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 25	0.23 87	0.70 87	0.22 70	0.18 250	0.46 239	0.11 4	0.34 47	0.29 43	0.18 83	0.15 40	0.15 47	0.15 65	0.23 41	0.15 24	0.06 1	0.07 100	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 23

test410	0.20 25	0.24 106	0.70 87	0.22 70	0.19 288	0.47 251	0.11 4	0.35 50	0.30 46	0.21 138	0.15 40	0.14 20	0.14 37	0.23 41	0.15 24	0.06 1	0.07 100	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 23

over v1	0.23 95	0.77 555	0.73 97	0.23 102	0.10 13	0.31 56	0.12 8	0.39 86	0.35 114	0.16 39	0.15 40	0.18 103	0.20 174	0.29 134	0.18 91	0.08 77	0.06 27	0.07 2	0.05 1	0.11 168	0.07 23

over-8	0.23 95	0.76 545	0.79 112	0.24 143	0.10 13	0.34 85	0.13 14	0.35 50	0.33 83	0.15 21	0.15 40	0.19 132	0.18 131	0.29 134	0.17 77	0.09 169	0.06 27	0.07 2	0.05 1	0.11 168	0.07 23

over-9	0.24 106	0.77 555	0.85 123	0.23 102	0.11 23	0.35 94	0.13 14	0.37 69	0.34 97	0.15 21	0.14 36	0.19 132	0.19 159	0.29 134	0.17 77	0.09 169	0.06 27	0.07 2	0.05 1	0.10 129	0.07 23

testmc14	0.25 119	0.17 2	0.71 91	0.45 613	0.24 399	0.47 251	0.18 136	0.35 50	0.35 114	0.16 39	0.20 101	0.20 144	0.15 65	0.48 342	0.19 119	0.07 29	0.08 223	0.06 1	0.05 1	0.09 89	0.28 572

MCSU-Stereo	0.23 95	0.19 12	0.73 97	0.22 70	0.16 165	0.48 268	0.20 180	0.33 41	0.38 173	0.20 123	0.21 110	0.24 204	0.13 23	0.42 282	0.19 119	0.08 77	0.07 100	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.10 148

mm2	0.17 1	0.19 12	0.65 64	0.20 10	0.12 37	0.20 10	0.14 35	0.29 12	0.28 31	0.13 6	0.13 19	0.18 103	0.13 23	0.25 65	0.15 24	0.07 29	0.07 100	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 23

mm1	0.17 1	0.19 12	0.65 64	0.20 10	0.12 37	0.20 10	0.14 35	0.32 31	0.28 31	0.13 6	0.13 19	0.18 103	0.13 23	0.25 65	0.15 24	0.07 29	0.07 100	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 23

PSi22a	0.20 25	0.28 182	0.89 138	0.20 10	0.11 23	0.16 4	0.14 35	0.32 31	0.35 114	0.12 3	0.09 1	0.22 168	0.16 88	0.20 5	0.14 7	0.09 169	0.09 319	0.07 2	0.05 1	0.13 229	0.11 179

LACA3	0.18 5	0.20 29	0.67 80	0.19 3	0.12 37	0.35 94	0.17 111	0.27 8	0.31 53	0.16 39	0.13 19	0.15 47	0.15 65	0.28 113	0.13 1	0.08 77	0.07 100	0.07 2	0.05 1	0.10 129	0.06 3

GeoVLM	0.18 5	0.19 12	0.64 53	0.20 10	0.12 37	0.30 45	0.14 35	0.29 12	0.28 31	0.16 39	0.13 19	0.18 103	0.15 65	0.25 65	0.21 181	0.07 29	0.07 100	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 23

DispViT+	0.23 95	0.23 87	0.98 166	0.19 3	0.44 634	0.22 18	0.14 35	0.41 109	0.37 162	0.19 106	0.16 57	0.18 103	0.15 65	0.38 253	0.17 77	0.11 381	0.07 100	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 23

MatchStereo	0.24 106	0.38 309	1.37 257	0.20 10	0.10 13	0.22 18	0.14 35	0.41 109	0.40 206	0.14 12	0.25 175	0.15 47	0.15 65	0.25 65	0.18 91	0.09 169	0.07 100	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 23
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 64	0.20 10	0.12 37	0.30 45	0.14 35	0.29 12	0.28 31	0.16 39	0.13 19	0.18 103	0.15 65	0.25 65	0.21 181	0.07 29	0.07 100	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 23

HiDET	0.19 9	0.20 29	0.62 48	0.20 10	0.13 70	0.36 111	0.13 14	0.35 50	0.31 53	0.16 39	0.14 36	0.17 82	0.15 65	0.25 65	0.23 220	0.08 77	0.07 100	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 23

LCMNet	0.20 25	0.21 45	0.61 41	0.20 10	0.13 70	0.39 146	0.14 35	0.34 47	0.34 97	0.16 39	0.16 57	0.16 63	0.15 65	0.27 92	0.22 209	0.08 77	0.07 100	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.08 72

Monster-pub-mixall	0.21 51	0.31 231	0.69 84	0.21 39	0.13 70	0.27 26	0.12 8	0.37 69	0.26 18	0.21 138	0.19 90	0.15 47	0.12 15	0.47 335	0.29 319	0.08 77	0.07 100	0.07 2	0.05 1	0.08 48	0.12 228

StereoAnything_RVC	0.35 250	1.25 705	1.82 417	0.20 10	0.12 37	0.26 25	0.15 60	0.43 131	0.37 162	0.14 12	0.10 3	0.11 3	0.19 159	0.46 323	0.14 7	0.11 381	0.09 319	0.08 78	0.05 1	0.76 720	0.18 422

trnet	0.28 166	0.26 140	1.32 240	0.19 3	0.12 37	0.54 355	0.15 60	0.48 211	0.46 280	0.27 251	0.33 271	0.24 204	0.21 189	0.30 151	0.21 181	0.10 286	0.07 100	0.08 78	0.05 1	0.09 89	0.07 23

LoS_RVC	0.29 179	0.33 250	1.19 207	0.25 174	0.34 556	0.43 197	0.22 272	0.42 122	0.32 66	0.22 161	0.33 271	0.23 186	0.24 252	0.31 162	0.21 181	0.07 29	0.07 100	0.07 2	0.05 1	0.10 129	0.31 603

CAS	0.35 250	0.25 121	1.30 234	0.79 708	0.34 556	0.51 318	0.23 314	0.46 169	0.39 188	0.22 161	0.31 250	0.20 144	0.17 98	0.28 113	0.23 220	0.73 729	0.06 27	0.07 2	0.05 1	0.09 89	0.37 646

LoS	0.31 206	0.30 217	1.52 302	0.23 102	0.13 70	0.54 355	0.20 180	0.48 211	0.49 313	0.25 217	0.28 209	0.37 334	0.24 252	0.38 253	0.23 220	0.10 286	0.08 223	0.08 78	0.05 1	0.15 294	0.07 23
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.30 197	0.27 153	1.09 189	0.23 102	0.50 664	0.40 161	0.20 180	0.46 169	0.44 252	0.22 161	0.28 209	0.26 235	0.19 159	0.33 192	0.21 181	0.09 169	0.07 100	0.08 78	0.05 1	0.15 294	0.49 683

CREStereo	0.28 166	0.30 217	1.33 243	0.19 3	0.13 70	0.55 370	0.17 111	0.48 211	0.46 280	0.27 251	0.33 271	0.24 204	0.21 189	0.31 162	0.21 181	0.11 381	0.07 100	0.08 78	0.05 1	0.10 129	0.07 23
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	0.31 206	0.35 279	1.30 234	0.20 10	0.14 95	0.57 406	0.25 376	0.46 169	0.42 233	0.27 251	0.32 261	0.27 249	0.24 252	0.39 261	0.23 220	0.43 706	0.07 100	0.08 78	0.05 1	0.18 386	0.07 23

TT111	0.19 9	0.22 63	0.66 76	0.20 10	0.12 37	0.32 65	0.14 35	0.29 12	0.29 43	0.17 71	0.12 14	0.20 144	0.14 37	0.26 84	0.21 181	0.08 77	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.08 72

rgla	0.20 25	0.54 439	0.64 53	0.22 70	0.21 329	0.35 94	0.13 14	0.30 20	0.26 18	0.16 39	0.13 19	0.12 4	0.14 37	0.23 41	0.16 52	0.08 77	0.06 27	0.07 2	0.06 27	0.09 89	0.08 72

416test1013	0.20 25	0.46 385	0.72 95	0.23 102	0.22 360	0.36 111	0.13 14	0.29 12	0.26 18	0.16 39	0.13 19	0.13 7	0.15 65	0.21 14	0.16 52	0.08 77	0.07 100	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.08 72

416test	0.20 25	0.45 380	0.67 80	0.23 102	0.22 360	0.36 111	0.13 14	0.30 20	0.26 18	0.16 39	0.12 14	0.13 7	0.15 65	0.20 5	0.15 24	0.08 77	0.06 27	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.07 23

LACA_dic	0.19 9	0.33 250	0.74 99	0.20 10	0.10 13	0.36 111	0.13 14	0.22 3	0.19 3	0.16 39	0.11 8	0.15 47	0.13 23	0.33 192	0.14 7	0.08 77	0.06 27	0.07 2	0.06 27	0.10 129	0.07 23

over-6	0.26 135	0.78 565	1.04 178	0.23 102	0.11 23	0.36 111	0.15 60	0.46 169	0.37 162	0.16 39	0.16 57	0.16 63	0.18 131	0.37 242	0.16 52	0.10 286	0.06 27	0.07 2	0.06 27	0.09 89	0.07 23

MGA	0.19 9	0.27 153	0.57 27	0.20 10	0.18 250	0.37 122	0.14 35	0.30 20	0.25 11	0.18 83	0.14 36	0.15 47	0.10 3	0.30 151	0.17 77	0.08 77	0.08 223	0.07 2	0.06 27	0.09 89	0.08 72

CAR	0.19 9	0.28 182	0.60 36	0.21 39	0.16 165	0.37 122	0.13 14	0.32 31	0.25 11	0.19 106	0.15 40	0.14 20	0.10 3	0.27 92	0.17 77	0.08 77	0.08 223	0.07 2	0.06 27	0.10 129	0.08 72

MSE-Stereo	0.19 9	0.27 153	0.60 36	0.20 10	0.16 165	0.37 122	0.13 14	0.32 31	0.25 11	0.18 83	0.15 40	0.14 20	0.10 3	0.30 151	0.17 77	0.08 77	0.08 223	0.07 2	0.06 27	0.10 129	0.08 72

TS12	0.24 106	0.26 140	0.83 120	0.25 174	0.11 23	0.46 239	0.17 111	0.46 169	0.43 244	0.20 123	0.31 250	0.18 103	0.20 174	0.31 162	0.22 209	0.07 29	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.11 168	0.07 23

LiteMatch*	0.19 9	0.19 12	0.85 123	0.20 10	0.14 95	0.28 29	0.15 60	0.29 12	0.28 31	0.16 39	0.13 19	0.16 63	0.14 37	0.24 51	0.21 181	0.08 77	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.08 48	0.08 72

aanet-new-90k	0.29 179	0.47 396	1.41 267	0.26 222	0.18 250	0.43 197	0.19 152	0.47 195	0.32 66	0.16 39	0.18 84	0.15 47	0.21 189	0.37 242	0.13 1	0.07 29	0.06 27	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.46 676

aanet-new-60k	0.29 179	0.51 420	1.68 331	0.25 174	0.12 37	0.39 146	0.19 152	0.43 131	0.33 83	0.18 83	0.19 90	0.17 82	0.19 159	0.31 162	0.14 7	0.07 29	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.26 553

aanet-new-70k	0.27 149	0.48 401	1.33 243	0.25 174	0.12 37	0.39 146	0.19 152	0.45 159	0.33 83	0.17 71	0.21 110	0.16 63	0.21 189	0.38 253	0.14 7	0.06 1	0.06 27	0.08 78	0.06 27	0.10 129	0.22 488

aanet-new-78k	0.33 225	0.44 370	2.51 616	0.26 222	0.12 37	0.42 188	0.20 180	0.45 159	0.31 53	0.16 39	0.22 130	0.15 47	0.25 269	0.34 207	0.13 1	0.07 29	0.06 27	0.08 78	0.06 27	0.10 129	0.31 603

aanet-new-40k	0.25 119	0.37 295	1.35 250	0.24 143	0.24 399	0.38 140	0.20 180	0.39 86	0.26 18	0.18 83	0.24 158	0.16 63	0.20 174	0.20 5	0.15 24	0.07 29	0.06 27	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.18 422

aanet-new-36k	0.29 179	0.63 485	1.51 300	0.24 143	0.11 23	0.43 197	0.19 152	0.44 140	0.35 114	0.19 106	0.24 158	0.16 63	0.22 207	0.29 134	0.15 24	0.06 1	0.06 27	0.08 78	0.06 27	0.08 48	0.24 530

aanet-new-34k	0.27 149	0.57 457	1.36 252	0.23 102	0.11 23	0.34 85	0.20 180	0.36 63	0.30 46	0.19 106	0.27 197	0.17 82	0.22 207	0.20 5	0.15 24	0.07 29	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.08 48	0.29 580

aanet-32k-new	0.30 197	0.60 464	1.61 318	0.25 174	0.15 128	0.46 239	0.21 228	0.41 109	0.33 83	0.17 71	0.24 158	0.17 82	0.23 234	0.30 151	0.15 24	0.08 77	0.06 27	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.39 655

aanet-new-32k	0.27 149	0.49 407	1.73 348	0.25 174	0.17 199	0.40 161	0.20 180	0.35 50	0.27 24	0.18 83	0.21 110	0.20 144	0.22 207	0.22 29	0.14 7	0.07 29	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.11 179

aanet-new-30k	0.28 166	0.49 407	1.75 360	0.25 174	0.17 199	0.40 161	0.20 180	0.35 50	0.27 24	0.18 83	0.21 110	0.20 144	0.22 207	0.22 29	0.14 7	0.07 29	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.11 179

aanet-new-16k	0.26 135	0.47 396	1.36 252	0.25 174	0.12 37	0.36 111	0.18 136	0.40 97	0.35 114	0.18 83	0.21 110	0.18 103	0.21 189	0.21 14	0.16 52	0.07 29	0.06 27	0.08 78	0.06 27	0.10 129	0.11 179

aanet-new-14k	0.25 119	0.33 250	1.13 194	0.26 222	0.12 37	0.37 122	0.21 228	0.45 159	0.36 147	0.20 123	0.27 197	0.15 47	0.29 353	0.24 51	0.17 77	0.08 77	0.06 27	0.08 78	0.06 27	0.11 168	0.12 228

aanet-new-8k	0.26 135	0.38 309	1.21 213	0.25 174	0.13 70	0.44 209	0.22 272	0.49 222	0.34 97	0.18 83	0.21 110	0.17 82	0.25 269	0.29 134	0.17 77	0.07 29	0.06 27	0.08 78	0.06 27	0.08 48	0.12 228

aanet-new	0.32 213	0.29 197	2.39 580	0.25 174	0.25 423	0.43 197	0.21 228	0.41 109	0.31 53	0.18 83	0.23 146	0.16 63	0.30 364	0.33 192	0.15 24	0.09 169	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.10 129	0.13 271

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 106	0.22 63	0.90 142	0.23 102	0.32 528	0.47 251	0.21 228	0.48 211	0.34 97	0.20 123	0.25 175	0.21 160	0.23 234	0.20 5	0.17 77	0.08 77	0.06 27	0.08 78	0.06 27	0.08 48	0.09 105

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 119	0.41 340	1.08 185	0.23 102	0.23 383	0.45 219	0.20 180	0.44 140	0.30 46	0.18 83	0.21 110	0.22 168	0.20 174	0.23 41	0.16 52	0.08 77	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.08 48	0.14 300

RT-Monster	0.29 179	0.30 217	0.95 158	0.25 174	0.28 468	0.46 239	0.15 60	0.53 267	0.55 384	0.37 317	0.36 289	0.28 262	0.21 189	0.32 176	0.21 181	0.09 169	0.08 223	0.08 78	0.06 27	0.15 294	0.14 300

PipStereo	0.19 9	0.26 140	0.85 123	0.21 39	0.10 13	0.16 4	0.15 60	0.35 50	0.35 114	0.12 3	0.10 3	0.21 160	0.14 37	0.21 14	0.15 24	0.08 77	0.09 319	0.07 2	0.06 27	0.12 192	0.09 105

PSi22b	0.20 25	0.26 140	0.88 134	0.21 39	0.10 13	0.16 4	0.15 60	0.35 50	0.35 114	0.12 3	0.10 3	0.21 160	0.14 37	0.21 14	0.15 24	0.08 77	0.10 372	0.07 2	0.06 27	0.12 192	0.09 105

PSi22	0.37 267	0.73 536	1.71 344	0.28 282	0.13 70	0.44 209	0.14 35	0.64 346	0.51 331	0.22 161	0.28 209	0.36 328	0.22 207	0.65 430	0.27 289	0.07 29	0.14 513	0.07 2	0.06 27	0.28 543	0.12 228

Foundation-i1c-attn	0.22 82	0.18 7	0.68 82	0.20 10	0.10 13	0.27 26	0.20 180	0.49 222	0.37 162	0.20 123	0.23 146	0.24 204	0.25 269	0.29 134	0.18 91	0.08 77	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.06 1	0.09 105

Foundation-i1b	0.22 82	0.20 29	0.69 84	0.20 10	0.11 23	0.28 29	0.20 180	0.50 231	0.37 162	0.21 138	0.22 130	0.27 249	0.24 252	0.28 113	0.18 91	0.08 77	0.08 223	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.06 3

Foundation-i1a	0.22 82	0.16 1	0.66 76	0.20 10	0.10 13	0.29 36	0.21 228	0.50 231	0.39 188	0.25 217	0.22 130	0.27 249	0.25 269	0.33 192	0.18 91	0.08 77	0.09 319	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.08 72

Foundation-i32	0.20 25	0.28 182	0.87 131	0.20 10	0.11 23	0.20 10	0.15 60	0.32 31	0.36 147	0.13 6	0.10 3	0.25 220	0.14 37	0.19 2	0.15 24	0.09 169	0.09 319	0.07 2	0.06 27	0.11 168	0.12 228

LACA2	0.25 119	0.74 541	1.30 234	0.20 10	0.10 13	0.39 146	0.17 111	0.32 31	0.36 147	0.15 21	0.15 40	0.18 103	0.14 37	0.22 29	0.14 7	0.08 77	0.06 27	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.06 3

LACA1	0.19 9	0.39 322	0.60 36	0.19 3	0.10 13	0.42 188	0.15 60	0.31 26	0.34 97	0.15 21	0.11 8	0.14 20	0.15 65	0.25 65	0.15 24	0.09 169	0.07 100	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.07 23

Test_v1	0.21 51	0.27 153	0.95 158	0.20 10	0.14 95	0.28 29	0.15 60	0.37 69	0.27 24	0.16 39	0.18 84	0.15 47	0.13 23	0.25 65	0.19 119	0.08 77	0.06 27	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.11 179

VMStereo-Base	0.26 135	0.27 153	1.26 222	0.20 10	0.12 37	0.42 188	0.17 111	0.37 69	0.40 206	0.22 161	0.31 250	0.29 275	0.21 189	0.32 176	0.20 159	0.10 286	0.08 223	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.09 105

BridgeDepth_RVC	0.20 25	0.20 29	0.74 99	0.17 1	0.12 37	0.32 65	0.12 8	0.33 41	0.46 280	0.15 21	0.15 40	0.16 63	0.19 159	0.23 41	0.18 91	0.10 286	0.06 27	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.06 3
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 36	0.20 10	0.11 23	0.39 146	0.15 60	0.35 50	0.27 24	0.18 83	0.15 40	0.17 82	0.16 88	0.26 84	0.21 181	0.08 77	0.07 100	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.09 105

VIP-Stereo	0.28 166	0.56 451	1.05 181	0.23 102	0.19 288	0.52 339	0.17 111	0.44 140	0.39 188	0.18 83	0.25 175	0.24 204	0.15 65	0.33 192	0.19 119	0.08 77	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.14 265	0.32 613

GEAStereo	0.35 250	0.32 240	1.17 203	0.53 654	0.60 692	0.55 370	0.21 228	0.40 97	0.27 24	0.20 123	0.22 130	0.16 63	0.18 131	0.44 298	0.16 52	0.11 381	0.37 698	0.08 78	0.06 27	0.33 588	0.71 710

BridgeDepth	0.19 9	0.30 217	0.55 18	0.23 102	0.09 1	0.38 140	0.15 60	0.32 31	0.33 83	0.16 39	0.12 14	0.23 186	0.19 159	0.27 92	0.15 24	0.07 29	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.06 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
gasm-f	0.36 260	0.34 269	1.13 194	0.53 654	0.44 634	0.54 355	0.27 425	0.40 97	0.27 24	0.20 123	0.33 271	0.16 63	0.22 207	0.36 231	0.25 263	0.11 381	0.37 698	0.08 78	0.06 27	0.38 638	0.71 710

252Zero-FE	0.62 554	0.27 153	0.83 120	0.24 143	0.13 70	0.31 56	0.13 14	0.39 86	0.32 66	8.03 774	0.23 146	0.12 4	0.12 15	0.26 84	0.44 469	0.09 169	0.12 466	0.07 2	0.06 27	0.09 89	0.12 228

Zero-FE251	0.56 514	0.29 197	1.27 225	0.26 222	0.16 165	0.44 209	0.16 95	0.44 140	0.35 114	5.31 770	0.19 90	0.22 168	0.19 159	0.24 51	1.08 638	0.10 286	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.13 271

Wavelet-MonSter	0.18 5	0.20 29	0.51 3	0.22 70	0.17 199	0.35 94	0.14 35	0.27 8	0.25 11	0.19 106	0.21 110	0.14 20	0.15 65	0.27 92	0.16 52	0.06 1	0.06 27	0.07 2	0.06 27	0.06 1	0.14 300

Replicate-Monster	0.23 95	0.40 330	0.94 157	0.21 39	0.14 95	0.37 122	0.13 14	0.40 97	0.36 147	0.22 161	0.15 40	0.15 47	0.15 65	0.40 268	0.15 24	0.08 77	0.07 100	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.15 344

asda	0.22 82	0.25 121	0.70 87	0.21 39	0.16 165	0.43 197	0.16 95	0.44 140	0.35 114	0.22 161	0.20 101	0.14 20	0.20 174	0.25 65	0.22 209	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 23

asd	0.20 25	0.22 63	0.65 64	0.22 70	0.17 199	0.41 172	0.14 35	0.35 50	0.32 66	0.24 196	0.20 101	0.15 47	0.18 131	0.26 84	0.16 52	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.08 72

qwe	0.21 51	0.22 63	0.61 41	0.21 39	0.20 312	0.41 172	0.15 60	0.46 169	0.35 114	0.26 235	0.22 130	0.14 20	0.14 37	0.31 162	0.22 209	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.07 23

2.25w	0.21 51	0.22 63	0.51 3	0.21 39	0.14 95	0.36 111	0.13 14	0.42 122	0.34 97	0.23 185	0.27 197	0.14 20	0.18 131	0.33 192	0.24 248	0.06 1	0.06 27	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 23

4.25_new	0.21 51	0.23 87	0.64 53	0.22 70	0.18 250	0.41 172	0.17 111	0.41 109	0.35 114	0.22 161	0.21 110	0.14 20	0.18 131	0.25 65	0.18 91	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 23

4.5w_new	0.21 51	0.23 87	0.64 53	0.22 70	0.18 250	0.41 172	0.17 111	0.41 109	0.35 114	0.22 161	0.21 110	0.14 20	0.18 131	0.25 65	0.18 91	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 23

4.5_new	0.21 51	0.22 63	0.63 49	0.21 39	0.15 128	0.40 161	0.17 111	0.40 97	0.35 114	0.25 217	0.22 130	0.14 20	0.14 37	0.22 29	0.21 181	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.07 23

4.5w-stereo	0.21 51	0.22 63	0.63 49	0.21 39	0.15 128	0.40 161	0.17 111	0.40 97	0.35 114	0.25 217	0.22 130	0.14 20	0.14 37	0.22 29	0.21 181	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.07 23

4.25w-stereo	0.21 51	0.23 87	0.64 53	0.22 70	0.18 250	0.41 172	0.17 111	0.41 109	0.35 114	0.22 161	0.21 110	0.14 20	0.18 131	0.25 65	0.18 91	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 23

4w-stereo	0.20 25	0.21 45	0.57 27	0.21 39	0.15 128	0.39 146	0.13 14	0.39 86	0.33 83	0.22 161	0.21 110	0.13 7	0.20 174	0.29 134	0.21 181	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 23

2.5w	0.21 51	0.23 87	0.50 1	0.22 70	0.15 128	0.39 146	0.19 152	0.47 195	0.36 147	0.21 138	0.22 130	0.13 7	0.17 98	0.33 192	0.20 159	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 23

2.75w_new	0.21 51	0.21 45	0.57 27	0.20 10	0.14 95	0.40 161	0.18 136	0.47 195	0.36 147	0.24 196	0.20 101	0.13 7	0.19 159	0.31 162	0.21 181	0.07 29	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.06 1	0.07 23

3.25w_new	0.20 25	0.20 29	0.52 7	0.21 39	0.14 95	0.37 122	0.14 35	0.43 131	0.35 114	0.23 185	0.21 110	0.16 63	0.18 131	0.27 92	0.20 159	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 72

3.25w	0.20 25	0.20 29	0.52 7	0.21 39	0.14 95	0.37 122	0.14 35	0.43 131	0.35 114	0.23 185	0.21 110	0.16 63	0.18 131	0.27 92	0.20 159	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 72

3.75w	0.21 51	0.21 45	0.61 41	0.21 39	0.20 312	0.44 209	0.16 95	0.44 140	0.30 46	0.22 161	0.20 101	0.13 7	0.18 131	0.29 134	0.21 181	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 72

3.5w_stereo	0.21 51	0.22 63	0.55 18	0.21 39	0.15 128	0.40 161	0.14 35	0.43 131	0.33 83	0.21 138	0.24 158	0.14 20	0.18 131	0.34 207	0.22 209	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 72

3w_stereo	0.21 51	0.22 63	0.59 33	0.22 70	0.12 37	0.37 122	0.22 272	0.50 231	0.38 173	0.22 161	0.21 110	0.12 4	0.22 207	0.26 84	0.18 91	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.08 72

2w_stereo	0.21 51	0.19 12	0.51 3	0.22 70	0.13 70	0.41 172	0.20 180	0.50 231	0.34 97	0.25 217	0.23 146	0.13 7	0.23 234	0.24 51	0.22 209	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 23

1w_stereo	0.22 82	0.17 2	0.52 7	0.23 102	0.16 165	0.44 209	0.22 272	0.55 284	0.40 206	0.25 217	0.29 218	0.13 7	0.26 289	0.28 113	0.20 159	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.07 23

monsterstereo	0.22 82	0.22 63	0.52 7	0.25 174	0.27 454	0.39 146	0.14 35	0.51 242	0.33 83	0.25 217	0.27 197	0.13 7	0.13 23	0.38 253	0.21 181	0.07 29	0.07 100	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.06 3

IGEV	0.22 82	0.28 182	0.88 134	0.21 39	0.24 399	0.42 188	0.17 111	0.35 50	0.37 162	0.20 123	0.22 130	0.14 20	0.12 15	0.24 51	0.20 159	0.08 77	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.07 23

111111	0.24 106	0.21 45	0.82 118	0.24 143	0.21 329	0.43 197	0.13 14	0.45 159	0.35 114	0.22 161	0.27 197	0.18 103	0.16 88	0.35 217	0.18 91	0.09 169	0.06 27	0.08 78	0.06 27	0.25 503	0.08 72

LG-Stereo_L2	0.21 51	0.31 231	0.85 123	0.22 70	0.14 95	0.31 56	0.22 272	0.38 79	0.25 11	0.17 71	0.11 8	0.13 7	0.12 15	0.32 176	0.18 91	0.08 77	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.08 48	0.10 148

LG-Stereo_L1	0.21 51	0.31 231	0.85 123	0.22 70	0.14 95	0.28 29	0.21 228	0.38 79	0.26 18	0.16 39	0.11 8	0.13 7	0.11 8	0.37 242	0.18 91	0.08 77	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.08 48	0.10 148

MLG-Stereo_test3	0.21 51	0.35 279	0.65 64	0.21 39	0.14 95	0.36 111	0.13 14	0.37 69	0.40 206	0.21 138	0.12 14	0.17 82	0.12 15	0.25 65	0.16 52	0.08 77	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.10 148

MLG-Stereo_test2	0.21 51	0.36 291	0.68 82	0.21 39	0.17 199	0.45 219	0.12 8	0.35 50	0.42 233	0.15 21	0.11 8	0.22 168	0.10 3	0.28 113	0.16 52	0.09 169	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.09 105

MLG-Stereo_test1	0.21 51	0.33 250	0.61 41	0.23 102	0.21 329	0.45 219	0.13 14	0.33 41	0.46 280	0.13 6	0.09 1	0.18 103	0.12 15	0.32 176	0.15 24	0.08 77	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.09 105

MLG-Stereo	0.21 51	0.33 250	0.60 36	0.23 102	0.12 37	0.44 209	0.13 14	0.39 86	0.46 280	0.13 6	0.10 3	0.17 82	0.13 23	0.35 217	0.15 24	0.08 77	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.09 105

LG-G_1	0.23 95	0.37 295	0.71 91	0.23 102	0.11 23	0.51 318	0.12 8	0.44 140	0.39 188	0.19 106	0.15 40	0.19 132	0.15 65	0.36 231	0.16 52	0.09 169	0.08 223	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.11 179

LG-G	0.23 95	0.37 295	0.71 91	0.23 102	0.11 23	0.51 318	0.12 8	0.44 140	0.39 188	0.19 106	0.15 40	0.19 132	0.15 65	0.36 231	0.16 52	0.09 169	0.08 223	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.11 179

LGtest1	0.21 51	0.37 295	0.70 87	0.22 70	0.12 37	0.31 56	0.11 4	0.36 63	0.39 188	0.17 71	0.13 19	0.16 63	0.14 37	0.25 65	0.27 289	0.10 286	0.09 319	0.08 78	0.06 27	0.10 129	0.10 148

FoundationStereo	0.20 25	0.30 217	0.81 116	0.21 39	0.22 360	0.21 16	0.16 95	0.25 5	0.38 173	0.15 21	0.11 8	0.18 103	0.17 98	0.23 41	0.16 52	0.09 169	0.13 494	0.08 78	0.06 27	0.07 5	0.07 23

HUF	0.59 535	0.65 498	2.46 596	0.45 613	0.77 712	0.34 85	0.24 351	0.46 169	0.39 188	0.31 279	0.28 209	0.25 220	0.19 159	0.67 436	0.18 91	0.12 444	2.03 772	0.08 78	0.06 27	0.31 570	1.59 758

GIP-stereo	0.26 135	0.22 63	0.78 110	0.29 320	0.20 312	0.42 188	0.17 111	0.64 346	0.39 188	0.18 83	0.24 158	0.23 186	0.18 131	0.25 65	0.47 484	0.09 169	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.17 358	0.08 72

DEFOM-Stereo	0.22 82	0.22 63	0.91 147	0.23 102	0.13 70	0.49 287	0.18 136	0.30 20	0.28 31	0.19 106	0.17 67	0.14 20	0.14 37	0.41 274	0.16 52	0.08 77	0.06 27	0.07 2	0.06 27	0.09 89	0.09 105

IGEV-Stereo++	0.23 95	0.23 87	0.64 53	0.24 143	0.22 360	0.47 251	0.13 14	0.52 258	0.33 83	0.18 83	0.24 158	0.17 82	0.22 207	0.32 176	0.19 119	0.08 77	0.06 27	0.08 78	0.06 27	0.17 358	0.09 105

Any-RAFT	0.38 280	0.25 121	1.89 449	0.27 248	0.17 199	0.68 569	0.21 228	0.78 469	0.53 361	0.43 357	0.43 339	0.54 462	0.30 364	0.41 274	0.20 159	0.10 286	0.12 466	0.08 78	0.06 27	0.10 129	0.09 105

s12784h	0.36 260	0.28 182	1.58 311	0.23 102	0.11 23	0.62 496	0.24 351	0.79 485	0.64 488	0.44 364	0.52 433	0.28 262	0.26 289	0.50 360	0.24 248	0.11 381	0.06 27	0.09 192	0.06 27	0.16 334	0.06 3

