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 86	0.09 91	0.18 89	0.18 110	0.09 60	0.13 33	0.16 219	0.25 171	0.21 203	0.11 64	0.16 169	0.09 29	0.11 126	0.13 15	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.07 244	0.04 1	0.05 35

DispViT+	0.12 86	0.07 4	0.19 102	0.15 7	0.16 499	0.10 17	0.12 40	0.26 193	0.23 248	0.13 133	0.11 54	0.10 60	0.08 16	0.21 233	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.18 110	0.10 134	0.13 33	0.12 40	0.15 15	0.12 23	0.10 39	0.13 95	0.10 60	0.10 85	0.14 35	0.11 48	0.05 9	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

2.75w_new	0.11 49	0.09 91	0.14 8	0.16 26	0.09 60	0.15 62	0.12 40	0.25 171	0.16 79	0.14 164	0.13 95	0.08 5	0.10 85	0.16 106	0.13 180	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

3.25w_new	0.11 49	0.09 91	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.19 208	0.10 10	0.22 111	0.17 109	0.14 164	0.12 75	0.10 60	0.11 126	0.17 124	0.12 121	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

3.25w	0.11 49	0.09 91	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.19 208	0.10 10	0.22 111	0.17 109	0.14 164	0.12 75	0.10 60	0.11 126	0.17 124	0.12 121	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

small-0shot	0.10 9	0.09 91	0.18 89	0.16 26	0.09 60	0.09 2	0.16 219	0.14 9	0.12 23	0.08 2	0.15 149	0.08 5	0.08 16	0.11 1	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

anonymous	0.11 49	0.09 91	0.20 120	0.18 110	0.10 134	0.08 1	0.14 115	0.16 21	0.17 109	0.12 97	0.13 95	0.09 29	0.07 3	0.13 15	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.05 7	0.05 35

testmc14	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.18 110	0.07 3	0.16 106	0.14 115	0.15 15	0.12 23	0.10 39	0.13 95	0.10 60	0.08 16	0.12 7	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LGCAT	0.11 49	0.07 4	0.15 24	0.14 3	0.09 60	0.12 26	0.12 40	0.13 8	0.10 6	0.12 97	0.09 16	0.11 98	0.10 85	0.19 183	0.12 121	0.11 503	0.11 578	0.05 1	0.06 159	0.05 7	0.12 529

MCSU-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 57	0.07 3	0.16 106	0.15 169	0.17 30	0.16 79	0.12 97	0.13 95	0.12 133	0.08 16	0.15 76	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

derf	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.11 19	0.12 40	0.17 30	0.14 50	0.08 2	0.09 16	0.11 98	0.09 39	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.06 252	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.05 35

mm2	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 60	0.09 2	0.12 40	0.17 30	0.13 32	0.08 2	0.09 16	0.11 98	0.09 39	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 60	0.09 2	0.12 40	0.14 9	0.13 32	0.08 2	0.09 16	0.11 98	0.09 39	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

qqai	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.18 110	0.09 60	0.11 19	0.12 40	0.16 21	0.14 50	0.08 2	0.09 16	0.11 98	0.09 39	0.15 76	0.11 48	0.07 132	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

CAR	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.09 60	0.14 44	0.10 10	0.19 55	0.13 32	0.10 39	0.10 41	0.08 5	0.07 3	0.15 76	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

MSE-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.09 60	0.14 44	0.10 10	0.19 55	0.13 32	0.09 17	0.10 41	0.08 5	0.07 3	0.15 76	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

monster-pro	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 57	0.08 29	0.13 33	0.12 40	0.24 153	0.19 151	0.09 17	0.11 54	0.08 5	0.07 3	0.14 35	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.15 62	0.14 115	0.17 30	0.14 50	0.08 2	0.11 54	0.12 133	0.09 39	0.14 35	0.11 48	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

TS12	0.12 86	0.08 44	0.17 73	0.21 304	0.09 60	0.19 208	0.14 115	0.23 134	0.16 79	0.14 164	0.19 219	0.12 133	0.13 211	0.17 124	0.15 254	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

aanet-new-70k	0.12 86	0.10 150	0.27 212	0.19 169	0.08 29	0.16 106	0.14 115	0.21 93	0.15 68	0.10 39	0.13 95	0.10 60	0.12 161	0.20 207	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

aanet-new-36k	0.12 86	0.12 292	0.28 230	0.19 169	0.08 29	0.17 145	0.15 169	0.22 111	0.18 132	0.11 64	0.14 135	0.10 60	0.11 126	0.17 124	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

aanet-new-34k	0.12 86	0.11 230	0.26 200	0.19 169	0.07 3	0.14 44	0.14 115	0.21 93	0.18 132	0.12 97	0.15 149	0.11 98	0.12 161	0.13 15	0.11 48	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 49	0.10 150	0.26 200	0.18 110	0.09 60	0.14 44	0.14 115	0.20 76	0.13 32	0.11 64	0.13 95	0.10 60	0.11 126	0.14 35	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.05 7	0.05 35

aanet-new-22k	0.12 86	0.11 230	0.28 230	0.20 246	0.08 29	0.15 62	0.13 80	0.22 111	0.19 151	0.12 97	0.14 135	0.12 133	0.12 161	0.15 76	0.11 48	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

aanet-new-8k	0.12 86	0.11 230	0.24 176	0.20 246	0.09 60	0.19 208	0.15 169	0.26 193	0.20 181	0.11 64	0.12 75	0.10 60	0.13 211	0.17 124	0.11 48	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 86	0.10 150	0.21 134	0.21 304	0.11 194	0.20 251	0.16 219	0.21 93	0.17 109	0.12 97	0.17 188	0.11 98	0.12 161	0.14 35	0.11 48	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 86	0.08 44	0.18 89	0.18 110	0.13 354	0.20 251	0.16 219	0.23 134	0.18 132	0.12 97	0.15 149	0.14 186	0.13 211	0.13 15	0.12 121	0.06 49	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 176	0.21 563	0.47 475	0.17 57	0.12 271	0.15 62	0.14 115	0.24 153	0.16 79	0.11 64	0.14 135	0.12 133	0.10 85	0.14 35	0.10 6	0.06 49	0.06 252	0.06 53	0.08 329	0.05 7	0.07 249

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 86	0.09 91	0.17 73	0.19 169	0.11 194	0.14 44	0.16 219	0.21 93	0.20 181	0.10 39	0.17 188	0.11 98	0.12 161	0.12 7	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.08 329	0.05 7	0.06 149

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 86	0.08 44	0.29 244	0.17 57	0.09 60	0.15 62	0.14 115	0.19 55	0.17 109	0.11 64	0.14 135	0.11 98	0.12 161	0.13 15	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.05 7	0.19 627

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 49	0.09 91	0.17 73	0.18 110	0.10 134	0.15 62	0.16 219	0.23 134	0.15 68	0.10 39	0.16 169	0.09 29	0.11 126	0.13 15	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.08 329	0.05 7	0.08 335

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 135	0.09 91	0.19 102	0.18 110	0.14 405	0.19 208	0.15 169	0.25 171	0.22 222	0.15 185	0.20 236	0.10 60	0.09 39	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 135	0.09 91	0.22 151	0.18 110	0.14 405	0.18 173	0.15 169	0.23 134	0.21 203	0.16 214	0.22 265	0.10 60	0.09 39	0.15 76	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 135	0.09 91	0.20 120	0.18 110	0.14 405	0.18 173	0.15 169	0.25 171	0.22 222	0.16 214	0.21 251	0.09 29	0.09 39	0.13 15	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 176	0.19 535	0.70 598	0.17 57	0.12 271	0.13 33	0.14 115	0.24 153	0.17 109	0.10 39	0.12 75	0.10 60	0.10 85	0.13 15	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.07 244	0.05 7	0.07 249

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 135	0.11 230	0.38 367	0.17 57	0.11 194	0.17 145	0.14 115	0.23 134	0.17 109	0.11 64	0.14 135	0.13 154	0.11 126	0.14 35	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.07 3	0.09 2	0.12 40	0.15 15	0.11 13	0.08 2	0.07 3	0.13 154	0.09 39	0.12 7	0.11 48	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.07 3	0.09 2	0.11 26	0.15 15	0.10 6	0.08 2	0.07 3	0.13 154	0.09 39	0.12 7	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 50	0.15 7	0.07 3	0.09 2	0.11 26	0.14 9	0.10 6	0.08 2	0.07 3	0.11 98	0.08 16	0.11 1	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LACA3	0.10 9	0.10 150	0.14 8	0.15 7	0.07 3	0.16 106	0.14 115	0.14 9	0.13 32	0.11 64	0.09 16	0.10 60	0.10 85	0.16 106	0.09 1	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1c-attn	0.12 86	0.07 4	0.14 8	0.16 26	0.07 3	0.15 62	0.15 169	0.24 153	0.17 109	0.13 133	0.15 149	0.16 230	0.13 211	0.15 76	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

Foundation-i1b	0.12 86	0.07 4	0.14 8	0.16 26	0.07 3	0.16 106	0.15 169	0.25 171	0.16 79	0.14 164	0.15 149	0.17 242	0.12 161	0.15 76	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 86	0.07 4	0.14 8	0.15 7	0.07 3	0.18 173	0.16 219	0.25 171	0.16 79	0.16 214	0.16 169	0.18 256	0.13 211	0.17 124	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.06 1	0.09 2	0.12 40	0.14 9	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 60	0.08 16	0.11 1	0.11 48	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

GeoVLM	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 60	0.15 62	0.12 40	0.17 30	0.13 32	0.09 17	0.09 16	0.11 98	0.10 85	0.14 35	0.12 121	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LACA2	0.10 9	0.11 230	0.20 120	0.16 26	0.07 3	0.16 106	0.13 80	0.17 30	0.14 50	0.09 17	0.09 16	0.11 98	0.10 85	0.14 35	0.09 1	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LACA1	0.09 1	0.10 150	0.13 1	0.16 26	0.07 3	0.15 62	0.12 40	0.15 15	0.11 13	0.09 17	0.07 3	0.09 29	0.10 85	0.13 15	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.05 35

Test_v1	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.09 60	0.13 33	0.13 80	0.22 111	0.16 79	0.09 17	0.10 41	0.08 5	0.08 16	0.14 35	0.11 48	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

gcap_with_dpt	0.12 86	0.09 91	0.21 134	0.18 110	0.13 354	0.18 173	0.16 219	0.24 153	0.20 181	0.16 214	0.21 251	0.09 29	0.09 39	0.13 15	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.05 7	0.05 35

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 8	0.17 57	0.09 60	0.09 2	0.14 115	0.10 1	0.14 50	0.07 1	0.09 16	0.07 2	0.07 3	0.11 1	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.07 166	0.06 159	0.05 7	0.05 35

Pro-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 57	0.10 134	0.17 145	0.13 80	0.11 2	0.13 32	0.10 39	0.09 16	0.08 5	0.06 1	0.22 253	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.08 329	0.05 7	0.05 35

BStereo	0.13 135	0.10 150	0.42 424	0.18 110	0.11 194	0.13 33	0.14 115	0.24 153	0.22 222	0.12 97	0.11 54	0.12 133	0.09 39	0.16 106	0.14 218	0.05 9	0.06 252	0.06 53	0.08 329	0.05 7	0.06 149

MatchStereo	0.11 49	0.08 44	0.23 166	0.16 26	0.07 3	0.09 2	0.12 40	0.20 76	0.17 109	0.10 39	0.15 149	0.08 5	0.08 16	0.14 35	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
Anonymus123	0.14 176	0.10 150	0.42 424	0.18 110	0.11 194	0.36 554	0.14 115	0.28 233	0.22 222	0.12 97	0.11 54	0.12 133	0.09 39	0.16 106	0.14 218	0.05 9	0.06 252	0.06 53	0.08 329	0.05 7	0.06 149

NLSM3	0.13 135	0.10 150	0.17 73	0.21 304	0.13 354	0.18 173	0.16 219	0.30 270	0.24 265	0.11 64	0.15 149	0.12 133	0.13 211	0.17 124	0.15 254	0.05 9	0.05 39	0.08 268	0.08 329	0.05 7	0.05 35

MonSter++	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 60	0.15 62	0.12 40	0.17 30	0.13 32	0.09 17	0.09 16	0.11 98	0.10 85	0.14 35	0.12 121	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

HiDET	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.15 7	0.09 60	0.14 44	0.12 40	0.19 55	0.15 68	0.10 39	0.09 16	0.11 98	0.09 39	0.15 76	0.13 180	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LCMNet	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.15 7	0.09 60	0.15 62	0.12 40	0.18 43	0.19 151	0.10 39	0.10 41	0.11 98	0.10 85	0.15 76	0.13 180	0.06 49	0.06 252	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

CSFM-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.16 26	0.08 29	0.16 106	0.13 80	0.21 93	0.11 13	0.11 64	0.11 54	0.10 60	0.10 85	0.14 35	0.11 48	0.07 132	0.06 252	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

VIP-Stereo	0.12 86	0.12 292	0.21 134	0.18 110	0.11 194	0.24 363	0.12 40	0.19 55	0.18 132	0.10 39	0.13 95	0.11 98	0.09 39	0.19 183	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

BridgeDepth	0.10 9	0.09 91	0.14 8	0.19 169	0.07 3	0.16 106	0.12 40	0.16 21	0.12 23	0.08 2	0.09 16	0.14 186	0.13 211	0.14 35	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	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	0.14 176	0.09 91	0.24 176	0.17 57	0.09 60	0.20 251	0.13 80	0.20 76	0.14 50	0.61 657	0.13 95	0.13 154	0.11 126	0.14 35	0.16 281	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

MonStereo	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 57	0.08 29	0.14 44	0.12 40	0.24 153	0.19 151	0.09 17	0.11 54	0.08 5	0.07 3	0.14 35	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 57	0.08 29	0.13 33	0.12 40	0.24 153	0.19 151	0.09 17	0.11 54	0.08 5	0.07 3	0.14 35	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.08 29	0.11 19	0.09 4	0.20 76	0.12 23	0.11 64	0.11 54	0.08 5	0.08 16	0.23 263	0.11 48	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 149

Replicate-Monster	0.12 86	0.10 150	0.32 279	0.16 26	0.08 29	0.17 145	0.10 10	0.22 111	0.19 151	0.11 64	0.10 41	0.10 60	0.09 39	0.19 183	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.08 335

AdaDepth	0.11 49	0.09 91	0.20 120	0.20 246	0.10 134	0.19 208	0.13 80	0.16 21	0.13 32	0.10 39	0.10 41	0.09 29	0.09 39	0.19 183	0.12 121	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.05 7	0.05 35

asda	0.11 49	0.11 230	0.16 50	0.17 57	0.09 60	0.14 44	0.12 40	0.24 153	0.16 79	0.11 64	0.11 54	0.08 5	0.10 85	0.15 76	0.12 121	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

asd	0.10 9	0.10 150	0.15 24	0.17 57	0.10 134	0.16 106	0.10 10	0.19 55	0.13 32	0.12 97	0.11 54	0.09 29	0.10 85	0.16 106	0.11 48	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 49	0.10 150	0.14 8	0.17 57	0.10 134	0.15 62	0.12 40	0.25 171	0.17 109	0.14 164	0.13 95	0.09 29	0.09 39	0.18 153	0.12 121	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

depthmonostereo	0.14 176	0.09 91	0.19 102	0.19 169	0.08 29	0.20 251	0.15 169	0.27 209	0.23 248	0.16 214	0.18 209	0.14 186	0.17 325	0.19 183	0.13 180	0.07 132	0.06 252	0.07 166	0.05 73	0.05 7	0.05 35

DilatedVolume-Stereo	0.14 176	0.08 44	0.18 89	0.18 110	0.09 60	0.21 285	0.14 115	0.24 153	0.21 203	0.21 281	0.21 251	0.15 208	0.14 248	0.23 263	0.15 254	0.07 132	0.06 252	0.06 53	0.06 159	0.05 7	0.05 35

2.25w	0.11 49	0.09 91	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.15 62	0.10 10	0.19 55	0.18 132	0.14 164	0.17 188	0.09 29	0.10 85	0.18 153	0.13 180	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

4.25_new	0.11 49	0.11 230	0.16 50	0.17 57	0.10 134	0.17 145	0.12 40	0.21 93	0.14 50	0.12 97	0.13 95	0.09 29	0.10 85	0.15 76	0.12 121	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 49	0.11 230	0.16 50	0.17 57	0.10 134	0.17 145	0.12 40	0.21 93	0.14 50	0.12 97	0.13 95	0.09 29	0.10 85	0.15 76	0.12 121	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 49	0.11 230	0.16 50	0.17 57	0.10 134	0.17 145	0.12 40	0.21 93	0.14 50	0.12 97	0.13 95	0.09 29	0.10 85	0.15 76	0.12 121	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 9	0.10 150	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.15 62	0.10 10	0.19 55	0.13 32	0.12 97	0.12 75	0.08 5	0.11 126	0.16 106	0.12 121	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 49	0.10 150	0.15 24	0.18 110	0.09 60	0.15 62	0.15 169	0.20 76	0.15 68	0.12 97	0.13 95	0.10 60	0.09 39	0.17 124	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

3.75w	0.11 49	0.09 91	0.15 24	0.17 57	0.11 194	0.18 173	0.12 40	0.23 134	0.14 50	0.13 133	0.11 54	0.08 5	0.10 85	0.16 106	0.11 48	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 49	0.10 150	0.14 8	0.17 57	0.09 60	0.17 145	0.09 4	0.22 111	0.16 79	0.13 133	0.13 95	0.09 29	0.11 126	0.19 183	0.13 180	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3w_stereo	0.12 86	0.11 230	0.18 89	0.18 110	0.08 29	0.16 106	0.15 169	0.27 209	0.19 151	0.12 97	0.12 75	0.07 2	0.12 161	0.15 76	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

2w_stereo	0.11 49	0.10 150	0.15 24	0.18 110	0.08 29	0.16 106	0.14 115	0.27 209	0.20 181	0.14 164	0.14 135	0.08 5	0.11 126	0.13 15	0.12 121	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

1w_stereo	0.12 86	0.08 44	0.14 8	0.18 110	0.09 60	0.16 106	0.15 169	0.25 171	0.21 203	0.13 133	0.16 169	0.08 5	0.12 161	0.16 106	0.13 180	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

monsterstereo	0.11 49	0.09 91	0.14 8	0.19 169	0.12 271	0.14 44	0.12 40	0.25 171	0.17 109	0.13 133	0.16 169	0.08 5	0.09 39	0.19 183	0.11 48	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 49	0.09 91	0.13 1	0.17 57	0.12 271	0.15 62	0.11 26	0.23 134	0.15 68	0.14 164	0.12 75	0.08 5	0.09 39	0.21 233	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 49	0.06 1	0.17 73	0.15 7	0.11 194	0.16 106	0.13 80	0.21 93	0.16 79	0.11 64	0.15 149	0.09 29	0.07 3	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

LG-Stereo_L2	0.10 9	0.08 44	0.19 102	0.16 26	0.09 60	0.12 26	0.13 80	0.18 43	0.13 32	0.09 17	0.07 3	0.08 5	0.08 16	0.16 106	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 9	0.08 44	0.19 102	0.16 26	0.09 60	0.12 26	0.13 80	0.17 30	0.11 13	0.08 2	0.07 3	0.08 5	0.07 3	0.17 124	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test1	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.18 110	0.09 60	0.15 62	0.11 26	0.16 21	0.10 6	0.08 2	0.06 1	0.10 60	0.07 3	0.17 124	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

MLG-Stereo	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.18 110	0.07 3	0.15 62	0.11 26	0.17 30	0.11 13	0.08 2	0.06 1	0.10 60	0.08 16	0.18 153	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.08 29	0.12 26	0.13 80	0.11 2	0.12 23	0.09 17	0.07 3	0.10 60	0.09 39	0.11 1	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

castereo++	0.13 135	0.10 150	0.18 89	0.18 110	0.10 134	0.27 418	0.13 80	0.23 134	0.23 248	0.11 64	0.13 95	0.16 230	0.10 85	0.18 153	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.05 7	0.04 1

MonSter	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 57	0.08 29	0.14 44	0.12 40	0.24 153	0.19 151	0.09 17	0.11 54	0.08 5	0.07 3	0.14 35	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 49	0.08 44	0.17 73	0.17 57	0.09 60	0.22 317	0.14 115	0.14 9	0.16 79	0.11 64	0.10 41	0.09 29	0.08 16	0.21 233	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

dual_stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 57	0.08 29	0.09 2	0.13 80	0.24 153	0.13 32	0.10 39	0.09 16	0.09 29	0.08 16	0.18 153	0.12 121	0.07 132	0.06 252	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

gcap-zeroshot	0.13 135	0.09 91	0.22 151	0.17 57	0.14 405	0.19 208	0.15 169	0.25 171	0.22 222	0.15 185	0.20 236	0.10 60	0.09 39	0.13 15	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.05 7	0.05 35

test_for_model	0.13 135	0.09 91	0.20 120	0.18 110	0.14 405	0.19 208	0.15 169	0.25 171	0.22 222	0.15 185	0.20 236	0.10 60	0.09 39	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.05 7	0.05 35

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 86	0.08 44	0.29 244	0.17 57	0.09 60	0.15 62	0.14 115	0.19 55	0.17 109	0.11 64	0.14 135	0.11 98	0.12 161	0.13 15	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.05 7	0.19 627

testlalala	0.13 135	0.09 91	0.22 151	0.17 57	0.14 405	0.19 208	0.15 169	0.25 171	0.22 222	0.15 185	0.20 236	0.10 60	0.09 39	0.13 15	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.05 7	0.05 35

LoS_RVC	0.13 135	0.10 150	0.19 102	0.18 110	0.16 499	0.20 251	0.18 323	0.20 76	0.17 109	0.13 133	0.19 219	0.12 133	0.15 268	0.17 124	0.13 180	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.12 529

DCANet-4	0.19 323	0.10 150	0.52 519	0.19 169	0.09 60	0.19 208	0.18 323	0.36 364	0.39 471	0.29 388	0.30 358	0.17 242	0.22 408	0.20 207	0.18 342	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.05 73	0.05 7	0.07 249

fff	0.19 323	0.13 362	0.40 391	0.18 110	0.09 60	0.19 208	0.18 323	0.35 345	0.43 517	0.29 388	0.30 358	0.18 256	0.28 508	0.20 207	0.18 342	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.05 73	0.05 7	0.07 249

csc	0.19 323	0.13 362	0.40 391	0.18 110	0.09 60	0.19 208	0.18 323	0.35 345	0.43 517	0.29 388	0.30 358	0.18 256	0.28 508	0.20 207	0.18 342	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.05 73	0.05 7	0.07 249

cscssc	0.19 323	0.13 362	0.40 391	0.18 110	0.09 60	0.19 208	0.18 323	0.35 345	0.43 517	0.29 388	0.30 358	0.18 256	0.28 508	0.20 207	0.18 342	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.05 73	0.05 7	0.07 249

over-6	0.12 86	0.13 362	0.19 102	0.19 169	0.07 3	0.16 106	0.11 26	0.26 193	0.16 79	0.10 39	0.10 41	0.10 60	0.13 211	0.19 183	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 106	0.06 149

over v1	0.11 49	0.13 362	0.15 24	0.19 169	0.06 1	0.15 62	0.10 10	0.18 43	0.10 6	0.10 39	0.09 16	0.11 98	0.14 248	0.18 153	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 106	0.06 149

over-8	0.11 49	0.13 362	0.16 50	0.20 246	0.07 3	0.15 62	0.10 10	0.19 55	0.10 6	0.09 17	0.09 16	0.11 98	0.12 161	0.18 153	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 106	0.06 149

over-9	0.11 49	0.13 362	0.16 50	0.19 169	0.07 3	0.15 62	0.10 10	0.20 76	0.11 13	0.09 17	0.09 16	0.11 98	0.12 161	0.18 153	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 106	0.06 149

Anonymus	0.12 86	0.08 44	0.17 73	0.19 169	0.10 134	0.16 106	0.15 169	0.20 76	0.16 79	0.11 64	0.09 16	0.14 186	0.12 161	0.17 124	0.13 180	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.06 106	0.07 249

MGA	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.10 134	0.15 62	0.10 10	0.18 43	0.13 32	0.09 17	0.09 16	0.09 29	0.07 3	0.15 76	0.11 48	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.06 149

DF	0.13 135	0.09 91	0.21 134	0.18 110	0.10 134	0.17 145	0.15 169	0.25 171	0.17 109	0.13 133	0.22 265	0.19 276	0.11 126	0.20 207	0.14 218	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.06 106	0.06 149

LiteMatch*	0.11 49	0.07 4	0.22 151	0.16 26	0.10 134	0.13 33	0.13 80	0.18 43	0.14 50	0.09 17	0.09 16	0.09 29	0.10 85	0.14 35	0.11 48	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.06 149

aanet-new-90k	0.12 86	0.11 230	0.28 230	0.20 246	0.09 60	0.15 62	0.14 115	0.22 111	0.16 79	0.09 17	0.11 54	0.09 29	0.12 161	0.20 207	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

aanet-new-60k	0.12 86	0.11 230	0.32 279	0.20 246	0.08 29	0.16 106	0.13 80	0.19 55	0.17 109	0.11 64	0.12 75	0.11 98	0.11 126	0.19 183	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

aanet-new-32k	0.12 86	0.11 230	0.27 212	0.20 246	0.09 60	0.18 173	0.13 80	0.18 43	0.13 32	0.12 97	0.12 75	0.13 154	0.13 211	0.14 35	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

aanet-new-30k	0.12 86	0.11 230	0.27 212	0.20 246	0.09 60	0.18 173	0.13 80	0.18 43	0.13 32	0.12 97	0.12 75	0.13 154	0.13 211	0.14 35	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

aanet-new-24k	0.12 86	0.11 230	0.22 151	0.19 169	0.11 194	0.16 106	0.14 115	0.19 55	0.15 68	0.13 133	0.16 169	0.11 98	0.12 161	0.14 35	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.06 106	0.05 35

RT-Monster	0.15 212	0.08 44	0.21 134	0.17 57	0.14 405	0.20 251	0.11 26	0.29 250	0.32 382	0.24 313	0.22 265	0.17 242	0.13 211	0.18 153	0.14 218	0.07 132	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.07 249

DepthFocus	0.10 9	0.07 4	0.21 134	0.15 7	0.11 194	0.10 17	0.13 80	0.15 15	0.08 1	0.12 97	0.10 41	0.09 29	0.07 3	0.13 15	0.10 6	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.08 329	0.06 106	0.05 35

Foundation-i1	0.13 135	0.07 4	0.16 50	0.17 57	0.11 194	0.17 145	0.16 219	0.32 294	0.22 222	0.15 185	0.17 188	0.20 291	0.13 211	0.14 35	0.13 180	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

Selective-IGEV-i32	0.12 86	0.09 91	0.22 151	0.19 169	0.10 134	0.15 62	0.14 115	0.27 209	0.15 68	0.13 133	0.14 135	0.13 154	0.08 16	0.21 233	0.12 121	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.06 106	0.05 35

VMStereo-Base	0.13 135	0.08 44	0.22 151	0.15 7	0.09 60	0.18 173	0.13 80	0.24 153	0.25 280	0.14 164	0.22 265	0.17 242	0.12 161	0.19 183	0.13 180	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.07 249

BridgeDepth_RVC	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.13 1	0.07 3	0.16 106	0.10 10	0.20 76	0.14 50	0.09 17	0.10 41	0.09 29	0.12 161	0.13 15	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.05 73	0.06 106	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	0.14 176	0.07 4	0.17 73	0.17 57	0.09 60	0.15 62	0.11 26	0.21 93	0.19 151	0.77 677	0.11 54	0.08 5	0.08 16	0.13 15	0.13 180	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.06 149

GASTEREO	0.13 135	0.12 292	0.21 134	0.23 436	0.10 134	0.18 173	0.15 169	0.26 193	0.18 132	0.17 233	0.16 169	0.11 98	0.13 211	0.19 183	0.11 48	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.07 244	0.06 106	0.06 149

