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

test410_97500	0.20 24	0.23 87	0.70 76	0.22 70	0.18 239	0.46 228	0.11 4	0.34 47	0.29 43	0.18 72	0.15 40	0.15 47	0.15 65	0.23 39	0.15 16	0.06 1	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

test410	0.20 24	0.24 106	0.70 76	0.22 70	0.19 277	0.47 240	0.11 4	0.35 50	0.30 46	0.21 127	0.15 40	0.14 20	0.14 37	0.23 39	0.15 16	0.06 1	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

over v1	0.23 84	0.77 544	0.73 86	0.23 101	0.10 2	0.31 48	0.12 8	0.39 86	0.35 114	0.16 28	0.15 40	0.18 101	0.20 165	0.29 124	0.18 80	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.05 1	0.11 160	0.07 12

over-8	0.23 84	0.76 534	0.79 101	0.24 135	0.10 2	0.34 76	0.13 14	0.35 50	0.33 83	0.15 16	0.15 40	0.19 127	0.18 122	0.29 124	0.17 66	0.09 161	0.06 25	0.07 2	0.05 1	0.11 160	0.07 12

over-9	0.24 95	0.77 544	0.85 112	0.23 101	0.11 12	0.35 85	0.13 14	0.37 69	0.34 97	0.15 16	0.14 36	0.19 127	0.19 150	0.29 124	0.17 66	0.09 161	0.06 25	0.07 2	0.05 1	0.10 122	0.07 12

testmc14	0.25 108	0.17 2	0.71 80	0.45 602	0.24 388	0.47 240	0.18 125	0.35 50	0.35 114	0.16 28	0.20 90	0.20 134	0.15 65	0.48 331	0.19 108	0.07 29	0.08 212	0.06 1	0.05 1	0.09 87	0.28 561

MCSU-Stereo	0.23 84	0.19 12	0.73 86	0.22 70	0.16 154	0.48 257	0.20 169	0.33 41	0.38 168	0.20 112	0.21 99	0.24 193	0.13 23	0.42 271	0.19 108	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.10 137

mm2	0.17 1	0.19 12	0.65 53	0.20 10	0.12 26	0.20 10	0.14 34	0.29 12	0.28 31	0.13 6	0.13 19	0.18 101	0.13 23	0.25 58	0.15 16	0.07 29	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

mm1	0.17 1	0.19 12	0.65 53	0.20 10	0.12 26	0.20 10	0.14 34	0.32 31	0.28 31	0.13 6	0.13 19	0.18 101	0.13 23	0.25 58	0.15 16	0.07 29	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

PSi22a	0.20 24	0.28 181	0.89 127	0.20 10	0.11 12	0.16 4	0.14 34	0.32 31	0.35 114	0.12 3	0.09 1	0.22 157	0.16 86	0.20 5	0.14 4	0.09 161	0.09 308	0.07 2	0.05 1	0.13 220	0.11 168

LACA3	0.18 5	0.20 29	0.67 69	0.19 3	0.12 26	0.35 85	0.17 102	0.27 8	0.31 53	0.16 28	0.13 19	0.15 47	0.15 65	0.28 104	0.13 1	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.10 122	0.06 1

GeoVLM	0.18 5	0.19 12	0.64 42	0.20 10	0.12 26	0.30 40	0.14 34	0.29 12	0.28 31	0.16 28	0.13 19	0.18 101	0.15 65	0.25 58	0.21 170	0.07 29	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

DispViT+	0.23 84	0.23 87	0.98 155	0.19 3	0.44 623	0.22 18	0.14 34	0.41 109	0.37 160	0.19 95	0.16 55	0.18 101	0.15 65	0.38 242	0.17 66	0.11 370	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MatchStereo	0.24 95	0.38 302	1.37 246	0.20 10	0.10 2	0.22 18	0.14 34	0.41 109	0.40 201	0.14 11	0.25 164	0.15 47	0.15 65	0.25 58	0.18 80	0.09 161	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.18 5	0.19 12	0.65 53	0.20 10	0.12 26	0.30 40	0.14 34	0.29 12	0.28 31	0.16 28	0.13 19	0.18 101	0.15 65	0.25 58	0.21 170	0.07 29	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

HiDET	0.19 9	0.20 29	0.62 37	0.20 10	0.13 59	0.36 101	0.13 14	0.35 50	0.31 53	0.16 28	0.14 36	0.17 81	0.15 65	0.25 58	0.23 209	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

LCMNet	0.20 24	0.21 45	0.61 30	0.20 10	0.13 59	0.39 135	0.14 34	0.34 47	0.34 97	0.16 28	0.16 55	0.16 63	0.15 65	0.27 84	0.22 198	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.08 61

Monster-pub-mixall	0.21 47	0.31 228	0.69 73	0.21 39	0.13 59	0.27 26	0.12 8	0.37 69	0.26 18	0.21 127	0.19 79	0.15 47	0.12 15	0.47 324	0.29 308	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.08 47	0.12 217

StereoAnything_RVC	0.35 239	1.25 694	1.82 406	0.20 10	0.12 26	0.26 25	0.15 57	0.43 128	0.37 160	0.14 11	0.10 3	0.11 3	0.19 150	0.46 312	0.14 4	0.11 370	0.09 308	0.08 78	0.05 1	0.76 709	0.18 411

trnet	0.28 155	0.26 139	1.32 229	0.19 3	0.12 26	0.54 344	0.15 57	0.48 200	0.46 275	0.27 240	0.33 260	0.24 193	0.21 180	0.30 141	0.21 170	0.10 275	0.07 89	0.08 78	0.05 1	0.09 87	0.07 12

LoS_RVC	0.29 168	0.33 247	1.19 196	0.25 163	0.34 545	0.43 186	0.22 261	0.42 120	0.32 66	0.22 150	0.33 260	0.23 175	0.24 242	0.31 152	0.21 170	0.07 29	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.10 122	0.31 592

CAS	0.35 239	0.25 121	1.30 223	0.79 697	0.34 545	0.51 307	0.23 303	0.46 161	0.39 183	0.22 150	0.31 239	0.20 134	0.17 95	0.28 104	0.23 209	0.73 718	0.06 25	0.07 2	0.05 1	0.09 87	0.37 635

LoS	0.31 195	0.30 214	1.52 291	0.23 101	0.13 59	0.54 344	0.20 169	0.48 200	0.49 308	0.25 206	0.28 198	0.37 323	0.24 242	0.38 242	0.23 209	0.10 275	0.08 212	0.08 78	0.05 1	0.15 284	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.30 186	0.27 152	1.09 178	0.23 101	0.50 653	0.40 150	0.20 169	0.46 161	0.44 247	0.22 150	0.28 198	0.26 224	0.19 150	0.33 181	0.21 170	0.09 161	0.07 89	0.08 78	0.05 1	0.15 284	0.49 672

CREStereo	0.28 155	0.30 214	1.33 232	0.19 3	0.13 59	0.55 359	0.17 102	0.48 200	0.46 275	0.27 240	0.33 260	0.24 193	0.21 180	0.31 152	0.21 170	0.11 370	0.07 89	0.08 78	0.05 1	0.10 122	0.07 12
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	0.31 195	0.35 275	1.30 223	0.20 10	0.14 84	0.57 395	0.25 365	0.46 161	0.42 228	0.27 240	0.32 250	0.27 238	0.24 242	0.39 250	0.23 209	0.43 695	0.07 89	0.08 78	0.05 1	0.18 375	0.07 12

TT111	0.19 9	0.22 63	0.66 65	0.20 10	0.12 26	0.32 56	0.14 34	0.29 12	0.29 43	0.17 60	0.12 14	0.20 134	0.14 37	0.26 77	0.21 170	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.08 61

rgla	0.20 24	0.54 428	0.64 42	0.22 70	0.21 318	0.35 85	0.13 14	0.30 20	0.26 18	0.16 28	0.13 19	0.12 4	0.14 37	0.23 39	0.16 41	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.09 87	0.08 61

416test1013	0.20 24	0.46 377	0.72 84	0.23 101	0.22 349	0.36 101	0.13 14	0.29 12	0.26 18	0.16 28	0.13 19	0.13 7	0.15 65	0.21 14	0.16 41	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.08 61

416test	0.20 24	0.45 372	0.67 69	0.23 101	0.22 349	0.36 101	0.13 14	0.30 20	0.26 18	0.16 28	0.12 14	0.13 7	0.15 65	0.20 5	0.15 16	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

LACA_dic	0.19 9	0.33 247	0.74 88	0.20 10	0.10 2	0.36 101	0.13 14	0.22 3	0.19 3	0.16 28	0.11 8	0.15 47	0.13 23	0.33 181	0.14 4	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.10 122	0.07 12

over-6	0.26 124	0.78 554	1.04 167	0.23 101	0.11 12	0.36 101	0.15 57	0.46 161	0.37 160	0.16 28	0.16 55	0.16 63	0.18 122	0.37 231	0.16 41	0.10 275	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.09 87	0.07 12

MGA	0.19 9	0.27 152	0.57 19	0.20 10	0.18 239	0.37 112	0.14 34	0.30 20	0.25 11	0.18 72	0.14 36	0.15 47	0.10 3	0.30 141	0.17 66	0.08 72	0.08 212	0.07 2	0.06 27	0.09 87	0.08 61

CAR	0.19 9	0.28 181	0.60 25	0.21 39	0.16 154	0.37 112	0.13 14	0.32 31	0.25 11	0.19 95	0.15 40	0.14 20	0.10 3	0.27 84	0.17 66	0.08 72	0.08 212	0.07 2	0.06 27	0.10 122	0.08 61

MSE-Stereo	0.19 9	0.27 152	0.60 25	0.20 10	0.16 154	0.37 112	0.13 14	0.32 31	0.25 11	0.18 72	0.15 40	0.14 20	0.10 3	0.30 141	0.17 66	0.08 72	0.08 212	0.07 2	0.06 27	0.10 122	0.08 61

TS12	0.24 95	0.26 139	0.83 109	0.25 163	0.11 12	0.46 228	0.17 102	0.46 161	0.43 239	0.20 112	0.31 239	0.18 101	0.20 165	0.31 152	0.22 198	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.11 160	0.07 12

LiteMatch*	0.19 9	0.19 12	0.85 112	0.20 10	0.14 84	0.28 29	0.15 57	0.29 12	0.28 31	0.16 28	0.13 19	0.16 63	0.14 37	0.24 49	0.21 170	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.08 61

aanet-new-90k	0.29 168	0.47 388	1.41 256	0.26 211	0.18 239	0.43 186	0.19 141	0.47 185	0.32 66	0.16 28	0.18 73	0.15 47	0.21 180	0.37 231	0.13 1	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.46 665

aanet-new-60k	0.29 168	0.51 410	1.68 320	0.25 163	0.12 26	0.39 135	0.19 141	0.43 128	0.33 83	0.18 72	0.19 79	0.17 81	0.19 150	0.31 152	0.14 4	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.26 542

aanet-new-70k	0.27 138	0.48 393	1.33 232	0.25 163	0.12 26	0.39 135	0.19 141	0.45 152	0.33 83	0.17 60	0.21 99	0.16 63	0.21 180	0.38 242	0.14 4	0.06 1	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.10 122	0.22 477

aanet-new-78k	0.33 214	0.44 362	2.51 605	0.26 211	0.12 26	0.42 177	0.20 169	0.45 152	0.31 53	0.16 28	0.22 119	0.15 47	0.25 258	0.34 196	0.13 1	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.10 122	0.31 592

aanet-new-40k	0.25 108	0.37 288	1.35 239	0.24 135	0.24 388	0.38 129	0.20 169	0.39 86	0.26 18	0.18 72	0.24 147	0.16 63	0.20 165	0.20 5	0.15 16	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.18 411

aanet-new-36k	0.29 168	0.63 474	1.51 289	0.24 135	0.11 12	0.43 186	0.19 141	0.44 137	0.35 114	0.19 95	0.24 147	0.16 63	0.22 197	0.29 124	0.15 16	0.06 1	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.24 519

aanet-new-34k	0.27 138	0.57 446	1.36 241	0.23 101	0.11 12	0.34 76	0.20 169	0.36 63	0.30 46	0.19 95	0.27 186	0.17 81	0.22 197	0.20 5	0.15 16	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.29 569

aanet-32k-new	0.30 186	0.60 453	1.61 307	0.25 163	0.15 117	0.46 228	0.21 217	0.41 109	0.33 83	0.17 60	0.24 147	0.17 81	0.23 224	0.30 141	0.15 16	0.08 72	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.39 644

aanet-new-32k	0.27 138	0.49 398	1.73 337	0.25 163	0.17 188	0.40 150	0.20 169	0.35 50	0.27 24	0.18 72	0.21 99	0.20 134	0.22 197	0.22 29	0.14 4	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.11 168

aanet-new-30k	0.28 155	0.49 398	1.75 349	0.25 163	0.17 188	0.40 150	0.20 169	0.35 50	0.27 24	0.18 72	0.21 99	0.20 134	0.22 197	0.22 29	0.14 4	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.11 168

aanet-new-16k	0.26 124	0.47 388	1.36 241	0.25 163	0.12 26	0.36 101	0.18 125	0.40 97	0.35 114	0.18 72	0.21 99	0.18 101	0.21 180	0.21 14	0.16 41	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.10 122	0.11 168

aanet-new-14k	0.25 108	0.33 247	1.13 183	0.26 211	0.12 26	0.37 112	0.21 217	0.45 152	0.36 146	0.20 112	0.27 186	0.15 47	0.29 342	0.24 49	0.17 66	0.08 72	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.11 160	0.12 217

aanet-new-8k	0.26 124	0.38 302	1.21 202	0.25 163	0.13 59	0.44 198	0.22 261	0.49 211	0.34 97	0.18 72	0.21 99	0.17 81	0.25 258	0.29 124	0.17 66	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.12 217

aanet-new	0.32 202	0.29 196	2.39 569	0.25 163	0.25 412	0.43 186	0.21 217	0.41 109	0.31 53	0.18 72	0.23 135	0.16 63	0.30 353	0.33 181	0.15 16	0.09 161	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.10 122	0.13 260

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 95	0.22 63	0.90 131	0.23 101	0.32 517	0.47 240	0.21 217	0.48 200	0.34 97	0.20 112	0.25 164	0.21 150	0.23 224	0.20 5	0.17 66	0.08 72	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.09 94

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 108	0.41 333	1.08 174	0.23 101	0.23 372	0.45 208	0.20 169	0.44 137	0.30 46	0.18 72	0.21 99	0.22 157	0.20 165	0.23 39	0.16 41	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.14 289

RT-Monster	0.29 168	0.30 214	0.95 147	0.25 163	0.28 457	0.46 228	0.15 57	0.53 256	0.55 378	0.37 306	0.36 278	0.28 251	0.21 180	0.32 166	0.21 170	0.09 161	0.08 212	0.08 78	0.06 27	0.15 284	0.14 289

PipStereo	0.19 9	0.26 139	0.85 112	0.21 39	0.10 2	0.16 4	0.15 57	0.35 50	0.35 114	0.12 3	0.10 3	0.21 150	0.14 37	0.21 14	0.15 16	0.08 72	0.09 308	0.07 2	0.06 27	0.12 183	0.09 94

PSi22b	0.20 24	0.26 139	0.88 123	0.21 39	0.10 2	0.16 4	0.15 57	0.35 50	0.35 114	0.12 3	0.10 3	0.21 150	0.14 37	0.21 14	0.15 16	0.08 72	0.10 361	0.07 2	0.06 27	0.12 183	0.09 94

PSi22	0.37 256	0.73 525	1.71 333	0.28 271	0.13 59	0.44 198	0.14 34	0.64 335	0.51 326	0.22 150	0.28 198	0.36 317	0.22 197	0.65 419	0.27 278	0.07 29	0.14 502	0.07 2	0.06 27	0.28 532	0.12 217

Foundation-i1c-attn	0.22 72	0.18 7	0.68 71	0.20 10	0.10 2	0.27 26	0.20 169	0.49 211	0.37 160	0.20 112	0.23 135	0.24 193	0.25 258	0.29 124	0.18 80	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.06 1	0.09 94

Foundation-i1b	0.22 72	0.20 29	0.69 73	0.20 10	0.11 12	0.28 29	0.20 169	0.50 220	0.37 160	0.21 127	0.22 119	0.27 238	0.24 242	0.28 104	0.18 80	0.08 72	0.08 212	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.06 1

Foundation-i1a	0.22 72	0.16 1	0.66 65	0.20 10	0.10 2	0.29 36	0.21 217	0.50 220	0.39 183	0.25 206	0.22 119	0.27 238	0.25 258	0.33 181	0.18 80	0.08 72	0.09 308	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.08 61

Foundation-i32	0.20 24	0.28 181	0.87 120	0.20 10	0.11 12	0.20 10	0.15 57	0.32 31	0.36 146	0.13 6	0.10 3	0.25 209	0.14 37	0.19 2	0.15 16	0.09 161	0.09 308	0.07 2	0.06 27	0.11 160	0.12 217

LACA2	0.25 108	0.74 530	1.30 223	0.20 10	0.10 2	0.39 135	0.17 102	0.32 31	0.36 146	0.15 16	0.15 40	0.18 101	0.14 37	0.22 29	0.14 4	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.06 1

LACA1	0.19 9	0.39 315	0.60 25	0.19 3	0.10 2	0.42 177	0.15 57	0.31 26	0.34 97	0.15 16	0.11 8	0.14 20	0.15 65	0.25 58	0.15 16	0.09 161	0.07 89	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

Test_v1	0.21 47	0.27 152	0.95 147	0.20 10	0.14 84	0.28 29	0.15 57	0.37 69	0.27 24	0.16 28	0.18 73	0.15 47	0.13 23	0.25 58	0.19 108	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.11 168

VMStereo-Base	0.26 124	0.27 152	1.26 211	0.20 10	0.12 26	0.42 177	0.17 102	0.37 69	0.40 201	0.22 150	0.31 239	0.29 264	0.21 180	0.32 166	0.20 148	0.10 275	0.08 212	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.09 94

BridgeDepth_RVC	0.20 24	0.20 29	0.74 88	0.17 1	0.12 26	0.32 56	0.12 8	0.33 41	0.46 275	0.15 16	0.15 40	0.16 63	0.19 150	0.23 39	0.18 80	0.10 275	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CSFM-Stereo	0.19 9	0.20 29	0.60 25	0.20 10	0.11 12	0.39 135	0.15 57	0.35 50	0.27 24	0.18 72	0.15 40	0.17 81	0.16 86	0.26 77	0.21 170	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.09 94

VIP-Stereo	0.28 155	0.56 440	1.05 170	0.23 101	0.19 277	0.52 328	0.17 102	0.44 137	0.39 183	0.18 72	0.25 164	0.24 193	0.15 65	0.33 181	0.19 108	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.14 256	0.32 602

GEAStereo	0.35 239	0.32 237	1.17 192	0.53 643	0.60 681	0.55 359	0.21 217	0.40 97	0.27 24	0.20 112	0.22 119	0.16 63	0.18 122	0.44 287	0.16 41	0.11 370	0.37 687	0.08 78	0.06 27	0.33 577	0.71 699

BridgeDepth	0.19 9	0.30 214	0.55 14	0.23 101	0.09 1	0.38 129	0.15 57	0.32 31	0.33 83	0.16 28	0.12 14	0.23 175	0.19 150	0.27 84	0.15 16	0.07 29	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
gasm-f	0.36 249	0.34 266	1.13 183	0.53 643	0.44 623	0.54 344	0.27 414	0.40 97	0.27 24	0.20 112	0.33 260	0.16 63	0.22 197	0.36 220	0.25 252	0.11 370	0.37 687	0.08 78	0.06 27	0.38 627	0.71 699

252Zero-FE	0.62 543	0.27 152	0.83 109	0.24 135	0.13 59	0.31 48	0.13 14	0.39 86	0.32 66	8.03 763	0.23 135	0.12 4	0.12 15	0.26 77	0.44 458	0.09 161	0.12 455	0.07 2	0.06 27	0.09 87	0.12 217

Zero-FE251	0.56 503	0.29 196	1.27 214	0.26 211	0.16 154	0.44 198	0.16 87	0.44 137	0.35 114	5.31 759	0.19 79	0.22 157	0.19 150	0.24 49	1.08 627	0.10 275	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.13 260

Wavelet-MonSter	0.18 5	0.20 29	0.51 2	0.22 70	0.17 188	0.35 85	0.14 34	0.27 8	0.25 11	0.19 95	0.21 99	0.14 20	0.15 65	0.27 84	0.16 41	0.06 1	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.06 1	0.14 289

Replicate-Monster	0.23 84	0.40 323	0.94 146	0.21 39	0.14 84	0.37 112	0.13 14	0.40 97	0.36 146	0.22 150	0.15 40	0.15 47	0.15 65	0.40 257	0.15 16	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.15 333

asda	0.22 72	0.25 121	0.70 76	0.21 39	0.16 154	0.43 186	0.16 87	0.44 137	0.35 114	0.22 150	0.20 90	0.14 20	0.20 165	0.25 58	0.22 198	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

asd	0.20 24	0.22 63	0.65 53	0.22 70	0.17 188	0.41 161	0.14 34	0.35 50	0.32 66	0.24 185	0.20 90	0.15 47	0.18 122	0.26 77	0.16 41	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.08 61

qwe	0.21 47	0.22 63	0.61 30	0.21 39	0.20 301	0.41 161	0.15 57	0.46 161	0.35 114	0.26 224	0.22 119	0.14 20	0.14 37	0.31 152	0.22 198	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

2.25w	0.21 47	0.22 63	0.51 2	0.21 39	0.14 84	0.36 101	0.13 14	0.42 120	0.34 97	0.23 174	0.27 186	0.14 20	0.18 122	0.33 181	0.24 237	0.06 1	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

4.25_new	0.21 47	0.23 87	0.64 42	0.22 70	0.18 239	0.41 161	0.17 102	0.41 109	0.35 114	0.22 150	0.21 99	0.14 20	0.18 122	0.25 58	0.18 80	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 47	0.23 87	0.64 42	0.22 70	0.18 239	0.41 161	0.17 102	0.41 109	0.35 114	0.22 150	0.21 99	0.14 20	0.18 122	0.25 58	0.18 80	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

4.5_new	0.21 47	0.22 63	0.63 38	0.21 39	0.15 117	0.40 150	0.17 102	0.40 97	0.35 114	0.25 206	0.22 119	0.14 20	0.14 37	0.22 29	0.21 170	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 47	0.22 63	0.63 38	0.21 39	0.15 117	0.40 150	0.17 102	0.40 97	0.35 114	0.25 206	0.22 119	0.14 20	0.14 37	0.22 29	0.21 170	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 47	0.23 87	0.64 42	0.22 70	0.18 239	0.41 161	0.17 102	0.41 109	0.35 114	0.22 150	0.21 99	0.14 20	0.18 122	0.25 58	0.18 80	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

4w-stereo	0.20 24	0.21 45	0.57 19	0.21 39	0.15 117	0.39 135	0.13 14	0.39 86	0.33 83	0.22 150	0.21 99	0.13 7	0.20 165	0.29 124	0.21 170	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

2.5w	0.21 47	0.23 87	0.50 1	0.22 70	0.15 117	0.39 135	0.19 141	0.47 185	0.36 146	0.21 127	0.22 119	0.13 7	0.17 95	0.33 181	0.20 148	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

2.75w_new	0.21 47	0.21 45	0.57 19	0.20 10	0.14 84	0.40 150	0.18 125	0.47 185	0.36 146	0.24 185	0.20 90	0.13 7	0.19 150	0.31 152	0.21 170	0.07 29	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.06 1	0.07 12

3.25w_new	0.20 24	0.20 29	0.52 5	0.21 39	0.14 84	0.37 112	0.14 34	0.43 128	0.35 114	0.23 174	0.21 99	0.16 63	0.18 122	0.27 84	0.20 148	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 61

3.25w	0.20 24	0.20 29	0.52 5	0.21 39	0.14 84	0.37 112	0.14 34	0.43 128	0.35 114	0.23 174	0.21 99	0.16 63	0.18 122	0.27 84	0.20 148	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 61

3.75w	0.21 47	0.21 45	0.61 30	0.21 39	0.20 301	0.44 198	0.16 87	0.44 137	0.30 46	0.22 150	0.20 90	0.13 7	0.18 122	0.29 124	0.21 170	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 61

3.5w_stereo	0.21 47	0.22 63	0.55 14	0.21 39	0.15 117	0.40 150	0.14 34	0.43 128	0.33 83	0.21 127	0.24 147	0.14 20	0.18 122	0.34 196	0.22 198	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 61

3w_stereo	0.21 47	0.22 63	0.59 23	0.22 70	0.12 26	0.37 112	0.22 261	0.50 220	0.38 168	0.22 150	0.21 99	0.12 4	0.22 197	0.26 77	0.18 80	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.08 61

2w_stereo	0.21 47	0.19 12	0.51 2	0.22 70	0.13 59	0.41 161	0.20 169	0.50 220	0.34 97	0.25 206	0.23 135	0.13 7	0.23 224	0.24 49	0.22 198	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

1w_stereo	0.22 72	0.17 2	0.52 5	0.23 101	0.16 154	0.44 198	0.22 261	0.55 273	0.40 201	0.25 206	0.29 207	0.13 7	0.26 278	0.28 104	0.20 148	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

monsterstereo	0.22 72	0.22 63	0.52 5	0.25 163	0.27 443	0.39 135	0.14 34	0.51 231	0.33 83	0.25 206	0.27 186	0.13 7	0.13 23	0.38 242	0.21 170	0.07 29	0.07 89	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.06 1

IGEV	0.22 72	0.28 181	0.88 123	0.21 39	0.24 388	0.42 177	0.17 102	0.35 50	0.37 160	0.20 112	0.22 119	0.14 20	0.12 15	0.24 49	0.20 148	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.07 12

111111	0.24 95	0.21 45	0.82 107	0.24 135	0.21 318	0.43 186	0.13 14	0.45 152	0.35 114	0.22 150	0.27 186	0.18 101	0.16 86	0.35 206	0.18 80	0.09 161	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.25 492	0.08 61

LG-Stereo_L2	0.21 47	0.31 228	0.85 112	0.22 70	0.14 84	0.31 48	0.22 261	0.38 79	0.25 11	0.17 60	0.11 8	0.13 7	0.12 15	0.32 166	0.18 80	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.10 137

LG-Stereo_L1	0.21 47	0.31 228	0.85 112	0.22 70	0.14 84	0.28 29	0.21 217	0.38 79	0.26 18	0.16 28	0.11 8	0.13 7	0.11 8	0.37 231	0.18 80	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.10 137

MLG-Stereo_test3	0.21 47	0.35 275	0.65 53	0.21 39	0.14 84	0.36 101	0.13 14	0.37 69	0.40 201	0.21 127	0.12 14	0.17 81	0.12 15	0.25 58	0.16 41	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.10 137

MLG-Stereo_test2	0.21 47	0.36 285	0.68 71	0.21 39	0.17 188	0.45 208	0.12 8	0.35 50	0.42 228	0.15 16	0.11 8	0.22 157	0.10 3	0.28 104	0.16 41	0.09 161	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.09 94

MLG-Stereo_test1	0.21 47	0.33 247	0.61 30	0.23 101	0.21 318	0.45 208	0.13 14	0.33 41	0.46 275	0.13 6	0.09 1	0.18 101	0.12 15	0.32 166	0.15 16	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.09 94

MLG-Stereo	0.21 47	0.33 247	0.60 25	0.23 101	0.12 26	0.44 198	0.13 14	0.39 86	0.46 275	0.13 6	0.10 3	0.17 81	0.13 23	0.35 206	0.15 16	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.09 94

LG-G_1	0.23 84	0.37 288	0.71 80	0.23 101	0.11 12	0.51 307	0.12 8	0.44 137	0.39 183	0.19 95	0.15 40	0.19 127	0.15 65	0.36 220	0.16 41	0.09 161	0.08 212	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.11 168

LG-G	0.23 84	0.37 288	0.71 80	0.23 101	0.11 12	0.51 307	0.12 8	0.44 137	0.39 183	0.19 95	0.15 40	0.19 127	0.15 65	0.36 220	0.16 41	0.09 161	0.08 212	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.11 168

LGtest1	0.21 47	0.37 288	0.70 76	0.22 70	0.12 26	0.31 48	0.11 4	0.36 63	0.39 183	0.17 60	0.13 19	0.16 63	0.14 37	0.25 58	0.27 278	0.10 275	0.09 308	0.08 78	0.06 27	0.10 122	0.10 137

FoundationStereo	0.20 24	0.30 214	0.81 105	0.21 39	0.22 349	0.21 16	0.16 87	0.25 5	0.38 168	0.15 16	0.11 8	0.18 101	0.17 95	0.23 39	0.16 41	0.09 161	0.13 483	0.08 78	0.06 27	0.07 5	0.07 12

HUF	0.59 524	0.65 487	2.46 585	0.45 602	0.77 701	0.34 76	0.24 340	0.46 161	0.39 183	0.31 268	0.28 198	0.25 209	0.19 150	0.67 425	0.18 80	0.12 433	2.03 761	0.08 78	0.06 27	0.31 559	1.59 747

GIP-stereo	0.26 124	0.22 63	0.78 99	0.29 309	0.20 301	0.42 177	0.17 102	0.64 335	0.39 183	0.18 72	0.24 147	0.23 175	0.18 122	0.25 58	0.47 473	0.09 161	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.17 347	0.08 61

DEFOM-Stereo	0.22 72	0.22 63	0.91 136	0.23 101	0.13 59	0.49 276	0.18 125	0.30 20	0.28 31	0.19 95	0.17 60	0.14 20	0.14 37	0.41 263	0.16 41	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.09 87	0.09 94

IGEV-Stereo++	0.23 84	0.23 87	0.64 42	0.24 135	0.22 349	0.47 240	0.13 14	0.52 247	0.33 83	0.18 72	0.24 147	0.17 81	0.22 197	0.32 166	0.19 108	0.08 72	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.17 347	0.09 94

Any-RAFT	0.38 269	0.25 121	1.89 438	0.27 237	0.17 188	0.68 558	0.21 217	0.78 458	0.53 356	0.43 346	0.43 328	0.54 451	0.30 353	0.41 263	0.20 148	0.10 275	0.12 455	0.08 78	0.06 27	0.10 122	0.09 94

s12784h	0.36 249	0.28 181	1.58 300	0.23 101	0.11 12	0.62 485	0.24 340	0.79 474	0.64 477	0.44 353	0.52 422	0.28 251	0.26 278	0.50 349	0.24 237	0.11 370	0.06 25	0.09 184	0.06 27	0.16 323	0.06 1

TANstereo	0.33 214	0.49 398	1.75 349	0.23 101	0.12 26	0.54 344	0.16 87	0.40 97	0.45 264	0.45 364	0.51 407	0.26 224	0.22 197	0.29 124	0.20 148	0.10 275	0.10 361	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.11 168

XX-TBD	0.34 225	0.77 544	1.75 349	0.34 454	0.13 59	0.51 307	0.17 102	0.43 128	0.50 319	0.37 306	0.49 390	0.23 175	0.18 122	0.28 104	0.24 237	0.10 275	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.07 12

iResNet_ROB	0.50 435	1.15 680	1.73 337	0.31 362	0.21 318	0.58 412	0.22 261	0.95 614	0.82 630	0.58 520	0.62 517	0.57 475	0.39 438	0.84 468	0.40 432	0.11 370	0.08 212	0.09 184	0.06 27	0.21 429	0.13 260

pmcnn	1.32 699	1.05 659	2.77 650	0.74 692	1.43 730	0.72 578	0.56 639	0.96 619	0.91 654	0.99 675	2.92 737	6.01 754	0.70 623	2.38 688	3.32 731	0.13 469	0.10 361	0.08 78	0.06 27	0.34 589	0.22 477

