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

SCION-Mon(vits-remp)	0.09 196	0.13 614	0.12 329	0.24 659	0.16 667	0.25 641	0.10 44	0.15 214	0.15 280	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

monster-pro	0.07 7	0.06 127	0.05 1	0.15 133	0.05 2	0.07 47	0.10 44	0.15 214	0.15 280	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

BridgeDepth	0.07 7	0.07 260	0.08 66	0.18 425	0.06 36	0.07 47	0.11 81	0.09 28	0.06 8	0.04 1	0.07 78	0.10 294	0.09 300	0.08 33	0.08 29	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.07 7	0.06 127	0.05 1	0.15 133	0.05 2	0.08 100	0.10 44	0.15 214	0.15 280	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 7	0.06 127	0.05 1	0.15 133	0.05 2	0.08 100	0.10 44	0.15 214	0.15 280	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

asda	0.07 7	0.08 390	0.08 66	0.16 234	0.06 36	0.06 16	0.10 44	0.16 257	0.10 97	0.06 31	0.06 29	0.05 5	0.05 16	0.10 136	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

asd	0.07 7	0.08 390	0.07 17	0.16 234	0.07 147	0.08 100	0.08 9	0.11 75	0.08 32	0.07 88	0.07 78	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

qwe	0.07 7	0.08 390	0.07 17	0.15 133	0.06 36	0.07 47	0.10 44	0.18 332	0.11 130	0.07 88	0.07 78	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

2.25w	0.07 7	0.06 127	0.07 17	0.14 73	0.06 36	0.08 100	0.08 9	0.10 45	0.15 280	0.08 152	0.10 226	0.07 146	0.06 76	0.08 33	0.10 229	0.05 55	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.04 82

4.25_new	0.07 7	0.08 390	0.09 143	0.15 133	0.06 36	0.09 161	0.08 9	0.14 170	0.08 32	0.07 88	0.07 78	0.06 52	0.06 76	0.12 321	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

4.5w_new	0.07 7	0.08 390	0.09 143	0.15 133	0.06 36	0.09 161	0.08 9	0.14 170	0.08 32	0.07 88	0.07 78	0.06 52	0.06 76	0.12 321	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

4.5_new	0.07 7	0.09 477	0.08 66	0.15 133	0.07 147	0.06 16	0.10 44	0.14 170	0.11 130	0.06 31	0.08 145	0.06 52	0.06 76	0.08 33	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 7	0.09 477	0.08 66	0.15 133	0.07 147	0.06 16	0.10 44	0.14 170	0.11 130	0.06 31	0.08 145	0.06 52	0.06 76	0.08 33	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 7	0.08 390	0.09 143	0.15 133	0.06 36	0.09 161	0.08 9	0.14 170	0.08 32	0.07 88	0.07 78	0.06 52	0.06 76	0.12 321	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

4w-stereo	0.07 7	0.08 390	0.08 66	0.16 234	0.06 36	0.07 47	0.08 9	0.12 102	0.08 32	0.07 88	0.07 78	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

2.5w	0.07 7	0.07 260	0.07 17	0.16 234	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.10 45	0.10 97	0.07 88	0.06 29	0.09 256	0.06 76	0.08 33	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2

3.25w_new	0.07 7	0.06 127	0.07 17	0.15 133	0.06 36	0.10 229	0.07 5	0.12 102	0.11 130	0.08 152	0.06 29	0.07 146	0.06 76	0.11 221	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 7	0.06 127	0.07 17	0.15 133	0.06 36	0.10 229	0.07 5	0.12 102	0.11 130	0.08 152	0.06 29	0.07 146	0.06 76	0.11 221	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.75w	0.07 7	0.07 260	0.08 66	0.16 234	0.07 147	0.07 47	0.09 27	0.16 257	0.09 65	0.07 88	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.10 229	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 7	0.07 260	0.07 17	0.15 133	0.07 147	0.09 161	0.06 1	0.13 136	0.11 130	0.07 88	0.07 78	0.06 52	0.07 198	0.10 136	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3w_stereo	0.08 99	0.09 477	0.10 216	0.17 325	0.07 147	0.08 100	0.10 44	0.20 376	0.13 218	0.06 31	0.07 78	0.05 5	0.06 76	0.08 33	0.09 115	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

2w_stereo	0.08 99	0.08 390	0.09 143	0.16 234	0.06 36	0.08 100	0.10 44	0.20 376	0.15 280	0.08 152	0.07 78	0.06 52	0.06 76	0.06 2	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2

1w_stereo	0.07 7	0.06 127	0.07 17	0.16 234	0.06 36	0.07 47	0.10 44	0.14 170	0.14 252	0.07 88	0.08 145	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 82

MonSter	0.07 7	0.06 127	0.05 1	0.15 133	0.05 2	0.07 47	0.10 44	0.15 214	0.15 280	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

4D-IteraStereo	0.09 196	0.07 260	0.10 216	0.18 425	0.07 147	0.09 161	0.15 364	0.17 297	0.15 280	0.10 261	0.11 281	0.10 294	0.07 198	0.11 221	0.09 115	0.05 55	0.03 1	0.08 437	0.07 419	0.06 323	0.05 225

AnonStereo	0.09 196	0.08 390	0.09 143	0.17 325	0.07 147	0.09 161	0.10 44	0.19 363	0.13 218	0.08 152	0.08 145	0.06 52	0.05 16	0.13 379	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.06 323	0.05 225

rgla	0.07 7	0.06 127	0.06 6	0.16 234	0.06 36	0.08 100	0.10 44	0.09 28	0.08 32	0.07 88	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

416test	0.07 7	0.07 260	0.06 6	0.17 325	0.07 147	0.09 161	0.10 44	0.09 28	0.08 32	0.07 88	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

test410_97500	0.07 7	0.06 127	0.09 143	0.17 325	0.07 147	0.07 47	0.08 9	0.10 45	0.09 65	0.06 31	0.05 7	0.05 5	0.05 16	0.09 68	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

LACA_dic	0.07 7	0.10 540	0.08 66	0.13 23	0.05 2	0.08 100	0.11 81	0.08 14	0.09 65	0.05 2	0.05 7	0.05 5	0.05 16	0.08 33	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.05 184	0.04 82

GEAR-Net	0.08 99	0.06 127	0.08 66	0.18 425	0.07 147	0.09 161	0.13 199	0.10 45	0.09 65	0.08 152	0.08 145	0.06 52	0.06 76	0.13 379	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.04 82

GELT-Stereo	0.09 196	0.06 127	0.09 143	0.18 425	0.07 147	0.07 47	0.14 275	0.21 403	0.17 353	0.08 152	0.07 78	0.06 52	0.08 253	0.10 136	0.07 1	0.04 11	0.04 26	0.06 219	0.06 315	0.03 1	0.03 2

noway7	0.10 277	0.07 260	0.13 387	0.20 571	0.09 383	0.11 287	0.15 364	0.28 559	0.16 322	0.11 298	0.11 281	0.07 146	0.07 198	0.10 136	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.07 336	0.06 315	0.05 184	0.05 225

monster_256*512	0.11 331	0.07 260	0.09 143	0.21 606	0.10 499	0.12 342	0.17 480	0.26 516	0.18 387	0.12 343	0.12 304	0.08 214	0.07 198	0.10 136	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.07 336	0.07 419	0.05 184	0.05 225

over-6	0.08 99	0.07 260	0.08 66	0.17 325	0.05 2	0.10 229	0.09 27	0.17 297	0.11 130	0.06 31	0.07 78	0.06 52	0.09 300	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.05 184	0.05 225

over v1	0.07 7	0.07 260	0.07 17	0.18 425	0.05 2	0.08 100	0.08 9	0.10 45	0.05 4	0.06 31	0.06 29	0.07 146	0.10 348	0.11 221	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 184	0.05 225

over-8	0.07 7	0.07 260	0.07 17	0.18 425	0.05 2	0.08 100	0.08 9	0.13 136	0.05 4	0.06 31	0.05 7	0.07 146	0.09 300	0.11 221	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 184	0.05 225

small-0shot	0.07 7	0.05 45	0.08 66	0.14 73	0.07 147	0.06 16	0.13 199	0.09 28	0.08 32	0.05 2	0.10 226	0.06 52	0.06 76	0.06 2	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

over-9	0.07 7	0.07 260	0.07 17	0.18 425	0.05 2	0.08 100	0.08 9	0.13 136	0.06 8	0.06 31	0.05 7	0.07 146	0.09 300	0.11 221	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 184	0.05 225

anonymous	0.08 99	0.05 45	0.12 329	0.16 234	0.08 247	0.05 5	0.13 199	0.10 45	0.14 252	0.07 88	0.07 78	0.06 52	0.04 1	0.07 8	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

WAFT-Stereo (ZS)	0.07 7	0.05 45	0.09 143	0.12 7	0.07 147	0.08 100	0.15 364	0.07 8	0.07 20	0.06 31	0.10 226	0.05 5	0.07 198	0.06 2	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.05 225

testmc14	0.07 7	0.05 45	0.06 6	0.15 133	0.05 2	0.09 161	0.13 199	0.08 14	0.08 32	0.07 88	0.09 186	0.06 52	0.05 16	0.07 8	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Anonymus	0.08 99	0.05 45	0.10 216	0.15 133	0.08 247	0.10 229	0.15 364	0.15 214	0.10 97	0.07 88	0.06 29	0.07 146	0.08 253	0.12 321	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.05 213	0.05 184	0.06 340

PhaseNet	0.09 196	0.06 127	0.10 216	0.15 133	0.08 247	0.10 229	0.14 275	0.20 376	0.12 173	0.07 88	0.08 145	0.09 256	0.10 348	0.13 379	0.12 389	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.06 315	0.05 184	0.05 225

ManiGeoR	0.10 277	0.05 45	0.12 329	0.12 7	0.08 247	0.12 342	0.12 119	0.24 478	0.14 252	0.12 343	0.14 340	0.12 347	0.09 300	0.13 379	0.13 436	0.07 372	0.04 26	0.05 63	0.05 213	0.07 411	0.07 430

HLf10	0.10 277	0.05 45	0.12 329	0.12 7	0.08 247	0.12 342	0.12 119	0.24 478	0.14 252	0.12 343	0.14 340	0.12 347	0.09 300	0.13 379	0.13 436	0.07 372	0.04 26	0.05 63	0.05 213	0.07 411	0.07 430

TestStereo_HLe17	0.10 277	0.05 45	0.12 329	0.13 23	0.07 147	0.11 287	0.15 364	0.21 403	0.15 280	0.11 298	0.14 340	0.11 325	0.09 300	0.13 379	0.12 389	0.07 372	0.04 26	0.05 63	0.05 213	0.07 411	0.06 340

GGDA	0.11 331	0.06 127	0.11 279	0.13 23	0.07 147	0.12 342	0.14 275	0.19 363	0.19 407	0.13 378	0.20 450	0.12 347	0.09 300	0.12 321	0.12 389	0.07 372	0.04 26	0.05 63	0.05 213	0.06 323	0.07 430

TestStereo-Hl	0.11 331	0.06 127	0.11 279	0.13 23	0.08 247	0.15 464	0.14 275	0.20 376	0.17 353	0.13 378	0.16 374	0.12 347	0.11 386	0.14 417	0.13 436	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.05 213	0.06 323	0.06 340

MCSU-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.06 6	0.15 133	0.05 2	0.09 161	0.13 199	0.10 45	0.09 65	0.07 88	0.07 78	0.07 146	0.05 16	0.09 68	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

quiztm	0.08 99	0.07 260	0.08 66	0.18 425	0.07 147	0.09 161	0.14 275	0.14 170	0.12 173	0.07 88	0.07 78	0.05 5	0.06 76	0.11 221	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.04 72	0.04 54	0.03 2

MGA	0.07 7	0.04 1	0.10 216	0.13 23	0.06 36	0.08 100	0.09 27	0.12 102	0.08 32	0.05 2	0.06 29	0.06 52	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 184	0.05 225

CAR	0.07 7	0.05 45	0.08 66	0.14 73	0.06 36	0.07 47	0.08 9	0.12 102	0.08 32	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

MSE-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 66	0.13 23	0.06 36	0.07 47	0.08 9	0.12 102	0.08 32	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

PointNet	0.07 7	0.06 127	0.07 17	0.15 133	0.07 147	0.08 100	0.14 275	0.11 75	0.08 32	0.05 2	0.07 78	0.08 214	0.08 253	0.09 68	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

TS12	0.08 99	0.06 127	0.09 143	0.21 606	0.07 147	0.11 287	0.13 199	0.11 75	0.09 65	0.10 261	0.10 226	0.08 214	0.10 348	0.09 68	0.12 389	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

DF	0.08 99	0.05 45	0.09 143	0.15 133	0.06 36	0.11 287	0.13 199	0.10 45	0.12 173	0.09 210	0.10 226	0.10 294	0.08 253	0.11 221	0.09 115	0.07 372	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

aanet-new-90k	0.08 99	0.07 260	0.08 66	0.19 502	0.06 36	0.07 47	0.12 119	0.12 102	0.13 218	0.06 31	0.07 78	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.07 1	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.03 2

aanet-new-60k	0.07 7	0.07 260	0.08 66	0.18 425	0.06 36	0.07 47	0.10 44	0.09 28	0.14 252	0.07 88	0.07 78	0.06 52	0.06 76	0.11 221	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-70k	0.07 7	0.06 127	0.09 143	0.17 325	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.11 75	0.10 97	0.06 31	0.07 78	0.07 146	0.06 76	0.10 136	0.07 1	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-78k	0.07 7	0.07 260	0.09 143	0.19 502	0.06 36	0.07 47	0.12 119	0.11 75	0.13 218	0.06 31	0.07 78	0.06 52	0.06 76	0.09 68	0.07 1	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.03 2

aanet-new-40k	0.07 7	0.08 390	0.07 17	0.17 325	0.07 147	0.08 100	0.13 199	0.10 45	0.10 97	0.07 88	0.08 145	0.06 52	0.05 16	0.08 33	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.04 82

aanet-new-36k	0.08 99	0.06 127	0.09 143	0.17 325	0.06 36	0.09 161	0.13 199	0.11 75	0.13 218	0.08 152	0.08 145	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

aanet-new-34k	0.08 99	0.06 127	0.09 143	0.17 325	0.05 2	0.07 47	0.13 199	0.12 102	0.12 173	0.09 210	0.08 145	0.07 146	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

aanet-32k-new	0.08 99	0.07 260	0.08 66	0.18 425	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.11 75	0.12 173	0.07 88	0.08 145	0.05 5	0.07 198	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 323	0.04 82

aanet-new-32k	0.08 99	0.07 260	0.09 143	0.18 425	0.06 36	0.11 287	0.11 81	0.10 45	0.08 32	0.07 88	0.07 78	0.07 146	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-30k	0.08 99	0.07 260	0.09 143	0.18 425	0.06 36	0.11 287	0.11 81	0.10 45	0.08 32	0.07 88	0.07 78	0.07 146	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-28k	0.08 99	0.07 260	0.09 143	0.18 425	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.10 45	0.09 65	0.09 210	0.08 145	0.08 214	0.06 76	0.12 321	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 7	0.06 127	0.07 17	0.16 234	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.10 45	0.08 32	0.06 31	0.09 186	0.06 52	0.05 16	0.08 33	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

aanet-new-24k	0.07 7	0.07 260	0.07 17	0.17 325	0.06 36	0.07 47	0.12 119	0.09 28	0.11 130	0.09 210	0.09 186	0.06 52	0.07 198	0.09 68	0.07 1	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-22k	0.08 99	0.06 127	0.09 143	0.17 325	0.06 36	0.08 100	0.11 81	0.14 170	0.12 173	0.09 210	0.09 186	0.08 214	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

aanet-new-16k	0.08 99	0.08 390	0.08 66	0.18 425	0.06 36	0.07 47	0.09 27	0.13 136	0.12 173	0.08 152	0.07 78	0.07 146	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.03 2

aanet-new-10k	0.08 99	0.08 390	0.08 66	0.19 502	0.07 147	0.08 100	0.12 119	0.14 170	0.11 130	0.07 88	0.08 145	0.07 146	0.07 198	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.04 82

aanet-new-12k	0.08 99	0.09 477	0.07 17	0.20 571	0.08 247	0.08 100	0.13 199	0.12 102	0.13 218	0.08 152	0.08 145	0.05 5	0.07 198	0.09 68	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 323	0.04 82

aanet-new-14k	0.08 99	0.09 477	0.08 66	0.19 502	0.06 36	0.07 47	0.10 44	0.14 170	0.15 280	0.06 31	0.08 145	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.04 82

aanet-new-8k	0.08 99	0.07 260	0.08 66	0.19 502	0.07 147	0.09 161	0.12 119	0.16 257	0.15 280	0.07 88	0.07 78	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

aanet-new	0.08 99	0.09 477	0.10 216	0.18 425	0.08 247	0.10 229	0.12 119	0.15 214	0.12 173	0.08 152	0.08 145	0.05 5	0.07 198	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 323	0.04 82

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 99	0.07 260	0.08 66	0.18 425	0.07 147	0.11 287	0.14 275	0.12 102	0.11 130	0.07 88	0.11 281	0.07 146	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 99	0.05 45	0.07 17	0.15 133	0.06 36	0.10 229	0.14 275	0.13 136	0.12 173	0.07 88	0.09 186	0.07 146	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 99	0.06 127	0.07 17	0.17 325	0.06 36	0.07 47	0.14 275	0.13 136	0.16 322	0.05 2	0.10 226	0.06 52	0.06 76	0.08 33	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 7	0.06 127	0.07 17	0.15 133	0.06 36	0.10 229	0.15 364	0.12 102	0.11 130	0.06 31	0.11 281	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 99	0.06 127	0.10 216	0.16 234	0.07 147	0.11 287	0.12 119	0.15 214	0.15 280	0.08 152	0.12 304	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.03 1	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 99	0.06 127	0.10 216	0.16 234	0.07 147	0.11 287	0.13 199	0.14 170	0.14 252	0.08 152	0.13 324	0.05 5	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 99	0.07 260	0.10 216	0.16 234	0.07 147	0.09 161	0.12 119	0.15 214	0.14 252	0.08 152	0.11 281	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 99	0.06 127	0.17 546	0.15 133	0.06 36	0.06 16	0.13 199	0.13 136	0.13 218	0.07 88	0.07 78	0.06 52	0.05 16	0.08 33	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 99	0.06 127	0.07 17	0.16 234	0.06 36	0.06 16	0.14 275	0.14 170	0.14 252	0.07 88	0.10 226	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 99	0.05 45	0.12 329	0.15 133	0.06 36	0.10 229	0.14 275	0.12 102	0.12 173	0.07 88	0.09 186	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

PipStereo	0.07 7	0.04 1	0.09 143	0.13 23	0.05 2	0.08 100	0.11 81	0.06 2	0.06 8	0.06 31	0.05 7	0.08 214	0.05 16	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 184	0.04 82

PSi22b	0.06 1	0.04 1	0.09 143	0.13 23	0.05 2	0.08 100	0.11 81	0.06 2	0.06 8	0.06 31	0.06 29	0.08 214	0.05 16	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 184	0.04 82

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 143	0.12 7	0.05 2	0.06 16	0.11 81	0.06 2	0.06 8	0.06 31	0.06 29	0.06 52	0.05 16	0.08 33	0.09 115	0.07 372	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 184	0.04 82

LACA3	0.07 7	0.08 390	0.08 66	0.13 23	0.05 2	0.09 161	0.11 81	0.08 14	0.08 32	0.08 152	0.05 7	0.07 146	0.07 198	0.07 8	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

PSi22	0.08 99	0.06 127	0.11 279	0.16 234	0.07 147	0.08 100	0.10 44	0.14 170	0.08 32	0.08 152	0.06 29	0.10 294	0.06 76	0.12 321	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

Foundation-i1c-attn	0.08 99	0.05 45	0.07 17	0.14 73	0.05 2	0.09 161	0.12 119	0.12 102	0.10 97	0.09 210	0.10 226	0.10 294	0.07 198	0.07 8	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1b	0.08 99	0.05 45	0.07 17	0.14 73	0.05 2	0.09 161	0.12 119	0.13 136	0.10 97	0.09 210	0.10 226	0.09 256	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1a	0.08 99	0.05 45	0.07 17	0.13 23	0.05 2	0.13 400	0.13 199	0.12 102	0.09 65	0.11 298	0.11 281	0.11 325	0.06 76	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

LiteMatch	0.09 196	0.06 127	0.10 216	0.16 234	0.07 147	0.09 161	0.15 364	0.13 136	0.08 32	0.06 31	0.07 78	0.06 52	0.15 504	0.10 136	0.14 479	0.07 372	0.04 26	0.06 219	0.06 315	0.06 323	0.06 340

Lsterematch	0.11 331	0.06 127	0.11 279	0.16 234	0.07 147	0.13 400	0.15 364	0.14 170	0.17 353	0.16 462	0.18 426	0.15 434	0.15 504	0.12 321	0.14 479	0.07 372	0.04 26	0.06 219	0.06 315	0.06 323	0.06 340

Foundation-i1	0.09 196	0.04 1	0.10 216	0.14 73	0.06 36	0.10 229	0.13 199	0.16 257	0.14 252	0.10 261	0.10 226	0.11 325	0.07 198	0.07 8	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.05 213	0.05 184	0.05 225

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 143	0.13 23	0.04 1	0.06 16	0.12 119	0.06 2	0.05 4	0.06 31	0.05 7	0.05 5	0.05 16	0.07 8	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

Selective-IGEV-i32	0.07 7	0.06 127	0.08 66	0.17 325	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.13 136	0.07 20	0.08 152	0.07 78	0.06 52	0.04 1	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

LACA2	0.07 7	0.05 45	0.06 6	0.15 133	0.06 36	0.09 161	0.11 81	0.11 75	0.10 97	0.05 2	0.05 7	0.06 52	0.08 253	0.09 68	0.07 1	0.07 372	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.04 82

LACA1	0.07 7	0.07 260	0.07 17	0.14 73	0.05 2	0.09 161	0.11 81	0.10 45	0.07 20	0.05 2	0.05 7	0.06 52	0.07 198	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.04 82

Test_v1	0.07 7	0.04 1	0.06 6	0.13 23	0.06 36	0.08 100	0.11 81	0.15 214	0.12 173	0.06 31	0.05 7	0.04 1	0.05 16	0.08 33	0.10 229	0.07 372	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

gcap_with_dpt	0.08 99	0.06 127	0.09 143	0.16 234	0.07 147	0.09 161	0.12 119	0.13 136	0.13 218	0.08 152	0.12 304	0.04 1	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

Hybrid-DGEV-03	0.10 277	0.06 127	0.09 143	0.18 425	0.08 247	0.16 496	0.14 275	0.15 214	0.14 252	0.13 378	0.16 374	0.12 347	0.09 300	0.13 379	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.08 437	0.06 315	0.05 184	0.04 82

DispViT+	0.08 99	0.05 45	0.09 143	0.13 23	0.06 36	0.05 5	0.11 81	0.18 332	0.16 322	0.09 210	0.08 145	0.07 146	0.06 76	0.11 221	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

BLMT-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 66	0.15 133	0.07 147	0.06 16	0.14 275	0.07 8	0.10 97	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.05 213	0.04 54	0.04 82

Pro-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.08 66	0.15 133	0.07 147	0.08 100	0.12 119	0.07 8	0.07 20	0.06 31	0.06 29	0.05 5	0.05 16	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.04 54	0.04 82

WQFJA1++	0.08 99	0.04 1	0.11 279	0.14 73	0.07 147	0.11 287	0.11 81	0.11 75	0.07 20	0.07 88	0.07 78	0.07 146	0.06 76	0.10 136	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 323	0.06 340

BridgeDepth_RVC	0.07 7	0.04 1	0.09 143	0.11 1	0.05 2	0.10 229	0.10 44	0.14 170	0.09 65	0.06 31	0.07 78	0.06 52	0.07 198	0.07 8	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLSM3	0.09 196	0.06 127	0.08 66	0.19 502	0.08 247	0.11 287	0.16 438	0.18 332	0.16 322	0.06 31	0.08 145	0.07 146	0.08 253	0.09 68	0.11 319	0.04 11	0.04 26	0.06 219	0.07 419	0.03 1	0.03 2

HiDET	0.08 99	0.04 1	0.10 216	0.13 23	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.12 102	0.11 130	0.06 31	0.07 78	0.07 146	0.07 198	0.11 221	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

VIP-Stereo	0.07 7	0.07 260	0.07 17	0.15 133	0.06 36	0.12 342	0.10 44	0.11 75	0.11 130	0.06 31	0.07 78	0.06 52	0.05 16	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.03 1	0.02 1

GEAStereo	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.13 23	0.08 247	0.08 100	0.14 275	0.10 45	0.09 65	0.08 152	0.10 226	0.06 52	0.05 16	0.11 221	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.05 225

GSStereo	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.13 23	0.08 247	0.08 100	0.14 275	0.11 75	0.12 173	0.08 152	0.10 226	0.05 5	0.05 16	0.11 221	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.05 225

GS-Stereo							0.14 275	0.11 75	0.12 173	0.08 152	0.10 226	0.05 5	0.05 16	0.11 221	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.05 225

gasm-f	0.08 99	0.05 45	0.07 17	0.13 23	0.08 247	0.08 100	0.14 275	0.10 45	0.09 65	0.08 152	0.10 226	0.06 52	0.05 16	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 323	0.05 225

FE-Mocha	0.09 196	0.06 127	0.14 428	0.16 234	0.09 383	0.10 229	0.15 364	0.18 332	0.16 322	0.10 261	0.09 186	0.07 146	0.07 198	0.09 68	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.06 315	0.05 184	0.05 225

DLNR-FE	10.43 776	1.83 762	19.53 794	120.75 800	13.06 783	0.06 16	0.13 199	0.23 454	0.10 97	0.07 88	0.10 226	0.09 256	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.13 654	0.04 26	0.06 219	0.04 72	52.01 802	0.04 82

IGEV-FE	0.09 196	0.05 45	0.12 329	0.13 23	0.08 247	0.12 342	0.13 199	0.17 297	0.11 130	0.10 261	0.06 29	0.09 256	0.06 76	0.11 221	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.06 315	0.05 184	0.05 225

DDF-Stereo	0.08 99	0.04 1	0.09 143	0.15 133	0.10 499	0.06 16	0.13 199	0.09 28	0.14 252	0.06 31	0.06 29	0.07 146	0.06 76	0.09 68	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.04 72	0.08 485	0.05 225

252Zero-FE	0.08 99	0.04 1	0.09 143	0.13 23	0.07 147	0.12 342	0.11 81	0.13 136	0.14 252	0.06 31	0.05 7	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 184	0.06 340

Zero-FE251	0.07 7	0.05 45	0.09 143	0.13 23	0.06 36	0.12 342	0.12 119	0.11 75	0.10 97	0.07 88	0.08 145	0.06 52	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

Wavelet-MonSter	0.07 7	0.05 45	0.07 17	0.16 234	0.06 36	0.07 47	0.11 81	0.10 45	0.08 32	0.06 31	0.06 29	0.07 146	0.07 198	0.09 68	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

DA	0.08 99	0.07 260	0.07 17	0.19 502	0.08 247	0.09 161	0.12 119	0.13 136	0.12 173	0.08 152	0.10 226	0.10 294	0.08 253	0.09 68	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.04 72	0.05 184	0.03 2

Monster-pub-mixall	0.07 7	0.04 1	0.09 143	0.13 23	0.06 36	0.05 5	0.09 27	0.11 75	0.07 20	0.06 31	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 184	0.05 225

Replicate-Monster	0.07 7	0.05 45	0.09 143	0.14 73	0.06 36	0.08 100	0.09 27	0.13 136	0.13 218	0.05 2	0.07 78	0.06 52	0.06 76	0.08 33	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

zero-FE	0.08 99	0.04 1	0.09 143	0.15 133	0.10 499	0.05 5	0.14 275	0.09 28	0.14 252	0.07 88	0.06 29	0.07 146	0.06 76	0.09 68	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.04 72	0.08 485	0.05 225

GGEV	0.08 99	0.07 260	0.07 17	0.19 502	0.08 247	0.09 161	0.12 119	0.13 136	0.12 173	0.08 152	0.10 226	0.10 294	0.08 253	0.09 68	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.04 72	0.05 184	0.03 2

2.75w_new	0.07 7	0.07 260	0.07 17	0.13 23	0.06 36	0.08 100	0.08 9	0.18 332	0.12 173	0.07 88	0.08 145	0.06 52	0.06 76	0.09 68	0.11 319	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 82

monsterstereo	0.07 7	0.06 127	0.06 6	0.16 234	0.06 36	0.08 100	0.10 44	0.16 257	0.11 130	0.07 88	0.08 145	0.06 52	0.07 198	0.08 33	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

monsters	0.07 7	0.06 127	0.06 6	0.15 133	0.06 36	0.08 100	0.09 27	0.12 102	0.08 32	0.09 210	0.07 78	0.06 52	0.06 76	0.08 33	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2