MSCF	0.13 135	0.12 292	0.21 134	0.22 376	0.10 134	0.16 106	0.15 169	0.26 193	0.18 132	0.17 233	0.16 169	0.11 98	0.13 211	0.18 153	0.11 48	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.07 244	0.06 106	0.06 149

water-stereo	0.13 135	0.08 44	0.20 120	0.19 169	0.10 134	0.17 145	0.14 115	0.25 171	0.19 151	0.17 233	0.23 274	0.15 208	0.15 268	0.12 7	0.13 180	0.07 132	0.06 252	0.07 166	0.06 159	0.06 106	0.05 35

4.5_new	0.11 49	0.11 230	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.14 44	0.12 40	0.21 93	0.16 79	0.13 133	0.13 95	0.08 5	0.09 39	0.13 15	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.06 106	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 49	0.11 230	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.14 44	0.12 40	0.21 93	0.16 79	0.13 133	0.13 95	0.08 5	0.09 39	0.13 15	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.06 106	0.04 1

xyz-stereo-finetune2	0.17 249	0.11 230	0.26 200	0.16 26	0.09 60	0.27 418	0.19 371	0.27 209	0.20 181	0.22 290	0.28 328	0.21 305	0.22 408	0.37 447	0.22 447	0.06 49	0.05 39	0.08 268	0.06 159	0.06 106	0.07 249

xyz-stereo-finetune	0.16 228	0.12 292	0.23 166	0.16 26	0.08 29	0.23 340	0.20 423	0.29 250	0.31 371	0.19 260	0.22 265	0.19 276	0.15 268	0.29 382	0.20 399	0.06 49	0.06 252	0.08 268	0.06 159	0.06 106	0.06 149

xyz-stereo	1.40 707	0.10 150	17.09 744	0.18 110	0.07 3	4.78 726	0.18 323	0.29 250	0.34 406	0.36 526	2.81 724	0.40 536	0.29 523	0.56 538	0.24 480	0.07 132	0.05 39	0.09 366	0.06 159	0.06 106	0.05 35

MLG-Stereo_test3	0.10 9	0.08 44	0.16 50	0.17 57	0.08 29	0.16 106	0.12 40	0.17 30	0.12 23	0.10 39	0.07 3	0.10 60	0.08 16	0.14 35	0.11 48	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.06 149

MLG-Stereo_test2	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.15 62	0.11 26	0.16 21	0.10 6	0.09 17	0.07 3	0.10 60	0.06 1	0.15 76	0.11 48	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.05 35

LG-G_1	0.11 49	0.08 44	0.18 89	0.18 110	0.07 3	0.21 285	0.09 4	0.19 55	0.11 13	0.10 39	0.09 16	0.11 98	0.10 85	0.19 183	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.06 149

LG-G	0.11 49	0.08 44	0.18 89	0.18 110	0.07 3	0.21 285	0.09 4	0.19 55	0.11 13	0.10 39	0.09 16	0.11 98	0.10 85	0.19 183	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.06 149

LGtest1	0.10 9	0.08 44	0.17 73	0.17 57	0.08 29	0.13 33	0.09 4	0.16 21	0.12 23	0.09 17	0.07 3	0.09 29	0.09 39	0.15 76	0.11 48	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.06 149

SGD-Stereo	0.11 49	0.08 44	0.17 73	0.17 57	0.07 3	0.17 145	0.13 80	0.18 43	0.16 79	0.11 64	0.13 95	0.11 98	0.12 161	0.18 153	0.11 48	0.08 302	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.04 1

Reg-Stereo(zero)	0.16 228	0.07 4	0.36 339	0.19 169	0.10 134	0.19 208	0.14 115	0.28 233	0.24 265	0.22 290	0.20 236	0.24 354	0.18 355	0.21 233	0.18 342	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.06 106	0.06 149

AIO_rvc	0.12 86	0.11 230	0.22 151	0.19 169	0.10 134	0.15 62	0.17 272	0.20 76	0.16 79	0.11 64	0.13 95	0.13 154	0.08 16	0.22 253	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.07 249

AIO_test	0.12 86	0.09 91	0.20 120	0.19 169	0.11 194	0.15 62	0.17 272	0.19 55	0.16 79	0.11 64	0.13 95	0.14 186	0.09 39	0.20 207	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

AIO-test1	0.19 323	0.14 416	0.41 414	0.27 594	0.15 466	0.21 285	0.16 219	0.39 395	0.36 435	0.17 233	0.26 311	0.18 256	0.13 211	0.28 363	0.14 218	0.07 132	0.06 252	0.10 447	0.11 524	0.06 106	0.09 408

castereo	0.14 176	0.10 150	0.19 102	0.18 110	0.10 134	0.20 251	0.19 371	0.30 270	0.27 303	0.13 133	0.18 209	0.16 230	0.16 293	0.15 76	0.13 180	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.06 106	0.05 35

GIP-stereo	0.12 86	0.09 91	0.20 120	0.19 169	0.11 194	0.16 106	0.14 115	0.29 250	0.18 132	0.11 64	0.16 169	0.13 154	0.09 39	0.15 76	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

SMoEStereo_RVC	0.13 135	0.10 150	0.22 151	0.19 169	0.10 134	0.19 208	0.17 272	0.19 55	0.19 151	0.15 185	0.13 95	0.12 133	0.11 126	0.24 279	0.16 281	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.06 106	0.06 149

999	0.14 176	0.08 44	0.24 176	0.19 169	0.11 194	0.20 251	0.17 272	0.24 153	0.18 132	0.13 133	0.16 169	0.14 186	0.11 126	0.36 444	0.15 254	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.06 106	0.07 249

ours_stereo	0.13 135	0.11 230	0.23 166	0.20 246	0.11 194	0.17 145	0.18 323	0.20 76	0.19 151	0.13 133	0.18 209	0.14 186	0.10 85	0.23 263	0.14 218	0.06 49	0.05 39	0.08 268	0.06 159	0.06 106	0.05 35

UGAM-zero	0.23 419	0.10 150	0.54 526	0.19 169	0.13 354	0.21 285	0.14 115	0.44 458	0.22 222	0.28 359	0.28 328	0.51 606	0.33 564	0.65 590	0.14 218	0.07 132	0.06 252	0.07 166	0.08 329	0.06 106	0.07 249

WCG-NET	0.14 176	0.09 91	0.23 166	0.18 110	0.08 29	0.18 173	0.17 272	0.21 93	0.28 322	0.18 252	0.21 251	0.15 208	0.12 161	0.18 153	0.12 121	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

GCAP-BAT	0.21 365	0.08 44	1.22 681	0.29 618	0.43 681	0.16 106	0.15 169	0.27 209	0.25 280	0.14 164	0.17 188	0.15 208	0.11 126	0.20 207	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.06 106	0.06 149

IGEV-Stereo++	0.11 49	0.08 44	0.15 24	0.19 169	0.11 194	0.14 44	0.10 10	0.22 111	0.18 132	0.10 39	0.13 95	0.10 60	0.11 126	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

Pointernet	0.13 135	0.07 4	0.27 212	0.19 169	0.11 194	0.20 251	0.12 40	0.31 282	0.24 265	0.15 185	0.15 149	0.13 154	0.11 126	0.17 124	0.13 180	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

AIO-Stereo	0.13 135	0.10 150	0.22 151	0.20 246	0.09 60	0.16 106	0.15 169	0.27 209	0.16 79	0.13 133	0.15 149	0.13 154	0.08 16	0.18 153	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.07 244	0.06 106	0.06 149

WCG-NET（raft）	0.14 176	0.09 91	0.23 166	0.17 57	0.08 29	0.19 208	0.16 219	0.23 134	0.26 292	0.18 252	0.19 219	0.20 291	0.12 161	0.21 233	0.12 121	0.06 49	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

RSM	0.12 86	0.09 91	0.20 120	0.20 246	0.09 60	0.16 106	0.15 169	0.23 134	0.18 132	0.13 133	0.13 95	0.15 208	0.09 39	0.21 233	0.12 121	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.07 244	0.06 106	0.05 35

RAFT-Stereo-weight	0.15 212	0.09 91	0.26 200	0.20 246	0.10 134	0.19 208	0.17 272	0.36 364	0.29 341	0.24 313	0.20 236	0.19 276	0.10 85	0.18 153	0.15 254	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.05 73	0.06 106	0.05 35

trnet	0.13 135	0.08 44	0.21 134	0.15 7	0.07 3	0.21 285	0.12 40	0.24 153	0.24 265	0.16 214	0.21 251	0.15 208	0.13 211	0.18 153	0.13 180	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.05 35

MoCha-V2	0.13 135	0.08 44	0.26 200	0.23 436	0.09 60	0.16 106	0.15 169	0.26 193	0.16 79	0.15 185	0.15 149	0.13 154	0.14 248	0.20 207	0.11 48	0.06 49	0.07 393	0.06 53	0.06 159	0.06 106	0.05 35

MSKI-zero shot	0.17 249	0.09 91	0.43 437	0.20 246	0.11 194	0.21 285	0.15 169	0.32 294	0.21 203	0.23 298	0.24 288	0.23 339	0.10 85	0.31 405	0.13 180	0.07 132	0.06 252	0.07 166	0.06 159	0.06 106	0.06 149

GCAPDPT-zeroshot	0.20 344	0.08 44	1.14 676	0.29 618	0.43 681	0.16 106	0.15 169	0.27 209	0.25 280	0.14 164	0.17 188	0.15 208	0.11 126	0.20 207	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.06 106	0.06 149

GCAP-Stereo	0.14 176	0.14 416	0.33 296	0.20 246	0.09 60	0.21 285	0.10 10	0.26 193	0.20 181	0.18 252	0.19 219	0.15 208	0.13 211	0.17 124	0.13 180	0.07 132	0.06 252	0.07 166	0.05 73	0.06 106	0.06 149

RAFT-Test	0.17 249	0.10 150	0.38 367	0.19 169	0.12 271	0.25 383	0.17 272	0.33 309	0.23 248	0.23 298	0.29 342	0.27 396	0.14 248	0.20 207	0.14 218	0.07 132	0.06 252	0.07 166	0.07 244	0.06 106	0.06 149

CAS	0.15 212	0.07 4	0.21 134	0.41 673	0.16 499	0.20 251	0.18 323	0.22 111	0.19 151	0.15 185	0.19 219	0.11 98	0.09 39	0.14 35	0.13 180	0.29 680	0.04 2	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.14 573

LoS	0.14 176	0.08 44	0.27 212	0.16 26	0.09 60	0.22 317	0.14 115	0.26 193	0.26 292	0.15 185	0.18 209	0.18 256	0.13 211	0.22 253	0.14 218	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.06 149
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.12 86	0.09 91	0.22 151	0.19 169	0.10 134	0.15 62	0.14 115	0.27 209	0.15 68	0.13 133	0.14 135	0.13 154	0.08 16	0.21 233	0.12 121	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.06 106	0.05 35

EGLCR-Stereo	0.13 135	0.08 44	0.20 120	0.18 110	0.09 60	0.21 285	0.13 80	0.27 209	0.21 203	0.13 133	0.10 41	0.15 208	0.09 39	0.20 207	0.13 180	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.07 244	0.06 106	0.06 149

MC-Stereo	0.14 176	0.09 91	0.25 190	0.21 304	0.09 60	0.18 173	0.16 219	0.23 134	0.19 151	0.18 252	0.23 274	0.16 230	0.13 211	0.22 253	0.13 180	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.07 244	0.06 106	0.05 35

RCA-Stereo	0.16 228	0.09 91	0.25 190	0.20 246	0.10 134	0.19 208	0.17 272	0.36 364	0.35 422	0.20 267	0.25 300	0.17 242	0.17 325	0.18 153	0.14 218	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.06 106	0.05 35

ADStereo(finetuned)	0.19 323	0.13 362	0.49 491	0.19 169	0.09 60	0.19 208	0.18 323	0.34 321	0.39 471	0.29 388	0.31 373	0.18 256	0.31 554	0.21 233	0.19 376	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.05 73	0.06 106	0.07 249

test-3	0.16 228	0.09 91	0.31 270	0.21 304	0.11 194	0.18 173	0.16 219	0.30 270	0.27 303	0.26 336	0.16 169	0.22 317	0.12 161	0.26 328	0.18 342	0.06 49	0.04 2	0.08 268	0.08 329	0.06 106	0.06 149

test_1	0.16 228	0.09 91	0.31 270	0.21 304	0.11 194	0.18 173	0.16 219	0.30 270	0.27 303	0.25 323	0.16 169	0.22 317	0.12 161	0.26 328	0.18 342	0.06 49	0.04 2	0.08 268	0.08 329	0.06 106	0.06 149

TRStereo	0.19 323	0.17 504	0.47 475	0.23 436	0.19 572	0.19 208	0.16 219	0.52 558	0.28 322	0.20 267	0.19 219	0.21 305	0.13 211	0.24 279	0.13 180	0.09 406	0.06 252	0.09 366	0.11 524	0.06 106	0.06 149

STrans-v2	0.24 450	0.13 362	0.54 526	0.21 304	0.12 271	0.23 340	0.21 454	0.47 488	0.28 322	0.31 438	0.42 511	0.36 495	0.35 578	0.62 574	0.23 468	0.07 132	0.05 39	0.08 268	0.07 244	0.06 106	0.06 149

TransformOpticalFlow	0.24 450	0.13 362	0.56 540	0.23 436	0.11 194	0.21 285	0.19 371	0.40 408	0.32 382	0.30 420	0.43 524	0.36 495	0.31 554	0.61 566	0.20 399	0.07 132	0.05 39	0.08 268	0.07 244	0.06 106	0.07 249

ASMatch	0.23 419	0.11 230	0.51 512	0.24 492	0.14 405	0.19 208	0.17 272	0.31 282	0.28 322	0.28 359	0.68 646	0.27 396	0.26 472	0.50 500	0.22 447	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.07 244	0.06 106	0.11 505

DEmStereo	0.26 496	0.09 91	0.47 475	0.19 169	0.12 271	0.30 480	0.25 548	0.28 233	0.36 435	0.36 526	0.58 616	0.25 364	0.48 642	0.53 518	0.44 606	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.08 329	0.06 106	0.07 249

RAFT-RH_RVC	0.25 478	0.11 230	0.45 459	0.21 304	0.12 271	0.25 383	0.14 115	0.27 209	0.27 303	0.38 549	1.15 688	0.23 339	0.17 325	0.57 542	0.24 480	0.07 132	0.05 39	0.10 447	0.07 244	0.06 106	0.07 249

RAFT-345	0.21 365	0.10 150	0.46 467	0.22 376	0.11 194	0.20 251	0.16 219	0.26 193	0.25 280	0.27 346	0.66 642	0.21 305	0.16 293	0.55 527	0.21 426	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.07 244	0.06 106	0.06 149

AnonymousM	0.17 249	0.19 535	0.24 176	0.18 110	0.10 134	0.18 173	0.17 272	0.30 270	0.23 248	0.26 336	0.20 236	0.18 256	0.14 248	0.19 183	0.14 218	0.09 406	0.06 252	0.38 685	0.15 616	0.06 106	0.05 35

cross-raft	0.17 249	0.12 292	0.41 414	0.23 436	0.10 134	0.20 251	0.24 531	0.33 309	0.23 248	0.23 298	0.28 328	0.29 423	0.15 268	0.17 124	0.15 254	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.07 244	0.06 106	0.05 35

test-1	0.17 249	0.11 230	0.40 391	0.23 436	0.13 354	0.22 317	0.23 509	0.34 321	0.26 292	0.20 267	0.24 288	0.22 317	0.14 248	0.16 106	0.20 399	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.07 244	0.06 106	0.08 335

CREStereo++_RVC	0.15 212	0.08 44	0.26 200	0.17 57	0.11 194	0.18 173	0.13 80	0.22 111	0.30 357	0.21 281	0.30 358	0.13 154	0.11 126	0.16 106	0.15 254	0.07 132	0.04 2	0.06 53	0.15 616	0.06 106	0.05 35
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	0.17 249	0.09 91	0.26 200	0.18 110	0.07 3	0.32 509	0.19 371	0.37 375	0.32 382	0.23 298	0.25 300	0.18 256	0.17 325	0.25 309	0.16 281	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.05 73	0.06 106	0.05 35

TANstereo	0.15 212	0.09 91	0.28 230	0.16 26	0.08 29	0.25 383	0.14 115	0.23 134	0.28 322	0.24 313	0.30 358	0.16 230	0.12 161	0.17 124	0.13 180	0.08 302	0.07 393	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.07 249

raftrobust	0.16 228	0.13 362	0.29 244	0.22 376	0.15 466	0.19 208	0.13 80	0.32 294	0.26 292	0.26 336	0.20 236	0.19 276	0.17 325	0.21 233	0.15 254	0.08 302	0.06 252	0.07 166	0.06 159	0.06 106	0.07 249

DCANet	0.18 274	0.13 362	0.40 391	0.19 169	0.09 60	0.19 208	0.18 323	0.34 321	0.39 471	0.29 388	0.31 373	0.18 256	0.23 422	0.20 207	0.19 376	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.05 73	0.06 106	0.07 249

EAI-Stereo	0.21 365	0.10 150	0.33 296	0.21 304	0.12 271	0.30 480	0.46 671	0.46 479	0.20 181	0.25 323	0.50 576	0.17 242	0.16 293	0.24 279	0.23 468	0.07 132	0.06 252	0.07 166	0.10 483	0.06 106	0.07 249

CFNet-RSSM	0.17 249	0.10 150	0.40 391	0.20 246	0.11 194	0.20 251	0.15 169	0.36 364	0.30 357	0.23 298	0.21 251	0.26 386	0.15 268	0.20 207	0.13 180	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.07 244	0.06 106	0.05 35

Gwc-CoAtRS	0.17 249	0.10 150	0.37 348	0.20 246	0.12 271	0.19 208	0.15 169	0.32 294	0.28 322	0.23 298	0.23 274	0.27 396	0.15 268	0.20 207	0.13 180	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.07 244	0.06 106	0.06 149

R-Stereo Train	0.18 274	0.09 91	0.32 279	0.22 376	0.12 271	0.22 317	0.19 371	0.42 436	0.19 151	0.31 438	0.45 547	0.20 291	0.14 248	0.18 153	0.15 254	0.08 302	0.06 252	0.07 166	0.06 159	0.06 106	0.06 149

RAFT-Stereo	0.18 274	0.09 91	0.32 279	0.22 376	0.12 271	0.22 317	0.19 371	0.42 436	0.19 151	0.31 438	0.45 547	0.20 291	0.14 248	0.18 153	0.15 254	0.08 302	0.06 252	0.07 166	0.06 159	0.06 106	0.06 149
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GREATEN-IGEV_RVC	0.12 86	0.12 292	0.17 73	0.22 376	0.10 134	0.15 62	0.13 80	0.18 43	0.14 50	0.11 64	0.13 95	0.10 60	0.08 16	0.20 207	0.14 218	0.06 49	0.06 252	0.08 268	0.08 329	0.07 193	0.07 249

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 9	0.09 91	0.17 73	0.13 1	0.09 60	0.11 19	0.16 219	0.12 5	0.11 13	0.09 17	0.13 95	0.06 1	0.09 39	0.11 1	0.14 218	0.06 49	0.06 252	0.08 268	0.09 437	0.07 193	0.07 249

depth_test_26	0.11 49	0.07 4	0.19 102	0.16 26	0.09 60	0.09 2	0.11 26	0.16 21	0.15 68	0.12 97	0.16 169	0.11 98	0.08 16	0.14 35	0.10 6	0.09 406	0.07 393	0.08 268	0.07 244	0.07 193	0.08 335

PhaseNet	0.13 135	0.09 91	0.19 102	0.18 110	0.11 194	0.16 106	0.14 115	0.24 153	0.17 109	0.11 64	0.12 75	0.16 230	0.12 161	0.19 183	0.16 281	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.07 244	0.07 193	0.07 249

TestStereo_HL3	0.21 365	0.13 362	0.77 610	0.17 57	0.11 194	0.23 340	0.16 219	0.34 321	0.20 181	0.27 346	0.38 461	0.23 339	0.19 371	0.41 468	0.14 218	0.08 302	0.06 252	0.07 166	0.06 159	0.07 193	0.08 335

TestStereo-Hl	0.18 274	0.11 230	0.31 270	0.17 57	0.10 134	0.22 317	0.16 219	0.36 364	0.29 341	0.23 298	0.26 311	0.22 317	0.19 371	0.38 453	0.17 313	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.07 193	0.07 249

aanet-new-78k	0.13 135	0.11 230	0.44 447	0.21 304	0.08 29	0.14 44	0.14 115	0.21 93	0.16 79	0.10 39	0.13 95	0.10 60	0.13 211	0.18 153	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.05 35

aanet-new-40k	0.12 86	0.11 230	0.27 212	0.19 169	0.11 194	0.16 106	0.14 115	0.19 55	0.14 50	0.11 64	0.14 135	0.10 60	0.11 126	0.12 7	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.05 35

aanet-32k-new	0.12 86	0.13 362	0.28 230	0.20 246	0.09 60	0.16 106	0.15 169	0.20 76	0.16 79	0.11 64	0.14 135	0.09 29	0.13 211	0.18 153	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.06 149

aanet-new-28k	0.12 86	0.11 230	0.35 319	0.20 246	0.08 29	0.16 106	0.14 115	0.19 55	0.14 50	0.12 97	0.14 135	0.12 133	0.12 161	0.15 76	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.07 244	0.07 193	0.05 35

aanet-new-16k	0.12 86	0.11 230	0.26 200	0.20 246	0.08 29	0.14 44	0.12 40	0.21 93	0.19 151	0.12 97	0.12 75	0.12 133	0.11 126	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.05 35

aanet-new-10k	0.12 86	0.12 292	0.27 212	0.21 304	0.09 60	0.19 208	0.14 115	0.24 153	0.17 109	0.12 97	0.13 95	0.11 98	0.12 161	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.05 35

aanet-new-14k	0.12 86	0.11 230	0.25 190	0.21 304	0.08 29	0.13 33	0.14 115	0.25 171	0.21 203	0.12 97	0.15 149	0.09 29	0.14 248	0.15 76	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.05 35

aanet-new	0.13 135	0.11 230	0.30 255	0.20 246	0.13 354	0.20 251	0.14 115	0.23 134	0.16 79	0.12 97	0.13 95	0.09 29	0.15 268	0.19 183	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.05 73	0.07 193	0.06 149

PSi22	0.14 176	0.13 362	0.29 244	0.19 169	0.09 60	0.17 145	0.12 40	0.28 233	0.23 248	0.13 133	0.14 135	0.22 317	0.13 211	0.29 382	0.14 218	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.07 193	0.06 149

Hybrid-DGEV-2	0.21 365	0.15 455	0.34 308	0.24 492	0.13 354	0.28 438	0.14 115	0.48 501	0.44 532	0.27 346	0.24 288	0.25 364	0.25 462	0.28 363	0.19 376	0.07 132	0.06 252	0.09 366	0.08 329	0.07 193	0.07 249

WQFJA1	0.18 274	0.10 150	0.16 50	0.22 376	0.18 545	0.25 383	0.19 371	0.51 539	0.51 598	0.15 185	0.17 188	0.15 208	0.16 293	0.20 207	0.20 399	0.07 132	0.09 520	0.08 268	0.07 244	0.07 193	0.06 149

NLMM1	0.19 323	0.12 292	0.16 50	0.23 436	0.18 545	0.24 363	0.20 423	0.59 630	0.65 648	0.18 252	0.17 188	0.13 154	0.14 248	0.25 309	0.18 342	0.08 302	0.09 520	0.08 268	0.07 244	0.07 193	0.06 149

NLMM	0.18 274	0.10 150	0.16 50	0.22 376	0.18 545	0.25 383	0.19 371	0.51 539	0.51 598	0.15 185	0.17 188	0.15 208	0.16 293	0.20 207	0.20 399	0.07 132	0.09 520	0.08 268	0.07 244	0.07 193	0.06 149

NLSM1	0.17 249	0.10 150	0.17 73	0.21 304	0.18 545	0.25 383	0.17 272	0.47 488	0.40 489	0.16 214	0.21 251	0.13 154	0.15 268	0.21 233	0.18 342	0.08 302	0.09 520	0.09 366	0.08 329	0.07 193	0.06 149

FE-Mocha	0.16 228	0.10 150	0.33 296	0.19 169	0.13 354	0.19 208	0.15 169	0.35 345	0.22 222	0.24 313	0.24 288	0.20 291	0.14 248	0.17 124	0.17 313	0.07 132	0.05 39	0.08 268	0.08 329	0.07 193	0.06 149

IGEV-FE	0.18 274	0.10 150	0.65 580	0.20 246	0.12 271	0.19 208	0.15 169	0.34 321	0.19 151	0.28 359	0.22 265	0.27 396	0.13 211	0.23 263	0.18 342	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.08 329	0.07 193	0.06 149

DA	0.14 176	0.10 150	0.18 89	0.21 304	0.10 134	0.29 460	0.16 219	0.28 233	0.20 181	0.14 164	0.17 188	0.16 230	0.14 248	0.17 124	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.05 73	0.07 193	0.07 249

GGEV	0.14 176	0.10 150	0.18 89	0.21 304	0.10 134	0.29 460	0.16 219	0.28 233	0.20 181	0.14 164	0.17 188	0.16 230	0.14 248	0.17 124	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.05 73	0.07 193	0.07 249

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 135	0.09 91	0.24 176	0.20 246	0.10 134	0.15 62	0.14 115	0.22 111	0.16 79	0.12 97	0.19 219	0.15 208	0.11 126	0.13 15	0.17 313	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.07 193	0.06 149

LG-Stereo	0.13 135	0.10 150	0.24 176	0.20 246	0.09 60	0.16 106	0.18 323	0.21 93	0.18 132	0.11 64	0.17 188	0.09 29	0.09 39	0.15 76	0.14 218	0.05 9	0.06 252	0.08 268	0.08 329	0.07 193	0.05 35

GREAT-IGEV	0.12 86	0.09 91	0.25 190	0.16 26	0.11 194	0.14 44	0.16 219	0.17 30	0.17 109	0.10 39	0.15 149	0.09 29	0.09 39	0.18 153	0.10 6	0.06 49	0.07 393	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.10 467
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	0.13 135	0.14 416	0.19 102	0.26 566	0.09 60	0.15 62	0.13 80	0.22 111	0.18 132	0.12 97	0.11 54	0.10 60	0.13 211	0.21 233	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.05 35

HUF	0.15 212	0.11 230	0.38 367	0.17 57	0.11 194	0.16 106	0.17 272	0.22 111	0.20 181	0.11 64	0.13 95	0.14 186	0.11 126	0.18 153	0.12 121	0.07 132	0.20 666	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.14 573

AIO-test2	0.20 344	0.20 548	0.36 339	0.26 566	0.15 466	0.22 317	0.16 219	0.42 436	0.42 509	0.16 214	0.29 342	0.15 208	0.11 126	0.26 328	0.13 180	0.18 643	0.06 252	0.10 447	0.11 524	0.07 193	0.07 249

fffft	0.13 135	0.09 91	0.24 176	0.19 169	0.10 134	0.17 145	0.19 371	0.22 111	0.16 79	0.14 164	0.11 54	0.13 154	0.10 85	0.24 279	0.18 342	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.07 193	0.06 149
1: 1. 1
tt45	0.14 176	0.09 91	0.22 151	0.19 169	0.11 194	0.23 340	0.18 323	0.22 111	0.17 109	0.15 185	0.13 95	0.14 186	0.10 85	0.30 398	0.14 218	0.07 132	0.05 39	0.08 268	0.06 159	0.07 193	0.07 249

mms	0.13 135	0.11 230	0.19 102	0.19 169	0.12 271	0.16 106	0.17 272	0.20 76	0.17 109	0.13 133	0.17 188	0.14 186	0.09 39	0.24 279	0.14 218	0.06 49	0.05 39	0.08 268	0.06 159	0.07 193	0.07 249

fffy	0.14 176	0.11 230	0.24 176	0.20 246	0.10 134	0.19 208	0.18 323	0.22 111	0.19 151	0.13 133	0.16 169	0.15 208	0.13 211	0.25 309	0.14 218	0.06 49	0.06 252	0.08 268	0.06 159	0.07 193	0.06 149

PAM_32	0.23 419	0.10 150	0.63 570	0.21 304	0.14 405	0.33 520	0.19 371	0.36 364	0.23 248	0.29 388	0.28 328	0.56 627	0.28 508	0.27 348	0.18 342	0.08 302	0.06 252	0.08 268	0.09 437	0.07 193	0.09 408

