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

derf	0.25 11	0.20 50	0.40 60	0.40 91	0.23 66	0.26 21	0.19 11	0.47 23	0.32 56	0.26 14	0.26 23	0.39 144	0.21 9	0.47 84	0.24 18	0.14 57	0.13 221	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.13 77

qqai	0.26 18	0.20 50	0.41 70	0.40 91	0.23 66	0.28 28	0.19 11	0.51 36	0.32 56	0.26 14	0.25 17	0.42 165	0.21 9	0.48 92	0.24 18	0.15 92	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.13 77

Monster-pub-mixall	0.30 66	0.19 28	0.39 47	0.36 20	0.21 31	0.28 28	0.18 4	0.58 76	0.34 76	0.36 114	0.34 71	0.26 31	0.20 6	1.40 455	0.24 18	0.15 92	0.11 40	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 77

3.25w_new	0.32 87	0.21 83	0.45 117	0.38 60	0.23 66	0.52 236	0.34 213	0.65 120	0.39 109	0.47 201	0.45 137	0.32 80	0.35 135	0.61 158	0.27 85	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.12 23

3.25w	0.32 87	0.21 83	0.45 117	0.37 38	0.23 66	0.52 236	0.34 213	0.65 120	0.39 109	0.47 201	0.45 137	0.32 80	0.35 135	0.61 158	0.27 85	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.12 23

IGEV	0.28 43	0.18 10	0.39 47	0.37 38	0.31 288	0.45 133	0.21 36	0.59 78	0.40 113	0.31 61	0.43 122	0.26 31	0.21 9	0.43 47	0.25 46	0.13 29	0.12 106	0.16 116	0.13 145	0.12 1	0.12 23

TT111	0.27 27	0.21 83	0.42 86	0.38 60	0.23 66	0.30 35	0.20 18	0.51 36	0.32 56	0.31 61	0.22 9	0.50 218	0.26 44	0.46 71	0.27 85	0.14 57	0.13 221	0.16 116	0.12 82	0.13 7	0.13 77

test410_97500	0.28 43	0.20 50	0.49 152	0.38 60	0.26 144	0.49 187	0.18 4	0.55 56	0.30 39	0.30 49	0.29 47	0.32 80	0.32 105	0.45 58	0.23 9	0.12 10	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

test410	0.28 43	0.21 83	0.50 164	0.38 60	0.27 176	0.49 187	0.18 4	0.55 56	0.31 45	0.30 49	0.30 53	0.31 69	0.32 105	0.44 53	0.23 9	0.12 10	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

LGCAT	0.27 27	0.19 28	0.37 20	0.38 60	0.24 92	0.16 3	0.21 36	0.35 7	0.25 16	0.35 104	0.26 23	0.30 62	0.26 44	0.62 161	0.27 85	0.27 552	0.22 553	0.13 1	0.17 300	0.13 7	0.21 417

MCSU-Stereo	0.28 43	0.17 3	0.36 13	0.36 20	0.17 5	0.35 60	0.39 292	0.55 56	0.41 122	0.37 125	0.40 97	0.37 130	0.23 28	0.45 58	0.29 118	0.14 57	0.11 40	0.13 1	0.10 2	0.13 7	0.12 23

mm2	0.25 11	0.19 28	0.37 20	0.37 38	0.24 92	0.25 16	0.20 18	0.49 27	0.32 56	0.22 2	0.26 23	0.40 153	0.21 9	0.45 58	0.24 18	0.13 29	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

mm1	0.24 5	0.19 28	0.37 20	0.37 38	0.24 92	0.25 16	0.20 18	0.41 15	0.32 56	0.22 2	0.26 23	0.40 153	0.21 9	0.45 58	0.24 18	0.13 29	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

LiteMatch*	0.27 27	0.19 28	0.49 152	0.38 60	0.27 176	0.31 40	0.23 61	0.49 27	0.38 107	0.29 36	0.28 38	0.36 117	0.29 73	0.46 71	0.24 18	0.15 92	0.12 106	0.15 65	0.12 82	0.13 7	0.13 77

PipStereo	0.24 5	0.17 3	0.34 5	0.34 6	0.18 8	0.21 9	0.21 36	0.54 50	0.23 11	0.22 2	0.19 4	0.43 170	0.34 126	0.37 14	0.24 18	0.14 57	0.11 40	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

PSi22b	0.24 5	0.17 3	0.34 5	0.35 12	0.18 8	0.21 9	0.20 18	0.50 35	0.23 11	0.22 2	0.19 4	0.43 170	0.35 135	0.37 14	0.24 18	0.14 57	0.11 40	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

PSi22a	0.22 1	0.17 3	0.31 1	0.33 2	0.18 8	0.25 16	0.20 18	0.49 27	0.19 3	0.23 9	0.16 1	0.37 130	0.31 93	0.31 2	0.22 2	0.15 92	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

Foundation-i1c-attn	0.35 131	0.17 3	0.36 13	0.35 12	0.19 16	0.51 228	0.48 427	0.96 287	0.37 99	0.42 166	0.43 122	0.52 233	0.49 262	0.66 180	0.29 118	0.15 92	0.12 106	0.15 65	0.11 15	0.13 7	0.12 23

Foundation-i1a	0.37 157	0.18 10	0.37 20	0.34 6	0.19 16	0.51 228	0.47 414	1.01 312	0.42 128	0.51 234	0.44 131	0.57 272	0.57 339	0.78 233	0.29 118	0.15 92	0.11 40	0.14 22	0.12 82	0.13 7	0.13 77

GeoVLM	0.26 18	0.19 28	0.37 20	0.37 38	0.24 92	0.34 51	0.20 18	0.49 27	0.31 45	0.29 36	0.26 23	0.40 153	0.26 44	0.45 58	0.27 85	0.13 29	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

Test_v1	0.27 27	0.20 50	0.37 20	0.34 6	0.25 122	0.31 40	0.30 149	0.59 78	0.37 99	0.29 36	0.33 64	0.25 26	0.25 35	0.48 92	0.24 18	0.15 92	0.11 40	0.14 22	0.12 82	0.13 7	0.11 3

DispViT+	0.33 103	0.19 28	0.37 20	0.36 20	0.56 572	0.30 35	0.23 61	0.72 156	0.55 206	0.33 82	0.34 71	0.30 62	0.25 35	1.12 365	0.29 118	0.15 92	0.12 106	0.13 1	0.10 2	0.13 7	0.12 23

BLMT-Stereo	0.23 4	0.14 1	0.34 5	0.39 76	0.26 144	0.24 15	0.24 77	0.33 3	0.26 20	0.21 1	0.27 32	0.21 6	0.20 6	0.34 7	0.28 105	0.12 10	0.10 9	0.16 116	0.16 268	0.13 7	0.13 77

Pro-Stereo	0.31 77	0.16 2	0.34 5	0.39 76	0.29 231	0.63 337	0.21 36	0.35 7	0.28 26	0.34 94	0.25 17	0.23 9	0.13 1	1.58 494	0.26 68	0.13 29	0.11 40	0.18 220	0.17 300	0.13 7	0.12 23

MatchStereo	0.28 43	0.21 83	0.39 47	0.33 2	0.18 8	0.22 13	0.23 61	0.65 120	0.48 164	0.27 20	0.47 148	0.25 26	0.24 31	0.49 94	0.31 167	0.16 138	0.12 106	0.14 22	0.10 2	0.13 7	0.13 77
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.26 18	0.19 28	0.37 20	0.37 38	0.24 92	0.34 51	0.20 18	0.49 27	0.31 45	0.29 36	0.26 23	0.40 153	0.26 44	0.45 58	0.27 85	0.13 29	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

HiDET	0.26 18	0.18 10	0.37 20	0.38 60	0.24 92	0.30 35	0.20 18	0.54 50	0.33 67	0.27 20	0.30 53	0.33 95	0.25 35	0.46 71	0.30 139	0.14 57	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

LCMNet	0.28 43	0.18 10	0.36 13	0.37 38	0.24 92	0.31 40	0.20 18	0.57 73	0.57 212	0.28 22	0.32 61	0.33 95	0.29 73	0.54 113	0.30 139	0.14 57	0.13 221	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

CSFM-Stereo	0.26 18	0.18 10	0.37 20	0.39 76	0.21 31	0.40 87	0.21 36	0.53 43	0.29 35	0.30 49	0.28 38	0.31 69	0.29 73	0.47 84	0.25 46	0.15 92	0.13 221	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.11 3

252Zero-FE	0.27 27	0.22 120	0.40 60	0.41 112	0.24 92	0.29 31	0.19 11	0.59 78	0.46 154	0.31 61	0.33 64	0.22 7	0.25 35	0.40 34	0.29 118	0.16 138	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

Wavelet-MonSter	0.27 27	0.20 50	0.41 70	0.39 76	0.26 144	0.26 21	0.25 88	0.49 27	0.29 35	0.36 114	0.47 148	0.28 50	0.32 105	0.49 94	0.26 68	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.12 23

Replicate-Monster	0.41 195	0.26 265	2.03 671	0.36 20	0.21 31	0.46 141	0.23 61	0.67 137	0.48 164	0.42 166	0.27 32	0.31 69	0.30 83	0.98 312	0.24 18	0.14 57	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.28 541

2.25w	0.32 87	0.24 188	0.48 143	0.37 38	0.24 92	0.45 133	0.25 88	0.62 94	0.40 113	0.45 189	0.58 212	0.27 40	0.32 105	0.74 220	0.35 232	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.12 82	0.13 7	0.14 148

4w-stereo	0.30 66	0.24 188	0.44 101	0.37 38	0.23 66	0.46 141	0.27 118	0.63 102	0.31 45	0.41 159	0.44 131	0.27 40	0.36 147	0.59 140	0.30 139	0.11 1	0.09 1	0.15 65	0.12 82	0.13 7	0.12 23

2.75w_new	0.31 77	0.23 159	0.43 95	0.35 12	0.23 66	0.42 106	0.42 334	0.54 50	0.35 86	0.47 201	0.43 122	0.24 19	0.30 83	0.66 180	0.33 203	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.12 23

3.75w	0.32 87	0.23 159	0.44 101	0.37 38	0.29 231	0.62 331	0.36 241	0.59 78	0.32 56	0.41 159	0.47 148	0.25 26	0.34 126	0.64 166	0.26 68	0.12 10	0.09 1	0.14 22	0.12 82	0.13 7	0.12 23

monsters	0.34 118	0.20 50	0.41 70	0.39 76	0.36 388	0.34 51	0.27 118	0.66 129	0.43 134	0.47 201	0.40 97	0.22 7	0.23 28	1.33 423	0.25 46	0.13 29	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

MLG-Stereo_test3	0.28 43	0.18 10	0.42 86	0.40 91	0.23 66	0.47 158	0.19 11	0.61 90	0.29 35	0.35 104	0.21 6	0.35 111	0.21 9	0.60 152	0.25 46	0.15 92	0.11 40	0.16 116	0.11 15	0.13 7	0.13 77

MLG-Stereo_test2	0.26 18	0.20 50	0.36 13	0.37 38	0.22 51	0.35 60	0.18 4	0.45 21	0.21 6	0.26 14	0.23 12	0.34 104	0.20 6	0.77 226	0.23 9	0.16 138	0.11 40	0.15 65	0.11 15	0.13 7	0.11 3

MLG-Stereo_test1	0.27 27	0.19 28	0.38 37	0.40 91	0.24 92	0.38 74	0.20 18	0.59 78	0.19 3	0.24 10	0.17 3	0.33 95	0.27 59	0.90 282	0.25 46	0.14 57	0.11 40	0.16 116	0.11 15	0.13 7	0.12 23

MLG-Stereo	0.29 58	0.19 28	0.38 37	0.41 112	0.20 23	0.42 106	0.20 18	0.66 129	0.21 6	0.25 12	0.22 9	0.33 95	0.28 67	1.09 354	0.25 46	0.14 57	0.11 40	0.16 116	0.11 15	0.13 7	0.12 23

LG-G_1	0.31 77	0.20 50	0.44 101	0.42 134	0.20 23	0.64 341	0.18 4	0.70 149	0.25 16	0.29 36	0.29 47	0.36 117	0.35 135	0.87 273	0.24 18	0.16 138	0.12 106	0.16 116	0.11 15	0.13 7	0.13 77

LG-G	0.31 77	0.20 50	0.44 101	0.42 134	0.20 23	0.64 341	0.18 4	0.70 149	0.25 16	0.29 36	0.29 47	0.36 117	0.35 135	0.87 273	0.24 18	0.16 138	0.12 106	0.16 116	0.11 15	0.13 7	0.13 77

FoundationStereo	0.24 5	0.21 83	0.36 13	0.38 60	0.22 51	0.32 46	0.22 46	0.39 11	0.23 11	0.30 49	0.25 17	0.30 62	0.33 115	0.34 7	0.26 68	0.16 138	0.12 106	0.15 65	0.11 15	0.13 7	0.12 23

Pointernet	0.37 157	0.20 50	0.57 255	0.43 154	0.28 206	0.51 228	0.27 118	0.93 265	0.61 230	0.47 201	0.63 227	0.49 212	0.38 158	0.49 94	0.33 203	0.17 198	0.13 221	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.12 23

LoS_RVC	0.42 201	0.26 265	0.40 60	0.44 193	0.82 670	0.51 228	0.44 373	0.64 110	0.41 122	0.44 181	0.78 283	0.44 176	0.47 231	0.56 125	0.36 244	0.13 29	0.12 106	0.14 22	0.10 2	0.13 7	0.84 703

SCION-M(vits-remse)	0.34 118	0.18 10	1.23 585	0.67 585	0.21 31	0.55 272	0.31 163	0.55 56	0.43 134	0.28 22	0.28 38	0.23 9	0.21 9	0.57 131	0.25 46	0.23 458	0.18 461	0.14 22	0.11 15	0.14 47	0.11 3

SCION-Mon(vits-remp)	0.46 241	0.48 584	1.23 585	0.67 585	1.31 721	1.59 635	0.31 163	0.55 56	0.43 134	0.28 22	0.28 38	0.23 9	0.21 9	0.57 131	0.25 46	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 47	0.11 3

testmc14	0.25 11	0.17 3	0.33 3	0.37 38	0.18 8	0.41 94	0.29 137	0.40 13	0.22 8	0.29 36	0.33 64	0.32 80	0.31 93	0.32 4	0.31 167	0.13 29	0.10 9	0.13 1	0.10 2	0.14 47	0.12 23

MGA	0.26 18	0.19 28	0.39 47	0.36 20	0.26 144	0.43 116	0.20 18	0.49 27	0.37 99	0.28 22	0.31 55	0.31 69	0.19 3	0.46 71	0.24 18	0.15 92	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.14 47	0.14 148

CAR	0.27 27	0.18 10	0.39 47	0.37 38	0.25 122	0.39 79	0.20 18	0.52 38	0.36 90	0.35 104	0.33 64	0.29 53	0.19 3	0.49 94	0.26 68	0.14 57	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.14 47	0.13 77

MSE-Stereo	0.26 18	0.19 28	0.39 47	0.36 20	0.25 122	0.39 79	0.20 18	0.52 38	0.36 90	0.28 22	0.33 64	0.29 53	0.19 3	0.46 71	0.24 18	0.14 57	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.14 47	0.13 77

monster-pro	0.28 43	0.18 10	0.39 47	0.36 20	0.21 31	0.55 272	0.31 163	0.55 56	0.43 134	0.28 22	0.28 38	0.23 9	0.21 9	0.57 131	0.25 46	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 47	0.11 3

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.35 131	0.22 120	0.53 201	0.41 112	0.36 388	0.48 170	0.42 334	0.63 102	0.57 212	0.54 246	0.64 232	0.32 80	0.26 44	0.41 38	0.31 167	0.17 198	0.12 106	0.19 254	0.15 217	0.14 47	0.13 77

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.35 131	0.22 120	0.54 215	0.42 134	0.35 370	0.46 141	0.40 308	0.62 94	0.54 203	0.56 257	0.67 247	0.36 117	0.27 59	0.49 94	0.28 105	0.16 138	0.11 40	0.19 254	0.15 217	0.14 47	0.13 77

RT-Monster	0.45 232	0.23 159	0.47 136	0.44 193	0.40 455	0.51 228	0.25 88	0.87 231	1.01 404	0.87 351	0.86 308	0.68 324	0.41 174	0.67 184	0.40 291	0.16 138	0.14 294	0.15 65	0.13 145	0.14 47	0.17 275

Foundation-i1b	0.36 147	0.18 10	0.36 13	0.35 12	0.19 16	0.53 247	0.49 439	1.00 304	0.35 86	0.47 201	0.43 122	0.56 266	0.53 303	0.66 180	0.28 105	0.16 138	0.11 40	0.14 22	0.13 145	0.14 47	0.12 23

Foundation-i1	0.40 185	0.19 28	0.36 13	0.42 134	0.32 314	0.54 257	0.48 427	1.18 393	0.52 192	0.54 246	0.54 199	0.58 279	0.49 262	0.65 177	0.32 181	0.16 138	0.13 221	0.15 65	0.14 186	0.14 47	0.13 77

Foundation-i32	0.22 1	0.17 3	0.32 2	0.33 2	0.16 1	0.25 16	0.22 46	0.41 15	0.16 1	0.22 2	0.16 1	0.34 104	0.32 105	0.30 1	0.24 18	0.15 92	0.11 40	0.13 1	0.11 15	0.14 47	0.10 1

gcap_with_dpt	0.35 131	0.22 120	0.56 241	0.42 134	0.35 370	0.50 208	0.45 394	0.62 94	0.49 167	0.54 246	0.66 240	0.32 80	0.30 83	0.38 18	0.28 105	0.16 138	0.11 40	0.19 254	0.14 186	0.14 47	0.13 77

Zero-FE251	0.34 118	0.23 159	0.51 176	0.45 214	0.29 231	0.58 296	0.24 77	0.82 212	0.34 76	0.49 218	0.38 85	0.52 233	0.42 182	0.47 84	0.27 85	0.18 253	0.14 294	0.17 171	0.12 82	0.14 47	0.13 77

MonStereo	0.28 43	0.18 10	0.39 47	0.36 20	0.21 31	0.55 272	0.31 163	0.55 56	0.43 134	0.28 22	0.28 38	0.23 9	0.21 9	0.57 131	0.25 46	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 47	0.11 3

Monster-pub-eth3d	0.28 43	0.18 10	0.39 47	0.36 20	0.21 31	0.55 272	0.31 163	0.55 56	0.43 134	0.28 22	0.28 38	0.23 9	0.21 9	0.56 125	0.25 46	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 47	0.11 3

asda	0.30 66	0.24 188	0.42 86	0.38 60	0.23 66	0.43 116	0.34 213	0.58 76	0.37 99	0.38 142	0.42 110	0.27 40	0.34 126	0.52 107	0.30 139	0.11 1	0.09 1	0.14 22	0.11 15	0.14 47	0.12 23

asd	0.30 66	0.21 83	0.41 70	0.39 76	0.24 92	0.47 158	0.30 149	0.69 144	0.30 39	0.41 159	0.39 92	0.28 50	0.33 115	0.62 161	0.27 85	0.13 29	0.09 1	0.14 22	0.12 82	0.14 47	0.12 23

4.25_new	0.30 66	0.26 265	0.44 101	0.38 60	0.26 144	0.49 187	0.40 308	0.59 78	0.31 45	0.38 142	0.42 110	0.27 40	0.34 126	0.46 71	0.31 167	0.12 10	0.09 1	0.15 65	0.11 15	0.14 47	0.12 23

4.5w_new	0.30 66	0.26 265	0.44 101	0.38 60	0.26 144	0.49 187	0.40 308	0.59 78	0.31 45	0.38 142	0.42 110	0.27 40	0.34 126	0.46 71	0.31 167	0.12 10	0.09 1	0.15 65	0.11 15	0.14 47	0.12 23

4.25w-stereo	0.30 66	0.26 265	0.44 101	0.38 60	0.26 144	0.49 187	0.40 308	0.59 78	0.32 56	0.38 142	0.42 110	0.27 40	0.34 126	0.46 71	0.31 167	0.12 10	0.09 1	0.15 65	0.11 15	0.14 47	0.12 23

2.5w	0.31 77	0.23 159	0.46 130	0.39 76	0.24 92	0.42 106	0.39 292	0.61 90	0.30 39	0.37 125	0.53 187	0.24 19	0.25 35	0.77 226	0.28 105	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.12 82	0.14 47	0.12 23

3.5w_stereo	0.33 103	0.25 230	0.45 117	0.37 38	0.24 92	0.54 257	0.35 224	0.66 129	0.36 90	0.43 174	0.44 131	0.29 53	0.34 126	0.77 226	0.39 281	0.11 1	0.09 1	0.15 65	0.11 15	0.14 47	0.13 77

1w_stereo	0.34 118	0.20 50	0.42 86	0.43 154	0.26 144	0.47 158	0.54 477	0.59 78	0.50 174	0.41 159	0.66 240	0.25 26	0.44 203	0.62 161	0.33 203	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 47	0.12 23

LG-Stereo_L2	0.29 58	0.20 50	0.45 117	0.37 38	0.25 122	0.26 21	0.20 18	0.78 181	0.28 26	0.28 22	0.26 23	0.24 19	0.26 44	0.91 283	0.23 9	0.15 92	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.14 47	0.11 3

LG-Stereo_L1	0.30 66	0.20 50	0.44 101	0.37 38	0.26 144	0.29 31	0.21 36	0.66 129	0.26 20	0.25 12	0.25 17	0.24 19	0.22 25	1.24 397	0.23 9	0.15 92	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.14 47	0.11 3

LGtest1	0.27 27	0.21 83	0.44 101	0.41 112	0.21 31	0.42 106	0.19 11	0.56 68	0.26 20	0.29 36	0.24 13	0.29 53	0.29 73	0.55 120	0.25 46	0.18 253	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.14 47	0.13 77

castereo++	0.38 164	0.23 159	0.41 70	0.43 154	0.31 288	0.97 519	0.22 46	0.86 228	0.58 217	0.32 71	0.44 131	0.51 225	0.39 163	0.93 294	0.24 18	0.17 198	0.11 40	0.17 171	0.12 82	0.14 47	0.14 148

MonSter	0.28 43	0.18 10	0.39 47	0.36 20	0.21 31	0.55 272	0.31 163	0.55 56	0.43 134	0.28 22	0.29 47	0.23 9	0.21 9	0.56 125	0.25 46	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 47	0.11 3

DEFOM-Stereo	0.33 103	0.20 50	0.40 60	0.42 134	0.28 206	0.80 451	0.23 61	0.48 25	0.37 99	0.37 125	0.31 55	0.23 9	0.24 31	1.20 386	0.27 85	0.16 138	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.14 47	0.14 148

dual_stereo	0.27 27	0.19 28	0.35 9	0.39 76	0.21 31	0.25 16	0.22 46	0.48 25	0.31 45	0.32 71	0.26 23	0.37 130	0.24 31	0.83 255	0.29 118	0.16 138	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.14 47	0.11 3

WCG-NET（raft）	0.45 232	0.21 83	0.55 230	0.40 91	0.24 92	0.50 208	0.36 241	0.73 162	1.09 452	0.71 299	0.76 278	0.92 424	0.51 286	0.84 260	0.34 219	0.16 138	0.12 106	0.15 65	0.14 186	0.14 47	0.14 148

gcap-zeroshot	0.35 131	0.22 120	0.55 230	0.41 112	0.37 410	0.48 170	0.42 334	0.64 110	0.54 203	0.53 240	0.63 227	0.33 95	0.26 44	0.38 18	0.31 167	0.16 138	0.11 40	0.19 254	0.15 217	0.14 47	0.13 77

test_for_model	0.35 131	0.22 120	0.53 201	0.41 112	0.36 388	0.48 170	0.42 334	0.63 102	0.57 212	0.54 246	0.64 232	0.32 80	0.26 44	0.41 38	0.31 167	0.17 198	0.12 106	0.19 254	0.15 217	0.14 47	0.13 77

trnet	0.39 171	0.21 83	0.37 20	0.36 20	0.20 23	0.53 247	0.29 137	0.78 181	1.12 466	0.59 269	0.71 263	0.53 240	0.42 182	0.54 113	0.34 219	0.18 253	0.13 221	0.15 65	0.10 2	0.14 47	0.13 77

testlalala	0.35 131	0.22 120	0.55 230	0.41 112	0.37 410	0.48 170	0.42 334	0.64 110	0.54 203	0.53 240	0.63 227	0.33 95	0.26 44	0.38 18	0.31 167	0.16 138	0.11 40	0.19 254	0.15 217	0.14 47	0.13 77

LoS	0.40 185	0.21 83	0.44 101	0.37 38	0.22 51	0.50 208	0.40 308	1.00 304	0.94 366	0.48 210	0.66 240	0.48 203	0.40 170	0.60 152	0.37 256	0.18 253	0.14 294	0.16 116	0.11 15	0.14 47	0.14 148
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
AnonymousM	0.59 362	1.11 700	0.41 70	0.44 193	0.32 314	0.43 116	0.47 414	1.05 334	0.64 242	0.98 384	0.63 227	0.67 322	0.43 191	0.59 140	0.41 301	0.20 360	0.15 360	1.84 733	0.84 721	0.14 47	0.13 77

CREStereo	0.39 171	0.21 83	0.38 37	0.34 6	0.22 51	0.53 247	0.29 137	0.77 178	1.11 462	0.58 261	0.71 263	0.51 225	0.41 174	0.54 113	0.34 219	0.18 253	0.13 221	0.15 65	0.10 2	0.14 47	0.14 148
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
rgla	0.28 43	0.21 83	0.47 136	0.41 112	0.31 288	0.46 141	0.23 61	0.55 56	0.34 76	0.31 61	0.24 13	0.26 31	0.26 44	0.44 53	0.25 46	0.15 92	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.15 87	0.13 77

416test1013	0.28 43	0.21 83	0.47 136	0.42 134	0.31 288	0.46 141	0.22 46	0.53 43	0.35 86	0.32 71	0.25 17	0.27 40	0.29 73	0.42 45	0.25 46	0.15 92	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.15 87	0.13 77

416test	0.27 27	0.20 50	0.46 130	0.43 154	0.31 288	0.43 116	0.22 46	0.52 38	0.32 56	0.30 49	0.24 13	0.26 31	0.28 67	0.39 25	0.24 18	0.14 57	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.15 87	0.12 23

small-0shot	0.25 11	0.18 10	0.42 86	0.35 12	0.23 66	0.21 9	0.41 327	0.42 18	0.19 3	0.29 36	0.45 137	0.18 2	0.21 9	0.37 14	0.24 18	0.15 92	0.11 40	0.18 220	0.15 217	0.15 87	0.13 77

anonymous	0.28 43	0.22 120	0.43 95	0.39 76	0.26 144	0.22 13	0.24 77	0.35 7	0.34 76	0.42 166	0.60 216	0.24 19	0.27 59	0.50 100	0.23 9	0.15 92	0.11 40	0.18 220	0.14 186	0.15 87	0.13 77

Anonymus	0.32 87	0.20 50	0.41 70	0.45 214	0.28 206	0.43 116	0.24 77	0.54 50	0.40 113	0.33 82	0.31 55	0.50 218	0.38 158	0.57 131	0.32 181	0.14 57	0.12 106	0.18 220	0.17 300	0.15 87	0.16 240

PointNet	0.27 27	0.19 28	0.37 20	0.39 76	0.23 66	0.39 79	0.26 102	0.54 50	0.34 76	0.24 10	0.31 55	0.38 141	0.21 9	0.49 94	0.26 68	0.15 92	0.12 106	0.17 171	0.12 82	0.15 87	0.11 3

aanet-new-36k	0.33 103	0.21 83	0.52 190	0.42 134	0.21 31	0.52 236	0.32 185	0.64 110	0.36 90	0.34 94	0.38 85	0.36 117	0.56 326	0.81 248	0.24 18	0.13 29	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.15 87	0.13 77

aanet-new-34k	0.33 103	0.22 120	0.65 301	0.40 91	0.20 23	0.34 51	0.30 149	0.80 197	0.42 128	0.34 94	0.53 187	0.34 104	0.57 339	0.38 18	0.25 46	0.13 29	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.15 87	0.12 23

aanet-new-8k	0.35 131	0.23 159	0.50 164	0.45 214	0.25 122	0.54 257	0.36 241	0.68 141	0.49 167	0.35 104	0.42 110	0.32 80	0.62 372	0.68 187	0.28 105	0.14 57	0.11 40	0.16 116	0.13 145	0.15 87	0.13 77

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.44 223	1.50 725	1.55 641	0.37 38	0.33 338	0.41 94	0.26 102	0.79 188	0.35 86	0.34 94	0.46 143	0.41 162	0.41 174	0.45 58	0.24 18	0.15 92	0.13 221	0.15 65	0.12 82	0.15 87	0.18 306

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.35 131	0.22 120	0.54 215	0.41 112	0.37 410	0.49 187	0.41 327	0.64 110	0.59 227	0.54 246	0.66 240	0.31 69	0.26 44	0.41 38	0.30 139	0.16 138	0.11 40	0.19 254	0.14 186	0.15 87	0.13 77

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.33 103	0.20 50	0.45 117	0.40 91	0.26 144	0.43 116	0.39 292	0.86 228	0.51 185	0.36 114	0.48 155	0.34 104	0.45 210	0.35 9	0.26 68	0.14 57	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.15 87	0.12 23

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.39 171	0.52 602	1.32 603	0.44 193	0.38 432	0.38 74	0.23 61	0.95 277	0.41 122	0.36 114	0.43 122	0.41 162	0.42 182	0.45 58	0.29 118	0.14 57	0.13 221	0.16 116	0.13 145	0.15 87	0.14 148

LACA3	0.27 27	0.21 83	0.38 37	0.35 12	0.19 16	0.37 70	0.38 275	0.47 23	0.28 26	0.29 36	0.27 32	0.26 31	0.31 93	0.73 211	0.22 2	0.16 138	0.12 106	0.13 1	0.10 2	0.15 87	0.11 3

LACA1	0.25 11	0.20 50	0.38 37	0.34 6	0.18 8	0.31 40	0.27 118	0.45 21	0.25 16	0.30 49	0.22 9	0.25 26	0.32 105	0.46 71	0.25 46	0.16 138	0.12 106	0.14 22	0.12 82	0.15 87	0.12 23

BStereo	0.38 164	0.25 230	1.42 620	0.42 134	0.28 206	0.55 272	0.39 292	0.55 56	0.52 192	0.36 114	0.35 76	0.37 130	0.29 73	0.64 166	0.38 269	0.13 29	0.14 294	0.15 65	0.19 357	0.15 87	0.16 240

Anonymus123	0.45 232	0.25 230	1.42 620	0.42 134	0.28 206	1.78 655	0.39 292	0.72 156	0.52 192	0.36 114	0.35 76	0.37 130	0.29 73	0.64 166	0.38 269	0.13 29	0.14 294	0.15 65	0.19 357	0.15 87	0.16 240

BridgeDepth_RVC	0.26 18	0.19 28	0.37 20	0.33 2	0.19 16	0.47 158	0.19 11	0.54 50	0.27 24	0.30 49	0.29 47	0.26 31	0.32 105	0.43 47	0.30 139	0.16 138	0.11 40	0.13 1	0.11 15	0.15 87	0.11 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
VIP-Stereo	0.35 131	0.22 120	0.49 152	0.40 91	0.43 483	0.82 462	0.22 46	0.59 78	0.45 148	0.31 61	0.53 187	0.37 130	0.31 93	0.83 255	0.27 85	0.17 198	0.11 40	0.15 65	0.11 15	0.15 87	0.12 23

BridgeDepth	0.29 58	0.19 28	0.37 20	0.40 91	0.17 5	0.58 296	0.32 185	0.60 88	0.29 35	0.26 14	0.26 23	0.39 144	0.43 191	0.47 84	0.26 68	0.13 29	0.10 9	0.13 1	0.12 82	0.15 87	0.12 23
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
qwe	0.32 87	0.21 83	0.40 60	0.37 38	0.26 144	0.49 187	0.29 137	0.64 110	0.39 109	0.49 218	0.48 155	0.26 31	0.27 59	0.80 241	0.34 219	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.15 87	0.12 23

