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

vfm_20000	0.17 5	0.13 8	0.20 2	0.31 70	0.14 16	0.29 203	0.18 20	0.19 4	0.24 87	0.17 14	0.20 42	0.18 35	0.15 9	0.27 22	0.20 58	0.11 48	0.08 2	0.09 1	0.07 1	0.09 1	0.09 8

123456	0.17 5	0.13 8	0.21 5	0.30 34	0.14 16	0.23 79	0.19 41	0.22 11	0.24 87	0.17 14	0.19 36	0.16 11	0.17 38	0.32 103	0.21 103	0.11 48	0.08 2	0.10 4	0.07 1	0.09 1	0.08 1

test12345	0.17 5	0.13 8	0.20 2	0.31 70	0.14 16	0.20 41	0.18 20	0.21 9	0.22 59	0.19 33	0.18 29	0.16 11	0.15 9	0.30 72	0.21 103	0.11 48	0.09 40	0.09 1	0.07 1	0.09 1	0.09 8

vfmstereo	0.18 14	0.13 8	0.21 5	0.31 70	0.15 40	0.27 157	0.20 68	0.27 33	0.26 117	0.15 2	0.17 23	0.19 46	0.16 26	0.32 103	0.21 103	0.10 15	0.08 2	0.09 1	0.08 5	0.09 1	0.09 8

TT111	0.20 55	0.14 40	0.28 133	0.31 70	0.19 159	0.24 96	0.19 41	0.36 123	0.23 75	0.22 87	0.17 23	0.35 283	0.19 86	0.29 48	0.22 142	0.12 92	0.11 317	0.13 148	0.10 119	0.09 1	0.10 96

derf	0.19 33	0.14 40	0.26 85	0.32 106	0.19 159	0.21 53	0.18 20	0.30 51	0.24 87	0.17 14	0.20 42	0.28 194	0.16 26	0.32 103	0.20 58	0.12 92	0.11 317	0.11 13	0.09 29	0.09 1	0.10 96

qqai	0.19 33	0.14 40	0.27 109	0.32 106	0.19 159	0.22 61	0.18 20	0.30 51	0.25 109	0.18 21	0.20 42	0.29 202	0.17 38	0.33 128	0.21 103	0.13 174	0.11 317	0.11 13	0.09 29	0.09 1	0.10 96

HiDET	0.20 55	0.13 8	0.26 85	0.30 34	0.19 159	0.23 79	0.18 20	0.36 123	0.26 117	0.20 46	0.23 94	0.27 186	0.16 26	0.30 72	0.23 189	0.12 92	0.10 149	0.11 13	0.09 29	0.09 1	0.09 8

LCMNet	0.21 100	0.14 40	0.25 55	0.30 34	0.20 209	0.26 134	0.19 41	0.38 153	0.43 323	0.21 62	0.21 59	0.27 186	0.17 38	0.36 168	0.23 189	0.12 92	0.11 317	0.11 13	0.09 29	0.09 1	0.09 8

Replicate-Monster	0.26 225	0.15 101	1.07 744	0.30 34	0.17 85	0.38 386	0.19 41	0.43 225	0.39 293	0.23 106	0.21 59	0.23 114	0.21 136	0.45 276	0.19 33	0.11 48	0.09 40	0.12 87	0.09 29	0.09 1	0.14 391

3.25w_new	0.23 147	0.17 219	0.32 221	0.31 70	0.17 85	0.43 441	0.20 68	0.37 135	0.30 171	0.37 283	0.28 176	0.22 94	0.25 221	0.42 243	0.22 142	0.10 15	0.08 2	0.11 13	0.09 29	0.09 1	0.10 96

3.25w	0.23 147	0.17 219	0.32 221	0.31 70	0.17 85	0.43 441	0.20 68	0.37 135	0.30 171	0.37 283	0.28 176	0.22 94	0.25 221	0.42 243	0.22 142	0.10 15	0.08 2	0.11 13	0.09 29	0.09 1	0.10 96

onlyftn100k	0.19 33	0.14 40	0.21 5	0.33 142	0.16 68	0.33 296	0.17 9	0.30 51	0.31 184	0.25 145	0.20 42	0.16 11	0.18 60	0.34 142	0.20 58	0.10 15	0.08 2	0.10 4	0.08 5	0.10 13	0.08 1

test_c	0.18 14	0.13 8	0.23 15	0.30 34	0.13 2	0.17 24	0.19 41	0.37 135	0.23 75	0.21 62	0.17 23	0.15 6	0.21 136	0.33 128	0.20 58	0.12 92	0.10 149	0.11 13	0.09 29	0.10 13	0.11 202

WiStereo	0.19 33	0.15 101	0.26 85	0.29 17	0.14 16	0.32 280	0.20 68	0.29 44	0.21 53	0.18 21	0.15 9	0.25 156	0.21 136	0.31 87	0.20 58	0.12 92	0.10 149	0.11 13	0.09 29	0.10 13	0.10 96

tt6	0.19 33	0.15 101	0.26 85	0.29 17	0.14 16	0.32 280	0.20 68	0.29 44	0.21 53	0.18 21	0.15 9	0.25 156	0.21 136	0.31 87	0.20 58	0.12 92	0.10 149	0.11 13	0.09 29	0.10 13	0.10 96

MGW-Stereo	0.21 100	0.13 8	0.25 55	0.30 34	0.15 40	0.25 118	0.20 68	0.37 135	0.36 247	0.22 87	0.34 233	0.24 135	0.21 136	0.36 168	0.19 33	0.10 15	0.08 2	0.11 13	0.08 5	0.10 13	0.09 8

GeoAtt-L (ZS)	0.15 1	0.12 2	0.23 15	0.27 5	0.13 2	0.13 6	0.15 4	0.17 2	0.17 15	0.23 106	0.16 16	0.14 2	0.15 9	0.23 6	0.20 58	0.13 174	0.08 2	0.10 4	0.11 198	0.10 13	0.09 8

E$^{3}$Stereo	0.22 123	0.15 101	0.32 221	0.33 142	0.23 342	0.22 61	0.20 68	0.37 135	0.28 142	0.20 46	0.22 77	0.33 255	0.20 110	0.52 359	0.22 142	0.12 92	0.10 149	0.13 148	0.10 119	0.10 13	0.11 202

LLLLL	0.22 123	0.15 101	0.32 221	0.33 142	0.23 342	0.22 61	0.20 68	0.37 135	0.28 142	0.20 46	0.22 77	0.33 255	0.20 110	0.52 359	0.22 142	0.12 92	0.10 149	0.13 148	0.10 119	0.10 13	0.11 202

100	0.22 123	0.14 40	0.30 167	0.32 106	0.22 285	0.21 53	0.22 132	0.33 90	0.27 124	0.22 87	0.22 77	0.36 296	0.18 60	0.48 326	0.21 103	0.11 48	0.10 149	0.13 148	0.10 119	0.10 13	0.10 96

300	0.21 100	0.14 40	0.30 167	0.32 106	0.20 209	0.22 61	0.21 105	0.36 123	0.28 142	0.22 87	0.22 77	0.34 263	0.18 60	0.28 29	0.21 103	0.12 92	0.11 317	0.14 222	0.10 119	0.10 13	0.10 96

Last	0.22 123	0.14 40	0.30 167	0.32 106	0.20 209	0.25 118	0.22 132	0.34 102	0.27 124	0.21 62	0.21 59	0.41 348	0.17 38	0.45 276	0.22 142	0.12 92	0.10 149	0.13 148	0.10 119	0.10 13	0.10 96

DDDD	0.21 100	0.15 101	0.28 133	0.31 70	0.20 209	0.25 118	0.22 132	0.39 166	0.24 87	0.22 87	0.18 29	0.44 384	0.21 136	0.28 29	0.23 189	0.12 92	0.10 149	0.13 148	0.10 119	0.10 13	0.10 96

FORCE_4.5	0.20 55	0.15 101	0.29 147	0.34 184	0.14 16	0.21 53	0.29 320	0.38 153	0.20 44	0.17 14	0.22 77	0.17 17	0.22 165	0.37 185	0.17 7	0.13 174	0.09 40	0.13 148	0.12 250	0.10 13	0.09 8

test410_97500	0.20 55	0.15 101	0.33 245	0.33 142	0.19 159	0.35 336	0.16 5	0.33 90	0.22 59	0.22 87	0.22 77	0.23 114	0.18 60	0.32 103	0.17 7	0.10 15	0.10 149	0.11 13	0.09 29	0.10 13	0.09 8

test410	0.20 55	0.15 101	0.33 245	0.32 106	0.20 209	0.36 354	0.16 5	0.34 102	0.22 59	0.22 87	0.23 94	0.22 94	0.18 60	0.30 72	0.17 7	0.10 15	0.10 149	0.11 13	0.09 29	0.10 13	0.10 96

LGCAT	0.20 55	0.14 40	0.24 28	0.29 17	0.19 159	0.14 7	0.19 41	0.24 18	0.18 24	0.26 162	0.20 42	0.20 62	0.19 86	0.32 103	0.21 103	0.23 646	0.18 640	0.11 13	0.14 367	0.10 13	0.19 567

MCSU-Stereo	0.20 55	0.12 2	0.24 28	0.30 34	0.13 2	0.25 118	0.31 379	0.33 90	0.32 204	0.28 199	0.25 130	0.23 114	0.17 38	0.31 87	0.20 58	0.12 92	0.09 40	0.10 4	0.08 5	0.10 13	0.09 8

mm2	0.18 14	0.14 40	0.24 28	0.30 34	0.19 159	0.15 13	0.19 41	0.31 61	0.24 87	0.15 2	0.20 42	0.29 202	0.17 38	0.30 72	0.20 58	0.12 92	0.10 149	0.11 13	0.09 29	0.10 13	0.09 8

mm1	0.18 14	0.14 40	0.24 28	0.30 34	0.19 159	0.15 13	0.19 41	0.25 21	0.24 87	0.15 2	0.20 42	0.29 202	0.17 38	0.30 72	0.20 58	0.12 92	0.10 149	0.11 13	0.09 29	0.10 13	0.09 8

LiteMatch*	0.20 55	0.14 40	0.31 195	0.31 70	0.23 342	0.24 96	0.21 105	0.31 61	0.30 171	0.21 62	0.19 36	0.24 135	0.19 86	0.31 87	0.20 58	0.13 174	0.11 317	0.13 148	0.10 119	0.10 13	0.11 202

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 260	0.23 489	1.22 763	0.34 184	0.21 250	0.29 203	0.21 105	0.41 196	0.33 212	0.24 127	0.30 197	0.32 237	0.28 284	0.33 128	0.20 58	0.12 92	0.11 317	0.13 148	0.10 119	0.10 13	0.11 202

PSi22a	0.16 2	0.13 8	0.23 15	0.27 5	0.15 40	0.17 24	0.18 20	0.26 30	0.15 6	0.15 2	0.13 1	0.21 81	0.17 38	0.22 4	0.19 33	0.13 174	0.10 149	0.11 13	0.09 29	0.10 13	0.09 8

Foundation-i1c-attn	0.23 147	0.13 8	0.23 15	0.29 17	0.15 40	0.35 336	0.27 277	0.45 242	0.28 142	0.28 199	0.34 233	0.40 335	0.30 324	0.33 128	0.24 211	0.13 174	0.10 149	0.12 87	0.09 29	0.10 13	0.09 8

Foundation-i32	0.16 2	0.13 8	0.22 10	0.27 5	0.13 2	0.15 13	0.20 68	0.25 21	0.13 2	0.15 2	0.14 5	0.22 94	0.20 110	0.23 6	0.20 58	0.13 174	0.09 40	0.11 13	0.09 29	0.10 13	0.08 1

GeoVLM	0.19 33	0.14 40	0.24 28	0.30 34	0.19 159	0.27 157	0.19 41	0.31 61	0.24 87	0.21 62	0.20 42	0.29 202	0.20 110	0.29 48	0.22 142	0.12 92	0.10 149	0.11 13	0.09 29	0.10 13	0.09 8

Test_v1	0.20 55	0.14 40	0.22 10	0.28 11	0.18 123	0.24 96	0.21 105	0.39 166	0.31 184	0.21 62	0.22 77	0.17 17	0.17 38	0.34 142	0.19 33	0.13 174	0.10 149	0.12 87	0.10 119	0.10 13	0.09 8

DispViT+	0.23 147	0.14 40	0.27 109	0.29 17	0.17 85	0.19 37	0.20 68	0.59 348	0.45 343	0.28 199	0.26 150	0.24 135	0.17 38	0.46 300	0.24 211	0.13 174	0.10 149	0.10 4	0.08 5	0.10 13	0.10 96

BLMT-Stereo	0.17 5	0.11 1	0.22 10	0.32 106	0.20 209	0.16 19	0.22 132	0.20 6	0.22 59	0.14 1	0.18 29	0.15 6	0.14 3	0.25 12	0.22 142	0.10 15	0.09 40	0.14 222	0.13 313	0.10 13	0.10 96

Pro-Stereo	0.18 14	0.13 8	0.21 5	0.32 106	0.23 342	0.16 19	0.19 41	0.20 6	0.22 59	0.24 127	0.18 29	0.17 17	0.11 1	0.35 159	0.20 58	0.11 48	0.09 40	0.15 291	0.14 367	0.10 13	0.10 96

MatchAttention (ZS)	0.16 2	0.14 40	0.20 2	0.26 2	0.12 1	0.16 19	0.21 105	0.22 11	0.22 59	0.16 10	0.27 161	0.15 6	0.15 9	0.26 16	0.18 19	0.13 174	0.10 149	0.10 4	0.07 1	0.10 13	0.09 8
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.19 33	0.14 40	0.24 28	0.30 34	0.19 159	0.27 157	0.19 41	0.31 61	0.24 87	0.21 62	0.20 42	0.29 202	0.19 86	0.29 48	0.21 103	0.12 92	0.10 149	0.11 13	0.09 29	0.10 13	0.09 8

CSFM-Stereo	0.20 55	0.14 40	0.23 15	0.30 34	0.17 85	0.29 203	0.20 68	0.39 166	0.22 59	0.22 87	0.21 59	0.26 172	0.20 110	0.30 72	0.20 58	0.13 174	0.12 401	0.11 13	0.09 29	0.10 13	0.09 8

252Zero-FE	0.20 55	0.15 101	0.26 85	0.33 142	0.19 159	0.23 79	0.18 20	0.41 196	0.34 224	0.22 87	0.21 59	0.19 46	0.18 60	0.28 29	0.22 142	0.14 257	0.10 149	0.12 87	0.09 29	0.10 13	0.10 96

Wavelet-MonSter	0.20 55	0.13 8	0.27 109	0.33 142	0.18 123	0.17 24	0.21 105	0.32 74	0.23 75	0.25 145	0.34 233	0.22 94	0.24 205	0.27 22	0.21 103	0.09 1	0.09 40	0.11 13	0.09 29	0.10 13	0.09 8

Monster-pub-mixall	0.19 33	0.13 8	0.25 55	0.31 70	0.16 68	0.19 37	0.17 9	0.42 206	0.24 87	0.23 106	0.21 59	0.17 17	0.16 26	0.45 276	0.19 33	0.13 174	0.09 40	0.11 13	0.08 5	0.10 13	0.11 202

2.25w	0.22 123	0.18 267	0.31 195	0.31 70	0.18 123	0.31 254	0.18 20	0.32 74	0.31 184	0.31 229	0.37 261	0.20 62	0.22 165	0.45 276	0.24 211	0.10 15	0.09 40	0.11 13	0.09 29	0.10 13	0.10 96

2.75w_new	0.21 100	0.18 267	0.28 133	0.29 17	0.17 85	0.23 79	0.34 451	0.36 123	0.28 142	0.34 259	0.26 150	0.17 17	0.22 165	0.36 168	0.23 189	0.10 15	0.08 2	0.11 13	0.09 29	0.10 13	0.09 8

monsters	0.22 123	0.14 40	0.26 85	0.31 70	0.19 159	0.23 79	0.19 41	0.44 233	0.33 212	0.36 276	0.30 197	0.16 11	0.18 60	0.43 258	0.19 33	0.11 48	0.09 40	0.11 13	0.09 29	0.10 13	0.10 96

IGEV	0.20 55	0.12 2	0.23 15	0.31 70	0.20 209	0.23 79	0.19 41	0.40 183	0.29 162	0.22 87	0.34 233	0.20 62	0.15 9	0.31 87	0.19 33	0.11 48	0.10 149	0.12 87	0.10 119	0.10 13	0.10 96

LG-Stereo_L2	0.18 14	0.13 8	0.28 133	0.30 34	0.19 159	0.20 41	0.18 20	0.30 51	0.21 53	0.18 21	0.15 9	0.19 46	0.18 60	0.33 128	0.19 33	0.13 174	0.09 40	0.13 148	0.09 29	0.10 13	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 14	0.13 8	0.27 109	0.33 142	0.17 85	0.24 96	0.17 9	0.25 21	0.12 1	0.18 21	0.14 5	0.23 114	0.15 9	0.31 87	0.20 58	0.12 92	0.09 40	0.12 87	0.09 29	0.10 13	0.09 8

MLG-Stereo	0.18 14	0.13 8	0.27 109	0.34 184	0.15 40	0.27 157	0.17 9	0.28 39	0.14 4	0.18 21	0.14 5	0.23 114	0.15 9	0.32 103	0.20 58	0.11 48	0.09 40	0.13 148	0.09 29	0.10 13	0.09 8

FoundationStereo	0.17 5	0.14 40	0.25 55	0.30 34	0.16 68	0.23 79	0.20 68	0.22 11	0.15 6	0.18 21	0.16 16	0.20 62	0.19 86	0.26 16	0.21 103	0.13 174	0.09 40	0.12 87	0.09 29	0.10 13	0.09 8

dual_stereo	0.19 33	0.14 40	0.24 28	0.31 70	0.16 68	0.16 19	0.20 68	0.29 44	0.20 44	0.23 106	0.20 42	0.22 94	0.14 3	0.52 359	0.24 211	0.13 174	0.10 149	0.11 13	0.09 29	0.10 13	0.09 8

ww3	0.19 33	0.15 101	0.24 28	0.31 70	0.14 16	0.27 157	0.21 105	0.33 90	0.16 11	0.19 33	0.28 176	0.21 81	0.17 38	0.31 87	0.21 103	0.10 15	0.09 40	0.11 13	0.08 5	0.11 57	0.10 96

ww2	0.19 33	0.15 101	0.25 55	0.32 106	0.15 40	0.30 229	0.21 105	0.32 74	0.17 15	0.19 33	0.25 130	0.20 62	0.16 26	0.33 128	0.20 58	0.10 15	0.09 40	0.11 13	0.08 5	0.11 57	0.10 96

ww	0.19 33	0.14 40	0.24 28	0.33 142	0.15 40	0.29 203	0.21 105	0.32 74	0.19 32	0.19 33	0.25 130	0.20 62	0.16 26	0.32 103	0.20 58	0.10 15	0.09 40	0.11 13	0.08 5	0.11 57	0.10 96

MGE	0.20 55	0.14 40	0.25 55	0.38 350	0.16 68	0.28 184	0.20 68	0.31 61	0.33 212	0.19 33	0.21 59	0.18 35	0.16 26	0.36 168	0.21 103	0.10 15	0.09 40	0.11 13	0.08 5	0.11 57	0.09 8

HNOStereo	0.24 176	0.14 40	0.26 85	0.33 142	0.17 85	0.23 79	0.27 277	0.39 166	0.39 293	0.39 310	0.41 280	0.26 172	0.22 165	0.36 168	0.26 278	0.11 48	0.09 40	0.12 87	0.10 119	0.11 57	0.09 8

FETCStereo	0.23 147	0.14 40	0.25 55	0.32 106	0.17 85	0.28 184	0.25 220	0.36 123	0.31 184	0.41 330	0.43 291	0.30 217	0.21 136	0.34 142	0.27 305	0.11 48	0.09 40	0.13 148	0.11 198	0.11 57	0.09 8

FETStereo	0.24 176	0.14 40	0.25 55	0.32 106	0.17 85	0.37 369	0.24 202	0.36 123	0.39 293	0.40 321	0.41 280	0.31 229	0.22 165	0.35 159	0.28 331	0.10 15	0.08 2	0.13 148	0.11 198	0.11 57	0.10 96

CGFBStereo	0.24 176	0.14 40	0.26 85	0.32 106	0.17 85	0.31 254	0.25 220	0.37 135	0.37 266	0.41 330	0.43 291	0.31 229	0.22 165	0.34 142	0.28 331	0.11 48	0.08 2	0.13 148	0.11 198	0.11 57	0.09 8

MGW-Stereo-1	0.20 55	0.14 40	0.25 55	0.32 106	0.15 40	0.30 229	0.21 105	0.29 44	0.36 247	0.22 87	0.21 59	0.24 135	0.16 26	0.32 103	0.21 103	0.10 15	0.09 40	0.11 13	0.08 5	0.11 57	0.10 96

Cross2Single-S	0.18 14	0.12 2	0.25 55	0.29 17	0.17 85	0.11 4	0.22 132	0.21 9	0.28 142	0.23 106	0.22 77	0.19 46	0.17 38	0.21 3	0.18 19	0.13 174	0.09 40	0.13 148	0.11 198	0.11 57	0.10 96

tt3	0.20 55	0.15 101	0.26 85	0.32 106	0.13 2	0.35 336	0.19 41	0.31 61	0.18 24	0.23 106	0.20 42	0.23 114	0.19 86	0.49 333	0.21 103	0.13 174	0.09 40	0.10 4	0.09 29	0.11 57	0.09 8

tt4	0.20 55	0.15 101	0.24 28	0.31 70	0.13 2	0.25 118	0.31 379	0.40 183	0.21 53	0.19 33	0.21 59	0.22 94	0.19 86	0.37 185	0.21 103	0.13 174	0.10 149	0.11 13	0.08 5	0.11 57	0.11 202

tt5	0.20 55	0.16 158	0.25 55	0.32 106	0.16 68	0.31 254	0.19 41	0.32 74	0.20 44	0.19 33	0.20 42	0.20 62	0.21 136	0.38 195	0.18 19	0.13 174	0.10 149	0.12 87	0.09 29	0.11 57	0.10 96

tt7	0.19 33	0.16 158	0.24 28	0.33 142	0.14 16	0.27 157	0.24 202	0.29 44	0.20 44	0.18 21	0.14 5	0.19 46	0.21 136	0.35 159	0.20 58	0.12 92	0.09 40	0.11 13	0.09 29	0.11 57	0.09 8

tt8	0.19 33	0.17 219	0.25 55	0.34 184	0.14 16	0.30 229	0.22 132	0.27 33	0.21 53	0.17 14	0.17 23	0.22 94	0.22 165	0.29 48	0.21 103	0.12 92	0.09 40	0.11 13	0.10 119	0.11 57	0.09 8

tt9	0.18 14	0.16 158	0.24 28	0.33 142	0.14 16	0.26 134	0.21 105	0.28 39	0.22 59	0.19 33	0.13 1	0.21 81	0.21 136	0.28 29	0.20 58	0.12 92	0.09 40	0.11 13	0.09 29	0.11 57	0.09 8

TYNG	0.18 14	0.16 158	0.24 28	0.33 142	0.14 16	0.26 134	0.20 68	0.27 33	0.23 75	0.19 33	0.13 1	0.21 81	0.21 136	0.28 29	0.19 33	0.12 92	0.09 40	0.11 13	0.09 29	0.11 57	0.09 8

CR-RVC	0.18 14	0.12 2	0.24 28	0.29 17	0.13 2	0.20 41	0.18 20	0.34 102	0.17 15	0.24 127	0.13 1	0.19 46	0.19 86	0.34 142	0.19 33	0.12 92	0.10 149	0.11 13	0.08 5	0.11 57	0.09 8

LLL	0.23 147	0.15 101	0.31 195	0.32 106	0.22 285	0.27 157	0.28 308	0.39 166	0.27 124	0.20 46	0.22 77	0.33 255	0.20 110	0.53 372	0.22 142	0.13 174	0.09 40	0.13 148	0.10 119	0.11 57	0.11 202

F7	0.20 55	0.15 101	0.25 55	0.35 238	0.14 16	0.22 61	0.26 251	0.33 90	0.19 32	0.21 62	0.23 94	0.22 94	0.20 110	0.35 159	0.16 2	0.11 48	0.10 149	0.14 222	0.11 198	0.11 57	0.09 8

rgla	0.20 55	0.15 101	0.27 109	0.33 142	0.19 159	0.29 203	0.20 68	0.32 74	0.24 87	0.24 127	0.18 29	0.18 35	0.18 60	0.30 72	0.20 58	0.12 92	0.10 149	0.11 13	0.09 29	0.11 57	0.10 96

416test1013	0.20 55	0.16 158	0.27 109	0.34 184	0.20 209	0.29 203	0.19 41	0.32 74	0.27 124	0.25 145	0.19 36	0.19 46	0.19 86	0.29 48	0.20 58	0.13 174	0.10 149	0.11 13	0.09 29	0.11 57	0.10 96

Codiref-stereo	0.24 176	0.14 40	0.74 680	0.51 686	0.15 40	0.22 61	0.22 132	0.39 166	0.33 212	0.20 46	0.25 130	0.17 17	0.15 9	0.39 204	0.18 19	0.19 544	0.15 557	0.11 13	0.09 29	0.11 57	0.09 8

SCION-Mon(vits-remp)	0.30 300	0.32 642	0.74 680	0.51 686	0.42 723	1.15 746	0.22 132	0.39 166	0.33 212	0.20 46	0.25 130	0.17 17	0.15 9	0.39 204	0.18 19	0.09 1	0.08 2	0.11 13	0.09 29	0.11 57	0.09 8

GELT-Stereo	0.24 176	0.17 219	0.27 109	0.37 306	0.21 250	0.24 96	0.25 220	0.57 332	0.42 317	0.34 259	0.26 150	0.26 172	0.21 136	0.34 142	0.21 103	0.11 48	0.09 40	0.14 222	0.13 313	0.11 57	0.09 8

over v1	0.21 100	0.19 321	0.26 85	0.35 238	0.13 2	0.35 336	0.20 68	0.31 61	0.16 11	0.23 106	0.23 94	0.25 156	0.27 265	0.41 229	0.22 142	0.13 174	0.10 149	0.11 13	0.08 5	0.11 57	0.12 272

over-8	0.21 100	0.19 321	0.27 109	0.35 238	0.13 2	0.33 296	0.21 105	0.34 102	0.17 15	0.21 62	0.22 77	0.26 172	0.25 221	0.41 229	0.20 58	0.14 257	0.10 149	0.11 13	0.09 29	0.11 57	0.11 202

over-9	0.21 100	0.19 321	0.27 109	0.35 238	0.13 2	0.33 296	0.21 105	0.35 115	0.17 15	0.21 62	0.22 77	0.26 172	0.25 221	0.41 229	0.20 58	0.13 174	0.10 149	0.11 13	0.09 29	0.11 57	0.11 202

testmc14	0.18 14	0.12 2	0.21 5	0.30 34	0.14 16	0.29 203	0.25 220	0.30 51	0.15 6	0.21 62	0.28 176	0.21 81	0.18 60	0.24 8	0.21 103	0.11 48	0.09 40	0.10 4	0.08 5	0.11 57	0.09 8

MGA	0.19 33	0.14 40	0.26 85	0.30 34	0.20 209	0.29 203	0.18 20	0.35 115	0.27 124	0.19 33	0.21 59	0.19 46	0.15 9	0.29 48	0.20 58	0.12 92	0.10 149	0.12 87	0.09 29	0.11 57	0.11 202

CAR	0.20 55	0.14 40	0.25 55	0.30 34	0.19 159	0.25 118	0.18 20	0.42 206	0.27 124	0.23 106	0.25 130	0.17 17	0.14 3	0.29 48	0.22 142	0.12 92	0.09 40	0.12 87	0.10 119	0.11 57	0.11 202

MSE-Stereo	0.19 33	0.14 40	0.25 55	0.30 34	0.19 159	0.25 118	0.18 20	0.42 206	0.27 124	0.19 33	0.25 130	0.17 17	0.14 3	0.29 48	0.20 58	0.12 92	0.10 149	0.12 87	0.10 119	0.11 57	0.11 202

monster-pro	0.20 55	0.14 40	0.25 55	0.31 70	0.15 40	0.22 61	0.22 132	0.39 166	0.33 212	0.20 46	0.25 130	0.17 17	0.15 9	0.39 204	0.18 19	0.09 1	0.08 2	0.11 13	0.09 29	0.11 57	0.09 8

PointNet	0.20 55	0.15 101	0.25 55	0.32 106	0.18 123	0.29 203	0.23 175	0.25 21	0.27 124	0.15 2	0.24 115	0.28 194	0.17 38	0.34 142	0.20 58	0.13 174	0.11 317	0.13 148	0.10 119	0.11 57	0.09 8

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 204	0.14 40	0.30 167	0.34 184	0.21 250	0.44 450	0.25 220	0.44 233	0.35 237	0.27 184	0.35 243	0.37 301	0.35 389	0.28 29	0.26 278	0.12 92	0.09 40	0.13 148	0.11 198	0.11 57	0.09 8

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 260	0.51 739	1.28 768	0.31 70	0.19 159	0.22 61	0.22 132	0.45 242	0.28 142	0.23 106	0.32 216	0.25 156	0.24 205	0.32 103	0.20 58	0.12 92	0.11 317	0.12 87	0.10 119	0.11 57	0.11 202

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 147	0.14 40	0.27 109	0.35 238	0.18 123	0.26 134	0.26 251	0.42 206	0.38 278	0.25 145	0.43 291	0.23 114	0.28 284	0.25 12	0.22 142	0.11 48	0.09 40	0.12 87	0.09 29	0.11 57	0.10 96

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 123	0.16 158	0.35 290	0.33 142	0.18 123	0.24 96	0.24 202	0.45 242	0.27 124	0.23 106	0.35 243	0.20 62	0.26 246	0.28 29	0.19 33	0.11 48	0.10 149	0.12 87	0.10 119	0.11 57	0.11 202

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 225	0.16 158	0.30 167	0.33 142	0.22 285	0.36 354	0.32 415	0.47 256	0.48 368	0.38 296	0.51 337	0.24 135	0.18 60	0.29 48	0.24 211	0.13 174	0.09 40	0.15 291	0.12 250	0.11 57	0.11 202

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 225	0.16 158	0.31 195	0.34 184	0.21 250	0.33 296	0.31 379	0.45 242	0.45 343	0.40 321	0.54 361	0.24 135	0.18 60	0.36 168	0.22 142	0.12 92	0.09 40	0.15 291	0.12 250	0.11 57	0.10 96

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 225	0.16 158	0.30 167	0.33 142	0.22 285	0.34 318	0.31 379	0.48 264	0.50 379	0.39 310	0.54 361	0.23 114	0.19 86	0.29 48	0.23 189	0.12 92	0.09 40	0.15 291	0.12 250	0.11 57	0.10 96

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 322	0.38 685	2.34 814	0.33 142	0.19 159	0.20 41	0.22 132	0.43 225	0.29 162	0.22 87	0.25 130	0.22 94	0.26 246	0.29 48	0.20 58	0.11 48	0.10 149	0.12 87	0.09 29	0.11 57	0.10 96

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 147	0.14 40	0.31 195	0.33 142	0.18 123	0.21 53	0.33 430	0.52 299	0.42 317	0.26 162	0.33 220	0.19 46	0.30 324	0.28 29	0.21 103	0.11 48	0.09 40	0.12 87	0.09 29	0.11 57	0.09 8

RT-Monster	0.32 322	0.17 219	0.30 167	0.34 184	0.26 471	0.38 386	0.20 68	0.56 323	0.76 524	0.61 438	0.64 409	0.49 413	0.28 284	0.41 229	0.30 372	0.14 257	0.11 317	0.12 87	0.10 119	0.11 57	0.13 335

PipStereo	0.17 5	0.13 8	0.24 28	0.28 11	0.15 40	0.14 7	0.19 41	0.26 30	0.18 24	0.16 10	0.16 16	0.28 194	0.19 86	0.26 16	0.21 103	0.12 92	0.09 40	0.11 13	0.09 29	0.11 57	0.09 8

PSi22b	0.17 5	0.13 8	0.24 28	0.29 17	0.15 40	0.15 13	0.18 20	0.25 21	0.18 24	0.16 10	0.16 16	0.30 217	0.21 136	0.25 12	0.21 103	0.12 92	0.09 40	0.11 13	0.09 29	0.11 57	0.09 8

LACA3	0.20 55	0.17 219	0.25 55	0.29 17	0.15 40	0.32 280	0.25 220	0.29 44	0.22 59	0.23 106	0.21 59	0.21 81	0.22 165	0.44 271	0.19 33	0.13 174	0.10 149	0.11 13	0.08 5	0.11 57	0.08 1

Foundation-i1b	0.24 176	0.13 8	0.23 15	0.29 17	0.15 40	0.40 408	0.26 251	0.48 264	0.25 109	0.31 229	0.33 220	0.40 335	0.30 324	0.35 159	0.24 211	0.13 174	0.10 149	0.12 87	0.11 198	0.11 57	0.09 8

Foundation-i1a	0.24 176	0.13 8	0.23 15	0.28 11	0.15 40	0.40 408	0.29 320	0.49 271	0.25 109	0.33 251	0.35 243	0.40 335	0.30 324	0.34 142	0.23 189	0.12 92	0.09 40	0.11 13	0.09 29	0.11 57	0.10 96

Foundation-i1	0.26 225	0.14 40	0.25 55	0.33 142	0.21 250	0.39 401	0.26 251	0.60 361	0.38 278	0.35 271	0.38 265	0.44 384	0.29 304	0.32 103	0.26 278	0.13 174	0.10 149	0.12 87	0.11 198	0.11 57	0.10 96

LACA1	0.18 14	0.15 101	0.26 85	0.29 17	0.14 16	0.25 118	0.23 175	0.25 21	0.19 32	0.20 46	0.16 16	0.19 46	0.18 60	0.30 72	0.21 103	0.14 257	0.10 149	0.11 13	0.10 119	0.11 57	0.09 8

gcap_with_dpt	0.26 225	0.16 158	0.32 221	0.34 184	0.21 250	0.35 336	0.36 501	0.44 233	0.41 306	0.38 296	0.54 361	0.22 94	0.21 136	0.28 29	0.22 142	0.12 92	0.09 40	0.15 291	0.12 250	0.11 57	0.10 96

BridgeDepth	0.21 100	0.14 40	0.26 85	0.34 184	0.14 16	0.40 408	0.27 277	0.28 39	0.22 59	0.18 21	0.19 36	0.28 194	0.29 304	0.32 103	0.20 58	0.10 15	0.08 2	0.11 13	0.10 119	0.11 57	0.10 96
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Zero-FE251	0.23 147	0.16 158	0.30 167	0.33 142	0.20 209	0.44 450	0.19 41	0.37 135	0.25 109	0.27 184	0.29 191	0.38 311	0.24 205	0.32 103	0.22 142	0.14 257	0.10 149	0.13 148	0.10 119	0.11 57	0.10 96

MonStereo	0.20 55	0.14 40	0.25 55	0.31 70	0.15 40	0.22 61	0.22 132	0.39 166	0.33 212	0.20 46	0.25 130	0.17 17	0.15 9	0.39 204	0.18 19	0.09 1	0.08 2	0.11 13	0.09 29	0.11 57	0.09 8

Monster-pub-eth3d	0.20 55	0.14 40	0.25 55	0.31 70	0.15 40	0.22 61	0.22 132	0.39 166	0.33 212	0.20 46	0.25 130	0.17 17	0.15 9	0.39 204	0.18 19	0.09 1	0.08 2	0.11 13	0.09 29	0.11 57	0.09 8

AdaDepth	0.22 123	0.17 219	0.32 221	0.37 306	0.18 123	0.34 318	0.22 132	0.33 90	0.23 75	0.21 62	0.21 59	0.20 62	0.20 110	0.56 403	0.21 103	0.10 15	0.10 149	0.13 148	0.10 119	0.11 57	0.12 272

asda	0.21 100	0.19 321	0.29 147	0.31 70	0.17 85	0.25 118	0.23 175	0.36 123	0.28 142	0.27 184	0.24 115	0.18 35	0.21 136	0.40 216	0.21 103	0.09 1	0.08 2	0.11 13	0.09 29	0.11 57	0.10 96

asd	0.21 100	0.18 267	0.29 147	0.32 106	0.18 123	0.27 157	0.22 132	0.35 115	0.22 59	0.31 229	0.22 77	0.19 46	0.21 136	0.44 271	0.21 103	0.10 15	0.08 2	0.11 13	0.10 119	0.11 57	0.09 8

depthmonostereo	0.29 281	0.14 40	0.31 195	0.35 238	0.17 85	0.46 468	0.27 277	0.69 448	0.57 417	0.35 271	0.42 285	0.31 229	0.35 389	0.35 159	0.27 305	0.14 257	0.12 401	0.13 148	0.12 250	0.11 57	0.10 96