PAM	0.23 419	0.10 150	0.63 570	0.22 376	0.15 466	0.34 534	0.21 454	0.37 375	0.22 222	0.31 438	0.27 320	0.55 623	0.26 472	0.26 328	0.17 313	0.08 302	0.06 252	0.07 166	0.09 437	0.07 193	0.09 408

model_zeroshot	0.17 249	0.11 230	0.39 383	0.20 246	0.12 271	0.24 363	0.15 169	0.34 321	0.22 222	0.30 420	0.20 236	0.22 317	0.12 161	0.24 279	0.14 218	0.08 302	0.07 393	0.07 166	0.07 244	0.07 193	0.07 249

RAStereo	0.13 135	0.12 292	0.27 212	0.22 376	0.11 194	0.15 62	0.18 323	0.23 134	0.23 248	0.13 133	0.17 188	0.11 98	0.09 39	0.15 76	0.13 180	0.08 302	0.06 252	0.08 268	0.06 159	0.07 193	0.05 35

Occ-G	0.13 135	0.08 44	0.21 134	0.17 57	0.10 134	0.15 62	0.19 371	0.22 111	0.19 151	0.13 133	0.19 219	0.21 305	0.11 126	0.17 124	0.14 218	0.07 132	0.06 252	0.07 166	0.06 159	0.07 193	0.06 149

U	1.00 696	0.09 91	0.21 134	0.21 304	3.68 728	6.12 731	0.14 115	0.21 93	0.21 203	0.11 64	0.11 54	0.10 60	0.09 39	0.12 7	0.11 48	0.07 132	0.05 39	5.42 738	2.90 736	0.07 193	0.06 149

RSM++	0.12 86	0.09 91	0.19 102	0.20 246	0.09 60	0.17 145	0.15 169	0.21 93	0.19 151	0.12 97	0.12 75	0.14 186	0.09 39	0.20 207	0.12 121	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.07 244	0.07 193	0.05 35

IGEV++	0.13 135	0.10 150	0.23 166	0.21 304	0.10 134	0.15 62	0.15 169	0.29 250	0.16 79	0.12 97	0.15 149	0.12 133	0.12 161	0.17 124	0.14 218	0.07 132	0.06 252	0.07 166	0.05 73	0.07 193	0.07 249

AE-Stereo	0.17 249	0.11 230	0.31 270	0.24 492	0.14 405	0.23 340	0.18 323	0.34 321	0.29 341	0.15 185	0.25 300	0.21 305	0.13 211	0.20 207	0.14 218	0.07 132	0.08 483	0.09 366	0.10 483	0.07 193	0.06 149

ff7	0.14 176	0.12 292	0.27 212	0.19 169	0.12 271	0.21 285	0.18 323	0.27 209	0.20 181	0.15 185	0.13 95	0.12 133	0.12 161	0.24 279	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.08 268	0.07 244	0.07 193	0.07 249

IGEVStereo-DCA	0.14 176	0.11 230	0.27 212	0.19 169	0.12 271	0.20 251	0.18 323	0.27 209	0.20 181	0.15 185	0.12 75	0.14 186	0.12 161	0.28 363	0.14 218	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.07 244	0.07 193	0.07 249

ffff	0.14 176	0.12 292	0.27 212	0.19 169	0.12 271	0.21 285	0.18 323	0.27 209	0.20 181	0.15 185	0.13 95	0.12 133	0.12 161	0.24 279	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.08 268	0.07 244	0.07 193	0.07 249

rrr	0.17 249	0.11 230	0.57 543	0.19 169	0.12 271	0.20 251	0.18 323	0.35 345	0.22 222	0.15 185	0.12 75	0.14 186	0.12 161	0.28 363	0.14 218	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.07 244	0.07 193	0.07 249

11t	0.14 176	0.12 292	0.27 212	0.19 169	0.12 271	0.21 285	0.18 323	0.27 209	0.20 181	0.15 185	0.13 95	0.12 133	0.12 161	0.24 279	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.08 268	0.07 244	0.07 193	0.07 249

MaDis-Stereo	0.14 176	0.13 362	0.26 200	0.19 169	0.14 405	0.16 106	0.13 80	0.25 171	0.21 203	0.13 133	0.14 135	0.14 186	0.11 126	0.17 124	0.17 313	0.08 302	0.07 393	0.08 268	0.06 159	0.07 193	0.06 149

IGEV_Zeroshot_test	0.18 274	0.10 150	0.65 580	0.20 246	0.12 271	0.19 208	0.15 169	0.34 321	0.19 151	0.28 359	0.22 265	0.27 396	0.13 211	0.23 263	0.18 342	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.08 329	0.07 193	0.06 149

AEACV	0.13 135	0.09 91	0.23 166	0.18 110	0.19 572	0.19 208	0.16 219	0.23 134	0.14 50	0.13 133	0.17 188	0.13 154	0.16 293	0.16 106	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.08 329	0.07 193	0.06 149

Any-RAFT	0.17 249	0.08 44	0.31 270	0.19 169	0.10 134	0.29 460	0.16 219	0.42 436	0.30 357	0.24 313	0.27 320	0.27 396	0.16 293	0.21 233	0.12 121	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.06 149

HH	0.18 274	0.12 292	0.55 533	0.22 376	0.12 271	0.18 173	0.18 323	0.34 321	0.19 151	0.20 267	0.24 288	0.34 476	0.18 355	0.29 382	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.07 244	0.07 193	0.06 149

HanStereo	0.18 274	0.12 292	0.55 533	0.22 376	0.12 271	0.18 173	0.18 323	0.34 321	0.19 151	0.20 267	0.24 288	0.34 476	0.18 355	0.29 382	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.07 244	0.07 193	0.06 149

DCRE	0.20 344	0.13 362	0.40 391	0.21 304	0.15 466	0.20 251	0.19 371	0.30 270	0.27 303	0.22 290	0.80 663	0.23 339	0.16 293	0.23 263	0.15 254	0.07 132	0.07 393	0.07 166	0.08 329	0.07 193	0.06 149

anonymousa	0.23 419	0.11 230	0.50 502	0.21 304	0.16 499	0.31 496	0.20 423	0.36 364	0.35 422	0.32 460	0.50 576	0.39 521	0.26 472	0.22 253	0.20 399	0.08 302	0.06 252	0.09 366	0.11 524	0.07 193	0.08 335

ProNet	0.14 176	0.12 292	0.25 190	0.19 169	0.11 194	0.19 208	0.19 371	0.27 209	0.20 181	0.14 164	0.13 95	0.13 154	0.12 161	0.24 279	0.12 121	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.07 193	0.07 249

ccc-4	0.14 176	0.12 292	0.27 212	0.19 169	0.12 271	0.21 285	0.18 323	0.27 209	0.20 181	0.15 185	0.13 95	0.12 133	0.12 161	0.24 279	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.08 268	0.07 244	0.07 193	0.07 249

DisPM	0.19 323	0.10 150	0.35 319	0.23 436	0.13 354	0.18 173	0.20 423	0.29 250	0.29 341	0.33 473	0.34 416	0.23 339	0.16 293	0.33 419	0.16 281	0.09 406	0.06 252	0.09 366	0.08 329	0.07 193	0.11 505

test_4	0.18 274	0.12 292	0.34 308	0.23 436	0.12 271	0.18 173	0.22 482	0.26 193	0.24 265	0.24 313	0.47 564	0.22 317	0.13 211	0.24 279	0.16 281	0.06 49	0.05 39	0.09 366	0.09 437	0.07 193	0.05 35

GLC_STEREO	0.15 212	0.10 150	0.24 176	0.21 304	0.09 60	0.17 145	0.15 169	0.23 134	0.27 303	0.17 233	0.20 236	0.17 242	0.11 126	0.23 263	0.16 281	0.07 132	0.09 520	0.09 366	0.08 329	0.07 193	0.06 149

IPLG	0.21 365	0.15 455	0.53 523	0.21 304	0.12 271	0.28 438	0.17 272	0.42 436	0.30 357	0.33 473	0.32 383	0.15 208	0.17 325	0.50 500	0.21 426	0.07 132	0.05 39	0.08 268	0.07 244	0.07 193	0.06 149

MIPNet	0.21 365	0.15 455	0.52 519	0.21 304	0.12 271	0.27 418	0.20 423	0.45 468	0.37 446	0.30 420	0.23 274	0.19 276	0.24 440	0.27 348	0.19 376	0.07 132	0.05 39	0.08 268	0.07 244	0.07 193	0.06 149

IPLGR	0.21 365	0.13 362	0.61 559	0.21 304	0.11 194	0.25 383	0.18 323	0.41 422	0.37 446	0.28 359	0.27 320	0.21 305	0.19 371	0.37 447	0.18 342	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.07 244	0.07 193	0.06 149

test_3	0.18 274	0.11 230	0.32 279	0.24 492	0.11 194	0.22 317	0.25 548	0.31 282	0.31 371	0.25 323	0.18 209	0.23 339	0.13 211	0.25 309	0.19 376	0.06 49	0.05 39	0.09 366	0.10 483	0.07 193	0.06 149

CrosDoStereo	0.31 550	0.10 150	0.49 491	0.18 110	0.12 271	0.22 317	1.11 722	0.34 321	0.37 446	0.38 549	0.61 631	0.28 412	0.46 633	0.61 566	0.57 633	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.08 329	0.07 193	0.07 249

OMP-Stereo	0.23 419	0.14 416	0.35 319	0.29 618	0.13 354	0.21 285	0.16 219	0.37 375	0.33 396	0.34 493	0.30 358	0.34 476	0.19 371	0.70 604	0.24 480	0.07 132	0.06 252	0.09 366	0.07 244	0.07 193	0.06 149

IIG-Stereo	0.23 419	0.13 362	0.35 319	0.29 618	0.12 271	0.23 340	0.14 115	0.38 383	0.31 371	0.34 493	0.37 446	0.33 467	0.21 391	0.70 604	0.26 504	0.08 302	0.06 252	0.09 366	0.07 244	0.07 193	0.06 149

FTStereo	0.28 525	0.10 150	0.43 437	0.23 436	0.13 354	0.21 285	0.53 685	0.34 321	0.26 292	0.38 549	0.95 677	0.30 440	0.56 655	0.32 412	0.18 342	0.08 302	0.06 252	0.09 366	0.08 329	0.07 193	0.19 627

DeepStereo_LL	0.31 550	0.10 150	0.49 491	0.18 110	0.12 271	0.22 317	1.11 722	0.34 321	0.37 446	0.38 549	0.61 631	0.28 412	0.46 633	0.61 566	0.57 633	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.08 329	0.07 193	0.07 249

THIR-Stereo	0.29 536	0.12 292	0.41 414	0.19 169	0.11 194	0.28 438	0.72 699	0.32 294	0.35 422	0.37 534	0.65 640	0.34 476	0.50 645	0.57 542	0.45 609	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.09 437	0.07 193	0.07 249

DRaft	0.24 450	0.10 150	0.34 308	0.18 110	0.12 271	0.28 438	0.23 509	0.33 309	0.39 471	0.38 549	0.61 631	0.21 305	0.41 610	0.48 491	0.42 600	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.08 329	0.07 193	0.08 335

GrayStereo	0.25 478	0.09 91	0.32 279	0.26 566	0.13 354	0.23 340	0.47 675	0.34 321	0.30 357	0.39 564	0.47 564	0.30 440	0.79 684	0.29 382	0.16 281	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.09 437	0.07 193	0.13 549

CroCo-Stereo	0.14 176	0.13 362	0.24 176	0.25 532	0.11 194	0.11 19	0.18 323	0.32 294	0.23 248	0.12 97	0.12 75	0.18 256	0.12 161	0.14 35	0.13 180	0.08 302	0.06 252	0.07 166	0.05 73	0.07 193	0.06 149
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	0.18 274	0.14 416	0.32 279	0.21 304	0.15 466	0.21 285	0.16 219	0.38 383	0.34 406	0.21 281	0.28 328	0.20 291	0.15 268	0.24 279	0.19 376	0.08 302	0.06 252	0.08 268	0.07 244	0.07 193	0.08 335

XX-TBD	0.15 212	0.18 519	0.28 230	0.22 376	0.10 134	0.22 317	0.15 169	0.22 111	0.27 303	0.22 290	0.26 311	0.14 186	0.12 161	0.16 106	0.13 180	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.07 193	0.06 149

XX-Stereo	0.21 365	0.10 150	0.83 631	0.26 566	0.17 523	0.23 340	0.13 80	0.40 408	0.18 132	0.20 267	0.41 494	0.31 449	0.10 85	0.32 412	0.12 121	0.08 302	0.06 252	0.08 268	0.08 329	0.07 193	0.05 35

111	0.20 344	0.17 504	0.40 391	0.18 110	0.09 60	0.24 363	0.17 272	0.41 422	0.45 544	0.23 298	0.29 342	0.29 423	0.21 391	0.24 279	0.18 342	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.07 193	0.08 335

test_xeample3	0.16 228	0.11 230	0.56 540	0.19 169	0.12 271	0.20 251	0.18 323	0.35 345	0.20 181	0.16 214	0.12 75	0.13 154	0.12 161	0.24 279	0.15 254	0.07 132	0.06 252	0.07 166	0.08 329	0.07 193	0.07 249

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 249	0.14 416	0.32 279	0.20 246	0.09 60	0.19 208	0.17 272	0.32 294	0.30 357	0.25 323	0.33 406	0.20 291	0.17 325	0.19 183	0.15 254	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.07 244	0.07 193	0.05 35

AFF-stereo	0.18 274	0.15 455	0.32 279	0.21 304	0.10 134	0.18 173	0.18 323	0.33 309	0.27 303	0.25 323	0.37 446	0.25 364	0.17 325	0.24 279	0.15 254	0.06 49	0.05 39	0.08 268	0.08 329	0.07 193	0.05 35

CREStereo	0.13 135	0.08 44	0.21 134	0.14 3	0.08 29	0.22 317	0.15 169	0.25 171	0.24 265	0.16 214	0.21 251	0.14 186	0.13 211	0.18 153	0.13 180	0.09 406	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.07 193	0.06 149
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	0.15 212	0.08 44	0.23 166	0.15 7	0.09 60	0.23 340	0.16 219	0.25 171	0.23 248	0.17 233	0.21 251	0.16 230	0.14 248	0.22 253	0.13 180	0.29 680	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.07 193	0.06 149

DIP-Stereo	0.18 274	0.12 292	0.33 296	0.20 246	0.13 354	0.28 438	0.12 40	0.42 436	0.25 280	0.27 346	0.32 383	0.21 305	0.17 325	0.25 309	0.20 399	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.06 159	0.07 193	0.08 335
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	0.28 525	0.14 416	0.44 447	0.22 376	0.18 545	0.32 509	0.19 371	0.48 501	0.38 461	0.29 388	0.43 524	0.47 582	0.37 591	0.79 639	0.36 570	0.09 406	0.07 393	0.07 166	0.09 437	0.07 193	0.07 249

MLCV	0.22 402	0.16 484	0.44 447	0.21 304	0.08 29	0.29 460	0.19 371	0.38 383	0.37 446	0.38 549	0.44 535	0.31 449	0.21 391	0.41 468	0.24 480	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.06 149

ManiGeoR	0.18 274	0.15 455	0.55 533	0.15 7	0.11 194	0.21 285	0.14 115	0.39 395	0.27 303	0.19 260	0.24 288	0.18 256	0.15 268	0.35 435	0.19 376	0.08 302	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.08 279	0.08 335

HLF11	0.19 323	0.14 416	0.54 526	0.15 7	0.12 271	0.21 285	0.12 40	0.37 375	0.24 265	0.20 267	0.29 342	0.18 256	0.18 355	0.37 447	0.20 399	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.08 279	0.09 408

HLf10	0.18 274	0.15 455	0.55 533	0.15 7	0.11 194	0.21 285	0.14 115	0.39 395	0.27 303	0.19 260	0.24 288	0.18 256	0.15 268	0.35 435	0.19 376	0.08 302	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.08 279	0.08 335

TestStereo_HLe17	0.19 323	0.17 504	0.64 578	0.16 26	0.11 194	0.21 285	0.17 272	0.40 408	0.30 357	0.19 260	0.25 300	0.17 242	0.15 268	0.38 453	0.17 313	0.08 302	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.08 279	0.07 249

TestStereo_HL2	0.18 274	0.14 416	0.34 308	0.17 57	0.11 194	0.20 251	0.15 169	0.33 309	0.29 341	0.22 290	0.29 342	0.19 276	0.17 325	0.39 458	0.18 342	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.08 279	0.08 335

GGDA	0.18 274	0.14 416	0.33 296	0.17 57	0.10 134	0.20 251	0.16 219	0.33 309	0.31 371	0.22 290	0.28 328	0.19 276	0.16 293	0.38 453	0.17 313	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.08 279	0.08 335

DNS	0.21 365	0.09 91	0.27 212	0.24 492	0.11 194	0.29 460	0.16 219	0.27 209	0.16 79	1.35 705	0.18 209	0.17 242	0.12 161	0.14 35	0.14 218	0.09 406	0.06 252	0.06 53	0.06 159	0.08 279	0.12 529

quiztm	0.15 212	0.15 455	0.25 190	0.22 376	0.14 405	0.17 145	0.17 272	0.33 309	0.21 203	0.18 252	0.21 251	0.14 186	0.10 85	0.17 124	0.14 218	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.05 73	0.08 279	0.05 35

DN	0.15 212	0.08 44	0.27 212	0.19 169	0.14 405	0.21 285	0.18 323	0.28 233	0.24 265	0.14 164	0.16 169	0.18 256	0.10 85	0.21 233	0.13 180	0.11 503	0.07 393	0.08 268	0.08 329	0.08 279	0.10 467

aanet-new-12k	0.12 86	0.11 230	0.23 166	0.22 376	0.09 60	0.16 106	0.14 115	0.24 153	0.19 151	0.12 97	0.11 54	0.09 29	0.13 211	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.04 2	0.07 166	0.05 73	0.08 279	0.05 35

IGEV_i1	0.21 365	0.11 230	0.43 437	0.22 376	0.11 194	0.31 496	0.19 371	0.43 450	0.30 357	0.29 388	0.30 358	0.31 449	0.20 382	0.33 419	0.20 399	0.08 302	0.06 252	0.08 268	0.08 329	0.08 279	0.08 335

LiteMatch	0.12 86	0.13 362	0.15 24	0.19 169	0.10 134	0.15 62	0.17 272	0.17 30	0.13 32	0.09 17	0.09 16	0.11 98	0.21 391	0.14 35	0.22 447	0.08 302	0.05 39	0.08 268	0.06 159	0.08 279	0.07 249

Lsterematch	0.18 274	0.13 362	0.33 296	0.19 169	0.10 134	0.23 340	0.17 272	0.25 171	0.32 382	0.28 359	0.37 446	0.24 354	0.21 391	0.23 263	0.22 447	0.08 302	0.05 39	0.08 268	0.06 159	0.08 279	0.07 249

Selective-IGEV-i1	0.21 365	0.10 150	0.31 270	0.23 436	0.13 354	0.31 496	0.22 482	0.46 479	0.42 509	0.27 346	0.32 383	0.33 467	0.17 325	0.25 309	0.19 376	0.08 302	0.06 252	0.08 268	0.08 329	0.08 279	0.09 408

Hybrid-DGEV-03	0.20 344	0.14 416	0.31 270	0.22 376	0.12 271	0.26 407	0.16 219	0.31 282	0.27 303	0.32 460	0.58 616	0.23 339	0.15 268	0.23 263	0.17 313	0.07 132	0.05 39	0.09 366	0.07 244	0.08 279	0.06 149

DStereoRT	0.35 582	0.13 362	0.51 512	0.25 532	0.16 499	0.42 595	0.19 371	0.48 501	0.39 471	0.30 420	0.39 475	0.24 354	0.39 601	0.64 583	0.30 535	0.08 302	0.07 393	1.54 727	0.41 694	0.08 279	0.11 505

WQFJX1	0.18 274	0.10 150	0.16 50	0.23 436	0.17 523	0.24 363	0.19 371	0.58 624	0.52 607	0.16 214	0.16 169	0.14 186	0.15 268	0.26 328	0.17 313	0.08 302	0.09 520	0.08 268	0.07 244	0.08 279	0.06 149

WQFJX	0.18 274	0.10 150	0.17 73	0.22 376	0.18 545	0.25 383	0.18 323	0.53 570	0.45 544	0.17 233	0.16 169	0.14 186	0.16 293	0.23 263	0.18 342	0.07 132	0.08 483	0.07 166	0.06 159	0.08 279	0.07 249

GEAStereo	0.12 86	0.09 91	0.20 120	0.18 110	0.12 271	0.19 208	0.16 219	0.20 76	0.14 50	0.12 97	0.15 149	0.10 60	0.09 39	0.16 106	0.10 6	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.08 279	0.08 335

GSStereo	0.12 86	0.09 91	0.20 120	0.17 57	0.12 271	0.19 208	0.16 219	0.26 193	0.18 132	0.13 133	0.15 149	0.10 60	0.09 39	0.16 106	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.08 279	0.08 335

GS-Stereo							0.16 219	0.26 193	0.18 132	0.13 133	0.15 149	0.10 60	0.09 39	0.16 106	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.08 279	0.08 335

Select-FE	0.23 419	0.14 416	0.78 611	0.22 376	0.18 545	0.22 317	0.13 80	0.43 450	0.26 292	0.28 359	0.33 406	0.39 521	0.29 523	0.27 348	0.19 376	0.08 302	0.07 393	0.08 268	0.13 591	0.08 279	0.12 529

FlowAnything_test	0.14 176	0.11 230	0.21 134	0.21 304	0.12 271	0.17 145	0.16 219	0.25 171	0.16 79	0.15 185	0.13 95	0.15 208	0.14 248	0.18 153	0.16 281	0.10 460	0.07 393	0.11 505	0.12 563	0.08 279	0.09 408

S2M2_XL	0.10 9	0.09 91	0.21 134	0.14 3	0.10 134	0.09 2	0.09 4	0.11 2	0.09 2	0.10 39	0.11 54	0.09 29	0.09 39	0.12 7	0.11 48	0.09 406	0.07 393	0.08 268	0.07 244	0.08 279	0.06 149
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
111111	0.11 49	0.07 4	0.17 73	0.19 169	0.11 194	0.13 33	0.11 26	0.22 111	0.15 68	0.11 64	0.12 75	0.12 133	0.08 16	0.18 153	0.11 48	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.08 279	0.06 149

HART	0.15 212	0.11 230	0.30 255	0.21 304	0.09 60	0.17 145	0.16 219	0.30 270	0.19 151	0.15 185	0.25 300	0.17 242	0.09 39	0.21 233	0.12 121	0.06 49	0.07 393	0.07 166	0.05 73	0.08 279	0.06 149

tg	0.16 228	0.11 230	0.25 190	0.21 304	0.11 194	0.23 340	0.15 169	0.34 321	0.24 265	0.20 267	0.25 300	0.19 276	0.12 161	0.24 279	0.15 254	0.07 132	0.05 39	0.09 366	0.09 437	0.08 279	0.07 249

DispNO	0.27 505	0.18 519	0.62 567	0.23 436	0.17 523	0.25 383	0.22 482	0.45 468	0.41 501	0.32 460	0.39 475	0.38 509	0.27 491	0.77 635	0.27 510	0.09 406	0.07 393	0.10 447	0.10 483	0.08 279	0.08 335

tta	0.24 450	0.12 292	0.40 391	0.19 169	0.10 134	0.27 418	0.19 371	0.51 539	0.45 544	0.34 493	0.41 494	0.31 449	0.26 472	0.58 549	0.28 515	0.10 460	0.07 393	0.08 268	0.08 329	0.08 279	0.07 249

qqq1	0.24 450	0.12 292	0.40 391	0.19 169	0.10 134	0.27 418	0.19 371	0.51 539	0.45 544	0.34 493	0.41 494	0.31 449	0.26 472	0.58 549	0.16 281	0.10 460	0.07 393	0.07 166	0.06 159	0.08 279	0.07 249

fff1	0.24 450	0.12 292	0.40 391	0.19 169	0.10 134	0.27 418	0.19 371	0.51 539	0.45 544	0.34 493	0.41 494	0.31 449	0.26 472	0.58 549	0.16 281	0.10 460	0.07 393	0.07 166	0.06 159	0.08 279	0.07 249

MyStereo07	0.16 228	0.12 292	0.26 200	0.22 376	0.14 405	0.25 383	0.23 509	0.29 250	0.21 203	0.15 185	0.13 95	0.12 133	0.13 211	0.25 309	0.13 180	0.07 132	0.07 393	0.09 366	0.08 329	0.08 279	0.08 335

MyStereo06	0.20 344	0.12 292	0.57 543	0.21 304	0.14 405	0.25 383	0.23 509	0.40 408	0.21 203	0.30 420	0.24 288	0.31 449	0.18 355	0.22 253	0.18 342	0.07 132	0.07 393	0.09 366	0.08 329	0.08 279	0.08 335

MyStereo05	0.23 419	0.12 292	0.57 543	0.21 304	0.14 405	0.25 383	0.23 509	0.48 501	0.52 607	0.31 438	0.23 274	0.25 364	0.22 408	0.30 398	0.21 426	0.07 132	0.07 393	0.09 366	0.08 329	0.08 279	0.08 335

MyStereo04	0.23 419	0.12 292	0.55 533	0.22 376	0.14 405	0.25 383	0.23 509	0.49 511	0.52 607	0.28 359	0.23 274	0.27 396	0.23 422	0.30 398	0.22 447	0.07 132	0.07 393	0.09 366	0.08 329	0.08 279	0.08 335

CoDeX	0.23 419	0.12 292	0.46 467	0.21 304	0.14 405	0.29 460	0.21 454	0.53 570	0.41 501	0.29 388	0.35 427	0.29 423	0.22 408	0.48 491	0.19 376	0.09 406	0.06 252	0.08 268	0.07 244	0.08 279	0.07 249

cc1	0.18 274	0.14 416	0.38 367	0.23 436	0.11 194	0.31 496	0.19 371	0.35 345	0.47 567	0.17 233	0.19 219	0.13 154	0.18 355	0.28 363	0.11 48	0.08 302	0.05 39	0.08 268	0.06 159	0.08 279	0.08 335

ffm	0.22 402	0.12 292	0.42 424	0.20 246	0.13 354	0.28 438	0.20 423	0.35 345	0.44 532	0.30 420	0.42 511	0.34 476	0.23 422	0.27 348	0.11 48	0.08 302	0.05 39	0.11 505	0.10 483	0.08 279	0.08 335

ff1	0.29 536	0.12 292	0.42 424	0.20 246	0.13 354	0.28 438	0.20 423	0.35 345	0.44 532	0.30 420	0.42 511	0.34 476	0.23 422	0.81 647	1.08 685	0.08 302	0.05 39	0.11 505	0.10 483	0.08 279	0.08 335

tt1	0.18 274	0.14 416	0.35 319	0.23 436	0.11 194	0.30 480	0.19 371	0.35 345	0.44 532	0.17 233	0.19 219	0.13 154	0.16 293	0.27 348	0.11 48	0.08 302	0.05 39	0.08 268	0.06 159	0.08 279	0.08 335

UniTT-Stereo	0.14 176	0.10 150	0.30 255	0.21 304	0.13 354	0.17 145	0.13 80	0.19 55	0.18 132	0.15 185	0.20 236	0.10 60	0.11 126	0.18 153	0.16 281	0.08 302	0.06 252	0.07 166	0.06 159	0.08 279	0.06 149

MIM_Stereo	0.18 274	0.12 292	0.38 367	0.20 246	0.11 194	0.17 145	0.14 115	0.35 345	0.25 280	0.27 346	0.35 427	0.23 339	0.13 211	0.27 348	0.16 281	0.06 49	0.07 393	0.08 268	0.08 329	0.08 279	0.06 149

CASnet	0.14 176	0.12 292	0.22 151	0.22 376	0.08 29	0.16 106	0.15 169	0.27 209	0.25 280	0.22 290	0.20 236	0.15 208	0.11 126	0.17 124	0.13 180	0.07 132	0.05 39	0.11 505	0.09 437	0.08 279	0.05 35
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.18 274	0.18 519	0.39 383	0.22 376	0.12 271	0.24 363	0.13 80	0.31 282	0.23 248	0.24 313	0.20 236	0.24 354	0.12 161	0.26 328	0.15 254	0.06 49	0.06 252	0.12 544	0.09 437	0.08 279	0.07 249

