Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

MGW-Stereo	0.11 96	0.09 127	0.14 26	0.17 75	0.11 252	0.14 71	0.12 55	0.20 121	0.16 132	0.10 70	0.12 129	0.11 135	0.11 182	0.17 172	0.10 30	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 138	0.09 127	0.18 142	0.18 140	0.09 94	0.13 45	0.16 292	0.25 241	0.21 274	0.11 118	0.16 234	0.09 43	0.11 182	0.13 20	0.10 30	0.05 9	0.05 57	0.06 79	0.07 315	0.04 1	0.05 52

DispViT+	0.12 138	0.07 5	0.19 161	0.15 10	0.16 582	0.10 24	0.12 55	0.26 263	0.23 322	0.13 195	0.11 100	0.10 86	0.08 21	0.21 301	0.12 169	0.07 182	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 17	0.08 55	0.13 8	0.18 140	0.10 182	0.13 45	0.12 55	0.15 24	0.12 36	0.10 70	0.13 153	0.10 86	0.10 119	0.14 52	0.11 86	0.05 9	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

2.75w_new	0.11 96	0.09 127	0.14 26	0.16 33	0.09 94	0.15 100	0.12 55	0.25 241	0.16 132	0.14 227	0.13 153	0.08 9	0.10 119	0.16 145	0.13 244	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 52

3.25w_new	0.11 96	0.09 127	0.15 49	0.17 75	0.09 94	0.19 285	0.10 12	0.22 169	0.17 168	0.14 227	0.12 129	0.10 86	0.11 182	0.17 172	0.12 169	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 52

3.25w	0.11 96	0.09 127	0.15 49	0.17 75	0.09 94	0.19 285	0.10 12	0.22 169	0.17 168	0.14 227	0.12 129	0.10 86	0.11 182	0.17 172	0.12 169	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 52

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

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

ww2	0.10 17	0.07 5	0.13 8	0.18 140	0.12 336	0.16 160	0.12 55	0.15 24	0.11 18	0.09 27	0.11 100	0.10 86	0.09 54	0.17 172	0.11 86	0.05 9	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

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

MGE	0.10 17	0.08 55	0.14 26	0.22 449	0.15 545	0.13 45	0.12 55	0.15 24	0.17 168	0.09 27	0.09 29	0.09 43	0.08 21	0.18 209	0.10 30	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

L4000	0.14 242	0.09 127	0.25 261	0.20 306	0.12 336	0.19 285	0.20 508	0.29 321	0.15 110	0.11 118	0.19 291	0.10 86	0.11 182	0.27 424	0.13 244	0.06 65	0.04 2	0.07 214	0.06 206	0.05 8	0.05 52

L400	0.12 138	0.10 203	0.20 180	0.19 213	0.12 336	0.19 285	0.18 403	0.20 121	0.15 110	0.12 155	0.11 100	0.08 9	0.09 54	0.15 105	0.12 169	0.05 9	0.04 2	0.07 214	0.06 206	0.05 8	0.05 52

L500	0.12 138	0.10 203	0.21 199	0.19 213	0.12 336	0.19 285	0.17 348	0.21 142	0.17 168	0.13 195	0.14 196	0.08 9	0.09 54	0.15 105	0.12 169	0.05 9	0.05 57	0.07 214	0.07 315	0.05 8	0.05 52

HNOStereo	0.12 138	0.08 55	0.20 180	0.19 213	0.09 94	0.15 100	0.16 292	0.18 74	0.17 168	0.17 301	0.17 255	0.12 180	0.11 182	0.16 145	0.12 169	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.05 8	0.05 52

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

WiStereo	0.10 17	0.08 55	0.16 82	0.16 33	0.07 11	0.15 100	0.12 55	0.15 24	0.13 56	0.09 27	0.07 6	0.12 180	0.10 119	0.14 52	0.09 12	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

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

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

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

tt6	0.10 17	0.08 55	0.16 82	0.16 33	0.07 11	0.15 100	0.12 55	0.15 24	0.13 56	0.09 27	0.07 6	0.12 180	0.10 119	0.14 52	0.09 12	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

tt7	0.10 17	0.10 203	0.13 8	0.19 213	0.07 11	0.14 71	0.13 116	0.17 52	0.12 36	0.09 27	0.07 6	0.10 86	0.10 119	0.15 105	0.09 12	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.05 93	0.05 8	0.04 1

tt8	0.10 17	0.10 203	0.14 26	0.19 213	0.07 11	0.14 71	0.13 116	0.18 74	0.13 56	0.09 27	0.08 23	0.11 135	0.10 119	0.13 20	0.09 12	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.05 93	0.05 8	0.04 1

tt9	0.10 17	0.10 203	0.14 26	0.19 213	0.07 11	0.13 45	0.12 55	0.19 93	0.14 86	0.09 27	0.06 1	0.10 86	0.10 119	0.13 20	0.09 12	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.05 93	0.05 8	0.04 1

TYNG	0.10 17	0.10 203	0.14 26	0.19 213	0.07 11	0.14 71	0.12 55	0.18 74	0.14 86	0.09 27	0.06 1	0.10 86	0.10 119	0.13 20	0.08 1	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.05 93	0.05 8	0.04 1

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

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

GFORCE	0.10 17	0.09 127	0.13 8	0.21 372	0.08 55	0.15 100	0.10 12	0.19 93	0.10 7	0.10 70	0.10 68	0.10 86	0.13 284	0.12 9	0.08 1	0.06 65	0.04 2	0.07 214	0.06 206	0.05 8	0.04 1

E$^{3}$Stereo	0.11 96	0.08 55	0.18 142	0.16 33	0.10 182	0.15 100	0.13 116	0.19 93	0.15 110	0.10 70	0.10 68	0.12 180	0.10 119	0.18 209	0.12 169	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.05 8	0.06 204

LLLLL	0.11 96	0.08 55	0.18 142	0.16 33	0.10 182	0.15 100	0.13 116	0.19 93	0.15 110	0.10 70	0.10 68	0.12 180	0.10 119	0.18 209	0.12 169	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.05 8	0.06 204

LLL	0.11 96	0.08 55	0.17 115	0.16 33	0.10 182	0.16 160	0.15 227	0.19 93	0.15 110	0.10 70	0.10 68	0.12 180	0.10 119	0.21 301	0.12 169	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.06 206	0.05 8	0.06 204

100	0.10 17	0.08 55	0.17 115	0.17 75	0.10 182	0.11 28	0.13 116	0.17 52	0.15 110	0.10 70	0.10 68	0.12 180	0.10 119	0.16 145	0.12 169	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.06 206	0.05 8	0.05 52

300	0.10 17	0.07 5	0.17 115	0.16 33	0.09 94	0.13 45	0.13 116	0.20 121	0.15 110	0.10 70	0.10 68	0.12 180	0.10 119	0.13 20	0.12 169	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.05 8	0.05 52

Last	0.11 96	0.07 5	0.17 115	0.16 33	0.09 94	0.14 71	0.13 116	0.18 74	0.15 110	0.10 70	0.09 29	0.14 254	0.10 119	0.18 209	0.13 244	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.05 8	0.06 204

DDDD	0.11 96	0.07 5	0.17 115	0.16 33	0.09 94	0.13 45	0.14 165	0.20 121	0.14 86	0.10 70	0.09 29	0.15 278	0.11 182	0.13 20	0.13 244	0.07 182	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.05 8	0.06 204

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

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

FORCE_8	0.10 17	0.10 203	0.12 1	0.20 306	0.07 11	0.13 45	0.12 55	0.21 142	0.13 56	0.09 27	0.10 68	0.11 135	0.10 119	0.14 52	0.08 1	0.06 65	0.04 2	0.07 214	0.06 206	0.05 8	0.04 1

F7	0.10 17	0.09 127	0.12 1	0.19 213	0.07 11	0.13 45	0.12 55	0.22 169	0.13 56	0.09 27	0.09 29	0.10 86	0.10 119	0.15 105	0.08 1	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.05 8	0.04 1

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

TT111	0.10 17	0.07 5	0.17 115	0.16 33	0.09 94	0.14 71	0.12 55	0.19 93	0.13 56	0.10 70	0.08 23	0.12 180	0.10 119	0.14 52	0.12 169	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.05 8	0.05 52

FORCE_4	0.10 17	0.08 55	0.14 26	0.19 213	0.07 11	0.16 160	0.14 165	0.20 121	0.11 18	0.09 27	0.10 68	0.12 180	0.10 119	0.17 172	0.08 1	0.06 65	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.05 8	0.04 1

FORCE_6	0.10 17	0.11 298	0.12 1	0.19 213	0.07 11	0.15 100	0.12 55	0.21 142	0.12 36	0.09 27	0.10 68	0.09 43	0.09 54	0.15 105	0.09 12	0.06 65	0.04 2	0.07 214	0.06 206	0.05 8	0.05 52

rgla	0.10 17	0.11 298	0.15 49	0.18 140	0.11 252	0.15 100	0.11 31	0.15 24	0.12 36	0.10 70	0.08 23	0.08 9	0.09 54	0.14 52	0.11 86	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

416test	0.10 17	0.10 203	0.15 49	0.18 140	0.11 252	0.15 100	0.11 31	0.15 24	0.12 36	0.10 70	0.09 29	0.08 9	0.09 54	0.13 20	0.10 30	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.04 1	0.05 8	0.05 52

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

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

SCION-M(vits-remse)	0.12 138	0.08 55	0.40 472	0.27 676	0.08 55	0.13 45	0.12 55	0.24 218	0.19 218	0.09 27	0.11 100	0.08 9	0.07 4	0.14 52	0.11 86	0.10 540	0.08 566	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

SCION-Mon(vits-remp)	0.15 284	0.18 597	0.40 472	0.27 676	0.26 738	0.46 701	0.12 55	0.24 218	0.19 218	0.09 27	0.11 100	0.08 9	0.07 4	0.14 52	0.11 86	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

GELT-Stereo	0.13 197	0.09 127	0.16 82	0.20 306	0.14 479	0.14 71	0.15 227	0.33 383	0.23 322	0.14 227	0.11 100	0.11 135	0.11 182	0.16 145	0.11 86	0.05 9	0.05 57	0.07 214	0.07 315	0.05 8	0.05 52

small-0shot	0.10 17	0.09 127	0.18 142	0.16 33	0.09 94	0.09 9	0.16 292	0.14 17	0.12 36	0.08 3	0.15 214	0.08 9	0.08 21	0.11 2	0.12 169	0.07 182	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.05 8	0.05 52

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

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

LGCAT	0.11 96	0.07 5	0.15 49	0.14 4	0.09 94	0.12 37	0.12 55	0.13 13	0.10 7	0.12 155	0.09 29	0.11 135	0.10 119	0.19 247	0.12 169	0.11 588	0.11 667	0.05 1	0.06 206	0.05 8	0.12 613

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

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

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

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

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

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

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

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

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

TS12	0.12 138	0.08 55	0.17 115	0.21 372	0.09 94	0.19 285	0.14 165	0.23 195	0.16 132	0.14 227	0.19 291	0.12 180	0.13 284	0.17 172	0.15 325	0.05 9	0.05 57	0.06 79	0.04 1	0.05 8	0.05 52

LWStereo	0.12 138	0.10 203	0.27 286	0.19 213	0.08 55	0.16 160	0.14 165	0.21 142	0.15 110	0.10 70	0.13 153	0.10 86	0.12 231	0.20 273	0.09 12	0.05 9	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.05 8	0.04 1

ARStereo	0.12 138	0.12 364	0.28 303	0.19 213	0.08 55	0.17 212	0.15 227	0.22 169	0.18 195	0.11 118	0.14 196	0.10 86	0.11 182	0.17 172	0.10 30	0.05 9	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.05 8	0.05 52

ARStereo-new	0.12 138	0.11 298	0.26 273	0.19 213	0.07 11	0.14 71	0.14 165	0.21 142	0.18 195	0.12 155	0.15 214	0.11 135	0.12 231	0.13 20	0.11 86	0.05 9	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.05 8	0.05 52

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 96	0.10 203	0.26 273	0.18 140	0.09 94	0.14 71	0.14 165	0.20 121	0.13 56	0.11 118	0.13 153	0.10 86	0.11 182	0.14 52	0.10 30	0.05 9	0.05 57	0.06 79	0.06 206	0.05 8	0.05 52

TOTStereo	0.12 138	0.11 298	0.28 303	0.20 306	0.08 55	0.15 100	0.13 116	0.22 169	0.19 218	0.12 155	0.14 196	0.12 180	0.12 231	0.15 105	0.11 86	0.05 9	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.05 8	0.05 52

KABStereo	0.12 138	0.11 298	0.24 245	0.20 306	0.09 94	0.19 285	0.15 227	0.26 263	0.20 251	0.11 118	0.12 129	0.10 86	0.13 284	0.17 172	0.11 86	0.05 9	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.05 8	0.05 52

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 138	0.10 203	0.21 199	0.21 372	0.11 252	0.20 332	0.16 292	0.21 142	0.17 168	0.12 155	0.17 255	0.11 135	0.12 231	0.14 52	0.11 86	0.05 9	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.05 8	0.05 52

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 138	0.08 55	0.18 142	0.18 140	0.13 425	0.20 332	0.16 292	0.23 195	0.18 195	0.12 155	0.15 214	0.14 254	0.13 284	0.13 20	0.12 169	0.06 65	0.04 2	0.06 79	0.05 93	0.05 8	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 242	0.21 642	0.47 562	0.17 75	0.12 336	0.15 100	0.14 165	0.24 218	0.16 132	0.11 118	0.14 196	0.12 180	0.10 119	0.14 52	0.10 30	0.06 65	0.06 324	0.06 79	0.08 407	0.05 8	0.07 318

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 138	0.09 127	0.17 115	0.19 213	0.11 252	0.14 71	0.16 292	0.21 142	0.20 251	0.10 70	0.17 255	0.11 135	0.12 231	0.12 9	0.10 30	0.05 9	0.05 57	0.06 79	0.08 407	0.05 8	0.06 204

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 138	0.08 55	0.29 317	0.17 75	0.09 94	0.15 100	0.14 165	0.19 93	0.17 168	0.11 118	0.14 196	0.11 135	0.12 231	0.13 20	0.10 30	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.06 206	0.05 8	0.19 716

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 96	0.09 127	0.17 115	0.18 140	0.10 182	0.15 100	0.16 292	0.23 195	0.15 110	0.10 70	0.16 234	0.09 43	0.11 182	0.13 20	0.10 30	0.05 9	0.05 57	0.06 79	0.08 407	0.05 8	0.08 410

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 197	0.09 127	0.19 161	0.18 140	0.14 479	0.19 285	0.15 227	0.25 241	0.22 295	0.15 251	0.20 311	0.10 86	0.09 54	0.14 52	0.11 86	0.06 65	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.05 8	0.05 52

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 197	0.09 127	0.22 218	0.18 140	0.14 479	0.18 244	0.15 227	0.23 195	0.21 274	0.16 280	0.22 342	0.10 86	0.09 54	0.15 105	0.11 86	0.06 65	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.05 8	0.05 52

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 197	0.09 127	0.20 180	0.18 140	0.14 479	0.18 244	0.15 227	0.25 241	0.22 295	0.16 280	0.21 326	0.09 43	0.09 54	0.13 20	0.11 86	0.06 65	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.05 8	0.05 52

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 242	0.19 614	0.70 688	0.17 75	0.12 336	0.13 45	0.14 165	0.24 218	0.17 168	0.10 70	0.12 129	0.10 86	0.10 119	0.13 20	0.10 30	0.05 9	0.05 57	0.06 79	0.07 315	0.05 8	0.07 318

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 197	0.11 298	0.38 447	0.17 75	0.11 252	0.17 212	0.14 165	0.23 195	0.17 168	0.11 118	0.14 196	0.13 216	0.11 182	0.14 52	0.10 30	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.05 8	0.05 52

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

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

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

LACA3	0.10 17	0.10 203	0.14 26	0.15 10	0.07 11	0.16 160	0.14 165	0.14 17	0.13 56	0.11 118	0.09 29	0.10 86	0.10 119	0.16 145	0.09 12	0.07 182	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

Foundation-i1c-attn	0.12 138	0.07 5	0.14 26	0.16 33	0.07 11	0.15 100	0.15 227	0.24 218	0.17 168	0.13 195	0.15 214	0.16 303	0.13 284	0.15 105	0.12 169	0.07 182	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.05 8	0.05 52

Foundation-i1b	0.12 138	0.07 5	0.14 26	0.16 33	0.07 11	0.16 160	0.15 227	0.25 241	0.16 132	0.14 227	0.15 214	0.17 318	0.12 231	0.15 105	0.12 169	0.07 182	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.05 8	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 138	0.07 5	0.14 26	0.15 10	0.07 11	0.18 244	0.16 292	0.25 241	0.16 132	0.16 280	0.16 234	0.18 331	0.13 284	0.17 172	0.12 169	0.07 182	0.05 57	0.06 79	0.04 1	0.05 8	0.05 52

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

GeoVLM	0.10 17	0.07 5	0.15 49	0.16 33	0.09 94	0.15 100	0.12 55	0.17 52	0.13 56	0.09 27	0.09 29	0.11 135	0.10 119	0.14 52	0.12 169	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

LACA2	0.10 17	0.11 298	0.20 180	0.16 33	0.07 11	0.16 160	0.13 116	0.17 52	0.14 86	0.09 27	0.09 29	0.11 135	0.10 119	0.14 52	0.09 12	0.07 182	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

LACA1	0.09 2	0.10 203	0.13 8	0.16 33	0.07 11	0.15 100	0.12 55	0.15 24	0.11 18	0.09 27	0.07 6	0.09 43	0.10 119	0.13 20	0.10 30	0.07 182	0.05 57	0.05 1	0.05 93	0.05 8	0.05 52

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

gcap_with_dpt	0.12 138	0.09 127	0.21 199	0.18 140	0.13 425	0.18 244	0.16 292	0.24 218	0.20 251	0.16 280	0.21 326	0.09 43	0.09 54	0.13 20	0.11 86	0.06 65	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.05 8	0.05 52

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

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

BStereo	0.13 197	0.10 203	0.42 508	0.18 140	0.11 252	0.13 45	0.14 165	0.24 218	0.22 295	0.12 155	0.11 100	0.12 180	0.09 54	0.16 145	0.14 288	0.05 9	0.06 324	0.06 79	0.08 407	0.05 8	0.06 204

MatchAttention (ZS)	0.09 2	0.07 5	0.16 82	0.14 4	0.06 1	0.08 4	0.13 116	0.12 8	0.11 18	0.07 1	0.12 129	0.07 2	0.07 4	0.13 20	0.09 12	0.07 182	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
Anonymus123	0.14 242	0.10 203	0.42 508	0.18 140	0.11 252	0.36 640	0.14 165	0.28 304	0.22 295	0.12 155	0.11 100	0.12 180	0.09 54	0.16 145	0.14 288	0.05 9	0.06 324	0.06 79	0.08 407	0.05 8	0.06 204

NLSM3	0.13 197	0.10 203	0.17 115	0.21 372	0.13 425	0.18 244	0.16 292	0.30 343	0.24 341	0.11 118	0.15 214	0.12 180	0.13 284	0.17 172	0.15 325	0.05 9	0.05 57	0.08 338	0.08 407	0.05 8	0.05 52

MonSter++	0.10 17	0.07 5	0.15 49	0.16 33	0.09 94	0.15 100	0.12 55	0.17 52	0.13 56	0.09 27	0.09 29	0.11 135	0.10 119	0.14 52	0.12 169	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

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

LCMNet	0.10 17	0.07 5	0.15 49	0.15 10	0.09 94	0.15 100	0.12 55	0.18 74	0.19 218	0.10 70	0.10 68	0.11 135	0.10 119	0.15 105	0.13 244	0.06 65	0.06 324	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

CSFM-Stereo	0.10 17	0.07 5	0.14 26	0.16 33	0.08 55	0.16 160	0.13 116	0.21 142	0.11 18	0.11 118	0.11 100	0.10 86	0.10 119	0.14 52	0.11 86	0.07 182	0.06 324	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

VIP-Stereo	0.12 138	0.12 364	0.21 199	0.18 140	0.11 252	0.24 447	0.12 55	0.19 93	0.18 195	0.10 70	0.13 153	0.11 135	0.09 54	0.19 247	0.11 86	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.04 1	0.05 8	0.05 52

BridgeDepth	0.10 17	0.09 127	0.14 26	0.19 213	0.07 11	0.16 160	0.12 55	0.16 40	0.12 36	0.08 3	0.09 29	0.14 254	0.13 284	0.14 52	0.10 30	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 93	0.05 8	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Zero-FE251	0.14 242	0.09 127	0.24 245	0.17 75	0.09 94	0.20 332	0.13 116	0.20 121	0.14 86	0.61 756	0.13 153	0.13 216	0.11 182	0.14 52	0.16 356	0.07 182	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.05 8	0.05 52

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

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

Monster-pub-mixall	0.10 17	0.07 5	0.16 82	0.16 33	0.08 55	0.11 28	0.09 4	0.20 121	0.12 36	0.11 118	0.11 100	0.08 9	0.08 21	0.23 335	0.11 86	0.07 182	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.06 204

Replicate-Monster	0.12 138	0.10 203	0.32 355	0.16 33	0.08 55	0.17 212	0.10 12	0.22 169	0.19 218	0.11 118	0.10 68	0.10 86	0.09 54	0.19 247	0.11 86	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.04 1	0.05 8	0.08 410

AdaDepth	0.11 96	0.09 127	0.20 180	0.20 306	0.10 182	0.19 285	0.13 116	0.16 40	0.13 56	0.10 70	0.10 68	0.09 43	0.09 54	0.19 247	0.12 169	0.05 9	0.05 57	0.06 79	0.06 206	0.05 8	0.05 52

asda	0.11 96	0.11 298	0.16 82	0.17 75	0.09 94	0.14 71	0.12 55	0.24 218	0.16 132	0.11 118	0.11 100	0.08 9	0.10 119	0.15 105	0.12 169	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

asd	0.10 17	0.10 203	0.15 49	0.17 75	0.10 182	0.16 160	0.10 12	0.19 93	0.13 56	0.12 155	0.11 100	0.09 43	0.10 119	0.16 145	0.11 86	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 93	0.05 8	0.04 1

qwe	0.11 96	0.10 203	0.14 26	0.17 75	0.10 182	0.15 100	0.12 55	0.25 241	0.17 168	0.14 227	0.13 153	0.09 43	0.09 54	0.18 209	0.12 169	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

depthmonostereo	0.14 242	0.09 127	0.19 161	0.19 213	0.08 55	0.20 332	0.15 227	0.27 280	0.23 322	0.16 280	0.18 282	0.14 254	0.17 406	0.19 247	0.13 244	0.07 182	0.06 324	0.07 214	0.05 93	0.05 8	0.05 52

DVStereo	0.14 242	0.08 55	0.18 142	0.18 140	0.09 94	0.21 366	0.14 165	0.24 218	0.21 274	0.21 360	0.21 326	0.15 278	0.14 324	0.23 335	0.15 325	0.07 182	0.06 324	0.06 79	0.06 206	0.05 8	0.05 52

2.25w	0.11 96	0.09 127	0.15 49	0.17 75	0.09 94	0.15 100	0.10 12	0.19 93	0.18 195	0.14 227	0.17 255	0.09 43	0.10 119	0.18 209	0.13 244	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

4.25_new	0.11 96	0.11 298	0.16 82	0.17 75	0.10 182	0.17 212	0.12 55	0.21 142	0.14 86	0.12 155	0.13 153	0.09 43	0.10 119	0.15 105	0.12 169	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

4.5w_new	0.11 96	0.11 298	0.16 82	0.17 75	0.10 182	0.17 212	0.12 55	0.21 142	0.14 86	0.12 155	0.13 153	0.09 43	0.10 119	0.15 105	0.12 169	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 96	0.11 298	0.16 82	0.17 75	0.10 182	0.17 212	0.12 55	0.21 142	0.14 86	0.12 155	0.13 153	0.09 43	0.10 119	0.15 105	0.12 169	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

4w-stereo	0.10 17	0.10 203	0.15 49	0.17 75	0.09 94	0.15 100	0.10 12	0.19 93	0.13 56	0.12 155	0.12 129	0.08 9	0.11 182	0.16 145	0.12 169	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 93	0.05 8	0.04 1

2.5w	0.11 96	0.10 203	0.15 49	0.18 140	0.09 94	0.15 100	0.15 227	0.20 121	0.15 110	0.12 155	0.13 153	0.10 86	0.09 54	0.17 172	0.11 86	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 93	0.05 8	0.04 1

3.75w	0.11 96	0.09 127	0.15 49	0.17 75	0.11 252	0.18 244	0.12 55	0.23 195	0.14 86	0.13 195	0.11 100	0.08 9	0.10 119	0.16 145	0.11 86	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 96	0.10 203	0.14 26	0.17 75	0.09 94	0.17 212	0.09 4	0.22 169	0.16 132	0.13 195	0.13 153	0.09 43	0.11 182	0.19 247	0.13 244	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

3w_stereo	0.12 138	0.11 298	0.18 142	0.18 140	0.08 55	0.16 160	0.15 227	0.27 280	0.19 218	0.12 155	0.12 129	0.07 2	0.12 231	0.15 105	0.11 86	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

2w_stereo	0.11 96	0.10 203	0.15 49	0.18 140	0.08 55	0.16 160	0.14 165	0.27 280	0.20 251	0.14 227	0.14 196	0.08 9	0.11 182	0.13 20	0.12 169	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 93	0.05 8	0.04 1

1w_stereo	0.12 138	0.08 55	0.14 26	0.18 140	0.09 94	0.16 160	0.15 227	0.25 241	0.21 274	0.13 195	0.16 234	0.08 9	0.12 231	0.16 145	0.13 244	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

monsterstereo	0.11 96	0.09 127	0.14 26	0.19 213	0.12 336	0.14 71	0.12 55	0.25 241	0.17 168	0.13 195	0.16 234	0.08 9	0.09 54	0.19 247	0.11 86	0.05 9	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.05 8	0.04 1

monsters	0.11 96	0.09 127	0.13 8	0.17 75	0.12 336	0.15 100	0.11 31	0.23 195	0.15 110	0.14 227	0.12 129	0.08 9	0.09 54	0.21 301	0.10 30	0.06 65	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

IGEV	0.11 96	0.06 1	0.17 115	0.15 10	0.11 252	0.16 160	0.13 116	0.21 142	0.16 132	0.11 118	0.15 214	0.09 43	0.07 4	0.14 52	0.11 86	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.05 8	0.05 52

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

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

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

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

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

castereo++	0.13 197	0.10 203	0.18 142	0.18 140	0.10 182	0.27 502	0.13 116	0.23 195	0.23 322	0.11 118	0.13 153	0.16 303	0.10 119	0.18 209	0.10 30	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.05 8	0.04 1

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

DEFOM-Stereo	0.11 96	0.08 55	0.17 115	0.17 75	0.09 94	0.22 399	0.14 165	0.14 17	0.16 132	0.11 118	0.10 68	0.09 43	0.08 21	0.21 301	0.11 86	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.04 1	0.05 8	0.05 52

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

gcap-zeroshot	0.13 197	0.09 127	0.22 218	0.17 75	0.14 479	0.19 285	0.15 227	0.25 241	0.22 295	0.15 251	0.20 311	0.10 86	0.09 54	0.13 20	0.11 86	0.06 65	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.05 8	0.05 52

test_for_model	0.13 197	0.09 127	0.20 180	0.18 140	0.14 479	0.19 285	0.15 227	0.25 241	0.22 295	0.15 251	0.20 311	0.10 86	0.09 54	0.14 52	0.11 86	0.06 65	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.05 8	0.05 52

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 138	0.08 55	0.29 317	0.17 75	0.09 94	0.15 100	0.14 165	0.19 93	0.17 168	0.11 118	0.14 196	0.11 135	0.12 231	0.13 20	0.10 30	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.06 206	0.05 8	0.19 716

testlalala	0.13 197	0.09 127	0.22 218	0.17 75	0.14 479	0.19 285	0.15 227	0.25 241	0.22 295	0.15 251	0.20 311	0.10 86	0.09 54	0.13 20	0.11 86	0.06 65	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.05 8	0.05 52

LoS_RVC	0.13 197	0.10 203	0.19 161	0.18 140	0.16 582	0.20 332	0.18 403	0.20 121	0.17 168	0.13 195	0.19 291	0.12 180	0.15 347	0.17 172	0.13 244	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.04 1	0.05 8	0.12 613

DCANet-4	0.19 400	0.10 203	0.52 607	0.19 213	0.09 94	0.19 285	0.18 403	0.36 441	0.39 557	0.29 477	0.30 443	0.17 318	0.22 493	0.20 273	0.18 422	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.05 93	0.05 8	0.07 318

fff	0.19 400	0.13 438	0.40 472	0.18 140	0.09 94	0.19 285	0.18 403	0.35 420	0.43 605	0.29 477	0.30 443	0.18 331	0.28 596	0.20 273	0.18 422	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.05 93	0.05 8	0.07 318

csc	0.19 400	0.13 438	0.40 472	0.18 140	0.09 94	0.19 285	0.18 403	0.35 420	0.43 605	0.29 477	0.30 443	0.18 331	0.28 596	0.20 273	0.18 422	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.05 93	0.05 8	0.07 318

cscssc	0.19 400	0.13 438	0.40 472	0.18 140	0.09 94	0.19 285	0.18 403	0.35 420	0.43 605	0.29 477	0.30 443	0.18 331	0.28 596	0.20 273	0.18 422	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.05 93	0.05 8	0.07 318

FETCStereo	0.12 138	0.08 55	0.20 180	0.18 140	0.09 94	0.16 160	0.15 227	0.17 52	0.17 168	0.18 322	0.17 255	0.13 216	0.11 182	0.15 105	0.12 169	0.05 9	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.06 151	0.05 52

FETStereo	0.12 138	0.08 55	0.19 161	0.18 140	0.09 94	0.17 212	0.15 227	0.17 52	0.18 195	0.18 322	0.16 234	0.13 216	0.11 182	0.16 145	0.13 244	0.05 9	0.05 57	0.06 79	0.06 206	0.06 151	0.05 52

CEFStereo	0.12 138	0.08 55	0.24 245	0.18 140	0.10 182	0.16 160	0.15 227	0.17 52	0.18 195	0.17 301	0.19 291	0.13 216	0.11 182	0.17 172	0.13 244	0.05 9	0.05 57	0.06 79	0.06 206	0.06 151	0.06 204

CGFBStereo	0.12 138	0.08 55	0.23 234	0.18 140	0.09 94	0.16 160	0.15 227	0.17 52	0.17 168	0.18 322	0.17 255	0.13 216	0.11 182	0.16 145	0.12 169	0.05 9	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.06 151	0.05 52

GIO	0.15 284	0.08 55	0.30 328	0.19 213	0.10 182	0.19 285	0.17 348	0.26 263	0.25 358	0.16 280	0.21 326	0.18 331	0.10 119	0.21 301	0.12 169	0.06 65	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.06 151	0.07 318

tt5	0.10 17	0.09 127	0.16 82	0.17 75	0.08 55	0.14 71	0.11 31	0.16 40	0.12 36	0.10 70	0.09 29	0.11 135	0.10 119	0.17 172	0.09 12	0.07 182	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.06 151	0.05 52

TADF							0.19 453	0.42 519	0.36 519	0.32 549	0.21 326	0.24 434	0.18 437	0.51 591	0.15 325	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.06 151

RSGM							0.16 292	0.35 420	0.22 295	0.26 421	0.25 382	0.29 508	0.15 347	0.20 273	0.15 325	0.08 372	0.06 324	0.07 214	0.06 206	0.06 151

CR-Stereo	0.09 2	0.10 203	0.14 26	0.15 10	0.07 11	0.10 24	0.13 116	0.15 24	0.11 18	0.08 3	0.08 23	0.10 86	0.10 119	0.13 20	0.09 12	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.05 93	0.06 151	0.06 204

low	0.12 138	0.08 55	0.21 199	0.18 140	0.09 94	0.17 212	0.15 227	0.23 195	0.16 132	0.10 70	0.10 68	0.12 180	0.10 119	0.21 301	0.11 86	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.05 93	0.06 151	0.06 204

FORCE_4.7	0.10 17	0.10 203	0.12 1	0.21 372	0.08 55	0.15 100	0.15 227	0.19 93	0.14 86	0.08 3	0.10 68	0.08 9	0.10 119	0.15 105	0.08 1	0.06 65	0.05 57	0.08 338	0.07 315	0.06 151	0.04 1

