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

BridgeDepth_RVC	0.07 6	0.04 1	0.09 103	0.11 1	0.05 2	0.10 186	0.10 33	0.14 134	0.09 42	0.06 21	0.07 57	0.06 39	0.08 221	0.07 3	0.10 184	0.06 160	0.04 24	0.04 1	0.04 49	0.05 156	0.04 47
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
StereoAnything_RVC	0.07 6	0.16 579	0.17 459	0.11 1	0.05 2	0.06 11	0.11 67	0.08 10	0.08 19	0.06 21	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.09 55	0.08 23	0.08 404	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.05 156	0.04 47

CREStereo	0.09 159	0.05 29	0.08 35	0.11 1	0.06 25	0.14 377	0.14 237	0.14 134	0.10 61	0.09 168	0.13 276	0.09 210	0.08 221	0.12 273	0.10 184	0.08 404	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.06 275	0.06 284
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
UCFNet_RVC	0.15 452	0.08 326	0.13 311	0.11 1	0.10 437	0.20 513	0.10 33	0.24 414	0.23 411	0.17 412	0.21 409	0.24 502	0.15 440	0.18 469	0.15 443	0.12 563	0.07 475	0.11 547	0.13 596	0.11 544	0.10 517

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 103	0.12 5	0.05 2	0.06 11	0.11 67	0.06 1	0.06 6	0.06 21	0.06 19	0.06 39	0.05 17	0.08 21	0.09 90	0.07 329	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.04 47

S2M2_XL	0.08 70	0.06 92	0.12 271	0.12 5	0.08 203	0.09 129	0.09 20	0.07 6	0.07 13	0.08 118	0.07 57	0.07 118	0.06 65	0.09 55	0.09 90	0.08 404	0.06 404	0.07 293	0.06 269	0.08 423	0.06 284
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
trnet	0.08 70	0.05 29	0.07 8	0.12 5	0.05 2	0.12 290	0.10 33	0.13 105	0.10 61	0.08 118	0.13 276	0.09 210	0.08 221	0.11 182	0.10 184	0.08 404	0.05 235	0.05 43	0.03 1	0.06 275	0.05 184

CFNet-ft	0.14 410	0.07 193	0.15 392	0.12 5	0.09 322	0.17 454	0.18 466	0.22 369	0.24 423	0.17 412	0.26 482	0.24 502	0.14 420	0.16 410	0.15 443	0.11 537	0.06 404	0.08 383	0.09 491	0.09 486	0.08 441

PMTNet	0.09 159	0.05 29	0.09 103	0.12 5	0.06 25	0.13 333	0.14 237	0.16 209	0.11 93	0.09 168	0.13 276	0.10 242	0.07 169	0.14 362	0.10 184	0.15 607	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.07 356	0.06 284

CFNet_RVC	0.14 410	0.07 193	0.15 392	0.12 5	0.09 322	0.17 454	0.18 466	0.22 369	0.24 423	0.17 412	0.26 482	0.24 502	0.14 420	0.16 410	0.15 443	0.11 537	0.06 404	0.08 383	0.09 491	0.09 486	0.08 441

MGA	0.07 6	0.04 1	0.11 222	0.13 11	0.06 25	0.08 71	0.09 20	0.12 77	0.08 19	0.05 2	0.06 19	0.06 39	0.05 17	0.10 112	0.09 90	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.05 156	0.05 184

MSE-Stereo	0.07 6	0.04 1	0.09 103	0.13 11	0.06 25	0.07 32	0.08 7	0.12 77	0.08 19	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.10 112	0.09 90	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 47

LiteMatch*	0.08 70	0.04 1	0.12 271	0.13 11	0.08 203	0.08 71	0.13 168	0.14 134	0.09 42	0.05 2	0.05 7	0.05 4	0.09 253	0.11 182	0.10 184	0.06 160	0.05 235	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.06 284

PipStereo	0.07 6	0.04 1	0.09 103	0.13 11	0.05 2	0.08 71	0.10 33	0.06 1	0.07 13	0.06 21	0.05 7	0.09 210	0.05 17	0.08 21	0.09 90	0.06 160	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 156	0.05 184

PSi22b	0.06 1	0.04 1	0.09 103	0.13 11	0.05 2	0.08 71	0.10 33	0.06 1	0.06 6	0.06 21	0.06 19	0.08 170	0.05 17	0.08 21	0.09 90	0.06 160	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.05 184

LACA3	0.07 6	0.08 326	0.08 35	0.13 11	0.05 2	0.09 129	0.11 67	0.08 10	0.09 42	0.08 118	0.06 19	0.07 118	0.07 169	0.08 21	0.07 1	0.06 160	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Foundation-i1a	0.08 70	0.05 29	0.08 35	0.13 11	0.05 2	0.13 333	0.13 168	0.12 77	0.10 61	0.11 253	0.11 235	0.11 274	0.06 65	0.08 21	0.09 90	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.04 45	0.04 47

DepthFocus	0.08 70	0.04 1	0.15 392	0.13 11	0.09 322	0.08 71	0.12 102	0.10 25	0.05 3	0.09 168	0.06 19	0.07 118	0.04 1	0.08 21	0.08 23	0.06 160	0.05 235	0.07 293	0.07 370	0.05 156	0.04 47

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 103	0.13 11	0.04 1	0.06 11	0.12 102	0.06 1	0.05 3	0.06 21	0.05 7	0.05 4	0.05 17	0.07 3	0.09 90	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 47

GeoVLM	0.08 70	0.04 1	0.10 161	0.13 11	0.06 25	0.10 186	0.13 168	0.13 105	0.08 19	0.06 21	0.07 57	0.06 39	0.08 221	0.10 112	0.11 263	0.06 160	0.05 235	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.05 184

Test_v1	0.07 6	0.04 1	0.06 1	0.13 11	0.06 25	0.09 129	0.10 33	0.15 172	0.12 130	0.06 21	0.05 7	0.04 1	0.05 17	0.08 21	0.10 184	0.07 329	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 47

VMStereo-Base	0.09 159	0.05 29	0.10 161	0.13 11	0.07 119	0.11 236	0.10 33	0.16 209	0.13 172	0.10 211	0.16 319	0.10 242	0.09 253	0.11 182	0.10 184	0.07 329	0.05 235	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.06 284

DispViT+	0.08 70	0.05 29	0.10 161	0.13 11	0.06 25	0.05 3	0.11 67	0.18 276	0.16 260	0.09 168	0.08 114	0.07 118	0.06 65	0.11 182	0.09 90	0.06 160	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

MonSter++	0.08 70	0.04 1	0.10 161	0.13 11	0.06 25	0.10 186	0.13 168	0.13 105	0.08 19	0.06 21	0.07 57	0.06 39	0.08 221	0.10 112	0.11 263	0.06 160	0.05 235	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.05 184

HiDET	0.08 70	0.05 29	0.10 161	0.13 11	0.06 25	0.09 129	0.12 102	0.12 77	0.12 130	0.07 66	0.07 57	0.07 118	0.07 169	0.11 182	0.11 263	0.06 160	0.05 235	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.04 47

LCMNet	0.08 70	0.05 29	0.10 161	0.13 11	0.07 119	0.09 129	0.12 102	0.10 25	0.12 130	0.06 21	0.08 114	0.06 39	0.07 169	0.11 182	0.10 184	0.06 160	0.05 235	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.04 47

GEAStereo	0.08 70	0.06 92	0.09 103	0.13 11	0.08 203	0.08 71	0.14 237	0.10 25	0.10 61	0.08 118	0.10 184	0.06 39	0.04 1	0.11 182	0.08 23	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.05 184

GSStereo	0.08 70	0.06 92	0.09 103	0.13 11	0.08 203	0.08 71	0.14 237	0.11 51	0.12 130	0.08 118	0.10 184	0.05 4	0.04 1	0.11 182	0.08 23	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.05 184

gasm-f	0.08 70	0.05 29	0.08 35	0.13 11	0.08 203	0.08 71	0.14 237	0.10 25	0.10 61	0.08 118	0.10 184	0.06 39	0.05 17	0.10 112	0.08 23	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.06 275	0.05 184

252Zero-FE	0.08 70	0.04 1	0.10 161	0.13 11	0.07 119	0.13 333	0.11 67	0.13 105	0.14 200	0.07 66	0.05 7	0.06 39	0.05 17	0.09 55	0.10 184	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.06 284

Zero-FE251	0.08 70	0.05 29	0.10 161	0.13 11	0.06 25	0.12 290	0.12 102	0.11 51	0.10 61	0.07 66	0.08 114	0.06 39	0.06 65	0.10 112	0.08 23	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 47

Monster-pub-mixall	0.07 6	0.04 1	0.09 103	0.13 11	0.06 25	0.06 11	0.08 7	0.12 77	0.07 13	0.06 21	0.06 19	0.05 4	0.06 65	0.09 55	0.09 90	0.06 160	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 156	0.05 184

2.75w_new	0.07 6	0.07 193	0.07 8	0.13 11	0.06 25	0.08 71	0.08 7	0.18 276	0.13 172	0.08 118	0.08 114	0.06 39	0.06 65	0.09 55	0.11 263	0.04 6	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 47

G2L-ROB	0.13 377	0.07 193	0.13 311	0.13 11	0.08 203	0.14 377	0.17 417	0.25 435	0.19 341	0.20 483	0.19 381	0.20 449	0.14 420	0.18 469	0.16 462	0.08 404	0.05 235	0.06 178	0.05 185	0.08 423	0.09 487

IGEV	0.08 70	0.04 1	0.09 103	0.13 11	0.06 25	0.09 129	0.12 102	0.14 134	0.10 61	0.06 21	0.09 152	0.07 118	0.05 17	0.09 55	0.09 90	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 47

xyz-stereo-finetune2	0.11 271	0.07 193	0.13 311	0.13 11	0.07 119	0.11 236	0.19 512	0.17 246	0.12 130	0.15 369	0.15 302	0.17 407	0.13 387	0.13 330	0.11 263	0.05 48	0.04 24	0.07 293	0.05 185	0.04 45	0.06 284

G2L-Stereo_test	0.14 410	0.07 193	0.11 222	0.13 11	0.08 203	0.12 290	0.17 417	0.31 537	0.28 490	0.21 499	0.23 431	0.20 449	0.16 461	0.17 450	0.19 507	0.07 329	0.05 235	0.05 43	0.05 185	0.07 356	0.07 371

S2M2_L	0.09 159	0.08 326	0.11 222	0.13 11	0.10 437	0.08 71	0.06 1	0.10 25	0.10 61	0.10 211	0.10 184	0.09 210	0.09 253	0.11 182	0.11 263	0.13 582	0.07 475	0.08 383	0.09 491	0.10 522	0.08 441
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GREAT-IGEV	0.07 6	0.06 92	0.09 103	0.13 11	0.07 119	0.07 32	0.14 237	0.10 25	0.09 42	0.06 21	0.08 114	0.06 39	0.05 17	0.10 112	0.07 1	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 47
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
HI	0.11 271	0.06 92	0.12 271	0.13 11	0.09 322	0.09 129	0.14 237	0.22 369	0.11 93	0.20 483	0.17 339	0.14 342	0.10 282	0.16 410	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.07 293	0.08 445	0.07 356	0.06 284

CoSv	0.11 271	0.06 92	0.12 271	0.13 11	0.09 322	0.09 129	0.14 237	0.22 369	0.11 93	0.20 483	0.17 339	0.14 342	0.10 282	0.16 410	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.07 293	0.08 445	0.07 356	0.06 284

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 35	0.13 11	0.05 2	0.09 129	0.13 168	0.06 1	0.09 42	0.05 2	0.05 7	0.06 39	0.04 1	0.07 3	0.07 1	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 47

GCAP-BAT	0.09 159	0.05 29	0.11 222	0.13 11	0.07 119	0.11 236	0.14 237	0.14 134	0.17 295	0.07 66	0.10 184	0.08 170	0.06 65	0.13 330	0.08 23	0.07 329	0.05 235	0.05 43	0.05 185	0.05 156	0.04 47

DualNet (step1)	0.17 501	0.12 519	0.21 532	0.13 11	0.14 570	0.18 470	0.14 237	0.28 488	0.24 423	0.21 499	0.21 409	0.24 502	0.20 532	0.16 410	0.16 462	0.15 607	0.06 404	0.14 597	0.14 602	0.15 606	0.13 579

test_sample9	0.18 517	0.12 519	0.21 532	0.13 11	0.14 570	0.18 470	0.14 237	0.28 488	0.24 423	0.21 499	0.21 409	0.24 502	0.20 532	0.19 494	0.18 492	0.15 607	0.30 660	0.14 597	0.14 602	0.15 606	0.13 579

test_sample8	0.20 538	0.12 519	0.21 532	0.13 11	0.14 570	0.18 470	0.14 237	0.32 542	0.21 379	0.28 579	0.22 426	0.36 601	0.26 578	0.19 494	0.18 492	0.15 607	0.30 660	0.14 597	0.14 602	0.15 606	0.13 579

GCAPDPT-zeroshot	0.09 159	0.05 29	0.11 222	0.13 11	0.07 119	0.11 236	0.14 237	0.14 134	0.17 295	0.07 66	0.10 184	0.08 170	0.06 65	0.13 330	0.08 23	0.07 329	0.05 235	0.05 43	0.05 185	0.05 156	0.04 47

LoS	0.09 159	0.05 29	0.11 222	0.13 11	0.07 119	0.14 377	0.11 67	0.15 172	0.15 226	0.09 168	0.09 152	0.12 298	0.09 253	0.15 381	0.10 184	0.07 329	0.05 235	0.05 43	0.03 1	0.05 156	0.05 184
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CREStereo++_RVC	0.08 70	0.04 1	0.07 8	0.13 11	0.07 119	0.09 129	0.12 102	0.14 134	0.14 200	0.10 211	0.14 289	0.08 170	0.07 169	0.10 112	0.11 263	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.05 185	0.04 45	0.04 47
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
TANstereo	0.09 159	0.04 1	0.08 35	0.13 11	0.06 25	0.11 236	0.13 168	0.15 172	0.19 341	0.11 253	0.15 302	0.10 242	0.07 169	0.12 273	0.09 90	0.07 329	0.05 235	0.05 43	0.04 49	0.06 275	0.05 184

ACVNet	0.15 452	0.09 406	0.15 392	0.13 11	0.12 525	0.14 377	0.20 533	0.22 369	0.34 536	0.17 412	0.26 482	0.21 458	0.17 487	0.18 469	0.21 530	0.07 329	0.06 404	0.06 178	0.06 269	0.08 423	0.06 284

GANet-RSSM	0.14 410	0.07 193	0.13 311	0.13 11	0.08 203	0.14 377	0.18 466	0.23 388	0.21 379	0.17 412	0.25 469	0.24 502	0.16 461	0.16 410	0.16 462	0.10 503	0.06 404	0.07 293	0.08 445	0.08 423	0.07 371

CAR	0.07 6	0.05 29	0.09 103	0.14 53	0.06 25	0.07 32	0.08 7	0.12 77	0.08 19	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.10 112	0.09 90	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 47

RT-Monster	0.09 159	0.05 29	0.09 103	0.14 53	0.08 203	0.12 290	0.10 33	0.17 246	0.19 341	0.14 344	0.10 184	0.10 242	0.08 221	0.11 182	0.10 184	0.07 329	0.05 235	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.06 284

Foundation-i1c-attn	0.08 70	0.05 29	0.07 8	0.14 53	0.05 2	0.09 129	0.12 102	0.13 105	0.10 61	0.09 168	0.10 184	0.10 242	0.07 169	0.08 21	0.10 184	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.04 47

Foundation-i1b	0.08 70	0.05 29	0.07 8	0.14 53	0.05 2	0.09 129	0.12 102	0.13 105	0.10 61	0.09 168	0.10 184	0.10 242	0.06 65	0.07 3	0.09 90	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.03 1

Foundation-i1	0.09 159	0.04 1	0.10 161	0.14 53	0.06 25	0.10 186	0.13 168	0.16 209	0.15 226	0.10 211	0.10 184	0.11 274	0.07 169	0.07 3	0.10 184	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.05 185	0.05 156	0.05 184

LACA1	0.07 6	0.07 193	0.07 8	0.14 53	0.05 2	0.09 129	0.11 67	0.10 25	0.07 13	0.05 2	0.05 7	0.06 39	0.08 221	0.08 21	0.09 90	0.06 160	0.04 24	0.04 1	0.04 49	0.03 1	0.04 47

WQFJA1++	0.08 70	0.04 1	0.11 222	0.14 53	0.07 119	0.11 236	0.11 67	0.12 77	0.07 13	0.07 66	0.07 57	0.07 118	0.06 65	0.10 112	0.10 184	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.06 275	0.06 284

MatchStereo	0.07 6	0.04 1	0.08 35	0.14 53	0.06 25	0.05 3	0.12 102	0.12 77	0.09 42	0.07 66	0.07 57	0.04 1	0.04 1	0.09 55	0.09 90	0.06 160	0.05 235	0.05 43	0.03 1	0.04 45	0.05 184
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
CSFM-Stereo	0.08 70	0.05 29	0.08 35	0.14 53	0.06 25	0.09 129	0.13 168	0.15 172	0.07 13	0.07 66	0.08 114	0.06 39	0.08 221	0.09 55	0.10 184	0.06 160	0.05 235	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.04 47

IGEV-FE	0.09 159	0.05 29	0.13 311	0.14 53	0.08 203	0.12 290	0.13 168	0.17 246	0.11 93	0.10 211	0.06 19	0.09 210	0.06 65	0.11 182	0.09 90	0.06 160	0.04 24	0.06 178	0.06 269	0.05 156	0.05 184

Replicate-Monster	0.07 6	0.05 29	0.09 103	0.14 53	0.06 25	0.09 129	0.09 20	0.14 134	0.12 130	0.05 2	0.07 57	0.06 39	0.06 65	0.08 21	0.10 184	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.04 45	0.04 47

xyz-stereo-finetune	0.11 271	0.08 326	0.13 311	0.14 53	0.06 25	0.10 186	0.19 512	0.18 276	0.19 341	0.12 289	0.14 289	0.15 367	0.11 321	0.13 330	0.12 333	0.05 48	0.04 24	0.07 293	0.05 185	0.04 45	0.05 184

LG-Stereo_L2	0.07 6	0.05 29	0.10 161	0.14 53	0.06 25	0.07 32	0.12 102	0.09 17	0.10 61	0.06 21	0.04 1	0.05 4	0.05 17	0.08 21	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.04 45	0.03 1

LG-Stereo_L1	0.07 6	0.05 29	0.11 222	0.14 53	0.06 25	0.07 32	0.12 102	0.09 17	0.08 19	0.05 2	0.04 1	0.05 4	0.04 1	0.08 21	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.04 45	0.04 47

SGD-Stereo	0.08 70	0.05 29	0.10 161	0.14 53	0.06 25	0.12 290	0.12 102	0.11 51	0.12 130	0.07 66	0.09 152	0.09 210	0.09 253	0.08 21	0.08 23	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 47

HUF	0.08 70	0.05 29	0.08 35	0.14 53	0.06 25	0.09 129	0.13 168	0.13 105	0.13 172	0.07 66	0.07 57	0.09 210	0.06 65	0.10 112	0.09 90	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 47

IGEV-RUCA	0.08 70	0.06 92	0.11 222	0.14 53	0.09 322	0.10 186	0.12 102	0.10 25	0.12 130	0.06 21	0.07 57	0.08 170	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.06 160	0.05 235	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.06 284

DEFOM-Stereo	0.07 6	0.05 29	0.07 8	0.14 53	0.06 25	0.09 129	0.13 168	0.07 6	0.13 172	0.06 21	0.07 57	0.06 39	0.05 17	0.10 112	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.04 45	0.04 47

Occ-G	0.08 70	0.05 29	0.07 8	0.14 53	0.07 119	0.09 129	0.14 237	0.14 134	0.15 226	0.07 66	0.12 255	0.07 118	0.05 17	0.09 55	0.10 184	0.06 160	0.05 235	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.06 284

test_sample7	0.16 479	0.10 474	0.16 435	0.14 53	0.12 525	0.16 430	0.17 417	0.28 488	0.24 423	0.21 499	0.21 409	0.24 502	0.20 532	0.16 410	0.16 462	0.12 563	0.06 404	0.10 517	0.09 491	0.11 544	0.10 517

test_sample3	0.14 410	0.08 326	0.15 392	0.14 53	0.09 322	0.20 513	0.17 417	0.27 463	0.18 313	0.17 412	0.22 426	0.19 432	0.15 440	0.17 450	0.14 406	0.09 462	0.06 404	0.07 293	0.06 269	0.09 486	0.08 441

test_sample2	0.13 377	0.07 193	0.12 271	0.14 53	0.08 203	0.16 430	0.18 466	0.21 345	0.16 260	0.14 344	0.21 409	0.20 449	0.15 440	0.15 381	0.13 369	0.08 404	0.06 404	0.07 293	0.06 269	0.08 423	0.08 441

test_sample1	0.13 377	0.07 193	0.14 357	0.14 53	0.08 203	0.19 493	0.17 417	0.20 327	0.15 226	0.14 344	0.22 426	0.18 422	0.16 461	0.17 450	0.15 443	0.07 329	0.06 404	0.06 178	0.06 269	0.08 423	0.08 441

CAS++	0.11 271	0.07 193	0.11 222	0.14 53	0.10 437	0.13 333	0.14 237	0.24 414	0.14 200	0.11 253	0.09 152	0.11 274	0.07 169	0.14 362	0.09 90	0.11 537	0.09 541	0.09 469	0.07 370	0.07 356	0.08 441
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.14 410	0.07 193	0.18 493	0.14 53	0.08 203	0.17 454	0.17 417	0.27 463	0.27 474	0.19 461	0.20 391	0.19 432	0.15 440	0.15 381	0.17 479	0.08 404	0.05 235	0.07 293	0.06 269	0.08 423	0.07 371

tta	0.14 410	0.07 193	0.18 493	0.14 53	0.08 203	0.17 454	0.17 417	0.27 463	0.27 474	0.19 461	0.20 391	0.19 432	0.15 440	0.15 381	0.17 479	0.08 404	0.05 235	0.07 293	0.06 269	0.06 275	0.06 284

qqq1	0.14 410	0.07 193	0.18 493	0.14 53	0.08 203	0.17 454	0.17 417	0.27 463	0.27 474	0.19 461	0.20 391	0.19 432	0.15 440	0.15 381	0.12 333	0.08 404	0.05 235	0.05 43	0.05 185	0.06 275	0.06 284

fff1	0.14 410	0.07 193	0.18 493	0.14 53	0.08 203	0.17 454	0.17 417	0.27 463	0.27 474	0.19 461	0.20 391	0.19 432	0.15 440	0.15 381	0.12 333	0.08 404	0.05 235	0.05 43	0.05 185	0.06 275	0.06 284

11t1	0.12 349	0.07 193	0.14 357	0.14 53	0.08 203	0.17 454	0.15 320	0.19 309	0.15 226	0.15 369	0.15 302	0.17 407	0.16 461	0.15 381	0.13 369	0.08 404	0.05 235	0.06 178	0.05 185	0.08 423	0.07 371

IGEV_Zeroshot_test	0.09 159	0.05 29	0.13 311	0.14 53	0.08 203	0.12 290	0.13 168	0.17 246	0.11 93	0.10 211	0.06 19	0.09 210	0.06 65	0.11 182	0.09 90	0.06 160	0.04 24	0.06 178	0.06 269	0.05 156	0.05 184

AEACV	0.09 159	0.05 29	0.08 35	0.14 53	0.13 551	0.14 377	0.13 168	0.15 172	0.09 42	0.07 66	0.09 152	0.07 118	0.08 221	0.10 112	0.09 90	0.06 160	0.04 24	0.06 178	0.05 185	0.05 156	0.04 47

iinet-f	0.17 501	0.07 193	0.46 624	0.14 53	0.10 437	0.21 524	0.14 237	0.27 463	0.23 411	0.22 514	0.25 469	0.21 458	0.16 461	0.18 469	0.22 543	0.09 462	0.07 475	0.07 293	0.06 269	0.09 486	0.10 517

CES	0.08 70	0.04 1	0.08 35	0.14 53	0.07 119	0.09 129	0.14 237	0.11 51	0.09 42	0.08 118	0.09 152	0.11 274	0.07 169	0.12 273	0.08 23	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.05 156	0.05 184

EGLCR-Stereo	0.08 70	0.05 29	0.08 35	0.14 53	0.07 119	0.11 236	0.12 102	0.11 51	0.16 260	0.06 21	0.05 7	0.07 118	0.05 17	0.10 112	0.11 263	0.06 160	0.04 24	0.06 178	0.05 185	0.04 45	0.04 47

knoymous	0.11 271	0.06 92	0.12 271	0.14 53	0.07 119	0.15 402	0.13 168	0.20 327	0.14 200	0.11 253	0.17 339	0.13 323	0.09 253	0.14 362	0.11 263	0.09 462	0.05 235	0.06 178	0.05 185	0.07 356	0.07 371

riskmin	0.11 271	0.06 92	0.13 311	0.14 53	0.08 203	0.14 377	0.14 237	0.18 276	0.15 226	0.12 289	0.15 302	0.17 407	0.11 321	0.14 362	0.12 333	0.09 462	0.05 235	0.07 293	0.05 185	0.08 423	0.08 441

x	0.13 377	0.08 326	0.15 392	0.14 53	0.08 203	0.19 493	0.14 237	0.22 369	0.21 379	0.15 369	0.20 391	0.20 449	0.18 501	0.18 469	0.18 492	0.07 329	0.05 235	0.06 178	0.06 269	0.07 356	0.07 371

iRaft-Stereo_20w	0.09 159	0.05 29	0.13 311	0.14 53	0.09 322	0.12 290	0.15 320	0.19 309	0.11 93	0.11 253	0.08 114	0.08 170	0.05 17	0.10 112	0.09 90	0.06 160	0.04 24	0.06 178	0.05 185	0.06 275	0.05 184

CrosDoStereo	0.12 349	0.07 193	0.12 271	0.14 53	0.09 322	0.12 290	0.15 320	0.17 246	0.22 401	0.19 461	0.24 443	0.15 367	0.11 321	0.11 182	0.12 333	0.06 160	0.05 235	0.07 293	0.07 370	0.05 156	0.05 184

DeepStereo_LL	0.12 349	0.07 193	0.12 271	0.14 53	0.09 322	0.12 290	0.15 320	0.17 246	0.22 401	0.19 461	0.24 443	0.15 367	0.11 321	0.11 182	0.12 333	0.06 160	0.05 235	0.07 293	0.07 370	0.05 156	0.05 184

DEmStereo	0.12 349	0.06 92	0.14 357	0.14 53	0.10 437	0.16 430	0.15 320	0.16 209	0.24 423	0.17 412	0.23 431	0.12 298	0.14 420	0.12 273	0.14 406	0.05 48	0.04 24	0.07 293	0.06 269	0.05 156	0.05 184

DRaft	0.12 349	0.06 92	0.12 271	0.14 53	0.09 322	0.14 377	0.17 417	0.21 345	0.30 504	0.18 445	0.27 500	0.10 242	0.16 461	0.11 182	0.12 333	0.05 48	0.04 24	0.07 293	0.07 370	0.05 156	0.05 184

AnonymousM	0.10 228	0.06 92	0.10 161	0.14 53	0.07 119	0.09 129	0.13 168	0.19 309	0.14 200	0.13 321	0.12 255	0.09 210	0.08 221	0.13 330	0.10 184	0.08 404	0.05 235	0.08 383	0.05 185	0.05 156	0.05 184

