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

asda	0.11 58	0.11 242	0.16 54	0.17 59	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.24 163	0.16 89	0.11 75	0.11 62	0.08 6	0.10 95	0.15 85	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

asd	0.10 11	0.10 159	0.15 25	0.17 59	0.10 140	0.16 119	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.12 110	0.11 62	0.09 36	0.10 95	0.16 116	0.11 53	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 58	0.10 159	0.14 9	0.17 59	0.10 140	0.15 71	0.12 46	0.25 185	0.17 120	0.14 179	0.13 107	0.09 36	0.09 45	0.18 165	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25_new	0.11 58	0.11 242	0.16 54	0.17 59	0.10 140	0.17 162	0.12 46	0.21 102	0.14 57	0.12 110	0.13 107	0.09 36	0.10 95	0.15 85	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 58	0.11 242	0.16 54	0.17 59	0.10 140	0.17 162	0.12 46	0.21 102	0.14 57	0.12 110	0.13 107	0.09 36	0.10 95	0.15 85	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 58	0.11 242	0.16 54	0.17 59	0.10 140	0.17 162	0.12 46	0.21 102	0.14 57	0.12 110	0.13 107	0.09 36	0.10 95	0.15 85	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 11	0.10 159	0.15 25	0.17 59	0.09 63	0.15 71	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.12 110	0.12 87	0.08 6	0.11 138	0.16 116	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 58	0.10 159	0.14 9	0.17 59	0.09 63	0.17 162	0.09 4	0.22 120	0.16 89	0.13 148	0.13 107	0.09 36	0.11 138	0.19 197	0.13 194	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

test410_97500	0.10 11	0.09 97	0.17 80	0.18 116	0.10 140	0.16 119	0.09 4	0.18 49	0.13 36	0.09 18	0.09 19	0.09 36	0.08 19	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

test410	0.10 11	0.09 97	0.18 100	0.18 116	0.10 140	0.16 119	0.09 4	0.18 49	0.14 57	0.10 45	0.09 19	0.09 36	0.08 19	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

SCION-Mon(vits-remp)	0.15 226	0.18 537	0.40 409	0.27 616	0.26 671	0.46 637	0.12 46	0.24 163	0.19 163	0.09 18	0.11 62	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

GELT-Stereo	0.13 145	0.09 97	0.16 54	0.20 259	0.14 422	0.14 49	0.15 184	0.33 324	0.23 263	0.14 179	0.11 62	0.11 108	0.11 138	0.16 116	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.05 7	0.05 37

monster-pro	0.10 11	0.08 45	0.13 1	0.17 59	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.24 163	0.19 163	0.09 18	0.11 62	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

TS12	0.12 95	0.08 45	0.17 80	0.21 319	0.09 63	0.19 226	0.14 127	0.23 143	0.16 89	0.14 179	0.19 236	0.12 144	0.13 227	0.17 135	0.15 269	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

aanet-new-90k	0.12 95	0.11 242	0.28 245	0.20 259	0.09 63	0.15 71	0.14 127	0.22 120	0.16 89	0.09 18	0.11 62	0.09 36	0.12 175	0.20 221	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.05 37

aanet-new-60k	0.12 95	0.11 242	0.32 296	0.20 259	0.08 30	0.16 119	0.13 90	0.19 63	0.17 120	0.11 75	0.12 87	0.11 108	0.11 138	0.19 197	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.05 37

aanet-new-70k	0.12 95	0.10 159	0.27 228	0.19 180	0.08 30	0.16 119	0.14 127	0.21 102	0.15 76	0.10 45	0.13 107	0.10 70	0.12 175	0.20 221	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

aanet-new-78k	0.13 145	0.11 242	0.44 468	0.21 319	0.08 30	0.14 49	0.14 127	0.21 102	0.16 89	0.10 45	0.13 107	0.10 70	0.13 227	0.18 165	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.05 37

aanet-new-36k	0.12 95	0.12 306	0.28 245	0.19 180	0.08 30	0.17 162	0.15 184	0.22 120	0.18 143	0.11 75	0.14 147	0.10 70	0.11 138	0.17 135	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

aanet-new-34k	0.12 95	0.11 242	0.26 216	0.19 180	0.07 3	0.14 49	0.14 127	0.21 102	0.18 143	0.12 110	0.15 163	0.11 108	0.12 175	0.13 17	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 58	0.10 159	0.26 216	0.18 116	0.09 63	0.14 49	0.14 127	0.20 85	0.13 36	0.11 75	0.13 107	0.10 70	0.11 138	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.05 7	0.05 37

aanet-new-24k	0.12 95	0.11 242	0.22 165	0.19 180	0.11 204	0.16 119	0.14 127	0.19 63	0.15 76	0.13 148	0.16 184	0.11 108	0.12 175	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.06 114	0.05 37

aanet-new-22k	0.12 95	0.11 242	0.28 245	0.20 259	0.08 30	0.15 71	0.13 90	0.22 120	0.19 163	0.12 110	0.14 147	0.12 144	0.12 175	0.15 85	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

aanet-new-8k	0.12 95	0.11 242	0.24 192	0.20 259	0.09 63	0.19 226	0.15 184	0.26 207	0.20 195	0.11 75	0.12 87	0.10 70	0.13 227	0.17 135	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 95	0.10 159	0.21 148	0.21 319	0.11 204	0.20 269	0.16 238	0.21 102	0.17 120	0.12 110	0.17 203	0.11 108	0.12 175	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 95	0.09 97	0.17 80	0.19 180	0.11 204	0.14 49	0.16 238	0.21 102	0.20 195	0.10 45	0.17 203	0.11 108	0.12 175	0.12 9	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.08 345	0.05 7	0.06 161

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 58	0.09 97	0.17 80	0.18 116	0.10 140	0.15 71	0.16 238	0.23 143	0.15 76	0.10 45	0.16 184	0.09 36	0.11 138	0.13 17	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.08 345	0.05 7	0.08 351

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 188	0.19 554	0.70 621	0.17 59	0.12 285	0.13 35	0.14 127	0.24 163	0.17 120	0.10 45	0.12 87	0.10 70	0.10 95	0.13 17	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.07 258	0.05 7	0.07 263

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 95	0.09 97	0.18 100	0.18 116	0.09 63	0.13 35	0.16 238	0.25 185	0.21 217	0.11 75	0.16 184	0.09 36	0.11 138	0.13 17	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.07 258	0.04 1	0.05 37

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 9	0.17 59	0.09 63	0.09 4	0.14 127	0.10 2	0.14 57	0.07 1	0.09 19	0.07 2	0.07 4	0.11 2	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.07 176	0.06 172	0.05 7	0.05 37

BStereo	0.13 145	0.10 159	0.42 444	0.18 116	0.11 204	0.13 35	0.14 127	0.24 163	0.22 237	0.12 110	0.11 62	0.12 144	0.09 45	0.16 116	0.14 233	0.05 9	0.06 266	0.06 59	0.08 345	0.05 7	0.06 161

Anonymus123	0.14 188	0.10 159	0.42 444	0.18 116	0.11 204	0.36 577	0.14 127	0.28 246	0.22 237	0.12 110	0.11 62	0.12 144	0.09 45	0.16 116	0.14 233	0.05 9	0.06 266	0.06 59	0.08 345	0.05 7	0.06 161

NLSM3	0.13 145	0.10 159	0.17 80	0.21 319	0.13 370	0.18 190	0.16 238	0.30 284	0.24 281	0.11 75	0.15 163	0.12 144	0.13 227	0.17 135	0.15 269	0.05 9	0.05 40	0.08 283	0.08 345	0.05 7	0.05 37

BridgeDepth	0.10 11	0.09 97	0.14 9	0.19 180	0.07 3	0.16 119	0.12 46	0.16 27	0.12 25	0.08 2	0.09 19	0.14 202	0.13 227	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.10 11	0.08 45	0.13 1	0.17 59	0.08 30	0.14 49	0.12 46	0.24 163	0.19 163	0.09 18	0.11 62	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 11	0.08 45	0.13 1	0.18 116	0.10 140	0.13 35	0.12 46	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.13 107	0.10 70	0.10 95	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 11	0.08 45	0.13 1	0.17 59	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.24 163	0.19 163	0.09 18	0.11 62	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

AdaDepth	0.11 58	0.09 97	0.20 134	0.20 259	0.10 140	0.19 226	0.13 90	0.16 27	0.13 36	0.10 45	0.10 48	0.09 36	0.09 45	0.19 197	0.12 131	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.05 7	0.05 37

2.25w	0.11 58	0.09 97	0.15 25	0.17 59	0.09 63	0.15 71	0.10 12	0.19 63	0.18 143	0.14 179	0.17 203	0.09 36	0.10 95	0.18 165	0.13 194	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

4.5_new	0.11 58	0.11 242	0.15 25	0.17 59	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.21 102	0.16 89	0.13 148	0.13 107	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.06 114	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 58	0.11 242	0.15 25	0.17 59	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.21 102	0.16 89	0.13 148	0.13 107	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.06 114	0.04 1

2.5w	0.11 58	0.10 159	0.15 25	0.18 116	0.09 63	0.15 71	0.15 184	0.20 85	0.15 76	0.12 110	0.13 107	0.10 70	0.09 45	0.17 135	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 58	0.09 97	0.14 9	0.16 26	0.09 63	0.15 71	0.12 46	0.25 185	0.16 89	0.14 179	0.13 107	0.08 6	0.10 95	0.16 116	0.13 194	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.25w_new	0.11 58	0.09 97	0.15 25	0.17 59	0.09 63	0.19 226	0.10 12	0.22 120	0.17 120	0.14 179	0.12 87	0.10 70	0.11 138	0.17 135	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.25w	0.11 58	0.09 97	0.15 25	0.17 59	0.09 63	0.19 226	0.10 12	0.22 120	0.17 120	0.14 179	0.12 87	0.10 70	0.11 138	0.17 135	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.75w	0.11 58	0.09 97	0.15 25	0.17 59	0.11 204	0.18 190	0.12 46	0.23 143	0.14 57	0.13 148	0.11 62	0.08 6	0.10 95	0.16 116	0.11 53	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3w_stereo	0.12 95	0.11 242	0.18 100	0.18 116	0.08 30	0.16 119	0.15 184	0.27 223	0.19 163	0.12 110	0.12 87	0.07 2	0.12 175	0.15 85	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

2w_stereo	0.11 58	0.10 159	0.15 25	0.18 116	0.08 30	0.16 119	0.14 127	0.27 223	0.20 195	0.14 179	0.14 147	0.08 6	0.11 138	0.13 17	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

1w_stereo	0.12 95	0.08 45	0.14 9	0.18 116	0.09 63	0.16 119	0.15 184	0.25 185	0.21 217	0.13 148	0.16 184	0.08 6	0.12 175	0.16 116	0.13 194	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

monsterstereo	0.11 58	0.09 97	0.14 9	0.19 180	0.12 285	0.14 49	0.12 46	0.25 185	0.17 120	0.13 148	0.16 184	0.08 6	0.09 45	0.19 197	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo	0.13 145	0.10 159	0.24 192	0.20 259	0.09 63	0.16 119	0.18 341	0.21 102	0.18 143	0.11 75	0.17 203	0.09 36	0.09 45	0.15 85	0.14 233	0.05 9	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.07 202	0.05 37

MonSter	0.10 11	0.08 45	0.13 1	0.17 59	0.08 30	0.14 49	0.12 46	0.24 163	0.19 163	0.09 18	0.11 62	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

TT111	0.10 11	0.07 4	0.17 80	0.16 26	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.19 63	0.13 36	0.10 45	0.08 15	0.12 144	0.10 95	0.14 39	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

rgla	0.10 11	0.11 242	0.15 25	0.18 116	0.11 204	0.15 71	0.11 28	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.08 15	0.08 6	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

416test1013	0.10 11	0.10 159	0.16 54	0.18 116	0.11 204	0.16 119	0.11 28	0.15 18	0.13 36	0.11 75	0.09 19	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 114	0.05 37

416test	0.10 11	0.10 159	0.15 25	0.18 116	0.11 204	0.15 71	0.11 28	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.09 19	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LACA_dic	0.09 1	0.12 306	0.15 25	0.16 26	0.07 3	0.14 49	0.11 28	0.12 6	0.11 14	0.09 18	0.08 15	0.09 36	0.08 19	0.15 85	0.09 1	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 202	0.05 37

monster_256*512	0.17 265	0.12 306	0.18 100	0.23 454	0.13 370	0.21 303	0.19 390	0.40 426	0.29 358	0.19 278	0.22 282	0.24 371	0.17 342	0.18 165	0.16 296	0.06 53	0.05 40	0.08 283	0.08 345	0.08 294	0.07 263

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 95	0.12 306	0.17 80	0.22 393	0.10 140	0.15 71	0.13 90	0.18 49	0.14 57	0.11 75	0.13 107	0.10 70	0.08 19	0.20 221	0.14 233	0.06 53	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.07 202	0.07 263

over v1	0.11 58	0.13 380	0.15 25	0.19 180	0.06 1	0.15 71	0.10 12	0.18 49	0.10 7	0.10 45	0.09 19	0.11 108	0.14 265	0.18 165	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 114	0.06 161

anonymous	0.11 58	0.09 97	0.20 134	0.18 116	0.10 140	0.08 2	0.14 127	0.16 27	0.17 120	0.12 110	0.13 107	0.09 36	0.07 4	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.05 7	0.05 37

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 11	0.09 97	0.17 80	0.13 1	0.09 63	0.11 21	0.16 238	0.12 6	0.11 14	0.09 18	0.13 107	0.06 1	0.09 45	0.11 2	0.14 233	0.06 53	0.06 266	0.08 283	0.09 457	0.07 202	0.07 263

testmc14	0.10 11	0.07 4	0.14 9	0.18 116	0.07 3	0.16 119	0.14 127	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.13 107	0.10 70	0.08 19	0.12 9	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

derf	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.17 59	0.09 63	0.11 21	0.12 46	0.17 36	0.14 57	0.08 2	0.09 19	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.06 266	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.05 37

mm2	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.09 4	0.12 46	0.17 36	0.13 36	0.08 2	0.09 19	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.09 4	0.12 46	0.14 12	0.13 36	0.08 2	0.09 19	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

CAR	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.09 63	0.14 49	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.10 45	0.10 48	0.08 6	0.07 4	0.15 85	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MSE-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.09 63	0.14 49	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.09 18	0.10 48	0.08 6	0.07 4	0.15 85	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

aanet-new-40k	0.12 95	0.11 242	0.27 228	0.19 180	0.11 204	0.16 119	0.14 127	0.19 63	0.14 57	0.11 75	0.14 147	0.10 70	0.11 138	0.12 9	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.05 37

aanet-32k-new	0.12 95	0.13 380	0.28 245	0.20 259	0.09 63	0.16 119	0.15 184	0.20 85	0.16 89	0.11 75	0.14 147	0.09 36	0.13 227	0.18 165	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.06 161

aanet-new-32k	0.12 95	0.11 242	0.27 228	0.20 259	0.09 63	0.18 190	0.13 90	0.18 49	0.13 36	0.12 110	0.12 87	0.13 168	0.13 227	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.05 37

aanet-new-30k	0.12 95	0.11 242	0.27 228	0.20 259	0.09 63	0.18 190	0.13 90	0.18 49	0.13 36	0.12 110	0.12 87	0.13 168	0.13 227	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.05 37

aanet-new-28k	0.12 95	0.11 242	0.35 336	0.20 259	0.08 30	0.16 119	0.14 127	0.19 63	0.14 57	0.12 110	0.14 147	0.12 144	0.12 175	0.15 85	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.07 258	0.07 202	0.05 37

aanet-new-16k	0.12 95	0.11 242	0.26 216	0.20 259	0.08 30	0.14 49	0.12 46	0.21 102	0.19 163	0.12 110	0.12 87	0.12 144	0.11 138	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.05 37

aanet-new-10k	0.12 95	0.12 306	0.27 228	0.21 319	0.09 63	0.19 226	0.14 127	0.24 163	0.17 120	0.12 110	0.13 107	0.11 108	0.12 175	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.05 37

aanet-new-12k	0.12 95	0.11 242	0.23 181	0.22 393	0.09 63	0.16 119	0.14 127	0.24 163	0.19 163	0.12 110	0.11 62	0.09 36	0.13 227	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.04 2	0.07 176	0.05 81	0.08 294	0.05 37

aanet-new-14k	0.12 95	0.11 242	0.25 206	0.21 319	0.08 30	0.13 35	0.14 127	0.25 185	0.21 217	0.12 110	0.15 163	0.09 36	0.14 265	0.15 85	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 95	0.08 45	0.18 100	0.18 116	0.13 370	0.20 269	0.16 238	0.23 143	0.18 143	0.12 110	0.15 163	0.14 202	0.13 227	0.13 17	0.12 131	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 188	0.21 582	0.47 497	0.17 59	0.12 285	0.15 71	0.14 127	0.24 163	0.16 89	0.11 75	0.14 147	0.12 144	0.10 95	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.06 266	0.06 59	0.08 345	0.05 7	0.07 263

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 95	0.08 45	0.29 259	0.17 59	0.09 63	0.15 71	0.14 127	0.19 63	0.17 120	0.11 75	0.14 147	0.11 108	0.12 175	0.13 17	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.05 7	0.19 651

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 145	0.09 97	0.19 116	0.18 116	0.14 422	0.19 226	0.15 184	0.25 185	0.22 237	0.15 202	0.20 253	0.10 70	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 145	0.09 97	0.22 165	0.18 116	0.14 422	0.18 190	0.15 184	0.23 143	0.21 217	0.16 231	0.22 282	0.10 70	0.09 45	0.15 85	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 145	0.09 97	0.20 134	0.18 116	0.14 422	0.18 190	0.15 184	0.25 185	0.22 237	0.16 231	0.21 268	0.09 36	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 145	0.11 242	0.38 385	0.17 59	0.11 204	0.17 162	0.14 127	0.23 143	0.17 120	0.11 75	0.14 147	0.13 168	0.11 138	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

PSi22	0.14 188	0.13 380	0.29 259	0.19 180	0.09 63	0.17 162	0.12 46	0.28 246	0.23 263	0.13 148	0.14 147	0.22 334	0.13 227	0.29 400	0.14 233	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 202	0.06 161

Selective-IGEV-i32	0.12 95	0.09 97	0.22 165	0.19 180	0.10 140	0.15 71	0.14 127	0.27 223	0.15 76	0.13 148	0.14 147	0.13 168	0.08 19	0.21 248	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.05 37

GeoVLM	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.15 71	0.12 46	0.17 36	0.13 36	0.09 18	0.09 19	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

gcap_with_dpt	0.12 95	0.09 97	0.21 148	0.18 116	0.13 370	0.18 190	0.16 238	0.24 163	0.20 195	0.16 231	0.21 268	0.09 36	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.05 7	0.05 37

Pro-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 9	0.17 59	0.10 140	0.17 162	0.13 90	0.11 3	0.13 36	0.10 45	0.09 19	0.08 6	0.06 1	0.22 268	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.08 345	0.05 7	0.05 37

MonSter++	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.15 71	0.12 46	0.17 36	0.13 36	0.09 18	0.09 19	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

HiDET	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.15 7	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.19 63	0.15 76	0.10 45	0.09 19	0.11 108	0.09 45	0.15 85	0.13 194	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LCMNet	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.15 7	0.09 63	0.15 71	0.12 46	0.18 49	0.19 163	0.10 45	0.10 48	0.11 108	0.10 95	0.15 85	0.13 194	0.06 53	0.06 266	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

VIP-Stereo	0.12 95	0.12 306	0.21 148	0.18 116	0.11 204	0.24 384	0.12 46	0.19 63	0.18 143	0.10 45	0.13 107	0.11 108	0.09 45	0.19 197	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

Replicate-Monster	0.12 95	0.10 159	0.32 296	0.16 26	0.08 30	0.17 162	0.10 12	0.22 120	0.19 163	0.11 75	0.10 48	0.10 70	0.09 45	0.19 197	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.08 351

monsters	0.11 58	0.09 97	0.13 1	0.17 59	0.12 285	0.15 71	0.11 28	0.23 143	0.15 76	0.14 179	0.12 87	0.08 6	0.09 45	0.21 248	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 58	0.06 1	0.17 80	0.15 7	0.11 204	0.16 119	0.13 90	0.21 102	0.16 89	0.11 75	0.15 163	0.09 36	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

xyz-stereo-finetune2	0.17 265	0.11 242	0.26 216	0.16 26	0.09 63	0.27 439	0.19 390	0.27 223	0.20 195	0.22 311	0.28 348	0.21 322	0.22 428	0.37 467	0.22 464	0.06 53	0.05 40	0.08 283	0.06 172	0.06 114	0.07 263

xyz-stereo-finetune	0.16 243	0.12 306	0.23 181	0.16 26	0.08 30	0.23 361	0.20 443	0.29 263	0.31 389	0.19 278	0.22 282	0.19 292	0.15 285	0.29 400	0.20 415	0.06 53	0.06 266	0.08 283	0.06 172	0.06 114	0.06 161

LG-Stereo_L2	0.10 11	0.08 45	0.19 116	0.16 26	0.09 63	0.12 28	0.13 90	0.18 49	0.13 36	0.09 18	0.07 3	0.08 6	0.08 19	0.16 116	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 11	0.08 45	0.19 116	0.16 26	0.09 63	0.12 28	0.13 90	0.17 36	0.11 14	0.08 2	0.07 3	0.08 6	0.07 4	0.17 135	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test1	0.10 11	0.08 45	0.15 25	0.18 116	0.09 63	0.15 71	0.11 28	0.16 27	0.10 7	0.08 2	0.06 1	0.10 70	0.07 4	0.17 135	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MLG-Stereo	0.10 11	0.08 45	0.15 25	0.18 116	0.07 3	0.15 71	0.11 28	0.17 36	0.11 14	0.08 2	0.06 1	0.10 70	0.08 19	0.18 165	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MM-Stereo_test2	0.15 226	0.10 159	0.44 468	0.23 454	0.11 204	0.21 303	0.21 474	0.27 223	0.22 237	0.15 202	0.16 184	0.13 168	0.11 138	0.20 221	0.13 194	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.09 383	0.05 37

HART	0.15 226	0.11 242	0.30 270	0.21 319	0.09 63	0.17 162	0.16 238	0.30 284	0.19 163	0.15 202	0.25 319	0.17 259	0.09 45	0.21 248	0.12 131	0.06 53	0.07 409	0.07 176	0.05 81	0.08 294	0.06 161

GREAT-IGEV	0.12 95	0.09 97	0.25 206	0.16 26	0.11 204	0.14 49	0.16 238	0.17 36	0.17 120	0.10 45	0.15 163	0.09 36	0.09 45	0.18 165	0.10 7	0.06 53	0.07 409	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.10 486
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FLISNet	0.20 361	0.13 380	0.33 313	0.18 116	0.15 486	0.17 162	0.16 238	0.34 337	0.21 217	0.37 559	0.39 496	0.36 518	0.24 460	0.29 400	0.21 442	0.06 53	0.05 40	0.08 283	0.09 457	0.09 383	0.07 263

CoSv	0.20 361	0.13 380	0.33 313	0.18 116	0.15 486	0.17 162	0.16 238	0.34 337	0.21 217	0.37 559	0.39 496	0.36 518	0.24 460	0.29 400	0.21 442	0.06 53	0.05 40	0.08 283	0.09 457	0.09 383	0.07 263

SCV_C0	0.14 188	0.11 242	0.25 206	0.19 180	0.12 285	0.15 71	0.16 238	0.30 284	0.22 237	0.13 148	0.15 163	0.13 168	0.09 45	0.24 294	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.09 383	0.06 161

AIO_rvc	0.12 95	0.11 242	0.22 165	0.19 180	0.10 140	0.15 71	0.17 290	0.20 85	0.16 89	0.11 75	0.13 107	0.13 168	0.08 19	0.22 268	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.07 263

fffft	0.13 145	0.09 97	0.24 192	0.19 180	0.10 140	0.17 162	0.19 390	0.22 120	0.16 89	0.14 179	0.11 62	0.13 168	0.10 95	0.24 294	0.18 358	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.07 202	0.06 161
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.11 58	0.08 45	0.17 80	0.17 59	0.09 63	0.22 336	0.14 127	0.14 12	0.16 89	0.11 75	0.10 48	0.09 36	0.08 19	0.21 248	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

SMoEStereo_RVC	0.13 145	0.10 159	0.22 165	0.19 180	0.10 140	0.19 226	0.17 290	0.19 63	0.19 163	0.15 202	0.13 107	0.12 144	0.11 138	0.24 294	0.16 296	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.06 161

mms	0.13 145	0.11 242	0.19 116	0.19 180	0.12 285	0.16 119	0.17 290	0.20 85	0.17 120	0.13 148	0.17 203	0.14 202	0.09 45	0.24 294	0.14 233	0.06 53	0.05 40	0.08 283	0.06 172	0.07 202	0.07 263

ours_stereo	0.13 145	0.11 242	0.23 181	0.20 259	0.11 204	0.17 162	0.18 341	0.20 85	0.19 163	0.13 148	0.18 227	0.14 202	0.10 95	0.23 278	0.14 233	0.06 53	0.05 40	0.08 283	0.06 172	0.06 114	0.05 37

fffy	0.14 188	0.11 242	0.24 192	0.20 259	0.10 140	0.19 226	0.18 341	0.22 120	0.19 163	0.13 148	0.16 184	0.15 224	0.13 227	0.25 325	0.14 233	0.06 53	0.06 266	0.08 283	0.06 172	0.07 202	0.06 161

WCG-NET	0.14 188	0.09 97	0.23 181	0.18 116	0.08 30	0.18 190	0.17 290	0.21 102	0.28 339	0.18 270	0.21 268	0.15 224	0.12 175	0.18 165	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.05 37

IGEV-Stereo++	0.11 58	0.08 45	0.15 25	0.19 180	0.11 204	0.14 49	0.10 12	0.22 120	0.18 143	0.10 45	0.13 107	0.10 70	0.11 138	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.05 37

AIO-Stereo	0.13 145	0.10 159	0.22 165	0.20 259	0.09 63	0.16 119	0.15 184	0.27 223	0.16 89	0.13 148	0.15 163	0.13 168	0.08 19	0.18 165	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.06 114	0.06 161

WCG-NET（raft）	0.14 188	0.09 97	0.23 181	0.17 59	0.08 30	0.19 226	0.16 238	0.23 143	0.26 309	0.18 270	0.19 236	0.20 308	0.12 175	0.21 248	0.12 131	0.06 53	0.06 266	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.05 37

RSM++	0.12 95	0.09 97	0.19 116	0.20 259	0.09 63	0.17 162	0.15 184	0.21 102	0.19 163	0.12 110	0.12 87	0.14 202	0.09 45	0.20 221	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.07 202	0.05 37

RSM	0.12 95	0.09 97	0.20 134	0.20 259	0.09 63	0.16 119	0.15 184	0.23 143	0.18 143	0.13 148	0.13 107	0.15 224	0.09 45	0.21 248	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.06 114	0.05 37

gcap-zeroshot	0.13 145	0.09 97	0.22 165	0.17 59	0.14 422	0.19 226	0.15 184	0.25 185	0.22 237	0.15 202	0.20 253	0.10 70	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.05 7	0.05 37

test_for_model	0.13 145	0.09 97	0.20 134	0.18 116	0.14 422	0.19 226	0.15 184	0.25 185	0.22 237	0.15 202	0.20 253	0.10 70	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.05 7	0.05 37

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 95	0.08 45	0.29 259	0.17 59	0.09 63	0.15 71	0.14 127	0.19 63	0.17 120	0.11 75	0.14 147	0.11 108	0.12 175	0.13 17	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.05 7	0.19 651

MoCha-V2	0.13 145	0.08 45	0.26 216	0.23 454	0.09 63	0.16 119	0.15 184	0.26 207	0.16 89	0.15 202	0.15 163	0.13 168	0.14 265	0.20 221	0.11 53	0.06 53	0.07 409	0.06 59	0.06 172	0.06 114	0.05 37

MIM_Stereo	0.18 291	0.12 306	0.38 385	0.20 259	0.11 204	0.17 162	0.14 127	0.35 361	0.25 297	0.27 368	0.35 448	0.23 356	0.13 227	0.27 365	0.16 296	0.06 53	0.07 409	0.08 283	0.08 345	0.08 294	0.06 161

testlalala	0.13 145	0.09 97	0.22 165	0.17 59	0.14 422	0.19 226	0.15 184	0.25 185	0.22 237	0.15 202	0.20 253	0.10 70	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.05 7	0.05 37

LL-Strereo2	0.18 291	0.18 537	0.39 401	0.22 393	0.12 285	0.24 384	0.13 90	0.31 296	0.23 263	0.24 335	0.20 253	0.24 371	0.12 175	0.26 345	0.15 269	0.06 53	0.06 266	0.12 567	0.09 457	0.08 294	0.07 263

4D-IteraStereo	0.17 265	0.16 502	0.50 525	0.21 319	0.14 422	0.19 226	0.17 290	0.28 246	0.28 339	0.23 320	0.20 253	0.20 308	0.11 138	0.19 197	0.14 233	0.06 53	0.04 2	0.10 469	0.08 345	0.08 294	0.06 161