4D-IteraStereo	0.17 249	0.16 484	0.50 502	0.21 304	0.14 405	0.19 208	0.17 272	0.28 233	0.28 322	0.23 298	0.20 236	0.20 291	0.11 126	0.19 183	0.14 218	0.06 49	0.04 2	0.10 447	0.08 329	0.08 279	0.06 149

anonymousdsp2	0.17 249	0.10 150	0.28 230	0.20 246	0.11 194	0.25 383	0.17 272	0.41 422	0.31 371	0.23 298	0.23 274	0.22 317	0.15 268	0.25 309	0.15 254	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.05 73	0.08 279	0.07 249

anonymousdsp	0.14 176	0.12 292	0.27 212	0.19 169	0.12 271	0.21 285	0.18 323	0.28 233	0.20 181	0.15 185	0.13 95	0.12 133	0.12 161	0.24 279	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.08 268	0.07 244	0.08 279	0.07 249

CES	0.14 176	0.08 44	0.19 102	0.17 57	0.22 615	0.18 173	0.16 219	0.23 134	0.19 151	0.14 164	0.17 188	0.14 186	0.10 85	0.18 153	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.08 279	0.18 620

Selective-RAFT	0.17 249	0.12 292	0.30 255	0.24 492	0.10 134	0.29 460	0.15 169	0.32 294	0.31 371	0.17 233	0.17 188	0.21 305	0.18 355	0.28 363	0.17 313	0.07 132	0.06 252	0.07 166	0.07 244	0.08 279	0.06 149

CroCo-Stereo Lap2	0.15 212	0.15 455	0.28 230	0.25 532	0.18 545	0.11 19	0.19 371	0.28 233	0.21 203	0.13 133	0.16 169	0.15 208	0.12 161	0.17 124	0.14 218	0.07 132	0.07 393	0.08 268	0.06 159	0.08 279	0.07 249

TestStereo1	0.21 365	0.16 484	0.32 279	0.26 566	0.13 354	0.26 407	0.27 569	0.40 408	0.36 435	0.29 388	0.39 475	0.22 317	0.21 391	0.33 419	0.17 313	0.07 132	0.06 252	0.09 366	0.08 329	0.08 279	0.07 249

raft_robust	0.22 402	0.17 504	0.30 255	0.22 376	0.12 271	0.23 340	0.22 482	0.49 511	0.48 577	0.32 460	0.32 383	0.26 386	0.23 422	0.53 518	0.15 254	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.10 483	0.08 279	0.06 149

RAFT_CTSACE	0.21 365	0.16 484	0.41 414	0.25 532	0.15 466	0.22 317	0.24 531	0.32 294	0.28 322	0.33 473	0.51 582	0.29 423	0.17 325	0.32 412	0.13 180	0.06 49	0.07 393	0.09 366	0.08 329	0.08 279	0.06 149

SA-5K	0.21 365	0.16 484	0.32 279	0.26 566	0.13 354	0.26 407	0.27 569	0.40 408	0.36 435	0.29 388	0.39 475	0.22 317	0.21 391	0.33 419	0.17 313	0.07 132	0.06 252	0.09 366	0.08 329	0.08 279	0.07 249

Sa-1000	0.22 402	0.15 455	0.35 319	0.23 436	0.13 354	0.28 438	0.23 509	0.47 488	0.39 471	0.30 420	0.50 576	0.26 386	0.19 371	0.33 419	0.16 281	0.07 132	0.06 252	0.10 447	0.11 524	0.08 279	0.06 149

SA	0.22 402	0.16 484	0.36 339	0.23 436	0.13 354	0.24 363	0.23 509	0.45 468	0.40 489	0.27 346	0.44 535	0.23 339	0.23 422	0.33 419	0.17 313	0.07 132	0.06 252	0.10 447	0.11 524	0.08 279	0.06 149

IGEV-Stereo	0.14 176	0.12 292	0.27 212	0.19 169	0.12 271	0.21 285	0.18 323	0.28 233	0.20 181	0.15 185	0.13 95	0.12 133	0.12 161	0.24 279	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.08 268	0.07 244	0.08 279	0.07 249
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CIPLG	0.21 365	0.21 563	0.55 533	0.23 436	0.15 466	0.25 383	0.20 423	0.35 345	0.29 341	0.31 438	0.33 406	0.22 317	0.15 268	0.26 328	0.20 399	0.08 302	0.07 393	0.07 166	0.07 244	0.08 279	0.08 335

iRaft-Stereo_20w	0.19 323	0.10 150	0.46 467	0.19 169	0.13 354	0.25 383	0.19 371	0.52 558	0.19 151	0.29 388	0.21 251	0.22 317	0.20 382	0.28 363	0.18 342	0.07 132	0.06 252	0.07 166	0.08 329	0.08 279	0.08 335

IPLGR_C	0.21 365	0.22 577	0.60 556	0.23 436	0.15 466	0.24 363	0.20 423	0.35 345	0.29 341	0.31 438	0.32 383	0.22 317	0.15 268	0.25 309	0.20 399	0.08 302	0.07 393	0.07 166	0.07 244	0.08 279	0.08 335

GMOStereo	0.18 274	0.14 416	0.30 255	0.22 376	0.12 271	0.20 251	0.27 569	0.26 193	0.28 322	0.31 438	0.32 383	0.26 386	0.17 325	0.15 76	0.12 121	0.07 132	0.07 393	0.10 447	0.08 329	0.08 279	0.05 35

error version	0.18 274	0.14 416	0.30 255	0.22 376	0.12 271	0.20 251	0.27 569	0.26 193	0.28 322	0.31 438	0.32 383	0.26 386	0.17 325	0.15 76	0.12 121	0.07 132	0.07 393	0.10 447	0.08 329	0.08 279	0.05 35

test-v	0.18 274	0.14 416	0.30 255	0.22 376	0.12 271	0.20 251	0.27 569	0.26 193	0.28 322	0.31 438	0.32 383	0.26 386	0.17 325	0.15 76	0.12 121	0.07 132	0.07 393	0.10 447	0.08 329	0.08 279	0.05 35

ACRE	0.21 365	0.20 548	0.62 567	0.23 436	0.15 466	0.24 363	0.20 423	0.35 345	0.28 322	0.31 438	0.32 383	0.22 317	0.15 268	0.25 309	0.20 399	0.08 302	0.07 393	0.07 166	0.07 244	0.08 279	0.08 335

PFNet+	0.20 344	0.10 150	0.37 348	0.21 304	0.12 271	0.17 145	0.19 371	0.29 250	0.34 406	0.33 473	0.32 383	0.24 354	0.16 293	0.32 412	0.17 313	0.10 460	0.07 393	0.11 505	0.10 483	0.08 279	0.12 529

HHNet	0.22 402	0.12 292	0.52 519	0.18 110	0.18 545	0.20 251	0.20 423	0.34 321	0.31 371	0.32 460	0.59 619	0.20 291	0.21 391	0.24 279	0.31 543	0.08 302	0.05 39	0.09 366	0.07 244	0.08 279	0.11 505

AAGNet	0.33 568	0.11 230	0.37 348	0.25 532	0.16 499	0.20 251	0.19 371	0.30 270	0.27 303	0.35 510	0.35 427	0.27 396	0.30 537	0.44 478	2.66 724	0.08 302	0.05 39	0.10 447	0.07 244	0.08 279	0.06 149

NF-Stereo	0.20 344	0.10 150	0.35 319	0.24 492	0.12 271	0.21 285	0.18 323	0.38 383	0.32 382	0.28 359	0.30 358	0.22 317	0.16 293	0.51 505	0.20 399	0.08 302	0.06 252	0.09 366	0.08 329	0.08 279	0.13 549

OCTAStereo	0.20 344	0.10 150	0.35 319	0.24 492	0.12 271	0.21 285	0.18 323	0.38 383	0.32 382	0.28 359	0.30 358	0.22 317	0.16 293	0.51 505	0.20 399	0.08 302	0.06 252	0.09 366	0.08 329	0.08 279	0.13 549

PSM-softLoss	0.21 365	0.10 150	0.39 383	0.24 492	0.12 271	0.20 251	0.18 323	0.38 383	0.26 292	0.29 388	0.32 383	0.24 354	0.16 293	0.52 511	0.20 399	0.09 406	0.06 252	0.10 447	0.09 437	0.08 279	0.12 529

KMStereo	0.21 365	0.10 150	0.39 383	0.24 492	0.12 271	0.20 251	0.18 323	0.38 383	0.26 292	0.29 388	0.32 383	0.24 354	0.16 293	0.52 511	0.20 399	0.09 406	0.06 252	0.10 447	0.09 437	0.08 279	0.12 529

PSM-AAD	0.25 478	0.10 150	0.30 255	0.24 492	0.12 271	0.26 407	0.38 648	0.34 321	0.28 322	0.35 510	0.39 475	0.28 412	0.79 684	0.30 398	0.16 281	0.07 132	0.06 252	0.12 544	0.11 524	0.08 279	0.21 648

KYRaft	0.22 402	0.10 150	0.30 255	0.23 436	0.12 271	0.23 340	0.23 509	0.35 345	0.24 265	0.35 510	0.54 600	0.34 476	0.26 472	0.29 382	0.15 254	0.07 132	0.05 39	0.09 366	0.10 483	0.08 279	0.31 679

RAFT_R40	0.21 365	0.10 150	0.37 348	0.24 492	0.13 354	0.18 173	0.18 323	0.31 282	0.29 341	0.33 473	0.33 406	0.30 440	0.24 440	0.55 527	0.18 342	0.08 302	0.05 39	0.10 447	0.08 329	0.08 279	0.07 249

PFNet	0.23 419	0.10 150	0.57 543	0.24 492	0.14 405	0.22 317	0.19 371	0.39 395	0.33 396	0.35 510	0.32 383	0.27 396	0.19 371	0.64 583	0.22 447	0.09 406	0.05 39	0.09 366	0.07 244	0.08 279	0.07 249

RE-Stereo	0.20 344	0.10 150	0.35 319	0.24 492	0.12 271	0.21 285	0.18 323	0.38 383	0.32 382	0.28 359	0.30 358	0.22 317	0.16 293	0.51 505	0.20 399	0.08 302	0.06 252	0.09 366	0.08 329	0.08 279	0.13 549

Pruner-Stereo	0.19 323	0.11 230	0.34 308	0.29 618	0.12 271	0.19 208	0.17 272	0.31 282	0.29 341	0.33 473	0.32 383	0.25 364	0.15 268	0.24 279	0.21 426	0.09 406	0.06 252	0.09 366	0.08 329	0.08 279	0.09 408

TVStereo	0.20 344	0.10 150	0.35 319	0.24 492	0.12 271	0.21 285	0.18 323	0.38 383	0.32 382	0.28 359	0.30 358	0.22 317	0.16 293	0.51 505	0.20 399	0.08 302	0.06 252	0.09 366	0.08 329	0.08 279	0.13 549

IRAFT_RVC	0.22 402	0.12 292	0.39 383	0.26 566	0.11 194	0.18 173	0.24 531	0.40 408	0.37 446	0.31 438	0.30 358	0.29 423	0.24 440	0.55 527	0.22 447	0.08 302	0.06 252	0.10 447	0.08 329	0.08 279	0.07 249

test-2	0.18 274	0.14 416	0.30 255	0.22 376	0.12 271	0.20 251	0.27 569	0.26 193	0.28 322	0.31 438	0.32 383	0.26 386	0.17 325	0.15 76	0.12 121	0.07 132	0.07 393	0.10 447	0.08 329	0.08 279	0.05 35

GMM-Stereo	0.21 365	0.10 150	0.43 437	0.23 436	0.13 354	0.24 363	0.25 548	0.37 375	0.27 303	0.30 420	0.45 547	0.27 396	0.21 391	0.31 405	0.17 313	0.07 132	0.05 39	0.10 447	0.09 437	0.08 279	0.19 627

Prome-Stereo	0.21 365	0.10 150	0.30 255	0.24 492	0.12 271	0.23 340	0.23 509	0.36 364	0.25 280	0.33 473	0.59 619	0.24 354	0.28 508	0.29 382	0.16 281	0.07 132	0.05 39	0.08 268	0.07 244	0.08 279	0.20 639

iRaftStereo_RVC	0.16 228	0.12 292	0.26 200	0.21 304	0.11 194	0.20 251	0.17 272	0.32 294	0.23 248	0.20 267	0.25 300	0.18 256	0.12 161	0.20 207	0.15 254	0.07 132	0.05 39	0.09 366	0.09 437	0.08 279	0.07 249

delet	0.27 505	0.14 416	0.40 391	0.23 436	0.19 572	0.41 588	0.29 592	0.49 511	0.48 577	0.33 473	0.41 494	0.37 501	0.30 537	0.48 491	0.34 560	0.09 406	0.09 520	0.11 505	0.12 563	0.08 279	0.08 335

cf-r	0.24 450	0.15 455	0.44 447	0.21 304	0.14 405	0.27 418	0.22 482	0.42 436	0.40 489	0.30 420	0.42 511	0.42 552	0.26 472	0.43 474	0.25 490	0.11 503	0.06 252	0.08 268	0.10 483	0.08 279	0.08 335

CCAANet	0.25 478	0.13 362	0.51 512	0.22 376	0.15 466	0.29 460	0.17 272	0.49 511	0.37 446	0.26 336	0.49 572	0.32 459	0.24 440	0.62 574	0.23 468	0.07 132	0.06 252	0.10 447	0.10 483	0.08 279	0.10 467

HSM-Net_RVC	0.27 505	0.11 230	0.42 424	0.19 169	0.11 194	0.34 534	0.20 423	0.62 651	0.43 517	0.40 574	0.43 524	0.50 602	0.26 472	0.76 629	0.22 447	0.08 302	0.07 393	0.07 166	0.07 244	0.08 279	0.08 335
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HSM	0.28 525	0.16 484	0.35 319	0.20 246	0.15 466	0.33 520	0.19 371	0.53 570	0.37 446	0.36 526	0.38 461	0.67 662	0.31 554	0.89 661	0.23 468	0.08 302	0.06 252	0.08 268	0.07 244	0.08 279	0.08 335

iResNet	0.24 450	0.18 519	0.61 559	0.25 532	0.11 194	0.29 460	0.21 454	0.42 436	0.43 517	0.33 473	0.43 524	0.27 396	0.22 408	0.34 426	0.26 504	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.08 279	0.07 249

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 135	0.11 230	0.22 151	0.20 246	0.09 60	0.19 208	0.10 10	0.19 55	0.17 109	0.14 164	0.11 54	0.11 98	0.11 126	0.14 35	0.11 48	0.08 302	0.07 393	0.11 505	0.09 437	0.09 368	0.08 335

Weightmod_eth	0.16 228	0.11 230	0.20 120	0.21 304	0.13 354	0.20 251	0.18 323	0.25 171	0.19 151	0.17 233	0.25 300	0.19 276	0.17 325	0.25 309	0.14 218	0.16 620	0.08 483	0.08 268	0.08 329	0.09 368	0.05 35

Weightmod	0.16 228	0.12 292	0.19 102	0.20 246	0.10 134	0.24 363	0.17 272	0.25 171	0.21 203	0.18 252	0.29 342	0.19 276	0.15 268	0.27 348	0.16 281	0.09 406	0.10 553	0.08 268	0.08 329	0.09 368	0.08 335

HLf8	0.19 323	0.16 484	0.55 533	0.15 7	0.12 271	0.24 363	0.14 115	0.40 408	0.31 371	0.20 267	0.26 311	0.18 256	0.15 268	0.35 435	0.17 313	0.10 460	0.06 252	0.07 166	0.06 159	0.09 368	0.09 408

RT-IGEV	0.25 478	0.10 150	0.48 485	0.22 376	0.14 405	0.31 496	0.28 585	0.53 570	0.39 471	0.36 526	0.41 494	0.44 567	0.30 537	0.28 363	0.27 510	0.09 406	0.07 393	0.08 268	0.09 437	0.09 368	0.10 467

NLCSM	0.19 323	0.12 292	0.18 89	0.24 492	0.19 572	0.24 363	0.21 454	0.42 436	0.40 489	0.19 260	0.18 209	0.14 186	0.16 293	0.47 488	0.19 376	0.08 302	0.09 520	0.09 366	0.08 329	0.09 368	0.07 249

gasm-f	0.12 86	0.09 91	0.19 102	0.18 110	0.12 271	0.18 173	0.18 323	0.20 76	0.14 50	0.12 97	0.19 219	0.10 60	0.11 126	0.16 106	0.11 48	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.09 368	0.08 335

G2L-ROB	0.23 419	0.15 455	0.41 414	0.19 169	0.12 271	0.27 418	0.21 454	0.47 488	0.33 396	0.34 493	0.31 373	0.41 543	0.22 408	0.49 496	0.26 504	0.09 406	0.06 252	0.07 166	0.06 159	0.09 368	0.10 467

G2L-Stereo_test	0.24 450	0.16 484	0.38 367	0.19 169	0.13 354	0.27 418	0.24 531	0.49 511	0.38 461	0.37 534	0.37 446	0.40 536	0.24 440	0.52 511	0.28 515	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.06 159	0.09 368	0.08 335

G2L-Stereo	0.25 478	0.16 484	0.47 475	0.22 376	0.14 405	0.25 383	0.18 323	0.46 479	0.35 422	0.33 473	0.37 446	0.40 536	0.22 408	0.60 559	0.30 535	0.10 460	0.09 520	0.10 447	0.08 329	0.09 368	0.09 408

MM-Stereo_test3	0.17 249	0.12 292	0.29 244	0.23 436	0.14 405	0.19 208	0.22 482	0.39 395	0.36 435	0.16 214	0.24 288	0.17 242	0.12 161	0.19 183	0.14 218	0.07 132	0.07 393	0.08 268	0.06 159	0.09 368	0.06 149

MM-Stereo_test2	0.15 212	0.10 150	0.44 447	0.23 436	0.11 194	0.21 285	0.21 454	0.27 209	0.22 222	0.15 185	0.16 169	0.13 154	0.11 126	0.20 207	0.13 180	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.09 368	0.05 35

MM-Stereo_test1	0.17 249	0.10 150	0.39 383	0.23 436	0.11 194	0.20 251	0.22 482	0.33 309	0.29 341	0.22 290	0.21 251	0.15 208	0.14 248	0.23 263	0.13 180	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.07 244	0.09 368	0.06 149

fast-iter	0.20 344	0.13 362	0.33 296	0.18 110	0.15 466	0.17 145	0.16 219	0.34 321	0.21 203	0.37 534	0.39 475	0.36 495	0.24 440	0.29 382	0.21 426	0.06 49	0.05 39	0.08 268	0.09 437	0.09 368	0.07 249

CoSv	0.20 344	0.13 362	0.33 296	0.18 110	0.15 466	0.17 145	0.16 219	0.34 321	0.21 203	0.37 534	0.39 475	0.36 495	0.24 440	0.29 382	0.21 426	0.06 49	0.05 39	0.08 268	0.09 437	0.09 368	0.07 249

SCV_C0	0.14 176	0.11 230	0.25 190	0.19 169	0.12 271	0.15 62	0.16 219	0.30 270	0.22 222	0.13 133	0.15 149	0.13 154	0.09 39	0.24 279	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.09 368	0.06 149

SCV	0.14 176	0.14 416	0.24 176	0.21 304	0.11 194	0.15 62	0.16 219	0.31 282	0.18 132	0.11 64	0.15 149	0.13 154	0.10 85	0.23 263	0.11 48	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.09 368	0.06 149

rvit_stereo_0083	0.16 228	0.12 292	0.26 200	0.21 304	0.13 354	0.17 145	0.17 272	0.22 111	0.34 406	0.16 214	0.21 251	0.19 276	0.16 293	0.21 233	0.16 281	0.11 503	0.10 553	0.10 447	0.08 329	0.09 368	0.07 249

rvit_stereo_0081_aga	0.16 228	0.14 416	0.28 230	0.21 304	0.13 354	0.19 208	0.17 272	0.23 134	0.24 265	0.17 233	0.21 251	0.19 276	0.13 211	0.19 183	0.14 218	0.11 503	0.08 483	0.09 366	0.08 329	0.09 368	0.07 249

rvit_stereo_0081	0.16 228	0.11 230	0.24 176	0.21 304	0.12 271	0.16 106	0.17 272	0.22 111	0.33 396	0.16 214	0.18 209	0.18 256	0.14 248	0.20 207	0.16 281	0.11 503	0.08 483	0.09 366	0.08 329	0.09 368	0.07 249

rvit_stereo_0082	0.16 228	0.11 230	0.24 176	0.21 304	0.12 271	0.16 106	0.17 272	0.22 111	0.33 396	0.16 214	0.18 209	0.18 256	0.14 248	0.20 207	0.16 281	0.11 503	0.08 483	0.09 366	0.08 329	0.09 368	0.07 249

rvit_stereo_ft	0.17 249	0.14 416	0.30 255	0.25 532	0.14 405	0.17 145	0.21 454	0.28 233	0.26 292	0.16 214	0.19 219	0.20 291	0.16 293	0.22 253	0.17 313	0.11 503	0.07 393	0.09 366	0.09 437	0.09 368	0.07 249

test_sample2	0.21 365	0.10 150	0.28 230	0.19 169	0.11 194	0.27 418	0.21 454	0.43 450	0.29 341	0.26 336	0.31 373	0.30 440	0.24 440	0.45 481	0.18 342	0.09 406	0.07 393	0.08 268	0.07 244	0.09 368	0.09 408

test_sample1	0.20 344	0.10 150	0.28 230	0.19 169	0.12 271	0.28 438	0.19 371	0.41 422	0.25 280	0.26 336	0.31 373	0.29 423	0.26 472	0.44 478	0.21 426	0.09 406	0.07 393	0.08 268	0.07 244	0.09 368	0.09 408

H2IRNET	0.18 274	0.13 362	0.35 319	0.21 304	0.12 271	0.20 251	0.15 169	0.27 209	0.30 357	0.17 233	0.31 373	0.25 364	0.20 382	0.24 279	0.18 342	0.07 132	0.06 252	0.09 366	0.10 483	0.09 368	0.06 149

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 249	0.13 362	0.24 176	0.19 169	0.13 354	0.24 363	0.17 272	0.30 270	0.37 446	0.43 599	0.17 188	0.13 154	0.12 161	0.19 183	0.15 254	0.08 302	0.07 393	0.09 366	0.07 244	0.09 368	0.08 335

SMFormer	0.25 478	0.12 292	0.40 391	0.19 169	0.10 134	0.27 418	0.19 371	0.51 539	0.45 544	0.34 493	0.41 494	0.31 449	0.26 472	0.58 549	0.28 515	0.10 460	0.07 393	0.08 268	0.08 329	0.09 368	0.09 408

ACVNet-DCA	0.18 274	0.14 416	0.38 367	0.23 436	0.11 194	0.31 496	0.19 371	0.41 422	0.27 303	0.17 233	0.19 219	0.13 154	0.18 355	0.28 363	0.11 48	0.08 302	0.05 39	0.08 268	0.06 159	0.09 368	0.09 408

xx1	0.20 344	0.14 416	0.38 367	0.23 436	0.11 194	0.31 496	0.19 371	0.35 345	0.47 567	0.17 233	0.19 219	0.28 412	0.24 440	0.28 363	0.11 48	0.08 302	0.05 39	0.10 447	0.09 437	0.09 368	0.09 408

1test111	0.19 323	0.14 416	0.38 367	0.23 436	0.11 194	0.31 496	0.19 371	0.41 422	0.27 303	0.17 233	0.19 219	0.13 154	0.18 355	0.34 426	0.22 447	0.08 302	0.05 39	0.08 268	0.06 159	0.09 368	0.09 408

11t1	0.18 274	0.10 150	0.30 255	0.20 246	0.11 194	0.27 418	0.17 272	0.35 345	0.23 248	0.25 323	0.23 274	0.23 339	0.23 422	0.25 309	0.18 342	0.09 406	0.07 393	0.07 166	0.06 159	0.09 368	0.09 408

1111x	0.32 559	0.11 230	0.40 391	0.22 376	0.11 194	0.32 509	0.26 562	0.59 630	0.43 517	0.31 438	0.41 494	0.39 521	0.28 508	0.76 629	1.37 703	0.09 406	0.08 483	0.09 366	0.10 483	0.09 368	0.08 335

MIF-Stereo (partial)	0.16 228	0.10 150	0.34 308	0.21 304	0.15 466	0.15 62	0.13 80	0.28 233	0.25 280	0.17 233	0.26 311	0.15 208	0.16 293	0.25 309	0.17 313	0.09 406	0.06 252	0.10 447	0.08 329	0.09 368	0.08 335

EKT-Stereo	0.38 604	0.12 292	0.38 367	0.42 674	3.88 730	0.21 285	0.17 272	0.35 345	0.28 322	0.20 267	0.20 236	0.23 339	0.15 268	0.28 363	0.16 281	0.09 406	0.07 393	0.09 366	0.07 244	0.09 368	0.09 408

LL-Strereo	0.29 536	0.25 595	0.58 548	0.25 532	0.21 599	0.23 340	0.24 531	0.55 589	0.42 509	0.34 493	0.32 383	0.41 543	0.40 606	0.94 670	0.23 468	0.08 302	0.07 393	0.11 505	0.09 437	0.09 368	0.09 408

CBFPSM	0.27 505	0.16 484	0.67 586	0.20 246	0.14 405	0.38 569	0.25 548	0.40 408	0.36 435	0.33 473	0.36 437	0.56 627	0.38 595	0.32 412	0.38 574	0.08 302	0.08 483	0.07 166	0.08 329	0.09 368	0.11 505

gwcnet-sp	0.24 450	0.13 362	0.63 570	0.22 376	0.14 405	0.34 534	0.22 482	0.44 458	0.39 471	0.35 510	0.34 416	0.27 396	0.27 491	0.35 435	0.25 490	0.09 406	0.08 483	0.09 366	0.09 437	0.09 368	0.09 408

scenet	0.24 450	0.13 362	0.63 570	0.22 376	0.14 405	0.34 534	0.22 482	0.44 458	0.39 471	0.35 510	0.34 416	0.27 396	0.27 491	0.35 435	0.25 490	0.09 406	0.08 483	0.09 366	0.09 437	0.09 368	0.09 408

knoymous	0.17 249	0.09 91	0.32 279	0.17 57	0.11 194	0.21 285	0.17 272	0.32 294	0.23 248	0.23 298	0.28 328	0.27 396	0.16 293	0.23 263	0.16 281	0.09 406	0.06 252	0.09 366	0.06 159	0.09 368	0.09 408

ssnet	0.24 450	0.13 362	0.63 570	0.22 376	0.14 405	0.34 534	0.22 482	0.44 458	0.39 471	0.35 510	0.34 416	0.27 396	0.27 491	0.35 435	0.25 490	0.09 406	0.08 483	0.09 366	0.09 437	0.09 368	0.09 408

qqq	0.20 344	0.12 292	0.31 270	0.20 246	0.11 194	0.23 340	0.19 371	0.41 422	0.27 303	0.24 313	0.28 328	0.28 412	0.24 440	0.34 426	0.22 447	0.08 302	0.07 393	0.10 447	0.09 437	0.09 368	0.09 408

x	0.19 323	0.11 230	0.29 244	0.20 246	0.11 194	0.26 407	0.18 323	0.41 422	0.29 341	0.25 323	0.29 342	0.28 412	0.24 440	0.26 328	0.23 468	0.09 406	0.07 393	0.08 268	0.07 244	0.09 368	0.08 335

BUS	0.23 419	0.12 292	0.28 230	0.25 532	0.14 405	0.43 604	0.17 272	0.56 605	0.34 406	0.34 493	0.35 427	0.32 459	0.20 382	0.26 328	0.21 426	0.10 460	0.07 393	0.11 505	0.10 483	0.09 368	0.09 408

IER	0.23 419	0.12 292	0.39 383	0.20 246	0.14 405	0.31 496	0.19 371	0.42 436	0.36 435	0.33 473	0.40 486	0.32 459	0.33 564	0.29 382	0.22 447	0.09 406	0.07 393	0.08 268	0.08 329	0.09 368	0.08 335