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

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

F5.5	0.10 17	0.10 203	0.13 8	0.20 306	0.07 11	0.15 100	0.12 55	0.21 142	0.12 36	0.08 3	0.10 68	0.10 86	0.09 54	0.13 20	0.08 1	0.06 65	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.06 151	0.04 1

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

416test1013	0.10 17	0.10 203	0.16 82	0.18 140	0.11 252	0.16 160	0.11 31	0.15 24	0.13 56	0.11 118	0.09 29	0.08 9	0.09 54	0.13 20	0.11 86	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.04 1	0.06 151	0.05 52

over-6	0.12 138	0.13 438	0.19 161	0.19 213	0.07 11	0.16 160	0.11 31	0.26 263	0.16 132	0.10 70	0.10 68	0.10 86	0.13 284	0.19 247	0.10 30	0.07 182	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.06 151	0.06 204

over v1	0.11 96	0.13 438	0.15 49	0.19 213	0.06 1	0.15 100	0.10 12	0.18 74	0.10 7	0.10 70	0.09 29	0.11 135	0.14 324	0.18 209	0.11 86	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.06 151	0.06 204

over-8	0.11 96	0.13 438	0.16 82	0.20 306	0.07 11	0.15 100	0.10 12	0.19 93	0.10 7	0.09 27	0.09 29	0.11 135	0.12 231	0.18 209	0.10 30	0.07 182	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.06 151	0.06 204

over-9	0.11 96	0.13 438	0.16 82	0.19 213	0.07 11	0.15 100	0.10 12	0.20 121	0.11 18	0.09 27	0.09 29	0.11 135	0.12 231	0.18 209	0.10 30	0.07 182	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.06 151	0.06 204

Anonymus	0.12 138	0.08 55	0.17 115	0.19 213	0.10 182	0.16 160	0.15 227	0.20 121	0.16 132	0.11 118	0.09 29	0.14 254	0.12 231	0.17 172	0.13 244	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.06 151	0.07 318

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

DF	0.13 197	0.09 127	0.21 199	0.18 140	0.10 182	0.17 212	0.15 227	0.25 241	0.17 168	0.13 195	0.22 342	0.19 352	0.11 182	0.20 273	0.14 288	0.08 372	0.05 57	0.06 79	0.06 206	0.06 151	0.06 204

LiteMatch*	0.11 96	0.07 5	0.22 218	0.16 33	0.10 182	0.13 45	0.13 116	0.18 74	0.14 86	0.09 27	0.09 29	0.09 43	0.10 119	0.14 52	0.11 86	0.07 182	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.06 151	0.06 204

canet-new	0.12 138	0.11 298	0.28 303	0.20 306	0.09 94	0.15 100	0.14 165	0.22 169	0.16 132	0.09 27	0.11 100	0.09 43	0.12 231	0.20 273	0.09 12	0.05 9	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.06 151	0.05 52

bcnet-new	0.12 138	0.11 298	0.32 355	0.20 306	0.08 55	0.16 160	0.13 116	0.19 93	0.17 168	0.11 118	0.12 129	0.11 135	0.11 182	0.19 247	0.10 30	0.05 9	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.06 151	0.05 52

FCBStereo	0.12 138	0.11 298	0.27 286	0.20 306	0.09 94	0.18 244	0.13 116	0.18 74	0.13 56	0.12 155	0.12 129	0.13 216	0.13 284	0.14 52	0.10 30	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.06 151	0.05 52

PSGStereo	0.12 138	0.11 298	0.27 286	0.20 306	0.09 94	0.18 244	0.13 116	0.18 74	0.13 56	0.12 155	0.12 129	0.13 216	0.13 284	0.14 52	0.10 30	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.06 151	0.05 52

CHEStereo	0.12 138	0.11 298	0.22 218	0.19 213	0.11 252	0.16 160	0.14 165	0.19 93	0.15 110	0.13 195	0.16 234	0.11 135	0.12 231	0.14 52	0.10 30	0.05 9	0.05 57	0.06 79	0.06 206	0.06 151	0.05 52

RT-Monster	0.15 284	0.08 55	0.21 199	0.17 75	0.14 479	0.20 332	0.11 31	0.29 321	0.32 465	0.24 396	0.22 342	0.17 318	0.13 284	0.18 209	0.14 288	0.07 182	0.06 324	0.06 79	0.05 93	0.06 151	0.07 318

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

Foundation-i1	0.13 197	0.07 5	0.16 82	0.17 75	0.11 252	0.17 212	0.16 292	0.32 367	0.22 295	0.15 251	0.17 255	0.20 369	0.13 284	0.14 52	0.13 244	0.07 182	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.06 151	0.05 52

Selective-IGEV-i32	0.12 138	0.09 127	0.22 218	0.19 213	0.10 182	0.15 100	0.14 165	0.27 280	0.15 110	0.13 195	0.14 196	0.13 216	0.08 21	0.21 301	0.12 169	0.06 65	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.06 151	0.05 52

VMStereo-Base	0.13 197	0.08 55	0.22 218	0.15 10	0.09 94	0.18 244	0.13 116	0.24 218	0.25 358	0.14 227	0.22 342	0.17 318	0.12 231	0.19 247	0.13 244	0.08 372	0.06 324	0.06 79	0.05 93	0.06 151	0.07 318

BridgeDepth_RVC	0.10 17	0.07 5	0.15 49	0.13 1	0.07 11	0.16 160	0.10 12	0.20 121	0.14 86	0.09 27	0.10 68	0.09 43	0.12 231	0.13 20	0.12 169	0.07 182	0.05 57	0.05 1	0.05 93	0.06 151	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
252Zero-FE	0.14 242	0.07 5	0.17 115	0.17 75	0.09 94	0.15 100	0.11 31	0.21 142	0.19 218	0.77 777	0.11 100	0.08 9	0.08 21	0.13 20	0.13 244	0.07 182	0.05 57	0.06 79	0.04 1	0.06 151	0.06 204

GASTEREO	0.13 197	0.12 364	0.21 199	0.23 511	0.10 182	0.18 244	0.15 227	0.26 263	0.18 195	0.17 301	0.16 234	0.11 135	0.13 284	0.19 247	0.11 86	0.07 182	0.05 57	0.06 79	0.07 315	0.06 151	0.06 204

MSCF	0.13 197	0.12 364	0.21 199	0.22 449	0.10 182	0.16 160	0.15 227	0.26 263	0.18 195	0.17 301	0.16 234	0.11 135	0.13 284	0.18 209	0.11 86	0.07 182	0.05 57	0.06 79	0.07 315	0.06 151	0.06 204

water-stereo	0.13 197	0.08 55	0.20 180	0.19 213	0.10 182	0.17 212	0.14 165	0.25 241	0.19 218	0.17 301	0.23 354	0.15 278	0.15 347	0.12 9	0.13 244	0.07 182	0.06 324	0.07 214	0.06 206	0.06 151	0.05 52

4.5_new	0.11 96	0.11 298	0.15 49	0.17 75	0.09 94	0.14 71	0.12 55	0.21 142	0.16 132	0.13 195	0.13 153	0.08 9	0.09 54	0.13 20	0.11 86	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 93	0.06 151	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 96	0.11 298	0.15 49	0.17 75	0.09 94	0.14 71	0.12 55	0.21 142	0.16 132	0.13 195	0.13 153	0.08 9	0.09 54	0.13 20	0.11 86	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 93	0.06 151	0.04 1

xyz-stereo-finetune2	0.17 324	0.11 298	0.26 273	0.16 33	0.09 94	0.27 502	0.19 453	0.27 280	0.20 251	0.22 371	0.28 413	0.21 383	0.22 493	0.37 529	0.22 529	0.06 65	0.05 57	0.08 338	0.06 206	0.06 151	0.07 318

xyz-stereo-finetune	0.16 302	0.12 364	0.23 234	0.16 33	0.08 55	0.23 424	0.20 508	0.29 321	0.31 453	0.19 335	0.22 342	0.19 352	0.15 347	0.29 460	0.20 480	0.06 65	0.06 324	0.08 338	0.06 206	0.06 151	0.06 204

xyz-stereo	1.40 809	0.10 203	17.09 857	0.18 140	0.07 11	4.78 834	0.18 403	0.29 321	0.34 489	0.36 620	2.81 834	0.40 627	0.29 611	0.56 626	0.24 564	0.07 182	0.05 57	0.09 446	0.06 206	0.06 151	0.05 52

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

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

LG-G_1	0.11 96	0.08 55	0.18 142	0.18 140	0.07 11	0.21 366	0.09 4	0.19 93	0.11 18	0.10 70	0.09 29	0.11 135	0.10 119	0.19 247	0.10 30	0.07 182	0.05 57	0.06 79	0.04 1	0.06 151	0.06 204

LG-G	0.11 96	0.08 55	0.18 142	0.18 140	0.07 11	0.21 366	0.09 4	0.19 93	0.11 18	0.10 70	0.09 29	0.11 135	0.10 119	0.19 247	0.10 30	0.07 182	0.05 57	0.06 79	0.04 1	0.06 151	0.06 204

LGtest1	0.10 17	0.08 55	0.17 115	0.17 75	0.08 55	0.13 45	0.09 4	0.16 40	0.12 36	0.09 27	0.07 6	0.09 43	0.09 54	0.15 105	0.11 86	0.08 372	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.06 151	0.06 204

SGD-Stereo	0.11 96	0.08 55	0.17 115	0.17 75	0.07 11	0.17 212	0.13 116	0.18 74	0.16 132	0.11 118	0.13 153	0.11 135	0.12 231	0.18 209	0.11 86	0.08 372	0.04 2	0.06 79	0.05 93	0.06 151	0.04 1

Reg-Stereo(zero)	0.16 302	0.07 5	0.36 415	0.19 213	0.10 182	0.19 285	0.14 165	0.28 304	0.24 341	0.22 371	0.20 311	0.24 434	0.18 437	0.21 301	0.18 422	0.07 182	0.05 57	0.06 79	0.06 206	0.06 151	0.06 204

AIO_rvc	0.12 138	0.11 298	0.22 218	0.19 213	0.10 182	0.15 100	0.17 348	0.20 121	0.16 132	0.11 118	0.13 153	0.13 216	0.08 21	0.22 324	0.11 86	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.06 151	0.07 318

AIO_test	0.12 138	0.09 127	0.20 180	0.19 213	0.11 252	0.15 100	0.17 348	0.19 93	0.16 132	0.11 118	0.13 153	0.14 254	0.09 54	0.20 273	0.12 169	0.07 182	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.06 151	0.05 52

AIO-test1	0.19 400	0.14 493	0.41 498	0.27 676	0.15 545	0.21 366	0.16 292	0.39 475	0.36 519	0.17 301	0.26 395	0.18 331	0.13 284	0.28 440	0.14 288	0.07 182	0.06 324	0.10 531	0.11 614	0.06 151	0.09 487

castereo	0.14 242	0.10 203	0.19 161	0.18 140	0.10 182	0.20 332	0.19 453	0.30 343	0.27 384	0.13 195	0.18 282	0.16 303	0.16 373	0.15 105	0.13 244	0.07 182	0.05 57	0.06 79	0.06 206	0.06 151	0.05 52

GIP-stereo	0.12 138	0.09 127	0.20 180	0.19 213	0.11 252	0.16 160	0.14 165	0.29 321	0.18 195	0.11 118	0.16 234	0.13 216	0.09 54	0.15 105	0.12 169	0.07 182	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.06 151	0.05 52

SMoEStereo_RVC	0.13 197	0.10 203	0.22 218	0.19 213	0.10 182	0.19 285	0.17 348	0.19 93	0.19 218	0.15 251	0.13 153	0.12 180	0.11 182	0.24 352	0.16 356	0.06 65	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.06 151	0.06 204

999	0.14 242	0.08 55	0.24 245	0.19 213	0.11 252	0.20 332	0.17 348	0.24 218	0.18 195	0.13 195	0.16 234	0.14 254	0.11 182	0.36 525	0.15 325	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.06 151	0.07 318

ours_stereo	0.13 197	0.11 298	0.23 234	0.20 306	0.11 252	0.17 212	0.18 403	0.20 121	0.19 218	0.13 195	0.18 282	0.14 254	0.10 119	0.23 335	0.14 288	0.06 65	0.05 57	0.08 338	0.06 206	0.06 151	0.05 52

UGAM-zero	0.23 498	0.10 203	0.54 614	0.19 213	0.13 425	0.21 366	0.14 165	0.44 542	0.22 295	0.28 446	0.28 413	0.51 700	0.33 656	0.65 681	0.14 288	0.07 182	0.06 324	0.07 214	0.08 407	0.06 151	0.07 318

WCG-NET	0.14 242	0.09 127	0.23 234	0.18 140	0.08 55	0.18 244	0.17 348	0.21 142	0.28 403	0.18 322	0.21 326	0.15 278	0.12 231	0.18 209	0.12 169	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.06 151	0.05 52

GCAP-BAT	0.21 443	0.08 55	1.22 779	0.29 707	0.43 781	0.16 160	0.15 227	0.27 280	0.25 358	0.14 227	0.17 255	0.15 278	0.11 182	0.20 273	0.12 169	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.06 151	0.06 204

IGEV-Stereo++	0.11 96	0.08 55	0.15 49	0.19 213	0.11 252	0.14 71	0.10 12	0.22 169	0.18 195	0.10 70	0.13 153	0.10 86	0.11 182	0.14 52	0.11 86	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.06 151	0.05 52

Pointernet	0.13 197	0.07 5	0.27 286	0.19 213	0.11 252	0.20 332	0.12 55	0.31 355	0.24 341	0.15 251	0.15 214	0.13 216	0.11 182	0.17 172	0.13 244	0.08 372	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.06 151	0.05 52

AIO-Stereo	0.13 197	0.10 203	0.22 218	0.20 306	0.09 94	0.16 160	0.15 227	0.27 280	0.16 132	0.13 195	0.15 214	0.13 216	0.08 21	0.18 209	0.11 86	0.06 65	0.05 57	0.07 214	0.07 315	0.06 151	0.06 204

WCG-NET（raft）	0.14 242	0.09 127	0.23 234	0.17 75	0.08 55	0.19 285	0.16 292	0.23 195	0.26 373	0.18 322	0.19 291	0.20 369	0.12 231	0.21 301	0.12 169	0.06 65	0.06 324	0.06 79	0.05 93	0.06 151	0.05 52

RSM	0.12 138	0.09 127	0.20 180	0.20 306	0.09 94	0.16 160	0.15 227	0.23 195	0.18 195	0.13 195	0.13 153	0.15 278	0.09 54	0.21 301	0.12 169	0.06 65	0.05 57	0.07 214	0.07 315	0.06 151	0.05 52

RAFT-Stereo-weight	0.15 284	0.09 127	0.26 273	0.20 306	0.10 182	0.19 285	0.17 348	0.36 441	0.29 422	0.24 396	0.20 311	0.19 352	0.10 119	0.18 209	0.15 325	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.05 93	0.06 151	0.05 52

trnet	0.13 197	0.08 55	0.21 199	0.15 10	0.07 11	0.21 366	0.12 55	0.24 218	0.24 341	0.16 280	0.21 326	0.15 278	0.13 284	0.18 209	0.13 244	0.08 372	0.05 57	0.06 79	0.04 1	0.06 151	0.05 52

MoCha-V2	0.13 197	0.08 55	0.26 273	0.23 511	0.09 94	0.16 160	0.15 227	0.26 263	0.16 132	0.15 251	0.15 214	0.13 216	0.14 324	0.20 273	0.11 86	0.06 65	0.07 472	0.06 79	0.06 206	0.06 151	0.05 52

MSKI-zero shot	0.17 324	0.09 127	0.43 522	0.20 306	0.11 252	0.21 366	0.15 227	0.32 367	0.21 274	0.23 380	0.24 370	0.23 419	0.10 119	0.31 483	0.13 244	0.07 182	0.06 324	0.07 214	0.06 206	0.06 151	0.06 204

GCAPDPT-zeroshot	0.20 422	0.08 55	1.14 774	0.29 707	0.43 781	0.16 160	0.15 227	0.27 280	0.25 358	0.14 227	0.17 255	0.15 278	0.11 182	0.20 273	0.12 169	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.06 151	0.06 204

GCAP-Stereo	0.14 242	0.14 493	0.33 372	0.20 306	0.09 94	0.21 366	0.10 12	0.26 263	0.20 251	0.18 322	0.19 291	0.15 278	0.13 284	0.17 172	0.13 244	0.07 182	0.06 324	0.07 214	0.05 93	0.06 151	0.06 204

RAFT-Test	0.17 324	0.10 203	0.38 447	0.19 213	0.12 336	0.25 467	0.17 348	0.33 383	0.23 322	0.23 380	0.29 427	0.27 480	0.14 324	0.20 273	0.14 288	0.07 182	0.06 324	0.07 214	0.07 315	0.06 151	0.06 204

CAS	0.15 284	0.07 5	0.21 199	0.41 769	0.16 582	0.20 332	0.18 403	0.22 169	0.19 218	0.15 251	0.19 291	0.11 135	0.09 54	0.14 52	0.13 244	0.29 789	0.04 2	0.06 79	0.04 1	0.06 151	0.14 659

LoS	0.14 242	0.08 55	0.27 286	0.16 33	0.09 94	0.22 399	0.14 165	0.26 263	0.26 373	0.15 251	0.18 282	0.18 331	0.13 284	0.22 324	0.14 288	0.08 372	0.06 324	0.06 79	0.04 1	0.06 151	0.06 204
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.12 138	0.09 127	0.22 218	0.19 213	0.10 182	0.15 100	0.14 165	0.27 280	0.15 110	0.13 195	0.14 196	0.13 216	0.08 21	0.21 301	0.12 169	0.06 65	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.06 151	0.05 52

EGLCR-Stereo	0.13 197	0.08 55	0.20 180	0.18 140	0.09 94	0.21 366	0.13 116	0.27 280	0.21 274	0.13 195	0.10 68	0.15 278	0.09 54	0.20 273	0.13 244	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.07 315	0.06 151	0.06 204

MC-Stereo	0.14 242	0.09 127	0.25 261	0.21 372	0.09 94	0.18 244	0.16 292	0.23 195	0.19 218	0.18 322	0.23 354	0.16 303	0.13 284	0.22 324	0.13 244	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.07 315	0.06 151	0.05 52

RCA-Stereo	0.16 302	0.09 127	0.25 261	0.20 306	0.10 182	0.19 285	0.17 348	0.36 441	0.35 506	0.20 344	0.25 382	0.17 318	0.17 406	0.18 209	0.14 288	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.06 151	0.05 52

ADStereo(finetuned)	0.19 400	0.13 438	0.49 579	0.19 213	0.09 94	0.19 285	0.18 403	0.34 396	0.39 557	0.29 477	0.31 458	0.18 331	0.31 645	0.21 301	0.19 457	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.05 93	0.06 151	0.07 318

test-3	0.16 302	0.09 127	0.31 345	0.21 372	0.11 252	0.18 244	0.16 292	0.30 343	0.27 384	0.26 421	0.16 234	0.22 396	0.12 231	0.26 404	0.18 422	0.06 65	0.04 2	0.08 338	0.08 407	0.06 151	0.06 204

test_1	0.16 302	0.09 127	0.31 345	0.21 372	0.11 252	0.18 244	0.16 292	0.30 343	0.27 384	0.25 407	0.16 234	0.22 396	0.12 231	0.26 404	0.18 422	0.06 65	0.04 2	0.08 338	0.08 407	0.06 151	0.06 204

TRStereo	0.19 400	0.17 582	0.47 562	0.23 511	0.19 656	0.19 285	0.16 292	0.52 651	0.28 403	0.20 344	0.19 291	0.21 383	0.13 284	0.24 352	0.13 244	0.09 485	0.06 324	0.09 446	0.11 614	0.06 151	0.06 204

STrans-v2	0.24 530	0.13 438	0.54 614	0.21 372	0.12 336	0.23 424	0.21 541	0.47 577	0.28 403	0.31 527	0.42 599	0.36 584	0.35 671	0.62 664	0.23 551	0.07 182	0.05 57	0.08 338	0.07 315	0.06 151	0.06 204

TransformOpticalFlow	0.24 530	0.13 438	0.56 628	0.23 511	0.11 252	0.21 366	0.19 453	0.40 489	0.32 465	0.30 509	0.43 613	0.36 584	0.31 645	0.61 656	0.20 480	0.07 182	0.05 57	0.08 338	0.07 315	0.06 151	0.07 318

ASMatch	0.23 498	0.11 298	0.51 600	0.24 570	0.14 479	0.19 285	0.17 348	0.31 355	0.28 403	0.28 446	0.68 741	0.27 480	0.26 559	0.50 586	0.22 529	0.07 182	0.06 324	0.08 338	0.07 315	0.06 151	0.11 589

DEmStereo	0.26 577	0.09 127	0.47 562	0.19 213	0.12 336	0.30 563	0.25 638	0.28 304	0.36 519	0.36 620	0.58 711	0.25 447	0.48 737	0.53 605	0.44 697	0.07 182	0.06 324	0.08 338	0.08 407	0.06 151	0.07 318

RAFT-RH_RVC	0.25 558	0.11 298	0.45 546	0.21 372	0.12 336	0.25 467	0.14 165	0.27 280	0.27 384	0.38 643	1.15 788	0.23 419	0.17 406	0.57 630	0.24 564	0.07 182	0.05 57	0.10 531	0.07 315	0.06 151	0.07 318

RAFT-345	0.21 443	0.10 203	0.46 554	0.22 449	0.11 252	0.20 332	0.16 292	0.26 263	0.25 358	0.27 432	0.66 737	0.21 383	0.16 373	0.55 615	0.21 507	0.07 182	0.06 324	0.08 338	0.07 315	0.06 151	0.06 204

AnonymousM	0.17 324	0.19 614	0.24 245	0.18 140	0.10 182	0.18 244	0.17 348	0.30 343	0.23 322	0.26 421	0.20 311	0.18 331	0.14 324	0.19 247	0.14 288	0.09 485	0.06 324	0.38 795	0.15 707	0.06 151	0.05 52

cross-raft	0.17 324	0.12 364	0.41 498	0.23 511	0.10 182	0.20 332	0.24 620	0.33 383	0.23 322	0.23 380	0.28 413	0.29 508	0.15 347	0.17 172	0.15 325	0.06 65	0.05 57	0.07 214	0.07 315	0.06 151	0.05 52

test-1	0.17 324	0.11 298	0.40 472	0.23 511	0.13 425	0.22 399	0.23 598	0.34 396	0.26 373	0.20 344	0.24 370	0.22 396	0.14 324	0.16 145	0.20 480	0.07 182	0.06 324	0.08 338	0.07 315	0.06 151	0.08 410

CREStereo++_RVC	0.15 284	0.08 55	0.26 273	0.17 75	0.11 252	0.18 244	0.13 116	0.22 169	0.30 439	0.21 360	0.30 443	0.13 216	0.11 182	0.16 145	0.15 325	0.07 182	0.04 2	0.06 79	0.15 707	0.06 151	0.05 52
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.17 324	0.09 127	0.26 273	0.18 140	0.07 11	0.32 593	0.19 453	0.37 453	0.32 465	0.23 380	0.25 382	0.18 331	0.17 406	0.25 384	0.16 356	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.05 93	0.06 151	0.05 52

TANstereo	0.15 284	0.09 127	0.28 303	0.16 33	0.08 55	0.25 467	0.14 165	0.23 195	0.28 403	0.24 396	0.30 443	0.16 303	0.12 231	0.17 172	0.13 244	0.08 372	0.07 472	0.06 79	0.05 93	0.06 151	0.07 318

raftrobust	0.16 302	0.13 438	0.29 317	0.22 449	0.15 545	0.19 285	0.13 116	0.32 367	0.26 373	0.26 421	0.20 311	0.19 352	0.17 406	0.21 301	0.15 325	0.08 372	0.06 324	0.07 214	0.06 206	0.06 151	0.07 318

DCANet	0.18 350	0.13 438	0.40 472	0.19 213	0.09 94	0.19 285	0.18 403	0.34 396	0.39 557	0.29 477	0.31 458	0.18 331	0.23 507	0.20 273	0.19 457	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.05 93	0.06 151	0.07 318

EAI-Stereo	0.21 443	0.10 203	0.33 372	0.21 372	0.12 336	0.30 563	0.46 767	0.46 566	0.20 251	0.25 407	0.50 667	0.17 318	0.16 373	0.24 352	0.23 551	0.07 182	0.06 324	0.07 214	0.10 570	0.06 151	0.07 318

CFNet-RSSM	0.17 324	0.10 203	0.40 472	0.20 306	0.11 252	0.20 332	0.15 227	0.36 441	0.30 439	0.23 380	0.21 326	0.26 469	0.15 347	0.20 273	0.13 244	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.07 315	0.06 151	0.05 52

Gwc-CoAtRS	0.17 324	0.10 203	0.37 426	0.20 306	0.12 336	0.19 285	0.15 227	0.32 367	0.28 403	0.23 380	0.23 354	0.27 480	0.15 347	0.20 273	0.13 244	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.07 315	0.06 151	0.06 204

R-Stereo Train	0.18 350	0.09 127	0.32 355	0.22 449	0.12 336	0.22 399	0.19 453	0.42 519	0.19 218	0.31 527	0.45 638	0.20 369	0.14 324	0.18 209	0.15 325	0.08 372	0.06 324	0.07 214	0.06 206	0.06 151	0.06 204

RAFT-Stereo	0.18 350	0.09 127	0.32 355	0.22 449	0.12 336	0.22 399	0.19 453	0.42 519	0.19 218	0.31 527	0.45 638	0.20 369	0.14 324	0.18 209	0.15 325	0.08 372	0.06 324	0.07 214	0.06 206	0.06 151	0.06 204
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
StereoNetSlim22	0.14 242	0.09 127	0.24 245	0.23 511	0.13 425	0.17 212	0.15 227	0.27 280	0.18 195	0.20 344	0.13 153	0.16 303	0.11 182	0.22 324	0.15 325	0.07 182	0.06 324	0.09 446	0.09 519	0.07 254	0.07 318

StereoNetSlim	0.14 242	0.09 127	0.25 261	0.24 570	0.11 252	0.18 244	0.17 348	0.24 218	0.20 251	0.18 322	0.13 153	0.14 254	0.09 54	0.23 335	0.14 288	0.08 372	0.06 324	0.08 338	0.09 519	0.07 254	0.07 318

G4	0.18 350	0.13 438	0.39 463	0.28 701	0.13 425	0.18 244	0.15 227	0.35 420	0.25 358	0.20 344	0.23 354	0.15 278	0.14 324	0.34 504	0.15 325	0.11 588	0.05 57	0.10 531	0.07 315	0.07 254	0.06 204

GeoAtt-L-single (ZS)	0.09 2	0.08 55	0.15 49	0.13 1	0.07 11	0.10 24	0.11 31	0.11 4	0.11 18	0.11 118	0.09 29	0.08 9	0.08 21	0.18 209	0.11 86	0.08 372	0.04 2	0.07 214	0.05 93	0.07 254	0.06 204

ACC-I	0.10 17	0.10 203	0.16 82	0.17 75	0.09 94	0.06 2	0.14 165	0.13 13	0.16 132	0.10 70	0.13 153	0.09 43	0.09 54	0.17 172	0.10 30	0.08 372	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.07 254	0.06 204

ACC	0.10 17	0.10 203	0.16 82	0.17 75	0.09 94	0.05 1	0.14 165	0.15 24	0.16 132	0.10 70	0.12 129	0.09 43	0.09 54	0.16 145	0.10 30	0.08 372	0.05 57	0.08 338	0.06 206	0.07 254	0.06 204

MCPF							0.20 508	0.46 566	0.44 621	0.24 396	0.33 491	0.42 645	0.24 525	0.89 759	0.22 529	0.07 182	0.07 472	0.08 338	0.07 315	0.07 254

GCAP-Stereo-w-DA	0.12 138	0.11 298	0.26 273	0.20 306	0.08 55	0.14 71	0.12 55	0.21 142	0.19 218	0.12 155	0.12 129	0.12 180	0.11 182	0.14 52	0.11 86	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.07 254	0.05 52

EE1	0.14 242	0.08 55	0.31 345	0.19 213	0.11 252	0.16 160	0.13 116	0.32 367	0.21 274	0.16 280	0.14 196	0.15 278	0.13 284	0.25 384	0.12 169	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.05 93	0.07 254	0.06 204

NBS	0.09 2	0.08 55	0.16 82	0.19 213	0.09 94	0.08 4	0.14 165	0.08 1	0.08 1	0.08 3	0.10 68	0.07 2	0.06 1	0.09 1	0.12 169	0.07 182	0.06 324	0.09 446	0.08 407	0.07 254	0.05 52

LACA_dic	0.09 2	0.12 364	0.15 49	0.16 33	0.07 11	0.14 71	0.11 31	0.12 8	0.11 18	0.09 27	0.08 23	0.09 43	0.08 21	0.15 105	0.09 12	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.07 254	0.05 52

GEAR-Net	0.13 197	0.09 127	0.23 234	0.21 372	0.10 182	0.15 100	0.15 227	0.29 321	0.16 132	0.12 155	0.15 214	0.12 180	0.12 231	0.17 172	0.14 288	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.05 93	0.07 254	0.07 318

FAST (zero-shot)	0.14 242	0.10 203	0.22 218	0.23 511	0.26 738	0.14 71	0.15 227	0.23 195	0.15 110	0.11 118	0.14 196	0.12 180	0.12 231	0.18 209	0.13 244	0.09 485	0.09 605	0.07 214	0.08 407	0.07 254	0.09 487

DF_test	0.10 17	0.08 55	0.17 115	0.17 75	0.11 252	0.06 2	0.13 116	0.13 13	0.15 110	0.10 70	0.11 100	0.08 9	0.09 54	0.11 2	0.10 30	0.08 372	0.06 324	0.06 79	0.06 206	0.07 254	0.05 52

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 138	0.12 364	0.17 115	0.22 449	0.10 182	0.15 100	0.13 116	0.18 74	0.14 86	0.11 118	0.13 153	0.10 86	0.08 21	0.20 273	0.14 288	0.06 65	0.06 324	0.08 338	0.08 407	0.07 254	0.07 318

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 17	0.09 127	0.17 115	0.13 1	0.09 94	0.11 28	0.16 292	0.12 8	0.11 18	0.09 27	0.13 153	0.06 1	0.09 54	0.11 2	0.14 288	0.06 65	0.06 324	0.08 338	0.09 519	0.07 254	0.07 318

depth_test_26	0.11 96	0.07 5	0.19 161	0.16 33	0.09 94	0.09 9	0.11 31	0.16 40	0.15 110	0.12 155	0.16 234	0.11 135	0.08 21	0.14 52	0.10 30	0.09 485	0.07 472	0.08 338	0.07 315	0.07 254	0.08 410

PhaseNet	0.13 197	0.09 127	0.19 161	0.18 140	0.11 252	0.16 160	0.14 165	0.24 218	0.17 168	0.11 118	0.12 129	0.16 303	0.12 231	0.19 247	0.16 356	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.07 315	0.07 254	0.07 318

TestStereo_HL3	0.21 443	0.13 438	0.77 701	0.17 75	0.11 252	0.23 424	0.16 292	0.34 396	0.20 251	0.27 432	0.38 548	0.23 419	0.19 454	0.41 552	0.14 288	0.08 372	0.06 324	0.07 214	0.06 206	0.07 254	0.08 410

TestStereo-Hl	0.18 350	0.11 298	0.31 345	0.17 75	0.10 182	0.22 399	0.16 292	0.36 441	0.29 422	0.23 380	0.26 395	0.22 396	0.19 454	0.38 536	0.17 390	0.07 182	0.05 57	0.06 79	0.06 206	0.07 254	0.07 318

LMStereo	0.13 197	0.11 298	0.44 532	0.21 372	0.08 55	0.14 71	0.14 165	0.21 142	0.16 132	0.10 70	0.13 153	0.10 86	0.13 284	0.18 209	0.09 12	0.05 9	0.04 2	0.06 79	0.05 93	0.07 254	0.05 52

CR7Stereo	0.12 138	0.11 298	0.27 286	0.19 213	0.11 252	0.16 160	0.14 165	0.19 93	0.14 86	0.11 118	0.14 196	0.10 86	0.11 182	0.12 9	0.10 30	0.06 65	0.04 2	0.06 79	0.05 93	0.07 254	0.05 52

BARStereo	0.12 138	0.13 438	0.28 303	0.20 306	0.09 94	0.16 160	0.15 227	0.20 121	0.16 132	0.11 118	0.14 196	0.09 43	0.13 284	0.18 209	0.10 30	0.06 65	0.04 2	0.06 79	0.05 93	0.07 254	0.06 204

