Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

asda	0.11 24	0.11 164	0.16 33	0.17 25	0.09 34	0.14 20	0.12 25	0.24 91	0.16 37	0.11 30	0.11 25	0.08 3	0.10 52	0.15 25	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

asd	0.10 2	0.10 95	0.15 14	0.17 25	0.10 78	0.16 57	0.10 8	0.19 23	0.13 16	0.12 48	0.11 25	0.09 21	0.10 52	0.16 43	0.11 15	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

qwe	0.11 24	0.10 95	0.14 6	0.17 25	0.10 78	0.15 31	0.12 25	0.25 100	0.17 54	0.14 94	0.13 52	0.09 21	0.09 21	0.18 84	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.25_new	0.11 24	0.11 164	0.16 33	0.17 25	0.10 78	0.17 80	0.12 25	0.21 46	0.14 22	0.12 48	0.13 52	0.09 21	0.10 52	0.15 25	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5w_new	0.11 24	0.11 164	0.16 33	0.17 25	0.10 78	0.17 80	0.12 25	0.21 46	0.14 22	0.12 48	0.13 52	0.09 21	0.10 52	0.15 25	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 24	0.11 164	0.16 33	0.17 25	0.10 78	0.17 80	0.12 25	0.21 46	0.14 22	0.12 48	0.13 52	0.09 21	0.10 52	0.15 25	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4w-stereo	0.10 2	0.10 95	0.15 14	0.17 25	0.09 34	0.15 31	0.10 8	0.19 23	0.13 16	0.12 48	0.12 40	0.08 3	0.11 81	0.16 43	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 24	0.10 95	0.14 6	0.17 25	0.09 34	0.17 80	0.09 2	0.22 58	0.16 37	0.13 66	0.13 52	0.09 21	0.11 81	0.19 107	0.13 100	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

BStereo	0.13 65	0.10 95	0.42 327	0.18 59	0.11 124	0.13 15	0.14 75	0.24 91	0.22 140	0.12 48	0.11 25	0.12 71	0.09 21	0.16 43	0.14 137	0.05 9	0.06 170	0.06 32	0.08 239	0.05 5	0.06 91

Wave_Phase_stereo	0.14 93	0.10 95	0.42 327	0.18 59	0.11 124	0.36 444	0.14 75	0.28 142	0.22 140	0.12 48	0.11 25	0.12 71	0.09 21	0.16 43	0.14 137	0.05 9	0.06 170	0.06 32	0.08 239	0.05 5	0.06 91

NLMM	0.13 65	0.09 50	0.17 40	0.20 167	0.13 262	0.16 57	0.16 136	0.30 175	0.26 199	0.12 48	0.15 86	0.11 58	0.11 81	0.19 107	0.16 191	0.05 9	0.05 35	0.07 97	0.06 103	0.05 5	0.05 26

NLSM3	0.13 65	0.10 95	0.17 40	0.21 216	0.13 262	0.18 101	0.16 136	0.30 175	0.24 176	0.11 30	0.15 86	0.12 71	0.13 141	0.17 62	0.15 163	0.05 9	0.05 35	0.08 183	0.08 239	0.05 5	0.05 26

NLSM1	0.14 93	0.09 50	0.15 14	0.20 167	0.13 262	0.19 130	0.16 136	0.30 175	0.21 126	0.13 66	0.16 102	0.11 58	0.14 164	0.23 170	0.15 163	0.05 9	0.04 2	0.07 97	0.06 103	0.06 58	0.06 91

BridgeDepth	0.10 2	0.09 50	0.14 6	0.19 104	0.07 1	0.16 57	0.12 25	0.16 5	0.12 9	0.08 1	0.09 11	0.14 112	0.13 141	0.14 11	0.10 1	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.10 2	0.08 15	0.13 1	0.17 25	0.08 12	0.14 20	0.12 25	0.24 91	0.19 83	0.09 6	0.11 25	0.08 3	0.07 2	0.14 11	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 2	0.08 15	0.13 1	0.18 59	0.10 78	0.13 15	0.12 25	0.15 4	0.12 9	0.10 15	0.13 52	0.10 38	0.10 52	0.14 11	0.11 15	0.05 9	0.05 35	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 2	0.08 15	0.13 1	0.17 25	0.08 12	0.13 15	0.12 25	0.24 91	0.19 83	0.09 6	0.11 25	0.08 3	0.07 2	0.14 11	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

AdaDepth	0.11 24	0.09 50	0.20 68	0.20 167	0.10 78	0.19 130	0.13 51	0.16 5	0.13 16	0.10 15	0.10 17	0.09 21	0.09 21	0.19 107	0.12 55	0.05 9	0.05 35	0.06 32	0.06 103	0.05 5	0.05 26

2.25w	0.11 24	0.09 50	0.15 14	0.17 25	0.09 34	0.15 31	0.10 8	0.19 23	0.18 66	0.14 94	0.17 115	0.09 21	0.10 52	0.18 84	0.13 100	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

4.5_new	0.11 24	0.11 164	0.15 14	0.17 25	0.09 34	0.14 20	0.12 25	0.21 46	0.16 37	0.13 66	0.13 52	0.08 3	0.09 21	0.13 5	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.06 58	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 24	0.11 164	0.15 14	0.17 25	0.09 34	0.14 20	0.12 25	0.21 46	0.16 37	0.13 66	0.13 52	0.08 3	0.09 21	0.13 5	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.06 58	0.04 1

2.5w	0.11 24	0.10 95	0.15 14	0.18 59	0.09 34	0.15 31	0.15 102	0.20 34	0.15 31	0.12 48	0.13 52	0.10 38	0.09 21	0.17 62	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

2.75w_new	0.11 24	0.09 50	0.14 6	0.16 10	0.09 34	0.15 31	0.12 25	0.25 100	0.16 37	0.14 94	0.13 52	0.08 3	0.10 52	0.16 43	0.13 100	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 26

3.25w_new	0.11 24	0.09 50	0.15 14	0.17 25	0.09 34	0.19 130	0.10 8	0.22 58	0.17 54	0.14 94	0.12 40	0.10 38	0.11 81	0.17 62	0.12 55	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 26

3.25w	0.11 24	0.09 50	0.15 14	0.17 25	0.09 34	0.19 130	0.10 8	0.22 58	0.17 54	0.14 94	0.12 40	0.10 38	0.11 81	0.17 62	0.12 55	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 26

3.75w	0.11 24	0.09 50	0.15 14	0.17 25	0.11 124	0.18 101	0.12 25	0.23 77	0.14 22	0.13 66	0.11 25	0.08 3	0.10 52	0.16 43	0.11 15	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

3w_stereo	0.12 50	0.11 164	0.18 49	0.18 59	0.08 12	0.16 57	0.15 102	0.27 123	0.19 83	0.12 48	0.12 40	0.07 1	0.12 107	0.15 25	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

2w_stereo	0.11 24	0.10 95	0.15 14	0.18 59	0.08 12	0.16 57	0.14 75	0.27 123	0.20 109	0.14 94	0.14 82	0.08 3	0.11 81	0.13 5	0.12 55	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

1w_stereo	0.12 50	0.08 15	0.14 6	0.18 59	0.09 34	0.16 57	0.15 102	0.25 100	0.21 126	0.13 66	0.16 102	0.08 3	0.12 107	0.16 43	0.13 100	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

monsterstereo	0.11 24	0.09 50	0.14 6	0.19 104	0.12 183	0.14 20	0.12 25	0.25 100	0.17 54	0.13 66	0.16 102	0.08 3	0.09 21	0.19 107	0.11 15	0.05 9	0.05 35	0.06 32	0.05 51	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo	0.13 65	0.10 95	0.24 103	0.20 167	0.09 34	0.16 57	0.18 223	0.21 46	0.18 66	0.11 30	0.17 115	0.09 21	0.09 21	0.15 25	0.14 137	0.05 9	0.06 170	0.08 183	0.08 239	0.07 129	0.05 26

MonSter	0.10 2	0.08 15	0.13 1	0.17 25	0.08 12	0.14 20	0.12 25	0.24 91	0.19 83	0.09 6	0.11 25	0.08 3	0.07 2	0.14 11	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

NLMM1	0.14 93	0.09 50	0.18 49	0.20 167	0.12 183	0.19 130	0.14 75	0.34 223	0.29 246	0.13 66	0.16 102	0.13 85	0.12 107	0.23 170	0.15 163	0.06 33	0.04 2	0.06 32	0.06 103	0.06 58	0.05 26

MS-F	0.10 2	0.07 2	0.15 14	0.16 10	0.09 34	0.15 31	0.12 25	0.17 11	0.13 16	0.09 6	0.09 11	0.11 58	0.10 52	0.14 11	0.12 55	0.06 33	0.05 35	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

HiDET	0.10 2	0.07 2	0.15 14	0.15 5	0.09 34	0.14 20	0.12 25	0.19 23	0.15 31	0.10 15	0.09 11	0.11 58	0.09 21	0.15 25	0.13 100	0.06 33	0.05 35	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

LCMNet	0.10 2	0.07 2	0.15 14	0.15 5	0.09 34	0.15 31	0.12 25	0.18 17	0.19 83	0.10 15	0.10 17	0.11 58	0.10 52	0.15 25	0.13 100	0.06 33	0.06 170	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

NLCSM	0.14 93	0.11 164	0.22 87	0.20 167	0.14 308	0.18 101	0.15 102	0.33 214	0.28 226	0.13 66	0.14 82	0.13 85	0.14 164	0.19 107	0.16 191	0.06 33	0.04 2	0.07 97	0.06 103	0.05 5	0.05 26

VIP-Stereo	0.12 50	0.12 207	0.21 77	0.18 59	0.11 124	0.24 267	0.12 25	0.19 23	0.18 66	0.10 15	0.13 52	0.11 58	0.09 21	0.19 107	0.11 15	0.06 33	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

Replicate-Monster	0.12 50	0.10 95	0.32 183	0.16 10	0.08 12	0.17 80	0.10 8	0.22 58	0.19 83	0.11 30	0.10 17	0.10 38	0.09 21	0.19 107	0.11 15	0.06 33	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.08 245

monsters	0.11 24	0.09 50	0.13 1	0.17 25	0.12 183	0.15 31	0.11 17	0.23 77	0.15 31	0.14 94	0.12 40	0.08 3	0.09 21	0.21 145	0.10 1	0.06 33	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

IGEV	0.11 24	0.06 1	0.17 40	0.15 5	0.11 124	0.16 57	0.13 51	0.21 46	0.16 37	0.11 30	0.15 86	0.09 21	0.07 2	0.14 11	0.11 15	0.06 33	0.05 35	0.06 32	0.05 51	0.05 5	0.05 26

xyz-stereo-finetune2	0.17 162	0.11 164	0.26 124	0.16 10	0.09 34	0.27 314	0.19 268	0.27 123	0.20 109	0.22 188	0.28 225	0.21 203	0.22 298	0.37 343	0.22 338	0.06 33	0.05 35	0.08 183	0.06 103	0.06 58	0.07 176

xyz-stereo-finetune	0.16 143	0.12 207	0.23 94	0.16 10	0.08 12	0.23 245	0.20 315	0.29 156	0.31 272	0.19 165	0.22 174	0.19 182	0.15 184	0.29 284	0.20 295	0.06 33	0.06 170	0.08 183	0.06 103	0.06 58	0.06 91

LG-Stereo_L2	0.10 2	0.08 15	0.19 57	0.16 10	0.09 34	0.12 9	0.13 51	0.18 17	0.13 16	0.09 6	0.07 3	0.08 3	0.08 8	0.16 43	0.10 1	0.06 33	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 2	0.08 15	0.19 57	0.16 10	0.09 34	0.12 9	0.13 51	0.17 11	0.11 4	0.08 1	0.07 3	0.08 3	0.07 2	0.17 62	0.10 1	0.06 33	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.04 1

MLG-Stereo_test1	0.10 2	0.08 15	0.15 14	0.18 59	0.09 34	0.15 31	0.11 17	0.16 5	0.10 2	0.08 1	0.06 1	0.10 38	0.07 2	0.17 62	0.11 15	0.06 33	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

MLG-Stereo	0.10 2	0.08 15	0.15 14	0.18 59	0.07 1	0.15 31	0.11 17	0.17 11	0.11 4	0.08 1	0.06 1	0.10 38	0.08 8	0.18 84	0.11 15	0.06 33	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

MM-Stereo_test2	0.15 129	0.10 95	0.44 349	0.23 326	0.11 124	0.21 195	0.21 348	0.27 123	0.22 140	0.15 108	0.16 102	0.13 85	0.11 81	0.20 126	0.13 100	0.06 33	0.05 35	0.07 97	0.06 103	0.09 268	0.05 26

HART	0.15 129	0.11 164	0.30 161	0.21 216	0.09 34	0.17 80	0.16 136	0.30 175	0.19 83	0.15 108	0.25 202	0.17 156	0.09 21	0.21 145	0.12 55	0.06 33	0.07 296	0.07 97	0.05 51	0.08 195	0.06 91

GREAT-IGEV	0.12 50	0.09 50	0.25 116	0.16 10	0.11 124	0.14 20	0.16 136	0.17 11	0.17 54	0.10 15	0.15 86	0.09 21	0.09 21	0.18 84	0.10 1	0.06 33	0.07 296	0.06 32	0.05 51	0.07 129	0.10 365

HI	0.20 240	0.13 270	0.33 199	0.18 59	0.15 359	0.17 80	0.16 136	0.34 223	0.21 126	0.37 422	0.39 365	0.36 382	0.24 331	0.29 284	0.21 318	0.06 33	0.05 35	0.08 183	0.09 331	0.09 268	0.07 176

CoSv	0.20 240	0.13 270	0.33 199	0.18 59	0.15 359	0.17 80	0.16 136	0.34 223	0.21 126	0.37 422	0.39 365	0.36 382	0.24 331	0.29 284	0.21 318	0.06 33	0.05 35	0.08 183	0.09 331	0.09 268	0.07 176

SCV_C0	0.14 93	0.11 164	0.25 116	0.19 104	0.12 183	0.15 31	0.16 136	0.30 175	0.22 140	0.13 66	0.15 86	0.13 85	0.09 21	0.24 185	0.10 1	0.06 33	0.05 35	0.06 32	0.06 103	0.09 268	0.06 91

AIO_rvc	0.12 50	0.11 164	0.22 87	0.19 104	0.10 78	0.15 31	0.17 180	0.20 34	0.16 37	0.11 30	0.13 52	0.13 85	0.08 8	0.22 161	0.11 15	0.06 33	0.05 35	0.06 32	0.05 51	0.06 58	0.07 176

fffft	0.13 65	0.09 50	0.24 103	0.19 104	0.10 78	0.17 80	0.19 268	0.22 58	0.16 37	0.14 94	0.11 25	0.13 85	0.10 52	0.24 185	0.18 246	0.06 33	0.05 35	0.07 97	0.06 103	0.07 129	0.06 91
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.11 24	0.08 15	0.17 40	0.17 25	0.09 34	0.22 223	0.14 75	0.14 3	0.16 37	0.11 30	0.10 17	0.09 21	0.08 8	0.21 145	0.11 15	0.06 33	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

SMoEStereo_RVC	0.13 65	0.10 95	0.22 87	0.19 104	0.10 78	0.19 130	0.17 180	0.19 23	0.19 83	0.15 108	0.13 52	0.12 71	0.11 81	0.24 185	0.16 191	0.06 33	0.05 35	0.07 97	0.06 103	0.06 58	0.06 91

mms	0.13 65	0.11 164	0.19 57	0.19 104	0.12 183	0.16 57	0.17 180	0.20 34	0.17 54	0.13 66	0.17 115	0.14 112	0.09 21	0.24 185	0.14 137	0.06 33	0.05 35	0.08 183	0.06 103	0.07 129	0.07 176

ours_stereo	0.13 65	0.11 164	0.23 94	0.20 167	0.11 124	0.17 80	0.18 223	0.20 34	0.19 83	0.13 66	0.18 127	0.14 112	0.10 52	0.23 170	0.14 137	0.06 33	0.05 35	0.08 183	0.06 103	0.06 58	0.05 26

fffy	0.14 93	0.11 164	0.24 103	0.20 167	0.10 78	0.19 130	0.18 223	0.22 58	0.19 83	0.13 66	0.16 102	0.15 129	0.13 141	0.25 216	0.14 137	0.06 33	0.06 170	0.08 183	0.06 103	0.07 129	0.06 91

WCG-NET	0.14 93	0.09 50	0.23 94	0.18 59	0.08 12	0.18 101	0.17 180	0.21 46	0.28 226	0.18 160	0.21 164	0.15 129	0.12 107	0.18 84	0.12 55	0.06 33	0.05 35	0.06 32	0.05 51	0.06 58	0.05 26

IGEV-Stereo++	0.11 24	0.08 15	0.15 14	0.19 104	0.11 124	0.14 20	0.10 8	0.22 58	0.18 66	0.10 15	0.13 52	0.10 38	0.11 81	0.14 11	0.11 15	0.06 33	0.05 35	0.06 32	0.05 51	0.06 58	0.05 26

AIO-Stereo	0.13 65	0.10 95	0.22 87	0.20 167	0.09 34	0.16 57	0.15 102	0.27 123	0.16 37	0.13 66	0.15 86	0.13 85	0.08 8	0.18 84	0.11 15	0.06 33	0.05 35	0.07 97	0.07 163	0.06 58	0.06 91

WCG-NET（raft）	0.14 93	0.09 50	0.23 94	0.17 25	0.08 12	0.19 130	0.16 136	0.23 77	0.26 199	0.18 160	0.19 135	0.20 191	0.12 107	0.21 145	0.12 55	0.06 33	0.06 170	0.06 32	0.05 51	0.06 58	0.05 26

RSM++	0.12 50	0.09 50	0.19 57	0.20 167	0.09 34	0.17 80	0.15 102	0.21 46	0.19 83	0.12 48	0.12 40	0.14 112	0.09 21	0.20 126	0.12 55	0.06 33	0.05 35	0.07 97	0.07 163	0.07 129	0.05 26

RSM	0.12 50	0.09 50	0.20 68	0.20 167	0.09 34	0.16 57	0.15 102	0.23 77	0.18 66	0.13 66	0.13 52	0.15 129	0.09 21	0.21 145	0.12 55	0.06 33	0.05 35	0.07 97	0.07 163	0.06 58	0.05 26

MoCha-V2	0.13 65	0.08 15	0.26 124	0.23 326	0.09 34	0.16 57	0.15 102	0.26 109	0.16 37	0.15 108	0.15 86	0.13 85	0.14 164	0.20 126	0.11 15	0.06 33	0.07 296	0.06 32	0.06 103	0.06 58	0.05 26

MIM_Stereo	0.18 186	0.12 207	0.38 270	0.20 167	0.11 124	0.17 80	0.14 75	0.35 249	0.25 190	0.27 240	0.35 318	0.23 236	0.13 141	0.27 253	0.16 191	0.06 33	0.07 296	0.08 183	0.08 239	0.08 195	0.06 91

LL-Strereo2	0.18 186	0.18 407	0.39 285	0.22 278	0.12 183	0.24 267	0.13 51	0.31 189	0.23 161	0.24 208	0.20 152	0.24 248	0.12 107	0.26 232	0.15 163	0.06 33	0.06 170	0.12 435	0.09 331	0.08 195	0.07 176

4D-IteraStereo	0.17 162	0.16 372	0.50 401	0.21 216	0.14 308	0.19 130	0.17 180	0.28 142	0.28 226	0.23 194	0.20 152	0.20 191	0.11 81	0.19 107	0.14 137	0.06 33	0.04 2	0.10 338	0.08 239	0.08 195	0.06 91

LoS_RVC	0.13 65	0.10 95	0.19 57	0.18 59	0.16 391	0.20 167	0.18 223	0.20 34	0.17 54	0.13 66	0.19 135	0.12 71	0.15 184	0.17 62	0.13 100	0.06 33	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.12 423

Selective-IGEV	0.12 50	0.09 50	0.22 87	0.19 104	0.10 78	0.15 31	0.14 75	0.27 123	0.15 31	0.13 66	0.14 82	0.13 85	0.08 8	0.21 145	0.12 55	0.06 33	0.05 35	0.07 97	0.06 103	0.06 58	0.05 26

ProNet	0.14 93	0.12 207	0.25 116	0.19 104	0.11 124	0.19 130	0.19 268	0.27 123	0.20 109	0.14 94	0.13 52	0.13 85	0.12 107	0.24 185	0.12 55	0.06 33	0.05 35	0.07 97	0.06 103	0.07 129	0.07 176

RAFT_CTSACE	0.21 262	0.16 372	0.41 316	0.25 416	0.15 359	0.22 223	0.24 421	0.32 200	0.28 226	0.33 362	0.51 468	0.29 313	0.17 226	0.32 313	0.13 100	0.06 33	0.07 296	0.09 264	0.08 239	0.08 195	0.06 91

test_4	0.18 186	0.12 207	0.34 209	0.23 326	0.12 183	0.18 101	0.22 374	0.26 109	0.24 176	0.24 208	0.47 452	0.22 216	0.13 141	0.24 185	0.16 191	0.06 33	0.05 35	0.09 264	0.09 331	0.07 129	0.05 26

iRaft-Stereo_5w	0.23 309	0.18 407	0.44 349	0.22 278	0.13 262	0.19 130	0.19 268	0.37 278	0.32 281	0.28 250	0.37 338	0.34 363	0.23 313	0.65 475	0.27 398	0.06 33	0.06 170	0.08 183	0.07 163	0.09 268	0.08 245

test-3	0.16 143	0.09 50	0.31 175	0.21 216	0.11 124	0.18 101	0.16 136	0.30 175	0.27 211	0.26 229	0.16 102	0.22 216	0.12 107	0.26 232	0.18 246	0.06 33	0.04 2	0.08 183	0.08 239	0.06 58	0.06 91

test_1	0.16 143	0.09 50	0.31 175	0.21 216	0.11 124	0.18 101	0.16 136	0.30 175	0.27 211	0.25 217	0.16 102	0.22 216	0.12 107	0.26 232	0.18 246	0.06 33	0.04 2	0.08 183	0.08 239	0.06 58	0.06 91

test_3	0.18 186	0.11 164	0.32 183	0.24 377	0.11 124	0.22 223	0.25 438	0.31 189	0.31 272	0.25 217	0.18 127	0.23 236	0.13 141	0.25 216	0.19 276	0.06 33	0.05 35	0.09 264	0.10 375	0.07 129	0.06 91

cross-raft	0.17 162	0.12 207	0.41 316	0.23 326	0.10 78	0.20 167	0.24 421	0.33 214	0.23 161	0.23 194	0.28 225	0.29 313	0.15 184	0.17 62	0.15 163	0.06 33	0.05 35	0.07 97	0.07 163	0.06 58	0.05 26

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 162	0.14 313	0.32 183	0.20 167	0.09 34	0.19 130	0.17 180	0.32 200	0.30 260	0.25 217	0.33 297	0.20 191	0.17 226	0.19 107	0.15 163	0.06 33	0.05 35	0.07 97	0.07 163	0.07 129	0.05 26

AFF-stereo	0.18 186	0.15 347	0.32 183	0.21 216	0.10 78	0.18 101	0.18 223	0.33 214	0.27 211	0.25 217	0.37 338	0.25 256	0.17 226	0.24 185	0.15 163	0.06 33	0.05 35	0.08 183	0.08 239	0.07 129	0.05 26

MatchStereo	0.11 24	0.08 15	0.23 94	0.16 10	0.07 1	0.09 1	0.12 25	0.20 34	0.17 54	0.10 15	0.15 86	0.08 3	0.08 8	0.14 11	0.12 55	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.07 2	0.15 14	0.13 1	0.07 1	0.16 57	0.10 8	0.20 34	0.14 22	0.09 6	0.10 17	0.09 21	0.12 107	0.13 5	0.12 55	0.07 83	0.05 35	0.05 1	0.05 51	0.06 58	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJX	0.25 368	0.19 423	0.41 316	0.30 511	0.19 458	0.27 314	0.26 450	0.55 475	0.49 474	0.26 229	0.35 318	0.21 203	0.20 277	0.61 452	0.24 368	0.07 83	0.07 296	0.09 264	0.08 239	0.08 195	0.07 176

CSFM-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 6	0.16 10	0.08 12	0.16 57	0.13 51	0.21 46	0.11 4	0.11 30	0.11 25	0.10 38	0.10 52	0.14 11	0.11 15	0.07 83	0.06 170	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

GSStereo	0.12 50	0.09 50	0.20 68	0.17 25	0.12 183	0.19 130	0.16 136	0.26 109	0.18 66	0.13 66	0.15 86	0.10 38	0.09 21	0.16 43	0.10 1	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.05 51	0.08 195	0.08 245

GS-Stereo							0.16 136	0.26 109	0.18 66	0.13 66	0.15 86	0.10 38	0.09 21	0.16 43	0.10 1	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.05 51	0.08 195	0.08 245