EE1	0.34 225	0.18 7	1.79 392	0.28 271	0.17 188	0.50 290	0.20 169	0.71 378	0.44 247	0.33 282	0.33 260	0.29 264	0.23 224	0.43 276	0.19 108	0.10 275	0.10 361	0.09 184	0.07 118	0.26 514	0.09 94

SCION-M(vits-remse)	0.25 108	0.22 63	1.44 265	0.35 471	0.17 188	0.33 64	0.15 57	0.46 161	0.32 66	0.16 28	0.17 60	0.14 20	0.11 8	0.27 84	0.23 209	0.15 538	0.10 361	0.07 2	0.07 118	0.07 5	0.09 94

SCION-Mon(vits-remp)	0.29 168	0.37 288	1.44 265	0.35 471	0.46 642	0.72 578	0.15 57	0.46 161	0.32 66	0.16 28	0.17 60	0.14 20	0.11 8	0.27 84	0.23 209	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 118	0.07 5	0.09 94

DF_test	0.20 24	0.28 181	1.00 158	0.23 101	0.16 154	0.15 2	0.15 57	0.28 11	0.25 11	0.15 16	0.16 55	0.14 20	0.14 37	0.21 14	0.18 80	0.10 275	0.07 89	0.08 78	0.07 118	0.11 160	0.08 61

small-0shot	0.21 47	0.38 302	0.93 141	0.20 10	0.14 84	0.22 18	0.21 217	0.31 26	0.39 183	0.14 11	0.24 147	0.14 20	0.12 15	0.20 5	0.19 108	0.08 72	0.06 25	0.08 78	0.07 118	0.09 87	0.07 12

anonymous	0.24 95	0.43 349	1.04 167	0.24 135	0.15 117	0.23 21	0.22 261	0.39 86	0.28 31	0.20 112	0.24 147	0.16 63	0.13 23	0.28 104	0.17 66	0.08 72	0.06 25	0.09 184	0.07 118	0.09 87	0.20 447

ManiGeoR	0.44 344	1.04 656	2.50 600	0.22 70	0.19 277	0.47 240	0.18 125	0.72 385	0.53 356	0.28 247	0.36 278	0.32 286	0.28 319	0.85 470	0.33 370	0.10 275	0.07 89	0.09 184	0.07 118	0.12 183	0.10 137

HLF11	0.44 344	0.97 632	2.44 581	0.22 70	0.19 277	0.43 186	0.17 102	0.66 345	0.51 326	0.33 282	0.40 313	0.31 276	0.29 342	0.88 477	0.35 392	0.10 275	0.08 212	0.08 78	0.07 118	0.13 220	0.11 168

HLf10	0.44 344	1.04 656	2.50 600	0.22 70	0.19 277	0.47 240	0.18 125	0.72 385	0.53 356	0.28 247	0.36 278	0.32 286	0.28 319	0.85 470	0.33 370	0.10 275	0.07 89	0.09 184	0.07 118	0.12 183	0.10 137

HLf8	0.45 367	1.10 667	2.46 585	0.21 39	0.19 277	0.51 307	0.18 125	0.76 429	0.58 405	0.32 278	0.37 284	0.32 286	0.28 319	0.92 479	0.26 266	0.12 433	0.07 89	0.09 184	0.07 118	0.14 256	0.11 168

TestStereo_HL2	0.41 304	0.86 583	1.82 406	0.26 211	0.16 154	0.48 257	0.20 169	0.62 322	0.51 326	0.35 293	0.41 319	0.32 286	0.27 299	1.09 502	0.29 308	0.10 275	0.07 89	0.08 78	0.07 118	0.13 220	0.10 137

GGDA	0.41 304	0.90 601	1.83 410	0.26 211	0.15 117	0.50 290	0.20 169	0.63 331	0.52 338	0.35 293	0.41 319	0.31 276	0.27 299	1.11 507	0.27 278	0.10 275	0.07 89	0.08 78	0.07 118	0.13 220	0.10 137

monster-pro	0.20 24	0.22 63	0.65 53	0.21 39	0.17 188	0.33 64	0.15 57	0.46 161	0.32 66	0.16 28	0.17 60	0.14 20	0.11 8	0.27 84	0.23 209	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 118	0.07 5	0.09 94

PointNet	0.20 24	0.21 45	0.82 107	0.21 39	0.12 26	0.37 112	0.16 87	0.33 41	0.28 31	0.16 28	0.15 40	0.18 101	0.13 23	0.22 29	0.16 41	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.07 118	0.07 5	0.07 12

aanet-new-22k	0.28 155	0.52 412	1.51 289	0.24 135	0.13 59	0.33 64	0.22 261	0.37 69	0.32 66	0.18 72	0.24 147	0.18 101	0.21 180	0.27 84	0.16 41	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.07 118	0.09 87	0.31 592

aanet-new-10k	0.27 138	0.52 412	1.27 214	0.27 237	0.15 117	0.49 276	0.21 217	0.46 161	0.31 53	0.21 127	0.20 90	0.19 127	0.22 197	0.26 77	0.18 80	0.08 72	0.08 212	0.08 78	0.07 118	0.10 122	0.16 369

aanet-new-12k	0.24 95	0.24 106	1.06 172	0.27 237	0.12 26	0.43 186	0.20 169	0.51 231	0.34 97	0.19 95	0.16 55	0.15 47	0.21 180	0.25 58	0.16 41	0.07 29	0.06 25	0.09 184	0.07 118	0.11 160	0.09 94

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 95	0.31 228	0.88 123	0.25 163	0.23 372	0.45 208	0.22 261	0.39 86	0.30 46	0.21 127	0.27 186	0.18 101	0.21 180	0.23 39	0.16 41	0.07 29	0.09 308	0.08 78	0.07 118	0.11 160	0.13 260

Foundation-i1	0.26 124	0.29 196	0.75 90	0.23 101	0.21 318	0.30 40	0.22 261	0.60 313	0.43 239	0.24 185	0.31 239	0.35 310	0.23 224	0.27 84	0.19 108	0.09 161	0.08 212	0.08 78	0.07 118	0.11 160	0.07 12

WQFJA1++	2.30 730	0.22 63	6.03 742	1.08 717	1.15 725	0.29 36	0.14 34	0.39 86	0.24 8	13.61 775	0.19 79	3.34 738	0.17 95	0.33 181	0.24 237	0.10 275	0.07 89	0.08 78	0.07 118	18.19 785	0.14 289

MonStereo	0.20 24	0.22 63	0.65 53	0.21 39	0.17 188	0.33 64	0.15 57	0.46 161	0.32 66	0.16 28	0.17 60	0.14 20	0.11 8	0.27 84	0.23 209	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 118	0.07 5	0.09 94

DA	0.32 202	0.26 139	0.89 127	0.29 309	0.25 412	0.63 503	0.22 261	0.60 313	0.39 183	0.23 174	0.30 222	0.24 193	0.26 278	0.60 395	0.18 80	0.10 275	0.12 455	0.09 184	0.07 118	0.10 122	0.52 675

Monster-pub-eth3d	0.20 24	0.22 63	0.65 53	0.21 39	0.17 188	0.33 64	0.15 57	0.46 161	0.32 66	0.16 28	0.17 60	0.14 20	0.11 8	0.27 84	0.23 209	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 118	0.07 5	0.09 94

GGEV	0.32 202	0.26 139	0.89 127	0.29 309	0.25 412	0.63 503	0.22 261	0.60 313	0.39 183	0.23 174	0.30 222	0.24 193	0.26 278	0.60 395	0.18 80	0.10 275	0.12 455	0.09 184	0.07 118	0.10 122	0.52 675

depthmonostereo	0.26 124	0.23 87	0.65 53	0.41 566	0.13 59	0.41 161	0.19 141	0.51 231	0.40 201	0.25 206	0.29 207	0.26 224	0.28 319	0.44 287	0.23 209	0.09 161	0.10 361	0.09 184	0.07 118	0.10 122	0.08 61

xyz-stereo	3.02 743	0.29 196	30.64 794	0.23 101	0.12 26	15.52 770	0.24 340	0.51 231	0.47 296	0.59 534	7.99 761	0.64 512	0.47 528	1.39 542	0.50 489	0.09 161	0.07 89	0.34 681	0.07 118	0.13 220	0.08 61

SGD-Stereo	0.22 72	0.28 181	0.77 97	0.22 70	0.11 12	0.40 150	0.16 87	0.31 26	0.36 146	0.19 95	0.19 79	0.17 81	0.17 95	0.37 231	0.16 41	0.10 275	0.06 25	0.08 78	0.07 118	0.10 122	0.07 12

HART	0.38 269	0.53 419	1.66 316	0.26 211	0.15 117	0.30 40	0.19 141	0.67 356	0.46 275	0.29 256	0.52 422	0.38 332	0.16 86	0.41 263	0.20 148	0.08 72	0.68 728	0.09 184	0.07 118	0.34 589	0.21 462

MonSter	0.20 24	0.22 63	0.65 53	0.21 39	0.17 188	0.33 64	0.15 57	0.46 161	0.32 66	0.16 28	0.17 60	0.14 20	0.11 8	0.27 84	0.23 209	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 118	0.07 5	0.09 94

WCG-NET	0.30 186	0.42 342	1.26 211	0.24 135	0.12 26	0.43 186	0.24 340	0.40 97	0.56 390	0.35 293	0.37 284	0.26 224	0.24 242	0.29 124	0.19 108	0.08 72	0.12 455	0.08 78	0.07 118	0.22 446	0.10 137

GCAP-BAT	1.13 681	0.30 214	9.45 759	3.22 755	5.97 756	0.39 135	0.20 169	0.59 300	0.41 214	0.26 224	0.26 177	0.23 175	0.17 95	0.31 152	0.19 108	0.09 161	0.08 212	0.09 184	0.07 118	0.13 220	0.17 391

WCG-NET（raft）	0.32 202	0.53 419	1.21 202	0.23 101	0.12 26	0.44 198	0.24 340	0.40 97	0.50 319	0.35 293	0.35 274	0.47 412	0.25 258	0.35 206	0.20 148	0.08 72	0.29 668	0.08 78	0.07 118	0.22 446	0.11 168

RAFT-Stereo-weight	0.34 225	0.29 196	1.43 262	0.28 271	0.28 457	0.55 359	0.22 261	0.78 458	0.48 300	0.46 376	0.38 299	0.36 317	0.17 95	0.33 181	0.23 209	0.09 161	0.08 212	0.09 184	0.07 118	0.09 87	0.09 94

UniTT-Stereo	0.30 186	0.36 285	1.68 320	0.27 237	0.24 388	0.29 36	0.18 125	0.33 41	0.34 97	0.26 224	0.37 284	0.18 101	0.18 122	0.31 152	0.27 278	0.10 275	0.08 212	0.08 78	0.07 118	0.25 492	0.08 61

GCAPDPT-zeroshot	1.09 678	0.30 214	8.70 756	3.22 755	5.88 755	0.39 135	0.20 169	0.59 300	0.41 214	0.26 224	0.26 177	0.23 175	0.17 95	0.31 152	0.19 108	0.09 161	0.08 212	0.09 184	0.07 118	0.13 220	0.19 428

GCAP-Stereo	0.34 225	0.89 597	1.76 358	0.26 211	0.12 26	0.52 328	0.14 34	0.49 211	0.38 168	0.29 256	0.30 222	0.29 264	0.22 197	0.30 141	0.20 148	0.09 161	0.17 572	0.09 184	0.07 118	0.21 429	0.11 168

knoymous	0.34 225	0.25 121	1.75 349	0.24 135	0.18 239	0.45 208	0.24 340	0.57 285	0.38 168	0.41 335	0.39 308	0.55 454	0.25 258	0.38 242	0.23 209	0.11 370	0.08 212	0.12 409	0.07 118	0.13 220	0.12 217

RCA-Stereo	0.34 225	0.32 237	1.30 223	0.26 211	0.14 84	0.58 412	0.23 303	0.78 458	0.62 456	0.40 326	0.44 339	0.28 251	0.35 391	0.29 124	0.20 148	0.09 161	0.10 361	0.09 184	0.07 118	0.19 397	0.08 61

DCANet-4	0.40 296	0.27 152	2.21 532	0.25 163	0.14 84	0.51 307	0.22 261	0.77 441	0.72 560	0.54 462	0.47 359	0.28 251	0.37 414	0.37 231	0.34 380	0.09 161	0.07 89	0.08 78	0.07 118	0.08 47	0.22 477

fff	0.43 334	0.77 544	1.95 468	0.24 135	0.13 59	0.51 307	0.22 261	0.77 441	0.75 594	0.54 462	0.47 359	0.31 276	0.65 609	0.36 220	0.34 380	0.09 161	0.07 89	0.08 78	0.07 118	0.08 47	0.22 477

ADStereo(finetuned)	0.45 367	0.77 544	2.12 513	0.25 163	0.14 84	0.51 307	0.22 261	0.77 441	0.72 560	0.54 462	0.48 373	0.31 276	0.76 640	0.37 231	0.38 413	0.09 161	0.07 89	0.09 184	0.07 118	0.13 220	0.23 504

CroCo-Stereo	0.30 186	0.45 372	1.08 174	0.31 362	0.17 188	0.19 9	0.21 217	0.73 399	0.50 319	0.21 127	0.24 147	0.55 454	0.22 197	0.27 84	0.26 266	0.09 161	0.08 212	0.08 78	0.07 118	0.12 183	0.09 94
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
raftrobust	0.38 269	0.68 500	1.54 293	0.32 394	0.46 642	0.52 328	0.21 217	0.56 279	0.42 228	0.52 438	0.35 274	0.31 276	0.33 380	0.37 231	0.30 331	0.10 275	0.11 421	0.08 78	0.07 118	0.21 429	0.19 428

DCANet	0.42 325	0.77 544	1.95 468	0.25 163	0.14 84	0.51 307	0.22 261	0.77 441	0.72 560	0.54 462	0.48 373	0.31 276	0.41 459	0.36 220	0.39 424	0.09 161	0.07 89	0.09 184	0.07 118	0.13 220	0.23 504

csc	0.43 334	0.77 544	1.95 468	0.24 135	0.13 59	0.51 307	0.22 261	0.77 441	0.75 594	0.54 462	0.47 359	0.31 276	0.65 609	0.36 220	0.34 380	0.09 161	0.07 89	0.08 78	0.07 118	0.08 47	0.22 477

cscssc	0.43 334	0.77 544	1.95 468	0.24 135	0.13 59	0.51 307	0.22 261	0.77 441	0.75 594	0.54 462	0.47 359	0.31 276	0.65 609	0.36 220	0.34 380	0.09 161	0.07 89	0.08 78	0.07 118	0.08 47	0.22 477

111	0.48 403	1.09 666	1.95 468	0.24 135	0.13 59	0.59 431	0.26 389	0.83 497	0.78 614	0.48 397	0.52 422	0.56 468	0.38 424	0.49 342	0.38 413	0.09 161	0.07 89	0.09 184	0.07 118	0.23 461	0.35 620

R-Stereo Train	0.36 249	0.21 45	1.70 326	0.29 309	0.18 239	0.55 359	0.26 389	0.78 458	0.36 146	0.57 502	0.67 561	0.33 298	0.24 242	0.32 166	0.23 209	0.10 275	0.08 212	0.09 184	0.07 118	0.09 87	0.12 217

RAFT-Stereo	0.36 249	0.21 45	1.70 326	0.29 309	0.18 239	0.55 359	0.26 389	0.78 458	0.36 146	0.57 502	0.67 561	0.33 298	0.24 242	0.32 166	0.23 209	0.10 275	0.08 212	0.09 184	0.07 118	0.09 87	0.12 217
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNetv2_ROB	0.59 524	1.43 709	2.96 672	0.40 558	0.22 349	0.58 412	0.28 434	0.91 574	0.73 576	0.57 502	0.63 530	0.60 493	0.41 459	0.74 447	0.35 392	0.11 370	0.08 212	0.10 255	0.07 118	0.43 655	0.17 391

MLCV	0.48 403	0.89 597	1.85 416	0.29 309	0.14 84	0.59 431	0.23 303	0.72 385	0.59 415	0.66 592	0.66 558	0.55 454	0.36 397	1.03 495	0.49 484	0.09 161	0.06 25	0.09 184	0.07 118	0.19 397	0.11 168

AnonStereo	0.38 269	0.43 349	1.77 367	0.27 237	0.23 372	0.50 290	0.22 261	0.74 404	0.46 275	0.37 306	0.37 284	0.36 317	0.23 224	0.54 368	0.21 170	0.10 275	0.23 634	0.10 255	0.08 169	0.35 603	0.09 94

GELT-Stereo	0.24 95	0.33 247	0.63 38	0.24 135	0.31 506	0.42 177	0.18 125	0.59 300	0.43 239	0.24 185	0.19 79	0.21 150	0.18 122	0.29 124	0.20 148	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.08 169	0.08 47	0.08 61

Anonymus	0.21 47	0.21 45	0.75 90	0.25 163	0.14 84	0.34 76	0.16 87	0.32 31	0.31 53	0.18 72	0.15 40	0.23 175	0.17 95	0.27 84	0.24 237	0.09 161	0.07 89	0.09 184	0.08 169	0.10 122	0.10 137

LGCAT	0.24 95	0.19 12	0.64 42	0.20 10	0.12 26	0.47 240	0.14 34	0.34 47	0.19 3	0.17 60	0.13 19	0.23 175	0.15 65	0.39 250	0.21 170	0.14 515	0.34 681	0.07 2	0.08 169	0.07 5	0.53 677

TestStereo_HLe17	0.48 403	1.17 686	2.73 643	0.22 70	0.18 239	0.50 290	0.21 217	0.78 458	0.58 405	0.31 268	0.37 284	0.31 276	0.28 319	1.06 498	0.25 252	0.10 275	0.06 25	0.09 184	0.08 169	0.13 220	0.09 94

TestStereo_HL3	0.49 423	0.88 592	3.21 699	0.25 163	0.17 188	0.47 240	0.23 303	0.68 361	0.39 183	0.45 364	0.52 422	0.36 317	0.28 319	1.16 517	0.21 170	0.10 275	0.08 212	0.09 184	0.08 169	0.10 122	0.11 168

TestStereo-Hl	0.39 286	0.50 406	1.74 342	0.25 163	0.15 117	0.49 276	0.21 217	0.70 373	0.51 326	0.38 317	0.39 308	0.37 323	0.31 363	1.07 499	0.25 252	0.09 161	0.07 89	0.09 184	0.08 169	0.12 183	0.09 94

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 108	0.24 106	0.76 93	0.22 70	0.33 532	0.48 257	0.20 169	0.47 185	0.35 114	0.26 224	0.30 222	0.22 157	0.14 37	0.21 14	0.19 108	0.08 72	0.06 25	0.10 255	0.08 169	0.07 5	0.15 333

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 124	0.23 87	1.00 158	0.22 70	0.31 506	0.47 240	0.20 169	0.44 137	0.33 83	0.27 240	0.32 250	0.24 193	0.14 37	0.23 39	0.18 80	0.08 72	0.06 25	0.09 184	0.08 169	0.08 47	0.16 369

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 108	0.24 106	0.84 111	0.22 70	0.32 517	0.48 257	0.20 169	0.45 152	0.35 114	0.26 224	0.30 222	0.22 157	0.14 37	0.21 14	0.18 80	0.08 72	0.06 25	0.09 184	0.08 169	0.07 5	0.13 260

LiteMatch	0.25 108	0.69 504	0.65 53	0.28 271	0.14 84	0.30 40	0.21 217	0.29 12	0.28 31	0.16 28	0.13 19	0.18 101	0.37 414	0.25 58	0.40 432	0.10 275	0.06 25	0.10 255	0.08 169	0.14 256	0.12 217

Lsterematch	0.39 286	0.69 504	1.65 311	0.28 271	0.14 84	0.50 290	0.21 217	0.47 185	0.58 405	0.43 346	0.59 487	0.44 383	0.37 414	0.44 287	0.40 432	0.10 275	0.06 25	0.10 255	0.08 169	0.14 256	0.12 217

gcap_with_dpt	0.25 108	0.22 63	1.00 158	0.22 70	0.30 485	0.48 257	0.21 217	0.45 152	0.32 66	0.27 240	0.31 239	0.20 134	0.14 37	0.20 5	0.18 80	0.08 72	0.06 25	0.09 184	0.08 169	0.08 47	0.13 260

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 29	0.61 30	0.21 39	0.13 59	0.15 2	0.16 87	0.21 2	0.36 146	0.11 1	0.17 60	0.13 7	0.10 3	0.18 1	0.19 108	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.08 169	0.08 47	0.11 168

WQFJA1	0.42 325	0.24 106	0.53 11	0.26 211	0.38 586	0.48 257	0.23 303	1.72 724	2.07 738	0.25 206	0.25 164	0.28 251	0.27 299	0.32 166	0.34 380	0.09 161	0.11 421	0.10 255	0.08 169	0.20 413	0.13 260

WQFJX1	0.45 367	0.28 181	0.56 17	0.27 237	0.35 558	0.48 257	0.25 365	1.98 737	2.08 739	0.26 224	0.26 177	0.29 264	0.28 319	0.50 349	0.31 344	0.10 275	0.11 421	0.10 255	0.08 169	0.23 461	0.14 289

WQFJX	0.42 325	0.25 121	0.55 14	0.26 211	0.39 592	0.47 240	0.23 303	1.76 726	1.82 731	0.26 224	0.26 177	0.28 251	0.28 319	0.42 271	0.32 357	0.10 275	0.10 361	0.09 184	0.08 169	0.24 478	0.16 369

NLMM	0.42 325	0.24 106	0.53 11	0.26 211	0.38 586	0.48 257	0.23 303	1.72 724	2.06 737	0.25 206	0.25 164	0.28 251	0.27 299	0.32 166	0.34 380	0.09 161	0.11 421	0.10 255	0.08 169	0.20 413	0.13 260

S2M2_XL	0.20 24	0.32 237	1.10 180	0.19 3	0.13 59	0.16 4	0.11 4	0.27 8	0.17 2	0.15 16	0.19 79	0.15 47	0.14 37	0.19 2	0.21 170	0.11 370	0.09 308	0.10 255	0.08 169	0.10 122	0.08 61
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
water-stereo	0.24 95	0.17 2	0.88 123	0.24 135	0.14 84	0.37 112	0.17 102	0.43 128	0.32 66	0.26 224	0.35 274	0.26 224	0.24 242	0.22 29	0.25 252	0.09 161	0.09 308	0.09 184	0.08 169	0.10 122	0.10 137

monsters	0.22 72	0.22 63	0.52 5	0.23 101	0.28 457	0.42 177	0.14 34	0.46 161	0.31 53	0.24 185	0.20 90	0.13 7	0.14 37	0.43 276	0.20 148	0.07 29	0.06 25	0.07 2	0.08 169	0.06 1	0.06 1

G2L-ROB	0.51 452	0.95 621	1.96 477	0.29 309	0.22 349	0.59 431	0.28 434	0.76 429	0.57 394	0.55 481	0.45 343	0.70 559	0.32 372	1.38 541	0.47 473	0.11 370	0.07 89	0.09 184	0.08 169	0.20 413	0.13 260

xyz-stereo-finetune	0.31 195	0.46 377	0.79 101	0.21 39	0.12 26	0.53 337	0.25 365	0.52 247	0.54 371	0.28 247	0.32 250	0.29 264	0.23 224	0.59 388	0.55 514	0.08 72	0.07 89	0.10 255	0.08 169	0.13 220	0.08 61

G2L-Stereo_test	0.55 493	0.97 632	1.89 438	0.33 421	0.24 388	0.75 599	0.38 554	0.79 474	0.60 420	0.60 544	0.54 447	0.74 577	0.39 438	1.56 570	0.43 452	0.10 275	0.08 212	0.08 78	0.08 169	0.28 532	0.13 260

MM-Stereo_test3	0.40 296	0.58 448	1.75 349	0.36 494	0.30 485	0.45 208	0.30 470	0.72 385	0.59 415	0.31 268	0.43 328	0.32 286	0.23 224	0.35 206	0.29 308	0.10 275	0.20 609	0.10 255	0.08 169	0.40 642	0.11 168

fffft	0.29 168	0.21 45	1.10 180	0.24 135	0.15 117	0.42 177	0.24 340	0.42 120	0.38 168	0.21 127	0.18 73	0.20 134	0.16 86	0.44 287	0.70 562	0.07 29	0.06 25	0.10 255	0.08 169	0.28 532	0.20 447
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 168	0.26 139	1.03 163	0.25 163	0.14 84	0.46 228	0.22 261	0.36 63	0.38 168	0.23 174	0.23 135	0.21 150	0.18 122	0.45 303	0.60 536	0.07 29	0.06 25	0.10 255	0.08 169	0.20 413	0.20 447

tt45	0.29 168	0.24 106	1.06 172	0.25 163	0.17 188	0.55 359	0.22 261	0.41 109	0.35 114	0.24 185	0.25 164	0.25 209	0.18 122	0.64 407	0.34 380	0.08 72	0.07 89	0.10 255	0.08 169	0.21 429	0.11 168

999	0.29 168	0.25 121	1.05 170	0.26 211	0.18 239	0.49 276	0.23 303	0.38 79	0.37 160	0.20 112	0.32 250	0.23 175	0.18 122	0.73 444	0.36 398	0.08 72	0.07 89	0.09 184	0.08 169	0.24 478	0.10 137

mms	0.27 138	0.26 139	0.91 136	0.25 163	0.18 239	0.32 56	0.23 303	0.37 69	0.31 53	0.21 127	0.30 222	0.23 175	0.17 95	0.46 312	0.21 170	0.08 72	0.10 361	0.10 255	0.08 169	0.22 446	0.47 667

ours_stereo	0.27 138	0.25 121	1.21 202	0.25 163	0.17 188	0.35 85	0.23 303	0.38 79	0.35 114	0.20 112	0.31 239	0.23 175	0.17 95	0.41 263	0.20 148	0.08 72	0.07 89	0.10 255	0.08 169	0.22 446	0.18 411

fffy	0.28 155	0.24 106	1.19 196	0.27 237	0.15 117	0.37 112	0.22 261	0.42 120	0.32 66	0.20 112	0.29 207	0.26 224	0.20 165	0.44 287	0.20 148	0.08 72	0.10 361	0.10 255	0.08 169	0.22 446	0.18 411

RAStereo	0.28 155	0.48 393	1.52 291	0.26 211	0.18 239	0.25 24	0.19 141	0.42 120	0.35 114	0.20 112	0.25 164	0.20 134	0.16 86	0.24 49	0.24 237	0.09 161	0.08 212	0.10 255	0.08 169	0.12 183	0.08 61

gcap-zeroshot	0.26 124	0.24 106	1.03 163	0.22 70	0.33 532	0.48 257	0.20 169	0.47 185	0.34 97	0.26 224	0.29 207	0.22 157	0.14 37	0.21 14	0.19 108	0.08 72	0.06 25	0.09 184	0.08 169	0.08 47	0.14 289

test_for_model	0.25 108	0.24 106	0.76 93	0.22 70	0.33 532	0.48 257	0.20 169	0.47 185	0.35 114	0.26 224	0.30 222	0.22 157	0.14 37	0.21 14	0.19 108	0.08 72	0.06 25	0.10 255	0.08 169	0.07 5	0.15 333

MGS-Stereo	0.32 202	0.34 266	1.70 326	0.25 163	0.14 84	0.40 150	0.22 261	0.38 79	0.43 239	0.24 185	0.51 407	0.25 209	0.18 122	0.31 152	0.20 148	0.09 161	0.08 212	0.09 184	0.08 169	0.47 671	0.08 61

qqq1	0.48 403	0.46 377	1.60 303	0.30 331	0.15 117	0.45 208	0.24 340	0.90 562	0.72 560	0.56 491	0.64 547	0.51 434	0.41 459	1.87 631	0.23 209	0.13 469	0.10 361	0.09 184	0.08 169	0.14 256	0.11 168

fff1	0.48 403	0.46 377	1.60 303	0.30 331	0.15 117	0.45 208	0.24 340	0.90 562	0.72 560	0.56 491	0.64 547	0.51 434	0.41 459	1.87 631	0.23 209	0.13 469	0.10 361	0.09 184	0.08 169	0.14 256	0.11 168

11t1	0.33 214	0.19 12	1.41 256	0.33 421	0.16 154	0.48 257	0.21 217	0.67 356	0.48 300	0.40 326	0.34 269	0.32 286	0.33 380	0.42 271	0.27 278	0.11 370	0.12 455	0.10 255	0.08 169	0.13 220	0.14 289

MaDis-Stereo	0.29 168	0.54 428	1.44 265	0.24 135	0.29 467	0.29 36	0.16 87	0.45 152	0.37 160	0.19 95	0.21 99	0.28 251	0.22 197	0.30 141	0.29 308	0.10 275	0.09 308	0.10 255	0.08 169	0.11 160	0.11 168

testlalala	0.26 124	0.24 106	1.03 163	0.22 70	0.33 532	0.48 257	0.20 169	0.47 185	0.34 97	0.26 224	0.29 207	0.22 157	0.14 37	0.21 14	0.19 108	0.08 72	0.06 25	0.09 184	0.08 169	0.08 47	0.14 289

EGLCR-Stereo	0.29 168	0.27 152	0.97 153	0.30 331	0.19 277	0.56 376	0.17 102	0.68 361	0.36 146	0.30 262	0.18 73	0.27 238	0.17 95	0.38 242	0.19 108	0.09 161	0.07 89	0.10 255	0.08 169	0.10 122	0.35 620

riskmin	0.37 256	0.22 63	1.74 342	0.32 394	0.20 301	0.48 257	0.20 169	0.66 345	0.46 275	0.36 300	0.34 269	0.69 548	0.45 502	0.39 250	0.27 278	0.11 370	0.08 212	0.12 409	0.08 169	0.13 220	0.16 369

ProNet	0.30 186	0.54 428	1.29 220	0.25 163	0.15 117	0.47 240	0.25 365	0.48 200	0.39 183	0.21 127	0.23 135	0.22 157	0.20 165	0.44 287	0.19 108	0.08 72	0.08 212	0.10 255	0.08 169	0.23 461	0.12 217

CroCo-Stereo Lap2	0.33 214	0.61 458	1.47 276	0.32 394	0.38 586	0.23 21	0.22 261	0.58 291	0.46 275	0.22 150	0.27 186	0.29 264	0.23 224	0.32 166	0.26 266	0.09 161	0.09 308	0.10 255	0.08 169	0.21 429	0.14 289

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 511	0.87 588	2.11 509	0.32 394	0.30 485	0.84 637	0.40 563	0.88 550	0.72 560	0.65 590	0.73 601	0.66 524	0.57 574	0.93 480	0.71 565	0.13 469	0.07 89	0.10 255	0.08 169	0.15 284	0.14 289

GANet-ADL	0.44 344	0.41 333	2.31 553	0.33 421	0.20 301	0.57 395	0.25 365	0.75 416	0.54 371	0.42 340	0.59 487	0.56 468	0.30 353	0.40 257	0.38 413	0.14 515	0.11 421	0.09 184	0.08 169	0.22 446	0.17 391

