383	0.30 297	0.18 213	0.61 422	0.30 427	0.88 502	0.46 238	0.47 333	0.52 382	0.39 299	0.42 436	0.58 343	0.67 512	0.15 500	0.11 385	0.12 372	0.10 241	0.15 254	0.17 362

HCRNet	0.46 340	0.49 366	1.65 268	0.38 490	0.29 426	0.58 371	0.22 231	0.75 374	0.62 415	0.47 333	0.49 354	0.48 383	0.36 362	1.12 467	0.37 367	0.15 500	0.10 332	0.15 502	0.13 382	0.17 315	0.17 362

EDNetEfficient	1.27 646	0.70 470	4.05 675	0.64 629	0.98 660	0.94 610	1.40 682	0.85 472	1.75 670	2.34 683	1.33 642	1.05 627	2.21 680	1.58 532	4.15 688	0.15 500	0.19 553	0.14 471	0.27 563	0.38 590	0.32 561

PSMNet-RSSM	0.53 431	0.82 522	1.78 327	0.31 325	0.25 371	0.58 371	0.28 395	0.84 463	0.60 380	0.50 370	0.61 468	0.67 487	0.43 447	1.68 545	0.42 404	0.15 500	0.10 332	0.14 471	0.16 457	0.15 254	0.13 238

SuperB	1.15 636	1.14 625	5.43 686	0.36 449	0.26 389	0.81 580	0.89 649	0.88 502	1.17 640	0.67 548	0.68 524	0.63 456	1.39 657	1.74 555	3.37 680	0.15 500	0.12 418	0.17 542	0.16 457	2.80 700	0.25 497

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 449	0.92 555	2.36 517	0.38 490	0.37 536	0.60 402	0.28 395	0.82 445	0.62 415	0.62 516	0.55 416	0.72 519	0.45 459	1.00 450	0.43 413	0.15 500	0.11 385	0.14 471	0.14 410	0.15 254	0.16 340
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UCFNet_RVC	0.48 363	0.82 522	1.85 368	0.30 297	0.27 402	0.64 474	0.26 351	0.74 364	0.55 338	0.48 351	0.53 394	0.63 456	0.41 418	0.88 437	0.38 374	0.15 500	0.10 332	0.17 542	0.17 477	0.18 344	0.15 308

DRN-Test	0.64 508	0.43 324	2.44 533	0.39 500	0.44 577	0.80 579	0.41 523	1.02 616	0.78 567	0.80 592	0.63 486	0.69 501	0.56 523	1.79 566	0.69 517	0.15 500	0.12 418	0.17 542	0.16 457	0.18 344	0.17 362

StereoDRNet	0.64 508	0.88 544	2.35 514	0.41 520	0.45 588	0.73 539	0.47 564	0.94 552	0.74 534	0.75 579	0.54 406	0.74 529	0.47 483	1.70 548	0.72 526	0.15 500	0.14 462	0.15 502	0.14 410	0.20 382	0.19 399

zh-sn7	0.89 607	1.73 676	3.09 640	0.39 500	0.30 443	0.82 583	0.63 615	0.96 571	0.87 595	0.79 590	1.12 627	0.84 571	0.87 611	2.42 643	1.63 628	0.16 521	0.17 528	0.16 521	0.16 457	0.34 555	0.29 530

zh-mn7	0.80 585	1.54 663	3.00 633	0.35 429	0.27 402	0.72 532	0.41 523	0.93 543	1.11 636	1.00 626	1.28 636	0.75 535	0.57 529	1.87 583	1.18 597	0.16 521	0.13 443	0.14 471	0.14 410	0.26 482	0.21 431

ssnet_v2	0.55 449	0.60 416	1.86 376	0.32 354	0.22 315	0.72 532	0.44 545	0.94 552	0.74 534	0.63 525	0.54 406	0.81 559	0.47 483	0.77 417	0.70 519	0.16 521	0.14 462	0.14 471	0.14 410	0.30 517	0.30 543

Wz-Net-SNSev	0.76 573	1.32 652	3.11 643	0.40 512	0.31 464	0.71 526	0.60 603	0.98 584	0.87 595	0.67 548	0.83 577	0.96 607	0.60 542	1.67 544	0.97 559	0.16 521	0.15 490	0.16 521	0.17 477	0.36 575	0.24 485

Wz-Net-MNSev	0.65 516	0.97 581	2.19 482	0.36 449	0.33 489	0.90 604	0.60 603	0.92 535	0.81 582	0.75 579	0.72 552	0.73 523	0.65 563	1.39 494	0.71 522	0.16 521	0.13 443	0.14 471	0.14 410	0.24 447	0.18 382

CSP-Net	0.50 394	0.39 293	1.25 173	0.29 276	0.23 335	0.77 563	0.35 485	0.86 482	0.57 354	0.59 486	0.59 445	0.65 470	0.40 407	1.77 561	0.44 419	0.16 521	0.11 385	0.10 233	0.10 241	0.20 382	0.14 266

ICVP	0.46 340	0.29 182	2.41 525	0.33 380	0.22 315	0.59 390	0.55 588	0.75 374	0.50 280	0.44 311	0.60 461	0.49 385	0.35 356	0.53 326	0.37 367	0.16 521	0.16 508	0.14 471	0.11 308	0.15 254	0.15 308
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
psm_up	0.57 465	0.61 421	1.83 363	0.35 429	0.30 443	0.64 474	0.37 501	0.90 514	0.68 476	0.59 486	0.55 416	0.68 494	0.54 514	1.91 595	0.46 426	0.16 521	0.15 490	0.16 521	0.15 435	0.23 430	0.13 238

GwcNet	0.69 538	0.71 472	3.12 644	0.36 449	0.45 588	0.81 580	0.44 545	0.86 482	0.84 589	0.60 496	0.74 557	0.82 564	0.49 499	1.65 541	0.66 509	0.16 521	0.15 490	0.15 502	0.15 435	0.31 525	0.24 485

DSFCA	0.54 437	0.35 256	1.41 218	0.28 242	0.28 417	0.79 572	0.88 648	0.76 386	0.70 495	0.72 570	0.66 513	0.67 487	0.57 529	1.17 473	0.63 500	0.16 521	0.14 462	0.13 433	0.14 410	0.16 291	0.13 238

DMCA-RVC	0.62 497	0.96 573	2.63 578	0.36 449	0.90 656	0.56 336	0.31 440	0.69 326	0.57 354	0.68 554	0.52 382	0.59 440	0.56 523	1.23 479	0.53 464	0.16 521	0.38 639	0.20 578	0.15 435	0.20 382	0.15 308

STTStereo	0.51 411	0.69 465	2.14 472	0.36 449	0.30 443	0.61 422	0.32 463	0.77 398	0.60 380	0.60 496	0.54 406	0.67 487	0.43 447	0.86 433	0.42 404	0.16 521	0.15 490	0.17 542	0.20 523	0.16 291	0.15 308

NaN_ROB	1.14 634	0.94 563	2.96 627	0.53 595	0.56 619	1.13 638	0.99 655	0.98 584	1.00 620	1.09 634	0.87 588	0.77 543	1.06 634	5.90 699	2.72 666	0.16 521	0.23 587	0.16 521	0.24 544	0.22 415	0.36 585

MDST_ROB	1.17 639	0.42 319	3.87 669	0.54 600	0.44 577	4.11 697	0.58 599	1.31 654	0.84 589	2.12 674	1.12 627	0.98 611	0.71 579	4.24 694	0.99 567	0.16 521	0.14 462	0.19 569	0.17 477	0.18 344	0.35 577

ETE_ROB	0.60 484	0.71 472	1.55 253	0.37 473	0.25 371	0.69 518	0.51 573	1.47 662	0.70 495	0.80 592	0.69 533	0.85 575	0.49 499	1.36 491	0.58 489	0.16 521	0.13 443	0.19 569	0.16 457	0.21 398	0.23 471

MSAF-DinoV2	3.10 691	1.86 684	10.68 704	3.61 703	0.30 443	3.34 691	0.82 645	2.81 693	1.79 672	0.80 592	0.87 588	1.56 662	1.10 637	26.49 732	1.96 641	0.17 536	0.13 443	0.19 569	1.63 699	0.92 666	0.99 676

test_sample7	0.47 356	0.33 230	1.49 241	0.34 413	0.20 272	0.51 268	0.30 427	0.93 543	0.66 465	0.57 454	0.51 367	0.55 410	0.45 459	1.11 464	0.38 374	0.17 536	0.14 462	0.16 521	0.15 435	0.19 365	0.18 382

CASS	0.39 251	0.30 199	1.61 264	0.32 354	0.17 164	0.53 297	0.24 305	0.70 335	0.49 269	0.59 486	0.54 406	0.40 308	0.40 407	0.41 229	0.30 294	0.17 536	0.10 332	0.14 471	0.11 308	0.18 344	0.17 362
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
dd	0.42 285	0.96 573	1.77 323	0.31 325	0.17 164	0.57 354	0.26 351	0.49 177	0.68 476	0.41 293	0.40 282	0.34 271	0.27 268	0.45 267	0.40 393	0.17 536	0.10 332	0.13 433	0.12 348	0.21 398	0.12 195

pcwnet_v2	0.64 508	0.49 366	4.41 679	0.32 354	0.27 402	0.60 402	0.25 328	0.97 580	0.88 599	0.59 486	0.70 543	0.63 456	0.55 519	0.66 383	0.37 367	0.17 536	0.15 490	0.15 502	0.14 410	0.21 398	0.23 471