XX-TBD	0.09 159	0.06 92	0.07 8	0.14 53	0.07 119	0.13 333	0.16 384	0.14 134	0.14 200	0.11 253	0.12 255	0.09 210	0.08 221	0.10 112	0.10 184	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.06 275	0.05 184

222	0.16 479	0.07 193	0.15 392	0.14 53	0.08 203	0.25 571	0.18 466	0.30 520	0.21 379	0.18 445	0.29 526	0.17 407	0.16 461	0.16 410	0.44 655	0.10 503	0.05 235	0.07 293	0.06 269	0.08 423	0.08 441

xxxx	0.15 452	0.07 193	0.14 357	0.14 53	0.08 203	0.24 562	0.18 466	0.32 542	0.20 364	0.14 344	0.28 511	0.22 476	0.14 420	0.15 381	0.29 610	0.09 462	0.05 235	0.07 293	0.07 370	0.08 423	0.08 441

hitnet-ft	0.18 517	0.10 474	0.17 459	0.14 53	0.09 322	0.27 592	0.20 533	0.25 435	0.26 461	0.24 541	0.32 546	0.32 582	0.23 553	0.24 568	0.21 530	0.12 563	0.07 475	0.10 517	0.08 445	0.12 561	0.11 543

HITNet	0.11 271	0.06 92	0.12 271	0.14 53	0.06 25	0.12 290	0.10 33	0.18 276	0.18 313	0.13 321	0.17 339	0.15 367	0.11 321	0.15 381	0.14 406	0.06 160	0.04 24	0.04 1	0.04 49	0.06 275	0.05 184
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
monster-pro	0.07 6	0.06 92	0.06 1	0.15 101	0.05 2	0.08 71	0.10 33	0.15 172	0.15 226	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.06 65	0.07 3	0.09 90	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

PointNet	0.08 70	0.06 92	0.07 8	0.15 101	0.07 119	0.09 129	0.14 237	0.11 51	0.08 19	0.05 2	0.08 114	0.08 170	0.09 253	0.09 55	0.09 90	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.04 47

DF	0.08 70	0.06 92	0.10 161	0.15 101	0.06 25	0.11 236	0.12 102	0.11 51	0.12 130	0.09 168	0.10 184	0.10 242	0.08 221	0.11 182	0.09 90	0.07 329	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 47

DN	0.10 228	0.05 29	0.10 161	0.15 101	0.09 322	0.12 290	0.18 466	0.17 246	0.16 260	0.08 118	0.09 152	0.08 170	0.06 65	0.08 21	0.09 90	0.11 537	0.05 235	0.07 293	0.06 269	0.07 356	0.09 487

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 70	0.05 29	0.08 35	0.15 101	0.06 25	0.10 186	0.14 237	0.13 105	0.12 130	0.07 66	0.08 114	0.07 118	0.06 65	0.10 112	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.04 47

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 70	0.06 92	0.16 435	0.15 101	0.06 25	0.08 71	0.12 102	0.13 105	0.11 93	0.07 66	0.08 114	0.07 118	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.05 235	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 47

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 6	0.05 29	0.11 222	0.15 101	0.06 25	0.07 32	0.12 102	0.10 25	0.11 93	0.07 66	0.08 114	0.06 39	0.05 17	0.09 55	0.07 1	0.05 48	0.05 235	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.04 47

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 6	0.06 92	0.07 8	0.15 101	0.06 25	0.10 186	0.15 320	0.12 77	0.11 93	0.06 21	0.11 235	0.06 39	0.05 17	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 70	0.05 29	0.12 271	0.15 101	0.06 25	0.09 129	0.13 168	0.12 77	0.12 130	0.07 66	0.09 152	0.06 39	0.06 65	0.10 112	0.08 23	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 47

RT-IGEV	0.13 377	0.06 92	0.14 357	0.15 101	0.10 437	0.15 402	0.18 466	0.25 435	0.28 490	0.16 398	0.17 339	0.18 422	0.11 321	0.14 362	0.11 263	0.08 404	0.05 235	0.07 293	0.05 185	0.07 356	0.08 441

Selective-IGEV-i16pc	0.13 377	0.06 92	0.13 311	0.15 101	0.11 493	0.38 634	0.16 384	0.23 388	0.17 295	0.11 253	0.15 302	0.09 210	0.07 169	0.13 330	0.10 184	0.10 503	0.08 508	0.06 178	0.07 370	0.09 486	0.10 517

Selective-IGEV-i16pb	0.14 410	0.08 326	0.17 459	0.15 101	0.11 493	0.41 641	0.16 384	0.29 507	0.24 423	0.11 253	0.21 409	0.10 242	0.07 169	0.17 450	0.12 333	0.10 503	0.07 475	0.06 178	0.08 445	0.09 486	0.10 517

LACA2	0.07 6	0.05 29	0.06 1	0.15 101	0.06 25	0.09 129	0.10 33	0.11 51	0.11 93	0.05 2	0.05 7	0.06 39	0.08 221	0.09 55	0.07 1	0.07 329	0.04 24	0.04 1	0.04 49	0.04 45	0.04 47

BLMT-Stereo	0.07 6	0.04 1	0.08 35	0.15 101	0.07 119	0.07 32	0.14 237	0.07 6	0.10 61	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 65	0.07 3	0.09 90	0.04 6	0.04 24	0.06 178	0.05 185	0.04 45	0.04 47

Pro-Stereo	0.07 6	0.05 29	0.08 35	0.15 101	0.08 203	0.08 71	0.12 102	0.07 6	0.08 19	0.06 21	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 185	0.04 45	0.04 47

BStereo	0.08 70	0.06 92	0.17 459	0.15 101	0.08 203	0.08 71	0.09 20	0.15 172	0.16 260	0.06 21	0.07 57	0.07 118	0.05 17	0.09 55	0.11 263	0.04 6	0.05 235	0.05 43	0.07 370	0.04 45	0.05 184

Wave_Phase_stereo	0.09 159	0.06 92	0.17 459	0.15 101	0.08 203	0.11 236	0.09 20	0.18 276	0.16 260	0.06 21	0.07 57	0.07 118	0.05 17	0.09 55	0.11 263	0.04 6	0.05 235	0.05 43	0.07 370	0.04 45	0.05 184

VIP-Stereo	0.07 6	0.07 193	0.08 35	0.15 101	0.06 25	0.11 236	0.10 33	0.11 51	0.11 93	0.06 21	0.07 57	0.06 39	0.05 17	0.10 112	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.03 1

Select-FE	0.11 271	0.06 92	0.21 532	0.15 101	0.11 493	0.12 290	0.13 168	0.22 369	0.18 313	0.09 168	0.11 235	0.10 242	0.06 65	0.12 273	0.09 90	0.07 329	0.05 235	0.07 293	0.08 445	0.06 275	0.08 441

DDF-Stereo	0.08 70	0.05 29	0.10 161	0.15 101	0.10 437	0.05 3	0.13 168	0.09 17	0.14 200	0.06 21	0.06 19	0.07 118	0.06 65	0.09 55	0.10 184	0.06 160	0.04 24	0.06 178	0.04 49	0.08 423	0.05 184

MonStereo	0.07 6	0.06 92	0.06 1	0.15 101	0.05 2	0.08 71	0.10 33	0.15 172	0.15 226	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.06 65	0.07 3	0.09 90	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Monster-pub-eth3d	0.07 6	0.06 92	0.06 1	0.15 101	0.05 2	0.08 71	0.10 33	0.15 172	0.15 226	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.06 65	0.07 3	0.10 184	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

zero-FE	0.08 70	0.05 29	0.10 161	0.15 101	0.10 437	0.05 3	0.13 168	0.09 17	0.14 200	0.07 66	0.06 19	0.07 118	0.06 65	0.09 55	0.10 184	0.06 160	0.04 24	0.06 178	0.04 49	0.08 423	0.05 184

FlowAnything_test	0.11 271	0.08 326	0.14 357	0.15 101	0.09 322	0.08 71	0.14 237	0.20 327	0.11 93	0.10 211	0.09 152	0.12 298	0.12 354	0.13 330	0.11 263	0.09 462	0.06 404	0.09 469	0.09 491	0.06 275	0.09 487

qwe	0.08 70	0.08 326	0.07 8	0.15 101	0.06 25	0.07 32	0.10 33	0.18 276	0.12 130	0.07 66	0.07 57	0.06 39	0.06 65	0.10 112	0.09 90	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 49	0.04 45	0.03 1

depthmonostereo	0.09 159	0.06 92	0.09 103	0.15 101	0.06 25	0.11 236	0.13 168	0.14 134	0.15 226	0.10 211	0.10 184	0.09 210	0.11 321	0.08 21	0.09 90	0.06 160	0.05 235	0.06 178	0.04 49	0.04 45	0.03 1

DilatedVolume-Stereo	0.09 159	0.05 29	0.08 35	0.15 101	0.06 25	0.11 236	0.12 102	0.14 134	0.16 260	0.11 253	0.11 235	0.09 210	0.10 282	0.11 182	0.11 263	0.06 160	0.05 235	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.03 1

2.25w	0.07 6	0.07 193	0.08 35	0.15 101	0.06 25	0.08 71	0.09 20	0.10 25	0.15 226	0.08 118	0.10 184	0.07 118	0.06 65	0.09 55	0.10 184	0.05 48	0.04 24	0.04 1	0.04 49	0.03 1	0.04 47

4.25_new	0.07 6	0.08 326	0.09 103	0.15 101	0.06 25	0.08 71	0.08 7	0.14 134	0.08 19	0.07 66	0.07 57	0.06 39	0.06 65	0.12 273	0.10 184	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.03 1

4.5w_new	0.07 6	0.08 326	0.09 103	0.15 101	0.06 25	0.08 71	0.08 7	0.14 134	0.08 19	0.07 66	0.07 57	0.06 39	0.06 65	0.12 273	0.10 184	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.03 1

4.5_new	0.07 6	0.09 406	0.08 35	0.15 101	0.07 119	0.07 32	0.10 33	0.14 134	0.11 93	0.06 21	0.08 114	0.06 39	0.06 65	0.08 21	0.10 184	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 49	0.04 45	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 6	0.09 406	0.08 35	0.15 101	0.07 119	0.07 32	0.10 33	0.14 134	0.11 93	0.06 21	0.08 114	0.06 39	0.06 65	0.08 21	0.10 184	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 49	0.04 45	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 6	0.08 326	0.09 103	0.15 101	0.06 25	0.08 71	0.08 7	0.14 134	0.08 19	0.07 66	0.07 57	0.06 39	0.06 65	0.12 273	0.10 184	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.03 1

3.25w_new	0.07 6	0.06 92	0.08 35	0.15 101	0.06 25	0.10 186	0.07 3	0.12 77	0.11 93	0.08 118	0.07 57	0.07 118	0.06 65	0.11 182	0.10 184	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 47

3.25w	0.07 6	0.06 92	0.08 35	0.15 101	0.06 25	0.10 186	0.07 3	0.12 77	0.11 93	0.08 118	0.07 57	0.07 118	0.06 65	0.11 182	0.10 184	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 47

3.5w_stereo	0.07 6	0.07 193	0.07 8	0.15 101	0.07 119	0.09 129	0.06 1	0.14 134	0.11 93	0.08 118	0.07 57	0.06 39	0.07 169	0.10 112	0.09 90	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

monsters	0.07 6	0.06 92	0.06 1	0.15 101	0.06 25	0.08 71	0.09 20	0.13 105	0.09 42	0.09 168	0.07 57	0.06 39	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.04 1	0.04 49	0.03 1	0.04 47

xyz-stereo	0.14 410	0.07 193	0.22 542	0.15 101	0.05 2	0.22 538	0.15 320	0.17 246	0.31 514	0.15 369	0.28 511	0.26 525	0.17 487	0.13 330	0.12 333	0.05 48	0.05 235	0.06 178	0.05 185	0.04 45	0.04 47

MLG-Stereo_test3	0.07 6	0.05 29	0.10 161	0.15 101	0.06 25	0.07 32	0.10 33	0.08 10	0.06 6	0.06 21	0.04 1	0.06 39	0.06 65	0.08 21	0.10 184	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.06 284

MLG-Stereo_test2	0.07 6	0.04 1	0.10 161	0.15 101	0.06 25	0.07 32	0.11 67	0.09 17	0.04 2	0.06 21	0.05 7	0.06 39	0.04 1	0.08 21	0.09 90	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.05 156	0.05 184

LG-G_1	0.07 6	0.04 1	0.11 222	0.15 101	0.06 25	0.09 129	0.08 7	0.08 10	0.06 6	0.06 21	0.06 19	0.07 118	0.07 169	0.11 182	0.08 23	0.07 329	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.06 284

LG-G	0.07 6	0.04 1	0.11 222	0.15 101	0.06 25	0.09 129	0.08 7	0.08 10	0.06 6	0.06 21	0.06 19	0.07 118	0.07 169	0.11 182	0.08 23	0.07 329	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.06 284

LGtest1	0.07 6	0.05 29	0.11 222	0.15 101	0.06 25	0.07 32	0.09 20	0.08 10	0.06 6	0.06 21	0.04 1	0.06 39	0.07 169	0.10 112	0.09 90	0.07 329	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.06 275	0.06 284

SCV	0.08 70	0.09 406	0.08 35	0.15 101	0.08 203	0.10 186	0.12 102	0.11 51	0.12 130	0.07 66	0.07 57	0.06 39	0.04 1	0.10 112	0.08 23	0.05 48	0.05 235	0.06 178	0.04 49	0.06 275	0.04 47

AIO_rvc	0.07 6	0.06 92	0.08 35	0.15 101	0.06 25	0.08 71	0.14 237	0.09 17	0.08 19	0.07 66	0.08 114	0.07 118	0.04 1	0.10 112	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.03 1

AIO_test	0.07 6	0.06 92	0.07 8	0.15 101	0.07 119	0.07 32	0.14 237	0.10 25	0.10 61	0.07 66	0.07 57	0.06 39	0.05 17	0.08 21	0.10 184	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.03 1

castereo++	0.08 70	0.06 92	0.08 35	0.15 101	0.05 2	0.14 377	0.11 67	0.11 51	0.15 226	0.07 66	0.07 57	0.08 170	0.06 65	0.08 21	0.08 23	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.03 1

castereo	0.09 159	0.06 92	0.11 222	0.15 101	0.06 25	0.11 236	0.14 237	0.14 134	0.18 313	0.08 118	0.10 184	0.11 274	0.08 221	0.09 55	0.10 184	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 47

MonSter	0.07 6	0.06 92	0.06 1	0.15 101	0.05 2	0.08 71	0.10 33	0.15 172	0.15 226	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.06 65	0.07 3	0.09 90	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

GIP-stereo	0.08 70	0.06 92	0.11 222	0.15 101	0.07 119	0.09 129	0.13 168	0.15 172	0.11 93	0.07 66	0.08 114	0.05 4	0.04 1	0.10 112	0.07 1	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 47

tt45	0.09 159	0.06 92	0.11 222	0.15 101	0.07 119	0.12 290	0.15 320	0.13 105	0.12 130	0.09 168	0.06 19	0.08 170	0.06 65	0.13 330	0.10 184	0.06 160	0.04 24	0.06 178	0.05 185	0.05 156	0.06 284

999	0.09 159	0.06 92	0.13 311	0.15 101	0.08 203	0.10 186	0.14 237	0.15 172	0.12 130	0.10 211	0.08 114	0.08 170	0.08 221	0.16 410	0.10 184	0.06 160	0.04 24	0.06 178	0.05 185	0.04 45	0.06 284

PAM_32	0.10 228	0.06 92	0.17 459	0.15 101	0.08 203	0.10 186	0.15 320	0.14 134	0.16 260	0.09 168	0.08 114	0.10 242	0.07 169	0.14 362	0.09 90	0.06 160	0.05 235	0.06 178	0.06 269	0.05 156	0.06 284

PAM	0.10 228	0.06 92	0.17 459	0.15 101	0.09 322	0.10 186	0.16 384	0.15 172	0.16 260	0.12 289	0.09 152	0.10 242	0.07 169	0.13 330	0.09 90	0.06 160	0.05 235	0.06 178	0.06 269	0.05 156	0.06 284

dual_stereo	0.07 6	0.05 29	0.08 35	0.15 101	0.05 2	0.05 3	0.13 168	0.12 77	0.08 19	0.07 66	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.07 3	0.09 90	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.04 45	0.04 47

UGAM-zero	0.10 228	0.05 29	0.15 392	0.15 101	0.08 203	0.10 186	0.13 168	0.20 327	0.15 226	0.11 253	0.15 302	0.07 118	0.08 221	0.09 55	0.10 184	0.06 160	0.05 235	0.06 178	0.05 185	0.05 156	0.06 284

WCG-NET	0.08 70	0.05 29	0.10 161	0.15 101	0.06 25	0.11 236	0.14 237	0.13 105	0.14 200	0.07 66	0.09 152	0.07 118	0.06 65	0.13 330	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.04 49	0.04 45	0.03 1

model_zeroshot	0.10 228	0.05 29	0.12 271	0.15 101	0.09 322	0.13 333	0.14 237	0.20 327	0.14 200	0.11 253	0.10 184	0.12 298	0.07 169	0.12 273	0.11 263	0.07 329	0.06 404	0.06 178	0.05 185	0.06 275	0.06 284

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 271	0.05 29	0.12 271	0.15 101	0.13 551	0.14 377	0.16 384	0.23 388	0.18 313	0.10 211	0.13 276	0.10 242	0.07 169	0.12 273	0.09 90	0.06 160	0.05 235	0.06 178	0.06 269	0.07 356	0.08 441

rvit_stereo_0080	0.10 228	0.08 326	0.15 392	0.15 101	0.10 437	0.07 32	0.15 320	0.16 209	0.16 260	0.11 253	0.10 184	0.15 367	0.09 253	0.12 273	0.10 184	0.09 462	0.07 475	0.07 293	0.06 269	0.07 356	0.05 184

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 159	0.10 474	0.32 595	0.15 101	0.06 25	0.08 71	0.14 237	0.11 51	0.10 61	0.07 66	0.07 57	0.06 39	0.04 1	0.11 182	0.07 1	0.12 563	0.04 24	0.07 293	0.05 185	0.05 156	0.05 184

IGEV-Stereo+	0.07 6	0.04 1	0.08 35	0.15 101	0.06 25	0.04 1	0.09 20	0.10 25	0.09 42	0.06 21	0.06 19	0.06 39	0.06 65	0.06 1	0.09 90	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.06 275	0.06 284

WCG-NET（raft）	0.08 70	0.05 29	0.10 161	0.15 101	0.06 25	0.11 236	0.13 168	0.15 172	0.12 130	0.08 118	0.07 57	0.06 39	0.06 65	0.13 330	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 47

test_sample4	0.14 410	0.08 326	0.15 392	0.15 101	0.08 203	0.19 493	0.18 466	0.26 449	0.18 313	0.17 412	0.26 482	0.18 422	0.15 440	0.17 450	0.13 369	0.08 404	0.06 404	0.08 383	0.06 269	0.09 486	0.08 441

gcap-zeroshot	0.08 70	0.06 92	0.11 222	0.15 101	0.07 119	0.12 290	0.13 168	0.15 172	0.16 260	0.08 118	0.12 255	0.05 4	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 185	0.03 1	0.04 47

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 6	0.05 29	0.11 222	0.15 101	0.06 25	0.07 32	0.12 102	0.10 25	0.11 93	0.07 66	0.08 114	0.06 39	0.05 17	0.09 55	0.07 1	0.05 48	0.05 235	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.04 47

MyStereo8	0.12 349	0.07 193	0.15 392	0.15 101	0.09 322	0.18 470	0.14 237	0.19 309	0.22 401	0.12 289	0.18 365	0.11 274	0.10 282	0.16 410	0.18 492	0.07 329	0.05 235	0.07 293	0.05 185	0.08 423	0.09 487

whm_eth	0.10 228	0.08 326	0.15 392	0.15 101	0.10 437	0.07 32	0.15 320	0.16 209	0.16 260	0.11 253	0.10 184	0.15 367	0.09 253	0.12 273	0.10 184	0.09 462	0.07 475	0.07 293	0.06 269	0.07 356	0.05 184

MIM_Stereo	0.10 228	0.07 193	0.11 222	0.15 101	0.07 119	0.07 32	0.12 102	0.20 327	0.14 200	0.13 321	0.14 289	0.09 210	0.05 17	0.12 273	0.08 23	0.05 48	0.06 404	0.07 293	0.06 269	0.06 275	0.05 184

testlalala	0.08 70	0.06 92	0.11 222	0.15 101	0.07 119	0.12 290	0.13 168	0.15 172	0.16 260	0.08 118	0.12 255	0.05 4	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 185	0.03 1	0.04 47

Any-RAFT	0.10 228	0.05 29	0.10 161	0.15 101	0.07 119	0.13 333	0.14 237	0.21 345	0.15 226	0.11 253	0.12 255	0.13 323	0.10 282	0.13 330	0.10 184	0.07 329	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.06 275	0.05 184

LoS_RVC	0.08 70	0.05 29	0.07 8	0.15 101	0.07 119	0.08 71	0.15 320	0.12 77	0.11 93	0.08 118	0.09 152	0.06 39	0.09 253	0.10 112	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.04 45	0.04 47

Anonymous_2	0.22 560	0.17 589	0.28 573	0.15 101	0.16 603	0.33 615	0.22 564	0.23 388	0.18 313	0.23 529	0.24 443	0.26 525	0.27 585	0.27 579	0.24 566	0.22 646	0.26 656	0.17 619	0.17 629	0.16 619	0.18 631

HBP-ISP	0.18 517	0.13 546	0.17 459	0.15 101	0.11 493	0.08 71	0.13 168	0.28 488	0.30 504	0.22 514	0.33 552	0.21 458	0.25 570	0.23 556	0.18 492	0.15 607	0.17 632	0.21 633	0.17 629	0.10 522	0.09 487

fff	0.10 228	0.06 92	0.12 271	0.15 101	0.07 119	0.09 129	0.17 417	0.16 209	0.21 379	0.13 321	0.17 339	0.10 242	0.11 321	0.12 273	0.13 369	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.05 184

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 517	0.09 406	0.30 588	0.15 101	0.11 493	0.23 553	0.20 533	0.27 463	0.40 576	0.26 559	0.43 615	0.25 515	0.15 440	0.21 530	0.20 517	0.07 329	0.05 235	0.06 178	0.05 185	0.10 522	0.09 487

AACVNet	0.16 479	0.08 326	0.15 392	0.15 101	0.10 437	0.18 470	0.15 320	0.24 414	0.25 448	0.27 566	0.27 500	0.28 542	0.18 501	0.19 494	0.17 479	0.09 462	0.07 475	0.09 469	0.07 370	0.10 522	0.09 487

HHNet	0.11 271	0.06 92	0.16 435	0.15 101	0.14 570	0.07 32	0.13 168	0.20 327	0.18 313	0.15 369	0.25 469	0.11 274	0.09 253	0.13 330	0.10 184	0.06 160	0.04 24	0.08 383	0.06 269	0.05 156	0.09 487

THIR-Stereo	0.12 349	0.07 193	0.11 222	0.15 101	0.08 203	0.14 377	0.16 384	0.18 276	0.25 448	0.17 412	0.24 443	0.13 323	0.13 387	0.12 273	0.14 406	0.06 160	0.05 235	0.07 293	0.07 370	0.05 156	0.05 184

s12784h	0.10 228	0.06 92	0.08 35	0.15 101	0.05 2	0.16 430	0.18 466	0.16 209	0.15 226	0.10 211	0.11 235	0.11 274	0.11 321	0.11 182	0.12 333	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.04 49	0.04 45	0.04 47

GES	0.14 410	0.08 326	0.16 435	0.15 101	0.10 437	0.13 333	0.13 168	0.28 488	0.26 461	0.17 412	0.24 443	0.19 432	0.14 420	0.16 410	0.14 406	0.08 404	0.08 508	0.07 293	0.06 269	0.08 423	0.09 487

csc	0.10 228	0.06 92	0.12 271	0.15 101	0.07 119	0.09 129	0.17 417	0.16 209	0.21 379	0.13 321	0.17 339	0.10 242	0.11 321	0.12 273	0.13 369	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.05 184

cscssc	0.10 228	0.06 92	0.12 271	0.15 101	0.07 119	0.09 129	0.17 417	0.16 209	0.21 379	0.13 321	0.17 339	0.10 242	0.11 321	0.12 273	0.13 369	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.05 184

111	0.11 271	0.06 92	0.12 271	0.15 101	0.07 119	0.10 186	0.14 237	0.21 345	0.24 423	0.11 253	0.12 255	0.14 342	0.12 354	0.13 330	0.10 184	0.06 160	0.04 24	0.06 178	0.04 49	0.06 275	0.05 184

test_xeample	0.15 452	0.07 193	0.14 357	0.15 101	0.08 203	0.22 538	0.20 533	0.29 507	0.21 379	0.16 398	0.29 526	0.19 432	0.17 487	0.16 410	0.28 601	0.09 462	0.05 235	0.07 293	0.07 370	0.07 356	0.07 371

PSMNet-RSSM	0.14 410	0.07 193	0.14 357	0.15 101	0.08 203	0.13 333	0.16 384	0.25 435	0.24 423	0.17 412	0.28 511	0.23 493	0.14 420	0.16 410	0.14 406	0.11 537	0.06 404	0.09 469	0.12 584	0.08 423	0.07 371

HSM-Net_RVC	0.14 410	0.08 326	0.12 271	0.15 101	0.08 203	0.16 430	0.15 320	0.27 463	0.29 498	0.20 483	0.21 409	0.29 550	0.14 420	0.18 469	0.13 369	0.06 160	0.06 404	0.06 178	0.06 269	0.07 356	0.06 284
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet_ROB	0.14 410	0.07 193	0.13 311	0.15 101	0.07 119	0.19 493	0.14 237	0.26 449	0.32 520	0.23 529	0.26 482	0.23 493	0.16 461	0.15 381	0.14 406	0.07 329	0.05 235	0.05 43	0.04 49	0.08 423	0.08 441

LE_ROB	0.50 655	0.07 193	0.14 357	0.15 101	0.08 203	0.26 583	0.17 417	0.23 388	1.71 689	4.68 695	0.67 651	0.46 636	0.47 650	0.21 530	0.30 617	0.07 329	0.06 404	0.06 178	0.06 269	0.08 423	0.06 284

SGM_RVC	0.24 584	0.12 519	0.16 435	0.15 101	0.09 322	0.34 619	0.19 512	0.35 586	0.32 520	0.44 639	0.38 582	0.53 648	0.36 629	0.36 623	0.26 587	0.13 582	0.13 608	0.13 583	0.13 596	0.11 544	0.11 543
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.15 452	0.07 193	0.20 522	0.15 101	0.07 119	0.21 524	0.16 384	0.25 435	0.26 461	0.21 499	0.33 552	0.29 550	0.19 520	0.18 469	0.17 479	0.07 329	0.05 235	0.05 43	0.04 49	0.07 356	0.06 284

MeshStereo	0.27 611	0.13 546	0.18 493	0.15 101	0.11 493	0.33 615	0.24 587	0.41 623	0.36 555	0.53 648	0.58 645	0.67 658	0.41 640	0.36 623	0.27 593	0.14 603	0.13 608	0.13 583	0.11 562	0.11 544	0.11 543
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
GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 6	0.07 193	0.07 8	0.16 193	0.06 25	0.08 71	0.12 102	0.10 25	0.09 42	0.06 21	0.09 152	0.06 39	0.05 17	0.09 55	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.04 47

