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

MGW-Stereo	0.11 96	0.09 127	0.14 26	0.17 75	0.11 252	0.14 71	0.12 55	0.20 121	0.16 132	0.10 70	0.12 129	0.11 135	0.11 181	0.17 172	0.10 30	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 138	0.09 127	0.18 142	0.18 140	0.09 94	0.13 45	0.16 291	0.25 240	0.21 272	0.11 118	0.16 232	0.09 43	0.11 181	0.13 20	0.10 30	0.05 9	0.05 57	0.06 79	0.07 315	0.04 1	0.05 52

DispViT+	0.12 138	0.07 5	0.19 161	0.15 10	0.16 580	0.10 24	0.12 55	0.26 262	0.23 320	0.13 195	0.11 100	0.10 86	0.08 21	0.21 301	0.12 169	0.07 182	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 17	0.08 55	0.13 8	0.18 140	0.10 182	0.13 45	0.12 55	0.15 24	0.12 36	0.10 70	0.13 153	0.10 86	0.10 118	0.14 52	0.11 86	0.05 9	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

2.75w_new	0.11 96	0.09 127	0.14 26	0.16 33	0.09 94	0.15 100	0.12 55	0.25 240	0.16 132	0.14 227	0.13 153	0.08 9	0.10 118	0.16 145	0.13 244	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 52

3.25w_new	0.11 96	0.09 127	0.15 49	0.17 75	0.09 94	0.19 283	0.10 12	0.22 169	0.17 168	0.14 227	0.12 129	0.10 86	0.11 181	0.17 172	0.12 169	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 52

3.25w	0.11 96	0.09 127	0.15 49	0.17 75	0.09 94	0.19 283	0.10 12	0.22 169	0.17 168	0.14 227	0.12 129	0.10 86	0.11 181	0.17 172	0.12 169	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 52

test_c	0.09 2	0.08 55	0.18 142	0.16 33	0.06 1	0.11 28	0.12 55	0.17 52	0.13 56	0.10 70	0.07 6	0.07 2	0.09 54	0.12 9	0.10 30	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.05 93	0.05 8	0.05 52

ww3	0.10 17	0.07 5	0.13 8	0.17 75	0.11 252	0.15 100	0.12 55	0.15 24	0.11 18	0.08 3	0.11 100	0.10 86	0.08 21	0.16 145	0.11 86	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

ww2	0.10 17	0.07 5	0.13 8	0.18 140	0.12 335	0.16 160	0.12 55	0.15 24	0.11 18	0.09 27	0.11 100	0.10 86	0.09 54	0.17 172	0.11 86	0.05 9	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

ww	0.10 17	0.07 5	0.13 8	0.18 140	0.08 55	0.15 100	0.13 116	0.16 40	0.12 36	0.09 27	0.11 100	0.09 43	0.08 21	0.16 145	0.10 30	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

MGE	0.10 17	0.08 55	0.14 26	0.22 449	0.15 543	0.13 45	0.12 55	0.15 24	0.17 168	0.09 27	0.09 29	0.09 43	0.08 21	0.18 209	0.10 30	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

L4000	0.14 242	0.09 127	0.25 260	0.20 306	0.12 335	0.19 283	0.20 506	0.29 319	0.15 110	0.11 118	0.19 289	0.10 86	0.11 181	0.27 422	0.13 244	0.06 65	0.04 2	0.07 214	0.06 206	0.05 8	0.05 52

L400	0.12 138	0.10 201	0.20 180	0.19 213	0.12 335	0.19 283	0.18 401	0.20 121	0.15 110	0.12 155	0.11 100	0.08 9	0.09 54	0.15 105	0.12 169	0.05 9	0.04 2	0.07 214	0.06 206	0.05 8	0.05 52

L500	0.12 138	0.10 201	0.21 199	0.19 213	0.12 335	0.19 283	0.17 347	0.21 142	0.17 168	0.13 195	0.14 194	0.08 9	0.09 54	0.15 105	0.12 169	0.05 9	0.05 57	0.07 214	0.07 315	0.05 8	0.05 52

HNOStereo	0.12 138	0.08 55	0.20 180	0.19 213	0.09 94	0.15 100	0.16 291	0.18 74	0.17 168	0.17 301	0.17 253	0.12 180	0.11 181	0.16 145	0.12 169	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.05 8	0.05 52

MGW-Stereo-1	0.10 17	0.07 5	0.13 8	0.18 140	0.07 11	0.16 160	0.13 116	0.14 17	0.16 132	0.10 70	0.09 29	0.11 135	0.08 21	0.16 145	0.12 169	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

WiStereo	0.10 17	0.08 55	0.16 82	0.16 33	0.07 11	0.15 100	0.12 55	0.15 24	0.13 56	0.09 27	0.07 6	0.12 180	0.10 118	0.14 52	0.09 12	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

Cross2Single-S	0.10 17	0.08 55	0.16 82	0.16 33	0.09 94	0.08 4	0.15 227	0.13 13	0.15 110	0.10 70	0.09 29	0.09 43	0.08 21	0.13 20	0.10 30	0.07 182	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.05 8	0.05 52

tt3	0.10 17	0.08 55	0.17 115	0.17 75	0.06 1	0.15 100	0.11 31	0.21 142	0.12 36	0.10 70	0.09 29	0.11 135	0.09 54	0.19 247	0.10 30	0.07 182	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

tt4	0.10 17	0.08 55	0.17 115	0.17 75	0.07 11	0.13 45	0.12 55	0.22 169	0.13 56	0.08 3	0.09 29	0.10 86	0.09 54	0.17 172	0.09 12	0.07 182	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

tt6	0.10 17	0.08 55	0.16 82	0.16 33	0.07 11	0.15 100	0.12 55	0.15 24	0.13 56	0.09 27	0.07 6	0.12 180	0.10 118	0.14 52	0.09 12	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

tt7	0.10 17	0.10 201	0.13 8	0.19 213	0.07 11	0.14 71	0.13 116	0.17 52	0.12 36	0.09 27	0.07 6	0.10 86	0.10 118	0.15 105	0.09 12	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.05 93	0.05 8	0.04 1

tt8	0.10 17	0.10 201	0.14 26	0.19 213	0.07 11	0.14 71	0.13 116	0.18 74	0.13 56	0.09 27	0.08 23	0.11 135	0.10 118	0.13 20	0.09 12	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.05 93	0.05 8	0.04 1

tt9	0.10 17	0.10 201	0.14 26	0.19 213	0.07 11	0.13 45	0.12 55	0.19 93	0.14 86	0.09 27	0.06 1	0.10 86	0.10 118	0.13 20	0.09 12	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.05 93	0.05 8	0.04 1

TYNG	0.10 17	0.10 201	0.14 26	0.19 213	0.07 11	0.14 71	0.12 55	0.18 74	0.14 86	0.09 27	0.06 1	0.10 86	0.10 118	0.13 20	0.08 1	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.05 93	0.05 8	0.04 1

GeoAtt-L (ZS)	0.08 1	0.06 1	0.15 49	0.14 4	0.06 1	0.08 4	0.10 12	0.10 2	0.10 7	0.10 70	0.07 6	0.07 2	0.07 4	0.13 20	0.10 30	0.07 182	0.04 2	0.05 1	0.05 93	0.05 8	0.04 1

CR-RVC	0.09 2	0.07 5	0.15 49	0.15 10	0.06 1	0.12 37	0.11 31	0.18 74	0.10 7	0.10 70	0.06 1	0.09 43	0.08 21	0.14 52	0.10 30	0.07 182	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

GFORCE	0.10 17	0.09 127	0.13 8	0.21 372	0.08 55	0.15 100	0.10 12	0.19 93	0.10 7	0.10 70	0.10 68	0.10 86	0.13 282	0.12 9	0.08 1	0.06 65	0.04 2	0.07 214	0.06 206	0.05 8	0.04 1

E$^{3}$Stereo	0.11 96	0.08 55	0.18 142	0.16 33	0.10 182	0.15 100	0.13 116	0.19 93	0.15 110	0.10 70	0.10 68	0.12 180	0.10 118	0.18 209	0.12 169	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.05 8	0.06 204

LLLLL	0.11 96	0.08 55	0.18 142	0.16 33	0.10 182	0.15 100	0.13 116	0.19 93	0.15 110	0.10 70	0.10 68	0.12 180	0.10 118	0.18 209	0.12 169	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.05 8	0.06 204

LLL	0.11 96	0.08 55	0.17 115	0.16 33	0.10 182	0.16 160	0.15 227	0.19 93	0.15 110	0.10 70	0.10 68	0.12 180	0.10 118	0.21 301	0.12 169	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.06 206	0.05 8	0.06 204

100	0.10 17	0.08 55	0.17 115	0.17 75	0.10 182	0.11 28	0.13 116	0.17 52	0.15 110	0.10 70	0.10 68	0.12 180	0.10 118	0.16 145	0.12 169	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.06 206	0.05 8	0.05 52

300	0.10 17	0.07 5	0.17 115	0.16 33	0.09 94	0.13 45	0.13 116	0.20 121	0.15 110	0.10 70	0.10 68	0.12 180	0.10 118	0.13 20	0.12 169	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.05 8	0.05 52

Last	0.11 96	0.07 5	0.17 115	0.16 33	0.09 94	0.14 71	0.13 116	0.18 74	0.15 110	0.10 70	0.09 29	0.14 254	0.10 118	0.18 209	0.13 244	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.05 8	0.06 204

DDDD	0.11 96	0.07 5	0.17 115	0.16 33	0.09 94	0.13 45	0.14 165	0.20 121	0.14 86	0.10 70	0.09 29	0.15 277	0.11 181	0.13 20	0.13 244	0.07 182	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.05 8	0.06 204

F8.5	0.10 17	0.09 127	0.12 1	0.20 306	0.07 11	0.13 45	0.11 31	0.21 142	0.12 36	0.09 27	0.10 68	0.11 135	0.09 54	0.14 52	0.08 1	0.06 65	0.04 2	0.07 214	0.06 206	0.05 8	0.04 1

FORCE_9	0.10 17	0.09 127	0.12 1	0.19 213	0.07 11	0.13 45	0.12 55	0.21 142	0.12 36	0.09 27	0.10 68	0.11 135	0.09 54	0.14 52	0.08 1	0.06 65	0.04 2	0.07 214	0.06 206	0.05 8	0.04 1

FORCE_8	0.10 17	0.10 201	0.12 1	0.20 306	0.07 11	0.13 45	0.12 55	0.21 142	0.13 56	0.09 27	0.10 68	0.11 135	0.10 118	0.14 52	0.08 1	0.06 65	0.04 2	0.07 214	0.06 206	0.05 8	0.04 1

F7	0.10 17	0.09 127	0.12 1	0.19 213	0.07 11	0.13 45	0.12 55	0.22 169	0.13 56	0.09 27	0.09 29	0.10 86	0.10 118	0.15 105	0.08 1	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.05 8	0.04 1

FORCE_4.5	0.10 17	0.09 127	0.13 8	0.19 213	0.06 1	0.13 45	0.13 116	0.23 195	0.12 36	0.08 3	0.10 68	0.08 9	0.11 181	0.15 105	0.09 12	0.07 182	0.05 57	0.06 79	0.06 206	0.05 8	0.04 1

TT111	0.10 17	0.07 5	0.17 115	0.16 33	0.09 94	0.14 71	0.12 55	0.19 93	0.13 56	0.10 70	0.08 23	0.12 180	0.10 118	0.14 52	0.12 169	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.05 8	0.05 52

FORCE_4	0.10 17	0.08 55	0.14 26	0.19 213	0.07 11	0.16 160	0.14 165	0.20 121	0.11 18	0.09 27	0.10 68	0.12 180	0.10 118	0.17 172	0.08 1	0.06 65	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.05 8	0.04 1

FORCE_6	0.10 17	0.11 296	0.12 1	0.19 213	0.07 11	0.15 100	0.12 55	0.21 142	0.12 36	0.09 27	0.10 68	0.09 43	0.09 54	0.15 105	0.09 12	0.06 65	0.04 2	0.07 214	0.06 206	0.05 8	0.05 52

rgla	0.10 17	0.11 296	0.15 49	0.18 140	0.11 252	0.15 100	0.11 31	0.15 24	0.12 36	0.10 70	0.08 23	0.08 9	0.09 54	0.14 52	0.11 86	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

416test	0.10 17	0.10 201	0.15 49	0.18 140	0.11 252	0.15 100	0.11 31	0.15 24	0.12 36	0.10 70	0.09 29	0.08 9	0.09 54	0.13 20	0.10 30	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.04 1	0.05 8	0.05 52

test410_97500	0.10 17	0.09 127	0.17 115	0.18 140	0.10 182	0.16 160	0.09 4	0.18 74	0.13 56	0.09 27	0.09 29	0.09 43	0.08 21	0.14 52	0.10 30	0.05 9	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

test410	0.10 17	0.09 127	0.18 142	0.18 140	0.10 182	0.16 160	0.09 4	0.18 74	0.14 86	0.10 70	0.09 29	0.09 43	0.08 21	0.14 52	0.10 30	0.05 9	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

SCION-M(vits-remse)	0.12 138	0.08 55	0.40 470	0.27 674	0.08 55	0.13 45	0.12 55	0.24 218	0.19 217	0.09 27	0.11 100	0.08 9	0.07 4	0.14 52	0.11 86	0.10 538	0.08 564	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

SCION-Mon(vits-remp)	0.15 282	0.18 595	0.40 470	0.27 674	0.26 736	0.46 699	0.12 55	0.24 218	0.19 217	0.09 27	0.11 100	0.08 9	0.07 4	0.14 52	0.11 86	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

GELT-Stereo	0.13 197	0.09 127	0.16 82	0.20 306	0.14 477	0.14 71	0.15 227	0.33 381	0.23 320	0.14 227	0.11 100	0.11 135	0.11 181	0.16 145	0.11 86	0.05 9	0.05 57	0.07 214	0.07 315	0.05 8	0.05 52

small-0shot	0.10 17	0.09 127	0.18 142	0.16 33	0.09 94	0.09 9	0.16 291	0.14 17	0.12 36	0.08 3	0.15 212	0.08 9	0.08 21	0.11 2	0.12 169	0.07 182	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.05 8	0.05 52

anonymous	0.11 96	0.09 127	0.20 180	0.18 140	0.10 182	0.08 4	0.14 165	0.16 40	0.17 168	0.12 155	0.13 153	0.09 43	0.07 4	0.13 20	0.11 86	0.06 65	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.05 8	0.05 52

testmc14	0.10 17	0.07 5	0.14 26	0.18 140	0.07 11	0.16 160	0.14 165	0.15 24	0.12 36	0.10 70	0.13 153	0.10 86	0.08 21	0.12 9	0.10 30	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

LGCAT	0.11 96	0.07 5	0.15 49	0.14 4	0.09 94	0.12 37	0.12 55	0.13 13	0.10 7	0.12 155	0.09 29	0.11 135	0.10 118	0.19 247	0.12 169	0.11 586	0.11 665	0.05 1	0.06 206	0.05 8	0.12 611

MCSU-Stereo	0.10 17	0.07 5	0.14 26	0.17 75	0.07 11	0.16 160	0.15 227	0.17 52	0.16 132	0.12 155	0.13 153	0.12 180	0.08 21	0.15 105	0.10 30	0.07 182	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

derf	0.10 17	0.07 5	0.15 49	0.17 75	0.09 94	0.11 28	0.12 55	0.17 52	0.14 86	0.08 3	0.09 29	0.11 135	0.09 54	0.14 52	0.11 86	0.06 65	0.06 324	0.05 1	0.05 93	0.05 8	0.05 52

mm2	0.10 17	0.07 5	0.15 49	0.16 33	0.09 94	0.09 9	0.12 55	0.17 52	0.13 56	0.08 3	0.09 29	0.11 135	0.09 54	0.14 52	0.11 86	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

mm1	0.09 2	0.07 5	0.15 49	0.16 33	0.09 94	0.09 9	0.12 55	0.14 17	0.13 56	0.08 3	0.09 29	0.11 135	0.09 54	0.14 52	0.11 86	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

qqai	0.10 17	0.07 5	0.16 82	0.18 140	0.09 94	0.11 28	0.12 55	0.16 40	0.14 86	0.08 3	0.09 29	0.11 135	0.09 54	0.15 105	0.11 86	0.07 182	0.06 324	0.06 79	0.05 93	0.05 8	0.05 52

CAR	0.10 17	0.07 5	0.16 82	0.16 33	0.09 94	0.14 71	0.10 12	0.19 93	0.13 56	0.10 70	0.10 68	0.08 9	0.07 4	0.15 105	0.11 86	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.04 1	0.05 8	0.05 52

MSE-Stereo	0.10 17	0.07 5	0.16 82	0.16 33	0.09 94	0.14 71	0.10 12	0.19 93	0.13 56	0.09 27	0.10 68	0.08 9	0.07 4	0.15 105	0.11 86	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.04 1	0.05 8	0.05 52

monster-pro	0.10 17	0.08 55	0.13 8	0.17 75	0.08 55	0.13 45	0.12 55	0.24 218	0.19 217	0.09 27	0.11 100	0.08 9	0.07 4	0.14 52	0.11 86	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

PointNet	0.10 17	0.08 55	0.15 49	0.17 75	0.09 94	0.15 100	0.14 165	0.17 52	0.14 86	0.08 3	0.11 100	0.12 180	0.09 54	0.14 52	0.11 86	0.07 182	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.05 8	0.05 52

TS12	0.12 138	0.08 55	0.17 115	0.21 372	0.09 94	0.19 283	0.14 165	0.23 195	0.16 132	0.14 227	0.19 289	0.12 180	0.13 282	0.17 172	0.15 324	0.05 9	0.05 57	0.06 79	0.04 1	0.05 8	0.05 52

LWStereo	0.12 138	0.10 201	0.27 284	0.19 213	0.08 55	0.16 160	0.14 165	0.21 142	0.15 110	0.10 70	0.13 153	0.10 86	0.12 229	0.20 273	0.09 12	0.05 9	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.05 8	0.04 1

ARStereo	0.12 138	0.12 362	0.28 301	0.19 213	0.08 55	0.17 212	0.15 227	0.22 169	0.18 195	0.11 118	0.14 194	0.10 86	0.11 181	0.17 172	0.10 30	0.05 9	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.05 8	0.05 52

ARStereo-new	0.12 138	0.11 296	0.26 271	0.19 213	0.07 11	0.14 71	0.14 165	0.21 142	0.18 195	0.12 155	0.15 212	0.11 135	0.12 229	0.13 20	0.11 86	0.05 9	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.05 8	0.05 52

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 96	0.10 201	0.26 271	0.18 140	0.09 94	0.14 71	0.14 165	0.20 121	0.13 56	0.11 118	0.13 153	0.10 86	0.11 181	0.14 52	0.10 30	0.05 9	0.05 57	0.06 79	0.06 206	0.05 8	0.05 52

TOTStereo	0.12 138	0.11 296	0.28 301	0.20 306	0.08 55	0.15 100	0.13 116	0.22 169	0.19 217	0.12 155	0.14 194	0.12 180	0.12 229	0.15 105	0.11 86	0.05 9	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.05 8	0.05 52

KABStereo	0.12 138	0.11 296	0.24 245	0.20 306	0.09 94	0.19 283	0.15 227	0.26 262	0.20 250	0.11 118	0.12 129	0.10 86	0.13 282	0.17 172	0.11 86	0.05 9	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.05 8	0.05 52

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 138	0.10 201	0.21 199	0.21 372	0.11 252	0.20 330	0.16 291	0.21 142	0.17 168	0.12 155	0.17 253	0.11 135	0.12 229	0.14 52	0.11 86	0.05 9	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.05 8	0.05 52

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 138	0.08 55	0.18 142	0.18 140	0.13 424	0.20 330	0.16 291	0.23 195	0.18 195	0.12 155	0.15 212	0.14 254	0.13 282	0.13 20	0.12 169	0.06 65	0.04 2	0.06 79	0.05 93	0.05 8	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 242	0.21 640	0.47 560	0.17 75	0.12 335	0.15 100	0.14 165	0.24 218	0.16 132	0.11 118	0.14 194	0.12 180	0.10 118	0.14 52	0.10 30	0.06 65	0.06 324	0.06 79	0.08 407	0.05 8	0.07 318

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 138	0.09 127	0.17 115	0.19 213	0.11 252	0.14 71	0.16 291	0.21 142	0.20 250	0.10 70	0.17 253	0.11 135	0.12 229	0.12 9	0.10 30	0.05 9	0.05 57	0.06 79	0.08 407	0.05 8	0.06 204

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 138	0.08 55	0.29 315	0.17 75	0.09 94	0.15 100	0.14 165	0.19 93	0.17 168	0.11 118	0.14 194	0.11 135	0.12 229	0.13 20	0.10 30	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.06 206	0.05 8	0.19 714

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 96	0.09 127	0.17 115	0.18 140	0.10 182	0.15 100	0.16 291	0.23 195	0.15 110	0.10 70	0.16 232	0.09 43	0.11 181	0.13 20	0.10 30	0.05 9	0.05 57	0.06 79	0.08 407	0.05 8	0.08 408

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 197	0.09 127	0.19 161	0.18 140	0.14 477	0.19 283	0.15 227	0.25 240	0.22 293	0.15 251	0.20 309	0.10 86	0.09 54	0.14 52	0.11 86	0.06 65	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.05 8	0.05 52

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 197	0.09 127	0.22 218	0.18 140	0.14 477	0.18 243	0.15 227	0.23 195	0.21 272	0.16 280	0.22 340	0.10 86	0.09 54	0.15 105	0.11 86	0.06 65	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.05 8	0.05 52

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 197	0.09 127	0.20 180	0.18 140	0.14 477	0.18 243	0.15 227	0.25 240	0.22 293	0.16 280	0.21 324	0.09 43	0.09 54	0.13 20	0.11 86	0.06 65	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.05 8	0.05 52

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 242	0.19 612	0.70 686	0.17 75	0.12 335	0.13 45	0.14 165	0.24 218	0.17 168	0.10 70	0.12 129	0.10 86	0.10 118	0.13 20	0.10 30	0.05 9	0.05 57	0.06 79	0.07 315	0.05 8	0.07 318

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 197	0.11 296	0.38 445	0.17 75	0.11 252	0.17 212	0.14 165	0.23 195	0.17 168	0.11 118	0.14 194	0.13 216	0.11 181	0.14 52	0.10 30	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.05 8	0.05 52

PipStereo	0.09 2	0.07 5	0.16 82	0.15 10	0.07 11	0.09 9	0.12 55	0.15 24	0.11 18	0.08 3	0.07 6	0.13 216	0.09 54	0.12 9	0.11 86	0.07 182	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

PSi22b	0.09 2	0.07 5	0.16 82	0.15 10	0.07 11	0.09 9	0.11 31	0.15 24	0.10 7	0.08 3	0.07 6	0.13 216	0.09 54	0.12 9	0.10 30	0.07 182	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

PSi22a	0.09 2	0.06 1	0.16 82	0.15 10	0.07 11	0.09 9	0.11 31	0.14 17	0.10 7	0.08 3	0.07 6	0.11 135	0.08 21	0.11 2	0.10 30	0.07 182	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

LACA3	0.10 17	0.10 201	0.14 26	0.15 10	0.07 11	0.16 160	0.14 165	0.14 17	0.13 56	0.11 118	0.09 29	0.10 86	0.10 118	0.16 145	0.09 12	0.07 182	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

Foundation-i1c-attn	0.12 138	0.07 5	0.14 26	0.16 33	0.07 11	0.15 100	0.15 227	0.24 218	0.17 168	0.13 195	0.15 212	0.16 302	0.13 282	0.15 105	0.12 169	0.07 182	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.05 8	0.05 52

Foundation-i1b	0.12 138	0.07 5	0.14 26	0.16 33	0.07 11	0.16 160	0.15 227	0.25 240	0.16 132	0.14 227	0.15 212	0.17 316	0.12 229	0.15 105	0.12 169	0.07 182	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.05 8	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 138	0.07 5	0.14 26	0.15 10	0.07 11	0.18 243	0.16 291	0.25 240	0.16 132	0.16 280	0.16 232	0.18 329	0.13 282	0.17 172	0.12 169	0.07 182	0.05 57	0.06 79	0.04 1	0.05 8	0.05 52

Foundation-i32	0.09 2	0.07 5	0.16 82	0.15 10	0.06 1	0.09 9	0.12 55	0.14 17	0.09 3	0.08 3	0.07 6	0.10 86	0.08 21	0.11 2	0.11 86	0.07 182	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

GeoVLM	0.10 17	0.07 5	0.15 49	0.16 33	0.09 94	0.15 100	0.12 55	0.17 52	0.13 56	0.09 27	0.09 29	0.11 135	0.10 118	0.14 52	0.12 169	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

LACA2	0.10 17	0.11 296	0.20 180	0.16 33	0.07 11	0.16 160	0.13 116	0.17 52	0.14 86	0.09 27	0.09 29	0.11 135	0.10 118	0.14 52	0.09 12	0.07 182	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

LACA1	0.09 2	0.10 201	0.13 8	0.16 33	0.07 11	0.15 100	0.12 55	0.15 24	0.11 18	0.09 27	0.07 6	0.09 43	0.10 118	0.13 20	0.10 30	0.07 182	0.05 57	0.05 1	0.05 93	0.05 8	0.05 52

Test_v1	0.10 17	0.07 5	0.16 82	0.15 10	0.09 94	0.13 45	0.13 116	0.22 169	0.16 132	0.09 27	0.10 68	0.08 9	0.08 21	0.14 52	0.11 86	0.07 182	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.05 8	0.04 1

gcap_with_dpt	0.12 138	0.09 127	0.21 199	0.18 140	0.13 424	0.18 243	0.16 291	0.24 218	0.20 250	0.16 280	0.21 324	0.09 43	0.09 54	0.13 20	0.11 86	0.06 65	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.05 8	0.05 52

BLMT-Stereo	0.09 2	0.06 1	0.14 26	0.17 75	0.09 94	0.09 9	0.14 165	0.10 2	0.14 86	0.07 1	0.09 29	0.07 2	0.07 4	0.11 2	0.11 86	0.05 9	0.04 2	0.07 214	0.06 206	0.05 8	0.05 52

Pro-Stereo	0.10 17	0.07 5	0.14 26	0.17 75	0.10 182	0.17 212	0.13 116	0.11 4	0.13 56	0.10 70	0.09 29	0.08 9	0.06 1	0.22 324	0.11 86	0.06 65	0.05 57	0.07 214	0.08 407	0.05 8	0.05 52

BStereo	0.13 197	0.10 201	0.42 506	0.18 140	0.11 252	0.13 45	0.14 165	0.24 218	0.22 293	0.12 155	0.11 100	0.12 180	0.09 54	0.16 145	0.14 288	0.05 9	0.06 324	0.06 79	0.08 407	0.05 8	0.06 204

MatchAttention (ZS)	0.09 2	0.07 5	0.16 82	0.14 4	0.06 1	0.08 4	0.13 116	0.12 8	0.11 18	0.07 1	0.12 129	0.07 2	0.07 4	0.13 20	0.09 12	0.07 182	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
Anonymus123	0.14 242	0.10 201	0.42 506	0.18 140	0.11 252	0.36 638	0.14 165	0.28 302	0.22 293	0.12 155	0.11 100	0.12 180	0.09 54	0.16 145	0.14 288	0.05 9	0.06 324	0.06 79	0.08 407	0.05 8	0.06 204

NLSM3	0.13 197	0.10 201	0.17 115	0.21 372	0.13 424	0.18 243	0.16 291	0.30 341	0.24 339	0.11 118	0.15 212	0.12 180	0.13 282	0.17 172	0.15 324	0.05 9	0.05 57	0.08 338	0.08 407	0.05 8	0.05 52

MonSter++	0.10 17	0.07 5	0.15 49	0.16 33	0.09 94	0.15 100	0.12 55	0.17 52	0.13 56	0.09 27	0.09 29	0.11 135	0.10 118	0.14 52	0.12 169	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

HiDET	0.10 17	0.07 5	0.15 49	0.15 10	0.09 94	0.14 71	0.12 55	0.19 93	0.15 110	0.10 70	0.09 29	0.11 135	0.09 54	0.15 105	0.13 244	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

LCMNet	0.10 17	0.07 5	0.15 49	0.15 10	0.09 94	0.15 100	0.12 55	0.18 74	0.19 217	0.10 70	0.10 68	0.11 135	0.10 118	0.15 105	0.13 244	0.06 65	0.06 324	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

CSFM-Stereo	0.10 17	0.07 5	0.14 26	0.16 33	0.08 55	0.16 160	0.13 116	0.21 142	0.11 18	0.11 118	0.11 100	0.10 86	0.10 118	0.14 52	0.11 86	0.07 182	0.06 324	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

VIP-Stereo	0.12 138	0.12 362	0.21 199	0.18 140	0.11 252	0.24 445	0.12 55	0.19 93	0.18 195	0.10 70	0.13 153	0.11 135	0.09 54	0.19 247	0.11 86	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.04 1	0.05 8	0.05 52

BridgeDepth	0.10 17	0.09 127	0.14 26	0.19 213	0.07 11	0.16 160	0.12 55	0.16 40	0.12 36	0.08 3	0.09 29	0.14 254	0.13 282	0.14 52	0.10 30	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 93	0.05 8	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	0.14 242	0.09 127	0.24 245	0.17 75	0.09 94	0.20 330	0.13 116	0.20 121	0.14 86	0.61 754	0.13 153	0.13 216	0.11 181	0.14 52	0.16 354	0.07 182	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.05 8	0.05 52

MonStereo	0.10 17	0.08 55	0.13 8	0.17 75	0.08 55	0.14 71	0.12 55	0.24 218	0.19 217	0.09 27	0.11 100	0.08 9	0.07 4	0.14 52	0.11 86	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 17	0.08 55	0.13 8	0.17 75	0.08 55	0.13 45	0.12 55	0.24 218	0.19 217	0.09 27	0.11 100	0.08 9	0.07 4	0.14 52	0.11 86	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 17	0.07 5	0.16 82	0.16 33	0.08 55	0.11 28	0.09 4	0.20 121	0.12 36	0.11 118	0.11 100	0.08 9	0.08 21	0.23 334	0.11 86	0.07 182	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.06 204

Replicate-Monster	0.12 138	0.10 201	0.32 353	0.16 33	0.08 55	0.17 212	0.10 12	0.22 169	0.19 217	0.11 118	0.10 68	0.10 86	0.09 54	0.19 247	0.11 86	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.04 1	0.05 8	0.08 408

AdaDepth	0.11 96	0.09 127	0.20 180	0.20 306	0.10 182	0.19 283	0.13 116	0.16 40	0.13 56	0.10 70	0.10 68	0.09 43	0.09 54	0.19 247	0.12 169	0.05 9	0.05 57	0.06 79	0.06 206	0.05 8	0.05 52

asda	0.11 96	0.11 296	0.16 82	0.17 75	0.09 94	0.14 71	0.12 55	0.24 218	0.16 132	0.11 118	0.11 100	0.08 9	0.10 118	0.15 105	0.12 169	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

asd	0.10 17	0.10 201	0.15 49	0.17 75	0.10 182	0.16 160	0.10 12	0.19 93	0.13 56	0.12 155	0.11 100	0.09 43	0.10 118	0.16 145	0.11 86	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 93	0.05 8	0.04 1

qwe	0.11 96	0.10 201	0.14 26	0.17 75	0.10 182	0.15 100	0.12 55	0.25 240	0.17 168	0.14 227	0.13 153	0.09 43	0.09 54	0.18 209	0.12 169	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

depthmonostereo	0.14 242	0.09 127	0.19 161	0.19 213	0.08 55	0.20 330	0.15 227	0.27 279	0.23 320	0.16 280	0.18 280	0.14 254	0.17 404	0.19 247	0.13 244	0.07 182	0.06 324	0.07 214	0.05 93	0.05 8	0.05 52

DVStereo	0.14 242	0.08 55	0.18 142	0.18 140	0.09 94	0.21 364	0.14 165	0.24 218	0.21 272	0.21 358	0.21 324	0.15 277	0.14 322	0.23 334	0.15 324	0.07 182	0.06 324	0.06 79	0.06 206	0.05 8	0.05 52

2.25w	0.11 96	0.09 127	0.15 49	0.17 75	0.09 94	0.15 100	0.10 12	0.19 93	0.18 195	0.14 227	0.17 253	0.09 43	0.10 118	0.18 209	0.13 244	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

4.25_new	0.11 96	0.11 296	0.16 82	0.17 75	0.10 182	0.17 212	0.12 55	0.21 142	0.14 86	0.12 155	0.13 153	0.09 43	0.10 118	0.15 105	0.12 169	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

4.5w_new	0.11 96	0.11 296	0.16 82	0.17 75	0.10 182	0.17 212	0.12 55	0.21 142	0.14 86	0.12 155	0.13 153	0.09 43	0.10 118	0.15 105	0.12 169	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 96	0.11 296	0.16 82	0.17 75	0.10 182	0.17 212	0.12 55	0.21 142	0.14 86	0.12 155	0.13 153	0.09 43	0.10 118	0.15 105	0.12 169	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

4w-stereo	0.10 17	0.10 201	0.15 49	0.17 75	0.09 94	0.15 100	0.10 12	0.19 93	0.13 56	0.12 155	0.12 129	0.08 9	0.11 181	0.16 145	0.12 169	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 93	0.05 8	0.04 1

2.5w	0.11 96	0.10 201	0.15 49	0.18 140	0.09 94	0.15 100	0.15 227	0.20 121	0.15 110	0.12 155	0.13 153	0.10 86	0.09 54	0.17 172	0.11 86	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 93	0.05 8	0.04 1

3.75w	0.11 96	0.09 127	0.15 49	0.17 75	0.11 252	0.18 243	0.12 55	0.23 195	0.14 86	0.13 195	0.11 100	0.08 9	0.10 118	0.16 145	0.11 86	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 96	0.10 201	0.14 26	0.17 75	0.09 94	0.17 212	0.09 4	0.22 169	0.16 132	0.13 195	0.13 153	0.09 43	0.11 181	0.19 247	0.13 244	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

