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

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 132	0.09 117	0.18 137	0.18 137	0.09 92	0.13 44	0.16 279	0.25 226	0.21 256	0.11 111	0.16 224	0.09 40	0.11 174	0.13 19	0.10 30	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.07 301	0.04 1	0.05 52

DispViT+	0.12 132	0.07 5	0.19 155	0.15 10	0.16 561	0.10 24	0.12 53	0.26 248	0.23 303	0.13 186	0.11 97	0.10 81	0.08 21	0.21 286	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 16	0.08 53	0.13 8	0.18 137	0.10 176	0.13 44	0.12 53	0.15 24	0.12 34	0.10 66	0.13 146	0.10 81	0.10 110	0.14 51	0.11 82	0.05 9	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

2.75w_new	0.11 91	0.09 117	0.14 23	0.16 31	0.09 92	0.15 97	0.12 53	0.25 226	0.16 125	0.14 218	0.13 146	0.08 8	0.10 110	0.16 142	0.13 233	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 52

3.25w_new	0.11 91	0.09 117	0.15 44	0.17 73	0.09 92	0.19 266	0.10 12	0.22 155	0.17 159	0.14 218	0.12 122	0.10 81	0.11 174	0.17 163	0.12 163	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 52

3.25w	0.11 91	0.09 117	0.15 44	0.17 73	0.09 92	0.19 266	0.10 12	0.22 155	0.17 159	0.14 218	0.12 122	0.10 81	0.11 174	0.17 163	0.12 163	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 52

MGW-Stereo-1	0.10 16	0.07 5	0.13 8	0.17 73	0.07 10	0.15 97	0.14 156	0.14 17	0.14 81	0.13 186	0.12 122	0.10 81	0.10 110	0.15 104	0.12 163	0.05 9	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

WiStereo	0.10 16	0.08 53	0.16 77	0.16 31	0.07 10	0.15 97	0.12 53	0.15 24	0.13 53	0.09 26	0.07 6	0.12 171	0.10 110	0.14 51	0.09 12	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

GeoAtt-pt-S (ZS)	0.10 16	0.08 53	0.16 77	0.16 31	0.09 92	0.08 4	0.15 220	0.13 13	0.15 105	0.10 66	0.09 28	0.09 40	0.08 21	0.13 19	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.05 52

tt3	0.10 16	0.08 53	0.17 110	0.17 73	0.06 1	0.15 97	0.11 30	0.21 128	0.12 34	0.10 66	0.09 28	0.11 128	0.09 50	0.19 233	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

tt4	0.10 16	0.08 53	0.17 110	0.17 73	0.07 10	0.13 44	0.12 53	0.22 155	0.13 53	0.08 3	0.09 28	0.10 81	0.09 50	0.17 163	0.09 12	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

tt6	0.10 16	0.08 53	0.16 77	0.16 31	0.07 10	0.15 97	0.12 53	0.15 24	0.13 53	0.09 26	0.07 6	0.12 171	0.10 110	0.14 51	0.09 12	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

tt7	0.10 16	0.10 188	0.13 8	0.19 203	0.07 10	0.14 69	0.13 109	0.17 48	0.12 34	0.09 26	0.07 6	0.10 81	0.10 110	0.15 104	0.09 12	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.05 88	0.05 7	0.04 1

tt8	0.10 16	0.10 188	0.14 23	0.19 203	0.07 10	0.14 69	0.13 109	0.18 63	0.13 53	0.09 26	0.08 22	0.11 128	0.10 110	0.13 19	0.09 12	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.05 88	0.05 7	0.04 1

tt9	0.10 16	0.10 188	0.14 23	0.19 203	0.07 10	0.13 44	0.12 53	0.19 81	0.14 81	0.09 26	0.06 1	0.10 81	0.10 110	0.13 19	0.09 12	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.05 88	0.05 7	0.04 1

TYNG	0.10 16	0.10 188	0.14 23	0.19 203	0.07 10	0.14 69	0.12 53	0.18 63	0.14 81	0.09 26	0.06 1	0.10 81	0.10 110	0.13 19	0.08 1	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.05 88	0.05 7	0.04 1

GeoAtt-pt-L (ZS)	0.08 1	0.06 1	0.15 44	0.14 4	0.06 1	0.08 4	0.10 12	0.10 2	0.10 7	0.10 66	0.07 6	0.07 2	0.07 4	0.13 19	0.10 30	0.07 168	0.04 2	0.05 1	0.05 88	0.05 7	0.04 1

CR-RVC	0.09 2	0.07 5	0.15 44	0.15 10	0.06 1	0.12 36	0.11 30	0.18 63	0.10 7	0.10 66	0.06 1	0.09 40	0.08 21	0.14 51	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

GFORCE	0.10 16	0.09 117	0.13 8	0.21 358	0.08 54	0.15 97	0.10 12	0.19 81	0.10 7	0.10 66	0.10 65	0.10 81	0.13 268	0.12 9	0.08 1	0.06 54	0.04 2	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.04 1

E$^{3}$Stereo	0.11 91	0.08 53	0.18 137	0.16 31	0.10 176	0.15 97	0.13 109	0.19 81	0.15 105	0.10 66	0.10 65	0.12 171	0.10 110	0.18 197	0.12 163	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.06 191

LLLLL	0.11 91	0.08 53	0.18 137	0.16 31	0.10 176	0.15 97	0.13 109	0.19 81	0.15 105	0.10 66	0.10 65	0.12 171	0.10 110	0.18 197	0.12 163	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.06 191

LLL	0.11 91	0.08 53	0.17 110	0.16 31	0.10 176	0.16 155	0.15 220	0.19 81	0.15 105	0.10 66	0.10 65	0.12 171	0.10 110	0.21 286	0.12 163	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.05 7	0.06 191

100	0.10 16	0.08 53	0.17 110	0.17 73	0.10 176	0.11 28	0.13 109	0.17 48	0.15 105	0.10 66	0.10 65	0.12 171	0.10 110	0.16 142	0.12 163	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.05 7	0.05 52

300	0.10 16	0.07 5	0.17 110	0.16 31	0.09 92	0.13 44	0.13 109	0.20 109	0.15 105	0.10 66	0.10 65	0.12 171	0.10 110	0.13 19	0.12 163	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.05 52

Last	0.11 91	0.07 5	0.17 110	0.16 31	0.09 92	0.14 69	0.13 109	0.18 63	0.15 105	0.10 66	0.09 28	0.14 240	0.10 110	0.18 197	0.13 233	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.06 191

DDDD	0.11 91	0.07 5	0.17 110	0.16 31	0.09 92	0.13 44	0.14 156	0.20 109	0.14 81	0.10 66	0.09 28	0.15 263	0.11 174	0.13 19	0.13 233	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.06 191

F8.5	0.10 16	0.09 117	0.12 1	0.20 293	0.07 10	0.13 44	0.11 30	0.21 128	0.12 34	0.09 26	0.10 65	0.11 128	0.09 50	0.14 51	0.08 1	0.06 54	0.04 2	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.04 1

FORCE_9	0.10 16	0.09 117	0.12 1	0.19 203	0.07 10	0.13 44	0.12 53	0.21 128	0.12 34	0.09 26	0.10 65	0.11 128	0.09 50	0.14 51	0.08 1	0.06 54	0.04 2	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.04 1

FORCE_8	0.10 16	0.10 188	0.12 1	0.20 293	0.07 10	0.13 44	0.12 53	0.21 128	0.13 53	0.09 26	0.10 65	0.11 128	0.10 110	0.14 51	0.08 1	0.06 54	0.04 2	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.04 1

F7	0.10 16	0.09 117	0.12 1	0.19 203	0.07 10	0.13 44	0.12 53	0.22 155	0.13 53	0.09 26	0.09 28	0.10 81	0.10 110	0.15 104	0.08 1	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.04 1

FORCE_4.5	0.10 16	0.09 117	0.13 8	0.19 203	0.06 1	0.13 44	0.13 109	0.23 181	0.12 34	0.08 3	0.10 65	0.08 8	0.11 174	0.15 104	0.09 12	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.05 7	0.04 1

TT111	0.10 16	0.07 5	0.17 110	0.16 31	0.09 92	0.14 69	0.12 53	0.19 81	0.13 53	0.10 66	0.08 22	0.12 171	0.10 110	0.14 51	0.12 163	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.05 52

FORCE_4	0.10 16	0.08 53	0.14 23	0.19 203	0.07 10	0.16 155	0.14 156	0.20 109	0.11 18	0.09 26	0.10 65	0.12 171	0.10 110	0.17 163	0.08 1	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.04 1

FORCE_6	0.10 16	0.11 281	0.12 1	0.19 203	0.07 10	0.15 97	0.12 53	0.21 128	0.12 34	0.09 26	0.10 65	0.09 40	0.09 50	0.15 104	0.09 12	0.06 54	0.04 2	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.05 52

rgla	0.10 16	0.11 281	0.15 44	0.18 137	0.11 245	0.15 97	0.11 30	0.15 24	0.12 34	0.10 66	0.08 22	0.08 8	0.09 50	0.14 51	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

416test	0.10 16	0.10 188	0.15 44	0.18 137	0.11 245	0.15 97	0.11 30	0.15 24	0.12 34	0.10 66	0.09 28	0.08 8	0.09 50	0.13 19	0.10 30	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.05 7	0.05 52

test410_97500	0.10 16	0.09 117	0.17 110	0.18 137	0.10 176	0.16 155	0.09 4	0.18 63	0.13 53	0.09 26	0.09 28	0.09 40	0.08 21	0.14 51	0.10 30	0.05 9	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

test410	0.10 16	0.09 117	0.18 137	0.18 137	0.10 176	0.16 155	0.09 4	0.18 63	0.14 81	0.10 66	0.09 28	0.09 40	0.08 21	0.14 51	0.10 30	0.05 9	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

SCION-M(vits-remse)	0.12 132	0.08 53	0.40 451	0.27 659	0.08 54	0.13 44	0.12 53	0.24 204	0.19 201	0.09 26	0.11 97	0.08 8	0.07 4	0.14 51	0.11 82	0.10 524	0.08 546	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

SCION-Mon(vits-remp)	0.15 267	0.18 579	0.40 451	0.27 659	0.26 716	0.46 679	0.12 53	0.24 204	0.19 201	0.09 26	0.11 97	0.08 8	0.07 4	0.14 51	0.11 82	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

GELT-Stereo	0.13 184	0.09 117	0.16 77	0.20 293	0.14 464	0.14 69	0.15 220	0.33 366	0.23 303	0.14 218	0.11 97	0.11 128	0.11 174	0.16 142	0.11 82	0.05 9	0.05 50	0.07 203	0.07 301	0.05 7	0.05 52

small-0shot	0.10 16	0.09 117	0.18 137	0.16 31	0.09 92	0.09 9	0.16 279	0.14 17	0.12 34	0.08 3	0.15 204	0.08 8	0.08 21	0.11 2	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.05 52

anonymous	0.11 91	0.09 117	0.20 173	0.18 137	0.10 176	0.08 4	0.14 156	0.16 37	0.17 159	0.12 147	0.13 146	0.09 40	0.07 4	0.13 19	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.05 52

testmc14	0.10 16	0.07 5	0.14 23	0.18 137	0.07 10	0.16 155	0.14 156	0.15 24	0.12 34	0.10 66	0.13 146	0.10 81	0.08 21	0.12 9	0.10 30	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

LGCAT	0.11 91	0.07 5	0.15 44	0.14 4	0.09 92	0.12 36	0.12 53	0.13 13	0.10 7	0.12 147	0.09 28	0.11 128	0.10 110	0.19 233	0.12 163	0.11 572	0.11 646	0.05 1	0.06 198	0.05 7	0.12 593

MCSU-Stereo	0.10 16	0.07 5	0.14 23	0.17 73	0.07 10	0.16 155	0.15 220	0.17 48	0.16 125	0.12 147	0.13 146	0.12 171	0.08 21	0.15 104	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

derf	0.10 16	0.07 5	0.15 44	0.17 73	0.09 92	0.11 28	0.12 53	0.17 48	0.14 81	0.08 3	0.09 28	0.11 128	0.09 50	0.14 51	0.11 82	0.06 54	0.06 309	0.05 1	0.05 88	0.05 7	0.05 52

mm2	0.10 16	0.07 5	0.15 44	0.16 31	0.09 92	0.09 9	0.12 53	0.17 48	0.13 53	0.08 3	0.09 28	0.11 128	0.09 50	0.14 51	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

mm1	0.09 2	0.07 5	0.15 44	0.16 31	0.09 92	0.09 9	0.12 53	0.14 17	0.13 53	0.08 3	0.09 28	0.11 128	0.09 50	0.14 51	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

qqai	0.10 16	0.07 5	0.16 77	0.18 137	0.09 92	0.11 28	0.12 53	0.16 37	0.14 81	0.08 3	0.09 28	0.11 128	0.09 50	0.15 104	0.11 82	0.07 168	0.06 309	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.05 52

CAR	0.10 16	0.07 5	0.16 77	0.16 31	0.09 92	0.14 69	0.10 12	0.19 81	0.13 53	0.10 66	0.10 65	0.08 8	0.07 4	0.15 104	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.05 7	0.05 52

MSE-Stereo	0.10 16	0.07 5	0.16 77	0.16 31	0.09 92	0.14 69	0.10 12	0.19 81	0.13 53	0.09 26	0.10 65	0.08 8	0.07 4	0.15 104	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.05 7	0.05 52

monster-pro	0.10 16	0.08 53	0.13 8	0.17 73	0.08 54	0.13 44	0.12 53	0.24 204	0.19 201	0.09 26	0.11 97	0.08 8	0.07 4	0.14 51	0.11 82	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 16	0.08 53	0.15 44	0.17 73	0.09 92	0.15 97	0.14 156	0.17 48	0.14 81	0.08 3	0.11 97	0.12 171	0.09 50	0.14 51	0.11 82	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.05 52

TS12	0.12 132	0.08 53	0.17 110	0.21 358	0.09 92	0.19 266	0.14 156	0.23 181	0.16 125	0.14 218	0.19 276	0.12 171	0.13 268	0.17 163	0.15 310	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.05 7	0.05 52

LWStereo	0.12 132	0.10 188	0.27 269	0.19 203	0.08 54	0.16 155	0.14 156	0.21 128	0.15 105	0.10 66	0.13 146	0.10 81	0.12 216	0.20 258	0.09 12	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.04 1

ARStereo	0.12 132	0.12 347	0.28 286	0.19 203	0.08 54	0.17 201	0.15 220	0.22 155	0.18 181	0.11 111	0.14 187	0.10 81	0.11 174	0.17 163	0.10 30	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.05 52

ARStereo-new	0.12 132	0.11 281	0.26 256	0.19 203	0.07 10	0.14 69	0.14 156	0.21 128	0.18 181	0.12 147	0.15 204	0.11 128	0.12 216	0.13 19	0.11 82	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.05 52

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 91	0.10 188	0.26 256	0.18 137	0.09 92	0.14 69	0.14 156	0.20 109	0.13 53	0.11 111	0.13 146	0.10 81	0.11 174	0.14 51	0.10 30	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.05 7	0.05 52

TOTStereo	0.12 132	0.11 281	0.28 286	0.20 293	0.08 54	0.15 97	0.13 109	0.22 155	0.19 201	0.12 147	0.14 187	0.12 171	0.12 216	0.15 104	0.11 82	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.05 52

KABStereo	0.12 132	0.11 281	0.24 232	0.20 293	0.09 92	0.19 266	0.15 220	0.26 248	0.20 234	0.11 111	0.12 122	0.10 81	0.13 268	0.17 163	0.11 82	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.05 52

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 132	0.10 188	0.21 187	0.21 358	0.11 245	0.20 311	0.16 279	0.21 128	0.17 159	0.12 147	0.17 243	0.11 128	0.12 216	0.14 51	0.11 82	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.05 52

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 132	0.08 53	0.18 137	0.18 137	0.13 412	0.20 311	0.16 279	0.23 181	0.18 181	0.12 147	0.15 204	0.14 240	0.13 268	0.13 19	0.12 163	0.06 54	0.04 2	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 228	0.21 624	0.47 539	0.17 73	0.12 327	0.15 97	0.14 156	0.24 204	0.16 125	0.11 111	0.14 187	0.12 171	0.10 110	0.14 51	0.10 30	0.06 54	0.06 309	0.06 73	0.08 390	0.05 7	0.07 304

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 132	0.09 117	0.17 110	0.19 203	0.11 245	0.14 69	0.16 279	0.21 128	0.20 234	0.10 66	0.17 243	0.11 128	0.12 216	0.12 9	0.10 30	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.08 390	0.05 7	0.06 191

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 132	0.08 53	0.29 300	0.17 73	0.09 92	0.15 97	0.14 156	0.19 81	0.17 159	0.11 111	0.14 187	0.11 128	0.12 216	0.13 19	0.10 30	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.05 7	0.19 694

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 91	0.09 117	0.17 110	0.18 137	0.10 176	0.15 97	0.16 279	0.23 181	0.15 105	0.10 66	0.16 224	0.09 40	0.11 174	0.13 19	0.10 30	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.08 390	0.05 7	0.08 393

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 184	0.09 117	0.19 155	0.18 137	0.14 464	0.19 266	0.15 220	0.25 226	0.22 276	0.15 241	0.20 293	0.10 81	0.09 50	0.14 51	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.05 52

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 184	0.09 117	0.22 206	0.18 137	0.14 464	0.18 230	0.15 220	0.23 181	0.21 256	0.16 270	0.22 325	0.10 81	0.09 50	0.15 104	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.05 52

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 184	0.09 117	0.20 173	0.18 137	0.14 464	0.18 230	0.15 220	0.25 226	0.22 276	0.16 270	0.21 309	0.09 40	0.09 50	0.13 19	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.05 52

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 228	0.19 596	0.70 665	0.17 73	0.12 327	0.13 44	0.14 156	0.24 204	0.17 159	0.10 66	0.12 122	0.10 81	0.10 110	0.13 19	0.10 30	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.07 301	0.05 7	0.07 304

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 184	0.11 281	0.38 427	0.17 73	0.11 245	0.17 201	0.14 156	0.23 181	0.17 159	0.11 111	0.14 187	0.13 206	0.11 174	0.14 51	0.10 30	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.05 52

PipStereo	0.09 2	0.07 5	0.16 77	0.15 10	0.07 10	0.09 9	0.12 53	0.15 24	0.11 18	0.08 3	0.07 6	0.13 206	0.09 50	0.12 9	0.11 82	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

PSi22b	0.09 2	0.07 5	0.16 77	0.15 10	0.07 10	0.09 9	0.11 30	0.15 24	0.10 7	0.08 3	0.07 6	0.13 206	0.09 50	0.12 9	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

PSi22a	0.09 2	0.06 1	0.16 77	0.15 10	0.07 10	0.09 9	0.11 30	0.14 17	0.10 7	0.08 3	0.07 6	0.11 128	0.08 21	0.11 2	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

LACA3	0.10 16	0.10 188	0.14 23	0.15 10	0.07 10	0.16 155	0.14 156	0.14 17	0.13 53	0.11 111	0.09 28	0.10 81	0.10 110	0.16 142	0.09 12	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1c-attn	0.12 132	0.07 5	0.14 23	0.16 31	0.07 10	0.15 97	0.15 220	0.24 204	0.17 159	0.13 186	0.15 204	0.16 287	0.13 268	0.15 104	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.05 52

Foundation-i1b	0.12 132	0.07 5	0.14 23	0.16 31	0.07 10	0.16 155	0.15 220	0.25 226	0.16 125	0.14 218	0.15 204	0.17 299	0.12 216	0.15 104	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 132	0.07 5	0.14 23	0.15 10	0.07 10	0.18 230	0.16 279	0.25 226	0.16 125	0.16 270	0.16 224	0.18 313	0.13 268	0.17 163	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.05 7	0.05 52

Foundation-i32	0.09 2	0.07 5	0.16 77	0.15 10	0.06 1	0.09 9	0.12 53	0.14 17	0.09 3	0.08 3	0.07 6	0.10 81	0.08 21	0.11 2	0.11 82	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

GeoVLM	0.10 16	0.07 5	0.15 44	0.16 31	0.09 92	0.15 97	0.12 53	0.17 48	0.13 53	0.09 26	0.09 28	0.11 128	0.10 110	0.14 51	0.12 163	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

LACA2	0.10 16	0.11 281	0.20 173	0.16 31	0.07 10	0.16 155	0.13 109	0.17 48	0.14 81	0.09 26	0.09 28	0.11 128	0.10 110	0.14 51	0.09 12	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

LACA1	0.09 2	0.10 188	0.13 8	0.16 31	0.07 10	0.15 97	0.12 53	0.15 24	0.11 18	0.09 26	0.07 6	0.09 40	0.10 110	0.13 19	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.05 88	0.05 7	0.05 52

Test_v1	0.10 16	0.07 5	0.16 77	0.15 10	0.09 92	0.13 44	0.13 109	0.22 155	0.16 125	0.09 26	0.10 65	0.08 8	0.08 21	0.14 51	0.11 82	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.04 1

gcap_with_dpt	0.12 132	0.09 117	0.21 187	0.18 137	0.13 412	0.18 230	0.16 279	0.24 204	0.20 234	0.16 270	0.21 309	0.09 40	0.09 50	0.13 19	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.05 52

BLMT-Stereo	0.09 2	0.06 1	0.14 23	0.17 73	0.09 92	0.09 9	0.14 156	0.10 2	0.14 81	0.07 1	0.09 28	0.07 2	0.07 4	0.11 2	0.11 82	0.05 9	0.04 2	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.05 52

Pro-Stereo	0.10 16	0.07 5	0.14 23	0.17 73	0.10 176	0.17 201	0.13 109	0.11 4	0.13 53	0.10 66	0.09 28	0.08 8	0.06 1	0.22 309	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.08 390	0.05 7	0.05 52

BStereo	0.13 184	0.10 188	0.42 486	0.18 137	0.11 245	0.13 44	0.14 156	0.24 204	0.22 276	0.12 147	0.11 97	0.12 171	0.09 50	0.16 142	0.14 274	0.05 9	0.06 309	0.06 73	0.08 390	0.05 7	0.06 191

MatchAttention (ZS)	0.09 2	0.07 5	0.16 77	0.14 4	0.06 1	0.08 4	0.13 109	0.12 8	0.11 18	0.07 1	0.12 122	0.07 2	0.07 4	0.13 19	0.09 12	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
Anonymus123	0.14 228	0.10 188	0.42 486	0.18 137	0.11 245	0.36 619	0.14 156	0.28 288	0.22 276	0.12 147	0.11 97	0.12 171	0.09 50	0.16 142	0.14 274	0.05 9	0.06 309	0.06 73	0.08 390	0.05 7	0.06 191

NLSM3	0.13 184	0.10 188	0.17 110	0.21 358	0.13 412	0.18 230	0.16 279	0.30 326	0.24 321	0.11 111	0.15 204	0.12 171	0.13 268	0.17 163	0.15 310	0.05 9	0.05 50	0.08 325	0.08 390	0.05 7	0.05 52

MonSter++	0.10 16	0.07 5	0.15 44	0.16 31	0.09 92	0.15 97	0.12 53	0.17 48	0.13 53	0.09 26	0.09 28	0.11 128	0.10 110	0.14 51	0.12 163	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

HiDET	0.10 16	0.07 5	0.15 44	0.15 10	0.09 92	0.14 69	0.12 53	0.19 81	0.15 105	0.10 66	0.09 28	0.11 128	0.09 50	0.15 104	0.13 233	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

LCMNet	0.10 16	0.07 5	0.15 44	0.15 10	0.09 92	0.15 97	0.12 53	0.18 63	0.19 201	0.10 66	0.10 65	0.11 128	0.10 110	0.15 104	0.13 233	0.06 54	0.06 309	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

CSFM-Stereo	0.10 16	0.07 5	0.14 23	0.16 31	0.08 54	0.16 155	0.13 109	0.21 128	0.11 18	0.11 111	0.11 97	0.10 81	0.10 110	0.14 51	0.11 82	0.07 168	0.06 309	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

VIP-Stereo	0.12 132	0.12 347	0.21 187	0.18 137	0.11 245	0.24 426	0.12 53	0.19 81	0.18 181	0.10 66	0.13 146	0.11 128	0.09 50	0.19 233	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.05 7	0.05 52

BridgeDepth	0.10 16	0.09 117	0.14 23	0.19 203	0.07 10	0.16 155	0.12 53	0.16 37	0.12 34	0.08 3	0.09 28	0.14 240	0.13 268	0.14 51	0.10 30	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 88	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
Zero-FE251	0.14 228	0.09 117	0.24 232	0.17 73	0.09 92	0.20 311	0.13 109	0.20 109	0.14 81	0.61 733	0.13 146	0.13 206	0.11 174	0.14 51	0.16 339	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.05 52

MonStereo	0.10 16	0.08 53	0.13 8	0.17 73	0.08 54	0.14 69	0.12 53	0.24 204	0.19 201	0.09 26	0.11 97	0.08 8	0.07 4	0.14 51	0.11 82	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 16	0.08 53	0.13 8	0.17 73	0.08 54	0.13 44	0.12 53	0.24 204	0.19 201	0.09 26	0.11 97	0.08 8	0.07 4	0.14 51	0.11 82	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 16	0.07 5	0.16 77	0.16 31	0.08 54	0.11 28	0.09 4	0.20 109	0.12 34	0.11 111	0.11 97	0.08 8	0.08 21	0.23 319	0.11 82	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 191

Replicate-Monster	0.12 132	0.10 188	0.32 338	0.16 31	0.08 54	0.17 201	0.10 12	0.22 155	0.19 201	0.11 111	0.10 65	0.10 81	0.09 50	0.19 233	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.05 7	0.08 393

AdaDepth	0.11 91	0.09 117	0.20 173	0.20 293	0.10 176	0.19 266	0.13 109	0.16 37	0.13 53	0.10 66	0.10 65	0.09 40	0.09 50	0.19 233	0.12 163	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.05 7	0.05 52

asda	0.11 91	0.11 281	0.16 77	0.17 73	0.09 92	0.14 69	0.12 53	0.24 204	0.16 125	0.11 111	0.11 97	0.08 8	0.10 110	0.15 104	0.12 163	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

asd	0.10 16	0.10 188	0.15 44	0.17 73	0.10 176	0.16 155	0.10 12	0.19 81	0.13 53	0.12 147	0.11 97	0.09 40	0.10 110	0.16 142	0.11 82	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 88	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 91	0.10 188	0.14 23	0.17 73	0.10 176	0.15 97	0.12 53	0.25 226	0.17 159	0.14 218	0.13 146	0.09 40	0.09 50	0.18 197	0.12 163	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

depthmonostereo	0.14 228	0.09 117	0.19 155	0.19 203	0.08 54	0.20 311	0.15 220	0.27 265	0.23 303	0.16 270	0.18 267	0.14 240	0.17 385	0.19 233	0.13 233	0.07 168	0.06 309	0.07 203	0.05 88	0.05 7	0.05 52

DVStereo	0.14 228	0.08 53	0.18 137	0.18 137	0.09 92	0.21 345	0.14 156	0.24 204	0.21 256	0.21 342	0.21 309	0.15 263	0.14 307	0.23 319	0.15 310	0.07 168	0.06 309	0.06 73	0.06 198	0.05 7	0.05 52

2.25w	0.11 91	0.09 117	0.15 44	0.17 73	0.09 92	0.15 97	0.10 12	0.19 81	0.18 181	0.14 218	0.17 243	0.09 40	0.10 110	0.18 197	0.13 233	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

4.25_new	0.11 91	0.11 281	0.16 77	0.17 73	0.10 176	0.17 201	0.12 53	0.21 128	0.14 81	0.12 147	0.13 146	0.09 40	0.10 110	0.15 104	0.12 163	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 91	0.11 281	0.16 77	0.17 73	0.10 176	0.17 201	0.12 53	0.21 128	0.14 81	0.12 147	0.13 146	0.09 40	0.10 110	0.15 104	0.12 163	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 91	0.11 281	0.16 77	0.17 73	0.10 176	0.17 201	0.12 53	0.21 128	0.14 81	0.12 147	0.13 146	0.09 40	0.10 110	0.15 104	0.12 163	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 16	0.10 188	0.15 44	0.17 73	0.09 92	0.15 97	0.10 12	0.19 81	0.13 53	0.12 147	0.12 122	0.08 8	0.11 174	0.16 142	0.12 163	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 88	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 91	0.10 188	0.15 44	0.18 137	0.09 92	0.15 97	0.15 220	0.20 109	0.15 105	0.12 147	0.13 146	0.10 81	0.09 50	0.17 163	0.11 82	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 88	0.05 7	0.04 1

3.75w	0.11 91	0.09 117	0.15 44	0.17 73	0.11 245	0.18 230	0.12 53	0.23 181	0.14 81	0.13 186	0.11 97	0.08 8	0.10 110	0.16 142	0.11 82	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 91	0.10 188	0.14 23	0.17 73	0.09 92	0.17 201	0.09 4	0.22 155	0.16 125	0.13 186	0.13 146	0.09 40	0.11 174	0.19 233	0.13 233	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3w_stereo	0.12 132	0.11 281	0.18 137	0.18 137	0.08 54	0.16 155	0.15 220	0.27 265	0.19 201	0.12 147	0.12 122	0.07 2	0.12 216	0.15 104	0.11 82	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

2w_stereo	0.11 91	0.10 188	0.15 44	0.18 137	0.08 54	0.16 155	0.14 156	0.27 265	0.20 234	0.14 218	0.14 187	0.08 8	0.11 174	0.13 19	0.12 163	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 88	0.05 7	0.04 1

1w_stereo	0.12 132	0.08 53	0.14 23	0.18 137	0.09 92	0.16 155	0.15 220	0.25 226	0.21 256	0.13 186	0.16 224	0.08 8	0.12 216	0.16 142	0.13 233	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

monsterstereo	0.11 91	0.09 117	0.14 23	0.19 203	0.12 327	0.14 69	0.12 53	0.25 226	0.17 159	0.13 186	0.16 224	0.08 8	0.09 50	0.19 233	0.11 82	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 91	0.09 117	0.13 8	0.17 73	0.12 327	0.15 97	0.11 30	0.23 181	0.15 105	0.14 218	0.12 122	0.08 8	0.09 50	0.21 286	0.10 30	0.06 54	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 91	0.06 1	0.17 110	0.15 10	0.11 245	0.16 155	0.13 109	0.21 128	0.16 125	0.11 111	0.15 204	0.09 40	0.07 4	0.14 51	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.05 52

LG-Stereo_L2	0.10 16	0.08 53	0.19 155	0.16 31	0.09 92	0.12 36	0.13 109	0.18 63	0.13 53	0.09 26	0.07 6	0.08 8	0.08 21	0.16 142	0.10 30	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 16	0.08 53	0.19 155	0.16 31	0.09 92	0.12 36	0.13 109	0.17 48	0.11 18	0.08 3	0.07 6	0.08 8	0.07 4	0.17 163	0.10 30	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test1	0.10 16	0.08 53	0.15 44	0.18 137	0.09 92	0.15 97	0.11 30	0.16 37	0.10 7	0.08 3	0.06 1	0.10 81	0.07 4	0.17 163	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.05 7	0.05 52

MLG-Stereo	0.10 16	0.08 53	0.15 44	0.18 137	0.07 10	0.15 97	0.11 30	0.17 48	0.11 18	0.08 3	0.06 1	0.10 81	0.08 21	0.18 197	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.05 7	0.05 52

FoundationStereo	0.09 2	0.07 5	0.16 77	0.16 31	0.08 54	0.12 36	0.13 109	0.11 4	0.12 34	0.09 26	0.07 6	0.10 81	0.09 50	0.11 2	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.05 7	0.05 52

castereo++	0.13 184	0.10 188	0.18 137	0.18 137	0.10 176	0.27 481	0.13 109	0.23 181	0.23 303	0.11 111	0.13 146	0.16 287	0.10 110	0.18 197	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.04 1