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 70	0.06 92	0.11 222	0.16 193	0.07 119	0.11 236	0.12 102	0.15 172	0.16 260	0.08 118	0.12 255	0.05 4	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 185	0.03 1	0.04 47

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 70	0.06 92	0.10 161	0.16 193	0.07 119	0.11 236	0.13 168	0.14 134	0.14 200	0.08 118	0.13 276	0.05 4	0.06 65	0.10 112	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.04 49	0.03 1	0.04 47

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 70	0.07 193	0.10 161	0.16 193	0.07 119	0.09 129	0.12 102	0.15 172	0.15 226	0.09 168	0.12 255	0.05 4	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.04 49	0.03 1	0.04 47

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 70	0.07 193	0.18 493	0.16 193	0.06 25	0.06 11	0.13 168	0.13 105	0.13 172	0.07 66	0.07 57	0.06 39	0.05 17	0.08 21	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 70	0.06 92	0.08 35	0.16 193	0.06 25	0.06 11	0.14 237	0.14 134	0.15 226	0.07 66	0.10 184	0.06 39	0.05 17	0.09 55	0.09 90	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.03 1

AANet	0.31 627	0.20 612	1.05 677	0.16 193	0.13 551	0.23 553	0.16 384	0.30 520	0.64 649	0.60 654	0.53 632	0.46 636	0.39 634	0.23 556	0.33 631	0.12 563	0.10 564	0.11 547	0.10 530	0.13 577	0.12 564

PSi22	0.08 70	0.06 92	0.11 222	0.16 193	0.07 119	0.08 71	0.10 33	0.14 134	0.08 19	0.08 118	0.07 57	0.10 242	0.06 65	0.12 273	0.10 184	0.05 48	0.04 24	0.04 1	0.04 49	0.04 45	0.04 47

LiteMatch	0.09 159	0.06 92	0.10 161	0.16 193	0.07 119	0.10 186	0.15 320	0.13 105	0.08 19	0.06 21	0.07 57	0.06 39	0.16 461	0.10 112	0.14 406	0.07 329	0.04 24	0.06 178	0.06 269	0.06 275	0.06 284

Lsterematch	0.11 271	0.06 92	0.11 222	0.16 193	0.07 119	0.13 333	0.15 320	0.14 134	0.18 313	0.16 398	0.18 365	0.15 367	0.16 461	0.13 330	0.14 406	0.07 329	0.04 24	0.06 178	0.06 269	0.06 275	0.06 284

gcap_with_dpt	0.08 70	0.06 92	0.10 161	0.16 193	0.07 119	0.10 186	0.12 102	0.14 134	0.14 200	0.08 118	0.12 255	0.05 4	0.06 65	0.10 112	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.04 47

FE-Mocha	0.09 159	0.06 92	0.14 357	0.16 193	0.09 322	0.11 236	0.15 320	0.19 309	0.16 260	0.10 211	0.09 152	0.07 118	0.07 169	0.09 55	0.09 90	0.06 160	0.04 24	0.06 178	0.06 269	0.05 156	0.05 184

Wavelet-MonSter	0.07 6	0.05 29	0.07 8	0.16 193	0.06 25	0.07 32	0.11 67	0.10 25	0.08 19	0.06 21	0.07 57	0.07 118	0.07 169	0.09 55	0.09 90	0.04 6	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

water-stereo	0.09 159	0.06 92	0.08 35	0.16 193	0.07 119	0.10 186	0.13 168	0.15 172	0.13 172	0.11 253	0.12 255	0.09 210	0.10 282	0.07 3	0.08 23	0.06 160	0.05 235	0.05 43	0.05 185	0.04 45	0.04 47

asda	0.07 6	0.08 326	0.08 35	0.16 193	0.07 119	0.06 11	0.10 33	0.16 209	0.11 93	0.06 21	0.06 19	0.05 4	0.06 65	0.10 112	0.10 184	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.03 1

asd	0.07 6	0.08 326	0.08 35	0.16 193	0.07 119	0.08 71	0.08 7	0.11 51	0.08 19	0.07 66	0.07 57	0.06 39	0.06 65	0.10 112	0.09 90	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 49	0.04 45	0.03 1

4w-stereo	0.07 6	0.08 326	0.08 35	0.16 193	0.07 119	0.07 32	0.08 7	0.11 51	0.09 42	0.07 66	0.07 57	0.05 4	0.06 65	0.09 55	0.10 184	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 49	0.04 45	0.03 1

2.5w	0.07 6	0.07 193	0.08 35	0.16 193	0.06 25	0.08 71	0.12 102	0.10 25	0.10 61	0.07 66	0.06 19	0.09 210	0.06 65	0.08 21	0.09 90	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 49	0.03 1	0.03 1

3.75w	0.07 6	0.07 193	0.08 35	0.16 193	0.07 119	0.07 32	0.09 20	0.16 209	0.10 61	0.07 66	0.06 19	0.06 39	0.06 65	0.09 55	0.10 184	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

2w_stereo	0.08 70	0.08 326	0.09 103	0.16 193	0.06 25	0.09 129	0.10 33	0.20 327	0.15 226	0.08 118	0.07 57	0.06 39	0.06 65	0.06 1	0.10 184	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 49	0.03 1	0.03 1

1w_stereo	0.08 70	0.06 92	0.07 8	0.16 193	0.06 25	0.07 32	0.10 33	0.14 134	0.15 226	0.07 66	0.08 114	0.05 4	0.06 65	0.10 112	0.09 90	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 47

monsterstereo	0.08 70	0.06 92	0.07 8	0.16 193	0.06 25	0.08 71	0.10 33	0.16 209	0.12 130	0.07 66	0.08 114	0.06 39	0.07 169	0.08 21	0.09 90	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.03 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 6	0.06 92	0.10 161	0.16 193	0.07 119	0.04 1	0.13 168	0.10 25	0.10 61	0.05 2	0.11 235	0.07 118	0.05 17	0.07 3	0.09 90	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 47

Reg-Stereo(zero)	0.09 159	0.05 29	0.08 35	0.16 193	0.06 25	0.12 290	0.11 67	0.15 172	0.11 93	0.12 289	0.09 152	0.10 242	0.08 221	0.11 182	0.09 90	0.06 160	0.05 235	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.05 184

SCV_C0	0.08 70	0.07 193	0.08 35	0.16 193	0.10 437	0.08 71	0.14 237	0.11 51	0.13 172	0.08 118	0.07 57	0.06 39	0.05 17	0.11 182	0.07 1	0.05 48	0.05 235	0.05 43	0.04 49	0.06 275	0.05 184

fffft	0.09 159	0.06 92	0.12 271	0.16 193	0.07 119	0.09 129	0.16 384	0.12 77	0.11 93	0.09 168	0.07 57	0.09 210	0.06 65	0.11 182	0.12 333	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 185	0.04 45	0.05 184
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.08 70	0.06 92	0.12 271	0.16 193	0.07 119	0.09 129	0.13 168	0.11 51	0.14 200	0.09 168	0.07 57	0.07 118	0.07 169	0.12 273	0.10 184	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 185	0.04 45	0.04 47

fffy	0.09 159	0.08 326	0.10 161	0.16 193	0.07 119	0.13 333	0.17 417	0.13 105	0.12 130	0.08 118	0.09 152	0.08 170	0.09 253	0.13 330	0.11 263	0.05 48	0.05 235	0.07 293	0.05 185	0.04 45	0.05 184

DDVS	0.16 479	0.10 474	0.22 542	0.16 193	0.12 525	0.15 402	0.14 237	0.25 435	0.19 341	0.18 445	0.30 532	0.27 532	0.13 387	0.20 512	0.16 462	0.09 462	0.06 404	0.09 469	0.07 370	0.11 544	0.11 543

rvit_stereo_0083	0.12 349	0.08 326	0.17 459	0.16 193	0.09 322	0.11 236	0.15 320	0.15 172	0.26 461	0.11 253	0.14 289	0.13 323	0.10 282	0.12 273	0.13 369	0.10 503	0.08 508	0.09 469	0.07 370	0.07 356	0.06 284

rvit_stereo_0081	0.11 271	0.08 326	0.16 435	0.16 193	0.09 322	0.11 236	0.14 237	0.14 134	0.24 423	0.11 253	0.13 276	0.14 342	0.09 253	0.11 182	0.12 333	0.10 503	0.07 475	0.08 383	0.07 370	0.07 356	0.06 284

DCVSM-stereo	0.15 452	0.09 406	0.16 435	0.16 193	0.10 437	0.15 402	0.09 20	0.20 327	0.24 423	0.20 483	0.24 443	0.26 525	0.15 440	0.19 494	0.14 406	0.09 462	0.07 475	0.09 469	0.08 445	0.10 522	0.12 564

rvit_stereo_0082	0.11 271	0.08 326	0.16 435	0.16 193	0.09 322	0.11 236	0.14 237	0.14 134	0.24 423	0.11 253	0.13 276	0.14 342	0.09 253	0.11 182	0.12 333	0.10 503	0.07 475	0.08 383	0.07 370	0.07 356	0.06 284

Pointernet	0.09 159	0.05 29	0.10 161	0.16 193	0.08 203	0.13 333	0.10 33	0.15 172	0.18 313	0.09 168	0.07 57	0.06 39	0.06 65	0.11 182	0.10 184	0.08 404	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.06 275	0.05 184

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 271	0.05 29	0.14 357	0.16 193	0.21 636	0.09 129	0.17 417	0.21 345	0.16 260	0.11 253	0.15 302	0.10 242	0.07 169	0.10 112	0.08 23	0.06 160	0.05 235	0.07 293	0.07 370	0.07 356	0.09 487

RAFT-Stereo-weight	0.09 159	0.06 92	0.11 222	0.16 193	0.07 119	0.09 129	0.14 237	0.19 309	0.16 260	0.11 253	0.10 184	0.08 170	0.06 65	0.10 112	0.11 263	0.06 160	0.04 24	0.06 178	0.04 49	0.04 45	0.04 47

test_sample5	0.14 410	0.08 326	0.14 357	0.16 193	0.08 203	0.18 470	0.18 466	0.25 435	0.17 295	0.17 412	0.28 511	0.18 422	0.15 440	0.16 410	0.13 369	0.08 404	0.06 404	0.08 383	0.07 370	0.09 486	0.08 441

test_for_model	0.08 70	0.06 92	0.11 222	0.16 193	0.07 119	0.11 236	0.12 102	0.15 172	0.16 260	0.08 118	0.12 255	0.05 4	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 185	0.03 1	0.04 47

MGS-Stereo	0.09 159	0.07 193	0.12 271	0.16 193	0.08 203	0.09 129	0.15 320	0.12 77	0.12 130	0.07 66	0.10 184	0.08 170	0.06 65	0.11 182	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 185	0.06 275	0.05 184

Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 271	0.08 326	0.13 311	0.16 193	0.08 203	0.15 402	0.16 384	0.18 276	0.19 341	0.10 211	0.09 152	0.09 210	0.08 221	0.11 182	0.12 333	0.07 329	0.05 235	0.08 383	0.06 269	0.07 356	0.06 284

ff7	0.09 159	0.07 193	0.11 222	0.16 193	0.09 322	0.11 236	0.15 320	0.16 209	0.12 130	0.10 211	0.06 19	0.06 39	0.06 65	0.11 182	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 185	0.05 156	0.06 284

IGEVStereo-DCA	0.09 159	0.07 193	0.11 222	0.16 193	0.10 437	0.11 236	0.15 320	0.16 209	0.12 130	0.10 211	0.06 19	0.08 170	0.06 65	0.10 112	0.09 90	0.06 160	0.05 235	0.06 178	0.05 185	0.05 156	0.06 284

ffff	0.09 159	0.07 193	0.11 222	0.16 193	0.09 322	0.11 236	0.15 320	0.16 209	0.12 130	0.10 211	0.06 19	0.06 39	0.06 65	0.11 182	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 185	0.05 156	0.06 284

rrr	0.09 159	0.07 193	0.13 311	0.16 193	0.10 437	0.11 236	0.15 320	0.16 209	0.15 226	0.10 211	0.06 19	0.08 170	0.06 65	0.10 112	0.09 90	0.06 160	0.05 235	0.06 178	0.05 185	0.05 156	0.06 284

DualNet	0.14 410	0.08 326	0.14 357	0.16 193	0.08 203	0.18 470	0.18 466	0.25 435	0.17 295	0.18 445	0.28 511	0.18 422	0.15 440	0.16 410	0.13 369	0.08 404	0.06 404	0.08 383	0.07 370	0.09 486	0.08 441

ffm	0.12 349	0.09 406	0.15 392	0.16 193	0.09 322	0.17 454	0.17 417	0.15 172	0.19 341	0.15 369	0.26 482	0.19 432	0.13 387	0.10 112	0.08 23	0.06 160	0.05 235	0.09 469	0.08 445	0.06 275	0.06 284

ff1	0.13 377	0.09 406	0.15 392	0.16 193	0.09 322	0.17 454	0.17 417	0.15 172	0.19 341	0.15 369	0.26 482	0.19 432	0.13 387	0.15 381	0.22 543	0.06 160	0.05 235	0.09 469	0.08 445	0.06 275	0.06 284

mmx	0.15 452	0.09 406	0.15 392	0.16 193	0.09 322	0.17 454	0.17 417	0.27 463	0.26 461	0.15 369	0.26 482	0.19 432	0.13 387	0.15 381	0.22 543	0.08 404	0.06 404	0.09 469	0.08 445	0.08 423	0.08 441

11t	0.09 159	0.07 193	0.11 222	0.16 193	0.09 322	0.11 236	0.15 320	0.16 209	0.12 130	0.10 211	0.06 19	0.06 39	0.06 65	0.11 182	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 185	0.05 156	0.06 284

xxx	0.15 452	0.09 406	0.15 392	0.16 193	0.09 322	0.17 454	0.17 417	0.27 463	0.26 461	0.15 369	0.26 482	0.19 432	0.13 387	0.15 381	0.22 543	0.08 404	0.06 404	0.09 469	0.08 445	0.08 423	0.08 441

MSKI-zero shot	0.09 159	0.05 29	0.09 103	0.16 193	0.07 119	0.10 186	0.13 168	0.15 172	0.14 200	0.09 168	0.09 152	0.09 210	0.06 65	0.12 273	0.11 263	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.05 184

EKT-Stereo	0.11 271	0.07 193	0.14 357	0.16 193	0.10 437	0.13 333	0.14 237	0.19 309	0.21 379	0.11 253	0.08 114	0.13 323	0.10 282	0.11 182	0.12 333	0.08 404	0.06 404	0.07 293	0.06 269	0.08 423	0.07 371

CFNet_ucs	0.15 452	0.09 406	0.17 459	0.16 193	0.11 493	0.14 377	0.14 237	0.30 520	0.34 536	0.16 398	0.24 443	0.23 493	0.14 420	0.18 469	0.15 443	0.09 462	0.06 404	0.08 383	0.07 370	0.09 486	0.09 487

RAFT-Test	0.09 159	0.06 92	0.10 161	0.16 193	0.07 119	0.11 236	0.15 320	0.16 209	0.13 172	0.09 168	0.10 184	0.11 274	0.09 253	0.12 273	0.09 90	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.05 184

SDNR	0.20 538	0.09 406	0.19 517	0.16 193	0.12 525	0.79 670	0.13 168	0.26 449	0.33 525	0.19 461	0.25 469	0.19 432	0.12 354	0.19 494	0.15 443	0.16 624	0.18 634	0.14 597	0.11 562	0.08 423	0.12 564

anonymousdsp2	0.11 271	0.07 193	0.11 222	0.16 193	0.09 322	0.13 333	0.14 237	0.19 309	0.23 411	0.13 321	0.14 289	0.12 298	0.09 253	0.14 362	0.11 263	0.05 48	0.05 235	0.05 43	0.04 49	0.06 275	0.06 284

DCRE	0.11 271	0.07 193	0.13 311	0.16 193	0.11 493	0.11 236	0.17 417	0.18 276	0.17 295	0.11 253	0.18 365	0.11 274	0.10 282	0.15 381	0.11 263	0.06 160	0.05 235	0.06 178	0.06 269	0.05 156	0.05 184

RCA-Stereo	0.09 159	0.06 92	0.09 103	0.16 193	0.06 25	0.09 129	0.13 168	0.18 276	0.14 200	0.10 211	0.11 235	0.08 170	0.07 169	0.12 273	0.11 263	0.06 160	0.04 24	0.06 178	0.05 185	0.05 156	0.04 47

DCANet-4	0.11 271	0.07 193	0.13 311	0.16 193	0.06 25	0.09 129	0.17 417	0.18 276	0.20 364	0.13 321	0.17 339	0.09 210	0.14 420	0.12 273	0.13 369	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.05 184

qqq	0.13 377	0.09 406	0.15 392	0.16 193	0.08 203	0.13 333	0.15 320	0.24 414	0.16 260	0.15 369	0.19 381	0.16 389	0.16 461	0.15 381	0.16 462	0.07 329	0.06 404	0.08 383	0.08 445	0.07 356	0.07 371

ccc-4	0.09 159	0.07 193	0.11 222	0.16 193	0.09 322	0.11 236	0.15 320	0.16 209	0.12 130	0.10 211	0.06 19	0.06 39	0.06 65	0.11 182	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 185	0.05 156	0.06 284

ADStereo(finetuned)	0.10 228	0.06 92	0.13 311	0.16 193	0.06 25	0.09 129	0.17 417	0.16 209	0.20 364	0.13 321	0.18 365	0.10 242	0.12 354	0.12 273	0.12 333	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.05 184

DisPM	0.11 271	0.07 193	0.13 311	0.16 193	0.09 322	0.06 11	0.13 168	0.18 276	0.17 295	0.14 344	0.19 381	0.12 298	0.10 282	0.12 273	0.11 263	0.07 329	0.05 235	0.07 293	0.06 269	0.06 275	0.11 543

PFNet+	0.12 349	0.06 92	0.14 357	0.16 193	0.09 322	0.05 3	0.12 102	0.18 276	0.21 379	0.16 398	0.19 381	0.14 342	0.10 282	0.11 182	0.11 263	0.08 404	0.05 235	0.09 469	0.08 445	0.06 275	0.11 543

TRStereo	0.10 228	0.05 29	0.12 271	0.16 193	0.12 525	0.10 186	0.13 168	0.18 276	0.19 341	0.09 168	0.09 152	0.09 210	0.07 169	0.10 112	0.08 23	0.07 329	0.05 235	0.07 293	0.07 370	0.04 45	0.04 47

RAFT-RH_RVC	0.12 349	0.06 92	0.14 357	0.16 193	0.09 322	0.12 290	0.12 102	0.17 246	0.12 130	0.13 321	0.40 593	0.11 274	0.10 282	0.13 330	0.12 333	0.05 48	0.04 24	0.08 383	0.05 185	0.05 156	0.06 284

raft+_RVC	0.11 271	0.07 193	0.09 103	0.16 193	0.07 119	0.10 186	0.11 67	0.24 414	0.20 364	0.12 289	0.15 302	0.12 298	0.08 221	0.12 273	0.13 369	0.07 329	0.04 24	0.07 293	0.06 269	0.05 156	0.05 184

CFNet_pseudo	0.14 410	0.08 326	0.16 435	0.16 193	0.09 322	0.13 333	0.14 237	0.27 463	0.34 536	0.15 369	0.21 409	0.22 476	0.13 387	0.18 469	0.14 406	0.07 329	0.05 235	0.08 383	0.06 269	0.07 356	0.07 371

RALCasStereoNet	0.11 271	0.07 193	0.09 103	0.16 193	0.08 203	0.13 333	0.14 237	0.17 246	0.11 93	0.12 289	0.17 339	0.14 342	0.10 282	0.12 273	0.11 263	0.07 329	0.06 404	0.06 178	0.05 185	0.08 423	0.07 371

ADLNet	0.16 479	0.08 326	0.15 392	0.16 193	0.10 437	0.16 430	0.17 417	0.33 556	0.27 474	0.23 529	0.27 500	0.24 502	0.16 461	0.18 469	0.21 530	0.10 503	0.06 404	0.10 517	0.10 530	0.08 423	0.09 487

DCANet	0.10 228	0.06 92	0.12 271	0.16 193	0.06 25	0.09 129	0.17 417	0.16 209	0.20 364	0.13 321	0.18 365	0.10 242	0.11 321	0.11 182	0.12 333	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.05 184

test_xeample3	0.09 159	0.07 193	0.12 271	0.16 193	0.09 322	0.11 236	0.15 320	0.16 209	0.14 200	0.10 211	0.07 57	0.08 170	0.06 65	0.10 112	0.09 90	0.06 160	0.04 24	0.06 178	0.05 185	0.05 156	0.06 284

EAI-Stereo	0.09 159	0.07 193	0.11 222	0.16 193	0.07 119	0.10 186	0.15 320	0.16 209	0.09 42	0.08 118	0.09 152	0.08 170	0.07 169	0.09 55	0.11 263	0.05 48	0.05 235	0.05 43	0.05 185	0.05 156	0.04 47

CFNet-RSSM	0.09 159	0.07 193	0.10 161	0.16 193	0.07 119	0.09 129	0.15 320	0.17 246	0.18 313	0.08 118	0.12 255	0.11 274	0.09 253	0.12 273	0.10 184	0.06 160	0.04 24	0.06 178	0.04 49	0.04 45	0.04 47

Gwc-CoAtRS	0.09 159	0.07 193	0.10 161	0.16 193	0.07 119	0.10 186	0.15 320	0.18 276	0.17 295	0.08 118	0.10 184	0.12 298	0.09 253	0.12 273	0.09 90	0.06 160	0.04 24	0.06 178	0.04 49	0.04 45	0.05 184

FENet	0.13 377	0.08 326	0.13 311	0.16 193	0.08 203	0.15 402	0.16 384	0.23 388	0.23 411	0.17 412	0.24 443	0.16 389	0.13 387	0.14 362	0.15 443	0.08 404	0.05 235	0.08 383	0.08 445	0.08 423	0.08 441

cf-r	0.14 410	0.07 193	0.13 311	0.16 193	0.08 203	0.14 377	0.19 512	0.21 345	0.25 448	0.17 412	0.26 482	0.22 476	0.17 487	0.14 362	0.15 443	0.10 503	0.05 235	0.06 178	0.08 445	0.06 275	0.06 284

GwcNet-RSSM	0.14 410	0.07 193	0.12 271	0.16 193	0.08 203	0.15 402	0.20 533	0.22 369	0.28 490	0.18 445	0.28 511	0.23 493	0.17 487	0.15 381	0.16 462	0.10 503	0.06 404	0.07 293	0.09 491	0.07 356	0.07 371

DSFCA	0.16 479	0.09 406	0.14 357	0.16 193	0.10 437	0.21 524	0.19 512	0.28 488	0.31 514	0.23 529	0.25 469	0.22 476	0.16 461	0.20 512	0.20 517	0.10 503	0.07 475	0.09 469	0.09 491	0.08 423	0.08 441

CCAANet	0.14 410	0.06 92	0.12 271	0.16 193	0.08 203	0.22 538	0.14 237	0.27 463	0.18 313	0.16 398	0.37 574	0.15 367	0.18 501	0.16 410	0.13 369	0.07 329	0.05 235	0.06 178	0.06 269	0.05 156	0.07 371

SuperB	0.20 538	0.10 474	0.57 638	0.16 193	0.09 322	0.19 493	0.18 466	0.25 435	0.51 619	0.27 566	0.39 590	0.17 407	0.22 547	0.22 548	0.21 530	0.08 404	0.06 404	0.06 178	0.06 269	0.12 561	0.11 543

RASNet	0.15 452	0.07 193	0.15 392	0.16 193	0.08 203	0.19 493	0.14 237	0.30 520	0.21 379	0.17 412	0.25 469	0.21 458	0.19 520	0.20 512	0.20 517	0.07 329	0.06 404	0.06 178	0.08 445	0.06 275	0.06 284

ccs_rob	0.14 410	0.09 406	0.16 435	0.16 193	0.09 322	0.13 333	0.14 237	0.27 463	0.34 536	0.15 369	0.21 409	0.22 476	0.13 387	0.18 469	0.14 406	0.07 329	0.05 235	0.08 383	0.07 370	0.07 356	0.07 371

SGM-ForestM	0.33 630	0.12 519	0.17 459	0.16 193	0.11 493	0.42 643	0.20 533	0.43 634	0.53 629	0.53 648	0.57 641	1.41 682	0.44 649	0.42 646	0.29 610	0.14 603	0.16 628	0.16 616	0.16 622	0.12 561	0.13 579

iResNetv2_ROB	0.15 452	0.08 326	0.16 435	0.16 193	0.08 203	0.16 430	0.13 168	0.26 449	0.36 555	0.21 499	0.29 526	0.24 502	0.13 387	0.14 362	0.14 406	0.06 160	0.06 404	0.06 178	0.04 49	0.09 486	0.08 441

HSM	0.15 452	0.09 406	0.15 392	0.16 193	0.09 322	0.16 430	0.14 237	0.28 488	0.25 448	0.20 483	0.24 443	0.37 604	0.17 487	0.20 512	0.15 443	0.07 329	0.05 235	0.07 293	0.06 269	0.07 356	0.06 284

CBMV_ROB	0.19 529	0.13 546	0.18 493	0.16 193	0.11 493	0.16 430	0.12 102	0.27 463	0.29 498	0.27 566	0.31 537	0.27 532	0.24 562	0.24 568	0.16 462	0.15 607	0.18 634	0.22 637	0.20 635	0.10 522	0.12 564

NOSS_ROB	0.19 529	0.13 546	0.18 493	0.16 193	0.12 525	0.16 430	0.12 102	0.30 520	0.33 525	0.20 483	0.22 426	0.27 532	0.24 562	0.21 530	0.16 462	0.16 624	0.18 634	0.23 638	0.21 637	0.13 577	0.13 579

aanet-new-70k	0.07 6	0.06 92	0.09 103	0.17 281	0.06 25	0.08 71	0.12 102	0.11 51	0.10 61	0.07 66	0.07 57	0.07 118	0.06 65	0.10 112	0.07 1	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.03 1

aanet-new-40k	0.07 6	0.08 326	0.08 35	0.17 281	0.07 119	0.08 71	0.13 168	0.10 25	0.10 61	0.07 66	0.09 152	0.06 39	0.05 17	0.08 21	0.07 1	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 47

aanet-new-36k	0.08 70	0.07 193	0.10 161	0.17 281	0.06 25	0.09 129	0.13 168	0.12 77	0.14 200	0.08 118	0.08 114	0.06 39	0.05 17	0.09 55	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.03 1

aanet-new-34k	0.08 70	0.06 92	0.09 103	0.17 281	0.05 2	0.08 71	0.13 168	0.12 77	0.13 172	0.09 168	0.08 114	0.07 118	0.05 17	0.10 112	0.09 90	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.03 1

aanet-new-24k	0.08 70	0.08 326	0.08 35	0.17 281	0.06 25	0.07 32	0.12 102	0.10 25	0.11 93	0.09 168	0.09 152	0.06 39	0.07 169	0.09 55	0.07 1	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 47

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 70	0.06 92	0.08 35	0.17 281	0.06 25	0.07 32	0.14 237	0.13 105	0.16 260	0.05 2	0.10 184	0.06 39	0.06 65	0.08 21	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.04 47

