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

DF_test	0.19 18	0.13 5	0.26 46	0.33 105	0.24 313	0.10 1	0.23 127	0.26 18	0.30 112	0.22 51	0.27 101	0.16 6	0.18 42	0.22 1	0.20 30	0.15 270	0.11 236	0.13 114	0.12 196	0.13 158	0.10 64

IGEV-Stereo+	0.23 90	0.14 28	0.26 46	0.32 84	0.19 108	0.12 2	0.17 5	0.29 26	0.29 104	0.21 33	0.15 5	0.22 59	0.22 105	0.40 153	0.22 88	0.14 188	0.10 98	0.12 55	0.09 15	0.15 279	0.86 698

VeloStereo	0.21 52	0.14 28	0.29 92	0.30 27	0.23 275	0.14 3	0.13 1	0.23 7	0.19 20	0.25 86	0.21 32	0.28 136	0.20 76	0.31 63	0.23 129	0.20 483	0.19 557	0.18 373	0.16 362	0.20 468	0.21 519

flow	0.21 52	0.14 28	0.29 92	0.30 27	0.23 275	0.14 3	0.13 1	0.23 7	0.19 20	0.25 86	0.21 32	0.28 136	0.20 76	0.30 52	0.23 129	0.20 483	0.19 557	0.18 373	0.16 362	0.20 468	0.21 519

anonymous	0.20 31	0.16 102	0.29 92	0.32 84	0.21 186	0.14 3	0.21 77	0.24 9	0.28 91	0.25 86	0.36 184	0.18 23	0.16 18	0.27 17	0.20 30	0.12 62	0.10 98	0.14 171	0.12 196	0.12 105	0.10 64

LGCAT	0.20 31	0.14 28	0.24 17	0.29 14	0.19 108	0.14 3	0.19 31	0.24 9	0.18 14	0.26 100	0.20 21	0.20 39	0.19 61	0.32 75	0.21 61	0.23 548	0.18 537	0.11 5	0.14 288	0.10 8	0.19 473

PipStereo	0.17 3	0.13 5	0.24 17	0.28 8	0.15 10	0.14 3	0.19 31	0.26 18	0.18 14	0.16 8	0.16 10	0.28 136	0.19 61	0.26 12	0.21 61	0.12 62	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

mm2	0.18 8	0.14 28	0.24 17	0.30 27	0.19 108	0.15 8	0.19 31	0.31 37	0.24 48	0.15 2	0.20 21	0.29 144	0.17 24	0.30 52	0.20 30	0.12 62	0.10 98	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

mm1	0.18 8	0.14 28	0.24 17	0.30 27	0.19 108	0.15 8	0.19 31	0.25 11	0.24 48	0.15 2	0.20 21	0.29 144	0.17 24	0.30 52	0.20 30	0.12 62	0.10 98	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

PSi22b	0.17 3	0.13 5	0.24 17	0.29 14	0.15 10	0.15 8	0.18 15	0.25 11	0.18 14	0.16 8	0.16 10	0.30 159	0.21 90	0.25 8	0.21 61	0.12 62	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

Foundation-i32	0.16 1	0.13 5	0.22 3	0.27 3	0.13 1	0.15 8	0.20 50	0.25 11	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 59	0.20 76	0.23 3	0.20 30	0.13 122	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.08 1

S2M2_XL	0.19 18	0.18 196	0.27 61	0.27 3	0.20 154	0.15 8	0.16 4	0.22 5	0.15 5	0.21 33	0.26 92	0.17 9	0.17 24	0.24 4	0.21 61	0.17 388	0.16 492	0.15 226	0.13 244	0.15 279	0.12 203
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
depth_test_26	0.21 52	0.14 28	0.28 81	0.30 27	0.19 108	0.16 13	0.20 50	0.30 29	0.23 41	0.27 120	0.37 191	0.22 59	0.15 8	0.29 32	0.20 30	0.18 424	0.14 426	0.15 226	0.15 323	0.15 279	0.14 305

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 3	0.32 84	0.20 154	0.16 13	0.22 97	0.20 2	0.22 31	0.14 1	0.18 16	0.15 3	0.14 2	0.25 8	0.22 88	0.10 14	0.09 27	0.14 171	0.13 244	0.10 8	0.10 64

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 5	0.21 1	0.32 84	0.23 275	0.16 13	0.19 31	0.20 2	0.22 31	0.24 74	0.18 16	0.17 9	0.11 1	0.35 113	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.15 226	0.14 288	0.10 8	0.10 64

dual_stereo	0.19 18	0.14 28	0.24 17	0.31 57	0.16 29	0.16 13	0.20 50	0.29 26	0.20 27	0.23 59	0.20 21	0.22 59	0.14 2	0.52 280	0.24 149	0.13 122	0.10 98	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

small-0shot	0.18 8	0.13 5	0.28 81	0.29 14	0.18 75	0.17 17	0.29 248	0.27 21	0.17 10	0.18 13	0.29 129	0.14 2	0.16 18	0.24 4	0.21 61	0.12 62	0.09 27	0.14 171	0.11 155	0.12 105	0.10 64

PSi22a	0.16 1	0.13 5	0.23 7	0.27 3	0.15 10	0.17 17	0.18 15	0.26 18	0.15 5	0.15 2	0.13 1	0.21 51	0.17 24	0.22 1	0.19 12	0.13 122	0.10 98	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

DepthFocus	0.19 18	0.13 5	0.31 134	0.29 14	0.23 275	0.17 17	0.20 50	0.27 21	0.18 14	0.24 74	0.25 79	0.15 3	0.17 24	0.26 12	0.18 4	0.15 270	0.12 309	0.17 317	0.17 422	0.13 158	0.10 64

Wavelet-MonSter	0.20 31	0.13 5	0.27 61	0.33 105	0.18 75	0.17 17	0.21 77	0.32 46	0.23 41	0.25 86	0.34 167	0.22 59	0.24 132	0.27 17	0.21 61	0.09 1	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

FAST (zero-shot)	0.28 187	0.18 196	0.46 388	0.51 594	0.57 671	0.18 21	0.25 160	0.54 232	0.22 31	0.22 51	0.31 148	0.27 129	0.25 145	0.42 179	0.24 149	0.21 502	0.18 537	0.15 226	0.17 422	0.14 211	0.17 417

DNS	0.75 603	1.52 713	0.28 81	0.28 8	0.17 43	0.18 21	0.23 127	0.48 186	0.27 77	0.26 100	0.34 167	0.30 159	0.23 120	2.70 712	1.46 673	0.16 331	0.13 385	0.16 267	0.09 15	3.27 734	2.57 732

aanet-new-14k	0.25 137	0.19 244	0.38 263	0.38 283	0.17 43	0.18 21	0.25 160	0.52 217	0.49 282	0.28 135	0.30 134	0.21 51	0.33 278	0.33 92	0.23 129	0.12 62	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.17 380	0.11 140

MatchStereo	0.19 18	0.14 28	0.23 7	0.27 3	0.15 10	0.18 21	0.21 77	0.32 46	0.28 91	0.20 23	0.35 175	0.18 23	0.17 24	0.31 63	0.24 149	0.14 188	0.10 98	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.10 64
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
LG-Stereo_Zeroshot	0.23 90	0.16 102	0.32 157	0.39 315	0.21 186	0.18 21	0.21 77	0.34 62	0.26 72	0.28 135	0.51 256	0.28 136	0.29 218	0.26 12	0.24 149	0.14 188	0.10 98	0.13 114	0.10 89	0.14 211	0.12 203

DispViT+	0.23 90	0.14 28	0.27 61	0.29 14	0.17 43	0.19 26	0.20 50	0.59 265	0.45 257	0.28 135	0.26 92	0.24 93	0.17 24	0.46 230	0.24 149	0.13 122	0.10 98	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.10 64

DDF-Stereo	0.26 156	0.15 73	0.30 110	0.36 217	0.29 486	0.19 26	0.20 50	0.32 46	0.31 123	0.26 100	0.26 92	0.29 144	0.29 218	0.38 135	0.24 149	0.17 388	0.10 98	0.14 171	0.10 89	0.70 688	0.12 203

Monster-pub-mixall	0.19 18	0.13 5	0.25 32	0.31 57	0.16 29	0.19 26	0.17 5	0.42 132	0.24 48	0.23 59	0.21 32	0.17 9	0.16 18	0.45 211	0.19 12	0.13 122	0.09 27	0.11 5	0.08 1	0.10 8	0.11 140

zero-FE	0.25 137	0.15 73	0.30 110	0.35 183	0.29 486	0.19 26	0.20 50	0.35 66	0.31 123	0.26 100	0.27 101	0.29 144	0.29 218	0.33 92	0.24 149	0.17 388	0.10 98	0.14 171	0.10 89	0.64 685	0.12 203

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 236	0.38 591	2.34 698	0.33 105	0.19 108	0.20 30	0.22 97	0.43 151	0.29 104	0.22 51	0.25 79	0.22 59	0.26 166	0.29 32	0.20 30	0.11 36	0.10 98	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.10 64

MSCF	0.25 137	0.16 102	0.33 178	0.39 315	0.20 154	0.20 30	0.31 297	0.43 151	0.31 123	0.36 204	0.33 155	0.23 75	0.35 297	0.36 117	0.23 129	0.15 270	0.10 98	0.13 114	0.11 155	0.13 158	0.11 140

LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 5	0.28 81	0.30 27	0.19 108	0.20 30	0.18 15	0.30 29	0.21 29	0.18 13	0.15 5	0.19 30	0.18 42	0.33 92	0.19 12	0.13 122	0.09 27	0.13 114	0.09 15	0.10 8	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 5	0.28 81	0.30 27	0.20 154	0.20 30	0.19 31	0.27 21	0.19 20	0.15 2	0.15 5	0.18 23	0.17 24	0.33 92	0.19 12	0.13 122	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.08 1

CroCo-Stereo Lap2	0.28 187	0.24 443	0.39 285	0.50 578	0.29 486	0.20 30	0.31 297	0.49 192	0.38 203	0.24 74	0.27 101	0.46 303	0.31 254	0.39 143	0.30 286	0.14 188	0.15 459	0.16 267	0.13 244	0.16 338	0.15 340

test_4	0.36 306	0.18 196	0.31 134	0.44 487	0.25 347	0.20 30	0.34 359	0.56 240	0.41 224	0.59 332	1.45 641	0.43 282	0.25 145	0.63 408	0.28 256	0.12 62	0.10 98	0.17 317	0.19 483	0.15 279	0.11 140

CroCo-Stereo	0.26 156	0.22 382	0.36 233	0.48 549	0.22 221	0.20 30	0.29 248	0.51 207	0.44 248	0.28 135	0.23 52	0.42 273	0.26 166	0.29 32	0.26 212	0.15 270	0.13 385	0.13 114	0.11 155	0.16 338	0.12 203
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
derf	0.19 18	0.14 28	0.26 46	0.32 84	0.19 108	0.21 37	0.18 15	0.30 29	0.24 48	0.17 11	0.20 21	0.28 136	0.16 18	0.32 75	0.20 30	0.12 62	0.11 236	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 64

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 90	0.14 28	0.31 134	0.33 105	0.18 75	0.21 37	0.33 340	0.52 217	0.42 235	0.26 100	0.33 155	0.19 30	0.30 237	0.28 20	0.21 61	0.11 36	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.09 6

monsterstereo	0.22 72	0.14 28	0.26 46	0.34 136	0.18 75	0.21 37	0.20 50	0.37 82	0.35 166	0.33 184	0.40 206	0.19 30	0.18 42	0.45 211	0.21 61	0.11 36	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.13 158	0.08 1

111111	0.21 52	0.14 28	0.27 61	0.37 243	0.22 221	0.21 37	0.19 31	0.43 151	0.27 77	0.20 23	0.20 21	0.29 144	0.14 2	0.41 165	0.22 88	0.14 188	0.10 98	0.12 55	0.09 15	0.12 105	0.12 203

GREAT-IGEV	0.22 72	0.15 73	0.31 134	0.29 14	0.22 221	0.21 37	0.26 186	0.33 57	0.31 123	0.20 23	0.30 134	0.22 59	0.22 105	0.47 240	0.22 88	0.11 36	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.13 158	0.10 64
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
qqai	0.19 18	0.14 28	0.27 61	0.32 84	0.19 108	0.22 42	0.18 15	0.30 29	0.25 64	0.18 13	0.20 21	0.29 144	0.17 24	0.33 92	0.21 61	0.13 122	0.11 236	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 64

monster-pro	0.20 31	0.14 28	0.25 32	0.31 57	0.15 10	0.22 42	0.22 97	0.39 100	0.33 145	0.20 23	0.25 79	0.17 9	0.15 8	0.39 143	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 187	0.51 636	1.28 659	0.31 57	0.19 108	0.22 42	0.22 97	0.45 166	0.28 91	0.23 59	0.32 152	0.25 108	0.24 132	0.32 75	0.20 30	0.12 62	0.11 236	0.12 55	0.10 89	0.11 36	0.11 140

BStereo	0.27 179	0.16 102	0.88 610	0.34 136	0.22 221	0.22 42	0.31 297	0.39 100	0.41 224	0.26 100	0.24 68	0.26 118	0.19 61	0.42 179	0.28 256	0.10 14	0.12 309	0.12 55	0.16 362	0.12 105	0.14 305

MonStereo	0.20 31	0.14 28	0.25 32	0.31 57	0.15 10	0.22 42	0.22 97	0.39 100	0.33 145	0.20 23	0.25 79	0.17 9	0.15 8	0.39 143	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 31	0.14 28	0.25 32	0.31 57	0.15 10	0.22 42	0.22 97	0.39 100	0.33 145	0.20 23	0.25 79	0.17 9	0.15 8	0.39 143	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

GASTEREO	0.25 137	0.16 102	0.32 157	0.40 359	0.20 154	0.22 42	0.30 269	0.43 151	0.31 123	0.37 211	0.33 155	0.22 59	0.35 297	0.41 165	0.23 129	0.15 270	0.10 98	0.13 114	0.11 155	0.12 105	0.11 140

LG-Stereo	0.24 116	0.18 196	0.40 299	0.39 315	0.20 154	0.22 42	0.27 209	0.32 46	0.36 176	0.26 100	0.44 220	0.22 59	0.16 18	0.37 127	0.27 233	0.11 36	0.12 309	0.16 267	0.15 323	0.13 158	0.09 6

MonSter	0.20 31	0.14 28	0.25 32	0.31 57	0.15 10	0.22 42	0.22 97	0.39 100	0.33 145	0.20 23	0.25 79	0.17 9	0.15 8	0.38 135	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

IGEV-Stereo++	0.21 52	0.15 73	0.27 61	0.37 243	0.19 108	0.22 42	0.18 15	0.42 132	0.35 166	0.22 51	0.28 115	0.24 93	0.18 42	0.27 17	0.22 88	0.12 62	0.09 27	0.12 55	0.10 89	0.12 105	0.10 64

Pruner-Stereo	0.38 340	0.20 296	0.45 371	0.40 359	0.25 347	0.22 42	0.24 148	0.67 338	0.55 312	0.89 545	0.76 370	0.68 437	0.29 218	0.62 395	0.35 355	0.18 424	0.12 309	0.20 453	0.17 422	0.17 380	0.18 438

WAFT-Stereo (ZS)	0.20 31	0.18 196	0.22 3	0.25 1	0.20 154	0.23 53	0.23 127	0.19 1	0.19 20	0.19 20	0.28 115	0.12 1	0.22 105	0.24 4	0.26 212	0.12 62	0.14 426	0.18 373	0.27 615	0.17 380	0.19 473

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 72	0.15 73	0.35 218	0.33 105	0.17 43	0.23 53	0.25 160	0.42 132	0.24 48	0.26 100	0.26 92	0.21 51	0.30 237	0.31 63	0.20 30	0.10 14	0.10 98	0.13 114	0.10 89	0.12 105	0.10 64

HiDET	0.20 31	0.13 5	0.26 46	0.30 27	0.19 108	0.23 53	0.18 15	0.36 74	0.26 72	0.20 23	0.23 52	0.27 129	0.16 18	0.30 52	0.23 129	0.12 62	0.10 98	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.09 6

DLNR-FE	20.05 750	36.38 758	38.08 755	170.06 775	60.08 767	0.23 53	0.20 50	14.13 748	0.36 176	0.44 265	0.66 327	0.43 282	0.21 90	0.63 408	0.28 256	5.38 741	0.10 98	0.15 226	0.11 155	73.09 774	0.11 140

252Zero-FE	0.20 31	0.15 73	0.26 46	0.33 105	0.19 108	0.23 53	0.18 15	0.41 123	0.34 153	0.22 51	0.21 32	0.19 30	0.18 42	0.28 20	0.22 88	0.14 188	0.10 98	0.12 55	0.09 15	0.10 8	0.10 64

2.75w_new	0.21 52	0.18 196	0.28 81	0.29 14	0.17 43	0.23 53	0.34 359	0.36 74	0.28 91	0.34 188	0.26 92	0.17 9	0.22 105	0.36 117	0.23 129	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

monsters	0.22 72	0.14 28	0.26 46	0.31 57	0.19 108	0.23 53	0.19 31	0.44 159	0.33 145	0.36 204	0.30 134	0.16 6	0.18 42	0.43 193	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.10 64

IGEV	0.20 31	0.12 2	0.23 7	0.31 57	0.20 154	0.23 53	0.19 31	0.40 112	0.29 104	0.22 51	0.34 167	0.20 39	0.15 8	0.31 63	0.19 12	0.11 36	0.10 98	0.12 55	0.10 89	0.10 8	0.10 64

SCV_C0	0.26 156	0.18 196	0.34 201	0.35 183	0.24 313	0.23 53	0.28 239	0.51 207	0.36 176	0.31 162	0.36 184	0.37 218	0.20 76	0.57 328	0.22 88	0.13 122	0.10 98	0.13 114	0.11 155	0.16 338	0.12 203

FoundationStereo	0.17 3	0.14 28	0.25 32	0.30 27	0.16 29	0.23 53	0.20 50	0.22 5	0.15 5	0.18 13	0.16 10	0.20 39	0.19 61	0.26 12	0.21 61	0.13 122	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.10 8	0.09 6

StereoAnything_RVC	0.21 52	0.68 667	0.39 285	0.28 8	0.15 10	0.23 53	0.18 15	0.20 2	0.19 20	0.16 8	0.16 10	0.15 3	0.22 105	0.30 52	0.18 4	0.16 331	0.09 27	0.12 55	0.08 1	0.16 338	0.09 6

RAStereo	0.24 116	0.17 153	0.29 92	0.40 359	0.21 186	0.23 53	0.26 186	0.42 132	0.45 257	0.23 59	0.34 167	0.30 159	0.19 61	0.34 102	0.25 182	0.15 270	0.12 309	0.16 267	0.13 244	0.14 211	0.11 140

DLNR_Zeroshot_test	20.09 751	36.28 757	38.04 754	169.85 774	61.80 768	0.23 53	0.20 50	13.88 747	0.37 193	0.44 265	0.66 327	0.43 282	0.21 90	0.62 395	0.28 256	5.46 742	0.10 98	0.15 226	0.11 155	72.60 773	0.11 140

RAFT_R40	0.40 369	0.19 244	0.44 358	0.43 466	0.25 347	0.23 53	0.26 186	0.67 338	0.67 366	0.98 592	0.78 386	0.72 460	0.43 378	0.76 510	0.35 355	0.16 331	0.11 236	0.20 453	0.16 362	0.18 411	0.14 305

GELT-Stereo	0.24 116	0.17 153	0.27 61	0.37 243	0.21 186	0.24 67	0.25 160	0.57 249	0.42 235	0.34 188	0.26 92	0.26 118	0.21 90	0.34 102	0.21 61	0.11 36	0.09 27	0.14 171	0.13 244	0.11 36	0.09 6

LiteMatch*	0.20 31	0.14 28	0.31 134	0.31 57	0.23 275	0.24 67	0.21 77	0.31 37	0.30 112	0.21 33	0.19 18	0.24 93	0.19 61	0.31 63	0.20 30	0.13 122	0.11 236	0.13 114	0.10 89	0.10 8	0.11 140

aanet-new-34k	0.23 90	0.16 102	0.37 250	0.34 136	0.16 29	0.24 67	0.24 148	0.43 151	0.36 176	0.26 100	0.27 101	0.23 75	0.35 297	0.28 20	0.20 30	0.10 14	0.09 27	0.13 114	0.09 15	0.12 105	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 72	0.16 102	0.35 218	0.33 105	0.18 75	0.24 67	0.24 148	0.45 166	0.27 77	0.23 59	0.35 175	0.20 39	0.26 166	0.28 20	0.19 12	0.11 36	0.10 98	0.12 55	0.10 89	0.11 36	0.11 140

Test_v1	0.20 31	0.14 28	0.22 3	0.28 8	0.18 75	0.24 67	0.21 77	0.39 100	0.31 123	0.21 33	0.22 45	0.17 9	0.17 24	0.34 102	0.19 12	0.13 122	0.10 98	0.12 55	0.10 89	0.10 8	0.09 6

4.5_new	0.21 52	0.20 296	0.29 92	0.30 27	0.17 43	0.24 67	0.26 186	0.32 46	0.28 91	0.32 177	0.28 115	0.19 30	0.17 24	0.29 32	0.21 61	0.10 14	0.08 2	0.12 55	0.10 89	0.13 158	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 52	0.20 296	0.29 92	0.30 27	0.17 43	0.24 67	0.26 186	0.32 46	0.28 91	0.32 177	0.28 115	0.19 30	0.17 24	0.29 32	0.21 61	0.10 14	0.08 2	0.12 55	0.10 89	0.13 158	0.09 6

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 5	0.25 32	0.31 57	0.16 29	0.24 67	0.17 5	0.25 11	0.13 2	0.17 11	0.17 15	0.22 59	0.14 2	0.32 75	0.19 12	0.13 122	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.09 6

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 5	0.27 61	0.33 105	0.17 43	0.24 67	0.17 5	0.25 11	0.12 1	0.18 13	0.14 2	0.23 75	0.15 8	0.31 63	0.20 30	0.12 62	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.10 8	0.09 6

S2M2_L	0.26 156	0.22 382	0.33 178	0.31 57	0.25 347	0.24 67	0.13 1	0.35 66	0.41 224	0.25 86	0.36 184	0.30 159	0.25 145	0.30 52	0.26 212	0.22 530	0.19 557	0.17 317	0.19 483	0.21 494	0.18 438
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
IGEV++	0.24 116	0.17 153	0.31 134	0.38 283	0.22 221	0.24 67	0.22 97	0.50 204	0.23 41	0.28 135	0.35 175	0.30 159	0.22 105	0.31 63	0.28 256	0.14 188	0.10 98	0.13 114	0.10 89	0.13 158	0.13 255

DisPM	0.39 357	0.19 244	0.44 358	0.41 397	0.27 431	0.24 67	0.31 297	0.65 317	0.57 322	0.87 531	0.87 445	0.60 389	0.32 260	0.76 510	0.32 305	0.18 424	0.12 309	0.19 420	0.17 422	0.15 279	0.20 499

Patchmatch Stereo++	0.35 287	0.23 404	0.47 402	0.41 397	0.22 221	0.24 67	0.22 97	0.59 265	0.36 176	0.63 357	0.73 353	0.58 368	0.38 341	0.58 351	0.36 373	0.18 424	0.12 309	0.20 453	0.16 362	0.20 468	0.15 340
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	0.35 287	0.23 404	0.47 402	0.41 397	0.22 221	0.24 67	0.31 297	0.59 265	0.36 176	0.63 357	0.73 353	0.58 368	0.38 341	0.56 316	0.35 355	0.18 424	0.12 309	0.20 453	0.16 362	0.20 468	0.15 340

ROB_FTStereo_v2	0.35 287	0.23 404	0.47 402	0.41 397	0.22 221	0.24 67	0.31 297	0.59 265	0.36 176	0.63 357	0.73 353	0.57 359	0.38 341	0.57 328	0.36 373	0.18 424	0.12 309	0.20 453	0.16 362	0.20 468	0.15 340

HUI-Stereo	0.35 287	0.23 404	0.47 402	0.41 397	0.22 221	0.24 67	0.22 97	0.60 277	0.36 176	0.63 357	0.73 353	0.58 368	0.38 341	0.50 265	0.35 355	0.18 424	0.12 309	0.20 453	0.16 362	0.20 468	0.15 340

iGMRVC	0.35 287	0.23 404	0.47 402	0.41 397	0.22 221	0.24 67	0.30 269	0.59 265	0.36 176	0.63 357	0.73 353	0.58 368	0.38 341	0.58 351	0.36 373	0.18 424	0.12 309	0.20 453	0.16 362	0.20 468	0.15 340

iRAFT	0.35 287	0.23 404	0.47 402	0.41 397	0.22 221	0.24 67	0.22 97	0.59 265	0.36 176	0.63 357	0.73 353	0.58 368	0.38 341	0.58 351	0.36 373	0.18 424	0.12 309	0.20 453	0.16 362	0.20 468	0.15 340

RAFT-IKP	0.35 287	0.23 404	0.47 402	0.41 397	0.22 221	0.24 67	0.28 239	0.59 265	0.36 176	0.63 357	0.73 353	0.57 359	0.38 341	0.58 351	0.36 373	0.18 424	0.12 309	0.20 453	0.16 362	0.20 468	0.15 340

MCSU-Stereo	0.20 31	0.12 2	0.24 17	0.30 27	0.13 1	0.25 86	0.31 297	0.33 57	0.32 137	0.28 135	0.25 79	0.23 75	0.17 24	0.31 63	0.20 30	0.12 62	0.09 27	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.09 6

CAR	0.20 31	0.14 28	0.25 32	0.30 27	0.19 108	0.25 86	0.18 15	0.42 132	0.27 77	0.23 59	0.25 79	0.17 9	0.14 2	0.29 32	0.22 88	0.12 62	0.09 27	0.12 55	0.10 89	0.11 36	0.11 140

MSE-Stereo	0.19 18	0.14 28	0.25 32	0.30 27	0.19 108	0.25 86	0.18 15	0.42 132	0.27 77	0.19 20	0.25 79	0.17 9	0.14 2	0.29 32	0.20 30	0.12 62	0.10 98	0.12 55	0.10 89	0.11 36	0.11 140

LACA1	0.18 8	0.15 73	0.26 46	0.29 14	0.14 7	0.25 86	0.23 127	0.25 11	0.19 20	0.20 23	0.16 10	0.19 30	0.18 42	0.30 52	0.21 61	0.14 188	0.10 98	0.11 5	0.10 89	0.11 36	0.09 6

gasm-f	0.24 116	0.16 102	0.27 61	0.33 105	0.25 347	0.25 86	0.36 408	0.42 132	0.28 91	0.26 100	0.35 175	0.24 93	0.30 237	0.36 117	0.23 129	0.18 424	0.10 98	0.13 114	0.10 89	0.15 279	0.12 203

asda	0.21 52	0.19 244	0.29 92	0.31 57	0.17 43	0.25 86	0.23 127	0.36 74	0.28 91	0.27 120	0.24 68	0.18 23	0.21 90	0.40 153	0.21 61	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.10 64

HUF	0.24 116	0.16 102	0.33 178	0.32 84	0.18 75	0.25 86	0.40 483	0.42 132	0.34 153	0.25 86	0.23 52	0.32 171	0.28 199	0.34 102	0.24 149	0.13 122	0.10 98	0.13 114	0.09 15	0.12 105	0.10 64

GCAP-BAT	0.28 187	0.15 73	0.42 331	0.33 105	0.21 186	0.25 86	0.25 160	0.45 166	0.54 305	0.34 188	0.42 212	0.43 282	0.27 182	0.48 251	0.24 149	0.14 188	0.11 236	0.14 171	0.12 196	0.11 36	0.12 203

GCAPDPT-zeroshot	0.28 187	0.15 73	0.42 331	0.33 105	0.21 186	0.25 86	0.25 160	0.45 166	0.54 305	0.34 188	0.42 212	0.43 282	0.27 182	0.48 251	0.24 149	0.14 188	0.11 236	0.14 171	0.12 196	0.11 36	0.12 203

ROB_FTStereo	0.35 287	0.23 404	0.47 402	0.41 397	0.22 221	0.25 86	0.21 77	0.59 265	0.36 176	0.63 357	0.73 353	0.58 368	0.38 341	0.57 328	0.35 355	0.18 424	0.12 309	0.20 453	0.16 362	0.20 468	0.15 340

SST-Stereo	0.40 369	0.19 244	0.45 371	0.42 443	0.25 347	0.25 86	0.21 77	0.66 328	0.47 270	1.08 629	0.79 396	0.72 460	0.43 378	0.77 518	0.35 355	0.16 331	0.11 236	0.20 453	0.16 362	0.19 448	0.15 340

DF	0.26 156	0.15 73	0.38 263	0.35 183	0.19 108	0.26 97	0.26 186	0.42 132	0.27 77	0.29 149	0.49 242	0.50 325	0.22 105	0.48 251	0.20 30	0.14 188	0.10 98	0.13 114	0.10 89	0.12 105	0.11 140

aanet-new-78k	0.24 116	0.17 153	0.51 465	0.36 217	0.16 29	0.26 97	0.29 248	0.36 74	0.29 104	0.22 51	0.29 129	0.23 75	0.37 335	0.42 179	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 55	0.10 89	0.14 211	0.09 6

aanet-32k-new	0.23 90	0.16 102	0.30 110	0.36 217	0.17 43	0.26 97	0.26 186	0.33 57	0.30 112	0.27 120	0.30 134	0.23 75	0.34 291	0.42 179	0.18 4	0.13 122	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.15 279	0.10 64

aanet-new-16k	0.22 72	0.17 153	0.35 218	0.37 243	0.17 43	0.26 97	0.18 15	0.41 123	0.37 193	0.28 135	0.23 52	0.25 108	0.26 166	0.29 32	0.21 61	0.12 62	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.14 211	0.10 64

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 90	0.14 28	0.27 61	0.35 183	0.18 75	0.26 97	0.26 186	0.42 132	0.38 203	0.25 86	0.43 218	0.23 75	0.28 199	0.25 8	0.22 88	0.11 36	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.10 64

LCMNet	0.21 52	0.14 28	0.25 32	0.30 27	0.20 154	0.26 97	0.19 31	0.38 92	0.43 240	0.21 33	0.21 32	0.27 129	0.17 24	0.36 117	0.23 129	0.12 62	0.11 236	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.09 6

LGtest1	0.19 18	0.14 28	0.29 92	0.34 136	0.16 29	0.26 97	0.17 5	0.32 46	0.20 27	0.21 33	0.15 5	0.23 75	0.20 76	0.32 75	0.20 30	0.15 270	0.10 98	0.13 114	0.09 15	0.12 105	0.11 140

