Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 67	0.09 77	0.18 73	0.18 88	0.09 54	0.13 22	0.16 192	0.25 148	0.21 175	0.11 50	0.16 146	0.09 25	0.11 108	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.07 216	0.04 1	0.05 34

DispViT+	0.12 67	0.07 4	0.19 83	0.15 5	0.16 455	0.10 10	0.12 29	0.26 168	0.23 217	0.13 110	0.11 39	0.10 54	0.08 12	0.21 203	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 8	0.08 31	0.13 1	0.18 88	0.10 116	0.13 22	0.12 29	0.15 9	0.12 16	0.10 29	0.13 78	0.10 54	0.10 71	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

2.75w_new	0.11 38	0.09 77	0.14 8	0.16 20	0.09 54	0.15 49	0.12 29	0.25 148	0.16 61	0.14 141	0.13 78	0.08 4	0.10 71	0.16 89	0.13 160	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w_new	0.11 38	0.09 77	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.19 184	0.10 8	0.22 89	0.17 87	0.14 141	0.12 59	0.10 54	0.11 108	0.17 107	0.12 105	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w	0.11 38	0.09 77	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.19 184	0.10 8	0.22 89	0.17 87	0.14 141	0.12 59	0.10 54	0.11 108	0.17 107	0.12 105	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

monster-pro	0.10 8	0.08 31	0.13 1	0.17 41	0.08 23	0.13 22	0.12 29	0.24 131	0.19 126	0.09 12	0.11 39	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 8	0.08 31	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.14 97	0.17 20	0.14 36	0.08 2	0.11 39	0.12 112	0.09 30	0.14 31	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

TS12	0.12 67	0.08 31	0.17 60	0.21 270	0.09 54	0.19 184	0.14 97	0.23 112	0.16 61	0.14 141	0.19 193	0.12 112	0.13 187	0.17 107	0.15 226	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

aanet-new-70k	0.12 67	0.10 131	0.27 181	0.19 143	0.08 23	0.16 88	0.14 97	0.21 71	0.15 51	0.10 29	0.13 78	0.10 54	0.12 142	0.20 178	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.04 1

aanet-new-36k	0.12 67	0.12 269	0.28 198	0.19 143	0.08 23	0.17 122	0.15 145	0.22 89	0.18 107	0.11 50	0.14 113	0.10 54	0.11 108	0.17 107	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

aanet-new-34k	0.12 67	0.11 211	0.26 169	0.19 143	0.07 2	0.14 33	0.14 97	0.21 71	0.18 107	0.12 80	0.15 127	0.11 89	0.12 142	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 38	0.10 131	0.26 169	0.18 88	0.09 54	0.14 33	0.14 97	0.20 56	0.13 23	0.11 50	0.13 78	0.10 54	0.11 108	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.05 7	0.05 34

aanet-new-22k	0.12 67	0.11 211	0.28 198	0.20 216	0.08 23	0.15 49	0.13 63	0.22 89	0.19 126	0.12 80	0.14 113	0.12 112	0.12 142	0.15 65	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

aanet-new-8k	0.12 67	0.11 211	0.24 146	0.20 216	0.09 54	0.19 184	0.15 145	0.26 168	0.20 155	0.11 50	0.12 59	0.10 54	0.13 187	0.17 107	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 67	0.10 131	0.21 108	0.21 270	0.11 169	0.20 226	0.16 192	0.21 71	0.17 87	0.12 80	0.17 164	0.11 89	0.12 142	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 67	0.08 31	0.18 73	0.18 88	0.13 315	0.20 226	0.16 192	0.23 112	0.18 107	0.12 80	0.15 127	0.14 164	0.13 187	0.13 12	0.12 105	0.06 49	0.04 2	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 152	0.21 520	0.47 438	0.17 41	0.12 236	0.15 49	0.14 97	0.24 131	0.16 61	0.11 50	0.14 113	0.12 112	0.10 71	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.06 230	0.06 43	0.08 298	0.05 7	0.07 232

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 67	0.09 77	0.17 60	0.19 143	0.11 169	0.14 33	0.16 192	0.21 71	0.20 155	0.10 29	0.17 164	0.11 89	0.12 142	0.12 5	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.08 298	0.05 7	0.06 137

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 67	0.08 31	0.29 212	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.14 97	0.19 39	0.17 87	0.11 50	0.14 113	0.11 89	0.12 142	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.05 7	0.19 584

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 38	0.09 77	0.17 60	0.18 88	0.10 116	0.15 49	0.16 192	0.23 112	0.15 51	0.10 29	0.16 146	0.09 25	0.11 108	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.08 298	0.05 7	0.08 310

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 113	0.09 77	0.19 83	0.18 88	0.14 363	0.19 184	0.15 145	0.25 148	0.22 191	0.15 161	0.20 210	0.10 54	0.09 30	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 113	0.09 77	0.22 123	0.18 88	0.14 363	0.18 149	0.15 145	0.23 112	0.21 175	0.16 190	0.22 238	0.10 54	0.09 30	0.15 65	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 113	0.09 77	0.20 96	0.18 88	0.14 363	0.18 149	0.15 145	0.25 148	0.22 191	0.16 190	0.21 225	0.09 25	0.09 30	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 152	0.19 493	0.70 555	0.17 41	0.12 236	0.13 22	0.14 97	0.24 131	0.17 87	0.10 29	0.12 59	0.10 54	0.10 71	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.07 216	0.05 7	0.07 232

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 113	0.11 211	0.38 330	0.17 41	0.11 169	0.17 122	0.14 97	0.23 112	0.17 87	0.11 50	0.14 113	0.13 132	0.11 108	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 43	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.12 29	0.15 9	0.11 8	0.08 2	0.07 3	0.13 132	0.09 30	0.12 5	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 43	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.11 17	0.15 9	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.13 132	0.09 30	0.12 5	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 43	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.11 17	0.14 5	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.11 89	0.08 12	0.11 1	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LACA3	0.10 8	0.10 131	0.14 8	0.15 5	0.07 2	0.16 88	0.14 97	0.14 5	0.13 23	0.11 50	0.09 16	0.10 54	0.10 71	0.16 89	0.09 1	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1c-attn	0.12 67	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.07 2	0.15 49	0.15 145	0.24 131	0.17 87	0.13 110	0.15 127	0.16 205	0.13 187	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1b	0.12 67	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.07 2	0.16 88	0.15 145	0.25 148	0.16 61	0.14 141	0.15 127	0.17 216	0.12 142	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 67	0.07 4	0.14 8	0.15 5	0.07 2	0.18 149	0.16 192	0.25 148	0.16 61	0.16 190	0.16 146	0.18 228	0.13 187	0.17 107	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 43	0.15 5	0.06 1	0.09 1	0.12 29	0.14 5	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 54	0.08 12	0.11 1	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

GeoVLM	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.15 49	0.12 29	0.17 20	0.13 23	0.09 12	0.09 16	0.11 89	0.10 71	0.14 31	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LACA2	0.10 8	0.11 211	0.20 96	0.16 20	0.07 2	0.16 88	0.13 63	0.17 20	0.14 36	0.09 12	0.09 16	0.11 89	0.10 71	0.14 31	0.09 1	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LACA1	0.09 1	0.10 131	0.13 1	0.16 20	0.07 2	0.15 49	0.12 29	0.15 9	0.11 8	0.09 12	0.07 3	0.09 25	0.10 71	0.13 12	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.05 62	0.05 7	0.05 34

Test_v1	0.10 8	0.07 4	0.16 43	0.15 5	0.09 54	0.13 22	0.13 63	0.22 89	0.16 61	0.09 12	0.10 29	0.08 4	0.08 12	0.14 31	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.04 1

gcap_with_dpt	0.12 67	0.09 77	0.21 108	0.18 88	0.13 315	0.18 149	0.16 192	0.24 131	0.20 155	0.16 190	0.21 225	0.09 25	0.09 30	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 8	0.17 41	0.09 54	0.09 1	0.14 97	0.10 1	0.14 36	0.07 1	0.09 16	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

Pro-Stereo	0.10 8	0.07 4	0.14 8	0.17 41	0.10 116	0.17 122	0.13 63	0.11 2	0.13 23	0.10 29	0.09 16	0.08 4	0.06 1	0.22 223	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.08 298	0.05 7	0.05 34

BStereo	0.13 113	0.10 131	0.42 387	0.18 88	0.11 169	0.13 22	0.14 97	0.24 131	0.22 191	0.12 80	0.11 39	0.12 112	0.09 30	0.16 89	0.14 197	0.05 9	0.06 230	0.06 43	0.08 298	0.05 7	0.06 137

MatchStereo	0.11 38	0.08 31	0.23 136	0.16 20	0.07 2	0.09 1	0.12 29	0.20 56	0.17 87	0.10 29	0.15 127	0.08 4	0.08 12	0.14 31	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
Wave_Phase_stereo	0.14 152	0.10 131	0.42 387	0.18 88	0.11 169	0.36 511	0.14 97	0.28 205	0.22 191	0.12 80	0.11 39	0.12 112	0.09 30	0.16 89	0.14 197	0.05 9	0.06 230	0.06 43	0.08 298	0.05 7	0.06 137

NLSM3	0.13 113	0.10 131	0.17 60	0.21 270	0.13 315	0.18 149	0.16 192	0.30 241	0.24 233	0.11 50	0.15 127	0.12 112	0.13 187	0.17 107	0.15 226	0.05 9	0.05 39	0.08 239	0.08 298	0.05 7	0.05 34

MonSter++	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.15 49	0.12 29	0.17 20	0.13 23	0.09 12	0.09 16	0.11 89	0.10 71	0.14 31	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

HiDET	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.15 5	0.09 54	0.14 33	0.12 29	0.19 39	0.15 51	0.10 29	0.09 16	0.11 89	0.09 30	0.15 65	0.13 160	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LCMNet	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.15 5	0.09 54	0.15 49	0.12 29	0.18 30	0.19 126	0.10 29	0.10 29	0.11 89	0.10 71	0.15 65	0.13 160	0.06 49	0.06 230	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

CSFM-Stereo	0.10 8	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.08 23	0.16 88	0.13 63	0.21 71	0.11 8	0.11 50	0.11 39	0.10 54	0.10 71	0.14 31	0.11 42	0.07 122	0.06 230	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

VIP-Stereo	0.12 67	0.12 269	0.21 108	0.18 88	0.11 169	0.24 328	0.12 29	0.19 39	0.18 107	0.10 29	0.13 78	0.11 89	0.09 30	0.19 158	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

BridgeDepth	0.10 8	0.09 77	0.14 8	0.19 143	0.07 2	0.16 88	0.12 29	0.16 14	0.12 16	0.08 2	0.09 16	0.14 164	0.13 187	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 62	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Zero-FE251	0.14 152	0.09 77	0.24 146	0.17 41	0.09 54	0.20 226	0.13 63	0.20 56	0.14 36	0.61 614	0.13 78	0.13 132	0.11 108	0.14 31	0.16 253	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

MonStereo	0.10 8	0.08 31	0.13 1	0.17 41	0.08 23	0.14 33	0.12 29	0.24 131	0.19 126	0.09 12	0.11 39	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 8	0.08 31	0.13 1	0.17 41	0.08 23	0.13 22	0.12 29	0.24 131	0.19 126	0.09 12	0.11 39	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 8	0.07 4	0.16 43	0.16 20	0.08 23	0.11 12	0.09 2	0.20 56	0.12 16	0.11 50	0.11 39	0.08 4	0.08 12	0.23 233	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 137

Replicate-Monster	0.12 67	0.10 131	0.32 245	0.16 20	0.08 23	0.17 122	0.10 8	0.22 89	0.19 126	0.11 50	0.10 29	0.10 54	0.09 30	0.19 158	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.08 310

AdaDepth	0.11 38	0.09 77	0.20 96	0.20 216	0.10 116	0.19 184	0.13 63	0.16 14	0.13 23	0.10 29	0.10 29	0.09 25	0.09 30	0.19 158	0.12 105	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.05 7	0.05 34

asda	0.11 38	0.11 211	0.16 43	0.17 41	0.09 54	0.14 33	0.12 29	0.24 131	0.16 61	0.11 50	0.11 39	0.08 4	0.10 71	0.15 65	0.12 105	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

asd	0.10 8	0.10 131	0.15 22	0.17 41	0.10 116	0.16 88	0.10 8	0.19 39	0.13 23	0.12 80	0.11 39	0.09 25	0.10 71	0.16 89	0.11 42	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 62	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 38	0.10 131	0.14 8	0.17 41	0.10 116	0.15 49	0.12 29	0.25 148	0.17 87	0.14 141	0.13 78	0.09 25	0.09 30	0.18 133	0.12 105	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

depthmonostereo	0.14 152	0.09 77	0.19 83	0.19 143	0.08 23	0.20 226	0.15 145	0.27 183	0.23 217	0.16 190	0.18 184	0.14 164	0.17 292	0.19 158	0.13 160	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.05 62	0.05 7	0.05 34

DilatedVolume-Stereo	0.14 152	0.08 31	0.18 73	0.18 88	0.09 54	0.21 257	0.14 97	0.24 131	0.21 175	0.21 248	0.21 225	0.15 184	0.14 223	0.23 233	0.15 226	0.07 122	0.06 230	0.06 43	0.06 143	0.05 7	0.05 34

2.25w	0.11 38	0.09 77	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.10 8	0.19 39	0.18 107	0.14 141	0.17 164	0.09 25	0.10 71	0.18 133	0.13 160	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

4.25_new	0.11 38	0.11 211	0.16 43	0.17 41	0.10 116	0.17 122	0.12 29	0.21 71	0.14 36	0.12 80	0.13 78	0.09 25	0.10 71	0.15 65	0.12 105	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 38	0.11 211	0.16 43	0.17 41	0.10 116	0.17 122	0.12 29	0.21 71	0.14 36	0.12 80	0.13 78	0.09 25	0.10 71	0.15 65	0.12 105	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 38	0.11 211	0.16 43	0.17 41	0.10 116	0.17 122	0.12 29	0.21 71	0.14 36	0.12 80	0.13 78	0.09 25	0.10 71	0.15 65	0.12 105	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 8	0.10 131	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.10 8	0.19 39	0.13 23	0.12 80	0.12 59	0.08 4	0.11 108	0.16 89	0.12 105	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 62	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 38	0.10 131	0.15 22	0.18 88	0.09 54	0.15 49	0.15 145	0.20 56	0.15 51	0.12 80	0.13 78	0.10 54	0.09 30	0.17 107	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 62	0.05 7	0.04 1

3.75w	0.11 38	0.09 77	0.15 22	0.17 41	0.11 169	0.18 149	0.12 29	0.23 112	0.14 36	0.13 110	0.11 39	0.08 4	0.10 71	0.16 89	0.11 42	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 38	0.10 131	0.14 8	0.17 41	0.09 54	0.17 122	0.09 2	0.22 89	0.16 61	0.13 110	0.13 78	0.09 25	0.11 108	0.19 158	0.13 160	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3w_stereo	0.12 67	0.11 211	0.18 73	0.18 88	0.08 23	0.16 88	0.15 145	0.27 183	0.19 126	0.12 80	0.12 59	0.07 1	0.12 142	0.15 65	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

2w_stereo	0.11 38	0.10 131	0.15 22	0.18 88	0.08 23	0.16 88	0.14 97	0.27 183	0.20 155	0.14 141	0.14 113	0.08 4	0.11 108	0.13 12	0.12 105	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 62	0.05 7	0.04 1

1w_stereo	0.12 67	0.08 31	0.14 8	0.18 88	0.09 54	0.16 88	0.15 145	0.25 148	0.21 175	0.13 110	0.16 146	0.08 4	0.12 142	0.16 89	0.13 160	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

monsterstereo	0.11 38	0.09 77	0.14 8	0.19 143	0.12 236	0.14 33	0.12 29	0.25 148	0.17 87	0.13 110	0.16 146	0.08 4	0.09 30	0.19 158	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 38	0.09 77	0.13 1	0.17 41	0.12 236	0.15 49	0.11 17	0.23 112	0.15 51	0.14 141	0.12 59	0.08 4	0.09 30	0.21 203	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 38	0.06 1	0.17 60	0.15 5	0.11 169	0.16 88	0.13 63	0.21 71	0.16 61	0.11 50	0.15 127	0.09 25	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

LG-Stereo_L2	0.10 8	0.08 31	0.19 83	0.16 20	0.09 54	0.12 16	0.13 63	0.18 30	0.13 23	0.09 12	0.07 3	0.08 4	0.08 12	0.16 89	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 8	0.08 31	0.19 83	0.16 20	0.09 54	0.12 16	0.13 63	0.17 20	0.11 8	0.08 2	0.07 3	0.08 4	0.07 3	0.17 107	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test1	0.10 8	0.08 31	0.15 22	0.18 88	0.09 54	0.15 49	0.11 17	0.16 14	0.10 4	0.08 2	0.06 1	0.10 54	0.07 3	0.17 107	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MLG-Stereo	0.10 8	0.08 31	0.15 22	0.18 88	0.07 2	0.15 49	0.11 17	0.17 20	0.11 8	0.08 2	0.06 1	0.10 54	0.08 12	0.18 133	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 43	0.16 20	0.08 23	0.12 16	0.13 63	0.11 2	0.12 16	0.09 12	0.07 3	0.10 54	0.09 30	0.11 1	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

castereo++	0.13 113	0.10 131	0.18 73	0.18 88	0.10 116	0.27 379	0.13 63	0.23 112	0.23 217	0.11 50	0.13 78	0.16 205	0.10 71	0.18 133	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.04 1

MonSter	0.10 8	0.08 31	0.13 1	0.17 41	0.08 23	0.14 33	0.12 29	0.24 131	0.19 126	0.09 12	0.11 39	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 38	0.08 31	0.17 60	0.17 41	0.09 54	0.22 285	0.14 97	0.14 5	0.16 61	0.11 50	0.10 29	0.09 25	0.08 12	0.21 203	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

dual_stereo	0.10 8	0.07 4	0.14 8	0.17 41	0.08 23	0.09 1	0.13 63	0.24 131	0.13 23	0.10 29	0.09 16	0.09 25	0.08 12	0.18 133	0.12 105	0.07 122	0.06 230	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

gcap-zeroshot	0.13 113	0.09 77	0.22 123	0.17 41	0.14 363	0.19 184	0.15 145	0.25 148	0.22 191	0.15 161	0.20 210	0.10 54	0.09 30	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

test_for_model	0.13 113	0.09 77	0.20 96	0.18 88	0.14 363	0.19 184	0.15 145	0.25 148	0.22 191	0.15 161	0.20 210	0.10 54	0.09 30	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 67	0.08 31	0.29 212	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.14 97	0.19 39	0.17 87	0.11 50	0.14 113	0.11 89	0.12 142	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.05 7	0.19 584

testlalala	0.13 113	0.09 77	0.22 123	0.17 41	0.14 363	0.19 184	0.15 145	0.25 148	0.22 191	0.15 161	0.20 210	0.10 54	0.09 30	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

LoS_RVC	0.13 113	0.10 131	0.19 83	0.18 88	0.16 455	0.20 226	0.18 284	0.20 56	0.17 87	0.13 110	0.19 193	0.12 112	0.15 242	0.17 107	0.13 160	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.12 491

DCANet-4	0.19 288	0.10 131	0.52 481	0.19 143	0.09 54	0.19 184	0.18 284	0.36 328	0.39 428	0.29 345	0.30 317	0.17 216	0.22 366	0.20 178	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.05 7	0.07 232

fff	0.19 288	0.13 336	0.40 354	0.18 88	0.09 54	0.19 184	0.18 284	0.35 309	0.43 474	0.29 345	0.30 317	0.18 228	0.28 465	0.20 178	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.05 7	0.07 232

csc	0.19 288	0.13 336	0.40 354	0.18 88	0.09 54	0.19 184	0.18 284	0.35 309	0.43 474	0.29 345	0.30 317	0.18 228	0.28 465	0.20 178	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.05 7	0.07 232

cscssc	0.19 288	0.13 336	0.40 354	0.18 88	0.09 54	0.19 184	0.18 284	0.35 309	0.43 474	0.29 345	0.30 317	0.18 228	0.28 465	0.20 178	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.05 7	0.07 232

DF	0.13 113	0.09 77	0.21 108	0.18 88	0.10 116	0.17 122	0.15 145	0.25 148	0.17 87	0.13 110	0.22 238	0.19 244	0.11 108	0.20 178	0.14 197	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.06 95	0.06 137

LiteMatch*	0.11 38	0.07 4	0.22 123	0.16 20	0.10 116	0.13 22	0.13 63	0.18 30	0.14 36	0.09 12	0.09 16	0.09 25	0.10 71	0.14 31	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.06 137

aanet-new-90k	0.12 67	0.11 211	0.28 198	0.20 216	0.09 54	0.15 49	0.14 97	0.22 89	0.16 61	0.09 12	0.11 39	0.09 25	0.12 142	0.20 178	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

aanet-new-60k	0.12 67	0.11 211	0.32 245	0.20 216	0.08 23	0.16 88	0.13 63	0.19 39	0.17 87	0.11 50	0.12 59	0.11 89	0.11 108	0.19 158	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

aanet-new-32k	0.12 67	0.11 211	0.27 181	0.20 216	0.09 54	0.18 149	0.13 63	0.18 30	0.13 23	0.12 80	0.12 59	0.13 132	0.13 187	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

aanet-new-30k	0.12 67	0.11 211	0.27 181	0.20 216	0.09 54	0.18 149	0.13 63	0.18 30	0.13 23	0.12 80	0.12 59	0.13 132	0.13 187	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

aanet-new-24k	0.12 67	0.11 211	0.22 123	0.19 143	0.11 169	0.16 88	0.14 97	0.19 39	0.15 51	0.13 110	0.16 146	0.11 89	0.12 142	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.06 95	0.05 34

RT-Monster	0.15 188	0.08 31	0.21 108	0.17 41	0.14 363	0.20 226	0.11 17	0.29 221	0.32 340	0.24 275	0.22 238	0.17 216	0.13 187	0.18 133	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.07 232

DepthFocus	0.10 8	0.07 4	0.21 108	0.15 5	0.11 169	0.10 10	0.13 63	0.15 9	0.08 1	0.12 80	0.10 29	0.09 25	0.07 3	0.13 12	0.10 6	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.08 298	0.06 95	0.05 34

Foundation-i1	0.13 113	0.07 4	0.16 43	0.17 41	0.11 169	0.17 122	0.16 192	0.32 263	0.22 191	0.15 161	0.17 164	0.20 254	0.13 187	0.14 31	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

Selective-IGEV-i32	0.12 67	0.09 77	0.22 123	0.19 143	0.10 116	0.15 49	0.14 97	0.27 183	0.15 51	0.13 110	0.14 113	0.13 132	0.08 12	0.21 203	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.05 34

VMStereo-Base	0.13 113	0.08 31	0.22 123	0.15 5	0.09 54	0.18 149	0.13 63	0.24 131	0.25 247	0.14 141	0.22 238	0.17 216	0.12 142	0.19 158	0.13 160	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.07 232

BridgeDepth_RVC	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.13 1	0.07 2	0.16 88	0.10 8	0.20 56	0.14 36	0.09 12	0.10 29	0.09 25	0.12 142	0.13 12	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.05 62	0.06 95	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	0.14 152	0.07 4	0.17 60	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.11 17	0.21 71	0.19 126	0.77 634	0.11 39	0.08 4	0.08 12	0.13 12	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.06 137

GASTEREO	0.13 113	0.12 269	0.21 108	0.23 395	0.10 116	0.18 149	0.15 145	0.26 168	0.18 107	0.17 209	0.16 146	0.11 89	0.13 187	0.19 158	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.07 216	0.06 95	0.06 137

MSCF	0.13 113	0.12 269	0.21 108	0.22 339	0.10 116	0.16 88	0.15 145	0.26 168	0.18 107	0.17 209	0.16 146	0.11 89	0.13 187	0.18 133	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.07 216	0.06 95	0.06 137

water-stereo	0.13 113	0.08 31	0.20 96	0.19 143	0.10 116	0.17 122	0.14 97	0.25 148	0.19 126	0.17 209	0.23 247	0.15 184	0.15 242	0.12 5	0.13 160	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.05 34

4.5_new	0.11 38	0.11 211	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.14 33	0.12 29	0.21 71	0.16 61	0.13 110	0.13 78	0.08 4	0.09 30	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 62	0.06 95	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 38	0.11 211	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.14 33	0.12 29	0.21 71	0.16 61	0.13 110	0.13 78	0.08 4	0.09 30	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 62	0.06 95	0.04 1

xyz-stereo-finetune2	0.17 221	0.11 211	0.26 169	0.16 20	0.09 54	0.27 379	0.19 331	0.27 183	0.20 155	0.22 255	0.28 292	0.21 266	0.22 366	0.37 411	0.22 405	0.06 49	0.05 39	0.08 239	0.06 143	0.06 95	0.07 232

xyz-stereo-finetune	0.16 203	0.12 269	0.23 136	0.16 20	0.08 23	0.23 307	0.20 383	0.29 221	0.31 331	0.19 233	0.22 238	0.19 244	0.15 242	0.29 350	0.20 359	0.06 49	0.06 230	0.08 239	0.06 143	0.06 95	0.06 137

xyz-stereo	1.40 663	0.10 131	17.09 700	0.18 88	0.07 2	4.78 682	0.18 284	0.29 221	0.34 364	0.36 483	2.81 680	0.40 492	0.29 480	0.56 495	0.24 437	0.07 122	0.05 39	0.09 332	0.06 143	0.06 95	0.05 34

MLG-Stereo_test3	0.10 8	0.08 31	0.16 43	0.17 41	0.08 23	0.16 88	0.12 29	0.17 20	0.12 16	0.10 29	0.07 3	0.10 54	0.08 12	0.14 31	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.06 137

MLG-Stereo_test2	0.10 8	0.08 31	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.11 17	0.16 14	0.10 4	0.09 12	0.07 3	0.10 54	0.06 1	0.15 65	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.05 34

LG-G_1	0.11 38	0.08 31	0.18 73	0.18 88	0.07 2	0.21 257	0.09 2	0.19 39	0.11 8	0.10 29	0.09 16	0.11 89	0.10 71	0.19 158	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.06 137

