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

MGE	0.07 10	0.06 149	0.08 63	0.20 627	0.05 5	0.05 6	0.11 99	0.10 52	0.11 178	0.05 2	0.05 8	0.05 4	0.04 1	0.10 164	0.08 52	0.04 6	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 69

NBS	0.07 10	0.07 276	0.08 63	0.17 348	0.07 180	0.07 48	0.13 246	0.05 1	0.07 30	0.06 48	0.09 238	0.05 4	0.04 1	0.05 1	0.09 145	0.05 64	0.05 332	0.08 505	0.06 373	0.05 226	0.04 69

anonymous	0.08 130	0.05 46	0.12 382	0.16 247	0.08 298	0.05 6	0.12 155	0.11 88	0.14 313	0.07 122	0.07 107	0.06 58	0.04 1	0.07 10	0.09 145	0.05 64	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.04 59	0.04 69

DepthFocus	0.08 130	0.04 3	0.15 528	0.13 24	0.09 431	0.08 109	0.12 155	0.10 52	0.05 4	0.09 253	0.06 41	0.07 172	0.04 1	0.08 33	0.08 52	0.06 220	0.05 332	0.07 404	0.07 490	0.05 226	0.04 69

Selective-IGEV-i32	0.07 10	0.06 149	0.09 157	0.17 348	0.06 59	0.08 109	0.12 155	0.13 171	0.08 49	0.08 193	0.07 107	0.06 58	0.04 1	0.10 164	0.09 145	0.05 64	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.04 59	0.03 1

GEAStereo	0.08 130	0.06 149	0.09 157	0.13 24	0.08 298	0.08 109	0.14 332	0.10 52	0.10 135	0.08 193	0.10 281	0.06 58	0.04 1	0.11 260	0.08 52	0.06 220	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.05 226	0.05 256

GSStereo	0.08 130	0.06 149	0.09 157	0.13 24	0.08 298	0.08 109	0.14 332	0.11 88	0.12 224	0.08 193	0.10 281	0.05 4	0.04 1	0.11 260	0.08 52	0.06 220	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.05 226	0.05 256

GS-Stereo							0.14 332	0.11 88	0.12 224	0.08 193	0.10 281	0.05 4	0.04 1	0.11 260	0.08 52	0.06 220	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.05 226	0.05 256

GASTEREO	0.08 130	0.05 46	0.09 157	0.19 555	0.08 298	0.08 109	0.12 155	0.14 216	0.11 178	0.10 309	0.09 238	0.07 172	0.04 1	0.12 367	0.08 52	0.06 220	0.05 332	0.05 83	0.04 80	0.04 59	0.05 256

MSCF	0.08 130	0.05 46	0.09 157	0.19 555	0.08 298	0.07 48	0.12 155	0.14 216	0.11 178	0.10 309	0.09 238	0.07 172	0.04 1	0.11 260	0.08 52	0.06 220	0.05 332	0.05 83	0.04 80	0.05 226	0.05 256

LG-Stereo_L1	0.07 10	0.05 46	0.11 321	0.14 81	0.06 59	0.07 48	0.12 155	0.09 31	0.08 49	0.05 2	0.04 1	0.05 4	0.04 1	0.08 33	0.08 52	0.05 64	0.04 27	0.05 83	0.03 1	0.04 59	0.04 69

MLG-Stereo_test2	0.07 10	0.04 3	0.10 238	0.15 141	0.06 59	0.07 48	0.11 99	0.09 31	0.04 2	0.06 48	0.05 8	0.06 58	0.04 1	0.08 33	0.09 145	0.06 220	0.04 27	0.05 83	0.03 1	0.05 226	0.05 256

SCV	0.08 130	0.09 534	0.08 63	0.15 141	0.08 298	0.10 271	0.12 155	0.11 88	0.12 224	0.07 122	0.07 107	0.06 58	0.04 1	0.10 164	0.08 52	0.05 64	0.05 332	0.06 259	0.04 80	0.06 378	0.04 69

FoundationStereo	0.06 1	0.04 3	0.08 63	0.13 24	0.05 5	0.09 198	0.13 246	0.06 2	0.09 97	0.05 2	0.05 8	0.06 58	0.04 1	0.07 10	0.07 15	0.06 220	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.05 226	0.04 69

AIO_rvc	0.07 10	0.06 149	0.08 63	0.15 141	0.06 59	0.08 109	0.14 332	0.09 31	0.08 49	0.07 122	0.08 191	0.07 172	0.04 1	0.10 164	0.08 52	0.05 64	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.04 59	0.03 1

GIP-stereo	0.08 130	0.06 149	0.11 321	0.15 141	0.07 180	0.09 198	0.13 246	0.15 264	0.11 178	0.07 122	0.08 191	0.05 4	0.04 1	0.10 164	0.07 15	0.05 64	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.05 226	0.04 69

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 242	0.10 605	0.32 745	0.15 141	0.06 59	0.08 109	0.14 332	0.11 88	0.10 135	0.07 122	0.07 107	0.06 58	0.04 1	0.11 260	0.07 15	0.12 707	0.04 27	0.07 404	0.05 258	0.05 226	0.05 256

Selective-IGEV	0.07 10	0.06 149	0.09 157	0.17 348	0.06 59	0.08 109	0.12 155	0.13 171	0.08 49	0.08 193	0.07 107	0.06 58	0.04 1	0.10 164	0.09 145	0.05 64	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.04 59	0.03 1

ww	0.07 10	0.04 3	0.08 63	0.17 348	0.05 5	0.07 48	0.12 155	0.10 52	0.08 49	0.06 48	0.06 41	0.06 58	0.05 19	0.11 260	0.08 52	0.04 6	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 59	0.04 69

MGW-Stereo-1	0.07 10	0.04 3	0.08 63	0.16 247	0.06 59	0.08 109	0.12 155	0.09 31	0.12 224	0.06 48	0.05 8	0.08 245	0.05 19	0.11 260	0.10 267	0.04 6	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 59	0.04 69

Cross2Single-S	0.07 10	0.04 3	0.09 157	0.15 141	0.07 180	0.05 6	0.15 434	0.08 17	0.13 277	0.07 122	0.05 8	0.06 58	0.05 19	0.09 81	0.08 52	0.06 220	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.04 59	0.04 69

CR-RVC	0.06 1	0.04 3	0.09 157	0.12 9	0.04 1	0.07 48	0.11 99	0.13 171	0.07 30	0.05 2	0.05 8	0.06 58	0.05 19	0.05 1	0.08 52	0.06 220	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 59	0.04 69

low	0.07 10	0.04 3	0.09 157	0.14 81	0.07 180	0.08 109	0.12 155	0.13 171	0.09 97	0.06 48	0.05 8	0.06 58	0.05 19	0.12 367	0.08 52	0.06 220	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.04 59	0.05 256

F5.5	0.07 10	0.06 149	0.06 10	0.19 555	0.06 59	0.09 198	0.11 99	0.14 216	0.06 13	0.05 2	0.06 41	0.07 172	0.05 19	0.09 81	0.06 6	0.05 64	0.04 27	0.05 83	0.05 258	0.04 59	0.03 1

EE1	0.08 130	0.05 46	0.10 238	0.15 141	0.07 180	0.07 48	0.09 28	0.16 310	0.12 224	0.08 193	0.05 8	0.06 58	0.05 19	0.14 484	0.09 145	0.06 220	0.05 332	0.06 259	0.04 80	0.05 226	0.05 256

AnonStereo	0.09 242	0.08 439	0.09 157	0.17 348	0.07 180	0.09 198	0.11 99	0.20 442	0.14 313	0.09 253	0.08 191	0.06 58	0.05 19	0.13 437	0.09 145	0.06 220	0.04 27	0.06 259	0.05 258	0.06 378	0.05 256

test410_97500	0.07 10	0.06 149	0.09 157	0.17 348	0.07 180	0.07 48	0.08 9	0.11 88	0.09 97	0.06 48	0.05 8	0.05 4	0.05 19	0.09 81	0.08 52	0.04 6	0.05 332	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 69

test410	0.07 10	0.06 149	0.09 157	0.17 348	0.07 180	0.07 48	0.08 9	0.11 88	0.09 97	0.06 48	0.05 8	0.06 58	0.05 19	0.09 81	0.08 52	0.04 6	0.05 332	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 69

LACA_dic	0.07 10	0.10 605	0.08 63	0.13 24	0.05 5	0.08 109	0.11 99	0.08 17	0.09 97	0.05 2	0.05 8	0.05 4	0.05 19	0.08 33	0.08 52	0.06 220	0.04 27	0.04 1	0.04 80	0.05 226	0.05 256

GEAR-Net	0.08 130	0.07 276	0.09 157	0.18 463	0.07 180	0.10 271	0.13 246	0.10 52	0.10 135	0.08 193	0.08 191	0.06 58	0.05 19	0.13 437	0.09 145	0.05 64	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.05 226	0.04 69

DNSM	0.09 242	0.05 46	0.08 63	0.14 81	0.06 59	0.07 48	0.12 155	0.12 123	0.11 178	0.09 253	0.09 238	0.08 245	0.05 19	0.19 637	0.15 584	0.07 431	0.05 332	0.05 83	0.04 80	0.14 748	0.12 705

testmc14	0.07 10	0.05 46	0.06 10	0.15 141	0.05 5	0.09 198	0.12 155	0.08 17	0.08 49	0.07 122	0.09 238	0.06 58	0.05 19	0.07 10	0.07 15	0.06 220	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

depth_test_26	0.08 130	0.04 3	0.12 382	0.13 24	0.07 180	0.08 109	0.10 49	0.12 123	0.11 178	0.09 253	0.07 107	0.08 245	0.05 19	0.09 81	0.08 52	0.08 526	0.06 532	0.06 259	0.06 373	0.06 378	0.07 494

MCSU-Stereo	0.07 10	0.05 46	0.06 10	0.15 141	0.05 5	0.09 198	0.12 155	0.10 52	0.09 97	0.07 122	0.07 107	0.07 172	0.05 19	0.10 164	0.07 15	0.06 220	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 59	0.03 1

DNS	0.09 242	0.06 149	0.08 63	0.14 81	0.06 59	0.06 19	0.12 155	0.12 123	0.09 97	0.08 193	0.08 191	0.08 245	0.05 19	0.17 588	0.12 447	0.07 431	0.05 332	0.07 404	0.03 1	0.14 748	0.10 655

MGA	0.07 10	0.04 3	0.11 321	0.13 24	0.06 59	0.08 109	0.09 28	0.12 123	0.08 49	0.05 2	0.06 41	0.06 58	0.05 19	0.10 164	0.09 145	0.06 220	0.04 27	0.05 83	0.03 1	0.05 226	0.05 256

CAR	0.07 10	0.05 46	0.09 157	0.14 81	0.06 59	0.07 48	0.08 9	0.12 123	0.08 49	0.05 2	0.06 41	0.05 4	0.05 19	0.10 164	0.09 145	0.06 220	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.04 59	0.04 69

MSE-Stereo	0.07 10	0.04 3	0.09 157	0.13 24	0.06 59	0.07 48	0.08 9	0.12 123	0.08 49	0.05 2	0.06 41	0.05 4	0.05 19	0.10 164	0.09 145	0.06 220	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.04 59	0.04 69

CR7Stereo	0.07 10	0.08 439	0.08 63	0.17 348	0.07 180	0.08 109	0.13 246	0.10 52	0.10 135	0.07 122	0.09 238	0.06 58	0.05 19	0.08 33	0.07 15	0.05 64	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.05 226	0.04 69

ARStereo	0.08 130	0.07 276	0.10 238	0.17 348	0.06 59	0.09 198	0.13 246	0.12 123	0.14 313	0.08 193	0.08 191	0.06 58	0.05 19	0.09 81	0.08 52	0.04 6	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.03 1	0.03 1

ARStereo-new	0.08 130	0.06 149	0.09 157	0.17 348	0.05 5	0.08 109	0.13 246	0.12 123	0.13 277	0.09 253	0.08 191	0.07 172	0.05 19	0.10 164	0.09 145	0.04 6	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 10	0.07 276	0.07 27	0.16 247	0.06 59	0.08 109	0.12 155	0.10 52	0.09 97	0.06 48	0.09 238	0.06 58	0.05 19	0.09 81	0.08 52	0.04 6	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.03 1	0.04 69

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 10	0.05 46	0.11 321	0.15 141	0.06 59	0.07 48	0.12 155	0.10 52	0.11 178	0.07 122	0.08 191	0.06 58	0.05 19	0.09 81	0.07 15	0.05 64	0.05 332	0.05 83	0.04 80	0.03 1	0.04 69

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 10	0.06 149	0.07 27	0.15 141	0.06 59	0.10 271	0.15 434	0.12 123	0.11 178	0.06 48	0.11 338	0.06 58	0.05 19	0.09 81	0.08 52	0.05 64	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 130	0.07 276	0.18 634	0.16 247	0.06 59	0.06 19	0.13 246	0.13 171	0.13 277	0.07 122	0.07 107	0.06 58	0.05 19	0.08 33	0.08 52	0.04 6	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 130	0.06 149	0.08 63	0.16 247	0.06 59	0.06 19	0.14 332	0.14 216	0.15 347	0.07 122	0.10 281	0.06 58	0.05 19	0.09 81	0.09 145	0.04 6	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.03 1	0.03 1

PipStereo	0.07 10	0.04 3	0.09 157	0.13 24	0.05 5	0.08 109	0.10 49	0.06 2	0.07 30	0.06 48	0.05 8	0.09 307	0.05 19	0.08 33	0.09 145	0.06 220	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 226	0.05 256

PSi22b	0.06 1	0.04 3	0.09 157	0.13 24	0.05 5	0.08 109	0.10 49	0.06 2	0.06 13	0.06 48	0.06 41	0.08 245	0.05 19	0.08 33	0.09 145	0.06 220	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 59	0.05 256

PSi22a	0.06 1	0.04 3	0.09 157	0.12 9	0.05 5	0.06 19	0.11 99	0.06 2	0.06 13	0.06 48	0.06 41	0.06 58	0.05 19	0.08 33	0.09 145	0.07 431	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 59	0.04 69

Foundation-i32	0.06 1	0.04 3	0.09 157	0.13 24	0.04 1	0.06 19	0.12 155	0.06 2	0.05 4	0.06 48	0.05 8	0.05 4	0.05 19	0.07 10	0.09 145	0.06 220	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.04 59	0.04 69

Test_v1	0.07 10	0.04 3	0.06 10	0.13 24	0.06 59	0.09 198	0.10 49	0.15 264	0.12 224	0.06 48	0.05 8	0.04 1	0.05 19	0.08 33	0.10 267	0.07 431	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.04 59	0.04 69

Pro-Stereo	0.07 10	0.05 46	0.08 63	0.15 141	0.08 298	0.08 109	0.12 155	0.07 9	0.08 49	0.06 48	0.06 41	0.05 4	0.05 19	0.09 81	0.08 52	0.05 64	0.04 27	0.06 259	0.05 258	0.04 59	0.04 69

BStereo	0.08 130	0.06 149	0.17 598	0.15 141	0.08 298	0.08 109	0.09 28	0.15 264	0.16 387	0.06 48	0.07 107	0.07 172	0.05 19	0.09 81	0.11 364	0.04 6	0.05 332	0.05 83	0.07 490	0.04 59	0.05 256

MatchAttention (ZS)	0.06 1	0.03 1	0.08 63	0.12 9	0.04 1	0.07 48	0.12 155	0.07 9	0.07 30	0.05 2	0.06 41	0.05 4	0.05 19	0.08 33	0.07 15	0.06 220	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 226	0.04 69
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
Anonymus123	0.09 242	0.06 149	0.17 598	0.15 141	0.08 298	0.11 337	0.09 28	0.18 387	0.16 387	0.06 48	0.07 107	0.07 172	0.05 19	0.09 81	0.11 364	0.04 6	0.05 332	0.05 83	0.07 490	0.04 59	0.05 256

VIP-Stereo	0.07 10	0.07 276	0.08 63	0.15 141	0.06 59	0.11 337	0.10 49	0.11 88	0.11 178	0.06 48	0.07 107	0.06 58	0.05 19	0.10 164	0.08 52	0.05 64	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.03 1	0.03 1

gasm-f	0.08 130	0.05 46	0.08 63	0.13 24	0.08 298	0.08 109	0.14 332	0.10 52	0.10 135	0.08 193	0.10 281	0.06 58	0.05 19	0.10 164	0.08 52	0.06 220	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.06 378	0.05 256

252Zero-FE	0.08 130	0.04 3	0.10 238	0.13 24	0.07 180	0.13 456	0.11 99	0.13 171	0.14 313	0.07 122	0.05 8	0.06 58	0.05 19	0.09 81	0.10 267	0.06 220	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.05 226	0.06 398

IGEV	0.08 130	0.04 3	0.09 157	0.13 24	0.06 59	0.09 198	0.12 155	0.14 216	0.10 135	0.06 48	0.09 238	0.07 172	0.05 19	0.09 81	0.09 145	0.06 220	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.05 226	0.04 69

111111	0.07 10	0.05 46	0.10 238	0.17 348	0.06 59	0.05 6	0.10 49	0.11 88	0.10 135	0.06 48	0.06 41	0.07 172	0.05 19	0.08 33	0.09 145	0.06 220	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.07 475	0.06 398

LG-Stereo_L2	0.07 10	0.05 46	0.10 238	0.14 81	0.06 59	0.07 48	0.12 155	0.09 31	0.10 135	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.05 19	0.08 33	0.08 52	0.05 64	0.04 27	0.05 83	0.03 1	0.04 59	0.03 1