TANstereo	0.33 225	0.49 407	1.75 360	0.23 102	0.12 37	0.54 355	0.16 95	0.40 97	0.45 269	0.45 375	0.51 418	0.26 235	0.22 207	0.29 134	0.20 159	0.10 286	0.10 372	0.08 78	0.06 27	0.08 48	0.11 179

XX-TBD	0.34 236	0.77 555	1.75 360	0.34 465	0.13 70	0.51 318	0.17 111	0.43 131	0.50 324	0.37 317	0.49 401	0.23 186	0.18 131	0.28 113	0.24 248	0.10 286	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.07 23

iResNet_ROB	0.50 446	1.15 691	1.73 348	0.31 373	0.21 329	0.58 423	0.22 272	0.95 625	0.82 641	0.58 531	0.62 528	0.57 486	0.39 449	0.84 479	0.40 443	0.11 381	0.08 223	0.09 192	0.06 27	0.21 440	0.13 271

pmcnn	1.32 710	1.05 670	2.77 661	0.74 703	1.43 741	0.72 589	0.56 650	0.96 630	0.91 665	0.99 686	2.92 748	6.01 765	0.70 634	2.38 699	3.32 742	0.13 480	0.10 372	0.08 78	0.06 27	0.34 600	0.22 488

F4.4	0.21 51	0.35 279	0.52 7	0.23 102	0.09 1	0.31 56	0.15 60	0.44 140	0.58 411	0.15 21	0.16 57	0.19 132	0.21 189	0.26 84	0.15 24	0.08 77	0.06 27	0.08 78	0.07 118	0.08 48	0.06 3

FORCE_4.6	0.20 25	0.29 197	0.55 18	0.22 70	0.09 1	0.37 122	0.17 111	0.46 169	0.37 162	0.14 12	0.17 67	0.17 82	0.15 65	0.22 29	0.14 7	0.09 169	0.05 1	0.08 78	0.07 118	0.11 168	0.06 3

FORCE_8	0.21 51	0.42 349	0.55 18	0.24 143	0.09 1	0.29 36	0.15 60	0.44 140	0.58 411	0.15 21	0.17 67	0.19 132	0.17 98	0.24 51	0.14 7	0.08 77	0.06 27	0.08 78	0.07 118	0.09 89	0.05 1

F7	0.21 51	0.36 291	0.52 7	0.23 102	0.09 1	0.29 36	0.15 60	0.47 195	0.59 424	0.15 21	0.15 40	0.18 103	0.17 98	0.24 51	0.14 7	0.07 29	0.06 27	0.08 78	0.07 118	0.09 89	0.06 3

FORCE_4.5	0.19 9	0.25 121	0.50 1	0.23 102	0.09 1	0.30 45	0.16 95	0.45 159	0.35 114	0.13 6	0.16 57	0.16 63	0.24 252	0.28 113	0.13 1	0.09 169	0.06 27	0.08 78	0.07 118	0.07 5	0.06 3

EE1	0.34 236	0.18 7	1.79 403	0.28 282	0.17 199	0.50 301	0.20 180	0.71 389	0.44 252	0.33 293	0.33 271	0.29 275	0.23 234	0.43 287	0.19 119	0.10 286	0.10 372	0.09 192	0.07 118	0.26 525	0.09 105

SCION-M(vits-remse)	0.25 119	0.22 63	1.44 276	0.35 482	0.17 199	0.33 73	0.15 60	0.46 169	0.32 66	0.16 39	0.17 67	0.14 20	0.11 8	0.27 92	0.23 220	0.15 549	0.10 372	0.07 2	0.07 118	0.07 5	0.09 105

SCION-Mon(vits-remp)	0.29 179	0.37 295	1.44 276	0.35 482	0.46 653	0.72 589	0.15 60	0.46 169	0.32 66	0.16 39	0.17 67	0.14 20	0.11 8	0.27 92	0.23 220	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 118	0.07 5	0.09 105

DF_test	0.20 25	0.28 182	1.00 169	0.23 102	0.16 165	0.15 2	0.15 60	0.28 11	0.25 11	0.15 21	0.16 57	0.14 20	0.14 37	0.21 14	0.18 91	0.10 286	0.07 100	0.08 78	0.07 118	0.11 168	0.08 72

small-0shot	0.21 51	0.38 309	0.93 152	0.20 10	0.14 95	0.22 18	0.21 228	0.31 26	0.39 188	0.14 12	0.24 158	0.14 20	0.12 15	0.20 5	0.19 119	0.08 77	0.06 27	0.08 78	0.07 118	0.09 89	0.07 23

anonymous	0.24 106	0.43 357	1.04 178	0.24 143	0.15 128	0.23 21	0.22 272	0.39 86	0.28 31	0.20 123	0.24 158	0.16 63	0.13 23	0.28 113	0.17 77	0.08 77	0.06 27	0.09 192	0.07 118	0.09 89	0.20 458

ManiGeoR	0.44 355	1.04 667	2.50 611	0.22 70	0.19 288	0.47 251	0.18 136	0.72 396	0.53 361	0.28 258	0.36 289	0.32 297	0.28 330	0.85 481	0.33 381	0.10 286	0.07 100	0.09 192	0.07 118	0.12 192	0.10 148

HLF11	0.44 355	0.97 643	2.44 592	0.22 70	0.19 288	0.43 197	0.17 111	0.66 356	0.51 331	0.33 293	0.40 324	0.31 287	0.29 353	0.88 488	0.35 403	0.10 286	0.08 223	0.08 78	0.07 118	0.13 229	0.11 179

HLf10	0.44 355	1.04 667	2.50 611	0.22 70	0.19 288	0.47 251	0.18 136	0.72 396	0.53 361	0.28 258	0.36 289	0.32 297	0.28 330	0.85 481	0.33 381	0.10 286	0.07 100	0.09 192	0.07 118	0.12 192	0.10 148

HLf8	0.45 378	1.10 678	2.46 596	0.21 39	0.19 288	0.51 318	0.18 136	0.76 440	0.58 411	0.32 289	0.37 295	0.32 297	0.28 330	0.92 490	0.26 277	0.12 444	0.07 100	0.09 192	0.07 118	0.14 265	0.11 179

TestStereo_HL2	0.41 315	0.86 594	1.82 417	0.26 222	0.16 165	0.48 268	0.20 180	0.62 333	0.51 331	0.35 304	0.41 330	0.32 297	0.27 310	1.09 513	0.29 319	0.10 286	0.07 100	0.08 78	0.07 118	0.13 229	0.10 148

GGDA	0.41 315	0.90 612	1.83 421	0.26 222	0.15 128	0.50 301	0.20 180	0.63 342	0.52 343	0.35 304	0.41 330	0.31 287	0.27 310	1.11 518	0.27 289	0.10 286	0.07 100	0.08 78	0.07 118	0.13 229	0.10 148

monster-pro	0.20 25	0.22 63	0.65 64	0.21 39	0.17 199	0.33 73	0.15 60	0.46 169	0.32 66	0.16 39	0.17 67	0.14 20	0.11 8	0.27 92	0.23 220	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 118	0.07 5	0.09 105

PointNet	0.20 25	0.21 45	0.82 118	0.21 39	0.12 37	0.37 122	0.16 95	0.33 41	0.28 31	0.16 39	0.15 40	0.18 103	0.13 23	0.22 29	0.16 52	0.08 77	0.07 100	0.08 78	0.07 118	0.07 5	0.07 23

aanet-new-22k	0.28 166	0.52 422	1.51 300	0.24 143	0.13 70	0.33 73	0.22 272	0.37 69	0.32 66	0.18 83	0.24 158	0.18 103	0.21 189	0.27 92	0.16 52	0.07 29	0.07 100	0.08 78	0.07 118	0.09 89	0.31 603

aanet-new-10k	0.27 149	0.52 422	1.27 225	0.27 248	0.15 128	0.49 287	0.21 228	0.46 169	0.31 53	0.21 138	0.20 101	0.19 132	0.22 207	0.26 84	0.18 91	0.08 77	0.08 223	0.08 78	0.07 118	0.10 129	0.16 380

aanet-new-12k	0.24 106	0.24 106	1.06 183	0.27 248	0.12 37	0.43 197	0.20 180	0.51 242	0.34 97	0.19 106	0.16 57	0.15 47	0.21 189	0.25 65	0.16 52	0.07 29	0.06 27	0.09 192	0.07 118	0.11 168	0.09 105

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 106	0.31 231	0.88 134	0.25 174	0.23 383	0.45 219	0.22 272	0.39 86	0.30 46	0.21 138	0.27 197	0.18 103	0.21 189	0.23 41	0.16 52	0.07 29	0.09 319	0.08 78	0.07 118	0.11 168	0.13 271

Foundation-i1	0.26 135	0.29 197	0.75 101	0.23 102	0.21 329	0.30 45	0.22 272	0.60 324	0.43 244	0.24 196	0.31 250	0.35 321	0.23 234	0.27 92	0.19 119	0.09 169	0.08 223	0.08 78	0.07 118	0.11 168	0.07 23

WQFJA1++	2.30 741	0.22 63	6.03 753	1.08 728	1.15 736	0.29 36	0.14 35	0.39 86	0.24 8	13.61 786	0.19 90	3.34 749	0.17 98	0.33 192	0.24 248	0.10 286	0.07 100	0.08 78	0.07 118	18.19 796	0.14 300

MonStereo	0.20 25	0.22 63	0.65 64	0.21 39	0.17 199	0.33 73	0.15 60	0.46 169	0.32 66	0.16 39	0.17 67	0.14 20	0.11 8	0.27 92	0.23 220	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 118	0.07 5	0.09 105

DA	0.32 213	0.26 140	0.89 138	0.29 320	0.25 423	0.63 514	0.22 272	0.60 324	0.39 188	0.23 185	0.30 233	0.24 204	0.26 289	0.60 406	0.18 91	0.10 286	0.12 466	0.09 192	0.07 118	0.10 129	0.52 686

Monster-pub-eth3d	0.20 25	0.22 63	0.65 64	0.21 39	0.17 199	0.33 73	0.15 60	0.46 169	0.32 66	0.16 39	0.17 67	0.14 20	0.11 8	0.27 92	0.23 220	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 118	0.07 5	0.09 105

GGEV	0.32 213	0.26 140	0.89 138	0.29 320	0.25 423	0.63 514	0.22 272	0.60 324	0.39 188	0.23 185	0.30 233	0.24 204	0.26 289	0.60 406	0.18 91	0.10 286	0.12 466	0.09 192	0.07 118	0.10 129	0.52 686

depthmonostereo	0.26 135	0.23 87	0.65 64	0.41 577	0.13 70	0.41 172	0.19 152	0.51 242	0.40 206	0.25 217	0.29 218	0.26 235	0.28 330	0.44 298	0.23 220	0.09 169	0.10 372	0.09 192	0.07 118	0.10 129	0.08 72

xyz-stereo	3.02 754	0.29 197	30.64 805	0.23 102	0.12 37	15.52 781	0.24 351	0.51 242	0.47 301	0.59 545	7.99 772	0.64 523	0.47 539	1.39 553	0.50 500	0.09 169	0.07 100	0.34 692	0.07 118	0.13 229	0.08 72

SGD-Stereo	0.22 82	0.28 182	0.77 108	0.22 70	0.11 23	0.40 161	0.16 95	0.31 26	0.36 147	0.19 106	0.19 90	0.17 82	0.17 98	0.37 242	0.16 52	0.10 286	0.06 27	0.08 78	0.07 118	0.10 129	0.07 23

HART	0.38 280	0.53 430	1.66 327	0.26 222	0.15 128	0.30 45	0.19 152	0.67 367	0.46 280	0.29 267	0.52 433	0.38 343	0.16 88	0.41 274	0.20 159	0.08 77	0.68 739	0.09 192	0.07 118	0.34 600	0.21 473

MonSter	0.20 25	0.22 63	0.65 64	0.21 39	0.17 199	0.33 73	0.15 60	0.46 169	0.32 66	0.16 39	0.17 67	0.14 20	0.11 8	0.27 92	0.23 220	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 118	0.07 5	0.09 105

WCG-NET	0.30 197	0.42 349	1.26 222	0.24 143	0.12 37	0.43 197	0.24 351	0.40 97	0.56 396	0.35 304	0.37 295	0.26 235	0.24 252	0.29 134	0.19 119	0.08 77	0.12 466	0.08 78	0.07 118	0.22 457	0.10 148

GCAP-BAT	1.13 692	0.30 217	9.45 770	3.22 766	5.97 767	0.39 146	0.20 180	0.59 311	0.41 219	0.26 235	0.26 188	0.23 186	0.17 98	0.31 162	0.19 119	0.09 169	0.08 223	0.09 192	0.07 118	0.13 229	0.17 402

WCG-NET（raft）	0.32 213	0.53 430	1.21 213	0.23 102	0.12 37	0.44 209	0.24 351	0.40 97	0.50 324	0.35 304	0.35 285	0.47 423	0.25 269	0.35 217	0.20 159	0.08 77	0.29 679	0.08 78	0.07 118	0.22 457	0.11 179

RAFT-Stereo-weight	0.34 236	0.29 197	1.43 273	0.28 282	0.28 468	0.55 370	0.22 272	0.78 469	0.48 305	0.46 387	0.38 310	0.36 328	0.17 98	0.33 192	0.23 220	0.09 169	0.08 223	0.09 192	0.07 118	0.09 89	0.09 105

UniTT-Stereo	0.30 197	0.36 291	1.68 331	0.27 248	0.24 399	0.29 36	0.18 136	0.33 41	0.34 97	0.26 235	0.37 295	0.18 103	0.18 131	0.31 162	0.27 289	0.10 286	0.08 223	0.08 78	0.07 118	0.25 503	0.08 72

GCAPDPT-zeroshot	1.09 689	0.30 217	8.70 767	3.22 766	5.88 766	0.39 146	0.20 180	0.59 311	0.41 219	0.26 235	0.26 188	0.23 186	0.17 98	0.31 162	0.19 119	0.09 169	0.08 223	0.09 192	0.07 118	0.13 229	0.19 439

GCAP-Stereo	0.34 236	0.89 608	1.76 369	0.26 222	0.12 37	0.52 339	0.14 35	0.49 222	0.38 173	0.29 267	0.30 233	0.29 275	0.22 207	0.30 151	0.20 159	0.09 169	0.17 583	0.09 192	0.07 118	0.21 440	0.11 179

knoymous	0.34 236	0.25 121	1.75 360	0.24 143	0.18 250	0.45 219	0.24 351	0.57 296	0.38 173	0.41 346	0.39 319	0.55 465	0.25 269	0.38 253	0.23 220	0.11 381	0.08 223	0.12 420	0.07 118	0.13 229	0.12 228

RCA-Stereo	0.34 236	0.32 240	1.30 234	0.26 222	0.14 95	0.58 423	0.23 314	0.78 469	0.62 467	0.40 337	0.44 350	0.28 262	0.35 402	0.29 134	0.20 159	0.09 169	0.10 372	0.09 192	0.07 118	0.19 408	0.08 72

DCANet-4	0.40 307	0.27 153	2.21 543	0.25 174	0.14 95	0.51 318	0.22 272	0.77 452	0.72 571	0.54 473	0.47 370	0.28 262	0.37 425	0.37 242	0.34 391	0.09 169	0.07 100	0.08 78	0.07 118	0.08 48	0.22 488

fff	0.43 345	0.77 555	1.95 479	0.24 143	0.13 70	0.51 318	0.22 272	0.77 452	0.75 605	0.54 473	0.47 370	0.31 287	0.65 620	0.36 231	0.34 391	0.09 169	0.07 100	0.08 78	0.07 118	0.08 48	0.22 488

ADStereo(finetuned)	0.45 378	0.77 555	2.12 524	0.25 174	0.14 95	0.51 318	0.22 272	0.77 452	0.72 571	0.54 473	0.48 384	0.31 287	0.76 651	0.37 242	0.38 424	0.09 169	0.07 100	0.09 192	0.07 118	0.13 229	0.23 515

CroCo-Stereo	0.30 197	0.45 380	1.08 185	0.31 373	0.17 199	0.19 9	0.21 228	0.73 410	0.50 324	0.21 138	0.24 158	0.55 465	0.22 207	0.27 92	0.26 277	0.09 169	0.08 223	0.08 78	0.07 118	0.12 192	0.09 105
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	0.38 280	0.68 511	1.54 304	0.32 405	0.46 653	0.52 339	0.21 228	0.56 290	0.42 233	0.52 449	0.35 285	0.31 287	0.33 391	0.37 242	0.30 342	0.10 286	0.11 432	0.08 78	0.07 118	0.21 440	0.19 439

DCANet	0.42 336	0.77 555	1.95 479	0.25 174	0.14 95	0.51 318	0.22 272	0.77 452	0.72 571	0.54 473	0.48 384	0.31 287	0.41 470	0.36 231	0.39 435	0.09 169	0.07 100	0.09 192	0.07 118	0.13 229	0.23 515

csc	0.43 345	0.77 555	1.95 479	0.24 143	0.13 70	0.51 318	0.22 272	0.77 452	0.75 605	0.54 473	0.47 370	0.31 287	0.65 620	0.36 231	0.34 391	0.09 169	0.07 100	0.08 78	0.07 118	0.08 48	0.22 488

cscssc	0.43 345	0.77 555	1.95 479	0.24 143	0.13 70	0.51 318	0.22 272	0.77 452	0.75 605	0.54 473	0.47 370	0.31 287	0.65 620	0.36 231	0.34 391	0.09 169	0.07 100	0.08 78	0.07 118	0.08 48	0.22 488

111	0.48 414	1.09 677	1.95 479	0.24 143	0.13 70	0.59 442	0.26 400	0.83 508	0.78 625	0.48 408	0.52 433	0.56 479	0.38 435	0.49 353	0.38 424	0.09 169	0.07 100	0.09 192	0.07 118	0.23 472	0.35 631

R-Stereo Train	0.36 260	0.21 45	1.70 337	0.29 320	0.18 250	0.55 370	0.26 400	0.78 469	0.36 147	0.57 513	0.67 572	0.33 309	0.24 252	0.32 176	0.23 220	0.10 286	0.08 223	0.09 192	0.07 118	0.09 89	0.12 228

RAFT-Stereo	0.36 260	0.21 45	1.70 337	0.29 320	0.18 250	0.55 370	0.26 400	0.78 469	0.36 147	0.57 513	0.67 572	0.33 309	0.24 252	0.32 176	0.23 220	0.10 286	0.08 223	0.09 192	0.07 118	0.09 89	0.12 228
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNetv2_ROB	0.59 535	1.43 720	2.96 683	0.40 569	0.22 360	0.58 423	0.28 445	0.91 585	0.73 587	0.57 513	0.63 541	0.60 504	0.41 470	0.74 458	0.35 403	0.11 381	0.08 223	0.10 266	0.07 118	0.43 666	0.17 402

MLCV	0.48 414	0.89 608	1.85 427	0.29 320	0.14 95	0.59 442	0.23 314	0.72 396	0.59 424	0.66 603	0.66 569	0.55 465	0.36 408	1.03 506	0.49 495	0.09 169	0.06 27	0.09 192	0.07 118	0.19 408	0.11 179

F5.5	0.20 25	0.48 401	0.59 33	0.23 102	0.09 1	0.30 45	0.15 60	0.41 109	0.37 162	0.14 12	0.15 40	0.19 132	0.17 98	0.22 29	0.13 1	0.07 29	0.06 27	0.09 192	0.08 174	0.10 129	0.05 1

F8.5	0.21 51	0.34 269	0.56 23	0.24 143	0.09 1	0.29 36	0.14 35	0.44 140	0.58 411	0.15 21	0.16 57	0.19 132	0.17 98	0.24 51	0.14 7	0.07 29	0.06 27	0.08 78	0.08 174	0.09 89	0.06 3

FORCE_9	0.21 51	0.35 279	0.56 23	0.23 102	0.09 1	0.29 36	0.14 35	0.44 140	0.59 424	0.14 12	0.16 57	0.18 103	0.17 98	0.24 51	0.14 7	0.07 29	0.06 27	0.08 78	0.08 174	0.09 89	0.06 3

FORCE_4	0.22 82	0.29 197	0.58 31	0.23 102	0.09 1	0.35 94	0.17 111	0.42 122	0.54 376	0.15 21	0.17 67	0.21 160	0.17 98	0.32 176	0.15 24	0.09 169	0.06 27	0.09 192	0.08 174	0.14 265	0.06 3

FORCE_5	0.20 25	0.50 415	0.51 3	0.24 143	0.09 1	0.29 36	0.13 14	0.41 109	0.36 147	0.14 12	0.17 67	0.19 132	0.15 65	0.24 51	0.13 1	0.08 77	0.05 1	0.08 78	0.08 174	0.15 294	0.06 3

FORCE_6	0.21 51	0.52 422	0.57 27	0.23 102	0.09 1	0.30 45	0.15 60	0.46 169	0.37 162	0.15 21	0.16 57	0.18 103	0.16 88	0.27 92	0.15 24	0.07 29	0.06 27	0.09 192	0.08 174	0.09 89	0.06 3

AnonStereo	0.38 280	0.43 357	1.77 378	0.27 248	0.23 383	0.50 301	0.22 272	0.74 415	0.46 280	0.37 317	0.37 295	0.36 328	0.23 234	0.54 379	0.21 181	0.10 286	0.23 645	0.10 266	0.08 174	0.35 614	0.09 105

GELT-Stereo	0.24 106	0.33 250	0.63 49	0.24 143	0.31 517	0.42 188	0.18 136	0.59 311	0.43 244	0.24 196	0.19 90	0.21 160	0.18 131	0.29 134	0.20 159	0.07 29	0.06 27	0.08 78	0.08 174	0.08 48	0.08 72

Anonymus	0.21 51	0.21 45	0.75 101	0.25 174	0.14 95	0.34 85	0.16 95	0.32 31	0.31 53	0.18 83	0.15 40	0.23 186	0.17 98	0.27 92	0.24 248	0.09 169	0.07 100	0.09 192	0.08 174	0.10 129	0.10 148

LGCAT	0.24 106	0.19 12	0.64 53	0.20 10	0.12 37	0.47 251	0.14 35	0.34 47	0.19 3	0.17 71	0.13 19	0.23 186	0.15 65	0.39 261	0.21 181	0.14 526	0.34 692	0.07 2	0.08 174	0.07 5	0.53 688

TestStereo_HLe17	0.48 414	1.17 697	2.73 654	0.22 70	0.18 250	0.50 301	0.21 228	0.78 469	0.58 411	0.31 279	0.37 295	0.31 287	0.28 330	1.06 509	0.25 263	0.10 286	0.06 27	0.09 192	0.08 174	0.13 229	0.09 105

TestStereo_HL3	0.49 434	0.88 603	3.21 710	0.25 174	0.17 199	0.47 251	0.23 314	0.68 372	0.39 188	0.45 375	0.52 433	0.36 328	0.28 330	1.16 528	0.21 181	0.10 286	0.08 223	0.09 192	0.08 174	0.10 129	0.11 179

TestStereo-Hl	0.39 297	0.50 415	1.74 353	0.25 174	0.15 128	0.49 287	0.21 228	0.70 384	0.51 331	0.38 328	0.39 319	0.37 334	0.31 374	1.07 510	0.25 263	0.09 169	0.07 100	0.09 192	0.08 174	0.12 192	0.09 105

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 119	0.24 106	0.76 104	0.22 70	0.33 543	0.48 268	0.20 180	0.47 195	0.35 114	0.26 235	0.30 233	0.22 168	0.14 37	0.21 14	0.19 119	0.08 77	0.06 27	0.10 266	0.08 174	0.07 5	0.15 344

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 135	0.23 87	1.00 169	0.22 70	0.31 517	0.47 251	0.20 180	0.44 140	0.33 83	0.27 251	0.32 261	0.24 204	0.14 37	0.23 41	0.18 91	0.08 77	0.06 27	0.09 192	0.08 174	0.08 48	0.16 380

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 119	0.24 106	0.84 122	0.22 70	0.32 528	0.48 268	0.20 180	0.45 159	0.35 114	0.26 235	0.30 233	0.22 168	0.14 37	0.21 14	0.18 91	0.08 77	0.06 27	0.09 192	0.08 174	0.07 5	0.13 271

LiteMatch	0.25 119	0.69 515	0.65 64	0.28 282	0.14 95	0.30 45	0.21 228	0.29 12	0.28 31	0.16 39	0.13 19	0.18 103	0.37 425	0.25 65	0.40 443	0.10 286	0.06 27	0.10 266	0.08 174	0.14 265	0.12 228

Lsterematch	0.39 297	0.69 515	1.65 322	0.28 282	0.14 95	0.50 301	0.21 228	0.47 195	0.58 411	0.43 357	0.59 498	0.44 394	0.37 425	0.44 298	0.40 443	0.10 286	0.06 27	0.10 266	0.08 174	0.14 265	0.12 228

gcap_with_dpt	0.25 119	0.22 63	1.00 169	0.22 70	0.30 496	0.48 268	0.21 228	0.45 159	0.32 66	0.27 251	0.31 250	0.20 144	0.14 37	0.20 5	0.18 91	0.08 77	0.06 27	0.09 192	0.08 174	0.08 48	0.13 271

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 29	0.61 41	0.21 39	0.13 70	0.15 2	0.16 95	0.21 2	0.36 147	0.11 1	0.17 67	0.13 7	0.10 3	0.18 1	0.19 119	0.07 29	0.06 27	0.08 78	0.08 174	0.08 48	0.11 179

WQFJA1	0.42 336	0.24 106	0.53 15	0.26 222	0.38 597	0.48 268	0.23 314	1.72 735	2.07 749	0.25 217	0.25 175	0.28 262	0.27 310	0.32 176	0.34 391	0.09 169	0.11 432	0.10 266	0.08 174	0.20 424	0.13 271

WQFJX1	0.45 378	0.28 182	0.56 23	0.27 248	0.35 569	0.48 268	0.25 376	1.98 748	2.08 750	0.26 235	0.26 188	0.29 275	0.28 330	0.50 360	0.31 355	0.10 286	0.11 432	0.10 266	0.08 174	0.23 472	0.14 300

WQFJX	0.42 336	0.25 121	0.55 18	0.26 222	0.39 603	0.47 251	0.23 314	1.76 737	1.82 742	0.26 235	0.26 188	0.28 262	0.28 330	0.42 282	0.32 368	0.10 286	0.10 372	0.09 192	0.08 174	0.24 489	0.16 380

NLMM	0.42 336	0.24 106	0.53 15	0.26 222	0.38 597	0.48 268	0.23 314	1.72 735	2.06 748	0.25 217	0.25 175	0.28 262	0.27 310	0.32 176	0.34 391	0.09 169	0.11 432	0.10 266	0.08 174	0.20 424	0.13 271

S2M2_XL	0.20 25	0.32 240	1.10 191	0.19 3	0.13 70	0.16 4	0.11 4	0.27 8	0.17 2	0.15 21	0.19 90	0.15 47	0.14 37	0.19 2	0.21 181	0.11 381	0.09 319	0.10 266	0.08 174	0.10 129	0.08 72
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
water-stereo	0.24 106	0.17 2	0.88 134	0.24 143	0.14 95	0.37 122	0.17 111	0.43 131	0.32 66	0.26 235	0.35 285	0.26 235	0.24 252	0.22 29	0.25 263	0.09 169	0.09 319	0.09 192	0.08 174	0.10 129	0.10 148

monsters	0.22 82	0.22 63	0.52 7	0.23 102	0.28 468	0.42 188	0.14 35	0.46 169	0.31 53	0.24 196	0.20 101	0.13 7	0.14 37	0.43 287	0.20 159	0.07 29	0.06 27	0.07 2	0.08 174	0.06 1	0.06 3

G2L-ROB	0.51 463	0.95 632	1.96 488	0.29 320	0.22 360	0.59 442	0.28 445	0.76 440	0.57 400	0.55 492	0.45 354	0.70 570	0.32 383	1.38 552	0.47 484	0.11 381	0.07 100	0.09 192	0.08 174	0.20 424	0.13 271

xyz-stereo-finetune	0.31 206	0.46 385	0.79 112	0.21 39	0.12 37	0.53 348	0.25 376	0.52 258	0.54 376	0.28 258	0.32 261	0.29 275	0.23 234	0.59 399	0.55 525	0.08 77	0.07 100	0.10 266	0.08 174	0.13 229	0.08 72

G2L-Stereo_test	0.55 504	0.97 643	1.89 449	0.33 432	0.24 399	0.75 610	0.38 565	0.79 485	0.60 431	0.60 555	0.54 458	0.74 588	0.39 449	1.56 581	0.43 463	0.10 286	0.08 223	0.08 78	0.08 174	0.28 543	0.13 271

MM-Stereo_test3	0.40 307	0.58 459	1.75 360	0.36 505	0.30 496	0.45 219	0.30 481	0.72 396	0.59 424	0.31 279	0.43 339	0.32 297	0.23 234	0.35 217	0.29 319	0.10 286	0.20 620	0.10 266	0.08 174	0.40 653	0.11 179

fffft	0.29 179	0.21 45	1.10 191	0.24 143	0.15 128	0.42 188	0.24 351	0.42 122	0.38 173	0.21 138	0.18 84	0.20 144	0.16 88	0.44 298	0.70 573	0.07 29	0.06 27	0.10 266	0.08 174	0.28 543	0.20 458
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 179	0.26 140	1.03 174	0.25 174	0.14 95	0.46 239	0.22 272	0.36 63	0.38 173	0.23 185	0.23 146	0.21 160	0.18 131	0.45 314	0.60 547	0.07 29	0.06 27	0.10 266	0.08 174	0.20 424	0.20 458

tt45	0.29 179	0.24 106	1.06 183	0.25 174	0.17 199	0.55 370	0.22 272	0.41 109	0.35 114	0.24 196	0.25 175	0.25 220	0.18 131	0.64 418	0.34 391	0.08 77	0.07 100	0.10 266	0.08 174	0.21 440	0.11 179

999	0.29 179	0.25 121	1.05 181	0.26 222	0.18 250	0.49 287	0.23 314	0.38 79	0.37 162	0.20 123	0.32 261	0.23 186	0.18 131	0.73 455	0.36 409	0.08 77	0.07 100	0.09 192	0.08 174	0.24 489	0.10 148

mms	0.27 149	0.26 140	0.91 147	0.25 174	0.18 250	0.32 65	0.23 314	0.37 69	0.31 53	0.21 138	0.30 233	0.23 186	0.17 98	0.46 323	0.21 181	0.08 77	0.10 372	0.10 266	0.08 174	0.22 457	0.47 678

ours_stereo	0.27 149	0.25 121	1.21 213	0.25 174	0.17 199	0.35 94	0.23 314	0.38 79	0.35 114	0.20 123	0.31 250	0.23 186	0.17 98	0.41 274	0.20 159	0.08 77	0.07 100	0.10 266	0.08 174	0.22 457	0.18 422

fffy	0.28 166	0.24 106	1.19 207	0.27 248	0.15 128	0.37 122	0.22 272	0.42 122	0.32 66	0.20 123	0.29 218	0.26 235	0.20 174	0.44 298	0.20 159	0.08 77	0.10 372	0.10 266	0.08 174	0.22 457	0.18 422

RAStereo	0.28 166	0.48 401	1.52 302	0.26 222	0.18 250	0.25 24	0.19 152	0.42 122	0.35 114	0.20 123	0.25 175	0.20 144	0.16 88	0.24 51	0.24 248	0.09 169	0.08 223	0.10 266	0.08 174	0.12 192	0.08 72

gcap-zeroshot	0.26 135	0.24 106	1.03 174	0.22 70	0.33 543	0.48 268	0.20 180	0.47 195	0.34 97	0.26 235	0.29 218	0.22 168	0.14 37	0.21 14	0.19 119	0.08 77	0.06 27	0.09 192	0.08 174	0.08 48	0.14 300

test_for_model	0.25 119	0.24 106	0.76 104	0.22 70	0.33 543	0.48 268	0.20 180	0.47 195	0.35 114	0.26 235	0.30 233	0.22 168	0.14 37	0.21 14	0.19 119	0.08 77	0.06 27	0.10 266	0.08 174	0.07 5	0.15 344