RALCasStereoNet	0.45 367	0.88 592	1.85 416	0.30 331	0.26 430	0.49 276	0.26 389	0.58 291	0.51 326	0.36 300	0.48 373	0.36 317	0.28 319	0.55 373	0.34 380	0.10 275	0.53 715	0.09 184	0.08 169	0.25 492	0.34 617

DIP-Stereo	0.37 256	0.34 266	1.50 286	0.27 237	0.18 239	0.63 503	0.17 102	0.92 583	0.53 356	0.49 409	0.48 373	0.30 273	0.30 353	0.39 250	0.30 331	0.10 275	0.08 212	0.10 255	0.08 169	0.15 284	0.12 217
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.46 380	0.92 606	2.09 504	0.33 421	0.14 84	0.55 359	0.22 261	0.83 497	0.56 390	0.51 429	0.49 390	0.48 424	0.37 414	0.48 331	0.54 510	0.09 161	0.06 25	0.10 255	0.08 169	0.23 461	0.09 94
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
HSM	0.62 543	0.76 534	1.72 334	0.30 331	0.29 467	0.64 517	0.28 434	0.94 600	0.62 456	0.58 520	0.57 478	1.40 703	0.64 607	2.59 711	0.42 443	0.11 370	0.08 212	0.10 255	0.08 169	0.14 256	0.11 168

iResNet	0.51 452	0.76 534	2.59 620	0.41 566	0.17 188	0.64 517	0.27 414	0.82 491	0.70 540	0.57 502	0.64 547	0.43 372	0.36 397	0.70 439	0.52 499	0.10 275	0.07 89	0.09 184	0.08 169	0.21 429	0.13 260

noway7	0.65 562	2.12 747	4.60 733	0.34 454	0.20 301	0.46 228	0.26 389	0.77 441	0.64 477	0.34 287	0.39 308	0.50 429	0.46 518	0.40 257	0.54 510	0.09 161	0.07 89	0.10 255	0.09 221	0.29 539	0.30 582

GREATEN-IGEV_RVC	0.23 84	0.41 333	0.59 23	0.27 237	0.24 388	0.34 76	0.17 102	0.36 63	0.30 46	0.19 95	0.19 79	0.16 63	0.12 15	0.32 166	0.19 108	0.08 72	0.07 89	0.11 337	0.09 221	0.11 160	0.31 592

Weightmod_eth	0.39 286	0.45 372	0.99 157	0.28 271	0.28 457	0.39 135	0.23 303	0.46 161	0.36 146	0.28 247	0.63 530	0.33 298	0.36 397	0.76 452	0.27 278	0.67 714	0.10 361	0.10 255	0.09 221	0.47 671	0.22 477

depth_test_26	0.22 72	0.28 181	0.91 136	0.20 10	0.13 59	0.18 8	0.13 14	0.31 26	0.41 214	0.16 28	0.31 239	0.19 127	0.13 23	0.22 29	0.14 4	0.11 370	0.09 308	0.10 255	0.09 221	0.10 122	0.14 289

quiztm	0.37 256	0.82 568	1.45 270	0.40 558	0.29 467	0.42 177	0.23 303	0.73 399	0.47 296	0.36 300	0.42 325	0.28 251	0.20 165	0.29 124	0.26 266	0.10 275	0.06 25	0.09 184	0.09 221	0.34 589	0.09 94

Hybrid-DGEV-03	0.45 367	0.88 592	1.75 349	0.29 309	0.17 188	0.58 412	0.24 340	0.65 342	0.48 300	0.59 534	1.01 660	0.39 339	0.28 319	0.41 263	0.34 380	0.09 161	0.08 212	0.12 409	0.09 221	0.34 589	0.24 519

NLMM1	0.46 380	0.27 152	0.53 11	0.27 237	0.38 586	0.49 276	0.24 340	1.97 736	2.38 742	0.28 247	0.27 186	0.26 224	0.25 258	0.47 324	0.31 344	0.10 275	0.11 421	0.10 255	0.09 221	0.23 461	0.15 333

NLSM3	0.26 124	0.39 315	0.75 90	0.25 163	0.24 388	0.43 186	0.19 141	0.58 291	0.45 264	0.20 112	0.26 177	0.20 134	0.25 258	0.29 124	0.24 237	0.07 29	0.06 25	0.10 255	0.09 221	0.10 122	0.07 12

z-ln-s-r	0.64 554	0.89 597	2.23 540	0.32 394	0.26 430	0.57 395	0.37 547	0.84 510	0.76 605	0.51 429	0.81 619	0.64 512	0.45 502	2.06 661	1.27 654	0.10 275	0.07 89	0.11 337	0.09 221	0.24 478	0.13 260

xyz-stereo-finetune2	0.35 239	0.45 372	1.04 167	0.21 39	0.12 26	0.58 412	0.23 303	0.50 220	0.45 264	0.31 268	0.46 352	0.30 273	0.41 459	0.81 464	0.51 495	0.08 72	0.07 89	0.11 337	0.09 221	0.12 183	0.09 94

MM-Stereo_test1	0.41 304	0.39 315	2.29 551	0.38 536	0.26 430	0.44 198	0.28 434	0.63 331	0.51 326	0.40 326	0.32 250	0.26 224	0.26 278	0.46 312	0.22 198	0.09 161	0.21 619	0.10 255	0.09 221	0.39 637	0.15 333

test_sample1	0.40 296	0.18 7	1.19 196	0.31 362	0.18 239	0.48 257	0.23 303	0.78 458	0.49 308	0.44 353	0.44 339	0.45 392	0.41 459	1.39 542	0.33 370	0.11 370	0.09 308	0.10 255	0.09 221	0.12 183	0.13 260

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 435	0.33 247	0.93 141	0.26 211	0.22 349	0.46 228	0.20 169	1.10 685	1.34 701	3.16 753	0.32 250	0.22 157	0.20 165	0.30 141	0.22 198	0.10 275	0.09 308	0.11 337	0.09 221	0.15 284	0.19 428

ACVNet-DCA	0.42 325	0.64 479	2.07 498	0.35 471	0.14 84	0.76 603	0.25 365	0.76 429	0.52 338	0.31 268	0.38 299	0.24 193	0.38 424	0.69 434	0.19 108	0.10 275	0.24 639	0.11 337	0.09 221	0.12 183	0.14 289

1test111	0.44 344	0.64 479	2.07 498	0.35 471	0.14 84	0.76 603	0.25 365	0.76 429	0.52 338	0.31 268	0.38 299	0.24 193	0.38 424	0.96 485	0.30 331	0.10 275	0.24 639	0.11 337	0.09 221	0.12 183	0.14 289

cc1	0.47 396	0.64 479	2.07 498	0.35 471	0.14 84	0.76 603	0.25 365	0.74 404	1.01 670	0.31 268	0.38 299	0.24 193	0.38 424	0.69 434	0.19 108	0.10 275	0.24 639	0.11 337	0.09 221	0.25 492	0.40 650

tt1	0.44 344	0.64 479	1.83 410	0.35 471	0.14 84	0.76 603	0.25 365	0.74 404	0.88 647	0.31 268	0.37 284	0.25 209	0.35 391	0.63 405	0.19 108	0.10 275	0.24 639	0.11 337	0.09 221	0.25 492	0.36 628

GMStereo_Zeroshot	0.41 304	0.36 285	1.54 293	0.41 566	0.19 277	0.52 328	0.19 141	0.59 300	0.52 338	0.57 502	0.59 487	0.63 502	0.29 342	0.58 382	0.33 370	0.15 538	0.09 308	0.16 563	0.09 221	0.24 478	0.12 217

plain	0.37 256	0.47 388	2.15 521	0.27 237	0.19 277	0.33 64	0.20 169	0.58 291	0.46 275	0.23 174	0.37 284	0.23 175	0.25 258	0.45 303	0.28 293	0.11 370	0.08 212	0.13 474	0.09 221	0.42 653	0.12 217

HH	0.49 423	0.49 398	2.78 652	0.50 628	0.41 612	0.38 129	0.23 303	0.72 385	0.38 168	0.63 573	0.48 373	0.87 632	0.41 459	0.64 407	0.21 170	0.09 161	0.17 572	0.10 255	0.09 221	0.16 323	0.12 217

HanStereo	0.49 423	0.49 398	2.78 652	0.50 628	0.41 612	0.38 129	0.23 303	0.72 385	0.38 168	0.63 573	0.48 373	0.87 632	0.41 459	0.64 407	0.21 170	0.09 161	0.17 572	0.10 255	0.09 221	0.16 323	0.12 217

x	0.35 239	0.20 29	1.36 241	0.33 421	0.17 188	0.47 240	0.24 340	0.75 416	0.54 371	0.40 326	0.40 313	0.42 368	0.34 389	0.45 303	0.32 357	0.11 370	0.14 502	0.11 337	0.09 221	0.12 183	0.14 289

DAS	0.56 503	0.35 275	1.55 295	0.33 421	0.34 545	0.50 290	0.42 573	0.83 497	0.74 580	0.83 654	0.68 569	0.56 468	0.48 537	2.40 692	0.46 464	0.12 433	0.08 212	0.12 409	0.09 221	0.18 375	0.15 333

SepStereo	0.52 468	0.35 275	1.55 295	0.33 421	0.34 545	0.50 290	0.42 573	0.83 497	0.74 580	0.83 654	0.68 569	0.56 468	0.48 537	1.56 570	0.46 464	0.12 433	0.08 212	0.12 409	0.09 221	0.18 375	0.15 333

IPLGR	0.54 481	0.56 440	2.68 631	0.36 494	0.18 239	0.62 485	0.54 630	1.02 665	0.64 477	0.73 623	0.46 352	0.47 412	0.45 502	1.12 511	0.29 308	0.09 161	0.08 212	0.11 337	0.09 221	0.19 397	0.12 217

GwcNet-ADL	0.50 435	0.74 530	2.90 667	0.31 362	0.20 301	0.58 412	0.29 460	0.87 541	0.64 477	0.47 378	0.47 359	0.56 468	0.33 380	0.46 312	0.46 464	0.13 469	0.12 455	0.09 184	0.09 221	0.14 256	0.21 462

STrans-v2	0.67 573	0.56 440	2.64 626	0.27 237	0.23 372	0.57 395	0.33 516	0.96 619	0.69 530	0.92 668	0.85 631	0.89 638	0.93 667	1.83 623	1.21 648	0.09 161	0.07 89	0.10 255	0.09 221	0.11 160	0.12 217

TransformOpticalFlow	0.64 554	0.56 440	2.66 629	0.44 588	0.26 430	0.62 485	0.28 434	0.83 497	0.71 550	0.76 632	0.74 604	0.91 642	0.85 654	1.83 623	0.81 587	0.10 275	0.07 89	0.11 337	0.09 221	0.11 160	0.12 217

OMP-Stereo	0.59 524	0.65 487	1.74 342	0.56 659	0.37 580	0.60 444	0.26 389	0.70 373	0.65 493	0.66 592	0.60 504	0.69 548	0.32 372	2.09 667	1.20 646	0.10 275	0.07 89	0.12 409	0.09 221	0.17 347	0.10 137

IIG-Stereo	0.59 524	0.65 487	1.74 342	0.54 649	0.23 372	0.61 464	0.21 217	0.73 399	0.65 493	0.64 583	0.69 578	0.69 548	0.38 424	2.09 667	1.39 663	0.11 370	0.07 89	0.11 337	0.09 221	0.15 284	0.09 94

NRIStereo	0.46 380	0.25 121	1.77 367	0.47 614	0.16 154	0.95 660	0.74 681	0.51 231	0.56 390	0.48 397	0.39 308	0.59 486	0.29 342	0.77 457	0.32 357	0.11 370	0.13 483	0.11 337	0.09 221	0.21 429	0.24 519

DeepStereo_RVC	0.44 344	0.28 181	1.92 452	0.49 624	0.17 188	0.60 444	0.59 647	0.50 220	0.52 338	0.49 409	0.45 343	0.39 339	0.86 657	0.45 303	0.33 370	0.11 370	0.08 212	0.11 337	0.09 221	0.15 284	0.19 428

RAFT-345	0.53 474	0.30 214	2.34 559	0.38 536	0.34 545	0.58 412	0.42 573	0.47 185	0.61 438	0.51 429	1.00 659	0.43 372	0.28 319	1.57 574	0.82 588	0.10 275	0.07 89	0.11 337	0.09 221	0.10 122	0.08 61

CRE-IMP	0.41 304	0.22 63	1.76 358	0.48 622	0.17 188	0.79 620	0.69 673	0.52 247	0.52 338	0.47 378	0.42 325	0.45 392	0.26 278	0.41 263	0.31 344	0.11 370	0.07 89	0.12 409	0.09 221	0.17 347	0.23 504

Prome-Stereo	0.49 423	0.30 214	1.76 358	0.60 678	0.23 372	0.63 503	0.42 573	0.62 322	0.60 420	0.59 534	1.03 665	0.43 372	0.72 628	0.60 395	0.33 370	0.09 161	0.07 89	0.10 255	0.09 221	0.11 160	0.43 657

LMCR-Stereo	0.52 468	0.71 512	2.39 569	0.40 558	0.21 318	0.74 592	0.31 483	1.02 665	0.64 477	0.61 553	0.63 530	0.39 339	0.51 549	0.62 402	0.42 443	0.19 606	0.09 308	0.12 409	0.09 221	0.23 461	0.12 217

TestStereo	0.45 367	0.54 428	2.11 509	0.29 309	0.16 154	0.43 186	0.24 340	0.54 269	0.45 264	0.37 306	0.46 352	0.34 306	0.27 299	1.98 651	0.27 278	0.11 370	0.08 212	0.12 409	0.09 221	0.14 256	0.08 61

raft+_RVC	0.44 344	0.67 497	1.85 416	0.34 454	0.71 695	0.51 307	0.25 365	0.64 335	0.51 326	0.35 293	0.45 343	0.32 286	0.28 319	0.43 276	0.32 357	0.09 161	0.19 597	0.10 255	0.09 221	0.20 413	0.40 650

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 325	0.86 583	1.78 372	0.28 271	0.17 188	0.52 328	0.20 169	0.62 322	0.61 438	0.50 416	0.61 511	0.39 339	0.32 372	0.35 206	0.30 331	0.07 29	0.10 361	0.09 184	0.09 221	0.35 603	0.10 137

ACVNet	0.45 367	0.44 362	1.79 392	0.28 271	0.21 318	0.59 431	0.36 538	0.66 345	0.68 521	0.45 364	0.59 487	0.69 548	0.40 448	0.44 287	0.55 514	0.11 370	0.09 308	0.10 255	0.09 221	0.34 589	0.10 137

acv_ft	0.48 403	0.44 362	1.76 358	0.32 394	0.41 612	0.63 503	0.28 434	0.81 483	0.68 521	0.61 553	0.59 487	0.69 548	0.45 502	0.44 287	0.63 543	0.11 370	0.09 308	0.10 255	0.09 221	0.41 645	0.10 137

BEATNet_4x	0.47 396	0.73 525	1.91 449	0.33 421	0.15 117	0.56 376	0.25 365	0.85 519	0.58 405	0.54 462	0.51 407	0.57 475	0.42 477	0.57 377	0.61 539	0.11 370	0.08 212	0.12 409	0.09 221	0.20 413	0.16 369

HSM-Net_RVC	0.67 573	0.34 266	2.23 540	0.26 211	0.19 277	0.67 546	0.29 460	1.26 704	0.69 530	0.72 619	0.70 588	0.78 595	0.42 477	3.77 744	0.41 440	0.13 469	0.09 308	0.10 255	0.09 221	0.12 183	0.11 168
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	0.68 581	1.00 644	2.09 504	0.33 421	0.25 412	0.58 412	0.32 506	0.81 483	0.80 622	0.61 553	0.94 649	0.80 604	0.41 459	2.46 701	1.02 619	0.36 689	0.14 502	0.10 255	0.09 221	0.23 461	0.22 477

NoBS	0.17 1	0.19 12	0.90 131	0.23 101	0.12 26	0.12 1	0.16 87	0.18 1	0.14 1	0.11 1	0.14 36	0.10 1	0.09 1	0.19 2	0.16 41	0.09 161	0.07 89	0.12 409	0.10 265	0.11 160	0.07 12

zzzzzzz1	0.67 573	2.12 747	4.32 729	0.32 394	0.29 467	0.44 198	0.29 460	0.74 404	0.62 456	0.33 282	0.40 313	0.52 440	0.45 502	0.93 480	0.58 531	0.14 515	0.09 308	0.10 255	0.10 265	0.36 611	0.22 477

monster_256*512	0.32 202	0.53 419	0.71 80	0.28 271	0.19 277	0.41 161	0.24 340	0.66 345	0.51 326	0.29 256	0.37 284	0.47 412	0.37 414	0.34 196	0.28 293	0.08 72	0.06 25	0.11 337	0.10 265	0.18 375	0.15 333

FAST (zero-shot)	0.27 138	0.32 237	0.78 99	0.31 362	0.49 650	0.38 129	0.19 141	0.41 109	0.43 239	0.17 60	0.22 119	0.18 101	0.24 242	0.34 196	0.20 148	0.13 469	0.14 502	0.09 184	0.10 265	0.15 284	0.13 260

VeloStereo	0.19 9	0.19 12	0.64 42	0.20 10	0.15 117	0.20 10	0.08 1	0.26 6	0.19 3	0.16 28	0.13 19	0.17 81	0.15 65	0.24 49	0.19 108	0.12 433	0.12 455	0.11 337	0.10 265	0.14 256	0.15 333

flow	0.19 9	0.19 12	0.64 42	0.20 10	0.15 117	0.20 10	0.08 1	0.26 6	0.19 3	0.16 28	0.13 19	0.17 81	0.15 65	0.28 104	0.19 108	0.12 433	0.12 455	0.11 337	0.10 265	0.14 256	0.15 333

Weightmod	0.43 334	0.56 440	0.91 136	0.26 211	0.22 349	0.56 376	0.22 261	0.45 152	0.38 168	0.30 262	0.72 598	0.38 332	0.32 372	0.61 401	0.33 370	0.40 692	0.14 502	0.10 255	0.10 265	0.52 688	1.06 731

SMOE	0.33 214	0.37 288	0.95 147	0.28 271	0.13 59	0.50 290	0.32 506	0.47 185	0.39 183	0.34 287	0.47 359	0.31 276	0.32 372	0.30 141	0.29 308	0.12 433	0.08 212	0.17 584	0.10 265	0.48 675	0.20 447

PhaseNet	0.25 108	0.26 139	0.96 152	0.25 163	0.15 117	0.31 48	0.16 87	0.36 63	0.30 46	0.19 95	0.18 73	0.28 251	0.17 95	0.30 141	0.27 278	0.09 161	0.08 212	0.10 255	0.10 265	0.14 256	0.26 542

DepthFocus	0.19 9	0.30 214	0.77 97	0.19 3	0.15 117	0.20 10	0.15 57	0.31 26	0.19 3	0.16 28	0.17 60	0.15 47	0.13 23	0.22 29	0.17 66	0.09 161	0.08 212	0.11 337	0.10 265	0.08 47	0.07 12

Hybrid-DGEV-2	0.51 452	0.84 575	1.75 349	0.32 394	0.17 188	0.73 586	0.18 125	0.83 497	0.69 530	0.52 438	0.38 299	0.53 443	0.42 477	0.99 488	0.92 597	0.10 275	0.08 212	0.11 337	0.10 265	0.25 492	0.23 504

NLSM1	0.39 286	0.24 106	0.56 17	0.27 237	0.40 603	0.49 276	0.21 217	1.44 713	1.64 721	0.25 206	0.33 260	0.25 209	0.26 278	0.40 257	0.32 357	0.10 275	0.10 361	0.11 337	0.10 265	0.22 446	0.13 260

NLCSM	0.46 380	0.37 288	0.72 84	0.29 309	0.36 567	0.49 276	0.27 414	1.33 707	1.59 720	0.29 256	0.29 207	0.29 264	0.31 363	1.44 548	0.35 392	0.11 370	0.11 421	0.11 337	0.10 265	0.35 603	0.14 289

zero-FE	0.80 633	0.27 152	8.23 755	0.49 624	0.98 711	0.33 64	0.20 169	0.48 200	1.28 696	0.17 60	0.20 90	0.77 591	0.22 197	0.60 395	0.97 604	0.11 370	0.07 89	0.09 184	0.10 265	0.33 577	0.14 289

DVStereo	0.26 124	0.20 29	0.64 42	0.25 163	0.15 117	0.41 161	0.18 125	0.42 120	0.35 114	0.34 287	0.34 269	0.25 209	0.23 224	0.43 276	0.53 503	0.09 161	0.09 308	0.08 78	0.10 265	0.12 183	0.11 168

coex_refinement	0.58 516	0.94 614	1.87 429	0.38 536	0.25 412	0.64 517	0.34 522	0.83 497	0.65 493	0.60 544	0.63 530	0.81 607	0.48 537	1.85 630	0.56 522	0.13 469	0.09 308	0.10 255	0.10 265	0.16 323	0.16 369

LG-Stereo	0.27 138	0.25 121	0.95 147	0.25 163	0.15 117	0.43 186	0.21 217	0.50 220	0.40 201	0.18 72	0.29 207	0.25 209	0.16 86	0.28 104	0.35 392	0.07 29	0.07 89	0.11 337	0.10 265	0.24 478	0.10 137

MM-Stereo_test2	0.38 269	0.28 181	2.46 585	0.43 581	0.15 117	0.50 290	0.25 365	0.47 185	0.38 168	0.33 282	0.26 177	0.23 175	0.22 197	0.34 196	0.29 308	0.08 72	0.09 308	0.09 184	0.10 265	0.36 611	0.22 477

dual_stereo	0.23 84	0.25 121	0.66 65	0.21 39	0.15 117	0.27 26	0.15 57	0.62 322	0.40 201	0.15 16	0.13 19	0.18 101	0.14 37	0.37 231	0.19 108	0.09 161	0.31 674	0.07 2	0.10 265	0.07 5	0.07 12

rvit_stereo_0083	0.25 108	0.19 12	0.58 22	0.28 271	0.18 239	0.28 29	0.22 261	0.38 79	0.54 371	0.23 174	0.30 222	0.27 238	0.26 278	0.37 231	0.24 237	0.14 515	0.12 455	0.13 474	0.10 265	0.12 183	0.10 137

rvit_stereo_0081_aga	0.27 138	0.29 196	1.08 174	0.26 211	0.20 301	0.33 64	0.21 217	0.41 109	0.42 228	0.26 224	0.28 198	0.27 238	0.21 180	0.31 152	0.21 170	0.14 515	0.10 361	0.11 337	0.10 265	0.14 256	0.10 137

rvit_stereo_0081	0.25 108	0.21 45	0.61 30	0.28 271	0.17 188	0.31 48	0.22 261	0.42 120	0.53 356	0.24 185	0.25 164	0.25 209	0.21 180	0.34 196	0.23 209	0.13 469	0.10 361	0.11 337	0.10 265	0.12 183	0.09 94

rvit_stereo_0082	0.25 108	0.21 45	0.61 30	0.28 271	0.17 188	0.31 48	0.22 261	0.42 120	0.53 356	0.24 185	0.25 164	0.25 209	0.21 180	0.34 196	0.23 209	0.13 469	0.10 361	0.11 337	0.10 265	0.12 183	0.09 94

rvit_stereo_0080	0.27 138	0.38 302	0.76 93	0.24 135	0.18 239	0.34 76	0.27 414	0.54 269	0.44 247	0.24 185	0.26 177	0.27 238	0.22 197	0.29 124	0.23 209	0.13 469	0.10 361	0.10 255	0.10 265	0.15 284	0.11 168

test_sample2	0.41 304	0.19 12	1.23 206	0.31 362	0.17 188	0.51 307	0.27 414	0.81 483	0.55 378	0.44 353	0.45 343	0.46 404	0.38 424	1.51 564	0.30 331	0.12 433	0.09 308	0.11 337	0.10 265	0.14 256	0.14 289

CAS++	0.31 195	0.33 247	1.43 262	0.25 163	0.17 188	0.31 48	0.20 169	0.78 458	0.41 214	0.30 262	0.30 222	0.21 150	0.16 86	0.33 181	0.18 80	0.15 538	0.12 455	0.13 474	0.10 265	0.15 284	0.11 168
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.50 435	0.46 377	1.60 303	0.30 331	0.15 117	0.45 208	0.24 340	0.90 562	0.72 560	0.56 491	0.64 547	0.51 434	0.41 459	1.87 631	0.49 484	0.13 469	0.10 361	0.11 337	0.10 265	0.15 284	0.16 369

tta	0.50 435	0.46 377	1.60 303	0.30 331	0.15 117	0.45 208	0.24 340	0.90 562	0.72 560	0.56 491	0.64 547	0.51 434	0.41 459	1.87 631	0.49 484	0.13 469	0.10 361	0.11 337	0.10 265	0.14 256	0.11 168

MyStereo06	0.54 481	0.41 333	2.68 631	0.30 331	0.23 372	0.60 444	0.30 470	0.81 483	0.44 247	0.84 656	0.52 422	0.78 595	0.58 580	0.48 331	1.10 630	0.09 161	0.17 572	0.12 409	0.10 265	0.16 323	0.20 447

MyStereo05	0.49 423	0.41 333	2.72 638	0.30 331	0.23 372	0.60 444	0.30 470	0.82 491	0.77 610	0.52 438	0.37 284	0.51 434	0.42 477	0.52 357	0.38 413	0.09 161	0.17 572	0.12 409	0.10 265	0.16 323	0.20 447

CoDeX	0.52 468	0.43 349	2.25 544	0.29 309	0.26 430	0.61 464	0.32 506	0.99 644	0.68 521	0.48 397	0.55 457	0.52 440	0.40 448	1.60 581	0.35 392	0.12 433	0.09 308	0.11 337	0.10 265	0.13 220	0.12 217

whm_eth	0.27 138	0.38 302	0.76 93	0.24 135	0.18 239	0.34 76	0.27 414	0.54 269	0.44 247	0.24 185	0.26 177	0.27 238	0.22 197	0.29 124	0.23 209	0.13 469	0.10 361	0.10 255	0.10 265	0.15 284	0.11 168

MIF-Stereo (partial)	0.34 225	0.41 333	1.93 455	0.26 211	0.24 388	0.32 56	0.17 102	0.53 256	0.42 228	0.25 206	0.37 284	0.25 209	0.26 278	0.44 287	0.31 344	0.11 370	0.08 212	0.12 409	0.10 265	0.19 397	0.14 289

MIM_Stereo	0.41 304	0.60 453	1.88 431	0.31 362	0.21 318	0.50 290	0.19 141	0.64 335	0.44 247	0.43 346	0.53 435	0.43 372	0.27 299	0.51 353	0.28 293	0.08 72	0.14 502	0.11 337	0.10 265	0.26 514	0.26 542

PCWNet_CMD	0.46 380	0.45 372	2.28 549	0.26 211	0.20 301	0.55 359	0.21 217	0.75 416	0.64 477	0.48 397	0.55 457	0.68 541	0.57 574	0.46 312	0.30 331	0.11 370	0.10 361	0.14 513	0.10 265	0.18 375	0.14 289

CBFPSM	0.56 503	0.91 604	1.82 406	0.28 271	0.23 372	0.71 572	0.37 547	0.72 385	0.64 477	0.50 416	0.49 390	1.03 670	0.83 650	0.62 402	1.35 660	0.10 275	0.12 455	0.10 255	0.10 265	0.18 375	0.19 428

iinet-f	0.57 511	0.93 612	2.27 547	0.31 362	0.25 412	0.83 635	0.33 516	0.81 483	0.65 493	0.54 462	0.63 530	0.73 571	0.67 616	0.73 444	0.67 555	0.13 469	0.13 483	0.11 337	0.10 265	0.43 655	0.16 369

TestStereo1	0.49 423	0.81 564	1.85 416	0.39 546	0.57 672	0.56 376	0.34 522	0.75 416	0.69 530	0.44 353	0.63 530	0.35 310	0.42 477	0.64 407	0.29 308	0.10 275	0.08 212	0.12 409	0.10 265	0.33 577	0.26 542

RAFT_CTSACE	0.46 380	0.76 534	2.07 498	0.35 471	0.30 485	0.54 344	0.30 470	0.61 318	0.48 300	0.49 409	0.76 610	0.55 454	0.36 397	0.58 382	0.22 198	0.08 72	0.13 483	0.11 337	0.10 265	0.41 645	0.08 61

CRFU-Net	0.56 503	0.38 302	1.86 424	0.46 608	0.26 430	0.82 632	0.36 538	0.90 562	0.49 308	0.62 564	0.59 487	0.78 595	1.35 703	1.00 491	0.48 479	0.15 538	0.14 502	0.17 584	0.10 265	0.19 397	0.14 289

SA-5K	0.49 423	0.81 564	1.85 416	0.39 546	0.57 672	0.56 376	0.34 522	0.75 416	0.69 530	0.44 353	0.63 530	0.35 310	0.42 477	0.64 407	0.29 308	0.10 275	0.08 212	0.12 409	0.10 265	0.33 577	0.26 542

iRaft-Stereo_5w	0.54 481	1.01 648	2.08 503	0.27 237	0.21 318	0.49 276	0.28 434	0.73 399	0.58 405	0.40 326	0.61 511	0.62 500	0.46 518	1.78 609	0.47 473	0.09 161	0.07 89	0.11 337	0.10 265	0.39 637	0.12 217

CSP-Net	0.50 435	0.39 315	1.25 209	0.29 309	0.23 372	0.77 611	0.35 530	0.86 530	0.57 394	0.59 534	0.59 487	0.65 517	0.40 448	1.77 608	0.44 458	0.16 561	0.11 421	0.10 255	0.10 265	0.20 413	0.14 289

GLC_STEREO	0.28 155	0.27 152	1.36 241	0.28 271	0.12 26	0.41 161	0.20 169	0.37 69	0.38 168	0.26 224	0.30 222	0.25 209	0.19 150	0.33 181	0.24 237	0.09 161	0.11 421	0.12 409	0.10 265	0.13 220	0.09 94

AASNet	0.56 503	1.03 655	2.34 559	0.37 519	0.33 532	0.65 532	0.29 460	0.96 619	0.73 576	0.54 462	0.60 504	0.55 454	0.38 424	0.59 388	0.58 531	0.14 515	0.12 455	0.13 474	0.10 265	0.43 655	0.24 519

HHNet	0.60 530	0.65 487	2.60 622	0.36 494	0.25 412	0.64 517	0.61 653	0.64 335	0.62 456	0.55 481	1.13 676	0.32 286	0.60 588	0.42 271	1.79 684	0.15 538	0.07 89	0.12 409	0.10 265	0.18 375	0.15 333

Patchmatch Stereo++	0.39 286	0.27 152	1.78 372	0.44 588	0.16 154	0.61 464	0.27 414	0.51 231	0.52 338	0.47 378	0.43 328	0.43 372	0.28 319	0.54 368	0.28 293	0.12 433	0.08 212	0.12 409	0.10 265	0.17 347	0.12 217
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	0.88 653	0.33 247	1.79 392	0.54 649	0.98 711	0.62 485	0.46 602	0.50 220	0.60 420	0.58 520	0.53 435	0.50 429	0.73 631	1.23 526	7.48 762	0.11 370	0.07 89	0.12 409	0.10 265	0.14 256	0.09 94

NF-Stereo	0.48 403	0.25 121	1.81 400	0.52 637	0.16 154	0.61 464	0.44 591	0.66 345	0.61 438	0.50 416	0.47 359	0.37 323	0.26 278	1.45 553	0.79 585	0.11 370	0.07 89	0.12 409	0.10 265	0.13 220	0.16 369

