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

Foundation-i32	0.22 1	0.17 3	0.32 2	0.33 2	0.16 1	0.25 15	0.22 42	0.41 13	0.16 1	0.22 2	0.16 1	0.34 95	0.32 97	0.30 1	0.24 15	0.15 86	0.11 39	0.13 1	0.11 15	0.14 44	0.10 1

monsterstereo	0.34 110	0.20 48	0.44 97	0.45 205	0.35 357	0.27 26	0.29 128	0.53 39	0.51 174	0.44 169	0.61 207	0.26 28	0.25 32	1.19 369	0.27 77	0.13 26	0.11 39	0.15 57	0.12 74	0.15 82	0.10 1

monster-pro	0.28 39	0.18 10	0.39 45	0.36 20	0.21 30	0.55 261	0.31 153	0.55 51	0.43 126	0.28 21	0.28 32	0.23 8	0.21 8	0.57 122	0.25 42	0.11 1	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.11 3

PointNet	0.27 25	0.19 26	0.37 18	0.39 71	0.23 62	0.39 76	0.26 94	0.54 45	0.34 70	0.24 9	0.31 45	0.38 132	0.21 8	0.49 87	0.26 60	0.15 86	0.12 105	0.17 161	0.12 74	0.15 82	0.11 3

aanet-new-90k	0.34 110	0.21 78	0.77 397	0.41 107	0.23 62	0.43 113	0.36 228	0.64 100	0.30 37	0.28 21	0.40 87	0.31 62	0.50 260	0.97 297	0.22 1	0.13 26	0.11 39	0.15 57	0.12 74	0.19 275	0.11 3

LACA3	0.27 25	0.21 78	0.38 35	0.35 12	0.19 15	0.37 67	0.38 262	0.47 21	0.28 24	0.29 32	0.27 26	0.26 28	0.31 85	0.73 200	0.22 1	0.16 130	0.12 105	0.13 1	0.10 2	0.15 82	0.11 3

LACA2	0.27 25	0.21 78	0.44 97	0.35 12	0.18 8	0.39 76	0.39 279	0.56 58	0.27 22	0.29 32	0.33 54	0.36 108	0.26 41	0.45 53	0.22 1	0.15 86	0.12 105	0.13 1	0.11 15	0.16 121	0.11 3

Test_v1	0.27 25	0.20 48	0.37 18	0.34 6	0.25 117	0.31 38	0.30 140	0.59 68	0.37 91	0.29 32	0.33 54	0.25 23	0.25 32	0.48 85	0.24 15	0.15 86	0.11 39	0.14 21	0.12 74	0.13 7	0.11 3

BridgeDepth_RVC	0.26 16	0.19 26	0.37 18	0.33 2	0.19 15	0.47 151	0.19 9	0.54 45	0.27 22	0.30 45	0.29 39	0.26 28	0.32 97	0.43 44	0.30 129	0.16 130	0.11 39	0.13 1	0.11 15	0.15 82	0.11 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CSFM-Stereo	0.26 16	0.18 10	0.37 18	0.39 71	0.21 30	0.40 84	0.21 32	0.53 39	0.29 33	0.30 45	0.28 32	0.31 62	0.29 66	0.47 77	0.25 42	0.15 86	0.13 211	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.11 3

MonStereo	0.28 39	0.18 10	0.39 45	0.36 20	0.21 30	0.55 261	0.31 153	0.55 51	0.43 126	0.28 21	0.28 32	0.23 8	0.21 8	0.57 122	0.25 42	0.11 1	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.11 3

Monster-pub-eth3d	0.28 39	0.18 10	0.39 45	0.36 20	0.21 30	0.55 261	0.31 153	0.55 51	0.43 126	0.28 21	0.28 32	0.23 8	0.21 8	0.56 116	0.25 42	0.11 1	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.11 3

LG-Stereo_L2	0.29 50	0.20 48	0.45 113	0.37 37	0.25 117	0.26 20	0.20 16	0.78 171	0.28 24	0.28 21	0.26 17	0.24 16	0.26 41	0.91 272	0.23 8	0.15 86	0.11 39	0.15 57	0.12 74	0.14 44	0.11 3

LG-Stereo_L1	0.30 58	0.20 48	0.44 97	0.37 37	0.26 139	0.29 30	0.21 32	0.66 119	0.26 18	0.25 11	0.25 12	0.24 16	0.22 22	1.24 382	0.23 8	0.15 86	0.11 39	0.15 57	0.12 74	0.14 44	0.11 3

MLG-Stereo_test2	0.26 16	0.20 48	0.36 11	0.37 37	0.22 48	0.35 57	0.18 4	0.45 19	0.21 5	0.26 13	0.23 10	0.34 95	0.20 5	0.77 215	0.23 8	0.16 130	0.11 39	0.15 57	0.11 15	0.13 7	0.11 3

StereoAnything_RVC	0.45 222	1.43 694	0.48 136	0.35 12	0.20 22	0.26 20	0.21 32	0.43 17	0.22 7	0.22 2	0.21 6	0.19 3	0.36 137	1.27 390	0.22 1	0.21 385	0.11 39	0.14 21	0.10 2	2.37 705	0.11 3

MonSter	0.28 39	0.18 10	0.39 45	0.36 20	0.21 30	0.55 261	0.31 153	0.55 51	0.43 126	0.28 21	0.29 39	0.23 8	0.21 8	0.56 116	0.25 42	0.11 1	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.11 3

dual_stereo	0.27 25	0.19 26	0.35 9	0.39 71	0.21 30	0.25 15	0.22 42	0.48 23	0.31 42	0.32 62	0.26 17	0.37 121	0.24 28	0.83 244	0.29 108	0.16 130	0.12 105	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.11 3

CREStereo++_RVC	0.47 238	0.21 78	0.38 35	0.45 205	0.38 418	0.45 129	0.25 81	0.75 161	1.29 560	0.80 311	1.21 449	0.47 186	0.37 141	0.53 101	0.44 316	0.16 130	0.11 39	0.15 57	0.80 694	0.18 219	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	0.52 268	0.20 48	0.38 35	0.41 107	0.19 15	0.96 502	0.34 200	1.17 373	1.25 539	0.81 316	0.90 311	0.63 294	0.50 260	1.45 447	0.42 302	0.14 54	0.12 105	0.17 161	0.11 15	0.18 219	0.11 3

testmc14	0.25 10	0.17 3	0.33 3	0.37 37	0.18 8	0.41 91	0.29 128	0.40 11	0.22 7	0.29 32	0.33 54	0.32 72	0.31 85	0.32 3	0.31 157	0.13 26	0.10 9	0.13 1	0.10 2	0.14 44	0.12 21

MCSU-Stereo	0.28 39	0.17 3	0.36 11	0.36 20	0.17 5	0.35 57	0.39 279	0.55 51	0.41 114	0.37 114	0.40 87	0.37 121	0.23 25	0.45 53	0.29 108	0.14 54	0.11 39	0.13 1	0.10 2	0.13 7	0.12 21

mm2	0.25 10	0.19 26	0.37 18	0.37 37	0.24 87	0.25 15	0.20 16	0.49 25	0.32 52	0.22 2	0.26 17	0.40 144	0.21 8	0.45 53	0.24 15	0.13 26	0.12 105	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

mm1	0.24 4	0.19 26	0.37 18	0.37 37	0.24 87	0.25 15	0.20 16	0.41 13	0.32 52	0.22 2	0.26 17	0.40 144	0.21 8	0.45 53	0.24 15	0.13 26	0.12 105	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

aanet-new-60k	0.34 110	0.21 78	0.76 389	0.42 128	0.22 48	0.58 283	0.31 153	0.71 144	0.33 61	0.33 72	0.39 82	0.40 144	0.43 181	0.77 215	0.23 8	0.13 26	0.11 39	0.15 57	0.12 74	0.17 168	0.12 21

aanet-new-70k	0.35 122	0.20 48	0.79 410	0.42 128	0.21 30	0.50 197	0.30 140	0.65 110	0.31 42	0.33 72	0.40 87	0.31 62	0.51 274	1.00 313	0.24 15	0.12 9	0.11 39	0.16 108	0.12 74	0.16 121	0.12 21

aanet-new-78k	0.35 122	0.22 111	0.91 472	0.43 147	0.21 30	0.33 46	0.36 228	0.65 110	0.32 52	0.32 62	0.40 87	0.31 62	0.59 338	0.91 272	0.22 1	0.12 9	0.10 9	0.16 108	0.12 74	0.18 219	0.12 21

aanet-new-40k	0.33 95	0.22 111	0.81 417	0.40 86	0.25 117	0.52 225	0.23 55	0.67 127	0.32 52	0.33 72	0.47 138	0.33 86	0.52 282	0.35 8	0.28 96	0.13 26	0.10 9	0.16 108	0.12 74	0.18 219	0.12 21

aanet-new-34k	0.33 95	0.22 111	0.65 290	0.40 86	0.20 22	0.34 48	0.30 140	0.80 187	0.42 120	0.34 83	0.53 177	0.34 95	0.57 326	0.38 17	0.25 42	0.13 26	0.11 39	0.16 108	0.12 74	0.15 82	0.12 21

aanet-32k-new	0.33 95	0.23 149	0.55 220	0.43 147	0.23 62	0.50 197	0.32 172	0.55 51	0.36 82	0.34 83	0.42 100	0.36 108	0.55 305	0.77 215	0.24 15	0.16 130	0.11 39	0.15 57	0.12 74	0.19 275	0.12 21

aanet-new-24k	0.33 95	0.21 78	0.51 167	0.42 128	0.23 62	0.53 236	0.30 140	0.62 84	0.37 91	0.40 144	0.61 207	0.34 95	0.48 234	0.44 50	0.25 42	0.13 26	0.11 39	0.16 108	0.12 74	0.17 168	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.35 122	0.20 48	0.50 156	0.42 128	0.37 396	0.58 283	0.30 140	0.68 131	0.42 120	0.37 114	0.53 177	0.47 186	0.60 342	0.39 24	0.34 207	0.15 86	0.10 9	0.17 161	0.13 136	0.16 121	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.33 95	0.20 48	0.45 113	0.40 86	0.26 139	0.43 113	0.39 279	0.86 218	0.51 174	0.36 103	0.48 145	0.34 95	0.45 200	0.35 8	0.26 60	0.14 54	0.11 39	0.15 57	0.12 74	0.15 82	0.12 21

PipStereo	0.24 4	0.17 3	0.34 5	0.34 6	0.18 8	0.21 8	0.21 32	0.54 45	0.23 10	0.22 2	0.19 4	0.43 161	0.34 116	0.37 13	0.24 15	0.14 54	0.11 39	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

PSi22b	0.24 4	0.17 3	0.34 5	0.35 12	0.18 8	0.21 8	0.20 16	0.50 33	0.23 10	0.22 2	0.19 4	0.43 161	0.35 125	0.37 13	0.24 15	0.14 54	0.11 39	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

PSi22a	0.22 1	0.17 3	0.31 1	0.33 2	0.18 8	0.25 15	0.20 16	0.49 25	0.19 2	0.23 8	0.16 1	0.37 121	0.31 85	0.31 2	0.22 1	0.15 86	0.12 105	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

Foundation-i1c-attn	0.35 122	0.17 3	0.36 11	0.35 12	0.19 15	0.51 217	0.48 413	0.96 276	0.37 91	0.42 154	0.43 112	0.52 222	0.49 251	0.66 169	0.29 108	0.15 86	0.12 105	0.15 57	0.11 15	0.13 7	0.12 21

Foundation-i1b	0.36 138	0.18 10	0.36 11	0.35 12	0.19 15	0.53 236	0.49 425	1.00 292	0.35 79	0.47 189	0.43 112	0.56 255	0.53 290	0.66 169	0.28 96	0.16 130	0.11 39	0.14 21	0.13 136	0.14 44	0.12 21

DepthFocus	0.24 4	0.18 10	0.38 35	0.36 20	0.28 199	0.20 7	0.23 55	0.36 9	0.23 10	0.28 21	0.35 66	0.20 4	0.21 8	0.38 17	0.22 1	0.18 245	0.14 283	0.20 294	0.20 388	0.17 168	0.12 21

GeoVLM	0.26 16	0.19 26	0.37 18	0.37 37	0.24 87	0.34 48	0.20 16	0.49 25	0.31 42	0.29 32	0.26 17	0.40 144	0.26 41	0.45 53	0.27 77	0.13 26	0.12 105	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

LACA1	0.25 10	0.20 48	0.38 35	0.34 6	0.18 8	0.31 38	0.27 109	0.45 19	0.25 14	0.30 45	0.22 8	0.25 23	0.32 97	0.46 65	0.25 42	0.16 130	0.12 105	0.14 21	0.12 74	0.15 82	0.12 21

DispViT+	0.33 95	0.19 26	0.37 18	0.36 20	0.56 556	0.30 34	0.23 55	0.72 146	0.55 195	0.33 72	0.34 61	0.30 56	0.25 32	1.12 351	0.29 108	0.15 86	0.12 105	0.13 1	0.10 2	0.13 7	0.12 21

Pro-Stereo	0.31 69	0.16 2	0.34 5	0.39 71	0.29 224	0.63 324	0.21 32	0.35 6	0.28 24	0.34 83	0.25 12	0.23 8	0.13 1	1.58 478	0.26 60	0.13 26	0.11 39	0.18 210	0.17 288	0.13 7	0.12 21

MonSter++	0.26 16	0.19 26	0.37 18	0.37 37	0.24 87	0.34 48	0.20 16	0.49 25	0.31 42	0.29 32	0.26 17	0.40 144	0.26 41	0.45 53	0.27 77	0.13 26	0.12 105	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

VIP-Stereo	0.35 122	0.22 111	0.49 145	0.40 86	0.43 468	0.82 449	0.22 42	0.59 68	0.45 138	0.31 54	0.53 177	0.37 121	0.31 85	0.83 244	0.27 77	0.17 190	0.11 39	0.15 57	0.11 15	0.15 82	0.12 21

BridgeDepth	0.29 50	0.19 26	0.37 18	0.40 86	0.17 5	0.58 283	0.32 172	0.60 78	0.29 33	0.26 13	0.26 17	0.39 135	0.43 181	0.47 77	0.26 60	0.13 26	0.10 9	0.13 1	0.12 74	0.15 82	0.12 21
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Wavelet-MonSter	0.27 25	0.20 48	0.41 67	0.39 71	0.26 139	0.26 20	0.25 81	0.49 25	0.29 33	0.36 103	0.47 138	0.28 44	0.32 97	0.49 87	0.26 60	0.11 1	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.12 21

asda	0.30 58	0.24 178	0.42 83	0.38 58	0.23 62	0.43 113	0.34 200	0.58 66	0.37 91	0.38 130	0.42 100	0.27 35	0.34 116	0.52 99	0.30 129	0.11 1	0.09 1	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.12 21

asd	0.30 58	0.21 78	0.41 67	0.39 71	0.24 87	0.47 151	0.30 140	0.69 134	0.30 37	0.41 147	0.39 82	0.28 44	0.33 105	0.62 150	0.27 77	0.13 26	0.09 1	0.14 21	0.12 74	0.14 44	0.12 21

qwe	0.32 79	0.21 78	0.40 57	0.37 37	0.26 139	0.49 179	0.29 128	0.64 100	0.39 101	0.49 206	0.48 145	0.26 28	0.27 53	0.80 230	0.34 207	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.15 82	0.12 21

4.25_new	0.30 58	0.26 253	0.44 97	0.38 58	0.26 139	0.49 179	0.40 295	0.59 68	0.31 42	0.38 130	0.42 100	0.27 35	0.34 116	0.46 65	0.31 157	0.12 9	0.09 1	0.15 57	0.11 15	0.14 44	0.12 21

4.5w_new	0.30 58	0.26 253	0.44 97	0.38 58	0.26 139	0.49 179	0.40 295	0.59 68	0.31 42	0.38 130	0.42 100	0.27 35	0.34 116	0.46 65	0.31 157	0.12 9	0.09 1	0.15 57	0.11 15	0.14 44	0.12 21

4.5_new	0.29 50	0.25 218	0.41 67	0.36 20	0.23 62	0.52 225	0.36 228	0.56 58	0.34 70	0.45 177	0.42 100	0.27 35	0.25 32	0.40 32	0.24 15	0.13 26	0.10 9	0.15 57	0.13 136	0.16 121	0.12 21

4.5w-stereo	0.29 50	0.25 218	0.41 67	0.36 20	0.23 62	0.52 225	0.36 228	0.56 58	0.34 70	0.45 177	0.42 100	0.27 35	0.25 32	0.40 32	0.24 15	0.13 26	0.10 9	0.15 57	0.13 136	0.16 121	0.12 21

4.25w-stereo	0.30 58	0.26 253	0.44 97	0.38 58	0.26 139	0.49 179	0.40 295	0.59 68	0.32 52	0.38 130	0.42 100	0.27 35	0.34 116	0.46 65	0.31 157	0.12 9	0.09 1	0.15 57	0.11 15	0.14 44	0.12 21

4w-stereo	0.30 58	0.24 178	0.44 97	0.37 37	0.23 62	0.46 136	0.27 109	0.63 92	0.31 42	0.41 147	0.44 121	0.27 35	0.36 137	0.59 129	0.30 129	0.11 1	0.09 1	0.15 57	0.12 74	0.13 7	0.12 21

2.5w	0.31 69	0.23 149	0.46 126	0.39 71	0.24 87	0.42 103	0.39 279	0.61 80	0.30 37	0.37 114	0.53 177	0.24 16	0.25 32	0.77 215	0.28 96	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.12 74	0.14 44	0.12 21

2.75w_new	0.31 69	0.23 149	0.43 91	0.35 12	0.23 62	0.42 103	0.42 320	0.54 45	0.35 79	0.47 189	0.43 112	0.24 16	0.30 75	0.66 169	0.33 192	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.12 21

3.25w_new	0.32 79	0.21 78	0.45 113	0.38 58	0.23 62	0.52 225	0.34 200	0.65 110	0.39 101	0.47 189	0.45 127	0.32 72	0.35 125	0.61 147	0.27 77	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.12 1	0.12 21

3.25w	0.32 79	0.21 78	0.45 113	0.37 37	0.23 62	0.52 225	0.34 200	0.65 110	0.39 101	0.47 189	0.45 127	0.32 72	0.35 125	0.61 147	0.27 77	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.12 1	0.12 21

3.75w	0.32 79	0.23 149	0.44 97	0.37 37	0.29 224	0.62 318	0.36 228	0.59 68	0.32 52	0.41 147	0.47 138	0.25 23	0.34 116	0.64 155	0.26 60	0.12 9	0.09 1	0.14 21	0.12 74	0.13 7	0.12 21

1w_stereo	0.34 110	0.20 48	0.42 83	0.43 147	0.26 139	0.47 151	0.54 461	0.59 68	0.50 163	0.41 147	0.66 227	0.25 23	0.44 193	0.62 150	0.33 192	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.12 21

IGEV	0.28 39	0.18 10	0.39 45	0.37 37	0.31 280	0.45 129	0.21 32	0.59 68	0.40 105	0.31 54	0.43 112	0.26 28	0.21 8	0.43 44	0.25 42	0.13 26	0.12 105	0.16 108	0.13 136	0.12 1	0.12 21

xyz-stereo	7.16 725	0.22 111	69.90 768	0.42 128	0.21 30	32.92 757	0.49 425	0.87 221	0.76 284	1.38 571	27.04 751	1.19 503	1.16 586	4.69 644	0.97 553	0.16 130	0.12 105	0.20 294	0.14 176	0.16 121	0.12 21

MLG-Stereo_test1	0.27 25	0.19 26	0.38 35	0.40 86	0.24 87	0.38 71	0.20 16	0.59 68	0.19 2	0.24 9	0.17 3	0.33 86	0.27 53	0.90 271	0.25 42	0.14 54	0.11 39	0.16 108	0.11 15	0.13 7	0.12 21

MLG-Stereo	0.29 50	0.19 26	0.38 35	0.41 107	0.20 22	0.42 103	0.20 16	0.66 119	0.21 5	0.25 11	0.22 8	0.33 86	0.28 61	1.09 341	0.25 42	0.14 54	0.11 39	0.16 108	0.11 15	0.13 7	0.12 21

LG-Stereo	0.34 110	0.25 218	0.78 407	0.47 241	0.26 139	0.37 67	0.30 140	0.71 144	0.52 181	0.36 103	0.57 198	0.29 47	0.21 8	0.50 93	0.36 232	0.13 26	0.13 211	0.20 294	0.18 317	0.18 219	0.12 21

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 176	0.67 630	0.42 83	0.64 537	0.29 224	0.48 162	0.25 81	0.85 216	0.44 134	0.38 130	0.36 69	0.30 56	0.70 396	1.15 357	0.29 108	0.16 130	0.11 39	0.16 108	0.11 15	0.18 219	0.12 21

FoundationStereo	0.24 4	0.21 78	0.36 11	0.38 58	0.22 48	0.32 44	0.22 42	0.39 10	0.23 10	0.30 45	0.25 12	0.30 56	0.33 105	0.34 6	0.26 60	0.16 130	0.12 105	0.15 57	0.11 15	0.13 7	0.12 21

AIO_test	0.35 122	0.22 111	0.44 97	0.43 147	0.27 170	0.57 276	0.44 359	0.79 178	0.41 114	0.32 62	0.47 138	0.46 179	0.30 75	0.69 178	0.30 129	0.16 130	0.11 39	0.16 108	0.13 136	0.15 82	0.12 21

castereo	0.41 185	0.22 111	0.46 126	0.44 185	0.30 250	0.61 308	0.56 487	0.97 280	0.80 297	0.38 130	0.69 242	0.45 175	0.69 390	0.51 97	0.30 129	0.16 130	0.11 39	0.16 108	0.13 136	0.16 121	0.12 21

Pointernet	0.37 148	0.20 48	0.57 245	0.43 147	0.28 199	0.51 217	0.27 109	0.93 255	0.61 219	0.47 189	0.63 214	0.49 202	0.38 148	0.49 87	0.33 192	0.17 190	0.13 211	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.12 21

GELT-Stereo	0.33 95	0.22 111	0.45 113	0.44 185	0.36 375	0.32 44	0.29 128	0.67 127	0.55 195	0.52 226	0.41 96	0.39 135	0.35 125	0.56 116	0.31 157	0.13 26	0.11 39	0.17 161	0.15 206	0.16 121	0.13 73

over-6	0.31 69	0.22 111	0.42 83	0.40 86	0.17 5	0.41 91	0.31 153	0.63 92	0.30 37	0.31 54	0.36 69	0.30 56	0.37 141	0.82 241	0.26 60	0.19 302	0.12 105	0.14 21	0.11 15	0.17 168	0.13 73

over-8	0.29 50	0.23 149	0.40 57	0.43 147	0.16 1	0.47 151	0.26 94	0.52 35	0.28 24	0.30 45	0.32 51	0.35 102	0.37 141	0.69 178	0.25 42	0.17 190	0.13 211	0.13 1	0.11 15	0.16 121	0.13 73

small-0shot	0.25 10	0.18 10	0.42 83	0.35 12	0.23 62	0.21 8	0.41 313	0.42 16	0.19 2	0.29 32	0.45 127	0.18 2	0.21 8	0.37 13	0.24 15	0.15 86	0.11 39	0.18 210	0.15 206	0.15 82	0.13 73

over-9	0.29 50	0.24 178	0.41 67	0.43 147	0.16 1	0.46 136	0.26 94	0.53 39	0.28 24	0.30 45	0.32 51	0.35 102	0.39 153	0.68 176	0.26 60	0.17 190	0.12 105	0.13 1	0.11 15	0.16 121	0.13 73

anonymous	0.28 39	0.22 111	0.43 91	0.39 71	0.26 139	0.22 12	0.24 70	0.35 6	0.34 70	0.42 154	0.60 204	0.24 16	0.27 53	0.50 93	0.23 8	0.15 86	0.11 39	0.18 210	0.14 176	0.15 82	0.13 73

Weightmod_eth	0.52 268	0.25 218	0.48 136	0.45 205	0.39 429	0.59 294	0.43 344	0.96 276	0.57 201	0.65 273	1.50 562	0.66 305	0.76 421	1.19 369	0.32 171	0.33 590	0.19 467	0.18 210	0.17 288	0.18 219	0.13 73

derf	0.25 10	0.20 48	0.40 57	0.40 86	0.23 62	0.26 20	0.19 9	0.47 21	0.32 52	0.26 13	0.26 17	0.39 135	0.21 8	0.47 77	0.24 15	0.14 54	0.13 211	0.14 21	0.11 15	0.12 1	0.13 73

qqai	0.26 16	0.20 48	0.41 67	0.40 86	0.23 62	0.28 27	0.19 9	0.51 34	0.32 52	0.26 13	0.25 12	0.42 156	0.21 8	0.48 85	0.24 15	0.15 86	0.12 105	0.14 21	0.11 15	0.12 1	0.13 73

CAR	0.27 25	0.18 10	0.39 45	0.37 37	0.25 117	0.39 76	0.20 16	0.52 35	0.36 82	0.35 93	0.33 54	0.29 47	0.19 2	0.49 87	0.26 60	0.14 54	0.11 39	0.15 57	0.12 74	0.14 44	0.13 73

MSE-Stereo	0.26 16	0.19 26	0.39 45	0.36 20	0.25 117	0.39 76	0.20 16	0.52 35	0.36 82	0.28 21	0.33 54	0.29 47	0.19 2	0.46 65	0.24 15	0.14 54	0.11 39	0.15 57	0.12 74	0.14 44	0.13 73

LiteMatch*	0.27 25	0.19 26	0.49 145	0.38 58	0.27 170	0.31 38	0.23 55	0.49 25	0.38 99	0.29 32	0.28 32	0.36 108	0.29 66	0.46 65	0.24 15	0.15 86	0.12 105	0.15 57	0.12 74	0.13 7	0.13 73

aanet-new-36k	0.33 95	0.21 78	0.52 180	0.42 128	0.21 30	0.52 225	0.32 172	0.64 100	0.36 82	0.34 83	0.38 75	0.36 108	0.56 313	0.81 237	0.24 15	0.13 26	0.11 39	0.16 108	0.12 74	0.15 82	0.13 73

aanet-new-32k	0.32 79	0.22 111	0.53 191	0.43 147	0.24 87	0.54 246	0.23 55	0.72 146	0.31 42	0.37 114	0.38 75	0.43 161	0.54 297	0.41 36	0.24 15	0.14 54	0.12 105	0.16 108	0.12 74	0.17 168	0.13 73

aanet-new-30k	0.32 79	0.22 111	0.53 191	0.43 147	0.24 87	0.54 246	0.23 55	0.72 146	0.31 42	0.37 114	0.38 75	0.43 161	0.54 297	0.41 36	0.24 15	0.14 54	0.12 105	0.16 108	0.12 74	0.17 168	0.13 73

GCAP-Stereo-DPT26K	0.31 69	0.20 48	0.57 245	0.40 86	0.22 48	0.36 63	0.33 185	0.73 152	0.31 42	0.37 114	0.40 87	0.31 62	0.44 193	0.50 93	0.26 60	0.13 26	0.11 39	0.16 108	0.12 74	0.16 121	0.13 73

aanet-new-22k	0.32 79	0.21 78	0.54 205	0.43 147	0.22 48	0.47 151	0.23 55	0.67 127	0.50 163	0.35 93	0.46 133	0.33 86	0.50 260	0.44 50	0.29 108	0.14 54	0.12 105	0.15 57	0.13 136	0.16 121	0.13 73

aanet-new-16k	0.32 79	0.21 78	0.56 231	0.45 205	0.22 48	0.43 113	0.21 32	0.66 119	0.44 134	0.36 103	0.43 112	0.37 121	0.48 234	0.41 36	0.28 96	0.14 54	0.10 9	0.16 108	0.12 74	0.18 219	0.13 73

aanet-new-10k	0.35 122	0.22 111	0.87 450	0.47 241	0.23 62	0.66 353	0.24 70	0.63 92	0.40 105	0.38 130	0.42 100	0.40 144	0.53 290	0.40 32	0.29 108	0.16 130	0.11 39	0.16 108	0.12 74	0.19 275	0.13 73

aanet-new-8k	0.35 122	0.23 149	0.50 156	0.45 205	0.25 117	0.54 246	0.36 228	0.68 131	0.49 156	0.35 93	0.42 100	0.32 72	0.62 359	0.68 176	0.28 96	0.14 54	0.11 39	0.16 108	0.13 136	0.15 82	0.13 73

GCAP-Stereo-cres-4k	0.35 122	0.21 78	0.52 180	0.48 274	0.27 170	0.75 403	0.38 262	0.63 92	0.43 126	0.37 114	0.50 158	0.35 102	0.50 260	0.43 44	0.30 129	0.15 86	0.11 39	0.17 161	0.13 136	0.16 121	0.13 73

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.35 122	0.22 111	0.53 191	0.41 107	0.36 375	0.48 162	0.42 320	0.63 92	0.57 201	0.54 234	0.64 219	0.32 72	0.26 41	0.41 36	0.31 157	0.17 190	0.12 105	0.19 242	0.15 206	0.14 44	0.13 73

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.35 122	0.22 111	0.54 205	0.42 128	0.35 357	0.46 136	0.40 295	0.62 84	0.54 192	0.56 245	0.67 234	0.36 108	0.27 53	0.49 87	0.28 96	0.16 130	0.11 39	0.19 242	0.15 206	0.14 44	0.13 73

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.35 122	0.22 111	0.54 205	0.41 107	0.37 396	0.49 179	0.41 313	0.64 100	0.59 216	0.54 234	0.66 227	0.31 62	0.26 41	0.41 36	0.30 129	0.16 130	0.11 39	0.19 242	0.14 176	0.15 82	0.13 73

Foundation-i1a	0.37 148	0.18 10	0.37 18	0.34 6	0.19 15	0.51 217	0.47 400	1.01 300	0.42 120	0.51 222	0.44 121	0.57 261	0.57 326	0.78 222	0.29 108	0.15 86	0.11 39	0.14 21	0.12 74	0.13 7	0.13 73

Foundation-i1	0.40 176	0.19 26	0.36 11	0.42 128	0.32 303	0.54 246	0.48 413	1.18 381	0.52 181	0.54 234	0.54 189	0.58 268	0.49 251	0.65 166	0.32 171	0.16 130	0.13 211	0.15 57	0.14 176	0.14 44	0.13 73

Selective-IGEV-i32	0.39 162	0.24 178	0.50 156	0.44 185	0.25 117	0.46 136	0.33 185	1.25 412	0.40 105	0.35 93	0.45 127	0.52 222	0.30 75	1.07 334	0.30 129	0.14 54	0.12 105	0.17 161	0.13 136	0.16 121	0.13 73

gcap_with_dpt	0.35 122	0.22 111	0.56 231	0.42 128	0.35 357	0.50 197	0.45 380	0.62 84	0.49 156	0.54 234	0.66 227	0.32 72	0.30 75	0.38 17	0.28 96	0.16 130	0.11 39	0.19 242	0.14 176	0.14 44	0.13 73