MUNStereo	0.12 138	0.11 298	0.35 395	0.20 306	0.08 55	0.16 160	0.14 165	0.19 93	0.14 86	0.12 155	0.14 196	0.12 180	0.12 231	0.15 105	0.10 30	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.07 315	0.07 254	0.05 52

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.12 138	0.11 298	0.26 273	0.20 306	0.08 55	0.14 71	0.12 55	0.21 142	0.19 218	0.12 155	0.12 129	0.12 180	0.11 182	0.14 52	0.11 86	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.07 254	0.05 52

RMAStereo	0.12 138	0.12 364	0.27 286	0.21 372	0.09 94	0.19 285	0.14 165	0.24 218	0.17 168	0.12 155	0.13 153	0.11 135	0.12 231	0.14 52	0.11 86	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.07 254	0.05 52

ACMStereo	0.12 138	0.11 298	0.25 261	0.21 372	0.08 55	0.13 45	0.14 165	0.25 241	0.21 274	0.12 155	0.15 214	0.09 43	0.14 324	0.15 105	0.11 86	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.07 254	0.05 52

KMOStereo	0.13 197	0.11 298	0.30 328	0.20 306	0.13 425	0.20 332	0.14 165	0.23 195	0.16 132	0.12 155	0.13 153	0.09 43	0.15 347	0.19 247	0.10 30	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.05 93	0.07 254	0.06 204

PSi22	0.14 242	0.13 438	0.29 317	0.19 213	0.09 94	0.17 212	0.12 55	0.28 304	0.23 322	0.13 195	0.14 196	0.22 396	0.13 284	0.29 460	0.14 288	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.07 254	0.06 204

Hybrid-DGEV-2	0.21 443	0.15 533	0.34 384	0.24 570	0.13 425	0.28 522	0.14 165	0.48 590	0.44 621	0.27 432	0.24 370	0.25 447	0.25 548	0.28 440	0.19 457	0.07 182	0.06 324	0.09 446	0.08 407	0.07 254	0.07 318

WQFJA1	0.18 350	0.10 203	0.16 82	0.22 449	0.18 629	0.25 467	0.19 453	0.51 632	0.51 691	0.15 251	0.17 255	0.15 278	0.16 373	0.20 273	0.20 480	0.07 182	0.09 605	0.08 338	0.07 315	0.07 254	0.06 204

NLMM1	0.19 400	0.12 364	0.16 82	0.23 511	0.18 629	0.24 447	0.20 508	0.59 726	0.65 745	0.18 322	0.17 255	0.13 216	0.14 324	0.25 384	0.18 422	0.08 372	0.09 605	0.08 338	0.07 315	0.07 254	0.06 204

NLMM	0.18 350	0.10 203	0.16 82	0.22 449	0.18 629	0.25 467	0.19 453	0.51 632	0.51 691	0.15 251	0.17 255	0.15 278	0.16 373	0.20 273	0.20 480	0.07 182	0.09 605	0.08 338	0.07 315	0.07 254	0.06 204

NLSM1	0.17 324	0.10 203	0.17 115	0.21 372	0.18 629	0.25 467	0.17 348	0.47 577	0.40 575	0.16 280	0.21 326	0.13 216	0.15 347	0.21 301	0.18 422	0.08 372	0.09 605	0.09 446	0.08 407	0.07 254	0.06 204

FE-Mocha	0.16 302	0.10 203	0.33 372	0.19 213	0.13 425	0.19 285	0.15 227	0.35 420	0.22 295	0.24 396	0.24 370	0.20 369	0.14 324	0.17 172	0.17 390	0.07 182	0.05 57	0.08 338	0.08 407	0.07 254	0.06 204

IGEV-FE	0.18 350	0.10 203	0.65 669	0.20 306	0.12 336	0.19 285	0.15 227	0.34 396	0.19 218	0.28 446	0.22 342	0.27 480	0.13 284	0.23 335	0.18 422	0.07 182	0.06 324	0.08 338	0.08 407	0.07 254	0.06 204

DA	0.14 242	0.10 203	0.18 142	0.21 372	0.10 182	0.29 544	0.16 292	0.28 304	0.20 251	0.14 227	0.17 255	0.16 303	0.14 324	0.17 172	0.12 169	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.05 93	0.07 254	0.07 318

GGEV	0.14 242	0.10 203	0.18 142	0.21 372	0.10 182	0.29 544	0.16 292	0.28 304	0.20 251	0.14 227	0.17 255	0.16 303	0.14 324	0.17 172	0.12 169	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.05 93	0.07 254	0.07 318

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 197	0.09 127	0.24 245	0.20 306	0.10 182	0.15 100	0.14 165	0.22 169	0.16 132	0.12 155	0.19 291	0.15 278	0.11 182	0.13 20	0.17 390	0.07 182	0.05 57	0.06 79	0.06 206	0.07 254	0.06 204

LG-Stereo	0.13 197	0.10 203	0.24 245	0.20 306	0.09 94	0.16 160	0.18 403	0.21 142	0.18 195	0.11 118	0.17 255	0.09 43	0.09 54	0.15 105	0.14 288	0.05 9	0.06 324	0.08 338	0.08 407	0.07 254	0.05 52

GREAT-IGEV	0.12 138	0.09 127	0.25 261	0.16 33	0.11 252	0.14 71	0.16 292	0.17 52	0.17 168	0.10 70	0.15 214	0.09 43	0.09 54	0.18 209	0.10 30	0.06 65	0.07 472	0.06 79	0.05 93	0.07 254	0.10 548
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 197	0.14 493	0.19 161	0.26 647	0.09 94	0.15 100	0.13 116	0.22 169	0.18 195	0.12 155	0.11 100	0.10 86	0.13 284	0.21 301	0.12 169	0.07 182	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.07 254	0.05 52

HUF	0.15 284	0.11 298	0.38 447	0.17 75	0.11 252	0.16 160	0.17 348	0.22 169	0.20 251	0.11 118	0.13 153	0.14 254	0.11 182	0.18 209	0.12 169	0.07 182	0.20 770	0.06 79	0.05 93	0.07 254	0.14 659

AIO-test2	0.20 422	0.20 627	0.36 415	0.26 647	0.15 545	0.22 399	0.16 292	0.42 519	0.42 597	0.16 280	0.29 427	0.15 278	0.11 182	0.26 404	0.13 244	0.18 735	0.06 324	0.10 531	0.11 614	0.07 254	0.07 318

fffft	0.13 197	0.09 127	0.24 245	0.19 213	0.10 182	0.17 212	0.19 453	0.22 169	0.16 132	0.14 227	0.11 100	0.13 216	0.10 119	0.24 352	0.18 422	0.06 65	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.07 254	0.06 204
1: 1. 1
tt45	0.14 242	0.09 127	0.22 218	0.19 213	0.11 252	0.23 424	0.18 403	0.22 169	0.17 168	0.15 251	0.13 153	0.14 254	0.10 119	0.30 476	0.14 288	0.07 182	0.05 57	0.08 338	0.06 206	0.07 254	0.07 318

mms	0.13 197	0.11 298	0.19 161	0.19 213	0.12 336	0.16 160	0.17 348	0.20 121	0.17 168	0.13 195	0.17 255	0.14 254	0.09 54	0.24 352	0.14 288	0.06 65	0.05 57	0.08 338	0.06 206	0.07 254	0.07 318

fffy	0.14 242	0.11 298	0.24 245	0.20 306	0.10 182	0.19 285	0.18 403	0.22 169	0.19 218	0.13 195	0.16 234	0.15 278	0.13 284	0.25 384	0.14 288	0.06 65	0.06 324	0.08 338	0.06 206	0.07 254	0.06 204

PAM_32	0.23 498	0.10 203	0.63 659	0.21 372	0.14 479	0.33 604	0.19 453	0.36 441	0.23 322	0.29 477	0.28 413	0.56 721	0.28 596	0.27 424	0.18 422	0.08 372	0.06 324	0.08 338	0.09 519	0.07 254	0.09 487

PAM	0.23 498	0.10 203	0.63 659	0.22 449	0.15 545	0.34 618	0.21 541	0.37 453	0.22 295	0.31 527	0.27 405	0.55 717	0.26 559	0.26 404	0.17 390	0.08 372	0.06 324	0.07 214	0.09 519	0.07 254	0.09 487

model_zeroshot	0.17 324	0.11 298	0.39 463	0.20 306	0.12 336	0.24 447	0.15 227	0.34 396	0.22 295	0.30 509	0.20 311	0.22 396	0.12 231	0.24 352	0.14 288	0.08 372	0.07 472	0.07 214	0.07 315	0.07 254	0.07 318

RAStereo	0.13 197	0.12 364	0.27 286	0.22 449	0.11 252	0.15 100	0.18 403	0.23 195	0.23 322	0.13 195	0.17 255	0.11 135	0.09 54	0.15 105	0.13 244	0.08 372	0.06 324	0.08 338	0.06 206	0.07 254	0.05 52

Occ-G	0.13 197	0.08 55	0.21 199	0.17 75	0.10 182	0.15 100	0.19 453	0.22 169	0.19 218	0.13 195	0.19 291	0.21 383	0.11 182	0.17 172	0.14 288	0.07 182	0.06 324	0.07 214	0.06 206	0.07 254	0.06 204

U	1.00 795	0.09 127	0.21 199	0.21 372	3.68 837	6.12 844	0.14 165	0.21 142	0.21 274	0.11 118	0.11 100	0.10 86	0.09 54	0.12 9	0.11 86	0.07 182	0.05 57	5.42 858	2.90 855	0.07 254	0.06 204

RSM++	0.12 138	0.09 127	0.19 161	0.20 306	0.09 94	0.17 212	0.15 227	0.21 142	0.19 218	0.12 155	0.12 129	0.14 254	0.09 54	0.20 273	0.12 169	0.06 65	0.05 57	0.07 214	0.07 315	0.07 254	0.05 52

IGEV++	0.13 197	0.10 203	0.23 234	0.21 372	0.10 182	0.15 100	0.15 227	0.29 321	0.16 132	0.12 155	0.15 214	0.12 180	0.12 231	0.17 172	0.14 288	0.07 182	0.06 324	0.07 214	0.05 93	0.07 254	0.07 318

AE-Stereo	0.17 324	0.11 298	0.31 345	0.24 570	0.14 479	0.23 424	0.18 403	0.34 396	0.29 422	0.15 251	0.25 382	0.21 383	0.13 284	0.20 273	0.14 288	0.07 182	0.08 566	0.09 446	0.10 570	0.07 254	0.06 204

ff7	0.14 242	0.12 364	0.27 286	0.19 213	0.12 336	0.21 366	0.18 403	0.27 280	0.20 251	0.15 251	0.13 153	0.12 180	0.12 231	0.24 352	0.12 169	0.07 182	0.05 57	0.08 338	0.07 315	0.07 254	0.07 318

IGEVStereo-DCA	0.14 242	0.11 298	0.27 286	0.19 213	0.12 336	0.20 332	0.18 403	0.27 280	0.20 251	0.15 251	0.12 129	0.14 254	0.12 231	0.28 440	0.14 288	0.07 182	0.06 324	0.08 338	0.07 315	0.07 254	0.07 318

ffff	0.14 242	0.12 364	0.27 286	0.19 213	0.12 336	0.21 366	0.18 403	0.27 280	0.20 251	0.15 251	0.13 153	0.12 180	0.12 231	0.24 352	0.12 169	0.07 182	0.05 57	0.08 338	0.07 315	0.07 254	0.07 318

rrr	0.17 324	0.11 298	0.57 631	0.19 213	0.12 336	0.20 332	0.18 403	0.35 420	0.22 295	0.15 251	0.12 129	0.14 254	0.12 231	0.28 440	0.14 288	0.07 182	0.06 324	0.08 338	0.07 315	0.07 254	0.07 318

11t	0.14 242	0.12 364	0.27 286	0.19 213	0.12 336	0.21 366	0.18 403	0.27 280	0.20 251	0.15 251	0.13 153	0.12 180	0.12 231	0.24 352	0.12 169	0.07 182	0.05 57	0.08 338	0.07 315	0.07 254	0.07 318

MaDis-Stereo	0.14 242	0.13 438	0.26 273	0.19 213	0.14 479	0.16 160	0.13 116	0.25 241	0.21 274	0.13 195	0.14 196	0.14 254	0.11 182	0.17 172	0.17 390	0.08 372	0.07 472	0.08 338	0.06 206	0.07 254	0.06 204

IGEV_Zeroshot_test	0.18 350	0.10 203	0.65 669	0.20 306	0.12 336	0.19 285	0.15 227	0.34 396	0.19 218	0.28 446	0.22 342	0.27 480	0.13 284	0.23 335	0.18 422	0.07 182	0.06 324	0.08 338	0.08 407	0.07 254	0.06 204

AEACV	0.13 197	0.09 127	0.23 234	0.18 140	0.19 656	0.19 285	0.16 292	0.23 195	0.14 86	0.13 195	0.17 255	0.13 216	0.16 373	0.16 145	0.12 169	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.08 407	0.07 254	0.06 204

Any-RAFT	0.17 324	0.08 55	0.31 345	0.19 213	0.10 182	0.29 544	0.16 292	0.42 519	0.30 439	0.24 396	0.27 405	0.27 480	0.16 373	0.21 301	0.12 169	0.08 372	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.07 254	0.06 204

HH	0.18 350	0.12 364	0.55 621	0.22 449	0.12 336	0.18 244	0.18 403	0.34 396	0.19 218	0.20 344	0.24 370	0.34 565	0.18 437	0.29 460	0.12 169	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.07 315	0.07 254	0.06 204

HanStereo	0.18 350	0.12 364	0.55 621	0.22 449	0.12 336	0.18 244	0.18 403	0.34 396	0.19 218	0.20 344	0.24 370	0.34 565	0.18 437	0.29 460	0.12 169	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.07 315	0.07 254	0.06 204

DCRE	0.20 422	0.13 438	0.40 472	0.21 372	0.15 545	0.20 332	0.19 453	0.30 343	0.27 384	0.22 371	0.80 760	0.23 419	0.16 373	0.23 335	0.15 325	0.07 182	0.07 472	0.07 214	0.08 407	0.07 254	0.06 204

anonymousa	0.23 498	0.11 298	0.50 590	0.21 372	0.16 582	0.31 579	0.20 508	0.36 441	0.35 506	0.32 549	0.50 667	0.39 612	0.26 559	0.22 324	0.20 480	0.08 372	0.06 324	0.09 446	0.11 614	0.07 254	0.08 410

ProNet	0.14 242	0.12 364	0.25 261	0.19 213	0.11 252	0.19 285	0.19 453	0.27 280	0.20 251	0.14 227	0.13 153	0.13 216	0.12 231	0.24 352	0.12 169	0.06 65	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.07 254	0.07 318

ccc-4	0.14 242	0.12 364	0.27 286	0.19 213	0.12 336	0.21 366	0.18 403	0.27 280	0.20 251	0.15 251	0.13 153	0.12 180	0.12 231	0.24 352	0.12 169	0.07 182	0.05 57	0.08 338	0.07 315	0.07 254	0.07 318

DisPM	0.19 400	0.10 203	0.35 395	0.23 511	0.13 425	0.18 244	0.20 508	0.29 321	0.29 422	0.33 566	0.34 503	0.23 419	0.16 373	0.33 497	0.16 356	0.09 485	0.06 324	0.09 446	0.08 407	0.07 254	0.11 589

test_4	0.18 350	0.12 364	0.34 384	0.23 511	0.12 336	0.18 244	0.22 571	0.26 263	0.24 341	0.24 396	0.47 655	0.22 396	0.13 284	0.24 352	0.16 356	0.06 65	0.05 57	0.09 446	0.09 519	0.07 254	0.05 52

GLC_STEREO	0.15 284	0.10 203	0.24 245	0.21 372	0.09 94	0.17 212	0.15 227	0.23 195	0.27 384	0.17 301	0.20 311	0.17 318	0.11 182	0.23 335	0.16 356	0.07 182	0.09 605	0.09 446	0.08 407	0.07 254	0.06 204

IPLG	0.21 443	0.15 533	0.53 611	0.21 372	0.12 336	0.28 522	0.17 348	0.42 519	0.30 439	0.33 566	0.32 468	0.15 278	0.17 406	0.50 586	0.21 507	0.07 182	0.05 57	0.08 338	0.07 315	0.07 254	0.06 204

MIPNet	0.21 443	0.15 533	0.52 607	0.21 372	0.12 336	0.27 502	0.20 508	0.45 555	0.37 531	0.30 509	0.23 354	0.19 352	0.24 525	0.27 424	0.19 457	0.07 182	0.05 57	0.08 338	0.07 315	0.07 254	0.06 204

IPLGR	0.21 443	0.13 438	0.61 647	0.21 372	0.11 252	0.25 467	0.18 403	0.41 505	0.37 531	0.28 446	0.27 405	0.21 383	0.19 454	0.37 529	0.18 422	0.07 182	0.06 324	0.08 338	0.07 315	0.07 254	0.06 204

test_3	0.18 350	0.11 298	0.32 355	0.24 570	0.11 252	0.22 399	0.25 638	0.31 355	0.31 453	0.25 407	0.18 282	0.23 419	0.13 284	0.25 384	0.19 457	0.06 65	0.05 57	0.09 446	0.10 570	0.07 254	0.06 204

CrosDoStereo	0.31 637	0.10 203	0.49 579	0.18 140	0.12 336	0.22 399	1.11 829	0.34 396	0.37 531	0.38 643	0.61 726	0.28 497	0.46 728	0.61 656	0.57 727	0.07 182	0.06 324	0.08 338	0.08 407	0.07 254	0.07 318

OMP-Stereo	0.23 498	0.14 493	0.35 395	0.29 707	0.13 425	0.21 366	0.16 292	0.37 453	0.33 479	0.34 586	0.30 443	0.34 565	0.19 454	0.70 698	0.24 564	0.07 182	0.06 324	0.09 446	0.07 315	0.07 254	0.06 204

IIG-Stereo	0.23 498	0.13 438	0.35 395	0.29 707	0.12 336	0.23 424	0.14 165	0.38 461	0.31 453	0.34 586	0.37 533	0.33 555	0.21 475	0.70 698	0.26 588	0.08 372	0.06 324	0.09 446	0.07 315	0.07 254	0.06 204

FTStereo	0.28 609	0.10 203	0.43 522	0.23 511	0.13 425	0.21 366	0.53 783	0.34 396	0.26 373	0.38 643	0.95 776	0.30 526	0.56 750	0.32 490	0.18 422	0.08 372	0.06 324	0.09 446	0.08 407	0.07 254	0.19 716

DeepStereo_LL	0.31 637	0.10 203	0.49 579	0.18 140	0.12 336	0.22 399	1.11 829	0.34 396	0.37 531	0.38 643	0.61 726	0.28 497	0.46 728	0.61 656	0.57 727	0.07 182	0.06 324	0.08 338	0.08 407	0.07 254	0.07 318

THIR-Stereo	0.29 622	0.12 364	0.41 498	0.19 213	0.11 252	0.28 522	0.72 803	0.32 367	0.35 506	0.37 628	0.65 735	0.34 565	0.50 740	0.57 630	0.45 700	0.07 182	0.06 324	0.08 338	0.09 519	0.07 254	0.07 318

DRaft	0.24 530	0.10 203	0.34 384	0.18 140	0.12 336	0.28 522	0.23 598	0.33 383	0.39 557	0.38 643	0.61 726	0.21 383	0.41 705	0.48 577	0.42 690	0.07 182	0.06 324	0.08 338	0.08 407	0.07 254	0.08 410

GrayStereo	0.25 558	0.09 127	0.32 355	0.26 647	0.13 425	0.23 424	0.47 772	0.34 396	0.30 439	0.39 659	0.47 655	0.30 526	0.79 782	0.29 460	0.16 356	0.07 182	0.06 324	0.08 338	0.09 519	0.07 254	0.13 633

CroCo-Stereo	0.14 242	0.13 438	0.24 245	0.25 612	0.11 252	0.11 28	0.18 403	0.32 367	0.23 322	0.12 155	0.12 129	0.18 331	0.12 231	0.14 52	0.13 244	0.08 372	0.06 324	0.07 214	0.05 93	0.07 254	0.06 204
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
raft+_RVC	0.18 350	0.14 493	0.32 355	0.21 372	0.15 545	0.21 366	0.16 292	0.38 461	0.34 489	0.21 360	0.28 413	0.20 369	0.15 347	0.24 352	0.19 457	0.08 372	0.06 324	0.08 338	0.07 315	0.07 254	0.08 410

XX-TBD	0.15 284	0.18 597	0.28 303	0.22 449	0.10 182	0.22 399	0.15 227	0.22 169	0.27 384	0.22 371	0.26 395	0.14 254	0.12 231	0.16 145	0.13 244	0.08 372	0.05 57	0.06 79	0.04 1	0.07 254	0.06 204

XX-Stereo	0.21 443	0.10 203	0.83 724	0.26 647	0.17 607	0.23 424	0.13 116	0.40 489	0.18 195	0.20 344	0.41 582	0.31 536	0.10 119	0.32 490	0.12 169	0.08 372	0.06 324	0.08 338	0.08 407	0.07 254	0.05 52

111	0.20 422	0.17 582	0.40 472	0.18 140	0.09 94	0.24 447	0.17 348	0.41 505	0.45 634	0.23 380	0.29 427	0.29 508	0.21 475	0.24 352	0.18 422	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.07 254	0.08 410

test_xeample3	0.16 302	0.11 298	0.56 628	0.19 213	0.12 336	0.20 332	0.18 403	0.35 420	0.20 251	0.16 280	0.12 129	0.13 216	0.12 231	0.24 352	0.15 325	0.07 182	0.06 324	0.07 214	0.08 407	0.07 254	0.07 318

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 324	0.14 493	0.32 355	0.20 306	0.09 94	0.19 285	0.17 348	0.32 367	0.30 439	0.25 407	0.33 491	0.20 369	0.17 406	0.19 247	0.15 325	0.06 65	0.05 57	0.07 214	0.07 315	0.07 254	0.05 52

AFF-stereo	0.18 350	0.15 533	0.32 355	0.21 372	0.10 182	0.18 244	0.18 403	0.33 383	0.27 384	0.25 407	0.37 533	0.25 447	0.17 406	0.24 352	0.15 325	0.06 65	0.05 57	0.08 338	0.08 407	0.07 254	0.05 52

CREStereo	0.13 197	0.08 55	0.21 199	0.14 4	0.08 55	0.22 399	0.15 227	0.25 241	0.24 341	0.16 280	0.21 326	0.14 254	0.13 284	0.18 209	0.13 244	0.09 485	0.05 57	0.06 79	0.04 1	0.07 254	0.06 204
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.15 284	0.08 55	0.23 234	0.15 10	0.09 94	0.23 424	0.16 292	0.25 241	0.23 322	0.17 301	0.21 326	0.16 303	0.14 324	0.22 324	0.13 244	0.29 789	0.05 57	0.06 79	0.04 1	0.07 254	0.06 204

DIP-Stereo	0.18 350	0.12 364	0.33 372	0.20 306	0.13 425	0.28 522	0.12 55	0.42 519	0.25 358	0.27 432	0.32 468	0.21 383	0.17 406	0.25 384	0.20 480	0.07 182	0.06 324	0.08 338	0.06 206	0.07 254	0.08 410
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RASNet	0.28 609	0.14 493	0.44 532	0.22 449	0.18 629	0.32 593	0.19 453	0.48 590	0.38 546	0.29 477	0.43 613	0.47 676	0.37 685	0.79 735	0.36 658	0.09 485	0.07 472	0.07 214	0.09 519	0.07 254	0.07 318

MLCV	0.22 480	0.16 562	0.44 532	0.21 372	0.08 55	0.29 544	0.19 453	0.38 461	0.37 531	0.38 643	0.44 625	0.31 536	0.21 475	0.41 552	0.24 564	0.07 182	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.07 254	0.06 204

GStereo	0.13 197	0.08 55	0.20 180	0.15 10	0.14 479	0.16 160	0.10 12	0.17 52	0.13 56	0.14 227	0.16 234	0.16 303	0.12 231	0.18 209	0.17 390	0.08 372	0.07 472	0.08 338	0.06 206	0.08 354	0.09 487

monster_256*512	0.17 324	0.12 364	0.18 142	0.23 511	0.13 425	0.21 366	0.19 453	0.40 489	0.29 422	0.19 335	0.22 342	0.24 434	0.17 406	0.18 209	0.16 356	0.06 65	0.05 57	0.08 338	0.08 407	0.08 354	0.07 318

ManiGeoR	0.18 350	0.15 533	0.55 621	0.15 10	0.11 252	0.21 366	0.14 165	0.39 475	0.27 384	0.19 335	0.24 370	0.18 331	0.15 347	0.35 516	0.19 457	0.08 372	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.08 354	0.08 410

HLF11	0.19 400	0.14 493	0.54 614	0.15 10	0.12 336	0.21 366	0.12 55	0.37 453	0.24 341	0.20 344	0.29 427	0.18 331	0.18 437	0.37 529	0.20 480	0.08 372	0.06 324	0.06 79	0.05 93	0.08 354	0.09 487

HLf10	0.18 350	0.15 533	0.55 621	0.15 10	0.11 252	0.21 366	0.14 165	0.39 475	0.27 384	0.19 335	0.24 370	0.18 331	0.15 347	0.35 516	0.19 457	0.08 372	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.08 354	0.08 410

TestStereo_HLe17	0.19 400	0.17 582	0.64 667	0.16 33	0.11 252	0.21 366	0.17 348	0.40 489	0.30 439	0.19 335	0.25 382	0.17 318	0.15 347	0.38 536	0.17 390	0.08 372	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.08 354	0.07 318

TestStereo_HL2	0.18 350	0.14 493	0.34 384	0.17 75	0.11 252	0.20 332	0.15 227	0.33 383	0.29 422	0.22 371	0.29 427	0.19 352	0.17 406	0.39 541	0.18 422	0.08 372	0.05 57	0.06 79	0.06 206	0.08 354	0.08 410

GGDA	0.18 350	0.14 493	0.33 372	0.17 75	0.10 182	0.20 332	0.16 292	0.33 383	0.31 453	0.22 371	0.28 413	0.19 352	0.16 373	0.38 536	0.17 390	0.08 372	0.05 57	0.06 79	0.06 206	0.08 354	0.08 410

quiztm	0.15 284	0.15 533	0.25 261	0.22 449	0.14 479	0.17 212	0.17 348	0.33 383	0.21 274	0.18 322	0.21 326	0.14 254	0.10 119	0.17 172	0.14 288	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.05 93	0.08 354	0.05 52

DN	0.15 284	0.08 55	0.27 286	0.19 213	0.14 479	0.21 366	0.18 403	0.28 304	0.24 341	0.14 227	0.16 234	0.18 331	0.10 119	0.21 301	0.13 244	0.11 588	0.07 472	0.08 338	0.08 407	0.08 354	0.10 548

ATMStereo	0.12 138	0.11 298	0.23 234	0.22 449	0.09 94	0.16 160	0.14 165	0.24 218	0.19 218	0.12 155	0.11 100	0.09 43	0.13 284	0.14 52	0.11 86	0.06 65	0.04 2	0.07 214	0.05 93	0.08 354	0.05 52

IGEV_i1	0.21 443	0.11 298	0.43 522	0.22 449	0.11 252	0.31 579	0.19 453	0.43 534	0.30 439	0.29 477	0.30 443	0.31 536	0.20 465	0.33 497	0.20 480	0.08 372	0.06 324	0.08 338	0.08 407	0.08 354	0.08 410

LiteMatch	0.12 138	0.13 438	0.15 49	0.19 213	0.10 182	0.15 100	0.17 348	0.17 52	0.13 56	0.09 27	0.09 29	0.11 135	0.21 475	0.14 52	0.22 529	0.08 372	0.05 57	0.08 338	0.06 206	0.08 354	0.07 318

Lsterematch	0.18 350	0.13 438	0.33 372	0.19 213	0.10 182	0.23 424	0.17 348	0.25 241	0.32 465	0.28 446	0.37 533	0.24 434	0.21 475	0.23 335	0.22 529	0.08 372	0.05 57	0.08 338	0.06 206	0.08 354	0.07 318

Selective-IGEV-i1	0.21 443	0.10 203	0.31 345	0.23 511	0.13 425	0.31 579	0.22 571	0.46 566	0.42 597	0.27 432	0.32 468	0.33 555	0.17 406	0.25 384	0.19 457	0.08 372	0.06 324	0.08 338	0.08 407	0.08 354	0.09 487

Hybrid-DGEV-03	0.20 422	0.14 493	0.31 345	0.22 449	0.12 336	0.26 491	0.16 292	0.31 355	0.27 384	0.32 549	0.58 711	0.23 419	0.15 347	0.23 335	0.17 390	0.07 182	0.05 57	0.09 446	0.07 315	0.08 354	0.06 204

DStereoRT	0.35 670	0.13 438	0.51 600	0.25 612	0.16 582	0.42 682	0.19 453	0.48 590	0.39 557	0.30 509	0.39 562	0.24 434	0.39 696	0.64 673	0.30 620	0.08 372	0.07 472	1.54 840	0.41 800	0.08 354	0.11 589

WQFJX1	0.18 350	0.10 203	0.16 82	0.23 511	0.17 607	0.24 447	0.19 453	0.58 719	0.52 700	0.16 280	0.16 234	0.14 254	0.15 347	0.26 404	0.17 390	0.08 372	0.09 605	0.08 338	0.07 315	0.08 354	0.06 204

WQFJX	0.18 350	0.10 203	0.17 115	0.22 449	0.18 629	0.25 467	0.18 403	0.53 663	0.45 634	0.17 301	0.16 234	0.14 254	0.16 373	0.23 335	0.18 422	0.07 182	0.08 566	0.07 214	0.06 206	0.08 354	0.07 318

GEAStereo	0.12 138	0.09 127	0.20 180	0.18 140	0.12 336	0.19 285	0.16 292	0.20 121	0.14 86	0.12 155	0.15 214	0.10 86	0.09 54	0.16 145	0.10 30	0.08 372	0.06 324	0.06 79	0.05 93	0.08 354	0.08 410

GSStereo	0.12 138	0.09 127	0.20 180	0.17 75	0.12 336	0.19 285	0.16 292	0.26 263	0.18 195	0.13 195	0.15 214	0.10 86	0.09 54	0.16 145	0.10 30	0.07 182	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.08 354	0.08 410

GS-Stereo							0.16 292	0.26 263	0.18 195	0.13 195	0.15 214	0.10 86	0.09 54	0.16 145	0.10 30	0.07 182	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.08 354	0.08 410

Select-FE	0.23 498	0.14 493	0.78 703	0.22 449	0.18 629	0.22 399	0.13 116	0.43 534	0.26 373	0.28 446	0.33 491	0.39 612	0.29 611	0.27 424	0.19 457	0.08 372	0.07 472	0.08 338	0.13 682	0.08 354	0.12 613

FlowAnything_test	0.14 242	0.11 298	0.21 199	0.21 372	0.12 336	0.17 212	0.16 292	0.25 241	0.16 132	0.15 251	0.13 153	0.15 278	0.14 324	0.18 209	0.16 356	0.10 540	0.07 472	0.11 591	0.12 653	0.08 354	0.09 487

S2M2_XL	0.10 17	0.09 127	0.21 199	0.14 4	0.10 182	0.09 9	0.09 4	0.11 4	0.09 3	0.10 70	0.11 100	0.09 43	0.09 54	0.12 9	0.11 86	0.09 485	0.07 472	0.08 338	0.07 315	0.08 354	0.06 204
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
111111	0.11 96	0.07 5	0.17 115	0.19 213	0.11 252	0.13 45	0.11 31	0.22 169	0.15 110	0.11 118	0.12 129	0.12 180	0.08 21	0.18 209	0.11 86	0.07 182	0.05 57	0.06 79	0.04 1	0.08 354	0.06 204

HART	0.15 284	0.11 298	0.30 328	0.21 372	0.09 94	0.17 212	0.16 292	0.30 343	0.19 218	0.15 251	0.25 382	0.17 318	0.09 54	0.21 301	0.12 169	0.06 65	0.07 472	0.07 214	0.05 93	0.08 354	0.06 204

tg	0.16 302	0.11 298	0.25 261	0.21 372	0.11 252	0.23 424	0.15 227	0.34 396	0.24 341	0.20 344	0.25 382	0.19 352	0.12 231	0.24 352	0.15 325	0.07 182	0.05 57	0.09 446	0.09 519	0.08 354	0.07 318