3w_stereo	0.33 103	0.25 230	0.52 190	0.40 91	0.21 31	0.53 247	0.54 477	0.65 120	0.46 154	0.44 181	0.48 155	0.23 9	0.45 210	0.46 71	0.29 118	0.12 10	0.10 9	0.15 65	0.12 82	0.15 87	0.15 196

2w_stereo	0.32 87	0.24 188	0.45 117	0.39 76	0.22 51	0.46 141	0.47 414	0.69 144	0.42 128	0.43 174	0.50 168	0.24 19	0.45 210	0.47 84	0.29 118	0.12 10	0.10 9	0.15 65	0.12 82	0.15 87	0.13 77

monsterstereo	0.34 118	0.20 50	0.44 101	0.45 214	0.35 370	0.27 27	0.29 137	0.53 43	0.51 185	0.44 181	0.61 219	0.26 31	0.25 35	1.19 383	0.27 85	0.13 29	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.15 87	0.10 1

111111	0.34 118	0.20 50	0.41 70	0.45 214	0.42 472	0.37 70	0.22 46	0.95 277	0.38 107	0.31 61	0.31 55	0.40 153	0.27 59	0.96 301	0.26 68	0.17 198	0.12 106	0.15 65	0.11 15	0.15 87	0.13 77

Reg-Stereo(zero)	0.44 223	0.22 120	0.45 117	0.43 154	0.23 66	0.38 74	0.25 88	0.76 174	1.08 443	0.90 357	0.78 283	0.90 413	0.47 231	0.70 195	0.36 244	0.15 92	0.12 106	0.15 65	0.12 82	0.15 87	0.15 196

AIO_rvc	0.36 147	0.23 159	0.49 152	0.43 154	0.27 176	0.59 307	0.38 275	0.94 271	0.45 148	0.33 82	0.46 143	0.49 212	0.22 25	0.84 260	0.30 139	0.16 138	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.15 87	0.13 77

HUF	0.36 147	0.23 159	0.52 190	0.40 91	0.22 51	0.54 257	0.47 414	0.82 212	0.43 134	0.36 114	0.43 122	0.50 218	0.42 182	0.64 166	0.29 118	0.17 198	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.15 87	0.14 148

AIO_test	0.35 131	0.22 120	0.44 101	0.43 154	0.27 176	0.57 289	0.44 373	0.79 188	0.41 122	0.32 71	0.47 148	0.46 188	0.30 83	0.69 189	0.30 139	0.16 138	0.11 40	0.16 116	0.13 145	0.15 87	0.12 23

WCG-NET	0.42 201	0.21 83	0.54 215	0.40 91	0.25 122	0.47 158	0.32 185	0.73 162	1.15 495	0.76 310	0.73 269	0.58 279	0.45 210	0.60 152	0.34 219	0.15 92	0.11 40	0.16 116	0.14 186	0.15 87	0.13 77

GCAP-BAT	0.39 171	0.22 120	0.65 301	0.43 154	0.35 370	0.34 51	0.37 267	0.83 217	0.67 261	0.48 210	0.56 203	0.55 252	0.38 158	0.74 220	0.31 167	0.17 198	0.13 221	0.18 220	0.14 186	0.15 87	0.15 196

IGEV-Stereo++	0.30 66	0.20 50	0.40 60	0.46 234	0.30 258	0.33 48	0.22 46	0.75 171	0.45 148	0.32 71	0.41 106	0.32 80	0.48 245	0.38 18	0.27 85	0.15 92	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.15 87	0.13 77

GCAPDPT-zeroshot	0.39 171	0.22 120	0.65 301	0.43 154	0.35 370	0.34 51	0.37 267	0.83 217	0.67 261	0.48 210	0.56 203	0.55 252	0.38 158	0.74 220	0.31 167	0.17 198	0.13 221	0.18 220	0.14 186	0.15 87	0.15 196

CAS	0.63 383	0.18 10	0.37 20	2.27 733	0.84 672	0.57 289	0.54 477	0.79 188	0.62 234	0.48 210	0.70 260	0.36 117	0.26 44	0.45 58	0.35 232	2.24 736	0.10 9	0.14 22	0.09 1	0.15 87	1.06 715

DCANet-4	0.54 315	0.26 265	1.07 554	0.42 134	0.24 92	0.48 170	0.36 241	0.99 300	1.30 584	1.10 431	1.02 367	0.56 266	0.75 426	0.73 211	0.52 404	0.16 138	0.13 221	0.17 171	0.13 145	0.15 87	0.19 355

fff	0.53 297	0.24 188	0.70 340	0.43 154	0.24 92	0.48 170	0.36 241	1.07 350	1.25 557	1.10 431	1.02 367	0.57 272	1.06 581	0.73 211	0.52 404	0.16 138	0.13 221	0.17 171	0.13 145	0.15 87	0.19 355

raftrobust	0.52 281	0.25 230	0.56 241	0.65 567	0.52 553	0.49 187	0.34 213	0.98 297	0.91 352	1.30 547	0.87 314	0.63 305	0.81 461	0.78 233	0.41 301	0.19 311	0.15 360	0.16 116	0.14 186	0.15 87	0.16 240

csc	0.53 297	0.24 188	0.70 340	0.43 154	0.24 92	0.48 170	0.36 241	1.07 350	1.25 557	1.10 431	1.02 367	0.57 272	1.06 581	0.73 211	0.52 404	0.16 138	0.13 221	0.17 171	0.13 145	0.15 87	0.19 355

cscssc	0.53 297	0.24 188	0.70 340	0.43 154	0.24 92	0.48 170	0.36 241	1.07 350	1.25 557	1.10 431	1.02 367	0.57 272	1.06 581	0.73 211	0.52 404	0.16 138	0.13 221	0.17 171	0.13 145	0.15 87	0.19 355

Gwc-CoAtRS	0.52 281	0.24 188	0.68 322	0.48 285	0.29 231	0.64 341	0.25 88	1.16 381	1.08 443	1.01 398	1.00 354	1.12 503	0.56 326	0.69 189	0.37 256	0.16 138	0.13 221	0.17 171	0.15 217	0.15 87	0.15 196

PMTNet	0.46 241	0.21 83	0.38 37	0.37 38	0.23 66	0.71 397	0.27 118	0.74 168	1.04 419	0.64 283	0.70 260	0.55 252	0.47 231	0.86 270	0.35 232	1.00 718	0.13 221	0.15 65	0.10 2	0.15 87	0.13 77

GEAR-Net	0.40 185	0.26 265	0.51 176	0.52 374	0.29 231	0.45 133	0.25 88	1.66 535	0.46 154	0.37 125	0.58 212	0.46 188	0.45 210	0.50 100	0.38 269	0.19 311	0.12 106	0.16 116	0.13 145	0.16 129	0.15 196

GELT-Stereo	0.33 103	0.22 120	0.45 117	0.44 193	0.36 388	0.32 46	0.29 137	0.67 137	0.55 206	0.52 238	0.41 106	0.39 144	0.35 135	0.56 125	0.31 167	0.13 29	0.11 40	0.17 171	0.15 217	0.16 129	0.13 77

over v1	0.30 66	0.24 188	0.41 70	0.42 134	0.16 1	0.49 187	0.27 118	0.53 43	0.28 26	0.31 61	0.31 55	0.35 111	0.43 191	0.70 195	0.30 139	0.16 138	0.12 106	0.13 1	0.10 2	0.16 129	0.14 148

over-8	0.29 58	0.23 159	0.40 60	0.43 154	0.16 1	0.47 158	0.26 102	0.52 38	0.28 26	0.30 49	0.32 61	0.35 111	0.37 151	0.69 189	0.25 46	0.17 198	0.13 221	0.13 1	0.11 15	0.16 129	0.13 77

over-9	0.29 58	0.24 188	0.41 70	0.43 154	0.16 1	0.46 141	0.26 102	0.53 43	0.28 26	0.30 49	0.32 61	0.35 111	0.39 163	0.68 187	0.26 68	0.17 198	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.16 129	0.13 77

TS12	0.36 147	0.20 50	0.40 60	0.43 154	0.20 23	0.58 296	0.31 163	0.89 241	0.41 122	0.40 156	0.73 269	0.36 117	0.40 170	0.73 211	0.37 256	0.14 57	0.12 106	0.15 65	0.12 82	0.16 129	0.14 148

DF	0.38 164	0.22 120	0.60 273	0.46 234	0.26 144	0.46 141	0.31 163	0.84 223	0.47 159	0.43 174	0.66 240	0.58 279	0.31 93	0.79 238	0.30 139	0.18 253	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.16 129	0.15 196

aanet-new-70k	0.35 131	0.20 50	0.79 422	0.42 134	0.21 31	0.50 208	0.30 149	0.65 120	0.31 45	0.33 82	0.40 97	0.31 69	0.51 286	1.00 325	0.24 18	0.12 10	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.16 129	0.12 23

GCAP-Stereo-DPT26K	0.31 77	0.20 50	0.57 255	0.40 91	0.22 51	0.36 66	0.33 198	0.73 162	0.31 45	0.37 125	0.40 97	0.31 69	0.44 203	0.50 100	0.26 68	0.13 29	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.16 129	0.13 77

aanet-new-22k	0.32 87	0.21 83	0.54 215	0.43 154	0.22 51	0.47 158	0.23 61	0.67 137	0.50 174	0.35 104	0.46 143	0.33 95	0.50 271	0.44 53	0.29 118	0.14 57	0.12 106	0.15 65	0.13 145	0.16 129	0.13 77

GCAP-Stereo-cres-4k	0.35 131	0.21 83	0.52 190	0.48 285	0.27 176	0.75 416	0.38 275	0.63 102	0.43 134	0.37 125	0.50 168	0.35 111	0.50 271	0.43 47	0.30 139	0.15 92	0.11 40	0.17 171	0.13 145	0.16 129	0.13 77

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.35 131	0.20 50	0.50 164	0.42 134	0.37 410	0.58 296	0.30 149	0.68 141	0.42 128	0.37 125	0.53 187	0.47 196	0.60 355	0.39 25	0.34 219	0.15 92	0.10 9	0.17 171	0.13 145	0.16 129	0.12 23

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.33 103	0.20 50	0.45 117	0.44 193	0.30 258	0.40 87	0.34 213	0.73 162	0.43 134	0.37 125	0.61 219	0.41 162	0.51 286	0.36 12	0.27 85	0.14 57	0.11 40	0.15 65	0.11 15	0.16 129	0.14 148

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.46 241	1.22 708	2.46 690	0.39 76	0.30 258	0.29 31	0.28 126	0.81 204	0.34 76	0.33 82	0.47 148	0.38 141	0.44 203	0.37 14	0.25 46	0.15 92	0.12 106	0.15 65	0.11 15	0.16 129	0.16 240

Selective-IGEV-i32	0.39 171	0.24 188	0.50 164	0.44 193	0.25 122	0.46 141	0.33 198	1.25 424	0.40 113	0.35 104	0.45 137	0.52 233	0.30 83	1.07 347	0.30 139	0.14 57	0.12 106	0.17 171	0.13 145	0.16 129	0.13 77

LACA2	0.27 27	0.21 83	0.44 101	0.35 12	0.18 8	0.39 79	0.39 292	0.56 68	0.27 24	0.29 36	0.33 64	0.36 117	0.26 44	0.45 58	0.22 2	0.15 92	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.16 129	0.11 3

NLSM3	0.36 147	0.21 83	0.43 95	0.45 214	0.36 388	0.43 116	0.32 185	0.69 144	0.58 217	0.41 159	0.68 250	0.39 144	0.43 191	0.60 152	0.35 232	0.14 57	0.12 106	0.19 254	0.17 300	0.16 129	0.13 77

AdaDepth	0.30 66	0.22 120	0.49 152	0.44 193	0.27 176	0.44 129	0.24 77	0.52 38	0.30 39	0.31 61	0.37 84	0.26 31	0.32 105	0.79 238	0.25 46	0.12 10	0.12 106	0.16 116	0.13 145	0.16 129	0.15 196

GASTEREO	0.40 185	0.25 230	0.51 176	0.48 285	0.25 122	0.65 357	0.36 241	0.81 204	0.49 167	0.51 234	0.82 296	0.30 62	0.66 395	0.62 161	0.28 105	0.19 311	0.12 106	0.16 116	0.14 186	0.16 129	0.14 148

water-stereo	0.39 171	0.20 50	0.48 143	0.44 193	0.27 176	0.50 208	0.26 102	0.92 254	0.51 185	0.53 240	0.78 283	0.55 252	0.49 262	0.42 45	0.42 315	0.16 138	0.15 360	0.17 171	0.15 217	0.16 129	0.15 196

depthmonostereo	0.41 195	0.23 159	0.53 201	0.47 251	0.23 66	0.61 321	0.35 224	1.00 304	0.76 296	0.48 210	0.65 239	0.47 196	0.49 262	0.67 184	0.37 256	0.16 138	0.15 360	0.16 116	0.14 186	0.16 129	0.15 196

DVStereo	0.43 208	0.21 83	0.55 230	0.43 154	0.32 314	0.72 400	0.29 137	0.80 197	0.51 185	0.77 316	0.73 269	0.48 203	0.40 170	1.13 368	0.39 281	0.15 92	0.14 294	0.15 65	0.14 186	0.16 129	0.14 148

4.5_new	0.29 58	0.25 230	0.41 70	0.36 20	0.23 66	0.52 236	0.36 241	0.56 68	0.34 76	0.45 189	0.42 110	0.27 40	0.25 35	0.40 34	0.24 18	0.13 29	0.10 9	0.15 65	0.13 145	0.16 129	0.12 23

4.5w-stereo	0.29 58	0.25 230	0.41 70	0.36 20	0.23 66	0.52 236	0.36 241	0.56 68	0.34 76	0.45 189	0.42 110	0.27 40	0.25 35	0.40 34	0.24 18	0.13 29	0.10 9	0.15 65	0.13 145	0.16 129	0.12 23

xyz-stereo-finetune2	0.58 356	0.27 300	0.57 255	0.40 91	0.24 92	1.09 553	0.32 185	0.79 188	0.53 199	0.65 286	1.07 389	0.58 279	0.80 457	2.47 601	0.80 526	0.16 138	0.15 360	0.21 350	0.17 300	0.16 129	0.17 275

xyz-stereo-finetune	0.48 257	0.25 230	0.54 215	0.42 134	0.23 66	0.80 451	0.42 334	0.80 197	0.80 310	0.61 275	0.62 223	0.54 246	0.43 191	1.70 519	0.58 435	0.15 92	0.15 360	0.19 254	0.15 217	0.16 129	0.15 196

xyz-stereo	7.16 748	0.22 120	69.90 793	0.42 134	0.21 31	32.92 782	0.49 439	0.87 231	0.76 296	1.38 589	27.04 775	1.19 519	1.16 601	4.69 664	0.97 569	0.16 138	0.12 106	0.20 306	0.14 186	0.16 129	0.12 23

castereo	0.41 195	0.22 120	0.46 130	0.44 193	0.30 258	0.61 321	0.56 503	0.97 291	0.80 310	0.38 142	0.69 255	0.45 184	0.69 403	0.51 105	0.30 139	0.16 138	0.11 40	0.16 116	0.13 145	0.16 129	0.12 23

GIP-stereo	0.34 118	0.23 159	0.45 117	0.50 320	0.36 388	0.38 74	0.23 61	0.78 181	0.52 192	0.34 94	0.51 175	0.46 188	0.38 158	0.51 105	0.27 85	0.20 360	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.16 129	0.14 148

fffft	0.38 164	0.23 159	0.51 176	0.44 193	0.32 314	0.43 116	0.48 427	0.76 174	0.36 90	0.44 181	0.34 71	0.38 141	0.31 93	1.31 415	0.32 181	0.14 57	0.11 40	0.19 254	0.15 217	0.16 129	0.16 240
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.39 171	0.25 230	0.50 164	0.45 214	0.30 258	0.61 321	0.36 241	0.72 156	0.45 148	0.46 196	0.43 122	0.42 165	0.35 135	1.39 449	0.29 118	0.15 92	0.12 106	0.20 306	0.15 217	0.16 129	0.15 196

999	0.48 257	0.22 120	0.49 152	0.48 285	0.34 362	0.75 416	0.31 163	0.85 226	0.55 206	0.37 125	0.48 155	0.50 218	0.36 147	2.45 596	0.39 281	0.16 138	0.13 221	0.18 220	0.15 217	0.16 129	0.19 355

UGAM-zero	1.00 575	0.30 388	0.93 493	0.47 251	0.30 258	0.57 289	0.25 88	2.25 689	0.63 237	1.01 398	1.10 406	2.73 701	1.85 687	6.26 701	0.40 291	0.17 198	0.14 294	0.19 254	0.15 217	0.16 129	0.17 275

Occ-G	0.42 201	0.21 83	0.48 143	0.41 112	0.26 144	0.42 106	0.62 539	0.77 178	0.49 167	0.43 174	0.66 240	1.02 464	0.46 219	0.78 233	0.41 301	0.16 138	0.13 221	0.18 220	0.13 145	0.16 129	0.16 240

AIO-Stereo	0.37 157	0.25 230	0.51 176	0.47 251	0.23 66	0.45 133	0.39 292	1.07 350	0.52 192	0.41 159	0.48 155	0.52 233	0.25 35	0.72 205	0.30 139	0.16 138	0.12 106	0.17 171	0.13 145	0.16 129	0.13 77

RAFT-Stereo-weight	0.47 251	0.24 188	0.53 201	0.48 285	0.27 176	0.60 315	0.35 224	1.02 314	1.07 436	0.99 387	0.78 283	0.76 351	0.28 67	0.76 223	0.36 244	0.16 138	0.12 106	0.17 171	0.15 217	0.16 129	0.15 196

IGEV++	0.40 185	0.22 120	0.51 176	0.52 374	0.29 231	0.45 133	0.25 88	1.65 530	0.46 154	0.37 125	0.57 208	0.46 188	0.45 210	0.50 100	0.38 269	0.19 311	0.12 106	0.16 116	0.13 145	0.16 129	0.15 196

IGEVStereo-DCA	0.46 241	0.28 330	0.56 241	0.43 154	0.33 338	0.49 187	0.42 334	0.87 231	0.50 174	0.47 201	0.48 155	0.48 203	0.46 219	2.03 559	0.30 139	0.19 311	0.14 294	0.19 254	0.15 217	0.16 129	0.18 306

rrr	0.46 241	0.28 330	0.73 370	0.43 154	0.33 338	0.49 187	0.38 275	0.76 174	0.50 174	0.47 201	0.48 155	0.48 203	0.46 219	2.03 559	0.30 139	0.19 311	0.14 294	0.19 254	0.15 217	0.16 129	0.16 240

MSKI-zero shot	0.55 331	0.26 265	0.57 255	0.51 352	0.26 144	0.69 386	0.28 126	1.18 393	0.64 242	0.91 361	1.32 513	0.82 375	0.33 115	1.92 547	0.32 181	0.17 198	0.12 106	0.17 171	0.13 145	0.16 129	0.16 240

Any-RAFT	0.53 297	0.24 188	0.47 136	0.47 251	0.27 176	1.00 527	0.25 88	1.58 512	1.05 424	0.85 347	0.99 349	1.06 475	0.47 231	0.70 195	0.32 181	0.18 253	0.13 221	0.16 116	0.13 145	0.16 129	0.16 240

RAFT-Test	0.54 315	0.25 230	0.64 294	0.47 251	0.30 258	0.97 519	0.27 118	1.24 422	0.81 314	0.96 374	1.12 419	1.28 547	0.48 245	0.71 201	0.36 244	0.17 198	0.13 221	0.17 171	0.14 186	0.16 129	0.16 240

Selective-IGEV	0.39 171	0.24 188	0.50 164	0.44 193	0.25 122	0.46 141	0.33 198	1.25 424	0.40 113	0.35 104	0.45 137	0.52 233	0.30 83	1.07 347	0.30 139	0.14 57	0.12 106	0.17 171	0.13 145	0.16 129	0.13 77

MC-Stereo	0.43 208	0.23 159	0.48 143	0.51 352	0.28 206	0.39 79	0.32 185	0.88 240	0.68 267	0.60 274	0.84 301	0.56 266	0.61 366	1.03 332	0.31 167	0.17 198	0.11 40	0.17 171	0.15 217	0.16 129	0.13 77

RCA-Stereo	0.50 273	0.23 159	0.58 263	0.48 285	0.33 338	0.55 272	0.45 394	0.97 291	1.38 620	0.68 293	1.05 383	0.63 305	0.80 457	0.59 140	0.32 181	0.17 198	0.12 106	0.17 171	0.14 186	0.16 129	0.14 148

RAFT-RH_RVC	1.03 588	0.24 188	0.67 318	0.49 307	0.28 206	0.81 460	0.33 198	0.83 217	1.08 443	2.05 687	4.65 725	1.04 473	0.57 339	5.98 700	0.50 391	0.18 253	0.13 221	0.26 517	0.20 401	0.16 129	0.17 275

TANstereo	0.44 223	0.21 83	0.44 101	0.41 112	0.21 31	0.65 357	0.26 102	0.79 188	0.83 322	0.93 364	0.98 347	0.51 225	0.46 219	0.54 113	0.35 232	0.18 253	0.24 581	0.16 116	0.13 145	0.16 129	0.26 515

CFNet-RSSM	0.54 315	0.24 188	0.70 340	0.48 285	0.28 206	0.60 315	0.27 118	1.49 481	1.14 483	1.06 412	0.93 330	1.08 482	0.54 310	0.70 195	0.35 232	0.16 138	0.12 106	0.17 171	0.15 217	0.16 129	0.14 148

EE1	0.45 232	0.22 120	0.59 269	0.45 214	0.33 338	0.49 187	0.30 149	0.97 291	0.73 284	0.59 269	0.62 223	0.63 305	0.52 294	1.24 397	0.32 181	0.19 311	0.12 106	0.18 220	0.14 186	0.17 177	0.15 196

FAST (zero-shot)	0.43 208	0.27 300	0.71 351	0.64 552	1.27 720	0.49 187	0.31 163	0.84 223	0.47 159	0.32 71	0.40 97	0.31 69	0.34 126	0.72 205	0.29 118	0.25 511	0.23 571	0.18 220	0.20 401	0.17 177	0.19 355

over-6	0.31 77	0.22 120	0.42 86	0.40 91	0.17 5	0.41 94	0.31 163	0.63 102	0.30 39	0.31 61	0.36 79	0.30 62	0.37 151	0.82 252	0.26 68	0.19 311	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.17 177	0.13 77

Weightmod	0.53 297	0.25 230	0.46 130	0.41 112	0.31 288	0.85 480	0.40 308	0.86 228	0.61 230	0.71 299	1.39 543	0.73 342	0.60 355	1.56 490	0.41 301	0.18 253	0.28 614	0.20 306	0.18 329	0.17 177	0.14 148

PhaseNet	0.33 103	0.23 159	0.44 101	0.43 154	0.28 206	0.57 289	0.24 77	0.62 94	0.42 128	0.30 49	0.39 92	0.54 246	0.30 83	0.55 120	0.37 256	0.15 92	0.13 221	0.20 306	0.19 357	0.17 177	0.17 275

ManiGeoR	0.52 281	0.24 188	0.97 511	0.41 112	0.34 362	0.54 257	0.35 224	1.16 381	1.05 424	0.54 246	0.84 301	0.55 252	0.50 271	1.38 442	0.55 422	0.18 253	0.13 221	0.17 171	0.14 186	0.17 177	0.19 355

HLF11	0.53 297	0.25 230	1.02 534	0.41 112	0.35 370	0.47 158	0.28 126	1.17 385	0.96 374	0.64 283	0.87 314	0.61 295	0.50 271	1.51 476	0.63 458	0.18 253	0.14 294	0.16 116	0.13 145	0.17 177	0.20 393

HLf10	0.52 281	0.24 188	0.97 511	0.41 112	0.34 362	0.54 257	0.35 224	1.16 381	1.05 424	0.54 246	0.84 301	0.55 252	0.50 271	1.38 442	0.55 422	0.18 253	0.13 221	0.17 171	0.14 186	0.17 177	0.19 355

TestStereo_HL3	0.56 340	0.26 265	1.40 612	0.44 193	0.34 362	0.67 372	0.53 470	0.92 254	0.84 326	0.96 374	0.99 349	0.80 363	0.62 372	1.08 352	0.39 281	0.18 253	0.14 294	0.17 171	0.16 268	0.17 177	0.21 417

aanet-new-60k	0.34 118	0.21 83	0.76 401	0.42 134	0.22 51	0.58 296	0.31 163	0.71 154	0.33 67	0.33 82	0.39 92	0.40 153	0.43 191	0.77 226	0.23 9	0.13 29	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.17 177	0.12 23

aanet-new-32k	0.32 87	0.22 120	0.53 201	0.43 154	0.24 92	0.54 257	0.23 61	0.72 156	0.31 45	0.37 125	0.38 85	0.43 170	0.54 310	0.41 38	0.24 18	0.14 57	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.17 177	0.13 77

aanet-new-30k	0.32 87	0.22 120	0.53 201	0.43 154	0.24 92	0.54 257	0.23 61	0.72 156	0.31 45	0.37 125	0.38 85	0.43 170	0.54 310	0.41 38	0.24 18	0.14 57	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.17 177	0.13 77

aanet-new-24k	0.33 103	0.21 83	0.51 176	0.42 134	0.23 66	0.53 247	0.30 149	0.62 94	0.37 99	0.40 156	0.61 219	0.34 104	0.48 245	0.44 53	0.25 46	0.13 29	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.17 177	0.12 23

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.41 195	0.19 28	0.84 443	0.40 91	0.28 206	0.46 141	0.28 126	0.78 181	0.37 99	0.34 94	0.51 175	0.39 144	0.48 245	0.39 25	0.23 9	0.14 57	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.17 177	1.46 722

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.31 77	0.22 120	0.48 143	0.41 112	0.26 144	0.41 94	0.26 102	0.76 174	0.33 67	0.33 82	0.43 122	0.29 53	0.46 219	0.35 9	0.24 18	0.13 29	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.17 177	0.18 306

DepthFocus	0.24 5	0.18 10	0.38 37	0.36 20	0.28 206	0.20 8	0.23 61	0.36 10	0.23 11	0.28 22	0.35 76	0.20 5	0.21 9	0.38 18	0.22 2	0.18 253	0.14 294	0.20 306	0.20 401	0.17 177	0.12 23

VMStereo-Base	0.38 164	0.23 159	0.44 101	0.36 20	0.22 51	0.39 79	0.34 213	0.70 149	0.86 330	0.43 174	0.69 255	0.60 290	0.33 115	0.73 211	0.35 232	0.17 198	0.14 294	0.15 65	0.12 82	0.17 177	0.17 275

Hybrid-DGEV-03	0.65 404	0.26 265	0.56 241	0.53 396	0.36 388	0.73 405	0.39 292	0.89 241	1.15 495	1.73 658	2.52 690	0.84 391	0.56 326	0.97 309	0.44 329	0.18 253	0.12 106	0.22 391	0.19 357	0.17 177	0.14 148

Hybrid-DGEV-2	0.65 404	0.31 425	0.73 370	0.60 506	0.37 410	1.08 547	0.28 126	1.45 473	1.40 630	1.32 561	0.85 305	1.03 468	1.01 563	1.05 341	0.48 374	0.18 253	0.15 360	0.22 391	0.19 357	0.17 177	0.15 196

GEAStereo	0.31 77	0.21 83	0.43 95	0.43 154	0.31 288	0.46 141	0.36 241	0.74 168	0.33 67	0.34 94	0.38 85	0.32 80	0.33 115	0.43 47	0.26 68	0.21 398	0.12 106	0.17 171	0.12 82	0.17 177	0.14 148

GSStereo	0.33 103	0.21 83	0.43 95	0.45 214	0.31 288	0.46 141	0.36 241	0.92 254	0.47 159	0.37 125	0.38 85	0.32 80	0.33 115	0.43 47	0.26 68	0.19 311	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.17 177	0.15 196

GS-Stereo							0.36 241	0.92 254	0.47 159	0.37 125	0.38 85	0.32 80	0.33 115	0.43 47	0.26 68	0.19 311	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.17 177	0.15 196

FE-Mocha	0.49 267	0.30 388	0.87 462	0.48 285	0.36 388	0.45 133	0.22 46	1.58 512	0.49 167	1.00 392	1.09 400	0.74 344	0.41 174	0.55 120	0.30 139	0.18 253	0.12 106	0.21 350	0.20 401	0.17 177	0.15 196

MSCF	0.38 164	0.25 230	0.52 190	0.47 251	0.25 122	0.62 331	0.37 267	0.81 204	0.47 159	0.50 227	0.71 263	0.32 80	0.65 391	0.54 113	0.28 105	0.19 311	0.12 106	0.17 171	0.14 186	0.17 177	0.14 148

SGD-Stereo	0.32 87	0.20 50	0.40 60	0.38 60	0.19 16	0.43 116	0.22 46	0.64 110	0.33 67	0.42 166	0.34 71	0.27 40	0.35 135	1.15 371	0.30 139	0.20 360	0.10 9	0.15 65	0.13 145	0.17 177	0.13 77

GREAT-IGEV	0.32 87	0.20 50	0.42 86	0.37 38	0.29 231	0.36 66	0.28 126	0.56 68	0.58 217	0.28 22	0.50 168	0.29 53	0.29 73	0.84 260	0.27 85	0.14 57	0.11 40	0.15 65	0.11 15	0.17 177	0.14 148
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
tt45	0.45 232	0.23 159	0.46 130	0.45 214	0.33 338	0.79 442	0.32 185	0.78 181	0.41 122	0.51 234	0.44 131	0.49 212	0.37 151	2.14 569	0.34 219	0.16 138	0.13 221	0.19 254	0.16 268	0.17 177	0.18 306

tg	0.52 281	0.24 188	0.61 278	0.49 307	0.30 258	0.90 488	0.29 137	1.07 350	0.83 322	0.83 339	1.02 367	0.62 302	0.43 191	1.35 431	0.41 301	0.17 198	0.12 106	0.22 391	0.20 401	0.17 177	0.15 196

model_zeroshot	0.48 257	0.29 365	0.86 450	0.51 352	0.36 388	0.69 386	0.37 267	1.12 370	0.62 234	0.85 347	0.84 301	0.66 317	0.37 151	0.73 211	0.34 219	0.20 360	0.16 399	0.19 254	0.16 268	0.17 177	0.16 240

U	9.45 753	0.21 83	0.58 263	0.47 251	53.11 788	61.27 793	0.24 77	0.70 149	0.52 192	0.36 114	0.28 38	0.29 53	0.35 135	0.33 6	0.26 68	0.19 311	0.11 40	60.50 796	8.88 773	0.17 177	0.13 77

RSM	0.39 171	0.24 188	0.49 152	0.46 234	0.26 144	0.47 158	0.40 308	0.92 254	0.44 144	0.41 159	0.42 110	0.65 312	0.33 115	1.07 347	0.29 118	0.15 92	0.12 106	0.17 171	0.13 145	0.17 177	0.13 77

GCAPDPT-zeroshot4090	0.41 195	0.19 28	0.83 438	0.40 91	0.28 206	0.46 141	0.28 126	0.78 181	0.37 99	0.34 94	0.51 175	0.39 144	0.48 245	0.39 25	0.23 9	0.14 57	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.17 177	1.46 722

MGS-Stereo	0.42 201	0.26 265	0.58 263	0.44 193	0.28 206	0.50 208	0.34 213	0.57 73	0.83 322	0.46 196	1.31 506	0.52 233	0.33 115	0.65 177	0.36 244	0.19 311	0.16 399	0.18 220	0.15 217	0.17 177	0.16 240

