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

GeoAtt-L (ZS)	0.08 1	0.06 1	0.15 50	0.14 4	0.06 1	0.08 4	0.10 12	0.10 2	0.10 7	0.10 72	0.07 6	0.07 2	0.07 4	0.13 20	0.10 30	0.07 184	0.04 2	0.05 1	0.05 96	0.05 9	0.04 1

PSi22a	0.09 2	0.06 1	0.16 84	0.15 10	0.07 11	0.09 9	0.11 31	0.14 17	0.10 7	0.08 3	0.07 6	0.11 137	0.08 22	0.11 2	0.10 30	0.07 184	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

BLMT-Stereo	0.09 2	0.06 1	0.14 27	0.17 76	0.09 96	0.09 9	0.14 167	0.10 2	0.14 87	0.07 1	0.09 30	0.07 2	0.07 4	0.11 2	0.11 87	0.05 9	0.04 2	0.07 216	0.06 209	0.05 9	0.05 54

IGEV	0.11 98	0.06 1	0.17 117	0.15 10	0.11 255	0.16 162	0.13 117	0.21 144	0.16 134	0.11 120	0.15 216	0.09 45	0.07 4	0.14 52	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.05 54

test12345	0.09 2	0.07 5	0.15 50	0.16 33	0.07 11	0.14 71	0.11 31	0.15 24	0.13 56	0.09 28	0.08 23	0.08 9	0.07 4	0.15 105	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.04 1

vfmstereo	0.09 2	0.07 5	0.11 1	0.17 76	0.07 11	0.16 162	0.13 117	0.17 53	0.15 111	0.08 3	0.09 30	0.08 9	0.08 22	0.16 146	0.11 87	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

ww3	0.10 19	0.07 5	0.13 9	0.17 76	0.11 255	0.15 102	0.12 56	0.15 24	0.11 18	0.08 3	0.11 102	0.10 88	0.08 22	0.16 146	0.11 87	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

ww2	0.10 19	0.07 5	0.13 9	0.18 142	0.12 339	0.16 162	0.12 56	0.15 24	0.11 18	0.09 28	0.11 102	0.10 88	0.09 56	0.17 175	0.11 87	0.05 9	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

ww	0.10 19	0.07 5	0.13 9	0.18 142	0.08 57	0.15 102	0.13 117	0.16 41	0.12 36	0.09 28	0.11 102	0.09 45	0.08 22	0.16 146	0.10 30	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

MGW-Stereo-1	0.10 19	0.07 5	0.13 9	0.18 142	0.07 11	0.16 162	0.13 117	0.14 17	0.16 134	0.10 72	0.09 30	0.11 137	0.08 22	0.16 146	0.12 172	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

CR-RVC	0.09 2	0.07 5	0.15 50	0.15 10	0.06 1	0.12 37	0.11 31	0.18 76	0.10 7	0.10 72	0.06 1	0.09 45	0.08 22	0.14 52	0.10 30	0.07 184	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

300	0.10 19	0.07 5	0.17 117	0.16 33	0.09 96	0.13 45	0.13 117	0.20 123	0.15 111	0.10 72	0.10 70	0.12 182	0.10 121	0.13 20	0.12 172	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.05 54

Last	0.11 98	0.07 5	0.17 117	0.16 33	0.09 96	0.14 71	0.13 117	0.18 76	0.15 111	0.10 72	0.09 30	0.14 257	0.10 121	0.18 212	0.13 247	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.06 214

DDDD	0.11 98	0.07 5	0.17 117	0.16 33	0.09 96	0.13 45	0.14 167	0.20 123	0.14 87	0.10 72	0.09 30	0.15 282	0.11 190	0.13 20	0.13 247	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.06 214

TT111	0.10 19	0.07 5	0.17 117	0.16 33	0.09 96	0.14 71	0.12 56	0.19 95	0.13 56	0.10 72	0.08 23	0.12 182	0.10 121	0.14 52	0.12 172	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.05 54

VeloStereo	0.11 98	0.07 5	0.18 144	0.16 33	0.12 339	0.09 9	0.07 1	0.12 8	0.09 3	0.12 157	0.09 30	0.11 137	0.10 121	0.14 52	0.12 172	0.10 550	0.09 622	0.09 455	0.08 417	0.12 629	0.13 650

flow	0.11 98	0.07 5	0.18 144	0.16 33	0.12 339	0.09 9	0.07 1	0.12 8	0.09 3	0.12 157	0.09 30	0.11 137	0.10 121	0.17 175	0.12 172	0.10 550	0.09 622	0.09 455	0.08 417	0.12 629	0.13 650

testmc14	0.10 19	0.07 5	0.14 27	0.18 142	0.07 11	0.16 162	0.14 167	0.15 24	0.12 36	0.10 72	0.13 155	0.10 88	0.08 22	0.12 9	0.10 30	0.06 66	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

depth_test_26	0.11 98	0.07 5	0.19 163	0.16 33	0.09 96	0.09 9	0.11 31	0.16 41	0.15 111	0.12 157	0.16 236	0.11 137	0.08 22	0.14 52	0.10 30	0.09 495	0.07 489	0.08 342	0.07 319	0.07 263	0.08 425

LGCAT	0.11 98	0.07 5	0.15 50	0.14 4	0.09 96	0.12 37	0.12 56	0.13 13	0.10 7	0.12 157	0.09 30	0.11 137	0.10 121	0.19 250	0.12 172	0.11 598	0.11 684	0.05 1	0.06 209	0.05 9	0.12 628

MCSU-Stereo	0.10 19	0.07 5	0.14 27	0.17 76	0.07 11	0.16 162	0.15 230	0.17 53	0.16 134	0.12 157	0.13 155	0.12 182	0.08 22	0.15 105	0.10 30	0.07 184	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.04 1

derf	0.10 19	0.07 5	0.15 50	0.17 76	0.09 96	0.11 28	0.12 56	0.17 53	0.14 87	0.08 3	0.09 30	0.11 137	0.09 56	0.14 52	0.11 87	0.06 66	0.06 337	0.05 1	0.05 96	0.05 9	0.05 54

mm2	0.10 19	0.07 5	0.15 50	0.16 33	0.09 96	0.09 9	0.12 56	0.17 53	0.13 56	0.08 3	0.09 30	0.11 137	0.09 56	0.14 52	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

mm1	0.09 2	0.07 5	0.15 50	0.16 33	0.09 96	0.09 9	0.12 56	0.14 17	0.13 56	0.08 3	0.09 30	0.11 137	0.09 56	0.14 52	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

qqai	0.10 19	0.07 5	0.16 84	0.18 142	0.09 96	0.11 28	0.12 56	0.16 41	0.14 87	0.08 3	0.09 30	0.11 137	0.09 56	0.15 105	0.11 87	0.07 184	0.06 337	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.05 54

MGA	0.10 19	0.07 5	0.16 84	0.16 33	0.10 185	0.15 102	0.10 12	0.18 76	0.13 56	0.09 28	0.09 30	0.09 45	0.07 4	0.15 105	0.11 87	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.06 153	0.06 214

CAR	0.10 19	0.07 5	0.16 84	0.16 33	0.09 96	0.14 71	0.10 12	0.19 95	0.13 56	0.10 72	0.10 70	0.08 9	0.07 4	0.15 105	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.05 9	0.05 54

MSE-Stereo	0.10 19	0.07 5	0.16 84	0.16 33	0.09 96	0.14 71	0.10 12	0.19 95	0.13 56	0.09 28	0.10 70	0.08 9	0.07 4	0.15 105	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.05 9	0.05 54

LiteMatch*	0.11 98	0.07 5	0.22 224	0.16 33	0.10 185	0.13 45	0.13 117	0.18 76	0.14 87	0.09 28	0.09 30	0.09 45	0.10 121	0.14 52	0.11 87	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.06 214

PipStereo	0.09 2	0.07 5	0.16 84	0.15 10	0.07 11	0.09 9	0.12 56	0.15 24	0.11 18	0.08 3	0.07 6	0.13 219	0.09 56	0.12 9	0.11 87	0.07 184	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

PSi22b	0.09 2	0.07 5	0.16 84	0.15 10	0.07 11	0.09 9	0.11 31	0.15 24	0.10 7	0.08 3	0.07 6	0.13 219	0.09 56	0.12 9	0.10 30	0.07 184	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

Foundation-i1c-attn	0.12 140	0.07 5	0.14 27	0.16 33	0.07 11	0.15 102	0.15 230	0.24 220	0.17 174	0.13 197	0.15 216	0.16 312	0.13 295	0.15 105	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.05 54

Foundation-i1b	0.12 140	0.07 5	0.14 27	0.16 33	0.07 11	0.16 162	0.15 230	0.25 247	0.16 134	0.14 229	0.15 216	0.17 329	0.12 240	0.15 105	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 140	0.07 5	0.14 27	0.15 10	0.07 11	0.18 253	0.16 296	0.25 247	0.16 134	0.16 286	0.16 236	0.18 342	0.13 295	0.17 175	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.05 9	0.05 54

DepthFocus	0.10 19	0.07 5	0.21 205	0.15 10	0.11 255	0.10 24	0.13 117	0.15 24	0.08 1	0.12 157	0.10 70	0.09 45	0.07 4	0.13 20	0.10 30	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.08 417	0.06 153	0.05 54

Foundation-i1	0.13 199	0.07 5	0.16 84	0.17 76	0.11 255	0.17 215	0.16 296	0.32 376	0.22 303	0.15 253	0.17 258	0.20 382	0.13 295	0.14 52	0.13 247	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.05 54

Foundation-i32	0.09 2	0.07 5	0.16 84	0.15 10	0.06 1	0.09 9	0.12 56	0.14 17	0.09 3	0.08 3	0.07 6	0.10 88	0.08 22	0.11 2	0.11 87	0.07 184	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.04 1

GeoVLM	0.10 19	0.07 5	0.15 50	0.16 33	0.09 96	0.15 102	0.12 56	0.17 53	0.13 56	0.09 28	0.09 30	0.11 137	0.10 121	0.14 52	0.12 172	0.06 66	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

Test_v1	0.10 19	0.07 5	0.16 84	0.15 10	0.09 96	0.13 45	0.13 117	0.22 171	0.16 134	0.09 28	0.10 70	0.08 9	0.08 22	0.14 52	0.11 87	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.04 1

DispViT+	0.12 140	0.07 5	0.19 163	0.15 10	0.16 597	0.10 24	0.12 56	0.26 270	0.23 331	0.13 197	0.11 102	0.10 88	0.08 22	0.21 304	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Pro-Stereo	0.10 19	0.07 5	0.14 27	0.17 76	0.10 185	0.17 215	0.13 117	0.11 4	0.13 56	0.10 72	0.09 30	0.08 9	0.06 1	0.22 327	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.08 417	0.05 9	0.05 54

WQFJA1++	0.44 741	0.07 5	0.63 677	0.18 142	0.13 429	0.15 102	0.11 31	0.20 123	0.11 18	2.05 854	0.12 131	0.23 434	0.11 190	0.17 175	0.12 172	0.08 380	0.05 59	0.06 81	0.05 96	4.20 868	0.07 330

MatchAttention (ZS)	0.09 2	0.07 5	0.16 84	0.14 4	0.06 1	0.08 4	0.13 117	0.12 8	0.11 18	0.07 1	0.12 131	0.07 2	0.07 4	0.13 20	0.09 12	0.07 184	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.10 19	0.07 5	0.15 50	0.13 1	0.07 11	0.16 162	0.10 12	0.20 123	0.14 87	0.09 28	0.10 70	0.09 45	0.12 240	0.13 20	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.05 1	0.05 96	0.06 153	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.10 19	0.07 5	0.15 50	0.16 33	0.09 96	0.15 102	0.12 56	0.17 53	0.13 56	0.09 28	0.09 30	0.11 137	0.10 121	0.14 52	0.12 172	0.06 66	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

HiDET	0.10 19	0.07 5	0.15 50	0.15 10	0.09 96	0.14 71	0.12 56	0.19 95	0.15 111	0.10 72	0.09 30	0.11 137	0.09 56	0.15 105	0.13 247	0.06 66	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

LCMNet	0.10 19	0.07 5	0.15 50	0.15 10	0.09 96	0.15 102	0.12 56	0.18 76	0.19 224	0.10 72	0.10 70	0.11 137	0.10 121	0.15 105	0.13 247	0.06 66	0.06 337	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

CSFM-Stereo	0.10 19	0.07 5	0.14 27	0.16 33	0.08 57	0.16 162	0.13 117	0.21 144	0.11 18	0.11 120	0.11 102	0.10 88	0.10 121	0.14 52	0.11 87	0.07 184	0.06 337	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

252Zero-FE	0.14 244	0.07 5	0.17 117	0.17 76	0.09 96	0.15 102	0.11 31	0.21 144	0.19 224	0.77 795	0.11 102	0.08 9	0.08 22	0.13 20	0.13 247	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.06 153	0.06 214

Monster-pub-mixall	0.10 19	0.07 5	0.16 84	0.16 33	0.08 57	0.11 28	0.09 4	0.20 123	0.12 36	0.11 120	0.11 102	0.08 9	0.08 22	0.23 342	0.11 87	0.07 184	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.06 214

111111	0.11 98	0.07 5	0.17 117	0.19 215	0.11 255	0.13 45	0.11 31	0.22 171	0.15 111	0.11 120	0.12 131	0.12 182	0.08 22	0.18 212	0.11 87	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.08 365	0.06 214

Reg-Stereo(zero)	0.16 310	0.07 5	0.36 427	0.19 215	0.10 185	0.19 298	0.14 167	0.28 312	0.24 354	0.22 382	0.20 314	0.24 449	0.18 454	0.21 304	0.18 436	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.06 209	0.06 153	0.06 214

FoundationStereo	0.09 2	0.07 5	0.16 84	0.16 33	0.08 57	0.12 37	0.13 117	0.11 4	0.12 36	0.09 28	0.07 6	0.10 88	0.09 56	0.11 2	0.10 30	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.05 9	0.05 54

dual_stereo	0.10 19	0.07 5	0.14 27	0.17 76	0.08 57	0.09 9	0.13 117	0.24 220	0.13 56	0.10 72	0.09 30	0.09 45	0.08 22	0.18 212	0.12 172	0.07 184	0.06 337	0.06 81	0.04 1	0.05 9	0.05 54

Pointernet	0.13 199	0.07 5	0.27 296	0.19 215	0.11 255	0.20 349	0.12 56	0.31 364	0.24 354	0.15 253	0.15 216	0.13 219	0.11 190	0.17 175	0.13 247	0.08 380	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.05 54

CAS	0.15 291	0.07 5	0.21 205	0.41 785	0.16 597	0.20 349	0.18 412	0.22 171	0.19 224	0.15 253	0.19 294	0.11 137	0.09 56	0.14 52	0.13 247	0.29 804	0.04 2	0.06 81	0.04 1	0.06 153	0.14 676

test_c	0.09 2	0.08 57	0.18 144	0.16 33	0.06 1	0.11 28	0.12 56	0.17 53	0.13 56	0.10 72	0.07 6	0.07 2	0.09 56	0.12 9	0.10 30	0.06 66	0.05 59	0.05 1	0.05 96	0.05 9	0.05 54

MGE	0.10 19	0.08 57	0.14 27	0.22 454	0.15 559	0.13 45	0.12 56	0.15 24	0.17 174	0.09 28	0.09 30	0.09 45	0.08 22	0.18 212	0.10 30	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

GStereo	0.13 199	0.08 57	0.20 182	0.15 10	0.14 486	0.16 162	0.10 12	0.17 53	0.13 56	0.14 229	0.16 236	0.16 312	0.12 240	0.18 212	0.17 402	0.08 380	0.07 489	0.08 342	0.06 209	0.08 365	0.09 502

HNOStereo	0.12 140	0.08 57	0.20 182	0.19 215	0.09 96	0.15 102	0.16 296	0.18 76	0.17 174	0.17 307	0.17 258	0.12 182	0.11 190	0.16 146	0.12 172	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.05 54

FETCStereo	0.12 140	0.08 57	0.20 182	0.18 142	0.09 96	0.16 162	0.15 230	0.17 53	0.17 174	0.18 330	0.17 258	0.13 219	0.11 190	0.15 105	0.12 172	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.05 54

FETStereo	0.12 140	0.08 57	0.19 163	0.18 142	0.09 96	0.17 215	0.15 230	0.17 53	0.18 201	0.18 330	0.16 236	0.13 219	0.11 190	0.16 146	0.13 247	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.06 209	0.06 153	0.05 54

CEFStereo	0.12 140	0.08 57	0.24 253	0.18 142	0.10 185	0.16 162	0.15 230	0.17 53	0.18 201	0.17 307	0.19 294	0.13 219	0.11 190	0.17 175	0.13 247	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.06 209	0.06 153	0.06 214

CGFBStereo	0.12 140	0.08 57	0.23 242	0.18 142	0.09 96	0.16 162	0.15 230	0.17 53	0.17 174	0.18 330	0.17 258	0.13 219	0.11 190	0.16 146	0.12 172	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.05 54

GeoAtt-L-single (ZS)	0.09 2	0.08 57	0.15 50	0.13 1	0.07 11	0.10 24	0.11 31	0.11 4	0.11 18	0.11 120	0.09 30	0.08 9	0.08 22	0.18 212	0.11 87	0.08 380	0.04 2	0.07 216	0.05 96	0.07 263	0.06 214

GIO	0.15 291	0.08 57	0.30 338	0.19 215	0.10 185	0.19 298	0.17 354	0.26 270	0.25 371	0.16 286	0.21 333	0.18 342	0.10 121	0.21 304	0.12 172	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.06 153	0.07 330

WiStereo	0.10 19	0.08 57	0.16 84	0.16 33	0.07 11	0.15 102	0.12 56	0.15 24	0.13 56	0.09 28	0.07 6	0.12 182	0.10 121	0.14 52	0.09 12	0.06 66	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

Cross2Single-S	0.10 19	0.08 57	0.16 84	0.16 33	0.09 96	0.08 4	0.15 230	0.13 13	0.15 111	0.10 72	0.09 30	0.09 45	0.08 22	0.13 20	0.10 30	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.05 54

tt3	0.10 19	0.08 57	0.17 117	0.17 76	0.06 1	0.15 102	0.11 31	0.21 144	0.12 36	0.10 72	0.09 30	0.11 137	0.09 56	0.19 250	0.10 30	0.07 184	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

tt4	0.10 19	0.08 57	0.17 117	0.17 76	0.07 11	0.13 45	0.12 56	0.22 171	0.13 56	0.08 3	0.09 30	0.10 88	0.09 56	0.17 175	0.09 12	0.07 184	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

tt6	0.10 19	0.08 57	0.16 84	0.16 33	0.07 11	0.15 102	0.12 56	0.15 24	0.13 56	0.09 28	0.07 6	0.12 182	0.10 121	0.14 52	0.09 12	0.06 66	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

E$^{3}$Stereo	0.11 98	0.08 57	0.18 144	0.16 33	0.10 185	0.15 102	0.13 117	0.19 95	0.15 111	0.10 72	0.10 70	0.12 182	0.10 121	0.18 212	0.12 172	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.06 214

LLLLL	0.11 98	0.08 57	0.18 144	0.16 33	0.10 185	0.15 102	0.13 117	0.19 95	0.15 111	0.10 72	0.10 70	0.12 182	0.10 121	0.18 212	0.12 172	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.06 214

LLL	0.11 98	0.08 57	0.17 117	0.16 33	0.10 185	0.16 162	0.15 230	0.19 95	0.15 111	0.10 72	0.10 70	0.12 182	0.10 121	0.21 304	0.12 172	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.06 209	0.05 9	0.06 214

low	0.12 140	0.08 57	0.21 205	0.18 142	0.09 96	0.17 215	0.15 230	0.23 197	0.16 134	0.10 72	0.10 70	0.12 182	0.10 121	0.21 304	0.11 87	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.05 96	0.06 153	0.06 214

100	0.10 19	0.08 57	0.17 117	0.17 76	0.10 185	0.11 28	0.13 117	0.17 53	0.15 111	0.10 72	0.10 70	0.12 182	0.10 121	0.16 146	0.12 172	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.06 209	0.05 9	0.05 54

FORCE_4	0.10 19	0.08 57	0.14 27	0.19 215	0.07 11	0.16 162	0.14 167	0.20 123	0.11 18	0.09 28	0.10 70	0.12 182	0.10 121	0.17 175	0.08 1	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.05 9	0.04 1

EE1	0.14 244	0.08 57	0.31 355	0.19 215	0.11 255	0.16 162	0.13 117	0.32 376	0.21 281	0.16 286	0.14 198	0.15 282	0.13 295	0.25 391	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.05 96	0.07 263	0.06 214

NBS	0.09 2	0.08 57	0.16 84	0.19 215	0.09 96	0.08 4	0.14 167	0.08 1	0.08 1	0.08 3	0.10 70	0.07 2	0.06 1	0.09 1	0.12 172	0.07 184	0.06 337	0.09 455	0.08 417	0.07 263	0.05 54

Codiref-stereo	0.12 140	0.08 57	0.40 485	0.27 686	0.08 57	0.13 45	0.12 56	0.24 220	0.19 224	0.09 28	0.11 102	0.08 9	0.07 4	0.14 52	0.11 87	0.10 550	0.08 583	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.04 1

SCION-MonSter(vits)	0.22 493	0.08 57	0.13 9	0.17 76	0.08 57	0.13 45	0.12 56	0.44 557	0.53 722	0.09 28	0.44 642	0.30 542	0.25 565	0.34 515	0.42 708	0.10 550	0.08 583	0.18 741	0.17 747	0.14 668	0.12 628

DF_test	0.10 19	0.08 57	0.17 117	0.17 76	0.11 255	0.06 2	0.13 117	0.13 13	0.15 111	0.10 72	0.11 102	0.08 9	0.09 56	0.11 2	0.10 30	0.08 380	0.06 337	0.06 81	0.06 209	0.07 263	0.05 54

Anonymus	0.12 140	0.08 57	0.17 117	0.19 215	0.10 185	0.16 162	0.15 230	0.20 123	0.16 134	0.11 120	0.09 30	0.14 257	0.12 240	0.17 175	0.13 247	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.06 153	0.07 330

monster-pro	0.10 19	0.08 57	0.13 9	0.17 76	0.08 57	0.13 45	0.12 56	0.24 220	0.19 224	0.09 28	0.11 102	0.08 9	0.07 4	0.14 52	0.11 87	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.04 1

PointNet	0.10 19	0.08 57	0.15 50	0.17 76	0.09 96	0.15 102	0.14 167	0.17 53	0.14 87	0.08 3	0.11 102	0.12 182	0.09 56	0.14 52	0.11 87	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.05 54

TS12	0.12 140	0.08 57	0.17 117	0.21 375	0.09 96	0.19 298	0.14 167	0.23 197	0.16 134	0.14 229	0.19 294	0.12 182	0.13 295	0.17 175	0.15 334	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.05 9	0.05 54

DN	0.15 291	0.08 57	0.27 296	0.19 215	0.14 486	0.21 383	0.18 412	0.28 312	0.24 354	0.14 229	0.16 236	0.18 342	0.10 121	0.21 304	0.13 247	0.11 598	0.07 489	0.08 342	0.08 417	0.08 365	0.10 563

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 140	0.08 57	0.18 144	0.18 142	0.13 429	0.20 349	0.16 296	0.23 197	0.18 201	0.12 157	0.15 216	0.14 257	0.13 295	0.13 20	0.12 172	0.06 66	0.04 2	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 140	0.08 57	0.29 327	0.17 76	0.09 96	0.15 102	0.14 167	0.19 95	0.17 174	0.11 120	0.14 198	0.11 137	0.12 240	0.13 20	0.10 30	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.06 209	0.05 9	0.19 734

RT-Monster	0.15 291	0.08 57	0.21 205	0.17 76	0.14 486	0.20 349	0.11 31	0.29 330	0.32 481	0.24 409	0.22 349	0.17 329	0.13 295	0.18 212	0.14 295	0.07 184	0.06 337	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.07 330

VMStereo-Base	0.13 199	0.08 57	0.22 224	0.15 10	0.09 96	0.18 253	0.13 117	0.24 220	0.25 371	0.14 229	0.22 349	0.17 329	0.12 240	0.19 250	0.13 247	0.08 380	0.06 337	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.07 330

DDF-Stereo	0.13 199	0.08 57	0.19 163	0.19 215	0.16 597	0.12 37	0.15 230	0.18 76	0.18 201	0.11 120	0.10 70	0.13 219	0.12 240	0.23 342	0.19 471	0.08 380	0.05 59	0.07 216	0.05 96	0.21 751	0.06 214

MonStereo	0.10 19	0.08 57	0.13 9	0.17 76	0.08 57	0.14 71	0.12 56	0.24 220	0.19 224	0.09 28	0.11 102	0.08 9	0.07 4	0.14 52	0.11 87	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 19	0.08 57	0.13 9	0.18 142	0.10 185	0.13 45	0.12 56	0.15 24	0.12 36	0.10 72	0.13 155	0.10 88	0.10 121	0.14 52	0.11 87	0.05 9	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 19	0.08 57	0.13 9	0.17 76	0.08 57	0.13 45	0.12 56	0.24 220	0.19 224	0.09 28	0.11 102	0.08 9	0.07 4	0.14 52	0.11 87	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.04 1

zero-FE	0.16 310	0.08 57	0.81 736	0.19 215	0.18 644	0.12 37	0.15 230	0.19 95	0.19 224	0.10 72	0.10 70	0.13 219	0.12 240	0.21 304	0.19 471	0.08 380	0.05 59	0.07 216	0.05 96	0.19 739	0.06 214

water-stereo	0.13 199	0.08 57	0.20 182	0.19 215	0.10 185	0.17 215	0.14 167	0.25 247	0.19 224	0.17 307	0.23 361	0.15 282	0.15 360	0.12 9	0.13 247	0.07 184	0.06 337	0.07 216	0.06 209	0.06 153	0.05 54

DVStereo	0.14 244	0.08 57	0.18 144	0.18 142	0.09 96	0.21 383	0.14 167	0.24 220	0.21 281	0.21 370	0.21 333	0.15 282	0.14 336	0.23 342	0.15 334	0.07 184	0.06 337	0.06 81	0.06 209	0.05 9	0.05 54

1w_stereo	0.12 140	0.08 57	0.14 27	0.18 142	0.09 96	0.16 162	0.15 230	0.25 247	0.21 281	0.13 197	0.16 236	0.08 9	0.12 240	0.16 146	0.13 247	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

LG-Stereo_L2	0.10 19	0.08 57	0.19 163	0.16 33	0.09 96	0.12 37	0.13 117	0.18 76	0.13 56	0.09 28	0.07 6	0.08 9	0.08 22	0.16 146	0.10 30	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.05 9	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 19	0.08 57	0.19 163	0.16 33	0.09 96	0.12 37	0.13 117	0.17 53	0.11 18	0.08 3	0.07 6	0.08 9	0.07 4	0.17 175	0.10 30	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.05 9	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 19	0.08 57	0.16 84	0.17 76	0.08 57	0.16 162	0.12 56	0.17 53	0.12 36	0.10 72	0.07 6	0.10 88	0.08 22	0.14 52	0.11 87	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.06 153	0.06 214

MLG-Stereo_test2	0.10 19	0.08 57	0.15 50	0.17 76	0.09 96	0.15 102	0.11 31	0.16 41	0.10 7	0.09 28	0.07 6	0.10 88	0.06 1	0.15 105	0.11 87	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.06 153	0.05 54

MLG-Stereo_test1	0.10 19	0.08 57	0.15 50	0.18 142	0.09 96	0.15 102	0.11 31	0.16 41	0.10 7	0.08 3	0.06 1	0.10 88	0.07 4	0.17 175	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.05 9	0.05 54

MLG-Stereo	0.10 19	0.08 57	0.15 50	0.18 142	0.07 11	0.15 102	0.11 31	0.17 53	0.11 18	0.08 3	0.06 1	0.10 88	0.08 22	0.18 212	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.05 9	0.05 54

LG-G_1	0.11 98	0.08 57	0.18 144	0.18 142	0.07 11	0.21 383	0.09 4	0.19 95	0.11 18	0.10 72	0.09 30	0.11 137	0.10 121	0.19 250	0.10 30	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.06 153	0.06 214

LG-G	0.11 98	0.08 57	0.18 144	0.18 142	0.07 11	0.21 383	0.09 4	0.19 95	0.11 18	0.10 72	0.09 30	0.11 137	0.10 121	0.19 250	0.10 30	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.06 153	0.06 214

LGtest1	0.10 19	0.08 57	0.17 117	0.17 76	0.08 57	0.13 45	0.09 4	0.16 41	0.12 36	0.09 28	0.07 6	0.09 45	0.09 56	0.15 105	0.11 87	0.08 380	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.06 214

SGD-Stereo	0.11 98	0.08 57	0.17 117	0.17 76	0.07 11	0.17 215	0.13 117	0.18 76	0.16 134	0.11 120	0.13 155	0.11 137	0.12 240	0.18 212	0.11 87	0.08 380	0.04 2	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.04 1

IGEV-RUCA	0.21 455	0.08 57	0.23 242	0.19 215	0.19 673	0.28 539	0.24 637	0.23 197	0.21 281	0.20 354	0.23 361	0.28 512	0.49 756	0.26 411	0.18 436	0.09 495	0.08 583	0.18 741	0.13 699	0.17 710	0.17 713

MonSter	0.10 19	0.08 57	0.13 9	0.17 76	0.08 57	0.14 71	0.12 56	0.24 220	0.19 224	0.09 28	0.11 102	0.08 9	0.07 4	0.14 52	0.11 87	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 98	0.08 57	0.17 117	0.17 76	0.09 96	0.22 416	0.14 167	0.14 17	0.16 134	0.11 120	0.10 70	0.09 45	0.08 22	0.21 304	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.05 9	0.05 54

999	0.14 244	0.08 57	0.24 253	0.19 215	0.11 255	0.20 349	0.17 354	0.24 220	0.18 201	0.13 197	0.16 236	0.14 257	0.11 190	0.36 536	0.15 334	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.06 153	0.07 330

GCAP-BAT	0.21 455	0.08 57	1.22 799	0.29 719	0.43 799	0.16 162	0.15 230	0.27 287	0.25 371	0.14 229	0.17 258	0.15 282	0.11 190	0.20 276	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.06 153	0.06 214

IGEV-Stereo++	0.11 98	0.08 57	0.15 50	0.19 215	0.11 255	0.14 71	0.10 12	0.22 171	0.18 201	0.10 72	0.13 155	0.10 88	0.11 190	0.14 52	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.05 54

Occ-G	0.13 199	0.08 57	0.21 205	0.17 76	0.10 185	0.15 102	0.19 468	0.22 171	0.19 224	0.13 197	0.19 294	0.21 396	0.11 190	0.17 175	0.14 295	0.07 184	0.06 337	0.07 216	0.06 209	0.07 263	0.06 214

IGEV-Stereo+	0.12 140	0.08 57	0.17 117	0.18 142	0.13 429	0.09 9	0.11 31	0.16 41	0.15 111	0.10 72	0.08 23	0.10 88	0.10 121	0.21 304	0.11 87	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.16 693	0.24 780

trnet	0.13 199	0.08 57	0.21 205	0.15 10	0.07 11	0.21 383	0.12 56	0.24 220	0.24 354	0.16 286	0.21 333	0.15 282	0.13 295	0.18 212	0.13 247	0.08 380	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.06 153	0.05 54

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 140	0.08 57	0.29 327	0.17 76	0.09 96	0.15 102	0.14 167	0.19 95	0.17 174	0.11 120	0.14 198	0.11 137	0.12 240	0.13 20	0.10 30	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.06 209	0.05 9	0.19 734

MoCha-V2	0.13 199	0.08 57	0.26 283	0.23 516	0.09 96	0.16 162	0.15 230	0.26 270	0.16 134	0.15 253	0.15 216	0.13 219	0.14 336	0.20 276	0.11 87	0.06 66	0.07 489	0.06 81	0.06 209	0.06 153	0.05 54

GCAPDPT-zeroshot	0.20 434	0.08 57	1.14 794	0.29 719	0.43 799	0.16 162	0.15 230	0.27 287	0.25 371	0.14 229	0.17 258	0.15 282	0.11 190	0.20 276	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.06 153	0.06 214

Any-RAFT	0.17 333	0.08 57	0.31 355	0.19 215	0.10 185	0.29 561	0.16 296	0.42 533	0.30 455	0.24 409	0.27 418	0.27 495	0.16 387	0.21 304	0.12 172	0.08 380	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.07 263	0.06 214

LoS	0.14 244	0.08 57	0.27 296	0.16 33	0.09 96	0.22 416	0.14 167	0.26 270	0.26 388	0.15 253	0.18 285	0.18 342	0.13 295	0.22 327	0.14 295	0.08 380	0.06 337	0.06 81	0.04 1	0.06 153	0.06 214
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 244	0.08 57	0.19 163	0.17 76	0.22 718	0.18 253	0.16 296	0.23 197	0.19 224	0.14 229	0.17 258	0.14 257	0.10 121	0.18 212	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.08 365	0.18 727

EGLCR-Stereo	0.13 199	0.08 57	0.20 182	0.18 142	0.09 96	0.21 383	0.13 117	0.27 287	0.21 281	0.13 197	0.10 70	0.15 282	0.09 56	0.20 276	0.13 247	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.07 319	0.06 153	0.06 214

CREStereo++_RVC	0.15 291	0.08 57	0.26 283	0.17 76	0.11 255	0.18 253	0.13 117	0.22 171	0.30 455	0.21 370	0.30 458	0.13 219	0.11 190	0.16 146	0.15 334	0.07 184	0.04 2	0.06 81	0.15 724	0.06 153	0.05 54
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
CREStereo	0.13 199	0.08 57	0.21 205	0.14 4	0.08 57	0.22 416	0.15 230	0.25 247	0.24 354	0.16 286	0.21 333	0.14 257	0.13 295	0.18 212	0.13 247	0.09 495	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.07 263	0.06 214
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.15 291	0.08 57	0.23 242	0.15 10	0.09 96	0.23 441	0.16 296	0.25 247	0.23 331	0.17 307	0.21 333	0.16 312	0.14 336	0.22 327	0.13 247	0.29 804	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.07 263	0.06 214