AIO_rvc	0.23 90	0.16 102	0.32 157	0.34 136	0.19 108	0.26 97	0.33 340	0.40 112	0.22 31	0.26 100	0.24 68	0.34 189	0.15 8	0.51 273	0.24 149	0.12 62	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.12 105	0.10 64

GIP-stereo	0.24 116	0.18 196	0.30 110	0.37 243	0.24 313	0.26 97	0.20 50	0.46 174	0.36 176	0.24 74	0.39 200	0.35 204	0.20 76	0.31 63	0.21 61	0.15 270	0.10 98	0.13 114	0.10 89	0.12 105	0.11 140

RAFT-Stereo-weight	0.32 236	0.18 196	0.33 178	0.39 315	0.22 221	0.26 97	0.29 248	0.67 338	0.80 456	0.53 311	0.51 256	0.58 368	0.20 76	0.47 240	0.27 233	0.13 122	0.10 98	0.14 171	0.11 155	0.13 158	0.11 140

CASnet	0.30 221	0.20 296	0.33 178	0.41 397	0.16 29	0.26 97	0.24 148	0.52 217	0.53 301	0.52 308	0.54 278	0.39 236	0.24 132	0.40 153	0.26 212	0.14 188	0.10 98	0.22 511	0.18 452	0.18 411	0.11 140
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.27 179	0.17 153	0.31 134	0.34 136	0.45 635	0.26 97	0.28 239	0.37 82	0.32 137	0.30 158	0.46 229	0.31 168	0.37 335	0.36 117	0.24 149	0.14 188	0.10 98	0.15 226	0.12 196	0.13 158	0.11 140

MC-Stereo	0.28 187	0.17 153	0.32 157	0.38 283	0.20 154	0.26 97	0.26 186	0.49 192	0.37 193	0.37 211	0.61 306	0.41 262	0.31 254	0.55 303	0.25 182	0.13 122	0.09 27	0.14 171	0.12 196	0.12 105	0.11 140

NF-Stereo	0.38 340	0.20 296	0.45 371	0.41 397	0.25 347	0.26 97	0.31 297	0.69 357	0.70 381	0.65 378	0.77 374	0.57 359	0.30 237	0.67 450	0.35 355	0.18 424	0.12 309	0.20 453	0.16 362	0.16 338	0.27 578

OCTAStereo	0.38 340	0.20 296	0.46 388	0.41 397	0.25 347	0.26 97	0.31 297	0.69 357	0.70 381	0.65 378	0.77 374	0.58 368	0.30 237	0.67 450	0.35 355	0.18 424	0.12 309	0.20 453	0.16 362	0.16 338	0.27 578

RE-Stereo	0.38 340	0.20 296	0.46 388	0.41 397	0.25 347	0.26 97	0.31 297	0.69 357	0.70 381	0.65 378	0.77 374	0.58 368	0.30 237	0.67 450	0.35 355	0.18 424	0.12 309	0.20 453	0.16 362	0.16 338	0.27 578

TVStereo	0.38 340	0.20 296	0.46 388	0.41 397	0.25 347	0.26 97	0.31 297	0.69 357	0.70 381	0.65 378	0.77 374	0.58 368	0.30 237	0.67 450	0.35 355	0.18 424	0.12 309	0.20 453	0.16 362	0.16 338	0.27 578

DeepStereo_RVC	0.36 306	0.21 341	0.47 402	0.40 359	0.24 313	0.26 97	0.22 97	0.60 277	0.38 203	0.69 410	0.67 333	0.57 359	0.51 432	0.56 316	0.39 410	0.16 331	0.12 309	0.18 373	0.15 323	0.19 448	0.18 438

DNSM	0.82 618	1.54 714	0.27 61	0.30 27	0.17 43	0.27 115	0.25 160	0.49 192	0.25 64	0.34 188	0.36 184	0.29 144	0.26 166	2.84 714	1.96 693	0.16 331	0.12 309	0.12 55	0.10 89	3.66 737	2.58 733

quiztm	0.29 203	0.19 244	0.35 218	0.40 359	0.23 275	0.27 115	0.33 340	0.63 300	0.39 215	0.45 270	0.60 301	0.39 236	0.18 42	0.40 153	0.26 212	0.14 188	0.10 98	0.14 171	0.11 155	0.14 211	0.10 64

LiteMatch	0.24 116	0.17 153	0.24 17	0.37 243	0.20 154	0.27 115	0.27 209	0.31 37	0.24 48	0.21 33	0.20 21	0.29 144	0.40 360	0.29 32	0.43 441	0.16 331	0.10 98	0.15 226	0.13 244	0.14 211	0.14 305

Selective-IGEV-i32	0.24 116	0.18 196	0.35 218	0.35 183	0.19 108	0.27 115	0.25 160	0.55 236	0.23 41	0.27 120	0.25 79	0.34 189	0.19 61	0.58 351	0.22 88	0.12 62	0.10 98	0.14 171	0.11 155	0.12 105	0.10 64

GeoVLM	0.19 18	0.14 28	0.24 17	0.30 27	0.19 108	0.27 115	0.19 31	0.31 37	0.24 48	0.21 33	0.20 21	0.29 144	0.20 76	0.29 32	0.22 88	0.12 62	0.10 98	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

MonSter++	0.19 18	0.14 28	0.24 17	0.30 27	0.19 108	0.27 115	0.19 31	0.31 37	0.24 48	0.21 33	0.20 21	0.29 144	0.19 61	0.29 32	0.21 61	0.12 62	0.10 98	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

asd	0.21 52	0.18 196	0.29 92	0.32 84	0.18 75	0.27 115	0.22 97	0.35 66	0.22 31	0.31 162	0.22 45	0.19 30	0.21 90	0.44 206	0.21 61	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.10 89	0.11 36	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 72	0.18 196	0.29 92	0.30 27	0.18 75	0.27 115	0.23 127	0.37 82	0.28 91	0.31 162	0.26 92	0.22 59	0.26 166	0.50 265	0.24 149	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 5	0.27 61	0.34 136	0.15 10	0.27 115	0.17 5	0.28 24	0.14 4	0.18 13	0.14 2	0.23 75	0.15 8	0.32 75	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 114	0.09 15	0.10 8	0.09 6

SCV	0.26 156	0.19 244	0.33 178	0.35 183	0.21 186	0.27 115	0.34 359	0.56 240	0.28 91	0.24 74	0.28 115	0.37 218	0.23 120	0.49 257	0.22 88	0.18 424	0.10 98	0.14 171	0.11 155	0.15 279	0.11 140

Occ-G	0.26 156	0.14 28	0.28 81	0.34 136	0.20 154	0.27 115	0.34 359	0.41 123	0.31 123	0.29 149	0.43 218	0.49 319	0.25 145	0.47 240	0.28 256	0.13 122	0.11 236	0.14 171	0.11 155	0.12 105	0.12 203

rvit_stereo_0080	0.31 229	0.25 469	0.40 299	0.39 315	0.28 456	0.27 115	0.46 534	0.49 192	0.44 248	0.35 199	0.42 212	0.40 250	0.28 199	0.41 165	0.33 319	0.22 530	0.17 513	0.17 317	0.16 362	0.22 518	0.15 340

RSM	0.25 137	0.18 196	0.33 178	0.36 217	0.20 154	0.27 115	0.34 359	0.51 207	0.27 77	0.26 100	0.23 52	0.39 236	0.21 90	0.56 316	0.22 88	0.12 62	0.10 98	0.14 171	0.11 155	0.14 211	0.10 64

H2IRNET	0.37 323	0.20 296	0.33 178	0.38 283	0.25 347	0.27 115	0.23 127	0.59 265	0.72 394	0.39 236	0.90 461	0.74 478	0.55 460	0.52 280	0.43 441	0.15 270	0.13 385	0.18 373	0.20 510	0.16 338	0.13 255

MoCha-V2	0.25 137	0.15 73	0.29 92	0.40 359	0.18 75	0.27 115	0.26 186	0.49 192	0.27 77	0.36 204	0.27 101	0.33 185	0.35 297	0.49 257	0.22 88	0.12 62	0.10 98	0.12 55	0.10 89	0.13 158	0.11 140

whm_eth	0.31 229	0.25 469	0.40 299	0.39 315	0.28 456	0.27 115	0.46 534	0.49 192	0.44 248	0.35 199	0.42 212	0.40 250	0.28 199	0.41 165	0.33 319	0.22 530	0.17 513	0.17 317	0.16 362	0.22 518	0.15 340

plain	0.31 229	0.20 296	0.50 450	0.39 315	0.29 486	0.27 115	0.30 269	0.44 159	0.35 166	0.31 162	0.66 327	0.30 159	0.31 254	0.65 430	0.31 295	0.17 388	0.13 385	0.20 453	0.15 323	0.17 380	0.12 203

MaDis-Stereo	0.26 156	0.18 196	0.36 233	0.36 217	0.26 395	0.27 115	0.27 209	0.43 151	0.35 166	0.27 120	0.26 92	0.41 262	0.28 199	0.40 153	0.28 256	0.16 331	0.14 426	0.16 267	0.13 244	0.14 211	0.12 203

MIM_Stereo	0.38 340	0.17 153	0.53 478	0.37 243	0.24 313	0.27 115	0.24 148	0.70 373	0.54 305	0.72 434	1.00 508	0.63 405	0.29 218	0.64 423	0.38 402	0.13 122	0.14 426	0.17 317	0.16 362	0.14 211	0.11 140

Selective-IGEV	0.24 116	0.18 196	0.35 218	0.35 183	0.19 108	0.27 115	0.25 160	0.55 236	0.23 41	0.27 120	0.25 79	0.34 189	0.19 61	0.58 351	0.22 88	0.12 62	0.10 98	0.14 171	0.11 155	0.12 105	0.10 64

IRAFT_RVC	0.42 390	0.20 296	0.48 423	0.44 487	0.24 313	0.27 115	0.54 589	0.74 406	0.77 434	0.76 454	0.80 399	0.73 472	0.51 432	0.70 474	0.36 373	0.17 388	0.10 98	0.21 495	0.16 362	0.16 338	0.14 305

CREStereo++_RVC	0.32 236	0.15 73	0.23 7	0.31 57	0.24 313	0.27 115	0.22 97	0.46 174	0.88 505	0.46 278	0.80 399	0.30 159	0.26 166	0.36 117	0.33 319	0.13 122	0.09 27	0.13 114	0.51 693	0.13 158	0.09 6
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
AFF-stereo	0.38 340	0.19 244	0.39 285	0.37 243	0.21 186	0.27 115	0.31 297	0.65 317	0.66 361	0.64 369	1.13 565	0.76 488	0.39 354	0.55 303	0.33 319	0.11 36	0.09 27	0.16 267	0.16 362	0.13 158	0.11 140

GREATEN-IGEV_RVC	0.23 90	0.20 296	0.31 134	0.37 243	0.19 108	0.28 138	0.22 97	0.33 57	0.26 72	0.23 59	0.29 129	0.23 75	0.18 42	0.39 143	0.28 256	0.13 122	0.12 309	0.17 317	0.16 362	0.17 380	0.12 203

2w_stereo	0.22 72	0.18 196	0.30 110	0.32 84	0.16 29	0.28 138	0.38 448	0.38 92	0.35 166	0.32 177	0.33 155	0.17 9	0.18 42	0.29 32	0.22 88	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.10 89	0.12 105	0.10 64

FLISNet	0.45 419	0.21 341	0.36 233	0.34 136	0.35 572	0.28 138	0.31 297	0.72 389	0.46 263	0.87 531	1.13 565	1.09 600	0.76 581	0.69 467	0.56 527	0.12 62	0.10 98	0.17 317	0.17 422	0.17 380	0.15 340

CoSv	0.45 419	0.21 341	0.36 233	0.34 136	0.35 572	0.28 138	0.31 297	0.72 389	0.46 263	0.87 531	1.13 565	1.09 600	0.76 581	0.69 467	0.56 527	0.12 62	0.10 98	0.17 317	0.17 422	0.17 380	0.15 340

fffft	0.25 137	0.17 153	0.37 250	0.36 217	0.22 221	0.28 138	0.36 408	0.42 132	0.24 48	0.36 204	0.23 52	0.27 129	0.22 105	0.52 280	0.27 233	0.12 62	0.09 27	0.16 267	0.12 196	0.12 105	0.12 203
1: 1. 1
AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 458	0.21 341	1.26 658	0.39 315	0.51 656	0.28 138	0.30 269	1.25 636	0.44 248	0.68 402	1.11 554	0.86 522	0.33 278	0.67 450	0.27 233	0.15 270	0.11 236	0.17 317	0.20 510	0.22 518	0.24 555

AIO-Stereo	0.25 137	0.18 196	0.34 201	0.37 243	0.18 75	0.28 138	0.30 269	0.48 186	0.27 77	0.29 149	0.30 134	0.32 171	0.17 24	0.52 280	0.23 129	0.12 62	0.10 98	0.14 171	0.11 155	0.13 158	0.10 64

RSM++	0.25 137	0.18 196	0.34 201	0.36 217	0.20 154	0.28 138	0.30 269	0.51 207	0.32 137	0.25 86	0.22 45	0.37 218	0.21 90	0.50 265	0.24 149	0.12 62	0.10 98	0.14 171	0.12 196	0.14 211	0.10 64

CAS++	0.32 236	0.24 443	0.36 233	0.37 243	0.26 395	0.28 138	0.23 127	0.87 465	0.50 288	0.47 285	0.45 224	0.26 118	0.21 90	0.49 257	0.24 149	0.23 548	0.19 557	0.22 511	0.17 422	0.21 494	0.16 391
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MIF-Stereo (partial)	0.31 229	0.18 196	0.37 250	0.41 397	0.31 527	0.28 138	0.23 127	0.47 178	0.42 235	0.31 162	0.63 311	0.36 214	0.35 297	0.57 328	0.31 295	0.17 388	0.13 385	0.19 420	0.17 422	0.18 411	0.14 305

test_5	0.43 400	0.24 443	0.43 346	0.52 608	0.28 456	0.28 138	0.42 510	0.72 389	0.82 469	0.62 348	0.91 464	0.72 460	0.55 460	0.79 530	0.35 355	0.14 188	0.11 236	0.18 373	0.18 452	0.18 411	0.16 391

PFNet+	0.40 369	0.19 244	0.49 436	0.39 315	0.25 347	0.28 138	0.23 127	0.64 315	0.70 381	0.85 516	0.79 396	0.64 411	0.35 297	0.72 486	0.34 336	0.19 458	0.14 426	0.23 532	0.20 510	0.16 338	0.20 499

AnonymousM	0.41 382	0.81 679	0.29 92	0.34 136	0.22 221	0.28 138	0.38 448	0.53 229	0.41 224	0.70 416	0.49 242	0.47 306	0.27 182	0.41 165	0.31 295	0.15 270	0.12 309	1.51 708	0.26 608	0.12 105	0.10 64

testmc14	0.18 8	0.12 2	0.21 1	0.30 27	0.14 7	0.29 151	0.25 160	0.30 29	0.15 5	0.21 33	0.28 115	0.21 51	0.18 42	0.24 4	0.21 61	0.11 36	0.09 27	0.10 1	0.08 1	0.11 36	0.09 6

MGA	0.19 18	0.14 28	0.26 46	0.30 27	0.20 154	0.29 151	0.18 15	0.35 66	0.27 77	0.19 20	0.21 32	0.19 30	0.15 8	0.29 32	0.20 30	0.12 62	0.10 98	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.11 140

PointNet	0.20 31	0.15 73	0.25 32	0.32 84	0.18 75	0.29 151	0.23 127	0.25 11	0.27 77	0.15 2	0.24 68	0.28 136	0.17 24	0.34 102	0.20 30	0.13 122	0.11 236	0.13 114	0.10 89	0.11 36	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 137	0.14 28	0.74 579	0.33 105	0.19 108	0.29 151	0.22 97	0.38 92	0.29 104	0.25 86	0.22 45	0.23 75	0.32 260	0.28 20	0.19 12	0.11 36	0.10 98	0.12 55	0.10 89	0.12 105	0.30 601

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 187	0.23 404	1.22 654	0.34 136	0.21 186	0.29 151	0.21 77	0.41 123	0.33 145	0.24 74	0.30 134	0.32 171	0.28 199	0.33 92	0.20 30	0.12 62	0.11 236	0.13 114	0.10 89	0.10 8	0.11 140

LACA2	0.20 31	0.15 73	0.26 46	0.30 27	0.15 10	0.29 151	0.29 248	0.30 29	0.22 31	0.21 33	0.23 52	0.28 136	0.20 76	0.34 102	0.19 12	0.13 122	0.10 98	0.10 1	0.09 15	0.12 105	0.09 6

CSFM-Stereo	0.20 31	0.14 28	0.23 7	0.30 27	0.17 43	0.29 151	0.20 50	0.39 100	0.22 31	0.22 51	0.21 32	0.26 118	0.20 76	0.30 52	0.20 30	0.13 122	0.12 309	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

qwe	0.22 72	0.18 196	0.28 81	0.31 57	0.18 75	0.29 151	0.21 77	0.38 92	0.32 137	0.35 199	0.30 134	0.20 39	0.20 76	0.43 193	0.21 61	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.12 105	0.09 6

4w-stereo	0.21 52	0.19 244	0.31 134	0.31 57	0.17 43	0.29 151	0.19 31	0.31 37	0.21 29	0.31 162	0.24 68	0.20 39	0.24 132	0.41 165	0.22 88	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.10 89	0.11 36	0.09 6

SGD-Stereo	0.22 72	0.15 73	0.27 61	0.31 57	0.15 10	0.29 151	0.20 50	0.37 82	0.29 104	0.24 74	0.29 129	0.21 51	0.27 182	0.36 117	0.25 182	0.16 331	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.13 158	0.10 64

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 137	0.31 545	0.24 17	0.51 594	0.19 108	0.29 151	0.22 97	0.40 112	0.37 193	0.26 100	0.24 68	0.24 93	0.31 254	0.44 206	0.22 88	0.14 188	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.14 211	0.10 64

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 540	3.08 734	2.43 701	0.31 57	0.18 75	0.29 151	0.20 50	0.37 82	0.32 137	0.28 135	0.24 68	0.18 23	0.18 42	0.31 63	0.22 88	1.09 710	0.08 2	0.17 317	0.16 362	0.14 211	0.97 707

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 137	0.14 28	0.74 579	0.33 105	0.19 108	0.29 151	0.22 97	0.38 92	0.29 104	0.25 86	0.22 45	0.23 75	0.32 260	0.28 20	0.19 12	0.11 36	0.10 98	0.12 55	0.10 89	0.12 105	0.30 601

DCANet-4	0.36 306	0.20 296	0.48 423	0.34 136	0.19 108	0.29 151	0.30 269	0.66 328	0.92 535	0.69 410	0.78 386	0.40 250	0.47 407	0.45 211	0.34 336	0.14 188	0.10 98	0.14 171	0.11 155	0.11 36	0.13 255

fff	0.37 323	0.16 102	0.41 310	0.34 136	0.19 108	0.29 151	0.30 269	0.69 357	1.06 602	0.69 410	0.78 386	0.42 273	0.63 509	0.46 230	0.34 336	0.14 188	0.10 98	0.14 171	0.11 155	0.11 36	0.13 255

RAFT+CT+SA	0.39 357	0.23 404	0.36 233	0.51 594	0.27 431	0.29 151	0.46 534	0.75 413	0.80 456	0.51 299	0.89 457	0.41 262	0.40 360	0.78 523	0.32 305	0.14 188	0.11 236	0.18 373	0.18 452	0.15 279	0.14 305

TRStereo	0.37 323	0.27 504	0.59 503	0.47 541	0.41 612	0.29 151	0.30 269	0.84 451	0.59 325	0.52 308	0.41 209	0.52 337	0.26 166	0.73 493	0.27 233	0.17 388	0.12 309	0.19 420	0.19 483	0.13 158	0.11 140

AAGNet	1.43 686	0.20 296	0.48 423	0.44 487	0.25 347	0.29 151	0.31 297	0.65 317	0.68 373	0.97 587	0.86 437	0.67 436	0.62 503	0.64 423	20.63 748	0.16 331	0.11 236	0.19 420	0.15 323	0.19 448	0.12 203

csc	0.37 323	0.16 102	0.41 310	0.34 136	0.19 108	0.29 151	0.30 269	0.69 357	1.06 602	0.69 410	0.78 386	0.42 273	0.63 509	0.46 230	0.34 336	0.14 188	0.10 98	0.14 171	0.11 155	0.11 36	0.13 255

cscssc	0.37 323	0.16 102	0.41 310	0.34 136	0.19 108	0.29 151	0.30 269	0.69 357	1.06 602	0.69 410	0.78 386	0.42 273	0.63 509	0.46 230	0.34 336	0.14 188	0.10 98	0.14 171	0.11 155	0.11 36	0.13 255

Anonymus	0.24 116	0.14 28	0.29 92	0.37 243	0.23 275	0.30 171	0.22 97	0.39 100	0.32 137	0.23 59	0.20 21	0.38 227	0.26 166	0.45 211	0.24 149	0.13 122	0.10 98	0.14 171	0.13 244	0.12 105	0.13 255

PSi22	0.30 221	0.18 196	0.30 110	0.36 217	0.19 108	0.30 171	0.19 31	0.42 132	0.73 401	0.27 120	0.32 152	0.57 359	0.43 378	0.77 518	0.25 182	0.12 62	0.10 98	0.11 5	0.09 15	0.14 211	0.11 140

VMStereo-Base	0.28 187	0.16 102	0.27 61	0.30 27	0.17 43	0.30 171	0.27 209	0.50 204	0.65 357	0.32 177	0.47 235	0.42 273	0.24 132	0.41 165	0.27 233	0.15 270	0.11 236	0.12 55	0.10 89	0.13 158	0.14 305

FE-Mocha	0.32 236	0.19 244	0.50 450	0.38 283	0.27 431	0.30 171	0.20 50	0.71 382	0.36 176	0.65 378	0.56 291	0.54 345	0.25 145	0.38 135	0.22 88	0.15 270	0.10 98	0.17 317	0.16 362	0.13 158	0.12 203

IGEV-FE	0.34 268	0.18 196	0.67 545	0.39 315	0.28 456	0.30 171	0.25 160	0.74 406	0.31 123	0.62 348	0.57 293	0.54 345	0.25 145	0.53 289	0.27 233	0.14 188	0.10 98	0.15 226	0.14 288	0.14 211	0.12 203

AIO_test	0.23 90	0.16 102	0.28 81	0.34 136	0.20 154	0.30 171	0.39 470	0.38 92	0.25 64	0.25 86	0.28 115	0.32 171	0.22 105	0.38 135	0.25 182	0.12 62	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.12 105	0.09 6

mms	0.26 156	0.21 341	0.33 178	0.37 243	0.25 347	0.30 171	0.33 340	0.40 112	0.32 137	0.28 135	0.34 167	0.34 189	0.20 76	0.45 211	0.26 212	0.12 62	0.11 236	0.16 267	0.12 196	0.14 211	0.11 140

ours_stereo	0.26 156	0.21 341	0.33 178	0.38 283	0.23 275	0.30 171	0.33 340	0.42 132	0.38 203	0.26 100	0.34 167	0.35 204	0.23 120	0.47 240	0.27 233	0.13 122	0.11 236	0.16 267	0.12 196	0.14 211	0.10 64

rvit_stereo_0081	0.32 236	0.24 443	0.47 402	0.43 466	0.26 395	0.30 171	0.37 426	0.42 132	0.55 312	0.36 204	0.40 206	0.39 236	0.35 297	0.43 193	0.33 319	0.22 530	0.16 492	0.19 420	0.16 362	0.19 448	0.13 255

rvit_stereo_0082	0.32 236	0.24 443	0.47 402	0.43 466	0.26 395	0.30 171	0.37 426	0.42 132	0.55 312	0.36 204	0.40 206	0.39 236	0.35 297	0.43 193	0.33 319	0.22 530	0.16 492	0.19 420	0.16 362	0.19 448	0.13 255

IGEV_Zeroshot_test	0.34 268	0.18 196	0.67 545	0.39 315	0.28 456	0.30 171	0.25 160	0.74 406	0.31 123	0.62 348	0.57 293	0.54 345	0.25 145	0.53 289	0.27 233	0.14 188	0.10 98	0.15 226	0.14 288	0.14 211	0.12 203

UniTT-Stereo	0.27 179	0.17 153	0.37 250	0.40 359	0.27 431	0.30 171	0.28 239	0.39 100	0.31 123	0.29 149	0.46 229	0.27 129	0.25 145	0.47 240	0.34 336	0.17 388	0.13 385	0.13 114	0.12 196	0.14 211	0.12 203

anonymousdsp	0.29 203	0.21 341	0.38 263	0.37 243	0.25 347	0.30 171	0.35 385	0.63 300	0.35 166	0.39 236	0.33 155	0.33 185	0.28 199	0.59 369	0.25 182	0.14 188	0.10 98	0.17 317	0.12 196	0.14 211	0.15 340

ADStereo(finetuned)	0.37 323	0.16 102	0.49 436	0.34 136	0.19 108	0.30 171	0.30 269	0.68 348	0.91 530	0.70 416	0.77 374	0.43 282	0.69 547	0.45 211	0.33 319	0.14 188	0.10 98	0.14 171	0.11 155	0.13 158	0.12 203

IGEV-Stereo	0.29 203	0.21 341	0.38 263	0.37 243	0.25 347	0.30 171	0.35 385	0.63 300	0.35 166	0.39 236	0.33 155	0.33 185	0.28 199	0.59 369	0.25 182	0.14 188	0.10 98	0.17 317	0.12 196	0.14 211	0.15 340
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
PSM-softLoss	0.38 340	0.20 296	0.48 423	0.41 397	0.26 395	0.30 171	0.35 385	0.69 357	0.46 263	0.62 348	0.82 412	0.59 383	0.33 278	0.70 474	0.39 410	0.19 458	0.12 309	0.20 453	0.18 452	0.16 338	0.22 539

KMStereo	0.38 340	0.20 296	0.48 423	0.41 397	0.26 395	0.30 171	0.35 385	0.69 357	0.46 263	0.62 348	0.82 412	0.59 383	0.33 278	0.70 474	0.39 410	0.19 458	0.12 309	0.20 453	0.18 452	0.16 338	0.22 539

rafts_anoy	0.37 323	0.21 341	0.36 233	0.41 397	0.26 395	0.30 171	0.33 340	0.67 338	0.90 523	0.58 330	0.66 327	0.45 296	0.33 278	0.47 240	0.39 410	0.16 331	0.11 236	0.21 495	0.23 568	0.17 380	0.14 305

raftrobust	0.34 268	0.19 244	0.36 233	0.41 397	0.27 431	0.30 171	0.25 160	0.71 382	0.63 344	0.58 330	0.55 288	0.45 296	0.46 401	0.51 273	0.29 278	0.16 331	0.12 309	0.14 171	0.12 196	0.12 105	0.13 255

DCANet	0.36 306	0.16 102	0.41 310	0.34 136	0.19 108	0.30 171	0.30 269	0.68 348	0.91 530	0.70 416	0.77 374	0.43 282	0.57 469	0.45 211	0.34 336	0.14 188	0.10 98	0.14 171	0.11 155	0.13 158	0.12 203

GGDA	0.32 236	0.18 196	0.32 157	0.31 57	0.21 186	0.31 191	0.26 186	0.59 265	0.66 361	0.50 294	0.68 336	0.40 250	0.36 325	0.55 303	0.35 355	0.15 270	0.11 236	0.13 114	0.12 196	0.15 279	0.15 340

aanet-new-22k	0.23 90	0.16 102	0.30 110	0.35 183	0.18 75	0.31 191	0.19 31	0.46 174	0.42 235	0.25 86	0.23 52	0.25 108	0.30 237	0.32 75	0.22 88	0.11 36	0.10 98	0.12 55	0.10 89	0.12 105	0.10 64

WQFJA1++	0.23 90	0.15 73	0.27 61	0.30 27	0.21 186	0.31 191	0.18 15	0.36 74	0.17 10	0.25 86	0.30 134	0.29 144	0.28 199	0.40 153	0.22 88	0.15 270	0.10 98	0.13 114	0.10 89	0.42 650	0.11 140

2.25w	0.22 72	0.18 196	0.31 134	0.31 57	0.18 75	0.31 191	0.18 15	0.32 46	0.31 123	0.31 162	0.37 191	0.20 39	0.22 105	0.45 211	0.24 149	0.10 14	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.10 64

4.25_new	0.22 72	0.21 341	0.32 157	0.32 84	0.18 75	0.31 191	0.27 209	0.32 46	0.24 48	0.29 149	0.27 101	0.20 39	0.23 120	0.34 102	0.23 129	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

4.5w_new	0.22 72	0.21 341	0.32 157	0.32 84	0.18 75	0.31 191	0.27 209	0.32 46	0.24 48	0.29 149	0.27 101	0.20 39	0.23 120	0.34 102	0.23 129	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 72	0.21 341	0.32 157	0.32 84	0.18 75	0.31 191	0.27 209	0.32 46	0.24 48	0.29 149	0.27 101	0.20 39	0.23 120	0.34 102	0.23 129	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

2.5w	0.21 52	0.18 196	0.31 134	0.32 84	0.18 75	0.31 191	0.25 160	0.31 37	0.23 41	0.28 135	0.35 175	0.18 23	0.17 24	0.39 143	0.21 61	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.10 89	0.11 36	0.09 6

1w_stereo	0.24 116	0.15 73	0.29 92	0.34 136	0.18 75	0.31 191	0.41 499	0.40 112	0.43 240	0.31 162	0.38 195	0.17 9	0.24 132	0.45 211	0.23 129	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

999	0.27 179	0.16 102	0.35 218	0.36 217	0.24 313	0.31 191	0.27 209	0.49 192	0.38 203	0.26 100	0.30 134	0.39 236	0.23 120	0.63 408	0.25 182	0.13 122	0.10 98	0.14 171	0.12 196	0.12 105	0.14 305

ff7	0.29 203	0.21 341	0.38 263	0.36 217	0.26 395	0.31 191	0.35 385	0.62 290	0.34 153	0.38 223	0.33 155	0.32 171	0.29 218	0.58 351	0.25 182	0.14 188	0.10 98	0.17 317	0.12 196	0.14 211	0.15 340

ffff	0.29 203	0.21 341	0.38 263	0.36 217	0.26 395	0.31 191	0.35 385	0.62 290	0.34 153	0.38 223	0.33 155	0.32 171	0.29 218	0.58 351	0.25 182	0.14 188	0.10 98	0.17 317	0.12 196	0.14 211	0.15 340

11t	0.29 203	0.21 341	0.38 263	0.36 217	0.26 395	0.31 191	0.35 385	0.62 290	0.34 153	0.38 223	0.33 155	0.32 171	0.29 218	0.58 351	0.25 182	0.14 188	0.10 98	0.17 317	0.12 196	0.14 211	0.15 340