LG-G	0.11 38	0.08 31	0.18 73	0.18 88	0.07 2	0.21 257	0.09 2	0.19 39	0.11 8	0.10 29	0.09 16	0.11 89	0.10 71	0.19 158	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.06 137

LGtest1	0.10 8	0.08 31	0.17 60	0.17 41	0.08 23	0.13 22	0.09 2	0.16 14	0.12 16	0.09 12	0.07 3	0.09 25	0.09 30	0.15 65	0.11 42	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.06 137

SGD-Stereo	0.11 38	0.08 31	0.17 60	0.17 41	0.07 2	0.17 122	0.13 63	0.18 30	0.16 61	0.11 50	0.13 78	0.11 89	0.12 142	0.18 133	0.11 42	0.08 280	0.04 2	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.04 1

Reg-Stereo(zero)	0.16 203	0.07 4	0.36 302	0.19 143	0.10 116	0.19 184	0.14 97	0.28 205	0.24 233	0.22 255	0.20 210	0.24 312	0.18 318	0.21 203	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.06 95	0.06 137

AIO_rvc	0.12 67	0.11 211	0.22 123	0.19 143	0.10 116	0.15 49	0.17 238	0.20 56	0.16 61	0.11 50	0.13 78	0.13 132	0.08 12	0.22 223	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.07 232

AIO_test	0.12 67	0.09 77	0.20 96	0.19 143	0.11 169	0.15 49	0.17 238	0.19 39	0.16 61	0.11 50	0.13 78	0.14 164	0.09 30	0.20 178	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

AIO-test1	0.19 288	0.14 383	0.41 377	0.27 550	0.15 423	0.21 257	0.16 192	0.39 356	0.36 393	0.17 209	0.26 280	0.18 228	0.13 187	0.28 331	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.10 410	0.11 483	0.06 95	0.09 373

castereo	0.14 152	0.10 131	0.19 83	0.18 88	0.10 116	0.20 226	0.19 331	0.30 241	0.27 270	0.13 110	0.18 184	0.16 205	0.16 262	0.15 65	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.06 95	0.05 34

GIP-stereo	0.12 67	0.09 77	0.20 96	0.19 143	0.11 169	0.16 88	0.14 97	0.29 221	0.18 107	0.11 50	0.16 146	0.13 132	0.09 30	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

SMoEStereo_RVC	0.13 113	0.10 131	0.22 123	0.19 143	0.10 116	0.19 184	0.17 238	0.19 39	0.19 126	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.11 108	0.24 249	0.16 253	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.06 137

999	0.14 152	0.08 31	0.24 146	0.19 143	0.11 169	0.20 226	0.17 238	0.24 131	0.18 107	0.13 110	0.16 146	0.14 164	0.11 108	0.36 408	0.15 226	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.07 232

ours_stereo	0.13 113	0.11 211	0.23 136	0.20 216	0.11 169	0.17 122	0.18 284	0.20 56	0.19 126	0.13 110	0.18 184	0.14 164	0.10 71	0.23 233	0.14 197	0.06 49	0.05 39	0.08 239	0.06 143	0.06 95	0.05 34

UGAM-zero	0.23 377	0.10 131	0.54 488	0.19 143	0.13 315	0.21 257	0.14 97	0.44 415	0.22 191	0.28 316	0.28 292	0.51 562	0.33 521	0.65 546	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.08 298	0.06 95	0.07 232

WCG-NET	0.14 152	0.09 77	0.23 136	0.18 88	0.08 23	0.18 149	0.17 238	0.21 71	0.28 286	0.18 227	0.21 225	0.15 184	0.12 142	0.18 133	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

GCAP-BAT	0.21 326	0.08 31	1.22 637	0.29 574	0.43 637	0.16 88	0.15 145	0.27 183	0.25 247	0.14 141	0.17 164	0.15 184	0.11 108	0.20 178	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.06 137

IGEV-Stereo++	0.11 38	0.08 31	0.15 22	0.19 143	0.11 169	0.14 33	0.10 8	0.22 89	0.18 107	0.10 29	0.13 78	0.10 54	0.11 108	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

Pointernet	0.13 113	0.07 4	0.27 181	0.19 143	0.11 169	0.20 226	0.12 29	0.31 251	0.24 233	0.15 161	0.15 127	0.13 132	0.11 108	0.17 107	0.13 160	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

AIO-Stereo	0.13 113	0.10 131	0.22 123	0.20 216	0.09 54	0.16 88	0.15 145	0.27 183	0.16 61	0.13 110	0.15 127	0.13 132	0.08 12	0.18 133	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.06 137

WCG-NET（raft）	0.14 152	0.09 77	0.23 136	0.17 41	0.08 23	0.19 184	0.16 192	0.23 112	0.26 259	0.18 227	0.19 193	0.20 254	0.12 142	0.21 203	0.12 105	0.06 49	0.06 230	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

RSM	0.12 67	0.09 77	0.20 96	0.20 216	0.09 54	0.16 88	0.15 145	0.23 112	0.18 107	0.13 110	0.13 78	0.15 184	0.09 30	0.21 203	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.05 34

RAFT-Stereo-weight	0.15 188	0.09 77	0.26 169	0.20 216	0.10 116	0.19 184	0.17 238	0.36 328	0.29 305	0.24 275	0.20 210	0.19 244	0.10 71	0.18 133	0.15 226	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.06 95	0.05 34

trnet	0.13 113	0.08 31	0.21 108	0.15 5	0.07 2	0.21 257	0.12 29	0.24 131	0.24 233	0.16 190	0.21 225	0.15 184	0.13 187	0.18 133	0.13 160	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.05 34

MoCha-V2	0.13 113	0.08 31	0.26 169	0.23 395	0.09 54	0.16 88	0.15 145	0.26 168	0.16 61	0.15 161	0.15 127	0.13 132	0.14 223	0.20 178	0.11 42	0.06 49	0.07 360	0.06 43	0.06 143	0.06 95	0.05 34

MSKI-zero shot	0.17 221	0.09 77	0.43 400	0.20 216	0.11 169	0.21 257	0.15 145	0.32 263	0.21 175	0.23 261	0.24 261	0.23 298	0.10 71	0.31 373	0.13 160	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.06 137

GCAPDPT-zeroshot	0.20 305	0.08 31	1.14 632	0.29 574	0.43 637	0.16 88	0.15 145	0.27 183	0.25 247	0.14 141	0.17 164	0.15 184	0.11 108	0.20 178	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.06 137

GCAP-Stereo	0.14 152	0.14 383	0.33 262	0.20 216	0.09 54	0.21 257	0.10 8	0.26 168	0.20 155	0.18 227	0.19 193	0.15 184	0.13 187	0.17 107	0.13 160	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.05 62	0.06 95	0.06 137

RAFT-Test	0.17 221	0.10 131	0.38 330	0.19 143	0.12 236	0.25 346	0.17 238	0.33 278	0.23 217	0.23 261	0.29 304	0.27 354	0.14 223	0.20 178	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.06 137

CAS	0.15 188	0.07 4	0.21 108	0.41 629	0.16 455	0.20 226	0.18 284	0.22 89	0.19 126	0.15 161	0.19 193	0.11 89	0.09 30	0.14 31	0.13 160	0.29 636	0.04 2	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.14 530

LoS	0.14 152	0.08 31	0.27 181	0.16 20	0.09 54	0.22 285	0.14 97	0.26 168	0.26 259	0.15 161	0.18 184	0.18 228	0.13 187	0.22 223	0.14 197	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.06 137
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.12 67	0.09 77	0.22 123	0.19 143	0.10 116	0.15 49	0.14 97	0.27 183	0.15 51	0.13 110	0.14 113	0.13 132	0.08 12	0.21 203	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.05 34

EGLCR-Stereo	0.13 113	0.08 31	0.20 96	0.18 88	0.09 54	0.21 257	0.13 63	0.27 183	0.21 175	0.13 110	0.10 29	0.15 184	0.09 30	0.20 178	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.06 137

MC-Stereo	0.14 152	0.09 77	0.25 160	0.21 270	0.09 54	0.18 149	0.16 192	0.23 112	0.19 126	0.18 227	0.23 247	0.16 205	0.13 187	0.22 223	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.05 34

RCA-Stereo	0.16 203	0.09 77	0.25 160	0.20 216	0.10 116	0.19 184	0.17 238	0.36 328	0.35 380	0.20 237	0.25 271	0.17 216	0.17 292	0.18 133	0.14 197	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.05 34

ADStereo(finetuned)	0.19 288	0.13 336	0.49 454	0.19 143	0.09 54	0.19 184	0.18 284	0.34 286	0.39 428	0.29 345	0.31 332	0.18 228	0.31 511	0.21 203	0.19 338	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.06 95	0.07 232

test-3	0.16 203	0.09 77	0.31 237	0.21 270	0.11 169	0.18 149	0.16 192	0.30 241	0.27 270	0.26 296	0.16 146	0.22 277	0.12 142	0.26 297	0.18 305	0.06 49	0.04 2	0.08 239	0.08 298	0.06 95	0.06 137

test_1	0.16 203	0.09 77	0.31 237	0.21 270	0.11 169	0.18 149	0.16 192	0.30 241	0.27 270	0.25 284	0.16 146	0.22 277	0.12 142	0.26 297	0.18 305	0.06 49	0.04 2	0.08 239	0.08 298	0.06 95	0.06 137

TRStereo	0.19 288	0.17 463	0.47 438	0.23 395	0.19 528	0.19 184	0.16 192	0.52 514	0.28 286	0.20 237	0.19 193	0.21 266	0.13 187	0.24 249	0.13 160	0.09 375	0.06 230	0.09 332	0.11 483	0.06 95	0.06 137

STrans-v2	0.24 408	0.13 336	0.54 488	0.21 270	0.12 236	0.23 307	0.21 414	0.47 445	0.28 286	0.31 395	0.42 468	0.36 451	0.35 534	0.62 531	0.23 426	0.07 122	0.05 39	0.08 239	0.07 216	0.06 95	0.06 137

TransformOpticalFlow	0.24 408	0.13 336	0.56 498	0.23 395	0.11 169	0.21 257	0.19 331	0.40 367	0.32 340	0.30 377	0.43 481	0.36 451	0.31 511	0.61 523	0.20 359	0.07 122	0.05 39	0.08 239	0.07 216	0.06 95	0.07 232

ASMatch	0.23 377	0.11 211	0.51 475	0.24 449	0.14 363	0.19 184	0.17 238	0.31 251	0.28 286	0.28 316	0.68 602	0.27 354	0.26 429	0.50 458	0.22 405	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.07 216	0.06 95	0.11 467

DEmStereo	0.26 453	0.09 77	0.47 438	0.19 143	0.12 236	0.30 439	0.25 506	0.28 205	0.36 393	0.36 483	0.58 572	0.25 322	0.48 598	0.53 476	0.44 562	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.08 298	0.06 95	0.07 232

RAFT-RH_RVC	0.25 436	0.11 211	0.45 422	0.21 270	0.12 236	0.25 346	0.14 97	0.27 183	0.27 270	0.38 506	1.15 644	0.23 298	0.17 292	0.57 499	0.24 437	0.07 122	0.05 39	0.10 410	0.07 216	0.06 95	0.07 232

RAFT-345	0.21 326	0.10 131	0.46 430	0.22 339	0.11 169	0.20 226	0.16 192	0.26 168	0.25 247	0.27 304	0.66 598	0.21 266	0.16 262	0.55 484	0.21 385	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.07 216	0.06 95	0.06 137

AnonymousM	0.17 221	0.19 493	0.24 146	0.18 88	0.10 116	0.18 149	0.17 238	0.30 241	0.23 217	0.26 296	0.20 210	0.18 228	0.14 223	0.19 158	0.14 197	0.09 375	0.06 230	0.38 641	0.15 573	0.06 95	0.05 34

cross-raft	0.17 221	0.12 269	0.41 377	0.23 395	0.10 116	0.20 226	0.24 489	0.33 278	0.23 217	0.23 261	0.28 292	0.29 381	0.15 242	0.17 107	0.15 226	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.05 34

test-1	0.17 221	0.11 211	0.40 354	0.23 395	0.13 315	0.22 285	0.23 467	0.34 286	0.26 259	0.20 237	0.24 261	0.22 277	0.14 223	0.16 89	0.20 359	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.07 216	0.06 95	0.08 310

CREStereo++_RVC	0.15 188	0.08 31	0.26 169	0.17 41	0.11 169	0.18 149	0.13 63	0.22 89	0.30 318	0.21 248	0.30 317	0.13 132	0.11 108	0.16 89	0.15 226	0.07 122	0.04 2	0.06 43	0.15 573	0.06 95	0.05 34
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	0.17 221	0.09 77	0.26 169	0.18 88	0.07 2	0.32 467	0.19 331	0.37 338	0.32 340	0.23 261	0.25 271	0.18 228	0.17 292	0.25 279	0.16 253	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.06 95	0.05 34

TANstereo	0.15 188	0.09 77	0.28 198	0.16 20	0.08 23	0.25 346	0.14 97	0.23 112	0.28 286	0.24 275	0.30 317	0.16 205	0.12 142	0.17 107	0.13 160	0.08 280	0.07 360	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.07 232

raftrobust	0.16 203	0.13 336	0.29 212	0.22 339	0.15 423	0.19 184	0.13 63	0.32 263	0.26 259	0.26 296	0.20 210	0.19 244	0.17 292	0.21 203	0.15 226	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.07 232

DCANet	0.18 245	0.13 336	0.40 354	0.19 143	0.09 54	0.19 184	0.18 284	0.34 286	0.39 428	0.29 345	0.31 332	0.18 228	0.23 380	0.20 178	0.19 338	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.06 95	0.07 232

EAI-Stereo	0.21 326	0.10 131	0.33 262	0.21 270	0.12 236	0.30 439	0.46 627	0.46 436	0.20 155	0.25 284	0.50 532	0.17 216	0.16 262	0.24 249	0.23 426	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.10 444	0.06 95	0.07 232

CFNet-RSSM	0.17 221	0.10 131	0.40 354	0.20 216	0.11 169	0.20 226	0.15 145	0.36 328	0.30 318	0.23 261	0.21 225	0.26 344	0.15 242	0.20 178	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.05 34

Gwc-CoAtRS	0.17 221	0.10 131	0.37 311	0.20 216	0.12 236	0.19 184	0.15 145	0.32 263	0.28 286	0.23 261	0.23 247	0.27 354	0.15 242	0.20 178	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.06 137

R-Stereo Train	0.18 245	0.09 77	0.32 245	0.22 339	0.12 236	0.22 285	0.19 331	0.42 393	0.19 126	0.31 395	0.45 504	0.20 254	0.14 223	0.18 133	0.15 226	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.06 137

RAFT-Stereo	0.18 245	0.09 77	0.32 245	0.22 339	0.12 236	0.22 285	0.19 331	0.42 393	0.19 126	0.31 395	0.45 504	0.20 254	0.14 223	0.18 133	0.15 226	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.06 137
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
aanet-new-78k	0.13 113	0.11 211	0.44 410	0.21 270	0.08 23	0.14 33	0.14 97	0.21 71	0.16 61	0.10 29	0.13 78	0.10 54	0.13 187	0.18 133	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.05 34

aanet-new-40k	0.12 67	0.11 211	0.27 181	0.19 143	0.11 169	0.16 88	0.14 97	0.19 39	0.14 36	0.11 50	0.14 113	0.10 54	0.11 108	0.12 5	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.05 34

aanet-32k-new	0.12 67	0.13 336	0.28 198	0.20 216	0.09 54	0.16 88	0.15 145	0.20 56	0.16 61	0.11 50	0.14 113	0.09 25	0.13 187	0.18 133	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.06 137

aanet-new-28k	0.12 67	0.11 211	0.35 282	0.20 216	0.08 23	0.16 88	0.14 97	0.19 39	0.14 36	0.12 80	0.14 113	0.12 112	0.12 142	0.15 65	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.07 216	0.07 176	0.05 34

aanet-new-16k	0.12 67	0.11 211	0.26 169	0.20 216	0.08 23	0.14 33	0.12 29	0.21 71	0.19 126	0.12 80	0.12 59	0.12 112	0.11 108	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.05 34

aanet-new-10k	0.12 67	0.12 269	0.27 181	0.21 270	0.09 54	0.19 184	0.14 97	0.24 131	0.17 87	0.12 80	0.13 78	0.11 89	0.12 142	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.05 34

aanet-new-14k	0.12 67	0.11 211	0.25 160	0.21 270	0.08 23	0.13 22	0.14 97	0.25 148	0.21 175	0.12 80	0.15 127	0.09 25	0.14 223	0.15 65	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.05 34

aanet-new	0.13 113	0.11 211	0.30 222	0.20 216	0.13 315	0.20 226	0.14 97	0.23 112	0.16 61	0.12 80	0.13 78	0.09 25	0.15 242	0.19 158	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.07 176	0.06 137

PSi22	0.14 152	0.13 336	0.29 212	0.19 143	0.09 54	0.17 122	0.12 29	0.28 205	0.23 217	0.13 110	0.14 113	0.22 277	0.13 187	0.29 350	0.14 197	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.07 176	0.06 137

Hybrid-DGEV-2	0.21 326	0.15 418	0.34 273	0.24 449	0.13 315	0.28 399	0.14 97	0.48 458	0.44 489	0.27 304	0.24 261	0.25 322	0.25 419	0.28 331	0.19 338	0.07 122	0.06 230	0.09 332	0.08 298	0.07 176	0.07 232

WQFJA1	0.18 245	0.10 131	0.16 43	0.22 339	0.18 501	0.25 346	0.19 331	0.51 495	0.51 554	0.15 161	0.17 164	0.15 184	0.16 262	0.20 178	0.20 359	0.07 122	0.09 483	0.08 239	0.07 216	0.07 176	0.06 137

NLMM1	0.19 288	0.12 269	0.16 43	0.23 395	0.18 501	0.24 328	0.20 383	0.59 586	0.65 604	0.18 227	0.17 164	0.13 132	0.14 223	0.25 279	0.18 305	0.08 280	0.09 483	0.08 239	0.07 216	0.07 176	0.06 137

NLMM	0.18 245	0.10 131	0.16 43	0.22 339	0.18 501	0.25 346	0.19 331	0.51 495	0.51 554	0.15 161	0.17 164	0.15 184	0.16 262	0.20 178	0.20 359	0.07 122	0.09 483	0.08 239	0.07 216	0.07 176	0.06 137

NLSM1	0.17 221	0.10 131	0.17 60	0.21 270	0.18 501	0.25 346	0.17 238	0.47 445	0.40 446	0.16 190	0.21 225	0.13 132	0.15 242	0.21 203	0.18 305	0.08 280	0.09 483	0.09 332	0.08 298	0.07 176	0.06 137

FE-Mocha	0.16 203	0.10 131	0.33 262	0.19 143	0.13 315	0.19 184	0.15 145	0.35 309	0.22 191	0.24 275	0.24 261	0.20 254	0.14 223	0.17 107	0.17 282	0.07 122	0.05 39	0.08 239	0.08 298	0.07 176	0.06 137

IGEV-FE	0.18 245	0.10 131	0.65 537	0.20 216	0.12 236	0.19 184	0.15 145	0.34 286	0.19 126	0.28 316	0.22 238	0.27 354	0.13 187	0.23 233	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.08 298	0.07 176	0.06 137

DA	0.14 152	0.10 131	0.18 73	0.21 270	0.10 116	0.29 421	0.16 192	0.28 205	0.20 155	0.14 141	0.17 164	0.16 205	0.14 223	0.17 107	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.07 176	0.07 232

GGEV	0.14 152	0.10 131	0.18 73	0.21 270	0.10 116	0.29 421	0.16 192	0.28 205	0.20 155	0.14 141	0.17 164	0.16 205	0.14 223	0.17 107	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.07 176	0.07 232

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 113	0.09 77	0.24 146	0.20 216	0.10 116	0.15 49	0.14 97	0.22 89	0.16 61	0.12 80	0.19 193	0.15 184	0.11 108	0.13 12	0.17 282	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.07 176	0.06 137

LG-Stereo	0.13 113	0.10 131	0.24 146	0.20 216	0.09 54	0.16 88	0.18 284	0.21 71	0.18 107	0.11 50	0.17 164	0.09 25	0.09 30	0.15 65	0.14 197	0.05 9	0.06 230	0.08 239	0.08 298	0.07 176	0.05 34

GREAT-IGEV	0.12 67	0.09 77	0.25 160	0.16 20	0.11 169	0.14 33	0.16 192	0.17 20	0.17 87	0.10 29	0.15 127	0.09 25	0.09 30	0.18 133	0.10 6	0.06 49	0.07 360	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.10 430
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	0.13 113	0.14 383	0.19 83	0.26 522	0.09 54	0.15 49	0.13 63	0.22 89	0.18 107	0.12 80	0.11 39	0.10 54	0.13 187	0.21 203	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.05 34

HUF	0.15 188	0.11 211	0.38 330	0.17 41	0.11 169	0.16 88	0.17 238	0.22 89	0.20 155	0.11 50	0.13 78	0.14 164	0.11 108	0.18 133	0.12 105	0.07 122	0.20 622	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.14 530

AIO-test2	0.20 305	0.20 506	0.36 302	0.26 522	0.15 423	0.22 285	0.16 192	0.42 393	0.42 466	0.16 190	0.29 304	0.15 184	0.11 108	0.26 297	0.13 160	0.18 600	0.06 230	0.10 410	0.11 483	0.07 176	0.07 232

fffft	0.13 113	0.09 77	0.24 146	0.19 143	0.10 116	0.17 122	0.19 331	0.22 89	0.16 61	0.14 141	0.11 39	0.13 132	0.10 71	0.24 249	0.18 305	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.07 176	0.06 137
1: 1. 1
tt45	0.14 152	0.09 77	0.22 123	0.19 143	0.11 169	0.23 307	0.18 284	0.22 89	0.17 87	0.15 161	0.13 78	0.14 164	0.10 71	0.30 366	0.14 197	0.07 122	0.05 39	0.08 239	0.06 143	0.07 176	0.07 232

mms	0.13 113	0.11 211	0.19 83	0.19 143	0.12 236	0.16 88	0.17 238	0.20 56	0.17 87	0.13 110	0.17 164	0.14 164	0.09 30	0.24 249	0.14 197	0.06 49	0.05 39	0.08 239	0.06 143	0.07 176	0.07 232

fffy	0.14 152	0.11 211	0.24 146	0.20 216	0.10 116	0.19 184	0.18 284	0.22 89	0.19 126	0.13 110	0.16 146	0.15 184	0.13 187	0.25 279	0.14 197	0.06 49	0.06 230	0.08 239	0.06 143	0.07 176	0.06 137

PAM_32	0.23 377	0.10 131	0.63 528	0.21 270	0.14 363	0.33 478	0.19 331	0.36 328	0.23 217	0.29 345	0.28 292	0.56 583	0.28 465	0.27 317	0.18 305	0.08 280	0.06 230	0.08 239	0.09 400	0.07 176	0.09 373

PAM	0.23 377	0.10 131	0.63 528	0.22 339	0.15 423	0.34 491	0.21 414	0.37 338	0.22 191	0.31 395	0.27 286	0.55 579	0.26 429	0.26 297	0.17 282	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.09 400	0.07 176	0.09 373

model_zeroshot	0.17 221	0.11 211	0.39 346	0.20 216	0.12 236	0.24 328	0.15 145	0.34 286	0.22 191	0.30 377	0.20 210	0.22 277	0.12 142	0.24 249	0.14 197	0.08 280	0.07 360	0.07 146	0.07 216	0.07 176	0.07 232

RAStereo	0.13 113	0.12 269	0.27 181	0.22 339	0.11 169	0.15 49	0.18 284	0.23 112	0.23 217	0.13 110	0.17 164	0.11 89	0.09 30	0.15 65	0.13 160	0.08 280	0.06 230	0.08 239	0.06 143	0.07 176	0.05 34

Occ-G	0.13 113	0.08 31	0.21 108	0.17 41	0.10 116	0.15 49	0.19 331	0.22 89	0.19 126	0.13 110	0.19 193	0.21 266	0.11 108	0.17 107	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.07 176	0.06 137

U	1.00 652	0.09 77	0.21 108	0.21 270	3.68 684	6.12 687	0.14 97	0.21 71	0.21 175	0.11 50	0.11 39	0.10 54	0.09 30	0.12 5	0.11 42	0.07 122	0.05 39	5.42 694	2.90 692	0.07 176	0.06 137

RSM++	0.12 67	0.09 77	0.19 83	0.20 216	0.09 54	0.17 122	0.15 145	0.21 71	0.19 126	0.12 80	0.12 59	0.14 164	0.09 30	0.20 178	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.07 176	0.05 34

IGEV++	0.13 113	0.10 131	0.23 136	0.21 270	0.10 116	0.15 49	0.15 145	0.29 221	0.16 61	0.12 80	0.15 127	0.12 112	0.12 142	0.17 107	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.05 62	0.07 176	0.07 232

AE-Stereo	0.17 221	0.11 211	0.31 237	0.24 449	0.14 363	0.23 307	0.18 284	0.34 286	0.29 305	0.15 161	0.25 271	0.21 266	0.13 187	0.20 178	0.14 197	0.07 122	0.08 448	0.09 332	0.10 444	0.07 176	0.06 137

ff7	0.14 152	0.12 269	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.27 183	0.20 155	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.08 239	0.07 216	0.07 176	0.07 232

IGEVStereo-DCA	0.14 152	0.11 211	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.20 226	0.18 284	0.27 183	0.20 155	0.15 161	0.12 59	0.14 164	0.12 142	0.28 331	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.07 216	0.07 176	0.07 232

ffff	0.14 152	0.12 269	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.27 183	0.20 155	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.08 239	0.07 216	0.07 176	0.07 232

rrr	0.17 221	0.11 211	0.57 501	0.19 143	0.12 236	0.20 226	0.18 284	0.35 309	0.22 191	0.15 161	0.12 59	0.14 164	0.12 142	0.28 331	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.07 216	0.07 176	0.07 232