AROF-Stereo_1	0.14 244	0.09 129	0.20 182	0.25 617	0.14 486	0.17 215	0.18 412	0.24 220	0.16 134	0.15 253	0.20 314	0.15 282	0.10 121	0.22 327	0.13 247	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.07 319	0.06 153	0.05 54

AROF-Stereo	0.14 244	0.09 129	0.20 182	0.25 617	0.14 486	0.17 215	0.18 412	0.24 220	0.16 134	0.15 253	0.20 314	0.15 282	0.10 121	0.22 327	0.13 247	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.07 319	0.06 153	0.05 54

base_500_lr5e5	0.14 244	0.09 129	0.20 182	0.25 617	0.14 486	0.17 215	0.18 412	0.24 220	0.16 134	0.15 253	0.20 314	0.15 282	0.10 121	0.22 327	0.13 247	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.07 319	0.06 153	0.05 54

arf5	0.14 244	0.09 129	0.20 182	0.25 617	0.14 486	0.17 215	0.18 412	0.24 220	0.16 134	0.15 253	0.20 314	0.15 282	0.10 121	0.22 327	0.13 247	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.07 319	0.06 153	0.05 54

CMRA-Stereo	0.17 333	0.09 129	0.57 648	0.21 375	0.14 486	0.17 215	0.15 230	0.25 247	0.23 331	0.18 330	0.24 378	0.18 342	0.13 295	0.26 411	0.19 471	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.06 153	0.07 330

StereoNetSlim22	0.14 244	0.09 129	0.24 253	0.23 516	0.13 429	0.17 215	0.15 230	0.27 287	0.18 201	0.20 354	0.13 155	0.16 312	0.11 190	0.22 327	0.15 334	0.07 184	0.06 337	0.09 455	0.09 534	0.07 263	0.07 330

StereoNetSlim	0.14 244	0.09 129	0.25 271	0.24 575	0.11 255	0.18 253	0.17 354	0.24 220	0.20 258	0.18 330	0.13 155	0.14 257	0.09 56	0.23 342	0.14 295	0.08 380	0.06 337	0.08 342	0.09 534	0.07 263	0.07 330

GeoMambaStereo_RVC	0.14 244	0.09 129	0.20 182	0.15 10	0.15 559	0.18 253	0.11 31	0.17 53	0.14 87	0.18 330	0.19 294	0.19 365	0.14 336	0.19 250	0.18 436	0.11 598	0.09 622	0.08 342	0.06 209	0.09 456	0.13 650

L4000	0.14 244	0.09 129	0.25 271	0.20 309	0.12 339	0.19 298	0.20 523	0.29 330	0.15 111	0.11 120	0.19 294	0.10 88	0.11 190	0.27 432	0.13 247	0.06 66	0.04 2	0.07 216	0.06 209	0.05 9	0.05 54

tt5	0.10 19	0.09 129	0.16 84	0.17 76	0.08 57	0.14 71	0.11 31	0.16 41	0.12 36	0.10 72	0.09 30	0.11 137	0.10 121	0.17 175	0.09 12	0.07 184	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.06 153	0.05 54

MGW-Stereo	0.11 98	0.09 129	0.14 27	0.17 76	0.11 255	0.14 71	0.12 56	0.20 123	0.16 134	0.10 72	0.12 131	0.11 137	0.11 190	0.17 175	0.10 30	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

GFORCE	0.10 19	0.09 129	0.13 9	0.21 375	0.08 57	0.15 102	0.10 12	0.19 95	0.10 7	0.10 72	0.10 70	0.10 88	0.13 295	0.12 9	0.08 1	0.06 66	0.04 2	0.07 216	0.06 209	0.05 9	0.04 1

F4.4	0.10 19	0.09 129	0.12 2	0.19 215	0.06 1	0.13 45	0.12 56	0.23 197	0.11 18	0.09 28	0.10 70	0.09 45	0.11 190	0.15 105	0.09 12	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.05 54

FORCE_4.6	0.10 19	0.09 129	0.13 9	0.18 142	0.06 1	0.16 162	0.14 167	0.22 171	0.13 56	0.08 3	0.10 70	0.09 45	0.09 56	0.12 9	0.08 1	0.07 184	0.04 2	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.05 54

F8.5	0.10 19	0.09 129	0.12 2	0.20 309	0.07 11	0.13 45	0.11 31	0.21 144	0.12 36	0.09 28	0.10 70	0.11 137	0.09 56	0.14 52	0.08 1	0.06 66	0.04 2	0.07 216	0.06 209	0.05 9	0.04 1

FORCE_9	0.10 19	0.09 129	0.12 2	0.19 215	0.07 11	0.13 45	0.12 56	0.21 144	0.12 36	0.09 28	0.10 70	0.11 137	0.09 56	0.14 52	0.08 1	0.06 66	0.04 2	0.07 216	0.06 209	0.05 9	0.04 1

F7	0.10 19	0.09 129	0.12 2	0.19 215	0.07 11	0.13 45	0.12 56	0.22 171	0.13 56	0.09 28	0.09 30	0.10 88	0.10 121	0.15 105	0.08 1	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.04 1

FORCE_4.5	0.10 19	0.09 129	0.13 9	0.19 215	0.06 1	0.13 45	0.13 117	0.23 197	0.12 36	0.08 3	0.10 70	0.08 9	0.11 190	0.15 105	0.09 12	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.06 209	0.05 9	0.04 1

FORCE_5	0.10 19	0.09 129	0.13 9	0.20 309	0.07 11	0.13 45	0.12 56	0.21 144	0.10 7	0.08 3	0.10 70	0.11 137	0.09 56	0.14 52	0.08 1	0.06 66	0.04 2	0.06 81	0.06 209	0.06 153	0.05 54

test410_97500	0.10 19	0.09 129	0.17 117	0.18 142	0.10 185	0.16 162	0.09 4	0.18 76	0.13 56	0.09 28	0.09 30	0.09 45	0.08 22	0.14 52	0.10 30	0.05 9	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

test410	0.10 19	0.09 129	0.18 144	0.18 142	0.10 185	0.16 162	0.09 4	0.18 76	0.14 87	0.10 72	0.09 30	0.09 45	0.08 22	0.14 52	0.10 30	0.05 9	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

GEAR-Net	0.13 199	0.09 129	0.23 242	0.21 375	0.10 185	0.15 102	0.15 230	0.29 330	0.16 134	0.12 157	0.15 216	0.12 182	0.12 240	0.17 175	0.14 295	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.05 96	0.07 263	0.07 330

GELT-Stereo	0.13 199	0.09 129	0.16 84	0.20 309	0.14 486	0.14 71	0.15 230	0.33 393	0.23 331	0.14 229	0.11 102	0.11 137	0.11 190	0.16 146	0.11 87	0.05 9	0.05 59	0.07 216	0.07 319	0.05 9	0.05 54

small-0shot	0.10 19	0.09 129	0.18 144	0.16 33	0.09 96	0.09 9	0.16 296	0.14 17	0.12 36	0.08 3	0.15 216	0.08 9	0.08 22	0.11 2	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.05 54

anonymous	0.11 98	0.09 129	0.20 182	0.18 142	0.10 185	0.08 4	0.14 167	0.16 41	0.17 174	0.12 157	0.13 155	0.09 45	0.07 4	0.13 20	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.05 9	0.05 54

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 19	0.09 129	0.17 117	0.13 1	0.09 96	0.11 28	0.16 296	0.12 8	0.11 18	0.09 28	0.13 155	0.06 1	0.09 56	0.11 2	0.14 295	0.06 66	0.06 337	0.08 342	0.09 534	0.07 263	0.07 330

PhaseNet	0.13 199	0.09 129	0.19 163	0.18 142	0.11 255	0.16 162	0.14 167	0.24 220	0.17 174	0.11 120	0.12 131	0.16 312	0.12 240	0.19 250	0.16 368	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.07 319	0.07 263	0.07 330

DF	0.13 199	0.09 129	0.21 205	0.18 142	0.10 185	0.17 215	0.15 230	0.25 247	0.17 174	0.13 197	0.22 349	0.19 365	0.11 190	0.20 276	0.14 295	0.08 380	0.05 59	0.06 81	0.06 209	0.06 153	0.06 214

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 140	0.09 129	0.17 117	0.19 215	0.11 255	0.14 71	0.16 296	0.21 144	0.20 258	0.10 72	0.17 258	0.11 137	0.12 240	0.12 9	0.10 30	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.08 417	0.05 9	0.06 214

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 98	0.09 129	0.17 117	0.18 142	0.10 185	0.15 102	0.16 296	0.23 197	0.15 111	0.10 72	0.16 236	0.09 45	0.11 190	0.13 20	0.10 30	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.08 417	0.05 9	0.08 425

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 199	0.09 129	0.19 163	0.18 142	0.14 486	0.19 298	0.15 230	0.25 247	0.22 303	0.15 253	0.20 314	0.10 88	0.09 56	0.14 52	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.05 9	0.05 54

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 199	0.09 129	0.22 224	0.18 142	0.14 486	0.18 253	0.15 230	0.23 197	0.21 281	0.16 286	0.22 349	0.10 88	0.09 56	0.15 105	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.05 9	0.05 54

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 199	0.09 129	0.20 182	0.18 142	0.14 486	0.18 253	0.15 230	0.25 247	0.22 303	0.16 286	0.21 333	0.09 45	0.09 56	0.13 20	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.05 9	0.05 54

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 140	0.09 129	0.18 144	0.18 142	0.09 96	0.13 45	0.16 296	0.25 247	0.21 281	0.11 120	0.16 236	0.09 45	0.11 190	0.13 20	0.10 30	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.07 319	0.04 1	0.05 54

Selective-IGEV-i32	0.12 140	0.09 129	0.22 224	0.19 215	0.10 185	0.15 102	0.14 167	0.27 287	0.15 111	0.13 197	0.14 198	0.13 219	0.08 22	0.21 304	0.12 172	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.06 153	0.05 54

gcap_with_dpt	0.12 140	0.09 129	0.21 205	0.18 142	0.13 429	0.18 253	0.16 296	0.24 220	0.20 258	0.16 286	0.21 333	0.09 45	0.09 56	0.13 20	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.05 9	0.05 54

GEAStereo	0.12 140	0.09 129	0.20 182	0.18 142	0.12 339	0.19 298	0.16 296	0.20 123	0.14 87	0.12 157	0.15 216	0.10 88	0.09 56	0.16 146	0.10 30	0.08 380	0.06 337	0.06 81	0.05 96	0.08 365	0.08 425

BridgeDepth	0.10 19	0.09 129	0.14 27	0.19 215	0.07 11	0.16 162	0.12 56	0.16 41	0.12 36	0.08 3	0.09 30	0.14 257	0.13 295	0.14 52	0.10 30	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 96	0.05 9	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.12 140	0.09 129	0.20 182	0.17 76	0.12 339	0.19 298	0.16 296	0.26 270	0.18 201	0.13 197	0.15 216	0.10 88	0.09 56	0.16 146	0.10 30	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.08 365	0.08 425

gasm-f	0.12 140	0.09 129	0.19 163	0.18 142	0.12 339	0.18 253	0.18 412	0.20 123	0.14 87	0.12 157	0.19 294	0.10 88	0.11 190	0.16 146	0.11 87	0.08 380	0.06 337	0.06 81	0.05 96	0.09 456	0.08 425

Zero-FE251	0.14 244	0.09 129	0.24 253	0.17 76	0.09 96	0.20 349	0.13 117	0.20 123	0.14 87	0.61 774	0.13 155	0.13 219	0.11 190	0.14 52	0.16 368	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.05 54

AdaDepth	0.11 98	0.09 129	0.20 182	0.20 309	0.10 185	0.19 298	0.13 117	0.16 41	0.13 56	0.10 72	0.10 70	0.09 45	0.09 56	0.19 250	0.12 172	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.06 209	0.05 9	0.05 54

S2M2_XL	0.10 19	0.09 129	0.21 205	0.14 4	0.10 185	0.09 9	0.09 4	0.11 4	0.09 3	0.10 72	0.11 102	0.09 45	0.09 56	0.12 9	0.11 87	0.09 495	0.07 489	0.08 342	0.07 319	0.08 365	0.06 214
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
depthmonostereo	0.14 244	0.09 129	0.19 163	0.19 215	0.08 57	0.20 349	0.15 230	0.27 287	0.23 331	0.16 286	0.18 285	0.14 257	0.17 421	0.19 250	0.13 247	0.07 184	0.06 337	0.07 216	0.05 96	0.05 9	0.05 54

2.25w	0.11 98	0.09 129	0.15 50	0.17 76	0.09 96	0.15 102	0.10 12	0.19 95	0.18 201	0.14 229	0.17 258	0.09 45	0.10 121	0.18 212	0.13 247	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

2.75w_new	0.11 98	0.09 129	0.14 27	0.16 33	0.09 96	0.15 102	0.12 56	0.25 247	0.16 134	0.14 229	0.13 155	0.08 9	0.10 121	0.16 146	0.13 247	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 54

3.25w_new	0.11 98	0.09 129	0.15 50	0.17 76	0.09 96	0.19 298	0.10 12	0.22 171	0.17 174	0.14 229	0.12 131	0.10 88	0.11 190	0.17 175	0.12 172	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 54

3.25w	0.11 98	0.09 129	0.15 50	0.17 76	0.09 96	0.19 298	0.10 12	0.22 171	0.17 174	0.14 229	0.12 131	0.10 88	0.11 190	0.17 175	0.12 172	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 54

3.75w	0.11 98	0.09 129	0.15 50	0.17 76	0.11 255	0.18 253	0.12 56	0.23 197	0.14 87	0.13 197	0.11 102	0.08 9	0.10 121	0.16 146	0.11 87	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.04 1

monsterstereo	0.11 98	0.09 129	0.14 27	0.19 215	0.12 339	0.14 71	0.12 56	0.25 247	0.17 174	0.13 197	0.16 236	0.08 9	0.09 56	0.19 250	0.11 87	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.04 1

monsters	0.11 98	0.09 129	0.13 9	0.17 76	0.12 339	0.15 102	0.11 31	0.23 197	0.15 111	0.14 229	0.12 131	0.08 9	0.09 56	0.21 304	0.10 30	0.06 66	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.04 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 199	0.09 129	0.24 253	0.20 309	0.10 185	0.15 102	0.14 167	0.22 171	0.16 134	0.12 157	0.19 294	0.15 282	0.11 190	0.13 20	0.17 402	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.06 209	0.07 263	0.06 214

GREAT-IGEV	0.12 140	0.09 129	0.25 271	0.16 33	0.11 255	0.14 71	0.16 296	0.17 53	0.17 174	0.10 72	0.15 216	0.09 45	0.09 56	0.18 212	0.10 30	0.06 66	0.07 489	0.06 81	0.05 96	0.07 263	0.10 563
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO_test	0.12 140	0.09 129	0.20 182	0.19 215	0.11 255	0.15 102	0.17 354	0.19 95	0.16 134	0.11 120	0.13 155	0.14 257	0.09 56	0.20 276	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.05 54

GIP-stereo	0.12 140	0.09 129	0.20 182	0.19 215	0.11 255	0.16 162	0.14 167	0.29 330	0.18 201	0.11 120	0.16 236	0.13 219	0.09 56	0.15 105	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.05 54

fffft	0.13 199	0.09 129	0.24 253	0.19 215	0.10 185	0.17 215	0.19 468	0.22 171	0.16 134	0.14 229	0.11 102	0.13 219	0.10 121	0.24 359	0.18 436	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.07 263	0.06 214
1: 1. 1
tt45	0.14 244	0.09 129	0.22 224	0.19 215	0.11 255	0.23 441	0.18 412	0.22 171	0.17 174	0.15 253	0.13 155	0.14 257	0.10 121	0.30 486	0.14 295	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.06 209	0.07 263	0.07 330

WCG-NET	0.14 244	0.09 129	0.23 242	0.18 142	0.08 57	0.18 253	0.17 354	0.21 144	0.28 419	0.18 330	0.21 333	0.15 282	0.12 240	0.18 212	0.12 172	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.05 54

U	1.00 815	0.09 129	0.21 205	0.21 375	3.68 856	6.12 862	0.14 167	0.21 144	0.21 281	0.11 120	0.11 102	0.10 88	0.09 56	0.12 9	0.11 87	0.07 184	0.05 59	5.42 876	2.90 873	0.07 263	0.06 214

WCG-NET（raft）	0.14 244	0.09 129	0.23 242	0.17 76	0.08 57	0.19 298	0.16 296	0.23 197	0.26 388	0.18 330	0.19 294	0.20 382	0.12 240	0.21 304	0.12 172	0.06 66	0.06 337	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.05 54

RSM++	0.12 140	0.09 129	0.19 163	0.20 309	0.09 96	0.17 215	0.15 230	0.21 144	0.19 224	0.12 157	0.12 131	0.14 257	0.09 56	0.20 276	0.12 172	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.07 319	0.07 263	0.05 54

RSM	0.12 140	0.09 129	0.20 182	0.20 309	0.09 96	0.16 162	0.15 230	0.23 197	0.18 201	0.13 197	0.13 155	0.15 282	0.09 56	0.21 304	0.12 172	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.07 319	0.06 153	0.05 54

RAFT-Stereo-weight	0.15 291	0.09 129	0.26 283	0.20 309	0.10 185	0.19 298	0.17 354	0.36 454	0.29 438	0.24 409	0.20 314	0.19 365	0.10 121	0.18 212	0.15 334	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.05 96	0.06 153	0.05 54

gcap-zeroshot	0.13 199	0.09 129	0.22 224	0.17 76	0.14 486	0.19 298	0.15 230	0.25 247	0.22 303	0.15 253	0.20 314	0.10 88	0.09 56	0.13 20	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.05 9	0.05 54

test_for_model	0.13 199	0.09 129	0.20 182	0.18 142	0.14 486	0.19 298	0.15 230	0.25 247	0.22 303	0.15 253	0.20 314	0.10 88	0.09 56	0.14 52	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.05 9	0.05 54

MSKI-zero shot	0.17 333	0.09 129	0.43 536	0.20 309	0.11 255	0.21 383	0.15 230	0.32 376	0.21 281	0.23 393	0.24 378	0.23 434	0.10 121	0.31 493	0.13 247	0.07 184	0.06 337	0.07 216	0.06 209	0.06 153	0.06 214

testlalala	0.13 199	0.09 129	0.22 224	0.17 76	0.14 486	0.19 298	0.15 230	0.25 247	0.22 303	0.15 253	0.20 314	0.10 88	0.09 56	0.13 20	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.05 9	0.05 54

AEACV	0.13 199	0.09 129	0.23 242	0.18 142	0.19 673	0.19 298	0.16 296	0.23 197	0.14 87	0.13 197	0.17 258	0.13 219	0.16 387	0.16 146	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.08 417	0.07 263	0.06 214

Selective-IGEV	0.12 140	0.09 129	0.22 224	0.19 215	0.10 185	0.15 102	0.14 167	0.27 287	0.15 111	0.13 197	0.14 198	0.13 219	0.08 22	0.21 304	0.12 172	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.06 153	0.05 54

knoymous	0.17 333	0.09 129	0.32 366	0.17 76	0.11 255	0.21 383	0.17 354	0.32 376	0.23 331	0.23 393	0.28 426	0.27 495	0.16 387	0.23 342	0.16 368	0.09 495	0.06 337	0.09 455	0.06 209	0.09 456	0.09 502

riskmin	0.18 360	0.09 129	0.34 396	0.18 142	0.12 339	0.24 464	0.16 296	0.34 406	0.28 419	0.21 370	0.23 361	0.33 571	0.24 542	0.23 342	0.17 402	0.09 495	0.06 337	0.09 455	0.06 209	0.10 534	0.10 563

MC-Stereo	0.14 244	0.09 129	0.25 271	0.21 375	0.09 96	0.18 253	0.16 296	0.23 197	0.19 224	0.18 330	0.23 361	0.16 312	0.13 295	0.22 327	0.13 247	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.07 319	0.06 153	0.05 54

RCA-Stereo	0.16 310	0.09 129	0.25 271	0.20 309	0.10 185	0.19 298	0.17 354	0.36 454	0.35 523	0.20 354	0.25 392	0.17 329	0.17 421	0.18 212	0.14 295	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.06 153	0.05 54

test-3	0.16 310	0.09 129	0.31 355	0.21 375	0.11 255	0.18 253	0.16 296	0.30 352	0.27 399	0.26 434	0.16 236	0.22 410	0.12 240	0.26 411	0.18 436	0.06 66	0.04 2	0.08 342	0.08 417	0.06 153	0.06 214

test_1	0.16 310	0.09 129	0.31 355	0.21 375	0.11 255	0.18 253	0.16 296	0.30 352	0.27 399	0.25 420	0.16 236	0.22 410	0.12 240	0.26 411	0.18 436	0.06 66	0.04 2	0.08 342	0.08 417	0.06 153	0.06 214

DEmStereo	0.26 592	0.09 129	0.47 578	0.19 215	0.12 339	0.30 580	0.25 655	0.28 312	0.36 536	0.36 635	0.58 729	0.25 462	0.48 755	0.53 620	0.44 715	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.08 417	0.06 153	0.07 330

GrayStereo	0.25 573	0.09 129	0.32 366	0.26 656	0.13 429	0.23 441	0.47 790	0.34 406	0.30 455	0.39 675	0.47 672	0.30 542	0.79 800	0.29 469	0.16 368	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.09 534	0.07 263	0.13 650

s12784h	0.17 333	0.09 129	0.26 283	0.18 142	0.07 11	0.32 610	0.19 468	0.37 466	0.32 481	0.23 393	0.25 392	0.18 342	0.17 421	0.25 391	0.16 368	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.05 96	0.06 153	0.05 54

TANstereo	0.15 291	0.09 129	0.28 313	0.16 33	0.08 57	0.25 484	0.14 167	0.23 197	0.28 419	0.24 409	0.30 458	0.16 312	0.12 240	0.17 175	0.13 247	0.08 380	0.07 489	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.07 330

R-Stereo Train	0.18 360	0.09 129	0.32 366	0.22 454	0.12 339	0.22 416	0.19 468	0.42 533	0.19 224	0.31 542	0.45 655	0.20 382	0.14 336	0.18 212	0.15 334	0.08 380	0.06 337	0.07 216	0.06 209	0.06 153	0.06 214

RAFT-Stereo	0.18 360	0.09 129	0.32 366	0.22 454	0.12 339	0.22 416	0.19 468	0.42 533	0.19 224	0.31 542	0.45 655	0.20 382	0.14 336	0.18 212	0.15 334	0.08 380	0.06 337	0.07 216	0.06 209	0.06 153	0.06 214
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AROF-Stereo-S	0.14 244	0.10 210	0.22 224	0.21 375	0.13 429	0.17 215	0.18 412	0.28 312	0.23 331	0.17 307	0.25 392	0.12 182	0.10 121	0.16 146	0.15 334	0.07 184	0.06 337	0.07 216	0.07 319	0.06 153	0.06 214

base_1k_lr1e5	0.15 291	0.10 210	0.22 224	0.26 656	0.13 429	0.18 253	0.17 354	0.27 287	0.19 224	0.17 307	0.23 361	0.15 282	0.11 190	0.27 432	0.14 295	0.08 380	0.05 59	0.09 455	0.07 319	0.06 153	0.05 54

L400	0.12 140	0.10 210	0.20 182	0.19 215	0.12 339	0.19 298	0.18 412	0.20 123	0.15 111	0.12 157	0.11 102	0.08 9	0.09 56	0.15 105	0.12 172	0.05 9	0.04 2	0.07 216	0.06 209	0.05 9	0.05 54

L500	0.12 140	0.10 210	0.21 205	0.19 215	0.12 339	0.19 298	0.17 354	0.21 144	0.17 174	0.13 197	0.14 198	0.08 9	0.09 56	0.15 105	0.12 172	0.05 9	0.05 59	0.07 216	0.07 319	0.05 9	0.05 54

ACC-I	0.10 19	0.10 210	0.16 84	0.17 76	0.09 96	0.06 2	0.14 167	0.13 13	0.16 134	0.10 72	0.13 155	0.09 45	0.09 56	0.17 175	0.10 30	0.08 380	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.07 263	0.06 214

ACC	0.10 19	0.10 210	0.16 84	0.17 76	0.09 96	0.05 1	0.14 167	0.15 24	0.16 134	0.10 72	0.12 131	0.09 45	0.09 56	0.16 146	0.10 30	0.08 380	0.05 59	0.08 342	0.06 209	0.07 263	0.06 214

tt7	0.10 19	0.10 210	0.13 9	0.19 215	0.07 11	0.14 71	0.13 117	0.17 53	0.12 36	0.09 28	0.07 6	0.10 88	0.10 121	0.15 105	0.09 12	0.06 66	0.05 59	0.05 1	0.05 96	0.05 9	0.04 1

tt8	0.10 19	0.10 210	0.14 27	0.19 215	0.07 11	0.14 71	0.13 117	0.18 76	0.13 56	0.09 28	0.08 23	0.11 137	0.10 121	0.13 20	0.09 12	0.06 66	0.05 59	0.05 1	0.05 96	0.05 9	0.04 1

tt9	0.10 19	0.10 210	0.14 27	0.19 215	0.07 11	0.13 45	0.12 56	0.19 95	0.14 87	0.09 28	0.06 1	0.10 88	0.10 121	0.13 20	0.09 12	0.06 66	0.05 59	0.05 1	0.05 96	0.05 9	0.04 1

TYNG	0.10 19	0.10 210	0.14 27	0.19 215	0.07 11	0.14 71	0.12 56	0.18 76	0.14 87	0.09 28	0.06 1	0.10 88	0.10 121	0.13 20	0.08 1	0.06 66	0.05 59	0.05 1	0.05 96	0.05 9	0.04 1

CR-Stereo	0.09 2	0.10 210	0.14 27	0.15 10	0.07 11	0.10 24	0.13 117	0.15 24	0.11 18	0.08 3	0.08 23	0.10 88	0.10 121	0.13 20	0.09 12	0.06 66	0.05 59	0.05 1	0.05 96	0.06 153	0.06 214

FORCE_4.7	0.10 19	0.10 210	0.12 2	0.21 375	0.08 57	0.15 102	0.15 230	0.19 95	0.14 87	0.08 3	0.10 70	0.08 9	0.10 121	0.15 105	0.08 1	0.06 66	0.05 59	0.08 342	0.07 319	0.06 153	0.04 1

F5.5	0.10 19	0.10 210	0.13 9	0.20 309	0.07 11	0.15 102	0.12 56	0.21 144	0.12 36	0.08 3	0.10 70	0.10 88	0.09 56	0.13 20	0.08 1	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.06 153	0.04 1

FORCE_8	0.10 19	0.10 210	0.12 2	0.20 309	0.07 11	0.13 45	0.12 56	0.21 144	0.13 56	0.09 28	0.10 70	0.11 137	0.10 121	0.14 52	0.08 1	0.06 66	0.04 2	0.07 216	0.06 209	0.05 9	0.04 1

416test1013	0.10 19	0.10 210	0.16 84	0.18 142	0.11 255	0.16 162	0.11 31	0.15 24	0.13 56	0.11 120	0.09 30	0.08 9	0.09 56	0.13 20	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.06 153	0.05 54

416test	0.10 19	0.10 210	0.15 50	0.18 142	0.11 255	0.15 102	0.11 31	0.15 24	0.12 36	0.10 72	0.09 30	0.08 9	0.09 56	0.13 20	0.10 30	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.05 9	0.05 54

FAST (zero-shot)	0.14 244	0.10 210	0.22 224	0.23 516	0.26 755	0.14 71	0.15 230	0.23 197	0.15 111	0.11 120	0.14 198	0.12 182	0.12 240	0.18 212	0.13 247	0.09 495	0.09 622	0.07 216	0.08 417	0.07 263	0.09 502

LWStereo	0.12 140	0.10 210	0.27 296	0.19 215	0.08 57	0.16 162	0.14 167	0.21 144	0.15 111	0.10 72	0.13 155	0.10 88	0.12 240	0.20 276	0.09 12	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 98	0.10 210	0.26 283	0.18 142	0.09 96	0.14 71	0.14 167	0.20 123	0.13 56	0.11 120	0.13 155	0.10 88	0.11 190	0.14 52	0.10 30	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.06 209	0.05 9	0.05 54

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 140	0.10 210	0.21 205	0.21 375	0.11 255	0.20 349	0.16 296	0.21 144	0.17 174	0.12 157	0.17 258	0.11 137	0.12 240	0.14 52	0.11 87	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.05 54

RT-IGEV	0.25 573	0.10 210	0.48 589	0.22 454	0.14 486	0.31 596	0.28 692	0.53 680	0.39 574	0.36 635	0.41 599	0.44 678	0.30 643	0.28 449	0.27 611	0.09 495	0.07 489	0.08 342	0.09 534	0.09 456	0.10 563

LACA3	0.10 19	0.10 210	0.14 27	0.15 10	0.07 11	0.16 162	0.14 167	0.14 17	0.13 56	0.11 120	0.09 30	0.10 88	0.10 121	0.16 146	0.09 12	0.07 184	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.04 1

Selective-IGEV-i16pc	0.33 673	0.10 210	1.71 826	0.21 375	0.14 486	0.74 784	0.31 718	0.42 533	0.41 606	0.21 370	0.32 485	0.26 484	0.14 336	0.71 718	0.19 471	0.14 691	0.10 658	0.08 342	0.09 534	0.11 586	0.11 604

Selective-IGEV-i1	0.21 455	0.10 210	0.31 355	0.23 516	0.13 429	0.31 596	0.22 588	0.46 581	0.42 614	0.27 445	0.32 485	0.33 571	0.17 421	0.25 391	0.19 471	0.08 380	0.06 337	0.08 342	0.08 417	0.08 365	0.09 502

LACA1	0.09 2	0.10 210	0.13 9	0.16 33	0.07 11	0.15 102	0.12 56	0.15 24	0.11 18	0.09 28	0.07 6	0.09 45	0.10 121	0.13 20	0.10 30	0.07 184	0.05 59	0.05 1	0.05 96	0.05 9	0.05 54

BStereo	0.13 199	0.10 210	0.42 522	0.18 142	0.11 255	0.13 45	0.14 167	0.24 220	0.22 303	0.12 157	0.11 102	0.12 182	0.09 56	0.16 146	0.14 295	0.05 9	0.06 337	0.06 81	0.08 417	0.05 9	0.06 214

Anonymus123	0.14 244	0.10 210	0.42 522	0.18 142	0.11 255	0.36 657	0.14 167	0.28 312	0.22 303	0.12 157	0.11 102	0.12 182	0.09 56	0.16 146	0.14 295	0.05 9	0.06 337	0.06 81	0.08 417	0.05 9	0.06 214

WQFJA1	0.18 360	0.10 210	0.16 84	0.22 454	0.18 644	0.25 484	0.19 468	0.51 649	0.51 708	0.15 253	0.17 258	0.15 282	0.16 387	0.20 276	0.20 497	0.07 184	0.09 622	0.08 342	0.07 319	0.07 263	0.06 214

WQFJX1	0.18 360	0.10 210	0.16 84	0.23 516	0.17 622	0.24 464	0.19 468	0.58 736	0.52 717	0.16 286	0.16 236	0.14 257	0.15 360	0.26 411	0.17 402	0.08 380	0.09 622	0.08 342	0.07 319	0.08 365	0.06 214

WQFJX	0.18 360	0.10 210	0.17 117	0.22 454	0.18 644	0.25 484	0.18 412	0.53 680	0.45 651	0.17 307	0.16 236	0.14 257	0.16 387	0.23 342	0.18 436	0.07 184	0.08 583	0.07 216	0.06 209	0.08 365	0.07 330

NLMM	0.18 360	0.10 210	0.16 84	0.22 454	0.18 644	0.25 484	0.19 468	0.51 649	0.51 708	0.15 253	0.17 258	0.15 282	0.16 387	0.20 276	0.20 497	0.07 184	0.09 622	0.08 342	0.07 319	0.07 263	0.06 214

NLSM3	0.13 199	0.10 210	0.17 117	0.21 375	0.13 429	0.18 253	0.16 296	0.30 352	0.24 354	0.11 120	0.15 216	0.12 182	0.13 295	0.17 175	0.15 334	0.05 9	0.05 59	0.08 342	0.08 417	0.05 9	0.05 54

NLSM1	0.17 333	0.10 210	0.17 117	0.21 375	0.18 644	0.25 484	0.17 354	0.47 592	0.40 592	0.16 286	0.21 333	0.13 219	0.15 360	0.21 304	0.18 436	0.08 380	0.09 622	0.09 455	0.08 417	0.07 263	0.06 214

FE-Mocha	0.16 310	0.10 210	0.33 384	0.19 215	0.13 429	0.19 298	0.15 230	0.35 431	0.22 303	0.24 409	0.24 378	0.20 382	0.14 336	0.17 175	0.17 402	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.08 417	0.07 263	0.06 214

IGEV-FE	0.18 360	0.10 210	0.65 687	0.20 309	0.12 339	0.19 298	0.15 230	0.34 406	0.19 224	0.28 460	0.22 349	0.27 495	0.13 295	0.23 342	0.18 436	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.08 417	0.07 263	0.06 214

DA	0.14 244	0.10 210	0.18 144	0.21 375	0.10 185	0.29 561	0.16 296	0.28 312	0.20 258	0.14 229	0.17 258	0.16 312	0.14 336	0.17 175	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.05 96	0.07 263	0.07 330

Replicate-Monster	0.12 140	0.10 210	0.32 366	0.16 33	0.08 57	0.17 215	0.10 12	0.22 171	0.19 224	0.11 120	0.10 70	0.10 88	0.09 56	0.19 250	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.05 9	0.08 425

GGEV	0.14 244	0.10 210	0.18 144	0.21 375	0.10 185	0.29 561	0.16 296	0.28 312	0.20 258	0.14 229	0.17 258	0.16 312	0.14 336	0.17 175	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.05 96	0.07 263	0.07 330

asd	0.10 19	0.10 210	0.15 50	0.17 76	0.10 185	0.16 162	0.10 12	0.19 95	0.13 56	0.12 157	0.11 102	0.09 45	0.10 121	0.16 146	0.11 87	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 96	0.05 9	0.04 1

qwe	0.11 98	0.10 210	0.14 27	0.17 76	0.10 185	0.15 102	0.12 56	0.25 247	0.17 174	0.14 229	0.13 155	0.09 45	0.09 56	0.18 212	0.12 172	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.04 1