FE-Mocha	0.16 143	0.10 95	0.33 199	0.19 104	0.13 262	0.19 130	0.15 102	0.35 249	0.22 140	0.24 208	0.24 193	0.20 191	0.14 164	0.17 62	0.17 224	0.07 83	0.05 35	0.08 183	0.08 239	0.07 129	0.06 91

IGEV-FE	0.18 186	0.10 95	0.65 471	0.20 167	0.12 183	0.19 130	0.15 102	0.34 223	0.19 83	0.28 250	0.22 174	0.27 286	0.13 141	0.23 170	0.18 246	0.07 83	0.06 170	0.08 183	0.08 239	0.07 129	0.06 91

252Zero-FE	0.14 93	0.07 2	0.17 40	0.17 25	0.09 34	0.15 31	0.11 17	0.21 46	0.19 83	0.77 563	0.11 25	0.08 3	0.08 8	0.13 5	0.13 100	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.06 91

Zero-FE251	0.14 93	0.09 50	0.24 103	0.17 25	0.09 34	0.20 167	0.13 51	0.20 34	0.14 22	0.61 543	0.13 52	0.13 85	0.11 81	0.14 11	0.16 191	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.05 51	0.05 5	0.05 26

DA	0.14 93	0.10 95	0.18 49	0.21 216	0.10 78	0.29 356	0.16 136	0.28 142	0.20 109	0.14 94	0.17 115	0.16 146	0.14 164	0.17 62	0.12 55	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.05 51	0.07 129	0.07 176

Monster-pub-mixall	0.10 2	0.07 2	0.16 33	0.16 10	0.08 12	0.11 5	0.09 2	0.20 34	0.12 9	0.11 30	0.11 25	0.08 3	0.08 8	0.23 170	0.11 15	0.07 83	0.05 35	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.06 91

GGEV	0.14 93	0.10 95	0.18 49	0.21 216	0.10 78	0.29 356	0.16 136	0.28 142	0.20 109	0.14 94	0.17 115	0.16 146	0.14 164	0.17 62	0.12 55	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.05 51	0.07 129	0.07 176

GASTEREO	0.13 65	0.12 207	0.21 77	0.23 326	0.10 78	0.18 101	0.15 102	0.26 109	0.18 66	0.17 143	0.16 102	0.11 58	0.13 141	0.19 107	0.11 15	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.07 163	0.06 58	0.06 91

MSCF	0.13 65	0.12 207	0.21 77	0.22 278	0.10 78	0.16 57	0.15 102	0.26 109	0.18 66	0.17 143	0.16 102	0.11 58	0.13 141	0.18 84	0.11 15	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.07 163	0.06 58	0.06 91

water-stereo	0.13 65	0.08 15	0.20 68	0.19 104	0.10 78	0.17 80	0.14 75	0.25 100	0.19 83	0.17 143	0.23 179	0.15 129	0.15 184	0.12 2	0.13 100	0.07 83	0.06 170	0.07 97	0.06 103	0.06 58	0.05 26

depthmonostereo	0.14 93	0.09 50	0.19 57	0.19 104	0.08 12	0.20 167	0.15 102	0.27 123	0.23 161	0.16 130	0.18 127	0.14 112	0.17 226	0.19 107	0.13 100	0.07 83	0.06 170	0.07 97	0.05 51	0.05 5	0.05 26

DilatedVolume-Stereo	0.14 93	0.08 15	0.18 49	0.18 59	0.09 34	0.21 195	0.14 75	0.24 91	0.21 126	0.21 182	0.21 164	0.15 129	0.14 164	0.23 170	0.15 163	0.07 83	0.06 170	0.06 32	0.06 103	0.05 5	0.05 26

xyz-stereo	1.40 589	0.10 95	17.09 621	0.18 59	0.07 1	4.78 607	0.18 223	0.29 156	0.34 303	0.36 415	2.81 606	0.40 423	0.29 412	0.56 426	0.24 368	0.07 83	0.05 35	0.09 264	0.06 103	0.06 58	0.05 26

111111	0.11 24	0.07 2	0.17 40	0.19 104	0.11 124	0.13 15	0.11 17	0.22 58	0.15 31	0.11 30	0.12 40	0.12 71	0.08 8	0.18 84	0.11 15	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.08 195	0.06 91

MLG-Stereo_test3	0.10 2	0.08 15	0.16 33	0.17 25	0.08 12	0.16 57	0.12 25	0.17 11	0.12 9	0.10 15	0.07 3	0.10 38	0.08 8	0.14 11	0.11 15	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.06 91

MLG-Stereo_test2	0.10 2	0.08 15	0.15 14	0.17 25	0.09 34	0.15 31	0.11 17	0.16 5	0.10 2	0.09 6	0.07 3	0.10 38	0.06 1	0.15 25	0.11 15	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.05 26

LG-G_1	0.11 24	0.08 15	0.18 49	0.18 59	0.07 1	0.21 195	0.09 2	0.19 23	0.11 4	0.10 15	0.09 11	0.11 58	0.10 52	0.19 107	0.10 1	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.06 91

LG-G	0.11 24	0.08 15	0.18 49	0.18 59	0.07 1	0.21 195	0.09 2	0.19 23	0.11 4	0.10 15	0.09 11	0.11 58	0.10 52	0.19 107	0.10 1	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.06 91

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 65	0.09 50	0.24 103	0.20 167	0.10 78	0.15 31	0.14 75	0.22 58	0.16 37	0.12 48	0.19 135	0.15 129	0.11 81	0.13 5	0.17 224	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.06 103	0.07 129	0.06 91

MM-Stereo_test3	0.17 162	0.12 207	0.29 154	0.23 326	0.14 308	0.19 130	0.22 374	0.39 296	0.36 332	0.16 130	0.24 193	0.17 156	0.12 107	0.19 107	0.14 137	0.07 83	0.07 296	0.08 183	0.06 103	0.09 268	0.06 91

MM-Stereo_test1	0.17 162	0.10 95	0.39 285	0.23 326	0.11 124	0.20 167	0.22 374	0.33 214	0.29 246	0.22 188	0.21 164	0.15 129	0.14 164	0.23 170	0.13 100	0.07 83	0.06 170	0.08 183	0.07 163	0.09 268	0.06 91

Reg-Stereo(zero)	0.16 143	0.07 2	0.36 239	0.19 104	0.10 78	0.19 130	0.14 75	0.28 142	0.24 176	0.22 188	0.20 152	0.24 248	0.18 253	0.21 145	0.18 246	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.06 103	0.06 58	0.06 91

SCV	0.14 93	0.14 313	0.24 103	0.21 216	0.11 124	0.15 31	0.16 136	0.31 189	0.18 66	0.11 30	0.15 86	0.13 85	0.10 52	0.23 170	0.11 15	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.06 103	0.09 268	0.06 91

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 65	0.14 313	0.19 57	0.26 450	0.09 34	0.15 31	0.13 51	0.22 58	0.18 66	0.12 48	0.11 25	0.10 38	0.13 141	0.21 145	0.12 55	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.05 51	0.07 129	0.05 26

FoundationStereo	0.09 1	0.07 2	0.16 33	0.16 10	0.08 12	0.12 9	0.13 51	0.11 1	0.12 9	0.09 6	0.07 3	0.10 38	0.09 21	0.11 1	0.10 1	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

HUF	0.15 129	0.11 164	0.38 270	0.17 25	0.11 124	0.16 57	0.17 180	0.22 58	0.20 109	0.11 30	0.13 52	0.14 112	0.11 81	0.18 84	0.12 55	0.07 83	0.20 550	0.06 32	0.05 51	0.07 129	0.14 461

AIO_test	0.12 50	0.09 50	0.20 68	0.19 104	0.11 124	0.15 31	0.17 180	0.19 23	0.16 37	0.11 30	0.13 52	0.14 112	0.09 21	0.20 126	0.12 55	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.05 51	0.06 58	0.05 26

AIO-test1	0.19 225	0.14 313	0.41 316	0.27 478	0.15 359	0.21 195	0.16 136	0.39 296	0.36 332	0.17 143	0.26 212	0.18 166	0.13 141	0.28 267	0.14 137	0.07 83	0.06 170	0.10 338	0.11 414	0.06 58	0.09 309

castereo++	0.13 65	0.10 95	0.18 49	0.18 59	0.10 78	0.27 314	0.13 51	0.23 77	0.23 161	0.11 30	0.13 52	0.16 146	0.10 52	0.18 84	0.10 1	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.06 103	0.05 5	0.04 1

castereo	0.14 93	0.10 95	0.19 57	0.18 59	0.10 78	0.20 167	0.19 268	0.30 175	0.27 211	0.13 66	0.18 127	0.16 146	0.16 200	0.15 25	0.13 100	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.06 103	0.06 58	0.05 26

GIP-stereo	0.12 50	0.09 50	0.20 68	0.19 104	0.11 124	0.16 57	0.14 75	0.29 156	0.18 66	0.11 30	0.16 102	0.13 85	0.09 21	0.15 25	0.12 55	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.05 51	0.06 58	0.05 26

tt45	0.14 93	0.09 50	0.22 87	0.19 104	0.11 124	0.23 245	0.18 223	0.22 58	0.17 54	0.15 108	0.13 52	0.14 112	0.10 52	0.30 299	0.14 137	0.07 83	0.05 35	0.08 183	0.06 103	0.07 129	0.07 176

999	0.14 93	0.08 15	0.24 103	0.19 104	0.11 124	0.20 167	0.17 180	0.24 91	0.18 66	0.13 66	0.16 102	0.14 112	0.11 81	0.36 340	0.15 163	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.06 103	0.06 58	0.07 176

tg	0.16 143	0.11 164	0.25 116	0.21 216	0.11 124	0.23 245	0.15 102	0.34 223	0.24 176	0.20 171	0.25 202	0.19 182	0.12 107	0.24 185	0.15 163	0.07 83	0.05 35	0.09 264	0.09 331	0.08 195	0.07 176

dual_stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 6	0.17 25	0.08 12	0.09 1	0.13 51	0.24 91	0.13 16	0.10 15	0.09 11	0.09 21	0.08 8	0.18 84	0.12 55	0.07 83	0.06 170	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

UGAM-zero	0.23 309	0.10 95	0.54 423	0.19 104	0.13 262	0.21 195	0.14 75	0.44 354	0.22 140	0.28 250	0.28 225	0.51 490	0.33 452	0.65 475	0.14 137	0.07 83	0.06 170	0.07 97	0.08 239	0.06 58	0.07 176

GCAP-BAT	0.16 143	0.11 164	0.36 239	0.18 59	0.13 262	0.21 195	0.16 136	0.23 77	0.18 66	0.26 229	0.28 225	0.20 191	0.11 81	0.24 185	0.17 224	0.07 83	0.06 170	0.07 97	0.06 103	0.05 5	0.06 91

Occ-G	0.13 65	0.08 15	0.21 77	0.17 25	0.10 78	0.15 31	0.19 268	0.22 58	0.19 83	0.13 66	0.19 135	0.21 203	0.11 81	0.17 62	0.14 137	0.07 83	0.06 170	0.07 97	0.06 103	0.07 129	0.06 91

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 368	0.14 313	0.95 542	0.21 216	0.27 536	0.20 167	0.19 268	0.48 395	0.25 190	0.26 229	0.55 490	0.34 363	0.18 253	0.25 216	0.17 224	0.07 83	0.06 170	0.08 183	0.12 453	0.12 419	0.12 423

U	1.00 578	0.09 50	0.21 77	0.21 216	3.68 607	6.12 612	0.14 75	0.21 46	0.21 126	0.11 30	0.11 25	0.10 38	0.09 21	0.12 2	0.11 15	0.07 83	0.05 35	5.42 617	2.90 615	0.07 129	0.06 91

IGEV-Stereo+	0.12 50	0.08 15	0.17 40	0.18 59	0.13 262	0.09 1	0.11 17	0.16 5	0.15 31	0.10 15	0.08 10	0.10 38	0.10 52	0.21 145	0.11 15	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.05 51	0.16 474	0.24 550

RAFT-Stereo-weight	0.15 129	0.09 50	0.26 124	0.20 167	0.10 78	0.19 130	0.17 180	0.36 268	0.29 246	0.24 208	0.20 152	0.19 182	0.10 52	0.18 84	0.15 163	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.05 51	0.06 58	0.05 26

gcap-zeroshot	0.17 162	0.11 164	0.36 239	0.20 167	0.12 183	0.26 304	0.16 136	0.30 175	0.22 140	0.26 229	0.20 152	0.30 329	0.14 164	0.20 126	0.13 100	0.07 83	0.06 170	0.07 97	0.07 163	0.06 58	0.06 91

testlalala2	0.18 186	0.10 95	0.50 401	0.36 543	0.25 529	0.23 245	0.14 75	0.34 223	0.24 176	0.25 217	0.25 202	0.21 203	0.12 107	0.16 43	0.16 191	0.07 83	0.06 170	0.07 97	0.07 163	0.06 58	0.06 91

H2IRNET	0.18 186	0.13 270	0.35 219	0.21 216	0.12 183	0.20 167	0.15 102	0.27 123	0.30 260	0.17 143	0.31 265	0.25 256	0.20 277	0.24 185	0.18 246	0.07 83	0.06 170	0.09 264	0.10 375	0.09 268	0.06 91

MGS-Stereo	0.14 93	0.11 164	0.32 183	0.19 104	0.11 124	0.18 101	0.17 180	0.20 34	0.22 140	0.14 94	0.24 193	0.15 129	0.10 52	0.18 84	0.12 55	0.07 83	0.06 170	0.07 97	0.06 103	0.10 334	0.06 91

IGEV++	0.13 65	0.10 95	0.23 94	0.21 216	0.10 78	0.15 31	0.15 102	0.29 156	0.16 37	0.12 48	0.15 86	0.12 71	0.12 107	0.17 62	0.14 137	0.07 83	0.06 170	0.07 97	0.05 51	0.07 129	0.07 176

MyStereo07	0.16 143	0.12 207	0.26 124	0.22 278	0.14 308	0.25 284	0.23 399	0.29 156	0.21 126	0.15 108	0.13 52	0.12 71	0.13 141	0.25 216	0.13 100	0.07 83	0.07 296	0.09 264	0.08 239	0.08 195	0.08 245

MyStereo06	0.20 240	0.12 207	0.57 436	0.21 216	0.14 308	0.25 284	0.23 399	0.40 307	0.21 126	0.30 310	0.24 193	0.31 340	0.18 253	0.22 161	0.18 246	0.07 83	0.07 296	0.09 264	0.08 239	0.08 195	0.08 245

MyStereo05	0.23 309	0.12 207	0.57 436	0.21 216	0.14 308	0.25 284	0.23 399	0.48 395	0.52 496	0.31 327	0.23 179	0.25 256	0.22 298	0.30 299	0.21 318	0.07 83	0.07 296	0.09 264	0.08 239	0.08 195	0.08 245

MyStereo04	0.23 309	0.12 207	0.55 429	0.22 278	0.14 308	0.25 284	0.23 399	0.49 403	0.52 496	0.28 250	0.23 179	0.27 286	0.23 313	0.30 299	0.22 338	0.07 83	0.07 296	0.09 264	0.08 239	0.08 195	0.08 245

AE-Stereo	0.17 162	0.11 164	0.31 175	0.24 377	0.14 308	0.23 245	0.18 223	0.34 223	0.29 246	0.15 108	0.25 202	0.21 203	0.13 141	0.20 126	0.14 137	0.07 83	0.08 382	0.09 264	0.10 375	0.07 129	0.06 91

ff7	0.14 93	0.12 207	0.27 133	0.19 104	0.12 183	0.21 195	0.18 223	0.27 123	0.20 109	0.15 108	0.13 52	0.12 71	0.12 107	0.24 185	0.12 55	0.07 83	0.05 35	0.08 183	0.07 163	0.07 129	0.07 176

IGEVStereo-DCA	0.14 93	0.11 164	0.27 133	0.19 104	0.12 183	0.20 167	0.18 223	0.27 123	0.20 109	0.15 108	0.12 40	0.14 112	0.12 107	0.28 267	0.14 137	0.07 83	0.06 170	0.08 183	0.07 163	0.07 129	0.07 176

ffff	0.14 93	0.12 207	0.27 133	0.19 104	0.12 183	0.21 195	0.18 223	0.27 123	0.20 109	0.15 108	0.13 52	0.12 71	0.12 107	0.24 185	0.12 55	0.07 83	0.05 35	0.08 183	0.07 163	0.07 129	0.07 176

rrr	0.17 162	0.11 164	0.57 436	0.19 104	0.12 183	0.20 167	0.18 223	0.35 249	0.22 140	0.15 108	0.12 40	0.14 112	0.12 107	0.28 267	0.14 137	0.07 83	0.06 170	0.08 183	0.07 163	0.07 129	0.07 176

11t	0.14 93	0.12 207	0.27 133	0.19 104	0.12 183	0.21 195	0.18 223	0.27 123	0.20 109	0.15 108	0.13 52	0.12 71	0.12 107	0.24 185	0.12 55	0.07 83	0.05 35	0.08 183	0.07 163	0.07 129	0.07 176

IGEV_Zeroshot_test	0.18 186	0.10 95	0.65 471	0.20 167	0.12 183	0.19 130	0.15 102	0.34 223	0.19 83	0.28 250	0.22 174	0.27 286	0.13 141	0.23 170	0.18 246	0.07 83	0.06 170	0.08 183	0.08 239	0.07 129	0.06 91

MSKI-zero shot	0.17 162	0.09 50	0.43 340	0.20 167	0.11 124	0.21 195	0.15 102	0.32 200	0.21 126	0.23 194	0.24 193	0.23 236	0.10 52	0.31 306	0.13 100	0.07 83	0.06 170	0.07 97	0.06 103	0.06 58	0.06 91

CASnet	0.14 93	0.12 207	0.22 87	0.22 278	0.08 12	0.16 57	0.15 102	0.27 123	0.25 190	0.22 188	0.20 152	0.15 129	0.11 81	0.17 62	0.13 100	0.07 83	0.05 35	0.11 397	0.09 331	0.08 195	0.05 26
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.15 129	0.10 95	0.36 239	0.19 104	0.12 183	0.23 245	0.16 136	0.26 109	0.19 83	0.24 208	0.19 135	0.14 112	0.11 81	0.16 43	0.13 100	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.06 103	0.05 5	0.05 26

AEACV	0.13 65	0.09 50	0.23 94	0.18 59	0.19 458	0.19 130	0.16 136	0.23 77	0.14 22	0.13 66	0.17 115	0.13 85	0.16 200	0.16 43	0.12 55	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.08 239	0.07 129	0.06 91

GCAP-Stereo	0.14 93	0.14 313	0.33 199	0.20 167	0.09 34	0.21 195	0.10 8	0.26 109	0.20 109	0.18 160	0.19 135	0.15 129	0.13 141	0.17 62	0.13 100	0.07 83	0.06 170	0.07 97	0.05 51	0.06 58	0.06 91

RAFT-Test	0.17 162	0.10 95	0.38 270	0.19 104	0.12 183	0.25 284	0.17 180	0.33 214	0.23 161	0.23 194	0.29 238	0.27 286	0.14 164	0.20 126	0.14 137	0.07 83	0.06 170	0.07 97	0.07 163	0.06 58	0.06 91

HH	0.18 186	0.12 207	0.55 429	0.22 278	0.12 183	0.18 101	0.18 223	0.34 223	0.19 83	0.20 171	0.24 193	0.34 363	0.18 253	0.29 284	0.12 55	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.07 163	0.07 129	0.06 91

HanStereo	0.18 186	0.12 207	0.55 429	0.22 278	0.12 183	0.18 101	0.18 223	0.34 223	0.19 83	0.20 171	0.24 193	0.34 363	0.18 253	0.29 284	0.12 55	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.07 163	0.07 129	0.06 91

anonymousdsp2	0.17 162	0.10 95	0.28 144	0.20 167	0.11 124	0.25 284	0.17 180	0.41 319	0.31 272	0.23 194	0.23 179	0.22 216	0.15 184	0.25 216	0.15 163	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.05 51	0.08 195	0.07 176

anonymousdsp	0.14 93	0.12 207	0.27 133	0.19 104	0.12 183	0.21 195	0.18 223	0.28 142	0.20 109	0.15 108	0.13 52	0.12 71	0.12 107	0.24 185	0.12 55	0.07 83	0.05 35	0.08 183	0.07 163	0.08 195	0.07 176

CES	0.14 93	0.08 15	0.19 57	0.17 25	0.22 500	0.18 101	0.16 136	0.23 77	0.19 83	0.14 94	0.17 115	0.14 112	0.10 52	0.18 84	0.12 55	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.08 195	0.18 507

EGLCR-Stereo	0.13 65	0.08 15	0.20 68	0.18 59	0.09 34	0.21 195	0.13 51	0.27 123	0.21 126	0.13 66	0.10 17	0.15 129	0.09 21	0.20 126	0.13 100	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.07 163	0.06 58	0.06 91

DCRE	0.20 240	0.13 270	0.40 293	0.21 216	0.15 359	0.20 167	0.19 268	0.30 175	0.27 211	0.22 188	0.80 548	0.23 236	0.16 200	0.23 170	0.15 163	0.07 83	0.07 296	0.07 97	0.08 239	0.07 129	0.06 91

Selective-RAFT	0.17 162	0.12 207	0.30 161	0.24 377	0.10 78	0.29 356	0.15 102	0.32 200	0.31 272	0.17 143	0.17 115	0.21 203	0.18 253	0.28 267	0.17 224	0.07 83	0.06 170	0.07 97	0.07 163	0.08 195	0.06 91

MC-Stereo	0.14 93	0.09 50	0.25 116	0.21 216	0.09 34	0.18 101	0.16 136	0.23 77	0.19 83	0.18 160	0.23 179	0.16 146	0.13 141	0.22 161	0.13 100	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.07 163	0.06 58	0.05 26

RCA-Stereo	0.16 143	0.09 50	0.25 116	0.20 167	0.10 78	0.19 130	0.17 180	0.36 268	0.35 319	0.20 171	0.25 202	0.17 156	0.17 226	0.18 84	0.14 137	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.06 103	0.06 58	0.05 26

CroCo-Stereo Lap2	0.15 129	0.15 347	0.28 144	0.25 416	0.18 436	0.11 5	0.19 268	0.28 142	0.21 126	0.13 66	0.16 102	0.15 129	0.12 107	0.17 62	0.14 137	0.07 83	0.07 296	0.08 183	0.06 103	0.08 195	0.07 176

TestStereo1	0.21 262	0.16 372	0.32 183	0.26 450	0.13 262	0.26 304	0.27 457	0.40 307	0.36 332	0.29 279	0.39 365	0.22 216	0.21 285	0.33 320	0.17 224	0.07 83	0.06 170	0.09 264	0.08 239	0.08 195	0.07 176

DCANet-4	0.19 225	0.10 95	0.52 416	0.19 104	0.09 34	0.19 130	0.18 223	0.36 268	0.39 367	0.29 279	0.30 251	0.17 156	0.22 298	0.20 126	0.18 246	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.05 51	0.05 5	0.07 176

ccc-4	0.14 93	0.12 207	0.27 133	0.19 104	0.12 183	0.21 195	0.18 223	0.27 123	0.20 109	0.15 108	0.13 52	0.12 71	0.12 107	0.24 185	0.12 55	0.07 83	0.05 35	0.08 183	0.07 163	0.07 129	0.07 176

fff	0.19 225	0.13 270	0.40 293	0.18 59	0.09 34	0.19 130	0.18 223	0.35 249	0.43 407	0.29 279	0.30 251	0.18 166	0.28 397	0.20 126	0.18 246	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.05 51	0.05 5	0.07 176

ADStereo(finetuned)	0.19 225	0.13 270	0.49 390	0.19 104	0.09 34	0.19 130	0.18 223	0.34 223	0.39 367	0.29 279	0.31 265	0.18 166	0.31 442	0.21 145	0.19 276	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.05 51	0.06 58	0.07 176

raft_robust	0.22 292	0.17 391	0.30 161	0.22 278	0.12 183	0.23 245	0.22 374	0.49 403	0.48 465	0.32 350	0.32 274	0.26 277	0.23 313	0.53 407	0.15 163	0.07 83	0.06 170	0.08 183	0.10 375	0.08 195	0.06 91

RAFT+CT+SA	0.21 262	0.18 407	0.33 199	0.25 416	0.18 436	0.23 245	0.29 479	0.40 307	0.36 332	0.24 208	0.38 352	0.18 166	0.16 200	0.32 313	0.16 191	0.07 83	0.05 35	0.09 264	0.12 453	0.09 268	0.09 309

test_5	0.23 309	0.19 423	0.38 270	0.26 450	0.18 436	0.25 284	0.29 479	0.40 307	0.37 343	0.29 279	0.40 375	0.25 256	0.22 298	0.34 326	0.18 246	0.07 83	0.05 35	0.09 264	0.09 331	0.10 334	0.10 365