IGEV	0.07 7	0.04 1	0.08 66	0.13 23	0.06 36	0.09 161	0.12 119	0.14 170	0.10 97	0.06 31	0.09 186	0.07 146	0.05 16	0.09 68	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.04 82

xyz-stereo-finetune2	0.11 331	0.07 260	0.13 387	0.13 23	0.07 147	0.11 287	0.19 572	0.17 297	0.12 173	0.15 433	0.15 361	0.17 471	0.12 419	0.13 379	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.07 336	0.05 213	0.04 54	0.06 340

xyz-stereo-finetune	0.11 331	0.08 390	0.13 387	0.14 73	0.06 36	0.10 229	0.19 572	0.17 297	0.19 407	0.12 343	0.14 340	0.15 434	0.10 348	0.13 379	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.07 336	0.05 213	0.04 54	0.05 225

111111	0.07 7	0.04 1	0.09 143	0.17 325	0.06 36	0.05 5	0.10 44	0.11 75	0.09 65	0.06 31	0.06 29	0.07 146	0.05 16	0.09 68	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.07 411	0.06 340

LG-Stereo_L2	0.07 7	0.05 45	0.10 216	0.14 73	0.06 36	0.07 47	0.12 119	0.09 28	0.09 65	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.05 16	0.08 33	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.03 2

LG-Stereo_L1	0.07 7	0.05 45	0.11 279	0.14 73	0.06 36	0.07 47	0.13 199	0.09 28	0.07 20	0.05 2	0.04 1	0.05 5	0.04 1	0.08 33	0.07 1	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

MLG-Stereo_test3	0.07 7	0.05 45	0.10 216	0.14 73	0.06 36	0.07 47	0.11 81	0.08 14	0.06 8	0.06 31	0.04 1	0.06 52	0.06 76	0.07 8	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.06 340

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 216	0.15 133	0.05 2	0.07 47	0.11 81	0.09 28	0.04 2	0.06 31	0.05 7	0.06 52	0.04 1	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 184	0.05 225

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 45	0.08 66	0.17 325	0.05 2	0.06 16	0.11 81	0.08 14	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

MLG-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.08 66	0.17 325	0.05 2	0.07 47	0.11 81	0.08 14	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 52	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

LG-G_1	0.07 7	0.04 1	0.11 279	0.15 133	0.06 36	0.09 161	0.08 9	0.08 14	0.06 8	0.06 31	0.05 7	0.07 146	0.07 198	0.11 221	0.08 29	0.07 372	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.05 225

LG-G	0.07 7	0.04 1	0.11 279	0.15 133	0.06 36	0.09 161	0.08 9	0.08 14	0.06 8	0.06 31	0.05 7	0.07 146	0.07 198	0.11 221	0.08 29	0.07 372	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.05 225

LGtest1	0.07 7	0.04 1	0.10 216	0.15 133	0.06 36	0.07 47	0.09 27	0.08 14	0.06 8	0.05 2	0.04 1	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.07 372	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 323	0.06 340

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 7	0.06 127	0.10 216	0.16 234	0.07 147	0.04 1	0.13 199	0.10 45	0.10 97	0.05 2	0.11 281	0.07 146	0.05 16	0.07 8	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.04 82

SGD-Stereo	0.08 99	0.05 45	0.10 216	0.14 73	0.05 2	0.12 342	0.12 119	0.11 75	0.12 173	0.07 88	0.09 186	0.09 256	0.09 300	0.08 33	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.03 2

MM-Stereo_test2	0.09 196	0.06 127	0.09 143	0.19 502	0.08 247	0.12 342	0.18 531	0.15 214	0.14 252	0.07 88	0.10 226	0.07 146	0.06 76	0.12 321	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.03 2

HART	0.08 99	0.07 260	0.09 143	0.17 325	0.07 147	0.10 229	0.16 438	0.13 136	0.11 130	0.08 152	0.10 226	0.07 146	0.05 16	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.04 72	0.05 184	0.04 82

GREAT-IGEV	0.07 7	0.06 127	0.08 66	0.13 23	0.07 147	0.07 47	0.14 275	0.09 28	0.09 65	0.06 31	0.07 78	0.06 52	0.05 16	0.10 136	0.07 1	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.04 82
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
Reg-Stereo(zero)	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.16 234	0.06 36	0.12 342	0.11 81	0.15 214	0.10 97	0.12 343	0.09 186	0.10 294	0.08 253	0.11 221	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

FLISNet	0.11 331	0.06 127	0.11 279	0.13 23	0.09 383	0.09 161	0.14 275	0.21 403	0.10 97	0.19 530	0.17 398	0.14 403	0.09 300	0.16 480	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.07 336	0.08 502	0.07 411	0.06 340

CoSv	0.11 331	0.06 127	0.11 279	0.13 23	0.09 383	0.09 161	0.14 275	0.21 403	0.10 97	0.19 530	0.17 398	0.14 403	0.09 300	0.16 480	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.07 336	0.08 502	0.07 411	0.06 340

SCV	0.08 99	0.09 477	0.08 66	0.15 133	0.08 247	0.10 229	0.13 199	0.10 45	0.12 173	0.07 88	0.07 78	0.06 52	0.04 1	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.04 72	0.06 323	0.04 82

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 99	0.06 127	0.09 143	0.22 626	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.10 45	0.10 97	0.07 88	0.07 78	0.06 52	0.05 16	0.11 221	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.06 323	0.04 82

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 66	0.12 7	0.05 2	0.09 161	0.13 199	0.06 2	0.09 65	0.05 2	0.05 7	0.06 52	0.04 1	0.06 2	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 184	0.04 82

StereoAnything_RVC	0.07 7	0.15 637	0.17 546	0.11 1	0.05 2	0.05 5	0.11 81	0.08 14	0.08 32	0.06 31	0.06 29	0.05 5	0.05 16	0.09 68	0.08 29	0.08 457	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 184	0.04 82

AIO_rvc	0.07 7	0.06 127	0.08 66	0.15 133	0.06 36	0.08 100	0.14 275	0.09 28	0.08 32	0.07 88	0.08 145	0.07 146	0.04 1	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

HUF	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.14 73	0.06 36	0.09 161	0.13 199	0.13 136	0.13 218	0.07 88	0.07 78	0.08 214	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.04 82

AIO_test	0.07 7	0.05 45	0.07 17	0.15 133	0.07 147	0.06 16	0.14 275	0.10 45	0.10 97	0.07 88	0.07 78	0.06 52	0.05 16	0.08 33	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

castereo++	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.15 133	0.05 2	0.14 437	0.12 119	0.11 75	0.15 280	0.07 88	0.07 78	0.07 146	0.06 76	0.08 33	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

castereo	0.09 196	0.06 127	0.11 279	0.15 133	0.06 36	0.11 287	0.15 364	0.14 170	0.18 387	0.08 152	0.10 226	0.11 325	0.08 253	0.09 68	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

GIP-stereo	0.08 99	0.06 127	0.11 279	0.14 73	0.06 36	0.09 161	0.13 199	0.14 170	0.11 130	0.07 88	0.08 145	0.05 5	0.04 1	0.10 136	0.07 1	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.04 82

fffft	0.09 196	0.06 127	0.12 329	0.16 234	0.07 147	0.09 161	0.17 480	0.12 102	0.11 130	0.08 152	0.07 78	0.09 256	0.06 76	0.11 221	0.12 389	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.04 54	0.05 225
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.07 17	0.14 73	0.06 36	0.10 229	0.13 199	0.07 8	0.13 218	0.06 31	0.07 78	0.06 52	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

SMoEStereo_RVC	0.08 99	0.06 127	0.12 329	0.16 234	0.07 147	0.09 161	0.14 275	0.11 75	0.13 218	0.09 210	0.07 78	0.07 146	0.07 198	0.12 321	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.04 54	0.04 82

tt45	0.09 196	0.06 127	0.11 279	0.15 133	0.07 147	0.11 287	0.16 438	0.13 136	0.11 130	0.09 210	0.06 29	0.08 214	0.06 76	0.13 379	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.06 340

999	0.09 196	0.05 45	0.13 387	0.15 133	0.08 247	0.10 229	0.14 275	0.15 214	0.11 130	0.10 261	0.08 145	0.08 214	0.08 253	0.16 480	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.04 54	0.05 225

mms	0.09 196	0.07 260	0.08 66	0.16 234	0.08 247	0.10 229	0.16 438	0.12 102	0.11 130	0.08 152	0.09 186	0.08 214	0.06 76	0.11 221	0.12 389	0.05 55	0.04 26	0.07 336	0.05 213	0.04 54	0.03 2

ours_stereo	0.09 196	0.07 260	0.09 143	0.17 325	0.08 247	0.11 287	0.16 438	0.11 75	0.12 173	0.08 152	0.10 226	0.08 214	0.06 76	0.12 321	0.12 389	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.04 54	0.03 2

tg	0.10 277	0.06 127	0.10 216	0.18 425	0.08 247	0.11 287	0.16 438	0.20 376	0.12 173	0.08 152	0.11 281	0.11 325	0.07 198	0.11 221	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.08 437	0.08 502	0.04 54	0.04 82

dual_stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 66	0.15 133	0.05 2	0.05 5	0.13 199	0.12 102	0.08 32	0.07 88	0.06 29	0.05 5	0.05 16	0.07 8	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

WCG-NET	0.08 99	0.05 45	0.09 143	0.15 133	0.06 36	0.11 287	0.14 275	0.13 136	0.13 218	0.06 31	0.09 186	0.07 146	0.06 76	0.13 379	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

IGEV-Stereo++	0.07 7	0.06 127	0.08 66	0.18 425	0.06 36	0.04 1	0.10 44	0.11 75	0.11 130	0.06 31	0.07 78	0.07 146	0.06 76	0.09 68	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.04 82

Pointernet	0.09 196	0.04 1	0.09 143	0.16 234	0.08 247	0.13 400	0.10 44	0.15 214	0.17 353	0.09 210	0.07 78	0.06 52	0.06 76	0.11 221	0.09 115	0.08 457	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.06 323	0.05 225

U	0.08 99	0.07 260	0.09 143	0.19 502	0.10 499	0.10 229	0.13 199	0.12 102	0.17 353	0.07 88	0.07 78	0.06 52	0.05 16	0.07 8	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.04 72	0.06 323	0.05 225

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 196	0.10 540	0.31 658	0.15 133	0.06 36	0.08 100	0.14 275	0.10 45	0.10 97	0.07 88	0.07 78	0.06 52	0.04 1	0.11 221	0.07 1	0.12 628	0.04 26	0.07 336	0.05 213	0.05 184	0.05 225

IGEV-Stereo+	0.07 7	0.04 1	0.08 66	0.15 133	0.06 36	0.04 1	0.09 27	0.10 45	0.09 65	0.06 31	0.06 29	0.06 52	0.06 76	0.06 2	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 323	0.06 340

WCG-NET（raft）	0.08 99	0.05 45	0.10 216	0.15 133	0.06 36	0.11 287	0.13 199	0.15 214	0.12 173	0.08 152	0.07 78	0.06 52	0.06 76	0.13 379	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

RSM++	0.08 99	0.06 127	0.09 143	0.17 325	0.07 147	0.09 161	0.12 119	0.11 75	0.11 130	0.08 152	0.06 29	0.07 146	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.03 2

RSM	0.08 99	0.06 127	0.09 143	0.17 325	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.12 102	0.10 97	0.08 152	0.07 78	0.06 52	0.05 16	0.11 221	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

RAFT-Stereo-weight	0.09 196	0.06 127	0.10 216	0.16 234	0.07 147	0.09 161	0.14 275	0.19 363	0.16 322	0.11 298	0.10 226	0.08 214	0.06 76	0.10 136	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.04 72	0.04 54	0.04 82

gcap-zeroshot	0.08 99	0.06 127	0.10 216	0.15 133	0.07 147	0.11 287	0.12 119	0.15 214	0.15 280	0.08 152	0.12 304	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.03 1	0.04 82

test_for_model	0.08 99	0.06 127	0.10 216	0.16 234	0.07 147	0.11 287	0.12 119	0.15 214	0.15 280	0.08 152	0.12 304	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.03 1	0.04 82

H2IRNET	0.10 277	0.09 477	0.09 143	0.18 425	0.09 383	0.12 342	0.15 364	0.14 170	0.21 448	0.10 261	0.10 226	0.10 294	0.10 348	0.10 136	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.08 437	0.08 502	0.06 323	0.05 225

MGS-Stereo	0.09 196	0.07 260	0.12 329	0.15 133	0.08 247	0.09 161	0.15 364	0.12 102	0.12 173	0.07 88	0.10 226	0.08 214	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.06 323	0.05 225

MoCha-V2	0.08 99	0.05 45	0.10 216	0.20 571	0.07 147	0.09 161	0.14 275	0.11 75	0.08 32	0.07 88	0.08 145	0.07 146	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

IGEV++	0.08 99	0.06 127	0.08 66	0.18 425	0.07 147	0.09 161	0.13 199	0.10 45	0.09 65	0.08 152	0.08 145	0.06 52	0.06 76	0.13 379	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.04 82

ACVNet-DCA	0.10 277	0.08 390	0.12 329	0.17 325	0.09 383	0.13 400	0.15 364	0.23 454	0.16 322	0.09 210	0.09 186	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.07 411	0.07 430

xx1	0.11 331	0.08 390	0.12 329	0.17 325	0.09 383	0.13 400	0.15 364	0.16 257	0.18 387	0.09 210	0.09 186	0.16 449	0.16 532	0.10 136	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.08 437	0.08 502	0.07 411	0.07 430

1test111	0.11 331	0.08 390	0.12 329	0.17 325	0.09 383	0.13 400	0.15 364	0.23 454	0.16 322	0.09 210	0.09 186	0.06 52	0.06 76	0.15 445	0.16 530	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.07 411	0.07 430

cc1	0.10 277	0.08 390	0.12 329	0.17 325	0.09 383	0.13 400	0.15 364	0.16 257	0.18 387	0.09 210	0.09 186	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.06 323	0.06 340

ff7	0.09 196	0.07 260	0.11 279	0.16 234	0.09 383	0.11 287	0.15 364	0.16 257	0.12 173	0.10 261	0.06 29	0.06 52	0.06 76	0.11 221	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.06 340

ffff	0.09 196	0.07 260	0.11 279	0.16 234	0.09 383	0.11 287	0.15 364	0.16 257	0.12 173	0.10 261	0.06 29	0.06 52	0.06 76	0.11 221	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.06 340

ffm	0.12 411	0.09 477	0.14 428	0.16 234	0.08 247	0.17 520	0.17 480	0.15 214	0.19 407	0.15 433	0.25 537	0.19 502	0.13 461	0.10 136	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.09 527	0.08 502	0.06 323	0.06 340

ff1	0.13 439	0.09 477	0.14 428	0.16 234	0.08 247	0.17 520	0.17 480	0.15 214	0.19 407	0.15 433	0.25 537	0.19 502	0.13 461	0.14 417	0.20 584	0.06 183	0.04 26	0.09 527	0.08 502	0.06 323	0.06 340

11t	0.09 196	0.07 260	0.11 279	0.16 234	0.09 383	0.11 287	0.15 364	0.16 257	0.12 173	0.10 261	0.06 29	0.06 52	0.06 76	0.11 221	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.06 340

tt1	0.10 277	0.08 390	0.12 329	0.17 325	0.09 383	0.12 342	0.16 438	0.15 214	0.19 407	0.09 210	0.08 145	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.06 323	0.06 340

IGEV_Zeroshot_test	0.09 196	0.05 45	0.12 329	0.13 23	0.08 247	0.12 342	0.13 199	0.17 297	0.11 130	0.10 261	0.06 29	0.09 256	0.06 76	0.11 221	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.06 315	0.05 184	0.05 225

MSKI-zero shot	0.09 196	0.05 45	0.09 143	0.15 133	0.07 147	0.10 229	0.13 199	0.14 170	0.13 218	0.09 210	0.09 186	0.09 256	0.06 76	0.12 321	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

DLNR_Zeroshot_test	10.40 775	1.82 761	19.49 793	120.77 801	13.11 784	0.06 16	0.13 199	0.23 454	0.10 97	0.07 88	0.10 226	0.09 256	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.13 654	0.04 26	0.06 219	0.04 72	51.54 801	0.04 82

CASnet	0.09 196	0.09 477	0.09 143	0.19 502	0.06 36	0.07 47	0.11 81	0.18 332	0.14 252	0.11 298	0.10 226	0.09 256	0.07 198	0.10 136	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.10 577	0.08 502	0.05 184	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.08 99	0.06 127	0.10 216	0.15 133	0.07 147	0.11 287	0.12 119	0.15 214	0.15 280	0.08 152	0.12 304	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.03 1	0.04 82

AEACV	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.14 73	0.13 614	0.14 437	0.13 199	0.14 170	0.09 65	0.07 88	0.09 186	0.07 146	0.08 253	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.04 82

Any-RAFT	0.10 277	0.05 45	0.09 143	0.14 73	0.07 147	0.13 400	0.14 275	0.21 403	0.15 280	0.11 298	0.12 304	0.12 347	0.09 300	0.12 321	0.09 115	0.07 372	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 323	0.05 225

RAFT-Test	0.09 196	0.06 127	0.10 216	0.15 133	0.07 147	0.11 287	0.15 364	0.16 257	0.13 218	0.09 210	0.10 226	0.10 294	0.09 300	0.12 321	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

HH	0.09 196	0.06 127	0.13 387	0.17 325	0.08 247	0.10 229	0.16 438	0.14 170	0.10 97	0.08 152	0.09 186	0.08 214	0.07 198	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.04 82

HanStereo	0.09 196	0.06 127	0.13 387	0.17 325	0.08 247	0.10 229	0.16 438	0.14 170	0.10 97	0.08 152	0.09 186	0.08 214	0.07 198	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.04 82

LL-Strereo	0.13 439	0.09 477	0.11 279	0.20 571	0.10 499	0.11 287	0.18 531	0.32 614	0.24 491	0.15 433	0.15 361	0.14 403	0.13 461	0.19 557	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.09 527	0.08 502	0.04 54	0.05 225

LoS_RVC	0.08 99	0.05 45	0.07 17	0.15 133	0.07 147	0.08 100	0.15 364	0.11 75	0.10 97	0.08 152	0.09 186	0.06 52	0.09 300	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.03 2

CAS	0.08 99	0.04 1	0.07 17	0.17 325	0.08 247	0.10 229	0.13 199	0.12 102	0.09 65	0.09 210	0.10 226	0.08 214	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.08 457	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 184	0.04 82

anonymousdsp2	0.11 331	0.07 260	0.10 216	0.16 234	0.09 383	0.13 400	0.14 275	0.18 332	0.22 462	0.13 378	0.14 340	0.12 347	0.09 300	0.14 417	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 323	0.05 225

anonymousdsp	0.09 196	0.07 260	0.11 279	0.16 234	0.09 383	0.11 287	0.15 364	0.16 257	0.12 173	0.09 210	0.06 29	0.06 52	0.06 76	0.11 221	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.06 340

CES	0.08 99	0.04 1	0.08 66	0.14 73	0.07 147	0.09 161	0.14 275	0.11 75	0.09 65	0.08 152	0.09 186	0.11 325	0.06 76	0.12 321	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 184	0.05 225

Selective-IGEV	0.07 7	0.06 127	0.08 66	0.17 325	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.13 136	0.07 20	0.08 152	0.07 78	0.06 52	0.04 1	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

EGLCR-Stereo	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.14 73	0.06 36	0.10 229	0.12 119	0.11 75	0.16 322	0.06 31	0.05 7	0.07 146	0.05 16	0.10 136	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.04 54	0.04 82

ProNet	0.09 196	0.07 260	0.10 216	0.17 325	0.08 247	0.10 229	0.15 364	0.15 214	0.12 173	0.09 210	0.06 29	0.07 146	0.06 76	0.11 221	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.04 54	0.06 340

MC-Stereo	0.08 99	0.06 127	0.09 143	0.17 325	0.06 36	0.10 229	0.14 275	0.12 102	0.10 97	0.09 210	0.12 304	0.09 256	0.06 76	0.11 221	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.04 54	0.04 82

RCA-Stereo	0.09 196	0.06 127	0.09 143	0.16 234	0.06 36	0.09 161	0.13 199	0.18 332	0.14 252	0.09 210	0.10 226	0.08 214	0.07 198	0.12 321	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.04 82

DCANet-4	0.10 277	0.06 127	0.12 329	0.16 234	0.06 36	0.09 161	0.17 480	0.18 332	0.19 407	0.13 378	0.16 374	0.09 256	0.14 486	0.11 221	0.12 389	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

ccc-4	0.09 196	0.07 260	0.11 279	0.16 234	0.09 383	0.11 287	0.15 364	0.16 257	0.12 173	0.10 261	0.06 29	0.06 52	0.06 76	0.11 221	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.06 340

fff	0.10 277	0.06 127	0.12 329	0.15 133	0.07 147	0.09 161	0.17 480	0.16 257	0.20 431	0.13 378	0.16 374	0.10 294	0.11 386	0.11 221	0.12 389	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

ADStereo(finetuned)	0.10 277	0.06 127	0.12 329	0.16 234	0.06 36	0.09 161	0.17 480	0.15 214	0.19 407	0.13 378	0.17 398	0.10 294	0.12 419	0.11 221	0.12 389	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.04 82

DisPM	0.11 331	0.07 260	0.12 329	0.16 234	0.09 383	0.06 16	0.13 199	0.17 297	0.17 353	0.14 406	0.20 450	0.12 347	0.10 348	0.11 221	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.07 336	0.06 315	0.06 323	0.11 612

RAFT+CT+SA	0.13 439	0.11 568	0.09 143	0.19 502	0.09 383	0.15 464	0.28 694	0.22 430	0.22 462	0.15 433	0.26 554	0.10 294	0.10 348	0.11 221	0.12 389	0.05 55	0.04 26	0.07 336	0.08 502	0.07 411	0.06 340

test_4	0.10 277	0.10 540	0.08 66	0.19 502	0.09 383	0.08 100	0.22 628	0.15 214	0.17 353	0.12 343	0.18 426	0.12 347	0.09 300	0.08 33	0.11 319	0.04 11	0.04 26	0.08 437	0.08 502	0.04 54	0.03 2

IGEV-Stereo	0.09 196	0.07 260	0.11 279	0.16 234	0.09 383	0.11 287	0.15 364	0.16 257	0.12 173	0.09 210	0.06 29	0.06 52	0.06 76	0.11 221	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.06 340
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.09 196	0.05 45	0.13 387	0.14 73	0.08 247	0.12 342	0.15 364	0.18 332	0.10 97	0.11 298	0.08 145	0.08 214	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.06 323	0.05 225

IPLG	0.10 277	0.07 260	0.15 477	0.17 325	0.08 247	0.11 287	0.14 275	0.20 376	0.15 280	0.12 343	0.17 398	0.07 146	0.07 198	0.14 417	0.13 436	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.04 54	0.04 82

MIPNet	0.11 331	0.08 390	0.14 428	0.17 325	0.09 383	0.12 342	0.14 275	0.20 376	0.24 491	0.11 298	0.10 226	0.09 256	0.07 198	0.13 379	0.12 389	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.04 54	0.04 82

test-3	0.08 99	0.06 127	0.09 143	0.17 325	0.07 147	0.07 47	0.14 275	0.12 102	0.15 280	0.09 210	0.08 145	0.07 146	0.08 253	0.11 221	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.07 336	0.05 213	0.04 54	0.04 82

test_1	0.08 99	0.06 127	0.09 143	0.17 325	0.07 147	0.07 47	0.14 275	0.12 102	0.15 280	0.09 210	0.08 145	0.07 146	0.08 253	0.11 221	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.07 336	0.05 213	0.04 54	0.04 82

test_3	0.10 277	0.09 477	0.10 216	0.20 571	0.08 247	0.13 400	0.26 681	0.14 170	0.21 448	0.10 261	0.10 226	0.09 256	0.09 300	0.08 33	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.08 437	0.07 419	0.04 54	0.04 82

CrosDoStereo	0.12 411	0.06 127	0.12 329	0.14 73	0.08 247	0.12 342	0.15 364	0.17 297	0.22 462	0.19 530	0.24 508	0.15 434	0.11 386	0.11 221	0.12 389	0.06 183	0.04 26	0.07 336	0.07 419	0.05 184	0.05 225

LCNet	0.11 331	0.07 260	0.09 143	0.19 502	0.09 383	0.08 100	0.15 364	0.21 403	0.15 280	0.11 298	0.15 361	0.16 449	0.11 386	0.12 321	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.08 437	0.07 419	0.06 323	0.15 676

HHNet	0.11 331	0.06 127	0.16 514	0.15 133	0.14 636	0.07 47	0.13 199	0.20 376	0.17 353	0.14 406	0.25 537	0.11 325	0.08 253	0.13 379	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.08 437	0.06 315	0.05 184	0.09 552

Patchmatch Stereo++	0.11 331	0.09 477	0.16 514	0.18 425	0.08 247	0.06 16	0.11 81	0.16 257	0.13 218	0.15 433	0.16 374	0.14 403	0.12 419	0.11 221	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 437	0.06 315	0.08 485	0.07 430
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	0.11 331	0.07 260	0.16 514	0.19 502	0.09 383	0.08 100	0.13 199	0.18 332	0.13 218	0.16 462	0.21 474	0.13 380	0.14 486	0.11 221	0.14 479	0.06 183	0.04 26	0.09 527	0.06 315	0.06 323	0.05 225

STrans-v2	0.10 277	0.07 260	0.12 329	0.18 425	0.07 147	0.10 229	0.14 275	0.21 403	0.11 130	0.11 298	0.15 361	0.12 347	0.10 348	0.11 221	0.12 389	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.06 315	0.04 54	0.04 82

TransformOpticalFlow	0.10 277	0.08 390	0.13 387	0.18 425	0.07 147	0.09 161	0.15 364	0.19 363	0.15 280	0.12 343	0.17 398	0.11 325	0.11 386	0.11 221	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.06 315	0.05 184	0.05 225

OMP-Stereo	0.11 331	0.06 127	0.14 428	0.18 425	0.08 247	0.09 161	0.12 119	0.21 403	0.21 448	0.13 378	0.14 340	0.11 325	0.12 419	0.11 221	0.13 436	0.06 183	0.04 26	0.07 336	0.06 315	0.05 184	0.04 82

NF-Stereo	0.11 331	0.07 260	0.13 387	0.17 325	0.09 383	0.10 229	0.14 275	0.23 454	0.19 407	0.12 343	0.17 398	0.12 347	0.11 386	0.11 221	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.07 336	0.06 315	0.06 323	0.12 627

OCTAStereo	0.11 331	0.07 260	0.13 387	0.17 325	0.09 383	0.10 229	0.14 275	0.23 454	0.19 407	0.12 343	0.17 398	0.12 347	0.11 386	0.11 221	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.07 336	0.06 315	0.06 323	0.12 627

NRIStereo	0.11 331	0.08 390	0.14 428	0.18 425	0.08 247	0.10 229	0.14 275	0.16 257	0.15 280	0.12 343	0.14 340	0.13 380	0.12 419	0.13 379	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.07 336	0.06 315	0.06 323	0.07 430

PSM-adaLoss	0.11 331	0.09 477	0.16 514	0.18 425	0.08 247	0.06 16	0.12 119	0.16 257	0.13 218	0.15 433	0.16 374	0.14 403	0.12 419	0.11 221	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 437	0.06 315	0.08 485	0.07 430

ROB_FTStereo_v2	0.11 331	0.09 477	0.16 514	0.19 502	0.08 247	0.06 16	0.12 119	0.16 257	0.13 218	0.15 433	0.16 374	0.14 403	0.12 419	0.11 221	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 437	0.06 315	0.08 485	0.07 430

ROB_FTStereo	0.11 331	0.09 477	0.16 514	0.19 502	0.08 247	0.06 16	0.11 81	0.16 257	0.13 218	0.15 433	0.16 374	0.14 403	0.12 419	0.11 221	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 437	0.06 315	0.08 485	0.07 430

KYRaft	0.11 331	0.07 260	0.10 216	0.19 502	0.09 383	0.08 100	0.15 364	0.22 430	0.12 173	0.13 378	0.16 374	0.20 514	0.10 348	0.12 321	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.08 437	0.08 502	0.06 323	0.16 688