OCTAStereo	0.48 403	0.25 121	1.81 400	0.52 637	0.16 154	0.61 464	0.43 580	0.66 345	0.61 438	0.50 416	0.47 359	0.37 323	0.26 278	1.44 548	0.80 586	0.11 370	0.07 89	0.12 409	0.10 265	0.13 220	0.17 391

PSM-adaLoss	0.38 269	0.27 152	1.78 372	0.44 588	0.17 188	0.60 444	0.29 460	0.51 231	0.52 338	0.47 378	0.43 328	0.44 383	0.28 319	0.47 324	0.28 293	0.12 433	0.08 212	0.12 409	0.10 265	0.17 347	0.12 217

ROB_FTStereo_v2	0.38 269	0.27 152	1.78 372	0.44 588	0.17 188	0.61 464	0.28 434	0.51 231	0.52 338	0.47 378	0.43 328	0.44 383	0.28 319	0.47 324	0.28 293	0.12 433	0.08 212	0.12 409	0.10 265	0.17 347	0.12 217

ROB_FTStereo	0.38 269	0.27 152	1.78 372	0.44 588	0.17 188	0.61 464	0.26 389	0.51 231	0.52 338	0.47 378	0.43 328	0.43 372	0.28 319	0.49 342	0.28 293	0.12 433	0.08 212	0.12 409	0.10 265	0.17 347	0.12 217

HUI-Stereo	0.38 269	0.27 152	1.79 392	0.44 588	0.17 188	0.61 464	0.28 434	0.51 231	0.52 338	0.47 378	0.43 328	0.44 383	0.28 319	0.45 303	0.28 293	0.12 433	0.08 212	0.12 409	0.10 265	0.17 347	0.12 217

DEmStereo	0.68 581	0.31 228	2.25 544	0.42 577	0.17 188	0.66 539	0.89 697	0.51 231	0.59 415	0.60 544	1.01 660	0.45 392	1.26 695	1.54 568	2.26 706	0.10 275	0.08 212	0.10 255	0.10 265	0.10 122	0.11 168

SST-Stereo	0.52 468	0.20 29	1.76 358	0.62 680	0.53 662	0.62 485	0.66 664	0.55 273	0.61 438	0.58 520	0.53 435	0.52 440	0.60 588	1.59 580	0.29 308	0.11 370	0.07 89	0.12 409	0.10 265	0.16 323	0.10 137

RAFT_R40	0.50 435	0.21 45	1.76 358	0.50 628	0.40 603	0.61 464	0.53 626	0.56 279	0.60 420	0.56 491	0.54 447	0.55 454	0.51 549	1.57 574	0.53 503	0.11 370	0.07 89	0.12 409	0.10 265	0.16 323	0.09 94

RE-Stereo	0.48 403	0.25 121	1.81 400	0.52 637	0.16 154	0.61 464	0.43 580	0.66 345	0.60 420	0.50 416	0.47 359	0.37 323	0.26 278	1.44 548	0.78 581	0.11 370	0.07 89	0.12 409	0.10 265	0.13 220	0.17 391

Pruner-Stereo	0.51 452	0.27 152	1.78 372	1.79 739	0.19 277	0.62 485	0.45 599	0.57 285	0.60 420	0.61 553	0.48 373	0.41 354	0.24 242	0.46 312	1.00 613	0.12 433	0.07 89	0.12 409	0.10 265	0.12 183	0.13 260

TVStereo	0.48 403	0.25 121	1.81 400	0.52 637	0.16 154	0.61 464	0.43 580	0.66 345	0.60 420	0.50 416	0.47 359	0.37 323	0.26 278	1.44 548	0.78 581	0.11 370	0.07 89	0.12 409	0.10 265	0.13 220	0.17 391

iGMRVC	0.39 286	0.27 152	1.78 372	0.44 588	0.17 188	0.61 464	0.27 414	0.51 231	0.52 338	0.47 378	0.43 328	0.44 383	0.28 319	0.55 373	0.28 293	0.12 433	0.08 212	0.12 409	0.10 265	0.17 347	0.12 217

IRAFT_RVC	0.54 481	0.53 419	1.78 372	0.46 608	0.21 318	0.58 412	0.43 580	0.65 342	0.66 509	0.54 462	0.50 400	0.49 426	0.51 549	1.58 578	1.01 617	0.11 370	0.25 653	0.13 474	0.10 265	0.15 284	0.13 260

iRAFT	0.39 286	0.27 152	1.78 372	0.44 588	0.16 154	0.61 464	0.27 414	0.51 231	0.52 338	0.47 378	0.43 328	0.43 372	0.28 319	0.54 368	0.28 293	0.12 433	0.08 212	0.12 409	0.10 265	0.17 347	0.12 217

RAFT-IKP	0.38 269	0.27 152	1.79 392	0.44 588	0.16 154	0.60 444	0.28 434	0.51 231	0.52 338	0.47 378	0.43 328	0.43 372	0.28 319	0.50 349	0.28 293	0.12 433	0.08 212	0.12 409	0.10 265	0.17 347	0.12 217

GEStereo_RVC	0.54 481	0.87 588	1.95 468	0.47 614	0.25 412	0.62 485	0.37 547	1.00 654	0.74 580	0.53 449	0.54 447	0.59 486	0.44 497	1.10 504	0.46 464	0.15 538	0.11 421	0.12 409	0.10 265	0.26 514	0.19 428

CFNet_pseudo	0.45 367	0.46 377	2.23 540	0.25 163	0.19 277	0.56 376	0.21 217	0.77 441	0.60 420	0.49 409	0.56 469	0.69 548	0.47 528	0.52 357	0.31 344	0.11 370	0.10 361	0.15 544	0.10 265	0.17 347	0.14 289

GES	0.44 344	0.28 181	1.88 431	0.30 331	0.18 239	0.61 464	0.30 470	0.88 550	0.46 275	0.47 378	0.52 422	0.39 339	0.42 477	0.58 382	0.67 555	0.15 538	0.11 421	0.12 409	0.10 265	0.15 284	0.17 391

222	0.78 629	0.23 87	1.23 206	0.28 271	0.18 239	0.62 485	0.24 340	1.02 665	0.70 540	0.58 520	0.66 558	0.46 404	0.42 477	1.80 618	6.53 761	0.13 469	0.10 361	0.11 337	0.10 265	0.12 183	0.17 391

xxxx	0.70 590	0.21 45	1.33 232	0.28 271	0.18 239	0.63 503	0.24 340	1.02 665	0.69 530	0.50 416	0.62 517	0.58 482	0.38 424	1.47 561	5.21 750	0.13 469	0.12 455	0.11 337	0.10 265	0.12 183	0.15 333

test_xeample	0.72 602	0.21 45	1.36 241	0.27 237	0.17 188	0.59 431	0.28 434	1.01 662	0.70 540	0.55 481	0.67 561	0.44 383	0.39 438	1.88 640	5.17 749	0.12 433	0.10 361	0.11 337	0.10 265	0.13 220	0.15 333

AFF-stereo	0.44 344	0.96 624	1.78 372	0.31 362	0.15 117	0.50 290	0.21 217	0.64 335	0.63 469	0.47 378	0.64 547	0.49 426	0.34 389	0.46 312	0.31 344	0.08 72	0.09 308	0.10 255	0.10 265	0.37 620	0.10 137

DMCA	0.41 304	0.52 412	1.26 211	0.31 362	0.24 388	0.59 431	0.26 389	0.77 441	0.63 469	0.58 520	0.48 373	0.57 475	0.35 391	0.40 257	0.50 489	0.14 515	0.10 361	0.14 513	0.10 265	0.15 284	0.15 333

RASNet	0.61 538	0.68 500	2.03 494	0.35 471	0.46 642	0.65 532	0.28 434	0.78 458	0.70 540	0.48 397	0.64 547	0.93 648	0.61 597	2.21 675	0.73 572	0.12 433	0.09 308	0.09 184	0.10 265	0.14 256	0.11 168

MSMDNet	0.46 380	0.44 362	2.28 549	0.26 211	0.20 301	0.55 359	0.21 217	0.75 416	0.64 477	0.48 397	0.55 457	0.68 541	0.56 568	0.46 312	0.30 331	0.11 370	0.10 361	0.13 474	0.10 265	0.18 375	0.15 333

ccs_rob	0.45 367	0.46 377	2.22 536	0.26 211	0.19 277	0.56 376	0.21 217	0.77 441	0.60 420	0.49 409	0.56 469	0.69 548	0.47 528	0.52 357	0.31 344	0.11 370	0.09 308	0.16 563	0.10 265	0.17 347	0.14 289

DISCO	0.57 511	0.34 266	1.87 429	0.45 602	0.34 545	0.84 637	0.35 530	0.84 510	0.78 614	0.59 534	0.63 530	1.06 677	0.53 556	1.10 504	0.82 588	0.12 433	0.09 308	0.11 337	0.10 265	0.22 446	0.18 411

MWDA-net	1.20 689	2.17 752	3.60 715	1.52 733	1.97 744	0.74 592	1.83 741	0.79 474	1.54 718	0.66 592	1.26 682	0.58 482	1.08 683	1.67 590	3.84 738	0.14 515	0.10 361	0.11 337	0.11 341	0.15 284	0.15 333

MWSP-net	0.51 452	0.48 393	1.30 223	0.31 362	0.21 318	0.59 431	0.84 693	0.83 497	0.65 493	0.54 462	0.50 400	0.69 548	0.75 637	0.43 276	1.28 656	0.13 469	0.10 361	0.11 337	0.11 341	0.13 220	0.16 369

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.26 124	0.57 446	0.93 141	0.24 135	0.13 59	0.39 135	0.13 14	0.32 31	0.36 146	0.21 127	0.15 40	0.18 101	0.17 95	0.28 104	0.18 80	0.10 275	0.09 308	0.13 474	0.11 341	0.14 256	0.32 602

GSStereo	0.36 249	0.32 237	1.17 192	0.34 454	0.60 681	0.55 359	0.21 217	0.62 322	0.41 214	0.22 150	0.22 119	0.17 81	0.18 122	0.44 287	0.16 41	0.10 275	0.16 551	0.08 78	0.11 341	0.33 577	0.84 710

GS-Stereo							0.21 217	0.62 322	0.41 214	0.22 150	0.22 119	0.17 81	0.18 122	0.44 287	0.16 41	0.10 275	0.16 551	0.08 78	0.11 341	0.33 577	0.84 710

G2L-Stereo	0.55 493	0.85 580	2.18 528	0.31 362	0.27 443	0.59 431	0.27 414	0.77 441	0.55 378	0.54 462	0.52 422	0.71 564	0.36 397	1.75 604	0.50 489	0.13 469	0.11 421	0.13 474	0.11 341	0.29 539	0.15 333

FLISNet	0.41 304	0.63 474	1.72 334	0.27 237	0.21 318	0.45 208	0.19 141	0.55 273	0.41 214	0.57 502	0.59 487	0.65 517	0.45 502	0.45 303	0.39 424	0.08 72	0.09 308	0.10 255	0.11 341	0.20 413	0.10 137

CoSv	0.41 304	0.63 474	1.72 334	0.27 237	0.21 318	0.45 208	0.19 141	0.55 273	0.41 214	0.57 502	0.59 487	0.65 517	0.45 502	0.45 303	0.39 424	0.08 72	0.09 308	0.10 255	0.11 341	0.20 413	0.10 137

AIO_rvc	0.41 304	0.64 479	1.29 220	0.58 668	0.39 592	0.37 112	0.24 340	0.50 220	0.43 239	0.28 247	0.23 135	0.25 209	0.16 86	0.99 488	0.19 108	0.10 275	0.16 551	0.08 78	0.11 341	0.25 492	0.85 712

tg	0.37 256	0.55 438	1.35 239	0.28 271	0.16 154	0.57 395	0.18 125	0.57 285	0.49 308	0.37 306	0.44 339	0.38 332	0.24 242	0.46 312	0.24 237	0.09 161	0.08 212	0.11 337	0.11 341	0.43 655	0.36 628

ACV-stereo	0.66 568	0.76 534	2.86 658	0.32 394	0.25 412	1.01 669	0.60 649	0.59 300	0.52 338	0.41 335	0.45 343	1.55 709	0.94 670	1.40 545	0.69 560	0.14 515	0.13 483	0.12 409	0.11 341	0.20 413	0.19 428

rvit_stereo_ft	0.31 195	0.61 458	1.18 194	0.32 394	0.21 318	0.28 29	0.27 414	0.55 273	0.48 300	0.23 174	0.27 186	0.28 251	0.26 278	0.32 166	0.25 252	0.13 469	0.09 308	0.11 337	0.11 341	0.13 220	0.14 289

test_sample3	0.50 435	0.41 333	1.88 431	0.32 394	0.19 277	0.57 395	0.25 365	0.92 583	0.64 477	0.52 438	0.49 390	0.47 412	0.35 391	1.79 613	0.37 406	0.13 469	0.10 361	0.12 409	0.11 341	0.16 323	0.16 369

MyStereo07	0.34 225	0.40 323	1.46 272	0.29 309	0.23 372	0.60 444	0.31 483	0.53 256	0.42 228	0.25 206	0.25 164	0.20 134	0.26 278	0.57 377	0.19 108	0.09 161	0.18 584	0.12 409	0.11 341	0.16 323	0.19 428

MyStereo04	0.48 403	0.40 323	2.65 628	0.29 309	0.23 372	0.60 444	0.31 483	0.83 497	0.75 594	0.47 378	0.36 278	0.53 443	0.42 477	0.53 363	0.39 424	0.09 161	0.18 584	0.12 409	0.11 341	0.16 323	0.19 428

CFNet_ucs	0.48 403	0.50 406	2.32 554	0.26 211	0.22 349	0.57 395	0.22 261	0.85 519	0.65 493	0.53 449	0.64 547	0.68 541	0.44 497	0.54 368	0.31 344	0.13 469	0.12 455	0.16 563	0.11 341	0.19 397	0.17 391

4D-IteraStereo	0.44 344	0.96 624	2.63 624	0.27 237	0.30 485	0.45 208	0.25 365	0.52 247	0.50 319	0.40 326	0.31 239	0.40 348	0.19 150	0.35 206	0.32 357	0.09 161	0.06 25	0.12 409	0.11 341	0.19 397	0.30 582

gwcnet-sp	0.49 423	0.43 349	2.54 612	0.31 362	0.22 349	0.67 546	0.31 483	0.78 458	0.65 493	0.58 520	0.47 359	0.46 404	0.43 488	0.76 452	0.46 464	0.11 370	0.11 421	0.11 337	0.11 341	0.15 284	0.14 289

scenet	0.49 423	0.43 349	2.54 612	0.31 362	0.22 349	0.67 546	0.31 483	0.78 458	0.65 493	0.58 520	0.47 359	0.46 404	0.43 488	0.76 452	0.46 464	0.11 370	0.11 421	0.11 337	0.11 341	0.15 284	0.14 289

CASS	0.39 286	0.30 214	1.61 307	0.32 394	0.17 188	0.53 337	0.24 340	0.70 373	0.49 308	0.59 534	0.54 447	0.40 348	0.40 448	0.41 263	0.30 331	0.17 577	0.10 361	0.14 513	0.11 341	0.18 375	0.17 391
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.49 423	0.43 349	2.54 612	0.31 362	0.22 349	0.67 546	0.31 483	0.78 458	0.65 493	0.58 520	0.47 359	0.46 404	0.43 488	0.76 452	0.46 464	0.11 370	0.11 421	0.11 337	0.11 341	0.15 284	0.14 289

DisPM	0.43 334	0.33 247	1.78 372	0.57 665	0.18 239	0.59 431	0.63 661	0.53 256	0.61 438	0.60 544	0.53 435	0.38 332	0.26 278	0.75 448	0.29 308	0.12 433	0.07 89	0.12 409	0.11 341	0.11 160	0.14 289

IER	0.43 334	0.38 302	1.69 322	0.26 211	0.25 412	0.66 539	0.26 389	0.71 378	0.55 378	0.54 462	0.59 487	0.60 493	0.53 556	0.52 357	0.39 424	0.11 370	0.08 212	0.11 337	0.11 341	0.14 256	0.11 168

NINENet	0.50 435	0.33 247	1.69 322	0.55 656	0.25 412	0.91 655	0.23 303	0.98 632	0.71 550	0.53 449	0.55 457	0.66 524	0.30 353	1.22 522	0.32 357	0.15 538	0.13 483	0.16 563	0.11 341	0.16 323	0.13 260

GMOStereo	0.41 304	0.62 464	1.78 372	0.28 271	0.36 567	0.51 307	0.31 483	0.53 256	0.44 247	0.57 502	0.48 373	0.41 354	0.27 299	0.28 104	0.23 209	0.08 72	0.38 691	0.13 474	0.11 341	0.34 589	0.11 168

error version	0.41 304	0.62 464	1.78 372	0.28 271	0.36 567	0.51 307	0.31 483	0.53 256	0.44 247	0.57 502	0.48 373	0.41 354	0.27 299	0.28 104	0.23 209	0.08 72	0.38 691	0.13 474	0.11 341	0.34 589	0.11 168

test-v	0.41 304	0.62 464	1.78 372	0.28 271	0.36 567	0.51 307	0.31 483	0.53 256	0.44 247	0.57 502	0.48 373	0.41 354	0.27 299	0.28 104	0.23 209	0.08 72	0.38 691	0.13 474	0.11 341	0.34 589	0.11 168

AACVNet	0.54 481	0.78 554	1.73 337	0.36 494	0.21 318	0.57 395	0.25 365	0.71 378	0.51 326	0.55 481	0.59 487	0.64 512	0.41 459	2.13 671	0.41 440	0.14 515	0.11 421	0.14 513	0.11 341	0.33 577	0.15 333

ADLNet2	0.68 581	0.84 575	3.19 697	0.33 421	0.36 567	0.64 517	0.37 547	0.89 556	0.79 619	0.54 462	0.65 556	0.93 648	0.48 537	2.07 663	0.56 522	0.13 469	0.11 421	0.11 337	0.11 341	0.33 577	0.18 411

CrosDoStereo	0.94 661	0.37 288	2.53 606	0.25 163	0.32 517	0.54 344	3.76 756	0.72 385	0.60 420	0.70 611	1.40 694	0.53 443	1.49 711	1.78 609	3.09 723	0.10 275	0.08 212	0.11 337	0.11 341	0.21 429	0.11 168

FTStereo	0.76 621	0.18 7	2.35 562	0.71 689	0.21 318	0.73 586	1.79 740	0.57 285	0.53 356	1.07 682	1.63 703	1.29 697	2.13 730	0.75 448	0.29 308	0.19 606	0.08 212	0.12 409	0.11 341	0.11 160	0.40 650

ASMatch	0.60 530	0.43 349	2.58 618	0.91 706	0.36 567	0.56 376	0.25 365	0.52 247	0.61 438	0.47 378	1.21 679	0.47 412	0.66 614	1.34 537	0.94 600	0.10 275	0.08 212	0.11 337	0.11 341	0.10 122	0.16 369

DeepStereo_LL	0.94 661	0.37 288	2.53 606	0.25 163	0.32 517	0.54 344	3.76 756	0.72 385	0.60 420	0.70 611	1.40 694	0.53 443	1.49 711	1.78 609	3.09 723	0.10 275	0.08 212	0.11 337	0.11 341	0.21 429	0.11 168

THIR-Stereo	0.86 649	0.62 464	2.13 515	0.25 163	0.16 154	0.58 412	2.74 752	0.59 300	0.51 326	0.62 564	1.62 702	0.97 658	1.80 726	1.69 594	2.25 705	0.10 275	0.08 212	0.14 513	0.11 341	0.15 284	0.11 168

test-2	0.41 304	0.62 464	1.78 372	0.28 271	0.36 567	0.51 307	0.31 483	0.53 256	0.44 247	0.57 502	0.48 373	0.41 354	0.27 299	0.28 104	0.23 209	0.08 72	0.38 691	0.13 474	0.11 341	0.34 589	0.11 168

ICVP	0.46 380	0.29 196	2.41 573	0.33 421	0.22 349	0.59 431	0.55 634	0.75 416	0.50 319	0.44 353	0.60 504	0.49 426	0.35 391	0.53 363	0.37 406	0.16 561	0.16 551	0.14 513	0.11 341	0.15 284	0.15 333
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.37 256	0.53 419	1.41 256	0.28 271	0.15 117	0.52 328	0.20 169	0.54 269	0.46 275	0.37 306	0.43 328	0.41 354	0.23 224	0.36 220	0.26 266	0.09 161	0.15 533	0.12 409	0.11 341	0.41 645	0.37 635

MMNet	0.50 435	0.48 393	1.93 455	0.33 421	0.27 443	0.79 620	0.28 434	0.81 483	0.74 580	0.60 544	0.56 469	0.59 486	0.55 564	0.79 462	0.59 534	0.10 275	0.09 308	0.12 409	0.11 341	0.13 220	0.14 289

UNet	0.54 481	0.44 362	2.83 657	0.31 362	0.33 532	0.74 592	0.27 414	0.82 491	0.61 438	0.53 449	0.54 447	0.72 567	0.54 559	0.78 461	0.56 522	0.11 370	0.09 308	0.13 474	0.11 341	0.14 256	0.12 217

FENet	0.44 344	0.30 214	2.42 575	0.32 394	0.17 188	0.58 412	0.22 261	0.77 441	0.59 415	0.47 378	0.42 325	0.55 454	0.38 424	0.49 342	0.47 473	0.12 433	0.09 308	0.12 409	0.11 341	0.13 220	0.16 369

HGLStereo	0.54 481	0.69 504	2.00 485	0.35 471	0.40 603	0.66 539	0.30 470	0.83 497	0.62 456	0.57 502	0.69 578	0.69 548	0.54 559	1.07 499	0.55 514	0.13 469	0.13 483	0.13 474	0.11 341	0.19 397	0.17 391

GANet-RSSM	0.55 493	0.73 525	1.90 443	0.36 494	0.26 430	0.59 431	0.27 414	0.78 458	0.52 338	0.47 378	0.57 478	0.63 502	0.45 502	1.92 647	0.43 452	0.14 515	0.10 361	0.25 655	0.11 341	0.34 589	0.14 289

AdaStereo	0.44 344	0.38 302	1.79 392	0.34 454	0.20 301	0.57 395	0.28 434	0.92 583	0.69 530	0.52 438	0.55 457	0.61 496	0.33 380	0.48 331	0.39 424	0.17 577	0.08 212	0.17 584	0.11 341	0.18 375	0.12 217
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.
DDF-Stereo	0.37 256	0.27 152	0.79 101	0.39 546	0.29 467	0.38 129	0.21 217	0.47 185	0.51 326	0.32 278	0.17 60	0.79 600	0.23 224	0.64 407	1.04 623	0.11 370	0.07 89	0.09 184	0.12 384	0.35 603	0.15 333

z-mn7	0.80 633	1.52 713	2.62 623	0.36 494	0.28 457	1.01 669	0.48 614	0.90 562	1.29 698	0.69 605	1.35 692	0.85 623	0.59 584	2.03 657	1.09 629	0.14 515	0.12 455	0.14 513	0.12 384	0.32 568	0.20 447

DFGA-Net	0.51 452	1.06 661	1.75 349	0.30 331	0.24 388	0.54 344	0.22 261	0.63 331	0.60 420	0.48 397	0.51 407	0.35 310	0.27 299	1.82 622	0.53 503	0.10 275	0.08 212	0.12 409	0.12 384	0.37 620	0.15 333

S2M2_L	0.24 95	0.29 196	0.90 131	0.23 101	0.17 188	0.24 23	0.09 3	0.36 63	0.45 264	0.17 60	0.25 164	0.23 175	0.17 95	0.24 49	0.28 293	0.15 538	0.12 455	0.11 337	0.12 384	0.15 284	0.11 168
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FACV-RUCA	0.58 516	0.40 323	1.78 372	0.43 581	1.67 739	0.48 257	0.28 434	0.69 365	0.62 456	0.40 326	0.53 435	0.33 298	0.63 605	0.40 257	0.31 344	0.13 469	0.11 421	0.62 713	0.12 384	0.70 703	0.98 721

DDVS	0.62 543	0.40 323	1.40 254	2.21 747	0.35 558	0.87 647	1.00 707	0.69 365	0.50 319	0.53 449	0.56 469	0.90 640	0.37 414	1.22 522	0.47 473	0.15 538	0.14 502	0.14 513	0.12 384	0.19 397	0.22 477

DCVSM-stereo	0.49 423	0.29 196	2.49 596	0.29 309	0.22 349	0.53 337	0.52 622	0.58 291	0.49 308	0.69 605	0.46 352	0.79 600	0.48 537	0.53 363	0.42 443	0.13 469	0.14 502	0.15 544	0.12 384	0.20 413	0.20 447

Pointernet	0.29 168	0.25 121	1.49 282	0.24 135	0.20 301	0.47 240	0.15 57	0.62 322	0.47 296	0.22 150	0.29 207	0.26 224	0.20 165	0.28 104	0.20 148	0.10 275	0.07 89	0.07 2	0.12 384	0.10 122	0.07 12

test_sample5	0.51 452	0.43 349	1.83 410	0.32 394	0.18 239	0.55 359	0.26 389	0.92 583	0.65 493	0.53 449	0.59 487	0.45 392	0.36 397	1.87 631	0.36 398	0.13 469	0.10 361	0.13 474	0.12 384	0.17 347	0.16 369

test_sample4	0.50 435	0.42 342	1.88 431	0.32 394	0.19 277	0.56 376	0.26 389	0.93 591	0.65 493	0.54 462	0.54 447	0.45 392	0.36 397	1.79 613	0.36 398	0.13 469	0.10 361	0.13 474	0.12 384	0.17 347	0.16 369

xx1	0.46 380	0.64 479	2.07 498	0.35 471	0.14 84	0.76 603	0.25 365	0.74 404	1.01 670	0.31 268	0.38 299	0.46 404	0.36 397	0.69 434	0.19 108	0.10 275	0.24 639	0.12 409	0.12 384	0.12 183	0.14 289

DualNet	0.51 452	0.43 349	1.83 410	0.32 394	0.18 239	0.55 359	0.26 389	0.92 583	0.65 493	0.54 462	0.62 517	0.45 392	0.36 397	1.87 631	0.36 398	0.13 469	0.10 361	0.13 474	0.12 384	0.17 347	0.16 369

1111x	0.74 614	0.21 45	1.93 455	0.31 362	0.17 188	0.63 503	0.32 506	1.03 672	0.74 580	0.52 438	0.62 517	0.57 475	0.47 528	2.38 688	4.25 744	0.12 433	0.14 502	0.11 337	0.12 384	0.12 183	0.14 289

CASnet	0.28 155	0.31 228	1.20 200	0.28 271	0.11 12	0.47 240	0.19 141	0.44 137	0.44 247	0.38 317	0.31 239	0.23 175	0.17 95	0.29 124	0.19 108	0.10 275	0.06 25	0.15 544	0.12 384	0.16 323	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo	0.72 602	1.29 698	2.49 596	0.36 494	0.45 634	0.55 359	0.32 506	0.93 591	0.71 550	0.67 597	0.58 484	0.85 623	0.79 645	2.67 717	0.46 464	0.10 275	0.18 584	0.14 513	0.12 384	0.40 642	0.42 656

qqq	0.38 269	0.21 45	1.34 236	0.28 271	0.15 117	0.45 208	0.26 389	0.76 429	0.52 338	0.39 324	0.41 319	0.46 404	0.36 397	0.96 485	0.30 331	0.11 370	0.14 502	0.12 409	0.12 384	0.12 183	0.14 289

BUS	0.41 304	0.27 152	1.13 183	0.30 331	0.21 318	0.91 655	0.23 303	1.00 654	0.61 438	0.63 573	0.53 435	0.66 524	0.30 353	0.43 276	0.32 357	0.13 469	0.10 361	0.14 513	0.12 384	0.12 183	0.11 168

Wz-Net-LNSev	0.59 524	0.96 624	2.47 591	0.34 454	0.37 580	0.79 620	0.44 591	0.86 530	0.77 610	0.61 553	0.67 561	0.79 600	0.56 568	0.64 407	0.62 541	0.15 538	0.14 502	0.12 409	0.12 384	0.18 375	0.19 428

test_5	0.51 452	0.87 588	1.99 483	0.37 519	0.65 689	0.58 412	0.35 530	0.78 458	0.62 456	0.48 397	0.55 457	0.45 392	0.40 448	0.72 443	0.30 331	0.09 161	0.07 89	0.12 409	0.12 384	0.33 577	0.38 638

BSDual-CNN	0.41 304	0.27 152	1.13 183	0.30 331	0.21 318	0.76 603	0.31 483	1.00 654	0.61 438	0.63 573	0.53 435	0.63 502	0.37 414	0.43 276	0.38 413	0.13 469	0.10 361	0.14 513	0.12 384	0.12 183	0.11 168

hknet	0.47 396	0.29 196	1.70 326	0.30 331	0.24 388	0.76 603	0.31 483	1.00 654	0.64 477	0.63 573	0.53 435	0.80 604	0.38 424	0.77 457	0.37 406	0.11 370	0.10 361	0.14 513	0.12 384	0.12 183	0.11 168

psmg	0.41 304	0.27 152	1.13 183	0.27 237	0.21 318	0.75 599	0.36 538	0.90 562	0.61 438	0.59 534	0.59 487	0.63 502	0.37 414	0.43 276	0.38 413	0.13 469	0.10 361	0.13 474	0.12 384	0.13 220	0.11 168

dd	0.42 325	0.96 624	1.77 367	0.31 362	0.17 188	0.57 395	0.26 389	0.49 211	0.68 521	0.41 335	0.40 313	0.34 306	0.27 299	0.45 303	0.40 432	0.17 577	0.10 361	0.13 474	0.12 384	0.21 429	0.12 217

IPLG	0.69 586	0.84 575	2.43 579	0.35 471	0.21 318	1.65 713	0.61 653	1.36 709	0.58 405	1.39 711	0.51 407	0.37 323	0.87 659	1.41 546	0.36 398	0.09 161	0.07 89	0.14 513	0.12 384	0.32 568	0.11 168

PSM-softLoss	0.48 403	0.27 152	1.85 416	0.51 633	0.17 188	0.61 464	0.40 563	0.61 318	0.57 394	0.52 438	0.48 373	0.39 339	0.25 258	1.46 554	0.77 578	0.12 433	0.08 212	0.13 474	0.12 384	0.12 183	0.14 289

KMStereo	0.48 403	0.27 152	1.85 416	0.51 633	0.17 188	0.61 464	0.40 563	0.61 318	0.57 394	0.52 438	0.48 373	0.39 339	0.25 258	1.46 554	0.77 578	0.12 433	0.08 212	0.13 474	0.12 384	0.12 183	0.14 289

sCroCo_RVC	0.33 214	0.32 237	1.89 438	0.34 454	0.27 443	0.30 40	0.22 261	0.48 200	0.44 247	0.22 150	0.33 260	0.25 209	0.25 258	0.32 166	0.24 237	0.14 515	0.16 551	0.12 409	0.12 384	0.15 284	0.13 260