LoS_RVC	0.13 145	0.10 159	0.19 116	0.18 116	0.16 519	0.20 269	0.18 341	0.20 85	0.17 120	0.13 148	0.19 236	0.12 144	0.15 285	0.17 135	0.13 194	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.12 551

Selective-IGEV	0.12 95	0.09 97	0.22 165	0.19 180	0.10 140	0.15 71	0.14 127	0.27 223	0.15 76	0.13 148	0.14 147	0.13 168	0.08 19	0.21 248	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.05 37

ProNet	0.14 188	0.12 306	0.25 206	0.19 180	0.11 204	0.19 226	0.19 390	0.27 223	0.20 195	0.14 179	0.13 107	0.13 168	0.12 175	0.24 294	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.07 202	0.07 263

RAFT_CTSACE	0.21 382	0.16 502	0.41 434	0.25 553	0.15 486	0.22 336	0.24 553	0.32 308	0.28 339	0.33 497	0.51 606	0.29 443	0.17 342	0.32 430	0.13 194	0.06 53	0.07 409	0.09 385	0.08 345	0.08 294	0.06 161

test_4	0.18 291	0.12 306	0.34 325	0.23 454	0.12 285	0.18 190	0.22 504	0.26 207	0.24 281	0.24 335	0.47 588	0.22 334	0.13 227	0.24 294	0.16 296	0.06 53	0.05 40	0.09 385	0.09 457	0.07 202	0.05 37

iRaft-Stereo_5w	0.23 436	0.18 537	0.44 468	0.22 393	0.13 370	0.19 226	0.19 390	0.37 392	0.32 401	0.28 381	0.37 467	0.34 499	0.23 442	0.65 613	0.27 528	0.06 53	0.06 266	0.08 283	0.07 258	0.09 383	0.08 351

test-3	0.16 243	0.09 97	0.31 286	0.21 319	0.11 204	0.18 190	0.16 238	0.30 284	0.27 320	0.26 358	0.16 184	0.22 334	0.12 175	0.26 345	0.18 358	0.06 53	0.04 2	0.08 283	0.08 345	0.06 114	0.06 161

test_1	0.16 243	0.09 97	0.31 286	0.21 319	0.11 204	0.18 190	0.16 238	0.30 284	0.27 320	0.25 345	0.16 184	0.22 334	0.12 175	0.26 345	0.18 358	0.06 53	0.04 2	0.08 283	0.08 345	0.06 114	0.06 161

test_3	0.18 291	0.11 242	0.32 296	0.24 512	0.11 204	0.22 336	0.25 571	0.31 296	0.31 389	0.25 345	0.18 227	0.23 356	0.13 227	0.25 325	0.19 392	0.06 53	0.05 40	0.09 385	0.10 505	0.07 202	0.06 161

cross-raft	0.17 265	0.12 306	0.41 434	0.23 454	0.10 140	0.20 269	0.24 553	0.33 324	0.23 263	0.23 320	0.28 348	0.29 443	0.15 285	0.17 135	0.15 269	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.06 114	0.05 37

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 265	0.14 434	0.32 296	0.20 259	0.09 63	0.19 226	0.17 290	0.32 308	0.30 375	0.25 345	0.33 426	0.20 308	0.17 342	0.19 197	0.15 269	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.07 202	0.05 37

AFF-stereo	0.18 291	0.15 473	0.32 296	0.21 319	0.10 140	0.18 190	0.18 341	0.33 324	0.27 320	0.25 345	0.37 467	0.25 383	0.17 342	0.24 294	0.15 269	0.06 53	0.05 40	0.08 283	0.08 345	0.07 202	0.05 37

EE1	0.14 188	0.08 45	0.31 286	0.19 180	0.11 204	0.16 119	0.13 90	0.32 308	0.21 217	0.16 231	0.14 147	0.15 224	0.13 227	0.25 325	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.07 202	0.06 161

AnonStereo	0.16 243	0.12 306	0.30 270	0.20 259	0.12 285	0.18 190	0.14 127	0.36 380	0.24 281	0.19 278	0.17 203	0.19 292	0.12 175	0.24 294	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.10 459	0.06 161

NoBS	0.09 1	0.08 45	0.16 54	0.19 180	0.09 63	0.08 2	0.14 127	0.08 1	0.08 1	0.08 2	0.10 48	0.07 2	0.06 1	0.09 1	0.12 131	0.07 142	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.07 202	0.05 37

GEAR-Net	0.13 145	0.09 97	0.23 181	0.21 319	0.10 140	0.15 71	0.15 184	0.29 263	0.16 89	0.12 110	0.15 163	0.12 144	0.12 175	0.17 135	0.14 233	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.07 202	0.07 263

zzzzzzz1	0.28 546	0.51 711	1.51 724	0.24 512	0.16 519	0.22 336	0.21 474	0.39 412	0.34 425	0.22 311	0.25 319	0.26 405	0.21 410	0.34 444	0.23 485	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.10 459	0.08 351

noway7	0.27 525	0.51 711	1.61 730	0.24 512	0.12 285	0.22 336	0.18 341	0.44 477	0.31 389	0.21 301	0.22 282	0.24 371	0.20 400	0.20 221	0.21 442	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.07 258	0.09 383	0.08 351

over-6	0.12 95	0.13 380	0.19 116	0.19 180	0.07 3	0.16 119	0.11 28	0.26 207	0.16 89	0.10 45	0.10 48	0.10 70	0.13 227	0.19 197	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 114	0.06 161

over-8	0.11 58	0.13 380	0.16 54	0.20 259	0.07 3	0.15 71	0.10 12	0.19 63	0.10 7	0.09 18	0.09 19	0.11 108	0.12 175	0.18 165	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 114	0.06 161

small-0shot	0.10 11	0.09 97	0.18 100	0.16 26	0.09 63	0.09 4	0.16 238	0.14 12	0.12 25	0.08 2	0.15 163	0.08 6	0.08 19	0.11 2	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

over-9	0.11 58	0.13 380	0.16 54	0.19 180	0.07 3	0.15 71	0.10 12	0.20 85	0.11 14	0.09 18	0.09 19	0.11 108	0.12 175	0.18 165	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 114	0.06 161

Anonymus	0.12 95	0.08 45	0.17 80	0.19 180	0.10 140	0.16 119	0.15 184	0.20 85	0.16 89	0.11 75	0.09 19	0.14 202	0.12 175	0.17 135	0.13 194	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.07 263

PhaseNet	0.13 145	0.09 97	0.19 116	0.18 116	0.11 204	0.16 119	0.14 127	0.24 163	0.17 120	0.11 75	0.12 87	0.16 247	0.12 175	0.19 197	0.16 296	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.07 202	0.07 263

TestStereo-Hl	0.18 291	0.11 242	0.31 286	0.17 59	0.10 140	0.22 336	0.16 238	0.36 380	0.29 358	0.23 320	0.26 331	0.22 334	0.19 389	0.38 473	0.17 329	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.07 202	0.07 263

MCSU-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 9	0.17 59	0.07 3	0.16 119	0.15 184	0.17 36	0.16 89	0.12 110	0.13 107	0.12 144	0.08 19	0.15 85	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

qqai	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.18 116	0.09 63	0.11 21	0.12 46	0.16 27	0.14 57	0.08 2	0.09 19	0.11 108	0.09 45	0.15 85	0.11 53	0.07 142	0.06 266	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

quiztm	0.15 226	0.15 473	0.25 206	0.22 393	0.14 422	0.17 162	0.17 290	0.33 324	0.21 217	0.18 270	0.21 268	0.14 202	0.10 95	0.17 135	0.14 233	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.08 294	0.05 37

MGA	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.10 140	0.15 71	0.10 12	0.18 49	0.13 36	0.09 18	0.09 19	0.09 36	0.07 4	0.15 85	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 114	0.06 161

PointNet	0.10 11	0.08 45	0.15 25	0.17 59	0.09 63	0.15 71	0.14 127	0.17 36	0.14 57	0.08 2	0.11 62	0.12 144	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

LiteMatch*	0.11 58	0.07 4	0.22 165	0.16 26	0.10 140	0.13 35	0.13 90	0.18 49	0.14 57	0.09 18	0.09 19	0.09 36	0.10 95	0.14 39	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.06 161

aanet-new	0.13 145	0.11 242	0.30 270	0.20 259	0.13 370	0.20 269	0.14 127	0.23 143	0.16 89	0.12 110	0.13 107	0.09 36	0.15 285	0.19 197	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.07 202	0.06 161

RT-Monster	0.15 226	0.08 45	0.21 148	0.17 59	0.14 422	0.20 269	0.11 28	0.29 263	0.32 401	0.24 335	0.22 282	0.17 259	0.13 227	0.18 165	0.14 233	0.07 142	0.06 266	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.07 263

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.07 3	0.09 4	0.12 46	0.15 18	0.11 14	0.08 2	0.07 3	0.13 168	0.09 45	0.12 9	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.07 3	0.09 4	0.11 28	0.15 18	0.10 7	0.08 2	0.07 3	0.13 168	0.09 45	0.12 9	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 54	0.15 7	0.07 3	0.09 4	0.11 28	0.14 12	0.10 7	0.08 2	0.07 3	0.11 108	0.08 19	0.11 2	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LACA3	0.10 11	0.10 159	0.14 9	0.15 7	0.07 3	0.16 119	0.14 127	0.14 12	0.13 36	0.11 75	0.09 19	0.10 70	0.10 95	0.16 116	0.09 1	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1c-attn	0.12 95	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.07 3	0.15 71	0.15 184	0.24 163	0.17 120	0.13 148	0.15 163	0.16 247	0.13 227	0.15 85	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

Foundation-i1b	0.12 95	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.07 3	0.16 119	0.15 184	0.25 185	0.16 89	0.14 179	0.15 163	0.17 259	0.12 175	0.15 85	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 95	0.07 4	0.14 9	0.15 7	0.07 3	0.18 190	0.16 238	0.25 185	0.16 89	0.16 231	0.16 184	0.18 272	0.13 227	0.17 135	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

DepthFocus	0.10 11	0.07 4	0.21 148	0.15 7	0.11 204	0.10 19	0.13 90	0.15 18	0.08 1	0.12 110	0.10 48	0.09 36	0.07 4	0.13 17	0.10 7	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.06 114	0.05 37

Foundation-i1	0.13 145	0.07 4	0.16 54	0.17 59	0.11 204	0.17 162	0.16 238	0.32 308	0.22 237	0.15 202	0.17 203	0.20 308	0.13 227	0.14 39	0.13 194	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.05 37

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.06 1	0.09 4	0.12 46	0.14 12	0.09 3	0.08 2	0.07 3	0.10 70	0.08 19	0.11 2	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LACA2	0.10 11	0.11 242	0.20 134	0.16 26	0.07 3	0.16 119	0.13 90	0.17 36	0.14 57	0.09 18	0.09 19	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.09 1	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LACA1	0.09 1	0.10 159	0.13 1	0.16 26	0.07 3	0.15 71	0.12 46	0.15 18	0.11 14	0.09 18	0.07 3	0.09 36	0.10 95	0.13 17	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.05 37

Test_v1	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.09 63	0.13 35	0.13 90	0.22 120	0.16 89	0.09 18	0.10 48	0.08 6	0.08 19	0.14 39	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

Hybrid-DGEV-03	0.20 361	0.14 434	0.31 286	0.22 393	0.12 285	0.26 428	0.16 238	0.31 296	0.27 320	0.32 482	0.58 641	0.23 356	0.15 285	0.23 278	0.17 329	0.07 142	0.05 40	0.09 385	0.07 258	0.08 294	0.06 161

Hybrid-DGEV-2	0.21 382	0.15 473	0.34 325	0.24 512	0.13 370	0.28 459	0.14 127	0.48 524	0.44 553	0.27 368	0.24 307	0.25 383	0.25 482	0.28 380	0.19 392	0.07 142	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.07 202	0.07 263

DispViT+	0.12 95	0.07 4	0.19 116	0.15 7	0.16 519	0.10 19	0.12 46	0.26 207	0.23 263	0.13 148	0.11 62	0.10 70	0.08 19	0.21 248	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

MatchStereo	0.11 58	0.08 45	0.23 181	0.16 26	0.07 3	0.09 4	0.12 46	0.20 85	0.17 120	0.10 45	0.15 163	0.08 6	0.08 19	0.14 39	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.13 1	0.07 3	0.16 119	0.10 12	0.20 85	0.14 57	0.09 18	0.10 48	0.09 36	0.12 175	0.13 17	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.05 81	0.06 114	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJA1	0.18 291	0.10 159	0.16 54	0.22 393	0.18 566	0.25 404	0.19 390	0.51 563	0.51 621	0.15 202	0.17 203	0.15 224	0.16 310	0.20 221	0.20 415	0.07 142	0.09 540	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.06 161

WQFJX	0.18 291	0.10 159	0.17 80	0.22 393	0.18 566	0.25 404	0.18 341	0.53 594	0.45 565	0.17 251	0.16 184	0.14 202	0.16 310	0.23 278	0.18 358	0.07 142	0.08 501	0.07 176	0.06 172	0.08 294	0.07 263

NLMM	0.18 291	0.10 159	0.16 54	0.22 393	0.18 566	0.25 404	0.19 390	0.51 563	0.51 621	0.15 202	0.17 203	0.15 224	0.16 310	0.20 221	0.20 415	0.07 142	0.09 540	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.06 161

CSFM-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.08 30	0.16 119	0.13 90	0.21 102	0.11 14	0.11 75	0.11 62	0.10 70	0.10 95	0.14 39	0.11 53	0.07 142	0.06 266	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

GSStereo	0.12 95	0.09 97	0.20 134	0.17 59	0.12 285	0.19 226	0.16 238	0.26 207	0.18 143	0.13 148	0.15 163	0.10 70	0.09 45	0.16 116	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.08 294	0.08 351

GS-Stereo							0.16 238	0.26 207	0.18 143	0.13 148	0.15 163	0.10 70	0.09 45	0.16 116	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.08 294	0.08 351

FE-Mocha	0.16 243	0.10 159	0.33 313	0.19 180	0.13 370	0.19 226	0.15 184	0.35 361	0.22 237	0.24 335	0.24 307	0.20 308	0.14 265	0.17 135	0.17 329	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.08 345	0.07 202	0.06 161

IGEV-FE	0.18 291	0.10 159	0.65 603	0.20 259	0.12 285	0.19 226	0.15 184	0.34 337	0.19 163	0.28 381	0.22 282	0.27 416	0.13 227	0.23 278	0.18 358	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.07 202	0.06 161

252Zero-FE	0.14 188	0.07 4	0.17 80	0.17 59	0.09 63	0.15 71	0.11 28	0.21 102	0.19 163	0.77 704	0.11 62	0.08 6	0.08 19	0.13 17	0.13 194	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 114	0.06 161

Zero-FE251	0.14 188	0.09 97	0.24 192	0.17 59	0.09 63	0.20 269	0.13 90	0.20 85	0.14 57	0.61 684	0.13 107	0.13 168	0.11 138	0.14 39	0.16 296	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

DA	0.14 188	0.10 159	0.18 100	0.21 319	0.10 140	0.29 481	0.16 238	0.28 246	0.20 195	0.14 179	0.17 203	0.16 247	0.14 265	0.17 135	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.07 202	0.07 263

Monster-pub-mixall	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.08 30	0.11 21	0.09 4	0.20 85	0.12 25	0.11 75	0.11 62	0.08 6	0.08 19	0.23 278	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 161

GGEV	0.14 188	0.10 159	0.18 100	0.21 319	0.10 140	0.29 481	0.16 238	0.28 246	0.20 195	0.14 179	0.17 203	0.16 247	0.14 265	0.17 135	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.07 202	0.07 263

GASTEREO	0.13 145	0.12 306	0.21 148	0.23 454	0.10 140	0.18 190	0.15 184	0.26 207	0.18 143	0.17 251	0.16 184	0.11 108	0.13 227	0.19 197	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.07 258	0.06 114	0.06 161

MSCF	0.13 145	0.12 306	0.21 148	0.22 393	0.10 140	0.16 119	0.15 184	0.26 207	0.18 143	0.17 251	0.16 184	0.11 108	0.13 227	0.18 165	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.07 258	0.06 114	0.06 161

water-stereo	0.13 145	0.08 45	0.20 134	0.19 180	0.10 140	0.17 162	0.14 127	0.25 185	0.19 163	0.17 251	0.23 293	0.15 224	0.15 285	0.12 9	0.13 194	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.05 37

depthmonostereo	0.14 188	0.09 97	0.19 116	0.19 180	0.08 30	0.20 269	0.15 184	0.27 223	0.23 263	0.16 231	0.18 227	0.14 202	0.17 342	0.19 197	0.13 194	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.05 81	0.05 7	0.05 37

DVStereo	0.14 188	0.08 45	0.18 100	0.18 116	0.09 63	0.21 303	0.14 127	0.24 163	0.21 217	0.21 301	0.21 268	0.15 224	0.14 265	0.23 278	0.15 269	0.07 142	0.06 266	0.06 59	0.06 172	0.05 7	0.05 37

xyz-stereo	1.40 737	0.10 159	17.09 781	0.18 116	0.07 3	4.78 757	0.18 341	0.29 263	0.34 425	0.36 551	2.81 758	0.40 561	0.29 544	0.56 561	0.24 498	0.07 142	0.05 40	0.09 385	0.06 172	0.06 114	0.05 37

111111	0.11 58	0.07 4	0.17 80	0.19 180	0.11 204	0.13 35	0.11 28	0.22 120	0.15 76	0.11 75	0.12 87	0.12 144	0.08 19	0.18 165	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.08 294	0.06 161

MLG-Stereo_test3	0.10 11	0.08 45	0.16 54	0.17 59	0.08 30	0.16 119	0.12 46	0.17 36	0.12 25	0.10 45	0.07 3	0.10 70	0.08 19	0.14 39	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 114	0.06 161

MLG-Stereo_test2	0.10 11	0.08 45	0.15 25	0.17 59	0.09 63	0.15 71	0.11 28	0.16 27	0.10 7	0.09 18	0.07 3	0.10 70	0.06 1	0.15 85	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 114	0.05 37

LG-G_1	0.11 58	0.08 45	0.18 100	0.18 116	0.07 3	0.21 303	0.09 4	0.19 63	0.11 14	0.10 45	0.09 19	0.11 108	0.10 95	0.19 197	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 114	0.06 161

LG-G	0.11 58	0.08 45	0.18 100	0.18 116	0.07 3	0.21 303	0.09 4	0.19 63	0.11 14	0.10 45	0.09 19	0.11 108	0.10 95	0.19 197	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 114	0.06 161

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 145	0.09 97	0.24 192	0.20 259	0.10 140	0.15 71	0.14 127	0.22 120	0.16 89	0.12 110	0.19 236	0.15 224	0.11 138	0.13 17	0.17 329	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.07 202	0.06 161

MM-Stereo_test3	0.17 265	0.12 306	0.29 259	0.23 454	0.14 422	0.19 226	0.22 504	0.39 412	0.36 455	0.16 231	0.24 307	0.17 259	0.12 175	0.19 197	0.14 233	0.07 142	0.07 409	0.08 283	0.06 172	0.09 383	0.06 161

MM-Stereo_test1	0.17 265	0.10 159	0.39 401	0.23 454	0.11 204	0.20 269	0.22 504	0.33 324	0.29 358	0.22 311	0.21 268	0.15 224	0.14 265	0.23 278	0.13 194	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.07 258	0.09 383	0.06 161

Reg-Stereo(zero)	0.16 243	0.07 4	0.36 356	0.19 180	0.10 140	0.19 226	0.14 127	0.28 246	0.24 281	0.22 311	0.20 253	0.24 371	0.18 373	0.21 248	0.18 358	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.06 114	0.06 161

SCV	0.14 188	0.14 434	0.24 192	0.21 319	0.11 204	0.15 71	0.16 238	0.31 296	0.18 143	0.11 75	0.15 163	0.13 168	0.10 95	0.23 278	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.09 383	0.06 161

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 145	0.14 434	0.19 116	0.26 588	0.09 63	0.15 71	0.13 90	0.22 120	0.18 143	0.12 110	0.11 62	0.10 70	0.13 227	0.21 248	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.05 37

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.08 30	0.12 28	0.13 90	0.11 3	0.12 25	0.09 18	0.07 3	0.10 70	0.09 45	0.11 2	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

HUF	0.15 226	0.11 242	0.38 385	0.17 59	0.11 204	0.16 119	0.17 290	0.22 120	0.20 195	0.11 75	0.13 107	0.14 202	0.11 138	0.18 165	0.12 131	0.07 142	0.20 695	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.14 595

AIO_test	0.12 95	0.09 97	0.20 134	0.19 180	0.11 204	0.15 71	0.17 290	0.19 63	0.16 89	0.11 75	0.13 107	0.14 202	0.09 45	0.20 221	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.05 37

AIO-test1	0.19 340	0.14 434	0.41 434	0.27 616	0.15 486	0.21 303	0.16 238	0.39 412	0.36 455	0.17 251	0.26 331	0.18 272	0.13 227	0.28 380	0.14 233	0.07 142	0.06 266	0.10 469	0.11 546	0.06 114	0.09 426

castereo++	0.13 145	0.10 159	0.18 100	0.18 116	0.10 140	0.27 439	0.13 90	0.23 143	0.23 263	0.11 75	0.13 107	0.16 247	0.10 95	0.18 165	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.05 7	0.04 1

castereo	0.14 188	0.10 159	0.19 116	0.18 116	0.10 140	0.20 269	0.19 390	0.30 284	0.27 320	0.13 148	0.18 227	0.16 247	0.16 310	0.15 85	0.13 194	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.06 114	0.05 37

GIP-stereo	0.12 95	0.09 97	0.20 134	0.19 180	0.11 204	0.16 119	0.14 127	0.29 263	0.18 143	0.11 75	0.16 184	0.13 168	0.09 45	0.15 85	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.05 37

tt45	0.14 188	0.09 97	0.22 165	0.19 180	0.11 204	0.23 361	0.18 341	0.22 120	0.17 120	0.15 202	0.13 107	0.14 202	0.10 95	0.30 416	0.14 233	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.06 172	0.07 202	0.07 263

999	0.14 188	0.08 45	0.24 192	0.19 180	0.11 204	0.20 269	0.17 290	0.24 163	0.18 143	0.13 148	0.16 184	0.14 202	0.11 138	0.36 464	0.15 269	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.07 263

tg	0.16 243	0.11 242	0.25 206	0.21 319	0.11 204	0.23 361	0.15 184	0.34 337	0.24 281	0.20 287	0.25 319	0.19 292	0.12 175	0.24 294	0.15 269	0.07 142	0.05 40	0.09 385	0.09 457	0.08 294	0.07 263

dual_stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 9	0.17 59	0.08 30	0.09 4	0.13 90	0.24 163	0.13 36	0.10 45	0.09 19	0.09 36	0.08 19	0.18 165	0.12 131	0.07 142	0.06 266	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

UGAM-zero	0.23 436	0.10 159	0.54 549	0.19 180	0.13 370	0.21 303	0.14 127	0.44 477	0.22 237	0.28 381	0.28 348	0.51 631	0.33 587	0.65 613	0.14 233	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.08 345	0.06 114	0.07 263

GCAP-BAT	0.21 382	0.08 45	1.22 706	0.29 642	0.43 710	0.16 119	0.15 184	0.27 223	0.25 297	0.14 179	0.17 203	0.15 224	0.11 138	0.20 221	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.06 161

Occ-G	0.13 145	0.08 45	0.21 148	0.17 59	0.10 140	0.15 71	0.19 390	0.22 120	0.19 163	0.13 148	0.19 236	0.21 322	0.11 138	0.17 135	0.14 233	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.07 202	0.06 161

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 495	0.14 434	0.95 677	0.21 319	0.27 675	0.20 269	0.19 390	0.48 524	0.25 297	0.26 358	0.55 629	0.34 499	0.18 373	0.25 325	0.17 329	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.12 585	0.12 551	0.12 551

U	1.00 725	0.09 97	0.21 148	0.21 319	3.68 760	6.12 767	0.14 127	0.21 102	0.21 217	0.11 75	0.11 62	0.10 70	0.09 45	0.12 9	0.11 53	0.07 142	0.05 40	5.42 775	2.90 773	0.07 202	0.06 161

IGEV-Stereo+	0.12 95	0.08 45	0.17 80	0.18 116	0.13 370	0.09 4	0.11 28	0.16 27	0.15 76	0.10 45	0.08 15	0.10 70	0.10 95	0.21 248	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.16 610	0.24 691

RAFT-Stereo-weight	0.15 226	0.09 97	0.26 216	0.20 259	0.10 140	0.19 226	0.17 290	0.36 380	0.29 358	0.24 335	0.20 253	0.19 292	0.10 95	0.18 165	0.15 269	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.06 114	0.05 37

H2IRNET	0.18 291	0.13 380	0.35 336	0.21 319	0.12 285	0.20 269	0.15 184	0.27 223	0.30 375	0.17 251	0.31 393	0.25 383	0.20 400	0.24 294	0.18 358	0.07 142	0.06 266	0.09 385	0.10 505	0.09 383	0.06 161

MGS-Stereo	0.14 188	0.11 242	0.32 296	0.19 180	0.11 204	0.18 190	0.17 290	0.20 85	0.22 237	0.14 179	0.24 307	0.15 224	0.10 95	0.18 165	0.12 131	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.10 459	0.06 161

IGEV++	0.13 145	0.10 159	0.23 181	0.21 319	0.10 140	0.15 71	0.15 184	0.29 263	0.16 89	0.12 110	0.15 163	0.12 144	0.12 175	0.17 135	0.14 233	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.05 81	0.07 202	0.07 263

MyStereo07	0.16 243	0.12 306	0.26 216	0.22 393	0.14 422	0.25 404	0.23 531	0.29 263	0.21 217	0.15 202	0.13 107	0.12 144	0.13 227	0.25 325	0.13 194	0.07 142	0.07 409	0.09 385	0.08 345	0.08 294	0.08 351

MyStereo06	0.20 361	0.12 306	0.57 566	0.21 319	0.14 422	0.25 404	0.23 531	0.40 426	0.21 217	0.30 442	0.24 307	0.31 470	0.18 373	0.22 268	0.18 358	0.07 142	0.07 409	0.09 385	0.08 345	0.08 294	0.08 351

MyStereo05	0.23 436	0.12 306	0.57 566	0.21 319	0.14 422	0.25 404	0.23 531	0.48 524	0.52 630	0.31 460	0.23 293	0.25 383	0.22 428	0.30 416	0.21 442	0.07 142	0.07 409	0.09 385	0.08 345	0.08 294	0.08 351

MyStereo04	0.23 436	0.12 306	0.55 556	0.22 393	0.14 422	0.25 404	0.23 531	0.49 534	0.52 630	0.28 381	0.23 293	0.27 416	0.23 442	0.30 416	0.22 464	0.07 142	0.07 409	0.09 385	0.08 345	0.08 294	0.08 351

AE-Stereo	0.17 265	0.11 242	0.31 286	0.24 512	0.14 422	0.23 361	0.18 341	0.34 337	0.29 358	0.15 202	0.25 319	0.21 322	0.13 227	0.20 221	0.14 233	0.07 142	0.08 501	0.09 385	0.10 505	0.07 202	0.06 161

ff7	0.14 188	0.12 306	0.27 228	0.19 180	0.12 285	0.21 303	0.18 341	0.27 223	0.20 195	0.15 202	0.13 107	0.12 144	0.12 175	0.24 294	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.07 263

IGEVStereo-DCA	0.14 188	0.11 242	0.27 228	0.19 180	0.12 285	0.20 269	0.18 341	0.27 223	0.20 195	0.15 202	0.12 87	0.14 202	0.12 175	0.28 380	0.14 233	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.07 263

ffff	0.14 188	0.12 306	0.27 228	0.19 180	0.12 285	0.21 303	0.18 341	0.27 223	0.20 195	0.15 202	0.13 107	0.12 144	0.12 175	0.24 294	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.07 263

rrr	0.17 265	0.11 242	0.57 566	0.19 180	0.12 285	0.20 269	0.18 341	0.35 361	0.22 237	0.15 202	0.12 87	0.14 202	0.12 175	0.28 380	0.14 233	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.07 263

11t	0.14 188	0.12 306	0.27 228	0.19 180	0.12 285	0.21 303	0.18 341	0.27 223	0.20 195	0.15 202	0.13 107	0.12 144	0.12 175	0.24 294	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.07 263

IGEV_Zeroshot_test	0.18 291	0.10 159	0.65 603	0.20 259	0.12 285	0.19 226	0.15 184	0.34 337	0.19 163	0.28 381	0.22 282	0.27 416	0.13 227	0.23 278	0.18 358	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.07 202	0.06 161

MSKI-zero shot	0.17 265	0.09 97	0.43 458	0.20 259	0.11 204	0.21 303	0.15 184	0.32 308	0.21 217	0.23 320	0.24 307	0.23 356	0.10 95	0.31 423	0.13 194	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.06 161