APVNet	0.70 542	0.67 458	2.71 590	0.38 490	0.36 524	0.85 592	0.43 534	0.91 526	0.68 476	0.55 434	0.69 533	0.75 535	0.55 519	2.31 630	0.78 537	0.17 536	0.17 528	0.24 603	0.19 510	0.33 543	0.23 471

FADNet-RVC	0.61 492	1.26 645	2.12 465	0.33 380	0.26 389	0.59 390	0.29 419	0.86 482	0.62 415	0.45 322	0.50 362	0.62 454	0.46 474	1.73 553	0.55 472	0.17 536	0.20 564	0.17 542	0.18 490	0.59 643	0.28 523

ADCL	0.99 619	0.79 511	2.43 531	0.39 500	0.32 474	1.50 653	1.90 690	0.92 535	0.97 616	1.26 653	1.27 635	1.00 616	1.42 659	1.14 470	3.31 678	0.17 536	0.14 462	0.22 589	0.21 529	0.30 517	0.22 446

PA-Net	0.84 599	1.00 593	3.49 663	0.63 628	0.40 558	0.70 524	0.52 576	0.86 482	0.84 589	0.52 392	0.59 445	0.70 511	0.54 514	2.35 633	2.23 655	0.17 536	0.27 614	0.19 569	0.28 567	0.22 415	0.36 585
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.75 569	0.84 529	2.01 438	0.40 512	0.25 371	0.74 545	0.66 618	0.87 493	0.73 530	0.71 567	1.07 624	0.84 571	0.59 538	2.71 668	1.15 592	0.17 536	0.16 508	0.44 647	0.16 457	0.31 525	0.20 418

AdaStereo	0.44 304	0.38 281	1.79 347	0.34 413	0.20 272	0.57 354	0.28 395	0.92 535	0.69 485	0.52 392	0.55 416	0.61 450	0.33 345	0.48 295	0.39 385	0.17 536	0.08 192	0.17 542	0.11 308	0.18 344	0.12 195
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.
PSMNet_ROB	0.66 521	1.01 597	2.33 509	0.38 490	0.31 464	0.72 532	0.55 588	0.86 482	0.69 485	0.54 416	0.60 461	0.75 535	0.47 483	2.00 606	0.82 544	0.17 536	0.13 443	0.19 569	0.19 510	0.24 447	0.27 515

TCMNet	0.66 521	0.85 534	2.55 570	0.50 580	0.52 610	0.72 532	0.39 514	0.87 493	0.72 515	0.58 472	0.68 524	0.63 456	0.46 474	1.70 548	0.63 500	0.18 548	0.18 540	0.23 596	0.18 490	0.38 590	0.27 515

rvit_0105_6	0.31 167	0.29 182	1.00 127	0.31 325	0.18 213	0.35 68	0.25 328	0.51 196	0.61 397	0.25 174	0.28 170	0.32 254	0.25 227	0.39 217	0.25 222	0.18 548	0.16 508	0.15 502	0.13 382	0.14 230	0.13 238

rvit_0105_5	0.36 216	0.39 293	1.48 238	0.30 297	0.18 213	0.41 135	0.30 427	0.64 298	0.62 415	0.30 229	0.33 230	0.37 284	0.29 310	0.41 229	0.28 258	0.18 548	0.16 508	0.15 502	0.15 435	0.15 254	0.14 266

rvit_0105_4	0.35 206	0.35 256	1.45 229	0.31 325	0.18 213	0.37 89	0.28 395	0.59 265	0.62 415	0.27 208	0.31 210	0.35 275	0.27 268	0.43 242	0.25 222	0.18 548	0.16 508	0.15 502	0.13 382	0.15 254	0.12 195

rvit_0105_3	0.39 251	0.47 357	1.46 231	0.33 380	0.19 252	0.45 180	0.35 485	0.69 326	0.65 450	0.37 266	0.37 255	0.40 308	0.31 332	0.44 251	0.30 294	0.18 548	0.17 528	0.17 542	0.18 490	0.15 254	0.15 308

SACVNet	0.60 484	0.74 488	1.90 395	0.37 473	0.28 417	0.64 474	0.37 501	0.86 482	0.61 397	0.65 542	0.62 473	0.69 501	0.44 455	2.08 615	0.42 404	0.18 548	0.14 462	0.16 521	0.15 435	0.38 590	0.24 485

Anonymous3	0.42 285	0.35 256	2.09 456	0.33 380	0.24 350	0.72 532	0.31 440	0.74 364	0.55 338	0.35 256	0.40 282	0.33 265	0.29 310	0.44 251	0.28 258	0.18 548	0.18 540	0.13 433	0.13 382	0.17 315	0.17 362

aanetorigin	0.77 577	0.80 513	2.59 574	0.43 535	0.44 577	0.58 371	1.01 660	0.57 250	0.68 476	1.53 667	1.23 633	0.81 559	1.08 635	1.07 458	1.07 580	0.18 548	0.15 490	0.17 542	0.21 529	0.54 640	0.30 543

FAT-Stereo	0.70 542	0.54 394	2.88 615	0.36 449	0.29 426	0.62 442	0.54 584	0.97 580	0.87 595	0.76 582	0.92 596	0.94 604	0.80 599	1.84 580	0.57 484	0.18 548	0.19 553	0.17 542	0.16 457	0.22 415	0.25 497

S-Stereo	0.80 585	0.69 465	3.89 670	0.39 500	0.37 536	0.69 518	0.70 630	0.94 552	0.98 619	0.62 516	0.91 594	0.83 566	0.60 542	2.37 634	0.66 509	0.18 548	0.21 573	0.17 542	0.18 490	0.30 517	0.35 577

RTSC	0.72 554	1.00 593	2.22 488	0.40 512	0.29 426	0.82 583	0.31 440	0.96 571	1.10 634	0.92 618	0.81 572	0.78 547	0.58 535	1.23 479	1.55 625	0.18 548	0.17 528	0.14 471	0.17 477	0.43 616	0.30 543

DANet	0.80 585	0.65 449	2.21 484	1.19 669	0.48 601	0.74 545	1.25 673	0.89 508	1.53 661	0.89 613	0.71 547	0.96 607	0.56 523	1.83 575	0.96 558	0.18 548	0.16 508	0.19 569	0.16 457	0.26 482	0.29 530
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
SANet	1.20 640	1.21 638	3.33 660	0.38 490	0.27 402	1.73 665	0.85 646	1.10 636	2.49 688	1.16 639	1.83 658	1.72 664	1.50 663	2.37 634	2.84 669	0.18 548	0.16 508	0.16 521	0.15 435	0.32 534	0.32 561

PWC_ROB	0.70 542	0.94 563	1.88 383	0.39 500	0.39 548	0.62 442	0.30 427	0.98 584	0.94 612	0.91 617	1.29 638	0.77 543	0.62 556	1.62 539	1.03 576	0.18 548	0.11 385	0.18 562	0.13 382	0.51 635	0.22 446

CBMV	0.71 551	0.76 492	2.64 580	0.33 380	0.20 272	0.78 568	0.79 640	0.98 584	0.78 567	0.85 610	0.71 547	0.86 582	1.10 637	1.46 507	0.62 498	0.18 548	0.20 564	0.21 586	0.19 510	0.25 461	0.33 570
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.62 497	0.72 476	1.93 407	0.41 520	0.41 567	0.87 598	0.43 534	0.87 493	0.71 505	0.74 577	0.81 572	0.83 566	0.46 474	0.86 433	0.93 553	0.19 563	0.22 579	0.20 578	0.17 477	0.41 608	0.21 431

YMNet_1	0.62 497	0.72 476	1.93 407	0.41 520	0.41 567	0.87 598	0.43 534	0.87 493	0.71 505	0.74 577	0.81 572	0.83 566	0.46 474	0.86 433	0.93 553	0.19 563	0.22 579	0.20 578	0.17 477	0.41 608	0.21 431

WZ-Net	0.92 611	1.31 649	3.76 667	0.41 520	0.36 524	0.86 594	0.71 631	1.00 605	1.06 629	0.82 603	0.92 596	1.06 629	1.05 632	2.16 622	1.61 627	0.19 563	0.13 443	0.15 502	0.16 457	0.32 534	0.28 523

FTStereo	0.76 573	0.18 7	2.35 514	0.71 635	0.21 286	0.73 539	1.79 689	0.57 250	0.53 314	1.07 632	1.63 654	1.29 649	2.13 678	0.75 409	0.29 274	0.19 563	0.08 192	0.12 372	0.11 308	0.11 142	0.40 607

LMCR-Stereo	0.52 425	0.71 472	2.39 521	0.40 512	0.21 286	0.74 545	0.31 440	1.02 616	0.64 435	0.61 505	0.63 486	0.39 299	0.51 504	0.62 362	0.42 404	0.19 563	0.09 283	0.12 372	0.09 201	0.23 430	0.12 195

psmorigin	1.36 652	0.60 416	13.80 713	0.37 473	0.29 426	0.62 442	0.33 472	0.77 398	0.61 397	0.96 624	0.88 591	1.17 644	0.73 585	4.00 691	0.86 549	0.19 563	0.22 579	0.17 542	0.18 490	0.24 447	0.29 530

stereogan	0.69 538	0.51 377	2.44 533	0.39 500	0.39 548	1.01 620	0.41 523	0.94 552	0.92 610	0.73 574	0.85 584	1.15 641	0.69 575	1.57 528	0.53 464	0.19 563	0.18 540	0.20 578	0.16 457	0.36 575	0.24 485