11t	0.14 152	0.12 269	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.27 183	0.20 155	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.08 239	0.07 216	0.07 176	0.07 232

MaDis-Stereo	0.14 152	0.13 336	0.26 169	0.19 143	0.14 363	0.16 88	0.13 63	0.25 148	0.21 175	0.13 110	0.14 113	0.14 164	0.11 108	0.17 107	0.17 282	0.08 280	0.07 360	0.08 239	0.06 143	0.07 176	0.06 137

IGEV_Zeroshot_test	0.18 245	0.10 131	0.65 537	0.20 216	0.12 236	0.19 184	0.15 145	0.34 286	0.19 126	0.28 316	0.22 238	0.27 354	0.13 187	0.23 233	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.08 298	0.07 176	0.06 137

AEACV	0.13 113	0.09 77	0.23 136	0.18 88	0.19 528	0.19 184	0.16 192	0.23 112	0.14 36	0.13 110	0.17 164	0.13 132	0.16 262	0.16 89	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.08 298	0.07 176	0.06 137

Any-RAFT	0.17 221	0.08 31	0.31 237	0.19 143	0.10 116	0.29 421	0.16 192	0.42 393	0.30 318	0.24 275	0.27 286	0.27 354	0.16 262	0.21 203	0.12 105	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.06 137

HH	0.18 245	0.12 269	0.55 494	0.22 339	0.12 236	0.18 149	0.18 284	0.34 286	0.19 126	0.20 237	0.24 261	0.34 432	0.18 318	0.29 350	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.07 176	0.06 137

HanStereo	0.18 245	0.12 269	0.55 494	0.22 339	0.12 236	0.18 149	0.18 284	0.34 286	0.19 126	0.20 237	0.24 261	0.34 432	0.18 318	0.29 350	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.07 176	0.06 137

DCRE	0.20 305	0.13 336	0.40 354	0.21 270	0.15 423	0.20 226	0.19 331	0.30 241	0.27 270	0.22 255	0.80 619	0.23 298	0.16 262	0.23 233	0.15 226	0.07 122	0.07 360	0.07 146	0.08 298	0.07 176	0.06 137

anonymousa	0.23 377	0.11 211	0.50 465	0.21 270	0.16 455	0.31 455	0.20 383	0.36 328	0.35 380	0.32 417	0.50 532	0.39 477	0.26 429	0.22 223	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.09 332	0.11 483	0.07 176	0.08 310

ProNet	0.14 152	0.12 269	0.25 160	0.19 143	0.11 169	0.19 184	0.19 331	0.27 183	0.20 155	0.14 141	0.13 78	0.13 132	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.07 176	0.07 232

ccc-4	0.14 152	0.12 269	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.27 183	0.20 155	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.08 239	0.07 216	0.07 176	0.07 232

DisPM	0.19 288	0.10 131	0.35 282	0.23 395	0.13 315	0.18 149	0.20 383	0.29 221	0.29 305	0.33 430	0.34 374	0.23 298	0.16 262	0.33 387	0.16 253	0.09 375	0.06 230	0.09 332	0.08 298	0.07 176	0.11 467

test_4	0.18 245	0.12 269	0.34 273	0.23 395	0.12 236	0.18 149	0.22 441	0.26 168	0.24 233	0.24 275	0.47 521	0.22 277	0.13 187	0.24 249	0.16 253	0.06 49	0.05 39	0.09 332	0.09 400	0.07 176	0.05 34

GLC_STEREO	0.15 188	0.10 131	0.24 146	0.21 270	0.09 54	0.17 122	0.15 145	0.23 112	0.27 270	0.17 209	0.20 210	0.17 216	0.11 108	0.23 233	0.16 253	0.07 122	0.09 483	0.09 332	0.08 298	0.07 176	0.06 137

IPLG	0.21 326	0.15 418	0.53 485	0.21 270	0.12 236	0.28 399	0.17 238	0.42 393	0.30 318	0.33 430	0.32 341	0.15 184	0.17 292	0.50 458	0.21 385	0.07 122	0.05 39	0.08 239	0.07 216	0.07 176	0.06 137

MIPNet	0.21 326	0.15 418	0.52 481	0.21 270	0.12 236	0.27 379	0.20 383	0.45 425	0.37 404	0.30 377	0.23 247	0.19 244	0.24 398	0.27 317	0.19 338	0.07 122	0.05 39	0.08 239	0.07 216	0.07 176	0.06 137

IPLGR	0.21 326	0.13 336	0.61 517	0.21 270	0.11 169	0.25 346	0.18 284	0.41 379	0.37 404	0.28 316	0.27 286	0.21 266	0.19 333	0.37 411	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.07 216	0.07 176	0.06 137

test_3	0.18 245	0.11 211	0.32 245	0.24 449	0.11 169	0.22 285	0.25 506	0.31 251	0.31 331	0.25 284	0.18 184	0.23 298	0.13 187	0.25 279	0.19 338	0.06 49	0.05 39	0.09 332	0.10 444	0.07 176	0.06 137

CrosDoStereo	0.31 506	0.10 131	0.49 454	0.18 88	0.12 236	0.22 285	1.11 678	0.34 286	0.37 404	0.38 506	0.61 587	0.28 370	0.46 589	0.61 523	0.57 589	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.08 298	0.07 176	0.07 232

OMP-Stereo	0.23 377	0.14 383	0.35 282	0.29 574	0.13 315	0.21 257	0.16 192	0.37 338	0.33 354	0.34 450	0.30 317	0.34 432	0.19 333	0.70 560	0.24 437	0.07 122	0.06 230	0.09 332	0.07 216	0.07 176	0.06 137

IIG-Stereo	0.23 377	0.13 336	0.35 282	0.29 574	0.12 236	0.23 307	0.14 97	0.38 344	0.31 331	0.34 450	0.37 404	0.33 423	0.21 350	0.70 560	0.26 461	0.08 280	0.06 230	0.09 332	0.07 216	0.07 176	0.06 137

FTStereo	0.28 481	0.10 131	0.43 400	0.23 395	0.13 315	0.21 257	0.53 641	0.34 286	0.26 259	0.38 506	0.95 633	0.30 397	0.56 611	0.32 380	0.18 305	0.08 280	0.06 230	0.09 332	0.08 298	0.07 176	0.19 584

DeepStereo_LL	0.31 506	0.10 131	0.49 454	0.18 88	0.12 236	0.22 285	1.11 678	0.34 286	0.37 404	0.38 506	0.61 587	0.28 370	0.46 589	0.61 523	0.57 589	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.08 298	0.07 176	0.07 232

THIR-Stereo	0.29 492	0.12 269	0.41 377	0.19 143	0.11 169	0.28 399	0.72 655	0.32 263	0.35 380	0.37 491	0.65 596	0.34 432	0.50 601	0.57 499	0.45 565	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.09 400	0.07 176	0.07 232

DRaft	0.24 408	0.10 131	0.34 273	0.18 88	0.12 236	0.28 399	0.23 467	0.33 278	0.39 428	0.38 506	0.61 587	0.21 266	0.41 566	0.48 449	0.42 556	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.08 298	0.07 176	0.08 310

GrayStereo	0.25 436	0.09 77	0.32 245	0.26 522	0.13 315	0.23 307	0.47 631	0.34 286	0.30 318	0.39 521	0.47 521	0.30 397	0.79 640	0.29 350	0.16 253	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.09 400	0.07 176	0.13 508

CroCo-Stereo	0.14 152	0.13 336	0.24 146	0.25 488	0.11 169	0.11 12	0.18 284	0.32 263	0.23 217	0.12 80	0.12 59	0.18 228	0.12 142	0.14 31	0.13 160	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.05 62	0.07 176	0.06 137
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	0.18 245	0.14 383	0.32 245	0.21 270	0.15 423	0.21 257	0.16 192	0.38 344	0.34 364	0.21 248	0.28 292	0.20 254	0.15 242	0.24 249	0.19 338	0.08 280	0.06 230	0.08 239	0.07 216	0.07 176	0.08 310

XX-TBD	0.15 188	0.18 477	0.28 198	0.22 339	0.10 116	0.22 285	0.15 145	0.22 89	0.27 270	0.22 255	0.26 280	0.14 164	0.12 142	0.16 89	0.13 160	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.07 176	0.06 137

XX-Stereo	0.21 326	0.10 131	0.83 587	0.26 522	0.17 479	0.23 307	0.13 63	0.40 367	0.18 107	0.20 237	0.41 451	0.31 406	0.10 71	0.32 380	0.12 105	0.08 280	0.06 230	0.08 239	0.08 298	0.07 176	0.05 34

111	0.20 305	0.17 463	0.40 354	0.18 88	0.09 54	0.24 328	0.17 238	0.41 379	0.45 501	0.23 261	0.29 304	0.29 381	0.21 350	0.24 249	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.07 176	0.08 310

test_xeample3	0.16 203	0.11 211	0.56 498	0.19 143	0.12 236	0.20 226	0.18 284	0.35 309	0.20 155	0.16 190	0.12 59	0.13 132	0.12 142	0.24 249	0.15 226	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.08 298	0.07 176	0.07 232

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 221	0.14 383	0.32 245	0.20 216	0.09 54	0.19 184	0.17 238	0.32 263	0.30 318	0.25 284	0.33 364	0.20 254	0.17 292	0.19 158	0.15 226	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.07 176	0.05 34

AFF-stereo	0.18 245	0.15 418	0.32 245	0.21 270	0.10 116	0.18 149	0.18 284	0.33 278	0.27 270	0.25 284	0.37 404	0.25 322	0.17 292	0.24 249	0.15 226	0.06 49	0.05 39	0.08 239	0.08 298	0.07 176	0.05 34

CREStereo	0.13 113	0.08 31	0.21 108	0.14 2	0.08 23	0.22 285	0.15 145	0.25 148	0.24 233	0.16 190	0.21 225	0.14 164	0.13 187	0.18 133	0.13 160	0.09 375	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.07 176	0.06 137
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	0.15 188	0.08 31	0.23 136	0.15 5	0.09 54	0.23 307	0.16 192	0.25 148	0.23 217	0.17 209	0.21 225	0.16 205	0.14 223	0.22 223	0.13 160	0.29 636	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.07 176	0.06 137

DIP-Stereo	0.18 245	0.12 269	0.33 262	0.20 216	0.13 315	0.28 399	0.12 29	0.42 393	0.25 247	0.27 304	0.32 341	0.21 266	0.17 292	0.25 279	0.20 359	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.06 143	0.07 176	0.08 310
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	0.28 481	0.14 383	0.44 410	0.22 339	0.18 501	0.32 467	0.19 331	0.48 458	0.38 418	0.29 345	0.43 481	0.47 538	0.37 547	0.79 595	0.36 527	0.09 375	0.07 360	0.07 146	0.09 400	0.07 176	0.07 232

MLCV	0.22 360	0.16 444	0.44 410	0.21 270	0.08 23	0.29 421	0.19 331	0.38 344	0.37 404	0.38 506	0.44 492	0.31 406	0.21 350	0.41 427	0.24 437	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.06 137

DN	0.15 188	0.08 31	0.27 181	0.19 143	0.14 363	0.21 257	0.18 284	0.28 205	0.24 233	0.14 141	0.16 146	0.18 228	0.10 71	0.21 203	0.13 160	0.11 464	0.07 360	0.08 239	0.08 298	0.08 256	0.10 430

aanet-new-12k	0.12 67	0.11 211	0.23 136	0.22 339	0.09 54	0.16 88	0.14 97	0.24 131	0.19 126	0.12 80	0.11 39	0.09 25	0.13 187	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.04 2	0.07 146	0.05 62	0.08 256	0.05 34

IGEV_i1	0.21 326	0.11 211	0.43 400	0.22 339	0.11 169	0.31 455	0.19 331	0.43 407	0.30 318	0.29 345	0.30 317	0.31 406	0.20 342	0.33 387	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.08 239	0.08 298	0.08 256	0.08 310

LiteMatch	0.12 67	0.13 336	0.15 22	0.19 143	0.10 116	0.15 49	0.17 238	0.17 20	0.13 23	0.09 12	0.09 16	0.11 89	0.21 350	0.14 31	0.22 405	0.08 280	0.05 39	0.08 239	0.06 143	0.08 256	0.07 232

Lsterematch	0.18 245	0.13 336	0.33 262	0.19 143	0.10 116	0.23 307	0.17 238	0.25 148	0.32 340	0.28 316	0.37 404	0.24 312	0.21 350	0.23 233	0.22 405	0.08 280	0.05 39	0.08 239	0.06 143	0.08 256	0.07 232

Selective-IGEV-i1	0.21 326	0.10 131	0.31 237	0.23 395	0.13 315	0.31 455	0.22 441	0.46 436	0.42 466	0.27 304	0.32 341	0.33 423	0.17 292	0.25 279	0.19 338	0.08 280	0.06 230	0.08 239	0.08 298	0.08 256	0.09 373

Hybrid-DGEV-03	0.20 305	0.14 383	0.31 237	0.22 339	0.12 236	0.26 369	0.16 192	0.31 251	0.27 270	0.32 417	0.58 572	0.23 298	0.15 242	0.23 233	0.17 282	0.07 122	0.05 39	0.09 332	0.07 216	0.08 256	0.06 137

DStereoRT	0.35 538	0.13 336	0.51 475	0.25 488	0.16 455	0.42 551	0.19 331	0.48 458	0.39 428	0.30 377	0.39 432	0.24 312	0.39 557	0.64 539	0.30 492	0.08 280	0.07 360	1.54 683	0.41 650	0.08 256	0.11 467

WQFJX1	0.18 245	0.10 131	0.16 43	0.23 395	0.17 479	0.24 328	0.19 331	0.58 580	0.52 563	0.16 190	0.16 146	0.14 164	0.15 242	0.26 297	0.17 282	0.08 280	0.09 483	0.08 239	0.07 216	0.08 256	0.06 137

WQFJX	0.18 245	0.10 131	0.17 60	0.22 339	0.18 501	0.25 346	0.18 284	0.53 526	0.45 501	0.17 209	0.16 146	0.14 164	0.16 262	0.23 233	0.18 305	0.07 122	0.08 448	0.07 146	0.06 143	0.08 256	0.07 232

GEAStereo	0.12 67	0.09 77	0.20 96	0.18 88	0.12 236	0.19 184	0.16 192	0.20 56	0.14 36	0.12 80	0.15 127	0.10 54	0.09 30	0.16 89	0.10 6	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.05 62	0.08 256	0.08 310

GSStereo	0.12 67	0.09 77	0.20 96	0.17 41	0.12 236	0.19 184	0.16 192	0.26 168	0.18 107	0.13 110	0.15 127	0.10 54	0.09 30	0.16 89	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.08 256	0.08 310

GS-Stereo							0.16 192	0.26 168	0.18 107	0.13 110	0.15 127	0.10 54	0.09 30	0.16 89	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.08 256	0.08 310

Select-FE	0.23 377	0.14 383	0.78 567	0.22 339	0.18 501	0.22 285	0.13 63	0.43 407	0.26 259	0.28 316	0.33 364	0.39 477	0.29 480	0.27 317	0.19 338	0.08 280	0.07 360	0.08 239	0.13 550	0.08 256	0.12 491

FlowAnything_test	0.14 152	0.11 211	0.21 108	0.21 270	0.12 236	0.17 122	0.16 192	0.25 148	0.16 61	0.15 161	0.13 78	0.15 184	0.14 223	0.18 133	0.16 253	0.10 425	0.07 360	0.11 466	0.12 522	0.08 256	0.09 373

S2M2_XL	0.10 8	0.09 77	0.21 108	0.14 2	0.10 116	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 2	0.10 29	0.11 39	0.09 25	0.09 30	0.12 5	0.11 42	0.09 375	0.07 360	0.08 239	0.07 216	0.08 256	0.06 137
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
111111	0.11 38	0.07 4	0.17 60	0.19 143	0.11 169	0.13 22	0.11 17	0.22 89	0.15 51	0.11 50	0.12 59	0.12 112	0.08 12	0.18 133	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.08 256	0.06 137

HART	0.15 188	0.11 211	0.30 222	0.21 270	0.09 54	0.17 122	0.16 192	0.30 241	0.19 126	0.15 161	0.25 271	0.17 216	0.09 30	0.21 203	0.12 105	0.06 49	0.07 360	0.07 146	0.05 62	0.08 256	0.06 137

tg	0.16 203	0.11 211	0.25 160	0.21 270	0.11 169	0.23 307	0.15 145	0.34 286	0.24 233	0.20 237	0.25 271	0.19 244	0.12 142	0.24 249	0.15 226	0.07 122	0.05 39	0.09 332	0.09 400	0.08 256	0.07 232

DispNO	0.27 461	0.18 477	0.62 525	0.23 395	0.17 479	0.25 346	0.22 441	0.45 425	0.41 458	0.32 417	0.39 432	0.38 465	0.27 448	0.77 591	0.27 467	0.09 375	0.07 360	0.10 410	0.10 444	0.08 256	0.08 310

tta	0.24 408	0.12 269	0.40 354	0.19 143	0.10 116	0.27 379	0.19 331	0.51 495	0.45 501	0.34 450	0.41 451	0.31 406	0.26 429	0.58 506	0.28 472	0.10 425	0.07 360	0.08 239	0.08 298	0.08 256	0.07 232

qqq1	0.24 408	0.12 269	0.40 354	0.19 143	0.10 116	0.27 379	0.19 331	0.51 495	0.45 501	0.34 450	0.41 451	0.31 406	0.26 429	0.58 506	0.16 253	0.10 425	0.07 360	0.07 146	0.06 143	0.08 256	0.07 232

fff1	0.24 408	0.12 269	0.40 354	0.19 143	0.10 116	0.27 379	0.19 331	0.51 495	0.45 501	0.34 450	0.41 451	0.31 406	0.26 429	0.58 506	0.16 253	0.10 425	0.07 360	0.07 146	0.06 143	0.08 256	0.07 232

MyStereo07	0.16 203	0.12 269	0.26 169	0.22 339	0.14 363	0.25 346	0.23 467	0.29 221	0.21 175	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.13 187	0.25 279	0.13 160	0.07 122	0.07 360	0.09 332	0.08 298	0.08 256	0.08 310

MyStereo06	0.20 305	0.12 269	0.57 501	0.21 270	0.14 363	0.25 346	0.23 467	0.40 367	0.21 175	0.30 377	0.24 261	0.31 406	0.18 318	0.22 223	0.18 305	0.07 122	0.07 360	0.09 332	0.08 298	0.08 256	0.08 310

MyStereo05	0.23 377	0.12 269	0.57 501	0.21 270	0.14 363	0.25 346	0.23 467	0.48 458	0.52 563	0.31 395	0.23 247	0.25 322	0.22 366	0.30 366	0.21 385	0.07 122	0.07 360	0.09 332	0.08 298	0.08 256	0.08 310

MyStereo04	0.23 377	0.12 269	0.55 494	0.22 339	0.14 363	0.25 346	0.23 467	0.49 468	0.52 563	0.28 316	0.23 247	0.27 354	0.23 380	0.30 366	0.22 405	0.07 122	0.07 360	0.09 332	0.08 298	0.08 256	0.08 310

CoDeX	0.23 377	0.12 269	0.46 430	0.21 270	0.14 363	0.29 421	0.21 414	0.53 526	0.41 458	0.29 345	0.35 385	0.29 381	0.22 366	0.48 449	0.19 338	0.09 375	0.06 230	0.08 239	0.07 216	0.08 256	0.07 232

cc1	0.18 245	0.14 383	0.38 330	0.23 395	0.11 169	0.31 455	0.19 331	0.35 309	0.47 524	0.17 209	0.19 193	0.13 132	0.18 318	0.28 331	0.11 42	0.08 280	0.05 39	0.08 239	0.06 143	0.08 256	0.08 310

ffm	0.22 360	0.12 269	0.42 387	0.20 216	0.13 315	0.28 399	0.20 383	0.35 309	0.44 489	0.30 377	0.42 468	0.34 432	0.23 380	0.27 317	0.11 42	0.08 280	0.05 39	0.11 466	0.10 444	0.08 256	0.08 310

ff1	0.29 492	0.12 269	0.42 387	0.20 216	0.13 315	0.28 399	0.20 383	0.35 309	0.44 489	0.30 377	0.42 468	0.34 432	0.23 380	0.81 603	1.08 641	0.08 280	0.05 39	0.11 466	0.10 444	0.08 256	0.08 310

tt1	0.18 245	0.14 383	0.35 282	0.23 395	0.11 169	0.30 439	0.19 331	0.35 309	0.44 489	0.17 209	0.19 193	0.13 132	0.16 262	0.27 317	0.11 42	0.08 280	0.05 39	0.08 239	0.06 143	0.08 256	0.08 310

UniTT-Stereo	0.14 152	0.10 131	0.30 222	0.21 270	0.13 315	0.17 122	0.13 63	0.19 39	0.18 107	0.15 161	0.20 210	0.10 54	0.11 108	0.18 133	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.08 256	0.06 137

MIM_Stereo	0.18 245	0.12 269	0.38 330	0.20 216	0.11 169	0.17 122	0.14 97	0.35 309	0.25 247	0.27 304	0.35 385	0.23 298	0.13 187	0.27 317	0.16 253	0.06 49	0.07 360	0.08 239	0.08 298	0.08 256	0.06 137

CASnet	0.14 152	0.12 269	0.22 123	0.22 339	0.08 23	0.16 88	0.15 145	0.27 183	0.25 247	0.22 255	0.20 210	0.15 184	0.11 108	0.17 107	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.11 466	0.09 400	0.08 256	0.05 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.18 245	0.18 477	0.39 346	0.22 339	0.12 236	0.24 328	0.13 63	0.31 251	0.23 217	0.24 275	0.20 210	0.24 312	0.12 142	0.26 297	0.15 226	0.06 49	0.06 230	0.12 504	0.09 400	0.08 256	0.07 232

4D-IteraStereo	0.17 221	0.16 444	0.50 465	0.21 270	0.14 363	0.19 184	0.17 238	0.28 205	0.28 286	0.23 261	0.20 210	0.20 254	0.11 108	0.19 158	0.14 197	0.06 49	0.04 2	0.10 410	0.08 298	0.08 256	0.06 137

anonymousdsp2	0.17 221	0.10 131	0.28 198	0.20 216	0.11 169	0.25 346	0.17 238	0.41 379	0.31 331	0.23 261	0.23 247	0.22 277	0.15 242	0.25 279	0.15 226	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.08 256	0.07 232

anonymousdsp	0.14 152	0.12 269	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.28 205	0.20 155	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.08 239	0.07 216	0.08 256	0.07 232

CES	0.14 152	0.08 31	0.19 83	0.17 41	0.22 571	0.18 149	0.16 192	0.23 112	0.19 126	0.14 141	0.17 164	0.14 164	0.10 71	0.18 133	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.08 256	0.18 577

Selective-RAFT	0.17 221	0.12 269	0.30 222	0.24 449	0.10 116	0.29 421	0.15 145	0.32 263	0.31 331	0.17 209	0.17 164	0.21 266	0.18 318	0.28 331	0.17 282	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.07 216	0.08 256	0.06 137

CroCo-Stereo Lap2	0.15 188	0.15 418	0.28 198	0.25 488	0.18 501	0.11 12	0.19 331	0.28 205	0.21 175	0.13 110	0.16 146	0.15 184	0.12 142	0.17 107	0.14 197	0.07 122	0.07 360	0.08 239	0.06 143	0.08 256	0.07 232

TestStereo1	0.21 326	0.16 444	0.32 245	0.26 522	0.13 315	0.26 369	0.27 525	0.40 367	0.36 393	0.29 345	0.39 432	0.22 277	0.21 350	0.33 387	0.17 282	0.07 122	0.06 230	0.09 332	0.08 298	0.08 256	0.07 232

raft_robust	0.22 360	0.17 463	0.30 222	0.22 339	0.12 236	0.23 307	0.22 441	0.49 468	0.48 533	0.32 417	0.32 341	0.26 344	0.23 380	0.53 476	0.15 226	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.10 444	0.08 256	0.06 137

RAFT_CTSACE	0.21 326	0.16 444	0.41 377	0.25 488	0.15 423	0.22 285	0.24 489	0.32 263	0.28 286	0.33 430	0.51 538	0.29 381	0.17 292	0.32 380	0.13 160	0.06 49	0.07 360	0.09 332	0.08 298	0.08 256	0.06 137

SA-5K	0.21 326	0.16 444	0.32 245	0.26 522	0.13 315	0.26 369	0.27 525	0.40 367	0.36 393	0.29 345	0.39 432	0.22 277	0.21 350	0.33 387	0.17 282	0.07 122	0.06 230	0.09 332	0.08 298	0.08 256	0.07 232

Sa-1000	0.22 360	0.15 418	0.35 282	0.23 395	0.13 315	0.28 399	0.23 467	0.47 445	0.39 428	0.30 377	0.50 532	0.26 344	0.19 333	0.33 387	0.16 253	0.07 122	0.06 230	0.10 410	0.11 483	0.08 256	0.06 137

SA	0.22 360	0.16 444	0.36 302	0.23 395	0.13 315	0.24 328	0.23 467	0.45 425	0.40 446	0.27 304	0.44 492	0.23 298	0.23 380	0.33 387	0.17 282	0.07 122	0.06 230	0.10 410	0.11 483	0.08 256	0.06 137

IGEV-Stereo	0.14 152	0.12 269	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.28 205	0.20 155	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.08 239	0.07 216	0.08 256	0.07 232
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CIPLG	0.21 326	0.21 520	0.55 494	0.23 395	0.15 423	0.25 346	0.20 383	0.35 309	0.29 305	0.31 395	0.33 364	0.22 277	0.15 242	0.26 297	0.20 359	0.08 280	0.07 360	0.07 146	0.07 216	0.08 256	0.08 310

iRaft-Stereo_20w	0.19 288	0.10 131	0.46 430	0.19 143	0.13 315	0.25 346	0.19 331	0.52 514	0.19 126	0.29 345	0.21 225	0.22 277	0.20 342	0.28 331	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.08 298	0.08 256	0.08 310