MoCha-V2	0.40 185	0.20 50	0.49 152	0.50 320	0.21 31	0.44 129	0.33 198	0.93 265	0.53 199	0.53 240	0.53 187	0.42 165	0.58 350	1.09 354	0.27 85	0.14 57	0.12 106	0.15 65	0.12 82	0.17 177	0.15 196

MIM_Stereo	0.57 349	0.24 188	0.92 491	0.46 234	0.30 258	0.54 257	0.28 126	1.27 427	0.75 287	1.00 392	1.16 444	0.93 426	0.53 303	1.45 463	0.61 450	0.16 138	0.16 399	0.20 306	0.19 357	0.17 177	0.14 148

AEACV	0.37 157	0.24 188	0.52 190	0.47 251	0.51 540	0.37 70	0.38 275	0.65 120	0.53 199	0.42 166	0.56 203	0.46 188	0.60 355	0.53 109	0.30 139	0.16 138	0.13 221	0.18 220	0.15 217	0.17 177	0.14 148

GCAP-Stereo	0.40 185	0.28 330	0.68 322	0.47 251	0.25 122	0.53 247	0.32 185	0.82 212	0.58 217	0.65 286	0.69 255	0.58 279	0.42 182	0.47 84	0.29 118	0.17 198	0.14 294	0.17 171	0.13 145	0.17 177	0.14 148

EGLCR-Stereo	0.37 157	0.22 120	0.51 176	0.43 154	0.26 144	0.44 129	0.22 46	0.99 300	0.48 164	0.42 166	0.42 110	0.67 322	0.29 73	0.86 270	0.33 203	0.17 198	0.12 106	0.19 254	0.17 300	0.17 177	0.15 196

ProNet	0.43 208	0.28 330	0.58 263	0.43 154	0.30 258	0.56 284	0.52 462	1.00 304	0.58 217	0.44 181	0.49 165	0.43 170	0.43 191	1.28 408	0.36 244	0.15 92	0.13 221	0.19 254	0.16 268	0.17 177	0.16 240

test-3	0.54 315	0.22 120	0.68 322	0.47 251	0.27 176	0.58 296	0.35 224	0.92 254	1.00 401	1.32 561	0.69 255	0.87 400	0.45 210	1.68 517	0.37 256	0.16 138	0.11 40	0.20 306	0.16 268	0.17 177	0.13 77

test_1	0.54 315	0.22 120	0.68 322	0.47 251	0.27 176	0.58 296	0.35 224	0.92 254	1.00 401	1.28 532	0.68 250	0.87 400	0.45 210	1.67 512	0.37 256	0.16 138	0.11 40	0.20 306	0.16 268	0.17 177	0.13 77

TRStereo	0.60 365	0.60 637	0.97 511	0.74 635	0.67 620	0.46 141	0.38 275	1.85 598	0.89 342	0.79 322	0.80 294	0.88 404	0.39 163	1.10 357	0.41 301	0.23 458	0.15 360	0.23 432	0.24 518	0.17 177	0.15 196

RAFT-345	0.84 525	0.25 230	0.66 312	0.50 320	0.27 176	0.54 257	0.42 334	0.83 217	1.11 462	1.32 561	2.34 680	0.86 396	0.54 310	5.72 692	0.47 368	0.18 253	0.13 221	0.22 391	0.17 300	0.17 177	0.16 240

XX-TBD	0.46 241	0.70 657	0.35 9	0.79 649	0.25 122	0.58 296	0.26 102	0.69 144	1.27 568	0.76 310	1.00 354	0.45 184	0.33 115	0.47 84	0.37 256	0.19 311	0.15 360	0.15 65	0.11 15	0.17 177	0.14 148

111	0.60 365	0.23 159	0.70 340	0.43 154	0.24 92	0.72 400	0.42 334	1.18 393	1.41 636	0.80 325	1.38 539	1.10 495	0.79 451	0.96 301	0.58 435	0.18 253	0.13 221	0.17 171	0.15 217	0.17 177	0.19 355

test_xeample3	0.42 201	0.28 330	0.69 334	0.43 154	0.33 338	0.56 284	0.38 275	0.79 188	0.45 148	0.53 240	0.46 143	0.44 176	0.44 203	1.38 442	0.31 167	0.18 253	0.14 294	0.19 254	0.15 217	0.17 177	0.16 240

ARAFT	0.77 484	0.36 523	1.49 638	0.51 352	0.31 288	0.90 488	0.82 606	1.90 613	1.06 431	1.62 646	1.24 475	1.02 464	0.64 383	1.84 539	0.50 391	0.18 253	0.14 294	0.28 549	0.27 563	0.17 177	0.16 240

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 315	0.25 230	0.68 322	0.43 154	0.24 92	0.40 87	0.34 213	1.04 326	1.09 452	1.32 561	1.60 606	0.80 363	0.68 399	0.67 184	0.39 281	0.13 29	0.10 9	0.18 220	0.17 300	0.17 177	0.13 77

AFF-stereo	0.58 356	0.25 230	0.64 294	0.46 234	0.29 231	0.34 51	0.38 275	1.15 379	1.14 483	1.17 482	1.60 606	1.10 495	0.71 414	0.97 309	0.43 325	0.13 29	0.11 40	0.19 254	0.19 357	0.17 177	0.14 148

EAI-Stereo	0.65 404	0.28 330	0.69 334	0.53 396	0.27 176	0.60 315	0.40 308	2.28 692	0.64 242	0.71 299	3.18 704	0.57 272	0.43 191	1.06 343	0.41 301	0.18 253	0.13 221	0.17 171	0.17 300	0.17 177	0.17 275

R-Stereo Train	0.57 349	0.26 265	0.63 287	0.54 413	0.36 388	0.69 386	0.54 477	1.22 415	0.72 279	1.61 642	1.50 579	0.75 347	0.53 303	0.64 166	0.44 329	0.18 253	0.15 360	0.17 171	0.15 217	0.17 177	0.17 275

RAFT-Stereo	0.57 349	0.26 265	0.63 287	0.54 413	0.36 388	0.69 386	0.54 477	1.22 415	0.72 279	1.61 642	1.50 579	0.75 347	0.53 303	0.64 166	0.44 329	0.18 253	0.15 360	0.17 171	0.15 217	0.17 177	0.17 275
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DF_test	0.25 11	0.18 10	0.38 37	0.40 91	0.30 258	0.11 1	0.26 102	0.40 13	0.36 90	0.30 49	0.34 71	0.23 9	0.26 44	0.39 25	0.24 18	0.18 253	0.13 221	0.16 116	0.15 217	0.18 229	0.15 196

Weightmod_eth	0.52 281	0.25 230	0.48 143	0.45 214	0.39 443	0.59 307	0.43 358	0.96 287	0.57 212	0.65 286	1.50 579	0.66 317	0.76 434	1.19 383	0.32 181	0.33 608	0.19 482	0.18 220	0.17 300	0.18 229	0.13 77

TestStereo_HLe17	0.54 315	0.24 188	1.22 583	0.41 112	0.30 258	0.61 321	0.41 327	1.22 415	1.09 452	0.61 275	0.86 308	0.53 240	0.46 219	1.33 423	0.45 344	0.19 311	0.12 106	0.18 220	0.16 268	0.18 229	0.18 306

TestStereo_HL2	0.51 276	0.27 300	0.56 241	0.42 134	0.32 314	0.57 289	0.34 213	1.00 304	0.91 352	0.82 336	0.87 314	0.61 295	0.50 271	1.55 485	0.48 374	0.19 311	0.13 221	0.16 116	0.14 186	0.18 229	0.19 355

GGDA	0.49 267	0.25 230	0.53 201	0.41 112	0.29 231	0.57 289	0.33 198	0.98 297	0.97 382	0.81 330	0.89 323	0.61 295	0.51 286	1.26 402	0.47 368	0.18 253	0.13 221	0.16 116	0.15 217	0.18 229	0.18 306

TestStereo-Hl	0.51 276	0.27 300	0.55 230	0.41 112	0.29 231	0.55 272	0.45 394	1.05 334	0.90 346	0.87 351	0.85 305	0.72 339	0.65 391	1.33 423	0.43 325	0.17 198	0.13 221	0.17 171	0.15 217	0.18 229	0.18 306

quiztm	0.48 257	0.26 265	0.52 190	0.49 307	0.55 568	0.45 133	0.42 334	1.45 473	0.81 314	0.79 322	1.14 430	0.57 272	0.32 105	0.58 138	0.36 244	0.17 198	0.12 106	0.17 171	0.14 186	0.18 229	0.15 196

aanet-new-78k	0.35 131	0.22 120	0.91 486	0.43 154	0.21 31	0.33 48	0.36 241	0.65 120	0.32 56	0.32 71	0.40 97	0.31 69	0.59 351	0.91 283	0.22 2	0.12 10	0.10 9	0.16 116	0.12 82	0.18 229	0.12 23

aanet-new-40k	0.33 103	0.22 120	0.81 429	0.40 91	0.25 122	0.52 236	0.23 61	0.67 137	0.32 56	0.33 82	0.47 148	0.33 95	0.52 294	0.35 9	0.28 105	0.13 29	0.10 9	0.16 116	0.12 82	0.18 229	0.12 23

aanet-new-16k	0.32 87	0.21 83	0.56 241	0.45 214	0.22 51	0.43 116	0.21 36	0.66 129	0.44 144	0.36 114	0.43 122	0.37 130	0.48 245	0.41 38	0.28 105	0.14 57	0.10 9	0.16 116	0.12 82	0.18 229	0.13 77

LiteMatch	0.32 87	0.24 188	0.37 20	0.45 214	0.25 122	0.34 51	0.31 163	0.49 27	0.32 56	0.29 36	0.27 32	0.40 153	0.48 245	0.45 58	0.66 470	0.21 398	0.12 106	0.19 254	0.16 268	0.18 229	0.19 355

Lsterematch	0.52 281	0.24 188	0.64 294	0.45 214	0.25 122	0.71 397	0.31 163	0.81 204	1.05 424	0.96 374	1.28 495	0.69 330	0.48 245	0.84 260	0.66 470	0.21 398	0.12 106	0.19 254	0.16 268	0.18 229	0.19 355

gasm-f	0.34 118	0.22 120	0.42 86	0.43 154	0.31 288	0.39 79	0.44 373	0.74 168	0.33 67	0.34 94	0.64 232	0.32 80	0.46 219	0.55 120	0.28 105	0.21 398	0.12 106	0.17 171	0.12 82	0.18 229	0.14 148

DA	0.43 208	0.23 159	0.49 152	0.50 320	0.25 122	1.08 547	0.44 373	1.18 393	0.58 217	0.46 196	0.64 232	0.54 246	0.47 231	0.46 71	0.32 181	0.19 311	0.13 221	0.19 254	0.13 145	0.18 229	0.14 148

GGEV	0.43 208	0.23 159	0.49 152	0.50 320	0.25 122	1.08 547	0.44 373	1.18 393	0.58 217	0.46 196	0.64 232	0.54 246	0.47 231	0.46 71	0.32 181	0.19 311	0.13 221	0.19 254	0.13 145	0.18 229	0.14 148

S2M2_XL	0.24 5	0.24 188	0.39 47	0.34 6	0.24 92	0.16 3	0.18 4	0.32 2	0.22 8	0.29 36	0.40 97	0.24 19	0.23 28	0.32 4	0.26 68	0.20 360	0.18 461	0.18 220	0.16 268	0.18 229	0.14 148
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-Stereo_test	0.73 462	0.27 300	0.74 387	0.49 307	0.40 455	0.90 488	0.81 604	1.53 500	1.14 483	1.28 532	1.27 489	1.52 601	0.72 418	1.62 502	0.94 560	0.19 311	0.14 294	0.16 116	0.15 217	0.18 229	0.19 355

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 147	0.23 159	0.54 215	0.50 320	0.28 206	0.36 66	0.22 46	1.02 314	0.39 109	0.42 166	0.64 232	0.36 117	0.51 286	0.39 25	0.29 118	0.18 253	0.12 106	0.17 171	0.13 145	0.18 229	0.18 306

LG-Stereo	0.34 118	0.25 230	0.78 419	0.47 251	0.26 144	0.37 70	0.30 149	0.71 154	0.52 192	0.36 114	0.57 208	0.29 53	0.21 9	0.50 100	0.36 244	0.13 29	0.13 221	0.20 306	0.18 329	0.18 229	0.12 23

MM-Stereo_test3	0.50 273	0.24 188	0.54 215	0.54 413	0.74 641	0.49 187	0.53 470	1.09 357	1.05 424	0.62 280	0.95 333	0.61 295	0.42 182	0.77 226	0.38 269	0.20 360	0.17 435	0.20 306	0.16 268	0.18 229	0.18 306

SCV	0.46 241	0.26 265	0.55 230	0.47 251	0.25 122	0.39 79	0.38 275	1.98 637	0.60 229	0.35 104	0.48 155	0.55 252	0.36 147	1.28 408	0.32 181	0.24 483	0.12 106	0.17 171	0.13 145	0.18 229	0.14 148

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 185	0.67 649	0.42 86	0.64 552	0.29 231	0.48 170	0.25 88	0.85 226	0.44 144	0.38 142	0.36 79	0.30 62	0.70 409	1.15 371	0.29 118	0.16 138	0.11 40	0.16 116	0.11 15	0.18 229	0.12 23

AIO-test1	0.56 340	0.25 230	0.55 230	0.64 552	0.78 658	0.80 451	0.36 241	1.18 393	1.34 599	0.57 259	0.88 319	0.61 295	0.50 271	1.12 365	0.35 232	0.17 198	0.17 435	0.22 391	0.24 518	0.18 229	0.23 460

fffy	0.42 201	0.27 300	0.57 255	0.46 234	0.29 231	0.48 170	0.35 224	0.91 251	0.55 206	0.40 156	0.58 212	0.55 252	0.41 174	1.26 402	0.36 244	0.15 92	0.13 221	0.19 254	0.16 268	0.18 229	0.14 148

RAStereo	0.34 118	0.21 83	0.66 312	0.47 251	0.27 176	0.26 21	0.29 137	0.69 144	0.63 237	0.32 71	0.42 110	0.45 184	0.31 93	0.45 58	0.34 219	0.17 198	0.15 360	0.19 254	0.15 217	0.18 229	0.13 77

RSM++	0.38 164	0.24 188	0.51 176	0.47 251	0.26 144	0.50 208	0.41 327	0.79 188	0.45 148	0.37 125	0.45 137	0.60 290	0.35 135	1.02 331	0.30 139	0.15 92	0.13 221	0.17 171	0.14 186	0.18 229	0.13 77

tta	0.75 476	0.30 388	0.86 450	0.46 234	0.26 144	0.82 462	0.43 358	2.05 653	1.39 625	1.23 511	1.47 569	0.98 448	0.95 533	1.71 521	0.82 534	0.24 483	0.20 503	0.22 391	0.21 448	0.18 229	0.18 306

qqq1	0.72 444	0.30 388	0.86 450	0.46 234	0.26 144	0.82 462	0.43 358	2.05 653	1.39 625	1.23 511	1.47 569	0.98 448	0.95 533	1.71 521	0.44 329	0.24 483	0.20 503	0.18 220	0.15 217	0.18 229	0.18 306

fff1	0.72 444	0.30 388	0.86 450	0.46 234	0.26 144	0.82 462	0.43 358	2.05 653	1.39 625	1.23 511	1.47 569	0.98 448	0.95 533	1.71 521	0.44 329	0.24 483	0.20 503	0.18 220	0.15 217	0.18 229	0.18 306

ff7	0.43 208	0.27 300	0.56 241	0.44 193	0.33 338	0.50 208	0.42 334	0.87 231	0.50 174	0.49 218	0.53 187	0.44 176	0.48 245	1.38 442	0.33 203	0.17 198	0.12 106	0.21 350	0.15 217	0.18 229	0.18 306

ffff	0.43 208	0.27 300	0.56 241	0.44 193	0.33 338	0.50 208	0.42 334	0.87 231	0.50 174	0.49 218	0.53 187	0.44 176	0.48 245	1.38 442	0.33 203	0.17 198	0.12 106	0.21 350	0.15 217	0.18 229	0.18 306

11t	0.43 208	0.27 300	0.56 241	0.44 193	0.33 338	0.50 208	0.42 334	0.87 231	0.50 174	0.49 218	0.53 187	0.44 176	0.48 245	1.38 442	0.33 203	0.17 198	0.12 106	0.21 350	0.15 217	0.18 229	0.18 306

MaDis-Stereo	0.36 147	0.25 230	0.58 263	0.44 193	0.34 362	0.30 35	0.30 149	0.72 156	0.50 174	0.37 125	0.36 79	0.58 279	0.49 262	0.52 107	0.36 244	0.19 311	0.16 399	0.19 254	0.15 217	0.18 229	0.14 148

anonymousdsp	0.43 208	0.27 300	0.53 201	0.44 193	0.32 314	0.50 208	0.42 334	0.89 241	0.51 185	0.49 218	0.53 187	0.47 196	0.47 231	1.33 423	0.33 203	0.17 198	0.12 106	0.21 350	0.15 217	0.18 229	0.18 306

DCRE	0.82 513	0.26 265	0.70 340	0.58 479	0.44 492	0.54 257	0.48 427	0.95 277	0.78 304	0.78 319	7.33 746	0.86 396	0.52 294	0.76 223	0.41 301	0.16 138	0.16 399	0.19 254	0.17 300	0.18 229	0.17 275

ccc-4	0.43 208	0.27 300	0.56 241	0.44 193	0.33 338	0.50 208	0.42 334	0.87 231	0.50 174	0.49 218	0.53 187	0.44 176	0.48 245	1.38 442	0.33 203	0.17 198	0.12 106	0.21 350	0.15 217	0.18 229	0.18 306

ADStereo(finetuned)	0.57 349	0.24 188	1.06 549	0.43 154	0.24 92	0.49 187	0.35 224	1.05 334	1.30 584	1.12 439	1.03 377	0.58 279	1.20 613	0.84 260	0.51 396	0.16 138	0.13 221	0.17 171	0.13 145	0.18 229	0.19 355

IGEV-Stereo	0.43 208	0.27 300	0.54 215	0.45 214	0.32 314	0.50 208	0.42 334	0.90 249	0.51 185	0.49 218	0.53 187	0.47 196	0.47 231	1.32 419	0.33 203	0.17 198	0.12 106	0.21 350	0.15 217	0.18 229	0.18 306
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
IPLG	0.69 431	0.27 300	0.97 511	0.51 352	0.43 483	0.79 442	0.33 198	1.21 407	1.06 431	1.30 547	1.10 406	0.52 233	0.55 318	3.16 633	0.63 458	0.16 138	0.14 294	0.19 254	0.16 268	0.18 229	0.17 275

MIPNet	0.56 340	0.28 330	0.94 498	0.49 307	0.33 338	0.66 366	0.38 275	1.35 442	1.08 443	1.06 412	0.92 327	0.60 290	0.79 451	0.73 211	0.52 404	0.17 198	0.14 294	0.19 254	0.16 268	0.18 229	0.17 275

ACRE	0.61 371	0.33 468	1.01 527	0.58 479	0.49 521	0.75 416	0.47 414	1.06 348	0.95 368	1.37 583	1.55 592	0.62 302	0.46 219	0.83 255	0.70 484	0.23 458	0.15 360	0.19 254	0.16 268	0.18 229	0.21 417

CrosDoStereo	1.58 660	0.24 188	0.72 358	0.48 285	0.29 231	0.67 372	12.49 765	1.10 360	0.98 388	1.34 575	1.75 636	1.00 455	1.89 690	6.65 711	0.81 529	0.19 311	0.15 360	0.20 306	0.22 479	0.18 229	0.19 355

STrans-v2	1.04 591	0.28 330	0.96 508	0.49 307	0.32 314	0.68 380	0.79 595	2.47 710	1.12 466	1.12 439	1.46 568	1.40 571	1.46 651	6.70 715	0.43 325	0.18 253	0.13 221	0.20 306	0.18 329	0.18 229	0.18 306

TransformOpticalFlow	0.96 558	0.28 330	0.89 478	0.52 374	0.31 288	0.66 366	0.54 477	1.75 560	1.12 466	1.09 423	1.44 559	1.37 568	1.01 563	6.70 715	0.42 315	0.19 311	0.12 106	0.20 306	0.19 357	0.18 229	0.19 355

FTStereo	0.91 547	0.26 265	0.56 241	0.54 413	0.33 338	0.66 366	1.87 718	1.00 304	0.75 287	1.75 660	4.15 718	1.04 473	1.65 670	1.57 492	0.46 359	0.19 311	0.16 399	0.23 432	0.21 448	0.18 229	0.63 683

DeepStereo_LL	1.58 660	0.24 188	0.72 358	0.48 285	0.29 231	0.67 372	12.49 765	1.10 360	0.98 388	1.34 575	1.75 636	1.00 455	1.89 690	6.65 711	0.81 529	0.19 311	0.15 360	0.20 306	0.22 479	0.18 229	0.19 355

DEmStereo	0.97 564	0.23 159	0.79 422	0.47 251	0.32 314	1.04 538	0.56 503	0.93 265	0.89 342	1.39 595	2.14 672	1.02 464	2.07 702	5.64 690	0.77 512	0.17 198	0.15 360	0.20 306	0.20 401	0.18 229	0.20 393

DRaft	0.80 501	0.24 188	0.70 340	0.45 214	0.30 258	0.97 519	0.53 470	1.05 334	0.97 382	1.78 663	2.02 665	0.80 363	1.74 677	2.73 613	0.72 493	0.17 198	0.14 294	0.20 306	0.20 401	0.18 229	0.21 417

GrayStereo	0.82 513	0.26 265	0.58 263	0.63 543	0.37 410	0.76 424	1.86 717	1.11 367	0.87 335	1.99 683	1.89 653	1.08 482	1.82 686	1.39 449	0.48 374	0.19 311	0.14 294	0.19 254	0.21 448	0.18 229	0.39 618

CREStereo++_RVC	0.47 251	0.21 83	0.38 37	0.45 214	0.38 432	0.45 133	0.25 88	0.75 171	1.29 578	0.80 325	1.21 465	0.47 196	0.37 151	0.53 109	0.44 329	0.16 138	0.11 40	0.15 65	0.80 718	0.18 229	0.11 3
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.52 281	0.20 50	0.38 37	0.41 112	0.19 16	0.96 515	0.34 213	1.17 385	1.25 557	0.81 330	0.90 324	0.63 305	0.50 271	1.45 463	0.42 315	0.14 57	0.12 106	0.17 171	0.11 15	0.18 229	0.11 3

raft+_RVC	0.53 297	0.26 265	0.54 215	0.60 506	0.47 516	0.54 257	0.54 477	1.27 427	0.99 395	0.76 310	1.03 377	0.70 335	0.56 326	0.93 294	0.47 368	0.18 253	0.14 294	0.19 254	0.18 329	0.18 229	0.15 196

XX-Stereo	0.63 383	0.26 265	1.90 667	0.81 655	0.67 620	0.43 116	0.23 61	1.03 319	0.58 217	0.65 286	1.56 596	1.41 573	0.39 163	1.28 408	0.35 232	0.20 360	0.14 294	0.20 306	0.19 357	0.18 229	0.14 148

DCANet	0.54 315	0.24 188	0.70 340	0.43 154	0.24 92	0.49 187	0.36 241	1.05 334	1.30 584	1.12 439	1.03 377	0.58 279	0.92 513	0.81 248	0.52 404	0.16 138	0.13 221	0.17 171	0.13 145	0.18 229	0.19 355

RASNet	1.12 608	0.30 388	0.91 486	0.66 573	0.77 655	0.97 519	0.57 514	1.37 446	1.35 608	1.02 402	1.34 523	2.11 677	1.43 646	7.09 722	1.39 629	0.19 311	0.17 435	0.17 171	0.19 357	0.18 229	0.16 240

iResNet_ROB	0.77 484	0.30 388	0.99 517	0.57 473	0.36 388	0.83 468	0.36 241	2.33 696	1.58 660	1.27 530	1.30 500	1.25 536	0.84 478	1.65 507	0.79 521	0.20 360	0.14 294	0.17 171	0.12 82	0.18 229	0.27 527

depth_test_26	0.29 58	0.19 28	0.41 70	0.36 20	0.24 92	0.21 9	0.24 77	0.41 15	0.34 76	0.30 49	0.81 295	0.28 50	0.24 31	0.47 84	0.25 46	0.22 430	0.16 399	0.18 220	0.17 300	0.19 285	0.17 275

HLf8	0.51 276	0.25 230	0.96 508	0.40 91	0.33 338	0.62 331	0.36 241	1.17 385	1.07 436	0.61 275	0.83 297	0.56 266	0.44 203	0.99 319	0.46 359	0.20 360	0.13 221	0.17 171	0.14 186	0.19 285	0.21 417

aanet-new-90k	0.34 118	0.21 83	0.77 409	0.41 112	0.23 66	0.43 116	0.36 241	0.64 110	0.30 39	0.28 22	0.40 97	0.31 69	0.50 271	0.97 309	0.22 2	0.13 29	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.19 285	0.11 3

aanet-32k-new	0.33 103	0.23 159	0.55 230	0.43 154	0.23 66	0.50 208	0.32 185	0.55 56	0.36 90	0.34 94	0.42 110	0.36 117	0.55 318	0.77 226	0.24 18	0.16 138	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.19 285	0.12 23

aanet-new-10k	0.35 131	0.22 120	0.87 462	0.47 251	0.23 66	0.66 366	0.24 77	0.63 102	0.40 113	0.38 142	0.42 110	0.40 153	0.53 303	0.40 34	0.29 118	0.16 138	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.19 285	0.13 77

aanet-new-12k	0.33 103	0.23 159	0.77 409	0.48 285	0.21 31	0.48 170	0.25 88	0.80 197	0.44 144	0.38 142	0.29 47	0.32 80	0.48 245	0.39 25	0.29 118	0.14 57	0.10 9	0.17 171	0.13 145	0.19 285	0.15 196

aanet-new	0.39 171	0.25 230	0.54 215	0.47 251	0.37 410	0.74 410	0.28 126	0.62 94	0.34 76	0.37 125	0.50 168	0.36 117	0.74 422	0.98 312	0.30 139	0.17 198	0.11 40	0.17 171	0.13 145	0.19 285	0.14 148

RT-IGEV	0.77 484	0.28 330	0.93 493	0.55 438	0.33 338	1.01 528	0.83 609	2.03 652	0.93 362	1.28 532	1.58 603	1.77 641	1.17 602	1.04 338	0.49 384	0.23 458	0.16 399	0.21 350	0.17 300	0.19 285	0.26 515

PSi22	0.43 208	0.25 230	0.45 117	0.45 214	0.24 92	0.46 141	0.22 46	0.63 102	0.99 395	0.45 189	0.64 232	0.80 363	0.52 294	1.44 462	0.30 139	0.14 57	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.19 285	0.15 196

Selective-IGEV-i1	0.66 414	0.27 300	0.86 450	0.54 413	0.33 338	1.01 528	0.78 591	1.75 560	1.18 516	0.88 353	1.19 457	1.19 519	0.56 326	0.98 312	0.54 417	0.19 311	0.16 399	0.20 306	0.17 300	0.19 285	0.20 393

WQFJA1	0.48 257	0.27 300	0.53 201	0.46 234	0.85 675	0.79 442	0.39 292	1.11 367	0.75 287	0.50 227	0.52 180	0.53 240	0.50 271	0.71 201	0.65 464	0.17 198	0.21 531	0.19 254	0.16 268	0.19 285	0.16 240

WQFJX	0.51 276	0.27 300	0.52 190	0.46 234	0.87 681	0.75 416	0.39 292	1.29 432	0.77 300	0.53 240	0.52 180	0.55 252	0.55 318	0.95 300	0.60 446	0.17 198	0.19 482	0.19 254	0.16 268	0.19 285	0.18 306

NLMM	0.48 257	0.27 300	0.53 201	0.46 234	0.85 675	0.79 442	0.39 292	1.12 370	0.75 287	0.50 227	0.52 180	0.53 240	0.50 271	0.72 205	0.65 464	0.17 198	0.21 531	0.19 254	0.16 268	0.19 285	0.16 240

Select-FE	0.74 467	0.39 542	1.56 642	0.55 438	0.46 511	0.40 87	0.22 46	1.86 601	0.68 267	1.05 411	1.31 506	1.82 648	1.74 677	1.11 360	0.38 269	0.21 398	0.16 399	0.21 350	0.25 532	0.19 285	0.31 572

IGEV-FE	0.53 297	0.30 388	0.99 517	0.56 454	0.35 370	0.41 94	0.32 185	1.37 446	0.63 237	1.00 392	1.09 400	0.94 429	0.41 174	0.83 255	0.39 281	0.18 253	0.12 106	0.19 254	0.18 329	0.19 285	0.17 275

MM-Stereo_test2	0.43 208	0.24 188	0.67 318	0.51 352	0.32 314	0.55 272	0.45 394	0.97 291	0.77 300	0.59 269	0.51 175	0.49 212	0.42 182	0.80 241	0.30 139	0.15 92	0.13 221	0.18 220	0.14 186	0.19 285	0.14 148

MM-Stereo_test1	0.49 267	0.24 188	0.56 241	0.51 352	0.30 258	0.50 208	0.54 477	0.91 251	1.03 414	0.84 342	0.69 255	0.54 246	0.60 355	1.16 375	0.33 203	0.18 253	0.16 399	0.20 306	0.17 300	0.19 285	0.15 196

HART	0.45 232	0.22 120	0.54 215	0.50 320	0.26 144	0.41 94	0.29 137	1.03 319	0.50 174	0.58 261	1.45 562	0.61 295	0.35 135	1.08 352	0.30 139	0.15 92	0.13 221	0.19 254	0.14 186	0.19 285	0.14 148

mms	0.40 185	0.27 300	0.52 190	0.46 234	0.32 314	0.43 116	0.46 404	0.70 149	0.46 154	0.35 104	0.58 212	0.44 176	0.30 83	1.36 436	0.33 203	0.16 138	0.13 221	0.18 220	0.15 217	0.19 285	0.15 196

ours_stereo	0.39 171	0.28 330	0.51 176	0.46 234	0.30 258	0.40 87	0.44 373	0.73 162	0.56 210	0.35 104	0.56 203	0.46 188	0.33 115	1.11 360	0.32 181	0.16 138	0.13 221	0.19 254	0.15 217	0.19 285	0.14 148

PAM_32	0.77 484	0.28 330	1.03 539	0.52 374	0.30 258	1.32 599	0.35 224	1.97 635	0.65 256	1.02 402	1.06 385	3.05 707	1.49 656	0.96 301	0.36 244	0.19 311	0.13 221	0.20 306	0.18 329	0.19 285	0.19 355

PAM	0.76 482	0.29 365	1.08 558	0.52 374	0.33 338	1.38 609	0.39 292	2.01 645	0.67 261	1.06 412	0.96 337	2.89 705	1.43 646	0.86 270	0.35 232	0.19 311	0.12 106	0.19 254	0.17 300	0.19 285	0.20 393

UGAM	1.14 613	0.27 300	0.95 502	0.53 396	0.42 472	0.70 393	0.72 576	0.95 277	1.32 592	0.98 384	1.48 574	1.78 644	0.87 494	9.65 758	0.87 545	0.21 398	0.18 461	0.30 574	0.24 518	0.19 285	0.16 240

DispNO	0.93 552	0.30 388	1.34 609	0.55 438	0.55 568	0.89 485	0.49 439	1.48 479	1.21 537	1.17 482	1.27 489	1.19 519	0.90 507	5.23 676	0.74 497	0.22 430	0.17 435	0.24 457	0.21 448	0.19 285	0.20 393

