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 92	0.11 291	0.16 78	0.17 74	0.09 92	0.14 70	0.12 54	0.24 213	0.16 128	0.11 112	0.11 98	0.08 8	0.10 113	0.15 104	0.12 164	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

asd	0.10 16	0.10 196	0.15 45	0.17 74	0.10 180	0.16 157	0.10 12	0.19 88	0.13 53	0.12 149	0.11 98	0.09 42	0.10 113	0.16 145	0.11 83	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 89	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 92	0.10 196	0.14 23	0.17 74	0.10 180	0.15 98	0.12 54	0.25 235	0.17 162	0.14 222	0.13 148	0.09 42	0.09 51	0.18 204	0.12 164	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25_new	0.11 92	0.11 291	0.16 78	0.17 74	0.10 180	0.17 207	0.12 54	0.21 136	0.14 82	0.12 149	0.13 148	0.09 42	0.10 113	0.15 104	0.12 164	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 92	0.11 291	0.16 78	0.17 74	0.10 180	0.17 207	0.12 54	0.21 136	0.14 82	0.12 149	0.13 148	0.09 42	0.10 113	0.15 104	0.12 164	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 92	0.11 291	0.16 78	0.17 74	0.10 180	0.17 207	0.12 54	0.21 136	0.14 82	0.12 149	0.13 148	0.09 42	0.10 113	0.15 104	0.12 164	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 16	0.10 196	0.15 45	0.17 74	0.09 92	0.15 98	0.10 12	0.19 88	0.13 53	0.12 149	0.12 124	0.08 8	0.11 177	0.16 145	0.12 164	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 89	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 92	0.10 196	0.14 23	0.17 74	0.09 92	0.17 207	0.09 4	0.22 164	0.16 128	0.13 189	0.13 148	0.09 42	0.11 177	0.19 242	0.13 239	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MGE	0.10 16	0.08 53	0.14 23	0.22 444	0.15 539	0.13 44	0.12 54	0.15 24	0.17 162	0.09 26	0.09 28	0.09 42	0.08 21	0.18 204	0.10 30	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

L400	0.12 133	0.10 196	0.20 175	0.19 208	0.12 332	0.19 277	0.18 396	0.20 116	0.15 106	0.12 149	0.11 98	0.08 8	0.09 51	0.15 104	0.12 164	0.05 9	0.04 2	0.07 209	0.06 202	0.05 7	0.05 52

L500	0.12 133	0.10 196	0.21 193	0.19 208	0.12 332	0.19 277	0.17 342	0.21 136	0.17 162	0.13 189	0.14 189	0.08 8	0.09 51	0.15 104	0.12 164	0.05 9	0.05 53	0.07 209	0.07 310	0.05 7	0.05 52

FETCStereo	0.12 133	0.08 53	0.20 175	0.18 138	0.09 92	0.16 157	0.15 222	0.17 49	0.17 162	0.18 317	0.17 248	0.13 211	0.11 177	0.15 104	0.12 164	0.05 9	0.05 53	0.06 74	0.05 89	0.06 146	0.05 52

FETStereo	0.12 133	0.08 53	0.19 156	0.18 138	0.09 92	0.17 207	0.15 222	0.17 49	0.18 189	0.18 317	0.16 227	0.13 211	0.11 177	0.16 145	0.13 239	0.05 9	0.05 53	0.06 74	0.06 202	0.06 146	0.05 52

CEFStereo	0.12 133	0.08 53	0.24 240	0.18 138	0.10 180	0.16 157	0.15 222	0.17 49	0.18 189	0.17 296	0.19 284	0.13 211	0.11 177	0.17 169	0.13 239	0.05 9	0.05 53	0.06 74	0.06 202	0.06 146	0.06 199

CGFBStereo	0.12 133	0.08 53	0.23 229	0.18 138	0.09 92	0.16 157	0.15 222	0.17 49	0.17 162	0.18 317	0.17 248	0.13 211	0.11 177	0.16 145	0.12 164	0.05 9	0.05 53	0.06 74	0.05 89	0.06 146	0.05 52

MGW-Stereo-1	0.10 16	0.07 5	0.13 8	0.17 74	0.07 10	0.15 98	0.14 158	0.14 17	0.14 82	0.13 189	0.12 124	0.10 84	0.10 113	0.15 104	0.12 164	0.05 9	0.05 53	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

test410_97500	0.10 16	0.09 124	0.17 111	0.18 138	0.10 180	0.16 157	0.09 4	0.18 69	0.13 53	0.09 26	0.09 28	0.09 42	0.08 21	0.14 51	0.10 30	0.05 9	0.05 53	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

test410	0.10 16	0.09 124	0.18 138	0.18 138	0.10 180	0.16 157	0.09 4	0.18 69	0.14 82	0.10 67	0.09 28	0.09 42	0.08 21	0.14 51	0.10 30	0.05 9	0.05 53	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

SCION-Mon(vits-remp)	0.15 277	0.18 590	0.40 463	0.27 669	0.26 731	0.46 694	0.12 54	0.24 213	0.19 211	0.09 26	0.11 98	0.08 8	0.07 4	0.14 51	0.11 83	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

GELT-Stereo	0.13 192	0.09 124	0.16 78	0.20 301	0.14 473	0.14 70	0.15 222	0.33 376	0.23 314	0.14 222	0.11 98	0.11 132	0.11 177	0.16 145	0.11 83	0.05 9	0.05 53	0.07 209	0.07 310	0.05 7	0.05 52

monster-pro	0.10 16	0.08 53	0.13 8	0.17 74	0.08 54	0.13 44	0.12 54	0.24 213	0.19 211	0.09 26	0.11 98	0.08 8	0.07 4	0.14 51	0.11 83	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

TS12	0.12 133	0.08 53	0.17 111	0.21 367	0.09 92	0.19 277	0.14 158	0.23 190	0.16 128	0.14 222	0.19 284	0.12 175	0.13 278	0.17 169	0.15 319	0.05 9	0.05 53	0.06 74	0.04 1	0.05 7	0.05 52

canet-new	0.12 133	0.11 291	0.28 296	0.20 301	0.09 92	0.15 98	0.14 158	0.22 164	0.16 128	0.09 26	0.11 98	0.09 42	0.12 225	0.20 267	0.09 12	0.05 9	0.05 53	0.06 74	0.05 89	0.06 146	0.05 52

bcnet-new	0.12 133	0.11 291	0.32 348	0.20 301	0.08 54	0.16 157	0.13 111	0.19 88	0.17 162	0.11 112	0.12 124	0.11 132	0.11 177	0.19 242	0.10 30	0.05 9	0.05 53	0.06 74	0.05 89	0.06 146	0.05 52

LWStereo	0.12 133	0.10 196	0.27 279	0.19 208	0.08 54	0.16 157	0.14 158	0.21 136	0.15 106	0.10 67	0.13 148	0.10 84	0.12 225	0.20 267	0.09 12	0.05 9	0.05 53	0.06 74	0.05 89	0.05 7	0.04 1

LMStereo	0.13 192	0.11 291	0.44 523	0.21 367	0.08 54	0.14 70	0.14 158	0.21 136	0.16 128	0.10 67	0.13 148	0.10 84	0.13 278	0.18 204	0.09 12	0.05 9	0.04 2	0.06 74	0.05 89	0.07 249	0.05 52

ARStereo	0.12 133	0.12 357	0.28 296	0.19 208	0.08 54	0.17 207	0.15 222	0.22 164	0.18 189	0.11 112	0.14 189	0.10 84	0.11 177	0.17 169	0.10 30	0.05 9	0.05 53	0.06 74	0.05 89	0.05 7	0.05 52

ARStereo-new	0.12 133	0.11 291	0.26 266	0.19 208	0.07 10	0.14 70	0.14 158	0.21 136	0.18 189	0.12 149	0.15 207	0.11 132	0.12 225	0.13 19	0.11 83	0.05 9	0.05 53	0.06 74	0.05 89	0.05 7	0.05 52

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 92	0.10 196	0.26 266	0.18 138	0.09 92	0.14 70	0.14 158	0.20 116	0.13 53	0.11 112	0.13 148	0.10 84	0.11 177	0.14 51	0.10 30	0.05 9	0.05 53	0.06 74	0.06 202	0.05 7	0.05 52

CHEStereo	0.12 133	0.11 291	0.22 213	0.19 208	0.11 250	0.16 157	0.14 158	0.19 88	0.15 106	0.13 189	0.16 227	0.11 132	0.12 225	0.14 51	0.10 30	0.05 9	0.05 53	0.06 74	0.06 202	0.06 146	0.05 52

TOTStereo	0.12 133	0.11 291	0.28 296	0.20 301	0.08 54	0.15 98	0.13 111	0.22 164	0.19 211	0.12 149	0.14 189	0.12 175	0.12 225	0.15 104	0.11 83	0.05 9	0.05 53	0.06 74	0.05 89	0.05 7	0.05 52

KABStereo	0.12 133	0.11 291	0.24 240	0.20 301	0.09 92	0.19 277	0.15 222	0.26 257	0.20 244	0.11 112	0.12 124	0.10 84	0.13 278	0.17 169	0.11 83	0.05 9	0.05 53	0.06 74	0.05 89	0.05 7	0.05 52

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 133	0.10 196	0.21 193	0.21 367	0.11 250	0.20 325	0.16 286	0.21 136	0.17 162	0.12 149	0.17 248	0.11 132	0.12 225	0.14 51	0.11 83	0.05 9	0.05 53	0.06 74	0.05 89	0.05 7	0.05 52

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 133	0.09 124	0.17 111	0.19 208	0.11 250	0.14 70	0.16 286	0.21 136	0.20 244	0.10 67	0.17 248	0.11 132	0.12 225	0.12 9	0.10 30	0.05 9	0.05 53	0.06 74	0.08 402	0.05 7	0.06 199

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 92	0.09 124	0.17 111	0.18 138	0.10 180	0.15 98	0.16 286	0.23 190	0.15 106	0.10 67	0.16 227	0.09 42	0.11 177	0.13 19	0.10 30	0.05 9	0.05 53	0.06 74	0.08 402	0.05 7	0.08 404

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 237	0.19 607	0.70 679	0.17 74	0.12 332	0.13 44	0.14 158	0.24 213	0.17 162	0.10 67	0.12 124	0.10 84	0.10 113	0.13 19	0.10 30	0.05 9	0.05 53	0.06 74	0.07 310	0.05 7	0.07 314

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 133	0.09 124	0.18 138	0.18 138	0.09 92	0.13 44	0.16 286	0.25 235	0.21 266	0.11 112	0.16 227	0.09 42	0.11 177	0.13 19	0.10 30	0.05 9	0.05 53	0.06 74	0.07 310	0.04 1	0.05 52

BLMT-Stereo	0.09 2	0.06 1	0.14 23	0.17 74	0.09 92	0.09 9	0.14 158	0.10 2	0.14 82	0.07 1	0.09 28	0.07 2	0.07 4	0.11 2	0.11 83	0.05 9	0.04 2	0.07 209	0.06 202	0.05 7	0.05 52

BStereo	0.13 192	0.10 196	0.42 499	0.18 138	0.11 250	0.13 44	0.14 158	0.24 213	0.22 287	0.12 149	0.11 98	0.12 175	0.09 51	0.16 145	0.14 283	0.05 9	0.06 320	0.06 74	0.08 402	0.05 7	0.06 199

Anonymus123	0.14 237	0.10 196	0.42 499	0.18 138	0.11 250	0.36 633	0.14 158	0.28 297	0.22 287	0.12 149	0.11 98	0.12 175	0.09 51	0.16 145	0.14 283	0.05 9	0.06 320	0.06 74	0.08 402	0.05 7	0.06 199

NLSM3	0.13 192	0.10 196	0.17 111	0.21 367	0.13 420	0.18 238	0.16 286	0.30 336	0.24 333	0.11 112	0.15 207	0.12 175	0.13 278	0.17 169	0.15 319	0.05 9	0.05 53	0.08 334	0.08 402	0.05 7	0.05 52

BridgeDepth	0.10 16	0.09 124	0.14 23	0.19 208	0.07 10	0.16 157	0.12 54	0.16 38	0.12 34	0.08 3	0.09 28	0.14 249	0.13 278	0.14 51	0.10 30	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 89	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 16	0.08 53	0.13 8	0.17 74	0.08 54	0.14 70	0.12 54	0.24 213	0.19 211	0.09 26	0.11 98	0.08 8	0.07 4	0.14 51	0.11 83	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 16	0.08 53	0.13 8	0.18 138	0.10 180	0.13 44	0.12 54	0.15 24	0.12 34	0.10 67	0.13 148	0.10 84	0.10 113	0.14 51	0.11 83	0.05 9	0.05 53	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 16	0.08 53	0.13 8	0.17 74	0.08 54	0.13 44	0.12 54	0.24 213	0.19 211	0.09 26	0.11 98	0.08 8	0.07 4	0.14 51	0.11 83	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

AdaDepth	0.11 92	0.09 124	0.20 175	0.20 301	0.10 180	0.19 277	0.13 111	0.16 38	0.13 53	0.10 67	0.10 66	0.09 42	0.09 51	0.19 242	0.12 164	0.05 9	0.05 53	0.06 74	0.06 202	0.05 7	0.05 52

2.25w	0.11 92	0.09 124	0.15 45	0.17 74	0.09 92	0.15 98	0.10 12	0.19 88	0.18 189	0.14 222	0.17 248	0.09 42	0.10 113	0.18 204	0.13 239	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

4.5_new	0.11 92	0.11 291	0.15 45	0.17 74	0.09 92	0.14 70	0.12 54	0.21 136	0.16 128	0.13 189	0.13 148	0.08 8	0.09 51	0.13 19	0.11 83	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 89	0.06 146	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 92	0.11 291	0.15 45	0.17 74	0.09 92	0.14 70	0.12 54	0.21 136	0.16 128	0.13 189	0.13 148	0.08 8	0.09 51	0.13 19	0.11 83	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 89	0.06 146	0.04 1

2.5w	0.11 92	0.10 196	0.15 45	0.18 138	0.09 92	0.15 98	0.15 222	0.20 116	0.15 106	0.12 149	0.13 148	0.10 84	0.09 51	0.17 169	0.11 83	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 89	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 92	0.09 124	0.14 23	0.16 32	0.09 92	0.15 98	0.12 54	0.25 235	0.16 128	0.14 222	0.13 148	0.08 8	0.10 113	0.16 145	0.13 239	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 52

3.25w_new	0.11 92	0.09 124	0.15 45	0.17 74	0.09 92	0.19 277	0.10 12	0.22 164	0.17 162	0.14 222	0.12 124	0.10 84	0.11 177	0.17 169	0.12 164	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 52

3.25w	0.11 92	0.09 124	0.15 45	0.17 74	0.09 92	0.19 277	0.10 12	0.22 164	0.17 162	0.14 222	0.12 124	0.10 84	0.11 177	0.17 169	0.12 164	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 52

3.75w	0.11 92	0.09 124	0.15 45	0.17 74	0.11 250	0.18 238	0.12 54	0.23 190	0.14 82	0.13 189	0.11 98	0.08 8	0.10 113	0.16 145	0.11 83	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3w_stereo	0.12 133	0.11 291	0.18 138	0.18 138	0.08 54	0.16 157	0.15 222	0.27 274	0.19 211	0.12 149	0.12 124	0.07 2	0.12 225	0.15 104	0.11 83	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

2w_stereo	0.11 92	0.10 196	0.15 45	0.18 138	0.08 54	0.16 157	0.14 158	0.27 274	0.20 244	0.14 222	0.14 189	0.08 8	0.11 177	0.13 19	0.12 164	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 89	0.05 7	0.04 1

1w_stereo	0.12 133	0.08 53	0.14 23	0.18 138	0.09 92	0.16 157	0.15 222	0.25 235	0.21 266	0.13 189	0.16 227	0.08 8	0.12 225	0.16 145	0.13 239	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

monsterstereo	0.11 92	0.09 124	0.14 23	0.19 208	0.12 332	0.14 70	0.12 54	0.25 235	0.17 162	0.13 189	0.16 227	0.08 8	0.09 51	0.19 242	0.11 83	0.05 9	0.05 53	0.06 74	0.05 89	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo	0.13 192	0.10 196	0.24 240	0.20 301	0.09 92	0.16 157	0.18 396	0.21 136	0.18 189	0.11 112	0.17 248	0.09 42	0.09 51	0.15 104	0.14 283	0.05 9	0.06 320	0.08 334	0.08 402	0.07 249	0.05 52

MonSter	0.10 16	0.08 53	0.13 8	0.17 74	0.08 54	0.14 70	0.12 54	0.24 213	0.19 211	0.09 26	0.11 98	0.08 8	0.07 4	0.14 51	0.11 83	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

L4000	0.14 237	0.09 124	0.25 255	0.20 301	0.12 332	0.19 277	0.20 501	0.29 314	0.15 106	0.11 112	0.19 284	0.10 84	0.11 177	0.27 417	0.13 239	0.06 61	0.04 2	0.07 209	0.06 202	0.05 7	0.05 52

HNOStereo	0.12 133	0.08 53	0.20 175	0.19 208	0.09 92	0.15 98	0.16 286	0.18 69	0.17 162	0.17 296	0.17 248	0.12 175	0.11 177	0.16 145	0.12 164	0.06 61	0.05 53	0.06 74	0.05 89	0.05 7	0.05 52

GIO	0.15 277	0.08 53	0.30 321	0.19 208	0.10 180	0.19 277	0.17 342	0.26 257	0.25 351	0.16 275	0.21 319	0.18 325	0.10 113	0.21 295	0.12 164	0.06 61	0.05 53	0.07 209	0.06 202	0.06 146	0.07 314

WiStereo	0.10 16	0.08 53	0.16 78	0.16 32	0.07 10	0.15 98	0.12 54	0.15 24	0.13 53	0.09 26	0.07 6	0.12 175	0.10 113	0.14 51	0.09 12	0.06 61	0.05 53	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

tt6	0.10 16	0.08 53	0.16 78	0.16 32	0.07 10	0.15 98	0.12 54	0.15 24	0.13 53	0.09 26	0.07 6	0.12 175	0.10 113	0.14 51	0.09 12	0.06 61	0.05 53	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

tt7	0.10 16	0.10 196	0.13 8	0.19 208	0.07 10	0.14 70	0.13 111	0.17 49	0.12 34	0.09 26	0.07 6	0.10 84	0.10 113	0.15 104	0.09 12	0.06 61	0.05 53	0.05 1	0.05 89	0.05 7	0.04 1

tt8	0.10 16	0.10 196	0.14 23	0.19 208	0.07 10	0.14 70	0.13 111	0.18 69	0.13 53	0.09 26	0.08 22	0.11 132	0.10 113	0.13 19	0.09 12	0.06 61	0.05 53	0.05 1	0.05 89	0.05 7	0.04 1

tt9	0.10 16	0.10 196	0.14 23	0.19 208	0.07 10	0.13 44	0.12 54	0.19 88	0.14 82	0.09 26	0.06 1	0.10 84	0.10 113	0.13 19	0.09 12	0.06 61	0.05 53	0.05 1	0.05 89	0.05 7	0.04 1

TYNG	0.10 16	0.10 196	0.14 23	0.19 208	0.07 10	0.14 70	0.12 54	0.18 69	0.14 82	0.09 26	0.06 1	0.10 84	0.10 113	0.13 19	0.08 1	0.06 61	0.05 53	0.05 1	0.05 89	0.05 7	0.04 1

CR-Stereo	0.09 2	0.10 196	0.14 23	0.15 10	0.07 10	0.10 24	0.13 111	0.15 24	0.11 18	0.08 3	0.08 22	0.10 84	0.10 113	0.13 19	0.09 12	0.06 61	0.05 53	0.05 1	0.05 89	0.06 146	0.06 199

GFORCE	0.10 16	0.09 124	0.13 8	0.21 367	0.08 54	0.15 98	0.10 12	0.19 88	0.10 7	0.10 67	0.10 66	0.10 84	0.13 278	0.12 9	0.08 1	0.06 61	0.04 2	0.07 209	0.06 202	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-w-DA	0.12 133	0.11 291	0.26 266	0.20 301	0.08 54	0.14 70	0.12 54	0.21 136	0.19 211	0.12 149	0.12 124	0.12 175	0.11 177	0.14 51	0.11 83	0.06 61	0.05 53	0.06 74	0.05 89	0.07 249	0.05 52

E$^{3}$Stereo	0.11 92	0.08 53	0.18 138	0.16 32	0.10 180	0.15 98	0.13 111	0.19 88	0.15 106	0.10 67	0.10 66	0.12 175	0.10 113	0.18 204	0.12 164	0.06 61	0.05 53	0.06 74	0.05 89	0.05 7	0.06 199

LLLLL	0.11 92	0.08 53	0.18 138	0.16 32	0.10 180	0.15 98	0.13 111	0.19 88	0.15 106	0.10 67	0.10 66	0.12 175	0.10 113	0.18 204	0.12 164	0.06 61	0.05 53	0.06 74	0.05 89	0.05 7	0.06 199

LLL	0.11 92	0.08 53	0.17 111	0.16 32	0.10 180	0.16 157	0.15 222	0.19 88	0.15 106	0.10 67	0.10 66	0.12 175	0.10 113	0.21 295	0.12 164	0.06 61	0.05 53	0.06 74	0.06 202	0.05 7	0.06 199

100	0.10 16	0.08 53	0.17 111	0.17 74	0.10 180	0.11 28	0.13 111	0.17 49	0.15 106	0.10 67	0.10 66	0.12 175	0.10 113	0.16 145	0.12 164	0.06 61	0.05 53	0.06 74	0.06 202	0.05 7	0.05 52

300	0.10 16	0.07 5	0.17 111	0.16 32	0.09 92	0.13 44	0.13 111	0.20 116	0.15 106	0.10 67	0.10 66	0.12 175	0.10 113	0.13 19	0.12 164	0.06 61	0.05 53	0.06 74	0.05 89	0.05 7	0.05 52

Last	0.11 92	0.07 5	0.17 111	0.16 32	0.09 92	0.14 70	0.13 111	0.18 69	0.15 106	0.10 67	0.09 28	0.14 249	0.10 113	0.18 204	0.13 239	0.06 61	0.05 53	0.06 74	0.05 89	0.05 7	0.06 199

FORCE_4.7	0.10 16	0.10 196	0.12 1	0.21 367	0.08 54	0.15 98	0.15 222	0.19 88	0.14 82	0.08 3	0.10 66	0.08 8	0.10 113	0.15 104	0.08 1	0.06 61	0.05 53	0.08 334	0.07 310	0.06 146	0.04 1

F5.5	0.10 16	0.10 196	0.13 8	0.20 301	0.07 10	0.15 98	0.12 54	0.21 136	0.12 34	0.08 3	0.10 66	0.10 84	0.09 51	0.13 19	0.08 1	0.06 61	0.05 53	0.07 209	0.06 202	0.06 146	0.04 1

F8.5	0.10 16	0.09 124	0.12 1	0.20 301	0.07 10	0.13 44	0.11 31	0.21 136	0.12 34	0.09 26	0.10 66	0.11 132	0.09 51	0.14 51	0.08 1	0.06 61	0.04 2	0.07 209	0.06 202	0.05 7	0.04 1

FORCE_9	0.10 16	0.09 124	0.12 1	0.19 208	0.07 10	0.13 44	0.12 54	0.21 136	0.12 34	0.09 26	0.10 66	0.11 132	0.09 51	0.14 51	0.08 1	0.06 61	0.04 2	0.07 209	0.06 202	0.05 7	0.04 1

FORCE_8	0.10 16	0.10 196	0.12 1	0.20 301	0.07 10	0.13 44	0.12 54	0.21 136	0.13 53	0.09 26	0.10 66	0.11 132	0.10 113	0.14 51	0.08 1	0.06 61	0.04 2	0.07 209	0.06 202	0.05 7	0.04 1

F7	0.10 16	0.09 124	0.12 1	0.19 208	0.07 10	0.13 44	0.12 54	0.22 164	0.13 53	0.09 26	0.09 28	0.10 84	0.10 113	0.15 104	0.08 1	0.06 61	0.05 53	0.06 74	0.05 89	0.05 7	0.04 1

TT111	0.10 16	0.07 5	0.17 111	0.16 32	0.09 92	0.14 70	0.12 54	0.19 88	0.13 53	0.10 67	0.08 22	0.12 175	0.10 113	0.14 51	0.12 164	0.06 61	0.05 53	0.06 74	0.05 89	0.05 7	0.05 52

FORCE_4	0.10 16	0.08 53	0.14 23	0.19 208	0.07 10	0.16 157	0.14 158	0.20 116	0.11 18	0.09 26	0.10 66	0.12 175	0.10 113	0.17 169	0.08 1	0.06 61	0.05 53	0.07 209	0.06 202	0.05 7	0.04 1

FORCE_5	0.10 16	0.09 124	0.13 8	0.20 301	0.07 10	0.13 44	0.12 54	0.21 136	0.10 7	0.08 3	0.10 66	0.11 132	0.09 51	0.14 51	0.08 1	0.06 61	0.04 2	0.06 74	0.06 202	0.06 146	0.05 52

FORCE_6	0.10 16	0.11 291	0.12 1	0.19 208	0.07 10	0.15 98	0.12 54	0.21 136	0.12 34	0.09 26	0.10 66	0.09 42	0.09 51	0.15 104	0.09 12	0.06 61	0.04 2	0.07 209	0.06 202	0.05 7	0.05 52

rgla	0.10 16	0.11 291	0.15 45	0.18 138	0.11 250	0.15 98	0.11 31	0.15 24	0.12 34	0.10 67	0.08 22	0.08 8	0.09 51	0.14 51	0.11 83	0.06 61	0.05 53	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

416test1013	0.10 16	0.10 196	0.16 78	0.18 138	0.11 250	0.16 157	0.11 31	0.15 24	0.13 53	0.11 112	0.09 28	0.08 8	0.09 51	0.13 19	0.11 83	0.06 61	0.05 53	0.06 74	0.04 1	0.06 146	0.05 52

416test	0.10 16	0.10 196	0.15 45	0.18 138	0.11 250	0.15 98	0.11 31	0.15 24	0.12 34	0.10 67	0.09 28	0.08 8	0.09 51	0.13 19	0.10 30	0.06 61	0.05 53	0.06 74	0.04 1	0.05 7	0.05 52

LACA_dic	0.09 2	0.12 357	0.15 45	0.16 32	0.07 10	0.14 70	0.11 31	0.12 8	0.11 18	0.09 26	0.08 22	0.09 42	0.08 21	0.15 104	0.09 12	0.06 61	0.05 53	0.05 1	0.04 1	0.07 249	0.05 52

monster_256*512	0.17 317	0.12 357	0.18 138	0.23 506	0.13 420	0.21 359	0.19 446	0.40 482	0.29 415	0.19 329	0.22 335	0.24 427	0.17 399	0.18 204	0.16 349	0.06 61	0.05 53	0.08 334	0.08 402	0.08 348	0.07 314

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 133	0.12 357	0.17 111	0.22 444	0.10 180	0.15 98	0.13 111	0.18 69	0.14 82	0.11 112	0.13 148	0.10 84	0.08 21	0.20 267	0.14 283	0.06 61	0.06 320	0.08 334	0.08 402	0.07 249	0.07 314

over v1	0.11 92	0.13 431	0.15 45	0.19 208	0.06 1	0.15 98	0.10 12	0.18 69	0.10 7	0.10 67	0.09 28	0.11 132	0.14 318	0.18 204	0.11 83	0.06 61	0.05 53	0.05 1	0.04 1	0.06 146	0.06 199

anonymous	0.11 92	0.09 124	0.20 175	0.18 138	0.10 180	0.08 4	0.14 158	0.16 38	0.17 162	0.12 149	0.13 148	0.09 42	0.07 4	0.13 19	0.11 83	0.06 61	0.05 53	0.07 209	0.06 202	0.05 7	0.05 52

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 16	0.09 124	0.17 111	0.13 1	0.09 92	0.11 28	0.16 286	0.12 8	0.11 18	0.09 26	0.13 148	0.06 1	0.09 51	0.11 2	0.14 283	0.06 61	0.06 320	0.08 334	0.09 514	0.07 249	0.07 314

testmc14	0.10 16	0.07 5	0.14 23	0.18 138	0.07 10	0.16 157	0.14 158	0.15 24	0.12 34	0.10 67	0.13 148	0.10 84	0.08 21	0.12 9	0.10 30	0.06 61	0.05 53	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

derf	0.10 16	0.07 5	0.15 45	0.17 74	0.09 92	0.11 28	0.12 54	0.17 49	0.14 82	0.08 3	0.09 28	0.11 132	0.09 51	0.14 51	0.11 83	0.06 61	0.06 320	0.05 1	0.05 89	0.05 7	0.05 52

mm2	0.10 16	0.07 5	0.15 45	0.16 32	0.09 92	0.09 9	0.12 54	0.17 49	0.13 53	0.08 3	0.09 28	0.11 132	0.09 51	0.14 51	0.11 83	0.06 61	0.05 53	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

mm1	0.09 2	0.07 5	0.15 45	0.16 32	0.09 92	0.09 9	0.12 54	0.14 17	0.13 53	0.08 3	0.09 28	0.11 132	0.09 51	0.14 51	0.11 83	0.06 61	0.05 53	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

CAR	0.10 16	0.07 5	0.16 78	0.16 32	0.09 92	0.14 70	0.10 12	0.19 88	0.13 53	0.10 67	0.10 66	0.08 8	0.07 4	0.15 104	0.11 83	0.06 61	0.05 53	0.06 74	0.04 1	0.05 7	0.05 52

MSE-Stereo	0.10 16	0.07 5	0.16 78	0.16 32	0.09 92	0.14 70	0.10 12	0.19 88	0.13 53	0.09 26	0.10 66	0.08 8	0.07 4	0.15 104	0.11 83	0.06 61	0.05 53	0.06 74	0.04 1	0.05 7	0.05 52

CR7Stereo	0.12 133	0.11 291	0.27 279	0.19 208	0.11 250	0.16 157	0.14 158	0.19 88	0.14 82	0.11 112	0.14 189	0.10 84	0.11 177	0.12 9	0.10 30	0.06 61	0.04 2	0.06 74	0.05 89	0.07 249	0.05 52

BARStereo	0.12 133	0.13 431	0.28 296	0.20 301	0.09 92	0.16 157	0.15 222	0.20 116	0.16 128	0.11 112	0.14 189	0.09 42	0.13 278	0.18 204	0.10 30	0.06 61	0.04 2	0.06 74	0.05 89	0.07 249	0.06 199

FCBStereo	0.12 133	0.11 291	0.27 279	0.20 301	0.09 92	0.18 238	0.13 111	0.18 69	0.13 53	0.12 149	0.12 124	0.13 211	0.13 278	0.14 51	0.10 30	0.06 61	0.05 53	0.06 74	0.05 89	0.06 146	0.05 52

PSGStereo	0.12 133	0.11 291	0.27 279	0.20 301	0.09 92	0.18 238	0.13 111	0.18 69	0.13 53	0.12 149	0.12 124	0.13 211	0.13 278	0.14 51	0.10 30	0.06 61	0.05 53	0.06 74	0.05 89	0.06 146	0.05 52

MUNStereo	0.12 133	0.11 291	0.35 388	0.20 301	0.08 54	0.16 157	0.14 158	0.19 88	0.14 82	0.12 149	0.14 189	0.12 175	0.12 225	0.15 104	0.10 30	0.06 61	0.05 53	0.06 74	0.07 310	0.07 249	0.05 52

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.12 133	0.11 291	0.26 266	0.20 301	0.08 54	0.14 70	0.12 54	0.21 136	0.19 211	0.12 149	0.12 124	0.12 175	0.11 177	0.14 51	0.11 83	0.06 61	0.05 53	0.06 74	0.05 89	0.07 249	0.05 52

RMAStereo	0.12 133	0.12 357	0.27 279	0.21 367	0.09 92	0.19 277	0.14 158	0.24 213	0.17 162	0.12 149	0.13 148	0.11 132	0.12 225	0.14 51	0.11 83	0.06 61	0.05 53	0.06 74	0.05 89	0.07 249	0.05 52

ATMStereo	0.12 133	0.11 291	0.23 229	0.22 444	0.09 92	0.16 157	0.14 158	0.24 213	0.19 211	0.12 149	0.11 98	0.09 42	0.13 278	0.14 51	0.11 83	0.06 61	0.04 2	0.07 209	0.05 89	0.08 348	0.05 52

ACMStereo	0.12 133	0.11 291	0.25 255	0.21 367	0.08 54	0.13 44	0.14 158	0.25 235	0.21 266	0.12 149	0.15 207	0.09 42	0.14 318	0.15 104	0.11 83	0.06 61	0.05 53	0.06 74	0.05 89	0.07 249	0.05 52

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 133	0.08 53	0.18 138	0.18 138	0.13 420	0.20 325	0.16 286	0.23 190	0.18 189	0.12 149	0.15 207	0.14 249	0.13 278	0.13 19	0.12 164	0.06 61	0.04 2	0.06 74	0.05 89	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 237	0.21 635	0.47 553	0.17 74	0.12 332	0.15 98	0.14 158	0.24 213	0.16 128	0.11 112	0.14 189	0.12 175	0.10 113	0.14 51	0.10 30	0.06 61	0.06 320	0.06 74	0.08 402	0.05 7	0.07 314

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 133	0.08 53	0.29 310	0.17 74	0.09 92	0.15 98	0.14 158	0.19 88	0.17 162	0.11 112	0.14 189	0.11 132	0.12 225	0.13 19	0.10 30	0.06 61	0.05 53	0.06 74	0.06 202	0.05 7	0.19 709

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 192	0.09 124	0.19 156	0.18 138	0.14 473	0.19 277	0.15 222	0.25 235	0.22 287	0.15 246	0.20 303	0.10 84	0.09 51	0.14 51	0.11 83	0.06 61	0.05 53	0.07 209	0.06 202	0.05 7	0.05 52

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 192	0.09 124	0.22 213	0.18 138	0.14 473	0.18 238	0.15 222	0.23 190	0.21 266	0.16 275	0.22 335	0.10 84	0.09 51	0.15 104	0.11 83	0.06 61	0.05 53	0.07 209	0.06 202	0.05 7	0.05 52

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 192	0.09 124	0.20 175	0.18 138	0.14 473	0.18 238	0.15 222	0.25 235	0.22 287	0.16 275	0.21 319	0.09 42	0.09 51	0.13 19	0.11 83	0.06 61	0.05 53	0.07 209	0.06 202	0.05 7	0.05 52