CASnet	0.14 188	0.12 306	0.22 165	0.22 393	0.08 30	0.16 119	0.15 184	0.27 223	0.25 297	0.22 311	0.20 253	0.15 224	0.11 138	0.17 135	0.13 194	0.07 142	0.05 40	0.11 528	0.09 457	0.08 294	0.05 37
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.20 361	0.08 45	1.14 701	0.29 642	0.43 710	0.16 119	0.15 184	0.27 223	0.25 297	0.14 179	0.17 203	0.15 224	0.11 138	0.20 221	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.06 161

AEACV	0.13 145	0.09 97	0.23 181	0.18 116	0.19 593	0.19 226	0.16 238	0.23 143	0.14 57	0.13 148	0.17 203	0.13 168	0.16 310	0.16 116	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.08 345	0.07 202	0.06 161

GCAP-Stereo	0.14 188	0.14 434	0.33 313	0.20 259	0.09 63	0.21 303	0.10 12	0.26 207	0.20 195	0.18 270	0.19 236	0.15 224	0.13 227	0.17 135	0.13 194	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.05 81	0.06 114	0.06 161

RAFT-Test	0.17 265	0.10 159	0.38 385	0.19 180	0.12 285	0.25 404	0.17 290	0.33 324	0.23 263	0.23 320	0.29 362	0.27 416	0.14 265	0.20 221	0.14 233	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.07 258	0.06 114	0.06 161

HH	0.18 291	0.12 306	0.55 556	0.22 393	0.12 285	0.18 190	0.18 341	0.34 337	0.19 163	0.20 287	0.24 307	0.34 499	0.18 373	0.29 400	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.07 202	0.06 161

HanStereo	0.18 291	0.12 306	0.55 556	0.22 393	0.12 285	0.18 190	0.18 341	0.34 337	0.19 163	0.20 287	0.24 307	0.34 499	0.18 373	0.29 400	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.07 202	0.06 161

anonymousdsp2	0.17 265	0.10 159	0.28 245	0.20 259	0.11 204	0.25 404	0.17 290	0.41 441	0.31 389	0.23 320	0.23 293	0.22 334	0.15 285	0.25 325	0.15 269	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.08 294	0.07 263

anonymousdsp	0.14 188	0.12 306	0.27 228	0.19 180	0.12 285	0.21 303	0.18 341	0.28 246	0.20 195	0.15 202	0.13 107	0.12 144	0.12 175	0.24 294	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.07 258	0.08 294	0.07 263

CES	0.14 188	0.08 45	0.19 116	0.17 59	0.22 637	0.18 190	0.16 238	0.23 143	0.19 163	0.14 179	0.17 203	0.14 202	0.10 95	0.18 165	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.08 294	0.18 644

EGLCR-Stereo	0.13 145	0.08 45	0.20 134	0.18 116	0.09 63	0.21 303	0.13 90	0.27 223	0.21 217	0.13 148	0.10 48	0.15 224	0.09 45	0.20 221	0.13 194	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.06 114	0.06 161

DCRE	0.20 361	0.13 380	0.40 409	0.21 319	0.15 486	0.20 269	0.19 390	0.30 284	0.27 320	0.22 311	0.80 688	0.23 356	0.16 310	0.23 278	0.15 269	0.07 142	0.07 409	0.07 176	0.08 345	0.07 202	0.06 161

Selective-RAFT	0.17 265	0.12 306	0.30 270	0.24 512	0.10 140	0.29 481	0.15 184	0.32 308	0.31 389	0.17 251	0.17 203	0.21 322	0.18 373	0.28 380	0.17 329	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.07 258	0.08 294	0.06 161

MC-Stereo	0.14 188	0.09 97	0.25 206	0.21 319	0.09 63	0.18 190	0.16 238	0.23 143	0.19 163	0.18 270	0.23 293	0.16 247	0.13 227	0.22 268	0.13 194	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.06 114	0.05 37

RCA-Stereo	0.16 243	0.09 97	0.25 206	0.20 259	0.10 140	0.19 226	0.17 290	0.36 380	0.35 442	0.20 287	0.25 319	0.17 259	0.17 342	0.18 165	0.14 233	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.05 37

CroCo-Stereo Lap2	0.15 226	0.15 473	0.28 245	0.25 553	0.18 566	0.11 21	0.19 390	0.28 246	0.21 217	0.13 148	0.16 184	0.15 224	0.12 175	0.17 135	0.14 233	0.07 142	0.07 409	0.08 283	0.06 172	0.08 294	0.07 263

TestStereo1	0.21 382	0.16 502	0.32 296	0.26 588	0.13 370	0.26 428	0.27 592	0.40 426	0.36 455	0.29 410	0.39 496	0.22 334	0.21 410	0.33 437	0.17 329	0.07 142	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.08 294	0.07 263

DCANet-4	0.19 340	0.10 159	0.52 542	0.19 180	0.09 63	0.19 226	0.18 341	0.36 380	0.39 491	0.29 410	0.30 378	0.17 259	0.22 428	0.20 221	0.18 358	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.05 7	0.07 263

ccc-4	0.14 188	0.12 306	0.27 228	0.19 180	0.12 285	0.21 303	0.18 341	0.27 223	0.20 195	0.15 202	0.13 107	0.12 144	0.12 175	0.24 294	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.07 263

fff	0.19 340	0.13 380	0.40 409	0.18 116	0.09 63	0.19 226	0.18 341	0.35 361	0.43 537	0.29 410	0.30 378	0.18 272	0.28 529	0.20 221	0.18 358	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.05 7	0.07 263

ADStereo(finetuned)	0.19 340	0.13 380	0.49 514	0.19 180	0.09 63	0.19 226	0.18 341	0.34 337	0.39 491	0.29 410	0.31 393	0.18 272	0.31 576	0.21 248	0.19 392	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.06 114	0.07 263

raft_robust	0.22 418	0.17 522	0.30 270	0.22 393	0.12 285	0.23 361	0.22 504	0.49 534	0.48 600	0.32 482	0.32 403	0.26 405	0.23 442	0.53 540	0.15 269	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.10 505	0.08 294	0.06 161

RAFT+CT+SA	0.21 382	0.18 537	0.33 313	0.25 553	0.18 566	0.23 361	0.29 615	0.40 426	0.36 455	0.24 335	0.38 482	0.18 272	0.16 310	0.32 430	0.16 296	0.07 142	0.05 40	0.09 385	0.12 585	0.09 383	0.09 426

test_5	0.23 436	0.19 554	0.38 385	0.26 588	0.18 566	0.25 404	0.29 615	0.40 426	0.37 466	0.29 410	0.40 507	0.25 383	0.22 428	0.34 444	0.18 358	0.07 142	0.05 40	0.09 385	0.09 457	0.10 459	0.10 486

SA-5K	0.21 382	0.16 502	0.32 296	0.26 588	0.13 370	0.26 428	0.27 592	0.40 426	0.36 455	0.29 410	0.39 496	0.22 334	0.21 410	0.33 437	0.17 329	0.07 142	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.08 294	0.07 263

Sa-1000	0.22 418	0.15 473	0.35 336	0.23 454	0.13 370	0.28 459	0.23 531	0.47 511	0.39 491	0.30 442	0.50 600	0.26 405	0.19 389	0.33 437	0.16 296	0.07 142	0.06 266	0.10 469	0.11 546	0.08 294	0.06 161

SA	0.22 418	0.16 502	0.36 356	0.23 454	0.13 370	0.24 384	0.23 531	0.45 490	0.40 509	0.27 368	0.44 558	0.23 356	0.23 442	0.33 437	0.17 329	0.07 142	0.06 266	0.10 469	0.11 546	0.08 294	0.06 161

IGEV-Stereo	0.14 188	0.12 306	0.27 228	0.19 180	0.12 285	0.21 303	0.18 341	0.28 246	0.20 195	0.15 202	0.13 107	0.12 144	0.12 175	0.24 294	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.07 258	0.08 294	0.07 263
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.19 340	0.10 159	0.46 489	0.19 180	0.13 370	0.25 404	0.19 390	0.52 582	0.19 163	0.29 410	0.21 268	0.22 334	0.20 400	0.28 380	0.18 358	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.08 345	0.08 294	0.08 351

GLC_STEREO	0.15 226	0.10 159	0.24 192	0.21 319	0.09 63	0.17 162	0.15 184	0.23 143	0.27 320	0.17 251	0.20 253	0.17 259	0.11 138	0.23 278	0.16 296	0.07 142	0.09 540	0.09 385	0.08 345	0.07 202	0.06 161

IPLG	0.21 382	0.15 473	0.53 546	0.21 319	0.12 285	0.28 459	0.17 290	0.42 455	0.30 375	0.33 497	0.32 403	0.15 224	0.17 342	0.50 522	0.21 442	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.06 161

MIPNet	0.21 382	0.15 473	0.52 542	0.21 319	0.12 285	0.27 439	0.20 443	0.45 490	0.37 466	0.30 442	0.23 293	0.19 292	0.24 460	0.27 365	0.19 392	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.06 161

IPLGR	0.21 382	0.13 380	0.61 582	0.21 319	0.11 204	0.25 404	0.18 341	0.41 441	0.37 466	0.28 381	0.27 340	0.21 322	0.19 389	0.37 467	0.18 358	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.06 161

GMOStereo	0.18 291	0.14 434	0.30 270	0.22 393	0.12 285	0.20 269	0.27 592	0.26 207	0.28 339	0.31 460	0.32 403	0.26 405	0.17 342	0.15 85	0.12 131	0.07 142	0.07 409	0.10 469	0.08 345	0.08 294	0.05 37

error version	0.18 291	0.14 434	0.30 270	0.22 393	0.12 285	0.20 269	0.27 592	0.26 207	0.28 339	0.31 460	0.32 403	0.26 405	0.17 342	0.15 85	0.12 131	0.07 142	0.07 409	0.10 469	0.08 345	0.08 294	0.05 37

test-v	0.18 291	0.14 434	0.30 270	0.22 393	0.12 285	0.20 269	0.27 592	0.26 207	0.28 339	0.31 460	0.32 403	0.26 405	0.17 342	0.15 85	0.12 131	0.07 142	0.07 409	0.10 469	0.08 345	0.08 294	0.05 37

CrosDoStereo	0.31 574	0.10 159	0.49 514	0.18 116	0.12 285	0.22 336	1.11 750	0.34 337	0.37 466	0.38 574	0.61 656	0.28 432	0.46 658	0.61 589	0.57 657	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.07 202	0.07 263

LCNet	0.21 382	0.11 242	0.29 259	0.25 553	0.12 285	0.23 361	0.19 390	0.34 337	0.26 309	0.28 381	0.35 448	0.26 405	0.30 559	0.35 455	0.17 329	0.07 142	0.05 40	0.09 385	0.10 505	0.13 569	0.22 678

STrans-v2	0.24 467	0.13 380	0.54 549	0.21 319	0.12 285	0.23 361	0.21 474	0.47 511	0.28 339	0.31 460	0.42 533	0.36 518	0.35 602	0.62 597	0.23 485	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.07 258	0.06 114	0.06 161

TransformOpticalFlow	0.24 467	0.13 380	0.56 563	0.23 454	0.11 204	0.21 303	0.19 390	0.40 426	0.32 401	0.30 442	0.43 547	0.36 518	0.31 576	0.61 589	0.20 415	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.07 258	0.06 114	0.07 263

OMP-Stereo	0.23 436	0.14 434	0.35 336	0.29 642	0.13 370	0.21 303	0.16 238	0.37 392	0.33 415	0.34 517	0.30 378	0.34 499	0.19 389	0.70 627	0.24 498	0.07 142	0.06 266	0.09 385	0.07 258	0.07 202	0.06 161

NRIStereo	0.18 291	0.11 242	0.35 336	0.23 454	0.11 204	0.24 384	0.20 443	0.29 263	0.26 309	0.26 358	0.25 319	0.25 383	0.18 373	0.34 444	0.18 358	0.07 142	0.06 266	0.09 385	0.07 258	0.09 383	0.08 351

PSM-AAD	0.25 495	0.10 159	0.30 270	0.24 512	0.12 285	0.26 428	0.38 672	0.34 337	0.28 339	0.35 534	0.39 496	0.28 432	0.79 710	0.30 416	0.16 296	0.07 142	0.06 266	0.12 567	0.11 546	0.08 294	0.21 672

KYRaft	0.22 418	0.10 159	0.30 270	0.23 454	0.12 285	0.23 361	0.23 531	0.35 361	0.24 281	0.35 534	0.54 624	0.34 499	0.26 493	0.29 400	0.15 269	0.07 142	0.05 40	0.09 385	0.10 505	0.08 294	0.31 705

ASMatch	0.23 436	0.11 242	0.51 535	0.24 512	0.14 422	0.19 226	0.17 290	0.31 296	0.28 339	0.28 381	0.68 671	0.27 416	0.26 493	0.50 522	0.22 464	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.07 258	0.06 114	0.11 527

DeepStereo_LL	0.31 574	0.10 159	0.49 514	0.18 116	0.12 285	0.22 336	1.11 750	0.34 337	0.37 466	0.38 574	0.61 656	0.28 432	0.46 658	0.61 589	0.57 657	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.07 202	0.07 263

DEmStereo	0.26 514	0.09 97	0.47 497	0.19 180	0.12 285	0.30 500	0.25 571	0.28 246	0.36 455	0.36 551	0.58 641	0.25 383	0.48 667	0.53 540	0.44 629	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.06 114	0.07 263

THIR-Stereo	0.29 559	0.12 306	0.41 434	0.19 180	0.11 204	0.28 459	0.72 726	0.32 308	0.35 442	0.37 559	0.65 665	0.34 499	0.50 670	0.57 565	0.45 632	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.09 457	0.07 202	0.07 263

DRaft	0.24 467	0.10 159	0.34 325	0.18 116	0.12 285	0.28 459	0.23 531	0.33 324	0.39 491	0.38 574	0.61 656	0.21 322	0.41 635	0.48 513	0.42 622	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.07 202	0.08 351

GrayStereo	0.25 495	0.09 97	0.32 296	0.26 588	0.13 370	0.23 361	0.47 701	0.34 337	0.30 375	0.39 590	0.47 588	0.30 460	0.79 710	0.29 400	0.16 296	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.09 457	0.07 202	0.13 571

RAFT-RH_RVC	0.25 495	0.11 242	0.45 481	0.21 319	0.12 285	0.25 404	0.14 127	0.27 223	0.27 320	0.38 574	1.15 715	0.23 356	0.17 342	0.57 565	0.24 498	0.07 142	0.05 40	0.10 469	0.07 258	0.06 114	0.07 263

RAFT-345	0.21 382	0.10 159	0.46 489	0.22 393	0.11 204	0.20 269	0.16 238	0.26 207	0.25 297	0.27 368	0.66 667	0.21 322	0.16 310	0.55 550	0.21 442	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.07 258	0.06 114	0.06 161

test-2	0.18 291	0.14 434	0.30 270	0.22 393	0.12 285	0.20 269	0.27 592	0.26 207	0.28 339	0.31 460	0.32 403	0.26 405	0.17 342	0.15 85	0.12 131	0.07 142	0.07 409	0.10 469	0.08 345	0.08 294	0.05 37

test-1	0.17 265	0.11 242	0.40 409	0.23 454	0.13 370	0.22 336	0.23 531	0.34 337	0.26 309	0.20 287	0.24 307	0.22 334	0.14 265	0.16 116	0.20 415	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.07 258	0.06 114	0.08 351

GMM-Stereo	0.21 382	0.10 159	0.43 458	0.23 454	0.13 370	0.24 384	0.25 571	0.37 392	0.27 320	0.30 442	0.45 571	0.27 416	0.21 410	0.31 423	0.17 329	0.07 142	0.05 40	0.10 469	0.09 457	0.08 294	0.19 651

Prome-Stereo	0.21 382	0.10 159	0.30 270	0.24 512	0.12 285	0.23 361	0.23 531	0.36 380	0.25 297	0.33 497	0.59 644	0.24 371	0.28 529	0.29 400	0.16 296	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.07 258	0.08 294	0.20 663

iRaftStereo_RVC	0.16 243	0.12 306	0.26 216	0.21 319	0.11 204	0.20 269	0.17 290	0.32 308	0.23 263	0.20 287	0.25 319	0.18 272	0.12 175	0.20 221	0.15 269	0.07 142	0.05 40	0.09 385	0.09 457	0.08 294	0.07 263

CREStereo++_RVC	0.15 226	0.08 45	0.26 216	0.17 59	0.11 204	0.18 190	0.13 90	0.22 120	0.30 375	0.21 301	0.30 378	0.13 168	0.11 138	0.16 116	0.15 269	0.07 142	0.04 2	0.06 59	0.15 639	0.06 114	0.05 37
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	0.17 265	0.09 97	0.26 216	0.18 116	0.07 3	0.32 530	0.19 390	0.37 392	0.32 401	0.23 320	0.25 319	0.18 272	0.17 342	0.25 325	0.16 296	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.06 114	0.05 37

DCANet	0.18 291	0.13 380	0.40 409	0.19 180	0.09 63	0.19 226	0.18 341	0.34 337	0.39 491	0.29 410	0.31 393	0.18 272	0.23 442	0.20 221	0.19 392	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.06 114	0.07 263

csc	0.19 340	0.13 380	0.40 409	0.18 116	0.09 63	0.19 226	0.18 341	0.35 361	0.43 537	0.29 410	0.30 378	0.18 272	0.28 529	0.20 221	0.18 358	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.05 7	0.07 263

cscssc	0.19 340	0.13 380	0.40 409	0.18 116	0.09 63	0.19 226	0.18 341	0.35 361	0.43 537	0.29 410	0.30 378	0.18 272	0.28 529	0.20 221	0.18 358	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.05 7	0.07 263

111	0.20 361	0.17 522	0.40 409	0.18 116	0.09 63	0.24 384	0.17 290	0.41 441	0.45 565	0.23 320	0.29 362	0.29 443	0.21 410	0.24 294	0.18 358	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.07 202	0.08 351

test_xeample3	0.16 243	0.11 242	0.56 563	0.19 180	0.12 285	0.20 269	0.18 341	0.35 361	0.20 195	0.16 231	0.12 87	0.13 168	0.12 175	0.24 294	0.15 269	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.08 345	0.07 202	0.07 263

ARAFT	0.24 467	0.21 582	0.78 634	0.22 393	0.12 285	0.29 481	0.24 553	0.43 469	0.32 401	0.33 497	0.28 348	0.28 432	0.19 389	0.49 518	0.18 358	0.07 142	0.06 266	0.12 567	0.11 546	0.09 383	0.06 161

EAI-Stereo	0.21 382	0.10 159	0.33 313	0.21 319	0.12 285	0.30 500	0.46 696	0.46 501	0.20 195	0.25 345	0.50 600	0.17 259	0.16 310	0.24 294	0.23 485	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.10 505	0.06 114	0.07 263

CFNet-RSSM	0.17 265	0.10 159	0.40 409	0.20 259	0.11 204	0.20 269	0.15 184	0.36 380	0.30 375	0.23 320	0.21 268	0.26 405	0.15 285	0.20 221	0.13 194	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.06 114	0.05 37

Gwc-CoAtRS	0.17 265	0.10 159	0.37 365	0.20 259	0.12 285	0.19 226	0.15 184	0.32 308	0.28 339	0.23 320	0.23 293	0.27 416	0.15 285	0.20 221	0.13 194	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.06 114	0.06 161

CCAANet	0.25 495	0.13 380	0.51 535	0.22 393	0.15 486	0.29 481	0.17 290	0.49 534	0.37 466	0.26 358	0.49 596	0.32 480	0.24 460	0.62 597	0.23 485	0.07 142	0.06 266	0.10 469	0.10 505	0.08 294	0.10 486

DIP-Stereo	0.18 291	0.12 306	0.33 313	0.20 259	0.13 370	0.28 459	0.12 46	0.42 455	0.25 297	0.27 368	0.32 403	0.21 322	0.17 342	0.25 325	0.20 415	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.06 172	0.07 202	0.08 351
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.20 361	0.17 522	0.43 458	0.19 180	0.08 30	0.27 439	0.14 127	0.42 455	0.30 375	0.29 410	0.32 403	0.27 416	0.21 410	0.28 380	0.25 508	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.09 383	0.06 161
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.22 418	0.16 502	0.44 468	0.21 319	0.08 30	0.29 481	0.19 390	0.38 400	0.37 466	0.38 574	0.44 558	0.31 470	0.21 410	0.41 489	0.24 498	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.06 161

iResNet	0.24 467	0.18 537	0.61 582	0.25 553	0.11 204	0.29 481	0.21 474	0.42 455	0.43 537	0.33 497	0.43 547	0.27 416	0.22 428	0.34 444	0.26 522	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.08 294	0.07 263

DN-CSS_ROB	0.22 418	0.25 616	0.47 497	0.24 512	0.14 422	0.25 404	0.12 46	0.40 426	0.33 415	0.29 410	0.42 533	0.22 334	0.20 400	0.33 437	0.19 392	0.07 142	0.06 266	0.11 528	0.11 546	0.11 510	0.07 263

DNSM	0.28 546	0.28 638	0.17 80	0.17 59	0.09 63	0.15 71	0.15 184	0.24 163	0.18 143	0.14 179	0.17 203	0.13 168	0.11 138	0.75 648	0.63 673	0.08 318	0.13 633	0.06 59	0.05 81	1.14 750	0.81 748

DF_test	0.10 11	0.08 45	0.17 80	0.17 59	0.11 204	0.06 1	0.13 90	0.13 10	0.15 76	0.10 45	0.11 62	0.08 6	0.09 45	0.11 2	0.10 7	0.08 318	0.06 266	0.06 59	0.06 172	0.07 202	0.05 37

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 145	0.11 242	0.22 165	0.20 259	0.09 63	0.19 226	0.10 12	0.19 63	0.17 120	0.14 179	0.11 62	0.11 108	0.11 138	0.14 39	0.11 53	0.08 318	0.07 409	0.11 528	0.09 457	0.09 383	0.08 351

SMOE	0.17 265	0.11 242	0.21 148	0.20 259	0.09 63	0.26 428	0.21 474	0.30 284	0.23 263	0.21 301	0.27 340	0.21 322	0.17 342	0.18 165	0.16 296	0.08 318	0.06 266	0.12 567	0.07 258	0.11 510	0.07 263

ManiGeoR	0.18 291	0.15 473	0.55 556	0.15 7	0.11 204	0.21 303	0.14 127	0.39 412	0.27 320	0.19 278	0.24 307	0.18 272	0.15 285	0.35 455	0.19 392	0.08 318	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.08 294	0.08 351

HLF11	0.19 340	0.14 434	0.54 549	0.15 7	0.12 285	0.21 303	0.12 46	0.37 392	0.24 281	0.20 287	0.29 362	0.18 272	0.18 373	0.37 467	0.20 415	0.08 318	0.06 266	0.06 59	0.05 81	0.08 294	0.09 426

HLf10	0.18 291	0.15 473	0.55 556	0.15 7	0.11 204	0.21 303	0.14 127	0.39 412	0.27 320	0.19 278	0.24 307	0.18 272	0.15 285	0.35 455	0.19 392	0.08 318	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.08 294	0.08 351

TestStereo_HLe17	0.19 340	0.17 522	0.64 601	0.16 26	0.11 204	0.21 303	0.17 290	0.40 426	0.30 375	0.19 278	0.25 319	0.17 259	0.15 285	0.38 473	0.17 329	0.08 318	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.08 294	0.07 263

TestStereo_HL3	0.21 382	0.13 380	0.77 633	0.17 59	0.11 204	0.23 361	0.16 238	0.34 337	0.20 195	0.27 368	0.38 482	0.23 356	0.19 389	0.41 489	0.14 233	0.08 318	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.07 202	0.08 351

TestStereo_HL2	0.18 291	0.14 434	0.34 325	0.17 59	0.11 204	0.20 269	0.15 184	0.33 324	0.29 358	0.22 311	0.29 362	0.19 292	0.17 342	0.39 478	0.18 358	0.08 318	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.08 294	0.08 351

GGDA	0.18 291	0.14 434	0.33 313	0.17 59	0.10 140	0.20 269	0.16 238	0.33 324	0.31 389	0.22 311	0.28 348	0.19 292	0.16 310	0.38 473	0.17 329	0.08 318	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.08 294	0.08 351

DNS	0.26 514	0.30 653	0.18 100	0.17 59	0.10 140	0.13 35	0.14 127	0.24 163	0.16 89	0.12 110	0.17 203	0.13 168	0.10 95	0.70 627	0.37 591	0.08 318	0.14 644	0.08 283	0.05 81	1.01 748	0.80 747

DF	0.13 145	0.09 97	0.21 148	0.18 116	0.10 140	0.17 162	0.15 184	0.25 185	0.17 120	0.13 148	0.22 282	0.19 292	0.11 138	0.20 221	0.14 233	0.08 318	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.06 114	0.06 161

IGEV_i1	0.21 382	0.11 242	0.43 458	0.22 393	0.11 204	0.31 516	0.19 390	0.43 469	0.30 375	0.29 410	0.30 378	0.31 470	0.20 400	0.33 437	0.20 415	0.08 318	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.08 294	0.08 351

LiteMatch	0.12 95	0.13 380	0.15 25	0.19 180	0.10 140	0.15 71	0.17 290	0.17 36	0.13 36	0.09 18	0.09 19	0.11 108	0.21 410	0.14 39	0.22 464	0.08 318	0.05 40	0.08 283	0.06 172	0.08 294	0.07 263

Lsterematch	0.18 291	0.13 380	0.33 313	0.19 180	0.10 140	0.23 361	0.17 290	0.25 185	0.32 401	0.28 381	0.37 467	0.24 371	0.21 410	0.23 278	0.22 464	0.08 318	0.05 40	0.08 283	0.06 172	0.08 294	0.07 263

Selective-IGEV-i1	0.21 382	0.10 159	0.31 286	0.23 454	0.13 370	0.31 516	0.22 504	0.46 501	0.42 529	0.27 368	0.32 403	0.33 489	0.17 342	0.25 325	0.19 392	0.08 318	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.08 294	0.09 426

VMStereo-Base	0.13 145	0.08 45	0.22 165	0.15 7	0.09 63	0.18 190	0.13 90	0.24 163	0.25 297	0.14 179	0.22 282	0.17 259	0.12 175	0.19 197	0.13 194	0.08 318	0.06 266	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.07 263

WQFJA1++	0.44 657	0.07 4	0.63 593	0.18 116	0.13 370	0.15 71	0.11 28	0.20 85	0.11 14	2.05 756	0.12 87	0.23 356	0.11 138	0.17 135	0.12 131	0.08 318	0.05 40	0.06 59	0.05 81	4.20 766	0.07 263

DStereoRT	0.35 607	0.13 380	0.51 535	0.25 553	0.16 519	0.42 618	0.19 390	0.48 524	0.39 491	0.30 442	0.39 496	0.24 371	0.39 626	0.64 606	0.30 554	0.08 318	0.07 409	1.54 759	0.41 724	0.08 294	0.11 527

WQFJX1	0.18 291	0.10 159	0.16 54	0.23 454	0.17 544	0.24 384	0.19 390	0.58 649	0.52 630	0.16 231	0.16 184	0.14 202	0.15 285	0.26 345	0.17 329	0.08 318	0.09 540	0.08 283	0.07 258	0.08 294	0.06 161

NLMM1	0.19 340	0.12 306	0.16 54	0.23 454	0.18 566	0.24 384	0.20 443	0.59 655	0.65 674	0.18 270	0.17 203	0.13 168	0.14 265	0.25 325	0.18 358	0.08 318	0.09 540	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.06 161

NLSM1	0.17 265	0.10 159	0.17 80	0.21 319	0.18 566	0.25 404	0.17 290	0.47 511	0.40 509	0.16 231	0.21 268	0.13 168	0.15 285	0.21 248	0.18 358	0.08 318	0.09 540	0.09 385	0.08 345	0.07 202	0.06 161

NLCSM	0.19 340	0.12 306	0.18 100	0.24 512	0.19 593	0.24 384	0.21 474	0.42 455	0.40 509	0.19 278	0.18 227	0.14 202	0.16 310	0.47 509	0.19 392	0.08 318	0.09 540	0.09 385	0.08 345	0.09 383	0.07 263

GEAStereo	0.12 95	0.09 97	0.20 134	0.18 116	0.12 285	0.19 226	0.16 238	0.20 85	0.14 57	0.12 110	0.15 163	0.10 70	0.09 45	0.16 116	0.10 7	0.08 318	0.06 266	0.06 59	0.05 81	0.08 294	0.08 351

gasm-f	0.12 95	0.09 97	0.19 116	0.18 116	0.12 285	0.18 190	0.18 341	0.20 85	0.14 57	0.12 110	0.19 236	0.10 70	0.11 138	0.16 116	0.11 53	0.08 318	0.06 266	0.06 59	0.05 81	0.09 383	0.08 351

Select-FE	0.23 436	0.14 434	0.78 634	0.22 393	0.18 566	0.22 336	0.13 90	0.43 469	0.26 309	0.28 381	0.33 426	0.39 546	0.29 544	0.27 365	0.19 392	0.08 318	0.07 409	0.08 283	0.13 614	0.08 294	0.12 551