RCA-Stereo	0.35 287	0.17 153	0.34 201	0.38 283	0.22 221	0.31 191	0.34 359	0.68 348	1.24 640	0.45 270	0.65 320	0.47 306	0.43 378	0.38 135	0.27 233	0.13 122	0.10 98	0.14 171	0.11 155	0.11 36	0.11 140

ccc-4	0.29 203	0.21 341	0.38 263	0.36 217	0.26 395	0.31 191	0.35 385	0.62 290	0.34 153	0.38 223	0.33 155	0.32 171	0.29 218	0.58 351	0.25 182	0.14 188	0.10 98	0.17 317	0.12 196	0.14 211	0.15 340

iRaft-Stereo_5w	0.45 419	0.21 341	0.48 423	0.42 443	0.28 456	0.31 191	0.54 589	0.63 300	0.62 333	0.62 348	0.89 457	1.01 575	0.69 547	0.75 506	0.66 556	0.13 122	0.12 309	0.17 317	0.15 323	0.14 211	0.15 340

iRaft-Stereo_20w	0.39 357	0.19 244	0.57 498	0.37 243	0.27 431	0.31 191	0.24 148	1.44 672	0.29 104	0.69 410	0.53 275	0.60 389	0.42 372	0.83 546	0.27 233	0.14 188	0.11 236	0.14 171	0.13 244	0.15 279	0.13 255

GLC_STEREO	0.29 203	0.19 244	0.27 61	0.44 487	0.19 108	0.31 191	0.26 186	0.47 178	0.43 240	0.37 211	0.47 235	0.41 262	0.23 120	0.50 265	0.34 336	0.14 188	0.18 537	0.19 420	0.16 362	0.16 338	0.13 255

iRaftStereo_RVC	0.32 236	0.19 244	0.37 250	0.39 315	0.22 221	0.31 191	0.29 248	0.68 348	0.51 294	0.49 290	0.66 327	0.37 218	0.23 120	0.45 211	0.33 319	0.14 188	0.10 98	0.18 373	0.17 422	0.15 279	0.12 203

EAI-Stereo	0.34 268	0.19 244	0.44 358	0.39 315	0.21 186	0.31 191	0.30 269	1.15 588	0.30 112	0.49 290	0.75 364	0.36 214	0.28 199	0.62 395	0.27 233	0.14 188	0.11 236	0.14 171	0.13 244	0.13 158	0.12 203

over-6	0.22 72	0.18 196	0.28 81	0.34 136	0.13 1	0.32 211	0.22 97	0.49 192	0.25 64	0.24 74	0.24 68	0.21 51	0.25 145	0.38 135	0.20 30	0.14 188	0.10 98	0.11 5	0.09 15	0.12 105	0.10 64

TestStereo_HL2	0.33 256	0.18 196	0.33 178	0.31 57	0.22 221	0.32 211	0.25 160	0.58 258	0.61 329	0.54 317	0.68 336	0.41 262	0.36 325	0.57 328	0.36 373	0.16 331	0.11 236	0.13 114	0.11 155	0.15 279	0.16 391

TestStereo-Hl	0.34 268	0.20 296	0.32 157	0.32 84	0.22 221	0.32 211	0.27 209	0.64 315	0.59 325	0.50 294	0.67 333	0.46 303	0.45 394	0.60 375	0.34 336	0.14 188	0.11 236	0.13 114	0.13 244	0.15 279	0.15 340

TS12	0.24 116	0.15 73	0.29 92	0.37 243	0.17 43	0.32 211	0.26 186	0.42 132	0.24 48	0.31 162	0.51 256	0.25 108	0.27 182	0.40 153	0.29 278	0.11 36	0.10 98	0.12 55	0.09 15	0.13 158	0.10 64

LACA3	0.20 31	0.17 153	0.25 32	0.29 14	0.15 10	0.32 211	0.25 160	0.29 26	0.22 31	0.23 59	0.21 32	0.21 51	0.22 105	0.44 206	0.19 12	0.13 122	0.10 98	0.11 5	0.08 1	0.11 36	0.08 1

3w_stereo	0.24 116	0.20 296	0.37 250	0.33 105	0.16 29	0.32 211	0.42 510	0.41 123	0.38 203	0.31 162	0.27 101	0.16 6	0.26 166	0.34 102	0.22 88	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.12 105	0.11 140

HART	0.29 203	0.16 102	0.32 157	0.40 359	0.21 186	0.32 211	0.26 186	0.62 290	0.31 123	0.33 184	0.65 320	0.41 262	0.22 105	0.55 303	0.25 182	0.12 62	0.10 98	0.15 226	0.11 155	0.15 279	0.11 140

Reg-Stereo(zero)	0.30 221	0.16 102	0.28 81	0.34 136	0.18 75	0.32 211	0.20 50	0.63 300	0.68 373	0.50 294	0.52 269	0.51 331	0.30 237	0.45 211	0.25 182	0.13 122	0.10 98	0.12 55	0.10 89	0.12 105	0.11 140

MSKI-zero shot	0.32 236	0.17 153	0.34 201	0.39 315	0.21 186	0.32 211	0.22 97	0.61 285	0.43 240	0.52 308	0.64 317	0.61 395	0.20 76	0.74 500	0.25 182	0.14 188	0.10 98	0.14 171	0.10 89	0.12 105	0.12 203

4D-IteraStereo	0.33 256	0.18 196	0.40 299	0.40 359	0.24 313	0.32 211	0.27 209	0.58 258	0.72 394	0.65 378	0.54 278	0.42 273	0.23 120	0.45 211	0.28 256	0.14 188	0.09 27	0.19 420	0.16 362	0.16 338	0.11 140

ProNet	0.29 203	0.21 341	0.38 263	0.35 183	0.24 313	0.32 211	0.43 518	0.57 249	0.37 193	0.33 184	0.30 134	0.32 171	0.28 199	0.57 328	0.26 212	0.13 122	0.11 236	0.16 267	0.13 244	0.13 158	0.13 255

cross-raft	0.34 268	0.20 296	0.37 250	0.44 487	0.23 275	0.32 211	0.35 385	0.74 406	0.40 220	0.60 336	0.77 374	0.57 359	0.27 182	0.43 193	0.28 256	0.12 62	0.10 98	0.15 226	0.13 244	0.15 279	0.11 140

over-8	0.21 52	0.19 244	0.27 61	0.35 183	0.13 1	0.33 223	0.21 77	0.34 62	0.17 10	0.21 33	0.22 45	0.26 118	0.25 145	0.41 165	0.20 30	0.14 188	0.10 98	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.11 140

over-9	0.21 52	0.19 244	0.27 61	0.35 183	0.13 1	0.33 223	0.21 77	0.35 66	0.17 10	0.21 33	0.22 45	0.26 118	0.25 145	0.41 165	0.20 30	0.13 122	0.10 98	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.11 140

PhaseNet	0.25 137	0.16 102	0.31 134	0.35 183	0.22 221	0.33 223	0.22 97	0.45 166	0.33 145	0.21 33	0.28 115	0.38 227	0.23 120	0.42 179	0.28 256	0.13 122	0.10 98	0.15 226	0.15 323	0.13 158	0.12 203

aanet-new-90k	0.23 90	0.16 102	0.45 371	0.35 183	0.17 43	0.33 223	0.27 209	0.38 92	0.26 72	0.20 23	0.24 68	0.21 51	0.35 297	0.46 230	0.17 1	0.11 36	0.09 27	0.12 55	0.10 89	0.14 211	0.09 6

aanet-new-28k	0.23 90	0.17 153	0.40 299	0.36 217	0.17 43	0.33 223	0.22 97	0.35 66	0.27 77	0.27 120	0.23 52	0.29 144	0.34 291	0.31 63	0.22 88	0.13 122	0.10 98	0.13 114	0.11 155	0.16 338	0.12 203

aanet-new-12k	0.24 116	0.19 244	0.39 285	0.41 397	0.17 43	0.33 223	0.22 97	0.41 123	0.37 193	0.27 120	0.23 52	0.22 59	0.35 297	0.29 32	0.24 149	0.12 62	0.08 2	0.14 171	0.11 155	0.16 338	0.11 140

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 156	0.16 102	0.31 134	0.34 136	0.21 186	0.33 223	0.31 297	0.45 166	0.45 257	0.40 245	0.54 278	0.24 93	0.18 42	0.36 117	0.22 88	0.12 62	0.09 27	0.15 226	0.12 196	0.11 36	0.10 64

Select-FE	0.46 430	0.24 443	0.88 610	0.42 443	0.35 572	0.33 223	0.19 31	0.90 477	0.37 193	0.60 336	1.01 511	0.97 561	0.80 599	0.72 486	0.28 256	0.16 331	0.12 309	0.17 317	0.20 510	0.15 279	0.24 555

IGEV-RUCA	0.25 137	0.16 102	0.34 201	0.39 315	0.27 431	0.33 223	0.20 50	0.38 92	0.36 176	0.26 100	0.31 148	0.25 108	0.21 90	0.48 251	0.24 149	0.20 483	0.11 236	0.13 114	0.10 89	0.17 380	0.15 340

fffy	0.28 187	0.21 341	0.34 201	0.37 243	0.23 275	0.33 223	0.29 248	0.51 207	0.41 224	0.32 177	0.37 191	0.39 236	0.27 182	0.50 265	0.27 233	0.12 62	0.11 236	0.16 267	0.13 244	0.14 211	0.11 140

WCG-NET	0.28 187	0.15 73	0.33 178	0.33 105	0.19 108	0.33 223	0.27 209	0.39 100	0.80 456	0.46 278	0.49 242	0.39 236	0.25 145	0.40 153	0.25 182	0.12 62	0.09 27	0.13 114	0.11 155	0.12 105	0.10 64

rvit_stereo_ft	0.33 256	0.25 469	0.47 402	0.52 608	0.32 544	0.33 223	0.47 542	0.49 192	0.50 288	0.34 188	0.41 209	0.41 262	0.32 260	0.48 251	0.34 336	0.22 530	0.14 426	0.19 420	0.18 452	0.19 448	0.14 305

HH	0.35 287	0.20 296	0.47 402	0.40 359	0.25 347	0.33 223	0.31 297	0.76 420	0.38 203	0.43 262	0.57 293	0.79 498	0.44 389	0.71 480	0.25 182	0.15 270	0.11 236	0.15 226	0.14 288	0.14 211	0.12 203

HanStereo	0.35 287	0.20 296	0.47 402	0.40 359	0.25 347	0.33 223	0.31 297	0.76 420	0.38 203	0.43 262	0.57 293	0.79 498	0.44 389	0.71 480	0.25 182	0.15 270	0.11 236	0.15 226	0.14 288	0.14 211	0.12 203

LoS	0.29 203	0.15 73	0.30 110	0.29 14	0.18 75	0.33 223	0.29 248	0.51 207	0.72 394	0.34 188	0.52 269	0.41 262	0.28 199	0.47 240	0.28 256	0.15 270	0.11 236	0.13 114	0.09 15	0.11 36	0.11 140
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
HHNet	0.41 382	0.17 153	0.41 310	0.34 136	0.37 584	0.33 223	0.34 359	0.69 357	0.75 416	0.86 523	1.30 613	0.52 337	0.32 260	0.52 280	0.35 355	0.15 270	0.11 236	0.19 420	0.15 323	0.15 279	0.24 555

RAFT-345	0.40 369	0.18 196	0.40 299	0.38 283	0.22 221	0.33 223	0.26 186	0.61 285	0.51 294	0.74 445	1.79 665	0.45 296	0.33 278	0.66 439	0.36 373	0.14 188	0.11 236	0.18 373	0.14 288	0.13 158	0.13 255

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 306	0.17 153	0.41 310	0.35 183	0.19 108	0.33 223	0.29 248	0.65 317	0.73 401	0.68 402	1.01 511	0.56 353	0.40 360	0.42 179	0.30 286	0.11 36	0.09 27	0.15 226	0.14 288	0.13 158	0.10 64

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 156	0.16 102	0.30 110	0.33 105	0.22 221	0.34 241	0.31 297	0.48 186	0.50 288	0.39 236	0.54 278	0.23 75	0.19 61	0.29 32	0.23 129	0.12 62	0.09 27	0.15 226	0.12 196	0.11 36	0.10 64

NLSM3	0.26 156	0.16 102	0.30 110	0.38 283	0.21 186	0.34 241	0.27 209	0.57 249	0.47 270	0.28 135	0.35 175	0.29 144	0.24 132	0.42 179	0.27 233	0.12 62	0.10 98	0.16 267	0.15 323	0.12 105	0.10 64

AdaDepth	0.22 72	0.17 153	0.32 157	0.37 243	0.18 75	0.34 241	0.22 97	0.33 57	0.23 41	0.21 33	0.21 32	0.20 39	0.20 76	0.56 316	0.21 61	0.10 14	0.10 98	0.13 114	0.10 89	0.11 36	0.12 203

UGAM-zero	0.46 430	0.19 244	0.62 514	0.37 243	0.23 275	0.34 241	0.21 77	1.15 588	0.39 215	0.66 391	0.61 306	1.70 676	0.91 624	0.75 506	0.25 182	0.14 188	0.11 236	0.15 226	0.12 196	0.13 158	0.13 255

rvit_stereo_0083	0.34 268	0.24 443	0.50 450	0.44 487	0.27 431	0.34 241	0.35 385	0.45 166	0.62 333	0.37 211	0.47 235	0.42 273	0.35 297	0.40 153	0.36 373	0.22 530	0.20 571	0.20 453	0.17 422	0.20 468	0.14 305

rvit_stereo_0081_aga	0.31 229	0.28 518	0.44 358	0.42 443	0.29 486	0.34 241	0.31 297	0.44 159	0.40 220	0.39 236	0.44 220	0.40 250	0.32 260	0.42 179	0.29 278	0.23 548	0.17 513	0.19 420	0.16 362	0.20 468	0.15 340

TestStereo1	0.43 400	0.23 404	0.41 310	0.51 594	0.24 313	0.34 241	0.40 483	0.77 423	0.90 523	0.68 402	0.96 485	0.48 311	0.46 401	0.91 582	0.32 305	0.16 331	0.13 385	0.18 373	0.15 323	0.14 211	0.13 255

RAFT_CTSACE	0.45 419	0.20 296	0.44 358	0.45 512	0.27 431	0.34 241	0.39 470	0.60 277	0.73 401	0.76 454	1.44 638	0.83 512	0.38 341	1.08 621	0.26 212	0.12 62	0.13 385	0.18 373	0.16 362	0.15 279	0.11 140

SA-5K	0.43 400	0.23 404	0.41 310	0.51 594	0.24 313	0.34 241	0.40 483	0.77 423	0.90 523	0.68 402	0.96 485	0.48 311	0.46 401	0.91 582	0.32 305	0.16 331	0.13 385	0.18 373	0.15 323	0.14 211	0.13 255

NRIStereo	0.36 306	0.20 296	0.45 371	0.41 397	0.23 275	0.34 241	0.26 186	0.65 317	0.55 312	0.64 369	0.63 311	0.56 353	0.37 335	0.65 430	0.37 392	0.15 270	0.11 236	0.18 373	0.15 323	0.17 380	0.14 305

Gwc-CoAtRS	0.34 268	0.17 153	0.44 358	0.39 315	0.23 275	0.34 241	0.22 97	0.70 373	0.75 416	0.60 336	0.59 299	0.58 368	0.29 218	0.45 211	0.26 212	0.14 188	0.11 236	0.14 171	0.12 196	0.12 105	0.12 203

over v1	0.21 52	0.19 244	0.26 46	0.35 183	0.13 1	0.35 252	0.20 50	0.31 37	0.16 9	0.23 59	0.23 52	0.25 108	0.27 182	0.41 165	0.22 88	0.13 122	0.10 98	0.11 5	0.08 1	0.11 36	0.12 203

DN	0.30 221	0.17 153	0.33 178	0.37 243	0.26 395	0.35 252	0.27 209	0.54 232	0.55 312	0.32 177	0.42 212	0.50 325	0.23 120	0.39 143	0.22 88	0.21 502	0.14 426	0.16 267	0.13 244	0.17 380	0.18 438

aanet-new-36k	0.23 90	0.17 153	0.30 110	0.35 183	0.16 29	0.35 252	0.25 160	0.40 112	0.30 112	0.25 86	0.24 68	0.25 108	0.36 325	0.41 165	0.19 12	0.10 14	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.12 105	0.09 6

Foundation-i1c-attn	0.23 90	0.13 5	0.23 7	0.29 14	0.15 10	0.35 252	0.27 209	0.45 166	0.28 91	0.28 135	0.34 167	0.40 250	0.30 237	0.33 92	0.24 149	0.13 122	0.10 98	0.12 55	0.09 15	0.10 8	0.09 6

gcap_with_dpt	0.26 156	0.16 102	0.32 157	0.34 136	0.21 186	0.35 252	0.36 408	0.44 159	0.41 224	0.38 223	0.54 278	0.22 59	0.21 90	0.28 20	0.22 88	0.12 62	0.09 27	0.15 226	0.12 196	0.11 36	0.10 64

BridgeDepth_RVC	0.20 31	0.14 28	0.24 17	0.26 2	0.15 10	0.35 252	0.17 5	0.40 112	0.22 31	0.21 33	0.21 32	0.20 39	0.24 132	0.33 92	0.25 182	0.13 122	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.12 105	0.09 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MM-Stereo_test3	0.34 268	0.19 244	0.31 134	0.41 397	0.25 347	0.35 252	0.44 527	0.72 389	0.92 535	0.46 278	0.52 269	0.41 262	0.29 218	0.44 206	0.28 256	0.16 331	0.15 459	0.17 317	0.13 244	0.14 211	0.13 255

Pointernet	0.27 179	0.14 28	0.33 178	0.35 183	0.23 275	0.35 252	0.21 77	0.72 389	0.38 203	0.39 236	0.36 184	0.34 189	0.25 145	0.36 117	0.25 182	0.15 270	0.10 98	0.12 55	0.08 1	0.11 36	0.10 64

WCG-NET（raft）	0.31 229	0.15 73	0.36 233	0.32 84	0.19 108	0.35 252	0.27 209	0.51 207	0.78 445	0.45 270	0.55 288	0.48 311	0.27 182	0.54 296	0.26 212	0.13 122	0.10 98	0.12 55	0.11 155	0.12 105	0.11 140

LL-Strereo2	0.35 287	0.24 443	0.48 423	0.41 397	0.26 395	0.35 252	0.24 148	0.67 338	0.44 248	0.54 317	0.51 256	0.66 429	0.25 145	0.66 439	0.30 286	0.14 188	0.12 309	0.23 532	0.20 510	0.18 411	0.13 255

EGLCR-Stereo	0.25 137	0.16 102	0.33 178	0.34 136	0.20 154	0.35 252	0.20 50	0.52 217	0.36 176	0.28 135	0.27 101	0.41 262	0.18 42	0.45 211	0.26 212	0.14 188	0.10 98	0.16 267	0.14 288	0.13 158	0.11 140

RALCasStereoNet	0.36 306	0.21 341	0.37 250	0.42 443	0.26 395	0.35 252	0.38 448	0.63 300	0.64 352	0.50 294	0.72 348	0.51 331	0.29 218	0.59 369	0.36 373	0.16 331	0.14 426	0.15 226	0.13 244	0.17 380	0.16 391

RALAANet	0.38 340	0.23 404	0.48 423	0.42 443	0.29 486	0.35 252	0.25 160	0.86 458	0.64 352	0.67 396	0.65 320	0.60 389	0.29 218	0.60 375	0.34 336	0.15 270	0.12 309	0.17 317	0.15 323	0.21 494	0.13 255

test_xeample3	0.29 203	0.21 341	0.41 310	0.35 183	0.26 395	0.35 252	0.32 328	0.56 240	0.36 176	0.43 262	0.32 152	0.34 189	0.28 199	0.54 296	0.23 129	0.14 188	0.11 236	0.16 267	0.12 196	0.14 211	0.13 255

CFNet-RSSM	0.34 268	0.17 153	0.45 371	0.39 315	0.22 221	0.35 252	0.23 127	0.73 400	0.84 479	0.65 378	0.54 278	0.57 359	0.28 199	0.46 230	0.26 212	0.13 122	0.10 98	0.14 171	0.12 196	0.13 158	0.11 140

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.24 116	0.16 102	0.30 110	0.35 183	0.18 75	0.36 267	0.17 5	0.37 82	0.37 193	0.29 149	0.23 52	0.23 75	0.24 132	0.29 32	0.22 88	0.16 331	0.15 459	0.21 495	0.17 422	0.19 448	0.15 340

HLF11	0.34 268	0.17 153	0.42 331	0.30 27	0.23 275	0.36 267	0.22 97	0.69 357	0.48 278	0.49 290	0.66 327	0.43 282	0.37 335	0.70 474	0.45 468	0.15 270	0.12 309	0.13 114	0.11 155	0.15 279	0.17 417

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 156	0.16 102	0.30 110	0.33 105	0.22 221	0.36 267	0.32 328	0.47 178	0.48 278	0.38 223	0.51 256	0.24 93	0.18 42	0.29 32	0.24 149	0.13 122	0.09 27	0.15 226	0.12 196	0.11 36	0.11 140

GEAStereo	0.23 90	0.16 102	0.30 110	0.33 105	0.25 347	0.36 267	0.30 269	0.42 132	0.28 91	0.26 100	0.28 115	0.24 93	0.21 90	0.32 75	0.22 88	0.18 424	0.10 98	0.13 114	0.10 89	0.14 211	0.12 203

GSStereo	0.23 90	0.16 102	0.30 110	0.33 105	0.25 347	0.36 267	0.30 269	0.42 132	0.27 77	0.30 158	0.28 115	0.23 75	0.21 90	0.32 75	0.22 88	0.16 331	0.09 27	0.12 55	0.10 89	0.14 211	0.12 203

water-stereo	0.28 187	0.14 28	0.29 92	0.35 183	0.19 108	0.36 267	0.23 127	0.62 290	0.38 203	0.39 236	0.62 310	0.41 262	0.35 297	0.28 20	0.27 233	0.14 188	0.13 385	0.13 114	0.12 196	0.12 105	0.10 64

MM-Stereo_test1	0.33 256	0.19 244	0.36 233	0.41 397	0.23 275	0.36 267	0.45 530	0.58 258	0.54 305	0.60 336	0.50 246	0.38 227	0.37 335	0.60 375	0.26 212	0.15 270	0.13 385	0.17 317	0.14 288	0.15 279	0.12 203

SMoEStereo_RVC	0.26 156	0.19 244	0.35 218	0.35 183	0.22 221	0.36 267	0.32 328	0.39 100	0.34 153	0.37 211	0.30 134	0.33 185	0.24 132	0.53 289	0.24 149	0.12 62	0.10 98	0.16 267	0.12 196	0.12 105	0.11 140

gcap-zeroshot	0.26 156	0.16 102	0.31 134	0.33 105	0.22 221	0.36 267	0.31 297	0.47 178	0.46 263	0.38 223	0.50 246	0.24 93	0.18 42	0.28 20	0.24 149	0.13 122	0.09 27	0.15 226	0.12 196	0.11 36	0.10 64

test_for_model	0.26 156	0.16 102	0.31 134	0.33 105	0.22 221	0.36 267	0.32 328	0.47 178	0.48 278	0.38 223	0.51 256	0.24 93	0.18 42	0.29 32	0.24 149	0.13 122	0.09 27	0.15 226	0.12 196	0.11 36	0.11 140

testlalala	0.26 156	0.16 102	0.31 134	0.33 105	0.22 221	0.36 267	0.31 297	0.47 178	0.46 263	0.38 223	0.50 246	0.24 93	0.18 42	0.28 20	0.24 149	0.13 122	0.09 27	0.15 226	0.12 196	0.11 36	0.10 64

knoymous	0.36 306	0.20 296	0.31 134	0.31 57	0.22 221	0.36 267	0.29 248	0.61 285	0.64 352	0.67 396	0.70 344	0.60 389	0.40 360	0.58 351	0.34 336	0.17 388	0.11 236	0.20 453	0.11 155	0.17 380	0.18 438

OMP-Stereo	0.42 390	0.22 382	0.46 388	0.52 608	0.24 313	0.36 267	0.25 160	0.71 382	0.78 445	0.77 460	0.64 317	0.89 537	0.39 354	0.91 582	0.35 355	0.15 270	0.12 309	0.20 453	0.15 323	0.15 279	0.12 203

trnet	0.27 179	0.14 28	0.23 7	0.28 8	0.15 10	0.37 280	0.23 127	0.52 217	0.72 394	0.42 258	0.51 256	0.34 189	0.26 166	0.39 143	0.25 182	0.15 270	0.11 236	0.12 55	0.08 1	0.11 36	0.10 64

MGS-Stereo	0.28 187	0.19 244	0.40 299	0.36 217	0.23 275	0.37 280	0.30 269	0.39 100	0.44 248	0.31 162	0.51 256	0.40 250	0.24 132	0.43 193	0.26 212	0.15 270	0.12 309	0.15 226	0.13 244	0.14 211	0.13 255

IGEVStereo-DCA	0.29 203	0.22 382	0.38 263	0.35 183	0.27 431	0.37 280	0.35 385	0.62 290	0.34 153	0.38 223	0.30 134	0.35 204	0.27 182	0.51 273	0.22 88	0.15 270	0.12 309	0.16 267	0.12 196	0.13 158	0.15 340

rrr	0.29 203	0.22 382	0.41 310	0.35 183	0.27 431	0.37 280	0.32 328	0.52 217	0.42 235	0.38 223	0.30 134	0.35 204	0.27 182	0.51 273	0.22 88	0.15 270	0.12 309	0.16 267	0.13 244	0.13 158	0.14 305

CES	0.28 187	0.14 28	0.23 7	0.30 27	0.70 687	0.37 280	0.27 209	0.48 186	0.46 263	0.34 188	0.48 238	0.27 129	0.22 105	0.39 143	0.23 129	0.13 122	0.11 236	0.12 55	0.08 1	0.13 158	0.17 417

GMOStereo	0.37 323	0.19 244	0.38 263	0.43 466	0.24 313	0.37 280	0.38 448	0.52 217	0.62 333	0.87 531	0.84 424	0.64 411	0.35 297	0.37 127	0.28 256	0.13 122	0.11 236	0.20 453	0.18 452	0.15 279	0.11 140

error version	0.37 323	0.19 244	0.38 263	0.43 466	0.24 313	0.37 280	0.38 448	0.52 217	0.62 333	0.87 531	0.84 424	0.64 411	0.35 297	0.37 127	0.28 256	0.13 122	0.11 236	0.20 453	0.18 452	0.15 279	0.11 140

test-v	0.37 323	0.19 244	0.38 263	0.43 466	0.24 313	0.37 280	0.38 448	0.52 217	0.62 333	0.87 531	0.84 424	0.64 411	0.35 297	0.37 127	0.28 256	0.13 122	0.11 236	0.20 453	0.18 452	0.15 279	0.11 140

TransformOpticalFlow	0.44 408	0.20 296	0.47 402	0.41 397	0.23 275	0.37 280	0.47 542	0.94 491	0.76 425	0.65 378	1.14 570	0.73 472	0.56 467	0.76 510	0.32 305	0.15 270	0.10 98	0.17 317	0.15 323	0.14 211	0.13 255

ASMatch	0.48 458	0.19 244	0.45 371	0.39 315	0.28 456	0.37 280	0.26 186	0.74 406	0.68 373	0.76 454	2.34 685	0.61 395	0.52 436	0.62 395	0.37 392	0.14 188	0.12 309	0.17 317	0.15 323	0.14 211	0.21 519

test-2	0.37 323	0.19 244	0.38 263	0.43 466	0.24 313	0.37 280	0.38 448	0.52 217	0.62 333	0.87 531	0.84 424	0.64 411	0.35 297	0.37 127	0.28 256	0.13 122	0.11 236	0.20 453	0.18 452	0.15 279	0.11 140

XX-TBD	0.32 236	0.53 647	0.26 46	0.51 594	0.20 154	0.37 280	0.24 148	0.40 112	0.73 401	0.54 317	0.69 340	0.31 168	0.25 145	0.32 75	0.27 233	0.16 331	0.10 98	0.12 55	0.09 15	0.13 158	0.11 140

CREStereo	0.28 187	0.15 73	0.24 17	0.27 3	0.17 43	0.37 280	0.25 160	0.51 207	0.72 394	0.42 258	0.51 256	0.32 171	0.26 166	0.38 135	0.25 182	0.16 331	0.11 236	0.12 55	0.08 1	0.12 105	0.11 140
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
aanet-new-70k	0.23 90	0.16 102	0.41 310	0.35 183	0.17 43	0.38 293	0.25 160	0.36 74	0.25 64	0.23 59	0.31 148	0.24 93	0.35 297	0.43 193	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 55	0.10 89	0.13 158	0.09 6

aanet-new-40k	0.23 90	0.17 153	0.39 285	0.34 136	0.18 75	0.38 293	0.20 50	0.36 74	0.26 72	0.24 74	0.28 115	0.25 108	0.35 297	0.25 8	0.21 61	0.11 36	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.14 211	0.09 6

aanet-new-32k	0.23 90	0.15 73	0.32 157	0.36 217	0.18 75	0.38 293	0.21 77	0.40 112	0.24 48	0.27 120	0.23 52	0.34 189	0.35 297	0.30 52	0.19 12	0.12 62	0.10 98	0.13 114	0.10 89	0.13 158	0.10 64

aanet-new-30k	0.23 90	0.15 73	0.32 157	0.36 217	0.18 75	0.38 293	0.21 77	0.40 112	0.24 48	0.27 120	0.23 52	0.34 189	0.35 297	0.30 52	0.19 12	0.12 62	0.10 98	0.13 114	0.10 89	0.13 158	0.10 64

RT-Monster	0.32 236	0.17 153	0.30 110	0.34 136	0.26 395	0.38 293	0.20 50	0.56 240	0.76 425	0.61 344	0.64 317	0.49 319	0.28 199	0.41 165	0.30 286	0.14 188	0.11 236	0.12 55	0.10 89	0.11 36	0.13 255

Replicate-Monster	0.26 156	0.15 73	1.07 635	0.30 27	0.17 43	0.38 293	0.19 31	0.43 151	0.39 215	0.23 59	0.21 32	0.23 75	0.21 90	0.45 211	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.09 1	0.14 305