AE-Stereo	0.49 267	0.27 300	0.67 318	0.60 506	0.39 443	0.67 372	0.46 404	1.18 393	1.09 452	0.47 201	0.75 276	0.69 330	0.47 231	0.59 140	0.40 291	0.16 138	0.15 360	0.21 350	0.20 401	0.19 285	0.15 196

cc1	0.64 396	0.31 425	0.50 164	0.54 413	0.26 144	1.18 573	0.51 451	0.93 265	3.05 723	0.58 261	0.79 289	0.48 203	0.88 499	1.46 465	0.32 181	0.20 360	0.12 106	0.25 498	0.15 217	0.19 285	0.19 355

ffm	0.72 444	0.33 468	0.85 444	0.53 396	0.37 410	0.74 410	0.56 503	0.95 277	2.47 709	1.15 463	1.45 562	1.06 475	0.82 466	1.55 485	0.32 181	0.20 360	0.12 106	0.31 580	0.27 563	0.19 285	0.20 393

ff1	1.37 641	0.33 468	0.85 444	0.53 396	0.37 410	0.74 410	0.56 503	0.95 277	2.47 709	1.15 463	1.45 562	1.06 475	0.82 466	7.22 723	7.61 735	0.20 360	0.12 106	0.31 580	0.27 563	0.19 285	0.20 393

tt1	0.62 375	0.32 444	0.51 176	0.54 413	0.26 144	1.16 570	0.48 427	0.95 277	2.47 709	0.57 259	0.77 281	0.49 212	0.81 461	1.55 485	0.32 181	0.20 360	0.12 106	0.24 457	0.15 217	0.19 285	0.20 393

IGEV_Zeroshot_test	0.53 297	0.30 388	0.99 517	0.56 454	0.35 370	0.41 94	0.32 185	1.37 446	0.63 237	1.00 392	1.09 400	0.95 438	0.41 174	0.83 255	0.39 281	0.18 253	0.12 106	0.19 254	0.18 329	0.19 285	0.17 275

UniTT-Stereo	0.36 147	0.23 159	0.59 269	0.48 285	0.36 388	0.40 87	0.32 185	0.53 43	0.49 167	0.54 246	0.55 200	0.36 117	0.31 93	0.58 138	0.51 396	0.20 360	0.15 360	0.17 171	0.15 217	0.19 285	0.15 196

HH	0.63 383	0.30 388	0.77 409	0.50 320	0.32 314	0.49 187	0.46 404	1.65 530	0.64 242	0.69 294	1.09 400	1.63 620	0.85 481	1.90 545	0.37 256	0.18 253	0.13 221	0.19 254	0.17 300	0.19 285	0.16 240

HanStereo	0.63 383	0.30 388	0.77 409	0.50 320	0.32 314	0.49 187	0.46 404	1.65 530	0.64 242	0.69 294	1.09 400	1.63 620	0.85 481	1.90 545	0.37 256	0.18 253	0.13 221	0.19 254	0.17 300	0.19 285	0.16 240

4D-IteraStereo	0.48 257	0.24 188	0.76 401	0.50 320	0.44 492	0.66 366	0.31 163	0.87 231	1.02 408	1.03 406	0.72 267	0.78 357	0.32 105	0.64 166	0.37 256	0.17 198	0.11 40	0.23 432	0.19 357	0.19 285	0.13 77

anonymousdsp2	0.53 297	0.27 300	0.74 387	0.48 285	0.29 231	0.76 424	0.47 414	1.61 521	0.82 321	0.77 316	0.77 281	0.75 347	0.47 231	1.03 332	0.40 291	0.18 253	0.13 221	0.18 220	0.13 145	0.19 285	0.18 306

CES	0.48 257	0.20 50	0.37 20	0.39 76	1.39 724	0.55 272	0.35 224	0.98 297	0.66 259	0.44 181	0.66 240	0.35 111	0.27 59	0.56 125	0.33 203	0.15 92	0.13 221	0.15 65	0.10 2	0.19 285	1.46 722

Selective-RAFT	0.52 281	0.28 330	0.79 422	0.55 438	0.27 176	0.91 492	0.33 198	0.80 197	0.88 339	0.58 261	0.63 227	0.81 370	0.77 438	1.29 412	0.48 374	0.19 311	0.14 294	0.17 171	0.15 217	0.19 285	0.17 275

CIPLG	0.62 375	0.33 468	0.96 508	0.58 479	0.50 528	0.75 416	0.48 427	1.05 334	0.96 374	1.40 596	1.57 600	0.64 309	0.48 245	0.89 280	0.70 484	0.23 458	0.15 360	0.19 254	0.16 268	0.19 285	0.21 417

iRaft-Stereo_20w	0.65 404	0.31 425	1.00 523	0.47 251	0.34 362	0.73 405	0.30 149	2.96 722	0.70 273	1.15 463	1.14 430	0.76 351	0.65 391	1.11 360	0.38 269	0.17 198	0.13 221	0.18 220	0.16 268	0.19 285	0.18 306

IPLGR_C	0.62 375	0.33 468	0.99 517	0.58 479	0.49 521	0.76 424	0.48 427	1.10 360	0.96 374	1.40 596	1.56 596	0.62 302	0.48 245	0.80 241	0.71 490	0.23 458	0.15 360	0.19 254	0.16 268	0.19 285	0.21 417

HHNet	0.62 375	0.26 265	0.63 287	0.43 154	0.45 499	0.50 208	0.58 518	1.07 350	1.01 404	1.25 523	2.23 675	0.70 335	0.61 366	1.07 347	0.47 368	0.20 360	0.13 221	0.23 432	0.19 357	0.19 285	0.30 562

ASMatch	0.88 539	0.26 265	0.69 334	0.51 352	0.35 370	0.48 170	0.37 267	1.12 370	0.92 359	1.10 431	3.28 706	0.96 444	0.98 550	4.90 670	0.49 384	0.19 311	0.16 399	0.22 391	0.19 357	0.19 285	0.27 527

THIR-Stereo	1.02 585	0.27 300	0.69 334	0.49 307	0.28 206	0.95 509	1.34 686	1.03 319	0.97 382	1.34 575	1.90 654	1.17 515	1.58 662	6.44 707	0.78 514	0.19 311	0.14 294	0.21 350	0.22 479	0.19 285	0.20 393

CroCo-Stereo	0.40 185	0.31 425	0.73 370	0.58 479	0.27 176	0.26 21	0.33 198	0.95 277	0.81 314	0.42 166	0.47 148	0.65 312	0.47 231	0.39 25	0.34 219	0.18 253	0.15 360	0.16 116	0.14 186	0.19 285	0.16 240
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
cross-raft	0.54 315	0.25 230	0.61 278	0.52 374	0.29 231	0.68 380	0.37 267	1.46 475	0.76 296	1.01 398	1.06 385	1.28 547	0.46 219	0.71 201	0.35 232	0.15 92	0.12 106	0.18 220	0.16 268	0.19 285	0.14 148

iRaftStereo_RVC	0.47 251	0.26 265	0.64 294	0.50 320	0.29 231	0.53 247	0.33 198	1.05 334	0.77 300	0.84 342	1.00 354	0.55 252	0.37 151	0.81 248	0.40 291	0.17 198	0.12 106	0.22 391	0.20 401	0.19 285	0.15 196

cf-r	0.73 462	0.30 388	0.77 409	0.55 438	0.63 606	0.78 436	0.48 427	1.79 581	1.15 495	1.13 454	1.26 486	1.43 575	0.87 494	1.40 455	0.85 542	0.25 511	0.18 461	0.22 391	0.23 502	0.19 285	0.19 355

CCAANet	0.78 492	0.30 388	0.83 438	0.58 479	0.51 540	1.04 538	0.45 394	1.68 539	1.12 466	0.85 347	1.35 529	1.10 495	0.77 438	3.04 627	0.78 514	0.17 198	0.16 399	0.24 457	0.23 502	0.19 285	0.23 460

DIP-Stereo	0.62 375	0.30 388	0.83 438	0.48 285	0.36 388	0.95 509	0.33 198	2.37 702	0.67 261	1.25 523	1.00 354	0.68 324	0.51 286	0.91 283	0.61 450	0.18 253	0.15 360	0.21 350	0.17 300	0.19 285	0.19 355
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MLCV	0.72 444	0.34 493	1.10 564	0.51 352	0.23 66	0.91 492	0.39 292	1.33 435	1.23 547	1.46 609	1.55 592	1.01 462	0.64 383	1.95 552	0.80 526	0.18 253	0.12 106	0.18 220	0.14 186	0.19 285	0.17 275

NoBS	0.22 1	0.20 50	0.35 9	0.44 193	0.22 51	0.16 3	0.26 102	0.21 1	0.17 2	0.22 2	0.24 13	0.18 2	0.17 2	0.31 2	0.28 105	0.18 253	0.14 294	0.23 432	0.19 357	0.20 335	0.13 77

monster_256*512	0.50 273	0.31 425	0.53 201	0.51 352	0.35 370	0.51 228	0.46 404	1.03 319	0.92 359	0.59 269	0.87 314	1.10 495	0.69 403	0.69 189	0.46 359	0.16 138	0.13 221	0.21 350	0.18 329	0.20 335	0.18 306

S0	0.53 297	0.24 188	0.52 190	0.49 307	0.32 314	1.14 561	0.68 563	0.90 249	0.58 217	0.76 310	1.32 513	0.65 312	0.55 318	0.70 195	0.39 281	0.27 552	0.25 591	0.29 560	0.26 550	0.20 335	0.17 275

DN	0.42 201	0.24 188	0.49 152	0.47 251	0.41 466	0.58 296	0.32 185	0.81 204	0.84 326	0.45 189	0.52 180	0.77 353	0.35 135	0.64 166	0.33 203	0.24 483	0.17 435	0.19 254	0.16 268	0.20 335	0.21 417

WQFJX1	0.57 349	0.26 265	0.54 215	0.48 285	0.72 633	0.68 380	0.47 414	2.46 709	0.71 277	0.54 246	0.50 168	0.53 240	0.51 286	1.36 436	0.60 446	0.18 253	0.20 503	0.20 306	0.16 268	0.20 335	0.20 393

NLMM1	0.56 340	0.27 300	0.60 273	0.47 251	0.74 641	0.68 380	0.43 358	1.83 593	1.04 419	0.59 269	0.62 223	0.51 225	0.47 231	1.33 423	0.57 431	0.18 253	0.21 531	0.20 306	0.17 300	0.20 335	0.15 196

NLSM1	0.49 267	0.25 230	0.55 230	0.48 285	1.08 701	0.83 468	0.31 163	0.83 217	0.66 259	0.51 234	0.76 278	0.47 196	0.48 245	0.98 312	0.55 422	0.18 253	0.19 482	0.21 350	0.18 329	0.20 335	0.15 196

G2L-ROB	0.73 462	0.25 230	0.76 401	0.54 413	0.39 443	0.95 509	0.66 555	1.66 535	1.09 452	1.24 518	1.02 367	1.64 623	0.71 414	1.63 504	1.02 576	0.20 360	0.14 294	0.17 171	0.15 217	0.20 335	0.22 440

G2L-Stereo	0.80 501	0.32 444	0.95 502	0.60 506	0.42 472	0.78 436	0.69 568	1.50 485	1.09 452	1.33 571	1.14 430	1.45 583	0.72 418	2.45 596	1.10 589	0.25 511	0.20 503	0.26 517	0.21 448	0.20 335	0.26 515

FLISNet	0.64 396	0.32 444	0.68 322	0.47 251	0.51 540	0.41 94	0.36 241	1.04 326	0.75 287	1.31 557	1.43 554	1.62 615	1.12 594	0.94 297	0.88 546	0.15 92	0.12 106	0.20 306	0.20 401	0.20 335	0.18 306

CoSv	0.64 396	0.32 444	0.68 322	0.47 251	0.51 540	0.41 94	0.36 241	1.04 326	0.75 287	1.31 557	1.43 554	1.62 615	1.12 594	0.94 297	0.88 546	0.15 92	0.12 106	0.20 306	0.20 401	0.20 335	0.18 306

SCV_C0	0.43 208	0.26 265	0.65 301	0.43 154	0.29 231	0.47 158	0.31 163	1.34 440	0.73 284	0.38 142	0.49 165	0.54 246	0.29 73	1.24 397	0.30 139	0.17 198	0.13 221	0.16 116	0.13 145	0.20 335	0.15 196

AIO-test2	0.57 349	0.28 330	0.63 287	0.61 522	0.58 585	0.79 442	0.51 451	1.18 393	1.40 630	0.63 281	1.15 439	0.51 225	0.43 191	1.09 354	0.35 232	0.21 398	0.17 435	0.26 517	0.30 606	0.20 335	0.19 355

IGEV-RUCA	0.37 157	0.23 159	0.48 143	0.49 307	0.36 388	0.60 315	0.23 61	0.64 110	0.49 167	0.39 154	0.49 165	0.44 176	0.31 93	0.85 266	0.30 139	0.24 483	0.13 221	0.16 116	0.12 82	0.20 335	0.19 355

CoDeX	0.73 462	0.29 365	0.93 493	0.54 413	0.36 388	1.14 561	0.61 536	2.34 699	1.17 508	1.16 473	1.25 479	0.91 416	0.87 494	1.33 423	0.64 463	0.20 360	0.16 399	0.21 350	0.18 329	0.20 335	0.18 306

11t1	0.52 281	0.28 330	0.68 322	0.51 352	0.28 206	0.83 468	0.39 292	1.22 415	0.63 237	0.84 342	0.74 274	0.68 324	0.68 399	0.91 283	0.57 431	0.21 398	0.18 461	0.19 254	0.16 268	0.20 335	0.21 417

EKT-Stereo	0.53 297	0.30 388	0.73 370	0.58 479	0.60 596	0.51 228	0.48 427	0.94 271	0.90 346	0.71 299	0.88 319	0.77 353	0.43 191	1.07 347	0.40 291	0.22 430	0.16 399	0.21 350	0.18 329	0.20 335	0.22 440

anonymousa	0.72 444	0.27 300	0.75 391	0.47 251	0.63 606	1.43 620	0.45 394	1.24 422	0.89 342	1.28 532	1.75 636	1.62 615	1.13 598	0.69 189	0.59 438	0.19 311	0.16 399	0.23 432	0.25 532	0.20 335	0.18 306

DisPM	0.66 414	0.28 330	0.72 358	0.61 522	0.35 370	0.62 331	0.45 394	1.02 314	0.99 395	1.56 634	1.10 406	0.80 363	0.59 351	2.37 591	0.41 301	0.23 458	0.14 294	0.23 432	0.21 448	0.20 335	0.25 491

IER	0.70 435	0.31 425	1.02 534	0.48 285	0.52 553	1.34 603	0.51 451	1.17 385	0.99 395	1.23 511	1.34 523	1.12 503	1.11 591	0.99 319	0.71 490	0.20 360	0.16 399	0.21 350	0.21 448	0.20 335	0.19 355

raft_robust	0.68 429	0.30 388	0.64 294	0.52 374	0.26 144	0.54 257	0.35 224	1.33 435	1.24 553	1.16 473	1.07 389	0.60 290	0.54 310	3.58 645	0.37 256	0.18 253	0.14 294	0.20 306	0.22 479	0.20 335	0.16 240

RAFT_CTSACE	0.63 383	0.26 265	0.88 471	0.55 438	0.51 540	0.71 397	0.44 373	0.80 197	0.97 382	0.97 379	1.84 646	1.18 518	0.68 399	1.47 469	0.36 244	0.16 138	0.15 360	0.21 350	0.20 401	0.20 335	0.14 148

Sa-1000	0.72 444	0.29 365	0.76 401	0.59 494	0.30 258	0.73 405	0.37 267	1.62 525	1.33 596	1.28 532	2.04 666	0.86 396	0.75 426	1.84 539	0.38 269	0.19 311	0.14 294	0.25 498	0.23 502	0.20 335	0.16 240

test_4	0.53 297	0.22 120	0.56 241	0.54 413	0.32 314	0.64 341	0.39 292	0.80 197	0.62 234	0.92 363	1.87 651	0.68 324	0.42 182	1.16 375	0.37 256	0.15 92	0.13 221	0.20 306	0.22 479	0.20 335	0.15 196

iRaft-Stereo_5w	0.85 529	0.29 365	0.91 486	0.53 396	0.43 483	0.49 187	0.68 563	0.99 300	0.87 335	0.79 322	1.34 523	1.46 587	0.91 510	5.11 673	1.11 592	0.17 198	0.14 294	0.22 391	0.18 329	0.20 335	0.20 393

IPLGR	0.58 356	0.27 300	1.14 574	0.48 285	0.28 206	0.65 357	0.33 198	1.22 415	1.13 480	1.18 487	1.05 383	0.69 330	0.66 395	0.96 301	0.52 404	0.17 198	0.15 360	0.20 306	0.17 300	0.20 335	0.18 306

GMOStereo	0.53 297	0.26 265	0.65 301	0.50 320	0.29 231	0.52 236	0.43 358	0.89 241	0.96 374	1.41 598	1.14 430	0.85 392	0.56 326	0.59 140	0.38 269	0.16 138	0.14 294	0.24 457	0.21 448	0.20 335	0.15 196

error version	0.53 297	0.26 265	0.65 301	0.50 320	0.29 231	0.52 236	0.43 358	0.89 241	0.96 374	1.41 598	1.14 430	0.85 392	0.56 326	0.59 140	0.38 269	0.16 138	0.14 294	0.24 457	0.21 448	0.20 335	0.15 196

test-v	0.53 297	0.26 265	0.65 301	0.50 320	0.29 231	0.52 236	0.43 358	0.89 241	0.96 374	1.41 598	1.14 430	0.85 392	0.56 326	0.59 140	0.38 269	0.16 138	0.14 294	0.24 457	0.21 448	0.20 335	0.15 196

OMP-Stereo	0.94 554	0.33 468	0.72 358	0.90 688	0.31 288	0.49 187	0.36 241	1.16 381	1.06 431	1.58 640	1.12 419	1.46 587	0.69 403	6.94 718	0.49 384	0.19 311	0.14 294	0.24 457	0.18 329	0.20 335	0.14 148

IIG-Stereo	0.96 558	0.31 425	0.72 358	0.88 683	0.33 338	0.61 321	0.26 102	1.19 404	1.03 414	1.69 654	1.37 534	1.46 587	0.75 426	6.96 720	0.51 396	0.19 311	0.14 294	0.23 432	0.18 329	0.20 335	0.14 148

NF-Stereo	0.80 501	0.30 388	0.75 391	0.60 506	0.31 288	0.64 341	0.44 373	1.21 407	0.90 346	1.29 539	1.02 367	0.82 375	0.57 339	5.40 684	0.48 374	0.23 458	0.14 294	0.24 457	0.20 401	0.20 335	0.30 562

OCTAStereo	0.80 501	0.30 388	0.75 391	0.60 506	0.31 288	0.64 341	0.44 373	1.21 407	0.90 346	1.29 539	1.01 359	0.82 375	0.57 339	5.35 678	0.48 374	0.24 483	0.14 294	0.24 457	0.20 401	0.20 335	0.30 562

PSM-softLoss	0.78 492	0.31 425	0.77 409	0.58 479	0.32 314	0.56 284	0.40 308	1.18 393	0.70 273	1.24 518	1.07 389	0.83 382	0.52 294	5.36 679	0.53 411	0.24 483	0.15 360	0.25 498	0.22 479	0.20 335	0.25 491

KMStereo	0.78 492	0.31 425	0.77 409	0.58 479	0.32 314	0.56 284	0.40 308	1.18 393	0.70 273	1.24 518	1.07 389	0.83 382	0.52 294	5.36 679	0.53 411	0.24 483	0.15 360	0.25 498	0.22 479	0.20 335	0.25 491

KYRaft	0.75 476	0.28 330	0.62 284	0.56 454	0.29 231	0.67 372	0.86 618	0.94 271	0.84 326	1.62 646	2.21 674	1.16 514	1.02 570	1.57 492	0.40 291	0.20 360	0.13 221	0.22 391	0.28 584	0.20 335	1.02 710

PFNet	0.91 547	0.26 265	1.10 564	0.63 543	0.32 314	0.64 341	0.56 503	1.17 385	0.99 395	1.47 610	1.08 395	0.98 448	0.69 403	6.62 710	0.54 417	0.20 360	0.12 106	0.24 457	0.19 357	0.20 335	0.17 275

RE-Stereo	0.80 501	0.30 388	0.75 391	0.60 506	0.31 288	0.64 341	0.44 373	1.21 407	0.90 346	1.29 539	1.01 359	0.81 370	0.57 339	5.37 681	0.48 374	0.24 483	0.14 294	0.24 457	0.20 401	0.20 335	0.30 562

TVStereo	0.80 501	0.30 388	0.75 391	0.60 506	0.31 288	0.64 341	0.44 373	1.21 407	0.90 346	1.29 539	1.01 359	0.81 370	0.57 339	5.37 681	0.48 374	0.24 483	0.14 294	0.24 457	0.20 401	0.20 335	0.30 562

IRAFT_RVC	0.88 539	0.28 330	0.76 401	0.63 543	0.31 288	0.65 357	1.02 654	1.22 415	0.94 366	1.22 505	1.04 380	1.01 462	0.98 550	5.82 695	0.53 411	0.22 430	0.12 106	0.25 498	0.20 401	0.20 335	0.19 355

test-2	0.53 297	0.26 265	0.65 301	0.50 320	0.29 231	0.52 236	0.43 358	0.89 241	0.96 374	1.41 598	1.14 430	0.85 392	0.56 326	0.59 140	0.38 269	0.16 138	0.14 294	0.24 457	0.21 448	0.20 335	0.15 196

test-1	0.52 281	0.26 265	1.04 544	0.56 454	0.32 314	0.61 321	0.38 275	1.10 360	0.91 352	0.78 319	1.01 359	0.77 353	0.52 294	0.60 152	0.42 315	0.17 198	0.14 294	0.20 306	0.17 300	0.20 335	0.23 460

GMM-Stereo	0.74 467	0.25 230	0.59 269	0.54 413	0.34 362	0.72 400	0.99 649	1.01 312	0.87 335	1.36 580	1.78 639	1.12 503	0.81 461	2.09 565	0.46 359	0.18 253	0.12 106	0.25 498	0.25 532	0.20 335	0.85 704

Prome-Stereo	0.75 476	0.27 300	0.53 201	0.55 438	0.32 314	0.59 307	0.97 644	0.89 241	0.88 339	1.45 607	2.46 687	0.91 416	1.41 644	1.58 494	0.44 329	0.18 253	0.13 221	0.19 254	0.17 300	0.20 335	0.92 706

RALCasStereoNet	0.54 315	0.30 388	0.66 312	0.59 494	0.51 540	0.61 321	0.52 462	0.94 271	0.93 362	0.70 296	1.01 359	0.78 357	0.44 203	1.33 423	0.47 368	0.20 360	0.16 399	0.18 220	0.16 268	0.20 335	0.19 355

GwcNet-RSSM	0.77 484	0.32 444	1.01 527	0.62 534	0.54 561	0.78 436	0.51 451	1.73 551	1.20 530	1.09 423	1.37 534	1.46 587	0.85 481	1.53 481	1.09 586	0.25 511	0.18 461	0.23 432	0.24 518	0.20 335	0.19 355

HSM-Net_RVC	0.87 538	0.29 365	0.53 201	0.53 396	0.30 258	1.15 568	0.55 495	3.57 731	1.28 573	1.53 624	1.74 633	1.68 629	0.93 522	1.49 471	0.77 512	0.22 430	0.17 435	0.19 254	0.18 329	0.20 335	0.19 355
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
pmcnn	2.37 707	0.42 560	2.71 698	0.63 543	0.43 483	1.54 630	1.19 674	2.01 645	1.53 654	2.64 709	7.60 747	18.07 767	1.45 650	3.44 642	2.78 694	0.18 253	0.15 360	0.15 65	0.12 82	0.20 335	0.18 306

LACA_dic	0.25 11	0.24 188	0.35 9	0.37 38	0.18 8	0.33 48	0.20 18	0.39 11	0.23 11	0.33 82	0.21 6	0.30 62	0.26 44	0.53 109	0.21 1	0.14 57	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.21 383	0.12 23

noway7	1.29 628	1.22 708	14.37 747	0.52 374	0.33 338	0.57 289	0.42 334	1.14 376	1.02 408	0.72 307	0.83 297	1.12 503	0.93 522	0.80 241	0.67 475	0.18 253	0.13 221	0.20 306	0.17 300	0.21 383	0.16 240

GREATEN-IGEV_RVC	0.31 77	0.25 230	0.46 130	0.43 154	0.23 66	0.36 66	0.26 102	0.61 90	0.36 90	0.32 71	0.36 79	0.37 130	0.22 25	0.61 158	0.34 219	0.17 198	0.13 221	0.21 350	0.18 329	0.21 383	0.14 148

aanet-new-14k	0.36 147	0.24 188	0.83 438	0.46 234	0.22 51	0.46 141	0.33 198	0.66 129	0.61 230	0.39 154	0.48 155	0.29 53	0.64 383	0.41 38	0.29 118	0.15 92	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.21 383	0.14 148

IGEV_i1	0.66 414	0.29 365	0.89 478	0.55 438	0.28 206	0.92 499	0.60 532	1.98 637	0.83 322	1.00 392	1.04 380	1.09 492	0.68 399	1.29 412	0.62 453	0.20 360	0.17 435	0.21 350	0.17 300	0.21 383	0.21 417

FlowAnything_test	0.39 171	0.26 265	0.61 278	0.59 494	0.33 338	0.62 331	0.36 241	0.62 94	0.40 113	0.45 189	0.36 79	0.45 184	0.37 151	0.53 109	0.48 374	0.24 483	0.18 461	0.28 549	0.33 632	0.21 383	0.19 355

test_sample1	0.61 371	0.29 365	0.75 391	0.50 320	0.31 288	0.76 424	0.48 427	1.59 514	0.84 326	0.90 357	0.94 332	0.88 404	0.95 533	1.16 375	0.67 475	0.22 430	0.18 461	0.20 306	0.19 357	0.21 383	0.21 417

H2IRNET	0.56 340	0.26 265	0.66 312	0.47 251	0.35 370	0.41 94	0.26 102	0.92 254	1.17 508	0.61 275	1.28 495	1.08 482	0.86 489	0.99 319	0.63 458	0.19 311	0.16 399	0.22 391	0.25 532	0.21 383	0.18 306

LL-Strereo2	0.52 281	0.33 468	0.69 334	0.52 374	0.37 410	0.70 393	0.30 149	1.13 374	0.67 261	0.94 369	0.78 283	0.91 416	0.42 182	1.05 341	0.42 315	0.17 198	0.16 399	0.29 560	0.25 532	0.21 383	0.16 240

CBFPSM	0.92 549	0.33 468	1.86 666	0.49 307	0.38 432	1.75 648	0.84 610	1.39 454	1.12 466	1.09 423	0.99 349	2.37 687	1.66 674	1.32 419	1.42 638	0.19 311	0.18 461	0.20 306	0.20 401	0.21 383	0.33 586

CroCo-Stereo Lap2	0.44 223	0.34 493	0.77 409	0.61 522	0.79 661	0.28 28	0.35 224	0.75 171	0.71 277	0.38 142	0.50 168	0.72 339	0.55 318	0.57 131	0.47 368	0.17 198	0.18 461	0.19 254	0.16 268	0.21 383	0.20 393

TestStereo1	0.63 383	0.28 330	0.75 391	0.76 642	0.31 288	0.48 170	0.43 358	1.30 433	1.21 537	0.97 379	1.31 506	0.64 309	0.77 438	1.75 527	0.42 315	0.20 360	0.15 360	0.22 391	0.18 329	0.21 383	0.17 275

x	0.54 315	0.31 425	0.61 278	0.47 251	0.30 258	0.67 372	0.47 414	1.53 500	0.79 309	0.81 330	0.83 297	0.78 357	0.70 409	0.70 195	0.62 453	0.21 398	0.19 482	0.22 391	0.19 357	0.21 383	0.20 393

RAFT+CT+SA	0.58 356	0.29 365	0.60 273	0.66 573	0.37 410	0.42 106	0.55 495	1.27 427	1.03 414	0.70 296	1.22 469	0.60 290	0.70 409	1.64 506	0.41 301	0.18 253	0.13 221	0.22 391	0.22 479	0.21 383	0.18 306

test_5	0.65 404	0.30 388	0.75 391	0.67 585	0.50 528	0.92 499	0.52 462	1.39 454	1.12 466	0.76 310	1.11 412	1.00 455	0.90 507	1.53 481	0.45 344	0.18 253	0.13 221	0.23 432	0.22 479	0.21 383	0.19 355

SA-5K	0.63 383	0.28 330	0.75 391	0.76 642	0.31 288	0.48 170	0.43 358	1.30 433	1.21 537	0.97 379	1.31 506	0.64 309	0.77 438	1.75 527	0.42 315	0.20 360	0.15 360	0.22 391	0.18 329	0.21 383	0.17 275

SA	0.66 414	0.30 388	0.82 433	0.61 522	0.30 258	0.58 296	0.38 275	1.44 468	1.30 584	0.96 374	1.36 531	0.66 317	0.95 533	1.85 542	0.42 315	0.19 311	0.15 360	0.25 498	0.23 502	0.21 383	0.17 275

GLC_STEREO	0.39 171	0.25 230	0.41 70	0.54 413	0.23 66	0.48 170	0.30 149	0.73 162	0.58 217	0.52 238	0.73 269	0.51 225	0.31 93	0.64 166	0.42 315	0.17 198	0.20 503	0.23 432	0.19 357	0.21 383	0.17 275

test_3	0.55 331	0.23 159	0.71 351	0.53 396	0.28 206	0.61 321	0.40 308	0.92 254	1.05 424	1.19 491	0.68 250	0.93 426	0.44 203	1.67 512	0.39 281	0.15 92	0.12 106	0.22 391	0.19 357	0.21 383	0.14 148

PFNet+	0.59 362	0.28 330	0.77 409	0.53 396	0.30 258	0.59 307	0.31 163	0.92 254	1.14 483	1.33 571	1.10 406	0.79 361	0.57 339	1.31 415	0.49 384	0.25 511	0.17 435	0.28 549	0.26 550	0.21 383	0.25 491

NRIStereo	0.60 365	0.29 365	0.69 334	0.53 396	0.28 206	0.63 337	0.33 198	1.08 356	0.87 335	1.14 457	0.87 314	0.91 416	0.59 351	2.24 580	0.49 384	0.20 360	0.14 294	0.21 350	0.19 357	0.21 383	0.17 275

PSM-AAD	0.79 498	0.27 300	0.53 201	0.55 438	0.28 206	0.77 431	1.24 677	0.99 300	0.91 352	1.66 651	1.57 600	0.81 370	2.19 707	1.65 507	0.44 329	0.19 311	0.14 294	0.38 638	0.32 622	0.21 383	0.70 693

Pruner-Stereo	0.62 375	0.29 365	0.70 340	0.61 522	0.31 288	0.63 337	0.43 358	1.17 385	0.99 395	1.53 624	1.08 395	0.95 438	0.55 318	1.35 431	0.51 396	0.23 458	0.14 294	0.24 457	0.21 448	0.21 383	0.23 460

rafts_anoy	0.52 281	0.29 365	0.59 269	0.59 494	0.50 528	0.53 247	0.40 308	1.11 367	1.03 414	0.84 342	0.83 297	0.68 324	0.54 310	0.72 205	0.51 396	0.19 311	0.14 294	0.24 457	0.26 550	0.21 383	0.18 306

GES	0.66 414	0.34 493	0.90 483	0.59 494	0.38 432	0.94 506	0.57 514	2.11 663	0.86 330	1.02 402	1.11 412	0.66 317	0.79 451	0.99 319	0.61 450	0.27 552	0.19 482	0.20 306	0.20 401	0.21 383	0.30 562