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 46	0.08 63	0.17 348	0.05 5	0.07 48	0.11 99	0.09 31	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 58	0.05 19	0.09 81	0.09 145	0.05 64	0.04 27	0.05 83	0.03 1	0.04 59	0.05 256

MLG-Stereo	0.07 10	0.05 46	0.09 157	0.17 348	0.05 5	0.07 48	0.11 99	0.08 17	0.05 4	0.05 2	0.04 1	0.06 58	0.05 19	0.10 164	0.09 145	0.05 64	0.04 27	0.05 83	0.03 1	0.04 59	0.05 256

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 10	0.06 149	0.10 238	0.16 247	0.07 180	0.04 3	0.13 246	0.10 52	0.10 135	0.05 2	0.11 338	0.07 172	0.05 19	0.07 10	0.09 145	0.06 220	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.05 226	0.04 69

HART	0.08 130	0.07 276	0.09 157	0.18 463	0.07 180	0.10 271	0.16 509	0.13 171	0.11 178	0.09 253	0.10 281	0.08 245	0.05 19	0.10 164	0.08 52	0.05 64	0.04 27	0.06 259	0.04 80	0.05 226	0.04 69

GREAT-IGEV	0.07 10	0.06 149	0.09 157	0.13 24	0.07 180	0.07 48	0.14 332	0.10 52	0.09 97	0.06 48	0.08 191	0.06 58	0.05 19	0.10 164	0.07 15	0.05 64	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.05 226	0.04 69
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV_C0	0.08 130	0.07 276	0.08 63	0.16 247	0.10 554	0.08 109	0.14 332	0.11 88	0.13 277	0.08 193	0.07 107	0.06 58	0.05 19	0.11 260	0.07 15	0.05 64	0.05 332	0.05 83	0.04 80	0.06 378	0.05 256

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 130	0.07 276	0.09 157	0.22 695	0.06 59	0.08 109	0.12 155	0.10 52	0.10 135	0.07 122	0.07 107	0.06 58	0.05 19	0.11 260	0.09 145	0.06 220	0.04 27	0.05 83	0.03 1	0.06 378	0.04 69

StereoAnything_RVC	0.07 10	0.16 722	0.17 598	0.11 1	0.05 5	0.06 19	0.11 99	0.08 17	0.08 49	0.06 48	0.06 41	0.05 4	0.05 19	0.09 81	0.08 52	0.08 526	0.04 27	0.05 83	0.03 1	0.05 226	0.04 69

AIO_test	0.07 10	0.06 149	0.07 27	0.15 141	0.07 180	0.07 48	0.14 332	0.10 52	0.10 135	0.07 122	0.07 107	0.06 58	0.05 19	0.08 33	0.10 267	0.05 64	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.04 59	0.03 1

AIO-test2	0.10 332	0.08 439	0.10 238	0.23 717	0.09 431	0.11 337	0.11 99	0.23 516	0.24 563	0.08 193	0.09 238	0.08 245	0.05 19	0.10 164	0.08 52	0.06 220	0.05 332	0.08 505	0.09 629	0.05 226	0.05 256

DEFOM-Stereo	0.07 10	0.05 46	0.07 27	0.14 81	0.06 59	0.09 198	0.13 246	0.07 9	0.13 277	0.06 48	0.07 107	0.06 58	0.05 19	0.10 164	0.09 145	0.05 64	0.04 27	0.05 83	0.03 1	0.04 59	0.04 69

dual_stereo	0.07 10	0.05 46	0.08 63	0.15 141	0.05 5	0.05 6	0.13 246	0.12 123	0.08 49	0.07 122	0.06 41	0.05 4	0.05 19	0.07 10	0.09 145	0.06 220	0.04 27	0.05 83	0.03 1	0.04 59	0.04 69

Occ-G	0.08 130	0.05 46	0.07 27	0.14 81	0.07 180	0.09 198	0.14 332	0.14 216	0.15 347	0.07 122	0.12 361	0.07 172	0.05 19	0.09 81	0.10 267	0.06 220	0.05 332	0.05 83	0.04 80	0.05 226	0.06 398

U	0.08 130	0.07 276	0.10 238	0.19 555	0.10 554	0.10 271	0.13 246	0.12 123	0.17 425	0.07 122	0.07 107	0.06 58	0.05 19	0.07 10	0.09 145	0.06 220	0.04 27	0.06 259	0.04 80	0.06 378	0.05 256

AIO-Stereo	0.08 130	0.06 149	0.10 238	0.18 463	0.06 59	0.09 198	0.11 99	0.16 310	0.09 97	0.09 253	0.08 191	0.07 172	0.05 19	0.11 260	0.08 52	0.05 64	0.05 332	0.05 83	0.04 80	0.04 59	0.04 69

RSM++	0.08 130	0.06 149	0.09 157	0.17 348	0.07 180	0.09 198	0.12 155	0.11 88	0.11 178	0.08 193	0.06 41	0.07 172	0.05 19	0.10 164	0.09 145	0.05 64	0.04 27	0.06 259	0.05 258	0.05 226	0.03 1

RSM	0.08 130	0.06 149	0.09 157	0.17 348	0.07 180	0.08 109	0.12 155	0.12 123	0.10 135	0.08 193	0.07 107	0.06 58	0.05 19	0.11 260	0.09 145	0.04 6	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.04 59	0.04 69

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 10	0.05 46	0.11 321	0.15 141	0.06 59	0.07 48	0.12 155	0.10 52	0.11 178	0.07 122	0.08 191	0.06 58	0.05 19	0.09 81	0.07 15	0.05 64	0.05 332	0.05 83	0.04 80	0.03 1	0.04 69

IGEV++	0.08 130	0.06 149	0.09 157	0.18 463	0.07 180	0.10 271	0.13 246	0.10 52	0.10 135	0.08 193	0.08 191	0.06 58	0.05 19	0.13 437	0.09 145	0.05 64	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.05 226	0.04 69

MIM_Stereo	0.10 332	0.07 276	0.11 321	0.15 141	0.07 180	0.07 48	0.12 155	0.20 442	0.14 313	0.13 445	0.14 409	0.09 307	0.05 19	0.12 367	0.08 52	0.05 64	0.06 532	0.07 404	0.06 373	0.06 378	0.05 256

EGLCR-Stereo	0.08 130	0.05 46	0.08 63	0.14 81	0.07 180	0.11 337	0.12 155	0.11 88	0.16 387	0.06 48	0.05 8	0.07 172	0.05 19	0.10 164	0.11 364	0.06 220	0.04 27	0.06 259	0.05 258	0.04 59	0.04 69

CroCo-Stereo Lap2	0.09 242	0.09 534	0.08 63	0.22 695	0.09 431	0.09 198	0.18 605	0.16 310	0.12 224	0.09 253	0.10 281	0.05 4	0.05 19	0.08 33	0.08 52	0.06 220	0.06 532	0.07 404	0.05 258	0.06 378	0.05 256

iRaft-Stereo_20w	0.09 242	0.05 46	0.13 438	0.14 81	0.09 431	0.12 398	0.15 434	0.19 421	0.11 178	0.11 357	0.08 191	0.08 245	0.05 19	0.10 164	0.09 145	0.06 220	0.04 27	0.06 259	0.05 258	0.06 378	0.05 256

test12345	0.06 1	0.04 3	0.08 63	0.14 81	0.05 5	0.10 271	0.10 49	0.07 9	0.07 30	0.06 48	0.05 8	0.05 4	0.06 85	0.08 33	0.09 145	0.06 220	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 59	0.04 69

vfmstereo	0.07 10	0.04 3	0.06 10	0.15 141	0.05 5	0.09 198	0.12 155	0.11 88	0.09 97	0.06 48	0.05 8	0.06 58	0.06 85	0.08 33	0.09 145	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

AROF-Stereo-S	0.10 332	0.07 276	0.14 488	0.18 463	0.09 431	0.12 398	0.15 434	0.19 421	0.12 224	0.11 357	0.11 338	0.08 245	0.06 85	0.10 164	0.10 267	0.06 220	0.05 332	0.06 259	0.06 373	0.04 59	0.05 256

StereoNetSlim22	0.09 242	0.05 46	0.09 157	0.17 348	0.08 298	0.06 19	0.14 332	0.16 310	0.08 49	0.12 403	0.07 107	0.10 348	0.06 85	0.11 260	0.12 447	0.06 220	0.04 27	0.07 404	0.06 373	0.06 378	0.05 256

StereoNetSlim	0.09 242	0.05 46	0.11 321	0.17 348	0.08 298	0.07 48	0.15 434	0.16 310	0.15 347	0.11 357	0.07 107	0.09 307	0.06 85	0.11 260	0.09 145	0.06 220	0.04 27	0.06 259	0.05 258	0.06 378	0.05 256

test_c	0.07 10	0.05 46	0.09 157	0.14 81	0.04 1	0.06 19	0.11 99	0.12 123	0.08 49	0.06 48	0.05 8	0.04 1	0.06 85	0.06 4	0.08 52	0.06 220	0.04 27	0.04 1	0.04 80	0.03 1	0.05 256

ww3	0.07 10	0.05 46	0.07 27	0.16 247	0.05 5	0.07 48	0.12 155	0.09 31	0.09 97	0.05 2	0.06 41	0.07 172	0.06 85	0.11 260	0.09 145	0.04 6	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 59	0.04 69

ww2	0.07 10	0.05 46	0.08 63	0.16 247	0.05 5	0.08 109	0.12 155	0.09 31	0.09 97	0.06 48	0.06 41	0.07 172	0.06 85	0.11 260	0.09 145	0.04 6	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 59	0.04 69

Cross2Single Stereo	0.09 242	0.10 605	0.08 63	0.18 463	0.06 59	0.06 19	0.14 332	0.10 52	0.24 563	0.12 403	0.07 107	0.08 245	0.06 85	0.08 33	0.09 145	0.11 680	0.03 1	0.05 83	0.04 80	0.09 623	0.04 69

GIO	0.09 242	0.05 46	0.11 321	0.16 247	0.09 431	0.10 271	0.13 246	0.12 123	0.13 277	0.09 253	0.10 281	0.09 307	0.06 85	0.13 437	0.09 145	0.05 64	0.04 27	0.06 259	0.05 258	0.04 59	0.06 398

GeoAtt-L (ZS)	0.06 1	0.03 1	0.08 63	0.12 9	0.05 5	0.07 48	0.10 49	0.06 2	0.08 49	0.06 48	0.04 1	0.06 58	0.06 85	0.09 81	0.08 52	0.07 431	0.04 27	0.04 1	0.04 80	0.05 226	0.04 69

GCAP-Stereo-w-DA	0.08 130	0.08 439	0.08 63	0.18 463	0.06 59	0.07 48	0.10 49	0.13 171	0.13 277	0.08 193	0.07 107	0.07 172	0.06 85	0.09 81	0.08 52	0.04 6	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.05 226	0.04 69

FORCE_4.6	0.07 10	0.07 276	0.06 10	0.17 348	0.05 5	0.08 109	0.11 99	0.12 123	0.08 49	0.05 2	0.05 8	0.05 4	0.06 85	0.08 33	0.06 6	0.07 431	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.05 226	0.04 69

F8.5	0.07 10	0.07 276	0.05 2	0.18 463	0.05 5	0.08 109	0.10 49	0.12 123	0.06 13	0.05 2	0.06 41	0.08 245	0.06 85	0.09 81	0.06 6	0.05 64	0.04 27	0.06 259	0.05 258	0.04 59	0.03 1

FORCE_9	0.07 10	0.07 276	0.05 2	0.18 463	0.05 5	0.08 109	0.10 49	0.12 123	0.06 13	0.05 2	0.06 41	0.08 245	0.06 85	0.09 81	0.06 6	0.05 64	0.04 27	0.05 83	0.05 258	0.04 59	0.03 1

FORCE_8	0.07 10	0.07 276	0.05 2	0.19 555	0.05 5	0.08 109	0.10 49	0.13 171	0.06 13	0.06 48	0.06 41	0.08 245	0.06 85	0.09 81	0.06 6	0.05 64	0.04 27	0.06 259	0.05 258	0.04 59	0.03 1

F7	0.07 10	0.07 276	0.05 2	0.18 463	0.06 59	0.08 109	0.09 28	0.13 171	0.06 13	0.05 2	0.06 41	0.08 245	0.06 85	0.10 164	0.05 1	0.05 64	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.04 59	0.04 69

FORCE_5	0.07 10	0.05 46	0.06 10	0.18 463	0.05 5	0.08 109	0.11 99	0.12 123	0.05 4	0.05 2	0.06 41	0.06 58	0.06 85	0.09 81	0.06 6	0.05 64	0.04 27	0.05 83	0.05 258	0.04 59	0.04 69

FORCE_6	0.07 10	0.07 276	0.04 1	0.18 463	0.05 5	0.10 271	0.10 49	0.12 123	0.06 13	0.06 48	0.06 41	0.06 58	0.06 85	0.10 164	0.07 15	0.05 64	0.04 27	0.06 259	0.05 258	0.04 59	0.04 69

rgla	0.07 10	0.06 149	0.06 10	0.17 348	0.07 180	0.09 198	0.10 49	0.09 31	0.08 49	0.07 122	0.06 41	0.05 4	0.06 85	0.10 164	0.09 145	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 59	0.04 69

Codiref-stereo	0.08 130	0.06 149	0.13 438	0.24 734	0.05 5	0.08 109	0.10 49	0.15 264	0.15 347	0.05 2	0.06 41	0.05 4	0.06 85	0.07 10	0.09 145	0.08 526	0.06 532	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

SCION-Mon(vits-remp)	0.10 332	0.13 682	0.13 438	0.24 734	0.17 763	0.26 727	0.10 49	0.15 264	0.15 347	0.05 2	0.06 41	0.05 4	0.06 85	0.07 10	0.09 145	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

GREATEN-IGEV_RVC	0.09 242	0.08 439	0.08 63	0.21 670	0.09 431	0.08 109	0.11 99	0.10 52	0.09 97	0.07 122	0.11 338	0.05 4	0.06 85	0.14 484	0.11 364	0.05 64	0.06 532	0.07 404	0.06 373	0.05 226	0.05 256

small-0shot	0.07 10	0.05 46	0.09 157	0.14 81	0.07 180	0.06 19	0.13 246	0.09 31	0.08 49	0.05 2	0.10 281	0.06 58	0.06 85	0.06 4	0.10 267	0.06 220	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.04 59	0.04 69

quiztm	0.08 130	0.08 439	0.08 63	0.18 463	0.07 180	0.09 198	0.14 332	0.14 216	0.13 277	0.07 122	0.07 107	0.05 4	0.06 85	0.11 260	0.09 145	0.05 64	0.04 27	0.06 259	0.04 80	0.05 226	0.03 1

monster-pro	0.07 10	0.06 149	0.06 10	0.15 141	0.05 5	0.08 109	0.10 49	0.15 264	0.15 347	0.05 2	0.06 41	0.05 4	0.06 85	0.07 10	0.09 145	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

DN	0.10 332	0.05 46	0.10 238	0.15 141	0.09 431	0.12 398	0.18 605	0.17 353	0.16 387	0.08 193	0.09 238	0.08 245	0.06 85	0.08 33	0.09 145	0.11 680	0.05 332	0.07 404	0.06 373	0.07 475	0.09 622

LWStereo	0.07 10	0.06 149	0.09 157	0.17 348	0.06 59	0.08 109	0.12 155	0.11 88	0.10 135	0.07 122	0.07 107	0.07 172	0.06 85	0.10 164	0.07 15	0.04 6	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.04 59	0.03 1

LMStereo	0.08 130	0.07 276	0.09 157	0.19 555	0.06 59	0.07 48	0.12 155	0.11 88	0.13 277	0.06 48	0.07 107	0.06 58	0.06 85	0.10 164	0.07 15	0.04 6	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.05 226	0.03 1

FCBStereo	0.08 130	0.07 276	0.09 157	0.18 463	0.06 59	0.10 271	0.11 99	0.10 52	0.09 97	0.07 122	0.07 107	0.07 172	0.06 85	0.11 260	0.08 52	0.05 64	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.04 59	0.04 69

PSGStereo	0.08 130	0.07 276	0.09 157	0.18 463	0.06 59	0.10 271	0.11 99	0.10 52	0.09 97	0.07 122	0.07 107	0.07 172	0.06 85	0.11 260	0.08 52	0.05 64	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.04 59	0.04 69

MUNStereo	0.08 130	0.07 276	0.09 157	0.18 463	0.06 59	0.08 109	0.12 155	0.10 52	0.09 97	0.09 253	0.08 191	0.08 245	0.06 85	0.12 367	0.08 52	0.05 64	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.05 226	0.04 69

TOTStereo	0.08 130	0.06 149	0.10 238	0.18 463	0.06 59	0.08 109	0.11 99	0.14 216	0.12 224	0.09 253	0.09 238	0.08 245	0.06 85	0.10 164	0.08 52	0.04 6	0.05 332	0.05 83	0.04 80	0.03 1	0.04 69

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.08 130	0.08 439	0.08 63	0.18 463	0.06 59	0.07 48	0.10 49	0.13 171	0.13 277	0.08 193	0.07 107	0.07 172	0.06 85	0.09 81	0.08 52	0.04 6	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.05 226	0.04 69

ACMStereo	0.08 130	0.09 534	0.08 63	0.19 555	0.07 180	0.07 48	0.10 49	0.14 216	0.15 347	0.06 48	0.08 191	0.05 4	0.06 85	0.10 164	0.08 52	0.05 64	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.05 226	0.04 69

KABStereo	0.08 130	0.08 439	0.08 63	0.19 555	0.07 180	0.09 198	0.11 99	0.17 353	0.15 347	0.07 122	0.07 107	0.06 58	0.06 85	0.10 164	0.08 52	0.04 6	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.04 59	0.04 69