IPLGR_C	0.21 326	0.22 534	0.60 514	0.23 395	0.15 423	0.24 328	0.20 383	0.35 309	0.29 305	0.31 395	0.32 341	0.22 277	0.15 242	0.25 279	0.20 359	0.08 280	0.07 360	0.07 146	0.07 216	0.08 256	0.08 310

GMOStereo	0.18 245	0.14 383	0.30 222	0.22 339	0.12 236	0.20 226	0.27 525	0.26 168	0.28 286	0.31 395	0.32 341	0.26 344	0.17 292	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.07 360	0.10 410	0.08 298	0.08 256	0.05 34

error version	0.18 245	0.14 383	0.30 222	0.22 339	0.12 236	0.20 226	0.27 525	0.26 168	0.28 286	0.31 395	0.32 341	0.26 344	0.17 292	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.07 360	0.10 410	0.08 298	0.08 256	0.05 34

test-v	0.18 245	0.14 383	0.30 222	0.22 339	0.12 236	0.20 226	0.27 525	0.26 168	0.28 286	0.31 395	0.32 341	0.26 344	0.17 292	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.07 360	0.10 410	0.08 298	0.08 256	0.05 34

ACRE	0.21 326	0.20 506	0.62 525	0.23 395	0.15 423	0.24 328	0.20 383	0.35 309	0.28 286	0.31 395	0.32 341	0.22 277	0.15 242	0.25 279	0.20 359	0.08 280	0.07 360	0.07 146	0.07 216	0.08 256	0.08 310

PFNet+	0.20 305	0.10 131	0.37 311	0.21 270	0.12 236	0.17 122	0.19 331	0.29 221	0.34 364	0.33 430	0.32 341	0.24 312	0.16 262	0.32 380	0.17 282	0.10 425	0.07 360	0.11 466	0.10 444	0.08 256	0.12 491

HHNet	0.22 360	0.12 269	0.52 481	0.18 88	0.18 501	0.20 226	0.20 383	0.34 286	0.31 331	0.32 417	0.59 575	0.20 254	0.21 350	0.24 249	0.31 500	0.08 280	0.05 39	0.09 332	0.07 216	0.08 256	0.11 467

AAGNet	0.33 524	0.11 211	0.37 311	0.25 488	0.16 455	0.20 226	0.19 331	0.30 241	0.27 270	0.35 467	0.35 385	0.27 354	0.30 494	0.44 436	2.66 680	0.08 280	0.05 39	0.10 410	0.07 216	0.08 256	0.06 137

NF-Stereo	0.20 305	0.10 131	0.35 282	0.24 449	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.38 344	0.32 340	0.28 316	0.30 317	0.22 277	0.16 262	0.51 463	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.09 332	0.08 298	0.08 256	0.13 508

OCTAStereo	0.20 305	0.10 131	0.35 282	0.24 449	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.38 344	0.32 340	0.28 316	0.30 317	0.22 277	0.16 262	0.51 463	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.09 332	0.08 298	0.08 256	0.13 508

PSM-softLoss	0.21 326	0.10 131	0.39 346	0.24 449	0.12 236	0.20 226	0.18 284	0.38 344	0.26 259	0.29 345	0.32 341	0.24 312	0.16 262	0.52 469	0.20 359	0.09 375	0.06 230	0.10 410	0.09 400	0.08 256	0.12 491

KMStereo	0.21 326	0.10 131	0.39 346	0.24 449	0.12 236	0.20 226	0.18 284	0.38 344	0.26 259	0.29 345	0.32 341	0.24 312	0.16 262	0.52 469	0.20 359	0.09 375	0.06 230	0.10 410	0.09 400	0.08 256	0.12 491

PSM-AAD	0.25 436	0.10 131	0.30 222	0.24 449	0.12 236	0.26 369	0.38 604	0.34 286	0.28 286	0.35 467	0.39 432	0.28 370	0.79 640	0.30 366	0.16 253	0.07 122	0.06 230	0.12 504	0.11 483	0.08 256	0.21 605

KYRaft	0.22 360	0.10 131	0.30 222	0.23 395	0.12 236	0.23 307	0.23 467	0.35 309	0.24 233	0.35 467	0.54 556	0.34 432	0.26 429	0.29 350	0.15 226	0.07 122	0.05 39	0.09 332	0.10 444	0.08 256	0.31 635

RAFT_R40	0.21 326	0.10 131	0.37 311	0.24 449	0.13 315	0.18 149	0.18 284	0.31 251	0.29 305	0.33 430	0.33 364	0.30 397	0.24 398	0.55 484	0.18 305	0.08 280	0.05 39	0.10 410	0.08 298	0.08 256	0.07 232

PFNet	0.23 377	0.10 131	0.57 501	0.24 449	0.14 363	0.22 285	0.19 331	0.39 356	0.33 354	0.35 467	0.32 341	0.27 354	0.19 333	0.64 539	0.22 405	0.09 375	0.05 39	0.09 332	0.07 216	0.08 256	0.07 232

RE-Stereo	0.20 305	0.10 131	0.35 282	0.24 449	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.38 344	0.32 340	0.28 316	0.30 317	0.22 277	0.16 262	0.51 463	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.09 332	0.08 298	0.08 256	0.13 508

Pruner-Stereo	0.19 288	0.11 211	0.34 273	0.29 574	0.12 236	0.19 184	0.17 238	0.31 251	0.29 305	0.33 430	0.32 341	0.25 322	0.15 242	0.24 249	0.21 385	0.09 375	0.06 230	0.09 332	0.08 298	0.08 256	0.09 373

TVStereo	0.20 305	0.10 131	0.35 282	0.24 449	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.38 344	0.32 340	0.28 316	0.30 317	0.22 277	0.16 262	0.51 463	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.09 332	0.08 298	0.08 256	0.13 508

IRAFT_RVC	0.22 360	0.12 269	0.39 346	0.26 522	0.11 169	0.18 149	0.24 489	0.40 367	0.37 404	0.31 395	0.30 317	0.29 381	0.24 398	0.55 484	0.22 405	0.08 280	0.06 230	0.10 410	0.08 298	0.08 256	0.07 232

test-2	0.18 245	0.14 383	0.30 222	0.22 339	0.12 236	0.20 226	0.27 525	0.26 168	0.28 286	0.31 395	0.32 341	0.26 344	0.17 292	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.07 360	0.10 410	0.08 298	0.08 256	0.05 34

GMM-Stereo	0.21 326	0.10 131	0.43 400	0.23 395	0.13 315	0.24 328	0.25 506	0.37 338	0.27 270	0.30 377	0.45 504	0.27 354	0.21 350	0.31 373	0.17 282	0.07 122	0.05 39	0.10 410	0.09 400	0.08 256	0.19 584

Prome-Stereo	0.21 326	0.10 131	0.30 222	0.24 449	0.12 236	0.23 307	0.23 467	0.36 328	0.25 247	0.33 430	0.59 575	0.24 312	0.28 465	0.29 350	0.16 253	0.07 122	0.05 39	0.08 239	0.07 216	0.08 256	0.20 596

iRaftStereo_RVC	0.16 203	0.12 269	0.26 169	0.21 270	0.11 169	0.20 226	0.17 238	0.32 263	0.23 217	0.20 237	0.25 271	0.18 228	0.12 142	0.20 178	0.15 226	0.07 122	0.05 39	0.09 332	0.09 400	0.08 256	0.07 232

delet	0.27 461	0.14 383	0.40 354	0.23 395	0.19 528	0.41 544	0.29 548	0.49 468	0.48 533	0.33 430	0.41 451	0.37 457	0.30 494	0.48 449	0.34 517	0.09 375	0.09 483	0.11 466	0.12 522	0.08 256	0.08 310

cf-r	0.24 408	0.15 418	0.44 410	0.21 270	0.14 363	0.27 379	0.22 441	0.42 393	0.40 446	0.30 377	0.42 468	0.42 508	0.26 429	0.43 432	0.25 447	0.11 464	0.06 230	0.08 239	0.10 444	0.08 256	0.08 310

HSM-Net_RVC	0.27 461	0.11 211	0.42 387	0.19 143	0.11 169	0.34 491	0.20 383	0.62 607	0.43 474	0.40 531	0.43 481	0.50 558	0.26 429	0.76 585	0.22 405	0.08 280	0.07 360	0.07 146	0.07 216	0.08 256	0.08 310
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HSM	0.28 481	0.16 444	0.35 282	0.20 216	0.15 423	0.33 478	0.19 331	0.53 526	0.37 404	0.36 483	0.38 419	0.67 618	0.31 511	0.89 617	0.23 426	0.08 280	0.06 230	0.08 239	0.07 216	0.08 256	0.08 310

iResNet	0.24 408	0.18 477	0.61 517	0.25 488	0.11 169	0.29 421	0.21 414	0.42 393	0.43 474	0.33 430	0.43 481	0.27 354	0.22 366	0.34 394	0.26 461	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.08 256	0.07 232

RT-IGEV	0.25 436	0.10 131	0.48 448	0.22 339	0.14 363	0.31 455	0.28 541	0.53 526	0.39 428	0.36 483	0.41 451	0.44 523	0.30 494	0.28 331	0.27 467	0.09 375	0.07 360	0.08 239	0.09 400	0.09 336	0.10 430

NLCSM	0.19 288	0.12 269	0.18 73	0.24 449	0.19 528	0.24 328	0.21 414	0.42 393	0.40 446	0.19 233	0.18 184	0.14 164	0.16 262	0.47 446	0.19 338	0.08 280	0.09 483	0.09 332	0.08 298	0.09 336	0.07 232

gasm-f	0.12 67	0.09 77	0.19 83	0.18 88	0.12 236	0.18 149	0.18 284	0.20 56	0.14 36	0.12 80	0.19 193	0.10 54	0.11 108	0.16 89	0.11 42	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.05 62	0.09 336	0.08 310

G2L-ROB	0.23 377	0.15 418	0.41 377	0.19 143	0.12 236	0.27 379	0.21 414	0.47 445	0.33 354	0.34 450	0.31 332	0.41 499	0.22 366	0.49 454	0.26 461	0.09 375	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.09 336	0.10 430

G2L-Stereo_test	0.24 408	0.16 444	0.38 330	0.19 143	0.13 315	0.27 379	0.24 489	0.49 468	0.38 418	0.37 491	0.37 404	0.40 492	0.24 398	0.52 469	0.28 472	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.06 143	0.09 336	0.08 310

G2L-Stereo	0.25 436	0.16 444	0.47 438	0.22 339	0.14 363	0.25 346	0.18 284	0.46 436	0.35 380	0.33 430	0.37 404	0.40 492	0.22 366	0.60 516	0.30 492	0.10 425	0.09 483	0.10 410	0.08 298	0.09 336	0.09 373

MM-Stereo_test3	0.17 221	0.12 269	0.29 212	0.23 395	0.14 363	0.19 184	0.22 441	0.39 356	0.36 393	0.16 190	0.24 261	0.17 216	0.12 142	0.19 158	0.14 197	0.07 122	0.07 360	0.08 239	0.06 143	0.09 336	0.06 137

MM-Stereo_test2	0.15 188	0.10 131	0.44 410	0.23 395	0.11 169	0.21 257	0.21 414	0.27 183	0.22 191	0.15 161	0.16 146	0.13 132	0.11 108	0.20 178	0.13 160	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.09 336	0.05 34

MM-Stereo_test1	0.17 221	0.10 131	0.39 346	0.23 395	0.11 169	0.20 226	0.22 441	0.33 278	0.29 305	0.22 255	0.21 225	0.15 184	0.14 223	0.23 233	0.13 160	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.07 216	0.09 336	0.06 137

HI	0.20 305	0.13 336	0.33 262	0.18 88	0.15 423	0.17 122	0.16 192	0.34 286	0.21 175	0.37 491	0.39 432	0.36 451	0.24 398	0.29 350	0.21 385	0.06 49	0.05 39	0.08 239	0.09 400	0.09 336	0.07 232

CoSv	0.20 305	0.13 336	0.33 262	0.18 88	0.15 423	0.17 122	0.16 192	0.34 286	0.21 175	0.37 491	0.39 432	0.36 451	0.24 398	0.29 350	0.21 385	0.06 49	0.05 39	0.08 239	0.09 400	0.09 336	0.07 232

SCV_C0	0.14 152	0.11 211	0.25 160	0.19 143	0.12 236	0.15 49	0.16 192	0.30 241	0.22 191	0.13 110	0.15 127	0.13 132	0.09 30	0.24 249	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.09 336	0.06 137

SCV	0.14 152	0.14 383	0.24 146	0.21 270	0.11 169	0.15 49	0.16 192	0.31 251	0.18 107	0.11 50	0.15 127	0.13 132	0.10 71	0.23 233	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.09 336	0.06 137

rvit_stereo_0083	0.16 203	0.12 269	0.26 169	0.21 270	0.13 315	0.17 122	0.17 238	0.22 89	0.34 364	0.16 190	0.21 225	0.19 244	0.16 262	0.21 203	0.16 253	0.11 464	0.10 513	0.10 410	0.08 298	0.09 336	0.07 232

rvit_stereo_0081_aga	0.16 203	0.14 383	0.28 198	0.21 270	0.13 315	0.19 184	0.17 238	0.23 112	0.24 233	0.17 209	0.21 225	0.19 244	0.13 187	0.19 158	0.14 197	0.11 464	0.08 448	0.09 332	0.08 298	0.09 336	0.07 232

rvit_stereo_0081	0.16 203	0.11 211	0.24 146	0.21 270	0.12 236	0.16 88	0.17 238	0.22 89	0.33 354	0.16 190	0.18 184	0.18 228	0.14 223	0.20 178	0.16 253	0.11 464	0.08 448	0.09 332	0.08 298	0.09 336	0.07 232

rvit_stereo_0082	0.16 203	0.11 211	0.24 146	0.21 270	0.12 236	0.16 88	0.17 238	0.22 89	0.33 354	0.16 190	0.18 184	0.18 228	0.14 223	0.20 178	0.16 253	0.11 464	0.08 448	0.09 332	0.08 298	0.09 336	0.07 232

rvit_stereo_ft	0.17 221	0.14 383	0.30 222	0.25 488	0.14 363	0.17 122	0.21 414	0.28 205	0.26 259	0.16 190	0.19 193	0.20 254	0.16 262	0.22 223	0.17 282	0.11 464	0.07 360	0.09 332	0.09 400	0.09 336	0.07 232

test_sample2	0.21 326	0.10 131	0.28 198	0.19 143	0.11 169	0.27 379	0.21 414	0.43 407	0.29 305	0.26 296	0.31 332	0.30 397	0.24 398	0.45 439	0.18 305	0.09 375	0.07 360	0.08 239	0.07 216	0.09 336	0.09 373

test_sample1	0.20 305	0.10 131	0.28 198	0.19 143	0.12 236	0.28 399	0.19 331	0.41 379	0.25 247	0.26 296	0.31 332	0.29 381	0.26 429	0.44 436	0.21 385	0.09 375	0.07 360	0.08 239	0.07 216	0.09 336	0.09 373

H2IRNET	0.18 245	0.13 336	0.35 282	0.21 270	0.12 236	0.20 226	0.15 145	0.27 183	0.30 318	0.17 209	0.31 332	0.25 322	0.20 342	0.24 249	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.09 332	0.10 444	0.09 336	0.06 137

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 221	0.13 336	0.24 146	0.19 143	0.13 315	0.24 328	0.17 238	0.30 241	0.37 404	0.43 556	0.17 164	0.13 132	0.12 142	0.19 158	0.15 226	0.08 280	0.07 360	0.09 332	0.07 216	0.09 336	0.08 310

SMFormer	0.25 436	0.12 269	0.40 354	0.19 143	0.10 116	0.27 379	0.19 331	0.51 495	0.45 501	0.34 450	0.41 451	0.31 406	0.26 429	0.58 506	0.28 472	0.10 425	0.07 360	0.08 239	0.08 298	0.09 336	0.09 373

ACVNet-DCA	0.18 245	0.14 383	0.38 330	0.23 395	0.11 169	0.31 455	0.19 331	0.41 379	0.27 270	0.17 209	0.19 193	0.13 132	0.18 318	0.28 331	0.11 42	0.08 280	0.05 39	0.08 239	0.06 143	0.09 336	0.09 373

xx1	0.20 305	0.14 383	0.38 330	0.23 395	0.11 169	0.31 455	0.19 331	0.35 309	0.47 524	0.17 209	0.19 193	0.28 370	0.24 398	0.28 331	0.11 42	0.08 280	0.05 39	0.10 410	0.09 400	0.09 336	0.09 373

1test111	0.19 288	0.14 383	0.38 330	0.23 395	0.11 169	0.31 455	0.19 331	0.41 379	0.27 270	0.17 209	0.19 193	0.13 132	0.18 318	0.34 394	0.22 405	0.08 280	0.05 39	0.08 239	0.06 143	0.09 336	0.09 373

11t1	0.18 245	0.10 131	0.30 222	0.20 216	0.11 169	0.27 379	0.17 238	0.35 309	0.23 217	0.25 284	0.23 247	0.23 298	0.23 380	0.25 279	0.18 305	0.09 375	0.07 360	0.07 146	0.06 143	0.09 336	0.09 373

1111x	0.32 515	0.11 211	0.40 354	0.22 339	0.11 169	0.32 467	0.26 519	0.59 586	0.43 474	0.31 395	0.41 451	0.39 477	0.28 465	0.76 585	1.37 659	0.09 375	0.08 448	0.09 332	0.10 444	0.09 336	0.08 310

MIF-Stereo (partial)	0.16 203	0.10 131	0.34 273	0.21 270	0.15 423	0.15 49	0.13 63	0.28 205	0.25 247	0.17 209	0.26 280	0.15 184	0.16 262	0.25 279	0.17 282	0.09 375	0.06 230	0.10 410	0.08 298	0.09 336	0.08 310

EKT-Stereo	0.38 560	0.12 269	0.38 330	0.42 630	3.88 686	0.21 257	0.17 238	0.35 309	0.28 286	0.20 237	0.20 210	0.23 298	0.15 242	0.28 331	0.16 253	0.09 375	0.07 360	0.09 332	0.07 216	0.09 336	0.09 373

LL-Strereo	0.29 492	0.25 552	0.58 506	0.25 488	0.21 555	0.23 307	0.24 489	0.55 545	0.42 466	0.34 450	0.32 341	0.41 499	0.40 562	0.94 626	0.23 426	0.08 280	0.07 360	0.11 466	0.09 400	0.09 336	0.09 373

CBFPSM	0.27 461	0.16 444	0.67 543	0.20 216	0.14 363	0.38 525	0.25 506	0.40 367	0.36 393	0.33 430	0.36 395	0.56 583	0.38 551	0.32 380	0.38 530	0.08 280	0.08 448	0.07 146	0.08 298	0.09 336	0.11 467

gwcnet-sp	0.24 408	0.13 336	0.63 528	0.22 339	0.14 363	0.34 491	0.22 441	0.44 415	0.39 428	0.35 467	0.34 374	0.27 354	0.27 448	0.35 403	0.25 447	0.09 375	0.08 448	0.09 332	0.09 400	0.09 336	0.09 373

scenet	0.24 408	0.13 336	0.63 528	0.22 339	0.14 363	0.34 491	0.22 441	0.44 415	0.39 428	0.35 467	0.34 374	0.27 354	0.27 448	0.35 403	0.25 447	0.09 375	0.08 448	0.09 332	0.09 400	0.09 336	0.09 373

knoymous	0.17 221	0.09 77	0.32 245	0.17 41	0.11 169	0.21 257	0.17 238	0.32 263	0.23 217	0.23 261	0.28 292	0.27 354	0.16 262	0.23 233	0.16 253	0.09 375	0.06 230	0.09 332	0.06 143	0.09 336	0.09 373

ssnet	0.24 408	0.13 336	0.63 528	0.22 339	0.14 363	0.34 491	0.22 441	0.44 415	0.39 428	0.35 467	0.34 374	0.27 354	0.27 448	0.35 403	0.25 447	0.09 375	0.08 448	0.09 332	0.09 400	0.09 336	0.09 373

qqq	0.20 305	0.12 269	0.31 237	0.20 216	0.11 169	0.23 307	0.19 331	0.41 379	0.27 270	0.24 275	0.28 292	0.28 370	0.24 398	0.34 394	0.22 405	0.08 280	0.07 360	0.10 410	0.09 400	0.09 336	0.09 373

x	0.19 288	0.11 211	0.29 212	0.20 216	0.11 169	0.26 369	0.18 284	0.41 379	0.29 305	0.25 284	0.29 304	0.28 370	0.24 398	0.26 297	0.23 426	0.09 375	0.07 360	0.08 239	0.07 216	0.09 336	0.08 310

BUS	0.23 377	0.12 269	0.28 198	0.25 488	0.14 363	0.43 560	0.17 238	0.56 561	0.34 364	0.34 450	0.35 385	0.32 416	0.20 342	0.26 297	0.21 385	0.10 425	0.07 360	0.11 466	0.10 444	0.09 336	0.09 373

IER	0.23 377	0.12 269	0.39 346	0.20 216	0.14 363	0.31 455	0.19 331	0.42 393	0.36 393	0.33 430	0.40 443	0.32 416	0.33 521	0.29 350	0.22 405	0.09 375	0.07 360	0.08 239	0.08 298	0.09 336	0.08 310

RAFT+CT+SA	0.21 326	0.18 477	0.33 262	0.25 488	0.18 501	0.23 307	0.29 548	0.40 367	0.36 393	0.24 275	0.38 419	0.18 228	0.16 262	0.32 380	0.16 253	0.07 122	0.05 39	0.09 332	0.12 522	0.09 336	0.09 373

BSDual-CNN	0.23 377	0.12 269	0.28 198	0.25 488	0.14 363	0.35 506	0.21 414	0.56 561	0.34 364	0.34 450	0.35 385	0.38 465	0.24 398	0.26 297	0.21 385	0.10 425	0.07 360	0.11 466	0.10 444	0.09 336	0.09 373

hknet	0.25 436	0.14 383	0.40 354	0.25 488	0.15 423	0.35 506	0.21 414	0.56 561	0.37 404	0.34 450	0.35 385	0.43 512	0.27 448	0.37 411	0.21 385	0.09 375	0.07 360	0.11 466	0.10 444	0.09 336	0.09 373

iRaft-Stereo_5w	0.23 377	0.18 477	0.44 410	0.22 339	0.13 315	0.19 184	0.19 331	0.37 338	0.32 340	0.28 316	0.37 404	0.34 432	0.23 380	0.65 546	0.27 467	0.06 49	0.06 230	0.08 239	0.07 216	0.09 336	0.08 310

psmg	0.23 377	0.12 269	0.28 198	0.21 270	0.14 363	0.35 506	0.23 467	0.51 495	0.34 364	0.35 467	0.38 419	0.38 465	0.24 398	0.26 297	0.21 385	0.10 425	0.08 448	0.10 410	0.10 444	0.09 336	0.08 310

DAS	0.27 461	0.12 269	0.42 387	0.24 449	0.18 501	0.29 421	0.24 489	0.45 425	0.45 501	0.41 540	0.44 492	0.34 432	0.29 480	0.75 580	0.21 385	0.09 375	0.07 360	0.09 332	0.07 216	0.09 336	0.09 373

SepStereo	0.26 453	0.12 269	0.42 387	0.24 449	0.18 501	0.29 421	0.24 489	0.45 425	0.45 501	0.41 540	0.44 492	0.34 432	0.29 480	0.64 539	0.21 385	0.09 375	0.07 360	0.09 332	0.07 216	0.09 336	0.09 373

GwcNet-ADL	0.22 360	0.14 383	0.58 506	0.24 449	0.13 315	0.22 285	0.23 467	0.49 468	0.40 446	0.27 304	0.29 304	0.30 397	0.20 342	0.26 297	0.23 426	0.09 375	0.07 360	0.07 146	0.07 216	0.09 336	0.09 373

GANet-ADL	0.21 326	0.12 269	0.45 422	0.23 395	0.14 363	0.29 421	0.19 331	0.46 436	0.35 380	0.25 284	0.32 341	0.32 416	0.19 333	0.24 249	0.20 359	0.10 425	0.07 360	0.07 146	0.06 143	0.09 336	0.10 430

NRIStereo	0.18 245	0.11 211	0.35 282	0.23 395	0.11 169	0.24 328	0.20 383	0.29 221	0.26 259	0.26 296	0.25 271	0.25 322	0.18 318	0.34 394	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.09 332	0.07 216	0.09 336	0.08 310

SST-Stereo	0.21 326	0.10 131	0.37 311	0.24 449	0.13 315	0.19 184	0.17 238	0.31 251	0.24 233	0.34 450	0.33 364	0.29 381	0.25 419	0.56 495	0.17 282	0.08 280	0.05 39	0.10 410	0.08 298	0.09 336	0.07 232

DeepStereo_RVC	0.18 245	0.11 211	0.40 354	0.21 270	0.11 169	0.19 184	0.16 192	0.28 205	0.22 191	0.27 304	0.27 286	0.23 298	0.28 465	0.24 249	0.18 305	0.08 280	0.06 230	0.09 332	0.07 216	0.09 336	0.10 430

ICVP	0.23 377	0.13 336	0.44 410	0.26 522	0.14 363	0.29 421	0.25 506	0.45 425	0.33 354	0.29 345	0.43 481	0.35 446	0.25 419	0.26 297	0.23 426	0.12 503	0.09 483	0.09 332	0.08 298	0.09 336	0.10 430
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.18 245	0.15 418	0.35 282	0.22 339	0.14 363	0.19 184	0.17 238	0.32 263	0.30 318	0.23 261	0.25 271	0.20 254	0.16 262	0.22 223	0.19 338	0.08 280	0.07 360	0.10 410	0.12 522	0.09 336	0.08 310

RALCasStereoNet	0.18 245	0.15 418	0.33 262	0.21 270	0.14 363	0.21 257	0.18 284	0.31 251	0.25 247	0.21 248	0.29 304	0.22 277	0.15 242	0.27 317	0.17 282	0.08 280	0.10 513	0.07 146	0.06 143	0.09 336	0.09 373