MGS-Stereo	0.32 213	0.34 269	1.70 337	0.25 174	0.14 95	0.40 161	0.22 272	0.38 79	0.43 244	0.24 196	0.51 418	0.25 220	0.18 131	0.31 162	0.20 159	0.09 169	0.08 223	0.09 192	0.08 174	0.47 682	0.08 72

qqq1	0.48 414	0.46 385	1.60 314	0.30 342	0.15 128	0.45 219	0.24 351	0.90 573	0.72 571	0.56 502	0.64 558	0.51 445	0.41 470	1.87 642	0.23 220	0.13 480	0.10 372	0.09 192	0.08 174	0.14 265	0.11 179

fff1	0.48 414	0.46 385	1.60 314	0.30 342	0.15 128	0.45 219	0.24 351	0.90 573	0.72 571	0.56 502	0.64 558	0.51 445	0.41 470	1.87 642	0.23 220	0.13 480	0.10 372	0.09 192	0.08 174	0.14 265	0.11 179

11t1	0.33 225	0.19 12	1.41 267	0.33 432	0.16 165	0.48 268	0.21 228	0.67 367	0.48 305	0.40 337	0.34 280	0.32 297	0.33 391	0.42 282	0.27 289	0.11 381	0.12 466	0.10 266	0.08 174	0.13 229	0.14 300

MaDis-Stereo	0.29 179	0.54 439	1.44 276	0.24 143	0.29 478	0.29 36	0.16 95	0.45 159	0.37 162	0.19 106	0.21 110	0.28 262	0.22 207	0.30 151	0.29 319	0.10 286	0.09 319	0.10 266	0.08 174	0.11 168	0.11 179

testlalala	0.26 135	0.24 106	1.03 174	0.22 70	0.33 543	0.48 268	0.20 180	0.47 195	0.34 97	0.26 235	0.29 218	0.22 168	0.14 37	0.21 14	0.19 119	0.08 77	0.06 27	0.09 192	0.08 174	0.08 48	0.14 300

EGLCR-Stereo	0.29 179	0.27 153	0.97 164	0.30 342	0.19 288	0.56 387	0.17 111	0.68 372	0.36 147	0.30 273	0.18 84	0.27 249	0.17 98	0.38 253	0.19 119	0.09 169	0.07 100	0.10 266	0.08 174	0.10 129	0.35 631

riskmin	0.37 267	0.22 63	1.74 353	0.32 405	0.20 312	0.48 268	0.20 180	0.66 356	0.46 280	0.36 311	0.34 280	0.69 559	0.45 513	0.39 261	0.27 289	0.11 381	0.08 223	0.12 420	0.08 174	0.13 229	0.16 380

ProNet	0.30 197	0.54 439	1.29 231	0.25 174	0.15 128	0.47 251	0.25 376	0.48 211	0.39 188	0.21 138	0.23 146	0.22 168	0.20 174	0.44 298	0.19 119	0.08 77	0.08 223	0.10 266	0.08 174	0.23 472	0.12 228

CroCo-Stereo Lap2	0.33 225	0.61 469	1.47 287	0.32 405	0.38 597	0.23 21	0.22 272	0.58 302	0.46 280	0.22 161	0.27 197	0.29 275	0.23 234	0.32 176	0.26 277	0.09 169	0.09 319	0.10 266	0.08 174	0.21 440	0.14 300

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 522	0.87 599	2.11 520	0.32 405	0.30 496	0.84 648	0.40 574	0.88 561	0.72 571	0.65 601	0.73 612	0.66 535	0.57 585	0.93 491	0.71 576	0.13 480	0.07 100	0.10 266	0.08 174	0.15 294	0.14 300

GANet-ADL	0.44 355	0.41 340	2.31 564	0.33 432	0.20 312	0.57 406	0.25 376	0.75 427	0.54 376	0.42 351	0.59 498	0.56 479	0.30 364	0.40 268	0.38 424	0.14 526	0.11 432	0.09 192	0.08 174	0.22 457	0.17 402

RALCasStereoNet	0.45 378	0.88 603	1.85 427	0.30 342	0.26 441	0.49 287	0.26 400	0.58 302	0.51 331	0.36 311	0.48 384	0.36 328	0.28 330	0.55 384	0.34 391	0.10 286	0.53 726	0.09 192	0.08 174	0.25 503	0.34 628

DIP-Stereo	0.37 267	0.34 269	1.50 297	0.27 248	0.18 250	0.63 514	0.17 111	0.92 594	0.53 361	0.49 420	0.48 384	0.30 284	0.30 364	0.39 261	0.30 342	0.10 286	0.08 223	0.10 266	0.08 174	0.15 294	0.12 228
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	0.46 391	0.92 617	2.09 515	0.33 432	0.14 95	0.55 370	0.22 272	0.83 508	0.56 396	0.51 440	0.49 401	0.48 435	0.37 425	0.48 342	0.54 521	0.09 169	0.06 27	0.10 266	0.08 174	0.23 472	0.09 105
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	0.62 554	0.76 545	1.72 345	0.30 342	0.29 478	0.64 528	0.28 445	0.94 611	0.62 467	0.58 531	0.57 489	1.40 714	0.64 618	2.59 722	0.42 454	0.11 381	0.08 223	0.10 266	0.08 174	0.14 265	0.11 179

iResNet	0.51 463	0.76 545	2.59 631	0.41 577	0.17 199	0.64 528	0.27 425	0.82 502	0.70 551	0.57 513	0.64 558	0.43 383	0.36 408	0.70 450	0.52 510	0.10 286	0.07 100	0.09 192	0.08 174	0.21 440	0.13 271

noway7	0.65 573	2.12 758	4.60 744	0.34 465	0.20 312	0.46 239	0.26 400	0.77 452	0.64 488	0.34 298	0.39 319	0.50 440	0.46 529	0.40 268	0.54 521	0.09 169	0.07 100	0.10 266	0.09 232	0.29 550	0.30 593

GREATEN-IGEV_RVC	0.23 95	0.41 340	0.59 33	0.27 248	0.24 399	0.34 85	0.17 111	0.36 63	0.30 46	0.19 106	0.19 90	0.16 63	0.12 15	0.32 176	0.19 119	0.08 77	0.07 100	0.11 348	0.09 232	0.11 168	0.31 603

Weightmod_eth	0.39 297	0.45 380	0.99 168	0.28 282	0.28 468	0.39 146	0.23 314	0.46 169	0.36 147	0.28 258	0.63 541	0.33 309	0.36 408	0.76 463	0.27 289	0.67 725	0.10 372	0.10 266	0.09 232	0.47 682	0.22 488

depth_test_26	0.22 82	0.28 182	0.91 147	0.20 10	0.13 70	0.18 8	0.13 14	0.31 26	0.41 219	0.16 39	0.31 250	0.19 132	0.13 23	0.22 29	0.14 7	0.11 381	0.09 319	0.10 266	0.09 232	0.10 129	0.14 300

quiztm	0.37 267	0.82 579	1.45 281	0.40 569	0.29 478	0.42 188	0.23 314	0.73 410	0.47 301	0.36 311	0.42 336	0.28 262	0.20 174	0.29 134	0.26 277	0.10 286	0.06 27	0.09 192	0.09 232	0.34 600	0.09 105

Hybrid-DGEV-03	0.45 378	0.88 603	1.75 360	0.29 320	0.17 199	0.58 423	0.24 351	0.65 353	0.48 305	0.59 545	1.01 671	0.39 350	0.28 330	0.41 274	0.34 391	0.09 169	0.08 223	0.12 420	0.09 232	0.34 600	0.24 530

NLMM1	0.46 391	0.27 153	0.53 15	0.27 248	0.38 597	0.49 287	0.24 351	1.97 747	2.38 753	0.28 258	0.27 197	0.26 235	0.25 269	0.47 335	0.31 355	0.10 286	0.11 432	0.10 266	0.09 232	0.23 472	0.15 344

NLSM3	0.26 135	0.39 322	0.75 101	0.25 174	0.24 399	0.43 197	0.19 152	0.58 302	0.45 269	0.20 123	0.26 188	0.20 144	0.25 269	0.29 134	0.24 248	0.07 29	0.06 27	0.10 266	0.09 232	0.10 129	0.07 23

z-ln-s-r	0.64 565	0.89 608	2.23 551	0.32 405	0.26 441	0.57 406	0.37 558	0.84 521	0.76 616	0.51 440	0.81 630	0.64 523	0.45 513	2.06 672	1.27 665	0.10 286	0.07 100	0.11 348	0.09 232	0.24 489	0.13 271

xyz-stereo-finetune2	0.35 250	0.45 380	1.04 178	0.21 39	0.12 37	0.58 423	0.23 314	0.50 231	0.45 269	0.31 279	0.46 363	0.30 284	0.41 470	0.81 475	0.51 506	0.08 77	0.07 100	0.11 348	0.09 232	0.12 192	0.09 105

MM-Stereo_test1	0.41 315	0.39 322	2.29 562	0.38 547	0.26 441	0.44 209	0.28 445	0.63 342	0.51 331	0.40 337	0.32 261	0.26 235	0.26 289	0.46 323	0.22 209	0.09 169	0.21 630	0.10 266	0.09 232	0.39 648	0.15 344

test_sample1	0.40 307	0.18 7	1.19 207	0.31 373	0.18 250	0.48 268	0.23 314	0.78 469	0.49 313	0.44 364	0.44 350	0.45 403	0.41 470	1.39 553	0.33 381	0.11 381	0.09 319	0.10 266	0.09 232	0.12 192	0.13 271

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 446	0.33 250	0.93 152	0.26 222	0.22 360	0.46 239	0.20 180	1.10 696	1.34 712	3.16 764	0.32 261	0.22 168	0.20 174	0.30 151	0.22 209	0.10 286	0.09 319	0.11 348	0.09 232	0.15 294	0.19 439

ACVNet-DCA	0.42 336	0.64 490	2.07 509	0.35 482	0.14 95	0.76 614	0.25 376	0.76 440	0.52 343	0.31 279	0.38 310	0.24 204	0.38 435	0.69 445	0.19 119	0.10 286	0.24 650	0.11 348	0.09 232	0.12 192	0.14 300

1test111	0.44 355	0.64 490	2.07 509	0.35 482	0.14 95	0.76 614	0.25 376	0.76 440	0.52 343	0.31 279	0.38 310	0.24 204	0.38 435	0.96 496	0.30 342	0.10 286	0.24 650	0.11 348	0.09 232	0.12 192	0.14 300

cc1	0.47 407	0.64 490	2.07 509	0.35 482	0.14 95	0.76 614	0.25 376	0.74 415	1.01 681	0.31 279	0.38 310	0.24 204	0.38 435	0.69 445	0.19 119	0.10 286	0.24 650	0.11 348	0.09 232	0.25 503	0.40 661

tt1	0.44 355	0.64 490	1.83 421	0.35 482	0.14 95	0.76 614	0.25 376	0.74 415	0.88 658	0.31 279	0.37 295	0.25 220	0.35 402	0.63 416	0.19 119	0.10 286	0.24 650	0.11 348	0.09 232	0.25 503	0.36 639

GMStereo_Zeroshot	0.41 315	0.36 291	1.54 304	0.41 577	0.19 288	0.52 339	0.19 152	0.59 311	0.52 343	0.57 513	0.59 498	0.63 513	0.29 353	0.58 393	0.33 381	0.15 549	0.09 319	0.16 574	0.09 232	0.24 489	0.12 228

plain	0.37 267	0.47 396	2.15 532	0.27 248	0.19 288	0.33 73	0.20 180	0.58 302	0.46 280	0.23 185	0.37 295	0.23 186	0.25 269	0.45 314	0.28 304	0.11 381	0.08 223	0.13 485	0.09 232	0.42 664	0.12 228

HH	0.49 434	0.49 407	2.78 663	0.50 639	0.41 623	0.38 140	0.23 314	0.72 396	0.38 173	0.63 584	0.48 384	0.87 643	0.41 470	0.64 418	0.21 181	0.09 169	0.17 583	0.10 266	0.09 232	0.16 334	0.12 228

HanStereo	0.49 434	0.49 407	2.78 663	0.50 639	0.41 623	0.38 140	0.23 314	0.72 396	0.38 173	0.63 584	0.48 384	0.87 643	0.41 470	0.64 418	0.21 181	0.09 169	0.17 583	0.10 266	0.09 232	0.16 334	0.12 228

x	0.35 250	0.20 29	1.36 252	0.33 432	0.17 199	0.47 251	0.24 351	0.75 427	0.54 376	0.40 337	0.40 324	0.42 379	0.34 400	0.45 314	0.32 368	0.11 381	0.14 513	0.11 348	0.09 232	0.12 192	0.14 300

DAS	0.56 514	0.35 279	1.55 306	0.33 432	0.34 556	0.50 301	0.42 584	0.83 508	0.74 591	0.83 665	0.68 580	0.56 479	0.48 548	2.40 703	0.46 475	0.12 444	0.08 223	0.12 420	0.09 232	0.18 386	0.15 344

SepStereo	0.52 479	0.35 279	1.55 306	0.33 432	0.34 556	0.50 301	0.42 584	0.83 508	0.74 591	0.83 665	0.68 580	0.56 479	0.48 548	1.56 581	0.46 475	0.12 444	0.08 223	0.12 420	0.09 232	0.18 386	0.15 344

IPLGR	0.54 492	0.56 451	2.68 642	0.36 505	0.18 250	0.62 496	0.54 641	1.02 676	0.64 488	0.73 634	0.46 363	0.47 423	0.45 513	1.12 522	0.29 319	0.09 169	0.08 223	0.11 348	0.09 232	0.19 408	0.12 228

GwcNet-ADL	0.50 446	0.74 541	2.90 678	0.31 373	0.20 312	0.58 423	0.29 471	0.87 552	0.64 488	0.47 389	0.47 370	0.56 479	0.33 391	0.46 323	0.46 475	0.13 480	0.12 466	0.09 192	0.09 232	0.14 265	0.21 473

STrans-v2	0.67 584	0.56 451	2.64 637	0.27 248	0.23 383	0.57 406	0.33 527	0.96 630	0.69 541	0.92 679	0.85 642	0.89 649	0.93 678	1.83 634	1.21 659	0.09 169	0.07 100	0.10 266	0.09 232	0.11 168	0.12 228

TransformOpticalFlow	0.64 565	0.56 451	2.66 640	0.44 599	0.26 441	0.62 496	0.28 445	0.83 508	0.71 561	0.76 643	0.74 615	0.91 653	0.85 665	1.83 634	0.81 598	0.10 286	0.07 100	0.11 348	0.09 232	0.11 168	0.12 228

OMP-Stereo	0.59 535	0.65 498	1.74 353	0.56 670	0.37 591	0.60 455	0.26 400	0.70 384	0.65 504	0.66 603	0.60 515	0.69 559	0.32 383	2.09 678	1.20 657	0.10 286	0.07 100	0.12 420	0.09 232	0.17 358	0.10 148

IIG-Stereo	0.59 535	0.65 498	1.74 353	0.54 660	0.23 383	0.61 475	0.21 228	0.73 410	0.65 504	0.64 594	0.69 589	0.69 559	0.38 435	2.09 678	1.39 674	0.11 381	0.07 100	0.11 348	0.09 232	0.15 294	0.09 105

NRIStereo	0.46 391	0.25 121	1.77 378	0.47 625	0.16 165	0.95 671	0.74 692	0.51 242	0.56 396	0.48 408	0.39 319	0.59 497	0.29 353	0.77 468	0.32 368	0.11 381	0.13 494	0.11 348	0.09 232	0.21 440	0.24 530

DeepStereo_RVC	0.44 355	0.28 182	1.92 463	0.49 635	0.17 199	0.60 455	0.59 658	0.50 231	0.52 343	0.49 420	0.45 354	0.39 350	0.86 668	0.45 314	0.33 381	0.11 381	0.08 223	0.11 348	0.09 232	0.15 294	0.19 439

RAFT-345	0.53 485	0.30 217	2.34 570	0.38 547	0.34 556	0.58 423	0.42 584	0.47 195	0.61 449	0.51 440	1.00 670	0.43 383	0.28 330	1.57 585	0.82 599	0.10 286	0.07 100	0.11 348	0.09 232	0.10 129	0.08 72

CRE-IMP	0.41 315	0.22 63	1.76 369	0.48 633	0.17 199	0.79 631	0.69 684	0.52 258	0.52 343	0.47 389	0.42 336	0.45 403	0.26 289	0.41 274	0.31 355	0.11 381	0.07 100	0.12 420	0.09 232	0.17 358	0.23 515

Prome-Stereo	0.49 434	0.30 217	1.76 369	0.60 689	0.23 383	0.63 514	0.42 584	0.62 333	0.60 431	0.59 545	1.03 676	0.43 383	0.72 639	0.60 406	0.33 381	0.09 169	0.07 100	0.10 266	0.09 232	0.11 168	0.43 668

LMCR-Stereo	0.52 479	0.71 523	2.39 580	0.40 569	0.21 329	0.74 603	0.31 494	1.02 676	0.64 488	0.61 564	0.63 541	0.39 350	0.51 560	0.62 413	0.42 454	0.19 617	0.09 319	0.12 420	0.09 232	0.23 472	0.12 228

TestStereo	0.45 378	0.54 439	2.11 520	0.29 320	0.16 165	0.43 197	0.24 351	0.54 280	0.45 269	0.37 317	0.46 363	0.34 317	0.27 310	1.98 662	0.27 289	0.11 381	0.08 223	0.12 420	0.09 232	0.14 265	0.08 72

raft+_RVC	0.44 355	0.67 508	1.85 427	0.34 465	0.71 706	0.51 318	0.25 376	0.64 346	0.51 331	0.35 304	0.45 354	0.32 297	0.28 330	0.43 287	0.32 368	0.09 169	0.19 608	0.10 266	0.09 232	0.20 424	0.40 661

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 336	0.86 594	1.78 383	0.28 282	0.17 199	0.52 339	0.20 180	0.62 333	0.61 449	0.50 427	0.61 522	0.39 350	0.32 383	0.35 217	0.30 342	0.07 29	0.10 372	0.09 192	0.09 232	0.35 614	0.10 148

ACVNet	0.45 378	0.44 370	1.79 403	0.28 282	0.21 329	0.59 442	0.36 549	0.66 356	0.68 532	0.45 375	0.59 498	0.69 559	0.40 459	0.44 298	0.55 525	0.11 381	0.09 319	0.10 266	0.09 232	0.34 600	0.10 148

acv_ft	0.48 414	0.44 370	1.76 369	0.32 405	0.41 623	0.63 514	0.28 445	0.81 494	0.68 532	0.61 564	0.59 498	0.69 559	0.45 513	0.44 298	0.63 554	0.11 381	0.09 319	0.10 266	0.09 232	0.41 656	0.10 148

BEATNet_4x	0.47 407	0.73 536	1.91 460	0.33 432	0.15 128	0.56 387	0.25 376	0.85 530	0.58 411	0.54 473	0.51 418	0.57 486	0.42 488	0.57 388	0.61 550	0.11 381	0.08 223	0.12 420	0.09 232	0.20 424	0.16 380

HSM-Net_RVC	0.67 584	0.34 269	2.23 551	0.26 222	0.19 288	0.67 557	0.29 471	1.26 715	0.69 541	0.72 630	0.70 599	0.78 606	0.42 488	3.77 755	0.41 451	0.13 480	0.09 319	0.10 266	0.09 232	0.12 192	0.11 179
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	0.68 592	1.00 655	2.09 515	0.33 432	0.25 423	0.58 423	0.32 517	0.81 494	0.80 633	0.61 564	0.94 660	0.80 615	0.41 470	2.46 712	1.02 630	0.36 700	0.14 513	0.10 266	0.09 232	0.23 472	0.22 488

NoBS	0.17 1	0.19 12	0.90 142	0.23 102	0.12 37	0.12 1	0.16 95	0.18 1	0.14 1	0.11 1	0.14 36	0.10 1	0.09 1	0.19 2	0.16 52	0.09 169	0.07 100	0.12 420	0.10 276	0.11 168	0.07 23

zzzzzzz1	0.67 584	2.12 758	4.32 740	0.32 405	0.29 478	0.44 209	0.29 471	0.74 415	0.62 467	0.33 293	0.40 324	0.52 451	0.45 513	0.93 491	0.58 542	0.14 526	0.09 319	0.10 266	0.10 276	0.36 622	0.22 488

monster_256*512	0.32 213	0.53 430	0.71 91	0.28 282	0.19 288	0.41 172	0.24 351	0.66 356	0.51 331	0.29 267	0.37 295	0.47 423	0.37 425	0.34 207	0.28 304	0.08 77	0.06 27	0.11 348	0.10 276	0.18 386	0.15 344

FAST (zero-shot)	0.27 149	0.32 240	0.78 110	0.31 373	0.49 661	0.38 140	0.19 152	0.41 109	0.43 244	0.17 71	0.22 130	0.18 103	0.24 252	0.34 207	0.20 159	0.13 480	0.14 513	0.09 192	0.10 276	0.15 294	0.13 271

VeloStereo	0.19 9	0.19 12	0.64 53	0.20 10	0.15 128	0.20 10	0.08 1	0.26 6	0.19 3	0.16 39	0.13 19	0.17 82	0.15 65	0.24 51	0.19 119	0.12 444	0.12 466	0.11 348	0.10 276	0.14 265	0.15 344

flow	0.19 9	0.19 12	0.64 53	0.20 10	0.15 128	0.20 10	0.08 1	0.26 6	0.19 3	0.16 39	0.13 19	0.17 82	0.15 65	0.28 113	0.19 119	0.12 444	0.12 466	0.11 348	0.10 276	0.14 265	0.15 344

Weightmod	0.43 345	0.56 451	0.91 147	0.26 222	0.22 360	0.56 387	0.22 272	0.45 159	0.38 173	0.30 273	0.72 609	0.38 343	0.32 383	0.61 412	0.33 381	0.40 703	0.14 513	0.10 266	0.10 276	0.52 699	1.06 742

SMOE	0.33 225	0.37 295	0.95 158	0.28 282	0.13 70	0.50 301	0.32 517	0.47 195	0.39 188	0.34 298	0.47 370	0.31 287	0.32 383	0.30 151	0.29 319	0.12 444	0.08 223	0.17 595	0.10 276	0.48 686	0.20 458

PhaseNet	0.25 119	0.26 140	0.96 163	0.25 174	0.15 128	0.31 56	0.16 95	0.36 63	0.30 46	0.19 106	0.18 84	0.28 262	0.17 98	0.30 151	0.27 289	0.09 169	0.08 223	0.10 266	0.10 276	0.14 265	0.26 553

DepthFocus	0.19 9	0.30 217	0.77 108	0.19 3	0.15 128	0.20 10	0.15 60	0.31 26	0.19 3	0.16 39	0.17 67	0.15 47	0.13 23	0.22 29	0.17 77	0.09 169	0.08 223	0.11 348	0.10 276	0.08 48	0.07 23

Hybrid-DGEV-2	0.51 463	0.84 586	1.75 360	0.32 405	0.17 199	0.73 597	0.18 136	0.83 508	0.69 541	0.52 449	0.38 310	0.53 454	0.42 488	0.99 499	0.92 608	0.10 286	0.08 223	0.11 348	0.10 276	0.25 503	0.23 515

NLSM1	0.39 297	0.24 106	0.56 23	0.27 248	0.40 614	0.49 287	0.21 228	1.44 724	1.64 732	0.25 217	0.33 271	0.25 220	0.26 289	0.40 268	0.32 368	0.10 286	0.10 372	0.11 348	0.10 276	0.22 457	0.13 271

NLCSM	0.46 391	0.37 295	0.72 95	0.29 320	0.36 578	0.49 287	0.27 425	1.33 718	1.59 731	0.29 267	0.29 218	0.29 275	0.31 374	1.44 559	0.35 403	0.11 381	0.11 432	0.11 348	0.10 276	0.35 614	0.14 300

zero-FE	0.80 644	0.27 153	8.23 766	0.49 635	0.98 722	0.33 73	0.20 180	0.48 211	1.28 707	0.17 71	0.20 101	0.77 602	0.22 207	0.60 406	0.97 615	0.11 381	0.07 100	0.09 192	0.10 276	0.33 588	0.14 300

DVStereo	0.26 135	0.20 29	0.64 53	0.25 174	0.15 128	0.41 172	0.18 136	0.42 122	0.35 114	0.34 298	0.34 280	0.25 220	0.23 234	0.43 287	0.53 514	0.09 169	0.09 319	0.08 78	0.10 276	0.12 192	0.11 179

coex_refinement	0.58 527	0.94 625	1.87 440	0.38 547	0.25 423	0.64 528	0.34 533	0.83 508	0.65 504	0.60 555	0.63 541	0.81 618	0.48 548	1.85 641	0.56 533	0.13 480	0.09 319	0.10 266	0.10 276	0.16 334	0.16 380

LG-Stereo	0.27 149	0.25 121	0.95 158	0.25 174	0.15 128	0.43 197	0.21 228	0.50 231	0.40 206	0.18 83	0.29 218	0.25 220	0.16 88	0.28 113	0.35 403	0.07 29	0.07 100	0.11 348	0.10 276	0.24 489	0.10 148

MM-Stereo_test2	0.38 280	0.28 182	2.46 596	0.43 592	0.15 128	0.50 301	0.25 376	0.47 195	0.38 173	0.33 293	0.26 188	0.23 186	0.22 207	0.34 207	0.29 319	0.08 77	0.09 319	0.09 192	0.10 276	0.36 622	0.22 488

dual_stereo	0.23 95	0.25 121	0.66 76	0.21 39	0.15 128	0.27 26	0.15 60	0.62 333	0.40 206	0.15 21	0.13 19	0.18 103	0.14 37	0.37 242	0.19 119	0.09 169	0.31 685	0.07 2	0.10 276	0.07 5	0.07 23

rvit_stereo_0083	0.25 119	0.19 12	0.58 31	0.28 282	0.18 250	0.28 29	0.22 272	0.38 79	0.54 376	0.23 185	0.30 233	0.27 249	0.26 289	0.37 242	0.24 248	0.14 526	0.12 466	0.13 485	0.10 276	0.12 192	0.10 148

rvit_stereo_0081_aga	0.27 149	0.29 197	1.08 185	0.26 222	0.20 312	0.33 73	0.21 228	0.41 109	0.42 233	0.26 235	0.28 209	0.27 249	0.21 189	0.31 162	0.21 181	0.14 526	0.10 372	0.11 348	0.10 276	0.14 265	0.10 148

rvit_stereo_0081	0.25 119	0.21 45	0.61 41	0.28 282	0.17 199	0.31 56	0.22 272	0.42 122	0.53 361	0.24 196	0.25 175	0.25 220	0.21 189	0.34 207	0.23 220	0.13 480	0.10 372	0.11 348	0.10 276	0.12 192	0.09 105

rvit_stereo_0082	0.25 119	0.21 45	0.61 41	0.28 282	0.17 199	0.31 56	0.22 272	0.42 122	0.53 361	0.24 196	0.25 175	0.25 220	0.21 189	0.34 207	0.23 220	0.13 480	0.10 372	0.11 348	0.10 276	0.12 192	0.09 105

rvit_stereo_0080	0.27 149	0.38 309	0.76 104	0.24 143	0.18 250	0.34 85	0.27 425	0.54 280	0.44 252	0.24 196	0.26 188	0.27 249	0.22 207	0.29 134	0.23 220	0.13 480	0.10 372	0.10 266	0.10 276	0.15 294	0.11 179

test_sample2	0.41 315	0.19 12	1.23 217	0.31 373	0.17 199	0.51 318	0.27 425	0.81 494	0.55 384	0.44 364	0.45 354	0.46 415	0.38 435	1.51 575	0.30 342	0.12 444	0.09 319	0.11 348	0.10 276	0.14 265	0.14 300

CAS++	0.31 206	0.33 250	1.43 273	0.25 174	0.17 199	0.31 56	0.20 180	0.78 469	0.41 219	0.30 273	0.30 233	0.21 160	0.16 88	0.33 192	0.18 91	0.15 549	0.12 466	0.13 485	0.10 276	0.15 294	0.11 179
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.50 446	0.46 385	1.60 314	0.30 342	0.15 128	0.45 219	0.24 351	0.90 573	0.72 571	0.56 502	0.64 558	0.51 445	0.41 470	1.87 642	0.49 495	0.13 480	0.10 372	0.11 348	0.10 276	0.15 294	0.16 380

tta	0.50 446	0.46 385	1.60 314	0.30 342	0.15 128	0.45 219	0.24 351	0.90 573	0.72 571	0.56 502	0.64 558	0.51 445	0.41 470	1.87 642	0.49 495	0.13 480	0.10 372	0.11 348	0.10 276	0.14 265	0.11 179

MyStereo06	0.54 492	0.41 340	2.68 642	0.30 342	0.23 383	0.60 455	0.30 481	0.81 494	0.44 252	0.84 667	0.52 433	0.78 606	0.58 591	0.48 342	1.10 641	0.09 169	0.17 583	0.12 420	0.10 276	0.16 334	0.20 458

MyStereo05	0.49 434	0.41 340	2.72 649	0.30 342	0.23 383	0.60 455	0.30 481	0.82 502	0.77 621	0.52 449	0.37 295	0.51 445	0.42 488	0.52 368	0.38 424	0.09 169	0.17 583	0.12 420	0.10 276	0.16 334	0.20 458

CoDeX	0.52 479	0.43 357	2.25 555	0.29 320	0.26 441	0.61 475	0.32 517	0.99 655	0.68 532	0.48 408	0.55 468	0.52 451	0.40 459	1.60 592	0.35 403	0.12 444	0.09 319	0.11 348	0.10 276	0.13 229	0.12 228

whm_eth	0.27 149	0.38 309	0.76 104	0.24 143	0.18 250	0.34 85	0.27 425	0.54 280	0.44 252	0.24 196	0.26 188	0.27 249	0.22 207	0.29 134	0.23 220	0.13 480	0.10 372	0.10 266	0.10 276	0.15 294	0.11 179

MIF-Stereo (partial)	0.34 236	0.41 340	1.93 466	0.26 222	0.24 399	0.32 65	0.17 111	0.53 267	0.42 233	0.25 217	0.37 295	0.25 220	0.26 289	0.44 298	0.31 355	0.11 381	0.08 223	0.12 420	0.10 276	0.19 408	0.14 300

MIM_Stereo	0.41 315	0.60 464	1.88 442	0.31 373	0.21 329	0.50 301	0.19 152	0.64 346	0.44 252	0.43 357	0.53 446	0.43 383	0.27 310	0.51 364	0.28 304	0.08 77	0.14 513	0.11 348	0.10 276	0.26 525	0.26 553

PCWNet_CMD	0.46 391	0.45 380	2.28 560	0.26 222	0.20 312	0.55 370	0.21 228	0.75 427	0.64 488	0.48 408	0.55 468	0.68 552	0.57 585	0.46 323	0.30 342	0.11 381	0.10 372	0.14 524	0.10 276	0.18 386	0.14 300

CBFPSM	0.56 514	0.91 615	1.82 417	0.28 282	0.23 383	0.71 583	0.37 558	0.72 396	0.64 488	0.50 427	0.49 401	1.03 681	0.83 661	0.62 413	1.35 671	0.10 286	0.12 466	0.10 266	0.10 276	0.18 386	0.19 439

iinet-f	0.57 522	0.93 623	2.27 558	0.31 373	0.25 423	0.83 646	0.33 527	0.81 494	0.65 504	0.54 473	0.63 541	0.73 582	0.67 627	0.73 455	0.67 566	0.13 480	0.13 494	0.11 348	0.10 276	0.43 666	0.16 380

TestStereo1	0.49 434	0.81 575	1.85 427	0.39 557	0.57 683	0.56 387	0.34 533	0.75 427	0.69 541	0.44 364	0.63 541	0.35 321	0.42 488	0.64 418	0.29 319	0.10 286	0.08 223	0.12 420	0.10 276	0.33 588	0.26 553