IGEV_i1	0.12 349	0.08 326	0.12 271	0.17 281	0.08 203	0.19 493	0.15 320	0.19 309	0.23 411	0.18 445	0.18 365	0.16 389	0.12 354	0.17 450	0.14 406	0.06 160	0.05 235	0.06 178	0.05 185	0.06 275	0.06 284

Selective-IGEV-i32	0.07 6	0.06 92	0.09 103	0.17 281	0.06 25	0.08 71	0.12 102	0.13 105	0.08 19	0.08 118	0.07 57	0.06 39	0.04 1	0.10 112	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.03 1

MSAF-DinoV2	0.23 573	0.11 500	0.25 559	0.17 281	0.10 437	0.28 602	0.17 417	0.38 609	0.56 632	0.21 499	0.27 500	0.47 640	0.28 594	0.36 623	0.40 647	0.09 462	0.06 404	0.07 293	0.09 491	0.12 561	0.11 543

3w_stereo	0.08 70	0.09 406	0.10 161	0.17 281	0.07 119	0.08 71	0.11 67	0.20 327	0.13 172	0.06 21	0.07 57	0.05 4	0.06 65	0.08 21	0.09 90	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.03 1

111111	0.07 6	0.05 29	0.10 161	0.17 281	0.06 25	0.05 3	0.10 33	0.11 51	0.10 61	0.06 21	0.06 19	0.07 118	0.05 17	0.08 21	0.09 90	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.07 356	0.06 284

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 29	0.08 35	0.17 281	0.05 2	0.07 32	0.11 67	0.09 17	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 39	0.05 17	0.09 55	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.04 45	0.05 184

MLG-Stereo	0.07 6	0.05 29	0.09 103	0.17 281	0.05 2	0.07 32	0.11 67	0.08 10	0.05 3	0.05 2	0.04 1	0.06 39	0.05 17	0.10 112	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.04 45	0.05 184

coex_refinement	0.14 410	0.07 193	0.12 271	0.17 281	0.10 437	0.16 430	0.15 320	0.27 463	0.29 498	0.18 445	0.21 409	0.22 476	0.17 487	0.16 410	0.19 507	0.08 404	0.05 235	0.06 178	0.06 269	0.09 486	0.08 441

G2L-Stereo	0.14 410	0.07 193	0.13 311	0.17 281	0.09 322	0.13 333	0.12 102	0.27 463	0.22 401	0.17 412	0.27 500	0.21 458	0.13 387	0.18 469	0.18 492	0.09 462	0.08 508	0.08 383	0.07 370	0.07 356	0.07 371

mms	0.09 159	0.07 193	0.08 35	0.17 281	0.08 203	0.11 236	0.15 320	0.12 77	0.11 93	0.09 168	0.09 152	0.08 170	0.06 65	0.11 182	0.12 333	0.05 48	0.04 24	0.07 293	0.05 185	0.04 45	0.04 47

ours_stereo	0.09 159	0.07 193	0.09 103	0.17 281	0.08 203	0.11 236	0.16 384	0.11 51	0.12 130	0.08 118	0.10 184	0.08 170	0.06 65	0.12 273	0.12 333	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 185	0.04 45	0.04 47

rvit_0105_6	0.14 410	0.09 406	0.18 493	0.17 281	0.10 437	0.10 186	0.17 417	0.19 309	0.26 461	0.12 289	0.18 365	0.17 407	0.13 387	0.18 469	0.13 369	0.15 607	0.11 578	0.12 569	0.10 530	0.09 486	0.06 284

rvit_0105_5	0.14 410	0.10 474	0.14 357	0.17 281	0.09 322	0.14 377	0.23 576	0.24 414	0.27 474	0.14 344	0.15 302	0.18 422	0.13 387	0.17 450	0.14 406	0.14 603	0.11 578	0.10 517	0.11 562	0.08 423	0.07 371

rvit_0105_4	0.15 452	0.09 406	0.17 459	0.17 281	0.10 437	0.12 290	0.20 533	0.23 388	0.27 474	0.14 344	0.20 391	0.17 407	0.14 420	0.17 450	0.13 369	0.15 607	0.11 578	0.11 547	0.10 530	0.09 486	0.06 284

RSM++	0.08 70	0.06 92	0.09 103	0.17 281	0.07 119	0.09 129	0.12 102	0.11 51	0.11 93	0.08 118	0.06 19	0.07 118	0.05 17	0.10 112	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 185	0.05 156	0.03 1

RSM	0.08 70	0.06 92	0.09 103	0.17 281	0.07 119	0.08 71	0.12 102	0.12 77	0.10 61	0.08 118	0.07 57	0.06 39	0.05 17	0.11 182	0.09 90	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 47

test_sample6	0.14 410	0.09 406	0.14 357	0.17 281	0.08 203	0.17 454	0.19 512	0.26 449	0.18 313	0.18 445	0.28 511	0.19 432	0.15 440	0.15 381	0.13 369	0.08 404	0.05 235	0.08 383	0.07 370	0.08 423	0.08 441

MyStereo07	0.10 228	0.07 193	0.10 161	0.17 281	0.09 322	0.14 377	0.17 417	0.15 172	0.15 226	0.09 168	0.06 19	0.06 39	0.07 169	0.12 273	0.09 90	0.06 160	0.05 235	0.08 383	0.07 370	0.06 275	0.06 284

MyStereo06	0.10 228	0.07 193	0.12 271	0.17 281	0.09 322	0.13 333	0.18 466	0.19 309	0.12 130	0.13 321	0.08 114	0.07 118	0.07 169	0.11 182	0.09 90	0.06 160	0.05 235	0.08 383	0.07 370	0.06 275	0.06 284

MyStereo05	0.13 377	0.07 193	0.10 161	0.17 281	0.09 322	0.13 333	0.18 466	0.28 488	0.35 550	0.17 412	0.14 289	0.15 367	0.11 321	0.15 381	0.13 369	0.06 160	0.05 235	0.08 383	0.07 370	0.06 275	0.06 284

MyStereo04	0.13 377	0.07 193	0.10 161	0.17 281	0.09 322	0.14 377	0.17 417	0.29 507	0.38 567	0.17 412	0.14 289	0.16 389	0.11 321	0.15 381	0.13 369	0.06 160	0.05 235	0.08 383	0.07 370	0.06 275	0.06 284

CoDeX	0.12 349	0.07 193	0.13 311	0.17 281	0.08 203	0.12 290	0.16 384	0.23 388	0.27 474	0.13 321	0.17 339	0.15 367	0.12 354	0.14 362	0.11 263	0.07 329	0.05 235	0.07 293	0.06 269	0.06 275	0.05 184

ACVNet-DCA	0.10 228	0.08 326	0.13 311	0.17 281	0.09 322	0.13 333	0.15 320	0.24 414	0.16 260	0.09 168	0.09 152	0.06 39	0.06 65	0.10 112	0.07 1	0.06 160	0.05 235	0.06 178	0.05 185	0.07 356	0.07 371

xx1	0.11 271	0.08 326	0.13 311	0.17 281	0.09 322	0.13 333	0.15 320	0.16 209	0.18 313	0.09 168	0.09 152	0.16 389	0.16 461	0.10 112	0.07 1	0.06 160	0.05 235	0.08 383	0.08 445	0.07 356	0.07 371

1test111	0.11 271	0.08 326	0.13 311	0.17 281	0.09 322	0.13 333	0.15 320	0.24 414	0.16 260	0.09 168	0.09 152	0.06 39	0.06 65	0.15 381	0.16 462	0.06 160	0.05 235	0.06 178	0.05 185	0.07 356	0.07 371

cc1	0.10 228	0.08 326	0.13 311	0.17 281	0.09 322	0.13 333	0.15 320	0.16 209	0.18 313	0.09 168	0.09 152	0.06 39	0.06 65	0.10 112	0.07 1	0.06 160	0.05 235	0.06 178	0.05 185	0.06 275	0.06 284

mmm	0.14 410	0.08 326	0.18 493	0.17 281	0.09 322	0.17 454	0.18 466	0.21 345	0.16 260	0.16 398	0.23 431	0.21 458	0.16 461	0.16 410	0.17 479	0.08 404	0.05 235	0.08 383	0.08 445	0.08 423	0.07 371

tt1	0.10 228	0.08 326	0.13 311	0.17 281	0.09 322	0.13 333	0.15 320	0.15 172	0.19 341	0.09 168	0.08 114	0.06 39	0.06 65	0.10 112	0.08 23	0.06 160	0.05 235	0.06 178	0.05 185	0.06 275	0.06 284

MaDis-Stereo	0.09 159	0.09 406	0.08 35	0.17 281	0.09 322	0.14 377	0.11 67	0.16 209	0.16 260	0.09 168	0.11 235	0.06 39	0.06 65	0.09 55	0.13 369	0.07 329	0.06 404	0.08 383	0.05 185	0.05 156	0.04 47

PCWNet_CMD	0.14 410	0.08 326	0.15 392	0.17 281	0.09 322	0.14 377	0.14 237	0.29 507	0.36 555	0.14 344	0.20 391	0.21 458	0.13 387	0.17 450	0.14 406	0.07 329	0.05 235	0.07 293	0.07 370	0.07 356	0.07 371

HH	0.09 159	0.06 92	0.13 311	0.17 281	0.08 203	0.11 236	0.16 384	0.15 172	0.10 61	0.08 118	0.10 184	0.08 170	0.07 169	0.10 112	0.09 90	0.06 160	0.04 24	0.06 178	0.05 185	0.05 156	0.04 47

HanStereo	0.09 159	0.06 92	0.13 311	0.17 281	0.08 203	0.11 236	0.16 384	0.15 172	0.10 61	0.08 118	0.10 184	0.08 170	0.07 169	0.10 112	0.09 90	0.06 160	0.04 24	0.06 178	0.05 185	0.05 156	0.04 47

CAS	0.08 70	0.04 1	0.07 8	0.17 281	0.08 203	0.10 186	0.13 168	0.12 77	0.09 42	0.09 168	0.10 184	0.08 170	0.06 65	0.09 55	0.09 90	0.08 404	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.05 156	0.04 47

anonymousdsp	0.09 159	0.07 193	0.11 222	0.17 281	0.09 322	0.11 236	0.15 320	0.16 209	0.12 130	0.10 211	0.06 19	0.06 39	0.06 65	0.11 182	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 185	0.05 156	0.06 284

CBFPSM	0.15 452	0.07 193	0.27 570	0.17 281	0.09 322	0.13 333	0.15 320	0.22 369	0.23 411	0.20 483	0.27 500	0.23 493	0.16 461	0.16 410	0.19 507	0.06 160	0.06 404	0.06 178	0.07 370	0.07 356	0.07 371

Selective-IGEV	0.07 6	0.06 92	0.09 103	0.17 281	0.06 25	0.08 71	0.12 102	0.13 105	0.08 19	0.08 118	0.07 57	0.06 39	0.04 1	0.10 112	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.03 1

ToySt	0.17 501	0.11 500	0.19 517	0.17 281	0.11 493	0.16 430	0.26 612	0.24 414	0.33 525	0.19 461	0.24 443	0.26 525	0.24 562	0.19 494	0.21 530	0.07 329	0.08 508	0.09 469	0.10 530	0.09 486	0.08 441

ProNet	0.09 159	0.07 193	0.11 222	0.17 281	0.08 203	0.11 236	0.15 320	0.15 172	0.12 130	0.10 211	0.06 19	0.07 118	0.06 65	0.11 182	0.09 90	0.05 48	0.05 235	0.06 178	0.05 185	0.04 45	0.06 284

ssnet_v2	0.17 501	0.10 474	0.18 493	0.17 281	0.11 493	0.21 524	0.22 564	0.34 571	0.25 448	0.23 529	0.23 431	0.27 532	0.19 520	0.22 548	0.21 530	0.11 537	0.10 564	0.09 469	0.09 491	0.08 423	0.08 441

MC-Stereo	0.09 159	0.07 193	0.09 103	0.17 281	0.06 25	0.10 186	0.14 237	0.12 77	0.11 93	0.09 168	0.12 255	0.09 210	0.06 65	0.11 182	0.10 184	0.06 160	0.04 24	0.06 178	0.05 185	0.04 45	0.04 47

IER	0.14 410	0.08 326	0.13 311	0.17 281	0.09 322	0.14 377	0.16 384	0.26 449	0.27 474	0.18 445	0.26 482	0.17 407	0.20 532	0.17 450	0.14 406	0.08 404	0.05 235	0.07 293	0.06 269	0.08 423	0.07 371

CRFU-Net	0.16 479	0.08 326	0.15 392	0.17 281	0.09 322	0.20 513	0.14 237	0.27 463	0.21 379	0.28 579	0.28 511	0.29 550	0.18 501	0.19 494	0.18 492	0.09 462	0.09 541	0.07 293	0.07 370	0.08 423	0.09 487

NINENet	0.16 479	0.10 474	0.16 435	0.17 281	0.11 493	0.20 513	0.14 237	0.41 623	0.37 561	0.18 445	0.21 409	0.16 389	0.14 420	0.16 410	0.14 406	0.08 404	0.08 508	0.10 517	0.07 370	0.10 522	0.09 487

IGEV-Stereo	0.09 159	0.07 193	0.11 222	0.17 281	0.09 322	0.11 236	0.15 320	0.16 209	0.12 130	0.10 211	0.06 19	0.06 39	0.06 65	0.11 182	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 185	0.05 156	0.06 284
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmg	0.14 410	0.09 406	0.14 357	0.17 281	0.10 437	0.15 402	0.17 417	0.29 507	0.20 364	0.17 412	0.21 409	0.25 515	0.16 461	0.16 410	0.14 406	0.08 404	0.07 475	0.08 383	0.08 445	0.07 356	0.07 371

CSP-Net	0.16 479	0.09 406	0.14 357	0.17 281	0.09 322	0.19 493	0.18 466	0.25 435	0.33 525	0.26 559	0.31 537	0.25 515	0.16 461	0.21 530	0.19 507	0.09 462	0.06 404	0.07 293	0.07 370	0.08 423	0.08 441

CIPLG	0.11 271	0.08 326	0.15 392	0.17 281	0.08 203	0.13 333	0.15 320	0.17 246	0.16 260	0.14 344	0.11 235	0.16 389	0.10 282	0.17 450	0.12 333	0.07 329	0.05 235	0.06 178	0.06 269	0.05 156	0.06 284

dad	0.18 517	0.20 612	0.21 532	0.17 281	0.11 493	0.20 513	0.19 512	0.21 345	0.28 490	0.30 595	0.24 443	0.30 560	0.13 387	0.19 494	0.17 479	0.18 630	0.09 541	0.11 547	0.09 491	0.11 544	0.07 371

IPLG	0.11 271	0.08 326	0.15 392	0.17 281	0.08 203	0.11 236	0.14 237	0.20 327	0.15 226	0.13 321	0.18 365	0.07 118	0.07 169	0.14 362	0.14 406	0.06 160	0.04 24	0.06 178	0.05 185	0.04 45	0.04 47

IPLGR_C	0.11 271	0.08 326	0.15 392	0.17 281	0.08 203	0.12 290	0.15 320	0.17 246	0.15 226	0.14 344	0.11 235	0.16 389	0.10 282	0.16 410	0.12 333	0.07 329	0.05 235	0.06 178	0.06 269	0.05 156	0.06 284

MIPNet	0.11 271	0.08 326	0.15 392	0.17 281	0.09 322	0.12 290	0.14 237	0.21 345	0.25 448	0.12 289	0.10 184	0.09 210	0.07 169	0.13 330	0.13 369	0.06 160	0.04 24	0.06 178	0.05 185	0.04 45	0.04 47

ACRE	0.11 271	0.08 326	0.15 392	0.17 281	0.08 203	0.13 333	0.15 320	0.17 246	0.14 200	0.14 344	0.11 235	0.16 389	0.10 282	0.16 410	0.12 333	0.07 329	0.05 235	0.06 178	0.06 269	0.05 156	0.06 284

SACVNet	0.19 529	0.12 519	0.15 392	0.17 281	0.13 551	0.22 538	0.18 466	0.31 537	0.31 514	0.24 541	0.31 537	0.30 560	0.23 553	0.23 556	0.17 479	0.11 537	0.08 508	0.10 517	0.10 530	0.12 561	0.14 595

GANet-ADL	0.13 377	0.07 193	0.15 392	0.17 281	0.10 437	0.19 493	0.15 320	0.30 520	0.21 379	0.13 321	0.18 365	0.19 432	0.13 387	0.16 410	0.14 406	0.08 404	0.06 404	0.06 178	0.05 185	0.07 356	0.08 441

ADLNet2	0.16 479	0.09 406	0.14 357	0.17 281	0.09 322	0.20 513	0.16 384	0.32 542	0.39 572	0.17 412	0.20 391	0.20 449	0.19 520	0.21 530	0.23 554	0.08 404	0.07 475	0.07 293	0.07 370	0.09 486	0.07 371

IIG-Stereo	0.11 271	0.06 92	0.13 311	0.17 281	0.08 203	0.11 236	0.12 102	0.22 369	0.18 313	0.14 344	0.17 339	0.12 298	0.13 387	0.12 273	0.13 369	0.06 160	0.05 235	0.07 293	0.06 269	0.06 275	0.05 184

NF-Stereo	0.11 271	0.07 193	0.13 311	0.17 281	0.09 322	0.10 186	0.13 168	0.23 388	0.19 341	0.12 289	0.17 339	0.12 298	0.12 354	0.11 182	0.11 263	0.06 160	0.04 24	0.07 293	0.06 269	0.07 356	0.12 564

OCTAStereo	0.11 271	0.07 193	0.14 357	0.17 281	0.09 322	0.10 186	0.13 168	0.23 388	0.19 341	0.12 289	0.17 339	0.12 298	0.12 354	0.11 182	0.11 263	0.06 160	0.04 24	0.07 293	0.06 269	0.07 356	0.11 543

PSM-softLoss	0.12 349	0.07 193	0.15 392	0.17 281	0.09 322	0.08 71	0.12 102	0.24 414	0.17 295	0.15 369	0.19 381	0.13 323	0.11 321	0.11 182	0.11 263	0.07 329	0.05 235	0.08 383	0.07 370	0.07 356	0.12 564

KMStereo	0.12 349	0.07 193	0.15 392	0.17 281	0.09 322	0.08 71	0.12 102	0.24 414	0.17 295	0.15 369	0.19 381	0.13 323	0.11 321	0.11 182	0.11 263	0.07 329	0.05 235	0.08 383	0.07 370	0.07 356	0.12 564

ASMatch	0.11 271	0.06 92	0.13 311	0.17 281	0.10 437	0.08 71	0.14 237	0.18 276	0.16 260	0.12 289	0.16 319	0.16 389	0.11 321	0.13 330	0.11 263	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.06 269	0.04 45	0.09 487

RE-Stereo	0.11 271	0.07 193	0.13 311	0.17 281	0.09 322	0.10 186	0.13 168	0.23 388	0.19 341	0.12 289	0.17 339	0.12 298	0.12 354	0.11 182	0.11 263	0.06 160	0.04 24	0.07 293	0.06 269	0.07 356	0.11 543

Pruner-Stereo	0.11 271	0.07 193	0.12 271	0.17 281	0.09 322	0.06 11	0.12 102	0.18 276	0.17 295	0.14 344	0.19 381	0.13 323	0.10 282	0.11 182	0.11 263	0.06 160	0.04 24	0.07 293	0.06 269	0.06 275	0.08 441

TVStereo	0.11 271	0.07 193	0.13 311	0.17 281	0.09 322	0.10 186	0.13 168	0.23 388	0.19 341	0.12 289	0.17 339	0.12 298	0.12 354	0.11 182	0.11 263	0.06 160	0.04 24	0.07 293	0.06 269	0.07 356	0.11 543

RAFT-345	0.11 271	0.07 193	0.16 435	0.17 281	0.08 203	0.08 71	0.12 102	0.16 209	0.10 61	0.11 253	0.34 562	0.09 210	0.10 282	0.11 182	0.12 333	0.05 48	0.05 235	0.07 293	0.06 269	0.04 45	0.05 184

rafts_anoy	0.11 271	0.06 92	0.10 161	0.17 281	0.08 203	0.10 186	0.14 237	0.18 276	0.14 200	0.13 321	0.13 276	0.12 298	0.11 321	0.11 182	0.13 369	0.07 329	0.05 235	0.09 469	0.11 562	0.07 356	0.06 284

iRaftStereo_RVC	0.10 228	0.07 193	0.10 161	0.17 281	0.09 322	0.11 236	0.17 417	0.18 276	0.12 130	0.09 168	0.11 235	0.10 242	0.07 169	0.11 182	0.10 184	0.05 48	0.04 24	0.08 383	0.08 445	0.04 45	0.04 47

raftrobust	0.09 159	0.06 92	0.11 222	0.17 281	0.08 203	0.09 129	0.10 33	0.18 276	0.16 260	0.10 211	0.09 152	0.12 298	0.08 221	0.12 273	0.10 184	0.08 404	0.05 235	0.06 178	0.05 185	0.05 156	0.06 284

RALAANet	0.11 271	0.08 326	0.10 161	0.17 281	0.09 322	0.14 377	0.10 33	0.20 327	0.16 260	0.14 344	0.13 276	0.16 389	0.09 253	0.12 273	0.12 333	0.06 160	0.05 235	0.08 383	0.07 370	0.06 275	0.04 47

XX-Stereo	0.09 159	0.05 29	0.09 103	0.17 281	0.09 322	0.15 402	0.12 102	0.21 345	0.10 61	0.10 211	0.14 289	0.07 118	0.06 65	0.13 330	0.08 23	0.06 160	0.05 235	0.06 178	0.06 269	0.04 45	0.04 47

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 159	0.06 92	0.10 161	0.17 281	0.07 119	0.10 186	0.15 320	0.17 246	0.15 226	0.10 211	0.10 184	0.08 170	0.09 253	0.12 273	0.10 184	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.06 269	0.04 45	0.03 1

AFF-stereo	0.09 159	0.07 193	0.10 161	0.17 281	0.07 119	0.10 186	0.15 320	0.18 276	0.10 61	0.10 211	0.11 235	0.09 210	0.10 282	0.12 273	0.10 184	0.05 48	0.04 24	0.07 293	0.07 370	0.04 45	0.04 47

SFCPSM	0.13 377	0.07 193	0.15 392	0.17 281	0.09 322	0.15 402	0.16 384	0.28 488	0.27 474	0.14 344	0.18 365	0.12 298	0.13 387	0.14 362	0.11 263	0.08 404	0.05 235	0.07 293	0.07 370	0.07 356	0.06 284

psmorigin	0.25 591	0.16 579	0.35 607	0.17 281	0.13 551	0.24 562	0.14 237	0.34 571	0.34 536	0.41 632	0.55 635	0.41 624	0.38 633	0.35 619	0.28 601	0.11 537	0.15 622	0.11 547	0.11 562	0.12 561	0.17 627

HGLStereo	0.17 501	0.09 406	0.19 517	0.17 281	0.12 525	0.18 470	0.18 466	0.31 537	0.33 525	0.22 514	0.33 552	0.24 502	0.18 501	0.20 512	0.21 530	0.10 503	0.09 541	0.07 293	0.07 370	0.09 486	0.10 517

DIP-Stereo	0.11 271	0.08 326	0.15 392	0.17 281	0.09 322	0.13 333	0.09 20	0.16 209	0.16 260	0.12 289	0.16 319	0.14 342	0.12 354	0.16 410	0.14 406	0.06 160	0.05 235	0.06 178	0.05 185	0.05 156	0.07 371
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.10 228	0.06 92	0.11 222	0.17 281	0.08 203	0.11 236	0.14 237	0.24 414	0.11 93	0.12 289	0.19 381	0.11 274	0.08 221	0.10 112	0.11 263	0.07 329	0.05 235	0.06 178	0.05 185	0.05 156	0.05 184

RAFT-Stereo	0.10 228	0.06 92	0.11 222	0.17 281	0.08 203	0.11 236	0.14 237	0.24 414	0.11 93	0.12 289	0.19 381	0.11 274	0.08 221	0.10 112	0.11 263	0.07 329	0.05 235	0.06 178	0.05 185	0.05 156	0.05 184
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.14 410	0.08 326	0.15 392	0.17 281	0.09 322	0.14 377	0.14 237	0.29 507	0.36 555	0.14 344	0.20 391	0.21 458	0.13 387	0.18 469	0.14 406	0.07 329	0.05 235	0.07 293	0.07 370	0.07 356	0.07 371

CFNet	0.15 452	0.11 500	0.17 459	0.17 281	0.08 203	0.19 493	0.10 33	0.29 507	0.26 461	0.19 461	0.24 443	0.24 502	0.18 501	0.18 469	0.15 443	0.08 404	0.06 404	0.09 469	0.10 530	0.08 423	0.07 371

NVstereo2D	0.19 529	0.11 500	0.16 435	0.17 281	0.16 603	0.28 602	0.23 576	0.44 638	0.42 585	0.15 369	0.28 511	0.25 515	0.19 520	0.23 556	0.18 492	0.09 462	0.06 404	0.10 517	0.08 445	0.15 606	0.10 517

DeepPruner_ROB	0.16 479	0.11 500	0.16 435	0.17 281	0.10 437	0.17 454	0.15 320	0.32 542	0.21 379	0.19 461	0.21 409	0.22 476	0.19 520	0.21 530	0.16 462	0.13 582	0.09 541	0.09 469	0.10 530	0.11 544	0.11 543

DISCO	0.20 538	0.09 406	0.22 542	0.17 281	0.10 437	0.25 571	0.18 466	0.28 488	0.45 600	0.23 529	0.32 546	0.34 593	0.26 578	0.29 595	0.29 610	0.08 404	0.06 404	0.07 293	0.07 370	0.09 486	0.10 517

WCMA_ROB	0.24 584	0.11 500	0.24 556	0.17 281	0.14 570	0.34 619	0.16 384	0.33 556	0.33 525	0.39 625	0.54 634	0.40 621	0.35 626	0.35 619	0.26 587	0.12 563	0.12 594	0.12 569	0.11 562	0.14 594	0.14 595

aanet-new-60k	0.08 70	0.07 193	0.08 35	0.18 371	0.06 25	0.07 32	0.10 33	0.09 17	0.14 200	0.07 66	0.07 57	0.06 39	0.07 169	0.11 182	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.03 1

aanet-new-32k	0.08 70	0.07 193	0.09 103	0.18 371	0.06 25	0.10 186	0.11 67	0.10 25	0.09 42	0.07 66	0.07 57	0.07 118	0.06 65	0.11 182	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 47

aanet-new-30k	0.08 70	0.07 193	0.09 103	0.18 371	0.06 25	0.10 186	0.11 67	0.10 25	0.09 42	0.07 66	0.07 57	0.07 118	0.06 65	0.11 182	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 47

aanet-new-28k	0.08 70	0.07 193	0.09 103	0.18 371	0.06 25	0.08 71	0.12 102	0.10 25	0.09 42	0.09 168	0.08 114	0.08 170	0.06 65	0.12 273	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 47

aanet-new-22k	0.08 70	0.06 92	0.10 161	0.18 371	0.06 25	0.08 71	0.11 67	0.14 134	0.12 130	0.09 168	0.09 152	0.08 170	0.06 65	0.10 112	0.08 23	0.04 6	0.05 235	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.04 47

aanet-new-16k	0.08 70	0.08 326	0.08 35	0.18 371	0.06 25	0.07 32	0.10 33	0.13 105	0.13 172	0.08 118	0.07 57	0.07 118	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 47

aanet-new	0.09 159	0.09 406	0.10 161	0.18 371	0.08 203	0.10 186	0.12 102	0.15 172	0.13 172	0.08 118	0.08 114	0.05 4	0.07 169	0.10 112	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.06 275	0.04 47