RALAANet	0.19 288	0.18 477	0.37 311	0.23 395	0.14 363	0.23 307	0.13 63	0.37 338	0.29 305	0.28 316	0.26 280	0.25 322	0.15 242	0.26 297	0.18 305	0.08 280	0.06 230	0.09 332	0.08 298	0.09 336	0.06 137

sCroCo_RVC	0.18 245	0.14 383	0.49 454	0.27 550	0.18 501	0.22 285	0.17 238	0.27 183	0.23 217	0.14 141	0.22 238	0.17 216	0.14 223	0.21 203	0.15 226	0.10 425	0.11 537	0.09 332	0.09 400	0.09 336	0.09 373

222	0.41 574	0.10 131	0.29 212	0.19 143	0.11 169	0.36 511	0.20 383	0.57 571	0.39 428	0.35 467	0.44 492	0.30 397	0.27 448	0.55 484	3.56 683	0.11 464	0.07 360	0.08 239	0.08 298	0.09 336	0.09 373

xxxx	0.34 533	0.10 131	0.29 212	0.19 143	0.11 169	0.37 517	0.20 383	0.58 580	0.38 418	0.29 345	0.42 468	0.38 465	0.24 398	0.46 442	2.20 676	0.11 464	0.07 360	0.09 332	0.08 298	0.09 336	0.09 373

test_xeample	0.34 533	0.10 131	0.29 212	0.19 143	0.11 169	0.33 478	0.23 467	0.55 545	0.38 418	0.32 417	0.45 504	0.29 381	0.26 429	0.57 499	2.24 678	0.10 425	0.07 360	0.09 332	0.08 298	0.09 336	0.09 373

ARAFT	0.24 408	0.21 520	0.78 567	0.22 339	0.12 236	0.29 421	0.24 489	0.43 407	0.32 340	0.33 430	0.28 292	0.28 370	0.19 333	0.49 454	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.12 504	0.11 483	0.09 336	0.06 137

SFCPSM	0.22 360	0.10 131	0.51 475	0.21 270	0.14 363	0.34 491	0.22 441	0.55 545	0.39 428	0.29 345	0.32 341	0.23 298	0.21 350	0.27 317	0.19 338	0.09 375	0.07 360	0.09 332	0.09 400	0.09 336	0.08 310

FENet	0.21 326	0.11 211	0.45 422	0.21 270	0.12 236	0.26 369	0.17 238	0.41 379	0.35 380	0.30 377	0.31 332	0.29 381	0.23 380	0.26 297	0.23 426	0.09 375	0.06 230	0.09 332	0.09 400	0.09 336	0.09 373

ac_64	0.27 461	0.13 336	0.41 377	0.24 449	0.17 479	0.36 511	0.22 441	0.46 436	0.33 354	0.35 467	0.36 395	0.52 568	0.30 494	0.62 531	0.32 505	0.11 464	0.09 483	0.10 410	0.10 444	0.09 336	0.08 310

GwcNet-RSSM	0.26 453	0.17 463	0.46 430	0.21 270	0.13 315	0.28 399	0.23 467	0.44 415	0.42 466	0.31 395	0.45 504	0.40 492	0.26 429	0.55 484	0.28 472	0.11 464	0.07 360	0.09 332	0.10 444	0.09 336	0.08 310

AANet_RVC	0.31 506	0.22 534	0.50 465	0.23 395	0.14 363	0.30 439	0.24 489	0.47 445	0.54 572	0.38 506	0.60 580	0.43 512	0.29 480	0.87 612	0.40 545	0.11 464	0.07 360	0.07 146	0.07 216	0.09 336	0.09 373

HITNet	0.20 305	0.17 463	0.43 400	0.19 143	0.08 23	0.27 379	0.14 97	0.42 393	0.30 318	0.29 345	0.32 341	0.27 354	0.21 350	0.28 331	0.25 447	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.09 336	0.06 137
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	0.25 436	0.19 493	0.40 354	0.20 216	0.12 236	0.30 439	0.16 192	0.55 545	0.53 568	0.38 506	0.43 481	0.37 457	0.26 429	0.38 416	0.22 405	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.04 1	0.09 336	0.09 373

z-ln-s-r	0.32 515	0.21 520	0.82 584	0.23 395	0.14 363	0.30 439	0.26 519	0.43 407	0.50 550	0.32 417	0.60 580	0.39 477	0.29 480	0.73 571	0.66 610	0.08 280	0.06 230	0.08 239	0.07 216	0.10 404	0.08 310

DFGA-Net	0.23 377	0.24 547	0.49 454	0.22 339	0.15 423	0.25 346	0.17 238	0.39 356	0.39 428	0.29 345	0.31 332	0.21 266	0.17 292	0.59 512	0.28 472	0.08 280	0.06 230	0.09 332	0.09 400	0.10 404	0.08 310

coex_refinement	0.26 453	0.16 444	0.36 302	0.23 395	0.15 423	0.31 455	0.20 383	0.49 468	0.42 466	0.35 467	0.42 468	0.45 528	0.27 448	0.55 484	0.33 512	0.10 425	0.06 230	0.07 146	0.07 216	0.10 404	0.10 430

rvit_0105_5	0.21 326	0.15 418	0.38 330	0.23 395	0.13 315	0.22 285	0.24 489	0.36 328	0.39 428	0.21 248	0.23 247	0.26 344	0.19 333	0.26 297	0.19 338	0.15 562	0.13 567	0.12 504	0.12 522	0.10 404	0.09 373

rvit_0105_3	0.23 377	0.17 463	0.40 354	0.25 488	0.15 423	0.24 328	0.28 541	0.38 344	0.41 458	0.25 284	0.25 271	0.28 370	0.21 350	0.28 331	0.20 359	0.15 562	0.13 567	0.14 552	0.15 573	0.10 404	0.09 373

UGAM	0.26 453	0.14 383	0.45 422	0.25 488	0.12 236	0.23 307	0.25 506	0.32 263	0.41 458	0.31 395	0.42 468	0.41 499	0.22 366	0.92 622	0.22 405	0.08 280	0.06 230	0.14 552	0.12 522	0.10 404	0.07 232

ACV-stereo	0.29 492	0.18 477	0.79 574	0.23 395	0.16 455	0.47 576	0.19 331	0.36 328	0.34 364	0.29 345	0.33 364	0.67 618	0.42 575	0.54 482	0.30 492	0.10 425	0.09 483	0.09 332	0.09 400	0.10 404	0.11 467

rvit_stereo_0080	0.15 188	0.13 336	0.25 160	0.19 143	0.13 315	0.15 49	0.20 383	0.28 205	0.24 233	0.15 161	0.17 164	0.19 244	0.13 187	0.19 158	0.15 226	0.11 464	0.08 448	0.08 239	0.08 298	0.10 404	0.07 232

test_sample3	0.23 377	0.12 269	0.43 400	0.19 143	0.12 236	0.32 467	0.20 383	0.50 478	0.34 364	0.31 395	0.33 364	0.29 381	0.22 366	0.53 476	0.22 405	0.10 425	0.07 360	0.09 332	0.08 298	0.10 404	0.10 430

CAS++	0.16 203	0.12 269	0.27 181	0.18 88	0.12 236	0.17 122	0.15 145	0.42 393	0.24 233	0.19 233	0.18 184	0.13 132	0.10 71	0.21 203	0.12 105	0.12 503	0.10 513	0.11 466	0.08 298	0.10 404	0.09 373
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MGS-Stereo	0.14 152	0.11 211	0.32 245	0.19 143	0.11 169	0.18 149	0.17 238	0.20 56	0.22 191	0.14 141	0.24 261	0.15 184	0.10 71	0.18 133	0.12 105	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.10 404	0.06 137

MyStereo8	0.22 360	0.15 418	0.63 528	0.21 270	0.17 479	0.31 455	0.16 192	0.36 328	0.32 340	0.28 316	0.36 395	0.25 322	0.18 318	0.25 279	0.28 472	0.08 280	0.07 360	0.08 239	0.07 216	0.10 404	0.12 491

mmm	0.21 326	0.12 269	0.31 237	0.22 339	0.12 236	0.28 399	0.21 414	0.41 379	0.27 270	0.29 345	0.38 419	0.29 381	0.24 398	0.29 350	0.22 405	0.09 375	0.07 360	0.11 466	0.09 400	0.10 404	0.09 373

whm_eth	0.15 188	0.13 336	0.25 160	0.19 143	0.13 315	0.15 49	0.20 383	0.28 205	0.24 233	0.15 161	0.17 164	0.19 244	0.13 187	0.19 158	0.15 226	0.11 464	0.08 448	0.08 239	0.08 298	0.10 404	0.07 232

plain	0.17 221	0.13 336	0.43 400	0.21 270	0.13 315	0.16 88	0.17 238	0.27 183	0.22 191	0.16 190	0.26 280	0.13 132	0.16 262	0.27 317	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 410	0.07 216	0.10 404	0.07 232

StereoVision	0.22 360	0.18 477	0.37 311	0.27 550	0.17 479	0.23 307	0.22 441	0.38 344	0.31 331	0.20 237	0.51 538	0.22 277	0.16 262	0.28 331	0.18 305	0.11 464	0.12 555	0.13 525	0.13 550	0.10 404	0.07 232

riskmin	0.18 245	0.09 77	0.34 273	0.18 88	0.12 236	0.24 328	0.16 192	0.34 286	0.28 286	0.21 248	0.23 247	0.33 423	0.24 398	0.23 233	0.17 282	0.09 375	0.06 230	0.09 332	0.06 143	0.10 404	0.10 430

CRFU-Net	0.28 481	0.14 383	0.45 422	0.25 488	0.15 423	0.45 568	0.23 467	0.50 478	0.30 318	0.43 556	0.41 451	0.48 544	0.46 589	0.43 432	0.29 484	0.11 464	0.10 513	0.09 332	0.08 298	0.10 404	0.10 430

test_5	0.23 377	0.19 493	0.38 330	0.26 522	0.18 501	0.25 346	0.29 548	0.40 367	0.37 404	0.29 345	0.40 443	0.25 322	0.22 366	0.34 394	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.09 332	0.09 400	0.10 404	0.10 430

CSP-Net	0.27 461	0.15 418	0.30 222	0.21 270	0.14 363	0.44 562	0.24 489	0.50 478	0.40 446	0.41 540	0.43 481	0.42 508	0.26 429	0.66 550	0.28 472	0.12 503	0.08 448	0.08 239	0.08 298	0.10 404	0.09 373

PSMNet-ADL	0.25 436	0.15 418	0.32 245	0.26 522	0.14 363	0.31 455	0.22 441	0.44 415	0.36 393	0.27 304	0.33 364	0.41 499	0.28 465	0.61 523	0.29 484	0.11 464	0.09 483	0.09 332	0.11 483	0.10 404	0.10 430

Patchmatch Stereo++	0.18 245	0.12 269	0.37 311	0.22 339	0.10 116	0.18 149	0.14 97	0.29 221	0.22 191	0.28 316	0.29 304	0.25 322	0.17 292	0.26 297	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 410	0.08 298	0.10 404	0.08 310
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	0.18 245	0.12 269	0.37 311	0.22 339	0.10 116	0.18 149	0.16 192	0.29 221	0.22 191	0.28 316	0.29 304	0.25 322	0.18 318	0.24 249	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 410	0.08 298	0.10 404	0.08 310

ROB_FTStereo_v2	0.18 245	0.12 269	0.37 311	0.22 339	0.10 116	0.18 149	0.16 192	0.29 221	0.22 191	0.28 316	0.29 304	0.25 322	0.17 292	0.24 249	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 410	0.08 298	0.10 404	0.08 310

ROB_FTStereo	0.18 245	0.12 269	0.37 311	0.22 339	0.10 116	0.18 149	0.14 97	0.29 221	0.22 191	0.28 316	0.28 292	0.25 322	0.17 292	0.24 249	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 410	0.08 298	0.10 404	0.08 310

HUI-Stereo	0.18 245	0.12 269	0.37 311	0.22 339	0.10 116	0.18 149	0.14 97	0.29 221	0.22 191	0.28 316	0.28 292	0.25 322	0.17 292	0.22 223	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 410	0.08 298	0.10 404	0.08 310

iGMRVC	0.18 245	0.12 269	0.37 311	0.22 339	0.10 116	0.18 149	0.15 145	0.29 221	0.22 191	0.28 316	0.29 304	0.25 322	0.17 292	0.27 317	0.17 282	0.08 280	0.06 230	0.10 410	0.08 298	0.10 404	0.08 310

iRAFT	0.18 245	0.12 269	0.37 311	0.22 339	0.10 116	0.18 149	0.14 97	0.29 221	0.22 191	0.28 316	0.29 304	0.25 322	0.17 292	0.26 297	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 410	0.08 298	0.10 404	0.08 310

CRE-IMP	0.18 245	0.12 269	0.37 311	0.22 339	0.11 169	0.24 328	0.17 238	0.29 221	0.21 175	0.27 304	0.26 280	0.24 312	0.17 292	0.23 233	0.18 305	0.08 280	0.05 39	0.10 410	0.07 216	0.10 404	0.10 430

RAFT	0.21 326	0.17 463	0.32 245	0.24 449	0.12 236	0.25 346	0.27 525	0.35 309	0.28 286	0.33 430	0.33 364	0.38 465	0.22 366	0.29 350	0.17 282	0.08 280	0.08 448	0.11 466	0.10 444	0.10 404	0.06 137

RAFT-IKP	0.18 245	0.12 269	0.37 311	0.22 339	0.10 116	0.18 149	0.15 145	0.29 221	0.22 191	0.28 316	0.29 304	0.25 322	0.18 318	0.25 279	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 410	0.08 298	0.10 404	0.08 310

GES	0.22 360	0.12 269	0.42 387	0.20 216	0.14 363	0.27 379	0.19 331	0.49 468	0.33 354	0.30 377	0.36 395	0.25 322	0.23 380	0.29 350	0.22 405	0.10 425	0.08 448	0.08 239	0.07 216	0.10 404	0.11 467

HCRNet	0.24 408	0.25 552	0.33 262	0.34 605	0.16 455	0.27 379	0.18 284	0.43 407	0.35 380	0.30 377	0.35 385	0.32 416	0.22 366	0.44 436	0.20 359	0.13 522	0.08 448	0.13 525	0.11 483	0.10 404	0.09 373

GMStereo	0.19 288	0.25 552	0.40 354	0.21 270	0.12 236	0.22 285	0.19 331	0.29 221	0.40 446	0.25 284	0.23 247	0.16 205	0.15 242	0.25 279	0.19 338	0.09 375	0.06 230	0.08 239	0.08 298	0.10 404	0.08 310
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MMNet	0.27 461	0.14 383	0.49 454	0.24 449	0.17 479	0.47 576	0.22 441	0.45 425	0.51 554	0.39 521	0.41 451	0.36 451	0.33 521	0.39 418	0.34 517	0.08 280	0.07 360	0.09 332	0.09 400	0.10 404	0.08 310

psm_up	0.29 492	0.16 444	0.41 377	0.26 522	0.17 479	0.32 467	0.26 519	0.55 545	0.43 474	0.36 483	0.40 443	0.45 528	0.37 547	0.58 506	0.30 492	0.11 464	0.12 555	0.13 525	0.12 522	0.10 404	0.10 430

UNet	0.28 481	0.14 383	0.69 549	0.23 395	0.20 547	0.44 562	0.22 441	0.50 478	0.40 446	0.34 450	0.39 432	0.43 512	0.33 521	0.40 425	0.31 500	0.09 375	0.07 360	0.10 410	0.08 298	0.10 404	0.08 310

UPFNet	0.25 436	0.12 269	0.38 330	0.24 449	0.19 528	0.37 517	0.28 541	0.48 458	0.38 418	0.34 450	0.37 404	0.37 457	0.28 465	0.39 418	0.33 512	0.10 425	0.09 483	0.10 410	0.10 444	0.10 404	0.08 310

ACVNet	0.23 377	0.13 336	0.35 282	0.18 88	0.15 423	0.27 379	0.23 467	0.39 356	0.44 489	0.28 316	0.41 451	0.38 465	0.26 429	0.27 317	0.32 505	0.08 280	0.07 360	0.08 239	0.07 216	0.10 404	0.07 232

HGLStereo	0.27 461	0.14 383	0.46 430	0.24 449	0.21 555	0.33 478	0.23 467	0.50 478	0.42 466	0.35 467	0.48 527	0.41 499	0.33 521	0.45 439	0.33 512	0.11 464	0.10 513	0.09 332	0.09 400	0.10 404	0.12 491

GANet-RSSM	0.24 408	0.14 383	0.36 302	0.21 270	0.14 363	0.27 379	0.21 414	0.45 425	0.33 354	0.29 345	0.39 432	0.39 477	0.28 465	0.58 506	0.23 426	0.11 464	0.07 360	0.09 332	0.09 400	0.10 404	0.09 373

PSMNet-RSSM	0.24 408	0.15 418	0.36 302	0.21 270	0.14 363	0.25 346	0.20 383	0.48 458	0.37 404	0.30 377	0.44 492	0.38 465	0.26 429	0.52 469	0.22 405	0.12 503	0.07 360	0.11 466	0.13 550	0.10 404	0.09 373

DMCA	0.22 360	0.14 383	0.36 302	0.22 339	0.14 363	0.27 379	0.20 383	0.43 407	0.38 418	0.31 395	0.32 341	0.33 423	0.24 398	0.24 249	0.28 472	0.11 464	0.08 448	0.10 410	0.08 298	0.10 404	0.11 467

BEATNet_4x	0.22 360	0.18 477	0.47 438	0.22 339	0.10 116	0.28 399	0.14 97	0.46 436	0.32 340	0.31 395	0.34 374	0.31 406	0.25 419	0.31 373	0.29 484	0.08 280	0.06 230	0.08 239	0.06 143	0.10 404	0.08 310

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 461	0.21 520	0.59 512	0.25 488	0.18 501	0.29 421	0.22 441	0.50 478	0.40 446	0.38 506	0.41 451	0.43 512	0.27 448	0.43 432	0.29 484	0.11 464	0.08 448	0.10 410	0.10 444	0.10 404	0.11 467
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	0.27 461	0.17 463	0.35 282	0.25 488	0.14 363	0.37 517	0.21 414	0.47 445	0.41 458	0.44 563	0.51 538	0.41 499	0.28 465	0.45 439	0.37 528	0.09 375	0.06 230	0.11 466	0.11 483	0.10 404	0.10 430
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.28 481	0.16 444	0.34 273	0.27 550	0.16 455	0.38 525	0.25 506	0.48 458	0.43 474	0.46 571	0.46 514	0.51 562	0.33 521	0.53 476	0.33 512	0.10 425	0.10 513	0.11 466	0.11 483	0.10 404	0.09 373

pmcnn	0.50 606	0.20 506	0.78 567	0.24 449	0.26 604	0.39 534	0.30 559	0.51 495	0.50 550	0.54 604	1.23 647	2.52 675	0.37 547	0.77 591	0.95 634	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.05 62	0.10 404	0.08 310

Selective-IGEV-i16pc	0.33 524	0.10 131	1.71 659	0.21 270	0.14 363	0.74 629	0.31 564	0.42 393	0.41 458	0.21 248	0.32 341	0.26 344	0.14 223	0.71 563	0.19 338	0.14 547	0.10 513	0.08 239	0.09 400	0.11 452	0.11 467

S2M2_L	0.13 113	0.11 211	0.20 96	0.16 20	0.12 236	0.12 16	0.07 1	0.18 30	0.20 155	0.12 80	0.15 127	0.14 164	0.12 142	0.15 65	0.14 197	0.13 522	0.09 483	0.09 332	0.10 444	0.11 452	0.09 373
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_0105_6	0.19 288	0.14 383	0.34 273	0.23 395	0.14 363	0.18 149	0.20 383	0.29 221	0.37 404	0.18 227	0.22 238	0.23 298	0.17 292	0.26 297	0.17 282	0.15 562	0.13 567	0.13 525	0.11 483	0.11 452	0.08 310

rvit_0105_4	0.20 305	0.15 418	0.38 330	0.23 395	0.14 363	0.20 226	0.22 441	0.33 278	0.39 428	0.19 233	0.24 261	0.25 322	0.19 333	0.27 317	0.17 282	0.16 578	0.13 567	0.13 525	0.11 483	0.11 452	0.08 310

rvit_105_1	0.27 461	0.19 493	0.46 430	0.27 550	0.19 528	0.30 439	0.35 589	0.44 415	0.51 554	0.31 395	0.31 332	0.31 406	0.26 429	0.35 403	0.25 447	0.15 562	0.14 577	0.15 567	0.17 594	0.11 452	0.10 430

ITSA-stereo	0.25 436	0.15 418	0.33 262	0.23 395	0.11 169	0.27 379	0.18 284	0.56 561	0.59 588	0.31 395	0.32 341	0.33 423	0.28 465	0.49 454	0.30 492	0.11 464	0.08 448	0.11 466	0.10 444	0.11 452	0.13 508

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 377	0.13 336	0.83 587	0.20 216	0.21 555	0.23 307	0.17 238	0.48 458	0.27 270	0.23 261	0.29 304	0.39 477	0.23 380	0.25 279	0.15 226	0.08 280	0.06 230	0.08 239	0.11 483	0.11 452	0.10 430

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 305	0.72 653	0.70 555	0.17 41	0.08 23	0.15 49	0.15 145	0.18 30	0.16 61	0.13 110	0.12 59	0.09 25	0.08 12	0.16 89	0.13 160	0.35 643	0.04 2	0.08 239	0.07 216	0.11 452	0.23 617

test_sample6	0.25 436	0.13 336	0.41 377	0.21 270	0.11 169	0.30 439	0.22 441	0.51 495	0.35 380	0.33 430	0.43 481	0.30 397	0.24 398	0.57 499	0.22 405	0.10 425	0.07 360	0.10 410	0.10 444	0.11 452	0.10 430

test_sample5	0.24 408	0.13 336	0.42 387	0.21 270	0.12 236	0.30 439	0.21 414	0.50 478	0.34 364	0.32 417	0.41 451	0.29 381	0.23 380	0.55 484	0.21 385	0.10 425	0.07 360	0.10 410	0.09 400	0.11 452	0.10 430

test_sample4	0.24 408	0.13 336	0.43 400	0.20 216	0.12 236	0.32 467	0.21 414	0.51 495	0.34 364	0.31 395	0.37 404	0.28 370	0.23 380	0.53 476	0.21 385	0.10 425	0.07 360	0.10 410	0.09 400	0.11 452	0.10 430

DualNet	0.24 408	0.13 336	0.42 387	0.21 270	0.12 236	0.30 439	0.21 414	0.50 478	0.34 364	0.33 430	0.43 481	0.29 381	0.23 380	0.55 484	0.21 385	0.10 425	0.07 360	0.10 410	0.09 400	0.11 452	0.10 430

mmx	0.31 506	0.12 269	0.42 387	0.20 216	0.13 315	0.28 399	0.20 383	0.55 545	0.45 501	0.30 377	0.42 468	0.34 432	0.23 380	0.81 603	1.08 641	0.10 425	0.07 360	0.11 466	0.10 444	0.11 452	0.10 430

xxx	0.31 506	0.12 269	0.42 387	0.20 216	0.13 315	0.28 399	0.20 383	0.55 545	0.45 501	0.30 377	0.42 468	0.34 432	0.23 380	0.81 603	1.08 641	0.10 425	0.07 360	0.11 466	0.10 444	0.11 452	0.10 430

PCWNet_CMD	0.23 377	0.13 336	0.48 448	0.20 216	0.13 315	0.28 399	0.16 192	0.46 436	0.46 519	0.29 345	0.36 395	0.37 457	0.24 398	0.28 331	0.20 359	0.09 375	0.06 230	0.10 410	0.08 298	0.11 452	0.09 373

CASS	0.21 326	0.15 418	0.32 245	0.26 522	0.11 169	0.28 399	0.19 331	0.39 356	0.30 318	0.32 417	0.34 374	0.25 322	0.24 398	0.25 279	0.20 359	0.13 522	0.08 448	0.11 466	0.09 400	0.11 452	0.11 467
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.24 408	0.16 444	0.48 448	0.21 270	0.13 315	0.29 421	0.29 548	0.39 356	0.39 428	0.27 304	0.35 385	0.39 477	0.31 511	0.31 373	0.29 484	0.08 280	0.09 483	0.10 410	0.11 483	0.11 452	0.10 430

ssnet_v2	0.28 481	0.16 444	0.44 410	0.22 339	0.15 423	0.40 540	0.30 559	0.57 571	0.46 519	0.38 506	0.36 395	0.47 538	0.29 480	0.38 416	0.39 538	0.13 522	0.11 537	0.11 466	0.11 483	0.11 452	0.11 467

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 499	0.20 506	0.70 555	0.21 270	0.17 479	0.46 570	0.27 525	0.50 478	0.49 542	0.42 550	0.55 560	0.43 512	0.30 494	0.46 442	0.38 530	0.09 375	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.11 452	0.10 430

NINENet	0.25 436	0.15 418	0.37 311	0.23 395	0.16 455	0.43 560	0.17 238	0.60 595	0.46 519	0.32 417	0.37 404	0.32 416	0.20 342	0.42 430	0.21 385	0.10 425	0.10 513	0.12 504	0.08 298	0.11 452	0.10 430

dd	0.22 360	0.26 563	0.40 354	0.22 339	0.12 236	0.25 346	0.21 414	0.32 263	0.44 489	0.29 345	0.28 292	0.25 322	0.16 262	0.30 366	0.25 447	0.12 503	0.07 360	0.10 410	0.08 298	0.11 452	0.09 373

GEStereo_RVC	0.27 461	0.20 506	0.44 410	0.27 550	0.16 455	0.33 478	0.25 506	0.56 561	0.54 572	0.34 450	0.38 419	0.34 432	0.25 419	0.51 463	0.28 472	0.12 503	0.08 448	0.09 332	0.08 298	0.11 452	0.11 467

Anonymous3	0.23 377	0.18 477	0.63 528	0.27 550	0.18 501	0.41 544	0.23 467	0.43 407	0.35 380	0.23 261	0.27 286	0.20 254	0.18 318	0.27 317	0.18 305	0.12 503	0.11 537	0.10 410	0.10 444	0.11 452	0.12 491