3w_stereo	0.12 138	0.11 296	0.18 142	0.18 140	0.08 55	0.16 160	0.15 227	0.27 279	0.19 217	0.12 155	0.12 129	0.07 2	0.12 229	0.15 105	0.11 86	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

2w_stereo	0.11 96	0.10 201	0.15 49	0.18 140	0.08 55	0.16 160	0.14 165	0.27 279	0.20 250	0.14 227	0.14 194	0.08 9	0.11 181	0.13 20	0.12 169	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 93	0.05 8	0.04 1

1w_stereo	0.12 138	0.08 55	0.14 26	0.18 140	0.09 94	0.16 160	0.15 227	0.25 240	0.21 272	0.13 195	0.16 232	0.08 9	0.12 229	0.16 145	0.13 244	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

monsterstereo	0.11 96	0.09 127	0.14 26	0.19 213	0.12 335	0.14 71	0.12 55	0.25 240	0.17 168	0.13 195	0.16 232	0.08 9	0.09 54	0.19 247	0.11 86	0.05 9	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.05 8	0.04 1

monsters	0.11 96	0.09 127	0.13 8	0.17 75	0.12 335	0.15 100	0.11 31	0.23 195	0.15 110	0.14 227	0.12 129	0.08 9	0.09 54	0.21 301	0.10 30	0.06 65	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

IGEV	0.11 96	0.06 1	0.17 115	0.15 10	0.11 252	0.16 160	0.13 116	0.21 142	0.16 132	0.11 118	0.15 212	0.09 43	0.07 4	0.14 52	0.11 86	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.05 8	0.05 52

LG-Stereo_L2	0.10 17	0.08 55	0.19 161	0.16 33	0.09 94	0.12 37	0.13 116	0.18 74	0.13 56	0.09 27	0.07 6	0.08 9	0.08 21	0.16 145	0.10 30	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.04 1	0.05 8	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 17	0.08 55	0.19 161	0.16 33	0.09 94	0.12 37	0.13 116	0.17 52	0.11 18	0.08 3	0.07 6	0.08 9	0.07 4	0.17 172	0.10 30	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.04 1	0.05 8	0.04 1

MLG-Stereo_test1	0.10 17	0.08 55	0.15 49	0.18 140	0.09 94	0.15 100	0.11 31	0.16 40	0.10 7	0.08 3	0.06 1	0.10 86	0.07 4	0.17 172	0.11 86	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.04 1	0.05 8	0.05 52

MLG-Stereo	0.10 17	0.08 55	0.15 49	0.18 140	0.07 11	0.15 100	0.11 31	0.17 52	0.11 18	0.08 3	0.06 1	0.10 86	0.08 21	0.18 209	0.11 86	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.04 1	0.05 8	0.05 52

FoundationStereo	0.09 2	0.07 5	0.16 82	0.16 33	0.08 55	0.12 37	0.13 116	0.11 4	0.12 36	0.09 27	0.07 6	0.10 86	0.09 54	0.11 2	0.10 30	0.07 182	0.05 57	0.06 79	0.04 1	0.05 8	0.05 52

castereo++	0.13 197	0.10 201	0.18 142	0.18 140	0.10 182	0.27 500	0.13 116	0.23 195	0.23 320	0.11 118	0.13 153	0.16 302	0.10 118	0.18 209	0.10 30	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.05 8	0.04 1

MonSter	0.10 17	0.08 55	0.13 8	0.17 75	0.08 55	0.14 71	0.12 55	0.24 218	0.19 217	0.09 27	0.11 100	0.08 9	0.07 4	0.14 52	0.11 86	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 96	0.08 55	0.17 115	0.17 75	0.09 94	0.22 397	0.14 165	0.14 17	0.16 132	0.11 118	0.10 68	0.09 43	0.08 21	0.21 301	0.11 86	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.04 1	0.05 8	0.05 52

dual_stereo	0.10 17	0.07 5	0.14 26	0.17 75	0.08 55	0.09 9	0.13 116	0.24 218	0.13 56	0.10 70	0.09 29	0.09 43	0.08 21	0.18 209	0.12 169	0.07 182	0.06 324	0.06 79	0.04 1	0.05 8	0.05 52

gcap-zeroshot	0.13 197	0.09 127	0.22 218	0.17 75	0.14 477	0.19 283	0.15 227	0.25 240	0.22 293	0.15 251	0.20 309	0.10 86	0.09 54	0.13 20	0.11 86	0.06 65	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.05 8	0.05 52

test_for_model	0.13 197	0.09 127	0.20 180	0.18 140	0.14 477	0.19 283	0.15 227	0.25 240	0.22 293	0.15 251	0.20 309	0.10 86	0.09 54	0.14 52	0.11 86	0.06 65	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.05 8	0.05 52

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 138	0.08 55	0.29 315	0.17 75	0.09 94	0.15 100	0.14 165	0.19 93	0.17 168	0.11 118	0.14 194	0.11 135	0.12 229	0.13 20	0.10 30	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.06 206	0.05 8	0.19 714

testlalala	0.13 197	0.09 127	0.22 218	0.17 75	0.14 477	0.19 283	0.15 227	0.25 240	0.22 293	0.15 251	0.20 309	0.10 86	0.09 54	0.13 20	0.11 86	0.06 65	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.05 8	0.05 52

LoS_RVC	0.13 197	0.10 201	0.19 161	0.18 140	0.16 580	0.20 330	0.18 401	0.20 121	0.17 168	0.13 195	0.19 289	0.12 180	0.15 345	0.17 172	0.13 244	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.04 1	0.05 8	0.12 611

DCANet-4	0.19 398	0.10 201	0.52 605	0.19 213	0.09 94	0.19 283	0.18 401	0.36 439	0.39 555	0.29 475	0.30 441	0.17 316	0.22 491	0.20 273	0.18 420	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.05 93	0.05 8	0.07 318

fff	0.19 398	0.13 436	0.40 470	0.18 140	0.09 94	0.19 283	0.18 401	0.35 418	0.43 603	0.29 475	0.30 441	0.18 329	0.28 594	0.20 273	0.18 420	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.05 93	0.05 8	0.07 318

csc	0.19 398	0.13 436	0.40 470	0.18 140	0.09 94	0.19 283	0.18 401	0.35 418	0.43 603	0.29 475	0.30 441	0.18 329	0.28 594	0.20 273	0.18 420	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.05 93	0.05 8	0.07 318

cscssc	0.19 398	0.13 436	0.40 470	0.18 140	0.09 94	0.19 283	0.18 401	0.35 418	0.43 603	0.29 475	0.30 441	0.18 329	0.28 594	0.20 273	0.18 420	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.05 93	0.05 8	0.07 318

FETCStereo	0.12 138	0.08 55	0.20 180	0.18 140	0.09 94	0.16 160	0.15 227	0.17 52	0.17 168	0.18 322	0.17 253	0.13 216	0.11 181	0.15 105	0.12 169	0.05 9	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.06 151	0.05 52

FETStereo	0.12 138	0.08 55	0.19 161	0.18 140	0.09 94	0.17 212	0.15 227	0.17 52	0.18 195	0.18 322	0.16 232	0.13 216	0.11 181	0.16 145	0.13 244	0.05 9	0.05 57	0.06 79	0.06 206	0.06 151	0.05 52

CEFStereo	0.12 138	0.08 55	0.24 245	0.18 140	0.10 182	0.16 160	0.15 227	0.17 52	0.18 195	0.17 301	0.19 289	0.13 216	0.11 181	0.17 172	0.13 244	0.05 9	0.05 57	0.06 79	0.06 206	0.06 151	0.06 204

CGFBStereo	0.12 138	0.08 55	0.23 234	0.18 140	0.09 94	0.16 160	0.15 227	0.17 52	0.17 168	0.18 322	0.17 253	0.13 216	0.11 181	0.16 145	0.12 169	0.05 9	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.06 151	0.05 52

GIO	0.15 282	0.08 55	0.30 326	0.19 213	0.10 182	0.19 283	0.17 347	0.26 262	0.25 356	0.16 280	0.21 324	0.18 329	0.10 118	0.21 301	0.12 169	0.06 65	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.06 151	0.07 318

tt5	0.10 17	0.09 127	0.16 82	0.17 75	0.08 55	0.14 71	0.11 31	0.16 40	0.12 36	0.10 70	0.09 29	0.11 135	0.10 118	0.17 172	0.09 12	0.07 182	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.06 151	0.05 52

TADF							0.19 451	0.42 517	0.36 517	0.32 547	0.21 324	0.24 432	0.18 435	0.51 589	0.15 324	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.06 151

RSGM							0.16 291	0.35 418	0.22 293	0.26 419	0.25 380	0.29 506	0.15 345	0.20 273	0.15 324	0.08 371	0.06 324	0.07 214	0.06 206	0.06 151

CR-Stereo	0.09 2	0.10 201	0.14 26	0.15 10	0.07 11	0.10 24	0.13 116	0.15 24	0.11 18	0.08 3	0.08 23	0.10 86	0.10 118	0.13 20	0.09 12	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.05 93	0.06 151	0.06 204

low	0.12 138	0.08 55	0.21 199	0.18 140	0.09 94	0.17 212	0.15 227	0.23 195	0.16 132	0.10 70	0.10 68	0.12 180	0.10 118	0.21 301	0.11 86	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.05 93	0.06 151	0.06 204

FORCE_4.7	0.10 17	0.10 201	0.12 1	0.21 372	0.08 55	0.15 100	0.15 227	0.19 93	0.14 86	0.08 3	0.10 68	0.08 9	0.10 118	0.15 105	0.08 1	0.06 65	0.05 57	0.08 338	0.07 315	0.06 151	0.04 1

F4.4	0.10 17	0.09 127	0.12 1	0.19 213	0.06 1	0.13 45	0.12 55	0.23 195	0.11 18	0.09 27	0.10 68	0.09 43	0.11 181	0.15 105	0.09 12	0.07 182	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.06 151	0.05 52

FORCE_4.6	0.10 17	0.09 127	0.13 8	0.18 140	0.06 1	0.16 160	0.14 165	0.22 169	0.13 56	0.08 3	0.10 68	0.09 43	0.09 54	0.12 9	0.08 1	0.07 182	0.04 2	0.06 79	0.05 93	0.06 151	0.05 52

F5.5	0.10 17	0.10 201	0.13 8	0.20 306	0.07 11	0.15 100	0.12 55	0.21 142	0.12 36	0.08 3	0.10 68	0.10 86	0.09 54	0.13 20	0.08 1	0.06 65	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.06 151	0.04 1

FORCE_5	0.10 17	0.09 127	0.13 8	0.20 306	0.07 11	0.13 45	0.12 55	0.21 142	0.10 7	0.08 3	0.10 68	0.11 135	0.09 54	0.14 52	0.08 1	0.06 65	0.04 2	0.06 79	0.06 206	0.06 151	0.05 52

416test1013	0.10 17	0.10 201	0.16 82	0.18 140	0.11 252	0.16 160	0.11 31	0.15 24	0.13 56	0.11 118	0.09 29	0.08 9	0.09 54	0.13 20	0.11 86	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.04 1	0.06 151	0.05 52

over-6	0.12 138	0.13 436	0.19 161	0.19 213	0.07 11	0.16 160	0.11 31	0.26 262	0.16 132	0.10 70	0.10 68	0.10 86	0.13 282	0.19 247	0.10 30	0.07 182	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.06 151	0.06 204

over v1	0.11 96	0.13 436	0.15 49	0.19 213	0.06 1	0.15 100	0.10 12	0.18 74	0.10 7	0.10 70	0.09 29	0.11 135	0.14 322	0.18 209	0.11 86	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.06 151	0.06 204

over-8	0.11 96	0.13 436	0.16 82	0.20 306	0.07 11	0.15 100	0.10 12	0.19 93	0.10 7	0.09 27	0.09 29	0.11 135	0.12 229	0.18 209	0.10 30	0.07 182	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.06 151	0.06 204

over-9	0.11 96	0.13 436	0.16 82	0.19 213	0.07 11	0.15 100	0.10 12	0.20 121	0.11 18	0.09 27	0.09 29	0.11 135	0.12 229	0.18 209	0.10 30	0.07 182	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.06 151	0.06 204

Anonymus	0.12 138	0.08 55	0.17 115	0.19 213	0.10 182	0.16 160	0.15 227	0.20 121	0.16 132	0.11 118	0.09 29	0.14 254	0.12 229	0.17 172	0.13 244	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.06 151	0.07 318

MGA	0.10 17	0.07 5	0.16 82	0.16 33	0.10 182	0.15 100	0.10 12	0.18 74	0.13 56	0.09 27	0.09 29	0.09 43	0.07 4	0.15 105	0.11 86	0.07 182	0.05 57	0.06 79	0.04 1	0.06 151	0.06 204

DF	0.13 197	0.09 127	0.21 199	0.18 140	0.10 182	0.17 212	0.15 227	0.25 240	0.17 168	0.13 195	0.22 340	0.19 350	0.11 181	0.20 273	0.14 288	0.08 371	0.05 57	0.06 79	0.06 206	0.06 151	0.06 204

LiteMatch*	0.11 96	0.07 5	0.22 218	0.16 33	0.10 182	0.13 45	0.13 116	0.18 74	0.14 86	0.09 27	0.09 29	0.09 43	0.10 118	0.14 52	0.11 86	0.07 182	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.06 151	0.06 204

canet-new	0.12 138	0.11 296	0.28 301	0.20 306	0.09 94	0.15 100	0.14 165	0.22 169	0.16 132	0.09 27	0.11 100	0.09 43	0.12 229	0.20 273	0.09 12	0.05 9	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.06 151	0.05 52

bcnet-new	0.12 138	0.11 296	0.32 353	0.20 306	0.08 55	0.16 160	0.13 116	0.19 93	0.17 168	0.11 118	0.12 129	0.11 135	0.11 181	0.19 247	0.10 30	0.05 9	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.06 151	0.05 52

FCBStereo	0.12 138	0.11 296	0.27 284	0.20 306	0.09 94	0.18 243	0.13 116	0.18 74	0.13 56	0.12 155	0.12 129	0.13 216	0.13 282	0.14 52	0.10 30	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.06 151	0.05 52

PSGStereo	0.12 138	0.11 296	0.27 284	0.20 306	0.09 94	0.18 243	0.13 116	0.18 74	0.13 56	0.12 155	0.12 129	0.13 216	0.13 282	0.14 52	0.10 30	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.06 151	0.05 52

CHEStereo	0.12 138	0.11 296	0.22 218	0.19 213	0.11 252	0.16 160	0.14 165	0.19 93	0.15 110	0.13 195	0.16 232	0.11 135	0.12 229	0.14 52	0.10 30	0.05 9	0.05 57	0.06 79	0.06 206	0.06 151	0.05 52

RT-Monster	0.15 282	0.08 55	0.21 199	0.17 75	0.14 477	0.20 330	0.11 31	0.29 319	0.32 463	0.24 394	0.22 340	0.17 316	0.13 282	0.18 209	0.14 288	0.07 182	0.06 324	0.06 79	0.05 93	0.06 151	0.07 318

DepthFocus	0.10 17	0.07 5	0.21 199	0.15 10	0.11 252	0.10 24	0.13 116	0.15 24	0.08 1	0.12 155	0.10 68	0.09 43	0.07 4	0.13 20	0.10 30	0.07 182	0.06 324	0.08 338	0.08 407	0.06 151	0.05 52

Foundation-i1	0.13 197	0.07 5	0.16 82	0.17 75	0.11 252	0.17 212	0.16 291	0.32 365	0.22 293	0.15 251	0.17 253	0.20 367	0.13 282	0.14 52	0.13 244	0.07 182	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.06 151	0.05 52

Selective-IGEV-i32	0.12 138	0.09 127	0.22 218	0.19 213	0.10 182	0.15 100	0.14 165	0.27 279	0.15 110	0.13 195	0.14 194	0.13 216	0.08 21	0.21 301	0.12 169	0.06 65	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.06 151	0.05 52

VMStereo-Base	0.13 197	0.08 55	0.22 218	0.15 10	0.09 94	0.18 243	0.13 116	0.24 218	0.25 356	0.14 227	0.22 340	0.17 316	0.12 229	0.19 247	0.13 244	0.08 371	0.06 324	0.06 79	0.05 93	0.06 151	0.07 318

BridgeDepth_RVC	0.10 17	0.07 5	0.15 49	0.13 1	0.07 11	0.16 160	0.10 12	0.20 121	0.14 86	0.09 27	0.10 68	0.09 43	0.12 229	0.13 20	0.12 169	0.07 182	0.05 57	0.05 1	0.05 93	0.06 151	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	0.14 242	0.07 5	0.17 115	0.17 75	0.09 94	0.15 100	0.11 31	0.21 142	0.19 217	0.77 775	0.11 100	0.08 9	0.08 21	0.13 20	0.13 244	0.07 182	0.05 57	0.06 79	0.04 1	0.06 151	0.06 204

GASTEREO	0.13 197	0.12 362	0.21 199	0.23 511	0.10 182	0.18 243	0.15 227	0.26 262	0.18 195	0.17 301	0.16 232	0.11 135	0.13 282	0.19 247	0.11 86	0.07 182	0.05 57	0.06 79	0.07 315	0.06 151	0.06 204

MSCF	0.13 197	0.12 362	0.21 199	0.22 449	0.10 182	0.16 160	0.15 227	0.26 262	0.18 195	0.17 301	0.16 232	0.11 135	0.13 282	0.18 209	0.11 86	0.07 182	0.05 57	0.06 79	0.07 315	0.06 151	0.06 204

water-stereo	0.13 197	0.08 55	0.20 180	0.19 213	0.10 182	0.17 212	0.14 165	0.25 240	0.19 217	0.17 301	0.23 352	0.15 277	0.15 345	0.12 9	0.13 244	0.07 182	0.06 324	0.07 214	0.06 206	0.06 151	0.05 52

4.5_new	0.11 96	0.11 296	0.15 49	0.17 75	0.09 94	0.14 71	0.12 55	0.21 142	0.16 132	0.13 195	0.13 153	0.08 9	0.09 54	0.13 20	0.11 86	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 93	0.06 151	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 96	0.11 296	0.15 49	0.17 75	0.09 94	0.14 71	0.12 55	0.21 142	0.16 132	0.13 195	0.13 153	0.08 9	0.09 54	0.13 20	0.11 86	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 93	0.06 151	0.04 1

xyz-stereo-finetune2	0.17 322	0.11 296	0.26 271	0.16 33	0.09 94	0.27 500	0.19 451	0.27 279	0.20 250	0.22 369	0.28 411	0.21 381	0.22 491	0.37 527	0.22 527	0.06 65	0.05 57	0.08 338	0.06 206	0.06 151	0.07 318

xyz-stereo-finetune	0.16 300	0.12 362	0.23 234	0.16 33	0.08 55	0.23 422	0.20 506	0.29 319	0.31 451	0.19 334	0.22 340	0.19 350	0.15 345	0.29 458	0.20 478	0.06 65	0.06 324	0.08 338	0.06 206	0.06 151	0.06 204

xyz-stereo	1.40 807	0.10 201	17.09 855	0.18 140	0.07 11	4.78 832	0.18 401	0.29 319	0.34 487	0.36 618	2.81 832	0.40 625	0.29 609	0.56 624	0.24 562	0.07 182	0.05 57	0.09 445	0.06 206	0.06 151	0.05 52

MLG-Stereo_test3	0.10 17	0.08 55	0.16 82	0.17 75	0.08 55	0.16 160	0.12 55	0.17 52	0.12 36	0.10 70	0.07 6	0.10 86	0.08 21	0.14 52	0.11 86	0.07 182	0.05 57	0.06 79	0.04 1	0.06 151	0.06 204

MLG-Stereo_test2	0.10 17	0.08 55	0.15 49	0.17 75	0.09 94	0.15 100	0.11 31	0.16 40	0.10 7	0.09 27	0.07 6	0.10 86	0.06 1	0.15 105	0.11 86	0.07 182	0.05 57	0.06 79	0.04 1	0.06 151	0.05 52

LG-G_1	0.11 96	0.08 55	0.18 142	0.18 140	0.07 11	0.21 364	0.09 4	0.19 93	0.11 18	0.10 70	0.09 29	0.11 135	0.10 118	0.19 247	0.10 30	0.07 182	0.05 57	0.06 79	0.04 1	0.06 151	0.06 204

LG-G	0.11 96	0.08 55	0.18 142	0.18 140	0.07 11	0.21 364	0.09 4	0.19 93	0.11 18	0.10 70	0.09 29	0.11 135	0.10 118	0.19 247	0.10 30	0.07 182	0.05 57	0.06 79	0.04 1	0.06 151	0.06 204

LGtest1	0.10 17	0.08 55	0.17 115	0.17 75	0.08 55	0.13 45	0.09 4	0.16 40	0.12 36	0.09 27	0.07 6	0.09 43	0.09 54	0.15 105	0.11 86	0.08 371	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.06 151	0.06 204

SGD-Stereo	0.11 96	0.08 55	0.17 115	0.17 75	0.07 11	0.17 212	0.13 116	0.18 74	0.16 132	0.11 118	0.13 153	0.11 135	0.12 229	0.18 209	0.11 86	0.08 371	0.04 2	0.06 79	0.05 93	0.06 151	0.04 1

Reg-Stereo(zero)	0.16 300	0.07 5	0.36 413	0.19 213	0.10 182	0.19 283	0.14 165	0.28 302	0.24 339	0.22 369	0.20 309	0.24 432	0.18 435	0.21 301	0.18 420	0.07 182	0.05 57	0.06 79	0.06 206	0.06 151	0.06 204

AIO_rvc	0.12 138	0.11 296	0.22 218	0.19 213	0.10 182	0.15 100	0.17 347	0.20 121	0.16 132	0.11 118	0.13 153	0.13 216	0.08 21	0.22 324	0.11 86	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.06 151	0.07 318

AIO_test	0.12 138	0.09 127	0.20 180	0.19 213	0.11 252	0.15 100	0.17 347	0.19 93	0.16 132	0.11 118	0.13 153	0.14 254	0.09 54	0.20 273	0.12 169	0.07 182	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.06 151	0.05 52

AIO-test1	0.19 398	0.14 491	0.41 496	0.27 674	0.15 543	0.21 364	0.16 291	0.39 473	0.36 517	0.17 301	0.26 393	0.18 329	0.13 282	0.28 438	0.14 288	0.07 182	0.06 324	0.10 529	0.11 612	0.06 151	0.09 485

castereo	0.14 242	0.10 201	0.19 161	0.18 140	0.10 182	0.20 330	0.19 451	0.30 341	0.27 382	0.13 195	0.18 280	0.16 302	0.16 371	0.15 105	0.13 244	0.07 182	0.05 57	0.06 79	0.06 206	0.06 151	0.05 52

GIP-stereo	0.12 138	0.09 127	0.20 180	0.19 213	0.11 252	0.16 160	0.14 165	0.29 319	0.18 195	0.11 118	0.16 232	0.13 216	0.09 54	0.15 105	0.12 169	0.07 182	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.06 151	0.05 52

SMoEStereo_RVC	0.13 197	0.10 201	0.22 218	0.19 213	0.10 182	0.19 283	0.17 347	0.19 93	0.19 217	0.15 251	0.13 153	0.12 180	0.11 181	0.24 350	0.16 354	0.06 65	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.06 151	0.06 204

999	0.14 242	0.08 55	0.24 245	0.19 213	0.11 252	0.20 330	0.17 347	0.24 218	0.18 195	0.13 195	0.16 232	0.14 254	0.11 181	0.36 523	0.15 324	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.06 151	0.07 318

ours_stereo	0.13 197	0.11 296	0.23 234	0.20 306	0.11 252	0.17 212	0.18 401	0.20 121	0.19 217	0.13 195	0.18 280	0.14 254	0.10 118	0.23 334	0.14 288	0.06 65	0.05 57	0.08 338	0.06 206	0.06 151	0.05 52

UGAM-zero	0.23 496	0.10 201	0.54 612	0.19 213	0.13 424	0.21 364	0.14 165	0.44 540	0.22 293	0.28 444	0.28 411	0.51 698	0.33 654	0.65 679	0.14 288	0.07 182	0.06 324	0.07 214	0.08 407	0.06 151	0.07 318

WCG-NET	0.14 242	0.09 127	0.23 234	0.18 140	0.08 55	0.18 243	0.17 347	0.21 142	0.28 401	0.18 322	0.21 324	0.15 277	0.12 229	0.18 209	0.12 169	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.06 151	0.05 52

GCAP-BAT	0.21 441	0.08 55	1.22 777	0.29 705	0.43 779	0.16 160	0.15 227	0.27 279	0.25 356	0.14 227	0.17 253	0.15 277	0.11 181	0.20 273	0.12 169	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.06 151	0.06 204

IGEV-Stereo++	0.11 96	0.08 55	0.15 49	0.19 213	0.11 252	0.14 71	0.10 12	0.22 169	0.18 195	0.10 70	0.13 153	0.10 86	0.11 181	0.14 52	0.11 86	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.06 151	0.05 52

Pointernet	0.13 197	0.07 5	0.27 284	0.19 213	0.11 252	0.20 330	0.12 55	0.31 353	0.24 339	0.15 251	0.15 212	0.13 216	0.11 181	0.17 172	0.13 244	0.08 371	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.06 151	0.05 52

AIO-Stereo	0.13 197	0.10 201	0.22 218	0.20 306	0.09 94	0.16 160	0.15 227	0.27 279	0.16 132	0.13 195	0.15 212	0.13 216	0.08 21	0.18 209	0.11 86	0.06 65	0.05 57	0.07 214	0.07 315	0.06 151	0.06 204

WCG-NET（raft）	0.14 242	0.09 127	0.23 234	0.17 75	0.08 55	0.19 283	0.16 291	0.23 195	0.26 371	0.18 322	0.19 289	0.20 367	0.12 229	0.21 301	0.12 169	0.06 65	0.06 324	0.06 79	0.05 93	0.06 151	0.05 52

RSM	0.12 138	0.09 127	0.20 180	0.20 306	0.09 94	0.16 160	0.15 227	0.23 195	0.18 195	0.13 195	0.13 153	0.15 277	0.09 54	0.21 301	0.12 169	0.06 65	0.05 57	0.07 214	0.07 315	0.06 151	0.05 52

RAFT-Stereo-weight	0.15 282	0.09 127	0.26 271	0.20 306	0.10 182	0.19 283	0.17 347	0.36 439	0.29 420	0.24 394	0.20 309	0.19 350	0.10 118	0.18 209	0.15 324	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.05 93	0.06 151	0.05 52

trnet	0.13 197	0.08 55	0.21 199	0.15 10	0.07 11	0.21 364	0.12 55	0.24 218	0.24 339	0.16 280	0.21 324	0.15 277	0.13 282	0.18 209	0.13 244	0.08 371	0.05 57	0.06 79	0.04 1	0.06 151	0.05 52

MoCha-V2	0.13 197	0.08 55	0.26 271	0.23 511	0.09 94	0.16 160	0.15 227	0.26 262	0.16 132	0.15 251	0.15 212	0.13 216	0.14 322	0.20 273	0.11 86	0.06 65	0.07 470	0.06 79	0.06 206	0.06 151	0.05 52

MSKI-zero shot	0.17 322	0.09 127	0.43 520	0.20 306	0.11 252	0.21 364	0.15 227	0.32 365	0.21 272	0.23 378	0.24 368	0.23 417	0.10 118	0.31 481	0.13 244	0.07 182	0.06 324	0.07 214	0.06 206	0.06 151	0.06 204

GCAPDPT-zeroshot	0.20 420	0.08 55	1.14 772	0.29 705	0.43 779	0.16 160	0.15 227	0.27 279	0.25 356	0.14 227	0.17 253	0.15 277	0.11 181	0.20 273	0.12 169	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.06 151	0.06 204

GCAP-Stereo	0.14 242	0.14 491	0.33 370	0.20 306	0.09 94	0.21 364	0.10 12	0.26 262	0.20 250	0.18 322	0.19 289	0.15 277	0.13 282	0.17 172	0.13 244	0.07 182	0.06 324	0.07 214	0.05 93	0.06 151	0.06 204

RAFT-Test	0.17 322	0.10 201	0.38 445	0.19 213	0.12 335	0.25 465	0.17 347	0.33 381	0.23 320	0.23 378	0.29 425	0.27 478	0.14 322	0.20 273	0.14 288	0.07 182	0.06 324	0.07 214	0.07 315	0.06 151	0.06 204

CAS	0.15 282	0.07 5	0.21 199	0.41 767	0.16 580	0.20 330	0.18 401	0.22 169	0.19 217	0.15 251	0.19 289	0.11 135	0.09 54	0.14 52	0.13 244	0.29 787	0.04 2	0.06 79	0.04 1	0.06 151	0.14 657

LoS	0.14 242	0.08 55	0.27 284	0.16 33	0.09 94	0.22 397	0.14 165	0.26 262	0.26 371	0.15 251	0.18 280	0.18 329	0.13 282	0.22 324	0.14 288	0.08 371	0.06 324	0.06 79	0.04 1	0.06 151	0.06 204
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.12 138	0.09 127	0.22 218	0.19 213	0.10 182	0.15 100	0.14 165	0.27 279	0.15 110	0.13 195	0.14 194	0.13 216	0.08 21	0.21 301	0.12 169	0.06 65	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.06 151	0.05 52

EGLCR-Stereo	0.13 197	0.08 55	0.20 180	0.18 140	0.09 94	0.21 364	0.13 116	0.27 279	0.21 272	0.13 195	0.10 68	0.15 277	0.09 54	0.20 273	0.13 244	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.07 315	0.06 151	0.06 204

MC-Stereo	0.14 242	0.09 127	0.25 260	0.21 372	0.09 94	0.18 243	0.16 291	0.23 195	0.19 217	0.18 322	0.23 352	0.16 302	0.13 282	0.22 324	0.13 244	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.07 315	0.06 151	0.05 52

RCA-Stereo	0.16 300	0.09 127	0.25 260	0.20 306	0.10 182	0.19 283	0.17 347	0.36 439	0.35 504	0.20 343	0.25 380	0.17 316	0.17 404	0.18 209	0.14 288	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.06 151	0.05 52

ADStereo(finetuned)	0.19 398	0.13 436	0.49 577	0.19 213	0.09 94	0.19 283	0.18 401	0.34 394	0.39 555	0.29 475	0.31 456	0.18 329	0.31 643	0.21 301	0.19 455	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.05 93	0.06 151	0.07 318

test-3	0.16 300	0.09 127	0.31 343	0.21 372	0.11 252	0.18 243	0.16 291	0.30 341	0.27 382	0.26 419	0.16 232	0.22 394	0.12 229	0.26 402	0.18 420	0.06 65	0.04 2	0.08 338	0.08 407	0.06 151	0.06 204

test_1	0.16 300	0.09 127	0.31 343	0.21 372	0.11 252	0.18 243	0.16 291	0.30 341	0.27 382	0.25 405	0.16 232	0.22 394	0.12 229	0.26 402	0.18 420	0.06 65	0.04 2	0.08 338	0.08 407	0.06 151	0.06 204

TRStereo	0.19 398	0.17 580	0.47 560	0.23 511	0.19 654	0.19 283	0.16 291	0.52 649	0.28 401	0.20 343	0.19 289	0.21 381	0.13 282	0.24 350	0.13 244	0.09 483	0.06 324	0.09 445	0.11 612	0.06 151	0.06 204

STrans-v2	0.24 528	0.13 436	0.54 612	0.21 372	0.12 335	0.23 422	0.21 539	0.47 575	0.28 401	0.31 525	0.42 597	0.36 582	0.35 669	0.62 662	0.23 549	0.07 182	0.05 57	0.08 338	0.07 315	0.06 151	0.06 204

TransformOpticalFlow	0.24 528	0.13 436	0.56 626	0.23 511	0.11 252	0.21 364	0.19 451	0.40 487	0.32 463	0.30 507	0.43 611	0.36 582	0.31 643	0.61 654	0.20 478	0.07 182	0.05 57	0.08 338	0.07 315	0.06 151	0.07 318

ASMatch	0.23 496	0.11 296	0.51 598	0.24 569	0.14 477	0.19 283	0.17 347	0.31 353	0.28 401	0.28 444	0.68 739	0.27 478	0.26 557	0.50 584	0.22 527	0.07 182	0.06 324	0.08 338	0.07 315	0.06 151	0.11 587

DEmStereo	0.26 575	0.09 127	0.47 560	0.19 213	0.12 335	0.30 561	0.25 636	0.28 302	0.36 517	0.36 618	0.58 709	0.25 445	0.48 735	0.53 603	0.44 695	0.07 182	0.06 324	0.08 338	0.08 407	0.06 151	0.07 318

RAFT-RH_RVC	0.25 556	0.11 296	0.45 544	0.21 372	0.12 335	0.25 465	0.14 165	0.27 279	0.27 382	0.38 641	1.15 786	0.23 417	0.17 404	0.57 628	0.24 562	0.07 182	0.05 57	0.10 529	0.07 315	0.06 151	0.07 318

RAFT-345	0.21 441	0.10 201	0.46 552	0.22 449	0.11 252	0.20 330	0.16 291	0.26 262	0.25 356	0.27 430	0.66 735	0.21 381	0.16 371	0.55 613	0.21 505	0.07 182	0.06 324	0.08 338	0.07 315	0.06 151	0.06 204

AnonymousM	0.17 322	0.19 612	0.24 245	0.18 140	0.10 182	0.18 243	0.17 347	0.30 341	0.23 320	0.26 419	0.20 309	0.18 329	0.14 322	0.19 247	0.14 288	0.09 483	0.06 324	0.38 793	0.15 705	0.06 151	0.05 52

cross-raft	0.17 322	0.12 362	0.41 496	0.23 511	0.10 182	0.20 330	0.24 618	0.33 381	0.23 320	0.23 378	0.28 411	0.29 506	0.15 345	0.17 172	0.15 324	0.06 65	0.05 57	0.07 214	0.07 315	0.06 151	0.05 52

test-1	0.17 322	0.11 296	0.40 470	0.23 511	0.13 424	0.22 397	0.23 596	0.34 394	0.26 371	0.20 343	0.24 368	0.22 394	0.14 322	0.16 145	0.20 478	0.07 182	0.06 324	0.08 338	0.07 315	0.06 151	0.08 408