RAFT_CTSACE	0.46 391	0.76 545	2.07 509	0.35 482	0.30 496	0.54 355	0.30 481	0.61 329	0.48 305	0.49 420	0.76 621	0.55 465	0.36 408	0.58 393	0.22 209	0.08 77	0.13 494	0.11 348	0.10 276	0.41 656	0.08 72

CRFU-Net	0.56 514	0.38 309	1.86 435	0.46 619	0.26 441	0.82 643	0.36 549	0.90 573	0.49 313	0.62 575	0.59 498	0.78 606	1.35 714	1.00 502	0.48 490	0.15 549	0.14 513	0.17 595	0.10 276	0.19 408	0.14 300

SA-5K	0.49 434	0.81 575	1.85 427	0.39 557	0.57 683	0.56 387	0.34 533	0.75 427	0.69 541	0.44 364	0.63 541	0.35 321	0.42 488	0.64 418	0.29 319	0.10 286	0.08 223	0.12 420	0.10 276	0.33 588	0.26 553

iRaft-Stereo_5w	0.54 492	1.01 659	2.08 514	0.27 248	0.21 329	0.49 287	0.28 445	0.73 410	0.58 411	0.40 337	0.61 522	0.62 511	0.46 529	1.78 620	0.47 484	0.09 169	0.07 100	0.11 348	0.10 276	0.39 648	0.12 228

CSP-Net	0.50 446	0.39 322	1.25 220	0.29 320	0.23 383	0.77 622	0.35 541	0.86 541	0.57 400	0.59 545	0.59 498	0.65 528	0.40 459	1.77 619	0.44 469	0.16 572	0.11 432	0.10 266	0.10 276	0.20 424	0.14 300

GLC_STEREO	0.28 166	0.27 153	1.36 252	0.28 282	0.12 37	0.41 172	0.20 180	0.37 69	0.38 173	0.26 235	0.30 233	0.25 220	0.19 159	0.33 192	0.24 248	0.09 169	0.11 432	0.12 420	0.10 276	0.13 229	0.09 105

AASNet	0.56 514	1.03 666	2.34 570	0.37 530	0.33 543	0.65 543	0.29 471	0.96 630	0.73 587	0.54 473	0.60 515	0.55 465	0.38 435	0.59 399	0.58 542	0.14 526	0.12 466	0.13 485	0.10 276	0.43 666	0.24 530

HHNet	0.60 541	0.65 498	2.60 633	0.36 505	0.25 423	0.64 528	0.61 664	0.64 346	0.62 467	0.55 492	1.13 687	0.32 297	0.60 599	0.42 282	1.79 695	0.15 549	0.07 100	0.12 420	0.10 276	0.18 386	0.15 344

Patchmatch Stereo++	0.39 297	0.27 153	1.78 383	0.44 599	0.16 165	0.61 475	0.27 425	0.51 242	0.52 343	0.47 389	0.43 339	0.43 383	0.28 330	0.54 379	0.28 304	0.12 444	0.08 223	0.12 420	0.10 276	0.17 358	0.12 228
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	0.88 664	0.33 250	1.79 403	0.54 660	0.98 722	0.62 496	0.46 613	0.50 231	0.60 431	0.58 531	0.53 446	0.50 440	0.73 642	1.23 537	7.48 773	0.11 381	0.07 100	0.12 420	0.10 276	0.14 265	0.09 105

NF-Stereo	0.48 414	0.25 121	1.81 411	0.52 648	0.16 165	0.61 475	0.44 602	0.66 356	0.61 449	0.50 427	0.47 370	0.37 334	0.26 289	1.45 564	0.79 596	0.11 381	0.07 100	0.12 420	0.10 276	0.13 229	0.16 380

OCTAStereo	0.48 414	0.25 121	1.81 411	0.52 648	0.16 165	0.61 475	0.43 591	0.66 356	0.61 449	0.50 427	0.47 370	0.37 334	0.26 289	1.44 559	0.80 597	0.11 381	0.07 100	0.12 420	0.10 276	0.13 229	0.17 402

PSM-adaLoss	0.38 280	0.27 153	1.78 383	0.44 599	0.17 199	0.60 455	0.29 471	0.51 242	0.52 343	0.47 389	0.43 339	0.44 394	0.28 330	0.47 335	0.28 304	0.12 444	0.08 223	0.12 420	0.10 276	0.17 358	0.12 228

ROB_FTStereo_v2	0.38 280	0.27 153	1.78 383	0.44 599	0.17 199	0.61 475	0.28 445	0.51 242	0.52 343	0.47 389	0.43 339	0.44 394	0.28 330	0.47 335	0.28 304	0.12 444	0.08 223	0.12 420	0.10 276	0.17 358	0.12 228

ROB_FTStereo	0.38 280	0.27 153	1.78 383	0.44 599	0.17 199	0.61 475	0.26 400	0.51 242	0.52 343	0.47 389	0.43 339	0.43 383	0.28 330	0.49 353	0.28 304	0.12 444	0.08 223	0.12 420	0.10 276	0.17 358	0.12 228

HUI-Stereo	0.38 280	0.27 153	1.79 403	0.44 599	0.17 199	0.61 475	0.28 445	0.51 242	0.52 343	0.47 389	0.43 339	0.44 394	0.28 330	0.45 314	0.28 304	0.12 444	0.08 223	0.12 420	0.10 276	0.17 358	0.12 228

DEmStereo	0.68 592	0.31 231	2.25 555	0.42 588	0.17 199	0.66 550	0.89 708	0.51 242	0.59 424	0.60 555	1.01 671	0.45 403	1.26 706	1.54 579	2.26 717	0.10 286	0.08 223	0.10 266	0.10 276	0.10 129	0.11 179

SST-Stereo	0.52 479	0.20 29	1.76 369	0.62 691	0.53 673	0.62 496	0.66 675	0.55 284	0.61 449	0.58 531	0.53 446	0.52 451	0.60 599	1.59 591	0.29 319	0.11 381	0.07 100	0.12 420	0.10 276	0.16 334	0.10 148

RAFT_R40	0.50 446	0.21 45	1.76 369	0.50 639	0.40 614	0.61 475	0.53 637	0.56 290	0.60 431	0.56 502	0.54 458	0.55 465	0.51 560	1.57 585	0.53 514	0.11 381	0.07 100	0.12 420	0.10 276	0.16 334	0.09 105

RE-Stereo	0.48 414	0.25 121	1.81 411	0.52 648	0.16 165	0.61 475	0.43 591	0.66 356	0.60 431	0.50 427	0.47 370	0.37 334	0.26 289	1.44 559	0.78 592	0.11 381	0.07 100	0.12 420	0.10 276	0.13 229	0.17 402

Pruner-Stereo	0.51 463	0.27 153	1.78 383	1.79 750	0.19 288	0.62 496	0.45 610	0.57 296	0.60 431	0.61 564	0.48 384	0.41 365	0.24 252	0.46 323	1.00 624	0.12 444	0.07 100	0.12 420	0.10 276	0.12 192	0.13 271

TVStereo	0.48 414	0.25 121	1.81 411	0.52 648	0.16 165	0.61 475	0.43 591	0.66 356	0.60 431	0.50 427	0.47 370	0.37 334	0.26 289	1.44 559	0.78 592	0.11 381	0.07 100	0.12 420	0.10 276	0.13 229	0.17 402

iGMRVC	0.39 297	0.27 153	1.78 383	0.44 599	0.17 199	0.61 475	0.27 425	0.51 242	0.52 343	0.47 389	0.43 339	0.44 394	0.28 330	0.55 384	0.28 304	0.12 444	0.08 223	0.12 420	0.10 276	0.17 358	0.12 228

IRAFT_RVC	0.54 492	0.53 430	1.78 383	0.46 619	0.21 329	0.58 423	0.43 591	0.65 353	0.66 520	0.54 473	0.50 411	0.49 437	0.51 560	1.58 589	1.01 628	0.11 381	0.25 664	0.13 485	0.10 276	0.15 294	0.13 271

iRAFT	0.39 297	0.27 153	1.78 383	0.44 599	0.16 165	0.61 475	0.27 425	0.51 242	0.52 343	0.47 389	0.43 339	0.43 383	0.28 330	0.54 379	0.28 304	0.12 444	0.08 223	0.12 420	0.10 276	0.17 358	0.12 228

RAFT-IKP	0.38 280	0.27 153	1.79 403	0.44 599	0.16 165	0.60 455	0.28 445	0.51 242	0.52 343	0.47 389	0.43 339	0.43 383	0.28 330	0.50 360	0.28 304	0.12 444	0.08 223	0.12 420	0.10 276	0.17 358	0.12 228

GEStereo_RVC	0.54 492	0.87 599	1.95 479	0.47 625	0.25 423	0.62 496	0.37 558	1.00 665	0.74 591	0.53 460	0.54 458	0.59 497	0.44 508	1.10 515	0.46 475	0.15 549	0.11 432	0.12 420	0.10 276	0.26 525	0.19 439

CFNet_pseudo	0.45 378	0.46 385	2.23 551	0.25 174	0.19 288	0.56 387	0.21 228	0.77 452	0.60 431	0.49 420	0.56 480	0.69 559	0.47 539	0.52 368	0.31 355	0.11 381	0.10 372	0.15 555	0.10 276	0.17 358	0.14 300

GES	0.44 355	0.28 182	1.88 442	0.30 342	0.18 250	0.61 475	0.30 481	0.88 561	0.46 280	0.47 389	0.52 433	0.39 350	0.42 488	0.58 393	0.67 566	0.15 549	0.11 432	0.12 420	0.10 276	0.15 294	0.17 402

222	0.78 640	0.23 87	1.23 217	0.28 282	0.18 250	0.62 496	0.24 351	1.02 676	0.70 551	0.58 531	0.66 569	0.46 415	0.42 488	1.80 629	6.53 772	0.13 480	0.10 372	0.11 348	0.10 276	0.12 192	0.17 402

xxxx	0.70 601	0.21 45	1.33 243	0.28 282	0.18 250	0.63 514	0.24 351	1.02 676	0.69 541	0.50 427	0.62 528	0.58 493	0.38 435	1.47 572	5.21 761	0.13 480	0.12 466	0.11 348	0.10 276	0.12 192	0.15 344

test_xeample	0.72 613	0.21 45	1.36 252	0.27 248	0.17 199	0.59 442	0.28 445	1.01 673	0.70 551	0.55 492	0.67 572	0.44 394	0.39 449	1.88 651	5.17 760	0.12 444	0.10 372	0.11 348	0.10 276	0.13 229	0.15 344

AFF-stereo	0.44 355	0.96 635	1.78 383	0.31 373	0.15 128	0.50 301	0.21 228	0.64 346	0.63 480	0.47 389	0.64 558	0.49 437	0.34 400	0.46 323	0.31 355	0.08 77	0.09 319	0.10 266	0.10 276	0.37 631	0.10 148

DMCA	0.41 315	0.52 422	1.26 222	0.31 373	0.24 399	0.59 442	0.26 400	0.77 452	0.63 480	0.58 531	0.48 384	0.57 486	0.35 402	0.40 268	0.50 500	0.14 526	0.10 372	0.14 524	0.10 276	0.15 294	0.15 344

RASNet	0.61 549	0.68 511	2.03 505	0.35 482	0.46 653	0.65 543	0.28 445	0.78 469	0.70 551	0.48 408	0.64 558	0.93 659	0.61 608	2.21 686	0.73 583	0.12 444	0.09 319	0.09 192	0.10 276	0.14 265	0.11 179

MSMDNet	0.46 391	0.44 370	2.28 560	0.26 222	0.20 312	0.55 370	0.21 228	0.75 427	0.64 488	0.48 408	0.55 468	0.68 552	0.56 579	0.46 323	0.30 342	0.11 381	0.10 372	0.13 485	0.10 276	0.18 386	0.15 344

ccs_rob	0.45 378	0.46 385	2.22 547	0.26 222	0.19 288	0.56 387	0.21 228	0.77 452	0.60 431	0.49 420	0.56 480	0.69 559	0.47 539	0.52 368	0.31 355	0.11 381	0.09 319	0.16 574	0.10 276	0.17 358	0.14 300

DISCO	0.57 522	0.34 269	1.87 440	0.45 613	0.34 556	0.84 648	0.35 541	0.84 521	0.78 625	0.59 545	0.63 541	1.06 688	0.53 567	1.10 515	0.82 599	0.12 444	0.09 319	0.11 348	0.10 276	0.22 457	0.18 422

MWDA-net	1.20 700	2.17 763	3.60 726	1.52 744	1.97 755	0.74 603	1.83 752	0.79 485	1.54 729	0.66 603	1.26 693	0.58 493	1.08 694	1.67 601	3.84 749	0.14 526	0.10 372	0.11 348	0.11 352	0.15 294	0.15 344

MWSP-net	0.51 463	0.48 401	1.30 234	0.31 373	0.21 329	0.59 442	0.84 704	0.83 508	0.65 504	0.54 473	0.50 411	0.69 559	0.75 648	0.43 287	1.28 667	0.13 480	0.10 372	0.11 348	0.11 352	0.13 229	0.16 380

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.26 135	0.57 457	0.93 152	0.24 143	0.13 70	0.39 146	0.13 14	0.32 31	0.36 147	0.21 138	0.15 40	0.18 103	0.17 98	0.28 113	0.18 91	0.10 286	0.09 319	0.13 485	0.11 352	0.14 265	0.32 613

GSStereo	0.36 260	0.32 240	1.17 203	0.34 465	0.60 692	0.55 370	0.21 228	0.62 333	0.41 219	0.22 161	0.22 130	0.17 82	0.18 131	0.44 298	0.16 52	0.10 286	0.16 562	0.08 78	0.11 352	0.33 588	0.84 721

GS-Stereo							0.21 228	0.62 333	0.41 219	0.22 161	0.22 130	0.17 82	0.18 131	0.44 298	0.16 52	0.10 286	0.16 562	0.08 78	0.11 352	0.33 588	0.84 721

G2L-Stereo	0.55 504	0.85 591	2.18 539	0.31 373	0.27 454	0.59 442	0.27 425	0.77 452	0.55 384	0.54 473	0.52 433	0.71 575	0.36 408	1.75 615	0.50 500	0.13 480	0.11 432	0.13 485	0.11 352	0.29 550	0.15 344

FLISNet	0.41 315	0.63 485	1.72 345	0.27 248	0.21 329	0.45 219	0.19 152	0.55 284	0.41 219	0.57 513	0.59 498	0.65 528	0.45 513	0.45 314	0.39 435	0.08 77	0.09 319	0.10 266	0.11 352	0.20 424	0.10 148

CoSv	0.41 315	0.63 485	1.72 345	0.27 248	0.21 329	0.45 219	0.19 152	0.55 284	0.41 219	0.57 513	0.59 498	0.65 528	0.45 513	0.45 314	0.39 435	0.08 77	0.09 319	0.10 266	0.11 352	0.20 424	0.10 148

AIO_rvc	0.41 315	0.64 490	1.29 231	0.58 679	0.39 603	0.37 122	0.24 351	0.50 231	0.43 244	0.28 258	0.23 146	0.25 220	0.16 88	0.99 499	0.19 119	0.10 286	0.16 562	0.08 78	0.11 352	0.25 503	0.85 723

tg	0.37 267	0.55 449	1.35 250	0.28 282	0.16 165	0.57 406	0.18 136	0.57 296	0.49 313	0.37 317	0.44 350	0.38 343	0.24 252	0.46 323	0.24 248	0.09 169	0.08 223	0.11 348	0.11 352	0.43 666	0.36 639

ACV-stereo	0.66 579	0.76 545	2.86 669	0.32 405	0.25 423	1.01 680	0.60 660	0.59 311	0.52 343	0.41 346	0.45 354	1.55 720	0.94 681	1.40 556	0.69 571	0.14 526	0.13 494	0.12 420	0.11 352	0.20 424	0.19 439

rvit_stereo_ft	0.31 206	0.61 469	1.18 205	0.32 405	0.21 329	0.28 29	0.27 425	0.55 284	0.48 305	0.23 185	0.27 197	0.28 262	0.26 289	0.32 176	0.25 263	0.13 480	0.09 319	0.11 348	0.11 352	0.13 229	0.14 300

test_sample3	0.50 446	0.41 340	1.88 442	0.32 405	0.19 288	0.57 406	0.25 376	0.92 594	0.64 488	0.52 449	0.49 401	0.47 423	0.35 402	1.79 624	0.37 417	0.13 480	0.10 372	0.12 420	0.11 352	0.16 334	0.16 380

MyStereo07	0.34 236	0.40 330	1.46 283	0.29 320	0.23 383	0.60 455	0.31 494	0.53 267	0.42 233	0.25 217	0.25 175	0.20 144	0.26 289	0.57 388	0.19 119	0.09 169	0.18 595	0.12 420	0.11 352	0.16 334	0.19 439

MyStereo04	0.48 414	0.40 330	2.65 639	0.29 320	0.23 383	0.60 455	0.31 494	0.83 508	0.75 605	0.47 389	0.36 289	0.53 454	0.42 488	0.53 374	0.39 435	0.09 169	0.18 595	0.12 420	0.11 352	0.16 334	0.19 439

CFNet_ucs	0.48 414	0.50 415	2.32 565	0.26 222	0.22 360	0.57 406	0.22 272	0.85 530	0.65 504	0.53 460	0.64 558	0.68 552	0.44 508	0.54 379	0.31 355	0.13 480	0.12 466	0.16 574	0.11 352	0.19 408	0.17 402

4D-IteraStereo	0.44 355	0.96 635	2.63 635	0.27 248	0.30 496	0.45 219	0.25 376	0.52 258	0.50 324	0.40 337	0.31 250	0.40 359	0.19 159	0.35 217	0.32 368	0.09 169	0.06 27	0.12 420	0.11 352	0.19 408	0.30 593

gwcnet-sp	0.49 434	0.43 357	2.54 623	0.31 373	0.22 360	0.67 557	0.31 494	0.78 469	0.65 504	0.58 531	0.47 370	0.46 415	0.43 499	0.76 463	0.46 475	0.11 381	0.11 432	0.11 348	0.11 352	0.15 294	0.14 300

scenet	0.49 434	0.43 357	2.54 623	0.31 373	0.22 360	0.67 557	0.31 494	0.78 469	0.65 504	0.58 531	0.47 370	0.46 415	0.43 499	0.76 463	0.46 475	0.11 381	0.11 432	0.11 348	0.11 352	0.15 294	0.14 300

CASS	0.39 297	0.30 217	1.61 318	0.32 405	0.17 199	0.53 348	0.24 351	0.70 384	0.49 313	0.59 545	0.54 458	0.40 359	0.40 459	0.41 274	0.30 342	0.17 588	0.10 372	0.14 524	0.11 352	0.18 386	0.17 402
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.49 434	0.43 357	2.54 623	0.31 373	0.22 360	0.67 557	0.31 494	0.78 469	0.65 504	0.58 531	0.47 370	0.46 415	0.43 499	0.76 463	0.46 475	0.11 381	0.11 432	0.11 348	0.11 352	0.15 294	0.14 300

DisPM	0.43 345	0.33 250	1.78 383	0.57 676	0.18 250	0.59 442	0.63 672	0.53 267	0.61 449	0.60 555	0.53 446	0.38 343	0.26 289	0.75 459	0.29 319	0.12 444	0.07 100	0.12 420	0.11 352	0.11 168	0.14 300

IER	0.43 345	0.38 309	1.69 333	0.26 222	0.25 423	0.66 550	0.26 400	0.71 389	0.55 384	0.54 473	0.59 498	0.60 504	0.53 567	0.52 368	0.39 435	0.11 381	0.08 223	0.11 348	0.11 352	0.14 265	0.11 179

NINENet	0.50 446	0.33 250	1.69 333	0.55 667	0.25 423	0.91 666	0.23 314	0.98 643	0.71 561	0.53 460	0.55 468	0.66 535	0.30 364	1.22 533	0.32 368	0.15 549	0.13 494	0.16 574	0.11 352	0.16 334	0.13 271

GMOStereo	0.41 315	0.62 475	1.78 383	0.28 282	0.36 578	0.51 318	0.31 494	0.53 267	0.44 252	0.57 513	0.48 384	0.41 365	0.27 310	0.28 113	0.23 220	0.08 77	0.38 702	0.13 485	0.11 352	0.34 600	0.11 179

error version	0.41 315	0.62 475	1.78 383	0.28 282	0.36 578	0.51 318	0.31 494	0.53 267	0.44 252	0.57 513	0.48 384	0.41 365	0.27 310	0.28 113	0.23 220	0.08 77	0.38 702	0.13 485	0.11 352	0.34 600	0.11 179

test-v	0.41 315	0.62 475	1.78 383	0.28 282	0.36 578	0.51 318	0.31 494	0.53 267	0.44 252	0.57 513	0.48 384	0.41 365	0.27 310	0.28 113	0.23 220	0.08 77	0.38 702	0.13 485	0.11 352	0.34 600	0.11 179

AACVNet	0.54 492	0.78 565	1.73 348	0.36 505	0.21 329	0.57 406	0.25 376	0.71 389	0.51 331	0.55 492	0.59 498	0.64 523	0.41 470	2.13 682	0.41 451	0.14 526	0.11 432	0.14 524	0.11 352	0.33 588	0.15 344

ADLNet2	0.68 592	0.84 586	3.19 708	0.33 432	0.36 578	0.64 528	0.37 558	0.89 567	0.79 630	0.54 473	0.65 567	0.93 659	0.48 548	2.07 674	0.56 533	0.13 480	0.11 432	0.11 348	0.11 352	0.33 588	0.18 422

CrosDoStereo	0.94 672	0.37 295	2.53 617	0.25 174	0.32 528	0.54 355	3.76 767	0.72 396	0.60 431	0.70 622	1.40 705	0.53 454	1.49 722	1.78 620	3.09 734	0.10 286	0.08 223	0.11 348	0.11 352	0.21 440	0.11 179

FTStereo	0.76 632	0.18 7	2.35 573	0.71 700	0.21 329	0.73 597	1.79 751	0.57 296	0.53 361	1.07 693	1.63 714	1.29 708	2.13 741	0.75 459	0.29 319	0.19 617	0.08 223	0.12 420	0.11 352	0.11 168	0.40 661

ASMatch	0.60 541	0.43 357	2.58 629	0.91 717	0.36 578	0.56 387	0.25 376	0.52 258	0.61 449	0.47 389	1.21 690	0.47 423	0.66 625	1.34 548	0.94 611	0.10 286	0.08 223	0.11 348	0.11 352	0.10 129	0.16 380

DeepStereo_LL	0.94 672	0.37 295	2.53 617	0.25 174	0.32 528	0.54 355	3.76 767	0.72 396	0.60 431	0.70 622	1.40 705	0.53 454	1.49 722	1.78 620	3.09 734	0.10 286	0.08 223	0.11 348	0.11 352	0.21 440	0.11 179

THIR-Stereo	0.86 660	0.62 475	2.13 526	0.25 174	0.16 165	0.58 423	2.74 763	0.59 311	0.51 331	0.62 575	1.62 713	0.97 669	1.80 737	1.69 605	2.25 716	0.10 286	0.08 223	0.14 524	0.11 352	0.15 294	0.11 179

test-2	0.41 315	0.62 475	1.78 383	0.28 282	0.36 578	0.51 318	0.31 494	0.53 267	0.44 252	0.57 513	0.48 384	0.41 365	0.27 310	0.28 113	0.23 220	0.08 77	0.38 702	0.13 485	0.11 352	0.34 600	0.11 179

ICVP	0.46 391	0.29 197	2.41 584	0.33 432	0.22 360	0.59 442	0.55 645	0.75 427	0.50 324	0.44 364	0.60 515	0.49 437	0.35 402	0.53 374	0.37 417	0.16 572	0.16 562	0.14 524	0.11 352	0.15 294	0.15 344
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.37 267	0.53 430	1.41 267	0.28 282	0.15 128	0.52 339	0.20 180	0.54 280	0.46 280	0.37 317	0.43 339	0.41 365	0.23 234	0.36 231	0.26 277	0.09 169	0.15 544	0.12 420	0.11 352	0.41 656	0.37 646

MMNet	0.50 446	0.48 401	1.93 466	0.33 432	0.27 454	0.79 631	0.28 445	0.81 494	0.74 591	0.60 555	0.56 480	0.59 497	0.55 575	0.79 473	0.59 545	0.10 286	0.09 319	0.12 420	0.11 352	0.13 229	0.14 300

UNet	0.54 492	0.44 370	2.83 668	0.31 373	0.33 543	0.74 603	0.27 425	0.82 502	0.61 449	0.53 460	0.54 458	0.72 578	0.54 570	0.78 472	0.56 533	0.11 381	0.09 319	0.13 485	0.11 352	0.14 265	0.12 228

FENet	0.44 355	0.30 217	2.42 586	0.32 405	0.17 199	0.58 423	0.22 272	0.77 452	0.59 424	0.47 389	0.42 336	0.55 465	0.38 435	0.49 353	0.47 484	0.12 444	0.09 319	0.12 420	0.11 352	0.13 229	0.16 380

HGLStereo	0.54 492	0.69 515	2.00 496	0.35 482	0.40 614	0.66 550	0.30 481	0.83 508	0.62 467	0.57 513	0.69 589	0.69 559	0.54 570	1.07 510	0.55 525	0.13 480	0.13 494	0.13 485	0.11 352	0.19 408	0.17 402

GANet-RSSM	0.55 504	0.73 536	1.90 454	0.36 505	0.26 441	0.59 442	0.27 425	0.78 469	0.52 343	0.47 389	0.57 489	0.63 513	0.45 513	1.92 658	0.43 463	0.14 526	0.10 372	0.25 666	0.11 352	0.34 600	0.14 300

AdaStereo	0.44 355	0.38 309	1.79 403	0.34 465	0.20 312	0.57 406	0.28 445	0.92 594	0.69 541	0.52 449	0.55 468	0.61 507	0.33 391	0.48 342	0.39 435	0.17 588	0.08 223	0.17 595	0.11 352	0.18 386	0.12 228
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	0.37 267	0.27 153	0.79 112	0.39 557	0.29 478	0.38 140	0.21 228	0.47 195	0.51 331	0.32 289	0.17 67	0.79 611	0.23 234	0.64 418	1.04 634	0.11 381	0.07 100	0.09 192	0.12 395	0.35 614	0.15 344

z-mn7	0.80 644	1.52 724	2.62 634	0.36 505	0.28 468	1.01 680	0.48 625	0.90 573	1.29 709	0.69 616	1.35 703	0.85 634	0.59 595	2.03 668	1.09 640	0.14 526	0.12 466	0.14 524	0.12 395	0.32 579	0.20 458

DFGA-Net	0.51 463	1.06 672	1.75 360	0.30 342	0.24 399	0.54 355	0.22 272	0.63 342	0.60 431	0.48 408	0.51 418	0.35 321	0.27 310	1.82 633	0.53 514	0.10 286	0.08 223	0.12 420	0.12 395	0.37 631	0.15 344

S2M2_L	0.24 106	0.29 197	0.90 142	0.23 102	0.17 199	0.24 23	0.09 3	0.36 63	0.45 269	0.17 71	0.25 175	0.23 186	0.17 98	0.24 51	0.28 304	0.15 549	0.12 466	0.11 348	0.12 395	0.15 294	0.11 179
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FACV-RUCA	0.58 527	0.40 330	1.78 383	0.43 592	1.67 750	0.48 268	0.28 445	0.69 376	0.62 467	0.40 337	0.53 446	0.33 309	0.63 616	0.40 268	0.31 355	0.13 480	0.11 432	0.62 724	0.12 395	0.70 714	0.98 732

DDVS	0.62 554	0.40 330	1.40 265	2.21 758	0.35 569	0.87 658	1.00 718	0.69 376	0.50 324	0.53 460	0.56 480	0.90 651	0.37 425	1.22 533	0.47 484	0.15 549	0.14 513	0.14 524	0.12 395	0.19 408	0.22 488

DCVSM-stereo	0.49 434	0.29 197	2.49 607	0.29 320	0.22 360	0.53 348	0.52 633	0.58 302	0.49 313	0.69 616	0.46 363	0.79 611	0.48 548	0.53 374	0.42 454	0.13 480	0.14 513	0.15 555	0.12 395	0.20 424	0.20 458

Pointernet	0.29 179	0.25 121	1.49 293	0.24 143	0.20 312	0.47 251	0.15 60	0.62 333	0.47 301	0.22 161	0.29 218	0.26 235	0.20 174	0.28 113	0.20 159	0.10 286	0.07 100	0.07 2	0.12 395	0.10 129	0.07 23

test_sample5	0.51 463	0.43 357	1.83 421	0.32 405	0.18 250	0.55 370	0.26 400	0.92 594	0.65 504	0.53 460	0.59 498	0.45 403	0.36 408	1.87 642	0.36 409	0.13 480	0.10 372	0.13 485	0.12 395	0.17 358	0.16 380

test_sample4	0.50 446	0.42 349	1.88 442	0.32 405	0.19 288	0.56 387	0.26 400	0.93 602	0.65 504	0.54 473	0.54 458	0.45 403	0.36 408	1.79 624	0.36 409	0.13 480	0.10 372	0.13 485	0.12 395	0.17 358	0.16 380

xx1	0.46 391	0.64 490	2.07 509	0.35 482	0.14 95	0.76 614	0.25 376	0.74 415	1.01 681	0.31 279	0.38 310	0.46 415	0.36 408	0.69 445	0.19 119	0.10 286	0.24 650	0.12 420	0.12 395	0.12 192	0.14 300

DualNet	0.51 463	0.43 357	1.83 421	0.32 405	0.18 250	0.55 370	0.26 400	0.92 594	0.65 504	0.54 473	0.62 528	0.45 403	0.36 408	1.87 642	0.36 409	0.13 480	0.10 372	0.13 485	0.12 395	0.17 358	0.16 380

1111x	0.74 625	0.21 45	1.93 466	0.31 373	0.17 199	0.63 514	0.32 517	1.03 683	0.74 591	0.52 449	0.62 528	0.57 486	0.47 539	2.38 699	4.25 755	0.12 444	0.14 513	0.11 348	0.12 395	0.12 192	0.14 300

CASnet	0.28 166	0.31 231	1.20 211	0.28 282	0.11 23	0.47 251	0.19 152	0.44 140	0.44 252	0.38 328	0.31 250	0.23 186	0.17 98	0.29 134	0.19 119	0.10 286	0.06 27	0.15 555	0.12 395	0.16 334	0.07 23
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo	0.72 613	1.29 709	2.49 607	0.36 505	0.45 645	0.55 370	0.32 517	0.93 602	0.71 561	0.67 608	0.58 495	0.85 634	0.79 656	2.67 728	0.46 475	0.10 286	0.18 595	0.14 524	0.12 395	0.40 653	0.42 667

qqq	0.38 280	0.21 45	1.34 247	0.28 282	0.15 128	0.45 219	0.26 400	0.76 440	0.52 343	0.39 335	0.41 330	0.46 415	0.36 408	0.96 496	0.30 342	0.11 381	0.14 513	0.12 420	0.12 395	0.12 192	0.14 300

BUS	0.41 315	0.27 153	1.13 194	0.30 342	0.21 329	0.91 666	0.23 314	1.00 665	0.61 449	0.63 584	0.53 446	0.66 535	0.30 364	0.43 287	0.32 368	0.13 480	0.10 372	0.14 524	0.12 395	0.12 192	0.11 179

Wz-Net-LNSev	0.59 535	0.96 635	2.47 602	0.34 465	0.37 591	0.79 631	0.44 602	0.86 541	0.77 621	0.61 564	0.67 572	0.79 611	0.56 579	0.64 418	0.62 552	0.15 549	0.14 513	0.12 420	0.12 395	0.18 386	0.19 439

test_5	0.51 463	0.87 599	1.99 494	0.37 530	0.65 700	0.58 423	0.35 541	0.78 469	0.62 467	0.48 408	0.55 468	0.45 403	0.40 459	0.72 454	0.30 342	0.09 169	0.07 100	0.12 420	0.12 395	0.33 588	0.38 649