HUI-Stereo	0.11 331	0.09 477	0.16 514	0.18 425	0.08 247	0.06 16	0.12 119	0.16 257	0.13 218	0.15 433	0.16 374	0.14 403	0.12 419	0.11 221	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 437	0.06 315	0.08 485	0.07 430

ASMatch	0.11 331	0.06 127	0.13 387	0.16 234	0.10 499	0.07 47	0.14 275	0.17 297	0.17 353	0.12 343	0.16 374	0.16 449	0.10 348	0.13 379	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.04 54	0.08 503

DeepStereo_LL	0.12 411	0.06 127	0.12 329	0.14 73	0.08 247	0.12 342	0.15 364	0.17 297	0.22 462	0.19 530	0.24 508	0.15 434	0.11 386	0.11 221	0.12 389	0.06 183	0.04 26	0.07 336	0.07 419	0.05 184	0.05 225

DEmStereo	0.12 411	0.06 127	0.14 428	0.14 73	0.10 499	0.16 496	0.15 364	0.16 257	0.24 491	0.17 481	0.24 508	0.13 380	0.14 486	0.12 321	0.13 436	0.05 55	0.04 26	0.07 336	0.06 315	0.05 184	0.05 225

SST-Stereo	0.10 277	0.07 260	0.15 477	0.18 425	0.09 383	0.06 16	0.12 119	0.17 297	0.11 130	0.15 433	0.17 398	0.13 380	0.12 419	0.10 136	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.09 527	0.06 315	0.06 323	0.05 225

THIR-Stereo	0.12 411	0.07 260	0.11 279	0.15 133	0.08 247	0.14 437	0.16 438	0.17 297	0.25 513	0.16 462	0.24 508	0.14 403	0.12 419	0.12 321	0.14 479	0.06 183	0.04 26	0.07 336	0.07 419	0.05 184	0.05 225

RAFT_R40	0.11 331	0.07 260	0.14 428	0.18 425	0.09 383	0.06 16	0.13 199	0.17 297	0.16 322	0.14 406	0.18 426	0.15 434	0.12 419	0.10 136	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.09 527	0.06 315	0.06 323	0.05 225

DRaft	0.12 411	0.06 127	0.11 279	0.14 73	0.09 383	0.14 437	0.17 480	0.21 403	0.30 569	0.17 481	0.28 577	0.10 294	0.15 504	0.10 136	0.12 389	0.05 55	0.04 26	0.07 336	0.06 315	0.05 184	0.05 225

PFNet	0.12 411	0.06 127	0.17 546	0.17 325	0.08 247	0.09 161	0.15 364	0.26 516	0.20 431	0.16 462	0.16 374	0.14 403	0.11 386	0.12 321	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.07 336	0.06 315	0.05 184	0.05 225

RE-Stereo	0.11 331	0.07 260	0.13 387	0.17 325	0.09 383	0.10 229	0.14 275	0.23 454	0.19 407	0.12 343	0.17 398	0.12 347	0.11 386	0.11 221	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.07 336	0.06 315	0.06 323	0.12 627

Pruner-Stereo	0.11 331	0.07 260	0.12 329	0.17 325	0.09 383	0.06 16	0.12 119	0.17 297	0.17 353	0.13 378	0.19 437	0.13 380	0.09 300	0.11 221	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.07 336	0.06 315	0.06 323	0.08 503

TVStereo	0.11 331	0.07 260	0.13 387	0.17 325	0.09 383	0.10 229	0.14 275	0.23 454	0.19 407	0.12 343	0.17 398	0.12 347	0.11 386	0.11 221	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.07 336	0.06 315	0.06 323	0.12 627

DeepStereo_RVC	0.11 331	0.08 390	0.16 514	0.18 425	0.08 247	0.08 100	0.12 119	0.17 297	0.12 173	0.13 378	0.14 340	0.12 347	0.12 419	0.12 321	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.07 336	0.06 315	0.07 411	0.08 503

iGMRVC	0.11 331	0.09 477	0.16 514	0.19 502	0.08 247	0.06 16	0.12 119	0.16 257	0.13 218	0.15 433	0.16 374	0.14 403	0.12 419	0.11 221	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 437	0.06 315	0.08 485	0.07 430

RAFT-RH_RVC	0.11 331	0.06 127	0.14 428	0.16 234	0.09 383	0.12 342	0.12 119	0.17 297	0.12 173	0.13 378	0.41 672	0.11 325	0.10 348	0.13 379	0.12 389	0.05 55	0.04 26	0.08 437	0.05 213	0.04 54	0.06 340

IRAFT_RVC	0.12 411	0.08 390	0.16 514	0.19 502	0.08 247	0.07 47	0.15 364	0.24 478	0.23 474	0.14 406	0.14 340	0.15 434	0.12 419	0.12 321	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.09 527	0.06 315	0.06 323	0.06 340

iRAFT	0.11 331	0.09 477	0.16 514	0.18 425	0.08 247	0.06 16	0.11 81	0.16 257	0.13 218	0.15 433	0.16 374	0.14 403	0.12 419	0.11 221	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 437	0.06 315	0.08 485	0.07 430

CRE-IMP	0.11 331	0.09 477	0.16 514	0.19 502	0.08 247	0.10 229	0.12 119	0.18 332	0.10 97	0.14 406	0.13 324	0.13 380	0.12 419	0.12 321	0.11 319	0.07 372	0.04 26	0.08 437	0.06 315	0.08 485	0.08 503

cross-raft	0.10 277	0.09 477	0.09 143	0.19 502	0.07 147	0.11 287	0.25 671	0.13 136	0.15 280	0.08 152	0.11 281	0.12 347	0.10 348	0.09 68	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.04 54	0.04 82

test-1	0.10 277	0.07 260	0.16 514	0.19 502	0.08 247	0.11 287	0.24 655	0.14 170	0.18 387	0.09 210	0.07 78	0.09 256	0.08 253	0.07 8	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.04 54	0.04 82

GMM-Stereo	0.11 331	0.07 260	0.10 216	0.18 425	0.09 383	0.08 100	0.15 364	0.23 454	0.16 322	0.11 298	0.15 361	0.13 380	0.11 386	0.11 221	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.08 437	0.07 419	0.06 323	0.09 552

RAFT-IKP	0.11 331	0.09 477	0.16 514	0.19 502	0.08 247	0.06 16	0.12 119	0.16 257	0.13 218	0.15 433	0.16 374	0.14 403	0.12 419	0.11 221	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 437	0.06 315	0.08 485	0.07 430

Prome-Stereo	0.11 331	0.06 127	0.10 216	0.18 425	0.08 247	0.12 342	0.15 364	0.22 430	0.13 218	0.12 343	0.17 398	0.13 380	0.08 253	0.12 321	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.07 336	0.06 315	0.06 323	0.09 552

rafts_anoy	0.11 331	0.06 127	0.10 216	0.17 325	0.08 247	0.10 229	0.14 275	0.17 297	0.14 252	0.13 378	0.13 324	0.12 347	0.10 348	0.11 221	0.12 389	0.07 372	0.04 26	0.09 527	0.11 626	0.07 411	0.06 340

iRaftStereo_RVC	0.10 277	0.07 260	0.09 143	0.17 325	0.09 383	0.11 287	0.17 480	0.18 332	0.12 173	0.09 210	0.12 304	0.10 294	0.07 198	0.11 221	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.08 437	0.08 502	0.04 54	0.04 82

CREStereo++_RVC	0.08 99	0.04 1	0.06 6	0.13 23	0.07 147	0.09 161	0.12 119	0.14 170	0.14 252	0.10 261	0.14 340	0.08 214	0.07 198	0.09 68	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.05 213	0.04 54	0.04 82
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.09 196	0.06 127	0.07 17	0.15 133	0.05 2	0.16 496	0.18 531	0.15 214	0.15 280	0.10 261	0.11 281	0.11 325	0.11 386	0.10 136	0.12 389	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

raft+_RVC	0.11 331	0.07 260	0.09 143	0.16 234	0.07 147	0.10 229	0.11 81	0.24 478	0.20 431	0.12 343	0.15 361	0.12 347	0.08 253	0.12 321	0.13 436	0.07 372	0.04 26	0.07 336	0.06 315	0.05 184	0.05 225

XX-TBD	0.09 196	0.06 127	0.07 17	0.14 73	0.07 147	0.12 342	0.16 438	0.14 170	0.13 218	0.11 298	0.12 304	0.09 256	0.08 253	0.10 136	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.06 323	0.05 225

DCANet	0.10 277	0.06 127	0.12 329	0.16 234	0.06 36	0.09 161	0.17 480	0.15 214	0.19 407	0.13 378	0.17 398	0.10 294	0.11 386	0.11 221	0.12 389	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.04 82

csc	0.10 277	0.06 127	0.12 329	0.15 133	0.07 147	0.09 161	0.17 480	0.16 257	0.20 431	0.13 378	0.16 374	0.10 294	0.11 386	0.11 221	0.12 389	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

cscssc	0.10 277	0.06 127	0.12 329	0.15 133	0.07 147	0.09 161	0.17 480	0.16 257	0.20 431	0.13 378	0.16 374	0.10 294	0.11 386	0.11 221	0.12 389	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

111	0.10 277	0.06 127	0.12 329	0.15 133	0.07 147	0.10 229	0.14 275	0.21 403	0.23 474	0.11 298	0.12 304	0.14 403	0.11 386	0.13 379	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.04 72	0.05 184	0.05 225

test_xeample3	0.09 196	0.06 127	0.12 329	0.16 234	0.09 383	0.11 287	0.15 364	0.16 257	0.13 218	0.10 261	0.06 29	0.08 214	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.06 340

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 196	0.06 127	0.10 216	0.17 325	0.06 36	0.10 229	0.16 438	0.17 297	0.14 252	0.09 210	0.10 226	0.08 214	0.09 300	0.11 221	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.06 315	0.04 54	0.03 2

AFF-stereo	0.09 196	0.06 127	0.10 216	0.17 325	0.07 147	0.10 229	0.16 438	0.17 297	0.09 65	0.10 261	0.12 304	0.09 256	0.09 300	0.12 321	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.07 336	0.07 419	0.04 54	0.03 2

EAI-Stereo	0.09 196	0.07 260	0.11 279	0.15 133	0.06 36	0.10 229	0.15 364	0.16 257	0.09 65	0.08 152	0.09 186	0.08 214	0.07 198	0.09 68	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.05 213	0.05 184	0.04 82

CFNet-RSSM	0.09 196	0.07 260	0.09 143	0.16 234	0.07 147	0.09 161	0.15 364	0.16 257	0.17 353	0.08 152	0.12 304	0.10 294	0.09 300	0.11 221	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.04 72	0.04 54	0.04 82

Gwc-CoAtRS	0.09 196	0.06 127	0.10 216	0.16 234	0.07 147	0.10 229	0.14 275	0.17 297	0.17 353	0.08 152	0.10 226	0.12 347	0.09 300	0.12 321	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.04 72	0.04 54	0.04 82

CREStereo	0.09 196	0.04 1	0.08 66	0.11 1	0.06 36	0.13 400	0.14 275	0.14 170	0.10 97	0.08 152	0.13 324	0.09 256	0.08 253	0.11 221	0.10 229	0.08 457	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.06 323	0.06 340
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.09 196	0.05 45	0.09 143	0.12 7	0.06 36	0.12 342	0.14 275	0.15 214	0.11 130	0.09 210	0.13 324	0.10 294	0.07 198	0.13 379	0.10 229	0.15 672	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.07 411	0.06 340

HITNet	0.10 277	0.06 127	0.12 329	0.14 73	0.06 36	0.11 287	0.10 44	0.18 332	0.18 387	0.13 378	0.16 374	0.14 403	0.11 386	0.15 445	0.13 436	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.06 323	0.05 225
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	0.12 411	0.07 260	0.16 514	0.18 425	0.06 36	0.15 464	0.17 480	0.19 363	0.21 448	0.18 511	0.25 537	0.17 471	0.13 461	0.14 417	0.13 436	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.04 82

iResNet	0.13 439	0.10 540	0.18 572	0.19 502	0.08 247	0.13 400	0.18 531	0.20 376	0.26 527	0.15 433	0.23 495	0.15 434	0.13 461	0.14 417	0.14 479	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.06 323	0.05 225

TT111	0.08 99	0.05 45	0.11 279	0.13 23	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.14 170	0.08 32	0.05 2	0.06 29	0.06 52	0.09 300	0.10 136	0.11 319	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

EE1	0.08 99	0.05 45	0.09 143	0.15 133	0.07 147	0.07 47	0.10 44	0.16 257	0.12 173	0.08 152	0.05 7	0.06 52	0.06 76	0.13 379	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.06 219	0.04 72	0.05 184	0.05 225

NoBS	0.07 7	0.07 260	0.08 66	0.17 325	0.07 147	0.07 47	0.13 199	0.05 1	0.07 20	0.06 31	0.09 186	0.05 5	0.04 1	0.05 1	0.09 115	0.05 55	0.05 293	0.08 437	0.06 315	0.05 184	0.04 82

416test1013	0.07 7	0.06 127	0.06 6	0.16 234	0.07 147	0.10 229	0.10 44	0.09 28	0.07 20	0.07 88	0.07 78	0.05 5	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

test410	0.07 7	0.06 127	0.09 143	0.17 325	0.07 147	0.07 47	0.08 9	0.10 45	0.09 65	0.06 31	0.05 7	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.07 1	0.04 11	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

MWDA-net	0.15 522	0.08 390	0.15 477	0.16 234	0.10 499	0.20 580	0.22 628	0.25 497	0.35 613	0.18 511	0.24 508	0.18 486	0.17 556	0.17 515	0.14 479	0.08 457	0.05 293	0.08 437	0.07 419	0.07 411	0.07 430

MWSP-net	0.15 522	0.08 390	0.17 546	0.17 325	0.10 499	0.16 496	0.23 640	0.29 575	0.32 584	0.18 511	0.19 437	0.17 471	0.13 461	0.18 540	0.14 479	0.08 457	0.05 293	0.07 336	0.07 419	0.07 411	0.08 503

zzzzzzz1	0.11 331	0.07 260	0.13 387	0.21 606	0.10 499	0.12 342	0.18 531	0.22 430	0.20 431	0.13 378	0.12 304	0.08 214	0.08 253	0.13 379	0.09 115	0.05 55	0.05 293	0.07 336	0.07 419	0.05 184	0.05 225

DNSM	0.09 196	0.05 45	0.07 17	0.14 73	0.06 36	0.07 47	0.13 199	0.12 102	0.11 130	0.09 210	0.09 186	0.08 214	0.05 16	0.18 540	0.14 479	0.07 372	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.13 644	0.10 584

DF_test	0.07 7	0.05 45	0.08 66	0.14 73	0.08 247	0.04 1	0.13 199	0.08 14	0.11 130	0.07 88	0.08 145	0.06 52	0.07 198	0.06 2	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.05 213	0.05 184	0.04 82

SE	0.10 277	0.10 540	0.08 66	0.19 502	0.09 383	0.11 287	0.11 81	0.15 214	0.11 130	0.10 261	0.16 374	0.09 256	0.08 253	0.09 68	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.08 437	0.07 419	0.07 411	0.04 82

SMOE	0.10 277	0.08 390	0.09 143	0.18 425	0.07 147	0.13 400	0.14 275	0.18 332	0.13 218	0.11 298	0.13 324	0.12 347	0.09 300	0.11 221	0.11 319	0.05 55	0.05 293	0.08 437	0.06 315	0.06 323	0.04 82

HLF11	0.11 331	0.05 45	0.13 387	0.12 7	0.08 247	0.14 437	0.11 81	0.22 430	0.10 97	0.12 343	0.23 495	0.11 325	0.11 386	0.14 417	0.13 436	0.08 457	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.08 485	0.08 503

HLf8	0.11 331	0.05 45	0.13 387	0.11 1	0.08 247	0.15 464	0.12 119	0.22 430	0.15 280	0.13 378	0.17 398	0.12 347	0.10 348	0.14 417	0.12 389	0.09 526	0.05 293	0.05 63	0.05 213	0.08 485	0.08 503

TestStereo_HL3	0.11 331	0.05 45	0.16 514	0.13 23	0.07 147	0.12 342	0.11 81	0.20 376	0.09 65	0.15 433	0.30 597	0.13 380	0.12 419	0.16 480	0.11 319	0.07 372	0.05 293	0.05 63	0.05 213	0.06 323	0.07 430

TestStereo_HL2	0.11 331	0.06 127	0.11 279	0.12 7	0.08 247	0.12 342	0.14 275	0.20 376	0.18 387	0.13 378	0.21 474	0.12 347	0.10 348	0.12 321	0.12 389	0.07 372	0.05 293	0.05 63	0.05 213	0.07 411	0.07 430

derf	0.07 7	0.04 1	0.10 216	0.14 73	0.06 36	0.05 5	0.12 119	0.12 102	0.09 65	0.05 2	0.07 78	0.07 146	0.08 253	0.10 136	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.05 225

DNS	0.09 196	0.06 127	0.08 66	0.14 73	0.06 36	0.06 16	0.12 119	0.12 102	0.09 65	0.08 152	0.08 145	0.08 214	0.05 16	0.17 515	0.11 319	0.07 372	0.05 293	0.07 336	0.03 1	0.13 644	0.09 552

mm2	0.07 7	0.04 1	0.10 216	0.13 23	0.06 36	0.06 16	0.12 119	0.13 136	0.08 32	0.06 31	0.07 78	0.06 52	0.08 253	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.05 225

mm1	0.07 7	0.04 1	0.10 216	0.13 23	0.06 36	0.06 16	0.12 119	0.06 2	0.08 32	0.06 31	0.07 78	0.06 52	0.08 253	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.05 225

qqai	0.07 7	0.05 45	0.10 216	0.14 73	0.06 36	0.05 5	0.12 119	0.08 14	0.09 65	0.05 2	0.06 29	0.06 52	0.08 253	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.05 225

LiteMatch*	0.08 99	0.04 1	0.11 279	0.13 23	0.08 247	0.08 100	0.13 199	0.14 170	0.09 65	0.05 2	0.05 7	0.05 5	0.09 300	0.11 221	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.05 225

DN	0.10 277	0.05 45	0.09 143	0.14 73	0.09 383	0.12 342	0.18 531	0.17 297	0.16 322	0.08 152	0.09 186	0.08 214	0.06 76	0.08 33	0.09 115	0.11 603	0.05 293	0.07 336	0.06 315	0.07 411	0.09 552

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 99	0.06 127	0.15 477	0.14 73	0.06 36	0.08 100	0.13 199	0.13 136	0.11 130	0.07 88	0.08 145	0.07 146	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 7	0.05 45	0.11 279	0.15 133	0.06 36	0.07 47	0.13 199	0.09 28	0.11 130	0.07 88	0.08 145	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.07 1	0.05 55	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

IGEV_i1	0.12 411	0.07 260	0.12 329	0.16 234	0.08 247	0.19 564	0.14 275	0.18 332	0.22 462	0.18 511	0.18 426	0.16 449	0.12 419	0.16 480	0.14 479	0.06 183	0.05 293	0.06 219	0.05 213	0.06 323	0.06 340

RT-IGEV	0.13 439	0.06 127	0.13 387	0.15 133	0.09 383	0.15 464	0.17 480	0.24 478	0.27 537	0.16 462	0.17 398	0.17 471	0.10 348	0.14 417	0.11 319	0.08 457	0.05 293	0.07 336	0.05 213	0.07 411	0.07 430

RT-Monster	0.09 196	0.05 45	0.09 143	0.14 73	0.08 247	0.11 287	0.10 44	0.17 297	0.18 387	0.13 378	0.10 226	0.09 256	0.08 253	0.10 136	0.10 229	0.07 372	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.06 340

DepthFocus	0.08 99	0.04 1	0.15 477	0.12 7	0.09 383	0.07 47	0.12 119	0.10 45	0.05 4	0.09 210	0.05 7	0.07 146	0.04 1	0.08 33	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.07 336	0.07 419	0.05 184	0.04 82

Selective-IGEV-i1	0.13 439	0.07 260	0.12 329	0.19 502	0.08 247	0.18 539	0.16 438	0.22 430	0.30 569	0.16 462	0.17 398	0.16 449	0.10 348	0.14 417	0.13 436	0.06 183	0.05 293	0.06 219	0.05 213	0.06 323	0.05 225

GeoVLM	0.08 99	0.04 1	0.10 216	0.13 23	0.06 36	0.10 229	0.12 119	0.13 136	0.08 32	0.06 31	0.07 78	0.06 52	0.08 253	0.10 136	0.11 319	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.05 225

VMStereo-Base	0.09 196	0.05 45	0.10 216	0.13 23	0.07 147	0.10 229	0.10 44	0.16 257	0.13 218	0.10 261	0.15 361	0.10 294	0.09 300	0.11 221	0.10 229	0.07 372	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.06 340

Hybrid-DGEV-2	0.11 331	0.06 127	0.12 329	0.18 425	0.09 383	0.09 161	0.13 199	0.28 559	0.29 559	0.11 298	0.11 281	0.09 256	0.12 419	0.12 321	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.07 336	0.07 419	0.05 184	0.05 225

DStereoRT	0.16 547	0.06 127	0.11 279	0.19 502	0.09 383	0.12 342	0.12 119	0.28 559	0.22 462	0.12 343	0.20 450	0.11 325	0.10 348	0.15 445	0.14 479	0.06 183	0.05 293	0.96 757	0.09 550	0.05 184	0.04 82

BStereo	0.08 99	0.06 127	0.16 514	0.15 133	0.08 247	0.07 47	0.09 27	0.15 214	0.16 322	0.06 31	0.07 78	0.07 146	0.05 16	0.09 68	0.11 319	0.04 11	0.05 293	0.05 63	0.07 419	0.04 54	0.04 82

MatchStereo	0.07 7	0.04 1	0.08 66	0.14 73	0.06 36	0.05 5	0.12 119	0.12 102	0.09 65	0.07 88	0.06 29	0.04 1	0.04 1	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
Anonymus123	0.09 196	0.06 127	0.16 514	0.15 133	0.08 247	0.11 287	0.09 27	0.18 332	0.16 322	0.06 31	0.07 78	0.07 146	0.05 16	0.09 68	0.11 319	0.04 11	0.05 293	0.05 63	0.07 419	0.04 54	0.04 82

MonSter++	0.08 99	0.04 1	0.10 216	0.13 23	0.06 36	0.09 161	0.12 119	0.13 136	0.08 32	0.06 31	0.07 78	0.06 52	0.08 253	0.10 136	0.11 319	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

LCMNet	0.08 99	0.05 45	0.10 216	0.13 23	0.07 147	0.09 161	0.12 119	0.10 45	0.11 130	0.06 31	0.08 145	0.06 52	0.07 198	0.11 221	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

CSFM-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.07 17	0.14 73	0.06 36	0.09 161	0.13 199	0.15 214	0.06 8	0.07 88	0.08 145	0.06 52	0.08 253	0.09 68	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

Select-FE	0.11 331	0.06 127	0.20 596	0.15 133	0.11 554	0.11 287	0.13 199	0.21 403	0.18 387	0.09 210	0.11 281	0.10 294	0.06 76	0.12 321	0.09 115	0.07 372	0.05 293	0.07 336	0.08 502	0.06 323	0.08 503

MultiAttention	0.29 685	0.08 390	0.14 428	0.19 502	0.12 591	1.45 759	1.33 764	0.36 665	0.37 625	0.19 530	0.21 474	0.24 566	0.11 386	0.38 702	0.18 564	0.06 183	0.05 293	0.08 437	0.08 502	0.10 583	0.09 552

AdaDepth	0.07 7	0.06 127	0.07 17	0.18 425	0.06 36	0.11 287	0.12 119	0.09 28	0.07 20	0.06 31	0.05 7	0.07 146	0.06 76	0.09 68	0.10 229	0.04 11	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

GASTEREO	0.08 99	0.05 45	0.09 143	0.19 502	0.07 147	0.07 47	0.12 119	0.14 170	0.11 130	0.10 261	0.09 186	0.07 146	0.04 1	0.12 321	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

MSCF	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.19 502	0.08 247	0.06 16	0.12 119	0.14 170	0.11 130	0.10 261	0.09 186	0.07 146	0.04 1	0.11 221	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.05 225

z-ln-s-r	0.17 569	0.10 540	0.40 684	0.19 502	0.08 247	0.17 520	0.18 531	0.22 430	0.33 592	0.18 511	0.40 661	0.22 542	0.17 556	0.20 582	0.23 625	0.07 372	0.05 293	0.07 336	0.07 419	0.07 411	0.05 225

water-stereo	0.09 196	0.06 127	0.08 66	0.16 234	0.07 147	0.09 161	0.13 199	0.15 214	0.13 218	0.11 298	0.12 304	0.08 214	0.09 300	0.07 8	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.05 213	0.04 54	0.04 82

depthmonostereo	0.09 196	0.06 127	0.09 143	0.15 133	0.06 36	0.10 229	0.13 199	0.14 170	0.14 252	0.10 261	0.10 226	0.09 256	0.11 386	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.06 219	0.04 72	0.04 54	0.03 2

DVStereo	0.09 196	0.05 45	0.08 66	0.15 133	0.06 36	0.11 287	0.12 119	0.14 170	0.16 322	0.11 298	0.11 281	0.09 256	0.09 300	0.11 221	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

G2L-ROB	0.13 439	0.06 127	0.13 387	0.13 23	0.08 247	0.14 437	0.16 438	0.25 497	0.18 387	0.19 530	0.18 426	0.20 514	0.14 486	0.17 515	0.16 530	0.08 457	0.05 293	0.06 219	0.05 213	0.08 485	0.09 552

xyz-stereo	0.13 439	0.07 260	0.20 596	0.15 133	0.05 2	0.20 580	0.15 364	0.17 297	0.31 577	0.15 433	0.29 589	0.26 590	0.16 532	0.13 379	0.12 389	0.05 55	0.05 293	0.06 219	0.05 213	0.04 54	0.04 82

DFGA-Net	0.13 439	0.11 568	0.18 572	0.17 325	0.10 499	0.12 342	0.13 199	0.22 430	0.25 513	0.16 462	0.16 374	0.13 380	0.12 419	0.16 480	0.14 479	0.07 372	0.05 293	0.08 437	0.07 419	0.05 184	0.05 225

G2L-Stereo_test	0.14 476	0.07 260	0.11 279	0.13 23	0.08 247	0.12 342	0.16 438	0.30 590	0.28 552	0.20 553	0.23 495	0.20 514	0.16 532	0.17 515	0.18 564	0.07 372	0.05 293	0.05 63	0.05 213	0.07 411	0.06 340

coex_refinement	0.14 476	0.07 260	0.12 329	0.17 325	0.10 499	0.15 464	0.15 364	0.26 516	0.29 559	0.18 511	0.20 450	0.22 542	0.17 556	0.16 480	0.18 564	0.08 457	0.05 293	0.06 219	0.06 315	0.09 550	0.08 503

LG-Stereo	0.08 99	0.07 260	0.10 216	0.18 425	0.07 147	0.10 229	0.17 480	0.11 75	0.08 32	0.05 2	0.07 78	0.05 5	0.07 198	0.09 68	0.09 115	0.04 11	0.05 293	0.07 336	0.07 419	0.04 54	0.04 82

MM-Stereo_test1	0.10 277	0.07 260	0.08 66	0.18 425	0.07 147	0.12 342	0.18 531	0.21 403	0.20 431	0.09 210	0.11 281	0.08 214	0.06 76	0.10 136	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.07 336	0.06 315	0.05 184	0.04 82

SCV_C0	0.08 99	0.07 260	0.07 17	0.16 234	0.09 383	0.08 100	0.15 364	0.11 75	0.12 173	0.08 152	0.07 78	0.06 52	0.05 16	0.11 221	0.07 1	0.05 55	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.06 323	0.05 225

AIO-test2	0.10 277	0.08 390	0.10 216	0.23 650	0.08 247	0.11 287	0.10 44	0.23 454	0.23 474	0.08 152	0.09 186	0.08 214	0.05 16	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.08 437	0.09 550	0.05 184	0.05 225

AIO-test1	0.10 277	0.07 260	0.10 216	0.23 650	0.07 147	0.09 161	0.13 199	0.21 403	0.14 252	0.11 298	0.12 304	0.09 256	0.07 198	0.11 221	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.09 527	0.10 592	0.03 1	0.06 340

FACV-RUCA	0.13 439	0.11 568	0.12 329	0.19 502	0.12 591	0.15 464	0.15 364	0.22 430	0.20 431	0.15 433	0.16 374	0.14 403	0.16 532	0.14 417	0.13 436	0.07 372	0.05 293	0.08 437	0.06 315	0.10 583	0.08 503

