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 56	0.11 239	0.16 54	0.17 58	0.09 63	0.14 48	0.12 46	0.24 161	0.16 87	0.11 73	0.11 60	0.08 5	0.10 94	0.15 83	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

asd	0.10 10	0.10 156	0.15 25	0.17 58	0.10 138	0.16 117	0.10 12	0.19 62	0.13 35	0.12 108	0.11 60	0.09 35	0.10 94	0.16 114	0.11 53	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 56	0.10 156	0.14 9	0.17 58	0.10 138	0.15 69	0.12 46	0.25 183	0.17 118	0.14 177	0.13 105	0.09 35	0.09 44	0.18 163	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25_new	0.11 56	0.11 239	0.16 54	0.17 58	0.10 138	0.17 159	0.12 46	0.21 100	0.14 55	0.12 108	0.13 105	0.09 35	0.10 94	0.15 83	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 56	0.11 239	0.16 54	0.17 58	0.10 138	0.17 159	0.12 46	0.21 100	0.14 55	0.12 108	0.13 105	0.09 35	0.10 94	0.15 83	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 56	0.11 239	0.16 54	0.17 58	0.10 138	0.17 159	0.12 46	0.21 100	0.14 55	0.12 108	0.13 105	0.09 35	0.10 94	0.15 83	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 10	0.10 156	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.10 12	0.19 62	0.13 35	0.12 108	0.12 85	0.08 5	0.11 136	0.16 114	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 56	0.10 156	0.14 9	0.17 58	0.09 63	0.17 159	0.09 4	0.22 118	0.16 87	0.13 146	0.13 105	0.09 35	0.11 136	0.19 195	0.13 190	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

test410_97500	0.10 10	0.09 94	0.17 79	0.18 115	0.10 138	0.16 117	0.09 4	0.18 48	0.13 35	0.09 17	0.09 18	0.09 35	0.08 18	0.14 38	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

test410	0.10 10	0.09 94	0.18 98	0.18 115	0.10 138	0.16 117	0.09 4	0.18 48	0.14 55	0.10 44	0.09 18	0.09 35	0.08 18	0.14 38	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

SCION-Mon(vits-remp)	0.15 223	0.18 533	0.40 405	0.27 612	0.26 666	0.46 633	0.12 46	0.24 161	0.19 161	0.09 17	0.11 60	0.08 5	0.07 3	0.14 38	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

GELT-Stereo	0.13 143	0.09 94	0.16 54	0.20 256	0.14 418	0.14 48	0.15 180	0.33 321	0.23 260	0.14 177	0.11 60	0.11 107	0.11 136	0.16 114	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.05 7	0.05 37

monster-pro	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 34	0.12 46	0.24 161	0.19 161	0.09 17	0.11 60	0.08 5	0.07 3	0.14 38	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

TS12	0.12 93	0.08 44	0.17 79	0.21 315	0.09 63	0.19 222	0.14 125	0.23 141	0.16 87	0.14 177	0.19 232	0.12 143	0.13 224	0.17 133	0.15 265	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

aanet-new-90k	0.12 93	0.11 239	0.28 243	0.20 256	0.09 63	0.15 69	0.14 125	0.22 118	0.16 87	0.09 17	0.11 60	0.09 35	0.12 173	0.20 219	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

aanet-new-60k	0.12 93	0.11 239	0.32 292	0.20 256	0.08 30	0.16 117	0.13 89	0.19 62	0.17 118	0.11 73	0.12 85	0.11 107	0.11 136	0.19 195	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

aanet-new-70k	0.12 93	0.10 156	0.27 226	0.19 179	0.08 30	0.16 117	0.14 125	0.21 100	0.15 74	0.10 44	0.13 105	0.10 69	0.12 173	0.20 219	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

aanet-new-78k	0.13 143	0.11 239	0.44 464	0.21 315	0.08 30	0.14 48	0.14 125	0.21 100	0.16 87	0.10 44	0.13 105	0.10 69	0.13 224	0.18 163	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

aanet-new-36k	0.12 93	0.12 303	0.28 243	0.19 179	0.08 30	0.17 159	0.15 180	0.22 118	0.18 141	0.11 73	0.14 145	0.10 69	0.11 136	0.17 133	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

aanet-new-34k	0.12 93	0.11 239	0.26 214	0.19 179	0.07 3	0.14 48	0.14 125	0.21 100	0.18 141	0.12 108	0.15 160	0.11 107	0.12 173	0.13 16	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 56	0.10 156	0.26 214	0.18 115	0.09 63	0.14 48	0.14 125	0.20 83	0.13 35	0.11 73	0.13 105	0.10 69	0.11 136	0.14 38	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.05 7	0.05 37

aanet-new-24k	0.12 93	0.11 239	0.22 163	0.19 179	0.11 202	0.16 117	0.14 125	0.19 62	0.15 74	0.13 146	0.16 181	0.11 107	0.12 173	0.14 38	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.06 113	0.05 37

aanet-new-22k	0.12 93	0.11 239	0.28 243	0.20 256	0.08 30	0.15 69	0.13 89	0.22 118	0.19 161	0.12 108	0.14 145	0.12 143	0.12 173	0.15 83	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

aanet-new-8k	0.12 93	0.11 239	0.24 190	0.20 256	0.09 63	0.19 222	0.15 180	0.26 205	0.20 193	0.11 73	0.12 85	0.10 69	0.13 224	0.17 133	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 93	0.10 156	0.21 146	0.21 315	0.11 202	0.20 265	0.16 234	0.21 100	0.17 118	0.12 108	0.17 200	0.11 107	0.12 173	0.14 38	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 93	0.09 94	0.17 79	0.19 179	0.11 202	0.14 48	0.16 234	0.21 100	0.20 193	0.10 44	0.17 200	0.11 107	0.12 173	0.12 8	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.08 342	0.05 7	0.06 159

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 56	0.09 94	0.17 79	0.18 115	0.10 138	0.15 69	0.16 234	0.23 141	0.15 74	0.10 44	0.16 181	0.09 35	0.11 136	0.13 16	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.08 342	0.05 7	0.08 347

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 186	0.19 550	0.70 617	0.17 58	0.12 282	0.13 34	0.14 125	0.24 161	0.17 118	0.10 44	0.12 85	0.10 69	0.10 94	0.13 16	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.07 255	0.05 7	0.07 259

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 93	0.09 94	0.18 98	0.18 115	0.09 63	0.13 34	0.16 234	0.25 183	0.21 215	0.11 73	0.16 181	0.09 35	0.11 136	0.13 16	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.07 255	0.04 1	0.05 37

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 9	0.17 58	0.09 63	0.09 3	0.14 125	0.10 1	0.14 55	0.07 1	0.09 18	0.07 2	0.07 3	0.11 1	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

BStereo	0.13 143	0.10 156	0.42 440	0.18 115	0.11 202	0.13 34	0.14 125	0.24 161	0.22 234	0.12 108	0.11 60	0.12 143	0.09 44	0.16 114	0.14 229	0.05 9	0.06 263	0.06 59	0.08 342	0.05 7	0.06 159

Anonymus123	0.14 186	0.10 156	0.42 440	0.18 115	0.11 202	0.36 573	0.14 125	0.28 244	0.22 234	0.12 108	0.11 60	0.12 143	0.09 44	0.16 114	0.14 229	0.05 9	0.06 263	0.06 59	0.08 342	0.05 7	0.06 159

NLSM3	0.13 143	0.10 156	0.17 79	0.21 315	0.13 366	0.18 187	0.16 234	0.30 282	0.24 278	0.11 73	0.15 160	0.12 143	0.13 224	0.17 133	0.15 265	0.05 9	0.05 40	0.08 280	0.08 342	0.05 7	0.05 37

BridgeDepth	0.10 10	0.09 94	0.14 9	0.19 179	0.07 3	0.16 117	0.12 46	0.16 26	0.12 24	0.08 2	0.09 18	0.14 200	0.13 224	0.14 38	0.10 7	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.14 48	0.12 46	0.24 161	0.19 161	0.09 17	0.11 60	0.08 5	0.07 3	0.14 38	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.18 115	0.10 138	0.13 34	0.12 46	0.15 17	0.12 24	0.10 44	0.13 105	0.10 69	0.10 94	0.14 38	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 34	0.12 46	0.24 161	0.19 161	0.09 17	0.11 60	0.08 5	0.07 3	0.14 38	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

AdaDepth	0.11 56	0.09 94	0.20 132	0.20 256	0.10 138	0.19 222	0.13 89	0.16 26	0.13 35	0.10 44	0.10 47	0.09 35	0.09 44	0.19 195	0.12 131	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.05 7	0.05 37

2.25w	0.11 56	0.09 94	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.10 12	0.19 62	0.18 141	0.14 177	0.17 200	0.09 35	0.10 94	0.18 163	0.13 190	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

4.5_new	0.11 56	0.11 239	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.14 48	0.12 46	0.21 100	0.16 87	0.13 146	0.13 105	0.08 5	0.09 44	0.13 16	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.06 113	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 56	0.11 239	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.14 48	0.12 46	0.21 100	0.16 87	0.13 146	0.13 105	0.08 5	0.09 44	0.13 16	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.06 113	0.04 1

2.5w	0.11 56	0.10 156	0.15 25	0.18 115	0.09 63	0.15 69	0.15 180	0.20 83	0.15 74	0.12 108	0.13 105	0.10 69	0.09 44	0.17 133	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 56	0.09 94	0.14 9	0.16 26	0.09 63	0.15 69	0.12 46	0.25 183	0.16 87	0.14 177	0.13 105	0.08 5	0.10 94	0.16 114	0.13 190	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.25w_new	0.11 56	0.09 94	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.19 222	0.10 12	0.22 118	0.17 118	0.14 177	0.12 85	0.10 69	0.11 136	0.17 133	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.25w	0.11 56	0.09 94	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.19 222	0.10 12	0.22 118	0.17 118	0.14 177	0.12 85	0.10 69	0.11 136	0.17 133	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.75w	0.11 56	0.09 94	0.15 25	0.17 58	0.11 202	0.18 187	0.12 46	0.23 141	0.14 55	0.13 146	0.11 60	0.08 5	0.10 94	0.16 114	0.11 53	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3w_stereo	0.12 93	0.11 239	0.18 98	0.18 115	0.08 30	0.16 117	0.15 180	0.27 221	0.19 161	0.12 108	0.12 85	0.07 2	0.12 173	0.15 83	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

2w_stereo	0.11 56	0.10 156	0.15 25	0.18 115	0.08 30	0.16 117	0.14 125	0.27 221	0.20 193	0.14 177	0.14 145	0.08 5	0.11 136	0.13 16	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

1w_stereo	0.12 93	0.08 44	0.14 9	0.18 115	0.09 63	0.16 117	0.15 180	0.25 183	0.21 215	0.13 146	0.16 181	0.08 5	0.12 173	0.16 114	0.13 190	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

monsterstereo	0.11 56	0.09 94	0.14 9	0.19 179	0.12 282	0.14 48	0.12 46	0.25 183	0.17 118	0.13 146	0.16 181	0.08 5	0.09 44	0.19 195	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo	0.13 143	0.10 156	0.24 190	0.20 256	0.09 63	0.16 117	0.18 337	0.21 100	0.18 141	0.11 73	0.17 200	0.09 35	0.09 44	0.15 83	0.14 229	0.05 9	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.07 201	0.05 37

MonSter	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.14 48	0.12 46	0.24 161	0.19 161	0.09 17	0.11 60	0.08 5	0.07 3	0.14 38	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

rgla	0.10 10	0.11 239	0.15 25	0.18 115	0.11 202	0.15 69	0.11 28	0.15 17	0.12 24	0.10 44	0.08 15	0.08 5	0.09 44	0.14 38	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

416test1013	0.10 10	0.10 156	0.16 54	0.18 115	0.11 202	0.16 117	0.11 28	0.15 17	0.13 35	0.11 73	0.09 18	0.08 5	0.09 44	0.13 16	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.05 37

416test	0.10 10	0.10 156	0.15 25	0.18 115	0.11 202	0.15 69	0.11 28	0.15 17	0.12 24	0.10 44	0.09 18	0.08 5	0.09 44	0.13 16	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LACA_dic	0.09 1	0.12 303	0.15 25	0.16 26	0.07 3	0.14 48	0.11 28	0.12 5	0.11 13	0.09 17	0.08 15	0.09 35	0.08 18	0.15 83	0.09 1	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 201	0.05 37

monster_256*512	0.17 261	0.12 303	0.18 98	0.23 450	0.13 366	0.21 299	0.19 386	0.40 422	0.29 354	0.19 275	0.22 278	0.24 367	0.17 338	0.18 163	0.16 292	0.06 53	0.05 40	0.08 280	0.08 342	0.08 291	0.07 259

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 93	0.12 303	0.17 79	0.22 389	0.10 138	0.15 69	0.13 89	0.18 48	0.14 55	0.11 73	0.13 105	0.10 69	0.08 18	0.20 219	0.14 229	0.06 53	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.07 201	0.07 259

over v1	0.11 56	0.13 376	0.15 25	0.19 179	0.06 1	0.15 69	0.10 12	0.18 48	0.10 6	0.10 44	0.09 18	0.11 107	0.14 261	0.18 163	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 159

anonymous	0.11 56	0.09 94	0.20 132	0.18 115	0.10 138	0.08 2	0.14 125	0.16 26	0.17 118	0.12 108	0.13 105	0.09 35	0.07 3	0.13 16	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 10	0.09 94	0.17 79	0.13 1	0.09 63	0.11 20	0.16 234	0.12 5	0.11 13	0.09 17	0.13 105	0.06 1	0.09 44	0.11 1	0.14 229	0.06 53	0.06 263	0.08 280	0.09 453	0.07 201	0.07 259

testmc14	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.18 115	0.07 3	0.16 117	0.14 125	0.15 17	0.12 24	0.10 44	0.13 105	0.10 69	0.08 18	0.12 8	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

derf	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.11 20	0.12 46	0.17 35	0.14 55	0.08 2	0.09 18	0.11 107	0.09 44	0.14 38	0.11 53	0.06 53	0.06 263	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.05 37

mm2	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.09 3	0.12 46	0.17 35	0.13 35	0.08 2	0.09 18	0.11 107	0.09 44	0.14 38	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.09 3	0.12 46	0.14 11	0.13 35	0.08 2	0.09 18	0.11 107	0.09 44	0.14 38	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

CAR	0.10 10	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.09 63	0.14 48	0.10 12	0.19 62	0.13 35	0.10 44	0.10 47	0.08 5	0.07 3	0.15 83	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MSE-Stereo	0.10 10	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.09 63	0.14 48	0.10 12	0.19 62	0.13 35	0.09 17	0.10 47	0.08 5	0.07 3	0.15 83	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

aanet-new-40k	0.12 93	0.11 239	0.27 226	0.19 179	0.11 202	0.16 117	0.14 125	0.19 62	0.14 55	0.11 73	0.14 145	0.10 69	0.11 136	0.12 8	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

aanet-32k-new	0.12 93	0.13 376	0.28 243	0.20 256	0.09 63	0.16 117	0.15 180	0.20 83	0.16 87	0.11 73	0.14 145	0.09 35	0.13 224	0.18 163	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.06 159

aanet-new-32k	0.12 93	0.11 239	0.27 226	0.20 256	0.09 63	0.18 187	0.13 89	0.18 48	0.13 35	0.12 108	0.12 85	0.13 166	0.13 224	0.14 38	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

aanet-new-30k	0.12 93	0.11 239	0.27 226	0.20 256	0.09 63	0.18 187	0.13 89	0.18 48	0.13 35	0.12 108	0.12 85	0.13 166	0.13 224	0.14 38	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

aanet-new-28k	0.12 93	0.11 239	0.35 332	0.20 256	0.08 30	0.16 117	0.14 125	0.19 62	0.14 55	0.12 108	0.14 145	0.12 143	0.12 173	0.15 83	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.07 255	0.07 201	0.05 37

aanet-new-16k	0.12 93	0.11 239	0.26 214	0.20 256	0.08 30	0.14 48	0.12 46	0.21 100	0.19 161	0.12 108	0.12 85	0.12 143	0.11 136	0.14 38	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

aanet-new-10k	0.12 93	0.12 303	0.27 226	0.21 315	0.09 63	0.19 222	0.14 125	0.24 161	0.17 118	0.12 108	0.13 105	0.11 107	0.12 173	0.14 38	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

aanet-new-12k	0.12 93	0.11 239	0.23 179	0.22 389	0.09 63	0.16 117	0.14 125	0.24 161	0.19 161	0.12 108	0.11 60	0.09 35	0.13 224	0.14 38	0.11 53	0.06 53	0.04 2	0.07 175	0.05 81	0.08 291	0.05 37

aanet-new-14k	0.12 93	0.11 239	0.25 204	0.21 315	0.08 30	0.13 34	0.14 125	0.25 183	0.21 215	0.12 108	0.15 160	0.09 35	0.14 261	0.15 83	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 93	0.08 44	0.18 98	0.18 115	0.13 366	0.20 265	0.16 234	0.23 141	0.18 141	0.12 108	0.15 160	0.14 200	0.13 224	0.13 16	0.12 131	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 186	0.21 578	0.47 493	0.17 58	0.12 282	0.15 69	0.14 125	0.24 161	0.16 87	0.11 73	0.14 145	0.12 143	0.10 94	0.14 38	0.10 7	0.06 53	0.06 263	0.06 59	0.08 342	0.05 7	0.07 259

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 93	0.08 44	0.29 257	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.14 125	0.19 62	0.17 118	0.11 73	0.14 145	0.11 107	0.12 173	0.13 16	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.05 7	0.19 646

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 143	0.09 94	0.19 114	0.18 115	0.14 418	0.19 222	0.15 180	0.25 183	0.22 234	0.15 200	0.20 249	0.10 69	0.09 44	0.14 38	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 143	0.09 94	0.22 163	0.18 115	0.14 418	0.18 187	0.15 180	0.23 141	0.21 215	0.16 229	0.22 278	0.10 69	0.09 44	0.15 83	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 143	0.09 94	0.20 132	0.18 115	0.14 418	0.18 187	0.15 180	0.25 183	0.22 234	0.16 229	0.21 264	0.09 35	0.09 44	0.13 16	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 143	0.11 239	0.38 381	0.17 58	0.11 202	0.17 159	0.14 125	0.23 141	0.17 118	0.11 73	0.14 145	0.13 166	0.11 136	0.14 38	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

PSi22	0.14 186	0.13 376	0.29 257	0.19 179	0.09 63	0.17 159	0.12 46	0.28 244	0.23 260	0.13 146	0.14 145	0.22 330	0.13 224	0.29 396	0.14 229	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 201	0.06 159

Selective-IGEV-i32	0.12 93	0.09 94	0.22 163	0.19 179	0.10 138	0.15 69	0.14 125	0.27 221	0.15 74	0.13 146	0.14 145	0.13 166	0.08 18	0.21 246	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.05 37

GeoVLM	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.15 69	0.12 46	0.17 35	0.13 35	0.09 17	0.09 18	0.11 107	0.10 94	0.14 38	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

gcap_with_dpt	0.12 93	0.09 94	0.21 146	0.18 115	0.13 366	0.18 187	0.16 234	0.24 161	0.20 193	0.16 229	0.21 264	0.09 35	0.09 44	0.13 16	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

Pro-Stereo	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.17 58	0.10 138	0.17 159	0.13 89	0.11 2	0.13 35	0.10 44	0.09 18	0.08 5	0.06 1	0.22 266	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.08 342	0.05 7	0.05 37

MonSter++	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.15 69	0.12 46	0.17 35	0.13 35	0.09 17	0.09 18	0.11 107	0.10 94	0.14 38	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

HiDET	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.15 7	0.09 63	0.14 48	0.12 46	0.19 62	0.15 74	0.10 44	0.09 18	0.11 107	0.09 44	0.15 83	0.13 190	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LCMNet	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.15 7	0.09 63	0.15 69	0.12 46	0.18 48	0.19 161	0.10 44	0.10 47	0.11 107	0.10 94	0.15 83	0.13 190	0.06 53	0.06 263	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

VIP-Stereo	0.12 93	0.12 303	0.21 146	0.18 115	0.11 202	0.24 380	0.12 46	0.19 62	0.18 141	0.10 44	0.13 105	0.11 107	0.09 44	0.19 195	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

Replicate-Monster	0.12 93	0.10 156	0.32 292	0.16 26	0.08 30	0.17 159	0.10 12	0.22 118	0.19 161	0.11 73	0.10 47	0.10 69	0.09 44	0.19 195	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.08 347

monsters	0.11 56	0.09 94	0.13 1	0.17 58	0.12 282	0.15 69	0.11 28	0.23 141	0.15 74	0.14 177	0.12 85	0.08 5	0.09 44	0.21 246	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 56	0.06 1	0.17 79	0.15 7	0.11 202	0.16 117	0.13 89	0.21 100	0.16 87	0.11 73	0.15 160	0.09 35	0.07 3	0.14 38	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

xyz-stereo-finetune2	0.17 261	0.11 239	0.26 214	0.16 26	0.09 63	0.27 435	0.19 386	0.27 221	0.20 193	0.22 307	0.28 344	0.21 318	0.22 424	0.37 463	0.22 460	0.06 53	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.06 113	0.07 259

xyz-stereo-finetune	0.16 240	0.12 303	0.23 179	0.16 26	0.08 30	0.23 357	0.20 439	0.29 261	0.31 385	0.19 275	0.22 278	0.19 289	0.15 281	0.29 396	0.20 411	0.06 53	0.06 263	0.08 280	0.06 170	0.06 113	0.06 159

LG-Stereo_L2	0.10 10	0.08 44	0.19 114	0.16 26	0.09 63	0.12 27	0.13 89	0.18 48	0.13 35	0.09 17	0.07 3	0.08 5	0.08 18	0.16 114	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 10	0.08 44	0.19 114	0.16 26	0.09 63	0.12 27	0.13 89	0.17 35	0.11 13	0.08 2	0.07 3	0.08 5	0.07 3	0.17 133	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test1	0.10 10	0.08 44	0.15 25	0.18 115	0.09 63	0.15 69	0.11 28	0.16 26	0.10 6	0.08 2	0.06 1	0.10 69	0.07 3	0.17 133	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MLG-Stereo	0.10 10	0.08 44	0.15 25	0.18 115	0.07 3	0.15 69	0.11 28	0.17 35	0.11 13	0.08 2	0.06 1	0.10 69	0.08 18	0.18 163	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MM-Stereo_test2	0.15 223	0.10 156	0.44 464	0.23 450	0.11 202	0.21 299	0.21 470	0.27 221	0.22 234	0.15 200	0.16 181	0.13 166	0.11 136	0.20 219	0.13 190	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.09 380	0.05 37

HART	0.15 223	0.11 239	0.30 268	0.21 315	0.09 63	0.17 159	0.16 234	0.30 282	0.19 161	0.15 200	0.25 315	0.17 256	0.09 44	0.21 246	0.12 131	0.06 53	0.07 405	0.07 175	0.05 81	0.08 291	0.06 159

GREAT-IGEV	0.12 93	0.09 94	0.25 204	0.16 26	0.11 202	0.14 48	0.16 234	0.17 35	0.17 118	0.10 44	0.15 160	0.09 35	0.09 44	0.18 163	0.10 7	0.06 53	0.07 405	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.10 482
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FLISNet	0.20 357	0.13 376	0.33 309	0.18 115	0.15 482	0.17 159	0.16 234	0.34 334	0.21 215	0.37 555	0.39 492	0.36 514	0.24 456	0.29 396	0.21 438	0.06 53	0.05 40	0.08 280	0.09 453	0.09 380	0.07 259

CoSv	0.20 357	0.13 376	0.33 309	0.18 115	0.15 482	0.17 159	0.16 234	0.34 334	0.21 215	0.37 555	0.39 492	0.36 514	0.24 456	0.29 396	0.21 438	0.06 53	0.05 40	0.08 280	0.09 453	0.09 380	0.07 259

SCV_C0	0.14 186	0.11 239	0.25 204	0.19 179	0.12 282	0.15 69	0.16 234	0.30 282	0.22 234	0.13 146	0.15 160	0.13 166	0.09 44	0.24 292	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.09 380	0.06 159

AIO_rvc	0.12 93	0.11 239	0.22 163	0.19 179	0.10 138	0.15 69	0.17 286	0.20 83	0.16 87	0.11 73	0.13 105	0.13 166	0.08 18	0.22 266	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 259

fffft	0.13 143	0.09 94	0.24 190	0.19 179	0.10 138	0.17 159	0.19 386	0.22 118	0.16 87	0.14 177	0.11 60	0.13 166	0.10 94	0.24 292	0.18 354	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.07 201	0.06 159
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.11 56	0.08 44	0.17 79	0.17 58	0.09 63	0.22 332	0.14 125	0.14 11	0.16 87	0.11 73	0.10 47	0.09 35	0.08 18	0.21 246	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

SMoEStereo_RVC	0.13 143	0.10 156	0.22 163	0.19 179	0.10 138	0.19 222	0.17 286	0.19 62	0.19 161	0.15 200	0.13 105	0.12 143	0.11 136	0.24 292	0.16 292	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.06 159

mms	0.13 143	0.11 239	0.19 114	0.19 179	0.12 282	0.16 117	0.17 286	0.20 83	0.17 118	0.13 146	0.17 200	0.14 200	0.09 44	0.24 292	0.14 229	0.06 53	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.07 201	0.07 259

ours_stereo	0.13 143	0.11 239	0.23 179	0.20 256	0.11 202	0.17 159	0.18 337	0.20 83	0.19 161	0.13 146	0.18 223	0.14 200	0.10 94	0.23 276	0.14 229	0.06 53	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.06 113	0.05 37

fffy	0.14 186	0.11 239	0.24 190	0.20 256	0.10 138	0.19 222	0.18 337	0.22 118	0.19 161	0.13 146	0.16 181	0.15 222	0.13 224	0.25 322	0.14 229	0.06 53	0.06 263	0.08 280	0.06 170	0.07 201	0.06 159

WCG-NET	0.14 186	0.09 94	0.23 179	0.18 115	0.08 30	0.18 187	0.17 286	0.21 100	0.28 335	0.18 267	0.21 264	0.15 222	0.12 173	0.18 163	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

IGEV-Stereo++	0.11 56	0.08 44	0.15 25	0.19 179	0.11 202	0.14 48	0.10 12	0.22 118	0.18 141	0.10 44	0.13 105	0.10 69	0.11 136	0.14 38	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

AIO-Stereo	0.13 143	0.10 156	0.22 163	0.20 256	0.09 63	0.16 117	0.15 180	0.27 221	0.16 87	0.13 146	0.15 160	0.13 166	0.08 18	0.18 163	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.06 159

WCG-NET（raft）	0.14 186	0.09 94	0.23 179	0.17 58	0.08 30	0.19 222	0.16 234	0.23 141	0.26 305	0.18 267	0.19 232	0.20 304	0.12 173	0.21 246	0.12 131	0.06 53	0.06 263	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

RSM++	0.12 93	0.09 94	0.19 114	0.20 256	0.09 63	0.17 159	0.15 180	0.21 100	0.19 161	0.12 108	0.12 85	0.14 200	0.09 44	0.20 219	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.07 201	0.05 37

RSM	0.12 93	0.09 94	0.20 132	0.20 256	0.09 63	0.16 117	0.15 180	0.23 141	0.18 141	0.13 146	0.13 105	0.15 222	0.09 44	0.21 246	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.05 37

gcap-zeroshot	0.13 143	0.09 94	0.22 163	0.17 58	0.14 418	0.19 222	0.15 180	0.25 183	0.22 234	0.15 200	0.20 249	0.10 69	0.09 44	0.13 16	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

test_for_model	0.13 143	0.09 94	0.20 132	0.18 115	0.14 418	0.19 222	0.15 180	0.25 183	0.22 234	0.15 200	0.20 249	0.10 69	0.09 44	0.14 38	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 93	0.08 44	0.29 257	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.14 125	0.19 62	0.17 118	0.11 73	0.14 145	0.11 107	0.12 173	0.13 16	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.05 7	0.19 646

MoCha-V2	0.13 143	0.08 44	0.26 214	0.23 450	0.09 63	0.16 117	0.15 180	0.26 205	0.16 87	0.15 200	0.15 160	0.13 166	0.14 261	0.20 219	0.11 53	0.06 53	0.07 405	0.06 59	0.06 170	0.06 113	0.05 37

MIM_Stereo	0.18 287	0.12 303	0.38 381	0.20 256	0.11 202	0.17 159	0.14 125	0.35 358	0.25 293	0.27 364	0.35 444	0.23 352	0.13 224	0.27 361	0.16 292	0.06 53	0.07 405	0.08 280	0.08 342	0.08 291	0.06 159

testlalala	0.13 143	0.09 94	0.22 163	0.17 58	0.14 418	0.19 222	0.15 180	0.25 183	0.22 234	0.15 200	0.20 249	0.10 69	0.09 44	0.13 16	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