GMStereo	0.38 269	0.99 642	1.91 449	0.27 237	0.16 154	0.39 135	0.23 303	0.47 185	0.62 456	0.38 317	0.34 269	0.25 209	0.25 258	0.39 250	0.29 308	0.14 515	0.08 212	0.10 255	0.12 384	0.15 284	0.11 168
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.46 380	0.28 181	1.73 337	0.33 421	0.32 517	0.65 532	0.38 554	0.83 497	0.59 415	0.57 502	0.52 422	0.61 496	0.40 448	0.75 448	0.52 499	0.13 469	0.12 455	0.13 474	0.12 384	0.15 284	0.11 168

ac_64	0.55 493	0.46 377	1.92 452	0.36 494	0.34 545	0.63 503	0.31 483	0.82 491	0.61 438	0.55 481	0.51 407	0.89 638	0.48 537	1.83 623	0.55 514	0.14 515	0.11 421	0.12 409	0.12 384	0.18 375	0.12 217

cf-r	0.53 474	0.81 564	2.15 521	0.33 421	0.28 457	0.60 444	0.28 434	0.78 458	0.64 477	0.51 429	0.60 504	0.75 583	0.40 448	1.32 534	0.43 452	0.13 469	0.09 308	0.11 337	0.12 384	0.15 284	0.14 289

GwcNet-RSSM	0.57 511	0.94 614	2.13 515	0.32 394	0.25 412	0.60 444	0.30 470	0.80 479	0.66 509	0.52 438	0.64 547	0.71 564	0.40 448	1.79 613	0.50 489	0.13 469	0.09 308	0.12 409	0.12 384	0.21 429	0.15 333

CCAANet	0.55 493	0.73 525	2.47 591	0.30 331	0.24 388	0.55 359	0.24 340	0.84 510	0.64 477	0.40 326	0.67 561	0.56 468	0.36 397	1.87 631	0.41 440	0.10 275	0.08 212	0.13 474	0.12 384	0.11 160	0.13 260

PWCDC_ROB	0.72 602	1.06 661	2.09 504	0.47 614	0.36 567	0.78 616	0.26 389	0.98 632	1.34 701	0.61 553	2.07 713	0.64 512	0.61 597	0.83 466	0.71 565	0.31 679	0.14 502	0.15 544	0.12 384	0.60 697	0.21 462

SME	0.53 474	1.10 667	1.55 295	0.35 471	0.20 301	0.65 532	0.25 365	0.67 356	0.48 300	0.47 378	0.49 390	0.35 310	0.36 397	1.79 613	0.51 495	0.26 660	0.10 361	0.12 409	0.13 418	0.45 666	0.25 531

rvit_0105_6	0.31 195	0.29 196	1.00 158	0.31 362	0.18 239	0.35 85	0.25 365	0.51 231	0.61 438	0.25 206	0.28 198	0.32 286	0.25 258	0.39 250	0.25 252	0.18 590	0.16 551	0.15 544	0.13 418	0.14 256	0.13 260

rvit_0105_4	0.35 239	0.35 275	1.45 270	0.31 362	0.18 239	0.37 112	0.28 434	0.59 300	0.62 456	0.27 240	0.31 239	0.35 310	0.27 299	0.43 276	0.25 252	0.18 590	0.16 551	0.15 544	0.13 418	0.15 284	0.12 217

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 256	1.34 706	1.24 208	0.23 101	0.12 26	0.33 64	0.20 169	0.40 97	0.33 83	0.25 206	0.21 99	0.16 63	0.14 37	0.27 84	0.63 543	0.55 707	0.06 25	0.11 337	0.13 418	0.25 492	0.49 672

test_sample6	0.52 468	0.44 362	1.81 400	0.33 421	0.18 239	0.55 359	0.27 414	0.94 600	0.66 509	0.54 462	0.62 517	0.47 412	0.36 397	1.97 650	0.38 413	0.14 515	0.10 361	0.13 474	0.13 418	0.17 347	0.16 369

MyStereo8	0.54 481	0.80 559	2.76 647	0.32 394	0.33 532	0.71 572	0.20 169	0.87 541	0.57 394	0.51 429	0.59 487	0.50 429	0.33 380	0.68 428	0.55 514	0.10 275	0.29 668	0.10 255	0.13 418	0.21 429	0.34 617

mmm	0.38 269	0.21 45	1.18 194	0.35 471	0.17 188	0.49 276	0.26 389	0.78 458	0.52 338	0.50 416	0.57 478	0.41 354	0.37 414	0.71 441	0.31 344	0.11 370	0.13 483	0.14 513	0.13 418	0.15 284	0.14 289

ffm	0.47 396	0.23 87	2.01 486	0.30 331	0.21 318	0.57 395	0.26 389	0.74 404	0.88 647	0.53 449	0.63 530	0.66 524	0.39 438	0.63 405	0.19 108	0.10 275	0.24 639	0.15 544	0.13 418	0.25 492	0.36 628

ff1	0.73 611	0.23 87	2.01 486	0.30 331	0.21 318	0.57 395	0.26 389	0.74 404	0.88 647	0.53 449	0.63 530	0.66 524	0.39 438	2.52 706	3.43 734	0.10 275	0.24 639	0.15 544	0.13 418	0.25 492	0.36 628

mmx	0.72 602	0.23 87	2.01 486	0.30 331	0.21 318	0.57 395	0.26 389	0.99 644	0.76 605	0.53 449	0.63 530	0.66 524	0.39 438	2.52 706	3.43 734	0.13 469	0.10 361	0.15 544	0.13 418	0.15 284	0.15 333

xxx	0.72 602	0.23 87	2.01 486	0.30 331	0.21 318	0.57 395	0.26 389	0.99 644	0.76 605	0.53 449	0.63 530	0.66 524	0.39 438	2.52 706	3.43 734	0.13 469	0.10 361	0.15 544	0.13 418	0.15 284	0.15 333

anonymousdsp2	0.34 225	0.24 106	1.16 191	0.28 271	0.15 117	0.57 395	0.23 303	0.79 474	0.47 296	0.38 317	0.37 284	0.40 348	0.25 258	0.47 324	0.21 170	0.09 161	0.07 89	0.10 255	0.13 418	0.19 397	0.27 553

CIPLG	0.56 503	1.19 687	2.46 585	0.80 698	0.31 506	0.61 464	0.57 643	0.76 429	0.57 394	0.56 491	0.63 530	0.41 354	0.30 353	0.45 303	0.40 432	0.11 370	0.20 609	0.13 474	0.13 418	0.35 603	0.19 428

PSMNet-ADL	0.51 452	0.38 302	1.65 311	0.35 471	0.21 318	0.67 546	0.26 389	0.74 404	0.55 378	0.42 340	0.52 422	0.70 559	0.45 502	1.91 643	0.57 526	0.15 538	0.13 483	0.11 337	0.13 418	0.15 284	0.20 447

PFNet+	0.45 367	0.37 288	1.86 424	0.46 608	0.18 239	0.58 412	0.77 686	0.52 247	0.64 477	0.56 491	0.48 373	0.39 339	0.26 278	0.93 480	0.32 357	0.13 469	0.09 308	0.14 513	0.13 418	0.12 183	0.15 333

RAFT-RH_RVC	0.61 538	0.50 406	2.33 557	0.36 494	0.29 467	0.60 444	0.18 125	0.44 137	0.58 405	0.76 632	1.91 711	0.47 412	0.29 342	1.60 581	1.23 650	0.14 515	0.07 89	0.13 474	0.13 418	0.10 122	0.09 94

RAFT	0.45 367	0.92 606	1.59 301	0.34 454	0.19 277	0.46 228	0.35 530	0.65 342	0.49 308	0.49 409	0.49 390	0.70 559	0.40 448	0.47 324	0.32 357	0.11 370	0.16 551	0.14 513	0.13 418	0.51 683	0.13 260

GMM-Stereo	0.50 435	0.23 87	2.41 573	0.54 649	0.24 388	0.77 611	0.46 602	0.59 300	0.57 394	0.58 520	0.73 601	0.47 412	0.43 488	0.68 428	0.27 278	0.10 275	0.06 25	0.13 474	0.13 418	0.14 256	0.44 660

Anonymous3	0.42 325	0.35 275	2.09 504	0.33 421	0.24 388	0.72 578	0.31 483	0.74 404	0.55 378	0.35 293	0.40 313	0.33 298	0.29 342	0.44 287	0.28 293	0.18 590	0.18 584	0.13 474	0.13 418	0.17 347	0.17 391

sAnonymous2	0.38 269	0.62 464	2.15 521	0.31 362	0.24 388	0.34 76	0.27 414	0.53 256	0.46 275	0.24 185	0.29 207	0.23 175	0.28 319	0.28 104	0.22 198	0.12 433	0.09 308	0.11 337	0.13 418	0.38 627	0.35 620

CroCo_RVC	0.38 269	0.62 464	2.15 521	0.31 362	0.24 388	0.34 76	0.27 414	0.53 256	0.46 275	0.24 185	0.29 207	0.23 175	0.28 319	0.28 104	0.22 198	0.12 433	0.09 308	0.11 337	0.13 418	0.38 627	0.35 620

HCRNet	0.46 380	0.49 398	1.65 311	0.38 536	0.29 467	0.58 412	0.22 261	0.75 416	0.62 456	0.47 378	0.49 390	0.48 424	0.36 397	1.12 511	0.37 406	0.15 538	0.10 361	0.15 544	0.13 418	0.17 347	0.17 391

ARAFT	0.60 530	1.23 691	3.10 686	0.28 271	0.16 154	0.64 517	0.36 538	0.90 562	0.67 518	0.61 553	0.49 390	0.55 454	0.31 363	1.24 529	0.32 357	0.10 275	0.08 212	0.14 513	0.13 418	0.37 620	0.21 462

hitnet-ft	0.67 573	0.80 559	1.90 443	0.28 271	0.22 349	0.69 564	0.36 538	0.85 519	0.65 493	0.56 491	0.84 627	1.03 670	0.95 673	2.32 683	0.55 514	0.23 642	0.14 502	0.41 693	0.13 418	0.24 478	0.17 391

CFNet-ft	0.51 452	0.76 534	1.79 392	0.28 271	0.30 485	0.63 503	0.28 434	0.66 345	0.55 378	0.45 364	0.57 478	0.74 577	0.41 459	1.46 554	0.42 443	0.14 515	0.10 361	0.28 662	0.13 418	0.18 375	0.14 289

CFNet_RVC	0.51 452	0.76 534	1.79 392	0.28 271	0.30 485	0.63 503	0.28 434	0.66 345	0.55 378	0.45 364	0.57 478	0.74 577	0.41 459	1.46 554	0.42 443	0.14 515	0.10 361	0.28 662	0.13 418	0.18 375	0.14 289

NVstereo2D	0.58 516	0.40 323	2.03 494	0.35 471	0.35 558	0.69 564	0.39 560	0.91 574	0.80 622	0.47 378	0.53 435	0.67 534	0.46 518	1.99 654	0.48 479	0.19 606	0.11 421	0.17 584	0.13 418	0.25 492	0.25 531

DN-CSS_ROB	0.48 403	1.23 691	1.99 483	0.39 546	0.22 349	0.56 376	0.19 141	0.75 416	0.61 438	0.45 364	0.62 517	0.41 354	0.31 363	0.70 439	0.32 357	0.11 370	0.08 212	0.14 513	0.13 418	0.36 611	0.12 217

PWC_ROB	0.70 590	0.94 614	1.88 431	0.39 546	0.39 592	0.62 485	0.30 470	0.98 632	0.94 660	0.91 667	1.29 686	0.77 591	0.62 602	1.62 585	1.03 622	0.18 590	0.11 421	0.18 606	0.13 418	0.51 683	0.22 477

DNSM	0.56 503	0.71 512	0.86 117	0.25 163	0.14 84	0.44 198	0.20 169	0.48 200	0.44 247	0.21 127	0.45 343	0.26 224	0.22 197	1.29 532	1.02 619	0.11 370	0.47 708	0.08 78	0.14 447	1.91 746	1.50 743

WAFT-Stereo (ZS)	0.20 24	0.29 196	0.90 131	0.17 1	0.13 59	0.21 16	0.17 102	0.29 12	0.24 8	0.15 16	0.17 60	0.10 1	0.13 23	0.20 5	0.19 108	0.08 72	0.09 308	0.11 337	0.14 447	0.13 220	0.11 168

zh-mn7	0.80 633	1.54 714	3.00 678	0.35 471	0.27 443	0.72 578	0.41 569	0.93 591	1.11 684	1.00 676	1.28 684	0.75 583	0.57 574	1.87 631	1.18 643	0.16 561	0.13 483	0.14 513	0.14 447	0.26 514	0.21 462

w-ln-seven-2	0.68 581	1.13 674	2.46 585	0.36 494	0.27 443	0.65 532	0.44 591	0.87 541	0.83 633	0.69 605	0.75 607	0.72 567	0.63 605	1.56 570	1.15 638	0.13 469	0.13 483	0.15 544	0.14 447	0.35 603	0.19 428

AIO-test1	0.45 367	0.87 588	2.27 547	0.33 421	0.33 532	0.50 290	0.22 261	0.74 404	0.66 509	0.29 256	0.41 319	0.29 264	0.22 197	0.73 444	0.29 308	0.09 161	0.08 212	0.12 409	0.14 447	0.30 551	0.22 477

UGAM	0.58 516	0.47 388	2.21 532	0.30 331	0.19 277	0.53 337	0.34 522	0.59 300	0.63 469	0.44 353	0.73 601	0.78 595	0.37 414	2.58 710	0.39 424	0.10 275	0.08 212	0.17 584	0.14 447	0.42 653	0.17 391

H2IRNET	0.40 296	0.61 458	1.90 443	0.29 309	0.17 188	0.54 344	0.18 125	0.52 247	0.50 319	0.27 240	0.56 469	0.47 412	0.35 391	0.46 312	0.33 370	0.10 275	0.07 89	0.12 409	0.14 447	0.32 568	0.12 217

LL-Strereo2	0.41 304	0.90 601	1.83 410	0.44 588	0.24 388	0.54 344	0.27 414	0.58 291	0.45 264	0.41 335	0.33 260	0.44 383	0.21 180	0.44 287	0.34 380	0.09 161	0.08 212	0.16 563	0.14 447	0.17 347	0.17 391

ssnet_v2	0.55 493	0.60 453	1.86 424	0.32 394	0.22 349	0.72 578	0.44 591	0.94 600	0.74 580	0.63 573	0.54 447	0.81 607	0.47 528	0.77 457	0.70 562	0.16 561	0.14 502	0.14 513	0.14 447	0.30 551	0.30 582

Wz-Net-MNSev	0.65 562	0.97 632	2.19 530	0.36 494	0.33 532	0.90 653	0.60 649	0.92 583	0.81 629	0.75 628	0.72 598	0.73 571	0.65 609	1.39 542	0.71 565	0.16 561	0.13 483	0.14 513	0.14 447	0.24 478	0.18 411

ACRE	0.56 503	1.14 676	2.77 650	0.76 694	0.28 457	0.60 444	0.56 639	0.76 429	0.58 405	0.55 481	0.62 517	0.41 354	0.29 342	0.44 287	0.39 424	0.11 370	0.19 597	0.13 474	0.14 447	0.36 611	0.18 411

KYRaft	0.48 403	0.29 196	1.75 349	0.33 421	0.21 318	0.75 599	0.44 591	0.58 291	0.57 394	0.64 583	0.93 647	0.53 443	0.72 628	0.60 395	0.24 237	0.10 275	0.07 89	0.12 409	0.14 447	0.12 183	0.54 678

DRaft	0.62 543	0.38 302	1.76 358	0.24 135	0.16 154	0.64 517	0.66 664	0.53 256	0.53 356	0.67 597	0.99 657	0.38 332	1.00 675	1.44 548	2.10 700	0.10 275	0.14 502	0.10 255	0.14 447	0.18 375	0.21 462

pcwnet_v2	0.64 554	0.49 398	4.41 731	0.32 394	0.27 443	0.60 444	0.25 365	0.97 628	0.88 647	0.59 534	0.70 588	0.63 502	0.55 564	0.66 424	0.37 406	0.17 577	0.15 533	0.15 544	0.14 447	0.21 429	0.23 504

RALAANet	0.43 334	0.98 637	1.90 443	0.32 394	0.23 372	0.48 257	0.19 141	0.67 356	0.53 356	0.48 397	0.45 343	0.39 339	0.30 353	0.48 331	0.37 406	0.10 275	0.08 212	0.11 337	0.14 447	0.27 526	0.10 137

ADLNet	0.60 530	0.71 512	1.95 468	0.35 471	0.34 545	0.67 546	0.34 522	0.90 562	0.74 580	0.68 603	0.62 517	0.80 604	0.45 502	1.78 609	0.64 548	0.14 515	0.11 421	0.14 513	0.14 447	0.29 539	0.21 462

RAFT + AFF	0.64 554	1.20 688	1.95 468	0.34 454	0.33 532	0.67 546	0.52 622	0.99 644	0.74 580	0.53 449	0.58 484	0.57 475	0.80 646	1.76 605	0.51 495	0.12 433	0.27 663	0.15 544	0.14 447	0.43 655	0.29 569

delet	0.52 468	0.54 428	1.62 309	0.31 362	0.35 558	0.74 592	0.46 602	0.85 519	0.74 580	0.55 481	0.60 504	0.67 534	0.50 547	1.12 511	0.57 526	0.11 370	0.11 421	0.13 474	0.14 447	0.16 323	0.12 217

DSFCA	0.54 481	0.35 275	1.41 256	0.28 271	0.28 457	0.79 620	0.88 696	0.76 429	0.70 540	0.72 619	0.66 558	0.67 534	0.57 574	1.17 518	0.63 543	0.16 561	0.14 502	0.13 474	0.14 447	0.16 323	0.13 260

RYNet	0.70 590	0.56 440	2.25 544	0.35 471	0.41 612	0.86 643	0.43 580	0.94 600	0.82 630	0.62 564	0.53 435	0.91 642	0.60 588	2.70 718	1.00 613	0.14 515	0.11 421	0.16 563	0.14 447	0.25 492	0.27 553

TDLM	0.67 573	0.92 606	1.76 358	0.37 519	0.24 388	0.66 539	0.56 639	0.82 491	0.74 580	1.16 689	0.62 517	0.61 496	0.48 537	2.70 718	0.50 489	0.20 617	0.11 421	0.35 682	0.14 447	0.32 568	0.16 369

CFNet	0.58 516	0.96 624	1.78 372	0.33 421	0.25 412	0.63 503	0.22 261	0.88 550	0.75 594	0.46 376	0.59 487	0.58 482	0.40 448	2.29 679	0.48 479	0.12 433	0.09 308	0.15 544	0.14 447	0.30 551	0.15 333

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 493	0.92 606	2.36 565	0.38 536	0.37 580	0.60 444	0.28 434	0.82 491	0.62 456	0.62 564	0.55 457	0.72 567	0.45 502	1.00 491	0.43 452	0.15 538	0.11 421	0.14 513	0.14 447	0.15 284	0.16 369
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.50 435	0.70 510	1.94 465	0.29 309	0.26 430	0.63 503	0.31 483	0.80 479	0.48 300	0.61 553	0.55 457	0.66 524	0.38 424	0.98 487	0.40 432	0.19 606	0.14 502	0.14 513	0.14 447	0.23 461	0.17 391

StereoDRNet-Refined	0.50 435	0.41 333	1.50 286	0.33 421	0.21 318	0.68 558	0.26 389	0.81 483	0.68 521	0.67 597	0.68 569	0.73 571	0.42 477	1.10 504	0.59 534	0.11 370	0.08 212	0.14 513	0.14 447	0.25 492	0.21 462
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	0.64 554	0.88 592	2.35 562	0.41 566	0.45 634	0.73 586	0.47 610	0.94 600	0.74 580	0.75 628	0.54 447	0.74 577	0.47 528	1.70 595	0.72 569	0.15 538	0.14 502	0.15 544	0.14 447	0.20 413	0.19 428

DLCB_ROB	0.54 481	0.55 438	1.49 282	0.36 494	0.25 412	0.65 532	0.36 538	0.80 479	0.70 540	0.72 619	0.69 578	0.83 614	0.46 518	1.53 567	0.60 536	0.13 469	0.12 455	0.14 513	0.14 447	0.14 256	0.13 260

GEAR-Net	0.32 202	0.19 12	1.32 229	0.31 362	0.14 84	0.32 56	0.21 217	0.70 373	0.34 97	0.22 150	0.28 198	0.22 157	0.27 299	0.35 206	0.27 278	0.09 161	0.16 551	0.08 78	0.15 474	0.25 492	0.45 661

MEA-ACV	0.48 403	0.31 228	1.43 262	0.30 331	0.19 277	0.64 517	0.29 460	0.85 519	0.67 518	0.55 481	0.59 487	0.63 502	0.58 580	1.22 522	0.53 503	0.12 433	0.12 455	0.12 409	0.15 474	0.13 220	0.14 289

SE	0.33 214	0.44 362	0.89 127	0.29 309	0.15 117	0.50 290	0.24 340	0.50 220	0.34 97	0.34 287	0.46 352	0.27 238	0.36 397	0.28 104	0.29 308	0.18 590	0.08 212	0.12 409	0.15 474	0.41 645	0.32 602

derf	0.19 9	0.19 12	0.64 42	0.35 471	0.12 26	0.32 56	0.14 34	0.30 20	0.31 53	0.14 11	0.13 19	0.17 81	0.13 23	0.27 84	0.14 4	0.08 72	0.08 212	0.07 2	0.15 474	0.07 5	0.09 94

Selective-IGEV-i32	0.29 168	0.23 87	1.28 216	0.27 237	0.30 485	0.35 85	0.20 169	0.56 279	0.38 168	0.21 127	0.30 222	0.22 157	0.18 122	0.37 231	0.18 80	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.15 474	0.16 323	0.29 569

w-ln-seven	0.74 614	1.05 659	2.54 612	0.37 519	0.34 545	1.03 672	0.47 610	1.00 654	1.08 679	0.90 665	0.85 631	0.85 623	0.57 574	1.37 540	1.26 653	0.14 515	0.13 483	0.16 563	0.15 474	0.31 559	0.20 447

rvit_0105_5	0.36 249	0.39 315	1.48 279	0.30 331	0.18 239	0.41 161	0.30 470	0.64 335	0.62 456	0.30 262	0.33 260	0.37 323	0.29 342	0.41 263	0.28 293	0.18 590	0.16 551	0.15 544	0.15 474	0.15 284	0.14 289

rvit_stereo_0075_2	0.40 296	0.40 323	1.88 431	0.33 421	0.32 517	0.41 161	0.22 261	0.58 291	0.53 356	0.38 317	0.51 407	0.40 348	0.27 299	0.44 287	0.29 308	0.20 617	0.15 533	0.22 636	0.15 474	0.18 375	0.23 504

test_sample7	0.47 396	0.33 247	1.49 282	0.34 454	0.20 301	0.51 307	0.30 470	0.93 591	0.66 509	0.57 502	0.51 407	0.55 454	0.45 502	1.11 507	0.38 413	0.17 577	0.14 502	0.16 563	0.15 474	0.19 397	0.18 411

IGEV++	0.34 225	0.43 349	1.32 229	0.31 362	0.14 84	0.32 56	0.21 217	0.70 373	0.34 97	0.22 150	0.28 198	0.22 157	0.27 299	0.35 206	0.27 278	0.09 161	0.39 698	0.08 78	0.15 474	0.25 492	0.45 661

StereoVision	0.45 367	0.72 517	1.94 465	0.33 421	0.32 517	0.47 240	0.26 389	0.68 361	0.57 394	0.32 278	0.89 640	0.45 392	0.27 299	0.49 342	0.36 398	0.13 469	0.15 533	0.16 563	0.15 474	0.19 397	0.13 260

Selective-IGEV	0.29 168	0.23 87	1.28 216	0.27 237	0.30 485	0.35 85	0.20 169	0.56 279	0.38 168	0.21 127	0.30 222	0.22 157	0.18 122	0.37 231	0.18 80	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.15 474	0.16 323	0.29 569

test_4	0.40 296	0.37 288	2.01 486	0.29 309	0.21 318	0.50 290	0.28 434	0.47 185	0.39 183	0.42 340	0.76 610	0.38 332	0.22 197	0.52 357	0.33 370	0.08 72	0.07 89	0.11 337	0.15 474	0.28 532	0.07 12

IPLGR_C	0.58 516	1.25 694	2.72 638	0.80 698	0.31 506	0.60 444	0.61 653	0.76 429	0.58 405	0.56 491	0.62 517	0.41 354	0.31 363	0.43 276	0.40 432	0.11 370	0.22 625	0.13 474	0.15 474	0.35 603	0.19 428

SACVNet	0.60 530	0.74 530	1.90 443	0.37 519	0.28 457	0.64 517	0.37 547	0.86 530	0.61 438	0.65 590	0.62 517	0.69 548	0.44 497	2.08 665	0.42 443	0.18 590	0.14 502	0.16 563	0.15 474	0.38 627	0.24 519

PSM-AAD	0.63 550	0.22 63	1.77 367	0.37 519	0.23 372	0.86 643	1.17 719	0.59 300	0.60 420	0.64 583	0.71 593	0.68 541	2.93 738	0.65 419	0.31 344	0.09 161	0.07 89	0.17 584	0.15 474	0.13 220	0.33 613

rafts_anoy	0.43 334	0.89 597	1.96 477	0.32 394	0.30 485	0.48 257	0.24 340	0.62 322	0.49 308	0.37 306	0.38 299	0.33 298	0.30 353	0.51 353	0.34 380	0.10 275	0.39 698	0.13 474	0.15 474	0.17 347	0.15 333

FINET	0.65 562	0.95 621	3.06 682	0.35 471	0.40 603	0.58 412	0.48 614	0.92 583	1.10 682	0.57 502	0.68 569	0.47 412	0.44 497	1.15 516	0.60 536	0.23 642	0.21 619	0.17 584	0.15 474	0.26 514	0.25 531

Syn2CoEx	0.70 590	1.07 664	2.74 645	0.43 581	0.30 485	0.64 517	0.42 573	0.99 644	0.78 614	0.62 564	0.78 615	0.74 577	0.72 628	1.92 647	0.61 539	0.20 617	0.17 572	0.19 613	0.15 474	0.29 539	0.22 477

psm_up	0.57 511	0.61 458	1.83 410	0.35 471	0.30 485	0.64 517	0.37 547	0.90 562	0.68 521	0.59 534	0.55 457	0.68 541	0.54 559	1.91 643	0.46 464	0.16 561	0.15 533	0.16 563	0.15 474	0.23 461	0.13 260

GwcNet	0.69 586	0.71 512	3.12 689	0.36 494	0.45 634	0.81 629	0.44 591	0.86 530	0.84 636	0.60 544	0.74 604	0.82 612	0.49 544	1.65 587	0.66 551	0.16 561	0.15 533	0.15 544	0.15 474	0.31 559	0.24 519

DMCA-RVC	0.62 543	0.96 624	2.63 624	0.36 494	0.90 707	0.56 376	0.31 483	0.69 365	0.57 394	0.68 603	0.52 422	0.59 486	0.56 568	1.23 526	0.53 503	0.16 561	0.38 691	0.20 623	0.15 474	0.20 413	0.15 333

ADCP+	0.94 661	1.12 671	3.14 690	0.34 454	0.39 592	1.06 675	0.79 687	0.89 556	0.80 622	0.66 592	0.67 561	0.85 623	1.55 714	0.93 480	4.55 746	0.13 469	0.11 421	0.16 563	0.15 474	0.26 514	0.25 531

SANet	1.20 689	1.21 689	3.33 708	0.38 536	0.27 443	1.73 717	0.85 694	1.10 685	2.49 745	1.16 689	1.83 709	1.72 713	1.50 713	2.37 685	2.84 721	0.18 590	0.16 551	0.16 563	0.15 474	0.32 568	0.32 602

XPNet_ROB	0.61 538	0.72 517	1.66 316	0.37 519	0.27 443	0.67 546	0.47 610	0.89 556	0.71 550	0.78 638	0.70 588	0.81 607	0.53 556	1.70 595	0.76 576	0.21 625	0.16 551	0.16 563	0.15 474	0.20 413	0.21 462

Selective-IGEV-i16pc	0.75 617	0.29 196	5.48 740	0.32 394	0.19 277	1.18 693	0.62 658	0.86 530	0.74 580	0.37 306	0.51 407	0.53 443	0.29 342	2.10 669	0.35 392	0.22 638	0.23 634	0.12 409	0.16 499	0.22 446	0.19 428

FlowAnything_test	0.23 84	0.32 237	0.52 5	0.28 271	0.17 188	0.37 112	0.20 169	0.38 79	0.24 8	0.24 185	0.20 90	0.21 150	0.17 95	0.26 77	0.25 252	0.13 469	0.10 361	0.14 513	0.16 499	0.17 347	0.12 217

zh-sn7	0.89 655	1.73 727	3.09 685	0.39 546	0.30 485	0.82 632	0.63 661	0.96 619	0.87 642	0.79 640	1.12 674	0.84 619	0.87 659	2.42 694	1.63 675	0.16 561	0.17 572	0.16 563	0.16 499	0.34 589	0.29 569

ITSA-stereo	0.48 403	0.33 247	1.20 200	0.33 421	0.18 239	0.60 444	0.29 460	0.94 600	0.80 622	0.50 416	0.49 390	0.53 443	0.59 584	1.25 530	0.64 548	0.15 538	0.12 455	0.17 584	0.16 499	0.18 375	0.23 504

Occ-G	0.30 186	0.30 214	1.33 232	0.23 101	0.15 117	0.36 101	0.25 365	0.43 128	0.31 53	0.26 224	0.35 274	0.46 404	0.22 197	0.30 141	0.25 252	0.09 161	0.07 89	0.09 184	0.16 499	0.31 559	0.08 61

EKT-Stereo	1.47 711	0.49 398	1.93 455	2.57 751	19.31 778	0.55 359	0.22 261	0.69 365	0.42 228	0.38 317	0.36 278	0.43 372	0.27 299	0.69 434	0.26 266	0.12 433	0.14 502	0.11 337	0.16 499	0.20 413	0.15 333

SDNR	1.22 694	0.80 559	2.71 636	0.33 421	1.48 735	1.98 728	0.23 303	1.93 733	2.44 743	0.89 663	2.52 726	1.36 701	0.51 549	3.65 742	1.93 687	0.30 677	0.31 674	0.22 636	0.16 499	0.33 577	0.36 628

ToySt	0.44 344	0.61 458	1.89 438	0.29 309	0.18 239	0.55 359	0.35 530	0.67 356	0.53 356	0.39 324	0.50 400	0.59 486	0.43 488	0.51 353	0.49 484	0.10 275	0.12 455	0.13 474	0.16 499	0.24 478	0.19 428

MC-Stereo	0.32 202	0.31 228	1.46 272	0.31 362	0.15 117	0.53 337	0.19 141	0.44 137	0.35 114	0.36 300	0.38 299	0.27 238	0.27 299	0.42 271	0.19 108	0.09 161	0.13 483	0.09 184	0.16 499	0.20 413	0.13 260

WZ-Net	0.92 659	1.31 700	3.76 716	0.41 566	0.36 567	0.86 643	0.71 677	1.00 654	1.06 677	0.82 653	0.92 643	1.06 677	1.05 680	2.16 672	1.61 674	0.19 606	0.13 483	0.15 544	0.16 499	0.32 568	0.28 561

PFNet	0.60 530	0.33 247	2.47 591	0.41 566	0.55 667	0.62 485	0.27 414	0.61 318	0.63 469	0.61 553	0.56 469	0.45 392	0.32 372	1.88 640	1.14 636	0.28 670	0.09 308	0.12 409	0.16 499	0.26 514	0.20 447