DispNO	0.27 588	0.18 597	0.62 655	0.23 511	0.17 607	0.25 467	0.22 571	0.45 555	0.41 589	0.32 549	0.39 562	0.38 600	0.27 579	0.77 731	0.27 594	0.09 485	0.07 472	0.10 531	0.10 570	0.08 354	0.08 410

tta	0.24 530	0.12 364	0.40 472	0.19 213	0.10 182	0.27 502	0.19 453	0.51 632	0.45 634	0.34 586	0.41 582	0.31 536	0.26 559	0.58 639	0.28 600	0.10 540	0.07 472	0.08 338	0.08 407	0.08 354	0.07 318

qqq1	0.24 530	0.12 364	0.40 472	0.19 213	0.10 182	0.27 502	0.19 453	0.51 632	0.45 634	0.34 586	0.41 582	0.31 536	0.26 559	0.58 639	0.16 356	0.10 540	0.07 472	0.07 214	0.06 206	0.08 354	0.07 318

fff1	0.24 530	0.12 364	0.40 472	0.19 213	0.10 182	0.27 502	0.19 453	0.51 632	0.45 634	0.34 586	0.41 582	0.31 536	0.26 559	0.58 639	0.16 356	0.10 540	0.07 472	0.07 214	0.06 206	0.08 354	0.07 318

MyStereo07	0.16 302	0.12 364	0.26 273	0.22 449	0.14 479	0.25 467	0.23 598	0.29 321	0.21 274	0.15 251	0.13 153	0.12 180	0.13 284	0.25 384	0.13 244	0.07 182	0.07 472	0.09 446	0.08 407	0.08 354	0.08 410

MyStereo06	0.20 422	0.12 364	0.57 631	0.21 372	0.14 479	0.25 467	0.23 598	0.40 489	0.21 274	0.30 509	0.24 370	0.31 536	0.18 437	0.22 324	0.18 422	0.07 182	0.07 472	0.09 446	0.08 407	0.08 354	0.08 410

MyStereo05	0.23 498	0.12 364	0.57 631	0.21 372	0.14 479	0.25 467	0.23 598	0.48 590	0.52 700	0.31 527	0.23 354	0.25 447	0.22 493	0.30 476	0.21 507	0.07 182	0.07 472	0.09 446	0.08 407	0.08 354	0.08 410

MyStereo04	0.23 498	0.12 364	0.55 621	0.22 449	0.14 479	0.25 467	0.23 598	0.49 602	0.52 700	0.28 446	0.23 354	0.27 480	0.23 507	0.30 476	0.22 529	0.07 182	0.07 472	0.09 446	0.08 407	0.08 354	0.08 410

CoDeX	0.23 498	0.12 364	0.46 554	0.21 372	0.14 479	0.29 544	0.21 541	0.53 663	0.41 589	0.29 477	0.35 514	0.29 508	0.22 493	0.48 577	0.19 457	0.09 485	0.06 324	0.08 338	0.07 315	0.08 354	0.07 318

cc1	0.18 350	0.14 493	0.38 447	0.23 511	0.11 252	0.31 579	0.19 453	0.35 420	0.47 658	0.17 301	0.19 291	0.13 216	0.18 437	0.28 440	0.11 86	0.08 372	0.05 57	0.08 338	0.06 206	0.08 354	0.08 410

ffm	0.22 480	0.12 364	0.42 508	0.20 306	0.13 425	0.28 522	0.20 508	0.35 420	0.44 621	0.30 509	0.42 599	0.34 565	0.23 507	0.27 424	0.11 86	0.08 372	0.05 57	0.11 591	0.10 570	0.08 354	0.08 410

ff1	0.29 622	0.12 364	0.42 508	0.20 306	0.13 425	0.28 522	0.20 508	0.35 420	0.44 621	0.30 509	0.42 599	0.34 565	0.23 507	0.81 743	1.08 787	0.08 372	0.05 57	0.11 591	0.10 570	0.08 354	0.08 410

tt1	0.18 350	0.14 493	0.35 395	0.23 511	0.11 252	0.30 563	0.19 453	0.35 420	0.44 621	0.17 301	0.19 291	0.13 216	0.16 373	0.27 424	0.11 86	0.08 372	0.05 57	0.08 338	0.06 206	0.08 354	0.08 410

UniTT-Stereo	0.14 242	0.10 203	0.30 328	0.21 372	0.13 425	0.17 212	0.13 116	0.19 93	0.18 195	0.15 251	0.20 311	0.10 86	0.11 182	0.18 209	0.16 356	0.08 372	0.06 324	0.07 214	0.06 206	0.08 354	0.06 204

MIM_Stereo	0.18 350	0.12 364	0.38 447	0.20 306	0.11 252	0.17 212	0.14 165	0.35 420	0.25 358	0.27 432	0.35 514	0.23 419	0.13 284	0.27 424	0.16 356	0.06 65	0.07 472	0.08 338	0.08 407	0.08 354	0.06 204

CASnet	0.14 242	0.12 364	0.22 218	0.22 449	0.08 55	0.16 160	0.15 227	0.27 280	0.25 358	0.22 371	0.20 311	0.15 278	0.11 182	0.17 172	0.13 244	0.07 182	0.05 57	0.11 591	0.09 519	0.08 354	0.05 52
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.18 350	0.18 597	0.39 463	0.22 449	0.12 336	0.24 447	0.13 116	0.31 355	0.23 322	0.24 396	0.20 311	0.24 434	0.12 231	0.26 404	0.15 325	0.06 65	0.06 324	0.12 630	0.09 519	0.08 354	0.07 318

4D-IteraStereo	0.17 324	0.16 562	0.50 590	0.21 372	0.14 479	0.19 285	0.17 348	0.28 304	0.28 403	0.23 380	0.20 311	0.20 369	0.11 182	0.19 247	0.14 288	0.06 65	0.04 2	0.10 531	0.08 407	0.08 354	0.06 204

anonymousdsp2	0.17 324	0.10 203	0.28 303	0.20 306	0.11 252	0.25 467	0.17 348	0.41 505	0.31 453	0.23 380	0.23 354	0.22 396	0.15 347	0.25 384	0.15 325	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.05 93	0.08 354	0.07 318

anonymousdsp	0.14 242	0.12 364	0.27 286	0.19 213	0.12 336	0.21 366	0.18 403	0.28 304	0.20 251	0.15 251	0.13 153	0.12 180	0.12 231	0.24 352	0.12 169	0.07 182	0.05 57	0.08 338	0.07 315	0.08 354	0.07 318

CES	0.14 242	0.08 55	0.19 161	0.17 75	0.22 701	0.18 244	0.16 292	0.23 195	0.19 218	0.14 227	0.17 255	0.14 254	0.10 119	0.18 209	0.12 169	0.07 182	0.05 57	0.06 79	0.04 1	0.08 354	0.18 709

Selective-RAFT	0.17 324	0.12 364	0.30 328	0.24 570	0.10 182	0.29 544	0.15 227	0.32 367	0.31 453	0.17 301	0.17 255	0.21 383	0.18 437	0.28 440	0.17 390	0.07 182	0.06 324	0.07 214	0.07 315	0.08 354	0.06 204

CroCo-Stereo Lap2	0.15 284	0.15 533	0.28 303	0.25 612	0.18 629	0.11 28	0.19 453	0.28 304	0.21 274	0.13 195	0.16 234	0.15 278	0.12 231	0.17 172	0.14 288	0.07 182	0.07 472	0.08 338	0.06 206	0.08 354	0.07 318

TestStereo1	0.21 443	0.16 562	0.32 355	0.26 647	0.13 425	0.26 491	0.27 659	0.40 489	0.36 519	0.29 477	0.39 562	0.22 396	0.21 475	0.33 497	0.17 390	0.07 182	0.06 324	0.09 446	0.08 407	0.08 354	0.07 318

raft_robust	0.22 480	0.17 582	0.30 328	0.22 449	0.12 336	0.23 424	0.22 571	0.49 602	0.48 670	0.32 549	0.32 468	0.26 469	0.23 507	0.53 605	0.15 325	0.07 182	0.06 324	0.08 338	0.10 570	0.08 354	0.06 204

RAFT_CTSACE	0.21 443	0.16 562	0.41 498	0.25 612	0.15 545	0.22 399	0.24 620	0.32 367	0.28 403	0.33 566	0.51 673	0.29 508	0.17 406	0.32 490	0.13 244	0.06 65	0.07 472	0.09 446	0.08 407	0.08 354	0.06 204

SA-5K	0.21 443	0.16 562	0.32 355	0.26 647	0.13 425	0.26 491	0.27 659	0.40 489	0.36 519	0.29 477	0.39 562	0.22 396	0.21 475	0.33 497	0.17 390	0.07 182	0.06 324	0.09 446	0.08 407	0.08 354	0.07 318

Sa-1000	0.22 480	0.15 533	0.35 395	0.23 511	0.13 425	0.28 522	0.23 598	0.47 577	0.39 557	0.30 509	0.50 667	0.26 469	0.19 454	0.33 497	0.16 356	0.07 182	0.06 324	0.10 531	0.11 614	0.08 354	0.06 204

SA	0.22 480	0.16 562	0.36 415	0.23 511	0.13 425	0.24 447	0.23 598	0.45 555	0.40 575	0.27 432	0.44 625	0.23 419	0.23 507	0.33 497	0.17 390	0.07 182	0.06 324	0.10 531	0.11 614	0.08 354	0.06 204

IGEV-Stereo	0.14 242	0.12 364	0.27 286	0.19 213	0.12 336	0.21 366	0.18 403	0.28 304	0.20 251	0.15 251	0.13 153	0.12 180	0.12 231	0.24 352	0.12 169	0.07 182	0.05 57	0.08 338	0.07 315	0.08 354	0.07 318
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CIPLG	0.21 443	0.21 642	0.55 621	0.23 511	0.15 545	0.25 467	0.20 508	0.35 420	0.29 422	0.31 527	0.33 491	0.22 396	0.15 347	0.26 404	0.20 480	0.08 372	0.07 472	0.07 214	0.07 315	0.08 354	0.08 410

iRaft-Stereo_20w	0.19 400	0.10 203	0.46 554	0.19 213	0.13 425	0.25 467	0.19 453	0.52 651	0.19 218	0.29 477	0.21 326	0.22 396	0.20 465	0.28 440	0.18 422	0.07 182	0.06 324	0.07 214	0.08 407	0.08 354	0.08 410

IPLGR_C	0.21 443	0.22 659	0.60 644	0.23 511	0.15 545	0.24 447	0.20 508	0.35 420	0.29 422	0.31 527	0.32 468	0.22 396	0.15 347	0.25 384	0.20 480	0.08 372	0.07 472	0.07 214	0.07 315	0.08 354	0.08 410

GMOStereo	0.18 350	0.14 493	0.30 328	0.22 449	0.12 336	0.20 332	0.27 659	0.26 263	0.28 403	0.31 527	0.32 468	0.26 469	0.17 406	0.15 105	0.12 169	0.07 182	0.07 472	0.10 531	0.08 407	0.08 354	0.05 52

error version	0.18 350	0.14 493	0.30 328	0.22 449	0.12 336	0.20 332	0.27 659	0.26 263	0.28 403	0.31 527	0.32 468	0.26 469	0.17 406	0.15 105	0.12 169	0.07 182	0.07 472	0.10 531	0.08 407	0.08 354	0.05 52

test-v	0.18 350	0.14 493	0.30 328	0.22 449	0.12 336	0.20 332	0.27 659	0.26 263	0.28 403	0.31 527	0.32 468	0.26 469	0.17 406	0.15 105	0.12 169	0.07 182	0.07 472	0.10 531	0.08 407	0.08 354	0.05 52

ACRE	0.21 443	0.20 627	0.62 655	0.23 511	0.15 545	0.24 447	0.20 508	0.35 420	0.28 403	0.31 527	0.32 468	0.22 396	0.15 347	0.25 384	0.20 480	0.08 372	0.07 472	0.07 214	0.07 315	0.08 354	0.08 410

PFNet+	0.20 422	0.10 203	0.37 426	0.21 372	0.12 336	0.17 212	0.19 453	0.29 321	0.34 489	0.33 566	0.32 468	0.24 434	0.16 373	0.32 490	0.17 390	0.10 540	0.07 472	0.11 591	0.10 570	0.08 354	0.12 613

HHNet	0.22 480	0.12 364	0.52 607	0.18 140	0.18 629	0.20 332	0.20 508	0.34 396	0.31 453	0.32 549	0.59 714	0.20 369	0.21 475	0.24 352	0.31 629	0.08 372	0.05 57	0.09 446	0.07 315	0.08 354	0.11 589

AAGNet	0.33 656	0.11 298	0.37 426	0.25 612	0.16 582	0.20 332	0.19 453	0.30 343	0.27 384	0.35 603	0.35 514	0.27 480	0.30 626	0.44 563	2.66 834	0.08 372	0.05 57	0.10 531	0.07 315	0.08 354	0.06 204

NF-Stereo	0.20 422	0.10 203	0.35 395	0.24 570	0.12 336	0.21 366	0.18 403	0.38 461	0.32 465	0.28 446	0.30 443	0.22 396	0.16 373	0.51 591	0.20 480	0.08 372	0.06 324	0.09 446	0.08 407	0.08 354	0.13 633

OCTAStereo	0.20 422	0.10 203	0.35 395	0.24 570	0.12 336	0.21 366	0.18 403	0.38 461	0.32 465	0.28 446	0.30 443	0.22 396	0.16 373	0.51 591	0.20 480	0.08 372	0.06 324	0.09 446	0.08 407	0.08 354	0.13 633

PSM-softLoss	0.21 443	0.10 203	0.39 463	0.24 570	0.12 336	0.20 332	0.18 403	0.38 461	0.26 373	0.29 477	0.32 468	0.24 434	0.16 373	0.52 598	0.20 480	0.09 485	0.06 324	0.10 531	0.09 519	0.08 354	0.12 613

KMStereo	0.21 443	0.10 203	0.39 463	0.24 570	0.12 336	0.20 332	0.18 403	0.38 461	0.26 373	0.29 477	0.32 468	0.24 434	0.16 373	0.52 598	0.20 480	0.09 485	0.06 324	0.10 531	0.09 519	0.08 354	0.12 613

PSM-AAD	0.25 558	0.10 203	0.30 328	0.24 570	0.12 336	0.26 491	0.38 742	0.34 396	0.28 403	0.35 603	0.39 562	0.28 497	0.79 782	0.30 476	0.16 356	0.07 182	0.06 324	0.12 630	0.11 614	0.08 354	0.21 739

KYRaft	0.22 480	0.10 203	0.30 328	0.23 511	0.12 336	0.23 424	0.23 598	0.35 420	0.24 341	0.35 603	0.54 692	0.34 565	0.26 559	0.29 460	0.15 325	0.07 182	0.05 57	0.09 446	0.10 570	0.08 354	0.31 776

RAFT_R40	0.21 443	0.10 203	0.37 426	0.24 570	0.13 425	0.18 244	0.18 403	0.31 355	0.29 422	0.33 566	0.33 491	0.30 526	0.24 525	0.55 615	0.18 422	0.08 372	0.05 57	0.10 531	0.08 407	0.08 354	0.07 318

PFNet	0.23 498	0.10 203	0.57 631	0.24 570	0.14 479	0.22 399	0.19 453	0.39 475	0.33 479	0.35 603	0.32 468	0.27 480	0.19 454	0.64 673	0.22 529	0.09 485	0.05 57	0.09 446	0.07 315	0.08 354	0.07 318

RE-Stereo	0.20 422	0.10 203	0.35 395	0.24 570	0.12 336	0.21 366	0.18 403	0.38 461	0.32 465	0.28 446	0.30 443	0.22 396	0.16 373	0.51 591	0.20 480	0.08 372	0.06 324	0.09 446	0.08 407	0.08 354	0.13 633

Pruner-Stereo	0.19 400	0.11 298	0.34 384	0.29 707	0.12 336	0.19 285	0.17 348	0.31 355	0.29 422	0.33 566	0.32 468	0.25 447	0.15 347	0.24 352	0.21 507	0.09 485	0.06 324	0.09 446	0.08 407	0.08 354	0.09 487

TVStereo	0.20 422	0.10 203	0.35 395	0.24 570	0.12 336	0.21 366	0.18 403	0.38 461	0.32 465	0.28 446	0.30 443	0.22 396	0.16 373	0.51 591	0.20 480	0.08 372	0.06 324	0.09 446	0.08 407	0.08 354	0.13 633

IRAFT_RVC	0.22 480	0.12 364	0.39 463	0.26 647	0.11 252	0.18 244	0.24 620	0.40 489	0.37 531	0.31 527	0.30 443	0.29 508	0.24 525	0.55 615	0.22 529	0.08 372	0.06 324	0.10 531	0.08 407	0.08 354	0.07 318

test-2	0.18 350	0.14 493	0.30 328	0.22 449	0.12 336	0.20 332	0.27 659	0.26 263	0.28 403	0.31 527	0.32 468	0.26 469	0.17 406	0.15 105	0.12 169	0.07 182	0.07 472	0.10 531	0.08 407	0.08 354	0.05 52

GMM-Stereo	0.21 443	0.10 203	0.43 522	0.23 511	0.13 425	0.24 447	0.25 638	0.37 453	0.27 384	0.30 509	0.45 638	0.27 480	0.21 475	0.31 483	0.17 390	0.07 182	0.05 57	0.10 531	0.09 519	0.08 354	0.19 716

Prome-Stereo	0.21 443	0.10 203	0.30 328	0.24 570	0.12 336	0.23 424	0.23 598	0.36 441	0.25 358	0.33 566	0.59 714	0.24 434	0.28 596	0.29 460	0.16 356	0.07 182	0.05 57	0.08 338	0.07 315	0.08 354	0.20 729

iRaftStereo_RVC	0.16 302	0.12 364	0.26 273	0.21 372	0.11 252	0.20 332	0.17 348	0.32 367	0.23 322	0.20 344	0.25 382	0.18 331	0.12 231	0.20 273	0.15 325	0.07 182	0.05 57	0.09 446	0.09 519	0.08 354	0.07 318

delet	0.27 588	0.14 493	0.40 472	0.23 511	0.19 656	0.41 675	0.29 682	0.49 602	0.48 670	0.33 566	0.41 582	0.37 592	0.30 626	0.48 577	0.34 647	0.09 485	0.09 605	0.11 591	0.12 653	0.08 354	0.08 410

cf-r	0.24 530	0.15 533	0.44 532	0.21 372	0.14 479	0.27 502	0.22 571	0.42 519	0.40 575	0.30 509	0.42 599	0.42 645	0.26 559	0.43 559	0.25 574	0.11 588	0.06 324	0.08 338	0.10 570	0.08 354	0.08 410

CCAANet	0.25 558	0.13 438	0.51 600	0.22 449	0.15 545	0.29 544	0.17 348	0.49 602	0.37 531	0.26 421	0.49 663	0.32 546	0.24 525	0.62 664	0.23 551	0.07 182	0.06 324	0.10 531	0.10 570	0.08 354	0.10 548

HSM-Net_RVC	0.27 588	0.11 298	0.42 508	0.19 213	0.11 252	0.34 618	0.20 508	0.62 747	0.43 605	0.40 669	0.43 613	0.50 696	0.26 559	0.76 725	0.22 529	0.08 372	0.07 472	0.07 214	0.07 315	0.08 354	0.08 410
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HSM	0.28 609	0.16 562	0.35 395	0.20 306	0.15 545	0.33 604	0.19 453	0.53 663	0.37 531	0.36 620	0.38 548	0.67 758	0.31 645	0.89 759	0.23 551	0.08 372	0.06 324	0.08 338	0.07 315	0.08 354	0.08 410

iResNet	0.24 530	0.18 597	0.61 647	0.25 612	0.11 252	0.29 544	0.21 541	0.42 519	0.43 605	0.33 566	0.43 613	0.27 480	0.22 493	0.34 504	0.26 588	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.08 354	0.07 318

GeoMambaStereo_RVC	0.14 242	0.09 127	0.20 180	0.15 10	0.15 545	0.18 244	0.11 31	0.17 52	0.14 86	0.18 322	0.19 291	0.19 352	0.14 324	0.19 247	0.18 422	0.11 588	0.09 605	0.08 338	0.06 206	0.09 444	0.13 633

MWDA-net	0.29 622	0.21 642	0.47 562	0.25 612	0.21 684	0.35 633	0.32 709	0.44 542	0.47 658	0.38 643	0.40 573	0.33 555	0.38 689	0.54 612	0.40 678	0.10 540	0.07 472	0.09 446	0.09 519	0.09 444	0.10 548

MWSP-net	0.25 558	0.12 364	0.37 426	0.22 449	0.14 479	0.31 579	0.40 753	0.50 614	0.43 605	0.32 549	0.33 491	0.36 584	0.31 645	0.28 440	0.31 629	0.10 540	0.07 472	0.09 446	0.09 519	0.09 444	0.10 548

MEA-ACV	0.26 577	0.11 298	0.42 508	0.21 372	0.14 479	0.35 633	0.24 620	0.53 663	0.47 658	0.35 603	0.42 599	0.36 584	0.34 665	0.47 573	0.27 594	0.09 485	0.09 605	0.10 531	0.12 653	0.09 444	0.10 548

noway7	0.27 588	0.51 784	1.61 803	0.24 570	0.12 336	0.22 399	0.18 403	0.44 542	0.31 453	0.21 360	0.22 342	0.24 434	0.20 465	0.20 273	0.21 507	0.07 182	0.05 57	0.08 338	0.07 315	0.09 444	0.08 410

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 197	0.11 298	0.22 218	0.20 306	0.09 94	0.19 285	0.10 12	0.19 93	0.17 168	0.14 227	0.11 100	0.11 135	0.11 182	0.14 52	0.11 86	0.08 372	0.07 472	0.11 591	0.09 519	0.09 444	0.08 410

Weightmod_eth	0.16 302	0.11 298	0.20 180	0.21 372	0.13 425	0.20 332	0.18 403	0.25 241	0.19 218	0.17 301	0.25 382	0.19 352	0.17 406	0.25 384	0.14 288	0.16 711	0.08 566	0.08 338	0.08 407	0.09 444	0.05 52

Weightmod	0.16 302	0.12 364	0.19 161	0.20 306	0.10 182	0.24 447	0.17 348	0.25 241	0.21 274	0.18 322	0.29 427	0.19 352	0.15 347	0.27 424	0.16 356	0.09 485	0.10 641	0.08 338	0.08 407	0.09 444	0.08 410

HLf8	0.19 400	0.16 562	0.55 621	0.15 10	0.12 336	0.24 447	0.14 165	0.40 489	0.31 453	0.20 344	0.26 395	0.18 331	0.15 347	0.35 516	0.17 390	0.10 540	0.06 324	0.07 214	0.06 206	0.09 444	0.09 487

RT-IGEV	0.25 558	0.10 203	0.48 573	0.22 449	0.14 479	0.31 579	0.28 675	0.53 663	0.39 557	0.36 620	0.41 582	0.44 661	0.30 626	0.28 440	0.27 594	0.09 485	0.07 472	0.08 338	0.09 519	0.09 444	0.10 548

NLCSM	0.19 400	0.12 364	0.18 142	0.24 570	0.19 656	0.24 447	0.21 541	0.42 519	0.40 575	0.19 335	0.18 282	0.14 254	0.16 373	0.47 573	0.19 457	0.08 372	0.09 605	0.09 446	0.08 407	0.09 444	0.07 318

gasm-f	0.12 138	0.09 127	0.19 161	0.18 140	0.12 336	0.18 244	0.18 403	0.20 121	0.14 86	0.12 155	0.19 291	0.10 86	0.11 182	0.16 145	0.11 86	0.08 372	0.06 324	0.06 79	0.05 93	0.09 444	0.08 410

G2L-ROB	0.23 498	0.15 533	0.41 498	0.19 213	0.12 336	0.27 502	0.21 541	0.47 577	0.33 479	0.34 586	0.31 458	0.41 634	0.22 493	0.49 582	0.26 588	0.09 485	0.06 324	0.07 214	0.06 206	0.09 444	0.10 548

G2L-Stereo_test	0.24 530	0.16 562	0.38 447	0.19 213	0.13 425	0.27 502	0.24 620	0.49 602	0.38 546	0.37 628	0.37 533	0.40 627	0.24 525	0.52 598	0.28 600	0.08 372	0.06 324	0.06 79	0.06 206	0.09 444	0.08 410

G2L-Stereo	0.25 558	0.16 562	0.47 562	0.22 449	0.14 479	0.25 467	0.18 403	0.46 566	0.35 506	0.33 566	0.37 533	0.40 627	0.22 493	0.60 649	0.30 620	0.10 540	0.09 605	0.10 531	0.08 407	0.09 444	0.09 487

MM-Stereo_test3	0.17 324	0.12 364	0.29 317	0.23 511	0.14 479	0.19 285	0.22 571	0.39 475	0.36 519	0.16 280	0.24 370	0.17 318	0.12 231	0.19 247	0.14 288	0.07 182	0.07 472	0.08 338	0.06 206	0.09 444	0.06 204

MM-Stereo_test2	0.15 284	0.10 203	0.44 532	0.23 511	0.11 252	0.21 366	0.21 541	0.27 280	0.22 295	0.15 251	0.16 234	0.13 216	0.11 182	0.20 273	0.13 244	0.06 65	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.09 444	0.05 52

MM-Stereo_test1	0.17 324	0.10 203	0.39 463	0.23 511	0.11 252	0.20 332	0.22 571	0.33 383	0.29 422	0.22 371	0.21 326	0.15 278	0.14 324	0.23 335	0.13 244	0.07 182	0.06 324	0.08 338	0.07 315	0.09 444	0.06 204

FLISNet	0.20 422	0.13 438	0.33 372	0.18 140	0.15 545	0.17 212	0.16 292	0.34 396	0.21 274	0.37 628	0.39 562	0.36 584	0.24 525	0.29 460	0.21 507	0.06 65	0.05 57	0.08 338	0.09 519	0.09 444	0.07 318

CoSv	0.20 422	0.13 438	0.33 372	0.18 140	0.15 545	0.17 212	0.16 292	0.34 396	0.21 274	0.37 628	0.39 562	0.36 584	0.24 525	0.29 460	0.21 507	0.06 65	0.05 57	0.08 338	0.09 519	0.09 444	0.07 318

SCV_C0	0.14 242	0.11 298	0.25 261	0.19 213	0.12 336	0.15 100	0.16 292	0.30 343	0.22 295	0.13 195	0.15 214	0.13 216	0.09 54	0.24 352	0.10 30	0.06 65	0.05 57	0.06 79	0.06 206	0.09 444	0.06 204

SCV	0.14 242	0.14 493	0.24 245	0.21 372	0.11 252	0.15 100	0.16 292	0.31 355	0.18 195	0.11 118	0.15 214	0.13 216	0.10 119	0.23 335	0.11 86	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.09 444	0.06 204

rvit_stereo_0083	0.16 302	0.12 364	0.26 273	0.21 372	0.13 425	0.17 212	0.17 348	0.22 169	0.34 489	0.16 280	0.21 326	0.19 352	0.16 373	0.21 301	0.16 356	0.11 588	0.10 641	0.10 531	0.08 407	0.09 444	0.07 318

rvit_stereo_0081_aga	0.16 302	0.14 493	0.28 303	0.21 372	0.13 425	0.19 285	0.17 348	0.23 195	0.24 341	0.17 301	0.21 326	0.19 352	0.13 284	0.19 247	0.14 288	0.11 588	0.08 566	0.09 446	0.08 407	0.09 444	0.07 318

rvit_stereo_0081	0.16 302	0.11 298	0.24 245	0.21 372	0.12 336	0.16 160	0.17 348	0.22 169	0.33 479	0.16 280	0.18 282	0.18 331	0.14 324	0.20 273	0.16 356	0.11 588	0.08 566	0.09 446	0.08 407	0.09 444	0.07 318

rvit_stereo_0082	0.16 302	0.11 298	0.24 245	0.21 372	0.12 336	0.16 160	0.17 348	0.22 169	0.33 479	0.16 280	0.18 282	0.18 331	0.14 324	0.20 273	0.16 356	0.11 588	0.08 566	0.09 446	0.08 407	0.09 444	0.07 318

rvit_stereo_ft	0.17 324	0.14 493	0.30 328	0.25 612	0.14 479	0.17 212	0.21 541	0.28 304	0.26 373	0.16 280	0.19 291	0.20 369	0.16 373	0.22 324	0.17 390	0.11 588	0.07 472	0.09 446	0.09 519	0.09 444	0.07 318

test_sample2	0.21 443	0.10 203	0.28 303	0.19 213	0.11 252	0.27 502	0.21 541	0.43 534	0.29 422	0.26 421	0.31 458	0.30 526	0.24 525	0.45 566	0.18 422	0.09 485	0.07 472	0.08 338	0.07 315	0.09 444	0.09 487

test_sample1	0.20 422	0.10 203	0.28 303	0.19 213	0.12 336	0.28 522	0.19 453	0.41 505	0.25 358	0.26 421	0.31 458	0.29 508	0.26 559	0.44 563	0.21 507	0.09 485	0.07 472	0.08 338	0.07 315	0.09 444	0.09 487

H2IRNET	0.18 350	0.13 438	0.35 395	0.21 372	0.12 336	0.20 332	0.15 227	0.27 280	0.30 439	0.17 301	0.31 458	0.25 447	0.20 465	0.24 352	0.18 422	0.07 182	0.06 324	0.09 446	0.10 570	0.09 444	0.06 204

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 324	0.13 438	0.24 245	0.19 213	0.13 425	0.24 447	0.17 348	0.30 343	0.37 531	0.43 695	0.17 255	0.13 216	0.12 231	0.19 247	0.15 325	0.08 372	0.07 472	0.09 446	0.07 315	0.09 444	0.08 410

SMFormer	0.25 558	0.12 364	0.40 472	0.19 213	0.10 182	0.27 502	0.19 453	0.51 632	0.45 634	0.34 586	0.41 582	0.31 536	0.26 559	0.58 639	0.28 600	0.10 540	0.07 472	0.08 338	0.08 407	0.09 444	0.09 487

ACVNet-DCA	0.18 350	0.14 493	0.38 447	0.23 511	0.11 252	0.31 579	0.19 453	0.41 505	0.27 384	0.17 301	0.19 291	0.13 216	0.18 437	0.28 440	0.11 86	0.08 372	0.05 57	0.08 338	0.06 206	0.09 444	0.09 487

xx1	0.20 422	0.14 493	0.38 447	0.23 511	0.11 252	0.31 579	0.19 453	0.35 420	0.47 658	0.17 301	0.19 291	0.28 497	0.24 525	0.28 440	0.11 86	0.08 372	0.05 57	0.10 531	0.09 519	0.09 444	0.09 487

1test111	0.19 400	0.14 493	0.38 447	0.23 511	0.11 252	0.31 579	0.19 453	0.41 505	0.27 384	0.17 301	0.19 291	0.13 216	0.18 437	0.34 504	0.22 529	0.08 372	0.05 57	0.08 338	0.06 206	0.09 444	0.09 487

11t1	0.18 350	0.10 203	0.30 328	0.20 306	0.11 252	0.27 502	0.17 348	0.35 420	0.23 322	0.25 407	0.23 354	0.23 419	0.23 507	0.25 384	0.18 422	0.09 485	0.07 472	0.07 214	0.06 206	0.09 444	0.09 487

1111x	0.32 646	0.11 298	0.40 472	0.22 449	0.11 252	0.32 593	0.26 652	0.59 726	0.43 605	0.31 527	0.41 582	0.39 612	0.28 596	0.76 725	1.37 810	0.09 485	0.08 566	0.09 446	0.10 570	0.09 444	0.08 410

MIF-Stereo (partial)	0.16 302	0.10 203	0.34 384	0.21 372	0.15 545	0.15 100	0.13 116	0.28 304	0.25 358	0.17 301	0.26 395	0.15 278	0.16 373	0.25 384	0.17 390	0.09 485	0.06 324	0.10 531	0.08 407	0.09 444	0.08 410

EKT-Stereo	0.38 693	0.12 364	0.38 447	0.42 772	3.88 839	0.21 366	0.17 348	0.35 420	0.28 403	0.20 344	0.20 311	0.23 419	0.15 347	0.28 440	0.16 356	0.09 485	0.07 472	0.09 446	0.07 315	0.09 444	0.09 487