SFCPSM	0.70 435	0.28 330	1.02 534	0.51 352	0.38 432	1.37 606	0.66 555	2.00 641	1.03 414	1.17 482	1.21 465	0.82 375	0.78 446	1.03 332	0.53 411	0.21 398	0.17 435	0.22 391	0.24 518	0.21 383	0.19 355

delet	0.85 529	0.32 444	0.95 502	0.65 567	0.66 616	1.64 640	0.84 610	1.75 560	1.35 608	1.32 561	1.30 500	1.30 551	0.88 499	1.68 517	1.10 589	0.21 398	0.21 531	0.24 457	0.24 518	0.21 383	0.21 417

acv_ft	0.75 476	0.31 425	0.95 502	0.70 611	0.86 679	1.24 586	0.53 470	1.44 468	1.07 436	1.24 518	1.30 500	1.08 482	0.92 513	0.80 241	1.34 620	0.21 398	0.19 482	0.21 350	0.18 329	0.21 383	0.18 306

HSM	1.19 622	0.32 444	0.65 301	0.57 473	0.38 432	1.23 584	0.59 528	2.25 689	1.19 525	1.30 547	1.25 479	1.94 662	1.03 572	9.32 753	0.71 490	0.22 430	0.16 399	0.20 306	0.16 268	0.21 383	0.21 417

AnonStereo	0.46 241	0.24 188	0.65 301	0.47 251	0.34 362	0.47 158	0.40 308	0.95 277	0.78 304	0.70 296	0.57 208	0.80 363	0.50 271	1.00 325	0.33 203	0.20 360	0.12 106	0.18 220	0.16 268	0.22 412	0.16 240

S	0.58 356	0.27 300	0.57 255	0.46 234	0.54 561	1.03 535	0.58 518	0.94 271	0.80 310	0.95 371	1.42 549	0.56 266	0.71 414	0.60 152	0.41 301	0.38 639	0.20 503	0.37 634	0.36 649	0.22 412	0.17 275

aanet-new-28k	0.32 87	0.21 83	0.66 312	0.43 154	0.21 31	0.47 158	0.28 126	0.64 110	0.33 67	0.36 114	0.39 92	0.36 117	0.49 262	0.39 25	0.27 85	0.15 92	0.11 40	0.16 116	0.13 145	0.22 412	0.15 196

Selective-IGEV-i16pc	2.07 695	0.29 365	19.83 759	0.53 396	0.39 443	2.74 709	1.51 697	1.13 374	1.28 573	0.80 325	1.21 465	1.06 475	0.64 383	7.77 739	0.79 521	0.40 646	0.22 553	0.21 350	0.23 502	0.22 412	0.23 460

NLCSM	0.52 281	0.28 330	0.55 230	0.52 374	0.74 641	0.72 400	0.46 404	0.96 287	0.65 256	0.63 281	0.51 175	0.48 203	0.61 366	1.32 419	0.70 484	0.19 311	0.20 503	0.21 350	0.18 329	0.22 412	0.20 393

MyStereo8	0.65 404	0.29 365	1.00 523	0.58 479	0.49 521	0.91 492	0.35 224	1.18 393	1.31 588	1.16 473	1.27 489	0.90 413	0.64 383	0.72 205	0.95 564	0.18 253	0.14 294	0.20 306	0.18 329	0.22 412	0.26 515

MyStereo06	0.61 371	0.28 330	0.95 502	0.56 454	0.46 511	0.61 321	0.73 577	1.78 575	0.67 261	1.03 406	1.12 419	1.13 509	0.56 326	0.78 233	0.41 301	0.17 198	0.16 399	0.23 432	0.20 401	0.22 412	0.20 393

MyStereo05	0.66 414	0.28 330	1.07 554	0.56 454	0.46 511	0.61 321	0.73 577	1.34 440	1.41 636	1.15 463	0.91 325	0.77 353	0.80 457	1.41 457	0.63 458	0.17 198	0.16 399	0.23 432	0.20 401	0.22 412	0.20 393

ACVNet-DCA	0.56 340	0.31 425	0.50 164	0.54 413	0.26 144	1.18 573	0.51 451	1.42 461	0.78 304	0.58 261	0.79 289	0.48 203	0.88 499	1.46 465	0.32 181	0.20 360	0.12 106	0.25 498	0.15 217	0.22 412	0.21 417

xx1	0.67 425	0.31 425	0.50 164	0.54 413	0.26 144	1.18 573	0.51 451	0.93 265	3.05 723	0.58 261	0.79 289	0.95 438	0.77 438	1.46 465	0.32 181	0.20 360	0.12 106	0.24 457	0.23 502	0.22 412	0.21 417

1test111	0.54 315	0.31 425	0.50 164	0.54 413	0.26 144	1.18 573	0.51 451	1.42 461	0.78 304	0.58 261	0.79 289	0.48 203	0.88 499	0.88 275	0.59 438	0.20 360	0.12 106	0.25 498	0.15 217	0.22 412	0.21 417

LL-Strereo	1.33 636	0.39 542	1.38 611	0.61 522	0.61 599	0.75 416	0.66 555	1.63 527	1.17 508	1.56 634	1.60 606	2.03 673	2.12 704	9.72 759	0.97 569	0.21 398	0.18 461	0.27 534	0.23 502	0.22 412	0.25 491

gwcnet-sp	0.74 467	0.33 468	1.44 623	0.57 473	0.45 499	1.40 613	0.54 477	1.50 485	1.14 483	1.30 547	1.02 367	0.94 429	0.82 466	1.39 449	0.76 505	0.21 398	0.21 531	0.22 391	0.21 448	0.22 412	0.22 440

scenet	0.74 467	0.33 468	1.44 623	0.57 473	0.45 499	1.40 613	0.54 477	1.50 485	1.14 483	1.30 547	1.02 367	0.94 429	0.82 466	1.39 449	0.76 505	0.21 398	0.21 531	0.22 391	0.21 448	0.22 412	0.22 440

ssnet	0.74 467	0.33 468	1.44 623	0.57 473	0.45 499	1.40 613	0.54 477	1.50 485	1.14 483	1.30 547	1.02 367	0.94 429	0.82 466	1.39 449	0.76 505	0.21 398	0.21 531	0.22 391	0.21 448	0.22 412	0.22 440

qqq	0.57 349	0.34 493	0.71 351	0.47 251	0.27 176	0.64 341	0.62 539	1.42 461	0.78 304	0.80 325	0.92 327	0.95 438	0.77 438	0.88 275	0.59 438	0.21 398	0.20 503	0.24 457	0.23 502	0.22 412	0.21 417

BUS	0.74 467	0.32 444	0.68 322	0.54 413	0.44 492	2.34 693	0.42 334	2.16 673	0.98 388	1.20 495	1.11 412	1.03 468	0.62 372	0.91 283	0.70 484	0.24 483	0.17 435	0.25 498	0.22 479	0.22 412	0.22 440

BSDual-CNN	0.71 442	0.32 444	0.68 322	0.54 413	0.44 492	1.27 591	0.65 549	2.16 673	0.98 388	1.20 495	1.11 412	1.12 503	0.74 422	0.91 283	0.66 470	0.24 483	0.17 435	0.25 498	0.22 479	0.22 412	0.22 440

hknet	0.77 484	0.32 444	0.95 502	0.54 413	0.38 432	1.27 591	0.65 549	2.16 673	1.07 436	1.20 495	1.11 412	1.59 611	0.81 461	1.37 438	0.66 470	0.22 430	0.17 435	0.25 498	0.22 479	0.22 412	0.22 440

RAFT	0.64 396	0.30 388	0.73 370	0.59 494	0.33 338	0.68 380	0.58 518	1.04 326	0.76 296	1.08 417	1.19 457	1.65 626	0.93 522	1.06 343	0.56 428	0.21 398	0.18 461	0.27 534	0.24 518	0.22 412	0.17 275

222	1.61 664	0.29 365	0.67 318	0.56 454	0.29 231	1.06 543	0.42 334	2.17 679	1.31 588	1.31 557	1.52 584	0.92 424	0.94 528	1.76 532	17.65 766	0.24 483	0.20 503	0.21 350	0.19 357	0.22 412	0.23 460

xxxx	1.51 654	0.28 330	0.68 322	0.54 413	0.28 206	1.16 570	0.44 373	2.19 682	1.29 578	1.09 423	1.36 531	1.22 525	0.85 481	1.79 535	15.70 765	0.24 483	0.21 531	0.21 350	0.20 401	0.22 412	0.23 460

test_xeample	1.45 650	0.28 330	0.65 301	0.51 352	0.28 206	0.94 506	0.59 528	2.14 668	1.29 578	1.24 518	1.51 583	0.88 404	0.86 489	1.46 465	15.10 762	0.22 430	0.20 503	0.22 391	0.20 401	0.22 412	0.22 440

FENet	0.60 365	0.28 330	0.63 287	0.54 413	0.33 338	0.83 468	0.38 275	1.27 427	1.07 436	1.00 392	0.86 308	0.99 454	0.85 481	0.96 301	0.68 480	0.22 430	0.15 360	0.23 432	0.20 401	0.22 412	0.23 460

ac_64	0.82 513	0.29 365	0.81 429	0.71 619	0.60 596	1.05 540	0.54 477	1.99 640	0.92 359	1.18 487	1.06 385	1.99 668	1.08 586	1.94 551	0.97 569	0.27 552	0.22 553	0.24 457	0.23 502	0.22 412	0.19 355

ACVNet	0.63 383	0.31 425	0.54 215	0.54 413	0.36 388	0.80 451	0.46 404	1.37 446	1.07 436	0.93 364	1.30 500	1.08 482	0.85 481	0.80 241	0.94 560	0.21 398	0.19 482	0.21 350	0.18 329	0.22 412	0.18 306

GANet-RSSM	0.72 444	0.28 330	0.63 287	0.64 552	0.58 585	0.80 451	0.58 518	1.89 610	1.08 443	1.04 410	1.25 479	1.15 512	1.04 574	1.49 471	0.62 453	0.25 511	0.19 482	0.22 391	0.22 479	0.22 412	0.21 417

AANet_RVC	1.16 619	0.52 602	1.49 638	0.65 567	0.45 499	0.75 416	0.69 568	1.42 461	1.55 658	1.34 575	1.87 651	1.53 602	0.78 446	7.43 728	1.38 626	0.25 511	0.17 435	0.19 254	0.16 268	0.22 412	0.26 515

iResNet	0.75 476	0.40 549	1.36 610	0.67 585	0.29 231	0.92 499	0.59 528	1.52 493	1.25 557	1.28 532	1.48 574	0.94 429	0.76 434	1.62 502	0.78 514	0.18 253	0.14 294	0.18 220	0.15 217	0.22 412	0.23 460

DN-CSS_ROB	0.64 396	0.32 444	1.05 545	0.55 438	0.40 455	0.54 257	0.45 394	1.21 407	0.93 362	1.03 406	1.47 569	0.69 330	0.63 379	1.76 532	0.49 384	0.18 253	0.14 294	0.25 498	0.22 479	0.22 412	0.20 393

MWDA-net	0.82 513	0.32 444	0.88 471	0.58 479	0.52 553	1.13 559	0.73 577	1.37 446	1.08 443	1.32 561	1.13 425	1.15 512	1.28 627	2.86 618	0.65 464	0.23 458	0.16 399	0.21 350	0.21 448	0.23 442	0.27 527

MEA-ACV	0.80 501	0.31 425	1.03 539	0.56 454	0.36 388	1.26 589	0.50 449	1.74 556	1.20 530	1.21 499	1.19 457	1.45 583	1.31 635	1.61 500	0.93 556	0.20 360	0.22 553	0.23 432	0.28 584	0.23 442	0.27 527

VeloStereo	0.27 27	0.19 28	0.41 70	0.38 60	0.27 176	0.17 6	0.15 1	0.33 3	0.28 26	0.32 71	0.27 32	0.39 144	0.27 59	0.46 71	0.27 85	0.23 458	0.22 553	0.21 350	0.19 357	0.23 442	0.24 476

flow	0.28 43	0.19 28	0.41 70	0.38 60	0.27 176	0.17 6	0.15 1	0.33 3	0.28 26	0.32 71	0.27 32	0.39 144	0.27 59	0.54 113	0.27 85	0.23 458	0.22 553	0.21 350	0.19 357	0.23 442	0.24 476

SMOE	0.52 281	0.25 230	0.55 230	0.47 251	0.22 51	0.92 499	0.65 549	0.92 254	0.81 314	0.71 299	1.21 465	0.69 330	0.67 398	0.55 120	0.41 301	0.28 568	0.15 360	0.38 638	0.19 357	0.23 442	0.18 306

test_sample2	0.62 375	0.29 365	0.74 387	0.50 320	0.28 206	0.80 451	0.61 536	1.61 521	1.00 401	0.88 353	0.99 349	0.94 429	0.83 474	1.16 375	0.51 396	0.23 458	0.18 461	0.22 391	0.21 448	0.23 442	0.22 440

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 241	0.36 523	0.71 351	0.47 251	0.36 388	0.67 372	0.35 224	0.78 181	1.12 466	0.61 275	0.62 223	0.39 144	0.39 163	0.71 201	0.39 281	0.20 360	0.17 435	0.22 391	0.18 329	0.23 442	0.19 355

SMFormer	0.75 476	0.30 388	0.86 450	0.46 234	0.26 144	0.82 462	0.43 358	2.05 653	1.39 625	1.23 511	1.47 569	0.98 448	0.95 533	1.71 521	0.82 534	0.24 483	0.20 503	0.22 391	0.21 448	0.23 442	0.24 476

MyStereo07	0.48 257	0.29 365	0.50 164	0.55 438	0.45 499	0.59 307	0.79 595	1.05 334	0.51 185	0.48 210	0.53 187	0.43 170	0.55 318	1.30 414	0.34 219	0.17 198	0.16 399	0.24 457	0.20 401	0.23 442	0.20 393

MyStereo04	0.67 425	0.29 365	1.07 554	0.55 438	0.45 499	0.59 307	0.79 595	1.50 485	1.40 630	0.91 361	0.91 325	0.74 344	0.86 489	1.52 477	0.62 453	0.17 198	0.16 399	0.24 457	0.20 401	0.23 442	0.20 393

CASnet	0.41 195	0.25 230	0.48 143	0.50 320	0.20 23	0.50 208	0.36 241	0.81 204	0.80 310	0.83 339	0.68 250	0.48 203	0.31 93	0.54 113	0.32 181	0.18 253	0.12 106	0.27 534	0.22 479	0.23 442	0.14 148
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
knoymous	0.51 276	0.29 365	0.47 136	0.43 154	0.30 258	0.55 272	0.55 495	1.02 314	0.77 300	0.98 384	0.85 305	0.94 429	0.56 326	0.85 266	0.45 344	0.20 360	0.14 294	0.26 517	0.14 186	0.23 442	0.23 460

CRFU-Net	0.86 534	0.39 542	1.00 523	0.65 567	0.57 576	1.78 655	0.86 618	2.15 670	0.81 314	1.38 589	1.18 450	1.64 623	1.19 610	1.35 431	0.90 552	0.26 536	0.22 553	0.21 350	0.19 357	0.23 442	0.24 476

psmg	0.72 444	0.32 444	0.68 322	0.50 320	0.44 492	1.48 624	0.75 583	1.94 628	0.98 388	1.21 499	1.33 516	1.12 503	0.74 422	0.91 283	0.66 470	0.24 483	0.19 482	0.25 498	0.25 532	0.23 442	0.22 440

CSP-Net	0.97 564	0.38 537	0.83 438	0.53 396	0.41 466	1.63 638	0.77 589	2.00 641	1.05 424	1.25 523	1.20 463	1.33 558	0.83 474	4.93 672	0.85 542	0.32 599	0.22 553	0.20 306	0.20 401	0.23 442	0.25 491

GANet-ADL	0.60 365	0.35 513	0.72 358	0.64 552	0.40 455	0.68 380	0.51 451	1.49 481	1.12 466	0.95 371	1.08 395	0.91 416	0.57 339	0.76 223	0.55 422	0.26 536	0.18 461	0.18 220	0.16 268	0.23 442	0.25 491

AAGNet	1.83 681	0.28 330	0.72 358	0.61 522	0.32 314	0.67 372	0.51 451	0.96 287	0.98 388	1.47 610	1.20 463	1.00 455	1.18 607	2.83 615	22.77 774	0.22 430	0.13 221	0.22 391	0.19 357	0.23 442	0.15 196

SST-Stereo	0.83 520	0.28 330	0.72 358	0.59 494	0.31 288	0.72 400	0.26 102	1.09 357	0.86 330	1.47 610	1.10 406	1.00 455	0.87 494	5.73 693	0.45 344	0.22 430	0.13 221	0.23 432	0.19 357	0.23 442	0.18 306

RAFT_R40	0.83 520	0.28 330	0.73 370	0.59 494	0.31 288	0.69 386	0.44 373	1.10 360	0.95 368	1.47 610	1.10 406	1.00 455	0.85 481	5.53 686	0.46 359	0.22 430	0.13 221	0.23 432	0.20 401	0.23 442	0.18 306

HGLStereo	0.85 529	0.38 537	0.94 498	0.80 652	1.03 697	1.17 572	0.58 518	1.52 493	1.20 530	1.19 491	1.62 612	1.13 509	1.20 613	1.80 536	1.06 580	0.24 483	0.24 581	0.24 457	0.21 448	0.23 442	0.27 527

zzzzzzz1	1.31 632	1.54 727	13.00 744	0.52 374	0.65 611	0.62 331	0.46 404	1.35 442	1.02 408	0.71 299	0.95 333	1.33 558	0.98 550	1.16 375	0.80 526	0.18 253	0.14 294	0.20 306	0.19 357	0.24 462	0.18 306

WAFT-Stereo (ZS)	0.27 27	0.24 188	0.33 3	0.29 1	0.25 122	0.29 31	0.26 102	0.33 3	0.26 20	0.26 14	0.33 64	0.16 1	0.28 67	0.36 12	0.32 181	0.15 92	0.20 503	0.26 517	0.34 639	0.24 462	0.24 476

SE	0.48 257	0.30 388	0.51 176	0.45 214	0.25 122	0.66 366	0.49 439	1.10 360	0.72 279	0.81 330	1.17 447	0.50 218	0.56 326	0.44 53	0.34 219	0.25 511	0.16 399	0.23 432	0.19 357	0.24 462	0.26 515

SME	0.62 375	0.29 365	0.51 176	0.61 522	0.25 122	1.23 584	0.44 373	1.17 385	1.12 466	0.89 355	1.12 419	0.66 317	0.74 422	1.55 485	0.51 396	0.19 311	0.20 503	0.23 432	0.23 502	0.24 462	0.20 393

DStereoRT	1.36 639	0.32 444	1.41 618	0.67 585	0.50 528	2.07 680	0.60 532	1.44 468	0.91 352	1.37 583	1.44 559	0.73 342	1.30 632	6.39 706	0.90 552	0.23 458	0.17 435	4.29 761	1.94 751	0.24 462	0.20 393

coex_refinement	0.80 501	0.28 330	0.73 370	0.70 611	0.51 540	0.95 509	0.60 532	1.78 575	1.23 547	1.36 580	1.37 534	1.82 648	0.81 461	1.32 419	1.13 595	0.26 536	0.17 435	0.19 254	0.20 401	0.24 462	0.25 491

rvit_stereo_0083	0.47 251	0.33 468	0.81 429	0.56 454	0.36 388	0.50 208	0.44 373	0.68 141	0.95 368	0.49 218	0.57 208	0.55 252	0.49 262	0.88 275	0.46 359	0.25 511	0.25 591	0.24 457	0.20 401	0.24 462	0.17 275

rvit_stereo_ft	0.47 251	0.35 513	0.87 462	0.67 585	0.42 472	0.40 87	0.59 528	0.81 204	0.74 286	0.46 196	0.55 200	0.57 272	0.49 262	0.65 177	0.50 391	0.25 511	0.17 435	0.22 391	0.22 479	0.24 462	0.17 275

1111x	1.70 673	0.29 365	0.86 450	0.51 352	0.27 176	1.01 528	0.68 563	2.22 686	1.28 573	1.13 454	1.40 546	1.21 523	1.10 590	5.53 686	15.20 763	0.22 430	0.21 531	0.22 391	0.22 479	0.24 462	0.22 440

plain	0.46 241	0.27 300	1.01 527	0.50 320	0.40 455	0.35 60	0.37 267	0.87 231	0.56 210	0.43 174	0.76 278	0.42 165	0.40 170	1.13 368	0.45 344	0.21 398	0.15 360	0.24 457	0.19 357	0.24 462	0.16 240

MIF-Stereo (partial)	0.45 232	0.25 230	0.70 340	0.50 320	0.52 553	0.35 60	0.26 102	0.91 251	0.59 227	0.45 189	0.71 263	0.51 225	0.51 286	1.11 360	0.45 344	0.20 360	0.16 399	0.23 432	0.20 401	0.24 462	0.18 306

riskmin	0.56 340	0.27 300	0.60 273	0.43 154	0.31 288	0.83 468	0.42 334	1.14 376	1.04 419	0.73 309	0.75 276	1.11 502	1.01 563	0.81 248	0.51 396	0.20 360	0.14 294	0.24 457	0.15 217	0.24 462	0.25 491

DeepStereo_RVC	0.55 331	0.29 365	0.72 358	0.51 352	0.30 258	0.59 307	0.33 198	1.03 319	0.70 273	1.16 473	0.93 330	0.83 382	0.94 528	0.96 301	0.54 417	0.21 398	0.14 294	0.21 350	0.19 357	0.24 462	0.24 476

ICVP	0.63 383	0.33 468	0.57 255	0.61 522	0.40 455	0.80 451	0.58 518	1.61 521	0.89 342	0.90 357	1.24 475	0.88 404	0.73 420	0.72 205	0.88 546	0.29 580	0.21 531	0.22 391	0.21 448	0.24 462	0.27 527
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
PSMNet-RSSM	0.72 444	0.30 388	0.61 278	0.63 543	0.42 472	0.73 405	0.56 503	1.92 620	1.10 460	1.09 423	1.37 534	1.22 525	0.98 550	1.28 408	0.72 493	0.27 552	0.19 482	0.27 534	0.29 597	0.24 462	0.24 476

DMCA	0.67 425	0.34 493	0.90 483	0.51 352	0.44 492	0.86 482	0.47 414	1.42 461	1.02 408	1.17 482	1.12 419	1.23 530	0.75 426	0.78 233	0.95 564	0.25 511	0.19 482	0.27 534	0.19 357	0.24 462	0.27 527

iResNetv2_ROB	0.80 501	0.37 530	1.71 654	0.56 454	0.37 410	0.94 506	0.64 547	1.73 551	1.34 599	1.23 511	1.42 549	1.26 540	0.92 513	1.85 542	0.56 428	0.23 458	0.15 360	0.19 254	0.14 186	0.24 462	0.19 355

MWSP-net	0.78 492	0.31 425	0.89 478	0.60 506	0.40 455	1.09 553	1.50 696	1.52 493	1.17 508	1.06 412	1.07 389	1.44 580	1.32 636	0.91 283	0.93 556	0.23 458	0.20 503	0.23 432	0.21 448	0.25 479	0.28 541

Selective-IGEV-i16pb	2.29 704	0.33 468	20.08 760	0.56 454	0.40 455	2.61 705	1.54 700	2.60 716	1.87 683	0.97 379	1.68 626	1.38 570	1.01 563	8.19 747	0.92 555	0.37 634	0.21 531	0.22 391	0.26 550	0.25 479	0.28 541

S2M2_L	0.34 118	0.28 330	0.45 117	0.40 91	0.30 258	0.31 40	0.16 3	0.60 88	0.64 242	0.31 61	0.48 155	0.47 196	0.34 126	0.38 18	0.32 181	0.25 511	0.22 553	0.20 306	0.22 479	0.25 479	0.22 440
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_stereo_0081	0.44 223	0.33 468	0.64 294	0.54 413	0.35 370	0.41 94	0.44 373	0.66 129	0.95 368	0.48 210	0.52 180	0.50 218	0.46 219	0.82 252	0.44 329	0.25 511	0.20 503	0.22 391	0.19 357	0.25 479	0.17 275

rvit_stereo_0082	0.44 223	0.33 468	0.64 294	0.54 413	0.35 370	0.41 94	0.44 373	0.66 129	0.95 368	0.48 210	0.52 180	0.50 218	0.46 219	0.82 252	0.44 329	0.25 511	0.20 503	0.22 391	0.19 357	0.25 479	0.17 275

test_sample3	0.68 429	0.32 444	0.88 471	0.52 374	0.30 258	0.97 519	0.52 462	1.86 601	1.15 495	1.08 417	1.11 412	0.88 404	0.71 414	1.17 380	0.68 480	0.25 511	0.20 503	0.25 498	0.25 532	0.25 479	0.25 491

mmm	0.63 383	0.35 513	0.72 358	0.51 352	0.30 258	0.86 482	0.54 477	1.59 514	0.86 330	1.07 416	1.38 539	0.79 361	0.75 426	0.91 283	0.58 435	0.22 430	0.18 461	0.29 560	0.25 532	0.25 479	0.23 460

GwcNet-ADL	0.64 396	0.31 425	0.79 422	0.56 454	0.41 466	0.60 315	0.58 518	1.41 459	1.26 562	1.08 417	1.13 425	0.91 416	0.60 355	1.04 338	0.78 514	0.27 552	0.18 461	0.18 220	0.18 329	0.25 479	0.29 549

HCRNet	0.70 435	0.39 542	0.73 370	0.60 506	0.59 593	0.76 424	0.35 224	1.22 415	1.13 480	1.02 402	0.99 349	1.02 464	0.76 434	2.19 577	0.70 484	0.28 568	0.19 482	0.28 549	0.23 502	0.25 479	0.23 460

MMNet	0.84 525	0.32 444	1.09 561	0.60 506	0.59 593	1.85 664	0.49 439	1.51 491	1.27 568	1.37 583	1.15 439	1.26 540	1.18 607	1.67 512	1.22 605	0.19 311	0.18 461	0.23 432	0.22 479	0.25 479	0.21 417

UNet	0.83 520	0.34 493	1.31 600	0.58 479	0.74 641	1.58 633	0.49 439	1.41 459	1.04 419	1.21 499	1.08 395	1.54 603	1.12 594	1.65 507	1.09 586	0.23 458	0.17 435	0.25 498	0.20 401	0.25 479	0.22 440

UPFNet	0.80 501	0.32 444	0.90 483	0.59 494	0.74 641	1.26 589	0.80 601	1.52 493	1.10 460	1.30 547	1.12 419	1.30 551	0.84 478	1.67 512	1.09 586	0.24 483	0.24 581	0.24 457	0.23 502	0.25 479	0.18 306

StereoDRNet-Refined	0.80 501	0.41 556	0.88 471	0.62 534	0.42 472	1.33 601	0.48 427	1.52 493	1.17 508	1.45 607	1.44 559	1.44 580	0.90 507	1.26 402	1.24 607	0.20 360	0.16 399	0.27 534	0.24 518	0.25 479	0.28 541
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
LE_ROB	8.05 750	0.37 530	23.53 766	0.74 635	0.33 338	2.77 711	2.87 746	3.71 733	27.24 779	25.39 779	8.87 755	8.46 748	26.71 778	6.65 711	21.99 770	0.21 398	0.19 482	0.20 306	0.21 448	0.25 479	0.22 440

rvit_stereo_0081_aga	0.44 223	0.34 493	0.73 370	0.51 352	0.41 466	0.50 208	0.40 308	0.81 204	0.57 212	0.58 261	0.56 203	0.53 240	0.43 191	0.66 180	0.40 291	0.26 536	0.21 531	0.22 391	0.20 401	0.26 493	0.18 306

test_sample4	0.69 431	0.33 468	0.91 486	0.51 352	0.30 258	0.92 499	0.52 462	1.87 604	1.15 495	1.14 457	1.18 450	0.87 400	0.75 426	1.18 382	0.68 480	0.25 511	0.20 503	0.26 517	0.26 550	0.26 493	0.25 491

iinet-f	0.99 570	0.45 573	3.71 708	0.55 438	0.43 483	1.81 659	0.68 563	1.14 376	1.14 483	1.18 487	1.42 549	1.58 610	1.44 648	1.34 430	1.59 654	0.24 483	0.23 571	0.20 306	0.19 357	0.26 493	0.25 491

NINENet	0.77 484	0.37 530	0.78 419	0.62 534	0.51 540	2.34 693	0.42 334	1.83 593	1.04 419	1.14 457	1.23 473	1.03 468	0.62 372	1.24 397	0.70 484	0.28 568	0.23 571	0.31 580	0.21 448	0.26 493	0.25 491

ADLNet2	0.88 539	0.34 493	1.17 578	0.77 645	0.64 609	1.12 558	0.76 586	1.74 556	1.24 553	1.21 499	1.65 619	1.71 633	1.05 578	1.67 512	1.17 601	0.24 483	0.21 531	0.21 350	0.22 479	0.26 493	0.29 549

Patchmatch Stereo++	0.55 331	0.30 388	0.73 370	0.50 320	0.27 176	0.65 357	0.29 137	1.05 334	0.64 242	1.12 439	0.96 337	0.83 382	0.60 355	1.37 438	0.45 344	0.22 430	0.14 294	0.24 457	0.20 401	0.26 493	0.18 306
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	0.54 315	0.30 388	0.73 370	0.50 320	0.27 176	0.65 357	0.41 327	1.04 326	0.64 242	1.12 439	0.96 337	0.82 375	0.61 366	1.06 343	0.45 344	0.22 430	0.14 294	0.24 457	0.20 401	0.26 493	0.18 306

ROB_FTStereo_v2	0.54 315	0.30 388	0.73 370	0.50 320	0.27 176	0.64 341	0.42 334	1.05 334	0.64 242	1.12 439	0.96 337	0.83 382	0.60 355	1.12 365	0.46 359	0.22 430	0.14 294	0.24 457	0.20 401	0.26 493	0.18 306

ROB_FTStereo	0.54 315	0.30 388	0.73 370	0.50 320	0.27 176	0.64 341	0.25 88	1.05 334	0.64 242	1.12 439	0.95 333	0.82 375	0.61 366	1.15 371	0.45 344	0.22 430	0.14 294	0.24 457	0.20 401	0.26 493	0.18 306

HUI-Stereo	0.52 281	0.30 388	0.73 370	0.50 320	0.27 176	0.65 357	0.30 149	1.04 326	0.64 242	1.12 439	0.96 337	0.83 382	0.60 355	0.79 238	0.45 344	0.22 430	0.14 294	0.24 457	0.20 401	0.26 493	0.18 306

iGMRVC	0.56 340	0.30 388	0.73 370	0.50 320	0.27 176	0.65 357	0.38 275	1.05 334	0.64 242	1.12 439	0.96 337	0.83 382	0.60 355	1.52 477	0.46 359	0.22 430	0.14 294	0.24 457	0.20 401	0.26 493	0.18 306

iRAFT	0.55 331	0.30 388	0.73 370	0.50 320	0.27 176	0.65 357	0.29 137	1.05 334	0.64 242	1.12 439	0.96 337	0.83 382	0.60 355	1.37 438	0.45 344	0.22 430	0.14 294	0.24 457	0.20 401	0.26 493	0.18 306

RAFT-IKP	0.54 315	0.30 388	0.73 370	0.50 320	0.27 176	0.59 307	0.36 241	1.04 326	0.64 242	1.12 439	0.96 337	0.83 382	0.61 366	1.22 389	0.45 344	0.22 430	0.14 294	0.24 457	0.20 401	0.26 493	0.18 306

CFNet	0.96 558	0.36 523	1.01 527	0.62 534	0.42 472	0.99 525	0.47 414	1.90 613	1.32 592	0.99 387	1.39 543	1.10 495	0.86 489	5.58 689	0.79 521	0.23 458	0.17 435	0.28 549	0.27 563	0.26 493	0.21 417