DVStereo	0.30 300	0.15 101	0.34 270	0.33 142	0.20 209	0.53 503	0.25 220	0.56 323	0.43 323	0.56 414	0.50 327	0.35 283	0.29 304	0.49 333	0.28 331	0.13 174	0.11 317	0.12 87	0.11 198	0.11 57	0.10 96

4.25_new	0.22 123	0.21 425	0.32 221	0.32 106	0.18 123	0.31 254	0.27 277	0.32 74	0.24 87	0.29 215	0.27 161	0.20 62	0.23 192	0.34 142	0.23 189	0.09 1	0.08 2	0.11 13	0.09 29	0.11 57	0.09 8

4.5w_new	0.22 123	0.21 425	0.32 221	0.32 106	0.18 123	0.31 254	0.27 277	0.32 74	0.24 87	0.29 215	0.27 161	0.20 62	0.23 192	0.34 142	0.23 189	0.09 1	0.08 2	0.11 13	0.09 29	0.11 57	0.09 8

4.25w-stereo	0.22 123	0.21 425	0.32 221	0.32 106	0.18 123	0.31 254	0.27 277	0.32 74	0.24 87	0.29 215	0.27 161	0.20 62	0.23 192	0.34 142	0.23 189	0.09 1	0.08 2	0.11 13	0.09 29	0.11 57	0.09 8

4w-stereo	0.21 100	0.19 321	0.31 195	0.31 70	0.17 85	0.29 203	0.19 41	0.31 61	0.21 53	0.31 229	0.24 115	0.20 62	0.24 205	0.41 229	0.22 142	0.09 1	0.08 2	0.11 13	0.10 119	0.11 57	0.09 8

2.5w	0.21 100	0.18 267	0.31 195	0.32 106	0.18 123	0.31 254	0.25 220	0.31 61	0.23 75	0.28 199	0.35 243	0.18 35	0.17 38	0.39 204	0.21 103	0.10 15	0.08 2	0.11 13	0.10 119	0.11 57	0.09 8

3.75w	0.22 123	0.17 219	0.30 167	0.31 70	0.19 159	0.43 441	0.24 202	0.35 115	0.24 87	0.31 229	0.27 161	0.17 17	0.22 165	0.37 185	0.20 58	0.10 15	0.07 1	0.11 13	0.09 29	0.11 57	0.09 8

3.5w_stereo	0.22 123	0.18 267	0.29 147	0.30 34	0.18 123	0.27 157	0.23 175	0.37 135	0.28 142	0.31 229	0.26 150	0.22 94	0.26 246	0.50 342	0.24 211	0.09 1	0.08 2	0.11 13	0.09 29	0.11 57	0.09 8

1w_stereo	0.24 176	0.15 101	0.29 147	0.34 184	0.18 123	0.31 254	0.41 599	0.40 183	0.43 323	0.31 229	0.38 265	0.17 17	0.24 205	0.45 276	0.23 189	0.10 15	0.08 2	0.11 13	0.09 29	0.11 57	0.09 8

LG-Stereo_L1	0.18 14	0.13 8	0.28 133	0.30 34	0.20 209	0.20 41	0.19 41	0.27 33	0.19 32	0.15 2	0.15 9	0.18 35	0.17 38	0.33 128	0.19 33	0.13 174	0.09 40	0.12 87	0.09 29	0.11 57	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 55	0.13 8	0.27 109	0.33 142	0.17 85	0.38 386	0.18 20	0.30 51	0.19 32	0.24 127	0.15 9	0.26 172	0.17 38	0.32 103	0.21 103	0.13 174	0.09 40	0.12 87	0.09 29	0.11 57	0.10 96

MLG-Stereo_test2	0.17 5	0.13 8	0.25 55	0.31 70	0.16 68	0.24 96	0.17 9	0.25 21	0.13 2	0.17 14	0.17 23	0.22 94	0.14 3	0.32 103	0.19 33	0.13 174	0.09 40	0.12 87	0.09 29	0.11 57	0.09 8

LG-G_1	0.21 100	0.13 8	0.30 167	0.34 184	0.16 68	0.52 495	0.17 9	0.34 102	0.18 24	0.21 62	0.21 59	0.26 172	0.19 86	0.37 185	0.20 58	0.14 257	0.10 149	0.13 148	0.09 29	0.11 57	0.10 96

LG-G	0.21 100	0.13 8	0.30 167	0.34 184	0.16 68	0.52 495	0.17 9	0.34 102	0.18 24	0.21 62	0.21 59	0.26 172	0.19 86	0.37 185	0.20 58	0.14 257	0.10 149	0.13 148	0.09 29	0.11 57	0.10 96

castereo++	0.26 225	0.16 158	0.26 85	0.33 142	0.19 159	0.75 644	0.20 68	0.37 135	0.47 356	0.23 106	0.23 94	0.35 283	0.28 284	0.39 204	0.19 33	0.14 257	0.09 40	0.14 222	0.09 29	0.11 57	0.10 96

castereo	0.28 260	0.16 158	0.32 221	0.35 238	0.21 250	0.40 408	0.42 611	0.50 284	0.66 458	0.26 162	0.41 280	0.37 301	0.36 418	0.33 128	0.24 211	0.13 174	0.09 40	0.13 148	0.10 119	0.11 57	0.10 96

MonSter	0.20 55	0.14 40	0.25 55	0.31 70	0.15 40	0.22 61	0.22 132	0.39 166	0.33 212	0.20 46	0.25 130	0.17 17	0.15 9	0.38 195	0.18 19	0.09 1	0.08 2	0.11 13	0.09 29	0.11 57	0.09 8

DEFOM-Stereo	0.22 123	0.15 101	0.26 85	0.33 142	0.20 209	0.61 566	0.21 105	0.30 51	0.31 184	0.23 106	0.19 36	0.18 35	0.18 60	0.41 229	0.22 142	0.12 92	0.10 149	0.12 87	0.09 29	0.11 57	0.11 202

GCAP-BAT	0.28 260	0.15 101	0.42 417	0.33 142	0.21 250	0.25 118	0.25 220	0.45 242	0.54 397	0.34 259	0.42 285	0.43 373	0.27 265	0.48 326	0.24 211	0.14 257	0.11 317	0.14 222	0.12 250	0.11 57	0.12 272

Pointernet	0.27 249	0.14 40	0.33 245	0.35 238	0.23 342	0.35 336	0.21 105	0.72 483	0.38 278	0.39 310	0.36 254	0.34 263	0.25 221	0.36 168	0.25 245	0.15 348	0.10 149	0.12 87	0.08 5	0.11 57	0.10 96

gcap-zeroshot	0.26 225	0.16 158	0.31 195	0.33 142	0.22 285	0.36 354	0.31 379	0.47 256	0.46 349	0.38 296	0.50 327	0.24 135	0.18 60	0.28 29	0.24 211	0.13 174	0.09 40	0.15 291	0.12 250	0.11 57	0.10 96

test_for_model	0.26 225	0.16 158	0.31 195	0.33 142	0.22 285	0.36 354	0.32 415	0.47 256	0.48 368	0.38 296	0.51 337	0.24 135	0.18 60	0.29 48	0.24 211	0.13 174	0.09 40	0.15 291	0.12 250	0.11 57	0.11 202

trnet	0.27 249	0.14 40	0.23 15	0.28 11	0.15 40	0.37 369	0.23 175	0.52 299	0.72 493	0.42 339	0.51 337	0.34 263	0.26 246	0.39 204	0.25 245	0.15 348	0.11 317	0.12 87	0.08 5	0.11 57	0.10 96

testlalala	0.26 225	0.16 158	0.31 195	0.33 142	0.22 285	0.36 354	0.31 379	0.47 256	0.46 349	0.38 296	0.50 327	0.24 135	0.18 60	0.28 29	0.24 211	0.13 174	0.09 40	0.15 291	0.12 250	0.11 57	0.10 96

GCAPDPT-zeroshot	0.28 260	0.15 101	0.42 417	0.33 142	0.21 250	0.25 118	0.25 220	0.45 242	0.54 397	0.34 259	0.42 285	0.43 373	0.27 265	0.48 326	0.24 211	0.14 257	0.11 317	0.14 222	0.12 250	0.11 57	0.12 272

LoS_RVC	0.27 249	0.16 158	0.27 109	0.32 106	0.30 593	0.44 450	0.34 451	0.41 196	0.33 212	0.31 229	0.51 337	0.29 202	0.32 348	0.36 168	0.28 331	0.11 48	0.10 149	0.11 13	0.08 5	0.11 57	0.19 567

LoS	0.29 281	0.15 101	0.30 167	0.29 17	0.18 123	0.33 296	0.29 320	0.51 288	0.72 493	0.34 259	0.52 352	0.41 348	0.28 284	0.47 313	0.28 331	0.15 348	0.11 317	0.13 148	0.09 29	0.11 57	0.11 202
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RCA-Stereo	0.35 374	0.17 219	0.34 270	0.38 350	0.22 285	0.31 254	0.34 451	0.68 438	1.24 751	0.45 356	0.65 412	0.47 398	0.43 477	0.38 195	0.27 305	0.13 174	0.10 149	0.14 222	0.11 198	0.11 57	0.11 202

DCANet-4	0.36 395	0.20 377	0.48 509	0.34 184	0.19 159	0.29 203	0.30 344	0.66 418	0.92 640	0.69 505	0.78 483	0.40 335	0.47 506	0.45 276	0.34 429	0.14 257	0.10 149	0.14 222	0.11 198	0.11 57	0.13 335

fff	0.37 412	0.16 158	0.41 396	0.34 184	0.19 159	0.29 203	0.30 344	0.69 448	1.06 711	0.69 505	0.78 483	0.42 362	0.63 612	0.46 300	0.34 429	0.14 257	0.10 149	0.14 222	0.11 198	0.11 57	0.13 335

csc	0.37 412	0.16 158	0.41 396	0.34 184	0.19 159	0.29 203	0.30 344	0.69 448	1.06 711	0.69 505	0.78 483	0.42 362	0.63 612	0.46 300	0.34 429	0.14 257	0.10 149	0.14 222	0.11 198	0.11 57	0.13 335

cscssc	0.37 412	0.16 158	0.41 396	0.34 184	0.19 159	0.29 203	0.30 344	0.69 448	1.06 711	0.69 505	0.78 483	0.42 362	0.63 612	0.46 300	0.34 429	0.14 257	0.10 149	0.14 222	0.11 198	0.11 57	0.13 335

L4000	0.27 249	0.15 101	0.38 345	0.39 386	0.23 342	0.33 296	0.30 344	0.64 402	0.28 142	0.25 145	0.46 305	0.25 156	0.25 221	0.47 313	0.29 359	0.12 92	0.09 40	0.15 291	0.13 313	0.12 149	0.10 96

L400	0.22 123	0.18 267	0.27 109	0.39 386	0.23 342	0.29 203	0.29 320	0.34 102	0.30 171	0.24 127	0.24 115	0.18 35	0.20 110	0.40 216	0.25 245	0.11 48	0.09 40	0.15 291	0.13 313	0.12 149	0.10 96

CEFStereo	0.25 204	0.14 40	0.26 85	0.32 106	0.18 123	0.28 184	0.24 202	0.40 183	0.38 278	0.41 330	0.51 337	0.30 217	0.21 136	0.42 243	0.28 331	0.11 48	0.08 2	0.13 148	0.11 198	0.12 149	0.10 96

GIO	0.30 300	0.15 101	0.36 308	0.35 238	0.20 209	0.24 96	0.41 599	0.46 250	0.58 419	0.43 344	0.61 395	0.47 398	0.21 136	0.46 300	0.26 278	0.13 174	0.10 149	0.14 222	0.13 313	0.12 149	0.13 335

CR-Stereo	0.18 14	0.16 158	0.24 28	0.27 5	0.13 2	0.17 24	0.23 175	0.28 39	0.18 24	0.17 14	0.16 16	0.26 172	0.24 205	0.33 128	0.17 7	0.12 92	0.10 149	0.11 13	0.10 119	0.12 149	0.11 202

GFORCE	0.20 55	0.15 101	0.29 147	0.38 350	0.15 40	0.33 296	0.21 105	0.34 102	0.17 15	0.24 127	0.20 42	0.21 81	0.25 221	0.27 22	0.17 7	0.11 48	0.09 40	0.14 222	0.12 250	0.12 149	0.09 8

low	0.24 176	0.15 101	0.34 270	0.34 184	0.20 209	0.20 41	0.32 415	0.44 233	0.28 142	0.22 87	0.26 150	0.35 283	0.25 221	0.46 300	0.24 211	0.14 257	0.09 40	0.14 222	0.11 198	0.12 149	0.11 202

F4.4	0.20 55	0.15 101	0.26 85	0.34 184	0.13 2	0.25 118	0.25 220	0.34 102	0.16 11	0.22 87	0.18 29	0.25 156	0.23 192	0.30 72	0.19 33	0.12 92	0.09 40	0.13 148	0.11 198	0.12 149	0.10 96

FORCE_4.6	0.20 55	0.16 158	0.28 133	0.33 142	0.14 16	0.29 203	0.31 379	0.37 135	0.19 32	0.19 33	0.23 94	0.21 81	0.19 86	0.27 22	0.17 7	0.13 174	0.09 40	0.12 87	0.11 198	0.12 149	0.09 8

F8.5	0.20 55	0.15 101	0.24 28	0.36 275	0.14 16	0.21 53	0.22 132	0.33 90	0.19 32	0.21 62	0.25 130	0.24 135	0.20 110	0.35 159	0.16 2	0.11 48	0.09 40	0.14 222	0.12 250	0.12 149	0.09 8

FORCE_9	0.20 55	0.15 101	0.24 28	0.36 275	0.14 16	0.22 61	0.22 132	0.32 74	0.19 32	0.21 62	0.24 115	0.24 135	0.20 110	0.36 168	0.16 2	0.11 48	0.09 40	0.14 222	0.12 250	0.12 149	0.09 8

FORCE_8	0.20 55	0.15 101	0.23 15	0.37 306	0.14 16	0.23 79	0.23 175	0.33 90	0.20 44	0.22 87	0.25 130	0.26 172	0.20 110	0.36 168	0.16 2	0.11 48	0.09 40	0.14 222	0.12 250	0.12 149	0.09 8

FORCE_6	0.20 55	0.15 101	0.25 55	0.34 184	0.13 2	0.30 229	0.23 175	0.31 61	0.20 44	0.21 62	0.24 115	0.19 46	0.18 60	0.35 159	0.18 19	0.11 48	0.09 40	0.14 222	0.13 313	0.12 149	0.09 8

416test	0.19 33	0.16 158	0.27 109	0.34 184	0.20 209	0.28 184	0.20 68	0.31 61	0.24 87	0.24 127	0.18 29	0.18 35	0.19 86	0.28 29	0.19 33	0.12 92	0.10 149	0.11 13	0.09 29	0.12 149	0.10 96

over-6	0.22 123	0.18 267	0.28 133	0.34 184	0.13 2	0.32 280	0.22 132	0.49 271	0.25 109	0.24 127	0.24 115	0.21 81	0.25 221	0.38 195	0.20 58	0.14 257	0.10 149	0.11 13	0.09 29	0.12 149	0.10 96

small-0shot	0.18 14	0.13 8	0.28 133	0.29 17	0.18 123	0.17 24	0.29 320	0.27 33	0.17 15	0.18 21	0.29 191	0.14 2	0.16 26	0.24 8	0.21 103	0.12 92	0.09 40	0.14 222	0.11 198	0.12 149	0.10 96

anonymous	0.20 55	0.16 158	0.29 147	0.32 106	0.21 250	0.14 7	0.21 105	0.24 18	0.28 142	0.25 145	0.36 254	0.18 35	0.16 26	0.27 22	0.20 58	0.12 92	0.10 149	0.14 222	0.12 250	0.12 149	0.10 96

Anonymus	0.24 176	0.14 40	0.29 147	0.37 306	0.23 342	0.30 229	0.22 132	0.39 166	0.32 204	0.23 106	0.20 42	0.38 311	0.26 246	0.45 276	0.24 211	0.13 174	0.10 149	0.14 222	0.13 313	0.12 149	0.13 335

DF	0.26 225	0.15 101	0.38 345	0.35 238	0.19 159	0.26 134	0.26 251	0.42 206	0.27 124	0.29 215	0.49 323	0.50 419	0.22 165	0.48 326	0.20 58	0.14 257	0.10 149	0.13 148	0.10 119	0.12 149	0.11 202

ARStereo	0.23 147	0.17 219	0.30 167	0.35 238	0.16 68	0.35 336	0.25 220	0.40 183	0.30 171	0.25 145	0.24 115	0.25 156	0.36 418	0.41 229	0.19 33	0.10 15	0.09 40	0.13 148	0.10 119	0.12 149	0.09 8

ARStereo-new	0.23 147	0.16 158	0.37 328	0.34 184	0.16 68	0.24 96	0.24 202	0.43 225	0.36 247	0.26 162	0.27 161	0.23 114	0.35 389	0.28 29	0.20 58	0.10 15	0.09 40	0.13 148	0.09 29	0.12 149	0.09 8

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 123	0.15 101	0.35 290	0.33 142	0.17 85	0.23 79	0.25 220	0.42 206	0.24 87	0.26 162	0.26 150	0.21 81	0.30 324	0.31 87	0.20 58	0.10 15	0.10 149	0.13 148	0.10 119	0.12 149	0.10 96

TOTStereo	0.23 147	0.16 158	0.30 167	0.35 238	0.18 123	0.31 254	0.19 41	0.46 250	0.42 317	0.25 145	0.23 94	0.25 156	0.30 324	0.32 103	0.22 142	0.11 48	0.10 149	0.12 87	0.10 119	0.12 149	0.10 96

KABStereo	0.25 204	0.19 321	0.32 221	0.37 306	0.20 209	0.40 408	0.29 320	0.49 271	0.39 293	0.24 127	0.25 130	0.22 94	0.34 382	0.49 333	0.21 103	0.11 48	0.09 40	0.13 148	0.10 119	0.12 149	0.10 96

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 204	0.14 40	0.74 680	0.33 142	0.19 159	0.29 203	0.22 132	0.38 153	0.29 162	0.25 145	0.22 77	0.23 114	0.32 348	0.28 29	0.19 33	0.11 48	0.10 149	0.12 87	0.10 119	0.12 149	0.30 706

Selective-IGEV-i32	0.24 176	0.18 267	0.35 290	0.35 238	0.19 159	0.27 157	0.25 220	0.55 319	0.23 75	0.27 184	0.25 130	0.34 263	0.19 86	0.58 439	0.22 142	0.12 92	0.10 149	0.14 222	0.11 198	0.12 149	0.10 96

LACA2	0.20 55	0.15 101	0.26 85	0.30 34	0.15 40	0.29 203	0.29 320	0.30 51	0.22 59	0.21 62	0.23 94	0.28 194	0.20 110	0.34 142	0.19 33	0.13 174	0.10 149	0.10 4	0.09 29	0.12 149	0.09 8

BStereo	0.27 249	0.16 158	0.88 715	0.34 184	0.22 285	0.22 61	0.31 379	0.39 166	0.41 306	0.26 162	0.24 115	0.26 172	0.19 86	0.42 243	0.28 331	0.10 15	0.12 401	0.12 87	0.16 454	0.12 149	0.14 391

Anonymus123	0.30 300	0.16 158	0.88 715	0.34 184	0.22 285	0.64 594	0.31 379	0.54 315	0.41 306	0.26 162	0.24 115	0.26 172	0.19 86	0.42 243	0.28 331	0.10 15	0.12 401	0.12 87	0.16 454	0.12 149	0.14 391

BridgeDepth_RVC	0.20 55	0.14 40	0.24 28	0.26 2	0.15 40	0.35 336	0.17 9	0.40 183	0.22 59	0.21 62	0.21 59	0.20 62	0.24 205	0.33 128	0.25 245	0.13 174	0.09 40	0.11 13	0.09 29	0.12 149	0.09 8
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLSM3	0.26 225	0.16 158	0.30 167	0.38 350	0.21 250	0.34 318	0.27 277	0.57 332	0.47 356	0.28 199	0.35 243	0.29 202	0.24 205	0.42 243	0.27 305	0.12 92	0.10 149	0.16 340	0.15 410	0.12 149	0.10 96

VIP-Stereo	0.24 176	0.17 219	0.29 147	0.32 106	0.21 250	0.64 594	0.19 41	0.31 61	0.37 266	0.23 106	0.30 197	0.27 186	0.19 86	0.47 313	0.22 142	0.12 92	0.09 40	0.13 148	0.09 29	0.12 149	0.09 8

GASTEREO	0.25 204	0.16 158	0.32 221	0.40 434	0.20 209	0.22 61	0.30 344	0.43 225	0.31 184	0.37 283	0.33 220	0.22 94	0.35 389	0.41 229	0.23 189	0.15 348	0.10 149	0.13 148	0.11 198	0.12 149	0.11 202

water-stereo	0.28 260	0.14 40	0.29 147	0.35 238	0.19 159	0.36 354	0.23 175	0.62 375	0.38 278	0.39 310	0.62 400	0.41 348	0.35 389	0.28 29	0.27 305	0.14 257	0.13 481	0.13 148	0.12 250	0.12 149	0.10 96

qwe	0.22 123	0.18 267	0.28 133	0.31 70	0.18 123	0.29 203	0.21 105	0.38 153	0.32 204	0.35 271	0.30 197	0.20 62	0.20 110	0.43 258	0.21 103	0.09 1	0.08 2	0.11 13	0.09 29	0.12 149	0.09 8

3w_stereo	0.24 176	0.20 377	0.37 328	0.33 142	0.16 68	0.32 280	0.42 611	0.41 196	0.38 278	0.31 229	0.27 161	0.16 11	0.26 246	0.34 142	0.22 142	0.10 15	0.08 2	0.11 13	0.09 29	0.12 149	0.11 202

2w_stereo	0.22 123	0.18 267	0.30 167	0.32 106	0.16 68	0.28 184	0.38 546	0.38 153	0.35 237	0.32 244	0.33 220	0.17 17	0.18 60	0.29 48	0.22 142	0.09 1	0.08 2	0.11 13	0.10 119	0.12 149	0.10 96

xyz-stereo-finetune2	0.36 395	0.19 321	0.38 345	0.32 106	0.19 159	0.82 681	0.29 320	0.52 299	0.32 204	0.51 386	0.78 483	0.43 373	0.45 493	0.69 560	0.44 558	0.13 174	0.12 401	0.17 401	0.13 313	0.12 149	0.13 335

111111	0.21 100	0.14 40	0.27 109	0.37 306	0.22 285	0.21 53	0.19 41	0.43 225	0.27 124	0.20 46	0.20 42	0.29 202	0.14 3	0.41 229	0.22 142	0.14 257	0.10 149	0.12 87	0.09 29	0.12 149	0.12 272

LGtest1	0.19 33	0.14 40	0.29 147	0.34 184	0.16 68	0.26 134	0.17 9	0.32 74	0.20 44	0.21 62	0.15 9	0.23 114	0.20 110	0.32 103	0.20 58	0.15 348	0.10 149	0.13 148	0.09 29	0.12 149	0.11 202

Reg-Stereo(zero)	0.30 300	0.16 158	0.28 133	0.34 184	0.18 123	0.32 280	0.20 68	0.63 386	0.68 470	0.50 381	0.52 352	0.51 425	0.30 324	0.45 276	0.25 245	0.13 174	0.10 149	0.12 87	0.10 119	0.12 149	0.11 202

AIO_rvc	0.23 147	0.16 158	0.32 221	0.34 184	0.19 159	0.26 134	0.33 430	0.40 183	0.22 59	0.26 162	0.24 115	0.34 263	0.15 9	0.51 352	0.24 211	0.12 92	0.09 40	0.13 148	0.10 119	0.12 149	0.10 96

HUF	0.24 176	0.16 158	0.33 245	0.32 106	0.18 123	0.25 118	0.40 583	0.42 206	0.34 224	0.25 145	0.23 94	0.32 237	0.28 284	0.34 142	0.24 211	0.13 174	0.10 149	0.13 148	0.09 29	0.12 149	0.10 96

AIO_test	0.23 147	0.16 158	0.28 133	0.34 184	0.20 209	0.30 229	0.39 570	0.38 153	0.25 109	0.25 145	0.28 176	0.32 237	0.22 165	0.38 195	0.25 245	0.12 92	0.09 40	0.13 148	0.10 119	0.12 149	0.09 8

GIP-stereo	0.24 176	0.18 267	0.30 167	0.37 306	0.24 386	0.26 134	0.20 68	0.46 250	0.36 247	0.24 127	0.39 270	0.35 283	0.20 110	0.31 87	0.21 103	0.15 348	0.10 149	0.13 148	0.10 119	0.12 149	0.11 202

fffft	0.25 204	0.17 219	0.37 328	0.36 275	0.22 285	0.28 184	0.36 501	0.42 206	0.24 87	0.36 276	0.23 94	0.27 186	0.22 165	0.52 359	0.27 305	0.12 92	0.09 40	0.16 340	0.12 250	0.12 149	0.12 272
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.26 225	0.19 321	0.35 290	0.35 238	0.22 285	0.36 354	0.32 415	0.39 166	0.34 224	0.37 283	0.30 197	0.33 255	0.24 205	0.53 372	0.24 211	0.12 92	0.10 149	0.16 340	0.12 250	0.12 149	0.11 202

tt45	0.27 249	0.17 219	0.34 270	0.35 238	0.23 342	0.38 386	0.28 308	0.46 250	0.28 142	0.40 321	0.27 161	0.38 311	0.25 221	0.57 416	0.26 278	0.13 174	0.11 317	0.16 340	0.13 313	0.12 149	0.14 391

999	0.27 249	0.16 158	0.35 290	0.36 275	0.24 386	0.31 254	0.27 277	0.49 271	0.38 278	0.26 162	0.30 197	0.39 321	0.23 192	0.63 501	0.25 245	0.13 174	0.10 149	0.14 222	0.12 250	0.12 149	0.14 391

WCG-NET	0.28 260	0.15 101	0.33 245	0.33 142	0.19 159	0.33 296	0.27 277	0.39 166	0.80 556	0.46 364	0.49 323	0.39 321	0.25 221	0.40 216	0.25 245	0.12 92	0.09 40	0.13 148	0.11 198	0.12 149	0.10 96

IGEV-Stereo++	0.21 100	0.15 101	0.27 109	0.37 306	0.19 159	0.22 61	0.18 20	0.42 206	0.35 237	0.22 87	0.28 176	0.24 135	0.18 60	0.27 22	0.22 142	0.12 92	0.09 40	0.12 87	0.10 119	0.12 149	0.10 96

Occ-G	0.26 225	0.14 40	0.28 133	0.34 184	0.20 209	0.27 157	0.34 451	0.41 196	0.31 184	0.29 215	0.43 291	0.49 413	0.25 221	0.47 313	0.28 331	0.13 174	0.11 317	0.14 222	0.11 198	0.12 149	0.12 272

WCG-NET（raft）	0.31 312	0.15 101	0.36 308	0.32 106	0.19 159	0.35 336	0.27 277	0.51 288	0.78 545	0.45 356	0.55 371	0.48 405	0.27 265	0.54 380	0.26 278	0.13 174	0.10 149	0.12 87	0.11 198	0.12 149	0.11 202

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 204	0.14 40	0.74 680	0.33 142	0.19 159	0.29 203	0.22 132	0.38 153	0.29 162	0.25 145	0.22 77	0.23 114	0.32 348	0.28 29	0.19 33	0.11 48	0.10 149	0.12 87	0.10 119	0.12 149	0.30 706

MSKI-zero shot	0.32 322	0.17 219	0.34 270	0.39 386	0.21 250	0.32 280	0.22 132	0.61 370	0.43 323	0.52 396	0.64 409	0.61 490	0.20 110	0.74 596	0.25 245	0.14 257	0.10 149	0.14 222	0.10 119	0.12 149	0.12 272

GCAP-Stereo	0.28 260	0.19 321	0.40 385	0.38 350	0.19 159	0.38 386	0.23 175	0.57 332	0.41 306	0.45 356	0.49 323	0.39 321	0.27 265	0.33 128	0.23 189	0.14 257	0.12 401	0.14 222	0.11 198	0.12 149	0.11 202

CAS	0.34 354	0.13 8	0.25 55	1.28 829	0.30 593	0.46 468	0.38 546	0.48 264	0.47 356	0.34 259	0.52 352	0.24 135	0.19 86	0.29 48	0.27 305	0.69 818	0.08 2	0.12 87	0.08 5	0.12 149	0.15 427

Selective-IGEV	0.24 176	0.18 267	0.35 290	0.35 238	0.19 159	0.27 157	0.25 220	0.55 319	0.23 75	0.27 184	0.25 130	0.34 263	0.19 86	0.58 439	0.22 142	0.12 92	0.10 149	0.14 222	0.11 198	0.12 149	0.10 96

MC-Stereo	0.28 260	0.17 219	0.32 221	0.38 350	0.20 209	0.26 134	0.26 251	0.49 271	0.37 266	0.37 283	0.61 395	0.41 348	0.31 342	0.55 389	0.25 245	0.13 174	0.09 40	0.14 222	0.12 250	0.12 149	0.11 202

test-3	0.34 354	0.16 158	0.43 432	0.39 386	0.21 250	0.43 441	0.22 132	0.63 386	0.78 545	0.71 520	0.45 300	0.64 507	0.27 265	0.43 258	0.31 382	0.12 92	0.09 40	0.17 401	0.13 313	0.12 149	0.10 96

test_1	0.34 354	0.16 158	0.43 432	0.39 386	0.21 250	0.43 441	0.23 175	0.63 386	0.78 545	0.68 497	0.45 300	0.64 507	0.27 265	0.43 258	0.31 382	0.12 92	0.09 40	0.17 401	0.13 313	0.12 149	0.10 96

RAFT-RH_RVC	0.56 638	0.17 219	0.41 396	0.37 306	0.23 342	0.57 538	0.24 202	0.60 361	0.70 480	1.19 756	3.94 837	0.56 448	0.38 436	0.65 523	0.36 469	0.13 174	0.11 317	0.20 544	0.14 367	0.12 149	0.13 335

AnonymousM	0.41 472	0.81 797	0.29 147	0.34 184	0.22 285	0.28 184	0.38 546	0.53 311	0.41 306	0.70 512	0.49 323	0.47 398	0.27 265	0.41 229	0.31 382	0.15 348	0.12 401	1.51 834	0.26 712	0.12 149	0.10 96

raftrobust	0.34 354	0.19 321	0.36 308	0.41 473	0.27 508	0.30 229	0.25 220	0.71 476	0.63 440	0.58 422	0.55 371	0.45 388	0.46 500	0.51 352	0.29 359	0.16 410	0.12 401	0.14 222	0.12 250	0.12 149	0.13 335

Gwc-CoAtRS	0.34 354	0.17 219	0.44 444	0.39 386	0.23 342	0.34 318	0.22 132	0.70 465	0.75 515	0.60 430	0.59 387	0.58 463	0.29 304	0.45 276	0.26 278	0.14 257	0.11 317	0.14 222	0.12 250	0.12 149	0.12 272

CREStereo	0.28 260	0.15 101	0.24 28	0.27 5	0.17 85	0.37 369	0.25 220	0.51 288	0.72 493	0.42 339	0.51 337	0.32 237	0.26 246	0.38 195	0.25 245	0.16 410	0.11 317	0.12 87	0.08 5	0.12 149	0.11 202
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	0.32 322	0.16 158	0.24 28	0.29 17	0.18 123	0.45 462	0.22 132	0.56 323	0.63 440	0.46 364	0.54 361	0.39 321	0.34 382	0.48 326	0.24 211	0.75 820	0.10 149	0.12 87	0.08 5	0.12 149	0.11 202

L500	0.23 147	0.18 267	0.30 167	0.39 386	0.23 342	0.32 280	0.28 308	0.37 135	0.33 212	0.26 162	0.32 216	0.19 46	0.19 86	0.32 103	0.25 245	0.11 48	0.09 40	0.15 291	0.13 313	0.13 216	0.10 96

GeoAtt-L-single (ZS)	0.17 5	0.13 8	0.24 28	0.26 2	0.14 16	0.15 13	0.16 5	0.18 3	0.17 15	0.24 127	0.21 59	0.14 2	0.15 9	0.31 87	0.20 58	0.14 257	0.09 40	0.13 148	0.12 250	0.13 216	0.12 272

RSGM							0.24 202	0.70 465	0.42 317	0.67 490	0.62 400	0.68 535	0.32 348	0.46 300	0.29 359	0.14 257	0.11 317	0.14 222	0.12 250	0.13 216

F5.5	0.20 55	0.14 40	0.24 28	0.35 238	0.14 16	0.31 254	0.22 132	0.34 102	0.20 44	0.18 21	0.23 94	0.24 135	0.19 86	0.28 29	0.16 2	0.11 48	0.11 317	0.14 222	0.12 250	0.13 216	0.09 8

FORCE_4	0.20 55	0.13 8	0.26 85	0.36 275	0.14 16	0.30 229	0.30 344	0.33 90	0.15 6	0.21 62	0.20 42	0.25 156	0.21 136	0.36 168	0.17 7	0.12 92	0.10 149	0.15 291	0.13 313	0.13 216	0.09 8

FORCE_5	0.20 55	0.13 8	0.25 55	0.37 306	0.14 16	0.26 134	0.19 41	0.37 135	0.16 11	0.20 46	0.22 77	0.27 186	0.20 110	0.34 142	0.17 7	0.11 48	0.08 2	0.13 148	0.12 250	0.13 216	0.09 8

GEAR-Net	0.24 176	0.20 377	0.31 195	0.38 350	0.22 285	0.24 96	0.22 132	0.50 284	0.23 75	0.28 199	0.35 243	0.30 217	0.22 165	0.31 87	0.28 331	0.14 257	0.10 149	0.14 222	0.10 119	0.13 216	0.13 335

DF_test	0.19 33	0.13 8	0.26 85	0.33 142	0.24 386	0.10 2	0.23 175	0.26 30	0.30 171	0.22 87	0.27 161	0.16 11	0.18 60	0.22 4	0.20 58	0.15 348	0.11 317	0.13 148	0.12 250	0.13 216	0.10 96

PhaseNet	0.25 204	0.16 158	0.31 195	0.35 238	0.22 285	0.33 296	0.22 132	0.45 242	0.33 212	0.21 62	0.28 176	0.38 311	0.23 192	0.42 243	0.28 331	0.13 174	0.10 149	0.15 291	0.15 410	0.13 216	0.12 272

TS12	0.24 176	0.15 101	0.29 147	0.37 306	0.17 85	0.32 280	0.26 251	0.42 206	0.24 87	0.31 229	0.51 337	0.25 156	0.27 265	0.40 216	0.29 359	0.11 48	0.10 149	0.12 87	0.09 29	0.13 216	0.10 96

bcnet-new	0.24 176	0.16 158	0.48 509	0.36 275	0.17 85	0.39 401	0.24 202	0.36 123	0.30 171	0.24 127	0.25 130	0.26 172	0.32 348	0.45 276	0.18 19	0.10 15	0.10 149	0.12 87	0.10 119	0.13 216	0.10 96

LWStereo	0.23 147	0.16 158	0.41 396	0.35 238	0.17 85	0.38 386	0.25 220	0.36 123	0.25 109	0.23 106	0.31 212	0.24 135	0.35 389	0.43 258	0.17 7	0.10 15	0.09 40	0.12 87	0.10 119	0.13 216	0.09 8

FCBStereo	0.23 147	0.15 101	0.32 221	0.36 275	0.18 123	0.38 386	0.21 105	0.40 183	0.24 87	0.27 184	0.23 94	0.34 263	0.35 389	0.30 72	0.19 33	0.12 92	0.10 149	0.13 148	0.10 119	0.13 216	0.10 96