MLG-Stereo_test3	0.20 31	0.13 5	0.27 61	0.33 105	0.17 43	0.38 293	0.18 15	0.30 29	0.19 20	0.24 74	0.15 5	0.26 118	0.17 24	0.32 75	0.21 61	0.13 122	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.10 64

tt45	0.27 179	0.17 153	0.34 201	0.35 183	0.23 275	0.38 293	0.28 239	0.46 174	0.28 91	0.40 245	0.27 101	0.38 227	0.25 145	0.57 328	0.26 212	0.13 122	0.11 236	0.16 267	0.13 244	0.12 105	0.14 305

tg	0.33 256	0.18 196	0.37 250	0.39 315	0.22 221	0.38 293	0.26 186	0.70 373	0.56 320	0.47 285	0.65 320	0.42 273	0.24 132	0.55 303	0.33 319	0.14 188	0.10 98	0.18 373	0.17 422	0.14 211	0.11 140

StereoVision	0.42 390	0.28 518	0.45 371	0.49 564	0.28 456	0.38 293	0.38 448	0.72 389	0.62 333	0.44 265	1.14 570	0.54 345	0.39 354	0.56 316	0.34 336	0.21 502	0.24 609	0.25 562	0.24 584	0.26 564	0.16 391

EKT-Stereo	0.35 287	0.23 404	0.39 285	0.43 466	0.29 486	0.38 293	0.31 297	0.69 357	0.64 352	0.45 270	0.63 311	0.49 319	0.27 182	0.56 316	0.33 319	0.18 424	0.14 426	0.18 373	0.15 323	0.16 338	0.16 391

GCAP-Stereo	0.28 187	0.19 244	0.40 299	0.38 283	0.19 108	0.38 293	0.23 127	0.57 249	0.41 224	0.45 270	0.49 242	0.39 236	0.27 182	0.33 92	0.23 129	0.14 188	0.12 309	0.14 171	0.11 155	0.12 105	0.11 140

XX-Stereo	0.37 323	0.17 153	0.45 371	0.55 632	0.36 577	0.38 293	0.20 50	0.60 277	0.30 112	0.46 278	1.30 613	0.73 472	0.26 166	0.56 316	0.26 212	0.16 331	0.11 236	0.17 317	0.16 362	0.14 211	0.10 64

aanet-new-60k	0.24 116	0.16 102	0.48 423	0.36 217	0.17 43	0.39 306	0.24 148	0.36 74	0.30 112	0.24 74	0.25 79	0.26 118	0.32 260	0.45 211	0.18 4	0.10 14	0.10 98	0.12 55	0.10 89	0.13 158	0.10 64

aanet-new-24k	0.23 90	0.16 102	0.29 92	0.35 183	0.17 43	0.39 306	0.23 127	0.35 66	0.30 112	0.30 158	0.27 101	0.25 108	0.32 260	0.30 52	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.14 211	0.10 64

Foundation-i1	0.26 156	0.14 28	0.25 32	0.33 105	0.21 186	0.39 306	0.26 186	0.60 277	0.38 203	0.35 199	0.38 195	0.44 293	0.29 218	0.32 75	0.26 212	0.13 122	0.10 98	0.12 55	0.11 155	0.11 36	0.10 64

rvit_0105_6	0.38 340	0.28 518	0.64 529	0.50 578	0.30 505	0.39 306	0.38 448	0.51 207	0.67 366	0.40 245	0.45 224	0.50 325	0.41 369	0.54 296	0.36 373	0.27 591	0.26 624	0.24 549	0.21 533	0.22 518	0.16 391

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 390	0.20 296	0.74 579	0.38 283	0.43 624	0.39 306	0.26 186	0.94 491	0.49 282	0.53 311	0.77 374	0.93 552	0.45 394	0.63 408	0.24 149	0.16 331	0.10 98	0.17 317	0.18 452	0.20 468	0.20 499

LL-Strereo	0.57 548	0.27 504	0.68 550	0.48 549	0.34 565	0.39 306	0.48 550	0.94 491	0.97 558	0.83 505	0.78 386	1.10 604	1.18 663	1.33 656	0.49 493	0.17 388	0.14 426	0.22 511	0.19 483	0.16 338	0.17 417

ManiGeoR	0.33 256	0.17 153	0.43 346	0.31 57	0.22 221	0.40 312	0.27 209	0.73 400	0.49 282	0.40 245	0.63 311	0.40 250	0.32 260	0.62 395	0.41 424	0.16 331	0.11 236	0.14 171	0.12 196	0.15 279	0.16 391

HLf10	0.33 256	0.17 153	0.43 346	0.31 57	0.22 221	0.40 312	0.27 209	0.73 400	0.49 282	0.40 245	0.63 311	0.40 250	0.32 260	0.62 395	0.41 424	0.16 331	0.11 236	0.14 171	0.12 196	0.15 279	0.16 391

aanet-new-8k	0.25 137	0.19 244	0.32 157	0.37 243	0.20 154	0.40 312	0.29 248	0.49 192	0.39 215	0.24 74	0.25 79	0.22 59	0.34 291	0.49 257	0.21 61	0.11 36	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.12 105	0.10 64

Foundation-i1b	0.24 116	0.13 5	0.23 7	0.29 14	0.15 10	0.40 312	0.26 186	0.48 186	0.25 64	0.31 162	0.33 155	0.40 250	0.30 237	0.35 113	0.24 149	0.13 122	0.10 98	0.12 55	0.11 155	0.11 36	0.09 6

Foundation-i1a	0.24 116	0.13 5	0.23 7	0.28 8	0.15 10	0.40 312	0.29 248	0.49 192	0.25 64	0.33 184	0.35 175	0.40 250	0.30 237	0.34 102	0.23 129	0.12 62	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.10 64

BridgeDepth	0.21 52	0.14 28	0.26 46	0.34 136	0.14 7	0.40 312	0.27 209	0.28 24	0.22 31	0.18 13	0.19 18	0.28 136	0.29 218	0.32 75	0.20 30	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.10 89	0.11 36	0.10 64
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
castereo	0.28 187	0.16 102	0.32 157	0.35 183	0.21 186	0.40 312	0.42 510	0.50 204	0.66 361	0.26 100	0.41 209	0.37 218	0.36 325	0.33 92	0.24 149	0.13 122	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.11 36	0.10 64

MyStereo07	0.32 236	0.22 382	0.34 201	0.42 443	0.28 456	0.40 312	0.50 561	0.72 389	0.37 193	0.37 211	0.34 167	0.32 171	0.31 254	0.59 369	0.27 233	0.14 188	0.13 385	0.18 373	0.17 422	0.17 380	0.16 391

MyStereo04	0.44 408	0.22 382	0.44 358	0.42 443	0.28 456	0.40 312	0.50 561	1.00 516	1.08 611	0.62 348	0.58 298	0.55 350	0.57 469	0.71 480	0.44 459	0.14 188	0.13 385	0.18 373	0.17 422	0.17 380	0.16 391

raft_robust	0.41 382	0.23 404	0.36 233	0.42 443	0.21 186	0.40 312	0.33 340	0.79 433	0.98 562	0.79 469	0.87 445	0.39 236	0.33 278	0.84 551	0.29 278	0.13 122	0.12 309	0.16 267	0.17 422	0.15 279	0.12 203

GwcNet-ADL	0.44 408	0.22 382	0.48 423	0.45 512	0.30 505	0.40 312	0.37 426	0.92 484	0.97 558	0.71 423	0.78 386	0.61 395	0.42 372	0.62 395	0.50 495	0.19 458	0.14 426	0.15 226	0.14 288	0.18 411	0.18 438

CrosDoStereo	0.50 492	0.18 196	0.45 371	0.38 283	0.24 313	0.40 312	1.18 696	0.67 338	0.86 492	0.94 573	1.37 622	0.63 405	0.77 588	0.65 430	0.45 468	0.15 270	0.12 309	0.17 317	0.18 452	0.14 211	0.14 305

FTStereo	0.56 540	0.20 296	0.37 250	0.41 397	0.25 347	0.40 312	0.79 664	0.66 328	0.43 240	1.09 631	3.27 707	0.70 447	0.73 571	0.55 303	0.33 319	0.14 188	0.13 385	0.19 420	0.17 422	0.15 279	0.30 601

DeepStereo_LL	0.50 492	0.18 196	0.45 371	0.38 283	0.24 313	0.40 312	1.18 696	0.67 338	0.86 492	0.94 573	1.37 622	0.63 405	0.77 588	0.65 430	0.45 468	0.15 270	0.12 309	0.17 317	0.18 452	0.14 211	0.14 305

Prome-Stereo	0.46 430	0.19 244	0.35 218	0.44 487	0.26 395	0.40 312	0.45 530	0.68 348	0.44 248	0.96 582	1.84 668	0.59 383	0.67 537	0.61 385	0.32 305	0.14 188	0.11 236	0.16 267	0.14 288	0.16 338	0.29 592

TestStereo	0.38 340	0.31 545	0.40 299	0.45 512	0.20 154	0.40 312	0.37 426	0.66 328	0.65 357	0.53 311	0.78 386	0.47 306	0.40 360	0.55 303	0.37 392	0.18 424	0.13 385	0.20 453	0.15 323	0.22 518	0.13 255

sAnonymous2	0.40 369	0.39 599	0.85 603	0.48 549	0.37 584	0.40 312	0.46 534	0.57 249	0.52 297	0.38 223	0.46 229	0.35 204	0.42 372	0.43 193	0.30 286	0.19 458	0.14 426	0.18 373	0.17 422	0.57 679	0.44 663

CroCo_RVC	0.40 369	0.39 599	0.85 603	0.48 549	0.37 584	0.40 312	0.46 534	0.57 249	0.52 297	0.38 223	0.46 229	0.35 204	0.42 372	0.43 193	0.30 286	0.19 458	0.14 426	0.18 373	0.17 422	0.57 679	0.44 663

R-Stereo Train	0.39 357	0.18 196	0.42 331	0.42 443	0.26 395	0.40 312	0.32 328	0.72 389	0.34 153	0.89 545	1.28 606	0.57 359	0.35 297	0.42 179	0.32 305	0.15 270	0.12 309	0.14 171	0.12 196	0.14 211	0.13 255

RAFT-Stereo	0.39 357	0.18 196	0.42 331	0.42 443	0.26 395	0.40 312	0.32 328	0.72 389	0.34 153	0.89 545	1.28 606	0.57 359	0.35 297	0.42 179	0.32 305	0.15 270	0.12 309	0.14 171	0.12 196	0.14 211	0.13 255
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rvit_0105_4	0.41 382	0.29 530	0.71 565	0.50 578	0.29 486	0.41 332	0.41 499	0.55 236	0.73 401	0.45 270	0.48 238	0.55 350	0.44 389	0.57 328	0.36 373	0.28 602	0.26 624	0.25 562	0.22 551	0.23 535	0.18 438

UGAM	0.52 508	0.22 382	0.46 388	0.45 512	0.25 347	0.41 332	0.52 580	0.62 290	1.16 625	0.76 454	1.13 565	1.32 640	0.57 469	1.00 604	0.53 515	0.17 388	0.14 426	0.25 562	0.21 533	0.15 279	0.13 255

MyStereo06	0.38 340	0.21 341	0.61 511	0.41 397	0.28 456	0.41 332	0.50 561	0.95 498	0.35 166	0.62 348	0.54 278	0.76 488	0.27 182	0.50 265	0.29 278	0.14 188	0.13 385	0.18 373	0.17 422	0.17 380	0.15 340

MyStereo05	0.44 408	0.21 341	0.45 371	0.41 397	0.28 456	0.41 332	0.50 561	0.93 486	1.09 613	0.76 454	0.61 306	0.51 331	0.57 469	0.73 493	0.42 432	0.14 188	0.13 385	0.18 373	0.17 422	0.17 380	0.15 340

UDGNet	0.48 458	0.77 676	0.50 450	0.48 549	0.31 527	0.41 332	0.34 359	0.70 373	0.92 535	0.65 378	0.60 301	0.58 368	0.43 378	0.63 408	0.41 424	0.32 632	0.15 459	0.66 690	0.19 483	0.36 628	0.21 519

CRE-IMP	0.36 306	0.23 404	0.49 436	0.42 443	0.24 313	0.41 332	0.21 77	0.57 249	0.41 224	0.65 378	0.72 348	0.53 341	0.37 335	0.61 385	0.38 402	0.17 388	0.11 236	0.19 420	0.15 323	0.21 494	0.18 438

sCroCo_RVC	0.35 287	0.28 518	0.69 556	0.51 594	0.39 600	0.41 332	0.31 297	0.49 192	0.45 257	0.31 162	0.48 238	0.38 227	0.32 260	0.46 230	0.32 305	0.21 502	0.22 589	0.19 420	0.19 483	0.21 494	0.20 499

TestStereo_HLe17	0.34 268	0.17 153	0.46 388	0.32 84	0.21 186	0.42 339	0.31 297	0.70 373	0.66 361	0.46 278	0.68 336	0.36 214	0.30 237	0.61 385	0.36 373	0.16 331	0.10 98	0.14 171	0.13 244	0.15 279	0.15 340

Lsterematch	0.38 340	0.17 153	0.38 263	0.37 243	0.20 154	0.42 339	0.27 209	0.57 249	0.71 392	0.66 391	1.02 520	0.49 319	0.40 360	0.57 328	0.43 441	0.16 331	0.10 98	0.15 226	0.13 244	0.14 211	0.14 305

MM-Stereo_test2	0.30 221	0.18 196	0.39 285	0.40 359	0.24 313	0.42 339	0.42 510	0.63 300	0.41 224	0.37 211	0.35 175	0.32 171	0.26 166	0.53 289	0.25 182	0.12 62	0.10 98	0.15 226	0.12 196	0.15 279	0.10 64

DCRE	0.37 323	0.18 196	0.46 388	0.45 512	0.32 544	0.42 339	0.37 426	0.63 300	0.51 294	0.47 285	0.94 472	0.56 353	0.36 325	0.52 280	0.32 305	0.14 188	0.13 385	0.15 226	0.14 288	0.14 211	0.13 255

GMStereo	0.39 357	0.37 581	0.54 483	0.40 359	0.26 395	0.42 339	0.36 408	0.59 265	1.04 592	0.55 321	0.51 256	0.37 218	0.35 297	0.54 296	0.41 424	0.19 458	0.13 385	0.16 267	0.17 422	0.24 548	0.18 438
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HLf8	0.33 256	0.17 153	0.39 285	0.30 27	0.22 221	0.43 344	0.27 209	0.71 382	0.67 366	0.44 265	0.60 301	0.36 214	0.30 237	0.58 351	0.35 355	0.18 424	0.11 236	0.14 171	0.12 196	0.17 380	0.18 438

3.25w_new	0.23 90	0.17 153	0.32 157	0.31 57	0.17 43	0.43 344	0.20 50	0.37 82	0.30 112	0.37 211	0.28 115	0.22 59	0.25 145	0.42 179	0.22 88	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 64

3.25w	0.23 90	0.17 153	0.32 157	0.31 57	0.17 43	0.43 344	0.20 50	0.37 82	0.30 112	0.37 211	0.28 115	0.22 59	0.25 145	0.42 179	0.22 88	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 64

3.75w	0.22 72	0.17 153	0.30 110	0.31 57	0.19 108	0.43 344	0.24 148	0.35 66	0.24 48	0.31 162	0.27 101	0.17 9	0.22 105	0.37 127	0.20 30	0.10 14	0.07 1	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

rvit_stereo_0075_2	0.47 445	0.37 581	0.70 560	0.53 618	0.46 643	0.43 344	0.36 408	0.81 441	0.67 366	0.55 321	0.74 362	0.59 383	0.43 378	0.63 408	0.43 441	0.32 632	0.23 599	0.35 639	0.25 593	0.30 592	0.25 562

SA	0.44 408	0.25 469	0.46 388	0.46 533	0.24 313	0.43 344	0.36 408	0.75 413	0.96 555	0.59 332	1.03 525	0.48 311	0.52 436	0.94 598	0.32 305	0.16 331	0.12 309	0.21 495	0.19 483	0.15 279	0.13 255

test-3	0.34 268	0.16 102	0.43 346	0.39 315	0.21 186	0.43 344	0.22 97	0.63 300	0.78 445	0.71 423	0.45 224	0.64 411	0.27 182	0.43 193	0.31 295	0.12 62	0.09 27	0.17 317	0.13 244	0.12 105	0.10 64

test_1	0.34 268	0.16 102	0.43 346	0.39 315	0.21 186	0.43 344	0.23 127	0.63 300	0.78 445	0.68 402	0.45 224	0.64 411	0.27 182	0.43 193	0.31 295	0.12 62	0.09 27	0.17 317	0.13 244	0.12 105	0.10 64

PFNet	0.42 390	0.18 196	0.58 502	0.43 466	0.24 313	0.43 344	0.32 328	0.74 406	0.78 445	1.00 599	0.74 362	0.68 437	0.39 354	0.72 486	0.37 392	0.16 331	0.10 98	0.20 453	0.15 323	0.16 338	0.13 255

zzzzzzz1	0.60 565	0.31 545	4.33 717	0.42 443	0.26 395	0.44 353	0.39 470	0.73 400	0.77 434	0.51 299	0.70 344	0.72 460	0.48 412	0.60 375	0.42 432	0.14 188	0.12 309	0.17 317	0.16 362	0.18 411	0.14 305

noway7	0.60 565	0.29 530	4.94 719	0.43 466	0.23 275	0.44 353	0.33 340	0.73 400	0.73 401	0.51 299	0.51 256	0.75 480	0.52 436	0.43 193	0.37 392	0.14 188	0.11 236	0.16 267	0.14 288	0.16 338	0.13 255

monster_256*512	0.35 287	0.23 404	0.30 110	0.42 443	0.23 275	0.44 353	0.36 408	0.71 382	0.67 366	0.45 270	0.52 269	0.62 402	0.40 360	0.38 135	0.33 319	0.13 122	0.10 98	0.17 317	0.15 323	0.16 338	0.13 255

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 137	0.14 28	0.30 110	0.34 136	0.21 186	0.44 353	0.25 160	0.44 159	0.35 166	0.27 120	0.35 175	0.37 218	0.35 297	0.28 20	0.26 212	0.12 62	0.09 27	0.13 114	0.11 155	0.11 36	0.09 6

Zero-FE251	0.23 90	0.16 102	0.30 110	0.33 105	0.20 154	0.44 353	0.19 31	0.37 82	0.25 64	0.27 120	0.29 129	0.38 227	0.24 132	0.32 75	0.22 88	0.14 188	0.10 98	0.13 114	0.10 89	0.11 36	0.10 64

ISRNet	0.56 540	0.24 443	0.66 541	0.56 635	0.36 577	0.44 353	0.25 160	0.82 443	0.84 479	1.07 625	1.25 601	0.91 544	0.60 490	0.66 439	0.58 530	0.35 651	0.26 624	0.36 644	0.33 650	0.30 592	0.42 656

rvit_0105_5	0.42 390	0.31 545	0.73 574	0.50 578	0.29 486	0.44 353	0.42 510	0.61 285	0.74 411	0.51 299	0.51 256	0.60 389	0.47 407	0.57 328	0.38 402	0.27 591	0.25 617	0.25 562	0.23 568	0.22 518	0.18 438

LoS_RVC	0.27 179	0.16 102	0.27 61	0.32 84	0.30 505	0.44 353	0.34 359	0.41 123	0.33 145	0.31 162	0.51 256	0.29 144	0.32 260	0.36 117	0.28 256	0.11 36	0.10 98	0.11 5	0.08 1	0.11 36	0.19 473

IIG-Stereo	0.43 400	0.21 341	0.44 358	0.50 578	0.25 347	0.44 353	0.21 77	0.71 382	0.76 425	0.83 505	0.95 481	0.83 512	0.43 378	0.90 575	0.35 355	0.15 270	0.12 309	0.19 420	0.14 288	0.15 279	0.11 140

KYRaft	0.48 458	0.20 296	0.38 263	0.44 487	0.23 275	0.44 353	0.37 426	0.66 328	0.41 224	0.94 573	1.73 661	0.79 498	0.41 369	0.63 408	0.31 295	0.16 331	0.11 236	0.18 373	0.22 551	0.16 338	0.78 693

test-1	0.36 306	0.19 244	0.71 565	0.46 533	0.26 395	0.44 353	0.36 408	0.60 277	0.59 325	0.48 288	0.67 333	0.53 341	0.36 325	0.40 153	0.29 278	0.14 188	0.11 236	0.16 267	0.14 288	0.15 279	0.16 391

DN-CSS_ROB	0.43 400	0.26 486	0.62 514	0.40 359	0.29 486	0.44 353	0.27 209	0.77 423	0.75 416	0.72 434	1.09 551	0.48 311	0.43 378	0.69 467	0.37 392	0.15 270	0.12 309	0.21 495	0.19 483	0.18 411	0.16 391

Weightmod_eth	0.31 229	0.19 244	0.31 134	0.35 183	0.18 75	0.45 365	0.35 385	0.62 290	0.39 215	0.44 265	0.39 200	0.48 311	0.41 369	0.45 211	0.23 129	0.17 388	0.16 492	0.15 226	0.14 288	0.15 279	0.09 6

aanet-new-10k	0.25 137	0.18 196	0.44 358	0.38 283	0.18 75	0.45 365	0.21 77	0.44 159	0.35 166	0.27 120	0.31 148	0.25 108	0.30 237	0.28 20	0.21 61	0.13 122	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.16 338	0.10 64

AIO-test2	0.39 357	0.21 341	0.41 310	0.47 541	0.25 347	0.45 365	0.35 385	0.77 423	1.27 650	0.36 204	0.87 445	0.37 218	0.30 237	0.47 240	0.27 233	0.15 270	0.13 385	0.21 495	0.23 568	0.15 279	0.13 255

model_zeroshot	0.33 256	0.18 196	0.48 423	0.39 315	0.28 456	0.45 365	0.25 160	0.63 300	0.45 257	0.61 344	0.50 246	0.51 331	0.25 145	0.45 211	0.26 212	0.16 331	0.13 385	0.15 226	0.14 288	0.13 158	0.13 255

raft+_RVC	0.38 340	0.19 244	0.35 218	0.37 243	0.25 347	0.45 365	0.37 426	0.78 429	0.89 520	0.51 299	0.78 386	0.50 325	0.29 218	0.53 289	0.40 418	0.15 270	0.12 309	0.17 317	0.15 323	0.14 211	0.12 203

PMTNet	0.32 236	0.16 102	0.24 17	0.29 14	0.18 75	0.45 365	0.22 97	0.56 240	0.63 344	0.46 278	0.54 278	0.39 236	0.34 291	0.48 251	0.24 149	0.75 698	0.10 98	0.12 55	0.08 1	0.12 105	0.11 140

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 137	0.16 102	0.33 178	0.38 283	0.20 154	0.46 371	0.27 209	0.41 123	0.34 153	0.28 135	0.38 195	0.24 93	0.35 297	0.29 32	0.24 149	0.11 36	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.13 158	0.10 64

FlowAnything_test	0.29 203	0.19 244	0.39 285	0.47 541	0.26 395	0.46 371	0.25 160	0.43 151	0.31 123	0.29 149	0.26 92	0.35 204	0.26 166	0.40 153	0.37 392	0.21 502	0.15 459	0.22 511	0.26 608	0.16 338	0.16 391

depthmonostereo	0.29 203	0.14 28	0.31 134	0.35 183	0.17 43	0.46 371	0.27 209	0.69 357	0.57 322	0.35 199	0.42 212	0.31 168	0.35 297	0.35 113	0.27 233	0.14 188	0.12 309	0.13 114	0.12 196	0.11 36	0.10 64

AIO-test1	0.38 340	0.18 196	0.38 263	0.50 578	0.24 313	0.46 371	0.30 269	0.70 373	1.19 631	0.40 245	0.71 347	0.45 296	0.29 218	0.53 289	0.27 233	0.15 270	0.13 385	0.19 420	0.21 533	0.13 158	0.17 417

CAS	0.34 268	0.13 5	0.25 32	1.28 705	0.30 505	0.46 371	0.38 448	0.48 186	0.47 270	0.34 188	0.52 269	0.24 93	0.19 61	0.29 32	0.27 233	0.69 696	0.08 2	0.12 55	0.08 1	0.12 105	0.15 340

qqq	0.40 369	0.26 486	0.44 358	0.36 217	0.22 221	0.46 371	0.36 408	0.85 454	0.54 305	0.56 324	0.69 340	0.65 424	0.53 442	0.55 303	0.45 468	0.17 388	0.16 492	0.20 453	0.19 483	0.18 411	0.17 417

G2L-Stereo	0.49 476	0.23 404	0.48 423	0.43 466	0.26 395	0.47 377	0.42 510	0.93 486	0.78 445	0.84 512	0.86 437	0.91 544	0.52 436	0.78 523	0.70 567	0.20 483	0.17 513	0.22 511	0.18 452	0.17 380	0.21 519

dd	0.43 400	0.38 591	0.55 488	0.44 487	0.25 347	0.47 377	0.38 448	0.70 373	1.05 596	0.59 332	0.65 320	0.42 273	0.39 354	0.66 439	0.50 495	0.24 561	0.15 459	0.21 495	0.15 323	0.22 518	0.18 438

LCNet	0.41 382	0.20 296	0.32 157	0.44 487	0.24 313	0.47 377	0.29 248	0.67 338	0.53 301	0.72 434	1.03 525	0.66 429	0.60 490	0.58 351	0.34 336	0.14 188	0.10 98	0.19 420	0.19 483	0.21 494	0.36 635

FSD					0.46 643	0.48 380	0.52 580	0.53 229	0.48 278	0.48 288	0.48 238	0.49 319	0.48 412	0.51 273	0.49 493	0.45 673	0.42 687	0.47 670	0.46 677	0.46 659

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 268	0.27 504	0.45 371	0.36 217	0.25 347	0.48 380	0.30 269	0.58 258	0.90 523	0.42 258	0.36 184	0.30 159	0.29 218	0.49 257	0.30 286	0.16 331	0.14 426	0.18 373	0.15 323	0.18 411	0.15 340

AE-Stereo	0.34 268	0.21 341	0.42 331	0.48 549	0.31 527	0.48 380	0.35 385	0.61 285	0.62 333	0.32 177	0.55 288	0.52 337	0.27 182	0.47 240	0.29 278	0.13 122	0.13 385	0.18 373	0.16 362	0.15 279	0.12 203

anonymousdsp2	0.35 287	0.20 296	0.43 346	0.37 243	0.24 313	0.48 380	0.31 297	0.86 458	0.65 357	0.55 321	0.50 246	0.50 325	0.34 291	0.56 316	0.31 295	0.14 188	0.10 98	0.14 171	0.10 89	0.16 338	0.14 305

test_3	0.36 306	0.19 244	0.44 358	0.44 487	0.23 275	0.48 380	0.36 408	0.66 328	0.82 469	0.64 369	0.45 224	0.68 437	0.25 145	0.41 165	0.31 295	0.12 62	0.10 98	0.18 373	0.16 362	0.15 279	0.11 140

rvit_0105_3	0.47 445	0.34 563	0.77 595	0.54 625	0.31 527	0.49 385	0.47 542	0.63 300	0.79 454	0.65 378	0.59 299	0.64 411	0.50 427	0.65 430	0.39 410	0.29 609	0.27 633	0.29 613	0.28 623	0.21 494	0.20 499

IPLGR	0.39 357	0.21 341	0.63 524	0.39 315	0.22 221	0.49 385	0.29 248	0.76 420	0.74 411	0.78 464	0.77 374	0.44 293	0.42 372	0.47 240	0.38 402	0.13 122	0.12 309	0.16 267	0.14 288	0.15 279	0.13 255

SE	0.32 236	0.26 486	0.34 201	0.34 136	0.21 186	0.50 387	0.33 340	0.58 258	0.52 297	0.51 299	0.54 278	0.32 171	0.35 297	0.31 63	0.25 182	0.17 388	0.13 385	0.19 420	0.16 362	0.21 494	0.18 438

RAFT-Test	0.34 268	0.18 196	0.37 250	0.38 283	0.23 275	0.50 387	0.23 127	0.69 357	0.40 220	0.60 336	0.85 434	0.61 395	0.28 199	0.46 230	0.27 233	0.14 188	0.11 236	0.14 171	0.11 155	0.13 158	0.12 203

MIPNet	0.37 323	0.21 341	0.59 503	0.39 315	0.25 347	0.50 387	0.28 239	0.77 423	0.70 381	0.65 378	0.60 301	0.40 250	0.49 417	0.44 206	0.37 392	0.14 188	0.11 236	0.16 267	0.13 244	0.14 211	0.13 255

PSMNet-RSSM	0.48 458	0.22 382	0.38 263	0.42 443	0.25 347	0.50 387	0.37 426	1.10 561	0.77 434	0.70 416	1.06 542	0.84 515	0.64 520	0.62 395	0.47 486	0.23 548	0.15 459	0.23 532	0.25 593	0.20 468	0.19 473

DeepPruner_ROB	0.53 515	0.34 563	0.59 503	0.41 397	0.30 505	0.50 387	0.43 518	1.19 605	0.70 381	0.85 516	1.05 535	0.86 522	0.55 460	0.84 551	0.51 505	0.29 609	0.23 599	0.22 511	0.22 551	0.26 564	0.25 562

TestStereo_HL3	0.37 323	0.19 244	0.49 436	0.34 136	0.24 313	0.51 392	0.39 470	0.60 277	0.43 240	0.61 344	0.83 418	0.56 353	0.46 401	0.55 303	0.28 256	0.15 270	0.11 236	0.14 171	0.13 244	0.14 211	0.17 417

aanet-new	0.26 156	0.19 244	0.34 201	0.38 283	0.25 347	0.51 392	0.24 148	0.40 112	0.30 112	0.27 120	0.27 101	0.23 75	0.36 325	0.43 193	0.22 88	0.14 188	0.09 27	0.14 171	0.10 89	0.15 279	0.12 203

DCVSM-stereo	0.49 476	0.27 504	0.53 478	0.39 315	0.29 486	0.51 392	0.26 186	0.75 413	0.75 416	1.11 635	0.75 364	1.05 588	0.72 568	0.60 375	0.47 486	0.20 483	0.19 557	0.24 549	0.20 510	0.25 557	0.30 601

ACRE	0.40 369	0.21 341	0.65 535	0.45 512	0.33 556	0.51 392	0.33 340	0.66 328	0.63 344	0.80 471	0.92 468	0.45 296	0.32 260	0.52 280	0.45 468	0.16 331	0.12 309	0.15 226	0.14 288	0.13 158	0.14 305

GMM-Stereo	0.44 408	0.19 244	0.36 233	0.42 443	0.25 347	0.51 392	0.47 542	0.71 382	0.53 301	0.76 454	1.37 622	0.76 488	0.38 341	0.60 375	0.33 319	0.15 270	0.10 98	0.20 453	0.19 483	0.16 338	0.27 578