BLMT-Stereo	0.23 3	0.14 1	0.34 5	0.39 71	0.26 139	0.24 14	0.24 70	0.33 2	0.26 18	0.21 1	0.27 26	0.21 5	0.20 5	0.34 6	0.28 96	0.12 9	0.10 9	0.16 108	0.16 257	0.13 7	0.13 73

MatchStereo	0.28 39	0.21 78	0.39 45	0.33 2	0.18 8	0.22 12	0.23 55	0.65 110	0.48 153	0.27 19	0.47 138	0.25 23	0.24 28	0.49 87	0.31 157	0.16 130	0.12 105	0.14 21	0.10 2	0.13 7	0.13 73
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
NLSM3	0.36 138	0.21 78	0.43 91	0.45 205	0.36 375	0.43 113	0.32 172	0.69 134	0.58 206	0.41 147	0.68 237	0.39 135	0.43 181	0.60 141	0.35 220	0.14 54	0.12 105	0.19 242	0.17 288	0.16 121	0.13 73

HiDET	0.26 16	0.18 10	0.37 18	0.38 58	0.24 87	0.30 34	0.20 16	0.54 45	0.33 61	0.27 19	0.30 44	0.33 86	0.25 32	0.46 65	0.30 129	0.14 54	0.12 105	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.13 73

LCMNet	0.28 39	0.18 10	0.36 11	0.37 37	0.24 87	0.31 38	0.20 16	0.57 63	0.57 201	0.28 21	0.32 51	0.33 86	0.29 66	0.54 104	0.30 129	0.14 54	0.13 211	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.13 73

252Zero-FE	0.27 25	0.22 111	0.40 57	0.41 107	0.24 87	0.29 30	0.19 9	0.59 68	0.46 144	0.31 54	0.33 54	0.22 6	0.25 32	0.40 32	0.29 108	0.16 130	0.12 105	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.13 73

Zero-FE251	0.34 110	0.23 149	0.51 167	0.45 205	0.29 224	0.58 283	0.24 70	0.82 202	0.34 70	0.49 206	0.38 75	0.52 222	0.42 172	0.47 77	0.27 77	0.18 245	0.14 283	0.17 161	0.12 74	0.14 44	0.13 73

Monster-pub-mixall	0.30 58	0.19 26	0.39 45	0.36 20	0.21 30	0.28 27	0.18 4	0.58 66	0.34 70	0.36 103	0.34 61	0.26 28	0.20 5	1.40 439	0.24 15	0.15 86	0.11 39	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 73

3.5w_stereo	0.33 95	0.25 218	0.45 113	0.37 37	0.24 87	0.54 246	0.35 211	0.66 119	0.36 82	0.43 162	0.44 121	0.29 47	0.34 116	0.77 215	0.39 268	0.11 1	0.09 1	0.15 57	0.11 15	0.14 44	0.13 73

2w_stereo	0.32 79	0.24 178	0.45 113	0.39 71	0.22 48	0.46 136	0.47 400	0.69 134	0.42 120	0.43 162	0.50 158	0.24 16	0.45 200	0.47 77	0.29 108	0.12 9	0.10 9	0.15 57	0.12 74	0.15 82	0.13 73

monsters	0.34 110	0.20 48	0.41 67	0.39 71	0.36 375	0.34 48	0.27 109	0.66 119	0.43 126	0.47 189	0.40 87	0.22 6	0.23 25	1.33 407	0.25 42	0.13 26	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.13 73

111111	0.34 110	0.20 48	0.41 67	0.45 205	0.42 457	0.37 67	0.22 42	0.95 267	0.38 99	0.31 54	0.31 45	0.40 144	0.27 53	0.96 289	0.26 60	0.17 190	0.12 105	0.15 57	0.11 15	0.15 82	0.13 73

MLG-Stereo_test3	0.28 39	0.18 10	0.42 83	0.40 86	0.23 62	0.47 151	0.19 9	0.61 80	0.29 33	0.35 93	0.21 6	0.35 102	0.21 8	0.60 141	0.25 42	0.15 86	0.11 39	0.16 108	0.11 15	0.13 7	0.13 73

LG-G_1	0.31 69	0.20 48	0.44 97	0.42 128	0.20 22	0.64 328	0.18 4	0.70 139	0.25 14	0.29 32	0.29 39	0.36 108	0.35 125	0.87 262	0.24 15	0.16 130	0.12 105	0.16 108	0.11 15	0.13 7	0.13 73

LG-G	0.31 69	0.20 48	0.44 97	0.42 128	0.20 22	0.64 328	0.18 4	0.70 139	0.25 14	0.29 32	0.29 39	0.36 108	0.35 125	0.87 262	0.24 15	0.16 130	0.12 105	0.16 108	0.11 15	0.13 7	0.13 73

LGtest1	0.27 25	0.21 78	0.44 97	0.41 107	0.21 30	0.42 103	0.19 9	0.56 58	0.26 18	0.29 32	0.24 11	0.29 47	0.29 66	0.55 111	0.25 42	0.18 245	0.12 105	0.16 108	0.12 74	0.14 44	0.13 73

SGD-Stereo	0.32 79	0.20 48	0.40 57	0.38 58	0.19 15	0.43 113	0.22 42	0.64 100	0.33 61	0.42 154	0.34 61	0.27 35	0.35 125	1.15 357	0.30 129	0.20 349	0.10 9	0.15 57	0.13 136	0.17 168	0.13 73

AIO_rvc	0.36 138	0.23 149	0.49 145	0.43 147	0.27 170	0.59 294	0.38 262	0.94 261	0.45 138	0.33 72	0.46 133	0.49 202	0.22 22	0.84 249	0.30 129	0.16 130	0.11 39	0.16 108	0.12 74	0.15 82	0.13 73

WCG-NET	0.42 191	0.21 78	0.54 205	0.40 86	0.25 117	0.47 151	0.32 172	0.73 152	1.15 481	0.76 296	0.73 256	0.58 268	0.45 200	0.60 141	0.34 207	0.15 86	0.11 39	0.16 108	0.14 176	0.15 82	0.13 73

IGEV-Stereo++	0.30 58	0.20 48	0.40 57	0.46 224	0.30 250	0.33 46	0.22 42	0.75 161	0.45 138	0.32 62	0.41 96	0.32 72	0.48 234	0.38 17	0.27 77	0.15 86	0.11 39	0.15 57	0.12 74	0.15 82	0.13 73

RAStereo	0.34 110	0.21 78	0.66 300	0.47 241	0.27 170	0.26 20	0.29 128	0.69 134	0.63 226	0.32 62	0.42 100	0.45 175	0.31 85	0.45 53	0.34 207	0.17 190	0.15 348	0.19 242	0.15 206	0.18 219	0.13 73

U	9.45 729	0.21 78	0.58 253	0.47 241	53.11 763	61.27 768	0.24 70	0.70 139	0.52 181	0.36 103	0.28 32	0.29 47	0.35 125	0.33 5	0.26 60	0.19 302	0.11 39	60.50 771	8.88 748	0.17 168	0.13 73

AIO-Stereo	0.37 148	0.25 218	0.51 167	0.47 241	0.23 62	0.45 129	0.39 279	1.07 338	0.52 181	0.41 147	0.48 145	0.52 222	0.25 32	0.72 194	0.30 129	0.16 130	0.12 105	0.17 161	0.13 136	0.16 121	0.13 73

RSM++	0.38 155	0.24 178	0.51 167	0.47 241	0.26 139	0.50 197	0.41 313	0.79 178	0.45 138	0.37 114	0.45 127	0.60 279	0.35 125	1.02 318	0.30 129	0.15 86	0.13 211	0.17 161	0.14 176	0.18 219	0.13 73

RSM	0.39 162	0.24 178	0.49 145	0.46 224	0.26 139	0.47 151	0.40 295	0.92 244	0.44 134	0.41 147	0.42 100	0.65 300	0.33 105	1.07 334	0.29 108	0.15 86	0.12 105	0.17 161	0.13 136	0.17 168	0.13 73

gcap-zeroshot	0.35 122	0.22 111	0.55 220	0.41 107	0.37 396	0.48 162	0.42 320	0.64 100	0.54 192	0.53 228	0.63 214	0.33 86	0.26 41	0.38 17	0.31 157	0.16 130	0.11 39	0.19 242	0.15 206	0.14 44	0.13 73

test_for_model	0.35 122	0.22 111	0.53 191	0.41 107	0.36 375	0.48 162	0.42 320	0.63 92	0.57 201	0.54 234	0.64 219	0.32 72	0.26 41	0.41 36	0.31 157	0.17 190	0.12 105	0.19 242	0.15 206	0.14 44	0.13 73

trnet	0.39 162	0.21 78	0.37 18	0.36 20	0.20 22	0.53 236	0.29 128	0.78 171	1.12 452	0.59 257	0.71 250	0.53 229	0.42 172	0.54 104	0.34 207	0.18 245	0.13 211	0.15 57	0.10 2	0.14 44	0.13 73

testlalala	0.35 122	0.22 111	0.55 220	0.41 107	0.37 396	0.48 162	0.42 320	0.64 100	0.54 192	0.53 228	0.63 214	0.33 86	0.26 41	0.38 17	0.31 157	0.16 130	0.11 39	0.19 242	0.15 206	0.14 44	0.13 73

4D-IteraStereo	0.48 244	0.24 178	0.76 389	0.50 309	0.44 477	0.66 353	0.31 153	0.87 221	1.02 395	1.03 392	0.72 254	0.78 345	0.32 97	0.64 155	0.37 244	0.17 190	0.11 39	0.23 419	0.19 345	0.19 275	0.13 73

Selective-IGEV	0.39 162	0.24 178	0.50 156	0.44 185	0.25 117	0.46 136	0.33 185	1.25 412	0.40 105	0.35 93	0.45 127	0.52 222	0.30 75	1.07 334	0.30 129	0.14 54	0.12 105	0.17 161	0.13 136	0.16 121	0.13 73

MC-Stereo	0.43 198	0.23 149	0.48 136	0.51 341	0.28 199	0.39 76	0.32 172	0.88 230	0.68 256	0.60 261	0.84 288	0.56 255	0.61 353	1.03 319	0.31 157	0.17 190	0.11 39	0.17 161	0.15 206	0.16 121	0.13 73

test-3	0.54 302	0.22 111	0.68 310	0.47 241	0.27 170	0.58 283	0.35 211	0.92 244	1.00 388	1.32 544	0.69 242	0.87 387	0.45 200	1.68 500	0.37 244	0.16 130	0.11 39	0.20 294	0.16 257	0.17 168	0.13 73

test_1	0.54 302	0.22 111	0.68 310	0.47 241	0.27 170	0.58 283	0.35 211	0.92 244	1.00 388	1.28 515	0.68 237	0.87 387	0.45 200	1.67 495	0.37 244	0.16 130	0.11 39	0.20 294	0.16 257	0.17 168	0.13 73

AnonymousM	0.59 349	1.11 675	0.41 67	0.44 185	0.32 303	0.43 113	0.47 400	1.05 322	0.64 231	0.98 370	0.63 214	0.67 310	0.43 181	0.59 129	0.41 288	0.20 349	0.15 348	1.84 708	0.84 696	0.14 44	0.13 73

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 302	0.25 218	0.68 310	0.43 147	0.24 87	0.40 84	0.34 200	1.04 314	1.09 438	1.32 544	1.60 588	0.80 351	0.68 386	0.67 173	0.39 268	0.13 26	0.10 9	0.18 210	0.17 288	0.17 168	0.13 73

PMTNet	0.46 230	0.21 78	0.38 35	0.37 37	0.23 62	0.71 384	0.27 109	0.74 158	1.04 406	0.64 270	0.70 247	0.55 241	0.47 220	0.86 259	0.35 220	1.00 693	0.13 211	0.15 57	0.10 2	0.15 82	0.13 73

GREATEN-IGEV_RVC	0.31 69	0.25 218	0.46 126	0.43 147	0.23 62	0.36 63	0.26 94	0.61 80	0.36 82	0.32 62	0.36 69	0.37 121	0.22 22	0.61 147	0.34 207	0.17 190	0.13 211	0.21 338	0.18 317	0.21 372	0.14 138

over v1	0.30 58	0.24 178	0.41 67	0.42 128	0.16 1	0.49 179	0.27 109	0.53 39	0.28 24	0.31 54	0.31 45	0.35 102	0.43 181	0.70 184	0.30 129	0.16 130	0.12 105	0.13 1	0.10 2	0.16 121	0.14 138

Weightmod	0.53 284	0.25 218	0.46 126	0.41 107	0.31 280	0.85 467	0.40 295	0.86 218	0.61 219	0.71 285	1.39 526	0.73 330	0.60 342	1.56 474	0.41 288	0.18 245	0.28 596	0.20 294	0.18 317	0.17 168	0.14 138

MGA	0.26 16	0.19 26	0.39 45	0.36 20	0.26 139	0.43 113	0.20 16	0.49 25	0.37 91	0.28 21	0.31 45	0.31 62	0.19 2	0.46 65	0.24 15	0.15 86	0.11 39	0.15 57	0.12 74	0.14 44	0.14 138

TS12	0.36 138	0.20 48	0.40 57	0.43 147	0.20 22	0.58 283	0.31 153	0.89 231	0.41 114	0.40 144	0.73 256	0.36 108	0.40 160	0.73 200	0.37 244	0.14 54	0.12 105	0.15 57	0.12 74	0.16 121	0.14 138

aanet-new-14k	0.36 138	0.24 178	0.83 426	0.46 224	0.22 48	0.46 136	0.33 185	0.66 119	0.61 219	0.39 142	0.48 145	0.29 47	0.64 370	0.41 36	0.29 108	0.15 86	0.11 39	0.16 108	0.12 74	0.21 372	0.14 138

aanet-new	0.39 162	0.25 218	0.54 205	0.47 241	0.37 396	0.74 397	0.28 117	0.62 84	0.34 70	0.37 114	0.50 158	0.36 108	0.74 409	0.98 300	0.30 129	0.17 190	0.11 39	0.17 161	0.13 136	0.19 275	0.14 138

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.33 95	0.20 48	0.45 113	0.44 185	0.30 250	0.40 84	0.34 200	0.73 152	0.43 126	0.37 114	0.61 207	0.41 153	0.51 274	0.36 11	0.27 77	0.14 54	0.11 39	0.15 57	0.11 15	0.16 121	0.14 138

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.39 162	0.52 585	1.32 586	0.44 185	0.38 418	0.38 71	0.23 55	0.95 267	0.41 114	0.36 103	0.43 112	0.41 153	0.42 172	0.45 53	0.29 108	0.14 54	0.13 211	0.16 108	0.13 136	0.15 82	0.14 138

Hybrid-DGEV-03	0.65 391	0.26 253	0.56 231	0.53 384	0.36 375	0.73 392	0.39 279	0.89 231	1.15 481	1.73 639	2.52 672	0.84 378	0.56 313	0.97 297	0.44 316	0.18 245	0.12 105	0.22 378	0.19 345	0.17 168	0.14 138

WQFJA1++	1.55 639	0.22 111	0.45 113	0.38 58	0.28 199	0.38 71	0.20 16	0.62 84	0.28 24	0.38 130	0.39 82	0.34 95	0.39 153	0.64 155	0.27 77	0.19 302	0.12 105	0.16 108	0.12 74	25.04 753	0.14 138

GEAStereo	0.31 69	0.21 78	0.43 91	0.43 147	0.31 280	0.46 136	0.36 228	0.74 158	0.33 61	0.34 83	0.38 75	0.32 72	0.33 105	0.43 44	0.26 60	0.21 385	0.12 105	0.17 161	0.12 74	0.17 168	0.14 138

gasm-f	0.34 110	0.22 111	0.42 83	0.43 147	0.31 280	0.39 76	0.44 359	0.74 158	0.33 61	0.34 83	0.64 219	0.32 72	0.46 208	0.55 111	0.28 96	0.21 385	0.12 105	0.17 161	0.12 74	0.18 219	0.14 138

DA	0.43 198	0.23 149	0.49 145	0.50 309	0.25 117	1.08 534	0.44 359	1.18 381	0.58 206	0.46 184	0.64 219	0.54 235	0.47 220	0.46 65	0.32 171	0.19 302	0.13 211	0.19 242	0.13 136	0.18 219	0.14 138

GGEV	0.43 198	0.23 149	0.49 145	0.50 309	0.25 117	1.08 534	0.44 359	1.18 381	0.58 206	0.46 184	0.64 219	0.54 235	0.47 220	0.46 65	0.32 171	0.19 302	0.13 211	0.19 242	0.13 136	0.18 219	0.14 138

GASTEREO	0.40 176	0.25 218	0.51 167	0.48 274	0.25 117	0.65 344	0.36 228	0.81 194	0.49 156	0.51 222	0.82 283	0.30 56	0.66 382	0.62 150	0.28 96	0.19 302	0.12 105	0.16 108	0.14 176	0.16 121	0.14 138

MSCF	0.38 155	0.25 218	0.52 180	0.47 241	0.25 117	0.62 318	0.37 254	0.81 194	0.47 148	0.50 215	0.71 250	0.32 72	0.65 378	0.54 104	0.28 96	0.19 302	0.12 105	0.17 161	0.14 176	0.17 168	0.14 138

S2M2_XL	0.24 4	0.24 178	0.39 45	0.34 6	0.24 87	0.16 3	0.18 4	0.32 1	0.22 7	0.29 32	0.40 87	0.24 16	0.23 25	0.32 3	0.26 60	0.20 349	0.18 448	0.18 210	0.16 257	0.18 219	0.14 138
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DVStereo	0.43 198	0.21 78	0.55 220	0.43 147	0.32 303	0.72 387	0.29 128	0.80 187	0.51 174	0.77 302	0.73 256	0.48 193	0.40 160	1.13 354	0.39 268	0.15 86	0.14 283	0.15 57	0.14 176	0.16 121	0.14 138

2.25w	0.32 79	0.24 178	0.48 136	0.37 37	0.24 87	0.45 129	0.25 81	0.62 84	0.40 105	0.45 177	0.58 201	0.27 35	0.32 97	0.74 209	0.35 220	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.12 74	0.13 7	0.14 138

MM-Stereo_test2	0.43 198	0.24 178	0.67 306	0.51 341	0.32 303	0.55 261	0.45 380	0.97 280	0.77 288	0.59 257	0.51 165	0.49 202	0.42 172	0.80 230	0.30 129	0.15 86	0.13 211	0.18 210	0.14 176	0.19 275	0.14 138

HART	0.45 222	0.22 111	0.54 205	0.50 309	0.26 139	0.41 91	0.29 128	1.03 307	0.50 163	0.58 249	1.45 545	0.61 284	0.35 125	1.08 339	0.30 129	0.15 86	0.13 211	0.19 242	0.14 176	0.19 275	0.14 138

GREAT-IGEV	0.32 79	0.20 48	0.42 83	0.37 37	0.29 224	0.36 63	0.28 117	0.56 58	0.58 206	0.28 21	0.50 158	0.29 47	0.29 66	0.84 249	0.27 77	0.14 54	0.11 39	0.15 57	0.11 15	0.17 168	0.14 138
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV	0.46 230	0.26 253	0.55 220	0.47 241	0.25 117	0.39 76	0.38 262	1.98 618	0.60 218	0.35 93	0.48 145	0.55 241	0.36 137	1.28 392	0.32 171	0.24 465	0.12 105	0.17 161	0.13 136	0.18 219	0.14 138

HUF	0.36 138	0.23 149	0.52 180	0.40 86	0.22 48	0.54 246	0.47 400	0.82 202	0.43 126	0.36 103	0.43 112	0.50 208	0.42 172	0.64 155	0.29 108	0.17 190	0.12 105	0.16 108	0.12 74	0.15 82	0.14 138

castereo++	0.38 155	0.23 149	0.41 67	0.43 147	0.31 280	0.97 506	0.22 42	0.86 218	0.58 206	0.32 62	0.44 121	0.51 214	0.39 153	0.93 282	0.24 15	0.17 190	0.11 39	0.17 161	0.12 74	0.14 44	0.14 138

GIP-stereo	0.34 110	0.23 149	0.45 113	0.50 309	0.36 375	0.38 71	0.23 55	0.78 171	0.52 181	0.34 83	0.51 165	0.46 179	0.38 148	0.51 97	0.27 77	0.20 349	0.12 105	0.16 108	0.12 74	0.16 121	0.14 138

DEFOM-Stereo	0.33 95	0.20 48	0.40 57	0.42 128	0.28 199	0.80 438	0.23 55	0.48 23	0.37 91	0.37 114	0.31 45	0.23 8	0.24 28	1.20 372	0.27 77	0.16 130	0.12 105	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.14 138

ours_stereo	0.39 162	0.28 317	0.51 167	0.46 224	0.30 250	0.40 84	0.44 359	0.73 152	0.56 199	0.35 93	0.56 193	0.46 179	0.33 105	1.11 347	0.32 171	0.16 130	0.13 211	0.19 242	0.15 206	0.19 275	0.14 138

fffy	0.42 191	0.27 287	0.57 245	0.46 224	0.29 224	0.48 162	0.35 211	0.91 241	0.55 195	0.40 144	0.58 201	0.55 241	0.41 164	1.26 386	0.36 232	0.15 86	0.13 211	0.19 242	0.16 257	0.18 219	0.14 138

WCG-NET（raft）	0.45 222	0.21 78	0.55 220	0.40 86	0.24 87	0.50 197	0.36 228	0.73 152	1.09 438	0.71 285	0.76 265	0.92 411	0.51 274	0.84 249	0.34 207	0.16 130	0.12 105	0.15 57	0.14 176	0.14 44	0.14 138

MaDis-Stereo	0.36 138	0.25 218	0.58 253	0.44 185	0.34 350	0.30 34	0.30 140	0.72 146	0.50 163	0.37 114	0.36 69	0.58 268	0.49 251	0.52 99	0.36 232	0.19 302	0.16 387	0.19 242	0.15 206	0.18 219	0.14 138

MIM_Stereo	0.57 336	0.24 178	0.92 477	0.46 224	0.30 250	0.54 246	0.28 117	1.27 415	0.75 275	1.00 378	1.16 429	0.93 413	0.53 290	1.45 447	0.61 437	0.16 130	0.16 387	0.20 294	0.19 345	0.17 168	0.14 138

CASnet	0.41 185	0.25 218	0.48 136	0.50 309	0.20 22	0.50 197	0.36 228	0.81 194	0.80 297	0.83 325	0.68 237	0.48 193	0.31 85	0.54 104	0.32 171	0.18 245	0.12 105	0.27 518	0.22 464	0.23 429	0.14 138
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.37 148	0.24 178	0.52 180	0.47 241	0.51 525	0.37 67	0.38 262	0.65 110	0.53 188	0.42 154	0.56 193	0.46 179	0.60 342	0.53 101	0.30 129	0.16 130	0.13 211	0.18 210	0.15 206	0.17 168	0.14 138

GCAP-Stereo	0.40 176	0.28 317	0.68 310	0.47 241	0.25 117	0.53 236	0.32 172	0.82 202	0.58 206	0.65 273	0.69 242	0.58 268	0.42 172	0.47 77	0.29 108	0.17 190	0.14 283	0.17 161	0.13 136	0.17 168	0.14 138

LoS	0.40 176	0.21 78	0.44 97	0.37 37	0.22 48	0.50 197	0.40 295	1.00 292	0.94 353	0.48 198	0.66 227	0.48 193	0.40 160	0.60 141	0.37 244	0.18 245	0.14 283	0.16 108	0.11 15	0.14 44	0.14 138
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RCA-Stereo	0.50 260	0.23 149	0.58 253	0.48 274	0.33 327	0.55 261	0.45 380	0.97 280	1.38 602	0.68 280	1.05 370	0.63 294	0.80 443	0.59 129	0.32 171	0.17 190	0.12 105	0.17 161	0.14 176	0.16 121	0.14 138

RAFT_CTSACE	0.63 370	0.26 253	0.88 459	0.55 426	0.51 525	0.71 384	0.44 359	0.80 187	0.97 369	0.97 365	1.84 628	1.18 502	0.68 386	1.47 453	0.36 232	0.16 130	0.15 348	0.21 338	0.20 388	0.20 325	0.14 138

test_3	0.55 318	0.23 149	0.71 339	0.53 384	0.28 199	0.61 308	0.40 295	0.92 244	1.05 411	1.19 475	0.68 237	0.93 413	0.44 193	1.67 495	0.39 268	0.15 86	0.12 105	0.22 378	0.19 345	0.21 372	0.14 138

OMP-Stereo	0.94 537	0.33 452	0.72 346	0.90 668	0.31 280	0.49 179	0.36 228	1.16 369	1.06 418	1.58 622	1.12 405	1.46 569	0.69 390	6.94 696	0.49 371	0.19 302	0.14 283	0.24 441	0.18 317	0.20 325	0.14 138

IIG-Stereo	0.96 540	0.31 412	0.72 346	0.88 664	0.33 327	0.61 308	0.26 94	1.19 392	1.03 401	1.69 636	1.37 517	1.46 569	0.75 413	6.96 698	0.51 383	0.19 302	0.14 283	0.23 419	0.18 317	0.20 325	0.14 138

cross-raft	0.54 302	0.25 218	0.61 267	0.52 363	0.29 224	0.68 367	0.37 254	1.46 460	0.76 284	1.01 384	1.06 372	1.28 531	0.46 208	0.71 190	0.35 220	0.15 86	0.12 105	0.18 210	0.16 257	0.19 275	0.14 138

XX-TBD	0.46 230	0.70 637	0.35 9	0.79 631	0.25 117	0.58 283	0.26 94	0.69 134	1.27 550	0.76 296	1.00 341	0.45 175	0.33 105	0.47 77	0.37 244	0.19 302	0.15 348	0.15 57	0.11 15	0.17 168	0.14 138

XX-Stereo	0.63 370	0.26 253	1.90 649	0.81 637	0.67 604	0.43 113	0.23 55	1.03 307	0.58 206	0.65 273	1.56 578	1.41 557	0.39 153	1.28 392	0.35 220	0.20 349	0.14 283	0.20 294	0.19 345	0.18 219	0.14 138

AFF-stereo	0.58 343	0.25 218	0.64 283	0.46 224	0.29 224	0.34 48	0.38 262	1.15 367	1.14 469	1.17 466	1.60 588	1.10 481	0.71 401	0.97 297	0.43 312	0.13 26	0.11 39	0.19 242	0.19 345	0.17 168	0.14 138

CFNet-RSSM	0.54 302	0.24 178	0.70 328	0.48 274	0.28 199	0.60 302	0.27 109	1.49 466	1.14 469	1.06 397	0.93 317	1.08 468	0.54 297	0.70 184	0.35 220	0.16 130	0.12 105	0.17 161	0.15 206	0.16 121	0.14 138

CREStereo	0.39 162	0.21 78	0.38 35	0.34 6	0.22 48	0.53 236	0.29 128	0.77 168	1.11 448	0.58 249	0.71 250	0.51 214	0.41 164	0.54 104	0.34 207	0.18 245	0.13 211	0.15 57	0.10 2	0.14 44	0.14 138
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
DF_test	0.25 10	0.18 10	0.38 35	0.40 86	0.30 250	0.11 1	0.26 94	0.40 11	0.36 82	0.30 45	0.34 61	0.23 8	0.26 41	0.39 24	0.24 15	0.18 245	0.13 211	0.16 108	0.15 206	0.18 219	0.15 186

quiztm	0.48 244	0.26 253	0.52 180	0.49 296	0.55 552	0.45 129	0.42 320	1.45 458	0.81 301	0.79 308	1.14 415	0.57 261	0.32 97	0.58 127	0.36 232	0.17 190	0.12 105	0.17 161	0.14 176	0.18 219	0.15 186

DF	0.38 155	0.22 111	0.60 262	0.46 224	0.26 139	0.46 136	0.31 153	0.84 213	0.47 148	0.43 162	0.66 227	0.58 268	0.31 85	0.79 227	0.30 129	0.18 245	0.12 105	0.16 108	0.12 74	0.16 121	0.15 186

aanet-new-28k	0.32 79	0.21 78	0.66 300	0.43 147	0.21 30	0.47 151	0.28 117	0.64 100	0.33 61	0.36 103	0.39 82	0.36 108	0.49 251	0.39 24	0.27 77	0.15 86	0.11 39	0.16 108	0.13 136	0.22 400	0.15 186

aanet-new-12k	0.33 95	0.23 149	0.77 397	0.48 274	0.21 30	0.48 162	0.25 81	0.80 187	0.44 134	0.38 130	0.29 39	0.32 72	0.48 234	0.39 24	0.29 108	0.14 54	0.10 9	0.17 161	0.13 136	0.19 275	0.15 186

PSi22	0.43 198	0.25 218	0.45 113	0.45 205	0.24 87	0.46 136	0.22 42	0.63 92	0.99 382	0.45 177	0.64 219	0.80 351	0.52 282	1.44 446	0.30 129	0.14 54	0.12 105	0.14 21	0.11 15	0.19 275	0.15 186

Hybrid-DGEV-2	0.65 391	0.31 412	0.73 358	0.60 492	0.37 396	1.08 534	0.28 117	1.45 458	1.40 612	1.32 544	0.85 292	1.03 455	1.01 548	1.05 328	0.48 361	0.18 245	0.15 348	0.22 378	0.19 345	0.17 168	0.15 186

NLMM1	0.56 327	0.27 287	0.60 262	0.47 241	0.74 625	0.68 367	0.43 344	1.83 575	1.04 406	0.59 257	0.62 211	0.51 214	0.47 220	1.33 407	0.57 418	0.18 245	0.21 515	0.20 294	0.17 288	0.20 325	0.15 186

NLSM1	0.49 254	0.25 218	0.55 220	0.48 274	1.08 680	0.83 455	0.31 153	0.83 207	0.66 248	0.51 222	0.76 265	0.47 186	0.48 234	0.98 300	0.55 409	0.18 245	0.19 467	0.21 338	0.18 317	0.20 325	0.15 186

GSStereo	0.33 95	0.21 78	0.43 91	0.45 205	0.31 280	0.46 136	0.36 228	0.92 244	0.47 148	0.37 114	0.38 75	0.32 72	0.33 105	0.43 44	0.26 60	0.19 302	0.11 39	0.16 108	0.12 74	0.17 168	0.15 186

GS-Stereo							0.36 228	0.92 244	0.47 148	0.37 114	0.38 75	0.32 72	0.33 105	0.43 44	0.26 60	0.19 302	0.11 39	0.16 108	0.12 74	0.17 168	0.15 186

FE-Mocha	0.49 254	0.30 375	0.87 450	0.48 274	0.36 375	0.45 129	0.22 42	1.58 496	0.49 156	1.00 378	1.09 386	0.74 332	0.41 164	0.55 111	0.30 129	0.18 245	0.12 105	0.21 338	0.20 388	0.17 168	0.15 186