PSGStereo	0.23 147	0.15 101	0.32 221	0.36 275	0.18 123	0.38 386	0.21 105	0.40 183	0.24 87	0.27 184	0.23 94	0.34 263	0.35 389	0.30 72	0.19 33	0.12 92	0.10 149	0.13 148	0.10 119	0.13 216	0.10 96

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 204	0.16 158	0.33 245	0.38 350	0.20 209	0.46 468	0.27 277	0.41 196	0.34 224	0.28 199	0.38 265	0.24 135	0.35 389	0.29 48	0.24 211	0.11 48	0.09 40	0.13 148	0.10 119	0.13 216	0.10 96

DepthFocus	0.19 33	0.13 8	0.31 195	0.29 17	0.23 342	0.17 24	0.20 68	0.27 33	0.18 24	0.24 127	0.25 130	0.15 6	0.17 38	0.26 16	0.18 19	0.15 348	0.12 401	0.17 401	0.17 517	0.13 216	0.10 96

VMStereo-Base	0.28 260	0.16 158	0.27 109	0.30 34	0.17 85	0.30 229	0.27 277	0.50 284	0.65 454	0.32 244	0.47 312	0.42 362	0.24 205	0.41 229	0.27 305	0.15 348	0.11 317	0.12 87	0.10 119	0.13 216	0.14 391

FE-Mocha	0.32 322	0.19 321	0.50 538	0.38 350	0.27 508	0.30 229	0.20 68	0.71 476	0.36 247	0.65 472	0.56 376	0.54 439	0.25 221	0.38 195	0.22 142	0.15 348	0.10 149	0.17 401	0.16 454	0.13 216	0.12 272

MSCF	0.25 204	0.16 158	0.33 245	0.39 386	0.20 209	0.20 41	0.31 379	0.43 225	0.31 184	0.36 276	0.33 220	0.23 114	0.35 389	0.36 168	0.23 189	0.15 348	0.10 149	0.13 148	0.11 198	0.13 216	0.11 202

4.5_new	0.21 100	0.20 377	0.29 147	0.30 34	0.17 85	0.24 96	0.26 251	0.32 74	0.28 142	0.32 244	0.28 176	0.19 46	0.17 38	0.29 48	0.21 103	0.10 15	0.08 2	0.12 87	0.10 119	0.13 216	0.09 8

4.5w-stereo	0.21 100	0.20 377	0.29 147	0.30 34	0.17 85	0.24 96	0.26 251	0.32 74	0.28 142	0.32 244	0.28 176	0.19 46	0.17 38	0.29 48	0.21 103	0.10 15	0.08 2	0.12 87	0.10 119	0.13 216	0.09 8

monsterstereo	0.22 123	0.14 40	0.26 85	0.34 184	0.18 123	0.21 53	0.20 68	0.37 135	0.35 237	0.33 251	0.40 276	0.19 46	0.18 60	0.45 276	0.21 103	0.11 48	0.09 40	0.12 87	0.09 29	0.13 216	0.08 1

xyz-stereo-finetune	0.33 342	0.18 267	0.36 308	0.33 142	0.18 123	0.57 538	0.31 379	0.58 341	0.69 477	0.45 356	0.54 361	0.38 311	0.33 368	0.56 403	0.36 469	0.12 92	0.12 401	0.16 340	0.13 313	0.13 216	0.12 272

xyz-stereo	4.23 843	0.17 219	61.76 891	0.34 184	0.16 68	12.16 859	0.37 523	0.58 341	0.68 470	1.01 712	3.36 830	0.77 596	0.82 712	1.21 748	0.40 514	0.12 92	0.10 149	0.16 340	0.11 198	0.13 216	0.10 96

LG-Stereo	0.24 176	0.18 267	0.40 385	0.39 386	0.20 209	0.22 61	0.27 277	0.32 74	0.36 247	0.26 162	0.44 296	0.22 94	0.16 26	0.37 185	0.27 305	0.11 48	0.12 401	0.16 340	0.15 410	0.13 216	0.09 8

SGD-Stereo	0.22 123	0.15 101	0.27 109	0.31 70	0.15 40	0.29 203	0.20 68	0.37 135	0.29 162	0.24 127	0.29 191	0.21 81	0.27 265	0.36 168	0.25 245	0.16 410	0.09 40	0.13 148	0.10 119	0.13 216	0.10 96

GREAT-IGEV	0.22 123	0.15 101	0.31 195	0.29 17	0.22 285	0.21 53	0.26 251	0.33 90	0.31 184	0.20 46	0.30 197	0.22 94	0.22 165	0.47 313	0.22 142	0.11 48	0.09 40	0.12 87	0.09 29	0.13 216	0.10 96
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO-test1	0.38 429	0.18 267	0.38 345	0.50 665	0.24 386	0.46 468	0.30 344	0.70 465	1.19 742	0.40 321	0.71 442	0.45 388	0.29 304	0.53 372	0.27 305	0.15 348	0.13 481	0.19 508	0.21 634	0.13 216	0.17 508

UGAM-zero	0.46 523	0.19 321	0.62 614	0.37 306	0.23 342	0.34 318	0.21 105	1.15 697	0.39 293	0.66 485	0.61 395	1.70 786	0.91 734	0.75 602	0.25 245	0.14 257	0.11 317	0.15 291	0.12 250	0.13 216	0.13 335

model_zeroshot	0.33 342	0.18 267	0.48 509	0.39 386	0.28 536	0.45 462	0.25 220	0.63 386	0.45 343	0.61 438	0.50 327	0.51 425	0.25 221	0.45 276	0.26 278	0.16 410	0.13 481	0.15 291	0.14 367	0.13 216	0.13 335

U	0.45 511	0.16 158	0.32 221	0.40 434	0.71 806	3.55 839	0.20 68	0.41 196	0.38 278	0.26 162	0.23 94	0.24 135	0.22 165	0.26 16	0.22 142	0.15 348	0.09 40	0.88 823	0.13 313	0.13 216	0.11 202

AIO-Stereo	0.25 204	0.18 267	0.34 270	0.37 306	0.18 123	0.28 184	0.30 344	0.48 264	0.27 124	0.29 215	0.30 197	0.32 237	0.17 38	0.52 359	0.23 189	0.12 92	0.10 149	0.14 222	0.11 198	0.13 216	0.10 96

RAFT-Stereo-weight	0.32 322	0.18 267	0.33 245	0.39 386	0.22 285	0.26 134	0.29 320	0.67 428	0.80 556	0.53 400	0.51 337	0.58 463	0.20 110	0.47 313	0.27 305	0.13 174	0.10 149	0.14 222	0.11 198	0.13 216	0.11 202

MoCha-V2	0.25 204	0.15 101	0.29 147	0.40 434	0.18 123	0.27 157	0.26 251	0.49 271	0.27 124	0.36 276	0.27 161	0.33 255	0.35 389	0.49 333	0.22 142	0.12 92	0.10 149	0.12 87	0.10 119	0.13 216	0.11 202

IGEV++	0.24 176	0.17 219	0.31 195	0.38 350	0.22 285	0.24 96	0.22 132	0.50 284	0.23 75	0.28 199	0.35 243	0.30 217	0.22 165	0.31 87	0.28 331	0.14 257	0.10 149	0.13 148	0.10 119	0.13 216	0.13 335

IGEVStereo-DCA	0.29 281	0.22 467	0.38 345	0.35 238	0.27 508	0.37 369	0.35 478	0.62 375	0.34 224	0.38 296	0.30 197	0.35 283	0.27 265	0.51 352	0.22 142	0.15 348	0.12 401	0.16 340	0.12 250	0.13 216	0.15 427

rrr	0.29 281	0.22 467	0.41 396	0.35 238	0.27 508	0.37 369	0.32 415	0.52 299	0.42 317	0.38 296	0.30 197	0.35 283	0.27 265	0.51 352	0.22 142	0.15 348	0.12 401	0.16 340	0.13 313	0.13 216	0.14 391

AEACV	0.27 249	0.17 219	0.31 195	0.34 184	0.45 742	0.26 134	0.28 308	0.37 135	0.32 204	0.30 224	0.46 305	0.31 229	0.37 429	0.36 168	0.24 211	0.14 257	0.10 149	0.15 291	0.12 250	0.13 216	0.11 202

Any-RAFT	0.35 374	0.16 158	0.30 167	0.34 184	0.21 250	0.52 495	0.22 132	0.88 572	0.73 500	0.53 400	0.73 449	0.64 507	0.28 284	0.46 300	0.24 211	0.15 348	0.10 149	0.13 148	0.10 119	0.13 216	0.12 272

RAFT-Test	0.34 354	0.18 267	0.37 328	0.38 350	0.23 342	0.50 484	0.23 175	0.69 448	0.40 301	0.60 430	0.85 534	0.61 490	0.28 284	0.46 300	0.27 305	0.14 257	0.11 317	0.14 222	0.11 198	0.13 216	0.12 272

CES	0.28 260	0.14 40	0.23 15	0.30 34	0.70 805	0.37 369	0.27 277	0.48 264	0.46 349	0.34 259	0.48 315	0.27 186	0.22 165	0.39 204	0.23 189	0.13 174	0.11 317	0.12 87	0.08 5	0.13 216	0.17 508

EGLCR-Stereo	0.25 204	0.16 158	0.33 245	0.34 184	0.20 209	0.35 336	0.20 68	0.52 299	0.36 247	0.28 199	0.27 161	0.41 348	0.18 60	0.45 276	0.26 278	0.14 257	0.10 149	0.16 340	0.14 367	0.13 216	0.11 202

ProNet	0.29 281	0.21 425	0.38 345	0.35 238	0.24 386	0.32 280	0.43 620	0.57 332	0.37 266	0.33 251	0.30 197	0.32 237	0.28 284	0.57 416	0.26 278	0.13 174	0.11 317	0.16 340	0.13 313	0.13 216	0.13 335

ADStereo(finetuned)	0.37 412	0.16 158	0.49 523	0.34 184	0.19 159	0.30 229	0.30 344	0.68 438	0.91 635	0.70 512	0.77 471	0.43 373	0.69 652	0.45 276	0.33 411	0.14 257	0.10 149	0.14 222	0.11 198	0.13 216	0.12 272

CIPLG	0.41 472	0.21 425	0.63 624	0.45 593	0.33 656	0.52 495	0.33 430	0.65 406	0.60 424	0.82 596	0.96 590	0.46 395	0.32 348	0.55 389	0.44 558	0.16 410	0.12 401	0.15 291	0.14 367	0.13 216	0.14 391

IPLG	0.39 446	0.20 377	0.59 598	0.40 434	0.24 386	0.54 510	0.27 277	0.75 508	0.63 440	0.84 615	0.81 506	0.32 237	0.32 348	0.60 464	0.45 568	0.13 174	0.11 317	0.16 340	0.13 313	0.13 216	0.12 272

IPLGR_C	0.40 459	0.21 425	0.64 629	0.45 593	0.33 656	0.52 495	0.34 451	0.66 418	0.62 429	0.82 596	0.92 571	0.45 388	0.32 348	0.52 359	0.46 579	0.17 471	0.12 401	0.15 291	0.14 367	0.13 216	0.14 391

ACRE	0.40 459	0.21 425	0.65 635	0.45 593	0.33 656	0.51 489	0.33 430	0.66 418	0.63 440	0.80 573	0.92 571	0.45 388	0.32 348	0.52 359	0.45 568	0.16 410	0.12 401	0.15 291	0.14 367	0.13 216	0.14 391

TRStereo	0.37 412	0.27 596	0.59 598	0.47 624	0.41 717	0.29 203	0.30 344	0.84 551	0.59 421	0.52 396	0.41 280	0.52 431	0.26 246	0.73 588	0.27 305	0.17 471	0.12 401	0.19 508	0.19 584	0.13 216	0.11 202

STrans-v2	0.46 523	0.20 377	0.48 509	0.40 434	0.24 386	0.55 517	0.50 666	1.07 659	0.73 500	0.65 472	1.05 641	0.72 559	0.69 652	0.72 579	0.33 411	0.14 257	0.10 149	0.17 401	0.14 367	0.13 216	0.12 272

RAFT-345	0.40 459	0.18 267	0.40 385	0.38 350	0.22 285	0.33 296	0.26 251	0.61 370	0.51 386	0.74 544	1.79 776	0.45 388	0.33 368	0.66 532	0.36 469	0.14 257	0.11 317	0.18 458	0.14 367	0.13 216	0.13 335

CREStereo++_RVC	0.32 322	0.15 101	0.23 15	0.31 70	0.24 386	0.27 157	0.22 132	0.46 250	0.88 608	0.46 364	0.80 497	0.30 217	0.26 246	0.36 168	0.33 411	0.13 174	0.09 40	0.13 148	0.51 813	0.13 216	0.09 8
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
TANstereo	0.30 300	0.15 101	0.31 195	0.30 34	0.17 85	0.55 517	0.23 175	0.44 233	0.55 406	0.59 425	0.68 430	0.37 301	0.26 246	0.35 159	0.27 305	0.15 348	0.16 593	0.12 87	0.10 119	0.13 216	0.14 391

XX-TBD	0.32 322	0.53 752	0.26 85	0.51 686	0.20 209	0.37 369	0.24 202	0.40 183	0.73 500	0.54 406	0.69 434	0.31 229	0.25 221	0.32 103	0.27 305	0.16 410	0.10 149	0.12 87	0.09 29	0.13 216	0.11 202

DCANet	0.36 395	0.16 158	0.41 396	0.34 184	0.19 159	0.30 229	0.30 344	0.68 438	0.91 635	0.70 512	0.77 471	0.43 373	0.57 570	0.45 276	0.34 429	0.14 257	0.10 149	0.14 222	0.11 198	0.13 216	0.12 272

111	0.40 459	0.17 219	0.41 396	0.34 184	0.19 159	0.52 495	0.28 308	0.74 501	1.16 736	0.50 381	0.91 566	0.63 501	0.48 511	0.61 476	0.35 449	0.14 257	0.10 149	0.14 222	0.12 250	0.13 216	0.13 335

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 395	0.17 219	0.41 396	0.35 238	0.19 159	0.33 296	0.29 320	0.65 406	0.73 500	0.68 497	1.01 617	0.56 448	0.40 457	0.42 243	0.30 372	0.11 48	0.09 40	0.15 291	0.14 367	0.13 216	0.10 96

AFF-stereo	0.38 429	0.19 321	0.39 370	0.37 306	0.21 250	0.27 157	0.31 379	0.65 406	0.66 458	0.64 463	1.13 673	0.76 590	0.39 450	0.55 389	0.33 411	0.11 48	0.09 40	0.16 340	0.16 454	0.13 216	0.11 202

EAI-Stereo	0.34 354	0.19 321	0.44 444	0.39 386	0.21 250	0.31 254	0.30 344	1.15 697	0.30 171	0.49 377	0.75 460	0.36 296	0.28 284	0.62 487	0.27 305	0.14 257	0.11 317	0.14 222	0.13 313	0.13 216	0.12 272

CFNet-RSSM	0.34 354	0.17 219	0.45 457	0.39 386	0.22 285	0.35 336	0.23 175	0.73 494	0.84 580	0.65 472	0.54 361	0.57 454	0.28 284	0.46 300	0.26 278	0.13 174	0.10 149	0.14 222	0.12 250	0.13 216	0.11 202

AROF-Stereo-S	0.30 300	0.19 321	0.36 308	0.42 522	0.27 508	0.31 254	0.38 546	0.48 264	0.56 414	0.38 296	0.66 419	0.23 114	0.24 205	0.33 128	0.33 411	0.14 257	0.11 317	0.16 340	0.14 367	0.14 276	0.12 272

StereoNetSlim	0.27 249	0.18 267	0.35 290	0.42 522	0.24 386	0.38 386	0.26 251	0.44 233	0.28 142	0.40 321	0.30 197	0.34 263	0.17 38	0.50 342	0.29 359	0.17 471	0.11 317	0.16 340	0.14 367	0.14 276	0.13 335

ACC-I	0.20 55	0.15 101	0.25 55	0.32 106	0.19 159	0.10 2	0.23 175	0.24 18	0.29 162	0.23 106	0.29 191	0.20 62	0.21 136	0.28 29	0.19 33	0.14 257	0.10 149	0.15 291	0.12 250	0.14 276	0.10 96

ACC	0.19 33	0.16 158	0.25 55	0.32 106	0.20 209	0.08 1	0.22 132	0.25 21	0.30 171	0.23 106	0.26 150	0.20 62	0.20 110	0.27 22	0.19 33	0.14 257	0.10 149	0.16 340	0.12 250	0.14 276	0.10 96

TADF							0.32 415	0.76 517	0.90 627	0.97 693	0.59 387	0.62 497	0.36 418	0.52 359	0.31 382	0.13 174	0.09 40	0.14 222	0.12 250	0.14 276

MCPF							0.30 344	0.93 590	1.02 688	0.59 425	0.96 590	0.80 610	0.52 535	0.91 686	0.49 593	0.14 257	0.12 401	0.16 340	0.13 313	0.14 276

GCAP-Stereo-w-DA	0.22 123	0.17 219	0.35 290	0.37 306	0.17 85	0.26 134	0.18 20	0.41 196	0.37 266	0.28 199	0.23 94	0.25 156	0.26 246	0.29 48	0.21 103	0.12 92	0.09 40	0.13 148	0.10 119	0.14 276	0.10 96

FORCE_4.7	0.20 55	0.16 158	0.26 85	0.38 350	0.15 40	0.26 134	0.32 415	0.30 51	0.22 59	0.18 21	0.22 77	0.20 62	0.20 110	0.32 103	0.15 1	0.13 174	0.09 40	0.15 291	0.14 367	0.14 276	0.10 96

EE1	0.28 260	0.15 101	0.35 290	0.36 275	0.24 386	0.18 30	0.26 251	0.59 348	0.38 278	0.34 259	0.35 243	0.47 398	0.35 389	0.54 380	0.22 142	0.16 410	0.10 149	0.14 222	0.11 198	0.14 276	0.12 272

FAST (zero-shot)	0.28 260	0.18 267	0.46 474	0.51 686	0.57 783	0.18 30	0.25 220	0.54 315	0.22 59	0.22 87	0.31 212	0.27 186	0.25 221	0.42 243	0.24 211	0.21 595	0.18 640	0.15 291	0.17 517	0.14 276	0.17 508

Weightmod	0.32 322	0.18 267	0.30 167	0.34 184	0.19 159	0.54 510	0.34 451	0.56 323	0.50 379	0.41 330	0.52 352	0.48 405	0.33 368	0.46 300	0.29 359	0.15 348	0.23 704	0.16 340	0.15 410	0.14 276	0.11 202

TestStereo_HL3	0.37 412	0.19 321	0.49 523	0.34 184	0.24 386	0.51 489	0.39 570	0.60 361	0.43 323	0.61 438	0.83 518	0.56 448	0.46 500	0.55 389	0.28 331	0.15 348	0.11 317	0.14 222	0.13 313	0.14 276	0.17 508

quiztm	0.29 281	0.19 321	0.35 290	0.40 434	0.23 342	0.27 157	0.33 430	0.63 386	0.39 293	0.45 356	0.60 390	0.39 321	0.18 60	0.40 216	0.26 278	0.14 257	0.10 149	0.14 222	0.11 198	0.14 276	0.10 96

canet-new	0.23 147	0.16 158	0.45 457	0.35 238	0.17 85	0.33 296	0.27 277	0.38 153	0.26 117	0.20 46	0.24 115	0.21 81	0.35 389	0.46 300	0.17 7	0.11 48	0.09 40	0.12 87	0.10 119	0.14 276	0.09 8

LMStereo	0.24 176	0.17 219	0.51 553	0.36 275	0.16 68	0.26 134	0.29 320	0.36 123	0.29 162	0.22 87	0.29 191	0.23 114	0.37 429	0.42 243	0.17 7	0.10 15	0.09 40	0.12 87	0.10 119	0.14 276	0.09 8

CR7Stereo	0.23 147	0.17 219	0.39 370	0.34 184	0.18 123	0.38 386	0.20 68	0.36 123	0.26 117	0.24 127	0.28 176	0.25 156	0.35 389	0.25 12	0.21 103	0.11 48	0.09 40	0.13 148	0.10 119	0.14 276	0.09 8

CHEStereo	0.23 147	0.16 158	0.29 147	0.35 238	0.17 85	0.39 401	0.23 175	0.35 115	0.30 171	0.30 224	0.27 161	0.25 156	0.32 348	0.30 72	0.20 58	0.11 48	0.09 40	0.13 148	0.10 119	0.14 276	0.10 96

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.22 123	0.17 219	0.35 290	0.37 306	0.17 85	0.26 134	0.18 20	0.41 196	0.37 266	0.28 199	0.23 94	0.25 156	0.26 246	0.29 48	0.21 103	0.12 92	0.09 40	0.13 148	0.10 119	0.14 276	0.10 96

PSi22	0.30 300	0.18 267	0.30 167	0.36 275	0.19 159	0.30 229	0.19 41	0.42 206	0.73 500	0.27 184	0.32 216	0.57 454	0.43 477	0.77 617	0.25 245	0.12 92	0.10 149	0.11 13	0.09 29	0.14 276	0.11 202

LiteMatch	0.24 176	0.17 219	0.24 28	0.37 306	0.20 209	0.27 157	0.27 277	0.31 61	0.24 87	0.21 62	0.20 42	0.29 202	0.40 457	0.29 48	0.43 540	0.16 410	0.10 149	0.15 291	0.13 313	0.14 276	0.14 391

Lsterematch	0.38 429	0.17 219	0.38 345	0.37 306	0.20 209	0.42 436	0.27 277	0.57 332	0.71 491	0.66 485	1.02 626	0.49 413	0.40 457	0.57 416	0.43 540	0.16 410	0.10 149	0.15 291	0.13 313	0.14 276	0.14 391

Hybrid-DGEV-03	0.45 511	0.19 321	0.33 245	0.43 547	0.27 508	0.56 532	0.26 251	0.65 406	0.74 510	0.94 678	1.92 783	0.61 490	0.30 324	0.55 389	0.34 429	0.14 257	0.10 149	0.18 458	0.16 454	0.14 276	0.11 202

Hybrid-DGEV-2	0.41 472	0.21 425	0.42 417	0.47 624	0.29 569	0.59 556	0.23 175	0.82 542	0.99 674	0.64 463	0.63 402	0.60 484	0.65 630	0.58 439	0.33 411	0.14 257	0.12 401	0.18 458	0.16 454	0.14 276	0.12 272

WQFJA1	0.32 322	0.19 321	0.34 270	0.39 386	0.26 471	0.62 574	0.30 344	0.56 323	0.47 356	0.37 283	0.39 270	0.38 311	0.33 368	0.50 342	0.42 530	0.14 257	0.18 640	0.16 340	0.14 367	0.14 276	0.13 335

WQFJX	0.32 322	0.18 267	0.33 245	0.39 386	0.27 508	0.60 563	0.30 344	0.53 311	0.47 356	0.39 310	0.38 265	0.34 263	0.33 368	0.61 476	0.40 514	0.14 257	0.17 615	0.16 340	0.13 313	0.14 276	0.14 391

NLMM	0.32 322	0.19 321	0.34 270	0.39 386	0.26 471	0.62 574	0.30 344	0.56 323	0.47 356	0.37 283	0.39 270	0.38 311	0.33 368	0.49 333	0.42 530	0.14 257	0.18 640	0.16 340	0.14 367	0.14 276	0.13 335

NLSM1	0.32 322	0.18 267	0.34 270	0.39 386	0.25 422	0.66 606	0.27 277	0.57 332	0.50 379	0.37 283	0.53 358	0.29 202	0.28 284	0.54 380	0.32 395	0.16 410	0.17 615	0.18 458	0.15 410	0.14 276	0.12 272

GEAStereo	0.23 147	0.16 158	0.30 167	0.33 142	0.25 422	0.36 354	0.30 344	0.42 206	0.28 142	0.26 162	0.28 176	0.24 135	0.21 136	0.32 103	0.22 142	0.18 509	0.10 149	0.13 148	0.10 119	0.14 276	0.12 272

GSStereo	0.23 147	0.16 158	0.30 167	0.33 142	0.25 422	0.36 354	0.30 344	0.42 206	0.27 124	0.30 224	0.28 176	0.23 114	0.21 136	0.32 103	0.22 142	0.16 410	0.09 40	0.12 87	0.10 119	0.14 276	0.12 272

GS-Stereo							0.30 344	0.42 206	0.27 124	0.30 224	0.28 176	0.23 114	0.21 136	0.32 103	0.22 142	0.16 410	0.09 40	0.12 87	0.10 119	0.14 276	0.12 272

IGEV-FE	0.34 354	0.18 267	0.67 646	0.39 386	0.28 536	0.30 229	0.25 220	0.74 501	0.31 184	0.62 442	0.57 378	0.54 439	0.25 221	0.53 372	0.27 305	0.14 257	0.10 149	0.15 291	0.14 367	0.14 276	0.12 272

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 147	0.16 158	0.32 221	0.39 386	0.21 250	0.18 30	0.21 105	0.34 102	0.26 117	0.28 199	0.51 337	0.28 194	0.29 304	0.26 16	0.24 211	0.14 257	0.10 149	0.13 148	0.10 119	0.14 276	0.12 272

MM-Stereo_test3	0.34 354	0.19 321	0.31 195	0.41 473	0.25 422	0.35 336	0.44 631	0.72 483	0.92 640	0.46 364	0.52 352	0.41 348	0.29 304	0.44 271	0.28 331	0.16 410	0.15 557	0.17 401	0.13 313	0.14 276	0.13 335

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 204	0.31 637	0.24 28	0.51 686	0.19 159	0.29 203	0.22 132	0.40 183	0.37 266	0.26 162	0.24 115	0.24 135	0.31 342	0.44 271	0.22 142	0.14 257	0.09 40	0.12 87	0.09 29	0.14 276	0.10 96

mms	0.26 225	0.21 425	0.33 245	0.37 306	0.25 422	0.30 229	0.33 430	0.40 183	0.32 204	0.28 199	0.34 233	0.34 263	0.20 110	0.45 276	0.26 278	0.12 92	0.11 317	0.16 340	0.12 250	0.14 276	0.11 202

ours_stereo	0.26 225	0.21 425	0.33 245	0.38 350	0.23 342	0.30 229	0.33 430	0.42 206	0.38 278	0.26 162	0.34 233	0.35 283	0.23 192	0.47 313	0.27 305	0.13 174	0.11 317	0.16 340	0.12 250	0.14 276	0.10 96

fffy	0.28 260	0.21 425	0.34 270	0.37 306	0.23 342	0.33 296	0.29 320	0.51 288	0.41 306	0.32 244	0.37 261	0.39 321	0.27 265	0.50 342	0.27 305	0.12 92	0.11 317	0.16 340	0.13 313	0.14 276	0.11 202

tg	0.33 342	0.18 267	0.37 328	0.39 386	0.22 285	0.38 386	0.26 251	0.70 465	0.56 414	0.47 371	0.65 412	0.42 362	0.24 205	0.55 389	0.33 411	0.14 257	0.10 149	0.18 458	0.17 517	0.14 276	0.11 202

PAM_32	0.46 523	0.19 321	0.67 646	0.39 386	0.24 386	0.75 644	0.27 277	0.95 603	0.34 224	0.68 497	0.44 296	1.91 794	0.65 630	0.62 487	0.26 278	0.15 348	0.10 149	0.16 340	0.15 410	0.14 276	0.13 335

PAM	0.46 523	0.19 321	0.70 661	0.40 434	0.26 471	0.75 644	0.33 430	0.85 554	0.34 224	0.70 512	0.46 305	1.83 789	0.63 612	0.61 476	0.26 278	0.15 348	0.10 149	0.16 340	0.14 367	0.14 276	0.13 335

RAStereo	0.24 176	0.17 219	0.29 147	0.40 434	0.21 250	0.23 79	0.26 251	0.42 206	0.45 343	0.23 106	0.34 233	0.30 217	0.19 86	0.34 142	0.25 245	0.15 348	0.12 401	0.16 340	0.13 313	0.14 276	0.11 202

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 638	3.08 857	2.43 817	0.31 70	0.18 123	0.29 203	0.20 68	0.37 135	0.32 204	0.28 199	0.24 115	0.18 35	0.18 60	0.31 87	0.22 142	1.09 836	0.08 2	0.17 401	0.16 454	0.14 276	0.97 826

RSM++	0.25 204	0.18 267	0.34 270	0.36 275	0.20 209	0.28 184	0.30 344	0.51 288	0.32 204	0.25 145	0.22 77	0.37 301	0.21 136	0.50 342	0.24 211	0.12 92	0.10 149	0.14 222	0.12 250	0.14 276	0.10 96

RSM	0.25 204	0.18 267	0.33 245	0.36 275	0.20 209	0.27 157	0.34 451	0.51 288	0.27 124	0.26 162	0.23 94	0.39 321	0.21 136	0.56 403	0.22 142	0.12 92	0.10 149	0.14 222	0.11 198	0.14 276	0.10 96

MGS-Stereo	0.28 260	0.19 321	0.40 385	0.36 275	0.23 342	0.37 369	0.30 344	0.39 166	0.44 332	0.31 229	0.51 337	0.40 335	0.24 205	0.43 258	0.26 278	0.15 348	0.12 401	0.15 291	0.13 313	0.14 276	0.13 335

ff7	0.29 281	0.21 425	0.38 345	0.36 275	0.26 471	0.31 254	0.35 478	0.62 375	0.34 224	0.38 296	0.33 220	0.32 237	0.29 304	0.58 439	0.25 245	0.14 257	0.10 149	0.17 401	0.12 250	0.14 276	0.15 427

ffff	0.29 281	0.21 425	0.38 345	0.36 275	0.26 471	0.31 254	0.35 478	0.62 375	0.34 224	0.38 296	0.33 220	0.32 237	0.29 304	0.58 439	0.25 245	0.14 257	0.10 149	0.17 401	0.12 250	0.14 276	0.15 427

11t	0.29 281	0.21 425	0.38 345	0.36 275	0.26 471	0.31 254	0.35 478	0.62 375	0.34 224	0.38 296	0.33 220	0.32 237	0.29 304	0.58 439	0.25 245	0.14 257	0.10 149	0.17 401	0.12 250	0.14 276	0.15 427

MaDis-Stereo	0.26 225	0.18 267	0.36 308	0.36 275	0.26 471	0.27 157	0.27 277	0.43 225	0.35 237	0.27 184	0.26 150	0.41 348	0.28 284	0.40 216	0.28 331	0.16 410	0.14 523	0.16 340	0.13 313	0.14 276	0.12 272

IGEV_Zeroshot_test	0.34 354	0.18 267	0.67 646	0.39 386	0.28 536	0.30 229	0.25 220	0.74 501	0.31 184	0.62 442	0.57 378	0.54 439	0.25 221	0.53 372	0.27 305	0.14 257	0.10 149	0.15 291	0.14 367	0.14 276	0.12 272

UniTT-Stereo	0.27 249	0.17 219	0.37 328	0.40 434	0.27 508	0.30 229	0.28 308	0.39 166	0.31 184	0.29 215	0.46 305	0.27 186	0.25 221	0.47 313	0.34 429	0.17 471	0.13 481	0.13 148	0.12 250	0.14 276	0.12 272

MIM_Stereo	0.38 429	0.17 219	0.53 567	0.37 306	0.24 386	0.27 157	0.24 202	0.70 465	0.54 397	0.72 533	1.00 614	0.63 501	0.29 304	0.64 516	0.38 498	0.13 174	0.14 523	0.17 401	0.16 454	0.14 276	0.11 202

HH	0.35 374	0.20 377	0.47 488	0.40 434	0.25 422	0.33 296	0.31 379	0.76 517	0.38 278	0.43 344	0.57 378	0.79 601	0.44 488	0.71 573	0.25 245	0.15 348	0.11 317	0.15 291	0.14 367	0.14 276	0.12 272

HanStereo	0.35 374	0.20 377	0.47 488	0.40 434	0.25 422	0.33 296	0.31 379	0.76 517	0.38 278	0.43 344	0.57 378	0.79 601	0.44 488	0.71 573	0.25 245	0.15 348	0.11 317	0.15 291	0.14 367	0.14 276	0.12 272

anonymousdsp	0.29 281	0.21 425	0.38 345	0.37 306	0.25 422	0.30 229	0.35 478	0.63 386	0.35 237	0.39 310	0.33 220	0.33 255	0.28 284	0.59 458	0.25 245	0.14 257	0.10 149	0.17 401	0.12 250	0.14 276	0.15 427

DCRE	0.37 412	0.18 267	0.46 474	0.45 593	0.32 643	0.42 436	0.37 523	0.63 386	0.51 386	0.47 371	0.94 575	0.56 448	0.36 418	0.52 359	0.32 395	0.14 257	0.13 481	0.15 291	0.14 367	0.14 276	0.13 335

TestStereo1	0.43 491	0.23 489	0.41 396	0.51 686	0.24 386	0.34 318	0.40 583	0.77 521	0.90 627	0.68 497	0.96 590	0.48 405	0.46 500	0.91 686	0.32 395	0.16 410	0.13 481	0.18 458	0.15 410	0.14 276	0.13 335

ccc-4	0.29 281	0.21 425	0.38 345	0.36 275	0.26 471	0.31 254	0.35 478	0.62 375	0.34 224	0.38 296	0.33 220	0.32 237	0.29 304	0.58 439	0.25 245	0.14 257	0.10 149	0.17 401	0.12 250	0.14 276	0.15 427

SA-5K	0.43 491	0.23 489	0.41 396	0.51 686	0.24 386	0.34 318	0.40 583	0.77 521	0.90 627	0.68 497	0.96 590	0.48 405	0.46 500	0.91 686	0.32 395	0.16 410	0.13 481	0.18 458	0.15 410	0.14 276	0.13 335

IGEV-Stereo	0.29 281	0.21 425	0.38 345	0.37 306	0.25 422	0.30 229	0.35 478	0.63 386	0.35 237	0.39 310	0.33 220	0.33 255	0.28 284	0.59 458	0.25 245	0.14 257	0.10 149	0.17 401	0.12 250	0.14 276	0.15 427
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.45 511	0.21 425	0.48 509	0.42 522	0.28 536	0.31 254	0.54 694	0.63 386	0.62 429	0.62 442	0.89 559	1.01 684	0.69 652	0.75 602	0.66 660	0.13 174	0.12 401	0.17 401	0.15 410	0.14 276	0.15 427

MIPNet	0.37 412	0.21 425	0.59 598	0.39 386	0.25 422	0.50 484	0.28 308	0.77 521	0.70 480	0.65 472	0.60 390	0.40 335	0.49 516	0.44 271	0.37 488	0.14 257	0.11 317	0.16 340	0.13 313	0.14 276	0.13 335

CrosDoStereo	0.50 586	0.18 267	0.45 457	0.38 350	0.24 386	0.40 408	1.18 814	0.67 428	0.86 594	0.94 678	1.37 733	0.63 501	0.77 695	0.65 523	0.45 568	0.15 348	0.12 401	0.17 401	0.18 550	0.14 276	0.14 391

TransformOpticalFlow	0.44 500	0.20 377	0.47 488	0.41 473	0.23 342	0.37 369	0.47 646	0.94 596	0.76 524	0.65 472	1.14 679	0.73 572	0.56 567	0.76 607	0.32 395	0.15 348	0.10 149	0.17 401	0.15 410	0.14 276	0.13 335

ASMatch	0.48 552	0.19 321	0.45 457	0.39 386	0.28 536	0.37 369	0.26 251	0.74 501	0.68 470	0.76 555	2.34 798	0.61 490	0.52 535	0.62 487	0.37 488	0.14 257	0.12 401	0.17 401	0.15 410	0.14 276	0.21 613

DeepStereo_LL	0.50 586	0.18 267	0.45 457	0.38 350	0.24 386	0.40 408	1.18 814	0.67 428	0.86 594	0.94 678	1.37 733	0.63 501	0.77 695	0.65 523	0.45 568	0.15 348	0.12 401	0.17 401	0.18 550	0.14 276	0.14 391

DEmStereo	0.48 552	0.17 219	0.50 538	0.38 350	0.25 422	0.59 556	0.34 451	0.63 386	0.74 510	0.89 650	1.66 768	0.58 463	1.06 762	0.60 464	0.42 530	0.14 257	0.11 317	0.16 340	0.16 454	0.14 276	0.15 427

THIR-Stereo	0.50 586	0.18 267	0.45 457	0.38 350	0.23 342	0.75 644	0.67 738	0.66 418	0.87 604	1.02 716	1.40 739	0.72 559	0.76 687	0.62 487	0.42 530	0.15 348	0.11 317	0.17 401	0.18 550	0.14 276	0.15 427