TestStereo	0.21 326	0.19 493	0.40 354	0.25 488	0.10 116	0.22 285	0.21 414	0.31 251	0.31 331	0.23 261	0.34 374	0.22 277	0.18 318	0.62 531	0.18 305	0.08 280	0.06 230	0.10 410	0.07 216	0.11 452	0.06 137

CFNet_pseudo	0.23 377	0.13 336	0.47 438	0.19 143	0.13 315	0.26 369	0.16 192	0.44 415	0.44 489	0.29 345	0.37 404	0.38 465	0.23 380	0.29 350	0.21 385	0.09 375	0.06 230	0.11 466	0.08 298	0.11 452	0.09 373

ADLNet	0.28 481	0.15 418	0.42 387	0.23 395	0.19 528	0.34 491	0.23 467	0.53 526	0.43 474	0.42 550	0.41 451	0.44 523	0.27 448	0.55 484	0.35 521	0.11 464	0.08 448	0.11 466	0.11 483	0.11 452	0.12 491

RAFT + AFF	0.27 461	0.23 543	0.50 465	0.25 488	0.17 479	0.30 439	0.33 583	0.52 514	0.40 446	0.28 316	0.30 317	0.30 397	0.31 511	0.62 531	0.24 437	0.09 375	0.10 513	0.11 466	0.10 444	0.11 452	0.11 467

acv_ft	0.25 436	0.13 336	0.40 354	0.23 395	0.19 528	0.34 491	0.21 414	0.45 425	0.44 489	0.38 506	0.41 451	0.38 465	0.27 448	0.27 317	0.35 521	0.08 280	0.07 360	0.08 239	0.07 216	0.11 452	0.07 232

DSFCA	0.27 461	0.13 336	0.36 302	0.20 216	0.17 479	0.38 525	0.31 564	0.47 445	0.43 474	0.43 556	0.37 404	0.39 477	0.29 480	0.52 469	0.32 505	0.12 503	0.10 513	0.10 410	0.11 483	0.11 452	0.10 430

ADCRef	0.38 560	0.24 547	0.88 599	0.26 522	0.21 555	0.49 587	0.27 525	0.52 514	0.48 533	0.50 585	0.58 572	0.35 446	0.47 592	0.48 449	1.29 658	0.09 375	0.08 448	0.12 504	0.12 522	0.11 452	0.11 467

MSMDNet	0.23 377	0.13 336	0.48 448	0.20 216	0.13 315	0.28 399	0.16 192	0.46 436	0.46 519	0.29 345	0.36 395	0.37 457	0.24 398	0.28 331	0.20 359	0.09 375	0.06 230	0.09 332	0.08 298	0.11 452	0.09 373

CFNet	0.27 461	0.20 506	0.44 410	0.22 339	0.14 363	0.33 478	0.14 97	0.51 495	0.45 501	0.30 377	0.40 443	0.38 465	0.27 448	0.76 585	0.25 447	0.09 375	0.07 360	0.11 466	0.11 483	0.11 452	0.08 310

ccs_rob	0.23 377	0.13 336	0.47 438	0.20 216	0.13 315	0.26 369	0.17 238	0.44 415	0.44 489	0.29 345	0.37 404	0.38 465	0.23 380	0.29 350	0.21 385	0.09 375	0.06 230	0.11 466	0.08 298	0.11 452	0.09 373

AdaStereo	0.24 408	0.16 444	0.37 311	0.24 449	0.12 236	0.32 467	0.17 238	0.54 535	0.42 466	0.33 430	0.38 419	0.35 446	0.21 350	0.30 366	0.22 405	0.14 547	0.06 230	0.13 525	0.08 298	0.11 452	0.08 310
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	0.41 574	0.28 573	0.62 525	0.30 585	0.19 528	0.51 591	0.47 631	0.58 580	0.59 588	0.56 607	0.47 521	0.49 550	0.41 566	1.21 650	0.64 607	0.12 503	0.18 612	0.12 504	0.13 550	0.11 452	0.14 530

LE_ROB	1.76 672	0.20 506	2.68 672	0.48 638	0.52 649	0.78 636	0.96 671	0.84 651	6.61 689	7.40 692	2.08 674	2.08 667	4.83 685	1.27 654	3.79 684	0.10 425	0.08 448	0.12 504	0.11 483	0.11 452	0.10 430

DN-CSS_ROB	0.22 360	0.25 552	0.47 438	0.24 449	0.14 363	0.25 346	0.12 29	0.40 367	0.33 354	0.29 345	0.42 468	0.22 277	0.20 342	0.33 387	0.19 338	0.07 122	0.06 230	0.11 466	0.11 483	0.11 452	0.07 232

Selective-IGEV-i16pb	0.39 565	0.12 269	2.18 663	0.21 270	0.15 423	0.68 623	0.32 572	0.56 561	0.57 584	0.25 284	0.44 492	0.33 423	0.21 350	0.80 599	0.25 447	0.14 547	0.10 513	0.09 332	0.10 444	0.12 489	0.13 508

DCVSM-stereo	0.24 408	0.13 336	0.52 481	0.20 216	0.14 363	0.26 369	0.13 63	0.34 286	0.34 364	0.41 540	0.33 364	0.47 538	0.29 480	0.30 366	0.22 405	0.10 425	0.10 513	0.11 466	0.10 444	0.12 489	0.15 542

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 436	0.14 383	0.95 610	0.21 270	0.27 606	0.20 226	0.19 331	0.48 458	0.25 247	0.26 296	0.55 560	0.34 432	0.18 318	0.25 279	0.17 282	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.12 522	0.12 489	0.12 491

CFNet_ucs	0.24 408	0.13 336	0.50 465	0.20 216	0.15 423	0.28 399	0.17 238	0.49 468	0.45 501	0.32 417	0.42 468	0.39 477	0.22 366	0.31 373	0.21 385	0.11 464	0.08 448	0.12 504	0.09 400	0.12 489	0.11 467

fast-acv-ft	0.31 506	0.20 506	0.81 580	0.24 449	0.18 501	0.46 570	0.27 525	0.41 379	0.49 542	0.39 521	0.55 560	0.49 550	0.35 534	0.37 411	0.38 530	0.11 464	0.11 537	0.11 466	0.12 522	0.12 489	0.09 373

ADLNet2	0.30 499	0.17 463	0.72 560	0.23 395	0.17 479	0.36 511	0.24 489	0.52 514	0.51 554	0.32 417	0.38 419	0.45 528	0.30 494	0.69 557	0.35 521	0.10 425	0.08 448	0.09 332	0.09 400	0.12 489	0.10 430

CFNet-ft	0.24 408	0.15 418	0.35 282	0.18 88	0.15 423	0.30 439	0.21 414	0.39 356	0.36 393	0.28 316	0.40 443	0.43 512	0.25 419	0.47 446	0.24 437	0.12 503	0.07 360	0.12 504	0.11 483	0.12 489	0.09 373

STTStereo	0.28 481	0.20 506	0.61 517	0.25 488	0.17 479	0.29 421	0.24 489	0.47 445	0.39 428	0.39 521	0.41 451	0.44 523	0.28 465	0.40 425	0.28 472	0.13 522	0.12 555	0.13 525	0.16 585	0.12 489	0.11 467

PA-Net	0.37 553	0.28 573	0.83 587	0.31 591	0.28 611	0.39 534	0.42 618	0.51 495	0.55 578	0.34 450	0.42 468	0.41 499	0.36 538	0.79 595	0.49 576	0.12 503	0.23 633	0.16 578	0.23 619	0.12 489	0.18 577
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
TDLM	0.30 499	0.21 520	0.38 330	0.28 571	0.15 423	0.33 478	0.32 572	0.52 514	0.47 524	0.38 506	0.43 481	0.39 477	0.29 480	0.91 621	0.28 472	0.14 547	0.08 448	0.13 525	0.11 483	0.12 489	0.10 430

CFNet_RVC	0.24 408	0.15 418	0.35 282	0.18 88	0.15 423	0.30 439	0.21 414	0.39 356	0.36 393	0.28 316	0.40 443	0.43 512	0.25 419	0.47 446	0.24 437	0.12 503	0.07 360	0.12 504	0.11 483	0.12 489	0.09 373

iResNetv2_ROB	0.27 461	0.26 563	0.72 560	0.23 395	0.13 315	0.29 421	0.18 284	0.52 514	0.49 542	0.37 491	0.45 504	0.39 477	0.25 419	0.34 394	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.05 62	0.12 489	0.09 373

DRN-Test	0.33 524	0.17 463	0.61 517	0.27 550	0.19 528	0.46 570	0.29 548	0.65 616	0.51 554	0.47 578	0.46 514	0.44 523	0.34 530	0.62 531	0.41 553	0.12 503	0.08 448	0.13 525	0.12 522	0.12 489	0.10 430

StereoDRNet	0.32 515	0.22 534	0.61 517	0.27 550	0.21 555	0.42 551	0.30 559	0.61 599	0.48 533	0.46 571	0.39 432	0.48 544	0.30 494	0.57 499	0.40 545	0.11 464	0.09 483	0.12 504	0.11 483	0.12 489	0.10 430

DISCO	0.32 515	0.13 336	0.51 475	0.25 488	0.16 455	0.48 582	0.25 506	0.50 478	0.57 584	0.37 491	0.45 504	0.62 602	0.36 538	0.64 539	0.49 576	0.09 375	0.07 360	0.09 332	0.08 298	0.12 489	0.11 467

MDST_ROB	0.48 599	0.14 383	0.95 610	0.30 585	0.21 555	1.33 664	0.32 572	0.77 641	0.56 581	1.06 653	0.71 607	0.49 550	0.35 534	1.26 653	0.38 530	0.13 522	0.11 537	0.16 578	0.13 550	0.12 489	0.12 491

zh-mn7	0.46 593	0.45 626	1.48 650	0.25 488	0.19 528	0.44 562	0.29 548	0.56 561	0.82 631	0.65 621	0.96 634	0.49 550	0.38 551	0.88 615	0.63 605	0.12 503	0.10 513	0.11 466	0.11 483	0.13 505	0.14 530

YMNet	0.32 515	0.22 534	0.58 506	0.27 550	0.23 584	0.48 582	0.27 525	0.51 495	0.45 501	0.48 582	0.56 567	0.51 562	0.30 494	0.39 418	0.40 545	0.13 522	0.16 599	0.13 525	0.12 522	0.13 505	0.12 491

YMNet_1	0.32 515	0.22 534	0.58 506	0.27 550	0.23 584	0.48 582	0.27 525	0.51 495	0.45 501	0.48 582	0.56 567	0.51 562	0.30 494	0.39 418	0.40 545	0.13 522	0.16 599	0.13 525	0.12 522	0.13 505	0.12 491

DDVS	0.25 436	0.15 418	0.39 346	0.24 449	0.17 479	0.34 491	0.21 414	0.41 379	0.30 318	0.33 430	0.41 451	0.48 544	0.21 350	0.52 469	0.27 467	0.11 464	0.09 483	0.11 466	0.09 400	0.13 505	0.14 530

rvit_stereo_0075_2	0.24 408	0.17 463	0.50 465	0.26 522	0.22 571	0.22 285	0.15 145	0.40 367	0.35 380	0.27 304	0.37 404	0.29 381	0.20 342	0.28 331	0.19 338	0.17 589	0.12 555	0.19 600	0.12 522	0.13 505	0.13 508

test_sample7	0.25 436	0.15 418	0.35 282	0.20 216	0.14 363	0.28 399	0.21 414	0.51 495	0.38 418	0.37 491	0.34 374	0.37 457	0.30 494	0.39 418	0.23 426	0.14 547	0.09 483	0.13 525	0.12 522	0.13 505	0.12 491

iinet-f	0.30 499	0.18 477	1.03 621	0.20 216	0.15 423	0.44 562	0.22 441	0.45 425	0.37 404	0.35 467	0.44 492	0.41 499	0.34 530	0.34 394	0.40 545	0.10 425	0.09 483	0.08 239	0.08 298	0.13 505	0.11 467

AASNet	0.27 461	0.19 493	0.49 454	0.26 522	0.17 479	0.34 491	0.20 383	0.62 607	0.48 533	0.35 467	0.40 443	0.32 416	0.25 419	0.28 331	0.34 517	0.11 464	0.09 483	0.10 410	0.08 298	0.13 505	0.11 467

AACVNet	0.26 453	0.16 444	0.37 311	0.22 339	0.14 363	0.29 421	0.19 331	0.41 379	0.31 331	0.38 506	0.42 468	0.43 512	0.28 465	0.73 571	0.25 447	0.11 464	0.08 448	0.11 466	0.09 400	0.13 505	0.11 467

LCNet	0.21 326	0.11 211	0.29 212	0.25 488	0.12 236	0.23 307	0.19 331	0.34 286	0.26 259	0.28 316	0.35 385	0.26 344	0.30 494	0.35 403	0.17 282	0.07 122	0.05 39	0.09 332	0.10 444	0.13 505	0.22 610

LMCR-Stereo	0.26 453	0.18 477	0.49 454	0.28 571	0.14 363	0.36 511	0.23 467	0.54 535	0.34 364	0.39 521	0.40 443	0.29 381	0.29 480	0.37 411	0.27 467	0.11 464	0.07 360	0.09 332	0.07 216	0.13 505	0.09 373

Syn2CoEx	0.36 543	0.31 594	0.78 567	0.34 605	0.21 555	0.41 544	0.28 541	0.61 599	0.49 542	0.42 550	0.56 567	0.45 528	0.44 580	0.69 557	0.38 530	0.17 589	0.14 577	0.15 567	0.12 522	0.13 505	0.12 491

GwcNet	0.35 538	0.23 543	0.88 599	0.25 488	0.24 592	0.48 582	0.27 525	0.55 545	0.57 584	0.38 506	0.52 546	0.51 562	0.32 518	0.60 516	0.41 553	0.13 522	0.11 537	0.12 504	0.11 483	0.13 505	0.14 530

DMCA-RVC	0.27 461	0.21 520	0.61 517	0.28 571	0.17 479	0.29 421	0.21 414	0.42 393	0.35 380	0.40 531	0.37 404	0.39 477	0.36 538	0.43 432	0.30 492	0.13 522	0.10 513	0.15 567	0.11 483	0.13 505	0.10 430

FADNet-RVC-Resample	0.29 492	0.25 552	0.93 607	0.26 522	0.16 455	0.32 467	0.21 414	0.47 445	0.39 428	0.35 467	0.38 419	0.33 423	0.27 448	0.53 476	0.24 437	0.10 425	0.10 513	0.14 552	0.13 550	0.13 505	0.16 551

UCFNet_RVC	0.24 408	0.16 444	0.34 273	0.18 88	0.15 423	0.33 478	0.16 192	0.46 436	0.35 380	0.29 345	0.35 385	0.39 477	0.25 419	0.34 394	0.22 405	0.13 522	0.08 448	0.13 525	0.14 564	0.13 505	0.12 491

PSMNet_ROB	0.33 524	0.24 547	0.54 488	0.31 591	0.21 555	0.42 551	0.43 620	0.59 586	0.47 524	0.37 491	0.44 492	0.49 550	0.31 511	0.64 539	0.43 557	0.14 547	0.10 513	0.15 567	0.14 564	0.13 505	0.11 467

CBMV	0.33 524	0.21 520	0.54 488	0.23 395	0.13 315	0.42 551	0.33 583	0.53 526	0.48 533	0.52 596	0.49 529	0.50 558	0.41 566	0.56 495	0.31 500	0.15 562	0.16 599	0.18 592	0.16 585	0.13 505	0.13 508
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-mn7	0.44 588	0.40 618	1.09 626	0.25 488	0.18 501	0.61 614	0.34 585	0.56 561	0.93 647	0.43 556	0.96 634	0.53 573	0.39 557	0.94 626	0.59 595	0.10 425	0.09 483	0.10 410	0.10 444	0.14 523	0.13 508

w-ln-seven-2	0.36 543	0.29 580	1.06 623	0.27 550	0.18 501	0.37 517	0.30 559	0.50 478	0.54 572	0.45 567	0.55 560	0.45 528	0.41 566	0.62 531	0.49 576	0.10 425	0.10 513	0.12 504	0.11 483	0.14 523	0.11 467

Wz-Net-LNSev	0.34 533	0.29 580	0.91 603	0.26 522	0.21 555	0.47 576	0.31 564	0.54 535	0.54 572	0.44 563	0.52 546	0.50 558	0.35 534	0.39 418	0.39 538	0.11 464	0.11 537	0.10 410	0.09 400	0.14 523	0.13 508

UDGNet	0.23 377	0.31 594	0.38 330	0.24 449	0.14 363	0.24 328	0.18 284	0.32 263	0.43 474	0.29 345	0.28 292	0.24 312	0.19 333	0.29 350	0.20 359	0.15 562	0.07 360	0.21 606	0.11 483	0.14 523	0.10 430

dad	0.28 481	0.31 594	0.44 410	0.21 270	0.14 363	0.30 439	0.20 383	0.33 278	0.49 542	0.44 563	0.44 492	0.45 528	0.21 350	0.41 427	0.26 461	0.20 609	0.11 537	0.20 604	0.11 483	0.14 523	0.10 430

pcwnet_v2	0.32 515	0.15 418	1.26 641	0.23 395	0.18 501	0.32 467	0.18 284	0.59 586	0.60 592	0.36 483	0.45 504	0.35 446	0.29 480	0.36 408	0.25 447	0.14 547	0.11 537	0.12 504	0.11 483	0.14 523	0.15 542

FAT-Stereo	0.36 543	0.18 477	0.73 564	0.26 522	0.18 501	0.33 478	0.29 548	0.60 595	0.59 588	0.46 571	0.60 580	0.60 596	0.50 601	0.61 523	0.34 517	0.13 522	0.14 577	0.13 525	0.12 522	0.14 523	0.18 577

Nwc_Net	0.37 553	0.25 552	0.68 548	0.31 591	0.24 592	0.44 562	0.30 559	0.65 616	0.50 550	0.37 491	0.69 606	0.58 591	0.45 583	0.60 516	0.40 545	0.15 562	0.12 555	0.19 600	0.21 609	0.14 523	0.13 508

ADCL	0.47 596	0.22 534	1.00 616	0.27 550	0.19 528	0.74 629	0.64 650	0.54 535	0.69 614	0.56 607	0.71 607	0.55 579	0.60 618	0.60 516	1.43 660	0.11 464	0.09 483	0.13 525	0.13 550	0.14 523	0.14 530

ADCP+	0.45 591	0.24 547	1.15 633	0.25 488	0.22 571	0.56 603	0.39 609	0.54 535	0.51 554	0.44 563	0.51 538	0.46 536	0.52 606	0.56 495	1.89 672	0.10 425	0.08 448	0.11 466	0.10 444	0.14 523	0.13 508

GANet	0.36 543	0.22 534	0.49 454	0.29 574	0.17 479	0.41 544	0.38 604	0.57 571	0.45 501	0.46 571	0.75 613	0.55 579	0.40 562	0.94 626	0.41 553	0.13 522	0.13 567	0.13 525	0.11 483	0.14 523	0.11 467

CVANet_RVC	0.30 499	0.19 493	0.41 377	0.26 522	0.16 455	0.33 478	0.26 519	0.52 514	0.47 524	0.40 531	0.46 514	0.43 512	0.31 511	0.89 617	0.26 461	0.14 547	0.09 483	0.14 552	0.13 550	0.14 523	0.10 430

DeepPruner_ROB	0.26 453	0.19 493	0.44 410	0.21 270	0.16 455	0.30 439	0.21 414	0.52 514	0.32 340	0.35 467	0.38 419	0.39 477	0.26 429	0.42 430	0.24 437	0.15 562	0.11 537	0.11 466	0.11 483	0.14 523	0.13 508

CBMV_ROB	0.33 524	0.18 477	0.53 485	0.21 270	0.14 363	0.33 478	0.20 383	0.51 495	0.45 501	0.51 590	0.55 560	0.45 528	0.42 575	0.71 563	0.32 505	0.18 600	0.19 617	0.23 613	0.21 609	0.14 523	0.15 542

w-ln-seven	0.42 577	0.30 587	1.18 634	0.26 522	0.22 571	0.58 607	0.31 564	0.62 607	0.81 630	0.58 610	0.61 587	0.53 573	0.36 538	0.57 499	0.65 609	0.11 464	0.10 513	0.13 525	0.12 522	0.15 537	0.13 508

Wz-Net-MNSev	0.36 543	0.26 563	0.79 574	0.26 522	0.21 555	0.59 610	0.38 604	0.55 545	0.56 581	0.48 582	0.54 556	0.53 573	0.36 538	0.60 516	0.44 562	0.11 464	0.09 483	0.11 466	0.11 483	0.15 537	0.13 508

hitnet-ft	0.29 492	0.17 463	0.40 354	0.19 143	0.14 363	0.39 534	0.23 467	0.44 415	0.41 458	0.36 483	0.46 514	0.53 573	0.34 530	0.76 585	0.32 505	0.14 547	0.10 513	0.13 525	0.10 444	0.15 537	0.13 508

AF-Net	0.37 553	0.26 563	0.56 498	0.32 597	0.23 584	0.41 544	0.29 548	0.61 599	0.64 603	0.42 550	0.68 602	0.65 613	0.49 599	0.57 499	0.44 562	0.15 562	0.11 537	0.19 600	0.14 564	0.15 537	0.13 508

SGM-ForestM	1.36 662	0.28 573	0.79 574	0.26 522	0.16 455	2.26 676	1.00 673	1.42 667	1.46 669	2.38 680	2.05 673	5.95 688	2.66 682	2.95 678	2.46 679	0.17 589	0.18 612	0.18 592	0.18 600	0.15 537	0.18 577

PS-NSSS	0.32 515	0.30 587	0.46 430	0.23 395	0.17 479	0.33 478	0.24 489	0.57 571	0.41 458	0.37 491	0.52 546	0.35 446	0.30 494	0.80 599	0.30 492	0.17 589	0.14 577	0.21 606	0.15 573	0.15 537	0.13 508

XPNet_ROB	0.33 524	0.20 506	0.43 400	0.27 550	0.18 501	0.37 517	0.31 564	0.55 545	0.50 550	0.51 590	0.53 553	0.58 591	0.37 547	0.63 537	0.45 565	0.17 589	0.12 555	0.13 525	0.12 522	0.15 537	0.14 530

SGM-Forest	0.36 543	0.17 463	0.47 438	0.23 395	0.16 455	0.45 568	0.41 615	0.55 545	0.48 533	0.52 596	0.60 580	0.52 568	0.41 566	0.85 609	0.50 582	0.17 589	0.17 606	0.17 584	0.15 573	0.15 537	0.15 542
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ISRNet	0.27 461	0.13 336	0.45 422	0.26 522	0.19 528	0.24 328	0.14 97	0.45 425	0.43 474	0.39 521	0.48 527	0.42 508	0.27 448	0.32 380	0.29 484	0.20 609	0.12 555	0.17 584	0.16 585	0.16 545	0.20 596

FACV-RUCA	0.21 326	0.15 418	0.32 245	0.23 395	0.23 584	0.26 369	0.19 331	0.39 356	0.34 364	0.25 284	0.32 341	0.21 266	0.24 398	0.24 249	0.19 338	0.10 425	0.07 360	0.15 567	0.08 298	0.16 545	0.13 508

IGEV-Stereo+	0.12 67	0.08 31	0.17 60	0.18 88	0.13 315	0.09 1	0.11 17	0.16 14	0.15 51	0.10 29	0.08 15	0.10 54	0.10 71	0.21 203	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.16 545	0.24 622

GMStereo_Zeroshot	0.24 408	0.21 520	0.45 422	0.26 522	0.13 315	0.28 399	0.15 145	0.39 356	0.35 380	0.37 491	0.43 481	0.40 492	0.17 292	0.34 394	0.20 359	0.12 503	0.07 360	0.13 525	0.07 216	0.16 545	0.09 373

HBP-ISP	0.33 524	0.30 587	0.72 560	0.22 339	0.16 455	0.32 467	0.22 441	0.54 535	0.44 489	0.41 540	0.49 529	0.33 423	0.38 551	0.73 571	0.25 447	0.18 600	0.19 617	0.24 615	0.20 606	0.16 545	0.13 508

Wz-Net-SNSev	0.43 582	0.41 622	1.27 642	0.30 585	0.21 555	0.44 562	0.41 615	0.61 599	0.65 604	0.46 571	0.65 596	0.62 602	0.39 557	0.74 579	0.59 595	0.12 503	0.11 537	0.12 504	0.13 550	0.16 545	0.14 530

SACVNet	0.30 499	0.20 506	0.41 377	0.25 488	0.18 501	0.34 491	0.25 506	0.52 514	0.40 446	0.41 540	0.44 492	0.46 536	0.32 518	0.71 563	0.25 447	0.13 522	0.10 513	0.12 504	0.12 522	0.16 545	0.17 564

APVNet	0.36 543	0.20 506	0.70 555	0.26 522	0.22 571	0.52 600	0.35 589	0.61 599	0.44 489	0.38 506	0.52 546	0.48 544	0.38 551	0.84 608	0.46 571	0.13 522	0.14 577	0.15 567	0.16 585	0.16 545	0.15 542

psmorigin	0.50 606	0.25 552	3.03 673	0.24 449	0.19 528	0.38 525	0.22 441	0.50 478	0.44 489	0.64 619	0.68 602	0.71 627	0.51 604	0.85 609	0.45 565	0.14 547	0.17 606	0.13 525	0.14 564	0.16 545	0.21 605

aanetorigin	0.39 565	0.29 580	1.09 626	0.24 449	0.19 528	0.28 399	0.37 598	0.33 278	0.47 524	0.94 645	0.82 622	0.52 568	0.54 607	0.49 454	0.50 582	0.11 464	0.09 483	0.10 410	0.10 444	0.16 545	0.15 542

S-Stereo	0.38 560	0.20 506	1.05 622	0.27 550	0.22 571	0.38 525	0.32 572	0.55 545	0.66 606	0.39 521	0.59 575	0.49 550	0.41 566	0.75 580	0.40 545	0.12 503	0.15 592	0.13 525	0.13 550	0.16 545	0.21 605