BSDual-CNN	0.41 315	0.27 153	1.13 194	0.30 342	0.21 329	0.76 614	0.31 494	1.00 665	0.61 449	0.63 584	0.53 446	0.63 513	0.37 425	0.43 287	0.38 424	0.13 480	0.10 372	0.14 524	0.12 395	0.12 192	0.11 179

hknet	0.47 407	0.29 197	1.70 337	0.30 342	0.24 399	0.76 614	0.31 494	1.00 665	0.64 488	0.63 584	0.53 446	0.80 615	0.38 435	0.77 468	0.37 417	0.11 381	0.10 372	0.14 524	0.12 395	0.12 192	0.11 179

psmg	0.41 315	0.27 153	1.13 194	0.27 248	0.21 329	0.75 610	0.36 549	0.90 573	0.61 449	0.59 545	0.59 498	0.63 513	0.37 425	0.43 287	0.38 424	0.13 480	0.10 372	0.13 485	0.12 395	0.13 229	0.11 179

dd	0.42 336	0.96 635	1.77 378	0.31 373	0.17 199	0.57 406	0.26 400	0.49 222	0.68 532	0.41 346	0.40 324	0.34 317	0.27 310	0.45 314	0.40 443	0.17 588	0.10 372	0.13 485	0.12 395	0.21 440	0.12 228

IPLG	0.69 597	0.84 586	2.43 590	0.35 482	0.21 329	1.65 724	0.61 664	1.36 720	0.58 411	1.39 722	0.51 418	0.37 334	0.87 670	1.41 557	0.36 409	0.09 169	0.07 100	0.14 524	0.12 395	0.32 579	0.11 179

PSM-softLoss	0.48 414	0.27 153	1.85 427	0.51 644	0.17 199	0.61 475	0.40 574	0.61 329	0.57 400	0.52 449	0.48 384	0.39 350	0.25 269	1.46 565	0.77 589	0.12 444	0.08 223	0.13 485	0.12 395	0.12 192	0.14 300

KMStereo	0.48 414	0.27 153	1.85 427	0.51 644	0.17 199	0.61 475	0.40 574	0.61 329	0.57 400	0.52 449	0.48 384	0.39 350	0.25 269	1.46 565	0.77 589	0.12 444	0.08 223	0.13 485	0.12 395	0.12 192	0.14 300

sCroCo_RVC	0.33 225	0.32 240	1.89 449	0.34 465	0.27 454	0.30 45	0.22 272	0.48 211	0.44 252	0.22 161	0.33 271	0.25 220	0.25 269	0.32 176	0.24 248	0.14 526	0.16 562	0.12 420	0.12 395	0.15 294	0.13 271

GMStereo	0.38 280	0.99 653	1.91 460	0.27 248	0.16 165	0.39 146	0.23 314	0.47 195	0.62 467	0.38 328	0.34 280	0.25 220	0.25 269	0.39 261	0.29 319	0.14 526	0.08 223	0.10 266	0.12 395	0.15 294	0.11 179
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.46 391	0.28 182	1.73 348	0.33 432	0.32 528	0.65 543	0.38 565	0.83 508	0.59 424	0.57 513	0.52 433	0.61 507	0.40 459	0.75 459	0.52 510	0.13 480	0.12 466	0.13 485	0.12 395	0.15 294	0.11 179

ac_64	0.55 504	0.46 385	1.92 463	0.36 505	0.34 556	0.63 514	0.31 494	0.82 502	0.61 449	0.55 492	0.51 418	0.89 649	0.48 548	1.83 634	0.55 525	0.14 526	0.11 432	0.12 420	0.12 395	0.18 386	0.12 228

cf-r	0.53 485	0.81 575	2.15 532	0.33 432	0.28 468	0.60 455	0.28 445	0.78 469	0.64 488	0.51 440	0.60 515	0.75 594	0.40 459	1.32 545	0.43 463	0.13 480	0.09 319	0.11 348	0.12 395	0.15 294	0.14 300

GwcNet-RSSM	0.57 522	0.94 625	2.13 526	0.32 405	0.25 423	0.60 455	0.30 481	0.80 490	0.66 520	0.52 449	0.64 558	0.71 575	0.40 459	1.79 624	0.50 500	0.13 480	0.09 319	0.12 420	0.12 395	0.21 440	0.15 344

CCAANet	0.55 504	0.73 536	2.47 602	0.30 342	0.24 399	0.55 370	0.24 351	0.84 521	0.64 488	0.40 337	0.67 572	0.56 479	0.36 408	1.87 642	0.41 451	0.10 286	0.08 223	0.13 485	0.12 395	0.11 168	0.13 271

PWCDC_ROB	0.72 613	1.06 672	2.09 515	0.47 625	0.36 578	0.78 627	0.26 400	0.98 643	1.34 712	0.61 564	2.07 724	0.64 523	0.61 608	0.83 477	0.71 576	0.31 690	0.14 513	0.15 555	0.12 395	0.60 708	0.21 473

SME	0.53 485	1.10 678	1.55 306	0.35 482	0.20 312	0.65 543	0.25 376	0.67 367	0.48 305	0.47 389	0.49 401	0.35 321	0.36 408	1.79 624	0.51 506	0.26 671	0.10 372	0.12 420	0.13 429	0.45 677	0.25 542

rvit_0105_6	0.31 206	0.29 197	1.00 169	0.31 373	0.18 250	0.35 94	0.25 376	0.51 242	0.61 449	0.25 217	0.28 209	0.32 297	0.25 269	0.39 261	0.25 263	0.18 601	0.16 562	0.15 555	0.13 429	0.14 265	0.13 271

rvit_0105_4	0.35 250	0.35 279	1.45 281	0.31 373	0.18 250	0.37 122	0.28 445	0.59 311	0.62 467	0.27 251	0.31 250	0.35 321	0.27 310	0.43 287	0.25 263	0.18 601	0.16 562	0.15 555	0.13 429	0.15 294	0.12 228

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 267	1.34 717	1.24 219	0.23 102	0.12 37	0.33 73	0.20 180	0.40 97	0.33 83	0.25 217	0.21 110	0.16 63	0.14 37	0.27 92	0.63 554	0.55 718	0.06 27	0.11 348	0.13 429	0.25 503	0.49 683

test_sample6	0.52 479	0.44 370	1.81 411	0.33 432	0.18 250	0.55 370	0.27 425	0.94 611	0.66 520	0.54 473	0.62 528	0.47 423	0.36 408	1.97 661	0.38 424	0.14 526	0.10 372	0.13 485	0.13 429	0.17 358	0.16 380

MyStereo8	0.54 492	0.80 570	2.76 658	0.32 405	0.33 543	0.71 583	0.20 180	0.87 552	0.57 400	0.51 440	0.59 498	0.50 440	0.33 391	0.68 439	0.55 525	0.10 286	0.29 679	0.10 266	0.13 429	0.21 440	0.34 628

mmm	0.38 280	0.21 45	1.18 205	0.35 482	0.17 199	0.49 287	0.26 400	0.78 469	0.52 343	0.50 427	0.57 489	0.41 365	0.37 425	0.71 452	0.31 355	0.11 381	0.13 494	0.14 524	0.13 429	0.15 294	0.14 300

ffm	0.47 407	0.23 87	2.01 497	0.30 342	0.21 329	0.57 406	0.26 400	0.74 415	0.88 658	0.53 460	0.63 541	0.66 535	0.39 449	0.63 416	0.19 119	0.10 286	0.24 650	0.15 555	0.13 429	0.25 503	0.36 639

ff1	0.73 622	0.23 87	2.01 497	0.30 342	0.21 329	0.57 406	0.26 400	0.74 415	0.88 658	0.53 460	0.63 541	0.66 535	0.39 449	2.52 717	3.43 745	0.10 286	0.24 650	0.15 555	0.13 429	0.25 503	0.36 639

mmx	0.72 613	0.23 87	2.01 497	0.30 342	0.21 329	0.57 406	0.26 400	0.99 655	0.76 616	0.53 460	0.63 541	0.66 535	0.39 449	2.52 717	3.43 745	0.13 480	0.10 372	0.15 555	0.13 429	0.15 294	0.15 344

xxx	0.72 613	0.23 87	2.01 497	0.30 342	0.21 329	0.57 406	0.26 400	0.99 655	0.76 616	0.53 460	0.63 541	0.66 535	0.39 449	2.52 717	3.43 745	0.13 480	0.10 372	0.15 555	0.13 429	0.15 294	0.15 344

anonymousdsp2	0.34 236	0.24 106	1.16 202	0.28 282	0.15 128	0.57 406	0.23 314	0.79 485	0.47 301	0.38 328	0.37 295	0.40 359	0.25 269	0.47 335	0.21 181	0.09 169	0.07 100	0.10 266	0.13 429	0.19 408	0.27 564

CIPLG	0.56 514	1.19 698	2.46 596	0.80 709	0.31 517	0.61 475	0.57 654	0.76 440	0.57 400	0.56 502	0.63 541	0.41 365	0.30 364	0.45 314	0.40 443	0.11 381	0.20 620	0.13 485	0.13 429	0.35 614	0.19 439

PSMNet-ADL	0.51 463	0.38 309	1.65 322	0.35 482	0.21 329	0.67 557	0.26 400	0.74 415	0.55 384	0.42 351	0.52 433	0.70 570	0.45 513	1.91 654	0.57 537	0.15 549	0.13 494	0.11 348	0.13 429	0.15 294	0.20 458

PFNet+	0.45 378	0.37 295	1.86 435	0.46 619	0.18 250	0.58 423	0.77 697	0.52 258	0.64 488	0.56 502	0.48 384	0.39 350	0.26 289	0.93 491	0.32 368	0.13 480	0.09 319	0.14 524	0.13 429	0.12 192	0.15 344

RAFT-RH_RVC	0.61 549	0.50 415	2.33 568	0.36 505	0.29 478	0.60 455	0.18 136	0.44 140	0.58 411	0.76 643	1.91 722	0.47 423	0.29 353	1.60 592	1.23 661	0.14 526	0.07 100	0.13 485	0.13 429	0.10 129	0.09 105

RAFT	0.45 378	0.92 617	1.59 312	0.34 465	0.19 288	0.46 239	0.35 541	0.65 353	0.49 313	0.49 420	0.49 401	0.70 570	0.40 459	0.47 335	0.32 368	0.11 381	0.16 562	0.14 524	0.13 429	0.51 694	0.13 271

GMM-Stereo	0.50 446	0.23 87	2.41 584	0.54 660	0.24 399	0.77 622	0.46 613	0.59 311	0.57 400	0.58 531	0.73 612	0.47 423	0.43 499	0.68 439	0.27 289	0.10 286	0.06 27	0.13 485	0.13 429	0.14 265	0.44 671

Anonymous3	0.42 336	0.35 279	2.09 515	0.33 432	0.24 399	0.72 589	0.31 494	0.74 415	0.55 384	0.35 304	0.40 324	0.33 309	0.29 353	0.44 298	0.28 304	0.18 601	0.18 595	0.13 485	0.13 429	0.17 358	0.17 402

sAnonymous2	0.38 280	0.62 475	2.15 532	0.31 373	0.24 399	0.34 85	0.27 425	0.53 267	0.46 280	0.24 196	0.29 218	0.23 186	0.28 330	0.28 113	0.22 209	0.12 444	0.09 319	0.11 348	0.13 429	0.38 638	0.35 631

CroCo_RVC	0.38 280	0.62 475	2.15 532	0.31 373	0.24 399	0.34 85	0.27 425	0.53 267	0.46 280	0.24 196	0.29 218	0.23 186	0.28 330	0.28 113	0.22 209	0.12 444	0.09 319	0.11 348	0.13 429	0.38 638	0.35 631

HCRNet	0.46 391	0.49 407	1.65 322	0.38 547	0.29 478	0.58 423	0.22 272	0.75 427	0.62 467	0.47 389	0.49 401	0.48 435	0.36 408	1.12 522	0.37 417	0.15 549	0.10 372	0.15 555	0.13 429	0.17 358	0.17 402

ARAFT	0.60 541	1.23 702	3.10 697	0.28 282	0.16 165	0.64 528	0.36 549	0.90 573	0.67 529	0.61 564	0.49 401	0.55 465	0.31 374	1.24 540	0.32 368	0.10 286	0.08 223	0.14 524	0.13 429	0.37 631	0.21 473

hitnet-ft	0.67 584	0.80 570	1.90 454	0.28 282	0.22 360	0.69 575	0.36 549	0.85 530	0.65 504	0.56 502	0.84 638	1.03 681	0.95 684	2.32 694	0.55 525	0.23 653	0.14 513	0.41 704	0.13 429	0.24 489	0.17 402

CFNet-ft	0.51 463	0.76 545	1.79 403	0.28 282	0.30 496	0.63 514	0.28 445	0.66 356	0.55 384	0.45 375	0.57 489	0.74 588	0.41 470	1.46 565	0.42 454	0.14 526	0.10 372	0.28 673	0.13 429	0.18 386	0.14 300

CFNet_RVC	0.51 463	0.76 545	1.79 403	0.28 282	0.30 496	0.63 514	0.28 445	0.66 356	0.55 384	0.45 375	0.57 489	0.74 588	0.41 470	1.46 565	0.42 454	0.14 526	0.10 372	0.28 673	0.13 429	0.18 386	0.14 300

NVstereo2D	0.58 527	0.40 330	2.03 505	0.35 482	0.35 569	0.69 575	0.39 571	0.91 585	0.80 633	0.47 389	0.53 446	0.67 545	0.46 529	1.99 665	0.48 490	0.19 617	0.11 432	0.17 595	0.13 429	0.25 503	0.25 542

DN-CSS_ROB	0.48 414	1.23 702	1.99 494	0.39 557	0.22 360	0.56 387	0.19 152	0.75 427	0.61 449	0.45 375	0.62 528	0.41 365	0.31 374	0.70 450	0.32 368	0.11 381	0.08 223	0.14 524	0.13 429	0.36 622	0.12 228

PWC_ROB	0.70 601	0.94 625	1.88 442	0.39 557	0.39 603	0.62 496	0.30 481	0.98 643	0.94 671	0.91 678	1.29 697	0.77 602	0.62 613	1.62 596	1.03 633	0.18 601	0.11 432	0.18 617	0.13 429	0.51 694	0.22 488

DNSM	0.56 514	0.71 523	0.86 128	0.25 174	0.14 95	0.44 209	0.20 180	0.48 211	0.44 252	0.21 138	0.45 354	0.26 235	0.22 207	1.29 543	1.02 630	0.11 381	0.47 719	0.08 78	0.14 458	1.91 757	1.50 754

WAFT-Stereo (ZS)	0.20 25	0.29 197	0.90 142	0.17 1	0.13 70	0.21 16	0.17 111	0.29 12	0.24 8	0.15 21	0.17 67	0.10 1	0.13 23	0.20 5	0.19 119	0.08 77	0.09 319	0.11 348	0.14 458	0.13 229	0.11 179

zh-mn7	0.80 644	1.54 725	3.00 689	0.35 482	0.27 454	0.72 589	0.41 580	0.93 602	1.11 695	1.00 687	1.28 695	0.75 594	0.57 585	1.87 642	1.18 654	0.16 572	0.13 494	0.14 524	0.14 458	0.26 525	0.21 473

w-ln-seven-2	0.68 592	1.13 685	2.46 596	0.36 505	0.27 454	0.65 543	0.44 602	0.87 552	0.83 644	0.69 616	0.75 618	0.72 578	0.63 616	1.56 581	1.15 649	0.13 480	0.13 494	0.15 555	0.14 458	0.35 614	0.19 439

AIO-test1	0.45 378	0.87 599	2.27 558	0.33 432	0.33 543	0.50 301	0.22 272	0.74 415	0.66 520	0.29 267	0.41 330	0.29 275	0.22 207	0.73 455	0.29 319	0.09 169	0.08 223	0.12 420	0.14 458	0.30 562	0.22 488

UGAM	0.58 527	0.47 396	2.21 543	0.30 342	0.19 288	0.53 348	0.34 533	0.59 311	0.63 480	0.44 364	0.73 612	0.78 606	0.37 425	2.58 721	0.39 435	0.10 286	0.08 223	0.17 595	0.14 458	0.42 664	0.17 402

H2IRNET	0.40 307	0.61 469	1.90 454	0.29 320	0.17 199	0.54 355	0.18 136	0.52 258	0.50 324	0.27 251	0.56 480	0.47 423	0.35 402	0.46 323	0.33 381	0.10 286	0.07 100	0.12 420	0.14 458	0.32 579	0.12 228

LL-Strereo2	0.41 315	0.90 612	1.83 421	0.44 599	0.24 399	0.54 355	0.27 425	0.58 302	0.45 269	0.41 346	0.33 271	0.44 394	0.21 189	0.44 298	0.34 391	0.09 169	0.08 223	0.16 574	0.14 458	0.17 358	0.17 402

ssnet_v2	0.55 504	0.60 464	1.86 435	0.32 405	0.22 360	0.72 589	0.44 602	0.94 611	0.74 591	0.63 584	0.54 458	0.81 618	0.47 539	0.77 468	0.70 573	0.16 572	0.14 513	0.14 524	0.14 458	0.30 562	0.30 593

Wz-Net-MNSev	0.65 573	0.97 643	2.19 541	0.36 505	0.33 543	0.90 664	0.60 660	0.92 594	0.81 640	0.75 639	0.72 609	0.73 582	0.65 620	1.39 553	0.71 576	0.16 572	0.13 494	0.14 524	0.14 458	0.24 489	0.18 422

ACRE	0.56 514	1.14 687	2.77 661	0.76 705	0.28 468	0.60 455	0.56 650	0.76 440	0.58 411	0.55 492	0.62 528	0.41 365	0.29 353	0.44 298	0.39 435	0.11 381	0.19 608	0.13 485	0.14 458	0.36 622	0.18 422

KYRaft	0.48 414	0.29 197	1.75 360	0.33 432	0.21 329	0.75 610	0.44 602	0.58 302	0.57 400	0.64 594	0.93 658	0.53 454	0.72 639	0.60 406	0.24 248	0.10 286	0.07 100	0.12 420	0.14 458	0.12 192	0.54 689

DRaft	0.62 554	0.38 309	1.76 369	0.24 143	0.16 165	0.64 528	0.66 675	0.53 267	0.53 361	0.67 608	0.99 668	0.38 343	1.00 686	1.44 559	2.10 711	0.10 286	0.14 513	0.10 266	0.14 458	0.18 386	0.21 473

pcwnet_v2	0.64 565	0.49 407	4.41 742	0.32 405	0.27 454	0.60 455	0.25 376	0.97 639	0.88 658	0.59 545	0.70 599	0.63 513	0.55 575	0.66 435	0.37 417	0.17 588	0.15 544	0.15 555	0.14 458	0.21 440	0.23 515

RALAANet	0.43 345	0.98 648	1.90 454	0.32 405	0.23 383	0.48 268	0.19 152	0.67 367	0.53 361	0.48 408	0.45 354	0.39 350	0.30 364	0.48 342	0.37 417	0.10 286	0.08 223	0.11 348	0.14 458	0.27 537	0.10 148

ADLNet	0.60 541	0.71 523	1.95 479	0.35 482	0.34 556	0.67 557	0.34 533	0.90 573	0.74 591	0.68 614	0.62 528	0.80 615	0.45 513	1.78 620	0.64 559	0.14 526	0.11 432	0.14 524	0.14 458	0.29 550	0.21 473

RAFT + AFF	0.64 565	1.20 699	1.95 479	0.34 465	0.33 543	0.67 557	0.52 633	0.99 655	0.74 591	0.53 460	0.58 495	0.57 486	0.80 657	1.76 616	0.51 506	0.12 444	0.27 674	0.15 555	0.14 458	0.43 666	0.29 580

delet	0.52 479	0.54 439	1.62 320	0.31 373	0.35 569	0.74 603	0.46 613	0.85 530	0.74 591	0.55 492	0.60 515	0.67 545	0.50 558	1.12 522	0.57 537	0.11 381	0.11 432	0.13 485	0.14 458	0.16 334	0.12 228

DSFCA	0.54 492	0.35 279	1.41 267	0.28 282	0.28 468	0.79 631	0.88 707	0.76 440	0.70 551	0.72 630	0.66 569	0.67 545	0.57 585	1.17 529	0.63 554	0.16 572	0.14 513	0.13 485	0.14 458	0.16 334	0.13 271

RYNet	0.70 601	0.56 451	2.25 555	0.35 482	0.41 623	0.86 654	0.43 591	0.94 611	0.82 641	0.62 575	0.53 446	0.91 653	0.60 599	2.70 729	1.00 624	0.14 526	0.11 432	0.16 574	0.14 458	0.25 503	0.27 564

TDLM	0.67 584	0.92 617	1.76 369	0.37 530	0.24 399	0.66 550	0.56 650	0.82 502	0.74 591	1.16 700	0.62 528	0.61 507	0.48 548	2.70 729	0.50 500	0.20 628	0.11 432	0.35 693	0.14 458	0.32 579	0.16 380

CFNet	0.58 527	0.96 635	1.78 383	0.33 432	0.25 423	0.63 514	0.22 272	0.88 561	0.75 605	0.46 387	0.59 498	0.58 493	0.40 459	2.29 690	0.48 490	0.12 444	0.09 319	0.15 555	0.14 458	0.30 562	0.15 344

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 504	0.92 617	2.36 576	0.38 547	0.37 591	0.60 455	0.28 445	0.82 502	0.62 467	0.62 575	0.55 468	0.72 578	0.45 513	1.00 502	0.43 463	0.15 549	0.11 432	0.14 524	0.14 458	0.15 294	0.16 380
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	0.50 446	0.70 521	1.94 476	0.29 320	0.26 441	0.63 514	0.31 494	0.80 490	0.48 305	0.61 564	0.55 468	0.66 535	0.38 435	0.98 498	0.40 443	0.19 617	0.14 513	0.14 524	0.14 458	0.23 472	0.17 402

StereoDRNet-Refined	0.50 446	0.41 340	1.50 297	0.33 432	0.21 329	0.68 569	0.26 400	0.81 494	0.68 532	0.67 608	0.68 580	0.73 582	0.42 488	1.10 515	0.59 545	0.11 381	0.08 223	0.14 524	0.14 458	0.25 503	0.21 473
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	0.64 565	0.88 603	2.35 573	0.41 577	0.45 645	0.73 597	0.47 621	0.94 611	0.74 591	0.75 639	0.54 458	0.74 588	0.47 539	1.70 606	0.72 580	0.15 549	0.14 513	0.15 555	0.14 458	0.20 424	0.19 439

DLCB_ROB	0.54 492	0.55 449	1.49 293	0.36 505	0.25 423	0.65 543	0.36 549	0.80 490	0.70 551	0.72 630	0.69 589	0.83 625	0.46 529	1.53 578	0.60 547	0.13 480	0.12 466	0.14 524	0.14 458	0.14 265	0.13 271

GEAR-Net	0.32 213	0.19 12	1.32 240	0.31 373	0.14 95	0.32 65	0.21 228	0.70 384	0.34 97	0.22 161	0.28 209	0.22 168	0.27 310	0.35 217	0.27 289	0.09 169	0.16 562	0.08 78	0.15 485	0.25 503	0.45 672

MEA-ACV	0.48 414	0.31 231	1.43 273	0.30 342	0.19 288	0.64 528	0.29 471	0.85 530	0.67 529	0.55 492	0.59 498	0.63 513	0.58 591	1.22 533	0.53 514	0.12 444	0.12 466	0.12 420	0.15 485	0.13 229	0.14 300

SE	0.33 225	0.44 370	0.89 138	0.29 320	0.15 128	0.50 301	0.24 351	0.50 231	0.34 97	0.34 298	0.46 363	0.27 249	0.36 408	0.28 113	0.29 319	0.18 601	0.08 223	0.12 420	0.15 485	0.41 656	0.32 613

derf	0.19 9	0.19 12	0.64 53	0.35 482	0.12 37	0.32 65	0.14 35	0.30 20	0.31 53	0.14 12	0.13 19	0.17 82	0.13 23	0.27 92	0.14 7	0.08 77	0.08 223	0.07 2	0.15 485	0.07 5	0.09 105

Selective-IGEV-i32	0.29 179	0.23 87	1.28 227	0.27 248	0.30 496	0.35 94	0.20 180	0.56 290	0.38 173	0.21 138	0.30 233	0.22 168	0.18 131	0.37 242	0.18 91	0.07 29	0.06 27	0.08 78	0.15 485	0.16 334	0.29 580

w-ln-seven	0.74 625	1.05 670	2.54 623	0.37 530	0.34 556	1.03 683	0.47 621	1.00 665	1.08 690	0.90 676	0.85 642	0.85 634	0.57 585	1.37 551	1.26 664	0.14 526	0.13 494	0.16 574	0.15 485	0.31 570	0.20 458

rvit_0105_5	0.36 260	0.39 322	1.48 290	0.30 342	0.18 250	0.41 172	0.30 481	0.64 346	0.62 467	0.30 273	0.33 271	0.37 334	0.29 353	0.41 274	0.28 304	0.18 601	0.16 562	0.15 555	0.15 485	0.15 294	0.14 300

rvit_stereo_0075_2	0.40 307	0.40 330	1.88 442	0.33 432	0.32 528	0.41 172	0.22 272	0.58 302	0.53 361	0.38 328	0.51 418	0.40 359	0.27 310	0.44 298	0.29 319	0.20 628	0.15 544	0.22 647	0.15 485	0.18 386	0.23 515

test_sample7	0.47 407	0.33 250	1.49 293	0.34 465	0.20 312	0.51 318	0.30 481	0.93 602	0.66 520	0.57 513	0.51 418	0.55 465	0.45 513	1.11 518	0.38 424	0.17 588	0.14 513	0.16 574	0.15 485	0.19 408	0.18 422

IGEV++	0.34 236	0.43 357	1.32 240	0.31 373	0.14 95	0.32 65	0.21 228	0.70 384	0.34 97	0.22 161	0.28 209	0.22 168	0.27 310	0.35 217	0.27 289	0.09 169	0.39 709	0.08 78	0.15 485	0.25 503	0.45 672

StereoVision	0.45 378	0.72 528	1.94 476	0.33 432	0.32 528	0.47 251	0.26 400	0.68 372	0.57 400	0.32 289	0.89 651	0.45 403	0.27 310	0.49 353	0.36 409	0.13 480	0.15 544	0.16 574	0.15 485	0.19 408	0.13 271

Selective-IGEV	0.29 179	0.23 87	1.28 227	0.27 248	0.30 496	0.35 94	0.20 180	0.56 290	0.38 173	0.21 138	0.30 233	0.22 168	0.18 131	0.37 242	0.18 91	0.07 29	0.06 27	0.08 78	0.15 485	0.16 334	0.29 580

test_4	0.40 307	0.37 295	2.01 497	0.29 320	0.21 329	0.50 301	0.28 445	0.47 195	0.39 188	0.42 351	0.76 621	0.38 343	0.22 207	0.52 368	0.33 381	0.08 77	0.07 100	0.11 348	0.15 485	0.28 543	0.07 23

IPLGR_C	0.58 527	1.25 705	2.72 649	0.80 709	0.31 517	0.60 455	0.61 664	0.76 440	0.58 411	0.56 502	0.62 528	0.41 365	0.31 374	0.43 287	0.40 443	0.11 381	0.22 636	0.13 485	0.15 485	0.35 614	0.19 439

SACVNet	0.60 541	0.74 541	1.90 454	0.37 530	0.28 468	0.64 528	0.37 558	0.86 541	0.61 449	0.65 601	0.62 528	0.69 559	0.44 508	2.08 676	0.42 454	0.18 601	0.14 513	0.16 574	0.15 485	0.38 638	0.24 530

PSM-AAD	0.63 561	0.22 63	1.77 378	0.37 530	0.23 383	0.86 654	1.17 730	0.59 311	0.60 431	0.64 594	0.71 604	0.68 552	2.93 749	0.65 430	0.31 355	0.09 169	0.07 100	0.17 595	0.15 485	0.13 229	0.33 624

rafts_anoy	0.43 345	0.89 608	1.96 488	0.32 405	0.30 496	0.48 268	0.24 351	0.62 333	0.49 313	0.37 317	0.38 310	0.33 309	0.30 364	0.51 364	0.34 391	0.10 286	0.39 709	0.13 485	0.15 485	0.17 358	0.15 344

FINET	0.65 573	0.95 632	3.06 693	0.35 482	0.40 614	0.58 423	0.48 625	0.92 594	1.10 693	0.57 513	0.68 580	0.47 423	0.44 508	1.15 527	0.60 547	0.23 653	0.21 630	0.17 595	0.15 485	0.26 525	0.25 542

Syn2CoEx	0.70 601	1.07 675	2.74 656	0.43 592	0.30 496	0.64 528	0.42 584	0.99 655	0.78 625	0.62 575	0.78 626	0.74 588	0.72 639	1.92 658	0.61 550	0.20 628	0.17 583	0.19 624	0.15 485	0.29 550	0.22 488

psm_up	0.57 522	0.61 469	1.83 421	0.35 482	0.30 496	0.64 528	0.37 558	0.90 573	0.68 532	0.59 545	0.55 468	0.68 552	0.54 570	1.91 654	0.46 475	0.16 572	0.15 544	0.16 574	0.15 485	0.23 472	0.13 271

GwcNet	0.69 597	0.71 523	3.12 700	0.36 505	0.45 645	0.81 640	0.44 602	0.86 541	0.84 647	0.60 555	0.74 615	0.82 623	0.49 555	1.65 598	0.66 562	0.16 572	0.15 544	0.15 555	0.15 485	0.31 570	0.24 530

DMCA-RVC	0.62 554	0.96 635	2.63 635	0.36 505	0.90 718	0.56 387	0.31 494	0.69 376	0.57 400	0.68 614	0.52 433	0.59 497	0.56 579	1.23 537	0.53 514	0.16 572	0.38 702	0.20 634	0.15 485	0.20 424	0.15 344

ADCP+	0.94 672	1.12 682	3.14 701	0.34 465	0.39 603	1.06 686	0.79 698	0.89 567	0.80 633	0.66 603	0.67 572	0.85 634	1.55 725	0.93 491	4.55 757	0.13 480	0.11 432	0.16 574	0.15 485	0.26 525	0.25 542

SANet	1.20 700	1.21 700	3.33 719	0.38 547	0.27 454	1.73 728	0.85 705	1.10 696	2.49 756	1.16 700	1.83 720	1.72 724	1.50 724	2.37 696	2.84 732	0.18 601	0.16 562	0.16 574	0.15 485	0.32 579	0.32 613

XPNet_ROB	0.61 549	0.72 528	1.66 327	0.37 530	0.27 454	0.67 557	0.47 621	0.89 567	0.71 561	0.78 649	0.70 599	0.81 618	0.53 567	1.70 606	0.76 587	0.21 636	0.16 562	0.16 574	0.15 485	0.20 424	0.21 473

Selective-IGEV-i16pc	0.75 628	0.29 197	5.48 751	0.32 405	0.19 288	1.18 704	0.62 669	0.86 541	0.74 591	0.37 317	0.51 418	0.53 454	0.29 353	2.10 680	0.35 403	0.22 649	0.23 645	0.12 420	0.16 510	0.22 457	0.19 439

FlowAnything_test	0.23 95	0.32 240	0.52 7	0.28 282	0.17 199	0.37 122	0.20 180	0.38 79	0.24 8	0.24 196	0.20 101	0.21 160	0.17 98	0.26 84	0.25 263	0.13 480	0.10 372	0.14 524	0.16 510	0.17 358	0.12 228

zh-sn7	0.89 666	1.73 738	3.09 696	0.39 557	0.30 496	0.82 643	0.63 672	0.96 630	0.87 653	0.79 651	1.12 685	0.84 630	0.87 670	2.42 705	1.63 686	0.16 572	0.17 583	0.16 574	0.16 510	0.34 600	0.29 580

ITSA-stereo	0.48 414	0.33 250	1.20 211	0.33 432	0.18 250	0.60 455	0.29 471	0.94 611	0.80 633	0.50 427	0.49 401	0.53 454	0.59 595	1.25 541	0.64 559	0.15 549	0.12 466	0.17 595	0.16 510	0.18 386	0.23 515

Occ-G	0.30 197	0.30 217	1.33 243	0.23 102	0.15 128	0.36 111	0.25 376	0.43 131	0.31 53	0.26 235	0.35 285	0.46 415	0.22 207	0.30 151	0.25 263	0.09 169	0.07 100	0.09 192	0.16 510	0.31 570	0.08 72