SFCPSM	0.46 380	0.24 106	2.35 562	0.27 237	0.27 443	0.70 570	0.32 506	0.96 619	0.63 469	0.49 409	0.52 422	0.43 372	0.36 397	0.52 357	0.43 452	0.12 433	0.09 308	0.12 409	0.16 499	0.16 323	0.12 217

PSMNet-RSSM	0.53 474	0.82 568	1.78 372	0.31 362	0.25 412	0.58 412	0.28 434	0.84 510	0.60 420	0.50 416	0.61 511	0.67 534	0.43 488	1.68 592	0.42 443	0.15 538	0.10 361	0.14 513	0.16 499	0.15 284	0.13 260

FAT-Stereo	0.70 590	0.54 428	2.88 660	0.36 494	0.29 467	0.62 485	0.54 630	0.97 628	0.87 642	0.76 632	0.92 643	0.94 652	0.80 646	1.84 628	0.57 526	0.18 590	0.19 597	0.17 584	0.16 499	0.22 446	0.25 531

SuperB	1.15 685	1.14 676	5.43 739	0.36 494	0.26 430	0.81 629	0.89 697	0.88 550	1.17 688	0.67 597	0.68 569	0.63 502	1.39 707	1.74 602	3.37 732	0.15 538	0.12 455	0.17 584	0.16 499	2.80 754	0.25 531

stereogan	0.69 586	0.51 410	2.44 581	0.39 546	0.39 592	1.01 669	0.41 569	0.94 600	0.92 658	0.73 623	0.85 631	1.15 689	0.69 621	1.57 574	0.53 503	0.19 606	0.18 584	0.20 623	0.16 499	0.36 611	0.24 519

DANet	0.80 633	0.65 487	2.21 532	1.19 724	0.48 649	0.74 592	1.25 722	0.89 556	1.53 715	0.89 663	0.71 593	0.96 655	0.56 568	1.83 623	0.96 603	0.18 590	0.16 551	0.19 613	0.16 499	0.26 514	0.29 569
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.75 617	0.84 575	2.01 486	0.40 558	0.25 412	0.74 592	0.66 664	0.87 541	0.73 576	0.71 616	1.07 671	0.84 619	0.59 584	2.71 720	1.15 638	0.17 577	0.16 551	0.44 700	0.16 499	0.31 559	0.20 447

DRN-Test	0.64 554	0.43 349	2.44 581	0.39 546	0.44 623	0.80 627	0.41 569	1.02 665	0.78 614	0.80 642	0.63 530	0.69 548	0.56 568	1.79 613	0.69 560	0.15 538	0.12 455	0.17 584	0.16 499	0.18 375	0.17 391

ETE_ROB	0.60 530	0.71 512	1.55 295	0.37 519	0.25 412	0.69 564	0.51 619	1.47 714	0.70 540	0.80 642	0.69 578	0.85 623	0.49 544	1.36 539	0.58 531	0.16 561	0.13 483	0.19 613	0.16 499	0.21 429	0.23 504

PStereo	0.47 396	1.01 648	1.49 282	0.56 659	0.20 301	0.51 307	0.33 516	0.48 200	0.60 420	0.36 300	0.22 119	0.35 310	0.44 497	0.53 363	0.54 510	0.31 679	0.20 609	0.20 623	0.17 519	0.43 655	0.45 661

YMNet	0.62 543	0.72 517	1.93 455	0.41 566	0.41 612	0.87 647	0.43 580	0.87 541	0.71 550	0.74 626	0.81 619	0.83 614	0.46 518	0.86 473	0.93 598	0.19 606	0.22 625	0.20 623	0.17 519	0.41 645	0.21 462

YMNet_1	0.62 543	0.72 517	1.93 455	0.41 566	0.41 612	0.87 647	0.43 580	0.87 541	0.71 550	0.74 626	0.81 619	0.83 614	0.46 518	0.86 473	0.93 598	0.19 606	0.22 625	0.20 623	0.17 519	0.41 645	0.21 462

AIO-test2	0.49 423	1.15 680	1.96 477	0.42 577	0.37 580	0.50 290	0.23 303	0.79 474	0.70 540	0.33 282	0.53 435	0.27 238	0.22 197	0.67 425	0.29 308	0.73 718	0.08 212	0.13 474	0.17 519	0.17 347	0.18 411

fast-acv-ft	0.63 550	0.88 592	3.10 686	0.38 536	0.30 485	0.79 620	0.48 614	0.69 365	0.72 560	0.58 520	0.78 615	0.76 589	0.60 588	0.67 425	0.73 572	0.15 538	0.15 533	0.18 606	0.17 519	0.37 620	0.16 369

GASNet	0.73 611	1.47 711	3.04 680	0.47 614	0.33 532	0.57 395	0.34 522	0.91 574	0.75 594	0.58 520	0.58 484	0.74 577	0.55 564	2.03 657	0.65 550	0.21 625	0.15 533	0.19 613	0.17 519	0.51 683	0.28 561

Wz-Net-SNSev	0.76 621	1.32 703	3.11 688	0.40 558	0.31 506	0.71 572	0.60 649	0.98 632	0.87 642	0.67 597	0.83 624	0.96 655	0.60 588	1.67 590	0.97 604	0.16 561	0.15 533	0.16 563	0.17 519	0.36 611	0.24 519

test-1	0.44 344	0.48 393	1.69 322	0.30 331	0.27 443	0.50 290	0.28 434	0.80 479	0.43 239	0.40 326	0.54 447	0.41 354	0.24 242	0.31 152	1.16 640	0.09 161	0.20 609	0.10 255	0.17 519	0.11 160	0.26 542

AF-Net	0.69 586	0.92 606	2.21 532	0.41 566	0.40 603	0.68 558	0.40 563	1.02 665	0.86 639	0.69 605	1.03 665	1.04 673	0.84 653	1.19 519	0.78 581	0.22 638	0.14 502	0.25 655	0.17 519	0.30 551	0.18 411

RTSC	0.72 602	1.00 644	2.22 536	0.40 558	0.29 467	0.82 632	0.31 483	0.96 619	1.10 682	0.92 668	0.81 619	0.78 595	0.58 580	1.23 526	1.55 672	0.18 590	0.17 572	0.14 513	0.17 519	0.43 655	0.30 582

CVANet_RVC	0.65 562	0.80 559	2.13 515	0.36 494	0.26 430	0.62 485	0.42 573	0.84 510	0.72 560	0.69 605	0.68 569	0.68 541	0.52 554	2.64 713	0.42 443	0.19 606	0.12 455	0.22 636	0.17 519	0.37 620	0.15 333

UCFNet_RVC	0.48 403	0.82 568	1.85 416	0.30 331	0.27 443	0.64 517	0.26 389	0.74 404	0.55 378	0.48 397	0.53 435	0.63 502	0.41 459	0.88 477	0.38 413	0.15 538	0.10 361	0.17 584	0.17 519	0.18 375	0.15 333

DPSNet	0.86 649	0.60 453	2.34 559	0.58 668	0.36 567	1.07 680	0.75 683	1.30 705	1.05 674	0.70 611	0.68 569	0.94 652	1.29 696	2.08 665	1.82 685	0.26 660	0.23 634	0.16 563	0.17 519	0.48 675	0.40 650

MDST_ROB	1.17 688	0.42 342	3.87 718	0.54 649	0.44 623	4.11 749	0.58 645	1.31 706	0.84 636	2.12 727	1.12 674	0.98 659	0.71 625	4.24 748	0.99 612	0.16 561	0.14 502	0.19 613	0.17 519	0.18 375	0.35 620

TCMNet	0.66 568	0.85 580	2.55 617	0.50 628	0.52 661	0.72 578	0.39 560	0.87 541	0.72 560	0.58 520	0.68 569	0.63 502	0.46 518	1.70 595	0.63 543	0.18 590	0.18 584	0.23 643	0.18 533	0.38 627	0.27 553

rvit_0105_3	0.39 286	0.47 388	1.46 272	0.33 421	0.19 277	0.45 208	0.35 530	0.69 365	0.65 493	0.37 306	0.37 284	0.40 348	0.31 363	0.44 287	0.30 331	0.18 590	0.17 572	0.17 584	0.18 533	0.15 284	0.15 333

ff7	0.32 202	0.52 412	1.38 248	0.25 163	0.16 154	0.56 376	0.23 303	0.46 161	0.41 214	0.24 185	0.23 135	0.20 134	0.23 224	0.48 331	0.19 108	0.09 161	0.08 212	0.10 255	0.18 533	0.23 461	0.22 477

IGEVStereo-DCA	0.33 214	0.34 266	1.38 248	0.27 237	0.16 154	0.45 208	0.23 303	0.46 161	0.41 214	0.24 185	0.21 99	0.26 224	0.25 258	0.64 407	0.52 499	0.09 161	0.07 89	0.10 255	0.18 533	0.16 323	0.22 477

ffff	0.32 202	0.52 412	1.38 248	0.25 163	0.16 154	0.56 376	0.23 303	0.46 161	0.41 214	0.24 185	0.23 135	0.20 134	0.23 224	0.48 331	0.19 108	0.09 161	0.08 212	0.10 255	0.18 533	0.23 461	0.22 477

11t	0.32 202	0.52 412	1.38 248	0.25 163	0.16 154	0.56 376	0.23 303	0.46 161	0.41 214	0.24 185	0.23 135	0.20 134	0.23 224	0.48 331	0.19 108	0.09 161	0.08 212	0.10 255	0.18 533	0.23 461	0.22 477

anonymousdsp	0.34 225	0.53 419	1.47 276	0.25 163	0.16 154	0.56 376	0.23 303	0.49 211	0.40 201	0.25 206	0.24 147	0.22 157	0.24 242	0.55 373	0.19 108	0.09 161	0.11 421	0.10 255	0.18 533	0.24 478	0.29 569

ccc-4	0.32 202	0.52 412	1.38 248	0.25 163	0.16 154	0.56 376	0.23 303	0.46 161	0.41 214	0.24 185	0.23 135	0.20 134	0.23 224	0.48 331	0.19 108	0.09 161	0.08 212	0.10 255	0.18 533	0.23 461	0.22 477

IGEV-Stereo	0.34 225	0.54 428	1.47 276	0.25 163	0.16 154	0.56 376	0.23 303	0.49 211	0.40 201	0.25 206	0.24 147	0.22 157	0.24 242	0.54 368	0.19 108	0.09 161	0.10 361	0.10 255	0.18 533	0.24 478	0.29 569
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
dad	0.51 452	1.01 648	1.74 342	0.29 309	0.19 277	0.60 444	0.26 389	0.52 247	0.75 594	0.63 573	0.63 530	0.63 502	0.33 380	0.85 470	0.47 473	0.27 666	0.15 533	0.40 691	0.18 533	0.22 446	0.14 289

LCNet	0.54 481	0.37 288	1.78 372	0.92 707	0.22 349	0.96 661	0.30 470	0.59 300	0.58 405	0.51 429	0.55 457	0.41 354	0.76 640	0.84 468	0.26 266	0.09 161	0.06 25	0.12 409	0.18 533	0.98 722	0.39 644

psmorigin	1.36 704	0.60 453	13.80 773	0.37 519	0.29 467	0.62 485	0.33 516	0.77 441	0.61 438	0.96 674	0.88 638	1.17 692	0.73 631	4.00 745	0.86 593	0.19 606	0.22 625	0.17 584	0.18 533	0.24 478	0.29 569

EDNetEfficientorigin	8.18 764	0.98 637	145.96 801	0.51 633	0.89 706	0.72 578	0.48 614	0.85 519	1.56 719	2.12 727	1.49 698	1.29 697	1.31 699	1.83 623	2.13 701	0.13 469	0.12 455	0.17 584	0.18 533	0.39 637	0.45 661

FADNet-RVC	0.61 538	1.26 696	2.12 513	0.33 421	0.26 430	0.59 431	0.29 460	0.86 530	0.62 456	0.45 364	0.50 400	0.62 500	0.46 518	1.73 600	0.55 514	0.17 577	0.20 609	0.17 584	0.18 533	0.59 694	0.28 561

S-Stereo	0.80 633	0.69 504	3.89 719	0.39 546	0.37 580	0.69 564	0.70 676	0.94 600	0.98 667	0.62 564	0.91 641	0.83 614	0.60 588	2.37 685	0.66 551	0.18 590	0.21 619	0.17 584	0.18 533	0.30 551	0.35 620

edge stereo	0.81 641	0.73 525	3.30 705	0.37 519	1.21 727	0.62 485	0.39 560	0.93 591	0.79 619	0.80 642	0.88 638	1.14 688	0.71 625	2.18 673	0.71 565	0.21 625	0.20 609	0.26 658	0.18 533	0.38 627	0.26 542

RTS	1.21 691	1.31 700	6.39 748	0.52 637	0.51 659	1.61 709	0.79 687	1.03 672	1.37 703	1.13 686	1.30 687	1.10 683	0.85 654	2.65 714	2.08 697	0.21 625	0.24 639	0.18 606	0.18 533	0.43 655	0.32 602

RTSA	1.21 691	1.31 700	6.39 748	0.52 637	0.51 659	1.61 709	0.79 687	1.03 672	1.37 703	1.13 686	1.30 687	1.10 683	0.85 654	2.65 714	2.08 697	0.21 625	0.24 639	0.18 606	0.18 533	0.43 655	0.32 602

PS-NSSS	0.63 550	1.00 644	1.81 400	0.30 331	0.31 506	0.63 503	0.34 522	0.98 632	0.69 530	0.54 462	0.74 604	0.51 434	0.41 459	2.43 698	0.48 479	0.24 651	0.17 572	0.27 659	0.18 533	0.27 526	0.21 462

LALA_ROB	0.60 530	0.76 534	1.69 322	0.36 494	0.29 467	0.79 620	0.55 634	0.94 600	0.77 610	0.81 648	0.67 561	0.94 652	0.49 544	0.99 488	0.73 572	0.21 625	0.15 533	0.20 623	0.18 533	0.23 461	0.21 462

IGEV_i1	0.44 344	0.26 139	2.01 486	0.33 421	0.18 239	0.58 412	0.27 414	0.84 510	0.49 308	0.45 364	0.47 359	0.55 454	0.33 380	0.65 419	0.36 398	0.11 370	0.11 421	0.13 474	0.19 553	0.17 347	0.28 561

AANet	0.82 644	0.91 604	2.89 663	0.34 454	0.29 467	0.63 503	0.38 554	0.81 483	1.31 699	1.33 706	1.39 693	1.26 696	1.14 690	1.32 534	0.97 604	0.20 617	0.17 572	0.18 606	0.19 553	0.33 577	0.31 592

Selective-IGEV-i16pb	0.86 649	0.33 247	6.08 743	0.32 394	0.21 318	1.08 682	0.68 670	1.06 678	0.92 658	0.43 346	0.76 610	0.66 524	0.46 518	2.31 681	0.50 489	0.23 642	0.25 653	0.14 513	0.19 553	0.26 514	0.24 519

coex-ft	5.95 760	1.67 721	60.57 799	0.34 454	0.30 485	0.77 611	0.69 673	0.74 404	4.41 755	19.22 781	2.15 717	1.62 712	7.97 764	1.81 621	8.96 766	0.44 696	2.08 762	0.18 606	0.19 553	0.38 627	4.62 760

UDGNet	0.44 344	1.02 654	1.74 342	0.35 471	0.19 277	0.58 412	0.23 303	0.49 211	0.66 509	0.41 335	0.38 299	0.34 306	0.29 342	0.53 363	0.30 331	0.24 651	0.10 361	0.37 688	0.19 553	0.27 526	0.15 333

APVNet	0.70 590	0.67 497	2.71 636	0.38 536	0.36 567	0.85 641	0.43 580	0.91 574	0.68 521	0.55 481	0.69 578	0.75 583	0.55 564	2.31 681	0.78 581	0.17 577	0.17 572	0.24 650	0.19 553	0.33 577	0.23 504

FADNet-RVC-Resample	0.67 573	1.16 685	3.16 692	0.37 519	0.29 467	0.62 485	0.38 554	0.86 530	0.63 469	0.51 429	0.50 400	0.57 475	0.45 502	1.57 574	0.49 484	0.24 651	0.32 679	0.23 643	0.19 553	0.27 526	0.62 691

FADNet	0.64 554	1.22 690	2.06 496	0.32 394	0.30 485	0.66 539	0.29 460	0.88 550	0.72 560	0.44 353	0.48 373	0.66 524	0.57 574	1.84 628	0.45 463	0.46 701	0.20 609	0.17 584	0.19 553	0.59 694	0.24 519

ADCRef	0.80 633	0.96 624	2.29 551	0.37 519	0.35 558	0.96 661	0.51 619	0.87 541	0.75 594	0.88 661	0.83 624	0.61 496	1.36 704	1.02 493	3.27 728	0.13 469	0.11 421	0.17 584	0.19 553	0.25 492	0.21 462

PSMNet_ROB	0.66 568	1.01 648	2.33 557	0.38 536	0.31 506	0.72 578	0.55 634	0.86 530	0.69 530	0.54 462	0.60 504	0.75 583	0.47 528	2.00 655	0.82 588	0.17 577	0.13 483	0.19 613	0.19 553	0.24 478	0.27 553

SGM-Forest	1.04 675	0.42 342	3.59 714	0.41 566	0.32 517	1.05 674	1.32 725	0.94 600	0.83 633	1.16 689	2.23 721	1.03 670	1.39 707	2.49 704	2.35 708	0.21 625	0.21 619	0.20 623	0.19 553	0.23 461	0.32 602
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.71 599	0.76 534	2.64 626	0.33 421	0.20 301	0.78 616	0.79 687	0.98 632	0.78 614	0.85 660	0.71 593	0.86 630	1.10 686	1.46 554	0.62 541	0.18 590	0.20 609	0.21 632	0.19 553	0.25 492	0.33 613
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	1.21 691	1.15 680	3.01 679	0.34 454	0.28 457	1.10 684	0.69 673	1.35 708	1.01 670	2.71 747	2.41 724	2.96 732	1.45 710	2.80 724	1.40 665	0.22 638	0.22 625	0.22 636	0.19 553	0.50 681	0.26 542
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
S0	0.40 296	0.69 504	1.02 162	0.30 331	0.19 277	0.61 464	0.35 530	0.48 200	0.31 53	0.34 287	0.50 400	0.32 286	0.32 372	0.34 196	0.36 398	0.19 606	0.14 502	0.17 584	0.20 566	0.46 669	0.65 694

S	0.44 344	0.42 342	1.08 174	0.27 237	0.24 388	0.66 539	0.28 434	0.53 256	0.46 275	0.45 364	0.56 469	0.33 298	0.39 438	0.31 152	0.30 331	0.17 577	0.11 421	0.19 613	0.20 566	0.52 688	1.29 737

ISRNet	0.47 396	0.44 362	1.55 295	0.37 519	0.31 506	0.49 276	0.19 141	0.75 416	0.66 509	0.63 573	0.71 593	0.67 534	0.39 438	0.58 382	0.44 458	0.23 642	0.16 551	0.21 632	0.20 566	0.21 429	0.25 531

IGEV-Stereo+	0.29 168	0.29 196	0.86 117	0.25 163	0.34 545	0.30 40	0.14 34	0.32 31	0.53 356	0.18 72	0.12 14	0.18 101	0.19 150	0.49 342	0.17 66	0.09 161	0.08 212	0.08 78	0.20 566	0.46 669	0.59 688

Wz-Net-TNSev	0.91 657	1.73 727	3.08 683	0.36 494	0.31 506	1.00 668	0.71 677	1.06 678	0.97 664	0.71 616	0.72 598	1.09 681	0.87 659	2.42 694	1.59 673	0.20 617	0.20 609	0.16 563	0.20 566	0.44 664	0.35 620

STTStereo	0.51 452	0.69 504	2.14 520	0.36 494	0.30 485	0.61 464	0.32 506	0.77 441	0.60 420	0.60 544	0.54 447	0.67 534	0.43 488	0.86 473	0.42 443	0.16 561	0.15 533	0.17 584	0.20 566	0.16 323	0.15 333

RP	0.67 573	0.82 568	1.94 465	0.43 581	0.44 623	0.65 532	0.45 599	0.89 556	0.82 630	0.66 592	0.92 643	0.99 662	0.76 640	1.55 569	0.66 551	0.25 656	0.18 584	0.23 643	0.20 566	0.31 559	0.22 477

XQC	0.73 611	0.98 637	2.39 569	0.46 608	0.35 558	0.81 629	0.46 602	1.00 654	1.00 668	0.80 642	0.69 578	0.88 636	0.74 636	1.32 534	1.20 646	0.24 651	0.16 551	0.23 643	0.20 566	0.41 645	0.33 613

SCION-MonSter(vits)	0.38 269	0.22 63	0.65 53	0.21 39	0.17 188	0.33 64	0.15 57	0.75 416	0.72 560	0.16 28	0.61 511	0.55 454	0.39 438	0.57 377	0.77 578	0.15 538	0.10 361	0.21 632	0.21 574	0.45 666	0.23 504

DNS	0.55 493	0.72 517	0.93 141	0.30 331	0.50 653	0.41 161	0.20 169	0.48 200	0.39 183	0.18 72	0.49 390	0.27 238	0.19 150	1.22 522	0.66 551	0.10 275	0.48 712	0.11 337	0.21 574	1.72 742	1.49 741

BStereo	0.28 155	0.33 247	1.34 236	0.23 101	0.29 467	0.33 64	0.20 169	0.46 161	0.35 114	0.22 150	0.17 60	0.20 134	0.14 37	0.28 104	0.25 252	0.07 29	0.07 89	0.16 563	0.21 574	0.12 183	0.11 168

Anonymus123	0.31 195	0.33 247	1.34 236	0.23 101	0.29 467	0.98 664	0.20 169	0.49 211	0.35 114	0.22 150	0.17 60	0.20 134	0.14 37	0.28 104	0.25 252	0.07 29	0.07 89	0.16 563	0.21 574	0.12 183	0.11 168

FE-Mocha	0.41 304	0.31 228	1.44 265	0.28 271	0.33 532	0.41 161	0.17 102	0.69 365	0.45 264	0.44 353	0.50 400	0.41 354	0.45 502	0.36 220	1.17 642	0.10 275	0.08 212	0.11 337	0.21 574	0.13 220	0.13 260

AIO_test	0.39 286	0.37 288	1.19 196	0.73 690	0.67 690	0.35 85	0.25 365	0.47 185	0.34 97	0.34 287	0.22 119	0.33 298	0.17 95	1.31 533	0.19 108	0.11 370	0.15 533	0.08 78	0.21 574	0.15 284	0.23 504

GrayStereo	0.66 568	0.19 12	1.76 358	0.90 705	0.23 372	0.62 485	1.42 734	0.62 322	0.60 420	0.72 619	0.78 615	0.56 468	3.07 741	0.60 395	0.26 266	0.09 161	0.08 212	0.10 255	0.21 574	0.11 160	0.18 411

aanetorigin	0.77 625	0.80 559	2.59 620	0.43 581	0.44 623	0.58 412	1.01 709	0.57 285	0.68 521	1.53 719	1.23 680	0.81 607	1.08 683	1.07 499	1.07 626	0.18 590	0.15 533	0.17 584	0.21 574	0.54 691	0.30 582

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 625	1.04 656	2.06 496	0.94 709	0.35 558	0.89 652	0.40 563	0.85 519	0.63 469	0.55 481	0.63 530	0.75 583	0.38 424	2.38 688	0.48 479	1.10 734	0.31 674	0.36 684	0.21 574	0.53 690	0.55 681

SHD	0.72 602	0.77 544	2.36 565	0.45 602	0.40 603	0.71 572	0.32 506	1.02 665	1.25 693	1.07 682	0.84 627	0.90 640	0.73 631	1.09 502	0.98 607	0.21 625	0.18 584	0.20 623	0.21 574	0.32 568	0.31 592

ADCL	0.99 666	0.79 557	2.43 579	0.39 546	0.32 517	1.50 704	1.90 742	0.92 583	0.97 664	1.26 703	1.27 683	1.00 664	1.42 709	1.14 514	3.31 730	0.17 577	0.14 502	0.22 636	0.21 574	0.30 551	0.22 477

WCMA_ROB	1.12 679	0.83 573	2.66 629	0.58 668	0.34 545	1.17 692	0.71 677	0.93 591	0.94 660	1.74 723	2.63 731	3.09 734	1.71 722	1.70 595	1.84 686	0.26 660	0.21 619	0.20 623	0.21 574	0.28 532	0.43 657

2222	1.00 670	1.01 648	3.17 695	0.55 656	0.36 567	1.12 685	1.51 736	0.99 644	0.87 642	0.75 628	1.41 696	1.83 717	0.86 657	1.94 649	1.96 688	0.29 673	0.19 597	0.30 672	0.22 586	0.34 589	0.26 542

Reg-Stereo(zero)	0.46 380	0.17 2	2.10 508	0.24 135	0.34 545	0.51 307	0.42 573	0.50 220	0.54 371	0.37 306	0.46 352	0.54 451	0.60 588	0.43 276	1.10 630	0.08 72	0.09 308	0.08 78	0.22 586	0.12 183	0.22 477

rvit_105_1	0.44 344	0.54 428	1.46 272	0.36 494	0.24 388	0.51 307	0.45 599	0.75 416	0.74 580	0.45 364	0.44 339	0.44 383	0.36 397	0.62 402	0.38 413	0.20 617	0.18 584	0.18 606	0.22 586	0.18 375	0.18 411

model_zeroshot	0.44 344	0.68 500	1.97 482	0.28 271	0.18 239	0.69 564	0.21 217	0.63 331	0.40 201	1.00 676	0.34 269	0.42 368	0.20 165	0.69 434	0.24 237	0.10 275	0.22 625	0.10 255	0.22 586	0.12 183	0.10 137

cross-raft	0.40 296	0.27 152	2.22 536	0.30 331	0.17 188	0.49 276	0.35 530	0.71 378	0.39 183	0.43 346	0.45 343	0.64 512	0.25 258	0.32 166	0.25 252	0.08 72	0.08 212	0.09 184	0.23 590	0.11 160	0.14 289

ADCS	1.05 676	1.36 708	2.98 676	0.42 577	0.36 567	0.96 661	0.81 691	1.06 678	1.12 685	1.25 700	0.97 654	1.08 679	0.90 665	1.25 530	4.86 748	0.21 625	0.21 619	0.22 636	0.23 590	0.36 611	0.38 638

AnyNet_C01	1.14 682	1.49 712	4.23 728	0.54 649	0.53 662	1.51 705	1.37 728	1.04 676	1.07 678	1.17 695	1.33 690	1.15 689	1.08 683	1.61 584	2.74 718	0.25 656	0.22 625	0.28 662	0.24 592	0.48 675	0.40 650

AnyNet_C32	1.00 670	1.33 705	2.53 606	0.49 624	0.54 664	1.15 690	1.14 717	0.91 574	0.89 651	1.11 685	0.95 651	0.87 632	0.93 667	1.50 563	4.07 741	0.21 625	0.20 609	0.25 655	0.24 592	0.38 627	0.33 613

GANetREF_RVC	0.75 617	1.15 680	2.46 585	0.47 614	0.26 430	0.83 635	0.61 653	0.97 628	0.89 651	0.62 564	0.61 511	0.72 567	0.59 584	2.42 694	0.55 514	0.32 681	0.25 653	0.36 684	0.24 592	0.39 637	0.31 592
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
NaN_ROB	1.14 682	0.94 614	2.96 672	0.53 643	0.56 670	1.13 688	0.99 704	0.98 632	1.00 668	1.09 684	0.87 635	0.77 591	1.06 682	5.90 758	2.72 717	0.16 561	0.23 634	0.16 563	0.24 592	0.22 446	0.36 628

CSAN	1.25 695	1.12 671	3.04 680	0.51 633	0.37 580	1.06 675	1.15 718	1.22 698	1.08 679	1.17 695	1.91 711	1.04 673	1.31 699	5.96 759	2.43 712	0.26 660	0.22 625	0.24 650	0.24 592	0.31 559	0.30 582

PDISCO_ROB	0.75 617	1.06 661	2.11 509	0.64 683	0.59 676	1.13 688	0.43 580	1.14 691	1.05 674	0.64 583	0.71 593	0.96 655	0.61 597	1.21 520	0.76 576	0.37 691	0.18 584	0.27 659	0.24 592	0.56 693	0.32 602

AdaDepth	0.24 95	0.18 7	1.03 163	0.25 163	0.21 318	0.46 228	0.16 87	0.30 20	0.27 24	0.17 60	0.19 79	0.14 20	0.18 122	0.35 206	0.17 66	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.25 598	0.10 122	0.10 137

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 155	0.28 181	1.09 178	0.33 421	0.15 117	0.30 40	0.16 87	0.58 291	0.42 228	0.19 95	0.19 79	0.17 81	0.26 278	0.38 242	0.37 406	0.09 161	0.08 212	0.08 78	0.25 598	0.10 122	0.06 1

HBP-ISP	0.76 621	1.30 699	3.19 697	0.35 471	0.26 430	0.85 641	0.54 630	1.03 672	0.72 560	0.80 642	0.69 578	0.68 541	0.83 650	2.04 659	0.44 458	0.23 642	0.24 639	0.29 670	0.25 598	0.28 532	0.24 519

Nwc_Net	0.68 581	0.83 573	2.53 606	0.41 566	0.39 592	0.77 611	0.38 554	1.01 662	0.70 540	0.60 544	0.99 657	0.98 659	0.68 619	1.41 546	0.63 543	0.23 642	0.15 533	0.23 643	0.25 598	0.23 461	0.18 411

SAMSARA	0.91 657	0.97 632	2.22 536	0.80 698	0.58 674	1.32 696	1.31 724	1.01 662	0.94 660	1.36 707	0.87 635	1.38 702	0.90 665	1.72 599	1.02 619	0.24 651	0.30 673	0.22 636	0.25 598	0.36 611	0.35 620

NCCL2	0.65 562	0.94 614	1.96 477	0.43 581	0.30 485	0.71 572	0.68 670	0.84 510	0.65 493	0.70 611	0.60 504	0.86 630	0.54 559	1.56 570	0.57 526	0.20 617	0.16 551	0.67 716	0.25 598	0.22 446	0.24 519

CBMV_ROB	0.76 621	0.42 342	2.68 631	0.33 421	0.22 349	0.74 592	0.47 610	0.96 619	0.76 605	1.04 681	0.96 652	0.88 636	0.93 667	2.06 661	1.19 645	0.22 638	0.24 639	0.27 659	0.25 598	0.25 492	0.28 561

FBW_ROB	0.83 645	0.77 544	1.77 367	0.44 588	0.30 485	0.87 647	0.46 602	1.10 685	0.91 654	0.81 648	0.75 607	1.01 666	0.61 597	3.66 743	1.23 650	0.26 660	0.23 634	0.36 684	0.25 598	0.27 526	0.62 691

1111	1.33 700	0.64 479	3.89 719	0.53 643	0.41 612	1.56 707	1.77 739	1.21 697	1.28 696	1.44 715	1.64 704	1.79 714	1.76 725	3.04 731	3.57 737	0.32 681	0.22 625	0.28 662	0.26 606	0.47 671	0.48 671

SCION-MonSter	0.51 452	0.42 342	1.28 216	0.36 494	0.46 642	0.80 627	0.28 434	0.77 441	0.75 594	0.45 364	0.70 588	0.50 429	0.43 488	0.64 407	0.89 594	0.16 561	0.12 455	0.29 670	0.26 606	0.41 645	0.26 542