LL-Strereo	0.29 622	0.25 678	0.58 636	0.25 612	0.21 684	0.23 424	0.24 620	0.55 683	0.42 597	0.34 586	0.32 468	0.41 634	0.40 701	0.94 769	0.23 551	0.08 372	0.07 472	0.11 591	0.09 519	0.09 444	0.09 487

CBFPSM	0.27 588	0.16 562	0.67 675	0.20 306	0.14 479	0.38 656	0.25 638	0.40 489	0.36 519	0.33 566	0.36 524	0.56 721	0.38 689	0.32 490	0.38 663	0.08 372	0.08 566	0.07 214	0.08 407	0.09 444	0.11 589

gwcnet-sp	0.24 530	0.13 438	0.63 659	0.22 449	0.14 479	0.34 618	0.22 571	0.44 542	0.39 557	0.35 603	0.34 503	0.27 480	0.27 579	0.35 516	0.25 574	0.09 485	0.08 566	0.09 446	0.09 519	0.09 444	0.09 487

scenet	0.24 530	0.13 438	0.63 659	0.22 449	0.14 479	0.34 618	0.22 571	0.44 542	0.39 557	0.35 603	0.34 503	0.27 480	0.27 579	0.35 516	0.25 574	0.09 485	0.08 566	0.09 446	0.09 519	0.09 444	0.09 487

knoymous	0.17 324	0.09 127	0.32 355	0.17 75	0.11 252	0.21 366	0.17 348	0.32 367	0.23 322	0.23 380	0.28 413	0.27 480	0.16 373	0.23 335	0.16 356	0.09 485	0.06 324	0.09 446	0.06 206	0.09 444	0.09 487

ssnet	0.24 530	0.13 438	0.63 659	0.22 449	0.14 479	0.34 618	0.22 571	0.44 542	0.39 557	0.35 603	0.34 503	0.27 480	0.27 579	0.35 516	0.25 574	0.09 485	0.08 566	0.09 446	0.09 519	0.09 444	0.09 487

qqq	0.20 422	0.12 364	0.31 345	0.20 306	0.11 252	0.23 424	0.19 453	0.41 505	0.27 384	0.24 396	0.28 413	0.28 497	0.24 525	0.34 504	0.22 529	0.08 372	0.07 472	0.10 531	0.09 519	0.09 444	0.09 487

x	0.19 400	0.11 298	0.29 317	0.20 306	0.11 252	0.26 491	0.18 403	0.41 505	0.29 422	0.25 407	0.29 427	0.28 497	0.24 525	0.26 404	0.23 551	0.09 485	0.07 472	0.08 338	0.07 315	0.09 444	0.08 410

BUS	0.23 498	0.12 364	0.28 303	0.25 612	0.14 479	0.43 691	0.17 348	0.56 700	0.34 489	0.34 586	0.35 514	0.32 546	0.20 465	0.26 404	0.21 507	0.10 540	0.07 472	0.11 591	0.10 570	0.09 444	0.09 487

IER	0.23 498	0.12 364	0.39 463	0.20 306	0.14 479	0.31 579	0.19 453	0.42 519	0.36 519	0.33 566	0.40 573	0.32 546	0.33 656	0.29 460	0.22 529	0.09 485	0.07 472	0.08 338	0.08 407	0.09 444	0.08 410

RAFT+CT+SA	0.21 443	0.18 597	0.33 372	0.25 612	0.18 629	0.23 424	0.29 682	0.40 489	0.36 519	0.24 396	0.38 548	0.18 331	0.16 373	0.32 490	0.16 356	0.07 182	0.05 57	0.09 446	0.12 653	0.09 444	0.09 487

BSDual-CNN	0.23 498	0.12 364	0.28 303	0.25 612	0.14 479	0.35 633	0.21 541	0.56 700	0.34 489	0.34 586	0.35 514	0.38 600	0.24 525	0.26 404	0.21 507	0.10 540	0.07 472	0.11 591	0.10 570	0.09 444	0.09 487

hknet	0.25 558	0.14 493	0.40 472	0.25 612	0.15 545	0.35 633	0.21 541	0.56 700	0.37 531	0.34 586	0.35 514	0.43 650	0.27 579	0.37 529	0.21 507	0.09 485	0.07 472	0.11 591	0.10 570	0.09 444	0.09 487

iRaft-Stereo_5w	0.23 498	0.18 597	0.44 532	0.22 449	0.13 425	0.19 285	0.19 453	0.37 453	0.32 465	0.28 446	0.37 533	0.34 565	0.23 507	0.65 681	0.27 594	0.06 65	0.06 324	0.08 338	0.07 315	0.09 444	0.08 410

psmg	0.23 498	0.12 364	0.28 303	0.21 372	0.14 479	0.35 633	0.23 598	0.51 632	0.34 489	0.35 603	0.38 548	0.38 600	0.24 525	0.26 404	0.21 507	0.10 540	0.08 566	0.10 531	0.10 570	0.09 444	0.08 410

DAS	0.27 588	0.12 364	0.42 508	0.24 570	0.18 629	0.29 544	0.24 620	0.45 555	0.45 634	0.41 678	0.44 625	0.34 565	0.29 611	0.75 719	0.21 507	0.09 485	0.07 472	0.09 446	0.07 315	0.09 444	0.09 487

SepStereo	0.26 577	0.12 364	0.42 508	0.24 570	0.18 629	0.29 544	0.24 620	0.45 555	0.45 634	0.41 678	0.44 625	0.34 565	0.29 611	0.64 673	0.21 507	0.09 485	0.07 472	0.09 446	0.07 315	0.09 444	0.09 487

GwcNet-ADL	0.22 480	0.14 493	0.58 636	0.24 570	0.13 425	0.22 399	0.23 598	0.49 602	0.40 575	0.27 432	0.29 427	0.30 526	0.20 465	0.26 404	0.23 551	0.09 485	0.07 472	0.07 214	0.07 315	0.09 444	0.09 487

GANet-ADL	0.21 443	0.12 364	0.45 546	0.23 511	0.14 479	0.29 544	0.19 453	0.46 566	0.35 506	0.25 407	0.32 468	0.32 546	0.19 454	0.24 352	0.20 480	0.10 540	0.07 472	0.07 214	0.06 206	0.09 444	0.10 548

NRIStereo	0.18 350	0.11 298	0.35 395	0.23 511	0.11 252	0.24 447	0.20 508	0.29 321	0.26 373	0.26 421	0.25 382	0.25 447	0.18 437	0.34 504	0.18 422	0.07 182	0.06 324	0.09 446	0.07 315	0.09 444	0.08 410

SST-Stereo	0.21 443	0.10 203	0.37 426	0.24 570	0.13 425	0.19 285	0.17 348	0.31 355	0.24 341	0.34 586	0.33 491	0.29 508	0.25 548	0.56 626	0.17 390	0.08 372	0.05 57	0.10 531	0.08 407	0.09 444	0.07 318

DeepStereo_RVC	0.18 350	0.11 298	0.40 472	0.21 372	0.11 252	0.19 285	0.16 292	0.28 304	0.22 295	0.27 432	0.27 405	0.23 419	0.28 596	0.24 352	0.18 422	0.08 372	0.06 324	0.09 446	0.07 315	0.09 444	0.10 548

ICVP	0.23 498	0.13 438	0.44 532	0.26 647	0.14 479	0.29 544	0.25 638	0.45 555	0.33 479	0.29 477	0.43 613	0.35 579	0.25 548	0.26 404	0.23 551	0.12 632	0.09 605	0.09 446	0.08 407	0.09 444	0.10 548
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.18 350	0.15 533	0.35 395	0.22 449	0.14 479	0.19 285	0.17 348	0.32 367	0.30 439	0.23 380	0.25 382	0.20 369	0.16 373	0.22 324	0.19 457	0.08 372	0.07 472	0.10 531	0.12 653	0.09 444	0.08 410

RALCasStereoNet	0.18 350	0.15 533	0.33 372	0.21 372	0.14 479	0.21 366	0.18 403	0.31 355	0.25 358	0.21 360	0.29 427	0.22 396	0.15 347	0.27 424	0.17 390	0.08 372	0.10 641	0.07 214	0.06 206	0.09 444	0.09 487

RALAANet	0.19 400	0.18 597	0.37 426	0.23 511	0.14 479	0.23 424	0.13 116	0.37 453	0.29 422	0.28 446	0.26 395	0.25 447	0.15 347	0.26 404	0.18 422	0.08 372	0.06 324	0.09 446	0.08 407	0.09 444	0.06 204

sCroCo_RVC	0.18 350	0.14 493	0.49 579	0.27 676	0.18 629	0.22 399	0.17 348	0.27 280	0.23 322	0.14 227	0.22 342	0.17 318	0.14 324	0.21 301	0.15 325	0.10 540	0.11 667	0.09 446	0.09 519	0.09 444	0.09 487

222	0.41 707	0.10 203	0.29 317	0.19 213	0.11 252	0.36 640	0.20 508	0.57 710	0.39 557	0.35 603	0.44 625	0.30 526	0.27 579	0.55 615	3.56 837	0.11 588	0.07 472	0.08 338	0.08 407	0.09 444	0.09 487

xxxx	0.34 665	0.10 203	0.29 317	0.19 213	0.11 252	0.37 647	0.20 508	0.58 719	0.38 546	0.29 477	0.42 599	0.38 600	0.24 525	0.46 569	2.20 830	0.11 588	0.07 472	0.09 446	0.08 407	0.09 444	0.09 487

test_xeample	0.34 665	0.10 203	0.29 317	0.19 213	0.11 252	0.33 604	0.23 598	0.55 683	0.38 546	0.32 549	0.45 638	0.29 508	0.26 559	0.57 630	2.24 832	0.10 540	0.07 472	0.09 446	0.08 407	0.09 444	0.09 487

ARAFT	0.24 530	0.21 642	0.78 703	0.22 449	0.12 336	0.29 544	0.24 620	0.43 534	0.32 465	0.33 566	0.28 413	0.28 497	0.19 454	0.49 582	0.18 422	0.07 182	0.06 324	0.12 630	0.11 614	0.09 444	0.06 204

SFCPSM	0.22 480	0.10 203	0.51 600	0.21 372	0.14 479	0.34 618	0.22 571	0.55 683	0.39 557	0.29 477	0.32 468	0.23 419	0.21 475	0.27 424	0.19 457	0.09 485	0.07 472	0.09 446	0.09 519	0.09 444	0.08 410

FENet	0.21 443	0.11 298	0.45 546	0.21 372	0.12 336	0.26 491	0.17 348	0.41 505	0.35 506	0.30 509	0.31 458	0.29 508	0.23 507	0.26 404	0.23 551	0.09 485	0.06 324	0.09 446	0.09 519	0.09 444	0.09 487

ac_64	0.27 588	0.13 438	0.41 498	0.24 570	0.17 607	0.36 640	0.22 571	0.46 566	0.33 479	0.35 603	0.36 524	0.52 706	0.30 626	0.62 664	0.32 635	0.11 588	0.09 605	0.10 531	0.10 570	0.09 444	0.08 410

GwcNet-RSSM	0.26 577	0.17 582	0.46 554	0.21 372	0.13 425	0.28 522	0.23 598	0.44 542	0.42 597	0.31 527	0.45 638	0.40 627	0.26 559	0.55 615	0.28 600	0.11 588	0.07 472	0.09 446	0.10 570	0.09 444	0.08 410

AANet_RVC	0.31 637	0.22 659	0.50 590	0.23 511	0.14 479	0.30 563	0.24 620	0.47 577	0.54 710	0.38 643	0.60 719	0.43 650	0.29 611	0.87 754	0.40 678	0.11 588	0.07 472	0.07 214	0.07 315	0.09 444	0.09 487

HITNet	0.20 422	0.17 582	0.43 522	0.19 213	0.08 55	0.27 502	0.14 165	0.42 519	0.30 439	0.29 477	0.32 468	0.27 480	0.21 475	0.28 440	0.25 574	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.09 444	0.06 204
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNet_ROB	0.25 558	0.19 614	0.40 472	0.20 306	0.12 336	0.30 563	0.16 292	0.55 683	0.53 705	0.38 643	0.43 613	0.37 592	0.26 559	0.38 536	0.22 529	0.08 372	0.06 324	0.06 79	0.04 1	0.09 444	0.09 487

base	0.37 685	0.21 642	1.98 808	0.27 676	0.20 675	0.37 647	0.19 453	0.49 602	0.38 546	0.41 678	0.51 673	0.27 480	0.26 559	0.68 691	0.30 620	0.20 750	0.12 689	0.16 710	0.15 707	0.10 521	0.13 633

AnonStereo	0.16 302	0.12 364	0.30 328	0.20 306	0.12 336	0.18 244	0.14 165	0.36 441	0.24 341	0.19 335	0.17 255	0.19 352	0.12 231	0.24 352	0.12 169	0.07 182	0.05 57	0.07 214	0.06 206	0.10 521	0.06 204

zzzzzzz1	0.28 609	0.51 784	1.51 797	0.24 570	0.16 582	0.22 399	0.21 541	0.39 475	0.34 489	0.22 371	0.25 382	0.26 469	0.21 475	0.34 504	0.23 551	0.07 182	0.06 324	0.08 338	0.08 407	0.10 521	0.08 410

S0	0.18 350	0.13 438	0.21 199	0.23 511	0.11 252	0.33 604	0.26 652	0.27 280	0.21 274	0.21 360	0.26 395	0.20 369	0.16 373	0.19 247	0.17 390	0.12 632	0.11 667	0.14 682	0.14 697	0.10 521	0.07 318

z-ln-s-r	0.32 646	0.21 642	0.82 721	0.23 511	0.14 479	0.30 563	0.26 652	0.43 534	0.50 687	0.32 549	0.60 719	0.39 612	0.29 611	0.73 710	0.66 749	0.08 372	0.06 324	0.08 338	0.07 315	0.10 521	0.08 410

DFGA-Net	0.23 498	0.24 673	0.49 579	0.22 449	0.15 545	0.25 467	0.17 348	0.39 475	0.39 557	0.29 477	0.31 458	0.21 383	0.17 406	0.59 645	0.28 600	0.08 372	0.06 324	0.09 446	0.09 519	0.10 521	0.08 410

coex_refinement	0.26 577	0.16 562	0.36 415	0.23 511	0.15 545	0.31 579	0.20 508	0.49 602	0.42 597	0.35 603	0.42 599	0.45 666	0.27 579	0.55 615	0.33 642	0.10 540	0.06 324	0.07 214	0.07 315	0.10 521	0.10 548

rvit_0105_5	0.21 443	0.15 533	0.38 447	0.23 511	0.13 425	0.22 399	0.24 620	0.36 441	0.39 557	0.21 360	0.23 354	0.26 469	0.19 454	0.26 404	0.19 457	0.15 695	0.13 702	0.12 630	0.12 653	0.10 521	0.09 487

rvit_0105_3	0.23 498	0.17 582	0.40 472	0.25 612	0.15 545	0.24 447	0.28 675	0.38 461	0.41 589	0.25 407	0.25 382	0.28 497	0.21 475	0.28 440	0.20 480	0.15 695	0.13 702	0.14 682	0.15 707	0.10 521	0.09 487

UGAM	0.26 577	0.14 493	0.45 546	0.25 612	0.12 336	0.23 424	0.25 638	0.32 367	0.41 589	0.31 527	0.42 599	0.41 634	0.22 493	0.92 765	0.22 529	0.08 372	0.06 324	0.14 682	0.12 653	0.10 521	0.07 318

ACV-stereo	0.29 622	0.18 597	0.79 710	0.23 511	0.16 582	0.47 708	0.19 453	0.36 441	0.34 489	0.29 477	0.33 491	0.67 758	0.42 714	0.54 612	0.30 620	0.10 540	0.09 605	0.09 446	0.09 519	0.10 521	0.11 589

rvit_stereo_0080	0.15 284	0.13 438	0.25 261	0.19 213	0.13 425	0.15 100	0.20 508	0.28 304	0.24 341	0.15 251	0.17 255	0.19 352	0.13 284	0.19 247	0.15 325	0.11 588	0.08 566	0.08 338	0.08 407	0.10 521	0.07 318

test_sample3	0.23 498	0.12 364	0.43 522	0.19 213	0.12 336	0.32 593	0.20 508	0.50 614	0.34 489	0.31 527	0.33 491	0.29 508	0.22 493	0.53 605	0.22 529	0.10 540	0.07 472	0.09 446	0.08 407	0.10 521	0.10 548

CAS++	0.16 302	0.12 364	0.27 286	0.18 140	0.12 336	0.17 212	0.15 227	0.42 519	0.24 341	0.19 335	0.18 282	0.13 216	0.10 119	0.21 301	0.12 169	0.12 632	0.10 641	0.11 591	0.08 407	0.10 521	0.09 487
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MGS-Stereo	0.14 242	0.11 298	0.32 355	0.19 213	0.11 252	0.18 244	0.17 348	0.20 121	0.22 295	0.14 227	0.24 370	0.15 278	0.10 119	0.18 209	0.12 169	0.07 182	0.06 324	0.07 214	0.06 206	0.10 521	0.06 204

MyStereo8	0.22 480	0.15 533	0.63 659	0.21 372	0.17 607	0.31 579	0.16 292	0.36 441	0.32 465	0.28 446	0.36 524	0.25 447	0.18 437	0.25 384	0.28 600	0.08 372	0.07 472	0.08 338	0.07 315	0.10 521	0.12 613

mmm	0.21 443	0.12 364	0.31 345	0.22 449	0.12 336	0.28 522	0.21 541	0.41 505	0.27 384	0.29 477	0.38 548	0.29 508	0.24 525	0.29 460	0.22 529	0.09 485	0.07 472	0.11 591	0.09 519	0.10 521	0.09 487

whm_eth	0.15 284	0.13 438	0.25 261	0.19 213	0.13 425	0.15 100	0.20 508	0.28 304	0.24 341	0.15 251	0.17 255	0.19 352	0.13 284	0.19 247	0.15 325	0.11 588	0.08 566	0.08 338	0.08 407	0.10 521	0.07 318

plain	0.17 324	0.13 438	0.43 522	0.21 372	0.13 425	0.16 160	0.17 348	0.27 280	0.22 295	0.16 280	0.26 395	0.13 216	0.16 373	0.27 424	0.16 356	0.08 372	0.06 324	0.10 531	0.07 315	0.10 521	0.07 318

StereoVision	0.22 480	0.18 597	0.37 426	0.27 676	0.17 607	0.23 424	0.22 571	0.38 461	0.31 453	0.20 344	0.51 673	0.22 396	0.16 373	0.28 440	0.18 422	0.11 588	0.12 689	0.13 654	0.13 682	0.10 521	0.07 318

riskmin	0.18 350	0.09 127	0.34 384	0.18 140	0.12 336	0.24 447	0.16 292	0.34 396	0.28 403	0.21 360	0.23 354	0.33 555	0.24 525	0.23 335	0.17 390	0.09 485	0.06 324	0.09 446	0.06 206	0.10 521	0.10 548

CRFU-Net	0.28 609	0.14 493	0.45 546	0.25 612	0.15 545	0.45 699	0.23 598	0.50 614	0.30 439	0.43 695	0.41 582	0.48 682	0.46 728	0.43 559	0.29 612	0.11 588	0.10 641	0.09 446	0.08 407	0.10 521	0.10 548

test_5	0.23 498	0.19 614	0.38 447	0.26 647	0.18 629	0.25 467	0.29 682	0.40 489	0.37 531	0.29 477	0.40 573	0.25 447	0.22 493	0.34 504	0.18 422	0.07 182	0.05 57	0.09 446	0.09 519	0.10 521	0.10 548

CSP-Net	0.27 588	0.15 533	0.30 328	0.21 372	0.14 479	0.44 693	0.24 620	0.50 614	0.40 575	0.41 678	0.43 613	0.42 645	0.26 559	0.66 685	0.28 600	0.12 632	0.08 566	0.08 338	0.08 407	0.10 521	0.09 487

PSMNet-ADL	0.25 558	0.15 533	0.32 355	0.26 647	0.14 479	0.31 579	0.22 571	0.44 542	0.36 519	0.27 432	0.33 491	0.41 634	0.28 596	0.61 656	0.29 612	0.11 588	0.09 605	0.09 446	0.11 614	0.10 521	0.10 548

Patchmatch Stereo++	0.18 350	0.12 364	0.37 426	0.22 449	0.10 182	0.18 244	0.14 165	0.29 321	0.22 295	0.28 446	0.29 427	0.25 447	0.17 406	0.26 404	0.16 356	0.08 372	0.06 324	0.10 531	0.08 407	0.10 521	0.08 410
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 350	0.12 364	0.37 426	0.22 449	0.10 182	0.18 244	0.16 292	0.29 321	0.22 295	0.28 446	0.29 427	0.25 447	0.18 437	0.24 352	0.16 356	0.08 372	0.06 324	0.10 531	0.08 407	0.10 521	0.08 410

ROB_FTStereo_v2	0.18 350	0.12 364	0.37 426	0.22 449	0.10 182	0.18 244	0.16 292	0.29 321	0.22 295	0.28 446	0.29 427	0.25 447	0.17 406	0.24 352	0.16 356	0.08 372	0.06 324	0.10 531	0.08 407	0.10 521	0.08 410

ROB_FTStereo	0.18 350	0.12 364	0.37 426	0.22 449	0.10 182	0.18 244	0.14 165	0.29 321	0.22 295	0.28 446	0.28 413	0.25 447	0.17 406	0.24 352	0.16 356	0.08 372	0.06 324	0.10 531	0.08 407	0.10 521	0.08 410

HUI-Stereo	0.18 350	0.12 364	0.37 426	0.22 449	0.10 182	0.18 244	0.14 165	0.29 321	0.22 295	0.28 446	0.28 413	0.25 447	0.17 406	0.22 324	0.16 356	0.08 372	0.06 324	0.10 531	0.08 407	0.10 521	0.08 410

iGMRVC	0.18 350	0.12 364	0.37 426	0.22 449	0.10 182	0.18 244	0.15 227	0.29 321	0.22 295	0.28 446	0.29 427	0.25 447	0.17 406	0.27 424	0.17 390	0.08 372	0.06 324	0.10 531	0.08 407	0.10 521	0.08 410

iRAFT	0.18 350	0.12 364	0.37 426	0.22 449	0.10 182	0.18 244	0.14 165	0.29 321	0.22 295	0.28 446	0.29 427	0.25 447	0.17 406	0.26 404	0.16 356	0.08 372	0.06 324	0.10 531	0.08 407	0.10 521	0.08 410

CRE-IMP	0.18 350	0.12 364	0.37 426	0.22 449	0.11 252	0.24 447	0.17 348	0.29 321	0.21 274	0.27 432	0.26 395	0.24 434	0.17 406	0.23 335	0.18 422	0.08 372	0.05 57	0.10 531	0.07 315	0.10 521	0.10 548

RAFT	0.21 443	0.17 582	0.32 355	0.24 570	0.12 336	0.25 467	0.27 659	0.35 420	0.28 403	0.33 566	0.33 491	0.38 600	0.22 493	0.29 460	0.17 390	0.08 372	0.08 566	0.11 591	0.10 570	0.10 521	0.06 204

RAFT-IKP	0.18 350	0.12 364	0.37 426	0.22 449	0.10 182	0.18 244	0.15 227	0.29 321	0.22 295	0.28 446	0.29 427	0.25 447	0.18 437	0.25 384	0.16 356	0.08 372	0.06 324	0.10 531	0.08 407	0.10 521	0.08 410

GES	0.22 480	0.12 364	0.42 508	0.20 306	0.14 479	0.27 502	0.19 453	0.49 602	0.33 479	0.30 509	0.36 524	0.25 447	0.23 507	0.29 460	0.22 529	0.10 540	0.08 566	0.08 338	0.07 315	0.10 521	0.11 589

HCRNet	0.24 530	0.25 678	0.33 372	0.34 744	0.16 582	0.27 502	0.18 403	0.43 534	0.35 506	0.30 509	0.35 514	0.32 546	0.22 493	0.44 563	0.20 480	0.13 654	0.08 566	0.13 654	0.11 614	0.10 521	0.09 487

GMStereo	0.19 400	0.25 678	0.40 472	0.21 372	0.12 336	0.22 399	0.19 453	0.29 321	0.40 575	0.25 407	0.23 354	0.16 303	0.15 347	0.25 384	0.19 457	0.09 485	0.06 324	0.08 338	0.08 407	0.10 521	0.08 410
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MMNet	0.27 588	0.14 493	0.49 579	0.24 570	0.17 607	0.47 708	0.22 571	0.45 555	0.51 691	0.39 659	0.41 582	0.36 584	0.33 656	0.39 541	0.34 647	0.08 372	0.07 472	0.09 446	0.09 519	0.10 521	0.08 410

psm_up	0.29 622	0.16 562	0.41 498	0.26 647	0.17 607	0.32 593	0.26 652	0.55 683	0.43 605	0.36 620	0.40 573	0.45 666	0.37 685	0.58 639	0.30 620	0.11 588	0.12 689	0.13 654	0.12 653	0.10 521	0.10 548

UNet	0.28 609	0.14 493	0.69 682	0.23 511	0.20 675	0.44 693	0.22 571	0.50 614	0.40 575	0.34 586	0.39 562	0.43 650	0.33 656	0.40 550	0.31 629	0.09 485	0.07 472	0.10 531	0.08 407	0.10 521	0.08 410

UPFNet	0.25 558	0.12 364	0.38 447	0.24 570	0.19 656	0.37 647	0.28 675	0.48 590	0.38 546	0.34 586	0.37 533	0.37 592	0.28 596	0.39 541	0.33 642	0.10 540	0.09 605	0.10 531	0.10 570	0.10 521	0.08 410

ACVNet	0.23 498	0.13 438	0.35 395	0.18 140	0.15 545	0.27 502	0.23 598	0.39 475	0.44 621	0.28 446	0.41 582	0.38 600	0.26 559	0.27 424	0.32 635	0.08 372	0.07 472	0.08 338	0.07 315	0.10 521	0.07 318

HGLStereo	0.27 588	0.14 493	0.46 554	0.24 570	0.21 684	0.33 604	0.23 598	0.50 614	0.42 597	0.35 603	0.48 661	0.41 634	0.33 656	0.45 566	0.33 642	0.11 588	0.10 641	0.09 446	0.09 519	0.10 521	0.12 613

GANet-RSSM	0.24 530	0.14 493	0.36 415	0.21 372	0.14 479	0.27 502	0.21 541	0.45 555	0.33 479	0.29 477	0.39 562	0.39 612	0.28 596	0.58 639	0.23 551	0.11 588	0.07 472	0.09 446	0.09 519	0.10 521	0.09 487

PSMNet-RSSM	0.24 530	0.15 533	0.36 415	0.21 372	0.14 479	0.25 467	0.20 508	0.48 590	0.37 531	0.30 509	0.44 625	0.38 600	0.26 559	0.52 598	0.22 529	0.12 632	0.07 472	0.11 591	0.13 682	0.10 521	0.09 487

DMCA	0.22 480	0.14 493	0.36 415	0.22 449	0.14 479	0.27 502	0.20 508	0.43 534	0.38 546	0.31 527	0.32 468	0.33 555	0.24 525	0.24 352	0.28 600	0.11 588	0.08 566	0.10 531	0.08 407	0.10 521	0.11 589

BEATNet_4x	0.22 480	0.18 597	0.47 562	0.22 449	0.10 182	0.28 522	0.14 165	0.46 566	0.32 465	0.31 527	0.34 503	0.31 536	0.25 548	0.31 483	0.29 612	0.08 372	0.06 324	0.08 338	0.06 206	0.10 521	0.08 410

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 588	0.21 642	0.59 642	0.25 612	0.18 629	0.29 544	0.22 571	0.50 614	0.40 575	0.38 643	0.41 582	0.43 650	0.27 579	0.43 559	0.29 612	0.11 588	0.08 566	0.10 531	0.10 570	0.10 521	0.11 589
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.27 588	0.17 582	0.35 395	0.25 612	0.14 479	0.37 647	0.21 541	0.47 577	0.41 589	0.44 702	0.51 673	0.41 634	0.28 596	0.45 566	0.37 659	0.09 485	0.06 324	0.11 591	0.11 614	0.10 521	0.10 548
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.28 609	0.16 562	0.34 384	0.27 676	0.16 582	0.38 656	0.25 638	0.48 590	0.43 605	0.46 710	0.46 648	0.51 700	0.33 656	0.53 605	0.33 642	0.10 540	0.10 641	0.11 591	0.11 614	0.10 521	0.09 487

pmcnn	0.50 740	0.20 627	0.78 703	0.24 570	0.26 738	0.39 665	0.30 695	0.51 632	0.50 687	0.54 746	1.23 793	2.52 823	0.37 685	0.77 731	0.95 778	0.08 372	0.06 324	0.06 79	0.05 93	0.10 521	0.08 410

G2	0.19 400	0.21 642	0.40 472	0.31 726	0.14 479	0.18 244	0.16 292	0.38 461	0.23 322	0.21 360	0.22 342	0.16 303	0.14 324	0.37 529	0.16 356	0.14 679	0.05 57	0.13 654	0.07 315	0.11 573	0.08 410

S	0.19 400	0.12 364	0.22 218	0.22 449	0.13 425	0.31 579	0.22 571	0.30 343	0.27 384	0.25 407	0.31 458	0.20 369	0.20 465	0.18 209	0.17 390	0.12 632	0.09 605	0.15 698	0.16 720	0.11 573	0.12 613

SE	0.16 302	0.14 493	0.19 161	0.21 372	0.11 252	0.23 424	0.16 292	0.28 304	0.20 251	0.20 344	0.27 405	0.15 278	0.17 406	0.15 105	0.14 288	0.09 485	0.06 324	0.09 446	0.08 407	0.11 573	0.08 410

SMOE	0.17 324	0.11 298	0.21 199	0.20 306	0.09 94	0.26 491	0.21 541	0.30 343	0.23 322	0.21 360	0.27 405	0.21 383	0.17 406	0.18 209	0.16 356	0.08 372	0.06 324	0.12 630	0.07 315	0.11 573	0.07 318

SME	0.21 443	0.20 627	0.29 317	0.23 511	0.11 252	0.36 640	0.17 348	0.37 453	0.29 422	0.24 396	0.28 413	0.19 352	0.21 475	0.53 605	0.21 507	0.10 540	0.08 566	0.10 531	0.10 570	0.11 573	0.08 410

Selective-IGEV-i16pc	0.33 656	0.10 203	1.71 806	0.21 372	0.14 479	0.74 766	0.31 701	0.42 519	0.41 589	0.21 360	0.32 468	0.26 469	0.14 324	0.71 702	0.19 457	0.14 679	0.10 641	0.08 338	0.09 519	0.11 573	0.11 589

S2M2_L	0.13 197	0.11 298	0.20 180	0.16 33	0.12 336	0.12 37	0.07 1	0.18 74	0.20 251	0.12 155	0.15 214	0.14 254	0.12 231	0.15 105	0.14 288	0.13 654	0.09 605	0.09 446	0.10 570	0.11 573	0.09 487
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_0105_6	0.19 400	0.14 493	0.34 384	0.23 511	0.14 479	0.18 244	0.20 508	0.29 321	0.37 531	0.18 322	0.22 342	0.23 419	0.17 406	0.26 404	0.17 390	0.15 695	0.13 702	0.13 654	0.11 614	0.11 573	0.08 410

rvit_0105_4	0.20 422	0.15 533	0.38 447	0.23 511	0.14 479	0.20 332	0.22 571	0.33 383	0.39 557	0.19 335	0.24 370	0.25 447	0.19 454	0.27 424	0.17 390	0.16 711	0.13 702	0.13 654	0.11 614	0.11 573	0.08 410

rvit_105_1	0.27 588	0.19 614	0.46 554	0.27 676	0.19 656	0.30 563	0.35 727	0.44 542	0.51 691	0.31 527	0.31 458	0.31 536	0.26 559	0.35 516	0.25 574	0.15 695	0.14 713	0.15 698	0.17 730	0.11 573	0.10 548

ITSA-stereo	0.25 558	0.15 533	0.33 372	0.23 511	0.11 252	0.27 502	0.18 403	0.56 700	0.59 727	0.31 527	0.32 468	0.33 555	0.28 596	0.49 582	0.30 620	0.11 588	0.08 566	0.11 591	0.10 570	0.11 573	0.13 633

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 498	0.13 438	0.83 724	0.20 306	0.21 684	0.23 424	0.17 348	0.48 590	0.27 384	0.23 380	0.29 427	0.39 612	0.23 507	0.25 384	0.15 325	0.08 372	0.06 324	0.08 338	0.11 614	0.11 573	0.10 548