DRaft	0.49 570	0.17 219	0.47 488	0.37 306	0.25 422	0.58 544	0.40 583	0.65 406	0.85 589	1.02 716	1.75 775	0.50 419	0.82 712	0.63 501	0.40 514	0.13 174	0.11 317	0.16 340	0.16 454	0.14 276	0.15 427

s12784h	0.36 395	0.15 101	0.24 28	0.34 184	0.15 40	0.77 651	0.29 320	0.80 535	0.83 574	0.56 414	0.57 378	0.43 373	0.40 457	0.57 416	0.33 411	0.12 92	0.10 149	0.14 222	0.09 29	0.14 276	0.09 8

raft+_RVC	0.38 429	0.19 321	0.35 290	0.37 306	0.25 422	0.45 462	0.37 523	0.78 527	0.89 624	0.51 386	0.78 483	0.50 419	0.29 304	0.53 372	0.40 514	0.15 348	0.12 401	0.17 401	0.15 410	0.14 276	0.12 272

XX-Stereo	0.37 412	0.17 219	0.45 457	0.55 732	0.36 680	0.38 386	0.20 68	0.60 361	0.30 171	0.46 364	1.30 724	0.73 572	0.26 246	0.56 403	0.26 278	0.16 410	0.11 317	0.17 401	0.16 454	0.14 276	0.10 96

test_xeample3	0.29 281	0.21 425	0.41 396	0.35 238	0.26 471	0.35 336	0.32 415	0.56 323	0.36 247	0.43 344	0.32 216	0.34 263	0.28 284	0.54 380	0.23 189	0.14 257	0.11 317	0.16 340	0.12 250	0.14 276	0.13 335

ARAFT	0.47 539	0.24 531	0.79 701	0.42 522	0.25 422	0.55 517	0.55 699	0.75 508	0.81 564	0.89 650	0.75 460	0.73 572	0.47 506	0.88 670	0.37 488	0.15 348	0.12 401	0.23 627	0.22 652	0.14 276	0.13 335

R-Stereo Train	0.39 446	0.18 267	0.42 417	0.42 522	0.26 471	0.40 408	0.32 415	0.72 483	0.34 224	0.89 650	1.28 717	0.57 454	0.35 389	0.42 243	0.32 395	0.15 348	0.12 401	0.14 222	0.12 250	0.14 276	0.13 335

RAFT-Stereo	0.39 446	0.18 267	0.42 417	0.42 522	0.26 471	0.40 408	0.32 415	0.72 483	0.34 224	0.89 650	1.28 717	0.57 454	0.35 389	0.42 243	0.32 395	0.15 348	0.12 401	0.14 222	0.12 250	0.14 276	0.13 335
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.47 539	0.24 531	0.61 608	0.37 306	0.17 85	0.61 566	0.33 430	0.80 535	0.87 604	0.94 678	1.13 673	0.72 559	0.43 477	0.89 677	0.51 606	0.13 174	0.10 149	0.13 148	0.11 198	0.14 276	0.12 272

AROF-Stereo_1	0.28 260	0.19 321	0.38 345	0.48 632	0.30 593	0.34 318	0.37 523	0.38 153	0.31 184	0.33 251	0.48 315	0.31 229	0.22 165	0.45 276	0.26 278	0.13 174	0.09 40	0.16 340	0.14 367	0.15 353	0.12 272

AROF-Stereo	0.28 260	0.18 267	0.37 328	0.48 632	0.30 593	0.34 318	0.36 501	0.38 153	0.31 184	0.33 251	0.48 315	0.32 237	0.22 165	0.45 276	0.26 278	0.13 174	0.09 40	0.16 340	0.14 367	0.15 353	0.12 272

base_500_lr5e5	0.28 260	0.18 267	0.37 328	0.48 632	0.30 593	0.34 318	0.36 501	0.38 153	0.31 184	0.33 251	0.48 315	0.32 237	0.22 165	0.45 276	0.26 278	0.13 174	0.09 40	0.16 340	0.14 367	0.15 353	0.12 272

base_1k_lr1e5	0.30 300	0.20 377	0.39 370	0.50 665	0.29 569	0.35 336	0.36 501	0.46 250	0.43 323	0.39 310	0.58 385	0.31 229	0.24 205	0.47 313	0.27 305	0.15 348	0.09 40	0.18 458	0.15 410	0.15 353	0.12 272

arf5	0.28 260	0.18 267	0.37 328	0.48 632	0.30 593	0.34 318	0.36 501	0.38 153	0.31 184	0.33 251	0.48 315	0.32 237	0.22 165	0.45 276	0.26 278	0.13 174	0.09 40	0.16 340	0.14 367	0.15 353	0.12 272

arf4	0.31 312	0.21 425	0.38 345	0.50 665	0.29 569	0.34 318	0.31 379	0.51 288	0.47 356	0.42 339	0.57 378	0.33 255	0.25 221	0.52 359	0.27 305	0.16 410	0.10 149	0.19 508	0.16 454	0.15 353	0.12 272

CMRA-Stereo	0.31 312	0.17 219	0.34 270	0.45 593	0.29 569	0.28 184	0.24 202	0.49 271	0.44 332	0.44 350	0.55 371	0.35 283	0.29 304	0.60 464	0.40 514	0.14 257	0.10 149	0.15 291	0.12 250	0.15 353	0.12 272

StereoNetSlim22	0.29 281	0.17 219	0.36 308	0.41 473	0.27 508	0.37 369	0.23 175	0.53 311	0.26 117	0.43 344	0.33 220	0.41 348	0.22 165	0.55 389	0.28 331	0.16 410	0.11 317	0.18 458	0.15 410	0.15 353	0.13 335

Weightmod_eth	0.31 312	0.19 321	0.31 195	0.35 238	0.18 123	0.45 462	0.35 478	0.62 375	0.39 293	0.44 350	0.39 270	0.48 405	0.41 467	0.45 276	0.23 189	0.17 471	0.16 593	0.15 291	0.14 367	0.15 353	0.09 8

depth_test_26	0.21 100	0.14 40	0.28 133	0.30 34	0.19 159	0.16 19	0.20 68	0.30 51	0.23 75	0.27 184	0.37 261	0.22 94	0.15 9	0.29 48	0.20 58	0.18 509	0.14 523	0.15 291	0.15 410	0.15 353	0.14 391

ManiGeoR	0.33 342	0.17 219	0.43 432	0.31 70	0.22 285	0.40 408	0.27 277	0.73 494	0.49 372	0.40 321	0.63 402	0.40 335	0.32 348	0.62 487	0.41 521	0.16 410	0.11 317	0.14 222	0.12 250	0.15 353	0.16 480

HLF11	0.34 354	0.17 219	0.42 417	0.30 34	0.23 342	0.36 354	0.22 132	0.69 448	0.48 368	0.49 377	0.66 419	0.43 373	0.37 429	0.70 567	0.45 568	0.15 348	0.12 401	0.13 148	0.11 198	0.15 353	0.17 508

HLf10	0.33 342	0.17 219	0.43 432	0.31 70	0.22 285	0.40 408	0.27 277	0.73 494	0.49 372	0.40 321	0.63 402	0.40 335	0.32 348	0.62 487	0.41 521	0.16 410	0.11 317	0.14 222	0.12 250	0.15 353	0.16 480

TestStereo_HLe17	0.34 354	0.17 219	0.46 474	0.32 106	0.21 250	0.42 436	0.31 379	0.70 465	0.66 458	0.46 364	0.68 430	0.36 296	0.30 324	0.61 476	0.36 469	0.16 410	0.10 149	0.14 222	0.13 313	0.15 353	0.15 427

TestStereo_HL2	0.33 342	0.18 267	0.33 245	0.31 70	0.22 285	0.32 280	0.25 220	0.58 341	0.61 425	0.54 406	0.68 430	0.41 348	0.36 418	0.57 416	0.36 469	0.16 410	0.11 317	0.13 148	0.11 198	0.15 353	0.16 480

GGDA	0.32 322	0.18 267	0.32 221	0.31 70	0.21 250	0.31 254	0.26 251	0.59 348	0.66 458	0.50 381	0.68 430	0.40 335	0.36 418	0.55 389	0.35 449	0.15 348	0.11 317	0.13 148	0.12 250	0.15 353	0.15 427

TestStereo-Hl	0.34 354	0.20 377	0.32 221	0.32 106	0.22 285	0.32 280	0.27 277	0.64 402	0.59 421	0.50 381	0.67 427	0.46 395	0.45 493	0.60 464	0.34 429	0.14 257	0.11 317	0.13 148	0.13 313	0.15 353	0.15 427

BARStereo	0.23 147	0.16 158	0.30 167	0.36 275	0.17 85	0.26 134	0.26 251	0.33 90	0.30 171	0.27 184	0.30 197	0.23 114	0.34 382	0.42 243	0.18 19	0.13 174	0.09 40	0.13 148	0.10 119	0.15 353	0.10 96

KMOStereo	0.26 225	0.19 321	0.34 270	0.38 350	0.25 422	0.51 489	0.24 202	0.40 183	0.30 171	0.27 184	0.27 161	0.23 114	0.36 418	0.43 258	0.22 142	0.14 257	0.09 40	0.14 222	0.10 119	0.15 353	0.12 272

RT-IGEV	0.52 603	0.19 321	0.59 598	0.40 434	0.25 422	0.79 661	0.62 725	1.15 697	0.74 510	0.89 650	0.99 611	1.18 731	0.61 597	0.65 523	0.31 382	0.19 544	0.13 481	0.17 401	0.13 313	0.15 353	0.20 593

Selective-IGEV-i1	0.44 500	0.20 377	0.53 567	0.41 473	0.22 285	0.62 574	0.50 666	1.01 633	0.88 608	0.63 451	0.81 506	0.79 601	0.38 436	0.54 380	0.38 498	0.16 410	0.13 481	0.15 291	0.13 313	0.15 353	0.15 427

NLMM1	0.33 342	0.21 425	0.36 308	0.41 473	0.25 422	0.55 517	0.33 430	0.55 319	0.63 440	0.42 339	0.44 296	0.30 217	0.25 221	0.63 501	0.38 498	0.16 410	0.18 640	0.17 401	0.14 367	0.15 353	0.13 335

gasm-f	0.24 176	0.16 158	0.27 109	0.33 142	0.25 422	0.25 118	0.36 501	0.42 206	0.28 142	0.26 162	0.35 243	0.24 135	0.30 324	0.36 168	0.23 189	0.18 509	0.10 149	0.13 148	0.10 119	0.15 353	0.12 272

Select-FE	0.46 523	0.24 531	0.88 715	0.42 522	0.35 672	0.33 296	0.19 41	0.90 580	0.37 266	0.60 430	1.01 617	0.97 670	0.80 706	0.72 579	0.28 331	0.16 410	0.12 401	0.17 401	0.20 611	0.15 353	0.24 655

DA	0.29 281	0.17 219	0.31 195	0.40 434	0.20 209	0.74 638	0.33 430	0.47 256	0.44 332	0.34 259	0.39 270	0.39 321	0.32 348	0.32 103	0.24 211	0.15 348	0.11 317	0.16 340	0.11 198	0.15 353	0.10 96

GGEV	0.29 281	0.17 219	0.31 195	0.40 434	0.20 209	0.74 638	0.33 430	0.47 256	0.44 332	0.34 259	0.39 270	0.39 321	0.32 348	0.32 103	0.24 211	0.15 348	0.11 317	0.16 340	0.11 198	0.15 353	0.10 96

S2M2_XL	0.19 33	0.18 267	0.27 109	0.27 5	0.20 209	0.15 13	0.16 5	0.22 11	0.15 6	0.21 62	0.26 150	0.17 17	0.17 38	0.24 8	0.21 103	0.17 471	0.16 593	0.15 291	0.13 313	0.15 353	0.12 272
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-Stereo_test	0.48 552	0.20 377	0.40 385	0.34 184	0.23 342	0.57 538	0.58 710	1.10 670	0.77 533	0.86 627	0.94 575	0.95 665	0.54 554	0.68 554	0.60 641	0.16 410	0.12 401	0.14 222	0.12 250	0.15 353	0.15 427

MM-Stereo_test2	0.30 300	0.18 267	0.39 370	0.40 434	0.24 386	0.42 436	0.42 611	0.63 386	0.41 306	0.37 283	0.35 243	0.32 237	0.26 246	0.53 372	0.25 245	0.12 92	0.10 149	0.15 291	0.12 250	0.15 353	0.10 96

MM-Stereo_test1	0.33 342	0.19 321	0.36 308	0.41 473	0.23 342	0.36 354	0.45 634	0.58 341	0.54 397	0.60 430	0.50 327	0.38 311	0.37 429	0.60 464	0.26 278	0.15 348	0.13 481	0.17 401	0.14 367	0.15 353	0.12 272

HART	0.29 281	0.16 158	0.32 221	0.40 434	0.21 250	0.32 280	0.26 251	0.62 375	0.31 184	0.33 251	0.65 412	0.41 348	0.22 165	0.55 389	0.25 245	0.12 92	0.10 149	0.15 291	0.11 198	0.15 353	0.11 202

SCV	0.26 225	0.19 321	0.33 245	0.35 238	0.21 250	0.27 157	0.34 451	0.56 323	0.28 142	0.24 127	0.28 176	0.37 301	0.23 192	0.49 333	0.22 142	0.18 509	0.10 149	0.14 222	0.11 198	0.15 353	0.11 202

AIO-test2	0.39 446	0.21 425	0.41 396	0.47 624	0.25 422	0.45 462	0.35 478	0.77 521	1.27 763	0.36 276	0.87 547	0.37 301	0.30 324	0.47 313	0.27 305	0.15 348	0.13 481	0.21 588	0.23 671	0.15 353	0.13 335

UGAM	0.52 603	0.22 467	0.46 474	0.45 593	0.25 422	0.41 429	0.52 685	0.62 375	1.16 736	0.76 555	1.13 673	1.32 750	0.57 570	1.00 710	0.53 617	0.17 471	0.14 523	0.25 660	0.21 634	0.15 353	0.13 335

IGEV-Stereo+	0.23 147	0.14 40	0.26 85	0.32 106	0.19 159	0.12 5	0.17 9	0.29 44	0.29 162	0.21 62	0.15 9	0.22 94	0.22 165	0.40 216	0.22 142	0.14 257	0.10 149	0.12 87	0.09 29	0.15 353	0.86 817

tta	0.51 595	0.23 489	0.62 614	0.34 184	0.20 209	0.62 574	0.34 451	1.21 723	1.02 688	0.81 586	1.01 617	0.71 550	0.65 630	0.84 652	0.55 627	0.19 544	0.15 557	0.18 458	0.16 454	0.15 353	0.14 391

qqq1	0.49 570	0.23 489	0.62 614	0.34 184	0.20 209	0.62 574	0.34 451	1.21 723	1.02 688	0.81 586	1.01 617	0.71 550	0.65 630	0.84 652	0.34 429	0.19 544	0.15 557	0.14 222	0.12 250	0.15 353	0.14 391

fff1	0.49 570	0.23 489	0.62 614	0.34 184	0.20 209	0.62 574	0.34 451	1.21 723	1.02 688	0.81 586	1.01 617	0.71 550	0.65 630	0.84 652	0.34 429	0.19 544	0.15 557	0.14 222	0.12 250	0.15 353	0.14 391

AE-Stereo	0.34 354	0.21 425	0.42 417	0.48 632	0.31 624	0.48 477	0.35 478	0.61 370	0.62 429	0.32 244	0.55 371	0.52 431	0.27 265	0.47 313	0.29 359	0.13 174	0.13 481	0.18 458	0.16 454	0.15 353	0.12 272

DisPM	0.39 446	0.19 321	0.44 444	0.41 473	0.27 508	0.24 96	0.31 379	0.65 406	0.57 417	0.87 635	0.87 547	0.60 484	0.32 348	0.76 607	0.32 395	0.18 509	0.12 401	0.19 508	0.17 517	0.15 353	0.20 593

raft_robust	0.41 472	0.23 489	0.36 308	0.42 522	0.21 250	0.40 408	0.33 430	0.79 531	0.98 669	0.79 570	0.87 547	0.39 321	0.33 368	0.84 652	0.29 359	0.13 174	0.12 401	0.16 340	0.17 517	0.15 353	0.12 272

RAFT_CTSACE	0.45 511	0.20 377	0.44 444	0.45 593	0.27 508	0.34 318	0.39 570	0.60 361	0.73 500	0.76 555	1.44 749	0.83 620	0.38 436	1.08 727	0.26 278	0.12 92	0.13 481	0.18 458	0.16 454	0.15 353	0.11 202

RAFT+CT+SA	0.39 446	0.23 489	0.36 308	0.51 686	0.27 508	0.29 203	0.46 638	0.75 508	0.80 556	0.51 386	0.89 559	0.41 348	0.40 457	0.78 623	0.32 395	0.14 257	0.11 317	0.18 458	0.18 550	0.15 353	0.14 391

Sa-1000	0.48 552	0.24 531	0.41 396	0.45 593	0.25 422	0.59 556	0.34 451	0.81 540	0.93 648	0.82 596	1.50 756	0.53 435	0.45 493	0.92 690	0.30 372	0.15 348	0.12 401	0.21 588	0.19 584	0.15 353	0.13 335

SA	0.44 500	0.25 557	0.46 474	0.46 616	0.24 386	0.43 441	0.36 501	0.75 508	0.96 662	0.59 425	1.03 631	0.48 405	0.52 535	0.94 703	0.32 395	0.16 410	0.12 401	0.21 588	0.19 584	0.15 353	0.13 335

test_4	0.36 395	0.18 267	0.31 195	0.44 568	0.25 422	0.20 41	0.34 451	0.56 323	0.41 306	0.59 425	1.45 752	0.43 373	0.25 221	0.63 501	0.28 331	0.12 92	0.10 149	0.17 401	0.19 584	0.15 353	0.11 202

iRaft-Stereo_20w	0.39 446	0.19 321	0.57 592	0.37 306	0.27 508	0.31 254	0.24 202	1.44 783	0.29 162	0.69 505	0.53 358	0.60 484	0.42 471	0.83 646	0.27 305	0.14 257	0.11 317	0.14 222	0.13 313	0.15 353	0.13 335

IPLGR	0.39 446	0.21 425	0.63 624	0.39 386	0.22 285	0.49 482	0.29 320	0.76 517	0.74 510	0.78 565	0.77 471	0.44 384	0.42 471	0.47 313	0.38 498	0.13 174	0.12 401	0.16 340	0.14 367	0.15 353	0.13 335

GMOStereo	0.37 412	0.19 321	0.38 345	0.43 547	0.24 386	0.37 369	0.38 546	0.52 299	0.62 429	0.87 635	0.84 524	0.64 507	0.35 389	0.37 185	0.28 331	0.13 174	0.11 317	0.20 544	0.18 550	0.15 353	0.11 202

error version	0.37 412	0.19 321	0.38 345	0.43 547	0.24 386	0.37 369	0.38 546	0.52 299	0.62 429	0.87 635	0.84 524	0.64 507	0.35 389	0.37 185	0.28 331	0.13 174	0.11 317	0.20 544	0.18 550	0.15 353	0.11 202

test-v	0.37 412	0.19 321	0.38 345	0.43 547	0.24 386	0.37 369	0.38 546	0.52 299	0.62 429	0.87 635	0.84 524	0.64 507	0.35 389	0.37 185	0.28 331	0.13 174	0.11 317	0.20 544	0.18 550	0.15 353	0.11 202

test_3	0.36 395	0.19 321	0.44 444	0.44 568	0.23 342	0.48 477	0.36 501	0.66 418	0.82 569	0.64 463	0.45 300	0.68 535	0.25 221	0.41 229	0.31 382	0.12 92	0.10 149	0.18 458	0.16 454	0.15 353	0.11 202

HHNet	0.41 472	0.17 219	0.41 396	0.34 184	0.37 688	0.33 296	0.34 451	0.69 448	0.75 515	0.86 627	1.30 724	0.52 431	0.32 348	0.52 359	0.35 449	0.15 348	0.11 317	0.19 508	0.15 410	0.15 353	0.24 655

OMP-Stereo	0.42 480	0.22 467	0.46 474	0.52 703	0.24 386	0.36 354	0.25 220	0.71 476	0.78 545	0.77 561	0.64 409	0.89 645	0.39 450	0.91 686	0.35 449	0.15 348	0.12 401	0.20 544	0.15 410	0.15 353	0.12 272

IIG-Stereo	0.43 491	0.21 425	0.44 444	0.50 665	0.25 422	0.44 450	0.21 105	0.71 476	0.76 524	0.83 608	0.95 586	0.83 620	0.43 477	0.90 679	0.35 449	0.15 348	0.12 401	0.19 508	0.14 367	0.15 353	0.11 202

FTStereo	0.56 638	0.20 377	0.37 328	0.41 473	0.25 422	0.40 408	0.79 772	0.66 418	0.43 323	1.09 741	3.27 825	0.70 546	0.73 676	0.55 389	0.33 411	0.14 257	0.13 481	0.19 508	0.17 517	0.15 353	0.30 706

GrayStereo	0.49 570	0.19 321	0.42 417	0.46 616	0.28 536	0.53 503	0.67 738	0.69 448	0.63 440	1.02 716	1.47 755	0.78 599	0.76 687	0.56 403	0.33 411	0.14 257	0.12 401	0.17 401	0.17 517	0.15 353	0.29 695

test-2	0.37 412	0.19 321	0.38 345	0.43 547	0.24 386	0.37 369	0.38 546	0.52 299	0.62 429	0.87 635	0.84 524	0.64 507	0.35 389	0.37 185	0.28 331	0.13 174	0.11 317	0.20 544	0.18 550	0.15 353	0.11 202

cross-raft	0.34 354	0.20 377	0.37 328	0.44 568	0.23 342	0.32 280	0.35 478	0.74 501	0.40 301	0.60 430	0.77 471	0.57 454	0.27 265	0.43 258	0.28 331	0.12 92	0.10 149	0.15 291	0.13 313	0.15 353	0.11 202

test-1	0.36 395	0.19 321	0.71 666	0.46 616	0.26 471	0.44 450	0.36 501	0.60 361	0.59 421	0.48 374	0.67 427	0.53 435	0.36 418	0.40 216	0.29 359	0.14 257	0.11 317	0.16 340	0.14 367	0.15 353	0.16 480

iRaftStereo_RVC	0.32 322	0.19 321	0.37 328	0.39 386	0.22 285	0.31 254	0.29 320	0.68 438	0.51 386	0.49 377	0.66 419	0.37 301	0.23 192	0.45 276	0.33 411	0.14 257	0.10 149	0.18 458	0.17 517	0.15 353	0.12 272

cf-r	0.47 539	0.23 489	0.41 396	0.39 386	0.23 342	0.59 556	0.37 523	0.88 572	0.85 589	0.72 533	1.05 641	0.94 663	0.62 606	0.56 403	0.54 622	0.21 595	0.14 523	0.17 401	0.19 584	0.15 353	0.15 427

CCAANet	0.47 539	0.20 377	0.47 488	0.41 473	0.28 536	0.67 611	0.31 379	0.99 618	0.75 515	0.63 451	1.22 703	0.69 541	0.52 535	0.79 630	0.42 530	0.14 257	0.13 481	0.19 508	0.19 584	0.15 353	0.19 567

DIP-Stereo	0.39 446	0.21 425	0.50 538	0.41 473	0.28 536	0.62 574	0.27 277	0.77 521	0.40 301	0.64 463	0.86 538	0.52 431	0.33 368	0.66 532	0.42 530	0.15 348	0.13 481	0.17 401	0.14 367	0.15 353	0.15 427
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RASNet	0.53 612	0.22 467	0.52 559	0.38 350	0.22 285	0.68 614	0.38 546	0.97 612	0.88 608	0.73 539	1.04 637	1.03 691	0.92 739	0.90 679	0.86 705	0.16 410	0.14 523	0.14 222	0.17 517	0.15 353	0.13 335

iResNet_ROB	0.52 603	0.21 425	0.53 567	0.37 306	0.21 250	0.61 566	0.29 320	1.51 794	1.32 770	0.90 658	1.02 626	0.80 610	0.62 606	0.76 607	0.43 540	0.16 410	0.12 401	0.13 148	0.09 29	0.15 353	0.18 532

pmcnn	1.23 782	0.29 622	0.96 729	0.40 434	0.23 342	0.95 706	0.69 748	1.16 705	1.28 765	1.67 798	2.33 797	11.15 861	0.86 723	0.93 696	0.88 715	0.15 348	0.12 401	0.12 87	0.10 119	0.15 353	0.15 427

GeoMambaStereo_RVC	0.27 249	0.17 219	0.32 221	0.30 34	0.27 508	0.37 369	0.25 220	0.34 102	0.24 87	0.37 283	0.40 276	0.38 311	0.28 284	0.34 142	0.28 331	0.20 574	0.16 593	0.16 340	0.13 313	0.16 420	0.21 613

G4	0.34 354	0.25 557	0.52 559	0.52 703	0.29 569	0.31 254	0.30 344	0.65 406	0.50 379	0.48 374	0.51 337	0.31 229	0.34 382	0.61 476	0.31 382	0.21 595	0.09 40	0.20 544	0.14 367	0.16 420	0.14 391

NBS	0.18 14	0.15 101	0.22 10	0.37 306	0.18 123	0.14 7	0.24 202	0.16 1	0.14 4	0.15 2	0.19 36	0.14 2	0.13 2	0.19 1	0.24 211	0.14 257	0.12 401	0.19 508	0.16 454	0.16 420	0.10 96

noway7	0.60 664	0.29 622	4.94 836	0.43 547	0.23 342	0.44 450	0.33 430	0.73 494	0.73 500	0.51 386	0.51 337	0.75 582	0.52 535	0.43 258	0.37 488	0.14 257	0.11 317	0.16 340	0.14 367	0.16 420	0.13 335

monster_256*512	0.35 374	0.23 489	0.30 167	0.42 522	0.23 342	0.44 450	0.36 501	0.71 476	0.67 463	0.45 356	0.52 352	0.62 497	0.40 457	0.38 195	0.33 411	0.13 174	0.10 149	0.17 401	0.15 410	0.16 420	0.13 335

S0	0.37 412	0.18 267	0.33 245	0.40 434	0.21 250	0.79 661	0.56 705	0.63 386	0.45 343	0.53 400	0.61 395	0.44 384	0.36 418	0.45 276	0.31 382	0.22 627	0.21 686	0.26 679	0.22 652	0.16 420	0.12 272

MUNStereo	0.23 147	0.17 219	0.40 385	0.36 275	0.17 85	0.33 296	0.22 132	0.35 115	0.27 124	0.27 184	0.23 94	0.29 202	0.34 382	0.31 87	0.22 142	0.13 174	0.10 149	0.13 148	0.11 198	0.16 420	0.12 272

RMAStereo	0.25 204	0.18 267	0.44 444	0.38 350	0.18 123	0.45 462	0.21 105	0.44 233	0.35 237	0.27 184	0.31 212	0.25 156	0.30 324	0.28 29	0.21 103	0.13 174	0.09 40	0.13 148	0.10 119	0.16 420	0.10 96

ATMStereo	0.24 176	0.19 321	0.39 370	0.41 473	0.17 85	0.33 296	0.22 132	0.41 196	0.37 266	0.27 184	0.23 94	0.22 94	0.35 389	0.29 48	0.24 211	0.12 92	0.08 2	0.14 222	0.11 198	0.16 420	0.11 202

WQFJX1	0.33 342	0.19 321	0.34 270	0.41 473	0.28 536	0.53 503	0.33 430	0.51 288	0.50 379	0.39 310	0.36 254	0.34 263	0.31 342	0.69 560	0.39 506	0.15 348	0.18 640	0.16 340	0.14 367	0.16 420	0.14 391

FlowAnything_test	0.29 281	0.19 321	0.39 370	0.47 624	0.26 471	0.46 468	0.25 220	0.43 225	0.31 184	0.29 215	0.26 150	0.35 283	0.26 246	0.40 216	0.37 488	0.21 595	0.15 557	0.22 606	0.26 712	0.16 420	0.16 480

SCV_C0	0.26 225	0.18 267	0.34 270	0.35 238	0.24 386	0.23 79	0.28 308	0.51 288	0.36 247	0.31 229	0.36 254	0.37 301	0.20 110	0.57 416	0.22 142	0.13 174	0.10 149	0.13 148	0.11 198	0.16 420	0.12 272

StereoAnything_RVC	0.21 100	0.68 778	0.39 370	0.28 11	0.15 40	0.23 79	0.18 20	0.20 6	0.19 32	0.16 10	0.16 16	0.15 6	0.22 165	0.30 72	0.18 19	0.16 410	0.09 40	0.12 87	0.08 5	0.16 420	0.09 8

H2IRNET	0.37 412	0.20 377	0.33 245	0.38 350	0.25 422	0.27 157	0.23 175	0.59 348	0.72 493	0.39 310	0.90 563	0.74 579	0.55 560	0.52 359	0.43 540	0.15 348	0.13 481	0.18 458	0.20 611	0.16 420	0.13 335

DispNO	0.47 539	0.23 489	0.71 666	0.39 386	0.31 624	0.60 563	0.38 546	0.89 575	0.77 533	0.75 546	0.84 524	0.72 559	0.54 554	0.73 588	0.46 579	0.19 544	0.14 523	0.20 544	0.18 550	0.16 420	0.17 508

CoDeX	0.47 539	0.20 377	0.49 523	0.42 522	0.25 422	0.75 644	0.36 501	1.27 751	0.80 556	0.82 596	0.96 590	0.62 497	0.57 570	0.60 464	0.36 469	0.17 471	0.12 401	0.17 401	0.15 410	0.16 420	0.14 391

cc1	0.37 412	0.23 489	0.33 245	0.41 473	0.22 285	0.55 517	0.38 546	0.67 428	1.06 711	0.41 330	0.50 327	0.34 263	0.49 516	0.57 416	0.25 245	0.16 410	0.10 149	0.19 508	0.13 313	0.16 420	0.15 427

ffm	0.44 500	0.26 577	0.49 523	0.37 306	0.25 422	0.55 517	0.37 523	0.68 438	1.04 701	0.73 539	0.96 590	0.71 550	0.53 542	0.57 416	0.25 245	0.16 410	0.10 149	0.25 660	0.21 634	0.16 420	0.16 480

ff1	0.49 570	0.26 577	0.49 523	0.37 306	0.25 422	0.55 517	0.37 523	0.68 438	1.04 701	0.73 539	0.96 590	0.71 550	0.53 542	1.01 711	0.88 715	0.16 410	0.10 149	0.25 660	0.21 634	0.16 420	0.16 480

tt1	0.36 395	0.24 531	0.32 221	0.41 473	0.22 285	0.54 510	0.38 546	0.68 438	1.04 701	0.41 330	0.46 305	0.35 283	0.45 493	0.57 416	0.25 245	0.16 410	0.10 149	0.19 508	0.13 313	0.16 420	0.16 480

EKT-Stereo	0.35 374	0.23 489	0.39 370	0.43 547	0.29 569	0.38 386	0.31 379	0.69 448	0.64 449	0.45 356	0.63 402	0.49 413	0.27 265	0.56 403	0.33 411	0.18 509	0.14 523	0.18 458	0.15 410	0.16 420	0.16 480

LL-Strereo	0.57 646	0.27 596	0.68 651	0.48 632	0.34 665	0.39 401	0.48 654	0.94 596	0.97 665	0.83 608	0.78 483	1.10 714	1.18 774	1.33 765	0.49 593	0.17 471	0.14 523	0.22 606	0.19 584	0.16 420	0.17 508

4D-IteraStereo	0.33 342	0.18 267	0.40 385	0.40 434	0.24 386	0.32 280	0.27 277	0.58 341	0.72 493	0.65 472	0.54 361	0.42 362	0.23 192	0.45 276	0.28 331	0.14 257	0.09 40	0.19 508	0.16 454	0.16 420	0.11 202

anonymousdsp2	0.35 374	0.20 377	0.43 432	0.37 306	0.24 386	0.48 477	0.31 379	0.86 558	0.65 454	0.55 411	0.50 327	0.50 419	0.34 382	0.56 403	0.31 382	0.14 257	0.10 149	0.14 222	0.10 119	0.16 420	0.14 391

anonymousa	0.49 570	0.20 377	0.42 417	0.38 350	0.23 342	0.91 697	0.35 478	0.75 508	0.62 429	0.85 619	1.54 761	1.06 700	0.66 638	0.51 352	0.43 540	0.16 410	0.13 481	0.19 508	0.21 634	0.16 420	0.14 391

Selective-RAFT	0.35 374	0.23 489	0.51 553	0.44 568	0.21 250	0.64 594	0.27 277	0.59 348	0.63 440	0.40 321	0.38 265	0.55 444	0.40 457	0.57 416	0.35 449	0.13 174	0.11 317	0.14 222	0.12 250	0.16 420	0.13 335

CroCo-Stereo Lap2	0.28 260	0.24 531	0.39 370	0.50 665	0.29 569	0.20 41	0.31 379	0.49 271	0.38 278	0.24 127	0.27 161	0.46 395	0.31 342	0.39 204	0.30 372	0.14 257	0.15 557	0.16 340	0.13 313	0.16 420	0.15 427

GLC_STEREO	0.29 281	0.19 321	0.27 109	0.44 568	0.19 159	0.31 254	0.26 251	0.47 256	0.43 323	0.37 283	0.47 312	0.41 348	0.23 192	0.50 342	0.34 429	0.14 257	0.18 640	0.19 508	0.16 454	0.16 420	0.13 335

PFNet+	0.40 459	0.19 321	0.49 523	0.39 386	0.25 422	0.28 184	0.23 175	0.64 402	0.70 480	0.85 619	0.79 494	0.64 507	0.35 389	0.72 579	0.34 429	0.19 544	0.14 523	0.23 627	0.20 611	0.16 420	0.20 593

NF-Stereo	0.38 429	0.20 377	0.45 457	0.41 473	0.25 422	0.26 134	0.31 379	0.69 448	0.70 480	0.65 472	0.77 471	0.57 454	0.30 324	0.67 543	0.35 449	0.18 509	0.12 401	0.20 544	0.16 454	0.16 420	0.27 681

OCTAStereo	0.38 429	0.20 377	0.46 474	0.41 473	0.25 422	0.26 134	0.31 379	0.69 448	0.70 480	0.65 472	0.77 471	0.58 463	0.30 324	0.67 543	0.35 449	0.18 509	0.12 401	0.20 544	0.16 454	0.16 420	0.27 681

PSM-softLoss	0.38 429	0.20 377	0.48 509	0.41 473	0.26 471	0.30 229	0.35 478	0.69 448	0.46 349	0.62 442	0.82 512	0.59 478	0.33 368	0.70 567	0.39 506	0.19 544	0.12 401	0.20 544	0.18 550	0.16 420	0.22 637

KMStereo	0.38 429	0.20 377	0.48 509	0.41 473	0.26 471	0.30 229	0.35 478	0.69 448	0.46 349	0.62 442	0.82 512	0.59 478	0.33 368	0.70 567	0.39 506	0.19 544	0.12 401	0.20 544	0.18 550	0.16 420	0.22 637

KYRaft	0.48 552	0.20 377	0.38 345	0.44 568	0.23 342	0.44 450	0.37 523	0.66 418	0.41 306	0.94 678	1.73 772	0.79 601	0.41 467	0.63 501	0.31 382	0.16 410	0.11 317	0.18 458	0.22 652	0.16 420	0.78 812

PFNet	0.42 480	0.18 267	0.58 596	0.43 547	0.24 386	0.43 441	0.32 415	0.74 501	0.78 545	1.00 707	0.74 458	0.68 535	0.39 450	0.72 579	0.37 488	0.16 410	0.10 149	0.20 544	0.15 410	0.16 420	0.13 335

RE-Stereo	0.38 429	0.20 377	0.46 474	0.41 473	0.25 422	0.26 134	0.31 379	0.69 448	0.70 480	0.65 472	0.77 471	0.58 463	0.30 324	0.67 543	0.35 449	0.18 509	0.12 401	0.20 544	0.16 454	0.16 420	0.27 681

TVStereo	0.38 429	0.20 377	0.46 474	0.41 473	0.25 422	0.26 134	0.31 379	0.69 448	0.70 480	0.65 472	0.77 471	0.58 463	0.30 324	0.67 543	0.35 449	0.18 509	0.12 401	0.20 544	0.16 454	0.16 420	0.27 681