MonSter	0.10 16	0.08 53	0.13 8	0.17 73	0.08 54	0.14 69	0.12 53	0.24 204	0.19 201	0.09 26	0.11 97	0.08 8	0.07 4	0.14 51	0.11 82	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 91	0.08 53	0.17 110	0.17 73	0.09 92	0.22 378	0.14 156	0.14 17	0.16 125	0.11 111	0.10 65	0.09 40	0.08 21	0.21 286	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.05 7	0.05 52

dual_stereo	0.10 16	0.07 5	0.14 23	0.17 73	0.08 54	0.09 9	0.13 109	0.24 204	0.13 53	0.10 66	0.09 28	0.09 40	0.08 21	0.18 197	0.12 163	0.07 168	0.06 309	0.06 73	0.04 1	0.05 7	0.05 52

gcap-zeroshot	0.13 184	0.09 117	0.22 206	0.17 73	0.14 464	0.19 266	0.15 220	0.25 226	0.22 276	0.15 241	0.20 293	0.10 81	0.09 50	0.13 19	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.05 52

test_for_model	0.13 184	0.09 117	0.20 173	0.18 137	0.14 464	0.19 266	0.15 220	0.25 226	0.22 276	0.15 241	0.20 293	0.10 81	0.09 50	0.14 51	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.05 52

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 132	0.08 53	0.29 300	0.17 73	0.09 92	0.15 97	0.14 156	0.19 81	0.17 159	0.11 111	0.14 187	0.11 128	0.12 216	0.13 19	0.10 30	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.05 7	0.19 694

testlalala	0.13 184	0.09 117	0.22 206	0.17 73	0.14 464	0.19 266	0.15 220	0.25 226	0.22 276	0.15 241	0.20 293	0.10 81	0.09 50	0.13 19	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.05 52

LoS_RVC	0.13 184	0.10 188	0.19 155	0.18 137	0.16 561	0.20 311	0.18 384	0.20 109	0.17 159	0.13 186	0.19 276	0.12 171	0.15 327	0.17 163	0.13 233	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.05 7	0.12 593

DCANet-4	0.19 382	0.10 188	0.52 584	0.19 203	0.09 92	0.19 266	0.18 384	0.36 423	0.39 535	0.29 456	0.30 422	0.17 299	0.22 472	0.20 258	0.18 401	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.05 7	0.07 304

fff	0.19 382	0.13 421	0.40 451	0.18 137	0.09 92	0.19 266	0.18 384	0.35 403	0.43 583	0.29 456	0.30 422	0.18 313	0.28 574	0.20 258	0.18 401	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.05 7	0.07 304

csc	0.19 382	0.13 421	0.40 451	0.18 137	0.09 92	0.19 266	0.18 384	0.35 403	0.43 583	0.29 456	0.30 422	0.18 313	0.28 574	0.20 258	0.18 401	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.05 7	0.07 304

cscssc	0.19 382	0.13 421	0.40 451	0.18 137	0.09 92	0.19 266	0.18 384	0.35 403	0.43 583	0.29 456	0.30 422	0.18 313	0.28 574	0.20 258	0.18 401	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.05 7	0.07 304

GIO	0.15 267	0.08 53	0.30 311	0.19 203	0.10 176	0.19 266	0.17 332	0.26 248	0.25 339	0.16 270	0.21 309	0.18 313	0.10 110	0.21 286	0.12 163	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.06 141	0.07 304

tt5	0.10 16	0.09 117	0.16 77	0.17 73	0.08 54	0.14 69	0.11 30	0.16 37	0.12 34	0.10 66	0.09 28	0.11 128	0.10 110	0.17 163	0.09 12	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.06 141	0.05 52

TADF							0.19 433	0.42 498	0.36 498	0.32 528	0.21 309	0.24 413	0.18 416	0.51 570	0.15 310	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.06 141

RSGM							0.16 279	0.35 403	0.22 276	0.26 401	0.25 362	0.29 486	0.15 327	0.20 258	0.15 310	0.08 358	0.06 309	0.07 203	0.06 198	0.06 141

CR-Stereo	0.09 2	0.10 188	0.14 23	0.15 10	0.07 10	0.10 24	0.13 109	0.15 24	0.11 18	0.08 3	0.08 22	0.10 81	0.10 110	0.13 19	0.09 12	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.05 88	0.06 141	0.06 191

low	0.12 132	0.08 53	0.21 187	0.18 137	0.09 92	0.17 201	0.15 220	0.23 181	0.16 125	0.10 66	0.10 65	0.12 171	0.10 110	0.21 286	0.11 82	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.06 141	0.06 191

FORCE_4.7	0.10 16	0.10 188	0.12 1	0.21 358	0.08 54	0.15 97	0.15 220	0.19 81	0.14 81	0.08 3	0.10 65	0.08 8	0.10 110	0.15 104	0.08 1	0.06 54	0.05 50	0.08 325	0.07 301	0.06 141	0.04 1

F4.4	0.10 16	0.09 117	0.12 1	0.19 203	0.06 1	0.13 44	0.12 53	0.23 181	0.11 18	0.09 26	0.10 65	0.09 40	0.11 174	0.15 104	0.09 12	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.05 52

FORCE_4.6	0.10 16	0.09 117	0.13 8	0.18 137	0.06 1	0.16 155	0.14 156	0.22 155	0.13 53	0.08 3	0.10 65	0.09 40	0.09 50	0.12 9	0.08 1	0.07 168	0.04 2	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.05 52

F5.5	0.10 16	0.10 188	0.13 8	0.20 293	0.07 10	0.15 97	0.12 53	0.21 128	0.12 34	0.08 3	0.10 65	0.10 81	0.09 50	0.13 19	0.08 1	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.06 141	0.04 1

FORCE_5	0.10 16	0.09 117	0.13 8	0.20 293	0.07 10	0.13 44	0.12 53	0.21 128	0.10 7	0.08 3	0.10 65	0.11 128	0.09 50	0.14 51	0.08 1	0.06 54	0.04 2	0.06 73	0.06 198	0.06 141	0.05 52

416test1013	0.10 16	0.10 188	0.16 77	0.18 137	0.11 245	0.16 155	0.11 30	0.15 24	0.13 53	0.11 111	0.09 28	0.08 8	0.09 50	0.13 19	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.06 141	0.05 52

over-6	0.12 132	0.13 421	0.19 155	0.19 203	0.07 10	0.16 155	0.11 30	0.26 248	0.16 125	0.10 66	0.10 65	0.10 81	0.13 268	0.19 233	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.06 141	0.06 191

over v1	0.11 91	0.13 421	0.15 44	0.19 203	0.06 1	0.15 97	0.10 12	0.18 63	0.10 7	0.10 66	0.09 28	0.11 128	0.14 307	0.18 197	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.06 141	0.06 191

over-8	0.11 91	0.13 421	0.16 77	0.20 293	0.07 10	0.15 97	0.10 12	0.19 81	0.10 7	0.09 26	0.09 28	0.11 128	0.12 216	0.18 197	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.06 141	0.06 191

over-9	0.11 91	0.13 421	0.16 77	0.19 203	0.07 10	0.15 97	0.10 12	0.20 109	0.11 18	0.09 26	0.09 28	0.11 128	0.12 216	0.18 197	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.06 141	0.06 191

Anonymus	0.12 132	0.08 53	0.17 110	0.19 203	0.10 176	0.16 155	0.15 220	0.20 109	0.16 125	0.11 111	0.09 28	0.14 240	0.12 216	0.17 163	0.13 233	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.06 141	0.07 304

MGA	0.10 16	0.07 5	0.16 77	0.16 31	0.10 176	0.15 97	0.10 12	0.18 63	0.13 53	0.09 26	0.09 28	0.09 40	0.07 4	0.15 104	0.11 82	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.06 141	0.06 191

DF	0.13 184	0.09 117	0.21 187	0.18 137	0.10 176	0.17 201	0.15 220	0.25 226	0.17 159	0.13 186	0.22 325	0.19 334	0.11 174	0.20 258	0.14 274	0.08 358	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.06 141	0.06 191

LiteMatch*	0.11 91	0.07 5	0.22 206	0.16 31	0.10 176	0.13 44	0.13 109	0.18 63	0.14 81	0.09 26	0.09 28	0.09 40	0.10 110	0.14 51	0.11 82	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.06 191

canet-new	0.12 132	0.11 281	0.28 286	0.20 293	0.09 92	0.15 97	0.14 156	0.22 155	0.16 125	0.09 26	0.11 97	0.09 40	0.12 216	0.20 258	0.09 12	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.05 52

bcnet-new	0.12 132	0.11 281	0.32 338	0.20 293	0.08 54	0.16 155	0.13 109	0.19 81	0.17 159	0.11 111	0.12 122	0.11 128	0.11 174	0.19 233	0.10 30	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.05 52

FCBStereo	0.12 132	0.11 281	0.27 269	0.20 293	0.09 92	0.18 230	0.13 109	0.18 63	0.13 53	0.12 147	0.12 122	0.13 206	0.13 268	0.14 51	0.10 30	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.05 52

PSGStereo	0.12 132	0.11 281	0.27 269	0.20 293	0.09 92	0.18 230	0.13 109	0.18 63	0.13 53	0.12 147	0.12 122	0.13 206	0.13 268	0.14 51	0.10 30	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.05 52

CHEStereo	0.12 132	0.11 281	0.22 206	0.19 203	0.11 245	0.16 155	0.14 156	0.19 81	0.15 105	0.13 186	0.16 224	0.11 128	0.12 216	0.14 51	0.10 30	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.06 141	0.05 52

RT-Monster	0.15 267	0.08 53	0.21 187	0.17 73	0.14 464	0.20 311	0.11 30	0.29 305	0.32 444	0.24 377	0.22 325	0.17 299	0.13 268	0.18 197	0.14 274	0.07 168	0.06 309	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.07 304

DepthFocus	0.10 16	0.07 5	0.21 187	0.15 10	0.11 245	0.10 24	0.13 109	0.15 24	0.08 1	0.12 147	0.10 65	0.09 40	0.07 4	0.13 19	0.10 30	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.08 390	0.06 141	0.05 52

Foundation-i1	0.13 184	0.07 5	0.16 77	0.17 73	0.11 245	0.17 201	0.16 279	0.32 350	0.22 276	0.15 241	0.17 243	0.20 350	0.13 268	0.14 51	0.13 233	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.05 52

Selective-IGEV-i32	0.12 132	0.09 117	0.22 206	0.19 203	0.10 176	0.15 97	0.14 156	0.27 265	0.15 105	0.13 186	0.14 187	0.13 206	0.08 21	0.21 286	0.12 163	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.06 141	0.05 52

VMStereo-Base	0.13 184	0.08 53	0.22 206	0.15 10	0.09 92	0.18 230	0.13 109	0.24 204	0.25 339	0.14 218	0.22 325	0.17 299	0.12 216	0.19 233	0.13 233	0.08 358	0.06 309	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.07 304

BridgeDepth_RVC	0.10 16	0.07 5	0.15 44	0.13 1	0.07 10	0.16 155	0.10 12	0.20 109	0.14 81	0.09 26	0.10 65	0.09 40	0.12 216	0.13 19	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.05 88	0.06 141	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
252Zero-FE	0.14 228	0.07 5	0.17 110	0.17 73	0.09 92	0.15 97	0.11 30	0.21 128	0.19 201	0.77 753	0.11 97	0.08 8	0.08 21	0.13 19	0.13 233	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.06 141	0.06 191

GASTEREO	0.13 184	0.12 347	0.21 187	0.23 496	0.10 176	0.18 230	0.15 220	0.26 248	0.18 181	0.17 291	0.16 224	0.11 128	0.13 268	0.19 233	0.11 82	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.07 301	0.06 141	0.06 191

MSCF	0.13 184	0.12 347	0.21 187	0.22 435	0.10 176	0.16 155	0.15 220	0.26 248	0.18 181	0.17 291	0.16 224	0.11 128	0.13 268	0.18 197	0.11 82	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.07 301	0.06 141	0.06 191

water-stereo	0.13 184	0.08 53	0.20 173	0.19 203	0.10 176	0.17 201	0.14 156	0.25 226	0.19 201	0.17 291	0.23 336	0.15 263	0.15 327	0.12 9	0.13 233	0.07 168	0.06 309	0.07 203	0.06 198	0.06 141	0.05 52

4.5_new	0.11 91	0.11 281	0.15 44	0.17 73	0.09 92	0.14 69	0.12 53	0.21 128	0.16 125	0.13 186	0.13 146	0.08 8	0.09 50	0.13 19	0.11 82	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 88	0.06 141	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 91	0.11 281	0.15 44	0.17 73	0.09 92	0.14 69	0.12 53	0.21 128	0.16 125	0.13 186	0.13 146	0.08 8	0.09 50	0.13 19	0.11 82	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 88	0.06 141	0.04 1

xyz-stereo-finetune2	0.17 307	0.11 281	0.26 256	0.16 31	0.09 92	0.27 481	0.19 433	0.27 265	0.20 234	0.22 352	0.28 392	0.21 364	0.22 472	0.37 510	0.22 508	0.06 54	0.05 50	0.08 325	0.06 198	0.06 141	0.07 304

xyz-stereo-finetune	0.16 285	0.12 347	0.23 222	0.16 31	0.08 54	0.23 403	0.20 487	0.29 305	0.31 432	0.19 319	0.22 325	0.19 334	0.15 327	0.29 443	0.20 459	0.06 54	0.06 309	0.08 325	0.06 198	0.06 141	0.06 191

xyz-stereo	1.40 786	0.10 188	17.09 832	0.18 137	0.07 10	4.78 808	0.18 384	0.29 305	0.34 468	0.36 598	2.81 808	0.40 605	0.29 589	0.56 605	0.24 543	0.07 168	0.05 50	0.09 430	0.06 198	0.06 141	0.05 52

MLG-Stereo_test3	0.10 16	0.08 53	0.16 77	0.17 73	0.08 54	0.16 155	0.12 53	0.17 48	0.12 34	0.10 66	0.07 6	0.10 81	0.08 21	0.14 51	0.11 82	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.06 141	0.06 191

MLG-Stereo_test2	0.10 16	0.08 53	0.15 44	0.17 73	0.09 92	0.15 97	0.11 30	0.16 37	0.10 7	0.09 26	0.07 6	0.10 81	0.06 1	0.15 104	0.11 82	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.06 141	0.05 52

LG-G_1	0.11 91	0.08 53	0.18 137	0.18 137	0.07 10	0.21 345	0.09 4	0.19 81	0.11 18	0.10 66	0.09 28	0.11 128	0.10 110	0.19 233	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.06 141	0.06 191

LG-G	0.11 91	0.08 53	0.18 137	0.18 137	0.07 10	0.21 345	0.09 4	0.19 81	0.11 18	0.10 66	0.09 28	0.11 128	0.10 110	0.19 233	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.06 141	0.06 191

LGtest1	0.10 16	0.08 53	0.17 110	0.17 73	0.08 54	0.13 44	0.09 4	0.16 37	0.12 34	0.09 26	0.07 6	0.09 40	0.09 50	0.15 104	0.11 82	0.08 358	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.06 191

SGD-Stereo	0.11 91	0.08 53	0.17 110	0.17 73	0.07 10	0.17 201	0.13 109	0.18 63	0.16 125	0.11 111	0.13 146	0.11 128	0.12 216	0.18 197	0.11 82	0.08 358	0.04 2	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.04 1

Reg-Stereo(zero)	0.16 285	0.07 5	0.36 398	0.19 203	0.10 176	0.19 266	0.14 156	0.28 288	0.24 321	0.22 352	0.20 293	0.24 413	0.18 416	0.21 286	0.18 401	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.06 141	0.06 191

AIO_rvc	0.12 132	0.11 281	0.22 206	0.19 203	0.10 176	0.15 97	0.17 332	0.20 109	0.16 125	0.11 111	0.13 146	0.13 206	0.08 21	0.22 309	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.07 304

AIO_test	0.12 132	0.09 117	0.20 173	0.19 203	0.11 245	0.15 97	0.17 332	0.19 81	0.16 125	0.11 111	0.13 146	0.14 240	0.09 50	0.20 258	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.05 52

AIO-test1	0.19 382	0.14 475	0.41 476	0.27 659	0.15 528	0.21 345	0.16 279	0.39 455	0.36 498	0.17 291	0.26 375	0.18 313	0.13 268	0.28 423	0.14 274	0.07 168	0.06 309	0.10 514	0.11 593	0.06 141	0.09 468

castereo	0.14 228	0.10 188	0.19 155	0.18 137	0.10 176	0.20 311	0.19 433	0.30 326	0.27 363	0.13 186	0.18 267	0.16 287	0.16 353	0.15 104	0.13 233	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.06 141	0.05 52

GIP-stereo	0.12 132	0.09 117	0.20 173	0.19 203	0.11 245	0.16 155	0.14 156	0.29 305	0.18 181	0.11 111	0.16 224	0.13 206	0.09 50	0.15 104	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.05 52

SMoEStereo_RVC	0.13 184	0.10 188	0.22 206	0.19 203	0.10 176	0.19 266	0.17 332	0.19 81	0.19 201	0.15 241	0.13 146	0.12 171	0.11 174	0.24 335	0.16 339	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.06 141	0.06 191

999	0.14 228	0.08 53	0.24 232	0.19 203	0.11 245	0.20 311	0.17 332	0.24 204	0.18 181	0.13 186	0.16 224	0.14 240	0.11 174	0.36 507	0.15 310	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.06 141	0.07 304

ours_stereo	0.13 184	0.11 281	0.23 222	0.20 293	0.11 245	0.17 201	0.18 384	0.20 109	0.19 201	0.13 186	0.18 267	0.14 240	0.10 110	0.23 319	0.14 274	0.06 54	0.05 50	0.08 325	0.06 198	0.06 141	0.05 52

UGAM-zero	0.23 478	0.10 188	0.54 591	0.19 203	0.13 412	0.21 345	0.14 156	0.44 521	0.22 276	0.28 425	0.28 392	0.51 678	0.33 634	0.65 659	0.14 274	0.07 168	0.06 309	0.07 203	0.08 390	0.06 141	0.07 304

WCG-NET	0.14 228	0.09 117	0.23 222	0.18 137	0.08 54	0.18 230	0.17 332	0.21 128	0.28 382	0.18 310	0.21 309	0.15 263	0.12 216	0.18 197	0.12 163	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.05 52

GCAP-BAT	0.21 424	0.08 53	1.22 755	0.29 688	0.43 759	0.16 155	0.15 220	0.27 265	0.25 339	0.14 218	0.17 243	0.15 263	0.11 174	0.20 258	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.06 141	0.06 191

IGEV-Stereo++	0.11 91	0.08 53	0.15 44	0.19 203	0.11 245	0.14 69	0.10 12	0.22 155	0.18 181	0.10 66	0.13 146	0.10 81	0.11 174	0.14 51	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.05 52

Pointernet	0.13 184	0.07 5	0.27 269	0.19 203	0.11 245	0.20 311	0.12 53	0.31 338	0.24 321	0.15 241	0.15 204	0.13 206	0.11 174	0.17 163	0.13 233	0.08 358	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.05 52

AIO-Stereo	0.13 184	0.10 188	0.22 206	0.20 293	0.09 92	0.16 155	0.15 220	0.27 265	0.16 125	0.13 186	0.15 204	0.13 206	0.08 21	0.18 197	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.07 301	0.06 141	0.06 191

WCG-NET（raft）	0.14 228	0.09 117	0.23 222	0.17 73	0.08 54	0.19 266	0.16 279	0.23 181	0.26 352	0.18 310	0.19 276	0.20 350	0.12 216	0.21 286	0.12 163	0.06 54	0.06 309	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.05 52

RSM	0.12 132	0.09 117	0.20 173	0.20 293	0.09 92	0.16 155	0.15 220	0.23 181	0.18 181	0.13 186	0.13 146	0.15 263	0.09 50	0.21 286	0.12 163	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.07 301	0.06 141	0.05 52

RAFT-Stereo-weight	0.15 267	0.09 117	0.26 256	0.20 293	0.10 176	0.19 266	0.17 332	0.36 423	0.29 401	0.24 377	0.20 293	0.19 334	0.10 110	0.18 197	0.15 310	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.06 141	0.05 52

trnet	0.13 184	0.08 53	0.21 187	0.15 10	0.07 10	0.21 345	0.12 53	0.24 204	0.24 321	0.16 270	0.21 309	0.15 263	0.13 268	0.18 197	0.13 233	0.08 358	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.06 141	0.05 52

MoCha-V2	0.13 184	0.08 53	0.26 256	0.23 496	0.09 92	0.16 155	0.15 220	0.26 248	0.16 125	0.15 241	0.15 204	0.13 206	0.14 307	0.20 258	0.11 82	0.06 54	0.07 453	0.06 73	0.06 198	0.06 141	0.05 52

MSKI-zero shot	0.17 307	0.09 117	0.43 500	0.20 293	0.11 245	0.21 345	0.15 220	0.32 350	0.21 256	0.23 361	0.24 350	0.23 398	0.10 110	0.31 466	0.13 233	0.07 168	0.06 309	0.07 203	0.06 198	0.06 141	0.06 191

GCAPDPT-zeroshot	0.20 403	0.08 53	1.14 750	0.29 688	0.43 759	0.16 155	0.15 220	0.27 265	0.25 339	0.14 218	0.17 243	0.15 263	0.11 174	0.20 258	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.06 141	0.06 191

GCAP-Stereo	0.14 228	0.14 475	0.33 355	0.20 293	0.09 92	0.21 345	0.10 12	0.26 248	0.20 234	0.18 310	0.19 276	0.15 263	0.13 268	0.17 163	0.13 233	0.07 168	0.06 309	0.07 203	0.05 88	0.06 141	0.06 191

RAFT-Test	0.17 307	0.10 188	0.38 427	0.19 203	0.12 327	0.25 446	0.17 332	0.33 366	0.23 303	0.23 361	0.29 406	0.27 459	0.14 307	0.20 258	0.14 274	0.07 168	0.06 309	0.07 203	0.07 301	0.06 141	0.06 191

CAS	0.15 267	0.07 5	0.21 187	0.41 749	0.16 561	0.20 311	0.18 384	0.22 155	0.19 201	0.15 241	0.19 276	0.11 128	0.09 50	0.14 51	0.13 233	0.29 767	0.04 2	0.06 73	0.04 1	0.06 141	0.14 637

LoS	0.14 228	0.08 53	0.27 269	0.16 31	0.09 92	0.22 378	0.14 156	0.26 248	0.26 352	0.15 241	0.18 267	0.18 313	0.13 268	0.22 309	0.14 274	0.08 358	0.06 309	0.06 73	0.04 1	0.06 141	0.06 191
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.12 132	0.09 117	0.22 206	0.19 203	0.10 176	0.15 97	0.14 156	0.27 265	0.15 105	0.13 186	0.14 187	0.13 206	0.08 21	0.21 286	0.12 163	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.06 141	0.05 52

EGLCR-Stereo	0.13 184	0.08 53	0.20 173	0.18 137	0.09 92	0.21 345	0.13 109	0.27 265	0.21 256	0.13 186	0.10 65	0.15 263	0.09 50	0.20 258	0.13 233	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.07 301	0.06 141	0.06 191

MC-Stereo	0.14 228	0.09 117	0.25 246	0.21 358	0.09 92	0.18 230	0.16 279	0.23 181	0.19 201	0.18 310	0.23 336	0.16 287	0.13 268	0.22 309	0.13 233	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.07 301	0.06 141	0.05 52

RCA-Stereo	0.16 285	0.09 117	0.25 246	0.20 293	0.10 176	0.19 266	0.17 332	0.36 423	0.35 485	0.20 328	0.25 362	0.17 299	0.17 385	0.18 197	0.14 274	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.06 141	0.05 52

ADStereo(finetuned)	0.19 382	0.13 421	0.49 556	0.19 203	0.09 92	0.19 266	0.18 384	0.34 379	0.39 535	0.29 456	0.31 437	0.18 313	0.31 623	0.21 286	0.19 436	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.06 141	0.07 304

test-3	0.16 285	0.09 117	0.31 328	0.21 358	0.11 245	0.18 230	0.16 279	0.30 326	0.27 363	0.26 401	0.16 224	0.22 376	0.12 216	0.26 388	0.18 401	0.06 54	0.04 2	0.08 325	0.08 390	0.06 141	0.06 191

test_1	0.16 285	0.09 117	0.31 328	0.21 358	0.11 245	0.18 230	0.16 279	0.30 326	0.27 363	0.25 388	0.16 224	0.22 376	0.12 216	0.26 388	0.18 401	0.06 54	0.04 2	0.08 325	0.08 390	0.06 141	0.06 191

TRStereo	0.19 382	0.17 564	0.47 539	0.23 496	0.19 635	0.19 266	0.16 279	0.52 629	0.28 382	0.20 328	0.19 276	0.21 364	0.13 268	0.24 335	0.13 233	0.09 469	0.06 309	0.09 430	0.11 593	0.06 141	0.06 191

STrans-v2	0.24 509	0.13 421	0.54 591	0.21 358	0.12 327	0.23 403	0.21 519	0.47 556	0.28 382	0.31 506	0.42 578	0.36 562	0.35 649	0.62 643	0.23 530	0.07 168	0.05 50	0.08 325	0.07 301	0.06 141	0.06 191

TransformOpticalFlow	0.24 509	0.13 421	0.56 605	0.23 496	0.11 245	0.21 345	0.19 433	0.40 469	0.32 444	0.30 488	0.43 592	0.36 562	0.31 623	0.61 635	0.20 459	0.07 168	0.05 50	0.08 325	0.07 301	0.06 141	0.07 304

ASMatch	0.23 478	0.11 281	0.51 577	0.24 554	0.14 464	0.19 266	0.17 332	0.31 338	0.28 382	0.28 425	0.68 719	0.27 459	0.26 538	0.50 565	0.22 508	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.07 301	0.06 141	0.11 569

DEmStereo	0.26 556	0.09 117	0.47 539	0.19 203	0.12 327	0.30 542	0.25 616	0.28 288	0.36 498	0.36 598	0.58 689	0.25 426	0.48 715	0.53 584	0.44 675	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.08 390	0.06 141	0.07 304

RAFT-RH_RVC	0.25 537	0.11 281	0.45 523	0.21 358	0.12 327	0.25 446	0.14 156	0.27 265	0.27 363	0.38 621	1.15 764	0.23 398	0.17 385	0.57 609	0.24 543	0.07 168	0.05 50	0.10 514	0.07 301	0.06 141	0.07 304

RAFT-345	0.21 424	0.10 188	0.46 531	0.22 435	0.11 245	0.20 311	0.16 279	0.26 248	0.25 339	0.27 412	0.66 715	0.21 364	0.16 353	0.55 594	0.21 486	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.07 301	0.06 141	0.06 191

AnonymousM	0.17 307	0.19 596	0.24 232	0.18 137	0.10 176	0.18 230	0.17 332	0.30 326	0.23 303	0.26 401	0.20 293	0.18 313	0.14 307	0.19 233	0.14 274	0.09 469	0.06 309	0.38 773	0.15 686	0.06 141	0.05 52

cross-raft	0.17 307	0.12 347	0.41 476	0.23 496	0.10 176	0.20 311	0.24 598	0.33 366	0.23 303	0.23 361	0.28 392	0.29 486	0.15 327	0.17 163	0.15 310	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.07 301	0.06 141	0.05 52

test-1	0.17 307	0.11 281	0.40 451	0.23 496	0.13 412	0.22 378	0.23 576	0.34 379	0.26 352	0.20 328	0.24 350	0.22 376	0.14 307	0.16 142	0.20 459	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.07 301	0.06 141	0.08 393

CREStereo++_RVC	0.15 267	0.08 53	0.26 256	0.17 73	0.11 245	0.18 230	0.13 109	0.22 155	0.30 418	0.21 342	0.30 422	0.13 206	0.11 174	0.16 142	0.15 310	0.07 168	0.04 2	0.06 73	0.15 686	0.06 141	0.05 52
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	0.17 307	0.09 117	0.26 256	0.18 137	0.07 10	0.32 572	0.19 433	0.37 435	0.32 444	0.23 361	0.25 362	0.18 313	0.17 385	0.25 368	0.16 339	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.06 141	0.05 52

TANstereo	0.15 267	0.09 117	0.28 286	0.16 31	0.08 54	0.25 446	0.14 156	0.23 181	0.28 382	0.24 377	0.30 422	0.16 287	0.12 216	0.17 163	0.13 233	0.08 358	0.07 453	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.07 304

raftrobust	0.16 285	0.13 421	0.29 300	0.22 435	0.15 528	0.19 266	0.13 109	0.32 350	0.26 352	0.26 401	0.20 293	0.19 334	0.17 385	0.21 286	0.15 310	0.08 358	0.06 309	0.07 203	0.06 198	0.06 141	0.07 304

DCANet	0.18 333	0.13 421	0.40 451	0.19 203	0.09 92	0.19 266	0.18 384	0.34 379	0.39 535	0.29 456	0.31 437	0.18 313	0.23 486	0.20 258	0.19 436	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.06 141	0.07 304

EAI-Stereo	0.21 424	0.10 188	0.33 355	0.21 358	0.12 327	0.30 542	0.46 744	0.46 545	0.20 234	0.25 388	0.50 646	0.17 299	0.16 353	0.24 335	0.23 530	0.07 168	0.06 309	0.07 203	0.10 550	0.06 141	0.07 304

CFNet-RSSM	0.17 307	0.10 188	0.40 451	0.20 293	0.11 245	0.20 311	0.15 220	0.36 423	0.30 418	0.23 361	0.21 309	0.26 448	0.15 327	0.20 258	0.13 233	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.07 301	0.06 141	0.05 52

Gwc-CoAtRS	0.17 307	0.10 188	0.37 407	0.20 293	0.12 327	0.19 266	0.15 220	0.32 350	0.28 382	0.23 361	0.23 336	0.27 459	0.15 327	0.20 258	0.13 233	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.07 301	0.06 141	0.06 191

R-Stereo Train	0.18 333	0.09 117	0.32 338	0.22 435	0.12 327	0.22 378	0.19 433	0.42 498	0.19 201	0.31 506	0.45 617	0.20 350	0.14 307	0.18 197	0.15 310	0.08 358	0.06 309	0.07 203	0.06 198	0.06 141	0.06 191

RAFT-Stereo	0.18 333	0.09 117	0.32 338	0.22 435	0.12 327	0.22 378	0.19 433	0.42 498	0.19 201	0.31 506	0.45 617	0.20 350	0.14 307	0.18 197	0.15 310	0.08 358	0.06 309	0.07 203	0.06 198	0.06 141	0.06 191
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GeoAtt-L (ZS)	0.09 2	0.08 53	0.15 44	0.13 1	0.07 10	0.10 24	0.11 30	0.11 4	0.11 18	0.11 111	0.09 28	0.08 8	0.08 21	0.18 197	0.11 82	0.08 358	0.04 2	0.07 203	0.05 88	0.07 240	0.06 191

ACC-I	0.10 16	0.10 188	0.16 77	0.17 73	0.09 92	0.06 2	0.14 156	0.13 13	0.16 125	0.10 66	0.13 146	0.09 40	0.09 50	0.17 163	0.10 30	0.08 358	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.07 240	0.06 191

ACC	0.10 16	0.10 188	0.16 77	0.17 73	0.09 92	0.05 1	0.14 156	0.15 24	0.16 125	0.10 66	0.12 122	0.09 40	0.09 50	0.16 142	0.10 30	0.08 358	0.05 50	0.08 325	0.06 198	0.07 240	0.06 191

MGW-Stereo	0.14 228	0.07 5	0.21 187	0.16 31	0.11 245	0.19 266	0.14 156	0.21 128	0.24 321	0.18 310	0.20 293	0.17 299	0.11 174	0.24 335	0.18 401	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.07 240	0.06 191

MCPF							0.20 487	0.46 545	0.44 599	0.24 377	0.33 470	0.42 623	0.24 504	0.89 735	0.22 508	0.07 168	0.07 453	0.08 325	0.07 301	0.07 240

GCAP-Stereo-w-DA	0.12 132	0.11 281	0.26 256	0.20 293	0.08 54	0.14 69	0.12 53	0.21 128	0.19 201	0.12 147	0.12 122	0.12 171	0.11 174	0.14 51	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.07 240	0.05 52

EE1	0.14 228	0.08 53	0.31 328	0.19 203	0.11 245	0.16 155	0.13 109	0.32 350	0.21 256	0.16 270	0.14 187	0.15 263	0.13 268	0.25 368	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.07 240	0.06 191

NBS	0.09 2	0.08 53	0.16 77	0.19 203	0.09 92	0.08 4	0.14 156	0.08 1	0.08 1	0.08 3	0.10 65	0.07 2	0.06 1	0.09 1	0.12 163	0.07 168	0.06 309	0.09 430	0.08 390	0.07 240	0.05 52