IGEV-RUCA	0.08 99	0.06 127	0.11 279	0.14 73	0.09 383	0.10 229	0.12 119	0.10 45	0.12 173	0.06 31	0.07 78	0.07 146	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.06 340

fffy	0.09 196	0.08 390	0.09 143	0.16 234	0.07 147	0.13 400	0.17 480	0.13 136	0.12 173	0.08 152	0.09 186	0.08 214	0.09 300	0.13 379	0.11 319	0.05 55	0.05 293	0.07 336	0.05 213	0.04 54	0.05 225

PAM_32	0.09 196	0.05 45	0.17 546	0.15 133	0.08 247	0.10 229	0.15 364	0.14 170	0.15 280	0.09 210	0.08 145	0.09 256	0.07 198	0.14 417	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.06 219	0.06 315	0.05 184	0.06 340

PAM	0.10 277	0.05 45	0.16 514	0.15 133	0.08 247	0.09 161	0.16 438	0.15 214	0.16 322	0.12 343	0.09 186	0.09 256	0.07 198	0.13 379	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.06 219	0.06 315	0.05 184	0.06 340

UGAM-zero	0.09 196	0.05 45	0.15 477	0.15 133	0.08 247	0.09 161	0.13 199	0.19 363	0.15 280	0.11 298	0.15 361	0.07 146	0.07 198	0.09 68	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.06 340

UGAM	0.13 439	0.10 540	0.09 143	0.22 626	0.08 247	0.12 342	0.20 596	0.17 297	0.23 474	0.21 569	0.16 374	0.13 380	0.13 461	0.19 557	0.12 389	0.07 372	0.05 293	0.13 644	0.11 626	0.07 411	0.05 225

GCAP-BAT	0.09 196	0.05 45	0.11 279	0.13 23	0.07 147	0.11 287	0.14 275	0.14 170	0.16 322	0.07 88	0.10 226	0.08 214	0.06 76	0.13 379	0.08 29	0.07 372	0.05 293	0.05 63	0.05 213	0.04 54	0.04 82

RAStereo	0.10 277	0.09 477	0.08 66	0.20 571	0.08 247	0.13 400	0.18 531	0.15 214	0.17 353	0.10 261	0.12 304	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.07 372	0.05 293	0.07 336	0.05 213	0.05 184	0.04 82

Occ-G	0.08 99	0.05 45	0.06 6	0.14 73	0.07 147	0.08 100	0.14 275	0.13 136	0.15 280	0.07 88	0.11 281	0.07 146	0.05 16	0.09 68	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.05 225

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 331	0.05 45	0.14 428	0.15 133	0.20 701	0.09 161	0.17 480	0.21 403	0.15 280	0.11 298	0.14 340	0.10 294	0.07 198	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.07 336	0.07 419	0.07 411	0.09 552

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 331	0.05 45	0.11 279	0.15 133	0.13 614	0.13 400	0.16 438	0.23 454	0.17 353	0.10 261	0.12 304	0.10 294	0.07 198	0.11 221	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.06 219	0.06 315	0.07 411	0.08 503

AIO-Stereo	0.08 99	0.06 127	0.09 143	0.18 425	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.15 214	0.09 65	0.08 152	0.08 145	0.07 146	0.05 16	0.11 221	0.08 29	0.05 55	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

test_sample6	0.14 476	0.08 390	0.13 387	0.16 234	0.08 247	0.17 520	0.19 572	0.25 497	0.17 353	0.17 481	0.27 563	0.19 502	0.14 486	0.15 445	0.13 436	0.08 457	0.05 293	0.08 437	0.07 419	0.08 485	0.08 503

test_sample5	0.14 476	0.08 390	0.14 428	0.16 234	0.08 247	0.18 539	0.18 531	0.25 497	0.17 353	0.17 481	0.27 563	0.18 486	0.14 486	0.16 480	0.13 436	0.08 457	0.05 293	0.08 437	0.07 419	0.08 485	0.08 503

test_sample2	0.12 411	0.07 260	0.12 329	0.14 73	0.08 247	0.16 496	0.18 531	0.21 403	0.16 322	0.14 406	0.20 450	0.19 502	0.15 504	0.15 445	0.12 389	0.08 457	0.05 293	0.07 336	0.06 315	0.08 485	0.07 430

trnet	0.08 99	0.05 45	0.07 17	0.12 7	0.05 2	0.12 342	0.11 81	0.13 136	0.10 97	0.08 152	0.13 324	0.09 256	0.08 253	0.11 221	0.10 229	0.08 457	0.05 293	0.05 63	0.03 1	0.06 323	0.05 225

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 7	0.05 45	0.11 279	0.15 133	0.06 36	0.07 47	0.13 199	0.09 28	0.11 130	0.07 88	0.08 145	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.07 1	0.05 55	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

DispNO	0.14 476	0.08 390	0.17 546	0.19 502	0.12 591	0.11 287	0.21 617	0.23 454	0.29 559	0.17 481	0.23 495	0.18 486	0.17 556	0.15 445	0.15 514	0.07 372	0.05 293	0.08 437	0.08 502	0.07 411	0.06 340

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 277	0.08 390	0.12 329	0.16 234	0.08 247	0.15 464	0.16 438	0.18 332	0.18 387	0.10 261	0.09 186	0.09 256	0.08 253	0.11 221	0.12 389	0.07 372	0.05 293	0.08 437	0.06 315	0.07 411	0.06 340

MyStereo8	0.12 411	0.07 260	0.15 477	0.15 133	0.09 383	0.18 539	0.14 275	0.19 363	0.22 462	0.12 343	0.18 426	0.11 325	0.10 348	0.16 480	0.18 564	0.07 372	0.05 293	0.07 336	0.05 213	0.08 485	0.09 552

SMFormer	0.14 476	0.07 260	0.17 546	0.14 73	0.08 247	0.16 496	0.17 480	0.26 516	0.27 537	0.19 530	0.20 450	0.18 486	0.15 504	0.15 445	0.17 546	0.08 457	0.05 293	0.07 336	0.06 315	0.07 411	0.06 340

tta	0.14 476	0.07 260	0.17 546	0.14 73	0.08 247	0.16 496	0.17 480	0.26 516	0.27 537	0.19 530	0.20 450	0.18 486	0.15 504	0.15 445	0.17 546	0.08 457	0.05 293	0.07 336	0.06 315	0.06 323	0.06 340

qqq1	0.13 439	0.07 260	0.17 546	0.14 73	0.08 247	0.16 496	0.17 480	0.26 516	0.27 537	0.19 530	0.20 450	0.18 486	0.15 504	0.15 445	0.11 319	0.08 457	0.05 293	0.05 63	0.05 213	0.06 323	0.06 340

fff1	0.13 439	0.07 260	0.17 546	0.14 73	0.08 247	0.16 496	0.17 480	0.26 516	0.27 537	0.19 530	0.20 450	0.18 486	0.15 504	0.15 445	0.11 319	0.08 457	0.05 293	0.05 63	0.05 213	0.06 323	0.06 340

MyStereo07	0.10 277	0.07 260	0.10 216	0.17 325	0.09 383	0.14 437	0.18 531	0.15 214	0.15 280	0.09 210	0.06 29	0.06 52	0.07 198	0.12 321	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.08 437	0.07 419	0.06 323	0.06 340

MyStereo06	0.10 277	0.07 260	0.12 329	0.17 325	0.09 383	0.13 400	0.18 531	0.19 363	0.12 173	0.12 343	0.08 145	0.07 146	0.07 198	0.11 221	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.07 336	0.07 419	0.06 323	0.06 340

MyStereo05	0.13 439	0.07 260	0.10 216	0.17 325	0.09 383	0.13 400	0.18 531	0.27 538	0.35 613	0.17 481	0.14 340	0.15 434	0.11 386	0.15 445	0.13 436	0.06 183	0.05 293	0.07 336	0.07 419	0.06 323	0.06 340

MyStereo04	0.13 439	0.07 260	0.10 216	0.17 325	0.09 383	0.14 437	0.18 531	0.29 575	0.38 632	0.17 481	0.14 340	0.16 449	0.10 348	0.15 445	0.13 436	0.06 183	0.05 293	0.08 437	0.07 419	0.06 323	0.06 340

CoDeX	0.12 411	0.07 260	0.12 329	0.17 325	0.08 247	0.12 342	0.15 364	0.23 454	0.27 537	0.13 378	0.17 398	0.16 449	0.11 386	0.14 417	0.11 319	0.07 372	0.05 293	0.07 336	0.06 315	0.06 323	0.05 225

mmm	0.14 476	0.08 390	0.17 546	0.17 325	0.09 383	0.17 520	0.18 531	0.21 403	0.15 280	0.15 433	0.23 495	0.21 524	0.16 532	0.16 480	0.17 546	0.08 457	0.05 293	0.08 437	0.07 419	0.07 411	0.07 430

11t1	0.12 411	0.06 127	0.13 387	0.14 73	0.08 247	0.17 520	0.15 364	0.18 332	0.15 280	0.15 433	0.15 361	0.16 449	0.16 532	0.15 445	0.13 436	0.08 457	0.05 293	0.06 219	0.05 213	0.08 485	0.07 430

IGEVStereo-DCA	0.09 196	0.06 127	0.11 279	0.15 133	0.10 499	0.11 287	0.15 364	0.16 257	0.12 173	0.10 261	0.06 29	0.08 214	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.06 340

rrr	0.09 196	0.06 127	0.12 329	0.15 133	0.10 499	0.11 287	0.16 438	0.16 257	0.15 280	0.10 261	0.06 29	0.08 214	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.06 340

DualNet	0.14 476	0.08 390	0.14 428	0.16 234	0.08 247	0.18 539	0.18 531	0.25 497	0.17 353	0.17 481	0.27 563	0.18 486	0.14 486	0.16 480	0.13 436	0.08 457	0.05 293	0.08 437	0.07 419	0.08 485	0.08 503

plain	0.10 277	0.08 390	0.10 216	0.19 502	0.09 383	0.10 229	0.15 364	0.14 170	0.13 218	0.13 378	0.15 361	0.09 256	0.12 419	0.13 379	0.12 389	0.07 372	0.05 293	0.09 527	0.06 315	0.06 323	0.06 340

MIF-Stereo (partial)	0.11 331	0.06 127	0.10 216	0.19 502	0.10 499	0.10 229	0.11 81	0.17 297	0.18 387	0.14 406	0.16 374	0.09 256	0.11 386	0.12 321	0.12 389	0.08 457	0.05 293	0.08 437	0.07 419	0.06 323	0.07 430

UniTT-Stereo	0.09 196	0.07 260	0.08 66	0.18 425	0.08 247	0.13 400	0.11 81	0.12 102	0.11 130	0.10 261	0.12 304	0.05 5	0.07 198	0.09 68	0.09 115	0.07 372	0.05 293	0.05 63	0.05 213	0.05 184	0.05 225

PCWNet_CMD	0.14 476	0.08 390	0.15 477	0.17 325	0.09 383	0.14 437	0.14 275	0.29 575	0.36 618	0.14 406	0.20 450	0.21 524	0.12 419	0.17 515	0.13 436	0.07 372	0.05 293	0.07 336	0.07 419	0.07 411	0.07 430

GCAPDPT-zeroshot	0.09 196	0.05 45	0.11 279	0.13 23	0.07 147	0.11 287	0.14 275	0.14 170	0.16 322	0.07 88	0.10 226	0.08 214	0.06 76	0.13 379	0.08 29	0.07 372	0.05 293	0.05 63	0.05 213	0.04 54	0.04 82

GCAP-Stereo	0.09 196	0.07 260	0.13 387	0.18 425	0.06 36	0.11 287	0.07 5	0.13 136	0.12 173	0.09 210	0.10 226	0.07 146	0.09 300	0.13 379	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

LL-Strereo2	0.10 277	0.10 540	0.15 477	0.18 425	0.08 247	0.15 464	0.09 27	0.17 297	0.14 252	0.14 406	0.10 226	0.09 256	0.07 198	0.16 480	0.10 229	0.05 55	0.05 293	0.10 577	0.07 419	0.06 323	0.05 225

LoS	0.09 196	0.05 45	0.11 279	0.13 23	0.07 147	0.14 437	0.11 81	0.15 214	0.15 280	0.09 210	0.09 186	0.12 347	0.09 300	0.15 445	0.10 229	0.07 372	0.05 293	0.05 63	0.03 1	0.05 184	0.05 225
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DCRE	0.11 331	0.07 260	0.13 387	0.16 234	0.11 554	0.11 287	0.17 480	0.18 332	0.17 353	0.11 298	0.18 426	0.10 294	0.10 348	0.15 445	0.11 319	0.06 183	0.05 293	0.06 219	0.06 315	0.05 184	0.04 82

knoymous	0.11 331	0.05 45	0.12 329	0.13 23	0.07 147	0.15 464	0.14 275	0.19 363	0.13 218	0.11 298	0.17 398	0.13 380	0.09 300	0.13 379	0.11 319	0.08 457	0.05 293	0.06 219	0.05 213	0.08 485	0.07 430

anonymousa	0.13 439	0.07 260	0.13 387	0.18 425	0.09 383	0.13 400	0.17 480	0.19 363	0.29 559	0.15 433	0.24 508	0.15 434	0.14 486	0.14 417	0.14 479	0.07 372	0.05 293	0.07 336	0.09 550	0.05 184	0.06 340

riskmin	0.11 331	0.06 127	0.13 387	0.14 73	0.08 247	0.14 437	0.14 275	0.18 332	0.14 252	0.11 298	0.14 340	0.16 449	0.11 386	0.14 417	0.12 389	0.09 526	0.05 293	0.07 336	0.05 213	0.08 485	0.08 503

Selective-RAFT	0.11 331	0.10 540	0.11 279	0.21 606	0.08 247	0.16 496	0.13 199	0.20 376	0.22 462	0.10 261	0.10 226	0.11 325	0.10 348	0.15 445	0.11 319	0.05 55	0.05 293	0.06 219	0.05 213	0.06 323	0.05 225

x	0.13 439	0.07 260	0.14 428	0.14 73	0.08 247	0.18 539	0.14 275	0.22 430	0.20 431	0.15 433	0.19 437	0.19 502	0.17 556	0.18 540	0.18 564	0.07 372	0.05 293	0.06 219	0.06 315	0.07 411	0.07 430

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 583	0.09 477	0.29 653	0.15 133	0.10 499	0.22 609	0.20 596	0.26 516	0.39 637	0.25 621	0.42 678	0.24 566	0.15 504	0.20 582	0.19 577	0.07 372	0.05 293	0.06 219	0.05 213	0.10 583	0.09 552

IER	0.14 476	0.07 260	0.13 387	0.17 325	0.09 383	0.14 437	0.16 438	0.25 497	0.26 527	0.18 511	0.25 537	0.17 471	0.20 602	0.16 480	0.14 479	0.08 457	0.05 293	0.07 336	0.06 315	0.08 485	0.07 430

raft_robust	0.13 439	0.10 540	0.07 17	0.18 425	0.08 247	0.13 400	0.24 655	0.28 559	0.33 592	0.20 553	0.19 437	0.14 403	0.10 348	0.11 221	0.12 389	0.05 55	0.05 293	0.07 336	0.07 419	0.05 184	0.04 82

test_5	0.14 476	0.12 586	0.08 66	0.20 571	0.10 499	0.14 437	0.29 704	0.21 403	0.24 491	0.18 511	0.28 577	0.11 325	0.15 504	0.12 321	0.13 436	0.06 183	0.05 293	0.07 336	0.08 502	0.08 485	0.07 430

Sa-1000	0.12 411	0.08 390	0.08 66	0.18 425	0.08 247	0.14 437	0.22 628	0.22 430	0.18 387	0.15 433	0.20 450	0.17 471	0.11 386	0.10 136	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.09 527	0.09 550	0.05 184	0.05 225

SA	0.12 411	0.09 477	0.08 66	0.18 425	0.08 247	0.12 342	0.24 655	0.23 454	0.18 387	0.17 481	0.27 563	0.14 403	0.11 386	0.11 221	0.11 319	0.05 55	0.05 293	0.09 527	0.08 502	0.05 184	0.04 82

iRaft-Stereo_5w	0.12 411	0.09 477	0.12 329	0.19 502	0.08 247	0.09 161	0.12 119	0.21 403	0.21 448	0.19 530	0.14 340	0.11 325	0.09 300	0.20 582	0.16 530	0.05 55	0.05 293	0.07 336	0.06 315	0.05 184	0.06 340

CIPLG	0.11 331	0.08 390	0.14 428	0.17 325	0.08 247	0.12 342	0.15 364	0.17 297	0.15 280	0.14 406	0.11 281	0.16 449	0.09 300	0.16 480	0.11 319	0.07 372	0.05 293	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.06 340

IPLGR_C	0.11 331	0.08 390	0.14 428	0.17 325	0.08 247	0.12 342	0.15 364	0.17 297	0.15 280	0.14 406	0.10 226	0.16 449	0.09 300	0.16 480	0.11 319	0.07 372	0.05 293	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.06 340

IPLGR	0.11 331	0.09 477	0.16 514	0.18 425	0.08 247	0.12 342	0.17 480	0.21 403	0.24 491	0.11 298	0.12 304	0.11 325	0.08 253	0.12 321	0.12 389	0.06 183	0.05 293	0.06 219	0.06 315	0.04 54	0.04 82

GMOStereo	0.11 331	0.09 477	0.07 17	0.19 502	0.08 247	0.12 342	0.28 694	0.13 136	0.17 353	0.11 298	0.17 398	0.14 403	0.12 419	0.07 8	0.07 1	0.05 55	0.05 293	0.09 527	0.07 419	0.04 54	0.04 82

error version	0.11 331	0.09 477	0.07 17	0.19 502	0.08 247	0.12 342	0.28 694	0.13 136	0.17 353	0.11 298	0.17 398	0.14 403	0.12 419	0.07 8	0.07 1	0.05 55	0.05 293	0.09 527	0.07 419	0.04 54	0.04 82

test-v	0.11 331	0.09 477	0.07 17	0.19 502	0.08 247	0.12 342	0.28 694	0.13 136	0.17 353	0.11 298	0.17 398	0.14 403	0.12 419	0.07 8	0.07 1	0.05 55	0.05 293	0.09 527	0.07 419	0.04 54	0.04 82

ACRE	0.11 331	0.08 390	0.14 428	0.17 325	0.08 247	0.12 342	0.15 364	0.17 297	0.14 252	0.14 406	0.10 226	0.16 449	0.09 300	0.16 480	0.11 319	0.07 372	0.05 293	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.06 340

GwcNet-ADL	0.13 439	0.08 390	0.14 428	0.20 571	0.09 383	0.11 287	0.20 596	0.30 590	0.24 491	0.13 378	0.14 340	0.18 486	0.14 486	0.13 379	0.14 479	0.07 372	0.05 293	0.06 219	0.05 213	0.07 411	0.06 340

PFNet+	0.11 331	0.06 127	0.13 387	0.16 234	0.09 383	0.05 5	0.12 119	0.17 297	0.21 448	0.16 462	0.19 437	0.14 403	0.10 348	0.11 221	0.11 319	0.08 457	0.05 293	0.09 527	0.08 502	0.06 323	0.11 612

TRStereo	0.09 196	0.05 45	0.12 329	0.15 133	0.12 591	0.10 229	0.13 199	0.18 332	0.18 387	0.09 210	0.09 186	0.09 256	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.07 372	0.05 293	0.07 336	0.07 419	0.04 54	0.04 82

IIG-Stereo	0.11 331	0.06 127	0.13 387	0.17 325	0.08 247	0.11 287	0.12 119	0.22 430	0.17 353	0.14 406	0.17 398	0.11 325	0.12 419	0.12 321	0.12 389	0.06 183	0.05 293	0.07 336	0.06 315	0.05 184	0.04 82

PSM-softLoss	0.12 411	0.07 260	0.15 477	0.17 325	0.09 383	0.08 100	0.13 199	0.24 478	0.17 353	0.14 406	0.19 437	0.13 380	0.11 386	0.11 221	0.11 319	0.07 372	0.05 293	0.08 437	0.07 419	0.06 323	0.12 627

KMStereo	0.12 411	0.07 260	0.15 477	0.17 325	0.09 383	0.08 100	0.13 199	0.24 478	0.17 353	0.14 406	0.19 437	0.13 380	0.11 386	0.11 221	0.11 319	0.07 372	0.05 293	0.08 437	0.07 419	0.06 323	0.12 627

PSM-AAD	0.11 331	0.07 260	0.10 216	0.19 502	0.09 383	0.10 229	0.15 364	0.20 376	0.13 218	0.12 343	0.14 340	0.18 486	0.11 386	0.11 221	0.10 229	0.05 55	0.05 293	0.09 527	0.08 502	0.06 323	0.14 669

FTStereo	0.12 411	0.06 127	0.14 428	0.18 425	0.09 383	0.07 47	0.15 364	0.21 403	0.18 387	0.12 343	0.24 508	0.12 347	0.12 419	0.13 379	0.13 436	0.05 55	0.05 293	0.07 336	0.06 315	0.06 323	0.10 584

GrayStereo	0.11 331	0.06 127	0.11 279	0.19 502	0.09 383	0.09 161	0.16 438	0.18 332	0.17 353	0.14 406	0.17 398	0.17 471	0.11 386	0.12 321	0.11 319	0.05 55	0.05 293	0.07 336	0.06 315	0.05 184	0.10 584

RAFT-345	0.11 331	0.07 260	0.15 477	0.16 234	0.08 247	0.08 100	0.12 119	0.15 214	0.10 97	0.11 298	0.36 635	0.09 256	0.09 300	0.11 221	0.12 389	0.05 55	0.05 293	0.07 336	0.06 315	0.04 54	0.05 225

AnonymousM	0.09 196	0.05 45	0.10 216	0.14 73	0.06 36	0.09 161	0.13 199	0.19 363	0.14 252	0.13 378	0.11 281	0.09 256	0.08 253	0.13 379	0.10 229	0.08 457	0.05 293	0.08 437	0.05 213	0.05 184	0.05 225

CroCo-Stereo	0.09 196	0.08 390	0.08 66	0.22 626	0.09 383	0.09 161	0.19 572	0.15 214	0.12 173	0.07 88	0.07 78	0.08 214	0.06 76	0.08 33	0.07 1	0.07 372	0.05 293	0.06 219	0.04 72	0.05 184	0.04 82
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-2	0.11 331	0.09 477	0.07 17	0.19 502	0.08 247	0.12 342	0.28 694	0.13 136	0.17 353	0.11 298	0.17 398	0.14 403	0.12 419	0.07 8	0.07 1	0.05 55	0.05 293	0.09 527	0.07 419	0.04 54	0.04 82

TANstereo	0.09 196	0.04 1	0.08 66	0.13 23	0.06 36	0.11 287	0.14 275	0.15 214	0.19 407	0.11 298	0.15 361	0.10 294	0.06 76	0.12 321	0.09 115	0.07 372	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.06 323	0.05 225

raftrobust	0.09 196	0.06 127	0.10 216	0.17 325	0.08 247	0.09 161	0.10 44	0.18 332	0.16 322	0.10 261	0.09 186	0.12 347	0.07 198	0.12 321	0.10 229	0.08 457	0.05 293	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.05 225

sAnonymous2	0.13 439	0.12 586	0.24 625	0.20 571	0.12 591	0.17 520	0.13 199	0.26 516	0.21 448	0.11 298	0.11 281	0.13 380	0.08 253	0.10 136	0.10 229	0.09 526	0.05 293	0.08 437	0.06 315	0.15 677	0.10 584

CroCo_RVC	0.13 439	0.12 586	0.24 625	0.20 571	0.12 591	0.17 520	0.13 199	0.26 516	0.21 448	0.11 298	0.11 281	0.13 380	0.08 253	0.10 136	0.10 229	0.09 526	0.05 293	0.08 437	0.06 315	0.15 677	0.10 584

CFNet_pseudo	0.14 476	0.08 390	0.15 477	0.16 234	0.09 383	0.13 400	0.14 275	0.27 538	0.34 604	0.14 406	0.21 474	0.22 542	0.13 461	0.18 540	0.14 479	0.07 372	0.05 293	0.08 437	0.06 315	0.07 411	0.07 430

RALAANet	0.11 331	0.08 390	0.10 216	0.17 325	0.09 383	0.14 437	0.10 44	0.20 376	0.15 280	0.14 406	0.13 324	0.16 449	0.09 300	0.12 321	0.11 319	0.06 183	0.05 293	0.07 336	0.06 315	0.05 184	0.04 82

XX-Stereo	0.09 196	0.05 45	0.08 66	0.17 325	0.09 383	0.15 464	0.12 119	0.20 376	0.10 97	0.10 261	0.14 340	0.07 146	0.06 76	0.12 321	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.06 219	0.06 315	0.04 54	0.04 82

222	0.16 547	0.07 260	0.14 428	0.14 73	0.08 247	0.24 630	0.18 531	0.30 590	0.20 431	0.17 481	0.28 577	0.17 471	0.16 532	0.15 445	0.40 720	0.10 571	0.05 293	0.07 336	0.06 315	0.07 411	0.08 503

xxxx	0.15 522	0.07 260	0.14 428	0.14 73	0.08 247	0.23 625	0.18 531	0.31 603	0.19 407	0.14 406	0.28 577	0.22 542	0.14 486	0.15 445	0.26 660	0.09 526	0.05 293	0.07 336	0.07 419	0.08 485	0.07 430

test_xeample	0.15 522	0.06 127	0.13 387	0.14 73	0.08 247	0.21 600	0.20 596	0.28 559	0.20 431	0.16 462	0.29 589	0.19 502	0.16 532	0.15 445	0.26 660	0.09 526	0.05 293	0.07 336	0.07 419	0.07 411	0.07 430

ARAFT	0.12 411	0.08 390	0.17 546	0.19 502	0.09 383	0.14 437	0.18 531	0.20 376	0.12 173	0.12 343	0.13 324	0.14 403	0.11 386	0.15 445	0.12 389	0.06 183	0.05 293	0.10 577	0.09 550	0.05 184	0.04 82

SFCPSM	0.13 439	0.07 260	0.14 428	0.17 325	0.09 383	0.15 464	0.16 438	0.28 559	0.27 537	0.14 406	0.17 398	0.12 347	0.13 461	0.14 417	0.11 319	0.08 457	0.05 293	0.07 336	0.07 419	0.07 411	0.06 340

FENet	0.13 439	0.08 390	0.12 329	0.16 234	0.08 247	0.14 437	0.15 364	0.22 430	0.23 474	0.17 481	0.23 495	0.16 449	0.12 419	0.14 417	0.15 514	0.08 457	0.05 293	0.08 437	0.08 502	0.07 411	0.07 430

cf-r	0.13 439	0.07 260	0.12 329	0.16 234	0.08 247	0.14 437	0.19 572	0.20 376	0.25 513	0.17 481	0.25 537	0.21 524	0.16 532	0.14 417	0.14 479	0.10 571	0.05 293	0.06 219	0.08 502	0.06 323	0.06 340

GwcNet-RSSM	0.14 476	0.07 260	0.12 329	0.15 133	0.08 247	0.15 464	0.20 596	0.21 403	0.27 537	0.18 511	0.27 563	0.22 542	0.16 532	0.14 417	0.15 514	0.10 571	0.05 293	0.07 336	0.09 550	0.07 411	0.07 430

CCAANet	0.14 476	0.06 127	0.14 428	0.17 325	0.09 383	0.16 496	0.13 199	0.30 590	0.24 491	0.16 462	0.32 610	0.18 486	0.17 556	0.17 515	0.14 479	0.06 183	0.05 293	0.09 527	0.09 550	0.06 323	0.09 552

DIP-Stereo	0.11 331	0.07 260	0.14 428	0.17 325	0.09 383	0.13 400	0.09 27	0.16 257	0.16 322	0.11 298	0.16 374	0.14 403	0.12 419	0.15 445	0.13 436	0.06 183	0.05 293	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.06 340
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.12 411	0.08 390	0.14 428	0.18 425	0.07 147	0.15 464	0.07 5	0.22 430	0.18 387	0.16 462	0.19 437	0.18 486	0.14 486	0.16 480	0.15 514	0.07 372	0.05 293	0.05 63	0.05 213	0.06 323	0.06 340

R-Stereo Train	0.10 277	0.06 127	0.10 216	0.17 325	0.08 247	0.11 287	0.14 275	0.23 454	0.11 130	0.12 343	0.19 437	0.11 325	0.08 253	0.09 68	0.11 319	0.07 372	0.05 293	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.05 225