AdaDepth	0.30 58	0.22 111	0.49 145	0.44 185	0.27 170	0.44 125	0.24 70	0.52 35	0.30 37	0.31 54	0.37 74	0.26 28	0.32 97	0.79 227	0.25 42	0.12 9	0.12 105	0.16 108	0.13 136	0.16 121	0.15 186

water-stereo	0.39 162	0.20 48	0.48 136	0.44 185	0.27 170	0.50 197	0.26 94	0.92 244	0.51 174	0.53 228	0.78 270	0.55 241	0.49 251	0.42 43	0.42 302	0.16 130	0.15 348	0.17 161	0.15 206	0.16 121	0.15 186

depthmonostereo	0.41 185	0.23 149	0.53 191	0.47 241	0.23 62	0.61 308	0.35 211	1.00 292	0.76 284	0.48 198	0.65 226	0.47 186	0.49 251	0.67 173	0.37 244	0.16 130	0.15 348	0.16 108	0.14 176	0.16 121	0.15 186

3w_stereo	0.33 95	0.25 218	0.52 180	0.40 86	0.21 30	0.53 236	0.54 461	0.65 110	0.46 144	0.44 169	0.48 145	0.23 8	0.45 200	0.46 65	0.29 108	0.12 9	0.10 9	0.15 57	0.12 74	0.15 82	0.15 186

xyz-stereo-finetune	0.48 244	0.25 218	0.54 205	0.42 128	0.23 62	0.80 438	0.42 320	0.80 187	0.80 297	0.61 262	0.62 211	0.54 235	0.43 181	1.70 502	0.58 422	0.15 86	0.15 348	0.19 242	0.15 206	0.16 121	0.15 186

MM-Stereo_test1	0.49 254	0.24 178	0.56 231	0.51 341	0.30 250	0.50 197	0.54 461	0.91 241	1.03 401	0.84 328	0.69 242	0.54 235	0.60 342	1.16 361	0.33 192	0.18 245	0.16 387	0.20 294	0.17 288	0.19 275	0.15 186

Reg-Stereo(zero)	0.44 213	0.22 111	0.45 113	0.43 147	0.23 62	0.38 71	0.25 81	0.76 164	1.08 430	0.90 343	0.78 270	0.90 400	0.47 220	0.70 184	0.36 232	0.15 86	0.12 105	0.15 57	0.12 74	0.15 82	0.15 186

SCV_C0	0.43 198	0.26 253	0.65 290	0.43 147	0.29 224	0.47 151	0.31 153	1.34 428	0.73 273	0.38 130	0.49 155	0.54 235	0.29 66	1.24 382	0.30 129	0.17 190	0.13 211	0.16 108	0.13 136	0.20 325	0.15 186

SMoEStereo_RVC	0.39 162	0.25 218	0.50 156	0.45 205	0.30 250	0.61 308	0.36 228	0.72 146	0.45 138	0.46 184	0.43 112	0.42 156	0.35 125	1.39 433	0.29 108	0.15 86	0.12 105	0.20 294	0.15 206	0.16 121	0.15 186

mms	0.40 176	0.27 287	0.52 180	0.46 224	0.32 303	0.43 113	0.46 390	0.70 139	0.46 144	0.35 93	0.58 201	0.44 167	0.30 75	1.36 420	0.33 192	0.16 130	0.13 211	0.18 210	0.15 206	0.19 275	0.15 186

tg	0.52 268	0.24 178	0.61 267	0.49 296	0.30 250	0.90 475	0.29 128	1.07 338	0.83 309	0.83 325	1.02 354	0.62 291	0.43 181	1.35 415	0.41 288	0.17 190	0.12 105	0.22 378	0.20 388	0.17 168	0.15 186

GCAP-BAT	0.39 162	0.22 111	0.65 290	0.43 147	0.35 357	0.34 48	0.37 254	0.83 207	0.67 250	0.48 198	0.56 193	0.55 241	0.38 148	0.74 209	0.31 157	0.17 190	0.13 211	0.18 210	0.14 176	0.15 82	0.15 186

RAFT-Stereo-weight	0.47 238	0.24 178	0.53 191	0.48 274	0.27 170	0.60 302	0.35 211	1.02 302	1.07 423	0.99 373	0.78 270	0.76 339	0.28 61	0.76 212	0.36 232	0.16 130	0.12 105	0.17 161	0.15 206	0.16 121	0.15 186

MoCha-V2	0.40 176	0.20 48	0.49 145	0.50 309	0.21 30	0.44 125	0.33 185	0.93 255	0.53 188	0.53 228	0.53 177	0.42 156	0.58 337	1.09 341	0.27 77	0.14 54	0.12 105	0.15 57	0.12 74	0.17 168	0.15 186

IGEV++	0.40 176	0.22 111	0.51 167	0.52 363	0.29 224	0.45 129	0.25 81	1.65 514	0.46 144	0.37 114	0.57 198	0.46 179	0.45 200	0.50 93	0.38 257	0.19 302	0.12 105	0.16 108	0.13 136	0.16 121	0.15 186

AE-Stereo	0.49 254	0.27 287	0.67 306	0.60 492	0.39 429	0.67 359	0.46 390	1.18 381	1.09 438	0.47 189	0.75 263	0.69 318	0.47 220	0.59 129	0.40 278	0.16 130	0.15 348	0.21 338	0.20 388	0.19 275	0.15 186

UniTT-Stereo	0.36 138	0.23 149	0.59 259	0.48 274	0.36 375	0.40 84	0.32 172	0.53 39	0.49 156	0.54 234	0.55 190	0.36 108	0.31 85	0.58 127	0.51 383	0.20 349	0.15 348	0.17 161	0.15 206	0.19 275	0.15 186

GCAPDPT-zeroshot	0.39 162	0.22 111	0.65 290	0.43 147	0.35 357	0.34 48	0.37 254	0.83 207	0.67 250	0.48 198	0.56 193	0.55 241	0.38 148	0.74 209	0.31 157	0.17 190	0.13 211	0.18 210	0.14 176	0.15 82	0.15 186

EGLCR-Stereo	0.37 148	0.22 111	0.51 167	0.43 147	0.26 139	0.44 125	0.22 42	0.99 288	0.48 153	0.42 154	0.42 100	0.67 310	0.29 66	0.86 259	0.33 192	0.17 190	0.12 105	0.19 242	0.17 288	0.17 168	0.15 186

test_4	0.53 284	0.22 111	0.56 231	0.54 401	0.32 303	0.64 328	0.39 279	0.80 187	0.62 223	0.92 349	1.87 633	0.68 312	0.42 172	1.16 361	0.37 244	0.15 86	0.13 211	0.20 294	0.22 464	0.20 325	0.15 186

GMOStereo	0.53 284	0.26 253	0.65 290	0.50 309	0.29 224	0.52 225	0.43 344	0.89 231	0.96 361	1.41 580	1.14 415	0.85 379	0.56 313	0.59 129	0.38 257	0.16 130	0.14 283	0.24 441	0.21 435	0.20 325	0.15 186

error version	0.53 284	0.26 253	0.65 290	0.50 309	0.29 224	0.52 225	0.43 344	0.89 231	0.96 361	1.41 580	1.14 415	0.85 379	0.56 313	0.59 129	0.38 257	0.16 130	0.14 283	0.24 441	0.21 435	0.20 325	0.15 186

test-v	0.53 284	0.26 253	0.65 290	0.50 309	0.29 224	0.52 225	0.43 344	0.89 231	0.96 361	1.41 580	1.14 415	0.85 379	0.56 313	0.59 129	0.38 257	0.16 130	0.14 283	0.24 441	0.21 435	0.20 325	0.15 186

TRStereo	0.60 352	0.60 618	0.97 497	0.74 617	0.67 604	0.46 136	0.38 262	1.85 580	0.89 329	0.79 308	0.80 281	0.88 391	0.39 153	1.10 344	0.41 288	0.23 445	0.15 348	0.23 419	0.24 503	0.17 168	0.15 186

AAGNet	1.83 662	0.28 317	0.72 346	0.61 507	0.32 303	0.67 359	0.51 435	0.96 276	0.98 375	1.47 592	1.20 447	1.00 442	1.18 592	2.83 598	22.77 749	0.22 417	0.13 211	0.22 378	0.19 345	0.23 429	0.15 186

test-2	0.53 284	0.26 253	0.65 290	0.50 309	0.29 224	0.52 225	0.43 344	0.89 231	0.96 361	1.41 580	1.14 415	0.85 379	0.56 313	0.59 129	0.38 257	0.16 130	0.14 283	0.24 441	0.21 435	0.20 325	0.15 186

iRaftStereo_RVC	0.47 238	0.26 253	0.64 283	0.50 309	0.29 224	0.53 236	0.33 185	1.05 322	0.77 288	0.84 328	1.00 341	0.55 241	0.37 141	0.81 237	0.40 278	0.17 190	0.12 105	0.22 378	0.20 388	0.19 275	0.15 186

raft+_RVC	0.53 284	0.26 253	0.54 205	0.60 492	0.47 501	0.54 246	0.54 461	1.27 415	0.99 382	0.76 296	1.03 364	0.70 323	0.56 313	0.93 282	0.47 355	0.18 245	0.14 283	0.19 242	0.18 317	0.18 219	0.15 186

Gwc-CoAtRS	0.52 268	0.24 178	0.68 310	0.48 274	0.29 224	0.64 328	0.25 81	1.16 369	1.08 430	1.01 384	1.00 341	1.12 488	0.56 313	0.69 178	0.37 244	0.16 130	0.13 211	0.17 161	0.15 206	0.15 82	0.15 186

HITNet	0.65 391	0.40 533	0.77 397	0.48 274	0.24 87	1.05 527	0.49 425	1.76 549	1.02 395	1.18 471	1.18 435	0.89 399	0.80 443	0.85 255	0.79 507	0.17 190	0.12 105	0.21 338	0.17 288	0.29 522	0.15 186
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
noway7	1.29 610	1.22 683	14.37 723	0.52 363	0.33 327	0.57 276	0.42 320	1.14 364	1.02 395	0.72 293	0.83 284	1.12 488	0.93 507	0.80 230	0.67 461	0.18 245	0.13 211	0.20 294	0.17 288	0.21 372	0.16 228

Anonymus	0.32 79	0.20 48	0.41 67	0.45 205	0.28 199	0.43 113	0.24 70	0.54 45	0.40 105	0.33 72	0.31 45	0.50 208	0.38 148	0.57 122	0.32 171	0.14 54	0.12 105	0.18 210	0.17 288	0.15 82	0.16 228

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.46 230	1.22 683	2.46 672	0.39 71	0.30 250	0.29 30	0.28 117	0.81 194	0.34 70	0.33 72	0.47 138	0.38 132	0.44 193	0.37 13	0.25 42	0.15 86	0.12 105	0.15 57	0.11 15	0.16 121	0.16 228

BStereo	0.38 155	0.25 218	1.42 603	0.42 128	0.28 199	0.55 261	0.39 279	0.55 51	0.52 181	0.36 103	0.35 66	0.37 121	0.29 66	0.64 155	0.38 257	0.13 26	0.14 283	0.15 57	0.19 345	0.15 82	0.16 228

Anonymus123	0.45 222	0.25 218	1.42 603	0.42 128	0.28 199	1.78 638	0.39 279	0.72 146	0.52 181	0.36 103	0.35 66	0.37 121	0.29 66	0.64 155	0.38 257	0.13 26	0.14 283	0.15 57	0.19 345	0.15 82	0.16 228

WQFJA1	0.48 244	0.27 287	0.53 191	0.46 224	0.85 657	0.79 429	0.39 279	1.11 355	0.75 275	0.50 215	0.52 170	0.53 229	0.50 260	0.71 190	0.65 451	0.17 190	0.21 515	0.19 242	0.16 257	0.19 275	0.16 228

NLMM	0.48 244	0.27 287	0.53 191	0.46 224	0.85 657	0.79 429	0.39 279	1.12 358	0.75 275	0.50 215	0.52 170	0.53 229	0.50 260	0.72 194	0.65 451	0.17 190	0.21 515	0.19 242	0.16 257	0.19 275	0.16 228

DLNR-FE	23.17 750	48.55 769	42.94 755	176.85 775	78.48 767	0.35 57	0.21 32	23.51 749	0.75 275	0.66 277	0.86 295	0.59 277	0.30 75	1.55 469	0.44 316	9.85 751	0.12 105	0.18 210	0.14 176	76.92 773	0.16 228

DDF-Stereo	0.37 148	0.22 111	0.47 131	0.48 274	0.42 457	0.31 38	0.24 70	0.53 39	0.33 61	0.33 72	0.40 87	0.37 121	0.48 234	0.91 272	0.32 171	0.23 445	0.11 39	0.18 210	0.12 74	0.86 677	0.16 228

zero-FE	0.36 138	0.22 111	0.47 131	0.45 205	0.43 468	0.30 34	0.24 70	0.61 80	0.33 61	0.33 72	0.41 96	0.37 121	0.50 260	0.64 155	0.32 171	0.22 417	0.11 39	0.18 210	0.12 74	0.83 675	0.16 228

fffft	0.38 155	0.23 149	0.51 167	0.44 185	0.32 303	0.43 113	0.48 413	0.76 164	0.36 82	0.44 169	0.34 61	0.38 132	0.31 85	1.31 399	0.32 171	0.14 54	0.11 39	0.19 242	0.15 206	0.16 121	0.16 228
1: 1. 1
UGAM	1.14 595	0.27 287	0.95 488	0.53 384	0.42 457	0.70 380	0.72 560	0.95 267	1.32 574	0.98 370	1.48 557	1.78 626	0.87 480	9.65 734	0.87 531	0.21 385	0.18 448	0.30 558	0.24 503	0.19 275	0.16 228

model_zeroshot	0.48 244	0.29 352	0.86 438	0.51 341	0.36 375	0.69 373	0.37 254	1.12 358	0.62 223	0.85 333	0.84 288	0.66 305	0.37 141	0.73 200	0.34 207	0.20 349	0.16 387	0.19 242	0.16 257	0.17 168	0.16 228

Occ-G	0.42 191	0.21 78	0.48 136	0.41 107	0.26 139	0.42 103	0.62 523	0.77 168	0.49 156	0.43 162	0.66 227	1.02 451	0.46 208	0.78 222	0.41 288	0.16 130	0.13 211	0.18 210	0.13 136	0.16 121	0.16 228

MGS-Stereo	0.42 191	0.26 253	0.58 253	0.44 185	0.28 199	0.50 197	0.34 200	0.57 63	0.83 309	0.46 184	1.31 490	0.52 222	0.33 105	0.65 166	0.36 232	0.19 302	0.16 387	0.18 210	0.15 206	0.17 168	0.16 228

rrr	0.46 230	0.28 317	0.73 358	0.43 147	0.33 327	0.49 179	0.38 262	0.76 164	0.50 163	0.47 189	0.48 145	0.48 193	0.46 208	2.03 542	0.30 129	0.19 302	0.14 283	0.19 242	0.15 206	0.16 121	0.16 228

plain	0.46 230	0.27 287	1.01 513	0.50 309	0.40 441	0.35 57	0.37 254	0.87 221	0.56 199	0.43 162	0.76 265	0.42 156	0.40 160	1.13 354	0.45 331	0.21 385	0.15 348	0.24 441	0.19 345	0.24 447	0.16 228

MSKI-zero shot	0.55 318	0.26 253	0.57 245	0.51 341	0.26 139	0.69 373	0.28 117	1.18 381	0.64 231	0.91 347	1.32 497	0.82 362	0.33 105	1.92 530	0.32 171	0.17 190	0.12 105	0.17 161	0.13 136	0.16 121	0.16 228

DLNR_Zeroshot_test	23.17 750	48.52 768	43.29 756	176.68 774	78.69 768	0.35 57	0.21 32	23.41 748	0.75 275	0.66 277	0.86 295	0.59 277	0.30 75	1.56 474	0.44 316	9.57 747	0.12 105	0.18 210	0.14 176	76.92 773	0.16 228

Any-RAFT	0.53 284	0.24 178	0.47 131	0.47 241	0.27 170	1.00 514	0.25 81	1.58 496	1.05 411	0.85 333	0.99 336	1.06 461	0.47 220	0.70 184	0.32 171	0.18 245	0.13 211	0.16 108	0.13 136	0.16 121	0.16 228

RAFT-Test	0.54 302	0.25 218	0.64 283	0.47 241	0.30 250	0.97 506	0.27 109	1.24 410	0.81 301	0.96 360	1.12 405	1.28 531	0.48 234	0.71 190	0.36 232	0.17 190	0.13 211	0.17 161	0.14 176	0.16 121	0.16 228

HH	0.63 370	0.30 375	0.77 397	0.50 309	0.32 303	0.49 179	0.46 390	1.65 514	0.64 231	0.69 281	1.09 386	1.63 602	0.85 467	1.90 528	0.37 244	0.18 245	0.13 211	0.19 242	0.17 288	0.19 275	0.16 228

HanStereo	0.63 370	0.30 375	0.77 397	0.50 309	0.32 303	0.49 179	0.46 390	1.65 514	0.64 231	0.69 281	1.09 386	1.63 602	0.85 467	1.90 528	0.37 244	0.18 245	0.13 211	0.19 242	0.17 288	0.19 275	0.16 228

LL-Strereo2	0.52 268	0.33 452	0.69 322	0.52 363	0.37 396	0.70 380	0.30 140	1.13 362	0.67 250	0.94 355	0.78 270	0.91 403	0.42 172	1.05 328	0.42 302	0.17 190	0.16 387	0.29 544	0.25 517	0.21 372	0.16 228

ProNet	0.43 198	0.28 317	0.58 253	0.43 147	0.30 250	0.56 271	0.52 446	1.00 292	0.58 206	0.44 169	0.49 155	0.43 161	0.43 181	1.28 392	0.36 232	0.15 86	0.13 211	0.19 242	0.16 257	0.17 168	0.16 228

raft_robust	0.68 415	0.30 375	0.64 283	0.52 363	0.26 139	0.54 246	0.35 211	1.33 423	1.24 536	1.16 457	1.07 376	0.60 279	0.54 297	3.58 627	0.37 244	0.18 245	0.14 283	0.20 294	0.22 464	0.20 325	0.16 228

Sa-1000	0.72 430	0.29 352	0.76 389	0.59 480	0.30 250	0.73 392	0.37 254	1.62 509	1.33 578	1.28 515	2.04 648	0.86 383	0.75 413	1.84 522	0.38 257	0.19 302	0.14 283	0.25 482	0.23 487	0.20 325	0.16 228

RAFT-345	0.84 508	0.25 218	0.66 300	0.50 309	0.27 170	0.54 246	0.42 320	0.83 207	1.11 448	1.32 544	2.34 662	0.86 383	0.54 297	5.72 671	0.47 355	0.18 245	0.13 211	0.22 378	0.17 288	0.17 168	0.16 228

CroCo-Stereo	0.40 176	0.31 412	0.73 358	0.58 466	0.27 170	0.26 20	0.33 185	0.95 267	0.81 301	0.42 154	0.47 138	0.65 300	0.47 220	0.39 24	0.34 207	0.18 245	0.15 348	0.16 108	0.14 176	0.19 275	0.16 228
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
TestStereo	0.64 383	0.39 526	0.71 339	0.51 341	0.27 170	0.56 271	0.42 320	1.03 307	0.91 339	0.80 311	1.00 341	0.68 312	0.52 282	3.25 617	0.45 331	0.22 417	0.15 348	0.24 441	0.18 317	0.27 491	0.16 228

raftrobust	0.52 268	0.25 218	0.56 231	0.65 552	0.52 538	0.49 179	0.34 200	0.98 285	0.91 339	1.30 530	0.87 301	0.63 294	0.81 447	0.78 222	0.41 288	0.19 302	0.15 348	0.16 108	0.14 176	0.15 82	0.16 228

test_xeample3	0.42 191	0.28 317	0.69 322	0.43 147	0.33 327	0.56 271	0.38 262	0.79 178	0.45 138	0.53 228	0.46 133	0.44 167	0.44 193	1.38 426	0.31 157	0.18 245	0.14 283	0.19 242	0.15 206	0.17 168	0.16 228

ARAFT	0.77 470	0.36 507	1.49 620	0.51 341	0.31 280	0.90 475	0.82 589	1.90 595	1.06 418	1.62 628	1.24 459	1.02 451	0.64 370	1.84 522	0.50 378	0.18 245	0.14 283	0.28 533	0.27 548	0.17 168	0.16 228

RASNet	1.12 590	0.30 375	0.91 472	0.66 558	0.77 638	0.97 506	0.57 498	1.37 434	1.35 590	1.02 388	1.34 507	2.11 659	1.43 628	7.09 700	1.39 613	0.19 302	0.17 422	0.17 161	0.19 345	0.18 219	0.16 228

S0	0.53 284	0.24 178	0.52 180	0.49 296	0.32 303	1.14 546	0.68 547	0.90 239	0.58 206	0.76 296	1.32 497	0.65 300	0.55 305	0.70 184	0.39 268	0.27 534	0.25 573	0.29 544	0.26 535	0.20 325	0.17 262

S	0.58 343	0.27 287	0.57 245	0.46 224	0.54 545	1.03 522	0.58 502	0.94 261	0.80 297	0.95 357	1.42 532	0.56 255	0.71 401	0.60 141	0.41 288	0.38 621	0.20 488	0.37 618	0.36 633	0.22 400	0.17 262

depth_test_26	0.29 50	0.19 26	0.41 67	0.36 20	0.24 87	0.21 8	0.24 70	0.41 13	0.34 70	0.30 45	0.81 282	0.28 44	0.24 28	0.47 77	0.25 42	0.22 417	0.16 387	0.18 210	0.17 288	0.19 275	0.17 262

PhaseNet	0.33 95	0.23 149	0.44 97	0.43 147	0.28 199	0.57 276	0.24 70	0.62 84	0.42 120	0.30 45	0.39 82	0.54 235	0.30 75	0.55 111	0.37 244	0.15 86	0.13 211	0.20 294	0.19 345	0.17 168	0.17 262

RT-Monster	0.45 222	0.23 149	0.47 131	0.44 185	0.40 441	0.51 217	0.25 81	0.87 221	1.01 391	0.87 337	0.86 295	0.68 312	0.41 164	0.67 173	0.40 278	0.16 130	0.14 283	0.15 57	0.13 136	0.14 44	0.17 262

VMStereo-Base	0.38 155	0.23 149	0.44 97	0.36 20	0.22 48	0.39 76	0.34 200	0.70 139	0.86 317	0.43 162	0.69 242	0.60 279	0.33 105	0.73 200	0.35 220	0.17 190	0.14 283	0.15 57	0.12 74	0.17 168	0.17 262

IGEV-FE	0.53 284	0.30 375	0.99 503	0.56 442	0.35 357	0.41 91	0.32 172	1.37 434	0.63 226	1.00 378	1.09 386	0.94 416	0.41 164	0.83 244	0.39 268	0.18 245	0.12 105	0.19 242	0.18 317	0.19 275	0.17 262

xyz-stereo-finetune2	0.58 343	0.27 287	0.57 245	0.40 86	0.24 87	1.09 540	0.32 172	0.79 178	0.53 188	0.65 273	1.07 376	0.58 268	0.80 443	2.47 584	0.80 512	0.16 130	0.15 348	0.21 338	0.17 288	0.16 121	0.17 262

UGAM-zero	1.00 557	0.30 375	0.93 479	0.47 241	0.30 250	0.57 276	0.25 81	2.25 670	0.63 226	1.01 384	1.10 392	2.73 683	1.85 668	6.26 680	0.40 278	0.17 190	0.14 283	0.19 242	0.15 206	0.16 121	0.17 262

rvit_stereo_0083	0.47 238	0.33 452	0.81 417	0.56 442	0.36 375	0.50 197	0.44 359	0.68 131	0.95 355	0.49 206	0.57 198	0.55 241	0.49 251	0.88 264	0.46 346	0.25 493	0.25 573	0.24 441	0.20 388	0.24 447	0.17 262

rvit_stereo_0081	0.44 213	0.33 452	0.64 283	0.54 401	0.35 357	0.41 91	0.44 359	0.66 119	0.95 355	0.48 198	0.52 170	0.50 208	0.46 208	0.82 241	0.44 316	0.25 493	0.20 488	0.22 378	0.19 345	0.25 464	0.17 262

rvit_stereo_0082	0.44 213	0.33 452	0.64 283	0.54 401	0.35 357	0.41 91	0.44 359	0.66 119	0.95 355	0.48 198	0.52 170	0.50 208	0.46 208	0.82 241	0.44 316	0.25 493	0.20 488	0.22 378	0.19 345	0.25 464	0.17 262

rvit_stereo_ft	0.47 238	0.35 497	0.87 450	0.67 570	0.42 457	0.40 84	0.59 512	0.81 194	0.74 274	0.46 184	0.55 190	0.57 261	0.49 251	0.65 166	0.50 378	0.25 493	0.17 422	0.22 378	0.22 464	0.24 447	0.17 262

IGEV_Zeroshot_test	0.53 284	0.30 375	0.99 503	0.56 442	0.35 357	0.41 91	0.32 172	1.37 434	0.63 226	1.00 378	1.09 386	0.95 425	0.41 164	0.83 244	0.39 268	0.18 245	0.12 105	0.19 242	0.18 317	0.19 275	0.17 262

DCRE	0.82 497	0.26 253	0.70 328	0.58 466	0.44 477	0.54 246	0.48 413	0.95 267	0.78 292	0.78 305	7.33 724	0.86 383	0.52 282	0.76 212	0.41 288	0.16 130	0.16 387	0.19 242	0.17 288	0.18 219	0.17 262

Selective-RAFT	0.52 268	0.28 317	0.79 410	0.55 426	0.27 170	0.91 479	0.33 185	0.80 187	0.88 326	0.58 249	0.63 214	0.81 357	0.77 425	1.29 396	0.48 361	0.19 302	0.14 283	0.17 161	0.15 206	0.19 275	0.17 262

TestStereo1	0.63 370	0.28 317	0.75 379	0.76 624	0.31 280	0.48 162	0.43 344	1.30 421	1.21 521	0.97 365	1.31 490	0.64 297	0.77 425	1.75 510	0.42 302	0.20 349	0.15 348	0.22 378	0.18 317	0.21 372	0.17 262

SA-5K	0.63 370	0.28 317	0.75 379	0.76 624	0.31 280	0.48 162	0.43 344	1.30 421	1.21 521	0.97 365	1.31 490	0.64 297	0.77 425	1.75 510	0.42 302	0.20 349	0.15 348	0.22 378	0.18 317	0.21 372	0.17 262

SA	0.66 400	0.30 375	0.82 421	0.61 507	0.30 250	0.58 283	0.38 262	1.44 453	1.30 566	0.96 360	1.36 515	0.66 305	0.95 518	1.85 525	0.42 302	0.19 302	0.15 348	0.25 482	0.23 487	0.21 372	0.17 262

GLC_STEREO	0.39 162	0.25 218	0.41 67	0.54 401	0.23 62	0.48 162	0.30 140	0.73 152	0.58 206	0.52 226	0.73 256	0.51 214	0.31 85	0.64 155	0.42 302	0.17 190	0.20 488	0.23 419	0.19 345	0.21 372	0.17 262

IPLG	0.69 417	0.27 287	0.97 497	0.51 341	0.43 468	0.79 429	0.33 185	1.21 395	1.06 418	1.30 530	1.10 392	0.52 222	0.55 305	3.16 615	0.63 445	0.16 130	0.14 283	0.19 242	0.16 257	0.18 219	0.17 262

MIPNet	0.56 327	0.28 317	0.94 484	0.49 296	0.33 327	0.66 353	0.38 262	1.35 430	1.08 430	1.06 397	0.92 314	0.60 279	0.79 437	0.73 200	0.52 391	0.17 190	0.14 283	0.19 242	0.16 257	0.18 219	0.17 262

NRIStereo	0.60 352	0.29 352	0.69 322	0.53 384	0.28 199	0.63 324	0.33 185	1.08 344	0.87 322	1.14 441	0.87 301	0.91 403	0.59 338	2.24 563	0.49 371	0.20 349	0.14 283	0.21 338	0.19 345	0.21 372	0.17 262

PFNet	0.91 530	0.26 253	1.10 549	0.63 528	0.32 303	0.64 328	0.56 487	1.17 373	0.99 382	1.47 592	1.08 381	0.98 435	0.69 390	6.62 688	0.54 404	0.20 349	0.12 105	0.24 441	0.19 345	0.20 325	0.17 262

RAFT-RH_RVC	1.03 570	0.24 178	0.67 306	0.49 296	0.28 199	0.81 447	0.33 185	0.83 207	1.08 430	2.05 668	4.65 704	1.04 459	0.57 326	5.98 679	0.50 378	0.18 245	0.13 211	0.26 501	0.20 388	0.16 121	0.17 262

RAFT	0.64 383	0.30 375	0.73 358	0.59 480	0.33 327	0.68 367	0.58 502	1.04 314	0.76 284	1.08 401	1.19 442	1.65 608	0.93 507	1.06 330	0.56 415	0.21 385	0.18 448	0.27 518	0.24 503	0.22 400	0.17 262

RALAANet	0.60 352	0.33 452	0.87 450	0.62 519	0.50 513	0.69 373	0.31 153	1.21 395	1.06 418	1.09 407	1.16 429	0.88 391	0.46 208	1.22 375	0.42 302	0.19 302	0.15 348	0.21 338	0.17 288	0.27 491	0.17 262

EAI-Stereo	0.65 391	0.28 317	0.69 322	0.53 384	0.27 170	0.60 302	0.40 295	2.28 673	0.64 231	0.71 285	3.18 685	0.57 261	0.43 181	1.06 330	0.41 288	0.18 245	0.13 211	0.17 161	0.17 288	0.17 168	0.17 262

R-Stereo Train	0.57 336	0.26 253	0.63 276	0.54 401	0.36 375	0.69 373	0.54 461	1.22 403	0.72 268	1.61 624	1.50 562	0.75 335	0.53 290	0.64 155	0.44 316	0.18 245	0.15 348	0.17 161	0.15 206	0.17 168	0.17 262

RAFT-Stereo	0.57 336	0.26 253	0.63 276	0.54 401	0.36 375	0.69 373	0.54 461	1.22 403	0.72 268	1.61 624	1.50 562	0.75 335	0.53 290	0.64 155	0.44 316	0.18 245	0.15 348	0.17 161	0.15 206	0.17 168	0.17 262
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.72 430	0.34 477	1.10 549	0.51 341	0.23 62	0.91 479	0.39 279	1.33 423	1.23 530	1.46 591	1.55 574	1.01 449	0.64 370	1.95 535	0.80 512	0.18 245	0.12 105	0.18 210	0.14 176	0.19 275	0.17 262

zzzzzzz1	1.31 614	1.54 702	13.00 720	0.52 363	0.65 595	0.62 318	0.46 390	1.35 430	1.02 395	0.71 285	0.95 320	1.33 542	0.98 535	1.16 361	0.80 512	0.18 245	0.14 283	0.20 294	0.19 345	0.24 447	0.18 293

monster_256*512	0.50 260	0.31 412	0.53 191	0.51 341	0.35 357	0.51 217	0.46 390	1.03 307	0.92 346	0.59 257	0.87 301	1.10 481	0.69 390	0.69 178	0.46 346	0.16 130	0.13 211	0.21 338	0.18 317	0.20 325	0.18 293

SMOE	0.52 268	0.25 218	0.55 220	0.47 241	0.22 48	0.92 486	0.65 533	0.92 244	0.81 301	0.71 285	1.21 449	0.69 318	0.67 385	0.55 111	0.41 288	0.28 550	0.15 348	0.38 622	0.19 345	0.23 429	0.18 293