LACA_dic	0.09 2	0.12 347	0.15 44	0.16 31	0.07 10	0.14 69	0.11 30	0.12 8	0.11 18	0.09 26	0.08 22	0.09 40	0.08 21	0.15 104	0.09 12	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.07 240	0.05 52

GEAR-Net	0.13 184	0.09 117	0.23 222	0.21 358	0.10 176	0.15 97	0.15 220	0.29 305	0.16 125	0.12 147	0.15 204	0.12 171	0.12 216	0.17 163	0.14 274	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.07 240	0.07 304

FAST (zero-shot)	0.14 228	0.10 188	0.22 206	0.23 496	0.26 716	0.14 69	0.15 220	0.23 181	0.15 105	0.11 111	0.14 187	0.12 171	0.12 216	0.18 197	0.13 233	0.09 469	0.09 585	0.07 203	0.08 390	0.07 240	0.09 468

DF_test	0.10 16	0.08 53	0.17 110	0.17 73	0.11 245	0.06 2	0.13 109	0.13 13	0.15 105	0.10 66	0.11 97	0.08 8	0.09 50	0.11 2	0.10 30	0.08 358	0.06 309	0.06 73	0.06 198	0.07 240	0.05 52

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 132	0.12 347	0.17 110	0.22 435	0.10 176	0.15 97	0.13 109	0.18 63	0.14 81	0.11 111	0.13 146	0.10 81	0.08 21	0.20 258	0.14 274	0.06 54	0.06 309	0.08 325	0.08 390	0.07 240	0.07 304

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 16	0.09 117	0.17 110	0.13 1	0.09 92	0.11 28	0.16 279	0.12 8	0.11 18	0.09 26	0.13 146	0.06 1	0.09 50	0.11 2	0.14 274	0.06 54	0.06 309	0.08 325	0.09 502	0.07 240	0.07 304

depth_test_26	0.11 91	0.07 5	0.19 155	0.16 31	0.09 92	0.09 9	0.11 30	0.16 37	0.15 105	0.12 147	0.16 224	0.11 128	0.08 21	0.14 51	0.10 30	0.09 469	0.07 453	0.08 325	0.07 301	0.07 240	0.08 393

PhaseNet	0.13 184	0.09 117	0.19 155	0.18 137	0.11 245	0.16 155	0.14 156	0.24 204	0.17 159	0.11 111	0.12 122	0.16 287	0.12 216	0.19 233	0.16 339	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.07 301	0.07 240	0.07 304

TestStereo_HL3	0.21 424	0.13 421	0.77 678	0.17 73	0.11 245	0.23 403	0.16 279	0.34 379	0.20 234	0.27 412	0.38 527	0.23 398	0.19 433	0.41 532	0.14 274	0.08 358	0.06 309	0.07 203	0.06 198	0.07 240	0.08 393

TestStereo-Hl	0.18 333	0.11 281	0.31 328	0.17 73	0.10 176	0.22 378	0.16 279	0.36 423	0.29 401	0.23 361	0.26 375	0.22 376	0.19 433	0.38 516	0.17 372	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.07 240	0.07 304

LMStereo	0.13 184	0.11 281	0.44 510	0.21 358	0.08 54	0.14 69	0.14 156	0.21 128	0.16 125	0.10 66	0.13 146	0.10 81	0.13 268	0.18 197	0.09 12	0.05 9	0.04 2	0.06 73	0.05 88	0.07 240	0.05 52

CR7Stereo	0.12 132	0.11 281	0.27 269	0.19 203	0.11 245	0.16 155	0.14 156	0.19 81	0.14 81	0.11 111	0.14 187	0.10 81	0.11 174	0.12 9	0.10 30	0.06 54	0.04 2	0.06 73	0.05 88	0.07 240	0.05 52

BARStereo	0.12 132	0.13 421	0.28 286	0.20 293	0.09 92	0.16 155	0.15 220	0.20 109	0.16 125	0.11 111	0.14 187	0.09 40	0.13 268	0.18 197	0.10 30	0.06 54	0.04 2	0.06 73	0.05 88	0.07 240	0.06 191

MUNStereo	0.12 132	0.11 281	0.35 378	0.20 293	0.08 54	0.16 155	0.14 156	0.19 81	0.14 81	0.12 147	0.14 187	0.12 171	0.12 216	0.15 104	0.10 30	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.07 301	0.07 240	0.05 52

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.12 132	0.11 281	0.26 256	0.20 293	0.08 54	0.14 69	0.12 53	0.21 128	0.19 201	0.12 147	0.12 122	0.12 171	0.11 174	0.14 51	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.07 240	0.05 52

RMAStereo	0.12 132	0.12 347	0.27 269	0.21 358	0.09 92	0.19 266	0.14 156	0.24 204	0.17 159	0.12 147	0.13 146	0.11 128	0.12 216	0.14 51	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.07 240	0.05 52

ACMStereo	0.12 132	0.11 281	0.25 246	0.21 358	0.08 54	0.13 44	0.14 156	0.25 226	0.21 256	0.12 147	0.15 204	0.09 40	0.14 307	0.15 104	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.07 240	0.05 52

KMOStereo	0.13 184	0.11 281	0.30 311	0.20 293	0.13 412	0.20 311	0.14 156	0.23 181	0.16 125	0.12 147	0.13 146	0.09 40	0.15 327	0.19 233	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.07 240	0.06 191

PSi22	0.14 228	0.13 421	0.29 300	0.19 203	0.09 92	0.17 201	0.12 53	0.28 288	0.23 303	0.13 186	0.14 187	0.22 376	0.13 268	0.29 443	0.14 274	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.07 240	0.06 191

Hybrid-DGEV-2	0.21 424	0.15 515	0.34 367	0.24 554	0.13 412	0.28 501	0.14 156	0.48 569	0.44 599	0.27 412	0.24 350	0.25 426	0.25 527	0.28 423	0.19 436	0.07 168	0.06 309	0.09 430	0.08 390	0.07 240	0.07 304

WQFJA1	0.18 333	0.10 188	0.16 77	0.22 435	0.18 608	0.25 446	0.19 433	0.51 610	0.51 669	0.15 241	0.17 243	0.15 263	0.16 353	0.20 258	0.20 459	0.07 168	0.09 585	0.08 325	0.07 301	0.07 240	0.06 191

NLMM1	0.19 382	0.12 347	0.16 77	0.23 496	0.18 608	0.24 426	0.20 487	0.59 703	0.65 723	0.18 310	0.17 243	0.13 206	0.14 307	0.25 368	0.18 401	0.08 358	0.09 585	0.08 325	0.07 301	0.07 240	0.06 191

NLMM	0.18 333	0.10 188	0.16 77	0.22 435	0.18 608	0.25 446	0.19 433	0.51 610	0.51 669	0.15 241	0.17 243	0.15 263	0.16 353	0.20 258	0.20 459	0.07 168	0.09 585	0.08 325	0.07 301	0.07 240	0.06 191

NLSM1	0.17 307	0.10 188	0.17 110	0.21 358	0.18 608	0.25 446	0.17 332	0.47 556	0.40 553	0.16 270	0.21 309	0.13 206	0.15 327	0.21 286	0.18 401	0.08 358	0.09 585	0.09 430	0.08 390	0.07 240	0.06 191

FE-Mocha	0.16 285	0.10 188	0.33 355	0.19 203	0.13 412	0.19 266	0.15 220	0.35 403	0.22 276	0.24 377	0.24 350	0.20 350	0.14 307	0.17 163	0.17 372	0.07 168	0.05 50	0.08 325	0.08 390	0.07 240	0.06 191

IGEV-FE	0.18 333	0.10 188	0.65 646	0.20 293	0.12 327	0.19 266	0.15 220	0.34 379	0.19 201	0.28 425	0.22 325	0.27 459	0.13 268	0.23 319	0.18 401	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.08 390	0.07 240	0.06 191

DA	0.14 228	0.10 188	0.18 137	0.21 358	0.10 176	0.29 523	0.16 279	0.28 288	0.20 234	0.14 218	0.17 243	0.16 287	0.14 307	0.17 163	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.07 240	0.07 304

GGEV	0.14 228	0.10 188	0.18 137	0.21 358	0.10 176	0.29 523	0.16 279	0.28 288	0.20 234	0.14 218	0.17 243	0.16 287	0.14 307	0.17 163	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.07 240	0.07 304

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 184	0.09 117	0.24 232	0.20 293	0.10 176	0.15 97	0.14 156	0.22 155	0.16 125	0.12 147	0.19 276	0.15 263	0.11 174	0.13 19	0.17 372	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.07 240	0.06 191

LG-Stereo	0.13 184	0.10 188	0.24 232	0.20 293	0.09 92	0.16 155	0.18 384	0.21 128	0.18 181	0.11 111	0.17 243	0.09 40	0.09 50	0.15 104	0.14 274	0.05 9	0.06 309	0.08 325	0.08 390	0.07 240	0.05 52

GREAT-IGEV	0.12 132	0.09 117	0.25 246	0.16 31	0.11 245	0.14 69	0.16 279	0.17 48	0.17 159	0.10 66	0.15 204	0.09 40	0.09 50	0.18 197	0.10 30	0.06 54	0.07 453	0.06 73	0.05 88	0.07 240	0.10 528
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 184	0.14 475	0.19 155	0.26 630	0.09 92	0.15 97	0.13 109	0.22 155	0.18 181	0.12 147	0.11 97	0.10 81	0.13 268	0.21 286	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.07 240	0.05 52

HUF	0.15 267	0.11 281	0.38 427	0.17 73	0.11 245	0.16 155	0.17 332	0.22 155	0.20 234	0.11 111	0.13 146	0.14 240	0.11 174	0.18 197	0.12 163	0.07 168	0.20 748	0.06 73	0.05 88	0.07 240	0.14 637

AIO-test2	0.20 403	0.20 609	0.36 398	0.26 630	0.15 528	0.22 378	0.16 279	0.42 498	0.42 575	0.16 270	0.29 406	0.15 263	0.11 174	0.26 388	0.13 233	0.18 716	0.06 309	0.10 514	0.11 593	0.07 240	0.07 304

fffft	0.13 184	0.09 117	0.24 232	0.19 203	0.10 176	0.17 201	0.19 433	0.22 155	0.16 125	0.14 218	0.11 97	0.13 206	0.10 110	0.24 335	0.18 401	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.07 240	0.06 191
1: 1. 1
tt45	0.14 228	0.09 117	0.22 206	0.19 203	0.11 245	0.23 403	0.18 384	0.22 155	0.17 159	0.15 241	0.13 146	0.14 240	0.10 110	0.30 459	0.14 274	0.07 168	0.05 50	0.08 325	0.06 198	0.07 240	0.07 304

mms	0.13 184	0.11 281	0.19 155	0.19 203	0.12 327	0.16 155	0.17 332	0.20 109	0.17 159	0.13 186	0.17 243	0.14 240	0.09 50	0.24 335	0.14 274	0.06 54	0.05 50	0.08 325	0.06 198	0.07 240	0.07 304

fffy	0.14 228	0.11 281	0.24 232	0.20 293	0.10 176	0.19 266	0.18 384	0.22 155	0.19 201	0.13 186	0.16 224	0.15 263	0.13 268	0.25 368	0.14 274	0.06 54	0.06 309	0.08 325	0.06 198	0.07 240	0.06 191

PAM_32	0.23 478	0.10 188	0.63 636	0.21 358	0.14 464	0.33 583	0.19 433	0.36 423	0.23 303	0.29 456	0.28 392	0.56 699	0.28 574	0.27 408	0.18 401	0.08 358	0.06 309	0.08 325	0.09 502	0.07 240	0.09 468

PAM	0.23 478	0.10 188	0.63 636	0.22 435	0.15 528	0.34 597	0.21 519	0.37 435	0.22 276	0.31 506	0.27 384	0.55 695	0.26 538	0.26 388	0.17 372	0.08 358	0.06 309	0.07 203	0.09 502	0.07 240	0.09 468

model_zeroshot	0.17 307	0.11 281	0.39 443	0.20 293	0.12 327	0.24 426	0.15 220	0.34 379	0.22 276	0.30 488	0.20 293	0.22 376	0.12 216	0.24 335	0.14 274	0.08 358	0.07 453	0.07 203	0.07 301	0.07 240	0.07 304

RAStereo	0.13 184	0.12 347	0.27 269	0.22 435	0.11 245	0.15 97	0.18 384	0.23 181	0.23 303	0.13 186	0.17 243	0.11 128	0.09 50	0.15 104	0.13 233	0.08 358	0.06 309	0.08 325	0.06 198	0.07 240	0.05 52

Occ-G	0.13 184	0.08 53	0.21 187	0.17 73	0.10 176	0.15 97	0.19 433	0.22 155	0.19 201	0.13 186	0.19 276	0.21 364	0.11 174	0.17 163	0.14 274	0.07 168	0.06 309	0.07 203	0.06 198	0.07 240	0.06 191

U	1.00 772	0.09 117	0.21 187	0.21 358	3.68 811	6.12 818	0.14 156	0.21 128	0.21 256	0.11 111	0.11 97	0.10 81	0.09 50	0.12 9	0.11 82	0.07 168	0.05 50	5.42 832	2.90 829	0.07 240	0.06 191

RSM++	0.12 132	0.09 117	0.19 155	0.20 293	0.09 92	0.17 201	0.15 220	0.21 128	0.19 201	0.12 147	0.12 122	0.14 240	0.09 50	0.20 258	0.12 163	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.07 301	0.07 240	0.05 52

IGEV++	0.13 184	0.10 188	0.23 222	0.21 358	0.10 176	0.15 97	0.15 220	0.29 305	0.16 125	0.12 147	0.15 204	0.12 171	0.12 216	0.17 163	0.14 274	0.07 168	0.06 309	0.07 203	0.05 88	0.07 240	0.07 304

AE-Stereo	0.17 307	0.11 281	0.31 328	0.24 554	0.14 464	0.23 403	0.18 384	0.34 379	0.29 401	0.15 241	0.25 362	0.21 364	0.13 268	0.20 258	0.14 274	0.07 168	0.08 546	0.09 430	0.10 550	0.07 240	0.06 191

ff7	0.14 228	0.12 347	0.27 269	0.19 203	0.12 327	0.21 345	0.18 384	0.27 265	0.20 234	0.15 241	0.13 146	0.12 171	0.12 216	0.24 335	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.08 325	0.07 301	0.07 240	0.07 304

IGEVStereo-DCA	0.14 228	0.11 281	0.27 269	0.19 203	0.12 327	0.20 311	0.18 384	0.27 265	0.20 234	0.15 241	0.12 122	0.14 240	0.12 216	0.28 423	0.14 274	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.07 301	0.07 240	0.07 304

ffff	0.14 228	0.12 347	0.27 269	0.19 203	0.12 327	0.21 345	0.18 384	0.27 265	0.20 234	0.15 241	0.13 146	0.12 171	0.12 216	0.24 335	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.08 325	0.07 301	0.07 240	0.07 304

rrr	0.17 307	0.11 281	0.57 608	0.19 203	0.12 327	0.20 311	0.18 384	0.35 403	0.22 276	0.15 241	0.12 122	0.14 240	0.12 216	0.28 423	0.14 274	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.07 301	0.07 240	0.07 304

11t	0.14 228	0.12 347	0.27 269	0.19 203	0.12 327	0.21 345	0.18 384	0.27 265	0.20 234	0.15 241	0.13 146	0.12 171	0.12 216	0.24 335	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.08 325	0.07 301	0.07 240	0.07 304

MaDis-Stereo	0.14 228	0.13 421	0.26 256	0.19 203	0.14 464	0.16 155	0.13 109	0.25 226	0.21 256	0.13 186	0.14 187	0.14 240	0.11 174	0.17 163	0.17 372	0.08 358	0.07 453	0.08 325	0.06 198	0.07 240	0.06 191

IGEV_Zeroshot_test	0.18 333	0.10 188	0.65 646	0.20 293	0.12 327	0.19 266	0.15 220	0.34 379	0.19 201	0.28 425	0.22 325	0.27 459	0.13 268	0.23 319	0.18 401	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.08 390	0.07 240	0.06 191

AEACV	0.13 184	0.09 117	0.23 222	0.18 137	0.19 635	0.19 266	0.16 279	0.23 181	0.14 81	0.13 186	0.17 243	0.13 206	0.16 353	0.16 142	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.08 390	0.07 240	0.06 191

Any-RAFT	0.17 307	0.08 53	0.31 328	0.19 203	0.10 176	0.29 523	0.16 279	0.42 498	0.30 418	0.24 377	0.27 384	0.27 459	0.16 353	0.21 286	0.12 163	0.08 358	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.07 240	0.06 191

HH	0.18 333	0.12 347	0.55 598	0.22 435	0.12 327	0.18 230	0.18 384	0.34 379	0.19 201	0.20 328	0.24 350	0.34 543	0.18 416	0.29 443	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.07 301	0.07 240	0.06 191

HanStereo	0.18 333	0.12 347	0.55 598	0.22 435	0.12 327	0.18 230	0.18 384	0.34 379	0.19 201	0.20 328	0.24 350	0.34 543	0.18 416	0.29 443	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.07 301	0.07 240	0.06 191

DCRE	0.20 403	0.13 421	0.40 451	0.21 358	0.15 528	0.20 311	0.19 433	0.30 326	0.27 363	0.22 352	0.80 736	0.23 398	0.16 353	0.23 319	0.15 310	0.07 168	0.07 453	0.07 203	0.08 390	0.07 240	0.06 191

anonymousa	0.23 478	0.11 281	0.50 567	0.21 358	0.16 561	0.31 558	0.20 487	0.36 423	0.35 485	0.32 528	0.50 646	0.39 590	0.26 538	0.22 309	0.20 459	0.08 358	0.06 309	0.09 430	0.11 593	0.07 240	0.08 393

ProNet	0.14 228	0.12 347	0.25 246	0.19 203	0.11 245	0.19 266	0.19 433	0.27 265	0.20 234	0.14 218	0.13 146	0.13 206	0.12 216	0.24 335	0.12 163	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.07 240	0.07 304

ccc-4	0.14 228	0.12 347	0.27 269	0.19 203	0.12 327	0.21 345	0.18 384	0.27 265	0.20 234	0.15 241	0.13 146	0.12 171	0.12 216	0.24 335	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.08 325	0.07 301	0.07 240	0.07 304

DisPM	0.19 382	0.10 188	0.35 378	0.23 496	0.13 412	0.18 230	0.20 487	0.29 305	0.29 401	0.33 544	0.34 482	0.23 398	0.16 353	0.33 480	0.16 339	0.09 469	0.06 309	0.09 430	0.08 390	0.07 240	0.11 569

test_4	0.18 333	0.12 347	0.34 367	0.23 496	0.12 327	0.18 230	0.22 549	0.26 248	0.24 321	0.24 377	0.47 634	0.22 376	0.13 268	0.24 335	0.16 339	0.06 54	0.05 50	0.09 430	0.09 502	0.07 240	0.05 52

GLC_STEREO	0.15 267	0.10 188	0.24 232	0.21 358	0.09 92	0.17 201	0.15 220	0.23 181	0.27 363	0.17 291	0.20 293	0.17 299	0.11 174	0.23 319	0.16 339	0.07 168	0.09 585	0.09 430	0.08 390	0.07 240	0.06 191

IPLG	0.21 424	0.15 515	0.53 588	0.21 358	0.12 327	0.28 501	0.17 332	0.42 498	0.30 418	0.33 544	0.32 447	0.15 263	0.17 385	0.50 565	0.21 486	0.07 168	0.05 50	0.08 325	0.07 301	0.07 240	0.06 191

MIPNet	0.21 424	0.15 515	0.52 584	0.21 358	0.12 327	0.27 481	0.20 487	0.45 534	0.37 510	0.30 488	0.23 336	0.19 334	0.24 504	0.27 408	0.19 436	0.07 168	0.05 50	0.08 325	0.07 301	0.07 240	0.06 191

IPLGR	0.21 424	0.13 421	0.61 624	0.21 358	0.11 245	0.25 446	0.18 384	0.41 484	0.37 510	0.28 425	0.27 384	0.21 364	0.19 433	0.37 510	0.18 401	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.07 301	0.07 240	0.06 191

test_3	0.18 333	0.11 281	0.32 338	0.24 554	0.11 245	0.22 378	0.25 616	0.31 338	0.31 432	0.25 388	0.18 267	0.23 398	0.13 268	0.25 368	0.19 436	0.06 54	0.05 50	0.09 430	0.10 550	0.07 240	0.06 191

CrosDoStereo	0.31 616	0.10 188	0.49 556	0.18 137	0.12 327	0.22 378	1.11 804	0.34 379	0.37 510	0.38 621	0.61 704	0.28 475	0.46 706	0.61 635	0.57 705	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.08 390	0.07 240	0.07 304

OMP-Stereo	0.23 478	0.14 475	0.35 378	0.29 688	0.13 412	0.21 345	0.16 279	0.37 435	0.33 458	0.34 564	0.30 422	0.34 543	0.19 433	0.70 674	0.24 543	0.07 168	0.06 309	0.09 430	0.07 301	0.07 240	0.06 191

IIG-Stereo	0.23 478	0.13 421	0.35 378	0.29 688	0.12 327	0.23 403	0.14 156	0.38 443	0.31 432	0.34 564	0.37 512	0.33 533	0.21 454	0.70 674	0.26 567	0.08 358	0.06 309	0.09 430	0.07 301	0.07 240	0.06 191

FTStereo	0.28 588	0.10 188	0.43 500	0.23 496	0.13 412	0.21 345	0.53 760	0.34 379	0.26 352	0.38 621	0.95 752	0.30 504	0.56 728	0.32 473	0.18 401	0.08 358	0.06 309	0.09 430	0.08 390	0.07 240	0.19 694

DeepStereo_LL	0.31 616	0.10 188	0.49 556	0.18 137	0.12 327	0.22 378	1.11 804	0.34 379	0.37 510	0.38 621	0.61 704	0.28 475	0.46 706	0.61 635	0.57 705	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.08 390	0.07 240	0.07 304

THIR-Stereo	0.29 601	0.12 347	0.41 476	0.19 203	0.11 245	0.28 501	0.72 780	0.32 350	0.35 485	0.37 606	0.65 713	0.34 543	0.50 718	0.57 609	0.45 678	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.09 502	0.07 240	0.07 304

DRaft	0.24 509	0.10 188	0.34 367	0.18 137	0.12 327	0.28 501	0.23 576	0.33 366	0.39 535	0.38 621	0.61 704	0.21 364	0.41 683	0.48 556	0.42 668	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.08 390	0.07 240	0.08 393

GrayStereo	0.25 537	0.09 117	0.32 338	0.26 630	0.13 412	0.23 403	0.47 749	0.34 379	0.30 418	0.39 637	0.47 634	0.30 504	0.79 759	0.29 443	0.16 339	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.09 502	0.07 240	0.13 613

CroCo-Stereo	0.14 228	0.13 421	0.24 232	0.25 595	0.11 245	0.11 28	0.18 384	0.32 350	0.23 303	0.12 147	0.12 122	0.18 313	0.12 216	0.14 51	0.13 233	0.08 358	0.06 309	0.07 203	0.05 88	0.07 240	0.06 191
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+_RVC	0.18 333	0.14 475	0.32 338	0.21 358	0.15 528	0.21 345	0.16 279	0.38 443	0.34 468	0.21 342	0.28 392	0.20 350	0.15 327	0.24 335	0.19 436	0.08 358	0.06 309	0.08 325	0.07 301	0.07 240	0.08 393

XX-TBD	0.15 267	0.18 579	0.28 286	0.22 435	0.10 176	0.22 378	0.15 220	0.22 155	0.27 363	0.22 352	0.26 375	0.14 240	0.12 216	0.16 142	0.13 233	0.08 358	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.07 240	0.06 191

XX-Stereo	0.21 424	0.10 188	0.83 700	0.26 630	0.17 586	0.23 403	0.13 109	0.40 469	0.18 181	0.20 328	0.41 561	0.31 514	0.10 110	0.32 473	0.12 163	0.08 358	0.06 309	0.08 325	0.08 390	0.07 240	0.05 52

111	0.20 403	0.17 564	0.40 451	0.18 137	0.09 92	0.24 426	0.17 332	0.41 484	0.45 612	0.23 361	0.29 406	0.29 486	0.21 454	0.24 335	0.18 401	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.07 240	0.08 393

test_xeample3	0.16 285	0.11 281	0.56 605	0.19 203	0.12 327	0.20 311	0.18 384	0.35 403	0.20 234	0.16 270	0.12 122	0.13 206	0.12 216	0.24 335	0.15 310	0.07 168	0.06 309	0.07 203	0.08 390	0.07 240	0.07 304

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 307	0.14 475	0.32 338	0.20 293	0.09 92	0.19 266	0.17 332	0.32 350	0.30 418	0.25 388	0.33 470	0.20 350	0.17 385	0.19 233	0.15 310	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.07 301	0.07 240	0.05 52

AFF-stereo	0.18 333	0.15 515	0.32 338	0.21 358	0.10 176	0.18 230	0.18 384	0.33 366	0.27 363	0.25 388	0.37 512	0.25 426	0.17 385	0.24 335	0.15 310	0.06 54	0.05 50	0.08 325	0.08 390	0.07 240	0.05 52

CREStereo	0.13 184	0.08 53	0.21 187	0.14 4	0.08 54	0.22 378	0.15 220	0.25 226	0.24 321	0.16 270	0.21 309	0.14 240	0.13 268	0.18 197	0.13 233	0.09 469	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.07 240	0.06 191
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.15 267	0.08 53	0.23 222	0.15 10	0.09 92	0.23 403	0.16 279	0.25 226	0.23 303	0.17 291	0.21 309	0.16 287	0.14 307	0.22 309	0.13 233	0.29 767	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.07 240	0.06 191

DIP-Stereo	0.18 333	0.12 347	0.33 355	0.20 293	0.13 412	0.28 501	0.12 53	0.42 498	0.25 339	0.27 412	0.32 447	0.21 364	0.17 385	0.25 368	0.20 459	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.06 198	0.07 240	0.08 393
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RASNet	0.28 588	0.14 475	0.44 510	0.22 435	0.18 608	0.32 572	0.19 433	0.48 569	0.38 525	0.29 456	0.43 592	0.47 654	0.37 663	0.79 711	0.36 636	0.09 469	0.07 453	0.07 203	0.09 502	0.07 240	0.07 304

MLCV	0.22 460	0.16 544	0.44 510	0.21 358	0.08 54	0.29 523	0.19 433	0.38 443	0.37 510	0.38 621	0.44 604	0.31 514	0.21 454	0.41 532	0.24 543	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.07 240	0.06 191

monster_256*512	0.17 307	0.12 347	0.18 137	0.23 496	0.13 412	0.21 345	0.19 433	0.40 469	0.29 401	0.19 319	0.22 325	0.24 413	0.17 385	0.18 197	0.16 339	0.06 54	0.05 50	0.08 325	0.08 390	0.08 338	0.07 304

ManiGeoR	0.18 333	0.15 515	0.55 598	0.15 10	0.11 245	0.21 345	0.14 156	0.39 455	0.27 363	0.19 319	0.24 350	0.18 313	0.15 327	0.35 498	0.19 436	0.08 358	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.08 338	0.08 393

HLF11	0.19 382	0.14 475	0.54 591	0.15 10	0.12 327	0.21 345	0.12 53	0.37 435	0.24 321	0.20 328	0.29 406	0.18 313	0.18 416	0.37 510	0.20 459	0.08 358	0.06 309	0.06 73	0.05 88	0.08 338	0.09 468

HLf10	0.18 333	0.15 515	0.55 598	0.15 10	0.11 245	0.21 345	0.14 156	0.39 455	0.27 363	0.19 319	0.24 350	0.18 313	0.15 327	0.35 498	0.19 436	0.08 358	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.08 338	0.08 393

TestStereo_HLe17	0.19 382	0.17 564	0.64 644	0.16 31	0.11 245	0.21 345	0.17 332	0.40 469	0.30 418	0.19 319	0.25 362	0.17 299	0.15 327	0.38 516	0.17 372	0.08 358	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.08 338	0.07 304

TestStereo_HL2	0.18 333	0.14 475	0.34 367	0.17 73	0.11 245	0.20 311	0.15 220	0.33 366	0.29 401	0.22 352	0.29 406	0.19 334	0.17 385	0.39 521	0.18 401	0.08 358	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.08 338	0.08 393

GGDA	0.18 333	0.14 475	0.33 355	0.17 73	0.10 176	0.20 311	0.16 279	0.33 366	0.31 432	0.22 352	0.28 392	0.19 334	0.16 353	0.38 516	0.17 372	0.08 358	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.08 338	0.08 393

quiztm	0.15 267	0.15 515	0.25 246	0.22 435	0.14 464	0.17 201	0.17 332	0.33 366	0.21 256	0.18 310	0.21 309	0.14 240	0.10 110	0.17 163	0.14 274	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.08 338	0.05 52

DN	0.15 267	0.08 53	0.27 269	0.19 203	0.14 464	0.21 345	0.18 384	0.28 288	0.24 321	0.14 218	0.16 224	0.18 313	0.10 110	0.21 286	0.13 233	0.11 572	0.07 453	0.08 325	0.08 390	0.08 338	0.10 528

ATMStereo	0.12 132	0.11 281	0.23 222	0.22 435	0.09 92	0.16 155	0.14 156	0.24 204	0.19 201	0.12 147	0.11 97	0.09 40	0.13 268	0.14 51	0.11 82	0.06 54	0.04 2	0.07 203	0.05 88	0.08 338	0.05 52

IGEV_i1	0.21 424	0.11 281	0.43 500	0.22 435	0.11 245	0.31 558	0.19 433	0.43 513	0.30 418	0.29 456	0.30 422	0.31 514	0.20 444	0.33 480	0.20 459	0.08 358	0.06 309	0.08 325	0.08 390	0.08 338	0.08 393

LiteMatch	0.12 132	0.13 421	0.15 44	0.19 203	0.10 176	0.15 97	0.17 332	0.17 48	0.13 53	0.09 26	0.09 28	0.11 128	0.21 454	0.14 51	0.22 508	0.08 358	0.05 50	0.08 325	0.06 198	0.08 338	0.07 304

Lsterematch	0.18 333	0.13 421	0.33 355	0.19 203	0.10 176	0.23 403	0.17 332	0.25 226	0.32 444	0.28 425	0.37 512	0.24 413	0.21 454	0.23 319	0.22 508	0.08 358	0.05 50	0.08 325	0.06 198	0.08 338	0.07 304

Selective-IGEV-i1	0.21 424	0.10 188	0.31 328	0.23 496	0.13 412	0.31 558	0.22 549	0.46 545	0.42 575	0.27 412	0.32 447	0.33 533	0.17 385	0.25 368	0.19 436	0.08 358	0.06 309	0.08 325	0.08 390	0.08 338	0.09 468

Hybrid-DGEV-03	0.20 403	0.14 475	0.31 328	0.22 435	0.12 327	0.26 470	0.16 279	0.31 338	0.27 363	0.32 528	0.58 689	0.23 398	0.15 327	0.23 319	0.17 372	0.07 168	0.05 50	0.09 430	0.07 301	0.08 338	0.06 191

DStereoRT	0.35 649	0.13 421	0.51 577	0.25 595	0.16 561	0.42 660	0.19 433	0.48 569	0.39 535	0.30 488	0.39 541	0.24 413	0.39 674	0.64 652	0.30 599	0.08 358	0.07 453	1.54 816	0.41 778	0.08 338	0.11 569

WQFJX1	0.18 333	0.10 188	0.16 77	0.23 496	0.17 586	0.24 426	0.19 433	0.58 697	0.52 678	0.16 270	0.16 224	0.14 240	0.15 327	0.26 388	0.17 372	0.08 358	0.09 585	0.08 325	0.07 301	0.08 338	0.06 191

WQFJX	0.18 333	0.10 188	0.17 110	0.22 435	0.18 608	0.25 446	0.18 384	0.53 641	0.45 612	0.17 291	0.16 224	0.14 240	0.16 353	0.23 319	0.18 401	0.07 168	0.08 546	0.07 203	0.06 198	0.08 338	0.07 304