CREStereo++_RVC	0.15 282	0.08 55	0.26 271	0.17 75	0.11 252	0.18 243	0.13 116	0.22 169	0.30 437	0.21 358	0.30 441	0.13 216	0.11 181	0.16 145	0.15 324	0.07 182	0.04 2	0.06 79	0.15 705	0.06 151	0.05 52
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.17 322	0.09 127	0.26 271	0.18 140	0.07 11	0.32 591	0.19 451	0.37 451	0.32 463	0.23 378	0.25 380	0.18 329	0.17 404	0.25 382	0.16 354	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.05 93	0.06 151	0.05 52

TANstereo	0.15 282	0.09 127	0.28 301	0.16 33	0.08 55	0.25 465	0.14 165	0.23 195	0.28 401	0.24 394	0.30 441	0.16 302	0.12 229	0.17 172	0.13 244	0.08 371	0.07 470	0.06 79	0.05 93	0.06 151	0.07 318

raftrobust	0.16 300	0.13 436	0.29 315	0.22 449	0.15 543	0.19 283	0.13 116	0.32 365	0.26 371	0.26 419	0.20 309	0.19 350	0.17 404	0.21 301	0.15 324	0.08 371	0.06 324	0.07 214	0.06 206	0.06 151	0.07 318

DCANet	0.18 348	0.13 436	0.40 470	0.19 213	0.09 94	0.19 283	0.18 401	0.34 394	0.39 555	0.29 475	0.31 456	0.18 329	0.23 505	0.20 273	0.19 455	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.05 93	0.06 151	0.07 318

EAI-Stereo	0.21 441	0.10 201	0.33 370	0.21 372	0.12 335	0.30 561	0.46 765	0.46 564	0.20 250	0.25 405	0.50 665	0.17 316	0.16 371	0.24 350	0.23 549	0.07 182	0.06 324	0.07 214	0.10 568	0.06 151	0.07 318

CFNet-RSSM	0.17 322	0.10 201	0.40 470	0.20 306	0.11 252	0.20 330	0.15 227	0.36 439	0.30 437	0.23 378	0.21 324	0.26 467	0.15 345	0.20 273	0.13 244	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.07 315	0.06 151	0.05 52

Gwc-CoAtRS	0.17 322	0.10 201	0.37 424	0.20 306	0.12 335	0.19 283	0.15 227	0.32 365	0.28 401	0.23 378	0.23 352	0.27 478	0.15 345	0.20 273	0.13 244	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.07 315	0.06 151	0.06 204

R-Stereo Train	0.18 348	0.09 127	0.32 353	0.22 449	0.12 335	0.22 397	0.19 451	0.42 517	0.19 217	0.31 525	0.45 636	0.20 367	0.14 322	0.18 209	0.15 324	0.08 371	0.06 324	0.07 214	0.06 206	0.06 151	0.06 204

RAFT-Stereo	0.18 348	0.09 127	0.32 353	0.22 449	0.12 335	0.22 397	0.19 451	0.42 517	0.19 217	0.31 525	0.45 636	0.20 367	0.14 322	0.18 209	0.15 324	0.08 371	0.06 324	0.07 214	0.06 206	0.06 151	0.06 204
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
G4	0.18 348	0.13 436	0.39 461	0.28 699	0.13 424	0.18 243	0.15 227	0.35 418	0.25 356	0.20 343	0.23 352	0.15 277	0.14 322	0.34 502	0.15 324	0.11 586	0.05 57	0.10 529	0.07 315	0.07 254	0.06 204

GeoAtt-L-single (ZS)	0.09 2	0.08 55	0.15 49	0.13 1	0.07 11	0.10 24	0.11 31	0.11 4	0.11 18	0.11 118	0.09 29	0.08 9	0.08 21	0.18 209	0.11 86	0.08 371	0.04 2	0.07 214	0.05 93	0.07 254	0.06 204

ACC-I	0.10 17	0.10 201	0.16 82	0.17 75	0.09 94	0.06 2	0.14 165	0.13 13	0.16 132	0.10 70	0.13 153	0.09 43	0.09 54	0.17 172	0.10 30	0.08 371	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.07 254	0.06 204

ACC	0.10 17	0.10 201	0.16 82	0.17 75	0.09 94	0.05 1	0.14 165	0.15 24	0.16 132	0.10 70	0.12 129	0.09 43	0.09 54	0.16 145	0.10 30	0.08 371	0.05 57	0.08 338	0.06 206	0.07 254	0.06 204

MCPF							0.20 506	0.46 564	0.44 619	0.24 394	0.33 489	0.42 643	0.24 523	0.89 757	0.22 527	0.07 182	0.07 470	0.08 338	0.07 315	0.07 254

GCAP-Stereo-w-DA	0.12 138	0.11 296	0.26 271	0.20 306	0.08 55	0.14 71	0.12 55	0.21 142	0.19 217	0.12 155	0.12 129	0.12 180	0.11 181	0.14 52	0.11 86	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.07 254	0.05 52

EE1	0.14 242	0.08 55	0.31 343	0.19 213	0.11 252	0.16 160	0.13 116	0.32 365	0.21 272	0.16 280	0.14 194	0.15 277	0.13 282	0.25 382	0.12 169	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.05 93	0.07 254	0.06 204

NBS	0.09 2	0.08 55	0.16 82	0.19 213	0.09 94	0.08 4	0.14 165	0.08 1	0.08 1	0.08 3	0.10 68	0.07 2	0.06 1	0.09 1	0.12 169	0.07 182	0.06 324	0.09 445	0.08 407	0.07 254	0.05 52

LACA_dic	0.09 2	0.12 362	0.15 49	0.16 33	0.07 11	0.14 71	0.11 31	0.12 8	0.11 18	0.09 27	0.08 23	0.09 43	0.08 21	0.15 105	0.09 12	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.07 254	0.05 52

GEAR-Net	0.13 197	0.09 127	0.23 234	0.21 372	0.10 182	0.15 100	0.15 227	0.29 319	0.16 132	0.12 155	0.15 212	0.12 180	0.12 229	0.17 172	0.14 288	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.05 93	0.07 254	0.07 318

FAST (zero-shot)	0.14 242	0.10 201	0.22 218	0.23 511	0.26 736	0.14 71	0.15 227	0.23 195	0.15 110	0.11 118	0.14 194	0.12 180	0.12 229	0.18 209	0.13 244	0.09 483	0.09 603	0.07 214	0.08 407	0.07 254	0.09 485

DF_test	0.10 17	0.08 55	0.17 115	0.17 75	0.11 252	0.06 2	0.13 116	0.13 13	0.15 110	0.10 70	0.11 100	0.08 9	0.09 54	0.11 2	0.10 30	0.08 371	0.06 324	0.06 79	0.06 206	0.07 254	0.05 52

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 138	0.12 362	0.17 115	0.22 449	0.10 182	0.15 100	0.13 116	0.18 74	0.14 86	0.11 118	0.13 153	0.10 86	0.08 21	0.20 273	0.14 288	0.06 65	0.06 324	0.08 338	0.08 407	0.07 254	0.07 318

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 17	0.09 127	0.17 115	0.13 1	0.09 94	0.11 28	0.16 291	0.12 8	0.11 18	0.09 27	0.13 153	0.06 1	0.09 54	0.11 2	0.14 288	0.06 65	0.06 324	0.08 338	0.09 519	0.07 254	0.07 318

depth_test_26	0.11 96	0.07 5	0.19 161	0.16 33	0.09 94	0.09 9	0.11 31	0.16 40	0.15 110	0.12 155	0.16 232	0.11 135	0.08 21	0.14 52	0.10 30	0.09 483	0.07 470	0.08 338	0.07 315	0.07 254	0.08 408

PhaseNet	0.13 197	0.09 127	0.19 161	0.18 140	0.11 252	0.16 160	0.14 165	0.24 218	0.17 168	0.11 118	0.12 129	0.16 302	0.12 229	0.19 247	0.16 354	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.07 315	0.07 254	0.07 318

TestStereo_HL3	0.21 441	0.13 436	0.77 699	0.17 75	0.11 252	0.23 422	0.16 291	0.34 394	0.20 250	0.27 430	0.38 546	0.23 417	0.19 452	0.41 550	0.14 288	0.08 371	0.06 324	0.07 214	0.06 206	0.07 254	0.08 408

TestStereo-Hl	0.18 348	0.11 296	0.31 343	0.17 75	0.10 182	0.22 397	0.16 291	0.36 439	0.29 420	0.23 378	0.26 393	0.22 394	0.19 452	0.38 534	0.17 388	0.07 182	0.05 57	0.06 79	0.06 206	0.07 254	0.07 318

LMStereo	0.13 197	0.11 296	0.44 530	0.21 372	0.08 55	0.14 71	0.14 165	0.21 142	0.16 132	0.10 70	0.13 153	0.10 86	0.13 282	0.18 209	0.09 12	0.05 9	0.04 2	0.06 79	0.05 93	0.07 254	0.05 52

CR7Stereo	0.12 138	0.11 296	0.27 284	0.19 213	0.11 252	0.16 160	0.14 165	0.19 93	0.14 86	0.11 118	0.14 194	0.10 86	0.11 181	0.12 9	0.10 30	0.06 65	0.04 2	0.06 79	0.05 93	0.07 254	0.05 52

BARStereo	0.12 138	0.13 436	0.28 301	0.20 306	0.09 94	0.16 160	0.15 227	0.20 121	0.16 132	0.11 118	0.14 194	0.09 43	0.13 282	0.18 209	0.10 30	0.06 65	0.04 2	0.06 79	0.05 93	0.07 254	0.06 204

MUNStereo	0.12 138	0.11 296	0.35 393	0.20 306	0.08 55	0.16 160	0.14 165	0.19 93	0.14 86	0.12 155	0.14 194	0.12 180	0.12 229	0.15 105	0.10 30	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.07 315	0.07 254	0.05 52

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.12 138	0.11 296	0.26 271	0.20 306	0.08 55	0.14 71	0.12 55	0.21 142	0.19 217	0.12 155	0.12 129	0.12 180	0.11 181	0.14 52	0.11 86	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.07 254	0.05 52

RMAStereo	0.12 138	0.12 362	0.27 284	0.21 372	0.09 94	0.19 283	0.14 165	0.24 218	0.17 168	0.12 155	0.13 153	0.11 135	0.12 229	0.14 52	0.11 86	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.07 254	0.05 52

ACMStereo	0.12 138	0.11 296	0.25 260	0.21 372	0.08 55	0.13 45	0.14 165	0.25 240	0.21 272	0.12 155	0.15 212	0.09 43	0.14 322	0.15 105	0.11 86	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.07 254	0.05 52

KMOStereo	0.13 197	0.11 296	0.30 326	0.20 306	0.13 424	0.20 330	0.14 165	0.23 195	0.16 132	0.12 155	0.13 153	0.09 43	0.15 345	0.19 247	0.10 30	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.05 93	0.07 254	0.06 204

PSi22	0.14 242	0.13 436	0.29 315	0.19 213	0.09 94	0.17 212	0.12 55	0.28 302	0.23 320	0.13 195	0.14 194	0.22 394	0.13 282	0.29 458	0.14 288	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.07 254	0.06 204

Hybrid-DGEV-2	0.21 441	0.15 531	0.34 382	0.24 569	0.13 424	0.28 520	0.14 165	0.48 588	0.44 619	0.27 430	0.24 368	0.25 445	0.25 546	0.28 438	0.19 455	0.07 182	0.06 324	0.09 445	0.08 407	0.07 254	0.07 318

WQFJA1	0.18 348	0.10 201	0.16 82	0.22 449	0.18 627	0.25 465	0.19 451	0.51 630	0.51 689	0.15 251	0.17 253	0.15 277	0.16 371	0.20 273	0.20 478	0.07 182	0.09 603	0.08 338	0.07 315	0.07 254	0.06 204

NLMM1	0.19 398	0.12 362	0.16 82	0.23 511	0.18 627	0.24 445	0.20 506	0.59 724	0.65 743	0.18 322	0.17 253	0.13 216	0.14 322	0.25 382	0.18 420	0.08 371	0.09 603	0.08 338	0.07 315	0.07 254	0.06 204

NLMM	0.18 348	0.10 201	0.16 82	0.22 449	0.18 627	0.25 465	0.19 451	0.51 630	0.51 689	0.15 251	0.17 253	0.15 277	0.16 371	0.20 273	0.20 478	0.07 182	0.09 603	0.08 338	0.07 315	0.07 254	0.06 204

NLSM1	0.17 322	0.10 201	0.17 115	0.21 372	0.18 627	0.25 465	0.17 347	0.47 575	0.40 573	0.16 280	0.21 324	0.13 216	0.15 345	0.21 301	0.18 420	0.08 371	0.09 603	0.09 445	0.08 407	0.07 254	0.06 204

FE-Mocha	0.16 300	0.10 201	0.33 370	0.19 213	0.13 424	0.19 283	0.15 227	0.35 418	0.22 293	0.24 394	0.24 368	0.20 367	0.14 322	0.17 172	0.17 388	0.07 182	0.05 57	0.08 338	0.08 407	0.07 254	0.06 204

IGEV-FE	0.18 348	0.10 201	0.65 667	0.20 306	0.12 335	0.19 283	0.15 227	0.34 394	0.19 217	0.28 444	0.22 340	0.27 478	0.13 282	0.23 334	0.18 420	0.07 182	0.06 324	0.08 338	0.08 407	0.07 254	0.06 204

DA	0.14 242	0.10 201	0.18 142	0.21 372	0.10 182	0.29 542	0.16 291	0.28 302	0.20 250	0.14 227	0.17 253	0.16 302	0.14 322	0.17 172	0.12 169	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.05 93	0.07 254	0.07 318

GGEV	0.14 242	0.10 201	0.18 142	0.21 372	0.10 182	0.29 542	0.16 291	0.28 302	0.20 250	0.14 227	0.17 253	0.16 302	0.14 322	0.17 172	0.12 169	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.05 93	0.07 254	0.07 318

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 197	0.09 127	0.24 245	0.20 306	0.10 182	0.15 100	0.14 165	0.22 169	0.16 132	0.12 155	0.19 289	0.15 277	0.11 181	0.13 20	0.17 388	0.07 182	0.05 57	0.06 79	0.06 206	0.07 254	0.06 204

LG-Stereo	0.13 197	0.10 201	0.24 245	0.20 306	0.09 94	0.16 160	0.18 401	0.21 142	0.18 195	0.11 118	0.17 253	0.09 43	0.09 54	0.15 105	0.14 288	0.05 9	0.06 324	0.08 338	0.08 407	0.07 254	0.05 52

GREAT-IGEV	0.12 138	0.09 127	0.25 260	0.16 33	0.11 252	0.14 71	0.16 291	0.17 52	0.17 168	0.10 70	0.15 212	0.09 43	0.09 54	0.18 209	0.10 30	0.06 65	0.07 470	0.06 79	0.05 93	0.07 254	0.10 546
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	0.13 197	0.14 491	0.19 161	0.26 645	0.09 94	0.15 100	0.13 116	0.22 169	0.18 195	0.12 155	0.11 100	0.10 86	0.13 282	0.21 301	0.12 169	0.07 182	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.07 254	0.05 52

HUF	0.15 282	0.11 296	0.38 445	0.17 75	0.11 252	0.16 160	0.17 347	0.22 169	0.20 250	0.11 118	0.13 153	0.14 254	0.11 181	0.18 209	0.12 169	0.07 182	0.20 768	0.06 79	0.05 93	0.07 254	0.14 657

AIO-test2	0.20 420	0.20 625	0.36 413	0.26 645	0.15 543	0.22 397	0.16 291	0.42 517	0.42 595	0.16 280	0.29 425	0.15 277	0.11 181	0.26 402	0.13 244	0.18 733	0.06 324	0.10 529	0.11 612	0.07 254	0.07 318

fffft	0.13 197	0.09 127	0.24 245	0.19 213	0.10 182	0.17 212	0.19 451	0.22 169	0.16 132	0.14 227	0.11 100	0.13 216	0.10 118	0.24 350	0.18 420	0.06 65	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.07 254	0.06 204
1: 1. 1
tt45	0.14 242	0.09 127	0.22 218	0.19 213	0.11 252	0.23 422	0.18 401	0.22 169	0.17 168	0.15 251	0.13 153	0.14 254	0.10 118	0.30 474	0.14 288	0.07 182	0.05 57	0.08 338	0.06 206	0.07 254	0.07 318

mms	0.13 197	0.11 296	0.19 161	0.19 213	0.12 335	0.16 160	0.17 347	0.20 121	0.17 168	0.13 195	0.17 253	0.14 254	0.09 54	0.24 350	0.14 288	0.06 65	0.05 57	0.08 338	0.06 206	0.07 254	0.07 318

fffy	0.14 242	0.11 296	0.24 245	0.20 306	0.10 182	0.19 283	0.18 401	0.22 169	0.19 217	0.13 195	0.16 232	0.15 277	0.13 282	0.25 382	0.14 288	0.06 65	0.06 324	0.08 338	0.06 206	0.07 254	0.06 204

PAM_32	0.23 496	0.10 201	0.63 657	0.21 372	0.14 477	0.33 602	0.19 451	0.36 439	0.23 320	0.29 475	0.28 411	0.56 719	0.28 594	0.27 422	0.18 420	0.08 371	0.06 324	0.08 338	0.09 519	0.07 254	0.09 485

PAM	0.23 496	0.10 201	0.63 657	0.22 449	0.15 543	0.34 616	0.21 539	0.37 451	0.22 293	0.31 525	0.27 403	0.55 715	0.26 557	0.26 402	0.17 388	0.08 371	0.06 324	0.07 214	0.09 519	0.07 254	0.09 485

model_zeroshot	0.17 322	0.11 296	0.39 461	0.20 306	0.12 335	0.24 445	0.15 227	0.34 394	0.22 293	0.30 507	0.20 309	0.22 394	0.12 229	0.24 350	0.14 288	0.08 371	0.07 470	0.07 214	0.07 315	0.07 254	0.07 318

RAStereo	0.13 197	0.12 362	0.27 284	0.22 449	0.11 252	0.15 100	0.18 401	0.23 195	0.23 320	0.13 195	0.17 253	0.11 135	0.09 54	0.15 105	0.13 244	0.08 371	0.06 324	0.08 338	0.06 206	0.07 254	0.05 52

Occ-G	0.13 197	0.08 55	0.21 199	0.17 75	0.10 182	0.15 100	0.19 451	0.22 169	0.19 217	0.13 195	0.19 289	0.21 381	0.11 181	0.17 172	0.14 288	0.07 182	0.06 324	0.07 214	0.06 206	0.07 254	0.06 204

U	1.00 793	0.09 127	0.21 199	0.21 372	3.68 835	6.12 842	0.14 165	0.21 142	0.21 272	0.11 118	0.11 100	0.10 86	0.09 54	0.12 9	0.11 86	0.07 182	0.05 57	5.42 856	2.90 853	0.07 254	0.06 204

RSM++	0.12 138	0.09 127	0.19 161	0.20 306	0.09 94	0.17 212	0.15 227	0.21 142	0.19 217	0.12 155	0.12 129	0.14 254	0.09 54	0.20 273	0.12 169	0.06 65	0.05 57	0.07 214	0.07 315	0.07 254	0.05 52

IGEV++	0.13 197	0.10 201	0.23 234	0.21 372	0.10 182	0.15 100	0.15 227	0.29 319	0.16 132	0.12 155	0.15 212	0.12 180	0.12 229	0.17 172	0.14 288	0.07 182	0.06 324	0.07 214	0.05 93	0.07 254	0.07 318

AE-Stereo	0.17 322	0.11 296	0.31 343	0.24 569	0.14 477	0.23 422	0.18 401	0.34 394	0.29 420	0.15 251	0.25 380	0.21 381	0.13 282	0.20 273	0.14 288	0.07 182	0.08 564	0.09 445	0.10 568	0.07 254	0.06 204

ff7	0.14 242	0.12 362	0.27 284	0.19 213	0.12 335	0.21 364	0.18 401	0.27 279	0.20 250	0.15 251	0.13 153	0.12 180	0.12 229	0.24 350	0.12 169	0.07 182	0.05 57	0.08 338	0.07 315	0.07 254	0.07 318

IGEVStereo-DCA	0.14 242	0.11 296	0.27 284	0.19 213	0.12 335	0.20 330	0.18 401	0.27 279	0.20 250	0.15 251	0.12 129	0.14 254	0.12 229	0.28 438	0.14 288	0.07 182	0.06 324	0.08 338	0.07 315	0.07 254	0.07 318

ffff	0.14 242	0.12 362	0.27 284	0.19 213	0.12 335	0.21 364	0.18 401	0.27 279	0.20 250	0.15 251	0.13 153	0.12 180	0.12 229	0.24 350	0.12 169	0.07 182	0.05 57	0.08 338	0.07 315	0.07 254	0.07 318

rrr	0.17 322	0.11 296	0.57 629	0.19 213	0.12 335	0.20 330	0.18 401	0.35 418	0.22 293	0.15 251	0.12 129	0.14 254	0.12 229	0.28 438	0.14 288	0.07 182	0.06 324	0.08 338	0.07 315	0.07 254	0.07 318

11t	0.14 242	0.12 362	0.27 284	0.19 213	0.12 335	0.21 364	0.18 401	0.27 279	0.20 250	0.15 251	0.13 153	0.12 180	0.12 229	0.24 350	0.12 169	0.07 182	0.05 57	0.08 338	0.07 315	0.07 254	0.07 318

MaDis-Stereo	0.14 242	0.13 436	0.26 271	0.19 213	0.14 477	0.16 160	0.13 116	0.25 240	0.21 272	0.13 195	0.14 194	0.14 254	0.11 181	0.17 172	0.17 388	0.08 371	0.07 470	0.08 338	0.06 206	0.07 254	0.06 204

IGEV_Zeroshot_test	0.18 348	0.10 201	0.65 667	0.20 306	0.12 335	0.19 283	0.15 227	0.34 394	0.19 217	0.28 444	0.22 340	0.27 478	0.13 282	0.23 334	0.18 420	0.07 182	0.06 324	0.08 338	0.08 407	0.07 254	0.06 204

AEACV	0.13 197	0.09 127	0.23 234	0.18 140	0.19 654	0.19 283	0.16 291	0.23 195	0.14 86	0.13 195	0.17 253	0.13 216	0.16 371	0.16 145	0.12 169	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.08 407	0.07 254	0.06 204

Any-RAFT	0.17 322	0.08 55	0.31 343	0.19 213	0.10 182	0.29 542	0.16 291	0.42 517	0.30 437	0.24 394	0.27 403	0.27 478	0.16 371	0.21 301	0.12 169	0.08 371	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.07 254	0.06 204

HH	0.18 348	0.12 362	0.55 619	0.22 449	0.12 335	0.18 243	0.18 401	0.34 394	0.19 217	0.20 343	0.24 368	0.34 563	0.18 435	0.29 458	0.12 169	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.07 315	0.07 254	0.06 204

HanStereo	0.18 348	0.12 362	0.55 619	0.22 449	0.12 335	0.18 243	0.18 401	0.34 394	0.19 217	0.20 343	0.24 368	0.34 563	0.18 435	0.29 458	0.12 169	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.07 315	0.07 254	0.06 204

DCRE	0.20 420	0.13 436	0.40 470	0.21 372	0.15 543	0.20 330	0.19 451	0.30 341	0.27 382	0.22 369	0.80 758	0.23 417	0.16 371	0.23 334	0.15 324	0.07 182	0.07 470	0.07 214	0.08 407	0.07 254	0.06 204

anonymousa	0.23 496	0.11 296	0.50 588	0.21 372	0.16 580	0.31 577	0.20 506	0.36 439	0.35 504	0.32 547	0.50 665	0.39 610	0.26 557	0.22 324	0.20 478	0.08 371	0.06 324	0.09 445	0.11 612	0.07 254	0.08 408

ProNet	0.14 242	0.12 362	0.25 260	0.19 213	0.11 252	0.19 283	0.19 451	0.27 279	0.20 250	0.14 227	0.13 153	0.13 216	0.12 229	0.24 350	0.12 169	0.06 65	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.07 254	0.07 318

ccc-4	0.14 242	0.12 362	0.27 284	0.19 213	0.12 335	0.21 364	0.18 401	0.27 279	0.20 250	0.15 251	0.13 153	0.12 180	0.12 229	0.24 350	0.12 169	0.07 182	0.05 57	0.08 338	0.07 315	0.07 254	0.07 318

DisPM	0.19 398	0.10 201	0.35 393	0.23 511	0.13 424	0.18 243	0.20 506	0.29 319	0.29 420	0.33 564	0.34 501	0.23 417	0.16 371	0.33 495	0.16 354	0.09 483	0.06 324	0.09 445	0.08 407	0.07 254	0.11 587

test_4	0.18 348	0.12 362	0.34 382	0.23 511	0.12 335	0.18 243	0.22 569	0.26 262	0.24 339	0.24 394	0.47 653	0.22 394	0.13 282	0.24 350	0.16 354	0.06 65	0.05 57	0.09 445	0.09 519	0.07 254	0.05 52

GLC_STEREO	0.15 282	0.10 201	0.24 245	0.21 372	0.09 94	0.17 212	0.15 227	0.23 195	0.27 382	0.17 301	0.20 309	0.17 316	0.11 181	0.23 334	0.16 354	0.07 182	0.09 603	0.09 445	0.08 407	0.07 254	0.06 204

IPLG	0.21 441	0.15 531	0.53 609	0.21 372	0.12 335	0.28 520	0.17 347	0.42 517	0.30 437	0.33 564	0.32 466	0.15 277	0.17 404	0.50 584	0.21 505	0.07 182	0.05 57	0.08 338	0.07 315	0.07 254	0.06 204

MIPNet	0.21 441	0.15 531	0.52 605	0.21 372	0.12 335	0.27 500	0.20 506	0.45 553	0.37 529	0.30 507	0.23 352	0.19 350	0.24 523	0.27 422	0.19 455	0.07 182	0.05 57	0.08 338	0.07 315	0.07 254	0.06 204

IPLGR	0.21 441	0.13 436	0.61 645	0.21 372	0.11 252	0.25 465	0.18 401	0.41 503	0.37 529	0.28 444	0.27 403	0.21 381	0.19 452	0.37 527	0.18 420	0.07 182	0.06 324	0.08 338	0.07 315	0.07 254	0.06 204

test_3	0.18 348	0.11 296	0.32 353	0.24 569	0.11 252	0.22 397	0.25 636	0.31 353	0.31 451	0.25 405	0.18 280	0.23 417	0.13 282	0.25 382	0.19 455	0.06 65	0.05 57	0.09 445	0.10 568	0.07 254	0.06 204

CrosDoStereo	0.31 635	0.10 201	0.49 577	0.18 140	0.12 335	0.22 397	1.11 827	0.34 394	0.37 529	0.38 641	0.61 724	0.28 495	0.46 726	0.61 654	0.57 725	0.07 182	0.06 324	0.08 338	0.08 407	0.07 254	0.07 318

OMP-Stereo	0.23 496	0.14 491	0.35 393	0.29 705	0.13 424	0.21 364	0.16 291	0.37 451	0.33 477	0.34 584	0.30 441	0.34 563	0.19 452	0.70 696	0.24 562	0.07 182	0.06 324	0.09 445	0.07 315	0.07 254	0.06 204

IIG-Stereo	0.23 496	0.13 436	0.35 393	0.29 705	0.12 335	0.23 422	0.14 165	0.38 459	0.31 451	0.34 584	0.37 531	0.33 553	0.21 473	0.70 696	0.26 586	0.08 371	0.06 324	0.09 445	0.07 315	0.07 254	0.06 204

FTStereo	0.28 607	0.10 201	0.43 520	0.23 511	0.13 424	0.21 364	0.53 781	0.34 394	0.26 371	0.38 641	0.95 774	0.30 524	0.56 748	0.32 488	0.18 420	0.08 371	0.06 324	0.09 445	0.08 407	0.07 254	0.19 714

DeepStereo_LL	0.31 635	0.10 201	0.49 577	0.18 140	0.12 335	0.22 397	1.11 827	0.34 394	0.37 529	0.38 641	0.61 724	0.28 495	0.46 726	0.61 654	0.57 725	0.07 182	0.06 324	0.08 338	0.08 407	0.07 254	0.07 318

THIR-Stereo	0.29 620	0.12 362	0.41 496	0.19 213	0.11 252	0.28 520	0.72 801	0.32 365	0.35 504	0.37 626	0.65 733	0.34 563	0.50 738	0.57 628	0.45 698	0.07 182	0.06 324	0.08 338	0.09 519	0.07 254	0.07 318

DRaft	0.24 528	0.10 201	0.34 382	0.18 140	0.12 335	0.28 520	0.23 596	0.33 381	0.39 555	0.38 641	0.61 724	0.21 381	0.41 703	0.48 575	0.42 688	0.07 182	0.06 324	0.08 338	0.08 407	0.07 254	0.08 408

GrayStereo	0.25 556	0.09 127	0.32 353	0.26 645	0.13 424	0.23 422	0.47 770	0.34 394	0.30 437	0.39 657	0.47 653	0.30 524	0.79 780	0.29 458	0.16 354	0.07 182	0.06 324	0.08 338	0.09 519	0.07 254	0.13 631

CroCo-Stereo	0.14 242	0.13 436	0.24 245	0.25 610	0.11 252	0.11 28	0.18 401	0.32 365	0.23 320	0.12 155	0.12 129	0.18 329	0.12 229	0.14 52	0.13 244	0.08 371	0.06 324	0.07 214	0.05 93	0.07 254	0.06 204
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	0.18 348	0.14 491	0.32 353	0.21 372	0.15 543	0.21 364	0.16 291	0.38 459	0.34 487	0.21 358	0.28 411	0.20 367	0.15 345	0.24 350	0.19 455	0.08 371	0.06 324	0.08 338	0.07 315	0.07 254	0.08 408

XX-TBD	0.15 282	0.18 595	0.28 301	0.22 449	0.10 182	0.22 397	0.15 227	0.22 169	0.27 382	0.22 369	0.26 393	0.14 254	0.12 229	0.16 145	0.13 244	0.08 371	0.05 57	0.06 79	0.04 1	0.07 254	0.06 204

XX-Stereo	0.21 441	0.10 201	0.83 722	0.26 645	0.17 605	0.23 422	0.13 116	0.40 487	0.18 195	0.20 343	0.41 580	0.31 534	0.10 118	0.32 488	0.12 169	0.08 371	0.06 324	0.08 338	0.08 407	0.07 254	0.05 52

111	0.20 420	0.17 580	0.40 470	0.18 140	0.09 94	0.24 445	0.17 347	0.41 503	0.45 632	0.23 378	0.29 425	0.29 506	0.21 473	0.24 350	0.18 420	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.07 254	0.08 408

test_xeample3	0.16 300	0.11 296	0.56 626	0.19 213	0.12 335	0.20 330	0.18 401	0.35 418	0.20 250	0.16 280	0.12 129	0.13 216	0.12 229	0.24 350	0.15 324	0.07 182	0.06 324	0.07 214	0.08 407	0.07 254	0.07 318

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 322	0.14 491	0.32 353	0.20 306	0.09 94	0.19 283	0.17 347	0.32 365	0.30 437	0.25 405	0.33 489	0.20 367	0.17 404	0.19 247	0.15 324	0.06 65	0.05 57	0.07 214	0.07 315	0.07 254	0.05 52

AFF-stereo	0.18 348	0.15 531	0.32 353	0.21 372	0.10 182	0.18 243	0.18 401	0.33 381	0.27 382	0.25 405	0.37 531	0.25 445	0.17 404	0.24 350	0.15 324	0.06 65	0.05 57	0.08 338	0.08 407	0.07 254	0.05 52

CREStereo	0.13 197	0.08 55	0.21 199	0.14 4	0.08 55	0.22 397	0.15 227	0.25 240	0.24 339	0.16 280	0.21 324	0.14 254	0.13 282	0.18 209	0.13 244	0.09 483	0.05 57	0.06 79	0.04 1	0.07 254	0.06 204
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	0.15 282	0.08 55	0.23 234	0.15 10	0.09 94	0.23 422	0.16 291	0.25 240	0.23 320	0.17 301	0.21 324	0.16 302	0.14 322	0.22 324	0.13 244	0.29 787	0.05 57	0.06 79	0.04 1	0.07 254	0.06 204

DIP-Stereo	0.18 348	0.12 362	0.33 370	0.20 306	0.13 424	0.28 520	0.12 55	0.42 517	0.25 356	0.27 430	0.32 466	0.21 381	0.17 404	0.25 382	0.20 478	0.07 182	0.06 324	0.08 338	0.06 206	0.07 254	0.08 408
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	0.28 607	0.14 491	0.44 530	0.22 449	0.18 627	0.32 591	0.19 451	0.48 588	0.38 544	0.29 475	0.43 611	0.47 674	0.37 683	0.79 733	0.36 656	0.09 483	0.07 470	0.07 214	0.09 519	0.07 254	0.07 318

MLCV	0.22 478	0.16 560	0.44 530	0.21 372	0.08 55	0.29 542	0.19 451	0.38 459	0.37 529	0.38 641	0.44 623	0.31 534	0.21 473	0.41 550	0.24 562	0.07 182	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.07 254	0.06 204

GStereo	0.13 197	0.08 55	0.20 180	0.15 10	0.14 477	0.16 160	0.10 12	0.17 52	0.13 56	0.14 227	0.16 232	0.16 302	0.12 229	0.18 209	0.17 388	0.08 371	0.07 470	0.08 338	0.06 206	0.08 352	0.09 485

monster_256*512	0.17 322	0.12 362	0.18 142	0.23 511	0.13 424	0.21 364	0.19 451	0.40 487	0.29 420	0.19 334	0.22 340	0.24 432	0.17 404	0.18 209	0.16 354	0.06 65	0.05 57	0.08 338	0.08 407	0.08 352	0.07 318