RAFT-Stereo	0.10 277	0.06 127	0.10 216	0.17 325	0.08 247	0.11 287	0.14 275	0.23 454	0.11 130	0.12 343	0.19 437	0.11 325	0.08 253	0.09 68	0.11 319	0.07 372	0.05 293	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.05 225
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.14 476	0.08 390	0.15 477	0.17 325	0.09 383	0.14 437	0.14 275	0.29 575	0.36 618	0.14 406	0.21 474	0.21 524	0.12 419	0.17 515	0.14 479	0.07 372	0.05 293	0.07 336	0.07 419	0.07 411	0.07 430

ccs_rob	0.14 476	0.08 390	0.15 477	0.16 234	0.09 383	0.12 342	0.14 275	0.27 538	0.34 604	0.14 406	0.21 474	0.22 542	0.13 461	0.18 540	0.14 479	0.07 372	0.05 293	0.08 437	0.07 419	0.07 411	0.07 430

AANet_RVC	0.16 547	0.10 540	0.10 216	0.18 425	0.09 383	0.18 539	0.19 572	0.26 516	0.31 577	0.22 585	0.35 632	0.21 524	0.21 606	0.22 613	0.16 530	0.06 183	0.05 293	0.06 219	0.06 315	0.07 411	0.06 340

AdaStereo	0.15 522	0.11 568	0.15 477	0.18 425	0.09 383	0.20 580	0.11 81	0.32 614	0.28 552	0.20 553	0.23 495	0.20 514	0.13 461	0.19 557	0.14 479	0.12 628	0.05 293	0.10 577	0.07 419	0.09 550	0.07 430
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.
iResNetv2_ROB	0.14 476	0.08 390	0.15 477	0.16 234	0.08 247	0.16 496	0.12 119	0.25 497	0.35 613	0.21 569	0.29 589	0.24 566	0.13 461	0.14 417	0.14 479	0.06 183	0.05 293	0.06 219	0.04 72	0.09 550	0.08 503

HSM	0.15 522	0.08 390	0.14 428	0.16 234	0.09 383	0.16 496	0.14 275	0.28 559	0.25 513	0.19 530	0.23 495	0.37 671	0.16 532	0.20 582	0.15 514	0.07 372	0.05 293	0.07 336	0.06 315	0.07 411	0.06 340

StereoDRNet-Refined	0.17 569	0.12 586	0.15 477	0.20 571	0.09 383	0.18 539	0.18 531	0.26 516	0.23 474	0.26 627	0.40 661	0.22 542	0.17 556	0.21 600	0.20 584	0.08 457	0.05 293	0.09 527	0.10 592	0.07 411	0.07 430
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.14 476	0.07 260	0.13 387	0.14 73	0.07 147	0.18 539	0.14 275	0.26 516	0.31 577	0.22 585	0.25 537	0.23 560	0.15 504	0.15 445	0.13 436	0.07 372	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.08 485	0.08 503

DN-CSS_ROB	0.13 439	0.13 614	0.16 514	0.18 425	0.10 499	0.16 496	0.08 9	0.22 430	0.18 387	0.17 481	0.22 486	0.13 380	0.13 461	0.12 321	0.13 436	0.05 55	0.05 293	0.10 577	0.10 592	0.08 485	0.06 340

pmcnn	0.15 522	0.07 260	0.19 584	0.15 133	0.07 147	0.20 580	0.15 364	0.24 478	0.26 527	0.21 569	0.34 628	0.28 608	0.18 572	0.18 540	0.17 546	0.07 372	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.07 411	0.06 340

SCION-M(vits-remse)	0.08 99	0.06 127	0.12 329	0.24 659	0.05 2	0.07 47	0.10 44	0.15 214	0.15 280	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.08 457	0.06 458	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

SCION-MonSter(vits)	0.14 476	0.06 127	0.05 1	0.15 133	0.05 2	0.07 47	0.10 44	0.27 538	0.41 646	0.05 2	0.33 623	0.14 403	0.16 532	0.20 582	0.19 577	0.08 457	0.06 458	0.17 682	0.15 680	0.07 411	0.08 503

FAST (zero-shot)	0.09 196	0.06 127	0.11 279	0.19 502	0.13 614	0.07 47	0.13 199	0.12 102	0.08 32	0.08 152	0.06 29	0.08 214	0.07 198	0.10 136	0.10 229	0.07 372	0.06 458	0.06 219	0.07 419	0.05 184	0.08 503

GREATEN-IGEV_RVC	0.09 196	0.08 390	0.08 66	0.21 606	0.09 383	0.08 100	0.11 81	0.10 45	0.09 65	0.07 88	0.10 226	0.05 5	0.06 76	0.14 417	0.11 319	0.05 55	0.06 458	0.07 336	0.06 315	0.05 184	0.05 225

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 196	0.05 45	0.11 279	0.19 502	0.07 147	0.10 229	0.09 27	0.12 102	0.09 65	0.09 210	0.09 186	0.07 146	0.08 253	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.06 458	0.10 577	0.08 502	0.07 411	0.05 225

depth_test_26	0.08 99	0.04 1	0.11 279	0.13 23	0.07 147	0.07 47	0.11 81	0.12 102	0.11 130	0.09 210	0.07 78	0.08 214	0.05 16	0.09 68	0.08 29	0.08 457	0.06 458	0.06 219	0.06 315	0.06 323	0.07 430

FlowAnything_test	0.11 331	0.08 390	0.14 428	0.15 133	0.09 383	0.07 47	0.14 275	0.20 376	0.11 130	0.09 210	0.09 186	0.12 347	0.12 419	0.13 379	0.11 319	0.09 526	0.06 458	0.09 527	0.09 550	0.06 323	0.09 552

MSAF-DinoV2	0.22 629	0.11 568	0.23 621	0.17 325	0.10 499	0.27 662	0.16 438	0.37 671	0.55 702	0.21 569	0.27 563	0.47 705	0.27 652	0.35 689	0.39 717	0.09 526	0.06 458	0.07 336	0.09 550	0.12 624	0.10 584

S2M2_XL	0.08 99	0.06 127	0.12 329	0.12 7	0.08 247	0.09 161	0.09 27	0.07 8	0.07 20	0.08 152	0.07 78	0.07 146	0.06 76	0.09 68	0.09 115	0.08 457	0.06 458	0.07 336	0.05 213	0.08 485	0.06 340
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test3	0.10 277	0.07 260	0.07 17	0.18 425	0.07 147	0.12 342	0.19 572	0.24 478	0.19 407	0.06 31	0.10 226	0.08 214	0.06 76	0.11 221	0.08 29	0.06 183	0.06 458	0.07 336	0.05 213	0.05 184	0.04 82

DDVS	0.15 522	0.10 540	0.21 606	0.16 234	0.12 591	0.15 464	0.14 275	0.25 497	0.19 407	0.18 511	0.29 589	0.27 598	0.12 419	0.19 557	0.15 514	0.09 526	0.06 458	0.09 527	0.07 419	0.11 606	0.11 612

rvit_stereo_0081_aga	0.11 331	0.09 477	0.14 428	0.18 425	0.09 383	0.13 400	0.14 275	0.14 170	0.19 407	0.10 261	0.18 426	0.16 449	0.09 300	0.12 321	0.09 115	0.10 571	0.06 458	0.08 437	0.07 419	0.07 411	0.06 340

model_zeroshot	0.10 277	0.04 1	0.11 279	0.15 133	0.09 383	0.12 342	0.14 275	0.20 376	0.13 218	0.11 298	0.10 226	0.12 347	0.07 198	0.12 321	0.10 229	0.07 372	0.06 458	0.06 219	0.05 213	0.06 323	0.06 340

ACV-stereo	0.15 522	0.10 540	0.28 645	0.18 425	0.12 591	0.14 437	0.12 119	0.23 454	0.21 448	0.19 530	0.23 495	0.22 542	0.15 504	0.23 624	0.17 546	0.07 372	0.06 458	0.07 336	0.07 419	0.07 411	0.07 430

ITSA-stereo	0.15 522	0.10 540	0.14 428	0.19 502	0.08 247	0.12 342	0.14 275	0.30 590	0.49 688	0.17 481	0.19 437	0.22 542	0.15 504	0.17 515	0.16 530	0.10 571	0.06 458	0.08 437	0.08 502	0.08 485	0.08 503

rvit_stereo_ft	0.12 411	0.07 260	0.13 387	0.19 502	0.10 499	0.12 342	0.17 480	0.16 257	0.16 322	0.12 343	0.13 324	0.15 434	0.10 348	0.14 417	0.13 436	0.09 526	0.06 458	0.08 437	0.07 419	0.07 411	0.05 225

DualNet (step1)	0.16 547	0.12 586	0.20 596	0.12 7	0.14 636	0.17 520	0.13 199	0.27 538	0.23 474	0.20 553	0.20 450	0.24 566	0.19 589	0.16 480	0.16 530	0.15 672	0.06 458	0.14 658	0.14 663	0.14 660	0.12 627

test_sample7	0.15 522	0.10 540	0.16 514	0.14 73	0.11 554	0.16 496	0.16 438	0.27 538	0.23 474	0.20 553	0.20 450	0.24 566	0.19 589	0.16 480	0.16 530	0.12 628	0.06 458	0.10 577	0.09 550	0.10 583	0.10 584

test_sample4	0.14 476	0.08 390	0.14 428	0.15 133	0.08 247	0.19 564	0.18 531	0.26 516	0.17 353	0.16 462	0.25 537	0.18 486	0.14 486	0.16 480	0.13 436	0.08 457	0.06 458	0.08 437	0.06 315	0.08 485	0.08 503

test_sample3	0.14 476	0.08 390	0.15 477	0.14 73	0.09 383	0.19 564	0.17 480	0.26 516	0.18 387	0.16 462	0.22 486	0.19 502	0.15 504	0.17 515	0.13 436	0.08 457	0.06 458	0.07 336	0.06 315	0.09 550	0.08 503

test_sample1	0.13 439	0.07 260	0.14 428	0.13 23	0.08 247	0.19 564	0.16 438	0.20 376	0.15 280	0.14 406	0.22 486	0.18 486	0.16 532	0.17 515	0.14 479	0.07 372	0.06 458	0.06 219	0.06 315	0.08 485	0.07 430

AE-Stereo	0.10 277	0.08 390	0.10 216	0.18 425	0.09 383	0.10 229	0.15 364	0.14 170	0.19 407	0.09 210	0.14 340	0.12 347	0.08 253	0.11 221	0.10 229	0.05 55	0.06 458	0.07 336	0.06 315	0.05 184	0.04 82

mmx	0.14 476	0.09 477	0.14 428	0.16 234	0.08 247	0.17 520	0.17 480	0.27 538	0.25 513	0.15 433	0.25 537	0.19 502	0.13 461	0.14 417	0.20 584	0.08 457	0.06 458	0.09 527	0.08 502	0.08 485	0.08 503

xxx	0.14 476	0.09 477	0.14 428	0.16 234	0.08 247	0.17 520	0.17 480	0.27 538	0.25 513	0.15 433	0.25 537	0.19 502	0.13 461	0.14 417	0.20 584	0.08 457	0.06 458	0.09 527	0.08 502	0.08 485	0.08 503

GMStereo_Zeroshot	0.16 547	0.13 614	0.24 625	0.20 571	0.10 499	0.17 520	0.13 199	0.29 575	0.25 513	0.23 598	0.32 610	0.25 580	0.11 386	0.19 557	0.14 479	0.09 526	0.06 458	0.11 609	0.06 315	0.12 624	0.08 503

MaDis-Stereo	0.09 196	0.09 477	0.08 66	0.17 325	0.09 383	0.13 400	0.10 44	0.16 257	0.16 322	0.09 210	0.11 281	0.06 52	0.06 76	0.09 68	0.13 436	0.07 372	0.06 458	0.07 336	0.05 213	0.05 184	0.04 82

EKT-Stereo	0.11 331	0.07 260	0.14 428	0.15 133	0.10 499	0.13 400	0.14 275	0.18 332	0.21 448	0.11 298	0.08 145	0.12 347	0.09 300	0.11 221	0.12 389	0.08 457	0.06 458	0.07 336	0.06 315	0.08 485	0.07 430

MIM_Stereo	0.09 196	0.07 260	0.11 279	0.15 133	0.07 147	0.06 16	0.12 119	0.20 376	0.14 252	0.13 378	0.13 324	0.09 256	0.05 16	0.12 321	0.08 29	0.05 55	0.06 458	0.07 336	0.06 315	0.06 323	0.05 225

CFNet_ucs	0.15 522	0.08 390	0.16 514	0.16 234	0.11 554	0.14 437	0.14 275	0.30 590	0.34 604	0.16 462	0.24 508	0.23 560	0.14 486	0.18 540	0.15 514	0.09 526	0.06 458	0.08 437	0.07 419	0.09 550	0.09 552

CBFPSM	0.14 476	0.06 127	0.26 633	0.17 325	0.09 383	0.13 400	0.15 364	0.22 430	0.23 474	0.20 553	0.27 563	0.24 566	0.16 532	0.16 480	0.18 564	0.06 183	0.06 458	0.06 219	0.07 419	0.07 411	0.07 430

gwcnet-sp	0.14 476	0.07 260	0.12 329	0.18 425	0.09 383	0.16 496	0.17 480	0.24 478	0.24 491	0.18 511	0.24 508	0.15 434	0.16 532	0.15 445	0.15 514	0.08 457	0.06 458	0.07 336	0.08 502	0.08 485	0.07 430

scenet	0.14 476	0.07 260	0.12 329	0.18 425	0.09 383	0.16 496	0.17 480	0.24 478	0.24 491	0.18 511	0.24 508	0.15 434	0.16 532	0.15 445	0.15 514	0.08 457	0.06 458	0.07 336	0.08 502	0.08 485	0.07 430

CASS	0.13 439	0.12 586	0.11 279	0.23 650	0.09 383	0.15 464	0.17 480	0.18 332	0.19 407	0.17 481	0.18 426	0.15 434	0.15 504	0.14 417	0.14 479	0.09 526	0.06 458	0.10 577	0.08 502	0.09 550	0.07 430
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.14 476	0.07 260	0.12 329	0.18 425	0.09 383	0.16 496	0.17 480	0.24 478	0.24 491	0.18 511	0.24 508	0.15 434	0.16 532	0.15 445	0.15 514	0.08 457	0.06 458	0.07 336	0.08 502	0.08 485	0.07 430

CroCo-Stereo Lap2	0.09 196	0.09 477	0.08 66	0.22 626	0.09 383	0.09 161	0.19 572	0.16 257	0.12 173	0.09 210	0.10 226	0.05 5	0.05 16	0.08 33	0.08 29	0.06 183	0.06 458	0.07 336	0.05 213	0.05 184	0.05 225

TestStereo1	0.13 439	0.08 390	0.08 66	0.19 502	0.08 247	0.18 539	0.29 704	0.23 454	0.16 322	0.17 481	0.20 450	0.16 449	0.10 348	0.12 321	0.13 436	0.06 183	0.06 458	0.08 437	0.06 315	0.05 184	0.05 225

qqq	0.13 439	0.09 477	0.15 477	0.16 234	0.08 247	0.13 400	0.15 364	0.23 454	0.16 322	0.15 433	0.19 437	0.16 449	0.16 532	0.15 445	0.16 530	0.07 372	0.06 458	0.08 437	0.08 502	0.07 411	0.07 430

BUS	0.14 476	0.09 477	0.14 428	0.22 626	0.10 499	0.19 564	0.14 275	0.34 643	0.19 407	0.17 481	0.22 486	0.16 449	0.13 461	0.15 445	0.13 436	0.08 457	0.06 458	0.10 577	0.09 550	0.07 411	0.07 430

RAFT_CTSACE	0.12 411	0.09 477	0.10 216	0.22 626	0.08 247	0.12 342	0.24 655	0.18 332	0.16 322	0.20 553	0.27 563	0.13 380	0.07 198	0.13 379	0.09 115	0.05 55	0.06 458	0.08 437	0.07 419	0.04 54	0.04 82

BSDual-CNN	0.15 522	0.09 477	0.14 428	0.22 626	0.10 499	0.14 437	0.15 364	0.34 643	0.19 407	0.17 481	0.22 486	0.25 580	0.16 532	0.15 445	0.14 479	0.08 457	0.06 458	0.10 577	0.09 550	0.07 411	0.07 430

hknet	0.15 522	0.11 568	0.13 387	0.22 626	0.11 554	0.14 437	0.15 364	0.34 643	0.25 513	0.17 481	0.22 486	0.22 542	0.18 572	0.17 515	0.12 389	0.07 372	0.06 458	0.10 577	0.09 550	0.07 411	0.07 430

SA-5K	0.13 439	0.08 390	0.08 66	0.19 502	0.08 247	0.18 539	0.29 704	0.23 454	0.16 322	0.17 481	0.20 450	0.16 449	0.10 348	0.12 321	0.13 436	0.06 183	0.06 458	0.08 437	0.06 315	0.05 184	0.05 225

psmg	0.14 476	0.09 477	0.14 428	0.17 325	0.10 499	0.15 464	0.17 480	0.29 575	0.19 407	0.17 481	0.21 474	0.25 580	0.16 532	0.15 445	0.14 479	0.08 457	0.06 458	0.08 437	0.08 502	0.07 411	0.06 340

CSP-Net	0.16 547	0.09 477	0.14 428	0.16 234	0.09 383	0.19 564	0.17 480	0.25 497	0.32 584	0.25 621	0.30 597	0.24 566	0.15 504	0.21 600	0.18 564	0.09 526	0.06 458	0.07 336	0.07 419	0.08 485	0.07 430

UDGNet	0.14 476	0.13 614	0.16 514	0.17 325	0.10 499	0.12 342	0.16 438	0.21 403	0.27 537	0.20 553	0.20 450	0.16 449	0.13 461	0.16 480	0.13 436	0.10 571	0.06 458	0.09 527	0.07 419	0.06 323	0.07 430

dd	0.15 522	0.16 645	0.16 514	0.19 502	0.09 383	0.15 464	0.18 531	0.21 403	0.25 513	0.23 598	0.20 450	0.21 524	0.09 300	0.21 600	0.16 530	0.10 571	0.06 458	0.08 437	0.06 315	0.08 485	0.06 340

DAS	0.15 522	0.08 390	0.18 572	0.19 502	0.10 499	0.19 564	0.17 480	0.27 538	0.29 559	0.18 511	0.25 537	0.21 524	0.15 504	0.16 480	0.12 389	0.08 457	0.06 458	0.06 219	0.06 315	0.07 411	0.07 430

SepStereo	0.15 522	0.08 390	0.18 572	0.19 502	0.10 499	0.19 564	0.17 480	0.27 538	0.29 559	0.18 511	0.25 537	0.21 524	0.15 504	0.25 640	0.12 389	0.08 457	0.06 458	0.06 219	0.06 315	0.07 411	0.07 430

GANet-ADL	0.13 439	0.07 260	0.15 477	0.17 325	0.10 499	0.18 539	0.15 364	0.30 590	0.20 431	0.13 378	0.18 426	0.19 502	0.12 419	0.16 480	0.13 436	0.08 457	0.06 458	0.06 219	0.05 213	0.07 411	0.08 503

ADLNet2	0.16 547	0.09 477	0.13 387	0.16 234	0.09 383	0.20 580	0.16 438	0.31 603	0.39 637	0.16 462	0.20 450	0.20 514	0.18 572	0.21 600	0.22 613	0.08 457	0.06 458	0.07 336	0.07 419	0.09 550	0.07 430

LMCR-Stereo	0.15 522	0.08 390	0.13 387	0.21 606	0.09 383	0.17 520	0.20 596	0.27 538	0.19 407	0.24 608	0.24 508	0.23 560	0.17 556	0.20 582	0.17 546	0.07 372	0.06 458	0.08 437	0.06 315	0.10 583	0.08 503

GEStereo_RVC	0.17 569	0.12 586	0.15 477	0.22 626	0.11 554	0.19 564	0.17 480	0.32 614	0.48 679	0.20 553	0.25 537	0.17 471	0.13 461	0.21 600	0.16 530	0.10 571	0.06 458	0.08 437	0.07 419	0.09 550	0.08 503

TestStereo	0.13 439	0.14 627	0.11 279	0.23 650	0.08 247	0.15 464	0.21 617	0.20 376	0.23 474	0.14 406	0.24 508	0.16 449	0.12 419	0.16 480	0.14 479	0.05 55	0.06 458	0.08 437	0.06 315	0.09 550	0.05 225

RALCasStereoNet	0.10 277	0.06 127	0.09 143	0.16 234	0.08 247	0.12 342	0.14 275	0.17 297	0.11 130	0.12 343	0.17 398	0.14 403	0.10 348	0.12 321	0.11 319	0.07 372	0.06 458	0.06 219	0.05 213	0.08 485	0.07 430

ADLNet	0.16 547	0.08 390	0.15 477	0.16 234	0.10 499	0.16 496	0.17 480	0.32 614	0.27 537	0.22 585	0.27 563	0.24 566	0.16 532	0.18 540	0.21 604	0.10 571	0.06 458	0.10 577	0.10 592	0.08 485	0.09 552

RAFT + AFF	0.13 439	0.07 260	0.20 596	0.20 571	0.10 499	0.14 437	0.24 655	0.26 516	0.20 431	0.11 298	0.10 226	0.12 347	0.10 348	0.15 445	0.12 389	0.07 372	0.06 458	0.09 527	0.08 502	0.06 323	0.08 503

GMStereo	0.13 439	0.14 627	0.14 428	0.18 425	0.09 383	0.15 464	0.16 438	0.20 376	0.24 491	0.16 462	0.17 398	0.10 294	0.10 348	0.16 480	0.13 436	0.07 372	0.06 458	0.06 219	0.06 315	0.07 411	0.06 340
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MMNet	0.17 569	0.09 477	0.16 514	0.20 571	0.11 554	0.27 662	0.20 596	0.25 497	0.41 646	0.22 585	0.30 597	0.21 524	0.20 602	0.17 515	0.20 584	0.06 183	0.06 458	0.07 336	0.07 419	0.08 485	0.07 430

UNet	0.17 569	0.09 477	0.18 572	0.19 502	0.12 591	0.27 662	0.19 572	0.33 634	0.29 559	0.21 569	0.24 508	0.23 560	0.19 589	0.19 557	0.18 564	0.07 372	0.06 458	0.08 437	0.07 419	0.08 485	0.06 340

ACVNet	0.15 522	0.09 477	0.15 477	0.13 23	0.12 591	0.14 437	0.20 596	0.22 430	0.33 592	0.17 481	0.26 554	0.21 524	0.16 532	0.17 515	0.21 604	0.07 372	0.06 458	0.06 219	0.06 315	0.08 485	0.06 340

acv_ft	0.15 522	0.09 477	0.15 477	0.19 502	0.10 499	0.16 496	0.17 480	0.25 497	0.33 592	0.19 530	0.26 554	0.21 524	0.17 556	0.17 515	0.18 564	0.07 372	0.06 458	0.06 219	0.06 315	0.08 485	0.06 340

GANet-RSSM	0.14 476	0.07 260	0.13 387	0.13 23	0.08 247	0.14 437	0.17 480	0.22 430	0.21 448	0.17 481	0.24 508	0.23 560	0.15 504	0.16 480	0.15 514	0.10 571	0.06 458	0.07 336	0.08 502	0.08 485	0.07 430

PSMNet-RSSM	0.14 476	0.07 260	0.13 387	0.15 133	0.08 247	0.13 400	0.16 438	0.24 478	0.24 491	0.16 462	0.28 577	0.22 542	0.14 486	0.15 445	0.13 436	0.11 603	0.06 458	0.09 527	0.12 648	0.08 485	0.07 430

CFNet-ft	0.14 476	0.07 260	0.15 477	0.12 7	0.09 383	0.16 496	0.18 531	0.22 430	0.24 491	0.17 481	0.26 554	0.24 566	0.14 486	0.16 480	0.14 479	0.11 603	0.06 458	0.08 437	0.09 550	0.09 550	0.08 503

DMCA	0.14 476	0.09 477	0.16 514	0.19 502	0.09 383	0.15 464	0.17 480	0.23 454	0.27 537	0.14 406	0.19 437	0.17 471	0.18 572	0.15 445	0.17 546	0.10 571	0.06 458	0.08 437	0.06 315	0.09 550	0.10 584

SuperB	0.20 607	0.10 540	0.56 710	0.16 234	0.09 383	0.18 539	0.18 531	0.24 478	0.50 691	0.26 627	0.39 655	0.17 471	0.21 606	0.22 613	0.21 604	0.08 457	0.06 458	0.06 219	0.06 315	0.12 624	0.10 584

ADCRef	0.19 595	0.12 586	0.41 687	0.20 571	0.12 591	0.22 609	0.18 531	0.32 614	0.36 618	0.26 627	0.32 610	0.17 471	0.23 623	0.24 634	0.24 638	0.07 372	0.06 458	0.09 527	0.09 550	0.08 485	0.08 503

ADCP+	0.20 607	0.10 540	0.33 666	0.20 571	0.12 591	0.22 609	0.26 681	0.31 603	0.34 604	0.26 627	0.37 641	0.22 542	0.22 615	0.27 646	0.27 668	0.09 526	0.06 458	0.08 437	0.08 502	0.09 550	0.10 584

RASNet	0.14 476	0.07 260	0.14 428	0.16 234	0.08 247	0.18 539	0.14 275	0.29 575	0.20 431	0.17 481	0.25 537	0.21 524	0.18 572	0.20 582	0.19 577	0.07 372	0.06 458	0.06 219	0.08 502	0.06 323	0.06 340

HSM-Net_RVC	0.14 476	0.08 390	0.11 279	0.15 133	0.08 247	0.15 464	0.15 364	0.27 538	0.29 559	0.19 530	0.21 474	0.29 617	0.14 486	0.17 515	0.13 436	0.06 183	0.06 458	0.06 219	0.06 315	0.07 411	0.06 340
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
RYNet	0.22 629	0.12 586	0.22 612	0.19 502	0.17 683	0.46 709	0.26 681	0.38 679	0.48 679	0.24 608	0.28 577	0.34 660	0.23 623	0.20 582	0.30 687	0.10 571	0.06 458	0.09 527	0.09 550	0.13 644	0.15 676

CFNet	0.15 522	0.10 540	0.17 546	0.17 325	0.08 247	0.18 539	0.09 27	0.28 559	0.25 513	0.19 530	0.24 508	0.24 566	0.17 556	0.17 515	0.14 479	0.08 457	0.06 458	0.09 527	0.10 592	0.07 411	0.06 340

CFNet_RVC	0.14 476	0.07 260	0.15 477	0.12 7	0.09 383	0.16 496	0.18 531	0.22 430	0.24 491	0.17 481	0.26 554	0.24 566	0.14 486	0.16 480	0.14 479	0.11 603	0.06 458	0.08 437	0.09 550	0.09 550	0.08 503

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 569	0.10 540	0.22 612	0.20 571	0.10 499	0.15 464	0.18 531	0.31 603	0.25 513	0.21 569	0.30 597	0.25 580	0.17 556	0.21 600	0.20 584	0.09 526	0.06 458	0.08 437	0.08 502	0.07 411	0.08 503
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NVstereo2D	0.19 595	0.10 540	0.15 477	0.17 325	0.15 656	0.28 669	0.23 640	0.44 705	0.42 656	0.15 433	0.27 563	0.25 580	0.19 589	0.22 613	0.17 546	0.09 526	0.06 458	0.10 577	0.08 502	0.15 677	0.09 552

DISCO	0.19 595	0.09 477	0.22 612	0.17 325	0.10 499	0.25 641	0.18 531	0.27 538	0.44 668	0.22 585	0.31 606	0.33 653	0.26 644	0.28 658	0.28 676	0.08 457	0.06 458	0.07 336	0.07 419	0.09 550	0.09 552

LE_ROB	0.50 724	0.07 260	0.14 428	0.15 133	0.08 247	0.24 630	0.16 438	0.22 430	1.81 766	4.63 772	0.67 719	0.47 705	0.44 718	0.20 582	0.29 680	0.07 372	0.06 458	0.06 219	0.06 315	0.08 485	0.06 340

DispFullNet	0.27 676	0.21 686	0.65 721	0.28 695	0.16 667	0.26 652	0.17 480	0.33 634	0.58 710	0.27 633	0.38 647	0.43 693	0.23 623	0.38 702	0.23 625	0.12 628	0.06 458	0.19 694	0.11 626	0.21 704	0.15 676

MEA-ACV	0.16 547	0.07 260	0.17 546	0.16 234	0.11 554	0.20 580	0.21 617	0.30 590	0.38 632	0.20 553	0.29 589	0.14 403	0.19 589	0.16 480	0.16 530	0.08 457	0.07 536	0.09 527	0.11 626	0.07 411	0.07 430

Weightmod_eth	0.09 196	0.07 260	0.08 66	0.18 425	0.07 147	0.10 229	0.16 438	0.13 136	0.11 130	0.08 152	0.08 145	0.09 256	0.07 198	0.10 136	0.10 229	0.06 183	0.07 536	0.06 219	0.07 419	0.04 54	0.03 2