RAFT+CT+SA	0.21 365	0.18 519	0.33 296	0.25 532	0.18 545	0.23 340	0.29 592	0.40 408	0.36 435	0.24 313	0.38 461	0.18 256	0.16 293	0.32 412	0.16 281	0.07 132	0.05 39	0.09 366	0.12 563	0.09 368	0.09 408

BSDual-CNN	0.23 419	0.12 292	0.28 230	0.25 532	0.14 405	0.35 549	0.21 454	0.56 605	0.34 406	0.34 493	0.35 427	0.38 509	0.24 440	0.26 328	0.21 426	0.10 460	0.07 393	0.11 505	0.10 483	0.09 368	0.09 408

hknet	0.25 478	0.14 416	0.40 391	0.25 532	0.15 466	0.35 549	0.21 454	0.56 605	0.37 446	0.34 493	0.35 427	0.43 556	0.27 491	0.37 447	0.21 426	0.09 406	0.07 393	0.11 505	0.10 483	0.09 368	0.09 408

iRaft-Stereo_5w	0.23 419	0.18 519	0.44 447	0.22 376	0.13 354	0.19 208	0.19 371	0.37 375	0.32 382	0.28 359	0.37 446	0.34 476	0.23 422	0.65 590	0.27 510	0.06 49	0.06 252	0.08 268	0.07 244	0.09 368	0.08 335

psmg	0.23 419	0.12 292	0.28 230	0.21 304	0.14 405	0.35 549	0.23 509	0.51 539	0.34 406	0.35 510	0.38 461	0.38 509	0.24 440	0.26 328	0.21 426	0.10 460	0.08 483	0.10 447	0.10 483	0.09 368	0.08 335

DAS	0.27 505	0.12 292	0.42 424	0.24 492	0.18 545	0.29 460	0.24 531	0.45 468	0.45 544	0.41 583	0.44 535	0.34 476	0.29 523	0.75 624	0.21 426	0.09 406	0.07 393	0.09 366	0.07 244	0.09 368	0.09 408

SepStereo	0.26 496	0.12 292	0.42 424	0.24 492	0.18 545	0.29 460	0.24 531	0.45 468	0.45 544	0.41 583	0.44 535	0.34 476	0.29 523	0.64 583	0.21 426	0.09 406	0.07 393	0.09 366	0.07 244	0.09 368	0.09 408

GwcNet-ADL	0.22 402	0.14 416	0.58 548	0.24 492	0.13 354	0.22 317	0.23 509	0.49 511	0.40 489	0.27 346	0.29 342	0.30 440	0.20 382	0.26 328	0.23 468	0.09 406	0.07 393	0.07 166	0.07 244	0.09 368	0.09 408

GANet-ADL	0.21 365	0.12 292	0.45 459	0.23 436	0.14 405	0.29 460	0.19 371	0.46 479	0.35 422	0.25 323	0.32 383	0.32 459	0.19 371	0.24 279	0.20 399	0.10 460	0.07 393	0.07 166	0.06 159	0.09 368	0.10 467

NRIStereo	0.18 274	0.11 230	0.35 319	0.23 436	0.11 194	0.24 363	0.20 423	0.29 250	0.26 292	0.26 336	0.25 300	0.25 364	0.18 355	0.34 426	0.18 342	0.07 132	0.06 252	0.09 366	0.07 244	0.09 368	0.08 335

SST-Stereo	0.21 365	0.10 150	0.37 348	0.24 492	0.13 354	0.19 208	0.17 272	0.31 282	0.24 265	0.34 493	0.33 406	0.29 423	0.25 462	0.56 538	0.17 313	0.08 302	0.05 39	0.10 447	0.08 329	0.09 368	0.07 249

DeepStereo_RVC	0.18 274	0.11 230	0.40 391	0.21 304	0.11 194	0.19 208	0.16 219	0.28 233	0.22 222	0.27 346	0.27 320	0.23 339	0.28 508	0.24 279	0.18 342	0.08 302	0.06 252	0.09 366	0.07 244	0.09 368	0.10 467

ICVP	0.23 419	0.13 362	0.44 447	0.26 566	0.14 405	0.29 460	0.25 548	0.45 468	0.33 396	0.29 388	0.43 524	0.35 490	0.25 462	0.26 328	0.23 468	0.12 543	0.09 520	0.09 366	0.08 329	0.09 368	0.10 467
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.18 274	0.15 455	0.35 319	0.22 376	0.14 405	0.19 208	0.17 272	0.32 294	0.30 357	0.23 298	0.25 300	0.20 291	0.16 293	0.22 253	0.19 376	0.08 302	0.07 393	0.10 447	0.12 563	0.09 368	0.08 335

RALCasStereoNet	0.18 274	0.15 455	0.33 296	0.21 304	0.14 405	0.21 285	0.18 323	0.31 282	0.25 280	0.21 281	0.29 342	0.22 317	0.15 268	0.27 348	0.17 313	0.08 302	0.10 553	0.07 166	0.06 159	0.09 368	0.09 408

RALAANet	0.19 323	0.18 519	0.37 348	0.23 436	0.14 405	0.23 340	0.13 80	0.37 375	0.29 341	0.28 359	0.26 311	0.25 364	0.15 268	0.26 328	0.18 342	0.08 302	0.06 252	0.09 366	0.08 329	0.09 368	0.06 149

sCroCo_RVC	0.18 274	0.14 416	0.49 491	0.27 594	0.18 545	0.22 317	0.17 272	0.27 209	0.23 248	0.14 164	0.22 265	0.17 242	0.14 248	0.21 233	0.15 254	0.10 460	0.11 578	0.09 366	0.09 437	0.09 368	0.09 408

222	0.41 618	0.10 150	0.29 244	0.19 169	0.11 194	0.36 554	0.20 423	0.57 615	0.39 471	0.35 510	0.44 535	0.30 440	0.27 491	0.55 527	3.56 727	0.11 503	0.07 393	0.08 268	0.08 329	0.09 368	0.09 408

xxxx	0.34 577	0.10 150	0.29 244	0.19 169	0.11 194	0.37 561	0.20 423	0.58 624	0.38 461	0.29 388	0.42 511	0.38 509	0.24 440	0.46 484	2.20 720	0.11 503	0.07 393	0.09 366	0.08 329	0.09 368	0.09 408

test_xeample	0.34 577	0.10 150	0.29 244	0.19 169	0.11 194	0.33 520	0.23 509	0.55 589	0.38 461	0.32 460	0.45 547	0.29 423	0.26 472	0.57 542	2.24 722	0.10 460	0.07 393	0.09 366	0.08 329	0.09 368	0.09 408

ARAFT	0.24 450	0.21 563	0.78 611	0.22 376	0.12 271	0.29 460	0.24 531	0.43 450	0.32 382	0.33 473	0.28 328	0.28 412	0.19 371	0.49 496	0.18 342	0.07 132	0.06 252	0.12 544	0.11 524	0.09 368	0.06 149

SFCPSM	0.22 402	0.10 150	0.51 512	0.21 304	0.14 405	0.34 534	0.22 482	0.55 589	0.39 471	0.29 388	0.32 383	0.23 339	0.21 391	0.27 348	0.19 376	0.09 406	0.07 393	0.09 366	0.09 437	0.09 368	0.08 335

FENet	0.21 365	0.11 230	0.45 459	0.21 304	0.12 271	0.26 407	0.17 272	0.41 422	0.35 422	0.30 420	0.31 373	0.29 423	0.23 422	0.26 328	0.23 468	0.09 406	0.06 252	0.09 366	0.09 437	0.09 368	0.09 408

ac_64	0.27 505	0.13 362	0.41 414	0.24 492	0.17 523	0.36 554	0.22 482	0.46 479	0.33 396	0.35 510	0.36 437	0.52 612	0.30 537	0.62 574	0.32 548	0.11 503	0.09 520	0.10 447	0.10 483	0.09 368	0.08 335

GwcNet-RSSM	0.26 496	0.17 504	0.46 467	0.21 304	0.13 354	0.28 438	0.23 509	0.44 458	0.42 509	0.31 438	0.45 547	0.40 536	0.26 472	0.55 527	0.28 515	0.11 503	0.07 393	0.09 366	0.10 483	0.09 368	0.08 335

AANet_RVC	0.31 550	0.22 577	0.50 502	0.23 436	0.14 405	0.30 480	0.24 531	0.47 488	0.54 616	0.38 549	0.60 624	0.43 556	0.29 523	0.87 656	0.40 589	0.11 503	0.07 393	0.07 166	0.07 244	0.09 368	0.09 408

HITNet	0.20 344	0.17 504	0.43 437	0.19 169	0.08 29	0.27 418	0.14 115	0.42 436	0.30 357	0.29 388	0.32 383	0.27 396	0.21 391	0.28 363	0.25 490	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.09 368	0.06 149
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	0.25 478	0.19 535	0.40 391	0.20 246	0.12 271	0.30 480	0.16 219	0.55 589	0.53 612	0.38 549	0.43 524	0.37 501	0.26 472	0.38 453	0.22 447	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.04 1	0.09 368	0.09 408

S0	0.18 274	0.13 362	0.21 134	0.23 436	0.11 194	0.33 520	0.26 562	0.27 209	0.21 203	0.21 281	0.26 311	0.20 291	0.16 293	0.19 183	0.17 313	0.12 543	0.11 578	0.14 593	0.14 606	0.10 440	0.07 249

z-ln-s-r	0.32 559	0.21 563	0.82 628	0.23 436	0.14 405	0.30 480	0.26 562	0.43 450	0.50 594	0.32 460	0.60 624	0.39 521	0.29 523	0.73 615	0.66 654	0.08 302	0.06 252	0.08 268	0.07 244	0.10 440	0.08 335

DFGA-Net	0.23 419	0.24 590	0.49 491	0.22 376	0.15 466	0.25 383	0.17 272	0.39 395	0.39 471	0.29 388	0.31 373	0.21 305	0.17 325	0.59 555	0.28 515	0.08 302	0.06 252	0.09 366	0.09 437	0.10 440	0.08 335

coex_refinement	0.26 496	0.16 484	0.36 339	0.23 436	0.15 466	0.31 496	0.20 423	0.49 511	0.42 509	0.35 510	0.42 511	0.45 572	0.27 491	0.55 527	0.33 555	0.10 460	0.06 252	0.07 166	0.07 244	0.10 440	0.10 467

rvit_0105_5	0.21 365	0.15 455	0.38 367	0.23 436	0.13 354	0.22 317	0.24 531	0.36 364	0.39 471	0.21 281	0.23 274	0.26 386	0.19 371	0.26 328	0.19 376	0.15 604	0.13 610	0.12 544	0.12 563	0.10 440	0.09 408

rvit_0105_3	0.23 419	0.17 504	0.40 391	0.25 532	0.15 466	0.24 363	0.28 585	0.38 383	0.41 501	0.25 323	0.25 300	0.28 412	0.21 391	0.28 363	0.20 399	0.15 604	0.13 610	0.14 593	0.15 616	0.10 440	0.09 408

UGAM	0.26 496	0.14 416	0.45 459	0.25 532	0.12 271	0.23 340	0.25 548	0.32 294	0.41 501	0.31 438	0.42 511	0.41 543	0.22 408	0.92 666	0.22 447	0.08 302	0.06 252	0.14 593	0.12 563	0.10 440	0.07 249

ACV-stereo	0.29 536	0.18 519	0.79 618	0.23 436	0.16 499	0.47 620	0.19 371	0.36 364	0.34 406	0.29 388	0.33 406	0.67 662	0.42 619	0.54 525	0.30 535	0.10 460	0.09 520	0.09 366	0.09 437	0.10 440	0.11 505

rvit_stereo_0080	0.15 212	0.13 362	0.25 190	0.19 169	0.13 354	0.15 62	0.20 423	0.28 233	0.24 265	0.15 185	0.17 188	0.19 276	0.13 211	0.19 183	0.15 254	0.11 503	0.08 483	0.08 268	0.08 329	0.10 440	0.07 249

test_sample3	0.23 419	0.12 292	0.43 437	0.19 169	0.12 271	0.32 509	0.20 423	0.50 522	0.34 406	0.31 438	0.33 406	0.29 423	0.22 408	0.53 518	0.22 447	0.10 460	0.07 393	0.09 366	0.08 329	0.10 440	0.10 467

CAS++	0.16 228	0.12 292	0.27 212	0.18 110	0.12 271	0.17 145	0.15 169	0.42 436	0.24 265	0.19 260	0.18 209	0.13 154	0.10 85	0.21 233	0.12 121	0.12 543	0.10 553	0.11 505	0.08 329	0.10 440	0.09 408
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MGS-Stereo	0.14 176	0.11 230	0.32 279	0.19 169	0.11 194	0.18 173	0.17 272	0.20 76	0.22 222	0.14 164	0.24 288	0.15 208	0.10 85	0.18 153	0.12 121	0.07 132	0.06 252	0.07 166	0.06 159	0.10 440	0.06 149

MyStereo8	0.22 402	0.15 455	0.63 570	0.21 304	0.17 523	0.31 496	0.16 219	0.36 364	0.32 382	0.28 359	0.36 437	0.25 364	0.18 355	0.25 309	0.28 515	0.08 302	0.07 393	0.08 268	0.07 244	0.10 440	0.12 529

mmm	0.21 365	0.12 292	0.31 270	0.22 376	0.12 271	0.28 438	0.21 454	0.41 422	0.27 303	0.29 388	0.38 461	0.29 423	0.24 440	0.29 382	0.22 447	0.09 406	0.07 393	0.11 505	0.09 437	0.10 440	0.09 408

whm_eth	0.15 212	0.13 362	0.25 190	0.19 169	0.13 354	0.15 62	0.20 423	0.28 233	0.24 265	0.15 185	0.17 188	0.19 276	0.13 211	0.19 183	0.15 254	0.11 503	0.08 483	0.08 268	0.08 329	0.10 440	0.07 249

plain	0.17 249	0.13 362	0.43 437	0.21 304	0.13 354	0.16 106	0.17 272	0.27 209	0.22 222	0.16 214	0.26 311	0.13 154	0.16 293	0.27 348	0.16 281	0.08 302	0.06 252	0.10 447	0.07 244	0.10 440	0.07 249

StereoVision	0.22 402	0.18 519	0.37 348	0.27 594	0.17 523	0.23 340	0.22 482	0.38 383	0.31 371	0.20 267	0.51 582	0.22 317	0.16 293	0.28 363	0.18 342	0.11 503	0.12 598	0.13 566	0.13 591	0.10 440	0.07 249

riskmin	0.18 274	0.09 91	0.34 308	0.18 110	0.12 271	0.24 363	0.16 219	0.34 321	0.28 322	0.21 281	0.23 274	0.33 467	0.24 440	0.23 263	0.17 313	0.09 406	0.06 252	0.09 366	0.06 159	0.10 440	0.10 467

CRFU-Net	0.28 525	0.14 416	0.45 459	0.25 532	0.15 466	0.45 612	0.23 509	0.50 522	0.30 357	0.43 599	0.41 494	0.48 588	0.46 633	0.43 474	0.29 527	0.11 503	0.10 553	0.09 366	0.08 329	0.10 440	0.10 467

test_5	0.23 419	0.19 535	0.38 367	0.26 566	0.18 545	0.25 383	0.29 592	0.40 408	0.37 446	0.29 388	0.40 486	0.25 364	0.22 408	0.34 426	0.18 342	0.07 132	0.05 39	0.09 366	0.09 437	0.10 440	0.10 467

CSP-Net	0.27 505	0.15 455	0.30 255	0.21 304	0.14 405	0.44 606	0.24 531	0.50 522	0.40 489	0.41 583	0.43 524	0.42 552	0.26 472	0.66 594	0.28 515	0.12 543	0.08 483	0.08 268	0.08 329	0.10 440	0.09 408

PSMNet-ADL	0.25 478	0.15 455	0.32 279	0.26 566	0.14 405	0.31 496	0.22 482	0.44 458	0.36 435	0.27 346	0.33 406	0.41 543	0.28 508	0.61 566	0.29 527	0.11 503	0.09 520	0.09 366	0.11 524	0.10 440	0.10 467

Patchmatch Stereo++	0.18 274	0.12 292	0.37 348	0.22 376	0.10 134	0.18 173	0.14 115	0.29 250	0.22 222	0.28 359	0.29 342	0.25 364	0.17 325	0.26 328	0.16 281	0.08 302	0.06 252	0.10 447	0.08 329	0.10 440	0.08 335
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	0.18 274	0.12 292	0.37 348	0.22 376	0.10 134	0.18 173	0.16 219	0.29 250	0.22 222	0.28 359	0.29 342	0.25 364	0.18 355	0.24 279	0.16 281	0.08 302	0.06 252	0.10 447	0.08 329	0.10 440	0.08 335

ROB_FTStereo_v2	0.18 274	0.12 292	0.37 348	0.22 376	0.10 134	0.18 173	0.16 219	0.29 250	0.22 222	0.28 359	0.29 342	0.25 364	0.17 325	0.24 279	0.16 281	0.08 302	0.06 252	0.10 447	0.08 329	0.10 440	0.08 335

ROB_FTStereo	0.18 274	0.12 292	0.37 348	0.22 376	0.10 134	0.18 173	0.14 115	0.29 250	0.22 222	0.28 359	0.28 328	0.25 364	0.17 325	0.24 279	0.16 281	0.08 302	0.06 252	0.10 447	0.08 329	0.10 440	0.08 335

HUI-Stereo	0.18 274	0.12 292	0.37 348	0.22 376	0.10 134	0.18 173	0.14 115	0.29 250	0.22 222	0.28 359	0.28 328	0.25 364	0.17 325	0.22 253	0.16 281	0.08 302	0.06 252	0.10 447	0.08 329	0.10 440	0.08 335

iGMRVC	0.18 274	0.12 292	0.37 348	0.22 376	0.10 134	0.18 173	0.15 169	0.29 250	0.22 222	0.28 359	0.29 342	0.25 364	0.17 325	0.27 348	0.17 313	0.08 302	0.06 252	0.10 447	0.08 329	0.10 440	0.08 335

iRAFT	0.18 274	0.12 292	0.37 348	0.22 376	0.10 134	0.18 173	0.14 115	0.29 250	0.22 222	0.28 359	0.29 342	0.25 364	0.17 325	0.26 328	0.16 281	0.08 302	0.06 252	0.10 447	0.08 329	0.10 440	0.08 335

CRE-IMP	0.18 274	0.12 292	0.37 348	0.22 376	0.11 194	0.24 363	0.17 272	0.29 250	0.21 203	0.27 346	0.26 311	0.24 354	0.17 325	0.23 263	0.18 342	0.08 302	0.05 39	0.10 447	0.07 244	0.10 440	0.10 467

RAFT	0.21 365	0.17 504	0.32 279	0.24 492	0.12 271	0.25 383	0.27 569	0.35 345	0.28 322	0.33 473	0.33 406	0.38 509	0.22 408	0.29 382	0.17 313	0.08 302	0.08 483	0.11 505	0.10 483	0.10 440	0.06 149

RAFT-IKP	0.18 274	0.12 292	0.37 348	0.22 376	0.10 134	0.18 173	0.15 169	0.29 250	0.22 222	0.28 359	0.29 342	0.25 364	0.18 355	0.25 309	0.16 281	0.08 302	0.06 252	0.10 447	0.08 329	0.10 440	0.08 335

GES	0.22 402	0.12 292	0.42 424	0.20 246	0.14 405	0.27 418	0.19 371	0.49 511	0.33 396	0.30 420	0.36 437	0.25 364	0.23 422	0.29 382	0.22 447	0.10 460	0.08 483	0.08 268	0.07 244	0.10 440	0.11 505

HCRNet	0.24 450	0.25 595	0.33 296	0.34 649	0.16 499	0.27 418	0.18 323	0.43 450	0.35 422	0.30 420	0.35 427	0.32 459	0.22 408	0.44 478	0.20 399	0.13 564	0.08 483	0.13 566	0.11 524	0.10 440	0.09 408

GMStereo	0.19 323	0.25 595	0.40 391	0.21 304	0.12 271	0.22 317	0.19 371	0.29 250	0.40 489	0.25 323	0.23 274	0.16 230	0.15 268	0.25 309	0.19 376	0.09 406	0.06 252	0.08 268	0.08 329	0.10 440	0.08 335
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MMNet	0.27 505	0.14 416	0.49 491	0.24 492	0.17 523	0.47 620	0.22 482	0.45 468	0.51 598	0.39 564	0.41 494	0.36 495	0.33 564	0.39 458	0.34 560	0.08 302	0.07 393	0.09 366	0.09 437	0.10 440	0.08 335

psm_up	0.29 536	0.16 484	0.41 414	0.26 566	0.17 523	0.32 509	0.26 562	0.55 589	0.43 517	0.36 526	0.40 486	0.45 572	0.37 591	0.58 549	0.30 535	0.11 503	0.12 598	0.13 566	0.12 563	0.10 440	0.10 467

UNet	0.28 525	0.14 416	0.69 592	0.23 436	0.20 591	0.44 606	0.22 482	0.50 522	0.40 489	0.34 493	0.39 475	0.43 556	0.33 564	0.40 466	0.31 543	0.09 406	0.07 393	0.10 447	0.08 329	0.10 440	0.08 335

UPFNet	0.25 478	0.12 292	0.38 367	0.24 492	0.19 572	0.37 561	0.28 585	0.48 501	0.38 461	0.34 493	0.37 446	0.37 501	0.28 508	0.39 458	0.33 555	0.10 460	0.09 520	0.10 447	0.10 483	0.10 440	0.08 335

ACVNet	0.23 419	0.13 362	0.35 319	0.18 110	0.15 466	0.27 418	0.23 509	0.39 395	0.44 532	0.28 359	0.41 494	0.38 509	0.26 472	0.27 348	0.32 548	0.08 302	0.07 393	0.08 268	0.07 244	0.10 440	0.07 249

HGLStereo	0.27 505	0.14 416	0.46 467	0.24 492	0.21 599	0.33 520	0.23 509	0.50 522	0.42 509	0.35 510	0.48 570	0.41 543	0.33 564	0.45 481	0.33 555	0.11 503	0.10 553	0.09 366	0.09 437	0.10 440	0.12 529

GANet-RSSM	0.24 450	0.14 416	0.36 339	0.21 304	0.14 405	0.27 418	0.21 454	0.45 468	0.33 396	0.29 388	0.39 475	0.39 521	0.28 508	0.58 549	0.23 468	0.11 503	0.07 393	0.09 366	0.09 437	0.10 440	0.09 408

PSMNet-RSSM	0.24 450	0.15 455	0.36 339	0.21 304	0.14 405	0.25 383	0.20 423	0.48 501	0.37 446	0.30 420	0.44 535	0.38 509	0.26 472	0.52 511	0.22 447	0.12 543	0.07 393	0.11 505	0.13 591	0.10 440	0.09 408

DMCA	0.22 402	0.14 416	0.36 339	0.22 376	0.14 405	0.27 418	0.20 423	0.43 450	0.38 461	0.31 438	0.32 383	0.33 467	0.24 440	0.24 279	0.28 515	0.11 503	0.08 483	0.10 447	0.08 329	0.10 440	0.11 505

BEATNet_4x	0.22 402	0.18 519	0.47 475	0.22 376	0.10 134	0.28 438	0.14 115	0.46 479	0.32 382	0.31 438	0.34 416	0.31 449	0.25 462	0.31 405	0.29 527	0.08 302	0.06 252	0.08 268	0.06 159	0.10 440	0.08 335

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 505	0.21 563	0.59 554	0.25 532	0.18 545	0.29 460	0.22 482	0.50 522	0.40 489	0.38 549	0.41 494	0.43 556	0.27 491	0.43 474	0.29 527	0.11 503	0.08 483	0.10 447	0.10 483	0.10 440	0.11 505
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	0.27 505	0.17 504	0.35 319	0.25 532	0.14 405	0.37 561	0.21 454	0.47 488	0.41 501	0.44 606	0.51 582	0.41 543	0.28 508	0.45 481	0.37 571	0.09 406	0.06 252	0.11 505	0.11 524	0.10 440	0.10 467
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.28 525	0.16 484	0.34 308	0.27 594	0.16 499	0.38 569	0.25 548	0.48 501	0.43 517	0.46 614	0.46 557	0.51 606	0.33 564	0.53 518	0.33 555	0.10 460	0.10 553	0.11 505	0.11 524	0.10 440	0.09 408

pmcnn	0.50 650	0.20 548	0.78 611	0.24 492	0.26 648	0.39 578	0.30 603	0.51 539	0.50 594	0.54 647	1.23 691	2.52 719	0.37 591	0.77 635	0.95 678	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.10 440	0.08 335

S	0.19 323	0.12 292	0.22 151	0.22 376	0.13 354	0.31 496	0.22 482	0.30 270	0.27 303	0.25 323	0.31 373	0.20 291	0.20 382	0.18 153	0.17 313	0.12 543	0.09 520	0.15 609	0.16 628	0.11 489	0.12 529

SE	0.16 228	0.14 416	0.19 102	0.21 304	0.11 194	0.23 340	0.16 219	0.28 233	0.20 181	0.20 267	0.27 320	0.15 208	0.17 325	0.15 76	0.14 218	0.09 406	0.06 252	0.09 366	0.08 329	0.11 489	0.08 335

SMOE	0.17 249	0.11 230	0.21 134	0.20 246	0.09 60	0.26 407	0.21 454	0.30 270	0.23 248	0.21 281	0.27 320	0.21 305	0.17 325	0.18 153	0.16 281	0.08 302	0.06 252	0.12 544	0.07 244	0.11 489	0.07 249

SME	0.21 365	0.20 548	0.29 244	0.23 436	0.11 194	0.36 554	0.17 272	0.37 375	0.29 341	0.24 313	0.28 328	0.19 276	0.21 391	0.53 518	0.21 426	0.10 460	0.08 483	0.10 447	0.10 483	0.11 489	0.08 335

Selective-IGEV-i16pc	0.33 568	0.10 150	1.71 703	0.21 304	0.14 405	0.74 673	0.31 608	0.42 436	0.41 501	0.21 281	0.32 383	0.26 386	0.14 248	0.71 607	0.19 376	0.14 589	0.10 553	0.08 268	0.09 437	0.11 489	0.11 505

S2M2_L	0.13 135	0.11 230	0.20 120	0.16 26	0.12 271	0.12 26	0.07 1	0.18 43	0.20 181	0.12 97	0.15 149	0.14 186	0.12 161	0.15 76	0.14 218	0.13 564	0.09 520	0.09 366	0.10 483	0.11 489	0.09 408
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_0105_6	0.19 323	0.14 416	0.34 308	0.23 436	0.14 405	0.18 173	0.20 423	0.29 250	0.37 446	0.18 252	0.22 265	0.23 339	0.17 325	0.26 328	0.17 313	0.15 604	0.13 610	0.13 566	0.11 524	0.11 489	0.08 335

rvit_0105_4	0.20 344	0.15 455	0.38 367	0.23 436	0.14 405	0.20 251	0.22 482	0.33 309	0.39 471	0.19 260	0.24 288	0.25 364	0.19 371	0.27 348	0.17 313	0.16 620	0.13 610	0.13 566	0.11 524	0.11 489	0.08 335

rvit_105_1	0.27 505	0.19 535	0.46 467	0.27 594	0.19 572	0.30 480	0.35 633	0.44 458	0.51 598	0.31 438	0.31 373	0.31 449	0.26 472	0.35 435	0.25 490	0.15 604	0.14 620	0.15 609	0.17 638	0.11 489	0.10 467

ITSA-stereo	0.25 478	0.15 455	0.33 296	0.23 436	0.11 194	0.27 418	0.18 323	0.56 605	0.59 632	0.31 438	0.32 383	0.33 467	0.28 508	0.49 496	0.30 535	0.11 503	0.08 483	0.11 505	0.10 483	0.11 489	0.13 549

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 419	0.13 362	0.83 631	0.20 246	0.21 599	0.23 340	0.17 272	0.48 501	0.27 303	0.23 298	0.29 342	0.39 521	0.23 422	0.25 309	0.15 254	0.08 302	0.06 252	0.08 268	0.11 524	0.11 489	0.10 467