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 70	0.08 326	0.09 103	0.18 371	0.07 119	0.11 236	0.14 237	0.13 105	0.11 93	0.08 118	0.11 235	0.07 118	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 47

Hybrid-DGEV-03	0.11 271	0.06 92	0.09 103	0.18 371	0.08 203	0.16 430	0.14 237	0.15 172	0.14 200	0.13 321	0.17 339	0.12 298	0.09 253	0.13 330	0.11 263	0.06 160	0.04 24	0.08 383	0.06 269	0.05 156	0.04 47

Hybrid-DGEV-2	0.11 271	0.06 92	0.12 271	0.18 371	0.09 322	0.09 129	0.13 168	0.29 507	0.30 504	0.11 253	0.12 255	0.10 242	0.13 387	0.12 273	0.10 184	0.06 160	0.05 235	0.07 293	0.07 370	0.05 156	0.05 184

BridgeDepth	0.07 6	0.07 193	0.08 35	0.18 371	0.06 25	0.07 32	0.11 67	0.10 25	0.06 6	0.04 1	0.07 57	0.10 242	0.09 253	0.08 21	0.08 23	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 49	0.03 1	0.03 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
AdaDepth	0.07 6	0.06 92	0.07 8	0.18 371	0.06 25	0.11 236	0.11 67	0.10 25	0.08 19	0.06 21	0.05 7	0.07 118	0.06 65	0.09 55	0.10 184	0.04 6	0.05 235	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 47

DFGA-Net	0.13 377	0.11 500	0.19 517	0.18 371	0.10 437	0.13 333	0.13 168	0.23 388	0.25 448	0.16 398	0.16 319	0.13 323	0.12 354	0.17 450	0.15 443	0.07 329	0.05 235	0.08 383	0.07 370	0.05 156	0.05 184

LG-Stereo	0.08 70	0.08 326	0.10 161	0.18 371	0.07 119	0.10 186	0.17 417	0.11 51	0.08 19	0.06 21	0.08 114	0.06 39	0.07 169	0.09 55	0.09 90	0.04 6	0.05 235	0.07 293	0.07 370	0.04 45	0.04 47

MM-Stereo_test3	0.10 228	0.07 193	0.07 8	0.18 371	0.07 119	0.12 290	0.19 512	0.24 414	0.19 341	0.06 21	0.10 184	0.08 170	0.06 65	0.11 182	0.09 90	0.06 160	0.06 404	0.07 293	0.05 185	0.05 156	0.04 47

MM-Stereo_test1	0.10 228	0.07 193	0.09 103	0.18 371	0.07 119	0.12 290	0.18 466	0.21 345	0.20 364	0.09 168	0.11 235	0.08 170	0.06 65	0.10 112	0.10 184	0.06 160	0.05 235	0.07 293	0.06 269	0.05 156	0.04 47

HART	0.08 70	0.07 193	0.09 103	0.18 371	0.07 119	0.10 186	0.16 384	0.13 105	0.11 93	0.09 168	0.10 184	0.08 170	0.05 17	0.10 112	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.04 49	0.05 156	0.04 47

tg	0.10 228	0.06 92	0.10 161	0.18 371	0.08 203	0.11 236	0.16 384	0.20 327	0.12 130	0.08 118	0.11 235	0.11 274	0.07 169	0.11 182	0.10 184	0.05 48	0.04 24	0.08 383	0.08 445	0.04 45	0.04 47

rvit_stereo_0081_aga	0.12 349	0.09 406	0.15 392	0.18 371	0.10 437	0.14 377	0.14 237	0.14 134	0.19 341	0.10 211	0.18 365	0.16 389	0.09 253	0.12 273	0.10 184	0.10 503	0.06 404	0.08 383	0.07 370	0.07 356	0.06 284

ACV-stereo	0.15 452	0.10 474	0.29 582	0.18 371	0.12 525	0.15 402	0.13 168	0.23 388	0.21 379	0.19 461	0.23 431	0.22 476	0.15 440	0.23 556	0.17 479	0.08 404	0.07 475	0.07 293	0.07 370	0.08 423	0.07 371

IGEV-Stereo++	0.07 6	0.06 92	0.08 35	0.18 371	0.06 25	0.05 3	0.10 33	0.11 51	0.11 93	0.06 21	0.07 57	0.07 118	0.06 65	0.09 55	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 47

AIO-Stereo	0.08 70	0.06 92	0.10 161	0.18 371	0.06 25	0.09 129	0.11 67	0.16 209	0.09 42	0.09 168	0.08 114	0.07 118	0.05 17	0.11 182	0.08 23	0.05 48	0.05 235	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 47

H2IRNET	0.10 228	0.09 406	0.10 161	0.18 371	0.09 322	0.12 290	0.15 320	0.14 134	0.21 379	0.10 211	0.10 184	0.10 242	0.11 321	0.10 112	0.10 184	0.06 160	0.04 24	0.08 383	0.08 445	0.06 275	0.05 184

IGEV++	0.08 70	0.06 92	0.09 103	0.18 371	0.07 119	0.10 186	0.13 168	0.10 25	0.10 61	0.08 118	0.08 114	0.06 39	0.05 17	0.13 330	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 47

1111x	0.16 479	0.09 406	0.13 311	0.18 371	0.08 203	0.18 470	0.25 603	0.32 542	0.25 448	0.17 412	0.24 443	0.27 532	0.15 440	0.14 362	0.24 566	0.07 329	0.07 475	0.08 383	0.09 491	0.07 356	0.07 371

UniTT-Stereo	0.09 159	0.07 193	0.08 35	0.18 371	0.08 203	0.13 333	0.11 67	0.12 77	0.11 93	0.10 211	0.12 255	0.05 4	0.06 65	0.09 55	0.10 184	0.07 329	0.06 404	0.05 43	0.05 185	0.06 275	0.05 184

GCAP-Stereo	0.09 159	0.07 193	0.13 311	0.18 371	0.06 25	0.11 236	0.07 3	0.14 134	0.12 130	0.09 168	0.10 184	0.07 118	0.09 253	0.13 330	0.10 184	0.06 160	0.05 235	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.05 184

LL-Strereo2	0.11 271	0.10 474	0.16 435	0.18 371	0.08 203	0.15 402	0.09 20	0.17 246	0.14 200	0.14 344	0.11 235	0.09 210	0.07 169	0.16 410	0.10 184	0.05 48	0.05 235	0.11 547	0.07 370	0.06 275	0.05 184

4D-IteraStereo	0.10 228	0.07 193	0.10 161	0.18 371	0.07 119	0.09 129	0.15 320	0.18 276	0.15 226	0.10 211	0.11 235	0.10 242	0.07 169	0.12 273	0.09 90	0.05 48	0.03 1	0.08 383	0.07 370	0.06 275	0.05 184

coex-ft	3.24 687	0.35 651	57.83 718	0.18 371	0.13 551	0.27 592	0.23 576	0.28 488	0.72 660	1.89 691	0.70 656	0.43 628	0.47 650	0.29 595	0.43 652	0.09 462	0.09 541	0.12 569	0.09 491	0.14 594	0.14 595

gwcnet-sp	0.14 410	0.07 193	0.13 311	0.18 371	0.09 322	0.16 430	0.18 466	0.24 414	0.24 423	0.19 461	0.24 443	0.15 367	0.16 461	0.16 410	0.15 443	0.08 404	0.07 475	0.07 293	0.08 445	0.08 423	0.07 371

scenet	0.14 410	0.07 193	0.13 311	0.18 371	0.09 322	0.16 430	0.18 466	0.24 414	0.24 423	0.19 461	0.24 443	0.15 367	0.16 461	0.16 410	0.15 443	0.08 404	0.07 475	0.07 293	0.08 445	0.08 423	0.07 371

anonymousa	0.13 377	0.07 193	0.14 357	0.18 371	0.09 322	0.13 333	0.17 417	0.20 327	0.29 498	0.15 369	0.24 443	0.16 389	0.14 420	0.14 362	0.14 406	0.07 329	0.05 235	0.07 293	0.09 491	0.05 156	0.07 371

ssnet	0.14 410	0.07 193	0.13 311	0.18 371	0.09 322	0.16 430	0.18 466	0.24 414	0.24 423	0.19 461	0.24 443	0.15 367	0.16 461	0.16 410	0.15 443	0.08 404	0.07 475	0.07 293	0.08 445	0.08 423	0.07 371

raft_robust	0.13 377	0.10 474	0.07 8	0.18 371	0.08 203	0.13 333	0.24 587	0.29 507	0.34 536	0.20 483	0.20 391	0.15 367	0.10 282	0.11 182	0.12 333	0.05 48	0.05 235	0.07 293	0.07 370	0.05 156	0.04 47

Sa-1000	0.12 349	0.08 326	0.09 103	0.18 371	0.08 203	0.15 402	0.22 564	0.22 369	0.19 341	0.15 369	0.20 391	0.17 407	0.11 321	0.10 112	0.10 184	0.06 160	0.05 235	0.09 469	0.09 491	0.05 156	0.05 184

SA	0.13 377	0.09 406	0.09 103	0.18 371	0.08 203	0.12 290	0.24 587	0.23 388	0.19 341	0.17 412	0.27 500	0.15 367	0.11 321	0.11 182	0.11 263	0.05 48	0.05 235	0.09 469	0.08 445	0.05 156	0.05 184

UDGNet	0.14 410	0.13 546	0.17 459	0.18 371	0.10 437	0.12 290	0.16 384	0.21 345	0.27 474	0.20 483	0.20 391	0.17 407	0.13 387	0.16 410	0.14 406	0.10 503	0.06 404	0.09 469	0.07 370	0.07 356	0.07 371

GLC_STEREO	0.11 271	0.07 193	0.11 222	0.18 371	0.07 119	0.08 71	0.13 168	0.16 209	0.24 423	0.12 289	0.13 276	0.12 298	0.08 221	0.18 469	0.12 333	0.06 160	0.08 508	0.08 383	0.06 269	0.05 156	0.05 184

IPLGR	0.11 271	0.09 406	0.17 459	0.18 371	0.08 203	0.13 333	0.16 384	0.21 345	0.24 423	0.12 289	0.12 255	0.11 274	0.09 253	0.13 330	0.12 333	0.06 160	0.05 235	0.06 178	0.06 269	0.05 156	0.04 47

test-3	0.09 159	0.06 92	0.10 161	0.18 371	0.07 119	0.07 32	0.14 237	0.12 77	0.16 260	0.10 211	0.08 114	0.08 170	0.08 221	0.11 182	0.10 184	0.05 48	0.04 24	0.07 293	0.05 185	0.04 45	0.04 47

test_1	0.09 159	0.06 92	0.10 161	0.18 371	0.07 119	0.07 32	0.14 237	0.12 77	0.16 260	0.10 211	0.08 114	0.08 170	0.08 221	0.11 182	0.10 184	0.05 48	0.04 24	0.07 293	0.05 185	0.04 45	0.04 47

STrans-v2	0.10 228	0.07 193	0.13 311	0.18 371	0.08 203	0.10 186	0.14 237	0.22 369	0.11 93	0.11 253	0.15 302	0.12 298	0.10 282	0.11 182	0.12 333	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.06 269	0.05 156	0.05 184

TransformOpticalFlow	0.10 228	0.08 326	0.13 311	0.18 371	0.07 119	0.09 129	0.15 320	0.19 309	0.16 260	0.12 289	0.16 319	0.11 274	0.11 321	0.11 182	0.11 263	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.06 269	0.05 156	0.05 184

OMP-Stereo	0.11 271	0.07 193	0.14 357	0.18 371	0.08 203	0.09 129	0.12 102	0.21 345	0.21 379	0.13 321	0.14 289	0.11 274	0.12 354	0.11 182	0.13 369	0.06 160	0.05 235	0.07 293	0.06 269	0.05 156	0.04 47

NRIStereo	0.11 271	0.08 326	0.15 392	0.18 371	0.08 203	0.10 186	0.13 168	0.17 246	0.15 226	0.12 289	0.15 302	0.13 323	0.13 387	0.13 330	0.10 184	0.06 160	0.04 24	0.07 293	0.06 269	0.06 275	0.07 371

FTStereo	0.12 349	0.07 193	0.14 357	0.18 371	0.09 322	0.07 32	0.15 320	0.22 369	0.18 313	0.12 289	0.24 443	0.11 274	0.13 387	0.13 330	0.14 406	0.05 48	0.05 235	0.07 293	0.07 370	0.06 275	0.10 517

SST-Stereo	0.11 271	0.07 193	0.16 435	0.18 371	0.09 322	0.06 11	0.12 102	0.18 276	0.10 61	0.15 369	0.18 365	0.13 323	0.12 354	0.10 112	0.11 263	0.06 160	0.04 24	0.09 469	0.06 269	0.07 356	0.06 284

RAFT_R40	0.11 271	0.07 193	0.15 392	0.18 371	0.09 322	0.06 11	0.13 168	0.17 246	0.15 226	0.14 344	0.18 365	0.15 367	0.12 354	0.10 112	0.11 263	0.06 160	0.04 24	0.09 469	0.06 269	0.06 275	0.05 184

PFNet	0.12 349	0.06 92	0.17 459	0.18 371	0.08 203	0.09 129	0.15 320	0.26 449	0.20 364	0.16 398	0.16 319	0.14 342	0.12 354	0.13 330	0.11 263	0.06 160	0.04 24	0.07 293	0.06 269	0.05 156	0.05 184

DeepStereo_RVC	0.11 271	0.08 326	0.17 459	0.18 371	0.08 203	0.08 71	0.11 67	0.17 246	0.12 130	0.13 321	0.15 302	0.12 298	0.12 354	0.12 273	0.11 263	0.06 160	0.04 24	0.07 293	0.06 269	0.07 356	0.08 441

RAFT	0.13 377	0.09 406	0.11 222	0.18 371	0.08 203	0.15 402	0.23 576	0.21 345	0.20 364	0.21 499	0.21 409	0.18 422	0.13 387	0.17 450	0.10 184	0.06 160	0.07 475	0.10 517	0.09 491	0.06 275	0.05 184

GMM-Stereo	0.11 271	0.07 193	0.10 161	0.18 371	0.09 322	0.08 71	0.14 237	0.24 414	0.16 260	0.11 253	0.15 302	0.13 323	0.11 321	0.11 182	0.11 263	0.05 48	0.04 24	0.08 383	0.07 370	0.06 275	0.09 487

Prome-Stereo	0.11 271	0.07 193	0.11 222	0.18 371	0.09 322	0.12 290	0.14 237	0.23 388	0.13 172	0.13 321	0.16 319	0.13 323	0.08 221	0.12 273	0.10 184	0.05 48	0.05 235	0.07 293	0.06 269	0.06 275	0.10 517

pcwnet_v2	0.19 529	0.11 500	0.26 568	0.18 371	0.14 570	0.18 470	0.15 320	0.37 602	0.46 607	0.19 461	0.24 443	0.21 458	0.19 520	0.21 530	0.20 517	0.13 582	0.10 564	0.10 517	0.10 530	0.11 544	0.13 579

GMStereo	0.13 377	0.15 568	0.14 357	0.18 371	0.09 322	0.16 430	0.16 384	0.20 327	0.25 448	0.17 412	0.17 339	0.11 274	0.11 321	0.16 410	0.13 369	0.07 329	0.06 404	0.06 178	0.06 269	0.07 356	0.06 284
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
APVNet	0.23 573	0.12 519	0.20 522	0.18 371	0.14 570	0.32 613	0.31 643	0.40 618	0.33 525	0.27 566	0.40 593	0.30 560	0.29 599	0.27 579	0.25 574	0.11 537	0.12 594	0.11 547	0.14 602	0.12 561	0.13 579

aanetorigin	0.22 560	0.17 589	0.57 638	0.18 371	0.10 437	0.16 430	0.19 512	0.20 327	0.33 525	0.49 645	0.48 625	0.30 560	0.28 594	0.21 530	0.24 566	0.08 404	0.07 475	0.08 383	0.07 370	0.10 522	0.09 487

EDNetEfficient	0.30 621	0.24 628	1.18 679	0.18 371	0.10 437	0.20 513	0.20 533	0.21 345	0.61 642	0.74 665	0.56 637	0.30 560	0.40 639	0.23 556	0.32 628	0.09 462	0.07 475	0.08 383	0.07 370	0.11 544	0.10 517

GwcNet	0.20 538	0.14 561	0.20 522	0.18 371	0.12 525	0.25 571	0.20 533	0.36 593	0.45 600	0.20 483	0.33 552	0.33 588	0.21 540	0.22 548	0.25 574	0.11 537	0.09 541	0.09 469	0.09 491	0.09 486	0.10 517

ac_64	0.16 479	0.09 406	0.15 392	0.18 371	0.10 437	0.22 538	0.17 417	0.24 414	0.22 401	0.19 461	0.24 443	0.29 550	0.18 501	0.19 494	0.22 543	0.09 462	0.08 508	0.08 383	0.09 491	0.07 356	0.06 284

FADNet	0.21 552	0.23 625	0.37 610	0.18 371	0.17 615	0.25 571	0.13 168	0.32 542	0.32 520	0.23 529	0.25 469	0.27 532	0.21 540	0.19 494	0.16 462	0.13 582	0.15 622	0.12 569	0.15 618	0.17 626	0.18 631

BEATNet_4x	0.12 349	0.09 406	0.15 392	0.18 371	0.07 119	0.15 402	0.07 3	0.23 388	0.19 341	0.16 398	0.19 381	0.19 432	0.14 420	0.17 450	0.15 443	0.07 329	0.05 235	0.05 43	0.05 185	0.06 275	0.07 371

AANet_RVC	0.16 479	0.10 474	0.11 222	0.18 371	0.09 322	0.19 493	0.18 466	0.27 463	0.32 520	0.22 514	0.35 566	0.21 458	0.22 547	0.22 548	0.17 479	0.06 160	0.05 235	0.06 178	0.06 269	0.07 356	0.06 284

MLCV	0.13 377	0.08 326	0.17 459	0.18 371	0.06 25	0.16 430	0.17 417	0.19 309	0.22 401	0.19 461	0.25 469	0.17 407	0.13 387	0.15 381	0.14 406	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 47

DPSNet	0.28 614	0.16 579	0.33 598	0.18 371	0.13 551	0.55 652	0.42 662	0.52 653	0.68 655	0.29 589	0.38 582	0.39 615	0.30 610	0.32 607	0.23 554	0.11 537	0.10 564	0.11 547	0.08 445	0.20 635	0.16 618

MDST_ROB	0.22 560	0.10 474	0.18 493	0.18 371	0.11 493	0.40 639	0.19 512	0.44 638	0.42 585	0.40 628	0.40 593	0.29 550	0.21 540	0.27 579	0.19 507	0.11 537	0.10 564	0.14 597	0.11 562	0.10 522	0.08 441

DN-CSS_ROB	0.13 377	0.13 546	0.17 459	0.18 371	0.10 437	0.16 430	0.08 7	0.22 369	0.19 341	0.17 412	0.23 431	0.13 323	0.13 387	0.13 330	0.14 406	0.05 48	0.05 235	0.10 517	0.10 530	0.08 423	0.06 284

PWC_ROB	0.21 552	0.16 579	0.27 570	0.18 371	0.11 493	0.22 538	0.13 168	0.33 556	0.49 611	0.30 595	0.40 593	0.32 582	0.25 570	0.31 602	0.23 554	0.10 503	0.07 475	0.11 547	0.08 445	0.11 544	0.10 517

CBMV	0.20 538	0.15 568	0.18 493	0.18 371	0.10 437	0.20 513	0.11 67	0.30 520	0.31 514	0.29 589	0.31 537	0.31 575	0.23 553	0.28 588	0.19 507	0.13 582	0.15 622	0.17 619	0.16 622	0.10 522	0.10 517
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
aanet-new-90k	0.08 70	0.07 193	0.09 103	0.19 441	0.06 25	0.07 32	0.12 102	0.13 105	0.13 172	0.06 21	0.07 57	0.06 39	0.07 169	0.11 182	0.07 1	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.03 1

aanet-new-78k	0.08 70	0.07 193	0.09 103	0.19 441	0.06 25	0.07 32	0.12 102	0.11 51	0.13 172	0.06 21	0.07 57	0.06 39	0.06 65	0.10 112	0.07 1	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.03 1

aanet-32k-new	0.08 70	0.07 193	0.08 35	0.19 441	0.06 25	0.08 71	0.12 102	0.11 51	0.13 172	0.07 66	0.08 114	0.05 4	0.07 169	0.10 112	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.06 275	0.04 47

aanet-new-10k	0.08 70	0.08 326	0.08 35	0.19 441	0.07 119	0.08 71	0.13 168	0.15 172	0.12 130	0.07 66	0.08 114	0.07 118	0.07 169	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 47

aanet-new-14k	0.08 70	0.09 406	0.08 35	0.19 441	0.07 119	0.07 32	0.10 33	0.14 134	0.15 226	0.06 21	0.08 114	0.05 4	0.06 65	0.10 112	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 47

aanet-new-8k	0.08 70	0.08 326	0.08 35	0.19 441	0.07 119	0.09 129	0.11 67	0.17 246	0.15 226	0.07 66	0.07 57	0.06 39	0.06 65	0.10 112	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 47

DStereoRT	0.17 501	0.07 193	0.12 271	0.19 441	0.09 322	0.13 333	0.12 102	0.28 488	0.23 411	0.12 289	0.20 391	0.11 274	0.10 282	0.15 381	0.14 406	0.06 160	0.05 235	1.02 685	0.09 491	0.05 156	0.04 47

NLSM1	0.10 228	0.07 193	0.08 35	0.19 441	0.08 203	0.13 333	0.16 384	0.21 345	0.16 260	0.11 253	0.10 184	0.07 118	0.10 282	0.10 112	0.11 263	0.07 329	0.08 508	0.08 383	0.07 370	0.05 156	0.05 184

DA	0.09 159	0.07 193	0.07 8	0.19 441	0.08 203	0.10 186	0.13 168	0.13 105	0.12 130	0.08 118	0.10 184	0.10 242	0.08 221	0.09 55	0.10 184	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.04 49	0.05 156	0.04 47

GGEV	0.09 159	0.07 193	0.07 8	0.19 441	0.08 203	0.10 186	0.13 168	0.13 105	0.12 130	0.08 118	0.10 184	0.10 242	0.08 221	0.09 55	0.10 184	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.04 49	0.05 156	0.04 47

MultiAttention	0.30 621	0.08 326	0.15 392	0.19 441	0.13 551	1.56 688	1.33 692	0.36 593	0.36 555	0.20 483	0.21 409	0.24 502	0.11 321	0.39 635	0.18 492	0.06 160	0.05 235	0.08 383	0.08 445	0.11 544	0.09 487

GASTEREO	0.08 70	0.05 29	0.09 103	0.19 441	0.08 203	0.08 71	0.12 102	0.14 134	0.11 93	0.10 211	0.09 152	0.07 118	0.04 1	0.12 273	0.08 23	0.06 160	0.05 235	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.05 184

MSCF	0.08 70	0.05 29	0.09 103	0.19 441	0.08 203	0.07 32	0.12 102	0.14 134	0.11 93	0.10 211	0.09 152	0.07 118	0.04 1	0.11 182	0.08 23	0.06 160	0.05 235	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.05 184

zh-mn7	0.26 603	0.15 568	0.59 643	0.19 441	0.14 570	0.24 562	0.22 564	0.35 586	0.63 648	0.35 615	0.67 651	0.31 575	0.25 570	0.31 602	0.26 587	0.09 462	0.08 508	0.09 469	0.09 491	0.09 486	0.11 543

z-mn7	0.25 591	0.15 568	0.47 627	0.19 441	0.13 551	0.28 602	0.25 603	0.35 586	0.64 649	0.27 566	0.57 641	0.29 550	0.24 562	0.32 607	0.27 593	0.08 404	0.08 508	0.08 383	0.08 445	0.10 522	0.10 517

z-ln-s-r	0.18 517	0.10 474	0.41 617	0.19 441	0.08 203	0.18 470	0.18 466	0.23 388	0.34 536	0.19 461	0.41 604	0.22 476	0.17 487	0.20 512	0.25 574	0.07 329	0.05 235	0.07 293	0.07 370	0.07 356	0.06 284

MM-Stereo_test2	0.09 159	0.07 193	0.09 103	0.19 441	0.08 203	0.12 290	0.18 466	0.15 172	0.14 200	0.07 66	0.10 184	0.07 118	0.06 65	0.12 273	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 185	0.06 275	0.04 47

ISRNet	0.18 517	0.08 326	0.20 522	0.19 441	0.13 551	0.15 402	0.12 102	0.30 520	0.33 525	0.21 499	0.26 482	0.27 532	0.18 501	0.17 450	0.20 517	0.20 639	0.08 508	0.14 597	0.14 602	0.14 594	0.17 627

FACV-RUCA	0.13 377	0.11 500	0.13 311	0.19 441	0.12 525	0.15 402	0.16 384	0.22 369	0.21 379	0.16 398	0.16 319	0.15 367	0.16 461	0.14 362	0.13 369	0.07 329	0.05 235	0.08 383	0.06 269	0.10 522	0.08 441

ITSA-stereo	0.16 479	0.11 500	0.14 357	0.19 441	0.08 203	0.13 333	0.14 237	0.30 520	0.49 611	0.17 412	0.18 365	0.22 476	0.15 440	0.17 450	0.16 462	0.10 503	0.06 404	0.08 383	0.08 445	0.08 423	0.09 487

U	0.08 70	0.07 193	0.10 161	0.19 441	0.10 437	0.10 186	0.13 168	0.12 77	0.17 295	0.07 66	0.07 57	0.06 39	0.05 17	0.07 3	0.09 90	0.06 160	0.04 24	0.06 178	0.04 49	0.06 275	0.05 184

rvit_stereo_ft	0.12 349	0.07 193	0.13 311	0.19 441	0.10 437	0.12 290	0.17 417	0.16 209	0.16 260	0.13 321	0.13 276	0.15 367	0.10 282	0.14 362	0.13 369	0.10 503	0.06 404	0.08 383	0.07 370	0.07 356	0.06 284

DispNO	0.15 452	0.09 406	0.18 493	0.19 441	0.12 525	0.11 236	0.21 550	0.23 388	0.29 498	0.18 445	0.23 431	0.19 432	0.17 487	0.16 410	0.16 462	0.07 329	0.05 235	0.08 383	0.08 445	0.07 356	0.06 284

AE-Stereo	0.10 228	0.08 326	0.11 222	0.19 441	0.09 322	0.10 186	0.15 320	0.14 134	0.20 364	0.09 168	0.15 302	0.12 298	0.08 221	0.11 182	0.10 184	0.05 48	0.06 404	0.07 293	0.06 269	0.05 156	0.04 47

plain	0.11 271	0.09 406	0.10 161	0.19 441	0.09 322	0.11 236	0.14 237	0.14 134	0.13 172	0.13 321	0.15 302	0.09 210	0.12 354	0.13 330	0.12 333	0.07 329	0.05 235	0.09 469	0.06 269	0.06 275	0.06 284