EKT-Stereo	1.47 722	0.49 407	1.93 466	2.57 762	19.31 789	0.55 370	0.22 272	0.69 376	0.42 233	0.38 328	0.36 289	0.43 383	0.27 310	0.69 445	0.26 277	0.12 444	0.14 513	0.11 348	0.16 510	0.20 424	0.15 344

SDNR	1.22 705	0.80 570	2.71 647	0.33 432	1.48 746	1.98 739	0.23 314	1.93 744	2.44 754	0.89 674	2.52 737	1.36 712	0.51 560	3.65 753	1.93 698	0.30 688	0.31 685	0.22 647	0.16 510	0.33 588	0.36 639

ToySt	0.44 355	0.61 469	1.89 449	0.29 320	0.18 250	0.55 370	0.35 541	0.67 367	0.53 361	0.39 335	0.50 411	0.59 497	0.43 499	0.51 364	0.49 495	0.10 286	0.12 466	0.13 485	0.16 510	0.24 489	0.19 439

MC-Stereo	0.32 213	0.31 231	1.46 283	0.31 373	0.15 128	0.53 348	0.19 152	0.44 140	0.35 114	0.36 311	0.38 310	0.27 249	0.27 310	0.42 282	0.19 119	0.09 169	0.13 494	0.09 192	0.16 510	0.20 424	0.13 271

WZ-Net	0.92 670	1.31 711	3.76 727	0.41 577	0.36 578	0.86 654	0.71 688	1.00 665	1.06 688	0.82 664	0.92 654	1.06 688	1.05 691	2.16 683	1.61 685	0.19 617	0.13 494	0.15 555	0.16 510	0.32 579	0.28 572

PFNet	0.60 541	0.33 250	2.47 602	0.41 577	0.55 678	0.62 496	0.27 425	0.61 329	0.63 480	0.61 564	0.56 480	0.45 403	0.32 383	1.88 651	1.14 647	0.28 681	0.09 319	0.12 420	0.16 510	0.26 525	0.20 458

SFCPSM	0.46 391	0.24 106	2.35 573	0.27 248	0.27 454	0.70 581	0.32 517	0.96 630	0.63 480	0.49 420	0.52 433	0.43 383	0.36 408	0.52 368	0.43 463	0.12 444	0.09 319	0.12 420	0.16 510	0.16 334	0.12 228

PSMNet-RSSM	0.53 485	0.82 579	1.78 383	0.31 373	0.25 423	0.58 423	0.28 445	0.84 521	0.60 431	0.50 427	0.61 522	0.67 545	0.43 499	1.68 603	0.42 454	0.15 549	0.10 372	0.14 524	0.16 510	0.15 294	0.13 271

FAT-Stereo	0.70 601	0.54 439	2.88 671	0.36 505	0.29 478	0.62 496	0.54 641	0.97 639	0.87 653	0.76 643	0.92 654	0.94 663	0.80 657	1.84 639	0.57 537	0.18 601	0.19 608	0.17 595	0.16 510	0.22 457	0.25 542

SuperB	1.15 696	1.14 687	5.43 750	0.36 505	0.26 441	0.81 640	0.89 708	0.88 561	1.17 699	0.67 608	0.68 580	0.63 513	1.39 718	1.74 613	3.37 743	0.15 549	0.12 466	0.17 595	0.16 510	2.80 765	0.25 542

stereogan	0.69 597	0.51 420	2.44 592	0.39 557	0.39 603	1.01 680	0.41 580	0.94 611	0.92 669	0.73 634	0.85 642	1.15 700	0.69 632	1.57 585	0.53 514	0.19 617	0.18 595	0.20 634	0.16 510	0.36 622	0.24 530

DANet	0.80 644	0.65 498	2.21 543	1.19 735	0.48 660	0.74 603	1.25 733	0.89 567	1.53 726	0.89 674	0.71 604	0.96 666	0.56 579	1.83 634	0.96 614	0.18 601	0.16 562	0.19 624	0.16 510	0.26 525	0.29 580
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.75 628	0.84 586	2.01 497	0.40 569	0.25 423	0.74 603	0.66 675	0.87 552	0.73 587	0.71 627	1.07 682	0.84 630	0.59 595	2.71 731	1.15 649	0.17 588	0.16 562	0.44 711	0.16 510	0.31 570	0.20 458

DRN-Test	0.64 565	0.43 357	2.44 592	0.39 557	0.44 634	0.80 638	0.41 580	1.02 676	0.78 625	0.80 653	0.63 541	0.69 559	0.56 579	1.79 624	0.69 571	0.15 549	0.12 466	0.17 595	0.16 510	0.18 386	0.17 402

ETE_ROB	0.60 541	0.71 523	1.55 306	0.37 530	0.25 423	0.69 575	0.51 630	1.47 725	0.70 551	0.80 653	0.69 589	0.85 634	0.49 555	1.36 550	0.58 542	0.16 572	0.13 494	0.19 624	0.16 510	0.21 440	0.23 515

PStereo	0.47 407	1.01 659	1.49 293	0.56 670	0.20 312	0.51 318	0.33 527	0.48 211	0.60 431	0.36 311	0.22 130	0.35 321	0.44 508	0.53 374	0.54 521	0.31 690	0.20 620	0.20 634	0.17 530	0.43 666	0.45 672

YMNet	0.62 554	0.72 528	1.93 466	0.41 577	0.41 623	0.87 658	0.43 591	0.87 552	0.71 561	0.74 637	0.81 630	0.83 625	0.46 529	0.86 484	0.93 609	0.19 617	0.22 636	0.20 634	0.17 530	0.41 656	0.21 473

YMNet_1	0.62 554	0.72 528	1.93 466	0.41 577	0.41 623	0.87 658	0.43 591	0.87 552	0.71 561	0.74 637	0.81 630	0.83 625	0.46 529	0.86 484	0.93 609	0.19 617	0.22 636	0.20 634	0.17 530	0.41 656	0.21 473

AIO-test2	0.49 434	1.15 691	1.96 488	0.42 588	0.37 591	0.50 301	0.23 314	0.79 485	0.70 551	0.33 293	0.53 446	0.27 249	0.22 207	0.67 436	0.29 319	0.73 729	0.08 223	0.13 485	0.17 530	0.17 358	0.18 422

fast-acv-ft	0.63 561	0.88 603	3.10 697	0.38 547	0.30 496	0.79 631	0.48 625	0.69 376	0.72 571	0.58 531	0.78 626	0.76 600	0.60 599	0.67 436	0.73 583	0.15 549	0.15 544	0.18 617	0.17 530	0.37 631	0.16 380

GASNet	0.73 622	1.47 722	3.04 691	0.47 625	0.33 543	0.57 406	0.34 533	0.91 585	0.75 605	0.58 531	0.58 495	0.74 588	0.55 575	2.03 668	0.65 561	0.21 636	0.15 544	0.19 624	0.17 530	0.51 694	0.28 572

Wz-Net-SNSev	0.76 632	1.32 714	3.11 699	0.40 569	0.31 517	0.71 583	0.60 660	0.98 643	0.87 653	0.67 608	0.83 635	0.96 666	0.60 599	1.67 601	0.97 615	0.16 572	0.15 544	0.16 574	0.17 530	0.36 622	0.24 530

test-1	0.44 355	0.48 401	1.69 333	0.30 342	0.27 454	0.50 301	0.28 445	0.80 490	0.43 244	0.40 337	0.54 458	0.41 365	0.24 252	0.31 162	1.16 651	0.09 169	0.20 620	0.10 266	0.17 530	0.11 168	0.26 553

AF-Net	0.69 597	0.92 617	2.21 543	0.41 577	0.40 614	0.68 569	0.40 574	1.02 676	0.86 650	0.69 616	1.03 676	1.04 684	0.84 664	1.19 530	0.78 592	0.22 649	0.14 513	0.25 666	0.17 530	0.30 562	0.18 422

RTSC	0.72 613	1.00 655	2.22 547	0.40 569	0.29 478	0.82 643	0.31 494	0.96 630	1.10 693	0.92 679	0.81 630	0.78 606	0.58 591	1.23 537	1.55 683	0.18 601	0.17 583	0.14 524	0.17 530	0.43 666	0.30 593

CVANet_RVC	0.65 573	0.80 570	2.13 526	0.36 505	0.26 441	0.62 496	0.42 584	0.84 521	0.72 571	0.69 616	0.68 580	0.68 552	0.52 565	2.64 724	0.42 454	0.19 617	0.12 466	0.22 647	0.17 530	0.37 631	0.15 344

UCFNet_RVC	0.48 414	0.82 579	1.85 427	0.30 342	0.27 454	0.64 528	0.26 400	0.74 415	0.55 384	0.48 408	0.53 446	0.63 513	0.41 470	0.88 488	0.38 424	0.15 549	0.10 372	0.17 595	0.17 530	0.18 386	0.15 344

DPSNet	0.86 660	0.60 464	2.34 570	0.58 679	0.36 578	1.07 691	0.75 694	1.30 716	1.05 685	0.70 622	0.68 580	0.94 663	1.29 707	2.08 676	1.82 696	0.26 671	0.23 645	0.16 574	0.17 530	0.48 686	0.40 661

MDST_ROB	1.17 699	0.42 349	3.87 729	0.54 660	0.44 634	4.11 760	0.58 656	1.31 717	0.84 647	2.12 738	1.12 685	0.98 670	0.71 636	4.24 759	0.99 623	0.16 572	0.14 513	0.19 624	0.17 530	0.18 386	0.35 631

TCMNet	0.66 579	0.85 591	2.55 628	0.50 639	0.52 672	0.72 589	0.39 571	0.87 552	0.72 571	0.58 531	0.68 580	0.63 513	0.46 529	1.70 606	0.63 554	0.18 601	0.18 595	0.23 654	0.18 544	0.38 638	0.27 564

rvit_0105_3	0.39 297	0.47 396	1.46 283	0.33 432	0.19 288	0.45 219	0.35 541	0.69 376	0.65 504	0.37 317	0.37 295	0.40 359	0.31 374	0.44 298	0.30 342	0.18 601	0.17 583	0.17 595	0.18 544	0.15 294	0.15 344

ff7	0.32 213	0.52 422	1.38 259	0.25 174	0.16 165	0.56 387	0.23 314	0.46 169	0.41 219	0.24 196	0.23 146	0.20 144	0.23 234	0.48 342	0.19 119	0.09 169	0.08 223	0.10 266	0.18 544	0.23 472	0.22 488

IGEVStereo-DCA	0.33 225	0.34 269	1.38 259	0.27 248	0.16 165	0.45 219	0.23 314	0.46 169	0.41 219	0.24 196	0.21 110	0.26 235	0.25 269	0.64 418	0.52 510	0.09 169	0.07 100	0.10 266	0.18 544	0.16 334	0.22 488

ffff	0.32 213	0.52 422	1.38 259	0.25 174	0.16 165	0.56 387	0.23 314	0.46 169	0.41 219	0.24 196	0.23 146	0.20 144	0.23 234	0.48 342	0.19 119	0.09 169	0.08 223	0.10 266	0.18 544	0.23 472	0.22 488

11t	0.32 213	0.52 422	1.38 259	0.25 174	0.16 165	0.56 387	0.23 314	0.46 169	0.41 219	0.24 196	0.23 146	0.20 144	0.23 234	0.48 342	0.19 119	0.09 169	0.08 223	0.10 266	0.18 544	0.23 472	0.22 488

anonymousdsp	0.34 236	0.53 430	1.47 287	0.25 174	0.16 165	0.56 387	0.23 314	0.49 222	0.40 206	0.25 217	0.24 158	0.22 168	0.24 252	0.55 384	0.19 119	0.09 169	0.11 432	0.10 266	0.18 544	0.24 489	0.29 580

ccc-4	0.32 213	0.52 422	1.38 259	0.25 174	0.16 165	0.56 387	0.23 314	0.46 169	0.41 219	0.24 196	0.23 146	0.20 144	0.23 234	0.48 342	0.19 119	0.09 169	0.08 223	0.10 266	0.18 544	0.23 472	0.22 488

IGEV-Stereo	0.34 236	0.54 439	1.47 287	0.25 174	0.16 165	0.56 387	0.23 314	0.49 222	0.40 206	0.25 217	0.24 158	0.22 168	0.24 252	0.54 379	0.19 119	0.09 169	0.10 372	0.10 266	0.18 544	0.24 489	0.29 580
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
dad	0.51 463	1.01 659	1.74 353	0.29 320	0.19 288	0.60 455	0.26 400	0.52 258	0.75 605	0.63 584	0.63 541	0.63 513	0.33 391	0.85 481	0.47 484	0.27 677	0.15 544	0.40 702	0.18 544	0.22 457	0.14 300

LCNet	0.54 492	0.37 295	1.78 383	0.92 718	0.22 360	0.96 672	0.30 481	0.59 311	0.58 411	0.51 440	0.55 468	0.41 365	0.76 651	0.84 479	0.26 277	0.09 169	0.06 27	0.12 420	0.18 544	0.98 733	0.39 655

psmorigin	1.36 715	0.60 464	13.80 784	0.37 530	0.29 478	0.62 496	0.33 527	0.77 452	0.61 449	0.96 685	0.88 649	1.17 703	0.73 642	4.00 756	0.86 604	0.19 617	0.22 636	0.17 595	0.18 544	0.24 489	0.29 580

EDNetEfficientorigin	8.18 775	0.98 648	145.96 812	0.51 644	0.89 717	0.72 589	0.48 625	0.85 530	1.56 730	2.12 738	1.49 709	1.29 708	1.31 710	1.83 634	2.13 712	0.13 480	0.12 466	0.17 595	0.18 544	0.39 648	0.45 672

FADNet-RVC	0.61 549	1.26 707	2.12 524	0.33 432	0.26 441	0.59 442	0.29 471	0.86 541	0.62 467	0.45 375	0.50 411	0.62 511	0.46 529	1.73 611	0.55 525	0.17 588	0.20 620	0.17 595	0.18 544	0.59 705	0.28 572

S-Stereo	0.80 644	0.69 515	3.89 730	0.39 557	0.37 591	0.69 575	0.70 687	0.94 611	0.98 678	0.62 575	0.91 652	0.83 625	0.60 599	2.37 696	0.66 562	0.18 601	0.21 630	0.17 595	0.18 544	0.30 562	0.35 631

edge stereo	0.81 652	0.73 536	3.30 716	0.37 530	1.21 738	0.62 496	0.39 571	0.93 602	0.79 630	0.80 653	0.88 649	1.14 699	0.71 636	2.18 684	0.71 576	0.21 636	0.20 620	0.26 669	0.18 544	0.38 638	0.26 553

RTS	1.21 702	1.31 711	6.39 759	0.52 648	0.51 670	1.61 720	0.79 698	1.03 683	1.37 714	1.13 697	1.30 698	1.10 694	0.85 665	2.65 725	2.08 708	0.21 636	0.24 650	0.18 617	0.18 544	0.43 666	0.32 613

RTSA	1.21 702	1.31 711	6.39 759	0.52 648	0.51 670	1.61 720	0.79 698	1.03 683	1.37 714	1.13 697	1.30 698	1.10 694	0.85 665	2.65 725	2.08 708	0.21 636	0.24 650	0.18 617	0.18 544	0.43 666	0.32 613

PS-NSSS	0.63 561	1.00 655	1.81 411	0.30 342	0.31 517	0.63 514	0.34 533	0.98 643	0.69 541	0.54 473	0.74 615	0.51 445	0.41 470	2.43 709	0.48 490	0.24 662	0.17 583	0.27 670	0.18 544	0.27 537	0.21 473

LALA_ROB	0.60 541	0.76 545	1.69 333	0.36 505	0.29 478	0.79 631	0.55 645	0.94 611	0.77 621	0.81 659	0.67 572	0.94 663	0.49 555	0.99 499	0.73 583	0.21 636	0.15 544	0.20 634	0.18 544	0.23 472	0.21 473

IGEV_i1	0.44 355	0.26 140	2.01 497	0.33 432	0.18 250	0.58 423	0.27 425	0.84 521	0.49 313	0.45 375	0.47 370	0.55 465	0.33 391	0.65 430	0.36 409	0.11 381	0.11 432	0.13 485	0.19 564	0.17 358	0.28 572

AANet	0.82 655	0.91 615	2.89 674	0.34 465	0.29 478	0.63 514	0.38 565	0.81 494	1.31 710	1.33 717	1.39 704	1.26 707	1.14 701	1.32 545	0.97 615	0.20 628	0.17 583	0.18 617	0.19 564	0.33 588	0.31 603

Selective-IGEV-i16pb	0.86 660	0.33 250	6.08 754	0.32 405	0.21 329	1.08 693	0.68 681	1.06 689	0.92 669	0.43 357	0.76 621	0.66 535	0.46 529	2.31 692	0.50 500	0.23 653	0.25 664	0.14 524	0.19 564	0.26 525	0.24 530

coex-ft	5.95 771	1.67 732	60.57 810	0.34 465	0.30 496	0.77 622	0.69 684	0.74 415	4.41 766	19.22 792	2.15 728	1.62 723	7.97 775	1.81 632	8.96 777	0.44 707	2.08 773	0.18 617	0.19 564	0.38 638	4.62 771

UDGNet	0.44 355	1.02 665	1.74 353	0.35 482	0.19 288	0.58 423	0.23 314	0.49 222	0.66 520	0.41 346	0.38 310	0.34 317	0.29 353	0.53 374	0.30 342	0.24 662	0.10 372	0.37 699	0.19 564	0.27 537	0.15 344

APVNet	0.70 601	0.67 508	2.71 647	0.38 547	0.36 578	0.85 652	0.43 591	0.91 585	0.68 532	0.55 492	0.69 589	0.75 594	0.55 575	2.31 692	0.78 592	0.17 588	0.17 583	0.24 661	0.19 564	0.33 588	0.23 515

FADNet-RVC-Resample	0.67 584	1.16 696	3.16 703	0.37 530	0.29 478	0.62 496	0.38 565	0.86 541	0.63 480	0.51 440	0.50 411	0.57 486	0.45 513	1.57 585	0.49 495	0.24 662	0.32 690	0.23 654	0.19 564	0.27 537	0.62 702

FADNet	0.64 565	1.22 701	2.06 507	0.32 405	0.30 496	0.66 550	0.29 471	0.88 561	0.72 571	0.44 364	0.48 384	0.66 535	0.57 585	1.84 639	0.45 474	0.46 712	0.20 620	0.17 595	0.19 564	0.59 705	0.24 530

ADCRef	0.80 644	0.96 635	2.29 562	0.37 530	0.35 569	0.96 672	0.51 630	0.87 552	0.75 605	0.88 672	0.83 635	0.61 507	1.36 715	1.02 504	3.27 739	0.13 480	0.11 432	0.17 595	0.19 564	0.25 503	0.21 473

PSMNet_ROB	0.66 579	1.01 659	2.33 568	0.38 547	0.31 517	0.72 589	0.55 645	0.86 541	0.69 541	0.54 473	0.60 515	0.75 594	0.47 539	2.00 666	0.82 599	0.17 588	0.13 494	0.19 624	0.19 564	0.24 489	0.27 564

SGM-Forest	1.04 686	0.42 349	3.59 725	0.41 577	0.32 528	1.05 685	1.32 736	0.94 611	0.83 644	1.16 700	2.23 732	1.03 681	1.39 718	2.49 715	2.35 719	0.21 636	0.21 630	0.20 634	0.19 564	0.23 472	0.32 613
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.71 610	0.76 545	2.64 637	0.33 432	0.20 312	0.78 627	0.79 698	0.98 643	0.78 625	0.85 671	0.71 604	0.86 641	1.10 697	1.46 565	0.62 552	0.18 601	0.20 620	0.21 643	0.19 564	0.25 503	0.33 624
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	1.21 702	1.15 691	3.01 690	0.34 465	0.28 468	1.10 695	0.69 684	1.35 719	1.01 681	2.71 758	2.41 735	2.96 743	1.45 721	2.80 735	1.40 676	0.22 649	0.22 636	0.22 647	0.19 564	0.50 692	0.26 553
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	0.40 307	0.69 515	1.02 173	0.30 342	0.19 288	0.61 475	0.35 541	0.48 211	0.31 53	0.34 298	0.50 411	0.32 297	0.32 383	0.34 207	0.36 409	0.19 617	0.14 513	0.17 595	0.20 577	0.46 680	0.65 705

S	0.44 355	0.42 349	1.08 185	0.27 248	0.24 399	0.66 550	0.28 445	0.53 267	0.46 280	0.45 375	0.56 480	0.33 309	0.39 449	0.31 162	0.30 342	0.17 588	0.11 432	0.19 624	0.20 577	0.52 699	1.29 748

ISRNet	0.47 407	0.44 370	1.55 306	0.37 530	0.31 517	0.49 287	0.19 152	0.75 427	0.66 520	0.63 584	0.71 604	0.67 545	0.39 449	0.58 393	0.44 469	0.23 653	0.16 562	0.21 643	0.20 577	0.21 440	0.25 542

IGEV-Stereo+	0.29 179	0.29 197	0.86 128	0.25 174	0.34 556	0.30 45	0.14 35	0.32 31	0.53 361	0.18 83	0.12 14	0.18 103	0.19 159	0.49 353	0.17 77	0.09 169	0.08 223	0.08 78	0.20 577	0.46 680	0.59 699

Wz-Net-TNSev	0.91 668	1.73 738	3.08 694	0.36 505	0.31 517	1.00 679	0.71 688	1.06 689	0.97 675	0.71 627	0.72 609	1.09 692	0.87 670	2.42 705	1.59 684	0.20 628	0.20 620	0.16 574	0.20 577	0.44 675	0.35 631

STTStereo	0.51 463	0.69 515	2.14 531	0.36 505	0.30 496	0.61 475	0.32 517	0.77 452	0.60 431	0.60 555	0.54 458	0.67 545	0.43 499	0.86 484	0.42 454	0.16 572	0.15 544	0.17 595	0.20 577	0.16 334	0.15 344

RP	0.67 584	0.82 579	1.94 476	0.43 592	0.44 634	0.65 543	0.45 610	0.89 567	0.82 641	0.66 603	0.92 654	0.99 673	0.76 651	1.55 580	0.66 562	0.25 667	0.18 595	0.23 654	0.20 577	0.31 570	0.22 488

XQC	0.73 622	0.98 648	2.39 580	0.46 619	0.35 569	0.81 640	0.46 613	1.00 665	1.00 679	0.80 653	0.69 589	0.88 647	0.74 647	1.32 545	1.20 657	0.24 662	0.16 562	0.23 654	0.20 577	0.41 656	0.33 624

SCION-MonSter(vits)	0.38 280	0.22 63	0.65 64	0.21 39	0.17 199	0.33 73	0.15 60	0.75 427	0.72 571	0.16 39	0.61 522	0.55 465	0.39 449	0.57 388	0.77 589	0.15 549	0.10 372	0.21 643	0.21 585	0.45 677	0.23 515

DNS	0.55 504	0.72 528	0.93 152	0.30 342	0.50 664	0.41 172	0.20 180	0.48 211	0.39 188	0.18 83	0.49 401	0.27 249	0.19 159	1.22 533	0.66 562	0.10 286	0.48 723	0.11 348	0.21 585	1.72 753	1.49 752

BStereo	0.28 166	0.33 250	1.34 247	0.23 102	0.29 478	0.33 73	0.20 180	0.46 169	0.35 114	0.22 161	0.17 67	0.20 144	0.14 37	0.28 113	0.25 263	0.07 29	0.07 100	0.16 574	0.21 585	0.12 192	0.11 179

Anonymus123	0.31 206	0.33 250	1.34 247	0.23 102	0.29 478	0.98 675	0.20 180	0.49 222	0.35 114	0.22 161	0.17 67	0.20 144	0.14 37	0.28 113	0.25 263	0.07 29	0.07 100	0.16 574	0.21 585	0.12 192	0.11 179

FE-Mocha	0.41 315	0.31 231	1.44 276	0.28 282	0.33 543	0.41 172	0.17 111	0.69 376	0.45 269	0.44 364	0.50 411	0.41 365	0.45 513	0.36 231	1.17 653	0.10 286	0.08 223	0.11 348	0.21 585	0.13 229	0.13 271

AIO_test	0.39 297	0.37 295	1.19 207	0.73 701	0.67 701	0.35 94	0.25 376	0.47 195	0.34 97	0.34 298	0.22 130	0.33 309	0.17 98	1.31 544	0.19 119	0.11 381	0.15 544	0.08 78	0.21 585	0.15 294	0.23 515

GrayStereo	0.66 579	0.19 12	1.76 369	0.90 716	0.23 383	0.62 496	1.42 745	0.62 333	0.60 431	0.72 630	0.78 626	0.56 479	3.07 752	0.60 406	0.26 277	0.09 169	0.08 223	0.10 266	0.21 585	0.11 168	0.18 422

aanetorigin	0.77 636	0.80 570	2.59 631	0.43 592	0.44 634	0.58 423	1.01 720	0.57 296	0.68 532	1.53 730	1.23 691	0.81 618	1.08 694	1.07 510	1.07 637	0.18 601	0.15 544	0.17 595	0.21 585	0.54 702	0.30 593

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 636	1.04 667	2.06 507	0.94 720	0.35 569	0.89 663	0.40 574	0.85 530	0.63 480	0.55 492	0.63 541	0.75 594	0.38 435	2.38 699	0.48 490	1.10 745	0.31 685	0.36 695	0.21 585	0.53 701	0.55 692

SHD	0.72 613	0.77 555	2.36 576	0.45 613	0.40 614	0.71 583	0.32 517	1.02 676	1.25 704	1.07 693	0.84 638	0.90 651	0.73 642	1.09 513	0.98 618	0.21 636	0.18 595	0.20 634	0.21 585	0.32 579	0.31 603

ADCL	0.99 677	0.79 568	2.43 590	0.39 557	0.32 528	1.50 715	1.90 753	0.92 594	0.97 675	1.26 714	1.27 694	1.00 675	1.42 720	1.14 525	3.31 741	0.17 588	0.14 513	0.22 647	0.21 585	0.30 562	0.22 488

WCMA_ROB	1.12 690	0.83 584	2.66 640	0.58 679	0.34 556	1.17 703	0.71 688	0.93 602	0.94 671	1.74 734	2.63 742	3.09 745	1.71 733	1.70 606	1.84 697	0.26 671	0.21 630	0.20 634	0.21 585	0.28 543	0.43 668

2222	1.00 681	1.01 659	3.17 706	0.55 667	0.36 578	1.12 696	1.51 747	0.99 655	0.87 653	0.75 639	1.41 707	1.83 728	0.86 668	1.94 660	1.96 699	0.29 684	0.19 608	0.30 683	0.22 597	0.34 600	0.26 553

Reg-Stereo(zero)	0.46 391	0.17 2	2.10 519	0.24 143	0.34 556	0.51 318	0.42 584	0.50 231	0.54 376	0.37 317	0.46 363	0.54 462	0.60 599	0.43 287	1.10 641	0.08 77	0.09 319	0.08 78	0.22 597	0.12 192	0.22 488

rvit_105_1	0.44 355	0.54 439	1.46 283	0.36 505	0.24 399	0.51 318	0.45 610	0.75 427	0.74 591	0.45 375	0.44 350	0.44 394	0.36 408	0.62 413	0.38 424	0.20 628	0.18 595	0.18 617	0.22 597	0.18 386	0.18 422

model_zeroshot	0.44 355	0.68 511	1.97 493	0.28 282	0.18 250	0.69 575	0.21 228	0.63 342	0.40 206	1.00 687	0.34 280	0.42 379	0.20 174	0.69 445	0.24 248	0.10 286	0.22 636	0.10 266	0.22 597	0.12 192	0.10 148

cross-raft	0.40 307	0.27 153	2.22 547	0.30 342	0.17 199	0.49 287	0.35 541	0.71 389	0.39 188	0.43 357	0.45 354	0.64 523	0.25 269	0.32 176	0.25 263	0.08 77	0.08 223	0.09 192	0.23 601	0.11 168	0.14 300

ADCS	1.05 687	1.36 719	2.98 687	0.42 588	0.36 578	0.96 672	0.81 702	1.06 689	1.12 696	1.25 711	0.97 665	1.08 690	0.90 676	1.25 541	4.86 759	0.21 636	0.21 630	0.22 647	0.23 601	0.36 622	0.38 649

AnyNet_C01	1.14 693	1.49 723	4.23 739	0.54 660	0.53 673	1.51 716	1.37 739	1.04 687	1.07 689	1.17 706	1.33 701	1.15 700	1.08 694	1.61 595	2.74 729	0.25 667	0.22 636	0.28 673	0.24 603	0.48 686	0.40 661

AnyNet_C32	1.00 681	1.33 716	2.53 617	0.49 635	0.54 675	1.15 701	1.14 728	0.91 585	0.89 662	1.11 696	0.95 662	0.87 643	0.93 678	1.50 574	4.07 752	0.21 636	0.20 620	0.25 666	0.24 603	0.38 638	0.33 624

GANetREF_RVC	0.75 628	1.15 691	2.46 596	0.47 625	0.26 441	0.83 646	0.61 664	0.97 639	0.89 662	0.62 575	0.61 522	0.72 578	0.59 595	2.42 705	0.55 525	0.32 692	0.25 664	0.36 695	0.24 603	0.39 648	0.31 603
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	1.14 693	0.94 625	2.96 683	0.53 654	0.56 681	1.13 699	0.99 715	0.98 643	1.00 679	1.09 695	0.87 646	0.77 602	1.06 693	5.90 769	2.72 728	0.16 572	0.23 645	0.16 574	0.24 603	0.22 457	0.36 639

CSAN	1.25 706	1.12 682	3.04 691	0.51 644	0.37 591	1.06 686	1.15 729	1.22 709	1.08 690	1.17 706	1.91 722	1.04 684	1.31 710	5.96 770	2.43 723	0.26 671	0.22 636	0.24 661	0.24 603	0.31 570	0.30 593

PDISCO_ROB	0.75 628	1.06 672	2.11 520	0.64 694	0.59 687	1.13 699	0.43 591	1.14 702	1.05 685	0.64 594	0.71 604	0.96 666	0.61 608	1.21 531	0.76 587	0.37 702	0.18 595	0.27 670	0.24 603	0.56 704	0.32 613

AdaDepth	0.24 106	0.18 7	1.03 174	0.25 174	0.21 329	0.46 239	0.16 95	0.30 20	0.27 24	0.17 71	0.19 90	0.14 20	0.18 131	0.35 217	0.17 77	0.07 29	0.07 100	0.08 78	0.25 609	0.10 129	0.10 148

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 166	0.28 182	1.09 189	0.33 432	0.15 128	0.30 45	0.16 95	0.58 302	0.42 233	0.19 106	0.19 90	0.17 82	0.26 289	0.38 253	0.37 417	0.09 169	0.08 223	0.08 78	0.25 609	0.10 129	0.06 3

HBP-ISP	0.76 632	1.30 710	3.19 708	0.35 482	0.26 441	0.85 652	0.54 641	1.03 683	0.72 571	0.80 653	0.69 589	0.68 552	0.83 661	2.04 670	0.44 469	0.23 653	0.24 650	0.29 681	0.25 609	0.28 543	0.24 530

Nwc_Net	0.68 592	0.83 584	2.53 617	0.41 577	0.39 603	0.77 622	0.38 565	1.01 673	0.70 551	0.60 555	0.99 668	0.98 670	0.68 630	1.41 557	0.63 554	0.23 653	0.15 544	0.23 654	0.25 609	0.23 472	0.18 422

SAMSARA	0.91 668	0.97 643	2.22 547	0.80 709	0.58 685	1.32 707	1.31 735	1.01 673	0.94 671	1.36 718	0.87 646	1.38 713	0.90 676	1.72 610	1.02 630	0.24 662	0.30 684	0.22 647	0.25 609	0.36 622	0.35 631

NCCL2	0.65 573	0.94 625	1.96 488	0.43 592	0.30 496	0.71 583	0.68 681	0.84 521	0.65 504	0.70 622	0.60 515	0.86 641	0.54 570	1.56 581	0.57 537	0.20 628	0.16 562	0.67 727	0.25 609	0.22 457	0.24 530