DMCA	0.45 419	0.26 486	0.50 450	0.38 283	0.28 456	0.51 392	0.34 359	0.93 486	0.68 373	0.75 447	0.83 418	0.79 498	0.53 442	0.51 273	0.54 520	0.21 502	0.16 492	0.21 495	0.16 362	0.19 448	0.21 519

LG-G_1	0.21 52	0.13 5	0.30 110	0.34 136	0.16 29	0.52 398	0.17 5	0.34 62	0.18 14	0.21 33	0.21 32	0.26 118	0.19 61	0.37 127	0.20 30	0.14 188	0.10 98	0.13 114	0.09 15	0.11 36	0.10 64

LG-G	0.21 52	0.13 5	0.30 110	0.34 136	0.16 29	0.52 398	0.17 5	0.34 62	0.18 14	0.21 33	0.21 32	0.26 118	0.19 61	0.37 127	0.20 30	0.14 188	0.10 98	0.13 114	0.09 15	0.11 36	0.10 64

Any-RAFT	0.35 287	0.16 102	0.30 110	0.34 136	0.21 186	0.52 398	0.22 97	0.88 470	0.73 401	0.53 311	0.73 353	0.64 411	0.28 199	0.46 230	0.24 149	0.15 270	0.10 98	0.13 114	0.10 89	0.13 158	0.12 203

x	0.39 357	0.24 443	0.41 310	0.34 136	0.23 275	0.52 398	0.32 328	0.86 458	0.52 297	0.57 328	0.70 344	0.59 383	0.50 427	0.49 257	0.46 479	0.17 388	0.15 459	0.17 317	0.15 323	0.17 380	0.16 391

CIPLG	0.41 382	0.21 341	0.63 524	0.45 512	0.33 556	0.52 398	0.33 340	0.65 317	0.60 328	0.82 493	0.96 485	0.46 303	0.32 260	0.55 303	0.44 459	0.16 331	0.12 309	0.15 226	0.14 288	0.13 158	0.14 305

IPLGR_C	0.40 369	0.21 341	0.64 529	0.45 512	0.33 556	0.52 398	0.34 359	0.66 328	0.62 333	0.82 493	0.92 468	0.45 296	0.32 260	0.52 280	0.46 479	0.17 388	0.12 309	0.15 226	0.14 288	0.13 158	0.14 305

AACVNet	0.50 492	0.23 404	0.49 436	0.46 533	0.29 486	0.52 398	0.38 448	0.90 477	0.55 312	0.81 484	1.03 525	1.00 571	0.70 560	0.83 546	0.54 520	0.21 502	0.18 537	0.24 549	0.18 452	0.23 535	0.20 499

111	0.40 369	0.17 153	0.41 310	0.34 136	0.19 108	0.52 398	0.28 239	0.74 406	1.16 625	0.50 294	0.91 464	0.63 405	0.48 412	0.61 385	0.35 355	0.14 188	0.10 98	0.14 171	0.12 196	0.13 158	0.13 255

WQFJX1	0.33 256	0.19 244	0.34 201	0.41 397	0.28 456	0.53 406	0.33 340	0.51 207	0.50 288	0.39 236	0.36 184	0.34 189	0.31 254	0.69 467	0.39 410	0.15 270	0.18 537	0.16 267	0.14 288	0.16 338	0.14 305

DVStereo	0.30 221	0.15 73	0.34 201	0.33 105	0.20 154	0.53 406	0.25 160	0.56 240	0.43 240	0.56 324	0.50 246	0.35 204	0.29 218	0.49 257	0.28 256	0.13 122	0.11 236	0.12 55	0.11 155	0.11 36	0.10 64

DFGA-Net	0.45 419	0.29 530	0.80 599	0.42 443	0.32 544	0.53 406	0.35 385	0.78 429	0.89 520	0.66 391	0.75 364	0.48 311	0.39 354	0.74 500	0.60 537	0.15 270	0.13 385	0.19 420	0.18 452	0.20 468	0.17 417

MyStereo8	0.40 369	0.20 296	0.54 483	0.41 397	0.29 486	0.53 406	0.29 248	0.65 317	0.49 282	0.71 423	0.98 500	0.58 368	0.43 378	0.50 265	0.51 505	0.15 270	0.12 309	0.16 267	0.14 288	0.19 448	0.19 473

riskmin	0.38 340	0.20 296	0.39 285	0.32 84	0.23 275	0.53 406	0.30 269	0.63 300	0.80 456	0.49 290	0.56 291	0.73 472	0.58 479	0.55 303	0.36 373	0.17 388	0.11 236	0.19 420	0.13 244	0.19 448	0.20 499

GrayStereo	0.49 476	0.19 244	0.42 331	0.46 533	0.28 456	0.53 406	0.67 631	0.69 357	0.63 344	1.02 607	1.47 644	0.78 496	0.76 581	0.56 316	0.33 319	0.14 188	0.12 309	0.17 317	0.17 422	0.15 279	0.29 592

HCRNet	0.44 408	0.34 563	0.41 310	0.53 618	0.26 395	0.53 406	0.29 248	0.83 448	0.63 344	0.71 423	0.81 406	0.77 494	0.50 427	0.66 439	0.36 373	0.24 561	0.16 492	0.24 549	0.20 510	0.21 494	0.18 438

Weightmod	0.32 236	0.18 196	0.30 110	0.34 136	0.19 108	0.54 413	0.34 359	0.56 240	0.50 288	0.41 252	0.52 269	0.48 311	0.33 278	0.46 230	0.29 278	0.15 270	0.23 599	0.16 267	0.15 323	0.14 211	0.11 140

NLCSM	0.34 268	0.21 341	0.34 201	0.44 487	0.29 486	0.54 413	0.36 408	0.52 217	0.47 270	0.46 278	0.37 191	0.34 189	0.34 291	0.71 480	0.41 424	0.16 331	0.17 513	0.17 317	0.16 362	0.17 380	0.16 391

tt1	0.36 306	0.24 443	0.32 157	0.41 397	0.22 221	0.54 413	0.38 448	0.68 348	1.04 592	0.41 252	0.46 229	0.35 204	0.45 394	0.57 328	0.25 182	0.16 331	0.10 98	0.19 420	0.13 244	0.16 338	0.16 391

IPLG	0.39 357	0.20 296	0.59 503	0.40 359	0.24 313	0.54 413	0.27 209	0.75 413	0.63 344	0.84 512	0.81 406	0.32 171	0.32 260	0.60 375	0.45 468	0.13 122	0.11 236	0.16 267	0.13 244	0.13 158	0.12 203

GANet-ADL	0.42 390	0.25 469	0.45 371	0.43 466	0.29 486	0.54 413	0.35 385	0.89 472	0.86 492	0.63 357	0.72 348	0.68 437	0.42 372	0.52 280	0.41 424	0.21 502	0.14 426	0.15 226	0.13 244	0.18 411	0.19 473

RAFT	0.45 419	0.22 382	0.45 371	0.47 541	0.26 395	0.54 413	0.47 542	0.66 328	0.58 324	0.80 471	0.82 412	0.94 554	0.57 469	0.75 506	0.34 336	0.17 388	0.15 459	0.22 511	0.20 510	0.16 338	0.12 203

DMCA-RVC	0.51 500	0.30 540	0.59 503	0.50 578	0.32 544	0.54 413	0.38 448	0.86 458	0.68 373	0.94 573	0.86 437	0.91 544	0.68 543	0.70 474	0.59 535	0.23 548	0.18 537	0.31 623	0.23 568	0.26 564	0.19 473

PStereo	0.50 492	0.75 672	0.42 331	0.37 243	0.28 456	0.55 420	0.46 534	0.54 232	0.88 505	0.53 311	0.33 155	0.51 331	0.51 432	0.78 523	0.67 559	0.51 684	0.25 617	0.30 622	0.27 615	0.59 682	0.49 679

NLMM1	0.33 256	0.21 341	0.36 233	0.41 397	0.25 347	0.55 420	0.33 340	0.55 236	0.63 344	0.42 258	0.44 220	0.30 159	0.25 145	0.63 408	0.38 402	0.16 331	0.18 537	0.17 317	0.14 288	0.15 279	0.13 255

ACVNet-DCA	0.35 287	0.23 404	0.33 178	0.41 397	0.22 221	0.55 420	0.38 448	0.85 454	0.54 305	0.41 252	0.50 246	0.34 189	0.49 417	0.57 328	0.25 182	0.16 331	0.10 98	0.19 420	0.13 244	0.18 411	0.17 417

xx1	0.39 357	0.23 404	0.33 178	0.41 397	0.22 221	0.55 420	0.38 448	0.67 338	1.06 602	0.41 252	0.50 246	0.65 424	0.53 442	0.57 328	0.25 182	0.16 331	0.10 98	0.20 453	0.19 483	0.18 411	0.17 417

1test111	0.36 306	0.23 404	0.33 178	0.41 397	0.22 221	0.55 420	0.38 448	0.85 454	0.54 305	0.41 252	0.50 246	0.34 189	0.49 417	0.55 303	0.45 468	0.16 331	0.10 98	0.19 420	0.13 244	0.18 411	0.17 417

cc1	0.37 323	0.23 404	0.33 178	0.41 397	0.22 221	0.55 420	0.38 448	0.67 338	1.06 602	0.41 252	0.50 246	0.34 189	0.49 417	0.57 328	0.25 182	0.16 331	0.10 98	0.19 420	0.13 244	0.16 338	0.15 340

ffm	0.44 408	0.26 486	0.49 436	0.37 243	0.25 347	0.55 420	0.37 426	0.68 348	1.04 592	0.73 440	0.96 485	0.71 451	0.53 442	0.57 328	0.25 182	0.16 331	0.10 98	0.25 562	0.21 533	0.16 338	0.16 391

ff1	0.49 476	0.26 486	0.49 436	0.37 243	0.25 347	0.55 420	0.37 426	0.68 348	1.04 592	0.73 440	0.96 485	0.71 451	0.53 442	1.01 605	0.88 609	0.16 331	0.10 98	0.25 562	0.21 533	0.16 338	0.16 391

mmx	0.53 515	0.26 486	0.49 436	0.37 243	0.25 347	0.55 420	0.37 426	1.16 596	1.03 586	0.73 440	0.96 485	0.71 451	0.53 442	1.01 605	0.88 609	0.20 483	0.15 459	0.25 562	0.21 533	0.22 518	0.20 499

xxx	0.53 515	0.26 486	0.49 436	0.37 243	0.25 347	0.55 420	0.37 426	1.16 596	1.03 586	0.73 440	0.96 485	0.71 451	0.53 442	1.01 605	0.88 609	0.20 483	0.15 459	0.25 562	0.21 533	0.22 518	0.20 499

STrans-v2	0.46 430	0.20 296	0.48 423	0.40 359	0.24 313	0.55 420	0.50 561	1.07 550	0.73 401	0.65 378	1.05 535	0.72 460	0.69 547	0.72 486	0.33 319	0.14 188	0.10 98	0.17 317	0.14 288	0.13 158	0.12 203

TANstereo	0.30 221	0.15 73	0.31 134	0.30 27	0.17 43	0.55 420	0.23 127	0.44 159	0.55 312	0.59 332	0.68 336	0.37 218	0.26 166	0.35 113	0.27 233	0.15 270	0.16 492	0.12 55	0.10 89	0.13 158	0.14 305

ARAFT	0.47 445	0.24 443	0.79 597	0.42 443	0.25 347	0.55 420	0.55 594	0.75 413	0.81 464	0.89 545	0.75 364	0.73 472	0.47 407	0.88 567	0.37 392	0.15 270	0.12 309	0.23 532	0.22 551	0.14 211	0.13 255

FENet	0.42 390	0.22 382	0.38 263	0.39 315	0.24 313	0.55 420	0.32 328	0.79 433	0.70 381	0.71 423	0.72 348	0.63 405	0.57 469	0.62 395	0.44 459	0.19 458	0.13 385	0.19 420	0.17 422	0.18 411	0.19 473

GwcNet-RSSM	0.49 476	0.24 443	0.42 331	0.40 359	0.23 275	0.55 420	0.38 448	0.93 486	0.93 541	0.71 423	1.16 581	0.86 522	0.60 490	0.62 395	0.66 556	0.21 502	0.14 426	0.19 420	0.20 510	0.16 338	0.15 340

Hybrid-DGEV-03	0.45 419	0.19 244	0.33 178	0.43 466	0.27 431	0.56 435	0.26 186	0.65 317	0.74 411	0.94 573	1.92 672	0.61 395	0.30 237	0.55 303	0.34 336	0.14 188	0.10 98	0.18 373	0.16 362	0.14 211	0.11 140

ITSA-stereo	0.53 515	0.28 518	0.52 471	0.40 359	0.23 275	0.56 435	0.34 359	1.24 632	1.24 640	0.80 471	0.81 406	0.72 460	0.58 479	0.82 538	0.65 553	0.21 502	0.17 513	0.23 532	0.21 533	0.22 518	0.26 568

GMStereo_Zeroshot	0.49 476	0.44 617	0.74 579	0.49 564	0.27 431	0.56 435	0.29 248	0.73 400	0.76 425	0.86 523	0.94 472	0.91 544	0.36 325	0.74 500	0.43 441	0.26 581	0.14 426	0.26 581	0.15 323	0.36 628	0.18 438

PSM-AAD	0.48 458	0.20 296	0.37 250	0.43 466	0.23 275	0.56 435	0.50 561	0.65 317	0.70 381	1.07 625	1.12 558	0.58 368	0.92 629	0.61 385	0.32 305	0.15 270	0.11 236	0.25 562	0.26 608	0.18 411	0.43 662

aanetorigin	0.83 624	0.56 650	1.87 690	0.49 564	0.38 594	0.56 435	0.66 628	0.70 373	1.00 574	2.42 708	2.02 678	1.31 635	1.18 663	0.93 591	1.13 654	0.20 483	0.18 537	0.20 453	0.19 483	0.27 575	0.30 601

FADNet_RVC	0.55 529	0.37 581	1.17 648	0.44 487	0.31 527	0.56 435	0.34 359	1.06 546	0.88 505	0.67 396	0.90 461	0.61 395	0.65 526	0.93 591	0.70 567	0.21 502	0.18 537	0.26 581	0.23 568	0.31 598	0.28 585

z-ln-s-r	0.66 577	0.36 574	1.30 663	0.39 315	0.26 395	0.57 441	0.63 620	0.80 437	1.03 586	0.80 471	1.43 635	0.91 544	0.76 581	1.08 621	1.87 690	0.16 331	0.12 309	0.17 317	0.14 288	0.20 468	0.16 391

G2L-ROB	0.47 445	0.19 244	0.42 331	0.35 183	0.22 221	0.57 441	0.42 510	1.14 584	0.71 392	0.84 512	0.75 364	1.09 600	0.53 442	0.74 500	0.53 515	0.17 388	0.12 309	0.14 171	0.12 196	0.17 380	0.19 473

xyz-stereo-finetune	0.33 256	0.18 196	0.36 233	0.33 105	0.18 75	0.57 441	0.31 297	0.58 258	0.69 380	0.45 270	0.54 278	0.38 227	0.33 278	0.56 316	0.36 373	0.12 62	0.12 309	0.16 267	0.13 244	0.13 158	0.12 203

G2L-Stereo_test	0.48 458	0.20 296	0.40 299	0.34 136	0.23 275	0.57 441	0.58 605	1.10 561	0.77 434	0.86 523	0.94 472	0.95 556	0.54 454	0.68 461	0.60 537	0.16 331	0.12 309	0.14 171	0.12 196	0.15 279	0.15 340

RAFT-RH_RVC	0.56 540	0.17 153	0.41 310	0.37 243	0.23 275	0.57 441	0.24 148	0.60 277	0.70 381	1.19 645	3.94 719	0.56 353	0.38 341	0.65 430	0.36 373	0.13 122	0.11 236	0.20 453	0.14 288	0.12 105	0.13 255

AANet_RVC	0.57 548	0.32 550	0.54 483	0.45 512	0.27 431	0.57 441	0.48 550	1.00 516	1.28 652	0.86 523	1.33 617	0.87 528	0.58 479	1.07 618	0.75 579	0.18 424	0.12 309	0.15 226	0.13 244	0.18 411	0.18 438

FACV-RUCA	0.43 400	0.28 518	0.47 402	0.45 512	0.33 556	0.58 447	0.34 359	0.82 443	0.73 401	0.57 328	0.84 424	0.47 306	0.50 427	0.54 296	0.39 410	0.22 530	0.15 459	0.35 639	0.16 362	0.28 579	0.21 519

test_sample2	0.42 390	0.22 382	0.43 346	0.33 105	0.21 186	0.58 447	0.39 470	0.95 498	0.67 366	0.63 357	0.77 374	0.69 442	0.57 469	0.61 385	0.38 402	0.19 458	0.14 426	0.18 373	0.16 362	0.19 448	0.18 438

test_sample1	0.42 390	0.22 382	0.46 388	0.34 136	0.23 275	0.58 447	0.35 385	0.99 511	0.49 282	0.62 348	0.75 364	0.69 442	0.61 496	0.58 351	0.44 459	0.18 424	0.14 426	0.17 317	0.15 323	0.17 380	0.17 417

CFNet_ucs	0.50 492	0.24 443	0.55 488	0.38 283	0.31 527	0.58 447	0.33 340	0.98 509	0.93 541	0.88 541	1.19 589	0.80 507	0.49 417	0.63 408	0.43 441	0.21 502	0.15 459	0.26 581	0.18 452	0.26 564	0.22 539

DAS	0.51 500	0.25 469	0.60 509	0.48 549	0.31 527	0.58 447	0.41 499	0.83 448	0.97 558	0.89 545	1.12 558	0.70 447	0.75 578	0.82 538	0.43 441	0.17 388	0.13 385	0.18 373	0.15 323	0.20 468	0.18 438

SepStereo	0.51 500	0.25 469	0.60 509	0.48 549	0.31 527	0.58 447	0.41 499	0.83 448	0.97 558	0.89 545	1.12 558	0.70 447	0.75 578	0.93 591	0.43 441	0.17 388	0.13 385	0.18 373	0.15 323	0.20 468	0.18 438

DRaft	0.49 476	0.17 153	0.47 402	0.37 243	0.25 347	0.58 447	0.40 483	0.65 317	0.85 487	1.02 607	1.75 664	0.50 325	0.82 604	0.63 408	0.40 418	0.13 122	0.11 236	0.16 267	0.16 362	0.14 211	0.15 340

ICVP	0.46 430	0.25 469	0.38 263	0.48 549	0.28 456	0.58 447	0.43 518	1.00 516	0.70 381	0.67 396	0.95 481	0.75 480	0.55 460	0.53 289	0.54 520	0.23 548	0.17 513	0.19 420	0.17 422	0.19 448	0.20 499
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_pseudo	0.46 430	0.24 443	0.52 471	0.37 243	0.27 431	0.58 447	0.30 269	0.86 458	0.88 505	0.82 493	1.03 525	0.75 480	0.47 407	0.58 351	0.44 459	0.17 388	0.12 309	0.24 549	0.16 362	0.24 548	0.19 473

ACVNet	0.46 430	0.23 404	0.36 233	0.39 315	0.28 456	0.58 447	0.40 483	0.87 465	0.80 456	0.64 369	0.96 485	0.79 498	0.60 490	0.63 408	0.67 559	0.17 388	0.15 459	0.16 267	0.15 323	0.18 411	0.15 340

GANet-RSSM	0.47 445	0.21 341	0.37 250	0.38 283	0.25 347	0.58 447	0.36 408	1.07 550	0.78 445	0.68 402	1.01 511	0.86 522	0.67 537	0.62 395	0.44 459	0.21 502	0.15 459	0.18 373	0.18 452	0.18 411	0.17 417

ccs_rob	0.46 430	0.24 443	0.52 471	0.37 243	0.27 431	0.58 447	0.31 297	0.86 458	0.88 505	0.82 493	1.02 520	0.75 480	0.47 407	0.58 351	0.44 459	0.17 388	0.12 309	0.24 549	0.16 362	0.24 548	0.19 473

Hybrid-DGEV-2	0.41 382	0.21 341	0.42 331	0.47 541	0.29 486	0.59 459	0.23 127	0.82 443	0.99 567	0.64 369	0.63 311	0.60 389	0.65 526	0.58 351	0.33 319	0.14 188	0.12 309	0.18 373	0.16 362	0.14 211	0.12 203

rvit_105_1	0.54 527	0.40 604	0.76 590	0.58 643	0.37 584	0.59 459	0.68 636	0.70 373	0.94 548	0.82 493	0.69 340	0.73 472	0.58 479	0.78 523	0.54 520	0.32 632	0.29 642	0.31 623	0.34 652	0.23 535	0.20 499

Sa-1000	0.48 458	0.24 443	0.41 310	0.45 512	0.25 347	0.59 459	0.34 359	0.81 441	0.93 541	0.82 493	1.50 645	0.53 341	0.45 394	0.92 585	0.30 286	0.15 270	0.12 309	0.21 495	0.19 483	0.15 279	0.13 255

dad	0.58 555	0.50 632	0.64 529	0.43 466	0.30 505	0.59 459	0.36 408	0.78 429	1.25 646	1.01 604	1.17 583	1.15 618	0.53 442	0.68 461	0.50 495	0.35 651	0.23 599	0.37 649	0.21 533	0.29 583	0.20 499

DEmStereo	0.48 458	0.17 153	0.50 450	0.38 283	0.25 347	0.59 459	0.34 359	0.63 300	0.74 411	0.89 545	1.66 657	0.58 368	1.06 651	0.60 375	0.42 432	0.14 188	0.11 236	0.16 267	0.16 362	0.14 211	0.15 340

GES	0.44 408	0.23 404	0.57 498	0.40 359	0.30 505	0.59 459	0.36 408	0.96 502	0.68 373	0.74 445	0.83 418	0.47 306	0.48 412	0.67 450	0.43 441	0.22 530	0.16 492	0.17 317	0.16 362	0.18 411	0.23 546

cf-r	0.47 445	0.23 404	0.41 310	0.39 315	0.23 275	0.59 459	0.37 426	0.88 470	0.85 487	0.72 434	1.05 535	0.94 554	0.62 503	0.56 316	0.54 520	0.21 502	0.14 426	0.17 317	0.19 483	0.15 279	0.15 340

WQFJX	0.32 236	0.18 196	0.33 178	0.39 315	0.27 431	0.60 466	0.30 269	0.53 229	0.47 270	0.39 236	0.38 195	0.34 189	0.33 278	0.61 385	0.40 418	0.14 188	0.17 513	0.16 267	0.13 244	0.14 211	0.14 305

DispNO	0.47 445	0.23 404	0.71 565	0.39 315	0.31 527	0.60 466	0.38 448	0.89 472	0.77 434	0.75 447	0.84 424	0.72 460	0.54 454	0.73 493	0.46 479	0.19 458	0.14 426	0.20 453	0.18 452	0.16 338	0.17 417

STTStereo	0.55 529	0.37 581	0.76 590	0.44 487	0.31 527	0.60 466	0.44 527	0.96 502	0.86 492	0.99 594	0.90 461	0.96 559	0.58 479	0.71 480	0.61 541	0.25 571	0.23 599	0.26 581	0.32 647	0.24 548	0.23 546

DEFOM-Stereo	0.22 72	0.15 73	0.26 46	0.33 105	0.20 154	0.61 469	0.21 77	0.30 29	0.31 123	0.23 59	0.19 18	0.18 23	0.18 42	0.41 165	0.22 88	0.12 62	0.10 98	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.11 140

mmm	0.44 408	0.27 504	0.46 388	0.38 283	0.24 313	0.61 469	0.35 385	0.94 491	0.53 301	0.72 434	1.05 535	0.63 405	0.50 427	0.57 328	0.45 468	0.18 424	0.15 459	0.23 532	0.20 510	0.20 468	0.18 438

CASS	0.45 419	0.27 504	0.42 331	0.48 549	0.22 221	0.61 469	0.34 359	0.97 506	0.62 333	0.71 423	0.85 434	0.61 395	0.55 460	0.57 328	0.41 424	0.29 609	0.16 492	0.22 511	0.18 452	0.22 518	0.28 585
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
pcwnet_v2	0.58 555	0.28 518	0.84 602	0.45 512	0.35 572	0.61 469	0.35 385	1.27 640	1.21 635	0.99 594	1.27 604	0.72 460	0.58 479	0.67 450	0.48 490	0.27 591	0.21 581	0.24 549	0.23 568	0.29 583	0.29 592

FADNet-RVC	0.60 565	0.53 647	1.14 643	0.46 533	0.39 600	0.61 469	0.39 470	1.12 573	0.87 501	0.70 416	0.84 424	1.04 584	0.55 460	0.94 598	0.69 564	0.26 581	0.25 617	0.28 603	0.28 623	0.31 598	0.31 611

MLCV	0.47 445	0.24 443	0.61 511	0.37 243	0.17 43	0.61 469	0.33 340	0.80 437	0.87 501	0.94 573	1.13 565	0.72 460	0.43 378	0.89 573	0.51 505	0.13 122	0.10 98	0.13 114	0.11 155	0.14 211	0.12 203

iResNet	0.49 476	0.29 530	0.79 597	0.42 443	0.21 186	0.61 469	0.40 483	0.82 443	0.99 567	0.87 531	1.12 558	0.69 442	0.53 442	0.78 523	0.51 505	0.15 270	0.11 236	0.14 171	0.12 196	0.17 380	0.15 340

iResNet_ROB	0.52 508	0.21 341	0.53 478	0.37 243	0.21 186	0.61 469	0.29 248	1.51 681	1.32 657	0.90 553	1.02 520	0.80 507	0.62 503	0.76 510	0.43 441	0.16 331	0.12 309	0.13 114	0.09 15	0.15 279	0.18 438

Selective-IGEV-i1	0.44 408	0.20 296	0.53 478	0.41 397	0.22 221	0.62 477	0.50 561	1.01 526	0.88 505	0.63 357	0.81 406	0.79 498	0.38 341	0.54 296	0.38 402	0.16 331	0.13 385	0.15 226	0.13 244	0.15 279	0.15 340

WQFJA1	0.32 236	0.19 244	0.34 201	0.39 315	0.26 395	0.62 477	0.30 269	0.56 240	0.47 270	0.37 211	0.39 200	0.38 227	0.33 278	0.50 265	0.42 432	0.14 188	0.18 537	0.16 267	0.14 288	0.14 211	0.13 255

NLMM	0.32 236	0.19 244	0.34 201	0.39 315	0.26 395	0.62 477	0.30 269	0.56 240	0.47 270	0.37 211	0.39 200	0.38 227	0.33 278	0.49 257	0.42 432	0.14 188	0.18 537	0.16 267	0.14 288	0.14 211	0.13 255

test_sample7	0.52 508	0.29 530	0.50 450	0.36 217	0.27 431	0.62 477	0.41 499	1.06 546	0.88 505	0.92 566	0.86 437	0.85 517	0.69 547	0.68 461	0.50 495	0.26 581	0.20 571	0.27 595	0.26 608	0.27 575	0.24 555

SMFormer	0.51 500	0.23 404	0.62 514	0.34 136	0.20 154	0.62 477	0.34 359	1.21 612	1.02 581	0.81 484	1.01 511	0.71 451	0.65 526	0.84 551	0.55 525	0.19 458	0.15 459	0.18 373	0.16 362	0.18 411	0.18 438

tta	0.51 500	0.23 404	0.62 514	0.34 136	0.20 154	0.62 477	0.34 359	1.21 612	1.02 581	0.81 484	1.01 511	0.71 451	0.65 526	0.84 551	0.55 525	0.19 458	0.15 459	0.18 373	0.16 362	0.15 279	0.14 305

qqq1	0.49 476	0.23 404	0.62 514	0.34 136	0.20 154	0.62 477	0.34 359	1.21 612	1.02 581	0.81 484	1.01 511	0.71 451	0.65 526	0.84 551	0.34 336	0.19 458	0.15 459	0.14 171	0.12 196	0.15 279	0.14 305

fff1	0.49 476	0.23 404	0.62 514	0.34 136	0.20 154	0.62 477	0.34 359	1.21 612	1.02 581	0.81 484	1.01 511	0.71 451	0.65 526	0.84 551	0.34 336	0.19 458	0.15 459	0.14 171	0.12 196	0.15 279	0.14 305

11t1	0.36 306	0.21 341	0.42 331	0.35 183	0.22 221	0.62 477	0.29 248	0.69 357	0.43 240	0.60 336	0.53 275	0.53 341	0.48 412	0.56 316	0.40 418	0.18 424	0.14 426	0.16 267	0.13 244	0.17 380	0.17 417

GASNet	0.67 582	0.72 669	0.96 621	0.70 679	0.48 648	0.62 477	0.47 542	1.08 554	1.03 586	0.94 573	0.82 412	0.93 552	0.83 609	1.33 656	0.80 587	0.31 620	0.22 589	0.29 613	0.28 623	0.44 652	0.24 555

DIP-Stereo	0.39 357	0.21 341	0.50 450	0.41 397	0.28 456	0.62 477	0.27 209	0.77 423	0.40 220	0.64 369	0.86 437	0.52 337	0.33 278	0.66 439	0.42 432	0.15 270	0.13 385	0.17 317	0.14 288	0.15 279	0.15 340
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
iResNetv2_ROB	0.52 508	0.27 504	0.69 556	0.38 283	0.25 347	0.62 477	0.35 385	1.17 601	1.01 578	0.99 594	1.06 542	0.88 533	0.67 537	0.66 439	0.39 410	0.19 458	0.13 385	0.15 226	0.11 155	0.18 411	0.16 391

SMOE	0.36 306	0.20 296	0.35 218	0.36 217	0.17 43	0.63 489	0.41 499	0.65 317	0.55 312	0.54 317	0.72 348	0.49 319	0.38 341	0.40 153	0.30 286	0.19 458	0.12 309	0.28 603	0.15 323	0.19 448	0.14 305

test_sample6	0.49 476	0.26 486	0.50 450	0.37 243	0.22 221	0.63 489	0.40 483	1.12 573	0.83 474	0.80 471	1.03 525	0.66 429	0.55 460	0.67 450	0.46 479	0.22 530	0.16 492	0.22 511	0.22 551	0.23 535	0.21 519

PCWNet_CMD	0.48 458	0.24 443	0.52 471	0.39 315	0.27 431	0.63 489	0.30 269	0.95 498	0.96 555	0.86 523	1.07 545	0.79 498	0.44 389	0.57 328	0.43 441	0.17 388	0.12 309	0.21 495	0.16 362	0.24 548	0.19 473

SACVNet	0.58 555	0.34 563	0.55 488	0.55 632	0.36 577	0.63 489	0.48 550	1.13 575	0.77 434	1.02 607	1.06 542	1.02 580	0.74 574	0.90 575	0.51 505	0.27 591	0.21 581	0.25 562	0.24 584	0.29 583	0.36 635