4w-stereo	0.10 19	0.10 210	0.15 50	0.17 76	0.09 96	0.15 102	0.10 12	0.19 95	0.13 56	0.12 157	0.12 131	0.08 9	0.11 190	0.16 146	0.12 172	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 96	0.05 9	0.04 1

2.5w	0.11 98	0.10 210	0.15 50	0.18 142	0.09 96	0.15 102	0.15 230	0.20 123	0.15 111	0.12 157	0.13 155	0.10 88	0.09 56	0.17 175	0.11 87	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 96	0.05 9	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 98	0.10 210	0.14 27	0.17 76	0.09 96	0.17 215	0.09 4	0.22 171	0.16 134	0.13 197	0.13 155	0.09 45	0.11 190	0.19 250	0.13 247	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.04 1

2w_stereo	0.11 98	0.10 210	0.15 50	0.18 142	0.08 57	0.16 162	0.14 167	0.27 287	0.20 258	0.14 229	0.14 198	0.08 9	0.11 190	0.13 20	0.12 172	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 96	0.05 9	0.04 1

xyz-stereo	1.40 829	0.10 210	17.09 878	0.18 142	0.07 11	4.78 852	0.18 412	0.29 330	0.34 506	0.36 635	2.81 852	0.40 644	0.29 628	0.56 641	0.24 581	0.07 184	0.05 59	0.09 455	0.06 209	0.06 153	0.05 54

LG-Stereo	0.13 199	0.10 210	0.24 253	0.20 309	0.09 96	0.16 162	0.18 412	0.21 144	0.18 201	0.11 120	0.17 258	0.09 45	0.09 56	0.15 105	0.14 295	0.05 9	0.06 337	0.08 342	0.08 417	0.07 263	0.05 54

MM-Stereo_test2	0.15 291	0.10 210	0.44 546	0.23 516	0.11 255	0.21 383	0.21 557	0.27 287	0.22 303	0.15 253	0.16 236	0.13 219	0.11 190	0.20 276	0.13 247	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.09 456	0.05 54

MM-Stereo_test1	0.17 333	0.10 210	0.39 476	0.23 516	0.11 255	0.20 349	0.22 588	0.33 393	0.29 438	0.22 382	0.21 333	0.15 282	0.14 336	0.23 342	0.13 247	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.07 319	0.09 456	0.06 214

castereo++	0.13 199	0.10 210	0.18 144	0.18 142	0.10 185	0.27 519	0.13 117	0.23 197	0.23 331	0.11 120	0.13 155	0.16 312	0.10 121	0.18 212	0.10 30	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.05 9	0.04 1

castereo	0.14 244	0.10 210	0.19 163	0.18 142	0.10 185	0.20 349	0.19 468	0.30 352	0.27 399	0.13 197	0.18 285	0.16 312	0.16 387	0.15 105	0.13 247	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.06 209	0.06 153	0.05 54

SMoEStereo_RVC	0.13 199	0.10 210	0.22 224	0.19 215	0.10 185	0.19 298	0.17 354	0.19 95	0.19 224	0.15 253	0.13 155	0.12 182	0.11 190	0.24 359	0.16 368	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.06 153	0.06 214

PAM_32	0.23 511	0.10 210	0.63 677	0.21 375	0.14 486	0.33 621	0.19 468	0.36 454	0.23 331	0.29 491	0.28 426	0.56 739	0.28 613	0.27 432	0.18 436	0.08 380	0.06 337	0.08 342	0.09 534	0.07 263	0.09 502

PAM	0.23 511	0.10 210	0.63 677	0.22 454	0.15 559	0.34 635	0.21 557	0.37 466	0.22 303	0.31 542	0.27 418	0.55 735	0.26 576	0.26 411	0.17 402	0.08 380	0.06 337	0.07 216	0.09 534	0.07 263	0.09 502

UGAM-zero	0.23 511	0.10 210	0.54 631	0.19 215	0.13 429	0.21 383	0.14 167	0.44 557	0.22 303	0.28 460	0.28 426	0.51 718	0.33 673	0.65 697	0.14 295	0.07 184	0.06 337	0.07 216	0.08 417	0.06 153	0.07 330

AIO-Stereo	0.13 199	0.10 210	0.22 224	0.20 309	0.09 96	0.16 162	0.15 230	0.27 287	0.16 134	0.13 197	0.15 216	0.13 219	0.08 22	0.18 212	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.07 319	0.06 153	0.06 214

test_sample2	0.21 455	0.10 210	0.28 313	0.19 215	0.11 255	0.27 519	0.21 557	0.43 549	0.29 438	0.26 434	0.31 473	0.30 542	0.24 542	0.45 581	0.18 436	0.09 495	0.07 489	0.08 342	0.07 319	0.09 456	0.09 502

test_sample1	0.20 434	0.10 210	0.28 313	0.19 215	0.12 339	0.28 539	0.19 468	0.41 519	0.25 371	0.26 434	0.31 473	0.29 523	0.26 576	0.44 577	0.21 524	0.09 495	0.07 489	0.08 342	0.07 319	0.09 456	0.09 502

IGEV++	0.13 199	0.10 210	0.23 242	0.21 375	0.10 185	0.15 102	0.15 230	0.29 330	0.16 134	0.12 157	0.15 216	0.12 182	0.12 240	0.17 175	0.14 295	0.07 184	0.06 337	0.07 216	0.05 96	0.07 263	0.07 330

11t1	0.18 360	0.10 210	0.30 338	0.20 309	0.11 255	0.27 519	0.17 354	0.35 431	0.23 331	0.25 420	0.23 361	0.23 434	0.23 524	0.25 391	0.18 436	0.09 495	0.07 489	0.07 216	0.06 209	0.09 456	0.09 502

IGEV_Zeroshot_test	0.18 360	0.10 210	0.65 687	0.20 309	0.12 339	0.19 298	0.15 230	0.34 406	0.19 224	0.28 460	0.22 349	0.27 495	0.13 295	0.23 342	0.18 436	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.08 417	0.07 263	0.06 214

MIF-Stereo (partial)	0.16 310	0.10 210	0.34 396	0.21 375	0.15 559	0.15 102	0.13 117	0.28 312	0.25 371	0.17 307	0.26 407	0.15 282	0.16 387	0.25 391	0.17 402	0.09 495	0.06 337	0.10 542	0.08 417	0.09 456	0.08 425

UniTT-Stereo	0.14 244	0.10 210	0.30 338	0.21 375	0.13 429	0.17 215	0.13 117	0.19 95	0.18 201	0.15 253	0.20 314	0.10 88	0.11 190	0.18 212	0.16 368	0.08 380	0.06 337	0.07 216	0.06 209	0.08 365	0.06 214

RAFT-Test	0.17 333	0.10 210	0.38 460	0.19 215	0.12 339	0.25 484	0.17 354	0.33 393	0.23 331	0.23 393	0.29 441	0.27 495	0.14 336	0.20 276	0.14 295	0.07 184	0.06 337	0.07 216	0.07 319	0.06 153	0.06 214

LoS_RVC	0.13 199	0.10 210	0.19 163	0.18 142	0.16 597	0.20 349	0.18 412	0.20 123	0.17 174	0.13 197	0.19 294	0.12 182	0.15 360	0.17 175	0.13 247	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.05 9	0.12 628

anonymousdsp2	0.17 333	0.10 210	0.28 313	0.20 309	0.11 255	0.25 484	0.17 354	0.41 519	0.31 469	0.23 393	0.23 361	0.22 410	0.15 360	0.25 391	0.15 334	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.05 96	0.08 365	0.07 330

DCANet-4	0.19 412	0.10 210	0.52 624	0.19 215	0.09 96	0.19 298	0.18 412	0.36 454	0.39 574	0.29 491	0.30 458	0.17 329	0.22 510	0.20 276	0.18 436	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.05 96	0.05 9	0.07 330

tt	4.71 858	0.10 210	3.94 845	2.06 857	1.53 853	10.14 869	16.88 877	9.27 878	4.98 866	1.39 830	1.02 799	4.68 858	4.90 865	3.35 855	5.86 869	5.76 876	9.15 885	2.24 871	2.53 870	3.10 862	1.32 851

DisPM	0.19 412	0.10 210	0.35 407	0.23 516	0.13 429	0.18 253	0.20 523	0.29 330	0.29 438	0.33 581	0.34 520	0.23 434	0.16 387	0.33 508	0.16 368	0.09 495	0.06 337	0.09 455	0.08 417	0.07 263	0.11 604

iRaft-Stereo_20w	0.19 412	0.10 210	0.46 570	0.19 215	0.13 429	0.25 484	0.19 468	0.52 668	0.19 224	0.29 491	0.21 333	0.22 410	0.20 482	0.28 449	0.18 436	0.07 184	0.06 337	0.07 216	0.08 417	0.08 365	0.08 425

GLC_STEREO	0.15 291	0.10 210	0.24 253	0.21 375	0.09 96	0.17 215	0.15 230	0.23 197	0.27 399	0.17 307	0.20 314	0.17 329	0.11 190	0.23 342	0.16 368	0.07 184	0.09 622	0.09 455	0.08 417	0.07 263	0.06 214

CrosDoStereo	0.31 653	0.10 210	0.49 595	0.18 142	0.12 339	0.22 416	1.11 847	0.34 406	0.37 548	0.38 658	0.61 744	0.28 512	0.46 746	0.61 671	0.57 745	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.08 417	0.07 263	0.07 330

PFNet+	0.20 434	0.10 210	0.37 438	0.21 375	0.12 339	0.17 215	0.19 468	0.29 330	0.34 506	0.33 581	0.32 485	0.24 449	0.16 387	0.32 500	0.17 402	0.10 550	0.07 489	0.11 602	0.10 587	0.08 365	0.12 628

NF-Stereo	0.20 434	0.10 210	0.35 407	0.24 575	0.12 339	0.21 383	0.18 412	0.38 474	0.32 481	0.28 460	0.30 458	0.22 410	0.16 387	0.51 606	0.20 497	0.08 380	0.06 337	0.09 455	0.08 417	0.08 365	0.13 650

OCTAStereo	0.20 434	0.10 210	0.35 407	0.24 575	0.12 339	0.21 383	0.18 412	0.38 474	0.32 481	0.28 460	0.30 458	0.22 410	0.16 387	0.51 606	0.20 497	0.08 380	0.06 337	0.09 455	0.08 417	0.08 365	0.13 650

PSM-softLoss	0.21 455	0.10 210	0.39 476	0.24 575	0.12 339	0.20 349	0.18 412	0.38 474	0.26 388	0.29 491	0.32 485	0.24 449	0.16 387	0.52 613	0.20 497	0.09 495	0.06 337	0.10 542	0.09 534	0.08 365	0.12 628

KMStereo	0.21 455	0.10 210	0.39 476	0.24 575	0.12 339	0.20 349	0.18 412	0.38 474	0.26 388	0.29 491	0.32 485	0.24 449	0.16 387	0.52 613	0.20 497	0.09 495	0.06 337	0.10 542	0.09 534	0.08 365	0.12 628

PSM-AAD	0.25 573	0.10 210	0.30 338	0.24 575	0.12 339	0.26 508	0.38 760	0.34 406	0.28 419	0.35 618	0.39 579	0.28 512	0.79 800	0.30 486	0.16 368	0.07 184	0.06 337	0.12 643	0.11 631	0.08 365	0.21 757

FTStereo	0.28 625	0.10 210	0.43 536	0.23 516	0.13 429	0.21 383	0.53 801	0.34 406	0.26 388	0.38 658	0.95 794	0.30 542	0.56 768	0.32 500	0.18 436	0.08 380	0.06 337	0.09 455	0.08 417	0.07 263	0.19 734

KYRaft	0.22 493	0.10 210	0.30 338	0.23 516	0.12 339	0.23 441	0.23 615	0.35 431	0.24 354	0.35 618	0.54 709	0.34 581	0.26 576	0.29 469	0.15 334	0.07 184	0.05 59	0.09 455	0.10 587	0.08 365	0.31 795

DeepStereo_LL	0.31 653	0.10 210	0.49 595	0.18 142	0.12 339	0.22 416	1.11 847	0.34 406	0.37 548	0.38 658	0.61 744	0.28 512	0.46 746	0.61 671	0.57 745	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.08 417	0.07 263	0.07 330

SST-Stereo	0.21 455	0.10 210	0.37 438	0.24 575	0.13 429	0.19 298	0.17 354	0.31 364	0.24 354	0.34 601	0.33 508	0.29 523	0.25 565	0.56 641	0.17 402	0.08 380	0.05 59	0.10 542	0.08 417	0.09 456	0.07 330

RAFT_R40	0.21 455	0.10 210	0.37 438	0.24 575	0.13 429	0.18 253	0.18 412	0.31 364	0.29 438	0.33 581	0.33 508	0.30 542	0.24 542	0.55 630	0.18 436	0.08 380	0.05 59	0.10 542	0.08 417	0.08 365	0.07 330

DRaft	0.24 544	0.10 210	0.34 396	0.18 142	0.12 339	0.28 539	0.23 615	0.33 393	0.39 574	0.38 658	0.61 744	0.21 396	0.41 722	0.48 592	0.42 708	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.08 417	0.07 263	0.08 425

PFNet	0.23 511	0.10 210	0.57 648	0.24 575	0.14 486	0.22 416	0.19 468	0.39 488	0.33 495	0.35 618	0.32 485	0.27 495	0.19 471	0.64 689	0.22 546	0.09 495	0.05 59	0.09 455	0.07 319	0.08 365	0.07 330

RE-Stereo	0.20 434	0.10 210	0.35 407	0.24 575	0.12 339	0.21 383	0.18 412	0.38 474	0.32 481	0.28 460	0.30 458	0.22 410	0.16 387	0.51 606	0.20 497	0.08 380	0.06 337	0.09 455	0.08 417	0.08 365	0.13 650

TVStereo	0.20 434	0.10 210	0.35 407	0.24 575	0.12 339	0.21 383	0.18 412	0.38 474	0.32 481	0.28 460	0.30 458	0.22 410	0.16 387	0.51 606	0.20 497	0.08 380	0.06 337	0.09 455	0.08 417	0.08 365	0.13 650

RAFT-345	0.21 455	0.10 210	0.46 570	0.22 454	0.11 255	0.20 349	0.16 296	0.26 270	0.25 371	0.27 445	0.66 755	0.21 396	0.16 387	0.55 630	0.21 524	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.07 319	0.06 153	0.06 214

GMM-Stereo	0.21 455	0.10 210	0.43 536	0.23 516	0.13 429	0.24 464	0.25 655	0.37 466	0.27 399	0.30 523	0.45 655	0.27 495	0.21 492	0.31 493	0.17 402	0.07 184	0.05 59	0.10 542	0.09 534	0.08 365	0.19 734

Prome-Stereo	0.21 455	0.10 210	0.30 338	0.24 575	0.12 339	0.23 441	0.23 615	0.36 454	0.25 371	0.33 581	0.59 732	0.24 449	0.28 613	0.29 469	0.16 368	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.07 319	0.08 365	0.20 747

XX-Stereo	0.21 455	0.10 210	0.83 743	0.26 656	0.17 622	0.23 441	0.13 117	0.40 503	0.18 201	0.20 354	0.41 599	0.31 552	0.10 121	0.32 500	0.12 172	0.08 380	0.06 337	0.08 342	0.08 417	0.07 263	0.05 54

222	0.41 725	0.10 210	0.29 327	0.19 215	0.11 255	0.36 657	0.20 523	0.57 727	0.39 574	0.35 618	0.44 642	0.30 542	0.27 596	0.55 630	3.56 855	0.11 598	0.07 489	0.08 342	0.08 417	0.09 456	0.09 502

xxxx	0.34 682	0.10 210	0.29 327	0.19 215	0.11 255	0.37 664	0.20 523	0.58 736	0.38 563	0.29 491	0.42 616	0.38 617	0.24 542	0.46 584	2.20 848	0.11 598	0.07 489	0.09 455	0.08 417	0.09 456	0.09 502

test_xeample	0.34 682	0.10 210	0.29 327	0.19 215	0.11 255	0.33 621	0.23 615	0.55 700	0.38 563	0.32 564	0.45 655	0.29 523	0.26 576	0.57 645	2.24 850	0.10 550	0.07 489	0.09 455	0.08 417	0.09 456	0.09 502

EAI-Stereo	0.21 455	0.10 210	0.33 384	0.21 375	0.12 339	0.30 580	0.46 785	0.46 581	0.20 258	0.25 420	0.50 684	0.17 329	0.16 387	0.24 359	0.23 568	0.07 184	0.06 337	0.07 216	0.10 587	0.06 153	0.07 330

CFNet-RSSM	0.17 333	0.10 210	0.40 485	0.20 309	0.11 255	0.20 349	0.15 230	0.36 454	0.30 455	0.23 393	0.21 333	0.26 484	0.15 360	0.20 276	0.13 247	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.07 319	0.06 153	0.05 54

SFCPSM	0.22 493	0.10 210	0.51 616	0.21 375	0.14 486	0.34 635	0.22 588	0.55 700	0.39 574	0.29 491	0.32 485	0.23 434	0.21 492	0.27 432	0.19 471	0.09 495	0.07 489	0.09 455	0.09 534	0.09 456	0.08 425

Gwc-CoAtRS	0.17 333	0.10 210	0.37 438	0.20 309	0.12 339	0.19 298	0.15 230	0.32 376	0.28 419	0.23 393	0.23 361	0.27 495	0.15 360	0.20 276	0.13 247	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.07 319	0.06 153	0.06 214

arf4	0.16 310	0.11 307	0.24 253	0.27 686	0.14 486	0.18 253	0.16 296	0.32 376	0.23 331	0.18 330	0.24 378	0.16 312	0.12 240	0.29 469	0.14 295	0.08 380	0.05 59	0.09 455	0.08 417	0.07 263	0.05 54

GCAP-Stereo-w-DA	0.12 140	0.11 307	0.26 283	0.20 309	0.08 57	0.14 71	0.12 56	0.21 144	0.19 224	0.12 157	0.12 131	0.12 182	0.11 190	0.14 52	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.07 263	0.05 54

FORCE_6	0.10 19	0.11 307	0.12 2	0.19 215	0.07 11	0.15 102	0.12 56	0.21 144	0.12 36	0.09 28	0.10 70	0.09 45	0.09 56	0.15 105	0.09 12	0.06 66	0.04 2	0.07 216	0.06 209	0.05 9	0.05 54

rgla	0.10 19	0.11 307	0.15 50	0.18 142	0.11 255	0.15 102	0.11 31	0.15 24	0.12 36	0.10 72	0.08 23	0.08 9	0.09 56	0.14 52	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

MEA-ACV	0.26 592	0.11 307	0.42 522	0.21 375	0.14 486	0.35 650	0.24 637	0.53 680	0.47 675	0.35 618	0.42 616	0.36 601	0.34 682	0.47 588	0.27 611	0.09 495	0.09 622	0.10 542	0.12 670	0.09 456	0.10 563

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 199	0.11 307	0.22 224	0.20 309	0.09 96	0.19 298	0.10 12	0.19 95	0.17 174	0.14 229	0.11 102	0.11 137	0.11 190	0.14 52	0.11 87	0.08 380	0.07 489	0.11 602	0.09 534	0.09 456	0.08 425

Weightmod_eth	0.16 310	0.11 307	0.20 182	0.21 375	0.13 429	0.20 349	0.18 412	0.25 247	0.19 224	0.17 307	0.25 392	0.19 365	0.17 421	0.25 391	0.14 295	0.16 723	0.08 583	0.08 342	0.08 417	0.09 456	0.05 54

SMOE	0.17 333	0.11 307	0.21 205	0.20 309	0.09 96	0.26 508	0.21 557	0.30 352	0.23 331	0.21 370	0.27 418	0.21 396	0.17 421	0.18 212	0.16 368	0.08 380	0.06 337	0.12 643	0.07 319	0.11 586	0.07 330

TestStereo-Hl	0.18 360	0.11 307	0.31 355	0.17 76	0.10 185	0.22 416	0.16 296	0.36 454	0.29 438	0.23 393	0.26 407	0.22 410	0.19 471	0.38 548	0.17 402	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.06 209	0.07 263	0.07 330

canet-new	0.12 140	0.11 307	0.28 313	0.20 309	0.09 96	0.15 102	0.14 167	0.22 171	0.16 134	0.09 28	0.11 102	0.09 45	0.12 240	0.20 276	0.09 12	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.05 54

bcnet-new	0.12 140	0.11 307	0.32 366	0.20 309	0.08 57	0.16 162	0.13 117	0.19 95	0.17 174	0.11 120	0.12 131	0.11 137	0.11 190	0.19 250	0.10 30	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.05 54

LMStereo	0.13 199	0.11 307	0.44 546	0.21 375	0.08 57	0.14 71	0.14 167	0.21 144	0.16 134	0.10 72	0.13 155	0.10 88	0.13 295	0.18 212	0.09 12	0.05 9	0.04 2	0.06 81	0.05 96	0.07 263	0.05 54

CR7Stereo	0.12 140	0.11 307	0.27 296	0.19 215	0.11 255	0.16 162	0.14 167	0.19 95	0.14 87	0.11 120	0.14 198	0.10 88	0.11 190	0.12 9	0.10 30	0.06 66	0.04 2	0.06 81	0.05 96	0.07 263	0.05 54

ARStereo-new	0.12 140	0.11 307	0.26 283	0.19 215	0.07 11	0.14 71	0.14 167	0.21 144	0.18 201	0.12 157	0.15 216	0.11 137	0.12 240	0.13 20	0.11 87	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.05 54

FCBStereo	0.12 140	0.11 307	0.27 296	0.20 309	0.09 96	0.18 253	0.13 117	0.18 76	0.13 56	0.12 157	0.12 131	0.13 219	0.13 295	0.14 52	0.10 30	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.05 54

PSGStereo	0.12 140	0.11 307	0.27 296	0.20 309	0.09 96	0.18 253	0.13 117	0.18 76	0.13 56	0.12 157	0.12 131	0.13 219	0.13 295	0.14 52	0.10 30	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.05 54

MUNStereo	0.12 140	0.11 307	0.35 407	0.20 309	0.08 57	0.16 162	0.14 167	0.19 95	0.14 87	0.12 157	0.14 198	0.12 182	0.12 240	0.15 105	0.10 30	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.07 319	0.07 263	0.05 54

CHEStereo	0.12 140	0.11 307	0.22 224	0.19 215	0.11 255	0.16 162	0.14 167	0.19 95	0.15 111	0.13 197	0.16 236	0.11 137	0.12 240	0.14 52	0.10 30	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.06 209	0.06 153	0.05 54

TOTStereo	0.12 140	0.11 307	0.28 313	0.20 309	0.08 57	0.15 102	0.13 117	0.22 171	0.19 224	0.12 157	0.14 198	0.12 182	0.12 240	0.15 105	0.11 87	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.05 54

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.12 140	0.11 307	0.26 283	0.20 309	0.08 57	0.14 71	0.12 56	0.21 144	0.19 224	0.12 157	0.12 131	0.12 182	0.11 190	0.14 52	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.07 263	0.05 54

ATMStereo	0.12 140	0.11 307	0.23 242	0.22 454	0.09 96	0.16 162	0.14 167	0.24 220	0.19 224	0.12 157	0.11 102	0.09 45	0.13 295	0.14 52	0.11 87	0.06 66	0.04 2	0.07 216	0.05 96	0.08 365	0.05 54

ACMStereo	0.12 140	0.11 307	0.25 271	0.21 375	0.08 57	0.13 45	0.14 167	0.25 247	0.21 281	0.12 157	0.15 216	0.09 45	0.14 336	0.15 105	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.07 263	0.05 54

KABStereo	0.12 140	0.11 307	0.24 253	0.20 309	0.09 96	0.19 298	0.15 230	0.26 270	0.20 258	0.11 120	0.12 131	0.10 88	0.13 295	0.17 175	0.11 87	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.05 54

KMOStereo	0.13 199	0.11 307	0.30 338	0.20 309	0.13 429	0.20 349	0.14 167	0.23 197	0.16 134	0.12 157	0.13 155	0.09 45	0.15 360	0.19 250	0.10 30	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.05 96	0.07 263	0.06 214

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 199	0.11 307	0.38 460	0.17 76	0.11 255	0.17 215	0.14 167	0.23 197	0.17 174	0.11 120	0.14 198	0.13 219	0.11 190	0.14 52	0.10 30	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.05 54

IGEV_i1	0.21 455	0.11 307	0.43 536	0.22 454	0.11 255	0.31 596	0.19 468	0.43 549	0.30 455	0.29 491	0.30 458	0.31 552	0.20 482	0.33 508	0.20 497	0.08 380	0.06 337	0.08 342	0.08 417	0.08 365	0.08 425

LACA2	0.10 19	0.11 307	0.20 182	0.16 33	0.07 11	0.16 162	0.13 117	0.17 53	0.14 87	0.09 28	0.09 30	0.11 137	0.10 121	0.14 52	0.09 12	0.07 184	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

FlowAnything_test	0.14 244	0.11 307	0.21 205	0.21 375	0.12 339	0.17 215	0.16 296	0.25 247	0.16 134	0.15 253	0.13 155	0.15 282	0.14 336	0.18 212	0.16 368	0.10 550	0.07 489	0.11 602	0.12 670	0.08 365	0.09 502

asda	0.11 98	0.11 307	0.16 84	0.17 76	0.09 96	0.14 71	0.12 56	0.24 220	0.16 134	0.11 120	0.11 102	0.08 9	0.10 121	0.15 105	0.12 172	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.04 1

4.25_new	0.11 98	0.11 307	0.16 84	0.17 76	0.10 185	0.17 215	0.12 56	0.21 144	0.14 87	0.12 157	0.13 155	0.09 45	0.10 121	0.15 105	0.12 172	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.04 1

4.5w_new	0.11 98	0.11 307	0.16 84	0.17 76	0.10 185	0.17 215	0.12 56	0.21 144	0.14 87	0.12 157	0.13 155	0.09 45	0.10 121	0.15 105	0.12 172	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.04 1

4.5_new	0.11 98	0.11 307	0.15 50	0.17 76	0.09 96	0.14 71	0.12 56	0.21 144	0.16 134	0.13 197	0.13 155	0.08 9	0.09 56	0.13 20	0.11 87	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 96	0.06 153	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 98	0.11 307	0.15 50	0.17 76	0.09 96	0.14 71	0.12 56	0.21 144	0.16 134	0.13 197	0.13 155	0.08 9	0.09 56	0.13 20	0.11 87	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 96	0.06 153	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 98	0.11 307	0.16 84	0.17 76	0.10 185	0.17 215	0.12 56	0.21 144	0.14 87	0.12 157	0.13 155	0.09 45	0.10 121	0.15 105	0.12 172	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.04 1

3w_stereo	0.12 140	0.11 307	0.18 144	0.18 142	0.08 57	0.16 162	0.15 230	0.27 287	0.19 224	0.12 157	0.12 131	0.07 2	0.12 240	0.15 105	0.11 87	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

xyz-stereo-finetune2	0.17 333	0.11 307	0.26 283	0.16 33	0.09 96	0.27 519	0.19 468	0.27 287	0.20 258	0.22 382	0.28 426	0.21 396	0.22 510	0.37 540	0.22 546	0.06 66	0.05 59	0.08 342	0.06 209	0.06 153	0.07 330

S2M2_L	0.13 199	0.11 307	0.20 182	0.16 33	0.12 339	0.12 37	0.07 1	0.18 76	0.20 258	0.12 157	0.15 216	0.14 257	0.12 240	0.15 105	0.14 295	0.13 666	0.09 622	0.09 455	0.10 587	0.11 586	0.09 502
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HART	0.15 291	0.11 307	0.30 338	0.21 375	0.09 96	0.17 215	0.16 296	0.30 352	0.19 224	0.15 253	0.25 392	0.17 329	0.09 56	0.21 304	0.12 172	0.06 66	0.07 489	0.07 216	0.05 96	0.08 365	0.06 214

SCV_C0	0.14 244	0.11 307	0.25 271	0.19 215	0.12 339	0.15 102	0.16 296	0.30 352	0.22 303	0.13 197	0.15 216	0.13 219	0.09 56	0.24 359	0.10 30	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.06 209	0.09 456	0.06 214

AIO_rvc	0.12 140	0.11 307	0.22 224	0.19 215	0.10 185	0.15 102	0.17 354	0.20 123	0.16 134	0.11 120	0.13 155	0.13 219	0.08 22	0.22 327	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.07 330

HUF	0.15 291	0.11 307	0.38 460	0.17 76	0.11 255	0.16 162	0.17 354	0.22 171	0.20 258	0.11 120	0.13 155	0.14 257	0.11 190	0.18 212	0.12 172	0.07 184	0.20 787	0.06 81	0.05 96	0.07 263	0.14 676

mms	0.13 199	0.11 307	0.19 163	0.19 215	0.12 339	0.16 162	0.17 354	0.20 123	0.17 174	0.13 197	0.17 258	0.14 257	0.09 56	0.24 359	0.14 295	0.06 66	0.05 59	0.08 342	0.06 209	0.07 263	0.07 330

ours_stereo	0.13 199	0.11 307	0.23 242	0.20 309	0.11 255	0.17 215	0.18 412	0.20 123	0.19 224	0.13 197	0.18 285	0.14 257	0.10 121	0.23 342	0.14 295	0.06 66	0.05 59	0.08 342	0.06 209	0.06 153	0.05 54

fffy	0.14 244	0.11 307	0.24 253	0.20 309	0.10 185	0.19 298	0.18 412	0.22 171	0.19 224	0.13 197	0.16 236	0.15 282	0.13 295	0.25 391	0.14 295	0.06 66	0.06 337	0.08 342	0.06 209	0.07 263	0.06 214

tg	0.16 310	0.11 307	0.25 271	0.21 375	0.11 255	0.23 441	0.15 230	0.34 406	0.24 354	0.20 354	0.25 392	0.19 365	0.12 240	0.24 359	0.15 334	0.07 184	0.05 59	0.09 455	0.09 534	0.08 365	0.07 330

rvit_stereo_0081	0.16 310	0.11 307	0.24 253	0.21 375	0.12 339	0.16 162	0.17 354	0.22 171	0.33 495	0.16 286	0.18 285	0.18 342	0.14 336	0.20 276	0.16 368	0.11 598	0.08 583	0.09 455	0.08 417	0.09 456	0.07 330

model_zeroshot	0.17 333	0.11 307	0.39 476	0.20 309	0.12 339	0.24 464	0.15 230	0.34 406	0.22 303	0.30 523	0.20 314	0.22 410	0.12 240	0.24 359	0.14 295	0.08 380	0.07 489	0.07 216	0.07 319	0.07 263	0.07 330

rvit_stereo_0082	0.16 310	0.11 307	0.24 253	0.21 375	0.12 339	0.16 162	0.17 354	0.22 171	0.33 495	0.16 286	0.18 285	0.18 342	0.14 336	0.20 276	0.16 368	0.11 598	0.08 583	0.09 455	0.08 417	0.09 456	0.07 330

MGS-Stereo	0.14 244	0.11 307	0.32 366	0.19 215	0.11 255	0.18 253	0.17 354	0.20 123	0.22 303	0.14 229	0.24 378	0.15 282	0.10 121	0.18 212	0.12 172	0.07 184	0.06 337	0.07 216	0.06 209	0.10 534	0.06 214

AE-Stereo	0.17 333	0.11 307	0.31 355	0.24 575	0.14 486	0.23 441	0.18 412	0.34 406	0.29 438	0.15 253	0.25 392	0.21 396	0.13 295	0.20 276	0.14 295	0.07 184	0.08 583	0.09 455	0.10 587	0.07 263	0.06 214

IGEVStereo-DCA	0.14 244	0.11 307	0.27 296	0.19 215	0.12 339	0.20 349	0.18 412	0.27 287	0.20 258	0.15 253	0.12 131	0.14 257	0.12 240	0.28 449	0.14 295	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.07 319	0.07 263	0.07 330

rrr	0.17 333	0.11 307	0.57 648	0.19 215	0.12 339	0.20 349	0.18 412	0.35 431	0.22 303	0.15 253	0.12 131	0.14 257	0.12 240	0.28 449	0.14 295	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.07 319	0.07 263	0.07 330

1111x	0.32 663	0.11 307	0.40 485	0.22 454	0.11 255	0.32 610	0.26 669	0.59 743	0.43 622	0.31 542	0.41 599	0.39 629	0.28 613	0.76 742	1.37 828	0.09 495	0.08 583	0.09 455	0.10 587	0.09 456	0.08 425

anonymousa	0.23 511	0.11 307	0.50 606	0.21 375	0.16 597	0.31 596	0.20 523	0.36 454	0.35 523	0.32 564	0.50 684	0.39 629	0.26 576	0.22 327	0.20 497	0.08 380	0.06 337	0.09 455	0.11 631	0.07 263	0.08 425

x	0.19 412	0.11 307	0.29 327	0.20 309	0.11 255	0.26 508	0.18 412	0.41 519	0.29 438	0.25 420	0.29 441	0.28 512	0.24 542	0.26 411	0.23 568	0.09 495	0.07 489	0.08 342	0.07 319	0.09 456	0.08 425

test_3	0.18 360	0.11 307	0.32 366	0.24 575	0.11 255	0.22 416	0.25 655	0.31 364	0.31 469	0.25 420	0.18 285	0.23 434	0.13 295	0.25 391	0.19 471	0.06 66	0.05 59	0.09 455	0.10 587	0.07 263	0.06 214

LCNet	0.21 455	0.11 307	0.29 327	0.25 617	0.12 339	0.23 441	0.19 468	0.34 406	0.26 388	0.28 460	0.35 531	0.26 484	0.30 643	0.35 527	0.17 402	0.07 184	0.05 59	0.09 455	0.10 587	0.13 648	0.22 764

AAGNet	0.33 673	0.11 307	0.37 438	0.25 617	0.16 597	0.20 349	0.19 468	0.30 352	0.27 399	0.35 618	0.35 531	0.27 495	0.30 643	0.44 577	2.66 852	0.08 380	0.05 59	0.10 542	0.07 319	0.08 365	0.06 214