GEAStereo	0.12 132	0.09 117	0.20 173	0.18 137	0.12 327	0.19 266	0.16 279	0.20 109	0.14 81	0.12 147	0.15 204	0.10 81	0.09 50	0.16 142	0.10 30	0.08 358	0.06 309	0.06 73	0.05 88	0.08 338	0.08 393

GSStereo	0.12 132	0.09 117	0.20 173	0.17 73	0.12 327	0.19 266	0.16 279	0.26 248	0.18 181	0.13 186	0.15 204	0.10 81	0.09 50	0.16 142	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.08 338	0.08 393

GS-Stereo							0.16 279	0.26 248	0.18 181	0.13 186	0.15 204	0.10 81	0.09 50	0.16 142	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.08 338	0.08 393

Select-FE	0.23 478	0.14 475	0.78 679	0.22 435	0.18 608	0.22 378	0.13 109	0.43 513	0.26 352	0.28 425	0.33 470	0.39 590	0.29 589	0.27 408	0.19 436	0.08 358	0.07 453	0.08 325	0.13 661	0.08 338	0.12 593

FlowAnything_test	0.14 228	0.11 281	0.21 187	0.21 358	0.12 327	0.17 201	0.16 279	0.25 226	0.16 125	0.15 241	0.13 146	0.15 263	0.14 307	0.18 197	0.16 339	0.10 524	0.07 453	0.11 573	0.12 632	0.08 338	0.09 468

S2M2_XL	0.10 16	0.09 117	0.21 187	0.14 4	0.10 176	0.09 9	0.09 4	0.11 4	0.09 3	0.10 66	0.11 97	0.09 40	0.09 50	0.12 9	0.11 82	0.09 469	0.07 453	0.08 325	0.07 301	0.08 338	0.06 191
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
111111	0.11 91	0.07 5	0.17 110	0.19 203	0.11 245	0.13 44	0.11 30	0.22 155	0.15 105	0.11 111	0.12 122	0.12 171	0.08 21	0.18 197	0.11 82	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.08 338	0.06 191

HART	0.15 267	0.11 281	0.30 311	0.21 358	0.09 92	0.17 201	0.16 279	0.30 326	0.19 201	0.15 241	0.25 362	0.17 299	0.09 50	0.21 286	0.12 163	0.06 54	0.07 453	0.07 203	0.05 88	0.08 338	0.06 191

tg	0.16 285	0.11 281	0.25 246	0.21 358	0.11 245	0.23 403	0.15 220	0.34 379	0.24 321	0.20 328	0.25 362	0.19 334	0.12 216	0.24 335	0.15 310	0.07 168	0.05 50	0.09 430	0.09 502	0.08 338	0.07 304

DispNO	0.27 567	0.18 579	0.62 632	0.23 496	0.17 586	0.25 446	0.22 549	0.45 534	0.41 567	0.32 528	0.39 541	0.38 578	0.27 557	0.77 707	0.27 573	0.09 469	0.07 453	0.10 514	0.10 550	0.08 338	0.08 393

tta	0.24 509	0.12 347	0.40 451	0.19 203	0.10 176	0.27 481	0.19 433	0.51 610	0.45 612	0.34 564	0.41 561	0.31 514	0.26 538	0.58 618	0.28 579	0.10 524	0.07 453	0.08 325	0.08 390	0.08 338	0.07 304

qqq1	0.24 509	0.12 347	0.40 451	0.19 203	0.10 176	0.27 481	0.19 433	0.51 610	0.45 612	0.34 564	0.41 561	0.31 514	0.26 538	0.58 618	0.16 339	0.10 524	0.07 453	0.07 203	0.06 198	0.08 338	0.07 304

fff1	0.24 509	0.12 347	0.40 451	0.19 203	0.10 176	0.27 481	0.19 433	0.51 610	0.45 612	0.34 564	0.41 561	0.31 514	0.26 538	0.58 618	0.16 339	0.10 524	0.07 453	0.07 203	0.06 198	0.08 338	0.07 304

MyStereo07	0.16 285	0.12 347	0.26 256	0.22 435	0.14 464	0.25 446	0.23 576	0.29 305	0.21 256	0.15 241	0.13 146	0.12 171	0.13 268	0.25 368	0.13 233	0.07 168	0.07 453	0.09 430	0.08 390	0.08 338	0.08 393

MyStereo06	0.20 403	0.12 347	0.57 608	0.21 358	0.14 464	0.25 446	0.23 576	0.40 469	0.21 256	0.30 488	0.24 350	0.31 514	0.18 416	0.22 309	0.18 401	0.07 168	0.07 453	0.09 430	0.08 390	0.08 338	0.08 393

MyStereo05	0.23 478	0.12 347	0.57 608	0.21 358	0.14 464	0.25 446	0.23 576	0.48 569	0.52 678	0.31 506	0.23 336	0.25 426	0.22 472	0.30 459	0.21 486	0.07 168	0.07 453	0.09 430	0.08 390	0.08 338	0.08 393

MyStereo04	0.23 478	0.12 347	0.55 598	0.22 435	0.14 464	0.25 446	0.23 576	0.49 581	0.52 678	0.28 425	0.23 336	0.27 459	0.23 486	0.30 459	0.22 508	0.07 168	0.07 453	0.09 430	0.08 390	0.08 338	0.08 393

CoDeX	0.23 478	0.12 347	0.46 531	0.21 358	0.14 464	0.29 523	0.21 519	0.53 641	0.41 567	0.29 456	0.35 493	0.29 486	0.22 472	0.48 556	0.19 436	0.09 469	0.06 309	0.08 325	0.07 301	0.08 338	0.07 304

cc1	0.18 333	0.14 475	0.38 427	0.23 496	0.11 245	0.31 558	0.19 433	0.35 403	0.47 636	0.17 291	0.19 276	0.13 206	0.18 416	0.28 423	0.11 82	0.08 358	0.05 50	0.08 325	0.06 198	0.08 338	0.08 393

ffm	0.22 460	0.12 347	0.42 486	0.20 293	0.13 412	0.28 501	0.20 487	0.35 403	0.44 599	0.30 488	0.42 578	0.34 543	0.23 486	0.27 408	0.11 82	0.08 358	0.05 50	0.11 573	0.10 550	0.08 338	0.08 393

ff1	0.29 601	0.12 347	0.42 486	0.20 293	0.13 412	0.28 501	0.20 487	0.35 403	0.44 599	0.30 488	0.42 578	0.34 543	0.23 486	0.81 719	1.08 763	0.08 358	0.05 50	0.11 573	0.10 550	0.08 338	0.08 393

tt1	0.18 333	0.14 475	0.35 378	0.23 496	0.11 245	0.30 542	0.19 433	0.35 403	0.44 599	0.17 291	0.19 276	0.13 206	0.16 353	0.27 408	0.11 82	0.08 358	0.05 50	0.08 325	0.06 198	0.08 338	0.08 393

UniTT-Stereo	0.14 228	0.10 188	0.30 311	0.21 358	0.13 412	0.17 201	0.13 109	0.19 81	0.18 181	0.15 241	0.20 293	0.10 81	0.11 174	0.18 197	0.16 339	0.08 358	0.06 309	0.07 203	0.06 198	0.08 338	0.06 191

MIM_Stereo	0.18 333	0.12 347	0.38 427	0.20 293	0.11 245	0.17 201	0.14 156	0.35 403	0.25 339	0.27 412	0.35 493	0.23 398	0.13 268	0.27 408	0.16 339	0.06 54	0.07 453	0.08 325	0.08 390	0.08 338	0.06 191

CASnet	0.14 228	0.12 347	0.22 206	0.22 435	0.08 54	0.16 155	0.15 220	0.27 265	0.25 339	0.22 352	0.20 293	0.15 263	0.11 174	0.17 163	0.13 233	0.07 168	0.05 50	0.11 573	0.09 502	0.08 338	0.05 52
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.18 333	0.18 579	0.39 443	0.22 435	0.12 327	0.24 426	0.13 109	0.31 338	0.23 303	0.24 377	0.20 293	0.24 413	0.12 216	0.26 388	0.15 310	0.06 54	0.06 309	0.12 612	0.09 502	0.08 338	0.07 304

4D-IteraStereo	0.17 307	0.16 544	0.50 567	0.21 358	0.14 464	0.19 266	0.17 332	0.28 288	0.28 382	0.23 361	0.20 293	0.20 350	0.11 174	0.19 233	0.14 274	0.06 54	0.04 2	0.10 514	0.08 390	0.08 338	0.06 191

anonymousdsp2	0.17 307	0.10 188	0.28 286	0.20 293	0.11 245	0.25 446	0.17 332	0.41 484	0.31 432	0.23 361	0.23 336	0.22 376	0.15 327	0.25 368	0.15 310	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.08 338	0.07 304

anonymousdsp	0.14 228	0.12 347	0.27 269	0.19 203	0.12 327	0.21 345	0.18 384	0.28 288	0.20 234	0.15 241	0.13 146	0.12 171	0.12 216	0.24 335	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.08 325	0.07 301	0.08 338	0.07 304

CES	0.14 228	0.08 53	0.19 155	0.17 73	0.22 679	0.18 230	0.16 279	0.23 181	0.19 201	0.14 218	0.17 243	0.14 240	0.10 110	0.18 197	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.08 338	0.18 687

Selective-RAFT	0.17 307	0.12 347	0.30 311	0.24 554	0.10 176	0.29 523	0.15 220	0.32 350	0.31 432	0.17 291	0.17 243	0.21 364	0.18 416	0.28 423	0.17 372	0.07 168	0.06 309	0.07 203	0.07 301	0.08 338	0.06 191

CroCo-Stereo Lap2	0.15 267	0.15 515	0.28 286	0.25 595	0.18 608	0.11 28	0.19 433	0.28 288	0.21 256	0.13 186	0.16 224	0.15 263	0.12 216	0.17 163	0.14 274	0.07 168	0.07 453	0.08 325	0.06 198	0.08 338	0.07 304

TestStereo1	0.21 424	0.16 544	0.32 338	0.26 630	0.13 412	0.26 470	0.27 637	0.40 469	0.36 498	0.29 456	0.39 541	0.22 376	0.21 454	0.33 480	0.17 372	0.07 168	0.06 309	0.09 430	0.08 390	0.08 338	0.07 304

raft_robust	0.22 460	0.17 564	0.30 311	0.22 435	0.12 327	0.23 403	0.22 549	0.49 581	0.48 648	0.32 528	0.32 447	0.26 448	0.23 486	0.53 584	0.15 310	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.10 550	0.08 338	0.06 191

RAFT_CTSACE	0.21 424	0.16 544	0.41 476	0.25 595	0.15 528	0.22 378	0.24 598	0.32 350	0.28 382	0.33 544	0.51 652	0.29 486	0.17 385	0.32 473	0.13 233	0.06 54	0.07 453	0.09 430	0.08 390	0.08 338	0.06 191

SA-5K	0.21 424	0.16 544	0.32 338	0.26 630	0.13 412	0.26 470	0.27 637	0.40 469	0.36 498	0.29 456	0.39 541	0.22 376	0.21 454	0.33 480	0.17 372	0.07 168	0.06 309	0.09 430	0.08 390	0.08 338	0.07 304

Sa-1000	0.22 460	0.15 515	0.35 378	0.23 496	0.13 412	0.28 501	0.23 576	0.47 556	0.39 535	0.30 488	0.50 646	0.26 448	0.19 433	0.33 480	0.16 339	0.07 168	0.06 309	0.10 514	0.11 593	0.08 338	0.06 191

SA	0.22 460	0.16 544	0.36 398	0.23 496	0.13 412	0.24 426	0.23 576	0.45 534	0.40 553	0.27 412	0.44 604	0.23 398	0.23 486	0.33 480	0.17 372	0.07 168	0.06 309	0.10 514	0.11 593	0.08 338	0.06 191

IGEV-Stereo	0.14 228	0.12 347	0.27 269	0.19 203	0.12 327	0.21 345	0.18 384	0.28 288	0.20 234	0.15 241	0.13 146	0.12 171	0.12 216	0.24 335	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.08 325	0.07 301	0.08 338	0.07 304
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CIPLG	0.21 424	0.21 624	0.55 598	0.23 496	0.15 528	0.25 446	0.20 487	0.35 403	0.29 401	0.31 506	0.33 470	0.22 376	0.15 327	0.26 388	0.20 459	0.08 358	0.07 453	0.07 203	0.07 301	0.08 338	0.08 393

iRaft-Stereo_20w	0.19 382	0.10 188	0.46 531	0.19 203	0.13 412	0.25 446	0.19 433	0.52 629	0.19 201	0.29 456	0.21 309	0.22 376	0.20 444	0.28 423	0.18 401	0.07 168	0.06 309	0.07 203	0.08 390	0.08 338	0.08 393

IPLGR_C	0.21 424	0.22 639	0.60 621	0.23 496	0.15 528	0.24 426	0.20 487	0.35 403	0.29 401	0.31 506	0.32 447	0.22 376	0.15 327	0.25 368	0.20 459	0.08 358	0.07 453	0.07 203	0.07 301	0.08 338	0.08 393

GMOStereo	0.18 333	0.14 475	0.30 311	0.22 435	0.12 327	0.20 311	0.27 637	0.26 248	0.28 382	0.31 506	0.32 447	0.26 448	0.17 385	0.15 104	0.12 163	0.07 168	0.07 453	0.10 514	0.08 390	0.08 338	0.05 52

error version	0.18 333	0.14 475	0.30 311	0.22 435	0.12 327	0.20 311	0.27 637	0.26 248	0.28 382	0.31 506	0.32 447	0.26 448	0.17 385	0.15 104	0.12 163	0.07 168	0.07 453	0.10 514	0.08 390	0.08 338	0.05 52

test-v	0.18 333	0.14 475	0.30 311	0.22 435	0.12 327	0.20 311	0.27 637	0.26 248	0.28 382	0.31 506	0.32 447	0.26 448	0.17 385	0.15 104	0.12 163	0.07 168	0.07 453	0.10 514	0.08 390	0.08 338	0.05 52

ACRE	0.21 424	0.20 609	0.62 632	0.23 496	0.15 528	0.24 426	0.20 487	0.35 403	0.28 382	0.31 506	0.32 447	0.22 376	0.15 327	0.25 368	0.20 459	0.08 358	0.07 453	0.07 203	0.07 301	0.08 338	0.08 393

PFNet+	0.20 403	0.10 188	0.37 407	0.21 358	0.12 327	0.17 201	0.19 433	0.29 305	0.34 468	0.33 544	0.32 447	0.24 413	0.16 353	0.32 473	0.17 372	0.10 524	0.07 453	0.11 573	0.10 550	0.08 338	0.12 593

HHNet	0.22 460	0.12 347	0.52 584	0.18 137	0.18 608	0.20 311	0.20 487	0.34 379	0.31 432	0.32 528	0.59 692	0.20 350	0.21 454	0.24 335	0.31 607	0.08 358	0.05 50	0.09 430	0.07 301	0.08 338	0.11 569

AAGNet	0.33 635	0.11 281	0.37 407	0.25 595	0.16 561	0.20 311	0.19 433	0.30 326	0.27 363	0.35 581	0.35 493	0.27 459	0.30 604	0.44 542	2.66 810	0.08 358	0.05 50	0.10 514	0.07 301	0.08 338	0.06 191

NF-Stereo	0.20 403	0.10 188	0.35 378	0.24 554	0.12 327	0.21 345	0.18 384	0.38 443	0.32 444	0.28 425	0.30 422	0.22 376	0.16 353	0.51 570	0.20 459	0.08 358	0.06 309	0.09 430	0.08 390	0.08 338	0.13 613

OCTAStereo	0.20 403	0.10 188	0.35 378	0.24 554	0.12 327	0.21 345	0.18 384	0.38 443	0.32 444	0.28 425	0.30 422	0.22 376	0.16 353	0.51 570	0.20 459	0.08 358	0.06 309	0.09 430	0.08 390	0.08 338	0.13 613

PSM-softLoss	0.21 424	0.10 188	0.39 443	0.24 554	0.12 327	0.20 311	0.18 384	0.38 443	0.26 352	0.29 456	0.32 447	0.24 413	0.16 353	0.52 577	0.20 459	0.09 469	0.06 309	0.10 514	0.09 502	0.08 338	0.12 593

KMStereo	0.21 424	0.10 188	0.39 443	0.24 554	0.12 327	0.20 311	0.18 384	0.38 443	0.26 352	0.29 456	0.32 447	0.24 413	0.16 353	0.52 577	0.20 459	0.09 469	0.06 309	0.10 514	0.09 502	0.08 338	0.12 593

PSM-AAD	0.25 537	0.10 188	0.30 311	0.24 554	0.12 327	0.26 470	0.38 720	0.34 379	0.28 382	0.35 581	0.39 541	0.28 475	0.79 759	0.30 459	0.16 339	0.07 168	0.06 309	0.12 612	0.11 593	0.08 338	0.21 717

KYRaft	0.22 460	0.10 188	0.30 311	0.23 496	0.12 327	0.23 403	0.23 576	0.35 403	0.24 321	0.35 581	0.54 670	0.34 543	0.26 538	0.29 443	0.15 310	0.07 168	0.05 50	0.09 430	0.10 550	0.08 338	0.31 754

RAFT_R40	0.21 424	0.10 188	0.37 407	0.24 554	0.13 412	0.18 230	0.18 384	0.31 338	0.29 401	0.33 544	0.33 470	0.30 504	0.24 504	0.55 594	0.18 401	0.08 358	0.05 50	0.10 514	0.08 390	0.08 338	0.07 304

PFNet	0.23 478	0.10 188	0.57 608	0.24 554	0.14 464	0.22 378	0.19 433	0.39 455	0.33 458	0.35 581	0.32 447	0.27 459	0.19 433	0.64 652	0.22 508	0.09 469	0.05 50	0.09 430	0.07 301	0.08 338	0.07 304

RE-Stereo	0.20 403	0.10 188	0.35 378	0.24 554	0.12 327	0.21 345	0.18 384	0.38 443	0.32 444	0.28 425	0.30 422	0.22 376	0.16 353	0.51 570	0.20 459	0.08 358	0.06 309	0.09 430	0.08 390	0.08 338	0.13 613

Pruner-Stereo	0.19 382	0.11 281	0.34 367	0.29 688	0.12 327	0.19 266	0.17 332	0.31 338	0.29 401	0.33 544	0.32 447	0.25 426	0.15 327	0.24 335	0.21 486	0.09 469	0.06 309	0.09 430	0.08 390	0.08 338	0.09 468

TVStereo	0.20 403	0.10 188	0.35 378	0.24 554	0.12 327	0.21 345	0.18 384	0.38 443	0.32 444	0.28 425	0.30 422	0.22 376	0.16 353	0.51 570	0.20 459	0.08 358	0.06 309	0.09 430	0.08 390	0.08 338	0.13 613

IRAFT_RVC	0.22 460	0.12 347	0.39 443	0.26 630	0.11 245	0.18 230	0.24 598	0.40 469	0.37 510	0.31 506	0.30 422	0.29 486	0.24 504	0.55 594	0.22 508	0.08 358	0.06 309	0.10 514	0.08 390	0.08 338	0.07 304

test-2	0.18 333	0.14 475	0.30 311	0.22 435	0.12 327	0.20 311	0.27 637	0.26 248	0.28 382	0.31 506	0.32 447	0.26 448	0.17 385	0.15 104	0.12 163	0.07 168	0.07 453	0.10 514	0.08 390	0.08 338	0.05 52

GMM-Stereo	0.21 424	0.10 188	0.43 500	0.23 496	0.13 412	0.24 426	0.25 616	0.37 435	0.27 363	0.30 488	0.45 617	0.27 459	0.21 454	0.31 466	0.17 372	0.07 168	0.05 50	0.10 514	0.09 502	0.08 338	0.19 694

Prome-Stereo	0.21 424	0.10 188	0.30 311	0.24 554	0.12 327	0.23 403	0.23 576	0.36 423	0.25 339	0.33 544	0.59 692	0.24 413	0.28 574	0.29 443	0.16 339	0.07 168	0.05 50	0.08 325	0.07 301	0.08 338	0.20 707

iRaftStereo_RVC	0.16 285	0.12 347	0.26 256	0.21 358	0.11 245	0.20 311	0.17 332	0.32 350	0.23 303	0.20 328	0.25 362	0.18 313	0.12 216	0.20 258	0.15 310	0.07 168	0.05 50	0.09 430	0.09 502	0.08 338	0.07 304

delet	0.27 567	0.14 475	0.40 451	0.23 496	0.19 635	0.41 653	0.29 660	0.49 581	0.48 648	0.33 544	0.41 561	0.37 570	0.30 604	0.48 556	0.34 625	0.09 469	0.09 585	0.11 573	0.12 632	0.08 338	0.08 393

cf-r	0.24 509	0.15 515	0.44 510	0.21 358	0.14 464	0.27 481	0.22 549	0.42 498	0.40 553	0.30 488	0.42 578	0.42 623	0.26 538	0.43 538	0.25 553	0.11 572	0.06 309	0.08 325	0.10 550	0.08 338	0.08 393

CCAANet	0.25 537	0.13 421	0.51 577	0.22 435	0.15 528	0.29 523	0.17 332	0.49 581	0.37 510	0.26 401	0.49 642	0.32 524	0.24 504	0.62 643	0.23 530	0.07 168	0.06 309	0.10 514	0.10 550	0.08 338	0.10 528

HSM-Net_RVC	0.27 567	0.11 281	0.42 486	0.19 203	0.11 245	0.34 597	0.20 487	0.62 724	0.43 583	0.40 647	0.43 592	0.50 674	0.26 538	0.76 701	0.22 508	0.08 358	0.07 453	0.07 203	0.07 301	0.08 338	0.08 393
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HSM	0.28 588	0.16 544	0.35 378	0.20 293	0.15 528	0.33 583	0.19 433	0.53 641	0.37 510	0.36 598	0.38 527	0.67 734	0.31 623	0.89 735	0.23 530	0.08 358	0.06 309	0.08 325	0.07 301	0.08 338	0.08 393

iResNet	0.24 509	0.18 579	0.61 624	0.25 595	0.11 245	0.29 523	0.21 519	0.42 498	0.43 583	0.33 544	0.43 592	0.27 459	0.22 472	0.34 487	0.26 567	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.08 338	0.07 304

MWDA-net	0.29 601	0.21 624	0.47 539	0.25 595	0.21 662	0.35 612	0.32 687	0.44 521	0.47 636	0.38 621	0.40 552	0.33 533	0.38 667	0.54 591	0.40 656	0.10 524	0.07 453	0.09 430	0.09 502	0.09 427	0.10 528

MWSP-net	0.25 537	0.12 347	0.37 407	0.22 435	0.14 464	0.31 558	0.40 731	0.50 592	0.43 583	0.32 528	0.33 470	0.36 562	0.31 623	0.28 423	0.31 607	0.10 524	0.07 453	0.09 430	0.09 502	0.09 427	0.10 528

MEA-ACV	0.26 556	0.11 281	0.42 486	0.21 358	0.14 464	0.35 612	0.24 598	0.53 641	0.47 636	0.35 581	0.42 578	0.36 562	0.34 643	0.47 552	0.27 573	0.09 469	0.09 585	0.10 514	0.12 632	0.09 427	0.10 528

noway7	0.27 567	0.51 762	1.61 779	0.24 554	0.12 327	0.22 378	0.18 384	0.44 521	0.31 432	0.21 342	0.22 325	0.24 413	0.20 444	0.20 258	0.21 486	0.07 168	0.05 50	0.08 325	0.07 301	0.09 427	0.08 393

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 184	0.11 281	0.22 206	0.20 293	0.09 92	0.19 266	0.10 12	0.19 81	0.17 159	0.14 218	0.11 97	0.11 128	0.11 174	0.14 51	0.11 82	0.08 358	0.07 453	0.11 573	0.09 502	0.09 427	0.08 393

Weightmod_eth	0.16 285	0.11 281	0.20 173	0.21 358	0.13 412	0.20 311	0.18 384	0.25 226	0.19 201	0.17 291	0.25 362	0.19 334	0.17 385	0.25 368	0.14 274	0.16 692	0.08 546	0.08 325	0.08 390	0.09 427	0.05 52

Weightmod	0.16 285	0.12 347	0.19 155	0.20 293	0.10 176	0.24 426	0.17 332	0.25 226	0.21 256	0.18 310	0.29 406	0.19 334	0.15 327	0.27 408	0.16 339	0.09 469	0.10 620	0.08 325	0.08 390	0.09 427	0.08 393

HLf8	0.19 382	0.16 544	0.55 598	0.15 10	0.12 327	0.24 426	0.14 156	0.40 469	0.31 432	0.20 328	0.26 375	0.18 313	0.15 327	0.35 498	0.17 372	0.10 524	0.06 309	0.07 203	0.06 198	0.09 427	0.09 468

RT-IGEV	0.25 537	0.10 188	0.48 550	0.22 435	0.14 464	0.31 558	0.28 653	0.53 641	0.39 535	0.36 598	0.41 561	0.44 639	0.30 604	0.28 423	0.27 573	0.09 469	0.07 453	0.08 325	0.09 502	0.09 427	0.10 528

NLCSM	0.19 382	0.12 347	0.18 137	0.24 554	0.19 635	0.24 426	0.21 519	0.42 498	0.40 553	0.19 319	0.18 267	0.14 240	0.16 353	0.47 552	0.19 436	0.08 358	0.09 585	0.09 430	0.08 390	0.09 427	0.07 304

gasm-f	0.12 132	0.09 117	0.19 155	0.18 137	0.12 327	0.18 230	0.18 384	0.20 109	0.14 81	0.12 147	0.19 276	0.10 81	0.11 174	0.16 142	0.11 82	0.08 358	0.06 309	0.06 73	0.05 88	0.09 427	0.08 393

G2L-ROB	0.23 478	0.15 515	0.41 476	0.19 203	0.12 327	0.27 481	0.21 519	0.47 556	0.33 458	0.34 564	0.31 437	0.41 612	0.22 472	0.49 561	0.26 567	0.09 469	0.06 309	0.07 203	0.06 198	0.09 427	0.10 528

G2L-Stereo_test	0.24 509	0.16 544	0.38 427	0.19 203	0.13 412	0.27 481	0.24 598	0.49 581	0.38 525	0.37 606	0.37 512	0.40 605	0.24 504	0.52 577	0.28 579	0.08 358	0.06 309	0.06 73	0.06 198	0.09 427	0.08 393

G2L-Stereo	0.25 537	0.16 544	0.47 539	0.22 435	0.14 464	0.25 446	0.18 384	0.46 545	0.35 485	0.33 544	0.37 512	0.40 605	0.22 472	0.60 628	0.30 599	0.10 524	0.09 585	0.10 514	0.08 390	0.09 427	0.09 468

MM-Stereo_test3	0.17 307	0.12 347	0.29 300	0.23 496	0.14 464	0.19 266	0.22 549	0.39 455	0.36 498	0.16 270	0.24 350	0.17 299	0.12 216	0.19 233	0.14 274	0.07 168	0.07 453	0.08 325	0.06 198	0.09 427	0.06 191

MM-Stereo_test2	0.15 267	0.10 188	0.44 510	0.23 496	0.11 245	0.21 345	0.21 519	0.27 265	0.22 276	0.15 241	0.16 224	0.13 206	0.11 174	0.20 258	0.13 233	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.09 427	0.05 52

MM-Stereo_test1	0.17 307	0.10 188	0.39 443	0.23 496	0.11 245	0.20 311	0.22 549	0.33 366	0.29 401	0.22 352	0.21 309	0.15 263	0.14 307	0.23 319	0.13 233	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.07 301	0.09 427	0.06 191

FLISNet	0.20 403	0.13 421	0.33 355	0.18 137	0.15 528	0.17 201	0.16 279	0.34 379	0.21 256	0.37 606	0.39 541	0.36 562	0.24 504	0.29 443	0.21 486	0.06 54	0.05 50	0.08 325	0.09 502	0.09 427	0.07 304

CoSv	0.20 403	0.13 421	0.33 355	0.18 137	0.15 528	0.17 201	0.16 279	0.34 379	0.21 256	0.37 606	0.39 541	0.36 562	0.24 504	0.29 443	0.21 486	0.06 54	0.05 50	0.08 325	0.09 502	0.09 427	0.07 304

SCV_C0	0.14 228	0.11 281	0.25 246	0.19 203	0.12 327	0.15 97	0.16 279	0.30 326	0.22 276	0.13 186	0.15 204	0.13 206	0.09 50	0.24 335	0.10 30	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.09 427	0.06 191

SCV	0.14 228	0.14 475	0.24 232	0.21 358	0.11 245	0.15 97	0.16 279	0.31 338	0.18 181	0.11 111	0.15 204	0.13 206	0.10 110	0.23 319	0.11 82	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.09 427	0.06 191

rvit_stereo_0083	0.16 285	0.12 347	0.26 256	0.21 358	0.13 412	0.17 201	0.17 332	0.22 155	0.34 468	0.16 270	0.21 309	0.19 334	0.16 353	0.21 286	0.16 339	0.11 572	0.10 620	0.10 514	0.08 390	0.09 427	0.07 304

rvit_stereo_0081_aga	0.16 285	0.14 475	0.28 286	0.21 358	0.13 412	0.19 266	0.17 332	0.23 181	0.24 321	0.17 291	0.21 309	0.19 334	0.13 268	0.19 233	0.14 274	0.11 572	0.08 546	0.09 430	0.08 390	0.09 427	0.07 304

rvit_stereo_0081	0.16 285	0.11 281	0.24 232	0.21 358	0.12 327	0.16 155	0.17 332	0.22 155	0.33 458	0.16 270	0.18 267	0.18 313	0.14 307	0.20 258	0.16 339	0.11 572	0.08 546	0.09 430	0.08 390	0.09 427	0.07 304

rvit_stereo_0082	0.16 285	0.11 281	0.24 232	0.21 358	0.12 327	0.16 155	0.17 332	0.22 155	0.33 458	0.16 270	0.18 267	0.18 313	0.14 307	0.20 258	0.16 339	0.11 572	0.08 546	0.09 430	0.08 390	0.09 427	0.07 304

rvit_stereo_ft	0.17 307	0.14 475	0.30 311	0.25 595	0.14 464	0.17 201	0.21 519	0.28 288	0.26 352	0.16 270	0.19 276	0.20 350	0.16 353	0.22 309	0.17 372	0.11 572	0.07 453	0.09 430	0.09 502	0.09 427	0.07 304

test_sample2	0.21 424	0.10 188	0.28 286	0.19 203	0.11 245	0.27 481	0.21 519	0.43 513	0.29 401	0.26 401	0.31 437	0.30 504	0.24 504	0.45 545	0.18 401	0.09 469	0.07 453	0.08 325	0.07 301	0.09 427	0.09 468

test_sample1	0.20 403	0.10 188	0.28 286	0.19 203	0.12 327	0.28 501	0.19 433	0.41 484	0.25 339	0.26 401	0.31 437	0.29 486	0.26 538	0.44 542	0.21 486	0.09 469	0.07 453	0.08 325	0.07 301	0.09 427	0.09 468

H2IRNET	0.18 333	0.13 421	0.35 378	0.21 358	0.12 327	0.20 311	0.15 220	0.27 265	0.30 418	0.17 291	0.31 437	0.25 426	0.20 444	0.24 335	0.18 401	0.07 168	0.06 309	0.09 430	0.10 550	0.09 427	0.06 191

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 307	0.13 421	0.24 232	0.19 203	0.13 412	0.24 426	0.17 332	0.30 326	0.37 510	0.43 672	0.17 243	0.13 206	0.12 216	0.19 233	0.15 310	0.08 358	0.07 453	0.09 430	0.07 301	0.09 427	0.08 393

SMFormer	0.25 537	0.12 347	0.40 451	0.19 203	0.10 176	0.27 481	0.19 433	0.51 610	0.45 612	0.34 564	0.41 561	0.31 514	0.26 538	0.58 618	0.28 579	0.10 524	0.07 453	0.08 325	0.08 390	0.09 427	0.09 468

ACVNet-DCA	0.18 333	0.14 475	0.38 427	0.23 496	0.11 245	0.31 558	0.19 433	0.41 484	0.27 363	0.17 291	0.19 276	0.13 206	0.18 416	0.28 423	0.11 82	0.08 358	0.05 50	0.08 325	0.06 198	0.09 427	0.09 468

xx1	0.20 403	0.14 475	0.38 427	0.23 496	0.11 245	0.31 558	0.19 433	0.35 403	0.47 636	0.17 291	0.19 276	0.28 475	0.24 504	0.28 423	0.11 82	0.08 358	0.05 50	0.10 514	0.09 502	0.09 427	0.09 468