NCC-stereo	0.39 565	0.25 552	0.69 549	0.32 597	0.28 611	0.46 570	0.36 594	0.65 616	0.52 563	0.40 531	0.57 570	0.56 583	0.47 592	0.73 571	0.45 565	0.17 589	0.14 577	0.18 592	0.25 626	0.16 545	0.16 551

edge stereo	0.39 565	0.22 534	0.81 580	0.27 550	0.22 571	0.37 517	0.24 489	0.56 561	0.54 572	0.53 602	0.60 580	0.71 627	0.50 601	0.78 593	0.40 545	0.16 578	0.14 577	0.19 600	0.14 564	0.16 545	0.17 564

Abc-Net	0.39 565	0.25 552	0.69 549	0.32 597	0.28 611	0.46 570	0.36 594	0.65 616	0.52 563	0.40 531	0.57 570	0.56 583	0.47 592	0.73 571	0.45 565	0.17 589	0.14 577	0.18 592	0.25 626	0.16 545	0.16 551
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.35 538	0.26 563	0.49 454	0.36 616	0.22 571	0.41 544	0.41 615	0.53 526	0.42 466	0.47 578	0.46 514	0.61 600	0.39 557	0.55 484	0.37 528	0.16 578	0.13 567	0.21 606	0.21 609	0.16 545	0.16 551

ETE_ROB	0.34 533	0.26 563	0.45 422	0.29 574	0.18 501	0.40 540	0.37 598	0.57 571	0.47 524	0.50 585	0.50 532	0.62 602	0.36 538	0.55 484	0.38 530	0.13 522	0.10 513	0.14 552	0.12 522	0.16 545	0.16 551

SGM_RVC	0.50 606	0.19 493	0.50 465	0.25 488	0.15 423	0.69 624	0.39 609	0.68 630	0.82 631	0.95 647	0.84 624	1.13 646	0.76 638	1.16 646	0.60 599	0.16 578	0.16 599	0.16 578	0.16 585	0.16 545	0.17 564
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
zh-sn7	0.48 599	0.51 638	1.43 649	0.29 574	0.20 547	0.47 576	0.39 609	0.57 571	0.62 598	0.52 596	0.81 620	0.52 568	0.56 611	1.05 639	0.87 628	0.12 503	0.13 567	0.13 525	0.13 550	0.17 562	0.16 551

TCMNet	0.33 524	0.23 543	0.72 560	0.29 574	0.30 620	0.40 540	0.28 541	0.50 478	0.47 524	0.37 491	0.45 504	0.40 492	0.29 480	0.60 516	0.39 538	0.14 547	0.13 567	0.15 567	0.14 564	0.17 562	0.15 542

IGEV-RUCA	0.21 326	0.08 31	0.23 136	0.19 143	0.19 528	0.28 399	0.24 489	0.23 112	0.21 175	0.20 237	0.23 247	0.28 370	0.49 599	0.26 297	0.18 305	0.09 375	0.08 448	0.18 592	0.13 550	0.17 562	0.17 564

SDNR	0.42 577	0.21 520	0.82 584	0.21 270	0.18 501	1.27 661	0.17 238	0.50 478	0.49 542	0.42 550	0.81 620	0.38 465	0.27 448	1.19 647	0.38 530	0.23 614	0.24 635	0.17 584	0.13 550	0.17 562	0.20 596

RP	0.35 538	0.22 534	0.51 475	0.31 591	0.24 592	0.37 517	0.28 541	0.50 478	0.58 587	0.40 531	0.63 593	0.61 600	0.47 592	0.61 523	0.39 538	0.16 578	0.15 592	0.17 584	0.15 573	0.17 562	0.17 564

RTSC	0.39 565	0.28 573	0.78 567	0.27 550	0.18 501	0.49 587	0.22 441	0.59 586	0.84 638	0.55 606	0.53 553	0.49 550	0.36 538	0.67 554	0.82 624	0.13 522	0.10 513	0.11 466	0.12 522	0.17 562	0.17 564

DeepPrunerF	0.44 588	0.29 580	1.29 644	0.33 603	0.30 620	0.35 506	0.36 594	0.62 607	1.15 660	0.40 531	0.44 492	0.39 477	0.41 566	0.80 599	0.52 585	0.18 600	0.14 577	0.23 613	0.21 609	0.17 562	0.17 564

DANet	0.35 538	0.23 543	0.60 514	0.36 616	0.22 571	0.39 534	0.25 506	0.48 458	0.43 474	0.52 596	0.50 532	0.59 593	0.41 566	0.76 585	0.49 576	0.13 522	0.11 537	0.14 552	0.12 522	0.17 562	0.15 542
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	0.43 582	0.26 563	0.54 488	0.31 591	0.20 547	0.51 591	0.32 572	0.70 633	0.60 592	0.59 611	0.55 560	0.65 613	0.41 566	1.40 660	0.51 584	0.13 522	0.17 606	0.21 606	0.16 585	0.17 562	0.18 577

SANet	0.53 615	0.28 573	0.96 612	0.26 522	0.15 423	0.69 624	0.44 623	0.67 627	1.34 664	0.67 623	0.98 637	0.94 639	0.71 635	0.89 617	0.76 616	0.14 547	0.12 555	0.12 504	0.11 483	0.17 562	0.16 551

NOSS_ROB	0.31 506	0.20 506	0.35 282	0.24 449	0.16 455	0.32 467	0.19 331	0.52 514	0.48 533	0.33 430	0.36 395	0.42 508	0.28 465	0.93 624	0.24 437	0.19 606	0.20 622	0.24 615	0.22 617	0.17 562	0.17 564

LALA_ROB	0.36 543	0.25 552	0.46 430	0.30 585	0.21 555	0.47 576	0.39 609	0.61 599	0.51 554	0.52 596	0.51 538	0.69 624	0.36 538	0.50 458	0.43 557	0.17 589	0.11 537	0.16 578	0.14 564	0.17 562	0.15 542

PWC_ROB	0.38 560	0.29 580	0.69 549	0.25 488	0.20 547	0.38 525	0.19 331	0.58 580	0.67 609	0.57 609	0.85 625	0.51 562	0.40 562	0.71 563	0.52 585	0.13 522	0.09 483	0.14 552	0.10 444	0.17 562	0.14 530

MeshStereo	0.58 621	0.27 570	0.67 543	0.22 339	0.17 479	0.66 620	0.37 598	0.78 642	0.61 596	1.47 674	1.30 649	1.65 661	0.79 640	1.12 644	0.59 595	0.17 589	0.17 606	0.17 584	0.14 564	0.17 562	0.14 530
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
AANet	0.49 602	0.42 624	1.56 653	0.22 339	0.19 528	0.39 534	0.25 506	0.52 514	0.92 644	0.92 642	0.93 632	0.84 634	0.67 630	0.59 512	0.59 595	0.15 562	0.11 537	0.13 525	0.12 522	0.18 576	0.16 551

DualNet (step1)	0.28 481	0.19 493	0.50 465	0.18 88	0.16 455	0.34 491	0.20 383	0.51 495	0.38 418	0.37 491	0.34 374	0.37 457	0.30 494	0.39 418	0.23 426	0.23 614	0.09 483	0.28 626	0.24 621	0.18 576	0.16 551

test_sample9	0.42 577	0.19 493	0.50 465	0.18 88	0.16 455	0.34 491	0.20 383	0.51 495	0.38 418	0.37 491	0.34 374	0.37 457	0.30 494	0.66 550	0.91 631	0.23 614	1.82 685	0.28 626	0.24 621	0.18 576	0.16 551

test_sample8	0.49 602	0.19 493	0.50 465	0.18 88	0.16 455	0.34 491	0.20 383	0.55 545	0.34 364	0.62 615	0.38 419	1.15 649	0.67 630	0.66 550	0.91 631	0.23 614	1.82 685	0.28 626	0.24 621	0.18 576	0.16 551

FINET	0.34 533	0.27 570	0.80 577	0.24 449	0.24 592	0.36 511	0.34 585	0.54 535	0.72 619	0.39 521	0.47 521	0.32 416	0.30 494	0.51 463	0.32 505	0.19 606	0.17 606	0.13 525	0.12 522	0.18 576	0.16 551

RGC	0.39 565	0.32 599	0.64 536	0.34 605	0.27 606	0.40 540	0.29 548	0.57 571	0.53 568	0.45 567	0.64 595	0.62 602	0.45 583	0.72 569	0.39 538	0.15 562	0.15 592	0.21 606	0.20 606	0.18 576	0.19 584

RYNet	0.37 553	0.18 477	0.59 512	0.25 488	0.28 611	0.61 614	0.32 572	0.59 586	0.59 588	0.41 540	0.38 419	0.57 588	0.39 557	0.87 612	0.53 587	0.11 464	0.08 448	0.12 504	0.11 483	0.18 576	0.18 577

CSAN	0.50 606	0.35 604	0.78 567	0.36 616	0.23 584	0.56 603	0.59 647	0.61 599	0.70 616	0.64 619	0.78 617	0.65 613	0.60 618	1.38 659	0.62 602	0.21 611	0.17 606	0.20 604	0.20 606	0.18 576	0.18 577

zero-FE	0.16 203	0.08 31	0.81 580	0.19 143	0.18 501	0.12 16	0.15 145	0.19 39	0.19 126	0.10 29	0.10 29	0.13 132	0.12 142	0.21 203	0.19 338	0.08 280	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.19 584	0.06 137

WZ-Net	0.52 614	0.38 616	1.90 660	0.30 585	0.24 592	0.57 606	0.48 635	0.62 607	0.78 627	0.50 585	0.71 607	0.68 622	0.54 607	0.98 634	0.84 625	0.13 522	0.10 513	0.11 466	0.12 522	0.19 584	0.20 596

EDNetEfficient	0.63 627	0.37 612	2.40 668	0.26 522	0.25 600	0.38 525	0.49 637	0.41 379	1.06 654	1.38 663	0.87 629	0.62 602	0.95 651	0.65 546	1.65 664	0.11 464	0.09 483	0.10 410	0.11 483	0.19 584	0.17 564

FADNet-RVC	0.31 506	0.35 604	0.78 567	0.25 488	0.20 547	0.33 478	0.20 383	0.49 468	0.40 446	0.34 450	0.39 432	0.41 499	0.29 480	0.63 537	0.31 500	0.13 522	0.14 577	0.14 552	0.15 573	0.19 584	0.19 584

stereogan	0.37 553	0.17 463	0.65 537	0.27 550	0.22 571	0.62 616	0.26 519	0.59 586	0.63 602	0.43 556	0.60 580	0.67 618	0.42 575	0.68 555	0.35 521	0.13 522	0.14 577	0.14 552	0.12 522	0.19 584	0.17 564

ADCPNet	0.48 599	0.29 580	1.60 655	0.27 550	0.23 584	0.70 627	0.38 604	0.53 526	0.51 554	0.51 590	0.59 575	0.67 618	0.56 611	0.60 516	1.14 646	0.15 562	0.18 612	0.14 552	0.23 619	0.19 584	0.19 584

NVstereo2D	0.31 506	0.16 444	0.54 488	0.24 449	0.22 571	0.42 551	0.28 541	0.58 580	0.56 581	0.28 316	0.38 419	0.40 492	0.30 494	0.71 563	0.28 472	0.13 522	0.08 448	0.13 525	0.10 444	0.19 584	0.16 551

PWCDC_ROB	0.38 560	0.30 587	0.60 514	0.33 603	0.20 547	0.42 551	0.19 331	0.58 580	0.89 640	0.42 550	1.26 648	0.36 451	0.34 530	0.50 458	0.38 530	0.18 600	0.11 537	0.11 466	0.09 400	0.19 584	0.13 508

WCMA_ROB	0.51 610	0.21 520	0.65 537	0.25 488	0.21 555	0.58 607	0.32 572	0.54 535	0.55 578	0.95 647	1.40 653	1.28 653	0.81 643	0.73 571	0.62 602	0.18 600	0.15 592	0.15 567	0.15 573	0.19 584	0.19 584

SHD	0.42 577	0.27 570	0.81 580	0.31 591	0.25 600	0.42 551	0.22 441	0.66 622	0.94 649	0.63 617	0.60 580	0.59 593	0.47 592	0.59 512	0.58 594	0.15 562	0.13 567	0.16 578	0.16 585	0.20 593	0.22 610

ADCMid	0.49 602	0.34 602	1.13 631	0.26 522	0.21 555	0.51 591	0.37 598	0.57 571	0.54 572	0.75 632	0.66 598	0.62 602	0.64 629	0.64 539	1.68 665	0.13 522	0.12 555	0.17 584	0.17 594	0.20 593	0.17 564

AnyNet_C32	0.51 610	0.40 618	1.10 630	0.29 574	0.28 611	0.59 610	0.58 645	0.54 535	0.60 592	0.62 615	0.66 598	0.54 577	0.54 607	0.78 593	1.74 669	0.15 562	0.14 577	0.15 567	0.17 594	0.20 593	0.20 596

DDF-Stereo	0.13 113	0.08 31	0.19 83	0.19 143	0.16 455	0.12 16	0.15 145	0.18 30	0.18 107	0.11 50	0.10 29	0.13 132	0.12 142	0.23 233	0.19 338	0.08 280	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.21 596	0.06 137

coex-ft	3.44 680	0.73 654	48.55 713	0.24 449	0.19 528	0.50 590	0.43 620	0.47 445	2.40 676	7.03 691	1.20 645	0.97 642	2.23 678	0.73 571	1.92 673	0.12 503	0.15 592	0.14 552	0.12 522	0.21 596	0.43 646

Wz-Net-TNSev	0.51 610	0.58 643	1.61 657	0.25 488	0.21 555	0.65 618	0.45 624	0.63 614	0.69 614	0.51 590	0.54 556	0.71 627	0.60 618	1.00 635	0.77 619	0.15 562	0.15 592	0.13 525	0.15 573	0.21 596	0.20 596

EDNetEfficientorigin	7.51 687	0.52 640	140.47 715	0.25 488	0.17 479	0.42 551	0.29 548	0.47 445	1.03 651	1.28 660	1.02 638	0.83 633	0.84 646	0.75 580	0.99 636	0.10 425	0.09 483	0.12 504	0.10 444	0.21 596	0.22 610

FADNet_RVC	0.30 499	0.28 573	0.83 587	0.23 395	0.15 423	0.30 439	0.17 238	0.49 468	0.37 404	0.30 377	0.38 419	0.30 397	0.27 448	0.52 469	0.31 500	0.14 547	0.14 577	0.14 552	0.16 585	0.21 596	0.23 617

RTS	0.78 643	0.48 631	4.68 678	0.34 605	0.28 611	1.12 653	0.46 627	0.62 607	1.03 651	0.73 628	0.89 630	0.60 596	0.59 616	1.61 663	1.16 650	0.14 547	0.11 537	0.15 567	0.15 573	0.21 596	0.19 584

RTSA	0.78 643	0.48 631	4.68 678	0.34 605	0.28 611	1.12 653	0.46 627	0.62 607	1.03 651	0.73 628	0.89 630	0.60 596	0.59 616	1.61 663	1.16 650	0.14 547	0.11 537	0.15 567	0.15 573	0.21 596	0.19 584

GASNet	0.36 543	0.46 627	0.88 599	0.34 605	0.23 584	0.35 506	0.22 441	0.60 595	0.53 568	0.40 531	0.37 404	0.45 528	0.30 494	0.79 595	0.35 521	0.15 562	0.10 513	0.14 552	0.14 564	0.22 603	0.12 491

G-Net	0.46 593	0.25 552	0.86 596	0.34 605	0.28 611	0.90 645	0.35 589	0.47 445	0.45 501	0.68 624	1.22 646	0.64 612	0.60 618	0.61 523	0.57 589	0.16 578	0.14 577	0.17 584	0.13 550	0.22 603	0.19 584

ADCS	0.58 621	0.40 618	1.35 647	0.29 574	0.24 592	0.55 602	0.45 624	0.67 627	0.83 635	0.76 633	0.71 607	0.68 622	0.60 618	0.76 585	2.23 677	0.16 578	0.16 599	0.16 578	0.17 594	0.22 603	0.22 610

sAnonymous2	0.20 305	0.21 520	0.58 506	0.24 449	0.17 479	0.22 285	0.19 331	0.34 286	0.28 286	0.17 209	0.19 193	0.17 216	0.16 262	0.17 107	0.14 197	0.10 425	0.07 360	0.09 332	0.08 298	0.23 606	0.17 564

CroCo_RVC	0.20 305	0.21 520	0.58 506	0.24 449	0.17 479	0.22 285	0.19 331	0.34 286	0.28 286	0.17 209	0.19 193	0.17 216	0.16 262	0.17 107	0.14 197	0.10 425	0.07 360	0.09 332	0.08 298	0.23 606	0.17 564

AnyNet_C01	0.65 629	0.58 643	2.60 671	0.32 597	0.26 604	0.88 643	0.61 648	0.63 614	0.62 598	0.68 624	0.96 634	0.76 630	0.60 618	0.96 630	1.43 660	0.16 578	0.16 599	0.17 584	0.17 594	0.23 606	0.23 617

StereoAnything_RVC	0.13 113	0.37 612	0.36 302	0.14 2	0.07 2	0.11 12	0.12 29	0.17 20	0.12 16	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 71	0.20 178	0.10 6	0.09 375	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.24 609	0.05 34

FADNet	0.32 515	0.36 607	0.74 565	0.23 395	0.22 571	0.37 517	0.19 331	0.53 526	0.48 533	0.32 417	0.36 395	0.43 512	0.32 518	0.64 539	0.25 447	0.16 578	0.16 599	0.14 552	0.16 585	0.24 609	0.19 584

FSD					0.24 592	0.27 379	0.27 525	0.31 251	0.29 305	0.26 296	0.27 286	0.28 370	0.27 448	0.28 331	0.26 461	0.23 614	0.22 628	0.27 618	0.26 630	0.25 611

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 610	0.50 636	0.86 596	0.39 626	0.24 592	0.84 640	0.55 642	0.56 561	0.62 598	0.60 612	0.68 602	0.62 602	0.42 575	1.13 645	0.43 557	0.23 614	0.27 639	0.27 618	0.35 641	0.25 611	0.29 631

XQC	0.43 582	0.37 612	0.96 612	0.34 605	0.25 600	0.53 601	0.34 585	0.60 595	0.73 622	0.51 590	0.46 514	0.57 588	0.47 592	0.70 560	0.72 615	0.17 589	0.12 555	0.18 592	0.15 573	0.25 611	0.23 617

LSM	1.64 671	0.40 618	2.56 670	2.02 682	17.61 699	0.51 591	0.52 639	0.61 599	0.76 624	0.82 636	1.11 642	0.63 610	0.54 607	0.75 580	0.49 576	0.16 578	0.24 635	0.18 592	0.21 609	0.25 611	2.42 686

DPSNet	0.47 596	0.24 547	0.93 607	0.27 550	0.20 547	0.75 632	0.57 644	0.84 651	0.79 628	0.47 578	0.51 538	0.60 596	0.69 633	0.87 612	0.71 614	0.16 578	0.13 567	0.12 504	0.10 444	0.25 611	0.21 605

PDISCO_ROB	0.43 582	0.30 587	0.67 543	0.43 631	0.36 629	0.67 621	0.32 572	0.72 636	0.76 624	0.43 556	0.53 553	0.63 610	0.40 562	0.66 550	0.47 573	0.21 611	0.12 555	0.21 606	0.19 604	0.25 611	0.20 596

MSMD_ROB	0.60 625	0.33 601	0.61 517	0.30 585	0.25 600	0.86 642	0.35 589	0.55 545	0.67 609	1.10 655	1.49 658	1.76 664	0.97 654	0.88 615	0.49 576	0.23 614	0.21 624	0.27 618	0.27 634	0.25 611	0.24 622

MultiAttention	1.02 656	0.13 336	0.43 400	0.35 614	0.43 637	5.36 683	1.71 684	0.69 631	0.53 568	0.36 483	0.63 593	0.55 579	0.22 366	7.60 691	0.43 557	0.09 375	0.06 230	0.14 552	0.24 621	0.26 618	0.30 632

FC-DCNN v2	0.71 635	0.30 587	0.67 543	0.32 597	0.27 606	0.84 640	0.39 609	0.84 651	0.85 639	1.44 670	1.64 664	2.09 668	1.28 665	1.06 640	0.80 623	0.24 621	0.22 628	0.27 618	0.26 630	0.26 618	0.25 624

ccnet	0.42 577	0.31 594	0.48 448	0.27 550	0.32 624	0.60 613	0.32 572	0.65 616	0.46 519	0.53 602	0.66 598	0.56 583	0.45 583	0.72 569	0.61 600	0.26 625	0.19 617	0.24 615	0.21 609	0.26 618	0.22 610

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 543	0.36 607	0.53 485	0.34 605	0.19 528	0.51 591	0.24 489	0.55 545	0.38 418	0.41 540	0.47 521	0.47 538	0.27 448	0.73 571	0.30 492	0.36 644	0.19 617	0.27 618	0.17 594	0.26 618	0.23 617

FC-DCNN	0.70 634	0.30 587	0.69 549	0.32 597	0.27 606	0.81 639	0.39 609	0.79 645	0.82 631	1.41 666	1.58 663	1.98 666	1.26 663	1.02 637	0.77 619	0.24 621	0.22 628	0.27 618	0.26 630	0.26 618	0.26 626

MSAF-DinoV2	0.76 642	0.44 625	1.98 661	0.49 641	0.16 455	0.58 607	0.31 564	0.81 648	0.83 635	0.41 540	0.52 546	0.98 643	0.58 615	4.97 687	1.03 638	0.11 464	0.07 360	0.10 410	0.24 621	0.27 623	0.26 626

FCDSN-DC	0.63 627	0.31 594	0.61 517	0.36 616	0.30 620	0.65 618	0.37 598	0.66 622	0.68 612	1.14 657	1.54 661	1.71 663	1.26 663	0.92 622	0.64 607	0.24 621	0.22 628	0.27 618	0.26 630	0.27 623	0.27 630
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PVD	0.58 621	0.34 602	0.84 592	0.39 626	0.31 623	0.59 610	0.47 631	0.80 646	1.25 661	0.92 642	1.09 640	0.79 631	0.82 644	0.85 609	0.76 616	0.21 611	0.18 612	0.22 612	0.18 600	0.27 623	0.35 640

SAMSARA	0.56 617	0.39 617	0.80 577	0.60 650	0.46 642	1.00 649	1.23 681	0.67 627	0.68 612	0.71 627	0.54 556	0.89 638	0.57 614	0.81 603	0.62 602	0.19 606	0.22 628	0.18 592	0.18 600	0.27 623	0.25 624

GANetREF_RVC	0.43 582	0.47 629	0.69 549	0.38 624	0.20 547	0.51 591	0.48 635	0.66 622	0.66 606	0.46 571	0.46 514	0.50 558	0.44 580	0.90 620	0.39 538	0.27 630	0.21 624	0.32 635	0.18 600	0.27 623	0.22 610
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	1.41 664	0.36 607	0.74 565	0.43 631	0.41 634	2.16 675	0.80 663	2.39 683	3.38 679	2.22 679	3.06 681	3.54 681	2.73 683	2.15 675	1.94 674	0.28 633	0.27 639	0.30 632	0.46 652	0.28 628	0.34 639

PASM	0.45 591	0.35 604	0.90 602	0.35 614	0.33 625	0.39 534	0.38 604	0.50 478	0.61 596	0.52 596	0.51 538	0.62 602	0.45 583	0.93 624	0.48 574	0.26 625	0.29 643	0.29 630	0.33 639	0.29 629	0.26 626

ELAS_RVC	0.74 640	0.36 607	1.00 616	0.37 622	0.33 625	0.88 643	0.93 670	0.83 650	1.08 656	1.35 662	1.33 652	1.24 651	1.33 667	1.06 640	0.95 634	0.27 630	0.25 637	0.29 630	0.27 634	0.30 630	0.30 632
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PSMNet-RUCA	0.37 553	0.41 622	0.66 542	0.46 636	0.41 634	0.34 491	0.25 506	0.57 571	0.45 501	0.39 521	0.52 546	0.43 512	0.33 521	0.41 427	0.29 484	0.25 624	0.14 577	0.33 638	0.21 609	0.31 631	0.22 610

CC-Net-ROB	0.43 582	0.47 629	0.65 537	0.37 622	0.23 584	0.51 591	0.29 548	0.66 622	0.49 542	0.46 571	0.51 538	0.48 544	0.38 551	0.96 630	0.35 521	0.34 642	0.23 633	0.55 652	0.25 626	0.31 631	0.20 596

ELAS	0.74 640	0.36 607	0.85 595	0.36 616	0.33 625	1.36 665	0.77 661	0.93 655	0.92 644	1.41 666	1.53 660	1.16 650	1.17 659	0.95 629	1.03 638	0.26 625	0.25 637	0.28 626	0.28 637	0.31 631	0.30 632
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_RVC	0.56 617	0.51 638	1.19 635	0.38 624	0.22 571	0.69 624	0.27 525	0.80 646	0.67 609	0.73 628	0.74 612	0.87 635	0.61 627	0.81 603	0.76 616	0.29 636	0.27 639	0.32 635	0.37 645	0.32 634	0.31 635

DStereoFS	0.84 646	0.66 650	0.80 577	0.53 647	0.50 646	1.23 659	0.55 642	0.94 656	1.32 663	0.89 639	1.32 650	1.04 645	2.32 680	1.29 656	1.14 646	0.31 639	0.35 650	0.30 632	0.39 648	0.34 635	0.60 661

Anonymous_2	0.37 553	0.21 520	0.47 438	0.20 216	0.21 555	0.42 551	0.26 519	0.38 344	0.29 305	0.33 430	0.30 317	0.44 523	0.38 551	0.36 408	0.29 484	0.26 625	0.29 643	0.44 646	1.41 684	0.34 635	0.21 605

UDG	0.40 572	0.46 627	0.49 454	0.40 628	0.35 628	0.47 576	0.27 525	0.54 535	0.47 524	0.39 521	0.45 504	0.59 593	0.44 580	0.46 442	0.39 538	0.26 625	0.19 617	0.48 648	0.22 617	0.34 635	0.26 626