S	0.12 411	0.08 390	0.09 143	0.20 571	0.08 247	0.13 400	0.19 572	0.17 297	0.16 322	0.13 378	0.11 281	0.13 380	0.10 348	0.11 221	0.13 436	0.09 526	0.07 536	0.13 644	0.15 680	0.06 323	0.04 82

SME	0.11 331	0.09 477	0.10 216	0.17 325	0.07 147	0.20 580	0.13 199	0.21 403	0.17 353	0.12 343	0.13 324	0.10 294	0.12 419	0.13 379	0.13 436	0.07 372	0.07 536	0.08 437	0.09 550	0.06 323	0.05 225

Selective-IGEV-i16pb	0.14 476	0.08 390	0.17 546	0.15 133	0.11 554	0.41 707	0.16 438	0.28 559	0.23 474	0.11 298	0.20 450	0.10 294	0.07 198	0.17 515	0.12 389	0.10 571	0.07 536	0.06 219	0.08 502	0.09 550	0.10 584

WQFJA1	0.10 277	0.07 260	0.08 66	0.20 571	0.09 383	0.12 342	0.17 480	0.17 297	0.17 353	0.09 210	0.10 226	0.08 214	0.10 348	0.12 321	0.11 319	0.06 183	0.07 536	0.07 336	0.06 315	0.06 323	0.05 225

WQFJX	0.10 277	0.07 260	0.09 143	0.21 606	0.09 383	0.12 342	0.16 438	0.18 332	0.17 353	0.12 343	0.10 226	0.07 146	0.09 300	0.12 321	0.10 229	0.06 183	0.07 536	0.06 219	0.05 213	0.06 323	0.05 225

NLMM	0.10 277	0.07 260	0.08 66	0.20 571	0.09 383	0.12 342	0.17 480	0.17 297	0.17 353	0.09 210	0.10 226	0.08 214	0.10 348	0.12 321	0.11 319	0.06 183	0.07 536	0.07 336	0.06 315	0.06 323	0.05 225

S2M2_L	0.09 196	0.08 390	0.11 279	0.13 23	0.10 499	0.08 100	0.06 1	0.10 45	0.10 97	0.10 261	0.09 186	0.10 294	0.09 300	0.11 221	0.11 319	0.13 654	0.07 536	0.08 437	0.09 550	0.10 583	0.08 503
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_stereo_0081	0.11 331	0.08 390	0.15 477	0.16 234	0.09 383	0.10 229	0.14 275	0.14 170	0.24 491	0.11 298	0.13 324	0.13 380	0.09 300	0.11 221	0.12 389	0.10 571	0.07 536	0.08 437	0.07 419	0.07 411	0.05 225

DCVSM-stereo	0.14 476	0.09 477	0.16 514	0.16 234	0.10 499	0.15 464	0.09 27	0.19 363	0.23 474	0.20 553	0.23 495	0.26 590	0.15 504	0.18 540	0.14 479	0.09 526	0.07 536	0.09 527	0.08 502	0.10 583	0.12 627

rvit_stereo_0082	0.11 331	0.08 390	0.15 477	0.16 234	0.09 383	0.10 229	0.14 275	0.14 170	0.24 491	0.11 298	0.13 324	0.13 380	0.09 300	0.11 221	0.12 389	0.10 571	0.07 536	0.08 437	0.07 419	0.07 411	0.05 225

rvit_stereo_0080	0.10 277	0.08 390	0.14 428	0.15 133	0.09 383	0.07 47	0.15 364	0.16 257	0.16 322	0.11 298	0.10 226	0.14 403	0.08 253	0.12 321	0.10 229	0.09 526	0.07 536	0.07 336	0.06 315	0.07 411	0.05 225

1111x	0.15 522	0.08 390	0.12 329	0.18 425	0.07 147	0.18 539	0.25 671	0.31 603	0.24 491	0.17 481	0.24 508	0.26 590	0.15 504	0.13 379	0.23 625	0.07 372	0.07 536	0.08 437	0.09 550	0.07 411	0.06 340

whm_eth	0.10 277	0.08 390	0.14 428	0.15 133	0.09 383	0.07 47	0.15 364	0.16 257	0.16 322	0.11 298	0.10 226	0.14 403	0.08 253	0.12 321	0.10 229	0.09 526	0.07 536	0.07 336	0.06 315	0.07 411	0.05 225

iinet-f	0.16 547	0.06 127	0.45 692	0.14 73	0.10 499	0.21 600	0.14 275	0.27 538	0.23 474	0.21 569	0.24 508	0.21 524	0.15 504	0.18 540	0.21 604	0.09 526	0.07 536	0.07 336	0.06 315	0.09 550	0.10 584

Wz-Net-MNSev	0.22 629	0.13 614	0.31 658	0.20 571	0.14 636	0.36 698	0.24 655	0.33 634	0.44 668	0.28 648	0.40 661	0.38 675	0.19 589	0.24 634	0.25 648	0.09 526	0.07 536	0.09 527	0.09 550	0.12 624	0.10 584

AACVNet	0.16 547	0.08 390	0.14 428	0.15 133	0.10 499	0.18 539	0.15 364	0.23 454	0.24 491	0.27 633	0.27 563	0.28 608	0.17 556	0.19 557	0.16 530	0.09 526	0.07 536	0.09 527	0.07 419	0.10 583	0.09 552

RAFT	0.13 439	0.09 477	0.11 279	0.18 425	0.08 247	0.15 464	0.24 655	0.20 376	0.19 407	0.21 569	0.21 474	0.17 471	0.12 419	0.16 480	0.09 115	0.06 183	0.07 536	0.10 577	0.09 550	0.05 184	0.05 225

ICVP	0.15 522	0.09 477	0.12 329	0.22 626	0.09 383	0.17 520	0.21 617	0.25 497	0.23 474	0.18 511	0.30 597	0.26 590	0.18 572	0.17 515	0.14 479	0.09 526	0.07 536	0.08 437	0.07 419	0.07 411	0.07 430
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GES	0.14 476	0.08 390	0.16 514	0.15 133	0.10 499	0.13 400	0.13 199	0.28 559	0.25 513	0.16 462	0.23 495	0.18 486	0.13 461	0.16 480	0.13 436	0.08 457	0.07 536	0.07 336	0.06 315	0.08 485	0.09 552

HCRNet	0.16 547	0.24 697	0.12 329	0.35 717	0.11 554	0.15 464	0.17 480	0.26 516	0.22 462	0.19 530	0.24 508	0.21 524	0.14 486	0.15 445	0.13 436	0.11 603	0.07 536	0.11 609	0.10 592	0.09 550	0.07 430

UPFNet	0.16 547	0.08 390	0.12 329	0.20 571	0.12 591	0.20 580	0.23 640	0.28 559	0.26 527	0.17 481	0.24 508	0.22 542	0.19 589	0.19 557	0.21 604	0.09 526	0.07 536	0.08 437	0.09 550	0.08 485	0.06 340

aanetorigin	0.22 629	0.17 656	0.56 710	0.17 325	0.10 499	0.15 464	0.19 572	0.20 376	0.33 592	0.49 711	0.48 690	0.29 617	0.27 652	0.20 582	0.23 625	0.08 457	0.07 536	0.08 437	0.07 419	0.10 583	0.09 552

EDNetEfficientorigin	7.91 771	0.31 719	153.02 801	0.19 502	0.09 383	0.21 600	0.16 438	0.22 430	0.59 711	0.72 733	0.67 719	0.42 690	0.50 726	0.24 634	0.39 717	0.08 457	0.07 536	0.08 437	0.07 419	0.12 624	0.10 584

EDNetEfficient	0.29 685	0.24 697	1.13 751	0.18 425	0.10 499	0.19 564	0.20 596	0.20 376	0.60 715	0.74 738	0.56 708	0.31 640	0.39 703	0.22 613	0.30 687	0.09 526	0.07 536	0.08 437	0.07 419	0.11 606	0.09 552

ac_64	0.16 547	0.08 390	0.15 477	0.18 425	0.10 499	0.22 609	0.18 531	0.24 478	0.21 448	0.18 511	0.24 508	0.29 617	0.18 572	0.19 557	0.22 613	0.09 526	0.07 536	0.08 437	0.09 550	0.07 411	0.06 340

hitnet-ft	0.18 583	0.09 477	0.17 546	0.14 73	0.09 383	0.26 652	0.20 596	0.25 497	0.26 527	0.24 608	0.32 610	0.31 640	0.22 615	0.24 634	0.21 604	0.12 628	0.07 536	0.10 577	0.08 502	0.12 624	0.11 612

DSFCA	0.16 547	0.09 477	0.14 428	0.16 234	0.10 499	0.20 580	0.19 572	0.28 559	0.31 577	0.23 598	0.24 508	0.22 542	0.15 504	0.19 557	0.20 584	0.10 571	0.07 536	0.09 527	0.09 550	0.08 485	0.08 503

ADCL	0.24 653	0.11 568	0.47 697	0.22 626	0.12 591	0.34 688	0.29 704	0.29 575	0.56 705	0.24 608	0.46 686	0.30 627	0.30 675	0.29 664	0.29 680	0.08 457	0.07 536	0.09 527	0.09 550	0.10 583	0.10 584

TDLM	0.17 569	0.12 586	0.13 387	0.24 659	0.10 499	0.18 539	0.18 531	0.36 665	0.30 569	0.21 569	0.28 577	0.28 608	0.18 572	0.23 624	0.18 564	0.11 603	0.07 536	0.10 577	0.10 592	0.08 485	0.08 503

UCFNet_RVC	0.14 476	0.08 390	0.13 387	0.11 1	0.10 499	0.20 580	0.10 44	0.24 478	0.22 462	0.17 481	0.20 450	0.23 560	0.15 504	0.17 515	0.15 514	0.12 628	0.07 536	0.10 577	0.13 659	0.11 606	0.10 584

DRN-Test	0.19 595	0.11 568	0.20 596	0.22 626	0.10 499	0.22 609	0.22 628	0.39 683	0.37 625	0.24 608	0.32 610	0.26 590	0.21 606	0.22 613	0.24 638	0.11 603	0.07 536	0.11 609	0.10 592	0.09 550	0.07 430

PWC_ROB	0.21 620	0.16 645	0.26 633	0.18 425	0.11 554	0.22 609	0.13 199	0.32 614	0.49 688	0.30 662	0.40 661	0.32 649	0.24 629	0.31 668	0.22 613	0.10 571	0.07 536	0.11 609	0.08 502	0.11 606	0.10 584

SCION-MonSter	0.22 629	0.17 656	0.16 514	0.25 672	0.18 690	0.34 688	0.17 480	0.28 559	0.47 678	0.23 598	0.46 686	0.20 514	0.18 572	0.25 640	0.25 648	0.09 526	0.08 570	0.23 707	0.19 701	0.11 606	0.11 612

VeloStereo	0.09 196	0.04 1	0.12 329	0.14 73	0.11 554	0.07 47	0.06 1	0.08 14	0.06 8	0.09 210	0.07 78	0.06 52	0.08 253	0.11 221	0.10 229	0.08 457	0.08 570	0.08 437	0.07 419	0.11 606	0.13 650

flow	0.09 196	0.04 1	0.12 329	0.14 73	0.11 554	0.07 47	0.06 1	0.08 14	0.06 8	0.09 210	0.07 78	0.06 52	0.08 253	0.12 321	0.10 229	0.08 457	0.08 570	0.08 437	0.07 419	0.11 606	0.13 650

Weightmod	0.09 196	0.06 127	0.08 66	0.18 425	0.06 36	0.10 229	0.15 364	0.14 170	0.12 173	0.11 298	0.10 226	0.08 214	0.07 198	0.10 136	0.11 319	0.06 183	0.08 570	0.07 336	0.07 419	0.04 54	0.03 2

Selective-IGEV-i16pc	0.13 439	0.06 127	0.13 387	0.15 133	0.11 554	0.38 702	0.16 438	0.23 454	0.16 322	0.10 261	0.15 361	0.09 256	0.06 76	0.13 379	0.10 229	0.10 571	0.08 570	0.06 219	0.07 419	0.09 550	0.09 552

WQFJX1	0.10 277	0.07 260	0.08 66	0.22 626	0.09 383	0.12 342	0.17 480	0.18 332	0.17 353	0.10 261	0.09 186	0.07 146	0.10 348	0.11 221	0.09 115	0.07 372	0.08 570	0.07 336	0.06 315	0.05 184	0.04 82

NLMM1	0.11 331	0.09 477	0.07 17	0.22 626	0.10 499	0.12 342	0.20 596	0.18 332	0.20 431	0.12 343	0.11 281	0.07 146	0.09 300	0.11 221	0.11 319	0.08 457	0.08 570	0.07 336	0.06 315	0.04 54	0.04 82

NLSM1	0.10 277	0.07 260	0.07 17	0.19 502	0.08 247	0.13 400	0.16 438	0.21 403	0.15 280	0.11 298	0.10 226	0.06 52	0.10 348	0.10 136	0.11 319	0.07 372	0.08 570	0.08 437	0.07 419	0.05 184	0.05 225

NLCSM	0.11 331	0.09 477	0.09 143	0.23 650	0.11 554	0.12 342	0.19 572	0.18 332	0.18 387	0.12 343	0.11 281	0.07 146	0.09 300	0.11 221	0.10 229	0.07 372	0.08 570	0.07 336	0.07 419	0.06 323	0.05 225

zh-mn7	0.25 665	0.14 627	0.56 710	0.19 502	0.14 636	0.24 630	0.22 628	0.34 643	0.62 718	0.35 682	0.65 717	0.31 640	0.25 638	0.31 668	0.25 648	0.09 526	0.08 570	0.09 527	0.09 550	0.09 550	0.11 612

z-mn7	0.24 653	0.14 627	0.45 692	0.19 502	0.13 614	0.28 669	0.25 671	0.34 643	0.62 718	0.27 633	0.56 708	0.29 617	0.24 629	0.32 675	0.25 648	0.08 457	0.08 570	0.08 437	0.08 502	0.10 583	0.10 584

w-ln-seven-2	0.20 607	0.14 627	0.37 679	0.22 626	0.12 591	0.20 580	0.21 617	0.28 559	0.37 625	0.25 621	0.37 641	0.27 598	0.22 615	0.21 600	0.23 625	0.08 457	0.08 570	0.09 527	0.09 550	0.10 583	0.09 552

G2L-Stereo	0.14 476	0.07 260	0.13 387	0.17 325	0.09 383	0.13 400	0.12 119	0.27 538	0.22 462	0.16 462	0.27 563	0.21 524	0.13 461	0.17 515	0.18 564	0.09 526	0.08 570	0.08 437	0.07 419	0.07 411	0.07 430

ISRNet	0.18 583	0.08 390	0.19 584	0.19 502	0.13 614	0.15 464	0.12 119	0.30 590	0.32 584	0.21 569	0.25 537	0.27 598	0.17 556	0.17 515	0.20 584	0.20 709	0.08 570	0.14 658	0.14 663	0.14 660	0.17 698

rvit_stereo_0083	0.12 411	0.08 390	0.17 546	0.16 234	0.09 383	0.11 287	0.15 364	0.14 170	0.26 527	0.11 298	0.14 340	0.13 380	0.10 348	0.12 321	0.12 389	0.10 571	0.08 570	0.09 527	0.07 419	0.07 411	0.05 225

GASNet	0.22 629	0.23 693	0.33 666	0.26 678	0.17 683	0.26 652	0.16 438	0.44 705	0.42 656	0.27 633	0.24 508	0.30 627	0.15 504	0.27 646	0.18 564	0.12 628	0.08 570	0.12 629	0.11 626	0.16 686	0.07 430

ToySt	0.17 569	0.11 568	0.18 572	0.17 325	0.11 554	0.16 496	0.25 671	0.24 478	0.33 592	0.19 530	0.24 508	0.26 590	0.24 629	0.19 557	0.20 584	0.07 372	0.08 570	0.09 527	0.10 592	0.09 550	0.08 503

NINENet	0.16 547	0.10 540	0.15 477	0.17 325	0.11 554	0.19 564	0.14 275	0.40 687	0.36 618	0.18 511	0.21 474	0.16 449	0.13 461	0.15 445	0.13 436	0.08 457	0.08 570	0.10 577	0.07 419	0.10 583	0.09 552

WZ-Net	0.28 681	0.17 656	0.78 739	0.22 626	0.16 667	0.34 688	0.29 704	0.39 683	0.57 707	0.24 608	0.55 703	0.37 671	0.24 629	0.33 679	0.35 706	0.09 526	0.08 570	0.09 527	0.10 592	0.14 660	0.16 688

GLC_STEREO	0.11 331	0.07 260	0.11 279	0.17 325	0.07 147	0.09 161	0.13 199	0.15 214	0.24 491	0.12 343	0.13 324	0.12 347	0.08 253	0.18 540	0.11 319	0.06 183	0.08 570	0.08 437	0.06 315	0.05 184	0.05 225

AASNet	0.16 547	0.08 390	0.12 329	0.19 502	0.09 383	0.18 539	0.15 364	0.37 671	0.37 625	0.19 530	0.23 495	0.20 514	0.16 532	0.17 515	0.20 584	0.10 571	0.08 570	0.08 437	0.07 419	0.09 550	0.09 552

SACVNet	0.18 583	0.12 586	0.14 428	0.17 325	0.13 614	0.22 609	0.18 531	0.31 603	0.30 569	0.23 598	0.31 606	0.30 627	0.22 615	0.22 613	0.17 546	0.11 603	0.08 570	0.10 577	0.10 592	0.12 624	0.14 669

PSMNet-ADL	0.15 522	0.12 586	0.13 387	0.22 626	0.09 383	0.13 400	0.20 596	0.26 516	0.23 474	0.18 511	0.20 450	0.24 566	0.16 532	0.18 540	0.17 546	0.08 457	0.08 570	0.08 437	0.11 626	0.08 485	0.07 430

Anonymous3	0.16 547	0.13 614	0.33 666	0.26 678	0.14 636	0.27 662	0.17 480	0.28 559	0.28 552	0.15 433	0.17 398	0.14 403	0.10 348	0.15 445	0.12 389	0.08 457	0.08 570	0.08 437	0.08 502	0.08 485	0.11 612

sCroCo_RVC	0.12 411	0.09 477	0.23 621	0.24 659	0.11 554	0.19 564	0.14 275	0.17 297	0.14 252	0.10 261	0.13 324	0.12 347	0.07 198	0.14 417	0.11 319	0.08 457	0.08 570	0.08 437	0.08 502	0.05 184	0.07 430

delet	0.17 569	0.08 390	0.17 546	0.19 502	0.11 554	0.20 580	0.21 617	0.30 590	0.37 625	0.17 481	0.26 554	0.19 502	0.19 589	0.19 557	0.21 604	0.08 457	0.08 570	0.09 527	0.11 626	0.06 323	0.06 340

DMCA-RVC	0.17 569	0.10 540	0.15 477	0.24 659	0.11 554	0.18 539	0.18 531	0.25 497	0.24 491	0.21 569	0.26 554	0.25 580	0.27 652	0.18 540	0.20 584	0.12 628	0.08 570	0.13 644	0.10 592	0.10 583	0.08 503

FADNet-RVC-Resample	0.16 547	0.11 568	0.31 658	0.22 626	0.11 554	0.19 564	0.14 275	0.25 497	0.24 491	0.24 608	0.27 563	0.20 514	0.15 504	0.16 480	0.15 514	0.07 372	0.08 570	0.12 629	0.10 592	0.09 550	0.10 584

FADNet_RVC	0.16 547	0.14 627	0.40 684	0.20 571	0.11 554	0.13 400	0.13 199	0.26 516	0.22 462	0.21 569	0.23 495	0.20 514	0.17 556	0.14 417	0.16 530	0.08 457	0.08 570	0.12 629	0.09 550	0.11 606	0.10 584

RTSC	0.23 646	0.12 586	0.28 645	0.21 606	0.13 614	0.28 669	0.16 438	0.35 658	0.66 727	0.27 633	0.33 623	0.30 627	0.21 606	0.31 668	0.29 680	0.10 571	0.08 570	0.09 527	0.10 592	0.13 644	0.13 650

RTS	0.45 719	0.19 673	3.26 760	0.24 659	0.15 656	0.74 735	0.20 596	0.36 665	0.76 739	0.42 702	0.43 681	0.31 640	0.41 711	0.53 730	0.35 706	0.10 571	0.08 570	0.13 644	0.12 648	0.15 677	0.15 676

RTSA	0.45 719	0.19 673	3.26 760	0.24 659	0.15 656	0.74 735	0.20 596	0.36 665	0.76 739	0.42 702	0.43 681	0.31 640	0.41 711	0.53 730	0.35 706	0.10 571	0.08 570	0.13 644	0.12 648	0.15 677	0.15 676

CVANet_RVC	0.18 583	0.10 540	0.14 428	0.21 606	0.10 499	0.18 539	0.17 480	0.34 643	0.33 592	0.22 585	0.31 606	0.28 608	0.18 572	0.23 624	0.17 546	0.12 628	0.08 570	0.12 629	0.11 626	0.09 550	0.07 430

StereoDRNet	0.18 583	0.11 568	0.17 546	0.22 626	0.11 554	0.21 600	0.22 628	0.37 671	0.33 592	0.24 608	0.28 577	0.30 627	0.19 589	0.20 582	0.20 584	0.09 526	0.08 570	0.11 609	0.09 550	0.09 550	0.07 430

DLCB_ROB	0.18 583	0.10 540	0.15 477	0.23 650	0.11 554	0.24 630	0.18 531	0.29 575	0.28 552	0.27 633	0.28 577	0.28 608	0.24 629	0.19 557	0.20 584	0.08 457	0.08 570	0.09 527	0.09 550	0.07 411	0.07 430

ETE_ROB	0.23 646	0.17 656	0.22 612	0.25 672	0.13 614	0.26 652	0.29 704	0.31 603	0.36 618	0.28 648	0.36 635	0.45 697	0.26 644	0.27 646	0.26 660	0.11 603	0.08 570	0.12 629	0.09 550	0.14 660	0.13 650

PSMNet_ROB	0.21 620	0.11 568	0.15 477	0.27 691	0.15 656	0.24 630	0.35 723	0.43 703	0.37 625	0.27 633	0.32 610	0.32 649	0.22 615	0.21 600	0.26 660	0.12 628	0.08 570	0.13 644	0.11 626	0.09 550	0.09 552

LGCAT	0.08 99	0.04 1	0.10 216	0.11 1	0.06 36	0.07 47	0.12 119	0.07 8	0.08 32	0.09 210	0.07 78	0.07 146	0.08 253	0.12 321	0.11 319	0.10 571	0.09 607	0.04 1	0.05 213	0.04 54	0.09 552

AANet	0.30 691	0.19 673	1.03 748	0.16 234	0.13 614	0.22 609	0.16 438	0.30 590	0.62 718	0.60 721	0.52 697	0.46 701	0.38 700	0.23 624	0.32 698	0.12 628	0.09 607	0.11 609	0.10 592	0.13 644	0.12 627

w-ln-seven	0.24 653	0.14 627	0.55 707	0.19 502	0.14 636	0.26 652	0.22 628	0.35 658	0.60 715	0.29 657	0.39 655	0.30 627	0.22 615	0.21 600	0.26 660	0.09 526	0.09 607	0.11 609	0.10 592	0.11 606	0.10 584

CAS++	0.11 331	0.07 260	0.11 279	0.14 73	0.09 383	0.12 342	0.14 275	0.24 478	0.14 252	0.11 298	0.09 186	0.11 325	0.07 198	0.14 417	0.09 115	0.11 603	0.09 607	0.09 527	0.07 419	0.07 411	0.08 503
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
coex-ft	3.30 759	0.34 722	59.09 800	0.18 425	0.13 614	0.26 652	0.22 628	0.27 538	0.72 732	1.90 767	0.70 725	0.44 695	0.45 721	0.29 664	0.41 723	0.09 526	0.09 607	0.12 629	0.09 550	0.14 660	0.13 650

fast-acv-ft	0.18 583	0.11 568	0.19 584	0.19 502	0.12 591	0.24 630	0.21 617	0.25 497	0.34 604	0.22 585	0.34 628	0.27 598	0.20 602	0.21 600	0.23 625	0.09 526	0.09 607	0.08 437	0.10 592	0.08 485	0.07 430

ssnet_v2	0.17 569	0.10 540	0.17 546	0.17 325	0.11 554	0.21 600	0.21 617	0.33 634	0.25 513	0.22 585	0.22 486	0.27 598	0.18 572	0.22 613	0.20 584	0.11 603	0.09 607	0.09 527	0.09 550	0.08 485	0.08 503

Wz-Net-SNSev	0.25 665	0.17 656	0.44 691	0.25 672	0.14 636	0.26 652	0.23 640	0.38 679	0.56 705	0.30 662	0.55 703	0.39 683	0.26 644	0.23 624	0.30 687	0.10 571	0.09 607	0.09 527	0.10 592	0.11 606	0.11 612

Wz-Net-LNSev	0.22 629	0.16 645	0.38 681	0.21 606	0.13 614	0.25 641	0.23 640	0.32 614	0.43 663	0.30 662	0.41 672	0.31 640	0.18 572	0.22 613	0.25 648	0.10 571	0.09 607	0.08 437	0.08 502	0.12 624	0.11 612

CRFU-Net	0.16 547	0.08 390	0.14 428	0.17 325	0.09 383	0.19 564	0.14 275	0.26 516	0.20 431	0.28 648	0.27 563	0.29 617	0.17 556	0.19 557	0.17 546	0.09 526	0.09 607	0.07 336	0.07 419	0.08 485	0.08 503

dad	0.17 569	0.20 680	0.20 596	0.16 234	0.11 554	0.20 580	0.18 531	0.21 403	0.28 552	0.30 662	0.24 508	0.29 617	0.13 461	0.19 557	0.16 530	0.18 698	0.09 607	0.11 609	0.09 550	0.11 606	0.07 430

GwcNet	0.20 607	0.13 614	0.19 584	0.18 425	0.12 591	0.24 630	0.19 572	0.35 658	0.43 663	0.20 553	0.32 610	0.33 653	0.20 602	0.22 613	0.24 638	0.11 603	0.09 607	0.09 527	0.09 550	0.09 550	0.10 584

HGLStereo	0.17 569	0.08 390	0.19 584	0.17 325	0.12 591	0.18 539	0.18 531	0.31 603	0.32 584	0.21 569	0.32 610	0.25 580	0.18 572	0.19 557	0.20 584	0.09 526	0.09 607	0.07 336	0.07 419	0.09 550	0.10 584

G-Net	0.24 653	0.16 645	0.36 675	0.22 626	0.16 667	0.51 717	0.23 640	0.29 575	0.34 604	0.36 685	0.38 647	0.31 640	0.29 671	0.27 646	0.26 660	0.11 603	0.09 607	0.12 629	0.09 550	0.16 686	0.13 650

XQC	0.28 681	0.23 693	0.51 700	0.28 695	0.19 697	0.34 688	0.27 688	0.36 665	0.57 707	0.31 668	0.30 597	0.37 671	0.30 675	0.38 702	0.38 714	0.13 654	0.09 607	0.15 671	0.12 648	0.17 694	0.18 703

ADCMid	0.25 665	0.15 637	0.40 684	0.20 571	0.14 636	0.25 641	0.26 681	0.34 643	0.38 632	0.36 685	0.44 683	0.34 660	0.40 706	0.35 689	0.33 703	0.10 571	0.09 607	0.11 609	0.11 626	0.13 644	0.12 627

DANet	0.21 620	0.15 637	0.28 645	0.25 672	0.13 614	0.22 609	0.19 572	0.27 538	0.27 537	0.28 648	0.32 610	0.35 664	0.31 679	0.31 668	0.23 625	0.11 603	0.09 607	0.11 609	0.10 592	0.13 644	0.11 612
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DeepPruner_ROB	0.16 547	0.11 568	0.15 477	0.17 325	0.10 499	0.17 520	0.15 364	0.32 614	0.21 448	0.19 530	0.21 474	0.22 542	0.18 572	0.20 582	0.15 514	0.13 654	0.09 607	0.09 527	0.09 550	0.11 606	0.10 584

SANet	0.24 653	0.14 627	0.28 645	0.21 606	0.11 554	0.27 662	0.24 655	0.38 679	0.64 723	0.36 685	0.40 661	0.43 693	0.26 644	0.27 646	0.24 638	0.12 628	0.09 607	0.10 577	0.09 550	0.13 644	0.11 612

PDISCO_ROB	0.27 676	0.16 645	0.26 633	0.28 695	0.20 701	0.32 678	0.26 681	0.44 705	0.57 707	0.28 648	0.40 661	0.45 697	0.29 671	0.33 679	0.34 705	0.12 628	0.09 607	0.17 682	0.16 687	0.17 694	0.13 650