IRAFT_RVC	0.42 480	0.20 377	0.48 509	0.44 568	0.24 386	0.27 157	0.54 694	0.74 501	0.77 533	0.76 555	0.80 497	0.73 572	0.51 531	0.70 567	0.36 469	0.17 471	0.10 149	0.21 588	0.16 454	0.16 420	0.14 391

CroCo-Stereo	0.26 225	0.22 467	0.36 308	0.48 632	0.22 285	0.20 41	0.29 320	0.51 288	0.44 332	0.28 199	0.23 94	0.42 362	0.26 246	0.29 48	0.26 278	0.15 348	0.13 481	0.13 148	0.11 198	0.16 420	0.12 272
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT	0.45 511	0.22 467	0.45 457	0.47 624	0.26 471	0.54 510	0.47 646	0.66 418	0.58 419	0.80 573	0.82 512	0.94 663	0.57 570	0.75 602	0.34 429	0.17 471	0.15 557	0.22 606	0.20 611	0.16 420	0.12 272

GMM-Stereo	0.44 500	0.19 321	0.36 308	0.42 522	0.25 422	0.51 489	0.47 646	0.71 476	0.53 393	0.76 555	1.37 733	0.76 590	0.38 436	0.60 464	0.33 411	0.15 348	0.10 149	0.20 544	0.19 584	0.16 420	0.27 681

Prome-Stereo	0.46 523	0.19 321	0.35 290	0.44 568	0.26 471	0.40 408	0.45 634	0.68 438	0.44 332	0.96 688	1.84 779	0.59 478	0.67 641	0.61 476	0.32 395	0.14 257	0.11 317	0.16 340	0.14 367	0.16 420	0.29 695

SFCPSM	0.47 539	0.21 425	0.55 580	0.40 434	0.27 508	0.87 693	0.37 523	1.33 762	0.77 533	0.80 573	0.84 524	0.54 439	0.49 516	0.57 416	0.37 488	0.18 509	0.13 481	0.18 458	0.20 611	0.16 420	0.15 427

delet	0.55 627	0.24 531	0.55 580	0.44 568	0.33 656	1.07 730	0.50 666	1.00 623	0.86 594	0.85 619	0.96 590	0.90 650	0.63 612	0.83 646	0.74 683	0.18 509	0.18 640	0.20 544	0.21 634	0.16 420	0.15 427

GwcNet-RSSM	0.49 570	0.24 531	0.42 417	0.40 434	0.23 342	0.55 517	0.38 546	0.93 590	0.93 648	0.71 520	1.16 692	0.86 630	0.60 591	0.62 487	0.66 660	0.21 595	0.14 523	0.19 508	0.20 611	0.16 420	0.15 427

AROF-StereoT2	0.35 374	0.25 557	0.49 523	0.56 736	0.25 422	0.37 369	0.38 546	0.63 386	0.54 397	0.54 406	0.63 402	0.34 263	0.26 246	0.56 403	0.29 359	0.21 595	0.10 149	0.21 588	0.15 410	0.17 465	0.13 335

arf3	0.35 374	0.26 577	0.48 509	0.52 703	0.28 536	0.36 354	0.30 344	0.60 361	0.39 293	0.56 414	0.69 434	0.37 301	0.30 324	0.60 464	0.29 359	0.22 627	0.10 149	0.21 588	0.16 454	0.17 465	0.12 272

GStereo	0.25 204	0.15 101	0.34 270	0.30 34	0.26 471	0.34 318	0.19 41	0.34 102	0.28 142	0.30 224	0.35 243	0.34 263	0.27 265	0.36 168	0.31 382	0.17 471	0.14 523	0.16 340	0.12 250	0.17 465	0.16 480

AnonStereo	0.31 312	0.19 321	0.37 328	0.39 386	0.23 342	0.28 184	0.34 451	0.64 402	0.49 372	0.43 344	0.34 233	0.55 444	0.32 348	0.54 380	0.23 189	0.16 410	0.10 149	0.15 291	0.12 250	0.17 465	0.13 335

GREATEN-IGEV_RVC	0.23 147	0.20 377	0.31 195	0.37 306	0.19 159	0.28 184	0.22 132	0.33 90	0.26 117	0.23 106	0.29 191	0.23 114	0.18 60	0.39 204	0.28 331	0.13 174	0.12 401	0.17 401	0.16 454	0.17 465	0.12 272

WAFT-Stereo (ZS)	0.20 55	0.18 267	0.22 10	0.25 1	0.20 209	0.23 79	0.23 175	0.19 4	0.19 32	0.19 33	0.28 176	0.12 1	0.22 165	0.24 8	0.26 278	0.12 92	0.14 523	0.18 458	0.27 719	0.17 465	0.19 567

HLf8	0.33 342	0.17 219	0.39 370	0.30 34	0.22 285	0.43 441	0.27 277	0.71 476	0.67 463	0.44 350	0.60 390	0.36 296	0.30 324	0.58 439	0.35 449	0.18 509	0.11 317	0.14 222	0.12 250	0.17 465	0.18 532

DN	0.30 300	0.17 219	0.33 245	0.37 306	0.26 471	0.35 336	0.27 277	0.54 315	0.55 406	0.32 244	0.42 285	0.50 419	0.23 192	0.39 204	0.22 142	0.21 595	0.14 523	0.16 340	0.13 313	0.17 465	0.18 532

ACMStereo	0.25 204	0.19 321	0.38 345	0.38 350	0.17 85	0.18 30	0.25 220	0.52 299	0.49 372	0.28 199	0.30 197	0.21 81	0.33 368	0.33 128	0.23 189	0.12 92	0.09 40	0.13 148	0.10 119	0.17 465	0.11 202

IGEV_i1	0.43 491	0.22 467	0.50 538	0.39 386	0.22 285	0.64 594	0.40 583	0.96 607	0.61 425	0.68 497	0.69 434	0.75 582	0.45 493	0.72 579	0.41 521	0.15 348	0.13 481	0.16 340	0.13 313	0.17 465	0.16 480

NLCSM	0.34 354	0.21 425	0.34 270	0.44 568	0.29 569	0.54 510	0.36 501	0.52 299	0.47 356	0.46 364	0.37 261	0.34 263	0.34 382	0.71 573	0.41 521	0.16 410	0.17 615	0.17 401	0.16 454	0.17 465	0.16 480

G2L-ROB	0.47 539	0.19 321	0.42 417	0.35 238	0.22 285	0.57 538	0.42 611	1.14 693	0.71 491	0.84 615	0.75 460	1.09 710	0.53 542	0.74 596	0.53 617	0.17 471	0.12 401	0.14 222	0.12 250	0.17 465	0.19 567

G2L-Stereo	0.49 570	0.23 489	0.48 509	0.43 547	0.26 471	0.47 474	0.42 611	0.93 590	0.78 545	0.84 615	0.86 538	0.91 652	0.52 535	0.78 623	0.70 671	0.20 574	0.17 615	0.22 606	0.18 550	0.17 465	0.21 613

FLISNet	0.45 511	0.21 425	0.36 308	0.34 184	0.35 672	0.28 184	0.31 379	0.72 483	0.46 349	0.87 635	1.13 673	1.09 710	0.76 687	0.69 560	0.56 630	0.12 92	0.10 149	0.17 401	0.17 517	0.17 465	0.15 427

CoSv	0.45 511	0.21 425	0.36 308	0.34 184	0.35 672	0.28 184	0.31 379	0.72 483	0.46 349	0.87 635	1.13 673	1.09 710	0.76 687	0.69 560	0.56 630	0.12 92	0.10 149	0.17 401	0.17 517	0.17 465	0.15 427

IGEV-RUCA	0.25 204	0.16 158	0.34 270	0.39 386	0.27 508	0.33 296	0.20 68	0.38 153	0.36 247	0.26 162	0.31 212	0.25 156	0.21 136	0.48 326	0.24 211	0.20 574	0.11 317	0.13 148	0.10 119	0.17 465	0.15 427

test_sample1	0.42 480	0.22 467	0.46 474	0.34 184	0.23 342	0.58 544	0.35 478	0.99 618	0.49 372	0.62 442	0.75 460	0.69 541	0.61 597	0.58 439	0.44 558	0.18 509	0.14 523	0.17 401	0.15 410	0.17 465	0.17 508

MyStereo07	0.32 322	0.22 467	0.34 270	0.42 522	0.28 536	0.40 408	0.50 666	0.72 483	0.37 266	0.37 283	0.34 233	0.32 237	0.31 342	0.59 458	0.27 305	0.14 257	0.13 481	0.18 458	0.17 517	0.17 465	0.16 480

MyStereo06	0.38 429	0.21 425	0.61 608	0.41 473	0.28 536	0.41 429	0.50 666	0.95 603	0.35 237	0.62 442	0.54 361	0.76 590	0.27 265	0.50 342	0.29 359	0.14 257	0.13 481	0.18 458	0.17 517	0.17 465	0.15 427

MyStereo05	0.44 500	0.21 425	0.45 457	0.41 473	0.28 536	0.41 429	0.50 666	0.93 590	1.09 724	0.76 555	0.61 395	0.51 425	0.57 570	0.73 588	0.42 530	0.14 257	0.13 481	0.18 458	0.17 517	0.17 465	0.15 427

MyStereo04	0.44 500	0.22 467	0.44 444	0.42 522	0.28 536	0.40 408	0.50 666	1.00 623	1.08 722	0.62 442	0.58 385	0.55 444	0.57 570	0.71 573	0.44 558	0.14 257	0.13 481	0.18 458	0.17 517	0.17 465	0.16 480

11t1	0.36 395	0.21 425	0.42 417	0.35 238	0.22 285	0.62 574	0.29 320	0.69 448	0.43 323	0.60 430	0.53 358	0.53 435	0.48 511	0.56 403	0.40 514	0.18 509	0.14 523	0.16 340	0.13 313	0.17 465	0.17 508

plain	0.31 312	0.20 377	0.50 538	0.39 386	0.29 569	0.27 157	0.30 344	0.44 233	0.35 237	0.31 229	0.66 419	0.30 217	0.31 342	0.65 523	0.31 382	0.17 471	0.13 481	0.20 544	0.15 410	0.17 465	0.12 272

CBFPSM	0.59 660	0.22 467	1.31 773	0.38 350	0.27 508	1.12 742	0.65 732	0.79 531	0.82 569	0.80 573	0.81 506	1.35 759	0.87 727	0.67 543	0.76 685	0.16 410	0.15 557	0.15 291	0.16 454	0.17 465	0.22 637

knoymous	0.36 395	0.20 377	0.31 195	0.31 70	0.22 285	0.36 354	0.29 320	0.61 370	0.64 449	0.67 490	0.70 439	0.60 484	0.40 457	0.58 439	0.34 429	0.17 471	0.11 317	0.20 544	0.11 198	0.17 465	0.18 532

x	0.39 446	0.24 531	0.41 396	0.34 184	0.23 342	0.52 495	0.32 415	0.86 558	0.52 389	0.57 420	0.70 439	0.59 478	0.50 526	0.49 333	0.46 579	0.17 471	0.15 557	0.17 401	0.15 410	0.17 465	0.16 480

IER	0.46 523	0.23 489	0.50 538	0.38 350	0.28 536	0.69 616	0.35 478	0.80 535	0.66 458	0.83 608	0.94 575	0.75 582	0.77 695	0.60 464	0.42 530	0.17 471	0.14 523	0.17 401	0.17 517	0.17 465	0.15 427

NRIStereo	0.36 395	0.20 377	0.45 457	0.41 473	0.23 342	0.34 318	0.26 251	0.65 406	0.55 406	0.64 463	0.63 402	0.56 448	0.37 429	0.65 523	0.37 488	0.15 348	0.11 317	0.18 458	0.15 410	0.17 465	0.14 391

Pruner-Stereo	0.38 429	0.20 377	0.45 457	0.40 434	0.25 422	0.22 61	0.24 202	0.67 428	0.55 406	0.89 650	0.76 467	0.68 535	0.29 304	0.62 487	0.35 449	0.18 509	0.12 401	0.20 544	0.17 517	0.17 465	0.18 532

rafts_anoy	0.37 412	0.21 425	0.36 308	0.41 473	0.26 471	0.30 229	0.33 430	0.67 428	0.90 627	0.58 422	0.66 419	0.45 388	0.33 368	0.47 313	0.39 506	0.16 410	0.11 317	0.21 588	0.23 671	0.17 465	0.14 391

RALCasStereoNet	0.36 395	0.21 425	0.37 328	0.42 522	0.26 471	0.35 336	0.38 546	0.63 386	0.64 449	0.50 381	0.72 444	0.51 425	0.29 304	0.59 458	0.36 469	0.16 410	0.14 523	0.15 291	0.13 313	0.17 465	0.16 480

acv_ft	0.51 595	0.23 489	0.56 586	0.44 568	0.28 536	0.86 691	0.39 570	0.91 585	0.80 556	0.97 693	0.96 590	0.79 601	0.59 587	0.63 501	0.87 711	0.17 471	0.15 557	0.16 340	0.15 410	0.17 465	0.15 427

HSM-Net_RVC	0.53 612	0.22 467	0.35 290	0.37 306	0.21 250	0.85 688	0.37 523	1.23 736	0.93 648	0.90 658	1.15 685	1.26 737	0.63 612	0.72 579	0.48 590	0.17 471	0.13 481	0.16 340	0.15 410	0.17 465	0.15 427
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HSM	0.51 595	0.24 531	0.41 396	0.39 386	0.24 386	0.75 644	0.40 583	1.22 731	0.75 515	0.81 586	0.91 566	1.21 732	0.69 652	0.87 667	0.46 579	0.17 471	0.13 481	0.17 401	0.14 367	0.17 465	0.17 508

iResNet	0.49 570	0.29 622	0.79 701	0.42 522	0.21 250	0.61 566	0.40 583	0.82 542	0.99 674	0.87 635	1.12 665	0.69 541	0.53 542	0.78 623	0.51 606	0.15 348	0.11 317	0.14 222	0.12 250	0.17 465	0.15 427

valid	0.59 660	3.49 858	0.31 195	0.36 275	0.18 123	0.18 30	0.23 175	0.62 375	0.47 356	0.52 396	0.43 291	0.32 237	0.22 165	0.58 439	0.20 58	3.07 861	0.08 2	0.17 401	0.09 29	0.18 500	0.10 96

LACA_dic	0.18 14	0.20 377	0.25 55	0.30 34	0.14 16	0.20 41	0.18 20	0.25 21	0.20 44	0.23 106	0.17 23	0.20 62	0.16 26	0.32 103	0.17 7	0.12 92	0.10 149	0.11 13	0.09 29	0.18 500	0.10 96

MEA-ACV	0.54 624	0.23 489	0.61 608	0.41 473	0.28 536	0.71 627	0.43 620	1.18 714	0.88 608	0.85 619	0.94 575	1.04 693	0.85 720	0.73 588	0.57 633	0.18 509	0.17 615	0.20 544	0.24 687	0.18 500	0.21 613

zzzzzzz1	0.60 664	0.31 637	4.33 834	0.42 522	0.26 471	0.44 450	0.39 570	0.73 494	0.77 533	0.51 386	0.70 439	0.72 559	0.48 511	0.60 464	0.42 530	0.14 257	0.12 401	0.17 401	0.16 454	0.18 500	0.14 391

S	0.40 459	0.20 377	0.35 290	0.39 386	0.24 386	0.71 627	0.42 611	0.62 375	0.61 425	0.60 430	0.97 604	0.39 321	0.46 500	0.42 243	0.32 395	0.30 717	0.17 615	0.31 725	0.31 744	0.18 500	0.13 335

SME	0.40 459	0.20 377	0.35 290	0.36 275	0.19 159	0.79 661	0.31 379	0.79 531	0.73 500	0.56 414	0.77 471	0.43 373	0.51 531	0.57 416	0.36 469	0.16 410	0.17 615	0.19 508	0.19 584	0.18 500	0.16 480

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 354	0.27 596	0.45 457	0.36 275	0.25 422	0.48 477	0.30 344	0.58 341	0.90 627	0.42 339	0.36 254	0.30 217	0.29 304	0.49 333	0.30 372	0.16 410	0.14 523	0.18 458	0.15 410	0.18 500	0.15 427

SMFormer	0.51 595	0.23 489	0.62 614	0.34 184	0.20 209	0.62 574	0.34 451	1.21 723	1.02 688	0.81 586	1.01 617	0.71 550	0.65 630	0.84 652	0.55 627	0.19 544	0.15 557	0.18 458	0.16 454	0.18 500	0.18 532

ACVNet-DCA	0.35 374	0.23 489	0.33 245	0.41 473	0.22 285	0.55 517	0.38 546	0.85 554	0.54 397	0.41 330	0.50 327	0.34 263	0.49 516	0.57 416	0.25 245	0.16 410	0.10 149	0.19 508	0.13 313	0.18 500	0.17 508

xx1	0.39 446	0.23 489	0.33 245	0.41 473	0.22 285	0.55 517	0.38 546	0.67 428	1.06 711	0.41 330	0.50 327	0.65 521	0.53 542	0.57 416	0.25 245	0.16 410	0.10 149	0.20 544	0.19 584	0.18 500	0.17 508

1test111	0.36 395	0.23 489	0.33 245	0.41 473	0.22 285	0.55 517	0.38 546	0.85 554	0.54 397	0.41 330	0.50 327	0.34 263	0.49 516	0.55 389	0.45 568	0.16 410	0.10 149	0.19 508	0.13 313	0.18 500	0.17 508

MIF-Stereo (partial)	0.31 312	0.18 267	0.37 328	0.41 473	0.31 624	0.28 184	0.23 175	0.47 256	0.42 317	0.31 229	0.63 402	0.36 296	0.35 389	0.57 416	0.31 382	0.17 471	0.13 481	0.19 508	0.17 517	0.18 500	0.14 391

CASnet	0.30 300	0.20 377	0.33 245	0.41 473	0.16 68	0.26 134	0.24 202	0.52 299	0.53 393	0.52 396	0.54 361	0.39 321	0.24 205	0.40 216	0.26 278	0.14 257	0.10 149	0.22 606	0.18 550	0.18 500	0.11 202
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.35 374	0.24 531	0.48 509	0.41 473	0.26 471	0.35 336	0.24 202	0.67 428	0.44 332	0.54 406	0.51 337	0.66 527	0.25 221	0.66 532	0.30 372	0.14 257	0.12 401	0.23 627	0.20 611	0.18 500	0.13 335

gwcnet-sp	0.48 552	0.23 489	0.70 661	0.40 434	0.26 471	0.81 673	0.41 599	0.89 575	0.84 580	0.91 663	0.76 467	0.66 527	0.61 597	0.66 532	0.50 596	0.18 509	0.17 615	0.18 458	0.18 550	0.18 500	0.18 532

scenet	0.48 552	0.23 489	0.70 661	0.40 434	0.26 471	0.81 673	0.41 599	0.89 575	0.84 580	0.91 663	0.76 467	0.66 527	0.61 597	0.66 532	0.50 596	0.18 509	0.17 615	0.18 458	0.18 550	0.18 500	0.18 532

ssnet	0.48 552	0.23 489	0.70 661	0.40 434	0.26 471	0.81 673	0.41 599	0.89 575	0.84 580	0.91 663	0.76 467	0.66 527	0.61 597	0.66 532	0.50 596	0.18 509	0.17 615	0.18 458	0.18 550	0.18 500	0.18 532

qqq	0.40 459	0.26 577	0.44 444	0.36 275	0.22 285	0.46 468	0.36 501	0.85 554	0.54 397	0.56 414	0.69 434	0.65 521	0.53 542	0.55 389	0.45 568	0.17 471	0.16 593	0.20 544	0.19 584	0.18 500	0.17 508

BUS	0.45 511	0.25 557	0.43 432	0.45 593	0.28 536	0.70 621	0.34 451	0.94 596	0.76 524	0.75 546	0.80 497	0.65 521	0.49 516	0.64 516	0.51 606	0.20 574	0.14 523	0.22 606	0.19 584	0.18 500	0.18 532

CRFU-Net	0.57 646	0.27 596	0.57 592	0.46 616	0.30 593	1.20 755	0.52 685	1.10 670	0.56 414	1.00 707	0.98 606	1.06 700	0.79 702	0.81 635	0.71 676	0.21 595	0.19 660	0.18 458	0.16 454	0.18 500	0.19 567

test_5	0.43 491	0.24 531	0.43 432	0.52 703	0.28 536	0.28 184	0.42 611	0.72 483	0.82 569	0.62 442	0.91 566	0.72 559	0.55 560	0.79 630	0.35 449	0.14 257	0.11 317	0.18 458	0.18 550	0.18 500	0.16 480

BSDual-CNN	0.46 523	0.25 557	0.43 432	0.45 593	0.28 536	0.77 651	0.40 583	0.94 596	0.76 524	0.75 546	0.80 497	0.76 590	0.54 554	0.64 516	0.43 540	0.20 574	0.14 523	0.22 606	0.19 584	0.18 500	0.18 532

hknet	0.49 570	0.25 557	0.51 553	0.45 593	0.29 569	0.77 651	0.40 583	0.94 596	0.83 574	0.75 546	0.80 497	0.97 670	0.61 597	0.73 588	0.45 568	0.18 509	0.14 523	0.22 606	0.19 584	0.18 500	0.18 532

psmg	0.49 570	0.25 557	0.43 432	0.41 473	0.28 536	0.85 688	0.43 620	0.99 618	0.76 524	0.91 663	0.94 575	0.76 590	0.54 554	0.64 516	0.43 540	0.20 574	0.15 557	0.20 544	0.20 611	0.18 500	0.18 532

CSP-Net	0.56 638	0.27 596	0.49 523	0.41 473	0.28 536	1.22 757	0.50 666	1.23 736	0.72 493	0.95 686	0.95 586	0.89 645	0.62 606	0.83 646	0.62 648	0.26 680	0.17 615	0.17 401	0.17 517	0.18 500	0.17 508

GwcNet-ADL	0.44 500	0.22 467	0.48 509	0.45 593	0.30 593	0.40 408	0.37 523	0.92 588	0.97 665	0.71 520	0.78 483	0.61 490	0.42 471	0.62 487	0.50 596	0.19 544	0.14 523	0.15 291	0.14 367	0.18 500	0.18 532

GANet-ADL	0.42 480	0.25 557	0.45 457	0.43 547	0.29 569	0.54 510	0.35 478	0.89 575	0.86 594	0.63 451	0.72 444	0.68 535	0.42 471	0.52 359	0.41 521	0.21 595	0.14 523	0.15 291	0.13 313	0.18 500	0.19 567

PSM-AAD	0.48 552	0.20 377	0.37 328	0.43 547	0.23 342	0.56 532	0.50 666	0.65 406	0.70 480	1.07 735	1.12 665	0.58 463	0.92 739	0.61 476	0.32 395	0.15 348	0.11 317	0.25 660	0.26 712	0.18 500	0.43 771

RAFT_R40	0.40 459	0.19 321	0.44 444	0.43 547	0.25 422	0.23 79	0.26 251	0.67 428	0.67 463	0.98 699	0.78 483	0.72 559	0.43 477	0.76 607	0.35 449	0.16 410	0.11 317	0.20 544	0.16 454	0.18 500	0.14 391

GES	0.44 500	0.23 489	0.57 592	0.40 434	0.30 593	0.59 556	0.36 501	0.96 607	0.68 470	0.74 544	0.83 518	0.47 398	0.48 511	0.67 543	0.43 540	0.22 627	0.16 593	0.17 401	0.16 454	0.18 500	0.23 645

222	1.18 779	0.22 467	0.44 444	0.37 306	0.22 285	0.79 661	0.37 523	1.31 759	0.89 624	0.92 671	1.08 655	0.72 559	0.71 669	0.66 532	13.89 869	0.20 574	0.15 557	0.17 401	0.16 454	0.18 500	0.19 567

test_xeample	1.01 752	0.21 425	0.42 417	0.35 238	0.21 250	0.71 627	0.39 570	1.23 736	0.86 594	0.81 586	1.04 637	0.69 541	0.61 597	0.69 560	10.93 866	0.19 544	0.15 557	0.18 458	0.17 517	0.18 500	0.17 508

RAFT + AFF	0.53 612	0.29 622	0.75 688	0.51 686	0.32 643	0.63 586	0.60 718	1.00 623	0.91 635	0.78 565	0.87 547	0.83 620	0.58 580	0.80 632	0.47 586	0.17 471	0.20 675	0.23 627	0.22 652	0.18 500	0.18 532

FENet	0.42 480	0.22 467	0.38 345	0.39 386	0.24 386	0.55 517	0.32 415	0.79 531	0.70 480	0.71 520	0.72 444	0.63 501	0.57 570	0.62 487	0.44 558	0.19 544	0.13 481	0.19 508	0.17 517	0.18 500	0.19 567

ac_64	0.52 603	0.22 467	0.50 538	0.45 593	0.28 536	0.80 667	0.45 634	1.02 638	0.61 425	0.91 663	0.83 518	1.07 705	0.68 648	0.74 596	0.70 671	0.21 595	0.18 640	0.20 544	0.19 584	0.18 500	0.15 427

ACVNet	0.46 523	0.23 489	0.36 308	0.39 386	0.28 536	0.58 544	0.40 583	0.87 567	0.80 556	0.64 463	0.96 590	0.79 601	0.60 591	0.63 501	0.67 663	0.17 471	0.15 557	0.16 340	0.15 410	0.18 500	0.15 427

GANet-RSSM	0.47 539	0.21 425	0.37 328	0.38 350	0.25 422	0.58 544	0.36 501	1.07 659	0.78 545	0.68 497	1.01 617	0.86 630	0.67 641	0.62 487	0.44 558	0.21 595	0.15 557	0.18 458	0.18 550	0.18 500	0.17 508

AANet_RVC	0.57 646	0.32 642	0.54 572	0.45 593	0.27 508	0.57 538	0.48 654	1.00 623	1.28 765	0.86 627	1.33 728	0.87 636	0.58 580	1.07 724	0.75 684	0.18 509	0.12 401	0.15 291	0.13 313	0.18 500	0.18 532

iResNetv2_ROB	0.52 603	0.27 596	0.69 657	0.38 350	0.25 422	0.62 574	0.35 478	1.17 710	1.01 685	0.99 702	1.06 648	0.88 641	0.67 641	0.66 532	0.39 506	0.19 544	0.13 481	0.15 291	0.11 198	0.18 500	0.16 480

DN-CSS_ROB	0.43 491	0.26 577	0.62 614	0.40 434	0.29 569	0.44 450	0.27 277	0.77 521	0.75 515	0.72 533	1.09 658	0.48 405	0.43 477	0.69 560	0.37 488	0.15 348	0.12 401	0.21 588	0.19 584	0.18 500	0.16 480

ww1	0.24 176	0.19 321	0.19 1	0.31 70	0.32 643	0.20 41	0.30 344	0.22 11	0.23 75	0.26 162	0.24 115	0.17 17	0.26 246	0.19 1	0.30 372	0.20 574	0.20 675	0.27 693	0.31 744	0.19 540	0.17 508

MWDA-net	0.50 586	0.23 489	0.58 596	0.41 473	0.30 593	0.78 656	0.48 654	0.83 547	0.86 594	0.98 699	0.85 534	0.72 559	0.81 707	0.75 602	0.42 530	0.19 544	0.13 481	0.18 458	0.18 550	0.19 540	0.21 613

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.24 176	0.16 158	0.30 167	0.35 238	0.18 123	0.36 354	0.17 9	0.37 135	0.37 266	0.29 215	0.23 94	0.23 114	0.24 205	0.29 48	0.22 142	0.16 410	0.15 557	0.21 588	0.17 517	0.19 540	0.15 427

SMOE	0.36 395	0.20 377	0.35 290	0.36 275	0.17 85	0.63 586	0.41 599	0.65 406	0.55 406	0.54 406	0.72 444	0.49 413	0.38 436	0.40 216	0.30 372	0.19 544	0.12 401	0.28 703	0.15 410	0.19 540	0.14 391

Selective-IGEV-i16pc	0.56 638	0.20 377	1.13 750	0.40 434	0.31 624	2.00 809	0.66 735	0.68 438	1.11 726	0.51 386	0.81 506	0.68 535	0.36 418	0.67 543	0.40 514	0.31 721	0.17 615	0.17 401	0.18 550	0.19 540	0.20 593

DStereoRT	0.74 700	0.19 321	0.50 538	0.51 686	0.33 656	1.10 738	0.34 451	0.82 542	0.76 524	0.78 565	1.05 641	0.51 425	0.73 676	0.76 607	0.48 590	0.16 410	0.13 481	3.96 874	1.37 856	0.19 540	0.14 391

rvit_stereo_0081	0.32 322	0.24 531	0.47 488	0.43 547	0.26 471	0.30 229	0.37 523	0.42 206	0.55 406	0.36 276	0.40 276	0.39 321	0.35 389	0.43 258	0.33 411	0.22 627	0.16 593	0.19 508	0.16 454	0.19 540	0.13 335

rvit_stereo_0082	0.32 322	0.24 531	0.47 488	0.43 547	0.26 471	0.30 229	0.37 523	0.42 206	0.55 406	0.36 276	0.40 276	0.39 321	0.35 389	0.43 258	0.33 411	0.22 627	0.16 593	0.19 508	0.16 454	0.19 540	0.13 335

rvit_stereo_ft	0.33 342	0.25 557	0.47 488	0.52 703	0.32 643	0.33 296	0.47 646	0.49 271	0.50 379	0.34 259	0.41 280	0.41 348	0.32 348	0.48 326	0.34 429	0.22 627	0.14 523	0.19 508	0.18 550	0.19 540	0.14 391

test_sample2	0.42 480	0.22 467	0.43 432	0.33 142	0.21 250	0.58 544	0.39 570	0.95 603	0.67 463	0.63 451	0.77 471	0.69 541	0.57 570	0.61 476	0.38 498	0.19 544	0.14 523	0.18 458	0.16 454	0.19 540	0.18 532

MyStereo8	0.40 459	0.20 377	0.54 572	0.41 473	0.29 569	0.53 503	0.29 320	0.65 406	0.49 372	0.71 520	0.98 606	0.58 463	0.43 477	0.50 342	0.51 606	0.15 348	0.12 401	0.16 340	0.14 367	0.19 540	0.19 567

riskmin	0.38 429	0.20 377	0.39 370	0.32 106	0.23 342	0.53 503	0.30 344	0.63 386	0.80 556	0.49 377	0.56 376	0.73 572	0.58 580	0.55 389	0.36 469	0.17 471	0.11 317	0.19 508	0.13 313	0.19 540	0.20 593

AAGNet	1.43 793	0.20 377	0.48 509	0.44 568	0.25 422	0.29 203	0.31 379	0.65 406	0.68 470	0.97 693	0.86 538	0.67 534	0.62 606	0.64 516	20.63 876	0.16 410	0.11 317	0.19 508	0.15 410	0.19 540	0.12 272

SST-Stereo	0.40 459	0.19 321	0.45 457	0.42 522	0.25 422	0.25 118	0.21 105	0.66 418	0.47 356	1.08 739	0.79 494	0.72 559	0.43 477	0.77 617	0.35 449	0.16 410	0.11 317	0.20 544	0.16 454	0.19 540	0.15 427

DeepStereo_RVC	0.36 395	0.21 425	0.47 488	0.40 434	0.24 386	0.26 134	0.22 132	0.60 361	0.38 278	0.69 505	0.67 427	0.57 454	0.51 531	0.56 403	0.39 506	0.16 410	0.12 401	0.18 458	0.15 410	0.19 540	0.18 532

ICVP	0.46 523	0.25 557	0.38 345	0.48 632	0.28 536	0.58 544	0.43 620	1.00 623	0.70 480	0.67 490	0.95 586	0.75 582	0.55 560	0.53 372	0.54 622	0.23 646	0.17 615	0.19 508	0.17 517	0.19 540	0.20 593
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
xxxx	1.01 752	0.22 467	0.43 432	0.36 275	0.21 250	0.82 681	0.36 501	1.32 760	0.88 608	0.71 520	0.94 575	0.97 670	0.63 612	0.64 516	10.58 863	0.20 574	0.16 593	0.18 458	0.17 517	0.19 540	0.19 567

UPFNet	0.53 612	0.24 531	0.51 553	0.45 593	0.38 699	0.84 687	0.49 661	0.99 618	0.75 515	0.87 635	0.88 555	0.86 630	0.64 624	0.80 632	0.71 676	0.20 574	0.20 675	0.20 544	0.20 611	0.19 540	0.15 427

HGLStereo	0.56 638	0.28 610	0.57 592	0.50 665	0.37 688	0.80 667	0.45 634	1.02 638	0.78 545	0.86 627	1.14 679	0.89 645	0.82 712	0.76 607	0.73 679	0.21 595	0.20 675	0.19 508	0.18 550	0.19 540	0.21 613

DMCA	0.45 511	0.26 577	0.50 538	0.38 350	0.28 536	0.51 489	0.34 451	0.93 590	0.68 470	0.75 546	0.83 518	0.79 601	0.53 542	0.51 352	0.54 622	0.21 595	0.16 593	0.21 588	0.16 454	0.19 540	0.21 613

HITNet	0.41 472	0.26 577	0.45 457	0.33 142	0.17 85	0.63 586	0.30 344	0.93 590	0.64 449	0.71 520	0.82 512	0.64 507	0.52 535	0.59 458	0.43 540	0.14 257	0.10 149	0.15 291	0.13 313	0.19 540	0.12 272
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
LE_ROB	4.42 844	0.24 531	2.75 820	0.42 522	0.23 342	1.57 786	0.90 789	1.71 811	17.88 880	16.56 882	4.88 847	5.17 843	18.85 881	1.63 788	14.62 872	0.17 471	0.14 523	0.16 340	0.16 454	0.19 540	0.17 508

base	0.98 749	0.34 656	8.70 842	0.50 665	0.37 688	0.80 667	0.43 620	0.96 607	1.03 694	1.01 712	1.12 665	0.64 507	0.63 612	0.83 646	0.55 627	0.42 781	0.28 744	0.28 703	0.30 735	0.20 562	0.26 669

VeloStereo	0.21 100	0.14 40	0.29 147	0.30 34	0.23 342	0.14 7	0.13 1	0.23 16	0.19 32	0.25 145	0.21 59	0.28 194	0.20 110	0.31 87	0.23 189	0.20 574	0.19 660	0.18 458	0.16 454	0.20 562	0.21 613

flow	0.21 100	0.14 40	0.29 147	0.30 34	0.23 342	0.14 7	0.13 1	0.23 16	0.19 32	0.25 145	0.21 59	0.28 194	0.20 110	0.30 72	0.23 189	0.20 574	0.19 660	0.18 458	0.16 454	0.20 562	0.21 613

z-ln-s-r	0.66 676	0.36 668	1.30 772	0.39 386	0.26 471	0.57 538	0.63 727	0.80 535	1.03 694	0.80 573	1.43 746	0.91 652	0.76 687	1.08 727	1.87 804	0.16 410	0.12 401	0.17 401	0.14 367	0.20 562	0.16 480

DFGA-Net	0.45 511	0.29 622	0.80 703	0.42 522	0.32 643	0.53 503	0.35 478	0.78 527	0.89 624	0.66 485	0.75 460	0.48 405	0.39 450	0.74 596	0.60 641	0.15 348	0.13 481	0.19 508	0.18 550	0.20 562	0.17 508

coex_refinement	0.53 612	0.21 425	0.39 370	0.44 568	0.30 593	0.76 650	0.39 570	1.09 667	0.90 627	0.85 619	1.12 665	1.00 680	0.56 567	0.63 501	0.81 695	0.21 595	0.13 481	0.16 340	0.16 454	0.20 562	0.21 613

rvit_stereo_0083	0.34 354	0.24 531	0.50 538	0.44 568	0.27 508	0.34 318	0.35 478	0.45 242	0.62 429	0.37 283	0.47 312	0.42 362	0.35 389	0.40 216	0.36 469	0.22 627	0.20 675	0.20 544	0.17 517	0.20 562	0.14 391

rvit_stereo_0081_aga	0.31 312	0.28 610	0.44 444	0.42 522	0.29 569	0.34 318	0.31 379	0.44 233	0.40 301	0.39 310	0.44 296	0.40 335	0.32 348	0.42 243	0.29 359	0.23 646	0.17 615	0.19 508	0.16 454	0.20 562	0.15 427