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 130	0.08 439	0.09 157	0.18 463	0.07 180	0.11 337	0.14 332	0.13 171	0.11 178	0.08 193	0.11 338	0.07 172	0.06 85	0.09 81	0.08 52	0.04 6	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.04 59	0.04 69

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 130	0.05 46	0.08 63	0.15 141	0.06 59	0.10 271	0.14 332	0.13 171	0.12 224	0.07 122	0.08 191	0.07 172	0.06 85	0.10 164	0.09 145	0.05 64	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.03 1	0.04 69

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 130	0.06 149	0.16 572	0.15 141	0.06 59	0.08 109	0.12 155	0.13 171	0.11 178	0.07 122	0.08 191	0.07 172	0.06 85	0.09 81	0.08 52	0.05 64	0.05 332	0.05 83	0.04 80	0.04 59	0.04 69

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 130	0.06 149	0.08 63	0.17 348	0.06 59	0.07 48	0.14 332	0.13 171	0.16 387	0.05 2	0.10 281	0.06 58	0.06 85	0.08 33	0.08 52	0.04 6	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.03 1	0.04 69

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 130	0.06 149	0.11 321	0.16 247	0.07 180	0.11 337	0.12 155	0.15 264	0.16 387	0.08 193	0.12 361	0.05 4	0.06 85	0.09 81	0.08 52	0.05 64	0.04 27	0.06 259	0.05 258	0.03 1	0.04 69

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 130	0.06 149	0.10 238	0.16 247	0.07 180	0.11 337	0.13 246	0.14 216	0.14 313	0.08 193	0.13 389	0.05 4	0.06 85	0.10 164	0.08 52	0.05 64	0.04 27	0.06 259	0.04 80	0.03 1	0.04 69

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 130	0.07 276	0.10 238	0.16 247	0.07 180	0.09 198	0.12 155	0.15 264	0.15 347	0.09 253	0.12 361	0.05 4	0.06 85	0.09 81	0.08 52	0.05 64	0.04 27	0.06 259	0.04 80	0.03 1	0.04 69

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 130	0.05 46	0.12 382	0.15 141	0.06 59	0.09 198	0.13 246	0.12 123	0.12 224	0.07 122	0.09 238	0.06 58	0.06 85	0.10 164	0.08 52	0.06 220	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.04 59	0.04 69

PSi22	0.08 130	0.06 149	0.11 321	0.16 247	0.07 180	0.08 109	0.10 49	0.14 216	0.08 49	0.08 193	0.07 107	0.10 348	0.06 85	0.12 367	0.10 267	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.04 80	0.04 59	0.04 69

Foundation-i1b	0.08 130	0.05 46	0.07 27	0.14 81	0.05 5	0.09 198	0.12 155	0.13 171	0.10 135	0.09 253	0.10 281	0.10 348	0.06 85	0.07 10	0.09 145	0.06 220	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.03 1	0.03 1

Foundation-i1a	0.08 130	0.05 46	0.08 63	0.13 24	0.05 5	0.13 456	0.13 246	0.12 123	0.10 135	0.11 357	0.11 338	0.11 388	0.06 85	0.08 33	0.09 145	0.06 220	0.04 27	0.05 83	0.03 1	0.04 59	0.04 69

gcap_with_dpt	0.08 130	0.06 149	0.10 238	0.16 247	0.07 180	0.10 271	0.12 155	0.14 216	0.14 313	0.08 193	0.12 361	0.05 4	0.06 85	0.10 164	0.08 52	0.05 64	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.03 1	0.04 69

DispViT+	0.08 130	0.05 46	0.10 238	0.13 24	0.06 59	0.05 6	0.11 99	0.18 387	0.16 387	0.09 253	0.08 191	0.07 172	0.06 85	0.11 260	0.09 145	0.06 220	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

BLMT-Stereo	0.07 10	0.04 3	0.08 63	0.15 141	0.07 180	0.07 48	0.14 332	0.07 9	0.10 135	0.05 2	0.05 8	0.04 1	0.06 85	0.07 10	0.09 145	0.04 6	0.04 27	0.06 259	0.05 258	0.04 59	0.04 69

WQFJA1++	0.08 130	0.04 3	0.11 321	0.14 81	0.07 180	0.11 337	0.11 99	0.12 123	0.07 30	0.07 122	0.07 107	0.07 172	0.06 85	0.10 164	0.10 267	0.06 220	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.06 378	0.06 398

Select-FE	0.11 386	0.06 149	0.21 678	0.15 141	0.11 625	0.12 398	0.13 246	0.22 494	0.18 446	0.09 253	0.11 338	0.10 348	0.06 85	0.12 367	0.09 145	0.07 431	0.05 332	0.07 404	0.08 579	0.06 378	0.08 571

IGEV-FE	0.09 242	0.05 46	0.13 438	0.14 81	0.08 298	0.12 398	0.13 246	0.17 353	0.11 178	0.10 309	0.06 41	0.09 307	0.06 85	0.11 260	0.09 145	0.06 220	0.04 27	0.06 259	0.06 373	0.05 226	0.05 256

DDF-Stereo	0.08 130	0.05 46	0.10 238	0.15 141	0.10 554	0.05 6	0.13 246	0.09 31	0.14 313	0.06 48	0.06 41	0.07 172	0.06 85	0.09 81	0.10 267	0.06 220	0.04 27	0.06 259	0.04 80	0.08 553	0.05 256

Zero-FE251	0.08 130	0.05 46	0.10 238	0.13 24	0.06 59	0.12 398	0.12 155	0.11 88	0.10 135	0.07 122	0.08 191	0.06 58	0.06 85	0.10 164	0.08 52	0.06 220	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.04 59	0.04 69

MonStereo	0.07 10	0.06 149	0.06 10	0.15 141	0.05 5	0.08 109	0.10 49	0.15 264	0.15 347	0.05 2	0.06 41	0.05 4	0.06 85	0.07 10	0.09 145	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Monster-pub-eth3d	0.07 10	0.06 149	0.06 10	0.15 141	0.05 5	0.08 109	0.10 49	0.15 264	0.15 347	0.05 2	0.06 41	0.05 4	0.06 85	0.07 10	0.10 267	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Monster-pub-mixall	0.07 10	0.04 3	0.09 157	0.13 24	0.06 59	0.06 19	0.08 9	0.12 123	0.07 30	0.06 48	0.06 41	0.05 4	0.06 85	0.09 81	0.09 145	0.06 220	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 226	0.05 256

Replicate-Monster	0.07 10	0.05 46	0.09 157	0.14 81	0.06 59	0.09 198	0.09 28	0.14 216	0.12 224	0.05 2	0.07 107	0.06 58	0.06 85	0.08 33	0.10 267	0.06 220	0.04 27	0.05 83	0.03 1	0.04 59	0.04 69

zero-FE	0.08 130	0.05 46	0.10 238	0.15 141	0.10 554	0.05 6	0.13 246	0.09 31	0.14 313	0.07 122	0.06 41	0.07 172	0.06 85	0.09 81	0.10 267	0.06 220	0.04 27	0.06 259	0.04 80	0.08 553	0.05 256

AdaDepth	0.07 10	0.06 149	0.07 27	0.18 463	0.06 59	0.11 337	0.11 99	0.10 52	0.08 49	0.06 48	0.05 8	0.07 172	0.06 85	0.09 81	0.10 267	0.04 6	0.05 332	0.05 83	0.04 80	0.04 59	0.04 69

S2M2_XL	0.08 130	0.06 149	0.12 382	0.12 9	0.08 298	0.09 198	0.09 28	0.07 9	0.07 30	0.08 193	0.07 107	0.07 172	0.06 85	0.09 81	0.09 145	0.08 526	0.06 532	0.07 404	0.06 373	0.08 553	0.06 398
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asda	0.07 10	0.08 439	0.08 63	0.16 247	0.07 180	0.06 19	0.10 49	0.16 310	0.11 178	0.06 48	0.06 41	0.05 4	0.06 85	0.10 164	0.10 267	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 59	0.03 1

asd	0.07 10	0.08 439	0.08 63	0.16 247	0.07 180	0.08 109	0.08 9	0.11 88	0.08 49	0.07 122	0.07 107	0.06 58	0.06 85	0.10 164	0.09 145	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 80	0.04 59	0.03 1

qwe	0.08 130	0.08 439	0.07 27	0.15 141	0.06 59	0.07 48	0.10 49	0.18 387	0.12 224	0.07 122	0.07 107	0.06 58	0.06 85	0.10 164	0.09 145	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 80	0.04 59	0.03 1

2.25w	0.07 10	0.07 276	0.08 63	0.15 141	0.06 59	0.08 109	0.09 28	0.10 52	0.15 347	0.08 193	0.10 281	0.07 172	0.06 85	0.09 81	0.10 267	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.04 80	0.03 1	0.04 69

4.25_new	0.07 10	0.08 439	0.09 157	0.15 141	0.06 59	0.08 109	0.08 9	0.14 216	0.08 49	0.07 122	0.07 107	0.06 58	0.06 85	0.12 367	0.10 267	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 59	0.03 1

4.5w_new	0.07 10	0.08 439	0.09 157	0.15 141	0.06 59	0.08 109	0.08 9	0.14 216	0.08 49	0.07 122	0.07 107	0.06 58	0.06 85	0.12 367	0.10 267	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 59	0.03 1

4.5_new	0.07 10	0.09 534	0.08 63	0.15 141	0.07 180	0.07 48	0.10 49	0.14 216	0.11 178	0.06 48	0.08 191	0.06 58	0.06 85	0.08 33	0.10 267	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 80	0.04 59	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 10	0.09 534	0.08 63	0.15 141	0.07 180	0.07 48	0.10 49	0.14 216	0.11 178	0.06 48	0.08 191	0.06 58	0.06 85	0.08 33	0.10 267	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 80	0.04 59	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 10	0.08 439	0.09 157	0.15 141	0.06 59	0.08 109	0.08 9	0.14 216	0.08 49	0.07 122	0.07 107	0.06 58	0.06 85	0.12 367	0.10 267	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 59	0.03 1

4w-stereo	0.07 10	0.08 439	0.08 63	0.16 247	0.07 180	0.07 48	0.08 9	0.11 88	0.09 97	0.07 122	0.07 107	0.05 4	0.06 85	0.09 81	0.10 267	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 80	0.04 59	0.03 1

2.5w	0.07 10	0.07 276	0.08 63	0.16 247	0.06 59	0.08 109	0.12 155	0.10 52	0.10 135	0.07 122	0.06 41	0.09 307	0.06 85	0.08 33	0.09 145	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 80	0.03 1	0.03 1

2.75w_new	0.07 10	0.07 276	0.07 27	0.13 24	0.06 59	0.08 109	0.08 9	0.18 387	0.13 277	0.08 193	0.08 191	0.06 58	0.06 85	0.09 81	0.11 364	0.04 6	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 69

3.25w_new	0.07 10	0.06 149	0.08 63	0.15 141	0.06 59	0.10 271	0.07 5	0.12 123	0.11 178	0.08 193	0.07 107	0.07 172	0.06 85	0.11 260	0.10 267	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 69

3.25w	0.07 10	0.06 149	0.08 63	0.15 141	0.06 59	0.10 271	0.07 5	0.12 123	0.11 178	0.08 193	0.07 107	0.07 172	0.06 85	0.11 260	0.10 267	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 69

3.75w	0.07 10	0.07 276	0.08 63	0.16 247	0.07 180	0.07 48	0.09 28	0.16 310	0.10 135	0.07 122	0.06 41	0.06 58	0.06 85	0.09 81	0.10 267	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3w_stereo	0.08 130	0.09 534	0.10 238	0.17 348	0.07 180	0.08 109	0.11 99	0.20 442	0.13 277	0.06 48	0.07 107	0.05 4	0.06 85	0.08 33	0.09 145	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 59	0.03 1

2w_stereo	0.08 130	0.08 439	0.09 157	0.16 247	0.06 59	0.09 198	0.10 49	0.20 442	0.15 347	0.08 193	0.07 107	0.06 58	0.06 85	0.06 4	0.10 267	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 80	0.03 1	0.03 1

1w_stereo	0.08 130	0.06 149	0.07 27	0.16 247	0.06 59	0.07 48	0.10 49	0.14 216	0.15 347	0.07 122	0.08 191	0.05 4	0.06 85	0.10 164	0.09 145	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 69

monsters	0.07 10	0.06 149	0.06 10	0.15 141	0.06 59	0.08 109	0.09 28	0.13 171	0.09 97	0.09 253	0.07 107	0.06 58	0.06 85	0.09 81	0.08 52	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.04 80	0.03 1	0.04 69

MLG-Stereo_test3	0.07 10	0.05 46	0.10 238	0.15 141	0.06 59	0.07 48	0.10 49	0.08 17	0.06 13	0.06 48	0.04 1	0.06 58	0.06 85	0.08 33	0.10 267	0.06 220	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.05 226	0.06 398

MM-Stereo_test3	0.10 332	0.07 276	0.07 27	0.18 463	0.07 180	0.12 398	0.19 654	0.24 546	0.19 475	0.06 48	0.10 281	0.08 245	0.06 85	0.11 260	0.09 145	0.06 220	0.06 532	0.07 404	0.05 258	0.05 226	0.04 69

MM-Stereo_test2	0.09 242	0.07 276	0.09 157	0.19 555	0.08 298	0.12 398	0.18 605	0.15 264	0.14 313	0.07 122	0.10 281	0.07 172	0.06 85	0.12 367	0.09 145	0.05 64	0.04 27	0.06 259	0.05 258	0.06 378	0.04 69

MM-Stereo_test1	0.10 332	0.07 276	0.09 157	0.18 463	0.07 180	0.12 398	0.18 605	0.21 466	0.20 501	0.09 253	0.11 338	0.08 245	0.06 85	0.10 164	0.10 267	0.06 220	0.05 332	0.07 404	0.06 373	0.05 226	0.04 69

HUF	0.08 130	0.05 46	0.08 63	0.14 81	0.06 59	0.09 198	0.13 246	0.13 171	0.13 277	0.07 122	0.07 107	0.09 307	0.06 85	0.10 164	0.09 145	0.06 220	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.05 226	0.04 69

castereo++	0.08 130	0.06 149	0.08 63	0.15 141	0.05 5	0.14 511	0.11 99	0.11 88	0.15 347	0.07 122	0.07 107	0.08 245	0.06 85	0.08 33	0.08 52	0.06 220	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.04 59	0.03 1

IGEV-RUCA	0.08 130	0.06 149	0.11 321	0.14 81	0.09 431	0.10 271	0.12 155	0.10 52	0.12 224	0.06 48	0.07 107	0.08 245	0.06 85	0.09 81	0.08 52	0.06 220	0.05 332	0.05 83	0.04 80	0.05 226	0.06 398

MonSter	0.07 10	0.06 149	0.06 10	0.15 141	0.05 5	0.08 109	0.10 49	0.15 264	0.15 347	0.05 2	0.06 41	0.05 4	0.06 85	0.07 10	0.09 145	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

fffft	0.09 242	0.06 149	0.12 382	0.16 247	0.07 180	0.09 198	0.16 509	0.12 123	0.11 178	0.09 253	0.07 107	0.09 307	0.06 85	0.11 260	0.12 447	0.05 64	0.04 27	0.06 259	0.05 258	0.04 59	0.05 256
1: 1. 1
tt45	0.09 242	0.06 149	0.11 321	0.15 141	0.07 180	0.12 398	0.15 434	0.13 171	0.12 224	0.09 253	0.06 41	0.08 245	0.06 85	0.13 437	0.10 267	0.06 220	0.04 27	0.06 259	0.05 258	0.05 226	0.06 398

mms	0.09 242	0.07 276	0.08 63	0.17 348	0.08 298	0.11 337	0.15 434	0.12 123	0.11 178	0.09 253	0.09 238	0.08 245	0.06 85	0.11 260	0.12 447	0.05 64	0.04 27	0.07 404	0.05 258	0.04 59	0.04 69

ours_stereo	0.09 242	0.07 276	0.09 157	0.17 348	0.08 298	0.11 337	0.16 509	0.11 88	0.12 224	0.08 193	0.10 281	0.08 245	0.06 85	0.12 367	0.12 447	0.05 64	0.04 27	0.06 259	0.05 258	0.04 59	0.04 69

WCG-NET	0.08 130	0.05 46	0.10 238	0.15 141	0.06 59	0.11 337	0.14 332	0.13 171	0.14 313	0.07 122	0.09 238	0.07 172	0.06 85	0.13 437	0.08 52	0.05 64	0.04 27	0.06 259	0.04 80	0.04 59	0.03 1

GCAP-BAT	0.09 242	0.05 46	0.11 321	0.13 24	0.07 180	0.11 337	0.14 332	0.14 216	0.17 425	0.07 122	0.10 281	0.08 245	0.06 85	0.13 437	0.08 52	0.07 431	0.05 332	0.05 83	0.05 258	0.05 226	0.04 69

IGEV-Stereo++	0.07 10	0.06 149	0.08 63	0.18 463	0.06 59	0.05 6	0.10 49	0.11 88	0.11 178	0.06 48	0.07 107	0.07 172	0.06 85	0.09 81	0.09 145	0.05 64	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.05 226	0.04 69

RAStereo	0.10 332	0.09 534	0.08 63	0.20 627	0.08 298	0.13 456	0.18 605	0.16 310	0.17 425	0.10 309	0.12 361	0.05 4	0.06 85	0.09 81	0.08 52	0.07 431	0.05 332	0.07 404	0.05 258	0.05 226	0.04 69

Pointernet	0.09 242	0.05 46	0.10 238	0.16 247	0.08 298	0.13 456	0.10 49	0.15 264	0.18 446	0.09 253	0.07 107	0.06 58	0.06 85	0.11 260	0.10 267	0.08 526	0.04 27	0.05 83	0.03 1	0.06 378	0.05 256