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 192	0.11 291	0.38 438	0.17 74	0.11 250	0.17 207	0.14 158	0.23 190	0.17 162	0.11 112	0.14 189	0.13 211	0.11 177	0.14 51	0.10 30	0.06 61	0.05 53	0.06 74	0.05 89	0.05 7	0.05 52

PSi22	0.14 237	0.13 431	0.29 310	0.19 208	0.09 92	0.17 207	0.12 54	0.28 297	0.23 314	0.13 189	0.14 189	0.22 389	0.13 278	0.29 453	0.14 283	0.06 61	0.05 53	0.05 1	0.04 1	0.07 249	0.06 199

Selective-IGEV-i32	0.12 133	0.09 124	0.22 213	0.19 208	0.10 180	0.15 98	0.14 158	0.27 274	0.15 106	0.13 189	0.14 189	0.13 211	0.08 21	0.21 295	0.12 164	0.06 61	0.05 53	0.07 209	0.06 202	0.06 146	0.05 52

GeoVLM	0.10 16	0.07 5	0.15 45	0.16 32	0.09 92	0.15 98	0.12 54	0.17 49	0.13 53	0.09 26	0.09 28	0.11 132	0.10 113	0.14 51	0.12 164	0.06 61	0.05 53	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

gcap_with_dpt	0.12 133	0.09 124	0.21 193	0.18 138	0.13 420	0.18 238	0.16 286	0.24 213	0.20 244	0.16 275	0.21 319	0.09 42	0.09 51	0.13 19	0.11 83	0.06 61	0.05 53	0.07 209	0.06 202	0.05 7	0.05 52

Pro-Stereo	0.10 16	0.07 5	0.14 23	0.17 74	0.10 180	0.17 207	0.13 111	0.11 4	0.13 53	0.10 67	0.09 28	0.08 8	0.06 1	0.22 318	0.11 83	0.06 61	0.05 53	0.07 209	0.08 402	0.05 7	0.05 52

MonSter++	0.10 16	0.07 5	0.15 45	0.16 32	0.09 92	0.15 98	0.12 54	0.17 49	0.13 53	0.09 26	0.09 28	0.11 132	0.10 113	0.14 51	0.12 164	0.06 61	0.05 53	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

HiDET	0.10 16	0.07 5	0.15 45	0.15 10	0.09 92	0.14 70	0.12 54	0.19 88	0.15 106	0.10 67	0.09 28	0.11 132	0.09 51	0.15 104	0.13 239	0.06 61	0.05 53	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

LCMNet	0.10 16	0.07 5	0.15 45	0.15 10	0.09 92	0.15 98	0.12 54	0.18 69	0.19 211	0.10 67	0.10 66	0.11 132	0.10 113	0.15 104	0.13 239	0.06 61	0.06 320	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

VIP-Stereo	0.12 133	0.12 357	0.21 193	0.18 138	0.11 250	0.24 440	0.12 54	0.19 88	0.18 189	0.10 67	0.13 148	0.11 132	0.09 51	0.19 242	0.11 83	0.06 61	0.05 53	0.06 74	0.04 1	0.05 7	0.05 52

Replicate-Monster	0.12 133	0.10 196	0.32 348	0.16 32	0.08 54	0.17 207	0.10 12	0.22 164	0.19 211	0.11 112	0.10 66	0.10 84	0.09 51	0.19 242	0.11 83	0.06 61	0.05 53	0.06 74	0.04 1	0.05 7	0.08 404

monsters	0.11 92	0.09 124	0.13 8	0.17 74	0.12 332	0.15 98	0.11 31	0.23 190	0.15 106	0.14 222	0.12 124	0.08 8	0.09 51	0.21 295	0.10 30	0.06 61	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 92	0.06 1	0.17 111	0.15 10	0.11 250	0.16 157	0.13 111	0.21 136	0.16 128	0.11 112	0.15 207	0.09 42	0.07 4	0.14 51	0.11 83	0.06 61	0.05 53	0.06 74	0.05 89	0.05 7	0.05 52

xyz-stereo-finetune2	0.17 317	0.11 291	0.26 266	0.16 32	0.09 92	0.27 495	0.19 446	0.27 274	0.20 244	0.22 364	0.28 406	0.21 376	0.22 486	0.37 522	0.22 522	0.06 61	0.05 53	0.08 334	0.06 202	0.06 146	0.07 314

xyz-stereo-finetune	0.16 295	0.12 357	0.23 229	0.16 32	0.08 54	0.23 417	0.20 501	0.29 314	0.31 446	0.19 329	0.22 335	0.19 346	0.15 340	0.29 453	0.20 473	0.06 61	0.06 320	0.08 334	0.06 202	0.06 146	0.06 199

LG-Stereo_L2	0.10 16	0.08 53	0.19 156	0.16 32	0.09 92	0.12 36	0.13 111	0.18 69	0.13 53	0.09 26	0.07 6	0.08 8	0.08 21	0.16 145	0.10 30	0.06 61	0.05 53	0.06 74	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 16	0.08 53	0.19 156	0.16 32	0.09 92	0.12 36	0.13 111	0.17 49	0.11 18	0.08 3	0.07 6	0.08 8	0.07 4	0.17 169	0.10 30	0.06 61	0.05 53	0.06 74	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test1	0.10 16	0.08 53	0.15 45	0.18 138	0.09 92	0.15 98	0.11 31	0.16 38	0.10 7	0.08 3	0.06 1	0.10 84	0.07 4	0.17 169	0.11 83	0.06 61	0.05 53	0.06 74	0.04 1	0.05 7	0.05 52

MLG-Stereo	0.10 16	0.08 53	0.15 45	0.18 138	0.07 10	0.15 98	0.11 31	0.17 49	0.11 18	0.08 3	0.06 1	0.10 84	0.08 21	0.18 204	0.11 83	0.06 61	0.05 53	0.06 74	0.04 1	0.05 7	0.05 52

MM-Stereo_test2	0.15 277	0.10 196	0.44 523	0.23 506	0.11 250	0.21 359	0.21 534	0.27 274	0.22 287	0.15 246	0.16 227	0.13 211	0.11 177	0.20 267	0.13 239	0.06 61	0.05 53	0.07 209	0.06 202	0.09 438	0.05 52

HART	0.15 277	0.11 291	0.30 321	0.21 367	0.09 92	0.17 207	0.16 286	0.30 336	0.19 211	0.15 246	0.25 375	0.17 311	0.09 51	0.21 295	0.12 164	0.06 61	0.07 466	0.07 209	0.05 89	0.08 348	0.06 199

GREAT-IGEV	0.12 133	0.09 124	0.25 255	0.16 32	0.11 250	0.14 70	0.16 286	0.17 49	0.17 162	0.10 67	0.15 207	0.09 42	0.09 51	0.18 204	0.10 30	0.06 61	0.07 466	0.06 74	0.05 89	0.07 249	0.10 542
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	0.20 415	0.13 431	0.33 365	0.18 138	0.15 539	0.17 207	0.16 286	0.34 389	0.21 266	0.37 620	0.39 555	0.36 577	0.24 518	0.29 453	0.21 500	0.06 61	0.05 53	0.08 334	0.09 514	0.09 438	0.07 314

CoSv	0.20 415	0.13 431	0.33 365	0.18 138	0.15 539	0.17 207	0.16 286	0.34 389	0.21 266	0.37 620	0.39 555	0.36 577	0.24 518	0.29 453	0.21 500	0.06 61	0.05 53	0.08 334	0.09 514	0.09 438	0.07 314

SCV_C0	0.14 237	0.11 291	0.25 255	0.19 208	0.12 332	0.15 98	0.16 286	0.30 336	0.22 287	0.13 189	0.15 207	0.13 211	0.09 51	0.24 344	0.10 30	0.06 61	0.05 53	0.06 74	0.06 202	0.09 438	0.06 199

AIO_rvc	0.12 133	0.11 291	0.22 213	0.19 208	0.10 180	0.15 98	0.17 342	0.20 116	0.16 128	0.11 112	0.13 148	0.13 211	0.08 21	0.22 318	0.11 83	0.06 61	0.05 53	0.06 74	0.05 89	0.06 146	0.07 314

fffft	0.13 192	0.09 124	0.24 240	0.19 208	0.10 180	0.17 207	0.19 446	0.22 164	0.16 128	0.14 222	0.11 98	0.13 211	0.10 113	0.24 344	0.18 415	0.06 61	0.05 53	0.07 209	0.06 202	0.07 249	0.06 199
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.11 92	0.08 53	0.17 111	0.17 74	0.09 92	0.22 392	0.14 158	0.14 17	0.16 128	0.11 112	0.10 66	0.09 42	0.08 21	0.21 295	0.11 83	0.06 61	0.05 53	0.06 74	0.04 1	0.05 7	0.05 52

SMoEStereo_RVC	0.13 192	0.10 196	0.22 213	0.19 208	0.10 180	0.19 277	0.17 342	0.19 88	0.19 211	0.15 246	0.13 148	0.12 175	0.11 177	0.24 344	0.16 349	0.06 61	0.05 53	0.07 209	0.06 202	0.06 146	0.06 199

mms	0.13 192	0.11 291	0.19 156	0.19 208	0.12 332	0.16 157	0.17 342	0.20 116	0.17 162	0.13 189	0.17 248	0.14 249	0.09 51	0.24 344	0.14 283	0.06 61	0.05 53	0.08 334	0.06 202	0.07 249	0.07 314

ours_stereo	0.13 192	0.11 291	0.23 229	0.20 301	0.11 250	0.17 207	0.18 396	0.20 116	0.19 211	0.13 189	0.18 275	0.14 249	0.10 113	0.23 328	0.14 283	0.06 61	0.05 53	0.08 334	0.06 202	0.06 146	0.05 52

fffy	0.14 237	0.11 291	0.24 240	0.20 301	0.10 180	0.19 277	0.18 396	0.22 164	0.19 211	0.13 189	0.16 227	0.15 272	0.13 278	0.25 377	0.14 283	0.06 61	0.06 320	0.08 334	0.06 202	0.07 249	0.06 199

WCG-NET	0.14 237	0.09 124	0.23 229	0.18 138	0.08 54	0.18 238	0.17 342	0.21 136	0.28 396	0.18 317	0.21 319	0.15 272	0.12 225	0.18 204	0.12 164	0.06 61	0.05 53	0.06 74	0.05 89	0.06 146	0.05 52

IGEV-Stereo++	0.11 92	0.08 53	0.15 45	0.19 208	0.11 250	0.14 70	0.10 12	0.22 164	0.18 189	0.10 67	0.13 148	0.10 84	0.11 177	0.14 51	0.11 83	0.06 61	0.05 53	0.06 74	0.05 89	0.06 146	0.05 52

AIO-Stereo	0.13 192	0.10 196	0.22 213	0.20 301	0.09 92	0.16 157	0.15 222	0.27 274	0.16 128	0.13 189	0.15 207	0.13 211	0.08 21	0.18 204	0.11 83	0.06 61	0.05 53	0.07 209	0.07 310	0.06 146	0.06 199

WCG-NET（raft）	0.14 237	0.09 124	0.23 229	0.17 74	0.08 54	0.19 277	0.16 286	0.23 190	0.26 366	0.18 317	0.19 284	0.20 362	0.12 225	0.21 295	0.12 164	0.06 61	0.06 320	0.06 74	0.05 89	0.06 146	0.05 52

RSM++	0.12 133	0.09 124	0.19 156	0.20 301	0.09 92	0.17 207	0.15 222	0.21 136	0.19 211	0.12 149	0.12 124	0.14 249	0.09 51	0.20 267	0.12 164	0.06 61	0.05 53	0.07 209	0.07 310	0.07 249	0.05 52

RSM	0.12 133	0.09 124	0.20 175	0.20 301	0.09 92	0.16 157	0.15 222	0.23 190	0.18 189	0.13 189	0.13 148	0.15 272	0.09 51	0.21 295	0.12 164	0.06 61	0.05 53	0.07 209	0.07 310	0.06 146	0.05 52

gcap-zeroshot	0.13 192	0.09 124	0.22 213	0.17 74	0.14 473	0.19 277	0.15 222	0.25 235	0.22 287	0.15 246	0.20 303	0.10 84	0.09 51	0.13 19	0.11 83	0.06 61	0.05 53	0.07 209	0.06 202	0.05 7	0.05 52

test_for_model	0.13 192	0.09 124	0.20 175	0.18 138	0.14 473	0.19 277	0.15 222	0.25 235	0.22 287	0.15 246	0.20 303	0.10 84	0.09 51	0.14 51	0.11 83	0.06 61	0.05 53	0.07 209	0.06 202	0.05 7	0.05 52

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 133	0.08 53	0.29 310	0.17 74	0.09 92	0.15 98	0.14 158	0.19 88	0.17 162	0.11 112	0.14 189	0.11 132	0.12 225	0.13 19	0.10 30	0.06 61	0.05 53	0.06 74	0.06 202	0.05 7	0.19 709

MoCha-V2	0.13 192	0.08 53	0.26 266	0.23 506	0.09 92	0.16 157	0.15 222	0.26 257	0.16 128	0.15 246	0.15 207	0.13 211	0.14 318	0.20 267	0.11 83	0.06 61	0.07 466	0.06 74	0.06 202	0.06 146	0.05 52

MIM_Stereo	0.18 343	0.12 357	0.38 438	0.20 301	0.11 250	0.17 207	0.14 158	0.35 413	0.25 351	0.27 425	0.35 507	0.23 412	0.13 278	0.27 417	0.16 349	0.06 61	0.07 466	0.08 334	0.08 402	0.08 348	0.06 199

testlalala	0.13 192	0.09 124	0.22 213	0.17 74	0.14 473	0.19 277	0.15 222	0.25 235	0.22 287	0.15 246	0.20 303	0.10 84	0.09 51	0.13 19	0.11 83	0.06 61	0.05 53	0.07 209	0.06 202	0.05 7	0.05 52

LL-Strereo2	0.18 343	0.18 590	0.39 454	0.22 444	0.12 332	0.24 440	0.13 111	0.31 348	0.23 314	0.24 389	0.20 303	0.24 427	0.12 225	0.26 397	0.15 319	0.06 61	0.06 320	0.12 623	0.09 514	0.08 348	0.07 314

4D-IteraStereo	0.17 317	0.16 555	0.50 581	0.21 367	0.14 473	0.19 277	0.17 342	0.28 297	0.28 396	0.23 373	0.20 303	0.20 362	0.11 177	0.19 242	0.14 283	0.06 61	0.04 2	0.10 524	0.08 402	0.08 348	0.06 199

LoS_RVC	0.13 192	0.10 196	0.19 156	0.18 138	0.16 575	0.20 325	0.18 396	0.20 116	0.17 162	0.13 189	0.19 284	0.12 175	0.15 340	0.17 169	0.13 239	0.06 61	0.05 53	0.06 74	0.04 1	0.05 7	0.12 607

Selective-IGEV	0.12 133	0.09 124	0.22 213	0.19 208	0.10 180	0.15 98	0.14 158	0.27 274	0.15 106	0.13 189	0.14 189	0.13 211	0.08 21	0.21 295	0.12 164	0.06 61	0.05 53	0.07 209	0.06 202	0.06 146	0.05 52

ProNet	0.14 237	0.12 357	0.25 255	0.19 208	0.11 250	0.19 277	0.19 446	0.27 274	0.20 244	0.14 222	0.13 148	0.13 211	0.12 225	0.24 344	0.12 164	0.06 61	0.05 53	0.07 209	0.06 202	0.07 249	0.07 314

RAFT_CTSACE	0.21 436	0.16 555	0.41 489	0.25 605	0.15 539	0.22 392	0.24 613	0.32 360	0.28 396	0.33 558	0.51 666	0.29 501	0.17 399	0.32 483	0.13 239	0.06 61	0.07 466	0.09 440	0.08 402	0.08 348	0.06 199

test_4	0.18 343	0.12 357	0.34 377	0.23 506	0.12 332	0.18 238	0.22 564	0.26 257	0.24 333	0.24 389	0.47 648	0.22 389	0.13 278	0.24 344	0.16 349	0.06 61	0.05 53	0.09 440	0.09 514	0.07 249	0.05 52

iRaft-Stereo_5w	0.23 491	0.18 590	0.44 523	0.22 444	0.13 420	0.19 277	0.19 446	0.37 446	0.32 458	0.28 439	0.37 526	0.34 558	0.23 500	0.65 673	0.27 587	0.06 61	0.06 320	0.08 334	0.07 310	0.09 438	0.08 404

test-3	0.16 295	0.09 124	0.31 338	0.21 367	0.11 250	0.18 238	0.16 286	0.30 336	0.27 377	0.26 414	0.16 227	0.22 389	0.12 225	0.26 397	0.18 415	0.06 61	0.04 2	0.08 334	0.08 402	0.06 146	0.06 199

test_1	0.16 295	0.09 124	0.31 338	0.21 367	0.11 250	0.18 238	0.16 286	0.30 336	0.27 377	0.25 400	0.16 227	0.22 389	0.12 225	0.26 397	0.18 415	0.06 61	0.04 2	0.08 334	0.08 402	0.06 146	0.06 199

test_3	0.18 343	0.11 291	0.32 348	0.24 564	0.11 250	0.22 392	0.25 631	0.31 348	0.31 446	0.25 400	0.18 275	0.23 412	0.13 278	0.25 377	0.19 450	0.06 61	0.05 53	0.09 440	0.10 563	0.07 249	0.06 199

cross-raft	0.17 317	0.12 357	0.41 489	0.23 506	0.10 180	0.20 325	0.24 613	0.33 376	0.23 314	0.23 373	0.28 406	0.29 501	0.15 340	0.17 169	0.15 319	0.06 61	0.05 53	0.07 209	0.07 310	0.06 146	0.05 52

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 317	0.14 486	0.32 348	0.20 301	0.09 92	0.19 277	0.17 342	0.32 360	0.30 432	0.25 400	0.33 484	0.20 362	0.17 399	0.19 242	0.15 319	0.06 61	0.05 53	0.07 209	0.07 310	0.07 249	0.05 52

AFF-stereo	0.18 343	0.15 526	0.32 348	0.21 367	0.10 180	0.18 238	0.18 396	0.33 376	0.27 377	0.25 400	0.37 526	0.25 440	0.17 399	0.24 344	0.15 319	0.06 61	0.05 53	0.08 334	0.08 402	0.07 249	0.05 52

Cross2Single-S	0.10 16	0.08 53	0.16 78	0.16 32	0.09 92	0.08 4	0.15 222	0.13 13	0.15 106	0.10 67	0.09 28	0.09 42	0.08 21	0.13 19	0.10 30	0.07 177	0.05 53	0.06 74	0.05 89	0.05 7	0.05 52

tt3	0.10 16	0.08 53	0.17 111	0.17 74	0.06 1	0.15 98	0.11 31	0.21 136	0.12 34	0.10 67	0.09 28	0.11 132	0.09 51	0.19 242	0.10 30	0.07 177	0.05 53	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

tt4	0.10 16	0.08 53	0.17 111	0.17 74	0.07 10	0.13 44	0.12 54	0.22 164	0.13 53	0.08 3	0.09 28	0.10 84	0.09 51	0.17 169	0.09 12	0.07 177	0.05 53	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

tt5	0.10 16	0.09 124	0.16 78	0.17 74	0.08 54	0.14 70	0.11 31	0.16 38	0.12 34	0.10 67	0.09 28	0.11 132	0.10 113	0.17 169	0.09 12	0.07 177	0.05 53	0.05 1	0.04 1	0.06 146	0.05 52

MGW-Stereo	0.14 237	0.07 5	0.21 193	0.16 32	0.11 250	0.19 277	0.14 158	0.21 136	0.24 333	0.18 317	0.20 303	0.17 311	0.11 177	0.24 344	0.18 415	0.07 177	0.05 53	0.07 209	0.05 89	0.07 249	0.06 199

GeoAtt-L (ZS)	0.08 1	0.06 1	0.15 45	0.14 4	0.06 1	0.08 4	0.10 12	0.10 2	0.10 7	0.10 67	0.07 6	0.07 2	0.07 4	0.13 19	0.10 30	0.07 177	0.04 2	0.05 1	0.05 89	0.05 7	0.04 1

TADF							0.19 446	0.42 512	0.36 512	0.32 542	0.21 319	0.24 427	0.18 430	0.51 584	0.15 319	0.07 177	0.05 53	0.07 209	0.06 202	0.06 146

MCPF							0.20 501	0.46 559	0.44 614	0.24 389	0.33 484	0.42 638	0.24 518	0.89 750	0.22 522	0.07 177	0.07 466	0.08 334	0.07 310	0.07 249

CR-RVC	0.09 2	0.07 5	0.15 45	0.15 10	0.06 1	0.12 36	0.11 31	0.18 69	0.10 7	0.10 67	0.06 1	0.09 42	0.08 21	0.14 51	0.10 30	0.07 177	0.05 53	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

low	0.12 133	0.08 53	0.21 193	0.18 138	0.09 92	0.17 207	0.15 222	0.23 190	0.16 128	0.10 67	0.10 66	0.12 175	0.10 113	0.21 295	0.11 83	0.07 177	0.05 53	0.07 209	0.05 89	0.06 146	0.06 199

DDDD	0.11 92	0.07 5	0.17 111	0.16 32	0.09 92	0.13 44	0.14 158	0.20 116	0.14 82	0.10 67	0.09 28	0.15 272	0.11 177	0.13 19	0.13 239	0.07 177	0.05 53	0.06 74	0.05 89	0.05 7	0.06 199

F4.4	0.10 16	0.09 124	0.12 1	0.19 208	0.06 1	0.13 44	0.12 54	0.23 190	0.11 18	0.09 26	0.10 66	0.09 42	0.11 177	0.15 104	0.09 12	0.07 177	0.05 53	0.06 74	0.05 89	0.06 146	0.05 52

FORCE_4.6	0.10 16	0.09 124	0.13 8	0.18 138	0.06 1	0.16 157	0.14 158	0.22 164	0.13 53	0.08 3	0.10 66	0.09 42	0.09 51	0.12 9	0.08 1	0.07 177	0.04 2	0.06 74	0.05 89	0.06 146	0.05 52

FORCE_4.5	0.10 16	0.09 124	0.13 8	0.19 208	0.06 1	0.13 44	0.13 111	0.23 190	0.12 34	0.08 3	0.10 66	0.08 8	0.11 177	0.15 104	0.09 12	0.07 177	0.05 53	0.06 74	0.06 202	0.05 7	0.04 1

EE1	0.14 237	0.08 53	0.31 338	0.19 208	0.11 250	0.16 157	0.13 111	0.32 360	0.21 266	0.16 275	0.14 189	0.15 272	0.13 278	0.25 377	0.12 164	0.07 177	0.05 53	0.07 209	0.05 89	0.07 249	0.06 199

AnonStereo	0.16 295	0.12 357	0.30 321	0.20 301	0.12 332	0.18 238	0.14 158	0.36 434	0.24 333	0.19 329	0.17 248	0.19 346	0.12 225	0.24 344	0.12 164	0.07 177	0.05 53	0.07 209	0.06 202	0.10 514	0.06 199

NBS	0.09 2	0.08 53	0.16 78	0.19 208	0.09 92	0.08 4	0.14 158	0.08 1	0.08 1	0.08 3	0.10 66	0.07 2	0.06 1	0.09 1	0.12 164	0.07 177	0.06 320	0.09 440	0.08 402	0.07 249	0.05 52

GEAR-Net	0.13 192	0.09 124	0.23 229	0.21 367	0.10 180	0.15 98	0.15 222	0.29 314	0.16 128	0.12 149	0.15 207	0.12 175	0.12 225	0.17 169	0.14 283	0.07 177	0.05 53	0.07 209	0.05 89	0.07 249	0.07 314

zzzzzzz1	0.28 602	0.51 777	1.51 787	0.24 564	0.16 575	0.22 392	0.21 534	0.39 468	0.34 482	0.22 364	0.25 375	0.26 462	0.21 468	0.34 497	0.23 544	0.07 177	0.06 320	0.08 334	0.08 402	0.10 514	0.08 404

noway7	0.27 581	0.51 777	1.61 793	0.24 564	0.12 332	0.22 392	0.18 396	0.44 535	0.31 446	0.21 353	0.22 335	0.24 427	0.20 458	0.20 267	0.21 500	0.07 177	0.05 53	0.08 334	0.07 310	0.09 438	0.08 404

over-6	0.12 133	0.13 431	0.19 156	0.19 208	0.07 10	0.16 157	0.11 31	0.26 257	0.16 128	0.10 67	0.10 66	0.10 84	0.13 278	0.19 242	0.10 30	0.07 177	0.05 53	0.05 1	0.04 1	0.06 146	0.06 199

over-8	0.11 92	0.13 431	0.16 78	0.20 301	0.07 10	0.15 98	0.10 12	0.19 88	0.10 7	0.09 26	0.09 28	0.11 132	0.12 225	0.18 204	0.10 30	0.07 177	0.05 53	0.05 1	0.04 1	0.06 146	0.06 199

small-0shot	0.10 16	0.09 124	0.18 138	0.16 32	0.09 92	0.09 9	0.16 286	0.14 17	0.12 34	0.08 3	0.15 207	0.08 8	0.08 21	0.11 2	0.12 164	0.07 177	0.05 53	0.06 74	0.05 89	0.05 7	0.05 52

over-9	0.11 92	0.13 431	0.16 78	0.19 208	0.07 10	0.15 98	0.10 12	0.20 116	0.11 18	0.09 26	0.09 28	0.11 132	0.12 225	0.18 204	0.10 30	0.07 177	0.05 53	0.05 1	0.04 1	0.06 146	0.06 199

Anonymus	0.12 133	0.08 53	0.17 111	0.19 208	0.10 180	0.16 157	0.15 222	0.20 116	0.16 128	0.11 112	0.09 28	0.14 249	0.12 225	0.17 169	0.13 239	0.07 177	0.05 53	0.07 209	0.06 202	0.06 146	0.07 314

PhaseNet	0.13 192	0.09 124	0.19 156	0.18 138	0.11 250	0.16 157	0.14 158	0.24 213	0.17 162	0.11 112	0.12 124	0.16 297	0.12 225	0.19 242	0.16 349	0.07 177	0.05 53	0.07 209	0.07 310	0.07 249	0.07 314

TestStereo-Hl	0.18 343	0.11 291	0.31 338	0.17 74	0.10 180	0.22 392	0.16 286	0.36 434	0.29 415	0.23 373	0.26 388	0.22 389	0.19 447	0.38 529	0.17 383	0.07 177	0.05 53	0.06 74	0.06 202	0.07 249	0.07 314

MCSU-Stereo	0.10 16	0.07 5	0.14 23	0.17 74	0.07 10	0.16 157	0.15 222	0.17 49	0.16 128	0.12 149	0.13 148	0.12 175	0.08 21	0.15 104	0.10 30	0.07 177	0.05 53	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

qqai	0.10 16	0.07 5	0.16 78	0.18 138	0.09 92	0.11 28	0.12 54	0.16 38	0.14 82	0.08 3	0.09 28	0.11 132	0.09 51	0.15 104	0.11 83	0.07 177	0.06 320	0.06 74	0.05 89	0.05 7	0.05 52

quiztm	0.15 277	0.15 526	0.25 255	0.22 444	0.14 473	0.17 207	0.17 342	0.33 376	0.21 266	0.18 317	0.21 319	0.14 249	0.10 113	0.17 169	0.14 283	0.07 177	0.05 53	0.07 209	0.05 89	0.08 348	0.05 52

MGA	0.10 16	0.07 5	0.16 78	0.16 32	0.10 180	0.15 98	0.10 12	0.18 69	0.13 53	0.09 26	0.09 28	0.09 42	0.07 4	0.15 104	0.11 83	0.07 177	0.05 53	0.06 74	0.04 1	0.06 146	0.06 199

PointNet	0.10 16	0.08 53	0.15 45	0.17 74	0.09 92	0.15 98	0.14 158	0.17 49	0.14 82	0.08 3	0.11 98	0.12 175	0.09 51	0.14 51	0.11 83	0.07 177	0.05 53	0.06 74	0.05 89	0.05 7	0.05 52

LiteMatch*	0.11 92	0.07 5	0.22 213	0.16 32	0.10 180	0.13 44	0.13 111	0.18 69	0.14 82	0.09 26	0.09 28	0.09 42	0.10 113	0.14 51	0.11 83	0.07 177	0.05 53	0.06 74	0.05 89	0.06 146	0.06 199

KMOStereo	0.13 192	0.11 291	0.30 321	0.20 301	0.13 420	0.20 325	0.14 158	0.23 190	0.16 128	0.12 149	0.13 148	0.09 42	0.15 340	0.19 242	0.10 30	0.07 177	0.05 53	0.07 209	0.05 89	0.07 249	0.06 199

RT-Monster	0.15 277	0.08 53	0.21 193	0.17 74	0.14 473	0.20 325	0.11 31	0.29 314	0.32 458	0.24 389	0.22 335	0.17 311	0.13 278	0.18 204	0.14 283	0.07 177	0.06 320	0.06 74	0.05 89	0.06 146	0.07 314

PipStereo	0.09 2	0.07 5	0.16 78	0.15 10	0.07 10	0.09 9	0.12 54	0.15 24	0.11 18	0.08 3	0.07 6	0.13 211	0.09 51	0.12 9	0.11 83	0.07 177	0.05 53	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

PSi22b	0.09 2	0.07 5	0.16 78	0.15 10	0.07 10	0.09 9	0.11 31	0.15 24	0.10 7	0.08 3	0.07 6	0.13 211	0.09 51	0.12 9	0.10 30	0.07 177	0.05 53	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

PSi22a	0.09 2	0.06 1	0.16 78	0.15 10	0.07 10	0.09 9	0.11 31	0.14 17	0.10 7	0.08 3	0.07 6	0.11 132	0.08 21	0.11 2	0.10 30	0.07 177	0.05 53	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

LACA3	0.10 16	0.10 196	0.14 23	0.15 10	0.07 10	0.16 157	0.14 158	0.14 17	0.13 53	0.11 112	0.09 28	0.10 84	0.10 113	0.16 145	0.09 12	0.07 177	0.05 53	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1c-attn	0.12 133	0.07 5	0.14 23	0.16 32	0.07 10	0.15 98	0.15 222	0.24 213	0.17 162	0.13 189	0.15 207	0.16 297	0.13 278	0.15 104	0.12 164	0.07 177	0.05 53	0.06 74	0.05 89	0.05 7	0.05 52

Foundation-i1b	0.12 133	0.07 5	0.14 23	0.16 32	0.07 10	0.16 157	0.15 222	0.25 235	0.16 128	0.14 222	0.15 207	0.17 311	0.12 225	0.15 104	0.12 164	0.07 177	0.05 53	0.06 74	0.05 89	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 133	0.07 5	0.14 23	0.15 10	0.07 10	0.18 238	0.16 286	0.25 235	0.16 128	0.16 275	0.16 227	0.18 325	0.13 278	0.17 169	0.12 164	0.07 177	0.05 53	0.06 74	0.04 1	0.05 7	0.05 52

DepthFocus	0.10 16	0.07 5	0.21 193	0.15 10	0.11 250	0.10 24	0.13 111	0.15 24	0.08 1	0.12 149	0.10 66	0.09 42	0.07 4	0.13 19	0.10 30	0.07 177	0.06 320	0.08 334	0.08 402	0.06 146	0.05 52

Foundation-i1	0.13 192	0.07 5	0.16 78	0.17 74	0.11 250	0.17 207	0.16 286	0.32 360	0.22 287	0.15 246	0.17 248	0.20 362	0.13 278	0.14 51	0.13 239	0.07 177	0.05 53	0.06 74	0.05 89	0.06 146	0.05 52

Foundation-i32	0.09 2	0.07 5	0.16 78	0.15 10	0.06 1	0.09 9	0.12 54	0.14 17	0.09 3	0.08 3	0.07 6	0.10 84	0.08 21	0.11 2	0.11 83	0.07 177	0.05 53	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LACA2	0.10 16	0.11 291	0.20 175	0.16 32	0.07 10	0.16 157	0.13 111	0.17 49	0.14 82	0.09 26	0.09 28	0.11 132	0.10 113	0.14 51	0.09 12	0.07 177	0.05 53	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

LACA1	0.09 2	0.10 196	0.13 8	0.16 32	0.07 10	0.15 98	0.12 54	0.15 24	0.11 18	0.09 26	0.07 6	0.09 42	0.10 113	0.13 19	0.10 30	0.07 177	0.05 53	0.05 1	0.05 89	0.05 7	0.05 52

Test_v1	0.10 16	0.07 5	0.16 78	0.15 10	0.09 92	0.13 44	0.13 111	0.22 164	0.16 128	0.09 26	0.10 66	0.08 8	0.08 21	0.14 51	0.11 83	0.07 177	0.05 53	0.06 74	0.05 89	0.05 7	0.04 1

Hybrid-DGEV-03	0.20 415	0.14 486	0.31 338	0.22 444	0.12 332	0.26 484	0.16 286	0.31 348	0.27 377	0.32 542	0.58 704	0.23 412	0.15 340	0.23 328	0.17 383	0.07 177	0.05 53	0.09 440	0.07 310	0.08 348	0.06 199

Hybrid-DGEV-2	0.21 436	0.15 526	0.34 377	0.24 564	0.13 420	0.28 515	0.14 158	0.48 583	0.44 614	0.27 425	0.24 363	0.25 440	0.25 541	0.28 433	0.19 450	0.07 177	0.06 320	0.09 440	0.08 402	0.07 249	0.07 314

DispViT+	0.12 133	0.07 5	0.19 156	0.15 10	0.16 575	0.10 24	0.12 54	0.26 257	0.23 314	0.13 189	0.11 98	0.10 84	0.08 21	0.21 295	0.12 164	0.07 177	0.05 53	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

MatchAttention (ZS)	0.09 2	0.07 5	0.16 78	0.14 4	0.06 1	0.08 4	0.13 111	0.12 8	0.11 18	0.07 1	0.12 124	0.07 2	0.07 4	0.13 19	0.09 12	0.07 177	0.05 53	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.10 16	0.07 5	0.15 45	0.13 1	0.07 10	0.16 157	0.10 12	0.20 116	0.14 82	0.09 26	0.10 66	0.09 42	0.12 225	0.13 19	0.12 164	0.07 177	0.05 53	0.05 1	0.05 89	0.06 146	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	0.18 343	0.10 196	0.16 78	0.22 444	0.18 622	0.25 460	0.19 446	0.51 625	0.51 684	0.15 246	0.17 248	0.15 272	0.16 366	0.20 267	0.20 473	0.07 177	0.09 599	0.08 334	0.07 310	0.07 249	0.06 199