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 480	0.20 377	0.74 680	0.38 350	0.43 730	0.39 401	0.26 251	0.94 596	0.49 372	0.53 400	0.77 471	0.93 661	0.45 493	0.63 501	0.24 211	0.16 410	0.10 149	0.17 401	0.18 550	0.20 562	0.20 593

mmm	0.44 500	0.27 596	0.46 474	0.38 350	0.24 386	0.61 566	0.35 478	0.94 596	0.53 393	0.72 533	1.05 641	0.63 501	0.50 526	0.57 416	0.45 568	0.18 509	0.15 557	0.23 627	0.20 611	0.20 562	0.18 532

1111x	0.55 627	0.22 467	0.46 474	0.38 350	0.20 209	0.66 606	0.43 620	1.23 736	0.99 674	0.71 520	0.99 611	0.95 665	0.69 652	0.90 679	1.08 754	0.18 509	0.17 615	0.18 458	0.19 584	0.20 562	0.18 532

iinet-f	0.67 681	0.26 577	2.15 810	0.39 386	0.31 624	1.19 754	0.56 705	0.84 551	0.84 580	0.80 573	1.17 694	1.05 698	0.84 719	0.71 573	1.21 766	0.20 574	0.18 640	0.17 401	0.15 410	0.20 562	0.20 593

ssnet_v2	0.58 653	0.28 610	0.56 586	0.43 547	0.29 569	0.95 706	0.59 715	1.13 684	0.99 674	0.93 675	0.80 497	0.99 676	0.64 624	0.82 638	0.94 731	0.25 669	0.22 694	0.23 627	0.24 687	0.20 562	0.19 567

DAS	0.51 595	0.25 557	0.60 606	0.48 632	0.31 624	0.58 544	0.41 599	0.83 547	0.97 665	0.89 650	1.12 665	0.70 546	0.75 684	0.82 638	0.43 540	0.17 471	0.13 481	0.18 458	0.15 410	0.20 562	0.18 532

SepStereo	0.51 595	0.25 557	0.60 606	0.48 632	0.31 624	0.58 544	0.41 599	0.83 547	0.97 665	0.89 650	1.12 665	0.70 546	0.75 684	0.93 696	0.43 540	0.17 471	0.13 481	0.18 458	0.15 410	0.20 562	0.18 532

Patchmatch Stereo++	0.35 374	0.23 489	0.47 488	0.41 473	0.22 285	0.24 96	0.22 132	0.59 348	0.36 247	0.63 451	0.73 449	0.58 463	0.38 436	0.58 439	0.36 469	0.18 509	0.12 401	0.20 544	0.16 454	0.20 562	0.15 427
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 374	0.23 489	0.47 488	0.41 473	0.22 285	0.24 96	0.31 379	0.59 348	0.36 247	0.63 451	0.73 449	0.58 463	0.38 436	0.56 403	0.35 449	0.18 509	0.12 401	0.20 544	0.16 454	0.20 562	0.15 427

ROB_FTStereo_v2	0.35 374	0.23 489	0.47 488	0.41 473	0.22 285	0.24 96	0.31 379	0.59 348	0.36 247	0.63 451	0.73 449	0.57 454	0.38 436	0.57 416	0.36 469	0.18 509	0.12 401	0.20 544	0.16 454	0.20 562	0.15 427

ROB_FTStereo	0.35 374	0.23 489	0.47 488	0.41 473	0.22 285	0.25 118	0.21 105	0.59 348	0.36 247	0.63 451	0.73 449	0.58 463	0.38 436	0.57 416	0.35 449	0.18 509	0.12 401	0.20 544	0.16 454	0.20 562	0.15 427

HUI-Stereo	0.35 374	0.23 489	0.47 488	0.41 473	0.22 285	0.24 96	0.22 132	0.60 361	0.36 247	0.63 451	0.73 449	0.58 463	0.38 436	0.50 342	0.35 449	0.18 509	0.12 401	0.20 544	0.16 454	0.20 562	0.15 427

iGMRVC	0.35 374	0.23 489	0.47 488	0.41 473	0.22 285	0.24 96	0.30 344	0.59 348	0.36 247	0.63 451	0.73 449	0.58 463	0.38 436	0.58 439	0.36 469	0.18 509	0.12 401	0.20 544	0.16 454	0.20 562	0.15 427

iRAFT	0.35 374	0.23 489	0.47 488	0.41 473	0.22 285	0.24 96	0.22 132	0.59 348	0.36 247	0.63 451	0.73 449	0.58 463	0.38 436	0.58 439	0.36 469	0.18 509	0.12 401	0.20 544	0.16 454	0.20 562	0.15 427

RAFT-IKP	0.35 374	0.23 489	0.47 488	0.41 473	0.22 285	0.24 96	0.28 308	0.59 348	0.36 247	0.63 451	0.73 449	0.57 454	0.38 436	0.58 439	0.36 469	0.18 509	0.12 401	0.20 544	0.16 454	0.20 562	0.15 427

MMNet	0.55 627	0.25 557	0.61 608	0.43 547	0.34 665	1.07 730	0.39 570	0.87 567	0.91 635	0.91 663	0.93 574	0.86 630	0.76 687	0.81 635	0.76 685	0.15 348	0.14 523	0.18 458	0.19 584	0.20 562	0.16 480

UNet	0.54 624	0.26 577	0.66 641	0.44 568	0.40 710	0.99 716	0.41 599	0.98 615	0.75 515	0.83 608	0.89 559	1.04 693	0.72 673	0.73 588	0.62 648	0.19 544	0.14 523	0.20 544	0.17 517	0.20 562	0.17 508

PSMNet-RSSM	0.48 552	0.22 467	0.38 345	0.42 522	0.25 422	0.50 484	0.37 523	1.10 670	0.77 533	0.70 512	1.06 648	0.84 623	0.64 624	0.62 487	0.47 586	0.23 646	0.15 557	0.23 627	0.25 697	0.20 562	0.19 567

StereoDRNet-Refined	0.58 653	0.32 642	0.54 572	0.46 616	0.30 593	0.96 709	0.40 583	1.00 623	0.94 655	1.12 746	1.08 655	0.96 668	0.67 641	0.90 679	0.89 725	0.17 471	0.13 481	0.22 606	0.21 634	0.20 562	0.19 567
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MWSP-net	0.52 603	0.23 489	0.54 572	0.45 593	0.30 593	0.70 621	0.81 774	1.02 638	0.92 640	0.75 546	0.78 483	0.91 652	0.73 676	0.62 487	0.52 613	0.19 544	0.15 557	0.19 508	0.18 550	0.21 589	0.22 637

SE	0.32 322	0.26 577	0.34 270	0.34 184	0.21 250	0.50 484	0.33 430	0.58 341	0.52 389	0.51 386	0.54 361	0.32 237	0.35 389	0.31 87	0.25 245	0.17 471	0.13 481	0.19 508	0.16 454	0.21 589	0.18 532

Selective-IGEV-i16pb	1.07 764	0.24 531	9.45 847	0.41 473	0.32 643	1.76 800	0.59 715	1.00 623	1.54 790	0.66 485	1.20 701	0.98 674	0.57 570	0.78 623	0.62 648	0.27 690	0.17 615	0.18 458	0.20 611	0.21 589	0.23 645

S2M2_L	0.26 225	0.22 467	0.33 245	0.31 70	0.25 422	0.24 96	0.13 1	0.35 115	0.41 306	0.25 145	0.36 254	0.30 217	0.25 221	0.30 72	0.26 278	0.22 627	0.19 660	0.17 401	0.19 584	0.21 589	0.18 532
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_0105_3	0.47 539	0.34 656	0.77 698	0.54 724	0.31 624	0.49 482	0.47 646	0.63 386	0.79 554	0.65 472	0.59 387	0.64 507	0.50 526	0.65 523	0.39 506	0.29 710	0.27 740	0.29 714	0.28 727	0.21 589	0.20 593

ACV-stereo	0.62 669	0.34 656	1.00 734	0.43 547	0.31 624	1.20 755	0.40 583	0.75 508	0.83 574	0.64 463	0.77 471	2.10 798	1.03 759	0.81 635	0.64 655	0.21 595	0.17 615	0.18 458	0.18 550	0.21 589	0.21 613

test_sample4	0.47 539	0.26 577	0.50 538	0.35 238	0.22 285	0.69 616	0.38 546	1.15 697	0.81 564	0.78 565	0.82 512	0.62 497	0.53 542	0.63 501	0.44 558	0.21 595	0.15 557	0.21 588	0.19 584	0.21 589	0.19 567

test_sample3	0.46 523	0.25 557	0.50 538	0.35 238	0.23 342	0.69 616	0.37 523	1.15 697	0.81 564	0.75 546	0.79 494	0.66 527	0.49 516	0.63 501	0.46 579	0.21 595	0.15 557	0.20 544	0.19 584	0.21 589	0.19 567

CAS++	0.32 322	0.24 531	0.36 308	0.37 306	0.26 471	0.28 184	0.23 175	0.87 567	0.50 379	0.47 371	0.45 300	0.26 172	0.21 136	0.49 333	0.24 211	0.23 646	0.19 660	0.22 606	0.17 517	0.21 589	0.16 480
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
fast-acv-ft	0.64 672	0.30 632	0.73 675	0.45 593	0.34 665	1.17 751	0.49 661	0.86 558	0.98 669	1.02 716	1.36 730	1.29 742	0.85 720	0.76 607	0.81 695	0.21 595	0.23 704	0.23 627	0.23 671	0.21 589	0.20 593

ToySt	0.49 570	0.27 596	0.75 688	0.40 434	0.27 508	0.64 594	0.49 661	0.84 551	0.77 533	0.60 430	0.83 518	0.88 641	0.66 638	0.70 567	0.56 630	0.16 410	0.17 615	0.21 588	0.20 611	0.21 589	0.19 567

AASNet	0.53 612	0.25 557	0.52 559	0.49 651	0.32 643	0.74 638	0.40 583	1.50 791	0.86 594	0.86 627	0.92 571	0.64 507	0.59 587	0.59 458	0.79 690	0.23 646	0.19 660	0.20 544	0.16 454	0.21 589	0.19 567

ADLNet2	0.55 627	0.25 557	0.65 635	0.47 624	0.30 593	0.83 684	0.50 666	1.05 651	0.95 661	0.80 573	0.98 606	0.99 676	0.69 652	0.77 617	0.73 679	0.20 574	0.16 593	0.17 401	0.18 550	0.21 589	0.21 613

LCNet	0.41 472	0.20 377	0.32 221	0.44 568	0.24 386	0.47 474	0.29 320	0.67 428	0.53 393	0.72 533	1.03 631	0.66 527	0.60 591	0.58 439	0.34 429	0.14 257	0.10 149	0.19 508	0.19 584	0.21 589	0.36 744

CRE-IMP	0.36 395	0.23 489	0.49 523	0.42 522	0.24 386	0.41 429	0.21 105	0.57 332	0.41 306	0.65 472	0.72 444	0.53 435	0.37 429	0.61 476	0.38 498	0.17 471	0.11 317	0.19 508	0.15 410	0.21 589	0.18 532

GEStereo_RVC	0.55 627	0.29 622	0.63 624	0.49 651	0.31 624	0.70 621	0.54 694	1.22 731	0.92 640	0.82 596	0.85 534	0.85 625	0.63 612	0.90 679	0.65 657	0.24 659	0.16 593	0.19 508	0.16 454	0.21 589	0.22 637

RALAANet	0.38 429	0.23 489	0.48 509	0.42 522	0.29 569	0.35 336	0.25 220	0.86 558	0.64 449	0.67 490	0.65 412	0.60 484	0.29 304	0.60 464	0.34 429	0.15 348	0.12 401	0.17 401	0.15 410	0.21 589	0.13 335

sCroCo_RVC	0.35 374	0.28 610	0.69 657	0.51 686	0.39 705	0.41 429	0.31 379	0.49 271	0.45 343	0.31 229	0.48 315	0.38 311	0.32 348	0.46 300	0.32 395	0.21 595	0.22 694	0.19 508	0.19 584	0.21 589	0.20 593

ADLNet	0.55 627	0.27 596	0.51 553	0.44 568	0.35 672	0.78 656	0.46 638	1.08 663	0.86 594	0.99 702	0.98 606	0.92 658	0.63 612	0.69 560	0.81 695	0.22 627	0.16 593	0.22 606	0.22 652	0.21 589	0.21 613

HCRNet	0.44 500	0.34 656	0.41 396	0.53 717	0.26 471	0.53 503	0.29 320	0.83 547	0.63 440	0.71 520	0.81 506	0.77 596	0.50 526	0.66 532	0.36 469	0.24 659	0.16 593	0.24 646	0.20 611	0.21 589	0.18 532

psm_up	0.55 627	0.26 577	0.47 488	0.49 651	0.32 643	0.65 604	0.56 705	1.04 646	0.82 569	0.82 596	0.88 555	1.01 684	0.94 746	0.74 596	0.61 645	0.21 595	0.25 724	0.26 679	0.23 671	0.21 589	0.20 593

DSFCA	0.55 627	0.25 557	0.62 614	0.40 434	0.36 680	0.74 638	0.52 685	1.04 646	0.82 569	1.06 732	0.84 524	0.89 645	0.63 612	0.99 707	0.58 634	0.25 669	0.21 686	0.21 588	0.21 634	0.21 589	0.19 567

CFNet	0.51 595	0.29 622	0.46 474	0.41 473	0.27 508	0.70 621	0.32 415	1.13 684	1.00 681	0.72 533	1.07 652	0.85 625	0.60 591	0.76 607	0.52 613	0.19 544	0.14 523	0.23 627	0.23 671	0.21 589	0.16 480

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 612	0.32 642	0.64 629	0.44 568	0.30 593	0.66 606	0.44 631	1.04 646	0.88 608	0.91 663	0.91 566	0.99 676	0.60 591	0.68 554	0.60 641	0.21 595	0.17 615	0.22 606	0.22 652	0.21 589	0.21 613
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DLCB_ROB	0.58 653	0.28 610	0.47 488	0.49 651	0.32 643	0.77 651	0.50 666	0.99 618	0.92 640	1.04 725	1.14 679	1.21 732	0.69 652	0.88 670	0.69 668	0.20 574	0.20 675	0.22 606	0.22 652	0.21 589	0.18 532

rvit_0105_6	0.38 429	0.28 610	0.64 629	0.50 665	0.30 593	0.39 401	0.38 546	0.51 288	0.67 463	0.40 321	0.45 300	0.50 419	0.41 467	0.54 380	0.36 469	0.27 690	0.26 731	0.24 646	0.21 634	0.22 614	0.16 480

rvit_0105_5	0.42 480	0.31 637	0.73 675	0.50 665	0.29 569	0.44 450	0.42 611	0.61 370	0.74 510	0.51 386	0.51 337	0.60 484	0.47 506	0.57 416	0.38 498	0.27 690	0.25 724	0.25 660	0.23 671	0.22 614	0.18 532

ITSA-stereo	0.53 612	0.28 610	0.52 559	0.40 434	0.23 342	0.56 532	0.34 451	1.24 743	1.24 751	0.80 573	0.81 506	0.72 559	0.58 580	0.82 638	0.65 657	0.21 595	0.17 615	0.23 627	0.21 634	0.22 614	0.26 669

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 552	0.21 425	1.26 767	0.39 386	0.51 765	0.28 184	0.30 344	1.25 747	0.44 332	0.68 497	1.11 661	0.86 630	0.33 368	0.67 543	0.27 305	0.15 348	0.11 317	0.17 401	0.20 611	0.22 614	0.24 655

rvit_stereo_0080	0.31 312	0.25 557	0.40 385	0.39 386	0.28 536	0.27 157	0.46 638	0.49 271	0.44 332	0.35 271	0.42 285	0.40 335	0.28 284	0.41 229	0.33 411	0.22 627	0.17 615	0.17 401	0.16 454	0.22 614	0.15 427

test_sample5	0.47 539	0.26 577	0.49 523	0.36 275	0.22 285	0.64 594	0.39 570	1.13 684	0.81 564	0.77 561	0.94 575	0.64 507	0.54 554	0.65 523	0.43 540	0.21 595	0.16 593	0.22 606	0.20 611	0.22 614	0.20 593

DualNet	0.48 552	0.26 577	0.49 523	0.36 275	0.22 285	0.64 594	0.39 570	1.13 684	0.81 564	0.80 573	1.03 631	0.64 507	0.54 554	0.65 523	0.43 540	0.21 595	0.16 593	0.22 606	0.20 611	0.22 614	0.20 593

mmx	0.53 612	0.26 577	0.49 523	0.37 306	0.25 422	0.55 517	0.37 523	1.16 705	1.03 694	0.73 539	0.96 590	0.71 550	0.53 542	1.01 711	0.88 715	0.20 574	0.15 557	0.25 660	0.21 634	0.22 614	0.20 593

whm_eth	0.31 312	0.25 557	0.40 385	0.39 386	0.28 536	0.27 157	0.46 638	0.49 271	0.44 332	0.35 271	0.42 285	0.40 335	0.28 284	0.41 229	0.33 411	0.22 627	0.17 615	0.17 401	0.16 454	0.22 614	0.15 427

xxx	0.53 612	0.26 577	0.49 523	0.37 306	0.25 422	0.55 517	0.37 523	1.16 705	1.03 694	0.73 539	0.96 590	0.71 550	0.53 542	1.01 711	0.88 715	0.20 574	0.15 557	0.25 660	0.21 634	0.22 614	0.20 593

CASS	0.45 511	0.27 596	0.42 417	0.48 632	0.22 285	0.61 566	0.34 451	0.97 612	0.62 429	0.71 520	0.85 534	0.61 490	0.55 560	0.57 416	0.41 521	0.29 710	0.16 593	0.22 606	0.18 550	0.22 614	0.28 688
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 671	0.28 610	0.99 733	0.40 434	0.30 593	1.03 723	0.56 705	1.10 670	0.99 674	0.97 693	1.22 703	1.06 700	0.69 652	1.07 724	0.95 734	0.19 544	0.11 317	0.16 340	0.13 313	0.22 614	0.21 613

NINENet	0.50 586	0.29 622	0.51 553	0.45 593	0.32 643	0.70 621	0.34 451	1.10 670	0.88 608	0.80 573	0.94 575	0.65 521	0.49 516	0.73 588	0.51 606	0.22 627	0.20 675	0.25 660	0.18 550	0.22 614	0.21 613

dd	0.43 491	0.38 685	0.55 580	0.44 568	0.25 422	0.47 474	0.38 546	0.70 465	1.05 705	0.59 425	0.65 412	0.42 362	0.39 450	0.66 532	0.50 596	0.24 659	0.15 557	0.21 588	0.15 410	0.22 614	0.18 532

PSMNet-ADL	0.48 552	0.27 596	0.40 385	0.48 632	0.30 593	0.68 614	0.37 523	0.90 580	0.80 556	0.61 438	0.80 497	0.92 658	0.62 606	0.72 579	0.63 652	0.23 646	0.18 640	0.18 458	0.20 611	0.22 614	0.20 593

TestStereo	0.38 429	0.31 637	0.40 385	0.45 593	0.20 209	0.40 408	0.37 523	0.66 418	0.65 454	0.53 400	0.78 483	0.47 398	0.40 457	0.55 389	0.37 488	0.18 509	0.13 481	0.20 544	0.15 410	0.22 614	0.13 335

ADCRef	0.80 715	0.43 710	1.32 775	0.50 665	0.45 742	1.07 730	0.51 682	1.07 659	0.98 669	1.17 752	1.42 743	0.87 636	0.91 734	0.85 659	3.19 831	0.18 509	0.16 593	0.23 627	0.23 671	0.22 614	0.21 613

arf2	0.43 491	0.38 685	0.59 598	0.89 809	0.31 624	0.38 386	0.30 344	0.69 448	0.44 332	0.70 512	0.80 497	0.42 362	0.39 450	0.72 579	0.32 395	0.34 749	0.11 317	0.27 693	0.17 517	0.23 631	0.15 427

AHVO							0.58 710	0.86 558	0.69 477	0.71 520	1.15 685	0.80 610	0.61 597	1.21 748	1.28 772	0.21 595	0.23 704	0.23 627	0.22 652	0.23 631

DSFM							0.58 710	0.86 558	0.69 477	0.71 520	1.15 685	0.80 610	0.61 597	1.21 748	1.28 772	0.21 595	0.23 704	0.23 627	0.22 652	0.23 631

rvit_0105_4	0.41 472	0.29 622	0.71 666	0.50 665	0.29 569	0.41 429	0.41 599	0.55 319	0.73 500	0.45 356	0.48 315	0.55 444	0.44 488	0.57 416	0.36 469	0.28 703	0.26 731	0.25 660	0.22 652	0.23 631	0.18 532

rvit_105_1	0.54 624	0.40 699	0.76 693	0.58 745	0.37 688	0.59 556	0.68 743	0.70 465	0.94 655	0.82 596	0.69 434	0.73 572	0.58 580	0.78 623	0.54 622	0.32 733	0.29 752	0.31 725	0.34 758	0.23 631	0.20 593

test_sample6	0.49 570	0.26 577	0.50 538	0.37 306	0.22 285	0.63 586	0.40 583	1.12 682	0.83 574	0.80 573	1.03 631	0.66 527	0.55 560	0.67 543	0.46 579	0.22 627	0.16 593	0.22 606	0.22 652	0.23 631	0.21 613

AACVNet	0.50 586	0.23 489	0.49 523	0.46 616	0.29 569	0.52 495	0.38 546	0.90 580	0.55 406	0.81 586	1.03 631	1.00 680	0.70 665	0.83 646	0.54 622	0.21 595	0.18 640	0.24 646	0.18 550	0.23 631	0.20 593

LMCR-Stereo	0.53 612	0.30 632	0.53 567	0.58 745	0.30 593	0.83 684	0.36 501	1.19 716	0.76 524	0.88 646	1.04 637	0.56 448	0.62 606	0.82 638	0.67 663	0.19 544	0.15 557	0.19 508	0.14 367	0.23 631	0.17 508

Anonymous3	0.46 523	0.34 656	0.86 712	0.50 665	0.37 688	0.81 673	0.50 666	0.72 483	0.65 454	0.51 386	0.65 412	0.45 388	0.45 493	0.64 516	0.38 498	0.24 659	0.24 716	0.22 606	0.21 634	0.23 631	0.23 645

Syn2CoEx	0.71 693	0.51 739	0.95 726	0.64 764	0.45 742	0.91 697	0.53 690	1.48 786	1.13 731	0.93 675	1.35 729	1.02 689	0.99 754	0.92 690	0.80 692	0.30 717	0.27 740	0.28 703	0.24 687	0.23 631	0.24 655

GwcNet	0.69 687	0.36 668	1.10 746	0.51 686	0.42 723	1.08 734	0.50 666	1.21 723	1.16 736	1.00 707	1.37 733	1.06 700	0.79 702	0.92 690	0.94 731	0.25 669	0.24 716	0.24 646	0.22 652	0.23 631	0.26 669

CFNet-ft	0.48 552	0.23 489	0.36 308	0.40 434	0.26 471	0.64 594	0.37 523	0.87 567	0.85 589	0.64 463	1.00 614	1.01 684	0.64 624	0.61 476	0.53 617	0.23 646	0.15 557	0.24 646	0.21 634	0.23 631	0.18 532

MSMDNet	0.48 552	0.24 531	0.52 559	0.39 386	0.27 508	0.63 586	0.30 344	0.96 607	0.96 662	0.86 627	1.07 652	0.79 601	0.44 488	0.57 416	0.43 540	0.17 471	0.12 401	0.20 544	0.16 454	0.23 631	0.19 567

CFNet_RVC	0.48 552	0.23 489	0.36 308	0.40 434	0.26 471	0.64 594	0.37 523	0.87 567	0.85 589	0.64 463	1.00 614	1.01 684	0.64 624	0.61 476	0.53 617	0.23 646	0.15 557	0.24 646	0.21 634	0.23 631	0.18 532

AdaStereo	0.50 586	0.32 642	0.47 488	0.48 632	0.25 422	0.67 611	0.32 415	1.17 710	0.88 608	0.75 546	0.99 611	0.75 582	0.49 516	0.67 543	0.46 579	0.27 690	0.12 401	0.28 703	0.18 550	0.23 631	0.18 532
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
NaN_ROB	0.69 687	0.44 715	0.69 657	0.51 686	0.33 656	0.97 711	1.06 806	1.22 731	1.19 742	1.24 767	0.96 590	1.08 707	0.78 700	1.20 744	0.67 663	0.24 659	0.30 757	0.23 627	0.24 687	0.23 631	0.25 663

YMNet	0.66 676	0.38 685	0.90 720	0.52 703	0.46 750	1.08 734	0.49 661	1.00 623	0.77 533	1.18 754	1.29 721	1.12 718	0.74 680	0.85 659	0.86 705	0.27 690	0.31 768	0.25 660	0.25 697	0.24 647	0.23 645

YMNet_1	0.66 676	0.38 685	0.90 720	0.52 703	0.46 750	1.08 734	0.49 661	1.00 623	0.77 533	1.18 754	1.29 721	1.12 718	0.74 680	0.85 659	0.86 705	0.27 690	0.31 768	0.25 660	0.25 697	0.24 647	0.23 645

PCWNet_CMD	0.48 552	0.24 531	0.52 559	0.39 386	0.27 508	0.63 586	0.30 344	0.95 603	0.96 662	0.86 627	1.07 652	0.79 601	0.44 488	0.57 416	0.43 540	0.17 471	0.12 401	0.21 588	0.16 454	0.24 647	0.19 567

CFNet_pseudo	0.46 523	0.24 531	0.52 559	0.37 306	0.27 508	0.58 544	0.30 344	0.86 558	0.88 608	0.82 596	1.03 631	0.75 582	0.47 506	0.58 439	0.44 558	0.17 471	0.12 401	0.24 646	0.16 454	0.24 647	0.19 567

GMStereo	0.39 446	0.37 675	0.54 572	0.40 434	0.26 471	0.42 436	0.36 501	0.59 348	1.04 701	0.55 411	0.51 337	0.37 301	0.35 389	0.54 380	0.41 521	0.19 544	0.13 481	0.16 340	0.17 517	0.24 647	0.18 532
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
STTStereo	0.55 627	0.37 675	0.76 693	0.44 568	0.31 624	0.60 563	0.44 631	0.96 607	0.86 594	0.99 702	0.90 563	0.96 668	0.58 580	0.71 573	0.61 645	0.25 669	0.23 704	0.26 679	0.32 753	0.24 647	0.23 645

BEATNet_4x	0.46 523	0.32 642	0.56 586	0.37 306	0.19 159	0.63 586	0.35 478	1.01 633	0.72 493	0.77 561	0.83 518	0.70 546	0.59 587	0.68 554	0.53 617	0.16 410	0.12 401	0.16 340	0.14 367	0.24 647	0.16 480

ccs_rob	0.46 523	0.24 531	0.52 559	0.37 306	0.27 508	0.58 544	0.31 379	0.86 558	0.88 608	0.82 596	1.02 626	0.75 582	0.47 506	0.58 439	0.44 558	0.17 471	0.12 401	0.24 646	0.16 454	0.24 647	0.19 567

DISCO	0.70 689	0.26 577	0.68 651	0.44 568	0.31 624	1.14 744	0.51 682	1.23 736	1.23 749	0.81 586	1.05 641	1.50 774	0.85 720	1.82 798	1.03 748	0.19 544	0.15 557	0.18 458	0.16 454	0.24 647	0.23 645

Cross2Single Stereo	0.26 225	0.25 557	0.23 15	0.40 434	0.15 40	0.18 30	0.25 220	0.28 39	0.38 278	0.75 546	0.25 130	0.24 135	0.20 110	0.50 342	0.25 245	0.25 669	0.08 2	0.16 340	0.13 313	0.25 656	0.10 96

SCION-MonSter(vits)	0.46 523	0.14 40	0.25 55	0.31 70	0.15 40	0.22 61	0.22 132	0.88 572	1.07 718	0.20 46	1.06 648	0.73 572	0.56 567	0.76 607	1.14 762	0.19 544	0.15 557	0.33 738	0.34 758	0.25 656	0.24 655

zh-mn7	1.08 767	0.65 773	4.00 830	0.52 703	0.38 699	1.16 750	0.62 725	1.15 697	1.77 803	1.74 800	2.31 795	1.17 730	0.91 734	2.10 810	1.77 798	0.24 659	0.21 686	0.22 606	0.22 652	0.25 656	0.28 688

DDVS	0.52 603	0.30 632	0.56 586	0.41 473	0.31 624	0.71 627	0.34 451	0.91 585	0.67 463	0.85 619	0.89 559	1.12 718	0.46 500	0.86 665	0.60 641	0.22 627	0.16 593	0.22 606	0.18 550	0.25 656	0.26 669

DCVSM-stereo	0.49 570	0.27 596	0.53 567	0.39 386	0.29 569	0.51 489	0.26 251	0.75 508	0.75 515	1.11 745	0.75 460	1.05 698	0.72 673	0.60 464	0.47 586	0.20 574	0.19 660	0.24 646	0.20 611	0.25 656	0.30 706

UCFNet_RVC	0.49 570	0.26 577	0.35 290	0.39 386	0.26 471	0.64 594	0.36 501	1.15 697	0.84 580	0.67 490	0.88 555	0.88 641	0.59 587	0.58 439	0.45 568	0.24 659	0.17 615	0.27 693	0.27 719	0.25 656	0.23 645

DRN-Test	0.66 676	0.32 642	0.66 641	0.50 665	0.39 705	1.15 746	0.61 723	1.49 788	1.01 685	1.12 746	1.08 655	1.06 700	0.69 652	0.77 617	0.94 731	0.23 646	0.17 615	0.26 679	0.25 697	0.25 656	0.21 613

MDST_ROB	0.91 740	0.27 596	0.85 707	0.63 763	0.41 717	2.53 817	0.71 759	1.60 802	1.13 731	2.83 833	1.73 772	0.97 670	0.69 652	1.61 785	0.73 679	0.25 669	0.22 694	0.32 732	0.28 727	0.25 656	0.24 655

SGM_RVC	0.97 747	0.28 610	0.41 396	0.39 386	0.22 285	1.55 782	0.73 763	1.51 794	1.25 759	2.25 820	1.92 783	2.58 811	1.56 801	2.02 807	1.19 765	0.27 690	0.27 740	0.27 693	0.25 697	0.25 656	0.25 663
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
G2	0.39 446	0.52 747	0.56 586	0.65 771	0.31 624	0.31 254	0.28 308	0.68 438	0.47 356	0.56 414	0.55 371	0.34 263	0.37 429	0.72 579	0.35 449	0.27 690	0.09 40	0.24 646	0.13 313	0.26 665	0.17 508

w-ln-seven-2	0.76 705	0.43 710	2.32 813	0.52 703	0.38 699	0.90 696	0.65 732	1.11 676	1.12 730	1.19 756	1.28 717	1.09 710	0.99 754	1.07 724	0.87 711	0.20 574	0.19 660	0.23 627	0.22 652	0.26 665	0.22 637

StereoVision	0.42 480	0.28 610	0.45 457	0.49 651	0.28 536	0.38 386	0.38 546	0.72 483	0.62 429	0.44 350	1.14 679	0.54 439	0.39 450	0.56 403	0.34 429	0.21 595	0.24 716	0.25 660	0.24 687	0.26 665	0.16 480

CFNet_ucs	0.50 586	0.24 531	0.55 580	0.38 350	0.31 624	0.58 544	0.33 430	0.98 615	0.93 648	0.88 646	1.19 700	0.80 610	0.49 516	0.63 501	0.43 540	0.21 595	0.15 557	0.26 679	0.18 550	0.26 665	0.22 637

Wz-Net-LNSev	0.71 693	0.51 739	1.36 783	0.50 665	0.41 717	1.15 746	0.69 748	1.21 723	1.07 718	1.02 716	1.12 665	1.08 707	0.87 727	0.89 677	0.89 725	0.24 659	0.22 694	0.21 588	0.19 584	0.26 665	0.26 669

DMCA-RVC	0.51 595	0.30 632	0.59 598	0.50 665	0.32 643	0.54 510	0.38 546	0.86 558	0.68 470	0.94 678	0.86 538	0.91 652	0.68 648	0.70 567	0.59 639	0.23 646	0.18 640	0.31 725	0.23 671	0.26 665	0.19 567

FADNet-RVC-Resample	0.56 638	0.33 651	1.16 753	0.49 651	0.34 665	0.71 627	0.43 620	1.01 633	0.93 648	0.82 596	0.87 547	0.74 579	0.67 641	0.73 588	0.45 568	0.18 509	0.18 640	0.26 679	0.27 719	0.26 665	0.27 681

PA-Net	0.67 681	0.43 710	0.83 705	0.50 665	0.53 770	0.94 703	0.68 743	1.10 670	1.14 734	0.80 573	0.88 555	0.87 636	0.77 695	1.02 716	0.88 715	0.24 659	0.41 806	0.29 714	0.44 795	0.26 665	0.34 733
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
TDLM	0.57 646	0.33 651	0.49 523	0.51 686	0.30 593	0.66 606	0.73 763	1.03 643	1.01 685	0.82 596	1.10 660	0.84 623	0.70 665	0.86 665	0.58 634	0.28 703	0.17 615	0.25 660	0.22 652	0.26 665	0.19 567

DeepPruner_ROB	0.53 612	0.34 656	0.59 598	0.41 473	0.30 593	0.50 484	0.43 620	1.19 716	0.70 480	0.85 619	1.05 641	0.86 630	0.55 560	0.84 652	0.51 606	0.29 710	0.23 704	0.22 606	0.22 652	0.26 665	0.25 663

PSMNet_ROB	0.64 672	0.37 675	0.65 635	0.56 736	0.42 723	0.97 711	0.83 777	1.21 723	0.92 640	0.79 570	1.02 626	1.08 707	0.63 612	0.82 638	0.91 729	0.29 710	0.20 675	0.31 725	0.31 744	0.26 665	0.23 645

CBMV	0.64 672	0.35 663	0.41 396	0.42 522	0.25 422	1.01 718	0.77 768	1.13 684	1.09 724	1.17 752	1.22 703	1.04 693	0.75 684	0.88 670	0.63 652	0.28 703	0.30 757	0.34 741	0.30 735	0.26 665	0.26 669
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-mn7	1.00 751	0.50 735	1.70 798	0.53 717	0.36 680	1.75 798	0.71 759	1.22 731	2.28 820	0.96 688	2.54 805	1.42 765	0.95 749	2.19 815	1.54 786	0.22 627	0.19 660	0.21 588	0.20 611	0.27 677	0.25 663

test_sample7	0.52 603	0.29 622	0.50 538	0.36 275	0.27 508	0.62 574	0.41 599	1.06 655	0.88 608	0.92 671	0.86 538	0.85 625	0.69 652	0.68 554	0.50 596	0.26 680	0.20 675	0.27 693	0.26 712	0.27 677	0.24 655

aanetorigin	0.83 725	0.56 757	1.87 804	0.49 651	0.38 699	0.56 532	0.66 735	0.70 465	1.00 681	2.42 825	2.02 789	1.31 745	1.18 774	0.93 696	1.13 761	0.20 574	0.18 640	0.20 544	0.19 584	0.27 677	0.30 706

StereoDRNet	0.64 672	0.33 651	0.68 651	0.51 686	0.43 730	1.03 723	0.53 690	1.47 785	0.99 674	1.10 743	0.87 547	1.07 705	0.71 669	0.82 638	0.88 715	0.23 646	0.19 660	0.25 660	0.23 671	0.27 677	0.19 567

FACV-RUCA	0.43 491	0.28 610	0.47 488	0.45 593	0.33 656	0.58 544	0.34 451	0.82 542	0.73 500	0.57 420	0.84 524	0.47 398	0.50 526	0.54 380	0.39 506	0.22 627	0.15 557	0.35 743	0.16 454	0.28 681	0.21 613

Wz-Net-MNSev	0.76 705	0.40 699	1.34 777	0.50 665	0.40 710	1.44 776	0.83 777	1.15 697	1.16 736	1.25 771	1.20 701	1.13 724	0.81 707	1.16 738	1.00 746	0.22 627	0.19 660	0.24 646	0.23 671	0.28 681	0.26 669

FAT-Stereo	0.73 699	0.33 651	0.75 688	0.49 651	0.37 688	0.71 627	0.59 715	1.36 771	1.30 768	1.03 724	1.40 739	1.59 783	1.15 770	0.87 667	0.86 705	0.28 703	0.28 744	0.28 703	0.23 671	0.28 681	0.38 755