NRIStereo	0.18 360	0.11 307	0.35 407	0.23 516	0.11 255	0.24 464	0.20 523	0.29 330	0.26 388	0.26 434	0.25 392	0.25 462	0.18 454	0.34 515	0.18 436	0.07 184	0.06 337	0.09 455	0.07 319	0.09 456	0.08 425

ASMatch	0.23 511	0.11 307	0.51 616	0.24 575	0.14 486	0.19 298	0.17 354	0.31 364	0.28 419	0.28 460	0.68 759	0.27 495	0.26 576	0.50 601	0.22 546	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.07 319	0.06 153	0.11 604

Pruner-Stereo	0.19 412	0.11 307	0.34 396	0.29 719	0.12 339	0.19 298	0.17 354	0.31 364	0.29 438	0.33 581	0.32 485	0.25 462	0.15 360	0.24 359	0.21 524	0.09 495	0.06 337	0.09 455	0.08 417	0.08 365	0.09 502

DeepStereo_RVC	0.18 360	0.11 307	0.40 485	0.21 375	0.11 255	0.19 298	0.16 296	0.28 312	0.22 303	0.27 445	0.27 418	0.23 434	0.28 613	0.24 359	0.18 436	0.08 380	0.06 337	0.09 455	0.07 319	0.09 456	0.10 563

RAFT-RH_RVC	0.25 573	0.11 307	0.45 562	0.21 375	0.12 339	0.25 484	0.14 167	0.27 287	0.27 399	0.38 658	1.15 806	0.23 434	0.17 421	0.57 645	0.24 581	0.07 184	0.05 59	0.10 542	0.07 319	0.06 153	0.07 330

test-1	0.17 333	0.11 307	0.40 485	0.23 516	0.13 429	0.22 416	0.23 615	0.34 406	0.26 388	0.20 354	0.24 378	0.22 410	0.14 336	0.16 146	0.20 497	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.07 319	0.06 153	0.08 425

test_xeample3	0.16 310	0.11 307	0.56 645	0.19 215	0.12 339	0.20 349	0.18 412	0.35 431	0.20 258	0.16 286	0.12 131	0.13 219	0.12 240	0.24 359	0.15 334	0.07 184	0.06 337	0.07 216	0.08 417	0.07 263	0.07 330

FENet	0.21 455	0.11 307	0.45 562	0.21 375	0.12 339	0.26 508	0.17 354	0.41 519	0.35 523	0.30 523	0.31 473	0.29 523	0.23 524	0.26 411	0.23 568	0.09 495	0.06 337	0.09 455	0.09 534	0.09 456	0.09 502

HSM-Net_RVC	0.27 603	0.11 307	0.42 522	0.19 215	0.11 255	0.34 635	0.20 523	0.62 765	0.43 622	0.40 686	0.43 630	0.50 714	0.26 576	0.76 742	0.22 546	0.08 380	0.07 489	0.07 216	0.07 319	0.08 365	0.08 425
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AROF-StereoT2	0.18 360	0.12 374	0.37 438	0.30 734	0.12 339	0.18 253	0.18 412	0.35 431	0.25 371	0.22 382	0.25 392	0.16 312	0.12 240	0.32 500	0.15 334	0.11 598	0.05 59	0.11 602	0.08 417	0.08 365	0.06 214

AnonStereo	0.16 310	0.12 374	0.30 338	0.20 309	0.12 339	0.18 253	0.14 167	0.36 454	0.24 354	0.19 345	0.17 258	0.19 365	0.12 240	0.24 359	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.10 534	0.06 214

MWSP-net	0.25 573	0.12 374	0.37 438	0.22 454	0.14 486	0.31 596	0.40 771	0.50 631	0.43 622	0.32 564	0.33 508	0.36 601	0.31 662	0.28 449	0.31 646	0.10 550	0.07 489	0.09 455	0.09 534	0.09 456	0.10 563

LACA_dic	0.09 2	0.12 374	0.15 50	0.16 33	0.07 11	0.14 71	0.11 31	0.12 8	0.11 18	0.09 28	0.08 23	0.09 45	0.08 22	0.15 105	0.09 12	0.06 66	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.07 263	0.05 54

monster_256*512	0.17 333	0.12 374	0.18 144	0.23 516	0.13 429	0.21 383	0.19 468	0.40 503	0.29 438	0.19 345	0.22 349	0.24 449	0.17 421	0.18 212	0.16 368	0.06 66	0.05 59	0.08 342	0.08 417	0.08 365	0.07 330

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 140	0.12 374	0.17 117	0.22 454	0.10 185	0.15 102	0.13 117	0.18 76	0.14 87	0.11 120	0.13 155	0.10 88	0.08 22	0.20 276	0.14 295	0.06 66	0.06 337	0.08 342	0.08 417	0.07 263	0.07 330

Weightmod	0.16 310	0.12 374	0.19 163	0.20 309	0.10 185	0.24 464	0.17 354	0.25 247	0.21 281	0.18 330	0.29 441	0.19 365	0.15 360	0.27 432	0.16 368	0.09 495	0.10 658	0.08 342	0.08 417	0.09 456	0.08 425

S	0.19 412	0.12 374	0.22 224	0.22 454	0.13 429	0.31 596	0.22 588	0.30 352	0.27 399	0.25 420	0.31 473	0.20 382	0.20 482	0.18 212	0.17 402	0.12 644	0.09 622	0.15 712	0.16 737	0.11 586	0.12 628

ARStereo	0.12 140	0.12 374	0.28 313	0.19 215	0.08 57	0.17 215	0.15 230	0.22 171	0.18 201	0.11 120	0.14 198	0.10 88	0.11 190	0.17 175	0.10 30	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.05 54

RMAStereo	0.12 140	0.12 374	0.27 296	0.21 375	0.09 96	0.19 298	0.14 167	0.24 220	0.17 174	0.12 157	0.13 155	0.11 137	0.12 240	0.14 52	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.07 263	0.05 54

Selective-IGEV-i16pb	0.39 716	0.12 374	2.18 831	0.21 375	0.15 559	0.68 777	0.32 727	0.56 717	0.57 740	0.25 420	0.44 642	0.33 571	0.21 492	0.80 756	0.25 591	0.14 691	0.10 658	0.09 455	0.10 587	0.12 629	0.13 650

NLMM1	0.19 412	0.12 374	0.16 84	0.23 516	0.18 644	0.24 464	0.20 523	0.59 743	0.65 763	0.18 330	0.17 258	0.13 219	0.14 336	0.25 391	0.18 436	0.08 380	0.09 622	0.08 342	0.07 319	0.07 263	0.06 214

NLCSM	0.19 412	0.12 374	0.18 144	0.24 575	0.19 673	0.24 464	0.21 557	0.42 533	0.40 592	0.19 345	0.18 285	0.14 257	0.16 387	0.47 588	0.19 471	0.08 380	0.09 622	0.09 455	0.08 417	0.09 456	0.07 330

VIP-Stereo	0.12 140	0.12 374	0.21 205	0.18 142	0.11 255	0.24 464	0.12 56	0.19 95	0.18 201	0.10 72	0.13 155	0.11 137	0.09 56	0.19 250	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.05 9	0.05 54

GASTEREO	0.13 199	0.12 374	0.21 205	0.23 516	0.10 185	0.18 253	0.15 230	0.26 270	0.18 201	0.17 307	0.16 236	0.11 137	0.13 295	0.19 250	0.11 87	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.07 319	0.06 153	0.06 214

MSCF	0.13 199	0.12 374	0.21 205	0.22 454	0.10 185	0.16 162	0.15 230	0.26 270	0.18 201	0.17 307	0.16 236	0.11 137	0.13 295	0.18 212	0.11 87	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.07 319	0.06 153	0.06 214

xyz-stereo-finetune	0.16 310	0.12 374	0.23 242	0.16 33	0.08 57	0.23 441	0.20 523	0.29 330	0.31 469	0.19 345	0.22 349	0.19 365	0.15 360	0.29 469	0.20 497	0.06 66	0.06 337	0.08 342	0.06 209	0.06 153	0.06 214

MM-Stereo_test3	0.17 333	0.12 374	0.29 327	0.23 516	0.14 486	0.19 298	0.22 588	0.39 488	0.36 536	0.16 286	0.24 378	0.17 329	0.12 240	0.19 250	0.14 295	0.07 184	0.07 489	0.08 342	0.06 209	0.09 456	0.06 214

rvit_stereo_0083	0.16 310	0.12 374	0.26 283	0.21 375	0.13 429	0.17 215	0.17 354	0.22 171	0.34 506	0.16 286	0.21 333	0.19 365	0.16 387	0.21 304	0.16 368	0.11 598	0.10 658	0.10 542	0.08 417	0.09 456	0.07 330

RAStereo	0.13 199	0.12 374	0.27 296	0.22 454	0.11 255	0.15 102	0.18 412	0.23 197	0.23 331	0.13 197	0.17 258	0.11 137	0.09 56	0.15 105	0.13 247	0.08 380	0.06 337	0.08 342	0.06 209	0.07 263	0.05 54

test_sample3	0.23 511	0.12 374	0.43 536	0.19 215	0.12 339	0.32 610	0.20 523	0.50 631	0.34 506	0.31 542	0.33 508	0.29 523	0.22 510	0.53 620	0.22 546	0.10 550	0.07 489	0.09 455	0.08 417	0.10 534	0.10 563

CAS++	0.16 310	0.12 374	0.27 296	0.18 142	0.12 339	0.17 215	0.15 230	0.42 533	0.24 354	0.19 345	0.18 285	0.13 219	0.10 121	0.21 304	0.12 172	0.12 644	0.10 658	0.11 602	0.08 417	0.10 534	0.09 502
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.25 573	0.12 374	0.40 485	0.19 215	0.10 185	0.27 519	0.19 468	0.51 649	0.45 651	0.34 601	0.41 599	0.31 552	0.26 576	0.58 654	0.28 617	0.10 550	0.07 489	0.08 342	0.08 417	0.09 456	0.09 502

tta	0.24 544	0.12 374	0.40 485	0.19 215	0.10 185	0.27 519	0.19 468	0.51 649	0.45 651	0.34 601	0.41 599	0.31 552	0.26 576	0.58 654	0.28 617	0.10 550	0.07 489	0.08 342	0.08 417	0.08 365	0.07 330

qqq1	0.24 544	0.12 374	0.40 485	0.19 215	0.10 185	0.27 519	0.19 468	0.51 649	0.45 651	0.34 601	0.41 599	0.31 552	0.26 576	0.58 654	0.16 368	0.10 550	0.07 489	0.07 216	0.06 209	0.08 365	0.07 330

fff1	0.24 544	0.12 374	0.40 485	0.19 215	0.10 185	0.27 519	0.19 468	0.51 649	0.45 651	0.34 601	0.41 599	0.31 552	0.26 576	0.58 654	0.16 368	0.10 550	0.07 489	0.07 216	0.06 209	0.08 365	0.07 330

MyStereo07	0.16 310	0.12 374	0.26 283	0.22 454	0.14 486	0.25 484	0.23 615	0.29 330	0.21 281	0.15 253	0.13 155	0.12 182	0.13 295	0.25 391	0.13 247	0.07 184	0.07 489	0.09 455	0.08 417	0.08 365	0.08 425

MyStereo06	0.20 434	0.12 374	0.57 648	0.21 375	0.14 486	0.25 484	0.23 615	0.40 503	0.21 281	0.30 523	0.24 378	0.31 552	0.18 454	0.22 327	0.18 436	0.07 184	0.07 489	0.09 455	0.08 417	0.08 365	0.08 425

MyStereo05	0.23 511	0.12 374	0.57 648	0.21 375	0.14 486	0.25 484	0.23 615	0.48 605	0.52 717	0.31 542	0.23 361	0.25 462	0.22 510	0.30 486	0.21 524	0.07 184	0.07 489	0.09 455	0.08 417	0.08 365	0.08 425

MyStereo04	0.23 511	0.12 374	0.55 638	0.22 454	0.14 486	0.25 484	0.23 615	0.49 618	0.52 717	0.28 460	0.23 361	0.27 495	0.23 524	0.30 486	0.22 546	0.07 184	0.07 489	0.09 455	0.08 417	0.08 365	0.08 425

CoDeX	0.23 511	0.12 374	0.46 570	0.21 375	0.14 486	0.29 561	0.21 557	0.53 680	0.41 606	0.29 491	0.35 531	0.29 523	0.22 510	0.48 592	0.19 471	0.09 495	0.06 337	0.08 342	0.07 319	0.08 365	0.07 330

mmm	0.21 455	0.12 374	0.31 355	0.22 454	0.12 339	0.28 539	0.21 557	0.41 519	0.27 399	0.29 491	0.38 565	0.29 523	0.24 542	0.29 469	0.22 546	0.09 495	0.07 489	0.11 602	0.09 534	0.10 534	0.09 502

ff7	0.14 244	0.12 374	0.27 296	0.19 215	0.12 339	0.21 383	0.18 412	0.27 287	0.20 258	0.15 253	0.13 155	0.12 182	0.12 240	0.24 359	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.07 319	0.07 263	0.07 330

ffff	0.14 244	0.12 374	0.27 296	0.19 215	0.12 339	0.21 383	0.18 412	0.27 287	0.20 258	0.15 253	0.13 155	0.12 182	0.12 240	0.24 359	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.07 319	0.07 263	0.07 330

ffm	0.22 493	0.12 374	0.42 522	0.20 309	0.13 429	0.28 539	0.20 523	0.35 431	0.44 638	0.30 523	0.42 616	0.34 581	0.23 524	0.27 432	0.11 87	0.08 380	0.05 59	0.11 602	0.10 587	0.08 365	0.08 425

ff1	0.29 638	0.12 374	0.42 522	0.20 309	0.13 429	0.28 539	0.20 523	0.35 431	0.44 638	0.30 523	0.42 616	0.34 581	0.23 524	0.81 760	1.08 805	0.08 380	0.05 59	0.11 602	0.10 587	0.08 365	0.08 425

mmx	0.31 653	0.12 374	0.42 522	0.20 309	0.13 429	0.28 539	0.20 523	0.55 700	0.45 651	0.30 523	0.42 616	0.34 581	0.23 524	0.81 760	1.08 805	0.10 550	0.07 489	0.11 602	0.10 587	0.11 586	0.10 563

11t	0.14 244	0.12 374	0.27 296	0.19 215	0.12 339	0.21 383	0.18 412	0.27 287	0.20 258	0.15 253	0.13 155	0.12 182	0.12 240	0.24 359	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.07 319	0.07 263	0.07 330

xxx	0.31 653	0.12 374	0.42 522	0.20 309	0.13 429	0.28 539	0.20 523	0.55 700	0.45 651	0.30 523	0.42 616	0.34 581	0.23 524	0.81 760	1.08 805	0.10 550	0.07 489	0.11 602	0.10 587	0.11 586	0.10 563

EKT-Stereo	0.38 711	0.12 374	0.38 460	0.42 788	3.88 858	0.21 383	0.17 354	0.35 431	0.28 419	0.20 354	0.20 314	0.23 434	0.15 360	0.28 449	0.16 368	0.09 495	0.07 489	0.09 455	0.07 319	0.09 456	0.09 502

MIM_Stereo	0.18 360	0.12 374	0.38 460	0.20 309	0.11 255	0.17 215	0.14 167	0.35 431	0.25 371	0.27 445	0.35 531	0.23 434	0.13 295	0.27 432	0.16 368	0.06 66	0.07 489	0.08 342	0.08 417	0.08 365	0.06 214

CASnet	0.14 244	0.12 374	0.22 224	0.22 454	0.08 57	0.16 162	0.15 230	0.27 287	0.25 371	0.22 382	0.20 314	0.15 282	0.11 190	0.17 175	0.13 247	0.07 184	0.05 59	0.11 602	0.09 534	0.08 365	0.05 54
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.18 360	0.12 374	0.55 638	0.22 454	0.12 339	0.18 253	0.18 412	0.34 406	0.19 224	0.20 354	0.24 378	0.34 581	0.18 454	0.29 469	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.07 319	0.07 263	0.06 214

HanStereo	0.18 360	0.12 374	0.55 638	0.22 454	0.12 339	0.18 253	0.18 412	0.34 406	0.19 224	0.20 354	0.24 378	0.34 581	0.18 454	0.29 469	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.07 319	0.07 263	0.06 214

anonymousdsp	0.14 244	0.12 374	0.27 296	0.19 215	0.12 339	0.21 383	0.18 412	0.28 312	0.20 258	0.15 253	0.13 155	0.12 182	0.12 240	0.24 359	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.07 319	0.08 365	0.07 330

Selective-RAFT	0.17 333	0.12 374	0.30 338	0.24 575	0.10 185	0.29 561	0.15 230	0.32 376	0.31 469	0.17 307	0.17 258	0.21 396	0.18 454	0.28 449	0.17 402	0.07 184	0.06 337	0.07 216	0.07 319	0.08 365	0.06 214

ProNet	0.14 244	0.12 374	0.25 271	0.19 215	0.11 255	0.19 298	0.19 468	0.27 287	0.20 258	0.14 229	0.13 155	0.13 219	0.12 240	0.24 359	0.12 172	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.07 263	0.07 330

qqq	0.20 434	0.12 374	0.31 355	0.20 309	0.11 255	0.23 441	0.19 468	0.41 519	0.27 399	0.24 409	0.28 426	0.28 512	0.24 542	0.34 515	0.22 546	0.08 380	0.07 489	0.10 542	0.09 534	0.09 456	0.09 502

ccc-4	0.14 244	0.12 374	0.27 296	0.19 215	0.12 339	0.21 383	0.18 412	0.27 287	0.20 258	0.15 253	0.13 155	0.12 182	0.12 240	0.24 359	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.07 319	0.07 263	0.07 330

BUS	0.23 511	0.12 374	0.28 313	0.25 617	0.14 486	0.43 708	0.17 354	0.56 717	0.34 506	0.34 601	0.35 531	0.32 562	0.20 482	0.26 411	0.21 524	0.10 550	0.07 489	0.11 602	0.10 587	0.09 456	0.09 502

IER	0.23 511	0.12 374	0.39 476	0.20 309	0.14 486	0.31 596	0.19 468	0.42 533	0.36 536	0.33 581	0.40 590	0.32 562	0.33 673	0.29 469	0.22 546	0.09 495	0.07 489	0.08 342	0.08 417	0.09 456	0.08 425

BSDual-CNN	0.23 511	0.12 374	0.28 313	0.25 617	0.14 486	0.35 650	0.21 557	0.56 717	0.34 506	0.34 601	0.35 531	0.38 617	0.24 542	0.26 411	0.21 524	0.10 550	0.07 489	0.11 602	0.10 587	0.09 456	0.09 502

test_4	0.18 360	0.12 374	0.34 396	0.23 516	0.12 339	0.18 253	0.22 588	0.26 270	0.24 354	0.24 409	0.47 672	0.22 410	0.13 295	0.24 359	0.16 368	0.06 66	0.05 59	0.09 455	0.09 534	0.07 263	0.05 54

IGEV-Stereo	0.14 244	0.12 374	0.27 296	0.19 215	0.12 339	0.21 383	0.18 412	0.28 312	0.20 258	0.15 253	0.13 155	0.12 182	0.12 240	0.24 359	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.07 319	0.08 365	0.07 330
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmg	0.23 511	0.12 374	0.28 313	0.21 375	0.14 486	0.35 650	0.23 615	0.51 649	0.34 506	0.35 618	0.38 565	0.38 617	0.24 542	0.26 411	0.21 524	0.10 550	0.08 583	0.10 542	0.10 587	0.09 456	0.08 425

DAS	0.27 603	0.12 374	0.42 522	0.24 575	0.18 644	0.29 561	0.24 637	0.45 570	0.45 651	0.41 695	0.44 642	0.34 581	0.29 628	0.75 736	0.21 524	0.09 495	0.07 489	0.09 455	0.07 319	0.09 456	0.09 502

SepStereo	0.26 592	0.12 374	0.42 522	0.24 575	0.18 644	0.29 561	0.24 637	0.45 570	0.45 651	0.41 695	0.44 642	0.34 581	0.29 628	0.64 689	0.21 524	0.09 495	0.07 489	0.09 455	0.07 319	0.09 456	0.09 502

GANet-ADL	0.21 455	0.12 374	0.45 562	0.23 516	0.14 486	0.29 561	0.19 468	0.46 581	0.35 523	0.25 420	0.32 485	0.32 562	0.19 471	0.24 359	0.20 497	0.10 550	0.07 489	0.07 216	0.06 209	0.09 456	0.10 563

HHNet	0.22 493	0.12 374	0.52 624	0.18 142	0.18 644	0.20 349	0.20 523	0.34 406	0.31 469	0.32 564	0.59 732	0.20 382	0.21 492	0.24 359	0.31 646	0.08 380	0.05 59	0.09 455	0.07 319	0.08 365	0.11 604

Patchmatch Stereo++	0.18 360	0.12 374	0.37 438	0.22 454	0.10 185	0.18 253	0.14 167	0.29 330	0.22 303	0.28 460	0.29 441	0.25 462	0.17 421	0.26 411	0.16 368	0.08 380	0.06 337	0.10 542	0.08 417	0.10 534	0.08 425
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 360	0.12 374	0.37 438	0.22 454	0.10 185	0.18 253	0.16 296	0.29 330	0.22 303	0.28 460	0.29 441	0.25 462	0.18 454	0.24 359	0.16 368	0.08 380	0.06 337	0.10 542	0.08 417	0.10 534	0.08 425

ROB_FTStereo_v2	0.18 360	0.12 374	0.37 438	0.22 454	0.10 185	0.18 253	0.16 296	0.29 330	0.22 303	0.28 460	0.29 441	0.25 462	0.17 421	0.24 359	0.16 368	0.08 380	0.06 337	0.10 542	0.08 417	0.10 534	0.08 425

ROB_FTStereo	0.18 360	0.12 374	0.37 438	0.22 454	0.10 185	0.18 253	0.14 167	0.29 330	0.22 303	0.28 460	0.28 426	0.25 462	0.17 421	0.24 359	0.16 368	0.08 380	0.06 337	0.10 542	0.08 417	0.10 534	0.08 425

HUI-Stereo	0.18 360	0.12 374	0.37 438	0.22 454	0.10 185	0.18 253	0.14 167	0.29 330	0.22 303	0.28 460	0.28 426	0.25 462	0.17 421	0.22 327	0.16 368	0.08 380	0.06 337	0.10 542	0.08 417	0.10 534	0.08 425

THIR-Stereo	0.29 638	0.12 374	0.41 512	0.19 215	0.11 255	0.28 539	0.72 821	0.32 376	0.35 523	0.37 643	0.65 753	0.34 581	0.50 758	0.57 645	0.45 718	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.09 534	0.07 263	0.07 330

iGMRVC	0.18 360	0.12 374	0.37 438	0.22 454	0.10 185	0.18 253	0.15 230	0.29 330	0.22 303	0.28 460	0.29 441	0.25 462	0.17 421	0.27 432	0.17 402	0.08 380	0.06 337	0.10 542	0.08 417	0.10 534	0.08 425

IRAFT_RVC	0.22 493	0.12 374	0.39 476	0.26 656	0.11 255	0.18 253	0.24 637	0.40 503	0.37 548	0.31 542	0.30 458	0.29 523	0.24 542	0.55 630	0.22 546	0.08 380	0.06 337	0.10 542	0.08 417	0.08 365	0.07 330

iRAFT	0.18 360	0.12 374	0.37 438	0.22 454	0.10 185	0.18 253	0.14 167	0.29 330	0.22 303	0.28 460	0.29 441	0.25 462	0.17 421	0.26 411	0.16 368	0.08 380	0.06 337	0.10 542	0.08 417	0.10 534	0.08 425

CRE-IMP	0.18 360	0.12 374	0.37 438	0.22 454	0.11 255	0.24 464	0.17 354	0.29 330	0.21 281	0.27 445	0.26 407	0.24 449	0.17 421	0.23 342	0.18 436	0.08 380	0.05 59	0.10 542	0.07 319	0.10 534	0.10 563

cross-raft	0.17 333	0.12 374	0.41 512	0.23 516	0.10 185	0.20 349	0.24 637	0.33 393	0.23 331	0.23 393	0.28 426	0.29 523	0.15 360	0.17 175	0.15 334	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.07 319	0.06 153	0.05 54

RAFT-IKP	0.18 360	0.12 374	0.37 438	0.22 454	0.10 185	0.18 253	0.15 230	0.29 330	0.22 303	0.28 460	0.29 441	0.25 462	0.18 454	0.25 391	0.16 368	0.08 380	0.06 337	0.10 542	0.08 417	0.10 534	0.08 425

iRaftStereo_RVC	0.16 310	0.12 374	0.26 283	0.21 375	0.11 255	0.20 349	0.17 354	0.32 376	0.23 331	0.20 354	0.25 392	0.18 342	0.12 240	0.20 276	0.15 334	0.07 184	0.05 59	0.09 455	0.09 534	0.08 365	0.07 330

GES	0.22 493	0.12 374	0.42 522	0.20 309	0.14 486	0.27 519	0.19 468	0.49 618	0.33 495	0.30 523	0.36 541	0.25 462	0.23 524	0.29 469	0.22 546	0.10 550	0.08 583	0.08 342	0.07 319	0.10 534	0.11 604

UPFNet	0.25 573	0.12 374	0.38 460	0.24 575	0.19 673	0.37 664	0.28 692	0.48 605	0.38 563	0.34 601	0.37 550	0.37 609	0.28 613	0.39 554	0.33 659	0.10 550	0.09 622	0.10 542	0.10 587	0.10 534	0.08 425

DIP-Stereo	0.18 360	0.12 374	0.33 384	0.20 309	0.13 429	0.28 539	0.12 56	0.42 533	0.25 371	0.27 445	0.32 485	0.21 396	0.17 421	0.25 391	0.20 497	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.06 209	0.07 263	0.08 425
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
arf3	0.18 360	0.13 449	0.31 355	0.29 719	0.13 429	0.19 298	0.16 296	0.35 431	0.21 281	0.22 382	0.28 426	0.18 342	0.14 336	0.37 540	0.15 334	0.11 598	0.05 59	0.11 602	0.08 417	0.07 263	0.05 54

G4	0.18 360	0.13 449	0.39 476	0.28 713	0.13 429	0.18 253	0.15 230	0.35 431	0.25 371	0.20 354	0.23 361	0.15 282	0.14 336	0.34 515	0.15 334	0.11 598	0.05 59	0.10 542	0.07 319	0.07 263	0.06 214

over-6	0.12 140	0.13 449	0.19 163	0.19 215	0.07 11	0.16 162	0.11 31	0.26 270	0.16 134	0.10 72	0.10 70	0.10 88	0.13 295	0.19 250	0.10 30	0.07 184	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.06 153	0.06 214

over v1	0.11 98	0.13 449	0.15 50	0.19 215	0.06 1	0.15 102	0.10 12	0.18 76	0.10 7	0.10 72	0.09 30	0.11 137	0.14 336	0.18 212	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.06 153	0.06 214

over-8	0.11 98	0.13 449	0.16 84	0.20 309	0.07 11	0.15 102	0.10 12	0.19 95	0.10 7	0.09 28	0.09 30	0.11 137	0.12 240	0.18 212	0.10 30	0.07 184	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.06 153	0.06 214

over-9	0.11 98	0.13 449	0.16 84	0.19 215	0.07 11	0.15 102	0.10 12	0.20 123	0.11 18	0.09 28	0.09 30	0.11 137	0.12 240	0.18 212	0.10 30	0.07 184	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.06 153	0.06 214

S0	0.18 360	0.13 449	0.21 205	0.23 516	0.11 255	0.33 621	0.26 669	0.27 287	0.21 281	0.21 370	0.26 407	0.20 382	0.16 387	0.19 250	0.17 402	0.12 644	0.11 684	0.14 695	0.14 714	0.10 534	0.07 330

TestStereo_HL3	0.21 455	0.13 449	0.77 720	0.17 76	0.11 255	0.23 441	0.16 296	0.34 406	0.20 258	0.27 445	0.38 565	0.23 434	0.19 471	0.41 566	0.14 295	0.08 380	0.06 337	0.07 216	0.06 209	0.07 263	0.08 425

BARStereo	0.12 140	0.13 449	0.28 313	0.20 309	0.09 96	0.16 162	0.15 230	0.20 123	0.16 134	0.11 120	0.14 198	0.09 45	0.13 295	0.18 212	0.10 30	0.06 66	0.04 2	0.06 81	0.05 96	0.07 263	0.06 214

PSi22	0.14 244	0.13 449	0.29 327	0.19 215	0.09 96	0.17 215	0.12 56	0.28 312	0.23 331	0.13 197	0.14 198	0.22 410	0.13 295	0.29 469	0.14 295	0.06 66	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.07 263	0.06 214

LiteMatch	0.12 140	0.13 449	0.15 50	0.19 215	0.10 185	0.15 102	0.17 354	0.17 53	0.13 56	0.09 28	0.09 30	0.11 137	0.21 492	0.14 52	0.22 546	0.08 380	0.05 59	0.08 342	0.06 209	0.08 365	0.07 330

Lsterematch	0.18 360	0.13 449	0.33 384	0.19 215	0.10 185	0.23 441	0.17 354	0.25 247	0.32 481	0.28 460	0.37 550	0.24 449	0.21 492	0.23 342	0.22 546	0.08 380	0.05 59	0.08 342	0.06 209	0.08 365	0.07 330

DStereoRT	0.35 688	0.13 449	0.51 616	0.25 617	0.16 597	0.42 699	0.19 468	0.48 605	0.39 574	0.30 523	0.39 579	0.24 449	0.39 713	0.64 689	0.30 637	0.08 380	0.07 489	1.54 858	0.41 818	0.08 365	0.11 604

MultiAttention	1.02 820	0.13 449	0.43 536	0.35 768	0.43 799	5.36 853	1.71 856	0.69 792	0.53 722	0.36 635	0.63 750	0.55 735	0.22 510	7.60 874	0.43 710	0.09 495	0.06 337	0.14 695	0.24 784	0.26 778	0.30 792

FLISNet	0.20 434	0.13 449	0.33 384	0.18 142	0.15 559	0.17 215	0.16 296	0.34 406	0.21 281	0.37 643	0.39 579	0.36 601	0.24 542	0.29 469	0.21 524	0.06 66	0.05 59	0.08 342	0.09 534	0.09 456	0.07 330

CoSv	0.20 434	0.13 449	0.33 384	0.18 142	0.15 559	0.17 215	0.16 296	0.34 406	0.21 281	0.37 643	0.39 579	0.36 601	0.24 542	0.29 469	0.21 524	0.06 66	0.05 59	0.08 342	0.09 534	0.09 456	0.07 330

ISRNet	0.27 603	0.13 449	0.45 562	0.26 656	0.19 673	0.24 464	0.14 167	0.45 570	0.43 622	0.39 675	0.48 678	0.42 662	0.27 596	0.32 500	0.29 629	0.20 763	0.12 706	0.17 731	0.16 737	0.16 693	0.20 747

DCVSM-stereo	0.24 544	0.13 449	0.52 624	0.20 309	0.14 486	0.26 508	0.13 117	0.34 406	0.34 506	0.41 695	0.33 508	0.47 693	0.29 628	0.30 486	0.22 546	0.10 550	0.10 658	0.11 602	0.10 587	0.12 629	0.15 689

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 511	0.13 449	0.83 743	0.20 309	0.21 701	0.23 441	0.17 354	0.48 605	0.27 399	0.23 393	0.29 441	0.39 629	0.23 524	0.25 391	0.15 334	0.08 380	0.06 337	0.08 342	0.11 631	0.11 586	0.10 563

rvit_stereo_0080	0.15 291	0.13 449	0.25 271	0.19 215	0.13 429	0.15 102	0.20 523	0.28 312	0.24 354	0.15 253	0.17 258	0.19 365	0.13 295	0.19 250	0.15 334	0.11 598	0.08 583	0.08 342	0.08 417	0.10 534	0.07 330

test_sample6	0.25 573	0.13 449	0.41 512	0.21 375	0.11 255	0.30 580	0.22 588	0.51 649	0.35 523	0.33 581	0.43 630	0.30 542	0.24 542	0.57 645	0.22 546	0.10 550	0.07 489	0.10 542	0.10 587	0.11 586	0.10 563

test_sample5	0.24 544	0.13 449	0.42 522	0.21 375	0.12 339	0.30 580	0.21 557	0.50 631	0.34 506	0.32 564	0.41 599	0.29 523	0.23 524	0.55 630	0.21 524	0.10 550	0.07 489	0.10 542	0.09 534	0.11 586	0.10 563

test_sample4	0.24 544	0.13 449	0.43 536	0.20 309	0.12 339	0.32 610	0.21 557	0.51 649	0.34 506	0.31 542	0.37 550	0.28 512	0.23 524	0.53 620	0.21 524	0.10 550	0.07 489	0.10 542	0.09 534	0.11 586	0.10 563

H2IRNET	0.18 360	0.13 449	0.35 407	0.21 375	0.12 339	0.20 349	0.15 230	0.27 287	0.30 455	0.17 307	0.31 473	0.25 462	0.20 482	0.24 359	0.18 436	0.07 184	0.06 337	0.09 455	0.10 587	0.09 456	0.06 214

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 333	0.13 449	0.24 253	0.19 215	0.13 429	0.24 464	0.17 354	0.30 352	0.37 548	0.43 712	0.17 258	0.13 219	0.12 240	0.19 250	0.15 334	0.08 380	0.07 489	0.09 455	0.07 319	0.09 456	0.08 425

DualNet	0.24 544	0.13 449	0.42 522	0.21 375	0.12 339	0.30 580	0.21 557	0.50 631	0.34 506	0.33 581	0.43 630	0.29 523	0.23 524	0.55 630	0.21 524	0.10 550	0.07 489	0.10 542	0.09 534	0.11 586	0.10 563

whm_eth	0.15 291	0.13 449	0.25 271	0.19 215	0.13 429	0.15 102	0.20 523	0.28 312	0.24 354	0.15 253	0.17 258	0.19 365	0.13 295	0.19 250	0.15 334	0.11 598	0.08 583	0.08 342	0.08 417	0.10 534	0.07 330

plain	0.17 333	0.13 449	0.43 536	0.21 375	0.13 429	0.16 162	0.17 354	0.27 287	0.22 303	0.16 286	0.26 407	0.13 219	0.16 387	0.27 432	0.16 368	0.08 380	0.06 337	0.10 542	0.07 319	0.10 534	0.07 330