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 422	0.72 805	0.70 688	0.17 75	0.08 55	0.15 100	0.15 227	0.18 74	0.16 132	0.13 195	0.12 129	0.09 43	0.08 21	0.16 145	0.13 244	0.35 796	0.04 2	0.08 338	0.07 315	0.11 573	0.23 754

test_sample6	0.25 558	0.13 438	0.41 498	0.21 372	0.11 252	0.30 563	0.22 571	0.51 632	0.35 506	0.33 566	0.43 613	0.30 526	0.24 525	0.57 630	0.22 529	0.10 540	0.07 472	0.10 531	0.10 570	0.11 573	0.10 548

test_sample5	0.24 530	0.13 438	0.42 508	0.21 372	0.12 336	0.30 563	0.21 541	0.50 614	0.34 489	0.32 549	0.41 582	0.29 508	0.23 507	0.55 615	0.21 507	0.10 540	0.07 472	0.10 531	0.09 519	0.11 573	0.10 548

test_sample4	0.24 530	0.13 438	0.43 522	0.20 306	0.12 336	0.32 593	0.21 541	0.51 632	0.34 489	0.31 527	0.37 533	0.28 497	0.23 507	0.53 605	0.21 507	0.10 540	0.07 472	0.10 531	0.09 519	0.11 573	0.10 548

DualNet	0.24 530	0.13 438	0.42 508	0.21 372	0.12 336	0.30 563	0.21 541	0.50 614	0.34 489	0.33 566	0.43 613	0.29 508	0.23 507	0.55 615	0.21 507	0.10 540	0.07 472	0.10 531	0.09 519	0.11 573	0.10 548

mmx	0.31 637	0.12 364	0.42 508	0.20 306	0.13 425	0.28 522	0.20 508	0.55 683	0.45 634	0.30 509	0.42 599	0.34 565	0.23 507	0.81 743	1.08 787	0.10 540	0.07 472	0.11 591	0.10 570	0.11 573	0.10 548

xxx	0.31 637	0.12 364	0.42 508	0.20 306	0.13 425	0.28 522	0.20 508	0.55 683	0.45 634	0.30 509	0.42 599	0.34 565	0.23 507	0.81 743	1.08 787	0.10 540	0.07 472	0.11 591	0.10 570	0.11 573	0.10 548

PCWNet_CMD	0.23 498	0.13 438	0.48 573	0.20 306	0.13 425	0.28 522	0.16 292	0.46 566	0.46 652	0.29 477	0.36 524	0.37 592	0.24 525	0.28 440	0.20 480	0.09 485	0.06 324	0.10 531	0.08 407	0.11 573	0.09 487

CASS	0.21 443	0.15 533	0.32 355	0.26 647	0.11 252	0.28 522	0.19 453	0.39 475	0.30 439	0.32 549	0.34 503	0.25 447	0.24 525	0.25 384	0.20 480	0.13 654	0.08 566	0.11 591	0.09 519	0.11 573	0.11 589
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.24 530	0.16 562	0.48 573	0.21 372	0.13 425	0.29 544	0.29 682	0.39 475	0.39 557	0.27 432	0.35 514	0.39 612	0.31 645	0.31 483	0.29 612	0.08 372	0.09 605	0.10 531	0.11 614	0.11 573	0.10 548

ssnet_v2	0.28 609	0.16 562	0.44 532	0.22 449	0.15 545	0.40 671	0.30 695	0.57 710	0.46 652	0.38 643	0.36 524	0.47 676	0.29 611	0.38 536	0.39 671	0.13 654	0.11 667	0.11 591	0.11 614	0.11 573	0.11 589

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 630	0.20 627	0.70 688	0.21 372	0.17 607	0.46 701	0.27 659	0.50 614	0.49 679	0.42 689	0.55 699	0.43 650	0.30 626	0.46 569	0.38 663	0.09 485	0.06 324	0.07 214	0.06 206	0.11 573	0.10 548

NINENet	0.25 558	0.15 533	0.37 426	0.23 511	0.16 582	0.43 691	0.17 348	0.60 735	0.46 652	0.32 549	0.37 533	0.32 546	0.20 465	0.42 556	0.21 507	0.10 540	0.10 641	0.12 630	0.08 407	0.11 573	0.10 548

dd	0.22 480	0.26 690	0.40 472	0.22 449	0.12 336	0.25 467	0.21 541	0.32 367	0.44 621	0.29 477	0.28 413	0.25 447	0.16 373	0.30 476	0.25 574	0.12 632	0.07 472	0.10 531	0.08 407	0.11 573	0.09 487

GEStereo_RVC	0.27 588	0.20 627	0.44 532	0.27 676	0.16 582	0.33 604	0.25 638	0.56 700	0.54 710	0.34 586	0.38 548	0.34 565	0.25 548	0.51 591	0.28 600	0.12 632	0.08 566	0.09 446	0.08 407	0.11 573	0.11 589

Anonymous3	0.23 498	0.18 597	0.63 659	0.27 676	0.18 629	0.41 675	0.23 598	0.43 534	0.35 506	0.23 380	0.27 405	0.20 369	0.18 437	0.27 424	0.18 422	0.12 632	0.11 667	0.10 531	0.10 570	0.11 573	0.12 613

TestStereo	0.21 443	0.19 614	0.40 472	0.25 612	0.10 182	0.22 399	0.21 541	0.31 355	0.31 453	0.23 380	0.34 503	0.22 396	0.18 437	0.62 664	0.18 422	0.08 372	0.06 324	0.10 531	0.07 315	0.11 573	0.06 204

CFNet_pseudo	0.23 498	0.13 438	0.47 562	0.19 213	0.13 425	0.26 491	0.16 292	0.44 542	0.44 621	0.29 477	0.37 533	0.38 600	0.23 507	0.29 460	0.21 507	0.09 485	0.06 324	0.11 591	0.08 407	0.11 573	0.09 487

ADLNet	0.28 609	0.15 533	0.42 508	0.23 511	0.19 656	0.34 618	0.23 598	0.53 663	0.43 605	0.42 689	0.41 582	0.44 661	0.27 579	0.55 615	0.35 652	0.11 588	0.08 566	0.11 591	0.11 614	0.11 573	0.12 613

RAFT + AFF	0.27 588	0.23 669	0.50 590	0.25 612	0.17 607	0.30 563	0.33 721	0.52 651	0.40 575	0.28 446	0.30 443	0.30 526	0.31 645	0.62 664	0.24 564	0.09 485	0.10 641	0.11 591	0.10 570	0.11 573	0.11 589

acv_ft	0.25 558	0.13 438	0.40 472	0.23 511	0.19 656	0.34 618	0.21 541	0.45 555	0.44 621	0.38 643	0.41 582	0.38 600	0.27 579	0.27 424	0.35 652	0.08 372	0.07 472	0.08 338	0.07 315	0.11 573	0.07 318

DSFCA	0.27 588	0.13 438	0.36 415	0.20 306	0.17 607	0.38 656	0.31 701	0.47 577	0.43 605	0.43 695	0.37 533	0.39 612	0.29 611	0.52 598	0.32 635	0.12 632	0.10 641	0.10 531	0.11 614	0.11 573	0.10 548

ADCRef	0.38 693	0.24 673	0.88 737	0.26 647	0.21 684	0.49 719	0.27 659	0.52 651	0.48 670	0.50 725	0.58 711	0.35 579	0.47 731	0.48 577	1.29 809	0.09 485	0.08 566	0.12 630	0.12 653	0.11 573	0.11 589

MSMDNet	0.23 498	0.13 438	0.48 573	0.20 306	0.13 425	0.28 522	0.16 292	0.46 566	0.46 652	0.29 477	0.36 524	0.37 592	0.24 525	0.28 440	0.20 480	0.09 485	0.06 324	0.09 446	0.08 407	0.11 573	0.09 487

CFNet	0.27 588	0.20 627	0.44 532	0.22 449	0.14 479	0.33 604	0.14 165	0.51 632	0.45 634	0.30 509	0.40 573	0.38 600	0.27 579	0.76 725	0.25 574	0.09 485	0.07 472	0.11 591	0.11 614	0.11 573	0.08 410

ccs_rob	0.23 498	0.13 438	0.47 562	0.20 306	0.13 425	0.26 491	0.17 348	0.44 542	0.44 621	0.29 477	0.37 533	0.38 600	0.23 507	0.29 460	0.21 507	0.09 485	0.06 324	0.11 591	0.08 407	0.11 573	0.09 487

AdaStereo	0.24 530	0.16 562	0.37 426	0.24 570	0.12 336	0.32 593	0.17 348	0.54 673	0.42 597	0.33 566	0.38 548	0.35 579	0.21 475	0.30 476	0.22 529	0.14 679	0.06 324	0.13 654	0.08 407	0.11 573	0.08 410
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
NaN_ROB	0.41 707	0.28 705	0.62 655	0.30 720	0.19 656	0.51 724	0.47 772	0.58 719	0.59 727	0.56 749	0.47 655	0.49 688	0.41 705	1.21 797	0.64 746	0.12 632	0.18 752	0.12 630	0.13 682	0.11 573	0.14 659

LE_ROB	1.76 818	0.20 627	2.68 820	0.48 786	0.52 793	0.78 773	0.96 821	0.84 798	6.61 851	7.40 854	2.08 823	2.08 814	4.83 846	1.27 803	3.79 838	0.10 540	0.08 566	0.12 630	0.11 614	0.11 573	0.10 548

DN-CSS_ROB	0.22 480	0.25 678	0.47 562	0.24 570	0.14 479	0.25 467	0.12 55	0.40 489	0.33 479	0.29 477	0.42 599	0.22 396	0.20 465	0.33 497	0.19 457	0.07 182	0.06 324	0.11 591	0.11 614	0.11 573	0.07 318

Cross2Single Stereo	0.13 197	0.14 493	0.15 49	0.21 372	0.08 55	0.09 9	0.15 227	0.16 40	0.24 341	0.23 380	0.14 196	0.12 180	0.08 21	0.24 352	0.12 169	0.12 632	0.04 2	0.07 214	0.06 206	0.12 615	0.05 52

VeloStereo	0.11 96	0.07 5	0.18 142	0.16 33	0.12 336	0.09 9	0.07 1	0.12 8	0.09 3	0.12 155	0.09 29	0.11 135	0.10 119	0.14 52	0.12 169	0.10 540	0.09 605	0.09 446	0.08 407	0.12 615	0.13 633

flow	0.11 96	0.07 5	0.18 142	0.16 33	0.12 336	0.09 9	0.07 1	0.12 8	0.09 3	0.12 155	0.09 29	0.11 135	0.10 119	0.17 172	0.12 169	0.10 540	0.09 605	0.09 446	0.08 407	0.12 615	0.13 633

Selective-IGEV-i16pb	0.39 698	0.12 364	2.18 811	0.21 372	0.15 545	0.68 759	0.32 709	0.56 700	0.57 722	0.25 407	0.44 625	0.33 555	0.21 475	0.80 739	0.25 574	0.14 679	0.10 641	0.09 446	0.10 570	0.12 615	0.13 633

DCVSM-stereo	0.24 530	0.13 438	0.52 607	0.20 306	0.14 479	0.26 491	0.13 116	0.34 396	0.34 489	0.41 678	0.33 491	0.47 676	0.29 611	0.30 476	0.22 529	0.10 540	0.10 641	0.11 591	0.10 570	0.12 615	0.15 672

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 558	0.14 493	0.95 748	0.21 372	0.27 742	0.20 332	0.19 453	0.48 590	0.25 358	0.26 421	0.55 699	0.34 565	0.18 437	0.25 384	0.17 390	0.07 182	0.06 324	0.08 338	0.12 653	0.12 615	0.12 613

CFNet_ucs	0.24 530	0.13 438	0.50 590	0.20 306	0.15 545	0.28 522	0.17 348	0.49 602	0.45 634	0.32 549	0.42 599	0.39 612	0.22 493	0.31 483	0.21 507	0.11 588	0.08 566	0.12 630	0.09 519	0.12 615	0.11 589

fast-acv-ft	0.31 637	0.20 627	0.81 717	0.24 570	0.18 629	0.46 701	0.27 659	0.41 505	0.49 679	0.39 659	0.55 699	0.49 688	0.35 671	0.37 529	0.38 663	0.11 588	0.11 667	0.11 591	0.12 653	0.12 615	0.09 487

ADLNet2	0.30 630	0.17 582	0.72 694	0.23 511	0.17 607	0.36 640	0.24 620	0.52 651	0.51 691	0.32 549	0.38 548	0.45 666	0.30 626	0.69 694	0.35 652	0.10 540	0.08 566	0.09 446	0.09 519	0.12 615	0.10 548

CFNet-ft	0.24 530	0.15 533	0.35 395	0.18 140	0.15 545	0.30 563	0.21 541	0.39 475	0.36 519	0.28 446	0.40 573	0.43 650	0.25 548	0.47 573	0.24 564	0.12 632	0.07 472	0.12 630	0.11 614	0.12 615	0.09 487

STTStereo	0.28 609	0.20 627	0.61 647	0.25 612	0.17 607	0.29 544	0.24 620	0.47 577	0.39 557	0.39 659	0.41 582	0.44 661	0.28 596	0.40 550	0.28 600	0.13 654	0.12 689	0.13 654	0.16 720	0.12 615	0.11 589

PA-Net	0.37 685	0.28 705	0.83 724	0.31 726	0.28 750	0.39 665	0.42 757	0.51 632	0.55 716	0.34 586	0.42 599	0.41 634	0.36 676	0.79 735	0.49 713	0.12 632	0.23 782	0.16 710	0.23 764	0.12 615	0.18 709
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
TDLM	0.30 630	0.21 642	0.38 447	0.28 701	0.15 545	0.33 604	0.32 709	0.52 651	0.47 658	0.38 643	0.43 613	0.39 612	0.29 611	0.91 764	0.28 600	0.14 679	0.08 566	0.13 654	0.11 614	0.12 615	0.10 548

CFNet_RVC	0.24 530	0.15 533	0.35 395	0.18 140	0.15 545	0.30 563	0.21 541	0.39 475	0.36 519	0.28 446	0.40 573	0.43 650	0.25 548	0.47 573	0.24 564	0.12 632	0.07 472	0.12 630	0.11 614	0.12 615	0.09 487

iResNetv2_ROB	0.27 588	0.26 690	0.72 694	0.23 511	0.13 425	0.29 544	0.18 403	0.52 651	0.49 679	0.37 628	0.45 638	0.39 612	0.25 548	0.34 504	0.20 480	0.08 372	0.06 324	0.07 214	0.05 93	0.12 615	0.09 487

DRN-Test	0.33 656	0.17 582	0.61 647	0.27 676	0.19 656	0.46 701	0.29 682	0.65 756	0.51 691	0.47 717	0.46 648	0.44 661	0.34 665	0.62 664	0.41 687	0.12 632	0.08 566	0.13 654	0.12 653	0.12 615	0.10 548

StereoDRNet	0.32 646	0.22 659	0.61 647	0.27 676	0.21 684	0.42 682	0.30 695	0.61 739	0.48 670	0.46 710	0.39 562	0.48 682	0.30 626	0.57 630	0.40 678	0.11 588	0.09 605	0.12 630	0.11 614	0.12 615	0.10 548

DISCO	0.32 646	0.13 438	0.51 600	0.25 612	0.16 582	0.48 714	0.25 638	0.50 614	0.57 722	0.37 628	0.45 638	0.62 740	0.36 676	0.64 673	0.49 713	0.09 485	0.07 472	0.09 446	0.08 407	0.12 615	0.11 589

MDST_ROB	0.48 733	0.14 493	0.95 748	0.30 720	0.21 684	1.33 812	0.32 709	0.77 784	0.56 719	1.06 801	0.71 747	0.49 688	0.35 671	1.26 802	0.38 663	0.13 654	0.11 667	0.16 710	0.13 682	0.12 615	0.12 613

AHVO							0.29 682	0.48 590	0.40 575	0.28 446	0.54 692	0.41 634	0.30 626	0.57 630	0.48 709	0.11 588	0.11 667	0.12 630	0.10 570	0.13 634

DSFM							0.29 682	0.48 590	0.40 575	0.28 446	0.54 692	0.41 634	0.30 626	0.57 630	0.48 709	0.11 588	0.11 667	0.12 630	0.10 570	0.13 634

zh-mn7	0.46 727	0.45 772	1.48 794	0.25 612	0.19 656	0.44 693	0.29 682	0.56 700	0.82 774	0.65 763	0.96 777	0.49 688	0.38 689	0.88 757	0.63 743	0.12 632	0.10 641	0.11 591	0.11 614	0.13 634	0.14 659

YMNet	0.32 646	0.22 659	0.58 636	0.27 676	0.23 714	0.48 714	0.27 659	0.51 632	0.45 634	0.48 721	0.56 706	0.51 700	0.30 626	0.39 541	0.40 678	0.13 654	0.16 739	0.13 654	0.12 653	0.13 634	0.12 613

YMNet_1	0.32 646	0.22 659	0.58 636	0.27 676	0.23 714	0.48 714	0.27 659	0.51 632	0.45 634	0.48 721	0.56 706	0.51 700	0.30 626	0.39 541	0.40 678	0.13 654	0.16 739	0.13 654	0.12 653	0.13 634	0.12 613

DDVS	0.25 558	0.15 533	0.39 463	0.24 570	0.17 607	0.34 618	0.21 541	0.41 505	0.30 439	0.33 566	0.41 582	0.48 682	0.21 475	0.52 598	0.27 594	0.11 588	0.09 605	0.11 591	0.09 519	0.13 634	0.14 659

rvit_stereo_0075_2	0.24 530	0.17 582	0.50 590	0.26 647	0.22 701	0.22 399	0.15 227	0.40 489	0.35 506	0.27 432	0.37 533	0.29 508	0.20 465	0.28 440	0.19 457	0.17 724	0.12 689	0.19 737	0.12 653	0.13 634	0.13 633

test_sample7	0.25 558	0.15 533	0.35 395	0.20 306	0.14 479	0.28 522	0.21 541	0.51 632	0.38 546	0.37 628	0.34 503	0.37 592	0.30 626	0.39 541	0.23 551	0.14 679	0.09 605	0.13 654	0.12 653	0.13 634	0.12 613

iinet-f	0.30 630	0.18 597	1.03 759	0.20 306	0.15 545	0.44 693	0.22 571	0.45 555	0.37 531	0.35 603	0.44 625	0.41 634	0.34 665	0.34 504	0.40 678	0.10 540	0.09 605	0.08 338	0.08 407	0.13 634	0.11 589

AASNet	0.27 588	0.19 614	0.49 579	0.26 647	0.17 607	0.34 618	0.20 508	0.62 747	0.48 670	0.35 603	0.40 573	0.32 546	0.25 548	0.28 440	0.34 647	0.11 588	0.09 605	0.10 531	0.08 407	0.13 634	0.11 589

AACVNet	0.26 577	0.16 562	0.37 426	0.22 449	0.14 479	0.29 544	0.19 453	0.41 505	0.31 453	0.38 643	0.42 599	0.43 650	0.28 596	0.73 710	0.25 574	0.11 588	0.08 566	0.11 591	0.09 519	0.13 634	0.11 589

LCNet	0.21 443	0.11 298	0.29 317	0.25 612	0.12 336	0.23 424	0.19 453	0.34 396	0.26 373	0.28 446	0.35 514	0.26 469	0.30 626	0.35 516	0.17 390	0.07 182	0.05 57	0.09 446	0.10 570	0.13 634	0.22 746

LMCR-Stereo	0.26 577	0.18 597	0.49 579	0.28 701	0.14 479	0.36 640	0.23 598	0.54 673	0.34 489	0.39 659	0.40 573	0.29 508	0.29 611	0.37 529	0.27 594	0.11 588	0.07 472	0.09 446	0.07 315	0.13 634	0.09 487

Syn2CoEx	0.36 675	0.31 729	0.78 703	0.34 744	0.21 684	0.41 675	0.28 675	0.61 739	0.49 679	0.42 689	0.56 706	0.45 666	0.44 719	0.69 694	0.38 663	0.17 724	0.14 713	0.15 698	0.12 653	0.13 634	0.12 613

GwcNet	0.35 670	0.23 669	0.88 737	0.25 612	0.24 722	0.48 714	0.27 659	0.55 683	0.57 722	0.38 643	0.52 682	0.51 700	0.32 653	0.60 649	0.41 687	0.13 654	0.11 667	0.12 630	0.11 614	0.13 634	0.14 659

DMCA-RVC	0.27 588	0.21 642	0.61 647	0.28 701	0.17 607	0.29 544	0.21 541	0.42 519	0.35 506	0.40 669	0.37 533	0.39 612	0.36 676	0.43 559	0.30 620	0.13 654	0.10 641	0.15 698	0.11 614	0.13 634	0.10 548

FADNet-RVC-Resample	0.29 622	0.25 678	0.93 745	0.26 647	0.16 582	0.32 593	0.21 541	0.47 577	0.39 557	0.35 603	0.38 548	0.33 555	0.27 579	0.53 605	0.24 564	0.10 540	0.10 641	0.14 682	0.13 682	0.13 634	0.16 683

UCFNet_RVC	0.24 530	0.16 562	0.34 384	0.18 140	0.15 545	0.33 604	0.16 292	0.46 566	0.35 506	0.29 477	0.35 514	0.39 612	0.25 548	0.34 504	0.22 529	0.13 654	0.08 566	0.13 654	0.14 697	0.13 634	0.12 613

PSMNet_ROB	0.33 656	0.24 673	0.54 614	0.31 726	0.21 684	0.42 682	0.43 759	0.59 726	0.47 658	0.37 628	0.44 625	0.49 688	0.31 645	0.64 673	0.43 692	0.14 679	0.10 641	0.15 698	0.14 697	0.13 634	0.11 589

CBMV	0.33 656	0.21 642	0.54 614	0.23 511	0.13 425	0.42 682	0.33 721	0.53 663	0.48 670	0.52 738	0.49 663	0.50 696	0.41 705	0.56 626	0.31 629	0.15 695	0.16 739	0.18 727	0.16 720	0.13 634	0.13 633
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
G3	0.21 443	0.25 678	0.37 426	0.41 769	0.15 545	0.17 212	0.16 292	0.38 461	0.21 274	0.25 407	0.23 354	0.22 396	0.13 284	0.36 525	0.17 390	0.18 735	0.06 324	0.18 727	0.10 570	0.14 654	0.07 318

SCION-MonSter(vits)	0.22 480	0.08 55	0.13 8	0.17 75	0.08 55	0.13 45	0.12 55	0.44 542	0.53 705	0.09 27	0.44 625	0.30 526	0.25 548	0.34 504	0.42 690	0.10 540	0.08 566	0.18 727	0.17 730	0.14 654	0.12 613

z-mn7	0.44 722	0.40 762	1.09 766	0.25 612	0.18 629	0.61 749	0.34 723	0.56 700	0.93 795	0.43 695	0.96 777	0.53 711	0.39 696	0.94 769	0.59 733	0.10 540	0.09 605	0.10 531	0.10 570	0.14 654	0.13 633

w-ln-seven-2	0.36 675	0.29 714	1.06 761	0.27 676	0.18 629	0.37 647	0.30 695	0.50 614	0.54 710	0.45 706	0.55 699	0.45 666	0.41 705	0.62 664	0.49 713	0.10 540	0.10 641	0.12 630	0.11 614	0.14 654	0.11 589

Wz-Net-LNSev	0.34 665	0.29 714	0.91 741	0.26 647	0.21 684	0.47 708	0.31 701	0.54 673	0.54 710	0.44 702	0.52 682	0.50 696	0.35 671	0.39 541	0.39 671	0.11 588	0.11 667	0.10 531	0.09 519	0.14 654	0.13 633

UDGNet	0.23 498	0.31 729	0.38 447	0.24 570	0.14 479	0.24 447	0.18 403	0.32 367	0.43 605	0.29 477	0.28 413	0.24 434	0.19 454	0.29 460	0.20 480	0.15 695	0.07 472	0.21 748	0.11 614	0.14 654	0.10 548

dad	0.28 609	0.31 729	0.44 532	0.21 372	0.14 479	0.30 563	0.20 508	0.33 383	0.49 679	0.44 702	0.44 625	0.45 666	0.21 475	0.41 552	0.26 588	0.20 750	0.11 667	0.20 746	0.11 614	0.14 654	0.10 548

pcwnet_v2	0.32 646	0.15 533	1.26 783	0.23 511	0.18 629	0.32 593	0.18 403	0.59 726	0.60 733	0.36 620	0.45 638	0.35 579	0.29 611	0.36 525	0.25 574	0.14 679	0.11 667	0.12 630	0.11 614	0.14 654	0.15 672

FAT-Stereo	0.36 675	0.18 597	0.73 698	0.26 647	0.18 629	0.33 604	0.29 682	0.60 735	0.59 727	0.46 710	0.60 719	0.60 734	0.50 740	0.61 656	0.34 647	0.13 654	0.14 713	0.13 654	0.12 653	0.14 654	0.18 709

Nwc_Net	0.37 685	0.25 678	0.68 681	0.31 726	0.24 722	0.44 693	0.30 695	0.65 756	0.50 687	0.37 628	0.69 745	0.58 729	0.45 722	0.60 649	0.40 678	0.15 695	0.12 689	0.19 737	0.21 750	0.14 654	0.13 633

ADCL	0.47 730	0.22 659	1.00 754	0.27 676	0.19 656	0.74 766	0.64 795	0.54 673	0.69 755	0.56 749	0.71 747	0.55 717	0.60 759	0.60 649	1.43 811	0.11 588	0.09 605	0.13 654	0.13 682	0.14 654	0.14 659

ADCP+	0.45 725	0.24 673	1.15 775	0.25 612	0.22 701	0.56 737	0.39 747	0.54 673	0.51 691	0.44 702	0.51 673	0.46 674	0.52 745	0.56 626	1.89 826	0.10 540	0.08 566	0.11 591	0.10 570	0.14 654	0.13 633

GANet	0.36 675	0.22 659	0.49 579	0.29 707	0.17 607	0.41 675	0.38 742	0.57 710	0.45 634	0.46 710	0.75 754	0.55 717	0.40 701	0.94 769	0.41 687	0.13 654	0.13 702	0.13 654	0.11 614	0.14 654	0.11 589

CVANet_RVC	0.30 630	0.19 614	0.41 498	0.26 647	0.16 582	0.33 604	0.26 652	0.52 651	0.47 658	0.40 669	0.46 648	0.43 650	0.31 645	0.89 759	0.26 588	0.14 679	0.09 605	0.14 682	0.13 682	0.14 654	0.10 548

DeepPruner_ROB	0.26 577	0.19 614	0.44 532	0.21 372	0.16 582	0.30 563	0.21 541	0.52 651	0.32 465	0.35 603	0.38 548	0.39 612	0.26 559	0.42 556	0.24 564	0.15 695	0.11 667	0.11 591	0.11 614	0.14 654	0.13 633

CBMV_ROB	0.33 656	0.18 597	0.53 611	0.21 372	0.14 479	0.33 604	0.20 508	0.51 632	0.45 634	0.51 730	0.55 699	0.45 666	0.42 714	0.71 702	0.32 635	0.18 735	0.19 761	0.23 756	0.21 750	0.14 654	0.15 672

GOStereo-base	0.23 498	0.27 699	0.44 532	0.41 769	0.15 545	0.18 244	0.17 348	0.40 489	0.25 358	0.27 432	0.26 395	0.21 383	0.16 373	0.42 556	0.17 390	0.22 759	0.06 324	0.17 717	0.09 519	0.15 670	0.08 410

w-ln-seven	0.42 710	0.30 721	1.18 776	0.26 647	0.22 701	0.58 741	0.31 701	0.62 747	0.81 773	0.58 752	0.61 726	0.53 711	0.36 676	0.57 630	0.65 748	0.11 588	0.10 641	0.13 654	0.12 653	0.15 670	0.13 633

Wz-Net-MNSev	0.36 675	0.26 690	0.79 710	0.26 647	0.21 684	0.59 745	0.38 742	0.55 683	0.56 719	0.48 721	0.54 692	0.53 711	0.36 676	0.60 649	0.44 697	0.11 588	0.09 605	0.11 591	0.11 614	0.15 670	0.13 633

hitnet-ft	0.29 622	0.17 582	0.40 472	0.19 213	0.14 479	0.39 665	0.23 598	0.44 542	0.41 589	0.36 620	0.46 648	0.53 711	0.34 665	0.76 725	0.32 635	0.14 679	0.10 641	0.13 654	0.10 570	0.15 670	0.13 633

AF-Net	0.37 685	0.26 690	0.56 628	0.32 733	0.23 714	0.41 675	0.29 682	0.61 739	0.64 744	0.42 689	0.68 741	0.65 752	0.49 738	0.57 630	0.44 697	0.15 695	0.11 667	0.19 737	0.14 697	0.15 670	0.13 633

SGM-ForestM	1.36 808	0.28 705	0.79 710	0.26 647	0.16 582	2.26 825	1.00 824	1.42 820	1.46 823	2.38 840	2.05 822	5.95 845	2.66 834	2.95 833	2.46 833	0.17 724	0.18 752	0.18 727	0.18 737	0.15 670	0.18 709

PS-NSSS	0.32 646	0.30 721	0.46 554	0.23 511	0.17 607	0.33 604	0.24 620	0.57 710	0.41 589	0.37 628	0.52 682	0.35 579	0.30 626	0.80 739	0.30 620	0.17 724	0.14 713	0.21 748	0.15 707	0.15 670	0.13 633

XPNet_ROB	0.33 656	0.20 627	0.43 522	0.27 676	0.18 629	0.37 647	0.31 701	0.55 683	0.50 687	0.51 730	0.53 689	0.58 729	0.37 685	0.63 671	0.45 700	0.17 724	0.12 689	0.13 654	0.12 653	0.15 670	0.14 659

SGM-Forest	0.36 675	0.17 582	0.47 562	0.23 511	0.16 582	0.45 699	0.41 754	0.55 683	0.48 670	0.52 738	0.60 719	0.52 706	0.41 705	0.85 751	0.50 719	0.17 724	0.17 746	0.17 717	0.15 707	0.15 670	0.15 672
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ISRNet	0.27 588	0.13 438	0.45 546	0.26 647	0.19 656	0.24 447	0.14 165	0.45 555	0.43 605	0.39 659	0.48 661	0.42 645	0.27 579	0.32 490	0.29 612	0.20 750	0.12 689	0.17 717	0.16 720	0.16 679	0.20 729

FACV-RUCA	0.21 443	0.15 533	0.32 355	0.23 511	0.23 714	0.26 491	0.19 453	0.39 475	0.34 489	0.25 407	0.32 468	0.21 383	0.24 525	0.24 352	0.19 457	0.10 540	0.07 472	0.15 698	0.08 407	0.16 679	0.13 633

IGEV-Stereo+	0.12 138	0.08 55	0.17 115	0.18 140	0.13 425	0.09 9	0.11 31	0.16 40	0.15 110	0.10 70	0.08 23	0.10 86	0.10 119	0.21 301	0.11 86	0.07 182	0.05 57	0.06 79	0.05 93	0.16 679	0.24 762

GMStereo_Zeroshot	0.24 530	0.21 642	0.45 546	0.26 647	0.13 425	0.28 522	0.15 227	0.39 475	0.35 506	0.37 628	0.43 613	0.40 627	0.17 406	0.34 504	0.20 480	0.12 632	0.07 472	0.13 654	0.07 315	0.16 679	0.09 487

HBP-ISP	0.33 656	0.30 721	0.72 694	0.22 449	0.16 582	0.32 593	0.22 571	0.54 673	0.44 621	0.41 678	0.49 663	0.33 555	0.38 689	0.73 710	0.25 574	0.18 735	0.19 761	0.24 758	0.20 745	0.16 679	0.13 633

Wz-Net-SNSev	0.43 716	0.41 766	1.27 784	0.30 720	0.21 684	0.44 693	0.41 754	0.61 739	0.65 745	0.46 710	0.65 735	0.62 740	0.39 696	0.74 718	0.59 733	0.12 632	0.11 667	0.12 630	0.13 682	0.16 679	0.14 659

SACVNet	0.30 630	0.20 627	0.41 498	0.25 612	0.18 629	0.34 618	0.25 638	0.52 651	0.40 575	0.41 678	0.44 625	0.46 674	0.32 653	0.71 702	0.25 574	0.13 654	0.10 641	0.12 630	0.12 653	0.16 679	0.17 696