LL-Strereo2	0.18 287	0.18 533	0.39 397	0.22 389	0.12 282	0.24 380	0.13 89	0.31 294	0.23 260	0.24 331	0.20 249	0.24 367	0.12 173	0.26 341	0.15 265	0.06 53	0.06 263	0.12 563	0.09 453	0.08 291	0.07 259

4D-IteraStereo	0.17 261	0.16 498	0.50 521	0.21 315	0.14 418	0.19 222	0.17 286	0.28 244	0.28 335	0.23 316	0.20 249	0.20 304	0.11 136	0.19 195	0.14 229	0.06 53	0.04 2	0.10 465	0.08 342	0.08 291	0.06 159

LoS_RVC	0.13 143	0.10 156	0.19 114	0.18 115	0.16 515	0.20 265	0.18 337	0.20 83	0.17 118	0.13 146	0.19 232	0.12 143	0.15 281	0.17 133	0.13 190	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.12 547

Selective-IGEV	0.12 93	0.09 94	0.22 163	0.19 179	0.10 138	0.15 69	0.14 125	0.27 221	0.15 74	0.13 146	0.14 145	0.13 166	0.08 18	0.21 246	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.05 37

ProNet	0.14 186	0.12 303	0.25 204	0.19 179	0.11 202	0.19 222	0.19 386	0.27 221	0.20 193	0.14 177	0.13 105	0.13 166	0.12 173	0.24 292	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.07 201	0.07 259

RAFT_CTSACE	0.21 378	0.16 498	0.41 430	0.25 549	0.15 482	0.22 332	0.24 549	0.32 306	0.28 335	0.33 493	0.51 602	0.29 439	0.17 338	0.32 426	0.13 190	0.06 53	0.07 405	0.09 382	0.08 342	0.08 291	0.06 159

test_4	0.18 287	0.12 303	0.34 321	0.23 450	0.12 282	0.18 187	0.22 500	0.26 205	0.24 278	0.24 331	0.47 584	0.22 330	0.13 224	0.24 292	0.16 292	0.06 53	0.05 40	0.09 382	0.09 453	0.07 201	0.05 37

iRaft-Stereo_5w	0.23 432	0.18 533	0.44 464	0.22 389	0.13 366	0.19 222	0.19 386	0.37 388	0.32 397	0.28 377	0.37 463	0.34 495	0.23 438	0.65 609	0.27 524	0.06 53	0.06 263	0.08 280	0.07 255	0.09 380	0.08 347

test-3	0.16 240	0.09 94	0.31 283	0.21 315	0.11 202	0.18 187	0.16 234	0.30 282	0.27 316	0.26 354	0.16 181	0.22 330	0.12 173	0.26 341	0.18 354	0.06 53	0.04 2	0.08 280	0.08 342	0.06 113	0.06 159

test_1	0.16 240	0.09 94	0.31 283	0.21 315	0.11 202	0.18 187	0.16 234	0.30 282	0.27 316	0.25 341	0.16 181	0.22 330	0.12 173	0.26 341	0.18 354	0.06 53	0.04 2	0.08 280	0.08 342	0.06 113	0.06 159

test_3	0.18 287	0.11 239	0.32 292	0.24 508	0.11 202	0.22 332	0.25 567	0.31 294	0.31 385	0.25 341	0.18 223	0.23 352	0.13 224	0.25 322	0.19 388	0.06 53	0.05 40	0.09 382	0.10 501	0.07 201	0.06 159

cross-raft	0.17 261	0.12 303	0.41 430	0.23 450	0.10 138	0.20 265	0.24 549	0.33 321	0.23 260	0.23 316	0.28 344	0.29 439	0.15 281	0.17 133	0.15 265	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.05 37

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 261	0.14 430	0.32 292	0.20 256	0.09 63	0.19 222	0.17 286	0.32 306	0.30 371	0.25 341	0.33 422	0.20 304	0.17 338	0.19 195	0.15 265	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.07 201	0.05 37

AFF-stereo	0.18 287	0.15 469	0.32 292	0.21 315	0.10 138	0.18 187	0.18 337	0.33 321	0.27 316	0.25 341	0.37 463	0.25 379	0.17 338	0.24 292	0.15 265	0.06 53	0.05 40	0.08 280	0.08 342	0.07 201	0.05 37

GEAR-Net	0.13 143	0.09 94	0.23 179	0.21 315	0.10 138	0.15 69	0.15 180	0.29 261	0.16 87	0.12 108	0.15 160	0.12 143	0.12 173	0.17 133	0.14 229	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.07 259

zzzzzzz1	0.28 542	0.51 701	1.51 716	0.24 508	0.16 515	0.22 332	0.21 470	0.39 408	0.34 421	0.22 307	0.25 315	0.26 401	0.21 406	0.34 440	0.23 481	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.10 456	0.08 347

noway7	0.27 521	0.51 701	1.61 721	0.24 508	0.12 282	0.22 332	0.18 337	0.44 473	0.31 385	0.21 297	0.22 278	0.24 367	0.20 396	0.20 219	0.21 438	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.09 380	0.08 347

over-6	0.12 93	0.13 376	0.19 114	0.19 179	0.07 3	0.16 117	0.11 28	0.26 205	0.16 87	0.10 44	0.10 47	0.10 69	0.13 224	0.19 195	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 159

over-8	0.11 56	0.13 376	0.16 54	0.20 256	0.07 3	0.15 69	0.10 12	0.19 62	0.10 6	0.09 17	0.09 18	0.11 107	0.12 173	0.18 163	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 159

small-0shot	0.10 10	0.09 94	0.18 98	0.16 26	0.09 63	0.09 3	0.16 234	0.14 11	0.12 24	0.08 2	0.15 160	0.08 5	0.08 18	0.11 1	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

over-9	0.11 56	0.13 376	0.16 54	0.19 179	0.07 3	0.15 69	0.10 12	0.20 83	0.11 13	0.09 17	0.09 18	0.11 107	0.12 173	0.18 163	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 159

Anonymus	0.12 93	0.08 44	0.17 79	0.19 179	0.10 138	0.16 117	0.15 180	0.20 83	0.16 87	0.11 73	0.09 18	0.14 200	0.12 173	0.17 133	0.13 190	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.07 259

PhaseNet	0.13 143	0.09 94	0.19 114	0.18 115	0.11 202	0.16 117	0.14 125	0.24 161	0.17 118	0.11 73	0.12 85	0.16 244	0.12 173	0.19 195	0.16 292	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.07 201	0.07 259

TestStereo-Hl	0.18 287	0.11 239	0.31 283	0.17 58	0.10 138	0.22 332	0.16 234	0.36 377	0.29 354	0.23 316	0.26 327	0.22 330	0.19 385	0.38 469	0.17 325	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.07 201	0.07 259

MCSU-Stereo	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.17 58	0.07 3	0.16 117	0.15 180	0.17 35	0.16 87	0.12 108	0.13 105	0.12 143	0.08 18	0.15 83	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

qqai	0.10 10	0.07 4	0.16 54	0.18 115	0.09 63	0.11 20	0.12 46	0.16 26	0.14 55	0.08 2	0.09 18	0.11 107	0.09 44	0.15 83	0.11 53	0.07 141	0.06 263	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

quiztm	0.15 223	0.15 469	0.25 204	0.22 389	0.14 418	0.17 159	0.17 286	0.33 321	0.21 215	0.18 267	0.21 264	0.14 200	0.10 94	0.17 133	0.14 229	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.08 291	0.05 37

MGA	0.10 10	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.10 138	0.15 69	0.10 12	0.18 48	0.13 35	0.09 17	0.09 18	0.09 35	0.07 3	0.15 83	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 159

PointNet	0.10 10	0.08 44	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.14 125	0.17 35	0.14 55	0.08 2	0.11 60	0.12 143	0.09 44	0.14 38	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

LiteMatch*	0.11 56	0.07 4	0.22 163	0.16 26	0.10 138	0.13 34	0.13 89	0.18 48	0.14 55	0.09 17	0.09 18	0.09 35	0.10 94	0.14 38	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.06 159

aanet-new	0.13 143	0.11 239	0.30 268	0.20 256	0.13 366	0.20 265	0.14 125	0.23 141	0.16 87	0.12 108	0.13 105	0.09 35	0.15 281	0.19 195	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.06 159

RT-Monster	0.15 223	0.08 44	0.21 146	0.17 58	0.14 418	0.20 265	0.11 28	0.29 261	0.32 397	0.24 331	0.22 278	0.17 256	0.13 224	0.18 163	0.14 229	0.07 141	0.06 263	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 259

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.12 46	0.15 17	0.11 13	0.08 2	0.07 3	0.13 166	0.09 44	0.12 8	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.11 28	0.15 17	0.10 6	0.08 2	0.07 3	0.13 166	0.09 44	0.12 8	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 54	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.11 28	0.14 11	0.10 6	0.08 2	0.07 3	0.11 107	0.08 18	0.11 1	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LACA3	0.10 10	0.10 156	0.14 9	0.15 7	0.07 3	0.16 117	0.14 125	0.14 11	0.13 35	0.11 73	0.09 18	0.10 69	0.10 94	0.16 114	0.09 1	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1c-attn	0.12 93	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.07 3	0.15 69	0.15 180	0.24 161	0.17 118	0.13 146	0.15 160	0.16 244	0.13 224	0.15 83	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

Foundation-i1b	0.12 93	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.07 3	0.16 117	0.15 180	0.25 183	0.16 87	0.14 177	0.15 160	0.17 256	0.12 173	0.15 83	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 93	0.07 4	0.14 9	0.15 7	0.07 3	0.18 187	0.16 234	0.25 183	0.16 87	0.16 229	0.16 181	0.18 269	0.13 224	0.17 133	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

DepthFocus	0.10 10	0.07 4	0.21 146	0.15 7	0.11 202	0.10 18	0.13 89	0.15 17	0.08 1	0.12 108	0.10 47	0.09 35	0.07 3	0.13 16	0.10 7	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.06 113	0.05 37

Foundation-i1	0.13 143	0.07 4	0.16 54	0.17 58	0.11 202	0.17 159	0.16 234	0.32 306	0.22 234	0.15 200	0.17 200	0.20 304	0.13 224	0.14 38	0.13 190	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.06 1	0.09 3	0.12 46	0.14 11	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 69	0.08 18	0.11 1	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LACA2	0.10 10	0.11 239	0.20 132	0.16 26	0.07 3	0.16 117	0.13 89	0.17 35	0.14 55	0.09 17	0.09 18	0.11 107	0.10 94	0.14 38	0.09 1	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LACA1	0.09 1	0.10 156	0.13 1	0.16 26	0.07 3	0.15 69	0.12 46	0.15 17	0.11 13	0.09 17	0.07 3	0.09 35	0.10 94	0.13 16	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.05 37

Test_v1	0.10 10	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.09 63	0.13 34	0.13 89	0.22 118	0.16 87	0.09 17	0.10 47	0.08 5	0.08 18	0.14 38	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

Hybrid-DGEV-03	0.20 357	0.14 430	0.31 283	0.22 389	0.12 282	0.26 424	0.16 234	0.31 294	0.27 316	0.32 478	0.58 637	0.23 352	0.15 281	0.23 276	0.17 325	0.07 141	0.05 40	0.09 382	0.07 255	0.08 291	0.06 159

Hybrid-DGEV-2	0.21 378	0.15 469	0.34 321	0.24 508	0.13 366	0.28 455	0.14 125	0.48 520	0.44 549	0.27 364	0.24 303	0.25 379	0.25 478	0.28 376	0.19 388	0.07 141	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.07 201	0.07 259

DispViT+	0.12 93	0.07 4	0.19 114	0.15 7	0.16 515	0.10 18	0.12 46	0.26 205	0.23 260	0.13 146	0.11 60	0.10 69	0.08 18	0.21 246	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

MatchStereo	0.11 56	0.08 44	0.23 179	0.16 26	0.07 3	0.09 3	0.12 46	0.20 83	0.17 118	0.10 44	0.15 160	0.08 5	0.08 18	0.14 38	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.13 1	0.07 3	0.16 117	0.10 12	0.20 83	0.14 55	0.09 17	0.10 47	0.09 35	0.12 173	0.13 16	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.05 81	0.06 113	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJA1	0.18 287	0.10 156	0.16 54	0.22 389	0.18 562	0.25 400	0.19 386	0.51 559	0.51 617	0.15 200	0.17 200	0.15 222	0.16 306	0.20 219	0.20 411	0.07 141	0.09 536	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.06 159

WQFJX	0.18 287	0.10 156	0.17 79	0.22 389	0.18 562	0.25 400	0.18 337	0.53 590	0.45 561	0.17 248	0.16 181	0.14 200	0.16 306	0.23 276	0.18 354	0.07 141	0.08 497	0.07 175	0.06 170	0.08 291	0.07 259

NLMM	0.18 287	0.10 156	0.16 54	0.22 389	0.18 562	0.25 400	0.19 386	0.51 559	0.51 617	0.15 200	0.17 200	0.15 222	0.16 306	0.20 219	0.20 411	0.07 141	0.09 536	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.06 159

CSFM-Stereo	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.08 30	0.16 117	0.13 89	0.21 100	0.11 13	0.11 73	0.11 60	0.10 69	0.10 94	0.14 38	0.11 53	0.07 141	0.06 263	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

GSStereo	0.12 93	0.09 94	0.20 132	0.17 58	0.12 282	0.19 222	0.16 234	0.26 205	0.18 141	0.13 146	0.15 160	0.10 69	0.09 44	0.16 114	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.08 291	0.08 347

GS-Stereo							0.16 234	0.26 205	0.18 141	0.13 146	0.15 160	0.10 69	0.09 44	0.16 114	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.08 291	0.08 347

FE-Mocha	0.16 240	0.10 156	0.33 309	0.19 179	0.13 366	0.19 222	0.15 180	0.35 358	0.22 234	0.24 331	0.24 303	0.20 304	0.14 261	0.17 133	0.17 325	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.08 342	0.07 201	0.06 159

IGEV-FE	0.18 287	0.10 156	0.65 599	0.20 256	0.12 282	0.19 222	0.15 180	0.34 334	0.19 161	0.28 377	0.22 278	0.27 412	0.13 224	0.23 276	0.18 354	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.07 201	0.06 159

252Zero-FE	0.14 186	0.07 4	0.17 79	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.11 28	0.21 100	0.19 161	0.77 699	0.11 60	0.08 5	0.08 18	0.13 16	0.13 190	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 159

Zero-FE251	0.14 186	0.09 94	0.24 190	0.17 58	0.09 63	0.20 265	0.13 89	0.20 83	0.14 55	0.61 679	0.13 105	0.13 166	0.11 136	0.14 38	0.16 292	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

DA	0.14 186	0.10 156	0.18 98	0.21 315	0.10 138	0.29 477	0.16 234	0.28 244	0.20 193	0.14 177	0.17 200	0.16 244	0.14 261	0.17 133	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.07 259

Monster-pub-mixall	0.10 10	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.08 30	0.11 20	0.09 4	0.20 83	0.12 24	0.11 73	0.11 60	0.08 5	0.08 18	0.23 276	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 159

GGEV	0.14 186	0.10 156	0.18 98	0.21 315	0.10 138	0.29 477	0.16 234	0.28 244	0.20 193	0.14 177	0.17 200	0.16 244	0.14 261	0.17 133	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.07 259

GASTEREO	0.13 143	0.12 303	0.21 146	0.23 450	0.10 138	0.18 187	0.15 180	0.26 205	0.18 141	0.17 248	0.16 181	0.11 107	0.13 224	0.19 195	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.07 255	0.06 113	0.06 159

MSCF	0.13 143	0.12 303	0.21 146	0.22 389	0.10 138	0.16 117	0.15 180	0.26 205	0.18 141	0.17 248	0.16 181	0.11 107	0.13 224	0.18 163	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.07 255	0.06 113	0.06 159

water-stereo	0.13 143	0.08 44	0.20 132	0.19 179	0.10 138	0.17 159	0.14 125	0.25 183	0.19 161	0.17 248	0.23 289	0.15 222	0.15 281	0.12 8	0.13 190	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.05 37

depthmonostereo	0.14 186	0.09 94	0.19 114	0.19 179	0.08 30	0.20 265	0.15 180	0.27 221	0.23 260	0.16 229	0.18 223	0.14 200	0.17 338	0.19 195	0.13 190	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.05 37

DVStereo	0.14 186	0.08 44	0.18 98	0.18 115	0.09 63	0.21 299	0.14 125	0.24 161	0.21 215	0.21 297	0.21 264	0.15 222	0.14 261	0.23 276	0.15 265	0.07 141	0.06 263	0.06 59	0.06 170	0.05 7	0.05 37

xyz-stereo	1.40 728	0.10 156	17.09 770	0.18 115	0.07 3	4.78 747	0.18 337	0.29 261	0.34 421	0.36 547	2.81 750	0.40 557	0.29 540	0.56 557	0.24 494	0.07 141	0.05 40	0.09 382	0.06 170	0.06 113	0.05 37

111111	0.11 56	0.07 4	0.17 79	0.19 179	0.11 202	0.13 34	0.11 28	0.22 118	0.15 74	0.11 73	0.12 85	0.12 143	0.08 18	0.18 163	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.08 291	0.06 159

MLG-Stereo_test3	0.10 10	0.08 44	0.16 54	0.17 58	0.08 30	0.16 117	0.12 46	0.17 35	0.12 24	0.10 44	0.07 3	0.10 69	0.08 18	0.14 38	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 159

MLG-Stereo_test2	0.10 10	0.08 44	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.11 28	0.16 26	0.10 6	0.09 17	0.07 3	0.10 69	0.06 1	0.15 83	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.05 37

LG-G_1	0.11 56	0.08 44	0.18 98	0.18 115	0.07 3	0.21 299	0.09 4	0.19 62	0.11 13	0.10 44	0.09 18	0.11 107	0.10 94	0.19 195	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 159

LG-G	0.11 56	0.08 44	0.18 98	0.18 115	0.07 3	0.21 299	0.09 4	0.19 62	0.11 13	0.10 44	0.09 18	0.11 107	0.10 94	0.19 195	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 159

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 143	0.09 94	0.24 190	0.20 256	0.10 138	0.15 69	0.14 125	0.22 118	0.16 87	0.12 108	0.19 232	0.15 222	0.11 136	0.13 16	0.17 325	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.07 201	0.06 159

MM-Stereo_test3	0.17 261	0.12 303	0.29 257	0.23 450	0.14 418	0.19 222	0.22 500	0.39 408	0.36 451	0.16 229	0.24 303	0.17 256	0.12 173	0.19 195	0.14 229	0.07 141	0.07 405	0.08 280	0.06 170	0.09 380	0.06 159

MM-Stereo_test1	0.17 261	0.10 156	0.39 397	0.23 450	0.11 202	0.20 265	0.22 500	0.33 321	0.29 354	0.22 307	0.21 264	0.15 222	0.14 261	0.23 276	0.13 190	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.07 255	0.09 380	0.06 159

Reg-Stereo(zero)	0.16 240	0.07 4	0.36 352	0.19 179	0.10 138	0.19 222	0.14 125	0.28 244	0.24 278	0.22 307	0.20 249	0.24 367	0.18 369	0.21 246	0.18 354	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.06 113	0.06 159

SCV	0.14 186	0.14 430	0.24 190	0.21 315	0.11 202	0.15 69	0.16 234	0.31 294	0.18 141	0.11 73	0.15 160	0.13 166	0.10 94	0.23 276	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.09 380	0.06 159

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 143	0.14 430	0.19 114	0.26 584	0.09 63	0.15 69	0.13 89	0.22 118	0.18 141	0.12 108	0.11 60	0.10 69	0.13 224	0.21 246	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.08 30	0.12 27	0.13 89	0.11 2	0.12 24	0.09 17	0.07 3	0.10 69	0.09 44	0.11 1	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

HUF	0.15 223	0.11 239	0.38 381	0.17 58	0.11 202	0.16 117	0.17 286	0.22 118	0.20 193	0.11 73	0.13 105	0.14 200	0.11 136	0.18 163	0.12 131	0.07 141	0.20 687	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.14 591

AIO_test	0.12 93	0.09 94	0.20 132	0.19 179	0.11 202	0.15 69	0.17 286	0.19 62	0.16 87	0.11 73	0.13 105	0.14 200	0.09 44	0.20 219	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

AIO-test1	0.19 336	0.14 430	0.41 430	0.27 612	0.15 482	0.21 299	0.16 234	0.39 408	0.36 451	0.17 248	0.26 327	0.18 269	0.13 224	0.28 376	0.14 229	0.07 141	0.06 263	0.10 465	0.11 542	0.06 113	0.09 422

castereo++	0.13 143	0.10 156	0.18 98	0.18 115	0.10 138	0.27 435	0.13 89	0.23 141	0.23 260	0.11 73	0.13 105	0.16 244	0.10 94	0.18 163	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.04 1

castereo	0.14 186	0.10 156	0.19 114	0.18 115	0.10 138	0.20 265	0.19 386	0.30 282	0.27 316	0.13 146	0.18 223	0.16 244	0.16 306	0.15 83	0.13 190	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.06 113	0.05 37

GIP-stereo	0.12 93	0.09 94	0.20 132	0.19 179	0.11 202	0.16 117	0.14 125	0.29 261	0.18 141	0.11 73	0.16 181	0.13 166	0.09 44	0.15 83	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

tt45	0.14 186	0.09 94	0.22 163	0.19 179	0.11 202	0.23 357	0.18 337	0.22 118	0.17 118	0.15 200	0.13 105	0.14 200	0.10 94	0.30 412	0.14 229	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.07 201	0.07 259

999	0.14 186	0.08 44	0.24 190	0.19 179	0.11 202	0.20 265	0.17 286	0.24 161	0.18 141	0.13 146	0.16 181	0.14 200	0.11 136	0.36 460	0.15 265	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.07 259

tg	0.16 240	0.11 239	0.25 204	0.21 315	0.11 202	0.23 357	0.15 180	0.34 334	0.24 278	0.20 283	0.25 315	0.19 289	0.12 173	0.24 292	0.15 265	0.07 141	0.05 40	0.09 382	0.09 453	0.08 291	0.07 259

dual_stereo	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.17 58	0.08 30	0.09 3	0.13 89	0.24 161	0.13 35	0.10 44	0.09 18	0.09 35	0.08 18	0.18 163	0.12 131	0.07 141	0.06 263	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

UGAM-zero	0.23 432	0.10 156	0.54 545	0.19 179	0.13 366	0.21 299	0.14 125	0.44 473	0.22 234	0.28 377	0.28 344	0.51 627	0.33 583	0.65 609	0.14 229	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.08 342	0.06 113	0.07 259

GCAP-BAT	0.21 378	0.08 44	1.22 700	0.29 638	0.43 702	0.16 117	0.15 180	0.27 221	0.25 293	0.14 177	0.17 200	0.15 222	0.11 136	0.20 219	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.06 159

Occ-G	0.13 143	0.08 44	0.21 146	0.17 58	0.10 138	0.15 69	0.19 386	0.22 118	0.19 161	0.13 146	0.19 232	0.21 318	0.11 136	0.17 133	0.14 229	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.06 170	0.07 201	0.06 159

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 491	0.14 430	0.95 673	0.21 315	0.27 670	0.20 265	0.19 386	0.48 520	0.25 293	0.26 354	0.55 625	0.34 495	0.18 369	0.25 322	0.17 325	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.12 581	0.12 547	0.12 547

U	1.00 717	0.09 94	0.21 146	0.21 315	3.68 749	6.12 757	0.14 125	0.21 100	0.21 215	0.11 73	0.11 60	0.10 69	0.09 44	0.12 8	0.11 53	0.07 141	0.05 40	5.42 764	2.90 762	0.07 201	0.06 159

IGEV-Stereo+	0.12 93	0.08 44	0.17 79	0.18 115	0.13 366	0.09 3	0.11 28	0.16 26	0.15 74	0.10 44	0.08 15	0.10 69	0.10 94	0.21 246	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.16 606	0.24 685

RAFT-Stereo-weight	0.15 223	0.09 94	0.26 214	0.20 256	0.10 138	0.19 222	0.17 286	0.36 377	0.29 354	0.24 331	0.20 249	0.19 289	0.10 94	0.18 163	0.15 265	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.05 37

H2IRNET	0.18 287	0.13 376	0.35 332	0.21 315	0.12 282	0.20 265	0.15 180	0.27 221	0.30 371	0.17 248	0.31 389	0.25 379	0.20 396	0.24 292	0.18 354	0.07 141	0.06 263	0.09 382	0.10 501	0.09 380	0.06 159

MGS-Stereo	0.14 186	0.11 239	0.32 292	0.19 179	0.11 202	0.18 187	0.17 286	0.20 83	0.22 234	0.14 177	0.24 303	0.15 222	0.10 94	0.18 163	0.12 131	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.06 170	0.10 456	0.06 159

IGEV++	0.13 143	0.10 156	0.23 179	0.21 315	0.10 138	0.15 69	0.15 180	0.29 261	0.16 87	0.12 108	0.15 160	0.12 143	0.12 173	0.17 133	0.14 229	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.07 259

MyStereo07	0.16 240	0.12 303	0.26 214	0.22 389	0.14 418	0.25 400	0.23 527	0.29 261	0.21 215	0.15 200	0.13 105	0.12 143	0.13 224	0.25 322	0.13 190	0.07 141	0.07 405	0.09 382	0.08 342	0.08 291	0.08 347

MyStereo06	0.20 357	0.12 303	0.57 562	0.21 315	0.14 418	0.25 400	0.23 527	0.40 422	0.21 215	0.30 438	0.24 303	0.31 466	0.18 369	0.22 266	0.18 354	0.07 141	0.07 405	0.09 382	0.08 342	0.08 291	0.08 347

MyStereo05	0.23 432	0.12 303	0.57 562	0.21 315	0.14 418	0.25 400	0.23 527	0.48 520	0.52 626	0.31 456	0.23 289	0.25 379	0.22 424	0.30 412	0.21 438	0.07 141	0.07 405	0.09 382	0.08 342	0.08 291	0.08 347

MyStereo04	0.23 432	0.12 303	0.55 552	0.22 389	0.14 418	0.25 400	0.23 527	0.49 530	0.52 626	0.28 377	0.23 289	0.27 412	0.23 438	0.30 412	0.22 460	0.07 141	0.07 405	0.09 382	0.08 342	0.08 291	0.08 347

AE-Stereo	0.17 261	0.11 239	0.31 283	0.24 508	0.14 418	0.23 357	0.18 337	0.34 334	0.29 354	0.15 200	0.25 315	0.21 318	0.13 224	0.20 219	0.14 229	0.07 141	0.08 497	0.09 382	0.10 501	0.07 201	0.06 159

ff7	0.14 186	0.12 303	0.27 226	0.19 179	0.12 282	0.21 299	0.18 337	0.27 221	0.20 193	0.15 200	0.13 105	0.12 143	0.12 173	0.24 292	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.07 259

IGEVStereo-DCA	0.14 186	0.11 239	0.27 226	0.19 179	0.12 282	0.20 265	0.18 337	0.27 221	0.20 193	0.15 200	0.12 85	0.14 200	0.12 173	0.28 376	0.14 229	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.07 259

ffff	0.14 186	0.12 303	0.27 226	0.19 179	0.12 282	0.21 299	0.18 337	0.27 221	0.20 193	0.15 200	0.13 105	0.12 143	0.12 173	0.24 292	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.07 259

rrr	0.17 261	0.11 239	0.57 562	0.19 179	0.12 282	0.20 265	0.18 337	0.35 358	0.22 234	0.15 200	0.12 85	0.14 200	0.12 173	0.28 376	0.14 229	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.07 259

11t	0.14 186	0.12 303	0.27 226	0.19 179	0.12 282	0.21 299	0.18 337	0.27 221	0.20 193	0.15 200	0.13 105	0.12 143	0.12 173	0.24 292	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.07 259

IGEV_Zeroshot_test	0.18 287	0.10 156	0.65 599	0.20 256	0.12 282	0.19 222	0.15 180	0.34 334	0.19 161	0.28 377	0.22 278	0.27 412	0.13 224	0.23 276	0.18 354	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.07 201	0.06 159

MSKI-zero shot	0.17 261	0.09 94	0.43 454	0.20 256	0.11 202	0.21 299	0.15 180	0.32 306	0.21 215	0.23 316	0.24 303	0.23 352	0.10 94	0.31 419	0.13 190	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.06 159