CVANet_RVC	0.65 516	0.80 513	2.13 467	0.36 449	0.26 389	0.62 442	0.42 527	0.84 463	0.72 515	0.69 556	0.68 524	0.68 494	0.52 509	2.64 661	0.42 404	0.19 563	0.12 418	0.22 589	0.17 477	0.37 583	0.15 308

NVstereo2D	0.58 470	0.40 301	2.03 446	0.35 429	0.35 515	0.69 518	0.39 514	0.91 526	0.80 575	0.47 333	0.53 394	0.67 487	0.46 474	1.99 605	0.48 441	0.19 563	0.11 385	0.17 542	0.13 382	0.25 461	0.25 497

DeepPruner_ROB	0.50 394	0.70 470	1.94 417	0.29 276	0.26 389	0.63 460	0.31 440	0.80 433	0.48 262	0.61 505	0.55 416	0.66 477	0.38 385	0.98 446	0.40 393	0.19 563	0.14 462	0.14 471	0.14 410	0.23 430	0.17 362

AANet	0.82 596	0.91 553	2.89 619	0.34 413	0.29 426	0.63 460	0.38 508	0.81 437	1.31 650	1.33 656	1.39 645	1.26 648	1.14 641	1.32 486	0.97 559	0.20 573	0.17 528	0.18 562	0.19 510	0.33 543	0.31 552

MultiAttention	2.38 679	0.50 374	1.93 407	1.80 685	2.56 696	10.86 706	2.30 695	1.22 646	0.80 575	0.62 516	1.16 630	1.13 638	0.56 523	16.09 717	1.18 597	0.20 573	0.09 283	0.43 646	1.62 698	0.94 667	1.58 693

rvit_105_1	0.44 304	0.54 394	1.46 231	0.36 449	0.24 350	0.51 268	0.45 553	0.75 374	0.74 534	0.45 322	0.44 306	0.44 343	0.36 362	0.62 362	0.38 374	0.20 573	0.18 540	0.18 562	0.22 539	0.18 344	0.18 382

rvit_stereo_0075_2	0.40 259	0.40 301	1.88 383	0.33 380	0.32 474	0.41 135	0.22 231	0.58 256	0.53 314	0.38 276	0.51 367	0.40 308	0.27 268	0.44 251	0.29 274	0.20 573	0.15 490	0.22 589	0.15 435	0.18 344	0.23 471

Wz-Net-TNSev	0.91 609	1.73 676	3.08 638	0.36 449	0.31 464	1.00 619	0.71 631	1.06 629	0.97 616	0.71 567	0.72 552	1.09 633	0.87 611	2.42 643	1.59 626	0.20 573	0.20 564	0.16 521	0.20 523	0.44 624	0.35 577

Syn2CoEx	0.70 542	1.07 614	2.74 599	0.43 535	0.30 443	0.64 474	0.42 527	0.99 596	0.78 567	0.62 516	0.78 568	0.74 529	0.72 582	1.92 599	0.61 496	0.20 573	0.17 528	0.19 569	0.15 435	0.29 506	0.22 446

TDLM	0.67 526	0.92 555	1.76 314	0.37 473	0.24 350	0.66 494	0.56 593	0.82 445	0.74 534	1.16 639	0.62 473	0.61 450	0.48 492	2.70 666	0.50 451	0.20 573	0.11 385	0.35 632	0.14 410	0.32 534	0.16 340

NCCL2	0.65 516	0.94 563	1.96 429	0.43 535	0.30 443	0.71 526	0.68 624	0.84 463	0.65 450	0.70 562	0.60 461	0.86 582	0.54 514	1.56 524	0.57 484	0.20 573	0.16 508	0.67 662	0.25 550	0.22 415	0.24 485

GASNet	0.73 563	1.47 660	3.04 635	0.47 566	0.33 489	0.57 354	0.34 477	0.91 526	0.75 548	0.58 472	0.58 442	0.74 529	0.55 519	2.03 607	0.65 508	0.21 581	0.15 490	0.19 569	0.17 477	0.51 635	0.28 523

edge stereo	0.81 593	0.73 483	3.30 657	0.37 473	1.21 676	0.62 442	0.39 514	0.93 543	0.79 572	0.80 592	0.88 591	1.14 640	0.71 579	2.18 623	0.71 522	0.21 581	0.20 564	0.26 611	0.18 490	0.38 590	0.26 507

SHD	0.72 554	0.77 501	2.36 517	0.45 556	0.40 558	0.71 526	0.32 463	1.02 616	1.25 645	1.07 632	0.84 580	0.90 592	0.73 585	1.09 460	0.98 562	0.21 581	0.18 540	0.20 578	0.21 529	0.32 534	0.31 552

RTS	1.21 641	1.31 649	6.39 692	0.52 589	0.51 608	1.61 657	0.79 640	1.03 623	1.37 654	1.13 636	1.30 639	1.10 635	0.85 607	2.65 662	2.08 648	0.21 581	0.24 591	0.18 562	0.18 490	0.43 616	0.32 561

RTSA	1.21 641	1.31 649	6.39 692	0.52 589	0.51 608	1.61 657	0.79 640	1.03 623	1.37 654	1.13 636	1.30 639	1.10 635	0.85 607	2.65 662	2.08 648	0.21 581	0.24 591	0.18 562	0.18 490	0.43 616	0.32 561

ADCMid	0.96 618	1.32 652	2.74 599	0.38 490	0.35 515	0.99 616	0.58 599	0.94 552	0.86 592	1.23 649	1.01 613	1.01 618	1.00 627	1.05 456	3.97 685	0.21 581	0.19 553	0.42 643	0.32 598	0.40 605	0.29 530

ADCS	1.05 628	1.36 657	2.98 631	0.42 531	0.36 524	0.96 612	0.81 644	1.06 629	1.12 637	1.25 650	0.97 607	1.08 631	0.90 617	1.25 483	4.86 694	0.21 581	0.21 573	0.22 589	0.23 542	0.36 575	0.38 595

AnyNet_C32	1.00 623	1.33 654	2.53 558	0.49 576	0.54 613	1.15 640	1.14 668	0.91 526	0.89 603	1.11 635	0.95 604	0.87 584	0.93 619	1.50 516	4.07 687	0.21 581	0.20 564	0.25 608	0.24 544	0.38 590	0.33 570

ADCPNet	0.99 619	0.99 591	3.93 673	0.37 473	0.68 641	1.36 647	0.62 612	0.87 493	0.76 558	0.78 588	0.81 572	1.08 631	1.18 643	1.14 470	2.49 663	0.21 581	0.69 676	0.21 586	0.95 685	0.29 506	0.37 592

LSM	3.31 693	1.11 619	5.29 685	9.40 709	30.65 729	0.84 588	1.12 667	0.91 526	1.22 643	1.36 657	2.19 667	0.93 600	0.83 603	1.66 542	0.90 550	0.21 581	0.31 623	0.24 603	0.28 567	0.39 600	6.33 709

XPNet_ROB	0.61 492	0.72 476	1.66 273	0.37 473	0.27 402	0.67 500	0.47 564	0.89 508	0.71 505	0.78 588	0.70 543	0.81 559	0.53 511	1.70 548	0.76 533	0.21 581	0.16 508	0.16 521	0.15 435	0.20 382	0.21 431

LALA_ROB	0.60 484	0.76 492	1.69 279	0.36 449	0.29 426	0.79 572	0.55 588	0.94 552	0.77 563	0.81 598	0.67 516	0.94 604	0.49 499	0.99 447	0.73 529	0.21 581	0.15 490	0.20 578	0.18 490	0.23 430	0.21 431

SGM-Forest	1.04 627	0.42 319	3.59 666	0.41 520	0.32 474	1.05 625	1.32 676	0.94 552	0.83 586	1.16 639	2.23 670	1.03 622	1.39 657	2.49 652	2.35 659	0.21 581	0.21 573	0.20 578	0.19 510	0.23 430	0.32 561
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Selective-IGEV-i16pc	0.75 569	0.29 182	5.48 687	0.32 354	0.19 252	1.18 643	0.62 612	0.86 482	0.74 534	0.37 266	0.51 367	0.53 399	0.29 310	2.10 619	0.35 354	0.22 594	0.23 587	0.12 372	0.16 457	0.22 415	0.19 399

AF-Net	0.69 538	0.92 555	2.21 484	0.41 520	0.40 558	0.68 512	0.40 517	1.02 616	0.86 592	0.69 556	1.03 618	1.04 625	0.84 606	1.19 474	0.78 537	0.22 594	0.14 462	0.25 608	0.17 477	0.30 517	0.18 382

CBMV_ROB	0.76 573	0.42 319	2.68 585	0.33 380	0.22 315	0.74 545	0.47 564	0.96 571	0.76 558	1.04 631	0.96 605	0.88 588	0.93 619	2.06 611	1.19 599	0.22 594	0.24 591	0.27 612	0.25 550	0.25 461	0.28 523