DDF-Stereo	0.13 145	0.08 45	0.19 116	0.19 180	0.16 519	0.12 28	0.15 184	0.18 49	0.18 143	0.11 75	0.10 48	0.13 168	0.12 175	0.23 278	0.19 392	0.08 318	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.21 662	0.06 161

zero-FE	0.16 243	0.08 45	0.81 647	0.19 180	0.18 566	0.12 28	0.15 184	0.19 63	0.19 163	0.10 45	0.10 48	0.13 168	0.12 175	0.21 248	0.19 392	0.08 318	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.19 650	0.06 161

z-ln-s-r	0.32 583	0.21 582	0.82 651	0.23 454	0.14 422	0.30 500	0.26 585	0.43 469	0.50 617	0.32 482	0.60 649	0.39 546	0.29 544	0.73 639	0.66 679	0.08 318	0.06 266	0.08 283	0.07 258	0.10 459	0.08 351

DFGA-Net	0.23 436	0.24 611	0.49 514	0.22 393	0.15 486	0.25 404	0.17 290	0.39 412	0.39 491	0.29 410	0.31 393	0.21 322	0.17 342	0.59 578	0.28 534	0.08 318	0.06 266	0.09 385	0.09 457	0.10 459	0.08 351

G2L-Stereo_test	0.24 467	0.16 502	0.38 385	0.19 180	0.13 370	0.27 439	0.24 553	0.49 534	0.38 481	0.37 559	0.37 467	0.40 561	0.24 460	0.52 533	0.28 534	0.08 318	0.06 266	0.06 59	0.06 172	0.09 383	0.08 351

LGtest1	0.10 11	0.08 45	0.17 80	0.17 59	0.08 30	0.13 35	0.09 4	0.16 27	0.12 25	0.09 18	0.07 3	0.09 36	0.09 45	0.15 85	0.11 53	0.08 318	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.06 161

SGD-Stereo	0.11 58	0.08 45	0.17 80	0.17 59	0.07 3	0.17 162	0.13 90	0.18 49	0.16 89	0.11 75	0.13 107	0.11 108	0.12 175	0.18 165	0.11 53	0.08 318	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.04 1

PAM_32	0.23 436	0.10 159	0.63 593	0.21 319	0.14 422	0.33 541	0.19 390	0.36 380	0.23 263	0.29 410	0.28 348	0.56 652	0.28 529	0.27 365	0.18 358	0.08 318	0.06 266	0.08 283	0.09 457	0.07 202	0.09 426

PAM	0.23 436	0.10 159	0.63 593	0.22 393	0.15 486	0.34 555	0.21 474	0.37 392	0.22 237	0.31 460	0.27 340	0.55 648	0.26 493	0.26 345	0.17 329	0.08 318	0.06 266	0.07 176	0.09 457	0.07 202	0.09 426

UGAM	0.26 514	0.14 434	0.45 481	0.25 553	0.12 285	0.23 361	0.25 571	0.32 308	0.41 521	0.31 460	0.42 533	0.41 568	0.22 428	0.92 692	0.22 464	0.08 318	0.06 266	0.14 616	0.12 585	0.10 459	0.07 263

model_zeroshot	0.17 265	0.11 242	0.39 401	0.20 259	0.12 285	0.24 384	0.15 184	0.34 337	0.22 237	0.30 442	0.20 253	0.22 334	0.12 175	0.24 294	0.14 233	0.08 318	0.07 409	0.07 176	0.07 258	0.07 202	0.07 263

RAStereo	0.13 145	0.12 306	0.27 228	0.22 393	0.11 204	0.15 71	0.18 341	0.23 143	0.23 263	0.13 148	0.17 203	0.11 108	0.09 45	0.15 85	0.13 194	0.08 318	0.06 266	0.08 283	0.06 172	0.07 202	0.05 37

Pointernet	0.13 145	0.07 4	0.27 228	0.19 180	0.11 204	0.20 269	0.12 46	0.31 296	0.24 281	0.15 202	0.15 163	0.13 168	0.11 138	0.17 135	0.13 194	0.08 318	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.05 37

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 436	0.13 380	0.83 654	0.20 259	0.21 620	0.23 361	0.17 290	0.48 524	0.27 320	0.23 320	0.29 362	0.39 546	0.23 442	0.25 325	0.15 269	0.08 318	0.06 266	0.08 283	0.11 546	0.11 510	0.10 486

trnet	0.13 145	0.08 45	0.21 148	0.15 7	0.07 3	0.21 303	0.12 46	0.24 163	0.24 281	0.16 231	0.21 268	0.15 224	0.13 227	0.18 165	0.13 194	0.08 318	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 114	0.05 37

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 265	0.13 380	0.24 192	0.19 180	0.13 370	0.24 384	0.17 290	0.30 284	0.37 466	0.43 625	0.17 203	0.13 168	0.12 175	0.19 197	0.15 269	0.08 318	0.07 409	0.09 385	0.07 258	0.09 383	0.08 351

MyStereo8	0.22 418	0.15 473	0.63 593	0.21 319	0.17 544	0.31 516	0.16 238	0.36 380	0.32 401	0.28 381	0.36 458	0.25 383	0.18 373	0.25 325	0.28 534	0.08 318	0.07 409	0.08 283	0.07 258	0.10 459	0.12 551

ACVNet-DCA	0.18 291	0.14 434	0.38 385	0.23 454	0.11 204	0.31 516	0.19 390	0.41 441	0.27 320	0.17 251	0.19 236	0.13 168	0.18 373	0.28 380	0.11 53	0.08 318	0.05 40	0.08 283	0.06 172	0.09 383	0.09 426

xx1	0.20 361	0.14 434	0.38 385	0.23 454	0.11 204	0.31 516	0.19 390	0.35 361	0.47 588	0.17 251	0.19 236	0.28 432	0.24 460	0.28 380	0.11 53	0.08 318	0.05 40	0.10 469	0.09 457	0.09 383	0.09 426

1test111	0.19 340	0.14 434	0.38 385	0.23 454	0.11 204	0.31 516	0.19 390	0.41 441	0.27 320	0.17 251	0.19 236	0.13 168	0.18 373	0.34 444	0.22 464	0.08 318	0.05 40	0.08 283	0.06 172	0.09 383	0.09 426

cc1	0.18 291	0.14 434	0.38 385	0.23 454	0.11 204	0.31 516	0.19 390	0.35 361	0.47 588	0.17 251	0.19 236	0.13 168	0.18 373	0.28 380	0.11 53	0.08 318	0.05 40	0.08 283	0.06 172	0.08 294	0.08 351

ffm	0.22 418	0.12 306	0.42 444	0.20 259	0.13 370	0.28 459	0.20 443	0.35 361	0.44 553	0.30 442	0.42 533	0.34 499	0.23 442	0.27 365	0.11 53	0.08 318	0.05 40	0.11 528	0.10 505	0.08 294	0.08 351

ff1	0.29 559	0.12 306	0.42 444	0.20 259	0.13 370	0.28 459	0.20 443	0.35 361	0.44 553	0.30 442	0.42 533	0.34 499	0.23 442	0.81 672	1.08 712	0.08 318	0.05 40	0.11 528	0.10 505	0.08 294	0.08 351

tt1	0.18 291	0.14 434	0.35 336	0.23 454	0.11 204	0.30 500	0.19 390	0.35 361	0.44 553	0.17 251	0.19 236	0.13 168	0.16 310	0.27 365	0.11 53	0.08 318	0.05 40	0.08 283	0.06 172	0.08 294	0.08 351

plain	0.17 265	0.13 380	0.43 458	0.21 319	0.13 370	0.16 119	0.17 290	0.27 223	0.22 237	0.16 231	0.26 331	0.13 168	0.16 310	0.27 365	0.16 296	0.08 318	0.06 266	0.10 469	0.07 258	0.10 459	0.07 263

MaDis-Stereo	0.14 188	0.13 380	0.26 216	0.19 180	0.14 422	0.16 119	0.13 90	0.25 185	0.21 217	0.13 148	0.14 147	0.14 202	0.11 138	0.17 135	0.17 329	0.08 318	0.07 409	0.08 283	0.06 172	0.07 202	0.06 161

UniTT-Stereo	0.14 188	0.10 159	0.30 270	0.21 319	0.13 370	0.17 162	0.13 90	0.19 63	0.18 143	0.15 202	0.20 253	0.10 70	0.11 138	0.18 165	0.16 296	0.08 318	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.08 294	0.06 161

Any-RAFT	0.17 265	0.08 45	0.31 286	0.19 180	0.10 140	0.29 481	0.16 238	0.42 455	0.30 375	0.24 335	0.27 340	0.27 416	0.16 310	0.21 248	0.12 131	0.08 318	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.06 161

LL-Strereo	0.29 559	0.25 616	0.58 571	0.25 553	0.21 620	0.23 361	0.24 553	0.55 614	0.42 529	0.34 517	0.32 403	0.41 568	0.40 631	0.94 696	0.23 485	0.08 318	0.07 409	0.11 528	0.09 457	0.09 383	0.09 426

CBFPSM	0.27 525	0.16 502	0.67 609	0.20 259	0.14 422	0.38 592	0.25 571	0.40 426	0.36 455	0.33 497	0.36 458	0.56 652	0.38 619	0.32 430	0.38 595	0.08 318	0.08 501	0.07 176	0.08 345	0.09 383	0.11 527

LoS	0.14 188	0.08 45	0.27 228	0.16 26	0.09 63	0.22 336	0.14 127	0.26 207	0.26 309	0.15 202	0.18 227	0.18 272	0.13 227	0.22 268	0.14 233	0.08 318	0.06 266	0.06 59	0.04 1	0.06 114	0.06 161
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ToySt	0.24 467	0.16 502	0.48 508	0.21 319	0.13 370	0.29 481	0.29 615	0.39 412	0.39 491	0.27 368	0.35 448	0.39 546	0.31 576	0.31 423	0.29 546	0.08 318	0.09 540	0.10 469	0.11 546	0.11 510	0.10 486

anonymousa	0.23 436	0.11 242	0.50 525	0.21 319	0.16 519	0.31 516	0.20 443	0.36 380	0.35 442	0.32 482	0.50 600	0.39 546	0.26 493	0.22 268	0.20 415	0.08 318	0.06 266	0.09 385	0.11 546	0.07 202	0.08 351

qqq	0.20 361	0.12 306	0.31 286	0.20 259	0.11 204	0.23 361	0.19 390	0.41 441	0.27 320	0.24 335	0.28 348	0.28 432	0.24 460	0.34 444	0.22 464	0.08 318	0.07 409	0.10 469	0.09 457	0.09 383	0.09 426

CIPLG	0.21 382	0.21 582	0.55 556	0.23 454	0.15 486	0.25 404	0.20 443	0.35 361	0.29 358	0.31 460	0.33 426	0.22 334	0.15 285	0.26 345	0.20 415	0.08 318	0.07 409	0.07 176	0.07 258	0.08 294	0.08 351

IPLGR_C	0.21 382	0.22 597	0.60 579	0.23 454	0.15 486	0.24 384	0.20 443	0.35 361	0.29 358	0.31 460	0.32 403	0.22 334	0.15 285	0.25 325	0.20 415	0.08 318	0.07 409	0.07 176	0.07 258	0.08 294	0.08 351

ACRE	0.21 382	0.20 567	0.62 590	0.23 454	0.15 486	0.24 384	0.20 443	0.35 361	0.28 339	0.31 460	0.32 403	0.22 334	0.15 285	0.25 325	0.20 415	0.08 318	0.07 409	0.07 176	0.07 258	0.08 294	0.08 351

HHNet	0.22 418	0.12 306	0.52 542	0.18 116	0.18 566	0.20 269	0.20 443	0.34 337	0.31 389	0.32 482	0.59 644	0.20 308	0.21 410	0.24 294	0.31 562	0.08 318	0.05 40	0.09 385	0.07 258	0.08 294	0.11 527

Patchmatch Stereo++	0.18 291	0.12 306	0.37 365	0.22 393	0.10 140	0.18 190	0.14 127	0.29 263	0.22 237	0.28 381	0.29 362	0.25 383	0.17 342	0.26 345	0.16 296	0.08 318	0.06 266	0.10 469	0.08 345	0.10 459	0.08 351
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	0.33 593	0.11 242	0.37 365	0.25 553	0.16 519	0.20 269	0.19 390	0.30 284	0.27 320	0.35 534	0.35 448	0.27 416	0.30 559	0.44 499	2.66 755	0.08 318	0.05 40	0.10 469	0.07 258	0.08 294	0.06 161

IIG-Stereo	0.23 436	0.13 380	0.35 336	0.29 642	0.12 285	0.23 361	0.14 127	0.38 400	0.31 389	0.34 517	0.37 467	0.33 489	0.21 410	0.70 627	0.26 522	0.08 318	0.06 266	0.09 385	0.07 258	0.07 202	0.06 161

NF-Stereo	0.20 361	0.10 159	0.35 336	0.24 512	0.12 285	0.21 303	0.18 341	0.38 400	0.32 401	0.28 381	0.30 378	0.22 334	0.16 310	0.51 527	0.20 415	0.08 318	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.08 294	0.13 571

OCTAStereo	0.20 361	0.10 159	0.35 336	0.24 512	0.12 285	0.21 303	0.18 341	0.38 400	0.32 401	0.28 381	0.30 378	0.22 334	0.16 310	0.51 527	0.20 415	0.08 318	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.08 294	0.13 571

PSM-adaLoss	0.18 291	0.12 306	0.37 365	0.22 393	0.10 140	0.18 190	0.16 238	0.29 263	0.22 237	0.28 381	0.29 362	0.25 383	0.18 373	0.24 294	0.16 296	0.08 318	0.06 266	0.10 469	0.08 345	0.10 459	0.08 351

FTStereo	0.28 546	0.10 159	0.43 458	0.23 454	0.13 370	0.21 303	0.53 711	0.34 337	0.26 309	0.38 574	0.95 703	0.30 460	0.56 680	0.32 430	0.18 358	0.08 318	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.07 202	0.19 651

ROB_FTStereo_v2	0.18 291	0.12 306	0.37 365	0.22 393	0.10 140	0.18 190	0.16 238	0.29 263	0.22 237	0.28 381	0.29 362	0.25 383	0.17 342	0.24 294	0.16 296	0.08 318	0.06 266	0.10 469	0.08 345	0.10 459	0.08 351

ROB_FTStereo	0.18 291	0.12 306	0.37 365	0.22 393	0.10 140	0.18 190	0.14 127	0.29 263	0.22 237	0.28 381	0.28 348	0.25 383	0.17 342	0.24 294	0.16 296	0.08 318	0.06 266	0.10 469	0.08 345	0.10 459	0.08 351

HUI-Stereo	0.18 291	0.12 306	0.37 365	0.22 393	0.10 140	0.18 190	0.14 127	0.29 263	0.22 237	0.28 381	0.28 348	0.25 383	0.17 342	0.22 268	0.16 296	0.08 318	0.06 266	0.10 469	0.08 345	0.10 459	0.08 351

SST-Stereo	0.21 382	0.10 159	0.37 365	0.24 512	0.13 370	0.19 226	0.17 290	0.31 296	0.24 281	0.34 517	0.33 426	0.29 443	0.25 482	0.56 561	0.17 329	0.08 318	0.05 40	0.10 469	0.08 345	0.09 383	0.07 263

RAFT_R40	0.21 382	0.10 159	0.37 365	0.24 512	0.13 370	0.18 190	0.18 341	0.31 296	0.29 358	0.33 497	0.33 426	0.30 460	0.24 460	0.55 550	0.18 358	0.08 318	0.05 40	0.10 469	0.08 345	0.08 294	0.07 263

RE-Stereo	0.20 361	0.10 159	0.35 336	0.24 512	0.12 285	0.21 303	0.18 341	0.38 400	0.32 401	0.28 381	0.30 378	0.22 334	0.16 310	0.51 527	0.20 415	0.08 318	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.08 294	0.13 571

TVStereo	0.20 361	0.10 159	0.35 336	0.24 512	0.12 285	0.21 303	0.18 341	0.38 400	0.32 401	0.28 381	0.30 378	0.22 334	0.16 310	0.51 527	0.20 415	0.08 318	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.08 294	0.13 571

DeepStereo_RVC	0.18 291	0.11 242	0.40 409	0.21 319	0.11 204	0.19 226	0.16 238	0.28 246	0.22 237	0.27 368	0.27 340	0.23 356	0.28 529	0.24 294	0.18 358	0.08 318	0.06 266	0.09 385	0.07 258	0.09 383	0.10 486

iGMRVC	0.18 291	0.12 306	0.37 365	0.22 393	0.10 140	0.18 190	0.15 184	0.29 263	0.22 237	0.28 381	0.29 362	0.25 383	0.17 342	0.27 365	0.17 329	0.08 318	0.06 266	0.10 469	0.08 345	0.10 459	0.08 351

IRAFT_RVC	0.22 418	0.12 306	0.39 401	0.26 588	0.11 204	0.18 190	0.24 553	0.40 426	0.37 466	0.31 460	0.30 378	0.29 443	0.24 460	0.55 550	0.22 464	0.08 318	0.06 266	0.10 469	0.08 345	0.08 294	0.07 263

iRAFT	0.18 291	0.12 306	0.37 365	0.22 393	0.10 140	0.18 190	0.14 127	0.29 263	0.22 237	0.28 381	0.29 362	0.25 383	0.17 342	0.26 345	0.16 296	0.08 318	0.06 266	0.10 469	0.08 345	0.10 459	0.08 351

CRE-IMP	0.18 291	0.12 306	0.37 365	0.22 393	0.11 204	0.24 384	0.17 290	0.29 263	0.21 217	0.27 368	0.26 331	0.24 371	0.17 342	0.23 278	0.18 358	0.08 318	0.05 40	0.10 469	0.07 258	0.10 459	0.10 486

CroCo-Stereo	0.14 188	0.13 380	0.24 192	0.25 553	0.11 204	0.11 21	0.18 341	0.32 308	0.23 263	0.12 110	0.12 87	0.18 272	0.12 175	0.14 39	0.13 194	0.08 318	0.06 266	0.07 176	0.05 81	0.07 202	0.06 161
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT	0.21 382	0.17 522	0.32 296	0.24 512	0.12 285	0.25 404	0.27 592	0.35 361	0.28 339	0.33 497	0.33 426	0.38 534	0.22 428	0.29 400	0.17 329	0.08 318	0.08 501	0.11 528	0.10 505	0.10 459	0.06 161

RAFT-IKP	0.18 291	0.12 306	0.37 365	0.22 393	0.10 140	0.18 190	0.15 184	0.29 263	0.22 237	0.28 381	0.29 362	0.25 383	0.18 373	0.25 325	0.16 296	0.08 318	0.06 266	0.10 469	0.08 345	0.10 459	0.08 351

rafts_anoy	0.18 291	0.15 473	0.35 336	0.22 393	0.14 422	0.19 226	0.17 290	0.32 308	0.30 375	0.23 320	0.25 319	0.20 308	0.16 310	0.22 268	0.19 392	0.08 318	0.07 409	0.10 469	0.12 585	0.09 383	0.08 351

TestStereo	0.21 382	0.19 554	0.40 409	0.25 553	0.10 140	0.22 336	0.21 474	0.31 296	0.31 389	0.23 320	0.34 437	0.22 334	0.18 373	0.62 597	0.18 358	0.08 318	0.06 266	0.10 469	0.07 258	0.11 510	0.06 161

raft+_RVC	0.18 291	0.14 434	0.32 296	0.21 319	0.15 486	0.21 303	0.16 238	0.38 400	0.34 425	0.21 301	0.28 348	0.20 308	0.15 285	0.24 294	0.19 392	0.08 318	0.06 266	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.08 351

TANstereo	0.15 226	0.09 97	0.28 245	0.16 26	0.08 30	0.25 404	0.14 127	0.23 143	0.28 339	0.24 335	0.30 378	0.16 247	0.12 175	0.17 135	0.13 194	0.08 318	0.07 409	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.07 263

XX-TBD	0.15 226	0.18 537	0.28 245	0.22 393	0.10 140	0.22 336	0.15 184	0.22 120	0.27 320	0.22 311	0.26 331	0.14 202	0.12 175	0.16 116	0.13 194	0.08 318	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 202	0.06 161

raftrobust	0.16 243	0.13 380	0.29 259	0.22 393	0.15 486	0.19 226	0.13 90	0.32 308	0.26 309	0.26 358	0.20 253	0.19 292	0.17 342	0.21 248	0.15 269	0.08 318	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.07 263

RALCasStereoNet	0.18 291	0.15 473	0.33 313	0.21 319	0.14 422	0.21 303	0.18 341	0.31 296	0.25 297	0.21 301	0.29 362	0.22 334	0.15 285	0.27 365	0.17 329	0.08 318	0.10 575	0.07 176	0.06 172	0.09 383	0.09 426

RALAANet	0.19 340	0.18 537	0.37 365	0.23 454	0.14 422	0.23 361	0.13 90	0.37 392	0.29 358	0.28 381	0.26 331	0.25 383	0.15 285	0.26 345	0.18 358	0.08 318	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.09 383	0.06 161

XX-Stereo	0.21 382	0.10 159	0.83 654	0.26 588	0.17 544	0.23 361	0.13 90	0.40 426	0.18 143	0.20 287	0.41 516	0.31 470	0.10 95	0.32 430	0.12 131	0.08 318	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.07 202	0.05 37

MMNet	0.27 525	0.14 434	0.49 514	0.24 512	0.17 544	0.47 644	0.22 504	0.45 490	0.51 621	0.39 590	0.41 516	0.36 518	0.33 587	0.39 478	0.34 580	0.08 318	0.07 409	0.09 385	0.09 457	0.10 459	0.08 351

ACVNet	0.23 436	0.13 380	0.35 336	0.18 116	0.15 486	0.27 439	0.23 531	0.39 412	0.44 553	0.28 381	0.41 516	0.38 534	0.26 493	0.27 365	0.32 568	0.08 318	0.07 409	0.08 283	0.07 258	0.10 459	0.07 263

acv_ft	0.25 495	0.13 380	0.40 409	0.23 454	0.19 593	0.34 555	0.21 474	0.45 490	0.44 553	0.38 574	0.41 516	0.38 534	0.27 512	0.27 365	0.35 584	0.08 318	0.07 409	0.08 283	0.07 258	0.11 510	0.07 263

BEATNet_4x	0.22 418	0.18 537	0.47 497	0.22 393	0.10 140	0.28 459	0.14 127	0.46 501	0.32 401	0.31 460	0.34 437	0.31 470	0.25 482	0.31 423	0.29 546	0.08 318	0.06 266	0.08 283	0.06 172	0.10 459	0.08 351

R-Stereo Train	0.18 291	0.09 97	0.32 296	0.22 393	0.12 285	0.22 336	0.19 390	0.42 455	0.19 163	0.31 460	0.45 571	0.20 308	0.14 265	0.18 165	0.15 269	0.08 318	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.06 161

RAFT-Stereo	0.18 291	0.09 97	0.32 296	0.22 393	0.12 285	0.22 336	0.19 390	0.42 455	0.19 163	0.31 460	0.45 571	0.20 308	0.14 265	0.18 165	0.15 269	0.08 318	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.06 161
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HSM-Net_RVC	0.27 525	0.11 242	0.42 444	0.19 180	0.11 204	0.34 555	0.20 443	0.62 676	0.43 537	0.40 600	0.43 547	0.50 627	0.26 493	0.76 654	0.22 464	0.08 318	0.07 409	0.07 176	0.07 258	0.08 294	0.08 351
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNetv2_ROB	0.27 525	0.26 627	0.72 626	0.23 454	0.13 370	0.29 481	0.18 341	0.52 582	0.49 609	0.37 559	0.45 571	0.39 546	0.25 482	0.34 444	0.20 415	0.08 318	0.06 266	0.07 176	0.05 81	0.12 551	0.09 426

HSM	0.28 546	0.16 502	0.35 336	0.20 259	0.15 486	0.33 541	0.19 390	0.53 594	0.37 466	0.36 551	0.38 482	0.67 687	0.31 576	0.89 687	0.23 485	0.08 318	0.06 266	0.08 283	0.07 258	0.08 294	0.08 351

iResNet_ROB	0.25 495	0.19 554	0.40 409	0.20 259	0.12 285	0.30 500	0.16 238	0.55 614	0.53 635	0.38 574	0.43 547	0.37 526	0.26 493	0.38 473	0.22 464	0.08 318	0.06 266	0.06 59	0.04 1	0.09 383	0.09 426

pmcnn	0.50 675	0.20 567	0.78 634	0.24 512	0.26 671	0.39 601	0.30 626	0.51 563	0.50 617	0.54 674	1.23 719	2.52 748	0.37 615	0.77 660	0.95 704	0.08 318	0.06 266	0.06 59	0.05 81	0.10 459	0.08 351

MEA-ACV	0.26 514	0.11 242	0.42 444	0.21 319	0.14 422	0.35 570	0.24 553	0.53 594	0.47 588	0.35 534	0.42 533	0.36 518	0.34 596	0.47 509	0.27 528	0.09 425	0.09 540	0.10 469	0.12 585	0.09 383	0.10 486

FAST (zero-shot)	0.14 188	0.10 159	0.22 165	0.23 454	0.26 671	0.14 49	0.15 184	0.23 143	0.15 76	0.11 75	0.14 147	0.12 144	0.12 175	0.18 165	0.13 194	0.09 425	0.09 540	0.07 176	0.08 345	0.07 202	0.09 426

Weightmod	0.16 243	0.12 306	0.19 116	0.20 259	0.10 140	0.24 384	0.17 290	0.25 185	0.21 217	0.18 270	0.29 362	0.19 292	0.15 285	0.27 365	0.16 296	0.09 425	0.10 575	0.08 283	0.08 345	0.09 383	0.08 351

SE	0.16 243	0.14 434	0.19 116	0.21 319	0.11 204	0.23 361	0.16 238	0.28 246	0.20 195	0.20 287	0.27 340	0.15 224	0.17 342	0.15 85	0.14 233	0.09 425	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.11 510	0.08 351

depth_test_26	0.11 58	0.07 4	0.19 116	0.16 26	0.09 63	0.09 4	0.11 28	0.16 27	0.15 76	0.12 110	0.16 184	0.11 108	0.08 19	0.14 39	0.10 7	0.09 425	0.07 409	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.08 351

RT-IGEV	0.25 495	0.10 159	0.48 508	0.22 393	0.14 422	0.31 516	0.28 608	0.53 594	0.39 491	0.36 551	0.41 516	0.44 592	0.30 559	0.28 380	0.27 528	0.09 425	0.07 409	0.08 283	0.09 457	0.09 383	0.10 486

MultiAttention	1.02 729	0.13 380	0.43 458	0.35 684	0.43 710	5.36 758	1.71 758	0.69 701	0.53 635	0.36 551	0.63 662	0.55 648	0.22 428	7.60 772	0.43 624	0.09 425	0.06 266	0.14 616	0.24 692	0.26 686	0.30 702

S2M2_XL	0.10 11	0.09 97	0.21 148	0.14 3	0.10 140	0.09 4	0.09 4	0.11 3	0.09 3	0.10 45	0.11 62	0.09 36	0.09 45	0.12 9	0.11 53	0.09 425	0.07 409	0.08 283	0.07 258	0.08 294	0.06 161
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	0.23 436	0.15 473	0.41 434	0.19 180	0.12 285	0.27 439	0.21 474	0.47 511	0.33 415	0.34 517	0.31 393	0.41 568	0.22 428	0.49 518	0.26 522	0.09 425	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.09 383	0.10 486

StereoAnything_RVC	0.13 145	0.37 683	0.36 356	0.14 3	0.07 3	0.11 21	0.12 46	0.17 36	0.12 25	0.08 2	0.07 3	0.07 2	0.10 95	0.20 221	0.10 7	0.09 425	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.24 676	0.05 37

IGEV-RUCA	0.21 382	0.08 45	0.23 181	0.19 180	0.19 593	0.28 459	0.24 553	0.23 143	0.21 217	0.20 287	0.23 293	0.28 432	0.49 668	0.26 345	0.18 358	0.09 425	0.08 501	0.18 659	0.13 614	0.17 627	0.17 631

test_sample2	0.21 382	0.10 159	0.28 245	0.19 180	0.11 204	0.27 439	0.21 474	0.43 469	0.29 358	0.26 358	0.31 393	0.30 460	0.24 460	0.45 502	0.18 358	0.09 425	0.07 409	0.08 283	0.07 258	0.09 383	0.09 426

test_sample1	0.20 361	0.10 159	0.28 245	0.19 180	0.12 285	0.28 459	0.19 390	0.41 441	0.25 297	0.26 358	0.31 393	0.29 443	0.26 493	0.44 499	0.21 442	0.09 425	0.07 409	0.08 283	0.07 258	0.09 383	0.09 426

DispNO	0.27 525	0.18 537	0.62 590	0.23 454	0.17 544	0.25 404	0.22 504	0.45 490	0.41 521	0.32 482	0.39 496	0.38 534	0.27 512	0.77 660	0.27 528	0.09 425	0.07 409	0.10 469	0.10 505	0.08 294	0.08 351