IGEV-Stereo+	0.07 10	0.04 3	0.08 63	0.15 141	0.06 59	0.04 3	0.09 28	0.10 52	0.09 97	0.06 48	0.06 41	0.06 58	0.06 85	0.06 4	0.09 145	0.06 220	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.06 378	0.06 398

WCG-NET（raft）	0.08 130	0.05 46	0.10 238	0.15 141	0.06 59	0.11 337	0.13 246	0.15 264	0.12 224	0.08 193	0.07 107	0.06 58	0.06 85	0.13 437	0.08 52	0.05 64	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.05 226	0.04 69

RAFT-Stereo-weight	0.09 242	0.06 149	0.11 321	0.16 247	0.07 180	0.09 198	0.14 332	0.19 421	0.16 387	0.11 357	0.10 281	0.08 245	0.06 85	0.10 164	0.11 364	0.06 220	0.04 27	0.06 259	0.04 80	0.04 59	0.04 69

gcap-zeroshot	0.08 130	0.06 149	0.11 321	0.15 141	0.07 180	0.12 398	0.13 246	0.15 264	0.16 387	0.08 193	0.12 361	0.05 4	0.06 85	0.09 81	0.08 52	0.05 64	0.04 27	0.06 259	0.05 258	0.03 1	0.04 69

test_for_model	0.08 130	0.06 149	0.11 321	0.16 247	0.07 180	0.11 337	0.12 155	0.15 264	0.16 387	0.08 193	0.12 361	0.05 4	0.06 85	0.09 81	0.08 52	0.05 64	0.04 27	0.06 259	0.05 258	0.03 1	0.04 69

MGS-Stereo	0.09 242	0.07 276	0.12 382	0.16 247	0.08 298	0.09 198	0.15 434	0.12 123	0.12 224	0.07 122	0.10 281	0.08 245	0.06 85	0.11 260	0.09 145	0.05 64	0.04 27	0.06 259	0.05 258	0.06 378	0.05 256

MoCha-V2	0.08 130	0.05 46	0.11 321	0.20 627	0.07 180	0.10 271	0.14 332	0.12 123	0.08 49	0.07 122	0.08 191	0.07 172	0.06 85	0.09 81	0.08 52	0.05 64	0.05 332	0.05 83	0.04 80	0.04 59	0.04 69

ACVNet-DCA	0.10 332	0.08 439	0.13 438	0.17 348	0.09 431	0.13 456	0.15 434	0.24 546	0.16 387	0.09 253	0.09 238	0.06 58	0.06 85	0.10 164	0.07 15	0.06 220	0.05 332	0.06 259	0.05 258	0.07 475	0.07 494

1test111	0.11 386	0.08 439	0.13 438	0.17 348	0.09 431	0.13 456	0.15 434	0.24 546	0.16 387	0.09 253	0.09 238	0.06 58	0.06 85	0.15 513	0.16 606	0.06 220	0.05 332	0.06 259	0.05 258	0.07 475	0.07 494

cc1	0.10 332	0.08 439	0.13 438	0.17 348	0.09 431	0.13 456	0.15 434	0.16 310	0.18 446	0.09 253	0.09 238	0.06 58	0.06 85	0.10 164	0.07 15	0.06 220	0.05 332	0.06 259	0.05 258	0.06 378	0.06 398

ff7	0.09 242	0.07 276	0.11 321	0.16 247	0.09 431	0.11 337	0.15 434	0.16 310	0.12 224	0.10 309	0.06 41	0.06 58	0.06 85	0.11 260	0.09 145	0.05 64	0.04 27	0.06 259	0.05 258	0.05 226	0.06 398

IGEVStereo-DCA	0.09 242	0.07 276	0.11 321	0.16 247	0.10 554	0.11 337	0.15 434	0.16 310	0.12 224	0.10 309	0.06 41	0.08 245	0.06 85	0.10 164	0.09 145	0.06 220	0.05 332	0.06 259	0.05 258	0.05 226	0.06 398

ffff	0.09 242	0.07 276	0.11 321	0.16 247	0.09 431	0.11 337	0.15 434	0.16 310	0.12 224	0.10 309	0.06 41	0.06 58	0.06 85	0.11 260	0.09 145	0.05 64	0.04 27	0.06 259	0.05 258	0.05 226	0.06 398

rrr	0.09 242	0.07 276	0.13 438	0.16 247	0.10 554	0.11 337	0.15 434	0.16 310	0.15 347	0.10 309	0.06 41	0.08 245	0.06 85	0.10 164	0.09 145	0.06 220	0.05 332	0.06 259	0.05 258	0.05 226	0.06 398

11t	0.09 242	0.07 276	0.11 321	0.16 247	0.09 431	0.11 337	0.15 434	0.16 310	0.12 224	0.10 309	0.06 41	0.06 58	0.06 85	0.11 260	0.09 145	0.05 64	0.04 27	0.06 259	0.05 258	0.05 226	0.06 398

tt1	0.10 332	0.08 439	0.13 438	0.17 348	0.09 431	0.13 456	0.15 434	0.15 264	0.19 475	0.09 253	0.08 191	0.06 58	0.06 85	0.10 164	0.08 52	0.06 220	0.05 332	0.06 259	0.05 258	0.06 378	0.06 398

MaDis-Stereo	0.09 242	0.09 534	0.08 63	0.17 348	0.09 431	0.14 511	0.11 99	0.16 310	0.16 387	0.09 253	0.11 338	0.06 58	0.06 85	0.09 81	0.13 494	0.07 431	0.06 532	0.08 505	0.05 258	0.05 226	0.04 69

IGEV_Zeroshot_test	0.09 242	0.05 46	0.13 438	0.14 81	0.08 298	0.12 398	0.13 246	0.17 353	0.11 178	0.10 309	0.06 41	0.09 307	0.06 85	0.11 260	0.09 145	0.06 220	0.04 27	0.06 259	0.06 373	0.05 226	0.05 256

MSKI-zero shot	0.09 242	0.05 46	0.09 157	0.16 247	0.07 180	0.10 271	0.13 246	0.15 264	0.14 313	0.09 253	0.09 238	0.09 307	0.06 85	0.12 367	0.11 364	0.06 220	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.04 59	0.05 256

UniTT-Stereo	0.09 242	0.07 276	0.08 63	0.18 463	0.08 298	0.13 456	0.11 99	0.12 123	0.11 178	0.10 309	0.12 361	0.05 4	0.06 85	0.09 81	0.10 267	0.07 431	0.06 532	0.05 83	0.05 258	0.06 378	0.05 256

testlalala	0.08 130	0.06 149	0.11 321	0.15 141	0.07 180	0.12 398	0.13 246	0.15 264	0.16 387	0.08 193	0.12 361	0.05 4	0.06 85	0.09 81	0.08 52	0.05 64	0.04 27	0.06 259	0.05 258	0.03 1	0.04 69

GCAPDPT-zeroshot	0.09 242	0.05 46	0.11 321	0.13 24	0.07 180	0.11 337	0.14 332	0.14 216	0.17 425	0.07 122	0.10 281	0.08 245	0.06 85	0.13 437	0.08 52	0.07 431	0.05 332	0.05 83	0.05 258	0.05 226	0.04 69

CAS	0.08 130	0.04 3	0.07 27	0.17 348	0.08 298	0.10 271	0.13 246	0.12 123	0.09 97	0.09 253	0.10 281	0.08 245	0.06 85	0.09 81	0.09 145	0.08 526	0.04 27	0.05 83	0.03 1	0.05 226	0.04 69

anonymousdsp	0.09 242	0.07 276	0.11 321	0.17 348	0.09 431	0.11 337	0.15 434	0.16 310	0.12 224	0.10 309	0.06 41	0.06 58	0.06 85	0.11 260	0.09 145	0.05 64	0.04 27	0.06 259	0.05 258	0.05 226	0.06 398

ProNet	0.09 242	0.07 276	0.11 321	0.17 348	0.08 298	0.11 337	0.15 434	0.15 264	0.12 224	0.10 309	0.06 41	0.07 172	0.06 85	0.11 260	0.09 145	0.05 64	0.05 332	0.06 259	0.05 258	0.04 59	0.06 398

MC-Stereo	0.09 242	0.07 276	0.09 157	0.17 348	0.06 59	0.10 271	0.14 332	0.12 123	0.11 178	0.09 253	0.12 361	0.09 307	0.06 85	0.11 260	0.10 267	0.06 220	0.04 27	0.06 259	0.05 258	0.04 59	0.04 69

ccc-4	0.09 242	0.07 276	0.11 321	0.16 247	0.09 431	0.11 337	0.15 434	0.16 310	0.12 224	0.10 309	0.06 41	0.06 58	0.06 85	0.11 260	0.09 145	0.05 64	0.04 27	0.06 259	0.05 258	0.05 226	0.06 398

IGEV-Stereo	0.09 242	0.07 276	0.11 321	0.17 348	0.09 431	0.11 337	0.15 434	0.16 310	0.12 224	0.10 309	0.06 41	0.06 58	0.06 85	0.11 260	0.09 145	0.05 64	0.04 27	0.06 259	0.05 258	0.05 226	0.06 398
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.09 242	0.08 439	0.08 63	0.22 695	0.09 431	0.09 198	0.18 605	0.16 310	0.12 224	0.07 122	0.07 107	0.08 245	0.06 85	0.08 33	0.07 15	0.07 431	0.05 332	0.06 259	0.04 80	0.05 226	0.04 69
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
XX-Stereo	0.09 242	0.05 46	0.09 157	0.17 348	0.09 431	0.15 537	0.12 155	0.21 466	0.10 135	0.10 309	0.14 409	0.07 172	0.06 85	0.13 437	0.08 52	0.06 220	0.05 332	0.06 259	0.06 373	0.04 59	0.04 69

test_xeample3	0.09 242	0.07 276	0.12 382	0.16 247	0.09 431	0.11 337	0.15 434	0.16 310	0.14 313	0.10 309	0.07 107	0.08 245	0.06 85	0.10 164	0.09 145	0.06 220	0.04 27	0.06 259	0.05 258	0.05 226	0.06 398

AROF-Stereo_1	0.09 242	0.06 149	0.10 238	0.22 695	0.10 554	0.12 398	0.17 548	0.14 216	0.08 49	0.10 309	0.13 389	0.10 348	0.07 214	0.12 367	0.09 145	0.06 220	0.04 27	0.06 259	0.06 373	0.04 59	0.04 69

AROF-Stereo	0.09 242	0.07 276	0.10 238	0.23 717	0.10 554	0.12 398	0.17 548	0.14 216	0.08 49	0.10 309	0.13 389	0.10 348	0.07 214	0.12 367	0.09 145	0.05 64	0.04 27	0.06 259	0.06 373	0.04 59	0.04 69

base_500_lr5e5	0.09 242	0.07 276	0.10 238	0.23 717	0.10 554	0.12 398	0.17 548	0.14 216	0.08 49	0.10 309	0.13 389	0.10 348	0.07 214	0.12 367	0.09 145	0.05 64	0.04 27	0.06 259	0.06 373	0.04 59	0.04 69

base_1k_lr1e5	0.10 332	0.07 276	0.10 238	0.23 717	0.10 554	0.12 398	0.15 434	0.16 310	0.08 49	0.11 357	0.14 409	0.09 307	0.07 214	0.13 437	0.11 364	0.06 220	0.04 27	0.07 404	0.06 373	0.04 59	0.04 69

arf5	0.09 242	0.07 276	0.10 238	0.23 717	0.10 554	0.12 398	0.17 548	0.14 216	0.08 49	0.10 309	0.13 389	0.10 348	0.07 214	0.12 367	0.09 145	0.05 64	0.04 27	0.06 259	0.06 373	0.04 59	0.04 69

CMRA-Stereo	0.10 332	0.06 149	0.10 238	0.17 348	0.09 431	0.10 271	0.14 332	0.15 264	0.16 387	0.13 445	0.16 451	0.13 452	0.07 214	0.14 484	0.14 541	0.05 64	0.04 27	0.06 259	0.05 258	0.04 59	0.05 256

L400	0.08 130	0.07 276	0.08 63	0.17 348	0.08 298	0.12 398	0.17 548	0.13 171	0.09 97	0.08 193	0.08 191	0.06 58	0.07 214	0.09 81	0.08 52	0.04 6	0.04 27	0.06 259	0.05 258	0.03 1	0.03 1

L500	0.08 130	0.07 276	0.09 157	0.17 348	0.08 298	0.12 398	0.17 548	0.13 171	0.11 178	0.09 253	0.10 281	0.05 4	0.07 214	0.09 81	0.08 52	0.04 6	0.04 27	0.06 259	0.05 258	0.03 1	0.03 1

HNOStereo	0.07 10	0.05 46	0.09 157	0.17 348	0.06 59	0.07 48	0.15 434	0.09 31	0.08 49	0.07 122	0.09 238	0.06 58	0.07 214	0.09 81	0.08 52	0.05 64	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.04 59	0.04 69

GeoAtt-L-single (ZS)	0.08 130	0.05 46	0.09 157	0.11 1	0.06 59	0.10 271	0.11 99	0.08 17	0.10 135	0.08 193	0.07 107	0.06 58	0.07 214	0.14 484	0.09 145	0.07 431	0.04 27	0.06 259	0.04 80	0.06 378	0.05 256

ACC-I	0.08 130	0.06 149	0.11 321	0.15 141	0.06 59	0.02 1	0.13 246	0.09 31	0.14 313	0.06 48	0.08 191	0.06 58	0.07 214	0.09 81	0.08 52	0.07 431	0.04 27	0.06 259	0.04 80	0.06 378	0.05 256

ACC	0.08 130	0.06 149	0.11 321	0.15 141	0.06 59	0.02 1	0.14 332	0.11 88	0.14 313	0.06 48	0.07 107	0.07 172	0.07 214	0.09 81	0.08 52	0.07 431	0.04 27	0.06 259	0.04 80	0.06 378	0.05 256

tt3	0.07 10	0.06 149	0.09 157	0.15 141	0.05 5	0.08 109	0.09 28	0.11 88	0.05 4	0.07 122	0.06 41	0.08 245	0.07 214	0.10 164	0.07 15	0.06 220	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 59	0.04 69

tt4	0.07 10	0.06 149	0.08 63	0.16 247	0.05 5	0.08 109	0.09 28	0.14 216	0.07 30	0.06 48	0.06 41	0.06 58	0.07 214	0.09 81	0.07 15	0.06 220	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 59	0.04 69

tt7	0.07 10	0.08 439	0.07 27	0.18 463	0.06 59	0.08 109	0.11 99	0.13 171	0.07 30	0.05 2	0.05 8	0.08 245	0.07 214	0.09 81	0.06 6	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.04 80	0.03 1	0.03 1

MGW-Stereo	0.07 10	0.04 3	0.08 63	0.16 247	0.05 5	0.08 109	0.12 155	0.13 171	0.12 224	0.06 48	0.05 8	0.08 245	0.07 214	0.10 164	0.09 145	0.04 6	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

CR-Stereo	0.07 10	0.08 439	0.08 63	0.13 24	0.05 5	0.06 19	0.12 155	0.12 123	0.08 49	0.05 2	0.06 41	0.06 58	0.07 214	0.05 1	0.07 15	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.04 80	0.05 226	0.05 256

E$^{3}$Stereo	0.08 130	0.05 46	0.11 321	0.13 24	0.07 180	0.09 198	0.12 155	0.12 123	0.10 135	0.07 122	0.07 107	0.07 172	0.07 214	0.11 260	0.10 267	0.05 64	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.04 59	0.05 256

LLLLL	0.08 130	0.05 46	0.11 321	0.13 24	0.07 180	0.09 198	0.12 155	0.12 123	0.10 135	0.07 122	0.07 107	0.07 172	0.07 214	0.11 260	0.10 267	0.05 64	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.04 59	0.05 256

LLL	0.08 130	0.05 46	0.10 238	0.13 24	0.07 180	0.08 109	0.12 155	0.13 171	0.10 135	0.07 122	0.06 41	0.07 172	0.07 214	0.11 260	0.10 267	0.05 64	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.04 59	0.05 256

FORCE_4.7	0.07 10	0.08 439	0.05 2	0.20 627	0.07 180	0.08 109	0.12 155	0.11 88	0.08 49	0.05 2	0.06 41	0.05 4	0.07 214	0.10 164	0.06 6	0.05 64	0.04 27	0.06 259	0.06 373	0.04 59	0.03 1

F4.4	0.07 10	0.07 276	0.05 2	0.17 348	0.05 5	0.07 48	0.11 99	0.15 264	0.04 2	0.05 2	0.08 191	0.05 4	0.07 214	0.10 164	0.07 15	0.06 220	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.04 59	0.05 256

FORCE_4.5	0.07 10	0.07 276	0.05 2	0.17 348	0.05 5	0.08 109	0.11 99	0.15 264	0.06 13	0.05 2	0.06 41	0.05 4	0.07 214	0.08 33	0.07 15	0.06 220	0.04 27	0.05 83	0.05 258	0.04 59	0.03 1

FORCE_4	0.07 10	0.05 46	0.07 27	0.18 463	0.06 59	0.10 271	0.11 99	0.12 123	0.05 4	0.06 48	0.07 107	0.08 245	0.07 214	0.10 164	0.05 1	0.05 64	0.04 27	0.06 259	0.05 258	0.04 59	0.03 1

416test1013	0.07 10	0.06 149	0.07 27	0.17 348	0.07 180	0.10 271	0.10 49	0.09 31	0.07 30	0.08 193	0.07 107	0.05 4	0.07 214	0.10 164	0.09 145	0.06 220	0.05 332	0.04 1	0.03 1	0.04 59	0.05 256