MeshStereo	1.21 641	1.15 629	3.01 634	0.34 413	0.28 417	1.10 635	0.69 627	1.35 656	1.01 622	2.71 689	2.41 673	2.96 680	1.45 660	2.80 672	1.40 618	0.22 594	0.22 579	0.22 589	0.19 510	0.50 633	0.26 507
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
Selective-IGEV-i16pb	0.86 601	0.33 230	6.08 690	0.32 354	0.21 286	1.08 633	0.68 624	1.06 629	0.92 610	0.43 304	0.76 563	0.66 477	0.46 474	2.31 630	0.50 451	0.23 598	0.25 604	0.14 471	0.19 510	0.26 482	0.24 485

ISRNet	0.47 356	0.44 335	1.55 253	0.37 473	0.31 464	0.49 243	0.19 121	0.75 374	0.66 465	0.63 525	0.71 547	0.67 487	0.39 399	0.58 343	0.44 419	0.23 598	0.16 508	0.21 586	0.20 523	0.21 398	0.25 497

HBP-ISP	0.76 573	1.30 648	3.19 651	0.35 429	0.26 389	0.85 592	0.54 584	1.03 623	0.72 515	0.80 592	0.69 533	0.68 494	0.83 603	2.04 609	0.44 419	0.23 598	0.24 591	0.29 622	0.25 550	0.28 499	0.24 485

FINET	0.65 516	0.95 570	3.06 637	0.35 429	0.40 558	0.58 371	0.48 568	0.92 535	1.10 634	0.57 454	0.68 524	0.47 372	0.44 455	1.15 472	0.60 493	0.23 598	0.21 573	0.17 542	0.15 435	0.26 482	0.25 497

hitnet-ft	0.67 526	0.80 513	1.90 395	0.28 242	0.22 315	0.69 518	0.36 492	0.85 472	0.65 450	0.56 443	0.84 580	1.03 622	0.95 625	2.32 632	0.55 472	0.23 598	0.14 462	0.41 642	0.13 382	0.24 447	0.17 362

RGC	0.71 551	0.97 581	2.18 480	0.44 542	0.44 577	0.73 539	0.40 517	0.94 552	0.71 505	0.71 567	1.04 621	1.01 618	0.71 579	1.74 555	0.70 519	0.23 598	0.18 540	0.28 615	0.26 558	0.29 506	0.27 515

Nwc_Net	0.68 533	0.83 527	2.53 558	0.41 520	0.39 548	0.77 563	0.38 508	1.01 613	0.70 495	0.60 496	0.99 610	0.98 611	0.68 573	1.41 498	0.63 500	0.23 598	0.15 490	0.23 596	0.25 550	0.23 430	0.18 382

DeepPrunerF	0.86 601	0.86 537	2.91 624	0.45 556	0.50 603	0.64 474	0.48 568	1.14 641	2.64 690	0.63 525	0.61 468	0.65 470	0.62 556	2.21 625	1.31 610	0.23 598	0.19 553	0.30 623	0.28 567	0.36 575	0.25 497

NOSS_ROB	0.64 508	0.65 449	1.62 266	0.46 561	0.25 371	0.67 500	0.30 427	0.93 543	0.77 563	0.59 486	0.57 436	0.77 543	0.38 385	2.78 670	0.44 419	0.23 598	0.24 591	0.28 615	0.26 558	0.27 493	0.39 601

UDGNet	0.44 304	1.02 602	1.74 299	0.35 429	0.19 252	0.58 371	0.23 270	0.49 177	0.66 465	0.41 293	0.38 268	0.34 271	0.29 310	0.53 326	0.30 294	0.24 607	0.10 332	0.37 638	0.19 510	0.27 493	0.15 308

FADNet-RVC-Resample	0.67 526	1.16 634	3.16 647	0.37 473	0.29 426	0.62 442	0.38 508	0.86 482	0.63 427	0.51 383	0.50 362	0.57 430	0.45 459	1.57 528	0.49 446	0.24 607	0.32 628	0.23 596	0.19 510	0.27 493	0.62 643

SAMSARA	0.91 609	0.97 581	2.22 488	0.80 644	0.58 623	1.32 645	1.31 675	1.01 613	0.94 612	1.36 657	0.87 588	1.38 654	0.90 617	1.72 552	1.02 574	0.24 607	0.30 622	0.22 589	0.25 550	0.36 575	0.35 577

XQC	0.73 563	0.98 586	2.39 521	0.46 561	0.35 515	0.81 580	0.46 556	1.00 605	1.00 620	0.80 592	0.69 533	0.88 588	0.74 590	1.32 486	1.20 600	0.24 607	0.16 508	0.23 596	0.20 523	0.41 608	0.33 570

PS-NSSS	0.63 504	1.00 593	1.81 354	0.30 297	0.31 464	0.63 460	0.34 477	0.98 584	0.69 485	0.54 416	0.74 557	0.51 391	0.41 418	2.43 646	0.48 441	0.24 607	0.17 528	0.27 612	0.18 490	0.27 493	0.21 431

IGEV-RUCA	2.28 677	0.30 199	1.15 152	0.40 512	1.86 691	2.06 678	1.90 690	1.36 657	1.80 674	3.70 697	3.76 694	5.02 697	8.19 706	2.12 620	1.63 628	0.25 612	0.76 681	2.72 704	1.91 700	2.39 697	2.36 702

RP	0.67 526	0.82 522	1.94 417	0.43 535	0.44 577	0.65 488	0.45 553	0.89 508	0.82 583	0.66 544	0.92 596	0.99 614	0.76 593	1.55 523	0.66 509	0.25 612	0.18 540	0.23 596	0.20 523	0.31 525	0.22 446

G-Net	0.99 619	0.64 442	2.76 602	0.57 614	0.67 639	2.03 676	0.72 634	0.76 386	0.67 474	1.14 638	2.56 676	1.30 652	1.02 629	1.48 515	1.74 635	0.25 612	0.24 591	0.24 603	0.26 558	0.37 583	0.31 552

AnyNet_C01	1.14 634	1.49 661	4.23 678	0.54 600	0.53 611	1.51 654	1.37 679	1.04 627	1.07 630	1.17 645	1.33 642	1.15 641	1.08 635	1.61 538	2.74 667	0.25 612	0.22 579	0.28 615	0.24 544	0.48 628	0.40 607

PVD	0.90 608	0.85 534	2.15 473	0.53 595	0.50 603	0.99 616	0.56 593	1.15 644	1.64 665	1.41 663	1.41 648	1.11 637	1.13 640	1.35 490	1.31 610	0.26 616	0.28 617	0.28 615	0.26 558	0.37 583	0.49 625

DPSNet	0.86 601	0.60 416	2.34 511	0.58 616	0.36 524	1.07 631	0.75 636	1.30 653	1.05 626	0.70 562	0.68 524	0.94 604	1.29 646	2.08 615	1.82 638	0.26 616	0.23 587	0.16 521	0.17 477	0.48 628	0.40 607

FBW_ROB	0.83 597	0.77 501	1.77 323	0.44 542	0.30 443	0.87 598	0.46 556	1.10 636	0.91 606	0.81 598	0.75 560	1.01 618	0.61 551	3.66 689	1.23 604	0.26 616	0.23 587	0.36 634	0.25 550	0.27 493	0.62 643

CSAN	1.25 645	1.12 620	3.04 635	0.51 585	0.37 536	1.06 626	1.15 669	1.22 646	1.08 631	1.17 645	1.91 660	1.04 625	1.31 649	5.96 700	2.43 662	0.26 616	0.22 579	0.24 603	0.24 544	0.31 525	0.30 543

WCMA_ROB	1.12 631	0.83 527	2.66 583	0.58 616	0.34 502	1.17 642	0.71 631	0.93 543	0.94 612	1.74 670	2.63 679	3.09 682	1.71 671	1.70 548	1.84 639	0.26 616	0.21 573	0.20 578	0.21 529	0.28 499	0.43 614

dad	0.51 411	1.01 597	1.74 299	0.29 276	0.19 252	0.60 402	0.26 351	0.52 212	0.75 548	0.63 525	0.63 486	0.63 456	0.33 345	0.85 430	0.47 435	0.27 621	0.15 490	0.40 641	0.18 490	0.22 415	0.14 266

NCC-stereo	0.79 583	0.94 563	2.42 527	0.59 621	0.45 588	1.90 668	0.46 556	0.99 596	0.72 515	0.64 535	0.84 580	0.91 594	0.73 585	1.80 570	1.00 568	0.27 621	0.19 553	0.23 596	0.31 592	0.24 447	0.22 446

Abc-Net	0.79 583	0.94 563	2.42 527	0.59 621	0.45 588	1.90 668	0.46 556	0.99 596	0.72 515	0.64 535	0.84 580	0.91 594	0.73 585	1.80 570	1.00 568	0.27 621	0.19 553	0.23 596	0.31 592	0.24 447	0.22 446
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SGM-ForestM	2.98 689	1.70 674	3.52 665	0.67 633	0.47 599	5.18 700	3.36 702	3.30 699	2.86 693	4.44 698	3.79 695	9.80 707	5.50 701	6.29 701	6.52 701	0.27 621	0.36 633	0.24 603	0.27 563	0.38 590	0.58 639

FSD					0.29 426	0.35 68	0.33 472	0.44 113	0.46 238	0.32 245	0.32 220	0.37 284	0.32 340	0.35 175	0.32 319	0.28 625	0.27 614	0.31 624	0.30 583	0.31 525

PFNet	0.60 484	0.33 230	2.47 543	0.41 520	0.55 616	0.62 442	0.27 375	0.61 283	0.63 427	0.61 505	0.56 428	0.45 352	0.32 340	1.88 592	1.14 590	0.28 625	0.09 283	0.12 372	0.16 457	0.26 482	0.20 418