LALA_ROB	0.25 665	0.16 645	0.22 612	0.26 678	0.17 683	0.27 662	0.27 688	0.42 698	0.37 625	0.33 678	0.38 647	0.51 710	0.26 644	0.28 658	0.27 668	0.16 688	0.09 607	0.12 629	0.11 626	0.13 644	0.12 627

PWCDC_ROB	0.20 607	0.13 614	0.22 612	0.24 659	0.11 554	0.19 564	0.15 364	0.33 634	0.54 701	0.29 657	0.50 695	0.21 524	0.15 504	0.27 646	0.20 584	0.11 603	0.09 607	0.10 577	0.08 502	0.11 606	0.09 552

S0	0.12 411	0.08 390	0.08 66	0.20 571	0.07 147	0.18 539	0.23 640	0.15 214	0.15 280	0.10 261	0.10 226	0.13 380	0.08 253	0.12 321	0.11 319	0.09 526	0.10 629	0.14 658	0.14 663	0.05 184	0.04 82

zh-sn7	0.25 665	0.17 656	0.50 699	0.24 659	0.13 614	0.25 641	0.24 655	0.34 643	0.48 679	0.28 648	0.54 701	0.28 608	0.31 679	0.36 695	0.32 698	0.10 571	0.10 629	0.11 609	0.10 592	0.12 624	0.12 627

PSMNet-RUCA	0.27 676	0.33 721	0.41 687	0.36 719	0.32 729	0.18 539	0.19 572	0.42 698	0.30 569	0.33 678	0.41 672	0.39 683	0.25 638	0.31 668	0.20 584	0.18 698	0.10 629	0.25 710	0.15 680	0.21 704	0.16 688

rvit_stereo_0075_2	0.17 569	0.12 586	0.25 630	0.23 650	0.16 667	0.13 400	0.10 44	0.30 590	0.27 537	0.20 553	0.28 577	0.22 542	0.15 504	0.18 540	0.13 436	0.16 688	0.10 629	0.17 682	0.10 592	0.10 583	0.09 552

SQANet	0.23 646	0.23 693	0.30 656	0.30 706	0.19 697	0.27 662	0.13 199	0.29 575	0.33 592	0.24 608	0.37 641	0.31 640	0.22 615	0.27 646	0.23 625	0.15 672	0.10 629	0.21 700	0.16 687	0.21 704	0.15 676

pcwnet_v2	0.19 595	0.10 540	0.26 633	0.17 325	0.14 636	0.18 539	0.15 364	0.37 671	0.46 676	0.19 530	0.24 508	0.21 524	0.19 589	0.20 582	0.19 577	0.13 654	0.10 629	0.10 577	0.10 592	0.11 606	0.13 650

psm_up	0.18 583	0.10 540	0.18 572	0.20 571	0.11 554	0.17 520	0.19 572	0.37 671	0.34 604	0.21 569	0.28 577	0.29 617	0.24 629	0.20 582	0.22 613	0.09 526	0.10 629	0.11 609	0.11 626	0.08 485	0.08 503

AF-Net	0.22 629	0.17 656	0.17 546	0.26 678	0.13 614	0.25 641	0.24 655	0.32 614	0.50 691	0.25 621	0.33 623	0.38 675	0.26 644	0.28 658	0.25 648	0.11 603	0.10 629	0.16 679	0.11 626	0.11 606	0.10 584

Nwc_Net	0.23 646	0.16 645	0.21 606	0.25 672	0.14 636	0.24 630	0.26 681	0.37 671	0.38 632	0.22 585	0.41 672	0.30 627	0.28 663	0.28 658	0.25 648	0.11 603	0.10 629	0.17 682	0.20 705	0.10 583	0.10 584

ADCPNet	0.25 665	0.16 645	0.61 718	0.21 606	0.15 656	0.35 697	0.25 671	0.32 614	0.35 613	0.30 662	0.40 661	0.36 666	0.28 663	0.28 658	0.32 698	0.12 628	0.10 629	0.11 609	0.12 648	0.14 660	0.13 650

DPSNet	0.28 681	0.16 645	0.31 658	0.18 425	0.13 614	0.54 719	0.42 733	0.51 722	0.67 728	0.29 657	0.38 647	0.38 675	0.29 671	0.31 668	0.23 625	0.11 603	0.10 629	0.11 609	0.08 502	0.20 702	0.16 688

MDST_ROB	0.22 629	0.10 540	0.17 546	0.18 425	0.11 554	0.37 699	0.19 572	0.43 703	0.41 646	0.39 692	0.39 655	0.29 617	0.21 606	0.26 643	0.18 564	0.11 603	0.10 629	0.14 658	0.11 626	0.10 583	0.08 503

XPNet_ROB	0.22 629	0.11 568	0.19 584	0.22 626	0.13 614	0.22 609	0.19 572	0.34 643	0.40 643	0.30 662	0.39 655	0.39 683	0.26 644	0.26 643	0.28 676	0.15 672	0.10 629	0.10 577	0.10 592	0.13 644	0.12 627

DStereoFS	0.27 676	0.22 690	0.31 658	0.22 626	0.15 656	0.22 609	0.20 596	0.50 719	0.48 679	0.28 648	0.44 683	0.33 653	0.34 691	0.52 727	0.29 680	0.12 628	0.11 642	0.15 671	0.13 659	0.16 686	0.16 688

DStereoSA	0.25 665	0.19 673	0.37 679	0.26 678	0.17 683	0.22 609	0.20 596	0.49 715	0.59 711	0.22 585	0.29 589	0.29 617	0.33 686	0.39 707	0.28 676	0.12 628	0.11 642	0.16 679	0.14 663	0.14 660	0.12 627

TCMNet	0.19 595	0.12 586	0.19 584	0.20 571	0.18 690	0.20 580	0.24 655	0.27 538	0.36 618	0.23 598	0.26 554	0.25 580	0.19 589	0.19 557	0.23 625	0.13 654	0.11 642	0.11 609	0.12 648	0.13 644	0.12 627

rvit_0105_6	0.14 476	0.09 477	0.18 572	0.17 325	0.10 499	0.10 229	0.16 438	0.19 363	0.26 527	0.12 343	0.18 426	0.17 471	0.12 419	0.18 540	0.12 389	0.15 672	0.11 642	0.12 629	0.10 592	0.09 550	0.06 340

rvit_0105_5	0.14 476	0.09 477	0.13 387	0.17 325	0.09 383	0.14 437	0.23 640	0.24 478	0.27 537	0.14 406	0.15 361	0.18 486	0.12 419	0.17 515	0.14 479	0.14 668	0.11 642	0.10 577	0.10 592	0.08 485	0.06 340

rvit_0105_4	0.14 476	0.09 477	0.17 546	0.17 325	0.10 499	0.12 342	0.19 572	0.23 454	0.27 537	0.14 406	0.20 450	0.17 471	0.13 461	0.17 515	0.13 436	0.15 672	0.11 642	0.11 609	0.10 592	0.09 550	0.06 340

rvit_0105_3	0.15 522	0.09 477	0.14 428	0.19 502	0.12 591	0.15 464	0.25 671	0.25 497	0.29 559	0.15 433	0.17 398	0.20 514	0.13 461	0.17 515	0.14 479	0.13 654	0.11 642	0.12 629	0.14 663	0.07 411	0.06 340

StereoVision	0.13 439	0.12 586	0.09 143	0.24 659	0.10 499	0.15 464	0.21 617	0.21 403	0.20 431	0.12 343	0.24 508	0.10 294	0.10 348	0.16 480	0.10 229	0.09 526	0.11 642	0.12 629	0.12 648	0.06 323	0.05 225

DGSMNet	0.24 653	0.19 673	0.33 666	0.21 606	0.24 715	0.24 630	0.20 596	0.35 658	0.41 646	0.24 608	0.32 610	0.38 675	0.21 606	0.29 664	0.23 625	0.12 628	0.11 642	0.14 658	0.16 687	0.23 711	0.23 714

FAT-Stereo	0.20 607	0.12 586	0.22 612	0.21 606	0.12 591	0.17 520	0.18 531	0.34 643	0.39 637	0.27 633	0.37 641	0.34 660	0.32 684	0.21 600	0.20 584	0.09 526	0.11 642	0.10 577	0.09 550	0.11 606	0.14 669

STTStereo	0.18 583	0.12 586	0.27 640	0.20 571	0.11 554	0.16 496	0.21 617	0.29 575	0.23 474	0.21 569	0.30 597	0.29 617	0.18 572	0.20 582	0.19 577	0.12 628	0.11 642	0.11 609	0.14 663	0.09 550	0.08 503

NCC-stereo	0.24 653	0.15 637	0.31 658	0.26 678	0.16 667	0.20 580	0.30 712	0.40 687	0.40 643	0.24 608	0.38 647	0.33 653	0.28 663	0.36 695	0.27 668	0.12 628	0.11 642	0.15 671	0.22 711	0.13 644	0.13 650

edge stereo	0.22 629	0.13 614	0.20 596	0.21 606	0.13 614	0.23 625	0.16 438	0.32 614	0.42 656	0.32 674	0.40 661	0.38 675	0.35 694	0.25 640	0.24 638	0.13 654	0.11 642	0.14 658	0.11 626	0.12 624	0.13 650

Abc-Net	0.24 653	0.15 637	0.31 658	0.26 678	0.16 667	0.20 580	0.30 712	0.40 687	0.40 643	0.24 608	0.38 647	0.33 653	0.28 663	0.36 695	0.27 668	0.12 628	0.11 642	0.15 671	0.22 711	0.13 644	0.13 650
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.26 674	0.15 637	0.30 656	0.24 659	0.18 690	0.22 609	0.15 364	0.38 679	0.71 731	0.32 674	0.41 672	0.36 666	0.28 663	0.32 675	0.29 680	0.12 628	0.11 642	0.14 658	0.13 659	0.16 686	0.20 709

DeepPrunerF	0.24 653	0.17 656	0.42 689	0.26 678	0.16 667	0.22 609	0.28 694	0.37 671	0.50 691	0.26 627	0.29 589	0.24 566	0.28 663	0.21 600	0.22 613	0.15 672	0.11 642	0.20 698	0.18 699	0.12 624	0.13 650

Selective-IGEV-i16pa	18.58 784	3.30 764	1.09 750	0.21 606	0.18 690	103.68 802	0.28 694	19.87 789	40.73 798	4.16 771	56.45 802	8.07 776	2.59 770	123.95 803	5.89 774	0.18 698	0.12 658	0.09 527	0.12 648	0.12 624	0.51 743

DStereoO	0.24 653	0.18 668	0.18 572	0.20 571	0.14 636	0.21 600	0.19 572	0.32 614	0.41 646	0.29 657	0.21 474	0.32 649	0.27 652	0.41 715	0.27 668	0.46 740	0.12 658	0.31 728	0.11 626	0.15 677	0.12 627

rvit_105_1	0.19 595	0.11 568	0.25 630	0.21 606	0.16 667	0.21 600	0.27 688	0.31 603	0.41 646	0.19 530	0.20 450	0.22 542	0.17 556	0.19 557	0.17 546	0.12 628	0.12 658	0.13 644	0.15 680	0.08 485	0.07 430

UDG	0.21 620	0.17 656	0.19 584	0.23 650	0.15 656	0.30 676	0.20 596	0.33 634	0.35 613	0.23 598	0.28 577	0.31 640	0.27 652	0.20 582	0.22 613	0.15 672	0.12 658	0.13 644	0.09 550	0.14 660	0.14 669

APVNet	0.22 629	0.12 586	0.19 584	0.18 425	0.14 636	0.32 678	0.31 718	0.39 683	0.32 584	0.27 633	0.40 661	0.30 627	0.29 671	0.26 643	0.25 648	0.11 603	0.12 658	0.11 609	0.14 663	0.12 624	0.12 627

Syn2CoEx	0.21 620	0.16 645	0.27 640	0.29 704	0.14 636	0.26 652	0.20 596	0.33 634	0.31 577	0.28 648	0.36 635	0.27 598	0.25 638	0.19 557	0.24 638	0.16 688	0.12 658	0.14 658	0.11 626	0.09 550	0.08 503

S-Stereo	0.20 607	0.12 586	0.25 630	0.21 606	0.13 614	0.20 580	0.18 531	0.32 614	0.43 663	0.23 598	0.36 635	0.28 608	0.30 675	0.19 557	0.22 613	0.09 526	0.12 658	0.10 577	0.10 592	0.13 644	0.13 650

RP	0.21 620	0.13 614	0.21 606	0.23 650	0.11 554	0.21 600	0.20 596	0.25 497	0.44 668	0.21 569	0.38 647	0.36 666	0.24 629	0.27 646	0.25 648	0.11 603	0.12 658	0.13 644	0.12 648	0.12 624	0.14 669

stereogan	0.22 629	0.11 568	0.21 606	0.20 571	0.12 591	0.31 677	0.19 572	0.35 658	0.44 668	0.22 585	0.39 655	0.35 664	0.27 652	0.33 679	0.22 613	0.10 571	0.12 658	0.10 577	0.10 592	0.14 660	0.13 650

ADCS	0.29 685	0.18 668	0.45 692	0.21 606	0.17 683	0.28 669	0.23 640	0.41 693	0.63 722	0.40 695	0.49 691	0.40 687	0.36 696	0.39 707	0.40 720	0.13 654	0.12 658	0.13 644	0.14 663	0.16 686	0.16 688

AnyNet_C32	0.26 674	0.16 645	0.36 675	0.20 571	0.16 667	0.25 641	0.30 712	0.32 614	0.44 668	0.31 668	0.49 691	0.30 627	0.33 686	0.40 712	0.33 703	0.12 628	0.12 658	0.12 629	0.14 663	0.14 660	0.15 676

GANet	0.21 620	0.12 586	0.21 606	0.24 659	0.13 614	0.22 609	0.22 628	0.41 693	0.26 527	0.31 668	0.42 678	0.37 671	0.28 663	0.23 624	0.22 613	0.10 571	0.12 658	0.10 577	0.09 550	0.10 583	0.08 503

PS-NSSS	0.20 607	0.21 686	0.23 621	0.20 571	0.10 499	0.19 564	0.17 480	0.36 665	0.25 513	0.27 633	0.33 623	0.27 598	0.24 629	0.20 582	0.20 584	0.15 672	0.12 658	0.17 682	0.14 663	0.10 583	0.08 503

NCCL2	0.23 646	0.15 637	0.17 546	0.34 714	0.18 690	0.24 630	0.23 640	0.34 643	0.28 552	0.31 668	0.38 647	0.38 675	0.28 663	0.23 624	0.24 638	0.15 672	0.12 658	0.18 692	0.21 708	0.13 644	0.13 650

WCMA_ROB	0.24 653	0.11 568	0.22 612	0.17 325	0.14 636	0.32 678	0.15 364	0.32 614	0.32 584	0.38 690	0.53 699	0.40 687	0.34 691	0.34 682	0.25 648	0.11 603	0.12 658	0.12 629	0.10 592	0.14 660	0.14 669

noway2	3.60 760	5.21 774	3.74 764	12.26 777	11.84 778	4.51 764	3.91 768	1.00 754	0.48 679	0.89 748	1.98 761	6.35 773	0.41 711	2.90 764	2.47 770	0.93 762	0.13 673	1.92 769	1.77 771	5.66 772	3.67 772

PStereo	0.20 607	0.22 690	0.20 596	0.17 325	0.10 499	0.13 400	0.20 596	0.27 538	0.38 632	0.20 553	0.14 340	0.28 608	0.31 679	0.24 634	0.31 695	0.18 698	0.13 673	0.15 671	0.11 626	0.12 624	0.12 627

YMNet	0.20 607	0.12 586	0.19 584	0.20 571	0.14 636	0.26 652	0.23 640	0.32 614	0.34 604	0.27 633	0.34 628	0.30 627	0.18 572	0.18 540	0.22 613	0.10 571	0.13 673	0.10 577	0.10 592	0.08 485	0.09 552

YMNet_1	0.20 607	0.12 586	0.19 584	0.20 571	0.14 636	0.26 652	0.23 640	0.32 614	0.34 604	0.27 633	0.34 628	0.30 627	0.18 572	0.18 540	0.22 613	0.10 571	0.13 673	0.10 577	0.10 592	0.08 485	0.09 552

Wz-Net-TNSev	0.29 685	0.20 680	0.65 721	0.19 502	0.15 656	0.38 702	0.27 688	0.35 658	0.55 702	0.34 681	0.42 678	0.45 697	0.38 700	0.32 675	0.30 687	0.12 628	0.13 673	0.10 577	0.12 648	0.15 677	0.14 669

DDUNet	0.22 629	0.17 656	0.21 606	0.22 626	0.15 656	0.25 641	0.24 655	0.29 575	0.30 569	0.31 668	0.36 635	0.33 653	0.25 638	0.24 634	0.20 584	0.18 698	0.13 673	0.17 682	0.11 626	0.16 686	0.16 688

FADNet-RVC	0.20 607	0.20 680	0.38 681	0.21 606	0.16 667	0.20 580	0.15 364	0.26 516	0.26 527	0.26 627	0.32 610	0.26 590	0.21 606	0.22 613	0.19 577	0.12 628	0.13 673	0.12 629	0.14 663	0.13 644	0.18 703

RGC	0.25 665	0.20 680	0.29 653	0.28 695	0.16 667	0.22 609	0.23 640	0.32 614	0.44 668	0.27 633	0.40 661	0.38 675	0.27 652	0.36 695	0.22 613	0.11 603	0.13 673	0.17 682	0.17 694	0.14 660	0.16 688

AnyNet_C01	0.36 702	0.25 703	1.37 754	0.22 626	0.17 683	0.48 713	0.27 688	0.35 658	0.39 637	0.39 692	0.74 729	0.46 701	0.38 700	0.45 717	0.47 731	0.13 654	0.13 673	0.13 644	0.14 663	0.14 660	0.15 676

SGM_RVC	0.23 646	0.12 586	0.15 477	0.15 133	0.09 383	0.33 685	0.18 531	0.34 643	0.31 577	0.44 706	0.37 641	0.53 714	0.35 694	0.35 689	0.24 638	0.13 654	0.13 673	0.13 644	0.13 659	0.10 583	0.11 612
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MeshStereo	0.27 676	0.13 614	0.18 572	0.15 133	0.11 554	0.32 678	0.24 655	0.40 687	0.36 618	0.52 713	0.57 711	0.67 725	0.40 706	0.35 689	0.26 660	0.14 668	0.13 673	0.13 644	0.11 626	0.11 606	0.10 584
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
2222	0.37 703	0.26 706	0.31 658	0.42 727	0.19 697	0.77 741	1.20 762	0.42 698	0.41 646	0.33 678	0.52 697	0.48 707	0.37 698	0.32 675	0.31 695	0.17 694	0.14 684	0.21 700	0.15 680	0.22 709	0.11 612

UHP	1.94 756	0.24 697	1.06 749	0.34 714	0.18 690	5.35 769	0.24 655	0.86 744	4.09 771	2.33 768	11.82 782	7.01 774	2.71 771	0.87 750	0.60 741	0.17 694	0.14 684	0.19 694	0.17 694	0.21 704	0.16 688

ACVNet-4b	0.39 705	0.53 732	0.55 707	0.45 729	0.24 715	0.47 711	0.18 531	0.49 715	0.64 723	0.42 702	0.45 685	0.60 718	0.27 652	0.34 682	0.24 638	0.33 731	0.14 684	0.48 735	0.42 737	0.30 727	0.26 724

ccnet	0.29 685	0.28 714	0.23 621	0.20 571	0.28 723	0.41 707	0.21 617	0.45 708	0.33 592	0.36 685	0.46 686	0.36 666	0.30 675	0.39 707	0.42 724	0.23 723	0.14 684	0.21 700	0.17 694	0.23 711	0.18 703

MFN_U_SF_RVC	0.32 695	0.21 686	0.55 707	0.30 706	0.15 656	0.34 688	0.17 480	0.52 724	0.46 676	0.46 710	0.55 703	0.59 717	0.39 703	0.35 689	0.37 712	0.15 672	0.14 684	0.18 692	0.21 708	0.16 686	0.15 676

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 629	0.21 686	0.24 625	0.26 678	0.11 554	0.23 625	0.14 275	0.39 683	0.24 491	0.32 674	0.36 635	0.30 627	0.21 606	0.19 557	0.21 604	0.17 694	0.14 684	0.21 700	0.16 687	0.12 624	0.12 627

PVD	0.39 705	0.20 680	0.39 683	0.31 710	0.22 710	0.29 673	0.43 735	0.52 724	0.96 748	0.55 718	0.79 734	0.53 714	0.59 737	0.52 727	0.38 714	0.19 707	0.14 684	0.17 682	0.14 663	0.24 717	0.31 729

FBW_ROB	0.24 653	0.17 656	0.22 612	0.26 678	0.14 636	0.25 641	0.22 628	0.41 693	0.41 646	0.41 699	0.41 672	0.42 690	0.27 652	0.31 668	0.23 625	0.09 526	0.14 684	0.14 658	0.12 648	0.11 606	0.09 552

1111	0.43 715	0.23 693	0.54 704	0.33 711	0.20 701	0.83 744	0.35 723	0.50 719	0.82 742	0.63 724	0.68 721	0.69 728	0.68 743	0.77 741	0.35 706	0.17 694	0.15 692	0.19 694	0.19 701	0.21 704	0.17 698

TARStereo	0.72 738	0.18 668	0.56 710	0.27 691	0.21 707	1.35 758	0.25 671	0.59 735	1.65 764	0.68 728	5.01 769	1.08 743	0.81 749	0.38 702	0.30 687	0.18 698	0.15 692	0.20 698	0.19 701	0.17 694	0.23 714

zzzz4	3.62 761	5.55 778	4.00 769	12.27 779	11.85 781	4.49 762	3.91 768	1.10 763	0.42 656	0.85 744	2.01 763	6.20 769	0.44 718	3.00 765	2.25 763	0.94 763	0.15 692	1.93 770	1.76 767	5.70 774	3.67 772

noway3	3.64 763	5.28 775	3.79 765	12.26 777	11.84 778	4.53 765	3.92 770	1.06 758	0.48 679	0.88 747	1.98 761	6.32 772	0.46 722	3.32 768	2.57 771	0.95 766	0.15 692	1.93 770	1.76 767	5.67 773	3.69 775

noway4	3.64 763	5.53 777	3.97 767	12.24 776	11.84 778	4.58 766	3.96 772	1.14 765	0.45 674	0.82 742	2.01 763	6.19 768	0.43 717	3.04 767	2.29 766	0.94 763	0.15 692	1.93 770	1.76 767	5.75 776	3.71 776

noway1	3.62 761	5.55 778	3.97 767	12.27 779	11.85 781	4.50 763	3.92 770	1.09 762	0.42 656	0.85 744	2.01 763	6.22 770	0.44 718	3.00 765	2.25 763	0.94 763	0.15 692	1.93 770	1.76 767	5.70 774	3.67 772

Selective-IGEV-i1pa	2.80 758	3.51 766	0.67 729	0.28 695	0.14 636	10.22 773	0.43 735	4.36 770	3.63 770	3.53 770	6.92 771	3.47 763	1.97 768	13.41 784	2.26 765	0.36 733	0.15 692	0.13 644	0.10 592	0.15 677	0.35 734

psmorigin	0.25 665	0.15 637	0.34 674	0.17 325	0.13 614	0.23 625	0.14 275	0.34 643	0.33 592	0.41 699	0.55 703	0.41 689	0.37 698	0.34 682	0.27 668	0.11 603	0.15 692	0.11 609	0.11 626	0.12 624	0.16 688

FADNet	0.21 620	0.22 690	0.36 675	0.18 425	0.17 683	0.24 630	0.13 199	0.31 603	0.31 577	0.23 598	0.25 537	0.27 598	0.21 606	0.19 557	0.15 514	0.13 654	0.15 692	0.12 629	0.15 680	0.16 686	0.18 703

CBMV	0.19 595	0.14 627	0.17 546	0.18 425	0.10 499	0.20 580	0.11 81	0.29 575	0.30 569	0.29 657	0.30 597	0.30 627	0.23 623	0.27 646	0.19 577	0.13 654	0.15 692	0.17 682	0.16 687	0.10 583	0.10 584
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
fsdfsdds	0.52 725	0.19 673	0.67 729	0.33 711	0.18 690	0.48 713	0.32 720	0.53 726	1.00 749	0.73 737	2.21 767	1.03 739	0.86 752	0.34 682	0.45 729	0.16 688	0.16 702	0.26 711	0.18 699	0.14 660	0.15 676

HBP-ISP	0.18 583	0.13 614	0.16 514	0.15 133	0.11 554	0.08 100	0.13 199	0.28 559	0.29 559	0.22 585	0.33 623	0.21 524	0.25 638	0.23 624	0.17 546	0.14 668	0.16 702	0.21 700	0.17 694	0.10 583	0.08 503

FINET	0.21 620	0.18 668	0.26 633	0.18 425	0.16 667	0.23 625	0.23 640	0.32 614	0.48 679	0.25 621	0.32 610	0.22 542	0.22 615	0.22 613	0.17 546	0.18 698	0.16 702	0.11 609	0.10 592	0.15 677	0.13 650

SGM-ForestM	0.32 695	0.12 586	0.16 514	0.16 234	0.11 554	0.39 704	0.19 572	0.41 693	0.50 691	0.52 713	0.54 701	1.32 751	0.42 715	0.40 712	0.27 668	0.14 668	0.16 702	0.16 679	0.16 687	0.12 624	0.12 627

CSAN	0.29 685	0.24 697	0.27 640	0.34 714	0.19 697	0.33 685	0.42 733	0.37 671	0.50 691	0.38 690	0.40 661	0.44 695	0.33 686	0.28 658	0.30 687	0.20 709	0.16 702	0.19 694	0.19 701	0.14 660	0.15 676

SGM-Forest	0.20 607	0.14 627	0.18 572	0.19 502	0.13 614	0.20 580	0.22 628	0.33 634	0.30 569	0.24 608	0.29 589	0.28 608	0.19 589	0.23 624	0.17 546	0.15 672	0.16 702	0.15 671	0.14 663	0.12 624	0.12 627
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
NaN_ROB	0.22 629	0.19 673	0.24 625	0.25 672	0.13 614	0.29 673	0.26 681	0.33 634	0.41 646	0.31 668	0.31 606	0.32 649	0.23 623	0.30 667	0.21 604	0.11 603	0.17 708	0.10 577	0.10 592	0.08 485	0.09 552

CBMV_ROB	0.19 595	0.13 614	0.17 546	0.16 234	0.11 554	0.15 464	0.13 199	0.26 516	0.28 552	0.27 633	0.30 597	0.27 598	0.24 629	0.23 624	0.16 530	0.15 672	0.17 708	0.22 705	0.20 705	0.10 583	0.11 612

SDNR	0.19 595	0.08 390	0.19 584	0.16 234	0.12 591	0.77 741	0.14 275	0.25 497	0.32 584	0.19 530	0.24 508	0.19 502	0.13 461	0.19 557	0.15 514	0.16 688	0.18 710	0.14 658	0.11 626	0.08 485	0.11 612

BEATNet-Init1	0.52 725	0.27 710	0.62 719	0.30 706	0.21 707	0.76 739	0.29 704	0.54 729	0.65 726	0.86 746	0.95 742	2.07 760	0.62 740	0.56 734	0.42 724	0.18 698	0.18 710	0.23 707	0.22 711	0.22 709	0.21 711

NOSS_ROB	0.19 595	0.12 586	0.18 572	0.16 234	0.12 591	0.15 464	0.12 119	0.30 590	0.32 584	0.20 553	0.22 486	0.27 598	0.23 623	0.21 600	0.16 530	0.16 688	0.18 710	0.23 707	0.21 708	0.12 624	0.13 650

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 715	0.39 726	0.54 704	0.40 723	0.20 701	0.64 727	0.32 720	0.53 726	0.72 732	0.71 731	0.72 726	0.61 719	0.54 728	0.51 725	0.46 730	0.20 709	0.19 713	0.29 725	0.30 728	0.23 711	0.18 703

CC-Net-ROB	0.28 681	0.31 719	0.36 675	0.29 704	0.15 656	0.25 641	0.19 572	0.45 708	0.33 592	0.39 692	0.37 641	0.39 683	0.31 679	0.27 646	0.26 660	0.24 725	0.19 713	0.30 727	0.23 715	0.18 698	0.15 676