ADCP+	1.06 762	0.35 663	1.51 791	0.49 651	0.51 765	1.45 777	0.55 699	1.25 747	1.03 694	1.16 751	1.15 685	1.10 714	1.07 764	1.56 782	6.75 854	0.19 544	0.16 593	0.23 627	0.21 634	0.28 681	0.21 613

dad	0.58 653	0.50 735	0.64 629	0.43 547	0.30 593	0.59 556	0.36 501	0.78 527	1.25 759	1.01 712	1.17 694	1.15 728	0.53 542	0.68 554	0.50 596	0.35 755	0.23 704	0.37 754	0.21 634	0.29 685	0.20 593

SACVNet	0.58 653	0.34 656	0.55 580	0.55 732	0.36 680	0.63 586	0.48 654	1.13 684	0.77 533	1.02 716	1.06 648	1.02 689	0.74 680	0.90 679	0.51 606	0.27 690	0.21 686	0.25 660	0.24 687	0.29 685	0.36 744

pcwnet_v2	0.58 653	0.28 610	0.84 706	0.45 593	0.35 672	0.61 566	0.35 478	1.27 751	1.21 746	0.99 702	1.27 715	0.72 559	0.58 580	0.67 543	0.48 590	0.27 690	0.21 686	0.24 646	0.23 671	0.29 685	0.29 695

APVNet	0.71 693	0.37 675	0.89 719	0.56 736	0.45 742	1.18 753	0.68 743	1.41 779	0.85 589	0.81 586	1.15 685	1.04 693	0.81 707	1.10 731	1.17 763	0.26 680	0.28 744	0.32 732	0.31 744	0.29 685	0.30 706

hitnet-ft	0.55 627	0.27 596	0.39 370	0.41 473	0.28 536	0.78 656	0.40 583	0.92 588	0.90 627	0.82 596	1.01 617	1.13 724	0.70 665	0.78 623	0.67 663	0.28 703	0.20 675	0.28 703	0.22 652	0.29 685	0.26 669

Nwc_Net	0.78 711	0.38 685	0.73 675	0.60 755	0.55 777	1.05 728	0.55 699	1.67 808	1.05 705	0.88 646	1.86 781	1.40 764	1.09 765	1.10 731	0.87 711	0.30 717	0.25 724	0.36 749	0.38 775	0.29 685	0.29 695

ADCL	1.04 757	0.38 685	1.35 779	0.50 665	0.39 705	1.61 789	0.89 786	1.29 755	1.39 776	1.29 773	1.50 756	1.24 735	1.24 779	1.37 773	4.87 846	0.21 595	0.19 660	0.25 660	0.25 697	0.29 685	0.27 681

SGM-ForestM	4.04 841	0.32 642	0.46 474	0.43 547	0.27 508	7.50 850	1.45 838	3.84 849	4.24 852	8.19 868	6.76 859	19.00 880	9.08 858	10.74 871	6.62 853	0.31 721	0.33 780	0.32 732	0.32 753	0.29 685	0.29 695

PWC_ROB	0.87 729	0.52 747	1.28 768	0.50 665	0.32 643	0.91 697	0.37 523	1.36 771	1.46 784	1.61 792	2.59 809	1.16 729	1.01 758	1.34 767	1.40 781	0.25 669	0.18 640	0.28 703	0.20 611	0.29 685	0.28 688

SCION-MonSter	0.67 681	0.40 699	0.95 726	0.54 724	0.44 737	1.30 765	0.42 611	0.91 585	1.06 711	0.79 570	1.13 673	0.74 579	0.67 641	0.76 607	1.43 782	0.19 544	0.19 660	0.45 778	0.42 793	0.30 694	0.26 669

ISRNet	0.56 638	0.24 531	0.66 641	0.56 736	0.36 680	0.44 450	0.25 220	0.82 542	0.84 580	1.07 735	1.25 712	0.91 652	0.60 591	0.66 532	0.58 634	0.35 755	0.26 731	0.36 749	0.33 756	0.30 694	0.42 765

rvit_stereo_0075_2	0.47 539	0.37 675	0.70 661	0.53 717	0.46 750	0.43 441	0.36 501	0.81 540	0.67 463	0.55 411	0.74 458	0.59 478	0.43 477	0.63 501	0.43 540	0.32 733	0.23 704	0.35 743	0.25 697	0.30 694	0.25 663

AF-Net	0.81 718	0.39 694	0.68 651	0.64 764	0.54 772	0.91 697	0.51 682	1.61 804	1.31 769	0.96 688	2.02 789	1.46 768	1.26 784	1.11 733	0.99 742	0.32 733	0.24 716	0.39 764	0.27 719	0.30 694	0.25 663

RTSC	0.87 729	0.48 727	1.23 764	0.52 703	0.37 688	1.13 743	0.50 666	1.34 764	1.79 804	1.51 785	1.24 710	1.12 718	0.81 707	1.62 786	2.16 814	0.25 669	0.19 660	0.23 627	0.24 687	0.30 694	0.31 716

DeepPrunerF	0.89 735	0.52 747	3.43 826	0.68 781	0.81 809	0.72 636	0.72 761	1.22 731	1.99 811	0.93 675	1.01 617	0.87 636	0.86 723	1.08 727	0.95 734	0.34 749	0.28 744	0.43 773	0.39 780	0.30 694	0.32 720

SGM-Forest	0.62 669	0.32 642	0.39 370	0.43 547	0.30 593	1.02 720	0.55 699	1.09 667	1.05 705	1.06 732	1.18 696	1.10 714	0.67 641	0.88 670	0.62 648	0.31 721	0.33 780	0.33 738	0.30 735	0.30 694	0.28 688
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
G3	0.42 480	0.66 776	0.56 586	0.86 804	0.28 536	0.32 280	0.31 379	0.75 508	0.40 301	0.58 422	0.57 378	0.40 335	0.27 265	0.77 617	0.32 395	0.27 690	0.11 317	0.32 732	0.18 550	0.31 701	0.15 427

w-ln-seven	0.96 745	0.48 727	2.41 816	0.54 724	0.50 761	1.41 772	0.70 753	1.67 808	1.81 805	1.49 782	1.50 756	1.26 737	0.87 727	1.15 736	1.80 802	0.23 646	0.21 686	0.25 660	0.25 697	0.31 701	0.26 669

FADNet_RVC	0.55 627	0.37 675	1.17 757	0.44 568	0.31 624	0.56 532	0.34 451	1.06 655	0.88 608	0.67 490	0.90 563	0.61 490	0.65 630	0.93 696	0.70 671	0.21 595	0.18 640	0.26 679	0.23 671	0.31 701	0.28 688

FADNet-RVC	0.60 664	0.53 752	1.14 752	0.46 616	0.39 705	0.61 566	0.39 570	1.12 682	0.87 604	0.70 512	0.84 524	1.04 693	0.55 560	0.94 703	0.69 668	0.26 680	0.25 724	0.28 703	0.28 727	0.31 701	0.31 716

GANet	0.70 689	0.37 675	0.55 580	0.51 686	0.34 665	0.94 703	0.96 794	1.08 663	0.94 655	1.04 725	1.98 787	1.13 724	0.88 731	1.12 734	0.66 660	0.25 669	0.26 731	0.27 693	0.22 652	0.31 701	0.22 637

CVANet_RVC	0.57 646	0.33 651	0.44 444	0.47 624	0.32 643	0.67 611	0.61 723	1.05 651	0.93 648	0.85 619	1.04 637	1.01 684	0.73 676	0.83 646	0.52 613	0.29 710	0.19 660	0.27 693	0.25 697	0.31 701	0.21 613

XPNet_ROB	0.70 689	0.35 663	0.68 651	0.52 703	0.40 710	0.79 661	0.85 783	1.16 705	0.94 655	1.33 776	1.15 685	1.38 761	0.83 717	1.03 718	0.90 727	0.32 733	0.25 724	0.26 679	0.24 687	0.31 701	0.28 688

GOStereo-base	0.45 511	0.69 781	0.61 608	0.82 800	0.30 593	0.33 296	0.31 379	0.73 494	0.54 397	0.69 505	0.66 419	0.41 348	0.38 436	0.84 652	0.34 429	0.34 749	0.12 401	0.29 714	0.17 517	0.32 708	0.17 508

MSAF-DinoV2	1.04 757	0.38 685	1.32 775	0.54 724	0.29 569	0.89 694	0.72 761	1.52 797	1.24 751	1.05 727	1.41 741	2.98 816	1.49 796	2.74 835	2.83 829	0.22 627	0.14 523	0.20 544	0.22 652	0.32 708	0.32 720

TCMNet	0.66 676	0.39 694	0.98 732	0.59 749	0.61 793	0.96 709	0.55 699	1.05 651	0.90 627	0.84 615	1.14 679	0.89 645	0.65 630	0.85 659	1.01 747	0.26 680	0.26 731	0.31 725	0.28 727	0.32 708	0.29 695

Wz-Net-SNSev	0.91 740	0.73 786	2.13 808	0.56 736	0.45 742	0.95 706	1.13 811	1.34 764	1.24 751	1.02 716	1.30 724	1.46 768	0.86 723	1.81 797	1.50 785	0.25 669	0.23 704	0.25 660	0.26 712	0.32 708	0.29 695

S-Stereo	0.74 700	0.35 663	0.96 729	0.56 736	0.45 742	0.82 681	0.60 718	1.24 743	1.60 798	0.96 688	1.41 741	1.12 718	0.94 746	0.80 632	1.04 751	0.26 680	0.31 768	0.28 703	0.25 697	0.32 708	0.47 784

edge stereo	0.76 705	0.38 685	0.74 680	0.52 703	0.43 730	0.80 667	0.53 690	1.28 754	1.06 711	1.28 772	1.38 738	1.81 788	1.11 767	1.08 727	0.85 704	0.33 742	0.32 774	0.41 771	0.28 727	0.32 708	0.36 744

NCCL2	0.72 697	0.41 704	0.65 635	0.64 764	0.44 737	0.98 715	1.20 816	1.11 676	1.00 681	0.98 699	0.96 590	1.49 773	0.87 727	0.90 679	0.79 690	0.31 721	0.26 731	0.39 764	0.39 780	0.32 708	0.32 720

MeshStereo	1.34 787	0.43 710	0.54 572	0.44 568	0.34 665	1.66 792	0.60 718	1.94 817	1.37 773	4.47 849	3.25 823	4.71 836	1.94 819	1.92 802	1.17 763	0.35 755	0.35 784	0.37 754	0.31 744	0.32 708	0.32 720
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
psmorigin	0.82 719	0.51 739	2.09 807	0.49 651	0.41 717	0.85 688	0.50 666	1.04 646	0.88 608	1.45 781	1.43 746	1.50 774	1.06 762	1.22 752	0.97 738	0.31 721	0.32 774	0.27 693	0.27 719	0.33 716	0.42 765

NCC-stereo	0.78 711	0.40 699	0.76 693	0.61 757	0.67 801	0.81 673	0.69 748	1.54 799	1.11 726	0.90 658	1.36 730	1.33 753	1.16 771	1.19 742	0.88 715	0.31 721	0.30 757	0.37 754	0.48 805	0.33 716	0.33 725

Abc-Net	0.78 711	0.40 699	0.76 693	0.61 757	0.67 801	0.81 673	0.69 748	1.54 799	1.11 726	0.90 658	1.36 730	1.33 753	1.16 771	1.19 742	0.88 715	0.31 721	0.30 757	0.37 754	0.48 805	0.33 716	0.33 725
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PS-NSSS	0.58 653	0.44 715	0.62 614	0.42 522	0.33 656	0.66 606	0.58 710	1.02 638	0.86 594	0.77 561	1.28 717	0.72 559	0.64 624	0.82 638	0.59 639	0.31 721	0.26 731	0.40 767	0.27 719	0.33 716	0.26 669

CBMV_ROB	0.59 660	0.37 675	0.38 345	0.39 386	0.28 536	0.74 638	0.28 308	1.00 623	0.98 669	0.94 678	1.25 712	0.81 617	0.78 700	0.87 667	0.50 596	0.36 759	0.37 792	0.43 773	0.40 782	0.33 716	0.30 706

ETE_ROB	0.70 689	0.49 731	0.73 675	0.56 736	0.36 680	0.79 661	0.87 784	1.14 693	0.93 648	1.19 756	1.18 696	1.39 762	0.82 712	0.99 707	0.80 692	0.26 680	0.21 686	0.31 725	0.26 712	0.33 716	0.34 733

MultiAttention	3.58 837	0.24 531	0.62 614	0.54 724	0.34 665	22.90 870	2.72 858	1.60 802	1.13 731	0.80 573	1.81 777	1.14 727	0.43 477	35.29 889	0.61 645	0.17 471	0.12 401	0.23 627	0.23 671	0.34 722	0.29 695

RP	0.76 705	0.36 668	0.63 624	0.66 775	0.58 789	0.80 667	0.55 699	1.14 693	1.22 748	0.97 693	1.65 766	1.43 767	1.32 786	1.01 711	0.84 700	0.33 742	0.30 757	0.36 749	0.30 735	0.34 722	0.34 733

FBW_ROB	0.88 732	0.50 735	0.85 707	0.55 732	0.40 710	1.17 751	0.78 770	1.50 791	1.37 773	1.33 776	1.27 715	1.48 772	1.00 757	2.57 829	0.98 741	0.25 669	0.32 774	0.45 778	0.30 735	0.34 722	0.28 688

SANet	1.07 764	0.41 704	1.06 741	0.48 632	0.30 593	1.41 772	0.94 792	1.42 780	3.36 844	1.58 789	2.43 802	2.33 806	1.70 808	1.34 767	1.07 753	0.28 703	0.24 716	0.26 679	0.23 671	0.34 722	0.30 706

PWCDC_ROB	0.89 735	0.49 731	0.80 703	0.74 789	0.40 710	1.03 723	0.39 570	1.33 762	2.35 827	1.02 716	3.77 832	0.81 617	0.92 739	1.20 744	0.90 727	0.34 749	0.22 694	0.24 646	0.20 611	0.34 722	0.29 695

PatchMatch Cens Cmp	2.71 826	0.42 706	0.59 598	0.50 665	0.35 672	2.54 818	1.13 811	2.56 833	4.99 856	4.58 851	9.98 865	16.08 870	3.75 847	2.63 831	2.00 809	0.38 765	0.37 792	0.37 754	0.35 764	0.35 727	0.35 738

AANet	1.13 771	1.01 817	2.99 822	0.44 568	0.37 688	0.91 697	0.54 694	1.27 751	2.31 824	2.35 823	2.37 801	2.22 801	1.53 797	1.18 741	1.43 782	0.32 733	0.23 704	0.28 703	0.25 697	0.35 727	0.33 725

zh-sn7	1.09 768	0.75 788	3.23 824	0.57 743	0.42 723	1.11 739	0.89 786	1.19 716	1.27 763	1.41 780	1.98 787	1.25 736	1.47 795	1.99 806	2.62 826	0.26 680	0.26 731	0.26 679	0.27 719	0.35 727	0.30 706

FINET	0.67 681	0.42 706	1.00 734	0.46 616	0.43 730	0.83 684	0.89 786	1.08 663	1.50 786	0.87 635	1.14 679	0.71 550	0.68 648	0.92 690	0.70 671	0.36 759	0.30 757	0.26 679	0.24 687	0.35 727	0.33 725

DANet	0.71 693	0.45 722	0.91 722	0.59 749	0.40 710	0.81 673	0.40 583	0.97 612	0.84 580	1.20 762	1.22 703	1.33 753	0.88 731	1.16 738	1.24 767	0.27 690	0.23 704	0.31 725	0.25 697	0.35 727	0.32 720
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CSAN	0.83 725	0.49 731	0.77 698	0.60 755	0.41 717	1.14 744	1.06 806	1.19 716	1.46 784	1.32 774	1.43 746	1.37 760	1.19 776	1.27 758	0.86 705	0.39 771	0.31 768	0.36 749	0.37 770	0.35 727	0.34 733

LALA_ROB	0.74 700	0.43 710	0.69 657	0.54 724	0.40 710	1.01 718	0.95 793	1.21 723	1.07 718	1.22 764	1.12 665	1.56 780	0.79 702	1.04 720	0.86 705	0.33 742	0.22 694	0.35 743	0.30 735	0.35 727	0.31 716

PM Cens cmp D40	2.27 824	0.42 706	0.61 608	0.50 665	0.35 672	1.90 805	0.87 784	2.50 832	4.48 855	4.57 850	9.82 864	8.65 855	3.79 848	2.70 833	2.09 812	0.37 762	0.37 792	0.37 754	0.35 764	0.36 734	0.35 738

PM Graph cmp D40	2.03 818	0.44 715	0.92 724	0.52 703	0.36 680	1.83 803	1.05 805	2.02 822	3.88 850	4.46 847	10.69 867	5.00 842	2.94 837	2.59 830	1.71 793	0.38 765	0.35 784	0.37 754	0.34 758	0.36 734	0.35 738

PatchMatch Graph Cmp	2.13 822	0.44 715	0.87 714	0.51 686	0.35 672	1.75 798	1.00 801	2.02 822	4.28 854	4.74 856	10.89 868	6.21 850	2.98 838	2.37 822	1.94 805	0.38 765	0.35 784	0.37 754	0.34 758	0.36 734	0.35 738

PatchMatch		0.44 715		0.52 703		1.73 797		2.10 824		4.63 852		6.05 847		2.64 832		0.37 762		0.37 754		0.36 734

DualNet (step1)	0.57 646	0.36 668	0.72 671	0.38 350	0.30 593	0.71 627	0.43 620	1.06 655	0.88 608	0.92 671	0.86 538	0.85 625	0.69 652	0.68 554	0.50 596	0.41 777	0.20 675	0.40 767	0.41 787	0.36 734	0.33 725

test_sample9	1.05 761	0.36 668	0.72 671	0.38 350	0.30 593	0.71 627	0.43 620	1.06 655	0.88 608	0.92 671	0.86 538	0.85 625	0.69 652	1.20 744	1.36 777	0.41 777	8.41 875	0.40 767	0.41 787	0.36 734	0.33 725

test_sample8	1.25 784	0.36 668	0.72 671	0.38 350	0.30 593	0.71 627	0.43 620	1.13 684	0.75 515	1.50 784	0.95 586	3.29 827	1.59 803	1.20 744	1.36 777	0.41 777	8.41 875	0.40 767	0.41 787	0.36 734	0.33 725

GMStereo_Zeroshot	0.49 570	0.44 715	0.74 680	0.49 651	0.27 508	0.56 532	0.29 320	0.73 494	0.76 524	0.86 627	0.94 575	0.91 652	0.36 418	0.74 596	0.43 540	0.26 680	0.14 523	0.26 679	0.15 410	0.36 734	0.18 532

UDGNet	0.48 552	0.77 792	0.50 538	0.48 632	0.31 624	0.41 429	0.34 451	0.70 465	0.92 640	0.65 472	0.60 390	0.58 463	0.43 477	0.63 501	0.41 521	0.32 733	0.15 557	0.66 809	0.19 584	0.36 734	0.21 613

RGC	0.79 714	0.59 761	0.71 666	0.65 771	0.65 799	0.92 702	0.58 710	1.29 755	1.05 705	1.07 735	1.45 752	1.47 771	1.03 759	1.21 748	0.88 715	0.32 733	0.30 757	0.48 789	0.40 782	0.37 743	0.37 749

ADCMid	1.14 772	0.52 747	2.23 812	0.53 717	0.43 730	1.07 730	0.75 765	1.23 736	1.05 705	2.15 814	1.44 749	1.50 774	1.43 793	1.56 782	5.01 847	0.26 680	0.24 716	0.29 714	0.31 744	0.37 743	0.33 725

ADCPNet	1.03 756	0.48 727	2.70 819	0.54 724	0.42 723	1.40 770	0.75 765	1.13 684	1.07 718	1.22 764	1.42 743	1.68 785	1.09 765	1.36 772	3.45 838	0.30 717	0.28 744	0.29 714	0.32 753	0.37 743	0.35 738

NOSS_ROB	0.57 646	0.39 694	0.39 370	0.44 568	0.30 593	0.73 637	0.54 694	1.03 643	1.08 722	0.67 490	0.87 547	0.76 590	0.57 570	0.77 617	0.47 586	0.38 765	0.38 796	0.44 777	0.42 793	0.37 743	0.34 733

HBP-ISP	0.59 660	0.45 722	0.43 432	0.45 593	0.33 656	0.70 621	0.28 308	1.11 676	1.00 681	0.83 608	1.18 696	0.65 521	0.68 648	0.88 670	0.52 613	0.35 755	0.38 796	0.47 783	0.41 787	0.38 747	0.31 716

stereogan	0.80 715	0.31 637	0.71 666	0.59 749	0.50 761	1.72 796	0.48 654	1.35 768	1.37 773	1.00 707	1.46 754	1.56 780	0.95 749	1.29 759	0.84 700	0.28 703	0.29 752	0.29 714	0.25 697	0.38 747	0.38 755

AnyNet_C32	1.16 778	0.62 768	2.40 815	0.57 743	0.55 777	1.41 772	1.34 829	1.18 714	1.24 751	1.49 782	1.42 743	1.39 762	1.20 778	1.55 780	4.82 845	0.29 710	0.28 744	0.29 714	0.34 758	0.38 747	0.42 765

WZ-Net	1.19 780	0.59 761	4.07 831	0.62 761	0.51 765	1.34 767	1.31 827	1.32 760	1.74 802	1.53 788	1.65 766	1.74 787	1.28 785	2.25 817	2.01 810	0.27 690	0.21 686	0.23 627	0.25 697	0.40 750	0.39 758

SHD	0.93 743	0.50 735	1.18 758	0.59 749	0.46 750	0.97 711	0.48 654	1.70 810	2.15 813	1.58 789	1.37 733	1.42 765	1.19 776	1.31 763	1.60 788	0.31 721	0.26 731	0.32 732	0.33 756	0.40 750	0.42 765

RTS	1.98 814	0.96 812	11.36 855	0.65 771	0.57 783	2.77 827	1.40 832	1.39 775	2.26 816	1.89 805	2.56 806	1.32 750	1.25 780	5.20 853	4.05 841	0.31 721	0.22 694	0.29 714	0.29 733	0.40 750	0.37 749

RTSA	1.98 814	0.96 812	11.36 855	0.65 771	0.57 783	2.77 827	1.40 832	1.39 775	2.26 816	1.89 805	2.56 806	1.32 750	1.25 780	5.20 853	4.05 841	0.31 721	0.22 694	0.29 714	0.29 733	0.40 750	0.37 749

RYNet	0.72 697	0.35 663	0.64 629	0.53 717	0.67 801	1.31 766	0.67 738	1.20 721	1.18 740	1.05 727	0.87 547	1.27 739	0.93 744	0.93 696	1.27 771	0.22 627	0.16 593	0.26 679	0.23 671	0.40 750	0.39 758

NVstereo2D	0.60 664	0.30 632	0.75 688	0.48 632	0.43 730	0.89 694	0.48 654	1.05 651	1.15 735	0.66 485	0.86 538	0.88 641	0.70 665	0.99 707	0.65 657	0.32 733	0.15 557	0.28 703	0.20 611	0.40 750	0.36 744

Wz-Net-TNSev	1.14 772	1.06 820	4.32 833	0.49 651	0.42 723	1.51 780	1.11 810	1.48 786	1.40 778	1.22 764	1.26 714	1.58 782	1.43 793	1.76 795	1.70 792	0.32 733	0.31 768	0.26 679	0.30 735	0.41 756	0.41 764

EDNetEfficient	1.46 794	0.80 796	6.12 838	0.47 624	0.39 705	0.69 616	0.83 777	0.90 580	2.77 838	3.50 843	1.96 786	1.66 784	2.03 822	1.26 756	4.18 843	0.21 595	0.18 640	0.21 588	0.20 611	0.41 756	0.39 758

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 755	0.57 759	1.51 791	0.67 778	0.50 761	2.57 819	1.66 841	1.20 721	1.43 779	1.38 778	1.57 763	1.33 753	0.92 739	1.64 789	0.88 715	0.37 762	0.39 801	0.46 782	0.60 818	0.41 756	0.40 761

WCMA_ROB	1.14 772	0.36 668	0.76 693	0.49 651	0.44 737	1.23 759	0.67 738	1.11 676	1.23 749	2.84 834	3.95 838	3.28 826	1.83 816	1.25 755	0.99 742	0.44 787	0.34 782	0.34 741	0.37 770	0.41 756	0.40 761

arf1	0.52 603	0.88 805	0.66 641	1.10 821	0.30 593	0.34 318	0.29 320	0.75 508	0.47 356	0.81 586	0.80 497	0.42 362	0.41 467	0.98 706	0.35 449	0.54 812	0.12 401	0.35 743	0.17 517	0.42 760	0.16 480

WQFJA1++	0.23 147	0.15 101	0.27 109	0.30 34	0.21 250	0.31 254	0.18 20	0.36 123	0.17 15	0.25 145	0.30 197	0.29 202	0.28 284	0.40 216	0.22 142	0.15 348	0.10 149	0.13 148	0.10 119	0.42 760	0.11 202

SDNR	0.86 728	0.37 675	1.47 789	0.40 434	0.38 699	3.38 838	0.33 430	0.90 580	0.98 669	0.99 702	2.09 792	0.59 478	0.71 669	1.29 759	0.70 671	0.51 804	0.56 826	0.36 749	0.26 712	0.43 762	0.46 779

GASNet	0.67 681	0.72 785	0.96 729	0.70 784	0.48 757	0.62 574	0.47 646	1.08 663	1.03 694	0.94 678	0.82 512	0.93 661	0.83 717	1.33 765	0.80 692	0.31 721	0.22 694	0.29 714	0.28 727	0.44 763	0.24 655

MFN_U_SF_RVC	1.09 768	0.59 761	1.97 806	0.67 778	0.44 737	1.93 807	0.60 718	1.85 816	1.36 771	1.61 792	1.54 761	1.95 796	1.37 789	1.64 789	1.73 794	0.40 776	0.37 792	0.45 778	0.48 805	0.44 763	0.44 772

ADCS	1.51 798	0.61 765	3.42 825	0.59 749	0.51 765	1.27 763	1.08 809	1.59 801	1.81 805	1.91 808	1.66 768	1.51 777	1.42 792	1.94 804	8.60 856	0.33 742	0.32 774	0.33 738	0.36 767	0.44 763	0.42 765

AnyNet_C01	1.56 799	1.05 818	7.45 840	0.64 764	0.54 772	1.99 808	1.38 831	1.43 782	1.36 771	1.63 795	1.92 783	1.84 790	1.33 788	2.40 823	4.03 840	0.33 742	0.32 774	0.32 732	0.34 758	0.44 763	0.45 776

coex-ft	6.43 852	1.51 834	87.33 896	0.49 651	0.38 699	1.34 767	1.21 818	1.16 705	8.09 862	12.12 872	2.79 816	2.77 815	3.31 842	1.16 738	3.15 830	0.24 659	0.23 704	0.27 693	0.24 687	0.45 767	0.37 749

G-Net	0.95 744	0.46 726	1.04 739	0.64 764	0.48 757	2.12 813	0.64 730	1.01 633	0.87 604	1.75 801	2.82 819	1.30 744	1.64 807	1.06 721	0.96 737	0.36 759	0.29 752	0.35 743	0.25 697	0.45 767	0.42 765

PDISCO_ROB	0.91 740	0.48 727	1.06 741	0.99 812	0.97 820	1.67 794	0.63 727	1.64 806	1.59 795	1.06 732	1.18 696	1.31 745	0.79 702	1.55 780	0.97 738	0.49 801	0.22 694	0.45 778	0.40 782	0.45 767	0.37 749

FSD					0.46 750	0.48 477	0.52 685	0.53 311	0.48 368	0.48 374	0.48 315	0.49 413	0.48 511	0.51 352	0.49 593	0.45 789	0.42 808	0.47 783	0.46 796	0.46 770

FADNet	0.61 668	0.51 739	1.10 746	0.45 593	0.44 737	0.65 604	0.41 599	1.19 716	1.05 705	0.70 512	0.84 524	0.98 674	0.66 638	0.82 638	0.50 596	0.29 710	0.30 757	0.27 693	0.30 735	0.46 770	0.35 738

DPSNet	0.99 750	0.42 706	1.88 805	0.53 717	0.41 717	1.59 788	1.26 822	2.21 828	1.43 779	1.10 743	1.11 661	1.46 768	1.95 820	1.34 767	1.26 769	0.34 749	0.25 724	0.25 660	0.21 634	0.46 770	0.37 749

Light-Stereo-hy	0.90 738	0.52 747	1.34 777	0.55 732	0.59 790	1.57 786	0.82 776	1.17 710	0.92 640	1.19 756	0.94 575	2.18 800	0.76 687	1.29 759	0.73 679	0.33 742	0.36 790	1.18 829	0.64 822	0.47 773	0.47 784

fsdfsdds	3.34 832	0.62 768	2.19 811	0.75 792	0.54 772	7.70 851	1.13 811	3.94 850	6.50 859	6.05 864	10.49 866	11.93 862	6.06 855	2.52 828	3.44 837	0.39 771	0.38 796	0.65 808	0.49 810	0.47 773	0.61 801

MSMD_ROB	1.21 781	0.49 731	0.62 614	0.59 749	0.50 761	1.62 791	0.67 738	1.23 736	1.24 751	2.45 826	3.77 832	3.09 820	2.98 838	1.32 764	0.81 695	0.45 789	0.41 806	0.49 794	0.51 813	0.47 773	0.44 772

TARStereo(FT)	1.14 772	0.53 752	1.55 793	0.79 796	0.47 755	1.56 783	1.67 842	1.49 788	1.24 751	1.24 767	2.23 793	3.21 822	1.25 780	1.53 777	1.63 789	0.47 797	0.28 744	0.50 796	0.36 767	0.48 776	0.29 695

2222	1.14 772	0.53 752	1.55 793	0.79 796	0.47 755	1.56 783	1.67 842	1.49 788	1.24 751	1.24 767	2.23 793	3.21 822	1.25 780	1.53 777	1.63 789	0.47 797	0.28 744	0.50 796	0.36 767	0.48 776	0.29 695

FC-DCNN v2	1.65 804	0.51 739	0.65 635	0.61 757	0.49 759	1.61 789	0.70 753	1.75 813	1.56 794	4.74 856	4.91 848	6.46 851	3.31 842	1.91 801	1.11 756	0.46 793	0.42 808	0.47 783	0.46 796	0.48 776	0.46 779

FC-DCNN	1.59 800	0.51 739	0.66 641	0.61 757	0.49 759	1.56 783	0.70 753	1.66 807	1.53 788	4.64 853	4.62 846	5.85 845	3.34 844	1.84 799	1.11 756	0.46 793	0.42 808	0.47 783	0.46 796	0.48 776	0.46 779

SAMSARA	1.07 764	0.65 773	1.19 759	1.06 819	0.90 813	1.76 800	1.76 847	1.46 784	1.44 782	1.51 785	1.16 692	2.00 797	1.14 769	1.48 776	1.31 775	0.39 771	0.44 815	0.35 743	0.38 775	0.49 780	0.49 791

MANE	4.13 842	0.51 739	0.64 629	0.66 775	0.56 780	6.89 849	0.99 799	7.55 858	12.04 865	6.68 867	8.57 862	10.69 860	9.45 859	7.59 866	6.39 852	0.49 801	0.43 813	0.48 789	0.98 843	0.49 780	0.48 788

FCDSN-DC	1.39 792	0.56 757	0.65 635	0.74 789	0.59 790	1.38 769	0.63 727	1.35 768	1.39 776	3.26 841	4.50 845	4.61 834	2.63 832	1.58 784	1.03 748	0.46 793	0.42 808	0.48 789	0.47 803	0.50 782	0.50 793
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ccnet	0.82 719	0.57 759	0.75 688	0.54 724	0.59 790	1.09 737	0.66 735	1.38 774	0.94 655	1.12 746	1.44 749	1.29 742	0.92 739	0.95 705	1.24 767	0.49 801	0.42 808	0.50 796	0.47 803	0.51 783	0.46 779

EDNetEfficientorigin	9.93 860	1.15 821	175.16 898	0.48 632	0.36 680	1.04 727	0.68 743	1.24 743	2.69 836	3.17 840	2.50 804	2.30 804	2.07 823	1.76 795	2.21 815	0.20 574	0.18 640	0.24 646	0.19 584	0.51 783	0.50 793

BEATNet-Init1	15.13 866	0.82 800	50.86 890	0.72 788	0.53 770	38.10 884	7.03 867	11.83 867	14.25 872	29.78 896	30.17 893	48.21 899	22.64 883	26.78 886	18.11 875	0.42 781	0.38 796	0.47 783	0.46 796	0.51 783	0.48 788

PVD	1.28 786	0.67 777	1.28 768	0.74 789	0.62 794	1.50 779	0.84 780	1.99 819	2.96 839	2.18 815	2.36 800	1.85 792	1.95 820	1.92 802	1.94 805	0.39 771	0.36 790	0.49 794	0.37 770	0.51 783	0.64 803

LSM	4.74 846	0.77 792	10.16 848	0.70 784	56.56 887	1.02 720	1.00 801	1.24 743	1.62 799	2.04 810	2.34 798	1.33 753	1.17 773	1.38 774	1.09 755	0.33 742	0.49 821	0.39 764	0.46 796	0.51 783	10.09 869

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 681	0.81 797	0.73 675	0.53 717	0.37 688	1.40 770	0.53 690	1.04 646	0.79 554	0.88 646	0.94 575	0.95 665	0.53 542	0.93 696	0.58 634	0.39 771	0.30 757	0.57 803	0.31 744	0.53 788	0.30 706

XQC	0.89 735	0.65 773	1.31 773	0.67 778	0.52 769	1.22 757	0.68 743	1.26 749	1.52 787	1.14 750	1.11 661	1.28 741	1.04 761	1.40 775	1.77 798	0.38 765	0.24 716	0.37 754	0.31 744	0.53 788	0.47 784

1111	1.92 812	0.60 764	2.43 817	0.71 787	0.57 783	2.60 820	3.13 859	2.12 826	1.97 809	2.27 821	2.74 815	3.21 822	3.13 841	5.16 852	5.06 848	0.38 765	0.35 784	0.47 783	0.38 775	0.54 790	0.53 797

ELAS_RVC	1.60 801	0.61 765	1.01 736	0.70 784	0.56 780	2.00 809	1.89 850	1.96 818	2.65 835	3.33 842	3.26 824	3.03 817	3.41 845	2.49 826	2.09 812	0.52 806	0.45 816	0.50 796	0.48 805	0.54 790	0.52 795
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 803	0.61 765	0.95 726	0.68 781	0.55 777	3.01 836	1.55 839	2.39 830	2.33 825	3.64 845	3.89 836	2.75 814	2.90 836	2.15 813	2.27 820	0.52 806	0.45 816	0.50 796	0.48 805	0.54 790	0.52 795
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TARSTereo(ZeroShot)	5.47 849	0.45 722	9.36 845	0.64 764	0.57 783	8.94 854	4.10 862	8.88 860	13.09 869	10.59 870	15.01 878	16.60 871	11.04 863	3.84 846	3.37 833	0.42 781	0.40 803	0.43 773	0.41 787	0.56 793	0.72 806

TestStereooo	5.47 849	0.45 722	9.36 845	0.64 764	0.57 783	8.94 854	4.10 862	8.88 860	13.09 869	10.59 870	15.01 878	16.60 871	11.04 863	3.84 846	3.37 833	0.42 781	0.40 803	0.43 773	0.41 787	0.56 793	0.72 806

Anonymous_2	0.82 719	0.44 715	0.63 624	0.40 434	0.43 730	0.80 667	0.52 685	0.72 483	0.77 533	0.71 520	0.60 390	0.87 636	0.76 687	0.75 602	0.58 634	0.52 806	0.54 824	0.54 801	4.82 875	0.56 793	0.40 761

PASM	0.90 738	0.64 771	1.69 796	0.69 783	0.69 804	0.78 656	0.84 780	1.03 643	1.26 762	1.19 756	1.15 685	1.31 745	0.98 753	1.24 754	1.03 748	0.52 806	0.56 826	0.59 806	0.66 825	0.56 793	0.54 798

sAnonymous2	0.40 459	0.39 694	0.85 707	0.48 632	0.37 688	0.40 408	0.46 638	0.57 332	0.52 389	0.38 296	0.46 305	0.35 283	0.42 471	0.43 258	0.30 372	0.19 544	0.14 523	0.18 458	0.17 517	0.57 797	0.44 772