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.32 87	0.23 159	0.50 164	0.42 134	0.22 51	0.49 187	0.20 18	0.57 73	0.50 174	0.38 142	0.28 38	0.33 95	0.31 93	0.45 58	0.28 105	0.21 398	0.17 435	0.24 457	0.19 357	0.27 507	0.20 393

z-ln-s-r	1.02 585	0.55 613	2.09 674	0.52 374	0.55 568	0.78 436	0.87 620	1.47 477	1.34 599	1.12 439	1.62 612	1.37 568	1.06 581	2.62 609	3.32 706	0.19 311	0.14 294	0.21 350	0.17 300	0.27 507	0.21 417

DFGA-Net	0.72 444	0.40 549	1.40 612	0.52 374	0.45 499	0.83 468	0.44 373	1.28 431	1.08 443	0.99 387	1.19 457	0.70 335	0.55 318	2.14 569	1.16 598	0.18 253	0.16 399	0.24 457	0.23 502	0.27 507	0.25 491

rvit_0105_3	0.63 383	0.44 566	1.08 558	0.72 623	0.40 455	0.64 341	0.71 573	1.03 319	1.17 508	0.82 336	0.70 260	0.80 363	0.70 409	0.91 283	0.56 428	0.35 626	0.34 651	0.34 614	0.32 622	0.27 507	0.28 541

test_sample5	0.69 431	0.34 493	0.87 462	0.52 374	0.30 258	0.84 477	0.54 477	1.83 593	1.14 483	1.11 437	1.25 479	0.88 404	0.78 446	1.23 392	0.65 464	0.26 536	0.20 503	0.27 534	0.27 563	0.27 507	0.26 515

DualNet	0.70 435	0.34 493	0.87 462	0.52 374	0.30 258	0.84 477	0.54 477	1.83 593	1.14 483	1.14 457	1.33 516	0.88 404	0.78 446	1.23 392	0.65 464	0.26 536	0.20 503	0.27 534	0.27 563	0.27 507	0.26 515

fast-acv-ft	0.94 554	0.44 566	1.40 612	0.58 479	0.51 540	1.77 653	0.69 568	1.36 445	1.42 639	1.29 539	1.86 649	1.74 637	1.25 622	1.52 477	1.38 626	0.26 536	0.28 614	0.28 549	0.28 584	0.27 507	0.26 515

ToySt	0.66 414	0.33 468	1.23 585	0.51 352	0.33 338	0.86 482	0.68 563	1.10 360	0.97 382	0.84 342	1.08 395	1.25 536	0.94 528	1.01 328	0.74 497	0.19 311	0.19 482	0.24 457	0.24 518	0.27 507	0.23 460

ssnet_v2	0.88 539	0.36 523	1.02 534	0.62 534	0.38 432	1.32 599	0.97 644	2.07 659	1.34 599	1.37 583	1.18 450	1.54 603	0.92 513	1.10 357	1.65 656	0.30 585	0.27 606	0.30 574	0.28 584	0.27 507	0.26 515

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 570	0.40 549	1.82 663	0.66 573	0.62 605	2.05 678	0.78 591	1.91 617	1.29 578	1.54 630	1.42 549	1.51 598	1.23 618	1.99 555	1.33 618	0.23 458	0.14 294	0.20 306	0.15 217	0.27 507	0.26 515

DAS	0.84 525	0.34 493	1.03 539	0.64 552	0.69 628	0.77 431	0.63 544	1.54 503	1.20 530	1.79 666	1.55 592	0.95 438	1.04 574	2.83 615	0.60 446	0.21 398	0.16 399	0.25 498	0.18 329	0.27 507	0.22 440

SepStereo	0.82 513	0.34 493	1.03 539	0.64 552	0.69 628	0.77 431	0.63 544	1.54 503	1.20 530	1.79 666	1.55 592	0.95 438	1.04 574	2.30 586	0.60 446	0.21 398	0.16 399	0.25 498	0.18 329	0.27 507	0.22 440

PSMNet-ADL	0.72 444	0.35 513	0.62 284	0.69 605	0.46 511	1.14 561	0.44 373	1.37 446	1.01 404	0.83 339	1.17 447	1.33 558	0.96 540	1.43 458	0.95 564	0.33 608	0.22 553	0.21 350	0.23 502	0.27 507	0.29 549

LCNet	0.72 444	0.28 330	0.52 190	0.55 438	0.31 288	0.69 386	0.54 477	1.00 304	0.88 339	1.19 491	1.34 523	0.97 446	1.34 639	2.56 605	0.45 344	0.18 253	0.13 221	0.21 350	0.25 532	0.27 507	0.73 696

GEStereo_RVC	0.90 544	0.37 530	0.99 517	0.64 552	0.50 528	0.95 509	0.79 595	2.42 706	1.17 508	1.16 473	1.11 412	1.26 540	0.92 513	3.24 634	0.90 552	0.29 580	0.19 482	0.23 432	0.20 401	0.27 507	0.29 549

TestStereo	0.64 396	0.39 542	0.71 351	0.51 352	0.27 176	0.56 284	0.42 334	1.03 319	0.91 352	0.80 325	1.00 354	0.68 324	0.52 294	3.25 635	0.45 344	0.22 430	0.15 360	0.24 457	0.18 329	0.27 507	0.16 240

RALAANet	0.60 365	0.33 468	0.87 462	0.62 534	0.50 528	0.69 386	0.31 163	1.21 407	1.06 431	1.09 423	1.16 444	0.88 404	0.46 219	1.22 389	0.42 315	0.19 311	0.15 360	0.21 350	0.17 300	0.27 507	0.17 275

RAFT + AFF	1.00 575	0.42 560	1.09 561	0.67 585	0.50 528	1.22 583	1.24 677	2.24 688	1.19 525	1.30 547	1.56 596	1.17 515	1.49 656	3.44 642	0.83 536	0.21 398	0.25 591	0.30 574	0.26 550	0.27 507	0.27 527

psm_up	0.77 484	0.34 493	0.70 340	0.66 573	0.58 585	1.05 540	0.92 632	1.52 493	1.12 466	1.26 527	1.16 444	1.31 555	1.23 618	1.20 386	0.81 529	0.25 511	0.29 626	0.31 580	0.27 563	0.27 507	0.25 491

DLCB_ROB	0.86 534	0.40 549	0.78 419	0.68 601	0.54 561	1.11 555	0.84 610	1.49 481	1.23 547	1.64 650	1.65 619	1.70 632	0.91 510	1.70 519	1.05 578	0.25 511	0.24 581	0.26 517	0.27 563	0.27 507	0.24 476

rvit_0105_6	0.53 297	0.37 530	0.98 516	0.65 567	0.38 432	0.51 228	0.51 451	0.77 178	1.20 530	0.54 246	0.55 200	0.65 312	0.53 303	0.94 297	0.44 329	0.32 599	0.32 645	0.28 549	0.24 518	0.28 527	0.21 417

rvit_0105_5	0.58 356	0.39 542	1.05 545	0.66 573	0.37 410	0.58 296	0.56 503	0.94 271	1.18 516	0.64 283	0.68 250	0.75 347	0.63 379	0.88 275	0.50 391	0.32 599	0.32 645	0.30 574	0.27 563	0.28 527	0.25 491

ACV-stereo	0.99 570	0.51 598	1.41 618	0.56 454	0.41 466	2.43 697	0.57 514	1.15 379	1.18 516	0.81 330	1.01 359	3.39 713	2.14 705	1.60 498	1.07 583	0.27 552	0.22 553	0.22 391	0.22 479	0.28 527	0.32 580

ITSA-stereo	0.82 513	0.36 523	0.82 433	0.54 413	0.31 288	0.80 451	0.47 414	2.17 679	1.67 667	1.13 454	1.13 425	0.94 429	0.86 489	2.46 599	1.00 574	0.26 536	0.23 571	0.28 549	0.27 563	0.28 527	0.36 603

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 444	0.35 513	1.70 652	0.49 307	0.56 572	0.63 337	0.38 275	2.41 705	0.65 256	0.77 316	1.07 389	1.82 648	0.95 533	0.93 294	0.43 325	0.20 360	0.13 221	0.21 350	0.25 532	0.28 527	0.26 515

test_sample6	0.71 442	0.34 493	0.87 462	0.52 374	0.30 258	0.82 462	0.58 518	1.79 581	1.15 495	1.14 457	1.33 516	0.91 416	0.79 451	1.31 415	0.74 497	0.27 552	0.21 531	0.27 534	0.29 597	0.28 527	0.27 527

CASS	0.65 404	0.34 493	0.72 358	0.56 454	0.27 176	0.78 436	0.42 334	1.59 514	0.86 330	1.30 547	1.25 479	0.87 400	0.84 478	0.84 260	0.54 417	0.35 626	0.19 482	0.26 517	0.21 448	0.28 527	0.42 628
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AASNet	0.76 482	0.35 513	0.91 486	0.79 649	0.81 668	1.14 561	0.56 503	2.02 649	1.08 443	1.22 505	1.24 475	0.93 426	0.76 434	0.77 226	1.16 598	0.27 552	0.23 571	0.24 457	0.20 401	0.28 527	0.24 476

CRE-IMP	0.55 331	0.30 388	0.74 387	0.52 374	0.29 231	0.79 442	0.25 88	1.04 326	0.72 279	1.09 423	0.95 333	0.81 370	0.57 339	1.10 357	0.50 391	0.21 398	0.14 294	0.23 432	0.19 357	0.28 527	0.22 440

ADLNet	0.85 529	0.36 523	0.89 478	0.85 672	0.72 633	1.24 586	0.76 586	1.82 588	1.36 612	1.52 622	1.35 529	1.27 544	0.99 559	1.23 392	1.15 597	0.27 552	0.20 503	0.26 517	0.25 532	0.28 527	0.30 562

DSFCA	0.93 552	0.34 493	1.06 549	0.52 374	0.65 611	1.55 631	0.93 636	1.49 481	1.19 525	1.56 634	1.15 439	1.50 596	0.96 540	3.07 628	1.02 576	0.30 585	0.26 598	0.25 498	0.25 532	0.28 527	0.24 476

rvit_0105_4	0.56 340	0.38 537	1.06 549	0.66 573	0.38 432	0.53 247	0.53 470	0.84 223	1.17 508	0.56 257	0.61 219	0.72 339	0.59 351	0.98 312	0.45 344	0.32 599	0.33 650	0.29 560	0.25 532	0.29 538	0.23 460

CAS++	0.47 251	0.31 425	0.56 241	0.47 251	0.32 314	0.42 106	0.28 126	1.76 567	0.72 279	0.71 299	0.72 267	0.37 130	0.28 67	0.69 189	0.33 203	0.27 552	0.22 553	0.26 517	0.21 448	0.29 538	0.19 355
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
AACVNet	0.86 534	0.35 513	0.79 422	0.82 663	0.39 443	0.76 424	0.49 439	1.61 521	0.81 314	1.08 417	1.33 516	1.30 551	0.93 522	4.34 658	0.74 497	0.25 511	0.21 531	0.28 549	0.22 479	0.29 538	0.25 491

LMCR-Stereo	0.82 513	0.46 575	0.88 471	0.75 639	0.43 483	1.33 601	0.56 503	2.43 707	0.98 388	1.53 624	1.49 576	0.74 344	1.00 561	1.63 504	0.89 549	0.28 568	0.17 435	0.22 391	0.17 300	0.29 538	0.20 393

sCroCo_RVC	0.49 267	0.40 549	1.02 534	0.65 567	0.60 596	0.52 236	0.40 308	0.83 217	0.61 230	0.44 181	0.74 274	0.49 212	0.50 271	0.63 165	0.48 374	0.26 536	0.27 606	0.23 432	0.22 479	0.29 538	0.25 491

Syn2CoEx	1.14 613	0.69 653	1.66 649	0.80 652	0.67 620	1.40 613	0.88 623	2.06 658	1.54 656	1.25 523	1.58 603	1.42 574	1.50 658	4.09 651	1.40 630	0.36 630	0.32 645	0.34 614	0.29 597	0.29 538	0.34 592

ADCRef	1.35 638	0.55 613	2.37 688	0.72 623	0.77 655	1.94 671	0.78 591	1.91 617	1.27 568	1.57 638	1.59 605	1.36 565	1.41 644	1.54 483	7.53 734	0.23 458	0.20 503	0.32 595	0.30 606	0.29 538	0.29 549

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 498	0.43 563	1.05 545	0.64 552	0.58 585	0.95 509	0.53 470	1.53 500	1.18 516	1.37 583	1.15 439	1.43 575	0.88 499	1.61 500	0.84 539	0.25 511	0.22 553	0.27 534	0.27 563	0.29 538	0.29 549
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
HITNet	0.65 404	0.40 549	0.77 409	0.48 285	0.24 92	1.05 540	0.49 439	1.76 567	1.02 408	1.18 487	1.18 450	0.89 412	0.80 457	0.85 266	0.79 521	0.17 198	0.12 106	0.21 350	0.17 300	0.29 538	0.15 196
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
AdaStereo	0.70 435	0.43 563	0.75 391	0.73 631	0.37 410	0.92 499	0.53 470	1.85 598	1.18 516	1.12 439	1.23 473	1.07 481	0.65 391	0.96 301	0.63 458	0.31 592	0.15 360	0.32 595	0.21 448	0.29 538	0.22 440
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.
rvit_105_1	0.72 444	0.52 602	1.01 527	0.78 647	0.49 521	0.75 416	0.87 620	1.12 370	1.18 516	0.99 387	0.79 289	0.90 413	0.77 438	1.26 402	0.75 502	0.41 651	0.36 668	0.36 631	0.41 663	0.30 548	0.33 586

DCVSM-stereo	0.72 444	0.35 513	0.76 401	0.55 438	0.42 472	0.73 405	0.38 275	1.21 407	1.02 408	1.79 666	1.04 380	1.62 615	1.03 572	1.04 338	0.79 521	0.24 483	0.27 606	0.29 560	0.24 518	0.30 548	0.36 603

mmx	1.39 644	0.33 468	0.85 444	0.53 396	0.37 410	0.74 410	0.56 503	2.13 664	1.37 616	1.15 463	1.45 562	1.06 475	0.82 466	7.22 723	7.61 735	0.24 483	0.19 482	0.31 580	0.27 563	0.30 548	0.25 491

xxx	1.39 644	0.33 468	0.85 444	0.53 396	0.37 410	0.74 410	0.56 503	2.13 664	1.37 616	1.15 463	1.45 562	1.06 475	0.82 466	7.22 723	7.61 735	0.24 483	0.19 482	0.31 580	0.27 563	0.30 548	0.25 491

GwcNet	1.08 598	0.51 598	2.33 686	0.79 649	1.18 714	1.76 650	0.70 571	1.68 539	1.47 645	1.41 598	1.64 617	1.74 637	1.04 574	2.20 578	1.41 634	0.30 585	0.29 626	0.29 560	0.27 563	0.30 548	0.35 597

CFNet-ft	0.72 444	0.32 444	0.54 215	0.66 573	0.54 561	0.83 468	0.55 495	1.37 446	1.15 495	0.93 364	1.28 495	1.57 607	0.97 543	1.35 431	0.81 529	0.26 536	0.20 503	0.33 604	0.25 532	0.30 548	0.23 460

CFNet_RVC	0.72 444	0.32 444	0.54 215	0.66 573	0.54 561	0.83 468	0.55 495	1.37 446	1.15 495	0.93 364	1.28 495	1.57 607	0.97 543	1.35 431	0.81 529	0.26 536	0.20 503	0.33 604	0.25 532	0.30 548	0.23 460

NaN_ROB	1.13 611	0.55 613	1.15 575	0.64 552	0.48 517	1.61 636	2.03 727	1.72 550	1.48 646	2.09 689	1.27 489	1.40 571	1.08 586	3.94 648	1.30 616	0.28 568	0.34 651	0.28 549	0.28 584	0.30 548	0.33 586

SGM_RVC	1.68 671	0.36 523	0.61 278	0.59 494	0.29 231	2.25 688	1.18 673	2.38 703	1.68 669	3.60 731	2.67 694	3.69 718	2.42 715	8.13 744	1.90 669	0.31 592	0.31 637	0.30 574	0.28 584	0.30 548	0.29 549
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
zh-mn7	1.70 673	1.21 707	8.30 734	0.69 605	0.53 557	1.45 622	0.84 610	1.70 547	2.09 698	2.41 703	2.67 694	1.68 629	1.23 618	4.49 659	2.87 696	0.30 585	0.26 598	0.27 534	0.27 563	0.31 557	0.35 597

DDVS	0.78 492	0.41 556	0.94 498	0.60 506	0.43 483	1.30 596	0.43 358	1.40 456	0.91 352	1.20 495	1.15 439	1.43 575	0.64 383	2.18 575	0.89 549	0.28 568	0.22 553	0.26 517	0.23 502	0.31 557	0.33 586

rvit_stereo_0080	0.44 223	0.32 444	0.71 351	0.47 251	0.36 388	0.42 106	0.55 495	0.82 212	0.68 267	0.50 227	0.60 216	0.55 252	0.47 231	0.59 140	0.44 329	0.26 536	0.21 531	0.20 306	0.20 401	0.31 557	0.19 355

whm_eth	0.44 223	0.32 444	0.71 351	0.47 251	0.36 388	0.42 106	0.55 495	0.82 212	0.68 267	0.50 227	0.60 216	0.55 252	0.47 231	0.59 140	0.44 329	0.26 536	0.21 531	0.20 306	0.20 401	0.31 557	0.19 355

Anonymous3	0.61 371	0.44 566	1.11 566	0.59 494	0.49 521	0.93 505	0.65 549	0.93 265	0.81 314	0.72 307	0.88 319	0.65 312	0.69 403	1.06 343	0.53 411	0.35 626	0.30 631	0.26 517	0.26 550	0.31 557	0.27 527

GMStereo	0.55 331	0.45 573	0.94 498	0.50 320	0.32 314	0.64 341	0.43 358	1.00 304	1.40 630	0.82 336	0.73 269	0.51 225	0.45 210	0.85 266	0.55 422	0.24 483	0.15 360	0.20 306	0.21 448	0.31 557	0.24 476
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DeepPruner_ROB	0.74 467	0.48 584	0.87 462	0.57 473	0.44 492	0.79 442	0.54 477	1.73 551	0.96 374	1.38 589	1.27 489	1.24 532	0.73 420	1.43 458	0.73 496	0.34 619	0.28 614	0.27 534	0.26 550	0.31 557	0.31 572

DISCO	1.03 588	0.34 493	1.11 566	0.69 605	0.45 499	2.07 680	0.84 610	2.13 664	1.50 649	1.15 463	1.33 516	2.40 689	1.07 585	2.60 607	1.51 650	0.23 458	0.18 461	0.22 391	0.20 401	0.31 557	0.27 527

MDST_ROB	1.67 669	0.34 493	1.58 645	0.92 693	0.58 585	4.26 736	1.11 664	2.83 719	1.41 636	4.49 741	2.55 691	1.45 583	0.97 543	7.79 740	1.17 601	0.31 592	0.25 591	0.37 634	0.33 632	0.31 557	0.30 562

YMNet	1.00 575	0.54 608	1.40 612	0.81 655	0.85 675	1.87 666	0.62 539	1.55 507	1.18 516	1.63 648	1.99 660	1.77 641	0.97 543	1.50 473	1.45 642	0.33 608	0.37 670	0.31 580	0.32 622	0.32 566	0.29 549

YMNet_1	1.00 575	0.54 608	1.40 612	0.81 655	0.85 675	1.87 666	0.62 539	1.55 507	1.18 516	1.63 648	1.99 660	1.77 641	0.97 543	1.50 473	1.45 642	0.33 608	0.37 670	0.31 580	0.32 622	0.32 566	0.29 549

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 568	0.39 542	3.21 702	0.50 320	0.63 606	0.64 341	0.39 292	2.36 700	0.75 287	0.95 371	4.63 723	1.81 645	0.56 326	0.96 301	0.41 301	0.18 253	0.13 221	0.21 350	0.26 550	0.32 566	0.35 597

dd	0.59 362	0.48 584	0.97 511	0.55 438	0.32 314	0.64 341	0.47 414	1.02 314	1.34 599	0.78 319	0.86 308	0.58 279	0.54 310	1.01 328	0.86 544	0.28 568	0.18 461	0.26 517	0.19 357	0.32 566	0.24 476

DMCA-RVC	0.74 467	0.40 549	1.27 596	0.66 573	0.49 521	0.77 431	0.47 414	1.35 442	1.01 404	1.53 624	1.01 359	1.29 550	0.82 466	1.31 415	0.78 514	0.27 552	0.21 531	0.35 623	0.27 563	0.32 566	0.24 476

STTStereo	0.78 492	0.50 595	1.22 583	0.64 552	0.54 561	0.89 485	0.54 477	1.44 468	1.11 462	1.38 589	1.09 400	1.27 544	0.85 481	1.43 458	0.83 536	0.29 580	0.27 606	0.33 604	0.39 657	0.32 566	0.30 562

PA-Net	1.01 581	0.57 622	1.29 598	0.64 552	0.74 641	1.19 577	0.84 610	1.69 542	1.43 641	1.16 473	1.19 457	1.32 556	1.19 610	3.42 640	1.25 608	0.29 580	0.45 695	0.33 604	0.49 686	0.32 566	0.47 648
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
UCFNet_RVC	0.69 431	0.35 513	0.49 152	0.64 552	0.39 443	0.85 480	0.58 518	1.75 560	1.14 483	0.97 379	1.19 457	1.17 515	0.93 522	0.99 319	0.62 453	0.28 568	0.20 503	0.34 614	0.31 614	0.32 566	0.27 527

DRN-Test	1.00 575	0.44 566	1.13 570	0.70 611	0.81 668	1.62 637	0.79 595	2.14 668	1.44 642	1.78 663	1.33 516	1.43 575	1.05 578	2.18 575	1.53 651	0.27 552	0.21 531	0.31 580	0.30 606	0.32 566	0.28 541

w-ln-seven-2	1.18 621	0.61 639	4.25 711	0.68 601	0.61 599	1.20 579	0.93 636	1.63 527	1.35 608	1.66 651	1.53 585	1.47 592	1.37 642	3.00 625	1.74 660	0.25 511	0.24 581	0.29 560	0.26 550	0.33 575	0.28 541

test_sample7	0.74 467	0.37 530	0.76 401	0.52 374	0.35 370	0.91 492	0.67 559	1.78 575	1.21 537	1.22 505	1.18 450	1.08 482	0.92 513	1.23 392	0.67 475	0.31 592	0.28 614	0.32 595	0.31 614	0.33 575	0.29 549

Wz-Net-LNSev	1.03 588	0.67 649	2.71 698	0.64 552	0.84 672	1.75 648	1.00 651	1.80 584	1.32 592	1.28 532	1.25 479	1.65 626	1.22 617	1.39 449	1.40 630	0.28 568	0.26 598	0.24 457	0.23 502	0.33 575	0.32 580

CBMV	0.95 557	0.44 566	0.66 312	0.53 396	0.35 370	1.53 629	1.63 708	1.69 542	1.42 639	2.00 686	1.60 606	1.43 575	1.17 602	1.59 497	0.99 573	0.34 619	0.34 651	0.39 647	0.33 632	0.33 575	0.32 580
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-mn7	1.56 659	0.84 673	4.36 714	0.71 619	0.51 540	2.60 702	1.04 656	1.73 551	2.70 718	1.53 624	2.99 701	1.94 662	1.34 639	4.78 667	2.41 688	0.29 580	0.24 581	0.27 534	0.24 518	0.34 579	0.31 572

ISRNet	0.80 501	0.33 468	1.07 554	0.81 655	0.66 616	0.60 315	0.34 213	1.19 404	1.13 480	1.59 641	1.53 585	1.35 564	0.77 438	1.27 406	0.94 560	0.39 643	0.34 651	0.43 659	0.38 655	0.34 579	0.49 655

Wz-Net-MNSev	1.11 606	0.58 625	2.23 684	0.66 573	0.71 631	1.95 672	1.46 693	1.98 637	1.45 643	1.79 666	1.43 554	1.49 595	1.33 638	1.97 554	1.42 638	0.27 552	0.23 571	0.28 549	0.28 584	0.34 579	0.31 572

FACV-RUCA	0.63 383	0.34 493	0.82 433	0.62 534	0.65 611	0.81 460	0.41 327	1.44 468	1.07 436	0.86 350	1.14 430	0.61 295	0.69 403	0.80 241	0.53 411	0.28 568	0.19 482	0.47 669	0.21 448	0.35 582	0.25 491

SACVNet	0.85 529	0.46 575	0.85 444	0.81 655	0.56 572	0.80 451	0.79 595	1.68 539	1.12 466	1.34 575	1.33 516	1.25 536	0.94 528	2.39 593	0.76 505	0.34 619	0.26 598	0.31 580	0.29 597	0.35 582	0.44 638

hitnet-ft	0.79 498	0.35 513	0.57 255	0.58 479	0.42 472	0.96 515	0.46 404	1.47 477	1.33 596	1.19 491	1.22 469	1.81 645	0.98 550	1.66 511	0.94 560	0.33 608	0.28 614	0.34 614	0.27 563	0.35 582	0.31 572

FAT-Stereo	1.07 594	0.41 556	1.32 603	0.72 623	0.58 585	1.08 547	0.89 625	1.96 631	1.65 665	1.75 660	1.98 659	2.03 673	1.48 654	2.02 558	1.18 604	0.42 655	0.35 663	0.34 614	0.29 597	0.35 582	0.53 663

FADNet-RVC-Resample	0.84 525	0.47 580	2.10 675	0.61 522	0.45 499	1.07 545	0.61 536	1.59 514	1.20 530	1.08 417	0.98 347	1.03 468	0.98 550	2.17 572	0.72 493	0.23 458	0.22 553	0.30 574	0.32 622	0.35 582	0.34 592

StereoDRNet	0.98 568	0.47 580	1.70 652	0.76 642	0.94 689	1.51 627	0.91 630	1.92 620	1.32 592	1.61 642	1.13 425	1.47 592	0.97 543	1.75 527	1.46 645	0.28 568	0.23 571	0.29 560	0.27 563	0.35 582	0.27 527

PSMNet_ROB	0.90 544	0.52 602	1.17 578	0.72 623	0.61 599	1.27 591	1.12 666	1.76 567	1.12 466	1.09 423	1.28 495	1.45 583	0.89 505	1.65 507	1.42 638	0.33 608	0.25 591	0.37 634	0.39 657	0.35 582	0.29 549

StereoVision	0.65 404	0.34 493	0.86 450	0.59 494	0.40 455	0.50 208	0.41 327	1.09 357	0.93 362	0.71 299	2.50 689	0.82 375	0.57 339	1.03 332	0.49 384	0.25 511	0.28 614	0.29 560	0.28 584	0.36 589	0.20 393

CFNet_pseudo	0.66 414	0.32 444	0.86 450	0.48 285	0.39 443	0.70 393	0.40 308	1.33 435	1.22 544	1.16 473	1.34 523	1.24 532	0.64 383	0.98 312	0.59 438	0.21 398	0.16 399	0.33 604	0.19 357	0.36 589	0.25 491

APVNet	1.06 592	0.53 607	1.42 620	0.84 667	0.79 661	1.92 669	0.82 606	1.90 613	1.08 443	1.08 417	1.43 554	1.56 606	1.13 598	3.07 628	1.58 652	0.31 592	0.34 651	0.42 657	0.36 649	0.36 589	0.37 608

SGM-ForestM	6.52 745	0.38 537	1.26 593	0.63 543	0.35 370	13.59 758	5.32 756	6.32 753	6.70 754	11.14 765	9.18 756	22.51 778	13.93 766	16.89 767	20.07 768	0.36 630	0.37 670	0.36 631	0.35 645	0.36 589	0.34 592

rvit_stereo_0075_2	0.64 396	0.46 575	1.05 545	0.66 573	0.66 616	0.53 247	0.48 427	1.20 406	1.12 466	0.76 310	0.92 327	0.78 357	0.53 303	1.03 332	0.59 438	0.37 634	0.28 614	0.40 652	0.31 614	0.37 593	0.32 580

pcwnet_v2	0.97 564	0.37 530	4.33 712	0.62 534	0.54 561	0.79 442	0.45 394	2.02 649	1.58 660	1.42 604	1.64 617	1.09 492	0.79 451	1.24 397	0.67 475	0.32 599	0.25 591	0.29 560	0.27 563	0.37 593	0.35 597

BEATNet_4x	0.73 462	0.49 588	1.17 578	0.53 396	0.26 144	1.03 535	0.55 495	1.82 588	1.06 431	1.21 499	1.22 469	0.96 444	0.91 510	1.01 328	1.06 580	0.21 398	0.14 294	0.24 457	0.19 357	0.37 593	0.21 417

RTSC	1.29 628	0.73 660	2.44 689	0.83 666	0.57 576	1.85 664	0.65 549	1.88 607	2.00 693	2.20 692	1.66 622	1.60 613	1.26 624	2.33 588	3.92 713	0.32 599	0.23 571	0.27 534	0.29 597	0.37 593	0.37 608

ADCP+	1.99 693	0.48 584	7.73 730	0.66 573	0.91 684	2.30 691	1.05 658	1.82 588	1.34 599	1.54 630	1.32 513	1.74 637	1.61 666	2.17 572	13.37 758	0.24 483	0.21 531	0.32 595	0.28 584	0.37 593	0.29 549

TDLM	1.06 592	0.44 566	0.79 422	0.63 543	0.50 528	0.89 485	1.44 691	1.48 479	1.26 562	1.12 439	1.40 546	1.08 482	0.98 550	6.65 711	0.78 514	0.33 608	0.21 531	0.33 604	0.26 550	0.37 593	0.24 476

ccs_rob	0.66 414	0.33 468	0.86 450	0.48 285	0.39 443	0.70 393	0.40 308	1.33 435	1.22 544	1.16 473	1.34 523	1.23 530	0.64 383	0.98 312	0.59 438	0.21 398	0.16 399	0.35 623	0.20 401	0.37 593	0.25 491

XPNet_ROB	0.96 558	0.49 588	1.09 561	0.72 623	0.57 576	1.11 555	1.14 668	1.66 535	1.23 547	1.85 673	1.39 543	1.64 623	1.11 591	1.80 536	1.42 638	0.38 639	0.30 631	0.33 604	0.29 597	0.37 593	0.34 592

SGM-Forest	1.24 624	0.38 537	0.60 273	0.52 374	0.37 410	1.56 632	1.30 683	1.65 530	1.36 612	2.11 690	1.79 640	1.63 620	0.93 522	7.48 730	0.95 564	0.36 630	0.37 670	0.39 647	0.34 639	0.37 593	0.32 580
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
aanetorigin	1.23 623	0.79 669	2.78 700	0.70 611	0.79 661	0.99 525	1.06 660	1.06 348	1.37 616	3.52 729	2.61 692	1.72 634	1.63 668	1.99 555	1.78 662	0.25 511	0.24 581	0.26 517	0.25 532	0.38 602	0.45 640

Nwc_Net	1.09 601	0.49 588	1.33 606	0.89 686	0.80 666	1.49 626	0.66 555	2.19 682	1.27 568	1.32 561	2.26 676	1.96 665	1.54 659	1.92 547	1.34 620	0.40 646	0.30 631	0.43 659	0.45 674	0.38 602	0.37 608

ADCL	1.72 677	0.57 622	3.66 706	0.67 585	0.61 599	2.61 705	1.85 716	1.96 631	1.67 667	1.90 679	1.83 644	2.06 676	1.90 692	2.13 568	9.15 744	0.26 536	0.24 581	0.34 614	0.32 622	0.38 602	0.35 597

PWC_ROB	1.24 624	0.76 667	2.46 690	0.72 623	0.78 658	1.15 568	0.49 439	1.75 560	1.92 688	2.31 695	3.07 702	1.59 611	1.40 643	2.46 599	2.10 679	0.33 608	0.22 553	0.35 623	0.24 518	0.38 602	0.41 624

AF-Net	1.13 611	0.52 602	1.33 606	0.86 674	0.91 684	1.38 609	0.71 573	2.16 673	1.62 662	1.56 634	2.40 683	1.99 668	1.65 670	1.81 538	1.48 647	0.48 675	0.28 614	0.49 673	0.33 632	0.39 606	0.32 580