TestStereo_HLe17	0.54 302	0.24 178	1.22 568	0.41 107	0.30 250	0.61 308	0.41 313	1.22 403	1.09 438	0.61 262	0.86 295	0.53 229	0.46 208	1.33 407	0.45 331	0.19 302	0.12 105	0.18 210	0.16 257	0.18 219	0.18 293

GGDA	0.49 254	0.25 218	0.53 191	0.41 107	0.29 224	0.57 276	0.33 185	0.98 285	0.97 369	0.81 316	0.89 310	0.61 284	0.51 274	1.26 386	0.47 355	0.18 245	0.13 211	0.16 108	0.15 206	0.18 219	0.18 293

TestStereo-Hl	0.51 263	0.27 287	0.55 220	0.41 107	0.29 224	0.55 261	0.45 380	1.05 322	0.90 333	0.87 337	0.85 292	0.72 327	0.65 378	1.33 407	0.43 312	0.17 190	0.13 211	0.17 161	0.15 206	0.18 219	0.18 293

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.44 213	1.50 700	1.55 623	0.37 37	0.33 327	0.41 91	0.26 94	0.79 178	0.35 79	0.34 83	0.46 133	0.41 153	0.41 164	0.45 53	0.24 15	0.15 86	0.13 211	0.15 57	0.12 74	0.15 82	0.18 293

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.31 69	0.22 111	0.48 136	0.41 107	0.26 139	0.41 91	0.26 94	0.76 164	0.33 61	0.33 72	0.43 112	0.29 47	0.46 208	0.35 8	0.24 15	0.13 26	0.12 105	0.16 108	0.12 74	0.17 168	0.18 293

WQFJX	0.51 263	0.27 287	0.52 180	0.46 224	0.87 663	0.75 403	0.39 279	1.29 420	0.77 288	0.53 228	0.52 170	0.55 241	0.55 305	0.95 288	0.60 433	0.17 190	0.19 467	0.19 242	0.16 257	0.19 275	0.18 293

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 138	0.23 149	0.54 205	0.50 309	0.28 199	0.36 63	0.22 42	1.02 302	0.39 101	0.42 154	0.64 219	0.36 108	0.51 274	0.39 24	0.29 108	0.18 245	0.12 105	0.17 161	0.13 136	0.18 219	0.18 293

MM-Stereo_test3	0.50 260	0.24 178	0.54 205	0.54 401	0.74 625	0.49 179	0.53 454	1.09 345	1.05 411	0.62 267	0.95 320	0.61 284	0.42 172	0.77 215	0.38 257	0.20 349	0.17 422	0.20 294	0.16 257	0.18 219	0.18 293

FLISNet	0.64 383	0.32 429	0.68 310	0.47 241	0.51 525	0.41 91	0.36 228	1.04 314	0.75 275	1.31 540	1.43 537	1.62 597	1.12 579	0.94 285	0.88 532	0.15 86	0.12 105	0.20 294	0.20 388	0.20 325	0.18 293

CoSv	0.64 383	0.32 429	0.68 310	0.47 241	0.51 525	0.41 91	0.36 228	1.04 314	0.75 275	1.31 540	1.43 537	1.62 597	1.12 579	0.94 285	0.88 532	0.15 86	0.12 105	0.20 294	0.20 388	0.20 325	0.18 293

tt45	0.45 222	0.23 149	0.46 126	0.45 205	0.33 327	0.79 429	0.32 172	0.78 171	0.41 114	0.51 222	0.44 121	0.49 202	0.37 141	2.14 552	0.34 207	0.16 130	0.13 211	0.19 242	0.16 257	0.17 168	0.18 293

rvit_stereo_0081_aga	0.44 213	0.34 477	0.73 358	0.51 341	0.41 451	0.50 197	0.40 295	0.81 194	0.57 201	0.58 249	0.56 193	0.53 229	0.43 181	0.66 169	0.40 278	0.26 518	0.21 515	0.22 378	0.20 388	0.26 477	0.18 293

H2IRNET	0.56 327	0.26 253	0.66 300	0.47 241	0.35 357	0.41 91	0.26 94	0.92 244	1.17 494	0.61 262	1.28 479	1.08 468	0.86 475	0.99 307	0.63 445	0.19 302	0.16 387	0.22 378	0.25 517	0.21 372	0.18 293

tta	0.75 462	0.30 375	0.86 438	0.46 224	0.26 139	0.82 449	0.43 344	2.05 634	1.39 607	1.23 494	1.47 552	0.98 435	0.95 518	1.71 504	0.82 520	0.24 465	0.20 488	0.22 378	0.21 435	0.18 219	0.18 293

qqq1	0.72 430	0.30 375	0.86 438	0.46 224	0.26 139	0.82 449	0.43 344	2.05 634	1.39 607	1.23 494	1.47 552	0.98 435	0.95 518	1.71 504	0.44 316	0.24 465	0.20 488	0.18 210	0.15 206	0.18 219	0.18 293

fff1	0.72 430	0.30 375	0.86 438	0.46 224	0.26 139	0.82 449	0.43 344	2.05 634	1.39 607	1.23 494	1.47 552	0.98 435	0.95 518	1.71 504	0.44 316	0.24 465	0.20 488	0.18 210	0.15 206	0.18 219	0.18 293

CoDeX	0.73 448	0.29 352	0.93 479	0.54 401	0.36 375	1.14 546	0.61 520	2.34 679	1.17 494	1.16 457	1.25 463	0.91 403	0.87 480	1.33 407	0.64 450	0.20 349	0.16 387	0.21 338	0.18 317	0.20 325	0.18 293

ff7	0.43 198	0.27 287	0.56 231	0.44 185	0.33 327	0.50 197	0.42 320	0.87 221	0.50 163	0.49 206	0.53 177	0.44 167	0.48 234	1.38 426	0.33 192	0.17 190	0.12 105	0.21 338	0.15 206	0.18 219	0.18 293

IGEVStereo-DCA	0.46 230	0.28 317	0.56 231	0.43 147	0.33 327	0.49 179	0.42 320	0.87 221	0.50 163	0.47 189	0.48 145	0.48 193	0.46 208	2.03 542	0.30 129	0.19 302	0.14 283	0.19 242	0.15 206	0.16 121	0.18 293

ffff	0.43 198	0.27 287	0.56 231	0.44 185	0.33 327	0.50 197	0.42 320	0.87 221	0.50 163	0.49 206	0.53 177	0.44 167	0.48 234	1.38 426	0.33 192	0.17 190	0.12 105	0.21 338	0.15 206	0.18 219	0.18 293

11t	0.43 198	0.27 287	0.56 231	0.44 185	0.33 327	0.50 197	0.42 320	0.87 221	0.50 163	0.49 206	0.53 177	0.44 167	0.48 234	1.38 426	0.33 192	0.17 190	0.12 105	0.21 338	0.15 206	0.18 219	0.18 293

MIF-Stereo (partial)	0.45 222	0.25 218	0.70 328	0.50 309	0.52 538	0.35 57	0.26 94	0.91 241	0.59 216	0.45 177	0.71 250	0.51 214	0.51 274	1.11 347	0.45 331	0.20 349	0.16 387	0.23 419	0.20 388	0.24 447	0.18 293

anonymousdsp2	0.53 284	0.27 287	0.74 375	0.48 274	0.29 224	0.76 411	0.47 400	1.61 505	0.82 308	0.77 302	0.77 268	0.75 335	0.47 220	1.03 319	0.40 278	0.18 245	0.13 211	0.18 210	0.13 136	0.19 275	0.18 293

anonymousdsp	0.43 198	0.27 287	0.53 191	0.44 185	0.32 303	0.50 197	0.42 320	0.89 231	0.51 174	0.49 206	0.53 177	0.47 186	0.47 220	1.33 407	0.33 192	0.17 190	0.12 105	0.21 338	0.15 206	0.18 219	0.18 293

anonymousa	0.72 430	0.27 287	0.75 379	0.47 241	0.63 590	1.43 604	0.45 380	1.24 410	0.89 329	1.28 515	1.75 618	1.62 597	1.13 583	0.69 178	0.59 425	0.19 302	0.16 387	0.23 419	0.25 517	0.20 325	0.18 293

ccc-4	0.43 198	0.27 287	0.56 231	0.44 185	0.33 327	0.50 197	0.42 320	0.87 221	0.50 163	0.49 206	0.53 177	0.44 167	0.48 234	1.38 426	0.33 192	0.17 190	0.12 105	0.21 338	0.15 206	0.18 219	0.18 293

RAFT+CT+SA	0.58 343	0.29 352	0.60 262	0.66 558	0.37 396	0.42 103	0.55 479	1.27 415	1.03 401	0.70 283	1.22 453	0.60 279	0.70 396	1.64 489	0.41 288	0.18 245	0.13 211	0.22 378	0.22 464	0.21 372	0.18 293

IGEV-Stereo	0.43 198	0.27 287	0.54 205	0.45 205	0.32 303	0.50 197	0.42 320	0.90 239	0.51 174	0.49 206	0.53 177	0.47 186	0.47 220	1.32 403	0.33 192	0.17 190	0.12 105	0.21 338	0.15 206	0.18 219	0.18 293
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.65 391	0.31 412	1.00 509	0.47 241	0.34 350	0.73 392	0.30 140	2.96 700	0.70 262	1.15 447	1.14 415	0.76 339	0.65 378	1.11 347	0.38 257	0.17 190	0.13 211	0.18 210	0.16 257	0.19 275	0.18 293

IPLGR	0.58 343	0.27 287	1.14 559	0.48 274	0.28 199	0.65 344	0.33 185	1.22 403	1.13 466	1.18 471	1.05 370	0.69 318	0.66 382	0.96 289	0.52 391	0.17 190	0.15 348	0.20 294	0.17 288	0.20 325	0.18 293

Patchmatch Stereo++	0.55 318	0.30 375	0.73 358	0.50 309	0.27 170	0.65 344	0.29 128	1.05 322	0.64 231	1.12 423	0.96 324	0.83 369	0.60 342	1.37 422	0.45 331	0.22 417	0.14 283	0.24 441	0.20 388	0.26 477	0.18 293
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
STrans-v2	1.04 573	0.28 317	0.96 494	0.49 296	0.32 303	0.68 367	0.79 578	2.47 690	1.12 452	1.12 423	1.46 551	1.40 555	1.46 633	6.70 693	0.43 312	0.18 245	0.13 211	0.20 294	0.18 317	0.18 219	0.18 293

PSM-adaLoss	0.54 302	0.30 375	0.73 358	0.50 309	0.27 170	0.65 344	0.41 313	1.04 314	0.64 231	1.12 423	0.96 324	0.82 362	0.61 353	1.06 330	0.45 331	0.22 417	0.14 283	0.24 441	0.20 388	0.26 477	0.18 293

ROB_FTStereo_v2	0.54 302	0.30 375	0.73 358	0.50 309	0.27 170	0.64 328	0.42 320	1.05 322	0.64 231	1.12 423	0.96 324	0.83 369	0.60 342	1.12 351	0.46 346	0.22 417	0.14 283	0.24 441	0.20 388	0.26 477	0.18 293

ROB_FTStereo	0.54 302	0.30 375	0.73 358	0.50 309	0.27 170	0.64 328	0.25 81	1.05 322	0.64 231	1.12 423	0.95 320	0.82 362	0.61 353	1.15 357	0.45 331	0.22 417	0.14 283	0.24 441	0.20 388	0.26 477	0.18 293

HUI-Stereo	0.52 268	0.30 375	0.73 358	0.50 309	0.27 170	0.65 344	0.30 140	1.04 314	0.64 231	1.12 423	0.96 324	0.83 369	0.60 342	0.79 227	0.45 331	0.22 417	0.14 283	0.24 441	0.20 388	0.26 477	0.18 293

SST-Stereo	0.83 503	0.28 317	0.72 346	0.59 480	0.31 280	0.72 387	0.26 94	1.09 345	0.86 317	1.47 592	1.10 392	1.00 442	0.87 480	5.73 672	0.45 331	0.22 417	0.13 211	0.23 419	0.19 345	0.23 429	0.18 293

RAFT_R40	0.83 503	0.28 317	0.73 358	0.59 480	0.31 280	0.69 373	0.44 359	1.10 348	0.95 355	1.47 592	1.10 392	1.00 442	0.85 467	5.53 666	0.46 346	0.22 417	0.13 211	0.23 419	0.20 388	0.23 429	0.18 293

iGMRVC	0.56 327	0.30 375	0.73 358	0.50 309	0.27 170	0.65 344	0.38 262	1.05 322	0.64 231	1.12 423	0.96 324	0.83 369	0.60 342	1.52 461	0.46 346	0.22 417	0.14 283	0.24 441	0.20 388	0.26 477	0.18 293

iRAFT	0.55 318	0.30 375	0.73 358	0.50 309	0.27 170	0.65 344	0.29 128	1.05 322	0.64 231	1.12 423	0.96 324	0.83 369	0.60 342	1.37 422	0.45 331	0.22 417	0.14 283	0.24 441	0.20 388	0.26 477	0.18 293

RAFT-IKP	0.54 302	0.30 375	0.73 358	0.50 309	0.27 170	0.59 294	0.36 228	1.04 314	0.64 231	1.12 423	0.96 324	0.83 369	0.61 353	1.22 375	0.45 331	0.22 417	0.14 283	0.24 441	0.20 388	0.26 477	0.18 293

rafts_anoy	0.52 268	0.29 352	0.59 259	0.59 480	0.50 513	0.53 236	0.40 295	1.11 355	1.03 401	0.84 328	0.83 284	0.68 312	0.54 297	0.72 194	0.51 383	0.19 302	0.14 283	0.24 441	0.26 535	0.21 372	0.18 293

UPFNet	0.80 486	0.32 429	0.90 469	0.59 480	0.74 625	1.26 574	0.80 584	1.52 478	1.10 446	1.30 530	1.12 405	1.30 535	0.84 464	1.67 495	1.09 570	0.24 465	0.24 564	0.24 441	0.23 487	0.25 464	0.18 293

ACVNet	0.63 370	0.31 412	0.54 205	0.54 401	0.36 375	0.80 438	0.46 390	1.37 434	1.07 423	0.93 350	1.30 484	1.08 468	0.85 467	0.80 230	0.94 544	0.21 385	0.19 467	0.21 338	0.18 317	0.22 400	0.18 293

acv_ft	0.75 462	0.31 412	0.95 488	0.70 593	0.86 661	1.24 571	0.53 454	1.44 453	1.07 423	1.24 501	1.30 484	1.08 468	0.92 498	0.80 230	1.34 604	0.21 385	0.19 467	0.21 338	0.18 317	0.21 372	0.18 293

pmcnn	2.37 687	0.42 544	2.71 680	0.63 528	0.43 468	1.54 614	1.19 657	2.01 626	1.53 636	2.64 690	7.60 725	18.07 744	1.45 632	3.44 624	2.78 676	0.18 245	0.15 348	0.15 57	0.12 74	0.20 325	0.18 293

FAST (zero-shot)	0.43 198	0.27 287	0.71 339	0.64 537	1.27 697	0.49 179	0.31 153	0.84 213	0.47 148	0.32 62	0.40 87	0.31 62	0.34 116	0.72 194	0.29 108	0.25 493	0.23 554	0.18 210	0.20 388	0.17 168	0.19 342

ManiGeoR	0.52 268	0.24 178	0.97 497	0.41 107	0.34 350	0.54 246	0.35 211	1.16 369	1.05 411	0.54 234	0.84 288	0.55 241	0.50 260	1.38 426	0.55 409	0.18 245	0.13 211	0.17 161	0.14 176	0.17 168	0.19 342

HLf10	0.52 268	0.24 178	0.97 497	0.41 107	0.34 350	0.54 246	0.35 211	1.16 369	1.05 411	0.54 234	0.84 288	0.55 241	0.50 260	1.38 426	0.55 409	0.18 245	0.13 211	0.17 161	0.14 176	0.17 168	0.19 342

TestStereo_HL2	0.51 263	0.27 287	0.56 231	0.42 128	0.32 303	0.57 276	0.34 200	1.00 292	0.91 339	0.82 322	0.87 301	0.61 284	0.50 260	1.55 469	0.48 361	0.19 302	0.13 211	0.16 108	0.14 176	0.18 219	0.19 342

LiteMatch	0.32 79	0.24 178	0.37 18	0.45 205	0.25 117	0.34 48	0.31 153	0.49 25	0.32 52	0.29 32	0.27 26	0.40 144	0.48 234	0.45 53	0.66 456	0.21 385	0.12 105	0.19 242	0.16 257	0.18 219	0.19 342

Lsterematch	0.52 268	0.24 178	0.64 283	0.45 205	0.25 117	0.71 384	0.31 153	0.81 194	1.05 411	0.96 360	1.28 479	0.69 318	0.48 234	0.84 249	0.66 456	0.21 385	0.12 105	0.19 242	0.16 257	0.18 219	0.19 342

FlowAnything_test	0.39 162	0.26 253	0.61 267	0.59 480	0.33 327	0.62 318	0.36 228	0.62 84	0.40 105	0.45 177	0.36 69	0.45 175	0.37 141	0.53 101	0.48 361	0.24 465	0.18 448	0.28 533	0.33 616	0.21 372	0.19 342

G2L-Stereo_test	0.73 448	0.27 287	0.74 375	0.49 296	0.40 441	0.90 475	0.81 587	1.53 484	1.14 469	1.28 515	1.27 473	1.52 583	0.72 405	1.62 485	0.94 544	0.19 302	0.14 283	0.16 108	0.15 206	0.18 219	0.19 342

AIO-test2	0.57 336	0.28 317	0.63 276	0.61 507	0.58 569	0.79 429	0.51 435	1.18 381	1.40 612	0.63 268	1.15 424	0.51 214	0.43 181	1.09 341	0.35 220	0.21 385	0.17 422	0.26 501	0.30 590	0.20 325	0.19 342

IGEV-RUCA	0.37 148	0.23 149	0.48 136	0.49 296	0.36 375	0.60 302	0.23 55	0.64 100	0.49 156	0.39 142	0.49 155	0.44 167	0.31 85	0.85 255	0.30 129	0.24 465	0.13 211	0.16 108	0.12 74	0.20 325	0.19 342

999	0.48 244	0.22 111	0.49 145	0.48 274	0.34 350	0.75 403	0.31 153	0.85 216	0.55 195	0.37 114	0.48 145	0.50 208	0.36 137	2.45 579	0.39 268	0.16 130	0.13 211	0.18 210	0.15 206	0.16 121	0.19 342

PAM_32	0.77 470	0.28 317	1.03 525	0.52 363	0.30 250	1.32 583	0.35 211	1.97 616	0.65 245	1.02 388	1.06 372	3.05 689	1.49 638	0.96 289	0.36 232	0.19 302	0.13 211	0.20 294	0.18 317	0.19 275	0.19 342

rvit_stereo_0080	0.44 213	0.32 429	0.71 339	0.47 241	0.36 375	0.42 103	0.55 479	0.82 202	0.68 256	0.50 215	0.60 204	0.55 241	0.47 220	0.59 129	0.44 316	0.26 518	0.21 515	0.20 294	0.20 388	0.31 541	0.19 342

CAS++	0.47 238	0.31 412	0.56 231	0.47 241	0.32 303	0.42 103	0.28 117	1.76 549	0.72 268	0.71 285	0.72 254	0.37 121	0.28 61	0.69 178	0.33 192	0.27 534	0.22 537	0.26 501	0.21 435	0.29 522	0.19 342
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 230	0.36 507	0.71 339	0.47 241	0.36 375	0.67 359	0.35 211	0.78 171	1.12 452	0.61 262	0.62 211	0.39 135	0.39 153	0.71 190	0.39 268	0.20 349	0.17 422	0.22 378	0.18 317	0.23 429	0.19 342

cc1	0.64 383	0.31 412	0.50 156	0.54 401	0.26 139	1.18 558	0.51 435	0.93 255	3.05 703	0.58 249	0.79 276	0.48 193	0.88 485	1.46 449	0.32 171	0.20 349	0.12 105	0.25 482	0.15 206	0.19 275	0.19 342

whm_eth	0.44 213	0.32 429	0.71 339	0.47 241	0.36 375	0.42 103	0.55 479	0.82 202	0.68 256	0.50 215	0.60 204	0.55 241	0.47 220	0.59 129	0.44 316	0.26 518	0.21 515	0.20 294	0.20 388	0.31 541	0.19 342

DCANet-4	0.54 302	0.26 253	1.07 539	0.42 128	0.24 87	0.48 162	0.36 228	0.99 288	1.30 566	1.10 415	1.02 354	0.56 255	0.75 413	0.73 200	0.52 391	0.16 130	0.13 211	0.17 161	0.13 136	0.15 82	0.19 342

fff	0.53 284	0.24 178	0.70 328	0.43 147	0.24 87	0.48 162	0.36 228	1.07 338	1.25 539	1.10 415	1.02 354	0.57 261	1.06 566	0.73 200	0.52 391	0.16 130	0.13 211	0.17 161	0.13 136	0.15 82	0.19 342

ADStereo(finetuned)	0.57 336	0.24 178	1.06 534	0.43 147	0.24 87	0.49 179	0.35 211	1.05 322	1.30 566	1.12 423	1.03 364	0.58 268	1.20 598	0.84 249	0.51 383	0.16 130	0.13 211	0.17 161	0.13 136	0.18 219	0.19 342

IER	0.70 421	0.31 412	1.02 520	0.48 274	0.52 538	1.34 587	0.51 435	1.17 373	0.99 382	1.23 494	1.34 507	1.12 488	1.11 576	0.99 307	0.71 476	0.20 349	0.16 387	0.21 338	0.21 435	0.20 325	0.19 342

test_5	0.65 391	0.30 375	0.75 379	0.67 570	0.50 513	0.92 486	0.52 446	1.39 441	1.12 452	0.76 296	1.11 398	1.00 442	0.90 492	1.53 465	0.45 331	0.18 245	0.13 211	0.23 419	0.22 464	0.21 372	0.19 342

CrosDoStereo	1.58 642	0.24 178	0.72 346	0.48 274	0.29 224	0.67 359	12.49 742	1.10 348	0.98 375	1.34 557	1.75 618	1.00 442	1.89 671	6.65 689	0.81 515	0.19 302	0.15 348	0.20 294	0.22 464	0.18 219	0.19 342

TransformOpticalFlow	0.96 540	0.28 317	0.89 465	0.52 363	0.31 280	0.66 353	0.54 461	1.75 542	1.12 452	1.09 407	1.44 542	1.37 552	1.01 548	6.70 693	0.42 302	0.19 302	0.12 105	0.20 294	0.19 345	0.18 219	0.19 342

DeepStereo_LL	1.58 642	0.24 178	0.72 346	0.48 274	0.29 224	0.67 359	12.49 742	1.10 348	0.98 375	1.34 557	1.75 618	1.00 442	1.89 671	6.65 689	0.81 515	0.19 302	0.15 348	0.20 294	0.22 464	0.18 219	0.19 342

IRAFT_RVC	0.88 522	0.28 317	0.76 389	0.63 528	0.31 280	0.65 344	1.02 637	1.22 403	0.94 353	1.22 488	1.04 367	1.01 449	0.98 535	5.82 674	0.53 398	0.22 417	0.12 105	0.25 482	0.20 388	0.20 325	0.19 342

RALCasStereoNet	0.54 302	0.30 375	0.66 300	0.59 480	0.51 525	0.61 308	0.52 446	0.94 261	0.93 349	0.70 283	1.01 346	0.78 345	0.44 193	1.33 407	0.47 355	0.20 349	0.16 387	0.18 210	0.16 257	0.20 325	0.19 342

DCANet	0.54 302	0.24 178	0.70 328	0.43 147	0.24 87	0.49 179	0.36 228	1.05 322	1.30 566	1.12 423	1.03 364	0.58 268	0.92 498	0.81 237	0.52 391	0.16 130	0.13 211	0.17 161	0.13 136	0.18 219	0.19 342

csc	0.53 284	0.24 178	0.70 328	0.43 147	0.24 87	0.48 162	0.36 228	1.07 338	1.25 539	1.10 415	1.02 354	0.57 261	1.06 566	0.73 200	0.52 391	0.16 130	0.13 211	0.17 161	0.13 136	0.15 82	0.19 342

cscssc	0.53 284	0.24 178	0.70 328	0.43 147	0.24 87	0.48 162	0.36 228	1.07 338	1.25 539	1.10 415	1.02 354	0.57 261	1.06 566	0.73 200	0.52 391	0.16 130	0.13 211	0.17 161	0.13 136	0.15 82	0.19 342

111	0.60 352	0.23 149	0.70 328	0.43 147	0.24 87	0.72 387	0.42 320	1.18 381	1.41 618	0.80 311	1.38 522	1.10 481	0.79 437	0.96 289	0.58 422	0.18 245	0.13 211	0.17 161	0.15 206	0.17 168	0.19 342

SFCPSM	0.70 421	0.28 317	1.02 520	0.51 341	0.38 418	1.37 590	0.66 539	2.00 622	1.03 401	1.17 466	1.21 449	0.82 362	0.78 433	1.03 319	0.53 398	0.21 385	0.17 422	0.22 378	0.24 503	0.21 372	0.19 342

ac_64	0.82 497	0.29 352	0.81 417	0.71 601	0.60 580	1.05 527	0.54 461	1.99 621	0.92 346	1.18 471	1.06 372	1.99 650	1.08 571	1.94 534	0.97 553	0.27 534	0.22 537	0.24 441	0.23 487	0.22 400	0.19 342

cf-r	0.73 448	0.30 375	0.77 397	0.55 426	0.63 590	0.78 423	0.48 413	1.79 563	1.15 481	1.13 438	1.26 470	1.43 559	0.87 480	1.40 439	0.85 528	0.25 493	0.18 448	0.22 378	0.23 487	0.19 275	0.19 342

GwcNet-RSSM	0.77 470	0.32 429	1.01 513	0.62 519	0.54 545	0.78 423	0.51 435	1.73 534	1.20 515	1.09 407	1.37 517	1.46 569	0.85 467	1.53 465	1.09 570	0.25 493	0.18 448	0.23 419	0.24 503	0.20 325	0.19 342

DIP-Stereo	0.62 362	0.30 375	0.83 426	0.48 274	0.36 375	0.95 496	0.33 185	2.37 682	0.67 250	1.25 506	1.00 341	0.68 312	0.51 274	0.91 272	0.61 437	0.18 245	0.15 348	0.21 338	0.17 288	0.19 275	0.19 342
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM-Net_RVC	0.87 521	0.29 352	0.53 191	0.53 384	0.30 250	1.15 553	0.55 479	3.57 709	1.28 555	1.53 606	1.74 615	1.68 611	0.93 507	1.49 455	0.77 498	0.22 417	0.17 422	0.19 242	0.18 317	0.20 325	0.19 342
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNetv2_ROB	0.80 486	0.37 514	1.71 636	0.56 442	0.37 396	0.94 493	0.64 531	1.73 534	1.34 581	1.23 494	1.42 532	1.26 524	0.92 498	1.85 525	0.56 415	0.23 445	0.15 348	0.19 242	0.14 176	0.24 447	0.19 342

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.32 79	0.23 149	0.50 156	0.42 128	0.22 48	0.49 179	0.20 16	0.57 63	0.50 163	0.38 130	0.28 32	0.33 86	0.31 85	0.45 53	0.28 96	0.21 385	0.17 422	0.24 441	0.19 345	0.27 491	0.20 380

SME	0.62 362	0.29 352	0.51 167	0.61 507	0.25 117	1.23 569	0.44 359	1.17 373	1.12 452	0.89 341	1.12 405	0.66 305	0.74 409	1.55 469	0.51 383	0.19 302	0.20 488	0.23 419	0.23 487	0.24 447	0.20 380

HLF11	0.53 284	0.25 218	1.02 520	0.41 107	0.35 357	0.47 151	0.28 117	1.17 373	0.96 361	0.64 270	0.87 301	0.61 284	0.50 260	1.51 460	0.63 445	0.18 245	0.14 283	0.16 108	0.13 136	0.17 168	0.20 380

Selective-IGEV-i1	0.66 400	0.27 287	0.86 438	0.54 401	0.33 327	1.01 515	0.78 574	1.75 542	1.18 501	0.88 339	1.19 442	1.19 503	0.56 313	0.98 300	0.54 404	0.19 302	0.16 387	0.20 294	0.17 288	0.19 275	0.20 380

DStereoRT	1.36 621	0.32 429	1.41 601	0.67 570	0.50 513	2.07 661	0.60 516	1.44 453	0.91 339	1.37 565	1.44 542	0.73 330	1.30 616	6.39 684	0.90 538	0.23 445	0.17 422	4.29 736	1.94 726	0.24 447	0.20 380

WQFJX1	0.57 336	0.26 253	0.54 205	0.48 274	0.72 617	0.68 367	0.47 400	2.46 689	0.71 266	0.54 234	0.50 158	0.53 229	0.51 274	1.36 420	0.60 433	0.18 245	0.20 488	0.20 294	0.16 257	0.20 325	0.20 380

NLCSM	0.52 268	0.28 317	0.55 220	0.52 363	0.74 625	0.72 387	0.46 390	0.96 276	0.65 245	0.63 268	0.51 165	0.48 193	0.61 353	1.32 403	0.70 470	0.19 302	0.20 488	0.21 338	0.18 317	0.22 400	0.20 380

PAM	0.76 468	0.29 352	1.08 543	0.52 363	0.33 327	1.38 593	0.39 279	2.01 626	0.67 250	1.06 397	0.96 324	2.89 687	1.43 628	0.86 259	0.35 220	0.19 302	0.12 105	0.19 242	0.17 288	0.19 275	0.20 380

DispNO	0.93 535	0.30 375	1.34 592	0.55 426	0.55 552	0.89 472	0.49 425	1.48 464	1.21 521	1.17 466	1.27 473	1.19 503	0.90 492	5.23 656	0.74 483	0.22 417	0.17 422	0.24 441	0.21 435	0.19 275	0.20 380

MyStereo07	0.48 244	0.29 352	0.50 156	0.55 426	0.45 484	0.59 294	0.79 578	1.05 322	0.51 174	0.48 198	0.53 177	0.43 161	0.55 305	1.30 398	0.34 207	0.17 190	0.16 387	0.24 441	0.20 388	0.23 429	0.20 380

MyStereo06	0.61 358	0.28 317	0.95 488	0.56 442	0.46 496	0.61 308	0.73 561	1.78 557	0.67 250	1.03 392	1.12 405	1.13 494	0.56 313	0.78 222	0.41 288	0.17 190	0.16 387	0.23 419	0.20 388	0.22 400	0.20 380

MyStereo05	0.66 400	0.28 317	1.07 539	0.56 442	0.46 496	0.61 308	0.73 561	1.34 428	1.41 618	1.15 447	0.91 312	0.77 341	0.80 443	1.41 441	0.63 445	0.17 190	0.16 387	0.23 419	0.20 388	0.22 400	0.20 380