MaDis-Stereo	0.14 244	0.13 449	0.26 283	0.19 215	0.14 486	0.16 162	0.13 117	0.25 247	0.21 281	0.13 197	0.14 198	0.14 257	0.11 190	0.17 175	0.17 402	0.08 380	0.07 489	0.08 342	0.06 209	0.07 263	0.06 214

PCWNet_CMD	0.23 511	0.13 449	0.48 589	0.20 309	0.13 429	0.28 539	0.16 296	0.46 581	0.46 669	0.29 491	0.36 541	0.37 609	0.24 542	0.28 449	0.20 497	0.09 495	0.06 337	0.10 542	0.08 417	0.11 586	0.09 502

CFNet_ucs	0.24 544	0.13 449	0.50 606	0.20 309	0.15 559	0.28 539	0.17 354	0.49 618	0.45 651	0.32 564	0.42 616	0.39 629	0.22 510	0.31 493	0.21 524	0.11 598	0.08 583	0.12 643	0.09 534	0.12 629	0.11 604

gwcnet-sp	0.24 544	0.13 449	0.63 677	0.22 454	0.14 486	0.34 635	0.22 588	0.44 557	0.39 574	0.35 618	0.34 520	0.27 495	0.27 596	0.35 527	0.25 591	0.09 495	0.08 583	0.09 455	0.09 534	0.09 456	0.09 502

scenet	0.24 544	0.13 449	0.63 677	0.22 454	0.14 486	0.34 635	0.22 588	0.44 557	0.39 574	0.35 618	0.34 520	0.27 495	0.27 596	0.35 527	0.25 591	0.09 495	0.08 583	0.09 455	0.09 534	0.09 456	0.09 502

DCRE	0.20 434	0.13 449	0.40 485	0.21 375	0.15 559	0.20 349	0.19 468	0.30 352	0.27 399	0.22 382	0.80 778	0.23 434	0.16 387	0.23 342	0.15 334	0.07 184	0.07 489	0.07 216	0.08 417	0.07 263	0.06 214

ssnet	0.24 544	0.13 449	0.63 677	0.22 454	0.14 486	0.34 635	0.22 588	0.44 557	0.39 574	0.35 618	0.34 520	0.27 495	0.27 596	0.35 527	0.25 591	0.09 495	0.08 583	0.09 455	0.09 534	0.09 456	0.09 502

fff	0.19 412	0.13 449	0.40 485	0.18 142	0.09 96	0.19 298	0.18 412	0.35 431	0.43 622	0.29 491	0.30 458	0.18 342	0.28 613	0.20 276	0.18 436	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.05 96	0.05 9	0.07 330

ADStereo(finetuned)	0.19 412	0.13 449	0.49 595	0.19 215	0.09 96	0.19 298	0.18 412	0.34 406	0.39 574	0.29 491	0.31 473	0.18 342	0.31 662	0.21 304	0.19 471	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.05 96	0.06 153	0.07 330

IPLGR	0.21 455	0.13 449	0.61 665	0.21 375	0.11 255	0.25 484	0.18 412	0.41 519	0.37 548	0.28 460	0.27 418	0.21 396	0.19 471	0.37 540	0.18 436	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.07 319	0.07 263	0.06 214

STrans-v2	0.24 544	0.13 449	0.54 631	0.21 375	0.12 339	0.23 441	0.21 557	0.47 592	0.28 419	0.31 542	0.42 616	0.36 601	0.35 688	0.62 679	0.23 568	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.07 319	0.06 153	0.06 214

TransformOpticalFlow	0.24 544	0.13 449	0.56 645	0.23 516	0.11 255	0.21 383	0.19 468	0.40 503	0.32 481	0.30 523	0.43 630	0.36 601	0.31 662	0.61 671	0.20 497	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.07 319	0.06 153	0.07 330

IIG-Stereo	0.23 511	0.13 449	0.35 407	0.29 719	0.12 339	0.23 441	0.14 167	0.38 474	0.31 469	0.34 601	0.37 550	0.33 571	0.21 492	0.70 714	0.26 605	0.08 380	0.06 337	0.09 455	0.07 319	0.07 263	0.06 214

CroCo-Stereo	0.14 244	0.13 449	0.24 253	0.25 617	0.11 255	0.11 28	0.18 412	0.32 376	0.23 331	0.12 157	0.12 131	0.18 342	0.12 240	0.14 52	0.13 247	0.08 380	0.06 337	0.07 216	0.05 96	0.07 263	0.06 214
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
ICVP	0.23 511	0.13 449	0.44 546	0.26 656	0.14 486	0.29 561	0.25 655	0.45 570	0.33 495	0.29 491	0.43 630	0.35 595	0.25 565	0.26 411	0.23 568	0.12 644	0.09 622	0.09 455	0.08 417	0.09 456	0.10 563
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.16 310	0.13 449	0.29 327	0.22 454	0.15 559	0.19 298	0.13 117	0.32 376	0.26 388	0.26 434	0.20 314	0.19 365	0.17 421	0.21 304	0.15 334	0.08 380	0.06 337	0.07 216	0.06 209	0.06 153	0.07 330

CFNet_pseudo	0.23 511	0.13 449	0.47 578	0.19 215	0.13 429	0.26 508	0.16 296	0.44 557	0.44 638	0.29 491	0.37 550	0.38 617	0.23 524	0.29 469	0.21 524	0.09 495	0.06 337	0.11 602	0.08 417	0.11 586	0.09 502

DCANet	0.18 360	0.13 449	0.40 485	0.19 215	0.09 96	0.19 298	0.18 412	0.34 406	0.39 574	0.29 491	0.31 473	0.18 342	0.23 524	0.20 276	0.19 471	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.05 96	0.06 153	0.07 330

csc	0.19 412	0.13 449	0.40 485	0.18 142	0.09 96	0.19 298	0.18 412	0.35 431	0.43 622	0.29 491	0.30 458	0.18 342	0.28 613	0.20 276	0.18 436	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.05 96	0.05 9	0.07 330

cscssc	0.19 412	0.13 449	0.40 485	0.18 142	0.09 96	0.19 298	0.18 412	0.35 431	0.43 622	0.29 491	0.30 458	0.18 342	0.28 613	0.20 276	0.18 436	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.05 96	0.05 9	0.07 330

ac_64	0.27 603	0.13 449	0.41 512	0.24 575	0.17 622	0.36 657	0.22 588	0.46 581	0.33 495	0.35 618	0.36 541	0.52 724	0.30 643	0.62 679	0.32 652	0.11 598	0.09 622	0.10 542	0.10 587	0.09 456	0.08 425

ACVNet	0.23 511	0.13 449	0.35 407	0.18 142	0.15 559	0.27 519	0.23 615	0.39 488	0.44 638	0.28 460	0.41 599	0.38 617	0.26 576	0.27 432	0.32 652	0.08 380	0.07 489	0.08 342	0.07 319	0.10 534	0.07 330

acv_ft	0.25 573	0.13 449	0.40 485	0.23 516	0.19 673	0.34 635	0.21 557	0.45 570	0.44 638	0.38 658	0.41 599	0.38 617	0.27 596	0.27 432	0.35 669	0.08 380	0.07 489	0.08 342	0.07 319	0.11 586	0.07 330

DSFCA	0.27 603	0.13 449	0.36 427	0.20 309	0.17 622	0.38 673	0.31 718	0.47 592	0.43 622	0.43 712	0.37 550	0.39 629	0.29 628	0.52 613	0.32 652	0.12 644	0.10 658	0.10 542	0.11 631	0.11 586	0.10 563

CCAANet	0.25 573	0.13 449	0.51 616	0.22 454	0.15 559	0.29 561	0.17 354	0.49 618	0.37 548	0.26 434	0.49 680	0.32 562	0.24 542	0.62 679	0.23 568	0.07 184	0.06 337	0.10 542	0.10 587	0.08 365	0.10 563

MSMDNet	0.23 511	0.13 449	0.48 589	0.20 309	0.13 429	0.28 539	0.16 296	0.46 581	0.46 669	0.29 491	0.36 541	0.37 609	0.24 542	0.28 449	0.20 497	0.09 495	0.06 337	0.09 455	0.08 417	0.11 586	0.09 502

ccs_rob	0.23 511	0.13 449	0.47 578	0.20 309	0.13 429	0.26 508	0.17 354	0.44 557	0.44 638	0.29 491	0.37 550	0.38 617	0.23 524	0.29 469	0.21 524	0.09 495	0.06 337	0.11 602	0.08 417	0.11 586	0.09 502

DISCO	0.32 663	0.13 449	0.51 616	0.25 617	0.16 597	0.48 731	0.25 655	0.50 631	0.57 740	0.37 643	0.45 655	0.62 758	0.36 693	0.64 689	0.49 731	0.09 495	0.07 489	0.09 455	0.08 417	0.12 629	0.11 604

Cross2Single Stereo	0.13 199	0.14 505	0.15 50	0.21 375	0.08 57	0.09 9	0.15 230	0.16 41	0.24 354	0.23 393	0.14 198	0.12 182	0.08 22	0.24 359	0.12 172	0.12 644	0.04 2	0.07 216	0.06 209	0.12 629	0.05 54

SE	0.16 310	0.14 505	0.19 163	0.21 375	0.11 255	0.23 441	0.16 296	0.28 312	0.20 258	0.20 354	0.27 418	0.15 282	0.17 421	0.15 105	0.14 295	0.09 495	0.06 337	0.09 455	0.08 417	0.11 586	0.08 425

HLF11	0.19 412	0.14 505	0.54 631	0.15 10	0.12 339	0.21 383	0.12 56	0.37 466	0.24 354	0.20 354	0.29 441	0.18 342	0.18 454	0.37 540	0.20 497	0.08 380	0.06 337	0.06 81	0.05 96	0.08 365	0.09 502

TestStereo_HL2	0.18 360	0.14 505	0.34 396	0.17 76	0.11 255	0.20 349	0.15 230	0.33 393	0.29 438	0.22 382	0.29 441	0.19 365	0.17 421	0.39 554	0.18 436	0.08 380	0.05 59	0.06 81	0.06 209	0.08 365	0.08 425

GGDA	0.18 360	0.14 505	0.33 384	0.17 76	0.10 185	0.20 349	0.16 296	0.33 393	0.31 469	0.22 382	0.28 426	0.19 365	0.16 387	0.38 548	0.17 402	0.08 380	0.05 59	0.06 81	0.06 209	0.08 365	0.08 425

Hybrid-DGEV-03	0.20 434	0.14 505	0.31 355	0.22 454	0.12 339	0.26 508	0.16 296	0.31 364	0.27 399	0.32 564	0.58 729	0.23 434	0.15 360	0.23 342	0.17 402	0.07 184	0.05 59	0.09 455	0.07 319	0.08 365	0.06 214

Select-FE	0.23 511	0.14 505	0.78 722	0.22 454	0.18 644	0.22 416	0.13 117	0.43 549	0.26 388	0.28 460	0.33 508	0.39 629	0.29 628	0.27 432	0.19 471	0.08 380	0.07 489	0.08 342	0.13 699	0.08 365	0.12 628

SCV	0.14 244	0.14 505	0.24 253	0.21 375	0.11 255	0.15 102	0.16 296	0.31 364	0.18 201	0.11 120	0.15 216	0.13 219	0.10 121	0.23 342	0.11 87	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.09 456	0.06 214

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 199	0.14 505	0.19 163	0.26 656	0.09 96	0.15 102	0.13 117	0.22 171	0.18 201	0.12 157	0.11 102	0.10 88	0.13 295	0.21 304	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.07 263	0.05 54

AIO-test1	0.19 412	0.14 505	0.41 512	0.27 686	0.15 559	0.21 383	0.16 296	0.39 488	0.36 536	0.17 307	0.26 407	0.18 342	0.13 295	0.28 449	0.14 295	0.07 184	0.06 337	0.10 542	0.11 631	0.06 153	0.09 502

rvit_0105_6	0.19 412	0.14 505	0.34 396	0.23 516	0.14 486	0.18 253	0.20 523	0.29 330	0.37 548	0.18 330	0.22 349	0.23 434	0.17 421	0.26 411	0.17 402	0.15 707	0.13 719	0.13 667	0.11 631	0.11 586	0.08 425

UGAM	0.26 592	0.14 505	0.45 562	0.25 617	0.12 339	0.23 441	0.25 655	0.32 376	0.41 606	0.31 542	0.42 616	0.41 651	0.22 510	0.92 782	0.22 546	0.08 380	0.06 337	0.14 695	0.12 670	0.10 534	0.07 330

rvit_stereo_0081_aga	0.16 310	0.14 505	0.28 313	0.21 375	0.13 429	0.19 298	0.17 354	0.23 197	0.24 354	0.17 307	0.21 333	0.19 365	0.13 295	0.19 250	0.14 295	0.11 598	0.08 583	0.09 455	0.08 417	0.09 456	0.07 330

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 573	0.14 505	0.95 768	0.21 375	0.27 759	0.20 349	0.19 468	0.48 605	0.25 371	0.26 434	0.55 716	0.34 581	0.18 454	0.25 391	0.17 402	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.12 670	0.12 629	0.12 628

rvit_stereo_ft	0.17 333	0.14 505	0.30 338	0.25 617	0.14 486	0.17 215	0.21 557	0.28 312	0.26 388	0.16 286	0.19 294	0.20 382	0.16 387	0.22 327	0.17 402	0.11 598	0.07 489	0.09 455	0.09 534	0.09 456	0.07 330

ACVNet-DCA	0.18 360	0.14 505	0.38 460	0.23 516	0.11 255	0.31 596	0.19 468	0.41 519	0.27 399	0.17 307	0.19 294	0.13 219	0.18 454	0.28 449	0.11 87	0.08 380	0.05 59	0.08 342	0.06 209	0.09 456	0.09 502

xx1	0.20 434	0.14 505	0.38 460	0.23 516	0.11 255	0.31 596	0.19 468	0.35 431	0.47 675	0.17 307	0.19 294	0.28 512	0.24 542	0.28 449	0.11 87	0.08 380	0.05 59	0.10 542	0.09 534	0.09 456	0.09 502

1test111	0.19 412	0.14 505	0.38 460	0.23 516	0.11 255	0.31 596	0.19 468	0.41 519	0.27 399	0.17 307	0.19 294	0.13 219	0.18 454	0.34 515	0.22 546	0.08 380	0.05 59	0.08 342	0.06 209	0.09 456	0.09 502

cc1	0.18 360	0.14 505	0.38 460	0.23 516	0.11 255	0.31 596	0.19 468	0.35 431	0.47 675	0.17 307	0.19 294	0.13 219	0.18 454	0.28 449	0.11 87	0.08 380	0.05 59	0.08 342	0.06 209	0.08 365	0.08 425

tt1	0.18 360	0.14 505	0.35 407	0.23 516	0.11 255	0.30 580	0.19 468	0.35 431	0.44 638	0.17 307	0.19 294	0.13 219	0.16 387	0.27 432	0.11 87	0.08 380	0.05 59	0.08 342	0.06 209	0.08 365	0.08 425

GCAP-Stereo	0.14 244	0.14 505	0.33 384	0.20 309	0.09 96	0.21 383	0.10 12	0.26 270	0.20 258	0.18 330	0.19 294	0.15 282	0.13 295	0.17 175	0.13 247	0.07 184	0.06 337	0.07 216	0.05 96	0.06 153	0.06 214

CRFU-Net	0.28 625	0.14 505	0.45 562	0.25 617	0.15 559	0.45 716	0.23 615	0.50 631	0.30 455	0.43 712	0.41 599	0.48 700	0.46 746	0.43 573	0.29 629	0.11 598	0.10 658	0.09 455	0.08 417	0.10 534	0.10 563

hknet	0.25 573	0.14 505	0.40 485	0.25 617	0.15 559	0.35 650	0.21 557	0.56 717	0.37 548	0.34 601	0.35 531	0.43 667	0.27 596	0.37 540	0.21 524	0.09 495	0.07 489	0.11 602	0.10 587	0.09 456	0.09 502

GMOStereo	0.18 360	0.14 505	0.30 338	0.22 454	0.12 339	0.20 349	0.27 676	0.26 270	0.28 419	0.31 542	0.32 485	0.26 484	0.17 421	0.15 105	0.12 172	0.07 184	0.07 489	0.10 542	0.08 417	0.08 365	0.05 54

error version	0.18 360	0.14 505	0.30 338	0.22 454	0.12 339	0.20 349	0.27 676	0.26 270	0.28 419	0.31 542	0.32 485	0.26 484	0.17 421	0.15 105	0.12 172	0.07 184	0.07 489	0.10 542	0.08 417	0.08 365	0.05 54

test-v	0.18 360	0.14 505	0.30 338	0.22 454	0.12 339	0.20 349	0.27 676	0.26 270	0.28 419	0.31 542	0.32 485	0.26 484	0.17 421	0.15 105	0.12 172	0.07 184	0.07 489	0.10 542	0.08 417	0.08 365	0.05 54

GwcNet-ADL	0.22 493	0.14 505	0.58 654	0.24 575	0.13 429	0.22 416	0.23 615	0.49 618	0.40 592	0.27 445	0.29 441	0.30 542	0.20 482	0.26 411	0.23 568	0.09 495	0.07 489	0.07 216	0.07 319	0.09 456	0.09 502

OMP-Stereo	0.23 511	0.14 505	0.35 407	0.29 719	0.13 429	0.21 383	0.16 296	0.37 466	0.33 495	0.34 601	0.30 458	0.34 581	0.19 471	0.70 714	0.24 581	0.07 184	0.06 337	0.09 455	0.07 319	0.07 263	0.06 214

test-2	0.18 360	0.14 505	0.30 338	0.22 454	0.12 339	0.20 349	0.27 676	0.26 270	0.28 419	0.31 542	0.32 485	0.26 484	0.17 421	0.15 105	0.12 172	0.07 184	0.07 489	0.10 542	0.08 417	0.08 365	0.05 54

raft+_RVC	0.18 360	0.14 505	0.32 366	0.21 375	0.15 559	0.21 383	0.16 296	0.38 474	0.34 506	0.21 370	0.28 426	0.20 382	0.15 360	0.24 359	0.19 471	0.08 380	0.06 337	0.08 342	0.07 319	0.07 263	0.08 425

sCroCo_RVC	0.18 360	0.14 505	0.49 595	0.27 686	0.18 644	0.22 416	0.17 354	0.27 287	0.23 331	0.14 229	0.22 349	0.17 329	0.14 336	0.21 304	0.15 334	0.10 550	0.11 684	0.09 455	0.09 534	0.09 456	0.09 502

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 333	0.14 505	0.32 366	0.20 309	0.09 96	0.19 298	0.17 354	0.32 376	0.30 455	0.25 420	0.33 508	0.20 382	0.17 421	0.19 250	0.15 334	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.07 319	0.07 263	0.05 54

MMNet	0.27 603	0.14 505	0.49 595	0.24 575	0.17 622	0.47 725	0.22 588	0.45 570	0.51 708	0.39 675	0.41 599	0.36 601	0.33 673	0.39 554	0.34 664	0.08 380	0.07 489	0.09 455	0.09 534	0.10 534	0.08 425

delet	0.27 603	0.14 505	0.40 485	0.23 516	0.19 673	0.41 692	0.29 699	0.49 618	0.48 687	0.33 581	0.41 599	0.37 609	0.30 643	0.48 592	0.34 664	0.09 495	0.09 622	0.11 602	0.12 670	0.08 365	0.08 425

UNet	0.28 625	0.14 505	0.69 700	0.23 516	0.20 692	0.44 710	0.22 588	0.50 631	0.40 592	0.34 601	0.39 579	0.43 667	0.33 673	0.40 563	0.31 646	0.09 495	0.07 489	0.10 542	0.08 417	0.10 534	0.08 425

HGLStereo	0.27 603	0.14 505	0.46 570	0.24 575	0.21 701	0.33 621	0.23 615	0.50 631	0.42 614	0.35 618	0.48 678	0.41 651	0.33 673	0.45 581	0.33 659	0.11 598	0.10 658	0.09 455	0.09 534	0.10 534	0.12 628

GANet-RSSM	0.24 544	0.14 505	0.36 427	0.21 375	0.14 486	0.27 519	0.21 557	0.45 570	0.33 495	0.29 491	0.39 579	0.39 629	0.28 613	0.58 654	0.23 568	0.11 598	0.07 489	0.09 455	0.09 534	0.10 534	0.09 502

DMCA	0.22 493	0.14 505	0.36 427	0.22 454	0.14 486	0.27 519	0.20 523	0.43 549	0.38 563	0.31 542	0.32 485	0.33 571	0.24 542	0.24 359	0.28 617	0.11 598	0.08 583	0.10 542	0.08 417	0.10 534	0.11 604

RASNet	0.28 625	0.14 505	0.44 546	0.22 454	0.18 644	0.32 610	0.19 468	0.48 605	0.38 563	0.29 491	0.43 630	0.47 693	0.37 702	0.79 752	0.36 675	0.09 495	0.07 489	0.07 216	0.09 534	0.07 263	0.07 330

MDST_ROB	0.48 752	0.14 505	0.95 768	0.30 734	0.21 701	1.33 830	0.32 727	0.77 802	0.56 737	1.06 819	0.71 765	0.49 706	0.35 688	1.26 820	0.38 680	0.13 666	0.11 684	0.16 724	0.13 699	0.12 629	0.12 628

ManiGeoR	0.18 360	0.15 545	0.55 638	0.15 10	0.11 255	0.21 383	0.14 167	0.39 488	0.27 399	0.19 345	0.24 378	0.18 342	0.15 360	0.35 527	0.19 471	0.08 380	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.08 365	0.08 425

HLf10	0.18 360	0.15 545	0.55 638	0.15 10	0.11 255	0.21 383	0.14 167	0.39 488	0.27 399	0.19 345	0.24 378	0.18 342	0.15 360	0.35 527	0.19 471	0.08 380	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.08 365	0.08 425

quiztm	0.15 291	0.15 545	0.25 271	0.22 454	0.14 486	0.17 215	0.17 354	0.33 393	0.21 281	0.18 330	0.21 333	0.14 257	0.10 121	0.17 175	0.14 295	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.05 96	0.08 365	0.05 54

Hybrid-DGEV-2	0.21 455	0.15 545	0.34 396	0.24 575	0.13 429	0.28 539	0.14 167	0.48 605	0.44 638	0.27 445	0.24 378	0.25 462	0.25 565	0.28 449	0.19 471	0.07 184	0.06 337	0.09 455	0.08 417	0.07 263	0.07 330

G2L-ROB	0.23 511	0.15 545	0.41 512	0.19 215	0.12 339	0.27 519	0.21 557	0.47 592	0.33 495	0.34 601	0.31 473	0.41 651	0.22 510	0.49 597	0.26 605	0.09 495	0.06 337	0.07 216	0.06 209	0.09 456	0.10 563

FACV-RUCA	0.21 455	0.15 545	0.32 366	0.23 516	0.23 731	0.26 508	0.19 468	0.39 488	0.34 506	0.25 420	0.32 485	0.21 396	0.24 542	0.24 359	0.19 471	0.10 550	0.07 489	0.15 712	0.08 417	0.16 693	0.13 650

DDVS	0.25 573	0.15 545	0.39 476	0.24 575	0.17 622	0.34 635	0.21 557	0.41 519	0.30 455	0.33 581	0.41 599	0.48 700	0.21 492	0.52 613	0.27 611	0.11 598	0.09 622	0.11 602	0.09 534	0.13 648	0.14 676

rvit_0105_5	0.21 455	0.15 545	0.38 460	0.23 516	0.13 429	0.22 416	0.24 637	0.36 454	0.39 574	0.21 370	0.23 361	0.26 484	0.19 471	0.26 411	0.19 471	0.15 707	0.13 719	0.12 643	0.12 670	0.10 534	0.09 502

rvit_0105_4	0.20 434	0.15 545	0.38 460	0.23 516	0.14 486	0.20 349	0.22 588	0.33 393	0.39 574	0.19 345	0.24 378	0.25 462	0.19 471	0.27 432	0.17 402	0.16 723	0.13 719	0.13 667	0.11 631	0.11 586	0.08 425

ITSA-stereo	0.25 573	0.15 545	0.33 384	0.23 516	0.11 255	0.27 519	0.18 412	0.56 717	0.59 745	0.31 542	0.32 485	0.33 571	0.28 613	0.49 597	0.30 637	0.11 598	0.08 583	0.11 602	0.10 587	0.11 586	0.13 650

test_sample7	0.25 573	0.15 545	0.35 407	0.20 309	0.14 486	0.28 539	0.21 557	0.51 649	0.38 563	0.37 643	0.34 520	0.37 609	0.30 643	0.39 554	0.23 568	0.14 691	0.09 622	0.13 667	0.12 670	0.13 648	0.12 628

MyStereo8	0.22 493	0.15 545	0.63 677	0.21 375	0.17 622	0.31 596	0.16 296	0.36 454	0.32 481	0.28 460	0.36 541	0.25 462	0.18 454	0.25 391	0.28 617	0.08 380	0.07 489	0.08 342	0.07 319	0.10 534	0.12 628

CASS	0.21 455	0.15 545	0.32 366	0.26 656	0.11 255	0.28 539	0.19 468	0.39 488	0.30 455	0.32 564	0.34 520	0.25 462	0.24 542	0.25 391	0.20 497	0.13 666	0.08 583	0.11 602	0.09 534	0.11 586	0.11 604
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CroCo-Stereo Lap2	0.15 291	0.15 545	0.28 313	0.25 617	0.18 644	0.11 28	0.19 468	0.28 312	0.21 281	0.13 197	0.16 236	0.15 282	0.12 240	0.17 175	0.14 295	0.07 184	0.07 489	0.08 342	0.06 209	0.08 365	0.07 330

NINENet	0.25 573	0.15 545	0.37 438	0.23 516	0.16 597	0.43 708	0.17 354	0.60 752	0.46 669	0.32 564	0.37 550	0.32 562	0.20 482	0.42 570	0.21 524	0.10 550	0.10 658	0.12 643	0.08 417	0.11 586	0.10 563

Sa-1000	0.22 493	0.15 545	0.35 407	0.23 516	0.13 429	0.28 539	0.23 615	0.47 592	0.39 574	0.30 523	0.50 684	0.26 484	0.19 471	0.33 508	0.16 368	0.07 184	0.06 337	0.10 542	0.11 631	0.08 365	0.06 214

CSP-Net	0.27 603	0.15 545	0.30 338	0.21 375	0.14 486	0.44 710	0.24 637	0.50 631	0.40 592	0.41 695	0.43 630	0.42 662	0.26 576	0.66 701	0.28 617	0.12 644	0.08 583	0.08 342	0.08 417	0.10 534	0.09 502

IPLG	0.21 455	0.15 545	0.53 628	0.21 375	0.12 339	0.28 539	0.17 354	0.42 533	0.30 455	0.33 581	0.32 485	0.15 282	0.17 421	0.50 601	0.21 524	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.07 319	0.07 263	0.06 214

MIPNet	0.21 455	0.15 545	0.52 624	0.21 375	0.12 339	0.27 519	0.20 523	0.45 570	0.37 548	0.30 523	0.23 361	0.19 365	0.24 542	0.27 432	0.19 471	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.07 319	0.07 263	0.06 214

PSMNet-ADL	0.25 573	0.15 545	0.32 366	0.26 656	0.14 486	0.31 596	0.22 588	0.44 557	0.36 536	0.27 445	0.33 508	0.41 651	0.28 613	0.61 671	0.29 629	0.11 598	0.09 622	0.09 455	0.11 631	0.10 534	0.10 563

rafts_anoy	0.18 360	0.15 545	0.35 407	0.22 454	0.14 486	0.19 298	0.17 354	0.32 376	0.30 455	0.23 393	0.25 392	0.20 382	0.16 387	0.22 327	0.19 471	0.08 380	0.07 489	0.10 542	0.12 670	0.09 456	0.08 425

pcwnet_v2	0.32 663	0.15 545	1.26 803	0.23 516	0.18 644	0.32 610	0.18 412	0.59 743	0.60 751	0.36 635	0.45 655	0.35 595	0.29 628	0.36 536	0.25 591	0.14 691	0.11 684	0.12 643	0.11 631	0.14 668	0.15 689

RALCasStereoNet	0.18 360	0.15 545	0.33 384	0.21 375	0.14 486	0.21 383	0.18 412	0.31 364	0.25 371	0.21 370	0.29 441	0.22 410	0.15 360	0.27 432	0.17 402	0.08 380	0.10 658	0.07 216	0.06 209	0.09 456	0.09 502

ADLNet	0.28 625	0.15 545	0.42 522	0.23 516	0.19 673	0.34 635	0.23 615	0.53 680	0.43 622	0.42 706	0.41 599	0.44 678	0.27 596	0.55 630	0.35 669	0.11 598	0.08 583	0.11 602	0.11 631	0.11 586	0.12 628

AFF-stereo	0.18 360	0.15 545	0.32 366	0.21 375	0.10 185	0.18 253	0.18 412	0.33 393	0.27 399	0.25 420	0.37 550	0.25 462	0.17 421	0.24 359	0.15 334	0.06 66	0.05 59	0.08 342	0.08 417	0.07 263	0.05 54

cf-r	0.24 544	0.15 545	0.44 546	0.21 375	0.14 486	0.27 519	0.22 588	0.42 533	0.40 592	0.30 523	0.42 616	0.42 662	0.26 576	0.43 573	0.25 591	0.11 598	0.06 337	0.08 342	0.10 587	0.08 365	0.08 425

PSMNet-RSSM	0.24 544	0.15 545	0.36 427	0.21 375	0.14 486	0.25 484	0.20 523	0.48 605	0.37 548	0.30 523	0.44 642	0.38 617	0.26 576	0.52 613	0.22 546	0.12 644	0.07 489	0.11 602	0.13 699	0.10 534	0.09 502

CFNet-ft	0.24 544	0.15 545	0.35 407	0.18 142	0.15 559	0.30 580	0.21 557	0.39 488	0.36 536	0.28 460	0.40 590	0.43 667	0.25 565	0.47 588	0.24 581	0.12 644	0.07 489	0.12 643	0.11 631	0.12 629	0.09 502

CFNet_RVC	0.24 544	0.15 545	0.35 407	0.18 142	0.15 559	0.30 580	0.21 557	0.39 488	0.36 536	0.28 460	0.40 590	0.43 667	0.25 565	0.47 588	0.24 581	0.12 644	0.07 489	0.12 643	0.11 631	0.12 629	0.09 502

HLf8	0.19 412	0.16 574	0.55 638	0.15 10	0.12 339	0.24 464	0.14 167	0.40 503	0.31 469	0.20 354	0.26 407	0.18 342	0.15 360	0.35 527	0.17 402	0.10 550	0.06 337	0.07 216	0.06 209	0.09 456	0.09 502

G2L-Stereo_test	0.24 544	0.16 574	0.38 460	0.19 215	0.13 429	0.27 519	0.24 637	0.49 618	0.38 563	0.37 643	0.37 550	0.40 644	0.24 542	0.52 613	0.28 617	0.08 380	0.06 337	0.06 81	0.06 209	0.09 456	0.08 425

coex_refinement	0.26 592	0.16 574	0.36 427	0.23 516	0.15 559	0.31 596	0.20 523	0.49 618	0.42 614	0.35 618	0.42 616	0.45 683	0.27 596	0.55 630	0.33 659	0.10 550	0.06 337	0.07 216	0.07 319	0.10 534	0.10 563

G2L-Stereo	0.25 573	0.16 574	0.47 578	0.22 454	0.14 486	0.25 484	0.18 412	0.46 581	0.35 523	0.33 581	0.37 550	0.40 644	0.22 510	0.60 664	0.30 637	0.10 550	0.09 622	0.10 542	0.08 417	0.09 456	0.09 502

4D-IteraStereo	0.17 333	0.16 574	0.50 606	0.21 375	0.14 486	0.19 298	0.17 354	0.28 312	0.28 419	0.23 393	0.20 314	0.20 382	0.11 190	0.19 250	0.14 295	0.06 66	0.04 2	0.10 542	0.08 417	0.08 365	0.06 214

CBFPSM	0.27 603	0.16 574	0.67 693	0.20 309	0.14 486	0.38 673	0.25 655	0.40 503	0.36 536	0.33 581	0.36 541	0.56 739	0.38 706	0.32 500	0.38 680	0.08 380	0.08 583	0.07 216	0.08 417	0.09 456	0.11 604

ToySt	0.24 544	0.16 574	0.48 589	0.21 375	0.13 429	0.29 561	0.29 699	0.39 488	0.39 574	0.27 445	0.35 531	0.39 629	0.31 662	0.31 493	0.29 629	0.08 380	0.09 622	0.10 542	0.11 631	0.11 586	0.10 563

ssnet_v2	0.28 625	0.16 574	0.44 546	0.22 454	0.15 559	0.40 688	0.30 712	0.57 727	0.46 669	0.38 658	0.36 541	0.47 693	0.29 628	0.38 548	0.39 688	0.13 666	0.11 684	0.11 602	0.11 631	0.11 586	0.11 604

TestStereo1	0.21 455	0.16 574	0.32 366	0.26 656	0.13 429	0.26 508	0.27 676	0.40 503	0.36 536	0.29 491	0.39 579	0.22 410	0.21 492	0.33 508	0.17 402	0.07 184	0.06 337	0.09 455	0.08 417	0.08 365	0.07 330

RAFT_CTSACE	0.21 455	0.16 574	0.41 512	0.25 617	0.15 559	0.22 416	0.24 637	0.32 376	0.28 419	0.33 581	0.51 690	0.29 523	0.17 421	0.32 500	0.13 247	0.06 66	0.07 489	0.09 455	0.08 417	0.08 365	0.06 214

SA-5K	0.21 455	0.16 574	0.32 366	0.26 656	0.13 429	0.26 508	0.27 676	0.40 503	0.36 536	0.29 491	0.39 579	0.22 410	0.21 492	0.33 508	0.17 402	0.07 184	0.06 337	0.09 455	0.08 417	0.08 365	0.07 330