SA-5K	0.21 262	0.16 372	0.32 183	0.26 450	0.13 262	0.26 304	0.27 457	0.40 307	0.36 332	0.29 279	0.39 365	0.22 216	0.21 285	0.33 320	0.17 224	0.07 83	0.06 170	0.09 264	0.08 239	0.08 195	0.07 176

Sa-1000	0.22 292	0.15 347	0.35 219	0.23 326	0.13 262	0.28 335	0.23 399	0.47 383	0.39 367	0.30 310	0.50 462	0.26 277	0.19 268	0.33 320	0.16 191	0.07 83	0.06 170	0.10 338	0.11 414	0.08 195	0.06 91

SA	0.22 292	0.16 372	0.36 239	0.23 326	0.13 262	0.24 267	0.23 399	0.45 364	0.40 383	0.27 240	0.44 423	0.23 236	0.23 313	0.33 320	0.17 224	0.07 83	0.06 170	0.10 338	0.11 414	0.08 195	0.06 91

IGEV-Stereo	0.14 93	0.12 207	0.27 133	0.19 104	0.12 183	0.21 195	0.18 223	0.28 142	0.20 109	0.15 108	0.13 52	0.12 71	0.12 107	0.24 185	0.12 55	0.07 83	0.05 35	0.08 183	0.07 163	0.08 195	0.07 176
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.19 225	0.10 95	0.46 368	0.19 104	0.13 262	0.25 284	0.19 268	0.52 447	0.19 83	0.29 279	0.21 164	0.22 216	0.20 277	0.28 267	0.18 246	0.07 83	0.06 170	0.07 97	0.08 239	0.08 195	0.08 245

GLC_STEREO	0.15 129	0.10 95	0.24 103	0.21 216	0.09 34	0.17 80	0.15 102	0.23 77	0.27 211	0.17 143	0.20 152	0.17 156	0.11 81	0.23 170	0.16 191	0.07 83	0.09 418	0.09 264	0.08 239	0.07 129	0.06 91

IPLG	0.21 262	0.15 347	0.53 420	0.21 216	0.12 183	0.28 335	0.17 180	0.42 333	0.30 260	0.33 362	0.32 274	0.15 129	0.17 226	0.50 389	0.21 318	0.07 83	0.05 35	0.08 183	0.07 163	0.07 129	0.06 91

MIPNet	0.21 262	0.15 347	0.52 416	0.21 216	0.12 183	0.27 314	0.20 315	0.45 364	0.37 343	0.30 310	0.23 179	0.19 182	0.24 331	0.27 253	0.19 276	0.07 83	0.05 35	0.08 183	0.07 163	0.07 129	0.06 91

IPLGR	0.21 262	0.13 270	0.61 452	0.21 216	0.11 124	0.25 284	0.18 223	0.41 319	0.37 343	0.28 250	0.27 219	0.21 203	0.19 268	0.37 343	0.18 246	0.07 83	0.06 170	0.08 183	0.07 163	0.07 129	0.06 91

GMOStereo	0.18 186	0.14 313	0.30 161	0.22 278	0.12 183	0.20 167	0.27 457	0.26 109	0.28 226	0.31 327	0.32 274	0.26 277	0.17 226	0.15 25	0.12 55	0.07 83	0.07 296	0.10 338	0.08 239	0.08 195	0.05 26

error version	0.18 186	0.14 313	0.30 161	0.22 278	0.12 183	0.20 167	0.27 457	0.26 109	0.28 226	0.31 327	0.32 274	0.26 277	0.17 226	0.15 25	0.12 55	0.07 83	0.07 296	0.10 338	0.08 239	0.08 195	0.05 26

test-v	0.18 186	0.14 313	0.30 161	0.22 278	0.12 183	0.20 167	0.27 457	0.26 109	0.28 226	0.31 327	0.32 274	0.26 277	0.17 226	0.15 25	0.12 55	0.07 83	0.07 296	0.10 338	0.08 239	0.08 195	0.05 26

CrosDoStereo	0.31 440	0.10 95	0.49 390	0.18 59	0.12 183	0.22 223	1.11 603	0.34 223	0.37 343	0.38 437	0.61 516	0.28 302	0.46 519	0.61 452	0.57 518	0.07 83	0.06 170	0.08 183	0.08 239	0.07 129	0.07 176

LCNet	0.21 262	0.11 164	0.29 154	0.25 416	0.12 183	0.23 245	0.19 268	0.34 223	0.26 199	0.28 250	0.35 318	0.26 277	0.30 426	0.35 335	0.17 224	0.07 83	0.05 35	0.09 264	0.10 375	0.13 434	0.22 538

STrans-v2	0.24 340	0.13 270	0.54 423	0.21 216	0.12 183	0.23 245	0.21 348	0.47 383	0.28 226	0.31 327	0.42 399	0.36 382	0.35 465	0.62 461	0.23 357	0.07 83	0.05 35	0.08 183	0.07 163	0.06 58	0.06 91

TransformOpticalFlow	0.24 340	0.13 270	0.56 433	0.23 326	0.11 124	0.21 195	0.19 268	0.40 307	0.32 281	0.30 310	0.43 412	0.36 382	0.31 442	0.61 452	0.20 295	0.07 83	0.05 35	0.08 183	0.07 163	0.06 58	0.07 176

OMP-Stereo	0.23 309	0.14 313	0.35 219	0.29 502	0.13 262	0.21 195	0.16 136	0.37 278	0.33 293	0.34 382	0.30 251	0.34 363	0.19 268	0.70 490	0.24 368	0.07 83	0.06 170	0.09 264	0.07 163	0.07 129	0.06 91

NRIStereo	0.18 186	0.11 164	0.35 219	0.23 326	0.11 124	0.24 267	0.20 315	0.29 156	0.26 199	0.26 229	0.25 202	0.25 256	0.18 253	0.34 326	0.18 246	0.07 83	0.06 170	0.09 264	0.07 163	0.09 268	0.08 245

PSM-AAD	0.25 368	0.10 95	0.30 161	0.24 377	0.12 183	0.26 304	0.38 532	0.34 223	0.28 226	0.35 399	0.39 365	0.28 302	0.79 567	0.30 299	0.16 191	0.07 83	0.06 170	0.12 435	0.11 414	0.08 195	0.21 533

KYRaft	0.22 292	0.10 95	0.30 161	0.23 326	0.12 183	0.23 245	0.23 399	0.35 249	0.24 176	0.35 399	0.54 486	0.34 363	0.26 361	0.29 284	0.15 163	0.07 83	0.05 35	0.09 264	0.10 375	0.08 195	0.31 563

ASMatch	0.23 309	0.11 164	0.51 412	0.24 377	0.14 308	0.19 130	0.17 180	0.31 189	0.28 226	0.28 250	0.68 531	0.27 286	0.26 361	0.50 389	0.22 338	0.07 83	0.06 170	0.08 183	0.07 163	0.06 58	0.11 400

DeepStereo_LL	0.31 440	0.10 95	0.49 390	0.18 59	0.12 183	0.22 223	1.11 603	0.34 223	0.37 343	0.38 437	0.61 516	0.28 302	0.46 519	0.61 452	0.57 518	0.07 83	0.06 170	0.08 183	0.08 239	0.07 129	0.07 176

DEmStereo	0.26 385	0.09 50	0.47 376	0.19 104	0.12 183	0.30 375	0.25 438	0.28 142	0.36 332	0.36 415	0.58 502	0.25 256	0.48 528	0.53 407	0.44 491	0.07 83	0.06 170	0.08 183	0.08 239	0.06 58	0.07 176

THIR-Stereo	0.29 424	0.12 207	0.41 316	0.19 104	0.11 124	0.28 335	0.72 581	0.32 200	0.35 319	0.37 422	0.65 525	0.34 363	0.50 531	0.57 430	0.45 494	0.07 83	0.06 170	0.08 183	0.09 331	0.07 129	0.07 176

DRaft	0.24 340	0.10 95	0.34 209	0.18 59	0.12 183	0.28 335	0.23 399	0.33 214	0.39 367	0.38 437	0.61 516	0.21 203	0.41 496	0.48 380	0.42 485	0.07 83	0.06 170	0.08 183	0.08 239	0.07 129	0.08 245

GrayStereo	0.25 368	0.09 50	0.32 183	0.26 450	0.13 262	0.23 245	0.47 558	0.34 223	0.30 260	0.39 452	0.47 452	0.30 329	0.79 567	0.29 284	0.16 191	0.07 83	0.06 170	0.08 183	0.09 331	0.07 129	0.13 440

RAFT-RH_RVC	0.25 368	0.11 164	0.45 360	0.21 216	0.12 183	0.25 284	0.14 75	0.27 123	0.27 211	0.38 437	1.15 572	0.23 236	0.17 226	0.57 430	0.24 368	0.07 83	0.05 35	0.10 338	0.07 163	0.06 58	0.07 176

RAFT-345	0.21 262	0.10 95	0.46 368	0.22 278	0.11 124	0.20 167	0.16 136	0.26 109	0.25 190	0.27 240	0.66 527	0.21 203	0.16 200	0.55 415	0.21 318	0.07 83	0.06 170	0.08 183	0.07 163	0.06 58	0.06 91

test-2	0.18 186	0.14 313	0.30 161	0.22 278	0.12 183	0.20 167	0.27 457	0.26 109	0.28 226	0.31 327	0.32 274	0.26 277	0.17 226	0.15 25	0.12 55	0.07 83	0.07 296	0.10 338	0.08 239	0.08 195	0.05 26

test-1	0.17 162	0.11 164	0.40 293	0.23 326	0.13 262	0.22 223	0.23 399	0.34 223	0.26 199	0.20 171	0.24 193	0.22 216	0.14 164	0.16 43	0.20 295	0.07 83	0.06 170	0.08 183	0.07 163	0.06 58	0.08 245

GMM-Stereo	0.21 262	0.10 95	0.43 340	0.23 326	0.13 262	0.24 267	0.25 438	0.37 278	0.27 211	0.30 310	0.45 435	0.27 286	0.21 285	0.31 306	0.17 224	0.07 83	0.05 35	0.10 338	0.09 331	0.08 195	0.19 515

Prome-Stereo	0.21 262	0.10 95	0.30 161	0.24 377	0.12 183	0.23 245	0.23 399	0.36 268	0.25 190	0.33 362	0.59 504	0.24 248	0.28 397	0.29 284	0.16 191	0.07 83	0.05 35	0.08 183	0.07 163	0.08 195	0.20 525

iRaftStereo_RVC	0.16 143	0.12 207	0.26 124	0.21 216	0.11 124	0.20 167	0.17 180	0.32 200	0.23 161	0.20 171	0.25 202	0.18 166	0.12 107	0.20 126	0.15 163	0.07 83	0.05 35	0.09 264	0.09 331	0.08 195	0.07 176

CREStereo++_RVC	0.15 129	0.08 15	0.26 124	0.17 25	0.11 124	0.18 101	0.13 51	0.22 58	0.30 260	0.21 182	0.30 251	0.13 85	0.11 81	0.16 43	0.15 163	0.07 83	0.04 2	0.06 32	0.15 503	0.06 58	0.05 26
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	0.17 162	0.09 50	0.26 124	0.18 59	0.07 1	0.32 400	0.19 268	0.37 278	0.32 281	0.23 194	0.25 202	0.18 166	0.17 226	0.25 216	0.16 191	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.05 51	0.06 58	0.05 26

DCANet	0.18 186	0.13 270	0.40 293	0.19 104	0.09 34	0.19 130	0.18 223	0.34 223	0.39 367	0.29 279	0.31 265	0.18 166	0.23 313	0.20 126	0.19 276	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.05 51	0.06 58	0.07 176

csc	0.19 225	0.13 270	0.40 293	0.18 59	0.09 34	0.19 130	0.18 223	0.35 249	0.43 407	0.29 279	0.30 251	0.18 166	0.28 397	0.20 126	0.18 246	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.05 51	0.05 5	0.07 176

cscssc	0.19 225	0.13 270	0.40 293	0.18 59	0.09 34	0.19 130	0.18 223	0.35 249	0.43 407	0.29 279	0.30 251	0.18 166	0.28 397	0.20 126	0.18 246	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.05 51	0.05 5	0.07 176

111	0.20 240	0.17 391	0.40 293	0.18 59	0.09 34	0.24 267	0.17 180	0.41 319	0.45 433	0.23 194	0.29 238	0.29 313	0.21 285	0.24 185	0.18 246	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.06 103	0.07 129	0.08 245

test_xeample3	0.16 143	0.11 164	0.56 433	0.19 104	0.12 183	0.20 167	0.18 223	0.35 249	0.20 109	0.16 130	0.12 40	0.13 85	0.12 107	0.24 185	0.15 163	0.07 83	0.06 170	0.07 97	0.08 239	0.07 129	0.07 176

ARAFT	0.24 340	0.21 450	0.78 500	0.22 278	0.12 183	0.29 356	0.24 421	0.43 347	0.32 281	0.33 362	0.28 225	0.28 302	0.19 268	0.49 385	0.18 246	0.07 83	0.06 170	0.12 435	0.11 414	0.09 268	0.06 91

EAI-Stereo	0.21 262	0.10 95	0.33 199	0.21 216	0.12 183	0.30 375	0.46 554	0.46 375	0.20 109	0.25 217	0.50 462	0.17 156	0.16 200	0.24 185	0.23 357	0.07 83	0.06 170	0.07 97	0.10 375	0.06 58	0.07 176

CFNet-RSSM	0.17 162	0.10 95	0.40 293	0.20 167	0.11 124	0.20 167	0.15 102	0.36 268	0.30 260	0.23 194	0.21 164	0.26 277	0.15 184	0.20 126	0.13 100	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.07 163	0.06 58	0.05 26

Gwc-CoAtRS	0.17 162	0.10 95	0.37 251	0.20 167	0.12 183	0.19 130	0.15 102	0.32 200	0.28 226	0.23 194	0.23 179	0.27 286	0.15 184	0.20 126	0.13 100	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.07 163	0.06 58	0.06 91

DIP-Stereo	0.18 186	0.12 207	0.33 199	0.20 167	0.13 262	0.28 335	0.12 25	0.42 333	0.25 190	0.27 240	0.32 274	0.21 203	0.17 226	0.25 216	0.20 295	0.07 83	0.06 170	0.08 183	0.06 103	0.07 129	0.08 245
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.20 240	0.17 391	0.43 340	0.19 104	0.08 12	0.27 314	0.14 75	0.42 333	0.30 260	0.29 279	0.32 274	0.27 286	0.21 285	0.28 267	0.25 379	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.06 103	0.09 268	0.06 91
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.22 292	0.16 372	0.44 349	0.21 216	0.08 12	0.29 356	0.19 268	0.38 284	0.37 343	0.38 437	0.44 423	0.31 340	0.21 285	0.41 359	0.24 368	0.07 83	0.05 35	0.06 32	0.05 51	0.07 129	0.06 91

iResNet	0.24 340	0.18 407	0.61 452	0.25 416	0.11 124	0.29 356	0.21 348	0.42 333	0.43 407	0.33 362	0.43 412	0.27 286	0.22 298	0.34 326	0.26 392	0.07 83	0.05 35	0.07 97	0.06 103	0.08 195	0.07 176

DN-CSS_ROB	0.22 292	0.25 481	0.47 376	0.24 377	0.14 308	0.25 284	0.12 25	0.40 307	0.33 293	0.29 279	0.42 399	0.22 216	0.20 277	0.33 320	0.19 276	0.07 83	0.06 170	0.11 397	0.11 414	0.11 382	0.07 176

WQFJA1	0.20 240	0.17 391	0.31 175	0.24 377	0.16 391	0.24 267	0.20 315	0.42 333	0.49 474	0.19 165	0.32 274	0.18 166	0.17 226	0.26 232	0.19 276	0.08 221	0.08 382	0.10 338	0.09 331	0.08 195	0.08 245

WQFJX1	0.20 240	0.17 391	0.31 175	0.24 377	0.16 391	0.24 267	0.20 315	0.42 333	0.49 474	0.19 165	0.32 274	0.18 166	0.17 226	0.26 232	0.19 276	0.08 221	0.08 382	0.10 338	0.09 331	0.08 195	0.08 245

GEAStereo	0.12 50	0.09 50	0.20 68	0.18 59	0.12 183	0.19 130	0.16 136	0.20 34	0.14 22	0.12 48	0.15 86	0.10 38	0.09 21	0.16 43	0.10 1	0.08 221	0.06 170	0.06 32	0.05 51	0.08 195	0.08 245

gasm-f	0.12 50	0.09 50	0.19 57	0.18 59	0.12 183	0.18 101	0.18 223	0.20 34	0.14 22	0.12 48	0.19 135	0.10 38	0.11 81	0.16 43	0.11 15	0.08 221	0.06 170	0.06 32	0.05 51	0.09 268	0.08 245

Select-FE	0.23 309	0.14 313	0.78 500	0.22 278	0.18 436	0.22 223	0.13 51	0.43 347	0.26 199	0.28 250	0.33 297	0.39 408	0.29 412	0.27 253	0.19 276	0.08 221	0.07 296	0.08 183	0.13 480	0.08 195	0.12 423

DDF-Stereo	0.13 65	0.08 15	0.19 57	0.19 104	0.16 391	0.12 9	0.15 102	0.18 17	0.18 66	0.11 30	0.10 17	0.13 85	0.12 107	0.23 170	0.19 276	0.08 221	0.05 35	0.07 97	0.05 51	0.21 524	0.06 91

zero-FE	0.16 143	0.08 15	0.81 512	0.19 104	0.18 436	0.12 9	0.15 102	0.19 23	0.19 83	0.10 15	0.10 17	0.13 85	0.12 107	0.21 145	0.19 276	0.08 221	0.05 35	0.07 97	0.05 51	0.19 512	0.06 91

z-ln-s-r	0.32 449	0.21 450	0.82 516	0.23 326	0.14 308	0.30 375	0.26 450	0.43 347	0.50 485	0.32 350	0.60 509	0.39 408	0.29 412	0.73 500	0.66 538	0.08 221	0.06 170	0.08 183	0.07 163	0.10 334	0.08 245

DFGA-Net	0.23 309	0.24 476	0.49 390	0.22 278	0.15 359	0.25 284	0.17 180	0.39 296	0.39 367	0.29 279	0.31 265	0.21 203	0.17 226	0.59 443	0.28 402	0.08 221	0.06 170	0.09 264	0.09 331	0.10 334	0.08 245

G2L-Stereo_test	0.24 340	0.16 372	0.38 270	0.19 104	0.13 262	0.27 314	0.24 421	0.49 403	0.38 357	0.37 422	0.37 338	0.40 423	0.24 331	0.52 400	0.28 402	0.08 221	0.06 170	0.06 32	0.06 103	0.09 268	0.08 245

LGtest1	0.10 2	0.08 15	0.17 40	0.17 25	0.08 12	0.13 15	0.09 2	0.16 5	0.12 9	0.09 6	0.07 3	0.09 21	0.09 21	0.15 25	0.11 15	0.08 221	0.05 35	0.06 32	0.05 51	0.06 58	0.06 91

SGD-Stereo	0.11 24	0.08 15	0.17 40	0.17 25	0.07 1	0.17 80	0.13 51	0.18 17	0.16 37	0.11 30	0.13 52	0.11 58	0.12 107	0.18 84	0.11 15	0.08 221	0.04 2	0.06 32	0.05 51	0.06 58	0.04 1

PAM_32	0.23 309	0.10 95	0.63 463	0.21 216	0.14 308	0.33 411	0.19 268	0.36 268	0.23 161	0.29 279	0.28 225	0.56 511	0.28 397	0.27 253	0.18 246	0.08 221	0.06 170	0.08 183	0.09 331	0.07 129	0.09 309

PAM	0.23 309	0.10 95	0.63 463	0.22 278	0.15 359	0.34 424	0.21 348	0.37 278	0.22 140	0.31 327	0.27 219	0.55 507	0.26 361	0.26 232	0.17 224	0.08 221	0.06 170	0.07 97	0.09 331	0.07 129	0.09 309

UGAM	0.26 385	0.14 313	0.45 360	0.25 416	0.12 183	0.23 245	0.25 438	0.32 200	0.41 393	0.31 327	0.42 399	0.41 430	0.22 298	0.92 550	0.22 338	0.08 221	0.06 170	0.14 482	0.12 453	0.10 334	0.07 176

model_zeroshot	0.17 162	0.11 164	0.39 285	0.20 167	0.12 183	0.24 267	0.15 102	0.34 223	0.22 140	0.30 310	0.20 152	0.22 216	0.12 107	0.24 185	0.14 137	0.08 221	0.07 296	0.07 97	0.07 163	0.07 129	0.07 176

RAStereo	0.13 65	0.12 207	0.27 133	0.22 278	0.11 124	0.15 31	0.18 223	0.23 77	0.23 161	0.13 66	0.17 115	0.11 58	0.09 21	0.15 25	0.13 100	0.08 221	0.06 170	0.08 183	0.06 103	0.07 129	0.05 26

Pointernet	0.13 65	0.07 2	0.27 133	0.19 104	0.11 124	0.20 167	0.12 25	0.31 189	0.24 176	0.15 108	0.15 86	0.13 85	0.11 81	0.17 62	0.13 100	0.08 221	0.05 35	0.06 32	0.05 51	0.06 58	0.05 26

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 309	0.13 270	0.83 519	0.20 167	0.21 484	0.23 245	0.17 180	0.48 395	0.27 211	0.23 194	0.29 238	0.39 408	0.23 313	0.25 216	0.15 163	0.08 221	0.06 170	0.08 183	0.11 414	0.11 382	0.10 365

trnet	0.13 65	0.08 15	0.21 77	0.15 5	0.07 1	0.21 195	0.12 25	0.24 91	0.24 176	0.16 130	0.21 164	0.15 129	0.13 141	0.18 84	0.13 100	0.08 221	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.05 26

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 162	0.13 270	0.24 103	0.19 104	0.13 262	0.24 267	0.17 180	0.30 175	0.37 343	0.43 487	0.17 115	0.13 85	0.12 107	0.19 107	0.15 163	0.08 221	0.07 296	0.09 264	0.07 163	0.09 268	0.08 245

MyStereo8	0.22 292	0.15 347	0.63 463	0.21 216	0.17 415	0.31 391	0.16 136	0.36 268	0.32 281	0.28 250	0.36 329	0.25 256	0.18 253	0.25 216	0.28 402	0.08 221	0.07 296	0.08 183	0.07 163	0.10 334	0.12 423

ACVNet-DCA	0.18 186	0.14 313	0.38 270	0.23 326	0.11 124	0.31 391	0.19 268	0.41 319	0.27 211	0.17 143	0.19 135	0.13 85	0.18 253	0.28 267	0.11 15	0.08 221	0.05 35	0.08 183	0.06 103	0.09 268	0.09 309

xx1	0.20 240	0.14 313	0.38 270	0.23 326	0.11 124	0.31 391	0.19 268	0.35 249	0.47 455	0.17 143	0.19 135	0.28 302	0.24 331	0.28 267	0.11 15	0.08 221	0.05 35	0.10 338	0.09 331	0.09 268	0.09 309

1test111	0.19 225	0.14 313	0.38 270	0.23 326	0.11 124	0.31 391	0.19 268	0.41 319	0.27 211	0.17 143	0.19 135	0.13 85	0.18 253	0.34 326	0.22 338	0.08 221	0.05 35	0.08 183	0.06 103	0.09 268	0.09 309

cc1	0.18 186	0.14 313	0.38 270	0.23 326	0.11 124	0.31 391	0.19 268	0.35 249	0.47 455	0.17 143	0.19 135	0.13 85	0.18 253	0.28 267	0.11 15	0.08 221	0.05 35	0.08 183	0.06 103	0.08 195	0.08 245

ffm	0.22 292	0.12 207	0.42 327	0.20 167	0.13 262	0.28 335	0.20 315	0.35 249	0.44 422	0.30 310	0.42 399	0.34 363	0.23 313	0.27 253	0.11 15	0.08 221	0.05 35	0.11 397	0.10 375	0.08 195	0.08 245

ff1	0.29 424	0.12 207	0.42 327	0.20 167	0.13 262	0.28 335	0.20 315	0.35 249	0.44 422	0.30 310	0.42 399	0.34 363	0.23 313	0.81 531	1.08 569	0.08 221	0.05 35	0.11 397	0.10 375	0.08 195	0.08 245

tt1	0.18 186	0.14 313	0.35 219	0.23 326	0.11 124	0.30 375	0.19 268	0.35 249	0.44 422	0.17 143	0.19 135	0.13 85	0.16 200	0.27 253	0.11 15	0.08 221	0.05 35	0.08 183	0.06 103	0.08 195	0.08 245

plain	0.17 162	0.13 270	0.43 340	0.21 216	0.13 262	0.16 57	0.17 180	0.27 123	0.22 140	0.16 130	0.26 212	0.13 85	0.16 200	0.27 253	0.16 191	0.08 221	0.06 170	0.10 338	0.07 163	0.10 334	0.07 176