CASnet	0.14 186	0.12 303	0.22 163	0.22 389	0.08 30	0.16 117	0.15 180	0.27 221	0.25 293	0.22 307	0.20 249	0.15 222	0.11 136	0.17 133	0.13 190	0.07 141	0.05 40	0.11 524	0.09 453	0.08 291	0.05 37
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.20 357	0.08 44	1.14 695	0.29 638	0.43 702	0.16 117	0.15 180	0.27 221	0.25 293	0.14 177	0.17 200	0.15 222	0.11 136	0.20 219	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.06 159

AEACV	0.13 143	0.09 94	0.23 179	0.18 115	0.19 589	0.19 222	0.16 234	0.23 141	0.14 55	0.13 146	0.17 200	0.13 166	0.16 306	0.16 114	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.08 342	0.07 201	0.06 159

GCAP-Stereo	0.14 186	0.14 430	0.33 309	0.20 256	0.09 63	0.21 299	0.10 12	0.26 205	0.20 193	0.18 267	0.19 232	0.15 222	0.13 224	0.17 133	0.13 190	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.06 159

RAFT-Test	0.17 261	0.10 156	0.38 381	0.19 179	0.12 282	0.25 400	0.17 286	0.33 321	0.23 260	0.23 316	0.29 358	0.27 412	0.14 261	0.20 219	0.14 229	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.06 159

HH	0.18 287	0.12 303	0.55 552	0.22 389	0.12 282	0.18 187	0.18 337	0.34 334	0.19 161	0.20 283	0.24 303	0.34 495	0.18 369	0.29 396	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.07 201	0.06 159

HanStereo	0.18 287	0.12 303	0.55 552	0.22 389	0.12 282	0.18 187	0.18 337	0.34 334	0.19 161	0.20 283	0.24 303	0.34 495	0.18 369	0.29 396	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.07 201	0.06 159

anonymousdsp2	0.17 261	0.10 156	0.28 243	0.20 256	0.11 202	0.25 400	0.17 286	0.41 437	0.31 385	0.23 316	0.23 289	0.22 330	0.15 281	0.25 322	0.15 265	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.08 291	0.07 259

anonymousdsp	0.14 186	0.12 303	0.27 226	0.19 179	0.12 282	0.21 299	0.18 337	0.28 244	0.20 193	0.15 200	0.13 105	0.12 143	0.12 173	0.24 292	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.08 291	0.07 259

CES	0.14 186	0.08 44	0.19 114	0.17 58	0.22 633	0.18 187	0.16 234	0.23 141	0.19 161	0.14 177	0.17 200	0.14 200	0.10 94	0.18 163	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.08 291	0.18 639

EGLCR-Stereo	0.13 143	0.08 44	0.20 132	0.18 115	0.09 63	0.21 299	0.13 89	0.27 221	0.21 215	0.13 146	0.10 47	0.15 222	0.09 44	0.20 219	0.13 190	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.06 159

DCRE	0.20 357	0.13 376	0.40 405	0.21 315	0.15 482	0.20 265	0.19 386	0.30 282	0.27 316	0.22 307	0.80 684	0.23 352	0.16 306	0.23 276	0.15 265	0.07 141	0.07 405	0.07 175	0.08 342	0.07 201	0.06 159

Selective-RAFT	0.17 261	0.12 303	0.30 268	0.24 508	0.10 138	0.29 477	0.15 180	0.32 306	0.31 385	0.17 248	0.17 200	0.21 318	0.18 369	0.28 376	0.17 325	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.07 255	0.08 291	0.06 159

MC-Stereo	0.14 186	0.09 94	0.25 204	0.21 315	0.09 63	0.18 187	0.16 234	0.23 141	0.19 161	0.18 267	0.23 289	0.16 244	0.13 224	0.22 266	0.13 190	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.05 37

RCA-Stereo	0.16 240	0.09 94	0.25 204	0.20 256	0.10 138	0.19 222	0.17 286	0.36 377	0.35 438	0.20 283	0.25 315	0.17 256	0.17 338	0.18 163	0.14 229	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.05 37

CroCo-Stereo Lap2	0.15 223	0.15 469	0.28 243	0.25 549	0.18 562	0.11 20	0.19 386	0.28 244	0.21 215	0.13 146	0.16 181	0.15 222	0.12 173	0.17 133	0.14 229	0.07 141	0.07 405	0.08 280	0.06 170	0.08 291	0.07 259

TestStereo1	0.21 378	0.16 498	0.32 292	0.26 584	0.13 366	0.26 424	0.27 588	0.40 422	0.36 451	0.29 406	0.39 492	0.22 330	0.21 406	0.33 433	0.17 325	0.07 141	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.08 291	0.07 259

DCANet-4	0.19 336	0.10 156	0.52 538	0.19 179	0.09 63	0.19 222	0.18 337	0.36 377	0.39 487	0.29 406	0.30 374	0.17 256	0.22 424	0.20 219	0.18 354	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 259

ccc-4	0.14 186	0.12 303	0.27 226	0.19 179	0.12 282	0.21 299	0.18 337	0.27 221	0.20 193	0.15 200	0.13 105	0.12 143	0.12 173	0.24 292	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.07 259

fff	0.19 336	0.13 376	0.40 405	0.18 115	0.09 63	0.19 222	0.18 337	0.35 358	0.43 533	0.29 406	0.30 374	0.18 269	0.28 525	0.20 219	0.18 354	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 259

ADStereo(finetuned)	0.19 336	0.13 376	0.49 510	0.19 179	0.09 63	0.19 222	0.18 337	0.34 334	0.39 487	0.29 406	0.31 389	0.18 269	0.31 572	0.21 246	0.19 388	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.07 259

raft_robust	0.22 414	0.17 518	0.30 268	0.22 389	0.12 282	0.23 357	0.22 500	0.49 530	0.48 596	0.32 478	0.32 399	0.26 401	0.23 438	0.53 536	0.15 265	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.10 501	0.08 291	0.06 159

RAFT+CT+SA	0.21 378	0.18 533	0.33 309	0.25 549	0.18 562	0.23 357	0.29 611	0.40 422	0.36 451	0.24 331	0.38 478	0.18 269	0.16 306	0.32 426	0.16 292	0.07 141	0.05 40	0.09 382	0.12 581	0.09 380	0.09 422

test_5	0.23 432	0.19 550	0.38 381	0.26 584	0.18 562	0.25 400	0.29 611	0.40 422	0.37 462	0.29 406	0.40 503	0.25 379	0.22 424	0.34 440	0.18 354	0.07 141	0.05 40	0.09 382	0.09 453	0.10 456	0.10 482

SA-5K	0.21 378	0.16 498	0.32 292	0.26 584	0.13 366	0.26 424	0.27 588	0.40 422	0.36 451	0.29 406	0.39 492	0.22 330	0.21 406	0.33 433	0.17 325	0.07 141	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.08 291	0.07 259

Sa-1000	0.22 414	0.15 469	0.35 332	0.23 450	0.13 366	0.28 455	0.23 527	0.47 507	0.39 487	0.30 438	0.50 596	0.26 401	0.19 385	0.33 433	0.16 292	0.07 141	0.06 263	0.10 465	0.11 542	0.08 291	0.06 159

SA	0.22 414	0.16 498	0.36 352	0.23 450	0.13 366	0.24 380	0.23 527	0.45 486	0.40 505	0.27 364	0.44 554	0.23 352	0.23 438	0.33 433	0.17 325	0.07 141	0.06 263	0.10 465	0.11 542	0.08 291	0.06 159

IGEV-Stereo	0.14 186	0.12 303	0.27 226	0.19 179	0.12 282	0.21 299	0.18 337	0.28 244	0.20 193	0.15 200	0.13 105	0.12 143	0.12 173	0.24 292	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.08 291	0.07 259
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.19 336	0.10 156	0.46 485	0.19 179	0.13 366	0.25 400	0.19 386	0.52 578	0.19 161	0.29 406	0.21 264	0.22 330	0.20 396	0.28 376	0.18 354	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.08 342	0.08 291	0.08 347

GLC_STEREO	0.15 223	0.10 156	0.24 190	0.21 315	0.09 63	0.17 159	0.15 180	0.23 141	0.27 316	0.17 248	0.20 249	0.17 256	0.11 136	0.23 276	0.16 292	0.07 141	0.09 536	0.09 382	0.08 342	0.07 201	0.06 159

IPLG	0.21 378	0.15 469	0.53 542	0.21 315	0.12 282	0.28 455	0.17 286	0.42 451	0.30 371	0.33 493	0.32 399	0.15 222	0.17 338	0.50 518	0.21 438	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.06 159

MIPNet	0.21 378	0.15 469	0.52 538	0.21 315	0.12 282	0.27 435	0.20 439	0.45 486	0.37 462	0.30 438	0.23 289	0.19 289	0.24 456	0.27 361	0.19 388	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.06 159

IPLGR	0.21 378	0.13 376	0.61 578	0.21 315	0.11 202	0.25 400	0.18 337	0.41 437	0.37 462	0.28 377	0.27 336	0.21 318	0.19 385	0.37 463	0.18 354	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.06 159

GMOStereo	0.18 287	0.14 430	0.30 268	0.22 389	0.12 282	0.20 265	0.27 588	0.26 205	0.28 335	0.31 456	0.32 399	0.26 401	0.17 338	0.15 83	0.12 131	0.07 141	0.07 405	0.10 465	0.08 342	0.08 291	0.05 37

error version	0.18 287	0.14 430	0.30 268	0.22 389	0.12 282	0.20 265	0.27 588	0.26 205	0.28 335	0.31 456	0.32 399	0.26 401	0.17 338	0.15 83	0.12 131	0.07 141	0.07 405	0.10 465	0.08 342	0.08 291	0.05 37

test-v	0.18 287	0.14 430	0.30 268	0.22 389	0.12 282	0.20 265	0.27 588	0.26 205	0.28 335	0.31 456	0.32 399	0.26 401	0.17 338	0.15 83	0.12 131	0.07 141	0.07 405	0.10 465	0.08 342	0.08 291	0.05 37

CrosDoStereo	0.31 570	0.10 156	0.49 510	0.18 115	0.12 282	0.22 332	1.11 743	0.34 334	0.37 462	0.38 570	0.61 652	0.28 428	0.46 654	0.61 585	0.57 653	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.07 201	0.07 259

LCNet	0.21 378	0.11 239	0.29 257	0.25 549	0.12 282	0.23 357	0.19 386	0.34 334	0.26 305	0.28 377	0.35 444	0.26 401	0.30 555	0.35 451	0.17 325	0.07 141	0.05 40	0.09 382	0.10 501	0.13 565	0.22 673

STrans-v2	0.24 463	0.13 376	0.54 545	0.21 315	0.12 282	0.23 357	0.21 470	0.47 507	0.28 335	0.31 456	0.42 529	0.36 514	0.35 598	0.62 593	0.23 481	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.06 113	0.06 159

TransformOpticalFlow	0.24 463	0.13 376	0.56 559	0.23 450	0.11 202	0.21 299	0.19 386	0.40 422	0.32 397	0.30 438	0.43 543	0.36 514	0.31 572	0.61 585	0.20 411	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.06 113	0.07 259

OMP-Stereo	0.23 432	0.14 430	0.35 332	0.29 638	0.13 366	0.21 299	0.16 234	0.37 388	0.33 411	0.34 513	0.30 374	0.34 495	0.19 385	0.70 623	0.24 494	0.07 141	0.06 263	0.09 382	0.07 255	0.07 201	0.06 159

NRIStereo	0.18 287	0.11 239	0.35 332	0.23 450	0.11 202	0.24 380	0.20 439	0.29 261	0.26 305	0.26 354	0.25 315	0.25 379	0.18 369	0.34 440	0.18 354	0.07 141	0.06 263	0.09 382	0.07 255	0.09 380	0.08 347

PSM-AAD	0.25 491	0.10 156	0.30 268	0.24 508	0.12 282	0.26 424	0.38 668	0.34 334	0.28 335	0.35 530	0.39 492	0.28 428	0.79 705	0.30 412	0.16 292	0.07 141	0.06 263	0.12 563	0.11 542	0.08 291	0.21 667

KYRaft	0.22 414	0.10 156	0.30 268	0.23 450	0.12 282	0.23 357	0.23 527	0.35 358	0.24 278	0.35 530	0.54 620	0.34 495	0.26 489	0.29 396	0.15 265	0.07 141	0.05 40	0.09 382	0.10 501	0.08 291	0.31 698

ASMatch	0.23 432	0.11 239	0.51 531	0.24 508	0.14 418	0.19 222	0.17 286	0.31 294	0.28 335	0.28 377	0.68 667	0.27 412	0.26 489	0.50 518	0.22 460	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.07 255	0.06 113	0.11 523

DeepStereo_LL	0.31 570	0.10 156	0.49 510	0.18 115	0.12 282	0.22 332	1.11 743	0.34 334	0.37 462	0.38 570	0.61 652	0.28 428	0.46 654	0.61 585	0.57 653	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.07 201	0.07 259

DEmStereo	0.26 510	0.09 94	0.47 493	0.19 179	0.12 282	0.30 496	0.25 567	0.28 244	0.36 451	0.36 547	0.58 637	0.25 379	0.48 663	0.53 536	0.44 625	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.06 113	0.07 259

THIR-Stereo	0.29 555	0.12 303	0.41 430	0.19 179	0.11 202	0.28 455	0.72 720	0.32 306	0.35 438	0.37 555	0.65 661	0.34 495	0.50 666	0.57 561	0.45 628	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.09 453	0.07 201	0.07 259

DRaft	0.24 463	0.10 156	0.34 321	0.18 115	0.12 282	0.28 455	0.23 527	0.33 321	0.39 487	0.38 570	0.61 652	0.21 318	0.41 631	0.48 509	0.42 618	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.07 201	0.08 347

GrayStereo	0.25 491	0.09 94	0.32 292	0.26 584	0.13 366	0.23 357	0.47 696	0.34 334	0.30 371	0.39 586	0.47 584	0.30 456	0.79 705	0.29 396	0.16 292	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.09 453	0.07 201	0.13 567

RAFT-RH_RVC	0.25 491	0.11 239	0.45 477	0.21 315	0.12 282	0.25 400	0.14 125	0.27 221	0.27 316	0.38 570	1.15 709	0.23 352	0.17 338	0.57 561	0.24 494	0.07 141	0.05 40	0.10 465	0.07 255	0.06 113	0.07 259

RAFT-345	0.21 378	0.10 156	0.46 485	0.22 389	0.11 202	0.20 265	0.16 234	0.26 205	0.25 293	0.27 364	0.66 663	0.21 318	0.16 306	0.55 546	0.21 438	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.07 255	0.06 113	0.06 159

test-2	0.18 287	0.14 430	0.30 268	0.22 389	0.12 282	0.20 265	0.27 588	0.26 205	0.28 335	0.31 456	0.32 399	0.26 401	0.17 338	0.15 83	0.12 131	0.07 141	0.07 405	0.10 465	0.08 342	0.08 291	0.05 37

test-1	0.17 261	0.11 239	0.40 405	0.23 450	0.13 366	0.22 332	0.23 527	0.34 334	0.26 305	0.20 283	0.24 303	0.22 330	0.14 261	0.16 114	0.20 411	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.07 255	0.06 113	0.08 347

GMM-Stereo	0.21 378	0.10 156	0.43 454	0.23 450	0.13 366	0.24 380	0.25 567	0.37 388	0.27 316	0.30 438	0.45 567	0.27 412	0.21 406	0.31 419	0.17 325	0.07 141	0.05 40	0.10 465	0.09 453	0.08 291	0.19 646

Prome-Stereo	0.21 378	0.10 156	0.30 268	0.24 508	0.12 282	0.23 357	0.23 527	0.36 377	0.25 293	0.33 493	0.59 640	0.24 367	0.28 525	0.29 396	0.16 292	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.08 291	0.20 658

iRaftStereo_RVC	0.16 240	0.12 303	0.26 214	0.21 315	0.11 202	0.20 265	0.17 286	0.32 306	0.23 260	0.20 283	0.25 315	0.18 269	0.12 173	0.20 219	0.15 265	0.07 141	0.05 40	0.09 382	0.09 453	0.08 291	0.07 259

CREStereo++_RVC	0.15 223	0.08 44	0.26 214	0.17 58	0.11 202	0.18 187	0.13 89	0.22 118	0.30 371	0.21 297	0.30 374	0.13 166	0.11 136	0.16 114	0.15 265	0.07 141	0.04 2	0.06 59	0.15 635	0.06 113	0.05 37
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	0.17 261	0.09 94	0.26 214	0.18 115	0.07 3	0.32 526	0.19 386	0.37 388	0.32 397	0.23 316	0.25 315	0.18 269	0.17 338	0.25 322	0.16 292	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.05 37

DCANet	0.18 287	0.13 376	0.40 405	0.19 179	0.09 63	0.19 222	0.18 337	0.34 334	0.39 487	0.29 406	0.31 389	0.18 269	0.23 438	0.20 219	0.19 388	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.07 259

csc	0.19 336	0.13 376	0.40 405	0.18 115	0.09 63	0.19 222	0.18 337	0.35 358	0.43 533	0.29 406	0.30 374	0.18 269	0.28 525	0.20 219	0.18 354	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 259

cscssc	0.19 336	0.13 376	0.40 405	0.18 115	0.09 63	0.19 222	0.18 337	0.35 358	0.43 533	0.29 406	0.30 374	0.18 269	0.28 525	0.20 219	0.18 354	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 259

111	0.20 357	0.17 518	0.40 405	0.18 115	0.09 63	0.24 380	0.17 286	0.41 437	0.45 561	0.23 316	0.29 358	0.29 439	0.21 406	0.24 292	0.18 354	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.07 201	0.08 347

test_xeample3	0.16 240	0.11 239	0.56 559	0.19 179	0.12 282	0.20 265	0.18 337	0.35 358	0.20 193	0.16 229	0.12 85	0.13 166	0.12 173	0.24 292	0.15 265	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.08 342	0.07 201	0.07 259

ARAFT	0.24 463	0.21 578	0.78 630	0.22 389	0.12 282	0.29 477	0.24 549	0.43 465	0.32 397	0.33 493	0.28 344	0.28 428	0.19 385	0.49 514	0.18 354	0.07 141	0.06 263	0.12 563	0.11 542	0.09 380	0.06 159

EAI-Stereo	0.21 378	0.10 156	0.33 309	0.21 315	0.12 282	0.30 496	0.46 692	0.46 497	0.20 193	0.25 341	0.50 596	0.17 256	0.16 306	0.24 292	0.23 481	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.10 501	0.06 113	0.07 259

CFNet-RSSM	0.17 261	0.10 156	0.40 405	0.20 256	0.11 202	0.20 265	0.15 180	0.36 377	0.30 371	0.23 316	0.21 264	0.26 401	0.15 281	0.20 219	0.13 190	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.05 37

Gwc-CoAtRS	0.17 261	0.10 156	0.37 361	0.20 256	0.12 282	0.19 222	0.15 180	0.32 306	0.28 335	0.23 316	0.23 289	0.27 412	0.15 281	0.20 219	0.13 190	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.06 159

CCAANet	0.25 491	0.13 376	0.51 531	0.22 389	0.15 482	0.29 477	0.17 286	0.49 530	0.37 462	0.26 354	0.49 592	0.32 476	0.24 456	0.62 593	0.23 481	0.07 141	0.06 263	0.10 465	0.10 501	0.08 291	0.10 482

DIP-Stereo	0.18 287	0.12 303	0.33 309	0.20 256	0.13 366	0.28 455	0.12 46	0.42 451	0.25 293	0.27 364	0.32 399	0.21 318	0.17 338	0.25 322	0.20 411	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.06 170	0.07 201	0.08 347
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	0.20 357	0.17 518	0.43 454	0.19 179	0.08 30	0.27 435	0.14 125	0.42 451	0.30 371	0.29 406	0.32 399	0.27 412	0.21 406	0.28 376	0.25 504	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.09 380	0.06 159
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	0.22 414	0.16 498	0.44 464	0.21 315	0.08 30	0.29 477	0.19 386	0.38 396	0.37 462	0.38 570	0.44 554	0.31 466	0.21 406	0.41 485	0.24 494	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.06 159

iResNet	0.24 463	0.18 533	0.61 578	0.25 549	0.11 202	0.29 477	0.21 470	0.42 451	0.43 533	0.33 493	0.43 543	0.27 412	0.22 424	0.34 440	0.26 518	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.08 291	0.07 259

DN-CSS_ROB	0.22 414	0.25 612	0.47 493	0.24 508	0.14 418	0.25 400	0.12 46	0.40 422	0.33 411	0.29 406	0.42 529	0.22 330	0.20 396	0.33 433	0.19 388	0.07 141	0.06 263	0.11 524	0.11 542	0.11 506	0.07 259

DNSM	0.28 542	0.28 633	0.17 79	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.15 180	0.24 161	0.18 141	0.14 177	0.17 200	0.13 166	0.11 136	0.75 644	0.63 669	0.08 314	0.13 629	0.06 59	0.05 81	1.14 739	0.81 739

DF_test	0.10 10	0.08 44	0.17 79	0.17 58	0.11 202	0.06 1	0.13 89	0.13 9	0.15 74	0.10 44	0.11 60	0.08 5	0.09 44	0.11 1	0.10 7	0.08 314	0.06 263	0.06 59	0.06 170	0.07 201	0.05 37

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 143	0.11 239	0.22 163	0.20 256	0.09 63	0.19 222	0.10 12	0.19 62	0.17 118	0.14 177	0.11 60	0.11 107	0.11 136	0.14 38	0.11 53	0.08 314	0.07 405	0.11 524	0.09 453	0.09 380	0.08 347

SMOE	0.17 261	0.11 239	0.21 146	0.20 256	0.09 63	0.26 424	0.21 470	0.30 282	0.23 260	0.21 297	0.27 336	0.21 318	0.17 338	0.18 163	0.16 292	0.08 314	0.06 263	0.12 563	0.07 255	0.11 506	0.07 259

ManiGeoR	0.18 287	0.15 469	0.55 552	0.15 7	0.11 202	0.21 299	0.14 125	0.39 408	0.27 316	0.19 275	0.24 303	0.18 269	0.15 281	0.35 451	0.19 388	0.08 314	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.08 291	0.08 347

HLF11	0.19 336	0.14 430	0.54 545	0.15 7	0.12 282	0.21 299	0.12 46	0.37 388	0.24 278	0.20 283	0.29 358	0.18 269	0.18 369	0.37 463	0.20 411	0.08 314	0.06 263	0.06 59	0.05 81	0.08 291	0.09 422

HLf10	0.18 287	0.15 469	0.55 552	0.15 7	0.11 202	0.21 299	0.14 125	0.39 408	0.27 316	0.19 275	0.24 303	0.18 269	0.15 281	0.35 451	0.19 388	0.08 314	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.08 291	0.08 347

TestStereo_HLe17	0.19 336	0.17 518	0.64 597	0.16 26	0.11 202	0.21 299	0.17 286	0.40 422	0.30 371	0.19 275	0.25 315	0.17 256	0.15 281	0.38 469	0.17 325	0.08 314	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.08 291	0.07 259

TestStereo_HL3	0.21 378	0.13 376	0.77 629	0.17 58	0.11 202	0.23 357	0.16 234	0.34 334	0.20 193	0.27 364	0.38 478	0.23 352	0.19 385	0.41 485	0.14 229	0.08 314	0.06 263	0.07 175	0.06 170	0.07 201	0.08 347

TestStereo_HL2	0.18 287	0.14 430	0.34 321	0.17 58	0.11 202	0.20 265	0.15 180	0.33 321	0.29 354	0.22 307	0.29 358	0.19 289	0.17 338	0.39 474	0.18 354	0.08 314	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.08 291	0.08 347

GGDA	0.18 287	0.14 430	0.33 309	0.17 58	0.10 138	0.20 265	0.16 234	0.33 321	0.31 385	0.22 307	0.28 344	0.19 289	0.16 306	0.38 469	0.17 325	0.08 314	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.08 291	0.08 347

DNS	0.26 510	0.30 648	0.18 98	0.17 58	0.10 138	0.13 34	0.14 125	0.24 161	0.16 87	0.12 108	0.17 200	0.13 166	0.10 94	0.70 623	0.37 587	0.08 314	0.14 640	0.08 280	0.05 81	1.01 738	0.80 738

DF	0.13 143	0.09 94	0.21 146	0.18 115	0.10 138	0.17 159	0.15 180	0.25 183	0.17 118	0.13 146	0.22 278	0.19 289	0.11 136	0.20 219	0.14 229	0.08 314	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.06 113	0.06 159

IGEV_i1	0.21 378	0.11 239	0.43 454	0.22 389	0.11 202	0.31 512	0.19 386	0.43 465	0.30 371	0.29 406	0.30 374	0.31 466	0.20 396	0.33 433	0.20 411	0.08 314	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.08 291	0.08 347

LiteMatch	0.12 93	0.13 376	0.15 25	0.19 179	0.10 138	0.15 69	0.17 286	0.17 35	0.13 35	0.09 17	0.09 18	0.11 107	0.21 406	0.14 38	0.22 460	0.08 314	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.08 291	0.07 259

Lsterematch	0.18 287	0.13 376	0.33 309	0.19 179	0.10 138	0.23 357	0.17 286	0.25 183	0.32 397	0.28 377	0.37 463	0.24 367	0.21 406	0.23 276	0.22 460	0.08 314	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.08 291	0.07 259

Selective-IGEV-i1	0.21 378	0.10 156	0.31 283	0.23 450	0.13 366	0.31 512	0.22 500	0.46 497	0.42 525	0.27 364	0.32 399	0.33 485	0.17 338	0.25 322	0.19 388	0.08 314	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.08 291	0.09 422

VMStereo-Base	0.13 143	0.08 44	0.22 163	0.15 7	0.09 63	0.18 187	0.13 89	0.24 161	0.25 293	0.14 177	0.22 278	0.17 256	0.12 173	0.19 195	0.13 190	0.08 314	0.06 263	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 259

WQFJA1++	0.44 653	0.07 4	0.63 589	0.18 115	0.13 366	0.15 69	0.11 28	0.20 83	0.11 13	2.05 748	0.12 85	0.23 352	0.11 136	0.17 133	0.12 131	0.08 314	0.05 40	0.06 59	0.05 81	4.20 755	0.07 259

DStereoRT	0.35 603	0.13 376	0.51 531	0.25 549	0.16 515	0.42 614	0.19 386	0.48 520	0.39 487	0.30 438	0.39 492	0.24 367	0.39 622	0.64 602	0.30 550	0.08 314	0.07 405	1.54 748	0.41 715	0.08 291	0.11 523

WQFJX1	0.18 287	0.10 156	0.16 54	0.23 450	0.17 540	0.24 380	0.19 386	0.58 645	0.52 626	0.16 229	0.16 181	0.14 200	0.15 281	0.26 341	0.17 325	0.08 314	0.09 536	0.08 280	0.07 255	0.08 291	0.06 159

NLMM1	0.19 336	0.12 303	0.16 54	0.23 450	0.18 562	0.24 380	0.20 439	0.59 651	0.65 669	0.18 267	0.17 200	0.13 166	0.14 261	0.25 322	0.18 354	0.08 314	0.09 536	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.06 159

NLSM1	0.17 261	0.10 156	0.17 79	0.21 315	0.18 562	0.25 400	0.17 286	0.47 507	0.40 505	0.16 229	0.21 264	0.13 166	0.15 281	0.21 246	0.18 354	0.08 314	0.09 536	0.09 382	0.08 342	0.07 201	0.06 159

NLCSM	0.19 336	0.12 303	0.18 98	0.24 508	0.19 589	0.24 380	0.21 470	0.42 451	0.40 505	0.19 275	0.18 223	0.14 200	0.16 306	0.47 505	0.19 388	0.08 314	0.09 536	0.09 382	0.08 342	0.09 380	0.07 259

GEAStereo	0.12 93	0.09 94	0.20 132	0.18 115	0.12 282	0.19 222	0.16 234	0.20 83	0.14 55	0.12 108	0.15 160	0.10 69	0.09 44	0.16 114	0.10 7	0.08 314	0.06 263	0.06 59	0.05 81	0.08 291	0.08 347

gasm-f	0.12 93	0.09 94	0.19 114	0.18 115	0.12 282	0.18 187	0.18 337	0.20 83	0.14 55	0.12 108	0.19 232	0.10 69	0.11 136	0.16 114	0.11 53	0.08 314	0.06 263	0.06 59	0.05 81	0.09 380	0.08 347

Select-FE	0.23 432	0.14 430	0.78 630	0.22 389	0.18 562	0.22 332	0.13 89	0.43 465	0.26 305	0.28 377	0.33 422	0.39 542	0.29 540	0.27 361	0.19 388	0.08 314	0.07 405	0.08 280	0.13 610	0.08 291	0.12 547