SA	0.22 493	0.16 574	0.36 427	0.23 516	0.13 429	0.24 464	0.23 615	0.45 570	0.40 592	0.27 445	0.44 642	0.23 434	0.23 524	0.33 508	0.17 402	0.07 184	0.06 337	0.10 542	0.11 631	0.08 365	0.06 214

AACVNet	0.26 592	0.16 574	0.37 438	0.22 454	0.14 486	0.29 561	0.19 468	0.41 519	0.31 469	0.38 658	0.42 616	0.43 667	0.28 613	0.73 726	0.25 591	0.11 598	0.08 583	0.11 602	0.09 534	0.13 648	0.11 604

psm_up	0.29 638	0.16 574	0.41 512	0.26 656	0.17 622	0.32 610	0.26 669	0.55 700	0.43 622	0.36 635	0.40 590	0.45 683	0.37 702	0.58 654	0.30 637	0.11 598	0.12 706	0.13 667	0.12 670	0.10 534	0.10 563

UCFNet_RVC	0.24 544	0.16 574	0.34 396	0.18 142	0.15 559	0.33 621	0.16 296	0.46 581	0.35 523	0.29 491	0.35 531	0.39 629	0.25 565	0.34 515	0.22 546	0.13 666	0.08 583	0.13 667	0.14 714	0.13 648	0.12 628

AdaStereo	0.24 544	0.16 574	0.37 438	0.24 575	0.12 339	0.32 610	0.17 354	0.54 690	0.42 614	0.33 581	0.38 565	0.35 595	0.21 492	0.30 486	0.22 546	0.14 691	0.06 337	0.13 667	0.08 417	0.11 586	0.08 425
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.
NVstereo2D	0.31 653	0.16 574	0.54 631	0.24 575	0.22 718	0.42 699	0.28 692	0.58 736	0.56 737	0.28 460	0.38 565	0.40 644	0.30 643	0.71 718	0.28 617	0.13 666	0.08 583	0.13 667	0.10 587	0.19 739	0.16 700

MLCV	0.22 493	0.16 574	0.44 546	0.21 375	0.08 57	0.29 561	0.19 468	0.38 474	0.37 548	0.38 658	0.44 642	0.31 552	0.21 492	0.41 566	0.24 581	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.07 263	0.06 214

HSM	0.28 625	0.16 574	0.35 407	0.20 309	0.15 559	0.33 621	0.19 468	0.53 680	0.37 548	0.36 635	0.38 565	0.67 776	0.31 662	0.89 776	0.23 568	0.08 380	0.06 337	0.08 342	0.07 319	0.08 365	0.08 425

DLCB_ROB	0.28 625	0.16 574	0.34 396	0.27 686	0.16 597	0.38 673	0.25 655	0.48 605	0.43 622	0.46 727	0.46 665	0.51 718	0.33 673	0.53 620	0.33 659	0.10 550	0.10 658	0.11 602	0.11 631	0.10 534	0.09 502

TestStereo_HLe17	0.19 412	0.17 594	0.64 685	0.16 33	0.11 255	0.21 383	0.17 354	0.40 503	0.30 455	0.19 345	0.25 392	0.17 329	0.15 360	0.38 548	0.17 402	0.08 380	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.08 365	0.07 330

rvit_0105_3	0.23 511	0.17 594	0.40 485	0.25 617	0.15 559	0.24 464	0.28 692	0.38 474	0.41 606	0.25 420	0.25 392	0.28 512	0.21 492	0.28 449	0.20 497	0.15 707	0.13 719	0.14 695	0.15 724	0.10 534	0.09 502

rvit_stereo_0075_2	0.24 544	0.17 594	0.50 606	0.26 656	0.22 718	0.22 416	0.15 230	0.40 503	0.35 523	0.27 445	0.37 550	0.29 523	0.20 482	0.28 449	0.19 471	0.17 737	0.12 706	0.19 751	0.12 670	0.13 648	0.13 650

raft_robust	0.22 493	0.17 594	0.30 338	0.22 454	0.12 339	0.23 441	0.22 588	0.49 618	0.48 687	0.32 564	0.32 485	0.26 484	0.23 524	0.53 620	0.15 334	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.10 587	0.08 365	0.06 214

ADLNet2	0.30 646	0.17 594	0.72 712	0.23 516	0.17 622	0.36 657	0.24 637	0.52 668	0.51 708	0.32 564	0.38 565	0.45 683	0.30 643	0.69 710	0.35 669	0.10 550	0.08 583	0.09 455	0.09 534	0.12 629	0.10 563

TRStereo	0.19 412	0.17 594	0.47 578	0.23 516	0.19 673	0.19 298	0.16 296	0.52 668	0.28 419	0.20 354	0.19 294	0.21 396	0.13 295	0.24 359	0.13 247	0.09 495	0.06 337	0.09 455	0.11 631	0.06 153	0.06 214

RAFT	0.21 455	0.17 594	0.32 366	0.24 575	0.12 339	0.25 484	0.27 676	0.35 431	0.28 419	0.33 581	0.33 508	0.38 617	0.22 510	0.29 469	0.17 402	0.08 380	0.08 583	0.11 602	0.10 587	0.10 534	0.06 214

111	0.20 434	0.17 594	0.40 485	0.18 142	0.09 96	0.24 464	0.17 354	0.41 519	0.45 651	0.23 393	0.29 441	0.29 523	0.21 492	0.24 359	0.18 436	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.07 263	0.08 425

hitnet-ft	0.29 638	0.17 594	0.40 485	0.19 215	0.14 486	0.39 682	0.23 615	0.44 557	0.41 606	0.36 635	0.46 665	0.53 729	0.34 682	0.76 742	0.32 652	0.14 691	0.10 658	0.13 667	0.10 587	0.15 684	0.13 650

GwcNet-RSSM	0.26 592	0.17 594	0.46 570	0.21 375	0.13 429	0.28 539	0.23 615	0.44 557	0.42 614	0.31 542	0.45 655	0.40 644	0.26 576	0.55 630	0.28 617	0.11 598	0.07 489	0.09 455	0.10 587	0.09 456	0.08 425

stereogan	0.37 703	0.17 594	0.65 687	0.27 686	0.22 718	0.62 769	0.26 669	0.59 743	0.63 761	0.43 712	0.60 737	0.67 776	0.42 731	0.68 707	0.35 669	0.13 666	0.14 730	0.14 695	0.12 670	0.19 739	0.17 713

HITNet	0.20 434	0.17 594	0.43 536	0.19 215	0.08 57	0.27 519	0.14 167	0.42 533	0.30 455	0.29 491	0.32 485	0.27 495	0.21 492	0.28 449	0.25 591	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.09 456	0.06 214
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
StereoDRNet-Refined	0.27 603	0.17 594	0.35 407	0.25 617	0.14 486	0.37 664	0.21 557	0.47 592	0.41 606	0.44 719	0.51 690	0.41 651	0.28 613	0.45 581	0.37 676	0.09 495	0.06 337	0.11 602	0.11 631	0.10 534	0.10 563
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.33 673	0.17 594	0.61 665	0.27 686	0.19 673	0.46 718	0.29 699	0.65 774	0.51 708	0.47 735	0.46 665	0.44 678	0.34 682	0.62 679	0.41 705	0.12 644	0.08 583	0.13 667	0.12 670	0.12 629	0.10 563

SGM-Forest	0.36 693	0.17 594	0.47 578	0.23 516	0.16 597	0.45 716	0.41 772	0.55 700	0.48 687	0.52 756	0.60 737	0.52 724	0.41 722	0.85 768	0.50 737	0.17 737	0.17 763	0.17 731	0.15 724	0.15 684	0.15 689
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
SCION-Mon(vits-remp)	0.15 291	0.18 609	0.40 485	0.27 686	0.26 755	0.46 718	0.12 56	0.24 220	0.19 224	0.09 28	0.11 102	0.08 9	0.07 4	0.14 52	0.11 87	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.04 1

ACV-stereo	0.29 638	0.18 609	0.79 729	0.23 516	0.16 597	0.47 725	0.19 468	0.36 454	0.34 506	0.29 491	0.33 508	0.67 776	0.42 731	0.54 627	0.30 637	0.10 550	0.09 622	0.09 455	0.09 534	0.10 534	0.11 604

DispNO	0.27 603	0.18 609	0.62 673	0.23 516	0.17 622	0.25 484	0.22 588	0.45 570	0.41 606	0.32 564	0.39 579	0.38 617	0.27 596	0.77 748	0.27 611	0.09 495	0.07 489	0.10 542	0.10 587	0.08 365	0.08 425

StereoVision	0.22 493	0.18 609	0.37 438	0.27 686	0.17 622	0.23 441	0.22 588	0.38 474	0.31 469	0.20 354	0.51 690	0.22 410	0.16 387	0.28 449	0.18 436	0.11 598	0.12 706	0.13 667	0.13 699	0.10 534	0.07 330

LL-Strereo2	0.18 360	0.18 609	0.39 476	0.22 454	0.12 339	0.24 464	0.13 117	0.31 364	0.23 331	0.24 409	0.20 314	0.24 449	0.12 240	0.26 411	0.15 334	0.06 66	0.06 337	0.12 643	0.09 534	0.08 365	0.07 330

iinet-f	0.30 646	0.18 609	1.03 779	0.20 309	0.15 559	0.44 710	0.22 588	0.45 570	0.37 548	0.35 618	0.44 642	0.41 651	0.34 682	0.34 515	0.40 696	0.10 550	0.09 622	0.08 342	0.08 417	0.13 648	0.11 604

RAFT+CT+SA	0.21 455	0.18 609	0.33 384	0.25 617	0.18 644	0.23 441	0.29 699	0.40 503	0.36 536	0.24 409	0.38 565	0.18 342	0.16 387	0.32 500	0.16 368	0.07 184	0.05 59	0.09 455	0.12 670	0.09 456	0.09 502

iRaft-Stereo_5w	0.23 511	0.18 609	0.44 546	0.22 454	0.13 429	0.19 298	0.19 468	0.37 466	0.32 481	0.28 460	0.37 550	0.34 581	0.23 524	0.65 697	0.27 611	0.06 66	0.06 337	0.08 342	0.07 319	0.09 456	0.08 425

LMCR-Stereo	0.26 592	0.18 609	0.49 595	0.28 713	0.14 486	0.36 657	0.23 615	0.54 690	0.34 506	0.39 675	0.40 590	0.29 523	0.29 628	0.37 540	0.27 611	0.11 598	0.07 489	0.09 455	0.07 319	0.13 648	0.09 502

Anonymous3	0.23 511	0.18 609	0.63 677	0.27 686	0.18 644	0.41 692	0.23 615	0.43 549	0.35 523	0.23 393	0.27 418	0.20 382	0.18 454	0.27 432	0.18 436	0.12 644	0.11 684	0.10 542	0.10 587	0.11 586	0.12 628

XX-TBD	0.15 291	0.18 609	0.28 313	0.22 454	0.10 185	0.22 416	0.15 230	0.22 171	0.27 399	0.22 382	0.26 407	0.14 257	0.12 240	0.16 146	0.13 247	0.08 380	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.07 263	0.06 214

RALAANet	0.19 412	0.18 609	0.37 438	0.23 516	0.14 486	0.23 441	0.13 117	0.37 466	0.29 438	0.28 460	0.26 407	0.25 462	0.15 360	0.26 411	0.18 436	0.08 380	0.06 337	0.09 455	0.08 417	0.09 456	0.06 214

FAT-Stereo	0.36 693	0.18 609	0.73 716	0.26 656	0.18 644	0.33 621	0.29 699	0.60 752	0.59 745	0.46 727	0.60 737	0.60 752	0.50 758	0.61 671	0.34 664	0.13 666	0.14 730	0.13 667	0.12 670	0.14 668	0.18 727

BEATNet_4x	0.22 493	0.18 609	0.47 578	0.22 454	0.10 185	0.28 539	0.14 167	0.46 581	0.32 481	0.31 542	0.34 520	0.31 552	0.25 565	0.31 493	0.29 629	0.08 380	0.06 337	0.08 342	0.06 209	0.10 534	0.08 425

RYNet	0.37 703	0.18 609	0.59 660	0.25 617	0.28 767	0.61 767	0.32 727	0.59 743	0.59 745	0.41 695	0.38 565	0.57 744	0.39 713	0.87 771	0.53 743	0.11 598	0.08 583	0.12 643	0.11 631	0.18 726	0.18 727

iResNet	0.24 544	0.18 609	0.61 665	0.25 617	0.11 255	0.29 561	0.21 557	0.42 533	0.43 622	0.33 581	0.43 630	0.27 495	0.22 510	0.34 515	0.26 605	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.08 365	0.07 330

CBMV_ROB	0.33 673	0.18 609	0.53 628	0.21 375	0.14 486	0.33 621	0.20 523	0.51 649	0.45 651	0.51 748	0.55 716	0.45 683	0.42 731	0.71 718	0.32 652	0.18 748	0.19 778	0.23 772	0.21 768	0.14 668	0.15 689

arf2	0.21 455	0.19 626	0.40 485	0.40 783	0.14 486	0.19 298	0.17 354	0.39 488	0.23 331	0.27 445	0.31 473	0.22 410	0.17 421	0.40 563	0.17 402	0.16 723	0.05 59	0.14 695	0.09 534	0.11 586	0.07 330

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 244	0.19 626	0.70 706	0.17 76	0.12 339	0.13 45	0.14 167	0.24 220	0.17 174	0.10 72	0.12 131	0.10 88	0.10 121	0.13 20	0.10 30	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.07 319	0.05 9	0.07 330

rvit_105_1	0.27 603	0.19 626	0.46 570	0.27 686	0.19 673	0.30 580	0.35 745	0.44 557	0.51 708	0.31 542	0.31 473	0.31 552	0.26 576	0.35 527	0.25 591	0.15 707	0.14 730	0.15 712	0.17 747	0.11 586	0.10 563

DualNet (step1)	0.28 625	0.19 626	0.50 606	0.18 142	0.16 597	0.34 635	0.20 523	0.51 649	0.38 563	0.37 643	0.34 520	0.37 609	0.30 643	0.39 554	0.23 568	0.23 777	0.09 622	0.28 790	0.24 784	0.18 726	0.16 700

test_sample9	0.42 728	0.19 626	0.50 606	0.18 142	0.16 597	0.34 635	0.20 523	0.51 649	0.38 563	0.37 643	0.34 520	0.37 609	0.30 643	0.66 701	0.91 793	0.23 777	1.82 866	0.28 790	0.24 784	0.18 726	0.16 700

test_sample8	0.49 755	0.19 626	0.50 606	0.18 142	0.16 597	0.34 635	0.20 523	0.55 700	0.34 506	0.62 775	0.38 565	1.15 812	0.67 789	0.66 701	0.91 793	0.23 777	1.82 866	0.28 790	0.24 784	0.18 726	0.16 700

test_5	0.23 511	0.19 626	0.38 460	0.26 656	0.18 644	0.25 484	0.29 699	0.40 503	0.37 548	0.29 491	0.40 590	0.25 462	0.22 510	0.34 515	0.18 436	0.07 184	0.05 59	0.09 455	0.09 534	0.10 534	0.10 563

AASNet	0.27 603	0.19 626	0.49 595	0.26 656	0.17 622	0.34 635	0.20 523	0.62 765	0.48 687	0.35 618	0.40 590	0.32 562	0.25 565	0.28 449	0.34 664	0.11 598	0.09 622	0.10 542	0.08 417	0.13 648	0.11 604

AnonymousM	0.17 333	0.19 626	0.24 253	0.18 142	0.10 185	0.18 253	0.17 354	0.30 352	0.23 331	0.26 434	0.20 314	0.18 342	0.14 336	0.19 250	0.14 295	0.09 495	0.06 337	0.38 811	0.15 724	0.06 153	0.05 54

TestStereo	0.21 455	0.19 626	0.40 485	0.25 617	0.10 185	0.22 416	0.21 557	0.31 364	0.31 469	0.23 393	0.34 520	0.22 410	0.18 454	0.62 679	0.18 436	0.08 380	0.06 337	0.10 542	0.07 319	0.11 586	0.06 214

CVANet_RVC	0.30 646	0.19 626	0.41 512	0.26 656	0.16 597	0.33 621	0.26 669	0.52 668	0.47 675	0.40 686	0.46 665	0.43 667	0.31 662	0.89 776	0.26 605	0.14 691	0.09 622	0.14 695	0.13 699	0.14 668	0.10 563

DeepPruner_ROB	0.26 592	0.19 626	0.44 546	0.21 375	0.16 597	0.30 580	0.21 557	0.52 668	0.32 481	0.35 618	0.38 565	0.39 629	0.26 576	0.42 570	0.24 581	0.15 707	0.11 684	0.11 602	0.11 631	0.14 668	0.13 650

iResNet_ROB	0.25 573	0.19 626	0.40 485	0.20 309	0.12 339	0.30 580	0.16 296	0.55 700	0.53 722	0.38 658	0.43 630	0.37 609	0.26 576	0.38 548	0.22 546	0.08 380	0.06 337	0.06 81	0.04 1	0.09 456	0.09 502

SGM_RVC	0.50 759	0.19 626	0.50 606	0.25 617	0.15 559	0.69 778	0.39 765	0.68 790	0.82 792	0.95 811	0.84 783	1.13 809	0.76 798	1.16 811	0.60 755	0.16 723	0.16 756	0.16 724	0.16 737	0.16 693	0.17 713
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SME	0.21 455	0.20 640	0.29 327	0.23 516	0.11 255	0.36 657	0.17 354	0.37 466	0.29 438	0.24 409	0.28 426	0.19 365	0.21 492	0.53 620	0.21 524	0.10 550	0.08 583	0.10 542	0.10 587	0.11 586	0.08 425

AIO-test2	0.20 434	0.20 640	0.36 427	0.26 656	0.15 559	0.22 416	0.16 296	0.42 533	0.42 614	0.16 286	0.29 441	0.15 282	0.11 190	0.26 411	0.13 247	0.18 748	0.06 337	0.10 542	0.11 631	0.07 263	0.07 330

fast-acv-ft	0.31 653	0.20 640	0.81 736	0.24 575	0.18 644	0.46 718	0.27 676	0.41 519	0.49 696	0.39 675	0.55 716	0.49 706	0.35 688	0.37 540	0.38 680	0.11 598	0.11 684	0.11 602	0.12 670	0.12 629	0.09 502

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 646	0.20 640	0.70 706	0.21 375	0.17 622	0.46 718	0.27 676	0.50 631	0.49 696	0.42 706	0.55 716	0.43 667	0.30 643	0.46 584	0.38 680	0.09 495	0.06 337	0.07 216	0.06 209	0.11 586	0.10 563

ACRE	0.21 455	0.20 640	0.62 673	0.23 516	0.15 559	0.24 464	0.20 523	0.35 431	0.28 419	0.31 542	0.32 485	0.22 410	0.15 360	0.25 391	0.20 497	0.08 380	0.07 489	0.07 216	0.07 319	0.08 365	0.08 425

SACVNet	0.30 646	0.20 640	0.41 512	0.25 617	0.18 644	0.34 635	0.25 655	0.52 668	0.40 592	0.41 695	0.44 642	0.46 691	0.32 670	0.71 718	0.25 591	0.13 666	0.10 658	0.12 643	0.12 670	0.16 693	0.17 713

GEStereo_RVC	0.27 603	0.20 640	0.44 546	0.27 686	0.16 597	0.33 621	0.25 655	0.56 717	0.54 728	0.34 601	0.38 565	0.34 581	0.25 565	0.51 606	0.28 617	0.12 644	0.08 583	0.09 455	0.08 417	0.11 586	0.11 604

APVNet	0.36 693	0.20 640	0.70 706	0.26 656	0.22 718	0.52 751	0.35 745	0.61 756	0.44 638	0.38 658	0.52 699	0.48 700	0.38 706	0.84 765	0.46 724	0.13 666	0.14 730	0.15 712	0.16 737	0.16 693	0.15 689

S-Stereo	0.38 711	0.20 640	1.05 780	0.27 686	0.22 718	0.38 673	0.32 727	0.55 700	0.66 765	0.39 675	0.59 732	0.49 706	0.41 722	0.75 736	0.40 696	0.12 644	0.15 746	0.13 667	0.13 699	0.16 693	0.21 757

STTStereo	0.28 625	0.20 640	0.61 665	0.25 617	0.17 622	0.29 561	0.24 637	0.47 592	0.39 574	0.39 675	0.41 599	0.44 678	0.28 613	0.40 563	0.28 617	0.13 666	0.12 706	0.13 667	0.16 737	0.12 629	0.11 604

CFNet	0.27 603	0.20 640	0.44 546	0.22 454	0.14 486	0.33 621	0.14 167	0.51 649	0.45 651	0.30 523	0.40 590	0.38 617	0.27 596	0.76 742	0.25 591	0.09 495	0.07 489	0.11 602	0.11 631	0.11 586	0.08 425

LE_ROB	1.76 838	0.20 640	2.68 840	0.48 803	0.52 811	0.78 791	0.96 839	0.84 816	6.61 869	7.40 873	2.08 841	2.08 833	4.83 864	1.27 821	3.79 856	0.10 550	0.08 583	0.12 643	0.11 631	0.11 586	0.10 563

NOSS_ROB	0.31 653	0.20 640	0.35 407	0.24 575	0.16 597	0.32 610	0.19 468	0.52 668	0.48 687	0.33 581	0.36 541	0.42 662	0.28 613	0.93 784	0.24 581	0.19 756	0.20 787	0.24 774	0.22 779	0.17 710	0.17 713

XPNet_ROB	0.33 673	0.20 640	0.43 536	0.27 686	0.18 644	0.37 664	0.31 718	0.55 700	0.50 704	0.51 748	0.53 706	0.58 747	0.37 702	0.63 686	0.45 718	0.17 737	0.12 706	0.13 667	0.12 670	0.15 684	0.14 676

pmcnn	0.50 759	0.20 640	0.78 722	0.24 575	0.26 755	0.39 682	0.30 712	0.51 649	0.50 704	0.54 764	1.23 811	2.52 842	0.37 702	0.77 748	0.95 796	0.08 380	0.06 337	0.06 81	0.05 96	0.10 534	0.08 425

G2	0.19 412	0.21 655	0.40 485	0.31 741	0.14 486	0.18 253	0.16 296	0.38 474	0.23 331	0.21 370	0.22 349	0.16 312	0.14 336	0.37 540	0.16 368	0.14 691	0.05 59	0.13 667	0.07 319	0.11 586	0.08 425

base	0.37 703	0.21 655	1.98 828	0.27 686	0.20 692	0.37 664	0.19 468	0.49 618	0.38 563	0.41 695	0.51 690	0.27 495	0.26 576	0.68 707	0.30 637	0.20 763	0.12 706	0.16 724	0.15 724	0.10 534	0.13 650

MWDA-net	0.29 638	0.21 655	0.47 578	0.25 617	0.21 701	0.35 650	0.32 727	0.44 557	0.47 675	0.38 658	0.40 590	0.33 571	0.38 706	0.54 627	0.40 696	0.10 550	0.07 489	0.09 455	0.09 534	0.09 456	0.10 563

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 244	0.21 655	0.47 578	0.17 76	0.12 339	0.15 102	0.14 167	0.24 220	0.16 134	0.11 120	0.14 198	0.12 182	0.10 121	0.14 52	0.10 30	0.06 66	0.06 337	0.06 81	0.08 417	0.05 9	0.07 330

z-ln-s-r	0.32 663	0.21 655	0.82 740	0.23 516	0.14 486	0.30 580	0.26 669	0.43 549	0.50 704	0.32 564	0.60 737	0.39 629	0.29 628	0.73 726	0.66 767	0.08 380	0.06 337	0.08 342	0.07 319	0.10 534	0.08 425

GMStereo_Zeroshot	0.24 544	0.21 655	0.45 562	0.26 656	0.13 429	0.28 539	0.15 230	0.39 488	0.35 523	0.37 643	0.43 630	0.40 644	0.17 421	0.34 515	0.20 497	0.12 644	0.07 489	0.13 667	0.07 319	0.16 693	0.09 502

SDNR	0.42 728	0.21 655	0.82 740	0.21 375	0.18 644	1.27 827	0.17 354	0.50 631	0.49 696	0.42 706	0.81 779	0.38 617	0.27 596	1.19 812	0.38 680	0.23 777	0.24 802	0.17 731	0.13 699	0.17 710	0.20 747

Anonymous_2	0.37 703	0.21 655	0.47 578	0.20 309	0.21 701	0.42 699	0.26 669	0.38 474	0.29 438	0.33 581	0.30 458	0.44 678	0.38 706	0.36 536	0.29 629	0.26 791	0.29 813	0.44 816	1.41 858	0.34 800	0.21 757

CIPLG	0.21 455	0.21 655	0.55 638	0.23 516	0.15 559	0.25 484	0.20 523	0.35 431	0.29 438	0.31 542	0.33 508	0.22 410	0.15 360	0.26 411	0.20 497	0.08 380	0.07 489	0.07 216	0.07 319	0.08 365	0.08 425

sAnonymous2	0.20 434	0.21 655	0.58 654	0.24 575	0.17 622	0.22 416	0.19 468	0.34 406	0.28 419	0.17 307	0.19 294	0.17 329	0.16 387	0.17 175	0.14 295	0.10 550	0.07 489	0.09 455	0.08 417	0.23 761	0.17 713

CroCo_RVC	0.20 434	0.21 655	0.58 654	0.24 575	0.17 622	0.22 416	0.19 468	0.34 406	0.28 419	0.17 307	0.19 294	0.17 329	0.16 387	0.17 175	0.14 295	0.10 550	0.07 489	0.09 455	0.08 417	0.23 761	0.17 713

ARAFT	0.24 544	0.21 655	0.78 722	0.22 454	0.12 339	0.29 561	0.24 637	0.43 549	0.32 481	0.33 581	0.28 426	0.28 512	0.19 471	0.49 597	0.18 436	0.07 184	0.06 337	0.12 643	0.11 631	0.09 456	0.06 214

DMCA-RVC	0.27 603	0.21 655	0.61 665	0.28 713	0.17 622	0.29 561	0.21 557	0.42 533	0.35 523	0.40 686	0.37 550	0.39 629	0.36 693	0.43 573	0.30 637	0.13 666	0.10 658	0.15 712	0.11 631	0.13 648	0.10 563

TDLM	0.30 646	0.21 655	0.38 460	0.28 713	0.15 559	0.33 621	0.32 727	0.52 668	0.47 675	0.38 658	0.43 630	0.39 629	0.29 628	0.91 781	0.28 617	0.14 691	0.08 583	0.13 667	0.11 631	0.12 629	0.10 563

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 603	0.21 655	0.59 660	0.25 617	0.18 644	0.29 561	0.22 588	0.50 631	0.40 592	0.38 658	0.41 599	0.43 667	0.27 596	0.43 573	0.29 629	0.11 598	0.08 583	0.10 542	0.10 587	0.10 534	0.11 604
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
WCMA_ROB	0.51 763	0.21 655	0.65 687	0.25 617	0.21 701	0.58 759	0.32 727	0.54 690	0.55 734	0.95 811	1.40 817	1.28 818	0.81 804	0.73 726	0.62 758	0.18 748	0.15 746	0.15 712	0.15 724	0.19 739	0.19 734

CBMV	0.33 673	0.21 655	0.54 631	0.23 516	0.13 429	0.42 699	0.33 739	0.53 680	0.48 687	0.52 756	0.49 680	0.50 714	0.41 722	0.56 641	0.31 646	0.15 707	0.16 756	0.18 741	0.16 737	0.13 648	0.13 650
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SCION-MonSter	0.32 663	0.22 672	0.44 546	0.29 719	0.28 767	0.54 753	0.21 557	0.46 581	0.57 740	0.32 564	0.54 709	0.32 562	0.29 628	0.39 554	0.52 740	0.10 550	0.10 658	0.25 779	0.22 779	0.18 726	0.14 676

YMNet	0.32 663	0.22 672	0.58 654	0.27 686	0.23 731	0.48 731	0.27 676	0.51 649	0.45 651	0.48 739	0.56 723	0.51 718	0.30 643	0.39 554	0.40 696	0.13 666	0.16 756	0.13 667	0.12 670	0.13 648	0.12 628

YMNet_1	0.32 663	0.22 672	0.58 654	0.27 686	0.23 731	0.48 731	0.27 676	0.51 649	0.45 651	0.48 739	0.56 723	0.51 718	0.30 643	0.39 554	0.40 696	0.13 666	0.16 756	0.13 667	0.12 670	0.13 648	0.12 628

IPLGR_C	0.21 455	0.22 672	0.60 662	0.23 516	0.15 559	0.24 464	0.20 523	0.35 431	0.29 438	0.31 542	0.32 485	0.22 410	0.15 360	0.25 391	0.20 497	0.08 380	0.07 489	0.07 216	0.07 319	0.08 365	0.08 425

RP	0.35 688	0.22 672	0.51 616	0.31 741	0.24 739	0.37 664	0.28 692	0.50 631	0.58 744	0.40 686	0.63 750	0.61 756	0.47 749	0.61 671	0.39 688	0.16 723	0.15 746	0.17 731	0.15 724	0.17 710	0.17 713

edge stereo	0.39 716	0.22 672	0.81 736	0.27 686	0.22 718	0.37 664	0.24 637	0.56 717	0.54 728	0.53 762	0.60 737	0.71 785	0.50 758	0.78 750	0.40 696	0.16 723	0.14 730	0.19 751	0.14 714	0.16 693	0.17 713

ADCL	0.47 749	0.22 672	1.00 774	0.27 686	0.19 673	0.74 784	0.64 813	0.54 690	0.69 773	0.56 767	0.71 765	0.55 735	0.60 777	0.60 664	1.43 829	0.11 598	0.09 622	0.13 667	0.13 699	0.14 668	0.14 676

GANet	0.36 693	0.22 672	0.49 595	0.29 719	0.17 622	0.41 692	0.38 760	0.57 727	0.45 651	0.46 727	0.75 772	0.55 735	0.40 718	0.94 786	0.41 705	0.13 666	0.13 719	0.13 667	0.11 631	0.14 668	0.11 604

AANet_RVC	0.31 653	0.22 672	0.50 606	0.23 516	0.14 486	0.30 580	0.24 637	0.47 592	0.54 728	0.38 658	0.60 737	0.43 667	0.29 628	0.87 771	0.40 696	0.11 598	0.07 489	0.07 216	0.07 319	0.09 456	0.09 502

StereoDRNet	0.32 663	0.22 672	0.61 665	0.27 686	0.21 701	0.42 699	0.30 712	0.61 756	0.48 687	0.46 727	0.39 579	0.48 700	0.30 643	0.57 645	0.40 696	0.11 598	0.09 622	0.12 643	0.11 631	0.12 629	0.10 563

TCMNet	0.33 673	0.23 682	0.72 712	0.29 719	0.30 778	0.40 688	0.28 692	0.50 631	0.47 675	0.37 643	0.45 655	0.40 644	0.29 628	0.60 664	0.39 688	0.14 691	0.13 719	0.15 712	0.14 714	0.17 710	0.15 689

RAFT + AFF	0.27 603	0.23 682	0.50 606	0.25 617	0.17 622	0.30 580	0.33 739	0.52 668	0.40 592	0.28 460	0.30 458	0.30 542	0.31 662	0.62 679	0.24 581	0.09 495	0.10 658	0.11 602	0.10 587	0.11 586	0.11 604

GwcNet	0.35 688	0.23 682	0.88 756	0.25 617	0.24 739	0.48 731	0.27 676	0.55 700	0.57 740	0.38 658	0.52 699	0.51 718	0.32 670	0.60 664	0.41 705	0.13 666	0.11 684	0.12 643	0.11 631	0.13 648	0.14 676

DANet	0.35 688	0.23 682	0.60 662	0.36 770	0.22 718	0.39 682	0.25 655	0.48 605	0.43 622	0.52 756	0.50 684	0.59 749	0.41 722	0.76 742	0.49 731	0.13 666	0.11 684	0.14 695	0.12 670	0.17 710	0.15 689
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DFGA-Net	0.23 511	0.24 686	0.49 595	0.22 454	0.15 559	0.25 484	0.17 354	0.39 488	0.39 574	0.29 491	0.31 473	0.21 396	0.17 421	0.59 660	0.28 617	0.08 380	0.06 337	0.09 455	0.09 534	0.10 534	0.08 425

ADCRef	0.38 711	0.24 686	0.88 756	0.26 656	0.21 701	0.49 736	0.27 676	0.52 668	0.48 687	0.50 743	0.58 729	0.35 595	0.47 749	0.48 592	1.29 827	0.09 495	0.08 583	0.12 643	0.12 670	0.11 586	0.11 604

ADCP+	0.45 744	0.24 686	1.15 795	0.25 617	0.22 718	0.56 755	0.39 765	0.54 690	0.51 708	0.44 719	0.51 690	0.46 691	0.52 763	0.56 641	1.89 844	0.10 550	0.08 583	0.11 602	0.10 587	0.14 668	0.13 650

DPSNet	0.47 749	0.24 686	0.93 765	0.27 686	0.20 692	0.75 787	0.57 805	0.84 816	0.79 789	0.47 735	0.51 690	0.60 752	0.69 792	0.87 771	0.71 772	0.16 723	0.13 719	0.12 643	0.10 587	0.25 767	0.21 757

PSMNet_ROB	0.33 673	0.24 686	0.54 631	0.31 741	0.21 701	0.42 699	0.43 777	0.59 743	0.47 675	0.37 643	0.44 642	0.49 706	0.31 662	0.64 689	0.43 710	0.14 691	0.10 658	0.15 712	0.14 714	0.13 648	0.11 604

G3	0.21 455	0.25 691	0.37 438	0.41 785	0.15 559	0.17 215	0.16 296	0.38 474	0.21 281	0.25 420	0.23 361	0.22 410	0.13 295	0.36 536	0.17 402	0.18 748	0.06 337	0.18 741	0.10 587	0.14 668	0.07 330

LL-Strereo	0.29 638	0.25 691	0.58 654	0.25 617	0.21 701	0.23 441	0.24 637	0.55 700	0.42 614	0.34 601	0.32 485	0.41 651	0.40 718	0.94 786	0.23 568	0.08 380	0.07 489	0.11 602	0.09 534	0.09 456	0.09 502