WQFJX	0.18 343	0.10 196	0.17 111	0.22 444	0.18 622	0.25 460	0.18 396	0.53 656	0.45 627	0.17 296	0.16 227	0.14 249	0.16 366	0.23 328	0.18 415	0.07 177	0.08 560	0.07 209	0.06 202	0.08 348	0.07 314

NLMM	0.18 343	0.10 196	0.16 78	0.22 444	0.18 622	0.25 460	0.19 446	0.51 625	0.51 684	0.15 246	0.17 248	0.15 272	0.16 366	0.20 267	0.20 473	0.07 177	0.09 599	0.08 334	0.07 310	0.07 249	0.06 199

CSFM-Stereo	0.10 16	0.07 5	0.14 23	0.16 32	0.08 54	0.16 157	0.13 111	0.21 136	0.11 18	0.11 112	0.11 98	0.10 84	0.10 113	0.14 51	0.11 83	0.07 177	0.06 320	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

GSStereo	0.12 133	0.09 124	0.20 175	0.17 74	0.12 332	0.19 277	0.16 286	0.26 257	0.18 189	0.13 189	0.15 207	0.10 84	0.09 51	0.16 145	0.10 30	0.07 177	0.05 53	0.06 74	0.05 89	0.08 348	0.08 404

GS-Stereo							0.16 286	0.26 257	0.18 189	0.13 189	0.15 207	0.10 84	0.09 51	0.16 145	0.10 30	0.07 177	0.05 53	0.06 74	0.05 89	0.08 348	0.08 404

FE-Mocha	0.16 295	0.10 196	0.33 365	0.19 208	0.13 420	0.19 277	0.15 222	0.35 413	0.22 287	0.24 389	0.24 363	0.20 362	0.14 318	0.17 169	0.17 383	0.07 177	0.05 53	0.08 334	0.08 402	0.07 249	0.06 199

IGEV-FE	0.18 343	0.10 196	0.65 660	0.20 301	0.12 332	0.19 277	0.15 222	0.34 389	0.19 211	0.28 439	0.22 335	0.27 473	0.13 278	0.23 328	0.18 415	0.07 177	0.06 320	0.08 334	0.08 402	0.07 249	0.06 199

252Zero-FE	0.14 237	0.07 5	0.17 111	0.17 74	0.09 92	0.15 98	0.11 31	0.21 136	0.19 211	0.77 768	0.11 98	0.08 8	0.08 21	0.13 19	0.13 239	0.07 177	0.05 53	0.06 74	0.04 1	0.06 146	0.06 199

Zero-FE251	0.14 237	0.09 124	0.24 240	0.17 74	0.09 92	0.20 325	0.13 111	0.20 116	0.14 82	0.61 748	0.13 148	0.13 211	0.11 177	0.14 51	0.16 349	0.07 177	0.05 53	0.06 74	0.05 89	0.05 7	0.05 52

DA	0.14 237	0.10 196	0.18 138	0.21 367	0.10 180	0.29 537	0.16 286	0.28 297	0.20 244	0.14 222	0.17 248	0.16 297	0.14 318	0.17 169	0.12 164	0.07 177	0.05 53	0.07 209	0.05 89	0.07 249	0.07 314

Monster-pub-mixall	0.10 16	0.07 5	0.16 78	0.16 32	0.08 54	0.11 28	0.09 4	0.20 116	0.12 34	0.11 112	0.11 98	0.08 8	0.08 21	0.23 328	0.11 83	0.07 177	0.05 53	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 199

GGEV	0.14 237	0.10 196	0.18 138	0.21 367	0.10 180	0.29 537	0.16 286	0.28 297	0.20 244	0.14 222	0.17 248	0.16 297	0.14 318	0.17 169	0.12 164	0.07 177	0.05 53	0.07 209	0.05 89	0.07 249	0.07 314

GASTEREO	0.13 192	0.12 357	0.21 193	0.23 506	0.10 180	0.18 238	0.15 222	0.26 257	0.18 189	0.17 296	0.16 227	0.11 132	0.13 278	0.19 242	0.11 83	0.07 177	0.05 53	0.06 74	0.07 310	0.06 146	0.06 199

MSCF	0.13 192	0.12 357	0.21 193	0.22 444	0.10 180	0.16 157	0.15 222	0.26 257	0.18 189	0.17 296	0.16 227	0.11 132	0.13 278	0.18 204	0.11 83	0.07 177	0.05 53	0.06 74	0.07 310	0.06 146	0.06 199

water-stereo	0.13 192	0.08 53	0.20 175	0.19 208	0.10 180	0.17 207	0.14 158	0.25 235	0.19 211	0.17 296	0.23 347	0.15 272	0.15 340	0.12 9	0.13 239	0.07 177	0.06 320	0.07 209	0.06 202	0.06 146	0.05 52

depthmonostereo	0.14 237	0.09 124	0.19 156	0.19 208	0.08 54	0.20 325	0.15 222	0.27 274	0.23 314	0.16 275	0.18 275	0.14 249	0.17 399	0.19 242	0.13 239	0.07 177	0.06 320	0.07 209	0.05 89	0.05 7	0.05 52

DVStereo	0.14 237	0.08 53	0.18 138	0.18 138	0.09 92	0.21 359	0.14 158	0.24 213	0.21 266	0.21 353	0.21 319	0.15 272	0.14 318	0.23 328	0.15 319	0.07 177	0.06 320	0.06 74	0.06 202	0.05 7	0.05 52

xyz-stereo	1.40 801	0.10 196	17.09 847	0.18 138	0.07 10	4.78 823	0.18 396	0.29 314	0.34 482	0.36 612	2.81 823	0.40 620	0.29 604	0.56 619	0.24 557	0.07 177	0.05 53	0.09 440	0.06 202	0.06 146	0.05 52

111111	0.11 92	0.07 5	0.17 111	0.19 208	0.11 250	0.13 44	0.11 31	0.22 164	0.15 106	0.11 112	0.12 124	0.12 175	0.08 21	0.18 204	0.11 83	0.07 177	0.05 53	0.06 74	0.04 1	0.08 348	0.06 199

MLG-Stereo_test3	0.10 16	0.08 53	0.16 78	0.17 74	0.08 54	0.16 157	0.12 54	0.17 49	0.12 34	0.10 67	0.07 6	0.10 84	0.08 21	0.14 51	0.11 83	0.07 177	0.05 53	0.06 74	0.04 1	0.06 146	0.06 199

MLG-Stereo_test2	0.10 16	0.08 53	0.15 45	0.17 74	0.09 92	0.15 98	0.11 31	0.16 38	0.10 7	0.09 26	0.07 6	0.10 84	0.06 1	0.15 104	0.11 83	0.07 177	0.05 53	0.06 74	0.04 1	0.06 146	0.05 52

LG-G_1	0.11 92	0.08 53	0.18 138	0.18 138	0.07 10	0.21 359	0.09 4	0.19 88	0.11 18	0.10 67	0.09 28	0.11 132	0.10 113	0.19 242	0.10 30	0.07 177	0.05 53	0.06 74	0.04 1	0.06 146	0.06 199

LG-G	0.11 92	0.08 53	0.18 138	0.18 138	0.07 10	0.21 359	0.09 4	0.19 88	0.11 18	0.10 67	0.09 28	0.11 132	0.10 113	0.19 242	0.10 30	0.07 177	0.05 53	0.06 74	0.04 1	0.06 146	0.06 199

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 192	0.09 124	0.24 240	0.20 301	0.10 180	0.15 98	0.14 158	0.22 164	0.16 128	0.12 149	0.19 284	0.15 272	0.11 177	0.13 19	0.17 383	0.07 177	0.05 53	0.06 74	0.06 202	0.07 249	0.06 199

MM-Stereo_test3	0.17 317	0.12 357	0.29 310	0.23 506	0.14 473	0.19 277	0.22 564	0.39 468	0.36 512	0.16 275	0.24 363	0.17 311	0.12 225	0.19 242	0.14 283	0.07 177	0.07 466	0.08 334	0.06 202	0.09 438	0.06 199

MM-Stereo_test1	0.17 317	0.10 196	0.39 454	0.23 506	0.11 250	0.20 325	0.22 564	0.33 376	0.29 415	0.22 364	0.21 319	0.15 272	0.14 318	0.23 328	0.13 239	0.07 177	0.06 320	0.08 334	0.07 310	0.09 438	0.06 199

Reg-Stereo(zero)	0.16 295	0.07 5	0.36 408	0.19 208	0.10 180	0.19 277	0.14 158	0.28 297	0.24 333	0.22 364	0.20 303	0.24 427	0.18 430	0.21 295	0.18 415	0.07 177	0.05 53	0.06 74	0.06 202	0.06 146	0.06 199

SCV	0.14 237	0.14 486	0.24 240	0.21 367	0.11 250	0.15 98	0.16 286	0.31 348	0.18 189	0.11 112	0.15 207	0.13 211	0.10 113	0.23 328	0.11 83	0.07 177	0.05 53	0.07 209	0.06 202	0.09 438	0.06 199

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 192	0.14 486	0.19 156	0.26 640	0.09 92	0.15 98	0.13 111	0.22 164	0.18 189	0.12 149	0.11 98	0.10 84	0.13 278	0.21 295	0.12 164	0.07 177	0.05 53	0.06 74	0.05 89	0.07 249	0.05 52

FoundationStereo	0.09 2	0.07 5	0.16 78	0.16 32	0.08 54	0.12 36	0.13 111	0.11 4	0.12 34	0.09 26	0.07 6	0.10 84	0.09 51	0.11 2	0.10 30	0.07 177	0.05 53	0.06 74	0.04 1	0.05 7	0.05 52

HUF	0.15 277	0.11 291	0.38 438	0.17 74	0.11 250	0.16 157	0.17 342	0.22 164	0.20 244	0.11 112	0.13 148	0.14 249	0.11 177	0.18 204	0.12 164	0.07 177	0.20 763	0.06 74	0.05 89	0.07 249	0.14 652

AIO_test	0.12 133	0.09 124	0.20 175	0.19 208	0.11 250	0.15 98	0.17 342	0.19 88	0.16 128	0.11 112	0.13 148	0.14 249	0.09 51	0.20 267	0.12 164	0.07 177	0.05 53	0.06 74	0.05 89	0.06 146	0.05 52

AIO-test1	0.19 393	0.14 486	0.41 489	0.27 669	0.15 539	0.21 359	0.16 286	0.39 468	0.36 512	0.17 296	0.26 388	0.18 325	0.13 278	0.28 433	0.14 283	0.07 177	0.06 320	0.10 524	0.11 607	0.06 146	0.09 481

castereo++	0.13 192	0.10 196	0.18 138	0.18 138	0.10 180	0.27 495	0.13 111	0.23 190	0.23 314	0.11 112	0.13 148	0.16 297	0.10 113	0.18 204	0.10 30	0.07 177	0.05 53	0.07 209	0.06 202	0.05 7	0.04 1

castereo	0.14 237	0.10 196	0.19 156	0.18 138	0.10 180	0.20 325	0.19 446	0.30 336	0.27 377	0.13 189	0.18 275	0.16 297	0.16 366	0.15 104	0.13 239	0.07 177	0.05 53	0.06 74	0.06 202	0.06 146	0.05 52

GIP-stereo	0.12 133	0.09 124	0.20 175	0.19 208	0.11 250	0.16 157	0.14 158	0.29 314	0.18 189	0.11 112	0.16 227	0.13 211	0.09 51	0.15 104	0.12 164	0.07 177	0.05 53	0.06 74	0.05 89	0.06 146	0.05 52

tt45	0.14 237	0.09 124	0.22 213	0.19 208	0.11 250	0.23 417	0.18 396	0.22 164	0.17 162	0.15 246	0.13 148	0.14 249	0.10 113	0.30 469	0.14 283	0.07 177	0.05 53	0.08 334	0.06 202	0.07 249	0.07 314

999	0.14 237	0.08 53	0.24 240	0.19 208	0.11 250	0.20 325	0.17 342	0.24 213	0.18 189	0.13 189	0.16 227	0.14 249	0.11 177	0.36 518	0.15 319	0.07 177	0.05 53	0.07 209	0.06 202	0.06 146	0.07 314

tg	0.16 295	0.11 291	0.25 255	0.21 367	0.11 250	0.23 417	0.15 222	0.34 389	0.24 333	0.20 338	0.25 375	0.19 346	0.12 225	0.24 344	0.15 319	0.07 177	0.05 53	0.09 440	0.09 514	0.08 348	0.07 314

dual_stereo	0.10 16	0.07 5	0.14 23	0.17 74	0.08 54	0.09 9	0.13 111	0.24 213	0.13 53	0.10 67	0.09 28	0.09 42	0.08 21	0.18 204	0.12 164	0.07 177	0.06 320	0.06 74	0.04 1	0.05 7	0.05 52

UGAM-zero	0.23 491	0.10 196	0.54 605	0.19 208	0.13 420	0.21 359	0.14 158	0.44 535	0.22 287	0.28 439	0.28 406	0.51 693	0.33 649	0.65 673	0.14 283	0.07 177	0.06 320	0.07 209	0.08 402	0.06 146	0.07 314

GCAP-BAT	0.21 436	0.08 53	1.22 769	0.29 700	0.43 774	0.16 157	0.15 222	0.27 274	0.25 351	0.14 222	0.17 248	0.15 272	0.11 177	0.20 267	0.12 164	0.07 177	0.05 53	0.07 209	0.06 202	0.06 146	0.06 199

Occ-G	0.13 192	0.08 53	0.21 193	0.17 74	0.10 180	0.15 98	0.19 446	0.22 164	0.19 211	0.13 189	0.19 284	0.21 376	0.11 177	0.17 169	0.14 283	0.07 177	0.06 320	0.07 209	0.06 202	0.07 249	0.06 199

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 551	0.14 486	0.95 738	0.21 367	0.27 735	0.20 325	0.19 446	0.48 583	0.25 351	0.26 414	0.55 692	0.34 558	0.18 430	0.25 377	0.17 383	0.07 177	0.06 320	0.08 334	0.12 646	0.12 608	0.12 607

U	1.00 787	0.09 124	0.21 193	0.21 367	3.68 826	6.12 833	0.14 158	0.21 136	0.21 266	0.11 112	0.11 98	0.10 84	0.09 51	0.12 9	0.11 83	0.07 177	0.05 53	5.42 847	2.90 844	0.07 249	0.06 199

IGEV-Stereo+	0.12 133	0.08 53	0.17 111	0.18 138	0.13 420	0.09 9	0.11 31	0.16 38	0.15 106	0.10 67	0.08 22	0.10 84	0.10 113	0.21 295	0.11 83	0.07 177	0.05 53	0.06 74	0.05 89	0.16 672	0.24 755

RAFT-Stereo-weight	0.15 277	0.09 124	0.26 266	0.20 301	0.10 180	0.19 277	0.17 342	0.36 434	0.29 415	0.24 389	0.20 303	0.19 346	0.10 113	0.18 204	0.15 319	0.07 177	0.05 53	0.07 209	0.05 89	0.06 146	0.05 52

H2IRNET	0.18 343	0.13 431	0.35 388	0.21 367	0.12 332	0.20 325	0.15 222	0.27 274	0.30 432	0.17 296	0.31 451	0.25 440	0.20 458	0.24 344	0.18 415	0.07 177	0.06 320	0.09 440	0.10 563	0.09 438	0.06 199

MGS-Stereo	0.14 237	0.11 291	0.32 348	0.19 208	0.11 250	0.18 238	0.17 342	0.20 116	0.22 287	0.14 222	0.24 363	0.15 272	0.10 113	0.18 204	0.12 164	0.07 177	0.06 320	0.07 209	0.06 202	0.10 514	0.06 199

IGEV++	0.13 192	0.10 196	0.23 229	0.21 367	0.10 180	0.15 98	0.15 222	0.29 314	0.16 128	0.12 149	0.15 207	0.12 175	0.12 225	0.17 169	0.14 283	0.07 177	0.06 320	0.07 209	0.05 89	0.07 249	0.07 314

MyStereo07	0.16 295	0.12 357	0.26 266	0.22 444	0.14 473	0.25 460	0.23 591	0.29 314	0.21 266	0.15 246	0.13 148	0.12 175	0.13 278	0.25 377	0.13 239	0.07 177	0.07 466	0.09 440	0.08 402	0.08 348	0.08 404

MyStereo06	0.20 415	0.12 357	0.57 622	0.21 367	0.14 473	0.25 460	0.23 591	0.40 482	0.21 266	0.30 502	0.24 363	0.31 529	0.18 430	0.22 318	0.18 415	0.07 177	0.07 466	0.09 440	0.08 402	0.08 348	0.08 404

MyStereo05	0.23 491	0.12 357	0.57 622	0.21 367	0.14 473	0.25 460	0.23 591	0.48 583	0.52 693	0.31 520	0.23 347	0.25 440	0.22 486	0.30 469	0.21 500	0.07 177	0.07 466	0.09 440	0.08 402	0.08 348	0.08 404

MyStereo04	0.23 491	0.12 357	0.55 612	0.22 444	0.14 473	0.25 460	0.23 591	0.49 595	0.52 693	0.28 439	0.23 347	0.27 473	0.23 500	0.30 469	0.22 522	0.07 177	0.07 466	0.09 440	0.08 402	0.08 348	0.08 404

AE-Stereo	0.17 317	0.11 291	0.31 338	0.24 564	0.14 473	0.23 417	0.18 396	0.34 389	0.29 415	0.15 246	0.25 375	0.21 376	0.13 278	0.20 267	0.14 283	0.07 177	0.08 560	0.09 440	0.10 563	0.07 249	0.06 199

ff7	0.14 237	0.12 357	0.27 279	0.19 208	0.12 332	0.21 359	0.18 396	0.27 274	0.20 244	0.15 246	0.13 148	0.12 175	0.12 225	0.24 344	0.12 164	0.07 177	0.05 53	0.08 334	0.07 310	0.07 249	0.07 314

IGEVStereo-DCA	0.14 237	0.11 291	0.27 279	0.19 208	0.12 332	0.20 325	0.18 396	0.27 274	0.20 244	0.15 246	0.12 124	0.14 249	0.12 225	0.28 433	0.14 283	0.07 177	0.06 320	0.08 334	0.07 310	0.07 249	0.07 314

ffff	0.14 237	0.12 357	0.27 279	0.19 208	0.12 332	0.21 359	0.18 396	0.27 274	0.20 244	0.15 246	0.13 148	0.12 175	0.12 225	0.24 344	0.12 164	0.07 177	0.05 53	0.08 334	0.07 310	0.07 249	0.07 314

rrr	0.17 317	0.11 291	0.57 622	0.19 208	0.12 332	0.20 325	0.18 396	0.35 413	0.22 287	0.15 246	0.12 124	0.14 249	0.12 225	0.28 433	0.14 283	0.07 177	0.06 320	0.08 334	0.07 310	0.07 249	0.07 314

11t	0.14 237	0.12 357	0.27 279	0.19 208	0.12 332	0.21 359	0.18 396	0.27 274	0.20 244	0.15 246	0.13 148	0.12 175	0.12 225	0.24 344	0.12 164	0.07 177	0.05 53	0.08 334	0.07 310	0.07 249	0.07 314

IGEV_Zeroshot_test	0.18 343	0.10 196	0.65 660	0.20 301	0.12 332	0.19 277	0.15 222	0.34 389	0.19 211	0.28 439	0.22 335	0.27 473	0.13 278	0.23 328	0.18 415	0.07 177	0.06 320	0.08 334	0.08 402	0.07 249	0.06 199

MSKI-zero shot	0.17 317	0.09 124	0.43 513	0.20 301	0.11 250	0.21 359	0.15 222	0.32 360	0.21 266	0.23 373	0.24 363	0.23 412	0.10 113	0.31 476	0.13 239	0.07 177	0.06 320	0.07 209	0.06 202	0.06 146	0.06 199

CASnet	0.14 237	0.12 357	0.22 213	0.22 444	0.08 54	0.16 157	0.15 222	0.27 274	0.25 351	0.22 364	0.20 303	0.15 272	0.11 177	0.17 169	0.13 239	0.07 177	0.05 53	0.11 584	0.09 514	0.08 348	0.05 52
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.20 415	0.08 53	1.14 764	0.29 700	0.43 774	0.16 157	0.15 222	0.27 274	0.25 351	0.14 222	0.17 248	0.15 272	0.11 177	0.20 267	0.12 164	0.07 177	0.05 53	0.07 209	0.06 202	0.06 146	0.06 199

AEACV	0.13 192	0.09 124	0.23 229	0.18 138	0.19 649	0.19 277	0.16 286	0.23 190	0.14 82	0.13 189	0.17 248	0.13 211	0.16 366	0.16 145	0.12 164	0.07 177	0.05 53	0.07 209	0.08 402	0.07 249	0.06 199

GCAP-Stereo	0.14 237	0.14 486	0.33 365	0.20 301	0.09 92	0.21 359	0.10 12	0.26 257	0.20 244	0.18 317	0.19 284	0.15 272	0.13 278	0.17 169	0.13 239	0.07 177	0.06 320	0.07 209	0.05 89	0.06 146	0.06 199

RAFT-Test	0.17 317	0.10 196	0.38 438	0.19 208	0.12 332	0.25 460	0.17 342	0.33 376	0.23 314	0.23 373	0.29 420	0.27 473	0.14 318	0.20 267	0.14 283	0.07 177	0.06 320	0.07 209	0.07 310	0.06 146	0.06 199

HH	0.18 343	0.12 357	0.55 612	0.22 444	0.12 332	0.18 238	0.18 396	0.34 389	0.19 211	0.20 338	0.24 363	0.34 558	0.18 430	0.29 453	0.12 164	0.07 177	0.05 53	0.07 209	0.07 310	0.07 249	0.06 199

HanStereo	0.18 343	0.12 357	0.55 612	0.22 444	0.12 332	0.18 238	0.18 396	0.34 389	0.19 211	0.20 338	0.24 363	0.34 558	0.18 430	0.29 453	0.12 164	0.07 177	0.05 53	0.07 209	0.07 310	0.07 249	0.06 199

anonymousdsp2	0.17 317	0.10 196	0.28 296	0.20 301	0.11 250	0.25 460	0.17 342	0.41 498	0.31 446	0.23 373	0.23 347	0.22 389	0.15 340	0.25 377	0.15 319	0.07 177	0.05 53	0.07 209	0.05 89	0.08 348	0.07 314

anonymousdsp	0.14 237	0.12 357	0.27 279	0.19 208	0.12 332	0.21 359	0.18 396	0.28 297	0.20 244	0.15 246	0.13 148	0.12 175	0.12 225	0.24 344	0.12 164	0.07 177	0.05 53	0.08 334	0.07 310	0.08 348	0.07 314

CES	0.14 237	0.08 53	0.19 156	0.17 74	0.22 694	0.18 238	0.16 286	0.23 190	0.19 211	0.14 222	0.17 248	0.14 249	0.10 113	0.18 204	0.12 164	0.07 177	0.05 53	0.06 74	0.04 1	0.08 348	0.18 702

EGLCR-Stereo	0.13 192	0.08 53	0.20 175	0.18 138	0.09 92	0.21 359	0.13 111	0.27 274	0.21 266	0.13 189	0.10 66	0.15 272	0.09 51	0.20 267	0.13 239	0.07 177	0.05 53	0.07 209	0.07 310	0.06 146	0.06 199

DCRE	0.20 415	0.13 431	0.40 463	0.21 367	0.15 539	0.20 325	0.19 446	0.30 336	0.27 377	0.22 364	0.80 751	0.23 412	0.16 366	0.23 328	0.15 319	0.07 177	0.07 466	0.07 209	0.08 402	0.07 249	0.06 199

Selective-RAFT	0.17 317	0.12 357	0.30 321	0.24 564	0.10 180	0.29 537	0.15 222	0.32 360	0.31 446	0.17 296	0.17 248	0.21 376	0.18 430	0.28 433	0.17 383	0.07 177	0.06 320	0.07 209	0.07 310	0.08 348	0.06 199

MC-Stereo	0.14 237	0.09 124	0.25 255	0.21 367	0.09 92	0.18 238	0.16 286	0.23 190	0.19 211	0.18 317	0.23 347	0.16 297	0.13 278	0.22 318	0.13 239	0.07 177	0.05 53	0.07 209	0.07 310	0.06 146	0.05 52

RCA-Stereo	0.16 295	0.09 124	0.25 255	0.20 301	0.10 180	0.19 277	0.17 342	0.36 434	0.35 499	0.20 338	0.25 375	0.17 311	0.17 399	0.18 204	0.14 283	0.07 177	0.05 53	0.07 209	0.06 202	0.06 146	0.05 52

CroCo-Stereo Lap2	0.15 277	0.15 526	0.28 296	0.25 605	0.18 622	0.11 28	0.19 446	0.28 297	0.21 266	0.13 189	0.16 227	0.15 272	0.12 225	0.17 169	0.14 283	0.07 177	0.07 466	0.08 334	0.06 202	0.08 348	0.07 314

TestStereo1	0.21 436	0.16 555	0.32 348	0.26 640	0.13 420	0.26 484	0.27 652	0.40 482	0.36 512	0.29 470	0.39 555	0.22 389	0.21 468	0.33 490	0.17 383	0.07 177	0.06 320	0.09 440	0.08 402	0.08 348	0.07 314

DCANet-4	0.19 393	0.10 196	0.52 598	0.19 208	0.09 92	0.19 277	0.18 396	0.36 434	0.39 550	0.29 470	0.30 436	0.17 311	0.22 486	0.20 267	0.18 415	0.07 177	0.05 53	0.07 209	0.05 89	0.05 7	0.07 314

ccc-4	0.14 237	0.12 357	0.27 279	0.19 208	0.12 332	0.21 359	0.18 396	0.27 274	0.20 244	0.15 246	0.13 148	0.12 175	0.12 225	0.24 344	0.12 164	0.07 177	0.05 53	0.08 334	0.07 310	0.07 249	0.07 314

fff	0.19 393	0.13 431	0.40 463	0.18 138	0.09 92	0.19 277	0.18 396	0.35 413	0.43 598	0.29 470	0.30 436	0.18 325	0.28 589	0.20 267	0.18 415	0.07 177	0.05 53	0.07 209	0.05 89	0.05 7	0.07 314

ADStereo(finetuned)	0.19 393	0.13 431	0.49 570	0.19 208	0.09 92	0.19 277	0.18 396	0.34 389	0.39 550	0.29 470	0.31 451	0.18 325	0.31 638	0.21 295	0.19 450	0.07 177	0.05 53	0.07 209	0.05 89	0.06 146	0.07 314

raft_robust	0.22 473	0.17 575	0.30 321	0.22 444	0.12 332	0.23 417	0.22 564	0.49 595	0.48 663	0.32 542	0.32 461	0.26 462	0.23 500	0.53 598	0.15 319	0.07 177	0.06 320	0.08 334	0.10 563	0.08 348	0.06 199

RAFT+CT+SA	0.21 436	0.18 590	0.33 365	0.25 605	0.18 622	0.23 417	0.29 675	0.40 482	0.36 512	0.24 389	0.38 541	0.18 325	0.16 366	0.32 483	0.16 349	0.07 177	0.05 53	0.09 440	0.12 646	0.09 438	0.09 481

test_5	0.23 491	0.19 607	0.38 438	0.26 640	0.18 622	0.25 460	0.29 675	0.40 482	0.37 524	0.29 470	0.40 566	0.25 440	0.22 486	0.34 497	0.18 415	0.07 177	0.05 53	0.09 440	0.09 514	0.10 514	0.10 542

SA-5K	0.21 436	0.16 555	0.32 348	0.26 640	0.13 420	0.26 484	0.27 652	0.40 482	0.36 512	0.29 470	0.39 555	0.22 389	0.21 468	0.33 490	0.17 383	0.07 177	0.06 320	0.09 440	0.08 402	0.08 348	0.07 314

Sa-1000	0.22 473	0.15 526	0.35 388	0.23 506	0.13 420	0.28 515	0.23 591	0.47 570	0.39 550	0.30 502	0.50 660	0.26 462	0.19 447	0.33 490	0.16 349	0.07 177	0.06 320	0.10 524	0.11 607	0.08 348	0.06 199

SA	0.22 473	0.16 555	0.36 408	0.23 506	0.13 420	0.24 440	0.23 591	0.45 548	0.40 568	0.27 425	0.44 618	0.23 412	0.23 500	0.33 490	0.17 383	0.07 177	0.06 320	0.10 524	0.11 607	0.08 348	0.06 199

IGEV-Stereo	0.14 237	0.12 357	0.27 279	0.19 208	0.12 332	0.21 359	0.18 396	0.28 297	0.20 244	0.15 246	0.13 148	0.12 175	0.12 225	0.24 344	0.12 164	0.07 177	0.05 53	0.08 334	0.07 310	0.08 348	0.07 314
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.19 393	0.10 196	0.46 545	0.19 208	0.13 420	0.25 460	0.19 446	0.52 644	0.19 211	0.29 470	0.21 319	0.22 389	0.20 458	0.28 433	0.18 415	0.07 177	0.06 320	0.07 209	0.08 402	0.08 348	0.08 404

GLC_STEREO	0.15 277	0.10 196	0.24 240	0.21 367	0.09 92	0.17 207	0.15 222	0.23 190	0.27 377	0.17 296	0.20 303	0.17 311	0.11 177	0.23 328	0.16 349	0.07 177	0.09 599	0.09 440	0.08 402	0.07 249	0.06 199

IPLG	0.21 436	0.15 526	0.53 602	0.21 367	0.12 332	0.28 515	0.17 342	0.42 512	0.30 432	0.33 558	0.32 461	0.15 272	0.17 399	0.50 579	0.21 500	0.07 177	0.05 53	0.08 334	0.07 310	0.07 249	0.06 199

MIPNet	0.21 436	0.15 526	0.52 598	0.21 367	0.12 332	0.27 495	0.20 501	0.45 548	0.37 524	0.30 502	0.23 347	0.19 346	0.24 518	0.27 417	0.19 450	0.07 177	0.05 53	0.08 334	0.07 310	0.07 249	0.06 199

IPLGR	0.21 436	0.13 431	0.61 638	0.21 367	0.11 250	0.25 460	0.18 396	0.41 498	0.37 524	0.28 439	0.27 398	0.21 376	0.19 447	0.37 522	0.18 415	0.07 177	0.06 320	0.08 334	0.07 310	0.07 249	0.06 199

GMOStereo	0.18 343	0.14 486	0.30 321	0.22 444	0.12 332	0.20 325	0.27 652	0.26 257	0.28 396	0.31 520	0.32 461	0.26 462	0.17 399	0.15 104	0.12 164	0.07 177	0.07 466	0.10 524	0.08 402	0.08 348	0.05 52

error version	0.18 343	0.14 486	0.30 321	0.22 444	0.12 332	0.20 325	0.27 652	0.26 257	0.28 396	0.31 520	0.32 461	0.26 462	0.17 399	0.15 104	0.12 164	0.07 177	0.07 466	0.10 524	0.08 402	0.08 348	0.05 52

test-v	0.18 343	0.14 486	0.30 321	0.22 444	0.12 332	0.20 325	0.27 652	0.26 257	0.28 396	0.31 520	0.32 461	0.26 462	0.17 399	0.15 104	0.12 164	0.07 177	0.07 466	0.10 524	0.08 402	0.08 348	0.05 52

CrosDoStereo	0.31 630	0.10 196	0.49 570	0.18 138	0.12 332	0.22 392	1.11 819	0.34 389	0.37 524	0.38 635	0.61 719	0.28 490	0.46 721	0.61 649	0.57 720	0.07 177	0.06 320	0.08 334	0.08 402	0.07 249	0.07 314

LCNet	0.21 436	0.11 291	0.29 310	0.25 605	0.12 332	0.23 417	0.19 446	0.34 389	0.26 366	0.28 439	0.35 507	0.26 462	0.30 619	0.35 509	0.17 383	0.07 177	0.05 53	0.09 440	0.10 563	0.13 627	0.22 739

STrans-v2	0.24 523	0.13 431	0.54 605	0.21 367	0.12 332	0.23 417	0.21 534	0.47 570	0.28 396	0.31 520	0.42 592	0.36 577	0.35 664	0.62 657	0.23 544	0.07 177	0.05 53	0.08 334	0.07 310	0.06 146	0.06 199

TransformOpticalFlow	0.24 523	0.13 431	0.56 619	0.23 506	0.11 250	0.21 359	0.19 446	0.40 482	0.32 458	0.30 502	0.43 606	0.36 577	0.31 638	0.61 649	0.20 473	0.07 177	0.05 53	0.08 334	0.07 310	0.06 146	0.07 314

OMP-Stereo	0.23 491	0.14 486	0.35 388	0.29 700	0.13 420	0.21 359	0.16 286	0.37 446	0.33 472	0.34 578	0.30 436	0.34 558	0.19 447	0.70 689	0.24 557	0.07 177	0.06 320	0.09 440	0.07 310	0.07 249	0.06 199

NRIStereo	0.18 343	0.11 291	0.35 388	0.23 506	0.11 250	0.24 440	0.20 501	0.29 314	0.26 366	0.26 414	0.25 375	0.25 440	0.18 430	0.34 497	0.18 415	0.07 177	0.06 320	0.09 440	0.07 310	0.09 438	0.08 404

PSM-AAD	0.25 551	0.10 196	0.30 321	0.24 564	0.12 332	0.26 484	0.38 735	0.34 389	0.28 396	0.35 595	0.39 555	0.28 490	0.79 774	0.30 469	0.16 349	0.07 177	0.06 320	0.12 623	0.11 607	0.08 348	0.21 732

KYRaft	0.22 473	0.10 196	0.30 321	0.23 506	0.12 332	0.23 417	0.23 591	0.35 413	0.24 333	0.35 595	0.54 685	0.34 558	0.26 552	0.29 453	0.15 319	0.07 177	0.05 53	0.09 440	0.10 563	0.08 348	0.31 769

ASMatch	0.23 491	0.11 291	0.51 591	0.24 564	0.14 473	0.19 277	0.17 342	0.31 348	0.28 396	0.28 439	0.68 734	0.27 473	0.26 552	0.50 579	0.22 522	0.07 177	0.06 320	0.08 334	0.07 310	0.06 146	0.11 583

DeepStereo_LL	0.31 630	0.10 196	0.49 570	0.18 138	0.12 332	0.22 392	1.11 819	0.34 389	0.37 524	0.38 635	0.61 719	0.28 490	0.46 721	0.61 649	0.57 720	0.07 177	0.06 320	0.08 334	0.08 402	0.07 249	0.07 314