1test111	0.19 382	0.14 475	0.38 427	0.23 496	0.11 245	0.31 558	0.19 433	0.41 484	0.27 363	0.17 291	0.19 276	0.13 206	0.18 416	0.34 487	0.22 508	0.08 358	0.05 50	0.08 325	0.06 198	0.09 427	0.09 468

11t1	0.18 333	0.10 188	0.30 311	0.20 293	0.11 245	0.27 481	0.17 332	0.35 403	0.23 303	0.25 388	0.23 336	0.23 398	0.23 486	0.25 368	0.18 401	0.09 469	0.07 453	0.07 203	0.06 198	0.09 427	0.09 468

1111x	0.32 625	0.11 281	0.40 451	0.22 435	0.11 245	0.32 572	0.26 630	0.59 703	0.43 583	0.31 506	0.41 561	0.39 590	0.28 574	0.76 701	1.37 786	0.09 469	0.08 546	0.09 430	0.10 550	0.09 427	0.08 393

MIF-Stereo (partial)	0.16 285	0.10 188	0.34 367	0.21 358	0.15 528	0.15 97	0.13 109	0.28 288	0.25 339	0.17 291	0.26 375	0.15 263	0.16 353	0.25 368	0.17 372	0.09 469	0.06 309	0.10 514	0.08 390	0.09 427	0.08 393

EKT-Stereo	0.38 671	0.12 347	0.38 427	0.42 750	3.88 813	0.21 345	0.17 332	0.35 403	0.28 382	0.20 328	0.20 293	0.23 398	0.15 327	0.28 423	0.16 339	0.09 469	0.07 453	0.09 430	0.07 301	0.09 427	0.09 468

LL-Strereo	0.29 601	0.25 658	0.58 613	0.25 595	0.21 662	0.23 403	0.24 598	0.55 661	0.42 575	0.34 564	0.32 447	0.41 612	0.40 679	0.94 745	0.23 530	0.08 358	0.07 453	0.11 573	0.09 502	0.09 427	0.09 468

CBFPSM	0.27 567	0.16 544	0.67 652	0.20 293	0.14 464	0.38 634	0.25 616	0.40 469	0.36 498	0.33 544	0.36 503	0.56 699	0.38 667	0.32 473	0.38 641	0.08 358	0.08 546	0.07 203	0.08 390	0.09 427	0.11 569

gwcnet-sp	0.24 509	0.13 421	0.63 636	0.22 435	0.14 464	0.34 597	0.22 549	0.44 521	0.39 535	0.35 581	0.34 482	0.27 459	0.27 557	0.35 498	0.25 553	0.09 469	0.08 546	0.09 430	0.09 502	0.09 427	0.09 468

scenet	0.24 509	0.13 421	0.63 636	0.22 435	0.14 464	0.34 597	0.22 549	0.44 521	0.39 535	0.35 581	0.34 482	0.27 459	0.27 557	0.35 498	0.25 553	0.09 469	0.08 546	0.09 430	0.09 502	0.09 427	0.09 468

knoymous	0.17 307	0.09 117	0.32 338	0.17 73	0.11 245	0.21 345	0.17 332	0.32 350	0.23 303	0.23 361	0.28 392	0.27 459	0.16 353	0.23 319	0.16 339	0.09 469	0.06 309	0.09 430	0.06 198	0.09 427	0.09 468

ssnet	0.24 509	0.13 421	0.63 636	0.22 435	0.14 464	0.34 597	0.22 549	0.44 521	0.39 535	0.35 581	0.34 482	0.27 459	0.27 557	0.35 498	0.25 553	0.09 469	0.08 546	0.09 430	0.09 502	0.09 427	0.09 468

qqq	0.20 403	0.12 347	0.31 328	0.20 293	0.11 245	0.23 403	0.19 433	0.41 484	0.27 363	0.24 377	0.28 392	0.28 475	0.24 504	0.34 487	0.22 508	0.08 358	0.07 453	0.10 514	0.09 502	0.09 427	0.09 468

x	0.19 382	0.11 281	0.29 300	0.20 293	0.11 245	0.26 470	0.18 384	0.41 484	0.29 401	0.25 388	0.29 406	0.28 475	0.24 504	0.26 388	0.23 530	0.09 469	0.07 453	0.08 325	0.07 301	0.09 427	0.08 393

BUS	0.23 478	0.12 347	0.28 286	0.25 595	0.14 464	0.43 669	0.17 332	0.56 678	0.34 468	0.34 564	0.35 493	0.32 524	0.20 444	0.26 388	0.21 486	0.10 524	0.07 453	0.11 573	0.10 550	0.09 427	0.09 468

IER	0.23 478	0.12 347	0.39 443	0.20 293	0.14 464	0.31 558	0.19 433	0.42 498	0.36 498	0.33 544	0.40 552	0.32 524	0.33 634	0.29 443	0.22 508	0.09 469	0.07 453	0.08 325	0.08 390	0.09 427	0.08 393

RAFT+CT+SA	0.21 424	0.18 579	0.33 355	0.25 595	0.18 608	0.23 403	0.29 660	0.40 469	0.36 498	0.24 377	0.38 527	0.18 313	0.16 353	0.32 473	0.16 339	0.07 168	0.05 50	0.09 430	0.12 632	0.09 427	0.09 468

BSDual-CNN	0.23 478	0.12 347	0.28 286	0.25 595	0.14 464	0.35 612	0.21 519	0.56 678	0.34 468	0.34 564	0.35 493	0.38 578	0.24 504	0.26 388	0.21 486	0.10 524	0.07 453	0.11 573	0.10 550	0.09 427	0.09 468

hknet	0.25 537	0.14 475	0.40 451	0.25 595	0.15 528	0.35 612	0.21 519	0.56 678	0.37 510	0.34 564	0.35 493	0.43 628	0.27 557	0.37 510	0.21 486	0.09 469	0.07 453	0.11 573	0.10 550	0.09 427	0.09 468

iRaft-Stereo_5w	0.23 478	0.18 579	0.44 510	0.22 435	0.13 412	0.19 266	0.19 433	0.37 435	0.32 444	0.28 425	0.37 512	0.34 543	0.23 486	0.65 659	0.27 573	0.06 54	0.06 309	0.08 325	0.07 301	0.09 427	0.08 393

psmg	0.23 478	0.12 347	0.28 286	0.21 358	0.14 464	0.35 612	0.23 576	0.51 610	0.34 468	0.35 581	0.38 527	0.38 578	0.24 504	0.26 388	0.21 486	0.10 524	0.08 546	0.10 514	0.10 550	0.09 427	0.08 393

DAS	0.27 567	0.12 347	0.42 486	0.24 554	0.18 608	0.29 523	0.24 598	0.45 534	0.45 612	0.41 656	0.44 604	0.34 543	0.29 589	0.75 695	0.21 486	0.09 469	0.07 453	0.09 430	0.07 301	0.09 427	0.09 468

SepStereo	0.26 556	0.12 347	0.42 486	0.24 554	0.18 608	0.29 523	0.24 598	0.45 534	0.45 612	0.41 656	0.44 604	0.34 543	0.29 589	0.64 652	0.21 486	0.09 469	0.07 453	0.09 430	0.07 301	0.09 427	0.09 468

GwcNet-ADL	0.22 460	0.14 475	0.58 613	0.24 554	0.13 412	0.22 378	0.23 576	0.49 581	0.40 553	0.27 412	0.29 406	0.30 504	0.20 444	0.26 388	0.23 530	0.09 469	0.07 453	0.07 203	0.07 301	0.09 427	0.09 468

GANet-ADL	0.21 424	0.12 347	0.45 523	0.23 496	0.14 464	0.29 523	0.19 433	0.46 545	0.35 485	0.25 388	0.32 447	0.32 524	0.19 433	0.24 335	0.20 459	0.10 524	0.07 453	0.07 203	0.06 198	0.09 427	0.10 528

NRIStereo	0.18 333	0.11 281	0.35 378	0.23 496	0.11 245	0.24 426	0.20 487	0.29 305	0.26 352	0.26 401	0.25 362	0.25 426	0.18 416	0.34 487	0.18 401	0.07 168	0.06 309	0.09 430	0.07 301	0.09 427	0.08 393

SST-Stereo	0.21 424	0.10 188	0.37 407	0.24 554	0.13 412	0.19 266	0.17 332	0.31 338	0.24 321	0.34 564	0.33 470	0.29 486	0.25 527	0.56 605	0.17 372	0.08 358	0.05 50	0.10 514	0.08 390	0.09 427	0.07 304

DeepStereo_RVC	0.18 333	0.11 281	0.40 451	0.21 358	0.11 245	0.19 266	0.16 279	0.28 288	0.22 276	0.27 412	0.27 384	0.23 398	0.28 574	0.24 335	0.18 401	0.08 358	0.06 309	0.09 430	0.07 301	0.09 427	0.10 528

ICVP	0.23 478	0.13 421	0.44 510	0.26 630	0.14 464	0.29 523	0.25 616	0.45 534	0.33 458	0.29 456	0.43 592	0.35 557	0.25 527	0.26 388	0.23 530	0.12 614	0.09 585	0.09 430	0.08 390	0.09 427	0.10 528
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.18 333	0.15 515	0.35 378	0.22 435	0.14 464	0.19 266	0.17 332	0.32 350	0.30 418	0.23 361	0.25 362	0.20 350	0.16 353	0.22 309	0.19 436	0.08 358	0.07 453	0.10 514	0.12 632	0.09 427	0.08 393

RALCasStereoNet	0.18 333	0.15 515	0.33 355	0.21 358	0.14 464	0.21 345	0.18 384	0.31 338	0.25 339	0.21 342	0.29 406	0.22 376	0.15 327	0.27 408	0.17 372	0.08 358	0.10 620	0.07 203	0.06 198	0.09 427	0.09 468

RALAANet	0.19 382	0.18 579	0.37 407	0.23 496	0.14 464	0.23 403	0.13 109	0.37 435	0.29 401	0.28 425	0.26 375	0.25 426	0.15 327	0.26 388	0.18 401	0.08 358	0.06 309	0.09 430	0.08 390	0.09 427	0.06 191

sCroCo_RVC	0.18 333	0.14 475	0.49 556	0.27 659	0.18 608	0.22 378	0.17 332	0.27 265	0.23 303	0.14 218	0.22 325	0.17 299	0.14 307	0.21 286	0.15 310	0.10 524	0.11 646	0.09 430	0.09 502	0.09 427	0.09 468

222	0.41 685	0.10 188	0.29 300	0.19 203	0.11 245	0.36 619	0.20 487	0.57 688	0.39 535	0.35 581	0.44 604	0.30 504	0.27 557	0.55 594	3.56 813	0.11 572	0.07 453	0.08 325	0.08 390	0.09 427	0.09 468

xxxx	0.34 644	0.10 188	0.29 300	0.19 203	0.11 245	0.37 626	0.20 487	0.58 697	0.38 525	0.29 456	0.42 578	0.38 578	0.24 504	0.46 548	2.20 806	0.11 572	0.07 453	0.09 430	0.08 390	0.09 427	0.09 468

test_xeample	0.34 644	0.10 188	0.29 300	0.19 203	0.11 245	0.33 583	0.23 576	0.55 661	0.38 525	0.32 528	0.45 617	0.29 486	0.26 538	0.57 609	2.24 808	0.10 524	0.07 453	0.09 430	0.08 390	0.09 427	0.09 468

ARAFT	0.24 509	0.21 624	0.78 679	0.22 435	0.12 327	0.29 523	0.24 598	0.43 513	0.32 444	0.33 544	0.28 392	0.28 475	0.19 433	0.49 561	0.18 401	0.07 168	0.06 309	0.12 612	0.11 593	0.09 427	0.06 191

SFCPSM	0.22 460	0.10 188	0.51 577	0.21 358	0.14 464	0.34 597	0.22 549	0.55 661	0.39 535	0.29 456	0.32 447	0.23 398	0.21 454	0.27 408	0.19 436	0.09 469	0.07 453	0.09 430	0.09 502	0.09 427	0.08 393

FENet	0.21 424	0.11 281	0.45 523	0.21 358	0.12 327	0.26 470	0.17 332	0.41 484	0.35 485	0.30 488	0.31 437	0.29 486	0.23 486	0.26 388	0.23 530	0.09 469	0.06 309	0.09 430	0.09 502	0.09 427	0.09 468

ac_64	0.27 567	0.13 421	0.41 476	0.24 554	0.17 586	0.36 619	0.22 549	0.46 545	0.33 458	0.35 581	0.36 503	0.52 684	0.30 604	0.62 643	0.32 613	0.11 572	0.09 585	0.10 514	0.10 550	0.09 427	0.08 393

GwcNet-RSSM	0.26 556	0.17 564	0.46 531	0.21 358	0.13 412	0.28 501	0.23 576	0.44 521	0.42 575	0.31 506	0.45 617	0.40 605	0.26 538	0.55 594	0.28 579	0.11 572	0.07 453	0.09 430	0.10 550	0.09 427	0.08 393

AANet_RVC	0.31 616	0.22 639	0.50 567	0.23 496	0.14 464	0.30 542	0.24 598	0.47 556	0.54 688	0.38 621	0.60 697	0.43 628	0.29 589	0.87 730	0.40 656	0.11 572	0.07 453	0.07 203	0.07 301	0.09 427	0.09 468

HITNet	0.20 403	0.17 564	0.43 500	0.19 203	0.08 54	0.27 481	0.14 156	0.42 498	0.30 418	0.29 456	0.32 447	0.27 459	0.21 454	0.28 423	0.25 553	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.09 427	0.06 191
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
iResNet_ROB	0.25 537	0.19 596	0.40 451	0.20 293	0.12 327	0.30 542	0.16 279	0.55 661	0.53 683	0.38 621	0.43 592	0.37 570	0.26 538	0.38 516	0.22 508	0.08 358	0.06 309	0.06 73	0.04 1	0.09 427	0.09 468

AnonStereo	0.16 285	0.12 347	0.30 311	0.20 293	0.12 327	0.18 230	0.14 156	0.36 423	0.24 321	0.19 319	0.17 243	0.19 334	0.12 216	0.24 335	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.10 503	0.06 191

zzzzzzz1	0.28 588	0.51 762	1.51 773	0.24 554	0.16 561	0.22 378	0.21 519	0.39 455	0.34 468	0.22 352	0.25 362	0.26 448	0.21 454	0.34 487	0.23 530	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.08 390	0.10 503	0.08 393

S0	0.18 333	0.13 421	0.21 187	0.23 496	0.11 245	0.33 583	0.26 630	0.27 265	0.21 256	0.21 342	0.26 375	0.20 350	0.16 353	0.19 233	0.17 372	0.12 614	0.11 646	0.14 663	0.14 676	0.10 503	0.07 304

z-ln-s-r	0.32 625	0.21 624	0.82 697	0.23 496	0.14 464	0.30 542	0.26 630	0.43 513	0.50 665	0.32 528	0.60 697	0.39 590	0.29 589	0.73 686	0.66 727	0.08 358	0.06 309	0.08 325	0.07 301	0.10 503	0.08 393

DFGA-Net	0.23 478	0.24 653	0.49 556	0.22 435	0.15 528	0.25 446	0.17 332	0.39 455	0.39 535	0.29 456	0.31 437	0.21 364	0.17 385	0.59 624	0.28 579	0.08 358	0.06 309	0.09 430	0.09 502	0.10 503	0.08 393

coex_refinement	0.26 556	0.16 544	0.36 398	0.23 496	0.15 528	0.31 558	0.20 487	0.49 581	0.42 575	0.35 581	0.42 578	0.45 644	0.27 557	0.55 594	0.33 620	0.10 524	0.06 309	0.07 203	0.07 301	0.10 503	0.10 528

rvit_0105_5	0.21 424	0.15 515	0.38 427	0.23 496	0.13 412	0.22 378	0.24 598	0.36 423	0.39 535	0.21 342	0.23 336	0.26 448	0.19 433	0.26 388	0.19 436	0.15 676	0.13 680	0.12 612	0.12 632	0.10 503	0.09 468

rvit_0105_3	0.23 478	0.17 564	0.40 451	0.25 595	0.15 528	0.24 426	0.28 653	0.38 443	0.41 567	0.25 388	0.25 362	0.28 475	0.21 454	0.28 423	0.20 459	0.15 676	0.13 680	0.14 663	0.15 686	0.10 503	0.09 468

UGAM	0.26 556	0.14 475	0.45 523	0.25 595	0.12 327	0.23 403	0.25 616	0.32 350	0.41 567	0.31 506	0.42 578	0.41 612	0.22 472	0.92 741	0.22 508	0.08 358	0.06 309	0.14 663	0.12 632	0.10 503	0.07 304

ACV-stereo	0.29 601	0.18 579	0.79 686	0.23 496	0.16 561	0.47 686	0.19 433	0.36 423	0.34 468	0.29 456	0.33 470	0.67 734	0.42 692	0.54 591	0.30 599	0.10 524	0.09 585	0.09 430	0.09 502	0.10 503	0.11 569

rvit_stereo_0080	0.15 267	0.13 421	0.25 246	0.19 203	0.13 412	0.15 97	0.20 487	0.28 288	0.24 321	0.15 241	0.17 243	0.19 334	0.13 268	0.19 233	0.15 310	0.11 572	0.08 546	0.08 325	0.08 390	0.10 503	0.07 304

test_sample3	0.23 478	0.12 347	0.43 500	0.19 203	0.12 327	0.32 572	0.20 487	0.50 592	0.34 468	0.31 506	0.33 470	0.29 486	0.22 472	0.53 584	0.22 508	0.10 524	0.07 453	0.09 430	0.08 390	0.10 503	0.10 528

CAS++	0.16 285	0.12 347	0.27 269	0.18 137	0.12 327	0.17 201	0.15 220	0.42 498	0.24 321	0.19 319	0.18 267	0.13 206	0.10 110	0.21 286	0.12 163	0.12 614	0.10 620	0.11 573	0.08 390	0.10 503	0.09 468
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MGS-Stereo	0.14 228	0.11 281	0.32 338	0.19 203	0.11 245	0.18 230	0.17 332	0.20 109	0.22 276	0.14 218	0.24 350	0.15 263	0.10 110	0.18 197	0.12 163	0.07 168	0.06 309	0.07 203	0.06 198	0.10 503	0.06 191

MyStereo8	0.22 460	0.15 515	0.63 636	0.21 358	0.17 586	0.31 558	0.16 279	0.36 423	0.32 444	0.28 425	0.36 503	0.25 426	0.18 416	0.25 368	0.28 579	0.08 358	0.07 453	0.08 325	0.07 301	0.10 503	0.12 593

mmm	0.21 424	0.12 347	0.31 328	0.22 435	0.12 327	0.28 501	0.21 519	0.41 484	0.27 363	0.29 456	0.38 527	0.29 486	0.24 504	0.29 443	0.22 508	0.09 469	0.07 453	0.11 573	0.09 502	0.10 503	0.09 468

whm_eth	0.15 267	0.13 421	0.25 246	0.19 203	0.13 412	0.15 97	0.20 487	0.28 288	0.24 321	0.15 241	0.17 243	0.19 334	0.13 268	0.19 233	0.15 310	0.11 572	0.08 546	0.08 325	0.08 390	0.10 503	0.07 304

plain	0.17 307	0.13 421	0.43 500	0.21 358	0.13 412	0.16 155	0.17 332	0.27 265	0.22 276	0.16 270	0.26 375	0.13 206	0.16 353	0.27 408	0.16 339	0.08 358	0.06 309	0.10 514	0.07 301	0.10 503	0.07 304

StereoVision	0.22 460	0.18 579	0.37 407	0.27 659	0.17 586	0.23 403	0.22 549	0.38 443	0.31 432	0.20 328	0.51 652	0.22 376	0.16 353	0.28 423	0.18 401	0.11 572	0.12 668	0.13 636	0.13 661	0.10 503	0.07 304

riskmin	0.18 333	0.09 117	0.34 367	0.18 137	0.12 327	0.24 426	0.16 279	0.34 379	0.28 382	0.21 342	0.23 336	0.33 533	0.24 504	0.23 319	0.17 372	0.09 469	0.06 309	0.09 430	0.06 198	0.10 503	0.10 528

CRFU-Net	0.28 588	0.14 475	0.45 523	0.25 595	0.15 528	0.45 677	0.23 576	0.50 592	0.30 418	0.43 672	0.41 561	0.48 660	0.46 706	0.43 538	0.29 591	0.11 572	0.10 620	0.09 430	0.08 390	0.10 503	0.10 528

test_5	0.23 478	0.19 596	0.38 427	0.26 630	0.18 608	0.25 446	0.29 660	0.40 469	0.37 510	0.29 456	0.40 552	0.25 426	0.22 472	0.34 487	0.18 401	0.07 168	0.05 50	0.09 430	0.09 502	0.10 503	0.10 528

CSP-Net	0.27 567	0.15 515	0.30 311	0.21 358	0.14 464	0.44 671	0.24 598	0.50 592	0.40 553	0.41 656	0.43 592	0.42 623	0.26 538	0.66 663	0.28 579	0.12 614	0.08 546	0.08 325	0.08 390	0.10 503	0.09 468

PSMNet-ADL	0.25 537	0.15 515	0.32 338	0.26 630	0.14 464	0.31 558	0.22 549	0.44 521	0.36 498	0.27 412	0.33 470	0.41 612	0.28 574	0.61 635	0.29 591	0.11 572	0.09 585	0.09 430	0.11 593	0.10 503	0.10 528

Patchmatch Stereo++	0.18 333	0.12 347	0.37 407	0.22 435	0.10 176	0.18 230	0.14 156	0.29 305	0.22 276	0.28 425	0.29 406	0.25 426	0.17 385	0.26 388	0.16 339	0.08 358	0.06 309	0.10 514	0.08 390	0.10 503	0.08 393
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 333	0.12 347	0.37 407	0.22 435	0.10 176	0.18 230	0.16 279	0.29 305	0.22 276	0.28 425	0.29 406	0.25 426	0.18 416	0.24 335	0.16 339	0.08 358	0.06 309	0.10 514	0.08 390	0.10 503	0.08 393

ROB_FTStereo_v2	0.18 333	0.12 347	0.37 407	0.22 435	0.10 176	0.18 230	0.16 279	0.29 305	0.22 276	0.28 425	0.29 406	0.25 426	0.17 385	0.24 335	0.16 339	0.08 358	0.06 309	0.10 514	0.08 390	0.10 503	0.08 393

ROB_FTStereo	0.18 333	0.12 347	0.37 407	0.22 435	0.10 176	0.18 230	0.14 156	0.29 305	0.22 276	0.28 425	0.28 392	0.25 426	0.17 385	0.24 335	0.16 339	0.08 358	0.06 309	0.10 514	0.08 390	0.10 503	0.08 393

HUI-Stereo	0.18 333	0.12 347	0.37 407	0.22 435	0.10 176	0.18 230	0.14 156	0.29 305	0.22 276	0.28 425	0.28 392	0.25 426	0.17 385	0.22 309	0.16 339	0.08 358	0.06 309	0.10 514	0.08 390	0.10 503	0.08 393

iGMRVC	0.18 333	0.12 347	0.37 407	0.22 435	0.10 176	0.18 230	0.15 220	0.29 305	0.22 276	0.28 425	0.29 406	0.25 426	0.17 385	0.27 408	0.17 372	0.08 358	0.06 309	0.10 514	0.08 390	0.10 503	0.08 393

iRAFT	0.18 333	0.12 347	0.37 407	0.22 435	0.10 176	0.18 230	0.14 156	0.29 305	0.22 276	0.28 425	0.29 406	0.25 426	0.17 385	0.26 388	0.16 339	0.08 358	0.06 309	0.10 514	0.08 390	0.10 503	0.08 393

CRE-IMP	0.18 333	0.12 347	0.37 407	0.22 435	0.11 245	0.24 426	0.17 332	0.29 305	0.21 256	0.27 412	0.26 375	0.24 413	0.17 385	0.23 319	0.18 401	0.08 358	0.05 50	0.10 514	0.07 301	0.10 503	0.10 528

RAFT	0.21 424	0.17 564	0.32 338	0.24 554	0.12 327	0.25 446	0.27 637	0.35 403	0.28 382	0.33 544	0.33 470	0.38 578	0.22 472	0.29 443	0.17 372	0.08 358	0.08 546	0.11 573	0.10 550	0.10 503	0.06 191

RAFT-IKP	0.18 333	0.12 347	0.37 407	0.22 435	0.10 176	0.18 230	0.15 220	0.29 305	0.22 276	0.28 425	0.29 406	0.25 426	0.18 416	0.25 368	0.16 339	0.08 358	0.06 309	0.10 514	0.08 390	0.10 503	0.08 393

GES	0.22 460	0.12 347	0.42 486	0.20 293	0.14 464	0.27 481	0.19 433	0.49 581	0.33 458	0.30 488	0.36 503	0.25 426	0.23 486	0.29 443	0.22 508	0.10 524	0.08 546	0.08 325	0.07 301	0.10 503	0.11 569

HCRNet	0.24 509	0.25 658	0.33 355	0.34 724	0.16 561	0.27 481	0.18 384	0.43 513	0.35 485	0.30 488	0.35 493	0.32 524	0.22 472	0.44 542	0.20 459	0.13 636	0.08 546	0.13 636	0.11 593	0.10 503	0.09 468

GMStereo	0.19 382	0.25 658	0.40 451	0.21 358	0.12 327	0.22 378	0.19 433	0.29 305	0.40 553	0.25 388	0.23 336	0.16 287	0.15 327	0.25 368	0.19 436	0.09 469	0.06 309	0.08 325	0.08 390	0.10 503	0.08 393
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MMNet	0.27 567	0.14 475	0.49 556	0.24 554	0.17 586	0.47 686	0.22 549	0.45 534	0.51 669	0.39 637	0.41 561	0.36 562	0.33 634	0.39 521	0.34 625	0.08 358	0.07 453	0.09 430	0.09 502	0.10 503	0.08 393

psm_up	0.29 601	0.16 544	0.41 476	0.26 630	0.17 586	0.32 572	0.26 630	0.55 661	0.43 583	0.36 598	0.40 552	0.45 644	0.37 663	0.58 618	0.30 599	0.11 572	0.12 668	0.13 636	0.12 632	0.10 503	0.10 528

UNet	0.28 588	0.14 475	0.69 659	0.23 496	0.20 654	0.44 671	0.22 549	0.50 592	0.40 553	0.34 564	0.39 541	0.43 628	0.33 634	0.40 530	0.31 607	0.09 469	0.07 453	0.10 514	0.08 390	0.10 503	0.08 393

UPFNet	0.25 537	0.12 347	0.38 427	0.24 554	0.19 635	0.37 626	0.28 653	0.48 569	0.38 525	0.34 564	0.37 512	0.37 570	0.28 574	0.39 521	0.33 620	0.10 524	0.09 585	0.10 514	0.10 550	0.10 503	0.08 393

ACVNet	0.23 478	0.13 421	0.35 378	0.18 137	0.15 528	0.27 481	0.23 576	0.39 455	0.44 599	0.28 425	0.41 561	0.38 578	0.26 538	0.27 408	0.32 613	0.08 358	0.07 453	0.08 325	0.07 301	0.10 503	0.07 304

HGLStereo	0.27 567	0.14 475	0.46 531	0.24 554	0.21 662	0.33 583	0.23 576	0.50 592	0.42 575	0.35 581	0.48 640	0.41 612	0.33 634	0.45 545	0.33 620	0.11 572	0.10 620	0.09 430	0.09 502	0.10 503	0.12 593

GANet-RSSM	0.24 509	0.14 475	0.36 398	0.21 358	0.14 464	0.27 481	0.21 519	0.45 534	0.33 458	0.29 456	0.39 541	0.39 590	0.28 574	0.58 618	0.23 530	0.11 572	0.07 453	0.09 430	0.09 502	0.10 503	0.09 468

PSMNet-RSSM	0.24 509	0.15 515	0.36 398	0.21 358	0.14 464	0.25 446	0.20 487	0.48 569	0.37 510	0.30 488	0.44 604	0.38 578	0.26 538	0.52 577	0.22 508	0.12 614	0.07 453	0.11 573	0.13 661	0.10 503	0.09 468

DMCA	0.22 460	0.14 475	0.36 398	0.22 435	0.14 464	0.27 481	0.20 487	0.43 513	0.38 525	0.31 506	0.32 447	0.33 533	0.24 504	0.24 335	0.28 579	0.11 572	0.08 546	0.10 514	0.08 390	0.10 503	0.11 569

BEATNet_4x	0.22 460	0.18 579	0.47 539	0.22 435	0.10 176	0.28 501	0.14 156	0.46 545	0.32 444	0.31 506	0.34 482	0.31 514	0.25 527	0.31 466	0.29 591	0.08 358	0.06 309	0.08 325	0.06 198	0.10 503	0.08 393

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 567	0.21 624	0.59 619	0.25 595	0.18 608	0.29 523	0.22 549	0.50 592	0.40 553	0.38 621	0.41 561	0.43 628	0.27 557	0.43 538	0.29 591	0.11 572	0.08 546	0.10 514	0.10 550	0.10 503	0.11 569
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.27 567	0.17 564	0.35 378	0.25 595	0.14 464	0.37 626	0.21 519	0.47 556	0.41 567	0.44 679	0.51 652	0.41 612	0.28 574	0.45 545	0.37 637	0.09 469	0.06 309	0.11 573	0.11 593	0.10 503	0.10 528
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.28 588	0.16 544	0.34 367	0.27 659	0.16 561	0.38 634	0.25 616	0.48 569	0.43 583	0.46 687	0.46 627	0.51 678	0.33 634	0.53 584	0.33 620	0.10 524	0.10 620	0.11 573	0.11 593	0.10 503	0.09 468

pmcnn	0.50 718	0.20 609	0.78 679	0.24 554	0.26 716	0.39 643	0.30 673	0.51 610	0.50 665	0.54 723	1.23 769	2.52 799	0.37 663	0.77 707	0.95 754	0.08 358	0.06 309	0.06 73	0.05 88	0.10 503	0.08 393

S	0.19 382	0.12 347	0.22 206	0.22 435	0.13 412	0.31 558	0.22 549	0.30 326	0.27 363	0.25 388	0.31 437	0.20 350	0.20 444	0.18 197	0.17 372	0.12 614	0.09 585	0.15 679	0.16 698	0.11 554	0.12 593

SE	0.16 285	0.14 475	0.19 155	0.21 358	0.11 245	0.23 403	0.16 279	0.28 288	0.20 234	0.20 328	0.27 384	0.15 263	0.17 385	0.15 104	0.14 274	0.09 469	0.06 309	0.09 430	0.08 390	0.11 554	0.08 393

SMOE	0.17 307	0.11 281	0.21 187	0.20 293	0.09 92	0.26 470	0.21 519	0.30 326	0.23 303	0.21 342	0.27 384	0.21 364	0.17 385	0.18 197	0.16 339	0.08 358	0.06 309	0.12 612	0.07 301	0.11 554	0.07 304

SME	0.21 424	0.20 609	0.29 300	0.23 496	0.11 245	0.36 619	0.17 332	0.37 435	0.29 401	0.24 377	0.28 392	0.19 334	0.21 454	0.53 584	0.21 486	0.10 524	0.08 546	0.10 514	0.10 550	0.11 554	0.08 393

Selective-IGEV-i16pc	0.33 635	0.10 188	1.71 782	0.21 358	0.14 464	0.74 741	0.31 679	0.42 498	0.41 567	0.21 342	0.32 447	0.26 448	0.14 307	0.71 678	0.19 436	0.14 661	0.10 620	0.08 325	0.09 502	0.11 554	0.11 569