ManiGeoR	0.18 348	0.15 531	0.55 619	0.15 10	0.11 252	0.21 364	0.14 165	0.39 473	0.27 382	0.19 334	0.24 368	0.18 329	0.15 345	0.35 514	0.19 455	0.08 371	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.08 352	0.08 408

HLF11	0.19 398	0.14 491	0.54 612	0.15 10	0.12 335	0.21 364	0.12 55	0.37 451	0.24 339	0.20 343	0.29 425	0.18 329	0.18 435	0.37 527	0.20 478	0.08 371	0.06 324	0.06 79	0.05 93	0.08 352	0.09 485

HLf10	0.18 348	0.15 531	0.55 619	0.15 10	0.11 252	0.21 364	0.14 165	0.39 473	0.27 382	0.19 334	0.24 368	0.18 329	0.15 345	0.35 514	0.19 455	0.08 371	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.08 352	0.08 408

TestStereo_HLe17	0.19 398	0.17 580	0.64 665	0.16 33	0.11 252	0.21 364	0.17 347	0.40 487	0.30 437	0.19 334	0.25 380	0.17 316	0.15 345	0.38 534	0.17 388	0.08 371	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.08 352	0.07 318

TestStereo_HL2	0.18 348	0.14 491	0.34 382	0.17 75	0.11 252	0.20 330	0.15 227	0.33 381	0.29 420	0.22 369	0.29 425	0.19 350	0.17 404	0.39 539	0.18 420	0.08 371	0.05 57	0.06 79	0.06 206	0.08 352	0.08 408

GGDA	0.18 348	0.14 491	0.33 370	0.17 75	0.10 182	0.20 330	0.16 291	0.33 381	0.31 451	0.22 369	0.28 411	0.19 350	0.16 371	0.38 534	0.17 388	0.08 371	0.05 57	0.06 79	0.06 206	0.08 352	0.08 408

quiztm	0.15 282	0.15 531	0.25 260	0.22 449	0.14 477	0.17 212	0.17 347	0.33 381	0.21 272	0.18 322	0.21 324	0.14 254	0.10 118	0.17 172	0.14 288	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.05 93	0.08 352	0.05 52

DN	0.15 282	0.08 55	0.27 284	0.19 213	0.14 477	0.21 364	0.18 401	0.28 302	0.24 339	0.14 227	0.16 232	0.18 329	0.10 118	0.21 301	0.13 244	0.11 586	0.07 470	0.08 338	0.08 407	0.08 352	0.10 546

ATMStereo	0.12 138	0.11 296	0.23 234	0.22 449	0.09 94	0.16 160	0.14 165	0.24 218	0.19 217	0.12 155	0.11 100	0.09 43	0.13 282	0.14 52	0.11 86	0.06 65	0.04 2	0.07 214	0.05 93	0.08 352	0.05 52

IGEV_i1	0.21 441	0.11 296	0.43 520	0.22 449	0.11 252	0.31 577	0.19 451	0.43 532	0.30 437	0.29 475	0.30 441	0.31 534	0.20 463	0.33 495	0.20 478	0.08 371	0.06 324	0.08 338	0.08 407	0.08 352	0.08 408

LiteMatch	0.12 138	0.13 436	0.15 49	0.19 213	0.10 182	0.15 100	0.17 347	0.17 52	0.13 56	0.09 27	0.09 29	0.11 135	0.21 473	0.14 52	0.22 527	0.08 371	0.05 57	0.08 338	0.06 206	0.08 352	0.07 318

Lsterematch	0.18 348	0.13 436	0.33 370	0.19 213	0.10 182	0.23 422	0.17 347	0.25 240	0.32 463	0.28 444	0.37 531	0.24 432	0.21 473	0.23 334	0.22 527	0.08 371	0.05 57	0.08 338	0.06 206	0.08 352	0.07 318

Selective-IGEV-i1	0.21 441	0.10 201	0.31 343	0.23 511	0.13 424	0.31 577	0.22 569	0.46 564	0.42 595	0.27 430	0.32 466	0.33 553	0.17 404	0.25 382	0.19 455	0.08 371	0.06 324	0.08 338	0.08 407	0.08 352	0.09 485

Hybrid-DGEV-03	0.20 420	0.14 491	0.31 343	0.22 449	0.12 335	0.26 489	0.16 291	0.31 353	0.27 382	0.32 547	0.58 709	0.23 417	0.15 345	0.23 334	0.17 388	0.07 182	0.05 57	0.09 445	0.07 315	0.08 352	0.06 204

DStereoRT	0.35 668	0.13 436	0.51 598	0.25 610	0.16 580	0.42 680	0.19 451	0.48 588	0.39 555	0.30 507	0.39 560	0.24 432	0.39 694	0.64 671	0.30 618	0.08 371	0.07 470	1.54 838	0.41 798	0.08 352	0.11 587

WQFJX1	0.18 348	0.10 201	0.16 82	0.23 511	0.17 605	0.24 445	0.19 451	0.58 717	0.52 698	0.16 280	0.16 232	0.14 254	0.15 345	0.26 402	0.17 388	0.08 371	0.09 603	0.08 338	0.07 315	0.08 352	0.06 204

WQFJX	0.18 348	0.10 201	0.17 115	0.22 449	0.18 627	0.25 465	0.18 401	0.53 661	0.45 632	0.17 301	0.16 232	0.14 254	0.16 371	0.23 334	0.18 420	0.07 182	0.08 564	0.07 214	0.06 206	0.08 352	0.07 318

GEAStereo	0.12 138	0.09 127	0.20 180	0.18 140	0.12 335	0.19 283	0.16 291	0.20 121	0.14 86	0.12 155	0.15 212	0.10 86	0.09 54	0.16 145	0.10 30	0.08 371	0.06 324	0.06 79	0.05 93	0.08 352	0.08 408

GSStereo	0.12 138	0.09 127	0.20 180	0.17 75	0.12 335	0.19 283	0.16 291	0.26 262	0.18 195	0.13 195	0.15 212	0.10 86	0.09 54	0.16 145	0.10 30	0.07 182	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.08 352	0.08 408

GS-Stereo							0.16 291	0.26 262	0.18 195	0.13 195	0.15 212	0.10 86	0.09 54	0.16 145	0.10 30	0.07 182	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.08 352	0.08 408

Select-FE	0.23 496	0.14 491	0.78 701	0.22 449	0.18 627	0.22 397	0.13 116	0.43 532	0.26 371	0.28 444	0.33 489	0.39 610	0.29 609	0.27 422	0.19 455	0.08 371	0.07 470	0.08 338	0.13 680	0.08 352	0.12 611

FlowAnything_test	0.14 242	0.11 296	0.21 199	0.21 372	0.12 335	0.17 212	0.16 291	0.25 240	0.16 132	0.15 251	0.13 153	0.15 277	0.14 322	0.18 209	0.16 354	0.10 538	0.07 470	0.11 589	0.12 651	0.08 352	0.09 485

S2M2_XL	0.10 17	0.09 127	0.21 199	0.14 4	0.10 182	0.09 9	0.09 4	0.11 4	0.09 3	0.10 70	0.11 100	0.09 43	0.09 54	0.12 9	0.11 86	0.09 483	0.07 470	0.08 338	0.07 315	0.08 352	0.06 204
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
111111	0.11 96	0.07 5	0.17 115	0.19 213	0.11 252	0.13 45	0.11 31	0.22 169	0.15 110	0.11 118	0.12 129	0.12 180	0.08 21	0.18 209	0.11 86	0.07 182	0.05 57	0.06 79	0.04 1	0.08 352	0.06 204

HART	0.15 282	0.11 296	0.30 326	0.21 372	0.09 94	0.17 212	0.16 291	0.30 341	0.19 217	0.15 251	0.25 380	0.17 316	0.09 54	0.21 301	0.12 169	0.06 65	0.07 470	0.07 214	0.05 93	0.08 352	0.06 204

tg	0.16 300	0.11 296	0.25 260	0.21 372	0.11 252	0.23 422	0.15 227	0.34 394	0.24 339	0.20 343	0.25 380	0.19 350	0.12 229	0.24 350	0.15 324	0.07 182	0.05 57	0.09 445	0.09 519	0.08 352	0.07 318

DispNO	0.27 586	0.18 595	0.62 653	0.23 511	0.17 605	0.25 465	0.22 569	0.45 553	0.41 587	0.32 547	0.39 560	0.38 598	0.27 577	0.77 729	0.27 592	0.09 483	0.07 470	0.10 529	0.10 568	0.08 352	0.08 408

tta	0.24 528	0.12 362	0.40 470	0.19 213	0.10 182	0.27 500	0.19 451	0.51 630	0.45 632	0.34 584	0.41 580	0.31 534	0.26 557	0.58 637	0.28 598	0.10 538	0.07 470	0.08 338	0.08 407	0.08 352	0.07 318

qqq1	0.24 528	0.12 362	0.40 470	0.19 213	0.10 182	0.27 500	0.19 451	0.51 630	0.45 632	0.34 584	0.41 580	0.31 534	0.26 557	0.58 637	0.16 354	0.10 538	0.07 470	0.07 214	0.06 206	0.08 352	0.07 318

fff1	0.24 528	0.12 362	0.40 470	0.19 213	0.10 182	0.27 500	0.19 451	0.51 630	0.45 632	0.34 584	0.41 580	0.31 534	0.26 557	0.58 637	0.16 354	0.10 538	0.07 470	0.07 214	0.06 206	0.08 352	0.07 318

MyStereo07	0.16 300	0.12 362	0.26 271	0.22 449	0.14 477	0.25 465	0.23 596	0.29 319	0.21 272	0.15 251	0.13 153	0.12 180	0.13 282	0.25 382	0.13 244	0.07 182	0.07 470	0.09 445	0.08 407	0.08 352	0.08 408

MyStereo06	0.20 420	0.12 362	0.57 629	0.21 372	0.14 477	0.25 465	0.23 596	0.40 487	0.21 272	0.30 507	0.24 368	0.31 534	0.18 435	0.22 324	0.18 420	0.07 182	0.07 470	0.09 445	0.08 407	0.08 352	0.08 408

MyStereo05	0.23 496	0.12 362	0.57 629	0.21 372	0.14 477	0.25 465	0.23 596	0.48 588	0.52 698	0.31 525	0.23 352	0.25 445	0.22 491	0.30 474	0.21 505	0.07 182	0.07 470	0.09 445	0.08 407	0.08 352	0.08 408

MyStereo04	0.23 496	0.12 362	0.55 619	0.22 449	0.14 477	0.25 465	0.23 596	0.49 600	0.52 698	0.28 444	0.23 352	0.27 478	0.23 505	0.30 474	0.22 527	0.07 182	0.07 470	0.09 445	0.08 407	0.08 352	0.08 408

CoDeX	0.23 496	0.12 362	0.46 552	0.21 372	0.14 477	0.29 542	0.21 539	0.53 661	0.41 587	0.29 475	0.35 512	0.29 506	0.22 491	0.48 575	0.19 455	0.09 483	0.06 324	0.08 338	0.07 315	0.08 352	0.07 318

cc1	0.18 348	0.14 491	0.38 445	0.23 511	0.11 252	0.31 577	0.19 451	0.35 418	0.47 656	0.17 301	0.19 289	0.13 216	0.18 435	0.28 438	0.11 86	0.08 371	0.05 57	0.08 338	0.06 206	0.08 352	0.08 408

ffm	0.22 478	0.12 362	0.42 506	0.20 306	0.13 424	0.28 520	0.20 506	0.35 418	0.44 619	0.30 507	0.42 597	0.34 563	0.23 505	0.27 422	0.11 86	0.08 371	0.05 57	0.11 589	0.10 568	0.08 352	0.08 408

ff1	0.29 620	0.12 362	0.42 506	0.20 306	0.13 424	0.28 520	0.20 506	0.35 418	0.44 619	0.30 507	0.42 597	0.34 563	0.23 505	0.81 741	1.08 785	0.08 371	0.05 57	0.11 589	0.10 568	0.08 352	0.08 408

tt1	0.18 348	0.14 491	0.35 393	0.23 511	0.11 252	0.30 561	0.19 451	0.35 418	0.44 619	0.17 301	0.19 289	0.13 216	0.16 371	0.27 422	0.11 86	0.08 371	0.05 57	0.08 338	0.06 206	0.08 352	0.08 408

UniTT-Stereo	0.14 242	0.10 201	0.30 326	0.21 372	0.13 424	0.17 212	0.13 116	0.19 93	0.18 195	0.15 251	0.20 309	0.10 86	0.11 181	0.18 209	0.16 354	0.08 371	0.06 324	0.07 214	0.06 206	0.08 352	0.06 204

MIM_Stereo	0.18 348	0.12 362	0.38 445	0.20 306	0.11 252	0.17 212	0.14 165	0.35 418	0.25 356	0.27 430	0.35 512	0.23 417	0.13 282	0.27 422	0.16 354	0.06 65	0.07 470	0.08 338	0.08 407	0.08 352	0.06 204

CASnet	0.14 242	0.12 362	0.22 218	0.22 449	0.08 55	0.16 160	0.15 227	0.27 279	0.25 356	0.22 369	0.20 309	0.15 277	0.11 181	0.17 172	0.13 244	0.07 182	0.05 57	0.11 589	0.09 519	0.08 352	0.05 52
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.18 348	0.18 595	0.39 461	0.22 449	0.12 335	0.24 445	0.13 116	0.31 353	0.23 320	0.24 394	0.20 309	0.24 432	0.12 229	0.26 402	0.15 324	0.06 65	0.06 324	0.12 628	0.09 519	0.08 352	0.07 318

4D-IteraStereo	0.17 322	0.16 560	0.50 588	0.21 372	0.14 477	0.19 283	0.17 347	0.28 302	0.28 401	0.23 378	0.20 309	0.20 367	0.11 181	0.19 247	0.14 288	0.06 65	0.04 2	0.10 529	0.08 407	0.08 352	0.06 204

anonymousdsp2	0.17 322	0.10 201	0.28 301	0.20 306	0.11 252	0.25 465	0.17 347	0.41 503	0.31 451	0.23 378	0.23 352	0.22 394	0.15 345	0.25 382	0.15 324	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.05 93	0.08 352	0.07 318

anonymousdsp	0.14 242	0.12 362	0.27 284	0.19 213	0.12 335	0.21 364	0.18 401	0.28 302	0.20 250	0.15 251	0.13 153	0.12 180	0.12 229	0.24 350	0.12 169	0.07 182	0.05 57	0.08 338	0.07 315	0.08 352	0.07 318

CES	0.14 242	0.08 55	0.19 161	0.17 75	0.22 699	0.18 243	0.16 291	0.23 195	0.19 217	0.14 227	0.17 253	0.14 254	0.10 118	0.18 209	0.12 169	0.07 182	0.05 57	0.06 79	0.04 1	0.08 352	0.18 707

Selective-RAFT	0.17 322	0.12 362	0.30 326	0.24 569	0.10 182	0.29 542	0.15 227	0.32 365	0.31 451	0.17 301	0.17 253	0.21 381	0.18 435	0.28 438	0.17 388	0.07 182	0.06 324	0.07 214	0.07 315	0.08 352	0.06 204

CroCo-Stereo Lap2	0.15 282	0.15 531	0.28 301	0.25 610	0.18 627	0.11 28	0.19 451	0.28 302	0.21 272	0.13 195	0.16 232	0.15 277	0.12 229	0.17 172	0.14 288	0.07 182	0.07 470	0.08 338	0.06 206	0.08 352	0.07 318

TestStereo1	0.21 441	0.16 560	0.32 353	0.26 645	0.13 424	0.26 489	0.27 657	0.40 487	0.36 517	0.29 475	0.39 560	0.22 394	0.21 473	0.33 495	0.17 388	0.07 182	0.06 324	0.09 445	0.08 407	0.08 352	0.07 318

raft_robust	0.22 478	0.17 580	0.30 326	0.22 449	0.12 335	0.23 422	0.22 569	0.49 600	0.48 668	0.32 547	0.32 466	0.26 467	0.23 505	0.53 603	0.15 324	0.07 182	0.06 324	0.08 338	0.10 568	0.08 352	0.06 204

RAFT_CTSACE	0.21 441	0.16 560	0.41 496	0.25 610	0.15 543	0.22 397	0.24 618	0.32 365	0.28 401	0.33 564	0.51 671	0.29 506	0.17 404	0.32 488	0.13 244	0.06 65	0.07 470	0.09 445	0.08 407	0.08 352	0.06 204

SA-5K	0.21 441	0.16 560	0.32 353	0.26 645	0.13 424	0.26 489	0.27 657	0.40 487	0.36 517	0.29 475	0.39 560	0.22 394	0.21 473	0.33 495	0.17 388	0.07 182	0.06 324	0.09 445	0.08 407	0.08 352	0.07 318

Sa-1000	0.22 478	0.15 531	0.35 393	0.23 511	0.13 424	0.28 520	0.23 596	0.47 575	0.39 555	0.30 507	0.50 665	0.26 467	0.19 452	0.33 495	0.16 354	0.07 182	0.06 324	0.10 529	0.11 612	0.08 352	0.06 204

SA	0.22 478	0.16 560	0.36 413	0.23 511	0.13 424	0.24 445	0.23 596	0.45 553	0.40 573	0.27 430	0.44 623	0.23 417	0.23 505	0.33 495	0.17 388	0.07 182	0.06 324	0.10 529	0.11 612	0.08 352	0.06 204

IGEV-Stereo	0.14 242	0.12 362	0.27 284	0.19 213	0.12 335	0.21 364	0.18 401	0.28 302	0.20 250	0.15 251	0.13 153	0.12 180	0.12 229	0.24 350	0.12 169	0.07 182	0.05 57	0.08 338	0.07 315	0.08 352	0.07 318
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CIPLG	0.21 441	0.21 640	0.55 619	0.23 511	0.15 543	0.25 465	0.20 506	0.35 418	0.29 420	0.31 525	0.33 489	0.22 394	0.15 345	0.26 402	0.20 478	0.08 371	0.07 470	0.07 214	0.07 315	0.08 352	0.08 408

iRaft-Stereo_20w	0.19 398	0.10 201	0.46 552	0.19 213	0.13 424	0.25 465	0.19 451	0.52 649	0.19 217	0.29 475	0.21 324	0.22 394	0.20 463	0.28 438	0.18 420	0.07 182	0.06 324	0.07 214	0.08 407	0.08 352	0.08 408

IPLGR_C	0.21 441	0.22 657	0.60 642	0.23 511	0.15 543	0.24 445	0.20 506	0.35 418	0.29 420	0.31 525	0.32 466	0.22 394	0.15 345	0.25 382	0.20 478	0.08 371	0.07 470	0.07 214	0.07 315	0.08 352	0.08 408

GMOStereo	0.18 348	0.14 491	0.30 326	0.22 449	0.12 335	0.20 330	0.27 657	0.26 262	0.28 401	0.31 525	0.32 466	0.26 467	0.17 404	0.15 105	0.12 169	0.07 182	0.07 470	0.10 529	0.08 407	0.08 352	0.05 52

error version	0.18 348	0.14 491	0.30 326	0.22 449	0.12 335	0.20 330	0.27 657	0.26 262	0.28 401	0.31 525	0.32 466	0.26 467	0.17 404	0.15 105	0.12 169	0.07 182	0.07 470	0.10 529	0.08 407	0.08 352	0.05 52

test-v	0.18 348	0.14 491	0.30 326	0.22 449	0.12 335	0.20 330	0.27 657	0.26 262	0.28 401	0.31 525	0.32 466	0.26 467	0.17 404	0.15 105	0.12 169	0.07 182	0.07 470	0.10 529	0.08 407	0.08 352	0.05 52

ACRE	0.21 441	0.20 625	0.62 653	0.23 511	0.15 543	0.24 445	0.20 506	0.35 418	0.28 401	0.31 525	0.32 466	0.22 394	0.15 345	0.25 382	0.20 478	0.08 371	0.07 470	0.07 214	0.07 315	0.08 352	0.08 408

PFNet+	0.20 420	0.10 201	0.37 424	0.21 372	0.12 335	0.17 212	0.19 451	0.29 319	0.34 487	0.33 564	0.32 466	0.24 432	0.16 371	0.32 488	0.17 388	0.10 538	0.07 470	0.11 589	0.10 568	0.08 352	0.12 611

HHNet	0.22 478	0.12 362	0.52 605	0.18 140	0.18 627	0.20 330	0.20 506	0.34 394	0.31 451	0.32 547	0.59 712	0.20 367	0.21 473	0.24 350	0.31 627	0.08 371	0.05 57	0.09 445	0.07 315	0.08 352	0.11 587

AAGNet	0.33 654	0.11 296	0.37 424	0.25 610	0.16 580	0.20 330	0.19 451	0.30 341	0.27 382	0.35 601	0.35 512	0.27 478	0.30 624	0.44 561	2.66 832	0.08 371	0.05 57	0.10 529	0.07 315	0.08 352	0.06 204

NF-Stereo	0.20 420	0.10 201	0.35 393	0.24 569	0.12 335	0.21 364	0.18 401	0.38 459	0.32 463	0.28 444	0.30 441	0.22 394	0.16 371	0.51 589	0.20 478	0.08 371	0.06 324	0.09 445	0.08 407	0.08 352	0.13 631

OCTAStereo	0.20 420	0.10 201	0.35 393	0.24 569	0.12 335	0.21 364	0.18 401	0.38 459	0.32 463	0.28 444	0.30 441	0.22 394	0.16 371	0.51 589	0.20 478	0.08 371	0.06 324	0.09 445	0.08 407	0.08 352	0.13 631

PSM-softLoss	0.21 441	0.10 201	0.39 461	0.24 569	0.12 335	0.20 330	0.18 401	0.38 459	0.26 371	0.29 475	0.32 466	0.24 432	0.16 371	0.52 596	0.20 478	0.09 483	0.06 324	0.10 529	0.09 519	0.08 352	0.12 611

KMStereo	0.21 441	0.10 201	0.39 461	0.24 569	0.12 335	0.20 330	0.18 401	0.38 459	0.26 371	0.29 475	0.32 466	0.24 432	0.16 371	0.52 596	0.20 478	0.09 483	0.06 324	0.10 529	0.09 519	0.08 352	0.12 611

PSM-AAD	0.25 556	0.10 201	0.30 326	0.24 569	0.12 335	0.26 489	0.38 740	0.34 394	0.28 401	0.35 601	0.39 560	0.28 495	0.79 780	0.30 474	0.16 354	0.07 182	0.06 324	0.12 628	0.11 612	0.08 352	0.21 737

KYRaft	0.22 478	0.10 201	0.30 326	0.23 511	0.12 335	0.23 422	0.23 596	0.35 418	0.24 339	0.35 601	0.54 690	0.34 563	0.26 557	0.29 458	0.15 324	0.07 182	0.05 57	0.09 445	0.10 568	0.08 352	0.31 774

RAFT_R40	0.21 441	0.10 201	0.37 424	0.24 569	0.13 424	0.18 243	0.18 401	0.31 353	0.29 420	0.33 564	0.33 489	0.30 524	0.24 523	0.55 613	0.18 420	0.08 371	0.05 57	0.10 529	0.08 407	0.08 352	0.07 318

PFNet	0.23 496	0.10 201	0.57 629	0.24 569	0.14 477	0.22 397	0.19 451	0.39 473	0.33 477	0.35 601	0.32 466	0.27 478	0.19 452	0.64 671	0.22 527	0.09 483	0.05 57	0.09 445	0.07 315	0.08 352	0.07 318

RE-Stereo	0.20 420	0.10 201	0.35 393	0.24 569	0.12 335	0.21 364	0.18 401	0.38 459	0.32 463	0.28 444	0.30 441	0.22 394	0.16 371	0.51 589	0.20 478	0.08 371	0.06 324	0.09 445	0.08 407	0.08 352	0.13 631

Pruner-Stereo	0.19 398	0.11 296	0.34 382	0.29 705	0.12 335	0.19 283	0.17 347	0.31 353	0.29 420	0.33 564	0.32 466	0.25 445	0.15 345	0.24 350	0.21 505	0.09 483	0.06 324	0.09 445	0.08 407	0.08 352	0.09 485

TVStereo	0.20 420	0.10 201	0.35 393	0.24 569	0.12 335	0.21 364	0.18 401	0.38 459	0.32 463	0.28 444	0.30 441	0.22 394	0.16 371	0.51 589	0.20 478	0.08 371	0.06 324	0.09 445	0.08 407	0.08 352	0.13 631

IRAFT_RVC	0.22 478	0.12 362	0.39 461	0.26 645	0.11 252	0.18 243	0.24 618	0.40 487	0.37 529	0.31 525	0.30 441	0.29 506	0.24 523	0.55 613	0.22 527	0.08 371	0.06 324	0.10 529	0.08 407	0.08 352	0.07 318

test-2	0.18 348	0.14 491	0.30 326	0.22 449	0.12 335	0.20 330	0.27 657	0.26 262	0.28 401	0.31 525	0.32 466	0.26 467	0.17 404	0.15 105	0.12 169	0.07 182	0.07 470	0.10 529	0.08 407	0.08 352	0.05 52

GMM-Stereo	0.21 441	0.10 201	0.43 520	0.23 511	0.13 424	0.24 445	0.25 636	0.37 451	0.27 382	0.30 507	0.45 636	0.27 478	0.21 473	0.31 481	0.17 388	0.07 182	0.05 57	0.10 529	0.09 519	0.08 352	0.19 714

Prome-Stereo	0.21 441	0.10 201	0.30 326	0.24 569	0.12 335	0.23 422	0.23 596	0.36 439	0.25 356	0.33 564	0.59 712	0.24 432	0.28 594	0.29 458	0.16 354	0.07 182	0.05 57	0.08 338	0.07 315	0.08 352	0.20 727

iRaftStereo_RVC	0.16 300	0.12 362	0.26 271	0.21 372	0.11 252	0.20 330	0.17 347	0.32 365	0.23 320	0.20 343	0.25 380	0.18 329	0.12 229	0.20 273	0.15 324	0.07 182	0.05 57	0.09 445	0.09 519	0.08 352	0.07 318

delet	0.27 586	0.14 491	0.40 470	0.23 511	0.19 654	0.41 673	0.29 680	0.49 600	0.48 668	0.33 564	0.41 580	0.37 590	0.30 624	0.48 575	0.34 645	0.09 483	0.09 603	0.11 589	0.12 651	0.08 352	0.08 408

cf-r	0.24 528	0.15 531	0.44 530	0.21 372	0.14 477	0.27 500	0.22 569	0.42 517	0.40 573	0.30 507	0.42 597	0.42 643	0.26 557	0.43 557	0.25 572	0.11 586	0.06 324	0.08 338	0.10 568	0.08 352	0.08 408

CCAANet	0.25 556	0.13 436	0.51 598	0.22 449	0.15 543	0.29 542	0.17 347	0.49 600	0.37 529	0.26 419	0.49 661	0.32 544	0.24 523	0.62 662	0.23 549	0.07 182	0.06 324	0.10 529	0.10 568	0.08 352	0.10 546

HSM-Net_RVC	0.27 586	0.11 296	0.42 506	0.19 213	0.11 252	0.34 616	0.20 506	0.62 745	0.43 603	0.40 667	0.43 611	0.50 694	0.26 557	0.76 723	0.22 527	0.08 371	0.07 470	0.07 214	0.07 315	0.08 352	0.08 408
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HSM	0.28 607	0.16 560	0.35 393	0.20 306	0.15 543	0.33 602	0.19 451	0.53 661	0.37 529	0.36 618	0.38 546	0.67 756	0.31 643	0.89 757	0.23 549	0.08 371	0.06 324	0.08 338	0.07 315	0.08 352	0.08 408

iResNet	0.24 528	0.18 595	0.61 645	0.25 610	0.11 252	0.29 542	0.21 539	0.42 517	0.43 603	0.33 564	0.43 611	0.27 478	0.22 491	0.34 502	0.26 586	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.08 352	0.07 318

GeoMambaStereo_RVC	0.14 242	0.09 127	0.20 180	0.15 10	0.15 543	0.18 243	0.11 31	0.17 52	0.14 86	0.18 322	0.19 289	0.19 350	0.14 322	0.19 247	0.18 420	0.11 586	0.09 603	0.08 338	0.06 206	0.09 442	0.13 631

MWDA-net	0.29 620	0.21 640	0.47 560	0.25 610	0.21 682	0.35 631	0.32 707	0.44 540	0.47 656	0.38 641	0.40 571	0.33 553	0.38 687	0.54 610	0.40 676	0.10 538	0.07 470	0.09 445	0.09 519	0.09 442	0.10 546

MWSP-net	0.25 556	0.12 362	0.37 424	0.22 449	0.14 477	0.31 577	0.40 751	0.50 612	0.43 603	0.32 547	0.33 489	0.36 582	0.31 643	0.28 438	0.31 627	0.10 538	0.07 470	0.09 445	0.09 519	0.09 442	0.10 546

MEA-ACV	0.26 575	0.11 296	0.42 506	0.21 372	0.14 477	0.35 631	0.24 618	0.53 661	0.47 656	0.35 601	0.42 597	0.36 582	0.34 663	0.47 571	0.27 592	0.09 483	0.09 603	0.10 529	0.12 651	0.09 442	0.10 546

noway7	0.27 586	0.51 782	1.61 801	0.24 569	0.12 335	0.22 397	0.18 401	0.44 540	0.31 451	0.21 358	0.22 340	0.24 432	0.20 463	0.20 273	0.21 505	0.07 182	0.05 57	0.08 338	0.07 315	0.09 442	0.08 408

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 197	0.11 296	0.22 218	0.20 306	0.09 94	0.19 283	0.10 12	0.19 93	0.17 168	0.14 227	0.11 100	0.11 135	0.11 181	0.14 52	0.11 86	0.08 371	0.07 470	0.11 589	0.09 519	0.09 442	0.08 408

Weightmod_eth	0.16 300	0.11 296	0.20 180	0.21 372	0.13 424	0.20 330	0.18 401	0.25 240	0.19 217	0.17 301	0.25 380	0.19 350	0.17 404	0.25 382	0.14 288	0.16 709	0.08 564	0.08 338	0.08 407	0.09 442	0.05 52

Weightmod	0.16 300	0.12 362	0.19 161	0.20 306	0.10 182	0.24 445	0.17 347	0.25 240	0.21 272	0.18 322	0.29 425	0.19 350	0.15 345	0.27 422	0.16 354	0.09 483	0.10 639	0.08 338	0.08 407	0.09 442	0.08 408

HLf8	0.19 398	0.16 560	0.55 619	0.15 10	0.12 335	0.24 445	0.14 165	0.40 487	0.31 451	0.20 343	0.26 393	0.18 329	0.15 345	0.35 514	0.17 388	0.10 538	0.06 324	0.07 214	0.06 206	0.09 442	0.09 485

RT-IGEV	0.25 556	0.10 201	0.48 571	0.22 449	0.14 477	0.31 577	0.28 673	0.53 661	0.39 555	0.36 618	0.41 580	0.44 659	0.30 624	0.28 438	0.27 592	0.09 483	0.07 470	0.08 338	0.09 519	0.09 442	0.10 546

NLCSM	0.19 398	0.12 362	0.18 142	0.24 569	0.19 654	0.24 445	0.21 539	0.42 517	0.40 573	0.19 334	0.18 280	0.14 254	0.16 371	0.47 571	0.19 455	0.08 371	0.09 603	0.09 445	0.08 407	0.09 442	0.07 318

gasm-f	0.12 138	0.09 127	0.19 161	0.18 140	0.12 335	0.18 243	0.18 401	0.20 121	0.14 86	0.12 155	0.19 289	0.10 86	0.11 181	0.16 145	0.11 86	0.08 371	0.06 324	0.06 79	0.05 93	0.09 442	0.08 408

G2L-ROB	0.23 496	0.15 531	0.41 496	0.19 213	0.12 335	0.27 500	0.21 539	0.47 575	0.33 477	0.34 584	0.31 456	0.41 632	0.22 491	0.49 580	0.26 586	0.09 483	0.06 324	0.07 214	0.06 206	0.09 442	0.10 546

G2L-Stereo_test	0.24 528	0.16 560	0.38 445	0.19 213	0.13 424	0.27 500	0.24 618	0.49 600	0.38 544	0.37 626	0.37 531	0.40 625	0.24 523	0.52 596	0.28 598	0.08 371	0.06 324	0.06 79	0.06 206	0.09 442	0.08 408

G2L-Stereo	0.25 556	0.16 560	0.47 560	0.22 449	0.14 477	0.25 465	0.18 401	0.46 564	0.35 504	0.33 564	0.37 531	0.40 625	0.22 491	0.60 647	0.30 618	0.10 538	0.09 603	0.10 529	0.08 407	0.09 442	0.09 485

MM-Stereo_test3	0.17 322	0.12 362	0.29 315	0.23 511	0.14 477	0.19 283	0.22 569	0.39 473	0.36 517	0.16 280	0.24 368	0.17 316	0.12 229	0.19 247	0.14 288	0.07 182	0.07 470	0.08 338	0.06 206	0.09 442	0.06 204

MM-Stereo_test2	0.15 282	0.10 201	0.44 530	0.23 511	0.11 252	0.21 364	0.21 539	0.27 279	0.22 293	0.15 251	0.16 232	0.13 216	0.11 181	0.20 273	0.13 244	0.06 65	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.09 442	0.05 52

MM-Stereo_test1	0.17 322	0.10 201	0.39 461	0.23 511	0.11 252	0.20 330	0.22 569	0.33 381	0.29 420	0.22 369	0.21 324	0.15 277	0.14 322	0.23 334	0.13 244	0.07 182	0.06 324	0.08 338	0.07 315	0.09 442	0.06 204

FLISNet	0.20 420	0.13 436	0.33 370	0.18 140	0.15 543	0.17 212	0.16 291	0.34 394	0.21 272	0.37 626	0.39 560	0.36 582	0.24 523	0.29 458	0.21 505	0.06 65	0.05 57	0.08 338	0.09 519	0.09 442	0.07 318