MSMDNet	0.66 414	0.32 444	0.87 462	0.49 307	0.37 410	0.79 442	0.40 308	1.43 467	1.31 588	1.15 463	1.31 506	1.24 532	0.63 379	0.88 275	0.57 431	0.21 398	0.16 399	0.26 517	0.19 357	0.39 606	0.24 476

GANet	1.36 639	0.47 580	0.86 450	0.67 585	0.45 499	1.34 603	1.73 710	1.64 529	1.24 553	1.49 618	2.38 681	1.55 605	1.20 613	9.30 752	0.93 556	0.30 585	0.31 637	0.33 604	0.28 584	0.39 606	0.30 562

ETE_ROB	0.96 558	0.64 646	1.16 576	0.69 605	0.48 517	1.14 561	1.13 667	1.77 571	1.19 525	1.91 680	1.45 562	1.73 635	1.05 578	1.60 498	1.14 596	0.32 599	0.26 598	0.38 638	0.34 639	0.39 606	0.41 624

PCWNet_CMD	0.66 414	0.32 444	0.88 471	0.49 307	0.37 410	0.78 436	0.40 308	1.42 461	1.31 588	1.16 473	1.31 506	1.25 536	0.62 372	0.89 280	0.57 431	0.20 360	0.16 399	0.27 534	0.19 357	0.40 610	0.25 491

CFNet_ucs	0.70 435	0.33 468	0.88 471	0.50 320	0.43 483	0.74 410	0.44 373	1.60 518	1.29 578	1.22 505	1.54 590	1.09 492	0.63 379	0.99 319	0.59 438	0.25 511	0.20 503	0.37 634	0.21 448	0.40 610	0.28 541

NCCL2	1.00 575	0.56 618	1.06 549	0.75 639	0.57 576	1.31 598	1.72 709	1.77 571	1.36 612	1.50 619	1.17 447	1.91 657	1.17 602	1.54 483	1.29 615	0.35 626	0.31 637	0.45 664	0.44 672	0.40 610	0.40 619

SCION-MonSter(vits)	0.65 404	0.18 10	0.39 47	0.36 20	0.21 31	0.55 272	0.31 163	1.40 456	1.21 537	0.28 22	1.36 531	1.10 495	0.78 446	1.22 389	1.81 664	0.23 458	0.18 461	0.38 638	0.40 661	0.41 613	0.31 572

w-ln-seven	1.38 643	0.70 657	3.91 710	0.75 639	0.72 633	2.69 708	0.95 641	2.02 649	1.99 692	1.99 683	1.73 631	1.82 648	1.17 602	2.45 596	2.84 695	0.28 568	0.25 591	0.31 580	0.30 606	0.41 613	0.33 586

dad	0.86 534	0.66 648	1.06 549	0.56 454	0.37 410	0.76 424	0.44 373	1.17 385	1.50 649	1.44 605	1.27 489	1.34 563	0.75 426	2.52 604	0.84 539	0.42 655	0.27 606	0.83 711	0.26 550	0.41 613	0.29 549

FADNet-RVC	0.88 539	0.67 649	1.93 669	0.60 506	0.48 517	0.91 492	0.60 532	1.71 549	1.18 516	0.90 357	0.96 337	1.36 565	0.92 513	2.25 582	1.17 601	0.30 585	0.29 626	0.32 595	0.32 622	0.41 613	0.35 597

DeepPrunerF	1.60 662	0.73 660	5.81 723	0.88 683	1.19 715	0.91 492	0.95 641	2.19 682	5.24 749	1.17 482	1.30 500	1.19 519	1.30 632	4.90 670	1.66 658	0.42 655	0.34 651	0.52 679	0.47 681	0.41 613	0.40 619

CBMV_ROB	0.90 544	0.44 566	0.63 287	0.51 352	0.37 410	1.25 588	0.49 439	1.77 571	1.27 568	1.41 598	2.00 662	1.33 558	1.08 586	2.17 572	0.76 505	0.43 661	0.42 686	0.47 669	0.44 672	0.41 613	0.36 603

TCMNet	1.01 581	0.60 637	2.10 675	0.86 674	1.33 723	1.14 561	0.67 559	1.69 542	1.23 547	1.11 437	1.57 600	1.30 551	0.97 543	2.01 557	1.50 649	0.31 592	0.31 637	0.38 638	0.34 639	0.42 619	0.36 603

Wz-Net-SNSev	1.49 651	1.23 710	6.27 725	0.68 601	0.67 620	1.37 606	1.41 689	2.00 641	1.39 625	1.48 616	1.61 610	2.29 682	1.32 636	3.93 647	2.14 682	0.31 592	0.28 614	0.31 580	0.33 632	0.42 619	0.36 603

NCC-stereo	1.10 603	0.54 608	1.24 590	0.84 667	0.94 689	1.29 594	0.89 625	2.01 645	1.34 599	1.32 561	1.74 633	1.88 652	1.74 677	2.35 589	1.25 608	0.45 667	0.37 670	0.45 664	0.58 701	0.42 619	0.42 628

edge stereo	1.11 606	0.50 595	1.30 599	0.71 619	0.65 611	1.14 561	0.75 583	1.93 625	1.37 616	1.71 656	1.83 644	2.54 694	1.44 648	2.43 595	1.23 606	0.42 655	0.41 684	0.54 687	0.35 645	0.42 619	0.46 644

Abc-Net	1.10 603	0.54 608	1.24 590	0.84 667	0.94 689	1.29 594	0.89 625	2.01 645	1.34 599	1.32 561	1.74 633	1.88 652	1.74 677	2.35 589	1.25 608	0.45 667	0.37 670	0.45 664	0.58 701	0.42 619	0.42 628
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CVANet_RVC	1.07 594	0.43 563	0.76 401	0.60 506	0.50 528	0.90 488	0.97 644	1.52 493	1.26 562	1.33 571	1.38 539	1.24 532	1.18 607	6.75 717	0.75 502	0.34 619	0.23 571	0.34 614	0.29 597	0.42 619	0.27 527

FINET	0.97 564	0.54 608	1.60 646	0.63 543	0.79 661	1.08 547	1.07 661	1.56 510	2.20 701	1.15 463	1.49 576	0.94 429	0.88 499	2.32 587	1.05 578	0.42 655	0.35 663	0.32 595	0.28 584	0.43 625	0.38 615

psmorigin	1.52 655	0.69 653	10.52 741	0.68 601	0.59 593	1.13 559	0.70 571	1.57 511	1.19 525	1.99 683	1.79 640	2.26 681	1.47 653	2.09 565	1.36 624	0.39 643	0.40 681	0.34 614	0.33 632	0.43 625	0.56 669

FADNet_RVC	0.83 520	0.51 598	1.83 665	0.54 413	0.42 472	1.19 577	0.46 404	1.51 491	1.09 452	0.89 355	1.24 475	0.91 416	0.87 494	2.11 567	1.11 592	0.27 552	0.22 553	0.31 580	0.28 584	0.43 625	0.38 615

CSAN	1.41 647	0.59 628	1.26 593	0.70 611	0.50 528	1.76 650	1.78 711	1.77 571	1.90 687	2.35 698	2.32 678	1.92 660	1.94 694	5.56 688	1.49 648	0.43 661	0.35 663	0.40 652	0.41 663	0.43 625	0.41 624

LALA_ROB	1.01 581	0.59 628	1.16 576	0.67 585	0.51 540	1.63 638	1.26 681	1.69 542	1.38 620	1.81 670	1.37 534	1.94 662	1.02 570	1.58 494	1.38 626	0.37 634	0.27 606	0.43 659	0.37 653	0.43 625	0.37 608

MeshStereo	2.26 701	0.56 618	0.92 491	0.61 522	0.49 521	2.60 702	1.02 654	3.18 725	2.05 696	7.40 761	4.98 729	7.58 744	2.98 725	6.37 705	1.96 672	0.43 661	0.43 688	0.45 664	0.39 657	0.43 625	0.42 628
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
zh-sn7	1.76 679	1.38 713	6.58 726	0.74 635	0.72 633	1.78 655	1.31 684	1.88 607	1.56 659	1.86 675	2.47 688	1.81 645	2.08 703	5.12 674	3.80 712	0.32 599	0.32 645	0.32 595	0.32 622	0.44 631	0.40 619

S-Stereo	1.15 617	0.46 575	2.17 680	0.81 655	0.80 666	1.21 581	1.19 674	1.93 625	2.02 694	1.47 610	2.11 669	1.57 607	1.17 602	2.05 562	1.41 634	0.40 646	0.40 681	0.35 623	0.31 614	0.44 631	0.70 693

DANet	1.08 598	0.61 639	1.32 603	0.85 672	0.72 633	1.37 606	0.51 451	1.54 503	1.15 495	1.78 663	1.54 590	2.01 670	1.11 591	2.90 620	2.00 674	0.33 608	0.30 631	0.40 652	0.30 606	0.44 631	0.45 640
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NOSS_ROB	1.26 627	0.46 575	0.62 284	0.56 454	0.38 432	1.06 543	0.78 591	1.73 551	1.40 630	1.01 398	1.43 554	1.10 495	0.75 426	10.62 762	0.65 464	0.45 667	0.43 688	0.48 671	0.45 674	0.44 631	0.41 624

AANet	1.64 666	1.27 712	5.08 718	0.67 585	0.65 611	1.41 618	0.84 610	1.92 620	2.90 721	3.11 725	3.20 705	2.91 706	2.06 701	2.49 602	2.10 679	0.42 655	0.29 626	0.34 614	0.30 606	0.45 635	0.45 640

DualNet (step1)	0.83 520	0.49 588	1.13 570	0.56 454	0.39 443	1.02 532	0.73 577	1.78 575	1.21 537	1.22 505	1.18 450	1.08 482	0.92 513	1.23 392	0.67 475	0.57 694	0.28 614	0.62 701	0.67 710	0.45 635	0.42 628

test_sample9	1.86 684	0.49 588	1.13 570	0.56 454	0.39 443	1.02 532	0.73 577	1.78 575	1.21 537	1.22 505	1.18 450	1.08 482	0.92 513	2.27 584	7.92 739	0.57 694	12.61 779	0.62 701	0.67 710	0.45 635	0.42 628

test_sample8	2.19 699	0.49 588	1.13 570	0.56 454	0.39 443	1.02 532	0.73 577	1.82 588	1.15 495	2.26 693	1.30 500	4.94 731	2.52 718	2.27 584	7.92 739	0.57 694	12.61 779	0.62 701	0.67 710	0.45 635	0.42 628

RP	1.09 601	0.50 595	1.12 568	0.90 688	1.04 698	1.11 555	0.84 610	1.80 584	1.62 662	1.55 633	2.00 662	1.90 656	1.78 681	1.84 539	1.25 608	0.52 683	0.36 668	0.48 671	0.36 649	0.45 635	0.43 635

PS-NSSS	0.99 570	0.58 625	0.93 493	0.58 479	0.57 576	0.91 492	0.80 601	1.81 587	1.14 483	1.14 457	1.67 624	1.00 455	0.83 474	4.62 663	0.78 514	0.37 634	0.31 637	0.52 679	0.32 622	0.45 635	0.38 615

FBW_ROB	1.71 676	0.62 643	1.45 629	0.67 585	0.61 599	1.81 659	1.08 662	2.52 711	1.70 670	1.77 662	1.73 631	1.98 667	1.25 622	12.57 765	1.84 665	0.34 619	0.37 670	0.56 694	0.38 655	0.45 635	0.43 635

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 435	3.18 755	2.55 693	0.39 76	0.23 66	0.44 129	0.23 61	0.63 102	0.42 128	0.44 181	0.44 131	0.34 104	0.28 67	0.56 125	0.29 118	1.35 729	0.10 9	0.22 391	0.19 357	0.46 642	1.31 720

MultiAttention	4.51 736	0.33 468	0.82 433	0.73 631	0.45 499	30.98 779	4.50 755	2.18 681	1.40 630	1.61 642	2.41 684	2.43 691	0.70 409	38.42 783	1.36 624	0.22 430	0.15 360	0.29 560	0.30 606	0.47 643	0.43 635

MSAF-DinoV2	1.97 691	0.80 672	10.38 740	0.86 674	0.48 517	1.39 611	0.97 644	2.55 714	1.72 673	1.53 624	1.65 619	3.59 716	2.20 708	5.39 683	3.94 714	0.27 552	0.17 435	0.26 517	0.28 584	0.47 643	0.46 644

HBP-ISP	0.96 558	0.58 625	0.72 358	0.61 522	0.46 511	1.64 640	0.76 586	1.86 601	1.28 573	1.30 547	1.53 585	0.86 396	0.94 528	3.27 636	0.69 483	0.45 667	0.44 691	0.54 687	0.48 683	0.47 643	0.40 619

RGC	1.14 613	0.79 669	1.26 593	0.91 691	0.96 692	1.52 628	0.77 589	1.92 620	1.26 562	1.54 630	1.93 656	2.02 672	1.54 659	2.25 582	1.31 617	0.44 666	0.35 663	0.58 699	0.48 683	0.47 643	0.46 644

ADCPNet	1.85 683	0.69 653	8.07 731	0.71 619	0.58 585	2.79 712	1.22 676	1.94 628	1.54 656	1.88 676	1.69 627	2.46 693	2.04 698	2.37 591	6.48 728	0.38 639	0.37 670	0.38 638	0.43 670	0.47 643	0.45 640

SHD	1.31 632	0.71 659	2.34 687	0.86 674	0.75 651	1.77 653	0.65 549	2.22 686	2.50 712	2.40 702	1.71 629	1.91 657	1.60 665	1.93 550	2.37 687	0.38 639	0.31 637	0.38 638	0.40 661	0.48 648	0.50 657

SANet	1.88 685	0.57 622	2.18 682	0.63 543	0.40 455	2.80 713	1.57 704	2.39 704	5.88 752	2.36 700	3.57 711	3.72 719	2.97 724	4.74 665	1.76 661	0.34 619	0.30 631	0.32 595	0.29 597	0.48 648	0.37 608

WCMA_ROB	1.84 682	0.47 580	1.31 600	0.69 605	0.57 576	2.11 683	1.14 668	1.87 604	1.73 674	4.04 735	6.43 740	5.62 737	3.61 732	2.59 606	1.94 671	0.52 683	0.44 691	0.39 647	0.42 666	0.48 648	0.47 648

AnyNet_C32	1.96 690	1.10 697	5.17 719	0.90 688	1.11 704	2.12 684	2.37 738	1.85 598	1.48 646	2.45 704	1.70 628	2.05 675	1.64 669	2.50 603	10.28 750	0.37 634	0.34 651	0.35 623	0.41 663	0.49 651	0.54 665

FSD					0.50 528	0.54 257	0.58 518	0.65 120	0.53 199	0.54 246	0.52 180	0.56 266	0.52 294	0.57 131	0.55 422	0.51 681	0.47 701	0.50 674	0.49 686	0.50 652

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 678	0.87 678	3.56 705	0.80 652	0.75 651	3.72 726	2.44 740	1.82 588	1.82 681	1.74 659	1.91 655	1.92 660	1.26 624	7.69 738	1.28 614	0.45 667	0.47 701	0.52 679	0.77 716	0.50 652	0.50 657

RTS	2.67 715	1.38 713	15.28 751	0.99 700	1.26 718	3.78 727	1.96 724	2.15 670	2.62 715	2.61 707	2.85 699	2.60 696	1.59 663	6.27 702	5.71 726	0.40 646	0.28 614	0.35 623	0.35 645	0.50 652	0.48 651

RTSA	2.67 715	1.38 713	15.28 751	0.99 700	1.26 718	3.78 727	1.96 724	2.15 670	2.62 715	2.61 707	2.85 699	2.60 696	1.59 663	6.27 702	5.71 726	0.40 646	0.28 614	0.35 623	0.35 645	0.50 652	0.48 651

ADCMid	1.89 688	0.73 660	5.06 717	0.72 623	0.67 620	2.00 676	1.14 668	1.97 635	1.48 646	2.86 716	1.81 643	2.37 687	2.05 700	2.24 580	10.39 754	0.33 608	0.31 637	0.39 647	0.43 670	0.50 652	0.44 638

SCION-MonSter	0.94 554	0.59 628	1.44 623	0.67 585	1.14 709	1.80 658	0.50 449	1.40 456	1.24 553	1.03 406	1.50 579	1.03 468	0.89 505	1.11 360	2.12 681	0.23 458	0.24 581	0.52 679	0.50 689	0.51 657	0.33 586

WZ-Net	1.95 689	0.95 685	10.10 737	0.86 674	0.78 658	1.69 643	1.60 706	2.20 685	1.98 691	2.08 688	1.93 656	2.30 683	1.97 695	5.30 677	3.17 703	0.34 619	0.26 598	0.29 560	0.31 614	0.51 657	0.47 648

stereogan	1.15 617	0.42 560	1.40 612	0.86 674	0.84 672	2.38 695	0.71 573	1.88 607	1.73 674	1.72 657	1.94 658	2.31 684	1.29 628	2.07 563	1.08 584	0.36 630	0.35 663	0.39 647	0.31 614	0.51 657	0.46 644

GMStereo_Zeroshot	0.67 425	0.61 639	1.01 527	0.64 552	0.37 410	0.84 477	0.35 224	1.05 334	1.12 466	1.12 439	1.06 385	1.27 544	0.54 310	1.19 383	0.59 438	0.32 599	0.17 435	0.31 580	0.18 329	0.52 660	0.22 440

PWCDC_ROB	1.29 628	0.75 666	1.33 606	1.05 705	0.88 683	1.73 647	0.52 462	1.89 610	3.28 726	1.29 539	4.88 728	1.22 525	1.46 651	1.77 534	1.45 642	0.60 699	0.26 598	0.29 560	0.25 532	0.52 660	0.37 608

FC-DCNN v2	2.81 722	0.59 628	0.85 444	0.73 631	0.57 576	2.97 716	1.05 658	3.39 729	2.61 714	6.98 757	7.67 749	10.38 754	6.31 749	5.75 694	3.37 707	0.53 690	0.48 703	0.51 677	0.50 689	0.53 662	0.51 661

Wz-Net-TNSev	1.88 685	2.08 745	7.66 729	0.67 585	0.64 609	2.42 696	1.83 715	2.33 696	1.74 676	1.57 638	1.56 596	2.58 695	1.90 692	4.86 668	3.12 700	0.39 643	0.37 670	0.33 604	0.37 653	0.53 662	0.58 674

FC-DCNN	2.72 721	0.59 628	0.86 450	0.73 631	0.57 576	2.91 714	1.04 656	3.01 723	2.60 713	6.83 756	7.64 748	9.92 751	6.33 750	5.21 675	3.14 701	0.53 690	0.48 703	0.51 677	0.50 689	0.53 662	0.51 661

MSMD_ROB	1.99 693	0.59 628	0.89 478	0.70 611	0.61 599	3.95 731	0.94 639	1.80 584	1.79 678	4.41 739	4.43 719	8.17 747	3.66 733	3.40 638	1.33 618	0.52 683	0.48 703	0.54 687	0.58 701	0.53 662	0.50 657

GASNet	0.99 570	0.97 686	1.72 655	0.98 699	0.68 626	0.83 468	0.67 559	1.60 518	1.28 573	1.31 557	1.22 469	1.22 525	1.21 616	2.41 594	1.41 634	0.43 661	0.26 598	0.36 631	0.34 639	0.55 666	0.31 572

MANE	6.19 743	0.59 628	1.03 539	0.93 694	1.22 717	13.38 757	2.69 742	12.81 762	17.94 774	8.21 763	10.82 760	14.72 758	11.68 755	11.39 764	11.90 757	0.59 698	0.50 709	0.52 679	1.76 748	0.55 666	0.54 665

RYNet	1.17 620	0.49 588	1.24 590	0.70 611	0.97 694	1.71 644	0.92 632	1.91 617	1.46 644	1.38 589	1.14 430	1.88 652	1.30 632	4.24 654	1.87 666	0.26 536	0.21 531	0.35 623	0.27 563	0.55 666	0.54 665

FCDSN-DC	2.32 705	0.63 644	0.81 429	0.84 667	0.75 651	2.23 687	0.94 639	2.09 662	1.80 679	5.45 753	7.72 750	7.77 746	6.93 752	3.39 637	1.80 663	0.52 683	0.48 703	0.52 679	0.51 693	0.57 669	0.58 674
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NVstereo2D	0.92 549	0.41 556	1.48 636	0.72 623	0.72 633	1.20 579	0.87 620	1.75 560	1.38 620	0.99 387	1.13 425	1.26 540	0.98 550	2.21 579	0.89 549	0.43 661	0.20 503	0.38 638	0.24 518	0.57 669	0.63 683

SAMSARA	1.55 657	0.84 673	2.61 695	1.22 715	1.07 699	2.50 699	1.93 722	2.05 653	1.89 685	2.75 712	1.66 622	2.81 702	1.69 675	3.08 630	1.97 673	0.46 673	0.51 710	0.42 657	0.46 677	0.58 671	0.59 677

ADCS	2.25 700	0.99 690	5.55 720	0.81 655	0.74 641	2.19 686	1.80 712	2.27 691	2.14 699	2.80 715	2.13 671	2.40 689	2.03 697	2.64 610	13.69 759	0.41 651	0.39 679	0.40 652	0.45 674	0.58 671	0.56 669

ccnet	1.12 608	0.67 649	1.01 527	0.78 647	0.73 640	1.72 646	0.99 649	1.84 597	1.26 562	1.47 610	1.85 648	1.75 640	1.29 628	1.75 527	1.88 668	0.57 694	0.53 712	0.57 697	0.55 698	0.59 673	0.54 665

MFN_U_SF_RVC	1.52 655	0.84 673	3.42 704	0.87 681	0.66 616	2.56 701	0.95 641	2.36 700	1.70 670	1.98 682	1.86 649	2.45 692	1.79 682	2.95 621	2.58 690	0.52 683	0.48 703	0.55 691	0.59 704	0.59 673	0.61 681

FADNet	0.92 549	0.61 639	1.81 661	0.62 534	0.55 568	0.96 515	0.57 514	1.78 575	1.33 596	0.93 364	1.01 359	1.36 565	1.01 563	2.71 612	0.75 502	0.33 608	0.34 651	0.31 580	0.34 639	0.59 673	0.40 619

PVD	1.70 673	0.84 673	2.26 685	0.94 696	0.83 671	2.48 698	0.97 644	2.59 715	3.35 727	3.01 721	2.77 696	2.34 686	2.47 717	2.67 611	3.14 701	0.47 674	0.45 695	0.59 700	0.48 683	0.59 673	0.75 698

2222	1.81 680	0.69 653	3.87 709	0.95 697	0.74 641	2.06 679	2.60 741	1.93 625	1.53 654	1.70 655	2.79 697	5.05 735	1.61 666	4.13 653	3.67 710	0.60 699	0.34 651	0.57 697	0.42 666	0.60 677	0.37 608

G-Net	1.66 668	0.63 644	1.56 642	1.11 710	0.74 641	2.98 717	0.91 630	1.55 507	1.22 544	2.76 713	8.18 753	2.32 685	2.53 719	1.92 547	1.87 666	0.48 675	0.44 691	0.45 664	0.31 614	0.60 677	0.57 673

BEATNet-Init1	26.87 777	13.43 769	70.68 794	0.91 691	0.68 626	57.02 791	21.06 773	32.82 784	32.67 781	52.12 800	53.61 797	66.05 796	49.56 794	48.79 795	34.71 784	0.49 680	0.44 691	0.53 685	0.53 696	0.63 679	0.59 677

ELAS	2.37 707	0.74 663	1.54 640	0.99 700	0.92 687	4.78 739	2.33 737	3.33 727	3.37 728	5.05 747	4.77 727	3.67 717	4.53 742	3.42 640	4.50 717	0.62 702	0.53 712	0.55 691	0.53 696	0.63 679	0.64 687
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SDNR	1.62 665	0.51 598	2.17 680	0.53 396	0.56 572	3.80 729	0.45 394	1.54 503	1.29 578	1.33 571	2.41 684	1.08 482	0.96 540	11.18 763	1.16 598	0.66 709	0.63 722	0.43 659	0.32 622	0.64 681	0.67 689

LSM	6.33 744	1.10 697	13.19 745	1.41 723	68.17 791	1.64 640	1.90 720	1.92 620	2.46 708	2.99 719	3.11 703	1.88 652	1.80 683	2.61 608	2.06 677	0.41 651	0.58 719	0.50 674	0.57 700	0.64 681	17.66 778

DPSNet	1.69 672	0.59 628	4.33 712	0.70 611	0.57 576	2.02 677	1.62 707	3.35 728	1.78 677	1.48 616	1.38 539	2.17 678	2.84 722	4.77 666	3.66 709	0.48 675	0.31 637	0.29 560	0.25 532	0.64 681	0.48 651

ELAS_RVC	2.48 712	0.74 663	1.90 667	1.05 705	0.92 687	2.76 710	4.01 752	2.76 717	4.11 741	4.69 742	4.63 723	4.62 724	5.96 747	3.97 650	3.96 715	0.63 706	0.53 712	0.56 694	0.52 695	0.64 681	0.63 683
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
coex-ft	8.13 751	2.13 746	98.04 799	0.67 585	0.53 557	1.71 644	1.56 701	1.65 530	11.11 759	18.17 777	3.75 713	3.88 720	7.61 753	2.98 624	6.49 729	0.30 585	0.30 631	0.32 595	0.31 614	0.66 685	0.50 657

AnyNet_C01	2.26 701	1.78 732	10.22 739	0.93 694	0.74 641	2.92 715	2.20 733	2.29 694	1.80 679	2.53 706	2.41 684	2.71 700	1.73 676	3.41 639	6.72 731	0.41 651	0.39 679	0.40 652	0.42 666	0.67 686	0.63 683

EDNetEfficient	2.37 707	1.10 697	8.08 732	0.74 635	0.71 631	0.98 524	1.56 701	1.46 475	4.06 740	4.90 744	2.82 698	2.25 680	3.48 731	2.95 621	9.97 745	0.26 536	0.24 581	0.26 517	0.30 606	0.68 687	0.61 681

XQC	1.37 641	0.87 678	2.56 694	0.84 667	0.69 628	1.83 662	0.89 625	2.07 659	1.88 684	1.88 676	1.53 585	1.91 657	1.55 661	2.85 617	3.05 698	0.48 675	0.29 626	0.44 663	0.39 657	0.69 688	0.60 680

PASM	1.34 637	0.92 682	2.62 696	0.86 674	0.87 681	1.03 535	1.08 662	1.50 485	1.51 651	1.82 671	1.41 548	1.68 629	1.26 624	4.87 669	1.34 620	0.61 701	0.65 726	0.68 705	0.78 717	0.69 688	0.68 691

UDGNet	0.72 444	1.17 706	0.80 428	0.77 645	0.41 466	0.77 431	0.38 275	0.97 291	1.34 599	0.81 330	0.88 319	0.71 338	0.60 355	1.21 388	0.54 417	0.52 683	0.19 482	1.02 723	0.26 550	0.71 690	0.31 572

PDISCO_ROB	1.32 635	0.65 647	1.44 623	1.36 719	1.46 726	2.55 700	0.92 632	2.45 708	2.07 697	1.37 583	1.49 576	1.65 626	1.00 561	2.82 614	1.35 623	1.01 719	0.27 606	0.54 687	0.47 681	0.71 690	0.73 696

PStereo	0.63 383	0.99 690	0.51 176	0.47 251	0.35 370	1.07 545	0.63 544	0.65 120	0.95 368	0.66 290	0.41 106	0.55 252	0.66 395	1.00 325	0.76 505	0.62 702	0.27 606	0.38 638	0.33 632	0.74 692	0.68 691

DGSMNet	1.14 613	0.76 667	2.49 692	0.81 655	0.86 679	1.39 611	1.39 688	2.13 664	1.35 608	1.26 527	1.63 616	1.48 594	0.98 550	1.75 527	1.10 589	0.45 667	0.43 688	0.55 691	0.49 686	0.75 693	0.70 693

mmmmmm	2.28 703	0.90 681	4.87 715	0.95 697	0.77 655	4.11 734	1.92 721	2.28 692	4.17 743	3.33 726	3.56 710	3.40 714	2.38 714	3.95 649	4.88 720	0.55 692	0.53 712	0.90 717	0.80 718	0.81 694	0.58 674

nnnnnnn	2.69 717	0.79 669	6.98 728	1.03 704	0.96 692	2.60 702	1.44 691	2.53 712	3.17 725	3.58 730	5.81 732	6.25 739	3.67 734	5.65 691	4.98 721	0.65 708	0.64 723	0.78 708	0.75 714	0.83 695	0.75 698

zero-FE	0.36 147	0.22 120	0.47 136	0.45 214	0.43 483	0.30 35	0.24 77	0.61 90	0.33 67	0.33 82	0.41 106	0.37 130	0.50 271	0.64 166	0.32 181	0.22 430	0.11 40	0.18 220	0.12 82	0.83 695	0.16 240

EDNetEfficientorigin	10.57 759	1.47 722	177.42 800	0.67 585	0.53 557	1.58 633	1.16 671	1.90 613	3.37 728	4.71 743	3.38 707	3.10 711	2.69 721	3.13 632	3.58 708	0.25 511	0.23 571	0.33 604	0.27 563	0.83 695	0.81 701

DDF-Stereo	0.37 157	0.22 120	0.47 136	0.48 285	0.42 472	0.31 40	0.24 77	0.53 43	0.33 67	0.33 82	0.40 97	0.37 130	0.48 245	0.91 283	0.32 181	0.23 458	0.11 40	0.18 220	0.12 82	0.86 698	0.16 240

sAnonymous2	0.55 331	0.56 618	1.46 631	0.60 506	0.51 540	0.48 170	0.52 462	0.79 188	0.68 267	0.50 227	0.67 247	0.46 188	0.62 372	0.59 140	0.40 291	0.22 430	0.17 435	0.22 391	0.21 448	0.86 698	0.56 669

CroCo_RVC	0.55 331	0.56 618	1.46 631	0.60 506	0.51 540	0.48 170	0.52 462	0.79 188	0.68 267	0.50 227	0.67 247	0.46 188	0.62 372	0.59 140	0.40 291	0.22 430	0.17 435	0.22 391	0.21 448	0.86 698	0.56 669

GANetREF_RVC	1.07 594	0.86 677	1.31 600	0.82 663	0.53 557	1.41 618	1.31 684	1.76 567	1.52 652	1.27 530	1.31 506	1.46 587	1.24 621	2.03 559	0.96 568	0.56 693	0.45 695	0.67 704	0.50 689	0.88 701	0.59 677
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
1111	3.02 726	0.74 663	9.12 736	0.87 681	0.91 684	3.30 723	4.31 753	2.81 718	2.28 703	3.44 728	3.80 714	3.98 721	4.35 741	8.06 743	8.88 743	0.48 675	0.42 686	0.53 685	0.46 677	0.93 702	0.79 700

NVStereoNet_ROB	1.88 685	1.07 695	1.45 629	1.07 708	1.17 712	1.47 623	1.48 695	1.89 610	1.93 690	1.94 681	4.67 726	3.08 710	1.80 683	6.51 708	1.65 656	1.06 724	0.86 738	1.08 725	1.32 738	0.93 702	1.26 719
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PSMNet-RUCA	1.02 585	0.97 686	1.44 623	1.23 716	1.10 702	1.40 613	0.62 539	1.69 542	1.38 620	0.94 369	1.53 585	0.97 446	0.83 474	1.17 380	0.93 556	0.69 711	0.34 651	0.99 721	0.60 705	0.97 704	0.64 687

anonymity	1.12 608	0.97 686	1.21 581	1.07 708	1.12 706	1.08 547	0.89 625	1.95 630	1.16 505	1.29 539	1.26 486	1.22 525	1.09 589	1.15 371	1.01 575	1.02 721	1.00 744	0.97 718	0.97 730	0.98 705	0.99 709