CoDeX	0.23 436	0.12 306	0.46 489	0.21 319	0.14 422	0.29 481	0.21 474	0.53 594	0.41 521	0.29 410	0.35 448	0.29 443	0.22 428	0.48 513	0.19 392	0.09 425	0.06 266	0.08 283	0.07 258	0.08 294	0.07 263

mmm	0.21 382	0.12 306	0.31 286	0.22 393	0.12 285	0.28 459	0.21 474	0.41 441	0.27 320	0.29 410	0.38 482	0.29 443	0.24 460	0.29 400	0.22 464	0.09 425	0.07 409	0.11 528	0.09 457	0.10 459	0.09 426

11t1	0.18 291	0.10 159	0.30 270	0.20 259	0.11 204	0.27 439	0.17 290	0.35 361	0.23 263	0.25 345	0.23 293	0.23 356	0.23 442	0.25 325	0.18 358	0.09 425	0.07 409	0.07 176	0.06 172	0.09 383	0.09 426

1111x	0.32 583	0.11 242	0.40 409	0.22 393	0.11 204	0.32 530	0.26 585	0.59 655	0.43 537	0.31 460	0.41 516	0.39 546	0.28 529	0.76 654	1.37 733	0.09 425	0.08 501	0.09 385	0.10 505	0.09 383	0.08 351

MIF-Stereo (partial)	0.16 243	0.10 159	0.34 325	0.21 319	0.15 486	0.15 71	0.13 90	0.28 246	0.25 297	0.17 251	0.26 331	0.15 224	0.16 310	0.25 325	0.17 329	0.09 425	0.06 266	0.10 469	0.08 345	0.09 383	0.08 351

EKT-Stereo	0.38 629	0.12 306	0.38 385	0.42 701	3.88 762	0.21 303	0.17 290	0.35 361	0.28 339	0.20 287	0.20 253	0.23 356	0.15 285	0.28 380	0.16 296	0.09 425	0.07 409	0.09 385	0.07 258	0.09 383	0.09 426

PCWNet_CMD	0.23 436	0.13 380	0.48 508	0.20 259	0.13 370	0.28 459	0.16 238	0.46 501	0.46 583	0.29 410	0.36 458	0.37 526	0.24 460	0.28 380	0.20 415	0.09 425	0.06 266	0.10 469	0.08 345	0.11 510	0.09 426

gwcnet-sp	0.24 467	0.13 380	0.63 593	0.22 393	0.14 422	0.34 555	0.22 504	0.44 477	0.39 491	0.35 534	0.34 437	0.27 416	0.27 512	0.35 455	0.25 508	0.09 425	0.08 501	0.09 385	0.09 457	0.09 383	0.09 426

scenet	0.24 467	0.13 380	0.63 593	0.22 393	0.14 422	0.34 555	0.22 504	0.44 477	0.39 491	0.35 534	0.34 437	0.27 416	0.27 512	0.35 455	0.25 508	0.09 425	0.08 501	0.09 385	0.09 457	0.09 383	0.09 426

knoymous	0.17 265	0.09 97	0.32 296	0.17 59	0.11 204	0.21 303	0.17 290	0.32 308	0.23 263	0.23 320	0.28 348	0.27 416	0.16 310	0.23 278	0.16 296	0.09 425	0.06 266	0.09 385	0.06 172	0.09 383	0.09 426

riskmin	0.18 291	0.09 97	0.34 325	0.18 116	0.12 285	0.24 384	0.16 238	0.34 337	0.28 339	0.21 301	0.23 293	0.33 489	0.24 460	0.23 278	0.17 329	0.09 425	0.06 266	0.09 385	0.06 172	0.10 459	0.10 486

ssnet	0.24 467	0.13 380	0.63 593	0.22 393	0.14 422	0.34 555	0.22 504	0.44 477	0.39 491	0.35 534	0.34 437	0.27 416	0.27 512	0.35 455	0.25 508	0.09 425	0.08 501	0.09 385	0.09 457	0.09 383	0.09 426

x	0.19 340	0.11 242	0.29 259	0.20 259	0.11 204	0.26 428	0.18 341	0.41 441	0.29 358	0.25 345	0.29 362	0.28 432	0.24 460	0.26 345	0.23 485	0.09 425	0.07 409	0.08 283	0.07 258	0.09 383	0.08 351

DisPM	0.19 340	0.10 159	0.35 336	0.23 454	0.13 370	0.18 190	0.20 443	0.29 263	0.29 358	0.33 497	0.34 437	0.23 356	0.16 310	0.33 437	0.16 296	0.09 425	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.07 202	0.11 527

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 567	0.20 567	0.70 621	0.21 319	0.17 544	0.46 637	0.27 592	0.50 545	0.49 609	0.42 619	0.55 629	0.43 581	0.30 559	0.46 505	0.38 595	0.09 425	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.11 510	0.10 486

IER	0.23 436	0.12 306	0.39 401	0.20 259	0.14 422	0.31 516	0.19 390	0.42 455	0.36 455	0.33 497	0.40 507	0.32 480	0.33 587	0.29 400	0.22 464	0.09 425	0.07 409	0.08 283	0.08 345	0.09 383	0.08 351

hknet	0.25 495	0.14 434	0.40 409	0.25 553	0.15 486	0.35 570	0.21 474	0.56 630	0.37 466	0.34 517	0.35 448	0.43 581	0.27 512	0.37 467	0.21 442	0.09 425	0.07 409	0.11 528	0.10 505	0.09 383	0.09 426

DAS	0.27 525	0.12 306	0.42 444	0.24 512	0.18 566	0.29 481	0.24 553	0.45 490	0.45 565	0.41 609	0.44 558	0.34 499	0.29 544	0.75 648	0.21 442	0.09 425	0.07 409	0.09 385	0.07 258	0.09 383	0.09 426

SepStereo	0.26 514	0.12 306	0.42 444	0.24 512	0.18 566	0.29 481	0.24 553	0.45 490	0.45 565	0.41 609	0.44 558	0.34 499	0.29 544	0.64 606	0.21 442	0.09 425	0.07 409	0.09 385	0.07 258	0.09 383	0.09 426

GwcNet-ADL	0.22 418	0.14 434	0.58 571	0.24 512	0.13 370	0.22 336	0.23 531	0.49 534	0.40 509	0.27 368	0.29 362	0.30 460	0.20 400	0.26 345	0.23 485	0.09 425	0.07 409	0.07 176	0.07 258	0.09 383	0.09 426

TRStereo	0.19 340	0.17 522	0.47 497	0.23 454	0.19 593	0.19 226	0.16 238	0.52 582	0.28 339	0.20 287	0.19 236	0.21 322	0.13 227	0.24 294	0.13 194	0.09 425	0.06 266	0.09 385	0.11 546	0.06 114	0.06 161

PSM-softLoss	0.21 382	0.10 159	0.39 401	0.24 512	0.12 285	0.20 269	0.18 341	0.38 400	0.26 309	0.29 410	0.32 403	0.24 371	0.16 310	0.52 533	0.20 415	0.09 425	0.06 266	0.10 469	0.09 457	0.08 294	0.12 551

KMStereo	0.21 382	0.10 159	0.39 401	0.24 512	0.12 285	0.20 269	0.18 341	0.38 400	0.26 309	0.29 410	0.32 403	0.24 371	0.16 310	0.52 533	0.20 415	0.09 425	0.06 266	0.10 469	0.09 457	0.08 294	0.12 551

PFNet	0.23 436	0.10 159	0.57 566	0.24 512	0.14 422	0.22 336	0.19 390	0.39 412	0.33 415	0.35 534	0.32 403	0.27 416	0.19 389	0.64 606	0.22 464	0.09 425	0.05 40	0.09 385	0.07 258	0.08 294	0.07 263

Pruner-Stereo	0.19 340	0.11 242	0.34 325	0.29 642	0.12 285	0.19 226	0.17 290	0.31 296	0.29 358	0.33 497	0.32 403	0.25 383	0.15 285	0.24 294	0.21 442	0.09 425	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.08 294	0.09 426

AnonymousM	0.17 265	0.19 554	0.24 192	0.18 116	0.10 140	0.18 190	0.17 290	0.30 284	0.23 263	0.26 358	0.20 253	0.18 272	0.14 265	0.19 197	0.14 233	0.09 425	0.06 266	0.38 717	0.15 639	0.06 114	0.05 37

CFNet_pseudo	0.23 436	0.13 380	0.47 497	0.19 180	0.13 370	0.26 428	0.16 238	0.44 477	0.44 553	0.29 410	0.37 467	0.38 534	0.23 442	0.29 400	0.21 442	0.09 425	0.06 266	0.11 528	0.08 345	0.11 510	0.09 426

RAFT + AFF	0.27 525	0.23 607	0.50 525	0.25 553	0.17 544	0.30 500	0.33 651	0.52 582	0.40 509	0.28 381	0.30 378	0.30 460	0.31 576	0.62 597	0.24 498	0.09 425	0.10 575	0.11 528	0.10 505	0.11 510	0.11 527

GMStereo	0.19 340	0.25 616	0.40 409	0.21 319	0.12 285	0.22 336	0.19 390	0.29 263	0.40 509	0.25 345	0.23 293	0.16 247	0.15 285	0.25 325	0.19 392	0.09 425	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.10 459	0.08 351
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.22 418	0.10 159	0.51 535	0.21 319	0.14 422	0.34 555	0.22 504	0.55 614	0.39 491	0.29 410	0.32 403	0.23 356	0.21 410	0.27 365	0.19 392	0.09 425	0.07 409	0.09 385	0.09 457	0.09 383	0.08 351

delet	0.27 525	0.14 434	0.40 409	0.23 454	0.19 593	0.41 611	0.29 615	0.49 534	0.48 600	0.33 497	0.41 516	0.37 526	0.30 559	0.48 513	0.34 580	0.09 425	0.09 540	0.11 528	0.12 585	0.08 294	0.08 351

UNet	0.28 546	0.14 434	0.69 615	0.23 454	0.20 612	0.44 629	0.22 504	0.50 545	0.40 509	0.34 517	0.39 496	0.43 581	0.33 587	0.40 487	0.31 562	0.09 425	0.07 409	0.10 469	0.08 345	0.10 459	0.08 351

CREStereo	0.13 145	0.08 45	0.21 148	0.14 3	0.08 30	0.22 336	0.15 184	0.25 185	0.24 281	0.16 231	0.21 268	0.14 202	0.13 227	0.18 165	0.13 194	0.09 425	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 202	0.06 161
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
FENet	0.21 382	0.11 242	0.45 481	0.21 319	0.12 285	0.26 428	0.17 290	0.41 441	0.35 442	0.30 442	0.31 393	0.29 443	0.23 442	0.26 345	0.23 485	0.09 425	0.06 266	0.09 385	0.09 457	0.09 383	0.09 426

ADCRef	0.38 629	0.24 611	0.88 666	0.26 588	0.21 620	0.49 655	0.27 592	0.52 582	0.48 600	0.50 654	0.58 641	0.35 513	0.47 661	0.48 513	1.29 732	0.09 425	0.08 501	0.12 567	0.12 585	0.11 510	0.11 527

RASNet	0.28 546	0.14 434	0.44 468	0.22 393	0.18 566	0.32 530	0.19 390	0.48 524	0.38 481	0.29 410	0.43 547	0.47 607	0.37 615	0.79 664	0.36 590	0.09 425	0.07 409	0.07 176	0.09 457	0.07 202	0.07 263

MSMDNet	0.23 436	0.13 380	0.48 508	0.20 259	0.13 370	0.28 459	0.16 238	0.46 501	0.46 583	0.29 410	0.36 458	0.37 526	0.24 460	0.28 380	0.20 415	0.09 425	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.11 510	0.09 426

CFNet	0.27 525	0.20 567	0.44 468	0.22 393	0.14 422	0.33 541	0.14 127	0.51 563	0.45 565	0.30 442	0.40 507	0.38 534	0.27 512	0.76 654	0.25 508	0.09 425	0.07 409	0.11 528	0.11 546	0.11 510	0.08 351

ccs_rob	0.23 436	0.13 380	0.47 497	0.20 259	0.13 370	0.26 428	0.17 290	0.44 477	0.44 553	0.29 410	0.37 467	0.38 534	0.23 442	0.29 400	0.21 442	0.09 425	0.06 266	0.11 528	0.08 345	0.11 510	0.09 426

StereoDRNet-Refined	0.27 525	0.17 522	0.35 336	0.25 553	0.14 422	0.37 584	0.21 474	0.47 511	0.41 521	0.44 632	0.51 606	0.41 568	0.28 529	0.45 502	0.37 591	0.09 425	0.06 266	0.11 528	0.11 546	0.10 459	0.10 486
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DISCO	0.32 583	0.13 380	0.51 535	0.25 553	0.16 519	0.48 650	0.25 571	0.50 545	0.57 652	0.37 559	0.45 571	0.62 671	0.36 606	0.64 606	0.49 643	0.09 425	0.07 409	0.09 385	0.08 345	0.12 551	0.11 527

SCION-M(vits-remse)	0.12 95	0.08 45	0.40 409	0.27 616	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.24 163	0.19 163	0.09 18	0.11 62	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.10 480	0.08 501	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

SCION-MonSter(vits)	0.22 418	0.08 45	0.13 1	0.17 59	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.44 477	0.53 635	0.09 18	0.44 558	0.30 460	0.25 482	0.34 444	0.42 622	0.10 480	0.08 501	0.18 659	0.17 661	0.14 587	0.12 551

MWDA-net	0.29 559	0.21 582	0.47 497	0.25 553	0.21 620	0.35 570	0.32 639	0.44 477	0.47 588	0.38 574	0.40 507	0.33 489	0.38 619	0.54 547	0.40 610	0.10 480	0.07 409	0.09 385	0.09 457	0.09 383	0.10 486

MWSP-net	0.25 495	0.12 306	0.37 365	0.22 393	0.14 422	0.31 516	0.40 683	0.50 545	0.43 537	0.32 482	0.33 426	0.36 518	0.31 576	0.28 380	0.31 562	0.10 480	0.07 409	0.09 385	0.09 457	0.09 383	0.10 486

SCION-MonSter	0.32 583	0.22 597	0.44 468	0.29 642	0.28 681	0.54 670	0.21 474	0.46 501	0.57 652	0.32 482	0.54 624	0.32 480	0.29 544	0.39 478	0.52 652	0.10 480	0.10 575	0.25 688	0.22 687	0.18 641	0.14 595

VeloStereo	0.11 58	0.07 4	0.18 100	0.16 26	0.12 285	0.09 4	0.07 1	0.12 6	0.09 3	0.12 110	0.09 19	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.12 131	0.10 480	0.09 540	0.09 385	0.08 345	0.12 551	0.13 571

flow	0.11 58	0.07 4	0.18 100	0.16 26	0.12 285	0.09 4	0.07 1	0.12 6	0.09 3	0.12 110	0.09 19	0.11 108	0.10 95	0.17 135	0.12 131	0.10 480	0.09 540	0.09 385	0.08 345	0.12 551	0.13 571

SME	0.21 382	0.20 567	0.29 259	0.23 454	0.11 204	0.36 577	0.17 290	0.37 392	0.29 358	0.24 335	0.28 348	0.19 292	0.21 410	0.53 540	0.21 442	0.10 480	0.08 501	0.10 469	0.10 505	0.11 510	0.08 351

HLf8	0.19 340	0.16 502	0.55 556	0.15 7	0.12 285	0.24 384	0.14 127	0.40 426	0.31 389	0.20 287	0.26 331	0.18 272	0.15 285	0.35 455	0.17 329	0.10 480	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.09 383	0.09 426

FlowAnything_test	0.14 188	0.11 242	0.21 148	0.21 319	0.12 285	0.17 162	0.16 238	0.25 185	0.16 89	0.15 202	0.13 107	0.15 224	0.14 265	0.18 165	0.16 296	0.10 480	0.07 409	0.11 528	0.12 585	0.08 294	0.09 426

z-mn7	0.44 657	0.40 690	1.09 694	0.25 553	0.18 566	0.61 683	0.34 653	0.56 630	0.93 722	0.43 625	0.96 704	0.53 642	0.39 626	0.94 696	0.59 663	0.10 480	0.09 540	0.10 469	0.10 505	0.14 587	0.13 571

w-ln-seven-2	0.36 612	0.29 646	1.06 690	0.27 616	0.18 566	0.37 584	0.30 626	0.50 545	0.54 640	0.45 636	0.55 629	0.45 597	0.41 635	0.62 597	0.49 643	0.10 480	0.10 575	0.12 567	0.11 546	0.14 587	0.11 527

coex_refinement	0.26 514	0.16 502	0.36 356	0.23 454	0.15 486	0.31 516	0.20 443	0.49 534	0.42 529	0.35 534	0.42 533	0.45 597	0.27 512	0.55 550	0.33 575	0.10 480	0.06 266	0.07 176	0.07 258	0.10 459	0.10 486

G2L-Stereo	0.25 495	0.16 502	0.47 497	0.22 393	0.14 422	0.25 404	0.18 341	0.46 501	0.35 442	0.33 497	0.37 467	0.40 561	0.22 428	0.60 582	0.30 554	0.10 480	0.09 540	0.10 469	0.08 345	0.09 383	0.09 426

FACV-RUCA	0.21 382	0.15 473	0.32 296	0.23 454	0.23 650	0.26 428	0.19 390	0.39 412	0.34 425	0.25 345	0.32 403	0.21 322	0.24 460	0.24 294	0.19 392	0.10 480	0.07 409	0.15 632	0.08 345	0.16 610	0.13 571

DCVSM-stereo	0.24 467	0.13 380	0.52 542	0.20 259	0.14 422	0.26 428	0.13 90	0.34 337	0.34 425	0.41 609	0.33 426	0.47 607	0.29 544	0.30 416	0.22 464	0.10 480	0.10 575	0.11 528	0.10 505	0.12 551	0.15 608

ACV-stereo	0.29 559	0.18 537	0.79 641	0.23 454	0.16 519	0.47 644	0.19 390	0.36 380	0.34 425	0.29 410	0.33 426	0.67 687	0.42 644	0.54 547	0.30 554	0.10 480	0.09 540	0.09 385	0.09 457	0.10 459	0.11 527

test_sample6	0.25 495	0.13 380	0.41 434	0.21 319	0.11 204	0.30 500	0.22 504	0.51 563	0.35 442	0.33 497	0.43 547	0.30 460	0.24 460	0.57 565	0.22 464	0.10 480	0.07 409	0.10 469	0.10 505	0.11 510	0.10 486

test_sample5	0.24 467	0.13 380	0.42 444	0.21 319	0.12 285	0.30 500	0.21 474	0.50 545	0.34 425	0.32 482	0.41 516	0.29 443	0.23 442	0.55 550	0.21 442	0.10 480	0.07 409	0.10 469	0.09 457	0.11 510	0.10 486

test_sample4	0.24 467	0.13 380	0.43 458	0.20 259	0.12 285	0.32 530	0.21 474	0.51 563	0.34 425	0.31 460	0.37 467	0.28 432	0.23 442	0.53 540	0.21 442	0.10 480	0.07 409	0.10 469	0.09 457	0.11 510	0.10 486

test_sample3	0.23 436	0.12 306	0.43 458	0.19 180	0.12 285	0.32 530	0.20 443	0.50 545	0.34 425	0.31 460	0.33 426	0.29 443	0.22 428	0.53 540	0.22 464	0.10 480	0.07 409	0.09 385	0.08 345	0.10 459	0.10 486

SMFormer	0.25 495	0.12 306	0.40 409	0.19 180	0.10 140	0.27 439	0.19 390	0.51 563	0.45 565	0.34 517	0.41 516	0.31 470	0.26 493	0.58 572	0.28 534	0.10 480	0.07 409	0.08 283	0.08 345	0.09 383	0.09 426

tta	0.24 467	0.12 306	0.40 409	0.19 180	0.10 140	0.27 439	0.19 390	0.51 563	0.45 565	0.34 517	0.41 516	0.31 470	0.26 493	0.58 572	0.28 534	0.10 480	0.07 409	0.08 283	0.08 345	0.08 294	0.07 263

qqq1	0.24 467	0.12 306	0.40 409	0.19 180	0.10 140	0.27 439	0.19 390	0.51 563	0.45 565	0.34 517	0.41 516	0.31 470	0.26 493	0.58 572	0.16 296	0.10 480	0.07 409	0.07 176	0.06 172	0.08 294	0.07 263

fff1	0.24 467	0.12 306	0.40 409	0.19 180	0.10 140	0.27 439	0.19 390	0.51 563	0.45 565	0.34 517	0.41 516	0.31 470	0.26 493	0.58 572	0.16 296	0.10 480	0.07 409	0.07 176	0.06 172	0.08 294	0.07 263

DualNet	0.24 467	0.13 380	0.42 444	0.21 319	0.12 285	0.30 500	0.21 474	0.50 545	0.34 425	0.33 497	0.43 547	0.29 443	0.23 442	0.55 550	0.21 442	0.10 480	0.07 409	0.10 469	0.09 457	0.11 510	0.10 486

mmx	0.31 574	0.12 306	0.42 444	0.20 259	0.13 370	0.28 459	0.20 443	0.55 614	0.45 565	0.30 442	0.42 533	0.34 499	0.23 442	0.81 672	1.08 712	0.10 480	0.07 409	0.11 528	0.10 505	0.11 510	0.10 486

xxx	0.31 574	0.12 306	0.42 444	0.20 259	0.13 370	0.28 459	0.20 443	0.55 614	0.45 565	0.30 442	0.42 533	0.34 499	0.23 442	0.81 672	1.08 712	0.10 480	0.07 409	0.11 528	0.10 505	0.11 510	0.10 486

iinet-f	0.30 567	0.18 537	1.03 688	0.20 259	0.15 486	0.44 629	0.22 504	0.45 490	0.37 466	0.35 534	0.44 558	0.41 568	0.34 596	0.34 444	0.40 610	0.10 480	0.09 540	0.08 283	0.08 345	0.13 569	0.11 527

BUS	0.23 436	0.12 306	0.28 245	0.25 553	0.14 422	0.43 627	0.17 290	0.56 630	0.34 425	0.34 517	0.35 448	0.32 480	0.20 400	0.26 345	0.21 442	0.10 480	0.07 409	0.11 528	0.10 505	0.09 383	0.09 426

NINENet	0.25 495	0.15 473	0.37 365	0.23 454	0.16 519	0.43 627	0.17 290	0.60 664	0.46 583	0.32 482	0.37 467	0.32 480	0.20 400	0.42 493	0.21 442	0.10 480	0.10 575	0.12 567	0.08 345	0.11 510	0.10 486

BSDual-CNN	0.23 436	0.12 306	0.28 245	0.25 553	0.14 422	0.35 570	0.21 474	0.56 630	0.34 425	0.34 517	0.35 448	0.38 534	0.24 460	0.26 345	0.21 442	0.10 480	0.07 409	0.11 528	0.10 505	0.09 383	0.09 426

psmg	0.23 436	0.12 306	0.28 245	0.21 319	0.14 422	0.35 570	0.23 531	0.51 563	0.34 425	0.35 534	0.38 482	0.38 534	0.24 460	0.26 345	0.21 442	0.10 480	0.08 501	0.10 469	0.10 505	0.09 383	0.08 351

GANet-ADL	0.21 382	0.12 306	0.45 481	0.23 454	0.14 422	0.29 481	0.19 390	0.46 501	0.35 442	0.25 345	0.32 403	0.32 480	0.19 389	0.24 294	0.20 415	0.10 480	0.07 409	0.07 176	0.06 172	0.09 383	0.10 486

ADLNet2	0.30 567	0.17 522	0.72 626	0.23 454	0.17 544	0.36 577	0.24 553	0.52 582	0.51 621	0.32 482	0.38 482	0.45 597	0.30 559	0.69 624	0.35 584	0.10 480	0.08 501	0.09 385	0.09 457	0.12 551	0.10 486

PFNet+	0.20 361	0.10 159	0.37 365	0.21 319	0.12 285	0.17 162	0.19 390	0.29 263	0.34 425	0.33 497	0.32 403	0.24 371	0.16 310	0.32 430	0.17 329	0.10 480	0.07 409	0.11 528	0.10 505	0.08 294	0.12 551

sAnonymous2	0.20 361	0.21 582	0.58 571	0.24 512	0.17 544	0.22 336	0.19 390	0.34 337	0.28 339	0.17 251	0.19 236	0.17 259	0.16 310	0.17 135	0.14 233	0.10 480	0.07 409	0.09 385	0.08 345	0.23 672	0.17 631

CroCo_RVC	0.20 361	0.21 582	0.58 571	0.24 512	0.17 544	0.22 336	0.19 390	0.34 337	0.28 339	0.17 251	0.19 236	0.17 259	0.16 310	0.17 135	0.14 233	0.10 480	0.07 409	0.09 385	0.08 345	0.23 672	0.17 631

sCroCo_RVC	0.18 291	0.14 434	0.49 514	0.27 616	0.18 566	0.22 336	0.17 290	0.27 223	0.23 263	0.14 179	0.22 282	0.17 259	0.14 265	0.21 248	0.15 269	0.10 480	0.11 601	0.09 385	0.09 457	0.09 383	0.09 426

GES	0.22 418	0.12 306	0.42 444	0.20 259	0.14 422	0.27 439	0.19 390	0.49 534	0.33 415	0.30 442	0.36 458	0.25 383	0.23 442	0.29 400	0.22 464	0.10 480	0.08 501	0.08 283	0.07 258	0.10 459	0.11 527

test_xeample	0.34 602	0.10 159	0.29 259	0.19 180	0.11 204	0.33 541	0.23 531	0.55 614	0.38 481	0.32 482	0.45 571	0.29 443	0.26 493	0.57 565	2.24 753	0.10 480	0.07 409	0.09 385	0.08 345	0.09 383	0.09 426

UPFNet	0.25 495	0.12 306	0.38 385	0.24 512	0.19 593	0.37 584	0.28 608	0.48 524	0.38 481	0.34 517	0.37 467	0.37 526	0.28 529	0.39 478	0.33 575	0.10 480	0.09 540	0.10 469	0.10 505	0.10 459	0.08 351

EDNetEfficientorigin	7.51 768	0.52 715	140.47 801	0.25 553	0.17 544	0.42 618	0.29 615	0.47 511	1.03 727	1.28 733	1.02 708	0.83 702	0.84 717	0.75 648	0.99 706	0.10 480	0.09 540	0.12 567	0.10 505	0.21 662	0.22 678

FADNet-RVC-Resample	0.29 559	0.25 616	0.93 674	0.26 588	0.16 519	0.32 530	0.21 474	0.47 511	0.39 491	0.35 534	0.38 482	0.33 489	0.27 512	0.53 540	0.24 498	0.10 480	0.10 575	0.14 616	0.13 614	0.13 569	0.16 618

SuperB	0.49 671	0.28 638	2.23 738	0.23 454	0.15 486	0.41 611	0.32 639	0.47 511	0.82 701	0.43 625	0.50 600	0.33 489	0.45 652	0.68 622	1.08 712	0.10 480	0.07 409	0.09 385	0.08 345	0.98 747	0.14 595

ADCP+	0.45 660	0.24 611	1.15 702	0.25 553	0.22 637	0.56 672	0.39 677	0.54 604	0.51 621	0.44 632	0.51 606	0.46 605	0.52 675	0.56 561	1.89 747	0.10 480	0.08 501	0.11 528	0.10 505	0.14 587	0.13 571

DLCB_ROB	0.28 546	0.16 502	0.34 325	0.27 616	0.16 519	0.38 592	0.25 571	0.48 524	0.43 537	0.46 640	0.46 581	0.51 631	0.33 587	0.53 540	0.33 575	0.10 480	0.10 575	0.11 528	0.11 546	0.10 459	0.09 426

LE_ROB	1.76 746	0.20 567	2.68 746	0.48 713	0.52 722	0.78 705	0.96 742	0.84 724	6.61 769	7.40 772	2.08 747	2.08 740	4.83 765	1.27 727	3.79 759	0.10 480	0.08 501	0.12 567	0.11 546	0.11 510	0.10 486

LGCAT	0.11 58	0.07 4	0.15 25	0.14 3	0.09 63	0.12 28	0.12 46	0.13 10	0.10 7	0.12 110	0.09 19	0.11 108	0.10 95	0.19 197	0.12 131	0.11 528	0.11 601	0.05 1	0.06 172	0.05 7	0.12 551

DN	0.15 226	0.08 45	0.27 228	0.19 180	0.14 422	0.21 303	0.18 341	0.28 246	0.24 281	0.14 179	0.16 184	0.18 272	0.10 95	0.21 248	0.13 194	0.11 528	0.07 409	0.08 283	0.08 345	0.08 294	0.10 486

MSAF-DinoV2	0.76 714	0.44 698	1.98 735	0.49 717	0.16 519	0.58 676	0.31 631	0.81 719	0.83 705	0.41 609	0.52 614	0.98 712	0.58 685	4.97 768	1.03 708	0.11 528	0.07 409	0.10 469	0.24 692	0.27 691	0.26 695

w-ln-seven	0.42 646	0.30 653	1.18 703	0.26 588	0.22 637	0.58 676	0.31 631	0.62 676	0.81 700	0.58 680	0.61 656	0.53 642	0.36 606	0.57 565	0.65 678	0.11 528	0.10 575	0.13 589	0.12 585	0.15 602	0.13 571