HCRNet	0.24 544	0.25 691	0.33 384	0.34 759	0.16 597	0.27 519	0.18 412	0.43 549	0.35 523	0.30 523	0.35 531	0.32 562	0.22 510	0.44 577	0.20 497	0.13 666	0.08 583	0.13 667	0.11 631	0.10 534	0.09 502

GMStereo	0.19 412	0.25 691	0.40 485	0.21 375	0.12 339	0.22 416	0.19 468	0.29 330	0.40 592	0.25 420	0.23 361	0.16 312	0.15 360	0.25 391	0.19 471	0.09 495	0.06 337	0.08 342	0.08 417	0.10 534	0.08 425
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
psmorigin	0.50 759	0.25 691	3.03 843	0.24 575	0.19 673	0.38 673	0.22 588	0.50 631	0.44 638	0.64 779	0.68 759	0.71 785	0.51 761	0.85 768	0.45 718	0.14 691	0.17 763	0.13 667	0.14 714	0.16 693	0.21 757

FADNet-RVC-Resample	0.29 638	0.25 691	0.93 765	0.26 656	0.16 597	0.32 610	0.21 557	0.47 592	0.39 574	0.35 618	0.38 565	0.33 571	0.27 596	0.53 620	0.24 581	0.10 550	0.10 658	0.14 695	0.13 699	0.13 648	0.16 700

G-Net	0.46 746	0.25 691	0.86 753	0.34 759	0.28 767	0.90 807	0.35 745	0.47 592	0.45 651	0.68 784	1.22 810	0.64 768	0.60 777	0.61 671	0.57 745	0.16 723	0.14 730	0.17 731	0.13 699	0.22 758	0.19 734

NCC-stereo	0.39 716	0.25 691	0.69 700	0.32 748	0.28 767	0.46 718	0.36 750	0.65 774	0.52 717	0.40 686	0.57 727	0.56 739	0.47 749	0.73 726	0.45 718	0.17 737	0.14 730	0.18 741	0.25 789	0.16 693	0.16 700

Nwc_Net	0.37 703	0.25 691	0.68 699	0.31 741	0.24 739	0.44 710	0.30 712	0.65 774	0.50 704	0.37 643	0.69 763	0.58 747	0.45 740	0.60 664	0.40 696	0.15 707	0.12 706	0.19 751	0.21 768	0.14 668	0.13 650

Abc-Net	0.39 716	0.25 691	0.69 700	0.32 748	0.28 767	0.46 718	0.36 750	0.65 774	0.52 717	0.40 686	0.57 727	0.56 739	0.47 749	0.73 726	0.45 718	0.17 737	0.14 730	0.18 741	0.25 789	0.16 693	0.16 700
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DN-CSS_ROB	0.22 493	0.25 691	0.47 578	0.24 575	0.14 486	0.25 484	0.12 56	0.40 503	0.33 495	0.29 491	0.42 616	0.22 410	0.20 482	0.33 508	0.19 471	0.07 184	0.06 337	0.11 602	0.11 631	0.11 586	0.07 330

LALA_ROB	0.36 693	0.25 691	0.46 570	0.30 734	0.21 701	0.47 725	0.39 765	0.61 756	0.51 708	0.52 756	0.51 690	0.69 782	0.36 693	0.50 601	0.43 710	0.17 737	0.11 684	0.16 724	0.14 714	0.17 710	0.15 689

TARSTereo(ZeroShot)	1.99 842	0.26 703	2.90 841	0.33 755	1.30 849	3.07 847	2.37 859	2.20 853	4.84 864	3.25 862	6.38 867	4.33 856	3.05 854	1.33 826	1.21 822	0.23 777	0.18 769	0.24 774	0.81 850	0.29 789	1.26 848

TestStereooo	1.99 842	0.26 703	2.90 841	0.33 755	1.30 849	3.07 847	2.37 859	2.20 853	4.84 864	3.25 862	6.38 867	4.33 856	3.05 854	1.33 826	1.21 822	0.23 777	0.18 769	0.24 774	0.81 850	0.29 789	1.26 848

Wz-Net-MNSev	0.36 693	0.26 703	0.79 729	0.26 656	0.21 701	0.59 763	0.38 760	0.55 700	0.56 737	0.48 739	0.54 709	0.53 729	0.36 693	0.60 664	0.44 715	0.11 598	0.09 622	0.11 602	0.11 631	0.15 684	0.13 650

dd	0.22 493	0.26 703	0.40 485	0.22 454	0.12 339	0.25 484	0.21 557	0.32 376	0.44 638	0.29 491	0.28 426	0.25 462	0.16 387	0.30 486	0.25 591	0.12 644	0.07 489	0.10 542	0.08 417	0.11 586	0.09 502

AF-Net	0.37 703	0.26 703	0.56 645	0.32 748	0.23 731	0.41 692	0.29 699	0.61 756	0.64 762	0.42 706	0.68 759	0.65 770	0.49 756	0.57 645	0.44 715	0.15 707	0.11 684	0.19 751	0.14 714	0.15 684	0.13 650

iResNetv2_ROB	0.27 603	0.26 703	0.72 712	0.23 516	0.13 429	0.29 561	0.18 412	0.52 668	0.49 696	0.37 643	0.45 655	0.39 629	0.25 565	0.34 515	0.20 497	0.08 380	0.06 337	0.07 216	0.05 96	0.12 629	0.09 502

NCCL2	0.35 688	0.26 703	0.49 595	0.36 770	0.22 718	0.41 692	0.41 772	0.53 680	0.42 614	0.47 735	0.46 665	0.61 756	0.39 713	0.55 630	0.37 676	0.16 723	0.13 719	0.21 764	0.21 768	0.16 693	0.16 700

FBW_ROB	0.43 735	0.26 703	0.54 631	0.31 741	0.20 692	0.51 742	0.32 727	0.70 794	0.60 751	0.59 771	0.55 716	0.65 770	0.41 722	1.40 830	0.51 739	0.13 666	0.17 763	0.21 764	0.16 737	0.17 710	0.18 727

ETE_ROB	0.34 682	0.26 703	0.45 562	0.29 719	0.18 644	0.40 688	0.37 754	0.57 727	0.47 675	0.50 743	0.50 684	0.62 758	0.36 693	0.55 630	0.38 680	0.13 666	0.10 658	0.14 695	0.12 670	0.16 693	0.16 700

GOStereo-base	0.23 511	0.27 712	0.44 546	0.41 785	0.15 559	0.18 253	0.17 354	0.40 503	0.25 371	0.27 445	0.26 407	0.21 396	0.16 387	0.42 570	0.17 402	0.22 772	0.06 337	0.17 731	0.09 534	0.15 684	0.08 425

Light-Stereo-hy	0.42 728	0.27 712	0.79 729	0.32 748	0.27 759	0.58 759	0.30 712	0.55 700	0.46 669	0.48 739	0.43 630	1.00 802	0.35 688	0.69 710	0.34 664	0.16 723	0.18 769	0.50 820	0.32 806	0.25 767	0.23 772

PatchMatch Cens Cmp	1.16 825	0.27 712	0.62 673	0.26 656	0.24 739	1.06 813	0.64 813	1.33 834	2.62 854	1.67 844	3.54 857	4.92 859	1.75 841	1.52 834	1.62 834	0.19 756	0.19 778	0.19 751	0.20 763	0.17 710	0.19 734

FINET	0.34 682	0.27 712	0.80 733	0.24 575	0.24 739	0.36 657	0.34 741	0.54 690	0.72 779	0.39 675	0.47 672	0.32 562	0.30 643	0.51 606	0.32 652	0.19 756	0.17 763	0.13 667	0.12 670	0.18 726	0.16 700

SHD	0.42 728	0.27 712	0.81 736	0.31 741	0.25 748	0.42 699	0.22 588	0.66 780	0.94 815	0.63 777	0.60 737	0.59 749	0.47 749	0.59 660	0.58 750	0.15 707	0.13 719	0.16 724	0.16 737	0.20 748	0.22 764

MeshStereo	0.58 776	0.27 712	0.67 693	0.22 454	0.17 622	0.66 774	0.37 754	0.78 805	0.61 755	1.47 840	1.30 813	1.65 827	0.79 800	1.12 808	0.59 751	0.17 737	0.17 763	0.17 731	0.14 714	0.17 710	0.14 676
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
PM Cens cmp D40	0.92 813	0.28 718	0.67 693	0.27 686	0.25 748	0.87 802	0.53 801	1.13 829	1.87 845	1.70 845	3.06 853	2.75 847	1.42 835	1.27 821	1.09 810	0.18 748	0.19 778	0.19 751	0.20 763	0.18 726	0.20 747

DNSM	0.28 625	0.28 718	0.17 117	0.17 76	0.09 96	0.15 102	0.15 230	0.24 220	0.18 201	0.14 229	0.17 258	0.13 219	0.11 190	0.75 736	0.63 761	0.08 380	0.13 719	0.06 81	0.05 96	1.14 850	0.81 840

FSD	0.27 603	0.28 718	0.32 366	0.27 686	0.24 739	0.27 519	0.27 676	0.31 364	0.29 438	0.26 434	0.27 418	0.28 512	0.27 596	0.28 449	0.26 605	0.23 777	0.22 795	0.27 782	0.26 794	0.25 767	0.24 780

FADNet_RVC	0.30 646	0.28 718	0.83 743	0.23 516	0.15 559	0.30 580	0.17 354	0.49 618	0.37 548	0.30 523	0.38 565	0.30 542	0.27 596	0.52 613	0.31 646	0.14 691	0.14 730	0.14 695	0.16 737	0.21 751	0.23 772

SuperB	0.49 755	0.28 718	2.23 832	0.23 516	0.15 559	0.41 692	0.32 727	0.47 592	0.82 792	0.43 712	0.50 684	0.33 571	0.45 740	0.68 707	1.08 805	0.10 550	0.07 489	0.09 455	0.08 417	0.98 846	0.14 676

RTSC	0.39 716	0.28 718	0.78 722	0.27 686	0.18 644	0.49 736	0.22 588	0.59 743	0.84 799	0.55 766	0.53 706	0.49 706	0.36 693	0.67 705	0.82 783	0.13 666	0.10 658	0.11 602	0.12 670	0.17 710	0.17 713

PA-Net	0.37 703	0.28 718	0.83 743	0.31 741	0.28 767	0.39 682	0.42 775	0.51 649	0.55 734	0.34 601	0.42 616	0.41 651	0.36 693	0.79 752	0.49 731	0.12 644	0.23 800	0.16 724	0.23 782	0.12 629	0.18 727
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-ForestM	1.36 828	0.28 718	0.79 729	0.26 656	0.16 597	2.26 843	1.00 842	1.42 838	1.46 841	2.38 858	2.05 840	5.95 864	2.66 852	2.95 851	2.46 851	0.17 737	0.18 769	0.18 741	0.18 754	0.15 684	0.18 727

NaN_ROB	0.41 725	0.28 718	0.62 673	0.30 734	0.19 673	0.51 742	0.47 790	0.58 736	0.59 745	0.56 767	0.47 672	0.49 706	0.41 722	1.21 815	0.64 764	0.12 644	0.18 769	0.12 643	0.13 699	0.11 586	0.14 676

SANet	0.53 768	0.28 718	0.96 770	0.26 656	0.15 559	0.69 778	0.44 781	0.67 787	1.34 836	0.67 783	0.98 798	0.94 797	0.71 794	0.89 776	0.76 775	0.14 691	0.12 706	0.12 643	0.11 631	0.17 710	0.16 700

w-ln-seven-2	0.36 693	0.29 728	1.06 781	0.27 686	0.18 644	0.37 664	0.30 712	0.50 631	0.54 728	0.45 723	0.55 716	0.45 683	0.41 722	0.62 679	0.49 731	0.10 550	0.10 658	0.12 643	0.11 631	0.14 668	0.11 604

Wz-Net-LNSev	0.34 682	0.29 728	0.91 761	0.26 656	0.21 701	0.47 725	0.31 718	0.54 690	0.54 728	0.44 719	0.52 699	0.50 714	0.35 688	0.39 554	0.39 688	0.11 598	0.11 684	0.10 542	0.09 534	0.14 668	0.13 650

DGSMNet	0.61 781	0.29 728	0.91 761	0.51 810	0.70 825	0.62 769	1.38 854	0.59 743	0.55 734	0.37 643	0.61 744	0.52 724	0.33 673	0.65 697	0.43 710	0.53 822	0.60 848	0.67 830	0.61 837	0.63 824	0.61 827

aanetorigin	0.39 716	0.29 728	1.09 786	0.24 575	0.19 673	0.28 539	0.37 754	0.33 393	0.47 675	0.94 807	0.82 781	0.52 724	0.54 764	0.49 597	0.50 737	0.11 598	0.09 622	0.10 542	0.10 587	0.16 693	0.15 689

DeepPrunerF	0.44 741	0.29 728	1.29 806	0.33 755	0.30 778	0.35 650	0.36 750	0.62 765	1.15 830	0.40 686	0.44 642	0.39 629	0.41 722	0.80 756	0.52 740	0.18 748	0.14 730	0.23 772	0.21 768	0.17 710	0.17 713

ADCPNet	0.48 752	0.29 728	1.60 821	0.27 686	0.23 731	0.70 781	0.38 760	0.53 680	0.51 708	0.51 748	0.59 732	0.67 776	0.56 768	0.60 664	1.14 812	0.15 707	0.18 769	0.14 695	0.23 782	0.19 739	0.19 734

PWC_ROB	0.38 711	0.29 728	0.69 700	0.25 617	0.20 692	0.38 673	0.19 468	0.58 736	0.67 768	0.57 769	0.85 784	0.51 718	0.40 718	0.71 718	0.52 740	0.13 666	0.09 622	0.14 695	0.10 587	0.17 710	0.14 676

DNS	0.26 592	0.30 735	0.18 144	0.17 76	0.10 185	0.13 45	0.14 167	0.24 220	0.16 134	0.12 157	0.17 258	0.13 219	0.10 121	0.70 714	0.37 676	0.08 380	0.14 730	0.08 342	0.05 96	1.01 847	0.80 839

w-ln-seven	0.42 728	0.30 735	1.18 796	0.26 656	0.22 718	0.58 759	0.31 718	0.62 765	0.81 791	0.58 770	0.61 744	0.53 729	0.36 693	0.57 645	0.65 766	0.11 598	0.10 658	0.13 667	0.12 670	0.15 684	0.13 650

FC-DCNN v2	0.71 793	0.30 735	0.67 693	0.32 748	0.27 759	0.84 797	0.39 765	0.84 816	0.85 800	1.44 836	1.64 829	2.09 834	1.28 832	1.06 801	0.80 782	0.24 787	0.22 795	0.27 782	0.26 794	0.26 778	0.25 783

HBP-ISP	0.33 673	0.30 735	0.72 712	0.22 454	0.16 597	0.32 610	0.22 588	0.54 690	0.44 638	0.41 695	0.49 680	0.33 571	0.38 706	0.73 726	0.25 591	0.18 748	0.19 778	0.24 774	0.20 763	0.16 693	0.13 650

FC-DCNN	0.70 791	0.30 735	0.69 700	0.32 748	0.27 759	0.81 795	0.39 765	0.79 808	0.82 792	1.41 832	1.58 828	1.98 832	1.26 830	1.02 798	0.77 778	0.24 787	0.22 795	0.27 782	0.26 794	0.26 778	0.26 785

PS-NSSS	0.32 663	0.30 735	0.46 570	0.23 516	0.17 622	0.33 621	0.24 637	0.57 727	0.41 606	0.37 643	0.52 699	0.35 595	0.30 643	0.80 756	0.30 637	0.17 737	0.14 730	0.21 764	0.15 724	0.15 684	0.13 650

PDISCO_ROB	0.43 735	0.30 735	0.67 693	0.43 790	0.36 790	0.67 775	0.32 727	0.72 797	0.76 785	0.43 712	0.53 706	0.63 766	0.40 718	0.66 701	0.47 726	0.21 766	0.12 706	0.21 764	0.19 761	0.25 767	0.20 747

PWCDC_ROB	0.38 711	0.30 735	0.60 662	0.33 755	0.20 692	0.42 699	0.19 468	0.58 736	0.89 801	0.42 706	1.26 812	0.36 601	0.34 682	0.50 601	0.38 680	0.18 748	0.11 684	0.11 602	0.09 534	0.19 739	0.13 650

PatchMatch Graph Cmp	1.00 815	0.31 743	0.84 748	0.28 713	0.32 782	0.84 797	0.59 809	1.04 825	2.17 851	1.74 846	4.02 859	2.63 844	1.19 826	1.24 817	1.53 833	0.19 756	0.19 778	0.19 751	0.21 768	0.18 726	0.22 764

PatchMatch		0.31 743		0.28 713		0.81 795		1.12 828		1.59 842		2.59 843		1.44 831		0.19 756		0.19 751		0.18 726

1111	0.79 805	0.31 743	1.57 819	0.39 780	0.28 767	1.14 820	0.99 841	0.83 814	0.96 816	0.97 814	1.11 803	1.23 815	1.18 825	1.73 840	1.70 839	0.21 766	0.18 769	0.22 770	0.21 768	0.29 789	0.26 785

UDGNet	0.23 511	0.31 743	0.38 460	0.24 575	0.14 486	0.24 464	0.18 412	0.32 376	0.43 622	0.29 491	0.28 426	0.24 449	0.19 471	0.29 469	0.20 497	0.15 707	0.07 489	0.21 764	0.11 631	0.14 668	0.10 563

dad	0.28 625	0.31 743	0.44 546	0.21 375	0.14 486	0.30 580	0.20 523	0.33 393	0.49 696	0.44 719	0.44 642	0.45 683	0.21 492	0.41 566	0.26 605	0.20 763	0.11 684	0.20 761	0.11 631	0.14 668	0.10 563

ccnet	0.42 728	0.31 743	0.48 589	0.27 686	0.32 782	0.60 766	0.32 727	0.65 774	0.46 669	0.53 762	0.66 755	0.56 739	0.45 740	0.72 724	0.61 756	0.26 791	0.19 778	0.24 774	0.21 768	0.26 778	0.22 764

Syn2CoEx	0.36 693	0.31 743	0.78 722	0.34 759	0.21 701	0.41 692	0.28 692	0.61 756	0.49 696	0.42 706	0.56 723	0.45 683	0.44 737	0.69 710	0.38 680	0.17 737	0.14 730	0.15 712	0.12 670	0.13 648	0.12 628

FCDSN-DC	0.63 782	0.31 743	0.61 665	0.36 770	0.30 778	0.65 772	0.37 754	0.66 780	0.68 771	1.14 823	1.54 826	1.71 829	1.26 830	0.92 782	0.64 764	0.24 787	0.22 795	0.27 782	0.26 794	0.27 783	0.27 790
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
arf1	0.24 544	0.32 751	0.44 546	0.47 801	0.15 559	0.18 253	0.17 354	0.42 533	0.25 371	0.30 523	0.31 473	0.21 396	0.16 387	0.44 577	0.17 402	0.22 772	0.06 337	0.19 751	0.09 534	0.17 710	0.07 330

PM Graph cmp D40	0.87 808	0.32 751	0.71 711	0.29 719	0.33 784	0.86 800	0.58 806	0.98 824	1.71 844	1.59 842	3.40 855	2.11 835	1.16 823	1.24 817	0.90 792	0.19 756	0.20 787	0.19 751	0.21 768	0.18 726	0.21 757

DStereoO	0.46 746	0.32 751	0.51 616	0.36 770	0.29 777	0.38 673	0.45 782	0.55 700	0.60 751	0.47 735	0.49 680	0.48 700	0.73 797	0.59 660	0.69 771	0.81 843	0.18 769	0.38 811	0.19 761	0.46 814	0.20 747

RGC	0.39 716	0.32 751	0.64 685	0.34 759	0.27 759	0.40 688	0.29 699	0.57 727	0.53 722	0.45 723	0.64 752	0.62 758	0.45 740	0.72 724	0.39 688	0.15 707	0.15 746	0.21 764	0.20 763	0.18 726	0.19 734

STTRV1_RVC	0.42 728	0.32 751	0.89 759	0.29 719	0.36 790	0.49 736	0.31 718	0.61 756	0.53 722	0.46 727	0.56 723	0.47 693	0.43 735	1.00 795	0.39 688	0.27 796	0.21 790	0.20 761	0.18 754	0.25 767	0.17 713

fsdfsdds	1.26 827	0.33 756	1.44 813	0.43 790	0.59 816	2.19 842	1.14 849	1.28 833	2.36 852	2.10 856	4.10 860	3.15 850	1.94 844	1.09 805	1.28 825	0.22 772	0.19 778	0.34 806	0.25 789	0.36 804	0.34 800

nnnnnnn	0.74 798	0.33 756	1.35 809	0.42 788	0.35 788	0.79 793	0.46 785	0.82 813	1.08 825	1.05 818	1.50 823	1.57 825	0.98 818	1.12 808	1.09 810	0.27 796	0.25 806	0.32 801	0.31 805	0.34 800	0.32 798

MSMD_ROB	0.60 780	0.33 756	0.61 665	0.30 734	0.25 748	0.86 800	0.35 745	0.55 700	0.67 768	1.10 821	1.49 822	1.76 830	0.97 817	0.88 774	0.49 731	0.23 777	0.21 790	0.27 782	0.27 798	0.25 767	0.24 780

PVD	0.58 776	0.34 759	0.84 748	0.39 780	0.31 781	0.59 763	0.47 790	0.80 809	1.25 833	0.92 804	1.09 801	0.79 789	0.82 805	0.85 768	0.76 775	0.21 766	0.18 769	0.22 770	0.18 754	0.27 783	0.35 802

ADCMid	0.49 755	0.34 759	1.13 793	0.26 656	0.21 701	0.51 742	0.37 754	0.57 727	0.54 728	0.75 792	0.66 755	0.62 758	0.64 788	0.64 689	1.68 836	0.13 666	0.12 706	0.17 731	0.17 747	0.20 748	0.17 713

FADNet-RVC	0.31 653	0.35 761	0.78 722	0.25 617	0.20 692	0.33 621	0.20 523	0.49 618	0.40 592	0.34 601	0.39 579	0.41 651	0.29 628	0.63 686	0.31 646	0.13 666	0.14 730	0.14 695	0.15 724	0.19 739	0.19 734

PASM	0.45 744	0.35 761	0.90 760	0.35 768	0.33 784	0.39 682	0.38 760	0.50 631	0.61 755	0.52 756	0.51 690	0.62 758	0.45 740	0.93 784	0.48 727	0.26 791	0.29 813	0.29 794	0.33 807	0.29 789	0.26 785

CSAN	0.50 759	0.35 761	0.78 722	0.36 770	0.23 731	0.56 755	0.59 809	0.61 756	0.70 776	0.64 779	0.78 776	0.65 770	0.60 777	1.38 829	0.62 758	0.21 766	0.17 763	0.20 761	0.20 763	0.18 726	0.18 727

TARStereo(FT)	0.57 773	0.36 764	1.06 781	0.45 796	0.25 748	0.89 805	1.27 852	0.66 780	0.59 745	0.51 748	0.91 791	1.08 805	0.57 771	0.84 765	0.84 784	0.21 766	0.15 746	0.25 779	0.18 754	0.25 767	0.15 689

2222	0.57 773	0.36 764	1.06 781	0.45 796	0.25 748	0.89 805	1.27 852	0.66 780	0.59 745	0.51 748	0.91 791	1.08 805	0.57 771	0.84 765	0.84 784	0.21 766	0.15 746	0.25 779	0.18 754	0.25 767	0.15 689

FADNet	0.32 663	0.36 764	0.74 717	0.23 516	0.22 718	0.37 664	0.19 468	0.53 680	0.48 687	0.32 564	0.36 541	0.43 667	0.32 670	0.64 689	0.25 591	0.16 723	0.16 756	0.14 695	0.16 737	0.24 765	0.19 734

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 693	0.36 764	0.53 628	0.34 759	0.19 673	0.51 742	0.24 637	0.55 700	0.38 563	0.41 695	0.47 672	0.47 693	0.27 596	0.73 726	0.30 637	0.36 812	0.19 778	0.27 782	0.17 747	0.26 778	0.23 772

MANE	1.41 830	0.36 764	0.74 717	0.43 790	0.41 796	2.16 841	0.80 831	2.39 856	3.38 857	2.22 857	3.06 853	3.54 852	2.73 853	2.15 848	1.94 846	0.28 801	0.27 809	0.30 796	0.46 820	0.28 788	0.34 800

ELAS_RVC	0.74 798	0.36 764	1.00 774	0.37 776	0.33 784	0.88 803	0.93 838	0.83 814	1.08 825	1.35 828	1.33 816	1.24 816	1.33 834	1.06 801	0.95 796	0.27 796	0.25 806	0.29 794	0.27 798	0.30 795	0.30 792
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 798	0.36 764	0.85 752	0.36 770	0.33 784	1.36 831	0.77 827	0.93 820	0.92 809	1.41 832	1.53 825	1.16 813	1.17 824	0.95 789	1.03 800	0.26 791	0.25 806	0.28 790	0.28 803	0.31 796	0.30 792
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PStereo	0.26 592	0.37 771	0.34 396	0.21 375	0.13 429	0.25 484	0.25 655	0.33 393	0.47 675	0.26 434	0.17 258	0.29 523	0.34 682	0.35 527	0.37 676	0.23 777	0.15 746	0.17 731	0.13 699	0.23 761	0.21 757

DStereoSA	0.81 806	0.37 771	1.08 785	0.51 810	0.65 823	0.67 775	1.44 855	0.74 799	1.06 823	0.54 764	1.67 830	0.49 706	1.78 842	0.96 790	1.69 838	0.28 801	0.43 828	0.27 782	0.51 826	0.40 809	0.58 820

StereoAnything_RVC	0.13 199	0.37 771	0.36 427	0.14 4	0.07 11	0.11 28	0.12 56	0.17 53	0.12 36	0.08 3	0.07 6	0.07 2	0.10 121	0.20 276	0.10 30	0.09 495	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.24 765	0.05 54

EDNetEfficient	0.63 782	0.37 771	2.40 836	0.26 656	0.25 748	0.38 673	0.49 796	0.41 519	1.06 823	1.38 829	0.87 788	0.62 758	0.95 814	0.65 697	1.65 835	0.11 598	0.09 622	0.10 542	0.11 631	0.19 739	0.17 713

XQC	0.43 735	0.37 771	0.96 770	0.34 759	0.25 748	0.53 752	0.34 741	0.60 752	0.73 783	0.51 748	0.46 665	0.57 744	0.47 749	0.70 714	0.72 773	0.17 737	0.12 706	0.18 741	0.15 724	0.25 767	0.23 772

WZ-Net	0.52 767	0.38 776	1.90 827	0.30 734	0.24 739	0.57 758	0.48 794	0.62 765	0.78 788	0.50 743	0.71 765	0.68 780	0.54 764	0.98 794	0.84 784	0.13 666	0.10 658	0.11 602	0.12 670	0.19 739	0.20 747

SAMSARA	0.56 770	0.39 777	0.80 733	0.60 821	0.46 804	1.00 811	1.23 851	0.67 787	0.68 771	0.71 787	0.54 709	0.89 796	0.57 771	0.81 760	0.62 758	0.19 756	0.22 795	0.18 741	0.18 754	0.27 783	0.25 783

z-mn7	0.44 741	0.40 778	1.09 786	0.25 617	0.18 644	0.61 767	0.34 741	0.56 717	0.93 813	0.43 712	0.96 795	0.53 729	0.39 713	0.94 786	0.59 751	0.10 550	0.09 622	0.10 542	0.10 587	0.14 668	0.13 650

ADCS	0.58 776	0.40 778	1.35 809	0.29 719	0.24 739	0.55 754	0.45 782	0.67 787	0.83 796	0.76 794	0.71 765	0.68 780	0.60 777	0.76 742	2.23 849	0.16 723	0.16 756	0.16 724	0.17 747	0.22 758	0.22 764

AnyNet_C32	0.51 763	0.40 778	1.10 790	0.29 719	0.28 767	0.59 763	0.58 806	0.54 690	0.60 751	0.62 775	0.66 755	0.54 733	0.54 764	0.78 750	1.74 841	0.15 707	0.14 730	0.15 712	0.17 747	0.20 748	0.20 747

LSM	1.64 837	0.40 778	2.56 838	2.02 856	17.61 877	0.51 742	0.52 799	0.61 756	0.76 785	0.82 797	1.11 803	0.63 766	0.54 764	0.75 736	0.49 731	0.16 723	0.24 802	0.18 741	0.21 768	0.25 767	2.42 856

PSMNet-RUCA	0.37 703	0.41 782	0.66 692	0.46 800	0.41 796	0.34 635	0.25 655	0.57 727	0.45 651	0.39 675	0.52 699	0.43 667	0.33 673	0.41 566	0.29 629	0.25 790	0.14 730	0.33 805	0.21 768	0.31 796	0.22 764

Wz-Net-SNSev	0.43 735	0.41 782	1.27 804	0.30 734	0.21 701	0.44 710	0.41 772	0.61 756	0.65 763	0.46 727	0.65 753	0.62 758	0.39 713	0.74 734	0.59 751	0.12 644	0.11 684	0.12 643	0.13 699	0.16 693	0.14 676

UHP(FT)	0.68 787	0.42 784	1.12 791	0.43 790	0.27 759	1.09 815	0.64 813	0.77 802	1.20 831	0.94 807	1.17 807	1.08 805	0.82 805	1.06 801	1.04 802	0.22 772	0.24 802	0.31 798	0.27 798	0.29 789	0.23 772

mmmmmm	0.68 787	0.42 784	1.12 791	0.43 790	0.27 759	1.09 815	0.64 813	0.77 802	1.20 831	0.94 807	1.17 807	1.08 805	0.82 805	1.06 801	1.04 802	0.22 772	0.24 802	0.31 798	0.27 798	0.29 789	0.23 772

AANet	0.49 755	0.42 784	1.56 818	0.22 454	0.19 673	0.39 682	0.25 655	0.52 668	0.92 809	0.92 804	0.93 793	0.84 792	0.67 789	0.59 660	0.59 751	0.15 707	0.11 684	0.13 667	0.12 670	0.18 726	0.16 700

AROF2	0.31 653	0.43 787	0.44 546	0.51 810	0.18 644	0.19 298	0.20 523	0.48 605	0.27 399	0.38 658	0.29 441	0.29 523	0.15 360	0.63 686	0.19 471	0.37 814	0.06 337	0.47 818	0.08 417	0.38 807	0.12 628

MSAF-DinoV2	0.76 802	0.44 788	1.98 828	0.49 808	0.16 597	0.58 759	0.31 718	0.81 811	0.83 796	0.41 695	0.52 699	0.98 801	0.58 774	4.97 869	1.03 800	0.11 598	0.07 489	0.10 542	0.24 784	0.27 783	0.26 785

zh-mn7	0.46 746	0.45 789	1.48 814	0.25 617	0.19 673	0.44 710	0.29 699	0.56 717	0.82 792	0.65 781	0.96 795	0.49 706	0.38 706	0.88 774	0.63 761	0.12 644	0.10 658	0.11 602	0.11 631	0.13 648	0.14 676

GASNet	0.36 693	0.46 790	0.88 756	0.34 759	0.23 731	0.35 650	0.22 588	0.60 752	0.53 722	0.40 686	0.37 550	0.45 683	0.30 643	0.79 752	0.35 669	0.15 707	0.10 658	0.14 695	0.14 714	0.22 758	0.12 628

UDG	0.40 723	0.46 790	0.49 595	0.40 783	0.35 788	0.47 725	0.27 676	0.54 690	0.47 675	0.39 675	0.45 655	0.59 749	0.44 737	0.46 584	0.39 688	0.26 791	0.19 778	0.48 819	0.22 779	0.34 800	0.26 785

CC-Net-ROB	0.43 735	0.47 792	0.65 687	0.37 776	0.23 731	0.51 742	0.29 699	0.66 780	0.49 696	0.46 727	0.51 690	0.48 700	0.38 706	0.96 790	0.35 669	0.34 810	0.23 800	0.55 824	0.25 789	0.31 796	0.20 747

GANetREF_RVC	0.43 735	0.47 792	0.69 700	0.38 778	0.20 692	0.51 742	0.48 794	0.66 780	0.66 765	0.46 727	0.46 665	0.50 714	0.44 737	0.90 780	0.39 688	0.27 796	0.21 790	0.32 801	0.18 754	0.27 783	0.22 764
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
SQANet	0.40 723	0.48 794	0.67 693	0.48 803	0.39 793	0.48 731	0.22 588	0.51 649	0.43 622	0.40 686	0.47 672	0.47 693	0.33 673	0.54 627	0.32 652	0.36 812	0.15 746	0.40 814	0.21 768	0.45 812	0.31 795

Consistency-Raft	0.55 769	0.48 794	1.02 777	0.45 796	0.49 807	0.49 736	0.47 790	0.72 797	0.72 779	0.45 723	0.82 781	0.47 693	0.60 777	0.50 601	0.63 761	0.39 817	0.39 825	0.44 816	0.51 826	0.52 817	0.37 803

RTS	0.78 803	0.48 794	4.68 850	0.34 759	0.28 767	1.12 818	0.46 785	0.62 765	1.03 818	0.73 788	0.89 789	0.60 752	0.59 775	1.61 835	1.16 816	0.14 691	0.11 684	0.15 712	0.15 724	0.21 751	0.19 734

RTSA	0.78 803	0.48 794	4.68 850	0.34 759	0.28 767	1.12 818	0.46 785	0.62 765	1.03 818	0.73 788	0.89 789	0.60 752	0.59 775	1.61 835	1.16 816	0.14 691	0.11 684	0.15 712	0.15 724	0.21 751	0.19 734

NVStereoNet_ROB	0.67 786	0.49 798	0.83 743	0.48 803	0.40 795	0.51 742	0.46 785	0.70 794	0.77 787	0.84 799	1.72 831	1.02 803	0.83 808	1.23 816	0.79 781	0.32 808	0.38 824	0.40 814	0.46 820	0.36 804	0.41 807
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	0.41 725	0.50 799	0.48 589	0.44 795	0.39 793	0.46 718	0.32 727	0.50 631	0.43 622	0.45 723	0.52 699	0.57 744	0.36 693	0.48 592	0.33 659	0.33 809	0.21 790	0.55 824	0.25 789	0.37 806	0.32 798