DEmStereo	0.26 570	0.09 124	0.47 553	0.19 208	0.12 332	0.30 556	0.25 631	0.28 297	0.36 512	0.36 612	0.58 704	0.25 440	0.48 730	0.53 598	0.44 690	0.07 177	0.06 320	0.08 334	0.08 402	0.06 146	0.07 314

THIR-Stereo	0.29 615	0.12 357	0.41 489	0.19 208	0.11 250	0.28 515	0.72 795	0.32 360	0.35 499	0.37 620	0.65 728	0.34 558	0.50 733	0.57 623	0.45 693	0.07 177	0.06 320	0.08 334	0.09 514	0.07 249	0.07 314

DRaft	0.24 523	0.10 196	0.34 377	0.18 138	0.12 332	0.28 515	0.23 591	0.33 376	0.39 550	0.38 635	0.61 719	0.21 376	0.41 698	0.48 570	0.42 683	0.07 177	0.06 320	0.08 334	0.08 402	0.07 249	0.08 404

GrayStereo	0.25 551	0.09 124	0.32 348	0.26 640	0.13 420	0.23 417	0.47 764	0.34 389	0.30 432	0.39 651	0.47 648	0.30 519	0.79 774	0.29 453	0.16 349	0.07 177	0.06 320	0.08 334	0.09 514	0.07 249	0.13 627

RAFT-RH_RVC	0.25 551	0.11 291	0.45 537	0.21 367	0.12 332	0.25 460	0.14 158	0.27 274	0.27 377	0.38 635	1.15 779	0.23 412	0.17 399	0.57 623	0.24 557	0.07 177	0.05 53	0.10 524	0.07 310	0.06 146	0.07 314

RAFT-345	0.21 436	0.10 196	0.46 545	0.22 444	0.11 250	0.20 325	0.16 286	0.26 257	0.25 351	0.27 425	0.66 730	0.21 376	0.16 366	0.55 608	0.21 500	0.07 177	0.06 320	0.08 334	0.07 310	0.06 146	0.06 199

test-2	0.18 343	0.14 486	0.30 321	0.22 444	0.12 332	0.20 325	0.27 652	0.26 257	0.28 396	0.31 520	0.32 461	0.26 462	0.17 399	0.15 104	0.12 164	0.07 177	0.07 466	0.10 524	0.08 402	0.08 348	0.05 52

test-1	0.17 317	0.11 291	0.40 463	0.23 506	0.13 420	0.22 392	0.23 591	0.34 389	0.26 366	0.20 338	0.24 363	0.22 389	0.14 318	0.16 145	0.20 473	0.07 177	0.06 320	0.08 334	0.07 310	0.06 146	0.08 404

GMM-Stereo	0.21 436	0.10 196	0.43 513	0.23 506	0.13 420	0.24 440	0.25 631	0.37 446	0.27 377	0.30 502	0.45 631	0.27 473	0.21 468	0.31 476	0.17 383	0.07 177	0.05 53	0.10 524	0.09 514	0.08 348	0.19 709

Prome-Stereo	0.21 436	0.10 196	0.30 321	0.24 564	0.12 332	0.23 417	0.23 591	0.36 434	0.25 351	0.33 558	0.59 707	0.24 427	0.28 589	0.29 453	0.16 349	0.07 177	0.05 53	0.08 334	0.07 310	0.08 348	0.20 722

iRaftStereo_RVC	0.16 295	0.12 357	0.26 266	0.21 367	0.11 250	0.20 325	0.17 342	0.32 360	0.23 314	0.20 338	0.25 375	0.18 325	0.12 225	0.20 267	0.15 319	0.07 177	0.05 53	0.09 440	0.09 514	0.08 348	0.07 314

CREStereo++_RVC	0.15 277	0.08 53	0.26 266	0.17 74	0.11 250	0.18 238	0.13 111	0.22 164	0.30 432	0.21 353	0.30 436	0.13 211	0.11 177	0.16 145	0.15 319	0.07 177	0.04 2	0.06 74	0.15 700	0.06 146	0.05 52
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.17 317	0.09 124	0.26 266	0.18 138	0.07 10	0.32 586	0.19 446	0.37 446	0.32 458	0.23 373	0.25 375	0.18 325	0.17 399	0.25 377	0.16 349	0.07 177	0.05 53	0.07 209	0.05 89	0.06 146	0.05 52

DCANet	0.18 343	0.13 431	0.40 463	0.19 208	0.09 92	0.19 277	0.18 396	0.34 389	0.39 550	0.29 470	0.31 451	0.18 325	0.23 500	0.20 267	0.19 450	0.07 177	0.05 53	0.07 209	0.05 89	0.06 146	0.07 314

csc	0.19 393	0.13 431	0.40 463	0.18 138	0.09 92	0.19 277	0.18 396	0.35 413	0.43 598	0.29 470	0.30 436	0.18 325	0.28 589	0.20 267	0.18 415	0.07 177	0.05 53	0.07 209	0.05 89	0.05 7	0.07 314

cscssc	0.19 393	0.13 431	0.40 463	0.18 138	0.09 92	0.19 277	0.18 396	0.35 413	0.43 598	0.29 470	0.30 436	0.18 325	0.28 589	0.20 267	0.18 415	0.07 177	0.05 53	0.07 209	0.05 89	0.05 7	0.07 314

111	0.20 415	0.17 575	0.40 463	0.18 138	0.09 92	0.24 440	0.17 342	0.41 498	0.45 627	0.23 373	0.29 420	0.29 501	0.21 468	0.24 344	0.18 415	0.07 177	0.05 53	0.07 209	0.06 202	0.07 249	0.08 404

test_xeample3	0.16 295	0.11 291	0.56 619	0.19 208	0.12 332	0.20 325	0.18 396	0.35 413	0.20 244	0.16 275	0.12 124	0.13 211	0.12 225	0.24 344	0.15 319	0.07 177	0.06 320	0.07 209	0.08 402	0.07 249	0.07 314

ARAFT	0.24 523	0.21 635	0.78 693	0.22 444	0.12 332	0.29 537	0.24 613	0.43 527	0.32 458	0.33 558	0.28 406	0.28 490	0.19 447	0.49 575	0.18 415	0.07 177	0.06 320	0.12 623	0.11 607	0.09 438	0.06 199

EAI-Stereo	0.21 436	0.10 196	0.33 365	0.21 367	0.12 332	0.30 556	0.46 759	0.46 559	0.20 244	0.25 400	0.50 660	0.17 311	0.16 366	0.24 344	0.23 544	0.07 177	0.06 320	0.07 209	0.10 563	0.06 146	0.07 314

CFNet-RSSM	0.17 317	0.10 196	0.40 463	0.20 301	0.11 250	0.20 325	0.15 222	0.36 434	0.30 432	0.23 373	0.21 319	0.26 462	0.15 340	0.20 267	0.13 239	0.07 177	0.05 53	0.07 209	0.07 310	0.06 146	0.05 52

Gwc-CoAtRS	0.17 317	0.10 196	0.37 417	0.20 301	0.12 332	0.19 277	0.15 222	0.32 360	0.28 396	0.23 373	0.23 347	0.27 473	0.15 340	0.20 267	0.13 239	0.07 177	0.05 53	0.07 209	0.07 310	0.06 146	0.06 199

CCAANet	0.25 551	0.13 431	0.51 591	0.22 444	0.15 539	0.29 537	0.17 342	0.49 595	0.37 524	0.26 414	0.49 656	0.32 539	0.24 518	0.62 657	0.23 544	0.07 177	0.06 320	0.10 524	0.10 563	0.08 348	0.10 542

DIP-Stereo	0.18 343	0.12 357	0.33 365	0.20 301	0.13 420	0.28 515	0.12 54	0.42 512	0.25 351	0.27 425	0.32 461	0.21 376	0.17 399	0.25 377	0.20 473	0.07 177	0.06 320	0.08 334	0.06 202	0.07 249	0.08 404
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	0.20 415	0.17 575	0.43 513	0.19 208	0.08 54	0.27 495	0.14 158	0.42 512	0.30 432	0.29 470	0.32 461	0.27 473	0.21 468	0.28 433	0.25 567	0.07 177	0.05 53	0.07 209	0.06 202	0.09 438	0.06 199
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	0.22 473	0.16 555	0.44 523	0.21 367	0.08 54	0.29 537	0.19 446	0.38 454	0.37 524	0.38 635	0.44 618	0.31 529	0.21 468	0.41 545	0.24 557	0.07 177	0.05 53	0.06 74	0.05 89	0.07 249	0.06 199

iResNet	0.24 523	0.18 590	0.61 638	0.25 605	0.11 250	0.29 537	0.21 534	0.42 512	0.43 598	0.33 558	0.43 606	0.27 473	0.22 486	0.34 497	0.26 581	0.07 177	0.05 53	0.07 209	0.06 202	0.08 348	0.07 314

DN-CSS_ROB	0.22 473	0.25 671	0.47 553	0.24 564	0.14 473	0.25 460	0.12 54	0.40 482	0.33 472	0.29 470	0.42 592	0.22 389	0.20 458	0.33 490	0.19 450	0.07 177	0.06 320	0.11 584	0.11 607	0.11 566	0.07 314

GStereo	0.13 192	0.08 53	0.20 175	0.15 10	0.14 473	0.16 157	0.10 12	0.17 49	0.13 53	0.14 222	0.16 227	0.16 297	0.12 225	0.18 204	0.17 383	0.08 367	0.07 466	0.08 334	0.06 202	0.08 348	0.09 481

GeoAtt-L-single (ZS)	0.09 2	0.08 53	0.15 45	0.13 1	0.07 10	0.10 24	0.11 31	0.11 4	0.11 18	0.11 112	0.09 28	0.08 8	0.08 21	0.18 204	0.11 83	0.08 367	0.04 2	0.07 209	0.05 89	0.07 249	0.06 199

ACC-I	0.10 16	0.10 196	0.16 78	0.17 74	0.09 92	0.06 2	0.14 158	0.13 13	0.16 128	0.10 67	0.13 148	0.09 42	0.09 51	0.17 169	0.10 30	0.08 367	0.05 53	0.07 209	0.06 202	0.07 249	0.06 199

ACC	0.10 16	0.10 196	0.16 78	0.17 74	0.09 92	0.05 1	0.14 158	0.15 24	0.16 128	0.10 67	0.12 124	0.09 42	0.09 51	0.16 145	0.10 30	0.08 367	0.05 53	0.08 334	0.06 202	0.07 249	0.06 199

RSGM							0.16 286	0.35 413	0.22 287	0.26 414	0.25 375	0.29 501	0.15 340	0.20 267	0.15 319	0.08 367	0.06 320	0.07 209	0.06 202	0.06 146

DNSM	0.28 602	0.28 698	0.17 111	0.17 74	0.09 92	0.15 98	0.15 222	0.24 213	0.18 189	0.14 222	0.17 248	0.13 211	0.11 177	0.75 710	0.63 736	0.08 367	0.13 695	0.06 74	0.05 89	1.14 822	0.81 812

DF_test	0.10 16	0.08 53	0.17 111	0.17 74	0.11 250	0.06 2	0.13 111	0.13 13	0.15 106	0.10 67	0.11 98	0.08 8	0.09 51	0.11 2	0.10 30	0.08 367	0.06 320	0.06 74	0.06 202	0.07 249	0.05 52

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 192	0.11 291	0.22 213	0.20 301	0.09 92	0.19 277	0.10 12	0.19 88	0.17 162	0.14 222	0.11 98	0.11 132	0.11 177	0.14 51	0.11 83	0.08 367	0.07 466	0.11 584	0.09 514	0.09 438	0.08 404

SMOE	0.17 317	0.11 291	0.21 193	0.20 301	0.09 92	0.26 484	0.21 534	0.30 336	0.23 314	0.21 353	0.27 398	0.21 376	0.17 399	0.18 204	0.16 349	0.08 367	0.06 320	0.12 623	0.07 310	0.11 566	0.07 314

ManiGeoR	0.18 343	0.15 526	0.55 612	0.15 10	0.11 250	0.21 359	0.14 158	0.39 468	0.27 377	0.19 329	0.24 363	0.18 325	0.15 340	0.35 509	0.19 450	0.08 367	0.05 53	0.07 209	0.06 202	0.08 348	0.08 404

HLF11	0.19 393	0.14 486	0.54 605	0.15 10	0.12 332	0.21 359	0.12 54	0.37 446	0.24 333	0.20 338	0.29 420	0.18 325	0.18 430	0.37 522	0.20 473	0.08 367	0.06 320	0.06 74	0.05 89	0.08 348	0.09 481

HLf10	0.18 343	0.15 526	0.55 612	0.15 10	0.11 250	0.21 359	0.14 158	0.39 468	0.27 377	0.19 329	0.24 363	0.18 325	0.15 340	0.35 509	0.19 450	0.08 367	0.05 53	0.07 209	0.06 202	0.08 348	0.08 404

TestStereo_HLe17	0.19 393	0.17 575	0.64 658	0.16 32	0.11 250	0.21 359	0.17 342	0.40 482	0.30 432	0.19 329	0.25 375	0.17 311	0.15 340	0.38 529	0.17 383	0.08 367	0.05 53	0.07 209	0.06 202	0.08 348	0.07 314

TestStereo_HL3	0.21 436	0.13 431	0.77 692	0.17 74	0.11 250	0.23 417	0.16 286	0.34 389	0.20 244	0.27 425	0.38 541	0.23 412	0.19 447	0.41 545	0.14 283	0.08 367	0.06 320	0.07 209	0.06 202	0.07 249	0.08 404

TestStereo_HL2	0.18 343	0.14 486	0.34 377	0.17 74	0.11 250	0.20 325	0.15 222	0.33 376	0.29 415	0.22 364	0.29 420	0.19 346	0.17 399	0.39 534	0.18 415	0.08 367	0.05 53	0.06 74	0.06 202	0.08 348	0.08 404

GGDA	0.18 343	0.14 486	0.33 365	0.17 74	0.10 180	0.20 325	0.16 286	0.33 376	0.31 446	0.22 364	0.28 406	0.19 346	0.16 366	0.38 529	0.17 383	0.08 367	0.05 53	0.06 74	0.06 202	0.08 348	0.08 404

DNS	0.26 570	0.30 714	0.18 138	0.17 74	0.10 180	0.13 44	0.14 158	0.24 213	0.16 128	0.12 149	0.17 248	0.13 211	0.10 113	0.70 689	0.37 652	0.08 367	0.14 706	0.08 334	0.05 89	1.01 819	0.80 811

DF	0.13 192	0.09 124	0.21 193	0.18 138	0.10 180	0.17 207	0.15 222	0.25 235	0.17 162	0.13 189	0.22 335	0.19 346	0.11 177	0.20 267	0.14 283	0.08 367	0.05 53	0.06 74	0.06 202	0.06 146	0.06 199

IGEV_i1	0.21 436	0.11 291	0.43 513	0.22 444	0.11 250	0.31 572	0.19 446	0.43 527	0.30 432	0.29 470	0.30 436	0.31 529	0.20 458	0.33 490	0.20 473	0.08 367	0.06 320	0.08 334	0.08 402	0.08 348	0.08 404

LiteMatch	0.12 133	0.13 431	0.15 45	0.19 208	0.10 180	0.15 98	0.17 342	0.17 49	0.13 53	0.09 26	0.09 28	0.11 132	0.21 468	0.14 51	0.22 522	0.08 367	0.05 53	0.08 334	0.06 202	0.08 348	0.07 314

Lsterematch	0.18 343	0.13 431	0.33 365	0.19 208	0.10 180	0.23 417	0.17 342	0.25 235	0.32 458	0.28 439	0.37 526	0.24 427	0.21 468	0.23 328	0.22 522	0.08 367	0.05 53	0.08 334	0.06 202	0.08 348	0.07 314

Selective-IGEV-i1	0.21 436	0.10 196	0.31 338	0.23 506	0.13 420	0.31 572	0.22 564	0.46 559	0.42 590	0.27 425	0.32 461	0.33 548	0.17 399	0.25 377	0.19 450	0.08 367	0.06 320	0.08 334	0.08 402	0.08 348	0.09 481

VMStereo-Base	0.13 192	0.08 53	0.22 213	0.15 10	0.09 92	0.18 238	0.13 111	0.24 213	0.25 351	0.14 222	0.22 335	0.17 311	0.12 225	0.19 242	0.13 239	0.08 367	0.06 320	0.06 74	0.05 89	0.06 146	0.07 314

WQFJA1++	0.44 715	0.07 5	0.63 650	0.18 138	0.13 420	0.15 98	0.11 31	0.20 116	0.11 18	2.05 826	0.12 124	0.23 412	0.11 177	0.17 169	0.12 164	0.08 367	0.05 53	0.06 74	0.05 89	4.20 838	0.07 314

DStereoRT	0.35 663	0.13 431	0.51 591	0.25 605	0.16 575	0.42 675	0.19 446	0.48 583	0.39 550	0.30 502	0.39 555	0.24 427	0.39 689	0.64 666	0.30 613	0.08 367	0.07 466	1.54 831	0.41 793	0.08 348	0.11 583

WQFJX1	0.18 343	0.10 196	0.16 78	0.23 506	0.17 600	0.24 440	0.19 446	0.58 712	0.52 693	0.16 275	0.16 227	0.14 249	0.15 340	0.26 397	0.17 383	0.08 367	0.09 599	0.08 334	0.07 310	0.08 348	0.06 199

NLMM1	0.19 393	0.12 357	0.16 78	0.23 506	0.18 622	0.24 440	0.20 501	0.59 718	0.65 738	0.18 317	0.17 248	0.13 211	0.14 318	0.25 377	0.18 415	0.08 367	0.09 599	0.08 334	0.07 310	0.07 249	0.06 199

NLSM1	0.17 317	0.10 196	0.17 111	0.21 367	0.18 622	0.25 460	0.17 342	0.47 570	0.40 568	0.16 275	0.21 319	0.13 211	0.15 340	0.21 295	0.18 415	0.08 367	0.09 599	0.09 440	0.08 402	0.07 249	0.06 199

NLCSM	0.19 393	0.12 357	0.18 138	0.24 564	0.19 649	0.24 440	0.21 534	0.42 512	0.40 568	0.19 329	0.18 275	0.14 249	0.16 366	0.47 566	0.19 450	0.08 367	0.09 599	0.09 440	0.08 402	0.09 438	0.07 314

GEAStereo	0.12 133	0.09 124	0.20 175	0.18 138	0.12 332	0.19 277	0.16 286	0.20 116	0.14 82	0.12 149	0.15 207	0.10 84	0.09 51	0.16 145	0.10 30	0.08 367	0.06 320	0.06 74	0.05 89	0.08 348	0.08 404

gasm-f	0.12 133	0.09 124	0.19 156	0.18 138	0.12 332	0.18 238	0.18 396	0.20 116	0.14 82	0.12 149	0.19 284	0.10 84	0.11 177	0.16 145	0.11 83	0.08 367	0.06 320	0.06 74	0.05 89	0.09 438	0.08 404

Select-FE	0.23 491	0.14 486	0.78 693	0.22 444	0.18 622	0.22 392	0.13 111	0.43 527	0.26 366	0.28 439	0.33 484	0.39 605	0.29 604	0.27 417	0.19 450	0.08 367	0.07 466	0.08 334	0.13 675	0.08 348	0.12 607

DDF-Stereo	0.13 192	0.08 53	0.19 156	0.19 208	0.16 575	0.12 36	0.15 222	0.18 69	0.18 189	0.11 112	0.10 66	0.13 211	0.12 225	0.23 328	0.19 450	0.08 367	0.05 53	0.07 209	0.05 89	0.21 729	0.06 199

zero-FE	0.16 295	0.08 53	0.81 707	0.19 208	0.18 622	0.12 36	0.15 222	0.19 88	0.19 211	0.10 67	0.10 66	0.13 211	0.12 225	0.21 295	0.19 450	0.08 367	0.05 53	0.07 209	0.05 89	0.19 717	0.06 199

z-ln-s-r	0.32 639	0.21 635	0.82 711	0.23 506	0.14 473	0.30 556	0.26 645	0.43 527	0.50 680	0.32 542	0.60 712	0.39 605	0.29 604	0.73 701	0.66 742	0.08 367	0.06 320	0.08 334	0.07 310	0.10 514	0.08 404

DFGA-Net	0.23 491	0.24 666	0.49 570	0.22 444	0.15 539	0.25 460	0.17 342	0.39 468	0.39 550	0.29 470	0.31 451	0.21 376	0.17 399	0.59 638	0.28 593	0.08 367	0.06 320	0.09 440	0.09 514	0.10 514	0.08 404

G2L-Stereo_test	0.24 523	0.16 555	0.38 438	0.19 208	0.13 420	0.27 495	0.24 613	0.49 595	0.38 539	0.37 620	0.37 526	0.40 620	0.24 518	0.52 591	0.28 593	0.08 367	0.06 320	0.06 74	0.06 202	0.09 438	0.08 404

LGtest1	0.10 16	0.08 53	0.17 111	0.17 74	0.08 54	0.13 44	0.09 4	0.16 38	0.12 34	0.09 26	0.07 6	0.09 42	0.09 51	0.15 104	0.11 83	0.08 367	0.05 53	0.06 74	0.05 89	0.06 146	0.06 199

SGD-Stereo	0.11 92	0.08 53	0.17 111	0.17 74	0.07 10	0.17 207	0.13 111	0.18 69	0.16 128	0.11 112	0.13 148	0.11 132	0.12 225	0.18 204	0.11 83	0.08 367	0.04 2	0.06 74	0.05 89	0.06 146	0.04 1

PAM_32	0.23 491	0.10 196	0.63 650	0.21 367	0.14 473	0.33 597	0.19 446	0.36 434	0.23 314	0.29 470	0.28 406	0.56 714	0.28 589	0.27 417	0.18 415	0.08 367	0.06 320	0.08 334	0.09 514	0.07 249	0.09 481

PAM	0.23 491	0.10 196	0.63 650	0.22 444	0.15 539	0.34 611	0.21 534	0.37 446	0.22 287	0.31 520	0.27 398	0.55 710	0.26 552	0.26 397	0.17 383	0.08 367	0.06 320	0.07 209	0.09 514	0.07 249	0.09 481

UGAM	0.26 570	0.14 486	0.45 537	0.25 605	0.12 332	0.23 417	0.25 631	0.32 360	0.41 582	0.31 520	0.42 592	0.41 627	0.22 486	0.92 756	0.22 522	0.08 367	0.06 320	0.14 675	0.12 646	0.10 514	0.07 314

model_zeroshot	0.17 317	0.11 291	0.39 454	0.20 301	0.12 332	0.24 440	0.15 222	0.34 389	0.22 287	0.30 502	0.20 303	0.22 389	0.12 225	0.24 344	0.14 283	0.08 367	0.07 466	0.07 209	0.07 310	0.07 249	0.07 314

RAStereo	0.13 192	0.12 357	0.27 279	0.22 444	0.11 250	0.15 98	0.18 396	0.23 190	0.23 314	0.13 189	0.17 248	0.11 132	0.09 51	0.15 104	0.13 239	0.08 367	0.06 320	0.08 334	0.06 202	0.07 249	0.05 52

Pointernet	0.13 192	0.07 5	0.27 279	0.19 208	0.11 250	0.20 325	0.12 54	0.31 348	0.24 333	0.15 246	0.15 207	0.13 211	0.11 177	0.17 169	0.13 239	0.08 367	0.05 53	0.06 74	0.05 89	0.06 146	0.05 52

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 491	0.13 431	0.83 714	0.20 301	0.21 677	0.23 417	0.17 342	0.48 583	0.27 377	0.23 373	0.29 420	0.39 605	0.23 500	0.25 377	0.15 319	0.08 367	0.06 320	0.08 334	0.11 607	0.11 566	0.10 542

trnet	0.13 192	0.08 53	0.21 193	0.15 10	0.07 10	0.21 359	0.12 54	0.24 213	0.24 333	0.16 275	0.21 319	0.15 272	0.13 278	0.18 204	0.13 239	0.08 367	0.05 53	0.06 74	0.04 1	0.06 146	0.05 52

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 317	0.13 431	0.24 240	0.19 208	0.13 420	0.24 440	0.17 342	0.30 336	0.37 524	0.43 687	0.17 248	0.13 211	0.12 225	0.19 242	0.15 319	0.08 367	0.07 466	0.09 440	0.07 310	0.09 438	0.08 404

MyStereo8	0.22 473	0.15 526	0.63 650	0.21 367	0.17 600	0.31 572	0.16 286	0.36 434	0.32 458	0.28 439	0.36 517	0.25 440	0.18 430	0.25 377	0.28 593	0.08 367	0.07 466	0.08 334	0.07 310	0.10 514	0.12 607

ACVNet-DCA	0.18 343	0.14 486	0.38 438	0.23 506	0.11 250	0.31 572	0.19 446	0.41 498	0.27 377	0.17 296	0.19 284	0.13 211	0.18 430	0.28 433	0.11 83	0.08 367	0.05 53	0.08 334	0.06 202	0.09 438	0.09 481

xx1	0.20 415	0.14 486	0.38 438	0.23 506	0.11 250	0.31 572	0.19 446	0.35 413	0.47 651	0.17 296	0.19 284	0.28 490	0.24 518	0.28 433	0.11 83	0.08 367	0.05 53	0.10 524	0.09 514	0.09 438	0.09 481

1test111	0.19 393	0.14 486	0.38 438	0.23 506	0.11 250	0.31 572	0.19 446	0.41 498	0.27 377	0.17 296	0.19 284	0.13 211	0.18 430	0.34 497	0.22 522	0.08 367	0.05 53	0.08 334	0.06 202	0.09 438	0.09 481

cc1	0.18 343	0.14 486	0.38 438	0.23 506	0.11 250	0.31 572	0.19 446	0.35 413	0.47 651	0.17 296	0.19 284	0.13 211	0.18 430	0.28 433	0.11 83	0.08 367	0.05 53	0.08 334	0.06 202	0.08 348	0.08 404

ffm	0.22 473	0.12 357	0.42 499	0.20 301	0.13 420	0.28 515	0.20 501	0.35 413	0.44 614	0.30 502	0.42 592	0.34 558	0.23 500	0.27 417	0.11 83	0.08 367	0.05 53	0.11 584	0.10 563	0.08 348	0.08 404

ff1	0.29 615	0.12 357	0.42 499	0.20 301	0.13 420	0.28 515	0.20 501	0.35 413	0.44 614	0.30 502	0.42 592	0.34 558	0.23 500	0.81 734	1.08 778	0.08 367	0.05 53	0.11 584	0.10 563	0.08 348	0.08 404

tt1	0.18 343	0.14 486	0.35 388	0.23 506	0.11 250	0.30 556	0.19 446	0.35 413	0.44 614	0.17 296	0.19 284	0.13 211	0.16 366	0.27 417	0.11 83	0.08 367	0.05 53	0.08 334	0.06 202	0.08 348	0.08 404

plain	0.17 317	0.13 431	0.43 513	0.21 367	0.13 420	0.16 157	0.17 342	0.27 274	0.22 287	0.16 275	0.26 388	0.13 211	0.16 366	0.27 417	0.16 349	0.08 367	0.06 320	0.10 524	0.07 310	0.10 514	0.07 314

MaDis-Stereo	0.14 237	0.13 431	0.26 266	0.19 208	0.14 473	0.16 157	0.13 111	0.25 235	0.21 266	0.13 189	0.14 189	0.14 249	0.11 177	0.17 169	0.17 383	0.08 367	0.07 466	0.08 334	0.06 202	0.07 249	0.06 199

UniTT-Stereo	0.14 237	0.10 196	0.30 321	0.21 367	0.13 420	0.17 207	0.13 111	0.19 88	0.18 189	0.15 246	0.20 303	0.10 84	0.11 177	0.18 204	0.16 349	0.08 367	0.06 320	0.07 209	0.06 202	0.08 348	0.06 199

Any-RAFT	0.17 317	0.08 53	0.31 338	0.19 208	0.10 180	0.29 537	0.16 286	0.42 512	0.30 432	0.24 389	0.27 398	0.27 473	0.16 366	0.21 295	0.12 164	0.08 367	0.05 53	0.06 74	0.05 89	0.07 249	0.06 199

LL-Strereo	0.29 615	0.25 671	0.58 627	0.25 605	0.21 677	0.23 417	0.24 613	0.55 676	0.42 590	0.34 578	0.32 461	0.41 627	0.40 694	0.94 760	0.23 544	0.08 367	0.07 466	0.11 584	0.09 514	0.09 438	0.09 481

CBFPSM	0.27 581	0.16 555	0.67 666	0.20 301	0.14 473	0.38 649	0.25 631	0.40 482	0.36 512	0.33 558	0.36 517	0.56 714	0.38 682	0.32 483	0.38 656	0.08 367	0.08 560	0.07 209	0.08 402	0.09 438	0.11 583

LoS	0.14 237	0.08 53	0.27 279	0.16 32	0.09 92	0.22 392	0.14 158	0.26 257	0.26 366	0.15 246	0.18 275	0.18 325	0.13 278	0.22 318	0.14 283	0.08 367	0.06 320	0.06 74	0.04 1	0.06 146	0.06 199
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ToySt	0.24 523	0.16 555	0.48 564	0.21 367	0.13 420	0.29 537	0.29 675	0.39 468	0.39 550	0.27 425	0.35 507	0.39 605	0.31 638	0.31 476	0.29 605	0.08 367	0.09 599	0.10 524	0.11 607	0.11 566	0.10 542

anonymousa	0.23 491	0.11 291	0.50 581	0.21 367	0.16 575	0.31 572	0.20 501	0.36 434	0.35 499	0.32 542	0.50 660	0.39 605	0.26 552	0.22 318	0.20 473	0.08 367	0.06 320	0.09 440	0.11 607	0.07 249	0.08 404

qqq	0.20 415	0.12 357	0.31 338	0.20 301	0.11 250	0.23 417	0.19 446	0.41 498	0.27 377	0.24 389	0.28 406	0.28 490	0.24 518	0.34 497	0.22 522	0.08 367	0.07 466	0.10 524	0.09 514	0.09 438	0.09 481

CIPLG	0.21 436	0.21 635	0.55 612	0.23 506	0.15 539	0.25 460	0.20 501	0.35 413	0.29 415	0.31 520	0.33 484	0.22 389	0.15 340	0.26 397	0.20 473	0.08 367	0.07 466	0.07 209	0.07 310	0.08 348	0.08 404

IPLGR_C	0.21 436	0.22 652	0.60 635	0.23 506	0.15 539	0.24 440	0.20 501	0.35 413	0.29 415	0.31 520	0.32 461	0.22 389	0.15 340	0.25 377	0.20 473	0.08 367	0.07 466	0.07 209	0.07 310	0.08 348	0.08 404

ACRE	0.21 436	0.20 620	0.62 646	0.23 506	0.15 539	0.24 440	0.20 501	0.35 413	0.28 396	0.31 520	0.32 461	0.22 389	0.15 340	0.25 377	0.20 473	0.08 367	0.07 466	0.07 209	0.07 310	0.08 348	0.08 404

HHNet	0.22 473	0.12 357	0.52 598	0.18 138	0.18 622	0.20 325	0.20 501	0.34 389	0.31 446	0.32 542	0.59 707	0.20 362	0.21 468	0.24 344	0.31 622	0.08 367	0.05 53	0.09 440	0.07 310	0.08 348	0.11 583

Patchmatch Stereo++	0.18 343	0.12 357	0.37 417	0.22 444	0.10 180	0.18 238	0.14 158	0.29 314	0.22 287	0.28 439	0.29 420	0.25 440	0.17 399	0.26 397	0.16 349	0.08 367	0.06 320	0.10 524	0.08 402	0.10 514	0.08 404
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	0.33 649	0.11 291	0.37 417	0.25 605	0.16 575	0.20 325	0.19 446	0.30 336	0.27 377	0.35 595	0.35 507	0.27 473	0.30 619	0.44 556	2.66 825	0.08 367	0.05 53	0.10 524	0.07 310	0.08 348	0.06 199

IIG-Stereo	0.23 491	0.13 431	0.35 388	0.29 700	0.12 332	0.23 417	0.14 158	0.38 454	0.31 446	0.34 578	0.37 526	0.33 548	0.21 468	0.70 689	0.26 581	0.08 367	0.06 320	0.09 440	0.07 310	0.07 249	0.06 199

NF-Stereo	0.20 415	0.10 196	0.35 388	0.24 564	0.12 332	0.21 359	0.18 396	0.38 454	0.32 458	0.28 439	0.30 436	0.22 389	0.16 366	0.51 584	0.20 473	0.08 367	0.06 320	0.09 440	0.08 402	0.08 348	0.13 627

OCTAStereo	0.20 415	0.10 196	0.35 388	0.24 564	0.12 332	0.21 359	0.18 396	0.38 454	0.32 458	0.28 439	0.30 436	0.22 389	0.16 366	0.51 584	0.20 473	0.08 367	0.06 320	0.09 440	0.08 402	0.08 348	0.13 627

PSM-adaLoss	0.18 343	0.12 357	0.37 417	0.22 444	0.10 180	0.18 238	0.16 286	0.29 314	0.22 287	0.28 439	0.29 420	0.25 440	0.18 430	0.24 344	0.16 349	0.08 367	0.06 320	0.10 524	0.08 402	0.10 514	0.08 404

FTStereo	0.28 602	0.10 196	0.43 513	0.23 506	0.13 420	0.21 359	0.53 775	0.34 389	0.26 366	0.38 635	0.95 767	0.30 519	0.56 743	0.32 483	0.18 415	0.08 367	0.06 320	0.09 440	0.08 402	0.07 249	0.19 709

ROB_FTStereo_v2	0.18 343	0.12 357	0.37 417	0.22 444	0.10 180	0.18 238	0.16 286	0.29 314	0.22 287	0.28 439	0.29 420	0.25 440	0.17 399	0.24 344	0.16 349	0.08 367	0.06 320	0.10 524	0.08 402	0.10 514	0.08 404

ROB_FTStereo	0.18 343	0.12 357	0.37 417	0.22 444	0.10 180	0.18 238	0.14 158	0.29 314	0.22 287	0.28 439	0.28 406	0.25 440	0.17 399	0.24 344	0.16 349	0.08 367	0.06 320	0.10 524	0.08 402	0.10 514	0.08 404

HUI-Stereo	0.18 343	0.12 357	0.37 417	0.22 444	0.10 180	0.18 238	0.14 158	0.29 314	0.22 287	0.28 439	0.28 406	0.25 440	0.17 399	0.22 318	0.16 349	0.08 367	0.06 320	0.10 524	0.08 402	0.10 514	0.08 404