DDVS	0.25 495	0.15 473	0.39 401	0.24 512	0.17 544	0.34 555	0.21 474	0.41 441	0.30 375	0.33 497	0.41 516	0.48 613	0.21 410	0.52 533	0.27 528	0.11 528	0.09 540	0.11 528	0.09 457	0.13 569	0.14 595

rvit_stereo_0083	0.16 243	0.12 306	0.26 216	0.21 319	0.13 370	0.17 162	0.17 290	0.22 120	0.34 425	0.16 231	0.21 268	0.19 292	0.16 310	0.21 248	0.16 296	0.11 528	0.10 575	0.10 469	0.08 345	0.09 383	0.07 263

rvit_stereo_0081_aga	0.16 243	0.14 434	0.28 245	0.21 319	0.13 370	0.19 226	0.17 290	0.23 143	0.24 281	0.17 251	0.21 268	0.19 292	0.13 227	0.19 197	0.14 233	0.11 528	0.08 501	0.09 385	0.08 345	0.09 383	0.07 263

rvit_stereo_0081	0.16 243	0.11 242	0.24 192	0.21 319	0.12 285	0.16 119	0.17 290	0.22 120	0.33 415	0.16 231	0.18 227	0.18 272	0.14 265	0.20 221	0.16 296	0.11 528	0.08 501	0.09 385	0.08 345	0.09 383	0.07 263

ITSA-stereo	0.25 495	0.15 473	0.33 313	0.23 454	0.11 204	0.27 439	0.18 341	0.56 630	0.59 657	0.31 460	0.32 403	0.33 489	0.28 529	0.49 518	0.30 554	0.11 528	0.08 501	0.11 528	0.10 505	0.11 510	0.13 571

rvit_stereo_0082	0.16 243	0.11 242	0.24 192	0.21 319	0.12 285	0.16 119	0.17 290	0.22 120	0.33 415	0.16 231	0.18 227	0.18 272	0.14 265	0.20 221	0.16 296	0.11 528	0.08 501	0.09 385	0.08 345	0.09 383	0.07 263

rvit_stereo_0080	0.15 226	0.13 380	0.25 206	0.19 180	0.13 370	0.15 71	0.20 443	0.28 246	0.24 281	0.15 202	0.17 203	0.19 292	0.13 227	0.19 197	0.15 269	0.11 528	0.08 501	0.08 283	0.08 345	0.10 459	0.07 263

rvit_stereo_ft	0.17 265	0.14 434	0.30 270	0.25 553	0.14 422	0.17 162	0.21 474	0.28 246	0.26 309	0.16 231	0.19 236	0.20 308	0.16 310	0.22 268	0.17 329	0.11 528	0.07 409	0.09 385	0.09 457	0.09 383	0.07 263

whm_eth	0.15 226	0.13 380	0.25 206	0.19 180	0.13 370	0.15 71	0.20 443	0.28 246	0.24 281	0.15 202	0.17 203	0.19 292	0.13 227	0.19 197	0.15 269	0.11 528	0.08 501	0.08 283	0.08 345	0.10 459	0.07 263

StereoVision	0.22 418	0.18 537	0.37 365	0.27 616	0.17 544	0.23 361	0.22 504	0.38 400	0.31 389	0.20 287	0.51 606	0.22 334	0.16 310	0.28 380	0.18 358	0.11 528	0.12 621	0.13 589	0.13 614	0.10 459	0.07 263

CFNet_ucs	0.24 467	0.13 380	0.50 525	0.20 259	0.15 486	0.28 459	0.17 290	0.49 534	0.45 565	0.32 482	0.42 533	0.39 546	0.22 428	0.31 423	0.21 442	0.11 528	0.08 501	0.12 567	0.09 457	0.12 551	0.11 527

fast-acv-ft	0.31 574	0.20 567	0.81 647	0.24 512	0.18 566	0.46 637	0.27 592	0.41 441	0.49 609	0.39 590	0.55 629	0.49 619	0.35 602	0.37 467	0.38 595	0.11 528	0.11 601	0.11 528	0.12 585	0.12 551	0.09 426

Wz-Net-LNSev	0.34 602	0.29 646	0.91 670	0.26 588	0.21 620	0.47 644	0.31 631	0.54 604	0.54 640	0.44 632	0.52 614	0.50 627	0.35 602	0.39 478	0.39 603	0.11 528	0.11 601	0.10 469	0.09 457	0.14 587	0.13 571

Wz-Net-MNSev	0.36 612	0.26 627	0.79 641	0.26 588	0.21 620	0.59 679	0.38 672	0.55 614	0.56 649	0.48 651	0.54 624	0.53 642	0.36 606	0.60 582	0.44 629	0.11 528	0.09 540	0.11 528	0.11 546	0.15 602	0.13 571

CRFU-Net	0.28 546	0.14 434	0.45 481	0.25 553	0.15 486	0.45 635	0.23 531	0.50 545	0.30 375	0.43 625	0.41 516	0.48 613	0.46 658	0.43 495	0.29 546	0.11 528	0.10 575	0.09 385	0.08 345	0.10 459	0.10 486

AASNet	0.27 525	0.19 554	0.49 514	0.26 588	0.17 544	0.34 555	0.20 443	0.62 676	0.48 600	0.35 534	0.40 507	0.32 480	0.25 482	0.28 380	0.34 580	0.11 528	0.09 540	0.10 469	0.08 345	0.13 569	0.11 527

AACVNet	0.26 514	0.16 502	0.37 365	0.22 393	0.14 422	0.29 481	0.19 390	0.41 441	0.31 389	0.38 574	0.42 533	0.43 581	0.28 529	0.73 639	0.25 508	0.11 528	0.08 501	0.11 528	0.09 457	0.13 569	0.11 527

PSMNet-ADL	0.25 495	0.15 473	0.32 296	0.26 588	0.14 422	0.31 516	0.22 504	0.44 477	0.36 455	0.27 368	0.33 426	0.41 568	0.28 529	0.61 589	0.29 546	0.11 528	0.09 540	0.09 385	0.11 546	0.10 459	0.10 486

LMCR-Stereo	0.26 514	0.18 537	0.49 514	0.28 639	0.14 422	0.36 577	0.23 531	0.54 604	0.34 425	0.39 590	0.40 507	0.29 443	0.29 544	0.37 467	0.27 528	0.11 528	0.07 409	0.09 385	0.07 258	0.13 569	0.09 426

ADLNet	0.28 546	0.15 473	0.42 444	0.23 454	0.19 593	0.34 555	0.23 531	0.53 594	0.43 537	0.42 619	0.41 516	0.44 592	0.27 512	0.55 550	0.35 584	0.11 528	0.08 501	0.11 528	0.11 546	0.11 510	0.12 551

222	0.41 643	0.10 159	0.29 259	0.19 180	0.11 204	0.36 577	0.20 443	0.57 640	0.39 491	0.35 534	0.44 558	0.30 460	0.27 512	0.55 550	3.56 758	0.11 528	0.07 409	0.08 283	0.08 345	0.09 383	0.09 426

xxxx	0.34 602	0.10 159	0.29 259	0.19 180	0.11 204	0.37 584	0.20 443	0.58 649	0.38 481	0.29 410	0.42 533	0.38 534	0.24 460	0.46 505	2.20 751	0.11 528	0.07 409	0.09 385	0.08 345	0.09 383	0.09 426

psm_up	0.29 559	0.16 502	0.41 434	0.26 588	0.17 544	0.32 530	0.26 585	0.55 614	0.43 537	0.36 551	0.40 507	0.45 597	0.37 615	0.58 572	0.30 554	0.11 528	0.12 621	0.13 589	0.12 585	0.10 459	0.10 486

aanetorigin	0.39 634	0.29 646	1.09 694	0.24 512	0.19 593	0.28 459	0.37 666	0.33 324	0.47 588	0.94 715	0.82 691	0.52 637	0.54 676	0.49 518	0.50 649	0.11 528	0.09 540	0.10 469	0.10 505	0.16 610	0.15 608

EDNetEfficient	0.63 697	0.37 683	2.40 742	0.26 588	0.25 666	0.38 592	0.49 707	0.41 441	1.06 730	1.38 736	0.87 698	0.62 671	0.95 722	0.65 613	1.65 738	0.11 528	0.09 540	0.10 469	0.11 546	0.19 650	0.17 631

ac_64	0.27 525	0.13 380	0.41 434	0.24 512	0.17 544	0.36 577	0.22 504	0.46 501	0.33 415	0.35 534	0.36 458	0.52 637	0.30 559	0.62 597	0.32 568	0.11 528	0.09 540	0.10 469	0.10 505	0.09 383	0.08 351

HGLStereo	0.27 525	0.14 434	0.46 489	0.24 512	0.21 620	0.33 541	0.23 531	0.50 545	0.42 529	0.35 534	0.48 594	0.41 568	0.33 587	0.45 502	0.33 575	0.11 528	0.10 575	0.09 385	0.09 457	0.10 459	0.12 551

cf-r	0.24 467	0.15 473	0.44 468	0.21 319	0.14 422	0.27 439	0.22 504	0.42 455	0.40 509	0.30 442	0.42 533	0.42 577	0.26 493	0.43 495	0.25 508	0.11 528	0.06 266	0.08 283	0.10 505	0.08 294	0.08 351

GANet-RSSM	0.24 467	0.14 434	0.36 356	0.21 319	0.14 422	0.27 439	0.21 474	0.45 490	0.33 415	0.29 410	0.39 496	0.39 546	0.28 529	0.58 572	0.23 485	0.11 528	0.07 409	0.09 385	0.09 457	0.10 459	0.09 426

GwcNet-RSSM	0.26 514	0.17 522	0.46 489	0.21 319	0.13 370	0.28 459	0.23 531	0.44 477	0.42 529	0.31 460	0.45 571	0.40 561	0.26 493	0.55 550	0.28 534	0.11 528	0.07 409	0.09 385	0.10 505	0.09 383	0.08 351

DMCA	0.22 418	0.14 434	0.36 356	0.22 393	0.14 422	0.27 439	0.20 443	0.43 469	0.38 481	0.31 460	0.32 403	0.33 489	0.24 460	0.24 294	0.28 534	0.11 528	0.08 501	0.10 469	0.08 345	0.10 459	0.11 527

ADCL	0.47 665	0.22 597	1.00 683	0.27 616	0.19 593	0.74 698	0.64 720	0.54 604	0.69 684	0.56 677	0.71 676	0.55 648	0.60 688	0.60 582	1.43 734	0.11 528	0.09 540	0.13 589	0.13 614	0.14 587	0.14 595

RYNet	0.37 622	0.18 537	0.59 577	0.25 553	0.28 681	0.61 683	0.32 639	0.59 655	0.59 657	0.41 609	0.38 482	0.57 657	0.39 626	0.87 682	0.53 655	0.11 528	0.08 501	0.12 567	0.11 546	0.18 641	0.18 644

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 525	0.21 582	0.59 577	0.25 553	0.18 566	0.29 481	0.22 504	0.50 545	0.40 509	0.38 574	0.41 516	0.43 581	0.27 512	0.43 495	0.29 546	0.11 528	0.08 501	0.10 469	0.10 505	0.10 459	0.11 527
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.31 574	0.22 597	0.50 525	0.23 454	0.14 422	0.30 500	0.24 553	0.47 511	0.54 640	0.38 574	0.60 649	0.43 581	0.29 544	0.87 682	0.40 610	0.11 528	0.07 409	0.07 176	0.07 258	0.09 383	0.09 426

StereoDRNet	0.32 583	0.22 597	0.61 582	0.27 616	0.21 620	0.42 618	0.30 626	0.61 668	0.48 600	0.46 640	0.39 496	0.48 613	0.30 559	0.57 565	0.40 610	0.11 528	0.09 540	0.12 567	0.11 546	0.12 551	0.10 486

S0	0.18 291	0.13 380	0.21 148	0.23 454	0.11 204	0.33 541	0.26 585	0.27 223	0.21 217	0.21 301	0.26 331	0.20 308	0.16 310	0.19 197	0.17 329	0.12 568	0.11 601	0.14 616	0.14 629	0.10 459	0.07 263

S	0.19 340	0.12 306	0.22 165	0.22 393	0.13 370	0.31 516	0.22 504	0.30 284	0.27 320	0.25 345	0.31 393	0.20 308	0.20 400	0.18 165	0.17 329	0.12 568	0.09 540	0.15 632	0.16 651	0.11 510	0.12 551

zh-sn7	0.48 668	0.51 711	1.43 719	0.29 642	0.20 612	0.47 644	0.39 677	0.57 640	0.62 668	0.52 666	0.81 689	0.52 637	0.56 680	1.05 709	0.87 698	0.12 568	0.13 633	0.13 589	0.13 614	0.17 627	0.16 618

zh-mn7	0.46 662	0.45 699	1.48 721	0.25 553	0.19 593	0.44 629	0.29 615	0.56 630	0.82 701	0.65 691	0.96 704	0.49 619	0.38 619	0.88 685	0.63 673	0.12 568	0.10 575	0.11 528	0.11 546	0.13 569	0.14 595

CAS++	0.16 243	0.12 306	0.27 228	0.18 116	0.12 285	0.17 162	0.15 184	0.42 455	0.24 281	0.19 278	0.18 227	0.13 168	0.10 95	0.21 248	0.12 131	0.12 568	0.10 575	0.11 528	0.08 345	0.10 459	0.09 426
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GMStereo_Zeroshot	0.24 467	0.21 582	0.45 481	0.26 588	0.13 370	0.28 459	0.15 184	0.39 412	0.35 442	0.37 559	0.43 547	0.40 561	0.17 342	0.34 444	0.20 415	0.12 568	0.07 409	0.13 589	0.07 258	0.16 610	0.09 426

coex-ft	3.44 755	0.73 730	48.55 799	0.24 512	0.19 593	0.50 658	0.43 689	0.47 511	2.40 755	7.03 771	1.20 717	0.97 711	2.23 752	0.73 639	1.92 748	0.12 568	0.15 660	0.14 616	0.12 585	0.21 662	0.43 718

Wz-Net-SNSev	0.43 651	0.41 694	1.27 711	0.30 654	0.21 620	0.44 629	0.41 684	0.61 668	0.65 674	0.46 640	0.65 665	0.62 671	0.39 626	0.74 647	0.59 663	0.12 568	0.11 601	0.12 567	0.13 614	0.16 610	0.14 595

CSP-Net	0.27 525	0.15 473	0.30 270	0.21 319	0.14 422	0.44 629	0.24 553	0.50 545	0.40 509	0.41 609	0.43 547	0.42 577	0.26 493	0.66 617	0.28 534	0.12 568	0.08 501	0.08 283	0.08 345	0.10 459	0.09 426

dd	0.22 418	0.26 627	0.40 409	0.22 393	0.12 285	0.25 404	0.21 474	0.32 308	0.44 553	0.29 410	0.28 348	0.25 383	0.16 310	0.30 416	0.25 508	0.12 568	0.07 409	0.10 469	0.08 345	0.11 510	0.09 426

ICVP	0.23 436	0.13 380	0.44 468	0.26 588	0.14 422	0.29 481	0.25 571	0.45 490	0.33 415	0.29 410	0.43 547	0.35 513	0.25 482	0.26 345	0.23 485	0.12 568	0.09 540	0.09 385	0.08 345	0.09 383	0.10 486
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.27 525	0.20 567	0.44 468	0.27 616	0.16 519	0.33 541	0.25 571	0.56 630	0.54 640	0.34 517	0.38 482	0.34 499	0.25 482	0.51 527	0.28 534	0.12 568	0.08 501	0.09 385	0.08 345	0.11 510	0.11 527

Anonymous3	0.23 436	0.18 537	0.63 593	0.27 616	0.18 566	0.41 611	0.23 531	0.43 469	0.35 442	0.23 320	0.27 340	0.20 308	0.18 373	0.27 365	0.18 358	0.12 568	0.11 601	0.10 469	0.10 505	0.11 510	0.12 551

PSMNet-RSSM	0.24 467	0.15 473	0.36 356	0.21 319	0.14 422	0.25 404	0.20 443	0.48 524	0.37 466	0.30 442	0.44 558	0.38 534	0.26 493	0.52 533	0.22 464	0.12 568	0.07 409	0.11 528	0.13 614	0.10 459	0.09 426

CFNet-ft	0.24 467	0.15 473	0.35 336	0.18 116	0.15 486	0.30 500	0.21 474	0.39 412	0.36 455	0.28 381	0.40 507	0.43 581	0.25 482	0.47 509	0.24 498	0.12 568	0.07 409	0.12 567	0.11 546	0.12 551	0.09 426

DSFCA	0.27 525	0.13 380	0.36 356	0.20 259	0.17 544	0.38 592	0.31 631	0.47 511	0.43 537	0.43 625	0.37 467	0.39 546	0.29 544	0.52 533	0.32 568	0.12 568	0.10 575	0.10 469	0.11 546	0.11 510	0.10 486

S-Stereo	0.38 629	0.20 567	1.05 689	0.27 616	0.22 637	0.38 592	0.32 639	0.55 614	0.66 676	0.39 590	0.59 644	0.49 619	0.41 635	0.75 648	0.40 610	0.12 568	0.15 660	0.13 589	0.13 614	0.16 610	0.21 672

PA-Net	0.37 622	0.28 638	0.83 654	0.31 660	0.28 681	0.39 601	0.42 687	0.51 563	0.55 646	0.34 517	0.42 533	0.41 568	0.36 606	0.79 664	0.49 643	0.12 568	0.23 706	0.16 644	0.23 690	0.12 551	0.18 644
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CFNet_RVC	0.24 467	0.15 473	0.35 336	0.18 116	0.15 486	0.30 500	0.21 474	0.39 412	0.36 455	0.28 381	0.40 507	0.43 581	0.25 482	0.47 509	0.24 498	0.12 568	0.07 409	0.12 567	0.11 546	0.12 551	0.09 426

DRN-Test	0.33 593	0.17 522	0.61 582	0.27 616	0.19 593	0.46 637	0.29 615	0.65 685	0.51 621	0.47 647	0.46 581	0.44 592	0.34 596	0.62 597	0.41 619	0.12 568	0.08 501	0.13 589	0.12 585	0.12 551	0.10 486

NaN_ROB	0.41 643	0.28 638	0.62 590	0.30 654	0.19 593	0.51 659	0.47 701	0.58 649	0.59 657	0.56 677	0.47 588	0.49 619	0.41 635	1.21 723	0.64 676	0.12 568	0.18 682	0.12 567	0.13 614	0.11 510	0.14 595

S2M2_L	0.13 145	0.11 242	0.20 134	0.16 26	0.12 285	0.12 28	0.07 1	0.18 49	0.20 195	0.12 110	0.15 163	0.14 202	0.12 175	0.15 85	0.14 233	0.13 589	0.09 540	0.09 385	0.10 505	0.11 510	0.09 426
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
YMNet	0.32 583	0.22 597	0.58 571	0.27 616	0.23 650	0.48 650	0.27 592	0.51 563	0.45 565	0.48 651	0.56 636	0.51 631	0.30 559	0.39 478	0.40 610	0.13 589	0.16 669	0.13 589	0.12 585	0.13 569	0.12 551

YMNet_1	0.32 583	0.22 597	0.58 571	0.27 616	0.23 650	0.48 650	0.27 592	0.51 563	0.45 565	0.48 651	0.56 636	0.51 631	0.30 559	0.39 478	0.40 610	0.13 589	0.16 669	0.13 589	0.12 585	0.13 569	0.12 551

CASS	0.21 382	0.15 473	0.32 296	0.26 588	0.11 204	0.28 459	0.19 390	0.39 412	0.30 375	0.32 482	0.34 437	0.25 383	0.24 460	0.25 325	0.20 415	0.13 589	0.08 501	0.11 528	0.09 457	0.11 510	0.11 527
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet_v2	0.28 546	0.16 502	0.44 468	0.22 393	0.15 486	0.40 607	0.30 626	0.57 640	0.46 583	0.38 574	0.36 458	0.47 607	0.29 544	0.38 473	0.39 603	0.13 589	0.11 601	0.11 528	0.11 546	0.11 510	0.11 527

WZ-Net	0.52 683	0.38 688	1.90 734	0.30 654	0.24 658	0.57 675	0.48 705	0.62 676	0.78 697	0.50 654	0.71 676	0.68 691	0.54 676	0.98 704	0.84 694	0.13 589	0.10 575	0.11 528	0.12 585	0.19 650	0.20 663

SACVNet	0.30 567	0.20 567	0.41 434	0.25 553	0.18 566	0.34 555	0.25 571	0.52 582	0.40 509	0.41 609	0.44 558	0.46 605	0.32 584	0.71 631	0.25 508	0.13 589	0.10 575	0.12 567	0.12 585	0.16 610	0.17 631

HCRNet	0.24 467	0.25 616	0.33 313	0.34 675	0.16 519	0.27 439	0.18 341	0.43 469	0.35 442	0.30 442	0.35 448	0.32 480	0.22 428	0.44 499	0.20 415	0.13 589	0.08 501	0.13 589	0.11 546	0.10 459	0.09 426

APVNet	0.36 612	0.20 567	0.70 621	0.26 588	0.22 637	0.52 668	0.35 657	0.61 668	0.44 553	0.38 574	0.52 614	0.48 613	0.38 619	0.84 677	0.46 638	0.13 589	0.14 644	0.15 632	0.16 651	0.16 610	0.15 608

GwcNet	0.35 607	0.23 607	0.88 666	0.25 553	0.24 658	0.48 650	0.27 592	0.55 614	0.57 652	0.38 574	0.52 614	0.51 631	0.32 584	0.60 582	0.41 619	0.13 589	0.11 601	0.12 567	0.11 546	0.13 569	0.14 595

FAT-Stereo	0.36 612	0.18 537	0.73 630	0.26 588	0.18 566	0.33 541	0.29 615	0.60 664	0.59 657	0.46 640	0.60 649	0.60 665	0.50 670	0.61 589	0.34 580	0.13 589	0.14 644	0.13 589	0.12 585	0.14 587	0.18 644

DMCA-RVC	0.27 525	0.21 582	0.61 582	0.28 639	0.17 544	0.29 481	0.21 474	0.42 455	0.35 442	0.40 600	0.37 467	0.39 546	0.36 606	0.43 495	0.30 554	0.13 589	0.10 575	0.15 632	0.11 546	0.13 569	0.10 486

FADNet-RVC	0.31 574	0.35 674	0.78 634	0.25 553	0.20 612	0.33 541	0.20 443	0.49 534	0.40 509	0.34 517	0.39 496	0.41 568	0.29 544	0.63 604	0.31 562	0.13 589	0.14 644	0.14 616	0.15 639	0.19 650	0.19 651

STTStereo	0.28 546	0.20 567	0.61 582	0.25 553	0.17 544	0.29 481	0.24 553	0.47 511	0.39 491	0.39 590	0.41 516	0.44 592	0.28 529	0.40 487	0.28 534	0.13 589	0.12 621	0.13 589	0.16 651	0.12 551	0.11 527

stereogan	0.37 622	0.17 522	0.65 603	0.27 616	0.22 637	0.62 685	0.26 585	0.59 655	0.63 672	0.43 625	0.60 649	0.67 687	0.42 644	0.68 622	0.35 584	0.13 589	0.14 644	0.14 616	0.12 585	0.19 650	0.17 631

RTSC	0.39 634	0.28 638	0.78 634	0.27 616	0.18 566	0.49 655	0.22 504	0.59 655	0.84 708	0.55 676	0.53 621	0.49 619	0.36 606	0.67 621	0.82 693	0.13 589	0.10 575	0.11 528	0.12 585	0.17 627	0.17 631

ADCMid	0.49 671	0.34 672	1.13 700	0.26 588	0.21 620	0.51 659	0.37 666	0.57 640	0.54 640	0.75 702	0.66 667	0.62 671	0.64 699	0.64 606	1.68 739	0.13 589	0.12 621	0.17 650	0.17 661	0.20 659	0.17 631

DANet	0.35 607	0.23 607	0.60 579	0.36 686	0.22 637	0.39 601	0.25 571	0.48 524	0.43 537	0.52 666	0.50 600	0.59 662	0.41 635	0.76 654	0.49 643	0.13 589	0.11 601	0.14 616	0.12 585	0.17 627	0.15 608
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.36 612	0.22 597	0.49 514	0.29 642	0.17 544	0.41 611	0.38 672	0.57 640	0.45 565	0.46 640	0.75 682	0.55 648	0.40 631	0.94 696	0.41 619	0.13 589	0.13 633	0.13 589	0.11 546	0.14 587	0.11 527

UCFNet_RVC	0.24 467	0.16 502	0.34 325	0.18 116	0.15 486	0.33 541	0.16 238	0.46 501	0.35 442	0.29 410	0.35 448	0.39 546	0.25 482	0.34 444	0.22 464	0.13 589	0.08 501	0.13 589	0.14 629	0.13 569	0.12 551

NVstereo2D	0.31 574	0.16 502	0.54 549	0.24 512	0.22 637	0.42 618	0.28 608	0.58 649	0.56 649	0.28 381	0.38 482	0.40 561	0.30 559	0.71 631	0.28 534	0.13 589	0.08 501	0.13 589	0.10 505	0.19 650	0.16 618

MDST_ROB	0.48 668	0.14 434	0.95 677	0.30 654	0.21 620	1.33 737	0.32 639	0.77 711	0.56 649	1.06 726	0.71 676	0.49 619	0.35 602	1.26 726	0.38 595	0.13 589	0.11 601	0.16 644	0.13 614	0.12 551	0.12 551

FBW_ROB	0.43 651	0.26 627	0.54 549	0.31 660	0.20 612	0.51 659	0.32 639	0.70 703	0.60 662	0.59 681	0.55 629	0.65 682	0.41 635	1.40 734	0.51 651	0.13 589	0.17 676	0.21 674	0.16 651	0.17 627	0.18 644

ETE_ROB	0.34 602	0.26 627	0.45 481	0.29 642	0.18 566	0.40 607	0.37 666	0.57 640	0.47 588	0.50 654	0.50 600	0.62 671	0.36 606	0.55 550	0.38 595	0.13 589	0.10 575	0.14 616	0.12 585	0.16 610	0.16 618

PWC_ROB	0.38 629	0.29 646	0.69 615	0.25 553	0.20 612	0.38 592	0.19 390	0.58 649	0.67 679	0.57 679	0.85 694	0.51 631	0.40 631	0.71 631	0.52 652	0.13 589	0.09 540	0.14 616	0.10 505	0.17 627	0.14 595

Selective-IGEV-i16pc	0.33 593	0.10 159	1.71 733	0.21 319	0.14 422	0.74 698	0.31 631	0.42 455	0.41 521	0.21 301	0.32 403	0.26 405	0.14 265	0.71 631	0.19 392	0.14 614	0.10 575	0.08 283	0.09 457	0.11 510	0.11 527

Selective-IGEV-i16pb	0.39 634	0.12 306	2.18 737	0.21 319	0.15 486	0.68 692	0.32 639	0.56 630	0.57 652	0.25 345	0.44 558	0.33 489	0.21 410	0.80 668	0.25 508	0.14 614	0.10 575	0.09 385	0.10 505	0.12 551	0.13 571

TCMNet	0.33 593	0.23 607	0.72 626	0.29 642	0.30 692	0.40 607	0.28 608	0.50 545	0.47 588	0.37 559	0.45 571	0.40 561	0.29 544	0.60 582	0.39 603	0.14 614	0.13 633	0.15 632	0.14 629	0.17 627	0.15 608

test_sample7	0.25 495	0.15 473	0.35 336	0.20 259	0.14 422	0.28 459	0.21 474	0.51 563	0.38 481	0.37 559	0.34 437	0.37 526	0.30 559	0.39 478	0.23 485	0.14 614	0.09 540	0.13 589	0.12 585	0.13 569	0.12 551

pcwnet_v2	0.32 583	0.15 473	1.26 710	0.23 454	0.18 566	0.32 530	0.18 341	0.59 655	0.60 662	0.36 551	0.45 571	0.35 513	0.29 544	0.36 464	0.25 508	0.14 614	0.11 601	0.12 567	0.11 546	0.14 587	0.15 608

psmorigin	0.50 675	0.25 616	3.03 748	0.24 512	0.19 593	0.38 592	0.22 504	0.50 545	0.44 553	0.64 689	0.68 671	0.71 696	0.51 673	0.85 679	0.45 632	0.14 614	0.17 676	0.13 589	0.14 629	0.16 610	0.21 672

hitnet-ft	0.29 559	0.17 522	0.40 409	0.19 180	0.14 422	0.39 601	0.23 531	0.44 477	0.41 521	0.36 551	0.46 581	0.53 642	0.34 596	0.76 654	0.32 568	0.14 614	0.10 575	0.13 589	0.10 505	0.15 602	0.13 571

FADNet_RVC	0.30 567	0.28 638	0.83 654	0.23 454	0.15 486	0.30 500	0.17 290	0.49 534	0.37 466	0.30 442	0.38 482	0.30 460	0.27 512	0.52 533	0.31 562	0.14 614	0.14 644	0.14 616	0.16 651	0.21 662	0.23 685

RTS	0.78 715	0.48 704	4.68 755	0.34 675	0.28 681	1.12 725	0.46 696	0.62 676	1.03 727	0.73 698	0.89 699	0.60 665	0.59 686	1.61 737	1.16 722	0.14 614	0.11 601	0.15 632	0.15 639	0.21 662	0.19 651