CBMV_ROB	0.76 632	0.42 349	2.68 642	0.33 432	0.22 360	0.74 603	0.47 621	0.96 630	0.76 616	1.04 692	0.96 663	0.88 647	0.93 678	2.06 672	1.19 656	0.22 649	0.24 650	0.27 670	0.25 609	0.25 503	0.28 572

FBW_ROB	0.83 656	0.77 555	1.77 378	0.44 599	0.30 496	0.87 658	0.46 613	1.10 696	0.91 665	0.81 659	0.75 618	1.01 677	0.61 608	3.66 754	1.23 661	0.26 671	0.23 645	0.36 695	0.25 609	0.27 537	0.62 702

1111	1.33 711	0.64 490	3.89 730	0.53 654	0.41 623	1.56 718	1.77 750	1.21 708	1.28 707	1.44 726	1.64 715	1.79 725	1.76 736	3.04 742	3.57 748	0.32 692	0.22 636	0.28 673	0.26 617	0.47 682	0.48 682

SCION-MonSter	0.51 463	0.42 349	1.28 227	0.36 505	0.46 653	0.80 638	0.28 445	0.77 452	0.75 605	0.45 375	0.70 599	0.50 440	0.43 499	0.64 418	0.89 605	0.16 572	0.12 466	0.29 681	0.26 617	0.41 656	0.26 553

GREAT-IGEV	0.37 267	0.28 182	1.48 290	0.25 174	0.38 597	0.46 239	0.18 136	0.33 41	0.34 97	0.15 21	0.29 218	0.15 47	0.17 98	0.36 231	0.23 220	0.07 29	0.76 746	0.07 2	0.26 617	0.21 440	1.03 740
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	0.71 610	0.97 643	2.18 539	0.44 599	0.44 634	0.73 597	0.40 574	0.94 611	0.71 561	0.71 627	1.04 679	1.01 677	0.71 636	1.74 613	0.70 573	0.23 653	0.18 595	0.28 673	0.26 617	0.29 550	0.27 564

G-Net	0.99 677	0.64 490	2.76 658	0.57 676	0.67 701	2.03 740	0.72 691	0.76 440	0.67 529	1.14 699	2.56 739	1.30 711	1.02 688	1.48 573	1.74 693	0.25 667	0.24 650	0.24 661	0.26 617	0.37 631	0.31 603

PVD	0.90 667	0.85 591	2.15 532	0.53 654	0.50 664	0.99 676	0.56 650	1.15 705	1.64 732	1.41 724	1.41 707	1.11 696	1.13 700	1.35 549	1.31 668	0.26 671	0.28 678	0.28 673	0.26 617	0.37 631	0.49 683

NOSS_ROB	0.64 565	0.65 498	1.62 320	0.46 619	0.25 423	0.67 557	0.30 481	0.93 602	0.77 621	0.59 545	0.57 489	0.77 602	0.38 435	2.78 733	0.44 469	0.23 653	0.24 650	0.28 673	0.26 617	0.27 537	0.39 655

qqai	0.21 51	0.20 29	0.63 49	0.39 557	0.13 70	0.32 65	0.15 60	0.35 50	0.31 53	0.14 12	0.13 19	0.18 103	0.13 23	0.27 92	0.15 24	0.08 77	0.08 223	0.07 2	0.27 624	0.07 5	0.09 105

ccnet	0.71 610	0.41 340	1.59 312	0.40 569	0.45 645	1.06 686	0.55 645	0.98 643	0.71 561	0.88 672	0.97 665	0.82 623	0.88 674	1.68 603	0.94 611	0.32 692	0.26 667	0.32 689	0.27 624	0.34 600	0.30 593

EDNetEfficient	1.27 708	0.70 521	4.05 736	0.64 694	0.98 722	0.94 670	1.40 742	0.85 530	1.75 737	2.34 747	1.33 701	1.05 686	2.21 743	1.58 589	4.15 753	0.15 549	0.19 608	0.14 524	0.27 624	0.38 638	0.32 613

SGM-ForestM	2.98 753	1.70 736	3.52 724	0.67 698	0.47 658	5.18 764	3.36 765	3.30 763	2.86 761	4.44 768	3.79 763	9.80 777	5.50 766	6.29 771	6.52 771	0.27 677	0.36 696	0.24 661	0.27 624	0.38 638	0.58 697

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 149	0.46 385	1.39 264	0.23 102	0.17 199	0.35 94	0.21 228	0.40 97	0.25 11	0.18 83	0.21 110	0.17 82	0.18 131	0.25 65	0.17 77	0.07 29	0.06 27	0.08 78	0.28 628	0.08 48	0.27 564

Selective-IGEV-i1	0.44 355	0.23 87	1.30 234	0.33 432	0.45 645	0.60 455	0.32 517	0.85 530	0.64 488	0.42 351	0.52 433	0.60 504	0.28 330	0.46 323	0.34 391	0.10 286	0.10 372	0.13 485	0.28 628	0.14 265	0.75 714

GASTEREO	0.35 250	0.72 528	1.15 199	0.56 670	0.20 312	0.52 339	0.22 272	0.56 290	0.40 206	0.30 273	0.31 250	0.16 63	0.31 374	0.35 217	0.26 277	0.09 169	0.14 513	0.08 78	0.28 628	0.14 265	0.20 458

DeepPrunerF	0.86 660	0.86 594	2.91 680	0.45 613	0.50 664	0.64 528	0.48 625	1.14 702	2.64 758	0.63 584	0.61 522	0.65 528	0.62 613	2.21 686	1.31 668	0.23 653	0.19 608	0.30 683	0.28 628	0.36 622	0.25 542

PA-Net	0.84 658	1.00 655	3.49 722	0.63 693	0.40 614	0.70 581	0.52 633	0.86 541	0.84 647	0.52 449	0.59 498	0.70 570	0.54 570	2.35 695	2.23 715	0.17 588	0.27 674	0.19 624	0.28 628	0.22 457	0.36 639
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LSM	3.31 757	1.11 681	5.29 749	9.40 775	30.65 800	0.84 648	1.12 727	0.91 585	1.22 702	1.36 718	2.19 729	0.93 659	0.83 661	1.66 599	0.90 606	0.21 636	0.31 685	0.24 661	0.28 628	0.39 648	6.33 779

DF	0.34 236	0.29 197	0.95 158	0.31 373	0.44 634	0.40 161	0.21 228	0.71 389	0.32 66	0.23 185	0.37 295	0.32 297	0.17 98	0.39 261	0.85 603	0.10 286	0.09 319	0.08 78	0.29 634	0.09 89	0.20 458

MSCF	0.35 250	0.72 528	1.15 199	0.58 679	0.21 329	0.50 301	0.22 272	0.56 290	0.38 173	0.29 267	0.29 218	0.17 82	0.30 364	0.35 217	0.26 277	0.09 169	0.12 466	0.08 78	0.29 634	0.15 294	0.21 473

SCV	0.35 250	0.59 462	1.37 257	0.34 465	0.22 360	0.28 29	0.23 314	0.72 396	0.35 114	0.19 106	0.30 233	0.24 204	0.20 174	0.64 418	0.19 119	0.11 381	0.08 223	0.09 192	0.29 634	0.34 600	0.29 580

castereo++	0.28 166	0.43 357	0.93 152	0.28 282	0.17 199	0.53 348	0.21 228	0.55 284	0.45 269	0.17 71	0.26 188	0.32 297	0.17 98	0.33 192	0.16 52	0.09 169	0.08 223	0.09 192	0.29 634	0.13 229	0.06 3

PSMNet-RUCA	0.58 527	0.82 579	1.89 449	0.59 684	0.56 681	0.64 528	0.36 549	0.84 521	0.69 541	0.51 440	0.68 580	0.53 454	0.43 499	0.56 387	0.43 463	0.34 697	0.18 595	0.44 711	0.29 634	0.48 686	0.30 593

rrr	0.46 391	0.34 269	3.08 694	0.27 248	0.16 165	0.45 219	0.28 445	1.09 695	0.51 331	0.24 196	0.21 110	0.26 235	0.25 269	0.64 418	0.52 510	0.09 169	0.07 100	0.10 266	0.29 634	0.16 334	0.25 542

SQANet	0.80 644	1.58 727	2.53 617	0.76 705	0.83 713	0.76 614	0.36 549	0.83 508	0.64 488	0.63 584	0.69 589	0.73 582	0.51 560	1.21 531	0.53 514	0.77 732	0.29 679	0.59 723	0.29 634	0.86 726	0.61 701

anonymousa	0.48 414	0.46 385	2.44 592	0.29 320	0.34 556	0.61 475	0.25 376	0.66 356	0.54 376	0.53 460	0.77 625	0.73 582	0.46 529	0.33 192	0.31 355	0.10 286	0.09 319	0.12 420	0.29 634	0.10 129	0.19 439

Sa-1000	0.51 463	0.72 528	1.90 454	0.31 373	0.60 692	0.60 455	0.31 494	0.94 611	0.71 561	0.52 449	0.83 635	0.42 379	0.33 391	0.68 439	0.28 304	0.10 286	0.09 319	0.13 485	0.29 634	0.29 550	0.10 148

CC-Net-ROB	0.85 659	1.15 691	2.13 526	0.88 715	0.38 597	0.88 662	0.44 602	1.06 689	0.79 630	0.58 531	0.69 589	0.65 528	0.50 558	2.74 732	0.51 506	0.93 735	0.39 709	0.87 733	0.29 634	0.54 702	0.54 689

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 149	0.40 330	0.87 131	0.22 70	0.17 199	0.36 111	0.19 152	0.39 86	0.32 66	0.21 138	0.24 158	0.18 103	0.23 234	0.21 14	0.15 24	0.08 77	0.08 223	0.08 78	0.30 644	0.13 229	0.55 692

FSD					0.29 478	0.35 94	0.33 527	0.44 140	0.46 280	0.32 289	0.32 261	0.37 334	0.32 383	0.35 217	0.32 368	0.28 681	0.27 674	0.31 685	0.30 644	0.31 570

SCV_C0	0.33 225	0.43 357	1.42 272	0.25 174	0.16 165	0.35 94	0.20 180	0.68 372	0.44 252	0.24 196	0.27 197	0.29 275	0.20 174	0.58 393	0.18 91	0.09 169	0.08 223	0.08 78	0.30 644	0.26 525	0.17 402

FC-DCNN v2	1.54 726	0.58 459	2.80 665	0.44 599	0.39 603	2.05 741	0.66 675	1.90 743	1.84 743	2.79 760	2.97 749	4.41 757	3.07 752	2.65 725	2.30 718	0.29 684	0.26 667	0.31 685	0.30 644	0.32 579	0.38 649

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 149	0.40 330	0.86 128	0.22 70	0.17 199	0.36 111	0.19 152	0.39 86	0.32 66	0.21 138	0.24 158	0.18 103	0.23 234	0.21 14	0.15 24	0.08 77	0.08 223	0.08 78	0.30 644	0.13 229	0.55 692

raft_robust	0.55 504	0.84 586	1.73 348	0.28 282	0.54 675	0.53 348	0.25 376	0.88 561	0.75 605	0.48 408	0.46 363	0.76 600	0.75 648	1.46 565	0.27 289	0.09 169	0.10 372	0.10 266	0.30 644	0.26 525	0.16 380

CREStereo++_RVC	0.33 225	0.29 197	1.74 353	0.24 143	0.16 165	0.54 355	0.15 60	0.40 97	0.55 384	0.37 317	0.51 418	0.24 204	0.19 159	0.27 92	0.26 277	0.09 169	0.06 27	0.08 78	0.30 644	0.08 48	0.06 3
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	1.29 709	0.54 439	2.50 611	0.47 625	0.41 623	1.12 696	0.60 660	1.10 696	1.27 706	2.23 744	2.87 745	3.67 750	3.12 754	2.39 702	1.69 690	0.30 688	0.26 667	0.31 685	0.30 644	0.35 614	0.38 649
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	1.49 724	0.59 462	2.88 671	0.44 599	0.39 603	1.97 737	0.66 675	1.67 734	1.70 735	2.72 759	2.89 746	4.22 753	2.97 751	2.55 720	2.19 713	0.29 684	0.26 667	0.31 685	0.30 644	0.32 579	0.39 655

aanet-new-28k	0.34 236	0.53 430	2.69 645	0.25 174	0.12 37	0.39 146	0.21 228	0.37 69	0.29 43	0.18 83	0.24 158	0.17 82	0.21 189	0.22 29	0.15 24	0.08 77	0.06 27	0.08 78	0.31 653	0.10 129	0.23 515

castereo	0.30 197	0.44 370	0.81 116	0.24 143	0.29 478	0.41 172	0.27 425	0.72 396	0.45 269	0.22 161	0.30 233	0.24 204	0.31 374	0.25 65	0.21 181	0.09 169	0.07 100	0.08 78	0.31 653	0.12 192	0.09 105

DispNO	0.67 584	0.98 648	2.58 629	0.31 373	0.27 454	0.59 442	0.29 471	0.83 508	0.68 532	0.53 460	0.79 629	0.83 625	0.47 539	2.46 712	0.68 569	0.12 444	0.10 372	0.19 624	0.31 653	0.16 334	0.17 402

Gwc-CoAtRS	0.38 280	0.33 250	1.92 463	0.27 248	0.41 623	0.48 268	0.19 152	0.59 311	0.46 280	0.43 357	0.39 319	0.57 486	0.26 289	0.32 176	0.26 277	0.09 169	0.09 319	0.09 192	0.31 653	0.11 168	0.09 105

NCC-stereo	0.79 642	0.94 625	2.42 586	0.59 684	0.45 645	1.90 732	0.46 613	0.99 655	0.72 571	0.64 594	0.84 638	0.91 653	0.73 642	1.80 629	1.00 624	0.27 677	0.19 608	0.23 654	0.31 653	0.24 489	0.22 488

Abc-Net	0.79 642	0.94 625	2.42 586	0.59 684	0.45 645	1.90 732	0.46 613	0.99 655	0.72 571	0.64 594	0.84 638	0.91 653	0.73 642	1.80 629	1.00 624	0.27 677	0.19 608	0.23 654	0.31 653	0.24 489	0.22 488
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	0.27 149	0.40 330	1.12 193	0.24 143	0.45 645	0.40 161	0.21 228	0.39 86	0.28 31	0.19 106	0.28 209	0.17 82	0.20 174	0.23 41	0.15 24	0.07 29	0.06 27	0.08 78	0.32 659	0.09 89	0.10 148

MSKI-zero shot	0.46 391	0.38 309	2.47 602	0.27 248	0.43 633	0.56 387	0.20 180	0.77 452	0.43 244	0.60 555	0.51 418	0.44 394	0.17 98	0.68 439	0.21 181	0.09 169	0.29 679	0.09 192	0.32 659	0.14 265	0.10 148

DCRE	0.50 446	0.63 485	2.13 526	0.30 342	0.23 383	0.45 219	0.24 351	0.59 311	0.53 361	0.50 427	2.10 726	0.42 379	0.26 289	0.35 217	0.23 220	0.09 169	0.14 513	0.10 266	0.32 659	0.16 334	0.15 344

SA	0.50 446	0.75 544	1.95 479	0.31 373	0.61 696	0.57 406	0.31 494	0.91 585	0.73 587	0.42 351	0.62 528	0.38 343	0.47 539	0.68 439	0.29 319	0.09 169	0.09 319	0.13 485	0.32 659	0.30 562	0.10 148

MIPNet	0.83 656	0.81 575	2.40 583	0.61 690	0.18 250	1.48 713	1.39 741	1.60 732	0.74 591	1.94 736	0.85 642	0.73 582	1.68 731	0.87 487	0.31 355	0.09 169	0.08 223	0.11 348	0.32 659	0.25 503	0.12 228

XX-Stereo	0.55 504	0.54 439	3.50 723	0.48 633	0.39 603	0.54 355	0.17 111	0.89 567	0.40 206	0.44 364	0.65 567	0.85 634	0.19 159	0.77 468	0.21 181	0.10 286	0.14 513	0.10 266	0.32 659	0.17 358	0.14 300

ADCMid	0.96 676	1.32 714	2.74 656	0.38 547	0.35 569	0.99 676	0.58 656	0.94 611	0.86 650	1.23 710	1.01 671	1.01 677	1.00 686	1.05 508	3.97 750	0.21 636	0.19 608	0.42 706	0.32 659	0.40 653	0.29 580

MSMD_ROB	1.34 713	0.96 635	2.38 578	0.39 557	0.32 528	1.96 735	0.62 669	0.91 585	1.43 721	2.94 762	2.60 740	4.77 759	1.95 739	2.43 709	1.33 670	0.29 684	0.26 667	0.32 689	0.32 659	0.30 562	0.30 593

DN	0.37 267	0.23 87	1.40 265	0.37 530	0.40 614	0.48 268	0.21 228	0.51 242	0.40 206	0.23 185	0.24 158	0.36 328	0.18 131	0.81 475	0.54 521	0.13 480	0.11 432	0.11 348	0.34 667	0.12 192	0.19 439

RSM	0.28 166	0.26 140	0.97 164	0.25 174	0.24 399	0.37 122	0.21 228	0.49 222	0.44 252	0.21 138	0.27 197	0.28 262	0.17 98	0.38 253	0.20 159	0.07 29	0.07 100	0.09 192	0.34 667	0.21 440	0.16 380

MADNet+	1.36 715	1.93 751	5.95 752	0.81 712	0.59 687	1.57 719	1.09 724	1.39 723	1.22 702	0.84 667	1.01 671	1.25 706	1.12 699	3.19 746	2.36 720	0.45 709	0.47 719	0.38 701	0.34 667	0.59 705	0.57 695

ELAS_RVC	1.37 717	0.78 565	3.21 710	0.55 667	0.50 664	1.49 714	2.48 761	1.48 726	1.71 736	2.13 741	2.09 725	2.07 731	2.56 747	1.90 653	2.02 704	0.35 698	0.36 696	0.37 699	0.34 667	0.49 690	0.47 678
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IGEV-FE	0.53 485	0.34 269	2.91 680	0.32 405	0.18 250	0.54 355	0.21 228	0.72 396	0.42 233	0.81 659	0.51 418	0.70 570	0.41 470	0.48 342	1.13 645	0.09 169	0.15 544	0.10 266	0.35 671	0.19 408	0.09 105

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 267	0.37 295	1.21 213	0.26 222	0.18 250	0.73 597	0.18 136	0.53 267	0.41 219	0.35 304	0.30 233	0.58 493	0.22 207	0.33 192	0.95 613	0.09 169	0.07 100	0.09 192	0.35 671	0.13 229	0.15 344

RSM++	0.27 149	0.26 140	0.87 131	0.28 282	0.13 70	0.39 146	0.20 180	0.45 159	0.45 269	0.20 123	0.24 158	0.24 204	0.17 98	0.36 231	0.20 159	0.08 77	0.07 100	0.09 192	0.35 671	0.26 525	0.18 422

IGEV_Zeroshot_test	0.53 485	0.33 250	2.91 680	0.32 405	0.18 250	0.54 355	0.21 228	0.72 396	0.42 233	0.81 659	0.51 418	0.71 575	0.41 470	0.48 342	1.13 645	0.09 169	0.15 544	0.10 266	0.35 671	0.19 408	0.09 105

Selective-RAFT	0.35 250	0.26 140	1.48 290	0.31 373	0.15 128	0.61 475	0.19 152	0.60 324	0.54 376	0.28 258	0.29 218	0.40 359	0.33 391	0.50 360	0.27 289	0.10 286	0.07 100	0.09 192	0.35 671	0.19 408	0.08 72

test-3	0.43 345	0.20 29	1.70 337	0.34 465	0.32 528	0.45 219	0.23 314	0.71 389	0.46 280	0.51 440	0.29 218	0.45 403	0.21 189	0.59 399	0.98 618	0.08 77	0.07 100	0.10 266	0.35 671	0.29 550	0.28 572

test_1	0.43 345	0.20 29	1.70 337	0.34 465	0.32 528	0.45 219	0.23 314	0.71 389	0.46 280	0.50 427	0.29 218	0.45 403	0.21 189	0.59 399	0.98 618	0.08 77	0.07 100	0.10 266	0.35 671	0.29 550	0.29 580

test_3	0.44 355	0.20 29	1.70 337	0.36 505	0.32 528	0.47 251	0.30 481	0.73 410	0.49 313	0.50 427	0.30 233	0.45 403	0.22 207	0.59 399	0.98 618	0.08 77	0.10 372	0.11 348	0.35 671	0.29 550	0.28 572

ELAS	1.39 718	0.79 568	2.86 669	0.53 654	0.50 664	2.81 751	2.20 757	1.61 733	1.50 725	2.28 746	2.35 733	1.82 726	2.13 741	1.73 611	2.22 714	0.35 698	0.37 698	0.35 693	0.35 671	0.49 690	0.47 678
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AEACV	0.33 225	0.24 106	1.44 276	0.28 282	0.35 569	0.47 251	0.21 228	0.43 131	0.28 31	0.26 235	0.25 175	0.22 168	0.38 435	0.30 151	0.18 91	0.09 169	0.35 694	0.09 192	0.36 680	0.23 472	0.25 542

iRaft-Stereo_20w	0.58 527	0.39 322	1.96 488	0.45 613	0.32 528	0.92 668	0.57 654	1.14 702	0.56 396	0.81 659	0.40 324	0.55 465	0.69 632	0.65 430	1.04 634	0.09 169	0.16 562	0.09 192	0.36 680	0.17 358	0.25 542

AnonymousM	0.37 267	0.44 370	1.50 297	0.25 174	0.15 128	0.52 339	0.23 314	0.60 324	0.42 233	0.42 351	0.32 261	0.30 284	0.25 269	0.34 207	0.23 220	0.11 381	0.09 319	0.71 729	0.36 680	0.12 192	0.07 23

mmmmmm	1.14 693	1.07 675	2.90 678	0.57 676	0.39 603	1.75 729	0.89 708	1.10 696	1.95 746	1.48 729	1.69 716	1.57 722	1.21 704	2.02 667	2.06 707	0.28 681	0.29 679	0.42 706	0.37 683	0.44 675	0.43 668

Pro-Stereo	0.22 82	0.25 121	0.66 76	0.22 70	0.14 95	0.49 287	0.15 60	0.23 4	0.35 114	0.16 39	0.13 19	0.14 20	0.09 1	0.49 353	0.18 91	0.08 77	0.06 27	0.09 192	0.37 683	0.08 48	0.09 105

DLNR-FE	13.43 785	20.01 790	23.53 791	121.73 812	33.87 801	0.46 239	0.15 60	8.09 780	0.35 114	0.28 258	0.37 295	0.26 235	0.17 98	0.75 459	0.29 319	6.68 782	0.26 667	0.09 192	0.38 685	50.82 812	0.18 422

AIO-Stereo	0.30 197	0.27 153	1.25 220	0.27 248	0.24 399	0.37 122	0.20 180	0.52 258	0.36 147	0.21 138	0.30 233	0.23 186	0.14 37	0.31 162	0.20 159	0.08 77	0.07 100	0.09 192	0.38 685	0.19 408	0.31 603

MoCha-V2	0.36 260	0.32 240	1.41 267	0.36 505	0.31 517	0.35 94	0.19 152	0.57 296	0.39 188	0.30 273	0.32 261	0.28 262	0.27 310	0.47 335	0.24 248	0.08 77	0.56 728	0.08 78	0.38 685	0.18 386	0.12 228

DLNR_Zeroshot_test	13.43 785	19.94 789	23.55 792	121.61 811	35.03 802	0.46 239	0.15 60	8.02 779	0.35 114	0.28 258	0.37 295	0.26 235	0.17 98	0.76 463	0.29 319	6.42 781	0.26 667	0.09 192	0.38 685	50.13 811	0.18 422

RAFT-Test	0.44 355	0.38 309	2.01 497	0.27 248	0.44 634	0.64 528	0.37 558	0.72 396	0.57 400	0.45 375	0.48 384	0.65 528	0.24 252	0.35 217	0.29 319	0.09 169	0.11 432	0.09 192	0.38 685	0.10 129	0.11 179

CFNet-RSSM	0.41 315	0.32 240	2.20 542	0.27 248	0.44 634	0.52 339	0.19 152	0.76 440	0.48 305	0.43 357	0.36 289	0.54 462	0.26 289	0.33 192	0.25 263	0.09 169	0.08 223	0.09 192	0.38 685	0.10 129	0.09 105

nnnnnnn	1.25 706	0.65 498	3.29 715	0.59 684	0.49 661	1.23 706	0.74 692	1.18 707	1.53 726	1.56 731	2.44 736	2.56 740	1.56 726	2.30 691	2.36 720	0.36 700	0.32 690	0.40 702	0.39 691	0.47 682	0.58 697

otaku	1.03 685	1.68 734	2.72 649	0.95 721	0.73 707	1.03 683	0.59 658	0.99 655	0.86 650	0.69 616	1.61 712	0.98 670	0.64 618	1.46 565	1.14 647	0.95 738	0.46 716	0.72 730	0.40 692	1.24 743	0.78 718

Ntro	1.00 681	1.68 734	2.80 665	0.95 721	0.85 714	1.06 686	0.53 637	0.98 643	0.90 664	0.62 575	0.76 621	0.93 659	0.66 625	1.66 599	0.98 618	0.99 740	0.45 714	0.75 731	0.40 692	1.19 739	0.75 714

test_xeample3	0.46 391	0.34 269	2.99 688	0.37 530	0.16 165	0.49 287	0.33 527	1.06 689	0.44 252	0.25 217	0.23 146	0.24 204	0.25 269	0.49 353	0.56 533	0.09 169	0.07 100	0.10 266	0.40 692	0.17 358	0.26 553

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 549	0.61 469	3.35 720	0.33 432	0.58 685	0.66 550	0.20 180	0.98 643	0.55 384	0.73 634	0.52 433	0.99 673	0.65 620	0.58 393	0.29 319	0.10 286	0.16 562	0.10 266	0.41 695	0.29 550	0.20 458

TRStereo	0.53 485	0.76 545	2.38 578	0.42 588	0.29 478	0.69 575	0.23 314	1.81 740	0.55 384	0.36 311	0.32 261	0.47 423	0.40 459	0.46 323	0.25 263	0.12 444	0.11 432	0.11 348	0.41 695	0.13 229	0.32 613

PASM	0.72 613	0.68 511	1.91 460	0.47 625	0.44 634	0.60 455	0.51 630	0.76 440	0.80 633	0.77 647	0.67 572	0.87 643	0.61 608	2.40 703	0.67 566	0.32 692	0.35 694	0.36 695	0.41 695	0.45 677	0.39 655

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 601	0.65 498	3.45 721	0.50 639	0.60 692	0.75 610	0.23 314	0.96 630	0.60 431	0.76 643	1.30 698	0.81 618	0.60 599	0.57 388	0.82 599	0.10 286	0.16 562	0.11 348	0.43 698	0.31 570	0.22 488

UGAM-zero	0.63 561	0.39 322	2.49 607	0.30 342	0.49 661	0.67 557	0.19 152	0.91 585	0.45 269	0.77 647	0.45 354	1.16 702	0.82 660	2.05 671	0.29 319	0.09 169	0.15 544	0.09 192	0.44 699	0.11 168	0.22 488

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 179	0.58 459	0.98 166	0.21 39	0.31 517	0.41 172	0.20 180	0.46 169	0.34 97	0.21 138	0.22 130	0.19 132	0.17 98	0.24 51	0.15 24	0.08 77	0.10 372	0.08 78	0.45 700	0.09 89	0.29 580

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 135	0.38 309	0.90 142	0.23 102	0.17 199	0.35 94	0.22 272	0.44 140	0.33 83	0.21 138	0.25 175	0.16 63	0.22 207	0.23 41	0.15 24	0.07 29	0.07 100	0.08 78	0.45 700	0.08 48	0.27 564

AE-Stereo	0.42 336	0.29 197	1.65 322	0.43 592	0.47 658	0.56 387	0.23 314	0.86 541	0.46 280	0.31 279	0.41 330	0.43 383	0.24 252	0.34 207	0.24 248	0.09 169	0.48 723	0.11 348	0.45 700	0.22 457	0.19 439

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 179	0.53 430	1.28 227	0.22 70	0.32 528	0.35 94	0.19 152	0.46 169	0.33 83	0.18 83	0.19 90	0.18 103	0.18 131	0.21 14	0.14 7	0.08 77	0.10 372	0.08 78	0.46 703	0.10 129	0.32 613

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 119	0.35 279	0.69 84	0.23 102	0.27 454	0.35 94	0.20 180	0.44 140	0.28 31	0.21 138	0.22 130	0.14 20	0.22 207	0.21 14	0.14 7	0.07 29	0.08 223	0.08 78	0.47 704	0.09 89	0.34 628

RT-IGEV	0.66 579	0.25 121	2.11 520	0.56 670	0.46 653	0.62 496	0.54 641	0.99 655	0.75 605	0.79 651	0.93 658	0.85 634	0.78 655	0.59 399	1.64 688	0.12 444	0.16 562	0.11 348	0.47 704	0.28 543	0.30 593

SGM_RVC	1.89 733	0.92 617	2.50 611	0.96 723	0.93 721	1.63 722	1.37 739	1.52 729	12.43 778	1.85 735	1.69 716	2.40 738	1.74 734	2.81 736	1.71 691	0.53 714	0.47 719	0.42 706	0.47 704	0.74 717	0.74 712
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
fsdfsdds	2.52 744	0.90 612	4.35 741	0.62 691	3.81 762	4.40 762	4.02 769	2.26 750	3.45 763	3.39 765	5.86 770	5.49 762	3.16 755	2.42 705	2.55 725	0.45 709	0.27 674	0.55 719	0.48 707	0.95 731	0.96 730

PAM	0.70 601	0.35 279	2.72 649	0.56 670	0.62 698	1.08 693	0.53 637	0.85 530	0.44 252	0.93 681	0.92 654	1.24 705	0.68 630	0.64 418	1.01 628	0.10 286	0.19 608	0.10 266	0.48 707	0.14 265	0.38 649

ACVNet_1	1.33 711	1.91 749	4.03 735	1.09 730	0.88 716	1.19 705	0.66 675	1.24 713	1.17 699	0.94 682	0.96 663	3.09 745	1.04 690	2.37 696	1.11 644	1.04 742	0.48 723	1.03 744	0.48 707	1.12 736	0.83 720

Select-FE	0.65 573	0.67 508	2.76 658	0.49 635	0.55 678	0.79 631	0.16 95	0.90 573	0.53 361	0.84 667	0.55 468	0.91 653	0.75 648	0.57 388	1.16 651	0.11 381	0.18 595	0.11 348	0.49 710	0.14 265	0.31 603

PAM_32	0.70 601	0.35 279	2.73 654	0.54 660	0.61 696	1.07 691	0.43 591	0.84 521	0.49 313	0.90 676	0.91 652	1.23 704	0.77 654	0.65 430	1.10 641	0.10 286	0.19 608	0.10 266	0.49 710	0.15 294	0.38 649

JetBlue	1.78 730	1.63 728	3.92 732	0.73 701	1.21 738	4.38 761	3.35 764	1.59 731	1.20 701	1.26 714	1.52 711	2.37 736	1.88 738	3.23 747	3.00 733	0.53 714	0.47 719	0.48 714	0.49 710	1.29 745	0.97 731

EAI-Stereo	0.78 640	0.25 121	1.67 329	0.54 660	0.59 687	1.95 734	2.05 755	1.11 701	0.64 488	0.95 684	1.49 709	0.50 440	0.67 627	0.59 399	1.44 678	0.09 169	0.19 608	0.09 192	0.49 710	0.13 229	0.22 488

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 149	0.39 322	0.79 112	0.24 143	0.24 399	0.37 122	0.21 228	0.37 69	0.33 83	0.19 106	0.27 197	0.18 103	0.22 207	0.20 5	0.16 52	0.07 29	0.14 513	0.08 78	0.51 714	0.08 48	0.39 655

RAFT+CT+SA	0.50 446	0.86 594	1.82 417	0.37 530	0.75 708	0.54 355	0.34 533	0.77 452	0.63 480	0.38 328	0.55 468	0.34 317	0.29 353	0.68 439	0.27 289	0.09 169	0.07 100	0.11 348	0.51 714	0.29 550	0.41 666