MyStereo04	0.67 411	0.29 352	1.07 539	0.55 426	0.45 484	0.59 294	0.79 578	1.50 470	1.40 612	0.91 347	0.91 312	0.74 332	0.86 475	1.52 461	0.62 440	0.17 190	0.16 387	0.24 441	0.20 388	0.23 429	0.20 380

ffm	0.72 430	0.33 452	0.85 432	0.53 384	0.37 396	0.74 397	0.56 487	0.95 267	2.47 689	1.15 447	1.45 545	1.06 461	0.82 452	1.55 469	0.32 171	0.20 349	0.12 105	0.31 564	0.27 548	0.19 275	0.20 380

ff1	1.37 623	0.33 452	0.85 432	0.53 384	0.37 396	0.74 397	0.56 487	0.95 267	2.47 689	1.15 447	1.45 545	1.06 461	0.82 452	7.22 701	7.61 712	0.20 349	0.12 105	0.31 564	0.27 548	0.19 275	0.20 380

tt1	0.62 362	0.32 429	0.51 167	0.54 401	0.26 139	1.16 555	0.48 413	0.95 267	2.47 689	0.57 247	0.77 268	0.49 202	0.81 447	1.55 469	0.32 171	0.20 349	0.12 105	0.24 441	0.15 206	0.19 275	0.20 380

StereoVision	0.65 391	0.34 477	0.86 438	0.59 480	0.40 441	0.50 197	0.41 313	1.09 345	0.93 349	0.71 285	2.50 671	0.82 362	0.57 326	1.03 319	0.49 371	0.25 493	0.28 596	0.29 544	0.28 569	0.36 573	0.20 380

CroCo-Stereo Lap2	0.44 213	0.34 477	0.77 397	0.61 507	0.79 643	0.28 27	0.35 211	0.75 161	0.71 266	0.38 130	0.50 158	0.72 327	0.55 305	0.57 122	0.47 355	0.17 190	0.18 448	0.19 242	0.16 257	0.21 372	0.20 380

x	0.54 302	0.31 412	0.61 267	0.47 241	0.30 250	0.67 359	0.47 400	1.53 484	0.79 296	0.81 316	0.83 284	0.78 345	0.70 396	0.70 184	0.62 440	0.21 385	0.19 467	0.22 378	0.19 345	0.21 372	0.20 380

iRaft-Stereo_5w	0.85 512	0.29 352	0.91 472	0.53 384	0.43 468	0.49 179	0.68 547	0.99 288	0.87 322	0.79 308	1.34 507	1.46 569	0.91 495	5.11 653	1.11 576	0.17 190	0.14 283	0.22 378	0.18 317	0.20 325	0.20 380

DEmStereo	0.97 546	0.23 149	0.79 410	0.47 241	0.32 303	1.04 525	0.56 487	0.93 255	0.89 329	1.39 577	2.14 654	1.02 451	2.07 683	5.64 670	0.77 498	0.17 190	0.15 348	0.20 294	0.20 388	0.18 219	0.20 380

THIR-Stereo	1.02 567	0.27 287	0.69 322	0.49 296	0.28 199	0.95 496	1.34 669	1.03 307	0.97 369	1.34 557	1.90 636	1.17 499	1.58 644	6.44 685	0.78 500	0.19 302	0.14 283	0.21 338	0.22 464	0.19 275	0.20 380

LMCR-Stereo	0.82 497	0.46 559	0.88 459	0.75 621	0.43 468	1.33 585	0.56 487	2.43 687	0.98 375	1.53 606	1.49 559	0.74 332	1.00 546	1.63 487	0.89 535	0.28 550	0.17 422	0.22 378	0.17 288	0.29 522	0.20 380

DN-CSS_ROB	0.64 383	0.32 429	1.05 530	0.55 426	0.40 441	0.54 246	0.45 380	1.21 395	0.93 349	1.03 392	1.47 552	0.69 318	0.63 366	1.76 515	0.49 371	0.18 245	0.14 283	0.25 482	0.22 464	0.22 400	0.20 380

LGCAT	0.27 25	0.19 26	0.37 18	0.38 58	0.24 87	0.16 3	0.21 32	0.35 6	0.25 14	0.35 93	0.26 17	0.30 56	0.26 41	0.62 150	0.27 77	0.27 534	0.22 537	0.13 1	0.17 288	0.13 7	0.21 404

HLf8	0.51 263	0.25 218	0.96 494	0.40 86	0.33 327	0.62 318	0.36 228	1.17 373	1.07 423	0.61 262	0.83 284	0.56 255	0.44 193	0.99 307	0.46 346	0.20 349	0.13 211	0.17 161	0.14 176	0.19 275	0.21 404

TestStereo_HL3	0.56 327	0.26 253	1.40 595	0.44 185	0.34 350	0.67 359	0.53 454	0.92 244	0.84 313	0.96 360	0.99 336	0.80 351	0.62 359	1.08 339	0.39 268	0.18 245	0.14 283	0.17 161	0.16 257	0.17 168	0.21 404

DN	0.42 191	0.24 178	0.49 145	0.47 241	0.41 451	0.58 283	0.32 172	0.81 194	0.84 313	0.45 177	0.52 170	0.77 341	0.35 125	0.64 155	0.33 192	0.24 465	0.17 422	0.19 242	0.16 257	0.20 325	0.21 404

IGEV_i1	0.66 400	0.29 352	0.89 465	0.55 426	0.28 199	0.92 486	0.60 516	1.98 618	0.83 309	1.00 378	1.04 367	1.09 478	0.68 386	1.29 396	0.62 440	0.20 349	0.17 422	0.21 338	0.17 288	0.21 372	0.21 404

z-ln-s-r	1.02 567	0.55 596	2.09 656	0.52 363	0.55 552	0.78 423	0.87 603	1.47 462	1.34 581	1.12 423	1.62 594	1.37 552	1.06 566	2.62 592	3.32 688	0.19 302	0.14 283	0.21 338	0.17 288	0.27 491	0.21 404

rvit_0105_6	0.53 284	0.37 514	0.98 502	0.65 552	0.38 418	0.51 217	0.51 435	0.77 168	1.20 515	0.54 234	0.55 190	0.65 300	0.53 290	0.94 285	0.44 316	0.32 581	0.32 627	0.28 533	0.24 503	0.28 511	0.21 404

test_sample1	0.61 358	0.29 352	0.75 379	0.50 309	0.31 280	0.76 411	0.48 413	1.59 498	0.84 313	0.90 343	0.94 319	0.88 391	0.95 518	1.16 361	0.67 461	0.22 417	0.18 448	0.20 294	0.19 345	0.21 372	0.21 404

ACVNet-DCA	0.56 327	0.31 412	0.50 156	0.54 401	0.26 139	1.18 558	0.51 435	1.42 446	0.78 292	0.58 249	0.79 276	0.48 193	0.88 485	1.46 449	0.32 171	0.20 349	0.12 105	0.25 482	0.15 206	0.22 400	0.21 404

xx1	0.67 411	0.31 412	0.50 156	0.54 401	0.26 139	1.18 558	0.51 435	0.93 255	3.05 703	0.58 249	0.79 276	0.95 425	0.77 425	1.46 449	0.32 171	0.20 349	0.12 105	0.24 441	0.23 487	0.22 400	0.21 404

1test111	0.54 302	0.31 412	0.50 156	0.54 401	0.26 139	1.18 558	0.51 435	1.42 446	0.78 292	0.58 249	0.79 276	0.48 193	0.88 485	0.88 264	0.59 425	0.20 349	0.12 105	0.25 482	0.15 206	0.22 400	0.21 404

11t1	0.52 268	0.28 317	0.68 310	0.51 341	0.28 199	0.83 455	0.39 279	1.22 403	0.63 226	0.84 328	0.74 261	0.68 312	0.68 386	0.91 272	0.57 418	0.21 385	0.18 448	0.19 242	0.16 257	0.20 325	0.21 404

qqq	0.57 336	0.34 477	0.71 339	0.47 241	0.27 170	0.64 328	0.62 523	1.42 446	0.78 292	0.80 311	0.92 314	0.95 425	0.77 425	0.88 264	0.59 425	0.21 385	0.20 488	0.24 441	0.23 487	0.22 400	0.21 404

CIPLG	0.62 362	0.33 452	0.96 494	0.58 466	0.50 513	0.75 403	0.48 413	1.05 322	0.96 361	1.40 578	1.57 582	0.64 297	0.48 234	0.89 269	0.70 470	0.23 445	0.15 348	0.19 242	0.16 257	0.19 275	0.21 404

IPLGR_C	0.62 362	0.33 452	0.99 503	0.58 466	0.49 506	0.76 411	0.48 413	1.10 348	0.96 361	1.40 578	1.56 578	0.62 291	0.48 234	0.80 230	0.71 476	0.23 445	0.15 348	0.19 242	0.16 257	0.19 275	0.21 404

ACRE	0.61 358	0.33 452	1.01 513	0.58 466	0.49 506	0.75 403	0.47 400	1.06 336	0.95 355	1.37 565	1.55 574	0.62 291	0.46 208	0.83 244	0.70 470	0.23 445	0.15 348	0.19 242	0.16 257	0.18 219	0.21 404

DRaft	0.80 486	0.24 178	0.70 328	0.45 205	0.30 250	0.97 506	0.53 454	1.05 322	0.97 369	1.78 644	2.02 647	0.80 351	1.74 658	2.73 596	0.72 479	0.17 190	0.14 283	0.20 294	0.20 388	0.18 219	0.21 404

MMNet	0.84 508	0.32 429	1.09 546	0.60 492	0.59 577	1.85 646	0.49 425	1.51 476	1.27 550	1.37 565	1.15 424	1.26 524	1.18 592	1.67 495	1.22 589	0.19 302	0.18 448	0.23 419	0.22 464	0.25 464	0.21 404

delet	0.85 512	0.32 429	0.95 488	0.65 552	0.66 600	1.64 623	0.84 593	1.75 542	1.35 590	1.32 544	1.30 484	1.30 535	0.88 485	1.68 500	1.10 573	0.21 385	0.21 515	0.24 441	0.24 503	0.21 372	0.21 404

GANet-RSSM	0.72 430	0.28 317	0.63 276	0.64 537	0.58 569	0.80 438	0.58 502	1.89 592	1.08 430	1.04 395	1.25 463	1.15 497	1.04 559	1.49 455	0.62 440	0.25 493	0.19 467	0.22 378	0.22 464	0.22 400	0.21 404

BEATNet_4x	0.73 448	0.49 571	1.17 563	0.53 384	0.26 139	1.03 522	0.55 479	1.82 570	1.06 418	1.21 483	1.22 453	0.96 431	0.91 495	1.01 315	1.06 564	0.21 385	0.14 283	0.24 441	0.19 345	0.37 577	0.21 404

CFNet	0.96 540	0.36 507	1.01 513	0.62 519	0.42 457	0.99 512	0.47 400	1.90 595	1.32 574	0.99 373	1.39 526	1.10 481	0.86 475	5.58 669	0.79 507	0.23 445	0.17 422	0.28 533	0.27 548	0.26 477	0.21 404

HSM	1.19 604	0.32 429	0.65 290	0.57 460	0.38 418	1.23 569	0.59 512	2.25 670	1.19 510	1.30 530	1.25 463	1.94 644	1.03 557	9.32 729	0.71 476	0.22 417	0.16 387	0.20 294	0.16 257	0.21 372	0.21 404

G2L-ROB	0.73 448	0.25 218	0.76 389	0.54 401	0.39 429	0.95 496	0.66 539	1.66 519	1.09 438	1.24 501	1.02 354	1.64 605	0.71 401	1.63 487	1.02 560	0.20 349	0.14 283	0.17 161	0.15 206	0.20 325	0.22 427

S2M2_L	0.34 110	0.28 317	0.45 113	0.40 86	0.30 250	0.31 38	0.16 3	0.60 78	0.64 231	0.31 54	0.48 145	0.47 186	0.34 116	0.38 17	0.32 171	0.25 493	0.22 537	0.20 294	0.22 464	0.25 464	0.22 427
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
test_sample2	0.62 362	0.29 352	0.74 375	0.50 309	0.28 199	0.80 438	0.61 520	1.61 505	1.00 388	0.88 339	0.99 336	0.94 416	0.83 460	1.16 361	0.51 383	0.23 445	0.18 448	0.22 378	0.21 435	0.23 429	0.22 427

1111x	1.70 655	0.29 352	0.86 438	0.51 341	0.27 170	1.01 515	0.68 547	2.22 667	1.28 555	1.13 438	1.40 529	1.21 507	1.10 575	5.53 666	15.20 739	0.22 417	0.21 515	0.22 378	0.22 464	0.24 447	0.22 427

GMStereo_Zeroshot	0.67 411	0.61 620	1.01 513	0.64 537	0.37 396	0.84 464	0.35 211	1.05 322	1.12 452	1.12 423	1.06 372	1.27 528	0.54 297	1.19 369	0.59 425	0.32 581	0.17 422	0.31 564	0.18 317	0.52 642	0.22 427

EKT-Stereo	0.53 284	0.30 375	0.73 358	0.58 466	0.60 580	0.51 217	0.48 413	0.94 261	0.90 333	0.71 285	0.88 306	0.77 341	0.43 181	1.07 334	0.40 278	0.22 417	0.16 387	0.21 338	0.18 317	0.20 325	0.22 427

gwcnet-sp	0.74 453	0.33 452	1.44 606	0.57 460	0.45 484	1.40 597	0.54 461	1.50 470	1.14 469	1.30 530	1.02 354	0.94 416	0.82 452	1.39 433	0.76 491	0.21 385	0.21 515	0.22 378	0.21 435	0.22 400	0.22 427

scenet	0.74 453	0.33 452	1.44 606	0.57 460	0.45 484	1.40 597	0.54 461	1.50 470	1.14 469	1.30 530	1.02 354	0.94 416	0.82 452	1.39 433	0.76 491	0.21 385	0.21 515	0.22 378	0.21 435	0.22 400	0.22 427

ssnet	0.74 453	0.33 452	1.44 606	0.57 460	0.45 484	1.40 597	0.54 461	1.50 470	1.14 469	1.30 530	1.02 354	0.94 416	0.82 452	1.39 433	0.76 491	0.21 385	0.21 515	0.22 378	0.21 435	0.22 400	0.22 427

BUS	0.74 453	0.32 429	0.68 310	0.54 401	0.44 477	2.34 674	0.42 320	2.16 654	0.98 375	1.20 479	1.11 398	1.03 455	0.62 359	0.91 272	0.70 470	0.24 465	0.17 422	0.25 482	0.22 464	0.22 400	0.22 427

BSDual-CNN	0.71 428	0.32 429	0.68 310	0.54 401	0.44 477	1.27 575	0.65 533	2.16 654	0.98 375	1.20 479	1.11 398	1.12 488	0.74 409	0.91 272	0.66 456	0.24 465	0.17 422	0.25 482	0.22 464	0.22 400	0.22 427

hknet	0.77 470	0.32 429	0.95 488	0.54 401	0.38 418	1.27 575	0.65 533	2.16 654	1.07 423	1.20 479	1.11 398	1.59 593	0.81 447	1.37 422	0.66 456	0.22 417	0.17 422	0.25 482	0.22 464	0.22 400	0.22 427

psmg	0.72 430	0.32 429	0.68 310	0.50 309	0.44 477	1.48 608	0.75 566	1.94 609	0.98 375	1.21 483	1.33 500	1.12 488	0.74 409	0.91 272	0.66 456	0.24 465	0.19 467	0.25 482	0.25 517	0.23 429	0.22 427

DAS	0.84 508	0.34 477	1.03 525	0.64 537	0.69 612	0.77 418	0.63 528	1.54 487	1.20 515	1.79 647	1.55 574	0.95 425	1.04 559	2.83 598	0.60 433	0.21 385	0.16 387	0.25 482	0.18 317	0.27 491	0.22 427

SepStereo	0.82 497	0.34 477	1.03 525	0.64 537	0.69 612	0.77 418	0.63 528	1.54 487	1.20 515	1.79 647	1.55 574	0.95 425	1.04 559	2.30 569	0.60 433	0.21 385	0.16 387	0.25 482	0.18 317	0.27 491	0.22 427

CRE-IMP	0.55 318	0.30 375	0.74 375	0.52 363	0.29 224	0.79 429	0.25 81	1.04 314	0.72 268	1.09 407	0.95 320	0.81 357	0.57 326	1.10 344	0.50 378	0.21 385	0.14 283	0.23 419	0.19 345	0.28 511	0.22 427

test_xeample	1.45 632	0.28 317	0.65 290	0.51 341	0.28 199	0.94 493	0.59 512	2.14 649	1.29 560	1.24 501	1.51 565	0.88 391	0.86 475	1.46 449	15.10 738	0.22 417	0.20 488	0.22 378	0.20 388	0.22 400	0.22 427

UNet	0.83 503	0.34 477	1.31 583	0.58 466	0.74 625	1.58 617	0.49 425	1.41 444	1.04 406	1.21 483	1.08 381	1.54 585	1.12 579	1.65 490	1.09 570	0.23 445	0.17 422	0.25 482	0.20 388	0.25 464	0.22 427

AdaStereo	0.70 421	0.43 547	0.75 379	0.73 613	0.37 396	0.92 486	0.53 454	1.85 580	1.18 501	1.12 423	1.23 457	1.07 467	0.65 378	0.96 289	0.63 445	0.31 574	0.15 348	0.32 579	0.21 435	0.29 522	0.22 427
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.
LE_ROB	8.05 726	0.37 514	23.53 742	0.74 617	0.33 327	2.77 691	2.87 725	3.71 711	27.24 755	25.39 755	8.87 733	8.46 726	26.71 754	6.65 689	21.99 745	0.21 385	0.19 467	0.20 294	0.21 435	0.25 464	0.22 427

Selective-IGEV-i16pc	2.07 676	0.29 352	19.83 735	0.53 384	0.39 429	2.74 689	1.51 678	1.13 362	1.28 555	0.80 311	1.21 449	1.06 461	0.64 370	7.77 717	0.79 507	0.40 628	0.22 537	0.21 338	0.23 487	0.22 400	0.23 447

AIO-test1	0.56 327	0.25 218	0.55 220	0.64 537	0.78 640	0.80 438	0.36 228	1.18 381	1.34 581	0.57 247	0.88 306	0.61 284	0.50 260	1.12 351	0.35 220	0.17 190	0.17 422	0.22 378	0.24 503	0.18 219	0.23 447

rvit_0105_4	0.56 327	0.38 521	1.06 534	0.66 558	0.38 418	0.53 236	0.53 454	0.84 213	1.17 494	0.56 245	0.61 207	0.72 327	0.59 338	0.98 300	0.45 331	0.32 581	0.33 632	0.29 544	0.25 517	0.29 522	0.23 447

mmm	0.63 370	0.35 497	0.72 346	0.51 341	0.30 250	0.86 469	0.54 461	1.59 498	0.86 317	1.07 400	1.38 522	0.79 349	0.75 413	0.91 272	0.58 422	0.22 417	0.18 448	0.29 544	0.25 517	0.25 464	0.23 447

ToySt	0.66 400	0.33 452	1.23 570	0.51 341	0.33 327	0.86 469	0.68 547	1.10 348	0.97 369	0.84 328	1.08 381	1.25 520	0.94 513	1.01 315	0.74 483	0.19 302	0.19 467	0.24 441	0.24 503	0.27 491	0.23 447

knoymous	0.51 263	0.29 352	0.47 131	0.43 147	0.30 250	0.55 261	0.55 479	1.02 302	0.77 288	0.98 370	0.85 292	0.94 416	0.56 313	0.85 255	0.45 331	0.20 349	0.14 283	0.26 501	0.14 176	0.23 429	0.23 447

Pruner-Stereo	0.62 362	0.29 352	0.70 328	0.61 507	0.31 280	0.63 324	0.43 344	1.17 373	0.99 382	1.53 606	1.08 381	0.95 425	0.55 305	1.35 415	0.51 383	0.23 445	0.14 283	0.24 441	0.21 435	0.21 372	0.23 447

test-1	0.52 268	0.26 253	1.04 529	0.56 442	0.32 303	0.61 308	0.38 262	1.10 348	0.91 339	0.78 305	1.01 346	0.77 341	0.52 282	0.60 141	0.42 302	0.17 190	0.14 283	0.20 294	0.17 288	0.20 325	0.23 447

HCRNet	0.70 421	0.39 526	0.73 358	0.60 492	0.59 577	0.76 411	0.35 211	1.22 403	1.13 466	1.02 388	0.99 336	1.02 451	0.76 421	2.19 560	0.70 470	0.28 550	0.19 467	0.28 533	0.23 487	0.25 464	0.23 447

222	1.61 646	0.29 352	0.67 306	0.56 442	0.29 224	1.06 530	0.42 320	2.17 660	1.31 570	1.31 540	1.52 566	0.92 411	0.94 513	1.76 515	17.65 742	0.24 465	0.20 488	0.21 338	0.19 345	0.22 400	0.23 447

xxxx	1.51 636	0.28 317	0.68 310	0.54 401	0.28 199	1.16 555	0.44 359	2.19 663	1.29 560	1.09 407	1.36 515	1.22 509	0.85 467	1.79 518	15.70 741	0.24 465	0.21 515	0.21 338	0.20 388	0.22 400	0.23 447

FENet	0.60 352	0.28 317	0.63 276	0.54 401	0.33 327	0.83 455	0.38 262	1.27 415	1.07 423	1.00 378	0.86 295	0.99 441	0.85 467	0.96 289	0.68 466	0.22 417	0.15 348	0.23 419	0.20 388	0.22 400	0.23 447

CFNet-ft	0.72 430	0.32 429	0.54 205	0.66 558	0.54 545	0.83 455	0.55 479	1.37 434	1.15 481	0.93 350	1.28 479	1.57 589	0.97 528	1.35 415	0.81 515	0.26 518	0.20 488	0.33 588	0.25 517	0.30 532	0.23 447

CCAANet	0.78 478	0.30 375	0.83 426	0.58 466	0.51 525	1.04 525	0.45 380	1.68 522	1.12 452	0.85 333	1.35 513	1.10 481	0.77 425	3.04 609	0.78 500	0.17 190	0.16 387	0.24 441	0.23 487	0.19 275	0.23 447

CFNet_RVC	0.72 430	0.32 429	0.54 205	0.66 558	0.54 545	0.83 455	0.55 479	1.37 434	1.15 481	0.93 350	1.28 479	1.57 589	0.97 528	1.35 415	0.81 515	0.26 518	0.20 488	0.33 588	0.25 517	0.30 532	0.23 447

iResNet	0.75 462	0.40 533	1.36 593	0.67 570	0.29 224	0.92 486	0.59 512	1.52 478	1.25 539	1.28 515	1.48 557	0.94 416	0.76 421	1.62 485	0.78 500	0.18 245	0.14 283	0.18 210	0.15 206	0.22 400	0.23 447

VeloStereo	0.27 25	0.19 26	0.41 67	0.38 58	0.27 170	0.17 5	0.15 1	0.33 2	0.28 24	0.32 62	0.27 26	0.39 135	0.27 53	0.46 65	0.27 77	0.23 445	0.22 537	0.21 338	0.19 345	0.23 429	0.24 463

flow	0.28 39	0.19 26	0.41 67	0.38 58	0.27 170	0.17 5	0.15 1	0.33 2	0.28 24	0.32 62	0.27 26	0.39 135	0.27 53	0.54 104	0.27 77	0.23 445	0.22 537	0.21 338	0.19 345	0.23 429	0.24 463

WAFT-Stereo (ZS)	0.27 25	0.24 178	0.33 3	0.29 1	0.25 117	0.29 30	0.26 94	0.33 2	0.26 18	0.26 13	0.33 54	0.16 1	0.28 61	0.36 11	0.32 171	0.15 86	0.20 488	0.26 501	0.34 623	0.24 447	0.24 463

SMFormer	0.75 462	0.30 375	0.86 438	0.46 224	0.26 139	0.82 449	0.43 344	2.05 634	1.39 607	1.23 494	1.47 552	0.98 435	0.95 518	1.71 504	0.82 520	0.24 465	0.20 488	0.22 378	0.21 435	0.23 429	0.24 463

CRFU-Net	0.86 517	0.39 526	1.00 509	0.65 552	0.57 560	1.78 638	0.86 601	2.15 651	0.81 301	1.38 571	1.18 435	1.64 605	1.19 595	1.35 415	0.90 538	0.26 518	0.22 537	0.21 338	0.19 345	0.23 429	0.24 463

dd	0.59 349	0.48 568	0.97 497	0.55 426	0.32 303	0.64 328	0.47 400	1.02 302	1.34 581	0.78 305	0.86 295	0.58 268	0.54 297	1.01 315	0.86 530	0.28 550	0.18 448	0.26 501	0.19 345	0.32 550	0.24 463

AASNet	0.76 468	0.35 497	0.91 472	0.79 631	0.81 650	1.14 546	0.56 487	2.02 630	1.08 430	1.22 488	1.24 459	0.93 413	0.76 421	0.77 215	1.16 582	0.27 534	0.23 554	0.24 441	0.20 388	0.28 511	0.24 463

DeepStereo_RVC	0.55 318	0.29 352	0.72 346	0.51 341	0.30 250	0.59 294	0.33 185	1.03 307	0.70 262	1.16 457	0.93 317	0.83 369	0.94 513	0.96 289	0.54 404	0.21 385	0.14 283	0.21 338	0.19 345	0.24 447	0.24 463

GMStereo	0.55 318	0.45 557	0.94 484	0.50 309	0.32 303	0.64 328	0.43 344	1.00 292	1.40 612	0.82 322	0.73 256	0.51 214	0.45 200	0.85 255	0.55 409	0.24 465	0.15 348	0.20 294	0.21 435	0.31 541	0.24 463
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PSMNet-RSSM	0.72 430	0.30 375	0.61 267	0.63 528	0.42 457	0.73 392	0.56 487	1.92 602	1.10 446	1.09 407	1.37 517	1.22 509	0.98 535	1.28 392	0.72 479	0.27 534	0.19 467	0.27 518	0.29 581	0.24 447	0.24 463

DSFCA	0.93 535	0.34 477	1.06 534	0.52 363	0.65 595	1.55 615	0.93 619	1.49 466	1.19 510	1.56 616	1.15 424	1.50 578	0.96 525	3.07 610	1.02 560	0.30 567	0.26 580	0.25 482	0.25 517	0.28 511	0.24 463

DMCA-RVC	0.74 453	0.40 533	1.27 579	0.66 558	0.49 506	0.77 418	0.47 400	1.35 430	1.01 391	1.53 606	1.01 346	1.29 534	0.82 452	1.31 399	0.78 500	0.27 534	0.21 515	0.35 607	0.27 548	0.32 550	0.24 463

MSMDNet	0.66 400	0.32 429	0.87 450	0.49 296	0.37 396	0.79 429	0.40 295	1.43 452	1.31 570	1.15 447	1.31 490	1.24 516	0.63 366	0.88 264	0.57 418	0.21 385	0.16 387	0.26 501	0.19 345	0.39 590	0.24 463

TDLM	1.06 574	0.44 550	0.79 410	0.63 528	0.50 513	0.89 472	1.44 674	1.48 464	1.26 544	1.12 423	1.40 529	1.08 468	0.98 535	6.65 689	0.78 500	0.33 590	0.21 515	0.33 588	0.26 535	0.37 577	0.24 463

DLCB_ROB	0.86 517	0.40 533	0.78 407	0.68 583	0.54 545	1.11 541	0.84 593	1.49 466	1.23 530	1.64 632	1.65 601	1.70 614	0.91 495	1.70 502	1.05 562	0.25 493	0.24 564	0.26 501	0.27 548	0.27 491	0.24 463

DFGA-Net	0.72 430	0.40 533	1.40 595	0.52 363	0.45 484	0.83 455	0.44 359	1.28 419	1.08 430	0.99 373	1.19 442	0.70 323	0.55 305	2.14 552	1.16 582	0.18 245	0.16 387	0.24 441	0.23 487	0.27 491	0.25 478

coex_refinement	0.80 486	0.28 317	0.73 358	0.70 593	0.51 525	0.95 496	0.60 516	1.78 557	1.23 530	1.36 562	1.37 517	1.82 630	0.81 447	1.32 403	1.13 579	0.26 518	0.17 422	0.19 242	0.20 388	0.24 447	0.25 478

FACV-RUCA	0.63 370	0.34 477	0.82 421	0.62 519	0.65 595	0.81 447	0.41 313	1.44 453	1.07 423	0.86 336	1.14 415	0.61 284	0.69 390	0.80 230	0.53 398	0.28 550	0.19 467	0.47 652	0.21 435	0.35 566	0.25 478

rvit_0105_5	0.58 343	0.39 526	1.05 530	0.66 558	0.37 396	0.58 283	0.56 487	0.94 261	1.18 501	0.64 270	0.68 237	0.75 335	0.63 366	0.88 264	0.50 378	0.32 581	0.32 627	0.30 558	0.27 548	0.28 511	0.25 478

test_sample4	0.69 417	0.33 452	0.91 472	0.51 341	0.30 250	0.92 486	0.52 446	1.87 586	1.15 481	1.14 441	1.18 435	0.87 387	0.75 413	1.18 368	0.68 466	0.25 493	0.20 488	0.26 501	0.26 535	0.26 477	0.25 478

test_sample3	0.68 415	0.32 429	0.88 459	0.52 363	0.30 250	0.97 506	0.52 446	1.86 583	1.15 481	1.08 401	1.11 398	0.88 391	0.71 401	1.17 366	0.68 466	0.25 493	0.20 488	0.25 482	0.25 517	0.25 464	0.25 478

mmx	1.39 626	0.33 452	0.85 432	0.53 384	0.37 396	0.74 397	0.56 487	2.13 645	1.37 598	1.15 447	1.45 545	1.06 461	0.82 452	7.22 701	7.61 712	0.24 465	0.19 467	0.31 564	0.27 548	0.30 532	0.25 478

xxx	1.39 626	0.33 452	0.85 432	0.53 384	0.37 396	0.74 397	0.56 487	2.13 645	1.37 598	1.15 447	1.45 545	1.06 461	0.82 452	7.22 701	7.61 712	0.24 465	0.19 467	0.31 564	0.27 548	0.30 532	0.25 478

PCWNet_CMD	0.66 400	0.32 429	0.88 459	0.49 296	0.37 396	0.78 423	0.40 295	1.42 446	1.31 570	1.16 457	1.31 490	1.25 520	0.62 359	0.89 269	0.57 418	0.20 349	0.16 387	0.27 518	0.19 345	0.40 594	0.25 478

LL-Strereo	1.33 618	0.39 526	1.38 594	0.61 507	0.61 583	0.75 403	0.66 539	1.63 511	1.17 494	1.56 616	1.60 588	2.03 655	2.12 685	9.72 735	0.97 553	0.21 385	0.18 448	0.27 518	0.23 487	0.22 400	0.25 478

iinet-f	0.99 552	0.45 557	3.71 689	0.55 426	0.43 468	1.81 641	0.68 547	1.14 364	1.14 469	1.18 471	1.42 532	1.58 592	1.44 630	1.34 414	1.59 638	0.24 465	0.23 554	0.20 294	0.19 345	0.26 477	0.25 478

riskmin	0.56 327	0.27 287	0.60 262	0.43 147	0.31 280	0.83 455	0.42 320	1.14 364	1.04 406	0.73 295	0.75 263	1.11 487	1.01 548	0.81 237	0.51 383	0.20 349	0.14 283	0.24 441	0.15 206	0.24 447	0.25 478