RTSA	0.78 715	0.48 704	4.68 755	0.34 675	0.28 681	1.12 725	0.46 696	0.62 676	1.03 727	0.73 698	0.89 699	0.60 665	0.59 686	1.61 737	1.16 722	0.14 614	0.11 601	0.15 632	0.15 639	0.21 662	0.19 651

TDLM	0.30 567	0.21 582	0.38 385	0.28 639	0.15 486	0.33 541	0.32 639	0.52 582	0.47 588	0.38 574	0.43 547	0.39 546	0.29 544	0.91 691	0.28 534	0.14 614	0.08 501	0.13 589	0.11 546	0.12 551	0.10 486

CVANet_RVC	0.30 567	0.19 554	0.41 434	0.26 588	0.16 519	0.33 541	0.26 585	0.52 582	0.47 588	0.40 600	0.46 581	0.43 581	0.31 576	0.89 687	0.26 522	0.14 614	0.09 540	0.14 616	0.13 614	0.14 587	0.10 486

AdaStereo	0.24 467	0.16 502	0.37 365	0.24 512	0.12 285	0.32 530	0.17 290	0.54 604	0.42 529	0.33 497	0.38 482	0.35 513	0.21 410	0.30 416	0.22 464	0.14 614	0.06 266	0.13 589	0.08 345	0.11 510	0.08 351
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.
SANet	0.53 684	0.28 638	0.96 679	0.26 588	0.15 486	0.69 693	0.44 692	0.67 697	1.34 742	0.67 693	0.98 707	0.94 708	0.71 705	0.89 687	0.76 685	0.14 614	0.12 621	0.12 567	0.11 546	0.17 627	0.16 618

PSMNet_ROB	0.33 593	0.24 611	0.54 549	0.31 660	0.21 620	0.42 618	0.43 689	0.59 655	0.47 588	0.37 559	0.44 558	0.49 619	0.31 576	0.64 606	0.43 624	0.14 614	0.10 575	0.15 632	0.14 629	0.13 569	0.11 527

AANet	0.49 671	0.42 696	1.56 725	0.22 393	0.19 593	0.39 601	0.25 571	0.52 582	0.92 718	0.92 712	0.93 702	0.84 703	0.67 700	0.59 578	0.59 663	0.15 629	0.11 601	0.13 589	0.12 585	0.18 641	0.16 618

rvit_0105_6	0.19 340	0.14 434	0.34 325	0.23 454	0.14 422	0.18 190	0.20 443	0.29 263	0.37 466	0.18 270	0.22 282	0.23 356	0.17 342	0.26 345	0.17 329	0.15 629	0.13 633	0.13 589	0.11 546	0.11 510	0.08 351

rvit_0105_5	0.21 382	0.15 473	0.38 385	0.23 454	0.13 370	0.22 336	0.24 553	0.36 380	0.39 491	0.21 301	0.23 293	0.26 405	0.19 389	0.26 345	0.19 392	0.15 629	0.13 633	0.12 567	0.12 585	0.10 459	0.09 426

rvit_0105_3	0.23 436	0.17 522	0.40 409	0.25 553	0.15 486	0.24 384	0.28 608	0.38 400	0.41 521	0.25 345	0.25 319	0.28 432	0.21 410	0.28 380	0.20 415	0.15 629	0.13 633	0.14 616	0.15 639	0.10 459	0.09 426

rvit_105_1	0.27 525	0.19 554	0.46 489	0.27 616	0.19 593	0.30 500	0.35 657	0.44 477	0.51 621	0.31 460	0.31 393	0.31 470	0.26 493	0.35 455	0.25 508	0.15 629	0.14 644	0.15 632	0.17 661	0.11 510	0.10 486

GASNet	0.36 612	0.46 700	0.88 666	0.34 675	0.23 650	0.35 570	0.22 504	0.60 664	0.53 635	0.40 600	0.37 467	0.45 597	0.30 559	0.79 664	0.35 584	0.15 629	0.10 575	0.14 616	0.14 629	0.22 669	0.12 551

Wz-Net-TNSev	0.51 679	0.58 718	1.61 730	0.25 553	0.21 620	0.65 687	0.45 693	0.63 683	0.69 684	0.51 659	0.54 624	0.71 696	0.60 688	1.00 705	0.77 688	0.15 629	0.15 660	0.13 589	0.15 639	0.21 662	0.20 663

UDGNet	0.23 436	0.31 661	0.38 385	0.24 512	0.14 422	0.24 384	0.18 341	0.32 308	0.43 537	0.29 410	0.28 348	0.24 371	0.19 389	0.29 400	0.20 415	0.15 629	0.07 409	0.21 674	0.11 546	0.14 587	0.10 486

AF-Net	0.37 622	0.26 627	0.56 563	0.32 666	0.23 650	0.41 611	0.29 615	0.61 668	0.64 673	0.42 619	0.68 671	0.65 682	0.49 668	0.57 565	0.44 629	0.15 629	0.11 601	0.19 668	0.14 629	0.15 602	0.13 571

RGC	0.39 634	0.32 667	0.64 601	0.34 675	0.27 675	0.40 607	0.29 615	0.57 640	0.53 635	0.45 636	0.64 664	0.62 671	0.45 652	0.72 637	0.39 603	0.15 629	0.15 660	0.21 674	0.20 675	0.18 641	0.19 651

Nwc_Net	0.37 622	0.25 616	0.68 614	0.31 660	0.24 658	0.44 629	0.30 626	0.65 685	0.50 617	0.37 559	0.69 675	0.58 660	0.45 652	0.60 582	0.40 610	0.15 629	0.12 621	0.19 668	0.21 678	0.14 587	0.13 571

SHD	0.42 646	0.27 635	0.81 647	0.31 660	0.25 666	0.42 618	0.22 504	0.66 691	0.94 724	0.63 687	0.60 649	0.59 662	0.47 661	0.59 578	0.58 662	0.15 629	0.13 633	0.16 644	0.16 651	0.20 659	0.22 678

AnyNet_C32	0.51 679	0.40 690	1.10 698	0.29 642	0.28 681	0.59 679	0.58 715	0.54 604	0.60 662	0.62 685	0.66 667	0.54 646	0.54 676	0.78 662	1.74 744	0.15 629	0.14 644	0.15 632	0.17 661	0.20 659	0.20 663

ADCPNet	0.48 668	0.29 646	1.60 728	0.27 616	0.23 650	0.70 696	0.38 672	0.53 594	0.51 621	0.51 659	0.59 644	0.67 687	0.56 680	0.60 582	1.14 718	0.15 629	0.18 682	0.14 616	0.23 690	0.19 650	0.19 651

DeepPruner_ROB	0.26 514	0.19 554	0.44 468	0.21 319	0.16 519	0.30 500	0.21 474	0.52 582	0.32 401	0.35 534	0.38 482	0.39 546	0.26 493	0.42 493	0.24 498	0.15 629	0.11 601	0.11 528	0.11 546	0.14 587	0.13 571

CBMV	0.33 593	0.21 582	0.54 549	0.23 454	0.13 370	0.42 618	0.33 651	0.53 594	0.48 600	0.52 666	0.49 596	0.50 627	0.41 635	0.56 561	0.31 562	0.15 629	0.16 669	0.18 659	0.16 651	0.13 569	0.13 571
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Weightmod_eth	0.16 243	0.11 242	0.20 134	0.21 319	0.13 370	0.20 269	0.18 341	0.25 185	0.19 163	0.17 251	0.25 319	0.19 292	0.17 342	0.25 325	0.14 233	0.16 645	0.08 501	0.08 283	0.08 345	0.09 383	0.05 37

rvit_0105_4	0.20 361	0.15 473	0.38 385	0.23 454	0.14 422	0.20 269	0.22 504	0.33 324	0.39 491	0.19 278	0.24 307	0.25 383	0.19 389	0.27 365	0.17 329	0.16 645	0.13 633	0.13 589	0.11 546	0.11 510	0.08 351

FADNet	0.32 583	0.36 677	0.74 631	0.23 454	0.22 637	0.37 584	0.19 390	0.53 594	0.48 600	0.32 482	0.36 458	0.43 581	0.32 584	0.64 606	0.25 508	0.16 645	0.16 669	0.14 616	0.16 651	0.24 676	0.19 651

RP	0.35 607	0.22 597	0.51 535	0.31 660	0.24 658	0.37 584	0.28 608	0.50 545	0.58 656	0.40 600	0.63 662	0.61 669	0.47 661	0.61 589	0.39 603	0.16 645	0.15 660	0.17 650	0.15 639	0.17 627	0.17 631

G-Net	0.46 662	0.25 616	0.86 663	0.34 675	0.28 681	0.90 716	0.35 657	0.47 511	0.45 565	0.68 694	1.22 718	0.64 681	0.60 688	0.61 589	0.57 657	0.16 645	0.14 644	0.17 650	0.13 614	0.22 669	0.19 651

edge stereo	0.39 634	0.22 597	0.81 647	0.27 616	0.22 637	0.37 584	0.24 553	0.56 630	0.54 640	0.53 672	0.60 649	0.71 696	0.50 670	0.78 662	0.40 610	0.16 645	0.14 644	0.19 668	0.14 629	0.16 610	0.17 631

ADCS	0.58 691	0.40 690	1.35 716	0.29 642	0.24 658	0.55 671	0.45 693	0.67 697	0.83 705	0.76 703	0.71 676	0.68 691	0.60 688	0.76 654	2.23 752	0.16 645	0.16 669	0.16 644	0.17 661	0.22 669	0.22 678

AnyNet_C01	0.65 699	0.58 718	2.60 745	0.32 666	0.26 671	0.88 713	0.61 718	0.63 683	0.62 668	0.68 694	0.96 704	0.76 699	0.60 688	0.96 700	1.43 734	0.16 645	0.16 669	0.17 650	0.17 661	0.23 672	0.23 685

LSM	1.64 745	0.40 690	2.56 744	2.02 758	17.61 780	0.51 659	0.52 709	0.61 668	0.76 694	0.82 706	1.11 712	0.63 679	0.54 676	0.75 648	0.49 643	0.16 645	0.24 708	0.18 659	0.21 678	0.25 678	2.42 762

DPSNet	0.47 665	0.24 611	0.93 674	0.27 616	0.20 612	0.75 701	0.57 714	0.84 724	0.79 698	0.47 647	0.51 606	0.60 665	0.69 703	0.87 682	0.71 683	0.16 645	0.13 633	0.12 567	0.10 505	0.25 678	0.21 672

NCCL2	0.35 607	0.26 627	0.49 514	0.36 686	0.22 637	0.41 611	0.41 684	0.53 594	0.42 529	0.47 647	0.46 581	0.61 669	0.39 626	0.55 550	0.37 591	0.16 645	0.13 633	0.21 674	0.21 678	0.16 610	0.16 618

SGM_RVC	0.50 675	0.19 554	0.50 525	0.25 553	0.15 486	0.69 693	0.39 677	0.68 700	0.82 701	0.95 718	0.84 693	1.13 717	0.76 708	1.16 719	0.60 667	0.16 645	0.16 669	0.16 644	0.16 651	0.16 610	0.17 631
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
rvit_stereo_0075_2	0.24 467	0.17 522	0.50 525	0.26 588	0.22 637	0.22 336	0.15 184	0.40 426	0.35 442	0.27 368	0.37 467	0.29 443	0.20 400	0.28 380	0.19 392	0.17 657	0.12 621	0.19 668	0.12 585	0.13 569	0.13 571

Syn2CoEx	0.36 612	0.31 661	0.78 634	0.34 675	0.21 620	0.41 611	0.28 608	0.61 668	0.49 609	0.42 619	0.56 636	0.45 597	0.44 649	0.69 624	0.38 595	0.17 657	0.14 644	0.15 632	0.12 585	0.13 569	0.12 551

NCC-stereo	0.39 634	0.25 616	0.69 615	0.32 666	0.28 681	0.46 637	0.36 662	0.65 685	0.52 630	0.40 600	0.57 639	0.56 652	0.47 661	0.73 639	0.45 632	0.17 657	0.14 644	0.18 659	0.25 697	0.16 610	0.16 618

Abc-Net	0.39 634	0.25 616	0.69 615	0.32 666	0.28 681	0.46 637	0.36 662	0.65 685	0.52 630	0.40 600	0.57 639	0.56 652	0.47 661	0.73 639	0.45 632	0.17 657	0.14 644	0.18 659	0.25 697	0.16 610	0.16 618
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	0.43 651	0.37 683	0.96 679	0.34 675	0.25 666	0.53 669	0.34 653	0.60 664	0.73 692	0.51 659	0.46 581	0.57 657	0.47 661	0.70 627	0.72 684	0.17 657	0.12 621	0.18 659	0.15 639	0.25 678	0.23 685

SGM-ForestM	1.36 736	0.28 638	0.79 641	0.26 588	0.16 519	2.26 750	1.00 745	1.42 741	1.46 747	2.38 759	2.05 746	5.95 763	2.66 756	2.95 753	2.46 754	0.17 657	0.18 682	0.18 659	0.18 668	0.15 602	0.18 644

PS-NSSS	0.32 583	0.30 653	0.46 489	0.23 454	0.17 544	0.33 541	0.24 553	0.57 640	0.41 521	0.37 559	0.52 614	0.35 513	0.30 559	0.80 668	0.30 554	0.17 657	0.14 644	0.21 674	0.15 639	0.15 602	0.13 571

XPNet_ROB	0.33 593	0.20 567	0.43 458	0.27 616	0.18 566	0.37 584	0.31 631	0.55 614	0.50 617	0.51 659	0.53 621	0.58 660	0.37 615	0.63 604	0.45 632	0.17 657	0.12 621	0.13 589	0.12 585	0.15 602	0.14 595

LALA_ROB	0.36 612	0.25 616	0.46 489	0.30 654	0.21 620	0.47 644	0.39 677	0.61 668	0.51 621	0.52 666	0.51 606	0.69 693	0.36 606	0.50 522	0.43 624	0.17 657	0.11 601	0.16 644	0.14 629	0.17 627	0.15 608

SGM-Forest	0.36 612	0.17 522	0.47 497	0.23 454	0.16 519	0.45 635	0.41 684	0.55 614	0.48 600	0.52 666	0.60 649	0.52 637	0.41 635	0.85 679	0.50 649	0.17 657	0.17 676	0.17 650	0.15 639	0.15 602	0.15 608
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MeshStereo	0.58 691	0.27 635	0.67 609	0.22 393	0.17 544	0.66 689	0.37 666	0.78 713	0.61 666	1.47 747	1.30 721	1.65 734	0.79 710	1.12 716	0.59 663	0.17 657	0.17 676	0.17 650	0.14 629	0.17 627	0.14 595
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
AIO-test2	0.20 361	0.20 567	0.36 356	0.26 588	0.15 486	0.22 336	0.16 238	0.42 455	0.42 529	0.16 231	0.29 362	0.15 224	0.11 138	0.26 345	0.13 194	0.18 668	0.06 266	0.10 469	0.11 546	0.07 202	0.07 263

HBP-ISP	0.33 593	0.30 653	0.72 626	0.22 393	0.16 519	0.32 530	0.22 504	0.54 604	0.44 553	0.41 609	0.49 596	0.33 489	0.38 619	0.73 639	0.25 508	0.18 668	0.19 689	0.24 684	0.20 675	0.16 610	0.13 571

DeepPrunerF	0.44 657	0.29 646	1.29 713	0.33 672	0.30 692	0.35 570	0.36 662	0.62 676	1.15 737	0.40 600	0.44 558	0.39 546	0.41 635	0.80 668	0.52 652	0.18 668	0.14 644	0.23 682	0.21 678	0.17 627	0.17 631

CBMV_ROB	0.33 593	0.18 537	0.53 546	0.21 319	0.14 422	0.33 541	0.20 443	0.51 563	0.45 565	0.51 659	0.55 629	0.45 597	0.42 644	0.71 631	0.32 568	0.18 668	0.19 689	0.23 682	0.21 678	0.14 587	0.15 608

PWCDC_ROB	0.38 629	0.30 653	0.60 579	0.33 672	0.20 612	0.42 618	0.19 390	0.58 649	0.89 710	0.42 619	1.26 720	0.36 518	0.34 596	0.50 522	0.38 595	0.18 668	0.11 601	0.11 528	0.09 457	0.19 650	0.13 571

WCMA_ROB	0.51 679	0.21 582	0.65 603	0.25 553	0.21 620	0.58 676	0.32 639	0.54 604	0.55 646	0.95 718	1.40 725	1.28 725	0.81 713	0.73 639	0.62 670	0.18 668	0.15 660	0.15 632	0.15 639	0.19 650	0.19 651

FINET	0.34 602	0.27 635	0.80 644	0.24 512	0.24 658	0.36 577	0.34 653	0.54 604	0.72 689	0.39 590	0.47 588	0.32 480	0.30 559	0.51 527	0.32 568	0.19 674	0.17 676	0.13 589	0.12 585	0.18 641	0.16 618

SAMSARA	0.56 686	0.39 689	0.80 644	0.60 726	0.46 715	1.00 720	1.23 754	0.67 697	0.68 682	0.71 697	0.54 624	0.89 707	0.57 683	0.81 672	0.62 670	0.19 674	0.22 701	0.18 659	0.18 668	0.27 691	0.25 693

NOSS_ROB	0.31 574	0.20 567	0.35 336	0.24 512	0.16 519	0.32 530	0.19 390	0.52 582	0.48 600	0.33 497	0.36 458	0.42 577	0.28 529	0.93 694	0.24 498	0.19 674	0.20 695	0.24 684	0.22 687	0.17 627	0.17 631

ISRNet	0.27 525	0.13 380	0.45 481	0.26 588	0.19 593	0.24 384	0.14 127	0.45 490	0.43 537	0.39 590	0.48 594	0.42 577	0.27 512	0.32 430	0.29 546	0.20 677	0.12 621	0.17 650	0.16 651	0.16 610	0.20 663

dad	0.28 546	0.31 661	0.44 468	0.21 319	0.14 422	0.30 500	0.20 443	0.33 324	0.49 609	0.44 632	0.44 558	0.45 597	0.21 410	0.41 489	0.26 522	0.20 677	0.11 601	0.20 672	0.11 546	0.14 587	0.10 486

2222	0.57 689	0.36 677	1.06 690	0.45 708	0.25 666	0.89 715	1.27 755	0.66 691	0.59 657	0.51 659	0.91 701	1.08 715	0.57 683	0.84 677	0.84 694	0.21 679	0.15 660	0.25 688	0.18 668	0.25 678	0.15 608

1111	0.79 717	0.31 661	1.57 726	0.39 696	0.28 681	1.14 727	0.99 744	0.83 722	0.96 725	0.97 721	1.11 712	1.23 722	1.18 732	1.73 742	1.70 742	0.21 679	0.18 682	0.22 680	0.21 678	0.29 697	0.26 695

PVD	0.58 691	0.34 672	0.84 659	0.39 696	0.31 695	0.59 679	0.47 701	0.80 717	1.25 739	0.92 712	1.09 710	0.79 700	0.82 714	0.85 679	0.76 685	0.21 679	0.18 682	0.22 680	0.18 668	0.27 691	0.35 712

CSAN	0.50 675	0.35 674	0.78 634	0.36 686	0.23 650	0.56 672	0.59 717	0.61 668	0.70 686	0.64 689	0.78 686	0.65 682	0.60 688	1.38 733	0.62 670	0.21 679	0.17 676	0.20 672	0.20 675	0.18 641	0.18 644

PDISCO_ROB	0.43 651	0.30 653	0.67 609	0.43 703	0.36 702	0.67 690	0.32 639	0.72 706	0.76 694	0.43 625	0.53 621	0.63 679	0.40 631	0.66 617	0.47 640	0.21 679	0.12 621	0.21 674	0.19 673	0.25 678	0.20 663

fsdfsdds	1.26 735	0.33 669	1.44 720	0.43 703	0.59 727	2.19 749	1.14 752	1.28 737	2.36 754	2.10 757	4.10 762	3.15 753	1.94 748	1.09 713	1.28 730	0.22 684	0.19 689	0.34 713	0.25 697	0.36 710	0.34 710

mmmmmm	0.68 702	0.42 696	1.12 699	0.43 703	0.27 675	1.09 723	0.64 720	0.77 711	1.20 738	0.94 715	1.17 716	1.08 715	0.82 714	1.06 710	1.04 710	0.22 684	0.24 708	0.31 706	0.27 706	0.29 697	0.23 685

TARStereo	1.99 749	0.26 627	2.90 747	0.33 672	1.30 754	3.07 754	2.37 761	2.20 756	4.84 765	3.25 763	6.38 768	4.33 757	3.05 758	1.33 731	1.21 728	0.23 686	0.18 682	0.24 684	0.81 753	0.29 697	1.26 756

PStereo	0.26 514	0.37 683	0.34 325	0.21 319	0.13 370	0.25 404	0.25 571	0.33 324	0.47 588	0.26 358	0.17 203	0.29 443	0.34 596	0.35 455	0.37 591	0.23 686	0.15 660	0.17 650	0.13 614	0.23 672	0.21 672

FSD					0.24 658	0.27 439	0.27 592	0.31 296	0.29 358	0.26 358	0.27 340	0.28 432	0.27 512	0.28 380	0.26 522	0.23 686	0.22 701	0.27 690	0.26 702	0.25 678

DualNet (step1)	0.28 546	0.19 554	0.50 525	0.18 116	0.16 519	0.34 555	0.20 443	0.51 563	0.38 481	0.37 559	0.34 437	0.37 526	0.30 559	0.39 478	0.23 485	0.23 686	0.09 540	0.28 698	0.24 692	0.18 641	0.16 618

test_sample9	0.42 646	0.19 554	0.50 525	0.18 116	0.16 519	0.34 555	0.20 443	0.51 563	0.38 481	0.37 559	0.34 437	0.37 526	0.30 559	0.66 617	0.91 701	0.23 686	1.82 766	0.28 698	0.24 692	0.18 641	0.16 618

test_sample8	0.49 671	0.19 554	0.50 525	0.18 116	0.16 519	0.34 555	0.20 443	0.55 614	0.34 425	0.62 685	0.38 482	1.15 720	0.67 700	0.66 617	0.91 701	0.23 686	1.82 766	0.28 698	0.24 692	0.18 641	0.16 618

SDNR	0.42 646	0.21 582	0.82 651	0.21 319	0.18 566	1.27 734	0.17 290	0.50 545	0.49 609	0.42 619	0.81 689	0.38 534	0.27 512	1.19 720	0.38 595	0.23 686	0.24 708	0.17 650	0.13 614	0.17 627	0.20 663

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 679	0.50 709	0.86 663	0.39 696	0.24 658	0.84 710	0.55 712	0.56 630	0.62 668	0.60 682	0.68 671	0.62 671	0.42 644	1.13 718	0.43 624	0.23 686	0.27 714	0.27 690	0.35 715	0.25 678	0.29 701

MSMD_ROB	0.60 695	0.33 669	0.61 582	0.30 654	0.25 666	0.86 712	0.35 657	0.55 614	0.67 679	1.10 728	1.49 730	1.76 737	0.97 725	0.88 685	0.49 643	0.23 686	0.21 697	0.27 690	0.27 706	0.25 678	0.24 691

FC-DCNN v2	0.71 706	0.30 653	0.67 609	0.32 666	0.27 675	0.84 710	0.39 677	0.84 724	0.85 709	1.44 743	1.64 737	2.09 741	1.28 738	1.06 710	0.80 692	0.24 695	0.22 701	0.27 690	0.26 702	0.26 686	0.25 693

FCDSN-DC	0.63 697	0.31 661	0.61 582	0.36 686	0.30 692	0.65 687	0.37 666	0.66 691	0.68 682	1.14 730	1.54 734	1.71 736	1.26 736	0.92 692	0.64 676	0.24 695	0.22 701	0.27 690	0.26 702	0.27 691	0.27 700
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.70 705	0.30 653	0.69 615	0.32 666	0.27 675	0.81 709	0.39 677	0.79 716	0.82 701	1.41 739	1.58 736	1.98 739	1.26 736	1.02 707	0.77 688	0.24 695	0.22 701	0.27 690	0.26 702	0.26 686	0.26 695

PSMNet-RUCA	0.37 622	0.41 694	0.66 608	0.46 711	0.41 707	0.34 555	0.25 571	0.57 640	0.45 565	0.39 590	0.52 614	0.43 581	0.33 587	0.41 489	0.29 546	0.25 698	0.14 644	0.33 712	0.21 678	0.31 702	0.22 678

Anonymous_2	0.37 622	0.21 582	0.47 497	0.20 259	0.21 620	0.42 618	0.26 585	0.38 400	0.29 358	0.33 497	0.30 378	0.44 592	0.38 619	0.36 464	0.29 546	0.26 699	0.29 718	0.44 722	1.41 760	0.34 706	0.21 672

UDG	0.40 641	0.46 700	0.49 514	0.40 699	0.35 700	0.47 644	0.27 592	0.54 604	0.47 588	0.39 590	0.45 571	0.59 662	0.44 649	0.46 505	0.39 603	0.26 699	0.19 689	0.48 724	0.22 687	0.34 706	0.26 695

ccnet	0.42 646	0.31 661	0.48 508	0.27 616	0.32 696	0.60 682	0.32 639	0.65 685	0.46 583	0.53 672	0.66 667	0.56 652	0.45 652	0.72 637	0.61 668	0.26 699	0.19 689	0.24 684	0.21 678	0.26 686	0.22 678

PASM	0.45 660	0.35 674	0.90 669	0.35 684	0.33 697	0.39 601	0.38 672	0.50 545	0.61 666	0.52 666	0.51 606	0.62 671	0.45 652	0.93 694	0.48 641	0.26 699	0.29 718	0.29 702	0.33 713	0.29 697	0.26 695

ELAS	0.74 711	0.36 677	0.85 662	0.36 686	0.33 697	1.36 738	0.77 732	0.93 728	0.92 718	1.41 739	1.53 733	1.16 721	1.17 731	0.95 699	1.03 708	0.26 699	0.25 711	0.28 698	0.28 710	0.31 702	0.30 702
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
nnnnnnn	0.74 711	0.33 669	1.35 716	0.42 701	0.35 700	0.79 707	0.46 696	0.82 721	1.08 732	1.05 725	1.50 731	1.57 732	0.98 726	1.12 716	1.09 717	0.27 704	0.25 711	0.32 708	0.31 712	0.34 706	0.32 708

GANetREF_RVC	0.43 651	0.47 702	0.69 615	0.38 694	0.20 612	0.51 659	0.48 705	0.66 691	0.66 676	0.46 640	0.46 581	0.50 627	0.44 649	0.90 690	0.39 603	0.27 704	0.21 697	0.32 708	0.18 668	0.27 691	0.22 678
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
DispFullNet	0.66 700	0.89 738	1.59 727	0.77 734	1.21 752	0.51 659	0.23 531	0.59 655	0.72 689	0.69 696	0.61 656	0.69 693	0.91 721	0.79 664	0.48 641	0.27 704	0.12 621	0.73 736	0.30 711	0.65 730	0.40 716

ELAS_RVC	0.74 711	0.36 677	1.00 683	0.37 692	0.33 697	0.88 713	0.93 741	0.83 722	1.08 732	1.35 735	1.33 724	1.24 723	1.33 740	1.06 710	0.95 704	0.27 704	0.25 711	0.29 702	0.27 706	0.30 701	0.30 702
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoSA	0.81 718	0.37 683	1.08 693	0.51 719	0.65 732	0.67 690	1.44 757	0.74 708	1.06 730	0.54 674	1.67 738	0.49 619	1.78 746	0.96 700	1.69 741	0.28 708	0.43 732	0.27 690	0.51 732	0.40 714	0.58 730

BEATNet-Init1	4.73 765	2.61 758	13.29 780	0.58 724	0.53 723	10.12 772	3.33 764	4.83 768	5.01 767	8.75 774	8.51 770	14.08 783	7.60 772	7.70 773	5.34 769	0.28 708	0.28 717	0.34 713	0.37 719	0.57 723	0.45 719

MANE	1.41 738	0.36 677	0.74 631	0.43 703	0.41 707	2.16 748	0.80 734	2.39 758	3.38 758	2.22 758	3.06 759	3.54 755	2.73 757	2.15 750	1.94 749	0.28 708	0.27 714	0.30 704	0.46 726	0.28 696	0.34 710

CAS	0.15 226	0.07 4	0.21 148	0.41 700	0.16 519	0.20 269	0.18 341	0.22 120	0.19 163	0.15 202	0.19 236	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.13 194	0.29 711	0.04 2	0.06 59	0.04 1	0.06 114	0.14 595

MFN_U_SF_RVC	0.56 686	0.51 711	1.19 704	0.38 694	0.22 637	0.69 693	0.27 592	0.80 717	0.67 679	0.73 698	0.74 681	0.87 704	0.61 697	0.81 672	0.76 685	0.29 711	0.27 714	0.32 708	0.37 719	0.32 705	0.31 705

PMTNet	0.15 226	0.08 45	0.23 181	0.15 7	0.09 63	0.23 361	0.16 238	0.25 185	0.23 263	0.17 251	0.21 268	0.16 247	0.14 265	0.22 268	0.13 194	0.29 711	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 202	0.06 161