FC-DCNN v2	1.54 663	0.58 411	2.80 609	0.44 542	0.39 548	2.05 677	0.66 618	1.90 680	1.84 676	2.79 691	2.97 686	4.41 694	3.07 689	2.65 662	2.30 658	0.29 627	0.26 607	0.31 624	0.30 583	0.32 534	0.38 595

FC-DCNN	1.49 661	0.59 414	2.88 615	0.44 542	0.39 548	1.97 673	0.66 618	1.67 671	1.70 668	2.72 690	2.89 683	4.22 690	2.97 688	2.55 657	2.19 653	0.29 627	0.26 607	0.31 624	0.30 583	0.32 534	0.39 601

MSMD_ROB	1.34 650	0.96 573	2.38 519	0.39 500	0.32 474	1.96 671	0.62 612	0.91 526	1.43 656	2.94 693	2.60 677	4.77 696	1.95 676	2.43 646	1.33 612	0.29 627	0.26 607	0.32 628	0.32 598	0.30 517	0.30 543

SDNR	1.22 644	0.80 513	2.71 590	0.33 380	1.48 684	1.98 675	0.23 270	1.93 681	2.44 686	0.89 613	2.52 674	1.36 653	0.51 504	3.65 688	1.93 640	0.30 630	0.31 623	0.22 589	0.16 457	0.33 543	0.36 585

FCDSN-DC	1.29 647	0.54 394	2.50 552	0.47 566	0.41 567	1.12 636	0.60 603	1.10 636	1.27 647	2.23 680	2.87 682	3.67 687	3.12 691	2.39 640	1.69 632	0.30 630	0.26 607	0.31 624	0.30 583	0.35 568	0.38 595
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PWCDC_ROB	0.72 554	1.06 610	2.09 456	0.47 566	0.36 524	0.78 568	0.26 351	0.98 584	1.34 652	0.61 505	2.07 662	0.64 465	0.61 551	0.83 426	0.71 522	0.31 632	0.14 462	0.15 502	0.12 348	0.60 646	0.21 431

Anonymous_2	0.74 566	0.32 221	1.65 268	0.33 380	0.30 443	0.67 500	0.32 463	0.69 326	0.46 238	0.48 351	0.41 287	0.84 571	0.58 535	0.51 316	0.40 393	0.32 633	0.38 639	1.43 691	3.69 709	0.80 661	0.27 515

ccnet	0.71 551	0.41 311	1.59 258	0.40 512	0.45 588	1.06 626	0.55 588	0.98 584	0.71 505	0.88 611	0.97 607	0.82 564	0.88 615	1.68 545	0.94 555	0.32 633	0.26 607	0.32 628	0.27 563	0.34 555	0.30 543

GANetREF_RVC	0.75 569	1.15 629	2.46 537	0.47 566	0.26 389	0.83 586	0.61 607	0.97 580	0.89 603	0.62 516	0.61 468	0.72 519	0.59 538	2.42 643	0.55 472	0.32 633	0.25 604	0.36 634	0.24 544	0.39 600	0.31 552
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
PASM	0.72 554	0.68 461	1.91 401	0.47 566	0.44 577	0.60 402	0.51 573	0.76 386	0.80 575	0.77 586	0.67 516	0.87 584	0.61 551	2.40 641	0.67 512	0.32 633	0.35 631	0.36 634	0.41 632	0.45 625	0.39 601

PSMNet-RUCA	0.58 470	0.82 522	1.89 390	0.59 621	0.56 619	0.64 474	0.36 492	0.84 463	0.69 485	0.51 383	0.68 524	0.53 399	0.43 447	0.56 338	0.43 413	0.34 637	0.18 540	0.44 647	0.29 573	0.48 628	0.30 543

ELAS_RVC	1.37 654	0.78 509	3.21 653	0.55 607	0.50 603	1.49 652	2.48 698	1.48 663	1.71 669	2.13 677	2.09 663	2.07 669	2.56 684	1.90 594	2.02 645	0.35 638	0.36 633	0.37 638	0.34 606	0.49 631	0.47 621
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.39 655	0.79 511	2.86 613	0.53 595	0.50 603	2.81 688	2.20 694	1.61 670	1.50 660	2.28 682	2.35 671	1.82 665	2.13 678	1.73 553	2.22 654	0.35 638	0.37 635	0.35 632	0.35 610	0.49 631	0.47 621
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AANet_RVC	0.68 533	1.00 593	2.09 456	0.33 380	0.25 371	0.58 371	0.32 463	0.81 437	0.80 575	0.61 505	0.94 602	0.80 556	0.41 418	2.46 649	1.02 574	0.36 640	0.14 462	0.10 233	0.09 201	0.23 430	0.22 446

PDISCO_ROB	0.75 569	1.06 610	2.11 461	0.64 629	0.59 625	1.13 638	0.43 534	1.14 641	1.05 626	0.64 535	0.71 547	0.96 607	0.61 551	1.21 475	0.76 533	0.37 641	0.18 540	0.27 612	0.24 544	0.56 642	0.32 561

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 625	1.67 670	2.32 506	0.47 566	0.39 548	1.47 650	0.95 652	0.95 566	0.91 606	0.84 606	0.94 602	1.05 627	0.60 542	2.95 676	0.72 526	0.41 642	0.72 680	0.32 628	0.55 655	0.74 655	1.22 684

PMTNet	0.31 167	0.35 256	1.30 186	0.20 9	0.14 73	0.57 354	0.25 328	0.46 136	0.42 195	0.27 208	0.32 220	0.27 209	0.24 212	0.39 217	0.23 182	0.43 643	0.07 77	0.08 65	0.05 1	0.18 344	0.07 12

coex-ft	5.95 701	1.67 670	60.57 735	0.34 413	0.30 443	0.77 563	0.69 627	0.74 364	4.41 697	19.22 721	2.15 666	1.62 663	7.97 705	1.81 573	8.96 706	0.44 644	2.08 702	0.18 562	0.19 510	0.38 590	4.62 707

Consistency-Raft	0.88 605	0.93 561	3.23 655	0.99 659	0.64 637	0.77 563	0.55 588	0.98 584	0.97 616	0.61 505	1.03 618	0.65 470	1.05 632	0.79 422	1.38 615	0.44 644	0.46 653	0.51 653	0.58 664	0.65 648	0.47 621

UDG	0.77 577	1.23 640	2.15 473	0.67 633	0.59 625	0.78 568	0.38 508	0.90 514	0.70 495	0.61 505	0.69 533	1.01 618	0.67 570	1.02 452	0.73 529	0.45 646	0.34 629	0.87 668	0.51 650	0.67 650	0.46 619

MADNet+	1.36 652	1.93 689	5.95 688	0.81 647	0.59 625	1.57 656	1.09 664	1.39 660	1.22 643	0.84 606	1.01 613	1.25 647	1.12 639	3.19 681	2.36 660	0.45 646	0.47 656	0.38 640	0.34 606	0.59 643	0.57 637

FADNet	0.64 508	1.22 639	2.06 448	0.32 354	0.30 443	0.66 494	0.29 419	0.88 502	0.72 515	0.44 311	0.48 337	0.66 477	0.57 529	1.84 580	0.45 425	0.46 648	0.20 564	0.17 542	0.19 510	0.59 643	0.24 485

NVStereoNet_ROB	1.16 638	0.95 570	2.54 564	0.58 616	0.55 616	0.78 568	0.63 615	1.00 605	1.08 631	1.03 629	4.07 697	1.48 658	1.22 644	2.88 675	1.27 608	0.50 649	0.46 653	0.54 654	0.62 668	0.50 633	0.63 645
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
JetBlue	1.78 667	1.63 666	3.92 671	0.73 636	1.21 676	4.38 698	3.35 701	1.59 668	1.20 642	1.26 653	1.52 651	2.37 674	1.88 675	3.23 682	3.00 670	0.53 650	0.47 656	0.48 650	0.49 646	1.29 682	0.97 670

SGM_RVC	1.89 670	0.92 555	2.50 552	0.96 658	0.93 659	1.63 659	1.37 679	1.52 666	12.43 708	1.85 671	1.69 655	2.40 676	1.74 672	2.81 673	1.71 633	0.53 650	0.47 656	0.42 643	0.47 641	0.74 655	0.74 652
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DDUNet	0.77 577	1.12 620	1.88 383	0.76 640	0.69 642	0.84 588	0.43 534	0.85 472	0.65 450	0.67 548	0.75 560	0.91 594	0.52 509	1.03 454	0.57 484	0.54 652	0.37 635	0.95 674	0.52 653	0.71 654	0.57 637

DispFullNet	1.67 666	2.10 692	5.22 683	1.53 678	8.90 703	0.86 594	0.31 440	0.96 571	0.96 615	1.37 660	1.01 613	1.13 638	1.98 677	1.51 518	0.91 551	0.54 652	0.31 623	1.18 681	0.63 670	1.13 674	0.80 659

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 223	1.34 655	1.24 172	0.23 93	0.12 21	0.33 52	0.20 148	0.40 74	0.33 64	0.25 174	0.21 75	0.16 51	0.14 28	0.27 72	0.63 500	0.55 654	0.06 24	0.11 308	0.13 382	0.25 461	0.49 625