DDF-Stereo	0.13 143	0.08 44	0.19 114	0.19 179	0.16 515	0.12 27	0.15 180	0.18 48	0.18 141	0.11 73	0.10 47	0.13 166	0.12 173	0.23 276	0.19 388	0.08 314	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.21 658	0.06 159

zero-FE	0.16 240	0.08 44	0.81 643	0.19 179	0.18 562	0.12 27	0.15 180	0.19 62	0.19 161	0.10 44	0.10 47	0.13 166	0.12 173	0.21 246	0.19 388	0.08 314	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.19 646	0.06 159

z-ln-s-r	0.32 579	0.21 578	0.82 647	0.23 450	0.14 418	0.30 496	0.26 581	0.43 465	0.50 613	0.32 478	0.60 645	0.39 542	0.29 540	0.73 635	0.66 675	0.08 314	0.06 263	0.08 280	0.07 255	0.10 456	0.08 347

DFGA-Net	0.23 432	0.24 607	0.49 510	0.22 389	0.15 482	0.25 400	0.17 286	0.39 408	0.39 487	0.29 406	0.31 389	0.21 318	0.17 338	0.59 574	0.28 530	0.08 314	0.06 263	0.09 382	0.09 453	0.10 456	0.08 347

G2L-Stereo_test	0.24 463	0.16 498	0.38 381	0.19 179	0.13 366	0.27 435	0.24 549	0.49 530	0.38 477	0.37 555	0.37 463	0.40 557	0.24 456	0.52 529	0.28 530	0.08 314	0.06 263	0.06 59	0.06 170	0.09 380	0.08 347

LGtest1	0.10 10	0.08 44	0.17 79	0.17 58	0.08 30	0.13 34	0.09 4	0.16 26	0.12 24	0.09 17	0.07 3	0.09 35	0.09 44	0.15 83	0.11 53	0.08 314	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.06 159

SGD-Stereo	0.11 56	0.08 44	0.17 79	0.17 58	0.07 3	0.17 159	0.13 89	0.18 48	0.16 87	0.11 73	0.13 105	0.11 107	0.12 173	0.18 163	0.11 53	0.08 314	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.04 1

PAM_32	0.23 432	0.10 156	0.63 589	0.21 315	0.14 418	0.33 537	0.19 386	0.36 377	0.23 260	0.29 406	0.28 344	0.56 648	0.28 525	0.27 361	0.18 354	0.08 314	0.06 263	0.08 280	0.09 453	0.07 201	0.09 422

PAM	0.23 432	0.10 156	0.63 589	0.22 389	0.15 482	0.34 551	0.21 470	0.37 388	0.22 234	0.31 456	0.27 336	0.55 644	0.26 489	0.26 341	0.17 325	0.08 314	0.06 263	0.07 175	0.09 453	0.07 201	0.09 422

UGAM	0.26 510	0.14 430	0.45 477	0.25 549	0.12 282	0.23 357	0.25 567	0.32 306	0.41 517	0.31 456	0.42 529	0.41 564	0.22 424	0.92 687	0.22 460	0.08 314	0.06 263	0.14 612	0.12 581	0.10 456	0.07 259

model_zeroshot	0.17 261	0.11 239	0.39 397	0.20 256	0.12 282	0.24 380	0.15 180	0.34 334	0.22 234	0.30 438	0.20 249	0.22 330	0.12 173	0.24 292	0.14 229	0.08 314	0.07 405	0.07 175	0.07 255	0.07 201	0.07 259

RAStereo	0.13 143	0.12 303	0.27 226	0.22 389	0.11 202	0.15 69	0.18 337	0.23 141	0.23 260	0.13 146	0.17 200	0.11 107	0.09 44	0.15 83	0.13 190	0.08 314	0.06 263	0.08 280	0.06 170	0.07 201	0.05 37

Pointernet	0.13 143	0.07 4	0.27 226	0.19 179	0.11 202	0.20 265	0.12 46	0.31 294	0.24 278	0.15 200	0.15 160	0.13 166	0.11 136	0.17 133	0.13 190	0.08 314	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 432	0.13 376	0.83 650	0.20 256	0.21 616	0.23 357	0.17 286	0.48 520	0.27 316	0.23 316	0.29 358	0.39 542	0.23 438	0.25 322	0.15 265	0.08 314	0.06 263	0.08 280	0.11 542	0.11 506	0.10 482

trnet	0.13 143	0.08 44	0.21 146	0.15 7	0.07 3	0.21 299	0.12 46	0.24 161	0.24 278	0.16 229	0.21 264	0.15 222	0.13 224	0.18 163	0.13 190	0.08 314	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.05 37

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 261	0.13 376	0.24 190	0.19 179	0.13 366	0.24 380	0.17 286	0.30 282	0.37 462	0.43 621	0.17 200	0.13 166	0.12 173	0.19 195	0.15 265	0.08 314	0.07 405	0.09 382	0.07 255	0.09 380	0.08 347

MyStereo8	0.22 414	0.15 469	0.63 589	0.21 315	0.17 540	0.31 512	0.16 234	0.36 377	0.32 397	0.28 377	0.36 454	0.25 379	0.18 369	0.25 322	0.28 530	0.08 314	0.07 405	0.08 280	0.07 255	0.10 456	0.12 547

ACVNet-DCA	0.18 287	0.14 430	0.38 381	0.23 450	0.11 202	0.31 512	0.19 386	0.41 437	0.27 316	0.17 248	0.19 232	0.13 166	0.18 369	0.28 376	0.11 53	0.08 314	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.09 380	0.09 422

xx1	0.20 357	0.14 430	0.38 381	0.23 450	0.11 202	0.31 512	0.19 386	0.35 358	0.47 584	0.17 248	0.19 232	0.28 428	0.24 456	0.28 376	0.11 53	0.08 314	0.05 40	0.10 465	0.09 453	0.09 380	0.09 422

1test111	0.19 336	0.14 430	0.38 381	0.23 450	0.11 202	0.31 512	0.19 386	0.41 437	0.27 316	0.17 248	0.19 232	0.13 166	0.18 369	0.34 440	0.22 460	0.08 314	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.09 380	0.09 422

cc1	0.18 287	0.14 430	0.38 381	0.23 450	0.11 202	0.31 512	0.19 386	0.35 358	0.47 584	0.17 248	0.19 232	0.13 166	0.18 369	0.28 376	0.11 53	0.08 314	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.08 291	0.08 347

ffm	0.22 414	0.12 303	0.42 440	0.20 256	0.13 366	0.28 455	0.20 439	0.35 358	0.44 549	0.30 438	0.42 529	0.34 495	0.23 438	0.27 361	0.11 53	0.08 314	0.05 40	0.11 524	0.10 501	0.08 291	0.08 347

ff1	0.29 555	0.12 303	0.42 440	0.20 256	0.13 366	0.28 455	0.20 439	0.35 358	0.44 549	0.30 438	0.42 529	0.34 495	0.23 438	0.81 668	1.08 706	0.08 314	0.05 40	0.11 524	0.10 501	0.08 291	0.08 347

tt1	0.18 287	0.14 430	0.35 332	0.23 450	0.11 202	0.30 496	0.19 386	0.35 358	0.44 549	0.17 248	0.19 232	0.13 166	0.16 306	0.27 361	0.11 53	0.08 314	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.08 291	0.08 347

plain	0.17 261	0.13 376	0.43 454	0.21 315	0.13 366	0.16 117	0.17 286	0.27 221	0.22 234	0.16 229	0.26 327	0.13 166	0.16 306	0.27 361	0.16 292	0.08 314	0.06 263	0.10 465	0.07 255	0.10 456	0.07 259

MaDis-Stereo	0.14 186	0.13 376	0.26 214	0.19 179	0.14 418	0.16 117	0.13 89	0.25 183	0.21 215	0.13 146	0.14 145	0.14 200	0.11 136	0.17 133	0.17 325	0.08 314	0.07 405	0.08 280	0.06 170	0.07 201	0.06 159

UniTT-Stereo	0.14 186	0.10 156	0.30 268	0.21 315	0.13 366	0.17 159	0.13 89	0.19 62	0.18 141	0.15 200	0.20 249	0.10 69	0.11 136	0.18 163	0.16 292	0.08 314	0.06 263	0.07 175	0.06 170	0.08 291	0.06 159

Any-RAFT	0.17 261	0.08 44	0.31 283	0.19 179	0.10 138	0.29 477	0.16 234	0.42 451	0.30 371	0.24 331	0.27 336	0.27 412	0.16 306	0.21 246	0.12 131	0.08 314	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.06 159

LL-Strereo	0.29 555	0.25 612	0.58 567	0.25 549	0.21 616	0.23 357	0.24 549	0.55 610	0.42 525	0.34 513	0.32 399	0.41 564	0.40 627	0.94 691	0.23 481	0.08 314	0.07 405	0.11 524	0.09 453	0.09 380	0.09 422

CBFPSM	0.27 521	0.16 498	0.67 605	0.20 256	0.14 418	0.38 588	0.25 567	0.40 422	0.36 451	0.33 493	0.36 454	0.56 648	0.38 615	0.32 426	0.38 591	0.08 314	0.08 497	0.07 175	0.08 342	0.09 380	0.11 523

LoS	0.14 186	0.08 44	0.27 226	0.16 26	0.09 63	0.22 332	0.14 125	0.26 205	0.26 305	0.15 200	0.18 223	0.18 269	0.13 224	0.22 266	0.14 229	0.08 314	0.06 263	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 159
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ToySt	0.24 463	0.16 498	0.48 504	0.21 315	0.13 366	0.29 477	0.29 611	0.39 408	0.39 487	0.27 364	0.35 444	0.39 542	0.31 572	0.31 419	0.29 542	0.08 314	0.09 536	0.10 465	0.11 542	0.11 506	0.10 482

anonymousa	0.23 432	0.11 239	0.50 521	0.21 315	0.16 515	0.31 512	0.20 439	0.36 377	0.35 438	0.32 478	0.50 596	0.39 542	0.26 489	0.22 266	0.20 411	0.08 314	0.06 263	0.09 382	0.11 542	0.07 201	0.08 347

qqq	0.20 357	0.12 303	0.31 283	0.20 256	0.11 202	0.23 357	0.19 386	0.41 437	0.27 316	0.24 331	0.28 344	0.28 428	0.24 456	0.34 440	0.22 460	0.08 314	0.07 405	0.10 465	0.09 453	0.09 380	0.09 422

CIPLG	0.21 378	0.21 578	0.55 552	0.23 450	0.15 482	0.25 400	0.20 439	0.35 358	0.29 354	0.31 456	0.33 422	0.22 330	0.15 281	0.26 341	0.20 411	0.08 314	0.07 405	0.07 175	0.07 255	0.08 291	0.08 347

IPLGR_C	0.21 378	0.22 593	0.60 575	0.23 450	0.15 482	0.24 380	0.20 439	0.35 358	0.29 354	0.31 456	0.32 399	0.22 330	0.15 281	0.25 322	0.20 411	0.08 314	0.07 405	0.07 175	0.07 255	0.08 291	0.08 347

ACRE	0.21 378	0.20 563	0.62 586	0.23 450	0.15 482	0.24 380	0.20 439	0.35 358	0.28 335	0.31 456	0.32 399	0.22 330	0.15 281	0.25 322	0.20 411	0.08 314	0.07 405	0.07 175	0.07 255	0.08 291	0.08 347

HHNet	0.22 414	0.12 303	0.52 538	0.18 115	0.18 562	0.20 265	0.20 439	0.34 334	0.31 385	0.32 478	0.59 640	0.20 304	0.21 406	0.24 292	0.31 558	0.08 314	0.05 40	0.09 382	0.07 255	0.08 291	0.11 523

Patchmatch Stereo++	0.18 287	0.12 303	0.37 361	0.22 389	0.10 138	0.18 187	0.14 125	0.29 261	0.22 234	0.28 377	0.29 358	0.25 379	0.17 338	0.26 341	0.16 292	0.08 314	0.06 263	0.10 465	0.08 342	0.10 456	0.08 347
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	0.33 589	0.11 239	0.37 361	0.25 549	0.16 515	0.20 265	0.19 386	0.30 282	0.27 316	0.35 530	0.35 444	0.27 412	0.30 555	0.44 495	2.66 745	0.08 314	0.05 40	0.10 465	0.07 255	0.08 291	0.06 159

IIG-Stereo	0.23 432	0.13 376	0.35 332	0.29 638	0.12 282	0.23 357	0.14 125	0.38 396	0.31 385	0.34 513	0.37 463	0.33 485	0.21 406	0.70 623	0.26 518	0.08 314	0.06 263	0.09 382	0.07 255	0.07 201	0.06 159

NF-Stereo	0.20 357	0.10 156	0.35 332	0.24 508	0.12 282	0.21 299	0.18 337	0.38 396	0.32 397	0.28 377	0.30 374	0.22 330	0.16 306	0.51 523	0.20 411	0.08 314	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.08 291	0.13 567

OCTAStereo	0.20 357	0.10 156	0.35 332	0.24 508	0.12 282	0.21 299	0.18 337	0.38 396	0.32 397	0.28 377	0.30 374	0.22 330	0.16 306	0.51 523	0.20 411	0.08 314	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.08 291	0.13 567

PSM-adaLoss	0.18 287	0.12 303	0.37 361	0.22 389	0.10 138	0.18 187	0.16 234	0.29 261	0.22 234	0.28 377	0.29 358	0.25 379	0.18 369	0.24 292	0.16 292	0.08 314	0.06 263	0.10 465	0.08 342	0.10 456	0.08 347

FTStereo	0.28 542	0.10 156	0.43 454	0.23 450	0.13 366	0.21 299	0.53 706	0.34 334	0.26 305	0.38 570	0.95 698	0.30 456	0.56 676	0.32 426	0.18 354	0.08 314	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.07 201	0.19 646

ROB_FTStereo_v2	0.18 287	0.12 303	0.37 361	0.22 389	0.10 138	0.18 187	0.16 234	0.29 261	0.22 234	0.28 377	0.29 358	0.25 379	0.17 338	0.24 292	0.16 292	0.08 314	0.06 263	0.10 465	0.08 342	0.10 456	0.08 347

ROB_FTStereo	0.18 287	0.12 303	0.37 361	0.22 389	0.10 138	0.18 187	0.14 125	0.29 261	0.22 234	0.28 377	0.28 344	0.25 379	0.17 338	0.24 292	0.16 292	0.08 314	0.06 263	0.10 465	0.08 342	0.10 456	0.08 347

HUI-Stereo	0.18 287	0.12 303	0.37 361	0.22 389	0.10 138	0.18 187	0.14 125	0.29 261	0.22 234	0.28 377	0.28 344	0.25 379	0.17 338	0.22 266	0.16 292	0.08 314	0.06 263	0.10 465	0.08 342	0.10 456	0.08 347

SST-Stereo	0.21 378	0.10 156	0.37 361	0.24 508	0.13 366	0.19 222	0.17 286	0.31 294	0.24 278	0.34 513	0.33 422	0.29 439	0.25 478	0.56 557	0.17 325	0.08 314	0.05 40	0.10 465	0.08 342	0.09 380	0.07 259

RAFT_R40	0.21 378	0.10 156	0.37 361	0.24 508	0.13 366	0.18 187	0.18 337	0.31 294	0.29 354	0.33 493	0.33 422	0.30 456	0.24 456	0.55 546	0.18 354	0.08 314	0.05 40	0.10 465	0.08 342	0.08 291	0.07 259

RE-Stereo	0.20 357	0.10 156	0.35 332	0.24 508	0.12 282	0.21 299	0.18 337	0.38 396	0.32 397	0.28 377	0.30 374	0.22 330	0.16 306	0.51 523	0.20 411	0.08 314	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.08 291	0.13 567

TVStereo	0.20 357	0.10 156	0.35 332	0.24 508	0.12 282	0.21 299	0.18 337	0.38 396	0.32 397	0.28 377	0.30 374	0.22 330	0.16 306	0.51 523	0.20 411	0.08 314	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.08 291	0.13 567

DeepStereo_RVC	0.18 287	0.11 239	0.40 405	0.21 315	0.11 202	0.19 222	0.16 234	0.28 244	0.22 234	0.27 364	0.27 336	0.23 352	0.28 525	0.24 292	0.18 354	0.08 314	0.06 263	0.09 382	0.07 255	0.09 380	0.10 482

iGMRVC	0.18 287	0.12 303	0.37 361	0.22 389	0.10 138	0.18 187	0.15 180	0.29 261	0.22 234	0.28 377	0.29 358	0.25 379	0.17 338	0.27 361	0.17 325	0.08 314	0.06 263	0.10 465	0.08 342	0.10 456	0.08 347

IRAFT_RVC	0.22 414	0.12 303	0.39 397	0.26 584	0.11 202	0.18 187	0.24 549	0.40 422	0.37 462	0.31 456	0.30 374	0.29 439	0.24 456	0.55 546	0.22 460	0.08 314	0.06 263	0.10 465	0.08 342	0.08 291	0.07 259

iRAFT	0.18 287	0.12 303	0.37 361	0.22 389	0.10 138	0.18 187	0.14 125	0.29 261	0.22 234	0.28 377	0.29 358	0.25 379	0.17 338	0.26 341	0.16 292	0.08 314	0.06 263	0.10 465	0.08 342	0.10 456	0.08 347

CRE-IMP	0.18 287	0.12 303	0.37 361	0.22 389	0.11 202	0.24 380	0.17 286	0.29 261	0.21 215	0.27 364	0.26 327	0.24 367	0.17 338	0.23 276	0.18 354	0.08 314	0.05 40	0.10 465	0.07 255	0.10 456	0.10 482

CroCo-Stereo	0.14 186	0.13 376	0.24 190	0.25 549	0.11 202	0.11 20	0.18 337	0.32 306	0.23 260	0.12 108	0.12 85	0.18 269	0.12 173	0.14 38	0.13 190	0.08 314	0.06 263	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.06 159
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	0.21 378	0.17 518	0.32 292	0.24 508	0.12 282	0.25 400	0.27 588	0.35 358	0.28 335	0.33 493	0.33 422	0.38 530	0.22 424	0.29 396	0.17 325	0.08 314	0.08 497	0.11 524	0.10 501	0.10 456	0.06 159

RAFT-IKP	0.18 287	0.12 303	0.37 361	0.22 389	0.10 138	0.18 187	0.15 180	0.29 261	0.22 234	0.28 377	0.29 358	0.25 379	0.18 369	0.25 322	0.16 292	0.08 314	0.06 263	0.10 465	0.08 342	0.10 456	0.08 347

rafts_anoy	0.18 287	0.15 469	0.35 332	0.22 389	0.14 418	0.19 222	0.17 286	0.32 306	0.30 371	0.23 316	0.25 315	0.20 304	0.16 306	0.22 266	0.19 388	0.08 314	0.07 405	0.10 465	0.12 581	0.09 380	0.08 347

TestStereo	0.21 378	0.19 550	0.40 405	0.25 549	0.10 138	0.22 332	0.21 470	0.31 294	0.31 385	0.23 316	0.34 433	0.22 330	0.18 369	0.62 593	0.18 354	0.08 314	0.06 263	0.10 465	0.07 255	0.11 506	0.06 159

raft+_RVC	0.18 287	0.14 430	0.32 292	0.21 315	0.15 482	0.21 299	0.16 234	0.38 396	0.34 421	0.21 297	0.28 344	0.20 304	0.15 281	0.24 292	0.19 388	0.08 314	0.06 263	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.08 347

TANstereo	0.15 223	0.09 94	0.28 243	0.16 26	0.08 30	0.25 400	0.14 125	0.23 141	0.28 335	0.24 331	0.30 374	0.16 244	0.12 173	0.17 133	0.13 190	0.08 314	0.07 405	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 259

XX-TBD	0.15 223	0.18 533	0.28 243	0.22 389	0.10 138	0.22 332	0.15 180	0.22 118	0.27 316	0.22 307	0.26 327	0.14 200	0.12 173	0.16 114	0.13 190	0.08 314	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 201	0.06 159

raftrobust	0.16 240	0.13 376	0.29 257	0.22 389	0.15 482	0.19 222	0.13 89	0.32 306	0.26 305	0.26 354	0.20 249	0.19 289	0.17 338	0.21 246	0.15 265	0.08 314	0.06 263	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.07 259

RALCasStereoNet	0.18 287	0.15 469	0.33 309	0.21 315	0.14 418	0.21 299	0.18 337	0.31 294	0.25 293	0.21 297	0.29 358	0.22 330	0.15 281	0.27 361	0.17 325	0.08 314	0.10 571	0.07 175	0.06 170	0.09 380	0.09 422

RALAANet	0.19 336	0.18 533	0.37 361	0.23 450	0.14 418	0.23 357	0.13 89	0.37 388	0.29 354	0.28 377	0.26 327	0.25 379	0.15 281	0.26 341	0.18 354	0.08 314	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.09 380	0.06 159

XX-Stereo	0.21 378	0.10 156	0.83 650	0.26 584	0.17 540	0.23 357	0.13 89	0.40 422	0.18 141	0.20 283	0.41 512	0.31 466	0.10 94	0.32 426	0.12 131	0.08 314	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.07 201	0.05 37

MMNet	0.27 521	0.14 430	0.49 510	0.24 508	0.17 540	0.47 640	0.22 500	0.45 486	0.51 617	0.39 586	0.41 512	0.36 514	0.33 583	0.39 474	0.34 576	0.08 314	0.07 405	0.09 382	0.09 453	0.10 456	0.08 347

ACVNet	0.23 432	0.13 376	0.35 332	0.18 115	0.15 482	0.27 435	0.23 527	0.39 408	0.44 549	0.28 377	0.41 512	0.38 530	0.26 489	0.27 361	0.32 564	0.08 314	0.07 405	0.08 280	0.07 255	0.10 456	0.07 259

acv_ft	0.25 491	0.13 376	0.40 405	0.23 450	0.19 589	0.34 551	0.21 470	0.45 486	0.44 549	0.38 570	0.41 512	0.38 530	0.27 508	0.27 361	0.35 580	0.08 314	0.07 405	0.08 280	0.07 255	0.11 506	0.07 259

BEATNet_4x	0.22 414	0.18 533	0.47 493	0.22 389	0.10 138	0.28 455	0.14 125	0.46 497	0.32 397	0.31 456	0.34 433	0.31 466	0.25 478	0.31 419	0.29 542	0.08 314	0.06 263	0.08 280	0.06 170	0.10 456	0.08 347

R-Stereo Train	0.18 287	0.09 94	0.32 292	0.22 389	0.12 282	0.22 332	0.19 386	0.42 451	0.19 161	0.31 456	0.45 567	0.20 304	0.14 261	0.18 163	0.15 265	0.08 314	0.06 263	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.06 159

RAFT-Stereo	0.18 287	0.09 94	0.32 292	0.22 389	0.12 282	0.22 332	0.19 386	0.42 451	0.19 161	0.31 456	0.45 567	0.20 304	0.14 261	0.18 163	0.15 265	0.08 314	0.06 263	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.06 159
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HSM-Net_RVC	0.27 521	0.11 239	0.42 440	0.19 179	0.11 202	0.34 551	0.20 439	0.62 672	0.43 533	0.40 596	0.43 543	0.50 623	0.26 489	0.76 650	0.22 460	0.08 314	0.07 405	0.07 175	0.07 255	0.08 291	0.08 347
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNetv2_ROB	0.27 521	0.26 623	0.72 622	0.23 450	0.13 366	0.29 477	0.18 337	0.52 578	0.49 605	0.37 555	0.45 567	0.39 542	0.25 478	0.34 440	0.20 411	0.08 314	0.06 263	0.07 175	0.05 81	0.12 547	0.09 422

HSM	0.28 542	0.16 498	0.35 332	0.20 256	0.15 482	0.33 537	0.19 386	0.53 590	0.37 462	0.36 547	0.38 478	0.67 683	0.31 572	0.89 682	0.23 481	0.08 314	0.06 263	0.08 280	0.07 255	0.08 291	0.08 347

iResNet_ROB	0.25 491	0.19 550	0.40 405	0.20 256	0.12 282	0.30 496	0.16 234	0.55 610	0.53 631	0.38 570	0.43 543	0.37 522	0.26 489	0.38 469	0.22 460	0.08 314	0.06 263	0.06 59	0.04 1	0.09 380	0.09 422

pmcnn	0.50 671	0.20 563	0.78 630	0.24 508	0.26 666	0.39 597	0.30 622	0.51 559	0.50 613	0.54 669	1.23 712	2.52 740	0.37 611	0.77 656	0.95 699	0.08 314	0.06 263	0.06 59	0.05 81	0.10 456	0.08 347

MEA-ACV	0.26 510	0.11 239	0.42 440	0.21 315	0.14 418	0.35 566	0.24 549	0.53 590	0.47 584	0.35 530	0.42 529	0.36 514	0.34 592	0.47 505	0.27 524	0.09 421	0.09 536	0.10 465	0.12 581	0.09 380	0.10 482

FAST (zero-shot)	0.14 186	0.10 156	0.22 163	0.23 450	0.26 666	0.14 48	0.15 180	0.23 141	0.15 74	0.11 73	0.14 145	0.12 143	0.12 173	0.18 163	0.13 190	0.09 421	0.09 536	0.07 175	0.08 342	0.07 201	0.09 422

Weightmod	0.16 240	0.12 303	0.19 114	0.20 256	0.10 138	0.24 380	0.17 286	0.25 183	0.21 215	0.18 267	0.29 358	0.19 289	0.15 281	0.27 361	0.16 292	0.09 421	0.10 571	0.08 280	0.08 342	0.09 380	0.08 347

SE	0.16 240	0.14 430	0.19 114	0.21 315	0.11 202	0.23 357	0.16 234	0.28 244	0.20 193	0.20 283	0.27 336	0.15 222	0.17 338	0.15 83	0.14 229	0.09 421	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.11 506	0.08 347

depth_test_26	0.11 56	0.07 4	0.19 114	0.16 26	0.09 63	0.09 3	0.11 28	0.16 26	0.15 74	0.12 108	0.16 181	0.11 107	0.08 18	0.14 38	0.10 7	0.09 421	0.07 405	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.08 347

RT-IGEV	0.25 491	0.10 156	0.48 504	0.22 389	0.14 418	0.31 512	0.28 604	0.53 590	0.39 487	0.36 547	0.41 512	0.44 588	0.30 555	0.28 376	0.27 524	0.09 421	0.07 405	0.08 280	0.09 453	0.09 380	0.10 482

MultiAttention	1.02 721	0.13 376	0.43 454	0.35 679	0.43 702	5.36 748	1.71 749	0.69 696	0.53 631	0.36 547	0.63 658	0.55 644	0.22 424	7.60 761	0.43 620	0.09 421	0.06 263	0.14 612	0.24 686	0.26 681	0.30 695

S2M2_XL	0.10 10	0.09 94	0.21 146	0.14 3	0.10 138	0.09 3	0.09 4	0.11 2	0.09 2	0.10 44	0.11 60	0.09 35	0.09 44	0.12 8	0.11 53	0.09 421	0.07 405	0.08 280	0.07 255	0.08 291	0.06 159
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	0.23 432	0.15 469	0.41 430	0.19 179	0.12 282	0.27 435	0.21 470	0.47 507	0.33 411	0.34 513	0.31 389	0.41 564	0.22 424	0.49 514	0.26 518	0.09 421	0.06 263	0.07 175	0.06 170	0.09 380	0.10 482

StereoAnything_RVC	0.13 143	0.37 674	0.36 352	0.14 3	0.07 3	0.11 20	0.12 46	0.17 35	0.12 24	0.08 2	0.07 3	0.07 2	0.10 94	0.20 219	0.10 7	0.09 421	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.24 672	0.05 37

IGEV-RUCA	0.21 378	0.08 44	0.23 179	0.19 179	0.19 589	0.28 455	0.24 549	0.23 141	0.21 215	0.20 283	0.23 289	0.28 428	0.49 664	0.26 341	0.18 354	0.09 421	0.08 497	0.18 655	0.13 610	0.17 623	0.17 626

test_sample2	0.21 378	0.10 156	0.28 243	0.19 179	0.11 202	0.27 435	0.21 470	0.43 465	0.29 354	0.26 354	0.31 389	0.30 456	0.24 456	0.45 498	0.18 354	0.09 421	0.07 405	0.08 280	0.07 255	0.09 380	0.09 422

test_sample1	0.20 357	0.10 156	0.28 243	0.19 179	0.12 282	0.28 455	0.19 386	0.41 437	0.25 293	0.26 354	0.31 389	0.29 439	0.26 489	0.44 495	0.21 438	0.09 421	0.07 405	0.08 280	0.07 255	0.09 380	0.09 422

DispNO	0.27 521	0.18 533	0.62 586	0.23 450	0.17 540	0.25 400	0.22 500	0.45 486	0.41 517	0.32 478	0.39 492	0.38 530	0.27 508	0.77 656	0.27 524	0.09 421	0.07 405	0.10 465	0.10 501	0.08 291	0.08 347