UDG	0.77 636	1.23 702	2.15 532	0.67 698	0.59 687	0.78 627	0.38 565	0.90 573	0.70 551	0.61 564	0.69 589	1.01 677	0.67 627	1.02 504	0.73 583	0.45 709	0.34 692	0.87 733	0.51 714	0.67 712	0.46 676

light-stereo	8.15 774	2.75 767	9.83 772	12.24 778	9.63 771	19.16 789	0.44 602	6.84 772	3.57 764	13.44 785	22.94 803	23.04 795	1.65 730	17.20 792	7.61 774	3.06 769	2.25 776	0.42 706	0.52 717	4.07 771	2.31 764

DDUNet	0.77 636	1.12 682	1.88 442	0.76 705	0.69 704	0.84 648	0.43 591	0.85 530	0.65 504	0.67 608	0.75 618	0.91 653	0.52 565	1.03 506	0.57 537	0.54 716	0.37 698	0.95 739	0.52 717	0.71 716	0.57 695

ACVNet_2	1.42 721	1.81 741	3.23 713	1.08 728	0.92 720	1.32 707	0.85 705	1.49 727	1.69 734	1.19 709	1.73 718	2.13 732	1.03 689	2.50 716	1.40 676	0.91 734	0.53 726	1.00 742	0.55 719	2.11 759	0.85 723

ACVNet-4b	1.93 734	1.85 744	4.10 737	1.07 727	0.86 715	1.15 701	0.53 637	1.06 689	1.12 696	0.64 594	1.09 683	1.99 730	0.70 634	2.20 685	9.86 781	5.62 778	0.41 712	1.03 744	0.55 719	1.86 756	0.85 723

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 684	1.67 732	2.32 565	0.47 625	0.39 603	1.47 712	0.95 712	0.95 625	0.91 665	0.84 667	0.94 660	1.05 686	0.60 599	2.95 740	0.72 580	0.41 705	0.72 745	0.32 689	0.55 719	0.74 717	1.22 746

DualNet (step1)	0.59 535	0.62 475	1.93 466	0.27 248	0.22 360	0.68 569	0.31 494	0.93 602	0.66 520	0.57 513	0.51 418	0.55 465	0.45 513	1.11 518	0.38 424	0.61 720	0.14 513	0.87 733	0.56 722	0.25 503	0.23 515

test_sample9	0.94 672	0.62 475	1.93 466	0.27 248	0.22 360	0.68 569	0.31 494	0.93 602	0.66 520	0.57 513	0.51 418	0.55 465	0.45 513	1.91 654	2.55 725	0.61 720	4.16 779	0.87 733	0.56 722	0.25 503	0.23 515

test_sample8	1.12 690	0.62 475	1.93 466	0.27 248	0.22 360	0.68 569	0.31 494	0.95 625	0.61 449	1.18 708	0.56 480	2.53 739	1.31 710	1.91 654	2.55 725	0.61 720	4.16 779	0.87 733	0.56 722	0.25 503	0.23 515

MonStereo1	1.98 736	1.01 659	1.78 383	1.19 735	1.04 729	3.58 755	0.61 664	1.53 730	1.93 745	1.39 722	3.37 759	2.23 735	10.80 779	2.84 737	1.25 663	1.04 742	0.38 702	0.96 740	0.57 725	1.10 735	1.00 739

RainbowNet	1.15 696	1.78 740	2.72 649	1.12 733	0.91 719	1.06 686	0.76 696	1.16 706	1.13 698	0.75 639	0.97 665	1.09 692	0.80 657	1.60 592	1.21 659	1.17 747	1.26 762	1.01 743	0.57 725	1.13 737	0.88 728

SPS-STEREO	1.07 688	1.13 685	2.88 671	0.65 696	0.69 704	0.99 676	0.68 681	1.05 688	0.87 653	1.36 718	1.23 691	1.46 716	0.94 681	1.87 642	1.72 692	0.66 724	0.61 731	0.58 721	0.57 725	0.65 710	0.77 717
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Consistency-Raft	0.88 664	0.93 623	3.23 713	0.99 724	0.64 699	0.77 622	0.55 645	0.98 643	0.97 675	0.61 564	1.03 676	0.65 528	1.05 691	0.79 473	1.38 673	0.44 707	0.46 716	0.51 717	0.58 728	0.65 710	0.47 678

PWCK	1.49 724	1.90 748	3.22 712	1.09 730	0.54 675	1.71 726	1.73 749	1.49 727	1.53 726	1.44 726	1.80 719	1.82 726	1.30 709	3.34 749	1.76 694	1.07 744	0.56 728	0.97 741	0.58 728	1.38 749	0.65 705

DStereoO	0.99 677	0.66 506	1.67 329	0.75 704	0.99 725	0.73 597	1.33 737	0.94 611	0.91 665	0.70 622	1.06 681	0.75 594	1.75 735	0.95 495	2.39 722	1.20 749	0.41 712	0.48 714	0.59 730	0.85 725	0.60 700

MFMNet_re	0.92 670	1.28 708	2.53 617	0.82 713	0.76 711	0.90 664	0.75 694	0.98 643	1.04 684	1.03 690	1.05 680	0.84 630	0.94 681	0.83 477	0.72 580	0.68 726	0.60 730	0.63 725	0.60 731	0.77 721	0.74 712

NVStereoNet_ROB	1.16 698	0.95 632	2.54 623	0.58 679	0.55 678	0.78 627	0.63 672	1.00 665	1.08 690	1.03 690	4.07 765	1.48 717	1.22 705	2.88 738	1.27 665	0.50 713	0.46 716	0.54 718	0.62 732	0.50 692	0.63 704
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	1.83 732	1.43 720	3.81 728	0.87 714	1.01 727	2.38 748	2.53 762	1.36 720	1.75 737	2.92 761	3.22 752	2.65 741	2.93 749	2.22 689	3.10 736	0.72 728	0.69 741	0.63 725	0.62 732	0.77 721	0.98 732

DispFullNet	1.67 729	2.10 754	5.22 747	1.53 745	8.90 769	0.86 654	0.31 494	0.96 630	0.96 674	1.37 721	1.01 671	1.13 697	1.98 740	1.51 575	0.91 607	0.54 716	0.31 685	1.18 746	0.63 734	1.13 737	0.80 719

GCST	0.72 613	1.10 678	2.15 532	1.11 732	0.59 687	0.62 496	0.19 152	0.75 427	0.53 361	0.56 502	0.63 541	0.47 423	0.31 374	1.11 518	0.33 381	0.75 731	0.45 714	0.84 732	0.64 735	0.69 713	0.54 689

IMH-64-1	1.39 718	1.64 730	1.86 435	1.36 739	1.11 733	1.39 710	1.19 731	1.76 737	1.45 723	1.16 700	2.21 730	1.53 718	1.38 716	1.98 662	1.52 681	1.29 750	0.67 735	1.27 750	0.69 736	1.29 745	0.98 732

IMH-64	1.39 718	1.64 730	1.86 435	1.36 739	1.11 733	1.39 710	1.19 731	1.76 737	1.45 723	1.16 700	2.21 730	1.53 718	1.38 716	1.98 662	1.52 681	1.29 750	0.67 735	1.27 750	0.69 736	1.29 745	0.98 732

IMH	2.02 737	2.15 762	2.69 645	1.68 747	1.12 735	1.66 725	0.92 711	2.10 749	1.92 744	1.32 716	2.66 743	2.21 734	1.69 732	5.78 768	1.68 689	5.54 777	0.96 753	1.31 752	0.71 738	1.32 748	0.99 737

WAO-7	1.48 723	1.63 728	2.49 607	0.93 719	0.75 708	1.72 727	1.10 725	1.84 742	1.96 747	1.43 725	2.54 738	1.97 729	1.61 729	3.06 743	2.08 708	0.69 727	0.66 734	0.94 738	0.74 739	0.80 723	0.69 709

Dean	1.79 731	1.83 742	3.92 732	1.29 738	1.07 732	1.55 717	1.00 718	1.95 745	2.33 752	1.47 728	4.19 766	4.26 756	1.33 713	2.21 686	1.48 680	1.14 746	0.68 739	1.18 746	0.74 739	1.24 743	0.98 732

DStereoRT	0.81 652	0.53 430	2.23 551	0.36 505	0.33 543	0.92 668	0.36 549	0.86 541	0.80 633	0.57 513	0.62 528	0.59 497	1.15 702	1.76 616	1.04 634	0.14 526	0.13 494	2.17 768	0.78 741	0.16 334	0.66 708

MANE	2.90 752	1.14 687	2.96 683	1.03 725	1.01 727	5.01 763	2.45 760	5.36 768	6.88 773	3.58 766	4.76 769	5.99 764	4.99 762	4.23 758	4.61 758	0.56 719	0.67 735	0.44 711	0.78 741	0.51 694	1.03 740

TorneroNet-64	2.65 745	1.83 742	3.30 716	1.46 742	1.20 737	3.89 757	0.99 715	3.51 765	6.71 772	2.56 750	4.60 767	4.22 753	3.85 758	3.33 748	3.14 737	1.19 748	0.65 733	1.39 756	0.79 743	3.31 767	1.15 744

WAO-6	1.58 728	1.54 725	2.32 565	1.14 734	1.00 726	2.30 746	1.03 721	1.82 741	2.85 760	1.25 711	2.61 741	2.20 733	1.56 726	2.47 714	1.99 703	0.95 738	0.67 735	1.19 749	0.83 744	1.08 734	0.88 728

TorneroNet	5.50 764	1.92 750	3.16 703	1.47 743	1.25 740	14.07 779	1.06 723	4.90 767	20.99 796	10.17 777	16.48 787	11.88 783	6.93 773	3.34 749	4.20 754	1.30 752	0.69 741	1.45 758	0.86 745	2.61 764	1.20 745

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 713	1.70 736	2.50 611	0.56 670	0.40 614	2.15 744	0.99 715	1.24 713	1.26 705	1.02 689	1.10 684	1.29 708	0.88 674	3.10 745	1.08 638	1.66 758	0.83 749	0.68 728	0.88 746	1.57 750	1.80 761

WAO-8	2.80 749	2.14 760	2.89 674	1.91 755	1.04 729	3.98 758	0.96 713	3.26 761	6.17 769	2.15 742	3.37 759	3.31 747	2.41 745	11.84 778	2.03 705	2.05 763	1.86 769	1.54 759	0.92 747	1.22 740	0.87 726

Venus	2.80 749	2.14 760	2.89 674	1.91 755	1.04 729	3.98 758	0.96 713	3.26 761	6.17 769	2.15 742	3.37 759	3.31 747	2.41 745	11.84 778	2.03 705	2.05 763	1.86 769	1.54 759	0.92 747	1.22 740	0.87 726

ADCPNet	0.99 677	0.99 653	3.93 734	0.37 530	0.68 703	1.36 709	0.62 669	0.87 552	0.76 616	0.78 649	0.81 630	1.08 690	1.18 703	1.14 525	2.49 724	0.21 636	0.69 741	0.21 643	0.95 749	0.29 550	0.37 646

LE_ROB	4.43 762	1.35 718	9.38 769	2.79 764	3.93 763	2.43 749	3.46 766	2.68 755	11.19 776	11.66 782	4.73 768	5.26 761	10.46 778	4.50 761	9.49 778	0.82 733	0.69 741	1.34 753	0.98 750	0.75 719	0.76 716

FADNet_RVC	0.81 652	1.14 687	2.42 586	0.30 342	0.24 399	0.71 583	0.24 351	0.95 625	0.61 449	0.44 364	0.56 480	0.59 497	0.42 488	1.52 577	0.68 569	0.94 737	0.96 753	0.28 673	1.00 751	0.90 727	1.36 750

DStereoFS	2.23 739	2.10 754	2.47 602	1.61 746	1.88 754	3.81 756	2.06 756	1.95 745	3.33 762	2.38 748	3.31 754	2.37 736	4.92 761	2.45 711	3.27 739	1.03 741	1.27 764	0.55 719	1.04 752	0.70 714	2.05 763

UNDER WATER	2.74 747	1.85 744	4.54 743	1.81 753	1.44 743	2.34 747	1.40 742	3.24 760	6.60 771	2.60 751	2.76 744	5.75 763	5.24 764	3.02 741	4.01 751	1.45 754	0.81 748	1.59 762	1.06 753	1.80 754	1.51 755

UNDER WATER-64	2.47 743	1.89 747	4.86 745	1.82 754	1.44 743	3.18 753	1.57 748	2.62 753	5.64 768	2.05 737	2.13 727	4.13 752	3.76 757	2.62 723	3.42 744	1.47 755	0.85 750	1.57 761	1.07 754	1.82 755	1.49 752

notaker	2.66 746	2.07 753	3.31 718	2.61 763	1.43 741	1.76 730	1.11 726	2.76 756	1.79 739	2.26 745	11.53 782	3.96 751	4.29 760	3.09 744	2.76 731	1.55 757	0.88 751	1.70 764	1.07 754	2.00 758	1.35 749

KSHMR	4.10 759	1.97 752	5.27 748	1.71 749	1.47 745	1.96 735	1.28 734	3.19 759	17.33 791	2.12 738	15.91 785	9.18 776	1.57 728	8.42 775	1.98 702	1.52 756	1.26 762	1.67 763	1.19 756	1.67 752	1.40 751

ktn	4.35 761	2.10 754	2.89 674	1.80 751	1.49 747	2.13 743	1.41 744	2.26 750	12.72 779	11.41 781	16.43 786	11.15 779	3.75 756	4.36 760	3.18 738	1.82 760	0.98 755	1.73 765	1.21 757	2.97 766	1.27 747

JetRed	3.29 756	4.93 769	10.17 773	1.45 741	1.72 751	7.44 772	5.05 771	3.06 758	2.12 751	2.41 749	2.39 734	2.99 744	2.37 744	3.51 752	6.44 770	1.32 753	1.90 771	1.37 755	1.23 758	2.21 760	1.76 759

anonymity	0.80 644	0.66 506	1.29 231	0.59 684	0.75 708	0.67 557	0.52 633	0.95 625	0.71 561	0.94 682	0.70 599	0.67 545	0.87 670	0.71 452	1.35 671	0.64 723	0.62 732	0.58 721	1.44 759	0.60 708	0.65 705

LVE	1.96 735	2.17 763	3.14 701	1.68 747	1.80 752	1.63 722	1.03 721	2.34 752	2.81 759	1.25 711	2.89 746	4.24 755	1.29 707	2.79 734	1.44 678	2.85 767	0.91 752	1.18 746	1.46 760	1.23 742	1.10 743

DStereoSA	2.12 738	0.98 648	2.80 665	1.25 737	2.23 756	1.97 737	4.62 770	1.22 709	2.54 757	1.16 700	3.84 764	1.00 675	4.05 759	2.07 674	5.29 762	0.93 735	1.48 765	0.48 714	1.51 761	0.95 731	1.95 762

MultiAttention	2.38 742	0.50 415	1.93 466	1.80 751	2.56 759	10.86 776	2.30 758	1.22 709	0.80 633	0.62 575	1.16 688	1.13 697	0.56 579	16.09 788	1.18 654	0.20 628	0.09 319	0.43 710	1.62 762	0.94 729	1.58 757

MSAF-DinoV2	3.10 755	1.86 746	10.68 774	3.61 769	0.30 496	3.34 754	0.82 703	2.81 757	1.79 739	0.80 653	0.87 646	1.56 721	1.10 697	26.49 803	1.96 699	0.17 588	0.13 494	0.19 624	1.63 763	0.92 728	0.99 737

IGEV-RUCA	2.28 740	0.30 217	1.15 199	0.40 569	1.86 753	2.06 742	1.90 753	1.36 720	1.80 741	3.70 767	3.76 762	5.02 760	8.19 776	2.12 681	1.63 686	0.25 667	0.76 746	2.72 775	1.91 764	2.39 762	2.36 766

TCMNet-wrong-test	5.51 765	6.62 774	6.20 756	13.02 784	11.90 775	7.14 770	5.53 776	6.99 775	1.44 722	2.65 752	3.10 750	8.37 772	5.95 769	4.75 767	6.05 764	3.07 770	0.98 755	2.38 769	1.99 765	6.62 777	5.43 773

noway4	5.60 770	6.93 777	6.50 761	13.12 787	12.06 780	7.19 771	5.54 777	6.97 774	1.42 720	2.67 753	3.29 753	8.41 775	6.00 771	4.66 765	6.23 767	3.11 774	1.06 761	2.44 773	2.04 766	6.73 781	5.55 777

zzzz4	5.59 769	6.90 776	6.62 763	13.08 785	12.04 778	7.13 768	5.47 772	7.10 777	1.41 719	2.70 755	3.33 756	8.32 770	5.92 767	4.65 763	6.23 767	3.09 772	1.05 759	2.43 770	2.05 767	6.70 779	5.51 775

noway3	5.51 765	6.38 773	6.27 757	12.92 782	12.02 776	7.08 766	5.48 774	6.99 775	1.39 716	2.69 754	3.33 756	8.37 772	5.97 770	4.68 766	6.13 765	3.05 768	1.00 757	2.44 773	2.05 767	6.61 776	5.27 772

noway2	5.52 767	6.31 772	6.33 758	12.97 783	12.02 776	7.09 767	5.49 775	6.95 773	1.40 717	2.70 755	3.32 755	8.40 774	6.00 771	4.60 762	6.13 765	3.07 770	1.04 758	2.43 770	2.05 767	6.65 778	5.44 774

noway1	5.58 768	6.89 775	6.57 762	13.08 785	12.04 778	7.13 768	5.47 772	7.10 777	1.40 717	2.70 755	3.33 756	8.32 770	5.92 767	4.65 763	6.23 767	3.09 772	1.05 759	2.43 770	2.05 767	6.70 779	5.51 775

MFN_U_SF_RVC	1.55 727	2.39 766	3.16 703	0.65 696	0.41 623	1.12 696	0.46 613	1.23 712	1.33 711	1.61 732	1.20 689	1.43 715	0.98 685	1.76 616	1.97 701	1.90 762	1.80 767	1.98 766	2.15 771	1.63 751	1.77 760

PML	23.15 791	16.83 786	7.78 765	5.49 770	9.93 772	51.13 807	104.50 813	5.76 769	13.62 784	37.30 813	105.93 813	30.86 806	23.50 797	12.07 780	7.87 775	6.30 780	2.12 774	6.32 786	2.43 772	10.44 787	2.90 767

MADNet++	2.79 748	2.11 757	2.97 686	2.49 761	2.28 757	2.95 752	2.31 759	2.67 754	2.47 755	3.03 763	3.13 751	2.70 742	2.92 748	4.10 757	4.48 756	2.68 766	2.24 775	3.04 778	2.44 773	2.37 761	2.34 765

Selective-IGEV-i1pa	9.22 778	12.57 785	9.49 771	2.20 757	1.49 747	16.83 783	8.03 781	14.34 789	11.26 777	10.52 778	15.24 784	14.52 788	11.94 787	18.22 793	9.78 780	7.79 788	3.09 777	5.20 782	2.49 774	2.46 763	6.90 781

BEATNet-Init1	12.10 782	11.19 781	27.29 803	2.99 765	3.51 761	21.84 796	11.10 782	14.34 789	13.83 786	20.34 793	20.33 792	26.35 805	20.03 791	19.06 794	14.80 790	1.74 759	1.81 768	2.05 767	2.49 774	3.69 770	3.12 768

tt	4.93 763	0.27 153	4.20 738	2.29 759	1.58 749	10.20 775	16.97 786	9.42 781	5.02 767	1.67 733	1.28 695	4.68 758	5.03 763	3.37 751	5.92 763	6.16 779	9.47 790	2.82 776	3.18 776	3.60 768	1.53 756

USTest	8.10 773	7.17 778	8.96 768	9.25 774	9.05 770	15.27 780	23.78 788	9.96 782	9.47 775	5.94 773	6.75 771	7.80 769	7.48 774	8.83 777	11.21 783	2.21 765	3.56 778	2.86 777	3.20 777	5.02 774	4.16 769

UHP	8.35 776	2.17 763	12.80 782	1.04 726	3.05 760	13.45 778	6.62 778	11.56 783	21.64 797	12.60 783	20.66 793	14.01 787	14.14 788	7.42 773	8.27 776	1.86 761	1.65 766	1.36 754	3.22 778	3.66 769	5.78 778

Anonymous_2	0.74 625	0.32 240	1.65 322	0.33 432	0.30 496	0.67 557	0.32 517	0.69 376	0.46 280	0.48 408	0.41 330	0.84 630	0.58 591	0.51 364	0.40 443	0.32 692	0.38 702	1.43 757	3.69 779	0.80 723	0.27 564

DGSMNet	2.89 751	0.63 485	3.18 707	3.43 768	4.17 765	2.57 750	6.98 780	0.97 639	0.83 644	0.56 502	1.86 721	0.79 611	0.62 613	1.64 597	1.39 674	4.61 776	5.01 781	5.17 781	4.71 780	4.44 773	4.19 770

TARStereo	4.27 760	0.86 594	6.17 755	0.46 619	7.32 768	5.34 765	6.97 779	4.27 766	7.12 774	5.50 772	8.80 773	7.61 768	5.43 765	2.93 739	2.74 729	0.40 703	0.24 650	0.41 704	5.07 781	0.51 694	7.23 782

iinet-test	11.61 780	10.56 779	11.80 775	12.17 776	12.09 781	18.69 784	26.70 794	13.53 785	13.46 780	9.91 775	10.28 774	11.17 780	11.16 782	12.37 782	14.43 786	6.71 783	7.85 783	6.13 784	6.95 782	8.33 783	7.85 783

IINet	11.61 780	10.56 779	11.80 775	12.17 776	12.09 781	18.69 784	26.70 794	13.53 785	13.46 780	9.91 775	10.28 774	11.17 780	11.16 782	12.37 782	14.43 786	6.71 783	7.85 783	6.13 784	6.95 782	8.33 783	7.85 783

DPSM_ROB	12.34 783	11.21 783	12.51 779	12.91 780	12.80 784	19.84 793	28.28 797	14.38 791	14.28 787	10.58 779	11.26 778	12.03 784	11.85 785	13.15 786	15.34 791	7.11 785	8.31 787	6.50 787	7.35 784	8.84 785	8.31 787

DPSM	12.34 783	11.21 783	12.51 779	12.91 780	12.80 784	19.84 793	28.28 797	14.38 791	14.28 787	10.58 779	11.26 778	12.03 784	11.85 785	13.15 786	15.34 791	7.11 785	8.31 787	6.50 787	7.35 784	8.84 785	8.31 787

DGTPSM_ROB	8.89 777	5.62 770	12.25 778	5.92 771	11.32 773	8.54 773	24.18 789	6.40 770	13.49 782	5.15 769	11.46 780	6.19 766	10.92 780	7.00 772	13.72 784	4.47 775	7.65 782	3.92 779	7.45 786	4.38 772	7.87 785

DPSMNet_ROB	9.48 779	5.64 771	13.01 783	8.82 773	11.82 774	8.54 773	24.20 790	6.41 771	13.65 785	5.32 771	11.47 781	6.33 767	10.92 780	7.69 774	13.89 785	7.25 787	8.19 786	5.06 780	7.78 787	5.31 775	8.26 786

Selective-IGEV-i16pa	47.65 811	67.17 812	7.20 764	2.47 760	2.32 758	116.02 813	1.42 745	90.41 814	82.69 813	32.69 812	90.10 812	60.10 813	84.41 813	129.53 814	52.52 811	50.16 811	15.10 793	18.00 798	9.63 788	0.94 729	40.09 812

DPSimNet_ROB	17.97 788	20.20 794	24.98 796	17.62 788	15.92 787	21.53 795	21.00 787	13.70 787	15.61 789	23.89 805	14.69 783	22.87 793	24.58 805	12.70 785	14.56 788	18.48 798	12.91 792	20.21 801	12.05 789	17.76 788	14.17 790

U	3.37 758	0.17 2	0.91 147	0.26 222	13.79 786	19.19 790	0.15 60	0.41 109	0.31 53	0.17 71	0.18 84	0.27 249	0.15 65	0.21 14	0.16 52	0.09 169	0.06 27	17.88 797	12.81 790	0.10 129	0.08 72

HanzoNet	7.64 772	2.86 768	5.05 746	7.01 772	3.97 764	2.18 745	1.34 738	3.37 764	4.05 765	13.17 784	10.58 776	10.73 778	16.52 789	8.45 776	10.51 782	10.48 789	9.72 791	5.59 783	13.46 791	6.84 782	6.83 780

LSM0	26.58 800	22.63 802	25.88 800	30.13 800	52.21 812	39.94 805	56.74 799	28.97 804	28.72 801	21.14 797	22.26 796	24.43 803	23.88 799	26.54 804	30.87 801	14.32 796	16.55 794	13.12 795	14.71 792	17.92 795	20.60 799

CasAABBNet	24.81 795	22.53 796	24.83 795	26.08 793	25.74 792	39.86 801	57.06 803	28.87 802	28.83 804	21.16 800	22.54 799	24.22 800	23.89 802	26.38 797	30.87 801	14.25 790	16.71 797	13.09 789	14.81 793	17.78 789	16.71 792

RAFT-FEzeroshot	24.80 793	22.55 798	24.73 793	26.10 794	25.76 793	39.84 799	57.07 805	28.84 799	28.79 802	21.14 797	22.48 797	24.18 798	23.88 799	26.38 797	30.87 801	14.26 791	16.71 797	13.09 789	14.82 794	17.79 792	16.72 795

RAFT-FE	24.80 793	22.55 798	24.73 793	26.10 794	25.76 793	39.84 799	57.07 805	28.84 799	28.79 802	21.14 797	22.48 797	24.18 798	23.88 799	26.38 797	30.87 801	14.26 791	16.71 797	13.09 789	14.82 794	17.79 792	16.72 795

Selective-RAFT-Error	24.87 798	22.59 801	25.14 798	26.13 798	25.82 797	39.93 804	57.03 801	28.97 804	28.95 806	21.21 801	22.65 801	24.25 802	23.98 804	26.43 801	30.83 800	14.27 794	16.71 797	13.10 793	14.82 794	17.82 794	16.76 797

Hybrid-DGEV	24.86 797	22.58 800	25.22 799	26.11 796	25.76 793	39.92 803	57.06 803	29.03 806	29.01 808	21.12 796	22.64 800	24.13 797	23.91 803	26.46 802	30.82 799	14.27 794	16.70 796	13.09 789	14.83 797	17.78 789	16.71 792

FlowAnything	24.85 796	22.54 797	25.10 797	26.11 796	25.76 793	39.86 801	57.00 800	28.89 803	28.87 805	21.31 802	22.68 802	24.22 800	23.87 798	26.39 800	30.89 805	14.26 791	16.78 801	13.10 793	14.90 798	17.78 789	16.69 791

fast-reg	25.26 799	22.76 803	26.49 802	26.66 799	27.60 799	41.51 806	57.03 801	28.84 799	28.98 807	20.78 794	22.21 795	23.55 796	23.30 796	26.97 806	31.44 806	14.39 797	16.67 795	15.16 796	15.84 799	18.23 797	16.71 792

zzzz2	37.36 805	34.10 810	37.81 806	39.61 801	38.70 803	60.14 810	86.04 811	43.62 811	43.68 809	31.88 810	34.07 809	35.66 807	35.41 809	39.41 807	46.07 807	21.44 801	25.20 805	19.84 799	22.48 800	26.77 802	25.16 803

noway5	37.36 805	34.10 810	37.81 806	39.61 801	38.70 803	60.14 810	86.04 811	43.62 811	43.68 809	31.88 810	34.07 809	35.66 807	35.41 809	39.41 807	46.07 807	21.44 801	25.20 805	19.84 799	22.48 800	26.77 802	25.16 803

zzzzzz3	37.89 807	29.68 805	38.88 808	48.93 803	48.83 810	58.10 809	76.69 810	42.34 809	43.95 811	31.42 808	34.06 808	40.19 809	40.01 811	39.79 809	48.00 810	21.11 799	25.13 803	20.33 802	22.80 802	25.12 800	22.46 800

zzz1	37.91 808	29.70 806	39.14 809	48.93 803	48.83 810	58.08 808	76.65 809	42.36 810	44.00 812	31.44 809	34.09 811	40.20 810	40.01 811	39.82 810	47.98 809	21.12 800	25.13 803	20.33 802	22.80 802	25.12 800	22.47 801

HaxPig	19.86 789	22.40 795	22.34 790	17.95 789	17.95 788	11.77 777	11.89 783	16.02 793	15.89 790	21.10 795	21.41 794	18.74 792	18.39 790	20.08 795	19.69 793	23.63 807	23.22 802	24.06 804	23.69 804	23.00 799	23.95 802

LRCNet_RVC	13.74 787	19.30 787	12.75 781	19.46 790	12.69 783	1.86 731	0.41 580	12.33 784	1.05 685	15.77 788	18.83 791	12.62 786	8.70 777	12.21 781	9.62 779	22.22 803	8.37 789	25.85 805	24.01 805	19.32 798	17.44 798

RSGM-EC	41.56 809	31.72 808	19.92 788	51.66 808	47.86 808	38.70 797	61.61 807	33.83 807	22.80 798	23.45 803	29.29 806	43.76 811	35.31 807	66.76 811	70.17 812	66.40 812	37.60 812	48.67 809	25.68 806	48.86 809	27.21 805

acva	41.56 809	31.72 808	19.92 788	51.66 808	47.86 808	38.70 797	61.61 807	33.83 807	22.80 798	23.45 803	29.29 806	43.76 811	35.31 807	66.76 811	70.17 812	66.40 812	37.60 812	48.67 809	25.68 806	48.86 809	27.21 805

MEDIAN_ROB	23.96 792	27.05 804	26.39 801	22.16 791	22.13 790	16.12 782	13.97 784	20.24 794	20.05 792	25.50 806	25.31 804	22.96 794	22.63 795	24.39 796	23.24 797	28.20 808	27.23 810	28.62 806	27.75 808	27.50 804	27.76 807

AVERAGE_ROB	26.93 801	30.34 807	29.27 804	25.82 792	25.34 791	19.48 792	15.17 785	23.55 798	23.00 800	28.45 807	27.87 805	26.25 804	25.86 806	26.96 805	25.55 798	31.30 809	30.07 811	31.76 807	30.81 809	30.79 808	30.93 808

Anonymous_1	22.91 790	11.20 782	12.13 777	12.75 779	26.28 798	19.43 791	27.92 796	14.08 788	13.61 783	14.96 787	10.58 776	11.26 782	11.19 784	12.55 784	14.57 789	38.28 810	7.88 785	34.96 808	63.99 810	89.57 813	10.94 789

xxxxx1	28.96 802	20.11 791	14.07 785	49.74 805	39.15 805	18.98 786	26.64 791	21.94 795	20.21 793	16.45 789	17.48 788	18.36 789	21.56 792	16.21 789	20.88 794	23.07 804	26.55 807	66.40 811	78.70 811	30.27 805	32.51 809

tt_ll	28.96 802	20.11 791	14.07 785	49.74 805	39.15 805	18.98 786	26.64 791	21.94 795	20.21 793	16.45 789	17.48 788	18.36 789	21.56 792	16.21 789	20.88 794	23.07 804	26.55 807	66.40 811	78.70 811	30.27 805	32.51 809

ff	28.96 802	20.11 791	14.07 785	49.74 805	39.15 805	18.98 786	26.64 791	21.94 795	20.21 793	16.45 789	17.48 788	18.36 789	21.56 792	16.21 789	20.88 794	23.07 804	26.55 807	66.40 811	78.70 811	30.27 805	32.51 809

test_example2	115.39 812	123.23 813	94.57 811	115.52 810	123.55 813	101.63 812	114.33 814	53.41 813	99.48 814	134.90 814	135.05 814	85.83 814	85.11 814	111.32 813	106.15 814	152.55 814	205.26 814	99.78 814	114.96 814	140.96 814	110.20 813

ccccc		297.21 814		374.70 813	380.44 814	203.92 814		216.32 815		203.37 815		215.01 815		312.78 815		412.57 815	356.13 815	256.09 815	227.69 815	428.88 815

ASD4		19.65 788

Low-res two-view benchmark