RAFT + AFF	0.53 515	0.29 530	0.75 585	0.51 594	0.32 544	0.63 489	0.60 611	1.00 516	0.91 530	0.78 464	0.87 445	0.83 512	0.58 479	0.80 532	0.47 486	0.17 388	0.20 571	0.23 532	0.22 551	0.18 411	0.18 438

BEATNet_4x	0.46 430	0.32 550	0.56 494	0.37 243	0.19 108	0.63 489	0.35 385	1.01 526	0.72 394	0.77 460	0.83 418	0.70 447	0.59 486	0.68 461	0.53 515	0.16 331	0.12 309	0.16 267	0.14 288	0.24 548	0.16 391

MSMDNet	0.48 458	0.24 443	0.52 471	0.39 315	0.27 431	0.63 489	0.30 269	0.96 502	0.96 555	0.86 523	1.07 545	0.79 498	0.44 389	0.57 328	0.43 441	0.17 388	0.12 309	0.20 453	0.16 362	0.23 535	0.19 473

HITNet	0.41 382	0.26 486	0.45 371	0.33 105	0.17 43	0.63 489	0.30 269	0.93 486	0.64 352	0.71 423	0.82 412	0.64 411	0.52 436	0.59 369	0.43 441	0.14 188	0.10 98	0.15 226	0.13 244	0.19 448	0.12 203
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
IGEV_i1	0.43 400	0.22 382	0.50 450	0.39 315	0.22 221	0.64 497	0.40 483	0.96 502	0.61 329	0.68 402	0.69 340	0.75 480	0.45 394	0.72 486	0.41 424	0.15 270	0.13 385	0.16 267	0.13 244	0.17 380	0.16 391

Anonymus123	0.30 221	0.16 102	0.88 610	0.34 136	0.22 221	0.64 497	0.31 297	0.54 232	0.41 224	0.26 100	0.24 68	0.26 118	0.19 61	0.42 179	0.28 256	0.10 14	0.12 309	0.12 55	0.16 362	0.12 105	0.14 305

VIP-Stereo	0.24 116	0.17 153	0.29 92	0.32 84	0.21 186	0.64 497	0.19 31	0.31 37	0.37 193	0.23 59	0.30 134	0.27 129	0.19 61	0.47 240	0.22 88	0.12 62	0.09 27	0.13 114	0.09 15	0.12 105	0.09 6

test_sample5	0.47 445	0.26 486	0.49 436	0.36 217	0.22 221	0.64 497	0.39 470	1.13 575	0.81 464	0.77 460	0.94 472	0.64 411	0.54 454	0.65 430	0.43 441	0.21 502	0.16 492	0.22 511	0.20 510	0.22 518	0.20 499

DualNet	0.48 458	0.26 486	0.49 436	0.36 217	0.22 221	0.64 497	0.39 470	1.13 575	0.81 464	0.80 471	1.03 525	0.64 411	0.54 454	0.65 430	0.43 441	0.21 502	0.16 492	0.22 511	0.20 510	0.22 518	0.20 499

ToySt	0.49 476	0.27 504	0.75 585	0.40 359	0.27 431	0.64 497	0.49 556	0.84 451	0.77 434	0.60 336	0.83 418	0.88 533	0.66 534	0.70 474	0.56 527	0.16 331	0.17 513	0.21 495	0.20 510	0.21 494	0.19 473

Selective-RAFT	0.35 287	0.23 404	0.51 465	0.44 487	0.21 186	0.64 497	0.27 209	0.59 265	0.63 344	0.40 245	0.38 195	0.55 350	0.40 360	0.57 328	0.35 355	0.13 122	0.11 236	0.14 171	0.12 196	0.16 338	0.13 255

CFNet-ft	0.48 458	0.23 404	0.36 233	0.40 359	0.26 395	0.64 497	0.37 426	0.87 465	0.85 487	0.64 369	1.00 508	1.01 575	0.64 520	0.61 385	0.53 515	0.23 548	0.15 459	0.24 549	0.21 533	0.23 535	0.18 438

CFNet_RVC	0.48 458	0.23 404	0.36 233	0.40 359	0.26 395	0.64 497	0.37 426	0.87 465	0.85 487	0.64 369	1.00 508	1.01 575	0.64 520	0.61 385	0.53 515	0.23 548	0.15 459	0.24 549	0.21 533	0.23 535	0.18 438

UCFNet_RVC	0.49 476	0.26 486	0.35 218	0.39 315	0.26 395	0.64 497	0.36 408	1.15 588	0.84 479	0.67 396	0.88 453	0.88 533	0.59 486	0.58 351	0.45 468	0.24 561	0.17 513	0.27 595	0.27 615	0.25 557	0.23 546

psm_up	0.55 529	0.26 486	0.47 402	0.49 564	0.32 544	0.65 507	0.56 600	1.04 537	0.82 469	0.82 493	0.88 453	1.01 575	0.94 635	0.74 500	0.61 541	0.21 502	0.25 617	0.26 581	0.23 568	0.21 494	0.20 499

FADNet	0.61 569	0.51 636	1.10 637	0.45 512	0.44 631	0.65 507	0.41 499	1.19 605	1.05 596	0.70 416	0.84 424	0.98 565	0.66 534	0.82 538	0.50 495	0.29 609	0.30 647	0.27 595	0.30 631	0.46 659	0.35 633

NLSM1	0.32 236	0.18 196	0.34 201	0.39 315	0.25 347	0.66 509	0.27 209	0.57 249	0.50 288	0.37 211	0.53 275	0.29 144	0.28 199	0.54 296	0.32 305	0.16 331	0.17 513	0.18 373	0.15 323	0.14 211	0.12 203

1111x	0.55 529	0.22 382	0.46 388	0.38 283	0.20 154	0.66 509	0.43 518	1.23 625	0.99 567	0.71 423	0.99 505	0.95 556	0.69 547	0.90 575	1.08 647	0.18 424	0.17 513	0.18 373	0.19 483	0.20 468	0.18 438

TDLM	0.57 548	0.33 558	0.49 436	0.51 594	0.30 505	0.66 509	0.73 656	1.03 534	1.01 578	0.82 493	1.10 553	0.84 515	0.70 560	0.86 562	0.58 530	0.28 602	0.17 513	0.25 562	0.22 551	0.26 564	0.19 473

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 515	0.32 550	0.64 529	0.44 487	0.30 505	0.66 509	0.44 527	1.04 537	0.88 505	0.91 558	0.91 464	0.99 567	0.60 490	0.68 461	0.60 537	0.21 502	0.17 513	0.22 511	0.22 551	0.21 494	0.21 519
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PS-NSSS	0.58 555	0.44 617	0.62 514	0.42 443	0.33 556	0.66 509	0.58 605	1.02 530	0.86 492	0.77 460	1.28 606	0.72 460	0.64 520	0.82 538	0.59 535	0.31 620	0.26 624	0.40 657	0.27 615	0.33 611	0.26 568

CCAANet	0.47 445	0.20 296	0.47 402	0.41 397	0.28 456	0.67 514	0.31 297	0.99 511	0.75 416	0.63 357	1.22 592	0.69 442	0.52 436	0.79 530	0.42 432	0.14 188	0.13 385	0.19 420	0.19 483	0.15 279	0.19 473

CVANet_RVC	0.57 548	0.33 558	0.44 358	0.47 541	0.32 544	0.67 514	0.61 616	1.05 542	0.93 541	0.85 516	1.04 531	1.01 575	0.73 571	0.83 546	0.52 512	0.29 609	0.19 557	0.27 595	0.25 593	0.31 598	0.21 519

AdaStereo	0.50 492	0.32 550	0.47 402	0.48 549	0.25 347	0.67 514	0.32 328	1.17 601	0.88 505	0.75 447	0.99 505	0.75 480	0.49 417	0.67 450	0.46 479	0.27 591	0.12 309	0.28 603	0.18 452	0.23 535	0.18 438
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
PSMNet-ADL	0.48 458	0.27 504	0.40 299	0.48 549	0.30 505	0.68 517	0.37 426	0.90 477	0.80 456	0.61 344	0.80 399	0.92 549	0.62 503	0.72 486	0.63 548	0.23 548	0.18 537	0.18 373	0.20 510	0.22 518	0.20 499

RASNet	0.53 515	0.22 382	0.52 471	0.38 283	0.22 221	0.68 517	0.38 448	0.97 506	0.88 505	0.73 440	1.04 531	1.03 582	0.92 629	0.90 575	0.86 600	0.16 331	0.14 426	0.14 171	0.17 422	0.15 279	0.13 255

PSMNet-RUCA	0.76 604	0.75 672	1.08 636	1.01 696	0.90 693	0.69 519	0.50 561	1.11 567	1.03 586	0.78 464	1.11 554	0.80 507	0.72 568	0.88 567	0.63 548	0.53 690	0.27 633	0.76 693	0.46 677	0.66 686	0.47 673

test_sample4	0.47 445	0.26 486	0.50 450	0.35 183	0.22 221	0.69 519	0.38 448	1.15 588	0.81 464	0.78 464	0.82 412	0.62 402	0.53 442	0.63 408	0.44 459	0.21 502	0.15 459	0.21 495	0.19 483	0.21 494	0.19 473

test_sample3	0.46 430	0.25 469	0.50 450	0.35 183	0.23 275	0.69 519	0.37 426	1.15 588	0.81 464	0.75 447	0.79 396	0.66 429	0.49 417	0.63 408	0.46 479	0.21 502	0.15 459	0.20 453	0.19 483	0.21 494	0.19 473

IER	0.46 430	0.23 404	0.50 450	0.38 283	0.28 456	0.69 519	0.35 385	0.80 437	0.66 361	0.83 505	0.94 472	0.75 480	0.77 588	0.60 375	0.42 432	0.17 388	0.14 426	0.17 317	0.17 422	0.17 380	0.15 340

EDNetEfficient	1.46 687	0.80 678	6.12 721	0.47 541	0.39 600	0.69 519	0.83 667	0.90 477	2.77 719	3.50 725	1.96 675	1.66 674	2.03 707	1.26 648	4.18 720	0.21 502	0.18 537	0.21 495	0.20 510	0.41 646	0.39 649

HBP-ISP	0.59 562	0.45 621	0.43 346	0.45 512	0.33 556	0.70 524	0.28 239	1.11 567	1.00 574	0.83 505	1.18 585	0.65 424	0.68 543	0.88 567	0.52 512	0.35 651	0.38 678	0.47 670	0.41 671	0.38 637	0.31 611

BUS	0.45 419	0.25 469	0.43 346	0.45 512	0.28 456	0.70 524	0.34 359	0.94 491	0.76 425	0.75 447	0.80 399	0.65 424	0.49 417	0.64 423	0.51 505	0.20 483	0.14 426	0.22 511	0.19 483	0.18 411	0.18 438

NINENet	0.50 492	0.29 530	0.51 465	0.45 512	0.32 544	0.70 524	0.34 359	1.10 561	0.88 505	0.80 471	0.94 472	0.65 424	0.49 417	0.73 493	0.51 505	0.22 530	0.20 571	0.25 562	0.18 452	0.22 518	0.21 519

GEStereo_RVC	0.55 529	0.29 530	0.63 524	0.49 564	0.31 527	0.70 524	0.54 589	1.22 620	0.92 535	0.82 493	0.85 434	0.85 517	0.63 509	0.90 575	0.65 553	0.24 561	0.16 492	0.19 420	0.16 362	0.21 494	0.22 539

CFNet	0.51 500	0.29 530	0.46 388	0.41 397	0.27 431	0.70 524	0.32 328	1.13 575	1.00 574	0.72 434	1.07 545	0.85 517	0.60 490	0.76 510	0.52 512	0.19 458	0.14 426	0.23 532	0.23 568	0.21 494	0.16 391

S	0.40 369	0.20 296	0.35 218	0.39 315	0.24 313	0.71 529	0.42 510	0.62 290	0.61 329	0.60 336	0.97 498	0.39 236	0.46 401	0.42 179	0.32 305	0.30 616	0.17 513	0.31 623	0.31 639	0.18 411	0.13 255

DDVS	0.52 508	0.30 540	0.56 494	0.41 397	0.31 527	0.71 529	0.34 359	0.91 482	0.67 366	0.85 516	0.89 457	1.12 608	0.46 401	0.86 562	0.60 537	0.22 530	0.16 492	0.22 511	0.18 452	0.25 557	0.26 568

DualNet (step1)	0.57 548	0.36 574	0.72 570	0.38 283	0.30 505	0.71 529	0.43 518	1.06 546	0.88 505	0.92 566	0.86 437	0.85 517	0.69 547	0.68 461	0.50 495	0.41 666	0.20 571	0.40 657	0.41 671	0.36 628	0.33 620

test_sample9	1.05 656	0.36 574	0.72 570	0.38 283	0.30 505	0.71 529	0.43 518	1.06 546	0.88 505	0.92 566	0.86 437	0.85 517	0.69 547	1.20 638	1.36 667	0.41 666	8.41 747	0.40 657	0.41 671	0.36 628	0.33 620

test_sample8	1.25 677	0.36 574	0.72 570	0.38 283	0.30 505	0.71 529	0.43 518	1.13 575	0.75 416	1.50 670	0.95 481	3.29 711	1.59 690	1.20 638	1.36 667	0.41 666	8.41 747	0.40 657	0.41 671	0.36 628	0.33 620

test_xeample	1.01 647	0.21 341	0.42 331	0.35 183	0.21 186	0.71 529	0.39 470	1.23 625	0.86 492	0.81 484	1.04 531	0.69 442	0.61 496	0.69 467	10.93 740	0.19 458	0.15 459	0.18 373	0.17 422	0.18 411	0.17 417

FAT-Stereo	0.73 599	0.33 558	0.75 585	0.49 564	0.37 584	0.71 529	0.59 608	1.36 660	1.30 655	1.03 615	1.40 628	1.59 673	1.15 659	0.87 564	0.86 600	0.28 602	0.28 637	0.28 603	0.23 568	0.28 579	0.38 646

FADNet-RVC-Resample	0.56 540	0.33 558	1.16 644	0.49 564	0.34 565	0.71 529	0.43 518	1.01 526	0.93 541	0.82 493	0.87 445	0.74 478	0.67 537	0.73 493	0.45 468	0.18 424	0.18 537	0.26 581	0.27 615	0.26 564	0.27 578

DeepPrunerF	0.89 632	0.52 644	3.43 709	0.68 676	0.81 690	0.72 537	0.72 654	1.22 620	1.99 697	0.93 570	1.01 511	0.87 528	0.86 614	1.08 621	0.95 628	0.34 647	0.28 637	0.43 663	0.39 664	0.30 592	0.32 615

NOSS_ROB	0.57 548	0.39 599	0.39 285	0.44 487	0.30 505	0.73 538	0.54 589	1.03 534	1.08 611	0.67 396	0.87 445	0.76 488	0.57 469	0.77 518	0.47 486	0.38 659	0.38 678	0.44 665	0.42 675	0.37 633	0.34 628

DStereoO	0.96 641	0.70 668	0.72 570	0.62 659	0.45 635	0.74 539	0.92 680	1.09 558	1.29 654	1.19 645	1.23 597	0.99 567	1.71 696	1.29 651	0.99 635	2.01 727	0.35 672	0.77 694	0.30 631	1.42 706	0.38 646

DA	0.29 203	0.17 153	0.31 134	0.40 359	0.20 154	0.74 539	0.33 340	0.47 178	0.44 248	0.34 188	0.39 200	0.39 236	0.32 260	0.32 75	0.24 149	0.15 270	0.11 236	0.16 267	0.11 155	0.15 279	0.10 64

GGEV	0.29 203	0.17 153	0.31 134	0.40 359	0.20 154	0.74 539	0.33 340	0.47 178	0.44 248	0.34 188	0.39 200	0.39 236	0.32 260	0.32 75	0.24 149	0.15 270	0.11 236	0.16 267	0.11 155	0.15 279	0.10 64

AASNet	0.53 515	0.25 469	0.52 471	0.49 564	0.32 544	0.74 539	0.40 483	1.50 678	0.86 492	0.86 523	0.92 468	0.64 411	0.59 486	0.59 369	0.79 585	0.23 548	0.19 557	0.20 453	0.16 362	0.21 494	0.19 473

DSFCA	0.55 529	0.25 469	0.62 514	0.40 359	0.36 577	0.74 539	0.52 580	1.04 537	0.82 469	1.06 622	0.84 424	0.89 537	0.63 509	0.99 601	0.58 530	0.25 571	0.21 581	0.21 495	0.21 533	0.21 494	0.19 473

CBMV_ROB	0.59 562	0.37 581	0.38 263	0.39 315	0.28 456	0.74 539	0.28 239	1.00 516	0.98 562	0.94 573	1.25 601	0.81 510	0.78 593	0.87 564	0.50 495	0.36 655	0.37 676	0.43 663	0.40 666	0.33 611	0.30 601

castereo++	0.26 156	0.16 102	0.26 46	0.33 105	0.19 108	0.75 545	0.20 50	0.37 82	0.47 270	0.23 59	0.23 52	0.35 204	0.28 199	0.39 143	0.19 12	0.14 188	0.09 27	0.14 171	0.09 15	0.11 36	0.10 64

PAM_32	0.46 430	0.19 244	0.67 545	0.39 315	0.24 313	0.75 545	0.27 209	0.95 498	0.34 153	0.68 402	0.44 220	1.91 684	0.65 526	0.62 395	0.26 212	0.15 270	0.10 98	0.16 267	0.15 323	0.14 211	0.13 255

PAM	0.46 430	0.19 244	0.70 560	0.40 359	0.26 395	0.75 545	0.33 340	0.85 454	0.34 153	0.70 416	0.46 229	1.83 679	0.63 509	0.61 385	0.26 212	0.15 270	0.10 98	0.16 267	0.14 288	0.14 211	0.13 255

CoDeX	0.47 445	0.20 296	0.49 436	0.42 443	0.25 347	0.75 545	0.36 408	1.27 640	0.80 456	0.82 493	0.96 485	0.62 402	0.57 469	0.60 375	0.36 373	0.17 388	0.12 309	0.17 317	0.15 323	0.16 338	0.14 305

THIR-Stereo	0.50 492	0.18 196	0.45 371	0.38 283	0.23 275	0.75 545	0.67 631	0.66 328	0.87 501	1.02 607	1.40 628	0.72 460	0.76 581	0.62 395	0.42 432	0.15 270	0.11 236	0.17 317	0.18 452	0.14 211	0.15 340

HSM	0.51 500	0.24 443	0.41 310	0.39 315	0.24 313	0.75 545	0.40 483	1.22 620	0.75 416	0.81 484	0.91 464	1.21 622	0.69 547	0.87 564	0.46 479	0.17 388	0.13 385	0.17 317	0.14 288	0.17 380	0.17 417

coex_refinement	0.53 515	0.21 341	0.39 285	0.44 487	0.30 505	0.76 551	0.39 470	1.09 558	0.90 523	0.85 516	1.12 558	1.00 571	0.56 467	0.63 408	0.81 590	0.21 502	0.13 385	0.16 267	0.16 362	0.20 468	0.21 519

BSDual-CNN	0.46 430	0.25 469	0.43 346	0.45 512	0.28 456	0.77 552	0.40 483	0.94 491	0.76 425	0.75 447	0.80 399	0.76 488	0.54 454	0.64 423	0.43 441	0.20 483	0.14 426	0.22 511	0.19 483	0.18 411	0.18 438

hknet	0.49 476	0.25 469	0.51 465	0.45 512	0.29 486	0.77 552	0.40 483	0.94 491	0.83 474	0.75 447	0.80 399	0.97 561	0.61 496	0.73 493	0.45 468	0.18 424	0.14 426	0.22 511	0.19 483	0.18 411	0.18 438

s12784h	0.36 306	0.15 73	0.24 17	0.34 136	0.15 10	0.77 552	0.29 248	0.80 437	0.83 474	0.56 324	0.57 293	0.43 282	0.40 360	0.57 328	0.33 319	0.12 62	0.10 98	0.14 171	0.09 15	0.14 211	0.09 6

DLCB_ROB	0.58 555	0.28 518	0.47 402	0.49 564	0.32 544	0.77 552	0.50 561	0.99 511	0.92 535	1.04 616	1.14 570	1.21 622	0.69 547	0.88 567	0.69 564	0.20 483	0.20 571	0.22 511	0.22 551	0.21 494	0.18 438

ADLNet	0.55 529	0.27 504	0.51 465	0.44 487	0.35 572	0.78 556	0.46 534	1.08 554	0.86 492	0.99 594	0.98 500	0.92 549	0.63 509	0.69 467	0.81 590	0.22 530	0.16 492	0.22 511	0.22 551	0.21 494	0.21 519

hitnet-ft	0.55 529	0.27 504	0.39 285	0.41 397	0.28 456	0.78 556	0.40 483	0.92 484	0.90 523	0.82 493	1.01 511	1.13 614	0.70 560	0.78 523	0.67 559	0.28 602	0.20 571	0.28 603	0.22 551	0.29 583	0.26 568

PASM	0.90 635	0.64 662	1.69 684	0.69 678	0.69 686	0.78 556	0.84 670	1.03 534	1.26 649	1.19 645	1.15 576	1.31 635	0.98 642	1.24 646	1.03 641	0.52 686	0.56 702	0.59 688	0.66 701	0.56 677	0.54 685

S0	0.37 323	0.18 196	0.33 178	0.40 359	0.21 186	0.79 559	0.56 600	0.63 300	0.45 257	0.53 311	0.61 306	0.44 293	0.36 325	0.45 211	0.31 295	0.22 530	0.21 581	0.26 581	0.22 551	0.16 338	0.12 203

SME	0.40 369	0.20 296	0.35 218	0.36 217	0.19 108	0.79 559	0.31 297	0.79 433	0.73 401	0.56 324	0.77 374	0.43 282	0.51 432	0.57 328	0.36 373	0.16 331	0.17 513	0.19 420	0.19 483	0.18 411	0.16 391

RT-IGEV	0.52 508	0.19 244	0.59 503	0.40 359	0.25 347	0.79 559	0.62 618	1.15 588	0.74 411	0.89 545	0.99 505	1.18 621	0.61 496	0.65 430	0.31 295	0.19 458	0.13 385	0.17 317	0.13 244	0.15 279	0.20 499

222	1.18 672	0.22 382	0.44 358	0.37 243	0.22 221	0.79 559	0.37 426	1.31 648	0.89 520	0.92 566	1.08 548	0.72 460	0.71 564	0.66 439	13.89 743	0.20 483	0.15 459	0.17 317	0.16 362	0.18 411	0.19 473

XPNet_ROB	0.70 589	0.35 569	0.68 550	0.52 608	0.40 605	0.79 559	0.85 673	1.16 596	0.94 548	1.33 662	1.15 576	1.38 651	0.83 609	1.03 612	0.90 621	0.32 632	0.25 617	0.26 581	0.24 584	0.31 598	0.28 585

ETE_ROB	0.70 589	0.49 628	0.73 574	0.56 635	0.36 577	0.79 559	0.87 674	1.14 584	0.93 541	1.19 645	1.18 585	1.39 652	0.82 604	0.99 601	0.80 587	0.26 581	0.21 581	0.31 623	0.26 608	0.33 611	0.34 628

Anonymous_2	0.82 618	0.44 617	0.63 524	0.40 359	0.43 624	0.80 565	0.52 580	0.72 389	0.77 434	0.71 423	0.60 301	0.87 528	0.76 581	0.75 506	0.58 530	0.52 686	0.54 700	0.54 683	4.82 747	0.56 677	0.40 652

ac_64	0.52 508	0.22 382	0.50 450	0.45 512	0.28 456	0.80 565	0.45 530	1.02 530	0.61 329	0.91 558	0.83 418	1.07 595	0.68 543	0.74 500	0.70 567	0.21 502	0.18 537	0.20 453	0.19 483	0.18 411	0.15 340

HGLStereo	0.56 540	0.28 518	0.57 498	0.50 578	0.37 584	0.80 565	0.45 530	1.02 530	0.78 445	0.86 523	1.14 570	0.89 537	0.82 604	0.76 510	0.73 575	0.21 502	0.20 571	0.19 420	0.18 452	0.19 448	0.21 519

RP	0.76 604	0.36 574	0.63 524	0.66 670	0.58 674	0.80 565	0.55 594	1.14 584	1.22 637	0.97 587	1.65 655	1.43 657	1.32 673	1.01 605	0.84 595	0.33 641	0.30 647	0.36 644	0.30 631	0.34 617	0.34 628

edge stereo	0.76 604	0.38 591	0.74 579	0.52 608	0.43 624	0.80 565	0.53 585	1.28 643	1.06 602	1.28 658	1.38 627	1.81 678	1.11 656	1.08 621	0.85 599	0.33 641	0.32 662	0.41 661	0.28 623	0.32 604	0.36 635

gwcnet-sp	0.48 458	0.23 404	0.70 560	0.40 359	0.26 395	0.81 570	0.41 499	0.89 472	0.84 479	0.91 558	0.76 370	0.66 429	0.61 496	0.66 439	0.50 495	0.18 424	0.17 513	0.18 373	0.18 452	0.18 411	0.18 438

scenet	0.48 458	0.23 404	0.70 560	0.40 359	0.26 395	0.81 570	0.41 499	0.89 472	0.84 479	0.91 558	0.76 370	0.66 429	0.61 496	0.66 439	0.50 495	0.18 424	0.17 513	0.18 373	0.18 452	0.18 411	0.18 438

ssnet	0.48 458	0.23 404	0.70 560	0.40 359	0.26 395	0.81 570	0.41 499	0.89 472	0.84 479	0.91 558	0.76 370	0.66 429	0.61 496	0.66 439	0.50 495	0.18 424	0.17 513	0.18 373	0.18 452	0.18 411	0.18 438

Consistency-Raft	1.01 647	0.81 679	1.24 656	0.84 688	0.97 699	0.81 570	0.84 670	1.30 647	1.59 682	1.05 618	1.68 660	1.12 608	0.91 624	0.92 585	1.11 649	0.65 694	0.74 710	0.79 696	0.90 713	1.06 702	0.79 695

Anonymous3	0.46 430	0.34 563	0.86 608	0.50 578	0.37 584	0.81 570	0.50 561	0.72 389	0.65 357	0.51 299	0.65 320	0.45 296	0.45 394	0.64 423	0.38 402	0.24 561	0.24 609	0.22 511	0.21 533	0.23 535	0.23 546

NCC-stereo	0.78 610	0.40 604	0.76 590	0.61 655	0.67 683	0.81 570	0.69 641	1.54 686	1.11 615	0.90 553	1.36 619	1.33 643	1.16 660	1.19 636	0.88 609	0.31 620	0.30 647	0.37 649	0.48 686	0.33 611	0.33 620

Abc-Net	0.78 610	0.40 604	0.76 590	0.61 655	0.67 683	0.81 570	0.69 641	1.54 686	1.11 615	0.90 553	1.36 619	1.33 643	1.16 660	1.19 636	0.88 609	0.31 620	0.30 647	0.37 649	0.48 686	0.33 611	0.33 620
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DANet	0.71 593	0.45 621	0.91 617	0.59 647	0.40 605	0.81 570	0.40 483	0.97 506	0.84 479	1.20 650	1.22 592	1.33 643	0.88 621	1.16 632	1.24 659	0.27 591	0.23 599	0.31 623	0.25 593	0.35 622	0.32 615
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
xyz-stereo-finetune2	0.36 306	0.19 244	0.38 263	0.32 84	0.19 108	0.82 578	0.29 248	0.52 217	0.32 137	0.51 299	0.78 386	0.43 282	0.45 394	0.69 467	0.44 459	0.13 122	0.12 309	0.17 317	0.13 244	0.12 105	0.13 255

xxxx	1.01 647	0.22 382	0.43 346	0.36 217	0.21 186	0.82 578	0.36 408	1.32 649	0.88 505	0.71 423	0.94 472	0.97 561	0.63 509	0.64 423	10.58 739	0.20 483	0.16 492	0.18 373	0.17 422	0.19 448	0.19 473

S-Stereo	0.74 600	0.35 569	0.96 621	0.56 635	0.45 635	0.82 578	0.60 611	1.24 632	1.60 685	0.96 582	1.41 630	1.12 608	0.94 635	0.80 532	1.04 644	0.26 581	0.31 656	0.28 603	0.25 593	0.32 604	0.47 673

ADLNet2	0.55 529	0.25 469	0.65 535	0.47 541	0.30 505	0.83 581	0.50 561	1.05 542	0.95 554	0.80 471	0.98 500	0.99 567	0.69 547	0.77 518	0.73 575	0.20 483	0.16 492	0.17 317	0.18 452	0.21 494	0.21 519

LMCR-Stereo	0.53 515	0.30 540	0.53 478	0.58 643	0.30 505	0.83 581	0.36 408	1.19 605	0.76 425	0.88 541	1.04 531	0.56 353	0.62 503	0.82 538	0.67 559	0.19 458	0.15 459	0.19 420	0.14 288	0.23 535	0.17 417

FINET	0.67 582	0.42 610	1.00 626	0.46 533	0.43 624	0.83 581	0.89 675	1.08 554	1.50 673	0.87 531	1.14 570	0.71 451	0.68 543	0.92 585	0.70 567	0.36 655	0.30 647	0.26 581	0.24 584	0.35 622	0.33 620

UPFNet	0.53 515	0.24 443	0.51 465	0.45 512	0.38 594	0.84 584	0.49 556	0.99 511	0.75 416	0.87 531	0.88 453	0.86 522	0.64 520	0.80 532	0.71 572	0.20 483	0.20 571	0.20 453	0.20 510	0.19 448	0.15 340

psmg	0.49 476	0.25 469	0.43 346	0.41 397	0.28 456	0.85 585	0.43 518	0.99 511	0.76 425	0.91 558	0.94 472	0.76 488	0.54 454	0.64 423	0.43 441	0.20 483	0.15 459	0.20 453	0.20 510	0.18 411	0.18 438

psmorigin	0.82 618	0.51 636	2.09 693	0.49 564	0.41 612	0.85 585	0.50 561	1.04 537	0.88 505	1.45 667	1.43 635	1.50 664	1.06 651	1.22 644	0.97 631	0.31 620	0.32 662	0.27 595	0.27 615	0.33 611	0.42 656

HSM-Net_RVC	0.53 515	0.22 382	0.35 218	0.37 243	0.21 186	0.85 585	0.37 426	1.23 625	0.93 541	0.90 553	1.15 576	1.26 627	0.63 509	0.72 486	0.48 490	0.17 388	0.13 385	0.16 267	0.15 323	0.17 380	0.15 340
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
acv_ft	0.51 500	0.23 404	0.56 494	0.44 487	0.28 456	0.86 588	0.39 470	0.91 482	0.80 456	0.97 587	0.96 485	0.79 498	0.59 486	0.63 408	0.87 606	0.17 388	0.15 459	0.16 267	0.15 323	0.17 380	0.15 340