DisPM	0.66 400	0.28 317	0.72 346	0.61 507	0.35 357	0.62 318	0.45 380	1.02 302	0.99 382	1.56 616	1.10 392	0.80 351	0.59 338	2.37 574	0.41 288	0.23 445	0.14 283	0.23 419	0.21 435	0.20 325	0.25 478

NINENet	0.77 470	0.37 514	0.78 407	0.62 519	0.51 525	2.34 674	0.42 320	1.83 575	1.04 406	1.14 441	1.23 457	1.03 455	0.62 359	1.24 382	0.70 470	0.28 550	0.23 554	0.31 564	0.21 435	0.26 477	0.25 478

CSP-Net	0.97 546	0.38 521	0.83 426	0.53 384	0.41 451	1.63 621	0.77 572	2.00 622	1.05 411	1.25 506	1.20 447	1.33 542	0.83 460	4.93 652	0.85 528	0.32 581	0.22 537	0.20 294	0.20 388	0.23 429	0.25 478

AACVNet	0.86 517	0.35 497	0.79 410	0.82 645	0.39 429	0.76 411	0.49 425	1.61 505	0.81 301	1.08 401	1.33 500	1.30 535	0.93 507	4.34 638	0.74 483	0.25 493	0.21 515	0.28 533	0.22 464	0.29 522	0.25 478

GANet-ADL	0.60 352	0.35 497	0.72 346	0.64 537	0.40 441	0.68 367	0.51 435	1.49 466	1.12 452	0.95 357	1.08 381	0.91 403	0.57 326	0.76 212	0.55 409	0.26 518	0.18 448	0.18 210	0.16 257	0.23 429	0.25 478

PFNet+	0.59 349	0.28 317	0.77 397	0.53 384	0.30 250	0.59 294	0.31 153	0.92 244	1.14 469	1.33 553	1.10 392	0.79 349	0.57 326	1.31 399	0.49 371	0.25 493	0.17 422	0.28 533	0.26 535	0.21 372	0.25 478

PSM-softLoss	0.78 478	0.31 412	0.77 397	0.58 466	0.32 303	0.56 271	0.40 295	1.18 381	0.70 262	1.24 501	1.07 376	0.83 369	0.52 282	5.36 659	0.53 398	0.24 465	0.15 348	0.25 482	0.22 464	0.20 325	0.25 478

KMStereo	0.78 478	0.31 412	0.77 397	0.58 466	0.32 303	0.56 271	0.40 295	1.18 381	0.70 262	1.24 501	1.07 376	0.83 369	0.52 282	5.36 659	0.53 398	0.24 465	0.15 348	0.25 482	0.22 464	0.20 325	0.25 478

CFNet_pseudo	0.66 400	0.32 429	0.86 438	0.48 274	0.39 429	0.70 380	0.40 295	1.33 423	1.22 527	1.16 457	1.34 507	1.24 516	0.64 370	0.98 300	0.59 425	0.21 385	0.16 387	0.33 588	0.19 345	0.36 573	0.25 478

sCroCo_RVC	0.49 254	0.40 533	1.02 520	0.65 552	0.60 580	0.52 225	0.40 295	0.83 207	0.61 219	0.44 169	0.74 261	0.49 202	0.50 260	0.63 154	0.48 361	0.26 518	0.27 588	0.23 419	0.22 464	0.29 522	0.25 478

psm_up	0.77 470	0.34 477	0.70 328	0.66 558	0.58 569	1.05 527	0.92 615	1.52 478	1.12 452	1.26 510	1.16 429	1.31 539	1.23 603	1.20 372	0.81 515	0.25 493	0.29 608	0.31 564	0.27 548	0.27 491	0.25 478

ccs_rob	0.66 400	0.33 452	0.86 438	0.48 274	0.39 429	0.70 380	0.40 295	1.33 423	1.22 527	1.16 457	1.34 507	1.23 514	0.64 370	0.98 300	0.59 425	0.21 385	0.16 387	0.35 607	0.20 388	0.37 577	0.25 478

SE	0.48 244	0.30 375	0.51 167	0.45 205	0.25 117	0.66 353	0.49 425	1.10 348	0.72 268	0.81 316	1.17 432	0.50 208	0.56 313	0.44 50	0.34 207	0.25 493	0.16 387	0.23 419	0.19 345	0.24 447	0.26 502

RT-IGEV	0.77 470	0.28 317	0.93 479	0.55 426	0.33 327	1.01 515	0.83 592	2.03 633	0.93 349	1.28 515	1.58 585	1.77 623	1.17 587	1.04 325	0.49 371	0.23 445	0.16 387	0.21 338	0.17 288	0.19 275	0.26 502

G2L-Stereo	0.80 486	0.32 429	0.95 488	0.60 492	0.42 457	0.78 423	0.69 552	1.50 470	1.09 438	1.33 553	1.14 415	1.45 566	0.72 405	2.45 579	1.10 573	0.25 493	0.20 488	0.26 501	0.21 435	0.20 325	0.26 502

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 430	0.35 497	1.70 634	0.49 296	0.56 556	0.63 324	0.38 262	2.41 685	0.65 245	0.77 302	1.07 376	1.82 630	0.95 518	0.93 282	0.43 312	0.20 349	0.13 211	0.21 338	0.25 517	0.28 511	0.26 502

test_sample5	0.69 417	0.34 477	0.87 450	0.52 363	0.30 250	0.84 464	0.54 461	1.83 575	1.14 469	1.11 421	1.25 463	0.88 391	0.78 433	1.23 377	0.65 451	0.26 518	0.20 488	0.27 518	0.27 548	0.27 491	0.26 502

MyStereo8	0.65 391	0.29 352	1.00 509	0.58 466	0.49 506	0.91 479	0.35 211	1.18 381	1.31 570	1.16 457	1.27 473	0.90 400	0.64 370	0.72 194	0.95 548	0.18 245	0.14 283	0.20 294	0.18 317	0.22 400	0.26 502

DualNet	0.70 421	0.34 477	0.87 450	0.52 363	0.30 250	0.84 464	0.54 461	1.83 575	1.14 469	1.14 441	1.33 500	0.88 391	0.78 433	1.23 377	0.65 451	0.26 518	0.20 488	0.27 518	0.27 548	0.27 491	0.26 502

fast-acv-ft	0.94 537	0.44 550	1.40 595	0.58 466	0.51 525	1.77 636	0.69 552	1.36 433	1.42 621	1.29 522	1.86 631	1.74 619	1.25 607	1.52 461	1.38 610	0.26 518	0.28 596	0.28 533	0.28 569	0.27 491	0.26 502

ssnet_v2	0.88 522	0.36 507	1.02 520	0.62 519	0.38 418	1.32 583	0.97 627	2.07 640	1.34 581	1.37 565	1.18 435	1.54 585	0.92 498	1.10 344	1.65 640	0.30 567	0.27 588	0.30 558	0.28 569	0.27 491	0.26 502

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 552	0.40 533	1.82 645	0.66 558	0.62 589	2.05 660	0.78 574	1.91 599	1.29 560	1.54 612	1.42 532	1.51 580	1.23 603	1.99 538	1.33 602	0.23 445	0.14 283	0.20 294	0.15 206	0.27 491	0.26 502

TANstereo	0.44 213	0.21 78	0.44 97	0.41 107	0.21 30	0.65 344	0.26 94	0.79 178	0.83 309	0.93 350	0.98 334	0.51 214	0.46 208	0.54 104	0.35 220	0.18 245	0.24 564	0.16 108	0.13 136	0.16 121	0.26 502

AANet_RVC	1.16 601	0.52 585	1.49 620	0.65 552	0.45 484	0.75 403	0.69 552	1.42 446	1.55 639	1.34 557	1.87 633	1.53 584	0.78 433	7.43 706	1.38 610	0.25 493	0.17 422	0.19 242	0.16 257	0.22 400	0.26 502

test_sample6	0.71 428	0.34 477	0.87 450	0.52 363	0.30 250	0.82 449	0.58 502	1.79 563	1.15 481	1.14 441	1.33 500	0.91 403	0.79 437	1.31 399	0.74 483	0.27 534	0.21 515	0.27 518	0.29 581	0.28 511	0.27 514

ASMatch	0.88 522	0.26 253	0.69 322	0.51 341	0.35 357	0.48 162	0.37 254	1.12 358	0.92 346	1.10 415	3.28 687	0.96 431	0.98 535	4.90 650	0.49 371	0.19 302	0.16 387	0.22 378	0.19 345	0.19 275	0.27 514

ICVP	0.63 370	0.33 452	0.57 245	0.61 507	0.40 441	0.80 438	0.58 502	1.61 505	0.89 329	0.90 343	1.24 459	0.88 391	0.73 407	0.72 194	0.88 532	0.29 562	0.21 515	0.22 378	0.21 435	0.24 447	0.27 514
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.61 358	0.44 550	1.11 551	0.59 480	0.49 506	0.93 492	0.65 533	0.93 255	0.81 301	0.72 293	0.88 306	0.65 300	0.69 390	1.06 330	0.53 398	0.35 608	0.30 613	0.26 501	0.26 535	0.31 541	0.27 514

RAFT + AFF	1.00 557	0.42 544	1.09 546	0.67 570	0.50 513	1.22 568	1.24 660	2.24 669	1.19 510	1.30 530	1.56 578	1.17 499	1.49 638	3.44 624	0.83 522	0.21 385	0.25 573	0.30 558	0.26 535	0.27 491	0.27 514

HGLStereo	0.85 512	0.38 521	0.94 484	0.80 634	1.03 676	1.17 557	0.58 502	1.52 478	1.20 515	1.19 475	1.62 594	1.13 494	1.20 598	1.80 519	1.06 564	0.24 465	0.24 564	0.24 441	0.21 435	0.23 429	0.27 514

DMCA	0.67 411	0.34 477	0.90 469	0.51 341	0.44 477	0.86 469	0.47 400	1.42 446	1.02 395	1.17 466	1.12 405	1.23 514	0.75 413	0.78 222	0.95 548	0.25 493	0.19 467	0.27 518	0.19 345	0.24 447	0.27 514

CVANet_RVC	1.07 576	0.43 547	0.76 389	0.60 492	0.50 513	0.90 475	0.97 627	1.52 478	1.26 544	1.33 553	1.38 522	1.24 516	1.18 592	6.75 695	0.75 488	0.34 601	0.23 554	0.34 598	0.29 581	0.42 602	0.27 514

UCFNet_RVC	0.69 417	0.35 497	0.49 145	0.64 537	0.39 429	0.85 467	0.58 502	1.75 542	1.14 469	0.97 365	1.19 442	1.17 499	0.93 507	0.99 307	0.62 440	0.28 550	0.20 488	0.34 598	0.31 598	0.32 550	0.27 514

StereoDRNet	0.98 550	0.47 564	1.70 634	0.76 624	0.94 670	1.51 611	0.91 613	1.92 602	1.32 574	1.61 624	1.13 411	1.47 574	0.97 528	1.75 510	1.46 629	0.28 550	0.23 554	0.29 544	0.27 548	0.35 566	0.27 514

DISCO	1.03 570	0.34 477	1.11 551	0.69 587	0.45 484	2.07 661	0.84 593	2.13 645	1.50 631	1.15 447	1.33 500	2.40 671	1.07 570	2.60 590	1.51 634	0.23 445	0.18 448	0.22 378	0.20 388	0.31 541	0.27 514

iResNet_ROB	0.77 470	0.30 375	0.99 503	0.57 460	0.36 375	0.83 455	0.36 228	2.33 676	1.58 641	1.27 513	1.30 484	1.25 520	0.84 464	1.65 490	0.79 507	0.20 349	0.14 283	0.17 161	0.12 74	0.18 219	0.27 514

Selective-IGEV-i16pb	2.29 684	0.33 452	20.08 736	0.56 442	0.40 441	2.61 685	1.54 681	2.60 695	1.87 664	0.97 365	1.68 608	1.38 554	1.01 548	8.19 724	0.92 541	0.37 616	0.21 515	0.22 378	0.26 535	0.25 464	0.28 526

Replicate-Monster	0.41 185	0.26 253	2.03 653	0.36 20	0.21 30	0.46 136	0.23 55	0.67 127	0.48 153	0.42 154	0.27 26	0.31 62	0.30 75	0.98 300	0.24 15	0.14 54	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.28 526

w-ln-seven-2	1.18 603	0.61 620	4.25 691	0.68 583	0.61 583	1.20 564	0.93 619	1.63 511	1.35 590	1.66 633	1.53 567	1.47 574	1.37 624	3.00 607	1.74 644	0.25 493	0.24 564	0.29 544	0.26 535	0.33 559	0.28 526

rvit_0105_3	0.63 370	0.44 550	1.08 543	0.72 605	0.40 441	0.64 328	0.71 557	1.03 307	1.17 494	0.82 322	0.70 247	0.80 351	0.70 396	0.91 272	0.56 415	0.35 608	0.34 633	0.34 598	0.32 606	0.27 491	0.28 526

CFNet_ucs	0.70 421	0.33 452	0.88 459	0.50 309	0.43 468	0.74 397	0.44 359	1.60 502	1.29 560	1.22 488	1.54 572	1.09 478	0.63 366	0.99 307	0.59 425	0.25 493	0.20 488	0.37 618	0.21 435	0.40 594	0.28 526

StereoDRNet-Refined	0.80 486	0.41 540	0.88 459	0.62 519	0.42 457	1.33 585	0.48 413	1.52 478	1.17 494	1.45 589	1.44 542	1.44 564	0.90 492	1.26 386	1.24 591	0.20 349	0.16 387	0.27 518	0.24 503	0.25 464	0.28 526
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	1.00 557	0.44 550	1.13 555	0.70 593	0.81 650	1.62 620	0.79 578	2.14 649	1.44 624	1.78 644	1.33 500	1.43 559	1.05 563	2.18 558	1.53 635	0.27 534	0.21 515	0.31 564	0.30 590	0.32 550	0.28 526

YMNet	1.00 557	0.54 591	1.40 595	0.81 637	0.85 657	1.87 648	0.62 523	1.55 491	1.18 501	1.63 630	1.99 642	1.77 623	0.97 528	1.50 457	1.45 626	0.33 590	0.37 651	0.31 564	0.32 606	0.32 550	0.29 533

YMNet_1	1.00 557	0.54 591	1.40 595	0.81 637	0.85 657	1.87 648	0.62 523	1.55 491	1.18 501	1.63 630	1.99 642	1.77 623	0.97 528	1.50 457	1.45 626	0.33 590	0.37 651	0.31 564	0.32 606	0.32 550	0.29 533

test_sample7	0.74 453	0.37 514	0.76 389	0.52 363	0.35 357	0.91 479	0.67 543	1.78 557	1.21 521	1.22 488	1.18 435	1.08 468	0.92 498	1.23 377	0.67 461	0.31 574	0.28 596	0.32 579	0.31 598	0.33 559	0.29 533

dad	0.86 517	0.66 629	1.06 534	0.56 442	0.37 396	0.76 411	0.44 359	1.17 373	1.50 631	1.44 587	1.27 473	1.34 547	0.75 413	2.52 587	0.84 525	0.42 637	0.27 588	0.83 688	0.26 535	0.41 597	0.29 533

GwcNet-ADL	0.64 383	0.31 412	0.79 410	0.56 442	0.41 451	0.60 302	0.58 502	1.41 444	1.26 544	1.08 401	1.13 411	0.91 403	0.60 342	1.04 325	0.78 500	0.27 534	0.18 448	0.18 210	0.18 317	0.25 464	0.29 533

PSMNet-ADL	0.72 430	0.35 497	0.62 273	0.69 587	0.46 496	1.14 546	0.44 359	1.37 434	1.01 391	0.83 325	1.17 432	1.33 542	0.96 525	1.43 442	0.95 548	0.33 590	0.22 537	0.21 338	0.23 487	0.27 491	0.29 533

ADLNet2	0.88 522	0.34 477	1.17 563	0.77 627	0.64 593	1.12 544	0.76 569	1.74 539	1.24 536	1.21 483	1.65 601	1.71 615	1.05 563	1.67 495	1.17 585	0.24 465	0.21 515	0.21 338	0.22 464	0.26 477	0.29 533

GEStereo_RVC	0.90 527	0.37 514	0.99 503	0.64 537	0.50 513	0.95 496	0.79 578	2.42 686	1.17 494	1.16 457	1.11 398	1.26 524	0.92 498	3.24 616	0.90 538	0.29 562	0.19 467	0.23 419	0.20 388	0.27 491	0.29 533

ADCRef	1.35 620	0.55 596	2.37 670	0.72 605	0.77 638	1.94 653	0.78 574	1.91 599	1.27 550	1.57 620	1.59 587	1.36 549	1.41 626	1.54 467	7.53 711	0.23 445	0.20 488	0.32 579	0.30 590	0.29 522	0.29 533

ADCP+	1.99 674	0.48 568	7.73 708	0.66 558	0.91 666	2.30 672	1.05 641	1.82 570	1.34 581	1.54 612	1.32 497	1.74 619	1.61 648	2.17 555	13.37 734	0.24 465	0.21 515	0.32 579	0.28 569	0.37 577	0.29 533

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 483	0.43 547	1.05 530	0.64 537	0.58 569	0.95 496	0.53 454	1.53 484	1.18 501	1.37 565	1.15 424	1.43 559	0.88 485	1.61 484	0.84 525	0.25 493	0.22 537	0.27 518	0.27 548	0.29 522	0.29 533
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PSMNet_ROB	0.90 527	0.52 585	1.17 563	0.72 605	0.61 583	1.27 575	1.12 649	1.76 549	1.12 452	1.09 407	1.28 479	1.45 566	0.89 491	1.65 490	1.42 622	0.33 590	0.25 573	0.37 618	0.39 641	0.35 566	0.29 533

SGM_RVC	1.68 653	0.36 507	0.61 267	0.59 480	0.29 224	2.25 669	1.18 656	2.38 683	1.68 650	3.60 709	2.67 676	3.69 699	2.42 695	8.13 721	1.90 652	0.31 574	0.31 619	0.30 558	0.28 569	0.30 532	0.29 533
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
HHNet	0.62 362	0.26 253	0.63 276	0.43 147	0.45 484	0.50 197	0.58 502	1.07 338	1.01 391	1.25 506	2.23 657	0.70 323	0.61 353	1.07 334	0.47 355	0.20 349	0.13 211	0.23 419	0.19 345	0.19 275	0.30 546

NF-Stereo	0.80 486	0.30 375	0.75 379	0.60 492	0.31 280	0.64 328	0.44 359	1.21 395	0.90 333	1.29 522	1.02 354	0.82 362	0.57 326	5.40 664	0.48 361	0.23 445	0.14 283	0.24 441	0.20 388	0.20 325	0.30 546

OCTAStereo	0.80 486	0.30 375	0.75 379	0.60 492	0.31 280	0.64 328	0.44 359	1.21 395	0.90 333	1.29 522	1.01 346	0.82 362	0.57 326	5.35 658	0.48 361	0.24 465	0.14 283	0.24 441	0.20 388	0.20 325	0.30 546

RE-Stereo	0.80 486	0.30 375	0.75 379	0.60 492	0.31 280	0.64 328	0.44 359	1.21 395	0.90 333	1.29 522	1.01 346	0.81 357	0.57 326	5.37 661	0.48 361	0.24 465	0.14 283	0.24 441	0.20 388	0.20 325	0.30 546

TVStereo	0.80 486	0.30 375	0.75 379	0.60 492	0.31 280	0.64 328	0.44 359	1.21 395	0.90 333	1.29 522	1.01 346	0.81 357	0.57 326	5.37 661	0.48 361	0.24 465	0.14 283	0.24 441	0.20 388	0.20 325	0.30 546

ADLNet	0.85 512	0.36 507	0.89 465	0.85 654	0.72 617	1.24 571	0.76 569	1.82 570	1.36 594	1.52 604	1.35 513	1.27 528	0.99 544	1.23 377	1.15 581	0.27 534	0.20 488	0.26 501	0.25 517	0.28 511	0.30 546

GES	0.66 400	0.34 477	0.90 469	0.59 480	0.38 418	0.94 493	0.57 498	2.11 644	0.86 317	1.02 388	1.11 398	0.66 305	0.79 437	0.99 307	0.61 437	0.27 534	0.19 467	0.20 294	0.20 388	0.21 372	0.30 546

STTStereo	0.78 478	0.50 578	1.22 568	0.64 537	0.54 545	0.89 472	0.54 461	1.44 453	1.11 448	1.38 571	1.09 386	1.27 528	0.85 467	1.43 442	0.83 522	0.29 562	0.27 588	0.33 588	0.39 641	0.32 550	0.30 546

GANet	1.36 621	0.47 564	0.86 438	0.67 570	0.45 484	1.34 587	1.73 691	1.64 513	1.24 536	1.49 600	2.38 663	1.55 587	1.20 598	9.30 728	0.93 542	0.30 567	0.31 619	0.33 588	0.28 569	0.39 590	0.30 546

MDST_ROB	1.67 651	0.34 477	1.58 627	0.92 673	0.58 569	4.26 714	1.11 647	2.83 697	1.41 618	4.49 719	2.55 673	1.45 566	0.97 528	7.79 718	1.17 585	0.31 574	0.25 573	0.37 618	0.33 616	0.31 541	0.30 546

Select-FE	0.74 453	0.39 526	1.56 624	0.55 426	0.46 496	0.40 84	0.22 42	1.86 583	0.68 256	1.05 396	1.31 490	1.82 630	1.74 658	1.11 347	0.38 257	0.21 385	0.16 387	0.21 338	0.25 517	0.19 275	0.31 556

z-mn7	1.56 641	0.84 651	4.36 694	0.71 601	0.51 525	2.60 683	1.04 639	1.73 534	2.70 698	1.53 606	2.99 682	1.94 644	1.34 621	4.78 647	2.41 670	0.29 562	0.24 564	0.27 518	0.24 503	0.34 563	0.31 556

GASNet	0.99 552	0.97 662	1.72 637	0.98 677	0.68 610	0.83 455	0.67 543	1.60 502	1.28 555	1.31 540	1.22 453	1.22 509	1.21 601	2.41 577	1.41 618	0.43 643	0.26 580	0.36 615	0.34 623	0.55 648	0.31 556

Wz-Net-MNSev	1.11 588	0.58 607	2.23 666	0.66 558	0.71 615	1.95 654	1.46 675	1.98 618	1.45 625	1.79 647	1.43 537	1.49 577	1.33 620	1.97 537	1.42 622	0.27 534	0.23 554	0.28 533	0.28 569	0.34 563	0.31 556

UDGNet	0.72 430	1.17 681	0.80 416	0.77 627	0.41 451	0.77 418	0.38 262	0.97 280	1.34 581	0.81 316	0.88 306	0.71 326	0.60 342	1.21 374	0.54 404	0.52 663	0.19 467	1.02 698	0.26 535	0.71 671	0.31 556

hitnet-ft	0.79 483	0.35 497	0.57 245	0.58 466	0.42 457	0.96 502	0.46 390	1.47 462	1.33 578	1.19 475	1.22 453	1.81 627	0.98 535	1.66 494	0.94 544	0.33 590	0.28 596	0.34 598	0.27 548	0.35 566	0.31 556

DeepPruner_ROB	0.74 453	0.48 568	0.87 450	0.57 460	0.44 477	0.79 429	0.54 461	1.73 534	0.96 361	1.38 571	1.27 473	1.24 516	0.73 407	1.43 442	0.73 482	0.34 601	0.28 596	0.27 518	0.26 535	0.31 541	0.31 556

ACV-stereo	0.99 552	0.51 581	1.41 601	0.56 442	0.41 451	2.43 678	0.57 498	1.15 367	1.18 501	0.81 316	1.01 346	3.39 695	2.14 686	1.60 482	1.07 567	0.27 534	0.22 537	0.22 378	0.22 464	0.28 511	0.32 563

rvit_stereo_0075_2	0.64 383	0.46 559	1.05 530	0.66 558	0.66 600	0.53 236	0.48 413	1.20 394	1.12 452	0.76 296	0.92 314	0.78 345	0.53 290	1.03 319	0.59 425	0.37 616	0.28 596	0.40 635	0.31 598	0.37 577	0.32 563

Wz-Net-LNSev	1.03 570	0.67 630	2.71 680	0.64 537	0.84 654	1.75 631	1.00 634	1.80 566	1.32 574	1.28 515	1.25 463	1.65 608	1.22 602	1.39 433	1.40 614	0.28 550	0.26 580	0.24 441	0.23 487	0.33 559	0.32 563

AF-Net	1.13 593	0.52 585	1.33 589	0.86 656	0.91 666	1.38 593	0.71 557	2.16 654	1.62 643	1.56 616	2.40 665	1.99 650	1.65 651	1.81 521	1.48 631	0.48 657	0.28 596	0.49 656	0.33 616	0.39 590	0.32 563

SGM-Forest	1.24 606	0.38 521	0.60 262	0.52 363	0.37 396	1.56 616	1.30 666	1.65 514	1.36 594	2.11 671	1.79 622	1.63 602	0.93 507	7.48 708	0.95 548	0.36 612	0.37 651	0.39 630	0.34 623	0.37 577	0.32 563
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.95 539	0.44 550	0.66 300	0.53 384	0.35 357	1.53 613	1.63 689	1.69 525	1.42 621	2.00 667	1.60 588	1.43 559	1.17 587	1.59 481	0.99 557	0.34 601	0.34 633	0.39 630	0.33 616	0.33 559	0.32 563
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
w-ln-seven	1.38 625	0.70 637	3.91 690	0.75 621	0.72 617	2.69 688	0.95 624	2.02 630	1.99 673	1.99 664	1.73 613	1.82 630	1.17 587	2.45 579	2.84 677	0.28 550	0.25 573	0.31 564	0.30 590	0.41 597	0.33 569

DDVS	0.78 478	0.41 540	0.94 484	0.60 492	0.43 468	1.30 580	0.43 344	1.40 443	0.91 339	1.20 479	1.15 424	1.43 559	0.64 370	2.18 558	0.89 535	0.28 550	0.22 537	0.26 501	0.23 487	0.31 541	0.33 569

rvit_105_1	0.72 430	0.52 585	1.01 513	0.78 629	0.49 506	0.75 403	0.87 603	1.12 358	1.18 501	0.99 373	0.79 276	0.90 400	0.77 425	1.26 386	0.75 488	0.41 633	0.36 649	0.36 615	0.41 646	0.30 532	0.33 569

CBFPSM	0.92 532	0.33 452	1.86 648	0.49 296	0.38 418	1.75 631	0.84 593	1.39 441	1.12 452	1.09 407	0.99 336	2.37 669	1.66 655	1.32 403	1.42 622	0.19 302	0.18 448	0.20 294	0.20 388	0.21 372	0.33 569

NaN_ROB	1.13 593	0.55 596	1.15 560	0.64 537	0.48 502	1.61 619	2.03 707	1.72 533	1.48 628	2.09 670	1.27 473	1.40 555	1.08 571	3.94 630	1.30 600	0.28 550	0.34 633	0.28 533	0.28 569	0.30 532	0.33 569

Syn2CoEx	1.14 595	0.69 634	1.66 631	0.80 634	0.67 604	1.40 597	0.88 606	2.06 639	1.54 637	1.25 506	1.58 585	1.42 558	1.50 640	4.09 632	1.40 614	0.36 612	0.32 627	0.34 598	0.29 581	0.29 522	0.34 574

FADNet-RVC-Resample	0.84 508	0.47 564	2.10 657	0.61 507	0.45 484	1.07 532	0.61 520	1.59 498	1.20 515	1.08 401	0.98 334	1.03 455	0.98 535	2.17 555	0.72 479	0.23 445	0.22 537	0.30 558	0.32 606	0.35 566	0.34 574

SuperB	2.53 693	0.59 610	18.45 734	0.69 587	0.50 513	1.87 648	0.88 606	1.67 521	2.39 686	1.50 601	1.42 532	1.14 496	1.15 585	4.28 637	5.07 701	0.24 465	0.19 467	0.22 378	0.19 345	7.86 740	0.34 574

SGM-ForestM	6.52 722	0.38 521	1.26 576	0.63 528	0.35 357	13.59 735	5.32 733	6.32 730	6.70 732	11.14 742	9.18 734	22.51 754	13.93 742	16.89 743	20.07 744	0.36 612	0.37 651	0.36 615	0.35 629	0.36 573	0.34 574

XPNet_ROB	0.96 540	0.49 571	1.09 546	0.72 605	0.57 560	1.11 541	1.14 651	1.66 519	1.23 530	1.85 654	1.39 526	1.64 605	1.11 576	1.80 519	1.42 622	0.38 621	0.30 613	0.33 588	0.29 581	0.37 577	0.34 574

zh-mn7	1.70 655	1.21 682	8.30 712	0.69 587	0.53 541	1.45 606	0.84 593	1.70 530	2.09 679	2.41 684	2.67 676	1.68 611	1.23 603	4.49 639	2.87 678	0.30 567	0.26 580	0.27 518	0.27 548	0.31 541	0.35 579

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 550	0.39 526	3.21 684	0.50 309	0.63 590	0.64 328	0.39 279	2.36 680	0.75 275	0.95 357	4.63 702	1.81 627	0.56 313	0.96 289	0.41 288	0.18 245	0.13 211	0.21 338	0.26 535	0.32 550	0.35 579

pcwnet_v2	0.97 546	0.37 514	4.33 692	0.62 519	0.54 545	0.79 429	0.45 380	2.02 630	1.58 641	1.42 586	1.64 599	1.09 478	0.79 437	1.24 382	0.67 461	0.32 581	0.25 573	0.29 544	0.27 548	0.37 577	0.35 579

GwcNet	1.08 580	0.51 581	2.33 668	0.79 631	1.18 691	1.76 633	0.70 555	1.68 522	1.47 627	1.41 580	1.64 599	1.74 619	1.04 559	2.20 561	1.41 618	0.30 567	0.29 608	0.29 544	0.27 548	0.30 532	0.35 579

FADNet-RVC	0.88 522	0.67 630	1.93 651	0.60 492	0.48 502	0.91 479	0.60 516	1.71 532	1.18 501	0.90 343	0.96 324	1.36 549	0.92 498	2.25 565	1.17 585	0.30 567	0.29 608	0.32 579	0.32 606	0.41 597	0.35 579

ADCL	1.72 659	0.57 604	3.66 687	0.67 570	0.61 583	2.61 685	1.85 697	1.96 612	1.67 648	1.90 660	1.83 626	2.06 658	1.90 673	2.13 551	9.15 720	0.26 518	0.24 564	0.34 598	0.32 606	0.38 586	0.35 579

TCMNet	1.01 563	0.60 618	2.10 657	0.86 656	1.33 699	1.14 546	0.67 543	1.69 525	1.23 530	1.11 421	1.57 582	1.30 535	0.97 528	2.01 540	1.50 633	0.31 574	0.31 619	0.38 622	0.34 623	0.42 602	0.36 585