APVNet	0.36 675	0.20 627	0.70 688	0.26 647	0.22 701	0.52 733	0.35 727	0.61 739	0.44 621	0.38 643	0.52 682	0.48 682	0.38 689	0.84 748	0.46 706	0.13 654	0.14 713	0.15 698	0.16 720	0.16 679	0.15 672

psmorigin	0.50 740	0.25 678	3.03 823	0.24 570	0.19 656	0.38 656	0.22 571	0.50 614	0.44 621	0.64 761	0.68 741	0.71 767	0.51 743	0.85 751	0.45 700	0.14 679	0.17 746	0.13 654	0.14 697	0.16 679	0.21 739

aanetorigin	0.39 698	0.29 714	1.09 766	0.24 570	0.19 656	0.28 522	0.37 736	0.33 383	0.47 658	0.94 789	0.82 763	0.52 706	0.54 746	0.49 582	0.50 719	0.11 588	0.09 605	0.10 531	0.10 570	0.16 679	0.15 672

S-Stereo	0.38 693	0.20 627	1.05 760	0.27 676	0.22 701	0.38 656	0.32 709	0.55 683	0.66 747	0.39 659	0.59 714	0.49 688	0.41 705	0.75 719	0.40 678	0.12 632	0.15 729	0.13 654	0.13 682	0.16 679	0.21 739

NCC-stereo	0.39 698	0.25 678	0.69 682	0.32 733	0.28 750	0.46 701	0.36 732	0.65 756	0.52 700	0.40 669	0.57 709	0.56 721	0.47 731	0.73 710	0.45 700	0.17 724	0.14 713	0.18 727	0.25 771	0.16 679	0.16 683

edge stereo	0.39 698	0.22 659	0.81 717	0.27 676	0.22 701	0.37 647	0.24 620	0.56 700	0.54 710	0.53 744	0.60 719	0.71 767	0.50 740	0.78 733	0.40 678	0.16 711	0.14 713	0.19 737	0.14 697	0.16 679	0.17 696

Abc-Net	0.39 698	0.25 678	0.69 682	0.32 733	0.28 750	0.46 701	0.36 732	0.65 756	0.52 700	0.40 669	0.57 709	0.56 721	0.47 731	0.73 710	0.45 700	0.17 724	0.14 713	0.18 727	0.25 771	0.16 679	0.16 683
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.35 670	0.26 690	0.49 579	0.36 755	0.22 701	0.41 675	0.41 754	0.53 663	0.42 597	0.47 717	0.46 648	0.61 738	0.39 696	0.55 615	0.37 659	0.16 711	0.13 702	0.21 748	0.21 750	0.16 679	0.16 683

ETE_ROB	0.34 665	0.26 690	0.45 546	0.29 707	0.18 629	0.40 671	0.37 736	0.57 710	0.47 658	0.50 725	0.50 667	0.62 740	0.36 676	0.55 615	0.38 663	0.13 654	0.10 641	0.14 682	0.12 653	0.16 679	0.16 683

SGM_RVC	0.50 740	0.19 614	0.50 590	0.25 612	0.15 545	0.69 760	0.39 747	0.68 772	0.82 774	0.95 793	0.84 765	1.13 791	0.76 780	1.16 793	0.60 737	0.16 711	0.16 739	0.16 710	0.16 720	0.16 679	0.17 696
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PatchMatch Cens Cmp	1.16 805	0.27 699	0.62 655	0.26 647	0.24 722	1.06 795	0.64 795	1.33 816	2.62 836	1.67 826	3.54 839	4.92 840	1.75 823	1.52 816	1.62 816	0.19 743	0.19 761	0.19 737	0.20 745	0.17 696	0.19 716

zh-sn7	0.48 733	0.51 784	1.43 792	0.29 707	0.20 675	0.47 708	0.39 747	0.57 710	0.62 739	0.52 738	0.81 761	0.52 706	0.56 750	1.05 782	0.87 771	0.12 632	0.13 702	0.13 654	0.13 682	0.17 696	0.16 683

TCMNet	0.33 656	0.23 669	0.72 694	0.29 707	0.30 761	0.40 671	0.28 675	0.50 614	0.47 658	0.37 628	0.45 638	0.40 627	0.29 611	0.60 649	0.39 671	0.14 679	0.13 702	0.15 698	0.14 697	0.17 696	0.15 672

IGEV-RUCA	0.21 443	0.08 55	0.23 234	0.19 213	0.19 656	0.28 522	0.24 620	0.23 195	0.21 274	0.20 344	0.23 354	0.28 497	0.49 738	0.26 404	0.18 422	0.09 485	0.08 566	0.18 727	0.13 682	0.17 696	0.17 696

SDNR	0.42 710	0.21 642	0.82 721	0.21 372	0.18 629	1.27 809	0.17 348	0.50 614	0.49 679	0.42 689	0.81 761	0.38 600	0.27 579	1.19 794	0.38 663	0.23 763	0.24 784	0.17 717	0.13 682	0.17 696	0.20 729

RP	0.35 670	0.22 659	0.51 600	0.31 726	0.24 722	0.37 647	0.28 675	0.50 614	0.58 726	0.40 669	0.63 732	0.61 738	0.47 731	0.61 656	0.39 671	0.16 711	0.15 729	0.17 717	0.15 707	0.17 696	0.17 696

RTSC	0.39 698	0.28 705	0.78 703	0.27 676	0.18 629	0.49 719	0.22 571	0.59 726	0.84 781	0.55 748	0.53 689	0.49 688	0.36 676	0.67 689	0.82 765	0.13 654	0.10 641	0.11 591	0.12 653	0.17 696	0.17 696

DeepPrunerF	0.44 722	0.29 714	1.29 786	0.33 740	0.30 761	0.35 633	0.36 732	0.62 747	1.15 812	0.40 669	0.44 625	0.39 612	0.41 705	0.80 739	0.52 722	0.18 735	0.14 713	0.23 756	0.21 750	0.17 696	0.17 696

DANet	0.35 670	0.23 669	0.60 644	0.36 755	0.22 701	0.39 665	0.25 638	0.48 590	0.43 605	0.52 738	0.50 667	0.59 731	0.41 705	0.76 725	0.49 713	0.13 654	0.11 667	0.14 682	0.12 653	0.17 696	0.15 672
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FBW_ROB	0.43 716	0.26 690	0.54 614	0.31 726	0.20 675	0.51 724	0.32 709	0.70 776	0.60 733	0.59 753	0.55 699	0.65 752	0.41 705	1.40 812	0.51 721	0.13 654	0.17 746	0.21 748	0.16 720	0.17 696	0.18 709

SANet	0.53 749	0.28 705	0.96 750	0.26 647	0.15 545	0.69 760	0.44 763	0.67 769	1.34 818	0.67 765	0.98 780	0.94 779	0.71 776	0.89 759	0.76 757	0.14 679	0.12 689	0.12 630	0.11 614	0.17 696	0.16 683

NOSS_ROB	0.31 637	0.20 627	0.35 395	0.24 570	0.16 582	0.32 593	0.19 453	0.52 651	0.48 670	0.33 566	0.36 524	0.42 645	0.28 596	0.93 767	0.24 564	0.19 743	0.20 770	0.24 758	0.22 761	0.17 696	0.17 696

LALA_ROB	0.36 675	0.25 678	0.46 554	0.30 720	0.21 684	0.47 708	0.39 747	0.61 739	0.51 691	0.52 738	0.51 673	0.69 764	0.36 676	0.50 586	0.43 692	0.17 724	0.11 667	0.16 710	0.14 697	0.17 696	0.15 672

PWC_ROB	0.38 693	0.29 714	0.69 682	0.25 612	0.20 675	0.38 656	0.19 453	0.58 719	0.67 750	0.57 751	0.85 766	0.51 700	0.40 701	0.71 702	0.52 722	0.13 654	0.09 605	0.14 682	0.10 570	0.17 696	0.14 659

MeshStereo	0.58 757	0.27 699	0.67 675	0.22 449	0.17 607	0.66 756	0.37 736	0.78 787	0.61 737	1.47 822	1.30 795	1.65 808	0.79 782	1.12 790	0.59 733	0.17 724	0.17 746	0.17 717	0.14 697	0.17 696	0.14 659
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
PM Cens cmp D40	0.92 793	0.28 705	0.67 675	0.27 676	0.25 731	0.87 784	0.53 783	1.13 811	1.87 827	1.70 827	3.06 835	2.75 828	1.42 817	1.27 803	1.09 792	0.18 735	0.19 761	0.19 737	0.20 745	0.18 711	0.20 729

PM Graph cmp D40	0.87 788	0.32 737	0.71 693	0.29 707	0.33 767	0.86 782	0.58 788	0.98 806	1.71 826	1.59 824	3.40 837	2.11 816	1.16 805	1.24 799	0.90 774	0.19 743	0.20 770	0.19 737	0.21 750	0.18 711	0.21 739

PatchMatch Graph Cmp	1.00 795	0.31 729	0.84 729	0.28 701	0.32 765	0.84 779	0.59 791	1.04 807	2.17 833	1.74 828	4.02 841	2.63 825	1.19 808	1.24 799	1.53 815	0.19 743	0.19 761	0.19 737	0.21 750	0.18 711	0.22 746

PatchMatch		0.31 729		0.28 701		0.81 777		1.12 810		1.59 824		2.59 824		1.44 813		0.19 743		0.19 737		0.18 711

SCION-MonSter	0.32 646	0.22 659	0.44 532	0.29 707	0.28 750	0.54 735	0.21 541	0.46 566	0.57 722	0.32 549	0.54 692	0.32 546	0.29 611	0.39 541	0.52 722	0.10 540	0.10 641	0.25 763	0.22 761	0.18 711	0.14 659

AANet	0.49 736	0.42 768	1.56 798	0.22 449	0.19 656	0.39 665	0.25 638	0.52 651	0.92 791	0.92 786	0.93 775	0.84 774	0.67 771	0.59 645	0.59 733	0.15 695	0.11 667	0.13 654	0.12 653	0.18 711	0.16 683

DualNet (step1)	0.28 609	0.19 614	0.50 590	0.18 140	0.16 582	0.34 618	0.20 508	0.51 632	0.38 546	0.37 628	0.34 503	0.37 592	0.30 626	0.39 541	0.23 551	0.23 763	0.09 605	0.28 774	0.24 766	0.18 711	0.16 683

test_sample9	0.42 710	0.19 614	0.50 590	0.18 140	0.16 582	0.34 618	0.20 508	0.51 632	0.38 546	0.37 628	0.34 503	0.37 592	0.30 626	0.66 685	0.91 775	0.23 763	1.82 848	0.28 774	0.24 766	0.18 711	0.16 683

test_sample8	0.49 736	0.19 614	0.50 590	0.18 140	0.16 582	0.34 618	0.20 508	0.55 683	0.34 489	0.62 757	0.38 548	1.15 794	0.67 771	0.66 685	0.91 775	0.23 763	1.82 848	0.28 774	0.24 766	0.18 711	0.16 683

FINET	0.34 665	0.27 699	0.80 714	0.24 570	0.24 722	0.36 640	0.34 723	0.54 673	0.72 761	0.39 659	0.47 655	0.32 546	0.30 626	0.51 591	0.32 635	0.19 743	0.17 746	0.13 654	0.12 653	0.18 711	0.16 683

RGC	0.39 698	0.32 737	0.64 667	0.34 744	0.27 742	0.40 671	0.29 682	0.57 710	0.53 705	0.45 706	0.64 734	0.62 740	0.45 722	0.72 708	0.39 671	0.15 695	0.15 729	0.21 748	0.20 745	0.18 711	0.19 716

RYNet	0.37 685	0.18 597	0.59 642	0.25 612	0.28 750	0.61 749	0.32 709	0.59 726	0.59 727	0.41 678	0.38 548	0.57 726	0.39 696	0.87 754	0.53 725	0.11 588	0.08 566	0.12 630	0.11 614	0.18 711	0.18 709

CSAN	0.50 740	0.35 745	0.78 703	0.36 755	0.23 714	0.56 737	0.59 791	0.61 739	0.70 758	0.64 761	0.78 758	0.65 752	0.60 759	1.38 811	0.62 740	0.21 753	0.17 746	0.20 746	0.20 745	0.18 711	0.18 709

zero-FE	0.16 302	0.08 55	0.81 717	0.19 213	0.18 629	0.12 37	0.15 227	0.19 93	0.19 218	0.10 70	0.10 68	0.13 216	0.12 231	0.21 301	0.19 457	0.08 372	0.05 57	0.07 214	0.05 93	0.19 724	0.06 204

WZ-Net	0.52 748	0.38 760	1.90 807	0.30 720	0.24 722	0.57 740	0.48 776	0.62 747	0.78 770	0.50 725	0.71 747	0.68 762	0.54 746	0.98 777	0.84 766	0.13 654	0.10 641	0.11 591	0.12 653	0.19 724	0.20 729

EDNetEfficient	0.63 763	0.37 755	2.40 816	0.26 647	0.25 731	0.38 656	0.49 778	0.41 505	1.06 805	1.38 811	0.87 770	0.62 740	0.95 796	0.65 681	1.65 817	0.11 588	0.09 605	0.10 531	0.11 614	0.19 724	0.17 696

FADNet-RVC	0.31 637	0.35 745	0.78 703	0.25 612	0.20 675	0.33 604	0.20 508	0.49 602	0.40 575	0.34 586	0.39 562	0.41 634	0.29 611	0.63 671	0.31 629	0.13 654	0.14 713	0.14 682	0.15 707	0.19 724	0.19 716

stereogan	0.37 685	0.17 582	0.65 669	0.27 676	0.22 701	0.62 751	0.26 652	0.59 726	0.63 743	0.43 695	0.60 719	0.67 758	0.42 714	0.68 691	0.35 652	0.13 654	0.14 713	0.14 682	0.12 653	0.19 724	0.17 696

ADCPNet	0.48 733	0.29 714	1.60 801	0.27 676	0.23 714	0.70 763	0.38 742	0.53 663	0.51 691	0.51 730	0.59 714	0.67 758	0.56 750	0.60 649	1.14 794	0.15 695	0.18 752	0.14 682	0.23 764	0.19 724	0.19 716

NVstereo2D	0.31 637	0.16 562	0.54 614	0.24 570	0.22 701	0.42 682	0.28 675	0.58 719	0.56 719	0.28 446	0.38 548	0.40 627	0.30 626	0.71 702	0.28 600	0.13 654	0.08 566	0.13 654	0.10 570	0.19 724	0.16 683

PWCDC_ROB	0.38 693	0.30 721	0.60 644	0.33 740	0.20 675	0.42 682	0.19 453	0.58 719	0.89 783	0.42 689	1.26 794	0.36 584	0.34 665	0.50 586	0.38 663	0.18 735	0.11 667	0.11 591	0.09 519	0.19 724	0.13 633

WCMA_ROB	0.51 744	0.21 642	0.65 669	0.25 612	0.21 684	0.58 741	0.32 709	0.54 673	0.55 716	0.95 793	1.40 799	1.28 799	0.81 786	0.73 710	0.62 740	0.18 735	0.15 729	0.15 698	0.15 707	0.19 724	0.19 716

SHD	0.42 710	0.27 699	0.81 717	0.31 726	0.25 731	0.42 682	0.22 571	0.66 762	0.94 797	0.63 759	0.60 719	0.59 731	0.47 731	0.59 645	0.58 732	0.15 695	0.13 702	0.16 710	0.16 720	0.20 733	0.22 746

ADCMid	0.49 736	0.34 743	1.13 773	0.26 647	0.21 684	0.51 724	0.37 736	0.57 710	0.54 710	0.75 774	0.66 737	0.62 740	0.64 770	0.64 673	1.68 818	0.13 654	0.12 689	0.17 717	0.17 730	0.20 733	0.17 696

AnyNet_C32	0.51 744	0.40 762	1.10 770	0.29 707	0.28 750	0.59 745	0.58 788	0.54 673	0.60 733	0.62 757	0.66 737	0.54 715	0.54 746	0.78 733	1.74 823	0.15 695	0.14 713	0.15 698	0.17 730	0.20 733	0.20 729

DDF-Stereo	0.13 197	0.08 55	0.19 161	0.19 213	0.16 582	0.12 37	0.15 227	0.18 74	0.18 195	0.11 118	0.10 68	0.13 216	0.12 231	0.23 335	0.19 457	0.08 372	0.05 57	0.07 214	0.05 93	0.21 736	0.06 204

coex-ft	3.44 830	0.73 806	48.55 876	0.24 570	0.19 656	0.50 723	0.43 759	0.47 577	2.40 835	7.03 853	1.20 791	0.97 782	2.23 830	0.73 710	1.92 827	0.12 632	0.15 729	0.14 682	0.12 653	0.21 736	0.43 789

Wz-Net-TNSev	0.51 744	0.58 792	1.61 803	0.25 612	0.21 684	0.65 754	0.45 764	0.63 754	0.69 755	0.51 730	0.54 692	0.71 767	0.60 759	1.00 778	0.77 760	0.15 695	0.15 729	0.13 654	0.15 707	0.21 736	0.20 729

EDNetEfficientorigin	7.51 844	0.52 788	140.47 878	0.25 612	0.17 607	0.42 682	0.29 682	0.47 577	1.03 800	1.28 808	1.02 781	0.83 773	0.84 791	0.75 719	0.99 780	0.10 540	0.09 605	0.12 630	0.10 570	0.21 736	0.22 746

FADNet_RVC	0.30 630	0.28 705	0.83 724	0.23 511	0.15 545	0.30 563	0.17 348	0.49 602	0.37 531	0.30 509	0.38 548	0.30 526	0.27 579	0.52 598	0.31 629	0.14 679	0.14 713	0.14 682	0.16 720	0.21 736	0.23 754

RTS	0.78 783	0.48 777	4.68 830	0.34 744	0.28 750	1.12 800	0.46 767	0.62 747	1.03 800	0.73 770	0.89 771	0.60 734	0.59 757	1.61 817	1.16 798	0.14 679	0.11 667	0.15 698	0.15 707	0.21 736	0.19 716

RTSA	0.78 783	0.48 777	4.68 830	0.34 744	0.28 750	1.12 800	0.46 767	0.62 747	1.03 800	0.73 770	0.89 771	0.60 734	0.59 757	1.61 817	1.16 798	0.14 679	0.11 667	0.15 698	0.15 707	0.21 736	0.19 716

GASNet	0.36 675	0.46 773	0.88 737	0.34 744	0.23 714	0.35 633	0.22 571	0.60 735	0.53 705	0.40 669	0.37 533	0.45 666	0.30 626	0.79 735	0.35 652	0.15 695	0.10 641	0.14 682	0.14 697	0.22 743	0.12 613

G-Net	0.46 727	0.25 678	0.86 734	0.34 744	0.28 750	0.90 789	0.35 727	0.47 577	0.45 634	0.68 766	1.22 792	0.64 750	0.60 759	0.61 656	0.57 727	0.16 711	0.14 713	0.17 717	0.13 682	0.22 743	0.19 716

ADCS	0.58 757	0.40 762	1.35 789	0.29 707	0.24 722	0.55 736	0.45 764	0.67 769	0.83 778	0.76 776	0.71 747	0.68 762	0.60 759	0.76 725	2.23 831	0.16 711	0.16 739	0.16 710	0.17 730	0.22 743	0.22 746

PStereo	0.26 577	0.37 755	0.34 384	0.21 372	0.13 425	0.25 467	0.25 638	0.33 383	0.47 658	0.26 421	0.17 255	0.29 508	0.34 665	0.35 516	0.37 659	0.23 763	0.15 729	0.17 717	0.13 682	0.23 746	0.21 739

sAnonymous2	0.20 422	0.21 642	0.58 636	0.24 570	0.17 607	0.22 399	0.19 453	0.34 396	0.28 403	0.17 301	0.19 291	0.17 318	0.16 373	0.17 172	0.14 288	0.10 540	0.07 472	0.09 446	0.08 407	0.23 746	0.17 696

CroCo_RVC	0.20 422	0.21 642	0.58 636	0.24 570	0.17 607	0.22 399	0.19 453	0.34 396	0.28 403	0.17 301	0.19 291	0.17 318	0.16 373	0.17 172	0.14 288	0.10 540	0.07 472	0.09 446	0.08 407	0.23 746	0.17 696

AnyNet_C01	0.65 765	0.58 792	2.60 819	0.32 733	0.26 738	0.88 785	0.61 793	0.63 754	0.62 739	0.68 766	0.96 777	0.76 770	0.60 759	0.96 773	1.43 811	0.16 711	0.16 739	0.17 717	0.17 730	0.23 746	0.23 754

StereoAnything_RVC	0.13 197	0.37 755	0.36 415	0.14 4	0.07 11	0.11 28	0.12 55	0.17 52	0.12 36	0.08 3	0.07 6	0.07 2	0.10 119	0.20 273	0.10 30	0.09 485	0.05 57	0.06 79	0.04 1	0.24 750	0.05 52

FADNet	0.32 646	0.36 748	0.74 699	0.23 511	0.22 701	0.37 647	0.19 453	0.53 663	0.48 670	0.32 549	0.36 524	0.43 650	0.32 653	0.64 673	0.25 574	0.16 711	0.16 739	0.14 682	0.16 720	0.24 750	0.19 716

Light-Stereo-hy	0.42 710	0.27 699	0.79 710	0.32 733	0.27 742	0.58 741	0.30 695	0.55 683	0.46 652	0.48 721	0.43 613	1.00 784	0.35 671	0.69 694	0.34 647	0.16 711	0.18 752	0.50 803	0.32 788	0.25 752	0.23 754

TARStereo(FT)	0.57 754	0.36 748	1.06 761	0.45 780	0.25 731	0.89 787	1.27 834	0.66 762	0.59 727	0.51 730	0.91 773	1.08 787	0.57 753	0.84 748	0.84 766	0.21 753	0.15 729	0.25 763	0.18 737	0.25 752	0.15 672

2222	0.57 754	0.36 748	1.06 761	0.45 780	0.25 731	0.89 787	1.27 834	0.66 762	0.59 727	0.51 730	0.91 773	1.08 787	0.57 753	0.84 748	0.84 766	0.21 753	0.15 729	0.25 763	0.18 737	0.25 752	0.15 672

FSD					0.24 722	0.27 502	0.27 659	0.31 355	0.29 422	0.26 421	0.27 405	0.28 497	0.27 579	0.28 440	0.26 588	0.23 763	0.22 777	0.27 766	0.26 776	0.25 752

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 744	0.50 782	0.86 734	0.39 765	0.24 722	0.84 779	0.55 785	0.56 700	0.62 739	0.60 754	0.68 741	0.62 740	0.42 714	1.13 792	0.43 692	0.23 763	0.27 791	0.27 766	0.35 791	0.25 752	0.29 772

XQC	0.43 716	0.37 755	0.96 750	0.34 744	0.25 731	0.53 734	0.34 723	0.60 735	0.73 765	0.51 730	0.46 648	0.57 726	0.47 731	0.70 698	0.72 755	0.17 724	0.12 689	0.18 727	0.15 707	0.25 752	0.23 754

LSM	1.64 817	0.40 762	2.56 818	2.02 836	17.61 857	0.51 724	0.52 781	0.61 739	0.76 767	0.82 779	1.11 785	0.63 748	0.54 746	0.75 719	0.49 713	0.16 711	0.24 784	0.18 727	0.21 750	0.25 752	2.42 837

DPSNet	0.47 730	0.24 673	0.93 745	0.27 676	0.20 675	0.75 769	0.57 787	0.84 798	0.79 771	0.47 717	0.51 673	0.60 734	0.69 774	0.87 754	0.71 754	0.16 711	0.13 702	0.12 630	0.10 570	0.25 752	0.21 739

PDISCO_ROB	0.43 716	0.30 721	0.67 675	0.43 774	0.36 773	0.67 757	0.32 709	0.72 779	0.76 767	0.43 695	0.53 689	0.63 748	0.40 701	0.66 685	0.47 708	0.21 753	0.12 689	0.21 748	0.19 743	0.25 752	0.20 729

MSMD_ROB	0.60 761	0.33 740	0.61 647	0.30 720	0.25 731	0.86 782	0.35 727	0.55 683	0.67 750	1.10 803	1.49 804	1.76 811	0.97 799	0.88 757	0.49 713	0.23 763	0.21 773	0.27 766	0.27 780	0.25 752	0.24 762

MultiAttention	1.02 800	0.13 438	0.43 522	0.35 753	0.43 781	5.36 835	1.71 838	0.69 774	0.53 705	0.36 620	0.63 732	0.55 717	0.22 493	7.60 855	0.43 692	0.09 485	0.06 324	0.14 682	0.24 766	0.26 762	0.30 773

FC-DCNN v2	0.71 773	0.30 721	0.67 675	0.32 733	0.27 742	0.84 779	0.39 747	0.84 798	0.85 782	1.44 818	1.64 811	2.09 815	1.28 814	1.06 783	0.80 764	0.24 773	0.22 777	0.27 766	0.26 776	0.26 762	0.25 764

ccnet	0.42 710	0.31 729	0.48 573	0.27 676	0.32 765	0.60 748	0.32 709	0.65 756	0.46 652	0.53 744	0.66 737	0.56 721	0.45 722	0.72 708	0.61 738	0.26 777	0.19 761	0.24 758	0.21 750	0.26 762	0.22 746

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 675	0.36 748	0.53 611	0.34 744	0.19 656	0.51 724	0.24 620	0.55 683	0.38 546	0.41 678	0.47 655	0.47 676	0.27 579	0.73 710	0.30 620	0.36 797	0.19 761	0.27 766	0.17 730	0.26 762	0.23 754

FC-DCNN	0.70 772	0.30 721	0.69 682	0.32 733	0.27 742	0.81 777	0.39 747	0.79 790	0.82 774	1.41 814	1.58 810	1.98 813	1.26 812	1.02 780	0.77 760	0.24 773	0.22 777	0.27 766	0.26 776	0.26 762	0.26 766

MSAF-DinoV2	0.76 782	0.44 771	1.98 808	0.49 791	0.16 582	0.58 741	0.31 701	0.81 793	0.83 778	0.41 678	0.52 682	0.98 783	0.58 756	4.97 851	1.03 782	0.11 588	0.07 472	0.10 531	0.24 766	0.27 767	0.26 766

FCDSN-DC	0.63 763	0.31 729	0.61 647	0.36 755	0.30 761	0.65 754	0.37 736	0.66 762	0.68 753	1.14 805	1.54 808	1.71 810	1.26 812	0.92 765	0.64 746	0.24 773	0.22 777	0.27 766	0.26 776	0.27 767	0.27 771
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PVD	0.58 757	0.34 743	0.84 729	0.39 765	0.31 764	0.59 745	0.47 772	0.80 791	1.25 815	0.92 786	1.09 783	0.79 771	0.82 787	0.85 751	0.76 757	0.21 753	0.18 752	0.22 754	0.18 737	0.27 767	0.35 783

SAMSARA	0.56 751	0.39 761	0.80 714	0.60 802	0.46 786	1.00 793	1.23 833	0.67 769	0.68 753	0.71 769	0.54 692	0.89 778	0.57 753	0.81 743	0.62 740	0.19 743	0.22 777	0.18 727	0.18 737	0.27 767	0.25 764

GANetREF_RVC	0.43 716	0.47 775	0.69 682	0.38 763	0.20 675	0.51 724	0.48 776	0.66 762	0.66 747	0.46 710	0.46 648	0.50 696	0.44 719	0.90 763	0.39 671	0.27 782	0.21 773	0.32 785	0.18 737	0.27 767	0.22 746
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
MANE	1.41 810	0.36 748	0.74 699	0.43 774	0.41 778	2.16 823	0.80 813	2.39 838	3.38 839	2.22 839	3.06 835	3.54 833	2.73 835	2.15 830	1.94 828	0.28 786	0.27 791	0.30 780	0.46 802	0.28 772	0.34 781

UHP(FT)	0.68 768	0.42 768	1.12 771	0.43 774	0.27 742	1.09 797	0.64 795	0.77 784	1.20 813	0.94 789	1.17 789	1.08 787	0.82 787	1.06 783	1.04 784	0.22 759	0.24 784	0.31 782	0.27 780	0.29 773	0.23 754

TARSTereo(ZeroShot)	1.99 822	0.26 690	2.90 821	0.33 740	1.30 830	3.07 829	2.37 841	2.20 835	4.84 846	3.25 844	6.38 848	4.33 837	3.05 836	1.33 808	1.21 804	0.23 763	0.18 752	0.24 758	0.81 832	0.29 773	1.26 829

1111	0.79 785	0.31 729	1.57 799	0.39 765	0.28 750	1.14 802	0.99 823	0.83 796	0.96 798	0.97 796	1.11 785	1.23 796	1.18 807	1.73 822	1.70 821	0.21 753	0.18 752	0.22 754	0.21 750	0.29 773	0.26 766

mmmmmm	0.68 768	0.42 768	1.12 771	0.43 774	0.27 742	1.09 797	0.64 795	0.77 784	1.20 813	0.94 789	1.17 789	1.08 787	0.82 787	1.06 783	1.04 784	0.22 759	0.24 784	0.31 782	0.27 780	0.29 773	0.23 754

TestStereooo	1.99 822	0.26 690	2.90 821	0.33 740	1.30 830	3.07 829	2.37 841	2.20 835	4.84 846	3.25 844	6.38 848	4.33 837	3.05 836	1.33 808	1.21 804	0.23 763	0.18 752	0.24 758	0.81 832	0.29 773	1.26 829

PASM	0.45 725	0.35 745	0.90 740	0.35 753	0.33 767	0.39 665	0.38 742	0.50 614	0.61 737	0.52 738	0.51 673	0.62 740	0.45 722	0.93 767	0.48 709	0.26 777	0.29 795	0.29 778	0.33 789	0.29 773	0.26 766

ELAS_RVC	0.74 778	0.36 748	1.00 754	0.37 761	0.33 767	0.88 785	0.93 820	0.83 796	1.08 807	1.35 810	1.33 798	1.24 797	1.33 816	1.06 783	0.95 778	0.27 782	0.25 788	0.29 778	0.27 780	0.30 779	0.30 773
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PSMNet-RUCA	0.37 685	0.41 766	0.66 674	0.46 784	0.41 778	0.34 618	0.25 638	0.57 710	0.45 634	0.39 659	0.52 682	0.43 650	0.33 656	0.41 552	0.29 612	0.25 776	0.14 713	0.33 789	0.21 750	0.31 780	0.22 746

CC-Net-ROB	0.43 716	0.47 775	0.65 669	0.37 761	0.23 714	0.51 724	0.29 682	0.66 762	0.49 679	0.46 710	0.51 673	0.48 682	0.38 689	0.96 773	0.35 652	0.34 795	0.23 782	0.55 807	0.25 771	0.31 780	0.20 729

ELAS	0.74 778	0.36 748	0.85 733	0.36 755	0.33 767	1.36 813	0.77 809	0.93 802	0.92 791	1.41 814	1.53 807	1.16 795	1.17 806	0.95 772	1.03 782	0.26 777	0.25 788	0.28 774	0.28 785	0.31 780	0.30 773
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_RVC	0.56 751	0.51 784	1.19 777	0.38 763	0.22 701	0.69 760	0.27 659	0.80 791	0.67 750	0.73 770	0.74 752	0.87 775	0.61 768	0.81 743	0.76 757	0.29 789	0.27 791	0.32 785	0.37 795	0.32 783	0.31 776

nnnnnnn	0.74 778	0.33 740	1.35 789	0.42 772	0.35 771	0.79 775	0.46 767	0.82 795	1.08 807	1.05 800	1.50 805	1.57 806	0.98 800	1.12 790	1.09 792	0.27 782	0.25 788	0.32 785	0.31 787	0.34 784	0.32 779

DStereoFS	0.84 787	0.66 802	0.80 714	0.53 797	0.50 790	1.23 807	0.55 785	0.94 803	1.32 817	0.89 783	1.32 796	1.04 786	2.32 832	1.29 806	1.14 794	0.31 792	0.35 804	0.30 780	0.39 798	0.34 784	0.60 804

Anonymous_2	0.37 685	0.21 642	0.47 562	0.20 306	0.21 684	0.42 682	0.26 652	0.38 461	0.29 422	0.33 566	0.30 443	0.44 661	0.38 689	0.36 525	0.29 612	0.26 777	0.29 795	0.44 800	1.41 840	0.34 784	0.21 739

UDG	0.40 705	0.46 773	0.49 579	0.40 768	0.35 771	0.47 708	0.27 659	0.54 673	0.47 658	0.39 659	0.45 638	0.59 731	0.44 719	0.46 569	0.39 671	0.26 777	0.19 761	0.48 802	0.22 761	0.34 784	0.26 766

fsdfsdds	1.26 807	0.33 740	1.44 793	0.43 774	0.59 798	2.19 824	1.14 831	1.28 815	2.36 834	2.10 838	4.10 842	3.15 831	1.94 826	1.09 787	1.28 807	0.22 759	0.19 761	0.34 790	0.25 771	0.36 788	0.34 781