MADNet+	2.69 717	3.22 756	11.53 743	1.44 724	1.12 706	3.19 719	1.81 713	2.85 720	2.37 705	1.68 653	2.07 668	2.85 704	2.18 706	7.41 727	5.23 724	0.79 714	0.76 729	0.69 707	0.65 708	0.98 705	0.95 707

MFMNet_re	1.40 646	1.14 703	1.68 650	1.39 721	1.07 699	1.48 624	1.43 690	1.87 604	1.82 681	2.26 693	2.19 673	1.51 598	1.86 688	1.52 477	1.25 608	0.93 717	0.83 732	0.84 712	0.80 718	0.99 707	1.05 714

GCST	1.08 598	1.47 722	0.93 493	1.73 728	1.14 709	1.30 596	0.31 163	1.33 435	1.16 505	1.29 539	0.97 346	0.98 448	0.49 262	2.08 564	0.46 359	1.19 728	0.70 728	1.30 728	0.85 723	1.02 708	0.89 705

SGM+DAISY	2.41 710	1.07 695	2.14 679	1.18 713	1.10 702	2.14 685	1.36 687	1.96 631	1.66 666	5.46 754	7.07 744	4.95 732	4.32 740	5.50 685	2.26 684	1.04 723	1.02 746	0.99 721	0.97 730	1.02 708	1.04 712

SPS-STEREO	1.67 669	1.04 694	1.23 585	1.21 714	1.13 708	1.82 661	1.11 664	2.16 673	1.52 652	3.07 723	2.32 678	2.82 703	1.80 683	4.11 652	2.04 675	1.03 722	0.99 743	0.97 718	0.94 728	1.03 710	1.02 710
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 696	1.15 704	3.10 701	1.05 705	0.76 654	5.03 742	2.40 739	2.16 673	2.62 715	1.89 678	2.28 677	2.69 699	1.65 670	9.35 754	2.04 675	0.64 707	0.51 710	0.68 705	0.71 713	1.09 711	0.67 689

TARStereo	7.64 749	0.55 613	10.78 742	0.89 686	1.14 709	14.12 761	16.70 768	12.14 761	14.87 762	13.67 768	15.71 768	19.03 768	13.57 765	8.77 749	6.66 730	0.51 681	0.45 695	0.50 674	0.51 693	1.14 712	1.12 717

IGEV-Stereo+	0.45 232	0.21 83	0.43 95	0.41 112	0.39 443	0.15 2	0.19 11	0.44 20	0.36 90	0.26 14	0.25 17	0.31 69	0.41 174	1.43 458	0.30 139	0.17 198	0.12 106	0.15 65	0.11 15	1.16 713	1.70 729

Anonymous_2	1.30 631	0.55 613	0.82 433	0.52 374	0.58 585	1.01 528	0.64 547	1.25 424	0.97 382	0.96 374	0.78 283	1.33 558	1.29 628	1.03 332	0.74 497	0.62 702	0.64 723	1.06 724	9.63 774	1.16 713	0.49 655

WAO-7	2.66 714	1.40 716	1.73 657	1.39 721	1.17 712	3.93 730	1.94 723	4.11 737	3.88 739	2.92 717	5.50 730	4.18 722	3.00 726	7.63 737	3.71 711	1.13 727	1.00 744	1.17 726	1.13 737	1.18 715	1.09 716

CC-Net-ROB	1.49 651	1.26 711	1.27 596	0.88 683	0.79 661	1.76 650	1.00 651	1.79 581	1.26 562	1.10 431	1.61 610	1.21 523	0.99 559	8.13 744	0.84 539	1.09 725	0.41 684	2.20 735	0.46 677	1.20 716	0.48 651

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 603	1.02 693	1.00 523	0.82 663	0.67 620	1.93 670	0.93 636	1.62 525	1.11 462	1.15 463	1.25 479	1.50 596	0.79 451	1.96 553	0.76 505	1.89 732	0.34 651	0.79 710	0.36 649	1.25 717	0.83 702

DStereoFS	3.67 730	1.49 724	2.18 682	1.32 718	1.32 722	4.41 737	1.26 681	3.75 734	9.27 757	3.36 727	6.80 741	4.81 729	13.54 764	6.95 719	4.76 719	0.73 713	0.69 727	1.17 726	2.40 757	1.27 718	1.95 733

Consistency-Raft	1.25 626	0.99 690	1.93 669	1.02 703	1.21 716	0.96 515	1.01 653	1.75 560	1.92 688	1.36 580	2.12 670	1.44 580	1.01 563	1.14 370	1.40 630	0.72 712	0.82 731	0.89 715	0.98 732	1.31 719	0.95 707

fsdfsdds	4.69 737	0.92 682	3.39 703	1.17 712	1.02 696	10.40 751	3.81 750	6.28 752	7.20 755	8.04 762	12.16 762	14.15 757	8.24 754	6.36 704	5.03 722	0.52 683	0.48 703	0.85 713	0.65 708	1.65 720	1.48 725

DStereoSA	4.44 735	0.92 682	6.79 727	1.58 727	2.54 745	2.29 690	14.04 767	2.33 696	2.31 704	1.85 673	10.58 759	1.32 556	13.05 762	7.07 721	11.18 756	0.67 710	1.97 756	0.88 714	3.29 758	1.69 721	2.44 742

JetBlue	3.97 731	2.01 740	10.19 738	1.38 720	2.84 750	10.53 752	9.54 757	3.60 732	2.41 707	2.73 711	3.39 708	4.54 723	4.31 739	7.85 742	6.84 732	0.88 715	0.93 742	0.89 715	0.91 725	1.74 722	1.91 731

UDG	1.41 647	2.65 751	0.99 517	1.44 724	1.64 729	1.34 603	0.80 601	1.60 518	1.23 547	1.23 511	1.71 629	2.01 670	1.34 639	1.47 469	1.41 634	0.90 716	0.54 716	2.29 737	0.75 714	1.84 723	1.04 712

DDUNet	1.50 653	2.69 752	1.12 568	1.77 729	1.88 732	1.84 663	0.92 632	1.70 547	1.16 505	1.38 589	1.79 640	1.60 613	1.12 594	1.37 438	1.08 584	1.10 726	0.76 729	2.37 739	0.94 728	2.00 724	1.37 721

DStereoO	1.44 649	1.11 700	1.69 651	1.16 711	0.72 633	1.21 581	1.56 701	1.74 556	1.63 664	1.52 622	1.67 624	1.51 598	3.16 727	1.73 525	1.72 659	2.35 738	0.45 695	0.97 718	0.42 666	2.01 725	0.53 663

Selective-IGEV-i16pa	97.29 800	136.83 801	17.95 756	1.52 726	1.00 695	188.16 802	3.63 749	183.02 803	169.43 803	88.01 802	178.60 801	119.35 802	191.45 803	226.33 803	135.51 800	131.38 802	17.89 781	32.25 789	3.46 762	2.02 726	117.94 801

WAO-6	2.81 722	1.60 728	1.46 631	2.36 736	2.28 739	3.55 724	2.29 736	4.21 738	4.56 746	2.36 700	4.51 720	4.88 730	2.66 720	4.60 662	4.07 716	1.72 731	1.15 750	2.31 738	1.46 744	2.31 727	1.85 730

SQANet	1.31 632	0.88 680	1.08 558	1.83 730	1.44 725	1.44 621	0.75 583	1.74 556	1.09 452	1.32 561	1.26 486	1.28 547	1.01 563	1.50 473	0.83 536	2.50 739	0.34 651	1.47 729	0.55 698	2.32 728	1.57 726

StereoAnything_RVC	0.45 232	1.43 719	0.48 143	0.35 12	0.20 23	0.26 21	0.21 36	0.43 19	0.22 8	0.22 2	0.21 6	0.19 4	0.36 147	1.27 406	0.22 2	0.21 398	0.11 40	0.14 22	0.10 2	2.37 729	0.11 3

MonStereo1	3.14 727	1.66 729	1.81 661	2.43 737	2.32 741	5.80 745	1.58 705	3.52 730	4.70 747	3.09 724	8.22 754	4.76 728	3.36 729	6.52 709	2.29 686	2.33 737	0.61 721	1.91 734	1.05 736	2.44 730	2.34 738

WAO-8	4.40 733	1.82 735	1.79 659	2.34 734	2.20 734	9.19 748	1.53 698	6.09 749	16.46 768	3.94 733	7.84 751	7.32 741	3.72 736	9.41 756	3.31 704	2.00 733	1.07 747	2.44 744	1.37 742	2.50 731	1.68 727

Venus	4.40 733	1.82 735	1.79 659	2.34 734	2.20 734	9.19 748	1.53 698	6.09 749	16.46 768	3.94 733	7.84 751	7.32 741	3.72 736	9.41 756	3.31 704	2.00 733	1.07 747	2.44 744	1.37 742	2.50 731	1.68 727

PWCK	2.88 724	2.05 743	5.72 722	2.08 731	1.11 704	3.55 724	3.90 751	2.86 721	3.54 732	3.03 722	3.63 712	3.10 711	2.31 711	8.15 746	3.09 699	2.12 735	0.91 741	1.75 731	0.98 732	2.57 733	1.18 718

ACVNet_2	2.43 711	1.41 717	2.04 672	2.62 739	2.24 737	2.63 707	1.88 719	3.31 726	3.01 722	2.19 691	3.45 709	4.62 724	2.04 698	4.50 661	1.47 646	2.55 740	0.64 723	2.22 736	0.84 721	2.69 734	2.29 737

otaku	1.60 662	1.11 700	1.21 581	2.20 732	1.56 727	1.97 673	1.24 677	2.07 659	1.36 612	1.44 605	1.62 612	1.73 635	1.19 610	1.73 525	0.98 572	2.89 743	0.57 718	1.74 730	0.60 705	2.78 735	1.94 732

Ntro	1.64 666	1.15 704	1.23 585	2.48 738	1.83 731	2.09 682	1.16 671	1.96 631	1.38 620	1.21 499	1.62 612	1.62 615	1.29 628	1.87 544	1.11 592	3.04 744	0.56 717	1.82 732	0.64 707	2.80 736	2.05 734

LVE	3.31 729	1.67 730	1.64 647	2.85 742	2.42 743	3.20 720	2.26 735	4.78 743	5.05 748	2.35 698	6.91 742	6.02 738	2.37 712	9.15 750	2.17 683	3.19 747	1.08 749	2.38 741	1.47 745	2.81 737	2.40 741

RainbowNet	1.97 691	1.76 731	1.57 644	2.81 741	2.21 736	1.98 675	1.81 713	2.54 713	1.89 685	1.50 619	1.84 646	1.96 665	1.65 670	2.14 569	1.25 608	3.33 750	0.85 736	2.39 742	0.98 732	2.82 738	2.22 735

ACVNet-4b	2.15 697	1.41 717	1.64 647	2.80 740	2.31 740	2.31 692	1.24 677	2.32 695	2.14 699	1.26 527	2.39 682	2.66 698	1.48 654	5.95 699	1.06 580	3.20 748	0.45 695	2.37 739	0.89 724	2.83 739	2.37 739

DispFullNet	2.34 706	2.85 753	3.66 706	3.08 748	2.27 738	1.97 673	0.67 559	2.00 641	1.70 670	2.52 705	2.00 662	2.23 679	5.86 745	3.44 642	1.58 652	1.01 719	0.32 645	2.64 748	1.94 751	2.85 740	2.24 736

Dean	2.91 725	1.53 726	2.07 673	2.96 747	2.51 744	3.15 718	2.14 731	4.75 742	4.41 745	2.76 713	6.10 739	5.53 736	2.37 712	2.97 623	1.92 670	3.18 746	0.85 736	2.51 746	1.04 735	2.88 741	2.47 743

ACVNet_1	2.18 698	1.45 720	1.72 655	2.85 742	2.33 742	2.28 689	1.46 693	3.08 724	2.22 702	1.82 671	2.05 667	3.56 715	1.98 696	3.09 631	1.40 630	3.17 745	0.60 720	2.40 743	0.92 726	2.91 742	2.37 739

ktn	4.70 738	2.38 749	2.12 678	3.76 755	3.24 753	4.85 740	2.95 747	5.52 745	7.37 756	4.07 737	19.32 772	7.46 743	3.47 730	7.39 726	2.95 697	4.04 759	1.85 755	3.26 757	2.22 755	3.08 743	2.65 748

IMH-64-1	2.70 719	1.79 733	1.46 631	3.26 750	2.66 746	3.23 721	2.10 728	4.08 735	2.75 719	2.34 696	3.81 715	3.06 708	2.22 709	4.25 655	2.59 691	3.75 754	0.84 733	2.75 749	1.35 739	3.15 744	2.60 746

IMH-64	2.70 719	1.79 733	1.46 631	3.26 750	2.66 746	3.23 721	2.10 728	4.08 735	2.75 719	2.34 696	3.81 715	3.06 708	2.22 709	4.25 655	2.59 691	3.75 754	0.84 733	2.75 749	1.35 739	3.15 744	2.60 746

IMH	3.21 728	1.85 737	1.48 636	3.25 749	2.69 748	4.07 733	2.02 726	4.41 740	3.80 737	2.72 710	7.11 745	4.75 727	2.92 723	5.92 697	2.55 689	3.85 758	0.88 739	2.78 751	1.36 741	3.19 746	2.59 745

Selective-IGEV-i1pa	19.94 773	26.52 779	23.52 765	2.94 746	1.59 728	31.97 781	20.54 772	30.88 780	25.25 775	23.87 778	27.58 777	33.01 781	26.91 779	32.38 782	25.47 777	20.69 787	5.85 769	12.49 778	4.43 768	3.35 747	19.48 779

light-stereo	12.42 764	1.45 720	18.02 757	17.94 766	23.64 775	11.13 753	0.82 606	9.91 758	5.73 750	15.42 773	42.83 789	55.24 793	1.88 689	28.77 781	2.26 684	1.61 730	3.00 763	0.78 708	0.93 727	3.48 748	3.62 756

TorneroNet-64	5.30 742	2.03 741	1.74 658	3.43 752	2.81 749	10.09 750	2.12 730	9.10 757	17.12 773	4.96 746	9.27 757	10.72 756	3.70 735	9.20 751	4.55 718	3.31 749	0.84 733	2.88 752	1.55 746	3.49 749	3.04 749

TorneroNet	10.70 761	2.03 741	1.82 663	3.43 752	3.01 751	43.83 783	2.22 734	8.87 756	67.47 801	7.17 760	27.36 776	10.68 755	3.85 738	8.67 748	7.65 738	3.59 752	0.88 739	3.04 753	1.57 747	3.71 750	3.17 750

KSHMR	8.75 752	2.06 744	2.11 677	3.53 754	3.11 752	4.13 735	2.69 742	5.60 746	61.37 800	3.00 720	55.83 798	4.98 734	2.45 716	4.49 659	2.61 693	3.46 751	1.55 754	3.14 755	1.94 751	3.72 751	3.18 751

notaker	3.98 732	2.40 750	2.68 697	3.82 757	3.27 755	3.97 732	2.14 731	4.78 743	3.45 730	4.12 738	6.94 743	7.65 745	3.26 728	7.82 741	5.30 725	4.04 759	1.41 752	3.36 758	2.10 754	3.88 752	3.31 752

DPSimNet_ROB	11.20 763	4.98 758	35.43 777	2.90 745	4.52 760	7.89 747	17.09 769	4.66 741	6.06 753	14.89 772	10.93 761	17.29 766	36.81 785	13.18 766	15.68 764	2.86 742	6.29 770	5.75 770	5.09 770	3.91 753	7.70 762

MADNet++	5.01 739	3.14 754	4.91 716	4.55 761	3.94 759	5.20 743	4.41 754	4.40 739	4.13 742	4.95 745	6.08 738	4.74 726	5.37 743	9.40 755	10.67 755	4.65 761	4.15 767	3.97 760	3.34 760	4.09 754	4.08 758

JetRed	6.91 747	8.80 761	25.96 772	2.85 742	3.25 754	13.98 760	11.87 764	6.25 751	4.28 744	4.45 740	4.56 721	6.69 740	5.46 744	7.46 729	14.05 760	2.59 741	3.31 764	2.59 747	2.29 756	4.20 755	3.36 753

DNS	1.01 581	1.88 738	0.39 47	0.36 20	0.24 92	0.34 51	0.31 163	0.95 277	0.40 113	0.33 82	0.50 168	0.42 165	0.39 163	2.86 618	1.63 655	0.19 311	0.22 553	0.20 306	0.11 15	4.26 756	4.24 759

UNDER WATER-64	5.27 741	2.32 747	8.78 735	3.93 758	3.54 757	7.61 746	3.03 748	5.84 748	14.19 761	4.04 735	4.04 717	9.39 750	6.26 748	5.93 698	8.48 741	3.60 753	1.51 753	3.13 754	1.88 749	4.29 757	3.61 754

UNDER WATER	5.08 740	2.33 748	5.55 720	3.94 759	3.51 756	5.20 743	2.72 744	5.61 747	16.52 770	3.84 732	4.60 722	9.21 749	5.89 746	5.90 696	8.66 742	3.75 754	1.34 751	3.18 756	1.88 749	4.33 758	3.61 754

DNSM	1.07 594	1.92 739	0.40 60	0.39 76	0.25 122	0.42 106	0.30 149	0.97 291	0.40 113	0.43 174	0.46 143	0.40 153	0.50 271	3.03 626	2.08 678	0.20 360	0.18 461	0.15 65	0.12 82	4.57 759	4.29 760

tt	6.58 746	0.26 265	6.10 724	3.77 756	2.16 733	11.55 754	19.63 771	13.33 763	5.74 751	2.96 718	2.65 693	4.97 733	6.33 750	3.81 646	7.24 733	9.15 771	11.32 778	5.89 771	6.24 772	6.03 760	2.55 744

DGTPSM_ROB	13.01 765	8.23 759	21.87 762	9.51 763	18.10 762	11.56 755	32.01 777	10.63 759	16.20 766	7.03 758	19.48 773	10.15 752	16.66 768	9.83 760	22.42 771	4.75 762	8.68 771	5.37 768	10.25 777	6.16 761	11.36 770

DPSMNet_ROB	13.02 766	8.23 759	21.91 763	9.53 764	18.11 763	11.56 755	32.02 778	10.64 760	16.23 767	7.05 759	19.49 774	10.16 753	16.66 768	9.85 761	22.43 772	4.77 763	8.68 771	5.38 769	10.26 778	6.17 762	11.36 770

HanzoNet	11.04 762	3.62 757	8.10 733	4.08 760	3.55 758	4.90 741	2.73 745	7.19 754	10.10 758	31.86 790	28.92 778	21.96 777	36.36 783	18.08 769	10.17 747	7.94 770	3.32 765	3.47 759	3.31 759	7.06 763	4.04 757

UHP	17.70 768	0.98 689	28.07 776	1.23 716	1.64 729	29.27 774	18.20 770	33.51 785	47.04 795	27.38 781	39.32 788	28.10 780	34.64 780	19.10 770	21.07 769	0.62 702	0.40 681	0.56 694	0.46 677	7.45 764	14.94 777

SuperB	2.53 713	0.59 628	18.45 758	0.69 605	0.50 528	1.87 666	0.88 623	1.67 538	2.39 706	1.50 619	1.42 549	1.14 511	1.15 600	4.28 657	5.07 723	0.24 483	0.19 482	0.22 391	0.19 357	7.86 765	0.34 592

USTest	14.33 767	14.94 770	21.04 761	17.44 765	16.05 761	23.26 767	33.84 779	21.73 770	11.80 760	9.36 764	10.14 758	15.97 759	13.20 763	17.28 768	22.43 772	3.78 757	5.01 768	6.17 772	6.16 771	9.25 766	7.72 763

noway3	10.35 755	11.00 764	15.02 749	20.39 767	18.94 765	14.12 761	10.56 758	15.98 767	3.54 732	5.46 754	5.85 733	16.09 760	12.69 759	7.52 733	10.27 748	7.32 764	2.42 758	4.36 767	3.53 766	11.32 767	10.69 765

TCMNet-wrong-test	10.31 754	11.40 765	14.84 748	20.96 771	18.45 764	13.80 759	10.76 763	15.78 764	3.53 731	5.20 748	5.52 731	16.26 763	12.61 758	7.51 731	10.15 746	7.43 766	2.37 757	4.31 762	3.43 761	11.36 768	10.61 764

noway2	10.40 756	10.97 762	15.08 750	20.56 768	18.94 765	14.22 763	10.66 761	15.84 765	3.63 734	5.40 752	5.90 735	16.26 763	12.75 761	7.52 733	10.27 748	7.37 765	2.47 759	4.33 765	3.54 767	11.37 769	10.96 766

zzzz4	10.56 758	11.89 767	15.95 755	21.17 772	19.03 768	14.33 765	10.58 759	16.24 768	3.67 735	5.38 751	5.93 737	16.23 762	12.58 757	7.55 735	10.38 752	7.43 766	2.52 760	4.32 763	3.52 764	11.46 770	11.03 767

noway1	10.55 757	11.90 768	15.90 754	21.17 772	19.04 769	14.32 764	10.58 759	16.25 769	3.67 735	5.37 750	5.92 736	16.18 761	12.57 756	7.55 735	10.38 752	7.43 766	2.52 760	4.32 763	3.52 764	11.46 770	11.03 767

noway4	10.57 759	11.82 766	15.74 753	21.37 774	19.02 767	14.35 766	10.72 762	15.85 766	3.82 738	5.34 749	5.85 733	16.62 765	12.73 760	7.51 731	10.29 751	7.45 769	2.57 762	4.33 765	3.51 763	11.47 772	11.08 769

iinet-test	17.98 769	18.06 771	23.82 768	20.87 769	19.70 770	26.55 768	35.70 780	25.04 774	15.93 763	13.33 766	13.25 763	20.58 769	17.79 770	20.62 771	25.11 775	9.58 773	8.78 773	9.88 774	9.85 775	13.23 773	11.95 772

IINet	17.98 769	18.06 771	23.81 767	20.87 769	19.70 770	26.55 768	35.70 780	25.04 774	15.93 763	13.33 766	13.25 763	20.58 769	17.79 770	20.62 771	25.11 775	9.58 773	8.78 773	9.88 774	9.85 775	13.23 773	11.95 772

DPSM_ROB	19.08 771	19.14 774	25.17 770	22.15 776	20.85 773	28.17 771	37.82 783	26.56 776	16.85 771	14.14 769	14.84 766	21.70 772	18.75 773	21.87 774	26.55 779	10.16 777	9.30 776	10.47 776	10.42 779	14.03 775	12.61 775

DPSM	19.08 771	19.14 774	25.17 770	22.15 776	20.85 773	28.17 771	37.82 783	26.56 776	16.85 771	14.14 769	14.84 766	21.70 772	18.75 773	21.87 774	26.55 779	10.16 777	9.30 776	10.47 776	10.42 779	14.03 775	12.61 775

PML	51.67 790	36.25 781	13.28 746	7.46 762	20.81 772	108.69 800	232.22 803	8.72 755	27.82 780	87.01 801	269.67 803	69.67 797	61.95 797	24.76 780	14.20 761	9.74 775	3.40 766	9.62 773	4.70 769	18.74 777	4.72 761

WQFJA1++	1.55 657	0.22 120	0.45 117	0.38 60	0.28 206	0.38 74	0.20 18	0.62 94	0.28 26	0.38 142	0.39 92	0.34 104	0.39 163	0.64 166	0.27 85	0.19 311	0.12 106	0.16 116	0.12 82	25.04 778	0.14 148

fast-reg	37.99 778	38.31 782	50.02 783	45.00 788	43.04 786	57.29 792	76.35 790	53.18 788	33.49 782	28.15 782	29.55 783	41.27 785	35.82 782	42.63 786	52.86 788	19.57 779	18.63 783	20.88 779	20.79 781	28.20 779	24.79 780

FlowAnything	38.37 783	38.41 783	50.38 788	44.76 786	41.94 784	56.64 784	76.34 789	53.28 794	34.23 789	28.25 783	29.72 784	43.60 787	37.79 790	43.83 788	53.38 790	20.39 785	18.71 789	21.07 781	21.14 788	28.23 780	25.29 781

CasAABBNet	38.33 781	38.46 786	50.35 787	44.75 785	41.84 780	56.68 786	76.37 792	53.22 789	33.83 787	28.31 787	29.54 782	43.62 789	37.71 789	43.84 791	53.41 792	20.30 780	18.70 785	21.07 781	21.07 784	28.24 781	25.34 782

Hybrid-DGEV	38.35 782	38.46 786	50.28 784	44.82 787	41.90 783	56.66 785	76.35 790	53.24 790	33.80 786	28.29 784	29.84 785	43.58 786	37.86 791	43.84 791	53.39 791	20.34 783	18.69 784	21.06 780	21.00 782	28.25 782	25.34 782

RAFT-FEzeroshot	38.32 779	38.45 784	50.28 784	44.74 783	41.87 781	56.68 786	76.38 793	53.24 790	33.76 784	28.29 784	29.37 780	43.69 790	37.66 787	43.83 788	53.41 792	20.32 781	18.70 785	21.07 781	21.07 784	28.25 782	25.35 784

RAFT-FE	38.32 779	38.45 784	50.28 784	44.74 783	41.87 781	56.68 786	76.38 793	53.24 790	33.76 784	28.29 784	29.37 780	43.69 790	37.66 787	43.83 788	53.41 792	20.32 781	18.70 785	21.07 781	21.07 784	28.25 782	25.35 784

Selective-RAFT-Error	38.39 784	38.47 788	50.44 789	44.73 782	41.97 785	56.68 786	76.38 793	53.24 790	33.92 788	28.34 788	29.85 786	43.60 787	38.20 792	43.75 787	53.34 789	20.38 784	18.70 785	21.09 785	21.05 783	28.30 785	25.43 786

LSM0	42.82 788	38.75 789	50.81 790	47.07 789	109.38 801	57.00 790	76.02 788	53.74 795	33.71 783	29.02 789	30.41 787	43.87 792	37.22 786	43.91 793	53.54 795	20.52 786	18.62 782	21.10 786	21.11 787	28.41 786	42.22 790

LRCNet_RVC	22.74 774	32.10 780	21.97 764	29.84 778	26.23 776	4.42 738	0.81 604	22.66 771	2.02 694	26.93 780	29.26 779	23.06 779	15.59 767	23.84 776	18.88 767	31.75 790	19.90 790	34.65 790	32.13 791	30.54 787	28.32 787

HaxPig	38.92 785	41.40 790	41.64 778	29.95 779	32.27 777	28.90 773	27.60 774	29.73 779	37.71 790	43.82 795	43.87 790	33.17 782	35.56 781	41.53 784	40.37 786	43.94 796	47.51 799	45.82 793	47.08 795	42.38 788	44.15 794

AVERAGE_ROB	40.43 786	42.37 791	42.73 779	36.96 781	35.58 779	30.50 775	27.61 775	36.71 787	38.39 791	44.91 796	44.36 793	37.45 784	36.70 784	41.88 785	40.35 785	45.43 797	46.81 798	47.11 794	46.35 794	42.51 789	43.87 793

zzzz2	57.17 794	57.86 795	75.47 795	67.94 790	62.74 789	84.92 796	114.99 798	79.18 796	50.68 796	42.39 791	44.33 791	61.67 794	53.81 795	65.07 796	79.30 796	30.51 788	28.15 791	31.78 787	32.01 789	42.61 790	38.08 788

noway5	57.17 794	57.86 795	75.47 795	67.94 790	62.74 789	84.92 796	114.99 798	79.18 796	50.68 796	42.39 791	44.33 791	61.67 794	53.81 795	65.07 796	79.30 796	30.51 788	28.15 791	31.78 787	32.01 789	42.61 790	38.08 788

MEDIAN_ROB	42.00 787	44.40 792	44.29 782	35.15 780	34.95 778	31.28 780	29.60 776	35.88 786	40.02 792	47.20 799	46.64 794	37.37 783	38.48 793	44.35 794	42.45 787	48.03 798	49.39 800	49.71 795	49.03 796	45.14 792	46.65 795

zzzzzz3	61.80 797	59.14 797	84.88 797	83.84 792	80.20 794	82.87 795	99.25 796	85.10 798	52.26 798	43.57 793	48.41 795	77.21 799	69.20 799	65.22 798	79.68 799	33.72 794	28.30 793	35.17 791	34.66 792	50.16 793	43.13 791

zzz1	61.79 796	59.16 798	84.91 798	83.86 793	80.22 795	82.74 794	99.25 796	85.15 799	52.28 799	43.59 794	48.47 796	77.02 798	69.19 798	65.23 799	79.63 798	33.72 794	28.30 793	35.17 791	34.66 792	50.16 793	43.13 791

xxxxx1	54.10 791	25.67 776	27.13 773	113.43 796	96.96 796	30.69 776	47.44 785	32.38 781	25.60 776	17.75 774	17.27 769	21.81 774	21.02 775	24.43 777	33.82 781	33.37 791	40.54 795	157.71 800	175.86 800	66.16 795	72.93 798

tt_ll	54.10 791	25.67 776	27.13 773	113.43 796	96.96 796	30.69 776	47.44 785	32.38 781	25.60 776	17.75 774	17.27 769	21.81 774	21.02 775	24.43 777	33.82 781	33.37 791	40.54 795	157.71 800	175.86 800	66.16 795	72.93 798

ff	54.10 791	25.67 776	27.13 773	113.43 796	96.96 796	30.69 776	47.44 785	32.38 781	25.60 776	17.75 774	17.27 769	21.81 774	21.02 775	24.43 777	33.82 781	33.37 791	40.54 795	157.71 800	175.86 800	66.16 795	72.93 798

DLNR-FE	23.17 775	48.55 794	42.94 780	176.85 800	78.48 792	0.35 60	0.21 36	23.51 773	0.75 287	0.66 290	0.86 308	0.59 288	0.30 83	1.55 485	0.44 329	9.85 776	0.12 106	0.18 220	0.14 186	76.92 798	0.16 240

DLNR_Zeroshot_test	23.17 775	48.52 793	43.29 781	176.68 799	78.69 793	0.35 60	0.21 36	23.41 772	0.75 287	0.66 290	0.86 308	0.59 288	0.30 83	1.56 490	0.44 329	9.57 772	0.12 106	0.18 220	0.14 186	76.92 798	0.16 240

RSGM-EC	88.84 798	82.86 799	51.22 791	105.38 794	99.51 799	94.51 798	125.67 800	90.02 800	46.43 793	45.14 797	57.50 799	101.22 800	88.55 800	154.40 800	153.26 801	105.54 799	59.55 801	113.88 798	53.02 797	92.89 800	56.17 796

acva	88.84 798	82.86 799	51.22 791	105.38 794	99.51 799	94.51 798	125.67 800	90.02 800	46.43 793	45.14 797	57.50 799	101.22 800	88.55 800	154.40 800	153.26 801	105.54 799	59.55 801	113.88 798	53.02 797	92.89 800	56.17 796

Anonymous_1	43.04 789	18.73 773	24.79 769	21.81 775	46.26 787	27.80 770	37.60 782	28.08 778	16.14 765	14.66 771	14.30 765	20.65 771	17.88 772	21.56 773	25.94 778	117.93 801	8.92 775	100.65 797	126.50 799	158.64 802	12.08 774

test_example2	192.40 801	210.76 802	206.48 801	199.83 801	204.73 802	172.94 801	183.52 802	133.93 802	133.41 802	191.38 803	196.19 802	187.13 803	178.77 802	205.33 802	208.00 803	222.09 803	238.72 803	186.54 803	190.54 803	227.34 803	170.31 802

ccccc		492.34 803		530.87 802	530.37 803	478.08 803		491.76 804		448.18 804		476.12 804		541.64 804		663.49 804	459.54 804	353.94 804	309.79 804	586.66 804

ASD4		10.99 763

Low-res two-view benchmark