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 763	0.50 799	0.86 753	0.39 780	0.24 739	0.84 797	0.55 803	0.56 717	0.62 757	0.60 772	0.68 759	0.62 758	0.42 731	1.13 810	0.43 710	0.23 777	0.27 809	0.27 782	0.35 809	0.25 767	0.29 791

zzzzzzz1	0.28 625	0.51 801	1.51 817	0.24 575	0.16 597	0.22 416	0.21 557	0.39 488	0.34 506	0.22 382	0.25 392	0.26 484	0.21 492	0.34 515	0.23 568	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.08 417	0.10 534	0.08 425

noway7	0.27 603	0.51 801	1.61 823	0.24 575	0.12 339	0.22 416	0.18 412	0.44 557	0.31 469	0.21 370	0.22 349	0.24 449	0.20 482	0.20 276	0.21 524	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.07 319	0.09 456	0.08 425

zh-sn7	0.48 752	0.51 801	1.43 812	0.29 719	0.20 692	0.47 725	0.39 765	0.57 727	0.62 757	0.52 756	0.81 779	0.52 724	0.56 768	1.05 800	0.87 789	0.12 644	0.13 719	0.13 667	0.13 699	0.17 710	0.16 700

MFN_U_SF_RVC	0.56 770	0.51 801	1.19 797	0.38 778	0.22 718	0.69 778	0.27 676	0.80 809	0.67 768	0.73 788	0.74 770	0.87 793	0.61 786	0.81 760	0.76 775	0.29 804	0.27 809	0.32 801	0.37 813	0.32 799	0.31 795

EDNetEfficientorigin	7.51 865	0.52 805	140.47 899	0.25 617	0.17 622	0.42 699	0.29 699	0.47 592	1.03 818	1.28 826	1.02 799	0.83 791	0.84 809	0.75 736	0.99 798	0.10 550	0.09 622	0.12 643	0.10 587	0.21 751	0.22 764

anonymity	0.56 770	0.54 806	0.70 706	0.47 801	0.61 818	0.56 755	0.43 777	0.69 792	0.49 696	0.63 777	0.55 716	0.54 733	0.60 777	0.61 671	0.57 745	0.55 825	0.53 841	0.50 820	0.54 830	0.51 816	0.56 817

xbf	2.48 848	0.56 807	0.36 427	0.54 817	0.63 820	4.66 850	5.05 872	3.11 858	1.04 821	2.06 855	1.90 834	3.56 853	3.36 856	4.53 866	5.93 870	1.67 858	0.90 861	2.10 868	1.74 862	3.53 863	2.42 856

MonStereo1	0.93 814	0.56 807	0.82 740	0.69 825	0.58 815	1.37 832	0.35 745	0.94 821	1.25 833	0.93 806	1.90 834	1.52 824	2.10 847	1.27 821	0.77 778	0.69 832	0.33 820	0.75 836	0.47 822	0.70 831	0.57 819

Wz-Net-TNSev	0.51 763	0.58 809	1.61 823	0.25 617	0.21 701	0.65 772	0.45 782	0.63 772	0.69 773	0.51 748	0.54 709	0.71 785	0.60 777	1.00 795	0.77 778	0.15 707	0.15 746	0.13 667	0.15 724	0.21 751	0.20 747

AnyNet_C01	0.65 784	0.58 809	2.60 839	0.32 748	0.26 755	0.88 803	0.61 811	0.63 772	0.62 757	0.68 784	0.96 795	0.76 788	0.60 777	0.96 790	1.43 829	0.16 723	0.16 756	0.17 731	0.17 747	0.23 761	0.23 772

UHP(ZeroShot)	4.71 858	0.60 811	7.05 861	0.48 803	0.70 825	9.17 865	2.53 861	5.32 870	14.17 884	8.26 874	14.83 882	9.91 876	8.72 873	4.02 863	3.96 857	0.41 819	0.31 816	0.37 809	0.56 833	1.09 848	1.78 852

UHP	4.71 858	0.60 811	7.05 861	0.48 803	0.70 825	9.17 865	2.53 861	5.32 870	14.17 884	8.26 874	14.83 882	9.91 876	8.72 873	4.02 863	3.96 857	0.41 819	0.31 816	0.37 809	0.56 833	1.09 848	1.78 852

GCST	0.47 749	0.60 811	0.57 648	1.04 844	0.48 806	0.38 673	0.11 31	0.40 503	0.32 481	0.41 695	0.34 520	0.29 523	0.17 421	0.46 584	0.19 471	0.69 832	0.42 827	0.79 840	0.62 838	0.62 823	0.46 812

SPS-STEREO	0.69 790	0.61 814	0.98 772	0.52 814	0.57 814	0.74 784	0.50 797	0.78 805	0.62 757	0.95 811	0.86 785	0.94 797	0.70 793	1.01 797	0.87 789	0.58 828	0.51 838	0.50 820	0.50 825	0.55 819	0.58 820
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
AROF3	0.34 682	0.62 815	0.51 616	0.52 814	0.18 644	0.19 298	0.21 557	0.49 618	0.33 495	0.39 675	0.26 407	0.35 595	0.17 421	0.74 734	0.19 471	0.39 817	0.06 337	0.61 828	0.08 417	0.45 812	0.12 628

otaku	0.57 773	0.62 815	0.87 755	0.63 823	0.44 802	0.73 783	0.37 754	0.65 774	0.66 765	0.51 748	0.75 772	0.66 774	0.45 740	0.69 710	0.46 724	0.53 822	0.34 821	0.55 824	0.35 809	0.60 822	0.45 809

Ntro	0.58 776	0.64 817	0.92 763	0.66 824	0.50 808	0.77 788	0.36 750	0.66 780	0.70 776	0.50 743	0.59 732	0.65 770	0.51 761	0.75 736	0.45 718	0.56 826	0.32 819	0.56 827	0.34 808	0.63 824	0.46 812

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 787	0.64 817	1.06 781	0.45 796	0.27 759	1.40 834	0.58 806	0.78 805	0.92 809	0.84 799	0.86 785	0.88 795	0.68 791	1.33 826	0.68 770	0.37 814	0.29 813	0.34 806	0.36 812	0.43 810	0.37 803

ply	1.96 841	0.65 819	0.36 427	0.54 817	0.63 820	0.49 736	0.43 777	3.11 858	1.04 821	0.32 564	1.90 834	3.56 853	3.36 856	4.53 866	5.93 870	1.67 858	0.90 861	2.10 868	1.74 862	3.53 863	2.42 856

DStereoFS	0.84 807	0.66 820	0.80 733	0.53 816	0.50 808	1.23 825	0.55 803	0.94 821	1.32 835	0.89 801	1.32 814	1.04 804	2.32 850	1.29 824	1.14 812	0.31 807	0.35 822	0.30 796	0.39 816	0.34 800	0.60 823

SGM+DAISY	0.87 808	0.66 820	1.30 807	0.51 810	0.60 817	1.03 812	0.84 835	0.76 801	0.73 783	1.39 830	1.51 824	1.31 819	1.22 828	1.11 806	1.08 805	0.57 827	0.53 841	0.51 823	0.51 826	0.54 818	0.61 827

light-stereo	2.37 847	0.69 822	3.61 844	3.84 860	3.41 855	4.04 849	0.31 718	2.13 852	1.45 840	3.61 864	6.33 866	6.90 873	0.63 787	4.83 868	1.28 825	0.71 834	0.74 859	0.32 801	0.39 816	1.20 852	0.96 842

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 434	0.72 823	0.70 706	0.17 76	0.08 57	0.15 102	0.15 230	0.18 76	0.16 134	0.13 197	0.12 131	0.09 45	0.08 22	0.16 146	0.13 247	0.35 811	0.04 2	0.08 342	0.07 319	0.11 586	0.23 772

coex-ft	3.44 850	0.73 824	48.55 897	0.24 575	0.19 673	0.50 741	0.43 777	0.47 592	2.40 853	7.03 872	1.20 809	0.97 800	2.23 848	0.73 726	1.92 845	0.12 644	0.15 746	0.14 695	0.12 670	0.21 751	0.43 808

JetBlue	1.14 824	0.76 825	2.36 834	0.59 820	0.75 830	3.04 846	1.78 857	1.11 827	0.90 803	0.94 807	1.10 802	1.66 828	1.28 832	2.09 846	1.72 840	0.43 821	0.36 823	0.38 811	0.38 815	0.58 821	0.56 817

MFMNet_re	0.72 794	0.76 825	0.99 773	0.62 822	0.70 825	0.77 788	0.67 817	0.75 800	0.83 796	0.78 796	0.86 785	0.69 782	0.78 799	0.71 718	0.61 756	0.66 831	0.59 847	0.61 828	0.58 836	0.68 830	0.71 833

relurobot	0.70 791	0.77 827	0.74 717	0.83 834	0.70 825	0.64 771	0.77 827	0.58 736	0.69 773	0.75 792	0.69 763	0.64 768	0.72 795	0.64 689	0.67 769	0.74 835	0.64 853	0.69 831	0.66 839	0.70 831	0.67 830

relubot	0.74 798	0.80 828	0.77 720	0.88 836	0.77 834	0.71 782	0.77 827	0.68 790	0.72 779	0.83 798	0.74 770	0.66 774	0.80 803	0.67 705	0.74 774	0.74 835	0.71 858	0.69 831	0.66 839	0.70 831	0.67 830

ACVNet_1	0.72 794	0.81 829	1.37 811	0.72 828	0.53 812	0.77 788	0.42 775	0.85 819	0.90 803	0.74 791	0.75 772	1.32 820	0.72 795	1.02 798	0.55 744	0.54 824	0.31 816	0.71 834	0.35 809	0.64 826	0.45 809

ACVNet-4b	0.72 794	0.81 829	1.33 808	0.72 828	0.50 808	0.80 794	0.31 718	0.71 796	0.80 790	0.50 743	0.72 769	0.95 799	0.43 735	0.96 790	1.20 820	1.13 855	0.21 790	0.76 837	0.45 819	0.65 827	0.46 812

IMH-64-1	0.91 811	0.86 831	0.84 748	0.97 839	0.75 830	0.92 808	0.71 819	1.27 831	1.10 827	0.89 801	1.45 819	1.14 810	0.96 815	1.19 812	0.84 784	0.74 835	0.51 838	0.97 843	0.55 831	0.84 838	0.60 823

IMH-64	0.91 811	0.86 831	0.84 748	0.97 839	0.75 830	0.92 808	0.71 819	1.27 831	1.10 827	0.89 801	1.45 819	1.14 810	0.96 815	1.19 812	0.84 784	0.74 835	0.51 838	0.97 843	0.55 831	0.84 838	0.60 823

ACVNet_2	0.89 810	0.87 833	1.25 802	0.82 832	0.62 819	0.97 810	0.62 812	1.14 830	1.42 838	1.00 815	1.40 817	1.47 823	0.84 809	1.11 806	0.66 767	0.61 829	0.43 828	0.78 838	0.49 823	0.75 835	0.52 815

WAO-7	1.01 818	0.89 834	0.93 765	0.83 834	0.66 824	1.18 821	0.81 833	1.40 837	1.57 842	1.11 822	1.76 833	1.45 822	1.19 826	1.50 833	1.14 812	0.61 829	0.62 851	0.70 833	0.68 842	0.66 829	0.60 823

RainbowNet	0.72 794	0.89 834	1.02 777	0.82 832	0.63 820	0.78 791	0.52 799	0.81 811	0.93 813	0.60 772	0.79 777	0.80 790	0.60 777	0.80 756	0.57 745	0.78 840	0.55 844	0.78 838	0.49 823	0.76 836	0.58 820

DispFullNet	0.66 785	0.89 834	1.59 820	0.77 830	1.21 847	0.51 742	0.23 615	0.59 743	0.72 779	0.69 786	0.61 744	0.69 782	0.91 813	0.79 752	0.48 727	0.27 796	0.12 706	0.73 835	0.30 804	0.65 827	0.40 806

WAO-6	1.07 822	0.93 837	0.92 763	0.96 838	0.78 835	1.28 828	0.75 824	1.34 835	2.00 849	1.02 817	1.54 826	1.59 826	1.22 828	1.31 825	1.14 812	0.78 840	0.55 844	1.02 847	0.75 847	0.83 837	0.69 832

IMH	1.05 821	0.95 838	1.00 774	1.01 841	0.78 835	1.11 817	0.68 818	1.38 836	1.43 839	1.00 815	1.72 831	1.43 821	1.14 820	1.73 840	0.89 791	1.09 852	0.55 844	0.99 845	0.57 835	0.87 840	0.62 829

valid	0.23 511	0.96 839	0.24 253	0.19 215	0.09 96	0.14 71	0.14 167	0.34 406	0.22 303	0.21 370	0.16 236	0.14 257	0.10 121	0.38 548	0.10 30	0.80 842	0.04 2	0.08 342	0.04 1	0.09 456	0.05 54

LVE	1.13 823	1.02 840	1.28 805	1.01 841	0.80 838	1.29 829	0.81 833	1.47 840	1.96 847	1.07 820	1.90 834	1.90 831	1.01 819	1.48 832	0.91 793	0.93 849	0.61 850	0.94 842	0.69 843	0.87 840	0.75 837

TorneroNet-64	1.43 831	1.03 841	1.20 798	1.10 845	0.86 841	2.26 843	0.73 822	1.84 846	3.84 862	1.25 825	2.25 844	2.69 846	1.42 835	1.76 843	1.43 829	0.76 839	0.50 836	1.09 848	0.66 839	1.23 854	0.76 838

Dean	1.17 826	1.04 842	1.49 816	1.03 843	0.78 835	1.20 824	0.77 827	1.48 841	1.96 847	1.28 826	1.99 839	2.15 836	1.14 820	1.25 819	1.00 799	0.81 843	0.60 848	1.01 846	0.69 843	0.92 844	0.74 836

FADE		1.06 843		0.71 827	0.76 833							1.17 814				24.23 902	4.70 875	17.35 893	17.61 891	0.49 815

TorneroNet	2.22 844	1.08 844	1.24 801	1.14 849	0.90 842	5.58 854	0.80 831	2.12 851	8.69 872	2.58 859	5.42 863	3.88 855	1.97 845	1.78 845	1.87 843	0.86 845	0.54 843	1.15 852	0.74 846	1.23 854	0.85 841

WAO-8	1.46 833	1.10 845	1.09 786	1.10 845	0.84 839	2.06 838	0.75 824	1.84 846	3.83 860	1.44 836	2.21 842	2.15 836	1.43 837	3.17 852	1.19 818	0.91 847	0.65 854	1.09 848	0.79 848	0.90 842	0.71 833

Venus	1.46 833	1.10 845	1.09 786	1.10 845	0.84 839	2.06 838	0.75 824	1.84 846	3.83 860	1.44 836	2.21 842	2.15 836	1.43 837	3.17 852	1.19 818	0.91 847	0.65 854	1.09 848	0.79 848	0.90 842	0.71 833

MADNet+	1.01 818	1.16 847	4.72 852	0.70 826	0.47 805	1.24 826	0.96 839	0.97 823	0.89 801	0.65 781	0.77 775	0.87 793	0.85 811	2.09 846	1.68 836	0.38 816	0.39 825	0.31 798	0.27 798	0.43 810	0.39 805

PWCK	1.00 815	1.17 848	1.70 825	0.91 837	0.41 796	1.19 823	0.92 837	1.10 826	1.14 829	1.16 824	1.14 805	1.25 817	0.88 812	1.75 842	1.04 802	0.87 846	0.50 836	0.87 841	0.53 829	0.96 845	0.52 815

UNDER WATER-64	1.55 835	1.19 849	2.52 837	1.31 850	0.95 843	2.12 840	1.21 850	1.45 839	3.19 856	1.43 835	1.32 814	2.64 845	2.04 846	1.63 837	1.83 842	1.11 853	0.67 856	1.28 853	0.92 853	1.19 851	1.02 845

UNDER WATER	1.59 836	1.22 850	2.36 834	1.38 851	1.03 844	1.67 837	1.10 846	1.54 844	3.63 858	1.44 836	1.47 821	2.85 848	2.25 849	1.67 838	1.94 846	1.06 851	0.62 851	1.31 854	0.93 854	1.21 853	1.02 845

notaker	1.45 832	1.34 851	1.48 814	1.40 852	1.07 845	1.18 821	0.85 836	1.48 841	1.40 837	1.51 841	3.46 856	2.40 841	1.81 843	1.76 843	1.45 832	1.11 853	0.69 857	1.38 855	0.87 852	1.31 856	0.97 844

ktn	1.77 839	1.36 852	1.22 799	1.43 853	1.14 846	1.52 835	1.08 845	1.51 843	3.96 863	2.77 861	4.69 861	3.35 851	1.46 839	1.69 839	1.25 824	1.43 857	0.77 860	1.45 856	0.99 855	1.32 857	0.96 842

KSHMR	1.89 840	1.36 852	1.60 821	1.47 854	1.22 848	1.38 833	1.06 844	1.79 845	5.97 868	1.42 834	5.65 865	2.98 849	1.14 820	2.23 849	1.20 820	1.27 856	1.12 864	1.46 857	1.10 857	1.32 857	1.15 847

HanzoNet	2.97 849	1.69 854	2.29 833	1.74 855	1.33 851	1.53 836	1.03 843	1.99 849	2.64 855	5.51 868	5.16 862	5.90 863	6.82 870	4.32 865	3.29 854	3.16 870	2.02 870	1.92 859	2.87 872	2.24 861	1.89 854

MADNet++	2.26 845	1.80 855	2.06 830	2.13 858	1.97 854	2.61 845	1.79 858	2.38 855	2.16 850	2.75 860	2.65 851	2.38 840	2.43 851	3.17 852	3.21 853	2.17 867	1.95 868	1.94 861	1.63 859	2.06 860	2.01 855

BEATNet-Init1	4.73 861	2.61 856	13.29 877	0.58 819	0.53 812	10.12 868	3.33 864	4.83 868	5.01 867	8.75 876	8.51 870	14.08 886	7.60 872	7.70 875	5.34 867	0.28 801	0.28 812	0.34 806	0.37 813	0.57 820	0.45 809

JetRed	2.30 846	2.64 857	6.12 858	1.12 848	1.38 852	5.85 861	3.29 863	1.99 849	1.67 843	1.98 853	1.95 838	2.16 839	1.60 840	2.48 850	4.10 859	1.05 850	1.60 865	1.09 848	1.01 856	1.67 859	1.28 850

DPSimNet_ROB	4.34 857	4.23 858	6.89 860	3.67 859	3.68 856	4.75 851	5.21 873	2.67 857	3.68 859	5.82 869	3.95 858	5.57 860	6.72 869	3.46 856	4.48 860	4.05 874	2.88 871	4.68 875	3.12 874	3.69 865	3.62 862

DGTPSM_ROB	8.34 866	5.10 859	10.37 875	5.31 863	10.18 863	8.33 863	23.60 883	6.06 872	13.41 881	4.90 865	10.87 878	5.65 861	10.44 876	6.17 870	12.59 876	3.74 872	7.55 877	3.69 872	7.26 880	4.14 867	7.46 872

DPSMNet_ROB	8.40 867	5.11 860	10.49 876	5.58 864	10.25 864	8.34 864	23.62 884	6.07 873	13.45 882	4.93 866	10.88 879	5.66 862	10.44 876	6.24 871	12.64 877	3.98 873	7.61 878	3.76 873	7.30 881	4.20 868	7.51 873

USTest	6.88 863	5.23 861	5.63 857	7.22 865	7.29 860	14.34 873	22.76 879	8.48 875	9.32 873	5.42 867	6.39 869	6.29 872	6.64 868	6.92 872	8.62 874	1.94 860	3.29 872	2.16 870	2.55 871	3.85 866	3.29 861

noway2	4.26 851	5.26 862	4.63 848	11.29 872	10.43 866	5.62 855	4.46 866	4.09 862	0.90 803	1.87 849	2.47 847	6.20 871	3.67 863	3.62 857	4.54 862	1.97 861	0.46 830	2.02 863	1.74 862	5.72 872	4.32 865

noway3	4.27 852	5.33 863	4.61 847	11.26 871	10.44 867	5.62 855	4.46 866	4.12 863	0.92 809	1.86 848	2.49 850	6.19 870	3.66 862	3.74 861	4.54 862	1.97 861	0.46 830	2.03 866	1.74 862	5.69 870	4.21 863

TCMNet-wrong-test	4.29 853	5.57 864	4.65 849	11.33 873	10.39 865	5.73 860	4.48 870	4.13 864	1.02 817	1.91 852	2.39 845	6.16 868	3.62 860	3.84 862	4.50 861	1.99 863	0.47 832	1.97 862	1.69 860	5.69 870	4.31 864

zzzz4	4.31 854	5.77 865	4.85 856	11.37 874	10.45 868	5.64 857	4.46 866	4.20 866	0.91 808	1.87 849	2.47 847	6.11 866	3.60 858	3.65 858	4.59 864	1.99 863	0.47 832	2.02 863	1.74 862	5.77 873	4.37 866

noway1	4.31 854	5.77 865	4.81 855	11.37 874	10.45 868	5.64 857	4.46 866	4.20 866	0.90 803	1.87 849	2.48 849	6.11 866	3.60 858	3.65 858	4.59 864	1.99 863	0.47 832	2.02 863	1.74 862	5.77 873	4.37 866

noway4	4.32 856	5.81 867	4.75 853	11.39 876	10.47 870	5.70 859	4.50 871	4.14 865	0.90 803	1.83 847	2.44 846	6.16 868	3.63 861	3.66 860	4.60 866	2.00 866	0.47 832	2.03 866	1.73 861	5.80 875	4.40 868

ASD4	7.23 864	6.65 868	7.69 863	5.24 862	5.62 859	11.85 870	20.36 878	7.57 874	7.14 870	6.55 870	5.47 864	5.99 865	5.78 866	7.22 873	9.24 875	4.85 875	4.44 874	6.40 882	5.19 875	6.53 876	4.89 869

Selective-IGEV-i1pa	5.57 862	7.99 869	4.76 854	0.80 831	0.45 803	12.99 871	3.60 865	9.25 877	7.43 871	6.97 871	9.87 874	8.94 874	7.26 871	14.66 886	5.65 868	3.55 871	1.08 863	1.93 860	0.72 845	0.73 834	2.79 860

iinet-test	10.78 870	9.29 870	9.70 865	10.48 866	10.68 871	17.98 878	25.98 885	12.57 882	13.39 879	9.64 880	10.10 875	10.06 878	10.61 879	11.22 882	12.70 878	6.40 878	7.74 879	5.68 877	6.69 876	7.47 877	7.30 870

IINet	10.78 870	9.29 870	9.70 865	10.48 866	10.68 871	17.98 878	25.98 885	12.57 882	13.39 879	9.64 880	10.10 875	10.06 878	10.61 879	11.22 882	12.70 878	6.40 878	7.74 879	5.68 877	6.69 876	7.47 877	7.30 870

Anonymous_1	16.62 879	9.35 872	9.84 867	10.66 868	14.64 875	18.66 880	27.12 887	12.64 884	13.51 883	10.76 884	10.30 877	10.13 880	10.60 878	11.06 881	12.74 880	15.87 894	7.74 879	16.92 892	43.48 902	58.66 906	7.68 874

xxxxx1	15.27 875	9.54 873	10.31 870	20.13 880	18.88 878	17.08 874	23.03 880	10.36 879	10.99 875	9.21 877	9.62 871	10.74 881	10.61 879	10.72 878	13.89 883	7.97 882	9.20 886	31.85 902	44.72 903	12.84 882	13.69 877

tt_ll	15.27 875	9.54 873	10.31 870	20.13 880	18.88 878	17.08 874	23.03 880	10.36 879	10.99 875	9.21 877	9.62 871	10.74 881	10.61 879	10.72 878	13.89 883	7.97 882	9.20 886	31.85 902	44.72 903	12.84 882	13.69 877

ff	15.27 875	9.54 873	10.31 870	20.13 880	18.88 878	17.08 874	23.03 880	10.36 879	10.99 875	9.21 877	9.62 871	10.74 881	10.61 879	10.72 878	13.89 883	7.97 882	9.20 886	31.85 902	44.72 903	12.84 882	13.69 877

DPSM_ROB	11.49 873	9.87 876	10.35 873	11.13 869	11.31 873	19.11 881	27.51 888	13.37 885	14.21 886	10.31 882	11.06 880	10.96 884	11.27 884	11.96 884	13.59 881	6.78 880	8.19 882	6.03 879	7.09 878	7.93 879	7.73 875

DPSM	11.49 873	9.87 876	10.35 873	11.13 869	11.31 873	19.11 881	27.51 888	13.37 885	14.21 886	10.31 882	11.06 880	10.96 884	11.27 884	11.96 884	13.59 881	6.78 880	8.19 882	6.03 879	7.09 878	7.93 879	7.73 875

DLNR_Zeroshot_test	10.44 868	12.10 878	19.93 880	106.08 900	23.66 889	0.14 71	0.13 117	3.22 860	0.17 174	0.16 286	0.23 361	0.16 312	0.10 121	0.31 493	0.15 334	2.36 868	0.06 337	0.07 216	0.07 319	39.70 904	0.06 214

DLNR-FE	10.45 869	12.13 879	19.94 881	106.10 901	23.12 888	0.14 71	0.13 117	3.28 861	0.17 174	0.16 286	0.23 361	0.16 312	0.10 121	0.31 493	0.15 334	2.41 869	0.06 337	0.07 216	0.07 319	40.22 905	0.06 214

PML	16.10 878	12.82 880	6.78 859	5.23 861	7.76 861	33.92 886	66.56 901	5.30 869	10.28 874	26.12 900	68.59 905	20.51 888	13.49 886	10.06 877	6.78 873	5.96 877	2.00 869	6.04 881	2.18 869	8.96 881	2.60 859

LRCNet_RVC	10.90 872	14.34 881	9.35 864	15.35 877	8.04 862	1.08 814	0.34 741	8.78 876	0.70 776	12.63 885	16.05 884	9.85 875	6.54 867	8.57 876	6.34 872	20.27 898	5.40 876	23.70 899	21.88 899	14.87 885	13.83 880

RSGM-EC	29.65 891	17.75 882	10.04 868	35.31 894	33.15 893	26.42 884	46.65 890	19.89 889	17.74 889	18.92 888	23.36 896	30.14 900	23.59 898	41.87 903	45.99 904	59.56 906	34.38 905	33.25 905	20.37 892	34.97 902	19.60 892

acva	29.65 891	17.75 882	10.04 868	35.31 894	33.15 893	26.42 884	46.65 890	19.89 889	17.74 889	18.92 888	23.36 896	30.14 900	23.59 898	41.87 903	45.99 904	59.56 906	34.38 905	33.25 905	20.37 892	34.97 902	19.60 892

Light2-Stereo	42.68 898	18.61 884	35.43 896	49.89 898	31.26 892	20.59 883	0.50 797	31.24 901	1.90 846	63.85 906	34.95 903	34.68 906	8.98 875	90.83 905	38.96 899	46.99 905	8.80 884	113.79 908	105.60 907	60.31 907	56.37 899

CasAABBNet	23.10 882	19.86 885	20.64 884	22.47 883	22.73 882	38.41 890	55.50 896	26.89 895	28.70 895	20.61 895	22.15 891	22.08 895	22.75 893	23.99 889	27.36 892	13.59 885	16.48 891	12.14 883	14.27 883	15.95 886	15.53 883

FlowAnything	23.14 885	19.87 886	20.79 885	22.50 887	22.74 883	38.39 889	55.46 893	26.89 895	28.72 896	20.77 898	22.29 895	22.07 894	22.72 890	23.99 889	27.41 897	13.60 888	16.55 897	12.15 887	14.36 889	15.97 890	15.52 882

RAFT-FEzeroshot	23.10 882	19.88 887	20.56 882	22.49 884	22.75 884	38.38 887	55.50 896	26.84 892	28.66 893	20.60 893	22.10 889	22.05 892	22.74 891	24.00 891	27.37 894	13.59 885	16.48 891	12.14 883	14.28 884	15.96 888	15.54 884

RAFT-FE	23.10 882	19.88 887	20.56 882	22.49 884	22.75 884	38.38 887	55.50 896	26.84 892	28.66 893	20.60 893	22.10 889	22.05 892	22.74 891	24.00 891	27.37 894	13.59 885	16.48 891	12.14 883	14.28 884	15.96 888	15.54 884

Selective-RAFT-Error	23.16 886	19.93 889	20.87 886	22.54 888	22.81 887	38.52 893	55.47 894	27.01 898	28.83 897	20.66 896	22.25 892	22.09 896	22.80 895	24.09 893	27.36 892	13.61 890	16.48 891	12.15 887	14.28 884	15.99 892	15.57 887

Hybrid-DGEV	23.16 886	19.94 890	20.96 887	22.49 884	22.75 884	38.51 892	55.52 899	27.09 899	28.90 899	20.58 892	22.25 892	22.00 891	22.80 895	24.11 894	27.33 891	13.60 888	16.47 890	12.14 883	14.30 887	15.95 886	15.54 884

LSM0	24.24 889	19.98 891	22.32 888	24.22 890	40.14 897	38.48 891	55.20 892	26.95 897	28.57 892	20.49 891	21.83 887	22.26 897	22.75 893	24.22 895	27.30 890	13.66 892	16.32 889	12.19 890	14.15 882	16.10 893	17.66 889

HaxPig	17.72 880	20.22 892	19.73 879	16.53 878	16.51 876	9.27 867	9.33 874	14.34 887	13.27 878	18.65 887	18.70 885	17.35 887	16.77 887	17.04 887	16.45 886	22.05 901	20.89 898	22.27 898	21.53 894	21.29 897	22.13 894

fast-reg	23.64 888	20.51 893	23.42 889	23.22 889	24.75 891	38.73 894	55.47 894	26.85 894	28.86 898	20.12 890	21.73 886	21.64 890	22.22 889	24.30 896	27.54 898	13.91 893	16.52 896	14.85 891	15.62 890	16.91 894	15.71 888

zzzzzz3	33.80 894	21.93 894	29.35 892	40.69 896	40.71 898	54.58 896	75.81 903	38.06 903	43.73 903	30.21 902	32.81 899	33.59 904	36.40 903	35.16 899	41.64 902	19.24 895	24.62 900	18.35 894	21.58 895	19.15 895	18.48 890

zzz1	33.83 895	21.95 895	29.58 893	40.69 896	40.71 898	54.57 895	75.77 902	38.08 904	43.79 904	30.23 903	32.84 900	33.61 905	36.40 903	35.19 900	41.64 902	19.25 896	24.62 900	18.36 895	21.58 895	19.16 896	18.49 891

MEDIAN_ROB	21.21 881	24.62 896	23.47 890	19.58 879	19.65 881	13.22 872	10.96 875	17.88 888	17.00 888	22.14 899	22.02 888	20.86 889	20.36 888	21.06 888	19.71 887	25.63 903	24.13 899	26.21 900	25.20 900	25.17 900	25.38 897

AVERAGE_ROB	25.43 890	29.06 897	27.24 891	24.63 891	24.20 890	17.73 877	12.61 876	22.29 891	21.39 891	26.79 901	26.16 898	25.20 899	24.64 900	25.07 898	23.53 888	29.96 904	28.40 904	30.60 901	29.58 901	29.72 901	29.84 898

zzzz2	34.86 896	30.12 898	31.42 894	34.23 892	34.22 895	58.04 897	83.74 904	40.88 905	43.54 901	31.10 904	33.46 901	32.70 902	33.88 901	35.86 901	41.00 900	20.48 899	24.86 902	18.45 896	21.67 897	24.07 898	23.42 895

noway5	34.86 896	30.12 898	31.42 894	34.23 892	34.22 895	58.04 897	83.74 904	40.88 905	43.54 901	31.10 904	33.46 901	32.70 902	33.88 901	35.86 901	41.00 900	20.48 899	24.86 902	18.45 896	21.67 897	24.07 898	23.42 895

Selective-IGEV-i16pa	30.47 893	41.93 900	4.02 846	0.49 808	0.37 792	96.94 900	0.74 823	60.26 907	58.76 905	17.24 886	64.39 904	38.26 907	49.53 905	106.11 907	26.15 889	19.96 897	3.42 873	4.39 874	1.81 868	0.39 808	14.22 881

test_example2	101.33 899	108.28 901	68.15 898	98.43 899	106.93 900	89.75 899	102.43 906	36.80 902	97.65 906	129.04 907	130.15 906	65.26 908	66.62 906	92.11 906	80.24 906	144.10 908	199.48 907	81.81 907	103.01 906	125.01 908	101.27 900

ccccc	256.34 900	256.29 902	313.62 900	354.40 902	364.36 901	149.10 901	168.46 907	152.89 908	131.30 907	153.93 908	155.56 907	164.00 909	204.39 907	268.02 908	295.19 907	390.55 909	349.22 908	244.59 909	219.82 908	412.30 909	378.83 901

TADF							0.19 468	0.42 533	0.36 536	0.32 564	0.21 333	0.24 449	0.18 454	0.51 606	0.15 334	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.06 153

RSGM							0.16 296	0.35 431	0.22 303	0.26 434	0.25 392	0.29 523	0.15 360	0.20 276	0.15 334	0.08 380	0.06 337	0.07 216	0.06 209	0.06 153

AHVO							0.29 699	0.48 605	0.40 592	0.28 460	0.54 709	0.41 651	0.30 643	0.57 645	0.48 727	0.11 598	0.11 684	0.12 643	0.10 587	0.13 648

MCPF							0.20 523	0.46 581	0.44 638	0.24 409	0.33 508	0.42 662	0.24 542	0.89 776	0.22 546	0.07 184	0.07 489	0.08 342	0.07 319	0.07 263

DSFM							0.29 699	0.48 605	0.40 592	0.28 460	0.54 709	0.41 651	0.30 643	0.57 645	0.48 727	0.11 598	0.11 684	0.12 643	0.10 587	0.13 648

RAFTStereoReplicaGSO							55.57 900	27.19 900	28.95 900	20.67 897	22.28 894	22.36 898	22.85 897	24.77 897	27.37 894	13.64 891	16.51 895	12.16 889	14.32 888	15.98 891

GS-Stereo							0.16 296	0.26 270	0.18 201	0.13 197	0.15 216	0.10 88	0.09 56	0.16 146	0.10 30	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.08 365	0.08 425

Low-res two-view benchmark