SST-Stereo	0.21 436	0.10 196	0.37 417	0.24 564	0.13 420	0.19 277	0.17 342	0.31 348	0.24 333	0.34 578	0.33 484	0.29 501	0.25 541	0.56 619	0.17 383	0.08 367	0.05 53	0.10 524	0.08 402	0.09 438	0.07 314

RAFT_R40	0.21 436	0.10 196	0.37 417	0.24 564	0.13 420	0.18 238	0.18 396	0.31 348	0.29 415	0.33 558	0.33 484	0.30 519	0.24 518	0.55 608	0.18 415	0.08 367	0.05 53	0.10 524	0.08 402	0.08 348	0.07 314

RE-Stereo	0.20 415	0.10 196	0.35 388	0.24 564	0.12 332	0.21 359	0.18 396	0.38 454	0.32 458	0.28 439	0.30 436	0.22 389	0.16 366	0.51 584	0.20 473	0.08 367	0.06 320	0.09 440	0.08 402	0.08 348	0.13 627

TVStereo	0.20 415	0.10 196	0.35 388	0.24 564	0.12 332	0.21 359	0.18 396	0.38 454	0.32 458	0.28 439	0.30 436	0.22 389	0.16 366	0.51 584	0.20 473	0.08 367	0.06 320	0.09 440	0.08 402	0.08 348	0.13 627

DeepStereo_RVC	0.18 343	0.11 291	0.40 463	0.21 367	0.11 250	0.19 277	0.16 286	0.28 297	0.22 287	0.27 425	0.27 398	0.23 412	0.28 589	0.24 344	0.18 415	0.08 367	0.06 320	0.09 440	0.07 310	0.09 438	0.10 542

iGMRVC	0.18 343	0.12 357	0.37 417	0.22 444	0.10 180	0.18 238	0.15 222	0.29 314	0.22 287	0.28 439	0.29 420	0.25 440	0.17 399	0.27 417	0.17 383	0.08 367	0.06 320	0.10 524	0.08 402	0.10 514	0.08 404

IRAFT_RVC	0.22 473	0.12 357	0.39 454	0.26 640	0.11 250	0.18 238	0.24 613	0.40 482	0.37 524	0.31 520	0.30 436	0.29 501	0.24 518	0.55 608	0.22 522	0.08 367	0.06 320	0.10 524	0.08 402	0.08 348	0.07 314

iRAFT	0.18 343	0.12 357	0.37 417	0.22 444	0.10 180	0.18 238	0.14 158	0.29 314	0.22 287	0.28 439	0.29 420	0.25 440	0.17 399	0.26 397	0.16 349	0.08 367	0.06 320	0.10 524	0.08 402	0.10 514	0.08 404

CRE-IMP	0.18 343	0.12 357	0.37 417	0.22 444	0.11 250	0.24 440	0.17 342	0.29 314	0.21 266	0.27 425	0.26 388	0.24 427	0.17 399	0.23 328	0.18 415	0.08 367	0.05 53	0.10 524	0.07 310	0.10 514	0.10 542

CroCo-Stereo	0.14 237	0.13 431	0.24 240	0.25 605	0.11 250	0.11 28	0.18 396	0.32 360	0.23 314	0.12 149	0.12 124	0.18 325	0.12 225	0.14 51	0.13 239	0.08 367	0.06 320	0.07 209	0.05 89	0.07 249	0.06 199
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	0.21 436	0.17 575	0.32 348	0.24 564	0.12 332	0.25 460	0.27 652	0.35 413	0.28 396	0.33 558	0.33 484	0.38 593	0.22 486	0.29 453	0.17 383	0.08 367	0.08 560	0.11 584	0.10 563	0.10 514	0.06 199

RAFT-IKP	0.18 343	0.12 357	0.37 417	0.22 444	0.10 180	0.18 238	0.15 222	0.29 314	0.22 287	0.28 439	0.29 420	0.25 440	0.18 430	0.25 377	0.16 349	0.08 367	0.06 320	0.10 524	0.08 402	0.10 514	0.08 404

rafts_anoy	0.18 343	0.15 526	0.35 388	0.22 444	0.14 473	0.19 277	0.17 342	0.32 360	0.30 432	0.23 373	0.25 375	0.20 362	0.16 366	0.22 318	0.19 450	0.08 367	0.07 466	0.10 524	0.12 646	0.09 438	0.08 404

TestStereo	0.21 436	0.19 607	0.40 463	0.25 605	0.10 180	0.22 392	0.21 534	0.31 348	0.31 446	0.23 373	0.34 496	0.22 389	0.18 430	0.62 657	0.18 415	0.08 367	0.06 320	0.10 524	0.07 310	0.11 566	0.06 199

raft+_RVC	0.18 343	0.14 486	0.32 348	0.21 367	0.15 539	0.21 359	0.16 286	0.38 454	0.34 482	0.21 353	0.28 406	0.20 362	0.15 340	0.24 344	0.19 450	0.08 367	0.06 320	0.08 334	0.07 310	0.07 249	0.08 404

TANstereo	0.15 277	0.09 124	0.28 296	0.16 32	0.08 54	0.25 460	0.14 158	0.23 190	0.28 396	0.24 389	0.30 436	0.16 297	0.12 225	0.17 169	0.13 239	0.08 367	0.07 466	0.06 74	0.05 89	0.06 146	0.07 314

XX-TBD	0.15 277	0.18 590	0.28 296	0.22 444	0.10 180	0.22 392	0.15 222	0.22 164	0.27 377	0.22 364	0.26 388	0.14 249	0.12 225	0.16 145	0.13 239	0.08 367	0.05 53	0.06 74	0.04 1	0.07 249	0.06 199

raftrobust	0.16 295	0.13 431	0.29 310	0.22 444	0.15 539	0.19 277	0.13 111	0.32 360	0.26 366	0.26 414	0.20 303	0.19 346	0.17 399	0.21 295	0.15 319	0.08 367	0.06 320	0.07 209	0.06 202	0.06 146	0.07 314

RALCasStereoNet	0.18 343	0.15 526	0.33 365	0.21 367	0.14 473	0.21 359	0.18 396	0.31 348	0.25 351	0.21 353	0.29 420	0.22 389	0.15 340	0.27 417	0.17 383	0.08 367	0.10 634	0.07 209	0.06 202	0.09 438	0.09 481

RALAANet	0.19 393	0.18 590	0.37 417	0.23 506	0.14 473	0.23 417	0.13 111	0.37 446	0.29 415	0.28 439	0.26 388	0.25 440	0.15 340	0.26 397	0.18 415	0.08 367	0.06 320	0.09 440	0.08 402	0.09 438	0.06 199

XX-Stereo	0.21 436	0.10 196	0.83 714	0.26 640	0.17 600	0.23 417	0.13 111	0.40 482	0.18 189	0.20 338	0.41 575	0.31 529	0.10 113	0.32 483	0.12 164	0.08 367	0.06 320	0.08 334	0.08 402	0.07 249	0.05 52

MMNet	0.27 581	0.14 486	0.49 570	0.24 564	0.17 600	0.47 701	0.22 564	0.45 548	0.51 684	0.39 651	0.41 575	0.36 577	0.33 649	0.39 534	0.34 640	0.08 367	0.07 466	0.09 440	0.09 514	0.10 514	0.08 404

ACVNet	0.23 491	0.13 431	0.35 388	0.18 138	0.15 539	0.27 495	0.23 591	0.39 468	0.44 614	0.28 439	0.41 575	0.38 593	0.26 552	0.27 417	0.32 628	0.08 367	0.07 466	0.08 334	0.07 310	0.10 514	0.07 314

acv_ft	0.25 551	0.13 431	0.40 463	0.23 506	0.19 649	0.34 611	0.21 534	0.45 548	0.44 614	0.38 635	0.41 575	0.38 593	0.27 572	0.27 417	0.35 645	0.08 367	0.07 466	0.08 334	0.07 310	0.11 566	0.07 314

BEATNet_4x	0.22 473	0.18 590	0.47 553	0.22 444	0.10 180	0.28 515	0.14 158	0.46 559	0.32 458	0.31 520	0.34 496	0.31 529	0.25 541	0.31 476	0.29 605	0.08 367	0.06 320	0.08 334	0.06 202	0.10 514	0.08 404

R-Stereo Train	0.18 343	0.09 124	0.32 348	0.22 444	0.12 332	0.22 392	0.19 446	0.42 512	0.19 211	0.31 520	0.45 631	0.20 362	0.14 318	0.18 204	0.15 319	0.08 367	0.06 320	0.07 209	0.06 202	0.06 146	0.06 199

RAFT-Stereo	0.18 343	0.09 124	0.32 348	0.22 444	0.12 332	0.22 392	0.19 446	0.42 512	0.19 211	0.31 520	0.45 631	0.20 362	0.14 318	0.18 204	0.15 319	0.08 367	0.06 320	0.07 209	0.06 202	0.06 146	0.06 199
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HSM-Net_RVC	0.27 581	0.11 291	0.42 499	0.19 208	0.11 250	0.34 611	0.20 501	0.62 739	0.43 598	0.40 661	0.43 606	0.50 689	0.26 552	0.76 716	0.22 522	0.08 367	0.07 466	0.07 209	0.07 310	0.08 348	0.08 404
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNetv2_ROB	0.27 581	0.26 683	0.72 685	0.23 506	0.13 420	0.29 537	0.18 396	0.52 644	0.49 672	0.37 620	0.45 631	0.39 605	0.25 541	0.34 497	0.20 473	0.08 367	0.06 320	0.07 209	0.05 89	0.12 608	0.09 481

HSM	0.28 602	0.16 555	0.35 388	0.20 301	0.15 539	0.33 597	0.19 446	0.53 656	0.37 524	0.36 612	0.38 541	0.67 749	0.31 638	0.89 750	0.23 544	0.08 367	0.06 320	0.08 334	0.07 310	0.08 348	0.08 404

iResNet_ROB	0.25 551	0.19 607	0.40 463	0.20 301	0.12 332	0.30 556	0.16 286	0.55 676	0.53 698	0.38 635	0.43 606	0.37 585	0.26 552	0.38 529	0.22 522	0.08 367	0.06 320	0.06 74	0.04 1	0.09 438	0.09 481

pmcnn	0.50 733	0.20 620	0.78 693	0.24 564	0.26 731	0.39 658	0.30 688	0.51 625	0.50 680	0.54 738	1.23 784	2.52 814	0.37 678	0.77 722	0.95 769	0.08 367	0.06 320	0.06 74	0.05 89	0.10 514	0.08 404

MEA-ACV	0.26 570	0.11 291	0.42 499	0.21 367	0.14 473	0.35 626	0.24 613	0.53 656	0.47 651	0.35 595	0.42 592	0.36 577	0.34 658	0.47 566	0.27 587	0.09 479	0.09 599	0.10 524	0.12 646	0.09 438	0.10 542

FAST (zero-shot)	0.14 237	0.10 196	0.22 213	0.23 506	0.26 731	0.14 70	0.15 222	0.23 190	0.15 106	0.11 112	0.14 189	0.12 175	0.12 225	0.18 204	0.13 239	0.09 479	0.09 599	0.07 209	0.08 402	0.07 249	0.09 481

Weightmod	0.16 295	0.12 357	0.19 156	0.20 301	0.10 180	0.24 440	0.17 342	0.25 235	0.21 266	0.18 317	0.29 420	0.19 346	0.15 340	0.27 417	0.16 349	0.09 479	0.10 634	0.08 334	0.08 402	0.09 438	0.08 404

SE	0.16 295	0.14 486	0.19 156	0.21 367	0.11 250	0.23 417	0.16 286	0.28 297	0.20 244	0.20 338	0.27 398	0.15 272	0.17 399	0.15 104	0.14 283	0.09 479	0.06 320	0.09 440	0.08 402	0.11 566	0.08 404

depth_test_26	0.11 92	0.07 5	0.19 156	0.16 32	0.09 92	0.09 9	0.11 31	0.16 38	0.15 106	0.12 149	0.16 227	0.11 132	0.08 21	0.14 51	0.10 30	0.09 479	0.07 466	0.08 334	0.07 310	0.07 249	0.08 404

RT-IGEV	0.25 551	0.10 196	0.48 564	0.22 444	0.14 473	0.31 572	0.28 668	0.53 656	0.39 550	0.36 612	0.41 575	0.44 654	0.30 619	0.28 433	0.27 587	0.09 479	0.07 466	0.08 334	0.09 514	0.09 438	0.10 542

MultiAttention	1.02 792	0.13 431	0.43 513	0.35 746	0.43 774	5.36 824	1.71 828	0.69 765	0.53 698	0.36 612	0.63 725	0.55 710	0.22 486	7.60 844	0.43 685	0.09 479	0.06 320	0.14 675	0.24 759	0.26 755	0.30 766

S2M2_XL	0.10 16	0.09 124	0.21 193	0.14 4	0.10 180	0.09 9	0.09 4	0.11 4	0.09 3	0.10 67	0.11 98	0.09 42	0.09 51	0.12 9	0.11 83	0.09 479	0.07 466	0.08 334	0.07 310	0.08 348	0.06 199
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	0.23 491	0.15 526	0.41 489	0.19 208	0.12 332	0.27 495	0.21 534	0.47 570	0.33 472	0.34 578	0.31 451	0.41 627	0.22 486	0.49 575	0.26 581	0.09 479	0.06 320	0.07 209	0.06 202	0.09 438	0.10 542

StereoAnything_RVC	0.13 192	0.37 748	0.36 408	0.14 4	0.07 10	0.11 28	0.12 54	0.17 49	0.12 34	0.08 3	0.07 6	0.07 2	0.10 113	0.20 267	0.10 30	0.09 479	0.05 53	0.06 74	0.04 1	0.24 743	0.05 52

IGEV-RUCA	0.21 436	0.08 53	0.23 229	0.19 208	0.19 649	0.28 515	0.24 613	0.23 190	0.21 266	0.20 338	0.23 347	0.28 490	0.49 731	0.26 397	0.18 415	0.09 479	0.08 560	0.18 720	0.13 675	0.17 689	0.17 689

test_sample2	0.21 436	0.10 196	0.28 296	0.19 208	0.11 250	0.27 495	0.21 534	0.43 527	0.29 415	0.26 414	0.31 451	0.30 519	0.24 518	0.45 559	0.18 415	0.09 479	0.07 466	0.08 334	0.07 310	0.09 438	0.09 481

test_sample1	0.20 415	0.10 196	0.28 296	0.19 208	0.12 332	0.28 515	0.19 446	0.41 498	0.25 351	0.26 414	0.31 451	0.29 501	0.26 552	0.44 556	0.21 500	0.09 479	0.07 466	0.08 334	0.07 310	0.09 438	0.09 481

DispNO	0.27 581	0.18 590	0.62 646	0.23 506	0.17 600	0.25 460	0.22 564	0.45 548	0.41 582	0.32 542	0.39 555	0.38 593	0.27 572	0.77 722	0.27 587	0.09 479	0.07 466	0.10 524	0.10 563	0.08 348	0.08 404

CoDeX	0.23 491	0.12 357	0.46 545	0.21 367	0.14 473	0.29 537	0.21 534	0.53 656	0.41 582	0.29 470	0.35 507	0.29 501	0.22 486	0.48 570	0.19 450	0.09 479	0.06 320	0.08 334	0.07 310	0.08 348	0.07 314

mmm	0.21 436	0.12 357	0.31 338	0.22 444	0.12 332	0.28 515	0.21 534	0.41 498	0.27 377	0.29 470	0.38 541	0.29 501	0.24 518	0.29 453	0.22 522	0.09 479	0.07 466	0.11 584	0.09 514	0.10 514	0.09 481

11t1	0.18 343	0.10 196	0.30 321	0.20 301	0.11 250	0.27 495	0.17 342	0.35 413	0.23 314	0.25 400	0.23 347	0.23 412	0.23 500	0.25 377	0.18 415	0.09 479	0.07 466	0.07 209	0.06 202	0.09 438	0.09 481

1111x	0.32 639	0.11 291	0.40 463	0.22 444	0.11 250	0.32 586	0.26 645	0.59 718	0.43 598	0.31 520	0.41 575	0.39 605	0.28 589	0.76 716	1.37 801	0.09 479	0.08 560	0.09 440	0.10 563	0.09 438	0.08 404

MIF-Stereo (partial)	0.16 295	0.10 196	0.34 377	0.21 367	0.15 539	0.15 98	0.13 111	0.28 297	0.25 351	0.17 296	0.26 388	0.15 272	0.16 366	0.25 377	0.17 383	0.09 479	0.06 320	0.10 524	0.08 402	0.09 438	0.08 404

EKT-Stereo	0.38 686	0.12 357	0.38 438	0.42 765	3.88 828	0.21 359	0.17 342	0.35 413	0.28 396	0.20 338	0.20 303	0.23 412	0.15 340	0.28 433	0.16 349	0.09 479	0.07 466	0.09 440	0.07 310	0.09 438	0.09 481

PCWNet_CMD	0.23 491	0.13 431	0.48 564	0.20 301	0.13 420	0.28 515	0.16 286	0.46 559	0.46 645	0.29 470	0.36 517	0.37 585	0.24 518	0.28 433	0.20 473	0.09 479	0.06 320	0.10 524	0.08 402	0.11 566	0.09 481

gwcnet-sp	0.24 523	0.13 431	0.63 650	0.22 444	0.14 473	0.34 611	0.22 564	0.44 535	0.39 550	0.35 595	0.34 496	0.27 473	0.27 572	0.35 509	0.25 567	0.09 479	0.08 560	0.09 440	0.09 514	0.09 438	0.09 481

scenet	0.24 523	0.13 431	0.63 650	0.22 444	0.14 473	0.34 611	0.22 564	0.44 535	0.39 550	0.35 595	0.34 496	0.27 473	0.27 572	0.35 509	0.25 567	0.09 479	0.08 560	0.09 440	0.09 514	0.09 438	0.09 481

knoymous	0.17 317	0.09 124	0.32 348	0.17 74	0.11 250	0.21 359	0.17 342	0.32 360	0.23 314	0.23 373	0.28 406	0.27 473	0.16 366	0.23 328	0.16 349	0.09 479	0.06 320	0.09 440	0.06 202	0.09 438	0.09 481

riskmin	0.18 343	0.09 124	0.34 377	0.18 138	0.12 332	0.24 440	0.16 286	0.34 389	0.28 396	0.21 353	0.23 347	0.33 548	0.24 518	0.23 328	0.17 383	0.09 479	0.06 320	0.09 440	0.06 202	0.10 514	0.10 542

ssnet	0.24 523	0.13 431	0.63 650	0.22 444	0.14 473	0.34 611	0.22 564	0.44 535	0.39 550	0.35 595	0.34 496	0.27 473	0.27 572	0.35 509	0.25 567	0.09 479	0.08 560	0.09 440	0.09 514	0.09 438	0.09 481

x	0.19 393	0.11 291	0.29 310	0.20 301	0.11 250	0.26 484	0.18 396	0.41 498	0.29 415	0.25 400	0.29 420	0.28 490	0.24 518	0.26 397	0.23 544	0.09 479	0.07 466	0.08 334	0.07 310	0.09 438	0.08 404

DisPM	0.19 393	0.10 196	0.35 388	0.23 506	0.13 420	0.18 238	0.20 501	0.29 314	0.29 415	0.33 558	0.34 496	0.23 412	0.16 366	0.33 490	0.16 349	0.09 479	0.06 320	0.09 440	0.08 402	0.07 249	0.11 583

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 623	0.20 620	0.70 679	0.21 367	0.17 600	0.46 694	0.27 652	0.50 607	0.49 672	0.42 681	0.55 692	0.43 643	0.30 619	0.46 562	0.38 656	0.09 479	0.06 320	0.07 209	0.06 202	0.11 566	0.10 542

IER	0.23 491	0.12 357	0.39 454	0.20 301	0.14 473	0.31 572	0.19 446	0.42 512	0.36 512	0.33 558	0.40 566	0.32 539	0.33 649	0.29 453	0.22 522	0.09 479	0.07 466	0.08 334	0.08 402	0.09 438	0.08 404

hknet	0.25 551	0.14 486	0.40 463	0.25 605	0.15 539	0.35 626	0.21 534	0.56 693	0.37 524	0.34 578	0.35 507	0.43 643	0.27 572	0.37 522	0.21 500	0.09 479	0.07 466	0.11 584	0.10 563	0.09 438	0.09 481

DAS	0.27 581	0.12 357	0.42 499	0.24 564	0.18 622	0.29 537	0.24 613	0.45 548	0.45 627	0.41 670	0.44 618	0.34 558	0.29 604	0.75 710	0.21 500	0.09 479	0.07 466	0.09 440	0.07 310	0.09 438	0.09 481

SepStereo	0.26 570	0.12 357	0.42 499	0.24 564	0.18 622	0.29 537	0.24 613	0.45 548	0.45 627	0.41 670	0.44 618	0.34 558	0.29 604	0.64 666	0.21 500	0.09 479	0.07 466	0.09 440	0.07 310	0.09 438	0.09 481

GwcNet-ADL	0.22 473	0.14 486	0.58 627	0.24 564	0.13 420	0.22 392	0.23 591	0.49 595	0.40 568	0.27 425	0.29 420	0.30 519	0.20 458	0.26 397	0.23 544	0.09 479	0.07 466	0.07 209	0.07 310	0.09 438	0.09 481

TRStereo	0.19 393	0.17 575	0.47 553	0.23 506	0.19 649	0.19 277	0.16 286	0.52 644	0.28 396	0.20 338	0.19 284	0.21 376	0.13 278	0.24 344	0.13 239	0.09 479	0.06 320	0.09 440	0.11 607	0.06 146	0.06 199

PSM-softLoss	0.21 436	0.10 196	0.39 454	0.24 564	0.12 332	0.20 325	0.18 396	0.38 454	0.26 366	0.29 470	0.32 461	0.24 427	0.16 366	0.52 591	0.20 473	0.09 479	0.06 320	0.10 524	0.09 514	0.08 348	0.12 607

KMStereo	0.21 436	0.10 196	0.39 454	0.24 564	0.12 332	0.20 325	0.18 396	0.38 454	0.26 366	0.29 470	0.32 461	0.24 427	0.16 366	0.52 591	0.20 473	0.09 479	0.06 320	0.10 524	0.09 514	0.08 348	0.12 607

PFNet	0.23 491	0.10 196	0.57 622	0.24 564	0.14 473	0.22 392	0.19 446	0.39 468	0.33 472	0.35 595	0.32 461	0.27 473	0.19 447	0.64 666	0.22 522	0.09 479	0.05 53	0.09 440	0.07 310	0.08 348	0.07 314

Pruner-Stereo	0.19 393	0.11 291	0.34 377	0.29 700	0.12 332	0.19 277	0.17 342	0.31 348	0.29 415	0.33 558	0.32 461	0.25 440	0.15 340	0.24 344	0.21 500	0.09 479	0.06 320	0.09 440	0.08 402	0.08 348	0.09 481

AnonymousM	0.17 317	0.19 607	0.24 240	0.18 138	0.10 180	0.18 238	0.17 342	0.30 336	0.23 314	0.26 414	0.20 303	0.18 325	0.14 318	0.19 242	0.14 283	0.09 479	0.06 320	0.38 788	0.15 700	0.06 146	0.05 52

CFNet_pseudo	0.23 491	0.13 431	0.47 553	0.19 208	0.13 420	0.26 484	0.16 286	0.44 535	0.44 614	0.29 470	0.37 526	0.38 593	0.23 500	0.29 453	0.21 500	0.09 479	0.06 320	0.11 584	0.08 402	0.11 566	0.09 481

RAFT + AFF	0.27 581	0.23 662	0.50 581	0.25 605	0.17 600	0.30 556	0.33 714	0.52 644	0.40 568	0.28 439	0.30 436	0.30 519	0.31 638	0.62 657	0.24 557	0.09 479	0.10 634	0.11 584	0.10 563	0.11 566	0.11 583

GMStereo	0.19 393	0.25 671	0.40 463	0.21 367	0.12 332	0.22 392	0.19 446	0.29 314	0.40 568	0.25 400	0.23 347	0.16 297	0.15 340	0.25 377	0.19 450	0.09 479	0.06 320	0.08 334	0.08 402	0.10 514	0.08 404
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.22 473	0.10 196	0.51 591	0.21 367	0.14 473	0.34 611	0.22 564	0.55 676	0.39 550	0.29 470	0.32 461	0.23 412	0.21 468	0.27 417	0.19 450	0.09 479	0.07 466	0.09 440	0.09 514	0.09 438	0.08 404

delet	0.27 581	0.14 486	0.40 463	0.23 506	0.19 649	0.41 668	0.29 675	0.49 595	0.48 663	0.33 558	0.41 575	0.37 585	0.30 619	0.48 570	0.34 640	0.09 479	0.09 599	0.11 584	0.12 646	0.08 348	0.08 404

UNet	0.28 602	0.14 486	0.69 673	0.23 506	0.20 668	0.44 686	0.22 564	0.50 607	0.40 568	0.34 578	0.39 555	0.43 643	0.33 649	0.40 543	0.31 622	0.09 479	0.07 466	0.10 524	0.08 402	0.10 514	0.08 404

CREStereo	0.13 192	0.08 53	0.21 193	0.14 4	0.08 54	0.22 392	0.15 222	0.25 235	0.24 333	0.16 275	0.21 319	0.14 249	0.13 278	0.18 204	0.13 239	0.09 479	0.05 53	0.06 74	0.04 1	0.07 249	0.06 199
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	0.21 436	0.11 291	0.45 537	0.21 367	0.12 332	0.26 484	0.17 342	0.41 498	0.35 499	0.30 502	0.31 451	0.29 501	0.23 500	0.26 397	0.23 544	0.09 479	0.06 320	0.09 440	0.09 514	0.09 438	0.09 481

ADCRef	0.38 686	0.24 666	0.88 727	0.26 640	0.21 677	0.49 712	0.27 652	0.52 644	0.48 663	0.50 717	0.58 704	0.35 572	0.47 724	0.48 570	1.29 800	0.09 479	0.08 560	0.12 623	0.12 646	0.11 566	0.11 583

RASNet	0.28 602	0.14 486	0.44 523	0.22 444	0.18 622	0.32 586	0.19 446	0.48 583	0.38 539	0.29 470	0.43 606	0.47 669	0.37 678	0.79 726	0.36 651	0.09 479	0.07 466	0.07 209	0.09 514	0.07 249	0.07 314

MSMDNet	0.23 491	0.13 431	0.48 564	0.20 301	0.13 420	0.28 515	0.16 286	0.46 559	0.46 645	0.29 470	0.36 517	0.37 585	0.24 518	0.28 433	0.20 473	0.09 479	0.06 320	0.09 440	0.08 402	0.11 566	0.09 481

CFNet	0.27 581	0.20 620	0.44 523	0.22 444	0.14 473	0.33 597	0.14 158	0.51 625	0.45 627	0.30 502	0.40 566	0.38 593	0.27 572	0.76 716	0.25 567	0.09 479	0.07 466	0.11 584	0.11 607	0.11 566	0.08 404

ccs_rob	0.23 491	0.13 431	0.47 553	0.20 301	0.13 420	0.26 484	0.17 342	0.44 535	0.44 614	0.29 470	0.37 526	0.38 593	0.23 500	0.29 453	0.21 500	0.09 479	0.06 320	0.11 584	0.08 402	0.11 566	0.09 481

StereoDRNet-Refined	0.27 581	0.17 575	0.35 388	0.25 605	0.14 473	0.37 640	0.21 534	0.47 570	0.41 582	0.44 694	0.51 666	0.41 627	0.28 589	0.45 559	0.37 652	0.09 479	0.06 320	0.11 584	0.11 607	0.10 514	0.10 542
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DISCO	0.32 639	0.13 431	0.51 591	0.25 605	0.16 575	0.48 707	0.25 631	0.50 607	0.57 715	0.37 620	0.45 631	0.62 733	0.36 669	0.64 666	0.49 706	0.09 479	0.07 466	0.09 440	0.08 402	0.12 608	0.11 583

SCION-M(vits-remse)	0.12 133	0.08 53	0.40 463	0.27 669	0.08 54	0.13 44	0.12 54	0.24 213	0.19 211	0.09 26	0.11 98	0.08 8	0.07 4	0.14 51	0.11 83	0.10 534	0.08 560	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

SCION-MonSter(vits)	0.22 473	0.08 53	0.13 8	0.17 74	0.08 54	0.13 44	0.12 54	0.44 535	0.53 698	0.09 26	0.44 618	0.30 519	0.25 541	0.34 497	0.42 683	0.10 534	0.08 560	0.18 720	0.17 723	0.14 647	0.12 607

MWDA-net	0.29 615	0.21 635	0.47 553	0.25 605	0.21 677	0.35 626	0.32 702	0.44 535	0.47 651	0.38 635	0.40 566	0.33 548	0.38 682	0.54 605	0.40 671	0.10 534	0.07 466	0.09 440	0.09 514	0.09 438	0.10 542

MWSP-net	0.25 551	0.12 357	0.37 417	0.22 444	0.14 473	0.31 572	0.40 746	0.50 607	0.43 598	0.32 542	0.33 484	0.36 577	0.31 638	0.28 433	0.31 622	0.10 534	0.07 466	0.09 440	0.09 514	0.09 438	0.10 542

SCION-MonSter	0.32 639	0.22 652	0.44 523	0.29 700	0.28 743	0.54 727	0.21 534	0.46 559	0.57 715	0.32 542	0.54 685	0.32 539	0.29 604	0.39 534	0.52 715	0.10 534	0.10 634	0.25 756	0.22 754	0.18 704	0.14 652

VeloStereo	0.11 92	0.07 5	0.18 138	0.16 32	0.12 332	0.09 9	0.07 1	0.12 8	0.09 3	0.12 149	0.09 28	0.11 132	0.10 113	0.14 51	0.12 164	0.10 534	0.09 599	0.09 440	0.08 402	0.12 608	0.13 627

flow	0.11 92	0.07 5	0.18 138	0.16 32	0.12 332	0.09 9	0.07 1	0.12 8	0.09 3	0.12 149	0.09 28	0.11 132	0.10 113	0.17 169	0.12 164	0.10 534	0.09 599	0.09 440	0.08 402	0.12 608	0.13 627

SME	0.21 436	0.20 620	0.29 310	0.23 506	0.11 250	0.36 633	0.17 342	0.37 446	0.29 415	0.24 389	0.28 406	0.19 346	0.21 468	0.53 598	0.21 500	0.10 534	0.08 560	0.10 524	0.10 563	0.11 566	0.08 404

HLf8	0.19 393	0.16 555	0.55 612	0.15 10	0.12 332	0.24 440	0.14 158	0.40 482	0.31 446	0.20 338	0.26 388	0.18 325	0.15 340	0.35 509	0.17 383	0.10 534	0.06 320	0.07 209	0.06 202	0.09 438	0.09 481

FlowAnything_test	0.14 237	0.11 291	0.21 193	0.21 367	0.12 332	0.17 207	0.16 286	0.25 235	0.16 128	0.15 246	0.13 148	0.15 272	0.14 318	0.18 204	0.16 349	0.10 534	0.07 466	0.11 584	0.12 646	0.08 348	0.09 481

z-mn7	0.44 715	0.40 755	1.09 756	0.25 605	0.18 622	0.61 741	0.34 716	0.56 693	0.93 786	0.43 687	0.96 768	0.53 704	0.39 689	0.94 760	0.59 726	0.10 534	0.09 599	0.10 524	0.10 563	0.14 647	0.13 627

w-ln-seven-2	0.36 668	0.29 707	1.06 751	0.27 669	0.18 622	0.37 640	0.30 688	0.50 607	0.54 703	0.45 698	0.55 692	0.45 659	0.41 698	0.62 657	0.49 706	0.10 534	0.10 634	0.12 623	0.11 607	0.14 647	0.11 583

coex_refinement	0.26 570	0.16 555	0.36 408	0.23 506	0.15 539	0.31 572	0.20 501	0.49 595	0.42 590	0.35 595	0.42 592	0.45 659	0.27 572	0.55 608	0.33 635	0.10 534	0.06 320	0.07 209	0.07 310	0.10 514	0.10 542

G2L-Stereo	0.25 551	0.16 555	0.47 553	0.22 444	0.14 473	0.25 460	0.18 396	0.46 559	0.35 499	0.33 558	0.37 526	0.40 620	0.22 486	0.60 642	0.30 613	0.10 534	0.09 599	0.10 524	0.08 402	0.09 438	0.09 481

FACV-RUCA	0.21 436	0.15 526	0.32 348	0.23 506	0.23 707	0.26 484	0.19 446	0.39 468	0.34 482	0.25 400	0.32 461	0.21 376	0.24 518	0.24 344	0.19 450	0.10 534	0.07 466	0.15 691	0.08 402	0.16 672	0.13 627

DCVSM-stereo	0.24 523	0.13 431	0.52 598	0.20 301	0.14 473	0.26 484	0.13 111	0.34 389	0.34 482	0.41 670	0.33 484	0.47 669	0.29 604	0.30 469	0.22 522	0.10 534	0.10 634	0.11 584	0.10 563	0.12 608	0.15 665

ACV-stereo	0.29 615	0.18 590	0.79 700	0.23 506	0.16 575	0.47 701	0.19 446	0.36 434	0.34 482	0.29 470	0.33 484	0.67 749	0.42 707	0.54 605	0.30 613	0.10 534	0.09 599	0.09 440	0.09 514	0.10 514	0.11 583

test_sample6	0.25 551	0.13 431	0.41 489	0.21 367	0.11 250	0.30 556	0.22 564	0.51 625	0.35 499	0.33 558	0.43 606	0.30 519	0.24 518	0.57 623	0.22 522	0.10 534	0.07 466	0.10 524	0.10 563	0.11 566	0.10 542

test_sample5	0.24 523	0.13 431	0.42 499	0.21 367	0.12 332	0.30 556	0.21 534	0.50 607	0.34 482	0.32 542	0.41 575	0.29 501	0.23 500	0.55 608	0.21 500	0.10 534	0.07 466	0.10 524	0.09 514	0.11 566	0.10 542

test_sample4	0.24 523	0.13 431	0.43 513	0.20 301	0.12 332	0.32 586	0.21 534	0.51 625	0.34 482	0.31 520	0.37 526	0.28 490	0.23 500	0.53 598	0.21 500	0.10 534	0.07 466	0.10 524	0.09 514	0.11 566	0.10 542

test_sample3	0.23 491	0.12 357	0.43 513	0.19 208	0.12 332	0.32 586	0.20 501	0.50 607	0.34 482	0.31 520	0.33 484	0.29 501	0.22 486	0.53 598	0.22 522	0.10 534	0.07 466	0.09 440	0.08 402	0.10 514	0.10 542