MIF-Stereo (partial)	0.11 271	0.06 92	0.10 161	0.19 441	0.10 437	0.10 186	0.12 102	0.17 246	0.19 341	0.14 344	0.16 319	0.10 242	0.11 321	0.12 273	0.12 333	0.08 404	0.05 235	0.08 383	0.07 370	0.06 275	0.07 371

CASnet	0.09 159	0.09 406	0.09 103	0.19 441	0.06 25	0.07 32	0.11 67	0.18 276	0.14 200	0.11 253	0.10 184	0.09 210	0.07 169	0.10 112	0.10 184	0.06 160	0.04 24	0.10 517	0.08 445	0.06 275	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
fast-acv-ft	0.18 517	0.11 500	0.20 522	0.19 441	0.12 525	0.26 583	0.21 550	0.26 449	0.35 550	0.22 514	0.34 562	0.27 532	0.21 540	0.21 530	0.23 554	0.09 462	0.09 541	0.08 383	0.10 530	0.08 423	0.07 371

Wz-Net-TNSev	0.29 618	0.20 612	0.69 658	0.19 441	0.15 589	0.38 634	0.27 617	0.36 593	0.56 632	0.35 615	0.42 612	0.45 632	0.39 634	0.33 611	0.31 623	0.13 582	0.13 608	0.10 517	0.12 584	0.15 606	0.15 609

RAFT+CT+SA	0.13 377	0.11 500	0.09 103	0.19 441	0.09 322	0.15 402	0.28 623	0.22 369	0.22 401	0.15 369	0.26 482	0.10 242	0.10 282	0.11 182	0.12 333	0.05 48	0.04 24	0.07 293	0.08 445	0.07 356	0.06 284

test_4	0.11 271	0.10 474	0.08 35	0.19 441	0.09 322	0.08 71	0.21 550	0.15 172	0.18 313	0.12 289	0.18 365	0.12 298	0.09 253	0.08 21	0.11 263	0.04 6	0.04 24	0.08 383	0.08 445	0.04 45	0.04 47

dd	0.15 452	0.17 589	0.17 459	0.19 441	0.09 322	0.15 402	0.18 466	0.22 369	0.26 461	0.23 529	0.20 391	0.21 458	0.10 282	0.21 530	0.17 479	0.10 503	0.06 404	0.08 383	0.06 269	0.08 423	0.07 371

DAS	0.15 452	0.08 326	0.18 493	0.19 441	0.10 437	0.19 493	0.17 417	0.28 488	0.30 504	0.18 445	0.26 482	0.21 458	0.16 461	0.16 410	0.13 369	0.08 404	0.06 404	0.06 178	0.06 269	0.07 356	0.07 371

SepStereo	0.15 452	0.08 326	0.18 493	0.19 441	0.10 437	0.19 493	0.17 417	0.28 488	0.30 504	0.18 445	0.26 482	0.21 458	0.16 461	0.26 577	0.13 369	0.08 404	0.06 404	0.06 178	0.06 269	0.07 356	0.07 371

AASNet	0.16 479	0.08 326	0.13 311	0.19 441	0.09 322	0.19 493	0.15 320	0.38 609	0.37 561	0.20 483	0.24 443	0.20 449	0.17 487	0.17 450	0.21 530	0.10 503	0.08 508	0.08 383	0.07 370	0.09 486	0.09 487

GMOStereo	0.11 271	0.09 406	0.08 35	0.19 441	0.08 203	0.12 290	0.28 623	0.13 105	0.18 313	0.11 253	0.17 339	0.14 342	0.12 354	0.07 3	0.07 1	0.05 48	0.05 235	0.09 469	0.07 370	0.04 45	0.04 47

error version	0.11 271	0.09 406	0.08 35	0.19 441	0.08 203	0.12 290	0.28 623	0.13 105	0.18 313	0.11 253	0.17 339	0.14 342	0.12 354	0.07 3	0.07 1	0.05 48	0.05 235	0.09 469	0.07 370	0.04 45	0.04 47

test-v	0.11 271	0.09 406	0.08 35	0.19 441	0.08 203	0.12 290	0.28 623	0.13 105	0.18 313	0.11 253	0.17 339	0.14 342	0.12 354	0.07 3	0.07 1	0.05 48	0.05 235	0.09 469	0.07 370	0.04 45	0.04 47

LCNet	0.11 271	0.07 193	0.09 103	0.19 441	0.09 322	0.08 71	0.14 237	0.21 345	0.15 226	0.12 289	0.15 302	0.16 389	0.11 321	0.12 273	0.11 263	0.05 48	0.04 24	0.08 383	0.07 370	0.06 275	0.14 595

Patchmatch Stereo++	0.11 271	0.09 406	0.17 459	0.19 441	0.08 203	0.06 11	0.11 67	0.17 246	0.13 172	0.15 369	0.16 319	0.14 342	0.12 354	0.11 182	0.11 263	0.06 160	0.05 235	0.08 383	0.06 269	0.08 423	0.07 371
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	0.12 349	0.08 326	0.17 459	0.19 441	0.09 322	0.08 71	0.13 168	0.19 309	0.13 172	0.16 398	0.21 409	0.13 323	0.14 420	0.11 182	0.14 406	0.06 160	0.04 24	0.09 469	0.06 269	0.06 275	0.05 184

PSM-adaLoss	0.11 271	0.09 406	0.17 459	0.19 441	0.08 203	0.06 11	0.12 102	0.17 246	0.13 172	0.15 369	0.16 319	0.14 342	0.12 354	0.11 182	0.11 263	0.06 160	0.05 235	0.08 383	0.06 269	0.08 423	0.07 371

ROB_FTStereo_v2	0.11 271	0.09 406	0.17 459	0.19 441	0.08 203	0.06 11	0.12 102	0.17 246	0.13 172	0.15 369	0.16 319	0.14 342	0.12 354	0.11 182	0.11 263	0.06 160	0.05 235	0.08 383	0.06 269	0.08 423	0.07 371

ROB_FTStereo	0.11 271	0.09 406	0.17 459	0.19 441	0.08 203	0.06 11	0.11 67	0.17 246	0.13 172	0.15 369	0.16 319	0.14 342	0.12 354	0.11 182	0.11 263	0.06 160	0.05 235	0.08 383	0.06 269	0.08 423	0.07 371

KYRaft	0.12 349	0.07 193	0.10 161	0.19 441	0.09 322	0.08 71	0.15 320	0.23 388	0.12 130	0.13 321	0.16 319	0.20 449	0.10 282	0.12 273	0.11 263	0.06 160	0.04 24	0.08 383	0.08 445	0.06 275	0.15 609

HUI-Stereo	0.11 271	0.09 406	0.17 459	0.19 441	0.08 203	0.06 11	0.11 67	0.17 246	0.13 172	0.15 369	0.16 319	0.14 342	0.12 354	0.11 182	0.11 263	0.06 160	0.05 235	0.08 383	0.06 269	0.08 423	0.07 371

GrayStereo	0.11 271	0.06 92	0.11 222	0.19 441	0.09 322	0.09 129	0.16 384	0.18 276	0.17 295	0.14 344	0.17 339	0.17 407	0.11 321	0.12 273	0.11 263	0.05 48	0.05 235	0.07 293	0.06 269	0.06 275	0.10 517

iGMRVC	0.11 271	0.09 406	0.17 459	0.19 441	0.08 203	0.06 11	0.12 102	0.17 246	0.13 172	0.15 369	0.16 319	0.14 342	0.12 354	0.11 182	0.11 263	0.06 160	0.05 235	0.08 383	0.06 269	0.08 423	0.07 371

IRAFT_RVC	0.12 349	0.08 326	0.17 459	0.19 441	0.08 203	0.07 32	0.14 237	0.25 435	0.23 411	0.14 344	0.15 302	0.15 367	0.12 354	0.12 273	0.11 263	0.06 160	0.04 24	0.09 469	0.06 269	0.06 275	0.06 284

iRAFT	0.11 271	0.09 406	0.17 459	0.19 441	0.08 203	0.06 11	0.11 67	0.17 246	0.13 172	0.15 369	0.16 319	0.14 342	0.12 354	0.11 182	0.11 263	0.06 160	0.05 235	0.08 383	0.06 269	0.08 423	0.07 371

CRE-IMP	0.11 271	0.09 406	0.16 435	0.19 441	0.09 322	0.10 186	0.12 102	0.18 276	0.10 61	0.14 344	0.14 289	0.14 342	0.13 387	0.12 273	0.12 333	0.07 329	0.04 24	0.08 383	0.06 269	0.08 423	0.08 441

test-2	0.11 271	0.09 406	0.08 35	0.19 441	0.08 203	0.12 290	0.28 623	0.13 105	0.18 313	0.11 253	0.17 339	0.14 342	0.12 354	0.07 3	0.07 1	0.05 48	0.05 235	0.09 469	0.07 370	0.04 45	0.04 47

cross-raft	0.10 228	0.09 406	0.09 103	0.19 441	0.07 119	0.11 236	0.24 587	0.13 105	0.15 226	0.08 118	0.10 184	0.12 298	0.10 282	0.09 55	0.11 263	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 185	0.04 45	0.04 47

test-1	0.10 228	0.07 193	0.17 459	0.19 441	0.08 203	0.11 236	0.24 587	0.15 172	0.18 313	0.09 168	0.07 57	0.10 242	0.08 221	0.08 21	0.09 90	0.06 160	0.04 24	0.06 178	0.06 269	0.04 45	0.05 184

RAFT-IKP	0.11 271	0.09 406	0.17 459	0.19 441	0.08 203	0.06 11	0.11 67	0.17 246	0.13 172	0.15 369	0.16 319	0.14 342	0.12 354	0.11 182	0.11 263	0.06 160	0.05 235	0.08 383	0.06 269	0.08 423	0.07 371

ARAFT	0.12 349	0.08 326	0.18 493	0.19 441	0.09 322	0.15 402	0.17 417	0.20 327	0.13 172	0.12 289	0.13 276	0.14 342	0.12 354	0.15 381	0.13 369	0.06 160	0.05 235	0.10 517	0.09 491	0.06 275	0.04 47

FINET	0.22 560	0.18 603	0.28 573	0.19 441	0.16 603	0.24 562	0.24 587	0.33 556	0.49 611	0.26 559	0.33 552	0.22 476	0.23 553	0.23 556	0.18 492	0.18 630	0.16 628	0.11 547	0.10 530	0.15 606	0.14 595

delet	0.17 501	0.09 406	0.18 493	0.19 441	0.11 493	0.21 524	0.22 564	0.30 520	0.38 567	0.17 412	0.27 500	0.19 432	0.19 520	0.19 494	0.21 530	0.08 404	0.08 508	0.09 469	0.11 562	0.06 275	0.07 371

UNet	0.17 501	0.09 406	0.18 493	0.19 441	0.12 525	0.28 602	0.19 512	0.33 556	0.30 504	0.21 499	0.25 469	0.23 493	0.19 520	0.20 512	0.19 507	0.07 329	0.06 404	0.08 383	0.07 370	0.08 423	0.07 371

acv_ft	0.15 452	0.09 406	0.16 435	0.19 441	0.10 437	0.16 430	0.17 417	0.25 435	0.34 536	0.19 461	0.26 482	0.21 458	0.17 487	0.18 469	0.19 507	0.07 329	0.06 404	0.06 178	0.06 269	0.08 423	0.06 284

DMCA	0.14 410	0.09 406	0.17 459	0.19 441	0.09 322	0.15 402	0.17 417	0.23 388	0.28 490	0.14 344	0.20 391	0.17 407	0.18 501	0.15 381	0.17 479	0.10 503	0.06 404	0.08 383	0.06 269	0.09 486	0.10 517

RYNet	0.23 573	0.12 519	0.22 542	0.19 441	0.17 615	0.47 646	0.26 612	0.39 615	0.49 611	0.24 541	0.29 526	0.34 593	0.24 562	0.20 512	0.31 623	0.10 503	0.06 404	0.09 469	0.09 491	0.14 594	0.15 609

AdaStereo	0.15 452	0.11 500	0.16 435	0.19 441	0.09 322	0.21 524	0.11 67	0.33 556	0.28 490	0.21 499	0.23 431	0.21 458	0.13 387	0.19 494	0.15 443	0.13 582	0.05 235	0.10 517	0.07 370	0.09 486	0.07 371
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.
iResNet	0.13 377	0.10 474	0.18 493	0.19 441	0.08 203	0.14 377	0.18 466	0.21 345	0.27 474	0.16 398	0.24 443	0.15 367	0.13 387	0.14 362	0.15 443	0.06 160	0.04 24	0.06 178	0.05 185	0.06 275	0.05 184

aanet-new-12k	0.08 70	0.10 474	0.07 8	0.20 505	0.08 203	0.08 71	0.12 102	0.12 77	0.14 200	0.08 118	0.08 114	0.05 4	0.07 169	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.06 275	0.04 47

Selective-IGEV-i1	0.13 377	0.07 193	0.12 271	0.20 505	0.08 203	0.18 470	0.16 384	0.23 388	0.30 504	0.17 412	0.17 339	0.17 407	0.10 282	0.15 381	0.13 369	0.06 160	0.05 235	0.06 178	0.05 185	0.06 275	0.06 284

DStereoO	0.25 591	0.18 603	0.19 517	0.20 505	0.15 589	0.22 538	0.19 512	0.33 556	0.42 585	0.30 595	0.22 426	0.33 588	0.28 594	0.42 646	0.28 601	0.47 668	0.12 594	0.31 656	0.11 562	0.17 626	0.12 564

WQFJA1	0.10 228	0.07 193	0.08 35	0.20 505	0.09 322	0.12 290	0.18 466	0.18 276	0.18 313	0.09 168	0.10 184	0.08 170	0.10 282	0.12 273	0.11 263	0.06 160	0.08 508	0.07 293	0.06 269	0.06 275	0.05 184

NLMM	0.10 228	0.07 193	0.08 35	0.20 505	0.09 322	0.12 290	0.18 466	0.18 276	0.18 313	0.09 168	0.10 184	0.08 170	0.10 282	0.12 273	0.11 263	0.06 160	0.08 508	0.07 293	0.06 269	0.06 275	0.05 184

NLSM3	0.09 159	0.07 193	0.08 35	0.20 505	0.08 203	0.11 236	0.16 384	0.18 276	0.17 295	0.06 21	0.08 114	0.08 170	0.09 253	0.09 55	0.11 263	0.04 6	0.04 24	0.06 178	0.07 370	0.03 1	0.04 47

w-ln-seven	0.24 584	0.15 568	0.58 641	0.20 505	0.14 570	0.26 583	0.22 564	0.36 593	0.62 645	0.30 595	0.40 593	0.30 560	0.23 553	0.22 548	0.28 601	0.09 462	0.09 541	0.11 547	0.10 530	0.11 544	0.10 517

rvit_0105_3	0.16 479	0.10 474	0.15 392	0.20 505	0.12 525	0.15 402	0.26 612	0.25 435	0.30 504	0.15 369	0.17 339	0.21 458	0.14 420	0.18 469	0.14 406	0.14 603	0.11 578	0.12 569	0.14 602	0.07 356	0.07 371

RAStereo	0.10 228	0.09 406	0.08 35	0.20 505	0.08 203	0.13 333	0.18 466	0.16 209	0.17 295	0.10 211	0.12 255	0.05 4	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.07 329	0.05 235	0.07 293	0.05 185	0.05 156	0.04 47

MoCha-V2	0.08 70	0.05 29	0.11 222	0.20 505	0.07 119	0.10 186	0.14 237	0.12 77	0.08 19	0.07 66	0.08 114	0.07 118	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.05 235	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 47

GMStereo_Zeroshot	0.16 479	0.13 546	0.25 559	0.20 505	0.10 437	0.17 454	0.13 168	0.30 520	0.25 448	0.23 529	0.32 546	0.25 515	0.11 321	0.19 494	0.14 406	0.09 462	0.06 404	0.11 547	0.06 269	0.12 561	0.08 441

LL-Strereo	0.13 377	0.10 474	0.12 271	0.20 505	0.10 437	0.11 236	0.18 466	0.33 556	0.25 448	0.16 398	0.16 319	0.14 342	0.14 420	0.19 494	0.11 263	0.06 160	0.05 235	0.09 469	0.08 445	0.04 45	0.05 184

TestStereo1	0.13 377	0.08 326	0.08 35	0.20 505	0.08 203	0.18 470	0.29 634	0.23 388	0.17 295	0.17 412	0.20 391	0.16 389	0.11 321	0.12 273	0.13 369	0.06 160	0.06 404	0.08 383	0.06 269	0.05 156	0.05 184

Wz-Net-MNSev	0.23 573	0.13 546	0.33 598	0.20 505	0.15 589	0.36 628	0.25 603	0.34 571	0.45 600	0.29 589	0.41 604	0.39 615	0.19 520	0.25 573	0.27 593	0.09 462	0.07 475	0.09 469	0.09 491	0.12 561	0.10 517

test_5	0.14 410	0.12 519	0.08 35	0.20 505	0.10 437	0.14 377	0.28 623	0.21 345	0.24 423	0.19 461	0.28 511	0.11 274	0.15 440	0.12 273	0.13 369	0.06 160	0.05 235	0.07 293	0.08 445	0.08 423	0.07 371

SA-5K	0.13 377	0.08 326	0.08 35	0.20 505	0.08 203	0.18 470	0.29 634	0.23 388	0.17 295	0.17 412	0.20 391	0.16 389	0.11 321	0.12 273	0.13 369	0.06 160	0.06 404	0.08 383	0.06 269	0.05 156	0.05 184

iRaft-Stereo_5w	0.12 349	0.09 406	0.12 271	0.20 505	0.08 203	0.09 129	0.12 102	0.22 369	0.22 401	0.19 461	0.14 289	0.11 274	0.09 253	0.20 512	0.16 462	0.05 48	0.05 235	0.07 293	0.06 269	0.05 156	0.06 284

GwcNet-ADL	0.13 377	0.08 326	0.14 357	0.20 505	0.09 322	0.12 290	0.20 533	0.30 520	0.25 448	0.14 344	0.14 289	0.18 422	0.14 420	0.13 330	0.15 443	0.07 329	0.05 235	0.06 178	0.05 185	0.07 356	0.06 284

PSM-AAD	0.11 271	0.07 193	0.10 161	0.20 505	0.09 322	0.10 186	0.14 237	0.21 345	0.13 172	0.12 289	0.14 289	0.18 422	0.11 321	0.11 182	0.10 184	0.05 48	0.05 235	0.09 469	0.08 445	0.06 275	0.14 595

sAnonymous2	0.13 377	0.12 519	0.25 559	0.20 505	0.12 525	0.18 470	0.14 237	0.27 463	0.21 379	0.11 253	0.12 255	0.13 323	0.08 221	0.11 182	0.11 263	0.09 462	0.05 235	0.08 383	0.06 269	0.15 606	0.10 517

CroCo_RVC	0.13 377	0.12 519	0.25 559	0.20 505	0.12 525	0.18 470	0.14 237	0.27 463	0.21 379	0.11 253	0.12 255	0.13 323	0.08 221	0.11 182	0.11 263	0.09 462	0.05 235	0.08 383	0.06 269	0.15 606	0.10 517

RAFT + AFF	0.13 377	0.08 326	0.21 532	0.20 505	0.10 437	0.14 377	0.23 576	0.27 463	0.21 379	0.12 289	0.10 184	0.12 298	0.10 282	0.16 410	0.12 333	0.08 404	0.07 475	0.09 469	0.09 491	0.06 275	0.09 487

ccnet	0.30 621	0.28 638	0.24 556	0.20 505	0.28 651	0.41 641	0.22 564	0.46 643	0.33 525	0.37 622	0.46 622	0.37 604	0.30 610	0.40 639	0.43 652	0.23 651	0.14 618	0.21 633	0.17 629	0.23 639	0.19 636

MMNet	0.17 501	0.10 474	0.17 459	0.20 505	0.11 493	0.27 592	0.20 533	0.26 449	0.42 585	0.22 514	0.30 532	0.22 476	0.20 532	0.18 469	0.20 517	0.06 160	0.06 404	0.07 293	0.07 370	0.08 423	0.07 371

UPFNet	0.16 479	0.08 326	0.12 271	0.20 505	0.12 525	0.20 513	0.23 576	0.28 488	0.26 461	0.18 445	0.24 443	0.22 476	0.20 532	0.19 494	0.22 543	0.09 462	0.07 475	0.08 383	0.09 491	0.08 423	0.06 284

EDNetEfficientorigin	7.92 694	0.32 648	152.98 719	0.20 505	0.10 437	0.22 538	0.17 417	0.23 388	0.60 640	0.73 663	0.67 651	0.41 624	0.51 655	0.24 568	0.41 649	0.08 404	0.07 475	0.09 469	0.07 370	0.12 561	0.11 543

FADNet_RVC	0.17 501	0.14 561	0.41 617	0.20 505	0.11 493	0.13 333	0.13 168	0.27 463	0.22 401	0.21 499	0.23 431	0.20 449	0.18 501	0.15 381	0.17 479	0.08 404	0.08 508	0.12 569	0.09 491	0.11 544	0.10 517

STTStereo	0.18 517	0.13 546	0.28 573	0.20 505	0.11 493	0.16 430	0.21 550	0.29 507	0.23 411	0.22 514	0.30 532	0.29 550	0.18 501	0.20 512	0.20 517	0.12 563	0.11 578	0.11 547	0.14 602	0.09 486	0.08 441

stereogan	0.22 560	0.11 500	0.21 532	0.20 505	0.12 525	0.32 613	0.19 512	0.36 593	0.45 600	0.23 529	0.39 590	0.35 599	0.27 585	0.33 611	0.23 554	0.10 503	0.12 594	0.10 517	0.10 530	0.14 594	0.14 595

ADCMid	0.26 603	0.15 568	0.42 620	0.20 505	0.14 570	0.25 571	0.26 612	0.35 586	0.40 576	0.37 622	0.45 619	0.34 593	0.42 644	0.36 623	0.36 637	0.10 503	0.09 541	0.11 547	0.11 562	0.13 577	0.13 579

ADCRef	0.20 538	0.12 519	0.43 622	0.20 505	0.12 525	0.23 553	0.18 466	0.32 542	0.37 561	0.26 559	0.33 552	0.18 422	0.23 553	0.25 573	0.26 587	0.07 329	0.06 404	0.09 469	0.09 491	0.08 423	0.09 487

AnyNet_C32	0.26 603	0.16 579	0.39 612	0.20 505	0.17 615	0.26 583	0.31 643	0.32 542	0.45 600	0.31 602	0.50 628	0.30 560	0.34 622	0.41 645	0.36 637	0.12 563	0.12 594	0.12 569	0.14 602	0.14 594	0.15 609

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 501	0.10 474	0.23 550	0.20 505	0.10 437	0.15 402	0.18 466	0.31 537	0.25 448	0.21 499	0.31 537	0.25 515	0.17 487	0.21 530	0.20 517	0.09 462	0.06 404	0.08 383	0.09 491	0.07 356	0.08 441
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PS-NSSS	0.20 538	0.21 618	0.23 550	0.20 505	0.10 437	0.19 493	0.17 417	0.36 593	0.26 461	0.27 566	0.34 562	0.27 532	0.24 562	0.20 512	0.20 517	0.15 607	0.12 594	0.17 619	0.14 602	0.10 522	0.09 487

StereoDRNet-Refined	0.17 501	0.12 519	0.16 435	0.20 505	0.10 437	0.18 470	0.18 466	0.27 463	0.24 423	0.26 559	0.41 604	0.23 493	0.18 501	0.21 530	0.21 530	0.09 462	0.05 235	0.09 469	0.10 530	0.07 356	0.07 371
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SGM-Forest	0.20 538	0.14 561	0.18 493	0.20 505	0.13 551	0.21 524	0.22 564	0.33 556	0.31 514	0.24 541	0.29 526	0.28 542	0.20 532	0.23 556	0.18 492	0.15 607	0.16 628	0.15 608	0.14 602	0.13 577	0.12 564
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
TS12	0.08 70	0.06 92	0.09 103	0.21 541	0.07 119	0.12 290	0.12 102	0.11 51	0.09 42	0.10 211	0.10 184	0.08 170	0.10 282	0.09 55	0.12 333	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.04 47

Selective-IGEV-i16pa	19.44 707	3.95 693	1.06 678	0.21 541	0.19 629	105.21 720	0.29 634	22.78 713	47.64 720	4.27 694	59.07 720	9.08 700	2.84 694	125.10 721	5.92 697	0.18 630	0.12 594	0.09 469	0.12 584	0.12 561	0.52 671

WQFJX	0.10 228	0.07 193	0.09 103	0.21 541	0.09 322	0.12 290	0.16 384	0.19 309	0.18 313	0.12 289	0.10 184	0.08 170	0.10 282	0.12 273	0.10 184	0.07 329	0.07 475	0.06 178	0.05 185	0.06 275	0.05 184

TCMNet	0.19 529	0.12 519	0.20 522	0.21 541	0.18 625	0.21 524	0.24 587	0.28 488	0.36 555	0.23 529	0.26 482	0.25 515	0.20 532	0.20 512	0.23 554	0.13 582	0.11 578	0.11 547	0.12 584	0.13 577	0.12 564

YMNet	0.20 538	0.12 519	0.20 522	0.21 541	0.14 570	0.27 592	0.23 576	0.32 542	0.34 536	0.28 579	0.35 566	0.30 560	0.18 501	0.18 469	0.22 543	0.11 537	0.13 608	0.10 517	0.10 530	0.09 486	0.09 487

YMNet_1	0.20 538	0.12 519	0.20 522	0.21 541	0.14 570	0.27 592	0.23 576	0.32 542	0.34 536	0.28 579	0.35 566	0.30 560	0.18 501	0.18 469	0.22 543	0.11 537	0.13 608	0.10 517	0.10 530	0.09 486	0.09 487

rvit_105_1	0.19 529	0.12 519	0.25 559	0.21 541	0.16 603	0.22 538	0.28 623	0.32 542	0.42 585	0.20 483	0.21 409	0.22 476	0.18 501	0.19 494	0.18 492	0.12 563	0.12 594	0.13 583	0.15 618	0.08 423	0.07 371

Selective-RAFT	0.11 271	0.11 500	0.12 271	0.21 541	0.08 203	0.16 430	0.13 168	0.21 345	0.23 411	0.10 211	0.10 184	0.11 274	0.10 282	0.15 381	0.11 263	0.05 48	0.05 235	0.06 178	0.05 185	0.06 275	0.05 184

test_3	0.11 271	0.09 406	0.10 161	0.21 541	0.08 203	0.13 333	0.25 603	0.14 134	0.21 379	0.10 211	0.10 184	0.09 210	0.10 282	0.08 21	0.11 263	0.05 48	0.04 24	0.08 383	0.07 370	0.04 45	0.04 47

LMCR-Stereo	0.15 452	0.08 326	0.14 357	0.21 541	0.09 322	0.18 470	0.19 512	0.28 488	0.19 341	0.24 541	0.24 443	0.23 493	0.17 487	0.20 512	0.17 479	0.07 329	0.06 404	0.08 383	0.06 269	0.10 522	0.09 487