CoSv	0.20 420	0.13 436	0.33 370	0.18 140	0.15 543	0.17 212	0.16 291	0.34 394	0.21 272	0.37 626	0.39 560	0.36 582	0.24 523	0.29 458	0.21 505	0.06 65	0.05 57	0.08 338	0.09 519	0.09 442	0.07 318

SCV_C0	0.14 242	0.11 296	0.25 260	0.19 213	0.12 335	0.15 100	0.16 291	0.30 341	0.22 293	0.13 195	0.15 212	0.13 216	0.09 54	0.24 350	0.10 30	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.06 206	0.09 442	0.06 204

SCV	0.14 242	0.14 491	0.24 245	0.21 372	0.11 252	0.15 100	0.16 291	0.31 353	0.18 195	0.11 118	0.15 212	0.13 216	0.10 118	0.23 334	0.11 86	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.09 442	0.06 204

rvit_stereo_0083	0.16 300	0.12 362	0.26 271	0.21 372	0.13 424	0.17 212	0.17 347	0.22 169	0.34 487	0.16 280	0.21 324	0.19 350	0.16 371	0.21 301	0.16 354	0.11 586	0.10 639	0.10 529	0.08 407	0.09 442	0.07 318

rvit_stereo_0081_aga	0.16 300	0.14 491	0.28 301	0.21 372	0.13 424	0.19 283	0.17 347	0.23 195	0.24 339	0.17 301	0.21 324	0.19 350	0.13 282	0.19 247	0.14 288	0.11 586	0.08 564	0.09 445	0.08 407	0.09 442	0.07 318

rvit_stereo_0081	0.16 300	0.11 296	0.24 245	0.21 372	0.12 335	0.16 160	0.17 347	0.22 169	0.33 477	0.16 280	0.18 280	0.18 329	0.14 322	0.20 273	0.16 354	0.11 586	0.08 564	0.09 445	0.08 407	0.09 442	0.07 318

rvit_stereo_0082	0.16 300	0.11 296	0.24 245	0.21 372	0.12 335	0.16 160	0.17 347	0.22 169	0.33 477	0.16 280	0.18 280	0.18 329	0.14 322	0.20 273	0.16 354	0.11 586	0.08 564	0.09 445	0.08 407	0.09 442	0.07 318

rvit_stereo_ft	0.17 322	0.14 491	0.30 326	0.25 610	0.14 477	0.17 212	0.21 539	0.28 302	0.26 371	0.16 280	0.19 289	0.20 367	0.16 371	0.22 324	0.17 388	0.11 586	0.07 470	0.09 445	0.09 519	0.09 442	0.07 318

test_sample2	0.21 441	0.10 201	0.28 301	0.19 213	0.11 252	0.27 500	0.21 539	0.43 532	0.29 420	0.26 419	0.31 456	0.30 524	0.24 523	0.45 564	0.18 420	0.09 483	0.07 470	0.08 338	0.07 315	0.09 442	0.09 485

test_sample1	0.20 420	0.10 201	0.28 301	0.19 213	0.12 335	0.28 520	0.19 451	0.41 503	0.25 356	0.26 419	0.31 456	0.29 506	0.26 557	0.44 561	0.21 505	0.09 483	0.07 470	0.08 338	0.07 315	0.09 442	0.09 485

H2IRNET	0.18 348	0.13 436	0.35 393	0.21 372	0.12 335	0.20 330	0.15 227	0.27 279	0.30 437	0.17 301	0.31 456	0.25 445	0.20 463	0.24 350	0.18 420	0.07 182	0.06 324	0.09 445	0.10 568	0.09 442	0.06 204

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 322	0.13 436	0.24 245	0.19 213	0.13 424	0.24 445	0.17 347	0.30 341	0.37 529	0.43 693	0.17 253	0.13 216	0.12 229	0.19 247	0.15 324	0.08 371	0.07 470	0.09 445	0.07 315	0.09 442	0.08 408

SMFormer	0.25 556	0.12 362	0.40 470	0.19 213	0.10 182	0.27 500	0.19 451	0.51 630	0.45 632	0.34 584	0.41 580	0.31 534	0.26 557	0.58 637	0.28 598	0.10 538	0.07 470	0.08 338	0.08 407	0.09 442	0.09 485

ACVNet-DCA	0.18 348	0.14 491	0.38 445	0.23 511	0.11 252	0.31 577	0.19 451	0.41 503	0.27 382	0.17 301	0.19 289	0.13 216	0.18 435	0.28 438	0.11 86	0.08 371	0.05 57	0.08 338	0.06 206	0.09 442	0.09 485

xx1	0.20 420	0.14 491	0.38 445	0.23 511	0.11 252	0.31 577	0.19 451	0.35 418	0.47 656	0.17 301	0.19 289	0.28 495	0.24 523	0.28 438	0.11 86	0.08 371	0.05 57	0.10 529	0.09 519	0.09 442	0.09 485

1test111	0.19 398	0.14 491	0.38 445	0.23 511	0.11 252	0.31 577	0.19 451	0.41 503	0.27 382	0.17 301	0.19 289	0.13 216	0.18 435	0.34 502	0.22 527	0.08 371	0.05 57	0.08 338	0.06 206	0.09 442	0.09 485

11t1	0.18 348	0.10 201	0.30 326	0.20 306	0.11 252	0.27 500	0.17 347	0.35 418	0.23 320	0.25 405	0.23 352	0.23 417	0.23 505	0.25 382	0.18 420	0.09 483	0.07 470	0.07 214	0.06 206	0.09 442	0.09 485

1111x	0.32 644	0.11 296	0.40 470	0.22 449	0.11 252	0.32 591	0.26 650	0.59 724	0.43 603	0.31 525	0.41 580	0.39 610	0.28 594	0.76 723	1.37 808	0.09 483	0.08 564	0.09 445	0.10 568	0.09 442	0.08 408

MIF-Stereo (partial)	0.16 300	0.10 201	0.34 382	0.21 372	0.15 543	0.15 100	0.13 116	0.28 302	0.25 356	0.17 301	0.26 393	0.15 277	0.16 371	0.25 382	0.17 388	0.09 483	0.06 324	0.10 529	0.08 407	0.09 442	0.08 408

EKT-Stereo	0.38 691	0.12 362	0.38 445	0.42 770	3.88 837	0.21 364	0.17 347	0.35 418	0.28 401	0.20 343	0.20 309	0.23 417	0.15 345	0.28 438	0.16 354	0.09 483	0.07 470	0.09 445	0.07 315	0.09 442	0.09 485

LL-Strereo	0.29 620	0.25 676	0.58 634	0.25 610	0.21 682	0.23 422	0.24 618	0.55 681	0.42 595	0.34 584	0.32 466	0.41 632	0.40 699	0.94 767	0.23 549	0.08 371	0.07 470	0.11 589	0.09 519	0.09 442	0.09 485

CBFPSM	0.27 586	0.16 560	0.67 673	0.20 306	0.14 477	0.38 654	0.25 636	0.40 487	0.36 517	0.33 564	0.36 522	0.56 719	0.38 687	0.32 488	0.38 661	0.08 371	0.08 564	0.07 214	0.08 407	0.09 442	0.11 587

gwcnet-sp	0.24 528	0.13 436	0.63 657	0.22 449	0.14 477	0.34 616	0.22 569	0.44 540	0.39 555	0.35 601	0.34 501	0.27 478	0.27 577	0.35 514	0.25 572	0.09 483	0.08 564	0.09 445	0.09 519	0.09 442	0.09 485

scenet	0.24 528	0.13 436	0.63 657	0.22 449	0.14 477	0.34 616	0.22 569	0.44 540	0.39 555	0.35 601	0.34 501	0.27 478	0.27 577	0.35 514	0.25 572	0.09 483	0.08 564	0.09 445	0.09 519	0.09 442	0.09 485

knoymous	0.17 322	0.09 127	0.32 353	0.17 75	0.11 252	0.21 364	0.17 347	0.32 365	0.23 320	0.23 378	0.28 411	0.27 478	0.16 371	0.23 334	0.16 354	0.09 483	0.06 324	0.09 445	0.06 206	0.09 442	0.09 485

ssnet	0.24 528	0.13 436	0.63 657	0.22 449	0.14 477	0.34 616	0.22 569	0.44 540	0.39 555	0.35 601	0.34 501	0.27 478	0.27 577	0.35 514	0.25 572	0.09 483	0.08 564	0.09 445	0.09 519	0.09 442	0.09 485

qqq	0.20 420	0.12 362	0.31 343	0.20 306	0.11 252	0.23 422	0.19 451	0.41 503	0.27 382	0.24 394	0.28 411	0.28 495	0.24 523	0.34 502	0.22 527	0.08 371	0.07 470	0.10 529	0.09 519	0.09 442	0.09 485

x	0.19 398	0.11 296	0.29 315	0.20 306	0.11 252	0.26 489	0.18 401	0.41 503	0.29 420	0.25 405	0.29 425	0.28 495	0.24 523	0.26 402	0.23 549	0.09 483	0.07 470	0.08 338	0.07 315	0.09 442	0.08 408

BUS	0.23 496	0.12 362	0.28 301	0.25 610	0.14 477	0.43 689	0.17 347	0.56 698	0.34 487	0.34 584	0.35 512	0.32 544	0.20 463	0.26 402	0.21 505	0.10 538	0.07 470	0.11 589	0.10 568	0.09 442	0.09 485

IER	0.23 496	0.12 362	0.39 461	0.20 306	0.14 477	0.31 577	0.19 451	0.42 517	0.36 517	0.33 564	0.40 571	0.32 544	0.33 654	0.29 458	0.22 527	0.09 483	0.07 470	0.08 338	0.08 407	0.09 442	0.08 408

RAFT+CT+SA	0.21 441	0.18 595	0.33 370	0.25 610	0.18 627	0.23 422	0.29 680	0.40 487	0.36 517	0.24 394	0.38 546	0.18 329	0.16 371	0.32 488	0.16 354	0.07 182	0.05 57	0.09 445	0.12 651	0.09 442	0.09 485

BSDual-CNN	0.23 496	0.12 362	0.28 301	0.25 610	0.14 477	0.35 631	0.21 539	0.56 698	0.34 487	0.34 584	0.35 512	0.38 598	0.24 523	0.26 402	0.21 505	0.10 538	0.07 470	0.11 589	0.10 568	0.09 442	0.09 485

hknet	0.25 556	0.14 491	0.40 470	0.25 610	0.15 543	0.35 631	0.21 539	0.56 698	0.37 529	0.34 584	0.35 512	0.43 648	0.27 577	0.37 527	0.21 505	0.09 483	0.07 470	0.11 589	0.10 568	0.09 442	0.09 485

iRaft-Stereo_5w	0.23 496	0.18 595	0.44 530	0.22 449	0.13 424	0.19 283	0.19 451	0.37 451	0.32 463	0.28 444	0.37 531	0.34 563	0.23 505	0.65 679	0.27 592	0.06 65	0.06 324	0.08 338	0.07 315	0.09 442	0.08 408

psmg	0.23 496	0.12 362	0.28 301	0.21 372	0.14 477	0.35 631	0.23 596	0.51 630	0.34 487	0.35 601	0.38 546	0.38 598	0.24 523	0.26 402	0.21 505	0.10 538	0.08 564	0.10 529	0.10 568	0.09 442	0.08 408

DAS	0.27 586	0.12 362	0.42 506	0.24 569	0.18 627	0.29 542	0.24 618	0.45 553	0.45 632	0.41 676	0.44 623	0.34 563	0.29 609	0.75 717	0.21 505	0.09 483	0.07 470	0.09 445	0.07 315	0.09 442	0.09 485

SepStereo	0.26 575	0.12 362	0.42 506	0.24 569	0.18 627	0.29 542	0.24 618	0.45 553	0.45 632	0.41 676	0.44 623	0.34 563	0.29 609	0.64 671	0.21 505	0.09 483	0.07 470	0.09 445	0.07 315	0.09 442	0.09 485

GwcNet-ADL	0.22 478	0.14 491	0.58 634	0.24 569	0.13 424	0.22 397	0.23 596	0.49 600	0.40 573	0.27 430	0.29 425	0.30 524	0.20 463	0.26 402	0.23 549	0.09 483	0.07 470	0.07 214	0.07 315	0.09 442	0.09 485

GANet-ADL	0.21 441	0.12 362	0.45 544	0.23 511	0.14 477	0.29 542	0.19 451	0.46 564	0.35 504	0.25 405	0.32 466	0.32 544	0.19 452	0.24 350	0.20 478	0.10 538	0.07 470	0.07 214	0.06 206	0.09 442	0.10 546

NRIStereo	0.18 348	0.11 296	0.35 393	0.23 511	0.11 252	0.24 445	0.20 506	0.29 319	0.26 371	0.26 419	0.25 380	0.25 445	0.18 435	0.34 502	0.18 420	0.07 182	0.06 324	0.09 445	0.07 315	0.09 442	0.08 408

SST-Stereo	0.21 441	0.10 201	0.37 424	0.24 569	0.13 424	0.19 283	0.17 347	0.31 353	0.24 339	0.34 584	0.33 489	0.29 506	0.25 546	0.56 624	0.17 388	0.08 371	0.05 57	0.10 529	0.08 407	0.09 442	0.07 318

DeepStereo_RVC	0.18 348	0.11 296	0.40 470	0.21 372	0.11 252	0.19 283	0.16 291	0.28 302	0.22 293	0.27 430	0.27 403	0.23 417	0.28 594	0.24 350	0.18 420	0.08 371	0.06 324	0.09 445	0.07 315	0.09 442	0.10 546

ICVP	0.23 496	0.13 436	0.44 530	0.26 645	0.14 477	0.29 542	0.25 636	0.45 553	0.33 477	0.29 475	0.43 611	0.35 577	0.25 546	0.26 402	0.23 549	0.12 630	0.09 603	0.09 445	0.08 407	0.09 442	0.10 546
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.18 348	0.15 531	0.35 393	0.22 449	0.14 477	0.19 283	0.17 347	0.32 365	0.30 437	0.23 378	0.25 380	0.20 367	0.16 371	0.22 324	0.19 455	0.08 371	0.07 470	0.10 529	0.12 651	0.09 442	0.08 408

RALCasStereoNet	0.18 348	0.15 531	0.33 370	0.21 372	0.14 477	0.21 364	0.18 401	0.31 353	0.25 356	0.21 358	0.29 425	0.22 394	0.15 345	0.27 422	0.17 388	0.08 371	0.10 639	0.07 214	0.06 206	0.09 442	0.09 485

RALAANet	0.19 398	0.18 595	0.37 424	0.23 511	0.14 477	0.23 422	0.13 116	0.37 451	0.29 420	0.28 444	0.26 393	0.25 445	0.15 345	0.26 402	0.18 420	0.08 371	0.06 324	0.09 445	0.08 407	0.09 442	0.06 204

sCroCo_RVC	0.18 348	0.14 491	0.49 577	0.27 674	0.18 627	0.22 397	0.17 347	0.27 279	0.23 320	0.14 227	0.22 340	0.17 316	0.14 322	0.21 301	0.15 324	0.10 538	0.11 665	0.09 445	0.09 519	0.09 442	0.09 485

222	0.41 705	0.10 201	0.29 315	0.19 213	0.11 252	0.36 638	0.20 506	0.57 708	0.39 555	0.35 601	0.44 623	0.30 524	0.27 577	0.55 613	3.56 835	0.11 586	0.07 470	0.08 338	0.08 407	0.09 442	0.09 485

xxxx	0.34 663	0.10 201	0.29 315	0.19 213	0.11 252	0.37 645	0.20 506	0.58 717	0.38 544	0.29 475	0.42 597	0.38 598	0.24 523	0.46 567	2.20 828	0.11 586	0.07 470	0.09 445	0.08 407	0.09 442	0.09 485

test_xeample	0.34 663	0.10 201	0.29 315	0.19 213	0.11 252	0.33 602	0.23 596	0.55 681	0.38 544	0.32 547	0.45 636	0.29 506	0.26 557	0.57 628	2.24 830	0.10 538	0.07 470	0.09 445	0.08 407	0.09 442	0.09 485

ARAFT	0.24 528	0.21 640	0.78 701	0.22 449	0.12 335	0.29 542	0.24 618	0.43 532	0.32 463	0.33 564	0.28 411	0.28 495	0.19 452	0.49 580	0.18 420	0.07 182	0.06 324	0.12 628	0.11 612	0.09 442	0.06 204

SFCPSM	0.22 478	0.10 201	0.51 598	0.21 372	0.14 477	0.34 616	0.22 569	0.55 681	0.39 555	0.29 475	0.32 466	0.23 417	0.21 473	0.27 422	0.19 455	0.09 483	0.07 470	0.09 445	0.09 519	0.09 442	0.08 408

FENet	0.21 441	0.11 296	0.45 544	0.21 372	0.12 335	0.26 489	0.17 347	0.41 503	0.35 504	0.30 507	0.31 456	0.29 506	0.23 505	0.26 402	0.23 549	0.09 483	0.06 324	0.09 445	0.09 519	0.09 442	0.09 485

ac_64	0.27 586	0.13 436	0.41 496	0.24 569	0.17 605	0.36 638	0.22 569	0.46 564	0.33 477	0.35 601	0.36 522	0.52 704	0.30 624	0.62 662	0.32 633	0.11 586	0.09 603	0.10 529	0.10 568	0.09 442	0.08 408

GwcNet-RSSM	0.26 575	0.17 580	0.46 552	0.21 372	0.13 424	0.28 520	0.23 596	0.44 540	0.42 595	0.31 525	0.45 636	0.40 625	0.26 557	0.55 613	0.28 598	0.11 586	0.07 470	0.09 445	0.10 568	0.09 442	0.08 408

AANet_RVC	0.31 635	0.22 657	0.50 588	0.23 511	0.14 477	0.30 561	0.24 618	0.47 575	0.54 708	0.38 641	0.60 717	0.43 648	0.29 609	0.87 752	0.40 676	0.11 586	0.07 470	0.07 214	0.07 315	0.09 442	0.09 485

HITNet	0.20 420	0.17 580	0.43 520	0.19 213	0.08 55	0.27 500	0.14 165	0.42 517	0.30 437	0.29 475	0.32 466	0.27 478	0.21 473	0.28 438	0.25 572	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.09 442	0.06 204
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	0.25 556	0.19 612	0.40 470	0.20 306	0.12 335	0.30 561	0.16 291	0.55 681	0.53 703	0.38 641	0.43 611	0.37 590	0.26 557	0.38 534	0.22 527	0.08 371	0.06 324	0.06 79	0.04 1	0.09 442	0.09 485

base	0.37 683	0.21 640	1.98 806	0.27 674	0.20 673	0.37 645	0.19 451	0.49 600	0.38 544	0.41 676	0.51 671	0.27 478	0.26 557	0.68 689	0.30 618	0.20 748	0.12 687	0.16 708	0.15 705	0.10 519	0.13 631

AnonStereo	0.16 300	0.12 362	0.30 326	0.20 306	0.12 335	0.18 243	0.14 165	0.36 439	0.24 339	0.19 334	0.17 253	0.19 350	0.12 229	0.24 350	0.12 169	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.10 519	0.06 204

zzzzzzz1	0.28 607	0.51 782	1.51 795	0.24 569	0.16 580	0.22 397	0.21 539	0.39 473	0.34 487	0.22 369	0.25 380	0.26 467	0.21 473	0.34 502	0.23 549	0.07 182	0.06 324	0.08 338	0.08 407	0.10 519	0.08 408

S0	0.18 348	0.13 436	0.21 199	0.23 511	0.11 252	0.33 602	0.26 650	0.27 279	0.21 272	0.21 358	0.26 393	0.20 367	0.16 371	0.19 247	0.17 388	0.12 630	0.11 665	0.14 680	0.14 695	0.10 519	0.07 318

z-ln-s-r	0.32 644	0.21 640	0.82 719	0.23 511	0.14 477	0.30 561	0.26 650	0.43 532	0.50 685	0.32 547	0.60 717	0.39 610	0.29 609	0.73 708	0.66 747	0.08 371	0.06 324	0.08 338	0.07 315	0.10 519	0.08 408

DFGA-Net	0.23 496	0.24 671	0.49 577	0.22 449	0.15 543	0.25 465	0.17 347	0.39 473	0.39 555	0.29 475	0.31 456	0.21 381	0.17 404	0.59 643	0.28 598	0.08 371	0.06 324	0.09 445	0.09 519	0.10 519	0.08 408

coex_refinement	0.26 575	0.16 560	0.36 413	0.23 511	0.15 543	0.31 577	0.20 506	0.49 600	0.42 595	0.35 601	0.42 597	0.45 664	0.27 577	0.55 613	0.33 640	0.10 538	0.06 324	0.07 214	0.07 315	0.10 519	0.10 546

rvit_0105_5	0.21 441	0.15 531	0.38 445	0.23 511	0.13 424	0.22 397	0.24 618	0.36 439	0.39 555	0.21 358	0.23 352	0.26 467	0.19 452	0.26 402	0.19 455	0.15 693	0.13 700	0.12 628	0.12 651	0.10 519	0.09 485

rvit_0105_3	0.23 496	0.17 580	0.40 470	0.25 610	0.15 543	0.24 445	0.28 673	0.38 459	0.41 587	0.25 405	0.25 380	0.28 495	0.21 473	0.28 438	0.20 478	0.15 693	0.13 700	0.14 680	0.15 705	0.10 519	0.09 485

UGAM	0.26 575	0.14 491	0.45 544	0.25 610	0.12 335	0.23 422	0.25 636	0.32 365	0.41 587	0.31 525	0.42 597	0.41 632	0.22 491	0.92 763	0.22 527	0.08 371	0.06 324	0.14 680	0.12 651	0.10 519	0.07 318

ACV-stereo	0.29 620	0.18 595	0.79 708	0.23 511	0.16 580	0.47 706	0.19 451	0.36 439	0.34 487	0.29 475	0.33 489	0.67 756	0.42 712	0.54 610	0.30 618	0.10 538	0.09 603	0.09 445	0.09 519	0.10 519	0.11 587

rvit_stereo_0080	0.15 282	0.13 436	0.25 260	0.19 213	0.13 424	0.15 100	0.20 506	0.28 302	0.24 339	0.15 251	0.17 253	0.19 350	0.13 282	0.19 247	0.15 324	0.11 586	0.08 564	0.08 338	0.08 407	0.10 519	0.07 318

test_sample3	0.23 496	0.12 362	0.43 520	0.19 213	0.12 335	0.32 591	0.20 506	0.50 612	0.34 487	0.31 525	0.33 489	0.29 506	0.22 491	0.53 603	0.22 527	0.10 538	0.07 470	0.09 445	0.08 407	0.10 519	0.10 546

CAS++	0.16 300	0.12 362	0.27 284	0.18 140	0.12 335	0.17 212	0.15 227	0.42 517	0.24 339	0.19 334	0.18 280	0.13 216	0.10 118	0.21 301	0.12 169	0.12 630	0.10 639	0.11 589	0.08 407	0.10 519	0.09 485
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MGS-Stereo	0.14 242	0.11 296	0.32 353	0.19 213	0.11 252	0.18 243	0.17 347	0.20 121	0.22 293	0.14 227	0.24 368	0.15 277	0.10 118	0.18 209	0.12 169	0.07 182	0.06 324	0.07 214	0.06 206	0.10 519	0.06 204

MyStereo8	0.22 478	0.15 531	0.63 657	0.21 372	0.17 605	0.31 577	0.16 291	0.36 439	0.32 463	0.28 444	0.36 522	0.25 445	0.18 435	0.25 382	0.28 598	0.08 371	0.07 470	0.08 338	0.07 315	0.10 519	0.12 611

mmm	0.21 441	0.12 362	0.31 343	0.22 449	0.12 335	0.28 520	0.21 539	0.41 503	0.27 382	0.29 475	0.38 546	0.29 506	0.24 523	0.29 458	0.22 527	0.09 483	0.07 470	0.11 589	0.09 519	0.10 519	0.09 485

whm_eth	0.15 282	0.13 436	0.25 260	0.19 213	0.13 424	0.15 100	0.20 506	0.28 302	0.24 339	0.15 251	0.17 253	0.19 350	0.13 282	0.19 247	0.15 324	0.11 586	0.08 564	0.08 338	0.08 407	0.10 519	0.07 318

plain	0.17 322	0.13 436	0.43 520	0.21 372	0.13 424	0.16 160	0.17 347	0.27 279	0.22 293	0.16 280	0.26 393	0.13 216	0.16 371	0.27 422	0.16 354	0.08 371	0.06 324	0.10 529	0.07 315	0.10 519	0.07 318

StereoVision	0.22 478	0.18 595	0.37 424	0.27 674	0.17 605	0.23 422	0.22 569	0.38 459	0.31 451	0.20 343	0.51 671	0.22 394	0.16 371	0.28 438	0.18 420	0.11 586	0.12 687	0.13 652	0.13 680	0.10 519	0.07 318

riskmin	0.18 348	0.09 127	0.34 382	0.18 140	0.12 335	0.24 445	0.16 291	0.34 394	0.28 401	0.21 358	0.23 352	0.33 553	0.24 523	0.23 334	0.17 388	0.09 483	0.06 324	0.09 445	0.06 206	0.10 519	0.10 546

CRFU-Net	0.28 607	0.14 491	0.45 544	0.25 610	0.15 543	0.45 697	0.23 596	0.50 612	0.30 437	0.43 693	0.41 580	0.48 680	0.46 726	0.43 557	0.29 610	0.11 586	0.10 639	0.09 445	0.08 407	0.10 519	0.10 546

test_5	0.23 496	0.19 612	0.38 445	0.26 645	0.18 627	0.25 465	0.29 680	0.40 487	0.37 529	0.29 475	0.40 571	0.25 445	0.22 491	0.34 502	0.18 420	0.07 182	0.05 57	0.09 445	0.09 519	0.10 519	0.10 546

CSP-Net	0.27 586	0.15 531	0.30 326	0.21 372	0.14 477	0.44 691	0.24 618	0.50 612	0.40 573	0.41 676	0.43 611	0.42 643	0.26 557	0.66 683	0.28 598	0.12 630	0.08 564	0.08 338	0.08 407	0.10 519	0.09 485

PSMNet-ADL	0.25 556	0.15 531	0.32 353	0.26 645	0.14 477	0.31 577	0.22 569	0.44 540	0.36 517	0.27 430	0.33 489	0.41 632	0.28 594	0.61 654	0.29 610	0.11 586	0.09 603	0.09 445	0.11 612	0.10 519	0.10 546

Patchmatch Stereo++	0.18 348	0.12 362	0.37 424	0.22 449	0.10 182	0.18 243	0.14 165	0.29 319	0.22 293	0.28 444	0.29 425	0.25 445	0.17 404	0.26 402	0.16 354	0.08 371	0.06 324	0.10 529	0.08 407	0.10 519	0.08 408
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	0.18 348	0.12 362	0.37 424	0.22 449	0.10 182	0.18 243	0.16 291	0.29 319	0.22 293	0.28 444	0.29 425	0.25 445	0.18 435	0.24 350	0.16 354	0.08 371	0.06 324	0.10 529	0.08 407	0.10 519	0.08 408

ROB_FTStereo_v2	0.18 348	0.12 362	0.37 424	0.22 449	0.10 182	0.18 243	0.16 291	0.29 319	0.22 293	0.28 444	0.29 425	0.25 445	0.17 404	0.24 350	0.16 354	0.08 371	0.06 324	0.10 529	0.08 407	0.10 519	0.08 408

ROB_FTStereo	0.18 348	0.12 362	0.37 424	0.22 449	0.10 182	0.18 243	0.14 165	0.29 319	0.22 293	0.28 444	0.28 411	0.25 445	0.17 404	0.24 350	0.16 354	0.08 371	0.06 324	0.10 529	0.08 407	0.10 519	0.08 408

HUI-Stereo	0.18 348	0.12 362	0.37 424	0.22 449	0.10 182	0.18 243	0.14 165	0.29 319	0.22 293	0.28 444	0.28 411	0.25 445	0.17 404	0.22 324	0.16 354	0.08 371	0.06 324	0.10 529	0.08 407	0.10 519	0.08 408

iGMRVC	0.18 348	0.12 362	0.37 424	0.22 449	0.10 182	0.18 243	0.15 227	0.29 319	0.22 293	0.28 444	0.29 425	0.25 445	0.17 404	0.27 422	0.17 388	0.08 371	0.06 324	0.10 529	0.08 407	0.10 519	0.08 408

iRAFT	0.18 348	0.12 362	0.37 424	0.22 449	0.10 182	0.18 243	0.14 165	0.29 319	0.22 293	0.28 444	0.29 425	0.25 445	0.17 404	0.26 402	0.16 354	0.08 371	0.06 324	0.10 529	0.08 407	0.10 519	0.08 408

CRE-IMP	0.18 348	0.12 362	0.37 424	0.22 449	0.11 252	0.24 445	0.17 347	0.29 319	0.21 272	0.27 430	0.26 393	0.24 432	0.17 404	0.23 334	0.18 420	0.08 371	0.05 57	0.10 529	0.07 315	0.10 519	0.10 546

RAFT	0.21 441	0.17 580	0.32 353	0.24 569	0.12 335	0.25 465	0.27 657	0.35 418	0.28 401	0.33 564	0.33 489	0.38 598	0.22 491	0.29 458	0.17 388	0.08 371	0.08 564	0.11 589	0.10 568	0.10 519	0.06 204

RAFT-IKP	0.18 348	0.12 362	0.37 424	0.22 449	0.10 182	0.18 243	0.15 227	0.29 319	0.22 293	0.28 444	0.29 425	0.25 445	0.18 435	0.25 382	0.16 354	0.08 371	0.06 324	0.10 529	0.08 407	0.10 519	0.08 408

GES	0.22 478	0.12 362	0.42 506	0.20 306	0.14 477	0.27 500	0.19 451	0.49 600	0.33 477	0.30 507	0.36 522	0.25 445	0.23 505	0.29 458	0.22 527	0.10 538	0.08 564	0.08 338	0.07 315	0.10 519	0.11 587

HCRNet	0.24 528	0.25 676	0.33 370	0.34 742	0.16 580	0.27 500	0.18 401	0.43 532	0.35 504	0.30 507	0.35 512	0.32 544	0.22 491	0.44 561	0.20 478	0.13 652	0.08 564	0.13 652	0.11 612	0.10 519	0.09 485

GMStereo	0.19 398	0.25 676	0.40 470	0.21 372	0.12 335	0.22 397	0.19 451	0.29 319	0.40 573	0.25 405	0.23 352	0.16 302	0.15 345	0.25 382	0.19 455	0.09 483	0.06 324	0.08 338	0.08 407	0.10 519	0.08 408
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MMNet	0.27 586	0.14 491	0.49 577	0.24 569	0.17 605	0.47 706	0.22 569	0.45 553	0.51 689	0.39 657	0.41 580	0.36 582	0.33 654	0.39 539	0.34 645	0.08 371	0.07 470	0.09 445	0.09 519	0.10 519	0.08 408

psm_up	0.29 620	0.16 560	0.41 496	0.26 645	0.17 605	0.32 591	0.26 650	0.55 681	0.43 603	0.36 618	0.40 571	0.45 664	0.37 683	0.58 637	0.30 618	0.11 586	0.12 687	0.13 652	0.12 651	0.10 519	0.10 546

UNet	0.28 607	0.14 491	0.69 680	0.23 511	0.20 673	0.44 691	0.22 569	0.50 612	0.40 573	0.34 584	0.39 560	0.43 648	0.33 654	0.40 548	0.31 627	0.09 483	0.07 470	0.10 529	0.08 407	0.10 519	0.08 408

UPFNet	0.25 556	0.12 362	0.38 445	0.24 569	0.19 654	0.37 645	0.28 673	0.48 588	0.38 544	0.34 584	0.37 531	0.37 590	0.28 594	0.39 539	0.33 640	0.10 538	0.09 603	0.10 529	0.10 568	0.10 519	0.08 408

ACVNet	0.23 496	0.13 436	0.35 393	0.18 140	0.15 543	0.27 500	0.23 596	0.39 473	0.44 619	0.28 444	0.41 580	0.38 598	0.26 557	0.27 422	0.32 633	0.08 371	0.07 470	0.08 338	0.07 315	0.10 519	0.07 318

HGLStereo	0.27 586	0.14 491	0.46 552	0.24 569	0.21 682	0.33 602	0.23 596	0.50 612	0.42 595	0.35 601	0.48 659	0.41 632	0.33 654	0.45 564	0.33 640	0.11 586	0.10 639	0.09 445	0.09 519	0.10 519	0.12 611

GANet-RSSM	0.24 528	0.14 491	0.36 413	0.21 372	0.14 477	0.27 500	0.21 539	0.45 553	0.33 477	0.29 475	0.39 560	0.39 610	0.28 594	0.58 637	0.23 549	0.11 586	0.07 470	0.09 445	0.09 519	0.10 519	0.09 485

PSMNet-RSSM	0.24 528	0.15 531	0.36 413	0.21 372	0.14 477	0.25 465	0.20 506	0.48 588	0.37 529	0.30 507	0.44 623	0.38 598	0.26 557	0.52 596	0.22 527	0.12 630	0.07 470	0.11 589	0.13 680	0.10 519	0.09 485

DMCA	0.22 478	0.14 491	0.36 413	0.22 449	0.14 477	0.27 500	0.20 506	0.43 532	0.38 544	0.31 525	0.32 466	0.33 553	0.24 523	0.24 350	0.28 598	0.11 586	0.08 564	0.10 529	0.08 407	0.10 519	0.11 587

BEATNet_4x	0.22 478	0.18 595	0.47 560	0.22 449	0.10 182	0.28 520	0.14 165	0.46 564	0.32 463	0.31 525	0.34 501	0.31 534	0.25 546	0.31 481	0.29 610	0.08 371	0.06 324	0.08 338	0.06 206	0.10 519	0.08 408