SMFormer	0.25 551	0.12 357	0.40 463	0.19 208	0.10 180	0.27 495	0.19 446	0.51 625	0.45 627	0.34 578	0.41 575	0.31 529	0.26 552	0.58 632	0.28 593	0.10 534	0.07 466	0.08 334	0.08 402	0.09 438	0.09 481

tta	0.24 523	0.12 357	0.40 463	0.19 208	0.10 180	0.27 495	0.19 446	0.51 625	0.45 627	0.34 578	0.41 575	0.31 529	0.26 552	0.58 632	0.28 593	0.10 534	0.07 466	0.08 334	0.08 402	0.08 348	0.07 314

qqq1	0.24 523	0.12 357	0.40 463	0.19 208	0.10 180	0.27 495	0.19 446	0.51 625	0.45 627	0.34 578	0.41 575	0.31 529	0.26 552	0.58 632	0.16 349	0.10 534	0.07 466	0.07 209	0.06 202	0.08 348	0.07 314

fff1	0.24 523	0.12 357	0.40 463	0.19 208	0.10 180	0.27 495	0.19 446	0.51 625	0.45 627	0.34 578	0.41 575	0.31 529	0.26 552	0.58 632	0.16 349	0.10 534	0.07 466	0.07 209	0.06 202	0.08 348	0.07 314

DualNet	0.24 523	0.13 431	0.42 499	0.21 367	0.12 332	0.30 556	0.21 534	0.50 607	0.34 482	0.33 558	0.43 606	0.29 501	0.23 500	0.55 608	0.21 500	0.10 534	0.07 466	0.10 524	0.09 514	0.11 566	0.10 542

mmx	0.31 630	0.12 357	0.42 499	0.20 301	0.13 420	0.28 515	0.20 501	0.55 676	0.45 627	0.30 502	0.42 592	0.34 558	0.23 500	0.81 734	1.08 778	0.10 534	0.07 466	0.11 584	0.10 563	0.11 566	0.10 542

xxx	0.31 630	0.12 357	0.42 499	0.20 301	0.13 420	0.28 515	0.20 501	0.55 676	0.45 627	0.30 502	0.42 592	0.34 558	0.23 500	0.81 734	1.08 778	0.10 534	0.07 466	0.11 584	0.10 563	0.11 566	0.10 542

iinet-f	0.30 623	0.18 590	1.03 749	0.20 301	0.15 539	0.44 686	0.22 564	0.45 548	0.37 524	0.35 595	0.44 618	0.41 627	0.34 658	0.34 497	0.40 671	0.10 534	0.09 599	0.08 334	0.08 402	0.13 627	0.11 583

BUS	0.23 491	0.12 357	0.28 296	0.25 605	0.14 473	0.43 684	0.17 342	0.56 693	0.34 482	0.34 578	0.35 507	0.32 539	0.20 458	0.26 397	0.21 500	0.10 534	0.07 466	0.11 584	0.10 563	0.09 438	0.09 481

NINENet	0.25 551	0.15 526	0.37 417	0.23 506	0.16 575	0.43 684	0.17 342	0.60 727	0.46 645	0.32 542	0.37 526	0.32 539	0.20 458	0.42 549	0.21 500	0.10 534	0.10 634	0.12 623	0.08 402	0.11 566	0.10 542

BSDual-CNN	0.23 491	0.12 357	0.28 296	0.25 605	0.14 473	0.35 626	0.21 534	0.56 693	0.34 482	0.34 578	0.35 507	0.38 593	0.24 518	0.26 397	0.21 500	0.10 534	0.07 466	0.11 584	0.10 563	0.09 438	0.09 481

psmg	0.23 491	0.12 357	0.28 296	0.21 367	0.14 473	0.35 626	0.23 591	0.51 625	0.34 482	0.35 595	0.38 541	0.38 593	0.24 518	0.26 397	0.21 500	0.10 534	0.08 560	0.10 524	0.10 563	0.09 438	0.08 404

GANet-ADL	0.21 436	0.12 357	0.45 537	0.23 506	0.14 473	0.29 537	0.19 446	0.46 559	0.35 499	0.25 400	0.32 461	0.32 539	0.19 447	0.24 344	0.20 473	0.10 534	0.07 466	0.07 209	0.06 202	0.09 438	0.10 542

ADLNet2	0.30 623	0.17 575	0.72 685	0.23 506	0.17 600	0.36 633	0.24 613	0.52 644	0.51 684	0.32 542	0.38 541	0.45 659	0.30 619	0.69 685	0.35 645	0.10 534	0.08 560	0.09 440	0.09 514	0.12 608	0.10 542

PFNet+	0.20 415	0.10 196	0.37 417	0.21 367	0.12 332	0.17 207	0.19 446	0.29 314	0.34 482	0.33 558	0.32 461	0.24 427	0.16 366	0.32 483	0.17 383	0.10 534	0.07 466	0.11 584	0.10 563	0.08 348	0.12 607

sAnonymous2	0.20 415	0.21 635	0.58 627	0.24 564	0.17 600	0.22 392	0.19 446	0.34 389	0.28 396	0.17 296	0.19 284	0.17 311	0.16 366	0.17 169	0.14 283	0.10 534	0.07 466	0.09 440	0.08 402	0.23 739	0.17 689

CroCo_RVC	0.20 415	0.21 635	0.58 627	0.24 564	0.17 600	0.22 392	0.19 446	0.34 389	0.28 396	0.17 296	0.19 284	0.17 311	0.16 366	0.17 169	0.14 283	0.10 534	0.07 466	0.09 440	0.08 402	0.23 739	0.17 689

sCroCo_RVC	0.18 343	0.14 486	0.49 570	0.27 669	0.18 622	0.22 392	0.17 342	0.27 274	0.23 314	0.14 222	0.22 335	0.17 311	0.14 318	0.21 295	0.15 319	0.10 534	0.11 660	0.09 440	0.09 514	0.09 438	0.09 481

GES	0.22 473	0.12 357	0.42 499	0.20 301	0.14 473	0.27 495	0.19 446	0.49 595	0.33 472	0.30 502	0.36 517	0.25 440	0.23 500	0.29 453	0.22 522	0.10 534	0.08 560	0.08 334	0.07 310	0.10 514	0.11 583

test_xeample	0.34 658	0.10 196	0.29 310	0.19 208	0.11 250	0.33 597	0.23 591	0.55 676	0.38 539	0.32 542	0.45 631	0.29 501	0.26 552	0.57 623	2.24 823	0.10 534	0.07 466	0.09 440	0.08 402	0.09 438	0.09 481

UPFNet	0.25 551	0.12 357	0.38 438	0.24 564	0.19 649	0.37 640	0.28 668	0.48 583	0.38 539	0.34 578	0.37 526	0.37 585	0.28 589	0.39 534	0.33 635	0.10 534	0.09 599	0.10 524	0.10 563	0.10 514	0.08 404

EDNetEfficientorigin	7.51 834	0.52 781	140.47 868	0.25 605	0.17 600	0.42 675	0.29 675	0.47 570	1.03 791	1.28 798	1.02 772	0.83 764	0.84 782	0.75 710	0.99 771	0.10 534	0.09 599	0.12 623	0.10 563	0.21 729	0.22 739

FADNet-RVC-Resample	0.29 615	0.25 671	0.93 735	0.26 640	0.16 575	0.32 586	0.21 534	0.47 570	0.39 550	0.35 595	0.38 541	0.33 548	0.27 572	0.53 598	0.24 557	0.10 534	0.10 634	0.14 675	0.13 675	0.13 627	0.16 676

SuperB	0.49 729	0.28 698	2.23 802	0.23 506	0.15 539	0.41 668	0.32 702	0.47 570	0.82 765	0.43 687	0.50 660	0.33 548	0.45 715	0.68 682	1.08 778	0.10 534	0.07 466	0.09 440	0.08 402	0.98 818	0.14 652

ADCP+	0.45 718	0.24 666	1.15 765	0.25 605	0.22 694	0.56 729	0.39 740	0.54 666	0.51 684	0.44 694	0.51 666	0.46 667	0.52 738	0.56 619	1.89 817	0.10 534	0.08 560	0.11 584	0.10 563	0.14 647	0.13 627

DLCB_ROB	0.28 602	0.16 555	0.34 377	0.27 669	0.16 575	0.38 649	0.25 631	0.48 583	0.43 598	0.46 702	0.46 641	0.51 693	0.33 649	0.53 598	0.33 635	0.10 534	0.10 634	0.11 584	0.11 607	0.10 514	0.09 481

LE_ROB	1.76 810	0.20 620	2.68 810	0.48 779	0.52 786	0.78 763	0.96 811	0.84 789	6.61 840	7.40 843	2.08 812	2.08 805	4.83 835	1.27 794	3.79 829	0.10 534	0.08 560	0.12 623	0.11 607	0.11 566	0.10 542

G4	0.18 343	0.13 431	0.39 454	0.28 694	0.13 420	0.18 238	0.15 222	0.35 413	0.25 351	0.20 338	0.23 347	0.15 272	0.14 318	0.34 497	0.15 319	0.11 582	0.05 53	0.10 524	0.07 310	0.07 249	0.06 199

AHVO							0.29 675	0.48 583	0.40 568	0.28 439	0.54 685	0.41 627	0.30 619	0.57 623	0.48 702	0.11 582	0.11 660	0.12 623	0.10 563	0.13 627

DSFM							0.29 675	0.48 583	0.40 568	0.28 439	0.54 685	0.41 627	0.30 619	0.57 623	0.48 702	0.11 582	0.11 660	0.12 623	0.10 563	0.13 627

LGCAT	0.11 92	0.07 5	0.15 45	0.14 4	0.09 92	0.12 36	0.12 54	0.13 13	0.10 7	0.12 149	0.09 28	0.11 132	0.10 113	0.19 242	0.12 164	0.11 582	0.11 660	0.05 1	0.06 202	0.05 7	0.12 607

DN	0.15 277	0.08 53	0.27 279	0.19 208	0.14 473	0.21 359	0.18 396	0.28 297	0.24 333	0.14 222	0.16 227	0.18 325	0.10 113	0.21 295	0.13 239	0.11 582	0.07 466	0.08 334	0.08 402	0.08 348	0.10 542

MSAF-DinoV2	0.76 774	0.44 764	1.98 798	0.49 784	0.16 575	0.58 733	0.31 694	0.81 784	0.83 769	0.41 670	0.52 675	0.98 774	0.58 749	4.97 840	1.03 773	0.11 582	0.07 466	0.10 524	0.24 759	0.27 760	0.26 759

w-ln-seven	0.42 703	0.30 714	1.18 766	0.26 640	0.22 694	0.58 733	0.31 694	0.62 739	0.81 764	0.58 744	0.61 719	0.53 704	0.36 669	0.57 623	0.65 741	0.11 582	0.10 634	0.13 647	0.12 646	0.15 663	0.13 627

DDVS	0.25 551	0.15 526	0.39 454	0.24 564	0.17 600	0.34 611	0.21 534	0.41 498	0.30 432	0.33 558	0.41 575	0.48 675	0.21 468	0.52 591	0.27 587	0.11 582	0.09 599	0.11 584	0.09 514	0.13 627	0.14 652

rvit_stereo_0083	0.16 295	0.12 357	0.26 266	0.21 367	0.13 420	0.17 207	0.17 342	0.22 164	0.34 482	0.16 275	0.21 319	0.19 346	0.16 366	0.21 295	0.16 349	0.11 582	0.10 634	0.10 524	0.08 402	0.09 438	0.07 314

rvit_stereo_0081_aga	0.16 295	0.14 486	0.28 296	0.21 367	0.13 420	0.19 277	0.17 342	0.23 190	0.24 333	0.17 296	0.21 319	0.19 346	0.13 278	0.19 242	0.14 283	0.11 582	0.08 560	0.09 440	0.08 402	0.09 438	0.07 314

rvit_stereo_0081	0.16 295	0.11 291	0.24 240	0.21 367	0.12 332	0.16 157	0.17 342	0.22 164	0.33 472	0.16 275	0.18 275	0.18 325	0.14 318	0.20 267	0.16 349	0.11 582	0.08 560	0.09 440	0.08 402	0.09 438	0.07 314

ITSA-stereo	0.25 551	0.15 526	0.33 365	0.23 506	0.11 250	0.27 495	0.18 396	0.56 693	0.59 720	0.31 520	0.32 461	0.33 548	0.28 589	0.49 575	0.30 613	0.11 582	0.08 560	0.11 584	0.10 563	0.11 566	0.13 627

rvit_stereo_0082	0.16 295	0.11 291	0.24 240	0.21 367	0.12 332	0.16 157	0.17 342	0.22 164	0.33 472	0.16 275	0.18 275	0.18 325	0.14 318	0.20 267	0.16 349	0.11 582	0.08 560	0.09 440	0.08 402	0.09 438	0.07 314

rvit_stereo_0080	0.15 277	0.13 431	0.25 255	0.19 208	0.13 420	0.15 98	0.20 501	0.28 297	0.24 333	0.15 246	0.17 248	0.19 346	0.13 278	0.19 242	0.15 319	0.11 582	0.08 560	0.08 334	0.08 402	0.10 514	0.07 314

rvit_stereo_ft	0.17 317	0.14 486	0.30 321	0.25 605	0.14 473	0.17 207	0.21 534	0.28 297	0.26 366	0.16 275	0.19 284	0.20 362	0.16 366	0.22 318	0.17 383	0.11 582	0.07 466	0.09 440	0.09 514	0.09 438	0.07 314

whm_eth	0.15 277	0.13 431	0.25 255	0.19 208	0.13 420	0.15 98	0.20 501	0.28 297	0.24 333	0.15 246	0.17 248	0.19 346	0.13 278	0.19 242	0.15 319	0.11 582	0.08 560	0.08 334	0.08 402	0.10 514	0.07 314

StereoVision	0.22 473	0.18 590	0.37 417	0.27 669	0.17 600	0.23 417	0.22 564	0.38 454	0.31 446	0.20 338	0.51 666	0.22 389	0.16 366	0.28 433	0.18 415	0.11 582	0.12 682	0.13 647	0.13 675	0.10 514	0.07 314

CFNet_ucs	0.24 523	0.13 431	0.50 581	0.20 301	0.15 539	0.28 515	0.17 342	0.49 595	0.45 627	0.32 542	0.42 592	0.39 605	0.22 486	0.31 476	0.21 500	0.11 582	0.08 560	0.12 623	0.09 514	0.12 608	0.11 583

fast-acv-ft	0.31 630	0.20 620	0.81 707	0.24 564	0.18 622	0.46 694	0.27 652	0.41 498	0.49 672	0.39 651	0.55 692	0.49 681	0.35 664	0.37 522	0.38 656	0.11 582	0.11 660	0.11 584	0.12 646	0.12 608	0.09 481

Wz-Net-LNSev	0.34 658	0.29 707	0.91 731	0.26 640	0.21 677	0.47 701	0.31 694	0.54 666	0.54 703	0.44 694	0.52 675	0.50 689	0.35 664	0.39 534	0.39 664	0.11 582	0.11 660	0.10 524	0.09 514	0.14 647	0.13 627

Wz-Net-MNSev	0.36 668	0.26 683	0.79 700	0.26 640	0.21 677	0.59 737	0.38 735	0.55 676	0.56 712	0.48 713	0.54 685	0.53 704	0.36 669	0.60 642	0.44 690	0.11 582	0.09 599	0.11 584	0.11 607	0.15 663	0.13 627

CRFU-Net	0.28 602	0.14 486	0.45 537	0.25 605	0.15 539	0.45 692	0.23 591	0.50 607	0.30 432	0.43 687	0.41 575	0.48 675	0.46 721	0.43 552	0.29 605	0.11 582	0.10 634	0.09 440	0.08 402	0.10 514	0.10 542

AASNet	0.27 581	0.19 607	0.49 570	0.26 640	0.17 600	0.34 611	0.20 501	0.62 739	0.48 663	0.35 595	0.40 566	0.32 539	0.25 541	0.28 433	0.34 640	0.11 582	0.09 599	0.10 524	0.08 402	0.13 627	0.11 583

AACVNet	0.26 570	0.16 555	0.37 417	0.22 444	0.14 473	0.29 537	0.19 446	0.41 498	0.31 446	0.38 635	0.42 592	0.43 643	0.28 589	0.73 701	0.25 567	0.11 582	0.08 560	0.11 584	0.09 514	0.13 627	0.11 583

PSMNet-ADL	0.25 551	0.15 526	0.32 348	0.26 640	0.14 473	0.31 572	0.22 564	0.44 535	0.36 512	0.27 425	0.33 484	0.41 627	0.28 589	0.61 649	0.29 605	0.11 582	0.09 599	0.09 440	0.11 607	0.10 514	0.10 542

LMCR-Stereo	0.26 570	0.18 590	0.49 570	0.28 694	0.14 473	0.36 633	0.23 591	0.54 666	0.34 482	0.39 651	0.40 566	0.29 501	0.29 604	0.37 522	0.27 587	0.11 582	0.07 466	0.09 440	0.07 310	0.13 627	0.09 481

ADLNet	0.28 602	0.15 526	0.42 499	0.23 506	0.19 649	0.34 611	0.23 591	0.53 656	0.43 598	0.42 681	0.41 575	0.44 654	0.27 572	0.55 608	0.35 645	0.11 582	0.08 560	0.11 584	0.11 607	0.11 566	0.12 607

222	0.41 700	0.10 196	0.29 310	0.19 208	0.11 250	0.36 633	0.20 501	0.57 703	0.39 550	0.35 595	0.44 618	0.30 519	0.27 572	0.55 608	3.56 828	0.11 582	0.07 466	0.08 334	0.08 402	0.09 438	0.09 481

xxxx	0.34 658	0.10 196	0.29 310	0.19 208	0.11 250	0.37 640	0.20 501	0.58 712	0.38 539	0.29 470	0.42 592	0.38 593	0.24 518	0.46 562	2.20 821	0.11 582	0.07 466	0.09 440	0.08 402	0.09 438	0.09 481

psm_up	0.29 615	0.16 555	0.41 489	0.26 640	0.17 600	0.32 586	0.26 645	0.55 676	0.43 598	0.36 612	0.40 566	0.45 659	0.37 678	0.58 632	0.30 613	0.11 582	0.12 682	0.13 647	0.12 646	0.10 514	0.10 542

aanetorigin	0.39 691	0.29 707	1.09 756	0.24 564	0.19 649	0.28 515	0.37 729	0.33 376	0.47 651	0.94 779	0.82 754	0.52 699	0.54 739	0.49 575	0.50 712	0.11 582	0.09 599	0.10 524	0.10 563	0.16 672	0.15 665

EDNetEfficient	0.63 756	0.37 748	2.40 806	0.26 640	0.25 724	0.38 649	0.49 770	0.41 498	1.06 794	1.38 801	0.87 761	0.62 733	0.95 787	0.65 673	1.65 808	0.11 582	0.09 599	0.10 524	0.11 607	0.19 717	0.17 689

ac_64	0.27 581	0.13 431	0.41 489	0.24 564	0.17 600	0.36 633	0.22 564	0.46 559	0.33 472	0.35 595	0.36 517	0.52 699	0.30 619	0.62 657	0.32 628	0.11 582	0.09 599	0.10 524	0.10 563	0.09 438	0.08 404

HGLStereo	0.27 581	0.14 486	0.46 545	0.24 564	0.21 677	0.33 597	0.23 591	0.50 607	0.42 590	0.35 595	0.48 654	0.41 627	0.33 649	0.45 559	0.33 635	0.11 582	0.10 634	0.09 440	0.09 514	0.10 514	0.12 607

cf-r	0.24 523	0.15 526	0.44 523	0.21 367	0.14 473	0.27 495	0.22 564	0.42 512	0.40 568	0.30 502	0.42 592	0.42 638	0.26 552	0.43 552	0.25 567	0.11 582	0.06 320	0.08 334	0.10 563	0.08 348	0.08 404

GANet-RSSM	0.24 523	0.14 486	0.36 408	0.21 367	0.14 473	0.27 495	0.21 534	0.45 548	0.33 472	0.29 470	0.39 555	0.39 605	0.28 589	0.58 632	0.23 544	0.11 582	0.07 466	0.09 440	0.09 514	0.10 514	0.09 481

GwcNet-RSSM	0.26 570	0.17 575	0.46 545	0.21 367	0.13 420	0.28 515	0.23 591	0.44 535	0.42 590	0.31 520	0.45 631	0.40 620	0.26 552	0.55 608	0.28 593	0.11 582	0.07 466	0.09 440	0.10 563	0.09 438	0.08 404

DMCA	0.22 473	0.14 486	0.36 408	0.22 444	0.14 473	0.27 495	0.20 501	0.43 527	0.38 539	0.31 520	0.32 461	0.33 548	0.24 518	0.24 344	0.28 593	0.11 582	0.08 560	0.10 524	0.08 402	0.10 514	0.11 583

ADCL	0.47 723	0.22 652	1.00 744	0.27 669	0.19 649	0.74 756	0.64 787	0.54 666	0.69 748	0.56 741	0.71 739	0.55 710	0.60 752	0.60 642	1.43 802	0.11 582	0.09 599	0.13 647	0.13 675	0.14 647	0.14 652

RYNet	0.37 678	0.18 590	0.59 633	0.25 605	0.28 743	0.61 741	0.32 702	0.59 718	0.59 720	0.41 670	0.38 541	0.57 719	0.39 689	0.87 745	0.53 718	0.11 582	0.08 560	0.12 623	0.11 607	0.18 704	0.18 702

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 581	0.21 635	0.59 633	0.25 605	0.18 622	0.29 537	0.22 564	0.50 607	0.40 568	0.38 635	0.41 575	0.43 643	0.27 572	0.43 552	0.29 605	0.11 582	0.08 560	0.10 524	0.10 563	0.10 514	0.11 583
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	0.31 630	0.22 652	0.50 581	0.23 506	0.14 473	0.30 556	0.24 613	0.47 570	0.54 703	0.38 635	0.60 712	0.43 643	0.29 604	0.87 745	0.40 671	0.11 582	0.07 466	0.07 209	0.07 310	0.09 438	0.09 481

StereoDRNet	0.32 639	0.22 652	0.61 638	0.27 669	0.21 677	0.42 675	0.30 688	0.61 731	0.48 663	0.46 702	0.39 555	0.48 675	0.30 619	0.57 623	0.40 671	0.11 582	0.09 599	0.12 623	0.11 607	0.12 608	0.10 542

Cross2Single Stereo	0.13 192	0.14 486	0.15 45	0.21 367	0.08 54	0.09 9	0.15 222	0.16 38	0.24 333	0.23 373	0.14 189	0.12 175	0.08 21	0.24 344	0.12 164	0.12 625	0.04 2	0.07 209	0.06 202	0.12 608	0.05 52

S0	0.18 343	0.13 431	0.21 193	0.23 506	0.11 250	0.33 597	0.26 645	0.27 274	0.21 266	0.21 353	0.26 388	0.20 362	0.16 366	0.19 242	0.17 383	0.12 625	0.11 660	0.14 675	0.14 690	0.10 514	0.07 314

S	0.19 393	0.12 357	0.22 213	0.22 444	0.13 420	0.31 572	0.22 564	0.30 336	0.27 377	0.25 400	0.31 451	0.20 362	0.20 458	0.18 204	0.17 383	0.12 625	0.09 599	0.15 691	0.16 713	0.11 566	0.12 607

zh-sn7	0.48 726	0.51 777	1.43 782	0.29 700	0.20 668	0.47 701	0.39 740	0.57 703	0.62 732	0.52 730	0.81 752	0.52 699	0.56 743	1.05 773	0.87 762	0.12 625	0.13 695	0.13 647	0.13 675	0.17 689	0.16 676

zh-mn7	0.46 720	0.45 765	1.48 784	0.25 605	0.19 649	0.44 686	0.29 675	0.56 693	0.82 765	0.65 755	0.96 768	0.49 681	0.38 682	0.88 748	0.63 736	0.12 625	0.10 634	0.11 584	0.11 607	0.13 627	0.14 652

CAS++	0.16 295	0.12 357	0.27 279	0.18 138	0.12 332	0.17 207	0.15 222	0.42 512	0.24 333	0.19 329	0.18 275	0.13 211	0.10 113	0.21 295	0.12 164	0.12 625	0.10 634	0.11 584	0.08 402	0.10 514	0.09 481
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GMStereo_Zeroshot	0.24 523	0.21 635	0.45 537	0.26 640	0.13 420	0.28 515	0.15 222	0.39 468	0.35 499	0.37 620	0.43 606	0.40 620	0.17 399	0.34 497	0.20 473	0.12 625	0.07 466	0.13 647	0.07 310	0.16 672	0.09 481

coex-ft	3.44 820	0.73 797	48.55 866	0.24 564	0.19 649	0.50 715	0.43 752	0.47 570	2.40 824	7.03 842	1.20 782	0.97 773	2.23 821	0.73 701	1.92 818	0.12 625	0.15 722	0.14 675	0.12 646	0.21 729	0.43 782

Wz-Net-SNSev	0.43 709	0.41 759	1.27 774	0.30 713	0.21 677	0.44 686	0.41 747	0.61 731	0.65 738	0.46 702	0.65 728	0.62 733	0.39 689	0.74 709	0.59 726	0.12 625	0.11 660	0.12 623	0.13 675	0.16 672	0.14 652

CSP-Net	0.27 581	0.15 526	0.30 321	0.21 367	0.14 473	0.44 686	0.24 613	0.50 607	0.40 568	0.41 670	0.43 606	0.42 638	0.26 552	0.66 677	0.28 593	0.12 625	0.08 560	0.08 334	0.08 402	0.10 514	0.09 481

dd	0.22 473	0.26 683	0.40 463	0.22 444	0.12 332	0.25 460	0.21 534	0.32 360	0.44 614	0.29 470	0.28 406	0.25 440	0.16 366	0.30 469	0.25 567	0.12 625	0.07 466	0.10 524	0.08 402	0.11 566	0.09 481

ICVP	0.23 491	0.13 431	0.44 523	0.26 640	0.14 473	0.29 537	0.25 631	0.45 548	0.33 472	0.29 470	0.43 606	0.35 572	0.25 541	0.26 397	0.23 544	0.12 625	0.09 599	0.09 440	0.08 402	0.09 438	0.10 542
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.27 581	0.20 620	0.44 523	0.27 669	0.16 575	0.33 597	0.25 631	0.56 693	0.54 703	0.34 578	0.38 541	0.34 558	0.25 541	0.51 584	0.28 593	0.12 625	0.08 560	0.09 440	0.08 402	0.11 566	0.11 583

Anonymous3	0.23 491	0.18 590	0.63 650	0.27 669	0.18 622	0.41 668	0.23 591	0.43 527	0.35 499	0.23 373	0.27 398	0.20 362	0.18 430	0.27 417	0.18 415	0.12 625	0.11 660	0.10 524	0.10 563	0.11 566	0.12 607

PSMNet-RSSM	0.24 523	0.15 526	0.36 408	0.21 367	0.14 473	0.25 460	0.20 501	0.48 583	0.37 524	0.30 502	0.44 618	0.38 593	0.26 552	0.52 591	0.22 522	0.12 625	0.07 466	0.11 584	0.13 675	0.10 514	0.09 481

CFNet-ft	0.24 523	0.15 526	0.35 388	0.18 138	0.15 539	0.30 556	0.21 534	0.39 468	0.36 512	0.28 439	0.40 566	0.43 643	0.25 541	0.47 566	0.24 557	0.12 625	0.07 466	0.12 623	0.11 607	0.12 608	0.09 481

DSFCA	0.27 581	0.13 431	0.36 408	0.20 301	0.17 600	0.38 649	0.31 694	0.47 570	0.43 598	0.43 687	0.37 526	0.39 605	0.29 604	0.52 591	0.32 628	0.12 625	0.10 634	0.10 524	0.11 607	0.11 566	0.10 542

S-Stereo	0.38 686	0.20 620	1.05 750	0.27 669	0.22 694	0.38 649	0.32 702	0.55 676	0.66 740	0.39 651	0.59 707	0.49 681	0.41 698	0.75 710	0.40 671	0.12 625	0.15 722	0.13 647	0.13 675	0.16 672	0.21 732

PA-Net	0.37 678	0.28 698	0.83 714	0.31 719	0.28 743	0.39 658	0.42 750	0.51 625	0.55 709	0.34 578	0.42 592	0.41 627	0.36 669	0.79 726	0.49 706	0.12 625	0.23 775	0.16 703	0.23 757	0.12 608	0.18 702
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CFNet_RVC	0.24 523	0.15 526	0.35 388	0.18 138	0.15 539	0.30 556	0.21 534	0.39 468	0.36 512	0.28 439	0.40 566	0.43 643	0.25 541	0.47 566	0.24 557	0.12 625	0.07 466	0.12 623	0.11 607	0.12 608	0.09 481

DRN-Test	0.33 649	0.17 575	0.61 638	0.27 669	0.19 649	0.46 694	0.29 675	0.65 748	0.51 684	0.47 709	0.46 641	0.44 654	0.34 658	0.62 657	0.41 680	0.12 625	0.08 560	0.13 647	0.12 646	0.12 608	0.10 542

NaN_ROB	0.41 700	0.28 698	0.62 646	0.30 713	0.19 649	0.51 716	0.47 764	0.58 712	0.59 720	0.56 741	0.47 648	0.49 681	0.41 698	1.21 788	0.64 739	0.12 625	0.18 745	0.12 623	0.13 675	0.11 566	0.14 652

S2M2_L	0.13 192	0.11 291	0.20 175	0.16 32	0.12 332	0.12 36	0.07 1	0.18 69	0.20 244	0.12 149	0.15 207	0.14 249	0.12 225	0.15 104	0.14 283	0.13 647	0.09 599	0.09 440	0.10 563	0.11 566	0.09 481
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
YMNet	0.32 639	0.22 652	0.58 627	0.27 669	0.23 707	0.48 707	0.27 652	0.51 625	0.45 627	0.48 713	0.56 699	0.51 693	0.30 619	0.39 534	0.40 671	0.13 647	0.16 732	0.13 647	0.12 646	0.13 627	0.12 607

YMNet_1	0.32 639	0.22 652	0.58 627	0.27 669	0.23 707	0.48 707	0.27 652	0.51 625	0.45 627	0.48 713	0.56 699	0.51 693	0.30 619	0.39 534	0.40 671	0.13 647	0.16 732	0.13 647	0.12 646	0.13 627	0.12 607

CASS	0.21 436	0.15 526	0.32 348	0.26 640	0.11 250	0.28 515	0.19 446	0.39 468	0.30 432	0.32 542	0.34 496	0.25 440	0.24 518	0.25 377	0.20 473	0.13 647	0.08 560	0.11 584	0.09 514	0.11 566	0.11 583
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet_v2	0.28 602	0.16 555	0.44 523	0.22 444	0.15 539	0.40 664	0.30 688	0.57 703	0.46 645	0.38 635	0.36 517	0.47 669	0.29 604	0.38 529	0.39 664	0.13 647	0.11 660	0.11 584	0.11 607	0.11 566	0.11 583

WZ-Net	0.52 741	0.38 753	1.90 797	0.30 713	0.24 715	0.57 732	0.48 768	0.62 739	0.78 761	0.50 717	0.71 739	0.68 753	0.54 739	0.98 768	0.84 757	0.13 647	0.10 634	0.11 584	0.12 646	0.19 717	0.20 722

SACVNet	0.30 623	0.20 620	0.41 489	0.25 605	0.18 622	0.34 611	0.25 631	0.52 644	0.40 568	0.41 670	0.44 618	0.46 667	0.32 646	0.71 693	0.25 567	0.13 647	0.10 634	0.12 623	0.12 646	0.16 672	0.17 689

HCRNet	0.24 523	0.25 671	0.33 365	0.34 737	0.16 575	0.27 495	0.18 396	0.43 527	0.35 499	0.30 502	0.35 507	0.32 539	0.22 486	0.44 556	0.20 473	0.13 647	0.08 560	0.13 647	0.11 607	0.10 514	0.09 481

APVNet	0.36 668	0.20 620	0.70 679	0.26 640	0.22 694	0.52 725	0.35 720	0.61 731	0.44 614	0.38 635	0.52 675	0.48 675	0.38 682	0.84 739	0.46 699	0.13 647	0.14 706	0.15 691	0.16 713	0.16 672	0.15 665

GwcNet	0.35 663	0.23 662	0.88 727	0.25 605	0.24 715	0.48 707	0.27 652	0.55 676	0.57 715	0.38 635	0.52 675	0.51 693	0.32 646	0.60 642	0.41 680	0.13 647	0.11 660	0.12 623	0.11 607	0.13 627	0.14 652

FAT-Stereo	0.36 668	0.18 590	0.73 689	0.26 640	0.18 622	0.33 597	0.29 675	0.60 727	0.59 720	0.46 702	0.60 712	0.60 727	0.50 733	0.61 649	0.34 640	0.13 647	0.14 706	0.13 647	0.12 646	0.14 647	0.18 702

DMCA-RVC	0.27 581	0.21 635	0.61 638	0.28 694	0.17 600	0.29 537	0.21 534	0.42 512	0.35 499	0.40 661	0.37 526	0.39 605	0.36 669	0.43 552	0.30 613	0.13 647	0.10 634	0.15 691	0.11 607	0.13 627	0.10 542

FADNet-RVC	0.31 630	0.35 738	0.78 693	0.25 605	0.20 668	0.33 597	0.20 501	0.49 595	0.40 568	0.34 578	0.39 555	0.41 627	0.29 604	0.63 664	0.31 622	0.13 647	0.14 706	0.14 675	0.15 700	0.19 717	0.19 709

STTStereo	0.28 602	0.20 620	0.61 638	0.25 605	0.17 600	0.29 537	0.24 613	0.47 570	0.39 550	0.39 651	0.41 575	0.44 654	0.28 589	0.40 543	0.28 593	0.13 647	0.12 682	0.13 647	0.16 713	0.12 608	0.11 583

stereogan	0.37 678	0.17 575	0.65 660	0.27 669	0.22 694	0.62 743	0.26 645	0.59 718	0.63 736	0.43 687	0.60 712	0.67 749	0.42 707	0.68 682	0.35 645	0.13 647	0.14 706	0.14 675	0.12 646	0.19 717	0.17 689

RTSC	0.39 691	0.28 698	0.78 693	0.27 669	0.18 622	0.49 712	0.22 564	0.59 718	0.84 772	0.55 740	0.53 682	0.49 681	0.36 669	0.67 681	0.82 756	0.13 647	0.10 634	0.11 584	0.12 646	0.17 689	0.17 689