MANE	2.90 688	1.14 625	2.96 627	1.03 660	1.01 665	5.01 699	2.45 697	5.36 703	6.88 704	3.58 696	4.76 701	5.99 700	4.99 698	4.23 693	4.61 693	0.56 655	0.67 670	0.44 647	0.78 677	0.51 635	1.03 679

DualNet (step1)	0.59 478	0.62 427	1.93 407	0.27 211	0.22 315	0.68 512	0.31 440	0.93 543	0.66 465	0.57 454	0.51 367	0.55 410	0.45 459	1.11 464	0.38 374	0.61 656	0.14 462	0.87 668	0.56 658	0.25 461	0.23 471

test_sample9	0.94 614	0.62 427	1.93 407	0.27 211	0.22 315	0.68 512	0.31 440	0.93 543	0.66 465	0.57 454	0.51 367	0.55 410	0.45 459	1.91 595	2.55 664	0.61 656	4.16 708	0.87 668	0.56 658	0.25 461	0.23 471

test_sample8	1.12 631	0.62 427	1.93 407	0.27 211	0.22 315	0.68 512	0.31 440	0.95 566	0.61 397	1.18 647	0.56 428	2.53 677	1.31 649	1.91 595	2.55 664	0.61 656	4.16 708	0.87 668	0.56 658	0.25 461	0.23 471

anonymity	0.80 585	0.66 456	1.29 183	0.59 621	0.75 646	0.67 500	0.52 576	0.95 566	0.71 505	0.94 621	0.70 543	0.67 487	0.87 611	0.71 402	1.35 613	0.64 659	0.62 667	0.58 656	1.44 695	0.60 646	0.65 646

SPS-STEREO	1.07 629	1.13 623	2.88 615	0.65 631	0.69 642	0.99 616	0.68 624	1.05 628	0.87 595	1.36 657	1.23 633	1.46 657	0.94 622	1.87 583	1.72 634	0.66 660	0.61 666	0.58 656	0.57 661	0.65 648	0.77 657
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFMNet_re	0.92 611	1.28 646	2.53 558	0.82 648	0.76 649	0.90 604	0.75 636	0.98 584	1.04 625	1.03 629	1.05 622	0.84 571	0.94 622	0.83 426	0.72 526	0.68 661	0.60 665	0.63 660	0.60 667	0.77 659	0.74 652

WAO-7	1.48 660	1.63 666	2.49 548	0.93 654	0.75 646	1.72 664	1.10 665	1.84 679	1.96 679	1.43 664	2.54 675	1.97 667	1.61 667	3.06 678	2.08 648	0.69 662	0.66 669	0.94 673	0.74 675	0.80 661	0.69 649

SGM+DAISY	1.83 669	1.43 658	3.81 668	0.87 649	1.01 665	2.38 685	2.53 699	1.36 657	1.75 670	2.92 692	3.22 689	2.65 678	2.93 686	2.22 628	3.10 673	0.72 663	0.69 676	0.63 660	0.62 668	0.77 659	0.98 671

AIO-test2	0.49 382	1.15 629	1.96 429	0.42 531	0.37 536	0.50 256	0.23 270	0.79 429	0.70 495	0.33 251	0.53 394	0.27 209	0.22 170	0.67 384	0.29 274	0.73 664	0.08 192	0.13 433	0.17 477	0.17 315	0.18 382

CAS	0.35 206	0.25 110	1.30 186	0.79 643	0.34 502	0.51 268	0.23 270	0.46 136	0.39 155	0.22 120	0.31 210	0.20 111	0.17 76	0.28 89	0.23 182	0.73 664	0.06 24	0.07 2	0.05 1	0.09 79	0.37 592

GCST	0.72 554	1.10 617	2.15 473	1.11 666	0.59 625	0.62 442	0.19 121	0.75 374	0.53 314	0.56 443	0.63 486	0.47 372	0.31 332	1.11 464	0.33 333	0.75 666	0.45 651	0.84 667	0.64 671	0.69 651	0.54 631

SQANet	0.80 585	1.58 665	2.53 558	0.76 640	0.83 651	0.76 555	0.36 492	0.83 451	0.64 435	0.63 525	0.69 533	0.73 523	0.51 504	1.21 475	0.53 464	0.77 667	0.29 618	0.59 658	0.29 573	0.86 664	0.61 642

LE_ROB	4.43 697	1.35 656	9.38 699	2.79 698	3.93 698	2.43 686	3.46 703	2.68 691	11.19 706	11.66 712	4.73 700	5.26 698	10.46 708	4.50 696	9.49 707	0.82 668	0.69 676	1.34 688	0.98 686	0.75 657	0.76 656

ACVNet_2	1.42 658	1.81 679	3.23 655	1.08 662	0.92 658	1.32 645	0.85 646	1.49 664	1.69 667	1.19 648	1.73 656	2.13 670	1.03 630	2.50 653	1.40 618	0.91 669	0.53 661	1.00 677	0.55 655	2.11 694	0.85 663

DStereoSA	2.12 675	0.98 586	2.80 609	1.25 671	2.23 693	1.97 673	4.62 706	1.22 646	2.54 689	1.16 639	3.84 696	1.00 616	4.05 695	2.07 613	5.29 697	0.93 670	1.48 695	0.48 650	1.51 697	0.95 669	1.95 698

CC-Net-ROB	0.85 600	1.15 629	2.13 467	0.88 650	0.38 542	0.88 602	0.44 545	1.06 629	0.79 572	0.58 472	0.69 533	0.65 470	0.50 502	2.74 669	0.51 457	0.93 670	0.39 646	0.87 668	0.29 573	0.54 640	0.54 631

FADNet_RVC	0.81 593	1.14 625	2.42 527	0.30 297	0.24 350	0.71 526	0.24 305	0.95 566	0.61 397	0.44 311	0.56 428	0.59 440	0.42 436	1.52 520	0.68 515	0.94 672	0.96 688	0.28 615	1.00 687	0.90 665	1.36 687

WAO-6	1.58 665	1.54 663	2.32 506	1.14 668	1.00 664	2.30 683	1.03 661	1.82 678	2.85 692	1.25 650	2.61 678	2.20 671	1.56 665	2.47 651	1.99 644	0.95 673	0.67 670	1.19 684	0.83 680	1.08 671	0.88 668

otaku	1.03 626	1.68 672	2.72 592	0.95 656	0.73 645	1.03 623	0.59 601	0.99 596	0.86 592	0.69 556	1.61 652	0.98 611	0.64 561	1.46 507	1.14 590	0.95 673	0.46 653	0.72 665	0.40 629	1.24 680	0.78 658

Ntro	1.00 623	1.68 672	2.80 609	0.95 656	0.85 652	1.06 626	0.53 580	0.98 584	0.90 605	0.62 516	0.76 563	0.93 600	0.66 568	1.66 542	0.98 562	0.99 675	0.45 651	0.75 666	0.40 629	1.19 676	0.75 654

DStereoFS	2.23 676	2.10 692	2.47 543	1.61 680	1.88 692	3.81 693	2.06 693	1.95 682	3.33 694	2.38 684	3.31 690	2.37 674	4.92 697	2.45 648	3.27 676	1.03 676	1.27 694	0.55 655	1.04 688	0.70 652	2.05 699

MonStereo1	1.98 673	1.01 597	1.78 327	1.19 669	1.04 667	3.58 692	0.61 607	1.53 667	1.93 678	1.39 661	3.37 691	2.23 673	10.80 709	2.84 674	1.25 606	1.04 677	0.38 639	0.96 675	0.57 661	1.10 672	1.00 678

ACVNet_1	1.33 649	1.91 687	4.03 674	1.09 664	0.88 654	1.19 644	0.66 618	1.24 650	1.17 640	0.94 621	0.96 605	3.09 682	1.04 631	2.37 634	1.11 587	1.04 677	0.48 659	1.03 679	0.48 644	1.12 673	0.83 660

PWCK	1.49 661	1.90 686	3.22 654	1.09 664	0.54 613	1.71 663	1.73 688	1.49 664	1.53 661	1.44 665	1.80 657	1.82 665	1.30 648	3.34 684	1.76 636	1.07 679	0.56 663	0.97 676	0.58 664	1.38 686	0.65 646

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 577	1.04 605	2.06 448	0.94 655	0.35 515	0.89 603	0.40 517	0.85 472	0.63 427	0.55 434	0.63 486	0.75 535	0.38 385	2.38 637	0.48 441	1.10 680	0.31 623	0.36 634	0.21 529	0.53 639	0.55 634

Dean	1.79 668	1.83 680	3.92 671	1.29 672	1.07 670	1.55 655	1.00 658	1.95 682	2.33 684	1.47 666	4.19 698	4.26 693	1.33 652	2.21 625	1.48 622	1.14 681	0.68 674	1.18 681	0.74 675	1.24 680	0.98 671

RainbowNet	1.15 636	1.78 678	2.72 592	1.12 667	0.91 657	1.06 626	0.76 638	1.16 645	1.13 639	0.75 579	0.97 607	1.09 633	0.80 599	1.60 535	1.21 602	1.17 682	1.26 692	1.01 678	0.57 661	1.13 674	0.88 668

TorneroNet-64	2.65 681	1.83 680	3.30 657	1.46 676	1.20 675	3.89 694	0.99 655	3.51 701	6.71 703	2.56 686	4.60 699	4.22 690	3.85 694	3.33 683	3.14 674	1.19 683	0.65 668	1.39 690	0.79 679	3.31 702	1.15 682