MaDis-Stereo	0.14 93	0.13 270	0.26 124	0.19 104	0.14 308	0.16 57	0.13 51	0.25 100	0.21 126	0.13 66	0.14 82	0.14 112	0.11 81	0.17 62	0.17 224	0.08 221	0.07 296	0.08 183	0.06 103	0.07 129	0.06 91

UniTT-Stereo	0.14 93	0.10 95	0.30 161	0.21 216	0.13 262	0.17 80	0.13 51	0.19 23	0.18 66	0.15 108	0.20 152	0.10 38	0.11 81	0.18 84	0.16 191	0.08 221	0.06 170	0.07 97	0.06 103	0.08 195	0.06 91

Any-RAFT	0.17 162	0.08 15	0.31 175	0.19 104	0.10 78	0.29 356	0.16 136	0.42 333	0.30 260	0.24 208	0.27 219	0.27 286	0.16 200	0.21 145	0.12 55	0.08 221	0.05 35	0.06 32	0.05 51	0.07 129	0.06 91

LL-Strereo	0.29 424	0.25 481	0.58 441	0.25 416	0.21 484	0.23 245	0.24 421	0.55 475	0.42 400	0.34 382	0.32 274	0.41 430	0.40 492	0.94 554	0.23 357	0.08 221	0.07 296	0.11 397	0.09 331	0.09 268	0.09 309

CBFPSM	0.27 393	0.16 372	0.67 477	0.20 167	0.14 308	0.38 458	0.25 438	0.40 307	0.36 332	0.33 362	0.36 329	0.56 511	0.38 482	0.32 313	0.38 459	0.08 221	0.08 382	0.07 97	0.08 239	0.09 268	0.11 400

LoS	0.14 93	0.08 15	0.27 133	0.16 10	0.09 34	0.22 223	0.14 75	0.26 109	0.26 199	0.15 108	0.18 127	0.18 166	0.13 141	0.22 161	0.14 137	0.08 221	0.06 170	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.06 91
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ToySt	0.24 340	0.16 372	0.48 385	0.21 216	0.13 262	0.29 356	0.29 479	0.39 296	0.39 367	0.27 240	0.35 318	0.39 408	0.31 442	0.31 306	0.29 414	0.08 221	0.09 418	0.10 338	0.11 414	0.11 382	0.10 365

anonymousa	0.23 309	0.11 164	0.50 401	0.21 216	0.16 391	0.31 391	0.20 315	0.36 268	0.35 319	0.32 350	0.50 462	0.39 408	0.26 361	0.22 161	0.20 295	0.08 221	0.06 170	0.09 264	0.11 414	0.07 129	0.08 245

qqq	0.20 240	0.12 207	0.31 175	0.20 167	0.11 124	0.23 245	0.19 268	0.41 319	0.27 211	0.24 208	0.28 225	0.28 302	0.24 331	0.34 326	0.22 338	0.08 221	0.07 296	0.10 338	0.09 331	0.09 268	0.09 309

CIPLG	0.21 262	0.21 450	0.55 429	0.23 326	0.15 359	0.25 284	0.20 315	0.35 249	0.29 246	0.31 327	0.33 297	0.22 216	0.15 184	0.26 232	0.20 295	0.08 221	0.07 296	0.07 97	0.07 163	0.08 195	0.08 245

IPLGR_C	0.21 262	0.22 463	0.60 449	0.23 326	0.15 359	0.24 267	0.20 315	0.35 249	0.29 246	0.31 327	0.32 274	0.22 216	0.15 184	0.25 216	0.20 295	0.08 221	0.07 296	0.07 97	0.07 163	0.08 195	0.08 245

ACRE	0.21 262	0.20 436	0.62 460	0.23 326	0.15 359	0.24 267	0.20 315	0.35 249	0.28 226	0.31 327	0.32 274	0.22 216	0.15 184	0.25 216	0.20 295	0.08 221	0.07 296	0.07 97	0.07 163	0.08 195	0.08 245

HHNet	0.22 292	0.12 207	0.52 416	0.18 59	0.18 436	0.20 167	0.20 315	0.34 223	0.31 272	0.32 350	0.59 504	0.20 191	0.21 285	0.24 185	0.31 429	0.08 221	0.05 35	0.09 264	0.07 163	0.08 195	0.11 400

Patchmatch Stereo++	0.18 186	0.12 207	0.37 251	0.22 278	0.10 78	0.18 101	0.14 75	0.29 156	0.22 140	0.28 250	0.29 238	0.25 256	0.17 226	0.26 232	0.16 191	0.08 221	0.06 170	0.10 338	0.08 239	0.10 334	0.08 245
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	0.33 458	0.11 164	0.37 251	0.25 416	0.16 391	0.20 167	0.19 268	0.30 175	0.27 211	0.35 399	0.35 318	0.27 286	0.30 426	0.44 368	2.66 605	0.08 221	0.05 35	0.10 338	0.07 163	0.08 195	0.06 91

IIG-Stereo	0.23 309	0.13 270	0.35 219	0.29 502	0.12 183	0.23 245	0.14 75	0.38 284	0.31 272	0.34 382	0.37 338	0.33 356	0.21 285	0.70 490	0.26 392	0.08 221	0.06 170	0.09 264	0.07 163	0.07 129	0.06 91

NF-Stereo	0.20 240	0.10 95	0.35 219	0.24 377	0.12 183	0.21 195	0.18 223	0.38 284	0.32 281	0.28 250	0.30 251	0.22 216	0.16 200	0.51 394	0.20 295	0.08 221	0.06 170	0.09 264	0.08 239	0.08 195	0.13 440

OCTAStereo	0.20 240	0.10 95	0.35 219	0.24 377	0.12 183	0.21 195	0.18 223	0.38 284	0.32 281	0.28 250	0.30 251	0.22 216	0.16 200	0.51 394	0.20 295	0.08 221	0.06 170	0.09 264	0.08 239	0.08 195	0.13 440

PSM-adaLoss	0.18 186	0.12 207	0.37 251	0.22 278	0.10 78	0.18 101	0.16 136	0.29 156	0.22 140	0.28 250	0.29 238	0.25 256	0.18 253	0.24 185	0.16 191	0.08 221	0.06 170	0.10 338	0.08 239	0.10 334	0.08 245

FTStereo	0.28 413	0.10 95	0.43 340	0.23 326	0.13 262	0.21 195	0.53 568	0.34 223	0.26 199	0.38 437	0.95 561	0.30 329	0.56 541	0.32 313	0.18 246	0.08 221	0.06 170	0.09 264	0.08 239	0.07 129	0.19 515

ROB_FTStereo_v2	0.18 186	0.12 207	0.37 251	0.22 278	0.10 78	0.18 101	0.16 136	0.29 156	0.22 140	0.28 250	0.29 238	0.25 256	0.17 226	0.24 185	0.16 191	0.08 221	0.06 170	0.10 338	0.08 239	0.10 334	0.08 245

ROB_FTStereo	0.18 186	0.12 207	0.37 251	0.22 278	0.10 78	0.18 101	0.14 75	0.29 156	0.22 140	0.28 250	0.28 225	0.25 256	0.17 226	0.24 185	0.16 191	0.08 221	0.06 170	0.10 338	0.08 239	0.10 334	0.08 245

HUI-Stereo	0.18 186	0.12 207	0.37 251	0.22 278	0.10 78	0.18 101	0.14 75	0.29 156	0.22 140	0.28 250	0.28 225	0.25 256	0.17 226	0.22 161	0.16 191	0.08 221	0.06 170	0.10 338	0.08 239	0.10 334	0.08 245

SST-Stereo	0.21 262	0.10 95	0.37 251	0.24 377	0.13 262	0.19 130	0.17 180	0.31 189	0.24 176	0.34 382	0.33 297	0.29 313	0.25 352	0.56 426	0.17 224	0.08 221	0.05 35	0.10 338	0.08 239	0.09 268	0.07 176

RAFT_R40	0.21 262	0.10 95	0.37 251	0.24 377	0.13 262	0.18 101	0.18 223	0.31 189	0.29 246	0.33 362	0.33 297	0.30 329	0.24 331	0.55 415	0.18 246	0.08 221	0.05 35	0.10 338	0.08 239	0.08 195	0.07 176

RE-Stereo	0.20 240	0.10 95	0.35 219	0.24 377	0.12 183	0.21 195	0.18 223	0.38 284	0.32 281	0.28 250	0.30 251	0.22 216	0.16 200	0.51 394	0.20 295	0.08 221	0.06 170	0.09 264	0.08 239	0.08 195	0.13 440

TVStereo	0.20 240	0.10 95	0.35 219	0.24 377	0.12 183	0.21 195	0.18 223	0.38 284	0.32 281	0.28 250	0.30 251	0.22 216	0.16 200	0.51 394	0.20 295	0.08 221	0.06 170	0.09 264	0.08 239	0.08 195	0.13 440

DeepStereo_RVC	0.18 186	0.11 164	0.40 293	0.21 216	0.11 124	0.19 130	0.16 136	0.28 142	0.22 140	0.27 240	0.27 219	0.23 236	0.28 397	0.24 185	0.18 246	0.08 221	0.06 170	0.09 264	0.07 163	0.09 268	0.10 365

iGMRVC	0.18 186	0.12 207	0.37 251	0.22 278	0.10 78	0.18 101	0.15 102	0.29 156	0.22 140	0.28 250	0.29 238	0.25 256	0.17 226	0.27 253	0.17 224	0.08 221	0.06 170	0.10 338	0.08 239	0.10 334	0.08 245

IRAFT_RVC	0.22 292	0.12 207	0.39 285	0.26 450	0.11 124	0.18 101	0.24 421	0.40 307	0.37 343	0.31 327	0.30 251	0.29 313	0.24 331	0.55 415	0.22 338	0.08 221	0.06 170	0.10 338	0.08 239	0.08 195	0.07 176

iRAFT	0.18 186	0.12 207	0.37 251	0.22 278	0.10 78	0.18 101	0.14 75	0.29 156	0.22 140	0.28 250	0.29 238	0.25 256	0.17 226	0.26 232	0.16 191	0.08 221	0.06 170	0.10 338	0.08 239	0.10 334	0.08 245

CRE-IMP	0.18 186	0.12 207	0.37 251	0.22 278	0.11 124	0.24 267	0.17 180	0.29 156	0.21 126	0.27 240	0.26 212	0.24 248	0.17 226	0.23 170	0.18 246	0.08 221	0.05 35	0.10 338	0.07 163	0.10 334	0.10 365

CroCo-Stereo	0.14 93	0.13 270	0.24 103	0.25 416	0.11 124	0.11 5	0.18 223	0.32 200	0.23 161	0.12 48	0.12 40	0.18 166	0.12 107	0.14 11	0.13 100	0.08 221	0.06 170	0.07 97	0.05 51	0.07 129	0.06 91
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT	0.21 262	0.17 391	0.32 183	0.24 377	0.12 183	0.25 284	0.27 457	0.35 249	0.28 226	0.33 362	0.33 297	0.38 396	0.22 298	0.29 284	0.17 224	0.08 221	0.08 382	0.11 397	0.10 375	0.10 334	0.06 91

RAFT-IKP	0.18 186	0.12 207	0.37 251	0.22 278	0.10 78	0.18 101	0.15 102	0.29 156	0.22 140	0.28 250	0.29 238	0.25 256	0.18 253	0.25 216	0.16 191	0.08 221	0.06 170	0.10 338	0.08 239	0.10 334	0.08 245

rafts_anoy	0.18 186	0.15 347	0.35 219	0.22 278	0.14 308	0.19 130	0.17 180	0.32 200	0.30 260	0.23 194	0.25 202	0.20 191	0.16 200	0.22 161	0.19 276	0.08 221	0.07 296	0.10 338	0.12 453	0.09 268	0.08 245

TestStereo	0.21 262	0.19 423	0.40 293	0.25 416	0.10 78	0.22 223	0.21 348	0.31 189	0.31 272	0.23 194	0.34 307	0.22 216	0.18 253	0.62 461	0.18 246	0.08 221	0.06 170	0.10 338	0.07 163	0.11 382	0.06 91

raft+_RVC	0.18 186	0.14 313	0.32 183	0.21 216	0.15 359	0.21 195	0.16 136	0.38 284	0.34 303	0.21 182	0.28 225	0.20 191	0.15 184	0.24 185	0.19 276	0.08 221	0.06 170	0.08 183	0.07 163	0.07 129	0.08 245

TANstereo	0.15 129	0.09 50	0.28 144	0.16 10	0.08 12	0.25 284	0.14 75	0.23 77	0.28 226	0.24 208	0.30 251	0.16 146	0.12 107	0.17 62	0.13 100	0.08 221	0.07 296	0.06 32	0.05 51	0.06 58	0.07 176

XX-TBD	0.15 129	0.18 407	0.28 144	0.22 278	0.10 78	0.22 223	0.15 102	0.22 58	0.27 211	0.22 188	0.26 212	0.14 112	0.12 107	0.16 43	0.13 100	0.08 221	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.07 129	0.06 91

raftrobust	0.16 143	0.13 270	0.29 154	0.22 278	0.15 359	0.19 130	0.13 51	0.32 200	0.26 199	0.26 229	0.20 152	0.19 182	0.17 226	0.21 145	0.15 163	0.08 221	0.06 170	0.07 97	0.06 103	0.06 58	0.07 176

RALCasStereoNet	0.18 186	0.15 347	0.33 199	0.21 216	0.14 308	0.21 195	0.18 223	0.31 189	0.25 190	0.21 182	0.29 238	0.22 216	0.15 184	0.27 253	0.17 224	0.08 221	0.10 443	0.07 97	0.06 103	0.09 268	0.09 309

RALAANet	0.19 225	0.18 407	0.37 251	0.23 326	0.14 308	0.23 245	0.13 51	0.37 278	0.29 246	0.28 250	0.26 212	0.25 256	0.15 184	0.26 232	0.18 246	0.08 221	0.06 170	0.09 264	0.08 239	0.09 268	0.06 91

XX-Stereo	0.21 262	0.10 95	0.83 519	0.26 450	0.17 415	0.23 245	0.13 51	0.40 307	0.18 66	0.20 171	0.41 383	0.31 340	0.10 52	0.32 313	0.12 55	0.08 221	0.06 170	0.08 183	0.08 239	0.07 129	0.05 26

MMNet	0.27 393	0.14 313	0.49 390	0.24 377	0.17 415	0.47 506	0.22 374	0.45 364	0.51 489	0.39 452	0.41 383	0.36 382	0.33 452	0.39 350	0.34 446	0.08 221	0.07 296	0.09 264	0.09 331	0.10 334	0.08 245

ACVNet	0.23 309	0.13 270	0.35 219	0.18 59	0.15 359	0.27 314	0.23 399	0.39 296	0.44 422	0.28 250	0.41 383	0.38 396	0.26 361	0.27 253	0.32 434	0.08 221	0.07 296	0.08 183	0.07 163	0.10 334	0.07 176

acv_ft	0.25 368	0.13 270	0.40 293	0.23 326	0.19 458	0.34 424	0.21 348	0.45 364	0.44 422	0.38 437	0.41 383	0.38 396	0.27 380	0.27 253	0.35 450	0.08 221	0.07 296	0.08 183	0.07 163	0.11 382	0.07 176

BEATNet_4x	0.22 292	0.18 407	0.47 376	0.22 278	0.10 78	0.28 335	0.14 75	0.46 375	0.32 281	0.31 327	0.34 307	0.31 340	0.25 352	0.31 306	0.29 414	0.08 221	0.06 170	0.08 183	0.06 103	0.10 334	0.08 245

R-Stereo Train	0.18 186	0.09 50	0.32 183	0.22 278	0.12 183	0.22 223	0.19 268	0.42 333	0.19 83	0.31 327	0.45 435	0.20 191	0.14 164	0.18 84	0.15 163	0.08 221	0.06 170	0.07 97	0.06 103	0.06 58	0.06 91

RAFT-Stereo	0.18 186	0.09 50	0.32 183	0.22 278	0.12 183	0.22 223	0.19 268	0.42 333	0.19 83	0.31 327	0.45 435	0.20 191	0.14 164	0.18 84	0.15 163	0.08 221	0.06 170	0.07 97	0.06 103	0.06 58	0.06 91
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HSM-Net_RVC	0.27 393	0.11 164	0.42 327	0.19 104	0.11 124	0.34 424	0.20 315	0.62 535	0.43 407	0.40 462	0.43 412	0.50 486	0.26 361	0.76 514	0.22 338	0.08 221	0.07 296	0.07 97	0.07 163	0.08 195	0.08 245
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNetv2_ROB	0.27 393	0.26 492	0.72 493	0.23 326	0.13 262	0.29 356	0.18 223	0.52 447	0.49 474	0.37 422	0.45 435	0.39 408	0.25 352	0.34 326	0.20 295	0.08 221	0.06 170	0.07 97	0.05 51	0.12 419	0.09 309

HSM	0.28 413	0.16 372	0.35 219	0.20 167	0.15 359	0.33 411	0.19 268	0.53 458	0.37 343	0.36 415	0.38 352	0.67 546	0.31 442	0.89 545	0.23 357	0.08 221	0.06 170	0.08 183	0.07 163	0.08 195	0.08 245

iResNet_ROB	0.25 368	0.19 423	0.40 293	0.20 167	0.12 183	0.30 375	0.16 136	0.55 475	0.53 500	0.38 437	0.43 412	0.37 388	0.26 361	0.38 348	0.22 338	0.08 221	0.06 170	0.06 32	0.04 1	0.09 268	0.09 309

pmcnn	0.50 534	0.20 436	0.78 500	0.24 377	0.26 534	0.39 466	0.30 490	0.51 430	0.50 485	0.54 534	1.23 575	2.52 601	0.37 478	0.77 520	0.95 562	0.08 221	0.06 170	0.06 32	0.05 51	0.10 334	0.08 245

MultiAttention	1.02 582	0.13 270	0.43 340	0.35 541	0.43 565	5.36 608	1.71 608	0.69 559	0.53 500	0.36 415	0.63 522	0.55 507	0.22 298	7.60 616	0.43 486	0.09 306	0.06 170	0.14 482	0.24 550	0.26 546	0.30 560

S2M2_XL	0.10 2	0.09 50	0.21 77	0.14 2	0.10 78	0.09 1	0.09 2	0.11 1	0.09 1	0.10 15	0.11 25	0.09 21	0.09 21	0.12 2	0.11 15	0.09 306	0.07 296	0.08 183	0.07 163	0.08 195	0.06 91
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	0.23 309	0.15 347	0.41 316	0.19 104	0.12 183	0.27 314	0.21 348	0.47 383	0.33 293	0.34 382	0.31 265	0.41 430	0.22 298	0.49 385	0.26 392	0.09 306	0.06 170	0.07 97	0.06 103	0.09 268	0.10 365

StereoAnything_RVC	0.13 65	0.37 540	0.36 239	0.14 2	0.07 1	0.11 5	0.12 25	0.17 11	0.12 9	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 52	0.20 126	0.10 1	0.09 306	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.24 537	0.05 26

IGEV-RUCA	0.21 262	0.08 15	0.23 94	0.19 104	0.19 458	0.28 335	0.24 421	0.23 77	0.21 126	0.20 171	0.23 179	0.28 302	0.49 529	0.26 232	0.18 246	0.09 306	0.08 382	0.18 522	0.13 480	0.17 491	0.17 494

test_sample2	0.21 262	0.10 95	0.28 144	0.19 104	0.11 124	0.27 314	0.21 348	0.43 347	0.29 246	0.26 229	0.31 265	0.30 329	0.24 331	0.45 371	0.18 246	0.09 306	0.07 296	0.08 183	0.07 163	0.09 268	0.09 309

test_sample1	0.20 240	0.10 95	0.28 144	0.19 104	0.12 183	0.28 335	0.19 268	0.41 319	0.25 190	0.26 229	0.31 265	0.29 313	0.26 361	0.44 368	0.21 318	0.09 306	0.07 296	0.08 183	0.07 163	0.09 268	0.09 309

DispNO	0.27 393	0.18 407	0.62 460	0.23 326	0.17 415	0.25 284	0.22 374	0.45 364	0.41 393	0.32 350	0.39 365	0.38 396	0.27 380	0.77 520	0.27 398	0.09 306	0.07 296	0.10 338	0.10 375	0.08 195	0.08 245

CoDeX	0.23 309	0.12 207	0.46 368	0.21 216	0.14 308	0.29 356	0.21 348	0.53 458	0.41 393	0.29 279	0.35 318	0.29 313	0.22 298	0.48 380	0.19 276	0.09 306	0.06 170	0.08 183	0.07 163	0.08 195	0.07 176

mmm	0.21 262	0.12 207	0.31 175	0.22 278	0.12 183	0.28 335	0.21 348	0.41 319	0.27 211	0.29 279	0.38 352	0.29 313	0.24 331	0.29 284	0.22 338	0.09 306	0.07 296	0.11 397	0.09 331	0.10 334	0.09 309

11t1	0.18 186	0.10 95	0.30 161	0.20 167	0.11 124	0.27 314	0.17 180	0.35 249	0.23 161	0.25 217	0.23 179	0.23 236	0.23 313	0.25 216	0.18 246	0.09 306	0.07 296	0.07 97	0.06 103	0.09 268	0.09 309

1111x	0.32 449	0.11 164	0.40 293	0.22 278	0.11 124	0.32 400	0.26 450	0.59 515	0.43 407	0.31 327	0.41 383	0.39 408	0.28 397	0.76 514	1.37 585	0.09 306	0.08 382	0.09 264	0.10 375	0.09 268	0.08 245

MIF-Stereo (partial)	0.16 143	0.10 95	0.34 209	0.21 216	0.15 359	0.15 31	0.13 51	0.28 142	0.25 190	0.17 143	0.26 212	0.15 129	0.16 200	0.25 216	0.17 224	0.09 306	0.06 170	0.10 338	0.08 239	0.09 268	0.08 245

EKT-Stereo	0.38 492	0.12 207	0.38 270	0.42 557	3.88 609	0.21 195	0.17 180	0.35 249	0.28 226	0.20 171	0.20 152	0.23 236	0.15 184	0.28 267	0.16 191	0.09 306	0.07 296	0.09 264	0.07 163	0.09 268	0.09 309

PCWNet_CMD	0.23 309	0.13 270	0.48 385	0.20 167	0.13 262	0.28 335	0.16 136	0.46 375	0.46 450	0.29 279	0.36 329	0.37 388	0.24 331	0.28 267	0.20 295	0.09 306	0.06 170	0.10 338	0.08 239	0.11 382	0.09 309

gwcnet-sp	0.24 340	0.13 270	0.63 463	0.22 278	0.14 308	0.34 424	0.22 374	0.44 354	0.39 367	0.35 399	0.34 307	0.27 286	0.27 380	0.35 335	0.25 379	0.09 306	0.08 382	0.09 264	0.09 331	0.09 268	0.09 309

scenet	0.24 340	0.13 270	0.63 463	0.22 278	0.14 308	0.34 424	0.22 374	0.44 354	0.39 367	0.35 399	0.34 307	0.27 286	0.27 380	0.35 335	0.25 379	0.09 306	0.08 382	0.09 264	0.09 331	0.09 268	0.09 309

knoymous	0.17 162	0.09 50	0.32 183	0.17 25	0.11 124	0.21 195	0.17 180	0.32 200	0.23 161	0.23 194	0.28 225	0.27 286	0.16 200	0.23 170	0.16 191	0.09 306	0.06 170	0.09 264	0.06 103	0.09 268	0.09 309

riskmin	0.18 186	0.09 50	0.34 209	0.18 59	0.12 183	0.24 267	0.16 136	0.34 223	0.28 226	0.21 182	0.23 179	0.33 356	0.24 331	0.23 170	0.17 224	0.09 306	0.06 170	0.09 264	0.06 103	0.10 334	0.10 365

ssnet	0.24 340	0.13 270	0.63 463	0.22 278	0.14 308	0.34 424	0.22 374	0.44 354	0.39 367	0.35 399	0.34 307	0.27 286	0.27 380	0.35 335	0.25 379	0.09 306	0.08 382	0.09 264	0.09 331	0.09 268	0.09 309

x	0.19 225	0.11 164	0.29 154	0.20 167	0.11 124	0.26 304	0.18 223	0.41 319	0.29 246	0.25 217	0.29 238	0.28 302	0.24 331	0.26 232	0.23 357	0.09 306	0.07 296	0.08 183	0.07 163	0.09 268	0.08 245

DisPM	0.19 225	0.10 95	0.35 219	0.23 326	0.13 262	0.18 101	0.20 315	0.29 156	0.29 246	0.33 362	0.34 307	0.23 236	0.16 200	0.33 320	0.16 191	0.09 306	0.06 170	0.09 264	0.08 239	0.07 129	0.11 400

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 433	0.20 436	0.70 489	0.21 216	0.17 415	0.46 500	0.27 457	0.50 413	0.49 474	0.42 481	0.55 490	0.43 443	0.30 426	0.46 374	0.38 459	0.09 306	0.06 170	0.07 97	0.06 103	0.11 382	0.10 365