SFCPSM	0.47 445	0.21 341	0.55 488	0.40 359	0.27 431	0.87 589	0.37 426	1.33 651	0.77 434	0.80 471	0.84 424	0.54 345	0.49 417	0.57 328	0.37 392	0.18 424	0.13 385	0.18 373	0.20 510	0.16 338	0.15 340

MSAF-DinoV2	1.04 652	0.38 591	1.32 666	0.54 625	0.29 486	0.89 590	0.72 654	1.52 684	1.24 640	1.05 618	1.41 630	2.98 703	1.49 683	2.74 713	2.83 709	0.22 530	0.14 426	0.20 453	0.22 551	0.32 604	0.32 615

NVstereo2D	0.60 565	0.30 540	0.75 585	0.48 549	0.43 624	0.89 590	0.48 550	1.05 542	1.15 624	0.66 391	0.86 437	0.88 533	0.70 560	0.99 601	0.65 553	0.32 632	0.15 459	0.28 603	0.20 510	0.40 640	0.36 635

w-ln-seven-2	0.76 604	0.43 612	2.32 697	0.52 608	0.38 594	0.90 592	0.65 625	1.11 567	1.12 619	1.19 645	1.28 606	1.09 600	0.99 643	1.07 618	0.87 606	0.20 483	0.19 557	0.23 532	0.22 551	0.26 564	0.22 539

AANet	1.13 666	1.01 696	2.99 705	0.44 487	0.37 584	0.91 593	0.54 589	1.27 640	2.31 710	2.35 706	2.37 688	2.22 690	1.53 684	1.18 635	1.43 672	0.32 632	0.23 599	0.28 603	0.25 593	0.35 622	0.33 620

anonymousa	0.49 476	0.20 296	0.42 331	0.38 283	0.23 275	0.91 593	0.35 385	0.75 413	0.62 333	0.85 516	1.54 650	1.06 590	0.66 534	0.51 273	0.43 441	0.16 331	0.13 385	0.19 420	0.21 533	0.16 338	0.14 305

Syn2CoEx	0.71 593	0.51 636	0.95 619	0.64 662	0.45 635	0.91 593	0.53 585	1.48 675	1.13 620	0.93 570	1.35 618	1.02 580	0.99 643	0.92 585	0.80 587	0.30 616	0.27 633	0.28 603	0.24 584	0.23 535	0.24 555

AF-Net	0.81 617	0.39 599	0.68 550	0.64 662	0.54 663	0.91 593	0.51 577	1.61 691	1.31 656	0.96 582	2.02 678	1.46 658	1.26 671	1.11 627	0.99 635	0.32 632	0.24 609	0.39 654	0.27 615	0.30 592	0.25 562

PWC_ROB	0.87 628	0.52 644	1.28 659	0.50 578	0.32 544	0.91 593	0.37 426	1.36 660	1.46 671	1.61 678	2.59 696	1.16 619	1.01 647	1.34 658	1.40 671	0.25 571	0.18 537	0.28 603	0.20 510	0.29 583	0.28 585

RGC	0.79 613	0.59 654	0.71 565	0.65 667	0.65 681	0.92 598	0.58 605	1.29 644	1.05 596	1.07 625	1.45 641	1.47 661	1.03 648	1.21 642	0.88 609	0.32 632	0.30 647	0.48 675	0.40 666	0.37 633	0.37 640

DGSMNet	0.76 604	0.55 649	1.29 662	0.58 643	0.62 678	0.94 599	0.70 646	1.26 638	1.11 615	0.83 505	1.24 599	1.00 571	0.71 564	1.03 612	0.81 590	0.34 647	0.29 642	0.41 661	0.40 666	0.57 679	0.55 686

PA-Net	0.67 582	0.43 612	0.83 601	0.50 578	0.53 661	0.94 599	0.68 636	1.10 561	1.14 623	0.80 471	0.88 453	0.87 528	0.77 588	1.02 610	0.88 609	0.24 561	0.41 685	0.29 613	0.44 676	0.26 564	0.34 628
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.70 589	0.37 581	0.55 488	0.51 594	0.34 565	0.94 599	0.96 683	1.08 554	0.94 548	1.04 616	1.98 676	1.13 614	0.88 621	1.12 628	0.66 556	0.25 571	0.26 624	0.27 595	0.22 551	0.31 598	0.22 539

ssnet_v2	0.58 555	0.28 518	0.56 494	0.43 466	0.29 486	0.95 602	0.59 608	1.13 575	0.99 567	0.93 570	0.80 399	0.99 567	0.64 520	0.82 538	0.94 625	0.25 571	0.22 589	0.23 532	0.24 584	0.20 468	0.19 473

Wz-Net-SNSev	0.91 636	0.73 670	2.13 694	0.56 635	0.45 635	0.95 602	1.13 695	1.34 653	1.24 640	1.02 607	1.30 613	1.46 658	0.86 614	1.81 686	1.50 674	0.25 571	0.23 599	0.25 562	0.26 608	0.32 604	0.29 592

pmcnn	1.23 675	0.29 530	0.96 621	0.40 359	0.23 275	0.95 602	0.69 641	1.16 596	1.28 652	1.67 684	2.33 684	11.15 738	0.86 614	0.93 591	0.88 609	0.15 270	0.12 309	0.12 55	0.10 89	0.15 279	0.15 340

TCMNet	0.66 577	0.39 599	0.98 624	0.59 647	0.61 677	0.96 605	0.55 594	1.05 542	0.90 523	0.84 512	1.14 570	0.89 537	0.65 526	0.85 557	1.01 640	0.26 581	0.26 624	0.31 623	0.28 623	0.32 604	0.29 592

StereoDRNet-Refined	0.58 555	0.32 550	0.54 483	0.46 533	0.30 505	0.96 605	0.40 483	1.00 516	0.94 548	1.12 636	1.08 548	0.96 559	0.67 537	0.90 575	0.89 619	0.17 388	0.13 385	0.22 511	0.21 533	0.20 468	0.19 473
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
anonymity	0.97 643	0.89 686	1.05 631	0.92 691	1.03 704	0.97 607	0.81 666	1.29 644	0.91 530	1.07 625	0.98 500	1.00 571	0.95 638	1.02 610	0.92 624	0.96 704	0.95 731	0.90 700	0.91 716	0.92 694	0.94 701

SHD	0.93 639	0.50 632	1.18 649	0.59 647	0.46 643	0.97 607	0.48 550	1.70 697	2.15 699	1.58 675	1.37 622	1.42 655	1.19 665	1.31 654	1.60 677	0.31 620	0.26 624	0.32 630	0.33 650	0.40 640	0.42 656

NaN_ROB	0.69 587	0.44 617	0.69 556	0.51 594	0.33 556	0.97 607	1.06 690	1.22 620	1.19 631	1.24 655	0.96 485	1.08 597	0.78 593	1.20 638	0.67 559	0.24 561	0.30 647	0.23 532	0.24 584	0.23 535	0.25 562

PSMNet_ROB	0.64 573	0.37 581	0.65 535	0.56 635	0.42 618	0.97 607	0.83 667	1.21 612	0.92 535	0.79 469	1.02 520	1.08 597	0.63 509	0.82 538	0.91 623	0.29 609	0.20 571	0.31 623	0.31 639	0.26 564	0.23 546

NCCL2	0.72 597	0.41 608	0.65 535	0.64 662	0.44 631	0.98 611	1.20 698	1.11 567	1.00 574	0.98 592	0.96 485	1.49 663	0.87 617	0.90 575	0.79 585	0.31 620	0.26 624	0.39 654	0.39 664	0.32 604	0.32 615

UNet	0.54 527	0.26 486	0.66 541	0.44 487	0.40 605	0.99 612	0.41 499	0.98 509	0.75 416	0.83 505	0.89 457	1.04 584	0.72 568	0.73 493	0.62 544	0.19 458	0.14 426	0.20 453	0.17 422	0.20 468	0.17 417

SuperB	1.04 652	0.37 581	4.81 718	0.43 466	0.31 527	0.99 612	0.46 534	1.02 530	2.09 698	1.09 631	1.09 551	0.75 480	0.81 600	1.06 615	1.76 683	0.19 458	0.15 459	0.17 317	0.15 323	2.82 731	0.26 568

LALA_ROB	0.74 600	0.43 612	0.69 556	0.54 625	0.40 605	1.01 614	0.95 682	1.21 612	1.07 608	1.22 652	1.12 558	1.56 670	0.79 595	1.04 614	0.86 600	0.33 641	0.22 589	0.35 639	0.30 631	0.35 622	0.31 611

CBMV	0.64 573	0.35 569	0.41 310	0.42 443	0.25 347	1.01 614	0.77 660	1.13 575	1.09 613	1.17 641	1.22 592	1.04 584	0.75 578	0.88 567	0.63 548	0.28 602	0.30 647	0.34 637	0.30 631	0.26 564	0.26 568
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
UDG	0.88 630	0.82 682	0.67 545	1.00 695	0.96 698	1.02 616	0.57 604	1.13 575	0.99 567	0.90 553	0.97 498	1.31 635	0.99 643	0.85 557	0.84 595	0.54 691	0.32 662	1.77 712	0.40 666	0.94 695	0.66 689

LSM	4.74 729	0.77 676	10.16 728	0.70 679	56.56 764	1.02 616	1.00 688	1.24 632	1.62 686	2.04 696	2.34 685	1.33 643	1.17 662	1.38 665	1.09 648	0.33 641	0.49 698	0.39 654	0.46 677	0.51 668	10.09 746

SGM-Forest	0.62 570	0.32 550	0.39 285	0.43 466	0.30 505	1.02 616	0.55 594	1.09 558	1.05 596	1.06 622	1.18 585	1.10 604	0.67 537	0.88 567	0.62 544	0.31 620	0.33 668	0.33 635	0.30 631	0.30 592	0.28 585
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 572	0.28 518	0.99 625	0.40 359	0.30 505	1.03 619	0.56 600	1.10 561	0.99 567	0.97 587	1.22 592	1.06 590	0.69 547	1.07 618	0.95 628	0.19 458	0.11 236	0.16 267	0.13 244	0.22 518	0.21 519

DDUNet	1.06 657	2.56 731	0.68 550	1.21 702	1.26 709	1.03 619	0.69 641	1.11 567	0.94 548	0.96 582	1.22 592	1.27 629	0.82 604	0.93 591	0.72 574	0.84 701	0.38 678	1.99 715	0.60 698	1.10 703	0.85 697

StereoDRNet	0.64 573	0.33 558	0.68 550	0.51 594	0.43 624	1.03 619	0.53 585	1.47 674	0.99 567	1.10 633	0.87 445	1.07 595	0.71 564	0.82 538	0.88 609	0.23 548	0.19 557	0.25 562	0.23 568	0.27 575	0.19 473

PWCDC_ROB	0.89 632	0.49 628	0.80 599	0.74 683	0.40 605	1.03 619	0.39 470	1.33 651	2.35 713	1.02 607	3.77 714	0.81 510	0.92 629	1.20 638	0.90 621	0.34 647	0.22 589	0.24 549	0.20 510	0.34 617	0.29 592

EDNetEfficientorigin	9.93 740	1.15 700	175.16 775	0.48 549	0.36 577	1.04 623	0.68 636	1.24 632	2.69 717	3.17 722	2.50 691	2.30 693	2.07 708	1.76 684	2.21 698	0.20 483	0.18 537	0.24 549	0.19 483	0.51 668	0.50 681

Nwc_Net	0.78 610	0.38 591	0.73 574	0.60 653	0.55 665	1.05 624	0.55 594	1.67 695	1.05 596	0.88 541	1.86 670	1.40 654	1.09 654	1.10 625	0.87 606	0.30 616	0.25 617	0.36 644	0.38 660	0.29 583	0.29 592

GCST	0.83 624	1.22 702	0.74 579	1.58 708	1.01 703	1.06 625	0.23 127	0.78 429	0.78 445	0.97 587	0.65 320	0.78 496	0.35 297	0.92 585	0.34 336	0.96 704	0.65 706	1.20 705	0.81 709	0.91 693	0.70 690

MMNet	0.55 529	0.25 469	0.61 511	0.43 466	0.34 565	1.07 626	0.39 470	0.87 465	0.91 530	0.91 558	0.93 471	0.86 522	0.76 581	0.81 535	0.76 580	0.15 270	0.14 426	0.18 373	0.19 483	0.20 468	0.16 391

delet	0.55 529	0.24 443	0.55 488	0.44 487	0.33 556	1.07 626	0.50 561	1.00 516	0.86 492	0.85 516	0.96 485	0.90 542	0.63 509	0.83 546	0.74 578	0.18 424	0.18 537	0.20 453	0.21 533	0.16 338	0.15 340

ADCMid	1.14 667	0.52 644	2.23 696	0.53 618	0.43 624	1.07 626	0.75 658	1.23 625	1.05 596	2.15 700	1.44 638	1.50 664	1.43 680	1.56 671	5.01 724	0.26 581	0.24 609	0.29 613	0.31 639	0.37 633	0.33 620

ADCRef	0.80 614	0.43 612	1.32 666	0.50 578	0.45 635	1.07 626	0.51 577	1.07 550	0.98 562	1.17 641	1.42 632	0.87 528	0.91 624	0.85 557	3.19 711	0.18 424	0.16 492	0.23 532	0.23 568	0.22 518	0.21 519

YMNet	0.66 577	0.38 591	0.90 615	0.52 608	0.46 643	1.08 630	0.49 556	1.00 516	0.77 434	1.18 643	1.29 610	1.12 608	0.74 574	0.85 557	0.86 600	0.27 591	0.31 656	0.25 562	0.25 593	0.24 548	0.23 546

YMNet_1	0.66 577	0.38 591	0.90 615	0.52 608	0.46 643	1.08 630	0.49 556	1.00 516	0.77 434	1.18 643	1.29 610	1.12 608	0.74 574	0.85 557	0.86 600	0.27 591	0.31 656	0.25 562	0.25 593	0.24 548	0.23 546

GwcNet	0.69 587	0.36 574	1.10 637	0.51 594	0.42 618	1.08 630	0.50 561	1.21 612	1.16 625	1.00 599	1.37 622	1.06 590	0.79 595	0.92 585	0.94 625	0.25 571	0.24 609	0.24 549	0.22 551	0.23 535	0.26 568

ccnet	0.82 618	0.57 652	0.75 585	0.54 625	0.59 675	1.09 633	0.66 628	1.38 663	0.94 548	1.12 636	1.44 638	1.29 632	0.92 629	0.95 600	1.24 659	0.49 681	0.42 687	0.50 680	0.47 684	0.51 668	0.46 668

DStereoRT	0.74 600	0.19 244	0.50 450	0.51 594	0.33 556	1.10 634	0.34 359	0.82 443	0.76 425	0.78 464	1.05 535	0.51 331	0.73 571	0.76 510	0.48 490	0.16 331	0.13 385	3.96 745	1.37 730	0.19 448	0.14 305

zh-sn7	1.09 663	0.75 672	3.23 707	0.57 641	0.42 618	1.11 635	0.89 675	1.19 605	1.27 650	1.41 666	1.98 676	1.25 626	1.47 682	1.99 695	2.62 706	0.26 581	0.26 624	0.26 581	0.27 615	0.35 622	0.30 601

SQANet	0.82 618	0.74 671	0.67 545	1.13 700	0.98 701	1.11 635	0.47 542	1.07 550	0.83 474	0.91 558	1.05 535	1.03 582	0.74 574	1.01 605	0.64 551	0.61 693	0.24 609	1.03 703	0.35 655	1.18 704	0.58 687

NVStereoNet_ROB	1.24 676	0.90 687	1.13 641	0.86 689	0.88 692	1.11 635	0.99 686	1.42 669	1.53 675	1.59 677	2.48 690	2.24 692	1.53 684	1.96 694	1.30 664	0.76 699	0.70 707	0.78 695	1.00 719	0.71 689	0.88 699
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
CBFPSM	0.59 562	0.22 382	1.31 664	0.38 283	0.27 431	1.12 638	0.65 625	0.79 433	0.82 469	0.80 471	0.81 406	1.35 649	0.87 617	0.67 450	0.76 580	0.16 331	0.15 459	0.15 226	0.16 362	0.17 380	0.22 539

RTSC	0.87 628	0.48 624	1.23 655	0.52 608	0.37 584	1.13 639	0.50 561	1.34 653	1.79 691	1.51 671	1.24 599	1.12 608	0.81 600	1.62 675	2.16 697	0.25 571	0.19 557	0.23 532	0.24 584	0.30 592	0.31 611

DISCO	0.70 589	0.26 486	0.68 550	0.44 487	0.31 527	1.14 640	0.51 577	1.23 625	1.23 638	0.81 484	1.05 535	1.50 664	0.85 612	1.82 687	1.03 641	0.19 458	0.15 459	0.18 373	0.16 362	0.24 548	0.23 546

CSAN	0.83 624	0.49 628	0.77 595	0.60 653	0.41 612	1.14 640	1.06 690	1.19 605	1.46 671	1.32 660	1.43 635	1.37 650	1.19 665	1.27 650	0.86 600	0.39 661	0.31 656	0.36 644	0.37 657	0.35 622	0.34 628

Wz-Net-LNSev	0.71 593	0.51 636	1.36 673	0.50 578	0.41 612	1.15 642	0.69 641	1.21 612	1.07 608	1.02 607	1.12 558	1.08 597	0.87 617	0.89 573	0.89 619	0.24 561	0.22 589	0.21 495	0.19 483	0.26 564	0.26 568

GANetREF_RVC	0.80 614	0.75 672	0.86 608	0.66 670	0.42 618	1.15 642	0.98 684	1.14 584	1.19 631	1.01 604	1.02 520	1.10 604	0.90 623	1.15 630	0.76 580	0.48 679	0.39 682	0.57 685	0.38 660	0.63 684	0.46 668
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
DRN-Test	0.66 577	0.32 550	0.66 541	0.50 578	0.39 600	1.15 642	0.61 616	1.49 677	1.01 578	1.12 636	1.08 548	1.06 590	0.69 547	0.77 518	0.94 625	0.23 548	0.17 513	0.26 581	0.25 593	0.25 557	0.21 519

zh-mn7	1.08 662	0.65 663	4.00 713	0.52 608	0.38 594	1.16 645	0.62 618	1.15 588	1.77 690	1.74 686	2.31 682	1.17 620	0.91 624	2.10 698	1.77 684	0.24 561	0.21 581	0.22 511	0.22 551	0.25 557	0.28 585

fast-acv-ft	0.64 573	0.30 540	0.73 574	0.45 512	0.34 565	1.17 646	0.49 556	0.86 458	0.98 562	1.02 607	1.36 619	1.29 632	0.85 612	0.76 510	0.81 590	0.21 502	0.23 599	0.23 532	0.23 568	0.21 494	0.20 499

FBW_ROB	0.88 630	0.50 632	0.85 603	0.55 632	0.40 605	1.17 646	0.78 662	1.50 678	1.37 660	1.33 662	1.27 604	1.48 662	1.00 646	2.57 711	0.98 634	0.25 571	0.32 662	0.45 666	0.30 631	0.34 617	0.28 585

APVNet	0.71 593	0.37 581	0.89 614	0.56 635	0.45 635	1.18 648	0.68 636	1.41 668	0.85 487	0.81 484	1.15 576	1.04 584	0.81 600	1.10 625	1.17 655	0.26 581	0.28 637	0.32 630	0.31 639	0.29 583	0.30 601

iinet-f	0.67 582	0.26 486	2.15 695	0.39 315	0.31 527	1.19 649	0.56 600	0.84 451	0.84 479	0.80 471	1.17 583	1.05 588	0.84 611	0.71 480	1.21 658	0.20 483	0.18 537	0.17 317	0.15 323	0.20 468	0.20 499

ACV-stereo	0.62 570	0.34 563	1.00 626	0.43 466	0.31 527	1.20 650	0.40 483	0.75 413	0.83 474	0.64 369	0.77 374	2.10 688	1.03 648	0.81 535	0.64 551	0.21 502	0.17 513	0.18 373	0.18 452	0.21 494	0.21 519

CRFU-Net	0.57 548	0.27 504	0.57 498	0.46 533	0.30 505	1.20 650	0.52 580	1.10 561	0.56 320	1.00 599	0.98 500	1.06 590	0.79 595	0.81 535	0.71 572	0.21 502	0.19 557	0.18 373	0.16 362	0.18 411	0.19 473

CSP-Net	0.56 540	0.27 504	0.49 436	0.41 397	0.28 456	1.22 652	0.50 561	1.23 625	0.72 394	0.95 581	0.95 481	0.89 537	0.62 503	0.83 546	0.62 544	0.26 581	0.17 513	0.17 317	0.17 422	0.18 411	0.17 417

XQC	0.89 632	0.65 663	1.31 664	0.67 673	0.52 660	1.22 652	0.68 636	1.26 638	1.52 674	1.14 639	1.11 554	1.28 631	1.04 650	1.40 666	1.77 684	0.38 659	0.24 609	0.37 649	0.31 639	0.53 673	0.47 673

WCMA_ROB	1.14 667	0.36 574	0.76 590	0.49 564	0.44 631	1.23 654	0.67 631	1.11 567	1.23 638	2.84 716	3.95 720	3.28 710	1.83 701	1.25 647	0.99 635	0.44 671	0.34 670	0.34 637	0.37 657	0.41 646	0.40 652

DispFullNet	1.60 692	2.63 732	2.75 703	2.56 727	1.79 720	1.24 655	0.47 542	1.37 662	1.45 670	1.87 690	1.50 645	1.55 669	2.46 711	2.04 697	1.04 644	0.59 692	0.18 537	2.32 724	0.68 703	2.29 724	1.14 712

MFMNet_re	1.14 667	0.97 694	1.19 650	0.99 693	0.95 697	1.25 656	1.22 701	1.39 664	1.55 678	1.69 685	1.67 659	1.21 622	1.53 684	1.12 628	0.99 635	0.87 703	0.75 714	0.79 696	0.75 705	0.90 692	0.94 701

DStereoSA	1.73 697	0.63 661	1.57 683	0.80 687	0.79 689	1.26 657	1.30 705	1.34 653	1.43 666	1.24 655	7.52 741	0.92 549	7.68 733	1.65 682	2.29 704	0.41 666	0.29 642	0.63 689	0.60 698	1.04 700	1.18 717

ADCS	1.51 689	0.61 657	3.42 708	0.59 647	0.51 656	1.27 658	1.08 693	1.59 688	1.81 692	1.91 694	1.66 657	1.51 667	1.42 679	1.94 693	8.60 732	0.33 641	0.32 662	0.33 635	0.36 656	0.44 652	0.42 656

CC-Net-ROB	0.82 618	0.96 691	0.85 603	0.58 643	0.45 635	1.27 658	0.70 646	1.17 601	1.02 581	0.83 505	1.23 597	0.90 542	0.77 588	1.06 615	0.69 564	0.46 675	0.34 670	1.71 711	0.38 660	0.59 682	0.36 635

RYNet	0.72 597	0.35 569	0.64 529	0.53 618	0.67 683	1.31 660	0.67 631	1.20 610	1.18 629	1.05 618	0.87 445	1.27 629	0.93 634	0.93 591	1.27 663	0.22 530	0.16 492	0.26 581	0.23 568	0.40 640	0.39 649

coex-ft	6.43 732	1.51 712	87.33 774	0.49 564	0.38 594	1.34 661	1.21 700	1.16 596	8.09 737	12.12 745	2.79 700	2.77 702	3.31 723	1.16 632	3.15 710	0.24 561	0.23 599	0.27 595	0.24 584	0.45 656	0.37 640

WZ-Net	1.19 673	0.59 654	4.07 714	0.62 659	0.51 656	1.34 661	1.31 709	1.32 649	1.74 689	1.53 674	1.65 655	1.74 677	1.28 672	2.25 705	2.01 694	0.27 591	0.21 581	0.23 532	0.25 593	0.40 640	0.39 649

FCDSN-DC	1.39 685	0.56 650	0.65 535	0.74 683	0.59 675	1.38 663	0.63 620	1.35 657	1.39 663	3.26 723	4.50 726	4.61 718	2.63 716	1.58 673	1.03 641	0.46 675	0.42 687	0.48 675	0.47 684	0.50 667	0.50 681
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MaskLacGwcNet_RVC	0.67 582	0.81 679	0.73 574	0.53 618	0.37 584	1.40 664	0.53 585	1.04 537	0.79 454	0.88 541	0.94 472	0.95 556	0.53 442	0.93 591	0.58 530	0.39 661	0.30 647	0.57 685	0.31 639	0.53 673	0.30 601

ADCPNet	1.03 651	0.48 624	2.70 702	0.54 625	0.42 618	1.40 664	0.75 658	1.13 575	1.07 608	1.22 652	1.42 632	1.68 675	1.09 654	1.36 663	3.45 715	0.30 616	0.28 637	0.29 613	0.32 647	0.37 633	0.35 633

w-ln-seven	0.96 641	0.48 624	2.41 700	0.54 625	0.50 652	1.41 666	0.70 646	1.67 695	1.81 692	1.49 668	1.50 645	1.26 627	0.87 617	1.15 630	1.80 688	0.23 548	0.21 581	0.25 562	0.25 593	0.31 598	0.26 568

AnyNet_C32	1.16 671	0.62 660	2.40 699	0.57 641	0.55 665	1.41 666	1.34 710	1.18 604	1.24 640	1.49 668	1.42 632	1.39 652	1.20 667	1.55 669	4.82 722	0.29 609	0.28 637	0.29 613	0.34 652	0.38 637	0.42 656

SANet	1.07 659	0.41 608	1.06 632	0.48 549	0.30 505	1.41 666	0.94 681	1.42 669	3.36 725	1.58 675	2.43 689	2.33 695	1.70 695	1.34 658	1.07 646	0.28 602	0.24 609	0.26 581	0.23 568	0.34 617	0.30 601

SPS-STEREO	1.25 677	0.93 688	1.06 632	1.04 697	1.03 704	1.41 666	0.91 679	1.51 681	1.19 631	2.09 698	1.83 667	1.94 685	1.39 677	1.62 675	1.39 670	0.97 706	0.94 730	0.90 700	0.89 712	0.96 697	0.96 704
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Wz-Net-MNSev	0.76 604	0.40 604	1.34 668	0.50 578	0.40 605	1.44 670	0.83 667	1.15 588	1.16 625	1.25 657	1.20 590	1.13 614	0.81 600	1.16 632	1.00 639	0.22 530	0.19 557	0.24 549	0.23 568	0.28 579	0.26 568

ADCP+	1.06 657	0.35 569	1.51 681	0.49 564	0.51 656	1.45 671	0.55 594	1.25 636	1.03 586	1.16 640	1.15 576	1.10 604	1.07 653	1.56 671	6.75 730	0.19 458	0.16 492	0.23 532	0.21 533	0.28 579	0.21 519

RainbowNet	1.35 682	1.49 710	1.19 650	1.88 716	1.45 710	1.48 672	1.07 692	1.61 691	1.55 678	1.20 650	1.59 653	1.54 668	1.13 657	1.34 658	0.97 631	1.36 719	0.70 707	1.82 713	0.79 708	1.71 710	1.07 710

PVD	1.28 679	0.67 666	1.28 659	0.74 683	0.62 678	1.50 673	0.84 670	1.99 704	2.96 720	2.18 701	2.36 687	1.85 682	1.95 705	1.92 691	1.94 691	0.39 661	0.36 675	0.49 678	0.37 657	0.51 668	0.64 688

Wz-Net-TNSev	1.14 667	1.06 699	4.32 716	0.49 564	0.42 618	1.51 674	1.11 694	1.48 675	1.40 665	1.22 652	1.26 603	1.58 672	1.43 680	1.76 684	1.70 679	0.32 632	0.31 656	0.26 581	0.30 631	0.41 646	0.41 655

SGM+DAISY	1.35 682	0.94 690	1.25 657	0.96 692	1.00 702	1.52 675	1.02 689	1.34 653	1.21 635	2.64 711	2.65 698	2.44 697	1.56 688	1.64 678	1.26 661	0.97 706	0.95 731	0.90 700	0.90 713	0.94 695	0.96 704

SGM_RVC	0.97 643	0.28 518	0.41 310	0.39 315	0.22 221	1.55 676	0.73 656	1.51 681	1.25 646	2.25 704	1.92 672	2.58 700	1.56 688	2.02 696	1.19 657	0.27 591	0.27 633	0.27 595	0.25 593	0.25 557	0.25 562
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FC-DCNN	1.59 691	0.51 636	0.66 541	0.61 655	0.49 650	1.56 677	0.70 646	1.66 694	1.53 675	4.64 730	4.62 727	5.85 727	3.34 725	1.84 688	1.11 649	0.46 675	0.42 687	0.47 670	0.46 677	0.48 663	0.46 668

LE_ROB	4.42 727	0.24 443	2.75 703	0.42 443	0.23 275	1.57 678	0.90 678	1.71 698	17.88 753	16.56 755	4.88 728	5.17 725	18.85 755	1.63 677	14.62 744	0.17 388	0.14 426	0.16 267	0.16 362	0.19 448	0.17 417

DPSNet	0.99 645	0.42 610	1.88 691	0.53 618	0.41 612	1.59 679	1.26 704	2.21 708	1.43 666	1.10 633	1.11 554	1.46 658	1.95 705	1.34 658	1.26 661	0.34 647	0.25 617	0.25 562	0.21 533	0.46 659	0.37 640

FC-DCNN v2	1.65 695	0.51 636	0.65 535	0.61 655	0.49 650	1.61 680	0.70 646	1.75 700	1.56 681	4.74 733	4.91 729	6.46 731	3.31 723	1.91 690	1.11 649	0.46 675	0.42 687	0.47 670	0.46 677	0.48 663	0.46 668

ADCL	1.04 652	0.38 591	1.35 669	0.50 578	0.39 600	1.61 680	0.89 675	1.29 644	1.39 663	1.29 659	1.50 645	1.24 625	1.24 668	1.37 664	4.87 723	0.21 502	0.19 557	0.25 562	0.25 593	0.29 583	0.27 578

MSMD_ROB	1.21 674	0.49 628	0.62 514	0.59 647	0.50 652	1.62 682	0.67 631	1.23 625	1.24 640	2.45 709	3.77 714	3.09 707	2.98 721	1.32 655	0.81 590	0.45 673	0.41 685	0.49 678	0.51 693	0.47 662	0.44 663

otaku	1.04 652	0.93 688	0.88 610	1.33 706	1.05 706	1.66 683	0.70 646	1.40 667	1.18 629	1.08 629	1.32 616	1.33 643	0.91 624	1.23 645	0.76 580	0.72 697	0.46 697	1.24 706	0.50 691	1.40 705	0.75 691