DStereoFS	0.84 719	0.66 726	0.80 644	0.53 723	0.50 719	1.23 732	0.55 712	0.94 729	1.32 741	0.89 709	1.32 722	1.04 714	2.32 754	1.29 729	1.14 718	0.31 714	0.35 726	0.30 704	0.39 722	0.34 706	0.60 733

NVStereoNet_ROB	0.67 701	0.49 708	0.83 654	0.48 713	0.40 706	0.51 659	0.46 696	0.70 703	0.77 696	0.84 707	1.72 739	1.02 713	0.83 716	1.23 724	0.79 691	0.32 715	0.38 728	0.40 720	0.46 726	0.36 710	0.41 717
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	0.41 643	0.50 709	0.48 508	0.44 707	0.39 704	0.46 637	0.32 639	0.50 545	0.43 537	0.45 636	0.52 614	0.57 657	0.36 606	0.48 513	0.33 575	0.33 716	0.21 697	0.55 728	0.25 697	0.37 712	0.32 708

CC-Net-ROB	0.43 651	0.47 702	0.65 603	0.37 692	0.23 650	0.51 659	0.29 615	0.66 691	0.49 609	0.46 640	0.51 606	0.48 613	0.38 619	0.96 700	0.35 584	0.34 717	0.23 706	0.55 728	0.25 697	0.31 702	0.20 663

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 361	0.72 729	0.70 621	0.17 59	0.08 30	0.15 71	0.15 184	0.18 49	0.16 89	0.13 148	0.12 87	0.09 36	0.08 19	0.16 116	0.13 194	0.35 718	0.04 2	0.08 283	0.07 258	0.11 510	0.23 685

SQANet	0.40 641	0.48 704	0.67 609	0.48 713	0.39 704	0.48 650	0.22 504	0.51 563	0.43 537	0.40 600	0.47 588	0.47 607	0.33 587	0.54 547	0.32 568	0.36 719	0.15 660	0.40 720	0.21 678	0.45 717	0.31 705

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 612	0.36 677	0.53 546	0.34 675	0.19 593	0.51 659	0.24 553	0.55 614	0.38 481	0.41 609	0.47 588	0.47 607	0.27 512	0.73 639	0.30 554	0.36 719	0.19 689	0.27 690	0.17 661	0.26 686	0.23 685

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 702	0.64 724	1.06 690	0.45 708	0.27 675	1.40 741	0.58 715	0.78 713	0.92 718	0.84 707	0.86 695	0.88 706	0.68 702	1.33 731	0.68 681	0.37 721	0.29 718	0.34 713	0.36 718	0.43 715	0.37 713

MADNet+	1.01 727	1.16 749	4.72 757	0.70 731	0.47 716	1.24 733	0.96 742	0.97 731	0.89 710	0.65 691	0.77 685	0.87 704	0.85 719	2.09 748	1.68 739	0.38 722	0.39 729	0.31 706	0.27 706	0.43 715	0.39 715

Consistency-Raft	0.55 685	0.48 704	1.02 686	0.45 708	0.49 718	0.49 655	0.47 701	0.72 706	0.72 689	0.45 636	0.82 691	0.47 607	0.60 688	0.50 522	0.63 673	0.39 723	0.39 729	0.44 722	0.51 732	0.52 720	0.37 713

UHP	4.71 763	0.60 720	7.05 766	0.48 713	0.70 734	9.17 770	2.53 762	5.32 770	14.17 783	8.26 773	14.83 782	9.91 774	8.72 773	4.02 765	3.96 760	0.41 724	0.31 721	0.37 716	0.56 739	1.09 749	1.78 759

JetBlue	1.14 733	0.76 731	2.36 740	0.59 725	0.75 737	3.04 753	1.78 759	1.11 733	0.90 712	0.94 715	1.10 711	1.66 735	1.28 738	2.09 748	1.72 743	0.43 725	0.36 727	0.38 717	0.38 721	0.58 724	0.56 727

otaku	0.57 689	0.62 723	0.87 665	0.63 728	0.44 713	0.73 697	0.37 666	0.65 685	0.66 676	0.51 659	0.75 682	0.66 686	0.45 652	0.69 624	0.46 638	0.53 726	0.34 725	0.55 728	0.35 715	0.60 725	0.45 719

DGSMNet	0.61 696	0.29 646	0.91 670	0.51 719	0.70 734	0.62 685	1.38 756	0.59 655	0.55 646	0.37 559	0.61 656	0.52 637	0.33 587	0.65 613	0.43 624	0.53 726	0.60 752	0.67 733	0.61 742	0.63 727	0.61 737

ACVNet_1	0.72 707	0.81 733	1.37 718	0.72 732	0.53 723	0.77 702	0.42 687	0.85 727	0.90 712	0.74 701	0.75 682	1.32 727	0.72 706	1.02 707	0.55 656	0.54 728	0.31 721	0.71 735	0.35 715	0.64 729	0.45 719

anonymity	0.56 686	0.54 716	0.70 621	0.47 712	0.61 729	0.56 672	0.43 689	0.69 701	0.49 609	0.63 687	0.55 629	0.54 646	0.60 688	0.61 589	0.57 657	0.55 729	0.53 745	0.50 725	0.54 736	0.51 719	0.56 727

Ntro	0.58 691	0.64 724	0.92 672	0.66 729	0.50 719	0.77 702	0.36 662	0.66 691	0.70 686	0.50 654	0.59 644	0.65 682	0.51 673	0.75 648	0.45 632	0.56 730	0.32 723	0.56 731	0.34 714	0.63 727	0.46 722

SGM+DAISY	0.87 720	0.66 726	1.30 714	0.51 719	0.60 728	1.03 721	0.84 738	0.76 710	0.73 692	1.39 737	1.51 732	1.31 726	1.22 734	1.11 714	1.08 712	0.57 731	0.53 745	0.51 727	0.51 732	0.54 721	0.61 737

SPS-STEREO	0.69 704	0.61 722	0.98 681	0.52 722	0.57 725	0.74 698	0.50 708	0.78 713	0.62 668	0.95 718	0.86 695	0.94 708	0.70 704	1.01 706	0.87 698	0.58 732	0.51 742	0.50 725	0.50 731	0.55 722	0.58 730
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-7	1.01 727	0.89 738	0.93 674	0.83 738	0.66 733	1.18 728	0.81 736	1.40 740	1.57 748	1.11 729	1.76 741	1.45 729	1.19 733	1.50 736	1.14 718	0.61 733	0.62 755	0.70 734	0.68 745	0.66 732	0.60 733

ACVNet_2	0.89 721	0.87 737	1.25 709	0.82 736	0.62 730	0.97 719	0.62 719	1.14 734	1.42 744	1.00 722	1.40 725	1.47 730	0.84 717	1.11 714	0.66 679	0.61 733	0.43 732	0.78 739	0.49 729	0.75 736	0.52 725

MFMNet_re	0.72 707	0.76 731	0.99 682	0.62 727	0.70 734	0.77 702	0.67 722	0.75 709	0.83 705	0.78 705	0.86 695	0.69 693	0.78 709	0.71 631	0.61 668	0.66 735	0.59 751	0.61 732	0.58 741	0.68 733	0.71 741

MonStereo1	0.93 724	0.56 717	0.82 651	0.69 730	0.58 726	1.37 739	0.35 657	0.94 729	1.25 739	0.93 714	1.90 742	1.52 731	2.10 751	1.27 727	0.77 688	0.69 736	0.33 724	0.75 737	0.47 728	0.70 734	0.57 729

GCST	0.47 665	0.60 720	0.57 566	1.04 746	0.48 717	0.38 592	0.11 28	0.40 426	0.32 401	0.41 609	0.34 437	0.29 443	0.17 342	0.46 505	0.19 392	0.69 736	0.42 731	0.79 741	0.62 743	0.62 726	0.46 722

light-stereo	2.37 753	0.69 728	3.61 749	3.84 762	3.41 759	4.04 755	0.31 631	2.13 755	1.45 746	3.61 764	6.33 767	6.90 771	0.63 698	4.83 767	1.28 730	0.71 738	0.74 761	0.32 708	0.39 722	1.20 752	0.96 750

IMH-64-1	0.91 722	0.86 735	0.84 659	0.97 741	0.75 737	0.92 717	0.71 724	1.27 735	1.10 734	0.89 709	1.45 727	1.14 718	0.96 723	1.19 720	0.84 694	0.74 739	0.51 742	0.97 744	0.55 737	0.84 739	0.60 733

IMH-64	0.91 722	0.86 735	0.84 659	0.97 741	0.75 737	0.92 717	0.71 724	1.27 735	1.10 734	0.89 709	1.45 727	1.14 718	0.96 723	1.19 720	0.84 694	0.74 739	0.51 742	0.97 744	0.55 737	0.84 739	0.60 733

TorneroNet-64	1.43 739	1.03 744	1.20 705	1.10 747	0.86 746	2.26 750	0.73 727	1.84 749	3.84 763	1.25 732	2.25 750	2.69 750	1.42 741	1.76 745	1.43 734	0.76 741	0.50 740	1.09 749	0.66 744	1.23 754	0.76 746

WAO-6	1.07 731	0.93 741	0.92 672	0.96 740	0.78 740	1.28 735	0.75 729	1.34 738	2.00 752	1.02 724	1.54 734	1.59 733	1.22 734	1.31 730	1.14 718	0.78 742	0.55 748	1.02 748	0.75 750	0.83 738	0.69 740

RainbowNet	0.72 707	0.89 738	1.02 686	0.82 736	0.63 731	0.78 705	0.52 709	0.81 719	0.93 722	0.60 682	0.79 687	0.80 701	0.60 688	0.80 668	0.57 657	0.78 742	0.55 748	0.78 739	0.49 729	0.76 737	0.58 730

DStereoO	0.46 662	0.32 667	0.51 535	0.36 686	0.29 691	0.38 592	0.45 693	0.55 614	0.60 662	0.47 647	0.49 596	0.48 613	0.73 707	0.59 578	0.69 682	0.81 744	0.18 682	0.38 717	0.19 673	0.46 718	0.20 663

Dean	1.17 734	1.04 745	1.49 723	1.03 745	0.78 740	1.20 731	0.77 732	1.48 744	1.96 750	1.28 733	1.99 745	2.15 742	1.14 728	1.25 725	1.00 707	0.81 744	0.60 752	1.01 747	0.69 746	0.92 745	0.74 744

TorneroNet	2.22 750	1.08 746	1.24 708	1.14 751	0.90 747	5.58 759	0.80 734	2.12 754	8.69 771	2.58 760	5.42 765	3.88 756	1.97 749	1.78 747	1.87 746	0.86 746	0.54 747	1.15 753	0.74 749	1.23 754	0.85 749

PWCK	1.00 725	1.17 750	1.70 732	0.91 739	0.41 707	1.19 730	0.92 740	1.10 732	1.14 736	1.16 731	1.14 714	1.25 724	0.88 720	1.75 744	1.04 710	0.87 747	0.50 740	0.87 742	0.53 735	0.96 746	0.52 725

WAO-8	1.46 741	1.10 747	1.09 694	1.10 747	0.84 744	2.06 745	0.75 729	1.84 749	3.83 761	1.44 743	2.21 748	2.15 742	1.43 742	3.17 754	1.19 724	0.91 748	0.65 757	1.09 749	0.79 751	0.90 743	0.71 741

Venus	1.46 741	1.10 747	1.09 694	1.10 747	0.84 744	2.06 745	0.75 729	1.84 749	3.83 761	1.44 743	2.21 748	2.15 742	1.43 742	3.17 754	1.19 724	0.91 748	0.65 757	1.09 749	0.79 751	0.90 743	0.71 741

LVE	1.13 732	1.02 743	1.28 712	1.01 743	0.80 743	1.29 736	0.81 736	1.47 743	1.96 750	1.07 727	1.90 742	1.90 738	1.01 727	1.48 735	0.91 701	0.93 750	0.61 754	0.94 743	0.69 746	0.87 741	0.75 745

JetRed	2.30 752	2.64 759	6.12 763	1.12 750	1.38 756	5.85 766	3.29 763	1.99 752	1.67 749	1.98 755	1.95 744	2.16 745	1.60 745	2.48 752	4.10 761	1.05 751	1.60 765	1.09 749	1.01 758	1.67 759	1.28 757

UNDER WATER	1.59 744	1.22 752	2.36 740	1.38 753	1.03 749	1.67 744	1.10 749	1.54 747	3.63 759	1.44 743	1.47 729	2.85 751	2.25 753	1.67 740	1.94 749	1.06 752	0.62 755	1.31 755	0.93 756	1.21 753	1.02 753

IMH	1.05 730	0.95 742	1.00 683	1.01 743	0.78 740	1.11 724	0.68 723	1.38 739	1.43 745	1.00 722	1.72 739	1.43 728	1.14 728	1.73 742	0.89 700	1.09 753	0.55 748	0.99 746	0.57 740	0.87 741	0.62 739

UNDER WATER-64	1.55 743	1.19 751	2.52 743	1.31 752	0.95 748	2.12 747	1.21 753	1.45 742	3.19 757	1.43 742	1.32 722	2.64 749	2.04 750	1.63 739	1.83 745	1.11 754	0.67 759	1.28 754	0.92 755	1.19 751	1.02 753

notaker	1.45 740	1.34 753	1.48 721	1.40 754	1.07 750	1.18 728	0.85 739	1.48 744	1.40 743	1.51 748	3.46 760	2.40 747	1.81 747	1.76 745	1.45 737	1.11 754	0.69 760	1.38 756	0.87 754	1.31 756	0.97 752

ACVNet-4b	0.72 707	0.81 733	1.33 715	0.72 732	0.50 719	0.80 708	0.31 631	0.71 705	0.80 699	0.50 654	0.72 680	0.95 710	0.43 648	0.96 700	1.20 726	1.13 756	0.21 697	0.76 738	0.45 725	0.65 730	0.46 722

KSHMR	1.89 748	1.36 754	1.60 728	1.47 756	1.22 753	1.38 740	1.06 747	1.79 748	5.97 768	1.42 741	5.65 766	2.98 752	1.14 728	2.23 751	1.20 726	1.27 757	1.12 764	1.46 758	1.10 759	1.32 757	1.15 755

ktn	1.77 747	1.36 754	1.22 706	1.43 755	1.14 751	1.52 742	1.08 748	1.51 746	3.96 764	2.77 762	4.69 763	3.35 754	1.46 744	1.69 741	1.25 729	1.43 758	0.77 762	1.45 757	0.99 757	1.32 757	0.96 750

USTest	6.88 767	5.23 763	5.63 762	7.22 766	7.29 763	14.34 776	22.76 777	8.48 773	9.32 772	5.42 767	6.39 769	6.29 770	6.64 768	6.92 771	8.62 774	1.94 759	3.29 772	2.16 769	2.55 771	3.85 764	3.29 765

noway3	4.27 757	5.33 765	4.61 752	11.26 772	10.44 770	5.62 760	4.46 766	4.12 763	0.92 718	1.86 750	2.49 756	6.19 768	3.66 763	3.74 763	4.54 764	1.97 760	0.46 734	2.03 767	1.74 764	5.69 768	4.21 767

noway2	4.26 756	5.26 764	4.63 753	11.29 773	10.43 769	5.62 760	4.46 766	4.09 762	0.90 712	1.87 751	2.47 753	6.20 769	3.67 764	3.62 759	4.54 764	1.97 760	0.46 734	2.02 764	1.74 764	5.72 770	4.32 769

zzzz4	4.31 759	5.77 767	4.85 761	11.37 775	10.45 771	5.64 762	4.46 766	4.20 766	0.91 717	1.87 751	2.47 753	6.11 764	3.60 759	3.65 760	4.59 766	1.99 762	0.47 736	2.02 764	1.74 764	5.77 771	4.37 770

noway1	4.31 759	5.77 767	4.81 760	11.37 775	10.45 771	5.64 762	4.46 766	4.20 766	0.90 712	1.87 751	2.48 755	6.11 764	3.60 759	3.65 760	4.59 766	1.99 762	0.47 736	2.02 764	1.74 764	5.77 771	4.37 770

TCMNet-wrong-test	4.29 758	5.57 766	4.65 754	11.33 774	10.39 768	5.73 765	4.48 770	4.13 764	1.02 726	1.91 754	2.39 751	6.16 766	3.62 761	3.84 764	4.50 763	1.99 762	0.47 736	1.97 763	1.69 762	5.69 768	4.31 768

noway4	4.32 761	5.81 769	4.75 758	11.39 777	10.47 773	5.70 764	4.50 771	4.14 765	0.90 712	1.83 749	2.44 752	6.16 766	3.63 762	3.66 762	4.60 768	2.00 765	0.47 736	2.03 767	1.73 763	5.80 773	4.40 772

MADNet++	2.26 751	1.80 757	2.06 736	2.13 760	1.97 758	2.61 752	1.79 760	2.38 757	2.16 753	2.75 761	2.65 757	2.38 746	2.43 755	3.17 754	3.21 756	2.17 766	1.95 768	1.94 762	1.63 761	2.06 760	2.01 761

DLNR_Zeroshot_test	10.44 771	12.10 780	19.93 783	106.08 800	23.66 792	0.14 49	0.13 90	3.22 760	0.17 120	0.16 231	0.23 293	0.16 247	0.10 95	0.31 423	0.15 269	2.36 767	0.06 266	0.07 176	0.07 258	39.70 800	0.06 161

DLNR-FE	10.45 772	12.13 781	19.94 784	106.10 801	23.12 791	0.14 49	0.13 90	3.28 761	0.17 120	0.16 231	0.23 293	0.16 247	0.10 95	0.31 423	0.15 269	2.41 768	0.06 266	0.07 176	0.07 258	40.22 801	0.06 161

HanzoNet	2.97 754	1.69 756	2.29 739	1.74 757	1.33 755	1.53 743	1.03 746	1.99 752	2.64 756	5.51 768	5.16 764	5.90 762	6.82 770	4.32 766	3.29 757	3.16 769	2.02 770	1.92 760	2.87 772	2.24 761	1.89 760

Selective-IGEV-i1pa	5.57 766	7.99 771	4.76 759	0.80 735	0.45 714	12.99 774	3.60 765	9.25 775	7.43 770	6.97 770	9.87 774	8.94 772	7.26 771	14.66 784	5.65 770	3.55 770	1.08 763	1.93 761	0.72 748	0.73 735	2.79 764

DGTPSM_ROB	8.34 769	5.10 761	10.37 778	5.31 764	10.18 766	8.33 768	23.60 781	6.06 771	13.41 780	4.90 765	10.87 778	5.65 760	10.44 774	6.17 769	12.59 775	3.74 771	7.55 775	3.69 771	7.26 779	4.14 765	7.46 775

DPSMNet_ROB	8.40 770	5.11 762	10.49 779	5.58 765	10.25 767	8.34 769	23.62 782	6.07 772	13.45 781	4.93 766	10.88 779	5.66 761	10.44 774	6.24 770	12.64 776	3.98 772	7.61 776	3.76 772	7.30 780	4.20 766	7.51 776

DPSimNet_ROB	4.34 762	4.23 760	6.89 765	3.67 761	3.68 760	4.75 756	5.21 772	2.67 759	3.68 760	5.82 769	3.95 761	5.57 759	6.72 769	3.46 758	4.48 762	4.05 773	2.88 771	4.68 774	3.12 774	3.69 763	3.62 766

tt	4.71 763	0.10 159	3.94 750	2.06 759	1.53 757	10.14 773	16.88 776	9.27 776	4.98 766	1.39 737	1.02 708	4.68 758	4.90 766	3.35 757	5.86 771	5.76 774	9.15 782	2.24 770	2.53 770	3.10 762	1.32 758

PML	16.10 781	12.82 782	6.78 764	5.23 763	7.76 764	33.92 788	66.56 798	5.30 769	10.28 773	26.12 797	68.59 802	20.51 785	13.49 784	10.06 775	6.78 773	5.96 775	2.00 769	6.04 780	2.18 769	8.96 778	2.60 763

iinet-test	10.78 773	9.29 772	9.70 768	10.48 767	10.68 774	17.98 781	25.98 783	12.57 780	13.39 778	9.64 778	10.10 775	10.06 775	10.61 777	11.22 780	12.70 777	6.40 776	7.74 777	5.68 776	6.69 775	7.47 774	7.30 773

IINet	10.78 773	9.29 772	9.70 768	10.48 767	10.68 774	17.98 781	25.98 783	12.57 780	13.39 778	9.64 778	10.10 775	10.06 775	10.61 777	11.22 780	12.70 777	6.40 776	7.74 777	5.68 776	6.69 775	7.47 774	7.30 773

DPSM_ROB	11.49 776	9.87 778	10.35 776	11.13 770	11.31 776	19.11 784	27.51 786	13.37 783	14.21 784	10.31 780	11.06 780	10.96 781	11.27 782	11.96 782	13.59 780	6.78 778	8.19 780	6.03 778	7.09 777	7.93 776	7.73 778

DPSM	11.49 776	9.87 778	10.35 776	11.13 770	11.31 776	19.11 784	27.51 786	13.37 783	14.21 784	10.31 780	11.06 780	10.96 781	11.27 782	11.96 782	13.59 780	6.78 778	8.19 780	6.03 778	7.09 777	7.93 776	7.73 778

xxxxx1	15.27 778	9.54 775	10.31 773	20.13 781	18.88 781	17.08 777	23.03 778	10.36 777	10.99 774	9.21 775	9.62 771	10.74 778	10.61 777	10.72 776	13.89 782	7.97 780	9.20 783	31.85 798	44.72 800	12.84 779	13.69 780

tt_ll	15.27 778	9.54 775	10.31 773	20.13 781	18.88 781	17.08 777	23.03 778	10.36 777	10.99 774	9.21 775	9.62 771	10.74 778	10.61 777	10.72 776	13.89 782	7.97 780	9.20 783	31.85 798	44.72 800	12.84 779	13.69 780

ff	15.27 778	9.54 775	10.31 773	20.13 781	18.88 781	17.08 777	23.03 778	10.36 777	10.99 774	9.21 775	9.62 771	10.74 778	10.61 777	10.72 776	13.89 782	7.97 780	9.20 783	31.85 798	44.72 800	12.84 779	13.69 780

RAFT-FEzeroshot	23.10 785	19.88 788	20.56 785	22.49 785	22.75 787	38.38 789	55.50 794	26.84 790	28.66 791	20.60 791	22.10 788	22.05 789	22.74 789	24.00 789	27.37 793	13.59 783	16.48 788	12.14 781	14.28 783	15.96 785	15.54 787

RAFT-FE	23.10 785	19.88 788	20.56 785	22.49 785	22.75 787	38.38 789	55.50 794	26.84 790	28.66 791	20.60 791	22.10 788	22.05 789	22.74 789	24.00 789	27.37 793	13.59 783	16.48 788	12.14 781	14.28 783	15.96 785	15.54 787

CasAABBNet	23.10 785	19.86 786	20.64 787	22.47 784	22.73 785	38.41 792	55.50 794	26.89 793	28.70 793	20.61 793	22.15 790	22.08 792	22.75 791	23.99 787	27.36 791	13.59 783	16.48 788	12.14 781	14.27 782	15.95 783	15.53 786

Hybrid-DGEV	23.16 789	19.94 791	20.96 790	22.49 785	22.75 787	38.51 794	55.52 797	27.09 797	28.90 797	20.58 790	22.25 791	22.00 788	22.80 793	24.11 792	27.33 790	13.60 786	16.47 787	12.14 781	14.30 786	15.95 783	15.54 787

FlowAnything	23.14 788	19.87 787	20.79 788	22.50 788	22.74 786	38.39 791	55.46 791	26.89 793	28.72 794	20.77 795	22.29 793	22.07 791	22.72 788	23.99 787	27.41 795	13.60 786	16.55 793	12.15 785	14.36 787	15.97 787	15.52 785

Selective-RAFT-Error	23.16 789	19.93 790	20.87 789	22.54 789	22.81 790	38.52 795	55.47 792	27.01 796	28.83 795	20.66 794	22.25 791	22.09 793	22.80 793	24.09 791	27.36 791	13.61 788	16.48 788	12.15 785	14.28 783	15.99 788	15.57 790

LSM0	24.24 792	19.98 792	22.32 791	24.22 791	40.14 799	38.48 793	55.20 790	26.95 795	28.57 790	20.49 789	21.83 786	22.26 794	22.75 791	24.22 793	27.30 789	13.66 789	16.32 786	12.19 787	14.15 781	16.10 789	17.66 792

fast-reg	23.64 791	20.51 794	23.42 792	23.22 790	24.75 794	38.73 796	55.47 792	26.85 792	28.86 796	20.12 788	21.73 785	21.64 787	22.22 787	24.30 794	27.54 796	13.91 790	16.52 792	14.85 788	15.62 788	16.91 790	15.71 791

Anonymous_1	16.62 782	9.35 774	9.84 770	10.66 769	14.64 778	18.66 783	27.12 785	12.64 782	13.51 782	10.76 782	10.30 777	10.13 777	10.60 776	11.06 779	12.74 779	15.87 791	7.74 777	16.92 789	43.48 799	58.66 802	7.68 777

zzzzzz3	33.80 797	21.93 795	29.35 795	40.69 797	40.71 800	54.58 798	75.81 800	38.06 799	43.73 800	30.21 799	32.81 797	33.59 800	36.40 800	35.16 796	41.64 799	19.24 792	24.62 796	18.35 790	21.58 792	19.15 791	18.48 793

zzz1	33.83 798	21.95 796	29.58 796	40.69 797	40.71 800	54.57 797	75.77 799	38.08 800	43.79 801	30.23 800	32.84 798	33.61 801	36.40 800	35.19 797	41.64 799	19.25 793	24.62 796	18.36 791	21.58 792	19.16 792	18.49 794

Selective-IGEV-i16pa	30.47 796	41.93 801	4.02 751	0.49 717	0.37 703	96.94 802	0.74 728	60.26 803	58.76 802	17.24 784	64.39 801	38.26 802	49.53 802	106.11 803	26.15 788	19.96 794	3.42 773	4.39 773	1.81 768	0.39 713	14.22 784

LRCNet_RVC	10.90 775	14.34 783	9.35 767	15.35 778	8.04 765	1.08 722	0.34 653	8.78 774	0.70 686	12.63 783	16.05 783	9.85 773	6.54 767	8.57 774	6.34 772	20.27 795	5.40 774	23.70 795	21.88 796	14.87 782	13.83 783

zzzz2	34.86 799	30.12 799	31.42 797	34.23 793	34.22 797	58.04 799	83.74 801	40.88 801	43.54 798	31.10 801	33.46 799	32.70 798	33.88 798	35.86 798	41.00 797	20.48 796	24.86 798	18.45 792	21.67 794	24.07 794	23.42 798

noway5	34.86 799	30.12 799	31.42 797	34.23 793	34.22 797	58.04 799	83.74 801	40.88 801	43.54 798	31.10 801	33.46 799	32.70 798	33.88 798	35.86 798	41.00 797	20.48 796	24.86 798	18.45 792	21.67 794	24.07 794	23.42 798

HaxPig	17.72 783	20.22 793	19.73 782	16.53 779	16.51 779	9.27 771	9.33 773	14.34 785	13.27 777	18.65 785	18.70 784	17.35 784	16.77 785	17.04 785	16.45 785	22.05 798	20.89 794	22.27 794	21.53 791	21.29 793	22.13 797

MEDIAN_ROB	21.21 784	24.62 797	23.47 793	19.58 780	19.65 784	13.22 775	10.96 774	17.88 786	17.00 786	22.14 796	22.02 787	20.86 786	20.36 786	21.06 786	19.71 786	25.63 799	24.13 795	26.21 796	25.20 797	25.17 796	25.38 800

AVERAGE_ROB	25.43 793	29.06 798	27.24 794	24.63 792	24.20 793	17.73 780	12.61 775	22.29 789	21.39 789	26.79 798	26.16 796	25.20 795	24.64 797	25.07 795	23.53 787	29.96 800	28.40 800	30.60 797	29.58 798	29.72 797	29.84 801

RSGM-EC	29.65 794	17.75 784	10.04 771	35.31 795	33.15 795	26.42 786	46.65 788	19.89 787	17.74 787	18.92 786	23.36 794	30.14 796	23.59 795	41.87 800	45.99 801	59.56 801	34.38 801	33.25 801	20.37 789	34.97 798	19.60 795

acva	29.65 794	17.75 784	10.04 771	35.31 795	33.15 795	26.42 786	46.65 788	19.89 787	17.74 787	18.92 786	23.36 794	30.14 796	23.59 795	41.87 800	45.99 801	59.56 801	34.38 801	33.25 801	20.37 789	34.97 798	19.60 795

test_example2	101.33 801	108.28 802	68.15 800	98.43 799	106.93 802	89.75 801	102.43 803	36.80 798	97.65 803	129.04 803	130.15 803	65.26 803	66.62 803	92.11 802	80.24 803	144.10 803	199.48 803	81.81 803	103.01 803	125.01 803	101.27 802

ccccc		256.29 803		354.40 802	364.36 803	149.10 803		152.89 804		153.93 804		164.00 804		268.02 804		390.55 804	349.22 804	244.59 804	219.82 804	412.30 804

ASD4		6.65 770

Low-res two-view benchmark