416test	0.07 10	0.07 276	0.06 10	0.17 348	0.07 180	0.10 271	0.10 49	0.09 31	0.08 49	0.07 122	0.07 107	0.05 4	0.07 214	0.09 81	0.09 145	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 59	0.04 69

noway7	0.11 386	0.07 276	0.14 488	0.20 627	0.09 431	0.11 337	0.15 434	0.28 626	0.17 425	0.11 357	0.12 361	0.08 245	0.07 214	0.10 164	0.11 364	0.05 64	0.04 27	0.07 404	0.06 373	0.06 378	0.05 256

monster_256*512	0.11 386	0.07 276	0.09 157	0.21 670	0.10 554	0.13 456	0.17 548	0.27 600	0.19 475	0.12 403	0.12 361	0.09 307	0.07 214	0.10 164	0.11 364	0.05 64	0.04 27	0.07 404	0.07 490	0.05 226	0.05 256

FAST (zero-shot)	0.09 242	0.06 149	0.11 321	0.19 555	0.13 689	0.07 48	0.13 246	0.13 171	0.08 49	0.08 193	0.07 107	0.08 245	0.07 214	0.10 164	0.10 267	0.07 431	0.06 532	0.06 259	0.07 490	0.05 226	0.08 571

DF_test	0.07 10	0.05 46	0.08 63	0.14 81	0.08 298	0.04 3	0.13 246	0.09 31	0.11 178	0.07 122	0.08 191	0.06 58	0.07 214	0.06 4	0.08 52	0.06 220	0.05 332	0.05 83	0.05 258	0.05 226	0.04 69

Weightmod_eth	0.09 242	0.07 276	0.08 63	0.18 463	0.07 180	0.11 337	0.16 509	0.13 171	0.11 178	0.09 253	0.09 238	0.10 348	0.07 214	0.10 164	0.10 267	0.06 220	0.07 611	0.06 259	0.07 490	0.04 59	0.03 1

WAFT-Stereo (ZS)	0.07 10	0.05 46	0.09 157	0.12 9	0.07 180	0.09 198	0.15 434	0.07 9	0.07 30	0.06 48	0.10 281	0.05 4	0.07 214	0.06 4	0.11 364	0.05 64	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.05 226	0.05 256

Weightmod	0.09 242	0.06 149	0.08 63	0.18 463	0.06 59	0.11 337	0.15 434	0.14 216	0.12 224	0.11 357	0.11 338	0.08 245	0.07 214	0.10 164	0.11 364	0.06 220	0.08 648	0.07 404	0.07 490	0.05 226	0.03 1

canet-new	0.08 130	0.07 276	0.09 157	0.19 555	0.06 59	0.07 48	0.12 155	0.13 171	0.13 277	0.06 48	0.07 107	0.06 58	0.07 214	0.11 260	0.07 15	0.05 64	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.05 226	0.03 1

bcnet-new	0.08 130	0.07 276	0.08 63	0.18 463	0.06 59	0.07 48	0.10 49	0.09 31	0.14 313	0.07 122	0.07 107	0.06 58	0.07 214	0.11 260	0.08 52	0.05 64	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.04 59	0.03 1

BARStereo	0.08 130	0.07 276	0.08 63	0.19 555	0.06 59	0.08 109	0.12 155	0.11 88	0.13 277	0.07 122	0.08 191	0.05 4	0.07 214	0.10 164	0.08 52	0.05 64	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.06 378	0.04 69

CHEStereo	0.08 130	0.08 439	0.08 63	0.17 348	0.06 59	0.07 48	0.12 155	0.10 52	0.11 178	0.09 253	0.09 238	0.06 58	0.07 214	0.09 81	0.07 15	0.04 6	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.04 59	0.04 69

RMAStereo	0.08 130	0.08 439	0.08 63	0.19 555	0.07 180	0.08 109	0.13 246	0.15 264	0.12 224	0.07 122	0.08 191	0.07 172	0.07 214	0.09 81	0.08 52	0.05 64	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.05 226	0.04 69

ATMStereo	0.08 130	0.10 605	0.07 27	0.20 627	0.08 298	0.08 109	0.12 155	0.12 123	0.14 313	0.08 193	0.08 191	0.05 4	0.07 214	0.09 81	0.08 52	0.05 64	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.06 378	0.04 69

KMOStereo	0.09 242	0.09 534	0.10 238	0.18 463	0.08 298	0.10 271	0.12 155	0.15 264	0.13 277	0.08 193	0.08 191	0.05 4	0.07 214	0.10 164	0.08 52	0.05 64	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.06 378	0.04 69

LACA3	0.07 10	0.08 439	0.08 63	0.13 24	0.05 5	0.09 198	0.11 99	0.08 17	0.09 97	0.08 193	0.06 41	0.07 172	0.07 214	0.08 33	0.07 15	0.06 220	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Foundation-i1c-attn	0.08 130	0.05 46	0.07 27	0.14 81	0.05 5	0.09 198	0.12 155	0.13 171	0.10 135	0.09 253	0.10 281	0.10 348	0.07 214	0.08 33	0.10 267	0.06 220	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.03 1	0.04 69

Selective-IGEV-i16pc	0.13 510	0.06 149	0.13 438	0.15 141	0.11 625	0.38 784	0.16 509	0.23 516	0.17 425	0.11 357	0.15 432	0.09 307	0.07 214	0.13 437	0.10 267	0.10 643	0.08 648	0.06 259	0.07 490	0.09 623	0.10 655

Selective-IGEV-i16pb	0.14 544	0.08 439	0.17 598	0.15 141	0.11 625	0.41 792	0.16 509	0.29 650	0.24 563	0.11 357	0.21 550	0.10 348	0.07 214	0.17 588	0.12 447	0.10 643	0.07 611	0.06 259	0.08 579	0.09 623	0.10 655

Foundation-i1	0.09 242	0.04 3	0.10 238	0.14 81	0.06 59	0.10 271	0.13 246	0.16 310	0.15 347	0.10 309	0.10 281	0.11 388	0.07 214	0.07 10	0.10 267	0.06 220	0.04 27	0.05 83	0.05 258	0.05 226	0.05 256

HiDET	0.08 130	0.05 46	0.10 238	0.13 24	0.06 59	0.09 198	0.12 155	0.12 123	0.12 224	0.07 122	0.07 107	0.07 172	0.07 214	0.11 260	0.11 364	0.06 220	0.05 332	0.04 1	0.03 1	0.04 59	0.04 69

LCMNet	0.08 130	0.05 46	0.10 238	0.13 24	0.07 180	0.09 198	0.12 155	0.10 52	0.12 224	0.06 48	0.08 191	0.06 58	0.07 214	0.11 260	0.10 267	0.06 220	0.05 332	0.04 1	0.03 1	0.04 59	0.04 69

FE-Mocha	0.09 242	0.06 149	0.14 488	0.16 247	0.09 431	0.11 337	0.15 434	0.19 421	0.16 387	0.10 309	0.09 238	0.07 172	0.07 214	0.09 81	0.09 145	0.06 220	0.04 27	0.06 259	0.06 373	0.05 226	0.05 256

DLNR-FE	10.51 871	2.29 858	19.85 886	120.28 896	13.21 878	0.06 19	0.13 246	0.24 546	0.10 135	0.08 193	0.10 281	0.09 307	0.07 214	0.10 164	0.09 145	0.13 728	0.04 27	0.06 259	0.04 80	53.18 904	0.04 69

Wavelet-MonSter	0.07 10	0.05 46	0.07 27	0.16 247	0.06 59	0.07 48	0.11 99	0.10 52	0.08 49	0.06 48	0.07 107	0.07 172	0.07 214	0.09 81	0.09 145	0.04 6	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3.5w_stereo	0.07 10	0.07 276	0.07 27	0.15 141	0.07 180	0.09 198	0.06 1	0.14 216	0.11 178	0.08 193	0.07 107	0.06 58	0.07 214	0.10 164	0.09 145	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

monsterstereo	0.08 130	0.06 149	0.07 27	0.16 247	0.06 59	0.08 109	0.10 49	0.16 310	0.12 224	0.07 122	0.08 191	0.06 58	0.07 214	0.08 33	0.09 145	0.04 6	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.04 59	0.03 1

LG-G_1	0.07 10	0.04 3	0.11 321	0.15 141	0.06 59	0.09 198	0.08 9	0.08 17	0.06 13	0.06 48	0.06 41	0.07 172	0.07 214	0.11 260	0.08 52	0.07 431	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.05 226	0.06 398

LG-G	0.07 10	0.04 3	0.11 321	0.15 141	0.06 59	0.09 198	0.08 9	0.08 17	0.06 13	0.06 48	0.06 41	0.07 172	0.07 214	0.11 260	0.08 52	0.07 431	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.05 226	0.06 398

LGtest1	0.07 10	0.05 46	0.11 321	0.15 141	0.06 59	0.07 48	0.09 28	0.08 17	0.06 13	0.06 48	0.04 1	0.06 58	0.07 214	0.10 164	0.09 145	0.07 431	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.06 378	0.06 398

LG-Stereo	0.08 130	0.08 439	0.10 238	0.18 463	0.07 180	0.10 271	0.17 548	0.11 88	0.08 49	0.06 48	0.08 191	0.06 58	0.07 214	0.09 81	0.09 145	0.04 6	0.05 332	0.07 404	0.07 490	0.04 59	0.04 69

AIO-test1	0.10 332	0.07 276	0.11 321	0.24 734	0.07 180	0.09 198	0.13 246	0.22 494	0.15 347	0.11 357	0.12 361	0.09 307	0.07 214	0.11 260	0.09 145	0.06 220	0.05 332	0.09 599	0.10 673	0.04 59	0.07 494

SMoEStereo_RVC	0.08 130	0.06 149	0.12 382	0.16 247	0.07 180	0.09 198	0.13 246	0.11 88	0.14 313	0.09 253	0.07 107	0.07 172	0.07 214	0.12 367	0.10 267	0.05 64	0.04 27	0.06 259	0.05 258	0.04 59	0.04 69

tg	0.10 332	0.06 149	0.10 238	0.18 463	0.08 298	0.11 337	0.16 509	0.20 442	0.12 224	0.08 193	0.11 338	0.11 388	0.07 214	0.11 260	0.10 267	0.05 64	0.04 27	0.08 505	0.08 579	0.04 59	0.04 69

PAM_32	0.10 332	0.06 149	0.17 598	0.15 141	0.08 298	0.10 271	0.15 434	0.14 216	0.16 387	0.09 253	0.08 191	0.10 348	0.07 214	0.14 484	0.09 145	0.06 220	0.05 332	0.06 259	0.06 373	0.05 226	0.06 398

PAM	0.10 332	0.06 149	0.17 598	0.15 141	0.09 431	0.10 271	0.16 509	0.15 264	0.16 387	0.12 403	0.09 238	0.10 348	0.07 214	0.13 437	0.09 145	0.06 220	0.05 332	0.06 259	0.06 373	0.05 226	0.06 398

model_zeroshot	0.10 332	0.05 46	0.12 382	0.15 141	0.09 431	0.13 456	0.14 332	0.20 442	0.14 313	0.11 357	0.10 281	0.12 417	0.07 214	0.12 367	0.11 364	0.07 431	0.06 532	0.06 259	0.05 258	0.06 378	0.06 398

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 386	0.05 46	0.14 488	0.16 247	0.21 795	0.09 198	0.17 548	0.21 466	0.16 387	0.11 357	0.15 432	0.10 348	0.07 214	0.10 164	0.08 52	0.06 220	0.05 332	0.07 404	0.07 490	0.07 475	0.09 622

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 386	0.05 46	0.12 382	0.15 141	0.13 689	0.14 511	0.16 509	0.23 516	0.18 446	0.10 309	0.13 389	0.10 348	0.07 214	0.12 367	0.09 145	0.06 220	0.05 332	0.06 259	0.06 373	0.07 475	0.08 571

CAS++	0.11 386	0.07 276	0.11 321	0.14 81	0.10 554	0.13 456	0.14 332	0.24 546	0.14 313	0.11 357	0.09 238	0.11 388	0.07 214	0.14 484	0.09 145	0.11 680	0.09 686	0.09 599	0.07 490	0.07 475	0.08 571
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.10 332	0.07 276	0.10 238	0.17 348	0.09 431	0.14 511	0.17 548	0.15 264	0.15 347	0.09 253	0.06 41	0.06 58	0.07 214	0.12 367	0.09 145	0.06 220	0.05 332	0.08 505	0.07 490	0.06 378	0.06 398

MyStereo06	0.10 332	0.07 276	0.12 382	0.17 348	0.09 431	0.13 456	0.18 605	0.19 421	0.12 224	0.13 445	0.08 191	0.07 172	0.07 214	0.11 260	0.09 145	0.06 220	0.05 332	0.08 505	0.07 490	0.06 378	0.06 398

DLNR_Zeroshot_test	10.48 870	2.27 857	19.78 885	120.28 896	13.29 879	0.06 19	0.13 246	0.24 546	0.10 135	0.08 193	0.10 281	0.09 307	0.07 214	0.10 164	0.09 145	0.13 728	0.04 27	0.06 259	0.04 80	52.68 903	0.04 69

CASnet	0.09 242	0.09 534	0.09 157	0.19 555	0.06 59	0.07 48	0.11 99	0.18 387	0.14 313	0.11 357	0.10 281	0.09 307	0.07 214	0.10 164	0.10 267	0.06 220	0.04 27	0.10 652	0.08 579	0.06 378	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.09 242	0.06 149	0.13 438	0.17 348	0.08 298	0.11 337	0.16 509	0.15 264	0.10 135	0.08 193	0.10 281	0.08 245	0.07 214	0.10 164	0.09 145	0.06 220	0.04 27	0.06 259	0.05 258	0.05 226	0.04 69

HanStereo	0.09 242	0.06 149	0.13 438	0.17 348	0.08 298	0.11 337	0.16 509	0.15 264	0.10 135	0.08 193	0.10 281	0.08 245	0.07 214	0.10 164	0.09 145	0.06 220	0.04 27	0.06 259	0.05 258	0.05 226	0.04 69

LL-Strereo2	0.11 386	0.10 605	0.16 572	0.18 463	0.08 298	0.15 537	0.09 28	0.17 353	0.14 313	0.14 479	0.11 338	0.09 307	0.07 214	0.16 545	0.10 267	0.05 64	0.05 332	0.11 685	0.07 490	0.06 378	0.05 256

4D-IteraStereo	0.10 332	0.07 276	0.10 238	0.18 463	0.07 180	0.09 198	0.15 434	0.18 387	0.15 347	0.10 309	0.11 338	0.10 348	0.07 214	0.12 367	0.09 145	0.05 64	0.03 1	0.08 505	0.07 490	0.06 378	0.05 256

CES	0.08 130	0.04 3	0.08 63	0.14 81	0.07 180	0.09 198	0.14 332	0.11 88	0.09 97	0.08 193	0.09 238	0.11 388	0.07 214	0.12 367	0.08 52	0.06 220	0.04 27	0.05 83	0.03 1	0.05 226	0.05 256

RCA-Stereo	0.09 242	0.06 149	0.09 157	0.16 247	0.06 59	0.09 198	0.13 246	0.18 387	0.14 313	0.10 309	0.11 338	0.08 245	0.07 214	0.12 367	0.11 364	0.06 220	0.04 27	0.06 259	0.05 258	0.05 226	0.04 69

RAFT_CTSACE	0.12 478	0.09 534	0.10 238	0.22 695	0.08 298	0.12 398	0.24 744	0.18 387	0.17 425	0.21 647	0.27 644	0.13 452	0.07 214	0.13 437	0.09 145	0.05 64	0.06 532	0.08 505	0.07 490	0.04 59	0.04 69

IPLG	0.11 386	0.08 439	0.15 528	0.17 348	0.08 298	0.11 337	0.14 332	0.20 442	0.15 347	0.13 445	0.18 504	0.07 172	0.07 214	0.14 484	0.14 541	0.06 220	0.04 27	0.06 259	0.05 258	0.04 59	0.04 69

MIPNet	0.11 386	0.08 439	0.15 528	0.17 348	0.09 431	0.12 398	0.14 332	0.21 466	0.25 589	0.12 403	0.10 281	0.09 307	0.07 214	0.13 437	0.13 494	0.06 220	0.04 27	0.06 259	0.05 258	0.04 59	0.04 69

TRStereo	0.10 332	0.05 46	0.12 382	0.16 247	0.12 663	0.10 271	0.13 246	0.18 387	0.19 475	0.09 253	0.09 238	0.09 307	0.07 214	0.10 164	0.08 52	0.07 431	0.05 332	0.07 404	0.07 490	0.04 59	0.04 69

iRaftStereo_RVC	0.10 332	0.07 276	0.10 238	0.17 348	0.09 431	0.11 337	0.17 548	0.18 387	0.12 224	0.09 253	0.11 338	0.10 348	0.07 214	0.11 260	0.10 267	0.05 64	0.04 27	0.08 505	0.08 579	0.04 59	0.04 69

CREStereo++_RVC	0.08 130	0.04 3	0.07 27	0.13 24	0.07 180	0.09 198	0.12 155	0.14 216	0.14 313	0.10 309	0.14 409	0.08 245	0.07 214	0.10 164	0.11 364	0.06 220	0.04 27	0.05 83	0.05 258	0.04 59	0.04 69
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	0.09 242	0.04 3	0.08 63	0.13 24	0.06 59	0.11 337	0.13 246	0.15 264	0.19 475	0.11 357	0.15 432	0.10 348	0.07 214	0.12 367	0.09 145	0.07 431	0.05 332	0.05 83	0.04 80	0.06 378	0.05 256

sCroCo_RVC	0.12 478	0.09 534	0.24 703	0.24 734	0.11 625	0.19 634	0.14 332	0.17 353	0.15 347	0.10 309	0.13 389	0.12 417	0.07 214	0.14 484	0.11 364	0.08 526	0.08 648	0.08 505	0.08 579	0.05 226	0.07 494