IER	0.23 309	0.12 207	0.39 285	0.20 167	0.14 308	0.31 391	0.19 268	0.42 333	0.36 332	0.33 362	0.40 375	0.32 349	0.33 452	0.29 284	0.22 338	0.09 306	0.07 296	0.08 183	0.08 239	0.09 268	0.08 245

hknet	0.25 368	0.14 313	0.40 293	0.25 416	0.15 359	0.35 439	0.21 348	0.56 491	0.37 343	0.34 382	0.35 318	0.43 443	0.27 380	0.37 343	0.21 318	0.09 306	0.07 296	0.11 397	0.10 375	0.09 268	0.09 309

DAS	0.27 393	0.12 207	0.42 327	0.24 377	0.18 436	0.29 356	0.24 421	0.45 364	0.45 433	0.41 471	0.44 423	0.34 363	0.29 412	0.75 509	0.21 318	0.09 306	0.07 296	0.09 264	0.07 163	0.09 268	0.09 309

SepStereo	0.26 385	0.12 207	0.42 327	0.24 377	0.18 436	0.29 356	0.24 421	0.45 364	0.45 433	0.41 471	0.44 423	0.34 363	0.29 412	0.64 469	0.21 318	0.09 306	0.07 296	0.09 264	0.07 163	0.09 268	0.09 309

GwcNet-ADL	0.22 292	0.14 313	0.58 441	0.24 377	0.13 262	0.22 223	0.23 399	0.49 403	0.40 383	0.27 240	0.29 238	0.30 329	0.20 277	0.26 232	0.23 357	0.09 306	0.07 296	0.07 97	0.07 163	0.09 268	0.09 309

TRStereo	0.19 225	0.17 391	0.47 376	0.23 326	0.19 458	0.19 130	0.16 136	0.52 447	0.28 226	0.20 171	0.19 135	0.21 203	0.13 141	0.24 185	0.13 100	0.09 306	0.06 170	0.09 264	0.11 414	0.06 58	0.06 91

PSM-softLoss	0.21 262	0.10 95	0.39 285	0.24 377	0.12 183	0.20 167	0.18 223	0.38 284	0.26 199	0.29 279	0.32 274	0.24 248	0.16 200	0.52 400	0.20 295	0.09 306	0.06 170	0.10 338	0.09 331	0.08 195	0.12 423

KMStereo	0.21 262	0.10 95	0.39 285	0.24 377	0.12 183	0.20 167	0.18 223	0.38 284	0.26 199	0.29 279	0.32 274	0.24 248	0.16 200	0.52 400	0.20 295	0.09 306	0.06 170	0.10 338	0.09 331	0.08 195	0.12 423

PFNet	0.23 309	0.10 95	0.57 436	0.24 377	0.14 308	0.22 223	0.19 268	0.39 296	0.33 293	0.35 399	0.32 274	0.27 286	0.19 268	0.64 469	0.22 338	0.09 306	0.05 35	0.09 264	0.07 163	0.08 195	0.07 176

Pruner-Stereo	0.19 225	0.11 164	0.34 209	0.29 502	0.12 183	0.19 130	0.17 180	0.31 189	0.29 246	0.33 362	0.32 274	0.25 256	0.15 184	0.24 185	0.21 318	0.09 306	0.06 170	0.09 264	0.08 239	0.08 195	0.09 309

AnonymousM	0.17 162	0.19 423	0.24 103	0.18 59	0.10 78	0.18 101	0.17 180	0.30 175	0.23 161	0.26 229	0.20 152	0.18 166	0.14 164	0.19 107	0.14 137	0.09 306	0.06 170	0.38 568	0.15 503	0.06 58	0.05 26

CFNet_pseudo	0.23 309	0.13 270	0.47 376	0.19 104	0.13 262	0.26 304	0.16 136	0.44 354	0.44 422	0.29 279	0.37 338	0.38 396	0.23 313	0.29 284	0.21 318	0.09 306	0.06 170	0.11 397	0.08 239	0.11 382	0.09 309

RAFT + AFF	0.27 393	0.23 472	0.50 401	0.25 416	0.17 415	0.30 375	0.33 511	0.52 447	0.40 383	0.28 250	0.30 251	0.30 329	0.31 442	0.62 461	0.24 368	0.09 306	0.10 443	0.11 397	0.10 375	0.11 382	0.11 400

GMStereo	0.19 225	0.25 481	0.40 293	0.21 216	0.12 183	0.22 223	0.19 268	0.29 156	0.40 383	0.25 217	0.23 179	0.16 146	0.15 184	0.25 216	0.19 276	0.09 306	0.06 170	0.08 183	0.08 239	0.10 334	0.08 245
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.22 292	0.10 95	0.51 412	0.21 216	0.14 308	0.34 424	0.22 374	0.55 475	0.39 367	0.29 279	0.32 274	0.23 236	0.21 285	0.27 253	0.19 276	0.09 306	0.07 296	0.09 264	0.09 331	0.09 268	0.08 245

delet	0.27 393	0.14 313	0.40 293	0.23 326	0.19 458	0.41 475	0.29 479	0.49 403	0.48 465	0.33 362	0.41 383	0.37 388	0.30 426	0.48 380	0.34 446	0.09 306	0.09 418	0.11 397	0.12 453	0.08 195	0.08 245

UNet	0.28 413	0.14 313	0.69 483	0.23 326	0.20 476	0.44 492	0.22 374	0.50 413	0.40 383	0.34 382	0.39 365	0.43 443	0.33 452	0.40 357	0.31 429	0.09 306	0.07 296	0.10 338	0.08 239	0.10 334	0.08 245

CREStereo	0.13 65	0.08 15	0.21 77	0.14 2	0.08 12	0.22 223	0.15 102	0.25 100	0.24 176	0.16 130	0.21 164	0.14 112	0.13 141	0.18 84	0.13 100	0.09 306	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.07 129	0.06 91
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
FENet	0.21 262	0.11 164	0.45 360	0.21 216	0.12 183	0.26 304	0.17 180	0.41 319	0.35 319	0.30 310	0.31 265	0.29 313	0.23 313	0.26 232	0.23 357	0.09 306	0.06 170	0.09 264	0.09 331	0.09 268	0.09 309

ADCRef	0.38 492	0.24 476	0.88 531	0.26 450	0.21 484	0.49 517	0.27 457	0.52 447	0.48 465	0.50 515	0.58 502	0.35 377	0.47 522	0.48 380	1.29 584	0.09 306	0.08 382	0.12 435	0.12 453	0.11 382	0.11 400

RASNet	0.28 413	0.14 313	0.44 349	0.22 278	0.18 436	0.32 400	0.19 268	0.48 395	0.38 357	0.29 279	0.43 412	0.47 468	0.37 478	0.79 524	0.36 456	0.09 306	0.07 296	0.07 97	0.09 331	0.07 129	0.07 176

MSMDNet	0.23 309	0.13 270	0.48 385	0.20 167	0.13 262	0.28 335	0.16 136	0.46 375	0.46 450	0.29 279	0.36 329	0.37 388	0.24 331	0.28 267	0.20 295	0.09 306	0.06 170	0.09 264	0.08 239	0.11 382	0.09 309

CFNet	0.27 393	0.20 436	0.44 349	0.22 278	0.14 308	0.33 411	0.14 75	0.51 430	0.45 433	0.30 310	0.40 375	0.38 396	0.27 380	0.76 514	0.25 379	0.09 306	0.07 296	0.11 397	0.11 414	0.11 382	0.08 245

ccs_rob	0.23 309	0.13 270	0.47 376	0.20 167	0.13 262	0.26 304	0.17 180	0.44 354	0.44 422	0.29 279	0.37 338	0.38 396	0.23 313	0.29 284	0.21 318	0.09 306	0.06 170	0.11 397	0.08 239	0.11 382	0.09 309

StereoDRNet-Refined	0.27 393	0.17 391	0.35 219	0.25 416	0.14 308	0.37 450	0.21 348	0.47 383	0.41 393	0.44 494	0.51 468	0.41 430	0.28 397	0.45 371	0.37 457	0.09 306	0.06 170	0.11 397	0.11 414	0.10 334	0.10 365
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DISCO	0.32 449	0.13 270	0.51 412	0.25 416	0.16 391	0.48 512	0.25 438	0.50 413	0.57 516	0.37 422	0.45 435	0.62 530	0.36 469	0.64 469	0.49 505	0.09 306	0.07 296	0.09 264	0.08 239	0.12 419	0.11 400

FlowAnything_test	0.14 93	0.11 164	0.21 77	0.21 216	0.12 183	0.17 80	0.16 136	0.25 100	0.16 37	0.15 108	0.13 52	0.15 129	0.14 164	0.18 84	0.16 191	0.10 355	0.07 296	0.11 397	0.12 453	0.08 195	0.09 309

z-mn7	0.44 519	0.40 545	1.09 557	0.25 416	0.18 436	0.61 544	0.34 513	0.56 491	0.93 575	0.43 487	0.96 562	0.53 501	0.39 488	0.94 554	0.59 524	0.10 355	0.09 418	0.10 338	0.10 375	0.14 452	0.13 440

w-ln-seven-2	0.36 475	0.29 509	1.06 555	0.27 478	0.18 436	0.37 450	0.30 490	0.50 413	0.54 504	0.45 498	0.55 490	0.45 458	0.41 496	0.62 461	0.49 505	0.10 355	0.10 443	0.12 435	0.11 414	0.14 452	0.11 400

coex_refinement	0.26 385	0.16 372	0.36 239	0.23 326	0.15 359	0.31 391	0.20 315	0.49 403	0.42 400	0.35 399	0.42 399	0.45 458	0.27 380	0.55 415	0.33 441	0.10 355	0.06 170	0.07 97	0.07 163	0.10 334	0.10 365

G2L-Stereo	0.25 368	0.16 372	0.47 376	0.22 278	0.14 308	0.25 284	0.18 223	0.46 375	0.35 319	0.33 362	0.37 338	0.40 423	0.22 298	0.60 445	0.30 422	0.10 355	0.09 418	0.10 338	0.08 239	0.09 268	0.09 309

FACV-RUCA	0.21 262	0.15 347	0.32 183	0.23 326	0.23 513	0.26 304	0.19 268	0.39 296	0.34 303	0.25 217	0.32 274	0.21 203	0.24 331	0.24 185	0.19 276	0.10 355	0.07 296	0.15 497	0.08 239	0.16 474	0.13 440

DCVSM-stereo	0.24 340	0.13 270	0.52 416	0.20 167	0.14 308	0.26 304	0.13 51	0.34 223	0.34 303	0.41 471	0.33 297	0.47 468	0.29 412	0.30 299	0.22 338	0.10 355	0.10 443	0.11 397	0.10 375	0.12 419	0.15 473

ACV-stereo	0.29 424	0.18 407	0.79 507	0.23 326	0.16 391	0.47 506	0.19 268	0.36 268	0.34 303	0.29 279	0.33 297	0.67 546	0.42 505	0.54 413	0.30 422	0.10 355	0.09 418	0.09 264	0.09 331	0.10 334	0.11 400

test_sample6	0.25 368	0.13 270	0.41 316	0.21 216	0.11 124	0.30 375	0.22 374	0.51 430	0.35 319	0.33 362	0.43 412	0.30 329	0.24 331	0.57 430	0.22 338	0.10 355	0.07 296	0.10 338	0.10 375	0.11 382	0.10 365

test_sample5	0.24 340	0.13 270	0.42 327	0.21 216	0.12 183	0.30 375	0.21 348	0.50 413	0.34 303	0.32 350	0.41 383	0.29 313	0.23 313	0.55 415	0.21 318	0.10 355	0.07 296	0.10 338	0.09 331	0.11 382	0.10 365

test_sample4	0.24 340	0.13 270	0.43 340	0.20 167	0.12 183	0.32 400	0.21 348	0.51 430	0.34 303	0.31 327	0.37 338	0.28 302	0.23 313	0.53 407	0.21 318	0.10 355	0.07 296	0.10 338	0.09 331	0.11 382	0.10 365

test_sample3	0.23 309	0.12 207	0.43 340	0.19 104	0.12 183	0.32 400	0.20 315	0.50 413	0.34 303	0.31 327	0.33 297	0.29 313	0.22 298	0.53 407	0.22 338	0.10 355	0.07 296	0.09 264	0.08 239	0.10 334	0.10 365

SMFormer	0.25 368	0.12 207	0.40 293	0.19 104	0.10 78	0.27 314	0.19 268	0.51 430	0.45 433	0.34 382	0.41 383	0.31 340	0.26 361	0.58 437	0.28 402	0.10 355	0.07 296	0.08 183	0.08 239	0.09 268	0.09 309

tta	0.24 340	0.12 207	0.40 293	0.19 104	0.10 78	0.27 314	0.19 268	0.51 430	0.45 433	0.34 382	0.41 383	0.31 340	0.26 361	0.58 437	0.28 402	0.10 355	0.07 296	0.08 183	0.08 239	0.08 195	0.07 176

qqq1	0.24 340	0.12 207	0.40 293	0.19 104	0.10 78	0.27 314	0.19 268	0.51 430	0.45 433	0.34 382	0.41 383	0.31 340	0.26 361	0.58 437	0.16 191	0.10 355	0.07 296	0.07 97	0.06 103	0.08 195	0.07 176

fff1	0.24 340	0.12 207	0.40 293	0.19 104	0.10 78	0.27 314	0.19 268	0.51 430	0.45 433	0.34 382	0.41 383	0.31 340	0.26 361	0.58 437	0.16 191	0.10 355	0.07 296	0.07 97	0.06 103	0.08 195	0.07 176

DualNet	0.24 340	0.13 270	0.42 327	0.21 216	0.12 183	0.30 375	0.21 348	0.50 413	0.34 303	0.33 362	0.43 412	0.29 313	0.23 313	0.55 415	0.21 318	0.10 355	0.07 296	0.10 338	0.09 331	0.11 382	0.10 365

mmx	0.31 440	0.12 207	0.42 327	0.20 167	0.13 262	0.28 335	0.20 315	0.55 475	0.45 433	0.30 310	0.42 399	0.34 363	0.23 313	0.81 531	1.08 569	0.10 355	0.07 296	0.11 397	0.10 375	0.11 382	0.10 365

xxx	0.31 440	0.12 207	0.42 327	0.20 167	0.13 262	0.28 335	0.20 315	0.55 475	0.45 433	0.30 310	0.42 399	0.34 363	0.23 313	0.81 531	1.08 569	0.10 355	0.07 296	0.11 397	0.10 375	0.11 382	0.10 365

iinet-f	0.30 433	0.18 407	1.03 553	0.20 167	0.15 359	0.44 492	0.22 374	0.45 364	0.37 343	0.35 399	0.44 423	0.41 430	0.34 461	0.34 326	0.40 474	0.10 355	0.09 418	0.08 183	0.08 239	0.13 434	0.11 400

BUS	0.23 309	0.12 207	0.28 144	0.25 416	0.14 308	0.43 490	0.17 180	0.56 491	0.34 303	0.34 382	0.35 318	0.32 349	0.20 277	0.26 232	0.21 318	0.10 355	0.07 296	0.11 397	0.10 375	0.09 268	0.09 309

NINENet	0.25 368	0.15 347	0.37 251	0.23 326	0.16 391	0.43 490	0.17 180	0.60 523	0.46 450	0.32 350	0.37 338	0.32 349	0.20 277	0.42 362	0.21 318	0.10 355	0.10 443	0.12 435	0.08 239	0.11 382	0.10 365

BSDual-CNN	0.23 309	0.12 207	0.28 144	0.25 416	0.14 308	0.35 439	0.21 348	0.56 491	0.34 303	0.34 382	0.35 318	0.38 396	0.24 331	0.26 232	0.21 318	0.10 355	0.07 296	0.11 397	0.10 375	0.09 268	0.09 309

psmg	0.23 309	0.12 207	0.28 144	0.21 216	0.14 308	0.35 439	0.23 399	0.51 430	0.34 303	0.35 399	0.38 352	0.38 396	0.24 331	0.26 232	0.21 318	0.10 355	0.08 382	0.10 338	0.10 375	0.09 268	0.08 245

GANet-ADL	0.21 262	0.12 207	0.45 360	0.23 326	0.14 308	0.29 356	0.19 268	0.46 375	0.35 319	0.25 217	0.32 274	0.32 349	0.19 268	0.24 185	0.20 295	0.10 355	0.07 296	0.07 97	0.06 103	0.09 268	0.10 365

ADLNet2	0.30 433	0.17 391	0.72 493	0.23 326	0.17 415	0.36 444	0.24 421	0.52 447	0.51 489	0.32 350	0.38 352	0.45 458	0.30 426	0.69 487	0.35 450	0.10 355	0.08 382	0.09 264	0.09 331	0.12 419	0.10 365

PFNet+	0.20 240	0.10 95	0.37 251	0.21 216	0.12 183	0.17 80	0.19 268	0.29 156	0.34 303	0.33 362	0.32 274	0.24 248	0.16 200	0.32 313	0.17 224	0.10 355	0.07 296	0.11 397	0.10 375	0.08 195	0.12 423

sAnonymous2	0.20 240	0.21 450	0.58 441	0.24 377	0.17 415	0.22 223	0.19 268	0.34 223	0.28 226	0.17 143	0.19 135	0.17 156	0.16 200	0.17 62	0.14 137	0.10 355	0.07 296	0.09 264	0.08 239	0.23 534	0.17 494

CroCo_RVC	0.20 240	0.21 450	0.58 441	0.24 377	0.17 415	0.22 223	0.19 268	0.34 223	0.28 226	0.17 143	0.19 135	0.17 156	0.16 200	0.17 62	0.14 137	0.10 355	0.07 296	0.09 264	0.08 239	0.23 534	0.17 494

sCroCo_RVC	0.18 186	0.14 313	0.49 390	0.27 478	0.18 436	0.22 223	0.17 180	0.27 123	0.23 161	0.14 94	0.22 174	0.17 156	0.14 164	0.21 145	0.15 163	0.10 355	0.11 467	0.09 264	0.09 331	0.09 268	0.09 309

GES	0.22 292	0.12 207	0.42 327	0.20 167	0.14 308	0.27 314	0.19 268	0.49 403	0.33 293	0.30 310	0.36 329	0.25 256	0.23 313	0.29 284	0.22 338	0.10 355	0.08 382	0.08 183	0.07 163	0.10 334	0.11 400

test_xeample	0.34 466	0.10 95	0.29 154	0.19 104	0.11 124	0.33 411	0.23 399	0.55 475	0.38 357	0.32 350	0.45 435	0.29 313	0.26 361	0.57 430	2.24 603	0.10 355	0.07 296	0.09 264	0.08 239	0.09 268	0.09 309

UPFNet	0.25 368	0.12 207	0.38 270	0.24 377	0.19 458	0.37 450	0.28 473	0.48 395	0.38 357	0.34 382	0.37 338	0.37 388	0.28 397	0.39 350	0.33 441	0.10 355	0.09 418	0.10 338	0.10 375	0.10 334	0.08 245

EDNetEfficientorigin	7.51 611	0.52 566	140.47 635	0.25 416	0.17 415	0.42 482	0.29 479	0.47 383	1.03 579	1.28 587	1.02 566	0.83 561	0.84 573	0.75 509	0.99 564	0.10 355	0.09 418	0.12 435	0.10 375	0.21 524	0.22 538

FADNet-RVC-Resample	0.29 424	0.25 481	0.93 539	0.26 450	0.16 391	0.32 400	0.21 348	0.47 383	0.39 367	0.35 399	0.38 352	0.33 356	0.27 380	0.53 407	0.24 368	0.10 355	0.10 443	0.14 482	0.13 480	0.13 434	0.16 482

SuperB	0.49 531	0.28 502	2.23 590	0.23 326	0.15 359	0.41 475	0.32 501	0.47 383	0.82 560	0.43 487	0.50 462	0.33 356	0.45 513	0.68 485	1.08 569	0.10 355	0.07 296	0.09 264	0.08 239	0.98 599	0.14 461

ADCP+	0.45 521	0.24 476	1.15 563	0.25 416	0.22 500	0.56 533	0.39 537	0.54 465	0.51 489	0.44 494	0.51 468	0.46 466	0.52 536	0.56 426	1.89 597	0.10 355	0.08 382	0.11 397	0.10 375	0.14 452	0.13 440

DLCB_ROB	0.28 413	0.16 372	0.34 209	0.27 478	0.16 391	0.38 458	0.25 438	0.48 395	0.43 407	0.46 502	0.46 445	0.51 490	0.33 452	0.53 407	0.33 441	0.10 355	0.10 443	0.11 397	0.11 414	0.10 334	0.09 309

LE_ROB	1.76 598	0.20 436	2.68 598	0.48 565	0.52 574	0.78 563	0.96 596	0.84 578	6.61 614	7.40 616	2.08 600	2.08 593	4.83 610	1.27 581	3.79 609	0.10 355	0.08 382	0.12 435	0.11 414	0.11 382	0.10 365

MSAF-DinoV2	0.76 570	0.44 551	1.98 588	0.49 568	0.16 391	0.58 537	0.31 495	0.81 575	0.83 564	0.41 471	0.52 476	0.98 570	0.58 545	4.97 612	1.03 566	0.11 394	0.07 296	0.10 338	0.24 550	0.27 551	0.26 554

w-ln-seven	0.42 508	0.30 516	1.18 564	0.26 450	0.22 500	0.58 537	0.31 495	0.62 535	0.81 559	0.58 539	0.61 516	0.53 501	0.36 469	0.57 430	0.65 537	0.11 394	0.10 443	0.13 456	0.12 453	0.15 466	0.13 440

DDVS	0.25 368	0.15 347	0.39 285	0.24 377	0.17 415	0.34 424	0.21 348	0.41 319	0.30 260	0.33 362	0.41 383	0.48 474	0.21 285	0.52 400	0.27 398	0.11 394	0.09 418	0.11 397	0.09 331	0.13 434	0.14 461

rvit_stereo_0083	0.16 143	0.12 207	0.26 124	0.21 216	0.13 262	0.17 80	0.17 180	0.22 58	0.34 303	0.16 130	0.21 164	0.19 182	0.16 200	0.21 145	0.16 191	0.11 394	0.10 443	0.10 338	0.08 239	0.09 268	0.07 176

rvit_stereo_0081_aga	0.16 143	0.14 313	0.28 144	0.21 216	0.13 262	0.19 130	0.17 180	0.23 77	0.24 176	0.17 143	0.21 164	0.19 182	0.13 141	0.19 107	0.14 137	0.11 394	0.08 382	0.09 264	0.08 239	0.09 268	0.07 176

rvit_stereo_0081	0.16 143	0.11 164	0.24 103	0.21 216	0.12 183	0.16 57	0.17 180	0.22 58	0.33 293	0.16 130	0.18 127	0.18 166	0.14 164	0.20 126	0.16 191	0.11 394	0.08 382	0.09 264	0.08 239	0.09 268	0.07 176

ITSA-stereo	0.25 368	0.15 347	0.33 199	0.23 326	0.11 124	0.27 314	0.18 223	0.56 491	0.59 519	0.31 327	0.32 274	0.33 356	0.28 397	0.49 385	0.30 422	0.11 394	0.08 382	0.11 397	0.10 375	0.11 382	0.13 440

rvit_stereo_0082	0.16 143	0.11 164	0.24 103	0.21 216	0.12 183	0.16 57	0.17 180	0.22 58	0.33 293	0.16 130	0.18 127	0.18 166	0.14 164	0.20 126	0.16 191	0.11 394	0.08 382	0.09 264	0.08 239	0.09 268	0.07 176

rvit_stereo_0080	0.15 129	0.13 270	0.25 116	0.19 104	0.13 262	0.15 31	0.20 315	0.28 142	0.24 176	0.15 108	0.17 115	0.19 182	0.13 141	0.19 107	0.15 163	0.11 394	0.08 382	0.08 183	0.08 239	0.10 334	0.07 176

rvit_stereo_ft	0.17 162	0.14 313	0.30 161	0.25 416	0.14 308	0.17 80	0.21 348	0.28 142	0.26 199	0.16 130	0.19 135	0.20 191	0.16 200	0.22 161	0.17 224	0.11 394	0.07 296	0.09 264	0.09 331	0.09 268	0.07 176

whm_eth	0.15 129	0.13 270	0.25 116	0.19 104	0.13 262	0.15 31	0.20 315	0.28 142	0.24 176	0.15 108	0.17 115	0.19 182	0.13 141	0.19 107	0.15 163	0.11 394	0.08 382	0.08 183	0.08 239	0.10 334	0.07 176

StereoVision	0.22 292	0.18 407	0.37 251	0.27 478	0.17 415	0.23 245	0.22 374	0.38 284	0.31 272	0.20 171	0.51 468	0.22 216	0.16 200	0.28 267	0.18 246	0.11 394	0.12 484	0.13 456	0.13 480	0.10 334	0.07 176