MSMD_ROB	0.31 693	0.26 706	0.26 633	0.24 659	0.21 707	0.34 688	0.25 671	0.34 643	0.39 637	0.40 695	0.69 723	0.45 697	0.40 706	0.34 682	0.27 668	0.20 709	0.19 713	0.26 711	0.25 717	0.23 711	0.22 713

FSD					0.22 710	0.25 641	0.25 671	0.27 538	0.26 527	0.25 621	0.26 554	0.25 580	0.27 652	0.27 646	0.24 638	0.21 713	0.20 716	0.27 715	0.26 718	0.25 718

TCMNet-wrong-test	3.67 765	5.48 776	3.89 766	12.18 775	11.75 777	4.65 767	3.88 767	1.06 758	0.72 732	1.09 759	2.15 766	6.30 771	0.53 727	3.43 770	2.36 768	0.89 760	0.20 716	1.87 767	1.69 766	5.57 771	3.62 771

FC-DCNN v2	0.33 698	0.27 710	0.28 645	0.26 678	0.23 713	0.37 699	0.28 694	0.40 687	0.43 663	0.45 707	0.56 708	0.51 710	0.40 706	0.37 700	0.29 680	0.21 713	0.20 716	0.27 715	0.26 718	0.25 718	0.24 716

FCDSN-DC	0.33 698	0.28 714	0.28 645	0.30 706	0.24 715	0.39 704	0.28 694	0.42 698	0.42 656	0.43 705	0.53 699	0.51 710	0.41 711	0.36 695	0.30 687	0.21 713	0.20 716	0.27 715	0.26 718	0.25 718	0.24 716
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 691	0.24 697	0.29 653	0.36 719	0.16 667	0.34 688	0.30 712	0.32 614	0.42 656	0.40 695	0.46 686	0.38 675	0.31 679	0.34 682	0.28 676	0.19 707	0.20 716	0.26 711	0.29 726	0.18 698	0.19 708

SAMSARA	0.40 708	0.28 714	0.33 666	0.55 735	0.39 730	0.82 743	1.23 763	0.47 712	0.51 698	0.36 685	0.35 632	0.55 716	0.39 703	0.38 702	0.39 717	0.15 672	0.20 716	0.15 671	0.14 663	0.23 711	0.20 709

MANE	0.45 719	0.27 710	0.27 640	0.27 691	0.24 715	0.47 711	0.31 718	0.55 730	0.59 711	0.72 733	1.13 751	1.15 745	0.61 738	0.52 727	0.37 712	0.21 713	0.20 716	0.27 715	0.31 730	0.25 718	0.24 716

GANetREF_RVC	0.31 693	0.34 722	0.27 640	0.35 717	0.16 667	0.32 678	0.41 730	0.48 713	0.51 698	0.35 682	0.35 632	0.34 660	0.33 686	0.39 707	0.32 698	0.27 727	0.20 716	0.29 725	0.15 680	0.18 698	0.17 698
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
FC-DCNN	0.33 698	0.27 710	0.28 645	0.26 678	0.23 713	0.37 699	0.28 694	0.40 687	0.43 663	0.45 707	0.55 703	0.51 710	0.40 706	0.37 700	0.30 687	0.21 713	0.20 716	0.27 715	0.26 718	0.25 718	0.24 716

LSM	0.33 698	0.20 680	0.58 714	0.26 678	0.60 747	0.34 688	0.25 671	0.42 698	0.48 679	0.45 707	0.58 713	0.42 690	0.36 696	0.35 689	0.25 648	0.12 628	0.20 716	0.14 658	0.16 687	0.19 701	0.33 731

ELAS_RVC	0.41 710	0.29 717	0.33 666	0.28 695	0.24 715	0.54 719	0.36 725	0.49 715	0.59 711	0.72 733	0.74 729	0.65 723	0.54 728	0.54 732	0.40 720	0.22 718	0.20 716	0.27 715	0.26 718	0.26 723	0.25 721
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 710	0.29 717	0.33 666	0.27 691	0.24 715	0.60 725	0.36 725	0.50 719	0.50 691	0.71 731	0.79 734	0.67 725	0.54 728	0.51 725	0.42 724	0.22 718	0.20 716	0.27 715	0.26 718	0.26 723	0.25 721
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
nnnnnnn	0.42 713	0.25 703	0.52 701	0.33 711	0.27 721	0.49 715	0.29 704	0.53 726	0.77 741	0.63 724	0.68 721	0.74 731	0.56 732	0.46 718	0.43 727	0.22 718	0.21 728	0.27 715	0.26 718	0.28 725	0.25 721

mmmmmm	0.41 710	0.25 703	0.42 689	0.37 721	0.20 701	0.59 722	0.44 737	0.51 722	0.73 736	0.54 717	0.76 732	0.70 729	0.56 732	0.50 722	0.38 714	0.18 698	0.22 729	0.22 705	0.20 705	0.20 702	0.17 698

PA-Net	0.23 646	0.18 668	0.33 666	0.28 695	0.22 710	0.21 600	0.38 729	0.29 575	0.39 637	0.22 585	0.32 610	0.25 580	0.26 644	0.20 582	0.25 648	0.09 526	0.23 730	0.15 671	0.22 711	0.09 550	0.13 650
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
light-stereo	0.42 713	0.26 706	0.59 716	0.60 737	0.49 737	0.32 678	0.23 640	0.46 710	0.52 700	0.56 720	0.58 713	0.76 733	0.32 684	0.48 720	0.29 680	0.32 729	0.24 731	0.27 715	0.33 731	0.46 735	0.39 736

ACVNet_1	0.44 717	0.49 731	0.60 717	0.45 729	0.28 723	0.49 715	0.27 688	0.57 733	0.72 732	0.62 723	0.58 713	0.74 731	0.49 725	0.50 722	0.35 706	0.26 726	0.24 731	0.39 732	0.29 726	0.31 730	0.24 716

Anonymous_2	0.22 629	0.17 656	0.28 645	0.15 133	0.16 667	0.32 678	0.22 628	0.22 430	0.17 353	0.23 598	0.24 508	0.26 590	0.27 652	0.27 646	0.23 625	0.22 718	0.25 733	0.17 682	0.17 694	0.17 694	0.17 698

PASM	0.32 695	0.24 697	0.48 698	0.28 695	0.27 721	0.29 673	0.30 712	0.34 643	0.49 688	0.35 682	0.39 655	0.46 701	0.34 691	0.34 682	0.35 706	0.23 723	0.25 733	0.26 711	0.28 725	0.23 711	0.21 711

JetBlue	0.71 735	0.45 730	1.14 752	0.51 733	0.47 736	2.02 760	0.64 749	0.75 740	0.70 730	0.69 730	0.77 733	1.22 747	0.83 750	1.03 758	1.01 758	0.40 735	0.28 735	0.33 729	0.33 731	0.30 727	0.34 732

Ntro	0.40 708	0.40 727	0.53 703	0.46 732	0.30 727	0.65 728	0.24 655	0.46 710	0.68 729	0.41 699	0.49 691	0.48 707	0.42 715	0.39 707	0.31 695	0.32 729	0.28 735	0.37 731	0.30 728	0.32 731	0.29 726

test_sample9	0.18 583	0.12 586	0.20 596	0.12 7	0.14 636	0.17 520	0.13 199	0.27 538	0.23 474	0.20 553	0.20 450	0.24 566	0.19 589	0.19 557	0.17 546	0.15 672	0.30 737	0.14 658	0.14 663	0.14 660	0.12 627

test_sample8	0.19 595	0.12 586	0.20 596	0.12 7	0.14 636	0.17 520	0.13 199	0.31 603	0.21 448	0.27 633	0.22 486	0.36 666	0.25 638	0.19 557	0.17 546	0.15 672	0.30 737	0.14 658	0.14 663	0.14 660	0.12 627

otaku	0.39 705	0.37 725	0.52 701	0.44 728	0.28 723	0.58 721	0.24 655	0.41 693	0.62 718	0.40 695	0.49 691	0.46 701	0.33 686	0.40 712	0.32 698	0.30 728	0.30 737	0.39 732	0.33 731	0.29 726	0.28 725

MonStereo1	0.47 723	0.26 706	0.58 714	0.28 695	0.20 701	0.39 704	0.18 531	0.49 715	0.64 723	0.52 713	0.87 737	1.01 738	0.57 735	0.50 722	0.56 738	0.53 744	0.31 740	0.54 741	0.40 735	0.33 732	0.34 732

NVStereoNet_ROB	0.46 722	0.36 724	0.46 696	0.41 725	0.28 723	0.34 688	0.34 722	0.48 713	0.60 715	0.72 733	0.93 740	0.70 729	0.66 741	0.47 719	0.60 741	0.22 718	0.33 741	0.34 730	0.34 734	0.30 727	0.30 728
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Consistency-Raft	0.44 717	0.40 727	0.45 692	0.37 721	0.43 734	0.46 709	0.41 730	0.57 733	0.55 702	0.32 674	0.73 727	0.33 653	0.48 724	0.42 716	0.49 733	0.39 734	0.35 742	0.45 734	0.51 744	0.42 734	0.29 726

MADNet+	0.75 739	0.71 742	3.70 763	0.66 739	0.41 732	0.98 749	0.97 760	0.69 739	0.73 736	0.52 713	0.57 711	0.64 721	0.68 743	0.86 749	1.01 758	0.34 732	0.36 743	0.28 724	0.23 715	0.36 733	0.31 729

ACVNet_2	0.66 734	0.66 740	0.68 731	0.63 738	0.41 732	0.71 733	0.49 739	0.96 750	1.39 758	0.89 748	1.09 747	1.04 740	0.73 745	0.54 732	0.47 731	0.43 738	0.40 744	0.53 740	0.44 738	0.47 736	0.35 734

GCST	0.37 703	0.42 729	0.26 633	1.02 755	0.39 730	0.18 539	0.08 9	0.20 376	0.17 353	0.28 648	0.25 537	0.15 434	0.12 419	0.16 480	0.14 479	0.64 751	0.43 745	0.75 747	0.65 751	0.63 744	0.46 742

IMH-64-1	0.65 732	0.61 736	0.68 731	0.71 740	0.51 738	0.59 722	0.49 739	0.91 746	0.85 743	0.74 738	1.02 744	0.81 734	0.78 747	0.79 742	0.49 733	0.42 736	0.46 746	0.71 744	0.47 739	0.52 738	0.39 736

IMH-64	0.65 732	0.61 736	0.68 731	0.71 740	0.51 738	0.59 722	0.49 739	0.91 746	0.85 743	0.74 738	1.02 744	0.81 734	0.78 747	0.79 742	0.49 733	0.42 736	0.46 746	0.71 744	0.47 739	0.52 738	0.39 736

TorneroNet-64	0.76 740	0.72 743	0.74 738	0.78 744	0.58 746	0.91 748	0.56 744	0.84 743	1.29 755	0.66 726	0.90 738	1.40 753	0.75 746	0.85 748	0.67 748	0.49 742	0.46 746	0.72 746	0.59 747	0.67 748	0.53 744

PWCK	0.71 735	0.94 751	0.95 746	0.76 742	0.31 728	0.74 735	0.36 725	0.90 745	0.90 746	0.96 752	0.75 731	0.95 737	0.61 738	0.87 750	0.66 745	0.72 753	0.46 746	0.75 747	0.49 741	0.69 751	0.44 741

SPS-STEREO	0.57 730	0.58 734	0.65 721	0.45 729	0.55 742	0.62 726	0.44 737	0.62 737	0.50 691	0.68 728	0.64 716	0.66 724	0.57 735	0.61 736	0.60 741	0.62 750	0.47 750	0.51 737	0.49 741	0.55 742	0.58 746
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RainbowNet	0.54 728	0.61 736	0.70 737	0.57 736	0.43 734	0.65 728	0.37 728	0.60 736	0.87 745	0.50 712	0.66 718	0.64 721	0.47 723	0.49 721	0.43 727	0.47 741	0.48 751	0.52 739	0.41 736	0.52 738	0.40 739

SGM+DAISY	0.56 729	0.57 733	0.65 721	0.40 723	0.54 740	0.66 730	0.49 739	0.56 731	0.45 674	0.66 726	0.69 723	0.67 725	0.56 732	0.63 737	0.56 738	0.59 748	0.48 751	0.50 736	0.50 743	0.52 738	0.58 746

WAO-6	0.81 742	0.80 746	0.62 719	0.86 749	0.63 749	0.76 739	0.58 746	0.98 752	1.54 763	0.90 750	0.96 743	1.07 742	1.03 759	0.70 740	0.66 745	0.72 753	0.49 753	0.90 755	0.71 754	0.68 749	0.58 746

TorneroNet	0.82 743	0.74 744	0.81 743	0.84 747	0.63 749	0.99 750	0.63 747	0.96 750	1.16 752	0.80 741	1.11 749	1.36 752	0.86 752	0.93 754	0.80 753	0.56 745	0.49 753	0.78 752	0.66 752	0.73 754	0.63 754

IMH	0.71 735	0.64 739	0.68 731	0.76 742	0.54 740	0.69 731	0.54 743	0.98 752	1.10 751	0.82 742	1.09 747	0.89 736	0.88 754	0.87 750	0.52 737	0.44 739	0.50 755	0.75 747	0.51 744	0.56 743	0.41 740

anonymity	0.53 727	0.58 734	0.65 721	0.41 725	0.61 748	0.53 718	0.41 730	0.56 731	0.41 646	0.55 718	0.50 695	0.49 709	0.55 731	0.58 735	0.50 736	0.58 747	0.50 755	0.51 737	0.51 744	0.51 737	0.57 745

DPSimNet_ROB	1.11 753	1.23 757	0.78 739	1.13 757	0.88 759	1.10 755	1.13 761	1.16 767	1.23 754	1.43 764	1.02 744	1.41 754	1.10 763	0.90 753	1.60 760	1.46 770	0.51 757	1.21 762	1.03 763	0.90 757	1.01 763

WAO-8	0.91 746	0.81 747	0.65 721	0.94 752	0.69 752	0.90 745	0.67 751	1.07 760	1.83 767	1.06 757	1.45 757	1.30 748	1.07 760	0.84 746	0.78 751	0.74 755	0.53 758	0.86 753	0.75 755	0.69 751	0.62 752

Venus	0.91 746	0.81 747	0.65 721	0.94 752	0.69 752	0.90 745	0.67 751	1.07 760	1.83 767	1.06 757	1.45 757	1.30 748	1.07 760	0.84 746	0.78 751	0.74 755	0.53 758	0.86 753	0.75 755	0.69 751	0.62 752

UNDER WATER	0.97 749	0.97 753	1.42 755	0.99 754	0.70 755	1.12 756	0.84 756	0.80 742	1.08 750	1.01 754	0.90 738	1.55 757	1.22 766	1.03 758	1.00 757	0.78 757	0.53 758	1.02 758	0.87 759	0.80 756	0.74 757

LVE	0.83 744	0.85 749	0.85 744	0.80 745	0.56 743	1.04 754	0.65 750	1.05 756	1.47 761	0.96 752	1.22 755	1.10 744	0.85 751	0.83 745	0.71 750	0.49 742	0.55 761	0.76 750	0.60 749	0.65 746	0.59 751

Dean	0.87 745	0.86 750	0.79 741	0.81 746	0.56 743	0.90 745	0.63 747	1.15 766	1.73 765	1.15 760	1.15 752	1.31 750	0.99 758	0.81 744	0.81 754	0.57 746	0.56 762	0.77 751	0.64 750	0.66 747	0.58 746

UNDER WATER-64	0.95 748	0.94 751	1.43 756	0.87 750	0.56 743	1.18 757	0.87 757	0.77 741	0.94 747	1.04 755	0.85 736	1.58 758	1.21 765	0.94 755	0.96 756	0.87 759	0.57 763	1.03 759	0.88 760	0.78 755	0.73 756

MFMNet_re	0.64 731	0.66 740	0.65 721	0.51 733	0.69 752	0.69 731	0.57 745	0.64 738	0.73 736	0.60 721	0.73 727	0.62 720	0.67 742	0.65 738	0.60 741	0.66 752	0.58 764	0.63 742	0.59 747	0.68 749	0.69 755

WAO-7	0.79 741	0.78 745	0.54 704	0.85 748	0.67 751	0.74 735	0.68 753	1.05 756	1.32 756	0.90 750	1.20 754	1.04 740	0.92 755	0.69 739	0.66 745	0.60 749	0.62 765	0.67 743	0.68 753	0.64 745	0.58 746

notaker	0.97 749	1.11 754	0.98 747	1.13 757	0.81 756	0.73 734	0.68 753	0.93 748	1.16 752	1.18 762	1.18 753	1.41 754	1.16 764	1.08 760	0.69 749	0.81 758	0.64 766	1.17 760	0.79 757	0.98 758	0.80 759

ktn	1.01 751	1.21 756	0.80 742	1.23 759	0.86 758	1.01 752	0.87 757	0.94 749	1.39 758	1.04 755	1.12 750	1.15 745	1.07 760	0.94 755	0.59 740	1.28 769	0.71 767	1.38 764	0.83 758	1.02 760	0.75 758

HanzoNet	1.29 754	1.26 758	1.19 753	1.12 756	0.85 757	1.02 753	0.83 755	1.03 755	1.48 762	1.64 765	1.61 759	2.50 762	1.72 767	1.61 762	1.61 761	1.26 768	0.80 768	1.31 763	1.01 762	1.02 760	0.86 760

KSHMR	1.09 752	1.17 755	0.88 745	1.25 760	1.00 760	0.99 750	0.96 759	1.13 764	1.37 757	1.16 761	1.29 756	1.41 754	0.96 757	1.01 757	0.92 755	1.03 767	1.08 769	1.20 761	1.03 763	1.01 759	0.97 761

JetRed	1.62 755	1.46 759	2.98 758	0.92 751	1.21 761	4.99 768	1.53 766	1.27 768	1.39 758	1.83 766	1.74 760	1.60 759	0.95 756	1.41 761	2.45 769	0.90 761	1.60 770	0.93 756	0.90 761	1.35 762	0.99 762

MADNet++	1.95 757	1.75 760	1.59 757	1.82 761	1.69 763	2.33 761	1.40 765	2.35 769	2.09 769	2.57 769	2.36 768	2.24 761	2.17 769	2.28 763	2.34 767	1.87 771	1.66 771	1.54 765	1.34 765	1.92 763	1.77 765

PML	8.91 774	9.34 785	6.13 770	5.35 766	6.41 768	14.99 777	23.38 783	5.27 771	6.83 773	18.04 788	28.19 797	7.67 775	6.83 774	7.85 775	5.75 772	5.35 778	1.83 772	5.95 784	1.93 772	8.64 781	2.52 767

xxxxx1	7.79 768	5.02 771	7.31 772	3.12 763	3.85 765	16.35 778	22.88 778	5.86 775	8.69 774	7.97 776	8.54 772	9.12 778	8.27 776	10.18 776	10.92 776	2.42 773	2.45 773	3.56 776	12.37 782	3.77 766	3.06 768

tt_ll	7.79 768	5.02 771	7.31 772	3.12 763	3.85 765	16.35 778	22.88 778	5.86 775	8.69 774	7.97 776	8.54 772	9.12 778	8.27 776	10.18 776	10.92 776	2.42 773	2.45 773	3.56 776	12.37 782	3.77 766	3.06 768

ff	7.79 768	5.02 771	7.31 772	3.12 763	3.85 765	16.35 778	22.88 778	5.86 775	8.69 774	7.97 776	8.54 772	9.12 778	8.27 776	10.18 776	10.92 776	2.42 773	2.45 773	3.56 776	12.37 782	3.77 766	3.06 768

LRCNet_RVC	10.62 779	13.42 786	7.30 771	18.92 784	2.07 764	0.33 685	0.30 712	5.59 774	0.48 679	13.03 784	17.94 784	8.87 777	5.65 773	4.79 771	1.89 762	23.51 798	2.73 776	27.55 801	25.71 801	16.07 793	16.33 794

USTest	6.22 767	2.73 763	3.00 759	6.57 769	7.29 769	14.37 776	21.57 777	7.00 778	9.56 777	5.34 775	6.10 770	5.72 767	7.64 775	6.41 774	6.96 775	1.97 772	3.42 777	1.64 766	2.15 774	2.66 764	2.36 766

DPSMNet_ROB	8.06 772	4.48 767	8.63 780	5.37 768	10.74 772	8.32 771	22.98 782	5.46 772	13.36 782	5.12 773	9.92 777	5.08 765	10.40 779	5.53 773	12.58 779	3.80 777	8.00 778	3.50 774	7.02 779	3.83 769	7.14 780

DGTPSM_ROB	8.06 772	4.48 767	8.63 780	5.35 766	10.72 771	8.32 771	22.97 781	5.46 772	13.35 781	5.12 773	9.92 777	5.08 765	10.40 779	5.52 772	12.58 779	3.79 776	8.00 778	3.50 774	7.02 779	3.83 769	7.14 780

iinet-test	10.48 777	8.09 781	7.54 776	10.26 770	10.94 773	18.00 782	25.26 784	11.33 783	13.28 779	9.69 780	9.85 775	9.42 781	11.17 781	11.02 780	12.78 782	6.59 781	8.30 780	5.56 779	6.56 775	6.89 777	7.02 778

IINet	10.48 777	8.09 781	7.54 776	10.26 770	10.94 773	18.00 782	25.26 784	11.33 783	13.28 779	9.69 780	9.85 775	9.42 781	11.17 781	11.02 780	12.78 782	6.59 781	8.30 780	5.56 779	6.56 775	6.89 777	7.02 778

Anonymous_1	10.96 780	7.92 780	7.46 775	10.33 772	10.06 770	18.65 784	26.34 786	11.06 782	13.44 783	9.40 779	10.05 779	9.67 783	11.23 783	10.73 779	12.72 781	6.42 780	8.38 782	5.77 781	10.61 781	12.12 782	6.77 777

DPSM_ROB	11.15 781	8.58 783	8.00 778	10.88 773	11.58 775	19.10 785	26.71 787	12.05 785	14.07 786	10.36 782	10.84 780	10.33 784	11.86 784	11.70 782	13.54 784	6.99 783	8.79 783	5.89 782	6.95 777	7.29 779	7.42 782

DPSM	11.15 781	8.58 783	8.00 778	10.88 773	11.58 775	19.10 785	26.71 787	12.05 785	14.07 786	10.36 782	10.84 780	10.33 784	11.86 784	11.70 782	13.54 784	6.99 783	8.79 783	5.89 782	6.95 777	7.29 779	7.42 782

tt	4.67 766	0.06 127	3.55 762	2.02 762	1.55 762	10.25 774	16.71 776	8.91 779	5.03 772	1.31 763	0.94 741	4.71 764	4.76 772	3.33 769	5.87 773	6.06 779	10.30 785	1.88 768	2.11 773	2.75 765	1.21 764

HaxPig	15.71 783	18.52 797	19.18 792	16.89 783	15.89 785	7.73 770	7.60 773	13.31 787	10.82 778	15.42 785	14.91 783	15.98 786	14.92 786	15.58 785	15.98 786	18.95 793	16.73 786	19.46 797	18.08 793	19.26 794	19.05 797

LSM0	22.87 795	17.28 789	18.96 789	22.19 792	29.04 797	38.42 796	53.71 791	24.28 796	28.31 790	20.78 796	21.00 786	21.43 795	24.16 797	23.50 795	27.39 794	14.09 791	17.38 787	11.84 791	14.04 789	14.73 791	14.89 785

fast-reg	22.85 794	17.43 796	19.15 791	22.22 793	24.34 795	38.36 792	53.78 793	24.23 794	28.52 796	20.55 790	22.05 795	20.54 788	23.77 790	23.21 789	27.31 792	14.18 792	17.47 788	14.33 792	14.96 792	15.81 792	14.81 784

Hybrid-DGEV	22.47 792	17.40 795	16.14 786	22.00 786	23.29 791	38.36 792	53.80 794	24.43 798	28.63 797	20.59 791	21.81 792	20.88 791	23.91 793	23.45 793	27.42 795	14.08 789	17.69 789	11.83 787	14.06 790	14.65 785	14.93 787

RAFT-FEzeroshot	22.43 789	17.33 790	15.98 782	22.02 788	23.31 792	38.34 790	53.82 796	24.05 791	28.39 791	20.61 793	21.76 789	20.88 791	23.92 795	23.41 790	27.42 795	14.07 786	17.69 789	11.83 787	14.02 787	14.69 788	14.97 789

RAFT-FE	22.43 789	17.33 790	15.98 782	22.02 788	23.31 792	38.34 790	53.82 796	24.05 791	28.39 791	20.61 793	21.76 789	20.88 791	23.92 795	23.41 790	27.42 795	14.07 786	17.69 789	11.83 787	14.02 787	14.69 788	14.97 789

Selective-RAFT-Error	22.47 792	17.37 794	16.09 785	22.06 790	23.34 794	38.39 794	53.83 798	24.29 797	28.47 795	20.74 795	21.83 794	20.81 790	23.90 792	23.54 796	27.53 798	14.08 789	17.69 789	11.82 786	14.00 785	14.69 788	15.00 791

CasAABBNet	22.42 788	17.33 790	16.01 784	22.01 787	23.28 790	38.32 789	53.80 794	24.14 793	28.41 793	20.60 792	21.77 791	20.89 794	23.91 793	23.43 792	27.36 793	14.07 786	17.69 789	11.83 787	14.01 786	14.67 787	14.95 788

FlowAnything	22.44 791	17.35 793	16.14 786	22.07 791	23.23 789	38.39 794	53.77 792	24.25 795	28.44 794	20.96 797	21.82 793	20.70 789	23.84 791	23.49 794	27.14 791	14.04 785	17.79 794	11.75 785	14.15 791	14.65 785	14.89 785

MEDIAN_ROB	20.38 787	24.04 798	23.31 795	21.23 785	21.71 788	10.40 775	7.92 774	17.64 788	15.50 788	20.12 789	19.70 785	20.34 787	20.32 787	21.19 786	21.13 789	23.81 799	21.81 795	24.98 800	23.76 800	24.71 799	23.93 800

zzzz2	33.88 799	26.18 799	24.44 796	33.40 795	35.10 798	58.13 797	81.44 801	37.02 802	42.64 800	31.75 801	33.25 800	31.23 801	35.81 799	34.90 798	40.56 799	21.21 796	26.75 796	18.05 795	21.21 798	22.06 797	22.50 798

noway5	33.88 799	26.18 799	24.44 796	33.40 795	35.10 798	58.13 797	81.44 801	37.02 802	42.64 800	31.75 801	33.25 800	31.23 801	35.81 799	34.90 798	40.56 799	21.21 796	26.75 796	18.05 795	21.21 798	22.06 797	22.50 798

zzzzzz3	32.30 797	13.60 787	18.91 788	39.10 797	40.27 800	58.35 799	74.04 800	33.28 800	42.63 799	31.37 799	33.03 798	30.65 799	36.33 801	37.51 800	43.96 801	20.73 794	26.80 798	16.52 793	20.79 796	12.34 783	15.78 792

zzz1	32.32 798	13.62 788	19.04 790	39.10 797	40.27 800	58.39 800	73.98 799	33.31 801	42.69 802	31.39 800	33.04 799	30.66 800	36.33 801	37.52 801	43.96 801	20.74 795	26.81 799	16.53 794	20.80 797	12.35 784	15.78 792

AVERAGE_ROB	24.90 796	29.20 801	28.14 798	24.89 794	24.64 796	17.75 781	11.12 775	21.45 790	19.93 789	25.12 798	24.46 796	25.12 798	25.46 798	24.69 797	22.83 790	29.76 800	27.13 800	28.97 802	27.95 802	29.91 800	29.47 801

RSGM-EC	20.36 785	4.73 769	0.68 731	16.76 781	16.92 786	21.28 787	27.18 789	10.46 780	14.04 784	18.00 786	21.31 787	22.24 796	21.82 788	22.57 787	17.63 787	62.81 801	33.79 801	20.14 798	18.10 794	20.18 795	16.45 795

acva	20.36 785	4.73 769	0.68 731	16.76 781	16.92 786	21.28 787	27.18 789	10.46 780	14.04 784	18.00 786	21.31 787	22.24 796	21.82 788	22.57 787	17.63 787	62.81 801	33.79 801	20.14 798	18.10 794	20.18 795	16.45 795

test_example2	98.32 801	94.13 802	45.89 799	96.35 799	109.85 802	88.61 801	95.45 803	25.75 799	94.37 803	130.00 804	126.06 803	58.17 803	74.63 803	88.51 802	79.96 803	150.23 803	221.02 803	77.62 803	99.10 803	113.75 803	96.94 802

ccccc		285.66 803		368.85 802	370.60 803	123.16 803		115.05 804		126.68 803		122.83 804		252.94 804		384.56 804	353.86 804	254.69 804	223.00 804	425.87 804

ASD4		3.38 765

Low-res two-view benchmark