CoDeX	0.23 432	0.12 303	0.46 485	0.21 315	0.14 418	0.29 477	0.21 470	0.53 590	0.41 517	0.29 406	0.35 444	0.29 439	0.22 424	0.48 509	0.19 388	0.09 421	0.06 263	0.08 280	0.07 255	0.08 291	0.07 259

mmm	0.21 378	0.12 303	0.31 283	0.22 389	0.12 282	0.28 455	0.21 470	0.41 437	0.27 316	0.29 406	0.38 478	0.29 439	0.24 456	0.29 396	0.22 460	0.09 421	0.07 405	0.11 524	0.09 453	0.10 456	0.09 422

11t1	0.18 287	0.10 156	0.30 268	0.20 256	0.11 202	0.27 435	0.17 286	0.35 358	0.23 260	0.25 341	0.23 289	0.23 352	0.23 438	0.25 322	0.18 354	0.09 421	0.07 405	0.07 175	0.06 170	0.09 380	0.09 422

1111x	0.32 579	0.11 239	0.40 405	0.22 389	0.11 202	0.32 526	0.26 581	0.59 651	0.43 533	0.31 456	0.41 512	0.39 542	0.28 525	0.76 650	1.37 724	0.09 421	0.08 497	0.09 382	0.10 501	0.09 380	0.08 347

MIF-Stereo (partial)	0.16 240	0.10 156	0.34 321	0.21 315	0.15 482	0.15 69	0.13 89	0.28 244	0.25 293	0.17 248	0.26 327	0.15 222	0.16 306	0.25 322	0.17 325	0.09 421	0.06 263	0.10 465	0.08 342	0.09 380	0.08 347

EKT-Stereo	0.38 625	0.12 303	0.38 381	0.42 695	3.88 751	0.21 299	0.17 286	0.35 358	0.28 335	0.20 283	0.20 249	0.23 352	0.15 281	0.28 376	0.16 292	0.09 421	0.07 405	0.09 382	0.07 255	0.09 380	0.09 422

PCWNet_CMD	0.23 432	0.13 376	0.48 504	0.20 256	0.13 366	0.28 455	0.16 234	0.46 497	0.46 579	0.29 406	0.36 454	0.37 522	0.24 456	0.28 376	0.20 411	0.09 421	0.06 263	0.10 465	0.08 342	0.11 506	0.09 422

gwcnet-sp	0.24 463	0.13 376	0.63 589	0.22 389	0.14 418	0.34 551	0.22 500	0.44 473	0.39 487	0.35 530	0.34 433	0.27 412	0.27 508	0.35 451	0.25 504	0.09 421	0.08 497	0.09 382	0.09 453	0.09 380	0.09 422

scenet	0.24 463	0.13 376	0.63 589	0.22 389	0.14 418	0.34 551	0.22 500	0.44 473	0.39 487	0.35 530	0.34 433	0.27 412	0.27 508	0.35 451	0.25 504	0.09 421	0.08 497	0.09 382	0.09 453	0.09 380	0.09 422

knoymous	0.17 261	0.09 94	0.32 292	0.17 58	0.11 202	0.21 299	0.17 286	0.32 306	0.23 260	0.23 316	0.28 344	0.27 412	0.16 306	0.23 276	0.16 292	0.09 421	0.06 263	0.09 382	0.06 170	0.09 380	0.09 422

riskmin	0.18 287	0.09 94	0.34 321	0.18 115	0.12 282	0.24 380	0.16 234	0.34 334	0.28 335	0.21 297	0.23 289	0.33 485	0.24 456	0.23 276	0.17 325	0.09 421	0.06 263	0.09 382	0.06 170	0.10 456	0.10 482

ssnet	0.24 463	0.13 376	0.63 589	0.22 389	0.14 418	0.34 551	0.22 500	0.44 473	0.39 487	0.35 530	0.34 433	0.27 412	0.27 508	0.35 451	0.25 504	0.09 421	0.08 497	0.09 382	0.09 453	0.09 380	0.09 422

x	0.19 336	0.11 239	0.29 257	0.20 256	0.11 202	0.26 424	0.18 337	0.41 437	0.29 354	0.25 341	0.29 358	0.28 428	0.24 456	0.26 341	0.23 481	0.09 421	0.07 405	0.08 280	0.07 255	0.09 380	0.08 347

DisPM	0.19 336	0.10 156	0.35 332	0.23 450	0.13 366	0.18 187	0.20 439	0.29 261	0.29 354	0.33 493	0.34 433	0.23 352	0.16 306	0.33 433	0.16 292	0.09 421	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.07 201	0.11 523

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 563	0.20 563	0.70 617	0.21 315	0.17 540	0.46 633	0.27 588	0.50 541	0.49 605	0.42 615	0.55 625	0.43 577	0.30 555	0.46 501	0.38 591	0.09 421	0.06 263	0.07 175	0.06 170	0.11 506	0.10 482

IER	0.23 432	0.12 303	0.39 397	0.20 256	0.14 418	0.31 512	0.19 386	0.42 451	0.36 451	0.33 493	0.40 503	0.32 476	0.33 583	0.29 396	0.22 460	0.09 421	0.07 405	0.08 280	0.08 342	0.09 380	0.08 347

hknet	0.25 491	0.14 430	0.40 405	0.25 549	0.15 482	0.35 566	0.21 470	0.56 626	0.37 462	0.34 513	0.35 444	0.43 577	0.27 508	0.37 463	0.21 438	0.09 421	0.07 405	0.11 524	0.10 501	0.09 380	0.09 422

DAS	0.27 521	0.12 303	0.42 440	0.24 508	0.18 562	0.29 477	0.24 549	0.45 486	0.45 561	0.41 605	0.44 554	0.34 495	0.29 540	0.75 644	0.21 438	0.09 421	0.07 405	0.09 382	0.07 255	0.09 380	0.09 422

SepStereo	0.26 510	0.12 303	0.42 440	0.24 508	0.18 562	0.29 477	0.24 549	0.45 486	0.45 561	0.41 605	0.44 554	0.34 495	0.29 540	0.64 602	0.21 438	0.09 421	0.07 405	0.09 382	0.07 255	0.09 380	0.09 422

GwcNet-ADL	0.22 414	0.14 430	0.58 567	0.24 508	0.13 366	0.22 332	0.23 527	0.49 530	0.40 505	0.27 364	0.29 358	0.30 456	0.20 396	0.26 341	0.23 481	0.09 421	0.07 405	0.07 175	0.07 255	0.09 380	0.09 422

TRStereo	0.19 336	0.17 518	0.47 493	0.23 450	0.19 589	0.19 222	0.16 234	0.52 578	0.28 335	0.20 283	0.19 232	0.21 318	0.13 224	0.24 292	0.13 190	0.09 421	0.06 263	0.09 382	0.11 542	0.06 113	0.06 159

PSM-softLoss	0.21 378	0.10 156	0.39 397	0.24 508	0.12 282	0.20 265	0.18 337	0.38 396	0.26 305	0.29 406	0.32 399	0.24 367	0.16 306	0.52 529	0.20 411	0.09 421	0.06 263	0.10 465	0.09 453	0.08 291	0.12 547

KMStereo	0.21 378	0.10 156	0.39 397	0.24 508	0.12 282	0.20 265	0.18 337	0.38 396	0.26 305	0.29 406	0.32 399	0.24 367	0.16 306	0.52 529	0.20 411	0.09 421	0.06 263	0.10 465	0.09 453	0.08 291	0.12 547

PFNet	0.23 432	0.10 156	0.57 562	0.24 508	0.14 418	0.22 332	0.19 386	0.39 408	0.33 411	0.35 530	0.32 399	0.27 412	0.19 385	0.64 602	0.22 460	0.09 421	0.05 40	0.09 382	0.07 255	0.08 291	0.07 259

Pruner-Stereo	0.19 336	0.11 239	0.34 321	0.29 638	0.12 282	0.19 222	0.17 286	0.31 294	0.29 354	0.33 493	0.32 399	0.25 379	0.15 281	0.24 292	0.21 438	0.09 421	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.08 291	0.09 422

AnonymousM	0.17 261	0.19 550	0.24 190	0.18 115	0.10 138	0.18 187	0.17 286	0.30 282	0.23 260	0.26 354	0.20 249	0.18 269	0.14 261	0.19 195	0.14 229	0.09 421	0.06 263	0.38 706	0.15 635	0.06 113	0.05 37

CFNet_pseudo	0.23 432	0.13 376	0.47 493	0.19 179	0.13 366	0.26 424	0.16 234	0.44 473	0.44 549	0.29 406	0.37 463	0.38 530	0.23 438	0.29 396	0.21 438	0.09 421	0.06 263	0.11 524	0.08 342	0.11 506	0.09 422

RAFT + AFF	0.27 521	0.23 603	0.50 521	0.25 549	0.17 540	0.30 496	0.33 647	0.52 578	0.40 505	0.28 377	0.30 374	0.30 456	0.31 572	0.62 593	0.24 494	0.09 421	0.10 571	0.11 524	0.10 501	0.11 506	0.11 523

GMStereo	0.19 336	0.25 612	0.40 405	0.21 315	0.12 282	0.22 332	0.19 386	0.29 261	0.40 505	0.25 341	0.23 289	0.16 244	0.15 281	0.25 322	0.19 388	0.09 421	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.10 456	0.08 347
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.22 414	0.10 156	0.51 531	0.21 315	0.14 418	0.34 551	0.22 500	0.55 610	0.39 487	0.29 406	0.32 399	0.23 352	0.21 406	0.27 361	0.19 388	0.09 421	0.07 405	0.09 382	0.09 453	0.09 380	0.08 347

delet	0.27 521	0.14 430	0.40 405	0.23 450	0.19 589	0.41 607	0.29 611	0.49 530	0.48 596	0.33 493	0.41 512	0.37 522	0.30 555	0.48 509	0.34 576	0.09 421	0.09 536	0.11 524	0.12 581	0.08 291	0.08 347

UNet	0.28 542	0.14 430	0.69 611	0.23 450	0.20 608	0.44 625	0.22 500	0.50 541	0.40 505	0.34 513	0.39 492	0.43 577	0.33 583	0.40 483	0.31 558	0.09 421	0.07 405	0.10 465	0.08 342	0.10 456	0.08 347

CREStereo	0.13 143	0.08 44	0.21 146	0.14 3	0.08 30	0.22 332	0.15 180	0.25 183	0.24 278	0.16 229	0.21 264	0.14 200	0.13 224	0.18 163	0.13 190	0.09 421	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 201	0.06 159
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	0.21 378	0.11 239	0.45 477	0.21 315	0.12 282	0.26 424	0.17 286	0.41 437	0.35 438	0.30 438	0.31 389	0.29 439	0.23 438	0.26 341	0.23 481	0.09 421	0.06 263	0.09 382	0.09 453	0.09 380	0.09 422

ADCRef	0.38 625	0.24 607	0.88 662	0.26 584	0.21 616	0.49 651	0.27 588	0.52 578	0.48 596	0.50 650	0.58 637	0.35 509	0.47 657	0.48 509	1.29 723	0.09 421	0.08 497	0.12 563	0.12 581	0.11 506	0.11 523

RASNet	0.28 542	0.14 430	0.44 464	0.22 389	0.18 562	0.32 526	0.19 386	0.48 520	0.38 477	0.29 406	0.43 543	0.47 603	0.37 611	0.79 660	0.36 586	0.09 421	0.07 405	0.07 175	0.09 453	0.07 201	0.07 259

MSMDNet	0.23 432	0.13 376	0.48 504	0.20 256	0.13 366	0.28 455	0.16 234	0.46 497	0.46 579	0.29 406	0.36 454	0.37 522	0.24 456	0.28 376	0.20 411	0.09 421	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.11 506	0.09 422

CFNet	0.27 521	0.20 563	0.44 464	0.22 389	0.14 418	0.33 537	0.14 125	0.51 559	0.45 561	0.30 438	0.40 503	0.38 530	0.27 508	0.76 650	0.25 504	0.09 421	0.07 405	0.11 524	0.11 542	0.11 506	0.08 347

ccs_rob	0.23 432	0.13 376	0.47 493	0.20 256	0.13 366	0.26 424	0.17 286	0.44 473	0.44 549	0.29 406	0.37 463	0.38 530	0.23 438	0.29 396	0.21 438	0.09 421	0.06 263	0.11 524	0.08 342	0.11 506	0.09 422

StereoDRNet-Refined	0.27 521	0.17 518	0.35 332	0.25 549	0.14 418	0.37 580	0.21 470	0.47 507	0.41 517	0.44 628	0.51 602	0.41 564	0.28 525	0.45 498	0.37 587	0.09 421	0.06 263	0.11 524	0.11 542	0.10 456	0.10 482
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DISCO	0.32 579	0.13 376	0.51 531	0.25 549	0.16 515	0.48 646	0.25 567	0.50 541	0.57 648	0.37 555	0.45 567	0.62 667	0.36 602	0.64 602	0.49 639	0.09 421	0.07 405	0.09 382	0.08 342	0.12 547	0.11 523

SCION-M(vits-remse)	0.12 93	0.08 44	0.40 405	0.27 612	0.08 30	0.13 34	0.12 46	0.24 161	0.19 161	0.09 17	0.11 60	0.08 5	0.07 3	0.14 38	0.11 53	0.10 476	0.08 497	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

SCION-MonSter(vits)	0.22 414	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 34	0.12 46	0.44 473	0.53 631	0.09 17	0.44 554	0.30 456	0.25 478	0.34 440	0.42 618	0.10 476	0.08 497	0.18 655	0.17 657	0.14 583	0.12 547

MWDA-net	0.29 555	0.21 578	0.47 493	0.25 549	0.21 616	0.35 566	0.32 635	0.44 473	0.47 584	0.38 570	0.40 503	0.33 485	0.38 615	0.54 543	0.40 606	0.10 476	0.07 405	0.09 382	0.09 453	0.09 380	0.10 482

MWSP-net	0.25 491	0.12 303	0.37 361	0.22 389	0.14 418	0.31 512	0.40 679	0.50 541	0.43 533	0.32 478	0.33 422	0.36 514	0.31 572	0.28 376	0.31 558	0.10 476	0.07 405	0.09 382	0.09 453	0.09 380	0.10 482

SCION-MonSter	0.32 579	0.22 593	0.44 464	0.29 638	0.28 675	0.54 666	0.21 470	0.46 497	0.57 648	0.32 478	0.54 620	0.32 476	0.29 540	0.39 474	0.52 648	0.10 476	0.10 571	0.25 682	0.22 681	0.18 637	0.14 591

VeloStereo	0.11 56	0.07 4	0.18 98	0.16 26	0.12 282	0.09 3	0.07 1	0.12 5	0.09 2	0.12 108	0.09 18	0.11 107	0.10 94	0.14 38	0.12 131	0.10 476	0.09 536	0.09 382	0.08 342	0.12 547	0.13 567

flow	0.11 56	0.07 4	0.18 98	0.16 26	0.12 282	0.09 3	0.07 1	0.12 5	0.09 2	0.12 108	0.09 18	0.11 107	0.10 94	0.17 133	0.12 131	0.10 476	0.09 536	0.09 382	0.08 342	0.12 547	0.13 567

SME	0.21 378	0.20 563	0.29 257	0.23 450	0.11 202	0.36 573	0.17 286	0.37 388	0.29 354	0.24 331	0.28 344	0.19 289	0.21 406	0.53 536	0.21 438	0.10 476	0.08 497	0.10 465	0.10 501	0.11 506	0.08 347

HLf8	0.19 336	0.16 498	0.55 552	0.15 7	0.12 282	0.24 380	0.14 125	0.40 422	0.31 385	0.20 283	0.26 327	0.18 269	0.15 281	0.35 451	0.17 325	0.10 476	0.06 263	0.07 175	0.06 170	0.09 380	0.09 422

FlowAnything_test	0.14 186	0.11 239	0.21 146	0.21 315	0.12 282	0.17 159	0.16 234	0.25 183	0.16 87	0.15 200	0.13 105	0.15 222	0.14 261	0.18 163	0.16 292	0.10 476	0.07 405	0.11 524	0.12 581	0.08 291	0.09 422

z-mn7	0.44 653	0.40 681	1.09 689	0.25 549	0.18 562	0.61 679	0.34 649	0.56 626	0.93 717	0.43 621	0.96 699	0.53 638	0.39 622	0.94 691	0.59 659	0.10 476	0.09 536	0.10 465	0.10 501	0.14 583	0.13 567

w-ln-seven-2	0.36 608	0.29 641	1.06 686	0.27 612	0.18 562	0.37 580	0.30 622	0.50 541	0.54 636	0.45 632	0.55 625	0.45 593	0.41 631	0.62 593	0.49 639	0.10 476	0.10 571	0.12 563	0.11 542	0.14 583	0.11 523

coex_refinement	0.26 510	0.16 498	0.36 352	0.23 450	0.15 482	0.31 512	0.20 439	0.49 530	0.42 525	0.35 530	0.42 529	0.45 593	0.27 508	0.55 546	0.33 571	0.10 476	0.06 263	0.07 175	0.07 255	0.10 456	0.10 482

G2L-Stereo	0.25 491	0.16 498	0.47 493	0.22 389	0.14 418	0.25 400	0.18 337	0.46 497	0.35 438	0.33 493	0.37 463	0.40 557	0.22 424	0.60 578	0.30 550	0.10 476	0.09 536	0.10 465	0.08 342	0.09 380	0.09 422

FACV-RUCA	0.21 378	0.15 469	0.32 292	0.23 450	0.23 646	0.26 424	0.19 386	0.39 408	0.34 421	0.25 341	0.32 399	0.21 318	0.24 456	0.24 292	0.19 388	0.10 476	0.07 405	0.15 628	0.08 342	0.16 606	0.13 567

DCVSM-stereo	0.24 463	0.13 376	0.52 538	0.20 256	0.14 418	0.26 424	0.13 89	0.34 334	0.34 421	0.41 605	0.33 422	0.47 603	0.29 540	0.30 412	0.22 460	0.10 476	0.10 571	0.11 524	0.10 501	0.12 547	0.15 604

ACV-stereo	0.29 555	0.18 533	0.79 637	0.23 450	0.16 515	0.47 640	0.19 386	0.36 377	0.34 421	0.29 406	0.33 422	0.67 683	0.42 640	0.54 543	0.30 550	0.10 476	0.09 536	0.09 382	0.09 453	0.10 456	0.11 523

test_sample6	0.25 491	0.13 376	0.41 430	0.21 315	0.11 202	0.30 496	0.22 500	0.51 559	0.35 438	0.33 493	0.43 543	0.30 456	0.24 456	0.57 561	0.22 460	0.10 476	0.07 405	0.10 465	0.10 501	0.11 506	0.10 482

test_sample5	0.24 463	0.13 376	0.42 440	0.21 315	0.12 282	0.30 496	0.21 470	0.50 541	0.34 421	0.32 478	0.41 512	0.29 439	0.23 438	0.55 546	0.21 438	0.10 476	0.07 405	0.10 465	0.09 453	0.11 506	0.10 482

test_sample4	0.24 463	0.13 376	0.43 454	0.20 256	0.12 282	0.32 526	0.21 470	0.51 559	0.34 421	0.31 456	0.37 463	0.28 428	0.23 438	0.53 536	0.21 438	0.10 476	0.07 405	0.10 465	0.09 453	0.11 506	0.10 482

test_sample3	0.23 432	0.12 303	0.43 454	0.19 179	0.12 282	0.32 526	0.20 439	0.50 541	0.34 421	0.31 456	0.33 422	0.29 439	0.22 424	0.53 536	0.22 460	0.10 476	0.07 405	0.09 382	0.08 342	0.10 456	0.10 482

SMFormer	0.25 491	0.12 303	0.40 405	0.19 179	0.10 138	0.27 435	0.19 386	0.51 559	0.45 561	0.34 513	0.41 512	0.31 466	0.26 489	0.58 568	0.28 530	0.10 476	0.07 405	0.08 280	0.08 342	0.09 380	0.09 422

tta	0.24 463	0.12 303	0.40 405	0.19 179	0.10 138	0.27 435	0.19 386	0.51 559	0.45 561	0.34 513	0.41 512	0.31 466	0.26 489	0.58 568	0.28 530	0.10 476	0.07 405	0.08 280	0.08 342	0.08 291	0.07 259

qqq1	0.24 463	0.12 303	0.40 405	0.19 179	0.10 138	0.27 435	0.19 386	0.51 559	0.45 561	0.34 513	0.41 512	0.31 466	0.26 489	0.58 568	0.16 292	0.10 476	0.07 405	0.07 175	0.06 170	0.08 291	0.07 259

fff1	0.24 463	0.12 303	0.40 405	0.19 179	0.10 138	0.27 435	0.19 386	0.51 559	0.45 561	0.34 513	0.41 512	0.31 466	0.26 489	0.58 568	0.16 292	0.10 476	0.07 405	0.07 175	0.06 170	0.08 291	0.07 259

DualNet	0.24 463	0.13 376	0.42 440	0.21 315	0.12 282	0.30 496	0.21 470	0.50 541	0.34 421	0.33 493	0.43 543	0.29 439	0.23 438	0.55 546	0.21 438	0.10 476	0.07 405	0.10 465	0.09 453	0.11 506	0.10 482

mmx	0.31 570	0.12 303	0.42 440	0.20 256	0.13 366	0.28 455	0.20 439	0.55 610	0.45 561	0.30 438	0.42 529	0.34 495	0.23 438	0.81 668	1.08 706	0.10 476	0.07 405	0.11 524	0.10 501	0.11 506	0.10 482

xxx	0.31 570	0.12 303	0.42 440	0.20 256	0.13 366	0.28 455	0.20 439	0.55 610	0.45 561	0.30 438	0.42 529	0.34 495	0.23 438	0.81 668	1.08 706	0.10 476	0.07 405	0.11 524	0.10 501	0.11 506	0.10 482

iinet-f	0.30 563	0.18 533	1.03 684	0.20 256	0.15 482	0.44 625	0.22 500	0.45 486	0.37 462	0.35 530	0.44 554	0.41 564	0.34 592	0.34 440	0.40 606	0.10 476	0.09 536	0.08 280	0.08 342	0.13 565	0.11 523

BUS	0.23 432	0.12 303	0.28 243	0.25 549	0.14 418	0.43 623	0.17 286	0.56 626	0.34 421	0.34 513	0.35 444	0.32 476	0.20 396	0.26 341	0.21 438	0.10 476	0.07 405	0.11 524	0.10 501	0.09 380	0.09 422

NINENet	0.25 491	0.15 469	0.37 361	0.23 450	0.16 515	0.43 623	0.17 286	0.60 660	0.46 579	0.32 478	0.37 463	0.32 476	0.20 396	0.42 489	0.21 438	0.10 476	0.10 571	0.12 563	0.08 342	0.11 506	0.10 482

BSDual-CNN	0.23 432	0.12 303	0.28 243	0.25 549	0.14 418	0.35 566	0.21 470	0.56 626	0.34 421	0.34 513	0.35 444	0.38 530	0.24 456	0.26 341	0.21 438	0.10 476	0.07 405	0.11 524	0.10 501	0.09 380	0.09 422

psmg	0.23 432	0.12 303	0.28 243	0.21 315	0.14 418	0.35 566	0.23 527	0.51 559	0.34 421	0.35 530	0.38 478	0.38 530	0.24 456	0.26 341	0.21 438	0.10 476	0.08 497	0.10 465	0.10 501	0.09 380	0.08 347

GANet-ADL	0.21 378	0.12 303	0.45 477	0.23 450	0.14 418	0.29 477	0.19 386	0.46 497	0.35 438	0.25 341	0.32 399	0.32 476	0.19 385	0.24 292	0.20 411	0.10 476	0.07 405	0.07 175	0.06 170	0.09 380	0.10 482

ADLNet2	0.30 563	0.17 518	0.72 622	0.23 450	0.17 540	0.36 573	0.24 549	0.52 578	0.51 617	0.32 478	0.38 478	0.45 593	0.30 555	0.69 620	0.35 580	0.10 476	0.08 497	0.09 382	0.09 453	0.12 547	0.10 482

PFNet+	0.20 357	0.10 156	0.37 361	0.21 315	0.12 282	0.17 159	0.19 386	0.29 261	0.34 421	0.33 493	0.32 399	0.24 367	0.16 306	0.32 426	0.17 325	0.10 476	0.07 405	0.11 524	0.10 501	0.08 291	0.12 547

sAnonymous2	0.20 357	0.21 578	0.58 567	0.24 508	0.17 540	0.22 332	0.19 386	0.34 334	0.28 335	0.17 248	0.19 232	0.17 256	0.16 306	0.17 133	0.14 229	0.10 476	0.07 405	0.09 382	0.08 342	0.23 668	0.17 626

CroCo_RVC	0.20 357	0.21 578	0.58 567	0.24 508	0.17 540	0.22 332	0.19 386	0.34 334	0.28 335	0.17 248	0.19 232	0.17 256	0.16 306	0.17 133	0.14 229	0.10 476	0.07 405	0.09 382	0.08 342	0.23 668	0.17 626

sCroCo_RVC	0.18 287	0.14 430	0.49 510	0.27 612	0.18 562	0.22 332	0.17 286	0.27 221	0.23 260	0.14 177	0.22 278	0.17 256	0.14 261	0.21 246	0.15 265	0.10 476	0.11 597	0.09 382	0.09 453	0.09 380	0.09 422

GES	0.22 414	0.12 303	0.42 440	0.20 256	0.14 418	0.27 435	0.19 386	0.49 530	0.33 411	0.30 438	0.36 454	0.25 379	0.23 438	0.29 396	0.22 460	0.10 476	0.08 497	0.08 280	0.07 255	0.10 456	0.11 523

test_xeample	0.34 598	0.10 156	0.29 257	0.19 179	0.11 202	0.33 537	0.23 527	0.55 610	0.38 477	0.32 478	0.45 567	0.29 439	0.26 489	0.57 561	2.24 743	0.10 476	0.07 405	0.09 382	0.08 342	0.09 380	0.09 422

UPFNet	0.25 491	0.12 303	0.38 381	0.24 508	0.19 589	0.37 580	0.28 604	0.48 520	0.38 477	0.34 513	0.37 463	0.37 522	0.28 525	0.39 474	0.33 571	0.10 476	0.09 536	0.10 465	0.10 501	0.10 456	0.08 347

EDNetEfficientorigin	7.51 757	0.52 705	140.47 790	0.25 549	0.17 540	0.42 614	0.29 611	0.47 507	1.03 721	1.28 725	1.02 703	0.83 698	0.84 711	0.75 644	0.99 701	0.10 476	0.09 536	0.12 563	0.10 501	0.21 658	0.22 673

FADNet-RVC-Resample	0.29 555	0.25 612	0.93 670	0.26 584	0.16 515	0.32 526	0.21 470	0.47 507	0.39 487	0.35 530	0.38 478	0.33 485	0.27 508	0.53 536	0.24 494	0.10 476	0.10 571	0.14 612	0.13 610	0.13 565	0.16 613

SuperB	0.49 667	0.28 633	2.23 729	0.23 450	0.15 482	0.41 607	0.32 635	0.47 507	0.82 696	0.43 621	0.50 596	0.33 485	0.45 648	0.68 618	1.08 706	0.10 476	0.07 405	0.09 382	0.08 342	0.98 737	0.14 591

ADCP+	0.45 656	0.24 607	1.15 696	0.25 549	0.22 633	0.56 668	0.39 673	0.54 600	0.51 617	0.44 628	0.51 602	0.46 601	0.52 671	0.56 557	1.89 737	0.10 476	0.08 497	0.11 524	0.10 501	0.14 583	0.13 567

DLCB_ROB	0.28 542	0.16 498	0.34 321	0.27 612	0.16 515	0.38 588	0.25 567	0.48 520	0.43 533	0.46 636	0.46 577	0.51 627	0.33 583	0.53 536	0.33 571	0.10 476	0.10 571	0.11 524	0.11 542	0.10 456	0.09 422

LE_ROB	1.76 737	0.20 563	2.68 737	0.48 703	0.52 714	0.78 701	0.96 736	0.84 716	6.61 759	7.40 762	2.08 739	2.08 732	4.83 755	1.27 719	3.79 749	0.10 476	0.08 497	0.12 563	0.11 542	0.11 506	0.10 482

LGCAT	0.11 56	0.07 4	0.15 25	0.14 3	0.09 63	0.12 27	0.12 46	0.13 9	0.10 6	0.12 108	0.09 18	0.11 107	0.10 94	0.19 195	0.12 131	0.11 524	0.11 597	0.05 1	0.06 170	0.05 7	0.12 547

DN	0.15 223	0.08 44	0.27 226	0.19 179	0.14 418	0.21 299	0.18 337	0.28 244	0.24 278	0.14 177	0.16 181	0.18 269	0.10 94	0.21 246	0.13 190	0.11 524	0.07 405	0.08 280	0.08 342	0.08 291	0.10 482