S2M2_L	0.13 184	0.11 281	0.20 173	0.16 31	0.12 327	0.12 36	0.07 1	0.18 63	0.20 234	0.12 147	0.15 204	0.14 240	0.12 216	0.15 104	0.14 274	0.13 636	0.09 585	0.09 430	0.10 550	0.11 554	0.09 468
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_0105_6	0.19 382	0.14 475	0.34 367	0.23 496	0.14 464	0.18 230	0.20 487	0.29 305	0.37 510	0.18 310	0.22 325	0.23 398	0.17 385	0.26 388	0.17 372	0.15 676	0.13 680	0.13 636	0.11 593	0.11 554	0.08 393

rvit_0105_4	0.20 403	0.15 515	0.38 427	0.23 496	0.14 464	0.20 311	0.22 549	0.33 366	0.39 535	0.19 319	0.24 350	0.25 426	0.19 433	0.27 408	0.17 372	0.16 692	0.13 680	0.13 636	0.11 593	0.11 554	0.08 393

rvit_105_1	0.27 567	0.19 596	0.46 531	0.27 659	0.19 635	0.30 542	0.35 705	0.44 521	0.51 669	0.31 506	0.31 437	0.31 514	0.26 538	0.35 498	0.25 553	0.15 676	0.14 691	0.15 679	0.17 708	0.11 554	0.10 528

ITSA-stereo	0.25 537	0.15 515	0.33 355	0.23 496	0.11 245	0.27 481	0.18 384	0.56 678	0.59 705	0.31 506	0.32 447	0.33 533	0.28 574	0.49 561	0.30 599	0.11 572	0.08 546	0.11 573	0.10 550	0.11 554	0.13 613

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 478	0.13 421	0.83 700	0.20 293	0.21 662	0.23 403	0.17 332	0.48 569	0.27 363	0.23 361	0.29 406	0.39 590	0.23 486	0.25 368	0.15 310	0.08 358	0.06 309	0.08 325	0.11 593	0.11 554	0.10 528

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 403	0.72 781	0.70 665	0.17 73	0.08 54	0.15 97	0.15 220	0.18 63	0.16 125	0.13 186	0.12 122	0.09 40	0.08 21	0.16 142	0.13 233	0.35 774	0.04 2	0.08 325	0.07 301	0.11 554	0.23 732

test_sample6	0.25 537	0.13 421	0.41 476	0.21 358	0.11 245	0.30 542	0.22 549	0.51 610	0.35 485	0.33 544	0.43 592	0.30 504	0.24 504	0.57 609	0.22 508	0.10 524	0.07 453	0.10 514	0.10 550	0.11 554	0.10 528

test_sample5	0.24 509	0.13 421	0.42 486	0.21 358	0.12 327	0.30 542	0.21 519	0.50 592	0.34 468	0.32 528	0.41 561	0.29 486	0.23 486	0.55 594	0.21 486	0.10 524	0.07 453	0.10 514	0.09 502	0.11 554	0.10 528

test_sample4	0.24 509	0.13 421	0.43 500	0.20 293	0.12 327	0.32 572	0.21 519	0.51 610	0.34 468	0.31 506	0.37 512	0.28 475	0.23 486	0.53 584	0.21 486	0.10 524	0.07 453	0.10 514	0.09 502	0.11 554	0.10 528

DualNet	0.24 509	0.13 421	0.42 486	0.21 358	0.12 327	0.30 542	0.21 519	0.50 592	0.34 468	0.33 544	0.43 592	0.29 486	0.23 486	0.55 594	0.21 486	0.10 524	0.07 453	0.10 514	0.09 502	0.11 554	0.10 528

mmx	0.31 616	0.12 347	0.42 486	0.20 293	0.13 412	0.28 501	0.20 487	0.55 661	0.45 612	0.30 488	0.42 578	0.34 543	0.23 486	0.81 719	1.08 763	0.10 524	0.07 453	0.11 573	0.10 550	0.11 554	0.10 528

xxx	0.31 616	0.12 347	0.42 486	0.20 293	0.13 412	0.28 501	0.20 487	0.55 661	0.45 612	0.30 488	0.42 578	0.34 543	0.23 486	0.81 719	1.08 763	0.10 524	0.07 453	0.11 573	0.10 550	0.11 554	0.10 528

PCWNet_CMD	0.23 478	0.13 421	0.48 550	0.20 293	0.13 412	0.28 501	0.16 279	0.46 545	0.46 630	0.29 456	0.36 503	0.37 570	0.24 504	0.28 423	0.20 459	0.09 469	0.06 309	0.10 514	0.08 390	0.11 554	0.09 468

CASS	0.21 424	0.15 515	0.32 338	0.26 630	0.11 245	0.28 501	0.19 433	0.39 455	0.30 418	0.32 528	0.34 482	0.25 426	0.24 504	0.25 368	0.20 459	0.13 636	0.08 546	0.11 573	0.09 502	0.11 554	0.11 569
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.24 509	0.16 544	0.48 550	0.21 358	0.13 412	0.29 523	0.29 660	0.39 455	0.39 535	0.27 412	0.35 493	0.39 590	0.31 623	0.31 466	0.29 591	0.08 358	0.09 585	0.10 514	0.11 593	0.11 554	0.10 528

ssnet_v2	0.28 588	0.16 544	0.44 510	0.22 435	0.15 528	0.40 649	0.30 673	0.57 688	0.46 630	0.38 621	0.36 503	0.47 654	0.29 589	0.38 516	0.39 649	0.13 636	0.11 646	0.11 573	0.11 593	0.11 554	0.11 569

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 609	0.20 609	0.70 665	0.21 358	0.17 586	0.46 679	0.27 637	0.50 592	0.49 657	0.42 666	0.55 677	0.43 628	0.30 604	0.46 548	0.38 641	0.09 469	0.06 309	0.07 203	0.06 198	0.11 554	0.10 528

NINENet	0.25 537	0.15 515	0.37 407	0.23 496	0.16 561	0.43 669	0.17 332	0.60 712	0.46 630	0.32 528	0.37 512	0.32 524	0.20 444	0.42 536	0.21 486	0.10 524	0.10 620	0.12 612	0.08 390	0.11 554	0.10 528

dd	0.22 460	0.26 669	0.40 451	0.22 435	0.12 327	0.25 446	0.21 519	0.32 350	0.44 599	0.29 456	0.28 392	0.25 426	0.16 353	0.30 459	0.25 553	0.12 614	0.07 453	0.10 514	0.08 390	0.11 554	0.09 468

GEStereo_RVC	0.27 567	0.20 609	0.44 510	0.27 659	0.16 561	0.33 583	0.25 616	0.56 678	0.54 688	0.34 564	0.38 527	0.34 543	0.25 527	0.51 570	0.28 579	0.12 614	0.08 546	0.09 430	0.08 390	0.11 554	0.11 569

Anonymous3	0.23 478	0.18 579	0.63 636	0.27 659	0.18 608	0.41 653	0.23 576	0.43 513	0.35 485	0.23 361	0.27 384	0.20 350	0.18 416	0.27 408	0.18 401	0.12 614	0.11 646	0.10 514	0.10 550	0.11 554	0.12 593

TestStereo	0.21 424	0.19 596	0.40 451	0.25 595	0.10 176	0.22 378	0.21 519	0.31 338	0.31 432	0.23 361	0.34 482	0.22 376	0.18 416	0.62 643	0.18 401	0.08 358	0.06 309	0.10 514	0.07 301	0.11 554	0.06 191

CFNet_pseudo	0.23 478	0.13 421	0.47 539	0.19 203	0.13 412	0.26 470	0.16 279	0.44 521	0.44 599	0.29 456	0.37 512	0.38 578	0.23 486	0.29 443	0.21 486	0.09 469	0.06 309	0.11 573	0.08 390	0.11 554	0.09 468

ADLNet	0.28 588	0.15 515	0.42 486	0.23 496	0.19 635	0.34 597	0.23 576	0.53 641	0.43 583	0.42 666	0.41 561	0.44 639	0.27 557	0.55 594	0.35 630	0.11 572	0.08 546	0.11 573	0.11 593	0.11 554	0.12 593

RAFT + AFF	0.27 567	0.23 649	0.50 567	0.25 595	0.17 586	0.30 542	0.33 699	0.52 629	0.40 553	0.28 425	0.30 422	0.30 504	0.31 623	0.62 643	0.24 543	0.09 469	0.10 620	0.11 573	0.10 550	0.11 554	0.11 569

acv_ft	0.25 537	0.13 421	0.40 451	0.23 496	0.19 635	0.34 597	0.21 519	0.45 534	0.44 599	0.38 621	0.41 561	0.38 578	0.27 557	0.27 408	0.35 630	0.08 358	0.07 453	0.08 325	0.07 301	0.11 554	0.07 304

DSFCA	0.27 567	0.13 421	0.36 398	0.20 293	0.17 586	0.38 634	0.31 679	0.47 556	0.43 583	0.43 672	0.37 512	0.39 590	0.29 589	0.52 577	0.32 613	0.12 614	0.10 620	0.10 514	0.11 593	0.11 554	0.10 528

ADCRef	0.38 671	0.24 653	0.88 713	0.26 630	0.21 662	0.49 697	0.27 637	0.52 629	0.48 648	0.50 702	0.58 689	0.35 557	0.47 709	0.48 556	1.29 785	0.09 469	0.08 546	0.12 612	0.12 632	0.11 554	0.11 569

MSMDNet	0.23 478	0.13 421	0.48 550	0.20 293	0.13 412	0.28 501	0.16 279	0.46 545	0.46 630	0.29 456	0.36 503	0.37 570	0.24 504	0.28 423	0.20 459	0.09 469	0.06 309	0.09 430	0.08 390	0.11 554	0.09 468

CFNet	0.27 567	0.20 609	0.44 510	0.22 435	0.14 464	0.33 583	0.14 156	0.51 610	0.45 612	0.30 488	0.40 552	0.38 578	0.27 557	0.76 701	0.25 553	0.09 469	0.07 453	0.11 573	0.11 593	0.11 554	0.08 393

ccs_rob	0.23 478	0.13 421	0.47 539	0.20 293	0.13 412	0.26 470	0.17 332	0.44 521	0.44 599	0.29 456	0.37 512	0.38 578	0.23 486	0.29 443	0.21 486	0.09 469	0.06 309	0.11 573	0.08 390	0.11 554	0.09 468

AdaStereo	0.24 509	0.16 544	0.37 407	0.24 554	0.12 327	0.32 572	0.17 332	0.54 651	0.42 575	0.33 544	0.38 527	0.35 557	0.21 454	0.30 459	0.22 508	0.14 661	0.06 309	0.13 636	0.08 390	0.11 554	0.08 393
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
NaN_ROB	0.41 685	0.28 683	0.62 632	0.30 701	0.19 635	0.51 701	0.47 749	0.58 697	0.59 705	0.56 726	0.47 634	0.49 666	0.41 683	1.21 773	0.64 724	0.12 614	0.18 730	0.12 612	0.13 661	0.11 554	0.14 637

LE_ROB	1.76 795	0.20 609	2.68 795	0.48 764	0.52 771	0.78 748	0.96 796	0.84 774	6.61 825	7.40 828	2.08 797	2.08 790	4.83 820	1.27 779	3.79 814	0.10 524	0.08 546	0.12 612	0.11 593	0.11 554	0.10 528

DN-CSS_ROB	0.22 460	0.25 658	0.47 539	0.24 554	0.14 464	0.25 446	0.12 53	0.40 469	0.33 458	0.29 456	0.42 578	0.22 376	0.20 444	0.33 480	0.19 436	0.07 168	0.06 309	0.11 573	0.11 593	0.11 554	0.07 304

Cross2Single Stereo	0.13 184	0.14 475	0.15 44	0.21 358	0.08 54	0.09 9	0.15 220	0.16 37	0.24 321	0.23 361	0.14 187	0.12 171	0.08 21	0.24 335	0.12 163	0.12 614	0.04 2	0.07 203	0.06 198	0.12 595	0.05 52

VeloStereo	0.11 91	0.07 5	0.18 137	0.16 31	0.12 327	0.09 9	0.07 1	0.12 8	0.09 3	0.12 147	0.09 28	0.11 128	0.10 110	0.14 51	0.12 163	0.10 524	0.09 585	0.09 430	0.08 390	0.12 595	0.13 613

flow	0.11 91	0.07 5	0.18 137	0.16 31	0.12 327	0.09 9	0.07 1	0.12 8	0.09 3	0.12 147	0.09 28	0.11 128	0.10 110	0.17 163	0.12 163	0.10 524	0.09 585	0.09 430	0.08 390	0.12 595	0.13 613

Selective-IGEV-i16pb	0.39 676	0.12 347	2.18 786	0.21 358	0.15 528	0.68 735	0.32 687	0.56 678	0.57 700	0.25 388	0.44 604	0.33 533	0.21 454	0.80 715	0.25 553	0.14 661	0.10 620	0.09 430	0.10 550	0.12 595	0.13 613

DCVSM-stereo	0.24 509	0.13 421	0.52 584	0.20 293	0.14 464	0.26 470	0.13 109	0.34 379	0.34 468	0.41 656	0.33 470	0.47 654	0.29 589	0.30 459	0.22 508	0.10 524	0.10 620	0.11 573	0.10 550	0.12 595	0.15 650

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 537	0.14 475	0.95 724	0.21 358	0.27 720	0.20 311	0.19 433	0.48 569	0.25 339	0.26 401	0.55 677	0.34 543	0.18 416	0.25 368	0.17 372	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.12 632	0.12 595	0.12 593

CFNet_ucs	0.24 509	0.13 421	0.50 567	0.20 293	0.15 528	0.28 501	0.17 332	0.49 581	0.45 612	0.32 528	0.42 578	0.39 590	0.22 472	0.31 466	0.21 486	0.11 572	0.08 546	0.12 612	0.09 502	0.12 595	0.11 569

fast-acv-ft	0.31 616	0.20 609	0.81 693	0.24 554	0.18 608	0.46 679	0.27 637	0.41 484	0.49 657	0.39 637	0.55 677	0.49 666	0.35 649	0.37 510	0.38 641	0.11 572	0.11 646	0.11 573	0.12 632	0.12 595	0.09 468

ADLNet2	0.30 609	0.17 564	0.72 671	0.23 496	0.17 586	0.36 619	0.24 598	0.52 629	0.51 669	0.32 528	0.38 527	0.45 644	0.30 604	0.69 670	0.35 630	0.10 524	0.08 546	0.09 430	0.09 502	0.12 595	0.10 528

CFNet-ft	0.24 509	0.15 515	0.35 378	0.18 137	0.15 528	0.30 542	0.21 519	0.39 455	0.36 498	0.28 425	0.40 552	0.43 628	0.25 527	0.47 552	0.24 543	0.12 614	0.07 453	0.12 612	0.11 593	0.12 595	0.09 468

STTStereo	0.28 588	0.20 609	0.61 624	0.25 595	0.17 586	0.29 523	0.24 598	0.47 556	0.39 535	0.39 637	0.41 561	0.44 639	0.28 574	0.40 530	0.28 579	0.13 636	0.12 668	0.13 636	0.16 698	0.12 595	0.11 569

PA-Net	0.37 664	0.28 683	0.83 700	0.31 707	0.28 728	0.39 643	0.42 735	0.51 610	0.55 694	0.34 564	0.42 578	0.41 612	0.36 654	0.79 711	0.49 691	0.12 614	0.23 760	0.16 691	0.23 742	0.12 595	0.18 687
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
TDLM	0.30 609	0.21 624	0.38 427	0.28 683	0.15 528	0.33 583	0.32 687	0.52 629	0.47 636	0.38 621	0.43 592	0.39 590	0.29 589	0.91 740	0.28 579	0.14 661	0.08 546	0.13 636	0.11 593	0.12 595	0.10 528

CFNet_RVC	0.24 509	0.15 515	0.35 378	0.18 137	0.15 528	0.30 542	0.21 519	0.39 455	0.36 498	0.28 425	0.40 552	0.43 628	0.25 527	0.47 552	0.24 543	0.12 614	0.07 453	0.12 612	0.11 593	0.12 595	0.09 468

iResNetv2_ROB	0.27 567	0.26 669	0.72 671	0.23 496	0.13 412	0.29 523	0.18 384	0.52 629	0.49 657	0.37 606	0.45 617	0.39 590	0.25 527	0.34 487	0.20 459	0.08 358	0.06 309	0.07 203	0.05 88	0.12 595	0.09 468

DRN-Test	0.33 635	0.17 564	0.61 624	0.27 659	0.19 635	0.46 679	0.29 660	0.65 733	0.51 669	0.47 694	0.46 627	0.44 639	0.34 643	0.62 643	0.41 665	0.12 614	0.08 546	0.13 636	0.12 632	0.12 595	0.10 528

StereoDRNet	0.32 625	0.22 639	0.61 624	0.27 659	0.21 662	0.42 660	0.30 673	0.61 716	0.48 648	0.46 687	0.39 541	0.48 660	0.30 604	0.57 609	0.40 656	0.11 572	0.09 585	0.12 612	0.11 593	0.12 595	0.10 528

DISCO	0.32 625	0.13 421	0.51 577	0.25 595	0.16 561	0.48 692	0.25 616	0.50 592	0.57 700	0.37 606	0.45 617	0.62 718	0.36 654	0.64 652	0.49 691	0.09 469	0.07 453	0.09 430	0.08 390	0.12 595	0.11 569

MDST_ROB	0.48 711	0.14 475	0.95 724	0.30 701	0.21 662	1.33 787	0.32 687	0.77 760	0.56 697	1.06 776	0.71 724	0.49 666	0.35 649	1.26 778	0.38 641	0.13 636	0.11 646	0.16 691	0.13 661	0.12 595	0.12 593

AHVO							0.29 660	0.48 569	0.40 553	0.28 425	0.54 670	0.41 612	0.30 604	0.57 609	0.48 687	0.11 572	0.11 646	0.12 612	0.10 550	0.13 614

DSFM							0.29 660	0.48 569	0.40 553	0.28 425	0.54 670	0.41 612	0.30 604	0.57 609	0.48 687	0.11 572	0.11 646	0.12 612	0.10 550	0.13 614

zh-mn7	0.46 705	0.45 750	1.48 770	0.25 595	0.19 635	0.44 671	0.29 660	0.56 678	0.82 750	0.65 740	0.96 753	0.49 666	0.38 667	0.88 733	0.63 721	0.12 614	0.10 620	0.11 573	0.11 593	0.13 614	0.14 637

YMNet	0.32 625	0.22 639	0.58 613	0.27 659	0.23 692	0.48 692	0.27 637	0.51 610	0.45 612	0.48 698	0.56 684	0.51 678	0.30 604	0.39 521	0.40 656	0.13 636	0.16 717	0.13 636	0.12 632	0.13 614	0.12 593

YMNet_1	0.32 625	0.22 639	0.58 613	0.27 659	0.23 692	0.48 692	0.27 637	0.51 610	0.45 612	0.48 698	0.56 684	0.51 678	0.30 604	0.39 521	0.40 656	0.13 636	0.16 717	0.13 636	0.12 632	0.13 614	0.12 593

DDVS	0.25 537	0.15 515	0.39 443	0.24 554	0.17 586	0.34 597	0.21 519	0.41 484	0.30 418	0.33 544	0.41 561	0.48 660	0.21 454	0.52 577	0.27 573	0.11 572	0.09 585	0.11 573	0.09 502	0.13 614	0.14 637

rvit_stereo_0075_2	0.24 509	0.17 564	0.50 567	0.26 630	0.22 679	0.22 378	0.15 220	0.40 469	0.35 485	0.27 412	0.37 512	0.29 486	0.20 444	0.28 423	0.19 436	0.17 705	0.12 668	0.19 715	0.12 632	0.13 614	0.13 613

test_sample7	0.25 537	0.15 515	0.35 378	0.20 293	0.14 464	0.28 501	0.21 519	0.51 610	0.38 525	0.37 606	0.34 482	0.37 570	0.30 604	0.39 521	0.23 530	0.14 661	0.09 585	0.13 636	0.12 632	0.13 614	0.12 593

iinet-f	0.30 609	0.18 579	1.03 735	0.20 293	0.15 528	0.44 671	0.22 549	0.45 534	0.37 510	0.35 581	0.44 604	0.41 612	0.34 643	0.34 487	0.40 656	0.10 524	0.09 585	0.08 325	0.08 390	0.13 614	0.11 569

AASNet	0.27 567	0.19 596	0.49 556	0.26 630	0.17 586	0.34 597	0.20 487	0.62 724	0.48 648	0.35 581	0.40 552	0.32 524	0.25 527	0.28 423	0.34 625	0.11 572	0.09 585	0.10 514	0.08 390	0.13 614	0.11 569

AACVNet	0.26 556	0.16 544	0.37 407	0.22 435	0.14 464	0.29 523	0.19 433	0.41 484	0.31 432	0.38 621	0.42 578	0.43 628	0.28 574	0.73 686	0.25 553	0.11 572	0.08 546	0.11 573	0.09 502	0.13 614	0.11 569

LCNet	0.21 424	0.11 281	0.29 300	0.25 595	0.12 327	0.23 403	0.19 433	0.34 379	0.26 352	0.28 425	0.35 493	0.26 448	0.30 604	0.35 498	0.17 372	0.07 168	0.05 50	0.09 430	0.10 550	0.13 614	0.22 724

LMCR-Stereo	0.26 556	0.18 579	0.49 556	0.28 683	0.14 464	0.36 619	0.23 576	0.54 651	0.34 468	0.39 637	0.40 552	0.29 486	0.29 589	0.37 510	0.27 573	0.11 572	0.07 453	0.09 430	0.07 301	0.13 614	0.09 468

Syn2CoEx	0.36 654	0.31 707	0.78 679	0.34 724	0.21 662	0.41 653	0.28 653	0.61 716	0.49 657	0.42 666	0.56 684	0.45 644	0.44 697	0.69 670	0.38 641	0.17 705	0.14 691	0.15 679	0.12 632	0.13 614	0.12 593

GwcNet	0.35 649	0.23 649	0.88 713	0.25 595	0.24 700	0.48 692	0.27 637	0.55 661	0.57 700	0.38 621	0.52 660	0.51 678	0.32 631	0.60 628	0.41 665	0.13 636	0.11 646	0.12 612	0.11 593	0.13 614	0.14 637

DMCA-RVC	0.27 567	0.21 624	0.61 624	0.28 683	0.17 586	0.29 523	0.21 519	0.42 498	0.35 485	0.40 647	0.37 512	0.39 590	0.36 654	0.43 538	0.30 599	0.13 636	0.10 620	0.15 679	0.11 593	0.13 614	0.10 528

FADNet-RVC-Resample	0.29 601	0.25 658	0.93 721	0.26 630	0.16 561	0.32 572	0.21 519	0.47 556	0.39 535	0.35 581	0.38 527	0.33 533	0.27 557	0.53 584	0.24 543	0.10 524	0.10 620	0.14 663	0.13 661	0.13 614	0.16 661

UCFNet_RVC	0.24 509	0.16 544	0.34 367	0.18 137	0.15 528	0.33 583	0.16 279	0.46 545	0.35 485	0.29 456	0.35 493	0.39 590	0.25 527	0.34 487	0.22 508	0.13 636	0.08 546	0.13 636	0.14 676	0.13 614	0.12 593

PSMNet_ROB	0.33 635	0.24 653	0.54 591	0.31 707	0.21 662	0.42 660	0.43 737	0.59 703	0.47 636	0.37 606	0.44 604	0.49 666	0.31 623	0.64 652	0.43 670	0.14 661	0.10 620	0.15 679	0.14 676	0.13 614	0.11 569

CBMV	0.33 635	0.21 624	0.54 591	0.23 496	0.13 412	0.42 660	0.33 699	0.53 641	0.48 648	0.52 715	0.49 642	0.50 674	0.41 683	0.56 605	0.31 607	0.15 676	0.16 717	0.18 706	0.16 698	0.13 614	0.13 613
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SCION-MonSter(vits)	0.22 460	0.08 53	0.13 8	0.17 73	0.08 54	0.13 44	0.12 53	0.44 521	0.53 683	0.09 26	0.44 604	0.30 504	0.25 527	0.34 487	0.42 668	0.10 524	0.08 546	0.18 706	0.17 708	0.14 634	0.12 593

z-mn7	0.44 700	0.40 740	1.09 742	0.25 595	0.18 608	0.61 726	0.34 701	0.56 678	0.93 771	0.43 672	0.96 753	0.53 689	0.39 674	0.94 745	0.59 711	0.10 524	0.09 585	0.10 514	0.10 550	0.14 634	0.13 613

w-ln-seven-2	0.36 654	0.29 692	1.06 737	0.27 659	0.18 608	0.37 626	0.30 673	0.50 592	0.54 688	0.45 683	0.55 677	0.45 644	0.41 683	0.62 643	0.49 691	0.10 524	0.10 620	0.12 612	0.11 593	0.14 634	0.11 569

Wz-Net-LNSev	0.34 644	0.29 692	0.91 717	0.26 630	0.21 662	0.47 686	0.31 679	0.54 651	0.54 688	0.44 679	0.52 660	0.50 674	0.35 649	0.39 521	0.39 649	0.11 572	0.11 646	0.10 514	0.09 502	0.14 634	0.13 613

UDGNet	0.23 478	0.31 707	0.38 427	0.24 554	0.14 464	0.24 426	0.18 384	0.32 350	0.43 583	0.29 456	0.28 392	0.24 413	0.19 433	0.29 443	0.20 459	0.15 676	0.07 453	0.21 726	0.11 593	0.14 634	0.10 528

dad	0.28 588	0.31 707	0.44 510	0.21 358	0.14 464	0.30 542	0.20 487	0.33 366	0.49 657	0.44 679	0.44 604	0.45 644	0.21 454	0.41 532	0.26 567	0.20 730	0.11 646	0.20 724	0.11 593	0.14 634	0.10 528

pcwnet_v2	0.32 625	0.15 515	1.26 759	0.23 496	0.18 608	0.32 572	0.18 384	0.59 703	0.60 711	0.36 598	0.45 617	0.35 557	0.29 589	0.36 507	0.25 553	0.14 661	0.11 646	0.12 612	0.11 593	0.14 634	0.15 650

FAT-Stereo	0.36 654	0.18 579	0.73 675	0.26 630	0.18 608	0.33 583	0.29 660	0.60 712	0.59 705	0.46 687	0.60 697	0.60 712	0.50 718	0.61 635	0.34 625	0.13 636	0.14 691	0.13 636	0.12 632	0.14 634	0.18 687

Nwc_Net	0.37 664	0.25 658	0.68 658	0.31 707	0.24 700	0.44 671	0.30 673	0.65 733	0.50 665	0.37 606	0.69 723	0.58 707	0.45 700	0.60 628	0.40 656	0.15 676	0.12 668	0.19 715	0.21 728	0.14 634	0.13 613

ADCL	0.47 708	0.22 639	1.00 730	0.27 659	0.19 635	0.74 741	0.64 772	0.54 651	0.69 733	0.56 726	0.71 724	0.55 695	0.60 737	0.60 628	1.43 787	0.11 572	0.09 585	0.13 636	0.13 661	0.14 634	0.14 637

ADCP+	0.45 703	0.24 653	1.15 751	0.25 595	0.22 679	0.56 714	0.39 725	0.54 651	0.51 669	0.44 679	0.51 652	0.46 652	0.52 723	0.56 605	1.89 802	0.10 524	0.08 546	0.11 573	0.10 550	0.14 634	0.13 613

GANet	0.36 654	0.22 639	0.49 556	0.29 688	0.17 586	0.41 653	0.38 720	0.57 688	0.45 612	0.46 687	0.75 730	0.55 695	0.40 679	0.94 745	0.41 665	0.13 636	0.13 680	0.13 636	0.11 593	0.14 634	0.11 569

CVANet_RVC	0.30 609	0.19 596	0.41 476	0.26 630	0.16 561	0.33 583	0.26 630	0.52 629	0.47 636	0.40 647	0.46 627	0.43 628	0.31 623	0.89 735	0.26 567	0.14 661	0.09 585	0.14 663	0.13 661	0.14 634	0.10 528

DeepPruner_ROB	0.26 556	0.19 596	0.44 510	0.21 358	0.16 561	0.30 542	0.21 519	0.52 629	0.32 444	0.35 581	0.38 527	0.39 590	0.26 538	0.42 536	0.24 543	0.15 676	0.11 646	0.11 573	0.11 593	0.14 634	0.13 613

CBMV_ROB	0.33 635	0.18 579	0.53 588	0.21 358	0.14 464	0.33 583	0.20 487	0.51 610	0.45 612	0.51 707	0.55 677	0.45 644	0.42 692	0.71 678	0.32 613	0.18 716	0.19 739	0.23 734	0.21 728	0.14 634	0.15 650

w-ln-seven	0.42 688	0.30 699	1.18 752	0.26 630	0.22 679	0.58 718	0.31 679	0.62 724	0.81 749	0.58 729	0.61 704	0.53 689	0.36 654	0.57 609	0.65 726	0.11 572	0.10 620	0.13 636	0.12 632	0.15 649	0.13 613

Wz-Net-MNSev	0.36 654	0.26 669	0.79 686	0.26 630	0.21 662	0.59 722	0.38 720	0.55 661	0.56 697	0.48 698	0.54 670	0.53 689	0.36 654	0.60 628	0.44 675	0.11 572	0.09 585	0.11 573	0.11 593	0.15 649	0.13 613

hitnet-ft	0.29 601	0.17 564	0.40 451	0.19 203	0.14 464	0.39 643	0.23 576	0.44 521	0.41 567	0.36 598	0.46 627	0.53 689	0.34 643	0.76 701	0.32 613	0.14 661	0.10 620	0.13 636	0.10 550	0.15 649	0.13 613

AF-Net	0.37 664	0.26 669	0.56 605	0.32 713	0.23 692	0.41 653	0.29 660	0.61 716	0.64 722	0.42 666	0.68 719	0.65 729	0.49 716	0.57 609	0.44 675	0.15 676	0.11 646	0.19 715	0.14 676	0.15 649	0.13 613

SGM-ForestM	1.36 785	0.28 683	0.79 686	0.26 630	0.16 561	2.26 800	1.00 799	1.42 796	1.46 797	2.38 814	2.05 796	5.95 819	2.66 810	2.95 809	2.46 809	0.17 705	0.18 730	0.18 706	0.18 715	0.15 649	0.18 687

PS-NSSS	0.32 625	0.30 699	0.46 531	0.23 496	0.17 586	0.33 583	0.24 598	0.57 688	0.41 567	0.37 606	0.52 660	0.35 557	0.30 604	0.80 715	0.30 599	0.17 705	0.14 691	0.21 726	0.15 686	0.15 649	0.13 613

XPNet_ROB	0.33 635	0.20 609	0.43 500	0.27 659	0.18 608	0.37 626	0.31 679	0.55 661	0.50 665	0.51 707	0.53 667	0.58 707	0.37 663	0.63 650	0.45 678	0.17 705	0.12 668	0.13 636	0.12 632	0.15 649	0.14 637

SGM-Forest	0.36 654	0.17 564	0.47 539	0.23 496	0.16 561	0.45 677	0.41 732	0.55 661	0.48 648	0.52 715	0.60 697	0.52 684	0.41 683	0.85 727	0.50 697	0.17 705	0.17 724	0.17 697	0.15 686	0.15 649	0.15 650
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ISRNet	0.27 567	0.13 421	0.45 523	0.26 630	0.19 635	0.24 426	0.14 156	0.45 534	0.43 583	0.39 637	0.48 640	0.42 623	0.27 557	0.32 473	0.29 591	0.20 730	0.12 668	0.17 697	0.16 698	0.16 657	0.20 707

FACV-RUCA	0.21 424	0.15 515	0.32 338	0.23 496	0.23 692	0.26 470	0.19 433	0.39 455	0.34 468	0.25 388	0.32 447	0.21 364	0.24 504	0.24 335	0.19 436	0.10 524	0.07 453	0.15 679	0.08 390	0.16 657	0.13 613

IGEV-Stereo+	0.12 132	0.08 53	0.17 110	0.18 137	0.13 412	0.09 9	0.11 30	0.16 37	0.15 105	0.10 66	0.08 22	0.10 81	0.10 110	0.21 286	0.11 82	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.16 657	0.24 740

GMStereo_Zeroshot	0.24 509	0.21 624	0.45 523	0.26 630	0.13 412	0.28 501	0.15 220	0.39 455	0.35 485	0.37 606	0.43 592	0.40 605	0.17 385	0.34 487	0.20 459	0.12 614	0.07 453	0.13 636	0.07 301	0.16 657	0.09 468

HBP-ISP	0.33 635	0.30 699	0.72 671	0.22 435	0.16 561	0.32 572	0.22 549	0.54 651	0.44 599	0.41 656	0.49 642	0.33 533	0.38 667	0.73 686	0.25 553	0.18 716	0.19 739	0.24 736	0.20 723	0.16 657	0.13 613