DGSMNet	0.25 591	0.19 607	0.34 601	0.21 541	0.24 644	0.24 562	0.21 550	0.36 593	0.42 585	0.25 554	0.32 546	0.38 610	0.21 540	0.29 595	0.24 566	0.13 582	0.11 578	0.14 597	0.16 622	0.23 639	0.23 644

psm_up	0.19 529	0.10 474	0.18 493	0.21 541	0.11 493	0.17 454	0.19 512	0.38 609	0.34 536	0.22 514	0.28 511	0.29 550	0.25 570	0.20 512	0.22 543	0.09 462	0.10 564	0.11 547	0.11 562	0.08 423	0.08 441

FAT-Stereo	0.21 552	0.13 546	0.22 542	0.21 541	0.12 525	0.18 470	0.18 466	0.35 586	0.40 576	0.28 579	0.37 574	0.33 588	0.33 620	0.21 530	0.20 517	0.09 462	0.11 578	0.10 517	0.09 491	0.11 544	0.14 595

FADNet-RVC	0.21 552	0.20 612	0.40 615	0.21 541	0.16 603	0.21 524	0.15 320	0.27 463	0.27 474	0.26 559	0.32 546	0.26 525	0.21 540	0.22 548	0.19 507	0.12 563	0.13 608	0.12 569	0.14 602	0.13 577	0.18 631

S-Stereo	0.21 552	0.12 519	0.25 559	0.21 541	0.13 551	0.21 524	0.19 512	0.33 556	0.45 600	0.23 529	0.36 571	0.28 542	0.29 599	0.20 512	0.23 554	0.09 462	0.12 594	0.10 517	0.10 530	0.13 577	0.14 595

edge stereo	0.23 573	0.14 561	0.21 532	0.21 541	0.13 551	0.24 562	0.16 384	0.32 542	0.42 585	0.32 609	0.40 593	0.39 615	0.35 626	0.25 573	0.25 574	0.13 582	0.11 578	0.14 597	0.11 562	0.12 561	0.14 595

RTSC	0.23 573	0.13 546	0.30 588	0.21 541	0.13 551	0.29 606	0.17 417	0.36 593	0.68 655	0.27 566	0.34 562	0.30 560	0.22 547	0.32 607	0.31 623	0.10 503	0.08 508	0.09 469	0.10 530	0.13 577	0.14 595

ADCS	0.30 621	0.19 607	0.48 629	0.21 541	0.18 625	0.29 606	0.24 587	0.42 628	0.64 649	0.40 628	0.50 628	0.40 621	0.37 631	0.40 639	0.43 652	0.13 582	0.13 608	0.13 583	0.14 602	0.16 619	0.16 618

ADCP+	0.20 538	0.10 474	0.35 607	0.21 541	0.12 525	0.22 538	0.27 617	0.31 537	0.35 550	0.26 559	0.37 574	0.22 476	0.22 547	0.27 579	0.28 601	0.09 462	0.06 404	0.08 383	0.08 445	0.10 522	0.10 517

ADCPNet	0.26 603	0.17 589	0.62 646	0.21 541	0.15 589	0.36 628	0.25 603	0.33 556	0.37 561	0.31 602	0.41 604	0.36 601	0.29 599	0.29 595	0.34 635	0.12 563	0.10 564	0.11 547	0.12 584	0.14 594	0.13 579

CVANet_RVC	0.18 517	0.11 500	0.14 357	0.21 541	0.11 493	0.19 493	0.18 466	0.34 571	0.34 536	0.22 514	0.31 537	0.28 542	0.18 501	0.24 568	0.18 492	0.12 563	0.08 508	0.12 569	0.12 584	0.09 486	0.08 441

SANet	0.25 591	0.14 561	0.29 582	0.21 541	0.11 493	0.29 606	0.25 603	0.40 618	0.65 653	0.36 618	0.40 593	0.42 626	0.27 585	0.27 579	0.25 574	0.12 563	0.09 541	0.10 517	0.09 491	0.13 577	0.12 564

WQFJX1	0.10 228	0.07 193	0.08 35	0.22 563	0.09 322	0.12 290	0.17 417	0.18 276	0.18 313	0.10 211	0.10 184	0.07 118	0.10 282	0.11 182	0.10 184	0.07 329	0.08 508	0.07 293	0.06 269	0.05 156	0.05 184

NLMM1	0.11 271	0.09 406	0.07 8	0.22 563	0.10 437	0.12 290	0.20 533	0.19 309	0.20 364	0.12 289	0.11 235	0.08 170	0.10 282	0.11 182	0.11 263	0.08 404	0.08 508	0.07 293	0.06 269	0.05 156	0.04 47

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 70	0.07 193	0.09 103	0.22 563	0.06 25	0.08 71	0.12 102	0.10 25	0.10 61	0.07 66	0.07 57	0.06 39	0.05 17	0.11 182	0.09 90	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.06 275	0.04 47

UGAM	0.13 377	0.10 474	0.09 103	0.22 563	0.08 203	0.13 333	0.20 533	0.18 276	0.24 423	0.22 514	0.16 319	0.13 323	0.13 387	0.19 494	0.13 369	0.07 329	0.05 235	0.13 583	0.11 562	0.07 356	0.05 184

CroCo-Stereo Lap2	0.09 159	0.09 406	0.08 35	0.22 563	0.09 322	0.09 129	0.18 466	0.16 209	0.12 130	0.09 168	0.10 184	0.05 4	0.05 17	0.08 21	0.08 23	0.06 160	0.06 404	0.07 293	0.05 185	0.06 275	0.05 184

BUS	0.15 452	0.09 406	0.14 357	0.22 563	0.10 437	0.20 513	0.14 237	0.34 571	0.20 364	0.17 412	0.23 431	0.16 389	0.14 420	0.16 410	0.14 406	0.08 404	0.06 404	0.10 517	0.09 491	0.07 356	0.07 371

Wz-Net-LNSev	0.22 560	0.16 579	0.41 617	0.22 563	0.13 551	0.25 571	0.24 587	0.33 556	0.44 596	0.30 595	0.42 612	0.32 582	0.19 520	0.23 556	0.27 593	0.10 503	0.09 541	0.08 383	0.08 445	0.12 561	0.11 543

RAFT_CTSACE	0.12 349	0.09 406	0.10 161	0.22 563	0.08 203	0.12 290	0.24 587	0.18 276	0.17 295	0.21 499	0.27 500	0.13 323	0.07 169	0.13 330	0.09 90	0.05 48	0.06 404	0.08 383	0.07 370	0.04 45	0.04 47

BSDual-CNN	0.15 452	0.09 406	0.14 357	0.22 563	0.10 437	0.15 402	0.15 320	0.34 571	0.20 364	0.17 412	0.23 431	0.25 515	0.16 461	0.16 410	0.14 406	0.08 404	0.06 404	0.10 517	0.09 491	0.07 356	0.07 371

hknet	0.15 452	0.11 500	0.14 357	0.22 563	0.11 493	0.15 402	0.15 320	0.34 571	0.26 461	0.17 412	0.23 431	0.22 476	0.18 501	0.17 450	0.13 369	0.07 329	0.06 404	0.10 517	0.09 491	0.07 356	0.07 371

DDUNet	0.23 573	0.18 603	0.22 542	0.22 563	0.15 589	0.25 571	0.24 587	0.30 520	0.31 514	0.31 602	0.37 574	0.34 593	0.26 578	0.25 573	0.21 530	0.18 630	0.13 608	0.17 619	0.11 562	0.16 619	0.17 627

PSMNet-ADL	0.15 452	0.12 519	0.13 311	0.22 563	0.09 322	0.13 333	0.20 533	0.26 449	0.23 411	0.18 445	0.20 391	0.23 493	0.17 487	0.18 469	0.18 492	0.09 462	0.08 508	0.08 383	0.11 562	0.08 423	0.07 371

CroCo-Stereo	0.09 159	0.08 326	0.08 35	0.22 563	0.09 322	0.09 129	0.18 466	0.16 209	0.12 130	0.07 66	0.07 57	0.08 170	0.06 65	0.08 21	0.07 1	0.07 329	0.05 235	0.06 178	0.04 49	0.05 156	0.04 47
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	0.16 479	0.09 406	0.12 271	0.22 563	0.09 322	0.18 470	0.21 550	0.26 449	0.24 423	0.18 445	0.30 532	0.27 532	0.18 501	0.18 469	0.15 443	0.10 503	0.07 475	0.08 383	0.07 370	0.07 356	0.08 441
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.17 501	0.12 519	0.16 435	0.22 563	0.11 493	0.19 493	0.18 466	0.32 542	0.49 611	0.20 483	0.25 469	0.17 407	0.13 387	0.21 530	0.16 462	0.10 503	0.06 404	0.08 383	0.07 370	0.09 486	0.08 441

FADNet-RVC-Resample	0.17 501	0.12 519	0.32 595	0.22 563	0.12 525	0.19 493	0.14 237	0.25 435	0.24 423	0.24 541	0.27 500	0.20 449	0.15 440	0.17 450	0.16 462	0.07 329	0.08 508	0.12 569	0.10 530	0.09 486	0.11 543

ADCL	0.25 591	0.12 519	0.49 630	0.22 563	0.12 525	0.36 628	0.29 634	0.30 520	0.57 634	0.24 541	0.47 624	0.30 560	0.31 615	0.30 601	0.30 617	0.09 462	0.07 475	0.09 469	0.09 491	0.10 522	0.10 517

AnyNet_C01	0.37 637	0.26 634	1.41 682	0.22 563	0.17 615	0.51 649	0.28 623	0.36 593	0.40 576	0.39 625	0.75 661	0.46 636	0.39 634	0.46 649	0.50 662	0.13 582	0.13 608	0.13 583	0.14 602	0.14 594	0.16 618

DRN-Test	0.20 538	0.11 500	0.21 532	0.22 563	0.10 437	0.22 538	0.22 564	0.40 618	0.38 567	0.24 541	0.33 552	0.26 525	0.22 547	0.22 548	0.25 574	0.11 537	0.07 475	0.11 547	0.10 530	0.09 486	0.08 441

StereoDRNet	0.19 529	0.11 500	0.18 493	0.22 563	0.11 493	0.22 538	0.22 564	0.37 602	0.34 536	0.24 541	0.28 511	0.30 560	0.19 520	0.20 512	0.21 530	0.10 503	0.08 508	0.11 547	0.09 491	0.09 486	0.07 371

XPNet_ROB	0.22 560	0.12 519	0.20 522	0.22 563	0.13 551	0.22 538	0.19 512	0.35 586	0.40 576	0.30 595	0.40 593	0.38 610	0.27 585	0.26 577	0.29 610	0.15 607	0.10 564	0.10 517	0.10 530	0.13 577	0.12 564

DStereoFS	0.27 611	0.22 622	0.32 595	0.23 584	0.15 589	0.23 553	0.21 550	0.52 653	0.49 611	0.28 579	0.45 619	0.34 593	0.36 629	0.53 657	0.29 610	0.13 582	0.11 578	0.15 608	0.13 596	0.17 626	0.17 627

NLCSM	0.11 271	0.09 406	0.09 103	0.23 584	0.11 493	0.12 290	0.19 512	0.19 309	0.19 341	0.12 289	0.11 235	0.07 118	0.09 253	0.11 182	0.10 184	0.08 404	0.08 508	0.07 293	0.07 370	0.06 275	0.05 184

w-ln-seven-2	0.20 538	0.14 561	0.39 612	0.23 584	0.12 525	0.21 524	0.21 550	0.29 507	0.38 567	0.25 554	0.38 582	0.28 542	0.23 553	0.21 530	0.25 574	0.08 404	0.08 508	0.09 469	0.09 491	0.10 522	0.09 487

AIO-test2	0.10 228	0.08 326	0.10 161	0.23 584	0.09 322	0.11 236	0.11 67	0.23 388	0.24 423	0.08 118	0.09 152	0.08 170	0.05 17	0.10 112	0.08 23	0.06 160	0.05 235	0.08 383	0.09 491	0.05 156	0.05 184

rvit_stereo_0075_2	0.17 501	0.12 519	0.25 559	0.23 584	0.16 603	0.13 333	0.10 33	0.30 520	0.27 474	0.20 483	0.28 511	0.22 476	0.15 440	0.18 469	0.13 369	0.16 624	0.10 564	0.17 619	0.10 530	0.10 522	0.10 517

CASS	0.14 410	0.12 519	0.12 271	0.23 584	0.09 322	0.15 402	0.17 417	0.19 309	0.20 364	0.17 412	0.18 365	0.15 367	0.15 440	0.15 381	0.14 406	0.09 462	0.06 404	0.10 517	0.08 445	0.09 486	0.07 371
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
WZ-Net	0.29 618	0.17 589	0.82 669	0.23 584	0.16 603	0.35 624	0.29 634	0.40 618	0.59 639	0.24 541	0.57 641	0.37 604	0.25 570	0.34 614	0.37 641	0.09 462	0.08 508	0.09 469	0.10 530	0.14 594	0.16 618

UDG	0.21 552	0.17 589	0.20 522	0.23 584	0.15 589	0.31 611	0.20 533	0.33 556	0.35 550	0.24 541	0.28 511	0.31 575	0.29 599	0.21 530	0.23 554	0.15 607	0.12 594	0.13 583	0.09 491	0.14 594	0.15 609

TestStereo	0.14 410	0.15 568	0.11 222	0.23 584	0.08 203	0.15 402	0.21 550	0.20 327	0.23 411	0.14 344	0.25 469	0.16 389	0.13 387	0.16 410	0.14 406	0.06 160	0.06 404	0.08 383	0.06 269	0.09 486	0.05 184

RP	0.22 560	0.13 546	0.22 542	0.23 584	0.12 525	0.21 524	0.20 533	0.26 449	0.45 600	0.22 514	0.38 582	0.37 604	0.25 570	0.28 588	0.25 574	0.11 537	0.12 594	0.13 583	0.12 584	0.13 577	0.14 595

G-Net	0.25 591	0.17 589	0.38 611	0.23 584	0.16 603	0.51 649	0.23 576	0.29 507	0.35 550	0.36 618	0.38 582	0.31 575	0.29 599	0.28 588	0.27 593	0.11 537	0.09 541	0.12 569	0.10 530	0.16 619	0.14 595

DLCB_ROB	0.18 517	0.10 474	0.16 435	0.23 584	0.11 493	0.24 562	0.18 466	0.30 520	0.28 490	0.27 566	0.29 526	0.28 542	0.25 570	0.20 512	0.20 517	0.08 404	0.08 508	0.09 469	0.09 491	0.07 356	0.07 371

zh-sn7	0.26 603	0.17 589	0.55 635	0.24 596	0.14 570	0.25 571	0.25 603	0.34 571	0.49 611	0.29 589	0.55 635	0.29 550	0.32 617	0.37 628	0.33 631	0.10 503	0.10 564	0.11 547	0.11 562	0.12 561	0.12 564

AIO-test1	0.10 228	0.07 193	0.11 222	0.24 596	0.07 119	0.09 129	0.13 168	0.22 369	0.15 226	0.11 253	0.12 255	0.09 210	0.07 169	0.11 182	0.09 90	0.06 160	0.05 235	0.09 469	0.10 530	0.04 45	0.07 371

StereoVision	0.14 410	0.13 546	0.10 161	0.24 596	0.10 437	0.16 430	0.21 550	0.21 345	0.20 364	0.12 289	0.25 469	0.10 242	0.10 282	0.16 410	0.10 184	0.09 462	0.10 564	0.12 569	0.12 584	0.06 275	0.05 184

sCroCo_RVC	0.12 349	0.09 406	0.24 556	0.24 596	0.11 493	0.19 493	0.14 237	0.17 246	0.15 226	0.10 211	0.13 276	0.12 298	0.07 169	0.14 362	0.11 263	0.08 404	0.08 508	0.08 383	0.08 445	0.05 156	0.07 371

DMCA-RVC	0.17 501	0.10 474	0.16 435	0.24 596	0.11 493	0.19 493	0.18 466	0.26 449	0.24 423	0.21 499	0.27 500	0.25 515	0.27 585	0.18 469	0.21 530	0.12 563	0.08 508	0.13 583	0.10 530	0.10 522	0.08 441

SHD	0.26 603	0.15 568	0.31 591	0.24 596	0.18 625	0.23 553	0.15 320	0.39 615	0.72 660	0.32 609	0.42 612	0.36 601	0.29 599	0.33 611	0.30 617	0.13 582	0.11 578	0.14 597	0.13 596	0.16 619	0.20 639

TDLM	0.18 517	0.12 519	0.14 357	0.24 596	0.10 437	0.18 470	0.18 466	0.37 602	0.30 504	0.22 514	0.28 511	0.28 542	0.18 501	0.23 556	0.19 507	0.11 537	0.07 475	0.10 517	0.10 530	0.08 423	0.08 441

MSMD_ROB	0.31 627	0.26 634	0.26 568	0.24 596	0.21 636	0.34 619	0.25 603	0.34 571	0.39 572	0.40 628	0.69 655	0.45 632	0.41 640	0.34 614	0.28 601	0.20 639	0.20 640	0.26 641	0.25 646	0.23 639	0.22 643

Wz-Net-SNSev	0.26 603	0.17 589	0.46 624	0.25 604	0.14 570	0.26 583	0.24 587	0.38 609	0.57 634	0.30 595	0.56 637	0.39 615	0.26 578	0.24 568	0.32 628	0.10 503	0.09 541	0.10 517	0.11 562	0.11 544	0.11 543

Nwc_Net	0.23 573	0.17 589	0.22 542	0.25 604	0.15 589	0.25 571	0.27 617	0.38 609	0.39 572	0.22 514	0.41 604	0.30 560	0.29 599	0.28 588	0.25 574	0.11 537	0.10 564	0.17 619	0.20 635	0.10 522	0.11 543

RTS	0.46 650	0.19 607	3.33 688	0.25 604	0.15 589	0.72 665	0.21 550	0.37 602	0.78 667	0.42 634	0.44 617	0.31 575	0.43 647	0.55 660	0.37 641	0.10 503	0.09 541	0.13 583	0.13 596	0.15 606	0.15 609

RTSA	0.46 650	0.19 607	3.33 688	0.25 604	0.15 589	0.72 665	0.21 550	0.37 602	0.78 667	0.42 634	0.44 617	0.31 575	0.43 647	0.55 660	0.37 641	0.10 503	0.09 541	0.13 583	0.13 596	0.15 606	0.15 609

DANet	0.21 552	0.16 579	0.29 582	0.25 604	0.13 551	0.23 553	0.19 512	0.28 488	0.27 474	0.28 579	0.32 546	0.35 599	0.32 617	0.31 602	0.24 566	0.11 537	0.09 541	0.11 547	0.10 530	0.13 577	0.11 543
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.22 560	0.13 546	0.21 532	0.25 604	0.14 570	0.23 553	0.22 564	0.42 628	0.27 474	0.31 602	0.43 615	0.37 604	0.29 599	0.23 556	0.23 554	0.10 503	0.12 594	0.10 517	0.09 491	0.10 522	0.08 441

NaN_ROB	0.23 573	0.20 612	0.25 559	0.25 604	0.13 551	0.31 611	0.27 617	0.34 571	0.41 583	0.31 602	0.31 537	0.32 582	0.23 553	0.31 602	0.22 543	0.11 537	0.17 632	0.10 517	0.11 562	0.08 423	0.09 487

ETE_ROB	0.23 573	0.17 589	0.23 550	0.25 604	0.14 570	0.26 583	0.29 634	0.32 542	0.37 561	0.28 579	0.37 574	0.45 632	0.27 585	0.28 588	0.27 593	0.11 537	0.09 541	0.12 569	0.10 530	0.14 594	0.13 579

PWCDC_ROB	0.21 552	0.13 546	0.23 550	0.25 604	0.12 525	0.20 513	0.15 320	0.34 571	0.55 630	0.29 589	0.49 626	0.21 458	0.15 440	0.28 588	0.20 517	0.11 537	0.09 541	0.10 517	0.08 445	0.11 544	0.09 487

FC-DCNN v2	0.33 630	0.28 638	0.28 573	0.26 613	0.23 640	0.39 637	0.29 634	0.41 623	0.44 596	0.46 642	0.57 641	0.51 644	0.41 640	0.38 633	0.30 617	0.21 642	0.20 640	0.27 644	0.26 647	0.25 647	0.24 645

GASNet	0.22 560	0.24 628	0.34 601	0.26 613	0.17 615	0.27 592	0.16 384	0.45 640	0.42 585	0.27 566	0.24 443	0.30 560	0.16 461	0.27 579	0.18 492	0.12 563	0.09 541	0.12 569	0.11 562	0.16 619	0.08 441

Anonymous3	0.16 479	0.14 561	0.34 601	0.26 613	0.14 570	0.27 592	0.18 466	0.28 488	0.28 490	0.15 369	0.17 339	0.14 342	0.11 321	0.16 410	0.12 333	0.08 404	0.08 508	0.08 383	0.08 445	0.08 423	0.11 543

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 560	0.21 618	0.25 559	0.26 613	0.11 493	0.24 562	0.14 237	0.39 615	0.24 423	0.32 609	0.36 571	0.30 560	0.21 540	0.19 494	0.22 543	0.17 629	0.14 618	0.21 633	0.16 622	0.13 577	0.12 564

NCC-stereo	0.25 591	0.15 568	0.31 591	0.26 613	0.17 615	0.21 524	0.31 643	0.41 623	0.40 576	0.24 541	0.38 582	0.33 588	0.29 599	0.37 628	0.28 601	0.13 582	0.11 578	0.15 608	0.22 640	0.13 577	0.13 579

Abc-Net	0.25 591	0.15 568	0.31 591	0.26 613	0.17 615	0.21 524	0.31 643	0.41 623	0.40 576	0.24 541	0.38 582	0.33 588	0.29 599	0.37 628	0.28 601	0.13 582	0.11 578	0.15 608	0.22 640	0.13 577	0.13 579
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	0.24 584	0.17 589	0.45 623	0.26 613	0.16 603	0.23 553	0.29 634	0.37 602	0.51 619	0.27 566	0.31 537	0.24 502	0.28 594	0.22 548	0.23 554	0.15 607	0.11 578	0.20 632	0.18 633	0.12 561	0.14 595

FC-DCNN	0.33 630	0.28 638	0.28 573	0.26 613	0.23 640	0.38 634	0.29 634	0.40 618	0.44 596	0.46 642	0.56 637	0.51 644	0.41 640	0.38 633	0.31 623	0.21 642	0.20 640	0.27 644	0.26 647	0.25 647	0.24 645

DStereoSA	0.26 603	0.19 607	0.39 612	0.27 621	0.17 615	0.23 553	0.21 550	0.50 648	0.60 640	0.22 514	0.30 532	0.29 550	0.34 622	0.40 639	0.29 610	0.12 563	0.11 578	0.16 616	0.14 602	0.15 606	0.12 564

AF-Net	0.23 573	0.17 589	0.17 459	0.27 621	0.13 551	0.26 583	0.24 587	0.33 556	0.51 619	0.25 554	0.33 552	0.39 615	0.27 585	0.28 588	0.26 587	0.11 537	0.10 564	0.16 616	0.12 584	0.11 544	0.11 543

MANE	0.47 652	0.28 638	0.28 573	0.27 621	0.24 644	0.50 647	0.32 651	0.57 659	0.62 645	0.74 665	1.20 684	1.21 675	0.64 666	0.54 659	0.39 645	0.22 646	0.20 640	0.27 644	0.31 657	0.26 651	0.25 647

LSM	0.34 636	0.21 618	0.62 646	0.27 621	0.62 676	0.35 624	0.26 612	0.43 634	0.49 611	0.45 641	0.60 649	0.42 626	0.37 631	0.35 619	0.26 587	0.13 582	0.21 650	0.14 597	0.16 622	0.18 630	0.34 659

FBW_ROB	0.25 591	0.17 589	0.23 550	0.27 621	0.14 570	0.26 583	0.22 564	0.42 628	0.43 594	0.42 634	0.41 604	0.43 628	0.27 585	0.32 607	0.24 566	0.09 462	0.15 622	0.15 608	0.12 584	0.12 561	0.10 517

LALA_ROB	0.25 591	0.16 579	0.23 550	0.27 621	0.17 615	0.27 592	0.27 617	0.42 628	0.38 567	0.33 613	0.39 590	0.51 644	0.26 578	0.29 595	0.28 601	0.16 624	0.09 541	0.13 583	0.12 584	0.13 577	0.13 579

PSMNet_ROB	0.22 560	0.12 519	0.15 392	0.27 621	0.15 589	0.25 571	0.36 654	0.43 634	0.37 561	0.27 566	0.33 552	0.32 582	0.23 553	0.21 530	0.27 593	0.12 563	0.08 508	0.13 583	0.11 562	0.10 522	0.09 487

RGC	0.25 591	0.20 612	0.29 582	0.28 628	0.16 603	0.22 538	0.23 576	0.33 556	0.44 596	0.27 566	0.40 593	0.38 610	0.28 594	0.37 628	0.23 554	0.11 537	0.13 608	0.17 619	0.17 629	0.15 606	0.16 618

PA-Net	0.24 584	0.18 603	0.34 601	0.28 628	0.22 639	0.22 538	0.39 659	0.29 507	0.39 572	0.22 514	0.33 552	0.25 515	0.26 578	0.21 530	0.25 574	0.10 503	0.23 653	0.15 608	0.22 640	0.09 486	0.13 579
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PASM	0.33 630	0.25 633	0.51 631	0.28 628	0.27 650	0.30 609	0.31 643	0.35 586	0.51 619	0.36 618	0.40 593	0.47 640	0.35 626	0.34 614	0.36 637	0.23 651	0.26 656	0.26 641	0.28 653	0.23 639	0.21 640

PDISCO_ROB	0.28 614	0.16 579	0.28 573	0.28 628	0.20 633	0.33 615	0.27 617	0.45 640	0.58 637	0.28 579	0.41 604	0.45 632	0.30 610	0.34 614	0.35 636	0.12 563	0.09 541	0.17 619	0.16 622	0.17 626	0.13 579

DispFullNet	0.27 611	0.22 622	0.66 650	0.28 628	0.17 615	0.27 592	0.17 417	0.34 571	0.57 634	0.27 566	0.37 574	0.43 628	0.24 562	0.39 635	0.25 574	0.12 563	0.06 404	0.19 630	0.11 562	0.23 639	0.16 618

ELAS_RVC	0.42 644	0.29 645	0.33 598	0.28 628	0.24 644	0.56 653	0.38 657	0.50 648	0.61 642	0.74 665	0.76 662	0.67 658	0.56 659	0.55 660	0.42 651	0.22 646	0.21 650	0.27 644	0.26 647	0.27 653	0.26 650
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.42 644	0.29 645	0.34 601	0.28 628	0.24 644	0.63 657	0.37 655	0.52 653	0.52 625	0.72 662	0.82 666	0.68 660	0.56 659	0.52 655	0.45 658	0.22 646	0.21 650	0.27 644	0.26 647	0.26 651	0.26 650
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Selective-IGEV-i1pa	2.90 686	3.64 692	0.72 664	0.29 635	0.14 570	10.70 698	0.45 666	4.60 693	3.77 694	3.60 693	7.07 695	3.52 692	2.16 692	13.72 707	2.40 693	0.37 661	0.15 622	0.13 583	0.10 530	0.15 606	0.36 661

MonStereo1	0.49 654	0.27 636	0.61 644	0.29 635	0.20 633	0.40 639	0.19 512	0.51 652	0.66 654	0.53 648	0.91 670	1.02 669	0.59 663	0.51 654	0.58 667	0.53 672	0.32 663	0.55 669	0.40 663	0.36 660	0.38 663