DCVSM-stereo	0.72 430	0.35 497	0.76 389	0.55 426	0.42 457	0.73 392	0.38 262	1.21 395	1.02 395	1.79 647	1.04 367	1.62 597	1.03 557	1.04 325	0.79 507	0.24 465	0.27 588	0.29 544	0.24 503	0.30 532	0.36 585

ITSA-stereo	0.82 497	0.36 507	0.82 421	0.54 401	0.31 280	0.80 438	0.47 400	2.17 660	1.67 648	1.13 438	1.13 411	0.94 416	0.86 475	2.46 582	1.00 558	0.26 518	0.23 554	0.28 533	0.27 548	0.28 511	0.36 585

Wz-Net-SNSev	1.49 633	1.23 685	6.27 704	0.68 583	0.67 604	1.37 590	1.41 672	2.00 622	1.39 607	1.48 598	1.61 592	2.29 664	1.32 619	3.93 629	2.14 664	0.31 574	0.28 596	0.31 564	0.33 616	0.42 602	0.36 585

CBMV_ROB	0.90 527	0.44 550	0.63 276	0.51 341	0.37 396	1.25 573	0.49 425	1.77 553	1.27 550	1.41 580	2.00 644	1.33 542	1.08 571	2.17 555	0.76 491	0.43 643	0.42 666	0.47 652	0.44 654	0.41 597	0.36 585

APVNet	1.06 574	0.53 590	1.42 603	0.84 649	0.79 643	1.92 651	0.82 589	1.90 595	1.08 430	1.08 401	1.43 537	1.56 588	1.13 583	3.07 610	1.58 636	0.31 574	0.34 633	0.42 640	0.36 633	0.36 573	0.37 590

Nwc_Net	1.09 583	0.49 571	1.33 589	0.89 667	0.80 648	1.49 610	0.66 539	2.19 663	1.27 550	1.32 544	2.26 658	1.96 647	1.54 641	1.92 530	1.34 604	0.40 628	0.30 613	0.43 642	0.45 656	0.38 586	0.37 590

RTSC	1.29 610	0.73 640	2.44 671	0.83 648	0.57 560	1.85 646	0.65 533	1.88 589	2.00 674	2.20 673	1.66 604	1.60 595	1.26 609	2.33 571	3.92 694	0.32 581	0.23 554	0.27 518	0.29 581	0.37 577	0.37 590

SANet	1.88 666	0.57 604	2.18 664	0.63 528	0.40 441	2.80 693	1.57 685	2.39 684	5.88 730	2.36 681	3.57 691	3.72 700	2.97 704	4.74 645	1.76 645	0.34 601	0.30 613	0.32 579	0.29 581	0.48 631	0.37 590

LALA_ROB	1.01 563	0.59 610	1.16 561	0.67 570	0.51 525	1.63 621	1.26 664	1.69 525	1.38 602	1.81 651	1.37 517	1.94 644	1.02 555	1.58 478	1.38 610	0.37 616	0.27 588	0.43 642	0.37 637	0.43 608	0.37 590

PWCDC_ROB	1.29 610	0.75 645	1.33 589	1.05 682	0.88 665	1.73 630	0.52 446	1.89 592	3.28 705	1.29 522	4.88 707	1.22 509	1.46 633	1.77 517	1.45 626	0.60 677	0.26 580	0.29 544	0.25 517	0.52 642	0.37 590

FINET	0.97 546	0.54 591	1.60 628	0.63 528	0.79 643	1.08 534	1.07 644	1.56 494	2.20 682	1.15 447	1.49 559	0.94 416	0.88 485	2.32 570	1.05 562	0.42 637	0.35 644	0.32 579	0.28 569	0.43 608	0.38 596

FADNet_RVC	0.83 503	0.51 581	1.83 647	0.54 401	0.42 457	1.19 562	0.46 390	1.51 476	1.09 438	0.89 341	1.24 459	0.91 403	0.87 480	2.11 550	1.11 576	0.27 534	0.22 537	0.31 564	0.28 569	0.43 608	0.38 596

PS-NSSS	0.99 552	0.58 607	0.93 479	0.58 466	0.57 560	0.91 479	0.80 584	1.81 569	1.14 469	1.14 441	1.67 606	1.00 442	0.83 460	4.62 643	0.78 500	0.37 616	0.31 619	0.52 661	0.32 606	0.45 618	0.38 596

GrayStereo	0.82 497	0.26 253	0.58 253	0.63 528	0.37 396	0.76 411	1.86 698	1.11 355	0.87 322	1.99 664	1.89 635	1.08 468	1.82 667	1.39 433	0.48 361	0.19 302	0.14 283	0.19 242	0.21 435	0.18 219	0.39 599

zh-sn7	1.76 661	1.38 688	6.58 705	0.74 617	0.72 617	1.78 638	1.31 667	1.88 589	1.56 640	1.86 656	2.47 670	1.81 627	2.08 684	5.12 654	3.80 693	0.32 581	0.32 627	0.32 579	0.32 606	0.44 614	0.40 600

HBP-ISP	0.96 540	0.58 607	0.72 346	0.61 507	0.46 496	1.64 623	0.76 569	1.86 583	1.28 555	1.30 530	1.53 567	0.86 383	0.94 513	3.27 618	0.69 469	0.45 649	0.44 670	0.54 667	0.48 663	0.47 626	0.40 600

FADNet	0.92 532	0.61 620	1.81 643	0.62 519	0.55 552	0.96 502	0.57 498	1.78 557	1.33 578	0.93 350	1.01 346	1.36 549	1.01 548	2.71 595	0.75 488	0.33 590	0.34 633	0.31 564	0.34 623	0.59 655	0.40 600

DeepPrunerF	1.60 644	0.73 640	5.81 702	0.88 664	1.19 692	0.91 479	0.95 624	2.19 663	5.24 727	1.17 466	1.30 484	1.19 503	1.30 616	4.90 650	1.66 642	0.42 637	0.34 633	0.52 661	0.47 661	0.41 597	0.40 600

NCCL2	1.00 557	0.56 600	1.06 534	0.75 621	0.57 560	1.31 582	1.72 690	1.77 553	1.36 594	1.50 601	1.17 432	1.91 639	1.17 587	1.54 467	1.29 599	0.35 608	0.31 619	0.45 647	0.44 654	0.40 594	0.40 600

CSAN	1.41 629	0.59 610	1.26 576	0.70 593	0.50 513	1.76 633	1.78 692	1.77 553	1.90 668	2.35 679	2.32 660	1.92 642	1.94 675	5.56 668	1.49 632	0.43 643	0.35 644	0.40 635	0.41 646	0.43 608	0.41 605

NOSS_ROB	1.26 609	0.46 559	0.62 273	0.56 442	0.38 418	1.06 530	0.78 574	1.73 534	1.40 612	1.01 384	1.43 537	1.10 481	0.75 413	10.62 738	0.65 451	0.45 649	0.43 667	0.48 654	0.45 656	0.44 614	0.41 605

ETE_ROB	0.96 540	0.64 627	1.16 561	0.69 587	0.48 502	1.14 546	1.13 650	1.77 553	1.19 510	1.91 661	1.45 545	1.73 617	1.05 563	1.60 482	1.14 580	0.32 581	0.26 580	0.38 622	0.34 623	0.39 590	0.41 605

PWC_ROB	1.24 606	0.76 646	2.46 672	0.72 605	0.78 640	1.15 553	0.49 425	1.75 542	1.92 669	2.31 676	3.07 683	1.59 593	1.40 625	2.46 582	2.10 662	0.33 590	0.22 537	0.35 607	0.24 503	0.38 586	0.41 605

DualNet (step1)	0.83 503	0.49 571	1.13 555	0.56 442	0.39 429	1.02 519	0.73 561	1.78 557	1.21 521	1.22 488	1.18 435	1.08 468	0.92 498	1.23 377	0.67 461	0.57 672	0.28 596	0.62 679	0.67 687	0.45 618	0.42 609

test_sample9	1.86 665	0.49 571	1.13 555	0.56 442	0.39 429	1.02 519	0.73 561	1.78 557	1.21 521	1.22 488	1.18 435	1.08 468	0.92 498	2.27 567	7.92 716	0.57 672	12.61 754	0.62 679	0.67 687	0.45 618	0.42 609

test_sample8	2.19 680	0.49 571	1.13 555	0.56 442	0.39 429	1.02 519	0.73 561	1.82 570	1.15 481	2.26 674	1.30 484	4.94 711	2.52 698	2.27 567	7.92 716	0.57 672	12.61 754	0.62 679	0.67 687	0.45 618	0.42 609

CASS	0.65 391	0.34 477	0.72 346	0.56 442	0.27 170	0.78 423	0.42 320	1.59 498	0.86 317	1.30 530	1.25 463	0.87 387	0.84 464	0.84 249	0.54 404	0.35 608	0.19 467	0.26 501	0.21 435	0.28 511	0.42 609
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
NCC-stereo	1.10 585	0.54 591	1.24 573	0.84 649	0.94 670	1.29 578	0.89 608	2.01 626	1.34 581	1.32 544	1.74 615	1.88 634	1.74 658	2.35 572	1.25 592	0.45 649	0.37 651	0.45 647	0.58 679	0.42 602	0.42 609

Abc-Net	1.10 585	0.54 591	1.24 573	0.84 649	0.94 670	1.29 578	0.89 608	2.01 626	1.34 581	1.32 544	1.74 615	1.88 634	1.74 658	2.35 572	1.25 592	0.45 649	0.37 651	0.45 647	0.58 679	0.42 602	0.42 609
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MeshStereo	2.26 682	0.56 600	0.92 477	0.61 507	0.49 506	2.60 683	1.02 637	3.18 703	2.05 677	7.40 739	4.98 708	7.58 722	2.98 705	6.37 683	1.96 655	0.43 643	0.43 667	0.45 647	0.39 641	0.43 608	0.42 609
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
MultiAttention	4.51 714	0.33 452	0.82 421	0.73 613	0.45 484	30.98 754	4.50 732	2.18 662	1.40 612	1.61 624	2.41 666	2.43 673	0.70 396	38.42 758	1.36 608	0.22 417	0.15 348	0.29 544	0.30 590	0.47 626	0.43 616

RP	1.09 583	0.50 578	1.12 553	0.90 668	1.04 677	1.11 541	0.84 593	1.80 566	1.62 643	1.55 615	2.00 644	1.90 638	1.78 662	1.84 522	1.25 592	0.52 663	0.36 649	0.48 654	0.36 633	0.45 618	0.43 616

FBW_ROB	1.71 658	0.62 624	1.45 611	0.67 570	0.61 583	1.81 641	1.08 645	2.52 691	1.70 651	1.77 643	1.73 613	1.98 649	1.25 607	12.57 741	1.84 648	0.34 601	0.37 651	0.56 674	0.38 639	0.45 618	0.43 616

SACVNet	0.85 512	0.46 559	0.85 432	0.81 637	0.56 556	0.80 438	0.79 578	1.68 522	1.12 452	1.34 557	1.33 500	1.25 520	0.94 513	2.39 576	0.76 491	0.34 601	0.26 580	0.31 564	0.29 581	0.35 566	0.44 619

ADCMid	1.89 669	0.73 640	5.06 696	0.72 605	0.67 604	2.00 658	1.14 651	1.97 616	1.48 628	2.86 697	1.81 625	2.37 669	2.05 681	2.24 563	10.39 730	0.33 590	0.31 619	0.39 630	0.43 652	0.50 635	0.44 619

AANet	1.64 648	1.27 687	5.08 697	0.67 570	0.65 595	1.41 602	0.84 593	1.92 602	2.90 701	3.11 706	3.20 686	2.91 688	2.06 682	2.49 585	2.10 662	0.42 637	0.29 608	0.34 598	0.30 590	0.45 618	0.45 621

aanetorigin	1.23 605	0.79 648	2.78 682	0.70 593	0.79 643	0.99 512	1.06 643	1.06 336	1.37 598	3.52 708	2.61 674	1.72 616	1.63 649	1.99 538	1.78 646	0.25 493	0.24 564	0.26 501	0.25 517	0.38 586	0.45 621

ADCPNet	1.85 664	0.69 634	8.07 709	0.71 601	0.58 569	2.79 692	1.22 659	1.94 609	1.54 637	1.88 657	1.69 609	2.46 675	2.04 679	2.37 574	6.48 706	0.38 621	0.37 651	0.38 622	0.43 652	0.47 626	0.45 621

DANet	1.08 580	0.61 620	1.32 586	0.85 654	0.72 617	1.37 590	0.51 435	1.54 487	1.15 481	1.78 644	1.54 572	2.01 652	1.11 576	2.90 602	2.00 657	0.33 590	0.30 613	0.40 635	0.30 590	0.44 614	0.45 621
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MSAF-DinoV2	1.97 672	0.80 650	10.38 717	0.86 656	0.48 502	1.39 595	0.97 627	2.55 693	1.72 654	1.53 606	1.65 601	3.59 697	2.20 689	5.39 663	3.94 695	0.27 534	0.17 422	0.26 501	0.28 569	0.47 626	0.46 625

RGC	1.14 595	0.79 648	1.26 576	0.91 671	0.96 673	1.52 612	0.77 572	1.92 602	1.26 544	1.54 612	1.93 638	2.02 654	1.54 641	2.25 565	1.31 601	0.44 648	0.35 644	0.58 677	0.48 663	0.47 626	0.46 625

stereogan	1.15 599	0.42 544	1.40 595	0.86 656	0.84 654	2.38 676	0.71 557	1.88 589	1.73 655	1.72 638	1.94 640	2.31 666	1.29 612	2.07 546	1.08 568	0.36 612	0.35 644	0.39 630	0.31 598	0.51 640	0.46 625

edge stereo	1.11 588	0.50 578	1.30 582	0.71 601	0.65 595	1.14 546	0.75 566	1.93 607	1.37 598	1.71 637	1.83 626	2.54 676	1.44 630	2.43 578	1.23 590	0.42 637	0.41 664	0.54 667	0.35 629	0.42 602	0.46 625

WZ-Net	1.95 670	0.95 661	10.10 714	0.86 656	0.78 640	1.69 626	1.60 687	2.20 666	1.98 672	2.08 669	1.93 638	2.30 665	1.97 676	5.30 657	3.17 685	0.34 601	0.26 580	0.29 544	0.31 598	0.51 640	0.47 629

PA-Net	1.01 563	0.57 604	1.29 581	0.64 537	0.74 625	1.19 562	0.84 593	1.69 525	1.43 623	1.16 457	1.19 442	1.32 540	1.19 595	3.42 622	1.25 592	0.29 562	0.45 674	0.33 588	0.49 666	0.32 550	0.47 629
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
WCMA_ROB	1.84 663	0.47 564	1.31 583	0.69 587	0.57 560	2.11 664	1.14 651	1.87 586	1.73 655	4.04 713	6.43 718	5.62 716	3.61 712	2.59 589	1.94 654	0.52 663	0.44 670	0.39 630	0.42 649	0.48 631	0.47 629

RTS	2.67 695	1.38 688	15.28 727	0.99 678	1.26 695	3.78 706	1.96 704	2.15 651	2.62 695	2.61 688	2.85 680	2.60 678	1.59 645	6.27 681	5.71 704	0.40 628	0.28 596	0.35 607	0.35 629	0.50 635	0.48 632

RTSA	2.67 695	1.38 688	15.28 727	0.99 678	1.26 695	3.78 706	1.96 704	2.15 651	2.62 695	2.61 688	2.85 680	2.60 678	1.59 645	6.27 681	5.71 704	0.40 628	0.28 596	0.35 607	0.35 629	0.50 635	0.48 632

CC-Net-ROB	1.49 633	1.26 686	1.27 579	0.88 664	0.79 643	1.76 633	1.00 634	1.79 563	1.26 544	1.10 415	1.61 592	1.21 507	0.99 544	8.13 721	0.84 525	1.09 700	0.41 664	2.20 710	0.46 659	1.20 693	0.48 632

DPSNet	1.69 654	0.59 610	4.33 692	0.70 593	0.57 560	2.02 659	1.62 688	3.35 706	1.78 658	1.48 598	1.38 522	2.17 660	2.84 702	4.77 646	3.66 691	0.48 657	0.31 619	0.29 544	0.25 517	0.64 662	0.48 632

ISRNet	0.80 486	0.33 452	1.07 539	0.81 637	0.66 600	0.60 302	0.34 200	1.19 392	1.13 466	1.59 623	1.53 567	1.35 548	0.77 425	1.27 390	0.94 544	0.39 625	0.34 633	0.43 642	0.38 639	0.34 563	0.49 636

Anonymous_2	1.30 613	0.55 596	0.82 421	0.52 363	0.58 569	1.01 515	0.64 531	1.25 412	0.97 369	0.96 360	0.78 270	1.33 542	1.29 612	1.03 319	0.74 483	0.62 679	0.64 699	1.06 699	9.63 749	1.16 690	0.49 636

coex-ft	8.13 727	2.13 721	98.04 774	0.67 570	0.53 541	1.71 627	1.56 682	1.65 514	11.11 736	18.17 753	3.75 693	3.88 701	7.61 731	2.98 606	6.49 707	0.30 567	0.30 613	0.32 579	0.31 598	0.66 666	0.50 638

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 660	0.87 656	3.56 686	0.80 634	0.75 634	3.72 705	2.44 720	1.82 570	1.82 662	1.74 640	1.91 637	1.92 642	1.26 609	7.69 716	1.28 598	0.45 649	0.47 679	0.52 661	0.77 692	0.50 635	0.50 638

SHD	1.31 614	0.71 639	2.34 669	0.86 656	0.75 634	1.77 636	0.65 533	2.22 667	2.50 692	2.40 683	1.71 611	1.91 639	1.60 647	1.93 533	2.37 669	0.38 621	0.31 619	0.38 622	0.40 645	0.48 631	0.50 638

MSMD_ROB	1.99 674	0.59 610	0.89 465	0.70 593	0.61 583	3.95 710	0.94 622	1.80 566	1.79 659	4.41 717	4.43 698	8.17 725	3.66 713	3.40 620	1.33 602	0.52 663	0.48 681	0.54 667	0.58 679	0.53 644	0.50 638

FC-DCNN v2	2.81 701	0.59 610	0.85 432	0.73 613	0.57 560	2.97 696	1.05 641	3.39 707	2.61 694	6.98 735	7.67 727	10.38 732	6.31 727	5.75 673	3.37 689	0.53 669	0.48 681	0.51 659	0.50 669	0.53 644	0.51 642

FC-DCNN	2.72 700	0.59 610	0.86 438	0.73 613	0.57 560	2.91 694	1.04 639	3.01 701	2.60 693	6.83 734	7.64 726	9.92 729	6.33 728	5.21 655	3.14 683	0.53 669	0.48 681	0.51 659	0.50 669	0.53 644	0.51 642

DStereoO	1.44 631	1.11 675	1.69 633	1.16 688	0.72 617	1.21 566	1.56 682	1.74 539	1.63 645	1.52 604	1.67 606	1.51 580	3.16 707	1.73 508	1.72 643	2.35 713	0.45 674	0.97 693	0.42 649	2.01 701	0.53 644

FAT-Stereo	1.07 576	0.41 540	1.32 586	0.72 605	0.58 569	1.08 534	0.89 608	1.96 612	1.65 646	1.75 641	1.98 641	2.03 655	1.48 636	2.02 541	1.18 588	0.42 637	0.35 644	0.34 598	0.29 581	0.35 566	0.53 644

ccnet	1.12 590	0.67 630	1.01 513	0.78 629	0.73 624	1.72 629	0.99 632	1.84 579	1.26 544	1.47 592	1.85 630	1.75 622	1.29 612	1.75 510	1.88 651	0.57 672	0.53 689	0.57 676	0.55 676	0.59 655	0.54 646

AnyNet_C32	1.96 671	1.10 672	5.17 698	0.90 668	1.11 683	2.12 665	2.37 718	1.85 580	1.48 628	2.45 685	1.70 610	2.05 657	1.64 650	2.50 586	10.28 726	0.37 616	0.34 633	0.35 607	0.41 646	0.49 634	0.54 646

MANE	6.19 720	0.59 610	1.03 525	0.93 674	1.22 694	13.38 734	2.69 721	12.81 738	17.94 750	8.21 740	10.82 738	14.72 735	11.68 732	11.39 740	11.90 733	0.59 676	0.50 686	0.52 661	1.76 723	0.55 648	0.54 646

RYNet	1.17 602	0.49 571	1.24 573	0.70 593	0.97 674	1.71 627	0.92 615	1.91 599	1.46 626	1.38 571	1.14 415	1.88 634	1.30 616	4.24 634	1.87 649	0.26 518	0.21 515	0.35 607	0.27 548	0.55 648	0.54 646

sAnonymous2	0.55 318	0.56 600	1.46 613	0.60 492	0.51 525	0.48 162	0.52 446	0.79 178	0.68 256	0.50 215	0.67 234	0.46 179	0.62 359	0.59 129	0.40 278	0.22 417	0.17 422	0.22 378	0.21 435	0.86 677	0.56 650

CroCo_RVC	0.55 318	0.56 600	1.46 613	0.60 492	0.51 525	0.48 162	0.52 446	0.79 178	0.68 256	0.50 215	0.67 234	0.46 179	0.62 359	0.59 129	0.40 278	0.22 417	0.17 422	0.22 378	0.21 435	0.86 677	0.56 650

psmorigin	1.52 637	0.69 634	10.52 718	0.68 583	0.59 577	1.13 545	0.70 555	1.57 495	1.19 510	1.99 664	1.79 622	2.26 663	1.47 635	2.09 548	1.36 608	0.39 625	0.40 662	0.34 598	0.33 616	0.43 608	0.56 650

ADCS	2.25 681	0.99 665	5.55 699	0.81 637	0.74 625	2.19 667	1.80 693	2.27 672	2.14 680	2.80 696	2.13 653	2.40 671	2.03 678	2.64 593	13.69 735	0.41 633	0.39 660	0.40 635	0.45 656	0.58 653	0.56 650

G-Net	1.66 650	0.63 625	1.56 624	1.11 687	0.74 625	2.98 697	0.91 613	1.55 491	1.22 527	2.76 694	8.18 731	2.32 667	2.53 699	1.92 530	1.87 649	0.48 657	0.44 670	0.45 647	0.31 598	0.60 659	0.57 654

Wz-Net-TNSev	1.88 666	2.08 720	7.66 707	0.67 570	0.64 593	2.42 677	1.83 696	2.33 676	1.74 657	1.57 620	1.56 578	2.58 677	1.90 673	4.86 648	3.12 682	0.39 625	0.37 651	0.33 588	0.37 637	0.53 644	0.58 655

FCDSN-DC	2.32 685	0.63 625	0.81 417	0.84 649	0.75 634	2.23 668	0.94 622	2.09 643	1.80 660	5.45 731	7.72 728	7.77 724	6.93 730	3.39 619	1.80 647	0.52 663	0.48 681	0.52 661	0.51 672	0.57 651	0.58 655
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
BEATNet-Init1	26.87 752	13.43 744	70.68 769	0.91 671	0.68 610	57.02 766	21.06 748	32.82 760	32.67 757	52.12 775	53.61 772	66.05 771	49.56 769	48.79 770	34.71 759	0.49 661	0.44 670	0.53 666	0.53 674	0.63 660	0.59 657

SAMSARA	1.55 639	0.84 651	2.61 677	1.22 691	1.07 678	2.50 680	1.93 702	2.05 634	1.89 666	2.75 693	1.66 604	2.81 684	1.69 656	3.08 612	1.97 656	0.46 655	0.51 687	0.42 640	0.46 659	0.58 653	0.59 657

GANetREF_RVC	1.07 576	0.86 655	1.31 583	0.82 645	0.53 541	1.41 602	1.31 667	1.76 549	1.52 634	1.27 513	1.31 490	1.46 569	1.24 606	2.03 542	0.96 552	0.56 671	0.45 674	0.67 682	0.50 669	0.88 680	0.59 657
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
XQC	1.37 623	0.87 656	2.56 676	0.84 649	0.69 612	1.83 644	0.89 608	2.07 640	1.88 665	1.88 657	1.53 567	1.91 639	1.55 643	2.85 600	3.05 680	0.48 657	0.29 608	0.44 646	0.39 641	0.69 669	0.60 660

EDNetEfficient	2.37 687	1.10 672	8.08 710	0.74 617	0.71 615	0.98 511	1.56 682	1.46 460	4.06 719	4.90 722	2.82 679	2.25 662	3.48 711	2.95 603	9.97 721	0.26 518	0.24 564	0.26 501	0.30 590	0.68 668	0.61 661

MFN_U_SF_RVC	1.52 637	0.84 651	3.42 685	0.87 663	0.66 600	2.56 682	0.95 624	2.36 680	1.70 651	1.98 663	1.86 631	2.45 674	1.79 663	2.95 603	2.58 672	0.52 663	0.48 681	0.55 671	0.59 682	0.59 655	0.61 661

FTStereo	0.91 530	0.26 253	0.56 231	0.54 401	0.33 327	0.66 353	1.87 699	1.00 292	0.75 275	1.75 641	4.15 697	1.04 459	1.65 651	1.57 476	0.46 346	0.19 302	0.16 387	0.23 419	0.21 435	0.18 219	0.63 663

AnyNet_C01	2.26 682	1.78 707	10.22 716	0.93 674	0.74 625	2.92 695	2.20 713	2.29 674	1.80 660	2.53 687	2.41 666	2.71 682	1.73 657	3.41 621	6.72 708	0.41 633	0.39 660	0.40 635	0.42 649	0.67 667	0.63 663

NVstereo2D	0.92 532	0.41 540	1.48 618	0.72 605	0.72 617	1.20 564	0.87 603	1.75 542	1.38 602	0.99 373	1.13 411	1.26 524	0.98 535	2.21 562	0.89 535	0.43 643	0.20 488	0.38 622	0.24 503	0.57 651	0.63 663

ELAS_RVC	2.48 692	0.74 643	1.90 649	1.05 682	0.92 668	2.76 690	4.01 730	2.76 696	4.11 720	4.69 720	4.63 702	4.62 704	5.96 725	3.97 631	3.96 696	0.63 682	0.53 689	0.56 674	0.52 673	0.64 662	0.63 663
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PSMNet-RUCA	1.02 567	0.97 662	1.44 606	1.23 692	1.10 681	1.40 597	0.62 523	1.69 525	1.38 602	0.94 355	1.53 567	0.97 433	0.83 460	1.17 366	0.93 542	0.69 686	0.34 633	0.99 696	0.60 683	0.97 682	0.64 667

ELAS	2.37 687	0.74 643	1.54 622	0.99 678	0.92 668	4.78 717	2.33 717	3.33 705	3.37 707	5.05 725	4.77 706	3.67 698	4.53 720	3.42 622	4.50 698	0.62 679	0.53 689	0.55 671	0.53 674	0.63 660	0.64 667
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SDNR	1.62 647	0.51 581	2.17 662	0.53 384	0.56 556	3.80 708	0.45 380	1.54 487	1.29 560	1.33 553	2.41 666	1.08 468	0.96 525	11.18 739	1.16 582	0.66 684	0.63 698	0.43 642	0.32 606	0.64 662	0.67 669

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 677	1.15 679	3.10 683	1.05 682	0.76 637	5.03 720	2.40 719	2.16 654	2.62 695	1.89 659	2.28 659	2.69 681	1.65 651	9.35 730	2.04 658	0.64 683	0.51 687	0.68 683	0.71 690	1.09 689	0.67 669

PStereo	0.63 370	0.99 665	0.51 167	0.47 241	0.35 357	1.07 532	0.63 528	0.65 110	0.95 355	0.66 277	0.41 96	0.55 241	0.66 382	1.00 313	0.76 491	0.62 679	0.27 588	0.38 622	0.33 616	0.74 673	0.68 671

PASM	1.34 619	0.92 659	2.62 678	0.86 656	0.87 663	1.03 522	1.08 645	1.50 470	1.51 633	1.82 652	1.41 531	1.68 611	1.26 609	4.87 649	1.34 604	0.61 678	0.65 701	0.68 683	0.78 693	0.69 669	0.68 671

PSM-AAD	0.79 483	0.27 287	0.53 191	0.55 426	0.28 199	0.77 418	1.24 660	0.99 288	0.91 339	1.66 633	1.57 582	0.81 357	2.19 688	1.65 490	0.44 316	0.19 302	0.14 283	0.38 622	0.32 606	0.21 372	0.70 673

DGSMNet	1.14 595	0.76 646	2.49 674	0.81 637	0.86 661	1.39 595	1.39 671	2.13 645	1.35 590	1.26 510	1.63 598	1.48 576	0.98 535	1.75 510	1.10 573	0.45 649	0.43 667	0.55 671	0.49 666	0.75 674	0.70 673

S-Stereo	1.15 599	0.46 559	2.17 662	0.81 637	0.80 648	1.21 566	1.19 657	1.93 607	2.02 675	1.47 592	2.11 651	1.57 589	1.17 587	2.05 545	1.41 618	0.40 628	0.40 662	0.35 607	0.31 598	0.44 614	0.70 673

LCNet	0.72 430	0.28 317	0.52 180	0.55 426	0.31 280	0.69 373	0.54 461	1.00 292	0.88 326	1.19 475	1.34 507	0.97 433	1.34 621	2.56 588	0.45 331	0.18 245	0.13 211	0.21 338	0.25 517	0.27 491	0.73 676

PDISCO_ROB	1.32 617	0.65 628	1.44 606	1.36 694	1.46 702	2.55 681	0.92 615	2.45 688	2.07 678	1.37 565	1.49 559	1.65 608	1.00 546	2.82 597	1.35 607	1.01 694	0.27 588	0.54 667	0.47 661	0.71 671	0.73 676

PVD	1.70 655	0.84 651	2.26 667	0.94 676	0.83 653	2.48 679	0.97 627	2.59 694	3.35 706	3.01 702	2.77 678	2.34 668	2.47 697	2.67 594	3.14 683	0.47 656	0.45 674	0.59 678	0.48 663	0.59 655	0.75 678

EDNetEfficientorigin	10.57 735	1.47 697	177.42 775	0.67 570	0.53 541	1.58 617	1.16 654	1.90 595	3.37 707	4.71 721	3.38 688	3.10 693	2.69 701	3.13 614	3.58 690	0.25 493	0.23 554	0.33 588	0.27 548	0.83 675	0.81 679

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 585	1.02 668	1.00 509	0.82 645	0.67 604	1.93 652	0.93 619	1.62 509	1.11 448	1.15 447	1.25 463	1.50 578	0.79 437	1.96 536	0.76 491	1.89 707	0.34 633	0.79 687	0.36 633	1.25 694	0.83 680

LoS_RVC	0.42 191	0.26 253	0.40 57	0.44 185	0.82 652	0.51 217	0.44 359	0.64 100	0.41 114	0.44 169	0.78 270	0.44 167	0.47 220	0.56 116	0.36 232	0.13 26	0.12 105	0.14 21	0.10 2	0.13 7	0.84 681

GMM-Stereo	0.74 453	0.25 218	0.59 259	0.54 401	0.34 350	0.72 387	0.99 632	1.01 300	0.87 322	1.36 562	1.78 621	1.12 488	0.81 447	2.09 548	0.46 346	0.18 245	0.12 105	0.25 482	0.25 517	0.20 325	0.85 682