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 344	0.72 697	0.70 598	0.17 57	0.08 29	0.15 62	0.15 169	0.18 43	0.16 79	0.13 133	0.12 75	0.09 29	0.08 16	0.16 106	0.13 180	0.35 687	0.04 2	0.08 268	0.07 244	0.11 489	0.23 661

test_sample6	0.25 478	0.13 362	0.41 414	0.21 304	0.11 194	0.30 480	0.22 482	0.51 539	0.35 422	0.33 473	0.43 524	0.30 440	0.24 440	0.57 542	0.22 447	0.10 460	0.07 393	0.10 447	0.10 483	0.11 489	0.10 467

test_sample5	0.24 450	0.13 362	0.42 424	0.21 304	0.12 271	0.30 480	0.21 454	0.50 522	0.34 406	0.32 460	0.41 494	0.29 423	0.23 422	0.55 527	0.21 426	0.10 460	0.07 393	0.10 447	0.09 437	0.11 489	0.10 467

test_sample4	0.24 450	0.13 362	0.43 437	0.20 246	0.12 271	0.32 509	0.21 454	0.51 539	0.34 406	0.31 438	0.37 446	0.28 412	0.23 422	0.53 518	0.21 426	0.10 460	0.07 393	0.10 447	0.09 437	0.11 489	0.10 467

DualNet	0.24 450	0.13 362	0.42 424	0.21 304	0.12 271	0.30 480	0.21 454	0.50 522	0.34 406	0.33 473	0.43 524	0.29 423	0.23 422	0.55 527	0.21 426	0.10 460	0.07 393	0.10 447	0.09 437	0.11 489	0.10 467

mmx	0.31 550	0.12 292	0.42 424	0.20 246	0.13 354	0.28 438	0.20 423	0.55 589	0.45 544	0.30 420	0.42 511	0.34 476	0.23 422	0.81 647	1.08 685	0.10 460	0.07 393	0.11 505	0.10 483	0.11 489	0.10 467

xxx	0.31 550	0.12 292	0.42 424	0.20 246	0.13 354	0.28 438	0.20 423	0.55 589	0.45 544	0.30 420	0.42 511	0.34 476	0.23 422	0.81 647	1.08 685	0.10 460	0.07 393	0.11 505	0.10 483	0.11 489	0.10 467

PCWNet_CMD	0.23 419	0.13 362	0.48 485	0.20 246	0.13 354	0.28 438	0.16 219	0.46 479	0.46 562	0.29 388	0.36 437	0.37 501	0.24 440	0.28 363	0.20 399	0.09 406	0.06 252	0.10 447	0.08 329	0.11 489	0.09 408

CASS	0.21 365	0.15 455	0.32 279	0.26 566	0.11 194	0.28 438	0.19 371	0.39 395	0.30 357	0.32 460	0.34 416	0.25 364	0.24 440	0.25 309	0.20 399	0.13 564	0.08 483	0.11 505	0.09 437	0.11 489	0.11 505
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.24 450	0.16 484	0.48 485	0.21 304	0.13 354	0.29 460	0.29 592	0.39 395	0.39 471	0.27 346	0.35 427	0.39 521	0.31 554	0.31 405	0.29 527	0.08 302	0.09 520	0.10 447	0.11 524	0.11 489	0.10 467

ssnet_v2	0.28 525	0.16 484	0.44 447	0.22 376	0.15 466	0.40 584	0.30 603	0.57 615	0.46 562	0.38 549	0.36 437	0.47 582	0.29 523	0.38 453	0.39 582	0.13 564	0.11 578	0.11 505	0.11 524	0.11 489	0.11 505

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 543	0.20 548	0.70 598	0.21 304	0.17 523	0.46 614	0.27 569	0.50 522	0.49 586	0.42 593	0.55 604	0.43 556	0.30 537	0.46 484	0.38 574	0.09 406	0.06 252	0.07 166	0.06 159	0.11 489	0.10 467

NINENet	0.25 478	0.15 455	0.37 348	0.23 436	0.16 499	0.43 604	0.17 272	0.60 639	0.46 562	0.32 460	0.37 446	0.32 459	0.20 382	0.42 472	0.21 426	0.10 460	0.10 553	0.12 544	0.08 329	0.11 489	0.10 467

dd	0.22 402	0.26 606	0.40 391	0.22 376	0.12 271	0.25 383	0.21 454	0.32 294	0.44 532	0.29 388	0.28 328	0.25 364	0.16 293	0.30 398	0.25 490	0.12 543	0.07 393	0.10 447	0.08 329	0.11 489	0.09 408

GEStereo_RVC	0.27 505	0.20 548	0.44 447	0.27 594	0.16 499	0.33 520	0.25 548	0.56 605	0.54 616	0.34 493	0.38 461	0.34 476	0.25 462	0.51 505	0.28 515	0.12 543	0.08 483	0.09 366	0.08 329	0.11 489	0.11 505

Anonymous3	0.23 419	0.18 519	0.63 570	0.27 594	0.18 545	0.41 588	0.23 509	0.43 450	0.35 422	0.23 298	0.27 320	0.20 291	0.18 355	0.27 348	0.18 342	0.12 543	0.11 578	0.10 447	0.10 483	0.11 489	0.12 529

TestStereo	0.21 365	0.19 535	0.40 391	0.25 532	0.10 134	0.22 317	0.21 454	0.31 282	0.31 371	0.23 298	0.34 416	0.22 317	0.18 355	0.62 574	0.18 342	0.08 302	0.06 252	0.10 447	0.07 244	0.11 489	0.06 149

CFNet_pseudo	0.23 419	0.13 362	0.47 475	0.19 169	0.13 354	0.26 407	0.16 219	0.44 458	0.44 532	0.29 388	0.37 446	0.38 509	0.23 422	0.29 382	0.21 426	0.09 406	0.06 252	0.11 505	0.08 329	0.11 489	0.09 408

ADLNet	0.28 525	0.15 455	0.42 424	0.23 436	0.19 572	0.34 534	0.23 509	0.53 570	0.43 517	0.42 593	0.41 494	0.44 567	0.27 491	0.55 527	0.35 564	0.11 503	0.08 483	0.11 505	0.11 524	0.11 489	0.12 529

RAFT + AFF	0.27 505	0.23 586	0.50 502	0.25 532	0.17 523	0.30 480	0.33 627	0.52 558	0.40 489	0.28 359	0.30 358	0.30 440	0.31 554	0.62 574	0.24 480	0.09 406	0.10 553	0.11 505	0.10 483	0.11 489	0.11 505

acv_ft	0.25 478	0.13 362	0.40 391	0.23 436	0.19 572	0.34 534	0.21 454	0.45 468	0.44 532	0.38 549	0.41 494	0.38 509	0.27 491	0.27 348	0.35 564	0.08 302	0.07 393	0.08 268	0.07 244	0.11 489	0.07 249

DSFCA	0.27 505	0.13 362	0.36 339	0.20 246	0.17 523	0.38 569	0.31 608	0.47 488	0.43 517	0.43 599	0.37 446	0.39 521	0.29 523	0.52 511	0.32 548	0.12 543	0.10 553	0.10 447	0.11 524	0.11 489	0.10 467

ADCRef	0.38 604	0.24 590	0.88 643	0.26 566	0.21 599	0.49 631	0.27 569	0.52 558	0.48 577	0.50 628	0.58 616	0.35 490	0.47 636	0.48 491	1.29 702	0.09 406	0.08 483	0.12 544	0.12 563	0.11 489	0.11 505

MSMDNet	0.23 419	0.13 362	0.48 485	0.20 246	0.13 354	0.28 438	0.16 219	0.46 479	0.46 562	0.29 388	0.36 437	0.37 501	0.24 440	0.28 363	0.20 399	0.09 406	0.06 252	0.09 366	0.08 329	0.11 489	0.09 408

CFNet	0.27 505	0.20 548	0.44 447	0.22 376	0.14 405	0.33 520	0.14 115	0.51 539	0.45 544	0.30 420	0.40 486	0.38 509	0.27 491	0.76 629	0.25 490	0.09 406	0.07 393	0.11 505	0.11 524	0.11 489	0.08 335

ccs_rob	0.23 419	0.13 362	0.47 475	0.20 246	0.13 354	0.26 407	0.17 272	0.44 458	0.44 532	0.29 388	0.37 446	0.38 509	0.23 422	0.29 382	0.21 426	0.09 406	0.06 252	0.11 505	0.08 329	0.11 489	0.09 408

AdaStereo	0.24 450	0.16 484	0.37 348	0.24 492	0.12 271	0.32 509	0.17 272	0.54 579	0.42 509	0.33 473	0.38 461	0.35 490	0.21 391	0.30 398	0.22 447	0.14 589	0.06 252	0.13 566	0.08 329	0.11 489	0.08 335
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	0.41 618	0.28 616	0.62 567	0.30 629	0.19 572	0.51 635	0.47 675	0.58 624	0.59 632	0.56 650	0.47 564	0.49 594	0.41 610	1.21 694	0.64 651	0.12 543	0.18 656	0.12 544	0.13 591	0.11 489	0.14 573

LE_ROB	1.76 716	0.20 548	2.68 716	0.48 682	0.52 693	0.78 680	0.96 715	0.84 695	6.61 733	7.40 736	2.08 718	2.08 711	4.83 729	1.27 698	3.79 728	0.10 460	0.08 483	0.12 544	0.11 524	0.11 489	0.10 467

DN-CSS_ROB	0.22 402	0.25 595	0.47 475	0.24 492	0.14 405	0.25 383	0.12 40	0.40 408	0.33 396	0.29 388	0.42 511	0.22 317	0.20 382	0.33 419	0.19 376	0.07 132	0.06 252	0.11 505	0.11 524	0.11 489	0.07 249

LSFM	0.11 49	0.07 4	0.18 89	0.16 26	0.12 271	0.09 2	0.07 1	0.12 5	0.09 2	0.12 97	0.09 16	0.11 98	0.10 85	0.14 35	0.12 121	0.10 460	0.09 520	0.09 366	0.08 329	0.12 530	0.13 549

flow	0.11 49	0.07 4	0.18 89	0.16 26	0.12 271	0.09 2	0.07 1	0.12 5	0.09 2	0.12 97	0.09 16	0.11 98	0.10 85	0.17 124	0.12 121	0.10 460	0.09 520	0.09 366	0.08 329	0.12 530	0.13 549

Selective-IGEV-i16pb	0.39 609	0.12 292	2.18 707	0.21 304	0.15 466	0.68 667	0.32 616	0.56 605	0.57 628	0.25 323	0.44 535	0.33 467	0.21 391	0.80 643	0.25 490	0.14 589	0.10 553	0.09 366	0.10 483	0.12 530	0.13 549

DCVSM-stereo	0.24 450	0.13 362	0.52 519	0.20 246	0.14 405	0.26 407	0.13 80	0.34 321	0.34 406	0.41 583	0.33 406	0.47 582	0.29 523	0.30 398	0.22 447	0.10 460	0.10 553	0.11 505	0.10 483	0.12 530	0.15 585

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 478	0.14 416	0.95 654	0.21 304	0.27 650	0.20 251	0.19 371	0.48 501	0.25 280	0.26 336	0.55 604	0.34 476	0.18 355	0.25 309	0.17 313	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.12 563	0.12 530	0.12 529

CFNet_ucs	0.24 450	0.13 362	0.50 502	0.20 246	0.15 466	0.28 438	0.17 272	0.49 511	0.45 544	0.32 460	0.42 511	0.39 521	0.22 408	0.31 405	0.21 426	0.11 503	0.08 483	0.12 544	0.09 437	0.12 530	0.11 505

fast-acv-ft	0.31 550	0.20 548	0.81 624	0.24 492	0.18 545	0.46 614	0.27 569	0.41 422	0.49 586	0.39 564	0.55 604	0.49 594	0.35 578	0.37 447	0.38 574	0.11 503	0.11 578	0.11 505	0.12 563	0.12 530	0.09 408

ADLNet2	0.30 543	0.17 504	0.72 603	0.23 436	0.17 523	0.36 554	0.24 531	0.52 558	0.51 598	0.32 460	0.38 461	0.45 572	0.30 537	0.69 601	0.35 564	0.10 460	0.08 483	0.09 366	0.09 437	0.12 530	0.10 467

CFNet-ft	0.24 450	0.15 455	0.35 319	0.18 110	0.15 466	0.30 480	0.21 454	0.39 395	0.36 435	0.28 359	0.40 486	0.43 556	0.25 462	0.47 488	0.24 480	0.12 543	0.07 393	0.12 544	0.11 524	0.12 530	0.09 408

STTStereo	0.28 525	0.20 548	0.61 559	0.25 532	0.17 523	0.29 460	0.24 531	0.47 488	0.39 471	0.39 564	0.41 494	0.44 567	0.28 508	0.40 466	0.28 515	0.13 564	0.12 598	0.13 566	0.16 628	0.12 530	0.11 505

PA-Net	0.37 597	0.28 616	0.83 631	0.31 635	0.28 655	0.39 578	0.42 662	0.51 539	0.55 622	0.34 493	0.42 511	0.41 543	0.36 582	0.79 639	0.49 620	0.12 543	0.23 677	0.16 621	0.23 663	0.12 530	0.18 620
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
TDLM	0.30 543	0.21 563	0.38 367	0.28 615	0.15 466	0.33 520	0.32 616	0.52 558	0.47 567	0.38 549	0.43 524	0.39 521	0.29 523	0.91 665	0.28 515	0.14 589	0.08 483	0.13 566	0.11 524	0.12 530	0.10 467

CFNet_RVC	0.24 450	0.15 455	0.35 319	0.18 110	0.15 466	0.30 480	0.21 454	0.39 395	0.36 435	0.28 359	0.40 486	0.43 556	0.25 462	0.47 488	0.24 480	0.12 543	0.07 393	0.12 544	0.11 524	0.12 530	0.09 408

iResNetv2_ROB	0.27 505	0.26 606	0.72 603	0.23 436	0.13 354	0.29 460	0.18 323	0.52 558	0.49 586	0.37 534	0.45 547	0.39 521	0.25 462	0.34 426	0.20 399	0.08 302	0.06 252	0.07 166	0.05 73	0.12 530	0.09 408

DRN-Test	0.33 568	0.17 504	0.61 559	0.27 594	0.19 572	0.46 614	0.29 592	0.65 660	0.51 598	0.47 621	0.46 557	0.44 567	0.34 573	0.62 574	0.41 597	0.12 543	0.08 483	0.13 566	0.12 563	0.12 530	0.10 467

StereoDRNet	0.32 559	0.22 577	0.61 559	0.27 594	0.21 599	0.42 595	0.30 603	0.61 643	0.48 577	0.46 614	0.39 475	0.48 588	0.30 537	0.57 542	0.40 589	0.11 503	0.09 520	0.12 544	0.11 524	0.12 530	0.10 467

DISCO	0.32 559	0.13 362	0.51 512	0.25 532	0.16 499	0.48 626	0.25 548	0.50 522	0.57 628	0.37 534	0.45 547	0.62 646	0.36 582	0.64 583	0.49 620	0.09 406	0.07 393	0.09 366	0.08 329	0.12 530	0.11 505

MDST_ROB	0.48 643	0.14 416	0.95 654	0.30 629	0.21 599	1.33 708	0.32 616	0.77 685	0.56 625	1.06 696	0.71 651	0.49 594	0.35 578	1.26 697	0.38 574	0.13 564	0.11 578	0.16 621	0.13 591	0.12 530	0.12 529

zh-mn7	0.46 637	0.45 670	1.48 694	0.25 532	0.19 572	0.44 606	0.29 592	0.56 605	0.82 675	0.65 664	0.96 678	0.49 594	0.38 595	0.88 659	0.63 649	0.12 543	0.10 553	0.11 505	0.11 524	0.13 548	0.14 573

YMNet	0.32 559	0.22 577	0.58 548	0.27 594	0.23 628	0.48 626	0.27 569	0.51 539	0.45 544	0.48 625	0.56 611	0.51 606	0.30 537	0.39 458	0.40 589	0.13 564	0.16 643	0.13 566	0.12 563	0.13 548	0.12 529

YMNet_1	0.32 559	0.22 577	0.58 548	0.27 594	0.23 628	0.48 626	0.27 569	0.51 539	0.45 544	0.48 625	0.56 611	0.51 606	0.30 537	0.39 458	0.40 589	0.13 564	0.16 643	0.13 566	0.12 563	0.13 548	0.12 529

DDVS	0.25 478	0.15 455	0.39 383	0.24 492	0.17 523	0.34 534	0.21 454	0.41 422	0.30 357	0.33 473	0.41 494	0.48 588	0.21 391	0.52 511	0.27 510	0.11 503	0.09 520	0.11 505	0.09 437	0.13 548	0.14 573

rvit_stereo_0075_2	0.24 450	0.17 504	0.50 502	0.26 566	0.22 615	0.22 317	0.15 169	0.40 408	0.35 422	0.27 346	0.37 446	0.29 423	0.20 382	0.28 363	0.19 376	0.17 632	0.12 598	0.19 644	0.12 563	0.13 548	0.13 549

test_sample7	0.25 478	0.15 455	0.35 319	0.20 246	0.14 405	0.28 438	0.21 454	0.51 539	0.38 461	0.37 534	0.34 416	0.37 501	0.30 537	0.39 458	0.23 468	0.14 589	0.09 520	0.13 566	0.12 563	0.13 548	0.12 529

iinet-f	0.30 543	0.18 519	1.03 665	0.20 246	0.15 466	0.44 606	0.22 482	0.45 468	0.37 446	0.35 510	0.44 535	0.41 543	0.34 573	0.34 426	0.40 589	0.10 460	0.09 520	0.08 268	0.08 329	0.13 548	0.11 505

AASNet	0.27 505	0.19 535	0.49 491	0.26 566	0.17 523	0.34 534	0.20 423	0.62 651	0.48 577	0.35 510	0.40 486	0.32 459	0.25 462	0.28 363	0.34 560	0.11 503	0.09 520	0.10 447	0.08 329	0.13 548	0.11 505

AACVNet	0.26 496	0.16 484	0.37 348	0.22 376	0.14 405	0.29 460	0.19 371	0.41 422	0.31 371	0.38 549	0.42 511	0.43 556	0.28 508	0.73 615	0.25 490	0.11 503	0.08 483	0.11 505	0.09 437	0.13 548	0.11 505

LCNet	0.21 365	0.11 230	0.29 244	0.25 532	0.12 271	0.23 340	0.19 371	0.34 321	0.26 292	0.28 359	0.35 427	0.26 386	0.30 537	0.35 435	0.17 313	0.07 132	0.05 39	0.09 366	0.10 483	0.13 548	0.22 654

LMCR-Stereo	0.26 496	0.18 519	0.49 491	0.28 615	0.14 405	0.36 554	0.23 509	0.54 579	0.34 406	0.39 564	0.40 486	0.29 423	0.29 523	0.37 447	0.27 510	0.11 503	0.07 393	0.09 366	0.07 244	0.13 548	0.09 408

Syn2CoEx	0.36 587	0.31 637	0.78 611	0.34 649	0.21 599	0.41 588	0.28 585	0.61 643	0.49 586	0.42 593	0.56 611	0.45 572	0.44 624	0.69 601	0.38 574	0.17 632	0.14 620	0.15 609	0.12 563	0.13 548	0.12 529

GwcNet	0.35 582	0.23 586	0.88 643	0.25 532	0.24 636	0.48 626	0.27 569	0.55 589	0.57 628	0.38 549	0.52 590	0.51 606	0.32 561	0.60 559	0.41 597	0.13 564	0.11 578	0.12 544	0.11 524	0.13 548	0.14 573

DMCA-RVC	0.27 505	0.21 563	0.61 559	0.28 615	0.17 523	0.29 460	0.21 454	0.42 436	0.35 422	0.40 574	0.37 446	0.39 521	0.36 582	0.43 474	0.30 535	0.13 564	0.10 553	0.15 609	0.11 524	0.13 548	0.10 467

FADNet-RVC-Resample	0.29 536	0.25 595	0.93 651	0.26 566	0.16 499	0.32 509	0.21 454	0.47 488	0.39 471	0.35 510	0.38 461	0.33 467	0.27 491	0.53 518	0.24 480	0.10 460	0.10 553	0.14 593	0.13 591	0.13 548	0.16 594

UCFNet_RVC	0.24 450	0.16 484	0.34 308	0.18 110	0.15 466	0.33 520	0.16 219	0.46 479	0.35 422	0.29 388	0.35 427	0.39 521	0.25 462	0.34 426	0.22 447	0.13 564	0.08 483	0.13 566	0.14 606	0.13 548	0.12 529

PSMNet_ROB	0.33 568	0.24 590	0.54 526	0.31 635	0.21 599	0.42 595	0.43 664	0.59 630	0.47 567	0.37 534	0.44 535	0.49 594	0.31 554	0.64 583	0.43 601	0.14 589	0.10 553	0.15 609	0.14 606	0.13 548	0.11 505

CBMV	0.33 568	0.21 563	0.54 526	0.23 436	0.13 354	0.42 595	0.33 627	0.53 570	0.48 577	0.52 639	0.49 572	0.50 602	0.41 610	0.56 538	0.31 543	0.15 604	0.16 643	0.18 636	0.16 628	0.13 548	0.13 549
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-mn7	0.44 632	0.40 662	1.09 670	0.25 532	0.18 545	0.61 658	0.34 629	0.56 605	0.93 691	0.43 599	0.96 678	0.53 617	0.39 601	0.94 670	0.59 639	0.10 460	0.09 520	0.10 447	0.10 483	0.14 566	0.13 549

w-ln-seven-2	0.36 587	0.29 623	1.06 667	0.27 594	0.18 545	0.37 561	0.30 603	0.50 522	0.54 616	0.45 610	0.55 604	0.45 572	0.41 610	0.62 574	0.49 620	0.10 460	0.10 553	0.12 544	0.11 524	0.14 566	0.11 505

Wz-Net-LNSev	0.34 577	0.29 623	0.91 647	0.26 566	0.21 599	0.47 620	0.31 608	0.54 579	0.54 616	0.44 606	0.52 590	0.50 602	0.35 578	0.39 458	0.39 582	0.11 503	0.11 578	0.10 447	0.09 437	0.14 566	0.13 549

UDGNet	0.23 419	0.31 637	0.38 367	0.24 492	0.14 405	0.24 363	0.18 323	0.32 294	0.43 517	0.29 388	0.28 328	0.24 354	0.19 371	0.29 382	0.20 399	0.15 604	0.07 393	0.21 650	0.11 524	0.14 566	0.10 467

dad	0.28 525	0.31 637	0.44 447	0.21 304	0.14 405	0.30 480	0.20 423	0.33 309	0.49 586	0.44 606	0.44 535	0.45 572	0.21 391	0.41 468	0.26 504	0.20 652	0.11 578	0.20 648	0.11 524	0.14 566	0.10 467

pcwnet_v2	0.32 559	0.15 455	1.26 685	0.23 436	0.18 545	0.32 509	0.18 323	0.59 630	0.60 636	0.36 526	0.45 547	0.35 490	0.29 523	0.36 444	0.25 490	0.14 589	0.11 578	0.12 544	0.11 524	0.14 566	0.15 585

FAT-Stereo	0.36 587	0.18 519	0.73 607	0.26 566	0.18 545	0.33 520	0.29 592	0.60 639	0.59 632	0.46 614	0.60 624	0.60 640	0.50 645	0.61 566	0.34 560	0.13 564	0.14 620	0.13 566	0.12 563	0.14 566	0.18 620

Nwc_Net	0.37 597	0.25 595	0.68 591	0.31 635	0.24 636	0.44 606	0.30 603	0.65 660	0.50 594	0.37 534	0.69 650	0.58 635	0.45 627	0.60 559	0.40 589	0.15 604	0.12 598	0.19 644	0.21 653	0.14 566	0.13 549

ADCL	0.47 640	0.22 577	1.00 660	0.27 594	0.19 572	0.74 673	0.64 694	0.54 579	0.69 658	0.56 650	0.71 651	0.55 623	0.60 662	0.60 559	1.43 704	0.11 503	0.09 520	0.13 566	0.13 591	0.14 566	0.14 573

ADCP+	0.45 635	0.24 590	1.15 677	0.25 532	0.22 615	0.56 647	0.39 653	0.54 579	0.51 598	0.44 606	0.51 582	0.46 580	0.52 650	0.56 538	1.89 716	0.10 460	0.08 483	0.11 505	0.10 483	0.14 566	0.13 549

GANet	0.36 587	0.22 577	0.49 491	0.29 618	0.17 523	0.41 588	0.38 648	0.57 615	0.45 544	0.46 614	0.75 657	0.55 623	0.40 606	0.94 670	0.41 597	0.13 564	0.13 610	0.13 566	0.11 524	0.14 566	0.11 505

CVANet_RVC	0.30 543	0.19 535	0.41 414	0.26 566	0.16 499	0.33 520	0.26 562	0.52 558	0.47 567	0.40 574	0.46 557	0.43 556	0.31 554	0.89 661	0.26 504	0.14 589	0.09 520	0.14 593	0.13 591	0.14 566	0.10 467

DeepPruner_ROB	0.26 496	0.19 535	0.44 447	0.21 304	0.16 499	0.30 480	0.21 454	0.52 558	0.32 382	0.35 510	0.38 461	0.39 521	0.26 472	0.42 472	0.24 480	0.15 604	0.11 578	0.11 505	0.11 524	0.14 566	0.13 549

CBMV_ROB	0.33 568	0.18 519	0.53 523	0.21 304	0.14 405	0.33 520	0.20 423	0.51 539	0.45 544	0.51 633	0.55 604	0.45 572	0.42 619	0.71 607	0.32 548	0.18 643	0.19 661	0.23 657	0.21 653	0.14 566	0.15 585

w-ln-seven	0.42 621	0.30 630	1.18 678	0.26 566	0.22 615	0.58 651	0.31 608	0.62 651	0.81 674	0.58 653	0.61 631	0.53 617	0.36 582	0.57 542	0.65 653	0.11 503	0.10 553	0.13 566	0.12 563	0.15 580	0.13 549

Wz-Net-MNSev	0.36 587	0.26 606	0.79 618	0.26 566	0.21 599	0.59 654	0.38 648	0.55 589	0.56 625	0.48 625	0.54 600	0.53 617	0.36 582	0.60 559	0.44 606	0.11 503	0.09 520	0.11 505	0.11 524	0.15 580	0.13 549

hitnet-ft	0.29 536	0.17 504	0.40 391	0.19 169	0.14 405	0.39 578	0.23 509	0.44 458	0.41 501	0.36 526	0.46 557	0.53 617	0.34 573	0.76 629	0.32 548	0.14 589	0.10 553	0.13 566	0.10 483	0.15 580	0.13 549

AF-Net	0.37 597	0.26 606	0.56 540	0.32 641	0.23 628	0.41 588	0.29 592	0.61 643	0.64 647	0.42 593	0.68 646	0.65 657	0.49 643	0.57 542	0.44 606	0.15 604	0.11 578	0.19 644	0.14 606	0.15 580	0.13 549

SGM-ForestM	1.36 706	0.28 616	0.79 618	0.26 566	0.16 499	2.26 720	1.00 717	1.42 711	1.46 713	2.38 724	2.05 717	5.95 732	2.66 726	2.95 722	2.46 723	0.17 632	0.18 656	0.18 636	0.18 644	0.15 580	0.18 620

PS-NSSS	0.32 559	0.30 630	0.46 467	0.23 436	0.17 523	0.33 520	0.24 531	0.57 615	0.41 501	0.37 534	0.52 590	0.35 490	0.30 537	0.80 643	0.30 535	0.17 632	0.14 620	0.21 650	0.15 616	0.15 580	0.13 549

XPNet_ROB	0.33 568	0.20 548	0.43 437	0.27 594	0.18 545	0.37 561	0.31 608	0.55 589	0.50 594	0.51 633	0.53 597	0.58 635	0.37 591	0.63 581	0.45 609	0.17 632	0.12 598	0.13 566	0.12 563	0.15 580	0.14 573