CFNet_ucs	0.24 340	0.13 270	0.50 401	0.20 167	0.15 359	0.28 335	0.17 180	0.49 403	0.45 433	0.32 350	0.42 399	0.39 408	0.22 298	0.31 306	0.21 318	0.11 394	0.08 382	0.12 435	0.09 331	0.12 419	0.11 400

fast-acv-ft	0.31 440	0.20 436	0.81 512	0.24 377	0.18 436	0.46 500	0.27 457	0.41 319	0.49 474	0.39 452	0.55 490	0.49 479	0.35 465	0.37 343	0.38 459	0.11 394	0.11 467	0.11 397	0.12 453	0.12 419	0.09 309

Wz-Net-LNSev	0.34 466	0.29 509	0.91 535	0.26 450	0.21 484	0.47 506	0.31 495	0.54 465	0.54 504	0.44 494	0.52 476	0.50 486	0.35 465	0.39 350	0.39 467	0.11 394	0.11 467	0.10 338	0.09 331	0.14 452	0.13 440

Wz-Net-MNSev	0.36 475	0.26 492	0.79 507	0.26 450	0.21 484	0.59 540	0.38 532	0.55 475	0.56 513	0.48 512	0.54 486	0.53 501	0.36 469	0.60 445	0.44 491	0.11 394	0.09 418	0.11 397	0.11 414	0.15 466	0.13 440

CRFU-Net	0.28 413	0.14 313	0.45 360	0.25 416	0.15 359	0.45 498	0.23 399	0.50 413	0.30 260	0.43 487	0.41 383	0.48 474	0.46 519	0.43 364	0.29 414	0.11 394	0.10 443	0.09 264	0.08 239	0.10 334	0.10 365

AASNet	0.27 393	0.19 423	0.49 390	0.26 450	0.17 415	0.34 424	0.20 315	0.62 535	0.48 465	0.35 399	0.40 375	0.32 349	0.25 352	0.28 267	0.34 446	0.11 394	0.09 418	0.10 338	0.08 239	0.13 434	0.11 400

AACVNet	0.26 385	0.16 372	0.37 251	0.22 278	0.14 308	0.29 356	0.19 268	0.41 319	0.31 272	0.38 437	0.42 399	0.43 443	0.28 397	0.73 500	0.25 379	0.11 394	0.08 382	0.11 397	0.09 331	0.13 434	0.11 400

PSMNet-ADL	0.25 368	0.15 347	0.32 183	0.26 450	0.14 308	0.31 391	0.22 374	0.44 354	0.36 332	0.27 240	0.33 297	0.41 430	0.28 397	0.61 452	0.29 414	0.11 394	0.09 418	0.09 264	0.11 414	0.10 334	0.10 365

LMCR-Stereo	0.26 385	0.18 407	0.49 390	0.28 499	0.14 308	0.36 444	0.23 399	0.54 465	0.34 303	0.39 452	0.40 375	0.29 313	0.29 412	0.37 343	0.27 398	0.11 394	0.07 296	0.09 264	0.07 163	0.13 434	0.09 309

ADLNet	0.28 413	0.15 347	0.42 327	0.23 326	0.19 458	0.34 424	0.23 399	0.53 458	0.43 407	0.42 481	0.41 383	0.44 454	0.27 380	0.55 415	0.35 450	0.11 394	0.08 382	0.11 397	0.11 414	0.11 382	0.12 423

222	0.41 505	0.10 95	0.29 154	0.19 104	0.11 124	0.36 444	0.20 315	0.57 501	0.39 367	0.35 399	0.44 423	0.30 329	0.27 380	0.55 415	3.56 608	0.11 394	0.07 296	0.08 183	0.08 239	0.09 268	0.09 309

xxxx	0.34 466	0.10 95	0.29 154	0.19 104	0.11 124	0.37 450	0.20 315	0.58 510	0.38 357	0.29 279	0.42 399	0.38 396	0.24 331	0.46 374	2.20 601	0.11 394	0.07 296	0.09 264	0.08 239	0.09 268	0.09 309

psm_up	0.29 424	0.16 372	0.41 316	0.26 450	0.17 415	0.32 400	0.26 450	0.55 475	0.43 407	0.36 415	0.40 375	0.45 458	0.37 478	0.58 437	0.30 422	0.11 394	0.12 484	0.13 456	0.12 453	0.10 334	0.10 365

aanetorigin	0.39 497	0.29 509	1.09 557	0.24 377	0.19 458	0.28 335	0.37 526	0.33 214	0.47 455	0.94 572	0.82 551	0.52 496	0.54 537	0.49 385	0.50 511	0.11 394	0.09 418	0.10 338	0.10 375	0.16 474	0.15 473

EDNetEfficient	0.63 555	0.37 540	2.40 594	0.26 450	0.25 529	0.38 458	0.49 564	0.41 319	1.06 582	1.38 590	0.87 558	0.62 530	0.95 578	0.65 475	1.65 590	0.11 394	0.09 418	0.10 338	0.11 414	0.19 512	0.17 494

ac_64	0.27 393	0.13 270	0.41 316	0.24 377	0.17 415	0.36 444	0.22 374	0.46 375	0.33 293	0.35 399	0.36 329	0.52 496	0.30 426	0.62 461	0.32 434	0.11 394	0.09 418	0.10 338	0.10 375	0.09 268	0.08 245

HGLStereo	0.27 393	0.14 313	0.46 368	0.24 377	0.21 484	0.33 411	0.23 399	0.50 413	0.42 400	0.35 399	0.48 458	0.41 430	0.33 452	0.45 371	0.33 441	0.11 394	0.10 443	0.09 264	0.09 331	0.10 334	0.12 423

cf-r	0.24 340	0.15 347	0.44 349	0.21 216	0.14 308	0.27 314	0.22 374	0.42 333	0.40 383	0.30 310	0.42 399	0.42 439	0.26 361	0.43 364	0.25 379	0.11 394	0.06 170	0.08 183	0.10 375	0.08 195	0.08 245

GANet-RSSM	0.24 340	0.14 313	0.36 239	0.21 216	0.14 308	0.27 314	0.21 348	0.45 364	0.33 293	0.29 279	0.39 365	0.39 408	0.28 397	0.58 437	0.23 357	0.11 394	0.07 296	0.09 264	0.09 331	0.10 334	0.09 309

GwcNet-RSSM	0.26 385	0.17 391	0.46 368	0.21 216	0.13 262	0.28 335	0.23 399	0.44 354	0.42 400	0.31 327	0.45 435	0.40 423	0.26 361	0.55 415	0.28 402	0.11 394	0.07 296	0.09 264	0.10 375	0.09 268	0.08 245

DMCA	0.22 292	0.14 313	0.36 239	0.22 278	0.14 308	0.27 314	0.20 315	0.43 347	0.38 357	0.31 327	0.32 274	0.33 356	0.24 331	0.24 185	0.28 402	0.11 394	0.08 382	0.10 338	0.08 239	0.10 334	0.11 400

ADCL	0.47 525	0.22 463	1.00 548	0.27 478	0.19 458	0.74 557	0.64 576	0.54 465	0.69 543	0.56 536	0.71 536	0.55 507	0.60 548	0.60 445	1.43 586	0.11 394	0.09 418	0.13 456	0.13 480	0.14 452	0.14 461

RYNet	0.37 485	0.18 407	0.59 447	0.25 416	0.28 541	0.61 544	0.32 501	0.59 515	0.59 519	0.41 471	0.38 352	0.57 516	0.39 488	0.87 540	0.53 516	0.11 394	0.08 382	0.12 435	0.11 414	0.18 505	0.18 507

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 393	0.21 450	0.59 447	0.25 416	0.18 436	0.29 356	0.22 374	0.50 413	0.40 383	0.38 437	0.41 383	0.43 443	0.27 380	0.43 364	0.29 414	0.11 394	0.08 382	0.10 338	0.10 375	0.10 334	0.11 400
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.31 440	0.22 463	0.50 401	0.23 326	0.14 308	0.30 375	0.24 421	0.47 383	0.54 504	0.38 437	0.60 509	0.43 443	0.29 412	0.87 540	0.40 474	0.11 394	0.07 296	0.07 97	0.07 163	0.09 268	0.09 309

StereoDRNet	0.32 449	0.22 463	0.61 452	0.27 478	0.21 484	0.42 482	0.30 490	0.61 527	0.48 465	0.46 502	0.39 365	0.48 474	0.30 426	0.57 430	0.40 474	0.11 394	0.09 418	0.12 435	0.11 414	0.12 419	0.10 365

zh-sn7	0.48 528	0.51 564	1.43 578	0.29 502	0.20 476	0.47 506	0.39 537	0.57 501	0.62 528	0.52 526	0.81 549	0.52 496	0.56 541	1.05 566	0.87 556	0.12 432	0.13 496	0.13 456	0.13 480	0.17 491	0.16 482

zh-mn7	0.46 523	0.45 552	1.48 579	0.25 416	0.19 458	0.44 492	0.29 479	0.56 491	0.82 560	0.65 550	0.96 562	0.49 479	0.38 482	0.88 543	0.63 533	0.12 432	0.10 443	0.11 397	0.11 414	0.13 434	0.14 461

CAS++	0.16 143	0.12 207	0.27 133	0.18 59	0.12 183	0.17 80	0.15 102	0.42 333	0.24 176	0.19 165	0.18 127	0.13 85	0.10 52	0.21 145	0.12 55	0.12 432	0.10 443	0.11 397	0.08 239	0.10 334	0.09 309
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GMStereo_Zeroshot	0.24 340	0.21 450	0.45 360	0.26 450	0.13 262	0.28 335	0.15 102	0.39 296	0.35 319	0.37 422	0.43 412	0.40 423	0.17 226	0.34 326	0.20 295	0.12 432	0.07 296	0.13 456	0.07 163	0.16 474	0.09 309

coex-ft	3.44 605	0.73 578	48.55 633	0.24 377	0.19 458	0.50 520	0.43 548	0.47 383	2.40 601	7.03 615	1.20 573	0.97 569	2.23 604	0.73 500	1.92 598	0.12 432	0.15 521	0.14 482	0.12 453	0.21 524	0.43 574

Wz-Net-SNSev	0.43 513	0.41 549	1.27 571	0.30 511	0.21 484	0.44 492	0.41 543	0.61 527	0.65 534	0.46 502	0.65 525	0.62 530	0.39 488	0.74 508	0.59 524	0.12 432	0.11 467	0.12 435	0.13 480	0.16 474	0.14 461

CSP-Net	0.27 393	0.15 347	0.30 161	0.21 216	0.14 308	0.44 492	0.24 421	0.50 413	0.40 383	0.41 471	0.43 412	0.42 439	0.26 361	0.66 480	0.28 402	0.12 432	0.08 382	0.08 183	0.08 239	0.10 334	0.09 309

dd	0.22 292	0.26 492	0.40 293	0.22 278	0.12 183	0.25 284	0.21 348	0.32 200	0.44 422	0.29 279	0.28 225	0.25 256	0.16 200	0.30 299	0.25 379	0.12 432	0.07 296	0.10 338	0.08 239	0.11 382	0.09 309

ICVP	0.23 309	0.13 270	0.44 349	0.26 450	0.14 308	0.29 356	0.25 438	0.45 364	0.33 293	0.29 279	0.43 412	0.35 377	0.25 352	0.26 232	0.23 357	0.12 432	0.09 418	0.09 264	0.08 239	0.09 268	0.10 365
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.27 393	0.20 436	0.44 349	0.27 478	0.16 391	0.33 411	0.25 438	0.56 491	0.54 504	0.34 382	0.38 352	0.34 363	0.25 352	0.51 394	0.28 402	0.12 432	0.08 382	0.09 264	0.08 239	0.11 382	0.11 400

Anonymous3	0.23 309	0.18 407	0.63 463	0.27 478	0.18 436	0.41 475	0.23 399	0.43 347	0.35 319	0.23 194	0.27 219	0.20 191	0.18 253	0.27 253	0.18 246	0.12 432	0.11 467	0.10 338	0.10 375	0.11 382	0.12 423

PSMNet-RSSM	0.24 340	0.15 347	0.36 239	0.21 216	0.14 308	0.25 284	0.20 315	0.48 395	0.37 343	0.30 310	0.44 423	0.38 396	0.26 361	0.52 400	0.22 338	0.12 432	0.07 296	0.11 397	0.13 480	0.10 334	0.09 309

CFNet-ft	0.24 340	0.15 347	0.35 219	0.18 59	0.15 359	0.30 375	0.21 348	0.39 296	0.36 332	0.28 250	0.40 375	0.43 443	0.25 352	0.47 378	0.24 368	0.12 432	0.07 296	0.12 435	0.11 414	0.12 419	0.09 309

DSFCA	0.27 393	0.13 270	0.36 239	0.20 167	0.17 415	0.38 458	0.31 495	0.47 383	0.43 407	0.43 487	0.37 338	0.39 408	0.29 412	0.52 400	0.32 434	0.12 432	0.10 443	0.10 338	0.11 414	0.11 382	0.10 365

S-Stereo	0.38 492	0.20 436	1.05 554	0.27 478	0.22 500	0.38 458	0.32 501	0.55 475	0.66 535	0.39 452	0.59 504	0.49 479	0.41 496	0.75 509	0.40 474	0.12 432	0.15 521	0.13 456	0.13 480	0.16 474	0.21 533

PA-Net	0.37 485	0.28 502	0.83 519	0.31 518	0.28 541	0.39 466	0.42 546	0.51 430	0.55 510	0.34 382	0.42 399	0.41 430	0.36 469	0.79 524	0.49 505	0.12 432	0.23 561	0.16 508	0.23 548	0.12 419	0.18 507
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CFNet_RVC	0.24 340	0.15 347	0.35 219	0.18 59	0.15 359	0.30 375	0.21 348	0.39 296	0.36 332	0.28 250	0.40 375	0.43 443	0.25 352	0.47 378	0.24 368	0.12 432	0.07 296	0.12 435	0.11 414	0.12 419	0.09 309

DRN-Test	0.33 458	0.17 391	0.61 452	0.27 478	0.19 458	0.46 500	0.29 479	0.65 544	0.51 489	0.47 509	0.46 445	0.44 454	0.34 461	0.62 461	0.41 482	0.12 432	0.08 382	0.13 456	0.12 453	0.12 419	0.10 365

NaN_ROB	0.41 505	0.28 502	0.62 460	0.30 511	0.19 458	0.51 521	0.47 558	0.58 510	0.59 519	0.56 536	0.47 452	0.49 479	0.41 496	1.21 577	0.64 535	0.12 432	0.18 541	0.12 435	0.13 480	0.11 382	0.14 461

S2M2_L	0.13 65	0.11 164	0.20 68	0.16 10	0.12 183	0.12 9	0.07 1	0.18 17	0.20 109	0.12 48	0.15 86	0.14 112	0.12 107	0.15 25	0.14 137	0.13 451	0.09 418	0.09 264	0.10 375	0.11 382	0.09 309
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
YMNet	0.32 449	0.22 463	0.58 441	0.27 478	0.23 513	0.48 512	0.27 457	0.51 430	0.45 433	0.48 512	0.56 497	0.51 490	0.30 426	0.39 350	0.40 474	0.13 451	0.16 528	0.13 456	0.12 453	0.13 434	0.12 423

YMNet_1	0.32 449	0.22 463	0.58 441	0.27 478	0.23 513	0.48 512	0.27 457	0.51 430	0.45 433	0.48 512	0.56 497	0.51 490	0.30 426	0.39 350	0.40 474	0.13 451	0.16 528	0.13 456	0.12 453	0.13 434	0.12 423

ttt	0.29 424	0.12 207	0.34 209	0.21 216	0.13 262	0.29 356	0.20 315	0.56 491	0.47 455	0.31 327	0.44 423	0.30 329	0.22 298	0.65 475	0.85 555	0.13 451	0.10 443	0.10 338	0.10 375	0.11 382	0.11 400

CASS	0.21 262	0.15 347	0.32 183	0.26 450	0.11 124	0.28 335	0.19 268	0.39 296	0.30 260	0.32 350	0.34 307	0.25 256	0.24 331	0.25 216	0.20 295	0.13 451	0.08 382	0.11 397	0.09 331	0.11 382	0.11 400
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet_v2	0.28 413	0.16 372	0.44 349	0.22 278	0.15 359	0.40 471	0.30 490	0.57 501	0.46 450	0.38 437	0.36 329	0.47 468	0.29 412	0.38 348	0.39 467	0.13 451	0.11 467	0.11 397	0.11 414	0.11 382	0.11 400

WZ-Net	0.52 542	0.38 543	1.90 587	0.30 511	0.24 521	0.57 536	0.48 562	0.62 535	0.78 556	0.50 515	0.71 536	0.68 550	0.54 537	0.98 561	0.84 552	0.13 451	0.10 443	0.11 397	0.12 453	0.19 512	0.20 525

SACVNet	0.30 433	0.20 436	0.41 316	0.25 416	0.18 436	0.34 424	0.25 438	0.52 447	0.40 383	0.41 471	0.44 423	0.46 466	0.32 449	0.71 493	0.25 379	0.13 451	0.10 443	0.12 435	0.12 453	0.16 474	0.17 494

HCRNet	0.24 340	0.25 481	0.33 199	0.34 532	0.16 391	0.27 314	0.18 223	0.43 347	0.35 319	0.30 310	0.35 318	0.32 349	0.22 298	0.44 368	0.20 295	0.13 451	0.08 382	0.13 456	0.11 414	0.10 334	0.09 309

APVNet	0.36 475	0.20 436	0.70 489	0.26 450	0.22 500	0.52 530	0.35 517	0.61 527	0.44 422	0.38 437	0.52 476	0.48 474	0.38 482	0.84 536	0.46 500	0.13 451	0.14 506	0.15 497	0.16 515	0.16 474	0.15 473

GwcNet	0.35 471	0.23 472	0.88 531	0.25 416	0.24 521	0.48 512	0.27 457	0.55 475	0.57 516	0.38 437	0.52 476	0.51 490	0.32 449	0.60 445	0.41 482	0.13 451	0.11 467	0.12 435	0.11 414	0.13 434	0.14 461

FAT-Stereo	0.36 475	0.18 407	0.73 497	0.26 450	0.18 436	0.33 411	0.29 479	0.60 523	0.59 519	0.46 502	0.60 509	0.60 524	0.50 531	0.61 452	0.34 446	0.13 451	0.14 506	0.13 456	0.12 453	0.14 452	0.18 507

DMCA-RVC	0.27 393	0.21 450	0.61 452	0.28 499	0.17 415	0.29 356	0.21 348	0.42 333	0.35 319	0.40 462	0.37 338	0.39 408	0.36 469	0.43 364	0.30 422	0.13 451	0.10 443	0.15 497	0.11 414	0.13 434	0.10 365

FADNet-RVC	0.31 440	0.35 532	0.78 500	0.25 416	0.20 476	0.33 411	0.20 315	0.49 403	0.40 383	0.34 382	0.39 365	0.41 430	0.29 412	0.63 467	0.31 429	0.13 451	0.14 506	0.14 482	0.15 503	0.19 512	0.19 515

STTStereo	0.28 413	0.20 436	0.61 452	0.25 416	0.17 415	0.29 356	0.24 421	0.47 383	0.39 367	0.39 452	0.41 383	0.44 454	0.28 397	0.40 357	0.28 402	0.13 451	0.12 484	0.13 456	0.16 515	0.12 419	0.11 400

stereogan	0.37 485	0.17 391	0.65 471	0.27 478	0.22 500	0.62 546	0.26 450	0.59 515	0.63 532	0.43 487	0.60 509	0.67 546	0.42 505	0.68 485	0.35 450	0.13 451	0.14 506	0.14 482	0.12 453	0.19 512	0.17 494

RTSC	0.39 497	0.28 502	0.78 500	0.27 478	0.18 436	0.49 517	0.22 374	0.59 515	0.84 567	0.55 535	0.53 483	0.49 479	0.36 469	0.67 484	0.82 551	0.13 451	0.10 443	0.11 397	0.12 453	0.17 491	0.17 494

ADCMid	0.49 531	0.34 530	1.13 562	0.26 450	0.21 484	0.51 521	0.37 526	0.57 501	0.54 504	0.75 561	0.66 527	0.62 530	0.64 558	0.64 469	1.68 591	0.13 451	0.12 484	0.17 514	0.17 524	0.20 521	0.17 494

DANet	0.35 471	0.23 472	0.60 449	0.36 543	0.22 500	0.39 466	0.25 438	0.48 395	0.43 407	0.52 526	0.50 462	0.59 521	0.41 496	0.76 514	0.49 505	0.13 451	0.11 467	0.14 482	0.12 453	0.17 491	0.15 473
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.36 475	0.22 463	0.49 390	0.29 502	0.17 415	0.41 475	0.38 532	0.57 501	0.45 433	0.46 502	0.75 542	0.55 507	0.40 492	0.94 554	0.41 482	0.13 451	0.13 496	0.13 456	0.11 414	0.14 452	0.11 400

UCFNet_RVC	0.24 340	0.16 372	0.34 209	0.18 59	0.15 359	0.33 411	0.16 136	0.46 375	0.35 319	0.29 279	0.35 318	0.39 408	0.25 352	0.34 326	0.22 338	0.13 451	0.08 382	0.13 456	0.14 494	0.13 434	0.12 423

NVstereo2D	0.31 440	0.16 372	0.54 423	0.24 377	0.22 500	0.42 482	0.28 473	0.58 510	0.56 513	0.28 250	0.38 352	0.40 423	0.30 426	0.71 493	0.28 402	0.13 451	0.08 382	0.13 456	0.10 375	0.19 512	0.16 482

MDST_ROB	0.48 528	0.14 313	0.95 542	0.30 511	0.21 484	1.33 590	0.32 501	0.77 568	0.56 513	1.06 580	0.71 536	0.49 479	0.35 465	1.26 580	0.38 459	0.13 451	0.11 467	0.16 508	0.13 480	0.12 419	0.12 423

FBW_ROB	0.43 513	0.26 492	0.54 423	0.31 518	0.20 476	0.51 521	0.32 501	0.70 561	0.60 523	0.59 540	0.55 490	0.65 541	0.41 496	1.40 586	0.51 513	0.13 451	0.17 535	0.21 536	0.16 515	0.17 491	0.18 507

ETE_ROB	0.34 466	0.26 492	0.45 360	0.29 502	0.18 436	0.40 471	0.37 526	0.57 501	0.47 455	0.50 515	0.50 462	0.62 530	0.36 469	0.55 415	0.38 459	0.13 451	0.10 443	0.14 482	0.12 453	0.16 474	0.16 482

PWC_ROB	0.38 492	0.29 509	0.69 483	0.25 416	0.20 476	0.38 458	0.19 268	0.58 510	0.67 538	0.57 538	0.85 554	0.51 490	0.40 492	0.71 493	0.52 514	0.13 451	0.09 418	0.14 482	0.10 375	0.17 491	0.14 461

TCMNet	0.33 458	0.23 472	0.72 493	0.29 502	0.30 549	0.40 471	0.28 473	0.50 413	0.47 455	0.37 422	0.45 435	0.40 423	0.29 412	0.60 445	0.39 467	0.14 477	0.13 496	0.15 497	0.14 494	0.17 491	0.15 473

test_sample7	0.25 368	0.15 347	0.35 219	0.20 167	0.14 308	0.28 335	0.21 348	0.51 430	0.38 357	0.37 422	0.34 307	0.37 388	0.30 426	0.39 350	0.23 357	0.14 477	0.09 418	0.13 456	0.12 453	0.13 434	0.12 423

pcwnet_v2	0.32 449	0.15 347	1.26 570	0.23 326	0.18 436	0.32 400	0.18 223	0.59 515	0.60 523	0.36 415	0.45 435	0.35 377	0.29 412	0.36 340	0.25 379	0.14 477	0.11 467	0.12 435	0.11 414	0.14 452	0.15 473

psmorigin	0.50 534	0.25 481	3.03 599	0.24 377	0.19 458	0.38 458	0.22 374	0.50 413	0.44 422	0.64 548	0.68 531	0.71 555	0.51 534	0.85 537	0.45 494	0.14 477	0.17 535	0.13 456	0.14 494	0.16 474	0.21 533

hitnet-ft	0.29 424	0.17 391	0.40 293	0.19 104	0.14 308	0.39 466	0.23 399	0.44 354	0.41 393	0.36 415	0.46 445	0.53 501	0.34 461	0.76 514	0.32 434	0.14 477	0.10 443	0.13 456	0.10 375	0.15 466	0.13 440

FADNet_RVC	0.30 433	0.28 502	0.83 519	0.23 326	0.15 359	0.30 375	0.17 180	0.49 403	0.37 343	0.30 310	0.38 352	0.30 329	0.27 380	0.52 400	0.31 429	0.14 477	0.14 506	0.14 482	0.16 515	0.21 524	0.23 545

RTS	0.78 571	0.48 557	4.68 602	0.34 532	0.28 541	1.12 580	0.46 554	0.62 535	1.03 579	0.73 557	0.89 559	0.60 524	0.59 546	1.61 589	1.16 577	0.14 477	0.11 467	0.15 497	0.15 503	0.21 524	0.19 515