GREAT-IGEV	0.37 256	0.28 181	1.48 279	0.25 163	0.38 586	0.46 228	0.18 125	0.33 41	0.34 97	0.15 16	0.29 207	0.15 47	0.17 95	0.36 220	0.23 209	0.07 29	0.76 735	0.07 2	0.26 606	0.21 429	1.03 729
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
RGC	0.71 599	0.97 632	2.18 528	0.44 588	0.44 623	0.73 586	0.40 563	0.94 600	0.71 550	0.71 616	1.04 668	1.01 666	0.71 625	1.74 602	0.70 562	0.23 642	0.18 584	0.28 662	0.26 606	0.29 539	0.27 553

G-Net	0.99 666	0.64 479	2.76 647	0.57 665	0.67 690	2.03 729	0.72 680	0.76 429	0.67 518	1.14 688	2.56 728	1.30 700	1.02 677	1.48 562	1.74 682	0.25 656	0.24 639	0.24 650	0.26 606	0.37 620	0.31 592

PVD	0.90 656	0.85 580	2.15 521	0.53 643	0.50 653	0.99 665	0.56 639	1.15 694	1.64 721	1.41 713	1.41 696	1.11 685	1.13 689	1.35 538	1.31 657	0.26 660	0.28 667	0.28 662	0.26 606	0.37 620	0.49 672

NOSS_ROB	0.64 554	0.65 487	1.62 309	0.46 608	0.25 412	0.67 546	0.30 470	0.93 591	0.77 610	0.59 534	0.57 478	0.77 591	0.38 424	2.78 722	0.44 458	0.23 642	0.24 639	0.28 662	0.26 606	0.27 526	0.39 644

qqai	0.21 47	0.20 29	0.63 38	0.39 546	0.13 59	0.32 56	0.15 57	0.35 50	0.31 53	0.14 11	0.13 19	0.18 101	0.13 23	0.27 84	0.15 16	0.08 72	0.08 212	0.07 2	0.27 613	0.07 5	0.09 94

ccnet	0.71 599	0.41 333	1.59 301	0.40 558	0.45 634	1.06 675	0.55 634	0.98 632	0.71 550	0.88 661	0.97 654	0.82 612	0.88 663	1.68 592	0.94 600	0.32 681	0.26 656	0.32 678	0.27 613	0.34 589	0.30 582

EDNetEfficient	1.27 697	0.70 510	4.05 725	0.64 683	0.98 711	0.94 659	1.40 731	0.85 519	1.75 726	2.34 736	1.33 690	1.05 675	2.21 732	1.58 578	4.15 742	0.15 538	0.19 597	0.14 513	0.27 613	0.38 627	0.32 602

SGM-ForestM	2.98 742	1.70 725	3.52 713	0.67 687	0.47 647	5.18 753	3.36 754	3.30 752	2.86 750	4.44 757	3.79 752	9.80 766	5.50 755	6.29 760	6.52 760	0.27 666	0.36 685	0.24 650	0.27 613	0.38 627	0.58 686

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 138	0.46 377	1.39 253	0.23 101	0.17 188	0.35 85	0.21 217	0.40 97	0.25 11	0.18 72	0.21 99	0.17 81	0.18 122	0.25 58	0.17 66	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.28 617	0.08 47	0.27 553

Selective-IGEV-i1	0.44 344	0.23 87	1.30 223	0.33 421	0.45 634	0.60 444	0.32 506	0.85 519	0.64 477	0.42 340	0.52 422	0.60 493	0.28 319	0.46 312	0.34 380	0.10 275	0.10 361	0.13 474	0.28 617	0.14 256	0.75 703

GASTEREO	0.35 239	0.72 517	1.15 188	0.56 659	0.20 301	0.52 328	0.22 261	0.56 279	0.40 201	0.30 262	0.31 239	0.16 63	0.31 363	0.35 206	0.26 266	0.09 161	0.14 502	0.08 78	0.28 617	0.14 256	0.20 447

DeepPrunerF	0.86 649	0.86 583	2.91 669	0.45 602	0.50 653	0.64 517	0.48 614	1.14 691	2.64 747	0.63 573	0.61 511	0.65 517	0.62 602	2.21 675	1.31 657	0.23 642	0.19 597	0.30 672	0.28 617	0.36 611	0.25 531

PA-Net	0.84 647	1.00 644	3.49 711	0.63 682	0.40 603	0.70 570	0.52 622	0.86 530	0.84 636	0.52 438	0.59 487	0.70 559	0.54 559	2.35 684	2.23 704	0.17 577	0.27 663	0.19 613	0.28 617	0.22 446	0.36 628
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LSM	3.31 746	1.11 670	5.29 738	9.40 764	30.65 789	0.84 637	1.12 716	0.91 574	1.22 691	1.36 707	2.19 718	0.93 648	0.83 650	1.66 588	0.90 595	0.21 625	0.31 674	0.24 650	0.28 617	0.39 637	6.33 768

DF	0.34 225	0.29 196	0.95 147	0.31 362	0.44 623	0.40 150	0.21 217	0.71 378	0.32 66	0.23 174	0.37 284	0.32 286	0.17 95	0.39 250	0.85 592	0.10 275	0.09 308	0.08 78	0.29 623	0.09 87	0.20 447

MSCF	0.35 239	0.72 517	1.15 188	0.58 668	0.21 318	0.50 290	0.22 261	0.56 279	0.38 168	0.29 256	0.29 207	0.17 81	0.30 353	0.35 206	0.26 266	0.09 161	0.12 455	0.08 78	0.29 623	0.15 284	0.21 462

SCV	0.35 239	0.59 451	1.37 246	0.34 454	0.22 349	0.28 29	0.23 303	0.72 385	0.35 114	0.19 95	0.30 222	0.24 193	0.20 165	0.64 407	0.19 108	0.11 370	0.08 212	0.09 184	0.29 623	0.34 589	0.29 569

castereo++	0.28 155	0.43 349	0.93 141	0.28 271	0.17 188	0.53 337	0.21 217	0.55 273	0.45 264	0.17 60	0.26 177	0.32 286	0.17 95	0.33 181	0.16 41	0.09 161	0.08 212	0.09 184	0.29 623	0.13 220	0.06 1

PSMNet-RUCA	0.58 516	0.82 568	1.89 438	0.59 673	0.56 670	0.64 517	0.36 538	0.84 510	0.69 530	0.51 429	0.68 569	0.53 443	0.43 488	0.56 376	0.43 452	0.34 686	0.18 584	0.44 700	0.29 623	0.48 675	0.30 582

rrr	0.46 380	0.34 266	3.08 683	0.27 237	0.16 154	0.45 208	0.28 434	1.09 684	0.51 326	0.24 185	0.21 99	0.26 224	0.25 258	0.64 407	0.52 499	0.09 161	0.07 89	0.10 255	0.29 623	0.16 323	0.25 531

SQANet	0.80 633	1.58 716	2.53 606	0.76 694	0.83 702	0.76 603	0.36 538	0.83 497	0.64 477	0.63 573	0.69 578	0.73 571	0.51 549	1.21 520	0.53 503	0.77 721	0.29 668	0.59 712	0.29 623	0.86 715	0.61 690

anonymousa	0.48 403	0.46 377	2.44 581	0.29 309	0.34 545	0.61 464	0.25 365	0.66 345	0.54 371	0.53 449	0.77 614	0.73 571	0.46 518	0.33 181	0.31 344	0.10 275	0.09 308	0.12 409	0.29 623	0.10 122	0.19 428

Sa-1000	0.51 452	0.72 517	1.90 443	0.31 362	0.60 681	0.60 444	0.31 483	0.94 600	0.71 550	0.52 438	0.83 624	0.42 368	0.33 380	0.68 428	0.28 293	0.10 275	0.09 308	0.13 474	0.29 623	0.29 539	0.10 137

CC-Net-ROB	0.85 648	1.15 680	2.13 515	0.88 704	0.38 586	0.88 651	0.44 591	1.06 678	0.79 619	0.58 520	0.69 578	0.65 517	0.50 547	2.74 721	0.51 495	0.93 724	0.39 698	0.87 722	0.29 623	0.54 691	0.54 678

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 138	0.40 323	0.87 120	0.22 70	0.17 188	0.36 101	0.19 141	0.39 86	0.32 66	0.21 127	0.24 147	0.18 101	0.23 224	0.21 14	0.15 16	0.08 72	0.08 212	0.08 78	0.30 633	0.13 220	0.55 681

FSD					0.29 467	0.35 85	0.33 516	0.44 137	0.46 275	0.32 278	0.32 250	0.37 323	0.32 372	0.35 206	0.32 357	0.28 670	0.27 663	0.31 674	0.30 633	0.31 559

SCV_C0	0.33 214	0.43 349	1.42 261	0.25 163	0.16 154	0.35 85	0.20 169	0.68 361	0.44 247	0.24 185	0.27 186	0.29 264	0.20 165	0.58 382	0.18 80	0.09 161	0.08 212	0.08 78	0.30 633	0.26 514	0.17 391

FC-DCNN v2	1.54 715	0.58 448	2.80 654	0.44 588	0.39 592	2.05 730	0.66 664	1.90 732	1.84 732	2.79 749	2.97 738	4.41 746	3.07 741	2.65 714	2.30 707	0.29 673	0.26 656	0.31 674	0.30 633	0.32 568	0.38 638

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 138	0.40 323	0.86 117	0.22 70	0.17 188	0.36 101	0.19 141	0.39 86	0.32 66	0.21 127	0.24 147	0.18 101	0.23 224	0.21 14	0.15 16	0.08 72	0.08 212	0.08 78	0.30 633	0.13 220	0.55 681

raft_robust	0.55 493	0.84 575	1.73 337	0.28 271	0.54 664	0.53 337	0.25 365	0.88 550	0.75 594	0.48 397	0.46 352	0.76 589	0.75 637	1.46 554	0.27 278	0.09 161	0.10 361	0.10 255	0.30 633	0.26 514	0.16 369

CREStereo++_RVC	0.33 214	0.29 196	1.74 342	0.24 135	0.16 154	0.54 344	0.15 57	0.40 97	0.55 378	0.37 306	0.51 407	0.24 193	0.19 150	0.27 84	0.26 266	0.09 161	0.06 25	0.08 78	0.30 633	0.08 47	0.06 1
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
FCDSN-DC	1.29 698	0.54 428	2.50 600	0.47 614	0.41 612	1.12 685	0.60 649	1.10 685	1.27 695	2.23 733	2.87 734	3.67 739	3.12 743	2.39 691	1.69 679	0.30 677	0.26 656	0.31 674	0.30 633	0.35 603	0.38 638
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	1.49 713	0.59 451	2.88 660	0.44 588	0.39 592	1.97 726	0.66 664	1.67 723	1.70 724	2.72 748	2.89 735	4.22 742	2.97 740	2.55 709	2.19 702	0.29 673	0.26 656	0.31 674	0.30 633	0.32 568	0.39 644

aanet-new-28k	0.34 225	0.53 419	2.69 634	0.25 163	0.12 26	0.39 135	0.21 217	0.37 69	0.29 43	0.18 72	0.24 147	0.17 81	0.21 180	0.22 29	0.15 16	0.08 72	0.06 25	0.08 78	0.31 642	0.10 122	0.23 504

castereo	0.30 186	0.44 362	0.81 105	0.24 135	0.29 467	0.41 161	0.27 414	0.72 385	0.45 264	0.22 150	0.30 222	0.24 193	0.31 363	0.25 58	0.21 170	0.09 161	0.07 89	0.08 78	0.31 642	0.12 183	0.09 94

DispNO	0.67 573	0.98 637	2.58 618	0.31 362	0.27 443	0.59 431	0.29 460	0.83 497	0.68 521	0.53 449	0.79 618	0.83 614	0.47 528	2.46 701	0.68 558	0.12 433	0.10 361	0.19 613	0.31 642	0.16 323	0.17 391

Gwc-CoAtRS	0.38 269	0.33 247	1.92 452	0.27 237	0.41 612	0.48 257	0.19 141	0.59 300	0.46 275	0.43 346	0.39 308	0.57 475	0.26 278	0.32 166	0.26 266	0.09 161	0.09 308	0.09 184	0.31 642	0.11 160	0.09 94

NCC-stereo	0.79 631	0.94 614	2.42 575	0.59 673	0.45 634	1.90 721	0.46 602	0.99 644	0.72 560	0.64 583	0.84 627	0.91 642	0.73 631	1.80 618	1.00 613	0.27 666	0.19 597	0.23 643	0.31 642	0.24 478	0.22 477

Abc-Net	0.79 631	0.94 614	2.42 575	0.59 673	0.45 634	1.90 721	0.46 602	0.99 644	0.72 560	0.64 583	0.84 627	0.91 642	0.73 631	1.80 618	1.00 613	0.27 666	0.19 597	0.23 643	0.31 642	0.24 478	0.22 477
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
aanet-new-24k	0.27 138	0.40 323	1.12 182	0.24 135	0.45 634	0.40 150	0.21 217	0.39 86	0.28 31	0.19 95	0.28 198	0.17 81	0.20 165	0.23 39	0.15 16	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.32 648	0.09 87	0.10 137

MSKI-zero shot	0.46 380	0.38 302	2.47 591	0.27 237	0.43 622	0.56 376	0.20 169	0.77 441	0.43 239	0.60 544	0.51 407	0.44 383	0.17 95	0.68 428	0.21 170	0.09 161	0.29 668	0.09 184	0.32 648	0.14 256	0.10 137

DCRE	0.50 435	0.63 474	2.13 515	0.30 331	0.23 372	0.45 208	0.24 340	0.59 300	0.53 356	0.50 416	2.10 715	0.42 368	0.26 278	0.35 206	0.23 209	0.09 161	0.14 502	0.10 255	0.32 648	0.16 323	0.15 333

SA	0.50 435	0.75 533	1.95 468	0.31 362	0.61 685	0.57 395	0.31 483	0.91 574	0.73 576	0.42 340	0.62 517	0.38 332	0.47 528	0.68 428	0.29 308	0.09 161	0.09 308	0.13 474	0.32 648	0.30 551	0.10 137

MIPNet	0.83 645	0.81 564	2.40 572	0.61 679	0.18 239	1.48 702	1.39 730	1.60 721	0.74 580	1.94 725	0.85 631	0.73 571	1.68 720	0.87 476	0.31 344	0.09 161	0.08 212	0.11 337	0.32 648	0.25 492	0.12 217

XX-Stereo	0.55 493	0.54 428	3.50 712	0.48 622	0.39 592	0.54 344	0.17 102	0.89 556	0.40 201	0.44 353	0.65 556	0.85 623	0.19 150	0.77 457	0.21 170	0.10 275	0.14 502	0.10 255	0.32 648	0.17 347	0.14 289

ADCMid	0.96 665	1.32 703	2.74 645	0.38 536	0.35 558	0.99 665	0.58 645	0.94 600	0.86 639	1.23 699	1.01 660	1.01 666	1.00 675	1.05 497	3.97 739	0.21 625	0.19 597	0.42 695	0.32 648	0.40 642	0.29 569

MSMD_ROB	1.34 702	0.96 624	2.38 567	0.39 546	0.32 517	1.96 724	0.62 658	0.91 574	1.43 710	2.94 751	2.60 729	4.77 748	1.95 728	2.43 698	1.33 659	0.29 673	0.26 656	0.32 678	0.32 648	0.30 551	0.30 582

DN	0.37 256	0.23 87	1.40 254	0.37 519	0.40 603	0.48 257	0.21 217	0.51 231	0.40 201	0.23 174	0.24 147	0.36 317	0.18 122	0.81 464	0.54 510	0.13 469	0.11 421	0.11 337	0.34 656	0.12 183	0.19 428

RSM	0.28 155	0.26 139	0.97 153	0.25 163	0.24 388	0.37 112	0.21 217	0.49 211	0.44 247	0.21 127	0.27 186	0.28 251	0.17 95	0.38 242	0.20 148	0.07 29	0.07 89	0.09 184	0.34 656	0.21 429	0.16 369

MADNet+	1.36 704	1.93 740	5.95 741	0.81 701	0.59 676	1.57 708	1.09 713	1.39 712	1.22 691	0.84 656	1.01 660	1.25 695	1.12 688	3.19 735	2.36 709	0.45 698	0.47 708	0.38 690	0.34 656	0.59 694	0.57 684

ELAS_RVC	1.37 706	0.78 554	3.21 699	0.55 656	0.50 653	1.49 703	2.48 750	1.48 715	1.71 725	2.13 730	2.09 714	2.07 720	2.56 736	1.90 642	2.02 693	0.35 687	0.36 685	0.37 688	0.34 656	0.49 679	0.47 667
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IGEV-FE	0.53 474	0.34 266	2.91 669	0.32 394	0.18 239	0.54 344	0.21 217	0.72 385	0.42 228	0.81 648	0.51 407	0.70 559	0.41 459	0.48 331	1.13 634	0.09 161	0.15 533	0.10 255	0.35 660	0.19 397	0.09 94

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 256	0.37 288	1.21 202	0.26 211	0.18 239	0.73 586	0.18 125	0.53 256	0.41 214	0.35 293	0.30 222	0.58 482	0.22 197	0.33 181	0.95 602	0.09 161	0.07 89	0.09 184	0.35 660	0.13 220	0.15 333

RSM++	0.27 138	0.26 139	0.87 120	0.28 271	0.13 59	0.39 135	0.20 169	0.45 152	0.45 264	0.20 112	0.24 147	0.24 193	0.17 95	0.36 220	0.20 148	0.08 72	0.07 89	0.09 184	0.35 660	0.26 514	0.18 411

IGEV_Zeroshot_test	0.53 474	0.33 247	2.91 669	0.32 394	0.18 239	0.54 344	0.21 217	0.72 385	0.42 228	0.81 648	0.51 407	0.71 564	0.41 459	0.48 331	1.13 634	0.09 161	0.15 533	0.10 255	0.35 660	0.19 397	0.09 94

Selective-RAFT	0.35 239	0.26 139	1.48 279	0.31 362	0.15 117	0.61 464	0.19 141	0.60 313	0.54 371	0.28 247	0.29 207	0.40 348	0.33 380	0.50 349	0.27 278	0.10 275	0.07 89	0.09 184	0.35 660	0.19 397	0.08 61

test-3	0.43 334	0.20 29	1.70 326	0.34 454	0.32 517	0.45 208	0.23 303	0.71 378	0.46 275	0.51 429	0.29 207	0.45 392	0.21 180	0.59 388	0.98 607	0.08 72	0.07 89	0.10 255	0.35 660	0.29 539	0.28 561

test_1	0.43 334	0.20 29	1.70 326	0.34 454	0.32 517	0.45 208	0.23 303	0.71 378	0.46 275	0.50 416	0.29 207	0.45 392	0.21 180	0.59 388	0.98 607	0.08 72	0.07 89	0.10 255	0.35 660	0.29 539	0.29 569

test_3	0.44 344	0.20 29	1.70 326	0.36 494	0.32 517	0.47 240	0.30 470	0.73 399	0.49 308	0.50 416	0.30 222	0.45 392	0.22 197	0.59 388	0.98 607	0.08 72	0.10 361	0.11 337	0.35 660	0.29 539	0.28 561

ELAS	1.39 707	0.79 557	2.86 658	0.53 643	0.50 653	2.81 740	2.20 746	1.61 722	1.50 714	2.28 735	2.35 722	1.82 715	2.13 730	1.73 600	2.22 703	0.35 687	0.37 687	0.35 682	0.35 660	0.49 679	0.47 667
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AEACV	0.33 214	0.24 106	1.44 265	0.28 271	0.35 558	0.47 240	0.21 217	0.43 128	0.28 31	0.26 224	0.25 164	0.22 157	0.38 424	0.30 141	0.18 80	0.09 161	0.35 683	0.09 184	0.36 669	0.23 461	0.25 531

iRaft-Stereo_20w	0.58 516	0.39 315	1.96 477	0.45 602	0.32 517	0.92 657	0.57 643	1.14 691	0.56 390	0.81 648	0.40 313	0.55 454	0.69 621	0.65 419	1.04 623	0.09 161	0.16 551	0.09 184	0.36 669	0.17 347	0.25 531

AnonymousM	0.37 256	0.44 362	1.50 286	0.25 163	0.15 117	0.52 328	0.23 303	0.60 313	0.42 228	0.42 340	0.32 250	0.30 273	0.25 258	0.34 196	0.23 209	0.11 370	0.09 308	0.71 718	0.36 669	0.12 183	0.07 12

mmmmmm	1.14 682	1.07 664	2.90 667	0.57 665	0.39 592	1.75 718	0.89 697	1.10 685	1.95 735	1.48 718	1.69 705	1.57 711	1.21 693	2.02 656	2.06 696	0.28 670	0.29 668	0.42 695	0.37 672	0.44 664	0.43 657

Pro-Stereo	0.22 72	0.25 121	0.66 65	0.22 70	0.14 84	0.49 276	0.15 57	0.23 4	0.35 114	0.16 28	0.13 19	0.14 20	0.09 1	0.49 342	0.18 80	0.08 72	0.06 25	0.09 184	0.37 672	0.08 47	0.09 94

DLNR-FE	13.43 774	20.01 779	23.53 780	121.73 801	33.87 790	0.46 228	0.15 57	8.09 769	0.35 114	0.28 247	0.37 284	0.26 224	0.17 95	0.75 448	0.29 308	6.68 771	0.26 656	0.09 184	0.38 674	50.82 801	0.18 411

AIO-Stereo	0.30 186	0.27 152	1.25 209	0.27 237	0.24 388	0.37 112	0.20 169	0.52 247	0.36 146	0.21 127	0.30 222	0.23 175	0.14 37	0.31 152	0.20 148	0.08 72	0.07 89	0.09 184	0.38 674	0.19 397	0.31 592

MoCha-V2	0.36 249	0.32 237	1.41 256	0.36 494	0.31 506	0.35 85	0.19 141	0.57 285	0.39 183	0.30 262	0.32 250	0.28 251	0.27 299	0.47 324	0.24 237	0.08 72	0.56 717	0.08 78	0.38 674	0.18 375	0.12 217

DLNR_Zeroshot_test	13.43 774	19.94 778	23.55 781	121.61 800	35.03 791	0.46 228	0.15 57	8.02 768	0.35 114	0.28 247	0.37 284	0.26 224	0.17 95	0.76 452	0.29 308	6.42 770	0.26 656	0.09 184	0.38 674	50.13 800	0.18 411

RAFT-Test	0.44 344	0.38 302	2.01 486	0.27 237	0.44 623	0.64 517	0.37 547	0.72 385	0.57 394	0.45 364	0.48 373	0.65 517	0.24 242	0.35 206	0.29 308	0.09 161	0.11 421	0.09 184	0.38 674	0.10 122	0.11 168

CFNet-RSSM	0.41 304	0.32 237	2.20 531	0.27 237	0.44 623	0.52 328	0.19 141	0.76 429	0.48 300	0.43 346	0.36 278	0.54 451	0.26 278	0.33 181	0.25 252	0.09 161	0.08 212	0.09 184	0.38 674	0.10 122	0.09 94

nnnnnnn	1.25 695	0.65 487	3.29 704	0.59 673	0.49 650	1.23 695	0.74 681	1.18 696	1.53 715	1.56 720	2.44 725	2.56 729	1.56 715	2.30 680	2.36 709	0.36 689	0.32 679	0.40 691	0.39 680	0.47 671	0.58 686

otaku	1.03 674	1.68 723	2.72 638	0.95 710	0.73 696	1.03 672	0.59 647	0.99 644	0.86 639	0.69 605	1.61 701	0.98 659	0.64 607	1.46 554	1.14 636	0.95 727	0.46 705	0.72 719	0.40 681	1.24 732	0.78 707

Ntro	1.00 670	1.68 723	2.80 654	0.95 710	0.85 703	1.06 675	0.53 626	0.98 632	0.90 653	0.62 564	0.76 610	0.93 648	0.66 614	1.66 588	0.98 607	0.99 729	0.45 703	0.75 720	0.40 681	1.19 728	0.75 703

test_xeample3	0.46 380	0.34 266	2.99 677	0.37 519	0.16 154	0.49 276	0.33 516	1.06 678	0.44 247	0.25 206	0.23 135	0.24 193	0.25 258	0.49 342	0.56 522	0.09 161	0.07 89	0.10 255	0.40 681	0.17 347	0.26 542

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 538	0.61 458	3.35 709	0.33 421	0.58 674	0.66 539	0.20 169	0.98 632	0.55 378	0.73 623	0.52 422	0.99 662	0.65 609	0.58 382	0.29 308	0.10 275	0.16 551	0.10 255	0.41 684	0.29 539	0.20 447

TRStereo	0.53 474	0.76 534	2.38 567	0.42 577	0.29 467	0.69 564	0.23 303	1.81 729	0.55 378	0.36 300	0.32 250	0.47 412	0.40 448	0.46 312	0.25 252	0.12 433	0.11 421	0.11 337	0.41 684	0.13 220	0.32 602

PASM	0.72 602	0.68 500	1.91 449	0.47 614	0.44 623	0.60 444	0.51 619	0.76 429	0.80 622	0.77 636	0.67 561	0.87 632	0.61 597	2.40 692	0.67 555	0.32 681	0.35 683	0.36 684	0.41 684	0.45 666	0.39 644

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 590	0.65 487	3.45 710	0.50 628	0.60 681	0.75 599	0.23 303	0.96 619	0.60 420	0.76 632	1.30 687	0.81 607	0.60 588	0.57 377	0.82 588	0.10 275	0.16 551	0.11 337	0.43 687	0.31 559	0.22 477

UGAM-zero	0.63 550	0.39 315	2.49 596	0.30 331	0.49 650	0.67 546	0.19 141	0.91 574	0.45 264	0.77 636	0.45 343	1.16 691	0.82 649	2.05 660	0.29 308	0.09 161	0.15 533	0.09 184	0.44 688	0.11 160	0.22 477

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 168	0.58 448	0.98 155	0.21 39	0.31 506	0.41 161	0.20 169	0.46 161	0.34 97	0.21 127	0.22 119	0.19 127	0.17 95	0.24 49	0.15 16	0.08 72	0.10 361	0.08 78	0.45 689	0.09 87	0.29 569

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 124	0.38 302	0.90 131	0.23 101	0.17 188	0.35 85	0.22 261	0.44 137	0.33 83	0.21 127	0.25 164	0.16 63	0.22 197	0.23 39	0.15 16	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.45 689	0.08 47	0.27 553

AE-Stereo	0.42 325	0.29 196	1.65 311	0.43 581	0.47 647	0.56 376	0.23 303	0.86 530	0.46 275	0.31 268	0.41 319	0.43 372	0.24 242	0.34 196	0.24 237	0.09 161	0.48 712	0.11 337	0.45 689	0.22 446	0.19 428

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 168	0.53 419	1.28 216	0.22 70	0.32 517	0.35 85	0.19 141	0.46 161	0.33 83	0.18 72	0.19 79	0.18 101	0.18 122	0.21 14	0.14 4	0.08 72	0.10 361	0.08 78	0.46 692	0.10 122	0.32 602

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 108	0.35 275	0.69 73	0.23 101	0.27 443	0.35 85	0.20 169	0.44 137	0.28 31	0.21 127	0.22 119	0.14 20	0.22 197	0.21 14	0.14 4	0.07 29	0.08 212	0.08 78	0.47 693	0.09 87	0.34 617

RT-IGEV	0.66 568	0.25 121	2.11 509	0.56 659	0.46 642	0.62 485	0.54 630	0.99 644	0.75 594	0.79 640	0.93 647	0.85 623	0.78 644	0.59 388	1.64 677	0.12 433	0.16 551	0.11 337	0.47 693	0.28 532	0.30 582

SGM_RVC	1.89 722	0.92 606	2.50 600	0.96 712	0.93 710	1.63 711	1.37 728	1.52 718	12.43 767	1.85 724	1.69 705	2.40 727	1.74 723	2.81 725	1.71 680	0.53 703	0.47 708	0.42 695	0.47 693	0.74 706	0.74 701
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
fsdfsdds	2.52 733	0.90 601	4.35 730	0.62 680	3.81 751	4.40 751	4.02 758	2.26 739	3.45 752	3.39 754	5.86 759	5.49 751	3.16 744	2.42 694	2.55 714	0.45 698	0.27 663	0.55 708	0.48 696	0.95 720	0.96 719

PAM	0.70 590	0.35 275	2.72 638	0.56 659	0.62 687	1.08 682	0.53 626	0.85 519	0.44 247	0.93 670	0.92 643	1.24 694	0.68 619	0.64 407	1.01 617	0.10 275	0.19 597	0.10 255	0.48 696	0.14 256	0.38 638

ACVNet_1	1.33 700	1.91 738	4.03 724	1.09 719	0.88 705	1.19 694	0.66 664	1.24 702	1.17 688	0.94 671	0.96 652	3.09 734	1.04 679	2.37 685	1.11 633	1.04 731	0.48 712	1.03 733	0.48 696	1.12 725	0.83 709

Select-FE	0.65 562	0.67 497	2.76 647	0.49 624	0.55 667	0.79 620	0.16 87	0.90 562	0.53 356	0.84 656	0.55 457	0.91 642	0.75 637	0.57 377	1.16 640	0.11 370	0.18 584	0.11 337	0.49 699	0.14 256	0.31 592

PAM_32	0.70 590	0.35 275	2.73 643	0.54 649	0.61 685	1.07 680	0.43 580	0.84 510	0.49 308	0.90 665	0.91 641	1.23 693	0.77 643	0.65 419	1.10 630	0.10 275	0.19 597	0.10 255	0.49 699	0.15 284	0.38 638

JetBlue	1.78 719	1.63 717	3.92 721	0.73 690	1.21 727	4.38 750	3.35 753	1.59 720	1.20 690	1.26 703	1.52 700	2.37 725	1.88 727	3.23 736	3.00 722	0.53 703	0.47 708	0.48 703	0.49 699	1.29 734	0.97 720

EAI-Stereo	0.78 629	0.25 121	1.67 318	0.54 649	0.59 676	1.95 723	2.05 744	1.11 690	0.64 477	0.95 673	1.49 698	0.50 429	0.67 616	0.59 388	1.44 667	0.09 161	0.19 597	0.09 184	0.49 699	0.13 220	0.22 477

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 138	0.39 315	0.79 101	0.24 135	0.24 388	0.37 112	0.21 217	0.37 69	0.33 83	0.19 95	0.27 186	0.18 101	0.22 197	0.20 5	0.16 41	0.07 29	0.14 502	0.08 78	0.51 703	0.08 47	0.39 644

RAFT+CT+SA	0.50 435	0.86 583	1.82 406	0.37 519	0.75 697	0.54 344	0.34 522	0.77 441	0.63 469	0.38 317	0.55 457	0.34 306	0.29 342	0.68 428	0.27 278	0.09 161	0.07 89	0.11 337	0.51 703	0.29 539	0.41 655

UDG	0.77 625	1.23 691	2.15 521	0.67 687	0.59 676	0.78 616	0.38 554	0.90 562	0.70 540	0.61 553	0.69 578	1.01 666	0.67 616	1.02 493	0.73 572	0.45 698	0.34 681	0.87 722	0.51 703	0.67 701	0.46 665

light-stereo	8.15 763	2.75 756	9.83 761	12.24 767	9.63 760	19.16 778	0.44 591	6.84 761	3.57 753	13.44 774	22.94 792	23.04 784	1.65 719	17.20 781	7.61 763	3.06 758	2.25 765	0.42 695	0.52 706	4.07 760	2.31 753