EAI-Stereo	0.09 242	0.07 276	0.11 321	0.16 247	0.07 180	0.10 271	0.15 434	0.16 310	0.09 97	0.08 193	0.09 238	0.08 245	0.07 214	0.09 81	0.11 364	0.05 64	0.05 332	0.05 83	0.05 258	0.05 226	0.04 69

PMTNet	0.09 242	0.05 46	0.09 157	0.12 9	0.06 59	0.13 456	0.14 332	0.16 310	0.11 178	0.09 253	0.13 389	0.10 348	0.07 214	0.14 484	0.10 267	0.15 755	0.04 27	0.05 83	0.03 1	0.07 475	0.06 398

AROF-StereoT2	0.11 386	0.09 534	0.10 238	0.26 758	0.10 554	0.12 398	0.16 509	0.23 516	0.12 224	0.12 403	0.14 409	0.11 388	0.08 299	0.13 437	0.12 447	0.07 431	0.05 332	0.09 599	0.07 490	0.06 378	0.04 69

valid	0.10 332	0.20 765	0.12 382	0.16 247	0.06 59	0.07 48	0.13 246	0.17 353	0.14 313	0.13 445	0.08 191	0.11 388	0.08 299	0.11 260	0.07 15	0.15 755	0.04 27	0.06 259	0.04 80	0.08 553	0.04 69

L4000	0.08 130	0.06 149	0.09 157	0.17 348	0.07 180	0.11 337	0.18 605	0.16 310	0.10 135	0.07 122	0.09 238	0.06 58	0.08 299	0.07 10	0.08 52	0.05 64	0.04 27	0.06 259	0.05 258	0.03 1	0.03 1

FETCStereo	0.07 10	0.05 46	0.09 157	0.16 247	0.06 59	0.09 198	0.14 332	0.09 31	0.07 30	0.09 253	0.09 238	0.07 172	0.08 299	0.08 33	0.08 52	0.05 64	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.05 226	0.04 69

FETStereo	0.07 10	0.06 149	0.08 63	0.16 247	0.06 59	0.09 198	0.15 434	0.10 52	0.08 49	0.09 253	0.09 238	0.07 172	0.08 299	0.08 33	0.07 15	0.04 6	0.03 1	0.05 83	0.04 80	0.05 226	0.04 69

CEFStereo	0.08 130	0.05 46	0.09 157	0.16 247	0.06 59	0.09 198	0.14 332	0.09 31	0.09 97	0.08 193	0.10 281	0.07 172	0.08 299	0.09 81	0.08 52	0.04 6	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.05 226	0.04 69

CGFBStereo	0.07 10	0.05 46	0.08 63	0.16 247	0.05 5	0.09 198	0.14 332	0.09 31	0.07 30	0.09 253	0.09 238	0.06 58	0.08 299	0.08 33	0.08 52	0.04 6	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.05 226	0.04 69

tt8	0.07 10	0.08 439	0.06 10	0.18 463	0.06 59	0.08 109	0.12 155	0.11 88	0.08 49	0.05 2	0.06 41	0.08 245	0.08 299	0.08 33	0.05 1	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.04 80	0.03 1	0.04 69

tt9	0.07 10	0.07 276	0.07 27	0.18 463	0.06 59	0.08 109	0.11 99	0.12 123	0.08 49	0.05 2	0.05 8	0.08 245	0.08 299	0.09 81	0.05 1	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.04 80	0.04 59	0.04 69

TYNG	0.07 10	0.07 276	0.07 27	0.17 348	0.06 59	0.08 109	0.11 99	0.12 123	0.08 49	0.05 2	0.05 8	0.08 245	0.08 299	0.09 81	0.05 1	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.04 80	0.04 59	0.04 69

RSGM							0.14 332	0.17 353	0.13 277	0.11 357	0.09 238	0.12 417	0.08 299	0.12 367	0.11 364	0.07 431	0.05 332	0.06 259	0.04 80	0.05 226

100	0.07 10	0.05 46	0.10 238	0.13 24	0.07 180	0.05 6	0.12 155	0.12 123	0.11 178	0.06 48	0.06 41	0.06 58	0.08 299	0.09 81	0.10 267	0.05 64	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.04 59	0.05 256

300	0.08 130	0.05 46	0.12 382	0.14 81	0.07 180	0.08 109	0.13 246	0.15 264	0.10 135	0.05 2	0.07 107	0.06 58	0.08 299	0.08 33	0.10 267	0.06 220	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.04 59	0.05 256

zzzzzzz1	0.11 386	0.07 276	0.14 488	0.21 670	0.10 554	0.13 456	0.18 605	0.22 494	0.20 501	0.13 445	0.12 361	0.08 245	0.08 299	0.13 437	0.10 267	0.05 64	0.05 332	0.07 404	0.07 490	0.05 226	0.05 256

GELT-Stereo	0.09 242	0.06 149	0.10 238	0.18 463	0.07 180	0.07 48	0.15 434	0.21 466	0.17 425	0.08 193	0.07 107	0.06 58	0.08 299	0.10 164	0.07 15	0.04 6	0.04 27	0.06 259	0.06 373	0.04 59	0.03 1

VeloStereo	0.09 242	0.04 3	0.12 382	0.14 81	0.11 625	0.07 48	0.06 1	0.08 17	0.06 13	0.09 253	0.07 107	0.06 58	0.08 299	0.11 260	0.10 267	0.08 526	0.08 648	0.08 505	0.07 490	0.11 683	0.13 724

flow	0.09 242	0.04 3	0.12 382	0.14 81	0.11 625	0.07 48	0.06 1	0.08 17	0.06 13	0.09 253	0.07 107	0.06 58	0.08 299	0.12 367	0.10 267	0.08 526	0.08 648	0.08 505	0.07 490	0.11 683	0.13 724

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 242	0.05 46	0.11 321	0.19 555	0.07 180	0.10 271	0.09 28	0.12 123	0.10 135	0.09 253	0.09 238	0.07 172	0.08 299	0.08 33	0.09 145	0.06 220	0.06 532	0.10 652	0.08 579	0.07 475	0.05 256

S0	0.12 478	0.08 439	0.09 157	0.20 627	0.07 180	0.18 610	0.22 717	0.15 264	0.15 347	0.11 357	0.10 281	0.13 452	0.08 299	0.12 367	0.11 364	0.09 595	0.10 713	0.14 738	0.14 749	0.05 226	0.04 69

SE	0.10 332	0.10 605	0.08 63	0.19 555	0.09 431	0.11 337	0.11 99	0.16 310	0.11 178	0.10 309	0.17 473	0.09 307	0.08 299	0.09 81	0.10 267	0.06 220	0.05 332	0.08 505	0.07 490	0.07 475	0.04 69

LGCAT	0.08 130	0.04 3	0.10 238	0.11 1	0.06 59	0.07 48	0.13 246	0.07 9	0.08 49	0.09 253	0.07 107	0.07 172	0.08 299	0.12 367	0.11 364	0.10 643	0.09 686	0.04 1	0.05 258	0.04 59	0.09 622

derf	0.07 10	0.05 46	0.10 238	0.14 81	0.06 59	0.05 6	0.12 155	0.12 123	0.09 97	0.05 2	0.07 107	0.07 172	0.08 299	0.10 164	0.09 145	0.06 220	0.05 332	0.04 1	0.03 1	0.04 59	0.05 256

qqai	0.07 10	0.05 46	0.10 238	0.14 81	0.06 59	0.05 6	0.12 155	0.08 17	0.09 97	0.05 2	0.07 107	0.06 58	0.08 299	0.10 164	0.09 145	0.06 220	0.05 332	0.05 83	0.03 1	0.04 59	0.05 256

DF	0.08 130	0.06 149	0.10 238	0.15 141	0.06 59	0.11 337	0.12 155	0.11 88	0.12 224	0.09 253	0.10 281	0.10 348	0.08 299	0.11 260	0.09 145	0.07 431	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.04 59	0.04 69

RT-Monster	0.09 242	0.05 46	0.09 157	0.14 81	0.08 298	0.12 398	0.10 49	0.17 353	0.19 475	0.14 479	0.10 281	0.10 348	0.08 299	0.11 260	0.10 267	0.07 431	0.05 332	0.05 83	0.04 80	0.05 226	0.06 398

GeoVLM	0.08 130	0.04 3	0.10 238	0.13 24	0.06 59	0.10 271	0.13 246	0.13 171	0.08 49	0.06 48	0.07 107	0.06 58	0.08 299	0.10 164	0.11 364	0.06 220	0.05 332	0.04 1	0.03 1	0.04 59	0.05 256

LACA2	0.07 10	0.05 46	0.06 10	0.15 141	0.06 59	0.09 198	0.10 49	0.11 88	0.11 178	0.05 2	0.05 8	0.06 58	0.08 299	0.09 81	0.07 15	0.07 431	0.04 27	0.04 1	0.04 80	0.04 59	0.04 69

LACA1	0.07 10	0.07 276	0.07 27	0.14 81	0.05 5	0.09 198	0.11 99	0.10 52	0.07 30	0.05 2	0.05 8	0.06 58	0.08 299	0.08 33	0.09 145	0.06 220	0.04 27	0.04 1	0.04 80	0.03 1	0.04 69

BridgeDepth_RVC	0.07 10	0.04 3	0.09 157	0.11 1	0.05 5	0.10 271	0.10 49	0.14 216	0.09 97	0.06 48	0.07 107	0.06 58	0.08 299	0.07 10	0.10 267	0.06 220	0.04 27	0.04 1	0.04 80	0.05 226	0.04 69
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.08 130	0.04 3	0.10 238	0.13 24	0.06 59	0.10 271	0.13 246	0.13 171	0.08 49	0.06 48	0.07 107	0.06 58	0.08 299	0.10 164	0.11 364	0.06 220	0.05 332	0.04 1	0.03 1	0.04 59	0.05 256

CSFM-Stereo	0.08 130	0.05 46	0.08 63	0.14 81	0.06 59	0.09 198	0.13 246	0.15 264	0.07 30	0.07 122	0.08 191	0.06 58	0.08 299	0.09 81	0.10 267	0.06 220	0.05 332	0.04 1	0.03 1	0.04 59	0.04 69

DA	0.09 242	0.07 276	0.07 27	0.19 555	0.08 298	0.10 271	0.13 246	0.13 171	0.12 224	0.08 193	0.10 281	0.10 348	0.08 299	0.09 81	0.10 267	0.05 64	0.04 27	0.06 259	0.04 80	0.05 226	0.04 69

GGEV	0.09 242	0.07 276	0.07 27	0.19 555	0.08 298	0.10 271	0.13 246	0.13 171	0.12 224	0.08 193	0.10 281	0.10 348	0.08 299	0.09 81	0.10 267	0.05 64	0.04 27	0.06 259	0.04 80	0.05 226	0.04 69

Reg-Stereo(zero)	0.09 242	0.05 46	0.08 63	0.16 247	0.06 59	0.12 398	0.11 99	0.15 264	0.11 178	0.12 403	0.09 238	0.10 348	0.08 299	0.11 260	0.09 145	0.06 220	0.05 332	0.05 83	0.04 80	0.04 59	0.05 256

castereo	0.09 242	0.06 149	0.11 321	0.15 141	0.06 59	0.11 337	0.14 332	0.14 216	0.18 446	0.08 193	0.10 281	0.11 388	0.08 299	0.09 81	0.10 267	0.05 64	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.04 59	0.04 69

999	0.09 242	0.06 149	0.13 438	0.15 141	0.08 298	0.10 271	0.14 332	0.15 264	0.12 224	0.10 309	0.08 191	0.08 245	0.08 299	0.16 545	0.10 267	0.06 220	0.04 27	0.06 259	0.05 258	0.04 59	0.06 398

UGAM-zero	0.10 332	0.05 46	0.15 528	0.15 141	0.08 298	0.10 271	0.13 246	0.20 442	0.15 347	0.11 357	0.15 432	0.07 172	0.08 299	0.09 81	0.10 267	0.06 220	0.05 332	0.06 259	0.05 258	0.05 226	0.06 398

trnet	0.08 130	0.05 46	0.07 27	0.12 9	0.05 5	0.12 398	0.10 49	0.13 171	0.10 135	0.08 193	0.13 389	0.09 307	0.08 299	0.11 260	0.10 267	0.08 526	0.05 332	0.05 83	0.03 1	0.06 378	0.05 256

Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 386	0.08 439	0.13 438	0.16 247	0.08 298	0.15 537	0.16 509	0.18 387	0.19 475	0.10 309	0.09 238	0.09 307	0.08 299	0.11 260	0.12 447	0.07 431	0.05 332	0.08 505	0.06 373	0.07 475	0.06 398

AE-Stereo	0.10 332	0.08 439	0.11 321	0.19 555	0.09 431	0.10 271	0.15 434	0.14 216	0.20 501	0.09 253	0.15 432	0.12 417	0.08 299	0.11 260	0.10 267	0.05 64	0.06 532	0.07 404	0.06 373	0.05 226	0.04 69

AEACV	0.09 242	0.05 46	0.08 63	0.14 81	0.13 689	0.14 511	0.13 246	0.15 264	0.09 97	0.07 122	0.09 238	0.07 172	0.08 299	0.10 164	0.09 145	0.06 220	0.04 27	0.06 259	0.05 258	0.05 226	0.04 69

GLC_STEREO	0.11 386	0.07 276	0.11 321	0.18 463	0.07 180	0.08 109	0.13 246	0.16 310	0.24 563	0.12 403	0.13 389	0.12 417	0.08 299	0.18 611	0.12 447	0.06 220	0.08 648	0.08 505	0.06 373	0.05 226	0.05 256

test-3	0.09 242	0.06 149	0.10 238	0.18 463	0.07 180	0.07 48	0.14 332	0.12 123	0.16 387	0.10 309	0.08 191	0.08 245	0.08 299	0.11 260	0.10 267	0.05 64	0.04 27	0.07 404	0.05 258	0.04 59	0.04 69

test_1	0.09 242	0.06 149	0.10 238	0.18 463	0.07 180	0.07 48	0.14 332	0.12 123	0.16 387	0.10 309	0.08 191	0.08 245	0.08 299	0.11 260	0.10 267	0.05 64	0.04 27	0.07 404	0.05 258	0.04 59	0.04 69

AnonymousM	0.10 332	0.06 149	0.10 238	0.14 81	0.07 180	0.09 198	0.13 246	0.19 421	0.14 313	0.13 445	0.12 361	0.09 307	0.08 299	0.13 437	0.10 267	0.08 526	0.05 332	0.08 505	0.05 258	0.05 226	0.05 256

test-1	0.10 332	0.07 276	0.17 598	0.19 555	0.08 298	0.11 337	0.24 744	0.15 264	0.18 446	0.09 253	0.07 107	0.10 348	0.08 299	0.08 33	0.09 145	0.06 220	0.04 27	0.06 259	0.06 373	0.04 59	0.05 256

Prome-Stereo	0.11 386	0.07 276	0.11 321	0.18 463	0.09 431	0.12 398	0.14 332	0.23 516	0.13 277	0.13 445	0.16 451	0.13 452	0.08 299	0.12 367	0.10 267	0.05 64	0.05 332	0.07 404	0.06 373	0.06 378	0.10 655

raft+_RVC	0.11 386	0.07 276	0.09 157	0.16 247	0.07 180	0.10 271	0.11 99	0.24 546	0.20 501	0.12 403	0.15 432	0.12 417	0.08 299	0.12 367	0.13 494	0.07 431	0.04 27	0.07 404	0.06 373	0.05 226	0.05 256

XX-TBD	0.09 242	0.06 149	0.07 27	0.14 81	0.07 180	0.13 456	0.16 509	0.14 216	0.14 313	0.11 357	0.12 361	0.09 307	0.08 299	0.10 164	0.10 267	0.06 220	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.06 378	0.05 256

raftrobust	0.09 242	0.06 149	0.11 321	0.17 348	0.08 298	0.09 198	0.10 49	0.18 387	0.16 387	0.10 309	0.09 238	0.12 417	0.08 299	0.12 367	0.10 267	0.08 526	0.05 332	0.06 259	0.05 258	0.05 226	0.06 398

sAnonymous2	0.13 510	0.12 653	0.25 706	0.20 627	0.12 663	0.18 610	0.14 332	0.27 600	0.21 517	0.11 357	0.12 361	0.13 452	0.08 299	0.11 260	0.11 364	0.09 595	0.05 332	0.08 505	0.06 373	0.15 762	0.10 655

CroCo_RVC	0.13 510	0.12 653	0.25 706	0.20 627	0.12 663	0.18 610	0.14 332	0.27 600	0.21 517	0.11 357	0.12 361	0.13 452	0.08 299	0.11 260	0.11 364	0.09 595	0.05 332	0.08 505	0.06 373	0.15 762	0.10 655

CREStereo	0.09 242	0.05 46	0.08 63	0.11 1	0.06 59	0.14 511	0.14 332	0.14 216	0.10 135	0.09 253	0.13 389	0.09 307	0.08 299	0.12 367	0.10 267	0.08 526	0.04 27	0.05 83	0.03 1	0.06 378	0.06 398
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
R-Stereo Train	0.10 332	0.06 149	0.11 321	0.17 348	0.08 298	0.11 337	0.14 332	0.24 546	0.11 178	0.12 403	0.19 520	0.11 388	0.08 299	0.10 164	0.11 364	0.07 431	0.05 332	0.06 259	0.05 258	0.05 226	0.05 256