ADCMid	0.49 729	0.34 736	1.13 763	0.26 640	0.21 677	0.51 716	0.37 729	0.57 703	0.54 703	0.75 766	0.66 730	0.62 733	0.64 763	0.64 666	1.68 809	0.13 647	0.12 682	0.17 710	0.17 723	0.20 726	0.17 689

DANet	0.35 663	0.23 662	0.60 635	0.36 748	0.22 694	0.39 658	0.25 631	0.48 583	0.43 598	0.52 730	0.50 660	0.59 724	0.41 698	0.76 716	0.49 706	0.13 647	0.11 660	0.14 675	0.12 646	0.17 689	0.15 665
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.36 668	0.22 652	0.49 570	0.29 700	0.17 600	0.41 668	0.38 735	0.57 703	0.45 627	0.46 702	0.75 745	0.55 710	0.40 694	0.94 760	0.41 680	0.13 647	0.13 695	0.13 647	0.11 607	0.14 647	0.11 583

UCFNet_RVC	0.24 523	0.16 555	0.34 377	0.18 138	0.15 539	0.33 597	0.16 286	0.46 559	0.35 499	0.29 470	0.35 507	0.39 605	0.25 541	0.34 497	0.22 522	0.13 647	0.08 560	0.13 647	0.14 690	0.13 627	0.12 607

NVstereo2D	0.31 630	0.16 555	0.54 605	0.24 564	0.22 694	0.42 675	0.28 668	0.58 712	0.56 712	0.28 439	0.38 541	0.40 620	0.30 619	0.71 693	0.28 593	0.13 647	0.08 560	0.13 647	0.10 563	0.19 717	0.16 676

MDST_ROB	0.48 726	0.14 486	0.95 738	0.30 713	0.21 677	1.33 802	0.32 702	0.77 775	0.56 712	1.06 791	0.71 739	0.49 681	0.35 664	1.26 793	0.38 656	0.13 647	0.11 660	0.16 703	0.13 675	0.12 608	0.12 607

FBW_ROB	0.43 709	0.26 683	0.54 605	0.31 719	0.20 668	0.51 716	0.32 702	0.70 767	0.60 726	0.59 745	0.55 692	0.65 744	0.41 698	1.40 803	0.51 714	0.13 647	0.17 739	0.21 741	0.16 713	0.17 689	0.18 702

ETE_ROB	0.34 658	0.26 683	0.45 537	0.29 700	0.18 622	0.40 664	0.37 729	0.57 703	0.47 651	0.50 717	0.50 660	0.62 733	0.36 669	0.55 608	0.38 656	0.13 647	0.10 634	0.14 675	0.12 646	0.16 672	0.16 676

PWC_ROB	0.38 686	0.29 707	0.69 673	0.25 605	0.20 668	0.38 649	0.19 446	0.58 712	0.67 743	0.57 743	0.85 757	0.51 693	0.40 694	0.71 693	0.52 715	0.13 647	0.09 599	0.14 675	0.10 563	0.17 689	0.14 652

G2	0.19 393	0.21 635	0.40 463	0.31 719	0.14 473	0.18 238	0.16 286	0.38 454	0.23 314	0.21 353	0.22 335	0.16 297	0.14 318	0.37 522	0.16 349	0.14 672	0.05 53	0.13 647	0.07 310	0.11 566	0.08 404

Selective-IGEV-i16pc	0.33 649	0.10 196	1.71 796	0.21 367	0.14 473	0.74 756	0.31 694	0.42 512	0.41 582	0.21 353	0.32 461	0.26 462	0.14 318	0.71 693	0.19 450	0.14 672	0.10 634	0.08 334	0.09 514	0.11 566	0.11 583

Selective-IGEV-i16pb	0.39 691	0.12 357	2.18 801	0.21 367	0.15 539	0.68 750	0.32 702	0.56 693	0.57 715	0.25 400	0.44 618	0.33 548	0.21 468	0.80 730	0.25 567	0.14 672	0.10 634	0.09 440	0.10 563	0.12 608	0.13 627

TCMNet	0.33 649	0.23 662	0.72 685	0.29 700	0.30 754	0.40 664	0.28 668	0.50 607	0.47 651	0.37 620	0.45 631	0.40 620	0.29 604	0.60 642	0.39 664	0.14 672	0.13 695	0.15 691	0.14 690	0.17 689	0.15 665

test_sample7	0.25 551	0.15 526	0.35 388	0.20 301	0.14 473	0.28 515	0.21 534	0.51 625	0.38 539	0.37 620	0.34 496	0.37 585	0.30 619	0.39 534	0.23 544	0.14 672	0.09 599	0.13 647	0.12 646	0.13 627	0.12 607

pcwnet_v2	0.32 639	0.15 526	1.26 773	0.23 506	0.18 622	0.32 586	0.18 396	0.59 718	0.60 726	0.36 612	0.45 631	0.35 572	0.29 604	0.36 518	0.25 567	0.14 672	0.11 660	0.12 623	0.11 607	0.14 647	0.15 665

psmorigin	0.50 733	0.25 671	3.03 813	0.24 564	0.19 649	0.38 649	0.22 564	0.50 607	0.44 614	0.64 753	0.68 734	0.71 758	0.51 736	0.85 742	0.45 693	0.14 672	0.17 739	0.13 647	0.14 690	0.16 672	0.21 732

hitnet-ft	0.29 615	0.17 575	0.40 463	0.19 208	0.14 473	0.39 658	0.23 591	0.44 535	0.41 582	0.36 612	0.46 641	0.53 704	0.34 658	0.76 716	0.32 628	0.14 672	0.10 634	0.13 647	0.10 563	0.15 663	0.13 627

FADNet_RVC	0.30 623	0.28 698	0.83 714	0.23 506	0.15 539	0.30 556	0.17 342	0.49 595	0.37 524	0.30 502	0.38 541	0.30 519	0.27 572	0.52 591	0.31 622	0.14 672	0.14 706	0.14 675	0.16 713	0.21 729	0.23 747

RTS	0.78 775	0.48 770	4.68 820	0.34 737	0.28 743	1.12 790	0.46 759	0.62 739	1.03 791	0.73 762	0.89 762	0.60 727	0.59 750	1.61 808	1.16 789	0.14 672	0.11 660	0.15 691	0.15 700	0.21 729	0.19 709

RTSA	0.78 775	0.48 770	4.68 820	0.34 737	0.28 743	1.12 790	0.46 759	0.62 739	1.03 791	0.73 762	0.89 762	0.60 727	0.59 750	1.61 808	1.16 789	0.14 672	0.11 660	0.15 691	0.15 700	0.21 729	0.19 709

TDLM	0.30 623	0.21 635	0.38 438	0.28 694	0.15 539	0.33 597	0.32 702	0.52 644	0.47 651	0.38 635	0.43 606	0.39 605	0.29 604	0.91 755	0.28 593	0.14 672	0.08 560	0.13 647	0.11 607	0.12 608	0.10 542

CVANet_RVC	0.30 623	0.19 607	0.41 489	0.26 640	0.16 575	0.33 597	0.26 645	0.52 644	0.47 651	0.40 661	0.46 641	0.43 643	0.31 638	0.89 750	0.26 581	0.14 672	0.09 599	0.14 675	0.13 675	0.14 647	0.10 542

AdaStereo	0.24 523	0.16 555	0.37 417	0.24 564	0.12 332	0.32 586	0.17 342	0.54 666	0.42 590	0.33 558	0.38 541	0.35 572	0.21 468	0.30 469	0.22 522	0.14 672	0.06 320	0.13 647	0.08 402	0.11 566	0.08 404
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	0.53 742	0.28 698	0.96 740	0.26 640	0.15 539	0.69 751	0.44 755	0.67 761	1.34 807	0.67 757	0.98 771	0.94 770	0.71 769	0.89 750	0.76 748	0.14 672	0.12 682	0.12 623	0.11 607	0.17 689	0.16 676

PSMNet_ROB	0.33 649	0.24 666	0.54 605	0.31 719	0.21 677	0.42 675	0.43 752	0.59 718	0.47 651	0.37 620	0.44 618	0.49 681	0.31 638	0.64 666	0.43 685	0.14 672	0.10 634	0.15 691	0.14 690	0.13 627	0.11 583

AANet	0.49 729	0.42 761	1.56 788	0.22 444	0.19 649	0.39 658	0.25 631	0.52 644	0.92 782	0.92 776	0.93 766	0.84 765	0.67 764	0.59 638	0.59 726	0.15 688	0.11 660	0.13 647	0.12 646	0.18 704	0.16 676

rvit_0105_6	0.19 393	0.14 486	0.34 377	0.23 506	0.14 473	0.18 238	0.20 501	0.29 314	0.37 524	0.18 317	0.22 335	0.23 412	0.17 399	0.26 397	0.17 383	0.15 688	0.13 695	0.13 647	0.11 607	0.11 566	0.08 404

rvit_0105_5	0.21 436	0.15 526	0.38 438	0.23 506	0.13 420	0.22 392	0.24 613	0.36 434	0.39 550	0.21 353	0.23 347	0.26 462	0.19 447	0.26 397	0.19 450	0.15 688	0.13 695	0.12 623	0.12 646	0.10 514	0.09 481

rvit_0105_3	0.23 491	0.17 575	0.40 463	0.25 605	0.15 539	0.24 440	0.28 668	0.38 454	0.41 582	0.25 400	0.25 375	0.28 490	0.21 468	0.28 433	0.20 473	0.15 688	0.13 695	0.14 675	0.15 700	0.10 514	0.09 481

rvit_105_1	0.27 581	0.19 607	0.46 545	0.27 669	0.19 649	0.30 556	0.35 720	0.44 535	0.51 684	0.31 520	0.31 451	0.31 529	0.26 552	0.35 509	0.25 567	0.15 688	0.14 706	0.15 691	0.17 723	0.11 566	0.10 542

GASNet	0.36 668	0.46 766	0.88 727	0.34 737	0.23 707	0.35 626	0.22 564	0.60 727	0.53 698	0.40 661	0.37 526	0.45 659	0.30 619	0.79 726	0.35 645	0.15 688	0.10 634	0.14 675	0.14 690	0.22 736	0.12 607

Wz-Net-TNSev	0.51 737	0.58 784	1.61 793	0.25 605	0.21 677	0.65 745	0.45 756	0.63 746	0.69 748	0.51 722	0.54 685	0.71 758	0.60 752	1.00 769	0.77 751	0.15 688	0.15 722	0.13 647	0.15 700	0.21 729	0.20 722

UDGNet	0.23 491	0.31 722	0.38 438	0.24 564	0.14 473	0.24 440	0.18 396	0.32 360	0.43 598	0.29 470	0.28 406	0.24 427	0.19 447	0.29 453	0.20 473	0.15 688	0.07 466	0.21 741	0.11 607	0.14 647	0.10 542

AF-Net	0.37 678	0.26 683	0.56 619	0.32 726	0.23 707	0.41 668	0.29 675	0.61 731	0.64 737	0.42 681	0.68 734	0.65 744	0.49 731	0.57 623	0.44 690	0.15 688	0.11 660	0.19 730	0.14 690	0.15 663	0.13 627

RGC	0.39 691	0.32 730	0.64 658	0.34 737	0.27 735	0.40 664	0.29 675	0.57 703	0.53 698	0.45 698	0.64 727	0.62 733	0.45 715	0.72 699	0.39 664	0.15 688	0.15 722	0.21 741	0.20 738	0.18 704	0.19 709

Nwc_Net	0.37 678	0.25 671	0.68 672	0.31 719	0.24 715	0.44 686	0.30 688	0.65 748	0.50 680	0.37 620	0.69 738	0.58 722	0.45 715	0.60 642	0.40 671	0.15 688	0.12 682	0.19 730	0.21 743	0.14 647	0.13 627

SHD	0.42 703	0.27 692	0.81 707	0.31 719	0.25 724	0.42 675	0.22 564	0.66 754	0.94 788	0.63 751	0.60 712	0.59 724	0.47 724	0.59 638	0.58 725	0.15 688	0.13 695	0.16 703	0.16 713	0.20 726	0.22 739

AnyNet_C32	0.51 737	0.40 755	1.10 760	0.29 700	0.28 743	0.59 737	0.58 780	0.54 666	0.60 726	0.62 749	0.66 730	0.54 708	0.54 739	0.78 724	1.74 814	0.15 688	0.14 706	0.15 691	0.17 723	0.20 726	0.20 722

ADCPNet	0.48 726	0.29 707	1.60 791	0.27 669	0.23 707	0.70 754	0.38 735	0.53 656	0.51 684	0.51 722	0.59 707	0.67 749	0.56 743	0.60 642	1.14 785	0.15 688	0.18 745	0.14 675	0.23 757	0.19 717	0.19 709

DeepPruner_ROB	0.26 570	0.19 607	0.44 523	0.21 367	0.16 575	0.30 556	0.21 534	0.52 644	0.32 458	0.35 595	0.38 541	0.39 605	0.26 552	0.42 549	0.24 557	0.15 688	0.11 660	0.11 584	0.11 607	0.14 647	0.13 627

CBMV	0.33 649	0.21 635	0.54 605	0.23 506	0.13 420	0.42 675	0.33 714	0.53 656	0.48 663	0.52 730	0.49 656	0.50 689	0.41 698	0.56 619	0.31 622	0.15 688	0.16 732	0.18 720	0.16 713	0.13 627	0.13 627
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Light-Stereo-hy	0.42 703	0.27 692	0.79 700	0.32 726	0.27 735	0.58 733	0.30 688	0.55 676	0.46 645	0.48 713	0.43 606	1.00 775	0.35 664	0.69 685	0.34 640	0.16 704	0.18 745	0.50 796	0.32 781	0.25 745	0.23 747

Weightmod_eth	0.16 295	0.11 291	0.20 175	0.21 367	0.13 420	0.20 325	0.18 396	0.25 235	0.19 211	0.17 296	0.25 375	0.19 346	0.17 399	0.25 377	0.14 283	0.16 704	0.08 560	0.08 334	0.08 402	0.09 438	0.05 52

rvit_0105_4	0.20 415	0.15 526	0.38 438	0.23 506	0.14 473	0.20 325	0.22 564	0.33 376	0.39 550	0.19 329	0.24 363	0.25 440	0.19 447	0.27 417	0.17 383	0.16 704	0.13 695	0.13 647	0.11 607	0.11 566	0.08 404

FADNet	0.32 639	0.36 741	0.74 690	0.23 506	0.22 694	0.37 640	0.19 446	0.53 656	0.48 663	0.32 542	0.36 517	0.43 643	0.32 646	0.64 666	0.25 567	0.16 704	0.16 732	0.14 675	0.16 713	0.24 743	0.19 709

RP	0.35 663	0.22 652	0.51 591	0.31 719	0.24 715	0.37 640	0.28 668	0.50 607	0.58 719	0.40 661	0.63 725	0.61 731	0.47 724	0.61 649	0.39 664	0.16 704	0.15 722	0.17 710	0.15 700	0.17 689	0.17 689

G-Net	0.46 720	0.25 671	0.86 724	0.34 737	0.28 743	0.90 779	0.35 720	0.47 570	0.45 627	0.68 758	1.22 783	0.64 743	0.60 752	0.61 649	0.57 720	0.16 704	0.14 706	0.17 710	0.13 675	0.22 736	0.19 709

edge stereo	0.39 691	0.22 652	0.81 707	0.27 669	0.22 694	0.37 640	0.24 613	0.56 693	0.54 703	0.53 736	0.60 712	0.71 758	0.50 733	0.78 724	0.40 671	0.16 704	0.14 706	0.19 730	0.14 690	0.16 672	0.17 689

ADCS	0.58 750	0.40 755	1.35 779	0.29 700	0.24 715	0.55 728	0.45 756	0.67 761	0.83 769	0.76 767	0.71 739	0.68 753	0.60 752	0.76 716	2.23 822	0.16 704	0.16 732	0.16 703	0.17 723	0.22 736	0.22 739

AnyNet_C01	0.65 758	0.58 784	2.60 809	0.32 726	0.26 731	0.88 775	0.61 785	0.63 746	0.62 732	0.68 758	0.96 768	0.76 761	0.60 752	0.96 764	1.43 802	0.16 704	0.16 732	0.17 710	0.17 723	0.23 739	0.23 747

LSM	1.64 809	0.40 755	2.56 808	2.02 825	17.61 846	0.51 716	0.52 773	0.61 731	0.76 758	0.82 770	1.11 776	0.63 741	0.54 739	0.75 710	0.49 706	0.16 704	0.24 777	0.18 720	0.21 743	0.25 745	2.42 828

DPSNet	0.47 723	0.24 666	0.93 735	0.27 669	0.20 668	0.75 759	0.57 779	0.84 789	0.79 762	0.47 709	0.51 666	0.60 727	0.69 767	0.87 745	0.71 746	0.16 704	0.13 695	0.12 623	0.10 563	0.25 745	0.21 732

NCCL2	0.35 663	0.26 683	0.49 570	0.36 748	0.22 694	0.41 668	0.41 747	0.53 656	0.42 590	0.47 709	0.46 641	0.61 731	0.39 689	0.55 608	0.37 652	0.16 704	0.13 695	0.21 741	0.21 743	0.16 672	0.16 676

SGM_RVC	0.50 733	0.19 607	0.50 581	0.25 605	0.15 539	0.69 751	0.39 740	0.68 764	0.82 765	0.95 783	0.84 756	1.13 782	0.76 772	1.16 784	0.60 730	0.16 704	0.16 732	0.16 703	0.16 713	0.16 672	0.17 689
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
rvit_stereo_0075_2	0.24 523	0.17 575	0.50 581	0.26 640	0.22 694	0.22 392	0.15 222	0.40 482	0.35 499	0.27 425	0.37 526	0.29 501	0.20 458	0.28 433	0.19 450	0.17 717	0.12 682	0.19 730	0.12 646	0.13 627	0.13 627

Syn2CoEx	0.36 668	0.31 722	0.78 693	0.34 737	0.21 677	0.41 668	0.28 668	0.61 731	0.49 672	0.42 681	0.56 699	0.45 659	0.44 712	0.69 685	0.38 656	0.17 717	0.14 706	0.15 691	0.12 646	0.13 627	0.12 607

NCC-stereo	0.39 691	0.25 671	0.69 673	0.32 726	0.28 743	0.46 694	0.36 725	0.65 748	0.52 693	0.40 661	0.57 702	0.56 714	0.47 724	0.73 701	0.45 693	0.17 717	0.14 706	0.18 720	0.25 764	0.16 672	0.16 676

Abc-Net	0.39 691	0.25 671	0.69 673	0.32 726	0.28 743	0.46 694	0.36 725	0.65 748	0.52 693	0.40 661	0.57 702	0.56 714	0.47 724	0.73 701	0.45 693	0.17 717	0.14 706	0.18 720	0.25 764	0.16 672	0.16 676
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	0.43 709	0.37 748	0.96 740	0.34 737	0.25 724	0.53 726	0.34 716	0.60 727	0.73 756	0.51 722	0.46 641	0.57 719	0.47 724	0.70 689	0.72 747	0.17 717	0.12 682	0.18 720	0.15 700	0.25 745	0.23 747

SGM-ForestM	1.36 800	0.28 698	0.79 700	0.26 640	0.16 575	2.26 815	1.00 814	1.42 811	1.46 812	2.38 829	2.05 811	5.95 834	2.66 825	2.95 824	2.46 824	0.17 717	0.18 745	0.18 720	0.18 730	0.15 663	0.18 702

PS-NSSS	0.32 639	0.30 714	0.46 545	0.23 506	0.17 600	0.33 597	0.24 613	0.57 703	0.41 582	0.37 620	0.52 675	0.35 572	0.30 619	0.80 730	0.30 613	0.17 717	0.14 706	0.21 741	0.15 700	0.15 663	0.13 627

XPNet_ROB	0.33 649	0.20 620	0.43 513	0.27 669	0.18 622	0.37 640	0.31 694	0.55 676	0.50 680	0.51 722	0.53 682	0.58 722	0.37 678	0.63 664	0.45 693	0.17 717	0.12 682	0.13 647	0.12 646	0.15 663	0.14 652

LALA_ROB	0.36 668	0.25 671	0.46 545	0.30 713	0.21 677	0.47 701	0.39 740	0.61 731	0.51 684	0.52 730	0.51 666	0.69 755	0.36 669	0.50 579	0.43 685	0.17 717	0.11 660	0.16 703	0.14 690	0.17 689	0.15 665

SGM-Forest	0.36 668	0.17 575	0.47 553	0.23 506	0.16 575	0.45 692	0.41 747	0.55 676	0.48 663	0.52 730	0.60 712	0.52 699	0.41 698	0.85 742	0.50 712	0.17 717	0.17 739	0.17 710	0.15 700	0.15 663	0.15 665
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MeshStereo	0.58 750	0.27 692	0.67 666	0.22 444	0.17 600	0.66 747	0.37 729	0.78 778	0.61 730	1.47 812	1.30 786	1.65 799	0.79 774	1.12 781	0.59 726	0.17 717	0.17 739	0.17 710	0.14 690	0.17 689	0.14 652
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
G3	0.21 436	0.25 671	0.37 417	0.41 762	0.15 539	0.17 207	0.16 286	0.38 454	0.21 266	0.25 400	0.23 347	0.22 389	0.13 278	0.36 518	0.17 383	0.18 728	0.06 320	0.18 720	0.10 563	0.14 647	0.07 314

PM Cens cmp D40	0.92 785	0.28 698	0.67 666	0.27 669	0.25 724	0.87 774	0.53 775	1.13 802	1.87 816	1.70 817	3.06 824	2.75 819	1.42 808	1.27 794	1.09 783	0.18 728	0.19 754	0.19 730	0.20 738	0.18 704	0.20 722

AIO-test2	0.20 415	0.20 620	0.36 408	0.26 640	0.15 539	0.22 392	0.16 286	0.42 512	0.42 590	0.16 275	0.29 420	0.15 272	0.11 177	0.26 397	0.13 239	0.18 728	0.06 320	0.10 524	0.11 607	0.07 249	0.07 314

HBP-ISP	0.33 649	0.30 714	0.72 685	0.22 444	0.16 575	0.32 586	0.22 564	0.54 666	0.44 614	0.41 670	0.49 656	0.33 548	0.38 682	0.73 701	0.25 567	0.18 728	0.19 754	0.24 751	0.20 738	0.16 672	0.13 627

DeepPrunerF	0.44 715	0.29 707	1.29 776	0.33 733	0.30 754	0.35 626	0.36 725	0.62 739	1.15 801	0.40 661	0.44 618	0.39 605	0.41 698	0.80 730	0.52 715	0.18 728	0.14 706	0.23 749	0.21 743	0.17 689	0.17 689

CBMV_ROB	0.33 649	0.18 590	0.53 602	0.21 367	0.14 473	0.33 597	0.20 501	0.51 625	0.45 627	0.51 722	0.55 692	0.45 659	0.42 707	0.71 693	0.32 628	0.18 728	0.19 754	0.23 749	0.21 743	0.14 647	0.15 665

PWCDC_ROB	0.38 686	0.30 714	0.60 635	0.33 733	0.20 668	0.42 675	0.19 446	0.58 712	0.89 774	0.42 681	1.26 785	0.36 577	0.34 658	0.50 579	0.38 656	0.18 728	0.11 660	0.11 584	0.09 514	0.19 717	0.13 627

WCMA_ROB	0.51 737	0.21 635	0.65 660	0.25 605	0.21 677	0.58 733	0.32 702	0.54 666	0.55 709	0.95 783	1.40 790	1.28 790	0.81 777	0.73 701	0.62 733	0.18 728	0.15 722	0.15 691	0.15 700	0.19 717	0.19 709

PM Graph cmp D40	0.87 780	0.32 730	0.71 684	0.29 700	0.33 760	0.86 772	0.58 780	0.98 797	1.71 815	1.59 814	3.40 826	2.11 807	1.16 796	1.24 790	0.90 765	0.19 736	0.20 763	0.19 730	0.21 743	0.18 704	0.21 732

PatchMatch Cens Cmp	1.16 797	0.27 692	0.62 646	0.26 640	0.24 715	1.06 785	0.64 787	1.33 807	2.62 825	1.67 816	3.54 828	4.92 829	1.75 814	1.52 807	1.62 807	0.19 736	0.19 754	0.19 730	0.20 738	0.17 689	0.19 709

PatchMatch Graph Cmp	1.00 787	0.31 722	0.84 719	0.28 694	0.32 758	0.84 769	0.59 783	1.04 798	2.17 822	1.74 818	4.02 830	2.63 816	1.19 799	1.24 790	1.53 806	0.19 736	0.19 754	0.19 730	0.21 743	0.18 704	0.22 739

PatchMatch		0.31 722		0.28 694		0.81 767		1.12 801		1.59 814		2.59 815		1.44 804		0.19 736		0.19 730		0.18 704

FINET	0.34 658	0.27 692	0.80 704	0.24 564	0.24 715	0.36 633	0.34 716	0.54 666	0.72 753	0.39 651	0.47 648	0.32 539	0.30 619	0.51 584	0.32 628	0.19 736	0.17 739	0.13 647	0.12 646	0.18 704	0.16 676

SAMSARA	0.56 744	0.39 754	0.80 704	0.60 793	0.46 779	1.00 783	1.23 823	0.67 761	0.68 746	0.71 761	0.54 685	0.89 769	0.57 746	0.81 734	0.62 733	0.19 736	0.22 770	0.18 720	0.18 730	0.27 760	0.25 757

NOSS_ROB	0.31 630	0.20 620	0.35 388	0.24 564	0.16 575	0.32 586	0.19 446	0.52 644	0.48 663	0.33 558	0.36 517	0.42 638	0.28 589	0.93 758	0.24 557	0.19 736	0.20 763	0.24 751	0.22 754	0.17 689	0.17 689

base	0.37 678	0.21 635	1.98 798	0.27 669	0.20 668	0.37 640	0.19 446	0.49 595	0.38 539	0.41 670	0.51 666	0.27 473	0.26 552	0.68 682	0.30 613	0.20 743	0.12 682	0.16 703	0.15 700	0.10 514	0.13 627

ISRNet	0.27 581	0.13 431	0.45 537	0.26 640	0.19 649	0.24 440	0.14 158	0.45 548	0.43 598	0.39 651	0.48 654	0.42 638	0.27 572	0.32 483	0.29 605	0.20 743	0.12 682	0.17 710	0.16 713	0.16 672	0.20 722

dad	0.28 602	0.31 722	0.44 523	0.21 367	0.14 473	0.30 556	0.20 501	0.33 376	0.49 672	0.44 694	0.44 618	0.45 659	0.21 468	0.41 545	0.26 581	0.20 743	0.11 660	0.20 739	0.11 607	0.14 647	0.10 542

TARStereo(FT)	0.57 747	0.36 741	1.06 751	0.45 773	0.25 724	0.89 777	1.27 824	0.66 754	0.59 720	0.51 722	0.91 764	1.08 778	0.57 746	0.84 739	0.84 757	0.21 746	0.15 722	0.25 756	0.18 730	0.25 745	0.15 665

2222	0.57 747	0.36 741	1.06 751	0.45 773	0.25 724	0.89 777	1.27 824	0.66 754	0.59 720	0.51 722	0.91 764	1.08 778	0.57 746	0.84 739	0.84 757	0.21 746	0.15 722	0.25 756	0.18 730	0.25 745	0.15 665

1111	0.79 777	0.31 722	1.57 789	0.39 758	0.28 743	1.14 792	0.99 813	0.83 787	0.96 789	0.97 786	1.11 776	1.23 787	1.18 798	1.73 813	1.70 812	0.21 746	0.18 745	0.22 747	0.21 743	0.29 766	0.26 759

PVD	0.58 750	0.34 736	0.84 719	0.39 758	0.31 757	0.59 737	0.47 764	0.80 782	1.25 804	0.92 776	1.09 774	0.79 762	0.82 778	0.85 742	0.76 748	0.21 746	0.18 745	0.22 747	0.18 730	0.27 760	0.35 776

CSAN	0.50 733	0.35 738	0.78 693	0.36 748	0.23 707	0.56 729	0.59 783	0.61 731	0.70 750	0.64 753	0.78 749	0.65 744	0.60 752	1.38 802	0.62 733	0.21 746	0.17 739	0.20 739	0.20 738	0.18 704	0.18 702

PDISCO_ROB	0.43 709	0.30 714	0.67 666	0.43 767	0.36 766	0.67 748	0.32 702	0.72 770	0.76 758	0.43 687	0.53 682	0.63 741	0.40 694	0.66 677	0.47 701	0.21 746	0.12 682	0.21 741	0.19 736	0.25 745	0.20 722

GOStereo-base	0.23 491	0.27 692	0.44 523	0.41 762	0.15 539	0.18 238	0.17 342	0.40 482	0.25 351	0.27 425	0.26 388	0.21 376	0.16 366	0.42 549	0.17 383	0.22 752	0.06 320	0.17 710	0.09 514	0.15 663	0.08 404

UHP(FT)	0.68 761	0.42 761	1.12 761	0.43 767	0.27 735	1.09 787	0.64 787	0.77 775	1.20 802	0.94 779	1.17 780	1.08 778	0.82 778	1.06 774	1.04 775	0.22 752	0.24 777	0.31 775	0.27 773	0.29 766	0.23 747

fsdfsdds	1.26 799	0.33 733	1.44 783	0.43 767	0.59 791	2.19 814	1.14 821	1.28 806	2.36 823	2.10 827	4.10 831	3.15 822	1.94 817	1.09 778	1.28 798	0.22 752	0.19 754	0.34 783	0.25 764	0.36 781	0.34 774

mmmmmm	0.68 761	0.42 761	1.12 761	0.43 767	0.27 735	1.09 787	0.64 787	0.77 775	1.20 802	0.94 779	1.17 780	1.08 778	0.82 778	1.06 774	1.04 775	0.22 752	0.24 777	0.31 775	0.27 773	0.29 766	0.23 747

TARSTereo(ZeroShot)	1.99 813	0.26 683	2.90 811	0.33 733	1.30 819	3.07 819	2.37 831	2.20 826	4.84 835	3.25 833	6.38 837	4.33 826	3.05 827	1.33 799	1.21 795	0.23 756	0.18 745	0.24 751	0.81 823	0.29 766	1.26 820

TestStereooo	1.99 813	0.26 683	2.90 811	0.33 733	1.30 819	3.07 819	2.37 831	2.20 826	4.84 835	3.25 833	6.38 837	4.33 826	3.05 827	1.33 799	1.21 795	0.23 756	0.18 745	0.24 751	0.81 823	0.29 766	1.26 820

PStereo	0.26 570	0.37 748	0.34 377	0.21 367	0.13 420	0.25 460	0.25 631	0.33 376	0.47 651	0.26 414	0.17 248	0.29 501	0.34 658	0.35 509	0.37 652	0.23 756	0.15 722	0.17 710	0.13 675	0.23 739	0.21 732

FSD					0.24 715	0.27 495	0.27 652	0.31 348	0.29 415	0.26 414	0.27 398	0.28 490	0.27 572	0.28 433	0.26 581	0.23 756	0.22 770	0.27 759	0.26 769	0.25 745

DualNet (step1)	0.28 602	0.19 607	0.50 581	0.18 138	0.16 575	0.34 611	0.20 501	0.51 625	0.38 539	0.37 620	0.34 496	0.37 585	0.30 619	0.39 534	0.23 544	0.23 756	0.09 599	0.28 767	0.24 759	0.18 704	0.16 676

test_sample9	0.42 703	0.19 607	0.50 581	0.18 138	0.16 575	0.34 611	0.20 501	0.51 625	0.38 539	0.37 620	0.34 496	0.37 585	0.30 619	0.66 677	0.91 766	0.23 756	1.82 837	0.28 767	0.24 759	0.18 704	0.16 676

test_sample8	0.49 729	0.19 607	0.50 581	0.18 138	0.16 575	0.34 611	0.20 501	0.55 676	0.34 482	0.62 749	0.38 541	1.15 785	0.67 764	0.66 677	0.91 766	0.23 756	1.82 837	0.28 767	0.24 759	0.18 704	0.16 676

SDNR	0.42 703	0.21 635	0.82 711	0.21 367	0.18 622	1.27 799	0.17 342	0.50 607	0.49 672	0.42 681	0.81 752	0.38 593	0.27 572	1.19 785	0.38 656	0.23 756	0.24 777	0.17 710	0.13 675	0.17 689	0.20 722

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 737	0.50 775	0.86 724	0.39 758	0.24 715	0.84 769	0.55 777	0.56 693	0.62 732	0.60 746	0.68 734	0.62 733	0.42 707	1.13 783	0.43 685	0.23 756	0.27 784	0.27 759	0.35 784	0.25 745	0.29 765

MSMD_ROB	0.60 754	0.33 733	0.61 638	0.30 713	0.25 724	0.86 772	0.35 720	0.55 676	0.67 743	1.10 793	1.49 795	1.76 802	0.97 790	0.88 748	0.49 706	0.23 756	0.21 766	0.27 759	0.27 773	0.25 745	0.24 755

FC-DCNN v2	0.71 766	0.30 714	0.67 666	0.32 726	0.27 735	0.84 769	0.39 740	0.84 789	0.85 773	1.44 808	1.64 802	2.09 806	1.28 805	1.06 774	0.80 755	0.24 766	0.22 770	0.27 759	0.26 769	0.26 755	0.25 757

FCDSN-DC	0.63 756	0.31 722	0.61 638	0.36 748	0.30 754	0.65 745	0.37 729	0.66 754	0.68 746	1.14 795	1.54 799	1.71 801	1.26 803	0.92 756	0.64 739	0.24 766	0.22 770	0.27 759	0.26 769	0.27 760	0.27 764
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.70 765	0.30 714	0.69 673	0.32 726	0.27 735	0.81 767	0.39 740	0.79 781	0.82 765	1.41 804	1.58 801	1.98 804	1.26 803	1.02 771	0.77 751	0.24 766	0.22 770	0.27 759	0.26 769	0.26 755	0.26 759

PSMNet-RUCA	0.37 678	0.41 759	0.66 665	0.46 777	0.41 771	0.34 611	0.25 631	0.57 703	0.45 627	0.39 651	0.52 675	0.43 643	0.33 649	0.41 545	0.29 605	0.25 769	0.14 706	0.33 782	0.21 743	0.31 773	0.22 739

Anonymous_2	0.37 678	0.21 635	0.47 553	0.20 301	0.21 677	0.42 675	0.26 645	0.38 454	0.29 415	0.33 558	0.30 436	0.44 654	0.38 682	0.36 518	0.29 605	0.26 770	0.29 788	0.44 793	1.41 831	0.34 777	0.21 732