MSAF-DinoV2	0.76 707	0.44 688	1.98 726	0.49 706	0.16 515	0.58 672	0.31 627	0.81 713	0.83 700	0.41 605	0.52 610	0.98 708	0.58 680	4.97 757	1.03 703	0.11 524	0.07 405	0.10 465	0.24 686	0.27 686	0.26 689

w-ln-seven	0.42 642	0.30 648	1.18 697	0.26 584	0.22 633	0.58 672	0.31 627	0.62 672	0.81 695	0.58 675	0.61 652	0.53 638	0.36 602	0.57 561	0.65 674	0.11 524	0.10 571	0.13 585	0.12 581	0.15 598	0.13 567

DDVS	0.25 491	0.15 469	0.39 397	0.24 508	0.17 540	0.34 551	0.21 470	0.41 437	0.30 371	0.33 493	0.41 512	0.48 609	0.21 406	0.52 529	0.27 524	0.11 524	0.09 536	0.11 524	0.09 453	0.13 565	0.14 591

rvit_stereo_0083	0.16 240	0.12 303	0.26 214	0.21 315	0.13 366	0.17 159	0.17 286	0.22 118	0.34 421	0.16 229	0.21 264	0.19 289	0.16 306	0.21 246	0.16 292	0.11 524	0.10 571	0.10 465	0.08 342	0.09 380	0.07 259

rvit_stereo_0081_aga	0.16 240	0.14 430	0.28 243	0.21 315	0.13 366	0.19 222	0.17 286	0.23 141	0.24 278	0.17 248	0.21 264	0.19 289	0.13 224	0.19 195	0.14 229	0.11 524	0.08 497	0.09 382	0.08 342	0.09 380	0.07 259

rvit_stereo_0081	0.16 240	0.11 239	0.24 190	0.21 315	0.12 282	0.16 117	0.17 286	0.22 118	0.33 411	0.16 229	0.18 223	0.18 269	0.14 261	0.20 219	0.16 292	0.11 524	0.08 497	0.09 382	0.08 342	0.09 380	0.07 259

ITSA-stereo	0.25 491	0.15 469	0.33 309	0.23 450	0.11 202	0.27 435	0.18 337	0.56 626	0.59 653	0.31 456	0.32 399	0.33 485	0.28 525	0.49 514	0.30 550	0.11 524	0.08 497	0.11 524	0.10 501	0.11 506	0.13 567

rvit_stereo_0082	0.16 240	0.11 239	0.24 190	0.21 315	0.12 282	0.16 117	0.17 286	0.22 118	0.33 411	0.16 229	0.18 223	0.18 269	0.14 261	0.20 219	0.16 292	0.11 524	0.08 497	0.09 382	0.08 342	0.09 380	0.07 259

rvit_stereo_0080	0.15 223	0.13 376	0.25 204	0.19 179	0.13 366	0.15 69	0.20 439	0.28 244	0.24 278	0.15 200	0.17 200	0.19 289	0.13 224	0.19 195	0.15 265	0.11 524	0.08 497	0.08 280	0.08 342	0.10 456	0.07 259

rvit_stereo_ft	0.17 261	0.14 430	0.30 268	0.25 549	0.14 418	0.17 159	0.21 470	0.28 244	0.26 305	0.16 229	0.19 232	0.20 304	0.16 306	0.22 266	0.17 325	0.11 524	0.07 405	0.09 382	0.09 453	0.09 380	0.07 259

whm_eth	0.15 223	0.13 376	0.25 204	0.19 179	0.13 366	0.15 69	0.20 439	0.28 244	0.24 278	0.15 200	0.17 200	0.19 289	0.13 224	0.19 195	0.15 265	0.11 524	0.08 497	0.08 280	0.08 342	0.10 456	0.07 259

StereoVision	0.22 414	0.18 533	0.37 361	0.27 612	0.17 540	0.23 357	0.22 500	0.38 396	0.31 385	0.20 283	0.51 602	0.22 330	0.16 306	0.28 376	0.18 354	0.11 524	0.12 617	0.13 585	0.13 610	0.10 456	0.07 259

CFNet_ucs	0.24 463	0.13 376	0.50 521	0.20 256	0.15 482	0.28 455	0.17 286	0.49 530	0.45 561	0.32 478	0.42 529	0.39 542	0.22 424	0.31 419	0.21 438	0.11 524	0.08 497	0.12 563	0.09 453	0.12 547	0.11 523

fast-acv-ft	0.31 570	0.20 563	0.81 643	0.24 508	0.18 562	0.46 633	0.27 588	0.41 437	0.49 605	0.39 586	0.55 625	0.49 615	0.35 598	0.37 463	0.38 591	0.11 524	0.11 597	0.11 524	0.12 581	0.12 547	0.09 422

Wz-Net-LNSev	0.34 598	0.29 641	0.91 666	0.26 584	0.21 616	0.47 640	0.31 627	0.54 600	0.54 636	0.44 628	0.52 610	0.50 623	0.35 598	0.39 474	0.39 599	0.11 524	0.11 597	0.10 465	0.09 453	0.14 583	0.13 567

Wz-Net-MNSev	0.36 608	0.26 623	0.79 637	0.26 584	0.21 616	0.59 675	0.38 668	0.55 610	0.56 645	0.48 647	0.54 620	0.53 638	0.36 602	0.60 578	0.44 625	0.11 524	0.09 536	0.11 524	0.11 542	0.15 598	0.13 567

CRFU-Net	0.28 542	0.14 430	0.45 477	0.25 549	0.15 482	0.45 631	0.23 527	0.50 541	0.30 371	0.43 621	0.41 512	0.48 609	0.46 654	0.43 491	0.29 542	0.11 524	0.10 571	0.09 382	0.08 342	0.10 456	0.10 482

AASNet	0.27 521	0.19 550	0.49 510	0.26 584	0.17 540	0.34 551	0.20 439	0.62 672	0.48 596	0.35 530	0.40 503	0.32 476	0.25 478	0.28 376	0.34 576	0.11 524	0.09 536	0.10 465	0.08 342	0.13 565	0.11 523

AACVNet	0.26 510	0.16 498	0.37 361	0.22 389	0.14 418	0.29 477	0.19 386	0.41 437	0.31 385	0.38 570	0.42 529	0.43 577	0.28 525	0.73 635	0.25 504	0.11 524	0.08 497	0.11 524	0.09 453	0.13 565	0.11 523

PSMNet-ADL	0.25 491	0.15 469	0.32 292	0.26 584	0.14 418	0.31 512	0.22 500	0.44 473	0.36 451	0.27 364	0.33 422	0.41 564	0.28 525	0.61 585	0.29 542	0.11 524	0.09 536	0.09 382	0.11 542	0.10 456	0.10 482

LMCR-Stereo	0.26 510	0.18 533	0.49 510	0.28 635	0.14 418	0.36 573	0.23 527	0.54 600	0.34 421	0.39 586	0.40 503	0.29 439	0.29 540	0.37 463	0.27 524	0.11 524	0.07 405	0.09 382	0.07 255	0.13 565	0.09 422

ADLNet	0.28 542	0.15 469	0.42 440	0.23 450	0.19 589	0.34 551	0.23 527	0.53 590	0.43 533	0.42 615	0.41 512	0.44 588	0.27 508	0.55 546	0.35 580	0.11 524	0.08 497	0.11 524	0.11 542	0.11 506	0.12 547

222	0.41 639	0.10 156	0.29 257	0.19 179	0.11 202	0.36 573	0.20 439	0.57 636	0.39 487	0.35 530	0.44 554	0.30 456	0.27 508	0.55 546	3.56 748	0.11 524	0.07 405	0.08 280	0.08 342	0.09 380	0.09 422

xxxx	0.34 598	0.10 156	0.29 257	0.19 179	0.11 202	0.37 580	0.20 439	0.58 645	0.38 477	0.29 406	0.42 529	0.38 530	0.24 456	0.46 501	2.20 741	0.11 524	0.07 405	0.09 382	0.08 342	0.09 380	0.09 422

psm_up	0.29 555	0.16 498	0.41 430	0.26 584	0.17 540	0.32 526	0.26 581	0.55 610	0.43 533	0.36 547	0.40 503	0.45 593	0.37 611	0.58 568	0.30 550	0.11 524	0.12 617	0.13 585	0.12 581	0.10 456	0.10 482

aanetorigin	0.39 630	0.29 641	1.09 689	0.24 508	0.19 589	0.28 455	0.37 662	0.33 321	0.47 584	0.94 710	0.82 687	0.52 633	0.54 672	0.49 514	0.50 645	0.11 524	0.09 536	0.10 465	0.10 501	0.16 606	0.15 604

EDNetEfficient	0.63 692	0.37 674	2.40 733	0.26 584	0.25 662	0.38 588	0.49 702	0.41 437	1.06 724	1.38 728	0.87 694	0.62 667	0.95 716	0.65 609	1.65 729	0.11 524	0.09 536	0.10 465	0.11 542	0.19 646	0.17 626

ac_64	0.27 521	0.13 376	0.41 430	0.24 508	0.17 540	0.36 573	0.22 500	0.46 497	0.33 411	0.35 530	0.36 454	0.52 633	0.30 555	0.62 593	0.32 564	0.11 524	0.09 536	0.10 465	0.10 501	0.09 380	0.08 347

HGLStereo	0.27 521	0.14 430	0.46 485	0.24 508	0.21 616	0.33 537	0.23 527	0.50 541	0.42 525	0.35 530	0.48 590	0.41 564	0.33 583	0.45 498	0.33 571	0.11 524	0.10 571	0.09 382	0.09 453	0.10 456	0.12 547

cf-r	0.24 463	0.15 469	0.44 464	0.21 315	0.14 418	0.27 435	0.22 500	0.42 451	0.40 505	0.30 438	0.42 529	0.42 573	0.26 489	0.43 491	0.25 504	0.11 524	0.06 263	0.08 280	0.10 501	0.08 291	0.08 347

GANet-RSSM	0.24 463	0.14 430	0.36 352	0.21 315	0.14 418	0.27 435	0.21 470	0.45 486	0.33 411	0.29 406	0.39 492	0.39 542	0.28 525	0.58 568	0.23 481	0.11 524	0.07 405	0.09 382	0.09 453	0.10 456	0.09 422

GwcNet-RSSM	0.26 510	0.17 518	0.46 485	0.21 315	0.13 366	0.28 455	0.23 527	0.44 473	0.42 525	0.31 456	0.45 567	0.40 557	0.26 489	0.55 546	0.28 530	0.11 524	0.07 405	0.09 382	0.10 501	0.09 380	0.08 347

DMCA	0.22 414	0.14 430	0.36 352	0.22 389	0.14 418	0.27 435	0.20 439	0.43 465	0.38 477	0.31 456	0.32 399	0.33 485	0.24 456	0.24 292	0.28 530	0.11 524	0.08 497	0.10 465	0.08 342	0.10 456	0.11 523

ADCL	0.47 661	0.22 593	1.00 679	0.27 612	0.19 589	0.74 694	0.64 715	0.54 600	0.69 679	0.56 672	0.71 672	0.55 644	0.60 683	0.60 578	1.43 725	0.11 524	0.09 536	0.13 585	0.13 610	0.14 583	0.14 591

RYNet	0.37 618	0.18 533	0.59 573	0.25 549	0.28 675	0.61 679	0.32 635	0.59 651	0.59 653	0.41 605	0.38 478	0.57 653	0.39 622	0.87 677	0.53 651	0.11 524	0.08 497	0.12 563	0.11 542	0.18 637	0.18 639

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 521	0.21 578	0.59 573	0.25 549	0.18 562	0.29 477	0.22 500	0.50 541	0.40 505	0.38 570	0.41 512	0.43 577	0.27 508	0.43 491	0.29 542	0.11 524	0.08 497	0.10 465	0.10 501	0.10 456	0.11 523
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	0.31 570	0.22 593	0.50 521	0.23 450	0.14 418	0.30 496	0.24 549	0.47 507	0.54 636	0.38 570	0.60 645	0.43 577	0.29 540	0.87 677	0.40 606	0.11 524	0.07 405	0.07 175	0.07 255	0.09 380	0.09 422

StereoDRNet	0.32 579	0.22 593	0.61 578	0.27 612	0.21 616	0.42 614	0.30 622	0.61 664	0.48 596	0.46 636	0.39 492	0.48 609	0.30 555	0.57 561	0.40 606	0.11 524	0.09 536	0.12 563	0.11 542	0.12 547	0.10 482

S0	0.18 287	0.13 376	0.21 146	0.23 450	0.11 202	0.33 537	0.26 581	0.27 221	0.21 215	0.21 297	0.26 327	0.20 304	0.16 306	0.19 195	0.17 325	0.12 564	0.11 597	0.14 612	0.14 625	0.10 456	0.07 259

S	0.19 336	0.12 303	0.22 163	0.22 389	0.13 366	0.31 512	0.22 500	0.30 282	0.27 316	0.25 341	0.31 389	0.20 304	0.20 396	0.18 163	0.17 325	0.12 564	0.09 536	0.15 628	0.16 647	0.11 506	0.12 547

zh-sn7	0.48 664	0.51 701	1.43 712	0.29 638	0.20 608	0.47 640	0.39 673	0.57 636	0.62 663	0.52 661	0.81 685	0.52 633	0.56 676	1.05 704	0.87 693	0.12 564	0.13 629	0.13 585	0.13 610	0.17 623	0.16 613

zh-mn7	0.46 658	0.45 689	1.48 713	0.25 549	0.19 589	0.44 625	0.29 611	0.56 626	0.82 696	0.65 686	0.96 699	0.49 615	0.38 615	0.88 680	0.63 669	0.12 564	0.10 571	0.11 524	0.11 542	0.13 565	0.14 591

CAS++	0.16 240	0.12 303	0.27 226	0.18 115	0.12 282	0.17 159	0.15 180	0.42 451	0.24 278	0.19 275	0.18 223	0.13 166	0.10 94	0.21 246	0.12 131	0.12 564	0.10 571	0.11 524	0.08 342	0.10 456	0.09 422
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GMStereo_Zeroshot	0.24 463	0.21 578	0.45 477	0.26 584	0.13 366	0.28 455	0.15 180	0.39 408	0.35 438	0.37 555	0.43 543	0.40 557	0.17 338	0.34 440	0.20 411	0.12 564	0.07 405	0.13 585	0.07 255	0.16 606	0.09 422

coex-ft	3.44 745	0.73 719	48.55 788	0.24 508	0.19 589	0.50 654	0.43 685	0.47 507	2.40 746	7.03 761	1.20 710	0.97 707	2.23 743	0.73 635	1.92 738	0.12 564	0.15 656	0.14 612	0.12 581	0.21 658	0.43 709

Wz-Net-SNSev	0.43 647	0.41 685	1.27 705	0.30 650	0.21 616	0.44 625	0.41 680	0.61 664	0.65 669	0.46 636	0.65 661	0.62 667	0.39 622	0.74 643	0.59 659	0.12 564	0.11 597	0.12 563	0.13 610	0.16 606	0.14 591

CSP-Net	0.27 521	0.15 469	0.30 268	0.21 315	0.14 418	0.44 625	0.24 549	0.50 541	0.40 505	0.41 605	0.43 543	0.42 573	0.26 489	0.66 613	0.28 530	0.12 564	0.08 497	0.08 280	0.08 342	0.10 456	0.09 422

dd	0.22 414	0.26 623	0.40 405	0.22 389	0.12 282	0.25 400	0.21 470	0.32 306	0.44 549	0.29 406	0.28 344	0.25 379	0.16 306	0.30 412	0.25 504	0.12 564	0.07 405	0.10 465	0.08 342	0.11 506	0.09 422

ICVP	0.23 432	0.13 376	0.44 464	0.26 584	0.14 418	0.29 477	0.25 567	0.45 486	0.33 411	0.29 406	0.43 543	0.35 509	0.25 478	0.26 341	0.23 481	0.12 564	0.09 536	0.09 382	0.08 342	0.09 380	0.10 482
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.27 521	0.20 563	0.44 464	0.27 612	0.16 515	0.33 537	0.25 567	0.56 626	0.54 636	0.34 513	0.38 478	0.34 495	0.25 478	0.51 523	0.28 530	0.12 564	0.08 497	0.09 382	0.08 342	0.11 506	0.11 523

Anonymous3	0.23 432	0.18 533	0.63 589	0.27 612	0.18 562	0.41 607	0.23 527	0.43 465	0.35 438	0.23 316	0.27 336	0.20 304	0.18 369	0.27 361	0.18 354	0.12 564	0.11 597	0.10 465	0.10 501	0.11 506	0.12 547

PSMNet-RSSM	0.24 463	0.15 469	0.36 352	0.21 315	0.14 418	0.25 400	0.20 439	0.48 520	0.37 462	0.30 438	0.44 554	0.38 530	0.26 489	0.52 529	0.22 460	0.12 564	0.07 405	0.11 524	0.13 610	0.10 456	0.09 422

CFNet-ft	0.24 463	0.15 469	0.35 332	0.18 115	0.15 482	0.30 496	0.21 470	0.39 408	0.36 451	0.28 377	0.40 503	0.43 577	0.25 478	0.47 505	0.24 494	0.12 564	0.07 405	0.12 563	0.11 542	0.12 547	0.09 422

DSFCA	0.27 521	0.13 376	0.36 352	0.20 256	0.17 540	0.38 588	0.31 627	0.47 507	0.43 533	0.43 621	0.37 463	0.39 542	0.29 540	0.52 529	0.32 564	0.12 564	0.10 571	0.10 465	0.11 542	0.11 506	0.10 482

S-Stereo	0.38 625	0.20 563	1.05 685	0.27 612	0.22 633	0.38 588	0.32 635	0.55 610	0.66 671	0.39 586	0.59 640	0.49 615	0.41 631	0.75 644	0.40 606	0.12 564	0.15 656	0.13 585	0.13 610	0.16 606	0.21 667

PA-Net	0.37 618	0.28 633	0.83 650	0.31 656	0.28 675	0.39 597	0.42 683	0.51 559	0.55 642	0.34 513	0.42 529	0.41 564	0.36 602	0.79 660	0.49 639	0.12 564	0.23 698	0.16 640	0.23 684	0.12 547	0.18 639
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CFNet_RVC	0.24 463	0.15 469	0.35 332	0.18 115	0.15 482	0.30 496	0.21 470	0.39 408	0.36 451	0.28 377	0.40 503	0.43 577	0.25 478	0.47 505	0.24 494	0.12 564	0.07 405	0.12 563	0.11 542	0.12 547	0.09 422

DRN-Test	0.33 589	0.17 518	0.61 578	0.27 612	0.19 589	0.46 633	0.29 611	0.65 681	0.51 617	0.47 643	0.46 577	0.44 588	0.34 592	0.62 593	0.41 615	0.12 564	0.08 497	0.13 585	0.12 581	0.12 547	0.10 482

NaN_ROB	0.41 639	0.28 633	0.62 586	0.30 650	0.19 589	0.51 655	0.47 696	0.58 645	0.59 653	0.56 672	0.47 584	0.49 615	0.41 631	1.21 715	0.64 672	0.12 564	0.18 677	0.12 563	0.13 610	0.11 506	0.14 591

S2M2_L	0.13 143	0.11 239	0.20 132	0.16 26	0.12 282	0.12 27	0.07 1	0.18 48	0.20 193	0.12 108	0.15 160	0.14 200	0.12 173	0.15 83	0.14 229	0.13 585	0.09 536	0.09 382	0.10 501	0.11 506	0.09 422
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
YMNet	0.32 579	0.22 593	0.58 567	0.27 612	0.23 646	0.48 646	0.27 588	0.51 559	0.45 561	0.48 647	0.56 632	0.51 627	0.30 555	0.39 474	0.40 606	0.13 585	0.16 664	0.13 585	0.12 581	0.13 565	0.12 547

YMNet_1	0.32 579	0.22 593	0.58 567	0.27 612	0.23 646	0.48 646	0.27 588	0.51 559	0.45 561	0.48 647	0.56 632	0.51 627	0.30 555	0.39 474	0.40 606	0.13 585	0.16 664	0.13 585	0.12 581	0.13 565	0.12 547

CASS	0.21 378	0.15 469	0.32 292	0.26 584	0.11 202	0.28 455	0.19 386	0.39 408	0.30 371	0.32 478	0.34 433	0.25 379	0.24 456	0.25 322	0.20 411	0.13 585	0.08 497	0.11 524	0.09 453	0.11 506	0.11 523
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet_v2	0.28 542	0.16 498	0.44 464	0.22 389	0.15 482	0.40 603	0.30 622	0.57 636	0.46 579	0.38 570	0.36 454	0.47 603	0.29 540	0.38 469	0.39 599	0.13 585	0.11 597	0.11 524	0.11 542	0.11 506	0.11 523

WZ-Net	0.52 679	0.38 679	1.90 725	0.30 650	0.24 654	0.57 671	0.48 700	0.62 672	0.78 692	0.50 650	0.71 672	0.68 687	0.54 672	0.98 699	0.84 690	0.13 585	0.10 571	0.11 524	0.12 581	0.19 646	0.20 658

SACVNet	0.30 563	0.20 563	0.41 430	0.25 549	0.18 562	0.34 551	0.25 567	0.52 578	0.40 505	0.41 605	0.44 554	0.46 601	0.32 580	0.71 627	0.25 504	0.13 585	0.10 571	0.12 563	0.12 581	0.16 606	0.17 626

HCRNet	0.24 463	0.25 612	0.33 309	0.34 670	0.16 515	0.27 435	0.18 337	0.43 465	0.35 438	0.30 438	0.35 444	0.32 476	0.22 424	0.44 495	0.20 411	0.13 585	0.08 497	0.13 585	0.11 542	0.10 456	0.09 422

APVNet	0.36 608	0.20 563	0.70 617	0.26 584	0.22 633	0.52 664	0.35 653	0.61 664	0.44 549	0.38 570	0.52 610	0.48 609	0.38 615	0.84 673	0.46 634	0.13 585	0.14 640	0.15 628	0.16 647	0.16 606	0.15 604

GwcNet	0.35 603	0.23 603	0.88 662	0.25 549	0.24 654	0.48 646	0.27 588	0.55 610	0.57 648	0.38 570	0.52 610	0.51 627	0.32 580	0.60 578	0.41 615	0.13 585	0.11 597	0.12 563	0.11 542	0.13 565	0.14 591

FAT-Stereo	0.36 608	0.18 533	0.73 626	0.26 584	0.18 562	0.33 537	0.29 611	0.60 660	0.59 653	0.46 636	0.60 645	0.60 661	0.50 666	0.61 585	0.34 576	0.13 585	0.14 640	0.13 585	0.12 581	0.14 583	0.18 639

DMCA-RVC	0.27 521	0.21 578	0.61 578	0.28 635	0.17 540	0.29 477	0.21 470	0.42 451	0.35 438	0.40 596	0.37 463	0.39 542	0.36 602	0.43 491	0.30 550	0.13 585	0.10 571	0.15 628	0.11 542	0.13 565	0.10 482

FADNet-RVC	0.31 570	0.35 666	0.78 630	0.25 549	0.20 608	0.33 537	0.20 439	0.49 530	0.40 505	0.34 513	0.39 492	0.41 564	0.29 540	0.63 600	0.31 558	0.13 585	0.14 640	0.14 612	0.15 635	0.19 646	0.19 646

STTStereo	0.28 542	0.20 563	0.61 578	0.25 549	0.17 540	0.29 477	0.24 549	0.47 507	0.39 487	0.39 586	0.41 512	0.44 588	0.28 525	0.40 483	0.28 530	0.13 585	0.12 617	0.13 585	0.16 647	0.12 547	0.11 523

stereogan	0.37 618	0.17 518	0.65 599	0.27 612	0.22 633	0.62 681	0.26 581	0.59 651	0.63 667	0.43 621	0.60 645	0.67 683	0.42 640	0.68 618	0.35 580	0.13 585	0.14 640	0.14 612	0.12 581	0.19 646	0.17 626

RTSC	0.39 630	0.28 633	0.78 630	0.27 612	0.18 562	0.49 651	0.22 500	0.59 651	0.84 703	0.55 671	0.53 617	0.49 615	0.36 602	0.67 617	0.82 689	0.13 585	0.10 571	0.11 524	0.12 581	0.17 623	0.17 626

ADCMid	0.49 667	0.34 664	1.13 694	0.26 584	0.21 616	0.51 655	0.37 662	0.57 636	0.54 636	0.75 697	0.66 663	0.62 667	0.64 694	0.64 602	1.68 730	0.13 585	0.12 617	0.17 646	0.17 657	0.20 655	0.17 626

DANet	0.35 603	0.23 603	0.60 575	0.36 681	0.22 633	0.39 597	0.25 567	0.48 520	0.43 533	0.52 661	0.50 596	0.59 658	0.41 631	0.76 650	0.49 639	0.13 585	0.11 597	0.14 612	0.12 581	0.17 623	0.15 604
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.36 608	0.22 593	0.49 510	0.29 638	0.17 540	0.41 607	0.38 668	0.57 636	0.45 561	0.46 636	0.75 678	0.55 644	0.40 627	0.94 691	0.41 615	0.13 585	0.13 629	0.13 585	0.11 542	0.14 583	0.11 523

UCFNet_RVC	0.24 463	0.16 498	0.34 321	0.18 115	0.15 482	0.33 537	0.16 234	0.46 497	0.35 438	0.29 406	0.35 444	0.39 542	0.25 478	0.34 440	0.22 460	0.13 585	0.08 497	0.13 585	0.14 625	0.13 565	0.12 547

NVstereo2D	0.31 570	0.16 498	0.54 545	0.24 508	0.22 633	0.42 614	0.28 604	0.58 645	0.56 645	0.28 377	0.38 478	0.40 557	0.30 555	0.71 627	0.28 530	0.13 585	0.08 497	0.13 585	0.10 501	0.19 646	0.16 613

MDST_ROB	0.48 664	0.14 430	0.95 673	0.30 650	0.21 616	1.33 729	0.32 635	0.77 706	0.56 645	1.06 718	0.71 672	0.49 615	0.35 598	1.26 718	0.38 591	0.13 585	0.11 597	0.16 640	0.13 610	0.12 547	0.12 547

FBW_ROB	0.43 647	0.26 623	0.54 545	0.31 656	0.20 608	0.51 655	0.32 635	0.70 698	0.60 657	0.59 676	0.55 625	0.65 678	0.41 631	1.40 725	0.51 647	0.13 585	0.17 671	0.21 670	0.16 647	0.17 623	0.18 639

ETE_ROB	0.34 598	0.26 623	0.45 477	0.29 638	0.18 562	0.40 603	0.37 662	0.57 636	0.47 584	0.50 650	0.50 596	0.62 667	0.36 602	0.55 546	0.38 591	0.13 585	0.10 571	0.14 612	0.12 581	0.16 606	0.16 613

PWC_ROB	0.38 625	0.29 641	0.69 611	0.25 549	0.20 608	0.38 588	0.19 386	0.58 645	0.67 674	0.57 674	0.85 690	0.51 627	0.40 627	0.71 627	0.52 648	0.13 585	0.09 536	0.14 612	0.10 501	0.17 623	0.14 591

Selective-IGEV-i16pc	0.33 589	0.10 156	1.71 724	0.21 315	0.14 418	0.74 694	0.31 627	0.42 451	0.41 517	0.21 297	0.32 399	0.26 401	0.14 261	0.71 627	0.19 388	0.14 610	0.10 571	0.08 280	0.09 453	0.11 506	0.11 523

Selective-IGEV-i16pb	0.39 630	0.12 303	2.18 728	0.21 315	0.15 482	0.68 688	0.32 635	0.56 626	0.57 648	0.25 341	0.44 554	0.33 485	0.21 406	0.80 664	0.25 504	0.14 610	0.10 571	0.09 382	0.10 501	0.12 547	0.13 567

TCMNet	0.33 589	0.23 603	0.72 622	0.29 638	0.30 685	0.40 603	0.28 604	0.50 541	0.47 584	0.37 555	0.45 567	0.40 557	0.29 540	0.60 578	0.39 599	0.14 610	0.13 629	0.15 628	0.14 625	0.17 623	0.15 604

test_sample7	0.25 491	0.15 469	0.35 332	0.20 256	0.14 418	0.28 455	0.21 470	0.51 559	0.38 477	0.37 555	0.34 433	0.37 522	0.30 555	0.39 474	0.23 481	0.14 610	0.09 536	0.13 585	0.12 581	0.13 565	0.12 547

pcwnet_v2	0.32 579	0.15 469	1.26 704	0.23 450	0.18 562	0.32 526	0.18 337	0.59 651	0.60 657	0.36 547	0.45 567	0.35 509	0.29 540	0.36 460	0.25 504	0.14 610	0.11 597	0.12 563	0.11 542	0.14 583	0.15 604

psmorigin	0.50 671	0.25 612	3.03 738	0.24 508	0.19 589	0.38 588	0.22 500	0.50 541	0.44 549	0.64 684	0.68 667	0.71 692	0.51 669	0.85 674	0.45 628	0.14 610	0.17 671	0.13 585	0.14 625	0.16 606	0.21 667

hitnet-ft	0.29 555	0.17 518	0.40 405	0.19 179	0.14 418	0.39 597	0.23 527	0.44 473	0.41 517	0.36 547	0.46 577	0.53 638	0.34 592	0.76 650	0.32 564	0.14 610	0.10 571	0.13 585	0.10 501	0.15 598	0.13 567