NVStereoNet_ROB	0.67 631	0.49 635	0.83 587	0.48 638	0.40 633	0.51 591	0.46 627	0.70 633	0.77 626	0.84 637	1.72 666	1.02 644	0.83 645	1.23 651	0.79 622	0.32 640	0.38 652	0.40 644	0.46 652	0.36 638	0.41 645
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	0.41 574	0.50 636	0.48 448	0.44 633	0.39 631	0.46 570	0.32 572	0.50 478	0.43 474	0.45 567	0.52 546	0.57 588	0.36 538	0.48 449	0.33 512	0.33 641	0.21 624	0.55 652	0.25 626	0.37 639	0.32 638

Selective-IGEV-i16pa	30.47 714	41.93 715	4.02 676	0.49 641	0.37 630	96.94 716	0.74 657	60.26 717	58.76 716	17.24 703	64.39 715	38.26 716	49.53 716	106.11 717	26.15 707	19.96 710	3.42 692	4.39 692	1.81 687	0.39 640	14.22 703

DStereoSA	0.81 645	0.37 612	1.08 625	0.51 643	0.65 658	0.67 621	1.44 683	0.74 638	1.06 654	0.54 604	1.67 665	0.49 550	1.78 673	0.96 630	1.69 667	0.28 633	0.43 656	0.27 618	0.51 658	0.40 641	0.58 658

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 632	0.64 648	1.06 623	0.45 634	0.27 606	1.40 668	0.58 645	0.78 642	0.92 644	0.84 637	0.86 626	0.88 637	0.68 632	1.33 658	0.68 612	0.37 646	0.29 643	0.34 639	0.36 644	0.43 642	0.37 641

MADNet+	1.01 654	1.16 673	4.72 680	0.70 655	0.47 643	1.24 660	0.96 671	0.97 658	0.89 640	0.65 621	0.77 616	0.87 635	0.85 648	2.09 673	1.68 665	0.38 647	0.39 653	0.31 634	0.27 634	0.43 642	0.39 643

SQANet	0.40 572	0.48 631	0.67 543	0.48 638	0.39 631	0.48 582	0.22 441	0.51 495	0.43 474	0.40 531	0.47 521	0.47 538	0.33 521	0.54 482	0.32 505	0.36 644	0.15 592	0.40 644	0.21 609	0.45 644	0.31 635

DStereoO	0.46 593	0.32 599	0.51 475	0.36 616	0.29 619	0.38 525	0.45 624	0.55 545	0.60 592	0.47 578	0.49 529	0.48 544	0.73 637	0.59 512	0.69 613	0.81 668	0.18 612	0.38 641	0.19 604	0.46 645	0.20 596

anonymity	0.56 617	0.54 641	0.70 555	0.47 637	0.61 655	0.56 603	0.43 620	0.69 631	0.49 542	0.63 617	0.55 560	0.54 577	0.60 618	0.61 523	0.57 589	0.55 653	0.53 664	0.50 649	0.54 662	0.51 646	0.56 655

Consistency-Raft	0.55 616	0.48 631	1.02 619	0.45 634	0.49 645	0.49 587	0.47 631	0.72 636	0.72 619	0.45 567	0.82 622	0.47 538	0.60 618	0.50 458	0.63 605	0.39 648	0.39 653	0.44 646	0.51 658	0.52 647	0.37 641

SGM+DAISY	0.87 647	0.66 650	1.30 645	0.51 643	0.60 654	1.03 650	0.84 667	0.76 640	0.73 622	1.39 664	1.51 659	1.31 654	1.22 661	1.11 642	1.08 641	0.57 655	0.53 664	0.51 651	0.51 658	0.54 648	0.61 665

SPS-STEREO	0.69 633	0.61 646	0.98 614	0.52 646	0.57 652	0.74 629	0.50 638	0.78 642	0.62 598	0.95 647	0.86 626	0.94 639	0.70 634	1.01 636	0.87 628	0.58 656	0.51 661	0.50 649	0.50 657	0.55 649	0.58 658
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
BEATNet-Init1	4.73 684	2.61 682	13.29 699	0.58 648	0.53 650	10.12 691	3.33 688	4.83 688	5.01 687	8.75 693	8.51 690	14.08 702	7.60 692	7.70 692	5.34 688	0.28 633	0.28 642	0.34 639	0.37 645	0.57 650	0.45 647

JetBlue	1.14 660	0.76 655	2.36 666	0.59 649	0.75 662	3.04 679	1.78 685	1.11 660	0.90 642	0.94 645	1.10 641	1.66 662	1.28 665	2.09 673	1.72 668	0.43 649	0.36 651	0.38 641	0.38 647	0.58 651	0.56 655

otaku	0.57 620	0.62 647	0.87 598	0.63 652	0.44 640	0.73 628	0.37 598	0.65 616	0.66 606	0.51 590	0.75 613	0.66 617	0.45 583	0.69 557	0.46 571	0.53 650	0.34 649	0.55 652	0.35 641	0.60 652	0.45 647

GCST	0.47 596	0.60 645	0.57 501	1.04 670	0.48 644	0.38 525	0.11 17	0.40 367	0.32 340	0.41 540	0.34 374	0.29 381	0.17 292	0.46 442	0.19 338	0.69 660	0.42 655	0.79 665	0.62 668	0.62 653	0.46 650

Ntro	0.58 621	0.64 648	0.92 605	0.66 653	0.50 646	0.77 633	0.36 594	0.66 622	0.70 616	0.50 585	0.59 575	0.65 613	0.51 604	0.75 580	0.45 565	0.56 654	0.32 647	0.56 655	0.34 640	0.63 654	0.46 650

DGSMNet	0.61 626	0.29 580	0.91 603	0.51 643	0.70 660	0.62 616	1.38 682	0.59 586	0.55 578	0.37 491	0.61 587	0.52 568	0.33 521	0.65 546	0.43 557	0.53 650	0.60 671	0.67 657	0.61 667	0.63 654	0.61 665

ACVNet_1	0.72 636	0.81 657	1.37 648	0.72 656	0.53 650	0.77 633	0.42 618	0.85 654	0.90 642	0.74 631	0.75 613	1.32 655	0.72 636	1.02 637	0.55 588	0.54 652	0.31 646	0.71 659	0.35 641	0.64 656	0.45 647

ACVNet-4b	0.72 636	0.81 657	1.33 646	0.72 656	0.50 646	0.80 638	0.31 564	0.71 635	0.80 629	0.50 585	0.72 611	0.95 641	0.43 579	0.96 630	1.20 654	1.13 680	0.21 624	0.76 662	0.45 651	0.65 657	0.46 650

DispFullNet	0.66 630	0.89 662	1.59 654	0.77 658	1.21 677	0.51 591	0.23 467	0.59 586	0.72 619	0.69 626	0.61 587	0.69 624	0.91 650	0.79 595	0.48 574	0.27 630	0.12 555	0.73 660	0.30 638	0.65 657	0.40 644

WAO-7	1.01 654	0.89 662	0.93 607	0.83 662	0.66 659	1.18 655	0.81 665	1.40 666	1.57 670	1.11 656	1.76 668	1.45 657	1.19 660	1.50 662	1.14 646	0.61 657	0.62 674	0.70 658	0.68 670	0.66 659	0.60 661

MFMNet_re	0.72 636	0.76 655	0.99 615	0.62 651	0.70 660	0.77 633	0.67 651	0.75 639	0.83 635	0.78 635	0.86 626	0.69 624	0.78 639	0.71 563	0.61 600	0.66 659	0.59 670	0.61 656	0.58 666	0.68 660	0.71 669

MonStereo1	0.93 651	0.56 642	0.82 584	0.69 654	0.58 653	1.37 666	0.35 589	0.94 656	1.25 661	0.93 644	1.90 669	1.52 659	2.10 677	1.27 654	0.77 619	0.69 660	0.33 648	0.75 661	0.47 654	0.70 661	0.57 657

Selective-IGEV-i1pa	5.57 685	7.99 690	4.76 681	0.80 659	0.45 641	12.99 693	3.60 689	9.25 694	7.43 690	6.97 690	9.87 694	8.94 692	7.26 691	14.66 703	5.65 689	3.55 689	1.08 682	1.93 685	0.72 673	0.73 662	2.79 688

ACVNet_2	0.89 648	0.87 661	1.25 640	0.82 660	0.62 656	0.97 648	0.62 649	1.14 661	1.42 666	1.00 650	1.40 653	1.47 658	0.84 646	1.11 642	0.66 610	0.61 657	0.43 656	0.78 663	0.49 655	0.75 663	0.52 653

RainbowNet	0.72 636	0.89 662	1.02 619	0.82 660	0.63 657	0.78 636	0.52 639	0.81 648	0.93 647	0.60 612	0.79 618	0.80 632	0.60 618	0.80 599	0.57 589	0.78 666	0.55 667	0.78 663	0.49 655	0.76 664	0.58 658

WAO-6	1.07 658	0.93 665	0.92 605	0.96 664	0.78 665	1.28 662	0.75 658	1.34 664	2.00 674	1.02 652	1.54 661	1.59 660	1.22 661	1.31 657	1.14 646	0.78 666	0.55 667	1.02 672	0.75 675	0.83 665	0.69 668

IMH-64-1	0.91 649	0.86 659	0.84 592	0.97 665	0.75 662	0.92 646	0.71 653	1.27 662	1.10 657	0.89 639	1.45 655	1.14 647	0.96 652	1.19 647	0.84 625	0.74 663	0.51 661	0.97 668	0.55 663	0.84 666	0.60 661

IMH-64	0.91 649	0.86 659	0.84 592	0.97 665	0.75 662	0.92 646	0.71 653	1.27 662	1.10 657	0.89 639	1.45 655	1.14 647	0.96 652	1.19 647	0.84 625	0.74 663	0.51 661	0.97 668	0.55 663	0.84 666	0.60 661

IMH	1.05 657	0.95 666	1.00 616	1.01 667	0.78 665	1.11 652	0.68 652	1.38 665	1.43 667	1.00 650	1.72 666	1.43 656	1.14 656	1.73 668	0.89 630	1.09 677	0.55 667	0.99 670	0.57 665	0.87 668	0.62 667

LVE	1.13 659	1.02 667	1.28 643	1.01 667	0.80 668	1.29 663	0.81 665	1.47 669	1.96 672	1.07 654	1.90 669	1.90 665	1.01 655	1.48 661	0.91 631	0.93 674	0.61 673	0.94 667	0.69 671	0.87 668	0.75 673

WAO-8	1.46 667	1.10 671	1.09 626	1.10 671	0.84 669	2.06 672	0.75 658	1.84 675	3.83 682	1.44 670	2.21 675	2.15 669	1.43 669	3.17 679	1.19 652	0.91 672	0.65 676	1.09 673	0.79 676	0.90 670	0.71 669

Venus	1.46 667	1.10 671	1.09 626	1.10 671	0.84 669	2.06 672	0.75 658	1.84 675	3.83 682	1.44 670	2.21 675	2.15 669	1.43 669	3.17 679	1.19 652	0.91 672	0.65 676	1.09 673	0.79 676	0.90 670	0.71 669

Dean	1.17 661	1.04 669	1.49 652	1.03 669	0.78 665	1.20 658	0.77 661	1.48 670	1.96 672	1.28 660	1.99 672	2.15 669	1.14 656	1.25 652	1.00 637	0.81 668	0.60 671	1.01 671	0.69 671	0.92 672	0.74 672

PWCK	1.00 652	1.17 674	1.70 658	0.91 663	0.41 634	1.19 657	0.92 669	1.10 659	1.14 659	1.16 658	1.14 643	1.25 652	0.88 649	1.75 669	1.04 640	0.87 671	0.50 659	0.87 666	0.53 661	0.96 673	0.52 653

SuperB	0.49 602	0.28 573	2.23 664	0.23 395	0.15 423	0.41 544	0.32 572	0.47 445	0.82 631	0.43 556	0.50 532	0.33 423	0.45 583	0.68 555	1.08 641	0.10 425	0.07 360	0.09 332	0.08 298	0.98 674	0.14 530

UNDER WATER-64	1.55 669	1.19 675	2.52 669	1.31 676	0.95 673	2.12 674	1.21 680	1.45 668	3.19 678	1.43 669	1.32 650	2.64 676	2.04 676	1.63 665	1.83 670	1.11 678	0.67 678	1.28 678	0.92 679	1.19 675	1.02 679

light-stereo	2.37 678	0.69 652	3.61 674	3.84 686	3.41 683	4.04 680	0.31 564	2.13 681	1.45 668	3.61 684	6.33 688	6.90 691	0.63 628	4.83 686	1.28 657	0.71 662	0.74 680	0.32 635	0.39 648	1.20 676	0.96 676

UNDER WATER	1.59 670	1.22 676	2.36 666	1.38 677	1.03 674	1.67 671	1.10 677	1.54 673	3.63 680	1.44 670	1.47 657	2.85 678	2.25 679	1.67 666	1.94 674	1.06 676	0.62 674	1.31 679	0.93 680	1.21 677	1.02 679

TorneroNet-64	1.43 665	1.03 668	1.20 636	1.10 671	0.86 671	2.26 676	0.73 656	1.84 675	3.84 684	1.25 659	2.25 677	2.69 677	1.42 668	1.76 670	1.43 660	0.76 665	0.50 659	1.09 673	0.66 669	1.23 678	0.76 674

TorneroNet	2.22 675	1.08 670	1.24 639	1.14 675	0.90 672	5.58 684	0.80 663	2.12 680	8.69 691	2.58 681	5.42 686	3.88 682	1.97 675	1.78 672	1.87 671	0.86 670	0.54 666	1.15 677	0.74 674	1.23 678	0.85 675

notaker	1.45 666	1.34 677	1.48 650	1.40 678	1.07 675	1.18 655	0.85 668	1.48 670	1.40 665	1.51 675	3.46 682	2.40 674	1.81 674	1.76 670	1.45 663	1.11 678	0.69 679	1.38 680	0.87 678	1.31 680	0.97 678

ktn	1.77 673	1.36 678	1.22 637	1.43 679	1.14 676	1.52 669	1.08 676	1.51 672	3.96 685	2.77 683	4.69 684	3.35 680	1.46 671	1.69 667	1.25 656	1.43 682	0.77 681	1.45 681	0.99 681	1.32 681	0.96 676

KSHMR	1.89 674	1.36 678	1.60 655	1.47 680	1.22 678	1.38 667	1.06 675	1.79 674	5.97 688	1.42 668	5.65 687	2.98 679	1.14 656	2.23 676	1.20 654	1.27 681	1.12 683	1.46 682	1.10 683	1.32 681	1.15 681

JetRed	2.30 677	2.64 683	6.12 683	1.12 674	1.38 680	5.85 686	3.29 687	1.99 678	1.67 671	1.98 677	1.95 671	2.16 672	1.60 672	2.48 677	4.10 685	1.05 675	1.60 684	1.09 673	1.01 682	1.67 683	1.28 682

MADNet++	2.26 676	1.80 681	2.06 662	2.13 684	1.97 682	2.61 678	1.79 686	2.38 682	2.16 675	2.75 682	2.65 679	2.38 673	2.43 681	3.17 679	3.21 681	2.17 685	1.95 687	1.94 686	1.63 685	2.06 684	2.01 685

HanzoNet	2.97 679	1.69 680	2.29 665	1.74 681	1.33 679	1.53 670	1.03 674	1.99 678	2.64 677	5.51 688	5.16 685	5.90 687	6.82 690	4.32 685	3.29 682	3.16 688	2.02 689	1.92 684	2.87 691	2.24 685	1.89 684

tt	4.71 683	0.10 131	3.94 675	2.06 683	1.53 681	10.14 692	16.88 695	9.27 695	4.98 686	1.39 664	1.02 638	4.68 683	4.90 686	3.35 682	5.86 690	5.76 693	9.15 701	2.24 689	2.53 689	3.10 686	1.32 683

DPSimNet_ROB	4.34 682	4.23 684	6.89 685	3.67 685	3.68 684	4.75 681	5.21 691	2.67 684	3.68 681	5.82 689	3.95 683	5.57 684	6.72 689	3.46 683	4.48 686	4.05 692	2.88 690	4.68 693	3.12 693	3.69 687	3.62 690

USTest	6.88 686	5.23 687	5.63 682	7.22 690	7.29 687	14.34 695	22.76 696	8.48 692	9.32 692	5.42 687	6.39 689	6.29 690	6.64 688	6.92 690	8.62 693	1.94 683	3.29 691	2.16 688	2.55 690	3.85 688	3.29 689

DGTPSM_ROB	8.34 688	5.10 685	10.37 697	5.31 688	10.18 690	8.33 688	23.60 700	6.06 690	13.41 700	4.90 685	10.87 698	5.65 685	10.44 693	6.17 688	12.59 694	3.74 690	7.55 694	3.69 690	7.26 698	4.14 689	7.46 694

WQFJA1++	0.44 588	0.07 4	0.63 528	0.18 88	0.13 315	0.15 49	0.11 17	0.20 56	0.11 8	2.05 678	0.12 59	0.23 298	0.11 108	0.17 107	0.12 105	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.05 62	4.20 690	0.07 232

DPSMNet_ROB	8.40 689	5.11 686	10.49 698	5.58 689	10.25 691	8.34 689	23.62 701	6.07 691	13.45 701	4.93 686	10.88 699	5.66 686	10.44 693	6.24 689	12.64 695	3.98 691	7.61 695	3.76 691	7.30 699	4.20 690	7.51 695

TCMNet-wrong-test	4.29 681	5.57 688	4.65 677	11.33 696	10.39 692	5.73 685	4.48 690	4.13 687	1.02 650	1.91 676	2.39 678	6.16 689	3.62 684	3.84 684	4.50 687	1.99 684	0.47 658	1.97 687	1.69 686	5.69 692	4.31 691

iinet-test	10.78 692	9.29 691	9.70 687	10.48 691	10.68 693	17.98 700	25.98 702	12.57 699	13.39 698	9.64 697	10.10 695	10.06 694	10.61 696	11.22 699	12.70 696	6.40 695	7.74 696	5.68 695	6.69 694	7.47 693	7.30 692

IINet	10.78 692	9.29 691	9.70 687	10.48 691	10.68 693	17.98 700	25.98 702	12.57 699	13.39 698	9.64 697	10.10 695	10.06 694	10.61 696	11.22 699	12.70 696	6.40 695	7.74 696	5.68 695	6.69 694	7.47 693	7.30 692

DPSM_ROB	11.49 695	9.87 697	10.35 695	11.13 694	11.31 695	19.11 703	27.51 705	13.37 702	14.21 703	10.31 699	11.06 700	10.96 700	11.27 701	11.96 701	13.59 699	6.78 697	8.19 699	6.03 697	7.09 696	7.93 695	7.73 697

DPSM	11.49 695	9.87 697	10.35 695	11.13 694	11.31 695	19.11 703	27.51 705	13.37 702	14.21 703	10.31 699	11.06 700	10.96 700	11.27 701	11.96 701	13.59 699	6.78 697	8.19 699	6.03 697	7.09 696	7.93 695	7.73 697

PML	16.10 700	12.82 701	6.78 684	5.23 687	7.76 688	33.92 707	66.56 716	5.30 689	10.28 693	26.12 715	68.59 716	20.51 704	13.49 703	10.06 694	6.78 692	5.96 694	2.00 688	6.04 699	2.18 688	8.96 697	2.60 687

xxxxx1	15.27 697	9.54 694	10.31 692	20.13 700	18.88 700	17.08 696	23.03 697	10.36 696	10.99 694	9.21 694	9.62 691	10.74 697	10.61 696	10.72 695	13.89 701	7.97 699	9.20 702	31.85 712	44.72 714	12.84 698	13.69 699

tt_ll	15.27 697	9.54 694	10.31 692	20.13 700	18.88 700	17.08 696	23.03 697	10.36 696	10.99 694	9.21 694	9.62 691	10.74 697	10.61 696	10.72 695	13.89 701	7.97 699	9.20 702	31.85 712	44.72 714	12.84 698	13.69 699

ff	15.27 697	9.54 694	10.31 692	20.13 700	18.88 700	17.08 696	23.03 697	10.36 696	10.99 694	9.21 694	9.62 691	10.74 697	10.61 696	10.72 695	13.89 701	7.97 699	9.20 702	31.85 712	44.72 714	12.84 698	13.69 699

LRCNet_RVC	10.90 694	14.34 702	9.35 686	15.35 697	8.04 689	1.08 651	0.34 585	8.78 693	0.70 616	12.63 702	16.05 702	9.85 693	6.54 687	8.57 693	6.34 691	20.27 711	5.40 693	23.70 709	21.88 710	14.87 701	13.83 702

Hybrid-DGEV	23.16 708	19.94 710	20.96 709	22.49 704	22.75 706	38.51 713	55.52 715	27.09 715	28.90 715	20.58 708	22.25 709	22.00 706	22.80 711	24.11 711	27.33 709	13.60 705	16.47 706	12.14 700	14.30 705	15.95 702	15.54 706

CasAABBNet	23.10 704	19.86 705	20.64 706	22.47 703	22.73 704	38.41 711	55.50 712	26.89 711	28.70 712	20.61 711	22.15 708	22.08 710	22.75 709	23.99 706	27.36 710	13.59 702	16.48 707	12.14 700	14.27 701	15.95 702	15.53 705

RAFT-FEzeroshot	23.10 704	19.88 707	20.56 704	22.49 704	22.75 706	38.38 708	55.50 712	26.84 709	28.66 710	20.60 709	22.10 706	22.05 707	22.74 707	24.00 708	27.37 712	13.59 702	16.48 707	12.14 700	14.28 702	15.96 704	15.54 706

RAFT-FE	23.10 704	19.88 707	20.56 704	22.49 704	22.75 706	38.38 708	55.50 712	26.84 709	28.66 710	20.60 709	22.10 706	22.05 707	22.74 707	24.00 708	27.37 712	13.59 702	16.48 707	12.14 700	14.28 702	15.96 704	15.54 706

FlowAnything	23.14 707	19.87 706	20.79 707	22.50 707	22.74 705	38.39 710	55.46 710	26.89 711	28.72 713	20.77 713	22.29 711	22.07 709	22.72 706	23.99 706	27.41 714	13.60 705	16.55 711	12.15 704	14.36 706	15.97 706	15.52 704

Selective-RAFT-Error	23.16 708	19.93 709	20.87 708	22.54 708	22.81 709	38.52 714	55.47 711	27.01 714	28.83 714	20.66 712	22.25 709	22.09 711	22.80 711	24.09 710	27.36 710	13.61 707	16.48 707	12.15 704	14.28 702	15.99 707	15.57 709

LSM0	24.24 710	19.98 711	22.32 710	24.22 709	40.14 715	38.48 712	55.20 709	26.95 713	28.57 709	20.49 707	21.83 704	22.26 712	22.75 709	24.22 712	27.30 708	13.66 708	16.32 705	12.19 706	14.15 700	16.10 708	17.66 710

HaxPig	17.72 702	20.22 712	19.73 701	16.53 698	16.51 698	9.27 690	9.33 692	14.34 704	13.27 697	18.65 704	18.70 703	17.35 703	16.77 704	17.04 704	16.45 704	22.05 712	20.89 712	22.27 708	21.53 709	21.29 709	22.13 713

MEDIAN_ROB	21.21 703	24.62 713	23.47 711	19.58 699	19.65 703	13.22 694	10.96 693	17.88 705	17.00 705	22.14 714	22.02 705	20.86 705	20.36 705	21.06 705	19.71 705	25.63 713	24.13 713	26.21 710	25.20 711	25.17 710	25.38 714

AVERAGE_ROB	25.43 711	29.06 714	27.24 712	24.63 710	24.20 712	17.73 699	12.61 694	22.29 708	21.39 708	26.79 716	26.16 714	25.20 713	24.64 715	25.07 713	23.53 706	29.96 714	28.40 714	30.60 711	29.58 712	29.72 711	29.84 715

RSGM-EC	29.65 712	17.75 703	10.04 690	35.31 711	33.15 713	26.42 705	46.65 707	19.89 706	17.74 706	18.92 705	23.36 712	30.14 714	23.59 713	41.87 714	45.99 715	59.56 715	34.38 715	33.25 715	20.37 707	34.97 712	19.60 711

acva	29.65 712	17.75 703	10.04 690	35.31 711	33.15 713	26.42 705	46.65 707	19.89 706	17.74 706	18.92 705	23.36 712	30.14 714	23.59 713	41.87 714	45.99 715	59.56 715	34.38 715	33.25 715	20.37 707	34.97 712	19.60 711

DLNR_Zeroshot_test	10.44 690	12.10 699	19.93 702	106.08 714	23.66 711	0.14 33	0.13 63	3.22 685	0.17 87	0.16 190	0.23 247	0.16 205	0.10 71	0.31 373	0.15 226	2.36 686	0.06 230	0.07 146	0.07 216	39.70 714	0.06 137

DLNR-FE	10.45 691	12.13 700	19.94 703	106.10 715	23.12 710	0.14 33	0.13 63	3.28 686	0.17 87	0.16 190	0.23 247	0.16 205	0.10 71	0.31 373	0.15 226	2.41 687	0.06 230	0.07 146	0.07 216	40.22 715	0.06 137

Anonymous_1	16.62 701	9.35 693	9.84 689	10.66 693	14.64 697	18.66 702	27.12 704	12.64 701	13.51 702	10.76 701	10.30 697	10.13 696	10.60 695	11.06 698	12.74 698	15.87 709	7.74 696	16.92 707	43.48 713	58.66 716	7.68 696

test_example2	101.33 715	108.28 716	68.15 714	98.43 713	106.93 716	89.75 715	102.43 717	36.80 716	97.65 717	129.04 717	130.15 717	65.26 717	66.62 717	92.11 716	80.24 717	144.10 717	199.48 717	81.81 717	103.01 717	125.01 717	101.27 716

ccccc		256.29 717		354.40 716	364.36 717	149.10 717		152.89 718		153.93 718		164.00 718		268.02 718		390.55 718	349.22 718	244.59 718	219.82 718	412.30 718

ASD4		6.65 689

Low-res two-view benchmark