NVStereoNet_ROB	0.67 767	0.49 781	0.83 724	0.48 786	0.40 777	0.51 724	0.46 767	0.70 776	0.77 769	0.84 781	1.72 813	1.02 785	0.83 790	1.23 798	0.79 763	0.32 793	0.38 806	0.40 798	0.46 802	0.36 788	0.41 788
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	0.41 707	0.50 782	0.48 573	0.44 779	0.39 775	0.46 701	0.32 709	0.50 614	0.43 605	0.45 706	0.52 682	0.57 726	0.36 676	0.48 577	0.33 642	0.33 794	0.21 773	0.55 807	0.25 771	0.37 790	0.32 779

Selective-IGEV-i16pa	30.47 872	41.93 880	4.02 826	0.49 791	0.37 774	96.94 881	0.74 805	60.26 888	58.76 886	17.24 867	64.39 885	38.26 887	49.53 886	106.11 888	26.15 870	19.96 878	3.42 855	4.39 856	1.81 850	0.39 791	14.22 861

DStereoSA	0.81 786	0.37 755	1.08 765	0.51 793	0.65 805	0.67 757	1.44 837	0.74 781	1.06 805	0.54 746	1.67 812	0.49 688	1.78 824	0.96 773	1.69 820	0.28 786	0.43 810	0.27 766	0.51 808	0.40 792	0.58 801

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 768	0.64 799	1.06 761	0.45 780	0.27 742	1.40 816	0.58 788	0.78 787	0.92 791	0.84 781	0.86 767	0.88 777	0.68 773	1.33 808	0.68 752	0.37 799	0.29 795	0.34 790	0.36 794	0.43 793	0.37 784

MADNet+	1.01 798	1.16 827	4.72 832	0.70 807	0.47 787	1.24 808	0.96 821	0.97 805	0.89 783	0.65 763	0.77 757	0.87 775	0.85 793	2.09 828	1.68 818	0.38 800	0.39 807	0.31 782	0.27 780	0.43 793	0.39 786

SQANet	0.40 705	0.48 777	0.67 675	0.48 786	0.39 775	0.48 714	0.22 571	0.51 632	0.43 605	0.40 669	0.47 655	0.47 676	0.33 656	0.54 612	0.32 635	0.36 797	0.15 729	0.40 798	0.21 750	0.45 795	0.31 776

DStereoO	0.46 727	0.32 737	0.51 600	0.36 755	0.29 760	0.38 656	0.45 764	0.55 683	0.60 733	0.47 717	0.49 663	0.48 682	0.73 779	0.59 645	0.69 753	0.81 825	0.18 752	0.38 795	0.19 743	0.46 796	0.20 729

anonymity	0.56 751	0.54 789	0.70 688	0.47 785	0.61 800	0.56 737	0.43 759	0.69 774	0.49 679	0.63 759	0.55 699	0.54 715	0.60 759	0.61 656	0.57 727	0.55 808	0.53 823	0.50 803	0.54 812	0.51 797	0.56 798

Consistency-Raft	0.55 750	0.48 777	1.02 757	0.45 780	0.49 789	0.49 719	0.47 772	0.72 779	0.72 761	0.45 706	0.82 763	0.47 676	0.60 759	0.50 586	0.63 743	0.39 801	0.39 807	0.44 800	0.51 808	0.52 798	0.37 784

SGM+DAISY	0.87 788	0.66 802	1.30 787	0.51 793	0.60 799	1.03 794	0.84 817	0.76 783	0.73 765	1.39 812	1.51 806	1.31 800	1.22 810	1.11 788	1.08 787	0.57 810	0.53 823	0.51 806	0.51 808	0.54 799	0.61 808

SPS-STEREO	0.69 771	0.61 797	0.98 752	0.52 796	0.57 796	0.74 766	0.50 779	0.78 787	0.62 739	0.95 793	0.86 767	0.94 779	0.70 775	1.01 779	0.87 771	0.58 811	0.51 820	0.50 803	0.50 807	0.55 800	0.58 801
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
BEATNet-Init1	4.73 841	2.61 836	13.29 856	0.58 800	0.53 794	10.12 850	3.33 846	4.83 850	5.01 849	8.75 857	8.51 851	14.08 866	7.60 853	7.70 856	5.34 849	0.28 786	0.28 794	0.34 790	0.37 795	0.57 801	0.45 790

JetBlue	1.14 804	0.76 807	2.36 814	0.59 801	0.75 812	3.04 828	1.78 839	1.11 809	0.90 785	0.94 789	1.10 784	1.66 809	1.28 814	2.09 828	1.72 822	0.43 804	0.36 805	0.38 795	0.38 797	0.58 802	0.56 798

otaku	0.57 754	0.62 798	0.87 736	0.63 804	0.44 784	0.73 765	0.37 736	0.65 756	0.66 747	0.51 730	0.75 754	0.66 756	0.45 722	0.69 694	0.46 706	0.53 805	0.34 803	0.55 807	0.35 791	0.60 803	0.45 790

GCST	0.47 730	0.60 794	0.57 631	1.04 824	0.48 788	0.38 656	0.11 31	0.40 489	0.32 465	0.41 678	0.34 503	0.29 508	0.17 406	0.46 569	0.19 457	0.69 815	0.42 809	0.79 822	0.62 820	0.62 804	0.46 793

Ntro	0.58 757	0.64 799	0.92 743	0.66 805	0.50 790	0.77 770	0.36 732	0.66 762	0.70 758	0.50 725	0.59 714	0.65 752	0.51 743	0.75 719	0.45 700	0.56 809	0.32 801	0.56 810	0.34 790	0.63 805	0.46 793

DGSMNet	0.61 762	0.29 714	0.91 741	0.51 793	0.70 807	0.62 751	1.38 836	0.59 726	0.55 716	0.37 628	0.61 726	0.52 706	0.33 656	0.65 681	0.43 692	0.53 805	0.60 830	0.67 812	0.61 819	0.63 805	0.61 808

ACVNet_1	0.72 774	0.81 811	1.37 791	0.72 808	0.53 794	0.77 770	0.42 757	0.85 801	0.90 785	0.74 773	0.75 754	1.32 801	0.72 777	1.02 780	0.55 726	0.54 807	0.31 798	0.71 816	0.35 791	0.64 807	0.45 790

ACVNet-4b	0.72 774	0.81 811	1.33 788	0.72 808	0.50 790	0.80 776	0.31 701	0.71 778	0.80 772	0.50 725	0.72 751	0.95 781	0.43 718	0.96 773	1.20 802	1.13 837	0.21 773	0.76 819	0.45 801	0.65 808	0.46 793

DispFullNet	0.66 766	0.89 816	1.59 800	0.77 810	1.21 828	0.51 724	0.23 598	0.59 726	0.72 761	0.69 768	0.61 726	0.69 764	0.91 795	0.79 735	0.48 709	0.27 782	0.12 689	0.73 817	0.30 786	0.65 808	0.40 787

WAO-7	1.01 798	0.89 816	0.93 745	0.83 814	0.66 806	1.18 803	0.81 815	1.40 819	1.57 824	1.11 804	1.76 815	1.45 803	1.19 808	1.50 815	1.14 794	0.61 812	0.62 833	0.70 815	0.68 824	0.66 810	0.60 804

MFMNet_re	0.72 774	0.76 807	0.99 753	0.62 803	0.70 807	0.77 770	0.67 799	0.75 782	0.83 778	0.78 778	0.86 767	0.69 764	0.78 781	0.71 702	0.61 738	0.66 814	0.59 829	0.61 811	0.58 818	0.68 811	0.71 814

relubot	0.74 778	0.80 810	0.77 701	0.88 816	0.77 815	0.71 764	0.77 809	0.68 772	0.72 761	0.83 780	0.74 752	0.66 756	0.80 785	0.67 689	0.74 756	0.74 818	0.71 840	0.69 813	0.66 821	0.70 812	0.67 811

relurobot		0.77 809		0.83 814	0.70 807	0.64 753	0.77 809	0.58 719	0.69 755	0.75 774	0.69 745	0.64 750	0.72 777	0.64 673	0.67 751	0.74 818	0.64 835	0.69 813	0.66 821	0.70 812	0.67 811

MonStereo1	0.93 794	0.56 790	0.82 721	0.69 806	0.58 797	1.37 814	0.35 727	0.94 803	1.25 815	0.93 788	1.90 816	1.52 805	2.10 829	1.27 803	0.77 760	0.69 815	0.33 802	0.75 818	0.47 804	0.70 812	0.57 800

Selective-IGEV-i1pa	5.57 842	7.99 849	4.76 834	0.80 811	0.45 785	12.99 852	3.60 847	9.25 858	7.43 852	6.97 852	9.87 855	8.94 854	7.26 852	14.66 867	5.65 850	3.55 853	1.08 845	1.93 842	0.72 827	0.73 815	2.79 841

ACVNet_2	0.89 790	0.87 815	1.25 782	0.82 812	0.62 801	0.97 792	0.62 794	1.14 812	1.42 820	1.00 797	1.40 799	1.47 804	0.84 791	1.11 788	0.66 749	0.61 812	0.43 810	0.78 820	0.49 805	0.75 816	0.52 796

RainbowNet	0.72 774	0.89 816	1.02 757	0.82 812	0.63 802	0.78 773	0.52 781	0.81 793	0.93 795	0.60 754	0.79 759	0.80 772	0.60 759	0.80 739	0.57 727	0.78 823	0.55 826	0.78 820	0.49 805	0.76 817	0.58 801

WAO-6	1.07 802	0.93 819	0.92 743	0.96 818	0.78 816	1.28 810	0.75 806	1.34 817	2.00 831	1.02 799	1.54 808	1.59 807	1.22 810	1.31 807	1.14 794	0.78 823	0.55 826	1.02 829	0.75 829	0.83 818	0.69 813

IMH-64-1	0.91 791	0.86 813	0.84 729	0.97 819	0.75 812	0.92 790	0.71 801	1.27 813	1.10 809	0.89 783	1.45 801	1.14 792	0.96 797	1.19 794	0.84 766	0.74 818	0.51 820	0.97 825	0.55 813	0.84 819	0.60 804

IMH-64	0.91 791	0.86 813	0.84 729	0.97 819	0.75 812	0.92 790	0.71 801	1.27 813	1.10 809	0.89 783	1.45 801	1.14 792	0.96 797	1.19 794	0.84 766	0.74 818	0.51 820	0.97 825	0.55 813	0.84 819	0.60 804

IMH	1.05 801	0.95 820	1.00 754	1.01 821	0.78 816	1.11 799	0.68 800	1.38 818	1.43 821	1.00 797	1.72 813	1.43 802	1.14 802	1.73 822	0.89 773	1.09 834	0.55 826	0.99 827	0.57 817	0.87 821	0.62 810

LVE	1.13 803	1.02 821	1.28 785	1.01 821	0.80 819	1.29 811	0.81 815	1.47 822	1.96 829	1.07 802	1.90 816	1.90 812	1.01 801	1.48 814	0.91 775	0.93 831	0.61 832	0.94 824	0.69 825	0.87 821	0.75 818

WAO-8	1.46 813	1.10 825	1.09 766	1.10 825	0.84 820	2.06 820	0.75 806	1.84 828	3.83 842	1.44 818	2.21 824	2.15 817	1.43 819	3.17 834	1.19 800	0.91 829	0.65 836	1.09 830	0.79 830	0.90 823	0.71 814

Venus	1.46 813	1.10 825	1.09 766	1.10 825	0.84 820	2.06 820	0.75 806	1.84 828	3.83 842	1.44 818	2.21 824	2.15 817	1.43 819	3.17 834	1.19 800	0.91 829	0.65 836	1.09 830	0.79 830	0.90 823	0.71 814

Dean	1.17 806	1.04 823	1.49 796	1.03 823	0.78 816	1.20 806	0.77 809	1.48 823	1.96 829	1.28 808	1.99 821	2.15 817	1.14 802	1.25 801	1.00 781	0.81 825	0.60 830	1.01 828	0.69 825	0.92 825	0.74 817

PWCK	1.00 795	1.17 828	1.70 805	0.91 817	0.41 778	1.19 805	0.92 819	1.10 808	1.14 811	1.16 806	1.14 787	1.25 798	0.88 794	1.75 824	1.04 784	0.87 828	0.50 818	0.87 823	0.53 811	0.96 826	0.52 796

SuperB	0.49 736	0.28 705	2.23 812	0.23 511	0.15 545	0.41 675	0.32 709	0.47 577	0.82 774	0.43 695	0.50 667	0.33 555	0.45 722	0.68 691	1.08 787	0.10 540	0.07 472	0.09 446	0.08 407	0.98 827	0.14 659

DNS	0.26 577	0.30 721	0.18 142	0.17 75	0.10 182	0.13 45	0.14 165	0.24 218	0.16 132	0.12 155	0.17 255	0.13 216	0.10 119	0.70 698	0.37 659	0.08 372	0.14 713	0.08 338	0.05 93	1.01 828	0.80 820

UHP(ZeroShot)	4.71 838	0.60 794	7.05 841	0.48 786	0.70 807	9.17 847	2.53 843	5.32 852	14.17 865	8.26 855	14.83 863	9.91 856	8.72 854	4.02 845	3.96 839	0.41 802	0.31 798	0.37 793	0.56 815	1.09 829	1.78 833

UHP	4.71 838	0.60 794	7.05 841	0.48 786	0.70 807	9.17 847	2.53 843	5.32 852	14.17 865	8.26 855	14.83 863	9.91 856	8.72 854	4.02 845	3.96 839	0.41 802	0.31 798	0.37 793	0.56 815	1.09 829	1.78 833

DNSM	0.28 609	0.28 705	0.17 115	0.17 75	0.09 94	0.15 100	0.15 227	0.24 218	0.18 195	0.14 227	0.17 255	0.13 216	0.11 182	0.75 719	0.63 743	0.08 372	0.13 702	0.06 79	0.05 93	1.14 831	0.81 821

UNDER WATER-64	1.55 815	1.19 829	2.52 817	1.31 830	0.95 824	2.12 822	1.21 832	1.45 821	3.19 838	1.43 817	1.32 796	2.64 826	2.04 828	1.63 819	1.83 824	1.11 835	0.67 838	1.28 835	0.92 835	1.19 832	1.02 826

light-stereo	2.37 827	0.69 804	3.61 824	3.84 840	3.41 836	4.04 831	0.31 701	2.13 834	1.45 822	3.61 846	6.33 847	6.90 853	0.63 769	4.83 850	1.28 807	0.71 817	0.74 841	0.32 785	0.39 798	1.20 833	0.96 823

UNDER WATER	1.59 816	1.22 830	2.36 814	1.38 831	1.03 825	1.67 819	1.10 828	1.54 826	3.63 840	1.44 818	1.47 803	2.85 829	2.25 831	1.67 820	1.94 828	1.06 833	0.62 833	1.31 836	0.93 836	1.21 834	1.02 826

TorneroNet-64	1.43 811	1.03 822	1.20 778	1.10 825	0.86 822	2.26 825	0.73 804	1.84 828	3.84 844	1.25 807	2.25 826	2.69 827	1.42 817	1.76 825	1.43 811	0.76 822	0.50 818	1.09 830	0.66 821	1.23 835	0.76 819

TorneroNet	2.22 824	1.08 824	1.24 781	1.14 829	0.90 823	5.58 836	0.80 813	2.12 833	8.69 853	2.58 841	5.42 845	3.88 836	1.97 827	1.78 827	1.87 825	0.86 827	0.54 825	1.15 834	0.74 828	1.23 835	0.85 822

notaker	1.45 812	1.34 831	1.48 794	1.40 832	1.07 826	1.18 803	0.85 818	1.48 823	1.40 819	1.51 823	3.46 838	2.40 822	1.81 825	1.76 825	1.45 814	1.11 835	0.69 839	1.38 837	0.87 834	1.31 837	0.97 825

ktn	1.77 819	1.36 832	1.22 779	1.43 833	1.14 827	1.52 817	1.08 827	1.51 825	3.96 845	2.77 843	4.69 843	3.35 832	1.46 821	1.69 821	1.25 806	1.43 839	0.77 842	1.45 838	0.99 837	1.32 838	0.96 823

KSHMR	1.89 820	1.36 832	1.60 801	1.47 834	1.22 829	1.38 815	1.06 826	1.79 827	5.97 850	1.42 816	5.65 846	2.98 830	1.14 802	2.23 831	1.20 802	1.27 838	1.12 846	1.46 839	1.10 839	1.32 838	1.15 828

JetRed	2.30 826	2.64 837	6.12 838	1.12 828	1.38 833	5.85 843	3.29 845	1.99 831	1.67 825	1.98 835	1.95 820	2.16 820	1.60 822	2.48 832	4.10 841	1.05 832	1.60 847	1.09 830	1.01 838	1.67 840	1.28 831

MADNet++	2.26 825	1.80 835	2.06 810	2.13 838	1.97 835	2.61 827	1.79 840	2.38 837	2.16 832	2.75 842	2.65 833	2.38 821	2.43 833	3.17 834	3.21 835	2.17 849	1.95 850	1.94 843	1.63 841	2.06 841	2.01 836

HanzoNet	2.97 829	1.69 834	2.29 813	1.74 835	1.33 832	1.53 818	1.03 825	1.99 831	2.64 837	5.51 850	5.16 844	5.90 844	6.82 851	4.32 847	3.29 836	3.16 852	2.02 852	1.92 841	2.87 854	2.24 842	1.89 835

tt	4.71 838	0.10 203	3.94 825	2.06 837	1.53 834	10.14 851	16.88 859	9.27 859	4.98 848	1.39 812	1.02 781	4.68 839	4.90 847	3.35 837	5.86 851	5.76 857	9.15 865	2.24 853	2.53 852	3.10 843	1.32 832

ply	1.96 821	0.65 801	0.36 415	0.54 798	0.63 802	0.49 719	0.43 759	3.11 840	1.04 803	0.32 549	1.90 816	3.56 834	3.36 838	4.53 848	5.93 852	1.67 840	0.90 843	2.10 850	1.74 844	3.53 844	2.42 837

xbf	2.48 828	0.56 790	0.36 415	0.54 798	0.63 802	4.66 832	5.05 854	3.11 840	1.04 803	2.06 837	1.90 816	3.56 834	3.36 838	4.53 848	5.93 852	1.67 840	0.90 843	2.10 850	1.74 844	3.53 844	2.42 837

DPSimNet_ROB	4.34 837	4.23 838	6.89 840	3.67 839	3.68 837	4.75 833	5.21 855	2.67 839	3.68 841	5.82 851	3.95 840	5.57 841	6.72 850	3.46 838	4.48 842	4.05 856	2.88 853	4.68 857	3.12 856	3.69 846	3.62 843

USTest	6.88 843	5.23 841	5.63 837	7.22 844	7.29 840	14.34 854	22.76 860	8.48 856	9.32 854	5.42 849	6.39 850	6.29 852	6.64 849	6.92 854	8.62 856	1.94 842	3.29 854	2.16 852	2.55 853	3.85 847	3.29 842

DGTPSM_ROB	8.34 845	5.10 839	10.37 854	5.31 842	10.18 843	8.33 845	23.60 864	6.06 854	13.41 862	4.90 847	10.87 859	5.65 842	10.44 857	6.17 852	12.59 857	3.74 854	7.55 857	3.69 854	7.26 861	4.14 848	7.46 852

WQFJA1++	0.44 722	0.07 5	0.63 659	0.18 140	0.13 425	0.15 100	0.11 31	0.20 121	0.11 18	2.05 836	0.12 129	0.23 419	0.11 182	0.17 172	0.12 169	0.08 372	0.05 57	0.06 79	0.05 93	4.20 849	0.07 318

DPSMNet_ROB	8.40 846	5.11 840	10.49 855	5.58 843	10.25 844	8.34 846	23.62 865	6.07 855	13.45 863	4.93 848	10.88 860	5.66 843	10.44 857	6.24 853	12.64 858	3.98 855	7.61 858	3.76 855	7.30 862	4.20 849	7.51 853

noway3	4.27 832	5.33 843	4.61 827	11.26 850	10.44 847	5.62 837	4.46 848	4.12 845	0.92 791	1.86 830	2.49 832	6.19 850	3.66 844	3.74 843	4.54 844	1.97 843	0.46 812	2.03 848	1.74 844	5.69 851	4.21 844

TCMNet-wrong-test	4.29 833	5.57 844	4.65 829	11.33 852	10.39 845	5.73 842	4.48 852	4.13 846	1.02 799	1.91 834	2.39 827	6.16 848	3.62 842	3.84 844	4.50 843	1.99 845	0.47 814	1.97 844	1.69 842	5.69 851	4.31 845

noway2	4.26 831	5.26 842	4.63 828	11.29 851	10.43 846	5.62 837	4.46 848	4.09 844	0.90 785	1.87 831	2.47 829	6.20 851	3.67 845	3.62 839	4.54 844	1.97 843	0.46 812	2.02 845	1.74 844	5.72 853	4.32 846

zzzz4	4.31 834	5.77 845	4.85 836	11.37 853	10.45 848	5.64 839	4.46 848	4.20 848	0.91 790	1.87 831	2.47 829	6.11 846	3.60 840	3.65 840	4.59 846	1.99 845	0.47 814	2.02 845	1.74 844	5.77 854	4.37 847

noway1	4.31 834	5.77 845	4.81 835	11.37 853	10.45 848	5.64 839	4.46 848	4.20 848	0.90 785	1.87 831	2.48 831	6.11 846	3.60 840	3.65 840	4.59 846	1.99 845	0.47 814	2.02 845	1.74 844	5.77 854	4.37 847

noway4	4.32 836	5.81 847	4.75 833	11.39 855	10.47 850	5.70 841	4.50 853	4.14 847	0.90 785	1.83 829	2.44 828	6.16 848	3.63 843	3.66 842	4.60 848	2.00 848	0.47 814	2.03 848	1.73 843	5.80 856	4.40 849

iinet-test	10.78 849	9.29 850	9.70 844	10.48 845	10.68 851	17.98 859	25.98 866	12.57 863	13.39 860	9.64 861	10.10 856	10.06 858	10.61 860	11.22 863	12.70 859	6.40 859	7.74 859	5.68 859	6.69 857	7.47 857	7.30 850

IINet	10.78 849	9.29 850	9.70 844	10.48 845	10.68 851	17.98 859	25.98 866	12.57 863	13.39 860	9.64 861	10.10 856	10.06 858	10.61 860	11.22 863	12.70 859	6.40 859	7.74 859	5.68 859	6.69 857	7.47 857	7.30 850

DPSM_ROB	11.49 852	9.87 856	10.35 852	11.13 848	11.31 853	19.11 862	27.51 869	13.37 866	14.21 867	10.31 863	11.06 861	10.96 864	11.27 865	11.96 865	13.59 862	6.78 861	8.19 862	6.03 861	7.09 859	7.93 859	7.73 855

DPSM	11.49 852	9.87 856	10.35 852	11.13 848	11.31 853	19.11 862	27.51 869	13.37 866	14.21 867	10.31 863	11.06 861	10.96 864	11.27 865	11.96 865	13.59 862	6.78 861	8.19 862	6.03 861	7.09 859	7.93 859	7.73 855

PML	16.10 857	12.82 860	6.78 839	5.23 841	7.76 841	33.92 867	66.56 882	5.30 851	10.28 855	26.12 881	68.59 886	20.51 868	13.49 867	10.06 858	6.78 855	5.96 858	2.00 851	6.04 863	2.18 851	8.96 861	2.60 840

xxxxx1	15.27 854	9.54 853	10.31 849	20.13 859	18.88 858	17.08 855	23.03 861	10.36 860	10.99 856	9.21 858	9.62 852	10.74 861	10.61 860	10.72 859	13.89 864	7.97 863	9.20 866	31.85 882	44.72 883	12.84 862	13.69 857

tt_ll	15.27 854	9.54 853	10.31 849	20.13 859	18.88 858	17.08 855	23.03 861	10.36 860	10.99 856	9.21 858	9.62 852	10.74 861	10.61 860	10.72 859	13.89 864	7.97 863	9.20 866	31.85 882	44.72 883	12.84 862	13.69 857

ff	15.27 854	9.54 853	10.31 849	20.13 859	18.88 858	17.08 855	23.03 861	10.36 860	10.99 856	9.21 858	9.62 852	10.74 861	10.61 860	10.72 859	13.89 864	7.97 863	9.20 866	31.85 882	44.72 883	12.84 862	13.69 857

LRCNet_RVC	10.90 851	14.34 861	9.35 843	15.35 856	8.04 842	1.08 796	0.34 723	8.78 857	0.70 758	12.63 866	16.05 865	9.85 855	6.54 848	8.57 857	6.34 854	20.27 879	5.40 856	23.70 879	21.88 879	14.87 865	13.83 860

Hybrid-DGEV	23.16 865	19.94 870	20.96 866	22.49 863	22.75 864	38.51 873	55.52 880	27.09 880	28.90 880	20.58 873	22.25 873	22.00 871	22.80 876	24.11 875	27.33 872	13.60 869	16.47 870	12.14 864	14.30 868	15.95 866	15.54 864

CasAABBNet	23.10 861	19.86 865	20.64 863	22.47 862	22.73 862	38.41 871	55.50 877	26.89 876	28.70 876	20.61 876	22.15 872	22.08 875	22.75 874	23.99 870	27.36 873	13.59 866	16.48 871	12.14 864	14.27 864	15.95 866	15.53 863

RAFT-FEzeroshot	23.10 861	19.88 867	20.56 861	22.49 863	22.75 864	38.38 868	55.50 877	26.84 873	28.66 874	20.60 874	22.10 870	22.05 872	22.74 872	24.00 872	27.37 875	13.59 866	16.48 871	12.14 864	14.28 865	15.96 868	15.54 864

RAFT-FE	23.10 861	19.88 867	20.56 861	22.49 863	22.75 864	38.38 868	55.50 877	26.84 873	28.66 874	20.60 874	22.10 870	22.05 872	22.74 872	24.00 872	27.37 875	13.59 866	16.48 871	12.14 864	14.28 865	15.96 868	15.54 864

FlowAnything	23.14 864	19.87 866	20.79 864	22.50 866	22.74 863	38.39 870	55.46 874	26.89 876	28.72 877	20.77 879	22.29 876	22.07 874	22.72 871	23.99 870	27.41 878	13.60 869	16.55 877	12.15 868	14.36 870	15.97 870	15.52 862

RAFTStereoReplicaGSO							55.57 881	27.19 881	28.95 881	20.67 878	22.28 875	22.36 878	22.85 878	24.77 878	27.37 875	13.64 872	16.51 875	12.16 870	14.32 869	15.98 871

Selective-RAFT-Error	23.16 865	19.93 869	20.87 865	22.54 867	22.81 867	38.52 874	55.47 875	27.01 879	28.83 878	20.66 877	22.25 873	22.09 876	22.80 876	24.09 874	27.36 873	13.61 871	16.48 871	12.15 868	14.28 865	15.99 872	15.57 867

LSM0	24.24 868	19.98 871	22.32 867	24.22 869	40.14 877	38.48 872	55.20 873	26.95 878	28.57 873	20.49 872	21.83 868	22.26 877	22.75 874	24.22 876	27.30 871	13.66 873	16.32 869	12.19 871	14.15 863	16.10 873	17.66 869

fast-reg	23.64 867	20.51 873	23.42 868	23.22 868	24.75 871	38.73 875	55.47 875	26.85 875	28.86 879	20.12 871	21.73 867	21.64 870	22.22 870	24.30 877	27.54 879	13.91 874	16.52 876	14.85 872	15.62 871	16.91 874	15.71 868

zzzzzz3	33.80 873	21.93 874	29.35 871	40.69 875	40.71 878	54.58 877	75.81 884	38.06 884	43.73 884	30.21 883	32.81 880	33.59 884	36.40 884	35.16 880	41.64 883	19.24 876	24.62 880	18.35 874	21.58 875	19.15 875	18.48 870

zzz1	33.83 874	21.95 875	29.58 872	40.69 875	40.71 878	54.57 876	75.77 883	38.08 885	43.79 885	30.23 884	32.84 881	33.61 885	36.40 884	35.19 881	41.64 883	19.25 877	24.62 880	18.36 875	21.58 875	19.16 876	18.49 871

HaxPig	17.72 859	20.22 872	19.73 858	16.53 857	16.51 856	9.27 849	9.33 856	14.34 868	13.27 859	18.65 868	18.70 866	17.35 867	16.77 868	17.04 868	16.45 867	22.05 882	20.89 878	22.27 878	21.53 874	21.29 877	22.13 874

zzzz2	34.86 875	30.12 878	31.42 873	34.23 871	34.22 875	58.04 878	83.74 885	40.88 886	43.54 882	31.10 885	33.46 882	32.70 882	33.88 882	35.86 882	41.00 881	20.48 880	24.86 882	18.45 876	21.67 877	24.07 878	23.42 875

noway5	34.86 875	30.12 878	31.42 873	34.23 871	34.22 875	58.04 878	83.74 885	40.88 886	43.54 882	31.10 885	33.46 882	32.70 882	33.88 882	35.86 882	41.00 881	20.48 880	24.86 882	18.45 876	21.67 877	24.07 878	23.42 875

MEDIAN_ROB	21.21 860	24.62 876	23.47 869	19.58 858	19.65 861	13.22 853	10.96 857	17.88 869	17.00 869	22.14 880	22.02 869	20.86 869	20.36 869	21.06 869	19.71 868	25.63 883	24.13 879	26.21 880	25.20 880	25.17 880	25.38 877

AVERAGE_ROB	25.43 869	29.06 877	27.24 870	24.63 870	24.20 870	17.73 858	12.61 858	22.29 872	21.39 872	26.79 882	26.16 879	25.20 879	24.64 881	25.07 879	23.53 869	29.96 884	28.40 884	30.60 881	29.58 881	29.72 881	29.84 878

RSGM-EC	29.65 870	17.75 862	10.04 847	35.31 873	33.15 873	26.42 865	46.65 871	19.89 870	17.74 870	18.92 869	23.36 877	30.14 880	23.59 879	41.87 884	45.99 885	59.56 886	34.38 885	33.25 885	20.37 872	34.97 882	19.60 872

acva	29.65 870	17.75 862	10.04 847	35.31 873	33.15 873	26.42 865	46.65 871	19.89 870	17.74 870	18.92 869	23.36 877	30.14 880	23.59 879	41.87 884	45.99 885	59.56 886	34.38 885	33.25 885	20.37 872	34.97 882	19.60 872

DLNR_Zeroshot_test	10.44 847	12.10 858	19.93 859	106.08 879	23.66 869	0.14 71	0.13 116	3.22 842	0.17 168	0.16 280	0.23 354	0.16 303	0.10 119	0.31 483	0.15 325	2.36 850	0.06 324	0.07 214	0.07 315	39.70 884	0.06 204

DLNR-FE	10.45 848	12.13 859	19.94 860	106.10 880	23.12 868	0.14 71	0.13 116	3.28 843	0.17 168	0.16 280	0.23 354	0.16 303	0.10 119	0.31 483	0.15 325	2.41 851	0.06 324	0.07 214	0.07 315	40.22 885	0.06 204

Anonymous_1	16.62 858	9.35 852	9.84 846	10.66 847	14.64 855	18.66 861	27.12 868	12.64 865	13.51 864	10.76 865	10.30 858	10.13 860	10.60 859	11.06 862	12.74 861	15.87 875	7.74 859	16.92 873	43.48 882	58.66 886	7.68 854

Light2-Stereo	42.68 877	18.61 864	35.43 875	49.89 877	31.26 872	20.59 864	0.50 779	31.24 882	1.90 828	63.85 887	34.95 884	34.68 886	8.98 856	90.83 886	38.96 880	46.99 885	8.80 864	113.79 888	105.60 887	60.31 887	56.37 879

test_example2	101.33 878	108.28 881	68.15 877	98.43 878	106.93 880	89.75 880	102.43 887	36.80 883	97.65 887	129.04 888	130.15 887	65.26 888	66.62 887	92.11 887	80.24 887	144.10 888	199.48 887	81.81 887	103.01 886	125.01 888	101.27 880

ccccc		256.29 882		354.40 881	364.36 881	149.10 882		152.89 889		153.93 889		164.00 889		268.02 889		390.55 889	349.22 888	244.59 889	219.82 888	412.30 889

ASD4		6.65 848

Low-res two-view benchmark