FADNet_RVC	0.30 563	0.28 633	0.83 650	0.23 450	0.15 482	0.30 496	0.17 286	0.49 530	0.37 462	0.30 438	0.38 478	0.30 456	0.27 508	0.52 529	0.31 558	0.14 610	0.14 640	0.14 612	0.16 647	0.21 658	0.23 680

RTS	0.78 708	0.48 694	4.68 745	0.34 670	0.28 675	1.12 718	0.46 692	0.62 672	1.03 721	0.73 693	0.89 695	0.60 661	0.59 681	1.61 728	1.16 715	0.14 610	0.11 597	0.15 628	0.15 635	0.21 658	0.19 646

RTSA	0.78 708	0.48 694	4.68 745	0.34 670	0.28 675	1.12 718	0.46 692	0.62 672	1.03 721	0.73 693	0.89 695	0.60 661	0.59 681	1.61 728	1.16 715	0.14 610	0.11 597	0.15 628	0.15 635	0.21 658	0.19 646

TDLM	0.30 563	0.21 578	0.38 381	0.28 635	0.15 482	0.33 537	0.32 635	0.52 578	0.47 584	0.38 570	0.43 543	0.39 542	0.29 540	0.91 686	0.28 530	0.14 610	0.08 497	0.13 585	0.11 542	0.12 547	0.10 482

CVANet_RVC	0.30 563	0.19 550	0.41 430	0.26 584	0.16 515	0.33 537	0.26 581	0.52 578	0.47 584	0.40 596	0.46 577	0.43 577	0.31 572	0.89 682	0.26 518	0.14 610	0.09 536	0.14 612	0.13 610	0.14 583	0.10 482

AdaStereo	0.24 463	0.16 498	0.37 361	0.24 508	0.12 282	0.32 526	0.17 286	0.54 600	0.42 525	0.33 493	0.38 478	0.35 509	0.21 406	0.30 412	0.22 460	0.14 610	0.06 263	0.13 585	0.08 342	0.11 506	0.08 347
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	0.53 680	0.28 633	0.96 675	0.26 584	0.15 482	0.69 689	0.44 688	0.67 692	1.34 734	0.67 688	0.98 702	0.94 704	0.71 700	0.89 682	0.76 681	0.14 610	0.12 617	0.12 563	0.11 542	0.17 623	0.16 613

PSMNet_ROB	0.33 589	0.24 607	0.54 545	0.31 656	0.21 616	0.42 614	0.43 685	0.59 651	0.47 584	0.37 555	0.44 554	0.49 615	0.31 572	0.64 602	0.43 620	0.14 610	0.10 571	0.15 628	0.14 625	0.13 565	0.11 523

AANet	0.49 667	0.42 687	1.56 717	0.22 389	0.19 589	0.39 597	0.25 567	0.52 578	0.92 713	0.92 707	0.93 697	0.84 699	0.67 695	0.59 574	0.59 659	0.15 625	0.11 597	0.13 585	0.12 581	0.18 637	0.16 613

rvit_0105_6	0.19 336	0.14 430	0.34 321	0.23 450	0.14 418	0.18 187	0.20 439	0.29 261	0.37 462	0.18 267	0.22 278	0.23 352	0.17 338	0.26 341	0.17 325	0.15 625	0.13 629	0.13 585	0.11 542	0.11 506	0.08 347

rvit_0105_5	0.21 378	0.15 469	0.38 381	0.23 450	0.13 366	0.22 332	0.24 549	0.36 377	0.39 487	0.21 297	0.23 289	0.26 401	0.19 385	0.26 341	0.19 388	0.15 625	0.13 629	0.12 563	0.12 581	0.10 456	0.09 422

rvit_0105_3	0.23 432	0.17 518	0.40 405	0.25 549	0.15 482	0.24 380	0.28 604	0.38 396	0.41 517	0.25 341	0.25 315	0.28 428	0.21 406	0.28 376	0.20 411	0.15 625	0.13 629	0.14 612	0.15 635	0.10 456	0.09 422

rvit_105_1	0.27 521	0.19 550	0.46 485	0.27 612	0.19 589	0.30 496	0.35 653	0.44 473	0.51 617	0.31 456	0.31 389	0.31 466	0.26 489	0.35 451	0.25 504	0.15 625	0.14 640	0.15 628	0.17 657	0.11 506	0.10 482

GASNet	0.36 608	0.46 690	0.88 662	0.34 670	0.23 646	0.35 566	0.22 500	0.60 660	0.53 631	0.40 596	0.37 463	0.45 593	0.30 555	0.79 660	0.35 580	0.15 625	0.10 571	0.14 612	0.14 625	0.22 665	0.12 547

Wz-Net-TNSev	0.51 675	0.58 708	1.61 721	0.25 549	0.21 616	0.65 683	0.45 689	0.63 679	0.69 679	0.51 655	0.54 620	0.71 692	0.60 683	1.00 700	0.77 684	0.15 625	0.15 656	0.13 585	0.15 635	0.21 658	0.20 658

UDGNet	0.23 432	0.31 656	0.38 381	0.24 508	0.14 418	0.24 380	0.18 337	0.32 306	0.43 533	0.29 406	0.28 344	0.24 367	0.19 385	0.29 396	0.20 411	0.15 625	0.07 405	0.21 670	0.11 542	0.14 583	0.10 482

AF-Net	0.37 618	0.26 623	0.56 559	0.32 662	0.23 646	0.41 607	0.29 611	0.61 664	0.64 668	0.42 615	0.68 667	0.65 678	0.49 664	0.57 561	0.44 625	0.15 625	0.11 597	0.19 664	0.14 625	0.15 598	0.13 567

RGC	0.39 630	0.32 661	0.64 597	0.34 670	0.27 670	0.40 603	0.29 611	0.57 636	0.53 631	0.45 632	0.64 660	0.62 667	0.45 648	0.72 633	0.39 599	0.15 625	0.15 656	0.21 670	0.20 670	0.18 637	0.19 646

Nwc_Net	0.37 618	0.25 612	0.68 610	0.31 656	0.24 654	0.44 625	0.30 622	0.65 681	0.50 613	0.37 555	0.69 671	0.58 656	0.45 648	0.60 578	0.40 606	0.15 625	0.12 617	0.19 664	0.21 673	0.14 583	0.13 567

SHD	0.42 642	0.27 630	0.81 643	0.31 656	0.25 662	0.42 614	0.22 500	0.66 687	0.94 719	0.63 682	0.60 645	0.59 658	0.47 657	0.59 574	0.58 658	0.15 625	0.13 629	0.16 640	0.16 647	0.20 655	0.22 673

AnyNet_C32	0.51 675	0.40 681	1.10 693	0.29 638	0.28 675	0.59 675	0.58 710	0.54 600	0.60 657	0.62 680	0.66 663	0.54 642	0.54 672	0.78 658	1.74 734	0.15 625	0.14 640	0.15 628	0.17 657	0.20 655	0.20 658

ADCPNet	0.48 664	0.29 641	1.60 719	0.27 612	0.23 646	0.70 692	0.38 668	0.53 590	0.51 617	0.51 655	0.59 640	0.67 683	0.56 676	0.60 578	1.14 711	0.15 625	0.18 677	0.14 612	0.23 684	0.19 646	0.19 646

DeepPruner_ROB	0.26 510	0.19 550	0.44 464	0.21 315	0.16 515	0.30 496	0.21 470	0.52 578	0.32 397	0.35 530	0.38 478	0.39 542	0.26 489	0.42 489	0.24 494	0.15 625	0.11 597	0.11 524	0.11 542	0.14 583	0.13 567

CBMV	0.33 589	0.21 578	0.54 545	0.23 450	0.13 366	0.42 614	0.33 647	0.53 590	0.48 596	0.52 661	0.49 592	0.50 623	0.41 631	0.56 557	0.31 558	0.15 625	0.16 664	0.18 655	0.16 647	0.13 565	0.13 567
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Weightmod_eth	0.16 240	0.11 239	0.20 132	0.21 315	0.13 366	0.20 265	0.18 337	0.25 183	0.19 161	0.17 248	0.25 315	0.19 289	0.17 338	0.25 322	0.14 229	0.16 641	0.08 497	0.08 280	0.08 342	0.09 380	0.05 37

rvit_0105_4	0.20 357	0.15 469	0.38 381	0.23 450	0.14 418	0.20 265	0.22 500	0.33 321	0.39 487	0.19 275	0.24 303	0.25 379	0.19 385	0.27 361	0.17 325	0.16 641	0.13 629	0.13 585	0.11 542	0.11 506	0.08 347

FADNet	0.32 579	0.36 669	0.74 627	0.23 450	0.22 633	0.37 580	0.19 386	0.53 590	0.48 596	0.32 478	0.36 454	0.43 577	0.32 580	0.64 602	0.25 504	0.16 641	0.16 664	0.14 612	0.16 647	0.24 672	0.19 646

RP	0.35 603	0.22 593	0.51 531	0.31 656	0.24 654	0.37 580	0.28 604	0.50 541	0.58 652	0.40 596	0.63 658	0.61 665	0.47 657	0.61 585	0.39 599	0.16 641	0.15 656	0.17 646	0.15 635	0.17 623	0.17 626

G-Net	0.46 658	0.25 612	0.86 659	0.34 670	0.28 675	0.90 710	0.35 653	0.47 507	0.45 561	0.68 689	1.22 711	0.64 677	0.60 683	0.61 585	0.57 653	0.16 641	0.14 640	0.17 646	0.13 610	0.22 665	0.19 646

edge stereo	0.39 630	0.22 593	0.81 643	0.27 612	0.22 633	0.37 580	0.24 549	0.56 626	0.54 636	0.53 667	0.60 645	0.71 692	0.50 666	0.78 658	0.40 606	0.16 641	0.14 640	0.19 664	0.14 625	0.16 606	0.17 626

ADCS	0.58 686	0.40 681	1.35 710	0.29 638	0.24 654	0.55 667	0.45 689	0.67 692	0.83 700	0.76 698	0.71 672	0.68 687	0.60 683	0.76 650	2.23 742	0.16 641	0.16 664	0.16 640	0.17 657	0.22 665	0.22 673

AnyNet_C01	0.65 694	0.58 708	2.60 736	0.32 662	0.26 666	0.88 708	0.61 713	0.63 679	0.62 663	0.68 689	0.96 699	0.76 695	0.60 683	0.96 695	1.43 725	0.16 641	0.16 664	0.17 646	0.17 657	0.23 668	0.23 680

LSM	1.64 736	0.40 681	2.56 735	2.02 747	17.61 769	0.51 655	0.52 704	0.61 664	0.76 689	0.82 701	1.11 707	0.63 675	0.54 672	0.75 644	0.49 639	0.16 641	0.24 700	0.18 655	0.21 673	0.25 674	2.42 751

DPSNet	0.47 661	0.24 607	0.93 670	0.27 612	0.20 608	0.75 697	0.57 709	0.84 716	0.79 693	0.47 643	0.51 602	0.60 661	0.69 698	0.87 677	0.71 679	0.16 641	0.13 629	0.12 563	0.10 501	0.25 674	0.21 667

NCCL2	0.35 603	0.26 623	0.49 510	0.36 681	0.22 633	0.41 607	0.41 680	0.53 590	0.42 525	0.47 643	0.46 577	0.61 665	0.39 622	0.55 546	0.37 587	0.16 641	0.13 629	0.21 670	0.21 673	0.16 606	0.16 613

SGM_RVC	0.50 671	0.19 550	0.50 521	0.25 549	0.15 482	0.69 689	0.39 673	0.68 695	0.82 696	0.95 712	0.84 689	1.13 711	0.76 703	1.16 711	0.60 663	0.16 641	0.16 664	0.16 640	0.16 647	0.16 606	0.17 626
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
rvit_stereo_0075_2	0.24 463	0.17 518	0.50 521	0.26 584	0.22 633	0.22 332	0.15 180	0.40 422	0.35 438	0.27 364	0.37 463	0.29 439	0.20 396	0.28 376	0.19 388	0.17 653	0.12 617	0.19 664	0.12 581	0.13 565	0.13 567

Syn2CoEx	0.36 608	0.31 656	0.78 630	0.34 670	0.21 616	0.41 607	0.28 604	0.61 664	0.49 605	0.42 615	0.56 632	0.45 593	0.44 645	0.69 620	0.38 591	0.17 653	0.14 640	0.15 628	0.12 581	0.13 565	0.12 547

NCC-stereo	0.39 630	0.25 612	0.69 611	0.32 662	0.28 675	0.46 633	0.36 658	0.65 681	0.52 626	0.40 596	0.57 635	0.56 648	0.47 657	0.73 635	0.45 628	0.17 653	0.14 640	0.18 655	0.25 691	0.16 606	0.16 613

Abc-Net	0.39 630	0.25 612	0.69 611	0.32 662	0.28 675	0.46 633	0.36 658	0.65 681	0.52 626	0.40 596	0.57 635	0.56 648	0.47 657	0.73 635	0.45 628	0.17 653	0.14 640	0.18 655	0.25 691	0.16 606	0.16 613
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	0.43 647	0.37 674	0.96 675	0.34 670	0.25 662	0.53 665	0.34 649	0.60 660	0.73 687	0.51 655	0.46 577	0.57 653	0.47 657	0.70 623	0.72 680	0.17 653	0.12 617	0.18 655	0.15 635	0.25 674	0.23 680

SGM-ForestM	1.36 727	0.28 633	0.79 637	0.26 584	0.16 515	2.26 741	1.00 738	1.42 732	1.46 739	2.38 750	2.05 738	5.95 753	2.66 747	2.95 743	2.46 744	0.17 653	0.18 677	0.18 655	0.18 664	0.15 598	0.18 639

PS-NSSS	0.32 579	0.30 648	0.46 485	0.23 450	0.17 540	0.33 537	0.24 549	0.57 636	0.41 517	0.37 555	0.52 610	0.35 509	0.30 555	0.80 664	0.30 550	0.17 653	0.14 640	0.21 670	0.15 635	0.15 598	0.13 567

XPNet_ROB	0.33 589	0.20 563	0.43 454	0.27 612	0.18 562	0.37 580	0.31 627	0.55 610	0.50 613	0.51 655	0.53 617	0.58 656	0.37 611	0.63 600	0.45 628	0.17 653	0.12 617	0.13 585	0.12 581	0.15 598	0.14 591

LALA_ROB	0.36 608	0.25 612	0.46 485	0.30 650	0.21 616	0.47 640	0.39 673	0.61 664	0.51 617	0.52 661	0.51 602	0.69 689	0.36 602	0.50 518	0.43 620	0.17 653	0.11 597	0.16 640	0.14 625	0.17 623	0.15 604

SGM-Forest	0.36 608	0.17 518	0.47 493	0.23 450	0.16 515	0.45 631	0.41 680	0.55 610	0.48 596	0.52 661	0.60 645	0.52 633	0.41 631	0.85 674	0.50 645	0.17 653	0.17 671	0.17 646	0.15 635	0.15 598	0.15 604
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MeshStereo	0.58 686	0.27 630	0.67 605	0.22 389	0.17 540	0.66 685	0.37 662	0.78 707	0.61 661	1.47 739	1.30 714	1.65 726	0.79 705	1.12 709	0.59 659	0.17 653	0.17 671	0.17 646	0.14 625	0.17 623	0.14 591
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	0.20 357	0.20 563	0.36 352	0.26 584	0.15 482	0.22 332	0.16 234	0.42 451	0.42 525	0.16 229	0.29 358	0.15 222	0.11 136	0.26 341	0.13 190	0.18 664	0.06 263	0.10 465	0.11 542	0.07 201	0.07 259

HBP-ISP	0.33 589	0.30 648	0.72 622	0.22 389	0.16 515	0.32 526	0.22 500	0.54 600	0.44 549	0.41 605	0.49 592	0.33 485	0.38 615	0.73 635	0.25 504	0.18 664	0.19 682	0.24 679	0.20 670	0.16 606	0.13 567

DeepPrunerF	0.44 653	0.29 641	1.29 707	0.33 668	0.30 685	0.35 566	0.36 658	0.62 672	1.15 730	0.40 596	0.44 554	0.39 542	0.41 631	0.80 664	0.52 648	0.18 664	0.14 640	0.23 677	0.21 673	0.17 623	0.17 626

CBMV_ROB	0.33 589	0.18 533	0.53 542	0.21 315	0.14 418	0.33 537	0.20 439	0.51 559	0.45 561	0.51 655	0.55 625	0.45 593	0.42 640	0.71 627	0.32 564	0.18 664	0.19 682	0.23 677	0.21 673	0.14 583	0.15 604

PWCDC_ROB	0.38 625	0.30 648	0.60 575	0.33 668	0.20 608	0.42 614	0.19 386	0.58 645	0.89 705	0.42 615	1.26 713	0.36 514	0.34 592	0.50 518	0.38 591	0.18 664	0.11 597	0.11 524	0.09 453	0.19 646	0.13 567

WCMA_ROB	0.51 675	0.21 578	0.65 599	0.25 549	0.21 616	0.58 672	0.32 635	0.54 600	0.55 642	0.95 712	1.40 718	1.28 718	0.81 708	0.73 635	0.62 666	0.18 664	0.15 656	0.15 628	0.15 635	0.19 646	0.19 646

FINET	0.34 598	0.27 630	0.80 640	0.24 508	0.24 654	0.36 573	0.34 649	0.54 600	0.72 684	0.39 586	0.47 584	0.32 476	0.30 555	0.51 523	0.32 564	0.19 670	0.17 671	0.13 585	0.12 581	0.18 637	0.16 613

SAMSARA	0.56 682	0.39 680	0.80 640	0.60 715	0.46 707	1.00 714	1.23 746	0.67 692	0.68 677	0.71 692	0.54 620	0.89 703	0.57 679	0.81 668	0.62 666	0.19 670	0.22 693	0.18 655	0.18 664	0.27 686	0.25 687

NOSS_ROB	0.31 570	0.20 563	0.35 332	0.24 508	0.16 515	0.32 526	0.19 386	0.52 578	0.48 596	0.33 493	0.36 454	0.42 573	0.28 525	0.93 689	0.24 494	0.19 670	0.20 687	0.24 679	0.22 681	0.17 623	0.17 626

ISRNet	0.27 521	0.13 376	0.45 477	0.26 584	0.19 589	0.24 380	0.14 125	0.45 486	0.43 533	0.39 586	0.48 590	0.42 573	0.27 508	0.32 426	0.29 542	0.20 673	0.12 617	0.17 646	0.16 647	0.16 606	0.20 658

dad	0.28 542	0.31 656	0.44 464	0.21 315	0.14 418	0.30 496	0.20 439	0.33 321	0.49 605	0.44 628	0.44 554	0.45 593	0.21 406	0.41 485	0.26 518	0.20 673	0.11 597	0.20 668	0.11 542	0.14 583	0.10 482

PVD	0.58 686	0.34 664	0.84 655	0.39 691	0.31 688	0.59 675	0.47 696	0.80 711	1.25 731	0.92 707	1.09 705	0.79 696	0.82 709	0.85 674	0.76 681	0.21 675	0.18 677	0.22 676	0.18 664	0.27 686	0.35 703

CSAN	0.50 671	0.35 666	0.78 630	0.36 681	0.23 646	0.56 668	0.59 712	0.61 664	0.70 681	0.64 684	0.78 682	0.65 678	0.60 683	1.38 724	0.62 666	0.21 675	0.17 671	0.20 668	0.20 670	0.18 637	0.18 639

PDISCO_ROB	0.43 647	0.30 648	0.67 605	0.43 696	0.36 694	0.67 686	0.32 635	0.72 701	0.76 689	0.43 621	0.53 617	0.63 675	0.40 627	0.66 613	0.47 636	0.21 675	0.12 617	0.21 670	0.19 668	0.25 674	0.20 658

PStereo	0.26 510	0.37 674	0.34 321	0.21 315	0.13 366	0.25 400	0.25 567	0.33 321	0.47 584	0.26 354	0.17 200	0.29 439	0.34 592	0.35 451	0.37 587	0.23 678	0.15 656	0.17 646	0.13 610	0.23 668	0.21 667

FSD					0.24 654	0.27 435	0.27 588	0.31 294	0.29 354	0.26 354	0.27 336	0.28 428	0.27 508	0.28 376	0.26 518	0.23 678	0.22 693	0.27 683	0.26 695	0.25 674

DualNet (step1)	0.28 542	0.19 550	0.50 521	0.18 115	0.16 515	0.34 551	0.20 439	0.51 559	0.38 477	0.37 555	0.34 433	0.37 522	0.30 555	0.39 474	0.23 481	0.23 678	0.09 536	0.28 691	0.24 686	0.18 637	0.16 613

test_sample9	0.42 642	0.19 550	0.50 521	0.18 115	0.16 515	0.34 551	0.20 439	0.51 559	0.38 477	0.37 555	0.34 433	0.37 522	0.30 555	0.66 613	0.91 696	0.23 678	1.82 755	0.28 691	0.24 686	0.18 637	0.16 613

test_sample8	0.49 667	0.19 550	0.50 521	0.18 115	0.16 515	0.34 551	0.20 439	0.55 610	0.34 421	0.62 680	0.38 478	1.15 714	0.67 695	0.66 613	0.91 696	0.23 678	1.82 755	0.28 691	0.24 686	0.18 637	0.16 613

SDNR	0.42 642	0.21 578	0.82 647	0.21 315	0.18 562	1.27 726	0.17 286	0.50 541	0.49 605	0.42 615	0.81 685	0.38 530	0.27 508	1.19 712	0.38 591	0.23 678	0.24 700	0.17 646	0.13 610	0.17 623	0.20 658

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 675	0.50 699	0.86 659	0.39 691	0.24 654	0.84 705	0.55 707	0.56 626	0.62 663	0.60 677	0.68 667	0.62 667	0.42 640	1.13 710	0.43 620	0.23 678	0.27 704	0.27 683	0.35 706	0.25 674	0.29 694

MSMD_ROB	0.60 690	0.33 663	0.61 578	0.30 650	0.25 662	0.86 707	0.35 653	0.55 610	0.67 674	1.10 720	1.49 723	1.76 729	0.97 719	0.88 680	0.49 639	0.23 678	0.21 689	0.27 683	0.27 699	0.25 674	0.24 685

FC-DCNN v2	0.71 700	0.30 648	0.67 605	0.32 662	0.27 670	0.84 705	0.39 673	0.84 716	0.85 704	1.44 735	1.64 729	2.09 733	1.28 730	1.06 705	0.80 688	0.24 686	0.22 693	0.27 683	0.26 695	0.26 681	0.25 687

FCDSN-DC	0.63 692	0.31 656	0.61 578	0.36 681	0.30 685	0.65 683	0.37 662	0.66 687	0.68 677	1.14 722	1.54 726	1.71 728	1.26 728	0.92 687	0.64 672	0.24 686	0.22 693	0.27 683	0.26 695	0.27 686	0.27 693
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.70 699	0.30 648	0.69 611	0.32 662	0.27 670	0.81 704	0.39 673	0.79 710	0.82 696	1.41 731	1.58 728	1.98 731	1.26 728	1.02 702	0.77 684	0.24 686	0.22 693	0.27 683	0.26 695	0.26 681	0.26 689

PSMNet-RUCA	0.37 618	0.41 685	0.66 604	0.46 701	0.41 699	0.34 551	0.25 567	0.57 636	0.45 561	0.39 586	0.52 610	0.43 577	0.33 583	0.41 485	0.29 542	0.25 689	0.14 640	0.33 703	0.21 673	0.31 694	0.22 673

Anonymous_2	0.37 618	0.21 578	0.47 493	0.20 256	0.21 616	0.42 614	0.26 581	0.38 396	0.29 354	0.33 493	0.30 374	0.44 588	0.38 615	0.36 460	0.29 542	0.26 690	0.29 708	0.44 711	1.41 749	0.34 698	0.21 667

UDG	0.40 637	0.46 690	0.49 510	0.40 693	0.35 693	0.47 640	0.27 588	0.54 600	0.47 584	0.39 586	0.45 567	0.59 658	0.44 645	0.46 501	0.39 599	0.26 690	0.19 682	0.48 713	0.22 681	0.34 698	0.26 689

ccnet	0.42 642	0.31 656	0.48 504	0.27 612	0.32 689	0.60 678	0.32 635	0.65 681	0.46 579	0.53 667	0.66 663	0.56 648	0.45 648	0.72 633	0.61 664	0.26 690	0.19 682	0.24 679	0.21 673	0.26 681	0.22 673

PASM	0.45 656	0.35 666	0.90 665	0.35 679	0.33 690	0.39 597	0.38 668	0.50 541	0.61 661	0.52 661	0.51 602	0.62 667	0.45 648	0.93 689	0.48 637	0.26 690	0.29 708	0.29 695	0.33 704	0.29 692	0.26 689

ELAS	0.74 705	0.36 669	0.85 658	0.36 681	0.33 690	1.36 730	0.77 726	0.93 720	0.92 713	1.41 731	1.53 725	1.16 715	1.17 724	0.95 694	1.03 703	0.26 690	0.25 702	0.28 691	0.28 702	0.31 694	0.30 695
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GANetREF_RVC	0.43 647	0.47 692	0.69 611	0.38 689	0.20 608	0.51 655	0.48 700	0.66 687	0.66 671	0.46 636	0.46 577	0.50 623	0.44 645	0.90 685	0.39 599	0.27 695	0.21 689	0.32 700	0.18 664	0.27 686	0.22 673
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	0.66 695	0.89 727	1.59 718	0.77 723	1.21 742	0.51 655	0.23 527	0.59 651	0.72 684	0.69 691	0.61 652	0.69 689	0.91 715	0.79 660	0.48 637	0.27 695	0.12 617	0.73 725	0.30 703	0.65 720	0.40 707

ELAS_RVC	0.74 705	0.36 669	1.00 679	0.37 687	0.33 690	0.88 708	0.93 735	0.83 715	1.08 726	1.35 727	1.33 717	1.24 716	1.33 732	1.06 705	0.95 699	0.27 695	0.25 702	0.29 695	0.27 699	0.30 693	0.30 695
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoSA	0.81 710	0.37 674	1.08 688	0.51 708	0.65 723	0.67 686	1.44 748	0.74 703	1.06 724	0.54 669	1.67 730	0.49 615	1.78 738	0.96 695	1.69 732	0.28 698	0.43 721	0.27 683	0.51 723	0.40 704	0.58 721

BEATNet-Init1	4.73 754	2.61 747	13.29 769	0.58 713	0.53 715	10.12 761	3.33 753	4.83 758	5.01 757	8.75 763	8.51 760	14.08 772	7.60 762	7.70 762	5.34 758	0.28 698	0.28 707	0.34 704	0.37 710	0.57 713	0.45 710

MANE	1.41 729	0.36 669	0.74 627	0.43 696	0.41 699	2.16 740	0.80 728	2.39 748	3.38 749	2.22 749	3.06 751	3.54 746	2.73 748	2.15 740	1.94 739	0.28 698	0.27 704	0.30 697	0.46 717	0.28 691	0.34 702

CAS	0.15 223	0.07 4	0.21 146	0.41 694	0.16 515	0.20 265	0.18 337	0.22 118	0.19 161	0.15 200	0.19 232	0.11 107	0.09 44	0.14 38	0.13 190	0.29 701	0.04 2	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.14 591

MFN_U_SF_RVC	0.56 682	0.51 701	1.19 698	0.38 689	0.22 633	0.69 689	0.27 588	0.80 711	0.67 674	0.73 693	0.74 677	0.87 700	0.61 692	0.81 668	0.76 681	0.29 701	0.27 704	0.32 700	0.37 710	0.32 697	0.31 698

PMTNet	0.15 223	0.08 44	0.23 179	0.15 7	0.09 63	0.23 357	0.16 234	0.25 183	0.23 260	0.17 248	0.21 264	0.16 244	0.14 261	0.22 266	0.13 190	0.29 701	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 201	0.06 159