CroCo_RVC	0.40 459	0.39 694	0.85 707	0.48 632	0.37 688	0.40 408	0.46 638	0.57 332	0.52 389	0.38 296	0.46 305	0.35 283	0.42 471	0.43 258	0.30 372	0.19 544	0.14 523	0.18 458	0.17 517	0.57 797	0.44 772

DGSMNet	0.76 705	0.55 756	1.29 771	0.58 745	0.62 794	0.94 703	0.70 753	1.26 749	1.11 726	0.83 608	1.24 710	1.00 680	0.71 669	1.03 718	0.81 695	0.34 749	0.29 752	0.41 771	0.40 782	0.57 797	0.55 799

PStereo	0.50 586	0.75 788	0.42 417	0.37 306	0.28 536	0.55 517	0.46 638	0.54 315	0.88 608	0.53 400	0.33 220	0.51 425	0.51 531	0.78 623	0.67 663	0.51 804	0.25 724	0.30 724	0.27 719	0.59 800	0.49 791

CC-Net-ROB	0.82 719	0.96 812	0.85 707	0.58 745	0.45 742	1.27 763	0.70 753	1.17 710	1.02 688	0.83 608	1.23 708	0.90 650	0.77 695	1.06 721	0.69 668	0.46 793	0.34 782	1.71 838	0.38 775	0.59 800	0.36 744

GANetREF_RVC	0.80 715	0.75 788	0.86 712	0.66 775	0.42 723	1.15 746	0.98 797	1.14 693	1.19 742	1.01 712	1.02 626	1.10 714	0.90 733	1.15 736	0.76 685	0.48 799	0.39 801	0.57 803	0.38 775	0.63 802	0.46 779
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
UHP(FT)	1.48 796	0.69 781	1.79 801	0.78 794	0.54 772	2.60 820	1.44 835	1.77 814	2.54 830	2.20 816	2.61 810	2.61 812	1.78 811	2.35 819	2.56 824	0.45 789	0.45 816	0.75 812	0.64 822	0.64 803	0.45 776

mmmmmm	1.48 796	0.69 781	1.79 801	0.78 794	0.54 772	2.60 820	1.44 835	1.77 814	2.54 830	2.20 816	2.61 810	2.61 812	1.78 811	2.35 819	2.56 824	0.45 789	0.45 816	0.75 812	0.64 822	0.64 803	0.45 776

zero-FE	0.25 204	0.15 101	0.30 167	0.35 238	0.29 569	0.19 37	0.20 68	0.35 115	0.31 184	0.26 162	0.27 161	0.29 202	0.29 304	0.33 128	0.24 211	0.17 471	0.10 149	0.14 222	0.10 119	0.64 803	0.12 272

PSMNet-RUCA	0.76 705	0.75 788	1.08 745	1.01 815	0.90 813	0.69 616	0.50 666	1.11 676	1.03 694	0.78 565	1.11 661	0.80 610	0.72 673	0.88 670	0.63 652	0.53 810	0.27 740	0.76 815	0.46 796	0.66 806	0.47 784

nnnnnnn	1.69 806	0.64 771	2.14 809	0.80 798	0.73 807	1.79 802	1.01 803	2.00 820	2.36 828	2.69 829	4.20 841	4.71 836	2.34 826	2.45 824	2.27 820	0.53 810	0.53 823	0.66 809	0.62 821	0.69 807	0.62 802

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 787	0.87 803	1.76 800	0.86 804	0.56 780	4.29 843	1.79 848	1.50 791	1.98 810	1.61 792	1.85 780	1.84 790	1.41 791	1.89 800	1.36 777	0.48 799	0.40 803	0.56 802	0.57 816	0.69 807	0.48 788

DDF-Stereo	0.26 225	0.15 101	0.30 167	0.36 275	0.29 569	0.19 37	0.20 68	0.32 74	0.31 184	0.26 162	0.26 150	0.29 202	0.29 304	0.38 195	0.24 211	0.17 471	0.10 149	0.14 222	0.10 119	0.70 809	0.12 272

NVStereoNet_ROB	1.24 783	0.90 807	1.13 750	0.86 804	0.88 812	1.11 739	0.99 799	1.42 780	1.53 788	1.59 791	2.48 803	2.24 803	1.53 797	1.96 805	1.30 774	0.76 821	0.70 831	0.78 817	1.00 845	0.71 810	0.88 818
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
relubot	0.88 732	0.92 808	1.03 737	1.07 820	0.94 817	0.86 691	0.96 794	0.80 535	0.84 580	0.95 686	0.91 566	0.80 610	0.93 744	0.88 670	0.95 734	0.84 823	0.80 844	0.80 820	0.76 830	0.80 811	0.77 810

relurobot		0.87 803		1.02 816	0.87 810	0.78 656	0.97 796	0.70 465	0.83 574	0.87 635	0.86 538	0.77 596	0.86 723	0.85 659	0.87 711	0.84 823	0.73 834	0.81 821	0.76 830	0.80 811	0.77 810

MADNet+	2.23 823	2.43 851	10.85 852	1.22 826	0.91 815	2.76 826	1.40 832	2.12 826	1.67 801	1.32 774	1.74 774	1.86 793	1.74 810	6.25 855	4.41 844	0.65 816	0.64 829	0.58 805	0.54 815	0.80 811	0.76 809

UHP(ZeroShot)	12.84 863	0.68 778	18.22 860	0.82 800	0.62 794	25.49 873	5.53 864	21.64 886	40.95 901	23.57 884	34.53 894	25.52 884	26.31 886	14.39 873	14.00 870	0.43 785	0.30 757	0.48 789	0.37 770	0.81 814	2.09 850

UHP	12.84 863	0.68 778	18.22 860	0.82 800	0.62 794	25.49 873	5.53 864	21.64 886	40.95 901	23.57 884	34.53 894	25.52 884	26.31 886	14.39 873	14.00 870	0.43 785	0.30 757	0.48 789	0.37 770	0.81 814	2.09 850

DStereoFS	1.87 810	0.85 802	1.03 737	0.75 792	0.62 794	2.04 811	0.65 732	1.74 812	1.55 791	1.52 787	1.90 782	2.36 807	12.92 869	3.85 848	1.74 795	0.44 787	0.31 768	0.82 822	0.46 796	0.84 816	1.10 830

MFMNet_re	1.14 772	0.97 815	1.19 759	0.99 812	0.95 818	1.25 761	1.22 819	1.39 775	1.55 791	1.69 799	1.67 770	1.21 732	1.53 797	1.12 734	0.99 742	0.87 827	0.75 839	0.79 818	0.75 829	0.90 817	0.94 820

GCST	0.83 725	1.22 823	0.74 680	1.58 832	1.01 826	1.06 729	0.23 175	0.78 527	0.78 545	0.97 693	0.65 412	0.78 599	0.35 389	0.92 690	0.34 429	0.96 829	0.65 830	1.20 830	0.81 835	0.91 818	0.70 805

anonymity	0.97 747	0.89 806	1.05 740	0.92 810	1.03 827	0.97 711	0.81 774	1.29 755	0.91 635	1.07 735	0.98 606	1.00 680	0.95 749	1.02 716	0.92 730	0.96 829	0.95 857	0.90 824	0.91 842	0.92 819	0.94 820

UDG	0.88 732	0.82 800	0.67 646	1.00 814	0.96 819	1.02 720	0.57 709	1.13 684	0.99 674	0.90 658	0.97 604	1.31 745	0.99 754	0.85 659	0.84 700	0.54 812	0.32 774	1.77 839	0.40 782	0.94 820	0.66 804

SGM+DAISY	1.35 789	0.94 811	1.25 766	0.96 811	1.00 823	1.52 781	1.02 804	1.34 764	1.21 746	2.64 828	2.65 813	2.44 808	1.56 801	1.64 789	1.26 769	0.97 831	0.95 857	0.90 824	0.90 839	0.94 820	0.96 823

Selective-IGEV-i16pa	78.59 897	120.99 901	16.46 859	1.04 817	0.66 800	181.07 902	2.17 853	153.90 909	139.75 908	56.45 906	153.05 906	107.32 907	157.92 908	200.46 909	96.57 904	94.09 907	1.23 861	2.69 859	0.31 744	0.96 822	84.68 899

SPS-STEREO	1.25 784	0.93 809	1.06 741	1.04 817	1.03 827	1.41 772	0.91 790	1.51 794	1.19 742	2.09 812	1.83 778	1.94 795	1.39 790	1.62 786	1.39 780	0.97 831	0.94 856	0.90 824	0.89 838	0.96 822	0.96 823
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
JetBlue	2.78 828	1.26 824	7.04 839	1.16 823	1.48 834	8.00 852	6.02 866	2.60 834	1.92 808	2.12 813	2.64 812	3.34 828	3.05 840	6.49 856	3.39 835	0.78 822	0.76 840	0.75 812	0.76 830	0.97 824	1.18 836

DStereoSA	1.73 807	0.63 770	1.57 795	0.80 798	0.79 808	1.26 762	1.30 823	1.34 764	1.43 779	1.24 767	7.52 860	0.92 658	7.68 857	1.65 793	2.29 822	0.41 777	0.29 752	0.63 807	0.60 818	1.04 825	1.18 836

WAO-7	1.90 811	1.20 822	1.35 779	1.27 828	1.06 830	2.84 829	1.56 840	3.23 841	3.06 842	2.23 819	3.33 828	3.17 821	2.28 825	3.12 837	2.21 815	1.02 833	0.91 852	1.06 828	1.03 848	1.04 825	0.97 826

Consistency-Raft	1.01 752	0.81 797	1.24 765	0.84 803	0.97 820	0.81 673	0.84 780	1.30 758	1.59 795	1.05 727	1.68 771	1.12 718	0.91 734	0.92 690	1.11 756	0.65 816	0.74 835	0.79 818	0.90 839	1.06 827	0.79 814

DDUNet	1.06 762	2.56 854	0.68 651	1.21 825	1.26 832	1.03 723	0.69 748	1.11 676	0.94 655	0.96 688	1.22 703	1.27 739	0.82 712	0.93 696	0.72 678	0.84 823	0.38 796	1.99 842	0.60 818	1.10 828	0.85 816

SQANet	0.82 719	0.74 787	0.67 646	1.13 822	0.98 822	1.11 739	0.47 646	1.07 659	0.83 574	0.91 663	1.05 641	1.03 691	0.74 680	1.01 711	0.64 655	0.61 815	0.24 716	1.03 827	0.35 764	1.18 829	0.58 800

AROF2	0.75 703	1.30 826	0.78 700	1.25 827	0.29 569	0.39 401	0.33 430	0.98 615	0.63 440	1.05 727	0.75 460	0.65 521	0.33 368	2.07 809	0.41 521	0.93 828	0.11 317	1.22 831	0.15 410	1.24 830	0.21 613

otaku	1.04 757	0.93 809	0.88 715	1.33 830	1.05 829	1.66 792	0.70 753	1.40 778	1.18 740	1.08 739	1.32 727	1.33 753	0.91 734	1.23 753	0.76 685	0.72 819	0.46 820	1.24 832	0.50 811	1.40 831	0.75 808

DStereoO	0.96 745	0.70 784	0.72 671	0.62 761	0.45 742	0.74 638	0.92 791	1.09 667	1.29 767	1.19 756	1.23 708	0.99 676	1.71 809	1.29 759	0.99 742	2.01 853	0.35 784	0.77 816	0.30 735	1.42 832	0.38 755

AROF3	0.87 729	2.17 848	0.92 724	1.17 824	0.30 593	0.40 408	0.33 430	1.01 633	0.77 533	1.13 749	0.71 442	0.82 619	0.40 457	2.32 818	0.44 558	1.02 833	0.11 317	1.56 836	0.15 410	1.47 833	0.23 645

Ntro	1.09 768	0.97 815	0.91 722	1.44 831	1.19 831	1.69 795	0.80 773	1.35 768	1.25 759	1.00 707	1.29 721	1.31 745	0.97 752	1.26 756	0.84 700	0.84 823	0.43 813	1.36 833	0.50 811	1.56 834	0.78 812

Selective-IGEV-i1pa	15.35 867	22.27 878	18.31 862	1.71 835	0.87 810	28.61 883	12.26 876	25.48 889	20.48 884	19.78 883	22.75 882	28.20 887	22.64 883	29.07 887	17.31 874	12.88 883	2.88 870	6.84 879	0.99 844	1.67 835	12.03 877

PWCK	1.92 812	1.66 842	3.12 823	1.65 833	0.91 815	2.84 829	2.26 854	2.10 824	2.41 829	2.36 824	2.31 795	2.22 801	1.82 814	3.43 840	2.03 811	1.61 848	0.71 833	1.51 834	0.82 836	1.69 836	0.91 819

RainbowNet	1.35 789	1.49 832	1.19 759	1.88 840	1.45 833	1.48 778	1.07 808	1.61 804	1.55 791	1.20 762	1.59 764	1.54 778	1.13 768	1.34 767	0.97 738	1.36 845	0.70 831	1.82 840	0.79 834	1.71 837	1.07 829

WAO-6	2.04 819	1.50 833	1.16 753	1.70 834	1.67 840	2.69 823	1.44 835	3.06 838	3.63 848	1.98 809	3.27 825	3.54 832	2.07 823	2.36 821	2.22 817	1.31 844	0.91 852	2.04 847	1.22 855	1.73 838	1.27 839

MonStereo1	1.98 814	1.48 831	1.43 788	1.81 839	1.69 841	2.88 832	0.78 770	2.47 831	3.47 845	2.20 816	4.36 844	3.39 829	2.50 829	2.18 814	1.58 787	1.19 837	0.54 824	1.65 837	0.87 837	1.78 839	1.29 840

light-stereo	3.53 835	1.05 818	10.69 851	9.45 864	6.82 860	2.10 812	0.64 730	3.71 848	2.70 837	4.77 858	4.98 849	6.83 852	1.32 786	6.71 857	1.35 776	1.20 838	1.29 865	0.66 809	0.77 833	1.79 840	1.85 845

ACVNet_2	1.65 804	1.27 825	1.41 786	1.75 836	1.62 836	2.22 814	1.20 816	2.30 829	2.62 834	1.78 802	2.56 806	3.03 817	1.61 804	1.54 779	1.12 760	1.06 835	0.58 828	1.82 840	0.70 828	1.82 841	0.96 823

WAO-8	2.92 829	1.55 837	1.35 779	1.79 837	1.63 838	5.23 845	1.22 819	4.58 853	12.56 867	2.84 834	4.07 840	4.83 838	2.72 834	3.49 841	2.25 818	1.27 839	0.91 852	1.99 842	1.15 853	1.86 842	1.15 832

Venus	2.92 829	1.55 837	1.35 779	1.79 837	1.63 838	5.23 845	1.22 819	4.58 853	12.56 867	2.84 834	4.06 839	4.83 838	2.72 834	3.49 841	2.25 818	1.27 839	0.91 852	1.99 842	1.15 853	1.86 842	1.15 832

Dean	1.98 814	1.36 829	1.36 783	2.12 844	1.81 844	2.74 824	1.36 830	3.37 845	3.80 849	2.08 811	3.32 827	3.21 822	1.82 814	1.71 794	1.67 791	1.27 839	0.77 841	1.99 842	0.90 839	1.86 842	1.03 828

ACVNet-4b	1.35 789	1.31 827	1.10 746	1.90 841	1.59 835	1.92 806	0.77 768	1.52 797	1.62 799	1.05 727	1.60 765	2.11 799	0.94 746	1.64 789	0.77 689	1.30 842	0.35 784	2.03 846	0.67 826	1.88 845	0.84 815

LVE	2.12 821	1.44 830	1.36 783	1.99 843	1.78 842	2.75 825	1.79 848	2.82 835	3.95 851	1.90 807	4.33 843	3.52 831	1.81 813	2.24 816	1.74 795	1.74 850	0.87 848	2.06 848	1.13 851	1.91 846	1.35 841

ACVNet_1	1.46 794	1.33 828	1.12 749	1.91 842	1.62 836	1.83 803	0.98 797	2.00 820	1.85 807	1.39 779	1.53 760	2.32 805	1.53 797	1.34 767	1.11 756	1.30 842	0.50 822	2.06 848	0.58 817	1.93 847	0.95 822

IMH-64-1	1.86 808	1.62 839	1.16 753	2.20 845	1.89 845	2.33 815	1.30 823	2.89 836	2.29 821	1.66 796	2.80 817	2.49 809	1.61 804	2.10 810	1.78 800	1.60 846	0.74 835	2.43 852	1.02 846	2.12 848	1.17 834

IMH-64	1.86 808	1.62 839	1.16 753	2.20 845	1.89 845	2.33 815	1.30 823	2.89 836	2.29 821	1.66 796	2.80 817	2.49 809	1.61 804	2.10 810	1.78 800	1.60 846	0.74 835	2.43 852	1.02 846	2.12 848	1.17 834

IMH	2.04 819	1.62 839	1.20 762	2.20 845	1.89 845	2.91 835	1.30 823	3.11 839	3.03 840	1.81 803	3.35 829	3.03 817	1.90 817	2.48 825	1.80 802	1.66 849	0.77 841	2.45 854	1.04 849	2.15 850	1.19 838

DispFullNet	1.60 801	2.63 855	2.75 820	2.56 851	1.79 843	1.24 760	0.47 646	1.37 773	1.45 783	1.87 804	1.50 756	1.55 779	2.46 827	2.04 808	1.04 751	0.59 814	0.18 640	2.32 851	0.68 827	2.29 851	1.14 831

TorneroNet-64	3.44 833	1.86 843	1.42 787	2.58 852	2.28 850	6.87 848	1.68 844	4.70 855	12.03 864	2.31 822	5.59 857	8.25 854	2.55 831	3.97 849	2.73 827	1.81 851	0.74 835	2.57 856	1.07 850	2.35 852	1.44 842

TorneroNet	4.53 845	1.89 844	1.48 790	2.55 850	2.27 849	13.78 867	1.69 845	4.84 857	23.73 886	2.89 837	7.70 861	7.06 853	2.69 833	4.26 851	3.42 836	1.84 852	0.77 841	2.68 858	1.13 851	2.42 853	1.47 843

ktn	2.98 831	2.25 849	1.73 799	2.84 854	2.53 855	3.76 842	2.15 852	3.70 847	5.47 858	2.75 831	5.17 852	5.94 846	2.48 828	3.23 838	2.46 823	2.34 860	1.44 867	2.78 861	2.03 862	2.45 854	2.01 848

DPSimNet_ROB	3.58 837	2.45 852	8.57 841	2.53 849	2.37 851	2.88 832	3.77 861	3.14 840	3.23 843	4.71 855	3.86 835	4.68 835	4.87 854	4.07 850	5.62 849	2.33 859	2.33 869	2.47 855	2.52 863	2.51 855	2.64 855

KSHMR	2.57 825	1.93 845	1.69 796	2.63 853	2.42 852	2.86 831	2.07 851	3.27 843	6.50 859	2.49 827	3.36 830	3.41 830	1.92 818	2.49 826	1.94 805	2.13 856	1.40 866	2.79 862	1.50 859	2.73 856	1.77 844

UNDER WATER-64	3.53 835	2.01 846	3.94 829	3.22 858	2.49 854	5.41 847	2.60 857	3.43 846	12.41 866	3.03 839	2.68 814	6.07 848	4.04 849	3.79 845	3.33 832	2.02 854	1.24 862	2.63 857	1.46 858	2.78 857	2.08 849

SuperB	1.04 757	0.37 675	4.81 835	0.43 547	0.31 624	0.99 716	0.46 638	1.02 638	2.09 812	1.09 741	1.09 658	0.75 582	0.81 707	1.06 721	1.76 797	0.19 544	0.15 557	0.17 401	0.15 410	2.82 858	0.26 669

UNDER WATER	3.46 834	2.07 847	3.64 828	3.09 856	2.48 853	3.75 841	2.42 856	3.31 844	13.77 871	2.90 838	2.95 820	5.84 844	3.69 846	3.69 843	3.48 839	2.07 855	1.11 859	2.70 860	1.40 857	2.84 859	1.98 847

notaker	2.76 827	2.29 850	1.80 803	2.96 855	2.58 856	2.90 834	1.75 846	3.24 842	3.05 841	2.78 832	4.24 842	6.15 849	2.51 830	3.34 839	2.75 828	2.31 858	1.18 860	3.00 863	1.65 860	2.84 859	1.97 846

DNS	0.75 703	1.52 835	0.28 133	0.28 11	0.17 85	0.18 30	0.23 175	0.48 264	0.27 124	0.26 162	0.34 233	0.30 217	0.23 192	2.70 833	1.46 784	0.16 410	0.13 481	0.16 340	0.09 29	3.27 861	2.57 853

HanzoNet	6.76 853	2.45 852	4.22 832	3.19 857	2.94 858	3.62 840	2.28 855	4.79 856	7.20 861	14.00 878	13.19 874	17.49 876	22.30 882	13.25 872	6.19 851	4.20 866	1.93 868	3.10 864	2.56 864	3.35 862	2.88 857

JetRed	5.27 848	5.84 859	12.81 858	2.36 848	2.83 857	12.23 860	10.50 875	4.46 852	3.60 846	3.86 846	3.83 834	4.85 840	4.18 850	6.78 858	11.96 867	2.17 857	2.96 872	2.18 850	1.97 861	3.38 863	2.68 856

DNSM	0.82 719	1.54 836	0.27 109	0.30 34	0.17 85	0.27 157	0.25 220	0.49 271	0.25 109	0.34 259	0.36 254	0.29 202	0.26 246	2.84 836	1.96 808	0.16 410	0.12 401	0.12 87	0.10 119	3.66 864	2.58 854

MADNet++	4.03 840	2.70 856	3.44 827	3.72 860	3.44 859	4.44 844	3.52 860	3.95 851	3.61 847	4.46 847	4.98 849	4.10 833	4.58 851	7.00 859	5.89 850	3.74 865	3.67 873	3.27 865	2.71 865	3.70 865	3.66 858

tt	6.20 851	0.20 377	5.89 837	3.55 859	2.07 848	11.26 858	19.21 877	11.74 866	5.46 857	2.69 829	2.04 791	4.87 841	6.25 856	3.70 844	7.09 855	8.32 877	11.17 885	4.93 875	5.41 877	5.74 866	2.37 852

ply	3.85 839	0.78 794	0.54 572	0.88 807	1.00 823	0.77 651	0.75 765	9.62 864	2.59 832	0.51 386	3.19 821	9.49 858	4.78 852	8.08 867	10.60 864	3.57 863	1.27 863	3.90 867	3.22 872	5.87 867	5.65 860

xbf	4.86 847	0.79 795	0.54 572	0.88 807	1.00 823	8.28 853	10.25 874	9.62 864	2.59 832	3.58 844	3.19 821	9.49 858	4.78 852	8.08 867	10.60 864	3.57 863	1.27 863	3.90 867	3.22 872	5.87 867	5.65 860

DPSMNet_ROB	12.08 862	8.00 860	21.00 865	8.97 863	16.79 864	10.67 856	30.89 882	9.02 863	15.17 874	6.51 866	15.41 880	9.04 856	14.85 871	9.27 870	21.67 878	4.58 868	8.57 877	5.09 878	9.29 881	5.90 869	10.95 870

DGTPSM_ROB	12.07 861	8.00 860	20.99 864	8.93 862	16.78 863	10.67 856	30.87 881	9.01 862	15.16 873	6.50 865	15.41 880	9.04 856	14.85 871	9.25 869	21.67 878	4.57 867	8.57 877	5.08 876	9.28 878	5.90 869	10.95 870

USTest	12.99 865	14.18 869	20.00 863	16.24 865	14.97 862	20.80 869	31.95 883	16.20 876	10.91 863	8.79 869	9.48 863	13.94 863	10.50 860	16.11 875	21.44 877	3.17 862	4.82 874	5.08 876	5.36 876	8.81 871	7.13 862

noway3	9.04 855	9.99 864	10.50 850	19.30 866	17.88 866	12.49 861	8.93 870	13.62 870	2.27 819	4.85 860	5.57 854	14.37 864	10.99 861	7.30 861	9.94 858	5.36 869	0.86 845	3.94 872	3.20 868	10.28 872	9.17 863

noway2	9.12 856	9.84 863	11.24 854	19.40 867	17.88 866	12.54 863	8.94 871	13.58 868	2.22 815	4.85 860	5.59 857	14.48 867	11.09 866	7.31 862	9.96 859	5.48 872	0.86 845	3.93 869	3.20 868	10.34 873	9.76 864

TCMNet-wrong-test	8.97 854	10.42 865	8.74 843	19.56 868	17.61 865	12.53 862	9.01 872	13.59 869	2.18 814	4.64 853	5.11 851	14.63 869	11.09 866	7.19 860	9.73 857	5.56 876	0.89 850	3.77 866	3.11 866	10.34 873	9.80 865

zzzz4	9.23 859	11.07 867	11.03 853	19.80 871	17.91 869	12.68 865	8.89 868	13.79 872	2.29 821	4.85 860	5.58 855	14.47 866	11.04 863	7.33 864	10.03 861	5.51 873	0.87 848	3.94 872	3.20 868	10.42 875	9.93 866

noway1	9.20 858	11.07 867	10.41 849	19.80 871	17.91 869	12.67 864	8.90 869	13.79 872	2.26 816	4.85 860	5.58 855	14.44 865	11.03 862	7.33 864	10.03 861	5.51 873	0.86 845	3.93 869	3.20 868	10.42 875	9.93 866

noway4	9.14 857	10.89 866	8.97 844	19.91 873	17.90 868	12.71 866	9.04 873	13.72 871	2.34 826	4.80 859	5.47 853	14.56 868	11.25 868	7.32 863	9.98 860	5.54 875	0.89 850	3.93 869	3.19 867	10.47 877	10.04 868

iinet-test	16.76 868	17.57 870	22.97 867	19.69 869	18.39 871	24.48 871	34.18 884	20.02 877	15.35 875	12.55 873	12.85 869	18.13 878	15.39 874	19.59 876	24.25 880	8.86 879	8.72 879	8.95 881	9.28 878	12.74 878	11.26 873

IINet	16.76 868	17.57 870	22.97 867	19.69 869	18.39 871	24.48 871	34.18 884	20.02 877	15.35 875	12.55 873	12.85 869	18.13 878	15.39 874	19.59 876	24.25 880	8.86 879	8.72 879	8.95 881	9.28 878	12.74 878	11.26 873

PML	40.80 890	29.24 879	11.87 857	7.20 861	14.47 861	92.13 899	213.69 908	7.63 859	23.35 885	74.72 907	190.14 908	50.17 900	26.15 885	21.39 881	12.70 868	8.76 878	2.92 871	8.45 880	3.25 874	13.26 880	4.42 859

DPSM_ROB	17.78 870	18.63 873	24.31 873	20.90 875	19.47 873	25.97 876	36.21 887	21.23 884	16.24 878	13.38 876	14.06 876	19.18 881	16.30 876	20.78 879	25.67 883	9.38 881	9.23 882	9.49 883	9.82 882	13.51 881	11.91 875

DPSM	17.78 870	18.63 873	24.31 873	20.90 875	19.47 873	25.97 876	36.21 887	21.23 884	16.24 878	13.38 876	14.06 876	19.18 881	16.30 876	20.78 879	25.67 883	9.38 881	9.23 882	9.49 883	9.82 882	13.51 881	11.91 875

fast-reg	35.48 877	37.51 889	48.70 885	42.44 887	40.46 886	52.73 892	73.11 895	42.56 892	32.38 888	26.19 887	27.27 883	36.81 890	30.62 890	41.02 892	51.32 892	18.30 888	18.53 891	19.10 885	19.67 885	27.14 883	23.66 878

FlowAnything	35.81 882	37.53 890	48.80 887	42.20 881	39.22 882	52.25 886	73.16 899	42.56 892	32.89 896	26.76 892	28.30 889	38.69 897	33.09 897	41.63 893	51.62 895	18.76 892	18.59 898	19.21 893	19.92 892	27.16 884	23.91 879

Hybrid-DGEV	35.78 881	37.50 888	48.96 889	42.25 885	39.20 880	52.33 890	73.10 894	42.63 897	32.52 889	26.62 888	28.31 891	38.50 891	32.87 895	41.67 894	51.55 893	18.77 894	18.56 892	19.18 892	19.83 891	27.20 885	23.97 880

CasAABBNet	35.74 880	37.43 884	48.72 886	42.22 882	39.20 880	52.24 885	73.12 896	42.61 894	32.62 893	26.78 893	27.95 886	38.58 894	32.60 893	41.67 894	51.65 896	18.74 889	18.57 893	19.15 888	19.77 886	27.20 885	23.98 881

RAFT-FEzeroshot	35.73 878	37.45 885	48.67 883	42.23 883	39.22 882	52.25 886	73.13 897	42.62 895	32.59 890	26.71 890	27.70 884	38.57 892	32.57 891	41.68 896	51.67 897	18.75 890	18.58 895	19.15 888	19.78 887	27.21 887	23.98 881

RAFT-FE	35.73 878	37.45 885	48.67 883	42.23 883	39.22 882	52.25 886	73.13 897	42.62 895	32.59 890	26.71 890	27.70 884	38.57 892	32.57 891	41.68 896	51.67 897	18.75 890	18.58 895	19.15 888	19.78 887	27.21 887	23.98 881

RAFTStereoReplicaGSO							73.16 899	42.72 899	32.71 895	26.67 889	28.31 891	38.66 896	32.70 894	41.89 900	51.31 891	18.76 892	18.57 893	19.13 886	19.81 890	27.22 889

Selective-RAFT-Error	35.84 883	37.49 887	48.83 888	42.26 886	39.24 885	52.30 889	73.09 893	42.66 898	32.61 892	26.80 894	28.30 889	38.84 898	33.51 898	41.68 896	51.59 894	18.82 895	18.58 895	19.17 891	19.80 889	27.28 890	24.05 884

LSM0	38.95 889	37.60 891	48.58 882	43.57 888	91.06 897	52.57 891	72.57 892	43.17 900	32.63 894	26.97 895	27.97 887	38.65 895	32.94 896	41.86 899	51.78 899	18.89 896	18.41 887	19.13 886	19.63 884	27.29 891	33.77 886

xxxxx1	36.64 884	19.51 875	24.21 870	61.66 889	64.63 892	27.28 879	40.10 889	20.25 879	18.63 881	14.07 879	12.97 871	17.26 873	17.36 878	21.70 882	27.93 885	13.18 884	18.50 888	111.26 905	133.37 904	29.24 892	39.73 891

tt_ll	36.64 884	19.51 875	24.21 870	61.66 889	64.63 892	27.28 879	40.10 889	20.25 879	18.63 881	14.07 879	12.97 871	17.26 873	17.36 878	21.70 882	27.93 885	13.18 884	18.50 888	111.26 905	133.37 904	29.24 892	39.73 891

ff	36.64 884	19.51 875	24.21 870	61.66 889	64.63 892	27.28 879	40.10 889	20.25 879	18.63 881	14.07 879	12.97 871	17.26 873	17.36 878	21.70 882	27.93 885	13.18 884	18.50 888	111.26 905	133.37 904	29.24 892	39.73 891

LRCNet_RVC	21.24 874	31.15 880	21.41 866	28.98 878	23.82 876	3.13 837	0.60 718	20.96 883	1.59 795	25.58 886	28.15 888	21.99 883	14.79 870	21.94 885	16.41 873	28.89 899	14.87 886	33.53 898	31.28 895	29.51 895	26.16 885

HaxPig	31.96 875	37.24 883	34.27 875	24.37 877	24.88 877	18.26 868	19.86 878	20.64 882	28.52 887	35.97 897	38.75 896	25.57 886	28.72 889	33.88 888	34.39 888	35.94 902	38.87 903	37.80 899	40.48 900	39.68 896	41.15 894

AVERAGE_ROB	37.58 888	40.13 892	40.15 878	34.81 880	33.82 879	28.55 882	25.10 880	32.02 891	34.06 898	41.28 904	40.66 897	34.46 889	34.81 900	39.18 890	37.57 890	42.78 903	43.44 904	43.82 900	43.03 901	40.47 897	41.51 895

zzzz2	53.63 891	56.68 894	73.37 892	63.97 892	58.93 888	78.37 897	110.06 903	64.29 905	48.31 903	40.26 900	42.53 899	57.21 901	47.86 901	62.08 903	77.14 902	28.03 897	27.91 899	28.80 894	29.89 893	40.95 898	35.94 887

noway5	53.63 891	56.68 894	73.37 892	63.97 892	58.93 888	78.37 897	110.06 903	64.29 905	48.31 903	40.26 900	42.53 899	57.21 901	47.86 901	62.08 903	77.14 902	28.03 897	27.91 899	28.80 894	29.89 893	40.95 898	35.94 887

MEDIAN_ROB	37.38 887	40.85 893	40.60 879	32.31 879	31.85 878	27.20 878	24.55 879	29.10 890	33.19 897	42.09 905	41.76 898	33.35 888	34.39 899	39.78 891	37.07 889	43.64 904	44.10 905	44.12 901	43.40 902	41.51 900	42.76 896

zzz1	56.46 894	57.02 897	74.61 895	78.01 895	76.39 896	77.52 895	92.13 901	62.93 904	50.48 906	40.59 903	45.21 902	70.20 903	62.34 904	61.65 902	76.98 900	29.64 900	27.99 901	31.12 896	32.03 896	45.82 901	36.60 890

zzzzzz3	56.43 893	57.01 896	74.40 894	78.00 894	76.38 895	77.61 896	92.21 902	62.81 903	50.42 905	40.52 902	45.11 901	70.20 903	62.22 903	61.64 901	77.00 901	29.64 900	27.99 901	31.12 896	32.03 896	45.83 902	36.59 889

DLNR_Zeroshot_test	20.09 873	36.28 881	38.04 876	169.85 899	61.80 891	0.23 79	0.20 68	13.88 874	0.37 266	0.44 350	0.66 419	0.43 373	0.21 136	0.62 487	0.28 331	5.46 871	0.10 149	0.15 291	0.11 198	72.60 903	0.11 202

DLNR-FE	20.05 872	36.38 882	38.08 877	170.06 900	60.08 890	0.23 79	0.20 68	14.13 875	0.36 247	0.44 350	0.66 419	0.43 373	0.21 136	0.63 501	0.28 331	5.38 870	0.10 149	0.15 291	0.11 198	73.09 904	0.11 202

RSGM-EC	74.81 895	63.03 898	41.60 880	97.74 896	92.11 898	74.93 893	114.81 905	53.77 901	38.96 899	39.88 898	48.98 903	90.73 905	64.81 905	139.63 905	128.53 905	93.27 905	53.96 906	95.12 903	38.31 898	81.45 905	44.63 897

acva	74.81 895	63.03 898	41.60 880	97.74 896	92.11 898	74.93 893	114.81 905	53.77 901	38.96 899	39.88 898	48.98 903	90.73 905	64.81 905	139.63 905	128.53 905	93.27 905	53.96 906	95.12 903	38.31 898	81.45 905	44.63 897

Anonymous_1	33.25 876	18.26 872	23.92 869	20.54 874	21.28 875	25.59 875	35.94 886	22.01 888	15.57 877	13.33 875	13.49 875	18.08 877	15.29 873	20.36 878	24.60 882	16.28 887	8.84 881	66.59 902	118.00 903	155.73 907	11.23 872

Light2-Stereo	116.02 898	69.93 900	104.38 897	163.04 898	123.58 900	95.99 900	1.32 828	130.98 908	4.26 853	169.96 908	137.68 905	122.18 908	26.58 888	172.14 907	151.71 907	165.00 908	10.91 884	177.63 909	173.42 907	168.86 908	150.83 900

test_example2	176.61 899	205.14 902	198.86 899	188.60 901	190.98 901	152.67 901	170.61 907	94.86 907	123.55 907	178.88 909	179.48 907	158.94 909	141.34 907	192.61 908	198.96 908	203.76 909	236.37 908	164.13 908	173.55 908	218.58 909	160.41 901

ccccc		429.19 903		507.10 902	501.20 902	356.95 903		380.82 910		334.51 910		372.86 910		499.17 910		561.44 910	431.22 909	334.28 910	290.86 909	540.88 910

ASD4		8.86 862

Low-res two-view benchmark