SGM-Forest	0.36 587	0.17 504	0.47 475	0.23 436	0.16 499	0.45 612	0.41 659	0.55 589	0.48 577	0.52 639	0.60 624	0.52 612	0.41 610	0.85 653	0.50 626	0.17 632	0.17 650	0.17 627	0.15 616	0.15 580	0.15 585
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ISRNet	0.27 505	0.13 362	0.45 459	0.26 566	0.19 572	0.24 363	0.14 115	0.45 468	0.43 517	0.39 564	0.48 570	0.42 552	0.27 491	0.32 412	0.29 527	0.20 652	0.12 598	0.17 627	0.16 628	0.16 588	0.20 639

FACV-RUCA	0.21 365	0.15 455	0.32 279	0.23 436	0.23 628	0.26 407	0.19 371	0.39 395	0.34 406	0.25 323	0.32 383	0.21 305	0.24 440	0.24 279	0.19 376	0.10 460	0.07 393	0.15 609	0.08 329	0.16 588	0.13 549

IGEV-Stereo+	0.12 86	0.08 44	0.17 73	0.18 110	0.13 354	0.09 2	0.11 26	0.16 21	0.15 68	0.10 39	0.08 15	0.10 60	0.10 85	0.21 233	0.11 48	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.16 588	0.24 666

GMStereo_Zeroshot	0.24 450	0.21 563	0.45 459	0.26 566	0.13 354	0.28 438	0.15 169	0.39 395	0.35 422	0.37 534	0.43 524	0.40 536	0.17 325	0.34 426	0.20 399	0.12 543	0.07 393	0.13 566	0.07 244	0.16 588	0.09 408

HBP-ISP	0.33 568	0.30 630	0.72 603	0.22 376	0.16 499	0.32 509	0.22 482	0.54 579	0.44 532	0.41 583	0.49 572	0.33 467	0.38 595	0.73 615	0.25 490	0.18 643	0.19 661	0.24 659	0.20 650	0.16 588	0.13 549

Wz-Net-SNSev	0.43 626	0.41 666	1.27 686	0.30 629	0.21 599	0.44 606	0.41 659	0.61 643	0.65 648	0.46 614	0.65 640	0.62 646	0.39 601	0.74 623	0.59 639	0.12 543	0.11 578	0.12 544	0.13 591	0.16 588	0.14 573

SACVNet	0.30 543	0.20 548	0.41 414	0.25 532	0.18 545	0.34 534	0.25 548	0.52 558	0.40 489	0.41 583	0.44 535	0.46 580	0.32 561	0.71 607	0.25 490	0.13 564	0.10 553	0.12 544	0.12 563	0.16 588	0.17 607

APVNet	0.36 587	0.20 548	0.70 598	0.26 566	0.22 615	0.52 644	0.35 633	0.61 643	0.44 532	0.38 549	0.52 590	0.48 588	0.38 595	0.84 652	0.46 615	0.13 564	0.14 620	0.15 609	0.16 628	0.16 588	0.15 585

psmorigin	0.50 650	0.25 595	3.03 717	0.24 492	0.19 572	0.38 569	0.22 482	0.50 522	0.44 532	0.64 662	0.68 646	0.71 671	0.51 648	0.85 653	0.45 609	0.14 589	0.17 650	0.13 566	0.14 606	0.16 588	0.21 648

aanetorigin	0.39 609	0.29 623	1.09 670	0.24 492	0.19 572	0.28 438	0.37 642	0.33 309	0.47 567	0.94 688	0.82 666	0.52 612	0.54 651	0.49 496	0.50 626	0.11 503	0.09 520	0.10 447	0.10 483	0.16 588	0.15 585

S-Stereo	0.38 604	0.20 548	1.05 666	0.27 594	0.22 615	0.38 569	0.32 616	0.55 589	0.66 650	0.39 564	0.59 619	0.49 594	0.41 610	0.75 624	0.40 589	0.12 543	0.15 635	0.13 566	0.13 591	0.16 588	0.21 648

NCC-stereo	0.39 609	0.25 595	0.69 592	0.32 641	0.28 655	0.46 614	0.36 638	0.65 660	0.52 607	0.40 574	0.57 614	0.56 627	0.47 636	0.73 615	0.45 609	0.17 632	0.14 620	0.18 636	0.25 670	0.16 588	0.16 594

edge stereo	0.39 609	0.22 577	0.81 624	0.27 594	0.22 615	0.37 561	0.24 531	0.56 605	0.54 616	0.53 645	0.60 624	0.71 671	0.50 645	0.78 637	0.40 589	0.16 620	0.14 620	0.19 644	0.14 606	0.16 588	0.17 607

Abc-Net	0.39 609	0.25 595	0.69 592	0.32 641	0.28 655	0.46 614	0.36 638	0.65 660	0.52 607	0.40 574	0.57 614	0.56 627	0.47 636	0.73 615	0.45 609	0.17 632	0.14 620	0.18 636	0.25 670	0.16 588	0.16 594
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.35 582	0.26 606	0.49 491	0.36 660	0.22 615	0.41 588	0.41 659	0.53 570	0.42 509	0.47 621	0.46 557	0.61 644	0.39 601	0.55 527	0.37 571	0.16 620	0.13 610	0.21 650	0.21 653	0.16 588	0.16 594

ETE_ROB	0.34 577	0.26 606	0.45 459	0.29 618	0.18 545	0.40 584	0.37 642	0.57 615	0.47 567	0.50 628	0.50 576	0.62 646	0.36 582	0.55 527	0.38 574	0.13 564	0.10 553	0.14 593	0.12 563	0.16 588	0.16 594

SGM_RVC	0.50 650	0.19 535	0.50 502	0.25 532	0.15 466	0.69 668	0.39 653	0.68 674	0.82 675	0.95 690	0.84 668	1.13 690	0.76 682	1.16 690	0.60 643	0.16 620	0.16 643	0.16 621	0.16 628	0.16 588	0.17 607
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
zh-sn7	0.48 643	0.51 682	1.43 693	0.29 618	0.20 591	0.47 620	0.39 653	0.57 615	0.62 642	0.52 639	0.81 664	0.52 612	0.56 655	1.05 683	0.87 672	0.12 543	0.13 610	0.13 566	0.13 591	0.17 605	0.16 594

TCMNet	0.33 568	0.23 586	0.72 603	0.29 618	0.30 664	0.40 584	0.28 585	0.50 522	0.47 567	0.37 534	0.45 547	0.40 536	0.29 523	0.60 559	0.39 582	0.14 589	0.13 610	0.15 609	0.14 606	0.17 605	0.15 585

IGEV-RUCA	0.21 365	0.08 44	0.23 166	0.19 169	0.19 572	0.28 438	0.24 531	0.23 134	0.21 203	0.20 267	0.23 274	0.28 412	0.49 643	0.26 328	0.18 342	0.09 406	0.08 483	0.18 636	0.13 591	0.17 605	0.17 607

SDNR	0.42 621	0.21 563	0.82 628	0.21 304	0.18 545	1.27 705	0.17 272	0.50 522	0.49 586	0.42 593	0.81 664	0.38 509	0.27 491	1.19 691	0.38 574	0.23 657	0.24 679	0.17 627	0.13 591	0.17 605	0.20 639

RP	0.35 582	0.22 577	0.51 512	0.31 635	0.24 636	0.37 561	0.28 585	0.50 522	0.58 631	0.40 574	0.63 637	0.61 644	0.47 636	0.61 566	0.39 582	0.16 620	0.15 635	0.17 627	0.15 616	0.17 605	0.17 607

RTSC	0.39 609	0.28 616	0.78 611	0.27 594	0.18 545	0.49 631	0.22 482	0.59 630	0.84 682	0.55 649	0.53 597	0.49 594	0.36 582	0.67 598	0.82 668	0.13 564	0.10 553	0.11 505	0.12 563	0.17 605	0.17 607

DeepPrunerF	0.44 632	0.29 623	1.29 688	0.33 647	0.30 664	0.35 549	0.36 638	0.62 651	1.15 704	0.40 574	0.44 535	0.39 521	0.41 610	0.80 643	0.52 629	0.18 643	0.14 620	0.23 657	0.21 653	0.17 605	0.17 607

DANet	0.35 582	0.23 586	0.60 556	0.36 660	0.22 615	0.39 578	0.25 548	0.48 501	0.43 517	0.52 639	0.50 576	0.59 637	0.41 610	0.76 629	0.49 620	0.13 564	0.11 578	0.14 593	0.12 563	0.17 605	0.15 585
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	0.43 626	0.26 606	0.54 526	0.31 635	0.20 591	0.51 635	0.32 616	0.70 677	0.60 636	0.59 654	0.55 604	0.65 657	0.41 610	1.40 704	0.51 628	0.13 564	0.17 650	0.21 650	0.16 628	0.17 605	0.18 620

SANet	0.53 659	0.28 616	0.96 656	0.26 566	0.15 466	0.69 668	0.44 667	0.67 671	1.34 708	0.67 666	0.98 681	0.94 683	0.71 679	0.89 661	0.76 660	0.14 589	0.12 598	0.12 544	0.11 524	0.17 605	0.16 594

NOSS_ROB	0.31 550	0.20 548	0.35 319	0.24 492	0.16 499	0.32 509	0.19 371	0.52 558	0.48 577	0.33 473	0.36 437	0.42 552	0.28 508	0.93 668	0.24 480	0.19 649	0.20 666	0.24 659	0.22 661	0.17 605	0.17 607

LALA_ROB	0.36 587	0.25 595	0.46 467	0.30 629	0.21 599	0.47 620	0.39 653	0.61 643	0.51 598	0.52 639	0.51 582	0.69 668	0.36 582	0.50 500	0.43 601	0.17 632	0.11 578	0.16 621	0.14 606	0.17 605	0.15 585

PWC_ROB	0.38 604	0.29 623	0.69 592	0.25 532	0.20 591	0.38 569	0.19 371	0.58 624	0.67 653	0.57 652	0.85 669	0.51 606	0.40 606	0.71 607	0.52 629	0.13 564	0.09 520	0.14 593	0.10 483	0.17 605	0.14 573

MeshStereo	0.58 665	0.27 613	0.67 586	0.22 376	0.17 523	0.66 664	0.37 642	0.78 686	0.61 640	1.47 718	1.30 693	1.65 705	0.79 684	1.12 688	0.59 639	0.17 632	0.17 650	0.17 627	0.14 606	0.17 605	0.14 573
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
AANet	0.49 646	0.42 668	1.56 697	0.22 376	0.19 572	0.39 578	0.25 548	0.52 558	0.92 688	0.92 685	0.93 676	0.84 678	0.67 674	0.59 555	0.59 639	0.15 604	0.11 578	0.13 566	0.12 563	0.18 619	0.16 594

DualNet (step1)	0.28 525	0.19 535	0.50 502	0.18 110	0.16 499	0.34 534	0.20 423	0.51 539	0.38 461	0.37 534	0.34 416	0.37 501	0.30 537	0.39 458	0.23 468	0.23 657	0.09 520	0.28 670	0.24 665	0.18 619	0.16 594

test_sample9	0.42 621	0.19 535	0.50 502	0.18 110	0.16 499	0.34 534	0.20 423	0.51 539	0.38 461	0.37 534	0.34 416	0.37 501	0.30 537	0.66 594	0.91 675	0.23 657	1.82 729	0.28 670	0.24 665	0.18 619	0.16 594

test_sample8	0.49 646	0.19 535	0.50 502	0.18 110	0.16 499	0.34 534	0.20 423	0.55 589	0.34 406	0.62 658	0.38 461	1.15 693	0.67 674	0.66 594	0.91 675	0.23 657	1.82 729	0.28 670	0.24 665	0.18 619	0.16 594

FINET	0.34 577	0.27 613	0.80 621	0.24 492	0.24 636	0.36 554	0.34 629	0.54 579	0.72 663	0.39 564	0.47 564	0.32 459	0.30 537	0.51 505	0.32 548	0.19 649	0.17 650	0.13 566	0.12 563	0.18 619	0.16 594

RGC	0.39 609	0.32 642	0.64 578	0.34 649	0.27 650	0.40 584	0.29 592	0.57 615	0.53 612	0.45 610	0.64 639	0.62 646	0.45 627	0.72 613	0.39 582	0.15 604	0.15 635	0.21 650	0.20 650	0.18 619	0.19 627

RYNet	0.37 597	0.18 519	0.59 554	0.25 532	0.28 655	0.61 658	0.32 616	0.59 630	0.59 632	0.41 583	0.38 461	0.57 632	0.39 601	0.87 656	0.53 631	0.11 503	0.08 483	0.12 544	0.11 524	0.18 619	0.18 620

CSAN	0.50 650	0.35 647	0.78 611	0.36 660	0.23 628	0.56 647	0.59 691	0.61 643	0.70 660	0.64 662	0.78 661	0.65 657	0.60 662	1.38 703	0.62 646	0.21 654	0.17 650	0.20 648	0.20 650	0.18 619	0.18 620

zero-FE	0.16 228	0.08 44	0.81 624	0.19 169	0.18 545	0.12 26	0.15 169	0.19 55	0.19 151	0.10 39	0.10 41	0.13 154	0.12 161	0.21 233	0.19 376	0.08 302	0.05 39	0.07 166	0.05 73	0.19 627	0.06 149

WZ-Net	0.52 658	0.38 660	1.90 704	0.30 629	0.24 636	0.57 650	0.48 679	0.62 651	0.78 671	0.50 628	0.71 651	0.68 666	0.54 651	0.98 678	0.84 669	0.13 564	0.10 553	0.11 505	0.12 563	0.19 627	0.20 639

EDNetEfficient	0.63 671	0.37 655	2.40 712	0.26 566	0.25 644	0.38 569	0.49 681	0.41 422	1.06 698	1.38 707	0.87 673	0.62 646	0.95 695	0.65 590	1.65 708	0.11 503	0.09 520	0.10 447	0.11 524	0.19 627	0.17 607

FADNet-RVC	0.31 550	0.35 647	0.78 611	0.25 532	0.20 591	0.33 520	0.20 423	0.49 511	0.40 489	0.34 493	0.39 475	0.41 543	0.29 523	0.63 581	0.31 543	0.13 564	0.14 620	0.14 593	0.15 616	0.19 627	0.19 627

stereogan	0.37 597	0.17 504	0.65 580	0.27 594	0.22 615	0.62 660	0.26 562	0.59 630	0.63 646	0.43 599	0.60 624	0.67 662	0.42 619	0.68 599	0.35 564	0.13 564	0.14 620	0.14 593	0.12 563	0.19 627	0.17 607

ADCPNet	0.48 643	0.29 623	1.60 699	0.27 594	0.23 628	0.70 671	0.38 648	0.53 570	0.51 598	0.51 633	0.59 619	0.67 662	0.56 655	0.60 559	1.14 690	0.15 604	0.18 656	0.14 593	0.23 663	0.19 627	0.19 627

NVstereo2D	0.31 550	0.16 484	0.54 526	0.24 492	0.22 615	0.42 595	0.28 585	0.58 624	0.56 625	0.28 359	0.38 461	0.40 536	0.30 537	0.71 607	0.28 515	0.13 564	0.08 483	0.13 566	0.10 483	0.19 627	0.16 594

PWCDC_ROB	0.38 604	0.30 630	0.60 556	0.33 647	0.20 591	0.42 595	0.19 371	0.58 624	0.89 684	0.42 593	1.26 692	0.36 495	0.34 573	0.50 500	0.38 574	0.18 643	0.11 578	0.11 505	0.09 437	0.19 627	0.13 549

WCMA_ROB	0.51 654	0.21 563	0.65 580	0.25 532	0.21 599	0.58 651	0.32 616	0.54 579	0.55 622	0.95 690	1.40 697	1.28 697	0.81 687	0.73 615	0.62 646	0.18 643	0.15 635	0.15 609	0.15 616	0.19 627	0.19 627

SHD	0.42 621	0.27 613	0.81 624	0.31 635	0.25 644	0.42 595	0.22 482	0.66 666	0.94 693	0.63 660	0.60 624	0.59 637	0.47 636	0.59 555	0.58 638	0.15 604	0.13 610	0.16 621	0.16 628	0.20 636	0.22 654

ADCMid	0.49 646	0.34 645	1.13 675	0.26 566	0.21 599	0.51 635	0.37 642	0.57 615	0.54 616	0.75 675	0.66 642	0.62 646	0.64 673	0.64 583	1.68 709	0.13 564	0.12 598	0.17 627	0.17 638	0.20 636	0.17 607

AnyNet_C32	0.51 654	0.40 662	1.10 674	0.29 618	0.28 655	0.59 654	0.58 689	0.54 579	0.60 636	0.62 658	0.66 642	0.54 621	0.54 651	0.78 637	1.74 713	0.15 604	0.14 620	0.15 609	0.17 638	0.20 636	0.20 639

DDF-Stereo	0.13 135	0.08 44	0.19 102	0.19 169	0.16 499	0.12 26	0.15 169	0.18 43	0.18 132	0.11 64	0.10 41	0.13 154	0.12 161	0.23 263	0.19 376	0.08 302	0.05 39	0.07 166	0.05 73	0.21 639	0.06 149

coex-ft	3.44 724	0.73 698	48.55 758	0.24 492	0.19 572	0.50 634	0.43 664	0.47 488	2.40 720	7.03 735	1.20 689	0.97 686	2.23 722	0.73 615	1.92 717	0.12 543	0.15 635	0.14 593	0.12 563	0.21 639	0.43 690

Wz-Net-TNSev	0.51 654	0.58 687	1.61 701	0.25 532	0.21 599	0.65 662	0.45 668	0.63 658	0.69 658	0.51 633	0.54 600	0.71 671	0.60 662	1.00 679	0.77 663	0.15 604	0.15 635	0.13 566	0.15 616	0.21 639	0.20 639

EDNetEfficientorigin	7.51 731	0.52 684	140.47 760	0.25 532	0.17 523	0.42 595	0.29 592	0.47 488	1.03 695	1.28 703	1.02 682	0.83 677	0.84 690	0.75 624	0.99 680	0.10 460	0.09 520	0.12 544	0.10 483	0.21 639	0.22 654

FADNet_RVC	0.30 543	0.28 616	0.83 631	0.23 436	0.15 466	0.30 480	0.17 272	0.49 511	0.37 446	0.30 420	0.38 461	0.30 440	0.27 491	0.52 511	0.31 543	0.14 589	0.14 620	0.14 593	0.16 628	0.21 639	0.23 661

RTS	0.78 687	0.48 675	4.68 722	0.34 649	0.28 655	1.12 697	0.46 671	0.62 651	1.03 695	0.73 671	0.89 674	0.60 640	0.59 660	1.61 707	1.16 694	0.14 589	0.11 578	0.15 609	0.15 616	0.21 639	0.19 627

RTSA	0.78 687	0.48 675	4.68 722	0.34 649	0.28 655	1.12 697	0.46 671	0.62 651	1.03 695	0.73 671	0.89 674	0.60 640	0.59 660	1.61 707	1.16 694	0.14 589	0.11 578	0.15 609	0.15 616	0.21 639	0.19 627

GASNet	0.36 587	0.46 671	0.88 643	0.34 649	0.23 628	0.35 549	0.22 482	0.60 639	0.53 612	0.40 574	0.37 446	0.45 572	0.30 537	0.79 639	0.35 564	0.15 604	0.10 553	0.14 593	0.14 606	0.22 646	0.12 529

G-Net	0.46 637	0.25 595	0.86 640	0.34 649	0.28 655	0.90 689	0.35 633	0.47 488	0.45 544	0.68 667	1.22 690	0.64 656	0.60 662	0.61 566	0.57 633	0.16 620	0.14 620	0.17 627	0.13 591	0.22 646	0.19 627

ADCS	0.58 665	0.40 662	1.35 691	0.29 618	0.24 636	0.55 646	0.45 668	0.67 671	0.83 679	0.76 676	0.71 651	0.68 666	0.60 662	0.76 629	2.23 721	0.16 620	0.16 643	0.16 621	0.17 638	0.22 646	0.22 654

PStereo	0.26 496	0.37 655	0.34 308	0.21 304	0.13 354	0.25 383	0.25 548	0.33 309	0.47 567	0.26 336	0.17 188	0.29 423	0.34 573	0.35 435	0.37 571	0.23 657	0.15 635	0.17 627	0.13 591	0.23 649	0.21 648

sAnonymous2	0.20 344	0.21 563	0.58 548	0.24 492	0.17 523	0.22 317	0.19 371	0.34 321	0.28 322	0.17 233	0.19 219	0.17 242	0.16 293	0.17 124	0.14 218	0.10 460	0.07 393	0.09 366	0.08 329	0.23 649	0.17 607

CroCo_RVC	0.20 344	0.21 563	0.58 548	0.24 492	0.17 523	0.22 317	0.19 371	0.34 321	0.28 322	0.17 233	0.19 219	0.17 242	0.16 293	0.17 124	0.14 218	0.10 460	0.07 393	0.09 366	0.08 329	0.23 649	0.17 607

AnyNet_C01	0.65 673	0.58 687	2.60 715	0.32 641	0.26 648	0.88 687	0.61 692	0.63 658	0.62 642	0.68 667	0.96 678	0.76 674	0.60 662	0.96 674	1.43 704	0.16 620	0.16 643	0.17 627	0.17 638	0.23 649	0.23 661

StereoAnything_RVC	0.13 135	0.37 655	0.36 339	0.14 3	0.07 3	0.11 19	0.12 40	0.17 30	0.12 23	0.08 2	0.07 3	0.07 2	0.10 85	0.20 207	0.10 6	0.09 406	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.24 653	0.05 35

FADNet	0.32 559	0.36 650	0.74 608	0.23 436	0.22 615	0.37 561	0.19 371	0.53 570	0.48 577	0.32 460	0.36 437	0.43 556	0.32 561	0.64 583	0.25 490	0.16 620	0.16 643	0.14 593	0.16 628	0.24 653	0.19 627

FSD					0.24 636	0.27 418	0.27 569	0.31 282	0.29 341	0.26 336	0.27 320	0.28 412	0.27 491	0.28 363	0.26 504	0.23 657	0.22 672	0.27 662	0.26 674	0.25 655

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 654	0.50 680	0.86 640	0.39 670	0.24 636	0.84 684	0.55 686	0.56 605	0.62 642	0.60 655	0.68 646	0.62 646	0.42 619	1.13 689	0.43 601	0.23 657	0.27 683	0.27 662	0.35 685	0.25 655	0.29 675

XQC	0.43 626	0.37 655	0.96 656	0.34 649	0.25 644	0.53 645	0.34 629	0.60 639	0.73 666	0.51 633	0.46 557	0.57 632	0.47 636	0.70 604	0.72 659	0.17 632	0.12 598	0.18 636	0.15 616	0.25 655	0.23 661

LSM	1.64 715	0.40 662	2.56 714	2.02 726	17.61 743	0.51 635	0.52 683	0.61 643	0.76 668	0.82 679	1.11 686	0.63 654	0.54 651	0.75 624	0.49 620	0.16 620	0.24 679	0.18 636	0.21 653	0.25 655	2.42 730

DPSNet	0.47 640	0.24 590	0.93 651	0.27 594	0.20 591	0.75 676	0.57 688	0.84 695	0.79 672	0.47 621	0.51 582	0.60 640	0.69 677	0.87 656	0.71 658	0.16 620	0.13 610	0.12 544	0.10 483	0.25 655	0.21 648

PDISCO_ROB	0.43 626	0.30 630	0.67 586	0.43 675	0.36 673	0.67 665	0.32 616	0.72 680	0.76 668	0.43 599	0.53 597	0.63 654	0.40 606	0.66 594	0.47 617	0.21 654	0.12 598	0.21 650	0.19 648	0.25 655	0.20 639

MSMD_ROB	0.60 669	0.33 644	0.61 559	0.30 629	0.25 644	0.86 686	0.35 633	0.55 589	0.67 653	1.10 698	1.49 702	1.76 708	0.97 698	0.88 659	0.49 620	0.23 657	0.21 668	0.27 662	0.27 678	0.25 655	0.24 666

MultiAttention	1.02 700	0.13 362	0.43 437	0.35 658	0.43 681	5.36 727	1.71 728	0.69 675	0.53 612	0.36 526	0.63 637	0.55 623	0.22 408	7.60 735	0.43 601	0.09 406	0.06 252	0.14 593	0.24 665	0.26 662	0.30 676

FC-DCNN v2	0.71 679	0.30 630	0.67 586	0.32 641	0.27 650	0.84 684	0.39 653	0.84 695	0.85 683	1.44 714	1.64 708	2.09 712	1.28 709	1.06 684	0.80 667	0.24 665	0.22 672	0.27 662	0.26 674	0.26 662	0.25 668

ccnet	0.42 621	0.31 637	0.48 485	0.27 594	0.32 668	0.60 657	0.32 616	0.65 660	0.46 562	0.53 645	0.66 642	0.56 627	0.45 627	0.72 613	0.61 644	0.26 669	0.19 661	0.24 659	0.21 653	0.26 662	0.22 654

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 587	0.36 650	0.53 523	0.34 649	0.19 572	0.51 635	0.24 531	0.55 589	0.38 461	0.41 583	0.47 564	0.47 582	0.27 491	0.73 615	0.30 535	0.36 688	0.19 661	0.27 662	0.17 638	0.26 662	0.23 661

FC-DCNN	0.70 678	0.30 630	0.69 592	0.32 641	0.27 650	0.81 683	0.39 653	0.79 689	0.82 675	1.41 710	1.58 707	1.98 710	1.26 707	1.02 681	0.77 663	0.24 665	0.22 672	0.27 662	0.26 674	0.26 662	0.26 670

MSAF-DinoV2	0.76 686	0.44 669	1.98 705	0.49 685	0.16 499	0.58 651	0.31 608	0.81 692	0.83 679	0.41 583	0.52 590	0.98 687	0.58 659	4.97 731	1.03 682	0.11 503	0.07 393	0.10 447	0.24 665	0.27 667	0.26 670

FCDSN-DC	0.63 671	0.31 637	0.61 559	0.36 660	0.30 664	0.65 662	0.37 642	0.66 666	0.68 656	1.14 700	1.54 705	1.71 707	1.26 707	0.92 666	0.64 651	0.24 665	0.22 672	0.27 662	0.26 674	0.27 667	0.27 674
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PVD	0.58 665	0.34 645	0.84 636	0.39 670	0.31 667	0.59 654	0.47 675	0.80 690	1.25 705	0.92 685	1.09 684	0.79 675	0.82 688	0.85 653	0.76 660	0.21 654	0.18 656	0.22 656	0.18 644	0.27 667	0.35 684

SAMSARA	0.56 661	0.39 661	0.80 621	0.60 694	0.46 686	1.00 693	1.23 725	0.67 671	0.68 656	0.71 670	0.54 600	0.89 682	0.57 658	0.81 647	0.62 646	0.19 649	0.22 672	0.18 636	0.18 644	0.27 667	0.25 668

GANetREF_RVC	0.43 626	0.47 673	0.69 592	0.38 668	0.20 591	0.51 635	0.48 679	0.66 666	0.66 650	0.46 614	0.46 557	0.50 602	0.44 624	0.90 664	0.39 582	0.27 674	0.21 668	0.32 679	0.18 644	0.27 667	0.22 654
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	1.41 708	0.36 650	0.74 608	0.43 675	0.41 678	2.16 719	0.80 707	2.39 727	3.38 723	2.22 723	3.06 725	3.54 725	2.73 727	2.15 719	1.94 718	0.28 677	0.27 683	0.30 676	0.46 696	0.28 672	0.34 683

PASM	0.45 635	0.35 647	0.90 646	0.35 658	0.33 669	0.39 578	0.38 648	0.50 522	0.61 640	0.52 639	0.51 582	0.62 646	0.45 627	0.93 668	0.48 618	0.26 669	0.29 687	0.29 674	0.33 683	0.29 673	0.26 670

ELAS_RVC	0.74 684	0.36 650	1.00 660	0.37 666	0.33 669	0.88 687	0.93 714	0.83 694	1.08 700	1.35 705	1.33 696	1.24 695	1.33 711	1.06 684	0.95 678	0.27 674	0.25 681	0.29 674	0.27 678	0.30 674	0.30 676
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PSMNet-RUCA	0.37 597	0.41 666	0.66 585	0.46 680	0.41 678	0.34 534	0.25 548	0.57 615	0.45 544	0.39 564	0.52 590	0.43 556	0.33 564	0.41 468	0.29 527	0.25 668	0.14 620	0.33 682	0.21 653	0.31 675	0.22 654