DStereoFS	0.84 711	0.66 715	0.80 640	0.53 712	0.50 711	1.23 724	0.55 707	0.94 721	1.32 733	0.89 704	1.32 715	1.04 710	2.32 745	1.29 721	1.14 711	0.31 704	0.35 715	0.30 697	0.39 713	0.34 698	0.60 724

NVStereoNet_ROB	0.67 696	0.49 698	0.83 650	0.48 703	0.40 698	0.51 655	0.46 692	0.70 698	0.77 691	0.84 702	1.72 731	1.02 709	0.83 710	1.23 716	0.79 687	0.32 705	0.38 717	0.40 709	0.46 717	0.36 701	0.41 708
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	0.41 639	0.50 699	0.48 504	0.44 698	0.39 696	0.46 633	0.32 635	0.50 541	0.43 533	0.45 632	0.52 610	0.57 653	0.36 602	0.48 509	0.33 571	0.33 706	0.21 689	0.55 717	0.25 691	0.37 702	0.32 701

CC-Net-ROB	0.43 647	0.47 692	0.65 599	0.37 687	0.23 646	0.51 655	0.29 611	0.66 687	0.49 605	0.46 636	0.51 602	0.48 609	0.38 615	0.96 695	0.35 580	0.34 707	0.23 698	0.55 717	0.25 691	0.31 694	0.20 658

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 357	0.72 718	0.70 617	0.17 58	0.08 30	0.15 69	0.15 180	0.18 48	0.16 87	0.13 146	0.12 85	0.09 35	0.08 18	0.16 114	0.13 190	0.35 708	0.04 2	0.08 280	0.07 255	0.11 506	0.23 680

SQANet	0.40 637	0.48 694	0.67 605	0.48 703	0.39 696	0.48 646	0.22 500	0.51 559	0.43 533	0.40 596	0.47 584	0.47 603	0.33 583	0.54 543	0.32 564	0.36 709	0.15 656	0.40 709	0.21 673	0.45 707	0.31 698

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 608	0.36 669	0.53 542	0.34 670	0.19 589	0.51 655	0.24 549	0.55 610	0.38 477	0.41 605	0.47 584	0.47 603	0.27 508	0.73 635	0.30 550	0.36 709	0.19 682	0.27 683	0.17 657	0.26 681	0.23 680

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 697	0.64 713	1.06 686	0.45 699	0.27 670	1.40 733	0.58 710	0.78 707	0.92 713	0.84 702	0.86 691	0.88 702	0.68 697	1.33 723	0.68 677	0.37 711	0.29 708	0.34 704	0.36 709	0.43 705	0.37 704

MADNet+	1.01 719	1.16 738	4.72 747	0.70 720	0.47 708	1.24 725	0.96 736	0.97 723	0.89 705	0.65 686	0.77 681	0.87 700	0.85 713	2.09 738	1.68 730	0.38 712	0.39 718	0.31 699	0.27 699	0.43 705	0.39 706

Consistency-Raft	0.55 681	0.48 694	1.02 682	0.45 699	0.49 710	0.49 651	0.47 696	0.72 701	0.72 684	0.45 632	0.82 687	0.47 603	0.60 683	0.50 518	0.63 669	0.39 713	0.39 718	0.44 711	0.51 723	0.52 710	0.37 704

JetBlue	1.14 725	0.76 720	2.36 731	0.59 714	0.75 727	3.04 744	1.78 750	1.11 725	0.90 707	0.94 710	1.10 706	1.66 727	1.28 730	2.09 738	1.72 733	0.43 714	0.36 716	0.38 706	0.38 712	0.58 714	0.56 718

otaku	0.57 685	0.62 712	0.87 661	0.63 717	0.44 705	0.73 693	0.37 662	0.65 681	0.66 671	0.51 655	0.75 678	0.66 682	0.45 648	0.69 620	0.46 634	0.53 715	0.34 714	0.55 717	0.35 706	0.60 715	0.45 710

DGSMNet	0.61 691	0.29 641	0.91 666	0.51 708	0.70 725	0.62 681	1.38 747	0.59 651	0.55 642	0.37 555	0.61 652	0.52 633	0.33 583	0.65 609	0.43 620	0.53 715	0.60 741	0.67 722	0.61 732	0.63 717	0.61 728

ACVNet_1	0.72 701	0.81 722	1.37 711	0.72 721	0.53 715	0.77 698	0.42 683	0.85 719	0.90 707	0.74 696	0.75 678	1.32 720	0.72 701	1.02 702	0.55 652	0.54 717	0.31 711	0.71 724	0.35 706	0.64 719	0.45 710

anonymity	0.56 682	0.54 706	0.70 617	0.47 702	0.61 720	0.56 668	0.43 685	0.69 696	0.49 605	0.63 682	0.55 625	0.54 642	0.60 683	0.61 585	0.57 653	0.55 718	0.53 734	0.50 714	0.54 727	0.51 709	0.56 718

Ntro	0.58 686	0.64 713	0.92 668	0.66 718	0.50 711	0.77 698	0.36 658	0.66 687	0.70 681	0.50 650	0.59 640	0.65 678	0.51 669	0.75 644	0.45 628	0.56 719	0.32 712	0.56 720	0.34 705	0.63 717	0.46 713

SGM+DAISY	0.87 712	0.66 715	1.30 708	0.51 708	0.60 719	1.03 715	0.84 732	0.76 705	0.73 687	1.39 729	1.51 724	1.31 719	1.22 726	1.11 707	1.08 706	0.57 720	0.53 734	0.51 716	0.51 723	0.54 711	0.61 728

SPS-STEREO	0.69 698	0.61 711	0.98 677	0.52 711	0.57 717	0.74 694	0.50 703	0.78 707	0.62 663	0.95 712	0.86 691	0.94 704	0.70 699	1.01 701	0.87 693	0.58 721	0.51 731	0.50 714	0.50 722	0.55 712	0.58 721
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-7	1.01 719	0.89 727	0.93 670	0.83 727	0.66 724	1.18 720	0.81 730	1.40 731	1.57 740	1.11 721	1.76 733	1.45 722	1.19 725	1.50 727	1.14 711	0.61 722	0.62 744	0.70 723	0.68 735	0.66 722	0.60 724

ACVNet_2	0.89 713	0.87 726	1.25 703	0.82 725	0.62 721	0.97 713	0.62 714	1.14 726	1.42 736	1.00 715	1.40 718	1.47 723	0.84 711	1.11 707	0.66 675	0.61 722	0.43 721	0.78 728	0.49 720	0.75 726	0.52 716

MFMNet_re	0.72 701	0.76 720	0.99 678	0.62 716	0.70 725	0.77 698	0.67 716	0.75 704	0.83 700	0.78 700	0.86 691	0.69 689	0.78 704	0.71 627	0.61 664	0.66 724	0.59 740	0.61 721	0.58 731	0.68 723	0.71 732

MonStereo1	0.93 716	0.56 707	0.82 647	0.69 719	0.58 718	1.37 731	0.35 653	0.94 721	1.25 731	0.93 709	1.90 734	1.52 724	2.10 742	1.27 719	0.77 684	0.69 725	0.33 713	0.75 726	0.47 719	0.70 724	0.57 720

GCST	0.47 661	0.60 710	0.57 562	1.04 735	0.48 709	0.38 588	0.11 28	0.40 422	0.32 397	0.41 605	0.34 433	0.29 439	0.17 338	0.46 501	0.19 388	0.69 725	0.42 720	0.79 730	0.62 733	0.62 716	0.46 713

light-stereo	2.37 743	0.69 717	3.61 739	3.84 751	3.41 748	4.04 745	0.31 627	2.13 746	1.45 738	3.61 754	6.33 758	6.90 761	0.63 693	4.83 756	1.28 722	0.71 727	0.74 750	0.32 700	0.39 713	1.20 741	0.96 741

IMH-64-1	0.91 714	0.86 724	0.84 655	0.97 730	0.75 727	0.92 711	0.71 718	1.27 727	1.10 727	0.89 704	1.45 720	1.14 712	0.96 717	1.19 712	0.84 690	0.74 728	0.51 731	0.97 733	0.55 728	0.84 729	0.60 724

IMH-64	0.91 714	0.86 724	0.84 655	0.97 730	0.75 727	0.92 711	0.71 718	1.27 727	1.10 727	0.89 704	1.45 720	1.14 712	0.96 717	1.19 712	0.84 690	0.74 728	0.51 731	0.97 733	0.55 728	0.84 729	0.60 724

TorneroNet-64	1.43 730	1.03 733	1.20 699	1.10 736	0.86 736	2.26 741	0.73 721	1.84 740	3.84 754	1.25 724	2.25 742	2.69 742	1.42 733	1.76 735	1.43 725	0.76 730	0.50 729	1.09 738	0.66 734	1.23 743	0.76 737

WAO-6	1.07 723	0.93 730	0.92 668	0.96 729	0.78 730	1.28 727	0.75 723	1.34 729	2.00 744	1.02 717	1.54 726	1.59 725	1.22 726	1.31 722	1.14 711	0.78 731	0.55 737	1.02 737	0.75 740	0.83 728	0.69 731

RainbowNet	0.72 701	0.89 727	1.02 682	0.82 725	0.63 722	0.78 701	0.52 704	0.81 713	0.93 717	0.60 677	0.79 683	0.80 697	0.60 683	0.80 664	0.57 653	0.78 731	0.55 737	0.78 728	0.49 720	0.76 727	0.58 721

DStereoO	0.46 658	0.32 661	0.51 531	0.36 681	0.29 684	0.38 588	0.45 689	0.55 610	0.60 657	0.47 643	0.49 592	0.48 609	0.73 702	0.59 574	0.69 678	0.81 733	0.18 677	0.38 706	0.19 668	0.46 708	0.20 658

Dean	1.17 726	1.04 734	1.49 715	1.03 734	0.78 730	1.20 723	0.77 726	1.48 735	1.96 742	1.28 725	1.99 737	2.15 734	1.14 721	1.25 717	1.00 702	0.81 733	0.60 741	1.01 736	0.69 736	0.92 735	0.74 735

TorneroNet	2.22 740	1.08 735	1.24 702	1.14 740	0.90 737	5.58 749	0.80 728	2.12 745	8.69 761	2.58 751	5.42 756	3.88 747	1.97 740	1.78 737	1.87 736	0.86 735	0.54 736	1.15 742	0.74 739	1.23 743	0.85 740

PWCK	1.00 717	1.17 739	1.70 723	0.91 728	0.41 699	1.19 722	0.92 734	1.10 724	1.14 729	1.16 723	1.14 708	1.25 717	0.88 714	1.75 734	1.04 705	0.87 736	0.50 729	0.87 731	0.53 726	0.96 736	0.52 716

WAO-8	1.46 732	1.10 736	1.09 689	1.10 736	0.84 734	2.06 737	0.75 723	1.84 740	3.83 752	1.44 735	2.21 740	2.15 734	1.43 734	3.17 744	1.19 717	0.91 737	0.65 746	1.09 738	0.79 741	0.90 733	0.71 732

Venus	1.46 732	1.10 736	1.09 689	1.10 736	0.84 734	2.06 737	0.75 723	1.84 740	3.83 752	1.44 735	2.21 740	2.15 734	1.43 734	3.17 744	1.19 717	0.91 737	0.65 746	1.09 738	0.79 741	0.90 733	0.71 732

LVE	1.13 724	1.02 732	1.28 706	1.01 732	0.80 733	1.29 728	0.81 730	1.47 734	1.96 742	1.07 719	1.90 734	1.90 730	1.01 720	1.48 726	0.91 696	0.93 739	0.61 743	0.94 732	0.69 736	0.87 731	0.75 736

JetRed	2.30 742	2.64 748	6.12 753	1.12 739	1.38 745	5.85 756	3.29 752	1.99 743	1.67 741	1.98 747	1.95 736	2.16 737	1.60 737	2.48 742	4.10 750	1.05 740	1.60 754	1.09 738	1.01 747	1.67 748	1.28 747

UNDER WATER	1.59 735	1.22 741	2.36 731	1.38 742	1.03 739	1.67 736	1.10 742	1.54 738	3.63 750	1.44 735	1.47 722	2.85 743	2.25 744	1.67 731	1.94 739	1.06 741	0.62 744	1.31 744	0.93 745	1.21 742	1.02 744

IMH	1.05 722	0.95 731	1.00 679	1.01 732	0.78 730	1.11 717	0.68 717	1.38 730	1.43 737	1.00 715	1.72 731	1.43 721	1.14 721	1.73 733	0.89 695	1.09 742	0.55 737	0.99 735	0.57 730	0.87 731	0.62 730

UNDER WATER-64	1.55 734	1.19 740	2.52 734	1.31 741	0.95 738	2.12 739	1.21 745	1.45 733	3.19 748	1.43 734	1.32 715	2.64 741	2.04 741	1.63 730	1.83 735	1.11 743	0.67 748	1.28 743	0.92 744	1.19 740	1.02 744

notaker	1.45 731	1.34 742	1.48 713	1.40 743	1.07 740	1.18 720	0.85 733	1.48 735	1.40 735	1.51 740	3.46 752	2.40 739	1.81 739	1.76 735	1.45 728	1.11 743	0.69 749	1.38 745	0.87 743	1.31 745	0.97 743

ACVNet-4b	0.72 701	0.81 722	1.33 709	0.72 721	0.50 711	0.80 703	0.31 627	0.71 700	0.80 694	0.50 650	0.72 676	0.95 706	0.43 644	0.96 695	1.20 719	1.13 745	0.21 689	0.76 727	0.45 716	0.65 720	0.46 713

KSHMR	1.89 739	1.36 743	1.60 719	1.47 745	1.22 743	1.38 732	1.06 740	1.79 739	5.97 758	1.42 733	5.65 757	2.98 744	1.14 721	2.23 741	1.20 719	1.27 746	1.12 753	1.46 747	1.10 748	1.32 746	1.15 746

ktn	1.77 738	1.36 743	1.22 700	1.43 744	1.14 741	1.52 734	1.08 741	1.51 737	3.96 755	2.77 753	4.69 754	3.35 745	1.46 736	1.69 732	1.25 721	1.43 747	0.77 751	1.45 746	0.99 746	1.32 746	0.96 741

USTest	6.88 756	5.23 752	5.63 752	7.22 755	7.29 752	14.34 765	22.76 766	8.48 762	9.32 762	5.42 757	6.39 759	6.29 760	6.64 758	6.92 760	8.62 763	1.94 748	3.29 761	2.16 758	2.55 760	3.85 753	3.29 754

noway3	4.27 747	5.33 754	4.61 742	11.26 761	10.44 759	5.62 750	4.46 755	4.12 753	0.92 713	1.86 742	2.49 748	6.19 758	3.66 753	3.74 753	4.54 753	1.97 749	0.46 723	2.03 756	1.74 753	5.69 757	4.21 756

noway2	4.26 746	5.26 753	4.63 743	11.29 762	10.43 758	5.62 750	4.46 755	4.09 752	0.90 707	1.87 743	2.47 745	6.20 759	3.67 754	3.62 749	4.54 753	1.97 749	0.46 723	2.02 753	1.74 753	5.72 759	4.32 758

zzzz4	4.31 749	5.77 756	4.85 751	11.37 764	10.45 760	5.64 752	4.46 755	4.20 756	0.91 712	1.87 743	2.47 745	6.11 754	3.60 749	3.65 750	4.59 755	1.99 751	0.47 725	2.02 753	1.74 753	5.77 760	4.37 759

noway1	4.31 749	5.77 756	4.81 750	11.37 764	10.45 760	5.64 752	4.46 755	4.20 756	0.90 707	1.87 743	2.48 747	6.11 754	3.60 749	3.65 750	4.59 755	1.99 751	0.47 725	2.02 753	1.74 753	5.77 760	4.37 759

TCMNet-wrong-test	4.29 748	5.57 755	4.65 744	11.33 763	10.39 757	5.73 755	4.48 759	4.13 754	1.02 720	1.91 746	2.39 743	6.16 756	3.62 751	3.84 754	4.50 752	1.99 751	0.47 725	1.97 752	1.69 751	5.69 757	4.31 757

noway4	4.32 751	5.81 758	4.75 748	11.39 766	10.47 762	5.70 754	4.50 760	4.14 755	0.90 707	1.83 741	2.44 744	6.16 756	3.63 752	3.66 752	4.60 757	2.00 754	0.47 725	2.03 756	1.73 752	5.80 762	4.40 761

MADNet++	2.26 741	1.80 746	2.06 727	2.13 749	1.97 747	2.61 743	1.79 751	2.38 747	2.16 745	2.75 752	2.65 749	2.38 738	2.43 746	3.17 744	3.21 746	2.17 755	1.95 757	1.94 751	1.63 750	2.06 749	2.01 750

DLNR_Zeroshot_test	10.44 760	12.10 769	19.93 772	106.08 789	23.66 781	0.14 48	0.13 89	3.22 750	0.17 118	0.16 229	0.23 289	0.16 244	0.10 94	0.31 419	0.15 265	2.36 756	0.06 263	0.07 175	0.07 255	39.70 789	0.06 159

DLNR-FE	10.45 761	12.13 770	19.94 773	106.10 790	23.12 780	0.14 48	0.13 89	3.28 751	0.17 118	0.16 229	0.23 289	0.16 244	0.10 94	0.31 419	0.15 265	2.41 757	0.06 263	0.07 175	0.07 255	40.22 790	0.06 159

HanzoNet	2.97 744	1.69 745	2.29 730	1.74 746	1.33 744	1.53 735	1.03 739	1.99 743	2.64 747	5.51 758	5.16 755	5.90 752	6.82 760	4.32 755	3.29 747	3.16 758	2.02 759	1.92 749	2.87 761	2.24 750	1.89 749

Selective-IGEV-i1pa	5.57 755	7.99 760	4.76 749	0.80 724	0.45 706	12.99 763	3.60 754	9.25 764	7.43 760	6.97 760	9.87 764	8.94 762	7.26 761	14.66 773	5.65 759	3.55 759	1.08 752	1.93 750	0.72 738	0.73 725	2.79 753

DGTPSM_ROB	8.34 758	5.10 750	10.37 767	5.31 753	10.18 755	8.33 758	23.60 770	6.06 760	13.41 770	4.90 755	10.87 768	5.65 750	10.44 763	6.17 758	12.59 764	3.74 760	7.55 764	3.69 760	7.26 768	4.14 754	7.46 764

DPSMNet_ROB	8.40 759	5.11 751	10.49 768	5.58 754	10.25 756	8.34 759	23.62 771	6.07 761	13.45 771	4.93 756	10.88 769	5.66 751	10.44 763	6.24 759	12.64 765	3.98 761	7.61 765	3.76 761	7.30 769	4.20 755	7.51 765

DPSimNet_ROB	4.34 752	4.23 749	6.89 755	3.67 750	3.68 749	4.75 746	5.21 761	2.67 749	3.68 751	5.82 759	3.95 753	5.57 749	6.72 759	3.46 748	4.48 751	4.05 762	2.88 760	4.68 763	3.12 763	3.69 752	3.62 755

tt	4.71 753	0.10 156	3.94 740	2.06 748	1.53 746	10.14 762	16.88 765	9.27 765	4.98 756	1.39 729	1.02 703	4.68 748	4.90 756	3.35 747	5.86 760	5.76 763	9.15 771	2.24 759	2.53 759	3.10 751	1.32 748

PML	16.10 770	12.82 771	6.78 754	5.23 752	7.76 753	33.92 777	66.56 787	5.30 759	10.28 763	26.12 786	68.59 791	20.51 774	13.49 773	10.06 764	6.78 762	5.96 764	2.00 758	6.04 769	2.18 758	8.96 767	2.60 752

iinet-test	10.78 762	9.29 761	9.70 757	10.48 756	10.68 763	17.98 770	25.98 772	12.57 769	13.39 768	9.64 767	10.10 765	10.06 764	10.61 766	11.22 769	12.70 766	6.40 765	7.74 766	5.68 765	6.69 764	7.47 763	7.30 762

IINet	10.78 762	9.29 761	9.70 757	10.48 756	10.68 763	17.98 770	25.98 772	12.57 769	13.39 768	9.64 767	10.10 765	10.06 764	10.61 766	11.22 769	12.70 766	6.40 765	7.74 766	5.68 765	6.69 764	7.47 763	7.30 762

DPSM_ROB	11.49 765	9.87 767	10.35 765	11.13 759	11.31 765	19.11 773	27.51 775	13.37 772	14.21 773	10.31 769	11.06 770	10.96 770	11.27 771	11.96 771	13.59 769	6.78 767	8.19 769	6.03 767	7.09 766	7.93 765	7.73 767

DPSM	11.49 765	9.87 767	10.35 765	11.13 759	11.31 765	19.11 773	27.51 775	13.37 772	14.21 773	10.31 769	11.06 770	10.96 770	11.27 771	11.96 771	13.59 769	6.78 767	8.19 769	6.03 767	7.09 766	7.93 765	7.73 767

xxxxx1	15.27 767	9.54 764	10.31 762	20.13 770	18.88 770	17.08 766	23.03 767	10.36 766	10.99 764	9.21 764	9.62 761	10.74 767	10.61 766	10.72 765	13.89 771	7.97 769	9.20 772	31.85 787	44.72 789	12.84 768	13.69 769

tt_ll	15.27 767	9.54 764	10.31 762	20.13 770	18.88 770	17.08 766	23.03 767	10.36 766	10.99 764	9.21 764	9.62 761	10.74 767	10.61 766	10.72 765	13.89 771	7.97 769	9.20 772	31.85 787	44.72 789	12.84 768	13.69 769

ff	15.27 767	9.54 764	10.31 762	20.13 770	18.88 770	17.08 766	23.03 767	10.36 766	10.99 764	9.21 764	9.62 761	10.74 767	10.61 766	10.72 765	13.89 771	7.97 769	9.20 772	31.85 787	44.72 789	12.84 768	13.69 769

RAFT-FEzeroshot	23.10 774	19.88 777	20.56 774	22.49 774	22.75 776	38.38 778	55.50 783	26.84 779	28.66 780	20.60 780	22.10 777	22.05 778	22.74 778	24.00 778	27.37 782	13.59 772	16.48 777	12.14 770	14.28 772	15.96 774	15.54 776

RAFT-FE	23.10 774	19.88 777	20.56 774	22.49 774	22.75 776	38.38 778	55.50 783	26.84 779	28.66 780	20.60 780	22.10 777	22.05 778	22.74 778	24.00 778	27.37 782	13.59 772	16.48 777	12.14 770	14.28 772	15.96 774	15.54 776

CasAABBNet	23.10 774	19.86 775	20.64 776	22.47 773	22.73 774	38.41 781	55.50 783	26.89 782	28.70 782	20.61 782	22.15 779	22.08 781	22.75 780	23.99 776	27.36 780	13.59 772	16.48 777	12.14 770	14.27 771	15.95 772	15.53 775

Hybrid-DGEV	23.16 778	19.94 780	20.96 779	22.49 774	22.75 776	38.51 783	55.52 786	27.09 786	28.90 786	20.58 779	22.25 780	22.00 777	22.80 782	24.11 781	27.33 779	13.60 775	16.47 776	12.14 770	14.30 775	15.95 772	15.54 776

FlowAnything	23.14 777	19.87 776	20.79 777	22.50 777	22.74 775	38.39 780	55.46 780	26.89 782	28.72 783	20.77 784	22.29 782	22.07 780	22.72 777	23.99 776	27.41 784	13.60 775	16.55 782	12.15 774	14.36 776	15.97 776	15.52 774

Selective-RAFT-Error	23.16 778	19.93 779	20.87 778	22.54 778	22.81 779	38.52 784	55.47 781	27.01 785	28.83 784	20.66 783	22.25 780	22.09 782	22.80 782	24.09 780	27.36 780	13.61 777	16.48 777	12.15 774	14.28 772	15.99 777	15.57 779

LSM0	24.24 781	19.98 781	22.32 780	24.22 780	40.14 788	38.48 782	55.20 779	26.95 784	28.57 779	20.49 778	21.83 775	22.26 783	22.75 780	24.22 782	27.30 778	13.66 778	16.32 775	12.19 776	14.15 770	16.10 778	17.66 781

fast-reg	23.64 780	20.51 783	23.42 781	23.22 779	24.75 783	38.73 785	55.47 781	26.85 781	28.86 785	20.12 777	21.73 774	21.64 776	22.22 776	24.30 783	27.54 785	13.91 779	16.52 781	14.85 777	15.62 777	16.91 779	15.71 780

Anonymous_1	16.62 771	9.35 763	9.84 759	10.66 758	14.64 767	18.66 772	27.12 774	12.64 771	13.51 772	10.76 771	10.30 767	10.13 766	10.60 765	11.06 768	12.74 768	15.87 780	7.74 766	16.92 778	43.48 788	58.66 791	7.68 766

zzzzzz3	33.80 786	21.93 784	29.35 784	40.69 786	40.71 789	54.58 787	75.81 789	38.06 788	43.73 789	30.21 788	32.81 786	33.59 789	36.40 789	35.16 785	41.64 788	19.24 781	24.62 785	18.35 779	21.58 781	19.15 780	18.48 782

zzz1	33.83 787	21.95 785	29.58 785	40.69 786	40.71 789	54.57 786	75.77 788	38.08 789	43.79 790	30.23 789	32.84 787	33.61 790	36.40 789	35.19 786	41.64 788	19.25 782	24.62 785	18.36 780	21.58 781	19.16 781	18.49 783

Selective-IGEV-i16pa	30.47 785	41.93 790	4.02 741	0.49 706	0.37 695	96.94 791	0.74 722	60.26 792	58.76 791	17.24 773	64.39 790	38.26 791	49.53 791	106.11 792	26.15 777	19.96 783	3.42 762	4.39 762	1.81 757	0.39 703	14.22 773

LRCNet_RVC	10.90 764	14.34 772	9.35 756	15.35 767	8.04 754	1.08 716	0.34 649	8.78 763	0.70 681	12.63 772	16.05 772	9.85 763	6.54 757	8.57 763	6.34 761	20.27 784	5.40 763	23.70 784	21.88 785	14.87 771	13.83 772

zzzz2	34.86 788	30.12 788	31.42 786	34.23 782	34.22 786	58.04 788	83.74 790	40.88 790	43.54 787	31.10 790	33.46 788	32.70 787	33.88 787	35.86 787	41.00 786	20.48 785	24.86 787	18.45 781	21.67 783	24.07 783	23.42 787

noway5	34.86 788	30.12 788	31.42 786	34.23 782	34.22 786	58.04 788	83.74 790	40.88 790	43.54 787	31.10 790	33.46 788	32.70 787	33.88 787	35.86 787	41.00 786	20.48 785	24.86 787	18.45 781	21.67 783	24.07 783	23.42 787

HaxPig	17.72 772	20.22 782	19.73 771	16.53 768	16.51 768	9.27 760	9.33 762	14.34 774	13.27 767	18.65 774	18.70 773	17.35 773	16.77 774	17.04 774	16.45 774	22.05 787	20.89 783	22.27 783	21.53 780	21.29 782	22.13 786

MEDIAN_ROB	21.21 773	24.62 786	23.47 782	19.58 769	19.65 773	13.22 764	10.96 763	17.88 775	17.00 775	22.14 785	22.02 776	20.86 775	20.36 775	21.06 775	19.71 775	25.63 788	24.13 784	26.21 785	25.20 786	25.17 785	25.38 789

AVERAGE_ROB	25.43 782	29.06 787	27.24 783	24.63 781	24.20 782	17.73 769	12.61 764	22.29 778	21.39 778	26.79 787	26.16 785	25.20 784	24.64 786	25.07 784	23.53 776	29.96 789	28.40 789	30.60 786	29.58 787	29.72 786	29.84 790

RSGM-EC	29.65 783	17.75 773	10.04 760	35.31 784	33.15 784	26.42 775	46.65 777	19.89 776	17.74 776	18.92 775	23.36 783	30.14 785	23.59 784	41.87 789	45.99 790	59.56 790	34.38 790	33.25 790	20.37 778	34.97 787	19.60 784

acva	29.65 783	17.75 773	10.04 760	35.31 784	33.15 784	26.42 775	46.65 777	19.89 776	17.74 776	18.92 775	23.36 783	30.14 785	23.59 784	41.87 789	45.99 790	59.56 790	34.38 790	33.25 790	20.37 778	34.97 787	19.60 784

test_example2	101.33 790	108.28 791	68.15 789	98.43 788	106.93 791	89.75 790	102.43 792	36.80 787	97.65 792	129.04 792	130.15 792	65.26 792	66.62 792	92.11 791	80.24 792	144.10 792	199.48 792	81.81 792	103.01 792	125.01 792	101.27 791

ccccc		256.29 792		354.40 791	364.36 792	149.10 792		152.89 793		153.93 793		164.00 793		268.02 793		390.55 793	349.22 793	244.59 793	219.82 793	412.30 793

ASD4		6.65 759

Low-res two-view benchmark