MeshStereo	1.34 680	0.43 612	0.54 483	0.44 487	0.34 565	1.66 683	0.60 611	1.94 702	1.37 660	4.47 729	3.25 705	4.71 720	1.94 704	1.92 691	1.17 655	0.35 651	0.35 672	0.37 649	0.31 639	0.32 604	0.32 615
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
PDISCO_ROB	0.91 636	0.48 624	1.06 632	0.99 693	0.97 699	1.67 685	0.63 620	1.64 693	1.59 682	1.06 622	1.18 585	1.31 635	0.79 595	1.55 669	0.97 631	0.49 681	0.22 589	0.45 666	0.40 666	0.45 656	0.37 640

Ntro	1.09 663	0.97 694	0.91 617	1.44 707	1.19 708	1.69 686	0.80 665	1.35 657	1.25 646	1.00 599	1.29 610	1.31 635	0.97 641	1.26 648	0.84 595	0.84 701	0.43 692	1.36 707	0.50 691	1.56 707	0.78 693

stereogan	0.80 614	0.31 545	0.71 565	0.59 647	0.50 652	1.72 687	0.48 550	1.35 657	1.37 660	1.00 599	1.46 643	1.56 670	0.95 638	1.29 651	0.84 595	0.28 602	0.29 642	0.29 613	0.25 593	0.38 637	0.38 646

z-mn7	1.00 646	0.50 632	1.70 686	0.53 618	0.36 577	1.75 688	0.71 652	1.22 620	2.28 706	0.96 582	2.54 692	1.42 655	0.95 638	2.19 703	1.54 675	0.22 530	0.19 557	0.21 495	0.20 510	0.27 575	0.25 562

Selective-IGEV-i16pb	1.07 659	0.24 443	9.45 727	0.41 397	0.32 544	1.76 689	0.59 608	1.00 516	1.54 677	0.66 391	1.20 590	0.98 565	0.57 469	0.78 523	0.62 544	0.27 591	0.17 513	0.18 373	0.20 510	0.21 494	0.23 546

SAMSARA	1.07 659	0.65 663	1.19 650	1.06 699	0.90 693	1.76 689	1.76 724	1.46 673	1.44 669	1.51 671	1.16 581	2.00 687	1.14 658	1.48 667	1.31 665	0.39 661	0.44 694	0.35 639	0.38 660	0.49 665	0.49 679

ACVNet_1	1.46 687	1.33 706	1.12 640	1.91 718	1.62 713	1.83 691	0.98 684	2.00 705	1.85 694	1.39 665	1.53 649	2.32 694	1.53 684	1.34 658	1.11 649	1.30 716	0.50 699	2.06 721	0.58 697	1.93 720	0.95 703

ACVNet-4b	1.35 682	1.31 705	1.10 637	1.90 717	1.59 712	1.92 692	0.77 660	1.52 684	1.62 686	1.05 618	1.60 654	2.11 689	0.94 635	1.64 678	0.77 584	1.30 716	0.35 672	2.03 719	0.67 702	1.88 718	0.84 696

MFN_U_SF_RVC	1.09 663	0.59 654	1.97 692	0.67 673	0.44 631	1.93 693	0.60 611	1.85 701	1.36 658	1.61 678	1.54 650	1.95 686	1.37 676	1.64 678	1.73 680	0.40 665	0.37 676	0.45 666	0.48 686	0.44 652	0.44 663

AnyNet_C01	1.56 690	1.05 697	7.45 723	0.64 662	0.54 663	1.99 694	1.38 712	1.43 671	1.36 658	1.63 681	1.92 672	1.84 680	1.33 675	2.40 707	4.03 717	0.33 641	0.32 662	0.32 630	0.34 652	0.44 652	0.45 667

Selective-IGEV-i16pc	0.56 540	0.20 296	1.13 641	0.40 359	0.31 527	2.00 695	0.66 628	0.68 348	1.11 615	0.51 299	0.81 406	0.68 437	0.36 325	0.67 450	0.40 418	0.31 620	0.17 513	0.17 317	0.18 452	0.19 448	0.20 499

ELAS_RVC	1.60 692	0.61 657	1.01 628	0.70 679	0.56 668	2.00 695	1.89 727	1.96 703	2.65 716	3.33 724	3.26 706	3.03 704	3.41 726	2.49 709	2.09 696	0.52 686	0.45 695	0.50 680	0.48 686	0.54 675	0.52 683
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoFS	1.87 700	0.85 684	1.03 629	0.75 686	0.62 678	2.04 697	0.65 625	1.74 699	1.55 678	1.52 673	1.90 671	2.36 696	12.92 743	3.85 724	1.74 681	0.44 671	0.31 656	0.82 698	0.46 677	0.84 691	1.10 711

light-stereo	3.53 719	1.05 697	10.69 731	9.45 740	6.82 737	2.10 698	0.64 623	3.71 726	2.70 718	4.77 734	4.98 730	6.83 732	1.32 673	6.71 732	1.35 666	1.20 712	1.29 737	0.66 690	0.77 707	1.79 713	1.85 726

G-Net	0.95 640	0.46 623	1.04 630	0.64 662	0.48 648	2.12 699	0.64 623	1.01 526	0.87 501	1.75 687	2.82 703	1.30 634	1.64 694	1.06 615	0.96 630	0.36 655	0.29 642	0.35 639	0.25 593	0.45 656	0.42 656

ACVNet_2	1.65 695	1.27 704	1.41 676	1.75 712	1.62 713	2.22 700	1.20 698	2.30 709	2.62 715	1.78 688	2.56 693	3.03 704	1.61 691	1.54 668	1.12 653	1.06 709	0.58 704	1.82 713	0.70 704	1.82 714	0.96 704

IMH-64-1	1.86 698	1.62 717	1.16 644	2.20 721	1.89 722	2.33 701	1.30 705	2.89 714	2.29 707	1.66 682	2.80 701	2.49 698	1.61 691	2.10 698	1.78 686	1.60 720	0.74 710	2.43 725	1.02 720	2.12 721	1.17 715

IMH-64	1.86 698	1.62 717	1.16 644	2.20 721	1.89 722	2.33 701	1.30 705	2.89 714	2.29 707	1.66 682	2.80 701	2.49 698	1.61 691	2.10 698	1.78 686	1.60 720	0.74 710	2.43 725	1.02 720	2.12 721	1.17 715

MDST_ROB	0.91 636	0.27 504	0.85 603	0.63 661	0.41 612	2.53 703	0.71 652	1.60 689	1.13 620	2.83 715	1.73 661	0.97 561	0.69 547	1.61 674	0.73 575	0.25 571	0.22 589	0.32 630	0.28 623	0.25 557	0.24 555

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 650	0.57 652	1.51 681	0.67 673	0.50 652	2.57 704	1.66 720	1.20 610	1.43 666	1.38 664	1.57 652	1.33 643	0.92 629	1.64 678	0.88 609	0.37 658	0.39 682	0.46 669	0.60 698	0.41 646	0.40 652

WAO-6	2.04 707	1.50 711	1.16 644	1.70 710	1.67 717	2.69 705	1.44 716	3.06 716	3.63 729	1.98 695	3.27 707	3.54 716	2.07 708	2.36 706	2.22 700	1.31 718	0.91 726	2.04 720	1.22 729	1.73 711	1.27 720

Dean	1.98 703	1.36 707	1.36 673	2.12 720	1.81 721	2.74 706	1.36 711	3.37 723	3.80 730	2.08 697	3.32 709	3.21 709	1.82 699	1.71 683	1.67 678	1.27 713	0.77 716	1.99 715	0.90 713	1.86 715	1.03 709

LVE	2.12 709	1.44 708	1.36 673	1.99 719	1.78 719	2.75 707	1.79 725	2.82 713	3.95 731	1.90 693	4.33 724	3.52 715	1.81 698	2.24 704	1.74 681	1.74 724	0.87 722	2.06 721	1.13 725	1.91 719	1.35 722

MADNet+	2.23 710	2.43 728	10.85 732	1.22 703	0.91 695	2.76 708	1.40 713	2.12 707	1.67 688	1.32 660	1.74 663	1.86 683	1.74 697	6.25 730	4.41 721	0.65 694	0.64 705	0.58 687	0.54 695	0.80 690	0.76 692

RTS	1.98 703	0.96 691	11.36 735	0.65 667	0.57 671	2.77 709	1.40 713	1.39 664	2.26 702	1.89 691	2.56 693	1.32 640	1.25 669	5.20 728	4.05 718	0.31 620	0.22 589	0.29 613	0.29 629	0.40 640	0.37 640

RTSA	1.98 703	0.96 691	11.36 735	0.65 667	0.57 671	2.77 709	1.40 713	1.39 664	2.26 702	1.89 691	2.56 693	1.32 640	1.25 669	5.20 728	4.05 718	0.31 620	0.22 589	0.29 613	0.29 629	0.40 640	0.37 640

WAO-7	1.90 701	1.20 701	1.35 669	1.27 704	1.06 707	2.84 711	1.56 719	3.23 719	3.06 723	2.23 703	3.33 710	3.17 708	2.28 710	3.12 715	2.21 698	1.02 708	0.91 726	1.06 704	1.03 722	1.04 700	0.97 707

PWCK	1.92 702	1.66 720	3.12 706	1.65 709	0.91 695	2.84 711	2.26 731	2.10 706	2.41 714	2.36 707	2.31 682	2.22 690	1.82 699	3.43 718	2.03 695	1.61 722	0.71 709	1.51 708	0.82 710	1.69 709	0.91 700

KSHMR	2.57 711	1.93 723	1.69 684	2.63 729	2.42 729	2.86 713	2.07 728	3.27 721	6.50 735	2.49 710	3.36 712	3.41 714	1.92 703	2.49 709	1.94 691	2.13 730	1.40 738	2.79 735	1.50 733	2.73 729	1.77 725

MonStereo1	1.98 703	1.48 709	1.43 678	1.81 715	1.69 718	2.88 714	0.78 662	2.47 711	3.47 726	2.20 702	4.36 725	3.39 713	2.50 713	2.18 702	1.58 676	1.19 711	0.54 700	1.65 710	0.87 711	1.78 712	1.29 721

DPSimNet_ROB	3.58 721	2.45 729	8.57 724	2.53 725	2.37 728	2.88 714	3.77 737	3.14 718	3.23 724	4.71 732	3.86 717	4.68 719	4.87 731	4.07 726	5.62 725	2.33 733	2.33 741	2.47 728	2.52 737	2.51 728	2.64 734

notaker	2.76 712	2.29 727	1.80 689	2.96 731	2.58 733	2.90 716	1.75 723	3.24 720	3.05 722	2.78 714	4.24 723	6.15 730	2.51 714	3.34 717	2.75 708	2.31 732	1.18 734	3.00 736	1.65 734	2.84 732	1.97 727

IMH	2.04 707	1.62 717	1.20 653	2.20 721	1.89 722	2.91 717	1.30 705	3.11 717	3.03 721	1.81 689	3.35 711	3.03 704	1.90 702	2.48 708	1.80 688	1.66 723	0.77 716	2.45 727	1.04 723	2.15 723	1.19 719

ELAS	1.63 694	0.61 657	0.95 619	0.68 676	0.55 665	3.01 718	1.55 718	2.39 710	2.33 711	3.64 726	3.89 718	2.75 701	2.90 720	2.15 701	2.27 703	0.52 686	0.45 695	0.50 680	0.48 686	0.54 675	0.52 683
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LRCNet_RVC	21.24 752	31.15 756	21.41 744	28.98 754	23.82 753	3.13 719	0.60 611	20.96 756	1.59 682	25.58 757	28.15 762	21.99 756	14.79 744	21.94 756	16.41 745	28.89 769	14.87 757	33.53 768	31.28 766	29.51 765	26.16 762

SDNR	0.86 627	0.37 581	1.47 679	0.40 359	0.38 594	3.38 720	0.33 340	0.90 477	0.98 562	0.99 594	2.09 681	0.59 383	0.71 564	1.29 651	0.70 567	0.51 684	0.56 702	0.36 644	0.26 608	0.43 651	0.46 668

U	0.45 419	0.16 102	0.32 157	0.40 359	0.71 688	3.55 721	0.20 50	0.41 123	0.38 203	0.26 100	0.23 52	0.24 93	0.22 105	0.26 12	0.22 88	0.15 270	0.09 27	0.88 699	0.13 244	0.13 158	0.11 140

HanzoNet	6.76 733	2.45 729	4.22 715	3.19 733	2.94 735	3.62 722	2.28 732	4.79 733	7.20 736	14.00 751	13.19 750	17.49 749	22.30 756	13.25 745	6.19 727	4.20 737	1.93 740	3.10 737	2.56 738	3.35 735	2.88 736

UNDER WATER	3.46 718	2.07 725	3.64 711	3.09 732	2.48 730	3.75 723	2.42 733	3.31 722	13.77 744	2.90 720	2.95 704	5.84 726	3.69 727	3.69 721	3.48 716	2.07 729	1.11 733	2.70 733	1.40 731	2.84 732	1.98 728

ktn	2.98 716	2.25 726	1.73 687	2.84 730	2.53 732	3.76 724	2.15 729	3.70 725	5.47 734	2.75 713	5.17 733	5.94 728	2.48 712	3.23 716	2.46 705	2.34 734	1.44 739	2.78 734	2.03 736	2.45 727	2.01 729

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 680	0.87 685	1.76 688	0.86 689	0.56 668	4.29 725	1.79 725	1.50 678	1.98 696	1.61 678	1.85 669	1.84 680	1.41 678	1.89 689	1.36 667	0.48 679	0.40 684	0.56 684	0.57 696	0.69 687	0.48 676

MADNet++	4.03 723	2.70 733	3.44 710	3.72 736	3.44 736	4.44 726	3.52 736	3.95 728	3.61 728	4.46 728	4.98 730	4.10 717	4.58 730	7.00 734	5.89 726	3.74 736	3.67 745	3.27 738	2.71 739	3.70 738	3.66 737

WAO-8	2.92 714	1.55 715	1.35 669	1.79 713	1.63 715	5.23 727	1.22 701	4.58 730	12.56 742	2.84 716	4.07 722	4.83 721	2.72 718	3.49 719	2.25 701	1.27 713	0.91 726	1.99 715	1.15 727	1.86 715	1.15 713

Venus	2.92 714	1.55 715	1.35 669	1.79 713	1.63 715	5.23 727	1.22 701	4.58 730	12.56 742	2.84 716	4.06 721	4.83 721	2.72 718	3.49 719	2.25 701	1.27 713	0.91 726	1.99 715	1.15 727	1.86 715	1.15 713

UNDER WATER-64	3.53 719	2.01 724	3.94 712	3.22 734	2.49 731	5.41 729	2.60 734	3.43 724	12.41 741	3.03 721	2.68 699	6.07 729	4.04 728	3.79 723	3.33 712	2.02 728	1.24 736	2.63 730	1.46 732	2.78 730	2.08 730

TorneroNet-64	3.44 717	1.86 721	1.42 677	2.58 728	2.28 727	6.87 730	1.68 721	4.70 732	12.03 739	2.31 705	5.59 738	8.25 734	2.55 715	3.97 725	2.73 707	1.81 725	0.74 710	2.57 729	1.07 724	2.35 725	1.44 723

MANE	4.13 725	0.51 636	0.64 529	0.66 670	0.56 668	6.89 731	0.99 686	7.55 735	12.04 740	6.68 742	8.57 743	10.69 737	9.45 735	7.59 741	6.39 728	0.49 681	0.43 692	0.48 675	0.98 717	0.49 665	0.48 676

SGM-ForestM	4.04 724	0.32 550	0.46 388	0.43 466	0.27 431	7.50 732	1.45 717	3.84 727	4.24 732	8.19 743	6.76 740	19.00 753	9.08 734	10.74 744	6.62 729	0.31 620	0.33 668	0.32 630	0.32 647	0.29 583	0.29 592

JetBlue	2.78 713	1.26 703	7.04 722	1.16 701	1.48 711	8.00 733	6.02 738	2.60 712	1.92 695	2.12 699	2.64 697	3.34 712	3.05 722	6.49 731	3.39 713	0.78 700	0.76 715	0.75 692	0.76 706	0.97 699	1.18 717

DPSMNet_ROB	12.08 742	8.00 736	21.00 743	8.97 739	16.79 741	10.67 734	30.89 753	9.02 738	15.17 747	6.51 741	15.41 754	9.04 735	14.85 745	9.27 743	21.67 750	4.58 739	8.57 749	5.09 749	9.29 753	5.90 740	10.95 747

DGTPSM_ROB	12.07 741	8.00 736	20.99 742	8.93 738	16.78 740	10.67 734	30.87 752	9.01 737	15.16 746	6.50 740	15.41 754	9.04 735	14.85 745	9.25 742	21.67 750	4.57 738	8.57 749	5.08 747	9.28 750	5.90 740	10.95 747

tt	6.20 731	0.20 296	5.89 720	3.55 735	2.07 725	11.26 736	19.21 748	11.74 739	5.46 733	2.69 712	2.04 680	4.87 724	6.25 732	3.70 722	7.09 731	8.32 748	11.17 756	4.93 746	5.41 749	5.74 739	2.37 731

xyz-stereo	4.23 726	0.17 153	61.76 769	0.34 136	0.16 29	12.16 737	0.37 426	0.58 258	0.68 373	1.01 604	3.36 712	0.77 494	0.82 604	1.21 642	0.40 418	0.12 62	0.10 98	0.16 267	0.11 155	0.13 158	0.10 64

JetRed	5.27 730	5.84 735	12.81 738	2.36 724	2.83 734	12.23 738	10.50 746	4.46 729	3.60 727	3.86 727	3.83 716	4.85 723	4.18 729	6.78 733	11.96 741	2.17 731	2.96 744	2.18 723	1.97 735	3.38 736	2.68 735

noway3	9.04 735	9.99 740	10.50 730	19.30 742	17.88 743	12.49 739	8.93 742	13.62 743	2.27 705	4.85 736	5.57 735	14.37 740	10.99 737	7.30 736	9.94 734	5.36 740	0.86 719	3.94 743	3.20 742	10.28 743	9.17 740

TCMNet-wrong-test	8.97 734	10.42 741	8.74 725	19.56 744	17.61 742	12.53 740	9.01 744	13.59 742	2.18 700	4.64 730	5.11 732	14.63 745	11.09 740	7.19 735	9.73 733	5.56 747	0.89 724	3.77 739	3.11 740	10.34 744	9.80 742

noway2	9.12 736	9.84 739	11.24 734	19.40 743	17.88 743	12.54 741	8.94 743	13.58 741	2.22 701	4.85 736	5.59 738	14.48 743	11.09 740	7.31 737	9.96 735	5.48 743	0.86 719	3.93 740	3.20 742	10.34 744	9.76 741

noway1	9.20 738	11.07 743	10.41 729	19.80 747	17.91 746	12.67 742	8.90 741	13.79 745	2.26 702	4.85 736	5.58 736	14.44 741	11.03 738	7.33 739	10.03 737	5.51 744	0.86 719	3.93 740	3.20 742	10.42 746	9.93 743

zzzz4	9.23 739	11.07 743	11.03 733	19.80 747	17.91 746	12.68 743	8.89 740	13.79 745	2.29 707	4.85 736	5.58 736	14.47 742	11.04 739	7.33 739	10.03 737	5.51 744	0.87 722	3.94 743	3.20 742	10.42 746	9.93 743

noway4	9.14 737	10.89 742	8.97 726	19.91 749	17.90 745	12.71 744	9.04 745	13.72 744	2.34 712	4.80 735	5.47 734	14.56 744	11.25 742	7.32 738	9.98 736	5.54 746	0.89 724	3.93 740	3.19 741	10.47 748	10.04 745

TorneroNet	4.53 728	1.89 722	1.48 680	2.55 726	2.27 726	13.78 745	1.69 722	4.84 734	23.73 759	2.89 719	7.70 742	7.06 733	2.69 717	4.26 727	3.42 714	1.84 726	0.77 716	2.68 731	1.13 725	2.42 726	1.47 724

HaxPig	31.96 753	37.24 759	34.27 753	24.37 753	24.88 754	18.26 746	19.86 749	20.64 755	28.52 760	35.97 767	38.75 767	25.57 757	28.72 760	33.88 759	34.39 760	35.94 772	38.87 773	37.80 769	40.48 771	39.68 766	41.15 771

USTest	12.99 743	14.18 745	20.00 741	16.24 741	14.97 739	20.80 747	31.95 754	16.20 749	10.91 738	8.79 744	9.48 744	13.94 739	10.50 736	16.11 746	21.44 749	3.17 735	4.82 746	5.08 747	5.36 748	8.81 742	7.13 739

MultiAttention	3.58 721	0.24 443	0.62 514	0.54 625	0.34 565	22.90 748	2.72 735	1.60 689	1.13 620	0.80 471	1.81 666	1.14 617	0.43 378	35.29 760	0.61 541	0.17 388	0.12 309	0.23 532	0.23 568	0.34 617	0.29 592

iinet-test	16.76 746	17.57 746	22.97 745	19.69 745	18.39 748	24.48 749	34.18 755	20.02 750	15.35 748	12.55 746	12.85 745	18.13 751	15.39 748	19.59 747	24.25 752	8.86 750	8.72 751	8.95 752	9.28 750	12.74 749	11.26 750

IINet	16.76 746	17.57 746	22.97 745	19.69 745	18.39 748	24.48 749	34.18 755	20.02 750	15.35 748	12.55 746	12.85 745	18.13 751	15.39 748	19.59 747	24.25 752	8.86 750	8.72 751	8.95 752	9.28 750	12.74 749	11.26 750

Anonymous_1	33.25 754	18.26 748	23.92 747	20.54 750	21.28 752	25.59 751	35.94 757	22.01 759	15.57 750	13.33 748	13.49 751	18.08 750	15.29 747	20.36 749	24.60 754	16.28 758	8.84 753	66.59 772	118.00 774	155.73 777	11.23 749

DPSM_ROB	17.78 748	18.63 749	24.31 751	20.90 751	19.47 750	25.97 752	36.21 758	21.23 757	16.24 751	13.38 749	14.06 752	19.18 754	16.30 750	20.78 750	25.67 755	9.38 752	9.23 754	9.49 754	9.82 754	13.51 752	11.91 752

DPSM	17.78 748	18.63 749	24.31 751	20.90 751	19.47 750	25.97 752	36.21 758	21.23 757	16.24 751	13.38 749	14.06 752	19.18 754	16.30 750	20.78 750	25.67 755	9.38 752	9.23 754	9.49 754	9.82 754	13.51 752	11.91 752

MEDIAN_ROB	37.38 765	40.85 769	40.60 757	32.31 755	31.85 755	27.20 754	24.55 750	29.10 761	33.19 769	42.09 775	41.76 769	33.35 759	34.39 769	39.78 762	37.07 761	43.64 774	44.10 775	44.12 771	43.40 773	41.51 770	42.76 773

xxxxx1	36.64 762	19.51 751	24.21 748	61.66 765	64.63 769	27.28 755	40.10 760	20.25 752	18.63 754	14.07 752	12.97 747	17.26 746	17.36 752	21.70 753	27.93 757	13.18 755	18.50 759	111.26 775	133.37 775	29.24 762	39.73 768

tt_ll	36.64 762	19.51 751	24.21 748	61.66 765	64.63 769	27.28 755	40.10 760	20.25 752	18.63 754	14.07 752	12.97 747	17.26 746	17.36 752	21.70 753	27.93 757	13.18 755	18.50 759	111.26 775	133.37 775	29.24 762	39.73 768

ff	36.64 762	19.51 751	24.21 748	61.66 765	64.63 769	27.28 755	40.10 760	20.25 752	18.63 754	14.07 752	12.97 747	17.26 746	17.36 752	21.70 753	27.93 757	13.18 755	18.50 759	111.26 775	133.37 775	29.24 762	39.73 768

AVERAGE_ROB	37.58 766	40.13 768	40.15 756	34.81 756	33.82 756	28.55 758	25.10 751	32.02 762	34.06 770	41.28 774	40.66 768	34.46 760	34.81 770	39.18 761	37.57 762	42.78 773	43.44 774	43.82 770	43.03 772	40.47 767	41.51 772

Selective-IGEV-i1pa	15.35 745	22.27 754	18.31 740	1.71 711	0.87 691	28.61 759	12.26 747	25.48 760	20.48 757	19.78 756	22.75 756	28.20 758	22.64 757	29.07 758	17.31 746	12.88 754	2.88 742	6.84 750	0.99 718	1.67 708	12.03 754

BEATNet-Init1	15.13 744	0.82 682	50.86 768	0.72 682	0.53 661	38.10 760	7.03 739	11.83 740	14.25 745	29.78 766	30.17 766	48.21 769	22.64 757	26.78 757	18.11 747	0.42 670	0.38 678	0.47 670	0.46 677	0.51 668	0.48 676

CasAABBNet	35.74 758	37.43 760	48.72 764	42.22 758	39.20 757	52.24 761	73.12 767	42.61 765	32.62 766	26.78 763	27.95 760	38.58 765	32.60 764	41.67 765	51.65 767	18.74 760	18.57 764	19.15 758	19.77 758	27.20 756	23.98 758

RAFT-FEzeroshot	35.73 756	37.45 761	48.67 761	42.23 759	39.22 759	52.25 762	73.13 768	42.62 766	32.59 763	26.71 760	27.70 758	38.57 763	32.57 762	41.68 767	51.67 768	18.75 761	18.58 765	19.15 758	19.78 759	27.21 758	23.98 758

RAFT-FE	35.73 756	37.45 761	48.67 761	42.23 759	39.22 759	52.25 762	73.13 768	42.62 766	32.59 763	26.71 760	27.70 758	38.57 763	32.57 762	41.68 767	51.67 768	18.75 761	18.58 765	19.15 758	19.78 759	27.21 758	23.98 758

FlowAnything	35.81 760	37.53 766	48.80 765	42.20 757	39.22 759	52.25 762	73.16 770	42.56 763	32.89 768	26.76 762	28.30 763	38.69 767	33.09 767	41.63 764	51.62 766	18.76 763	18.59 768	19.21 763	19.92 763	27.16 755	23.91 756

Selective-RAFT-Error	35.84 761	37.49 763	48.83 766	42.26 762	39.24 762	52.30 765	73.09 764	42.66 769	32.61 765	26.80 764	28.30 763	38.84 768	33.51 768	41.68 767	51.59 765	18.82 765	18.58 765	19.17 761	19.80 761	27.28 760	24.05 761

Hybrid-DGEV	35.78 759	37.50 764	48.96 767	42.25 761	39.20 757	52.33 766	73.10 765	42.63 768	32.52 762	26.62 759	28.31 765	38.50 762	32.87 765	41.67 765	51.55 764	18.77 764	18.56 763	19.18 762	19.83 762	27.20 756	23.97 757

LSM0	38.95 767	37.60 767	48.58 760	43.57 764	91.06 774	52.57 767	72.57 763	43.17 770	32.63 767	26.97 765	27.97 761	38.65 766	32.94 766	41.86 770	51.78 770	18.89 766	18.41 758	19.13 757	19.63 756	27.29 761	33.77 763

fast-reg	35.48 755	37.51 765	48.70 763	42.44 763	40.46 763	52.73 768	73.11 766	42.56 763	32.38 761	26.19 758	27.27 757	36.81 761	30.62 761	41.02 763	51.32 763	18.30 759	18.53 762	19.10 756	19.67 757	27.14 754	23.66 755

RSGM-EC	74.81 773	63.03 774	41.60 758	97.74 772	92.11 775	74.93 769	114.81 775	53.77 771	38.96 771	39.88 768	48.98 774	90.73 775	64.81 775	139.63 775	128.53 776	93.27 775	53.96 776	95.12 773	38.31 769	81.45 775	44.63 774

acva	74.81 773	63.03 774	41.60 758	97.74 772	92.11 775	74.93 769	114.81 775	53.77 771	38.96 771	39.88 768	48.98 774	90.73 775	64.81 775	139.63 775	128.53 776	93.27 775	53.96 776	95.12 773	38.31 769	81.45 775	44.63 774

zzz1	56.46 772	57.02 773	74.61 773	78.01 771	76.39 773	77.52 771	92.13 771	62.93 774	50.48 776	40.59 773	45.21 773	70.20 773	62.34 774	61.65 772	76.98 771	29.64 770	27.99 771	31.12 766	32.03 767	45.82 771	36.60 767

zzzzzz3	56.43 771	57.01 772	74.40 772	78.00 770	76.38 772	77.61 772	92.21 772	62.81 773	50.42 775	40.52 772	45.11 772	70.20 773	62.22 773	61.64 771	77.00 772	29.64 770	27.99 771	31.12 766	32.03 767	45.83 772	36.59 766

zzzz2	53.63 769	56.68 770	73.37 770	63.97 768	58.93 765	78.37 773	110.06 773	64.29 775	48.31 773	40.26 770	42.53 770	57.21 771	47.86 771	62.08 773	77.14 773	28.03 767	27.91 769	28.80 764	29.89 764	40.95 768	35.94 764

noway5	53.63 769	56.68 770	73.37 770	63.97 768	58.93 765	78.37 773	110.06 773	64.29 775	48.31 773	40.26 770	42.53 770	57.21 771	47.86 771	62.08 773	77.14 773	28.03 767	27.91 769	28.80 764	29.89 764	40.95 768	35.94 764

PML	40.80 768	29.24 755	11.87 737	7.20 737	14.47 738	92.13 775	213.69 778	7.63 736	23.35 758	74.72 777	190.14 778	50.17 770	26.15 759	21.39 752	12.70 742	8.76 749	2.92 743	8.45 751	3.25 746	13.26 751	4.42 738

test_example2	176.61 776	205.14 777	198.86 776	188.60 776	190.98 777	152.67 776	170.61 777	94.86 777	123.55 777	178.88 778	179.48 777	158.94 778	141.34 777	192.61 777	198.96 778	203.76 778	236.37 778	164.13 778	173.55 778	218.58 778	160.41 777

Selective-IGEV-i16pa	78.59 775	120.99 776	16.46 739	1.04 697	0.66 682	181.07 777	2.17 730	153.90 778	139.75 778	56.45 776	153.05 776	107.32 777	157.92 778	200.46 778	96.57 775	94.09 777	1.23 735	2.69 732	0.31 639	0.96 697	84.68 776

ccccc		429.19 778		507.10 777	501.20 778	356.95 778		380.82 779		334.51 779		372.86 779		499.17 779		561.44 779	431.22 779	334.28 779	290.86 779	540.88 779

GS-Stereo							0.30 269	0.42 132	0.27 77	0.30 158	0.28 115	0.23 75	0.21 90	0.32 75	0.22 88	0.16 331	0.09 27	0.12 55	0.10 89	0.14 211	0.12 203

ASD4		8.86 738

Low-res two-view benchmark