RTSA	0.78 571	0.48 557	4.68 602	0.34 532	0.28 541	1.12 580	0.46 554	0.62 535	1.03 579	0.73 557	0.89 559	0.60 524	0.59 546	1.61 589	1.16 577	0.14 477	0.11 467	0.15 497	0.15 503	0.21 524	0.19 515

TDLM	0.30 433	0.21 450	0.38 270	0.28 499	0.15 359	0.33 411	0.32 501	0.52 447	0.47 455	0.38 437	0.43 412	0.39 408	0.29 412	0.91 549	0.28 402	0.14 477	0.08 382	0.13 456	0.11 414	0.12 419	0.10 365

CVANet_RVC	0.30 433	0.19 423	0.41 316	0.26 450	0.16 391	0.33 411	0.26 450	0.52 447	0.47 455	0.40 462	0.46 445	0.43 443	0.31 442	0.89 545	0.26 392	0.14 477	0.09 418	0.14 482	0.13 480	0.14 452	0.10 365

AdaStereo	0.24 340	0.16 372	0.37 251	0.24 377	0.12 183	0.32 400	0.17 180	0.54 465	0.42 400	0.33 362	0.38 352	0.35 377	0.21 285	0.30 299	0.22 338	0.14 477	0.06 170	0.13 456	0.08 239	0.11 382	0.08 245
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
SANet	0.53 543	0.28 502	0.96 544	0.26 450	0.15 359	0.69 552	0.44 551	0.67 555	1.34 590	0.67 552	0.98 565	0.94 566	0.71 563	0.89 545	0.76 543	0.14 477	0.12 484	0.12 435	0.11 414	0.17 491	0.16 482

PSMNet_ROB	0.33 458	0.24 476	0.54 423	0.31 518	0.21 484	0.42 482	0.43 548	0.59 515	0.47 455	0.37 422	0.44 423	0.49 479	0.31 442	0.64 469	0.43 486	0.14 477	0.10 443	0.15 497	0.14 494	0.13 434	0.11 400

rvit_0105_6	0.19 225	0.14 313	0.34 209	0.23 326	0.14 308	0.18 101	0.20 315	0.29 156	0.37 343	0.18 160	0.22 174	0.23 236	0.17 226	0.26 232	0.17 224	0.15 490	0.13 496	0.13 456	0.11 414	0.11 382	0.08 245

rvit_0105_5	0.21 262	0.15 347	0.38 270	0.23 326	0.13 262	0.22 223	0.24 421	0.36 268	0.39 367	0.21 182	0.23 179	0.26 277	0.19 268	0.26 232	0.19 276	0.15 490	0.13 496	0.12 435	0.12 453	0.10 334	0.09 309

rvit_0105_3	0.23 309	0.17 391	0.40 293	0.25 416	0.15 359	0.24 267	0.28 473	0.38 284	0.41 393	0.25 217	0.25 202	0.28 302	0.21 285	0.28 267	0.20 295	0.15 490	0.13 496	0.14 482	0.15 503	0.10 334	0.09 309

rvit_105_1	0.27 393	0.19 423	0.46 368	0.27 478	0.19 458	0.30 375	0.35 517	0.44 354	0.51 489	0.31 327	0.31 265	0.31 340	0.26 361	0.35 335	0.25 379	0.15 490	0.14 506	0.15 497	0.17 524	0.11 382	0.10 365

GASNet	0.36 475	0.46 553	0.88 531	0.34 532	0.23 513	0.35 439	0.22 374	0.60 523	0.53 500	0.40 462	0.37 338	0.45 458	0.30 426	0.79 524	0.35 450	0.15 490	0.10 443	0.14 482	0.14 494	0.22 531	0.12 423

Wz-Net-TNSev	0.51 538	0.58 569	1.61 585	0.25 416	0.21 484	0.65 548	0.45 552	0.63 542	0.69 543	0.51 520	0.54 486	0.71 555	0.60 548	1.00 562	0.77 546	0.15 490	0.15 521	0.13 456	0.15 503	0.21 524	0.20 525

UDGNet	0.23 309	0.31 523	0.38 270	0.24 377	0.14 308	0.24 267	0.18 223	0.32 200	0.43 407	0.29 279	0.28 225	0.24 248	0.19 268	0.29 284	0.20 295	0.15 490	0.07 296	0.21 536	0.11 414	0.14 452	0.10 365

AF-Net	0.37 485	0.26 492	0.56 433	0.32 524	0.23 513	0.41 475	0.29 479	0.61 527	0.64 533	0.42 481	0.68 531	0.65 541	0.49 529	0.57 430	0.44 491	0.15 490	0.11 467	0.19 530	0.14 494	0.15 466	0.13 440

RGC	0.39 497	0.32 528	0.64 470	0.34 532	0.27 536	0.40 471	0.29 479	0.57 501	0.53 500	0.45 498	0.64 524	0.62 530	0.45 513	0.72 498	0.39 467	0.15 490	0.15 521	0.21 536	0.20 535	0.18 505	0.19 515

Nwc_Net	0.37 485	0.25 481	0.68 482	0.31 518	0.24 521	0.44 492	0.30 490	0.65 544	0.50 485	0.37 422	0.69 535	0.58 519	0.45 513	0.60 445	0.40 474	0.15 490	0.12 484	0.19 530	0.21 538	0.14 452	0.13 440

SHD	0.42 508	0.27 499	0.81 512	0.31 518	0.25 529	0.42 482	0.22 374	0.66 550	0.94 577	0.63 546	0.60 509	0.59 521	0.47 522	0.59 443	0.58 523	0.15 490	0.13 496	0.16 508	0.16 515	0.20 521	0.22 538

AnyNet_C32	0.51 538	0.40 545	1.10 561	0.29 502	0.28 541	0.59 540	0.58 571	0.54 465	0.60 523	0.62 544	0.66 527	0.54 505	0.54 537	0.78 522	1.74 594	0.15 490	0.14 506	0.15 497	0.17 524	0.20 521	0.20 525

ADCPNet	0.48 528	0.29 509	1.60 583	0.27 478	0.23 513	0.70 555	0.38 532	0.53 458	0.51 489	0.51 520	0.59 504	0.67 546	0.56 541	0.60 445	1.14 574	0.15 490	0.18 541	0.14 482	0.23 548	0.19 512	0.19 515

DeepPruner_ROB	0.26 385	0.19 423	0.44 349	0.21 216	0.16 391	0.30 375	0.21 348	0.52 447	0.32 281	0.35 399	0.38 352	0.39 408	0.26 361	0.42 362	0.24 368	0.15 490	0.11 467	0.11 397	0.11 414	0.14 452	0.13 440

CBMV	0.33 458	0.21 450	0.54 423	0.23 326	0.13 262	0.42 482	0.33 511	0.53 458	0.48 465	0.52 526	0.49 460	0.50 486	0.41 496	0.56 426	0.31 429	0.15 490	0.16 528	0.18 522	0.16 515	0.13 434	0.13 440
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_0105_4	0.20 240	0.15 347	0.38 270	0.23 326	0.14 308	0.20 167	0.22 374	0.33 214	0.39 367	0.19 165	0.24 193	0.25 256	0.19 268	0.27 253	0.17 224	0.16 505	0.13 496	0.13 456	0.11 414	0.11 382	0.08 245

FADNet	0.32 449	0.36 535	0.74 498	0.23 326	0.22 500	0.37 450	0.19 268	0.53 458	0.48 465	0.32 350	0.36 329	0.43 443	0.32 449	0.64 469	0.25 379	0.16 505	0.16 528	0.14 482	0.16 515	0.24 537	0.19 515

RP	0.35 471	0.22 463	0.51 412	0.31 518	0.24 521	0.37 450	0.28 473	0.50 413	0.58 518	0.40 462	0.63 522	0.61 528	0.47 522	0.61 452	0.39 467	0.16 505	0.15 521	0.17 514	0.15 503	0.17 491	0.17 494

G-Net	0.46 523	0.25 481	0.86 528	0.34 532	0.28 541	0.90 572	0.35 517	0.47 383	0.45 433	0.68 553	1.22 574	0.64 540	0.60 548	0.61 452	0.57 518	0.16 505	0.14 506	0.17 514	0.13 480	0.22 531	0.19 515

edge stereo	0.39 497	0.22 463	0.81 512	0.27 478	0.22 500	0.37 450	0.24 421	0.56 491	0.54 504	0.53 532	0.60 509	0.71 555	0.50 531	0.78 522	0.40 474	0.16 505	0.14 506	0.19 530	0.14 494	0.16 474	0.17 494

ADCS	0.58 549	0.40 545	1.35 576	0.29 502	0.24 521	0.55 532	0.45 552	0.67 555	0.83 564	0.76 562	0.71 536	0.68 550	0.60 548	0.76 514	2.23 602	0.16 505	0.16 528	0.16 508	0.17 524	0.22 531	0.22 538

AnyNet_C01	0.65 557	0.58 569	2.60 597	0.32 524	0.26 534	0.88 570	0.61 574	0.63 542	0.62 528	0.68 553	0.96 562	0.76 558	0.60 548	0.96 558	1.43 586	0.16 505	0.16 528	0.17 514	0.17 524	0.23 534	0.23 545

LSM	1.64 597	0.40 545	2.56 596	2.02 606	17.61 620	0.51 521	0.52 566	0.61 527	0.76 553	0.82 565	1.11 570	0.63 538	0.54 537	0.75 509	0.49 505	0.16 505	0.24 563	0.18 522	0.21 538	0.25 539	2.42 611

DPSNet	0.47 525	0.24 476	0.93 539	0.27 478	0.20 476	0.75 559	0.57 570	0.84 578	0.79 557	0.47 509	0.51 468	0.60 524	0.69 561	0.87 540	0.71 541	0.16 505	0.13 496	0.12 435	0.10 375	0.25 539	0.21 533

NCCL2	0.35 471	0.26 492	0.49 390	0.36 543	0.22 500	0.41 475	0.41 543	0.53 458	0.42 400	0.47 509	0.46 445	0.61 528	0.39 488	0.55 415	0.37 457	0.16 505	0.13 496	0.21 536	0.21 538	0.16 474	0.16 482

SGM_RVC	0.50 534	0.19 423	0.50 401	0.25 416	0.15 359	0.69 552	0.39 537	0.68 558	0.82 560	0.95 574	0.84 553	1.13 572	0.76 565	1.16 573	0.60 527	0.16 505	0.16 528	0.16 508	0.16 515	0.16 474	0.17 494
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
rvit_stereo_0075_2	0.24 340	0.17 391	0.50 401	0.26 450	0.22 500	0.22 223	0.15 102	0.40 307	0.35 319	0.27 240	0.37 338	0.29 313	0.20 277	0.28 267	0.19 276	0.17 516	0.12 484	0.19 530	0.12 453	0.13 434	0.13 440

Syn2CoEx	0.36 475	0.31 523	0.78 500	0.34 532	0.21 484	0.41 475	0.28 473	0.61 527	0.49 474	0.42 481	0.56 497	0.45 458	0.44 510	0.69 487	0.38 459	0.17 516	0.14 506	0.15 497	0.12 453	0.13 434	0.12 423

NCC-stereo	0.39 497	0.25 481	0.69 483	0.32 524	0.28 541	0.46 500	0.36 522	0.65 544	0.52 496	0.40 462	0.57 500	0.56 511	0.47 522	0.73 500	0.45 494	0.17 516	0.14 506	0.18 522	0.25 555	0.16 474	0.16 482

Abc-Net	0.39 497	0.25 481	0.69 483	0.32 524	0.28 541	0.46 500	0.36 522	0.65 544	0.52 496	0.40 462	0.57 500	0.56 511	0.47 522	0.73 500	0.45 494	0.17 516	0.14 506	0.18 522	0.25 555	0.16 474	0.16 482
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	0.43 513	0.37 540	0.96 544	0.34 532	0.25 529	0.53 531	0.34 513	0.60 523	0.73 551	0.51 520	0.46 445	0.57 516	0.47 522	0.70 490	0.72 542	0.17 516	0.12 484	0.18 522	0.15 503	0.25 539	0.23 545

SGM-ForestM	1.36 588	0.28 502	0.79 507	0.26 450	0.16 391	2.26 602	1.00 598	1.42 593	1.46 594	2.38 606	2.05 599	5.95 614	2.66 607	2.95 604	2.46 604	0.17 516	0.18 541	0.18 522	0.18 530	0.15 466	0.18 507

PS-NSSS	0.32 449	0.30 516	0.46 368	0.23 326	0.17 415	0.33 411	0.24 421	0.57 501	0.41 393	0.37 422	0.52 476	0.35 377	0.30 426	0.80 528	0.30 422	0.17 516	0.14 506	0.21 536	0.15 503	0.15 466	0.13 440

XPNet_ROB	0.33 458	0.20 436	0.43 340	0.27 478	0.18 436	0.37 450	0.31 495	0.55 475	0.50 485	0.51 520	0.53 483	0.58 519	0.37 478	0.63 467	0.45 494	0.17 516	0.12 484	0.13 456	0.12 453	0.15 466	0.14 461

LALA_ROB	0.36 475	0.25 481	0.46 368	0.30 511	0.21 484	0.47 506	0.39 537	0.61 527	0.51 489	0.52 526	0.51 468	0.69 552	0.36 469	0.50 389	0.43 486	0.17 516	0.11 467	0.16 508	0.14 494	0.17 491	0.15 473

SGM-Forest	0.36 475	0.17 391	0.47 376	0.23 326	0.16 391	0.45 498	0.41 543	0.55 475	0.48 465	0.52 526	0.60 509	0.52 496	0.41 496	0.85 537	0.50 511	0.17 516	0.17 535	0.17 514	0.15 503	0.15 466	0.15 473
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MeshStereo	0.58 549	0.27 499	0.67 477	0.22 278	0.17 415	0.66 550	0.37 526	0.78 569	0.61 526	1.47 601	1.30 577	1.65 587	0.79 567	1.12 571	0.59 524	0.17 516	0.17 535	0.17 514	0.14 494	0.17 491	0.14 461
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
AIO-test2	0.20 240	0.20 436	0.36 239	0.26 450	0.15 359	0.22 223	0.16 136	0.42 333	0.42 400	0.16 130	0.29 238	0.15 129	0.11 81	0.26 232	0.13 100	0.18 527	0.06 170	0.10 338	0.11 414	0.07 129	0.07 176

HBP-ISP	0.33 458	0.30 516	0.72 493	0.22 278	0.16 391	0.32 400	0.22 374	0.54 465	0.44 422	0.41 471	0.49 460	0.33 356	0.38 482	0.73 500	0.25 379	0.18 527	0.19 545	0.24 545	0.20 535	0.16 474	0.13 440

DeepPrunerF	0.44 519	0.29 509	1.29 573	0.33 530	0.30 549	0.35 439	0.36 522	0.62 535	1.15 587	0.40 462	0.44 423	0.39 408	0.41 496	0.80 528	0.52 514	0.18 527	0.14 506	0.23 543	0.21 538	0.17 491	0.17 494

CBMV_ROB	0.33 458	0.18 407	0.53 420	0.21 216	0.14 308	0.33 411	0.20 315	0.51 430	0.45 433	0.51 520	0.55 490	0.45 458	0.42 505	0.71 493	0.32 434	0.18 527	0.19 545	0.23 543	0.21 538	0.14 452	0.15 473

PWCDC_ROB	0.38 492	0.30 516	0.60 449	0.33 530	0.20 476	0.42 482	0.19 268	0.58 510	0.89 569	0.42 481	1.26 576	0.36 382	0.34 461	0.50 389	0.38 459	0.18 527	0.11 467	0.11 397	0.09 331	0.19 512	0.13 440

WCMA_ROB	0.51 538	0.21 450	0.65 471	0.25 416	0.21 484	0.58 537	0.32 501	0.54 465	0.55 510	0.95 574	1.40 580	1.28 579	0.81 570	0.73 500	0.62 530	0.18 527	0.15 521	0.15 497	0.15 503	0.19 512	0.19 515

FINET	0.34 466	0.27 499	0.80 510	0.24 377	0.24 521	0.36 444	0.34 513	0.54 465	0.72 548	0.39 452	0.47 452	0.32 349	0.30 426	0.51 394	0.32 434	0.19 533	0.17 535	0.13 456	0.12 453	0.18 505	0.16 482

SAMSARA	0.56 545	0.39 544	0.80 510	0.60 574	0.46 567	1.00 576	1.23 606	0.67 555	0.68 541	0.71 556	0.54 486	0.89 565	0.57 544	0.81 531	0.62 530	0.19 533	0.22 556	0.18 522	0.18 530	0.27 551	0.25 552

NOSS_ROB	0.31 440	0.20 436	0.35 219	0.24 377	0.16 391	0.32 400	0.19 268	0.52 447	0.48 465	0.33 362	0.36 329	0.42 439	0.28 397	0.93 552	0.24 368	0.19 533	0.20 550	0.24 545	0.22 546	0.17 491	0.17 494

ISRNet	0.27 393	0.13 270	0.45 360	0.26 450	0.19 458	0.24 267	0.14 75	0.45 364	0.43 407	0.39 452	0.48 458	0.42 439	0.27 380	0.32 313	0.29 414	0.20 536	0.12 484	0.17 514	0.16 515	0.16 474	0.20 525

dad	0.28 413	0.31 523	0.44 349	0.21 216	0.14 308	0.30 375	0.20 315	0.33 214	0.49 474	0.44 494	0.44 423	0.45 458	0.21 285	0.41 359	0.26 392	0.20 536	0.11 467	0.20 534	0.11 414	0.14 452	0.10 365

PVD	0.58 549	0.34 530	0.84 524	0.39 553	0.31 552	0.59 540	0.47 558	0.80 573	1.25 588	0.92 570	1.09 568	0.79 559	0.82 571	0.85 537	0.76 543	0.21 538	0.18 541	0.22 542	0.18 530	0.27 551	0.35 568

CSAN	0.50 534	0.35 532	0.78 500	0.36 543	0.23 513	0.56 533	0.59 573	0.61 527	0.70 545	0.64 548	0.78 546	0.65 541	0.60 548	1.38 585	0.62 530	0.21 538	0.17 535	0.20 534	0.20 535	0.18 505	0.18 507

PDISCO_ROB	0.43 513	0.30 516	0.67 477	0.43 558	0.36 558	0.67 551	0.32 501	0.72 564	0.76 553	0.43 487	0.53 483	0.63 538	0.40 492	0.66 480	0.47 502	0.21 538	0.12 484	0.21 536	0.19 534	0.25 539	0.20 525

FSD					0.24 521	0.27 314	0.27 457	0.31 189	0.29 246	0.26 229	0.27 219	0.28 302	0.27 380	0.28 267	0.26 392	0.23 541	0.22 556	0.27 548	0.26 559	0.25 539

DualNet (step1)	0.28 413	0.19 423	0.50 401	0.18 59	0.16 391	0.34 424	0.20 315	0.51 430	0.38 357	0.37 422	0.34 307	0.37 388	0.30 426	0.39 350	0.23 357	0.23 541	0.09 418	0.28 555	0.24 550	0.18 505	0.16 482

test_sample9	0.42 508	0.19 423	0.50 401	0.18 59	0.16 391	0.34 424	0.20 315	0.51 430	0.38 357	0.37 422	0.34 307	0.37 388	0.30 426	0.66 480	0.91 559	0.23 541	1.82 609	0.28 555	0.24 550	0.18 505	0.16 482

test_sample8	0.49 531	0.19 423	0.50 401	0.18 59	0.16 391	0.34 424	0.20 315	0.55 475	0.34 303	0.62 544	0.38 352	1.15 575	0.67 559	0.66 480	0.91 559	0.23 541	1.82 609	0.28 555	0.24 550	0.18 505	0.16 482

SDNR	0.42 508	0.21 450	0.82 516	0.21 216	0.18 436	1.27 587	0.17 180	0.50 413	0.49 474	0.42 481	0.81 549	0.38 396	0.27 380	1.19 574	0.38 459	0.23 541	0.24 563	0.17 514	0.13 480	0.17 491	0.20 525

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 538	0.50 562	0.86 528	0.39 553	0.24 521	0.84 567	0.55 569	0.56 491	0.62 528	0.60 541	0.68 531	0.62 530	0.42 505	1.13 572	0.43 486	0.23 541	0.27 567	0.27 548	0.35 570	0.25 539	0.29 559

MSMD_ROB	0.60 553	0.33 529	0.61 452	0.30 511	0.25 529	0.86 569	0.35 517	0.55 475	0.67 538	1.10 582	1.49 585	1.76 590	0.97 581	0.88 543	0.49 505	0.23 541	0.21 552	0.27 548	0.27 563	0.25 539	0.24 550

FC-DCNN v2	0.71 563	0.30 516	0.67 477	0.32 524	0.27 536	0.84 567	0.39 537	0.84 578	0.85 568	1.44 597	1.64 591	2.09 594	1.28 592	1.06 567	0.80 550	0.24 548	0.22 556	0.27 548	0.26 559	0.26 546	0.25 552

FCDSN-DC	0.63 555	0.31 523	0.61 452	0.36 543	0.30 549	0.65 548	0.37 526	0.66 550	0.68 541	1.14 584	1.54 588	1.71 589	1.26 590	0.92 550	0.64 535	0.24 548	0.22 556	0.27 548	0.26 559	0.27 551	0.27 558
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.70 562	0.30 516	0.69 483	0.32 524	0.27 536	0.81 566	0.39 537	0.79 572	0.82 560	1.41 593	1.58 590	1.98 592	1.26 590	1.02 564	0.77 546	0.24 548	0.22 556	0.27 548	0.26 559	0.26 546	0.26 554

PSMNet-RUCA	0.37 485	0.41 549	0.66 476	0.46 563	0.41 562	0.34 424	0.25 438	0.57 501	0.45 433	0.39 452	0.52 476	0.43 443	0.33 452	0.41 359	0.29 414	0.25 551	0.14 506	0.33 565	0.21 538	0.31 559	0.22 538

Anonymous_2	0.37 485	0.21 450	0.47 376	0.20 167	0.21 484	0.42 482	0.26 450	0.38 284	0.29 246	0.33 362	0.30 251	0.44 454	0.38 482	0.36 340	0.29 414	0.26 552	0.29 571	0.44 572	1.41 608	0.34 563	0.21 533

UDG	0.40 503	0.46 553	0.49 390	0.40 555	0.35 557	0.47 506	0.27 457	0.54 465	0.47 455	0.39 452	0.45 435	0.59 521	0.44 510	0.46 374	0.39 467	0.26 552	0.19 545	0.48 574	0.22 546	0.34 563	0.26 554

ccnet	0.42 508	0.31 523	0.48 385	0.27 478	0.32 553	0.60 543	0.32 501	0.65 544	0.46 450	0.53 532	0.66 527	0.56 511	0.45 513	0.72 498	0.61 528	0.26 552	0.19 545	0.24 545	0.21 538	0.26 546	0.22 538

PASM	0.45 521	0.35 532	0.90 534	0.35 541	0.33 554	0.39 466	0.38 532	0.50 413	0.61 526	0.52 526	0.51 468	0.62 530	0.45 513	0.93 552	0.48 503	0.26 552	0.29 571	0.29 559	0.33 568	0.29 557	0.26 554

ELAS	0.74 568	0.36 535	0.85 527	0.36 543	0.33 554	1.36 591	0.77 586	0.93 582	0.92 573	1.41 593	1.53 587	1.16 576	1.17 586	0.95 557	1.03 566	0.26 552	0.25 565	0.28 555	0.28 566	0.31 559	0.30 560
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GANetREF_RVC	0.43 513	0.47 555	0.69 483	0.38 551	0.20 476	0.51 521	0.48 562	0.66 550	0.66 535	0.46 502	0.46 445	0.50 486	0.44 510	0.90 548	0.39 467	0.27 557	0.21 552	0.32 563	0.18 530	0.27 551	0.22 538
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
DispFullNet	0.66 558	0.89 586	1.59 582	0.77 583	1.21 601	0.51 521	0.23 399	0.59 515	0.72 548	0.69 555	0.61 516	0.69 552	0.91 577	0.79 524	0.48 503	0.27 557	0.12 484	0.73 586	0.30 567	0.65 582	0.40 572

ELAS_RVC	0.74 568	0.36 535	1.00 548	0.37 549	0.33 554	0.88 570	0.93 595	0.83 577	1.08 583	1.35 589	1.33 579	1.24 577	1.33 594	1.06 567	0.95 562	0.27 557	0.25 565	0.29 559	0.27 563	0.30 558	0.30 560
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
BEATNet-Init1	4.73 609	2.61 607	13.29 620	0.58 572	0.53 575	10.12 616	3.33 612	4.83 613	5.01 612	8.75 617	8.51 615	14.08 624	7.60 616	7.70 617	5.34 613	0.28 560	0.28 570	0.34 566	0.37 574	0.57 575	0.45 575