DStereoO	0.99 619	0.66 456	1.67 275	0.75 639	0.99 663	0.73 539	1.33 677	0.94 552	0.91 606	0.70 562	1.06 623	0.75 535	1.75 673	0.95 443	2.39 661	1.20 684	0.41 649	0.48 650	0.59 666	0.85 663	0.60 641

IMH-64-1	1.39 655	1.64 668	1.86 376	1.36 673	1.11 671	1.39 648	1.19 671	1.76 674	1.45 658	1.16 639	2.21 668	1.53 659	1.38 655	1.98 602	1.52 623	1.29 685	0.67 670	1.27 685	0.69 672	1.29 682	0.98 671

IMH-64	1.39 655	1.64 668	1.86 376	1.36 673	1.11 671	1.39 648	1.19 671	1.76 674	1.45 658	1.16 639	2.21 668	1.53 659	1.38 655	1.98 602	1.52 623	1.29 685	0.67 670	1.27 685	0.69 672	1.29 682	0.98 671

TorneroNet	5.50 699	1.92 688	3.16 647	1.47 677	1.25 678	14.07 708	1.06 663	4.90 702	20.99 726	10.17 707	16.48 717	11.88 713	6.93 703	3.34 684	4.20 689	1.30 687	0.69 676	1.45 692	0.86 681	2.61 699	1.20 683

JetRed	3.29 692	4.93 703	10.17 703	1.45 675	1.72 689	7.44 702	5.05 707	3.06 694	2.12 683	2.41 685	2.39 672	2.99 681	2.37 681	3.51 687	6.44 700	1.32 688	1.90 700	1.37 689	1.23 694	2.21 695	1.76 695

UNDER WATER	2.74 683	1.85 682	4.54 680	1.81 687	1.44 681	2.34 684	1.40 682	3.24 696	6.60 702	2.60 687	2.76 681	5.75 699	5.24 700	3.02 677	4.01 686	1.45 689	0.81 683	1.59 696	1.06 689	1.80 690	1.51 690

UNDER WATER-64	2.47 680	1.89 685	4.86 681	1.82 688	1.44 681	3.18 690	1.57 687	2.62 689	5.64 699	2.05 673	2.13 665	4.13 689	3.76 693	2.62 660	3.42 681	1.47 690	0.85 685	1.57 695	1.07 690	1.82 691	1.49 689

KSHMR	4.10 695	1.97 690	5.27 684	1.71 683	1.47 683	1.96 671	1.28 674	3.19 695	17.33 721	2.12 674	15.91 715	9.18 706	1.57 666	8.42 704	1.98 643	1.52 691	1.26 692	1.67 697	1.19 692	1.67 689	1.40 688

notaker	2.66 682	2.07 691	3.31 659	2.61 697	1.43 679	1.76 666	1.11 666	2.76 692	1.79 672	2.26 681	11.53 712	3.96 688	4.29 696	3.09 679	2.76 668	1.55 692	0.88 686	1.70 698	1.07 690	2.00 693	1.35 686

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 650	1.70 674	2.50 552	0.56 609	0.40 558	2.15 680	0.99 655	1.24 650	1.26 646	1.02 628	1.10 626	1.29 649	0.88 615	3.10 680	1.08 581	1.66 693	0.83 684	0.68 663	0.88 682	1.57 687	1.80 697

BEATNet-Init1	12.10 711	11.19 710	27.29 732	2.99 699	3.51 697	21.84 725	11.10 711	14.34 718	13.83 716	20.34 722	20.33 722	26.35 734	20.03 720	19.06 723	14.80 719	1.74 694	1.81 697	2.05 701	2.49 705	3.69 704	3.12 704

ktn	4.35 696	2.10 692	2.89 619	1.80 685	1.49 685	2.13 679	1.41 684	2.26 687	12.72 709	11.41 711	16.43 716	11.15 709	3.75 692	4.36 695	3.18 675	1.82 695	0.98 690	1.73 699	1.21 693	2.97 701	1.27 685

MFN_U_SF_RVC	1.55 664	2.39 700	3.16 647	0.65 631	0.41 567	1.12 636	0.46 556	1.23 649	1.33 651	1.61 668	1.20 631	1.43 656	0.98 626	1.76 558	1.97 642	1.90 696	1.80 696	1.98 700	2.15 702	1.63 688	1.77 696

WAO-8	2.80 685	2.14 696	2.89 619	1.91 689	1.04 667	3.98 695	0.96 653	3.26 697	6.17 700	2.15 678	3.37 691	3.31 684	2.41 682	11.84 707	2.03 646	2.05 697	1.86 698	1.54 693	0.92 683	1.22 677	0.87 666

Venus	2.80 685	2.14 696	2.89 619	1.91 689	1.04 667	3.98 695	0.96 653	3.26 697	6.17 700	2.15 678	3.37 691	3.31 684	2.41 682	11.84 707	2.03 646	2.05 697	1.86 698	1.54 693	0.92 683	1.22 677	0.87 666

USTest	8.10 703	7.17 707	8.96 698	9.25 708	9.05 704	15.27 709	23.78 717	9.96 712	9.47 705	5.94 702	6.75 702	7.80 704	7.48 704	8.83 706	11.21 712	2.21 699	3.56 707	2.86 706	3.20 708	5.02 708	4.16 705

MADNet++	2.79 684	2.11 695	2.97 630	2.49 695	2.28 694	2.95 689	2.31 696	2.67 690	2.47 687	3.03 694	3.13 688	2.70 679	2.92 685	4.10 692	4.48 691	2.68 700	2.24 704	3.04 707	2.44 704	2.37 696	2.34 701

LVE	1.96 672	2.17 699	3.14 645	1.68 681	1.80 690	1.63 659	1.03 661	2.34 688	2.81 691	1.25 650	2.89 683	4.24 692	1.29 646	2.79 671	1.44 620	2.85 701	0.91 687	1.18 681	1.46 696	1.23 679	1.10 681

light-stereo	8.15 704	2.75 701	9.83 702	12.24 712	9.63 705	19.16 718	0.44 545	6.84 707	3.57 695	13.44 714	22.94 732	23.04 724	1.65 668	17.20 721	7.61 704	3.06 702	2.25 705	0.42 643	0.52 653	4.07 705	2.31 700

TCMNet-wrong-test	5.51 700	6.62 706	6.20 691	13.02 716	11.90 709	7.14 701	5.53 708	6.99 708	1.44 657	2.65 688	3.10 687	8.37 705	5.95 702	4.75 697	6.05 699	3.07 703	0.98 690	2.38 703	1.99 701	6.62 710	5.43 708

DGTPSM_ROB	8.89 706	5.62 704	12.25 708	5.92 705	11.32 707	8.54 703	24.18 718	6.40 705	13.49 712	5.15 699	11.46 710	6.19 702	10.92 710	7.00 702	13.72 713	4.47 704	7.65 711	3.92 708	7.45 715	4.38 706	7.87 714

DGSMNet	2.89 687	0.63 437	3.18 650	3.43 702	4.17 700	2.57 687	6.98 709	0.97 580	0.83 586	0.56 443	1.86 659	0.79 552	0.62 556	1.64 540	1.39 616	4.61 705	5.01 710	5.17 710	4.71 710	4.44 707	4.19 706

IMH	2.02 674	2.15 698	2.69 588	1.68 681	1.12 673	1.66 662	0.92 651	2.10 686	1.92 677	1.32 655	2.66 680	2.21 672	1.69 670	5.78 698	1.68 631	5.54 706	0.96 688	1.31 687	0.71 674	1.32 685	0.99 676

ACVNet-4b	1.93 671	1.85 682	4.10 676	1.07 661	0.86 653	1.15 640	0.53 580	1.06 629	1.12 637	0.64 535	1.09 625	1.99 668	0.70 577	2.20 624	9.86 710	5.62 707	0.41 649	1.03 679	0.55 655	1.86 692	0.85 663

tt	4.93 698	0.27 140	4.20 677	2.29 693	1.58 687	10.20 705	16.97 715	9.42 711	5.02 698	1.67 669	1.28 636	4.68 695	5.03 699	3.37 686	5.92 698	6.16 708	9.47 719	2.82 705	3.18 707	3.60 703	1.53 691

PML	23.15 720	16.83 715	7.78 695	5.49 704	9.93 706	51.13 736	104.50 738	5.76 704	13.62 714	37.30 738	105.93 738	30.86 735	23.50 726	12.07 709	7.87 705	6.30 709	2.12 703	6.32 715	2.43 703	10.44 716	2.90 703

DLNR_Zeroshot_test	13.43 714	19.94 718	23.55 721	121.61 736	35.03 731	0.46 200	0.15 43	8.02 709	0.35 92	0.28 215	0.37 255	0.26 196	0.17 76	0.76 413	0.29 274	6.42 710	0.26 607	0.09 166	0.38 623	50.13 736	0.18 382

DLNR-FE	13.43 714	20.01 719	23.53 720	121.73 737	33.87 730	0.46 200	0.15 43	8.09 710	0.35 92	0.28 215	0.37 255	0.26 196	0.17 76	0.75 409	0.29 274	6.68 711	0.26 607	0.09 166	0.38 623	50.82 737	0.18 382

iinet-test	11.61 709	10.56 708	11.80 705	12.17 710	12.09 710	18.69 713	26.70 723	13.53 714	13.46 710	9.91 705	10.28 704	11.17 710	11.16 712	12.37 711	14.43 715	6.71 712	7.85 712	6.13 713	6.95 711	8.33 712	7.85 712