UDG	0.40 698	0.46 766	0.49 570	0.40 761	0.35 764	0.47 701	0.27 652	0.54 666	0.47 651	0.39 651	0.45 631	0.59 724	0.44 712	0.46 562	0.39 664	0.26 770	0.19 754	0.48 795	0.22 754	0.34 777	0.26 759

ccnet	0.42 703	0.31 722	0.48 564	0.27 669	0.32 758	0.60 740	0.32 702	0.65 748	0.46 645	0.53 736	0.66 730	0.56 714	0.45 715	0.72 699	0.61 731	0.26 770	0.19 754	0.24 751	0.21 743	0.26 755	0.22 739

PASM	0.45 718	0.35 738	0.90 730	0.35 746	0.33 760	0.39 658	0.38 735	0.50 607	0.61 730	0.52 730	0.51 666	0.62 733	0.45 715	0.93 758	0.48 702	0.26 770	0.29 788	0.29 771	0.33 782	0.29 766	0.26 759

ELAS	0.74 771	0.36 741	0.85 723	0.36 748	0.33 760	1.36 803	0.77 801	0.93 793	0.92 782	1.41 804	1.53 798	1.16 786	1.17 797	0.95 763	1.03 773	0.26 770	0.25 781	0.28 767	0.28 778	0.31 773	0.30 766
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
nnnnnnn	0.74 771	0.33 733	1.35 779	0.42 765	0.35 764	0.79 765	0.46 759	0.82 786	1.08 796	1.05 790	1.50 796	1.57 797	0.98 791	1.12 781	1.09 783	0.27 775	0.25 781	0.32 778	0.31 780	0.34 777	0.32 772

GANetREF_RVC	0.43 709	0.47 768	0.69 673	0.38 756	0.20 668	0.51 716	0.48 768	0.66 754	0.66 740	0.46 702	0.46 641	0.50 689	0.44 712	0.90 754	0.39 664	0.27 775	0.21 766	0.32 778	0.18 730	0.27 760	0.22 739
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	0.66 759	0.89 805	1.59 790	0.77 801	1.21 817	0.51 716	0.23 591	0.59 718	0.72 753	0.69 760	0.61 719	0.69 755	0.91 786	0.79 726	0.48 702	0.27 775	0.12 682	0.73 808	0.30 779	0.65 801	0.40 780

ELAS_RVC	0.74 771	0.36 741	1.00 744	0.37 754	0.33 760	0.88 775	0.93 810	0.83 787	1.08 796	1.35 800	1.33 789	1.24 788	1.33 807	1.06 774	0.95 769	0.27 775	0.25 781	0.29 771	0.27 773	0.30 772	0.30 766
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoSA	0.81 778	0.37 748	1.08 755	0.51 786	0.65 796	0.67 748	1.44 827	0.74 772	1.06 794	0.54 738	1.67 803	0.49 681	1.78 815	0.96 764	1.69 811	0.28 779	0.43 803	0.27 759	0.51 801	0.40 785	0.58 794

BEATNet-Init1	4.73 831	2.61 825	13.29 846	0.58 791	0.53 787	10.12 839	3.33 836	4.83 839	5.01 838	8.75 846	8.51 840	14.08 855	7.60 842	7.70 845	5.34 840	0.28 779	0.28 787	0.34 783	0.37 788	0.57 794	0.45 783

MANE	1.41 802	0.36 741	0.74 690	0.43 767	0.41 771	2.16 813	0.80 803	2.39 829	3.38 828	2.22 828	3.06 824	3.54 824	2.73 826	2.15 821	1.94 819	0.28 779	0.27 784	0.30 773	0.46 795	0.28 765	0.34 774

CAS	0.15 277	0.07 5	0.21 193	0.41 762	0.16 575	0.20 325	0.18 396	0.22 164	0.19 211	0.15 246	0.19 284	0.11 132	0.09 51	0.14 51	0.13 239	0.29 782	0.04 2	0.06 74	0.04 1	0.06 146	0.14 652

MFN_U_SF_RVC	0.56 744	0.51 777	1.19 767	0.38 756	0.22 694	0.69 751	0.27 652	0.80 782	0.67 743	0.73 762	0.74 744	0.87 766	0.61 761	0.81 734	0.76 748	0.29 782	0.27 784	0.32 778	0.37 788	0.32 776	0.31 769

PMTNet	0.15 277	0.08 53	0.23 229	0.15 10	0.09 92	0.23 417	0.16 286	0.25 235	0.23 314	0.17 296	0.21 319	0.16 297	0.14 318	0.22 318	0.13 239	0.29 782	0.05 53	0.06 74	0.04 1	0.07 249	0.06 199

DStereoFS	0.84 779	0.66 793	0.80 704	0.53 790	0.50 783	1.23 797	0.55 777	0.94 794	1.32 806	0.89 773	1.32 787	1.04 777	2.32 823	1.29 797	1.14 785	0.31 785	0.35 797	0.30 773	0.39 791	0.34 777	0.60 797

NVStereoNet_ROB	0.67 760	0.49 774	0.83 714	0.48 779	0.40 770	0.51 716	0.46 759	0.70 767	0.77 760	0.84 771	1.72 804	1.02 776	0.83 781	1.23 789	0.79 754	0.32 786	0.38 799	0.40 791	0.46 795	0.36 781	0.41 781
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	0.41 700	0.50 775	0.48 564	0.44 772	0.39 768	0.46 694	0.32 702	0.50 607	0.43 598	0.45 698	0.52 675	0.57 719	0.36 669	0.48 570	0.33 635	0.33 787	0.21 766	0.55 800	0.25 764	0.37 783	0.32 772

CC-Net-ROB	0.43 709	0.47 768	0.65 660	0.37 754	0.23 707	0.51 716	0.29 675	0.66 754	0.49 672	0.46 702	0.51 666	0.48 675	0.38 682	0.96 764	0.35 645	0.34 788	0.23 775	0.55 800	0.25 764	0.31 773	0.20 722

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 415	0.72 796	0.70 679	0.17 74	0.08 54	0.15 98	0.15 222	0.18 69	0.16 128	0.13 189	0.12 124	0.09 42	0.08 21	0.16 145	0.13 239	0.35 789	0.04 2	0.08 334	0.07 310	0.11 566	0.23 747

SQANet	0.40 698	0.48 770	0.67 666	0.48 779	0.39 768	0.48 707	0.22 564	0.51 625	0.43 598	0.40 661	0.47 648	0.47 669	0.33 649	0.54 605	0.32 628	0.36 790	0.15 722	0.40 791	0.21 743	0.45 788	0.31 769

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 668	0.36 741	0.53 602	0.34 737	0.19 649	0.51 716	0.24 613	0.55 676	0.38 539	0.41 670	0.47 648	0.47 669	0.27 572	0.73 701	0.30 613	0.36 790	0.19 754	0.27 759	0.17 723	0.26 755	0.23 747

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 761	0.64 791	1.06 751	0.45 773	0.27 735	1.40 806	0.58 780	0.78 778	0.92 782	0.84 771	0.86 758	0.88 768	0.68 766	1.33 799	0.68 744	0.37 792	0.29 788	0.34 783	0.36 787	0.43 786	0.37 777

MADNet+	1.01 790	1.16 816	4.72 822	0.70 798	0.47 780	1.24 798	0.96 811	0.97 796	0.89 774	0.65 755	0.77 748	0.87 766	0.85 784	2.09 819	1.68 809	0.38 793	0.39 800	0.31 775	0.27 773	0.43 786	0.39 779

Consistency-Raft	0.55 743	0.48 770	1.02 747	0.45 773	0.49 782	0.49 712	0.47 764	0.72 770	0.72 753	0.45 698	0.82 754	0.47 669	0.60 752	0.50 579	0.63 736	0.39 794	0.39 800	0.44 793	0.51 801	0.52 791	0.37 777

UHP(ZeroShot)	4.71 828	0.60 786	7.05 831	0.48 779	0.70 798	9.17 836	2.53 833	5.32 841	14.17 854	8.26 844	14.83 852	9.91 845	8.72 843	4.02 836	3.96 830	0.41 795	0.31 791	0.37 786	0.56 808	1.09 820	1.78 824

UHP	4.71 828	0.60 786	7.05 831	0.48 779	0.70 798	9.17 836	2.53 833	5.32 841	14.17 854	8.26 844	14.83 852	9.91 845	8.72 843	4.02 836	3.96 830	0.41 795	0.31 791	0.37 786	0.56 808	1.09 820	1.78 824

JetBlue	1.14 796	0.76 798	2.36 804	0.59 792	0.75 802	3.04 818	1.78 829	1.11 800	0.90 776	0.94 779	1.10 775	1.66 800	1.28 805	2.09 819	1.72 813	0.43 797	0.36 798	0.38 788	0.38 790	0.58 795	0.56 791

otaku	0.57 747	0.62 790	0.87 726	0.63 795	0.44 777	0.73 755	0.37 729	0.65 748	0.66 740	0.51 722	0.75 745	0.66 748	0.45 715	0.69 685	0.46 699	0.53 798	0.34 796	0.55 800	0.35 784	0.60 796	0.45 783

DGSMNet	0.61 755	0.29 707	0.91 731	0.51 786	0.70 798	0.62 743	1.38 826	0.59 718	0.55 709	0.37 620	0.61 719	0.52 699	0.33 649	0.65 673	0.43 685	0.53 798	0.60 823	0.67 805	0.61 812	0.63 798	0.61 801

ACVNet_1	0.72 767	0.81 800	1.37 781	0.72 799	0.53 787	0.77 760	0.42 750	0.85 792	0.90 776	0.74 765	0.75 745	1.32 792	0.72 770	1.02 771	0.55 719	0.54 800	0.31 791	0.71 807	0.35 784	0.64 800	0.45 783

anonymity	0.56 744	0.54 782	0.70 679	0.47 778	0.61 793	0.56 729	0.43 752	0.69 765	0.49 672	0.63 751	0.55 692	0.54 708	0.60 752	0.61 649	0.57 720	0.55 801	0.53 816	0.50 796	0.54 805	0.51 790	0.56 791

Ntro	0.58 750	0.64 791	0.92 733	0.66 796	0.50 783	0.77 760	0.36 725	0.66 754	0.70 750	0.50 717	0.59 707	0.65 744	0.51 736	0.75 710	0.45 693	0.56 802	0.32 794	0.56 803	0.34 783	0.63 798	0.46 786

SGM+DAISY	0.87 780	0.66 793	1.30 777	0.51 786	0.60 792	1.03 784	0.84 807	0.76 774	0.73 756	1.39 802	1.51 797	1.31 791	1.22 801	1.11 779	1.08 778	0.57 803	0.53 816	0.51 799	0.51 801	0.54 792	0.61 801

SPS-STEREO	0.69 764	0.61 789	0.98 742	0.52 789	0.57 789	0.74 756	0.50 771	0.78 778	0.62 732	0.95 783	0.86 758	0.94 770	0.70 768	1.01 770	0.87 762	0.58 804	0.51 813	0.50 796	0.50 800	0.55 793	0.58 794
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-7	1.01 790	0.89 805	0.93 735	0.83 805	0.66 797	1.18 793	0.81 805	1.40 810	1.57 813	1.11 794	1.76 806	1.45 794	1.19 799	1.50 806	1.14 785	0.61 805	0.62 826	0.70 806	0.68 815	0.66 803	0.60 797

ACVNet_2	0.89 782	0.87 804	1.25 772	0.82 803	0.62 794	0.97 782	0.62 786	1.14 803	1.42 809	1.00 787	1.40 790	1.47 795	0.84 782	1.11 779	0.66 742	0.61 805	0.43 803	0.78 811	0.49 798	0.75 807	0.52 789

MFMNet_re	0.72 767	0.76 798	0.99 743	0.62 794	0.70 798	0.77 760	0.67 791	0.75 773	0.83 769	0.78 769	0.86 758	0.69 755	0.78 773	0.71 693	0.61 731	0.66 807	0.59 822	0.61 804	0.58 811	0.68 804	0.71 805

MonStereo1	0.93 786	0.56 783	0.82 711	0.69 797	0.58 790	1.37 804	0.35 720	0.94 794	1.25 804	0.93 778	1.90 807	1.52 796	2.10 820	1.27 794	0.77 751	0.69 808	0.33 795	0.75 809	0.47 797	0.70 805	0.57 793

GCST	0.47 723	0.60 786	0.57 622	1.04 813	0.48 781	0.38 649	0.11 31	0.40 482	0.32 458	0.41 670	0.34 496	0.29 501	0.17 399	0.46 562	0.19 450	0.69 808	0.42 802	0.79 813	0.62 813	0.62 797	0.46 786

light-stereo	2.37 818	0.69 795	3.61 814	3.84 829	3.41 825	4.04 821	0.31 694	2.13 825	1.45 811	3.61 835	6.33 836	6.90 842	0.63 762	4.83 839	1.28 798	0.71 810	0.74 832	0.32 778	0.39 791	1.20 824	0.96 814

IMH-64-1	0.91 783	0.86 802	0.84 719	0.97 808	0.75 802	0.92 780	0.71 793	1.27 804	1.10 798	0.89 773	1.45 792	1.14 783	0.96 788	1.19 785	0.84 757	0.74 811	0.51 813	0.97 816	0.55 806	0.84 810	0.60 797

IMH-64	0.91 783	0.86 802	0.84 719	0.97 808	0.75 802	0.92 780	0.71 793	1.27 804	1.10 798	0.89 773	1.45 792	1.14 783	0.96 788	1.19 785	0.84 757	0.74 811	0.51 813	0.97 816	0.55 806	0.84 810	0.60 797

TorneroNet-64	1.43 803	1.03 811	1.20 768	1.10 814	0.86 811	2.26 815	0.73 796	1.84 819	3.84 833	1.25 797	2.25 815	2.69 818	1.42 808	1.76 816	1.43 802	0.76 813	0.50 811	1.09 821	0.66 814	1.23 826	0.76 810

WAO-6	1.07 794	0.93 808	0.92 733	0.96 807	0.78 805	1.28 800	0.75 798	1.34 808	2.00 820	1.02 789	1.54 799	1.59 798	1.22 801	1.31 798	1.14 785	0.78 814	0.55 819	1.02 820	0.75 820	0.83 809	0.69 804

RainbowNet	0.72 767	0.89 805	1.02 747	0.82 803	0.63 795	0.78 763	0.52 773	0.81 784	0.93 786	0.60 746	0.79 750	0.80 763	0.60 752	0.80 730	0.57 720	0.78 814	0.55 819	0.78 811	0.49 798	0.76 808	0.58 794

DStereoO	0.46 720	0.32 730	0.51 591	0.36 748	0.29 753	0.38 649	0.45 756	0.55 676	0.60 726	0.47 709	0.49 656	0.48 675	0.73 771	0.59 638	0.69 745	0.81 816	0.18 745	0.38 788	0.19 736	0.46 789	0.20 722

Dean	1.17 798	1.04 812	1.49 786	1.03 812	0.78 805	1.20 796	0.77 801	1.48 814	1.96 818	1.28 798	1.99 810	2.15 808	1.14 793	1.25 792	1.00 772	0.81 816	0.60 823	1.01 819	0.69 816	0.92 816	0.74 808

TorneroNet	2.22 815	1.08 813	1.24 771	1.14 818	0.90 812	5.58 825	0.80 803	2.12 824	8.69 842	2.58 830	5.42 834	3.88 825	1.97 818	1.78 818	1.87 816	0.86 818	0.54 818	1.15 825	0.74 819	1.23 826	0.85 813

PWCK	1.00 787	1.17 817	1.70 795	0.91 806	0.41 771	1.19 795	0.92 809	1.10 799	1.14 800	1.16 796	1.14 778	1.25 789	0.88 785	1.75 815	1.04 775	0.87 819	0.50 811	0.87 814	0.53 804	0.96 817	0.52 789

WAO-8	1.46 805	1.10 814	1.09 756	1.10 814	0.84 809	2.06 810	0.75 798	1.84 819	3.83 831	1.44 808	2.21 813	2.15 808	1.43 810	3.17 825	1.19 791	0.91 820	0.65 828	1.09 821	0.79 821	0.90 814	0.71 805

Venus	1.46 805	1.10 814	1.09 756	1.10 814	0.84 809	2.06 810	0.75 798	1.84 819	3.83 831	1.44 808	2.21 813	2.15 808	1.43 810	3.17 825	1.19 791	0.91 820	0.65 828	1.09 821	0.79 821	0.90 814	0.71 805

LVE	1.13 795	1.02 810	1.28 775	1.01 810	0.80 808	1.29 801	0.81 805	1.47 813	1.96 818	1.07 792	1.90 807	1.90 803	1.01 792	1.48 805	0.91 766	0.93 822	0.61 825	0.94 815	0.69 816	0.87 812	0.75 809

JetRed	2.30 817	2.64 826	6.12 828	1.12 817	1.38 822	5.85 832	3.29 835	1.99 822	1.67 814	1.98 825	1.95 809	2.16 811	1.60 813	2.48 823	4.10 832	1.05 823	1.60 836	1.09 821	1.01 829	1.67 831	1.28 822

UNDER WATER	1.59 808	1.22 819	2.36 804	1.38 820	1.03 814	1.67 809	1.10 818	1.54 817	3.63 829	1.44 808	1.47 794	2.85 820	2.25 822	1.67 811	1.94 819	1.06 824	0.62 826	1.31 827	0.93 827	1.21 825	1.02 817

IMH	1.05 793	0.95 809	1.00 744	1.01 810	0.78 805	1.11 789	0.68 792	1.38 809	1.43 810	1.00 787	1.72 804	1.43 793	1.14 793	1.73 813	0.89 764	1.09 825	0.55 819	0.99 818	0.57 810	0.87 812	0.62 803

UNDER WATER-64	1.55 807	1.19 818	2.52 807	1.31 819	0.95 813	2.12 812	1.21 822	1.45 812	3.19 827	1.43 807	1.32 787	2.64 817	2.04 819	1.63 810	1.83 815	1.11 826	0.67 830	1.28 826	0.92 826	1.19 823	1.02 817

notaker	1.45 804	1.34 820	1.48 784	1.40 821	1.07 815	1.18 793	0.85 808	1.48 814	1.40 808	1.51 813	3.46 827	2.40 813	1.81 816	1.76 816	1.45 805	1.11 826	0.69 831	1.38 828	0.87 825	1.31 828	0.97 816

ACVNet-4b	0.72 767	0.81 800	1.33 778	0.72 799	0.50 783	0.80 766	0.31 694	0.71 769	0.80 763	0.50 717	0.72 743	0.95 772	0.43 711	0.96 764	1.20 793	1.13 828	0.21 766	0.76 810	0.45 794	0.65 801	0.46 786

KSHMR	1.89 812	1.36 821	1.60 791	1.47 823	1.22 818	1.38 805	1.06 816	1.79 818	5.97 839	1.42 806	5.65 835	2.98 821	1.14 793	2.23 822	1.20 793	1.27 829	1.12 835	1.46 830	1.10 830	1.32 829	1.15 819

ktn	1.77 811	1.36 821	1.22 769	1.43 822	1.14 816	1.52 807	1.08 817	1.51 816	3.96 834	2.77 832	4.69 832	3.35 823	1.46 812	1.69 812	1.25 797	1.43 830	0.77 833	1.45 829	0.99 828	1.32 829	0.96 814

USTest	6.88 833	5.23 830	5.63 827	7.22 833	7.29 829	14.34 843	22.76 849	8.48 845	9.32 843	5.42 838	6.39 839	6.29 841	6.64 838	6.92 843	8.62 845	1.94 831	3.29 843	2.16 841	2.55 842	3.85 836	3.29 831

noway3	4.27 822	5.33 832	4.61 817	11.26 839	10.44 836	5.62 826	4.46 838	4.12 834	0.92 782	1.86 820	2.49 821	6.19 839	3.66 833	3.74 834	4.54 835	1.97 832	0.46 805	2.03 839	1.74 835	5.69 840	4.21 833

noway2	4.26 821	5.26 831	4.63 818	11.29 840	10.43 835	5.62 826	4.46 838	4.09 833	0.90 776	1.87 821	2.47 818	6.20 840	3.67 834	3.62 830	4.54 835	1.97 832	0.46 805	2.02 836	1.74 835	5.72 842	4.32 835

zzzz4	4.31 824	5.77 834	4.85 826	11.37 842	10.45 837	5.64 828	4.46 838	4.20 837	0.91 781	1.87 821	2.47 818	6.11 835	3.60 829	3.65 831	4.59 837	1.99 834	0.47 807	2.02 836	1.74 835	5.77 843	4.37 836

noway1	4.31 824	5.77 834	4.81 825	11.37 842	10.45 837	5.64 828	4.46 838	4.20 837	0.90 776	1.87 821	2.48 820	6.11 835	3.60 829	3.65 831	4.59 837	1.99 834	0.47 807	2.02 836	1.74 835	5.77 843	4.37 836

TCMNet-wrong-test	4.29 823	5.57 833	4.65 819	11.33 841	10.39 834	5.73 831	4.48 842	4.13 835	1.02 790	1.91 824	2.39 816	6.16 837	3.62 831	3.84 835	4.50 834	1.99 834	0.47 807	1.97 835	1.69 833	5.69 840	4.31 834

noway4	4.32 826	5.81 836	4.75 823	11.39 844	10.47 839	5.70 830	4.50 843	4.14 836	0.90 776	1.83 819	2.44 817	6.16 837	3.63 832	3.66 833	4.60 839	2.00 837	0.47 807	2.03 839	1.73 834	5.80 845	4.40 838

MADNet++	2.26 816	1.80 824	2.06 800	2.13 827	1.97 824	2.61 817	1.79 830	2.38 828	2.16 821	2.75 831	2.65 822	2.38 812	2.43 824	3.17 825	3.21 826	2.17 838	1.95 839	1.94 834	1.63 832	2.06 832	2.01 827

DLNR_Zeroshot_test	10.44 837	12.10 847	19.93 849	106.08 868	23.66 858	0.14 70	0.13 111	3.22 831	0.17 162	0.16 275	0.23 347	0.16 297	0.10 113	0.31 476	0.15 319	2.36 839	0.06 320	0.07 209	0.07 310	39.70 873	0.06 199

DLNR-FE	10.45 838	12.13 848	19.94 850	106.10 869	23.12 857	0.14 70	0.13 111	3.28 832	0.17 162	0.16 275	0.23 347	0.16 297	0.10 113	0.31 476	0.15 319	2.41 840	0.06 320	0.07 209	0.07 310	40.22 874	0.06 199

HanzoNet	2.97 819	1.69 823	2.29 803	1.74 824	1.33 821	1.53 808	1.03 815	1.99 822	2.64 826	5.51 839	5.16 833	5.90 833	6.82 840	4.32 838	3.29 827	3.16 841	2.02 841	1.92 832	2.87 843	2.24 833	1.89 826

Selective-IGEV-i1pa	5.57 832	7.99 838	4.76 824	0.80 802	0.45 778	12.99 841	3.60 837	9.25 847	7.43 841	6.97 841	9.87 844	8.94 843	7.26 841	14.66 856	5.65 841	3.55 842	1.08 834	1.93 833	0.72 818	0.73 806	2.79 830

DGTPSM_ROB	8.34 835	5.10 828	10.37 844	5.31 831	10.18 832	8.33 834	23.60 853	6.06 843	13.41 851	4.90 836	10.87 848	5.65 831	10.44 846	6.17 841	12.59 846	3.74 843	7.55 846	3.69 843	7.26 850	4.14 837	7.46 841

DPSMNet_ROB	8.40 836	5.11 829	10.49 845	5.58 832	10.25 833	8.34 835	23.62 854	6.07 844	13.45 852	4.93 837	10.88 849	5.66 832	10.44 846	6.24 842	12.64 847	3.98 844	7.61 847	3.76 844	7.30 851	4.20 838	7.51 842

DPSimNet_ROB	4.34 827	4.23 827	6.89 830	3.67 828	3.68 826	4.75 822	5.21 844	2.67 830	3.68 830	5.82 840	3.95 829	5.57 830	6.72 839	3.46 829	4.48 833	4.05 845	2.88 842	4.68 846	3.12 845	3.69 835	3.62 832

tt	4.71 828	0.10 196	3.94 815	2.06 826	1.53 823	10.14 840	16.88 848	9.27 848	4.98 837	1.39 802	1.02 772	4.68 828	4.90 836	3.35 828	5.86 842	5.76 846	9.15 854	2.24 842	2.53 841	3.10 834	1.32 823

PML	16.10 847	12.82 849	6.78 829	5.23 830	7.76 830	33.92 856	66.56 871	5.30 840	10.28 844	26.12 870	68.59 875	20.51 857	13.49 856	10.06 847	6.78 844	5.96 847	2.00 840	6.04 852	2.18 840	8.96 850	2.60 829

iinet-test	10.78 839	9.29 839	9.70 834	10.48 834	10.68 840	17.98 848	25.98 855	12.57 852	13.39 849	9.64 850	10.10 845	10.06 847	10.61 849	11.22 852	12.70 848	6.40 848	7.74 848	5.68 848	6.69 846	7.47 846	7.30 839

IINet	10.78 839	9.29 839	9.70 834	10.48 834	10.68 840	17.98 848	25.98 855	12.57 852	13.39 849	9.64 850	10.10 845	10.06 847	10.61 849	11.22 852	12.70 848	6.40 848	7.74 848	5.68 848	6.69 846	7.47 846	7.30 839

DPSM_ROB	11.49 842	9.87 845	10.35 842	11.13 837	11.31 842	19.11 851	27.51 858	13.37 855	14.21 856	10.31 852	11.06 850	10.96 853	11.27 854	11.96 854	13.59 851	6.78 850	8.19 851	6.03 850	7.09 848	7.93 848	7.73 844

DPSM	11.49 842	9.87 845	10.35 842	11.13 837	11.31 842	19.11 851	27.51 858	13.37 855	14.21 856	10.31 852	11.06 850	10.96 853	11.27 854	11.96 854	13.59 851	6.78 850	8.19 851	6.03 850	7.09 848	7.93 848	7.73 844

xxxxx1	15.27 844	9.54 842	10.31 839	20.13 848	18.88 847	17.08 844	23.03 850	10.36 849	10.99 845	9.21 847	9.62 841	10.74 850	10.61 849	10.72 848	13.89 853	7.97 852	9.20 855	31.85 871	44.72 872	12.84 851	13.69 846

tt_ll	15.27 844	9.54 842	10.31 839	20.13 848	18.88 847	17.08 844	23.03 850	10.36 849	10.99 845	9.21 847	9.62 841	10.74 850	10.61 849	10.72 848	13.89 853	7.97 852	9.20 855	31.85 871	44.72 872	12.84 851	13.69 846

ff	15.27 844	9.54 842	10.31 839	20.13 848	18.88 847	17.08 844	23.03 850	10.36 849	10.99 845	9.21 847	9.62 841	10.74 850	10.61 849	10.72 848	13.89 853	7.97 852	9.20 855	31.85 871	44.72 872	12.84 851	13.69 846

RAFT-FEzeroshot	23.10 851	19.88 856	20.56 851	22.49 852	22.75 853	38.38 857	55.50 866	26.84 862	28.66 863	20.60 863	22.10 859	22.05 861	22.74 861	24.00 861	27.37 864	13.59 855	16.48 860	12.14 853	14.28 854	15.96 857	15.54 853

RAFT-FE	23.10 851	19.88 856	20.56 851	22.49 852	22.75 853	38.38 857	55.50 866	26.84 862	28.66 863	20.60 863	22.10 859	22.05 861	22.74 861	24.00 861	27.37 864	13.59 855	16.48 860	12.14 853	14.28 854	15.96 857	15.54 853

CasAABBNet	23.10 851	19.86 854	20.64 853	22.47 851	22.73 851	38.41 860	55.50 866	26.89 865	28.70 865	20.61 865	22.15 861	22.08 864	22.75 863	23.99 859	27.36 862	13.59 855	16.48 860	12.14 853	14.27 853	15.95 855	15.53 852

Hybrid-DGEV	23.16 855	19.94 859	20.96 856	22.49 852	22.75 853	38.51 862	55.52 869	27.09 869	28.90 869	20.58 862	22.25 862	22.00 860	22.80 865	24.11 864	27.33 861	13.60 858	16.47 859	12.14 853	14.30 857	15.95 855	15.54 853

FlowAnything	23.14 854	19.87 855	20.79 854	22.50 855	22.74 852	38.39 859	55.46 863	26.89 865	28.72 866	20.77 868	22.29 865	22.07 863	22.72 860	23.99 859	27.41 867	13.60 858	16.55 866	12.15 857	14.36 859	15.97 859	15.52 851

Selective-RAFT-Error	23.16 855	19.93 858	20.87 855	22.54 856	22.81 856	38.52 863	55.47 864	27.01 868	28.83 867	20.66 866	22.25 862	22.09 865	22.80 865	24.09 863	27.36 862	13.61 860	16.48 860	12.15 857	14.28 854	15.99 861	15.57 856

RAFTStereoReplicaGSO							55.57 870	27.19 870	28.95 870	20.67 867	22.28 864	22.36 867	22.85 867	24.77 867	27.37 864	13.64 861	16.51 864	12.16 859	14.32 858	15.98 860

LSM0	24.24 858	19.98 860	22.32 857	24.22 858	40.14 866	38.48 861	55.20 862	26.95 867	28.57 862	20.49 861	21.83 857	22.26 866	22.75 863	24.22 865	27.30 860	13.66 862	16.32 858	12.19 860	14.15 852	16.10 862	17.66 858

fast-reg	23.64 857	20.51 862	23.42 858	23.22 857	24.75 860	38.73 864	55.47 864	26.85 864	28.86 868	20.12 860	21.73 856	21.64 859	22.22 859	24.30 866	27.54 868	13.91 863	16.52 865	14.85 861	15.62 860	16.91 863	15.71 857

Anonymous_1	16.62 848	9.35 841	9.84 836	10.66 836	14.64 844	18.66 850	27.12 857	12.64 854	13.51 853	10.76 854	10.30 847	10.13 849	10.60 848	11.06 851	12.74 850	15.87 864	7.74 848	16.92 862	43.48 871	58.66 875	7.68 843

zzzzzz3	33.80 863	21.93 863	29.35 861	40.69 864	40.71 867	54.58 866	75.81 873	38.06 873	43.73 873	30.21 872	32.81 869	33.59 873	36.40 873	35.16 869	41.64 872	19.24 865	24.62 869	18.35 863	21.58 864	19.15 864	18.48 859

zzz1	33.83 864	21.95 864	29.58 862	40.69 864	40.71 867	54.57 865	75.77 872	38.08 874	43.79 874	30.23 873	32.84 870	33.61 874	36.40 873	35.19 870	41.64 872	19.25 866	24.62 869	18.36 864	21.58 864	19.16 865	18.49 860

Selective-IGEV-i16pa	30.47 862	41.93 869	4.02 816	0.49 784	0.37 767	96.94 870	0.74 797	60.26 877	58.76 875	17.24 856	64.39 874	38.26 876	49.53 875	106.11 877	26.15 859	19.96 867	3.42 844	4.39 845	1.81 839	0.39 784	14.22 850

LRCNet_RVC	10.90 841	14.34 850	9.35 833	15.35 845	8.04 831	1.08 786	0.34 716	8.78 846	0.70 750	12.63 855	16.05 854	9.85 844	6.54 837	8.57 846	6.34 843	20.27 868	5.40 845	23.70 868	21.88 868	14.87 854	13.83 849

zzzz2	34.86 865	30.12 867	31.42 863	34.23 860	34.22 864	58.04 867	83.74 874	40.88 875	43.54 871	31.10 874	33.46 871	32.70 871	33.88 871	35.86 871	41.00 870	20.48 869	24.86 871	18.45 865	21.67 866	24.07 867	23.42 864

noway5	34.86 865	30.12 867	31.42 863	34.23 860	34.22 864	58.04 867	83.74 874	40.88 875	43.54 871	31.10 874	33.46 871	32.70 871	33.88 871	35.86 871	41.00 870	20.48 869	24.86 871	18.45 865	21.67 866	24.07 867	23.42 864

HaxPig	17.72 849	20.22 861	19.73 848	16.53 846	16.51 845	9.27 838	9.33 845	14.34 857	13.27 848	18.65 857	18.70 855	17.35 856	16.77 857	17.04 857	16.45 856	22.05 871	20.89 867	22.27 867	21.53 863	21.29 866	22.13 863

MEDIAN_ROB	21.21 850	24.62 865	23.47 859	19.58 847	19.65 850	13.22 842	10.96 846	17.88 858	17.00 858	22.14 869	22.02 858	20.86 858	20.36 858	21.06 858	19.71 857	25.63 872	24.13 868	26.21 869	25.20 869	25.17 869	25.38 866

AVERAGE_ROB	25.43 859	29.06 866	27.24 860	24.63 859	24.20 859	17.73 847	12.61 847	22.29 861	21.39 861	26.79 871	26.16 868	25.20 868	24.64 870	25.07 868	23.53 858	29.96 873	28.40 873	30.60 870	29.58 870	29.72 870	29.84 867

Light2-Stereo	42.68 867	18.61 853	35.43 865	49.89 866	31.26 861	20.59 853	0.50 771	31.24 871	1.90 817	63.85 876	34.95 873	34.68 875	8.98 845	90.83 875	38.96 869	46.99 874	8.80 853	113.79 877	105.60 876	60.31 876	56.37 868

RSGM-EC	29.65 860	17.75 851	10.04 837	35.31 862	33.15 862	26.42 854	46.65 860	19.89 859	17.74 859	18.92 858	23.36 866	30.14 869	23.59 868	41.87 873	45.99 874	59.56 875	34.38 874	33.25 874	20.37 861	34.97 871	19.60 861

acva	29.65 860	17.75 851	10.04 837	35.31 862	33.15 862	26.42 854	46.65 860	19.89 859	17.74 859	18.92 858	23.36 866	30.14 869	23.59 868	41.87 873	45.99 874	59.56 875	34.38 874	33.25 874	20.37 861	34.97 871	19.60 861

test_example2	101.33 868	108.28 870	68.15 867	98.43 867	106.93 869	89.75 869	102.43 876	36.80 872	97.65 876	129.04 877	130.15 876	65.26 877	66.62 876	92.11 876	80.24 876	144.10 877	199.48 876	81.81 876	103.01 875	125.01 877	101.27 869

ccccc		256.29 871		354.40 870	364.36 870	149.10 871		152.89 878		153.93 878		164.00 878		268.02 878		390.55 878	349.22 877	244.59 878	219.82 877	412.30 878

ASD4		6.65 837

Low-res two-view benchmark