Wz-Net-SNSev	0.43 694	0.41 744	1.27 760	0.30 701	0.21 662	0.44 671	0.41 732	0.61 716	0.65 723	0.46 687	0.65 713	0.62 718	0.39 674	0.74 694	0.59 711	0.12 614	0.11 646	0.12 612	0.13 661	0.16 657	0.14 637

SACVNet	0.30 609	0.20 609	0.41 476	0.25 595	0.18 608	0.34 597	0.25 616	0.52 629	0.40 553	0.41 656	0.44 604	0.46 652	0.32 631	0.71 678	0.25 553	0.13 636	0.10 620	0.12 612	0.12 632	0.16 657	0.17 674

APVNet	0.36 654	0.20 609	0.70 665	0.26 630	0.22 679	0.52 710	0.35 705	0.61 716	0.44 599	0.38 621	0.52 660	0.48 660	0.38 667	0.84 724	0.46 684	0.13 636	0.14 691	0.15 679	0.16 698	0.16 657	0.15 650

psmorigin	0.50 718	0.25 658	3.03 798	0.24 554	0.19 635	0.38 634	0.22 549	0.50 592	0.44 599	0.64 738	0.68 719	0.71 743	0.51 721	0.85 727	0.45 678	0.14 661	0.17 724	0.13 636	0.14 676	0.16 657	0.21 717

aanetorigin	0.39 676	0.29 692	1.09 742	0.24 554	0.19 635	0.28 501	0.37 714	0.33 366	0.47 636	0.94 764	0.82 739	0.52 684	0.54 724	0.49 561	0.50 697	0.11 572	0.09 585	0.10 514	0.10 550	0.16 657	0.15 650

S-Stereo	0.38 671	0.20 609	1.05 736	0.27 659	0.22 679	0.38 634	0.32 687	0.55 661	0.66 725	0.39 637	0.59 692	0.49 666	0.41 683	0.75 695	0.40 656	0.12 614	0.15 707	0.13 636	0.13 661	0.16 657	0.21 717

NCC-stereo	0.39 676	0.25 658	0.69 659	0.32 713	0.28 728	0.46 679	0.36 710	0.65 733	0.52 678	0.40 647	0.57 687	0.56 699	0.47 709	0.73 686	0.45 678	0.17 705	0.14 691	0.18 706	0.25 749	0.16 657	0.16 661

edge stereo	0.39 676	0.22 639	0.81 693	0.27 659	0.22 679	0.37 626	0.24 598	0.56 678	0.54 688	0.53 721	0.60 697	0.71 743	0.50 718	0.78 709	0.40 656	0.16 692	0.14 691	0.19 715	0.14 676	0.16 657	0.17 674

Abc-Net	0.39 676	0.25 658	0.69 659	0.32 713	0.28 728	0.46 679	0.36 710	0.65 733	0.52 678	0.40 647	0.57 687	0.56 699	0.47 709	0.73 686	0.45 678	0.17 705	0.14 691	0.18 706	0.25 749	0.16 657	0.16 661
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.35 649	0.26 669	0.49 556	0.36 735	0.22 679	0.41 653	0.41 732	0.53 641	0.42 575	0.47 694	0.46 627	0.61 716	0.39 674	0.55 594	0.37 637	0.16 692	0.13 680	0.21 726	0.21 728	0.16 657	0.16 661

ETE_ROB	0.34 644	0.26 669	0.45 523	0.29 688	0.18 608	0.40 649	0.37 714	0.57 688	0.47 636	0.50 702	0.50 646	0.62 718	0.36 654	0.55 594	0.38 641	0.13 636	0.10 620	0.14 663	0.12 632	0.16 657	0.16 661

SGM_RVC	0.50 718	0.19 596	0.50 567	0.25 595	0.15 528	0.69 736	0.39 725	0.68 749	0.82 750	0.95 768	0.84 741	1.13 767	0.76 757	1.16 769	0.60 715	0.16 692	0.16 717	0.16 691	0.16 698	0.16 657	0.17 674
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PatchMatch Cens Cmp	1.16 782	0.27 678	0.62 632	0.26 630	0.24 700	1.06 770	0.64 772	1.33 792	2.62 810	1.67 801	3.54 813	4.92 814	1.75 799	1.52 792	1.62 792	0.19 723	0.19 739	0.19 715	0.20 723	0.17 674	0.19 694

zh-sn7	0.48 711	0.51 762	1.43 768	0.29 688	0.20 654	0.47 686	0.39 725	0.57 688	0.62 717	0.52 715	0.81 737	0.52 684	0.56 728	1.05 758	0.87 747	0.12 614	0.13 680	0.13 636	0.13 661	0.17 674	0.16 661

TCMNet	0.33 635	0.23 649	0.72 671	0.29 688	0.30 739	0.40 649	0.28 653	0.50 592	0.47 636	0.37 606	0.45 617	0.40 605	0.29 589	0.60 628	0.39 649	0.14 661	0.13 680	0.15 679	0.14 676	0.17 674	0.15 650

IGEV-RUCA	0.21 424	0.08 53	0.23 222	0.19 203	0.19 635	0.28 501	0.24 598	0.23 181	0.21 256	0.20 328	0.23 336	0.28 475	0.49 716	0.26 388	0.18 401	0.09 469	0.08 546	0.18 706	0.13 661	0.17 674	0.17 674

SDNR	0.42 688	0.21 624	0.82 697	0.21 358	0.18 608	1.27 784	0.17 332	0.50 592	0.49 657	0.42 666	0.81 737	0.38 578	0.27 557	1.19 770	0.38 641	0.23 741	0.24 762	0.17 697	0.13 661	0.17 674	0.20 707

RP	0.35 649	0.22 639	0.51 577	0.31 707	0.24 700	0.37 626	0.28 653	0.50 592	0.58 704	0.40 647	0.63 710	0.61 716	0.47 709	0.61 635	0.39 649	0.16 692	0.15 707	0.17 697	0.15 686	0.17 674	0.17 674

RTSC	0.39 676	0.28 683	0.78 679	0.27 659	0.18 608	0.49 697	0.22 549	0.59 703	0.84 757	0.55 725	0.53 667	0.49 666	0.36 654	0.67 667	0.82 741	0.13 636	0.10 620	0.11 573	0.12 632	0.17 674	0.17 674

DeepPrunerF	0.44 700	0.29 692	1.29 762	0.33 720	0.30 739	0.35 612	0.36 710	0.62 724	1.15 786	0.40 647	0.44 604	0.39 590	0.41 683	0.80 715	0.52 700	0.18 716	0.14 691	0.23 734	0.21 728	0.17 674	0.17 674

DANet	0.35 649	0.23 649	0.60 621	0.36 735	0.22 679	0.39 643	0.25 616	0.48 569	0.43 583	0.52 715	0.50 646	0.59 709	0.41 683	0.76 701	0.49 691	0.13 636	0.11 646	0.14 663	0.12 632	0.17 674	0.15 650
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FBW_ROB	0.43 694	0.26 669	0.54 591	0.31 707	0.20 654	0.51 701	0.32 687	0.70 752	0.60 711	0.59 730	0.55 677	0.65 729	0.41 683	1.40 788	0.51 699	0.13 636	0.17 724	0.21 726	0.16 698	0.17 674	0.18 687

SANet	0.53 727	0.28 683	0.96 726	0.26 630	0.15 528	0.69 736	0.44 740	0.67 746	1.34 792	0.67 742	0.98 756	0.94 755	0.71 754	0.89 735	0.76 733	0.14 661	0.12 668	0.12 612	0.11 593	0.17 674	0.16 661

NOSS_ROB	0.31 616	0.20 609	0.35 378	0.24 554	0.16 561	0.32 572	0.19 433	0.52 629	0.48 648	0.33 544	0.36 503	0.42 623	0.28 574	0.93 743	0.24 543	0.19 723	0.20 748	0.24 736	0.22 739	0.17 674	0.17 674

LALA_ROB	0.36 654	0.25 658	0.46 531	0.30 701	0.21 662	0.47 686	0.39 725	0.61 716	0.51 669	0.52 715	0.51 652	0.69 740	0.36 654	0.50 565	0.43 670	0.17 705	0.11 646	0.16 691	0.14 676	0.17 674	0.15 650

PWC_ROB	0.38 671	0.29 692	0.69 659	0.25 595	0.20 654	0.38 634	0.19 433	0.58 697	0.67 728	0.57 728	0.85 742	0.51 678	0.40 679	0.71 678	0.52 700	0.13 636	0.09 585	0.14 663	0.10 550	0.17 674	0.14 637

MeshStereo	0.58 735	0.27 678	0.67 652	0.22 435	0.17 586	0.66 732	0.37 714	0.78 763	0.61 715	1.47 797	1.30 771	1.65 784	0.79 759	1.12 766	0.59 711	0.17 705	0.17 724	0.17 697	0.14 676	0.17 674	0.14 637
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
PM Cens cmp D40	0.92 770	0.28 683	0.67 652	0.27 659	0.25 709	0.87 759	0.53 760	1.13 787	1.87 801	1.70 802	3.06 809	2.75 804	1.42 793	1.27 779	1.09 768	0.18 716	0.19 739	0.19 715	0.20 723	0.18 689	0.20 707

PM Graph cmp D40	0.87 765	0.32 715	0.71 670	0.29 688	0.33 745	0.86 757	0.58 765	0.98 782	1.71 800	1.59 799	3.40 811	2.11 792	1.16 781	1.24 775	0.90 750	0.19 723	0.20 748	0.19 715	0.21 728	0.18 689	0.21 717

PatchMatch Graph Cmp	1.00 772	0.31 707	0.84 705	0.28 683	0.32 743	0.84 754	0.59 768	1.04 783	2.17 807	1.74 803	4.02 815	2.63 801	1.19 784	1.24 775	1.53 791	0.19 723	0.19 739	0.19 715	0.21 728	0.18 689	0.22 724

PatchMatch		0.31 707		0.28 683		0.81 752		1.12 786		1.59 799		2.59 800		1.44 789		0.19 723		0.19 715		0.18 689

SCION-MonSter	0.32 625	0.22 639	0.44 510	0.29 688	0.28 728	0.54 712	0.21 519	0.46 545	0.57 700	0.32 528	0.54 670	0.32 524	0.29 589	0.39 521	0.52 700	0.10 524	0.10 620	0.25 741	0.22 739	0.18 689	0.14 637

AANet	0.49 714	0.42 746	1.56 774	0.22 435	0.19 635	0.39 643	0.25 616	0.52 629	0.92 767	0.92 761	0.93 751	0.84 750	0.67 749	0.59 624	0.59 711	0.15 676	0.11 646	0.13 636	0.12 632	0.18 689	0.16 661

DualNet (step1)	0.28 588	0.19 596	0.50 567	0.18 137	0.16 561	0.34 597	0.20 487	0.51 610	0.38 525	0.37 606	0.34 482	0.37 570	0.30 604	0.39 521	0.23 530	0.23 741	0.09 585	0.28 752	0.24 744	0.18 689	0.16 661

test_sample9	0.42 688	0.19 596	0.50 567	0.18 137	0.16 561	0.34 597	0.20 487	0.51 610	0.38 525	0.37 606	0.34 482	0.37 570	0.30 604	0.66 663	0.91 751	0.23 741	1.82 822	0.28 752	0.24 744	0.18 689	0.16 661

test_sample8	0.49 714	0.19 596	0.50 567	0.18 137	0.16 561	0.34 597	0.20 487	0.55 661	0.34 468	0.62 734	0.38 527	1.15 770	0.67 749	0.66 663	0.91 751	0.23 741	1.82 822	0.28 752	0.24 744	0.18 689	0.16 661

FINET	0.34 644	0.27 678	0.80 690	0.24 554	0.24 700	0.36 619	0.34 701	0.54 651	0.72 738	0.39 637	0.47 634	0.32 524	0.30 604	0.51 570	0.32 613	0.19 723	0.17 724	0.13 636	0.12 632	0.18 689	0.16 661

RGC	0.39 676	0.32 715	0.64 644	0.34 724	0.27 720	0.40 649	0.29 660	0.57 688	0.53 683	0.45 683	0.64 712	0.62 718	0.45 700	0.72 684	0.39 649	0.15 676	0.15 707	0.21 726	0.20 723	0.18 689	0.19 694

RYNet	0.37 664	0.18 579	0.59 619	0.25 595	0.28 728	0.61 726	0.32 687	0.59 703	0.59 705	0.41 656	0.38 527	0.57 704	0.39 674	0.87 730	0.53 703	0.11 572	0.08 546	0.12 612	0.11 593	0.18 689	0.18 687

CSAN	0.50 718	0.35 723	0.78 679	0.36 735	0.23 692	0.56 714	0.59 768	0.61 716	0.70 735	0.64 738	0.78 734	0.65 729	0.60 737	1.38 787	0.62 718	0.21 732	0.17 724	0.20 724	0.20 723	0.18 689	0.18 687

zero-FE	0.16 285	0.08 53	0.81 693	0.19 203	0.18 608	0.12 36	0.15 220	0.19 81	0.19 201	0.10 66	0.10 65	0.13 206	0.12 216	0.21 286	0.19 436	0.08 358	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.19 702	0.06 191

WZ-Net	0.52 726	0.38 738	1.90 783	0.30 701	0.24 700	0.57 717	0.48 753	0.62 724	0.78 746	0.50 702	0.71 724	0.68 738	0.54 724	0.98 753	0.84 742	0.13 636	0.10 620	0.11 573	0.12 632	0.19 702	0.20 707

EDNetEfficient	0.63 741	0.37 733	2.40 791	0.26 630	0.25 709	0.38 634	0.49 755	0.41 484	1.06 779	1.38 786	0.87 746	0.62 718	0.95 772	0.65 659	1.65 793	0.11 572	0.09 585	0.10 514	0.11 593	0.19 702	0.17 674

FADNet-RVC	0.31 616	0.35 723	0.78 679	0.25 595	0.20 654	0.33 583	0.20 487	0.49 581	0.40 553	0.34 564	0.39 541	0.41 612	0.29 589	0.63 650	0.31 607	0.13 636	0.14 691	0.14 663	0.15 686	0.19 702	0.19 694

stereogan	0.37 664	0.17 564	0.65 646	0.27 659	0.22 679	0.62 728	0.26 630	0.59 703	0.63 721	0.43 672	0.60 697	0.67 734	0.42 692	0.68 668	0.35 630	0.13 636	0.14 691	0.14 663	0.12 632	0.19 702	0.17 674

ADCPNet	0.48 711	0.29 692	1.60 777	0.27 659	0.23 692	0.70 739	0.38 720	0.53 641	0.51 669	0.51 707	0.59 692	0.67 734	0.56 728	0.60 628	1.14 770	0.15 676	0.18 730	0.14 663	0.23 742	0.19 702	0.19 694

NVstereo2D	0.31 616	0.16 544	0.54 591	0.24 554	0.22 679	0.42 660	0.28 653	0.58 697	0.56 697	0.28 425	0.38 527	0.40 605	0.30 604	0.71 678	0.28 579	0.13 636	0.08 546	0.13 636	0.10 550	0.19 702	0.16 661

PWCDC_ROB	0.38 671	0.30 699	0.60 621	0.33 720	0.20 654	0.42 660	0.19 433	0.58 697	0.89 759	0.42 666	1.26 770	0.36 562	0.34 643	0.50 565	0.38 641	0.18 716	0.11 646	0.11 573	0.09 502	0.19 702	0.13 613

WCMA_ROB	0.51 722	0.21 624	0.65 646	0.25 595	0.21 662	0.58 718	0.32 687	0.54 651	0.55 694	0.95 768	1.40 775	1.28 775	0.81 762	0.73 686	0.62 718	0.18 716	0.15 707	0.15 679	0.15 686	0.19 702	0.19 694

SHD	0.42 688	0.27 678	0.81 693	0.31 707	0.25 709	0.42 660	0.22 549	0.66 739	0.94 773	0.63 736	0.60 697	0.59 709	0.47 709	0.59 624	0.58 710	0.15 676	0.13 680	0.16 691	0.16 698	0.20 711	0.22 724

ADCMid	0.49 714	0.34 721	1.13 749	0.26 630	0.21 662	0.51 701	0.37 714	0.57 688	0.54 688	0.75 751	0.66 715	0.62 718	0.64 748	0.64 652	1.68 794	0.13 636	0.12 668	0.17 697	0.17 708	0.20 711	0.17 674

AnyNet_C32	0.51 722	0.40 740	1.10 746	0.29 688	0.28 728	0.59 722	0.58 765	0.54 651	0.60 711	0.62 734	0.66 715	0.54 693	0.54 724	0.78 709	1.74 799	0.15 676	0.14 691	0.15 679	0.17 708	0.20 711	0.20 707

DDF-Stereo	0.13 184	0.08 53	0.19 155	0.19 203	0.16 561	0.12 36	0.15 220	0.18 63	0.18 181	0.11 111	0.10 65	0.13 206	0.12 216	0.23 319	0.19 436	0.08 358	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.21 714	0.06 191

coex-ft	3.44 805	0.73 782	48.55 851	0.24 554	0.19 635	0.50 700	0.43 737	0.47 556	2.40 809	7.03 827	1.20 767	0.97 758	2.23 806	0.73 686	1.92 803	0.12 614	0.15 707	0.14 663	0.12 632	0.21 714	0.43 767

Wz-Net-TNSev	0.51 722	0.58 769	1.61 779	0.25 595	0.21 662	0.65 730	0.45 741	0.63 731	0.69 733	0.51 707	0.54 670	0.71 743	0.60 737	1.00 754	0.77 736	0.15 676	0.15 707	0.13 636	0.15 686	0.21 714	0.20 707

EDNetEfficientorigin	7.51 819	0.52 766	140.47 853	0.25 595	0.17 586	0.42 660	0.29 660	0.47 556	1.03 776	1.28 783	1.02 757	0.83 749	0.84 767	0.75 695	0.99 756	0.10 524	0.09 585	0.12 612	0.10 550	0.21 714	0.22 724

FADNet_RVC	0.30 609	0.28 683	0.83 700	0.23 496	0.15 528	0.30 542	0.17 332	0.49 581	0.37 510	0.30 488	0.38 527	0.30 504	0.27 557	0.52 577	0.31 607	0.14 661	0.14 691	0.14 663	0.16 698	0.21 714	0.23 732

RTS	0.78 760	0.48 755	4.68 805	0.34 724	0.28 728	1.12 775	0.46 744	0.62 724	1.03 776	0.73 747	0.89 747	0.60 712	0.59 735	1.61 793	1.16 774	0.14 661	0.11 646	0.15 679	0.15 686	0.21 714	0.19 694

RTSA	0.78 760	0.48 755	4.68 805	0.34 724	0.28 728	1.12 775	0.46 744	0.62 724	1.03 776	0.73 747	0.89 747	0.60 712	0.59 735	1.61 793	1.16 774	0.14 661	0.11 646	0.15 679	0.15 686	0.21 714	0.19 694

GASNet	0.36 654	0.46 751	0.88 713	0.34 724	0.23 692	0.35 612	0.22 549	0.60 712	0.53 683	0.40 647	0.37 512	0.45 644	0.30 604	0.79 711	0.35 630	0.15 676	0.10 620	0.14 663	0.14 676	0.22 721	0.12 593

G-Net	0.46 705	0.25 658	0.86 710	0.34 724	0.28 728	0.90 764	0.35 705	0.47 556	0.45 612	0.68 743	1.22 768	0.64 728	0.60 737	0.61 635	0.57 705	0.16 692	0.14 691	0.17 697	0.13 661	0.22 721	0.19 694

ADCS	0.58 735	0.40 740	1.35 765	0.29 688	0.24 700	0.55 713	0.45 741	0.67 746	0.83 754	0.76 752	0.71 724	0.68 738	0.60 737	0.76 701	2.23 807	0.16 692	0.16 717	0.16 691	0.17 708	0.22 721	0.22 724

PStereo	0.26 556	0.37 733	0.34 367	0.21 358	0.13 412	0.25 446	0.25 616	0.33 366	0.47 636	0.26 401	0.17 243	0.29 486	0.34 643	0.35 498	0.37 637	0.23 741	0.15 707	0.17 697	0.13 661	0.23 724	0.21 717

sAnonymous2	0.20 403	0.21 624	0.58 613	0.24 554	0.17 586	0.22 378	0.19 433	0.34 379	0.28 382	0.17 291	0.19 276	0.17 299	0.16 353	0.17 163	0.14 274	0.10 524	0.07 453	0.09 430	0.08 390	0.23 724	0.17 674

CroCo_RVC	0.20 403	0.21 624	0.58 613	0.24 554	0.17 586	0.22 378	0.19 433	0.34 379	0.28 382	0.17 291	0.19 276	0.17 299	0.16 353	0.17 163	0.14 274	0.10 524	0.07 453	0.09 430	0.08 390	0.23 724	0.17 674

AnyNet_C01	0.65 743	0.58 769	2.60 794	0.32 713	0.26 716	0.88 760	0.61 770	0.63 731	0.62 717	0.68 743	0.96 753	0.76 746	0.60 737	0.96 749	1.43 787	0.16 692	0.16 717	0.17 697	0.17 708	0.23 724	0.23 732

StereoAnything_RVC	0.13 184	0.37 733	0.36 398	0.14 4	0.07 10	0.11 28	0.12 53	0.17 48	0.12 34	0.08 3	0.07 6	0.07 2	0.10 110	0.20 258	0.10 30	0.09 469	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.24 728	0.05 52

FADNet	0.32 625	0.36 726	0.74 676	0.23 496	0.22 679	0.37 626	0.19 433	0.53 641	0.48 648	0.32 528	0.36 503	0.43 628	0.32 631	0.64 652	0.25 553	0.16 692	0.16 717	0.14 663	0.16 698	0.24 728	0.19 694

Light-Stereo-hy	0.42 688	0.27 678	0.79 686	0.32 713	0.27 720	0.58 718	0.30 673	0.55 661	0.46 630	0.48 698	0.43 592	1.00 760	0.35 649	0.69 670	0.34 625	0.16 692	0.18 730	0.50 781	0.32 766	0.25 730	0.23 732

TARStereo(FT)	0.57 732	0.36 726	1.06 737	0.45 758	0.25 709	0.89 762	1.27 809	0.66 739	0.59 705	0.51 707	0.91 749	1.08 763	0.57 731	0.84 724	0.84 742	0.21 732	0.15 707	0.25 741	0.18 715	0.25 730	0.15 650

2222	0.57 732	0.36 726	1.06 737	0.45 758	0.25 709	0.89 762	1.27 809	0.66 739	0.59 705	0.51 707	0.91 749	1.08 763	0.57 731	0.84 724	0.84 742	0.21 732	0.15 707	0.25 741	0.18 715	0.25 730	0.15 650

FSD					0.24 700	0.27 481	0.27 637	0.31 338	0.29 401	0.26 401	0.27 384	0.28 475	0.27 557	0.28 423	0.26 567	0.23 741	0.22 755	0.27 744	0.26 754	0.25 730

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 722	0.50 760	0.86 710	0.39 745	0.24 700	0.84 754	0.55 762	0.56 678	0.62 717	0.60 731	0.68 719	0.62 718	0.42 692	1.13 768	0.43 670	0.23 741	0.27 769	0.27 744	0.35 769	0.25 730	0.29 750

XQC	0.43 694	0.37 733	0.96 726	0.34 724	0.25 709	0.53 711	0.34 701	0.60 712	0.73 741	0.51 707	0.46 627	0.57 704	0.47 709	0.70 674	0.72 732	0.17 705	0.12 668	0.18 706	0.15 686	0.25 730	0.23 732

LSM	1.64 794	0.40 740	2.56 793	2.02 810	17.61 831	0.51 701	0.52 758	0.61 716	0.76 743	0.82 755	1.11 761	0.63 726	0.54 724	0.75 695	0.49 691	0.16 692	0.24 762	0.18 706	0.21 728	0.25 730	2.42 813

DPSNet	0.47 708	0.24 653	0.93 721	0.27 659	0.20 654	0.75 744	0.57 764	0.84 774	0.79 747	0.47 694	0.51 652	0.60 712	0.69 752	0.87 730	0.71 731	0.16 692	0.13 680	0.12 612	0.10 550	0.25 730	0.21 717

PDISCO_ROB	0.43 694	0.30 699	0.67 652	0.43 752	0.36 751	0.67 733	0.32 687	0.72 755	0.76 743	0.43 672	0.53 667	0.63 726	0.40 679	0.66 663	0.47 686	0.21 732	0.12 668	0.21 726	0.19 721	0.25 730	0.20 707

MSMD_ROB	0.60 739	0.33 718	0.61 624	0.30 701	0.25 709	0.86 757	0.35 705	0.55 661	0.67 728	1.10 778	1.49 780	1.76 787	0.97 775	0.88 733	0.49 691	0.23 741	0.21 751	0.27 744	0.27 758	0.25 730	0.24 740

MultiAttention	1.02 777	0.13 421	0.43 500	0.35 733	0.43 759	5.36 809	1.71 813	0.69 750	0.53 683	0.36 598	0.63 710	0.55 695	0.22 472	7.60 829	0.43 670	0.09 469	0.06 309	0.14 663	0.24 744	0.26 740	0.30 751

FC-DCNN v2	0.71 751	0.30 699	0.67 652	0.32 713	0.27 720	0.84 754	0.39 725	0.84 774	0.85 758	1.44 793	1.64 787	2.09 791	1.28 790	1.06 759	0.80 740	0.24 751	0.22 755	0.27 744	0.26 754	0.26 740	0.25 742

ccnet	0.42 688	0.31 707	0.48 550	0.27 659	0.32 743	0.60 725	0.32 687	0.65 733	0.46 630	0.53 721	0.66 715	0.56 699	0.45 700	0.72 684	0.61 716	0.26 755	0.19 739	0.24 736	0.21 728	0.26 740	0.22 724

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 654	0.36 726	0.53 588	0.34 724	0.19 635	0.51 701	0.24 598	0.55 661	0.38 525	0.41 656	0.47 634	0.47 654	0.27 557	0.73 686	0.30 599	0.36 775	0.19 739	0.27 744	0.17 708	0.26 740	0.23 732

FC-DCNN	0.70 750	0.30 699	0.69 659	0.32 713	0.27 720	0.81 752	0.39 725	0.79 766	0.82 750	1.41 789	1.58 786	1.98 789	1.26 788	1.02 756	0.77 736	0.24 751	0.22 755	0.27 744	0.26 754	0.26 740	0.26 744

MSAF-DinoV2	0.76 759	0.44 749	1.98 784	0.49 769	0.16 561	0.58 718	0.31 679	0.81 769	0.83 754	0.41 656	0.52 660	0.98 759	0.58 734	4.97 825	1.03 758	0.11 572	0.07 453	0.10 514	0.24 744	0.27 745	0.26 744

FCDSN-DC	0.63 741	0.31 707	0.61 624	0.36 735	0.30 739	0.65 730	0.37 714	0.66 739	0.68 731	1.14 780	1.54 784	1.71 786	1.26 788	0.92 741	0.64 724	0.24 751	0.22 755	0.27 744	0.26 754	0.27 745	0.27 749
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PVD	0.58 735	0.34 721	0.84 705	0.39 745	0.31 742	0.59 722	0.47 749	0.80 767	1.25 789	0.92 761	1.09 759	0.79 747	0.82 763	0.85 727	0.76 733	0.21 732	0.18 730	0.22 732	0.18 715	0.27 745	0.35 761

SAMSARA	0.56 729	0.39 739	0.80 690	0.60 778	0.46 764	1.00 768	1.23 808	0.67 746	0.68 731	0.71 746	0.54 670	0.89 754	0.57 731	0.81 719	0.62 718	0.19 723	0.22 755	0.18 706	0.18 715	0.27 745	0.25 742

GANetREF_RVC	0.43 694	0.47 753	0.69 659	0.38 743	0.20 654	0.51 701	0.48 753	0.66 739	0.66 725	0.46 687	0.46 627	0.50 674	0.44 697	0.90 739	0.39 649	0.27 760	0.21 751	0.32 763	0.18 715	0.27 745	0.22 724
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
MANE	1.41 787	0.36 726	0.74 676	0.43 752	0.41 756	2.16 798	0.80 788	2.39 814	3.38 813	2.22 813	3.06 809	3.54 809	2.73 811	2.15 806	1.94 804	0.28 764	0.27 769	0.30 758	0.46 780	0.28 750	0.34 759

UHP(FT)	0.68 746	0.42 746	1.12 747	0.43 752	0.27 720	1.09 772	0.64 772	0.77 760	1.20 787	0.94 764	1.17 765	1.08 763	0.82 763	1.06 759	1.04 760	0.22 738	0.24 762	0.31 760	0.27 758	0.29 751	0.23 732

TARSTereo(ZeroShot)	1.99 798	0.26 669	2.90 796	0.33 720	1.30 804	3.07 804	2.37 816	2.20 811	4.84 820	3.25 818	6.38 822	4.33 811	3.05 812	1.33 784	1.21 780	0.23 741	0.18 730	0.24 736	0.81 808	0.29 751	1.26 805

1111	0.79 762	0.31 707	1.57 775	0.39 745	0.28 728	1.14 777	0.99 798	0.83 772	0.96 774	0.97 771	1.11 761	1.23 772	1.18 783	1.73 798	1.70 797	0.21 732	0.18 730	0.22 732	0.21 728	0.29 751	0.26 744

mmmmmm	0.68 746	0.42 746	1.12 747	0.43 752	0.27 720	1.09 772	0.64 772	0.77 760	1.20 787	0.94 764	1.17 765	1.08 763	0.82 763	1.06 759	1.04 760	0.22 738	0.24 762	0.31 760	0.27 758	0.29 751	0.23 732

TestStereooo	1.99 798	0.26 669	2.90 796	0.33 720	1.30 804	3.07 804	2.37 816	2.20 811	4.84 820	3.25 818	6.38 822	4.33 811	3.05 812	1.33 784	1.21 780	0.23 741	0.18 730	0.24 736	0.81 808	0.29 751	1.26 805

PASM	0.45 703	0.35 723	0.90 716	0.35 733	0.33 745	0.39 643	0.38 720	0.50 592	0.61 715	0.52 715	0.51 652	0.62 718	0.45 700	0.93 743	0.48 687	0.26 755	0.29 773	0.29 756	0.33 767	0.29 751	0.26 744

ELAS_RVC	0.74 756	0.36 726	1.00 730	0.37 741	0.33 745	0.88 760	0.93 795	0.83 772	1.08 781	1.35 785	1.33 774	1.24 773	1.33 792	1.06 759	0.95 754	0.27 760	0.25 766	0.29 756	0.27 758	0.30 757	0.30 751
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PSMNet-RUCA	0.37 664	0.41 744	0.66 651	0.46 762	0.41 756	0.34 597	0.25 616	0.57 688	0.45 612	0.39 637	0.52 660	0.43 628	0.33 634	0.41 532	0.29 591	0.25 754	0.14 691	0.33 767	0.21 728	0.31 758	0.22 724

CC-Net-ROB	0.43 694	0.47 753	0.65 646	0.37 741	0.23 692	0.51 701	0.29 660	0.66 739	0.49 657	0.46 687	0.51 652	0.48 660	0.38 667	0.96 749	0.35 630	0.34 773	0.23 760	0.55 785	0.25 749	0.31 758	0.20 707

ELAS	0.74 756	0.36 726	0.85 709	0.36 735	0.33 745	1.36 788	0.77 786	0.93 778	0.92 767	1.41 789	1.53 783	1.16 771	1.17 782	0.95 748	1.03 758	0.26 755	0.25 766	0.28 752	0.28 763	0.31 758	0.30 751
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_RVC	0.56 729	0.51 762	1.19 753	0.38 743	0.22 679	0.69 736	0.27 637	0.80 767	0.67 728	0.73 747	0.74 729	0.87 751	0.61 746	0.81 719	0.76 733	0.29 767	0.27 769	0.32 763	0.37 773	0.32 761	0.31 754

nnnnnnn	0.74 756	0.33 718	1.35 765	0.42 750	0.35 749	0.79 750	0.46 744	0.82 771	1.08 781	1.05 775	1.50 781	1.57 782	0.98 776	1.12 766	1.09 768	0.27 760	0.25 766	0.32 763	0.31 765	0.34 762	0.32 757