RAFT-Stereo	0.10 332	0.06 149	0.11 321	0.17 348	0.08 298	0.11 337	0.14 332	0.24 546	0.11 178	0.12 403	0.19 520	0.11 388	0.08 299	0.10 164	0.11 364	0.07 431	0.05 332	0.06 259	0.05 258	0.05 226	0.05 256
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
arf4	0.11 386	0.07 276	0.10 238	0.24 734	0.10 554	0.13 456	0.14 332	0.20 442	0.12 224	0.12 403	0.15 432	0.12 417	0.09 354	0.13 437	0.10 267	0.07 431	0.04 27	0.08 505	0.07 490	0.04 59	0.04 69

G3	0.13 510	0.14 699	0.12 382	0.32 793	0.13 689	0.11 337	0.14 332	0.23 516	0.09 97	0.15 507	0.13 389	0.19 575	0.09 354	0.15 513	0.13 494	0.10 643	0.05 332	0.16 762	0.10 673	0.10 660	0.06 398

G2	0.12 478	0.12 653	0.12 382	0.25 747	0.11 625	0.14 511	0.14 332	0.24 546	0.12 224	0.10 309	0.12 361	0.11 388	0.09 354	0.14 484	0.10 267	0.08 526	0.04 27	0.11 685	0.06 373	0.08 553	0.06 398

GStereo	0.10 332	0.05 46	0.11 321	0.12 9	0.13 689	0.10 271	0.09 28	0.12 123	0.09 97	0.11 357	0.12 361	0.12 417	0.09 354	0.15 513	0.14 541	0.07 431	0.06 532	0.07 404	0.05 258	0.07 475	0.09 622

WiStereo	0.07 10	0.05 46	0.09 157	0.15 141	0.05 5	0.09 198	0.11 99	0.10 52	0.07 30	0.07 122	0.05 8	0.09 307	0.09 354	0.09 81	0.07 15	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 59	0.04 69

tt5	0.07 10	0.06 149	0.08 63	0.15 141	0.06 59	0.07 48	0.10 49	0.11 88	0.07 30	0.07 122	0.06 41	0.08 245	0.09 354	0.10 164	0.07 15	0.06 220	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 226	0.05 256

tt6	0.07 10	0.05 46	0.09 157	0.15 141	0.05 5	0.09 198	0.11 99	0.10 52	0.07 30	0.07 122	0.05 8	0.09 307	0.09 354	0.09 81	0.07 15	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 59	0.04 69

TADF							0.16 509	0.18 387	0.21 517	0.11 357	0.07 107	0.09 307	0.09 354	0.12 367	0.12 447	0.06 220	0.04 27	0.06 259	0.05 258	0.05 226

GFORCE	0.07 10	0.07 276	0.05 2	0.20 627	0.07 180	0.08 109	0.08 9	0.13 171	0.05 4	0.06 48	0.07 107	0.07 172	0.09 354	0.08 33	0.06 6	0.05 64	0.04 27	0.05 83	0.05 258	0.04 59	0.03 1

Last	0.08 130	0.04 3	0.12 382	0.13 24	0.07 180	0.07 48	0.13 246	0.14 216	0.09 97	0.06 48	0.06 41	0.06 58	0.09 354	0.10 164	0.11 364	0.05 64	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.04 59	0.05 256

DDDD	0.08 130	0.04 3	0.12 382	0.13 24	0.07 180	0.08 109	0.13 246	0.15 264	0.09 97	0.06 48	0.06 41	0.06 58	0.09 354	0.09 81	0.11 364	0.06 220	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.04 59	0.05 256

TT111	0.08 130	0.05 46	0.11 321	0.13 24	0.06 59	0.08 109	0.12 155	0.14 216	0.09 97	0.05 2	0.06 41	0.06 58	0.09 354	0.10 164	0.11 364	0.06 220	0.05 332	0.05 83	0.04 80	0.04 59	0.05 256

over-6	0.08 130	0.07 276	0.08 63	0.17 348	0.05 5	0.10 271	0.09 28	0.17 353	0.11 178	0.06 48	0.07 107	0.07 172	0.09 354	0.10 164	0.08 52	0.06 220	0.04 27	0.04 1	0.04 80	0.05 226	0.05 256

over-8	0.07 10	0.07 276	0.07 27	0.18 463	0.05 5	0.08 109	0.08 9	0.13 171	0.05 4	0.06 48	0.05 8	0.07 172	0.09 354	0.11 260	0.08 52	0.06 220	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 226	0.05 256

over-9	0.07 10	0.07 276	0.07 27	0.18 463	0.05 5	0.08 109	0.08 9	0.13 171	0.06 13	0.06 48	0.05 8	0.07 172	0.09 354	0.11 260	0.08 52	0.06 220	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 226	0.05 256

SMOE	0.10 332	0.08 439	0.09 157	0.18 463	0.07 180	0.13 456	0.14 332	0.19 421	0.13 277	0.12 403	0.13 389	0.12 417	0.09 354	0.11 260	0.12 447	0.05 64	0.05 332	0.08 505	0.06 373	0.06 378	0.04 69

Anonymus	0.09 242	0.05 46	0.10 238	0.15 141	0.08 298	0.10 271	0.14 332	0.15 264	0.10 135	0.07 122	0.06 41	0.07 172	0.09 354	0.12 367	0.10 267	0.06 220	0.04 27	0.05 83	0.05 258	0.05 226	0.06 398

ManiGeoR	0.10 332	0.05 46	0.12 382	0.12 9	0.08 298	0.12 398	0.12 155	0.24 546	0.14 313	0.13 445	0.14 409	0.12 417	0.09 354	0.13 437	0.13 494	0.07 431	0.05 332	0.05 83	0.05 258	0.07 475	0.07 494

HLf10	0.10 332	0.05 46	0.12 382	0.12 9	0.08 298	0.12 398	0.12 155	0.24 546	0.14 313	0.13 445	0.14 409	0.12 417	0.09 354	0.13 437	0.13 494	0.07 431	0.05 332	0.05 83	0.05 258	0.07 475	0.07 494

TestStereo_HLe17	0.10 332	0.05 46	0.12 382	0.13 24	0.07 180	0.11 337	0.14 332	0.21 466	0.15 347	0.11 357	0.14 409	0.11 388	0.09 354	0.13 437	0.13 494	0.07 431	0.04 27	0.05 83	0.05 258	0.07 475	0.06 398

GGDA	0.11 386	0.06 149	0.12 382	0.13 24	0.07 180	0.12 398	0.14 332	0.19 421	0.19 475	0.13 445	0.20 530	0.12 417	0.09 354	0.12 367	0.12 447	0.07 431	0.04 27	0.05 83	0.05 258	0.06 378	0.07 494

mm2	0.07 10	0.04 3	0.10 238	0.13 24	0.06 59	0.06 19	0.13 246	0.13 171	0.08 49	0.06 48	0.07 107	0.06 58	0.09 354	0.10 164	0.09 145	0.06 220	0.05 332	0.04 1	0.03 1	0.04 59	0.05 256

mm1	0.07 10	0.04 3	0.10 238	0.13 24	0.06 59	0.06 19	0.13 246	0.06 2	0.08 49	0.06 48	0.07 107	0.06 58	0.09 354	0.10 164	0.09 145	0.06 220	0.05 332	0.04 1	0.03 1	0.04 59	0.05 256

PointNet	0.08 130	0.06 149	0.07 27	0.15 141	0.07 180	0.09 198	0.14 332	0.11 88	0.08 49	0.05 2	0.08 191	0.08 245	0.09 354	0.09 81	0.09 145	0.06 220	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.03 1	0.04 69

LiteMatch*	0.08 130	0.04 3	0.12 382	0.13 24	0.08 298	0.08 109	0.13 246	0.14 216	0.09 97	0.05 2	0.05 8	0.05 4	0.09 354	0.11 260	0.10 267	0.06 220	0.05 332	0.05 83	0.04 80	0.05 226	0.06 398

VMStereo-Base	0.09 242	0.05 46	0.10 238	0.13 24	0.07 180	0.11 337	0.10 49	0.16 310	0.13 277	0.10 309	0.16 451	0.10 348	0.09 354	0.11 260	0.10 267	0.07 431	0.05 332	0.05 83	0.04 80	0.05 226	0.06 398

Hybrid-DGEV-03	0.11 386	0.06 149	0.09 157	0.18 463	0.08 298	0.16 568	0.14 332	0.15 264	0.14 313	0.13 445	0.17 473	0.12 417	0.09 354	0.13 437	0.11 364	0.06 220	0.04 27	0.08 505	0.06 373	0.05 226	0.04 69

NLSM3	0.09 242	0.07 276	0.08 63	0.20 627	0.08 298	0.11 337	0.16 509	0.18 387	0.17 425	0.06 48	0.08 191	0.08 245	0.09 354	0.09 81	0.11 364	0.04 6	0.04 27	0.06 259	0.07 490	0.03 1	0.04 69

NLCSM	0.11 386	0.09 534	0.09 157	0.23 717	0.11 625	0.12 398	0.19 654	0.19 421	0.19 475	0.12 403	0.11 338	0.07 172	0.09 354	0.11 260	0.10 267	0.08 526	0.08 648	0.07 404	0.07 490	0.06 378	0.05 256

BridgeDepth	0.07 10	0.07 276	0.08 63	0.18 463	0.06 59	0.07 48	0.11 99	0.10 52	0.06 13	0.04 1	0.07 107	0.10 348	0.09 354	0.08 33	0.08 52	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 80	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
S2M2_L	0.09 242	0.08 439	0.11 321	0.13 24	0.10 554	0.08 109	0.06 1	0.10 52	0.10 135	0.10 309	0.10 281	0.09 307	0.09 354	0.11 260	0.11 364	0.13 728	0.07 611	0.08 505	0.09 629	0.10 660	0.08 571
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.08 130	0.05 46	0.10 238	0.14 81	0.06 59	0.12 398	0.12 155	0.11 88	0.12 224	0.07 122	0.09 238	0.09 307	0.09 354	0.08 33	0.08 52	0.06 220	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.05 226	0.04 69

fffy	0.09 242	0.08 439	0.10 238	0.16 247	0.07 180	0.13 456	0.17 548	0.13 171	0.12 224	0.08 193	0.09 238	0.08 245	0.09 354	0.13 437	0.11 364	0.05 64	0.05 332	0.07 404	0.05 258	0.04 59	0.05 256

rvit_stereo_0081_aga	0.12 478	0.09 534	0.15 528	0.18 463	0.10 554	0.14 511	0.14 332	0.14 216	0.19 475	0.10 309	0.18 504	0.16 525	0.09 354	0.12 367	0.10 267	0.10 643	0.06 532	0.08 505	0.07 490	0.07 475	0.06 398

rvit_stereo_0081	0.11 386	0.08 439	0.16 572	0.16 247	0.09 431	0.11 337	0.14 332	0.14 216	0.24 563	0.11 357	0.13 389	0.14 475	0.09 354	0.11 260	0.12 447	0.10 643	0.07 611	0.08 505	0.07 490	0.07 475	0.06 398

rvit_stereo_0082	0.11 386	0.08 439	0.16 572	0.16 247	0.09 431	0.11 337	0.14 332	0.14 216	0.24 563	0.11 357	0.13 389	0.14 475	0.09 354	0.11 260	0.12 447	0.10 643	0.07 611	0.08 505	0.07 490	0.07 475	0.06 398

rvit_stereo_0080	0.10 332	0.08 439	0.15 528	0.15 141	0.10 554	0.07 48	0.15 434	0.16 310	0.16 387	0.11 357	0.10 281	0.15 504	0.09 354	0.12 367	0.10 267	0.09 595	0.07 611	0.07 404	0.06 373	0.07 475	0.05 256

whm_eth	0.10 332	0.08 439	0.15 528	0.15 141	0.10 554	0.07 48	0.15 434	0.16 310	0.16 387	0.11 357	0.10 281	0.15 504	0.09 354	0.12 367	0.10 267	0.09 595	0.07 611	0.07 404	0.06 373	0.07 475	0.05 256

GCAP-Stereo	0.09 242	0.07 276	0.13 438	0.18 463	0.06 59	0.11 337	0.07 5	0.14 216	0.12 224	0.09 253	0.10 281	0.07 172	0.09 354	0.13 437	0.10 267	0.06 220	0.05 332	0.05 83	0.04 80	0.04 59	0.05 256

RAFT-Test	0.09 242	0.06 149	0.10 238	0.16 247	0.07 180	0.11 337	0.15 434	0.16 310	0.13 277	0.09 253	0.10 281	0.11 388	0.09 354	0.12 367	0.09 145	0.06 220	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.05 226	0.05 256

LoS_RVC	0.08 130	0.05 46	0.07 27	0.15 141	0.07 180	0.08 109	0.15 434	0.12 123	0.11 178	0.08 193	0.09 238	0.06 58	0.09 354	0.10 164	0.09 145	0.05 64	0.04 27	0.05 83	0.03 1	0.04 59	0.04 69

anonymousdsp2	0.11 386	0.07 276	0.11 321	0.16 247	0.09 431	0.13 456	0.14 332	0.19 421	0.23 551	0.13 445	0.14 409	0.12 417	0.09 354	0.14 484	0.11 364	0.05 64	0.05 332	0.05 83	0.04 80	0.06 378	0.06 398

LoS	0.09 242	0.05 46	0.11 321	0.13 24	0.07 180	0.14 511	0.11 99	0.15 264	0.15 347	0.09 253	0.09 238	0.12 417	0.09 354	0.15 513	0.10 267	0.07 431	0.05 332	0.05 83	0.03 1	0.05 226	0.05 256
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
knoymous	0.11 386	0.06 149	0.12 382	0.14 81	0.07 180	0.15 537	0.13 246	0.20 442	0.14 313	0.11 357	0.17 473	0.13 452	0.09 354	0.14 484	0.11 364	0.09 595	0.05 332	0.06 259	0.05 258	0.07 475	0.07 494

test_4	0.11 386	0.10 605	0.08 63	0.19 555	0.09 431	0.08 109	0.21 697	0.15 264	0.18 446	0.12 403	0.18 504	0.12 417	0.09 354	0.08 33	0.11 364	0.04 6	0.04 27	0.08 505	0.08 579	0.04 59	0.04 69

iRaft-Stereo_5w	0.12 478	0.09 534	0.12 382	0.20 627	0.08 298	0.09 198	0.12 155	0.22 494	0.22 541	0.19 607	0.14 409	0.11 388	0.09 354	0.20 656	0.16 606	0.05 64	0.05 332	0.07 404	0.06 373	0.05 226	0.06 398

IPLGR	0.11 386	0.09 534	0.17 598	0.18 463	0.08 298	0.13 456	0.16 509	0.21 466	0.24 563	0.12 403	0.12 361	0.11 388	0.09 354	0.13 437	0.12 447	0.06 220	0.05 332	0.06 259	0.06 373	0.05 226	0.04 69

HHNet	0.11 386	0.06 149	0.16 572	0.15 141	0.14 716	0.07 48	0.13 246	0.20 442	0.18 446	0.15 507	0.25 612	0.11 388	0.09 354	0.13 437	0.10 267	0.06 220	0.04 27	0.08 505	0.06 373	0.05 226	0.09 622

RALAANet	0.11 386	0.08 439	0.10 238	0.17 348	0.09 431	0.14 511	0.10 49	0.20 442	0.16 387	0.14 479	0.13 389	0.16 525	0.09 354	0.12 367	0.12 447	0.06 220	0.05 332	0.08 505	0.07 490	0.06 378	0.04 69

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 242	0.06 149	0.10 238	0.17 348	0.07 180	0.10 271	0.15 434	0.17 353	0.15 347	0.10 309	0.10 281	0.08 245	0.09 354	0.12 367	0.10 267	0.05 64	0.04 27	0.06 259	0.06 373	0.04 59	0.03 1

CFNet-RSSM	0.09 242	0.07 276	0.10 238	0.16 247	0.07 180	0.09 198	0.15 434	0.17 353	0.18 446	0.08 193	0.12 361	0.11 388	0.09 354	0.12 367	0.10 267	0.06 220	0.04 27	0.06 259	0.04 80	0.04 59	0.04 69

Gwc-CoAtRS	0.09 242	0.07 276	0.10 238	0.16 247	0.07 180	0.10 271	0.15 434	0.18 387	0.17 425	0.08 193	0.10 281	0.12 417	0.09 354	0.12 367	0.09 145	0.06 220	0.04 27	0.06 259	0.04 80	0.04 59	0.05 256

arf3	0.11 386	0.08 439	0.10 238	0.24 734	0.09 431	0.13 456	0.14 332	0.23 516	0.10 135	0.13 445	0.16 451	0.13 452	0.10 406	0.14 484	0.12 447	0.08 526	0.04 27	0.09 599	0.07 490	0.05 226	0.04 69

AROF3	0.16 620	0.16 722	0.19 660	0.32 793	0.10 554	0.10 271	0.19 654	0.28 626	0.19 475	0.16 539	0.12 361	0.19 575	0.10 406	0.15 513	0.12 447	0.14 750	0.04 27	0.32 824	0.07 490	0.11 683	0.06 398

over v1	0.07 10	0.07 276	0.07 27	0.18 463	0.05 5	0.08 109	0.08 9	0.10 52	0.05 4	0.06 48	0.06 41	0.07 172	0.10 406	0.11 260	0.08 52	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 226	0.05 256

S	0.12 478	0.08 439	0.10 238	0.20 627	0.08 298	0.13 456	0.19 654	0.17 353	0.16 387	0.13 445	0.12 361	0.14 475	0.10 406	0.12 367	0.13 494	0.09 595	0.07 611	0.13 722	0.15 769	0.06 378	0.05 256