GCST	1.08 580	1.47 697	0.93 479	1.73 703	1.14 688	1.30 580	0.31 153	1.33 423	1.16 491	1.29 522	0.97 333	0.98 435	0.49 251	2.08 547	0.46 346	1.19 703	0.70 703	1.30 703	0.85 698	1.02 686	0.89 683

Prome-Stereo	0.75 462	0.27 287	0.53 191	0.55 426	0.32 303	0.59 294	0.97 627	0.89 231	0.88 326	1.45 589	2.46 669	0.91 403	1.41 626	1.58 478	0.44 316	0.18 245	0.13 211	0.19 242	0.17 288	0.20 325	0.92 684

Consistency-Raft	1.25 608	0.99 665	1.93 651	1.02 681	1.21 693	0.96 502	1.01 636	1.75 542	1.92 669	1.36 562	2.12 652	1.44 564	1.01 548	1.14 356	1.40 614	0.72 687	0.82 706	0.89 691	0.98 707	1.31 696	0.95 685

MADNet+	2.69 697	3.22 731	11.53 719	1.44 699	1.12 685	3.19 699	1.81 694	2.85 698	2.37 685	1.68 635	2.07 650	2.85 686	2.18 687	7.41 705	5.23 702	0.79 689	0.76 704	0.69 685	0.65 686	0.98 683	0.95 685

anonymity	1.12 590	0.97 662	1.21 566	1.07 685	1.12 685	1.08 534	0.89 608	1.95 611	1.16 491	1.29 522	1.26 470	1.22 509	1.09 574	1.15 357	1.01 559	1.02 696	1.00 719	0.97 693	0.97 705	0.98 683	0.99 687

KYRaft	0.75 462	0.28 317	0.62 273	0.56 442	0.29 224	0.67 359	0.86 601	0.94 261	0.84 313	1.62 628	2.21 656	1.16 498	1.02 555	1.57 476	0.40 278	0.20 349	0.13 211	0.22 378	0.28 569	0.20 325	1.02 688

SPS-STEREO	1.67 651	1.04 669	1.23 570	1.21 690	1.13 687	1.82 643	1.11 647	2.16 654	1.52 634	3.07 704	2.32 660	2.82 685	1.80 664	4.11 633	2.04 658	1.03 697	0.99 718	0.97 693	0.94 703	1.03 688	1.02 688
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
UDG	1.41 629	2.65 726	0.99 503	1.44 699	1.64 705	1.34 587	0.80 584	1.60 502	1.23 530	1.23 494	1.71 611	2.01 652	1.34 621	1.47 453	1.41 618	0.90 691	0.54 692	2.29 712	0.75 691	1.84 699	1.04 690

SGM+DAISY	2.41 690	1.07 670	2.14 661	1.18 689	1.10 681	2.14 666	1.36 670	1.96 612	1.66 647	5.46 732	7.07 722	4.95 712	4.32 719	5.50 665	2.26 666	1.04 698	1.02 721	0.99 696	0.97 705	1.02 686	1.04 690

MFMNet_re	1.40 628	1.14 678	1.68 632	1.39 696	1.07 678	1.48 608	1.43 673	1.87 586	1.82 662	2.26 674	2.19 655	1.51 580	1.86 669	1.52 461	1.25 592	0.93 692	0.83 707	0.84 689	0.80 694	0.99 685	1.05 692

CAS	0.63 370	0.18 10	0.37 18	2.27 708	0.84 654	0.57 276	0.54 461	0.79 178	0.62 223	0.48 198	0.70 247	0.36 108	0.26 41	0.45 53	0.35 220	2.24 711	0.10 9	0.14 21	0.09 1	0.15 82	1.06 693

WAO-7	2.66 694	1.40 691	1.73 639	1.39 696	1.17 689	3.93 709	1.94 703	4.11 715	3.88 718	2.92 698	5.50 709	4.18 702	3.00 706	7.63 715	3.71 692	1.13 702	1.00 719	1.17 701	1.13 712	1.18 692	1.09 694

PWCK	2.88 703	2.05 718	5.72 701	2.08 706	1.11 683	3.55 703	3.90 729	2.86 699	3.54 711	3.03 703	3.63 692	3.10 693	2.31 692	8.15 723	3.09 681	2.12 710	0.91 716	1.75 706	0.98 707	2.57 709	1.18 695

NVStereoNet_ROB	1.88 666	1.07 670	1.45 611	1.07 685	1.17 689	1.47 607	1.48 677	1.89 592	1.93 671	1.94 662	4.67 705	3.08 692	1.80 664	6.51 686	1.65 640	1.06 699	0.86 713	1.08 700	1.32 713	0.93 681	1.26 696
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IGEV-BASED-STEREO-	0.70 421	3.18 730	2.55 675	0.39 71	0.23 62	0.44 125	0.23 55	0.63 92	0.42 120	0.44 169	0.44 121	0.34 95	0.28 61	0.56 116	0.29 108	1.35 704	0.10 9	0.22 378	0.19 345	0.46 625	1.31 697

DDUNet	1.50 635	2.69 727	1.12 553	1.77 704	1.88 707	1.84 645	0.92 615	1.70 530	1.16 491	1.38 571	1.79 622	1.60 595	1.12 579	1.37 422	1.08 568	1.10 701	0.76 704	2.37 714	0.94 703	2.00 700	1.37 698

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.41 185	0.19 26	0.84 431	0.40 86	0.28 199	0.46 136	0.28 117	0.78 171	0.37 91	0.34 83	0.51 165	0.39 135	0.48 234	0.39 24	0.23 8	0.14 54	0.12 105	0.16 108	0.12 74	0.17 168	1.46 699

GCAPDPT-zeroshot4090	0.41 185	0.19 26	0.83 426	0.40 86	0.28 199	0.46 136	0.28 117	0.78 171	0.37 91	0.34 83	0.51 165	0.39 135	0.48 234	0.39 24	0.23 8	0.14 54	0.12 105	0.16 108	0.12 74	0.17 168	1.46 699

CES	0.48 244	0.20 48	0.37 18	0.39 71	1.39 700	0.55 261	0.35 211	0.98 285	0.66 248	0.44 169	0.66 227	0.35 102	0.27 53	0.56 116	0.33 192	0.15 86	0.13 211	0.15 57	0.10 2	0.19 275	1.46 699

SQANet	1.31 614	0.88 658	1.08 543	1.83 705	1.44 701	1.44 605	0.75 566	1.74 539	1.09 438	1.32 544	1.26 470	1.28 531	1.01 548	1.50 457	0.83 522	2.50 714	0.34 633	1.47 704	0.55 676	2.32 704	1.57 702

WAO-8	4.40 711	1.82 710	1.79 641	2.34 709	2.20 709	9.19 726	1.53 679	6.09 727	16.46 744	3.94 711	7.84 729	7.32 719	3.72 715	9.41 732	3.31 686	2.00 708	1.07 722	2.44 719	1.37 717	2.50 707	1.68 703

Venus	4.40 711	1.82 710	1.79 641	2.34 709	2.20 709	9.19 726	1.53 679	6.09 727	16.46 744	3.94 711	7.84 729	7.32 719	3.72 715	9.41 732	3.31 686	2.00 708	1.07 722	2.44 719	1.37 717	2.50 707	1.68 703

IGEV-Stereo+	0.45 222	0.21 78	0.43 91	0.41 107	0.39 429	0.15 2	0.19 9	0.44 18	0.36 82	0.26 13	0.25 12	0.31 62	0.41 164	1.43 442	0.30 129	0.17 190	0.12 105	0.15 57	0.11 15	1.16 690	1.70 705

WAO-6	2.81 701	1.60 703	1.46 613	2.36 711	2.28 714	3.55 703	2.29 716	4.21 716	4.56 724	2.36 681	4.51 699	4.88 710	2.66 700	4.60 642	4.07 697	1.72 706	1.15 725	2.31 713	1.46 719	2.31 703	1.85 706

JetBlue	3.97 709	2.01 715	10.19 715	1.38 695	2.84 725	10.53 729	9.54 734	3.60 710	2.41 687	2.73 692	3.39 689	4.54 703	4.31 718	7.85 720	6.84 709	0.88 690	0.93 717	0.89 691	0.91 700	1.74 698	1.91 707

otaku	1.60 644	1.11 675	1.21 566	2.20 707	1.56 703	1.97 655	1.24 660	2.07 640	1.36 594	1.44 587	1.62 594	1.73 617	1.19 595	1.73 508	0.98 556	2.89 718	0.57 694	1.74 705	0.60 683	2.78 711	1.94 708

DStereoFS	3.67 708	1.49 699	2.18 664	1.32 693	1.32 698	4.41 715	1.26 664	3.75 712	9.27 734	3.36 707	6.80 719	4.81 709	13.54 741	6.95 697	4.76 700	0.73 688	0.69 702	1.17 701	2.40 732	1.27 695	1.95 709

Ntro	1.64 648	1.15 679	1.23 570	2.48 713	1.83 706	2.09 663	1.16 654	1.96 612	1.38 602	1.21 483	1.62 594	1.62 597	1.29 612	1.87 527	1.11 576	3.04 719	0.56 693	1.82 707	0.64 685	2.80 712	2.05 710

RainbowNet	1.97 672	1.76 706	1.57 626	2.81 716	2.21 711	1.98 657	1.81 694	2.54 692	1.89 666	1.50 601	1.84 628	1.96 647	1.65 651	2.14 552	1.25 592	3.33 725	0.85 711	2.39 717	0.98 707	2.82 714	2.22 711

DispFullNet	2.34 686	2.85 728	3.66 687	3.08 723	2.27 713	1.97 655	0.67 543	2.00 622	1.70 651	2.52 686	2.00 644	2.23 661	5.86 723	3.44 624	1.58 636	1.01 694	0.32 627	2.64 723	1.94 726	2.85 716	2.24 712

ACVNet_2	2.43 691	1.41 692	2.04 654	2.62 714	2.24 712	2.63 687	1.88 700	3.31 704	3.01 702	2.19 672	3.45 690	4.62 704	2.04 679	4.50 641	1.47 630	2.55 715	0.64 699	2.22 711	0.84 696	2.69 710	2.29 713

MonStereo1	3.14 705	1.66 704	1.81 643	2.43 712	2.32 716	5.80 723	1.58 686	3.52 708	4.70 725	3.09 705	8.22 732	4.76 708	3.36 709	6.52 687	2.29 668	2.33 712	0.61 697	1.91 709	1.05 711	2.44 706	2.34 714

ACVNet_1	2.18 679	1.45 695	1.72 637	2.85 717	2.33 717	2.28 670	1.46 675	3.08 702	2.22 683	1.82 652	2.05 649	3.56 696	1.98 677	3.09 613	1.40 614	3.17 720	0.60 696	2.40 718	0.92 701	2.91 718	2.37 715

ACVNet-4b	2.15 678	1.41 692	1.64 629	2.80 715	2.31 715	2.31 673	1.24 660	2.32 675	2.14 680	1.26 510	2.39 664	2.66 680	1.48 636	5.95 678	1.06 564	3.20 723	0.45 674	2.37 714	0.89 699	2.83 715	2.37 715

LVE	3.31 707	1.67 705	1.64 629	2.85 717	2.42 718	3.20 700	2.26 715	4.78 721	5.05 726	2.35 679	6.91 720	6.02 717	2.37 693	9.15 726	2.17 665	3.19 722	1.08 724	2.38 716	1.47 720	2.81 713	2.40 717

DStereoSA	4.44 713	0.92 659	6.79 706	1.58 702	2.54 720	2.29 671	14.04 744	2.33 676	2.31 684	1.85 654	10.58 737	1.32 540	13.05 739	7.07 699	11.18 732	0.67 685	1.97 731	0.88 690	3.29 733	1.69 697	2.44 718

Dean	2.91 704	1.53 701	2.07 655	2.96 722	2.51 719	3.15 698	2.14 711	4.75 720	4.41 723	2.76 694	6.10 717	5.53 715	2.37 693	2.97 605	1.92 653	3.18 721	0.85 711	2.51 721	1.04 710	2.88 717	2.47 719

tt	6.58 723	0.26 253	6.10 703	3.77 731	2.16 708	11.55 731	19.63 746	13.33 739	5.74 729	2.96 699	2.65 675	4.97 713	6.33 728	3.81 628	7.24 710	9.15 746	11.32 753	5.89 746	6.24 747	6.03 736	2.55 720

IMH	3.21 706	1.85 712	1.48 618	3.25 724	2.69 723	4.07 712	2.02 706	4.41 718	3.80 716	2.72 691	7.11 723	4.75 707	2.92 703	5.92 676	2.55 671	3.85 733	0.88 714	2.78 726	1.36 716	3.19 722	2.59 721

IMH-64-1	2.70 698	1.79 708	1.46 613	3.26 725	2.66 721	3.23 701	2.10 708	4.08 713	2.75 699	2.34 677	3.81 694	3.06 690	2.22 690	4.25 635	2.59 673	3.75 729	0.84 708	2.75 724	1.35 714	3.15 720	2.60 722

IMH-64	2.70 698	1.79 708	1.46 613	3.26 725	2.66 721	3.23 701	2.10 708	4.08 713	2.75 699	2.34 677	3.81 694	3.06 690	2.22 690	4.25 635	2.59 673	3.75 729	0.84 708	2.75 724	1.35 714	3.15 720	2.60 722

ktn	4.70 715	2.38 724	2.12 660	3.76 730	3.24 728	4.85 718	2.95 726	5.52 723	7.37 733	4.07 715	19.32 748	7.46 721	3.47 710	7.39 704	2.95 679	4.04 734	1.85 730	3.26 732	2.22 730	3.08 719	2.65 724

TorneroNet-64	5.30 719	2.03 716	1.74 640	3.43 727	2.81 724	10.09 728	2.12 710	9.10 734	17.12 749	4.96 724	9.27 735	10.72 734	3.70 714	9.20 727	4.55 699	3.31 724	0.84 708	2.88 727	1.55 721	3.49 725	3.04 725

TorneroNet	10.70 737	2.03 716	1.82 645	3.43 727	3.01 726	43.83 758	2.22 714	8.87 733	67.47 776	7.17 738	27.36 752	10.68 733	3.85 717	8.67 725	7.65 715	3.59 727	0.88 714	3.04 728	1.57 722	3.71 726	3.17 726

KSHMR	8.75 728	2.06 719	2.11 659	3.53 729	3.11 727	4.13 713	2.69 721	5.60 724	61.37 775	3.00 701	55.83 773	4.98 714	2.45 696	4.49 639	2.61 675	3.46 726	1.55 729	3.14 730	1.94 726	3.72 727	3.18 727

notaker	3.98 710	2.40 725	2.68 679	3.82 732	3.27 730	3.97 711	2.14 711	4.78 721	3.45 709	4.12 716	6.94 721	7.65 723	3.26 708	7.82 719	5.30 703	4.04 734	1.41 727	3.36 733	2.10 729	3.88 728	3.31 728

JetRed	6.91 724	8.80 736	25.96 748	2.85 717	3.25 729	13.98 737	11.87 741	6.25 729	4.28 722	4.45 718	4.56 700	6.69 718	5.46 722	7.46 707	14.05 736	2.59 716	3.31 739	2.59 722	2.29 731	4.20 731	3.36 729

UNDER WATER-64	5.27 718	2.32 722	8.78 713	3.93 733	3.54 732	7.61 724	3.03 727	5.84 726	14.19 738	4.04 713	4.04 696	9.39 728	6.26 726	5.93 677	8.48 718	3.60 728	1.51 728	3.13 729	1.88 724	4.29 733	3.61 730

UNDER WATER	5.08 717	2.33 723	5.55 699	3.94 734	3.51 731	5.20 721	2.72 723	5.61 725	16.52 746	3.84 710	4.60 701	9.21 727	5.89 724	5.90 675	8.66 719	3.75 729	1.34 726	3.18 731	1.88 724	4.33 734	3.61 730

light-stereo	12.42 740	1.45 695	18.02 733	17.94 741	23.64 750	11.13 730	0.82 589	9.91 735	5.73 728	15.42 749	42.83 764	55.24 768	1.88 670	28.77 756	2.26 666	1.61 705	3.00 738	0.78 686	0.93 702	3.48 724	3.62 732

HanzoNet	11.04 738	3.62 732	8.10 711	4.08 735	3.55 733	4.90 719	2.73 724	7.19 731	10.10 735	31.86 765	28.92 754	21.96 753	36.36 758	18.08 745	10.17 723	7.94 745	3.32 740	3.47 734	3.31 734	7.06 739	4.04 733

MADNet++	5.01 716	3.14 729	4.91 695	4.55 736	3.94 734	5.20 721	4.41 731	4.40 717	4.13 721	4.95 723	6.08 716	4.74 706	5.37 721	9.40 731	10.67 731	4.65 736	4.15 742	3.97 735	3.34 735	4.09 730	4.08 734

DNS	1.01 563	1.88 713	0.39 45	0.36 20	0.24 87	0.34 48	0.31 153	0.95 267	0.40 105	0.33 72	0.50 158	0.42 156	0.39 153	2.86 601	1.63 639	0.19 302	0.22 537	0.20 294	0.11 15	4.26 732	4.24 735

DNSM	1.07 576	1.92 714	0.40 57	0.39 71	0.25 117	0.42 103	0.30 140	0.97 280	0.40 105	0.43 162	0.46 133	0.40 144	0.50 260	3.03 608	2.08 661	0.20 349	0.18 448	0.15 57	0.12 74	4.57 735	4.29 736

PML	51.67 765	36.25 756	13.28 722	7.46 737	20.81 747	108.69 775	232.22 778	8.72 732	27.82 756	87.01 776	269.67 778	69.67 772	61.95 772	24.76 755	14.20 737	9.74 750	3.40 741	9.62 748	4.70 744	18.74 752	4.72 737

DPSimNet_ROB	11.20 739	4.98 733	35.43 752	2.90 720	4.52 735	7.89 725	17.09 745	4.66 719	6.06 731	14.89 748	10.93 739	17.29 743	36.81 760	13.18 742	15.68 740	2.86 717	6.29 745	5.75 745	5.09 745	3.91 729	7.70 738

USTest	14.33 743	14.94 745	21.04 737	17.44 740	16.05 736	23.26 743	33.84 754	21.73 746	11.80 737	9.36 741	10.14 736	15.97 736	13.20 740	17.28 744	22.43 747	3.78 732	5.01 743	6.17 747	6.16 746	9.25 741	7.72 739

TCMNet-wrong-test	10.31 730	11.40 740	14.84 724	20.96 746	18.45 739	13.80 736	10.76 740	15.78 740	3.53 710	5.20 726	5.52 710	16.26 740	12.61 735	7.51 709	10.15 722	7.43 741	2.37 732	4.31 737	3.43 736	11.36 743	10.61 740

noway3	10.35 731	11.00 739	15.02 725	20.39 742	18.94 740	14.12 738	10.56 735	15.98 743	3.54 711	5.46 732	5.85 711	16.09 737	12.69 736	7.52 711	10.27 724	7.32 739	2.42 733	4.36 742	3.53 741	11.32 742	10.69 741

noway2	10.40 732	10.97 737	15.08 726	20.56 743	18.94 740	14.22 739	10.66 738	15.84 741	3.63 713	5.40 730	5.90 713	16.26 740	12.75 738	7.52 711	10.27 724	7.37 740	2.47 734	4.33 740	3.54 742	11.37 744	10.96 742

zzzz4	10.56 734	11.89 742	15.95 731	21.17 747	19.03 743	14.33 741	10.58 736	16.24 744	3.67 714	5.38 729	5.93 715	16.23 739	12.58 734	7.55 713	10.38 728	7.43 741	2.52 735	4.32 738	3.52 739	11.46 745	11.03 743

noway1	10.55 733	11.90 743	15.90 730	21.17 747	19.04 744	14.32 740	10.58 736	16.25 745	3.67 714	5.37 728	5.92 714	16.18 738	12.57 733	7.55 713	10.38 728	7.43 741	2.52 735	4.32 738	3.52 739	11.46 745	11.03 743

noway4	10.57 735	11.82 741	15.74 729	21.37 749	19.02 742	14.35 742	10.72 739	15.85 742	3.82 717	5.34 727	5.85 711	16.62 742	12.73 737	7.51 709	10.29 727	7.45 744	2.57 737	4.33 740	3.51 738	11.47 747	11.08 745

DPSMNet_ROB	13.02 742	8.23 734	21.91 739	9.53 739	18.11 738	11.56 732	32.02 753	10.64 737	16.23 743	7.05 737	19.49 750	10.16 731	16.66 744	9.85 737	22.43 747	4.77 738	8.68 746	5.38 744	10.26 753	6.17 738	11.36 746

DGTPSM_ROB	13.01 741	8.23 734	21.87 738	9.51 738	18.10 737	11.56 732	32.01 752	10.63 736	16.20 742	7.03 736	19.48 749	10.15 730	16.66 744	9.83 736	22.42 746	4.75 737	8.68 746	5.37 743	10.25 752	6.16 737	11.36 746

iinet-test	17.98 744	18.06 746	23.82 744	20.87 744	19.70 745	26.55 744	35.70 755	25.04 750	15.93 739	13.33 743	13.25 740	20.58 745	17.79 746	20.62 746	25.11 750	9.58 748	8.78 748	9.88 749	9.85 750	13.23 748	11.95 748

IINet	17.98 744	18.06 746	23.81 743	20.87 744	19.70 745	26.55 744	35.70 755	25.04 750	15.93 739	13.33 743	13.25 740	20.58 745	17.79 746	20.62 746	25.11 750	9.58 748	8.78 748	9.88 749	9.85 750	13.23 748	11.95 748

Anonymous_1	43.04 764	18.73 748	24.79 745	21.81 750	46.26 762	27.80 746	37.60 757	28.08 754	16.14 741	14.66 747	14.30 742	20.65 747	17.88 748	21.56 748	25.94 753	117.93 776	8.92 750	100.65 772	126.50 774	158.64 777	12.08 750

DPSM_ROB	19.08 746	19.14 749	25.17 746	22.15 751	20.85 748	28.17 747	37.82 758	26.56 752	16.85 747	14.14 745	14.84 743	21.70 748	18.75 749	21.87 749	26.55 754	10.16 752	9.30 751	10.47 751	10.42 754	14.03 750	12.61 751

DPSM	19.08 746	19.14 749	25.17 746	22.15 751	20.85 748	28.17 747	37.82 758	26.56 752	16.85 747	14.14 745	14.84 743	21.70 748	18.75 749	21.87 749	26.55 754	10.16 752	9.30 751	10.47 751	10.42 754	14.03 750	12.61 751

LSM	6.33 721	1.10 672	13.19 721	1.41 698	68.17 766	1.64 623	1.90 701	1.92 602	2.46 688	2.99 700	3.11 684	1.88 634	1.80 664	2.61 591	2.06 660	0.41 633	0.58 695	0.50 657	0.57 678	0.64 662	17.66 753

Selective-IGEV-i1pa	19.94 748	26.52 754	23.52 741	2.94 721	1.59 704	31.97 756	20.54 747	30.88 756	25.25 751	23.87 754	27.58 753	33.01 756	26.91 755	32.38 757	25.47 752	20.69 762	5.85 744	12.49 753	4.43 743	3.35 723	19.48 754

fast-reg	37.99 753	38.31 757	50.02 758	45.00 763	43.04 761	57.29 767	76.35 765	53.18 763	33.49 758	28.15 757	29.55 759	41.27 760	35.82 757	42.63 761	52.86 763	19.57 754	18.63 758	20.88 754	20.79 756	28.20 754	24.79 755

FlowAnything	38.37 758	38.41 758	50.38 763	44.76 761	41.94 759	56.64 759	76.34 764	53.28 769	34.23 765	28.25 758	29.72 760	43.60 762	37.79 765	43.83 763	53.38 765	20.39 760	18.71 764	21.07 756	21.14 763	28.23 755	25.29 756

Hybrid-DGEV	38.35 757	38.46 761	50.28 759	44.82 762	41.90 758	56.66 760	76.35 765	53.24 765	33.80 762	28.29 759	29.84 761	43.58 761	37.86 766	43.84 766	53.39 766	20.34 758	18.69 759	21.06 755	21.00 757	28.25 757	25.34 757

CasAABBNet	38.33 756	38.46 761	50.35 762	44.75 760	41.84 755	56.68 761	76.37 767	53.22 764	33.83 763	28.31 762	29.54 758	43.62 764	37.71 764	43.84 766	53.41 767	20.30 755	18.70 760	21.07 756	21.07 759	28.24 756	25.34 757

RAFT-FEzeroshot	38.32 754	38.45 759	50.28 759	44.74 758	41.87 756	56.68 761	76.38 768	53.24 765	33.76 760	28.29 759	29.37 756	43.69 765	37.66 762	43.83 763	53.41 767	20.32 756	18.70 760	21.07 756	21.07 759	28.25 757	25.35 759

RAFT-FE	38.32 754	38.45 759	50.28 759	44.74 758	41.87 756	56.68 761	76.38 768	53.24 765	33.76 760	28.29 759	29.37 756	43.69 765	37.66 762	43.83 763	53.41 767	20.32 756	18.70 760	21.07 756	21.07 759	28.25 757	25.35 759

Selective-RAFT-Error	38.39 759	38.47 763	50.44 764	44.73 757	41.97 760	56.68 761	76.38 768	53.24 765	33.92 764	28.34 763	29.85 762	43.60 762	38.20 767	43.75 762	53.34 764	20.38 759	18.70 760	21.09 760	21.05 758	28.30 760	25.43 761

LRCNet_RVC	22.74 749	32.10 755	21.97 740	29.84 753	26.23 751	4.42 716	0.81 587	22.66 747	2.02 675	26.93 756	29.26 755	23.06 755	15.59 743	23.84 751	18.88 743	31.75 765	19.90 765	34.65 765	32.13 766	30.54 762	28.32 762

zzzz2	57.17 769	57.86 770	75.47 770	67.94 765	62.74 764	84.92 771	114.99 773	79.18 771	50.68 771	42.39 766	44.33 766	61.67 769	53.81 770	65.07 771	79.30 771	30.51 763	28.15 766	31.78 762	32.01 764	42.61 765	38.08 763

noway5	57.17 769	57.86 770	75.47 770	67.94 765	62.74 764	84.92 771	114.99 773	79.18 771	50.68 771	42.39 766	44.33 766	61.67 769	53.81 770	65.07 771	79.30 771	30.51 763	28.15 766	31.78 762	32.01 764	42.61 765	38.08 763

LSM0	42.82 763	38.75 764	50.81 765	47.07 764	109.38 776	57.00 765	76.02 763	53.74 770	33.71 759	29.02 764	30.41 763	43.87 767	37.22 761	43.91 768	53.54 770	20.52 761	18.62 757	21.10 761	21.11 762	28.41 761	42.22 765

zzzzzz3	61.80 772	59.14 772	84.88 772	83.84 767	80.20 769	82.87 770	99.25 771	85.10 773	52.26 773	43.57 768	48.41 770	77.21 774	69.20 774	65.22 773	79.68 774	33.72 769	28.30 768	35.17 766	34.66 767	50.16 768	43.13 766

zzz1	61.79 771	59.16 773	84.91 773	83.86 768	80.22 770	82.74 769	99.25 771	85.15 774	52.28 774	43.59 769	48.47 771	77.02 773	69.19 773	65.23 774	79.63 773	33.72 769	28.30 768	35.17 766	34.66 767	50.16 768	43.13 766

AVERAGE_ROB	40.43 761	42.37 766	42.73 754	36.96 756	35.58 754	30.50 750	27.61 750	36.71 762	38.39 767	44.91 771	44.36 768	37.45 759	36.70 759	41.88 760	40.35 760	45.43 772	46.81 773	47.11 769	46.35 769	42.51 764	43.87 768

HaxPig	38.92 760	41.40 765	41.64 753	29.95 754	32.27 752	28.90 749	27.60 749	29.73 755	37.71 766	43.82 770	43.87 765	33.17 757	35.56 756	41.53 759	40.37 761	43.94 771	47.51 774	45.82 768	47.08 770	42.38 763	44.15 769

MEDIAN_ROB	42.00 762	44.40 767	44.29 757	35.15 755	34.95 753	31.28 755	29.60 751	35.88 761	40.02 768	47.20 774	46.64 769	37.37 758	38.48 768	44.35 769	42.45 762	48.03 773	49.39 775	49.71 770	49.03 771	45.14 767	46.65 770

RSGM-EC	88.84 773	82.86 774	51.22 766	105.38 769	99.51 774	94.51 773	125.67 775	90.02 775	46.43 769	45.14 772	57.50 774	101.22 775	88.55 775	154.40 775	153.26 776	105.54 774	59.55 776	113.88 773	53.02 772	92.89 775	56.17 771

acva	88.84 773	82.86 774	51.22 766	105.38 769	99.51 774	94.51 773	125.67 775	90.02 775	46.43 769	45.14 772	57.50 774	101.22 775	88.55 775	154.40 775	153.26 776	105.54 774	59.55 776	113.88 773	53.02 772	92.89 775	56.17 771

xxxxx1	54.10 766	25.67 751	27.13 749	113.43 771	96.96 771	30.69 751	47.44 760	32.38 757	25.60 752	17.75 750	17.27 745	21.81 750	21.02 751	24.43 752	33.82 756	33.37 766	40.54 770	157.71 775	175.86 775	66.16 770	72.93 773

tt_ll	54.10 766	25.67 751	27.13 749	113.43 771	96.96 771	30.69 751	47.44 760	32.38 757	25.60 752	17.75 750	17.27 745	21.81 750	21.02 751	24.43 752	33.82 756	33.37 766	40.54 770	157.71 775	175.86 775	66.16 770	72.93 773

ff	54.10 766	25.67 751	27.13 749	113.43 771	96.96 771	30.69 751	47.44 760	32.38 757	25.60 752	17.75 750	17.27 745	21.81 750	21.02 751	24.43 752	33.82 756	33.37 766	40.54 770	157.71 775	175.86 775	66.16 770	72.93 773

Selective-IGEV-i16pa	97.29 775	136.83 776	17.95 732	1.52 701	1.00 675	188.16 777	3.63 728	183.02 778	169.43 778	88.01 777	178.60 776	119.35 777	191.45 778	226.33 778	135.51 775	131.38 777	17.89 756	32.25 764	3.46 737	2.02 702	117.94 776

test_example2	192.40 776	210.76 777	206.48 776	199.83 776	204.73 777	172.94 776	183.52 777	133.93 777	133.41 777	191.38 778	196.19 777	187.13 778	178.77 777	205.33 777	208.00 778	222.09 778	238.72 778	186.54 778	190.54 778	227.34 778	170.31 777

FSD					0.50 513	0.54 246	0.58 502	0.65 110	0.53 188	0.54 234	0.52 170	0.56 255	0.52 282	0.57 122	0.55 409	0.51 662	0.47 679	0.50 657	0.49 666	0.50 635

ccccc		492.34 778		530.87 777	530.37 778	478.08 778		491.76 779		448.18 779		476.12 779		541.64 779		663.49 779	459.54 779	353.94 779	309.79 779	586.66 779

ASD4		10.99 738

Low-res two-view benchmark