DStereoFS	0.84 764	0.66 778	0.80 690	0.53 775	0.50 768	1.23 782	0.55 762	0.94 779	1.32 791	0.89 758	1.32 772	1.04 762	2.32 808	1.29 782	1.14 770	0.31 770	0.35 782	0.30 758	0.39 776	0.34 762	0.60 782

Anonymous_2	0.37 664	0.21 624	0.47 539	0.20 293	0.21 662	0.42 660	0.26 630	0.38 443	0.29 401	0.33 544	0.30 422	0.44 639	0.38 667	0.36 507	0.29 591	0.26 755	0.29 773	0.44 778	1.41 816	0.34 762	0.21 717

UDG	0.40 683	0.46 751	0.49 556	0.40 748	0.35 749	0.47 686	0.27 637	0.54 651	0.47 636	0.39 637	0.45 617	0.59 709	0.44 697	0.46 548	0.39 649	0.26 755	0.19 739	0.48 780	0.22 739	0.34 762	0.26 744

fsdfsdds	1.26 784	0.33 718	1.44 769	0.43 752	0.59 776	2.19 799	1.14 806	1.28 791	2.36 808	2.10 812	4.10 816	3.15 807	1.94 802	1.09 763	1.28 783	0.22 738	0.19 739	0.34 768	0.25 749	0.36 766	0.34 759

NVStereoNet_ROB	0.67 745	0.49 759	0.83 700	0.48 764	0.40 755	0.51 701	0.46 744	0.70 752	0.77 745	0.84 756	1.72 789	1.02 761	0.83 766	1.23 774	0.79 739	0.32 771	0.38 784	0.40 776	0.46 780	0.36 766	0.41 766
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	0.41 685	0.50 760	0.48 550	0.44 757	0.39 753	0.46 679	0.32 687	0.50 592	0.43 583	0.45 683	0.52 660	0.57 704	0.36 654	0.48 556	0.33 620	0.33 772	0.21 751	0.55 785	0.25 749	0.37 768	0.32 757

Selective-IGEV-i16pa	30.47 847	41.93 854	4.02 801	0.49 769	0.37 752	96.94 855	0.74 782	60.26 862	58.76 860	17.24 841	64.39 859	38.26 861	49.53 860	106.11 862	26.15 844	19.96 852	3.42 829	4.39 830	1.81 824	0.39 769	14.22 835

DStereoSA	0.81 763	0.37 733	1.08 741	0.51 771	0.65 781	0.67 733	1.44 812	0.74 757	1.06 779	0.54 723	1.67 788	0.49 666	1.78 800	0.96 749	1.69 796	0.28 764	0.43 788	0.27 744	0.51 786	0.40 770	0.58 779

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 746	0.64 776	1.06 737	0.45 758	0.27 720	1.40 791	0.58 765	0.78 763	0.92 767	0.84 756	0.86 743	0.88 753	0.68 751	1.33 784	0.68 729	0.37 777	0.29 773	0.34 768	0.36 772	0.43 771	0.37 762

MADNet+	1.01 775	1.16 801	4.72 807	0.70 783	0.47 765	1.24 783	0.96 796	0.97 781	0.89 759	0.65 740	0.77 733	0.87 751	0.85 769	2.09 804	1.68 794	0.38 778	0.39 785	0.31 760	0.27 758	0.43 771	0.39 764

SQANet	0.40 683	0.48 755	0.67 652	0.48 764	0.39 753	0.48 692	0.22 549	0.51 610	0.43 583	0.40 647	0.47 634	0.47 654	0.33 634	0.54 591	0.32 613	0.36 775	0.15 707	0.40 776	0.21 728	0.45 773	0.31 754

DStereoO	0.46 705	0.32 715	0.51 577	0.36 735	0.29 738	0.38 634	0.45 741	0.55 661	0.60 711	0.47 694	0.49 642	0.48 660	0.73 756	0.59 624	0.69 730	0.81 801	0.18 730	0.38 773	0.19 721	0.46 774	0.20 707

anonymity	0.56 729	0.54 767	0.70 665	0.47 763	0.61 778	0.56 714	0.43 737	0.69 750	0.49 657	0.63 736	0.55 677	0.54 693	0.60 737	0.61 635	0.57 705	0.55 786	0.53 801	0.50 781	0.54 790	0.51 775	0.56 776

Consistency-Raft	0.55 728	0.48 755	1.02 733	0.45 758	0.49 767	0.49 697	0.47 749	0.72 755	0.72 738	0.45 683	0.82 739	0.47 654	0.60 737	0.50 565	0.63 721	0.39 779	0.39 785	0.44 778	0.51 786	0.52 776	0.37 762

SGM+DAISY	0.87 765	0.66 778	1.30 763	0.51 771	0.60 777	1.03 769	0.84 792	0.76 759	0.73 741	1.39 787	1.51 782	1.31 776	1.22 786	1.11 764	1.08 763	0.57 788	0.53 801	0.51 784	0.51 786	0.54 777	0.61 786

SPS-STEREO	0.69 749	0.61 774	0.98 728	0.52 774	0.57 774	0.74 741	0.50 756	0.78 763	0.62 717	0.95 768	0.86 743	0.94 755	0.70 753	1.01 755	0.87 747	0.58 789	0.51 798	0.50 781	0.50 785	0.55 778	0.58 779
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
BEATNet-Init1	4.73 816	2.61 810	13.29 831	0.58 776	0.53 772	10.12 824	3.33 821	4.83 824	5.01 823	8.75 831	8.51 825	14.08 840	7.60 827	7.70 830	5.34 825	0.28 764	0.28 772	0.34 768	0.37 773	0.57 779	0.45 768

JetBlue	1.14 781	0.76 783	2.36 789	0.59 777	0.75 787	3.04 803	1.78 814	1.11 785	0.90 761	0.94 764	1.10 760	1.66 785	1.28 790	2.09 804	1.72 798	0.43 782	0.36 783	0.38 773	0.38 775	0.58 780	0.56 776

otaku	0.57 732	0.62 775	0.87 712	0.63 780	0.44 762	0.73 740	0.37 714	0.65 733	0.66 725	0.51 707	0.75 730	0.66 733	0.45 700	0.69 670	0.46 684	0.53 783	0.34 781	0.55 785	0.35 769	0.60 781	0.45 768

GCST	0.47 708	0.60 771	0.57 608	1.04 798	0.48 766	0.38 634	0.11 30	0.40 469	0.32 444	0.41 656	0.34 482	0.29 486	0.17 385	0.46 548	0.19 436	0.69 793	0.42 787	0.79 798	0.62 798	0.62 782	0.46 771

Ntro	0.58 735	0.64 776	0.92 719	0.66 781	0.50 768	0.77 745	0.36 710	0.66 739	0.70 735	0.50 702	0.59 692	0.65 729	0.51 721	0.75 695	0.45 678	0.56 787	0.32 779	0.56 788	0.34 768	0.63 783	0.46 771

DGSMNet	0.61 740	0.29 692	0.91 717	0.51 771	0.70 783	0.62 728	1.38 811	0.59 703	0.55 694	0.37 606	0.61 704	0.52 684	0.33 634	0.65 659	0.43 670	0.53 783	0.60 808	0.67 790	0.61 797	0.63 783	0.61 786

ACVNet_1	0.72 752	0.81 785	1.37 767	0.72 784	0.53 772	0.77 745	0.42 735	0.85 777	0.90 761	0.74 750	0.75 730	1.32 777	0.72 755	1.02 756	0.55 704	0.54 785	0.31 776	0.71 792	0.35 769	0.64 785	0.45 768

ACVNet-4b	0.72 752	0.81 785	1.33 764	0.72 784	0.50 768	0.80 751	0.31 679	0.71 754	0.80 748	0.50 702	0.72 728	0.95 757	0.43 696	0.96 749	1.20 778	1.13 813	0.21 751	0.76 795	0.45 779	0.65 786	0.46 771

DispFullNet	0.66 744	0.89 790	1.59 776	0.77 786	1.21 802	0.51 701	0.23 576	0.59 703	0.72 738	0.69 745	0.61 704	0.69 740	0.91 771	0.79 711	0.48 687	0.27 760	0.12 668	0.73 793	0.30 764	0.65 786	0.40 765

WAO-7	1.01 775	0.89 790	0.93 721	0.83 790	0.66 782	1.18 778	0.81 790	1.40 795	1.57 798	1.11 779	1.76 791	1.45 779	1.19 784	1.50 791	1.14 770	0.61 790	0.62 811	0.70 791	0.68 800	0.66 788	0.60 782

MFMNet_re	0.72 752	0.76 783	0.99 729	0.62 779	0.70 783	0.77 745	0.67 776	0.75 758	0.83 754	0.78 754	0.86 743	0.69 740	0.78 758	0.71 678	0.61 716	0.66 792	0.59 807	0.61 789	0.58 796	0.68 789	0.71 790

MonStereo1	0.93 771	0.56 768	0.82 697	0.69 782	0.58 775	1.37 789	0.35 705	0.94 779	1.25 789	0.93 763	1.90 792	1.52 781	2.10 805	1.27 779	0.77 736	0.69 793	0.33 780	0.75 794	0.47 782	0.70 790	0.57 778

Selective-IGEV-i1pa	5.57 817	7.99 823	4.76 809	0.80 787	0.45 763	12.99 826	3.60 822	9.25 832	7.43 826	6.97 826	9.87 829	8.94 828	7.26 826	14.66 841	5.65 826	3.55 827	1.08 819	1.93 818	0.72 803	0.73 791	2.79 815

ACVNet_2	0.89 767	0.87 789	1.25 758	0.82 788	0.62 779	0.97 767	0.62 771	1.14 788	1.42 794	1.00 772	1.40 775	1.47 780	0.84 767	1.11 764	0.66 727	0.61 790	0.43 788	0.78 796	0.49 783	0.75 792	0.52 774

RainbowNet	0.72 752	0.89 790	1.02 733	0.82 788	0.63 780	0.78 748	0.52 758	0.81 769	0.93 771	0.60 731	0.79 735	0.80 748	0.60 737	0.80 715	0.57 705	0.78 799	0.55 804	0.78 796	0.49 783	0.76 793	0.58 779

WAO-6	1.07 779	0.93 793	0.92 719	0.96 792	0.78 790	1.28 785	0.75 783	1.34 793	2.00 805	1.02 774	1.54 784	1.59 783	1.22 786	1.31 783	1.14 770	0.78 799	0.55 804	1.02 805	0.75 805	0.83 794	0.69 789

IMH-64-1	0.91 768	0.86 787	0.84 705	0.97 793	0.75 787	0.92 765	0.71 778	1.27 789	1.10 783	0.89 758	1.45 777	1.14 768	0.96 773	1.19 770	0.84 742	0.74 796	0.51 798	0.97 801	0.55 791	0.84 795	0.60 782

IMH-64	0.91 768	0.86 787	0.84 705	0.97 793	0.75 787	0.92 765	0.71 778	1.27 789	1.10 783	0.89 758	1.45 777	1.14 768	0.96 773	1.19 770	0.84 742	0.74 796	0.51 798	0.97 801	0.55 791	0.84 795	0.60 782

IMH	1.05 778	0.95 794	1.00 730	1.01 795	0.78 790	1.11 774	0.68 777	1.38 794	1.43 795	1.00 772	1.72 789	1.43 778	1.14 778	1.73 798	0.89 749	1.09 810	0.55 804	0.99 803	0.57 795	0.87 797	0.62 788

LVE	1.13 780	1.02 795	1.28 761	1.01 795	0.80 793	1.29 786	0.81 790	1.47 798	1.96 803	1.07 777	1.90 792	1.90 788	1.01 777	1.48 790	0.91 751	0.93 807	0.61 810	0.94 800	0.69 801	0.87 797	0.75 794

WAO-8	1.46 790	1.10 799	1.09 742	1.10 799	0.84 794	2.06 795	0.75 783	1.84 804	3.83 816	1.44 793	2.21 798	2.15 793	1.43 795	3.17 810	1.19 776	0.91 805	0.65 813	1.09 806	0.79 806	0.90 799	0.71 790

Venus	1.46 790	1.10 799	1.09 742	1.10 799	0.84 794	2.06 795	0.75 783	1.84 804	3.83 816	1.44 793	2.21 798	2.15 793	1.43 795	3.17 810	1.19 776	0.91 805	0.65 813	1.09 806	0.79 806	0.90 799	0.71 790

Dean	1.17 783	1.04 797	1.49 772	1.03 797	0.78 790	1.20 781	0.77 786	1.48 799	1.96 803	1.28 783	1.99 795	2.15 793	1.14 778	1.25 777	1.00 757	0.81 801	0.60 808	1.01 804	0.69 801	0.92 801	0.74 793

PWCK	1.00 772	1.17 802	1.70 781	0.91 791	0.41 756	1.19 780	0.92 794	1.10 784	1.14 785	1.16 781	1.14 763	1.25 774	0.88 770	1.75 800	1.04 760	0.87 804	0.50 796	0.87 799	0.53 789	0.96 802	0.52 774

SuperB	0.49 714	0.28 683	2.23 787	0.23 496	0.15 528	0.41 653	0.32 687	0.47 556	0.82 750	0.43 672	0.50 646	0.33 533	0.45 700	0.68 668	1.08 763	0.10 524	0.07 453	0.09 430	0.08 390	0.98 803	0.14 637

DNS	0.26 556	0.30 699	0.18 137	0.17 73	0.10 176	0.13 44	0.14 156	0.24 204	0.16 125	0.12 147	0.17 243	0.13 206	0.10 110	0.70 674	0.37 637	0.08 358	0.14 691	0.08 325	0.05 88	1.01 804	0.80 796

UHP(ZeroShot)	4.71 813	0.60 771	7.05 816	0.48 764	0.70 783	9.17 821	2.53 818	5.32 826	14.17 839	8.26 829	14.83 837	9.91 830	8.72 828	4.02 821	3.96 815	0.41 780	0.31 776	0.37 771	0.56 793	1.09 805	1.78 809

UHP	4.71 813	0.60 771	7.05 816	0.48 764	0.70 783	9.17 821	2.53 818	5.32 826	14.17 839	8.26 829	14.83 837	9.91 830	8.72 828	4.02 821	3.96 815	0.41 780	0.31 776	0.37 771	0.56 793	1.09 805	1.78 809

DNSM	0.28 588	0.28 683	0.17 110	0.17 73	0.09 92	0.15 97	0.15 220	0.24 204	0.18 181	0.14 218	0.17 243	0.13 206	0.11 174	0.75 695	0.63 721	0.08 358	0.13 680	0.06 73	0.05 88	1.14 807	0.81 797

UNDER WATER-64	1.55 792	1.19 803	2.52 792	1.31 804	0.95 798	2.12 797	1.21 807	1.45 797	3.19 812	1.43 792	1.32 772	2.64 802	2.04 804	1.63 795	1.83 800	1.11 811	0.67 815	1.28 811	0.92 811	1.19 808	1.02 802

light-stereo	2.37 803	0.69 780	3.61 799	3.84 814	3.41 810	4.04 806	0.31 679	2.13 810	1.45 796	3.61 820	6.33 821	6.90 827	0.63 747	4.83 824	1.28 783	0.71 795	0.74 817	0.32 763	0.39 776	1.20 809	0.96 799

UNDER WATER	1.59 793	1.22 804	2.36 789	1.38 805	1.03 799	1.67 794	1.10 803	1.54 802	3.63 814	1.44 793	1.47 779	2.85 805	2.25 807	1.67 796	1.94 804	1.06 809	0.62 811	1.31 812	0.93 812	1.21 810	1.02 802

TorneroNet-64	1.43 788	1.03 796	1.20 754	1.10 799	0.86 796	2.26 800	0.73 781	1.84 804	3.84 818	1.25 782	2.25 800	2.69 803	1.42 793	1.76 801	1.43 787	0.76 798	0.50 796	1.09 806	0.66 799	1.23 811	0.76 795

TorneroNet	2.22 800	1.08 798	1.24 757	1.14 803	0.90 797	5.58 810	0.80 788	2.12 809	8.69 827	2.58 815	5.42 819	3.88 810	1.97 803	1.78 803	1.87 801	0.86 803	0.54 803	1.15 810	0.74 804	1.23 811	0.85 798

notaker	1.45 789	1.34 805	1.48 770	1.40 806	1.07 800	1.18 778	0.85 793	1.48 799	1.40 793	1.51 798	3.46 812	2.40 798	1.81 801	1.76 801	1.45 790	1.11 811	0.69 816	1.38 813	0.87 810	1.31 813	0.97 801

ktn	1.77 796	1.36 806	1.22 755	1.43 807	1.14 801	1.52 792	1.08 802	1.51 801	3.96 819	2.77 817	4.69 817	3.35 808	1.46 797	1.69 797	1.25 782	1.43 815	0.77 818	1.45 814	0.99 813	1.32 814	0.96 799

KSHMR	1.89 797	1.36 806	1.60 777	1.47 808	1.22 803	1.38 790	1.06 801	1.79 803	5.97 824	1.42 791	5.65 820	2.98 806	1.14 778	2.23 807	1.20 778	1.27 814	1.12 820	1.46 815	1.10 815	1.32 814	1.15 804

JetRed	2.30 802	2.64 811	6.12 813	1.12 802	1.38 807	5.85 817	3.29 820	1.99 807	1.67 799	1.98 810	1.95 794	2.16 796	1.60 798	2.48 808	4.10 817	1.05 808	1.60 821	1.09 806	1.01 814	1.67 816	1.28 807

MADNet++	2.26 801	1.80 809	2.06 785	2.13 812	1.97 809	2.61 802	1.79 815	2.38 813	2.16 806	2.75 816	2.65 807	2.38 797	2.43 809	3.17 810	3.21 811	2.17 823	1.95 824	1.94 819	1.63 817	2.06 817	2.01 812

HanzoNet	2.97 804	1.69 808	2.29 788	1.74 809	1.33 806	1.53 793	1.03 800	1.99 807	2.64 811	5.51 824	5.16 818	5.90 818	6.82 825	4.32 823	3.29 812	3.16 826	2.02 826	1.92 817	2.87 828	2.24 818	1.89 811

tt	4.71 813	0.10 188	3.94 800	2.06 811	1.53 808	10.14 825	16.88 833	9.27 833	4.98 822	1.39 787	1.02 757	4.68 813	4.90 821	3.35 813	5.86 827	5.76 831	9.15 839	2.24 827	2.53 826	3.10 819	1.32 808

DPSimNet_ROB	4.34 812	4.23 812	6.89 815	3.67 813	3.68 811	4.75 807	5.21 829	2.67 815	3.68 815	5.82 825	3.95 814	5.57 815	6.72 824	3.46 814	4.48 818	4.05 830	2.88 827	4.68 831	3.12 830	3.69 820	3.62 817

USTest	6.88 818	5.23 815	5.63 812	7.22 818	7.29 814	14.34 828	22.76 834	8.48 830	9.32 828	5.42 823	6.39 824	6.29 826	6.64 823	6.92 828	8.62 830	1.94 816	3.29 828	2.16 826	2.55 827	3.85 821	3.29 816

DGTPSM_ROB	8.34 820	5.10 813	10.37 829	5.31 816	10.18 817	8.33 819	23.60 838	6.06 828	13.41 836	4.90 821	10.87 833	5.65 816	10.44 831	6.17 826	12.59 831	3.74 828	7.55 831	3.69 828	7.26 835	4.14 822	7.46 826

WQFJA1++	0.44 700	0.07 5	0.63 636	0.18 137	0.13 412	0.15 97	0.11 30	0.20 109	0.11 18	2.05 811	0.12 122	0.23 398	0.11 174	0.17 163	0.12 163	0.08 358	0.05 50	0.06 73	0.05 88	4.20 823	0.07 304

DPSMNet_ROB	8.40 821	5.11 814	10.49 830	5.58 817	10.25 818	8.34 820	23.62 839	6.07 829	13.45 837	4.93 822	10.88 834	5.66 817	10.44 831	6.24 827	12.64 832	3.98 829	7.61 832	3.76 829	7.30 836	4.20 823	7.51 827

noway3	4.27 807	5.33 817	4.61 802	11.26 824	10.44 821	5.62 811	4.46 823	4.12 819	0.92 767	1.86 805	2.49 806	6.19 824	3.66 818	3.74 819	4.54 820	1.97 817	0.46 790	2.03 824	1.74 820	5.69 825	4.21 818

TCMNet-wrong-test	4.29 808	5.57 818	4.65 804	11.33 826	10.39 819	5.73 816	4.48 827	4.13 820	1.02 775	1.91 809	2.39 801	6.16 822	3.62 816	3.84 820	4.50 819	1.99 819	0.47 792	1.97 820	1.69 818	5.69 825	4.31 819

noway2	4.26 806	5.26 816	4.63 803	11.29 825	10.43 820	5.62 811	4.46 823	4.09 818	0.90 761	1.87 806	2.47 803	6.20 825	3.67 819	3.62 815	4.54 820	1.97 817	0.46 790	2.02 821	1.74 820	5.72 827	4.32 820

zzzz4	4.31 809	5.77 819	4.85 811	11.37 827	10.45 822	5.64 813	4.46 823	4.20 822	0.91 766	1.87 806	2.47 803	6.11 820	3.60 814	3.65 816	4.59 822	1.99 819	0.47 792	2.02 821	1.74 820	5.77 828	4.37 821

noway1	4.31 809	5.77 819	4.81 810	11.37 827	10.45 822	5.64 813	4.46 823	4.20 822	0.90 761	1.87 806	2.48 805	6.11 820	3.60 814	3.65 816	4.59 822	1.99 819	0.47 792	2.02 821	1.74 820	5.77 828	4.37 821

noway4	4.32 811	5.81 821	4.75 808	11.39 829	10.47 824	5.70 815	4.50 828	4.14 821	0.90 761	1.83 804	2.44 802	6.16 822	3.63 817	3.66 818	4.60 824	2.00 822	0.47 792	2.03 824	1.73 819	5.80 830	4.40 823

iinet-test	10.78 824	9.29 824	9.70 819	10.48 819	10.68 825	17.98 833	25.98 840	12.57 837	13.39 834	9.64 835	10.10 830	10.06 832	10.61 834	11.22 837	12.70 833	6.40 833	7.74 833	5.68 833	6.69 831	7.47 831	7.30 824

IINet	10.78 824	9.29 824	9.70 819	10.48 819	10.68 825	17.98 833	25.98 840	12.57 837	13.39 834	9.64 835	10.10 830	10.06 832	10.61 834	11.22 837	12.70 833	6.40 833	7.74 833	5.68 833	6.69 831	7.47 831	7.30 824

DPSM_ROB	11.49 827	9.87 830	10.35 827	11.13 822	11.31 827	19.11 836	27.51 843	13.37 840	14.21 841	10.31 837	11.06 835	10.96 838	11.27 839	11.96 839	13.59 836	6.78 835	8.19 836	6.03 835	7.09 833	7.93 833	7.73 829

DPSM	11.49 827	9.87 830	10.35 827	11.13 822	11.31 827	19.11 836	27.51 843	13.37 840	14.21 841	10.31 837	11.06 835	10.96 838	11.27 839	11.96 839	13.59 836	6.78 835	8.19 836	6.03 835	7.09 833	7.93 833	7.73 829

PML	16.10 832	12.82 834	6.78 814	5.23 815	7.76 815	33.92 841	66.56 856	5.30 825	10.28 829	26.12 855	68.59 860	20.51 842	13.49 841	10.06 832	6.78 829	5.96 832	2.00 825	6.04 837	2.18 825	8.96 835	2.60 814

xxxxx1	15.27 829	9.54 827	10.31 824	20.13 833	18.88 832	17.08 829	23.03 835	10.36 834	10.99 830	9.21 832	9.62 826	10.74 835	10.61 834	10.72 833	13.89 838	7.97 837	9.20 840	31.85 856	44.72 857	12.84 836	13.69 831

tt_ll	15.27 829	9.54 827	10.31 824	20.13 833	18.88 832	17.08 829	23.03 835	10.36 834	10.99 830	9.21 832	9.62 826	10.74 835	10.61 834	10.72 833	13.89 838	7.97 837	9.20 840	31.85 856	44.72 857	12.84 836	13.69 831

ff	15.27 829	9.54 827	10.31 824	20.13 833	18.88 832	17.08 829	23.03 835	10.36 834	10.99 830	9.21 832	9.62 826	10.74 835	10.61 834	10.72 833	13.89 838	7.97 837	9.20 840	31.85 856	44.72 857	12.84 836	13.69 831

LRCNet_RVC	10.90 826	14.34 835	9.35 818	15.35 830	8.04 816	1.08 771	0.34 701	8.78 831	0.70 735	12.63 840	16.05 839	9.85 829	6.54 822	8.57 831	6.34 828	20.27 853	5.40 830	23.70 853	21.88 853	14.87 839	13.83 834

Hybrid-DGEV	23.16 840	19.94 844	20.96 841	22.49 837	22.75 838	38.51 847	55.52 854	27.09 854	28.90 854	20.58 847	22.25 847	22.00 845	22.80 850	24.11 849	27.33 846	13.60 843	16.47 844	12.14 838	14.30 842	15.95 840	15.54 838

CasAABBNet	23.10 836	19.86 839	20.64 838	22.47 836	22.73 836	38.41 845	55.50 851	26.89 850	28.70 850	20.61 850	22.15 846	22.08 849	22.75 848	23.99 844	27.36 847	13.59 840	16.48 845	12.14 838	14.27 838	15.95 840	15.53 837

RAFT-FEzeroshot	23.10 836	19.88 841	20.56 836	22.49 837	22.75 838	38.38 842	55.50 851	26.84 847	28.66 848	20.60 848	22.10 844	22.05 846	22.74 846	24.00 846	27.37 849	13.59 840	16.48 845	12.14 838	14.28 839	15.96 842	15.54 838

RAFT-FE	23.10 836	19.88 841	20.56 836	22.49 837	22.75 838	38.38 842	55.50 851	26.84 847	28.66 848	20.60 848	22.10 844	22.05 846	22.74 846	24.00 846	27.37 849	13.59 840	16.48 845	12.14 838	14.28 839	15.96 842	15.54 838

FlowAnything	23.14 839	19.87 840	20.79 839	22.50 840	22.74 837	38.39 844	55.46 848	26.89 850	28.72 851	20.77 853	22.29 850	22.07 848	22.72 845	23.99 844	27.41 852	13.60 843	16.55 851	12.15 842	14.36 844	15.97 844	15.52 836

RAFTStereoReplicaGSO							55.57 855	27.19 855	28.95 855	20.67 852	22.28 849	22.36 852	22.85 852	24.77 852	27.37 849	13.64 846	16.51 849	12.16 844	14.32 843	15.98 845

Selective-RAFT-Error	23.16 840	19.93 843	20.87 840	22.54 841	22.81 841	38.52 848	55.47 849	27.01 853	28.83 852	20.66 851	22.25 847	22.09 850	22.80 850	24.09 848	27.36 847	13.61 845	16.48 845	12.15 842	14.28 839	15.99 846	15.57 841

LSM0	24.24 843	19.98 845	22.32 842	24.22 843	40.14 851	38.48 846	55.20 847	26.95 852	28.57 847	20.49 846	21.83 842	22.26 851	22.75 848	24.22 850	27.30 845	13.66 847	16.32 843	12.19 845	14.15 837	16.10 847	17.66 843

fast-reg	23.64 842	20.51 847	23.42 843	23.22 842	24.75 845	38.73 849	55.47 849	26.85 849	28.86 853	20.12 845	21.73 841	21.64 844	22.22 844	24.30 851	27.54 853	13.91 848	16.52 850	14.85 846	15.62 845	16.91 848	15.71 842

zzzzzz3	33.80 848	21.93 848	29.35 846	40.69 849	40.71 852	54.58 851	75.81 858	38.06 858	43.73 858	30.21 857	32.81 854	33.59 858	36.40 858	35.16 854	41.64 857	19.24 850	24.62 854	18.35 848	21.58 849	19.15 849	18.48 844

zzz1	33.83 849	21.95 849	29.58 847	40.69 849	40.71 852	54.57 850	75.77 857	38.08 859	43.79 859	30.23 858	32.84 855	33.61 859	36.40 858	35.19 855	41.64 857	19.25 851	24.62 854	18.36 849	21.58 849	19.16 850	18.49 845

HaxPig	17.72 834	20.22 846	19.73 833	16.53 831	16.51 830	9.27 823	9.33 830	14.34 842	13.27 833	18.65 842	18.70 840	17.35 841	16.77 842	17.04 842	16.45 841	22.05 856	20.89 852	22.27 852	21.53 848	21.29 851	22.13 848

zzzz2	34.86 850	30.12 852	31.42 848	34.23 845	34.22 849	58.04 852	83.74 859	40.88 860	43.54 856	31.10 859	33.46 856	32.70 856	33.88 856	35.86 856	41.00 855	20.48 854	24.86 856	18.45 850	21.67 851	24.07 852	23.42 849

noway5	34.86 850	30.12 852	31.42 848	34.23 845	34.22 849	58.04 852	83.74 859	40.88 860	43.54 856	31.10 859	33.46 856	32.70 856	33.88 856	35.86 856	41.00 855	20.48 854	24.86 856	18.45 850	21.67 851	24.07 852	23.42 849

MEDIAN_ROB	21.21 835	24.62 850	23.47 844	19.58 832	19.65 835	13.22 827	10.96 831	17.88 843	17.00 843	22.14 854	22.02 843	20.86 843	20.36 843	21.06 843	19.71 842	25.63 857	24.13 853	26.21 854	25.20 854	25.17 854	25.38 851

AVERAGE_ROB	25.43 844	29.06 851	27.24 845	24.63 844	24.20 844	17.73 832	12.61 832	22.29 846	21.39 846	26.79 856	26.16 853	25.20 853	24.64 855	25.07 853	23.53 843	29.96 858	28.40 858	30.60 855	29.58 855	29.72 855	29.84 852

RSGM-EC	29.65 845	17.75 836	10.04 822	35.31 847	33.15 847	26.42 839	46.65 845	19.89 844	17.74 844	18.92 843	23.36 851	30.14 854	23.59 853	41.87 858	45.99 859	59.56 860	34.38 859	33.25 859	20.37 846	34.97 856	19.60 846

acva	29.65 845	17.75 836	10.04 822	35.31 847	33.15 847	26.42 839	46.65 845	19.89 844	17.74 844	18.92 843	23.36 851	30.14 854	23.59 853	41.87 858	45.99 859	59.56 860	34.38 859	33.25 859	20.37 846	34.97 856	19.60 846

DLNR_Zeroshot_test	10.44 822	12.10 832	19.93 834	106.08 853	23.66 843	0.14 69	0.13 109	3.22 816	0.17 159	0.16 270	0.23 336	0.16 287	0.10 110	0.31 466	0.15 310	2.36 824	0.06 309	0.07 203	0.07 301	39.70 858	0.06 191

DLNR-FE	10.45 823	12.13 833	19.94 835	106.10 854	23.12 842	0.14 69	0.13 109	3.28 817	0.17 159	0.16 270	0.23 336	0.16 287	0.10 110	0.31 466	0.15 310	2.41 825	0.06 309	0.07 203	0.07 301	40.22 859	0.06 191

Anonymous_1	16.62 833	9.35 826	9.84 821	10.66 821	14.64 829	18.66 835	27.12 842	12.64 839	13.51 838	10.76 839	10.30 832	10.13 834	10.60 833	11.06 836	12.74 835	15.87 849	7.74 833	16.92 847	43.48 856	58.66 860	7.68 828

Light2-Stereo	42.68 852	18.61 838	35.43 850	49.89 851	31.26 846	20.59 838	0.50 756	31.24 856	1.90 802	63.85 861	34.95 858	34.68 860	8.98 830	90.83 860	38.96 854	46.99 859	8.80 838	113.79 862	105.60 861	60.31 861	56.37 853

test_example2	101.33 853	108.28 855	68.15 852	98.43 852	106.93 854	89.75 854	102.43 861	36.80 857	97.65 861	129.04 862	130.15 861	65.26 862	66.62 861	92.11 861	80.24 861	144.10 862	199.48 861	81.81 861	103.01 860	125.01 862	101.27 854

ccccc		256.29 856		354.40 855	364.36 855	149.10 856		152.89 863		153.93 863		164.00 863		268.02 863		390.55 863	349.22 862	244.59 863	219.82 862	412.30 863

ASD4		6.65 822

Low-res two-view benchmark