IINet	11.61 709	10.56 708	11.80 705	12.17 710	12.09 710	18.69 713	26.70 723	13.53 714	13.46 710	9.91 705	10.28 704	11.17 710	11.16 712	12.37 711	14.43 715	6.71 712	7.85 712	6.13 713	6.95 711	8.33 712	7.85 712

DPSM_ROB	12.34 712	11.21 712	12.51 709	12.91 714	12.80 713	19.84 722	28.28 726	14.38 720	14.28 717	10.58 709	11.26 708	12.03 714	11.85 715	13.15 715	15.34 720	7.11 714	8.31 716	6.50 716	7.35 713	8.84 714	8.31 716

DPSM	12.34 712	11.21 712	12.51 709	12.91 714	12.80 713	19.84 722	28.28 726	14.38 720	14.28 717	10.58 709	11.26 708	12.03 714	11.85 715	13.15 715	15.34 720	7.11 714	8.31 716	6.50 716	7.35 713	8.84 714	8.31 716

DPSMNet_ROB	9.48 708	5.64 705	13.01 712	8.82 707	11.82 708	8.54 703	24.20 719	6.41 706	13.65 715	5.32 701	11.47 711	6.33 703	10.92 710	7.69 703	13.89 714	7.25 716	8.19 715	5.06 709	7.78 716	5.31 709	8.26 715

Selective-IGEV-i1pa	9.22 707	12.57 714	9.49 701	2.20 691	1.49 685	16.83 712	8.03 710	14.34 718	11.26 707	10.52 708	15.24 714	14.52 717	11.94 717	18.22 722	9.78 709	7.79 717	3.09 706	5.20 711	2.49 705	2.46 698	6.90 711

HanzoNet	7.64 702	2.86 702	5.05 682	7.01 706	3.97 699	2.18 681	1.34 678	3.37 700	4.05 696	13.17 713	10.58 706	10.73 708	16.52 718	8.45 705	10.51 711	10.48 718	9.72 720	5.59 712	13.46 720	6.84 711	6.83 710

CasAABBNet	24.81 724	22.53 725	24.83 724	26.08 722	25.74 721	39.86 730	57.06 732	28.87 731	28.83 733	21.16 729	22.54 728	24.22 729	23.89 731	26.38 726	30.87 730	14.25 719	16.71 726	13.09 718	14.81 722	17.78 718	16.71 721

RAFT-FEzeroshot	24.80 722	22.55 727	24.73 722	26.10 723	25.76 722	39.84 728	57.07 734	28.84 728	28.79 731	21.14 726	22.48 726	24.18 727	23.88 728	26.38 726	30.87 730	14.26 720	16.71 726	13.09 718	14.82 723	17.79 721	16.72 724

RAFT-FE	24.80 722	22.55 727	24.73 722	26.10 723	25.76 722	39.84 728	57.07 734	28.84 728	28.79 731	21.14 726	22.48 726	24.18 727	23.88 728	26.38 726	30.87 730	14.26 720	16.71 726	13.09 718	14.82 723	17.79 721	16.72 724

FlowAnything	24.85 725	22.54 726	25.10 726	26.11 725	25.76 722	39.86 730	57.00 729	28.89 732	28.87 734	21.31 731	22.68 731	24.22 729	23.87 727	26.39 729	30.89 734	14.26 720	16.78 730	13.10 722	14.90 727	17.78 718	16.69 720

Hybrid-DGEV	24.86 726	22.58 729	25.22 728	26.11 725	25.76 722	39.92 732	57.06 732	29.03 735	29.01 737	21.12 725	22.64 729	24.13 726	23.91 732	26.46 731	30.82 728	14.27 723	16.70 725	13.09 718	14.83 726	17.78 718	16.71 721

Selective-RAFT-Error	24.87 727	22.59 730	25.14 727	26.13 727	25.82 726	39.93 733	57.03 730	28.97 733	28.95 735	21.21 730	22.65 730	24.25 731	23.98 733	26.43 730	30.83 729	14.27 723	16.71 726	13.10 722	14.82 723	17.82 723	16.76 726

LSM0	26.58 729	22.63 731	25.88 729	30.13 729	52.21 737	39.94 734	56.74 728	28.97 733	28.72 730	21.14 726	22.26 725	24.43 732	23.88 728	26.54 733	30.87 730	14.32 725	16.55 723	13.12 724	14.71 721	17.92 724	20.60 728

fast-reg	25.26 728	22.76 732	26.49 731	26.66 728	27.60 728	41.51 735	57.03 730	28.84 728	28.98 736	20.78 723	22.21 724	23.55 725	23.30 725	26.97 735	31.44 735	14.39 726	16.67 724	15.16 725	15.84 728	18.23 726	16.71 721

DPSimNet_ROB	17.97 717	20.20 723	24.98 725	17.62 717	15.92 716	21.53 724	21.00 716	13.70 716	15.61 719	23.89 734	14.69 713	22.87 722	24.58 734	12.70 714	14.56 717	18.48 727	12.91 721	20.21 728	12.05 718	17.76 717	14.17 719

LRCNet_RVC	13.74 716	19.30 716	12.75 711	19.46 719	12.69 712	1.86 667	0.41 523	12.33 713	1.05 626	15.77 717	18.83 721	12.62 716	8.70 707	12.21 710	9.62 708	22.22 728	8.37 718	25.85 730	24.01 730	19.32 727	17.44 727

xxxxx1	28.96 731	20.11 720	14.07 714	49.74 730	39.15 732	18.98 715	26.64 720	21.94 724	20.21 723	16.45 718	17.48 718	18.36 718	21.56 721	16.21 718	20.88 723	23.07 729	26.55 732	66.40 736	78.70 736	30.27 730	32.51 734

tt_ll	28.96 731	20.11 720	14.07 714	49.74 730	39.15 732	18.98 715	26.64 720	21.94 724	20.21 723	16.45 718	17.48 718	18.36 718	21.56 721	16.21 718	20.88 723	23.07 729	26.55 732	66.40 736	78.70 736	30.27 730	32.51 734

ff	28.96 731	20.11 720	14.07 714	49.74 730	39.15 732	18.98 715	26.64 720	21.94 724	20.21 723	16.45 718	17.48 718	18.36 718	21.56 721	16.21 718	20.88 723	23.07 729	26.55 732	66.40 736	78.70 736	30.27 730	32.51 734

HaxPig	19.86 718	22.40 724	22.34 719	17.95 718	17.95 717	11.77 707	11.89 712	16.02 722	15.89 720	21.10 724	21.41 723	18.74 721	18.39 719	20.08 724	19.69 722	23.63 732	23.22 731	24.06 729	23.69 729	23.00 728	23.95 729

MEDIAN_ROB	23.96 721	27.05 733	26.39 730	22.16 720	22.13 719	16.12 711	13.97 713	20.24 723	20.05 722	25.50 735	25.31 733	22.96 723	22.63 724	24.39 725	23.24 726	28.20 733	27.23 735	28.62 731	27.75 733	27.50 729	27.76 732

AVERAGE_ROB	26.93 730	30.34 734	29.27 733	25.82 721	25.34 720	19.48 721	15.17 714	23.55 727	23.00 729	28.45 736	27.87 734	26.25 733	25.86 735	26.96 734	25.55 727	31.30 734	30.07 736	31.76 732	30.81 734	30.79 733	30.93 733

Anonymous_1	22.91 719	11.20 711	12.13 707	12.75 713	26.28 727	19.43 720	27.92 725	14.08 717	13.61 713	14.96 716	10.58 706	11.26 712	11.19 714	12.55 713	14.57 718	38.28 735	7.88 714	34.96 733	63.99 735	89.57 738	10.94 718

Selective-IGEV-i16pa	47.65 736	67.17 737	7.20 694	2.47 694	2.32 695	116.02 738	1.42 685	90.41 739	82.69 738	32.69 737	90.10 737	60.10 738	84.41 738	129.53 739	52.52 736	50.16 736	15.10 722	18.00 727	9.63 717	0.94 667	40.09 737

RSGM-EC	41.56 734	31.72 735	19.92 717	51.66 733	47.86 735	38.70 726	61.61 736	33.83 736	22.80 727	23.45 732	29.29 735	43.76 736	35.31 736	66.76 736	70.17 737	66.40 737	37.60 737	48.67 734	25.68 731	48.86 734	27.21 730

acva	41.56 734	31.72 735	19.92 717	51.66 733	47.86 735	38.70 726	61.61 736	33.83 736	22.80 727	23.45 732	29.29 735	43.76 736	35.31 736	66.76 736	70.17 737	66.40 737	37.60 737	48.67 734	25.68 731	48.86 734	27.21 730

test_example2	115.39 737	123.23 738	94.57 736	115.52 735	123.55 738	101.63 737	114.33 739	53.41 738	99.48 739	134.90 739	135.05 739	85.83 739	85.11 739	111.32 738	106.15 739	152.55 739	205.26 739	99.78 739	114.96 739	140.96 739	110.20 738

ccccc		297.21 739		374.70 738	380.44 739	203.92 739		216.32 740		203.37 740		215.01 740		312.78 740		412.57 740	356.13 740	256.09 740	227.69 740	428.88 740

ASD4		19.65 717

Low-res two-view benchmark