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 586	0.21 640	0.59 640	0.25 610	0.18 627	0.29 542	0.22 569	0.50 612	0.40 573	0.38 641	0.41 580	0.43 648	0.27 577	0.43 557	0.29 610	0.11 586	0.08 564	0.10 529	0.10 568	0.10 519	0.11 587
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	0.27 586	0.17 580	0.35 393	0.25 610	0.14 477	0.37 645	0.21 539	0.47 575	0.41 587	0.44 700	0.51 671	0.41 632	0.28 594	0.45 564	0.37 657	0.09 483	0.06 324	0.11 589	0.11 612	0.10 519	0.10 546
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.28 607	0.16 560	0.34 382	0.27 674	0.16 580	0.38 654	0.25 636	0.48 588	0.43 603	0.46 708	0.46 646	0.51 698	0.33 654	0.53 603	0.33 640	0.10 538	0.10 639	0.11 589	0.11 612	0.10 519	0.09 485

pmcnn	0.50 738	0.20 625	0.78 701	0.24 569	0.26 736	0.39 663	0.30 693	0.51 630	0.50 685	0.54 744	1.23 791	2.52 821	0.37 683	0.77 729	0.95 776	0.08 371	0.06 324	0.06 79	0.05 93	0.10 519	0.08 408

G2	0.19 398	0.21 640	0.40 470	0.31 724	0.14 477	0.18 243	0.16 291	0.38 459	0.23 320	0.21 358	0.22 340	0.16 302	0.14 322	0.37 527	0.16 354	0.14 677	0.05 57	0.13 652	0.07 315	0.11 571	0.08 408

S	0.19 398	0.12 362	0.22 218	0.22 449	0.13 424	0.31 577	0.22 569	0.30 341	0.27 382	0.25 405	0.31 456	0.20 367	0.20 463	0.18 209	0.17 388	0.12 630	0.09 603	0.15 696	0.16 718	0.11 571	0.12 611

SE	0.16 300	0.14 491	0.19 161	0.21 372	0.11 252	0.23 422	0.16 291	0.28 302	0.20 250	0.20 343	0.27 403	0.15 277	0.17 404	0.15 105	0.14 288	0.09 483	0.06 324	0.09 445	0.08 407	0.11 571	0.08 408

SMOE	0.17 322	0.11 296	0.21 199	0.20 306	0.09 94	0.26 489	0.21 539	0.30 341	0.23 320	0.21 358	0.27 403	0.21 381	0.17 404	0.18 209	0.16 354	0.08 371	0.06 324	0.12 628	0.07 315	0.11 571	0.07 318

SME	0.21 441	0.20 625	0.29 315	0.23 511	0.11 252	0.36 638	0.17 347	0.37 451	0.29 420	0.24 394	0.28 411	0.19 350	0.21 473	0.53 603	0.21 505	0.10 538	0.08 564	0.10 529	0.10 568	0.11 571	0.08 408

Selective-IGEV-i16pc	0.33 654	0.10 201	1.71 804	0.21 372	0.14 477	0.74 764	0.31 699	0.42 517	0.41 587	0.21 358	0.32 466	0.26 467	0.14 322	0.71 700	0.19 455	0.14 677	0.10 639	0.08 338	0.09 519	0.11 571	0.11 587

S2M2_L	0.13 197	0.11 296	0.20 180	0.16 33	0.12 335	0.12 37	0.07 1	0.18 74	0.20 250	0.12 155	0.15 212	0.14 254	0.12 229	0.15 105	0.14 288	0.13 652	0.09 603	0.09 445	0.10 568	0.11 571	0.09 485
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_0105_6	0.19 398	0.14 491	0.34 382	0.23 511	0.14 477	0.18 243	0.20 506	0.29 319	0.37 529	0.18 322	0.22 340	0.23 417	0.17 404	0.26 402	0.17 388	0.15 693	0.13 700	0.13 652	0.11 612	0.11 571	0.08 408

rvit_0105_4	0.20 420	0.15 531	0.38 445	0.23 511	0.14 477	0.20 330	0.22 569	0.33 381	0.39 555	0.19 334	0.24 368	0.25 445	0.19 452	0.27 422	0.17 388	0.16 709	0.13 700	0.13 652	0.11 612	0.11 571	0.08 408

rvit_105_1	0.27 586	0.19 612	0.46 552	0.27 674	0.19 654	0.30 561	0.35 725	0.44 540	0.51 689	0.31 525	0.31 456	0.31 534	0.26 557	0.35 514	0.25 572	0.15 693	0.14 711	0.15 696	0.17 728	0.11 571	0.10 546

ITSA-stereo	0.25 556	0.15 531	0.33 370	0.23 511	0.11 252	0.27 500	0.18 401	0.56 698	0.59 725	0.31 525	0.32 466	0.33 553	0.28 594	0.49 580	0.30 618	0.11 586	0.08 564	0.11 589	0.10 568	0.11 571	0.13 631

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 496	0.13 436	0.83 722	0.20 306	0.21 682	0.23 422	0.17 347	0.48 588	0.27 382	0.23 378	0.29 425	0.39 610	0.23 505	0.25 382	0.15 324	0.08 371	0.06 324	0.08 338	0.11 612	0.11 571	0.10 546

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 420	0.72 803	0.70 686	0.17 75	0.08 55	0.15 100	0.15 227	0.18 74	0.16 132	0.13 195	0.12 129	0.09 43	0.08 21	0.16 145	0.13 244	0.35 794	0.04 2	0.08 338	0.07 315	0.11 571	0.23 752

test_sample6	0.25 556	0.13 436	0.41 496	0.21 372	0.11 252	0.30 561	0.22 569	0.51 630	0.35 504	0.33 564	0.43 611	0.30 524	0.24 523	0.57 628	0.22 527	0.10 538	0.07 470	0.10 529	0.10 568	0.11 571	0.10 546

test_sample5	0.24 528	0.13 436	0.42 506	0.21 372	0.12 335	0.30 561	0.21 539	0.50 612	0.34 487	0.32 547	0.41 580	0.29 506	0.23 505	0.55 613	0.21 505	0.10 538	0.07 470	0.10 529	0.09 519	0.11 571	0.10 546

test_sample4	0.24 528	0.13 436	0.43 520	0.20 306	0.12 335	0.32 591	0.21 539	0.51 630	0.34 487	0.31 525	0.37 531	0.28 495	0.23 505	0.53 603	0.21 505	0.10 538	0.07 470	0.10 529	0.09 519	0.11 571	0.10 546

DualNet	0.24 528	0.13 436	0.42 506	0.21 372	0.12 335	0.30 561	0.21 539	0.50 612	0.34 487	0.33 564	0.43 611	0.29 506	0.23 505	0.55 613	0.21 505	0.10 538	0.07 470	0.10 529	0.09 519	0.11 571	0.10 546

mmx	0.31 635	0.12 362	0.42 506	0.20 306	0.13 424	0.28 520	0.20 506	0.55 681	0.45 632	0.30 507	0.42 597	0.34 563	0.23 505	0.81 741	1.08 785	0.10 538	0.07 470	0.11 589	0.10 568	0.11 571	0.10 546

xxx	0.31 635	0.12 362	0.42 506	0.20 306	0.13 424	0.28 520	0.20 506	0.55 681	0.45 632	0.30 507	0.42 597	0.34 563	0.23 505	0.81 741	1.08 785	0.10 538	0.07 470	0.11 589	0.10 568	0.11 571	0.10 546

PCWNet_CMD	0.23 496	0.13 436	0.48 571	0.20 306	0.13 424	0.28 520	0.16 291	0.46 564	0.46 650	0.29 475	0.36 522	0.37 590	0.24 523	0.28 438	0.20 478	0.09 483	0.06 324	0.10 529	0.08 407	0.11 571	0.09 485

CASS	0.21 441	0.15 531	0.32 353	0.26 645	0.11 252	0.28 520	0.19 451	0.39 473	0.30 437	0.32 547	0.34 501	0.25 445	0.24 523	0.25 382	0.20 478	0.13 652	0.08 564	0.11 589	0.09 519	0.11 571	0.11 587
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.24 528	0.16 560	0.48 571	0.21 372	0.13 424	0.29 542	0.29 680	0.39 473	0.39 555	0.27 430	0.35 512	0.39 610	0.31 643	0.31 481	0.29 610	0.08 371	0.09 603	0.10 529	0.11 612	0.11 571	0.10 546

ssnet_v2	0.28 607	0.16 560	0.44 530	0.22 449	0.15 543	0.40 669	0.30 693	0.57 708	0.46 650	0.38 641	0.36 522	0.47 674	0.29 609	0.38 534	0.39 669	0.13 652	0.11 665	0.11 589	0.11 612	0.11 571	0.11 587

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 628	0.20 625	0.70 686	0.21 372	0.17 605	0.46 699	0.27 657	0.50 612	0.49 677	0.42 687	0.55 697	0.43 648	0.30 624	0.46 567	0.38 661	0.09 483	0.06 324	0.07 214	0.06 206	0.11 571	0.10 546

NINENet	0.25 556	0.15 531	0.37 424	0.23 511	0.16 580	0.43 689	0.17 347	0.60 733	0.46 650	0.32 547	0.37 531	0.32 544	0.20 463	0.42 554	0.21 505	0.10 538	0.10 639	0.12 628	0.08 407	0.11 571	0.10 546

dd	0.22 478	0.26 688	0.40 470	0.22 449	0.12 335	0.25 465	0.21 539	0.32 365	0.44 619	0.29 475	0.28 411	0.25 445	0.16 371	0.30 474	0.25 572	0.12 630	0.07 470	0.10 529	0.08 407	0.11 571	0.09 485

GEStereo_RVC	0.27 586	0.20 625	0.44 530	0.27 674	0.16 580	0.33 602	0.25 636	0.56 698	0.54 708	0.34 584	0.38 546	0.34 563	0.25 546	0.51 589	0.28 598	0.12 630	0.08 564	0.09 445	0.08 407	0.11 571	0.11 587

Anonymous3	0.23 496	0.18 595	0.63 657	0.27 674	0.18 627	0.41 673	0.23 596	0.43 532	0.35 504	0.23 378	0.27 403	0.20 367	0.18 435	0.27 422	0.18 420	0.12 630	0.11 665	0.10 529	0.10 568	0.11 571	0.12 611

TestStereo	0.21 441	0.19 612	0.40 470	0.25 610	0.10 182	0.22 397	0.21 539	0.31 353	0.31 451	0.23 378	0.34 501	0.22 394	0.18 435	0.62 662	0.18 420	0.08 371	0.06 324	0.10 529	0.07 315	0.11 571	0.06 204

CFNet_pseudo	0.23 496	0.13 436	0.47 560	0.19 213	0.13 424	0.26 489	0.16 291	0.44 540	0.44 619	0.29 475	0.37 531	0.38 598	0.23 505	0.29 458	0.21 505	0.09 483	0.06 324	0.11 589	0.08 407	0.11 571	0.09 485

ADLNet	0.28 607	0.15 531	0.42 506	0.23 511	0.19 654	0.34 616	0.23 596	0.53 661	0.43 603	0.42 687	0.41 580	0.44 659	0.27 577	0.55 613	0.35 650	0.11 586	0.08 564	0.11 589	0.11 612	0.11 571	0.12 611

RAFT + AFF	0.27 586	0.23 667	0.50 588	0.25 610	0.17 605	0.30 561	0.33 719	0.52 649	0.40 573	0.28 444	0.30 441	0.30 524	0.31 643	0.62 662	0.24 562	0.09 483	0.10 639	0.11 589	0.10 568	0.11 571	0.11 587

acv_ft	0.25 556	0.13 436	0.40 470	0.23 511	0.19 654	0.34 616	0.21 539	0.45 553	0.44 619	0.38 641	0.41 580	0.38 598	0.27 577	0.27 422	0.35 650	0.08 371	0.07 470	0.08 338	0.07 315	0.11 571	0.07 318

DSFCA	0.27 586	0.13 436	0.36 413	0.20 306	0.17 605	0.38 654	0.31 699	0.47 575	0.43 603	0.43 693	0.37 531	0.39 610	0.29 609	0.52 596	0.32 633	0.12 630	0.10 639	0.10 529	0.11 612	0.11 571	0.10 546

ADCRef	0.38 691	0.24 671	0.88 735	0.26 645	0.21 682	0.49 717	0.27 657	0.52 649	0.48 668	0.50 723	0.58 709	0.35 577	0.47 729	0.48 575	1.29 807	0.09 483	0.08 564	0.12 628	0.12 651	0.11 571	0.11 587

MSMDNet	0.23 496	0.13 436	0.48 571	0.20 306	0.13 424	0.28 520	0.16 291	0.46 564	0.46 650	0.29 475	0.36 522	0.37 590	0.24 523	0.28 438	0.20 478	0.09 483	0.06 324	0.09 445	0.08 407	0.11 571	0.09 485

CFNet	0.27 586	0.20 625	0.44 530	0.22 449	0.14 477	0.33 602	0.14 165	0.51 630	0.45 632	0.30 507	0.40 571	0.38 598	0.27 577	0.76 723	0.25 572	0.09 483	0.07 470	0.11 589	0.11 612	0.11 571	0.08 408

ccs_rob	0.23 496	0.13 436	0.47 560	0.20 306	0.13 424	0.26 489	0.17 347	0.44 540	0.44 619	0.29 475	0.37 531	0.38 598	0.23 505	0.29 458	0.21 505	0.09 483	0.06 324	0.11 589	0.08 407	0.11 571	0.09 485

AdaStereo	0.24 528	0.16 560	0.37 424	0.24 569	0.12 335	0.32 591	0.17 347	0.54 671	0.42 595	0.33 564	0.38 546	0.35 577	0.21 473	0.30 474	0.22 527	0.14 677	0.06 324	0.13 652	0.08 407	0.11 571	0.08 408
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	0.41 705	0.28 703	0.62 653	0.30 718	0.19 654	0.51 722	0.47 770	0.58 717	0.59 725	0.56 747	0.47 653	0.49 686	0.41 703	1.21 795	0.64 744	0.12 630	0.18 750	0.12 628	0.13 680	0.11 571	0.14 657

LE_ROB	1.76 816	0.20 625	2.68 818	0.48 784	0.52 791	0.78 771	0.96 819	0.84 796	6.61 849	7.40 852	2.08 821	2.08 812	4.83 844	1.27 801	3.79 836	0.10 538	0.08 564	0.12 628	0.11 612	0.11 571	0.10 546

DN-CSS_ROB	0.22 478	0.25 676	0.47 560	0.24 569	0.14 477	0.25 465	0.12 55	0.40 487	0.33 477	0.29 475	0.42 597	0.22 394	0.20 463	0.33 495	0.19 455	0.07 182	0.06 324	0.11 589	0.11 612	0.11 571	0.07 318

Cross2Single Stereo	0.13 197	0.14 491	0.15 49	0.21 372	0.08 55	0.09 9	0.15 227	0.16 40	0.24 339	0.23 378	0.14 194	0.12 180	0.08 21	0.24 350	0.12 169	0.12 630	0.04 2	0.07 214	0.06 206	0.12 613	0.05 52

VeloStereo	0.11 96	0.07 5	0.18 142	0.16 33	0.12 335	0.09 9	0.07 1	0.12 8	0.09 3	0.12 155	0.09 29	0.11 135	0.10 118	0.14 52	0.12 169	0.10 538	0.09 603	0.09 445	0.08 407	0.12 613	0.13 631

flow	0.11 96	0.07 5	0.18 142	0.16 33	0.12 335	0.09 9	0.07 1	0.12 8	0.09 3	0.12 155	0.09 29	0.11 135	0.10 118	0.17 172	0.12 169	0.10 538	0.09 603	0.09 445	0.08 407	0.12 613	0.13 631

Selective-IGEV-i16pb	0.39 696	0.12 362	2.18 809	0.21 372	0.15 543	0.68 757	0.32 707	0.56 698	0.57 720	0.25 405	0.44 623	0.33 553	0.21 473	0.80 737	0.25 572	0.14 677	0.10 639	0.09 445	0.10 568	0.12 613	0.13 631

DCVSM-stereo	0.24 528	0.13 436	0.52 605	0.20 306	0.14 477	0.26 489	0.13 116	0.34 394	0.34 487	0.41 676	0.33 489	0.47 674	0.29 609	0.30 474	0.22 527	0.10 538	0.10 639	0.11 589	0.10 568	0.12 613	0.15 670

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 556	0.14 491	0.95 746	0.21 372	0.27 740	0.20 330	0.19 451	0.48 588	0.25 356	0.26 419	0.55 697	0.34 563	0.18 435	0.25 382	0.17 388	0.07 182	0.06 324	0.08 338	0.12 651	0.12 613	0.12 611

CFNet_ucs	0.24 528	0.13 436	0.50 588	0.20 306	0.15 543	0.28 520	0.17 347	0.49 600	0.45 632	0.32 547	0.42 597	0.39 610	0.22 491	0.31 481	0.21 505	0.11 586	0.08 564	0.12 628	0.09 519	0.12 613	0.11 587

fast-acv-ft	0.31 635	0.20 625	0.81 715	0.24 569	0.18 627	0.46 699	0.27 657	0.41 503	0.49 677	0.39 657	0.55 697	0.49 686	0.35 669	0.37 527	0.38 661	0.11 586	0.11 665	0.11 589	0.12 651	0.12 613	0.09 485

ADLNet2	0.30 628	0.17 580	0.72 692	0.23 511	0.17 605	0.36 638	0.24 618	0.52 649	0.51 689	0.32 547	0.38 546	0.45 664	0.30 624	0.69 692	0.35 650	0.10 538	0.08 564	0.09 445	0.09 519	0.12 613	0.10 546

CFNet-ft	0.24 528	0.15 531	0.35 393	0.18 140	0.15 543	0.30 561	0.21 539	0.39 473	0.36 517	0.28 444	0.40 571	0.43 648	0.25 546	0.47 571	0.24 562	0.12 630	0.07 470	0.12 628	0.11 612	0.12 613	0.09 485

STTStereo	0.28 607	0.20 625	0.61 645	0.25 610	0.17 605	0.29 542	0.24 618	0.47 575	0.39 555	0.39 657	0.41 580	0.44 659	0.28 594	0.40 548	0.28 598	0.13 652	0.12 687	0.13 652	0.16 718	0.12 613	0.11 587

PA-Net	0.37 683	0.28 703	0.83 722	0.31 724	0.28 748	0.39 663	0.42 755	0.51 630	0.55 714	0.34 584	0.42 597	0.41 632	0.36 674	0.79 733	0.49 711	0.12 630	0.23 780	0.16 708	0.23 762	0.12 613	0.18 707
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
TDLM	0.30 628	0.21 640	0.38 445	0.28 699	0.15 543	0.33 602	0.32 707	0.52 649	0.47 656	0.38 641	0.43 611	0.39 610	0.29 609	0.91 762	0.28 598	0.14 677	0.08 564	0.13 652	0.11 612	0.12 613	0.10 546

CFNet_RVC	0.24 528	0.15 531	0.35 393	0.18 140	0.15 543	0.30 561	0.21 539	0.39 473	0.36 517	0.28 444	0.40 571	0.43 648	0.25 546	0.47 571	0.24 562	0.12 630	0.07 470	0.12 628	0.11 612	0.12 613	0.09 485

iResNetv2_ROB	0.27 586	0.26 688	0.72 692	0.23 511	0.13 424	0.29 542	0.18 401	0.52 649	0.49 677	0.37 626	0.45 636	0.39 610	0.25 546	0.34 502	0.20 478	0.08 371	0.06 324	0.07 214	0.05 93	0.12 613	0.09 485

DRN-Test	0.33 654	0.17 580	0.61 645	0.27 674	0.19 654	0.46 699	0.29 680	0.65 754	0.51 689	0.47 715	0.46 646	0.44 659	0.34 663	0.62 662	0.41 685	0.12 630	0.08 564	0.13 652	0.12 651	0.12 613	0.10 546

StereoDRNet	0.32 644	0.22 657	0.61 645	0.27 674	0.21 682	0.42 680	0.30 693	0.61 737	0.48 668	0.46 708	0.39 560	0.48 680	0.30 624	0.57 628	0.40 676	0.11 586	0.09 603	0.12 628	0.11 612	0.12 613	0.10 546

DISCO	0.32 644	0.13 436	0.51 598	0.25 610	0.16 580	0.48 712	0.25 636	0.50 612	0.57 720	0.37 626	0.45 636	0.62 738	0.36 674	0.64 671	0.49 711	0.09 483	0.07 470	0.09 445	0.08 407	0.12 613	0.11 587

MDST_ROB	0.48 731	0.14 491	0.95 746	0.30 718	0.21 682	1.33 810	0.32 707	0.77 782	0.56 717	1.06 799	0.71 745	0.49 686	0.35 669	1.26 800	0.38 661	0.13 652	0.11 665	0.16 708	0.13 680	0.12 613	0.12 611

AHVO							0.29 680	0.48 588	0.40 573	0.28 444	0.54 690	0.41 632	0.30 624	0.57 628	0.48 707	0.11 586	0.11 665	0.12 628	0.10 568	0.13 632

DSFM							0.29 680	0.48 588	0.40 573	0.28 444	0.54 690	0.41 632	0.30 624	0.57 628	0.48 707	0.11 586	0.11 665	0.12 628	0.10 568	0.13 632

zh-mn7	0.46 725	0.45 770	1.48 792	0.25 610	0.19 654	0.44 691	0.29 680	0.56 698	0.82 772	0.65 761	0.96 775	0.49 686	0.38 687	0.88 755	0.63 741	0.12 630	0.10 639	0.11 589	0.11 612	0.13 632	0.14 657

YMNet	0.32 644	0.22 657	0.58 634	0.27 674	0.23 712	0.48 712	0.27 657	0.51 630	0.45 632	0.48 719	0.56 704	0.51 698	0.30 624	0.39 539	0.40 676	0.13 652	0.16 737	0.13 652	0.12 651	0.13 632	0.12 611

YMNet_1	0.32 644	0.22 657	0.58 634	0.27 674	0.23 712	0.48 712	0.27 657	0.51 630	0.45 632	0.48 719	0.56 704	0.51 698	0.30 624	0.39 539	0.40 676	0.13 652	0.16 737	0.13 652	0.12 651	0.13 632	0.12 611

DDVS	0.25 556	0.15 531	0.39 461	0.24 569	0.17 605	0.34 616	0.21 539	0.41 503	0.30 437	0.33 564	0.41 580	0.48 680	0.21 473	0.52 596	0.27 592	0.11 586	0.09 603	0.11 589	0.09 519	0.13 632	0.14 657

rvit_stereo_0075_2	0.24 528	0.17 580	0.50 588	0.26 645	0.22 699	0.22 397	0.15 227	0.40 487	0.35 504	0.27 430	0.37 531	0.29 506	0.20 463	0.28 438	0.19 455	0.17 722	0.12 687	0.19 735	0.12 651	0.13 632	0.13 631

test_sample7	0.25 556	0.15 531	0.35 393	0.20 306	0.14 477	0.28 520	0.21 539	0.51 630	0.38 544	0.37 626	0.34 501	0.37 590	0.30 624	0.39 539	0.23 549	0.14 677	0.09 603	0.13 652	0.12 651	0.13 632	0.12 611

iinet-f	0.30 628	0.18 595	1.03 757	0.20 306	0.15 543	0.44 691	0.22 569	0.45 553	0.37 529	0.35 601	0.44 623	0.41 632	0.34 663	0.34 502	0.40 676	0.10 538	0.09 603	0.08 338	0.08 407	0.13 632	0.11 587

AASNet	0.27 586	0.19 612	0.49 577	0.26 645	0.17 605	0.34 616	0.20 506	0.62 745	0.48 668	0.35 601	0.40 571	0.32 544	0.25 546	0.28 438	0.34 645	0.11 586	0.09 603	0.10 529	0.08 407	0.13 632	0.11 587

AACVNet	0.26 575	0.16 560	0.37 424	0.22 449	0.14 477	0.29 542	0.19 451	0.41 503	0.31 451	0.38 641	0.42 597	0.43 648	0.28 594	0.73 708	0.25 572	0.11 586	0.08 564	0.11 589	0.09 519	0.13 632	0.11 587

LCNet	0.21 441	0.11 296	0.29 315	0.25 610	0.12 335	0.23 422	0.19 451	0.34 394	0.26 371	0.28 444	0.35 512	0.26 467	0.30 624	0.35 514	0.17 388	0.07 182	0.05 57	0.09 445	0.10 568	0.13 632	0.22 744

LMCR-Stereo	0.26 575	0.18 595	0.49 577	0.28 699	0.14 477	0.36 638	0.23 596	0.54 671	0.34 487	0.39 657	0.40 571	0.29 506	0.29 609	0.37 527	0.27 592	0.11 586	0.07 470	0.09 445	0.07 315	0.13 632	0.09 485

Syn2CoEx	0.36 673	0.31 727	0.78 701	0.34 742	0.21 682	0.41 673	0.28 673	0.61 737	0.49 677	0.42 687	0.56 704	0.45 664	0.44 717	0.69 692	0.38 661	0.17 722	0.14 711	0.15 696	0.12 651	0.13 632	0.12 611

GwcNet	0.35 668	0.23 667	0.88 735	0.25 610	0.24 720	0.48 712	0.27 657	0.55 681	0.57 720	0.38 641	0.52 680	0.51 698	0.32 651	0.60 647	0.41 685	0.13 652	0.11 665	0.12 628	0.11 612	0.13 632	0.14 657

DMCA-RVC	0.27 586	0.21 640	0.61 645	0.28 699	0.17 605	0.29 542	0.21 539	0.42 517	0.35 504	0.40 667	0.37 531	0.39 610	0.36 674	0.43 557	0.30 618	0.13 652	0.10 639	0.15 696	0.11 612	0.13 632	0.10 546

FADNet-RVC-Resample	0.29 620	0.25 676	0.93 743	0.26 645	0.16 580	0.32 591	0.21 539	0.47 575	0.39 555	0.35 601	0.38 546	0.33 553	0.27 577	0.53 603	0.24 562	0.10 538	0.10 639	0.14 680	0.13 680	0.13 632	0.16 681

UCFNet_RVC	0.24 528	0.16 560	0.34 382	0.18 140	0.15 543	0.33 602	0.16 291	0.46 564	0.35 504	0.29 475	0.35 512	0.39 610	0.25 546	0.34 502	0.22 527	0.13 652	0.08 564	0.13 652	0.14 695	0.13 632	0.12 611

PSMNet_ROB	0.33 654	0.24 671	0.54 612	0.31 724	0.21 682	0.42 680	0.43 757	0.59 724	0.47 656	0.37 626	0.44 623	0.49 686	0.31 643	0.64 671	0.43 690	0.14 677	0.10 639	0.15 696	0.14 695	0.13 632	0.11 587

CBMV	0.33 654	0.21 640	0.54 612	0.23 511	0.13 424	0.42 680	0.33 719	0.53 661	0.48 668	0.52 736	0.49 661	0.50 694	0.41 703	0.56 624	0.31 627	0.15 693	0.16 737	0.18 725	0.16 718	0.13 632	0.13 631
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
G3	0.21 441	0.25 676	0.37 424	0.41 767	0.15 543	0.17 212	0.16 291	0.38 459	0.21 272	0.25 405	0.23 352	0.22 394	0.13 282	0.36 523	0.17 388	0.18 733	0.06 324	0.18 725	0.10 568	0.14 652	0.07 318

SCION-MonSter(vits)	0.22 478	0.08 55	0.13 8	0.17 75	0.08 55	0.13 45	0.12 55	0.44 540	0.53 703	0.09 27	0.44 623	0.30 524	0.25 546	0.34 502	0.42 688	0.10 538	0.08 564	0.18 725	0.17 728	0.14 652	0.12 611

z-mn7	0.44 720	0.40 760	1.09 764	0.25 610	0.18 627	0.61 747	0.34 721	0.56 698	0.93 793	0.43 693	0.96 775	0.53 709	0.39 694	0.94 767	0.59 731	0.10 538	0.09 603	0.10 529	0.10 568	0.14 652	0.13 631

w-ln-seven-2	0.36 673	0.29 712	1.06 759	0.27 674	0.18 627	0.37 645	0.30 693	0.50 612	0.54 708	0.45 704	0.55 697	0.45 664	0.41 703	0.62 662	0.49 711	0.10 538	0.10 639	0.12 628	0.11 612	0.14 652	0.11 587

Wz-Net-LNSev	0.34 663	0.29 712	0.91 739	0.26 645	0.21 682	0.47 706	0.31 699	0.54 671	0.54 708	0.44 700	0.52 680	0.50 694	0.35 669	0.39 539	0.39 669	0.11 586	0.11 665	0.10 529	0.09 519	0.14 652	0.13 631

UDGNet	0.23 496	0.31 727	0.38 445	0.24 569	0.14 477	0.24 445	0.18 401	0.32 365	0.43 603	0.29 475	0.28 411	0.24 432	0.19 452	0.29 458	0.20 478	0.15 693	0.07 470	0.21 746	0.11 612	0.14 652	0.10 546

dad	0.28 607	0.31 727	0.44 530	0.21 372	0.14 477	0.30 561	0.20 506	0.33 381	0.49 677	0.44 700	0.44 623	0.45 664	0.21 473	0.41 550	0.26 586	0.20 748	0.11 665	0.20 744	0.11 612	0.14 652	0.10 546

pcwnet_v2	0.32 644	0.15 531	1.26 781	0.23 511	0.18 627	0.32 591	0.18 401	0.59 724	0.60 731	0.36 618	0.45 636	0.35 577	0.29 609	0.36 523	0.25 572	0.14 677	0.11 665	0.12 628	0.11 612	0.14 652	0.15 670

FAT-Stereo	0.36 673	0.18 595	0.73 696	0.26 645	0.18 627	0.33 602	0.29 680	0.60 733	0.59 725	0.46 708	0.60 717	0.60 732	0.50 738	0.61 654	0.34 645	0.13 652	0.14 711	0.13 652	0.12 651	0.14 652	0.18 707

Nwc_Net	0.37 683	0.25 676	0.68 679	0.31 724	0.24 720	0.44 691	0.30 693	0.65 754	0.50 685	0.37 626	0.69 743	0.58 727	0.45 720	0.60 647	0.40 676	0.15 693	0.12 687	0.19 735	0.21 748	0.14 652	0.13 631

ADCL	0.47 728	0.22 657	1.00 752	0.27 674	0.19 654	0.74 764	0.64 793	0.54 671	0.69 753	0.56 747	0.71 745	0.55 715	0.60 757	0.60 647	1.43 809	0.11 586	0.09 603	0.13 652	0.13 680	0.14 652	0.14 657

ADCP+	0.45 723	0.24 671	1.15 773	0.25 610	0.22 699	0.56 735	0.39 745	0.54 671	0.51 689	0.44 700	0.51 671	0.46 672	0.52 743	0.56 624	1.89 824	0.10 538	0.08 564	0.11 589	0.10 568	0.14 652	0.13 631

GANet	0.36 673	0.22 657	0.49 577	0.29 705	0.17 605	0.41 673	0.38 740	0.57 708	0.45 632	0.46 708	0.75 752	0.55 715	0.40 699	0.94 767	0.41 685	0.13 652	0.13 700	0.13 652	0.11 612	0.14 652	0.11 587

CVANet_RVC	0.30 628	0.19 612	0.41 496	0.26 645	0.16 580	0.33 602	0.26 650	0.52 649	0.47 656	0.40 667	0.46 646	0.43 648	0.31 643	0.89 757	0.26 586	0.14 677	0.09 603	0.14 680	0.13 680	0.14 652	0.10 546

DeepPruner_ROB	0.26 575	0.19 612	0.44 530	0.21 372	0.16 580	0.30 561	0.21 539	0.52 649	0.32 463	0.35 601	0.38 546	0.39 610	0.26 557	0.42 554	0.24 562	0.15 693	0.11 665	0.11 589	0.11 612	0.14 652	0.13 631

CBMV_ROB	0.33 654	0.18 595	0.53 609	0.21 372	0.14 477	0.33 602	0.20 506	0.51 630	0.45 632	0.51 728	0.55 697	0.45 664	0.42 712	0.71 700	0.32 633	0.18 733	0.19 759	0.23 754	0.21 748	0.14 652	0.15 670

GOStereo-base	0.23 496	0.27 697	0.44 530	0.41 767	0.15 543	0.18 243	0.17 347	0.40 487	0.25 356	0.27 430	0.26 393	0.21 381	0.16 371	0.42 554	0.17 388	0.22 757	0.06 324	0.17 715	0.09 519	0.15 668	0.08 408

w-ln-seven	0.42 708	0.30 719	1.18 774	0.26 645	0.22 699	0.58 739	0.31 699	0.62 745	0.81 771	0.58 750	0.61 724	0.53 709	0.36 674	0.57 628	0.65 746	0.11 586	0.10 639	0.13 652	0.12 651	0.15 668	0.13 631

Wz-Net-MNSev	0.36 673	0.26 688	0.79 708	0.26 645	0.21 682	0.59 743	0.38 740	0.55 681	0.56 717	0.48 719	0.54 690	0.53 709	0.36 674	0.60 647	0.44 695	0.11 586	0.09 603	0.11 589	0.11 612	0.15 668	0.13 631

hitnet-ft	0.29 620	0.17 580	0.40 470	0.19 213	0.14 477	0.39 663	0.23 596	0.44 540	0.41 587	0.36 618	0.46 646	0.53 709	0.34 663	0.76 723	0.32 633	0.14 677	0.10 639	0.13 652	0.10 568	0.15 668	0.13 631

AF-Net	0.37 683	0.26 688	0.56 626	0.32 731	0.23 712	0.41 673	0.29 680	0.61 737	0.64 742	0.42 687	0.68 739	0.65 750	0.49 736	0.57 628	0.44 695	0.15 693	0.11 665	0.19 735	0.14 695	0.15 668	0.13 631

SGM-ForestM	1.36 806	0.28 703	0.79 708	0.26 645	0.16 580	2.26 823	1.00 822	1.42 818	1.46 821	2.38 838	2.05 820	5.95 843	2.66 832	2.95 831	2.46 831	0.17 722	0.18 750	0.18 725	0.18 735	0.15 668	0.18 707

PS-NSSS	0.32 644	0.30 719	0.46 552	0.23 511	0.17 605	0.33 602	0.24 618	0.57 708	0.41 587	0.37 626	0.52 680	0.35 577	0.30 624	0.80 737	0.30 618	0.17 722	0.14 711	0.21 746	0.15 705	0.15 668	0.13 631