MANE	1.41 590	0.36 535	0.74 498	0.43 558	0.41 562	2.16 601	0.80 588	2.39 608	3.38 604	2.22 605	3.06 607	3.54 607	2.73 608	2.15 601	1.94 599	0.28 560	0.27 567	0.30 561	0.46 578	0.28 556	0.34 567

test_for_model	0.29 424	0.89 586	0.34 209	0.69 578	0.49 570	0.20 167	0.16 136	0.30 175	0.23 161	0.28 250	0.15 86	0.13 85	0.11 81	0.17 62	0.13 100	0.29 562	0.10 443	0.06 32	0.04 1	0.86 592	0.18 507

CAS	0.15 129	0.07 2	0.21 77	0.41 556	0.16 391	0.20 167	0.18 223	0.22 58	0.19 83	0.15 108	0.19 135	0.11 58	0.09 21	0.14 11	0.13 100	0.29 562	0.04 2	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.14 461

MFN_U_SF_RVC	0.56 545	0.51 564	1.19 565	0.38 551	0.22 500	0.69 552	0.27 457	0.80 573	0.67 538	0.73 557	0.74 541	0.87 562	0.61 557	0.81 531	0.76 543	0.29 562	0.27 567	0.32 563	0.37 574	0.32 562	0.31 563

PMTNet	0.15 129	0.08 15	0.23 94	0.15 5	0.09 34	0.23 245	0.16 136	0.25 100	0.23 161	0.17 143	0.21 164	0.16 146	0.14 164	0.22 161	0.13 100	0.29 562	0.05 35	0.06 32	0.04 1	0.07 129	0.06 91

NVStereoNet_ROB	0.67 559	0.49 561	0.83 519	0.48 565	0.40 561	0.51 521	0.46 554	0.70 561	0.77 555	0.84 566	1.72 592	1.02 571	0.83 572	1.23 578	0.79 549	0.32 566	0.38 579	0.40 570	0.46 578	0.36 565	0.41 573
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	0.41 505	0.50 562	0.48 385	0.44 560	0.39 559	0.46 500	0.32 501	0.50 413	0.43 407	0.45 498	0.52 476	0.57 516	0.36 469	0.48 380	0.33 441	0.33 567	0.21 552	0.55 578	0.25 555	0.37 566	0.32 566

CC-Net-ROB	0.43 513	0.47 555	0.65 471	0.37 549	0.23 513	0.51 521	0.29 479	0.66 550	0.49 474	0.46 502	0.51 468	0.48 474	0.38 482	0.96 558	0.35 450	0.34 568	0.23 561	0.55 578	0.25 555	0.31 559	0.20 525

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 240	0.72 577	0.70 489	0.17 25	0.08 12	0.15 31	0.15 102	0.18 17	0.16 37	0.13 66	0.12 40	0.09 21	0.08 8	0.16 43	0.13 100	0.35 569	0.04 2	0.08 183	0.07 163	0.11 382	0.23 545

SQANet	0.40 503	0.48 557	0.67 477	0.48 565	0.39 559	0.48 512	0.22 374	0.51 430	0.43 407	0.40 462	0.47 452	0.47 468	0.33 452	0.54 413	0.32 434	0.36 570	0.15 521	0.40 570	0.21 538	0.45 569	0.31 563

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 475	0.36 535	0.53 420	0.34 532	0.19 458	0.51 521	0.24 421	0.55 475	0.38 357	0.41 471	0.47 452	0.47 468	0.27 380	0.73 500	0.30 422	0.36 570	0.19 545	0.27 548	0.17 524	0.26 546	0.23 545

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 560	0.64 574	1.06 555	0.45 561	0.27 536	1.40 594	0.58 571	0.78 569	0.92 573	0.84 566	0.86 555	0.88 564	0.68 560	1.33 584	0.68 540	0.37 572	0.29 571	0.34 566	0.36 573	0.43 567	0.37 569

MADNet+	1.01 580	1.16 598	4.72 604	0.70 580	0.47 568	1.24 586	0.96 596	0.97 584	0.89 569	0.65 550	0.77 545	0.87 562	0.85 575	2.09 599	1.68 591	0.38 573	0.39 580	0.31 562	0.27 563	0.43 567	0.39 571

testlalala_base	0.20 240	0.13 270	0.35 219	0.25 416	0.15 359	0.25 284	0.16 136	0.34 223	0.17 54	0.19 165	0.26 212	0.17 156	0.14 164	0.18 84	0.16 191	0.39 574	0.09 418	0.07 97	0.05 51	0.45 569	0.08 245

Consistency-Raft	0.55 544	0.48 557	1.02 551	0.45 561	0.49 570	0.49 517	0.47 558	0.72 564	0.72 548	0.45 498	0.82 551	0.47 468	0.60 548	0.50 389	0.63 533	0.39 574	0.39 580	0.44 572	0.51 584	0.52 572	0.37 569

JetBlue	1.14 586	0.76 579	2.36 592	0.59 573	0.75 586	3.04 605	1.78 609	1.11 586	0.90 571	0.94 572	1.10 569	1.66 588	1.28 592	2.09 599	1.72 593	0.43 576	0.36 578	0.38 568	0.38 576	0.58 576	0.56 583

otaku	0.57 548	0.62 573	0.87 530	0.63 576	0.44 566	0.73 556	0.37 526	0.65 544	0.66 535	0.51 520	0.75 542	0.66 545	0.45 513	0.69 487	0.46 500	0.53 577	0.34 577	0.55 578	0.35 570	0.60 577	0.45 575

DGSMNet	0.61 554	0.29 509	0.91 535	0.51 569	0.70 584	0.62 546	1.38 607	0.59 515	0.55 510	0.37 422	0.61 516	0.52 496	0.33 452	0.65 475	0.43 486	0.53 577	0.60 597	0.67 583	0.61 592	0.63 579	0.61 591

ACVNet_1	0.72 564	0.81 581	1.37 577	0.72 581	0.53 575	0.77 560	0.42 546	0.85 581	0.90 571	0.74 560	0.75 542	1.32 581	0.72 564	1.02 564	0.55 517	0.54 579	0.31 574	0.71 585	0.35 570	0.64 581	0.45 575

anonymity	0.56 545	0.54 567	0.70 489	0.47 564	0.61 580	0.56 533	0.43 548	0.69 559	0.49 474	0.63 546	0.55 490	0.54 505	0.60 548	0.61 452	0.57 518	0.55 580	0.53 590	0.50 575	0.54 587	0.51 571	0.56 583

Ntro	0.58 549	0.64 574	0.92 537	0.66 577	0.50 572	0.77 560	0.36 522	0.66 550	0.70 545	0.50 515	0.59 504	0.65 541	0.51 534	0.75 509	0.45 494	0.56 581	0.32 575	0.56 581	0.34 569	0.63 579	0.46 578

SGM+DAISY	0.87 573	0.66 576	1.30 574	0.51 569	0.60 579	1.03 577	0.84 592	0.76 567	0.73 551	1.39 591	1.51 586	1.31 580	1.22 588	1.11 569	1.08 569	0.57 582	0.53 590	0.51 577	0.51 584	0.54 573	0.61 591

SPS-STEREO	0.69 561	0.61 572	0.98 546	0.52 571	0.57 577	0.74 557	0.50 565	0.78 569	0.62 528	0.95 574	0.86 555	0.94 566	0.70 562	1.01 563	0.87 556	0.58 583	0.51 587	0.50 575	0.50 583	0.55 574	0.58 586
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-7	1.01 580	0.89 586	0.93 539	0.83 586	0.66 583	1.18 582	0.81 590	1.40 592	1.57 595	1.11 583	1.76 594	1.45 583	1.19 587	1.50 588	1.14 574	0.61 584	0.62 600	0.70 584	0.68 595	0.66 584	0.60 588

ACVNet_2	0.89 574	0.87 585	1.25 569	0.82 584	0.62 581	0.97 575	0.62 575	1.14 587	1.42 592	1.00 577	1.40 580	1.47 584	0.84 573	1.11 569	0.66 538	0.61 584	0.43 583	0.78 589	0.49 581	0.75 587	0.52 581

MFMNet_re	0.72 564	0.76 579	0.99 547	0.62 575	0.70 584	0.77 560	0.67 577	0.75 566	0.83 564	0.78 564	0.86 555	0.69 552	0.78 566	0.71 493	0.61 528	0.66 586	0.59 596	0.61 582	0.58 591	0.68 585	0.71 595

MonStereo1	0.93 577	0.56 568	0.82 516	0.69 578	0.58 578	1.37 592	0.35 517	0.94 583	1.25 588	0.93 571	1.90 595	1.52 585	2.10 603	1.27 581	0.77 546	0.69 587	0.33 576	0.75 587	0.47 580	0.70 586	0.57 585

GCST	0.47 525	0.60 571	0.57 436	1.04 594	0.48 569	0.38 458	0.11 17	0.40 307	0.32 281	0.41 471	0.34 307	0.29 313	0.17 226	0.46 374	0.19 276	0.69 587	0.42 582	0.79 591	0.62 593	0.62 578	0.46 578

IMH-64-1	0.91 575	0.86 583	0.84 524	0.97 589	0.75 586	0.92 573	0.71 579	1.27 588	1.10 584	0.89 568	1.45 582	1.14 573	0.96 579	1.19 574	0.84 552	0.74 589	0.51 587	0.97 594	0.55 588	0.84 590	0.60 588

IMH-64	0.91 575	0.86 583	0.84 524	0.97 589	0.75 586	0.92 573	0.71 579	1.27 588	1.10 584	0.89 568	1.45 582	1.14 573	0.96 579	1.19 574	0.84 552	0.74 589	0.51 587	0.97 594	0.55 588	0.84 590	0.60 588

TorneroNet-64	1.43 591	1.03 593	1.20 566	1.10 595	0.86 595	2.26 602	0.73 582	1.84 601	3.84 609	1.25 586	2.25 603	2.69 603	1.42 595	1.76 596	1.43 586	0.76 591	0.50 585	1.09 599	0.66 594	1.23 602	0.76 600

WAO-6	1.07 584	0.93 590	0.92 537	0.96 588	0.78 589	1.28 588	0.75 583	1.34 590	2.00 599	1.02 579	1.54 588	1.59 586	1.22 588	1.31 583	1.14 574	0.78 592	0.55 593	1.02 598	0.75 599	0.83 589	0.69 594

RainbowNet	0.72 564	0.89 586	1.02 551	0.82 584	0.63 582	0.78 563	0.52 566	0.81 575	0.93 575	0.60 541	0.79 547	0.80 560	0.60 548	0.80 528	0.57 518	0.78 592	0.55 593	0.78 589	0.49 581	0.76 588	0.58 586

Dean	1.17 587	1.04 594	1.49 581	1.03 593	0.78 589	1.20 585	0.77 586	1.48 596	1.96 597	1.28 587	1.99 598	2.15 595	1.14 583	1.25 579	1.00 565	0.81 594	0.60 597	1.01 597	0.69 596	0.92 597	0.74 598

TorneroNet	2.22 601	1.08 595	1.24 568	1.14 599	0.90 596	5.58 609	0.80 588	2.12 606	8.69 615	2.58 607	5.42 612	3.88 608	1.97 601	1.78 598	1.87 596	0.86 595	0.54 592	1.15 603	0.74 598	1.23 602	0.85 601

PWCK	1.00 578	1.17 599	1.70 586	0.91 587	0.41 562	1.19 584	0.92 594	1.10 585	1.14 586	1.16 585	1.14 571	1.25 578	0.88 576	1.75 595	1.04 568	0.87 596	0.50 585	0.87 592	0.53 586	0.96 598	0.52 581

WAO-8	1.46 593	1.10 596	1.09 557	1.10 595	0.84 593	2.06 598	0.75 583	1.84 601	3.83 607	1.44 597	2.21 601	2.15 595	1.43 596	3.17 605	1.19 579	0.91 597	0.65 602	1.09 599	0.79 600	0.90 595	0.71 595

Venus	1.46 593	1.10 596	1.09 557	1.10 595	0.84 593	2.06 598	0.75 583	1.84 601	3.83 607	1.44 597	2.21 601	2.15 595	1.43 596	3.17 605	1.19 579	0.91 597	0.65 602	1.09 599	0.79 600	0.90 595	0.71 595

LVE	1.13 585	1.02 592	1.28 572	1.01 591	0.80 592	1.29 589	0.81 590	1.47 595	1.96 597	1.07 581	1.90 595	1.90 591	1.01 582	1.48 587	0.91 559	0.93 599	0.61 599	0.94 593	0.69 596	0.87 593	0.75 599

JetRed	2.30 603	2.64 608	6.12 606	1.12 598	1.38 604	5.85 611	3.29 611	1.99 604	1.67 596	1.98 604	1.95 597	2.16 598	1.60 599	2.48 603	4.10 610	1.05 600	1.60 608	1.09 599	1.01 606	1.67 607	1.28 607

UNDER WATER	1.59 596	1.22 601	2.36 592	1.38 601	1.03 598	1.67 597	1.10 602	1.54 599	3.63 605	1.44 597	1.47 584	2.85 604	2.25 605	1.67 592	1.94 599	1.06 601	0.62 600	1.31 605	0.93 604	1.21 601	1.02 604

IMH	1.05 583	0.95 591	1.00 548	1.01 591	0.78 589	1.11 579	0.68 578	1.38 591	1.43 593	1.00 577	1.72 592	1.43 582	1.14 583	1.73 594	0.89 558	1.09 602	0.55 593	0.99 596	0.57 590	0.87 593	0.62 593

UNDER WATER-64	1.55 595	1.19 600	2.52 595	1.31 600	0.95 597	2.12 600	1.21 605	1.45 594	3.19 603	1.43 596	1.32 578	2.64 602	2.04 602	1.63 591	1.83 595	1.11 603	0.67 604	1.28 604	0.92 603	1.19 600	1.02 604

notaker	1.45 592	1.34 602	1.48 579	1.40 602	1.07 599	1.18 582	0.85 593	1.48 596	1.40 591	1.51 602	3.46 608	2.40 600	1.81 600	1.76 596	1.45 589	1.11 603	0.69 605	1.38 606	0.87 602	1.31 604	0.97 603

ACVNet-4b	0.72 564	0.81 581	1.33 575	0.72 581	0.50 572	0.80 565	0.31 495	0.71 563	0.80 558	0.50 515	0.72 540	0.95 568	0.43 509	0.96 558	1.20 581	1.13 605	0.21 552	0.76 588	0.45 577	0.65 582	0.46 578

KSHMR	1.89 600	1.36 603	1.60 583	1.47 604	1.22 602	1.38 593	1.06 600	1.79 600	5.97 613	1.42 595	5.65 613	2.98 605	1.14 583	2.23 602	1.20 581	1.27 606	1.12 607	1.46 608	1.10 607	1.32 605	1.15 606

ktn	1.77 599	1.36 603	1.22 567	1.43 603	1.14 600	1.52 595	1.08 601	1.51 598	3.96 610	2.77 609	4.69 610	3.35 606	1.46 598	1.69 593	1.25 583	1.43 607	0.77 606	1.45 607	0.99 605	1.32 605	0.96 602

USTest	6.88 610	5.23 612	5.63 605	7.22 613	7.29 610	14.34 619	22.76 619	8.48 617	9.32 616	5.42 612	6.39 614	6.29 616	6.64 613	6.92 615	8.62 617	1.94 608	3.29 615	2.16 612	2.55 613	3.85 612	3.29 613

TCMNet-wrong-test	4.29 606	5.57 613	4.65 601	11.33 617	10.39 615	5.73 610	4.48 613	4.13 612	1.02 578	1.91 603	2.39 604	6.16 615	3.62 609	3.84 610	4.50 612	1.99 609	0.47 584	1.97 611	1.69 610	5.69 615	4.31 615

MADNet++	2.26 602	1.80 606	2.06 589	2.13 608	1.97 606	2.61 604	1.79 610	2.38 607	2.16 600	2.75 608	2.65 605	2.38 599	2.43 606	3.17 605	3.21 606	2.17 610	1.95 611	1.94 610	1.63 609	2.06 608	2.01 610

DLNR_Zeroshot_test	10.44 614	12.10 621	19.93 623	106.08 634	23.66 631	0.14 20	0.13 51	3.22 610	0.17 54	0.16 130	0.23 179	0.16 146	0.10 52	0.31 306	0.15 163	2.36 611	0.06 170	0.07 97	0.07 163	39.70 634	0.06 91

DLNR-FE	10.45 615	12.13 622	19.94 624	106.10 635	23.12 630	0.14 20	0.13 51	3.28 611	0.17 54	0.16 130	0.23 179	0.16 146	0.10 52	0.31 306	0.15 163	2.41 612	0.06 170	0.07 97	0.07 163	40.22 635	0.06 91

HanzoNet	2.97 604	1.69 605	2.29 591	1.74 605	1.33 603	1.53 596	1.03 599	1.99 604	2.64 602	5.51 613	5.16 611	5.90 613	6.82 615	4.32 611	3.29 607	3.16 613	2.02 613	1.92 609	2.87 614	2.24 609	1.89 609

DGTPSM_ROB	8.34 612	5.10 610	10.37 618	5.31 611	10.18 613	8.33 613	23.60 623	6.06 615	13.41 622	4.90 610	10.87 620	5.65 611	10.44 617	6.17 613	12.59 618	3.74 614	7.55 617	3.69 614	7.26 619	4.14 613	7.46 616

DPSMNet_ROB	8.40 613	5.11 611	10.49 619	5.58 612	10.25 614	8.34 614	23.62 624	6.07 616	13.45 623	4.93 611	10.88 621	5.66 612	10.44 617	6.24 614	12.64 619	3.98 615	7.61 618	3.76 615	7.30 620	4.20 614	7.51 617

DPSimNet_ROB	4.34 607	4.23 609	6.89 608	3.67 609	3.68 607	4.75 606	5.21 614	2.67 609	3.68 606	5.82 614	3.95 609	5.57 610	6.72 614	3.46 609	4.48 611	4.05 616	2.88 614	4.68 616	3.12 616	3.69 611	3.62 614

tt	4.71 608	0.10 95	3.94 600	2.06 607	1.53 605	10.14 617	16.88 618	9.27 619	4.98 611	1.39 591	1.02 566	4.68 609	4.90 611	3.35 608	5.86 614	5.76 617	9.15 622	2.24 613	2.53 612	3.10 610	1.32 608

PML	16.10 622	12.82 623	6.78 607	5.23 610	7.76 611	33.92 629	66.56 636	5.30 614	10.28 617	26.12 635	68.59 636	20.51 626	13.49 625	10.06 619	6.78 616	5.96 618	2.00 612	6.04 620	2.18 611	8.96 618	2.60 612

DPSM_ROB	11.49 617	9.87 619	10.35 616	11.13 615	11.31 616	19.11 625	27.51 626	13.37 624	14.21 625	10.31 621	11.06 622	10.96 622	11.27 623	11.96 624	13.59 621	6.78 619	8.19 620	6.03 618	7.09 617	7.93 616	7.73 619

DPSM	11.49 617	9.87 619	10.35 616	11.13 615	11.31 616	19.11 625	27.51 626	13.37 624	14.21 625	10.31 621	11.06 622	10.96 622	11.27 623	11.96 624	13.59 621	6.78 619	8.19 620	6.03 618	7.09 617	7.93 616	7.73 619

xxxxx1	15.27 619	9.54 616	10.31 613	20.13 621	18.88 621	17.08 620	23.03 620	10.36 620	10.99 618	9.21 618	9.62 616	10.74 619	10.61 620	10.72 620	13.89 623	7.97 621	9.20 623	31.85 632	44.72 634	12.84 619	13.69 621

tt_ll	15.27 619	9.54 616	10.31 613	20.13 621	18.88 621	17.08 620	23.03 620	10.36 620	10.99 618	9.21 618	9.62 616	10.74 619	10.61 620	10.72 620	13.89 623	7.97 621	9.20 623	31.85 632	44.72 634	12.84 619	13.69 621

ff	15.27 619	9.54 616	10.31 613	20.13 621	18.88 621	17.08 620	23.03 620	10.36 620	10.99 618	9.21 618	9.62 616	10.74 619	10.61 620	10.72 620	13.89 623	7.97 621	9.20 623	31.85 632	44.72 634	12.84 619	13.69 621

RAFT-FEzeroshot	23.10 626	19.88 629	20.56 625	22.49 625	22.75 627	38.38 630	55.50 633	26.84 631	28.66 632	20.60 629	22.10 628	22.05 628	22.74 629	24.00 630	27.37 632	13.59 624	16.48 627	12.14 621	14.28 623	15.96 624	15.54 627

RAFT-FE	23.10 626	19.88 629	20.56 625	22.49 625	22.75 627	38.38 630	55.50 633	26.84 631	28.66 632	20.60 629	22.10 628	22.05 628	22.74 629	24.00 630	27.37 632	13.59 624	16.48 627	12.14 621	14.28 623	15.96 624	15.54 627

CasAABBNet	23.10 626	19.86 627	20.64 627	22.47 624	22.73 625	38.41 633	55.50 633	26.89 633	28.70 634	20.61 631	22.15 630	22.08 631	22.75 631	23.99 628	27.36 630	13.59 624	16.48 627	12.14 621	14.27 622	15.95 623	15.53 626

FlowAnything	23.14 629	19.87 628	20.79 628	22.50 627	22.74 626	38.39 632	55.46 631	26.89 633	28.72 635	20.77 633	22.29 632	22.07 630	22.72 628	23.99 628	27.41 634	13.60 627	16.55 631	12.15 624	14.36 626	15.97 626	15.52 625

Selective-RAFT-Error	23.16 630	19.93 631	20.87 629	22.54 628	22.81 629	38.52 635	55.47 632	27.01 636	28.83 636	20.66 632	22.25 631	22.09 632	22.80 633	24.09 632	27.36 630	13.61 628	16.48 627	12.15 624	14.28 623	15.99 627	15.57 629

LSM0	24.24 631	19.98 632	22.32 630	24.22 629	40.14 635	38.48 634	55.20 630	26.95 635	28.57 631	20.49 628	21.83 626	22.26 633	22.75 631	24.22 633	27.30 629	13.66 629	16.32 626	12.19 626	14.15 621	16.10 628	17.66 630

Anonymous_1	16.62 623	9.35 615	9.84 610	10.66 614	14.64 618	18.66 624	27.12 625	12.64 623	13.51 624	10.76 623	10.30 619	10.13 618	10.60 619	11.06 623	12.74 620	15.87 630	7.74 619	16.92 627	43.48 633	58.66 636	7.68 618

LRCNet_RVC	10.90 616	14.34 624	9.35 609	15.35 618	8.04 612	1.08 578	0.34 513	8.78 618	0.70 545	12.63 624	16.05 624	9.85 617	6.54 612	8.57 618	6.34 615	20.27 631	5.40 616	23.70 629	21.88 630	14.87 622	13.83 624

HaxPig	17.72 624	20.22 633	19.73 622	16.53 619	16.51 619	9.27 615	9.33 615	14.34 626	13.27 621	18.65 625	18.70 625	17.35 625	16.77 626	17.04 626	16.45 626	22.05 632	20.89 632	22.27 628	21.53 629	21.29 629	22.13 633

MEDIAN_ROB	21.21 625	24.62 634	23.47 631	19.58 620	19.65 624	13.22 618	10.96 616	17.88 627	17.00 627	22.14 634	22.02 627	20.86 627	20.36 627	21.06 627	19.71 627	25.63 633	24.13 633	26.21 630	25.20 631	25.17 630	25.38 634

AVERAGE_ROB	25.43 632	29.06 635	27.24 632	24.63 630	24.20 632	17.73 623	12.61 617	22.29 630	21.39 630	26.79 636	26.16 635	25.20 634	24.64 636	25.07 634	23.53 628	29.96 634	28.40 634	30.60 631	29.58 632	29.72 631	29.84 635

RSGM-EC	29.65 633	17.75 625	10.04 611	35.31 631	33.15 633	26.42 627	46.65 628	19.89 628	17.74 628	18.92 626	23.36 633	30.14 635	23.59 634	41.87 635	45.99 635	59.56 635	34.38 635	33.25 635	20.37 627	34.97 632	19.60 631

acva	29.65 633	17.75 625	10.04 611	35.31 631	33.15 633	26.42 627	46.65 628	19.89 628	17.74 628	18.92 626	23.36 633	30.14 635	23.59 634	41.87 635	45.99 635	59.56 635	34.38 635	33.25 635	20.37 627	34.97 632	19.60 631

test_example2	101.33 635	108.28 636	68.15 634	98.43 633	106.93 636	89.75 636	102.43 637	36.80 637	97.65 637	129.04 637	130.15 637	65.26 637	66.62 637	92.11 637	80.24 637	144.10 637	199.48 637	81.81 637	103.01 637	125.01 637	101.27 636

ccccc		256.29 637		354.40 636	364.36 637	149.10 637		152.89 638		153.93 638		164.00 638		268.02 638		390.55 638	349.22 638	244.59 638	219.82 638	412.30 638

ASD4		6.65 614

Low-res two-view benchmark