CC-Net-ROB	0.43 626	0.47 673	0.65 580	0.37 666	0.23 628	0.51 635	0.29 592	0.66 666	0.49 586	0.46 614	0.51 582	0.48 588	0.38 595	0.96 674	0.35 564	0.34 686	0.23 677	0.55 696	0.25 670	0.31 675	0.20 639

ELAS	0.74 684	0.36 650	0.85 639	0.36 660	0.33 669	1.36 709	0.77 705	0.93 699	0.92 688	1.41 710	1.53 704	1.16 694	1.17 703	0.95 673	1.03 682	0.26 669	0.25 681	0.28 670	0.28 681	0.31 675	0.30 676
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_RVC	0.56 661	0.51 682	1.19 679	0.38 668	0.22 615	0.69 668	0.27 569	0.80 690	0.67 653	0.73 671	0.74 656	0.87 679	0.61 671	0.81 647	0.76 660	0.29 680	0.27 683	0.32 679	0.37 689	0.32 678	0.31 679

DStereoFS	0.84 690	0.66 694	0.80 621	0.53 691	0.50 690	1.23 703	0.55 686	0.94 700	1.32 707	0.89 682	1.32 694	1.04 689	2.32 724	1.29 700	1.14 690	0.31 683	0.35 694	0.30 676	0.39 692	0.34 679	0.60 705

Anonymous_2	0.37 597	0.21 563	0.47 475	0.20 246	0.21 599	0.42 595	0.26 562	0.38 383	0.29 341	0.33 473	0.30 358	0.44 567	0.38 595	0.36 444	0.29 527	0.26 669	0.29 687	0.44 690	1.41 728	0.34 679	0.21 648

UDG	0.40 616	0.46 671	0.49 491	0.40 672	0.35 672	0.47 620	0.27 569	0.54 579	0.47 567	0.39 564	0.45 547	0.59 637	0.44 624	0.46 484	0.39 582	0.26 669	0.19 661	0.48 692	0.22 661	0.34 679	0.26 670

NVStereoNet_ROB	0.67 675	0.49 679	0.83 631	0.48 682	0.40 677	0.51 635	0.46 671	0.70 677	0.77 670	0.84 680	1.72 710	1.02 688	0.83 689	1.23 695	0.79 666	0.32 684	0.38 696	0.40 688	0.46 696	0.36 682	0.41 689
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	0.41 618	0.50 680	0.48 485	0.44 677	0.39 675	0.46 614	0.32 616	0.50 522	0.43 517	0.45 610	0.52 590	0.57 632	0.36 582	0.48 491	0.33 555	0.33 685	0.21 668	0.55 696	0.25 670	0.37 683	0.32 682

Selective-IGEV-i16pa	30.47 759	41.93 760	4.02 720	0.49 685	0.37 674	96.94 761	0.74 701	60.26 762	58.76 761	17.24 747	64.39 760	38.26 761	49.53 761	106.11 762	26.15 751	19.96 755	3.42 736	4.39 736	1.81 731	0.39 684	14.22 747

DStereoSA	0.81 689	0.37 655	1.08 669	0.51 687	0.65 702	0.67 665	1.44 727	0.74 682	1.06 698	0.54 647	1.67 709	0.49 594	1.78 717	0.96 674	1.69 711	0.28 677	0.43 700	0.27 662	0.51 702	0.40 685	0.58 702

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 676	0.64 692	1.06 667	0.45 678	0.27 650	1.40 712	0.58 689	0.78 686	0.92 688	0.84 680	0.86 670	0.88 681	0.68 676	1.33 702	0.68 656	0.37 690	0.29 687	0.34 683	0.36 688	0.43 686	0.37 685

MADNet+	1.01 698	1.16 717	4.72 724	0.70 699	0.47 687	1.24 704	0.96 715	0.97 702	0.89 684	0.65 664	0.77 660	0.87 679	0.85 692	2.09 717	1.68 709	0.38 691	0.39 697	0.31 678	0.27 678	0.43 686	0.39 687

SQANet	0.40 616	0.48 675	0.67 586	0.48 682	0.39 675	0.48 626	0.22 482	0.51 539	0.43 517	0.40 574	0.47 564	0.47 582	0.33 564	0.54 525	0.32 548	0.36 688	0.15 635	0.40 688	0.21 653	0.45 688	0.31 679

DStereoO	0.46 637	0.32 642	0.51 512	0.36 660	0.29 663	0.38 569	0.45 668	0.55 589	0.60 636	0.47 621	0.49 572	0.48 588	0.73 681	0.59 555	0.69 657	0.81 712	0.18 656	0.38 685	0.19 648	0.46 689	0.20 639

anonymity	0.56 661	0.54 685	0.70 598	0.47 681	0.61 699	0.56 647	0.43 664	0.69 675	0.49 586	0.63 660	0.55 604	0.54 621	0.60 662	0.61 566	0.57 633	0.55 697	0.53 708	0.50 693	0.54 706	0.51 690	0.56 699

Consistency-Raft	0.55 660	0.48 675	1.02 663	0.45 678	0.49 689	0.49 631	0.47 675	0.72 680	0.72 663	0.45 610	0.82 666	0.47 582	0.60 662	0.50 500	0.63 649	0.39 692	0.39 697	0.44 690	0.51 702	0.52 691	0.37 685

SGM+DAISY	0.87 691	0.66 694	1.30 689	0.51 687	0.60 698	1.03 694	0.84 711	0.76 684	0.73 666	1.39 708	1.51 703	1.31 698	1.22 705	1.11 686	1.08 685	0.57 699	0.53 708	0.51 695	0.51 702	0.54 692	0.61 709

SPS-STEREO	0.69 677	0.61 690	0.98 658	0.52 690	0.57 696	0.74 673	0.50 682	0.78 686	0.62 642	0.95 690	0.86 670	0.94 683	0.70 678	1.01 680	0.87 672	0.58 700	0.51 705	0.50 693	0.50 701	0.55 693	0.58 702
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
BEATNet-Init1	4.73 728	2.61 726	13.29 743	0.58 692	0.53 694	10.12 735	3.33 732	4.83 732	5.01 731	8.75 737	8.51 734	14.08 746	7.60 736	7.70 736	5.34 732	0.28 677	0.28 686	0.34 683	0.37 689	0.57 694	0.45 691

JetBlue	1.14 704	0.76 699	2.36 710	0.59 693	0.75 706	3.04 723	1.78 729	1.11 704	0.90 686	0.94 688	1.10 685	1.66 706	1.28 709	2.09 717	1.72 712	0.43 693	0.36 695	0.38 685	0.38 691	0.58 695	0.56 699

otaku	0.57 664	0.62 691	0.87 642	0.63 696	0.44 684	0.73 672	0.37 642	0.65 660	0.66 650	0.51 633	0.75 657	0.66 661	0.45 627	0.69 601	0.46 615	0.53 694	0.34 693	0.55 696	0.35 685	0.60 696	0.45 691

GCST	0.47 640	0.60 689	0.57 543	1.04 714	0.48 688	0.38 569	0.11 26	0.40 408	0.32 382	0.41 583	0.34 416	0.29 423	0.17 325	0.46 484	0.19 376	0.69 704	0.42 699	0.79 709	0.62 712	0.62 697	0.46 694

Ntro	0.58 665	0.64 692	0.92 649	0.66 697	0.50 690	0.77 677	0.36 638	0.66 666	0.70 660	0.50 628	0.59 619	0.65 657	0.51 648	0.75 624	0.45 609	0.56 698	0.32 691	0.56 699	0.34 684	0.63 698	0.46 694

DGSMNet	0.61 670	0.29 623	0.91 647	0.51 687	0.70 704	0.62 660	1.38 726	0.59 630	0.55 622	0.37 534	0.61 631	0.52 612	0.33 564	0.65 590	0.43 601	0.53 694	0.60 715	0.67 701	0.61 711	0.63 698	0.61 709

ACVNet_1	0.72 680	0.81 701	1.37 692	0.72 700	0.53 694	0.77 677	0.42 662	0.85 698	0.90 686	0.74 674	0.75 657	1.32 699	0.72 680	1.02 681	0.55 632	0.54 696	0.31 690	0.71 703	0.35 685	0.64 700	0.45 691

ACVNet-4b	0.72 680	0.81 701	1.33 690	0.72 700	0.50 690	0.80 682	0.31 608	0.71 679	0.80 673	0.50 628	0.72 655	0.95 685	0.43 623	0.96 674	1.20 698	1.13 724	0.21 668	0.76 706	0.45 695	0.65 701	0.46 694

DispFullNet	0.66 674	0.89 706	1.59 698	0.77 702	1.21 721	0.51 635	0.23 509	0.59 630	0.72 663	0.69 669	0.61 631	0.69 668	0.91 694	0.79 639	0.48 618	0.27 674	0.12 598	0.73 704	0.30 682	0.65 701	0.40 688

WAO-7	1.01 698	0.89 706	0.93 651	0.83 706	0.66 703	1.18 699	0.81 709	1.40 710	1.57 714	1.11 699	1.76 712	1.45 701	1.19 704	1.50 706	1.14 690	0.61 701	0.62 718	0.70 702	0.68 714	0.66 703	0.60 705

MFMNet_re	0.72 680	0.76 699	0.99 659	0.62 695	0.70 704	0.77 677	0.67 695	0.75 683	0.83 679	0.78 678	0.86 670	0.69 668	0.78 683	0.71 607	0.61 644	0.66 703	0.59 714	0.61 700	0.58 710	0.68 704	0.71 713

MonStereo1	0.93 695	0.56 686	0.82 628	0.69 698	0.58 697	1.37 710	0.35 633	0.94 700	1.25 705	0.93 687	1.90 713	1.52 703	2.10 721	1.27 698	0.77 663	0.69 704	0.33 692	0.75 705	0.47 698	0.70 705	0.57 701

Selective-IGEV-i1pa	5.57 729	7.99 734	4.76 725	0.80 703	0.45 685	12.99 737	3.60 733	9.25 738	7.43 734	6.97 734	9.87 738	8.94 736	7.26 735	14.66 747	5.65 733	3.55 733	1.08 726	1.93 729	0.72 717	0.73 706	2.79 732

ACVNet_2	0.89 692	0.87 705	1.25 684	0.82 704	0.62 700	0.97 692	0.62 693	1.14 705	1.42 710	1.00 693	1.40 697	1.47 702	0.84 690	1.11 686	0.66 654	0.61 701	0.43 700	0.78 707	0.49 699	0.75 707	0.52 697

RainbowNet	0.72 680	0.89 706	1.02 663	0.82 704	0.63 701	0.78 680	0.52 683	0.81 692	0.93 691	0.60 655	0.79 662	0.80 676	0.60 662	0.80 643	0.57 633	0.78 710	0.55 711	0.78 707	0.49 699	0.76 708	0.58 702

WAO-6	1.07 702	0.93 709	0.92 649	0.96 708	0.78 709	1.28 706	0.75 702	1.34 708	2.00 718	1.02 695	1.54 705	1.59 704	1.22 705	1.31 701	1.14 690	0.78 710	0.55 711	1.02 716	0.75 719	0.83 709	0.69 712

IMH-64-1	0.91 693	0.86 703	0.84 636	0.97 709	0.75 706	0.92 690	0.71 697	1.27 706	1.10 701	0.89 682	1.45 699	1.14 691	0.96 696	1.19 691	0.84 669	0.74 707	0.51 705	0.97 712	0.55 707	0.84 710	0.60 705

IMH-64	0.91 693	0.86 703	0.84 636	0.97 709	0.75 706	0.92 690	0.71 697	1.27 706	1.10 701	0.89 682	1.45 699	1.14 691	0.96 696	1.19 691	0.84 669	0.74 707	0.51 705	0.97 712	0.55 707	0.84 710	0.60 705

IMH	1.05 701	0.95 710	1.00 660	1.01 711	0.78 709	1.11 696	0.68 696	1.38 709	1.43 711	1.00 693	1.72 710	1.43 700	1.14 700	1.73 712	0.89 674	1.09 721	0.55 711	0.99 714	0.57 709	0.87 712	0.62 711

LVE	1.13 703	1.02 711	1.28 687	1.01 711	0.80 712	1.29 707	0.81 709	1.47 713	1.96 716	1.07 697	1.90 713	1.90 709	1.01 699	1.48 705	0.91 675	0.93 718	0.61 717	0.94 711	0.69 715	0.87 712	0.75 717

WAO-8	1.46 711	1.10 715	1.09 670	1.10 715	0.84 713	2.06 716	0.75 702	1.84 719	3.83 726	1.44 714	2.21 719	2.15 713	1.43 713	3.17 723	1.19 696	0.91 716	0.65 720	1.09 717	0.79 720	0.90 714	0.71 713

Venus	1.46 711	1.10 715	1.09 670	1.10 715	0.84 713	2.06 716	0.75 702	1.84 719	3.83 726	1.44 714	2.21 719	2.15 713	1.43 713	3.17 723	1.19 696	0.91 716	0.65 720	1.09 717	0.79 720	0.90 714	0.71 713

Dean	1.17 705	1.04 713	1.49 696	1.03 713	0.78 709	1.20 702	0.77 705	1.48 714	1.96 716	1.28 703	1.99 716	2.15 713	1.14 700	1.25 696	1.00 681	0.81 712	0.60 715	1.01 715	0.69 715	0.92 716	0.74 716

PWCK	1.00 696	1.17 718	1.70 702	0.91 707	0.41 678	1.19 701	0.92 713	1.10 703	1.14 703	1.16 701	1.14 687	1.25 696	0.88 693	1.75 713	1.04 684	0.87 715	0.50 703	0.87 710	0.53 705	0.96 717	0.52 697

SuperB	0.49 646	0.28 616	2.23 708	0.23 436	0.15 466	0.41 588	0.32 616	0.47 488	0.82 675	0.43 599	0.50 576	0.33 467	0.45 627	0.68 599	1.08 685	0.10 460	0.07 393	0.09 366	0.08 329	0.98 718	0.14 573

UNDER WATER-64	1.55 713	1.19 719	2.52 713	1.31 720	0.95 717	2.12 718	1.21 724	1.45 712	3.19 722	1.43 713	1.32 694	2.64 720	2.04 720	1.63 709	1.83 714	1.11 722	0.67 722	1.28 722	0.92 723	1.19 719	1.02 723

light-stereo	2.37 722	0.69 696	3.61 718	3.84 730	3.41 727	4.04 724	0.31 608	2.13 725	1.45 712	3.61 728	6.33 732	6.90 735	0.63 672	4.83 730	1.28 701	0.71 706	0.74 724	0.32 679	0.39 692	1.20 720	0.96 720

UNDER WATER	1.59 714	1.22 720	2.36 710	1.38 721	1.03 718	1.67 715	1.10 721	1.54 717	3.63 724	1.44 714	1.47 701	2.85 722	2.25 723	1.67 710	1.94 718	1.06 720	0.62 718	1.31 723	0.93 724	1.21 721	1.02 723

TorneroNet-64	1.43 709	1.03 712	1.20 680	1.10 715	0.86 715	2.26 720	0.73 700	1.84 719	3.84 728	1.25 702	2.25 721	2.69 721	1.42 712	1.76 714	1.43 704	0.76 709	0.50 703	1.09 717	0.66 713	1.23 722	0.76 718

TorneroNet	2.22 719	1.08 714	1.24 683	1.14 719	0.90 716	5.58 728	0.80 707	2.12 724	8.69 735	2.58 725	5.42 730	3.88 726	1.97 719	1.78 716	1.87 715	0.86 714	0.54 710	1.15 721	0.74 718	1.23 722	0.85 719

notaker	1.45 710	1.34 721	1.48 694	1.40 722	1.07 719	1.18 699	0.85 712	1.48 714	1.40 709	1.51 719	3.46 726	2.40 718	1.81 718	1.76 714	1.45 707	1.11 722	0.69 723	1.38 724	0.87 722	1.31 724	0.97 722

ktn	1.77 717	1.36 722	1.22 681	1.43 723	1.14 720	1.52 713	1.08 720	1.51 716	3.96 729	2.77 727	4.69 728	3.35 724	1.46 715	1.69 711	1.25 700	1.43 726	0.77 725	1.45 725	0.99 725	1.32 725	0.96 720

KSHMR	1.89 718	1.36 722	1.60 699	1.47 724	1.22 722	1.38 711	1.06 719	1.79 718	5.97 732	1.42 712	5.65 731	2.98 723	1.14 700	2.23 720	1.20 698	1.27 725	1.12 727	1.46 726	1.10 727	1.32 725	1.15 725

JetRed	2.30 721	2.64 727	6.12 727	1.12 718	1.38 724	5.85 730	3.29 731	1.99 722	1.67 715	1.98 721	1.95 715	2.16 716	1.60 716	2.48 721	4.10 729	1.05 719	1.60 728	1.09 717	1.01 726	1.67 727	1.28 726

MADNet++	2.26 720	1.80 725	2.06 706	2.13 728	1.97 726	2.61 722	1.79 730	2.38 726	2.16 719	2.75 726	2.65 723	2.38 717	2.43 725	3.17 723	3.21 725	2.17 729	1.95 731	1.94 730	1.63 729	2.06 728	2.01 729

HanzoNet	2.97 723	1.69 724	2.29 709	1.74 725	1.33 723	1.53 714	1.03 718	1.99 722	2.64 721	5.51 732	5.16 729	5.90 731	6.82 734	4.32 729	3.29 726	3.16 732	2.02 733	1.92 728	2.87 735	2.24 729	1.89 728

tt	4.71 727	0.10 150	3.94 719	2.06 727	1.53 725	10.14 736	16.88 739	9.27 739	4.98 730	1.39 708	1.02 682	4.68 727	4.90 730	3.35 726	5.86 734	5.76 737	9.15 745	2.24 733	2.53 733	3.10 730	1.32 727

DPSimNet_ROB	4.34 726	4.23 728	6.89 729	3.67 729	3.68 728	4.75 725	5.21 735	2.67 728	3.68 725	5.82 733	3.95 727	5.57 728	6.72 733	3.46 727	4.48 730	4.05 736	2.88 734	4.68 737	3.12 737	3.69 731	3.62 734

USTest	6.88 730	5.23 731	5.63 726	7.22 734	7.29 731	14.34 739	22.76 740	8.48 736	9.32 736	5.42 731	6.39 733	6.29 734	6.64 732	6.92 734	8.62 737	1.94 727	3.29 735	2.16 732	2.55 734	3.85 732	3.29 733

DGTPSM_ROB	8.34 732	5.10 729	10.37 741	5.31 732	10.18 734	8.33 732	23.60 744	6.06 734	13.41 744	4.90 729	10.87 742	5.65 729	10.44 737	6.17 732	12.59 738	3.74 734	7.55 738	3.69 734	7.26 742	4.14 733	7.46 738

WQFJA1++	0.44 632	0.07 4	0.63 570	0.18 110	0.13 354	0.15 62	0.11 26	0.20 76	0.11 13	2.05 722	0.12 75	0.23 339	0.11 126	0.17 124	0.12 121	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.05 73	4.20 734	0.07 249

DPSMNet_ROB	8.40 733	5.11 730	10.49 742	5.58 733	10.25 735	8.34 733	23.62 745	6.07 735	13.45 745	4.93 730	10.88 743	5.66 730	10.44 737	6.24 733	12.64 739	3.98 735	7.61 739	3.76 735	7.30 743	4.20 734	7.51 739

TCMNet-wrong-test	4.29 725	5.57 732	4.65 721	11.33 740	10.39 736	5.73 729	4.48 734	4.13 731	1.02 694	1.91 720	2.39 722	6.16 733	3.62 728	3.84 728	4.50 731	1.99 728	0.47 702	1.97 731	1.69 730	5.69 736	4.31 735

iinet-test	10.78 736	9.29 735	9.70 731	10.48 735	10.68 737	17.98 744	25.98 746	12.57 743	13.39 742	9.64 741	10.10 739	10.06 738	10.61 740	11.22 743	12.70 740	6.40 739	7.74 740	5.68 739	6.69 738	7.47 737	7.30 736

IINet	10.78 736	9.29 735	9.70 731	10.48 735	10.68 737	17.98 744	25.98 746	12.57 743	13.39 742	9.64 741	10.10 739	10.06 738	10.61 740	11.22 743	12.70 740	6.40 739	7.74 740	5.68 739	6.69 738	7.47 737	7.30 736

DPSM_ROB	11.49 739	9.87 741	10.35 739	11.13 738	11.31 739	19.11 747	27.51 749	13.37 746	14.21 747	10.31 743	11.06 744	10.96 744	11.27 745	11.96 745	13.59 743	6.78 741	8.19 743	6.03 741	7.09 740	7.93 739	7.73 741

DPSM	11.49 739	9.87 741	10.35 739	11.13 738	11.31 739	19.11 747	27.51 749	13.37 746	14.21 747	10.31 743	11.06 744	10.96 744	11.27 745	11.96 745	13.59 743	6.78 741	8.19 743	6.03 741	7.09 740	7.93 739	7.73 741

PML	16.10 744	12.82 745	6.78 728	5.23 731	7.76 732	33.92 751	66.56 761	5.30 733	10.28 737	26.12 760	68.59 761	20.51 748	13.49 747	10.06 738	6.78 736	5.96 738	2.00 732	6.04 743	2.18 732	8.96 741	2.60 731

xxxxx1	15.27 741	9.54 738	10.31 736	20.13 744	18.88 744	17.08 740	23.03 741	10.36 740	10.99 738	9.21 738	9.62 735	10.74 741	10.61 740	10.72 739	13.89 745	7.97 743	9.20 746	31.85 757	44.72 759	12.84 742	13.69 743

tt_ll	15.27 741	9.54 738	10.31 736	20.13 744	18.88 744	17.08 740	23.03 741	10.36 740	10.99 738	9.21 738	9.62 735	10.74 741	10.61 740	10.72 739	13.89 745	7.97 743	9.20 746	31.85 757	44.72 759	12.84 742	13.69 743

ff	15.27 741	9.54 738	10.31 736	20.13 744	18.88 744	17.08 740	23.03 741	10.36 740	10.99 738	9.21 738	9.62 735	10.74 741	10.61 740	10.72 739	13.89 745	7.97 743	9.20 746	31.85 757	44.72 759	12.84 742	13.69 743

LRCNet_RVC	10.90 738	14.34 746	9.35 730	15.35 741	8.04 733	1.08 695	0.34 629	8.78 737	0.70 660	12.63 746	16.05 746	9.85 737	6.54 731	8.57 737	6.34 735	20.27 756	5.40 737	23.70 754	21.88 755	14.87 745	13.83 746

Hybrid-DGEV	23.16 752	19.94 754	20.96 753	22.49 748	22.75 750	38.51 757	55.52 760	27.09 760	28.90 760	20.58 753	22.25 754	22.00 751	22.80 756	24.11 755	27.33 753	13.60 749	16.47 750	12.14 744	14.30 749	15.95 746	15.54 750

CasAABBNet	23.10 748	19.86 749	20.64 750	22.47 747	22.73 748	38.41 755	55.50 757	26.89 756	28.70 756	20.61 756	22.15 753	22.08 755	22.75 754	23.99 750	27.36 754	13.59 746	16.48 751	12.14 744	14.27 745	15.95 746	15.53 749

RAFT-FEzeroshot	23.10 748	19.88 751	20.56 748	22.49 748	22.75 750	38.38 752	55.50 757	26.84 753	28.66 754	20.60 754	22.10 751	22.05 752	22.74 752	24.00 752	27.37 756	13.59 746	16.48 751	12.14 744	14.28 746	15.96 748	15.54 750

RAFT-FE	23.10 748	19.88 751	20.56 748	22.49 748	22.75 750	38.38 752	55.50 757	26.84 753	28.66 754	20.60 754	22.10 751	22.05 752	22.74 752	24.00 752	27.37 756	13.59 746	16.48 751	12.14 744	14.28 746	15.96 748	15.54 750

FlowAnything	23.14 751	19.87 750	20.79 751	22.50 751	22.74 749	38.39 754	55.46 754	26.89 756	28.72 757	20.77 758	22.29 756	22.07 754	22.72 751	23.99 750	27.41 758	13.60 749	16.55 756	12.15 748	14.36 750	15.97 750	15.52 748

Selective-RAFT-Error	23.16 752	19.93 753	20.87 752	22.54 752	22.81 753	38.52 758	55.47 755	27.01 759	28.83 758	20.66 757	22.25 754	22.09 756	22.80 756	24.09 754	27.36 754	13.61 751	16.48 751	12.15 748	14.28 746	15.99 751	15.57 753

LSM0	24.24 755	19.98 755	22.32 754	24.22 754	40.14 760	38.48 756	55.20 753	26.95 758	28.57 753	20.49 752	21.83 749	22.26 757	22.75 754	24.22 756	27.30 752	13.66 752	16.32 749	12.19 750	14.15 744	16.10 752	17.66 755

fast-reg	23.64 754	20.51 757	23.42 755	23.22 753	24.75 757	38.73 759	55.47 755	26.85 755	28.86 759	20.12 751	21.73 748	21.64 750	22.22 750	24.30 757	27.54 759	13.91 753	16.52 755	14.85 751	15.62 751	16.91 753	15.71 754

HaxPig	17.72 746	20.22 756	19.73 745	16.53 742	16.51 742	9.27 734	9.33 736	14.34 748	13.27 741	18.65 748	18.70 747	17.35 747	16.77 748	17.04 748	16.45 748	22.05 757	20.89 757	22.27 753	21.53 754	21.29 754	22.13 758

MEDIAN_ROB	21.21 747	24.62 758	23.47 756	19.58 743	19.65 747	13.22 738	10.96 737	17.88 749	17.00 749	22.14 759	22.02 750	20.86 749	20.36 749	21.06 749	19.71 749	25.63 758	24.13 758	26.21 755	25.20 756	25.17 755	25.38 759

AVERAGE_ROB	25.43 756	29.06 759	27.24 757	24.63 755	24.20 756	17.73 743	12.61 738	22.29 752	21.39 752	26.79 761	26.16 759	25.20 758	24.64 760	25.07 758	23.53 750	29.96 759	28.40 759	30.60 756	29.58 757	29.72 756	29.84 760

RSGM-EC	29.65 757	17.75 747	10.04 734	35.31 756	33.15 758	26.42 749	46.65 751	19.89 750	17.74 750	18.92 749	23.36 757	30.14 759	23.59 758	41.87 759	45.99 760	59.56 760	34.38 760	33.25 760	20.37 752	34.97 757	19.60 756

acva	29.65 757	17.75 747	10.04 734	35.31 756	33.15 758	26.42 749	46.65 751	19.89 750	17.74 750	18.92 749	23.36 757	30.14 759	23.59 758	41.87 759	45.99 760	59.56 760	34.38 760	33.25 760	20.37 752	34.97 757	19.60 756

DLNR_Zeroshot_test	10.44 734	12.10 743	19.93 746	106.08 759	23.66 755	0.14 44	0.13 80	3.22 729	0.17 109	0.16 214	0.23 274	0.16 230	0.10 85	0.31 405	0.15 254	2.36 730	0.06 252	0.07 166	0.07 244	39.70 759	0.06 149

DLNR-FE	10.45 735	12.13 744	19.94 747	106.10 760	23.12 754	0.14 44	0.13 80	3.28 730	0.17 109	0.16 214	0.23 274	0.16 230	0.10 85	0.31 405	0.15 254	2.41 731	0.06 252	0.07 166	0.07 244	40.22 760	0.06 149

Anonymous_1	16.62 745	9.35 737	9.84 733	10.66 737	14.64 741	18.66 746	27.12 748	12.64 745	13.51 746	10.76 745	10.30 741	10.13 740	10.60 739	11.06 742	12.74 742	15.87 754	7.74 740	16.92 752	43.48 758	58.66 761	7.68 740

test_example2	101.33 760	108.28 761	68.15 759	98.43 758	106.93 761	89.75 760	102.43 762	36.80 761	97.65 762	129.04 762	130.15 762	65.26 762	66.62 762	92.11 761	80.24 762	144.10 762	199.48 762	81.81 762	103.01 762	125.01 762	101.27 761

ccccc		256.29 762		354.40 761	364.36 762	149.10 762		152.89 763		153.93 763		164.00 763		268.02 763		390.55 763	349.22 763	244.59 763	219.82 763	412.30 763

ASD4		6.65 733

Low-res two-view benchmark