XPNet_ROB	0.33 654	0.20 625	0.43 520	0.27 674	0.18 627	0.37 645	0.31 699	0.55 681	0.50 685	0.51 728	0.53 687	0.58 727	0.37 683	0.63 669	0.45 698	0.17 722	0.12 687	0.13 652	0.12 651	0.15 668	0.14 657

SGM-Forest	0.36 673	0.17 580	0.47 560	0.23 511	0.16 580	0.45 697	0.41 752	0.55 681	0.48 668	0.52 736	0.60 717	0.52 704	0.41 703	0.85 749	0.50 717	0.17 722	0.17 744	0.17 715	0.15 705	0.15 668	0.15 670
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ISRNet	0.27 586	0.13 436	0.45 544	0.26 645	0.19 654	0.24 445	0.14 165	0.45 553	0.43 603	0.39 657	0.48 659	0.42 643	0.27 577	0.32 488	0.29 610	0.20 748	0.12 687	0.17 715	0.16 718	0.16 677	0.20 727

FACV-RUCA	0.21 441	0.15 531	0.32 353	0.23 511	0.23 712	0.26 489	0.19 451	0.39 473	0.34 487	0.25 405	0.32 466	0.21 381	0.24 523	0.24 350	0.19 455	0.10 538	0.07 470	0.15 696	0.08 407	0.16 677	0.13 631

IGEV-Stereo+	0.12 138	0.08 55	0.17 115	0.18 140	0.13 424	0.09 9	0.11 31	0.16 40	0.15 110	0.10 70	0.08 23	0.10 86	0.10 118	0.21 301	0.11 86	0.07 182	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.16 677	0.24 760

GMStereo_Zeroshot	0.24 528	0.21 640	0.45 544	0.26 645	0.13 424	0.28 520	0.15 227	0.39 473	0.35 504	0.37 626	0.43 611	0.40 625	0.17 404	0.34 502	0.20 478	0.12 630	0.07 470	0.13 652	0.07 315	0.16 677	0.09 485

HBP-ISP	0.33 654	0.30 719	0.72 692	0.22 449	0.16 580	0.32 591	0.22 569	0.54 671	0.44 619	0.41 676	0.49 661	0.33 553	0.38 687	0.73 708	0.25 572	0.18 733	0.19 759	0.24 756	0.20 743	0.16 677	0.13 631

Wz-Net-SNSev	0.43 714	0.41 764	1.27 782	0.30 718	0.21 682	0.44 691	0.41 752	0.61 737	0.65 743	0.46 708	0.65 733	0.62 738	0.39 694	0.74 716	0.59 731	0.12 630	0.11 665	0.12 628	0.13 680	0.16 677	0.14 657

SACVNet	0.30 628	0.20 625	0.41 496	0.25 610	0.18 627	0.34 616	0.25 636	0.52 649	0.40 573	0.41 676	0.44 623	0.46 672	0.32 651	0.71 700	0.25 572	0.13 652	0.10 639	0.12 628	0.12 651	0.16 677	0.17 694

APVNet	0.36 673	0.20 625	0.70 686	0.26 645	0.22 699	0.52 731	0.35 725	0.61 737	0.44 619	0.38 641	0.52 680	0.48 680	0.38 687	0.84 746	0.46 704	0.13 652	0.14 711	0.15 696	0.16 718	0.16 677	0.15 670

psmorigin	0.50 738	0.25 676	3.03 821	0.24 569	0.19 654	0.38 654	0.22 569	0.50 612	0.44 619	0.64 759	0.68 739	0.71 765	0.51 741	0.85 749	0.45 698	0.14 677	0.17 744	0.13 652	0.14 695	0.16 677	0.21 737

aanetorigin	0.39 696	0.29 712	1.09 764	0.24 569	0.19 654	0.28 520	0.37 734	0.33 381	0.47 656	0.94 787	0.82 761	0.52 704	0.54 744	0.49 580	0.50 717	0.11 586	0.09 603	0.10 529	0.10 568	0.16 677	0.15 670

S-Stereo	0.38 691	0.20 625	1.05 758	0.27 674	0.22 699	0.38 654	0.32 707	0.55 681	0.66 745	0.39 657	0.59 712	0.49 686	0.41 703	0.75 717	0.40 676	0.12 630	0.15 727	0.13 652	0.13 680	0.16 677	0.21 737

NCC-stereo	0.39 696	0.25 676	0.69 680	0.32 731	0.28 748	0.46 699	0.36 730	0.65 754	0.52 698	0.40 667	0.57 707	0.56 719	0.47 729	0.73 708	0.45 698	0.17 722	0.14 711	0.18 725	0.25 769	0.16 677	0.16 681

edge stereo	0.39 696	0.22 657	0.81 715	0.27 674	0.22 699	0.37 645	0.24 618	0.56 698	0.54 708	0.53 742	0.60 717	0.71 765	0.50 738	0.78 731	0.40 676	0.16 709	0.14 711	0.19 735	0.14 695	0.16 677	0.17 694

Abc-Net	0.39 696	0.25 676	0.69 680	0.32 731	0.28 748	0.46 699	0.36 730	0.65 754	0.52 698	0.40 667	0.57 707	0.56 719	0.47 729	0.73 708	0.45 698	0.17 722	0.14 711	0.18 725	0.25 769	0.16 677	0.16 681
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.35 668	0.26 688	0.49 577	0.36 753	0.22 699	0.41 673	0.41 752	0.53 661	0.42 595	0.47 715	0.46 646	0.61 736	0.39 694	0.55 613	0.37 657	0.16 709	0.13 700	0.21 746	0.21 748	0.16 677	0.16 681

ETE_ROB	0.34 663	0.26 688	0.45 544	0.29 705	0.18 627	0.40 669	0.37 734	0.57 708	0.47 656	0.50 723	0.50 665	0.62 738	0.36 674	0.55 613	0.38 661	0.13 652	0.10 639	0.14 680	0.12 651	0.16 677	0.16 681

SGM_RVC	0.50 738	0.19 612	0.50 588	0.25 610	0.15 543	0.69 758	0.39 745	0.68 770	0.82 772	0.95 791	0.84 763	1.13 789	0.76 778	1.16 791	0.60 735	0.16 709	0.16 737	0.16 708	0.16 718	0.16 677	0.17 694
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PatchMatch Cens Cmp	1.16 803	0.27 697	0.62 653	0.26 645	0.24 720	1.06 793	0.64 793	1.33 814	2.62 834	1.67 824	3.54 837	4.92 838	1.75 821	1.52 814	1.62 814	0.19 741	0.19 759	0.19 735	0.20 743	0.17 694	0.19 714

zh-sn7	0.48 731	0.51 782	1.43 790	0.29 705	0.20 673	0.47 706	0.39 745	0.57 708	0.62 737	0.52 736	0.81 759	0.52 704	0.56 748	1.05 780	0.87 769	0.12 630	0.13 700	0.13 652	0.13 680	0.17 694	0.16 681

TCMNet	0.33 654	0.23 667	0.72 692	0.29 705	0.30 759	0.40 669	0.28 673	0.50 612	0.47 656	0.37 626	0.45 636	0.40 625	0.29 609	0.60 647	0.39 669	0.14 677	0.13 700	0.15 696	0.14 695	0.17 694	0.15 670

IGEV-RUCA	0.21 441	0.08 55	0.23 234	0.19 213	0.19 654	0.28 520	0.24 618	0.23 195	0.21 272	0.20 343	0.23 352	0.28 495	0.49 736	0.26 402	0.18 420	0.09 483	0.08 564	0.18 725	0.13 680	0.17 694	0.17 694

SDNR	0.42 708	0.21 640	0.82 719	0.21 372	0.18 627	1.27 807	0.17 347	0.50 612	0.49 677	0.42 687	0.81 759	0.38 598	0.27 577	1.19 792	0.38 661	0.23 761	0.24 782	0.17 715	0.13 680	0.17 694	0.20 727

RP	0.35 668	0.22 657	0.51 598	0.31 724	0.24 720	0.37 645	0.28 673	0.50 612	0.58 724	0.40 667	0.63 730	0.61 736	0.47 729	0.61 654	0.39 669	0.16 709	0.15 727	0.17 715	0.15 705	0.17 694	0.17 694

RTSC	0.39 696	0.28 703	0.78 701	0.27 674	0.18 627	0.49 717	0.22 569	0.59 724	0.84 779	0.55 746	0.53 687	0.49 686	0.36 674	0.67 687	0.82 763	0.13 652	0.10 639	0.11 589	0.12 651	0.17 694	0.17 694

DeepPrunerF	0.44 720	0.29 712	1.29 784	0.33 738	0.30 759	0.35 631	0.36 730	0.62 745	1.15 810	0.40 667	0.44 623	0.39 610	0.41 703	0.80 737	0.52 720	0.18 733	0.14 711	0.23 754	0.21 748	0.17 694	0.17 694

DANet	0.35 668	0.23 667	0.60 642	0.36 753	0.22 699	0.39 663	0.25 636	0.48 588	0.43 603	0.52 736	0.50 665	0.59 729	0.41 703	0.76 723	0.49 711	0.13 652	0.11 665	0.14 680	0.12 651	0.17 694	0.15 670
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	0.43 714	0.26 688	0.54 612	0.31 724	0.20 673	0.51 722	0.32 707	0.70 774	0.60 731	0.59 751	0.55 697	0.65 750	0.41 703	1.40 810	0.51 719	0.13 652	0.17 744	0.21 746	0.16 718	0.17 694	0.18 707

SANet	0.53 747	0.28 703	0.96 748	0.26 645	0.15 543	0.69 758	0.44 761	0.67 767	1.34 816	0.67 763	0.98 778	0.94 777	0.71 774	0.89 757	0.76 755	0.14 677	0.12 687	0.12 628	0.11 612	0.17 694	0.16 681

NOSS_ROB	0.31 635	0.20 625	0.35 393	0.24 569	0.16 580	0.32 591	0.19 451	0.52 649	0.48 668	0.33 564	0.36 522	0.42 643	0.28 594	0.93 765	0.24 562	0.19 741	0.20 768	0.24 756	0.22 759	0.17 694	0.17 694

LALA_ROB	0.36 673	0.25 676	0.46 552	0.30 718	0.21 682	0.47 706	0.39 745	0.61 737	0.51 689	0.52 736	0.51 671	0.69 762	0.36 674	0.50 584	0.43 690	0.17 722	0.11 665	0.16 708	0.14 695	0.17 694	0.15 670

PWC_ROB	0.38 691	0.29 712	0.69 680	0.25 610	0.20 673	0.38 654	0.19 451	0.58 717	0.67 748	0.57 749	0.85 764	0.51 698	0.40 699	0.71 700	0.52 720	0.13 652	0.09 603	0.14 680	0.10 568	0.17 694	0.14 657

MeshStereo	0.58 755	0.27 697	0.67 673	0.22 449	0.17 605	0.66 754	0.37 734	0.78 785	0.61 735	1.47 820	1.30 793	1.65 806	0.79 780	1.12 788	0.59 731	0.17 722	0.17 744	0.17 715	0.14 695	0.17 694	0.14 657
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
PM Cens cmp D40	0.92 791	0.28 703	0.67 673	0.27 674	0.25 729	0.87 782	0.53 781	1.13 809	1.87 825	1.70 825	3.06 833	2.75 826	1.42 815	1.27 801	1.09 790	0.18 733	0.19 759	0.19 735	0.20 743	0.18 709	0.20 727

PM Graph cmp D40	0.87 786	0.32 735	0.71 691	0.29 705	0.33 765	0.86 780	0.58 786	0.98 804	1.71 824	1.59 822	3.40 835	2.11 814	1.16 803	1.24 797	0.90 772	0.19 741	0.20 768	0.19 735	0.21 748	0.18 709	0.21 737

PatchMatch Graph Cmp	1.00 793	0.31 727	0.84 727	0.28 699	0.32 763	0.84 777	0.59 789	1.04 805	2.17 831	1.74 826	4.02 839	2.63 823	1.19 806	1.24 797	1.53 813	0.19 741	0.19 759	0.19 735	0.21 748	0.18 709	0.22 744

PatchMatch		0.31 727		0.28 699		0.81 775		1.12 808		1.59 822		2.59 822		1.44 811		0.19 741		0.19 735		0.18 709

SCION-MonSter	0.32 644	0.22 657	0.44 530	0.29 705	0.28 748	0.54 733	0.21 539	0.46 564	0.57 720	0.32 547	0.54 690	0.32 544	0.29 609	0.39 539	0.52 720	0.10 538	0.10 639	0.25 761	0.22 759	0.18 709	0.14 657

AANet	0.49 734	0.42 766	1.56 796	0.22 449	0.19 654	0.39 663	0.25 636	0.52 649	0.92 789	0.92 784	0.93 773	0.84 772	0.67 769	0.59 643	0.59 731	0.15 693	0.11 665	0.13 652	0.12 651	0.18 709	0.16 681

DualNet (step1)	0.28 607	0.19 612	0.50 588	0.18 140	0.16 580	0.34 616	0.20 506	0.51 630	0.38 544	0.37 626	0.34 501	0.37 590	0.30 624	0.39 539	0.23 549	0.23 761	0.09 603	0.28 772	0.24 764	0.18 709	0.16 681

test_sample9	0.42 708	0.19 612	0.50 588	0.18 140	0.16 580	0.34 616	0.20 506	0.51 630	0.38 544	0.37 626	0.34 501	0.37 590	0.30 624	0.66 683	0.91 773	0.23 761	1.82 846	0.28 772	0.24 764	0.18 709	0.16 681

test_sample8	0.49 734	0.19 612	0.50 588	0.18 140	0.16 580	0.34 616	0.20 506	0.55 681	0.34 487	0.62 755	0.38 546	1.15 792	0.67 769	0.66 683	0.91 773	0.23 761	1.82 846	0.28 772	0.24 764	0.18 709	0.16 681

FINET	0.34 663	0.27 697	0.80 712	0.24 569	0.24 720	0.36 638	0.34 721	0.54 671	0.72 759	0.39 657	0.47 653	0.32 544	0.30 624	0.51 589	0.32 633	0.19 741	0.17 744	0.13 652	0.12 651	0.18 709	0.16 681

RGC	0.39 696	0.32 735	0.64 665	0.34 742	0.27 740	0.40 669	0.29 680	0.57 708	0.53 703	0.45 704	0.64 732	0.62 738	0.45 720	0.72 706	0.39 669	0.15 693	0.15 727	0.21 746	0.20 743	0.18 709	0.19 714

RYNet	0.37 683	0.18 595	0.59 640	0.25 610	0.28 748	0.61 747	0.32 707	0.59 724	0.59 725	0.41 676	0.38 546	0.57 724	0.39 694	0.87 752	0.53 723	0.11 586	0.08 564	0.12 628	0.11 612	0.18 709	0.18 707

CSAN	0.50 738	0.35 743	0.78 701	0.36 753	0.23 712	0.56 735	0.59 789	0.61 737	0.70 756	0.64 759	0.78 756	0.65 750	0.60 757	1.38 809	0.62 738	0.21 751	0.17 744	0.20 744	0.20 743	0.18 709	0.18 707

zero-FE	0.16 300	0.08 55	0.81 715	0.19 213	0.18 627	0.12 37	0.15 227	0.19 93	0.19 217	0.10 70	0.10 68	0.13 216	0.12 229	0.21 301	0.19 455	0.08 371	0.05 57	0.07 214	0.05 93	0.19 722	0.06 204

WZ-Net	0.52 746	0.38 758	1.90 805	0.30 718	0.24 720	0.57 738	0.48 774	0.62 745	0.78 768	0.50 723	0.71 745	0.68 760	0.54 744	0.98 775	0.84 764	0.13 652	0.10 639	0.11 589	0.12 651	0.19 722	0.20 727

EDNetEfficient	0.63 761	0.37 753	2.40 814	0.26 645	0.25 729	0.38 654	0.49 776	0.41 503	1.06 803	1.38 809	0.87 768	0.62 738	0.95 794	0.65 679	1.65 815	0.11 586	0.09 603	0.10 529	0.11 612	0.19 722	0.17 694

FADNet-RVC	0.31 635	0.35 743	0.78 701	0.25 610	0.20 673	0.33 602	0.20 506	0.49 600	0.40 573	0.34 584	0.39 560	0.41 632	0.29 609	0.63 669	0.31 627	0.13 652	0.14 711	0.14 680	0.15 705	0.19 722	0.19 714

stereogan	0.37 683	0.17 580	0.65 667	0.27 674	0.22 699	0.62 749	0.26 650	0.59 724	0.63 741	0.43 693	0.60 717	0.67 756	0.42 712	0.68 689	0.35 650	0.13 652	0.14 711	0.14 680	0.12 651	0.19 722	0.17 694

ADCPNet	0.48 731	0.29 712	1.60 799	0.27 674	0.23 712	0.70 761	0.38 740	0.53 661	0.51 689	0.51 728	0.59 712	0.67 756	0.56 748	0.60 647	1.14 792	0.15 693	0.18 750	0.14 680	0.23 762	0.19 722	0.19 714

NVstereo2D	0.31 635	0.16 560	0.54 612	0.24 569	0.22 699	0.42 680	0.28 673	0.58 717	0.56 717	0.28 444	0.38 546	0.40 625	0.30 624	0.71 700	0.28 598	0.13 652	0.08 564	0.13 652	0.10 568	0.19 722	0.16 681

PWCDC_ROB	0.38 691	0.30 719	0.60 642	0.33 738	0.20 673	0.42 680	0.19 451	0.58 717	0.89 781	0.42 687	1.26 792	0.36 582	0.34 663	0.50 584	0.38 661	0.18 733	0.11 665	0.11 589	0.09 519	0.19 722	0.13 631

WCMA_ROB	0.51 742	0.21 640	0.65 667	0.25 610	0.21 682	0.58 739	0.32 707	0.54 671	0.55 714	0.95 791	1.40 797	1.28 797	0.81 784	0.73 708	0.62 738	0.18 733	0.15 727	0.15 696	0.15 705	0.19 722	0.19 714

SHD	0.42 708	0.27 697	0.81 715	0.31 724	0.25 729	0.42 680	0.22 569	0.66 760	0.94 795	0.63 757	0.60 717	0.59 729	0.47 729	0.59 643	0.58 730	0.15 693	0.13 700	0.16 708	0.16 718	0.20 731	0.22 744

ADCMid	0.49 734	0.34 741	1.13 771	0.26 645	0.21 682	0.51 722	0.37 734	0.57 708	0.54 708	0.75 772	0.66 735	0.62 738	0.64 768	0.64 671	1.68 816	0.13 652	0.12 687	0.17 715	0.17 728	0.20 731	0.17 694

AnyNet_C32	0.51 742	0.40 760	1.10 768	0.29 705	0.28 748	0.59 743	0.58 786	0.54 671	0.60 731	0.62 755	0.66 735	0.54 713	0.54 744	0.78 731	1.74 821	0.15 693	0.14 711	0.15 696	0.17 728	0.20 731	0.20 727

DDF-Stereo	0.13 197	0.08 55	0.19 161	0.19 213	0.16 580	0.12 37	0.15 227	0.18 74	0.18 195	0.11 118	0.10 68	0.13 216	0.12 229	0.23 334	0.19 455	0.08 371	0.05 57	0.07 214	0.05 93	0.21 734	0.06 204

coex-ft	3.44 828	0.73 804	48.55 874	0.24 569	0.19 654	0.50 721	0.43 757	0.47 575	2.40 833	7.03 851	1.20 789	0.97 780	2.23 828	0.73 708	1.92 825	0.12 630	0.15 727	0.14 680	0.12 651	0.21 734	0.43 787

Wz-Net-TNSev	0.51 742	0.58 790	1.61 801	0.25 610	0.21 682	0.65 752	0.45 762	0.63 752	0.69 753	0.51 728	0.54 690	0.71 765	0.60 757	1.00 776	0.77 758	0.15 693	0.15 727	0.13 652	0.15 705	0.21 734	0.20 727

EDNetEfficientorigin	7.51 842	0.52 786	140.47 876	0.25 610	0.17 605	0.42 680	0.29 680	0.47 575	1.03 798	1.28 806	1.02 779	0.83 771	0.84 789	0.75 717	0.99 778	0.10 538	0.09 603	0.12 628	0.10 568	0.21 734	0.22 744

FADNet_RVC	0.30 628	0.28 703	0.83 722	0.23 511	0.15 543	0.30 561	0.17 347	0.49 600	0.37 529	0.30 507	0.38 546	0.30 524	0.27 577	0.52 596	0.31 627	0.14 677	0.14 711	0.14 680	0.16 718	0.21 734	0.23 752

RTS	0.78 781	0.48 775	4.68 828	0.34 742	0.28 748	1.12 798	0.46 765	0.62 745	1.03 798	0.73 768	0.89 769	0.60 732	0.59 755	1.61 815	1.16 796	0.14 677	0.11 665	0.15 696	0.15 705	0.21 734	0.19 714

RTSA	0.78 781	0.48 775	4.68 828	0.34 742	0.28 748	1.12 798	0.46 765	0.62 745	1.03 798	0.73 768	0.89 769	0.60 732	0.59 755	1.61 815	1.16 796	0.14 677	0.11 665	0.15 696	0.15 705	0.21 734	0.19 714

GASNet	0.36 673	0.46 771	0.88 735	0.34 742	0.23 712	0.35 631	0.22 569	0.60 733	0.53 703	0.40 667	0.37 531	0.45 664	0.30 624	0.79 733	0.35 650	0.15 693	0.10 639	0.14 680	0.14 695	0.22 741	0.12 611

G-Net	0.46 725	0.25 676	0.86 732	0.34 742	0.28 748	0.90 787	0.35 725	0.47 575	0.45 632	0.68 764	1.22 790	0.64 748	0.60 757	0.61 654	0.57 725	0.16 709	0.14 711	0.17 715	0.13 680	0.22 741	0.19 714

ADCS	0.58 755	0.40 760	1.35 787	0.29 705	0.24 720	0.55 734	0.45 762	0.67 767	0.83 776	0.76 774	0.71 745	0.68 760	0.60 757	0.76 723	2.23 829	0.16 709	0.16 737	0.16 708	0.17 728	0.22 741	0.22 744

PStereo	0.26 575	0.37 753	0.34 382	0.21 372	0.13 424	0.25 465	0.25 636	0.33 381	0.47 656	0.26 419	0.17 253	0.29 506	0.34 663	0.35 514	0.37 657	0.23 761	0.15 727	0.17 715	0.13 680	0.23 744	0.21 737

sAnonymous2	0.20 420	0.21 640	0.58 634	0.24 569	0.17 605	0.22 397	0.19 451	0.34 394	0.28 401	0.17 301	0.19 289	0.17 316	0.16 371	0.17 172	0.14 288	0.10 538	0.07 470	0.09 445	0.08 407	0.23 744	0.17 694

CroCo_RVC	0.20 420	0.21 640	0.58 634	0.24 569	0.17 605	0.22 397	0.19 451	0.34 394	0.28 401	0.17 301	0.19 289	0.17 316	0.16 371	0.17 172	0.14 288	0.10 538	0.07 470	0.09 445	0.08 407	0.23 744	0.17 694

AnyNet_C01	0.65 763	0.58 790	2.60 817	0.32 731	0.26 736	0.88 783	0.61 791	0.63 752	0.62 737	0.68 764	0.96 775	0.76 768	0.60 757	0.96 771	1.43 809	0.16 709	0.16 737	0.17 715	0.17 728	0.23 744	0.23 752

StereoAnything_RVC	0.13 197	0.37 753	0.36 413	0.14 4	0.07 11	0.11 28	0.12 55	0.17 52	0.12 36	0.08 3	0.07 6	0.07 2	0.10 118	0.20 273	0.10 30	0.09 483	0.05 57	0.06 79	0.04 1	0.24 748	0.05 52

FADNet	0.32 644	0.36 746	0.74 697	0.23 511	0.22 699	0.37 645	0.19 451	0.53 661	0.48 668	0.32 547	0.36 522	0.43 648	0.32 651	0.64 671	0.25 572	0.16 709	0.16 737	0.14 680	0.16 718	0.24 748	0.19 714

Light-Stereo-hy	0.42 708	0.27 697	0.79 708	0.32 731	0.27 740	0.58 739	0.30 693	0.55 681	0.46 650	0.48 719	0.43 611	1.00 782	0.35 669	0.69 692	0.34 645	0.16 709	0.18 750	0.50 801	0.32 786	0.25 750	0.23 752

TARStereo(FT)	0.57 752	0.36 746	1.06 759	0.45 778	0.25 729	0.89 785	1.27 832	0.66 760	0.59 725	0.51 728	0.91 771	1.08 785	0.57 751	0.84 746	0.84 764	0.21 751	0.15 727	0.25 761	0.18 735	0.25 750	0.15 670

2222	0.57 752	0.36 746	1.06 759	0.45 778	0.25 729	0.89 785	1.27 832	0.66 760	0.59 725	0.51 728	0.91 771	1.08 785	0.57 751	0.84 746	0.84 764	0.21 751	0.15 727	0.25 761	0.18 735	0.25 750	0.15 670

FSD					0.24 720	0.27 500	0.27 657	0.31 353	0.29 420	0.26 419	0.27 403	0.28 495	0.27 577	0.28 438	0.26 586	0.23 761	0.22 775	0.27 764	0.26 774	0.25 750

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 742	0.50 780	0.86 732	0.39 763	0.24 720	0.84 777	0.55 783	0.56 698	0.62 737	0.60 752	0.68 739	0.62 738	0.42 712	1.13 790	0.43 690	0.23 761	0.27 789	0.27 764	0.35 789	0.25 750	0.29 770

XQC	0.43 714	0.37 753	0.96 748	0.34 742	0.25 729	0.53 732	0.34 721	0.60 733	0.73 763	0.51 728	0.46 646	0.57 724	0.47 729	0.70 696	0.72 753	0.17 722	0.12 687	0.18 725	0.15 705	0.25 750	0.23 752

LSM	1.64 815	0.40 760	2.56 816	2.02 834	17.61 855	0.51 722	0.52 779	0.61 737	0.76 765	0.82 777	1.11 783	0.63 746	0.54 744	0.75 717	0.49 711	0.16 709	0.24 782	0.18 725	0.21 748	0.25 750	2.42 835

DPSNet	0.47 728	0.24 671	0.93 743	0.27 674	0.20 673	0.75 767	0.57 785	0.84 796	0.79 769	0.47 715	0.51 671	0.60 732	0.69 772	0.87 752	0.71 752	0.16 709	0.13 700	0.12 628	0.10 568	0.25 750	0.21 737

PDISCO_ROB	0.43 714	0.30 719	0.67 673	0.43 772	0.36 771	0.67 755	0.32 707	0.72 777	0.76 765	0.43 693	0.53 687	0.63 746	0.40 699	0.66 683	0.47 706	0.21 751	0.12 687	0.21 746	0.19 741	0.25 750	0.20 727

MSMD_ROB	0.60 759	0.33 738	0.61 645	0.30 718	0.25 729	0.86 780	0.35 725	0.55 681	0.67 748	1.10 801	1.49 802	1.76 809	0.97 797	0.88 755	0.49 711	0.23 761	0.21 771	0.27 764	0.27 778	0.25 750	0.24 760

MultiAttention	1.02 798	0.13 436	0.43 520	0.35 751	0.43 779	5.36 833	1.71 836	0.69 772	0.53 703	0.36 618	0.63 730	0.55 715	0.22 491	7.60 853	0.43 690	0.09 483	0.06 324	0.14 680	0.24 764	0.26 760	0.30 771

FC-DCNN v2	0.71 771	0.30 719	0.67 673	0.32 731	0.27 740	0.84 777	0.39 745	0.84 796	0.85 780	1.44 816	1.64 809	2.09 813	1.28 812	1.06 781	0.80 762	0.24 771	0.22 775	0.27 764	0.26 774	0.26 760	0.25 762

ccnet	0.42 708	0.31 727	0.48 571	0.27 674	0.32 763	0.60 746	0.32 707	0.65 754	0.46 650	0.53 742	0.66 735	0.56 719	0.45 720	0.72 706	0.61 736	0.26 775	0.19 759	0.24 756	0.21 748	0.26 760	0.22 744

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 673	0.36 746	0.53 609	0.34 742	0.19 654	0.51 722	0.24 618	0.55 681	0.38 544	0.41 676	0.47 653	0.47 674	0.27 577	0.73 708	0.30 618	0.36 795	0.19 759	0.27 764	0.17 728	0.26 760	0.23 752

FC-DCNN	0.70 770	0.30 719	0.69 680	0.32 731	0.27 740	0.81 775	0.39 745	0.79 788	0.82 772	1.41 812	1.58 808	1.98 811	1.26 810	1.02 778	0.77 758	0.24 771	0.22 775	0.27 764	0.26 774	0.26 760	0.26 764

MSAF-DinoV2	0.76 780	0.44 769	1.98 806	0.49 789	0.16 580	0.58 739	0.31 699	0.81 791	0.83 776	0.41 676	0.52 680	0.98 781	0.58 754	4.97 849	1.03 780	0.11 586	0.07 470	0.10 529	0.24 764	0.27 765	0.26 764

FCDSN-DC	0.63 761	0.31 727	0.61 645	0.36 753	0.30 759	0.65 752	0.37 734	0.66 760	0.68 751	1.14 803	1.54 806	1.71 808	1.26 810	0.92 763	0.64 744	0.24 771	0.22 775	0.27 764	0.26 774	0.27 765	0.27 769
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PVD	0.58 755	0.34 741	0.84 727	0.39 763	0.31 762	0.59 743	0.47 770	0.80 789	1.25 813	0.92 784	1.09 781	0.79 769	0.82 785	0.85 749	0.76 755	0.21 751	0.18 750	0.22 752	0.18 735	0.27 765	0.35 781

SAMSARA	0.56 749	0.39 759	0.80 712	0.60 800	0.46 784	1.00 791	1.23 831	0.67 767	0.68 751	0.71 767	0.54 690	0.89 776	0.57 751	0.81 741	0.62 738	0.19 741	0.22 775	0.18 725	0.18 735	0.27 765	0.25 762

GANetREF_RVC	0.43 714	0.47 773	0.69 680	0.38 761	0.20 673	0.51 722	0.48 774	0.66 760	0.66 745	0.46 708	0.46 646	0.50 694	0.44 717	0.90 761	0.39 669	0.27 780	0.21 771	0.32 783	0.18 735	0.27 765	0.22 744
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	1.41 808	0.36 746	0.74 697	0.43 772	0.41 776	2.16 821	0.80 811	2.39 836	3.38 837	2.22 837	3.06 833	3.54 831	2.73 833	2.15 828	1.94 826	0.28 784	0.27 789	0.30 778	0.46 800	0.28 770	0.34 779

UHP(FT)	0.68 766	0.42 766	1.12 769	0.43 772	0.27 740	1.09 795	0.64 793	0.77 782	1.20 811	0.94 787	1.17 787	1.08 785	0.82 785	1.06 781	1.04 782	0.22 757	0.24 782	0.31 780	0.27 778	0.29 771	0.23 752

TARSTereo(ZeroShot)	1.99 820	0.26 688	2.90 819	0.33 738	1.30 828	3.07 827	2.37 839	2.20 833	4.84 844	3.25 842	6.38 846	4.33 835	3.05 834	1.33 806	1.21 802	0.23 761	0.18 750	0.24 756	0.81 830	0.29 771	1.26 827

1111	0.79 783	0.31 727	1.57 797	0.39 763	0.28 748	1.14 800	0.99 821	0.83 794	0.96 796	0.97 794	1.11 783	1.23 794	1.18 805	1.73 820	1.70 819	0.21 751	0.18 750	0.22 752	0.21 748	0.29 771	0.26 764

mmmmmm	0.68 766	0.42 766	1.12 769	0.43 772	0.27 740	1.09 795	0.64 793	0.77 782	1.20 811	0.94 787	1.17 787	1.08 785	0.82 785	1.06 781	1.04 782	0.22 757	0.24 782	0.31 780	0.27 778	0.29 771	0.23 752

TestStereooo	1.99 820	0.26 688	2.90 819	0.33 738	1.30 828	3.07 827	2.37 839	2.20 833	4.84 844	3.25 842	6.38 846	4.33 835	3.05 834	1.33 806	1.21 802	0.23 761	0.18 750	0.24 756	0.81 830	0.29 771	1.26 827

PASM	0.45 723	0.35 743	0.90 738	0.35 751	0.33 765	0.39 663	0.38 740	0.50 612	0.61 735	0.52 736	0.51 671	0.62 738	0.45 720	0.93 765	0.48 707	0.26 775	0.29 793	0.29 776	0.33 787	0.29 771	0.26 764

ELAS_RVC	0.74 776	0.36 746	1.00 752	0.37 759	0.33 765	0.88 783	0.93 818	0.83 794	1.08 805	1.35 808	1.33 796	1.24 795	1.33 814	1.06 781	0.95 776	0.27 780	0.25 786	0.29 776	0.27 778	0.30 777	0.30 771
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PSMNet-RUCA	0.37 683	0.41 764	0.66 672	0.46 782	0.41 776	0.34 616	0.25 636	0.57 708	0.45 632	0.39 657	0.52 680	0.43 648	0.33 654	0.41 550	0.29 610	0.25 774	0.14 711	0.33 787	0.21 748	0.31 778	0.22 744

CC-Net-ROB	0.43 714	0.47 773	0.65 667	0.37 759	0.23 712	0.51 722	0.29 680	0.66 760	0.49 677	0.46 708	0.51 671	0.48 680	0.38 687	0.96 771	0.35 650	0.34 793	0.23 780	0.55 805	0.25 769	0.31 778	0.20 727