DDUNet	0.77 625	1.12 671	1.88 431	0.76 694	0.69 693	0.84 637	0.43 580	0.85 519	0.65 493	0.67 597	0.75 607	0.91 642	0.52 554	1.03 495	0.57 526	0.54 705	0.37 687	0.95 728	0.52 706	0.71 705	0.57 684

ACVNet_2	1.42 710	1.81 730	3.23 702	1.08 717	0.92 709	1.32 696	0.85 694	1.49 716	1.69 723	1.19 698	1.73 707	2.13 721	1.03 678	2.50 705	1.40 665	0.91 723	0.53 715	1.00 731	0.55 708	2.11 748	0.85 712

ACVNet-4b	1.93 723	1.85 733	4.10 726	1.07 716	0.86 704	1.15 690	0.53 626	1.06 678	1.12 685	0.64 583	1.09 672	1.99 719	0.70 623	2.20 674	9.86 770	5.62 767	0.41 701	1.03 733	0.55 708	1.86 745	0.85 712

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 673	1.67 721	2.32 554	0.47 614	0.39 592	1.47 701	0.95 701	0.95 614	0.91 654	0.84 656	0.94 649	1.05 675	0.60 588	2.95 729	0.72 569	0.41 694	0.72 734	0.32 678	0.55 708	0.74 706	1.22 735

DualNet (step1)	0.59 524	0.62 464	1.93 455	0.27 237	0.22 349	0.68 558	0.31 483	0.93 591	0.66 509	0.57 502	0.51 407	0.55 454	0.45 502	1.11 507	0.38 413	0.61 709	0.14 502	0.87 722	0.56 711	0.25 492	0.23 504

test_sample9	0.94 661	0.62 464	1.93 455	0.27 237	0.22 349	0.68 558	0.31 483	0.93 591	0.66 509	0.57 502	0.51 407	0.55 454	0.45 502	1.91 643	2.55 714	0.61 709	4.16 768	0.87 722	0.56 711	0.25 492	0.23 504

test_sample8	1.12 679	0.62 464	1.93 455	0.27 237	0.22 349	0.68 558	0.31 483	0.95 614	0.61 438	1.18 697	0.56 469	2.53 728	1.31 699	1.91 643	2.55 714	0.61 709	4.16 768	0.87 722	0.56 711	0.25 492	0.23 504

MonStereo1	1.98 725	1.01 648	1.78 372	1.19 724	1.04 718	3.58 744	0.61 653	1.53 719	1.93 734	1.39 711	3.37 748	2.23 724	10.80 768	2.84 726	1.25 652	1.04 731	0.38 691	0.96 729	0.57 714	1.10 724	1.00 728

RainbowNet	1.15 685	1.78 729	2.72 638	1.12 722	0.91 708	1.06 675	0.76 685	1.16 695	1.13 687	0.75 628	0.97 654	1.09 681	0.80 646	1.60 581	1.21 648	1.17 736	1.26 751	1.01 732	0.57 714	1.13 726	0.88 717

SPS-STEREO	1.07 677	1.13 674	2.88 660	0.65 685	0.69 693	0.99 665	0.68 670	1.05 677	0.87 642	1.36 707	1.23 680	1.46 705	0.94 670	1.87 631	1.72 681	0.66 713	0.61 720	0.58 710	0.57 714	0.65 699	0.77 706
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Consistency-Raft	0.88 653	0.93 612	3.23 702	0.99 713	0.64 688	0.77 611	0.55 634	0.98 632	0.97 664	0.61 553	1.03 665	0.65 517	1.05 680	0.79 462	1.38 662	0.44 696	0.46 705	0.51 706	0.58 717	0.65 699	0.47 667

PWCK	1.49 713	1.90 737	3.22 701	1.09 719	0.54 664	1.71 715	1.73 738	1.49 716	1.53 715	1.44 715	1.80 708	1.82 715	1.30 698	3.34 738	1.76 683	1.07 733	0.56 717	0.97 730	0.58 717	1.38 738	0.65 694

DStereoO	0.99 666	0.66 495	1.67 318	0.75 693	0.99 714	0.73 586	1.33 726	0.94 600	0.91 654	0.70 611	1.06 670	0.75 583	1.75 724	0.95 484	2.39 711	1.20 738	0.41 701	0.48 703	0.59 719	0.85 714	0.60 689

MFMNet_re	0.92 659	1.28 697	2.53 606	0.82 702	0.76 700	0.90 653	0.75 683	0.98 632	1.04 673	1.03 679	1.05 669	0.84 619	0.94 670	0.83 466	0.72 569	0.68 715	0.60 719	0.63 714	0.60 720	0.77 710	0.74 701

NVStereoNet_ROB	1.16 687	0.95 621	2.54 612	0.58 668	0.55 667	0.78 616	0.63 661	1.00 654	1.08 679	1.03 679	4.07 754	1.48 706	1.22 694	2.88 727	1.27 654	0.50 702	0.46 705	0.54 707	0.62 721	0.50 681	0.63 693
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SGM+DAISY	1.83 721	1.43 709	3.81 717	0.87 703	1.01 716	2.38 737	2.53 751	1.36 709	1.75 726	2.92 750	3.22 741	2.65 730	2.93 738	2.22 678	3.10 725	0.72 717	0.69 730	0.63 714	0.62 721	0.77 710	0.98 721

DispFullNet	1.67 718	2.10 743	5.22 736	1.53 734	8.90 758	0.86 643	0.31 483	0.96 619	0.96 663	1.37 710	1.01 660	1.13 686	1.98 729	1.51 564	0.91 596	0.54 705	0.31 674	1.18 735	0.63 723	1.13 726	0.80 708

GCST	0.72 602	1.10 667	2.15 521	1.11 721	0.59 676	0.62 485	0.19 141	0.75 416	0.53 356	0.56 491	0.63 530	0.47 412	0.31 363	1.11 507	0.33 370	0.75 720	0.45 703	0.84 721	0.64 724	0.69 702	0.54 678

IMH-64-1	1.39 707	1.64 719	1.86 424	1.36 728	1.11 722	1.39 699	1.19 720	1.76 726	1.45 712	1.16 689	2.21 719	1.53 707	1.38 705	1.98 651	1.52 670	1.29 739	0.67 724	1.27 739	0.69 725	1.29 734	0.98 721

IMH-64	1.39 707	1.64 719	1.86 424	1.36 728	1.11 722	1.39 699	1.19 720	1.76 726	1.45 712	1.16 689	2.21 719	1.53 707	1.38 705	1.98 651	1.52 670	1.29 739	0.67 724	1.27 739	0.69 725	1.29 734	0.98 721

IMH	2.02 726	2.15 751	2.69 634	1.68 736	1.12 724	1.66 714	0.92 700	2.10 738	1.92 733	1.32 705	2.66 732	2.21 723	1.69 721	5.78 757	1.68 678	5.54 766	0.96 742	1.31 741	0.71 727	1.32 737	0.99 726

WAO-7	1.48 712	1.63 717	2.49 596	0.93 708	0.75 697	1.72 716	1.10 714	1.84 731	1.96 736	1.43 714	2.54 727	1.97 718	1.61 718	3.06 732	2.08 697	0.69 716	0.66 723	0.94 727	0.74 728	0.80 712	0.69 698

Dean	1.79 720	1.83 731	3.92 721	1.29 727	1.07 721	1.55 706	1.00 707	1.95 734	2.33 741	1.47 717	4.19 755	4.26 745	1.33 702	2.21 675	1.48 669	1.14 735	0.68 728	1.18 735	0.74 728	1.24 732	0.98 721

DStereoRT	0.81 641	0.53 419	2.23 540	0.36 494	0.33 532	0.92 657	0.36 538	0.86 530	0.80 622	0.57 502	0.62 517	0.59 486	1.15 691	1.76 605	1.04 623	0.14 515	0.13 483	2.17 757	0.78 730	0.16 323	0.66 697

MANE	2.90 741	1.14 676	2.96 672	1.03 714	1.01 716	5.01 752	2.45 749	5.36 757	6.88 762	3.58 755	4.76 758	5.99 753	4.99 751	4.23 747	4.61 747	0.56 708	0.67 724	0.44 700	0.78 730	0.51 683	1.03 729

TorneroNet-64	2.65 734	1.83 731	3.30 705	1.46 731	1.20 726	3.89 746	0.99 704	3.51 754	6.71 761	2.56 739	4.60 756	4.22 742	3.85 747	3.33 737	3.14 726	1.19 737	0.65 722	1.39 745	0.79 732	3.31 756	1.15 733

WAO-6	1.58 717	1.54 714	2.32 554	1.14 723	1.00 715	2.30 735	1.03 710	1.82 730	2.85 749	1.25 700	2.61 730	2.20 722	1.56 715	2.47 703	1.99 692	0.95 727	0.67 724	1.19 738	0.83 733	1.08 723	0.88 717

TorneroNet	5.50 753	1.92 739	3.16 692	1.47 732	1.25 729	14.07 768	1.06 712	4.90 756	20.99 785	10.17 766	16.48 776	11.88 772	6.93 762	3.34 738	4.20 743	1.30 741	0.69 730	1.45 747	0.86 734	2.61 753	1.20 734

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 702	1.70 725	2.50 600	0.56 659	0.40 603	2.15 733	0.99 704	1.24 702	1.26 694	1.02 678	1.10 673	1.29 697	0.88 663	3.10 734	1.08 627	1.66 747	0.83 738	0.68 717	0.88 735	1.57 739	1.80 750

WAO-8	2.80 738	2.14 749	2.89 663	1.91 744	1.04 718	3.98 747	0.96 702	3.26 750	6.17 758	2.15 731	3.37 748	3.31 736	2.41 734	11.84 767	2.03 694	2.05 752	1.86 758	1.54 748	0.92 736	1.22 729	0.87 715

Venus	2.80 738	2.14 749	2.89 663	1.91 744	1.04 718	3.98 747	0.96 702	3.26 750	6.17 758	2.15 731	3.37 748	3.31 736	2.41 734	11.84 767	2.03 694	2.05 752	1.86 758	1.54 748	0.92 736	1.22 729	0.87 715

ADCPNet	0.99 666	0.99 642	3.93 723	0.37 519	0.68 692	1.36 698	0.62 658	0.87 541	0.76 605	0.78 638	0.81 619	1.08 679	1.18 692	1.14 514	2.49 713	0.21 625	0.69 730	0.21 632	0.95 738	0.29 539	0.37 635

LE_ROB	4.43 751	1.35 707	9.38 758	2.79 753	3.93 752	2.43 738	3.46 755	2.68 744	11.19 765	11.66 771	4.73 757	5.26 750	10.46 767	4.50 750	9.49 767	0.82 722	0.69 730	1.34 742	0.98 739	0.75 708	0.76 705

FADNet_RVC	0.81 641	1.14 676	2.42 575	0.30 331	0.24 388	0.71 572	0.24 340	0.95 614	0.61 438	0.44 353	0.56 469	0.59 486	0.42 477	1.52 566	0.68 558	0.94 726	0.96 742	0.28 662	1.00 740	0.90 716	1.36 739

DStereoFS	2.23 728	2.10 743	2.47 591	1.61 735	1.88 743	3.81 745	2.06 745	1.95 734	3.33 751	2.38 737	3.31 743	2.37 725	4.92 750	2.45 700	3.27 728	1.03 730	1.27 753	0.55 708	1.04 741	0.70 703	2.05 752

UNDER WATER	2.74 736	1.85 733	4.54 732	1.81 742	1.44 732	2.34 736	1.40 731	3.24 749	6.60 760	2.60 740	2.76 733	5.75 752	5.24 753	3.02 730	4.01 740	1.45 743	0.81 737	1.59 751	1.06 742	1.80 743	1.51 744

UNDER WATER-64	2.47 732	1.89 736	4.86 734	1.82 743	1.44 732	3.18 742	1.57 737	2.62 742	5.64 757	2.05 726	2.13 716	4.13 741	3.76 746	2.62 712	3.42 733	1.47 744	0.85 739	1.57 750	1.07 743	1.82 744	1.49 741

notaker	2.66 735	2.07 742	3.31 707	2.61 752	1.43 730	1.76 719	1.11 715	2.76 745	1.79 728	2.26 734	11.53 771	3.96 740	4.29 749	3.09 733	2.76 720	1.55 746	0.88 740	1.70 753	1.07 743	2.00 747	1.35 738

KSHMR	4.10 748	1.97 741	5.27 737	1.71 738	1.47 734	1.96 724	1.28 723	3.19 748	17.33 780	2.12 727	15.91 774	9.18 765	1.57 717	8.42 764	1.98 691	1.52 745	1.26 751	1.67 752	1.19 745	1.67 741	1.40 740

ktn	4.35 750	2.10 743	2.89 663	1.80 740	1.49 736	2.13 732	1.41 733	2.26 739	12.72 768	11.41 770	16.43 775	11.15 768	3.75 745	4.36 749	3.18 727	1.82 749	0.98 744	1.73 754	1.21 746	2.97 755	1.27 736

JetRed	3.29 745	4.93 758	10.17 762	1.45 730	1.72 740	7.44 761	5.05 760	3.06 747	2.12 740	2.41 738	2.39 723	2.99 733	2.37 733	3.51 741	6.44 759	1.32 742	1.90 760	1.37 744	1.23 747	2.21 749	1.76 748

anonymity	0.80 633	0.66 495	1.29 220	0.59 673	0.75 697	0.67 546	0.52 622	0.95 614	0.71 550	0.94 671	0.70 588	0.67 534	0.87 659	0.71 441	1.35 660	0.64 712	0.62 721	0.58 710	1.44 748	0.60 697	0.65 694

LVE	1.96 724	2.17 752	3.14 690	1.68 736	1.80 741	1.63 711	1.03 710	2.34 741	2.81 748	1.25 700	2.89 735	4.24 744	1.29 696	2.79 723	1.44 667	2.85 756	0.91 741	1.18 735	1.46 749	1.23 731	1.10 732

DStereoSA	2.12 727	0.98 637	2.80 654	1.25 726	2.23 745	1.97 726	4.62 759	1.22 698	2.54 746	1.16 689	3.84 753	1.00 664	4.05 748	2.07 663	5.29 751	0.93 724	1.48 754	0.48 703	1.51 750	0.95 720	1.95 751

MultiAttention	2.38 731	0.50 406	1.93 455	1.80 740	2.56 748	10.86 765	2.30 747	1.22 698	0.80 622	0.62 564	1.16 677	1.13 686	0.56 568	16.09 777	1.18 643	0.20 617	0.09 308	0.43 699	1.62 751	0.94 718	1.58 746

MSAF-DinoV2	3.10 744	1.86 735	10.68 763	3.61 758	0.30 485	3.34 743	0.82 692	2.81 746	1.79 728	0.80 642	0.87 635	1.56 710	1.10 686	26.49 792	1.96 688	0.17 577	0.13 483	0.19 613	1.63 752	0.92 717	0.99 726

IGEV-RUCA	2.28 729	0.30 214	1.15 188	0.40 558	1.86 742	2.06 731	1.90 742	1.36 709	1.80 730	3.70 756	3.76 751	5.02 749	8.19 765	2.12 670	1.63 675	0.25 656	0.76 735	2.72 764	1.91 753	2.39 751	2.36 755

TCMNet-wrong-test	5.51 754	6.62 763	6.20 745	13.02 773	11.90 764	7.14 759	5.53 765	6.99 764	1.44 711	2.65 741	3.10 739	8.37 761	5.95 758	4.75 756	6.05 753	3.07 759	0.98 744	2.38 758	1.99 754	6.62 766	5.43 762

noway4	5.60 759	6.93 766	6.50 750	13.12 776	12.06 769	7.19 760	5.54 766	6.97 763	1.42 709	2.67 742	3.29 742	8.41 764	6.00 760	4.66 754	6.23 756	3.11 763	1.06 750	2.44 762	2.04 755	6.73 770	5.55 766

zzzz4	5.59 758	6.90 765	6.62 752	13.08 774	12.04 767	7.13 757	5.47 761	7.10 766	1.41 708	2.70 744	3.33 745	8.32 759	5.92 756	4.65 752	6.23 756	3.09 761	1.05 748	2.43 759	2.05 756	6.70 768	5.51 764

noway3	5.51 754	6.38 762	6.27 746	12.92 771	12.02 765	7.08 755	5.48 763	6.99 764	1.39 705	2.69 743	3.33 745	8.37 761	5.97 759	4.68 755	6.13 754	3.05 757	1.00 746	2.44 762	2.05 756	6.61 765	5.27 761

noway2	5.52 756	6.31 761	6.33 747	12.97 772	12.02 765	7.09 756	5.49 764	6.95 762	1.40 706	2.70 744	3.32 744	8.40 763	6.00 760	4.60 751	6.13 754	3.07 759	1.04 747	2.43 759	2.05 756	6.65 767	5.44 763

noway1	5.58 757	6.89 764	6.57 751	13.08 774	12.04 767	7.13 757	5.47 761	7.10 766	1.40 706	2.70 744	3.33 745	8.32 759	5.92 756	4.65 752	6.23 756	3.09 761	1.05 748	2.43 759	2.05 756	6.70 768	5.51 764

MFN_U_SF_RVC	1.55 716	2.39 755	3.16 692	0.65 685	0.41 612	1.12 685	0.46 602	1.23 701	1.33 700	1.61 721	1.20 678	1.43 704	0.98 674	1.76 605	1.97 690	1.90 751	1.80 756	1.98 755	2.15 760	1.63 740	1.77 749

PML	23.15 780	16.83 775	7.78 754	5.49 759	9.93 761	51.13 796	104.50 802	5.76 758	13.62 773	37.30 802	105.93 802	30.86 795	23.50 786	12.07 769	7.87 764	6.30 769	2.12 763	6.32 775	2.43 761	10.44 776	2.90 756

MADNet++	2.79 737	2.11 746	2.97 675	2.49 750	2.28 746	2.95 741	2.31 748	2.67 743	2.47 744	3.03 752	3.13 740	2.70 731	2.92 737	4.10 746	4.48 745	2.68 755	2.24 764	3.04 767	2.44 762	2.37 750	2.34 754

Selective-IGEV-i1pa	9.22 767	12.57 774	9.49 760	2.20 746	1.49 736	16.83 772	8.03 770	14.34 778	11.26 766	10.52 767	15.24 773	14.52 777	11.94 776	18.22 782	9.78 769	7.79 777	3.09 766	5.20 771	2.49 763	2.46 752	6.90 770

BEATNet-Init1	12.10 771	11.19 770	27.29 792	2.99 754	3.51 750	21.84 785	11.10 771	14.34 778	13.83 775	20.34 782	20.33 781	26.35 794	20.03 780	19.06 783	14.80 779	1.74 748	1.81 757	2.05 756	2.49 763	3.69 759	3.12 757

tt	4.93 752	0.27 152	4.20 727	2.29 748	1.58 738	10.20 764	16.97 775	9.42 770	5.02 756	1.67 722	1.28 684	4.68 747	5.03 752	3.37 740	5.92 752	6.16 768	9.47 779	2.82 765	3.18 765	3.60 757	1.53 745

USTest	8.10 762	7.17 767	8.96 757	9.25 763	9.05 759	15.27 769	23.78 777	9.96 771	9.47 764	5.94 762	6.75 760	7.80 758	7.48 763	8.83 766	11.21 772	2.21 754	3.56 767	2.86 766	3.20 766	5.02 763	4.16 758

UHP	8.35 765	2.17 752	12.80 771	1.04 715	3.05 749	13.45 767	6.62 767	11.56 772	21.64 786	12.60 772	20.66 782	14.01 776	14.14 777	7.42 762	8.27 765	1.86 750	1.65 755	1.36 743	3.22 767	3.66 758	5.78 767

Anonymous_2	0.74 614	0.32 237	1.65 311	0.33 421	0.30 485	0.67 546	0.32 506	0.69 365	0.46 275	0.48 397	0.41 319	0.84 619	0.58 580	0.51 353	0.40 432	0.32 681	0.38 691	1.43 746	3.69 768	0.80 712	0.27 553

DGSMNet	2.89 740	0.63 474	3.18 696	3.43 757	4.17 754	2.57 739	6.98 769	0.97 628	0.83 633	0.56 491	1.86 710	0.79 600	0.62 602	1.64 586	1.39 663	4.61 765	5.01 770	5.17 770	4.71 769	4.44 762	4.19 759

TARStereo	4.27 749	0.86 583	6.17 744	0.46 608	7.32 757	5.34 754	6.97 768	4.27 755	7.12 763	5.50 761	8.80 762	7.61 757	5.43 754	2.93 728	2.74 718	0.40 692	0.24 639	0.41 693	5.07 770	0.51 683	7.23 771

iinet-test	11.61 769	10.56 768	11.80 764	12.17 765	12.09 770	18.69 773	26.70 783	13.53 774	13.46 769	9.91 764	10.28 763	11.17 769	11.16 771	12.37 771	14.43 775	6.71 772	7.85 772	6.13 773	6.95 771	8.33 772	7.85 772

IINet	11.61 769	10.56 768	11.80 764	12.17 765	12.09 770	18.69 773	26.70 783	13.53 774	13.46 769	9.91 764	10.28 763	11.17 769	11.16 771	12.37 771	14.43 775	6.71 772	7.85 772	6.13 773	6.95 771	8.33 772	7.85 772

DPSM_ROB	12.34 772	11.21 772	12.51 768	12.91 769	12.80 773	19.84 782	28.28 786	14.38 780	14.28 776	10.58 768	11.26 767	12.03 773	11.85 774	13.15 775	15.34 780	7.11 774	8.31 776	6.50 776	7.35 773	8.84 774	8.31 776

DPSM	12.34 772	11.21 772	12.51 768	12.91 769	12.80 773	19.84 782	28.28 786	14.38 780	14.28 776	10.58 768	11.26 767	12.03 773	11.85 774	13.15 775	15.34 780	7.11 774	8.31 776	6.50 776	7.35 773	8.84 774	8.31 776

DGTPSM_ROB	8.89 766	5.62 759	12.25 767	5.92 760	11.32 762	8.54 762	24.18 778	6.40 759	13.49 771	5.15 758	11.46 769	6.19 755	10.92 769	7.00 761	13.72 773	4.47 764	7.65 771	3.92 768	7.45 775	4.38 761	7.87 774

DPSMNet_ROB	9.48 768	5.64 760	13.01 772	8.82 762	11.82 763	8.54 762	24.20 779	6.41 760	13.65 774	5.32 760	11.47 770	6.33 756	10.92 769	7.69 763	13.89 774	7.25 776	8.19 775	5.06 769	7.78 776	5.31 764	8.26 775

Selective-IGEV-i16pa	47.65 800	67.17 801	7.20 753	2.47 749	2.32 747	116.02 802	1.42 734	90.41 803	82.69 802	32.69 801	90.10 801	60.10 802	84.41 802	129.53 803	52.52 800	50.16 800	15.10 782	18.00 787	9.63 777	0.94 718	40.09 801

DPSimNet_ROB	17.97 777	20.20 783	24.98 785	17.62 777	15.92 776	21.53 784	21.00 776	13.70 776	15.61 778	23.89 794	14.69 772	22.87 782	24.58 794	12.70 774	14.56 777	18.48 787	12.91 781	20.21 790	12.05 778	17.76 777	14.17 779

U	3.37 747	0.17 2	0.91 136	0.26 211	13.79 775	19.19 779	0.15 57	0.41 109	0.31 53	0.17 60	0.18 73	0.27 238	0.15 65	0.21 14	0.16 41	0.09 161	0.06 25	17.88 786	12.81 779	0.10 122	0.08 61

HanzoNet	7.64 761	2.86 757	5.05 735	7.01 761	3.97 753	2.18 734	1.34 727	3.37 753	4.05 754	13.17 773	10.58 765	10.73 767	16.52 778	8.45 765	10.51 771	10.48 778	9.72 780	5.59 772	13.46 780	6.84 771	6.83 769

LSM0	26.58 789	22.63 791	25.88 789	30.13 789	52.21 801	39.94 794	56.74 788	28.97 793	28.72 790	21.14 786	22.26 785	24.43 792	23.88 788	26.54 793	30.87 790	14.32 785	16.55 783	13.12 784	14.71 781	17.92 784	20.60 788

CasAABBNet	24.81 784	22.53 785	24.83 784	26.08 782	25.74 781	39.86 790	57.06 792	28.87 791	28.83 793	21.16 789	22.54 788	24.22 789	23.89 791	26.38 786	30.87 790	14.25 779	16.71 786	13.09 778	14.81 782	17.78 778	16.71 781

RAFT-FEzeroshot	24.80 782	22.55 787	24.73 782	26.10 783	25.76 782	39.84 788	57.07 794	28.84 788	28.79 791	21.14 786	22.48 786	24.18 787	23.88 788	26.38 786	30.87 790	14.26 780	16.71 786	13.09 778	14.82 783	17.79 781	16.72 784

RAFT-FE	24.80 782	22.55 787	24.73 782	26.10 783	25.76 782	39.84 788	57.07 794	28.84 788	28.79 791	21.14 786	22.48 786	24.18 787	23.88 788	26.38 786	30.87 790	14.26 780	16.71 786	13.09 778	14.82 783	17.79 781	16.72 784

Selective-RAFT-Error	24.87 787	22.59 790	25.14 787	26.13 787	25.82 786	39.93 793	57.03 790	28.97 793	28.95 795	21.21 790	22.65 790	24.25 791	23.98 793	26.43 790	30.83 789	14.27 783	16.71 786	13.10 782	14.82 783	17.82 783	16.76 786

Hybrid-DGEV	24.86 786	22.58 789	25.22 788	26.11 785	25.76 782	39.92 792	57.06 792	29.03 795	29.01 797	21.12 785	22.64 789	24.13 786	23.91 792	26.46 791	30.82 788	14.27 783	16.70 785	13.09 778	14.83 786	17.78 778	16.71 781

FlowAnything	24.85 785	22.54 786	25.10 786	26.11 785	25.76 782	39.86 790	57.00 789	28.89 792	28.87 794	21.31 791	22.68 791	24.22 789	23.87 787	26.39 789	30.89 794	14.26 780	16.78 790	13.10 782	14.90 787	17.78 778	16.69 780

fast-reg	25.26 788	22.76 792	26.49 791	26.66 788	27.60 788	41.51 795	57.03 790	28.84 788	28.98 796	20.78 783	22.21 784	23.55 785	23.30 785	26.97 795	31.44 795	14.39 786	16.67 784	15.16 785	15.84 788	18.23 786	16.71 781

zzzz2	37.36 794	34.10 799	37.81 795	39.61 790	38.70 792	60.14 799	86.04 800	43.62 800	43.68 798	31.88 799	34.07 798	35.66 796	35.41 798	39.41 796	46.07 796	21.44 790	25.20 794	19.84 788	22.48 789	26.77 791	25.16 792

noway5	37.36 794	34.10 799	37.81 795	39.61 790	38.70 792	60.14 799	86.04 800	43.62 800	43.68 798	31.88 799	34.07 798	35.66 796	35.41 798	39.41 796	46.07 796	21.44 790	25.20 794	19.84 788	22.48 789	26.77 791	25.16 792

zzzzzz3	37.89 796	29.68 794	38.88 797	48.93 792	48.83 799	58.10 798	76.69 799	42.34 798	43.95 800	31.42 797	34.06 797	40.19 798	40.01 800	39.79 798	48.00 799	21.11 788	25.13 792	20.33 791	22.80 791	25.12 789	22.46 789

zzz1	37.91 797	29.70 795	39.14 798	48.93 792	48.83 799	58.08 797	76.65 798	42.36 799	44.00 801	31.44 798	34.09 800	40.20 799	40.01 800	39.82 799	47.98 798	21.12 789	25.13 792	20.33 791	22.80 791	25.12 789	22.47 790

HaxPig	19.86 778	22.40 784	22.34 779	17.95 778	17.95 777	11.77 766	11.89 772	16.02 782	15.89 779	21.10 784	21.41 783	18.74 781	18.39 779	20.08 784	19.69 782	23.63 796	23.22 791	24.06 793	23.69 793	23.00 788	23.95 791

LRCNet_RVC	13.74 776	19.30 776	12.75 770	19.46 779	12.69 772	1.86 720	0.41 569	12.33 773	1.05 674	15.77 777	18.83 780	12.62 775	8.70 766	12.21 770	9.62 768	22.22 792	8.37 778	25.85 794	24.01 794	19.32 787	17.44 787

RSGM-EC	41.56 798	31.72 797	19.92 777	51.66 797	47.86 797	38.70 786	61.61 796	33.83 796	22.80 787	23.45 792	29.29 795	43.76 800	35.31 796	66.76 800	70.17 801	66.40 801	37.60 801	48.67 798	25.68 795	48.86 798	27.21 794

acva	41.56 798	31.72 797	19.92 777	51.66 797	47.86 797	38.70 786	61.61 796	33.83 796	22.80 787	23.45 792	29.29 795	43.76 800	35.31 796	66.76 800	70.17 801	66.40 801	37.60 801	48.67 798	25.68 795	48.86 798	27.21 794

MEDIAN_ROB	23.96 781	27.05 793	26.39 790	22.16 780	22.13 779	16.12 771	13.97 773	20.24 783	20.05 781	25.50 795	25.31 793	22.96 783	22.63 784	24.39 785	23.24 786	28.20 797	27.23 799	28.62 795	27.75 797	27.50 793	27.76 796

AVERAGE_ROB	26.93 790	30.34 796	29.27 793	25.82 781	25.34 780	19.48 781	15.17 774	23.55 787	23.00 789	28.45 796	27.87 794	26.25 793	25.86 795	26.96 794	25.55 787	31.30 798	30.07 800	31.76 796	30.81 798	30.79 797	30.93 797

Anonymous_1	22.91 779	11.20 771	12.13 766	12.75 768	26.28 787	19.43 780	27.92 785	14.08 777	13.61 772	14.96 776	10.58 765	11.26 771	11.19 773	12.55 773	14.57 778	38.28 799	7.88 774	34.96 797	63.99 799	89.57 802	10.94 778

xxxxx1	28.96 791	20.11 780	14.07 774	49.74 794	39.15 794	18.98 775	26.64 780	21.94 784	20.21 782	16.45 778	17.48 777	18.36 778	21.56 781	16.21 778	20.88 783	23.07 793	26.55 796	66.40 800	78.70 800	30.27 794	32.51 798

tt_ll	28.96 791	20.11 780	14.07 774	49.74 794	39.15 794	18.98 775	26.64 780	21.94 784	20.21 782	16.45 778	17.48 777	18.36 778	21.56 781	16.21 778	20.88 783	23.07 793	26.55 796	66.40 800	78.70 800	30.27 794	32.51 798

ff	28.96 791	20.11 780	14.07 774	49.74 794	39.15 794	18.98 775	26.64 780	21.94 784	20.21 782	16.45 778	17.48 777	18.36 778	21.56 781	16.21 778	20.88 783	23.07 793	26.55 796	66.40 800	78.70 800	30.27 794	32.51 798

test_example2	115.39 801	123.23 802	94.57 800	115.52 799	123.55 802	101.63 801	114.33 803	53.41 802	99.48 803	134.90 803	135.05 803	85.83 803	85.11 803	111.32 802	106.15 803	152.55 803	205.26 803	99.78 803	114.96 803	140.96 803	110.20 802

ccccc		297.21 803		374.70 802	380.44 803	203.92 803		216.32 804		203.37 804		215.01 804		312.78 804		412.57 804	356.13 804	256.09 804	227.69 804	428.88 804

ASD4		19.65 777

Low-res two-view benchmark