Syn2CoEx	0.22 560	0.16 579	0.29 582	0.29 635	0.15 589	0.26 583	0.21 550	0.34 571	0.32 520	0.29 589	0.36 571	0.28 542	0.25 570	0.20 512	0.25 574	0.16 624	0.12 594	0.14 597	0.11 562	0.09 486	0.08 441

XQC	0.29 618	0.23 625	0.53 632	0.29 635	0.19 629	0.36 628	0.28 623	0.37 602	0.58 637	0.31 602	0.31 537	0.37 604	0.30 610	0.39 635	0.39 645	0.13 582	0.09 541	0.15 608	0.12 584	0.18 630	0.18 631

FCDSN-DC	0.33 630	0.28 638	0.28 573	0.30 639	0.24 644	0.39 637	0.28 623	0.43 634	0.42 585	0.44 639	0.53 632	0.51 644	0.42 644	0.37 628	0.30 617	0.21 642	0.20 640	0.27 644	0.26 647	0.25 647	0.25 647
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
CC-Net-ROB	0.28 614	0.31 647	0.36 609	0.30 639	0.15 589	0.25 571	0.19 512	0.45 640	0.34 536	0.39 625	0.37 574	0.39 615	0.31 615	0.27 579	0.27 593	0.24 653	0.18 634	0.30 655	0.23 644	0.19 633	0.15 609

SQANet	0.24 584	0.24 628	0.31 591	0.31 641	0.19 629	0.27 592	0.13 168	0.30 520	0.33 525	0.25 554	0.37 574	0.31 575	0.22 547	0.27 579	0.23 554	0.15 607	0.10 564	0.21 633	0.16 622	0.22 636	0.16 618

MFN_U_SF_RVC	0.33 630	0.22 622	0.58 641	0.31 641	0.15 589	0.36 628	0.17 417	0.54 657	0.46 607	0.47 644	0.56 637	0.58 651	0.39 634	0.36 623	0.38 644	0.15 607	0.15 622	0.18 628	0.21 637	0.16 619	0.16 618

BEATNet-Init1	0.54 657	0.28 638	0.68 657	0.31 641	0.21 636	0.85 673	0.31 643	0.57 659	0.69 658	0.89 672	1.00 674	2.17 689	0.66 667	0.58 664	0.44 655	0.19 634	0.18 634	0.23 638	0.22 640	0.22 636	0.21 640

PVD	0.40 641	0.21 618	0.40 615	0.32 644	0.23 640	0.30 609	0.45 666	0.53 656	0.97 674	0.55 651	0.80 665	0.54 649	0.60 664	0.53 657	0.40 647	0.19 634	0.14 618	0.17 619	0.14 602	0.24 645	0.32 657

NCCL2	0.24 584	0.15 568	0.18 493	0.34 645	0.18 625	0.24 562	0.24 587	0.34 571	0.29 498	0.31 602	0.38 582	0.38 610	0.29 599	0.23 556	0.25 574	0.15 607	0.12 594	0.18 628	0.21 637	0.13 577	0.13 579

CSAN	0.30 621	0.24 628	0.28 573	0.34 645	0.19 629	0.34 619	0.42 662	0.38 609	0.51 619	0.38 624	0.40 593	0.44 631	0.34 622	0.29 595	0.31 623	0.19 634	0.16 628	0.19 630	0.19 634	0.14 594	0.15 609

HCRNet	0.16 479	0.23 625	0.12 271	0.35 647	0.11 493	0.15 402	0.17 417	0.26 449	0.22 401	0.19 461	0.24 443	0.21 458	0.14 420	0.15 381	0.13 369	0.11 537	0.07 475	0.11 547	0.10 530	0.09 486	0.07 371

GANetREF_RVC	0.31 627	0.34 650	0.29 582	0.35 647	0.16 603	0.33 615	0.42 662	0.48 646	0.52 625	0.35 615	0.35 566	0.34 593	0.32 617	0.40 639	0.33 631	0.27 655	0.20 640	0.29 653	0.15 618	0.19 633	0.18 631
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
PSMNet-RUCA	0.28 614	0.33 649	0.42 620	0.36 649	0.32 656	0.18 470	0.20 533	0.42 628	0.30 504	0.33 613	0.41 604	0.40 621	0.24 562	0.31 602	0.20 517	0.19 634	0.11 578	0.25 640	0.15 618	0.22 636	0.16 618

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 621	0.24 628	0.30 588	0.36 649	0.16 603	0.36 628	0.31 643	0.34 571	0.43 594	0.41 632	0.46 622	0.38 610	0.30 610	0.35 619	0.29 610	0.19 634	0.20 640	0.26 641	0.29 654	0.18 630	0.19 636

Consistency-Raft	0.44 646	0.40 655	0.46 624	0.37 651	0.43 662	0.42 643	0.41 660	0.57 659	0.55 630	0.32 609	0.73 659	0.32 582	0.50 653	0.42 646	0.49 661	0.39 662	0.36 665	0.45 662	0.52 674	0.42 662	0.30 655

MSC_U_SF_DS_RVC	0.44 646	0.39 654	0.56 636	0.40 652	0.20 633	0.66 660	0.33 652	0.54 657	0.72 660	0.71 661	0.72 658	0.62 653	0.55 657	0.52 655	0.47 659	0.20 639	0.19 639	0.29 653	0.30 656	0.24 645	0.19 636

anonymity	0.53 656	0.58 661	0.66 650	0.41 653	0.61 675	0.54 651	0.41 660	0.57 659	0.41 583	0.56 652	0.50 628	0.50 643	0.55 657	0.59 665	0.50 662	0.58 675	0.50 678	0.51 665	0.51 672	0.52 665	0.58 673

SGM+DAISY	0.57 659	0.58 661	0.67 654	0.41 653	0.55 669	0.68 662	0.51 669	0.57 659	0.46 607	0.67 657	0.70 656	0.69 661	0.57 661	0.64 667	0.58 667	0.59 676	0.49 675	0.50 664	0.50 671	0.52 665	0.59 676

NVStereoNet_ROB	0.47 652	0.37 652	0.47 627	0.42 655	0.29 654	0.35 624	0.35 653	0.50 648	0.61 642	0.73 663	0.94 671	0.70 662	0.68 668	0.48 650	0.62 670	0.22 646	0.33 664	0.34 658	0.34 662	0.30 654	0.31 656
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
otaku	0.39 639	0.38 653	0.53 632	0.44 656	0.28 651	0.57 654	0.24 587	0.42 628	0.62 645	0.40 628	0.50 628	0.46 636	0.34 622	0.40 639	0.33 631	0.30 656	0.30 660	0.39 660	0.33 659	0.30 654	0.29 653

ACVNet_1	0.45 649	0.51 659	0.61 644	0.45 657	0.28 651	0.50 647	0.28 623	0.58 664	0.71 659	0.63 656	0.59 647	0.74 663	0.50 653	0.50 652	0.36 637	0.26 654	0.25 654	0.39 660	0.29 654	0.32 658	0.25 647

ACVNet-4b	0.39 639	0.53 660	0.56 636	0.45 657	0.24 644	0.46 645	0.18 466	0.50 648	0.64 649	0.42 634	0.45 619	0.60 652	0.27 585	0.34 614	0.24 566	0.33 658	0.14 618	0.48 663	0.42 665	0.31 657	0.27 652

SPS-STEREO	0.58 660	0.59 663	0.66 650	0.45 657	0.55 669	0.65 659	0.44 665	0.63 666	0.51 619	0.69 659	0.65 650	0.66 657	0.58 662	0.62 666	0.62 670	0.62 678	0.47 673	0.51 665	0.49 669	0.55 668	0.58 673
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Ntro	0.41 642	0.40 655	0.54 634	0.46 660	0.30 655	0.64 658	0.24 587	0.47 644	0.68 655	0.42 634	0.49 626	0.47 640	0.42 644	0.40 639	0.32 628	0.32 657	0.28 658	0.37 659	0.31 657	0.33 659	0.29 653

MFMNet_re	0.65 661	0.66 668	0.66 650	0.51 661	0.69 680	0.70 663	0.58 673	0.65 667	0.75 665	0.61 655	0.73 659	0.63 654	0.68 668	0.65 668	0.60 669	0.66 680	0.58 687	0.63 670	0.59 675	0.68 676	0.69 683

JetBlue	0.73 667	0.46 658	1.21 680	0.52 662	0.47 664	2.16 689	0.67 679	0.78 669	0.72 660	0.70 660	0.79 664	1.21 675	0.84 675	1.06 686	1.04 686	0.40 663	0.28 658	0.33 657	0.33 659	0.30 654	0.34 659

SAMSARA	0.41 642	0.28 638	0.34 601	0.55 663	0.39 658	0.85 673	1.25 691	0.49 647	0.52 625	0.36 618	0.35 566	0.56 650	0.39 634	0.39 635	0.41 649	0.15 607	0.20 640	0.15 608	0.14 602	0.23 639	0.21 640

RainbowNet	0.54 657	0.61 664	0.71 663	0.57 664	0.43 662	0.66 660	0.37 655	0.60 665	0.87 671	0.51 646	0.67 651	0.63 654	0.47 650	0.50 652	0.44 655	0.47 668	0.48 674	0.53 667	0.41 664	0.53 667	0.41 666

light-stereo	0.44 646	0.27 636	0.64 649	0.61 665	0.50 665	0.34 619	0.23 576	0.47 644	0.52 625	0.57 653	0.59 647	0.78 664	0.33 620	0.49 651	0.30 617	0.33 658	0.25 654	0.27 644	0.33 659	0.47 663	0.41 666

ACVNet_2	0.67 664	0.68 669	0.70 661	0.64 666	0.41 660	0.75 668	0.50 668	0.98 679	1.38 684	0.90 673	1.09 678	1.04 670	0.74 671	0.55 660	0.48 660	0.43 664	0.40 667	0.53 667	0.45 666	0.48 664	0.36 661

MADNet+	0.76 668	0.72 670	3.76 691	0.67 667	0.41 660	0.99 679	0.97 689	0.72 668	0.75 665	0.52 647	0.58 645	0.64 656	0.68 668	0.89 680	1.04 686	0.35 660	0.36 665	0.28 652	0.23 644	0.38 661	0.33 658

IMH-64-1	0.66 662	0.62 665	0.69 658	0.72 668	0.51 666	0.60 655	0.51 669	0.92 673	0.84 669	0.75 668	1.02 675	0.81 665	0.78 673	0.80 671	0.50 662	0.43 664	0.46 669	0.72 672	0.48 667	0.55 668	0.40 664

IMH-64	0.66 662	0.62 665	0.69 658	0.72 668	0.51 666	0.60 655	0.51 669	0.92 673	0.84 669	0.75 668	1.02 675	0.81 665	0.78 673	0.80 671	0.50 662	0.43 664	0.46 669	0.72 672	0.48 667	0.55 668	0.40 664

IMH	0.72 665	0.65 667	0.70 661	0.77 670	0.54 668	0.71 664	0.56 672	0.99 681	1.08 675	0.82 671	1.09 678	0.89 667	0.88 677	0.88 679	0.53 666	0.44 667	0.50 678	0.75 675	0.51 672	0.58 671	0.42 668

PWCK	0.72 665	0.95 679	0.99 675	0.77 670	0.32 656	0.79 670	0.38 657	0.92 673	0.90 672	0.96 676	0.76 662	0.97 668	0.62 665	0.87 677	0.68 673	0.73 682	0.46 669	0.76 677	0.49 669	0.71 679	0.44 669

TorneroNet-64	0.76 668	0.73 671	0.77 667	0.78 672	0.58 674	0.94 678	0.58 673	0.85 672	1.26 679	0.67 657	0.88 668	1.41 682	0.76 672	0.87 677	0.68 673	0.49 670	0.46 669	0.73 674	0.59 675	0.68 676	0.54 672

LVE	0.84 673	0.87 677	0.86 672	0.81 673	0.56 671	1.09 684	0.66 678	1.07 683	1.45 686	0.97 677	1.23 686	1.11 673	0.86 676	0.84 674	0.72 677	0.49 670	0.56 684	0.76 677	0.60 677	0.66 674	0.60 679

Dean	0.88 674	0.88 678	0.81 668	0.82 674	0.57 672	0.91 675	0.62 676	1.17 689	1.71 689	1.15 684	1.16 682	1.31 679	1.00 682	0.82 673	0.83 682	0.57 673	0.56 684	0.78 679	0.65 678	0.67 675	0.58 673

WAO-7	0.80 670	0.78 673	0.57 638	0.85 675	0.67 679	0.76 669	0.69 682	1.07 683	1.30 681	0.90 673	1.20 684	1.05 671	0.93 679	0.71 669	0.68 673	0.60 677	0.62 688	0.67 671	0.68 681	0.64 672	0.59 676

TorneroNet	0.83 672	0.75 672	0.83 671	0.85 675	0.63 677	1.03 682	0.65 677	0.96 677	1.14 677	0.80 670	1.10 680	1.36 680	0.88 677	0.95 682	0.82 681	0.57 673	0.49 675	0.79 680	0.66 680	0.74 682	0.64 682

WAO-6	0.82 671	0.81 674	0.63 648	0.87 677	0.63 677	0.79 670	0.60 675	0.98 679	1.52 688	0.91 675	0.97 673	1.08 672	1.04 683	0.72 670	0.70 676	0.72 681	0.49 675	0.91 683	0.71 682	0.70 678	0.59 676

UNDER WATER-64	0.97 677	0.96 680	1.48 684	0.88 678	0.57 672	1.24 687	0.90 687	0.78 669	0.96 673	1.05 679	0.85 667	1.56 687	1.26 689	0.97 684	0.99 684	0.88 687	0.57 686	1.04 687	0.88 687	0.81 683	0.75 684

JetRed	1.66 684	1.51 687	3.09 687	0.93 679	1.21 689	5.28 692	1.61 694	1.29 691	1.42 685	1.84 690	1.77 691	1.59 688	0.95 680	1.43 689	2.51 694	0.91 689	1.61 693	0.93 684	0.91 689	1.36 690	1.03 690

WAO-8	0.92 675	0.83 675	0.67 654	0.94 680	0.70 681	0.92 676	0.68 680	1.08 685	1.80 691	1.06 681	1.42 688	1.29 677	1.08 685	0.86 675	0.80 679	0.74 683	0.54 681	0.86 681	0.75 683	0.71 679	0.63 680

Venus	0.92 675	0.83 675	0.67 654	0.94 680	0.70 681	0.92 676	0.68 680	1.08 685	1.80 691	1.06 681	1.42 688	1.29 677	1.08 685	0.86 675	0.80 679	0.74 683	0.54 681	0.86 681	0.75 683	0.71 679	0.63 680

UNDER WATER	0.99 679	1.00 681	1.47 683	1.00 682	0.71 683	1.18 686	0.86 685	0.81 671	1.09 676	1.02 678	0.90 669	1.53 686	1.26 689	1.06 686	1.02 685	0.79 685	0.54 681	1.02 685	0.88 687	0.83 684	0.75 684

GCST	0.37 637	0.42 657	0.27 570	1.03 683	0.39 658	0.18 470	0.08 7	0.21 345	0.18 313	0.28 579	0.25 469	0.15 367	0.12 354	0.16 410	0.14 406	0.64 679	0.43 668	0.75 675	0.65 678	0.64 672	0.46 670

HanzoNet	1.31 683	1.29 686	1.22 681	1.13 684	0.85 685	1.05 683	0.84 684	1.06 682	1.47 687	1.66 689	1.63 690	2.48 691	1.78 691	1.63 690	1.69 688	1.27 691	0.80 691	1.32 691	1.02 690	1.07 689	0.90 688

notaker	0.98 678	1.13 682	1.02 676	1.14 685	0.81 684	0.73 667	0.69 682	0.94 676	1.15 678	1.19 686	1.19 683	1.41 682	1.17 688	1.10 688	0.74 678	0.82 686	0.64 689	1.18 688	0.79 685	1.02 686	0.82 687

DPSimNet_ROB	1.14 682	1.25 685	0.87 673	1.15 686	0.90 687	1.15 685	1.18 690	1.20 690	1.26 679	1.45 688	1.05 677	1.44 685	1.13 687	0.92 681	1.70 689	1.47 693	0.52 680	1.22 690	1.04 692	0.92 685	1.03 690

ktn	1.02 680	1.23 684	0.82 669	1.24 687	0.86 686	1.00 681	0.86 685	0.96 677	1.37 683	1.05 679	1.12 681	1.16 674	1.06 684	0.95 682	0.62 670	1.28 692	0.71 690	1.39 692	0.83 686	1.06 688	0.77 686

KSHMR	1.10 681	1.19 683	0.90 674	1.26 688	1.00 688	0.99 679	0.96 688	1.13 688	1.35 682	1.16 685	1.28 687	1.40 681	0.97 681	1.03 685	0.93 683	1.03 690	1.08 692	1.20 689	1.03 691	1.03 687	0.98 689

MADNet++	1.97 685	1.75 688	1.66 685	1.83 689	1.69 691	2.38 690	1.45 693	2.36 692	2.11 693	2.58 692	2.37 693	2.25 690	2.21 693	2.28 691	2.36 692	1.87 694	1.67 694	1.53 693	1.34 693	1.87 691	1.78 693

tt	4.65 689	0.07 193	3.54 690	2.01 690	1.55 690	10.25 696	16.66 699	8.90 702	5.03 695	1.33 687	0.96 672	4.71 693	4.74 695	3.33 692	5.86 696	6.06 702	10.30 708	1.87 696	2.09 696	2.61 693	1.19 692

xxxxx1	7.75 691	5.06 698	7.26 694	3.15 691	3.91 693	16.37 701	22.88 704	5.87 698	8.68 697	7.99 699	8.55 696	9.13 701	8.46 699	10.05 699	10.47 699	2.43 696	2.48 696	3.56 699	12.26 705	3.48 694	3.02 696

tt_ll	7.75 691	5.06 698	7.26 694	3.15 691	3.91 693	16.37 701	22.88 704	5.87 698	8.68 697	7.99 699	8.55 696	9.13 701	8.46 699	10.05 699	10.47 699	2.43 696	2.48 696	3.56 699	12.26 705	3.48 694	3.02 696

ff	7.75 691	5.06 698	7.26 694	3.15 691	3.91 693	16.37 701	22.88 704	5.87 698	8.68 697	7.99 699	8.55 696	9.13 701	8.46 699	10.05 699	10.47 699	2.43 696	2.48 696	3.56 699	12.26 705	3.48 694	3.02 696

PML	8.57 697	9.39 707	6.24 693	5.34 694	6.36 696	13.21 699	20.99 700	5.35 695	6.68 696	17.75 709	26.46 719	7.58 698	6.08 697	7.89 698	5.76 695	5.33 701	1.83 695	5.95 707	1.93 695	8.75 704	2.53 695

DGTPSM_ROB	8.06 695	4.50 694	8.69 703	5.34 694	10.73 699	8.32 694	22.71 702	5.47 696	13.38 704	5.13 696	9.98 701	5.10 694	10.47 702	5.53 695	12.77 705	3.79 699	8.00 701	3.49 697	6.95 702	3.74 697	7.09 703

DPSMNet_ROB	8.06 695	4.50 694	8.69 703	5.36 696	10.74 700	8.32 694	22.71 702	5.47 696	13.38 704	5.13 696	9.98 701	5.10 694	10.47 702	5.53 695	12.77 705	3.80 700	8.00 701	3.49 697	6.95 702	3.75 698	7.09 703

USTest	6.16 690	2.65 691	2.79 686	6.48 697	7.21 697	14.33 700	21.38 701	6.98 701	9.55 700	5.35 698	6.12 694	5.71 696	7.69 698	6.31 697	6.75 698	1.97 695	3.38 700	1.63 694	2.14 697	2.49 692	2.35 694

iinet-test	10.41 698	8.00 703	7.40 697	10.23 698	10.93 701	17.97 705	25.06 707	11.30 706	13.29 702	9.69 703	9.78 700	9.38 704	11.23 704	10.97 703	12.61 703	6.59 704	8.30 703	5.49 702	6.54 698	6.58 700	6.91 701

IINet	10.41 698	8.00 703	7.40 697	10.23 698	10.93 701	17.97 705	25.06 707	11.30 706	13.29 702	9.69 703	9.77 699	9.38 704	11.23 704	10.97 703	12.61 703	6.59 704	8.30 703	5.49 702	6.54 698	6.58 700	6.91 701

Anonymous_1	10.87 703	7.82 702	7.41 699	10.29 700	10.08 698	18.64 707	26.11 709	11.02 705	13.45 706	9.43 702	10.10 703	9.73 706	11.31 706	10.69 702	12.47 702	6.42 703	8.38 705	5.70 704	10.22 704	11.41 705	6.65 700

DPSM_ROB	11.10 704	8.47 705	7.95 700	10.84 701	11.58 703	19.10 708	26.50 712	12.02 708	14.09 707	10.38 705	10.91 704	10.39 707	11.92 707	11.67 705	13.39 707	6.99 706	8.79 706	5.82 705	6.92 700	6.97 702	7.31 705

DPSM	11.10 704	8.47 705	7.95 700	10.84 701	11.58 703	19.10 708	26.50 712	12.02 708	14.09 707	10.38 705	10.91 704	10.39 707	11.92 707	11.67 705	13.39 707	6.99 706	8.79 706	5.82 705	6.92 700	6.97 702	7.31 705

TCMNet-wrong-test	3.69 688	5.54 701	3.91 692	12.22 703	11.75 705	4.77 691	3.86 695	1.08 685	0.74 664	1.13 683	2.21 692	6.16 697	0.53 656	3.43 693	2.33 691	0.90 688	0.20 640	1.85 695	1.69 694	5.71 699	3.79 699

RSGM-EC	20.15 708	4.62 696	0.75 665	16.73 704	16.97 709	21.10 710	26.46 710	10.37 703	14.13 709	18.18 710	21.56 710	22.31 718	22.50 711	21.80 710	15.71 709	62.36 719	33.86 719	20.06 716	18.04 715	19.30 714	16.22 714

acva	20.15 708	4.62 696	0.75 665	16.73 704	16.97 709	21.10 710	26.46 710	10.37 703	14.13 709	18.18 710	21.56 710	22.31 718	22.50 711	21.80 710	15.71 709	62.36 719	33.86 719	20.06 716	18.04 715	19.30 714	16.22 714

HaxPig	15.73 706	18.55 716	19.19 712	16.92 706	15.89 708	7.80 693	7.57 696	13.37 710	10.80 701	15.40 708	14.87 706	15.95 709	14.81 709	15.67 708	15.97 711	18.96 715	16.72 709	19.47 715	18.10 717	19.45 716	19.06 717

LRCNet_RVC	10.76 702	13.97 708	7.97 702	19.07 707	2.04 692	0.35 624	0.31 643	5.29 694	0.48 610	13.02 707	17.65 707	8.69 699	5.73 696	4.78 694	2.22 690	23.53 716	2.69 699	27.60 719	25.75 719	17.60 713	16.54 716

MEDIAN_ROB	20.38 710	24.05 717	23.36 715	21.18 708	21.62 711	10.51 697	8.17 697	17.68 711	15.46 711	20.04 712	19.65 708	20.30 710	20.16 710	21.17 709	21.03 712	23.81 717	21.77 717	24.98 718	23.75 718	25.01 717	23.94 718

Hybrid-DGEV	22.38 715	17.26 715	16.15 710	21.92 709	23.29 714	38.36 715	53.40 717	24.38 720	28.67 719	20.64 713	21.89 715	21.01 713	24.05 716	23.35 714	27.12 719	14.08 713	17.70 714	11.71 713	13.99 713	14.01 707	14.70 709

CasAABBNet	22.33 711	17.11 709	15.84 707	21.94 710	23.28 713	38.30 712	53.40 717	24.05 716	28.44 716	20.66 714	21.86 714	21.03 716	24.04 715	23.35 714	27.03 716	14.06 709	17.69 711	11.70 709	13.94 709	14.04 708	14.76 710

RAFT-FEzeroshot	22.33 711	17.12 710	15.83 705	21.95 711	23.32 715	38.31 713	53.41 719	23.99 714	28.43 714	20.66 714	21.84 712	21.02 714	24.05 716	23.33 712	27.09 717	14.06 709	17.69 711	11.70 709	13.95 710	14.05 709	14.76 710

RAFT-FE	22.33 711	17.12 710	15.83 705	21.95 711	23.32 715	38.31 713	53.41 719	23.99 714	28.43 714	20.66 714	21.84 712	21.02 714	24.05 716	23.33 712	27.09 717	14.06 709	17.69 711	11.70 709	13.95 710	14.05 709	14.76 710

FlowAnything	22.34 714	17.13 712	15.98 708	22.00 713	23.23 712	38.39 718	53.32 715	24.19 717	28.48 717	21.00 719	21.93 716	20.83 711	23.97 713	23.44 717	26.83 714	14.04 708	17.80 716	11.63 708	14.08 714	14.00 706	14.65 707

Selective-RAFT-Error	22.39 716	17.14 713	16.01 709	22.00 713	23.34 717	38.37 716	53.36 716	24.24 719	28.53 718	20.80 717	21.94 717	20.94 712	24.02 714	23.48 718	27.33 720	14.07 712	17.70 714	11.70 709	13.93 708	14.05 709	14.83 713

LSM0	22.80 717	17.22 714	19.17 711	22.12 715	28.90 719	38.38 717	53.27 714	24.21 718	28.36 713	20.84 718	21.11 709	21.63 717	24.25 719	23.42 716	26.98 715	14.08 713	17.39 710	11.72 714	13.98 712	14.22 712	14.66 708

AVERAGE_ROB	24.89 718	29.12 718	27.98 716	24.83 716	24.59 718	17.82 704	11.61 698	21.45 712	19.91 712	25.04 720	24.38 718	25.06 720	25.31 720	24.69 719	22.86 713	29.74 718	27.09 718	28.97 720	27.94 720	30.07 718	29.35 719

test_example2	97.69 719	92.93 719	45.57 717	96.02 717	109.84 720	88.44 719	93.70 721	25.54 721	94.63 721	130.46 722	126.87 721	58.93 721	75.48 721	87.99 720	77.94 721	150.16 721	221.11 721	76.29 721	98.21 721	108.42 721	95.33 720

DLNR-FE	10.51 701	2.29 690	19.85 714	120.28 718	13.21 706	0.06 11	0.13 168	0.24 414	0.10 61	0.08 118	0.10 184	0.09 210	0.07 169	0.10 112	0.09 90	0.13 582	0.04 24	0.06 178	0.04 49	53.18 720	0.04 47

DLNR_Zeroshot_test	10.48 700	2.27 689	19.78 713	120.28 718	13.29 707	0.06 11	0.13 168	0.24 414	0.10 61	0.08 118	0.10 184	0.09 210	0.07 169	0.10 112	0.09 90	0.13 582	0.04 24	0.06 178	0.04 49	52.68 719	0.04 47

ccccc		285.89 720		366.70 720	366.78 721	118.88 721		113.97 722		125.77 721		120.54 722		252.62 722		382.79 722	352.84 722	254.30 722	222.62 722	426.61 722

GS-Stereo							0.14 237	0.11 51	0.12 130	0.08 118	0.10 184	0.05 4	0.04 1	0.11 182	0.08 23	0.06 160	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.05 184

FSD					0.23 640	0.25 571	0.25 603	0.27 463	0.26 461	0.25 554	0.26 482	0.26 525	0.26 578	0.27 579	0.24 566	0.21 642	0.20 640	0.27 644	0.26 647	0.25 647

Low-res two-view benchmark