ELAS	0.74 776	0.36 746	0.85 731	0.36 753	0.33 765	1.36 811	0.77 807	0.93 800	0.92 789	1.41 812	1.53 805	1.16 793	1.17 804	0.95 770	1.03 780	0.26 775	0.25 786	0.28 772	0.28 783	0.31 778	0.30 771
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_RVC	0.56 749	0.51 782	1.19 775	0.38 761	0.22 699	0.69 758	0.27 657	0.80 789	0.67 748	0.73 768	0.74 750	0.87 773	0.61 766	0.81 741	0.76 755	0.29 787	0.27 789	0.32 783	0.37 793	0.32 781	0.31 774

nnnnnnn	0.74 776	0.33 738	1.35 787	0.42 770	0.35 769	0.79 773	0.46 765	0.82 793	1.08 805	1.05 798	1.50 803	1.57 804	0.98 798	1.12 788	1.09 790	0.27 780	0.25 786	0.32 783	0.31 785	0.34 782	0.32 777

DStereoFS	0.84 785	0.66 800	0.80 712	0.53 795	0.50 788	1.23 805	0.55 783	0.94 801	1.32 815	0.89 781	1.32 794	1.04 784	2.32 830	1.29 804	1.14 792	0.31 790	0.35 802	0.30 778	0.39 796	0.34 782	0.60 802

Anonymous_2	0.37 683	0.21 640	0.47 560	0.20 306	0.21 682	0.42 680	0.26 650	0.38 459	0.29 420	0.33 564	0.30 441	0.44 659	0.38 687	0.36 523	0.29 610	0.26 775	0.29 793	0.44 798	1.41 838	0.34 782	0.21 737

UDG	0.40 703	0.46 771	0.49 577	0.40 766	0.35 769	0.47 706	0.27 657	0.54 671	0.47 656	0.39 657	0.45 636	0.59 729	0.44 717	0.46 567	0.39 669	0.26 775	0.19 759	0.48 800	0.22 759	0.34 782	0.26 764

fsdfsdds	1.26 805	0.33 738	1.44 791	0.43 772	0.59 796	2.19 822	1.14 829	1.28 813	2.36 832	2.10 836	4.10 840	3.15 829	1.94 824	1.09 785	1.28 805	0.22 757	0.19 759	0.34 788	0.25 769	0.36 786	0.34 779

NVStereoNet_ROB	0.67 765	0.49 779	0.83 722	0.48 784	0.40 775	0.51 722	0.46 765	0.70 774	0.77 767	0.84 779	1.72 811	1.02 783	0.83 788	1.23 796	0.79 761	0.32 791	0.38 804	0.40 796	0.46 800	0.36 786	0.41 786
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	0.41 705	0.50 780	0.48 571	0.44 777	0.39 773	0.46 699	0.32 707	0.50 612	0.43 603	0.45 704	0.52 680	0.57 724	0.36 674	0.48 575	0.33 640	0.33 792	0.21 771	0.55 805	0.25 769	0.37 788	0.32 777

Selective-IGEV-i16pa	30.47 870	41.93 878	4.02 824	0.49 789	0.37 772	96.94 879	0.74 803	60.26 886	58.76 884	17.24 865	64.39 883	38.26 885	49.53 884	106.11 886	26.15 868	19.96 876	3.42 853	4.39 854	1.81 848	0.39 789	14.22 859

DStereoSA	0.81 784	0.37 753	1.08 763	0.51 791	0.65 803	0.67 755	1.44 835	0.74 779	1.06 803	0.54 744	1.67 810	0.49 686	1.78 822	0.96 771	1.69 818	0.28 784	0.43 808	0.27 764	0.51 806	0.40 790	0.58 799

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 766	0.64 797	1.06 759	0.45 778	0.27 740	1.40 814	0.58 786	0.78 785	0.92 789	0.84 779	0.86 765	0.88 775	0.68 771	1.33 806	0.68 750	0.37 797	0.29 793	0.34 788	0.36 792	0.43 791	0.37 782

MADNet+	1.01 796	1.16 825	4.72 830	0.70 805	0.47 785	1.24 806	0.96 819	0.97 803	0.89 781	0.65 761	0.77 755	0.87 773	0.85 791	2.09 826	1.68 816	0.38 798	0.39 805	0.31 780	0.27 778	0.43 791	0.39 784

SQANet	0.40 703	0.48 775	0.67 673	0.48 784	0.39 773	0.48 712	0.22 569	0.51 630	0.43 603	0.40 667	0.47 653	0.47 674	0.33 654	0.54 610	0.32 633	0.36 795	0.15 727	0.40 796	0.21 748	0.45 793	0.31 774

DStereoO	0.46 725	0.32 735	0.51 598	0.36 753	0.29 758	0.38 654	0.45 762	0.55 681	0.60 731	0.47 715	0.49 661	0.48 680	0.73 777	0.59 643	0.69 751	0.81 823	0.18 750	0.38 793	0.19 741	0.46 794	0.20 727

anonymity	0.56 749	0.54 787	0.70 686	0.47 783	0.61 798	0.56 735	0.43 757	0.69 772	0.49 677	0.63 757	0.55 697	0.54 713	0.60 757	0.61 654	0.57 725	0.55 806	0.53 821	0.50 801	0.54 810	0.51 795	0.56 796

Consistency-Raft	0.55 748	0.48 775	1.02 755	0.45 778	0.49 787	0.49 717	0.47 770	0.72 777	0.72 759	0.45 704	0.82 761	0.47 674	0.60 757	0.50 584	0.63 741	0.39 799	0.39 805	0.44 798	0.51 806	0.52 796	0.37 782

SGM+DAISY	0.87 786	0.66 800	1.30 785	0.51 791	0.60 797	1.03 792	0.84 815	0.76 781	0.73 763	1.39 810	1.51 804	1.31 798	1.22 808	1.11 786	1.08 785	0.57 808	0.53 821	0.51 804	0.51 806	0.54 797	0.61 806

SPS-STEREO	0.69 769	0.61 795	0.98 750	0.52 794	0.57 794	0.74 764	0.50 777	0.78 785	0.62 737	0.95 791	0.86 765	0.94 777	0.70 773	1.01 777	0.87 769	0.58 809	0.51 818	0.50 801	0.50 805	0.55 798	0.58 799
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
BEATNet-Init1	4.73 839	2.61 834	13.29 854	0.58 798	0.53 792	10.12 848	3.33 844	4.83 848	5.01 847	8.75 855	8.51 849	14.08 864	7.60 851	7.70 854	5.34 847	0.28 784	0.28 792	0.34 788	0.37 793	0.57 799	0.45 788

JetBlue	1.14 802	0.76 805	2.36 812	0.59 799	0.75 810	3.04 826	1.78 837	1.11 807	0.90 783	0.94 787	1.10 782	1.66 807	1.28 812	2.09 826	1.72 820	0.43 802	0.36 803	0.38 793	0.38 795	0.58 800	0.56 796

otaku	0.57 752	0.62 796	0.87 734	0.63 802	0.44 782	0.73 763	0.37 734	0.65 754	0.66 745	0.51 728	0.75 752	0.66 754	0.45 720	0.69 692	0.46 704	0.53 803	0.34 801	0.55 805	0.35 789	0.60 801	0.45 788

GCST	0.47 728	0.60 792	0.57 629	1.04 822	0.48 786	0.38 654	0.11 31	0.40 487	0.32 463	0.41 676	0.34 501	0.29 506	0.17 404	0.46 567	0.19 455	0.69 813	0.42 807	0.79 820	0.62 818	0.62 802	0.46 791

Ntro	0.58 755	0.64 797	0.92 741	0.66 803	0.50 788	0.77 768	0.36 730	0.66 760	0.70 756	0.50 723	0.59 712	0.65 750	0.51 741	0.75 717	0.45 698	0.56 807	0.32 799	0.56 808	0.34 788	0.63 803	0.46 791

DGSMNet	0.61 760	0.29 712	0.91 739	0.51 791	0.70 805	0.62 749	1.38 834	0.59 724	0.55 714	0.37 626	0.61 724	0.52 704	0.33 654	0.65 679	0.43 690	0.53 803	0.60 828	0.67 810	0.61 817	0.63 803	0.61 806

ACVNet_1	0.72 772	0.81 809	1.37 789	0.72 806	0.53 792	0.77 768	0.42 755	0.85 799	0.90 783	0.74 771	0.75 752	1.32 799	0.72 775	1.02 778	0.55 724	0.54 805	0.31 796	0.71 814	0.35 789	0.64 805	0.45 788

ACVNet-4b	0.72 772	0.81 809	1.33 786	0.72 806	0.50 788	0.80 774	0.31 699	0.71 776	0.80 770	0.50 723	0.72 749	0.95 779	0.43 716	0.96 771	1.20 800	1.13 835	0.21 771	0.76 817	0.45 799	0.65 806	0.46 791

DispFullNet	0.66 764	0.89 814	1.59 798	0.77 808	1.21 826	0.51 722	0.23 596	0.59 724	0.72 759	0.69 766	0.61 724	0.69 762	0.91 793	0.79 733	0.48 707	0.27 780	0.12 687	0.73 815	0.30 784	0.65 806	0.40 785

WAO-7	1.01 796	0.89 814	0.93 743	0.83 812	0.66 804	1.18 801	0.81 813	1.40 817	1.57 822	1.11 802	1.76 813	1.45 801	1.19 806	1.50 813	1.14 792	0.61 810	0.62 831	0.70 813	0.68 822	0.66 808	0.60 802

MFMNet_re	0.72 772	0.76 805	0.99 751	0.62 801	0.70 805	0.77 768	0.67 797	0.75 780	0.83 776	0.78 776	0.86 765	0.69 762	0.78 779	0.71 700	0.61 736	0.66 812	0.59 827	0.61 809	0.58 816	0.68 809	0.71 812

relubot	0.74 776	0.80 808	0.77 699	0.88 814	0.77 813	0.71 762	0.77 807	0.68 770	0.72 759	0.83 778	0.74 750	0.66 754	0.80 783	0.67 687	0.74 754	0.74 816	0.71 838	0.69 811	0.66 819	0.70 810	0.67 809

relurobot		0.77 807		0.83 812	0.70 805	0.64 751	0.77 807	0.58 717	0.69 753	0.75 772	0.69 743	0.64 748	0.72 775	0.64 671	0.67 749	0.74 816	0.64 833	0.69 811	0.66 819	0.70 810	0.67 809

MonStereo1	0.93 792	0.56 788	0.82 719	0.69 804	0.58 795	1.37 812	0.35 725	0.94 801	1.25 813	0.93 786	1.90 814	1.52 803	2.10 827	1.27 801	0.77 758	0.69 813	0.33 800	0.75 816	0.47 802	0.70 810	0.57 798

Selective-IGEV-i1pa	5.57 840	7.99 847	4.76 832	0.80 809	0.45 783	12.99 850	3.60 845	9.25 856	7.43 850	6.97 850	9.87 853	8.94 852	7.26 850	14.66 865	5.65 848	3.55 851	1.08 843	1.93 840	0.72 825	0.73 813	2.79 839

ACVNet_2	0.89 788	0.87 813	1.25 780	0.82 810	0.62 799	0.97 790	0.62 792	1.14 810	1.42 818	1.00 795	1.40 797	1.47 802	0.84 789	1.11 786	0.66 747	0.61 810	0.43 808	0.78 818	0.49 803	0.75 814	0.52 794

RainbowNet	0.72 772	0.89 814	1.02 755	0.82 810	0.63 800	0.78 771	0.52 779	0.81 791	0.93 793	0.60 752	0.79 757	0.80 770	0.60 757	0.80 737	0.57 725	0.78 821	0.55 824	0.78 818	0.49 803	0.76 815	0.58 799

WAO-6	1.07 800	0.93 817	0.92 741	0.96 816	0.78 814	1.28 808	0.75 804	1.34 815	2.00 829	1.02 797	1.54 806	1.59 805	1.22 808	1.31 805	1.14 792	0.78 821	0.55 824	1.02 827	0.75 827	0.83 816	0.69 811

IMH-64-1	0.91 789	0.86 811	0.84 727	0.97 817	0.75 810	0.92 788	0.71 799	1.27 811	1.10 807	0.89 781	1.45 799	1.14 790	0.96 795	1.19 792	0.84 764	0.74 816	0.51 818	0.97 823	0.55 811	0.84 817	0.60 802

IMH-64	0.91 789	0.86 811	0.84 727	0.97 817	0.75 810	0.92 788	0.71 799	1.27 811	1.10 807	0.89 781	1.45 799	1.14 790	0.96 795	1.19 792	0.84 764	0.74 816	0.51 818	0.97 823	0.55 811	0.84 817	0.60 802

IMH	1.05 799	0.95 818	1.00 752	1.01 819	0.78 814	1.11 797	0.68 798	1.38 816	1.43 819	1.00 795	1.72 811	1.43 800	1.14 800	1.73 820	0.89 771	1.09 832	0.55 824	0.99 825	0.57 815	0.87 819	0.62 808

LVE	1.13 801	1.02 819	1.28 783	1.01 819	0.80 817	1.29 809	0.81 813	1.47 820	1.96 827	1.07 800	1.90 814	1.90 810	1.01 799	1.48 812	0.91 773	0.93 829	0.61 830	0.94 822	0.69 823	0.87 819	0.75 816

WAO-8	1.46 811	1.10 823	1.09 764	1.10 823	0.84 818	2.06 818	0.75 804	1.84 826	3.83 840	1.44 816	2.21 822	2.15 815	1.43 817	3.17 832	1.19 798	0.91 827	0.65 834	1.09 828	0.79 828	0.90 821	0.71 812

Venus	1.46 811	1.10 823	1.09 764	1.10 823	0.84 818	2.06 818	0.75 804	1.84 826	3.83 840	1.44 816	2.21 822	2.15 815	1.43 817	3.17 832	1.19 798	0.91 827	0.65 834	1.09 828	0.79 828	0.90 821	0.71 812

Dean	1.17 804	1.04 821	1.49 794	1.03 821	0.78 814	1.20 804	0.77 807	1.48 821	1.96 827	1.28 806	1.99 819	2.15 815	1.14 800	1.25 799	1.00 779	0.81 823	0.60 828	1.01 826	0.69 823	0.92 823	0.74 815

PWCK	1.00 793	1.17 826	1.70 803	0.91 815	0.41 776	1.19 803	0.92 817	1.10 806	1.14 809	1.16 804	1.14 785	1.25 796	0.88 792	1.75 822	1.04 782	0.87 826	0.50 816	0.87 821	0.53 809	0.96 824	0.52 794

SuperB	0.49 734	0.28 703	2.23 810	0.23 511	0.15 543	0.41 673	0.32 707	0.47 575	0.82 772	0.43 693	0.50 665	0.33 553	0.45 720	0.68 689	1.08 785	0.10 538	0.07 470	0.09 445	0.08 407	0.98 825	0.14 657

DNS	0.26 575	0.30 719	0.18 142	0.17 75	0.10 182	0.13 45	0.14 165	0.24 218	0.16 132	0.12 155	0.17 253	0.13 216	0.10 118	0.70 696	0.37 657	0.08 371	0.14 711	0.08 338	0.05 93	1.01 826	0.80 818

UHP(ZeroShot)	4.71 836	0.60 792	7.05 839	0.48 784	0.70 805	9.17 845	2.53 841	5.32 850	14.17 863	8.26 853	14.83 861	9.91 854	8.72 852	4.02 843	3.96 837	0.41 800	0.31 796	0.37 791	0.56 813	1.09 827	1.78 831

UHP	4.71 836	0.60 792	7.05 839	0.48 784	0.70 805	9.17 845	2.53 841	5.32 850	14.17 863	8.26 853	14.83 861	9.91 854	8.72 852	4.02 843	3.96 837	0.41 800	0.31 796	0.37 791	0.56 813	1.09 827	1.78 831

DNSM	0.28 607	0.28 703	0.17 115	0.17 75	0.09 94	0.15 100	0.15 227	0.24 218	0.18 195	0.14 227	0.17 253	0.13 216	0.11 181	0.75 717	0.63 741	0.08 371	0.13 700	0.06 79	0.05 93	1.14 829	0.81 819

UNDER WATER-64	1.55 813	1.19 827	2.52 815	1.31 828	0.95 822	2.12 820	1.21 830	1.45 819	3.19 836	1.43 815	1.32 794	2.64 824	2.04 826	1.63 817	1.83 822	1.11 833	0.67 836	1.28 833	0.92 833	1.19 830	1.02 824

light-stereo	2.37 825	0.69 802	3.61 822	3.84 838	3.41 834	4.04 829	0.31 699	2.13 832	1.45 820	3.61 844	6.33 845	6.90 851	0.63 767	4.83 848	1.28 805	0.71 815	0.74 839	0.32 783	0.39 796	1.20 831	0.96 821

UNDER WATER	1.59 814	1.22 828	2.36 812	1.38 829	1.03 823	1.67 817	1.10 826	1.54 824	3.63 838	1.44 816	1.47 801	2.85 827	2.25 829	1.67 818	1.94 826	1.06 831	0.62 831	1.31 834	0.93 834	1.21 832	1.02 824

TorneroNet-64	1.43 809	1.03 820	1.20 776	1.10 823	0.86 820	2.26 823	0.73 802	1.84 826	3.84 842	1.25 805	2.25 824	2.69 825	1.42 815	1.76 823	1.43 809	0.76 820	0.50 816	1.09 828	0.66 819	1.23 833	0.76 817

TorneroNet	2.22 822	1.08 822	1.24 779	1.14 827	0.90 821	5.58 834	0.80 811	2.12 831	8.69 851	2.58 839	5.42 843	3.88 834	1.97 825	1.78 825	1.87 823	0.86 825	0.54 823	1.15 832	0.74 826	1.23 833	0.85 820

notaker	1.45 810	1.34 829	1.48 792	1.40 830	1.07 824	1.18 801	0.85 816	1.48 821	1.40 817	1.51 821	3.46 836	2.40 820	1.81 823	1.76 823	1.45 812	1.11 833	0.69 837	1.38 835	0.87 832	1.31 835	0.97 823

ktn	1.77 817	1.36 830	1.22 777	1.43 831	1.14 825	1.52 815	1.08 825	1.51 823	3.96 843	2.77 841	4.69 841	3.35 830	1.46 819	1.69 819	1.25 804	1.43 837	0.77 840	1.45 836	0.99 835	1.32 836	0.96 821

KSHMR	1.89 818	1.36 830	1.60 799	1.47 832	1.22 827	1.38 813	1.06 824	1.79 825	5.97 848	1.42 814	5.65 844	2.98 828	1.14 800	2.23 829	1.20 800	1.27 836	1.12 844	1.46 837	1.10 837	1.32 836	1.15 826

JetRed	2.30 824	2.64 835	6.12 836	1.12 826	1.38 831	5.85 841	3.29 843	1.99 829	1.67 823	1.98 833	1.95 818	2.16 818	1.60 820	2.48 830	4.10 839	1.05 830	1.60 845	1.09 828	1.01 836	1.67 838	1.28 829

MADNet++	2.26 823	1.80 833	2.06 808	2.13 836	1.97 833	2.61 825	1.79 838	2.38 835	2.16 830	2.75 840	2.65 831	2.38 819	2.43 831	3.17 832	3.21 833	2.17 847	1.95 848	1.94 841	1.63 839	2.06 839	2.01 834

HanzoNet	2.97 827	1.69 832	2.29 811	1.74 833	1.33 830	1.53 816	1.03 823	1.99 829	2.64 835	5.51 848	5.16 842	5.90 842	6.82 849	4.32 845	3.29 834	3.16 850	2.02 850	1.92 839	2.87 852	2.24 840	1.89 833

tt	4.71 836	0.10 201	3.94 823	2.06 835	1.53 832	10.14 849	16.88 857	9.27 857	4.98 846	1.39 810	1.02 779	4.68 837	4.90 845	3.35 835	5.86 849	5.76 855	9.15 863	2.24 851	2.53 850	3.10 841	1.32 830

ply	1.96 819	0.65 799	0.36 413	0.54 796	0.63 800	0.49 717	0.43 757	3.11 838	1.04 801	0.32 547	1.90 814	3.56 832	3.36 836	4.53 846	5.93 850	1.67 838	0.90 841	2.10 848	1.74 842	3.53 842	2.42 835

xbf	2.48 826	0.56 788	0.36 413	0.54 796	0.63 800	4.66 830	5.05 852	3.11 838	1.04 801	2.06 835	1.90 814	3.56 832	3.36 836	4.53 846	5.93 850	1.67 838	0.90 841	2.10 848	1.74 842	3.53 842	2.42 835

DPSimNet_ROB	4.34 835	4.23 836	6.89 838	3.67 837	3.68 835	4.75 831	5.21 853	2.67 837	3.68 839	5.82 849	3.95 838	5.57 839	6.72 848	3.46 836	4.48 840	4.05 854	2.88 851	4.68 855	3.12 854	3.69 844	3.62 841

USTest	6.88 841	5.23 839	5.63 835	7.22 842	7.29 838	14.34 852	22.76 858	8.48 854	9.32 852	5.42 847	6.39 848	6.29 850	6.64 847	6.92 852	8.62 854	1.94 840	3.29 852	2.16 850	2.55 851	3.85 845	3.29 840

DGTPSM_ROB	8.34 843	5.10 837	10.37 852	5.31 840	10.18 841	8.33 843	23.60 862	6.06 852	13.41 860	4.90 845	10.87 857	5.65 840	10.44 855	6.17 850	12.59 855	3.74 852	7.55 855	3.69 852	7.26 859	4.14 846	7.46 850

WQFJA1++	0.44 720	0.07 5	0.63 657	0.18 140	0.13 424	0.15 100	0.11 31	0.20 121	0.11 18	2.05 834	0.12 129	0.23 417	0.11 181	0.17 172	0.12 169	0.08 371	0.05 57	0.06 79	0.05 93	4.20 847	0.07 318

DPSMNet_ROB	8.40 844	5.11 838	10.49 853	5.58 841	10.25 842	8.34 844	23.62 863	6.07 853	13.45 861	4.93 846	10.88 858	5.66 841	10.44 855	6.24 851	12.64 856	3.98 853	7.61 856	3.76 853	7.30 860	4.20 847	7.51 851

noway3	4.27 830	5.33 841	4.61 825	11.26 848	10.44 845	5.62 835	4.46 846	4.12 843	0.92 789	1.86 828	2.49 830	6.19 848	3.66 842	3.74 841	4.54 842	1.97 841	0.46 810	2.03 846	1.74 842	5.69 849	4.21 842

TCMNet-wrong-test	4.29 831	5.57 842	4.65 827	11.33 850	10.39 843	5.73 840	4.48 850	4.13 844	1.02 797	1.91 832	2.39 825	6.16 846	3.62 840	3.84 842	4.50 841	1.99 843	0.47 812	1.97 842	1.69 840	5.69 849	4.31 843

noway2	4.26 829	5.26 840	4.63 826	11.29 849	10.43 844	5.62 835	4.46 846	4.09 842	0.90 783	1.87 829	2.47 827	6.20 849	3.67 843	3.62 837	4.54 842	1.97 841	0.46 810	2.02 843	1.74 842	5.72 851	4.32 844

zzzz4	4.31 832	5.77 843	4.85 834	11.37 851	10.45 846	5.64 837	4.46 846	4.20 846	0.91 788	1.87 829	2.47 827	6.11 844	3.60 838	3.65 838	4.59 844	1.99 843	0.47 812	2.02 843	1.74 842	5.77 852	4.37 845

noway1	4.31 832	5.77 843	4.81 833	11.37 851	10.45 846	5.64 837	4.46 846	4.20 846	0.90 783	1.87 829	2.48 829	6.11 844	3.60 838	3.65 838	4.59 844	1.99 843	0.47 812	2.02 843	1.74 842	5.77 852	4.37 845

noway4	4.32 834	5.81 845	4.75 831	11.39 853	10.47 848	5.70 839	4.50 851	4.14 845	0.90 783	1.83 827	2.44 826	6.16 846	3.63 841	3.66 840	4.60 846	2.00 846	0.47 812	2.03 846	1.73 841	5.80 854	4.40 847

iinet-test	10.78 847	9.29 848	9.70 842	10.48 843	10.68 849	17.98 857	25.98 864	12.57 861	13.39 858	9.64 859	10.10 854	10.06 856	10.61 858	11.22 861	12.70 857	6.40 857	7.74 857	5.68 857	6.69 855	7.47 855	7.30 848

IINet	10.78 847	9.29 848	9.70 842	10.48 843	10.68 849	17.98 857	25.98 864	12.57 861	13.39 858	9.64 859	10.10 854	10.06 856	10.61 858	11.22 861	12.70 857	6.40 857	7.74 857	5.68 857	6.69 855	7.47 855	7.30 848

DPSM_ROB	11.49 850	9.87 854	10.35 850	11.13 846	11.31 851	19.11 860	27.51 867	13.37 864	14.21 865	10.31 861	11.06 859	10.96 862	11.27 863	11.96 863	13.59 860	6.78 859	8.19 860	6.03 859	7.09 857	7.93 857	7.73 853

DPSM	11.49 850	9.87 854	10.35 850	11.13 846	11.31 851	19.11 860	27.51 867	13.37 864	14.21 865	10.31 861	11.06 859	10.96 862	11.27 863	11.96 863	13.59 860	6.78 859	8.19 860	6.03 859	7.09 857	7.93 857	7.73 853

PML	16.10 855	12.82 858	6.78 837	5.23 839	7.76 839	33.92 865	66.56 880	5.30 849	10.28 853	26.12 879	68.59 884	20.51 866	13.49 865	10.06 856	6.78 853	5.96 856	2.00 849	6.04 861	2.18 849	8.96 859	2.60 838

xxxxx1	15.27 852	9.54 851	10.31 847	20.13 857	18.88 856	17.08 853	23.03 859	10.36 858	10.99 854	9.21 856	9.62 850	10.74 859	10.61 858	10.72 857	13.89 862	7.97 861	9.20 864	31.85 880	44.72 881	12.84 860	13.69 855

tt_ll	15.27 852	9.54 851	10.31 847	20.13 857	18.88 856	17.08 853	23.03 859	10.36 858	10.99 854	9.21 856	9.62 850	10.74 859	10.61 858	10.72 857	13.89 862	7.97 861	9.20 864	31.85 880	44.72 881	12.84 860	13.69 855

ff	15.27 852	9.54 851	10.31 847	20.13 857	18.88 856	17.08 853	23.03 859	10.36 858	10.99 854	9.21 856	9.62 850	10.74 859	10.61 858	10.72 857	13.89 862	7.97 861	9.20 864	31.85 880	44.72 881	12.84 860	13.69 855

LRCNet_RVC	10.90 849	14.34 859	9.35 841	15.35 854	8.04 840	1.08 794	0.34 721	8.78 855	0.70 756	12.63 864	16.05 863	9.85 853	6.54 846	8.57 855	6.34 852	20.27 877	5.40 854	23.70 877	21.88 877	14.87 863	13.83 858

Hybrid-DGEV	23.16 863	19.94 868	20.96 864	22.49 861	22.75 862	38.51 871	55.52 878	27.09 878	28.90 878	20.58 871	22.25 871	22.00 869	22.80 874	24.11 873	27.33 870	13.60 867	16.47 868	12.14 862	14.30 866	15.95 864	15.54 862

CasAABBNet	23.10 859	19.86 863	20.64 861	22.47 860	22.73 860	38.41 869	55.50 875	26.89 874	28.70 874	20.61 874	22.15 870	22.08 873	22.75 872	23.99 868	27.36 871	13.59 864	16.48 869	12.14 862	14.27 862	15.95 864	15.53 861

RAFT-FEzeroshot	23.10 859	19.88 865	20.56 859	22.49 861	22.75 862	38.38 866	55.50 875	26.84 871	28.66 872	20.60 872	22.10 868	22.05 870	22.74 870	24.00 870	27.37 873	13.59 864	16.48 869	12.14 862	14.28 863	15.96 866	15.54 862

RAFT-FE	23.10 859	19.88 865	20.56 859	22.49 861	22.75 862	38.38 866	55.50 875	26.84 871	28.66 872	20.60 872	22.10 868	22.05 870	22.74 870	24.00 870	27.37 873	13.59 864	16.48 869	12.14 862	14.28 863	15.96 866	15.54 862

FlowAnything	23.14 862	19.87 864	20.79 862	22.50 864	22.74 861	38.39 868	55.46 872	26.89 874	28.72 875	20.77 877	22.29 874	22.07 872	22.72 869	23.99 868	27.41 876	13.60 867	16.55 875	12.15 866	14.36 868	15.97 868	15.52 860

RAFTStereoReplicaGSO							55.57 879	27.19 879	28.95 879	20.67 876	22.28 873	22.36 876	22.85 876	24.77 876	27.37 873	13.64 870	16.51 873	12.16 868	14.32 867	15.98 869

Selective-RAFT-Error	23.16 863	19.93 867	20.87 863	22.54 865	22.81 865	38.52 872	55.47 873	27.01 877	28.83 876	20.66 875	22.25 871	22.09 874	22.80 874	24.09 872	27.36 871	13.61 869	16.48 869	12.15 866	14.28 863	15.99 870	15.57 865

LSM0	24.24 866	19.98 869	22.32 865	24.22 867	40.14 875	38.48 870	55.20 871	26.95 876	28.57 871	20.49 870	21.83 866	22.26 875	22.75 872	24.22 874	27.30 869	13.66 871	16.32 867	12.19 869	14.15 861	16.10 871	17.66 867

fast-reg	23.64 865	20.51 871	23.42 866	23.22 866	24.75 869	38.73 873	55.47 873	26.85 873	28.86 877	20.12 869	21.73 865	21.64 868	22.22 868	24.30 875	27.54 877	13.91 872	16.52 874	14.85 870	15.62 869	16.91 872	15.71 866

zzzzzz3	33.80 871	21.93 872	29.35 869	40.69 873	40.71 876	54.58 875	75.81 882	38.06 882	43.73 882	30.21 881	32.81 878	33.59 882	36.40 882	35.16 878	41.64 881	19.24 874	24.62 878	18.35 872	21.58 873	19.15 873	18.48 868

zzz1	33.83 872	21.95 873	29.58 870	40.69 873	40.71 876	54.57 874	75.77 881	38.08 883	43.79 883	30.23 882	32.84 879	33.61 883	36.40 882	35.19 879	41.64 881	19.25 875	24.62 878	18.36 873	21.58 873	19.16 874	18.49 869

HaxPig	17.72 857	20.22 870	19.73 856	16.53 855	16.51 854	9.27 847	9.33 854	14.34 866	13.27 857	18.65 866	18.70 864	17.35 865	16.77 866	17.04 866	16.45 865	22.05 880	20.89 876	22.27 876	21.53 872	21.29 875	22.13 872

zzzz2	34.86 873	30.12 876	31.42 871	34.23 869	34.22 873	58.04 876	83.74 883	40.88 884	43.54 880	31.10 883	33.46 880	32.70 880	33.88 880	35.86 880	41.00 879	20.48 878	24.86 880	18.45 874	21.67 875	24.07 876	23.42 873

noway5	34.86 873	30.12 876	31.42 871	34.23 869	34.22 873	58.04 876	83.74 883	40.88 884	43.54 880	31.10 883	33.46 880	32.70 880	33.88 880	35.86 880	41.00 879	20.48 878	24.86 880	18.45 874	21.67 875	24.07 876	23.42 873

MEDIAN_ROB	21.21 858	24.62 874	23.47 867	19.58 856	19.65 859	13.22 851	10.96 855	17.88 867	17.00 867	22.14 878	22.02 867	20.86 867	20.36 867	21.06 867	19.71 866	25.63 881	24.13 877	26.21 878	25.20 878	25.17 878	25.38 875

AVERAGE_ROB	25.43 867	29.06 875	27.24 868	24.63 868	24.20 868	17.73 856	12.61 856	22.29 870	21.39 870	26.79 880	26.16 877	25.20 877	24.64 879	25.07 877	23.53 867	29.96 882	28.40 882	30.60 879	29.58 879	29.72 879	29.84 876

RSGM-EC	29.65 868	17.75 860	10.04 845	35.31 871	33.15 871	26.42 863	46.65 869	19.89 868	17.74 868	18.92 867	23.36 875	30.14 878	23.59 877	41.87 882	45.99 883	59.56 884	34.38 883	33.25 883	20.37 870	34.97 880	19.60 870

acva	29.65 868	17.75 860	10.04 845	35.31 871	33.15 871	26.42 863	46.65 869	19.89 868	17.74 868	18.92 867	23.36 875	30.14 878	23.59 877	41.87 882	45.99 883	59.56 884	34.38 883	33.25 883	20.37 870	34.97 880	19.60 870

DLNR_Zeroshot_test	10.44 845	12.10 856	19.93 857	106.08 877	23.66 867	0.14 71	0.13 116	3.22 840	0.17 168	0.16 280	0.23 352	0.16 302	0.10 118	0.31 481	0.15 324	2.36 848	0.06 324	0.07 214	0.07 315	39.70 882	0.06 204

DLNR-FE	10.45 846	12.13 857	19.94 858	106.10 878	23.12 866	0.14 71	0.13 116	3.28 841	0.17 168	0.16 280	0.23 352	0.16 302	0.10 118	0.31 481	0.15 324	2.41 849	0.06 324	0.07 214	0.07 315	40.22 883	0.06 204

Anonymous_1	16.62 856	9.35 850	9.84 844	10.66 845	14.64 853	18.66 859	27.12 866	12.64 863	13.51 862	10.76 863	10.30 856	10.13 858	10.60 857	11.06 860	12.74 859	15.87 873	7.74 857	16.92 871	43.48 880	58.66 884	7.68 852

Light2-Stereo	42.68 875	18.61 862	35.43 873	49.89 875	31.26 870	20.59 862	0.50 777	31.24 880	1.90 826	63.85 885	34.95 882	34.68 884	8.98 854	90.83 884	38.96 878	46.99 883	8.80 862	113.79 886	105.60 885	60.31 885	56.37 877

test_example2	101.33 876	108.28 879	68.15 875	98.43 876	106.93 878	89.75 878	102.43 885	36.80 881	97.65 885	129.04 886	130.15 885	65.26 886	66.62 885	92.11 885	80.24 885	144.10 886	199.48 885	81.81 885	103.01 884	125.01 886	101.27 878

ccccc		256.29 880		354.40 879	364.36 879	149.10 880		152.89 887		153.93 887		164.00 887		268.02 887		390.55 887	349.22 886	244.59 887	219.82 886	412.30 887

ASD4		6.65 846

Low-res two-view benchmark