PhaseNet	0.09 242	0.06 149	0.10 238	0.15 141	0.08 298	0.10 271	0.14 332	0.20 442	0.12 224	0.07 122	0.08 191	0.09 307	0.10 406	0.13 437	0.12 447	0.06 220	0.04 27	0.06 259	0.06 373	0.05 226	0.05 256

HLf8	0.11 386	0.05 46	0.13 438	0.11 1	0.08 298	0.15 537	0.12 155	0.22 494	0.16 387	0.13 445	0.17 473	0.12 417	0.10 406	0.14 484	0.13 494	0.09 595	0.05 332	0.05 83	0.05 258	0.08 553	0.08 571

TS12	0.08 130	0.06 149	0.09 157	0.21 670	0.07 180	0.12 398	0.12 155	0.11 88	0.09 97	0.10 309	0.10 281	0.08 245	0.10 406	0.09 81	0.12 447	0.04 6	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.03 1	0.04 69

Selective-IGEV-i1	0.13 510	0.07 276	0.12 382	0.20 627	0.08 298	0.18 610	0.16 509	0.23 516	0.30 647	0.17 556	0.17 473	0.17 546	0.10 406	0.15 513	0.13 494	0.06 220	0.05 332	0.06 259	0.05 258	0.06 378	0.06 398

DStereoRT	0.17 644	0.07 276	0.12 382	0.19 555	0.09 431	0.13 456	0.12 155	0.28 626	0.23 551	0.12 403	0.20 530	0.11 388	0.10 406	0.15 513	0.14 541	0.06 220	0.05 332	1.02 855	0.09 629	0.05 226	0.04 69

WQFJA1	0.10 332	0.07 276	0.08 63	0.20 627	0.09 431	0.12 398	0.18 605	0.18 387	0.18 446	0.09 253	0.10 281	0.08 245	0.10 406	0.12 367	0.11 364	0.06 220	0.08 648	0.07 404	0.06 373	0.06 378	0.05 256

WQFJX1	0.10 332	0.07 276	0.08 63	0.22 695	0.09 431	0.12 398	0.17 548	0.18 387	0.18 446	0.10 309	0.10 281	0.07 172	0.10 406	0.11 260	0.10 267	0.07 431	0.08 648	0.07 404	0.06 373	0.05 226	0.05 256

WQFJX	0.10 332	0.07 276	0.09 157	0.21 670	0.09 431	0.12 398	0.16 509	0.19 421	0.18 446	0.12 403	0.10 281	0.08 245	0.10 406	0.12 367	0.10 267	0.07 431	0.07 611	0.06 259	0.05 258	0.06 378	0.05 256

NLMM1	0.11 386	0.09 534	0.07 27	0.22 695	0.10 554	0.12 398	0.20 679	0.19 421	0.20 501	0.12 403	0.11 338	0.08 245	0.10 406	0.11 260	0.11 364	0.08 526	0.08 648	0.07 404	0.06 373	0.05 226	0.04 69

NLMM	0.10 332	0.07 276	0.08 63	0.20 627	0.09 431	0.12 398	0.18 605	0.18 387	0.18 446	0.09 253	0.10 281	0.08 245	0.10 406	0.12 367	0.11 364	0.06 220	0.08 648	0.07 404	0.06 373	0.06 378	0.05 256

NLSM1	0.10 332	0.07 276	0.08 63	0.19 555	0.08 298	0.13 456	0.16 509	0.21 466	0.16 387	0.11 357	0.10 281	0.07 172	0.10 406	0.10 164	0.11 364	0.07 431	0.08 648	0.08 505	0.07 490	0.05 226	0.05 256

water-stereo	0.09 242	0.06 149	0.08 63	0.16 247	0.07 180	0.10 271	0.13 246	0.15 264	0.13 277	0.11 357	0.12 361	0.09 307	0.10 406	0.07 10	0.08 52	0.06 220	0.05 332	0.05 83	0.05 258	0.04 59	0.04 69

DVStereo	0.09 242	0.05 46	0.08 63	0.15 141	0.06 59	0.11 337	0.12 155	0.14 216	0.16 387	0.11 357	0.11 338	0.09 307	0.10 406	0.11 260	0.11 364	0.06 220	0.05 332	0.05 83	0.04 80	0.03 1	0.03 1

FLISNet	0.11 386	0.06 149	0.12 382	0.13 24	0.09 431	0.09 198	0.14 332	0.22 494	0.11 178	0.20 630	0.17 473	0.14 475	0.10 406	0.16 545	0.09 145	0.05 64	0.04 27	0.07 404	0.08 579	0.07 475	0.06 398

CoSv	0.11 386	0.06 149	0.12 382	0.13 24	0.09 431	0.09 198	0.14 332	0.22 494	0.11 178	0.20 630	0.17 473	0.14 475	0.10 406	0.16 545	0.09 145	0.05 64	0.04 27	0.07 404	0.08 579	0.07 475	0.06 398

rvit_stereo_0083	0.12 478	0.08 439	0.17 598	0.16 247	0.09 431	0.11 337	0.15 434	0.15 264	0.26 603	0.11 357	0.14 409	0.13 452	0.10 406	0.12 367	0.13 494	0.10 643	0.08 648	0.09 599	0.07 490	0.07 475	0.06 398

rvit_stereo_ft	0.12 478	0.07 276	0.13 438	0.19 555	0.10 554	0.12 398	0.17 548	0.16 310	0.16 387	0.13 445	0.13 389	0.15 504	0.10 406	0.14 484	0.13 494	0.10 643	0.06 532	0.08 505	0.07 490	0.07 475	0.06 398

MyStereo8	0.12 478	0.07 276	0.15 528	0.15 141	0.09 431	0.18 610	0.14 332	0.19 421	0.22 541	0.12 403	0.18 504	0.11 388	0.10 406	0.16 545	0.18 637	0.07 431	0.05 332	0.07 404	0.05 258	0.08 553	0.09 622

StereoVision	0.14 544	0.13 682	0.10 238	0.24 734	0.10 554	0.16 568	0.21 697	0.21 466	0.20 501	0.12 403	0.25 612	0.10 348	0.10 406	0.16 545	0.10 267	0.09 595	0.10 713	0.12 708	0.12 730	0.06 378	0.05 256

EKT-Stereo	0.11 386	0.07 276	0.14 488	0.16 247	0.10 554	0.13 456	0.14 332	0.19 421	0.21 517	0.11 357	0.08 191	0.13 452	0.10 406	0.11 260	0.12 447	0.08 526	0.06 532	0.07 404	0.06 373	0.08 553	0.07 494

Any-RAFT	0.10 332	0.05 46	0.10 238	0.15 141	0.07 180	0.13 456	0.14 332	0.21 466	0.15 347	0.11 357	0.12 361	0.13 452	0.10 406	0.13 437	0.10 267	0.07 431	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.06 378	0.05 256

DCRE	0.11 386	0.07 276	0.13 438	0.16 247	0.11 625	0.11 337	0.17 548	0.18 387	0.17 425	0.11 357	0.18 504	0.11 388	0.10 406	0.15 513	0.11 364	0.06 220	0.05 332	0.06 259	0.06 373	0.05 226	0.05 256

Selective-RAFT	0.11 386	0.11 634	0.12 382	0.21 670	0.08 298	0.16 568	0.13 246	0.21 466	0.23 551	0.10 309	0.10 281	0.11 388	0.10 406	0.15 513	0.11 364	0.05 64	0.05 332	0.06 259	0.05 258	0.06 378	0.05 256

DisPM	0.11 386	0.07 276	0.13 438	0.16 247	0.09 431	0.06 19	0.13 246	0.18 387	0.17 425	0.14 479	0.19 520	0.12 417	0.10 406	0.12 367	0.11 364	0.07 431	0.05 332	0.07 404	0.06 373	0.06 378	0.11 683

raft_robust	0.13 510	0.10 605	0.07 27	0.18 463	0.08 298	0.13 456	0.24 744	0.29 650	0.34 682	0.20 630	0.20 530	0.15 504	0.10 406	0.11 260	0.12 447	0.05 64	0.05 332	0.07 404	0.07 490	0.05 226	0.04 69

RAFT+CT+SA	0.13 510	0.11 634	0.09 157	0.19 555	0.09 431	0.15 537	0.28 784	0.22 494	0.22 541	0.15 507	0.26 626	0.10 348	0.10 406	0.11 260	0.12 447	0.05 64	0.04 27	0.07 404	0.08 579	0.07 475	0.06 398

CIPLG	0.11 386	0.08 439	0.15 528	0.17 348	0.08 298	0.13 456	0.15 434	0.17 353	0.16 387	0.14 479	0.11 338	0.16 525	0.10 406	0.17 588	0.12 447	0.07 431	0.05 332	0.06 259	0.06 373	0.05 226	0.06 398

dd	0.15 587	0.17 738	0.17 598	0.19 555	0.09 431	0.15 537	0.18 605	0.22 494	0.26 603	0.23 678	0.20 530	0.21 604	0.10 406	0.21 676	0.17 624	0.10 643	0.06 532	0.08 505	0.06 373	0.08 553	0.07 494

IPLGR_C	0.11 386	0.08 439	0.15 528	0.17 348	0.08 298	0.12 398	0.15 434	0.17 353	0.15 347	0.14 479	0.11 338	0.16 525	0.10 406	0.16 545	0.12 447	0.07 431	0.05 332	0.06 259	0.06 373	0.05 226	0.06 398

ACRE	0.11 386	0.08 439	0.15 528	0.17 348	0.08 298	0.13 456	0.15 434	0.17 353	0.14 313	0.14 479	0.11 338	0.16 525	0.10 406	0.16 545	0.12 447	0.07 431	0.05 332	0.06 259	0.06 373	0.05 226	0.06 398

test_3	0.11 386	0.09 534	0.10 238	0.21 670	0.08 298	0.13 456	0.25 762	0.14 216	0.21 517	0.10 309	0.10 281	0.09 307	0.10 406	0.08 33	0.11 364	0.05 64	0.04 27	0.08 505	0.07 490	0.04 59	0.04 69

PFNet+	0.12 478	0.06 149	0.14 488	0.16 247	0.09 431	0.05 6	0.12 155	0.18 387	0.21 517	0.16 539	0.19 520	0.14 475	0.10 406	0.11 260	0.11 364	0.08 526	0.05 332	0.09 599	0.08 579	0.06 378	0.11 683

STrans-v2	0.10 332	0.07 276	0.13 438	0.18 463	0.08 298	0.10 271	0.14 332	0.22 494	0.11 178	0.11 357	0.15 432	0.12 417	0.10 406	0.11 260	0.12 447	0.05 64	0.04 27	0.06 259	0.06 373	0.05 226	0.05 256

KYRaft	0.12 478	0.07 276	0.10 238	0.19 555	0.09 431	0.08 109	0.15 434	0.23 516	0.12 224	0.13 445	0.16 451	0.20 594	0.10 406	0.12 367	0.11 364	0.06 220	0.04 27	0.08 505	0.08 579	0.06 378	0.15 761

Pruner-Stereo	0.11 386	0.07 276	0.12 382	0.17 348	0.09 431	0.06 19	0.12 155	0.18 387	0.17 425	0.14 479	0.19 520	0.13 452	0.10 406	0.11 260	0.11 364	0.06 220	0.04 27	0.07 404	0.06 373	0.06 378	0.08 571

RAFT-RH_RVC	0.12 478	0.06 149	0.14 488	0.16 247	0.09 431	0.12 398	0.12 155	0.17 353	0.12 224	0.13 445	0.40 744	0.11 388	0.10 406	0.13 437	0.12 447	0.05 64	0.04 27	0.08 505	0.05 258	0.05 226	0.06 398

RAFT-345	0.11 386	0.07 276	0.16 572	0.17 348	0.08 298	0.08 109	0.12 155	0.16 310	0.10 135	0.11 357	0.34 711	0.09 307	0.10 406	0.11 260	0.12 447	0.05 64	0.05 332	0.07 404	0.06 373	0.04 59	0.05 256

cross-raft	0.10 332	0.09 534	0.09 157	0.19 555	0.07 180	0.11 337	0.24 744	0.13 171	0.15 347	0.08 193	0.10 281	0.12 417	0.10 406	0.09 81	0.11 364	0.05 64	0.04 27	0.06 259	0.05 258	0.04 59	0.04 69

RALCasStereoNet	0.11 386	0.07 276	0.09 157	0.16 247	0.08 298	0.13 456	0.14 332	0.17 353	0.11 178	0.12 403	0.17 473	0.14 475	0.10 406	0.12 367	0.11 364	0.07 431	0.06 532	0.06 259	0.05 258	0.08 553	0.07 494

AFF-stereo	0.09 242	0.07 276	0.10 238	0.17 348	0.07 180	0.10 271	0.15 434	0.18 387	0.10 135	0.10 309	0.11 338	0.09 307	0.10 406	0.12 367	0.10 267	0.05 64	0.04 27	0.07 404	0.07 490	0.04 59	0.04 69

RAFT + AFF	0.13 510	0.08 439	0.21 678	0.20 627	0.10 554	0.14 511	0.23 732	0.27 600	0.21 517	0.12 403	0.10 281	0.12 417	0.10 406	0.16 545	0.12 447	0.08 526	0.07 611	0.09 599	0.09 629	0.06 378	0.09 622

arf1	0.15 587	0.16 722	0.14 488	0.35 805	0.11 625	0.13 456	0.16 509	0.29 650	0.14 313	0.15 507	0.17 473	0.16 525	0.11 451	0.16 545	0.12 447	0.12 707	0.05 332	0.17 770	0.08 579	0.12 706	0.05 256

G4	0.11 386	0.09 534	0.10 238	0.24 734	0.10 554	0.13 456	0.13 246	0.21 466	0.13 277	0.12 403	0.14 409	0.10 348	0.11 451	0.13 437	0.10 267	0.07 431	0.04 27	0.09 599	0.06 373	0.05 226	0.05 256

GOStereo-base	0.14 544	0.16 722	0.14 488	0.32 793	0.13 689	0.12 398	0.16 509	0.26 584	0.12 224	0.16 539	0.15 432	0.16 525	0.11 451	0.13 437	0.13 494	0.12 707	0.05 332	0.16 762	0.09 629	0.12 706	0.06 398

TestStereo_HL2	0.11 386	0.06 149	0.12 382	0.12 9	0.08 298	0.13 456	0.14 332	0.20 442	0.18 446	0.13 445	0.21 550	0.12 417	0.11 451	0.13 437	0.12 447	0.07 431	0.05 332	0.05 83	0.05 258	0.07 475	0.07 494

TestStereo-Hl	0.11 386	0.06 149	0.11 321	0.14 81	0.08 298	0.15 537	0.14 332	0.20 442	0.18 446	0.13 445	0.17 473	0.12 417	0.11 451	0.14 484	0.13 494	0.06 220	0.04 27	0.05 83	0.05 258	0.06 378	0.06 398

RT-IGEV	0.13 510	0.06 149	0.14 488	0.15 141	0.10 554	0.15 537	0.18 605	0.25 570	0.28 632	0.16 539	0.17 473	0.18 563	0.11 451	0.14 484	0.11 364	0.08 526	0.05 332	0.07 404	0.05 258	0.07 475	0.08 571

MultiAttention	0.30 768	0.08 439	0.15 528	0.19 555	0.13 689	1.56 852	1.33 863	0.36 745	0.36 701	0.20 630	0.21 550	0.24 650	0.11 451	0.39 788	0.18 637	0.06 220	0.05 332	0.08 505	0.08 579	0.11 683	0.09 622

depthmonostereo	0.09 242	0.06 149	0.09 157	0.15 141	0.06 59	0.11 337	0.13 246	0.14 216	0.15 347	0.10 309	0.10 281	0.09 307	0.11 451	0.08 33	0.09 145	0.06 220	0.05 332	0.06 259	0.04 80	0.04 59	0.03 1

xyz-stereo-finetune	0.11 386	0.08 439	0.13 438	0.14 81	0.06 59	0.10 271	0.19 654	0.18 387	0.19 475	0.12 403	0.14 409	0.15 504	0.11 451	0.13 437	0.12 447	0.05 64	0.04 27	0.07 404	0.05 258	0.04 59	0.05 256

H2IRNET	0.10 332	0.09 534	0.10 238	0.18 463	0.09 431	0.12 398	0.15 434	0.14 216	0.21 517	0.10 309	0.10 281	0.10 348	0.11 451	0.10 164	0.10 267	0.06 220	0.04 27	0.08 505	0.08 579	0.06 378	0.05 256

MyStereo05	0.13 510	0.07 276	0.10 238	0.17 348	0.09 431	0.13 456	0.18 605	0.28 626	0.35 696	0.17 556	0.14 409	0.15 504	0.11 451	0.15 513	0.13 494	0.06 220	0.05 332	0.08 505	0.07 490	0.06 378	0.06 398

MyStereo04	0.13 510	0.07 276	0.10 238	0.17 348	0.09 431	0.14 511	0.17 548	0.29 650	0.38 715	0.17 556	0.14 409	0.16 525	0.11 451	0.15 513	0.13 494	0.06 220	0.05 332	0.08 505	0.07 490	0.06 378	0.06 398

GMStereo_Zeroshot	0.16 620	0.13 682	0.25 706	0.20 627	0.10 554	0.17 592	0.13 246	0.30 666	0.25 589	0.23 678	0.32 693	0.25 663	0.11 451	0.19 637	0.14 541	0.09 595	0.06 532	0.11 685	0.06 373	0.12 706	0.08 571

MIF-Stereo (partial)	0.11 386	0.06 149	0.10 238	0.19 555	0.10 554	0.10 271	0.12 155	0.17 353	0.19 475	0.14 479	0.16 451	0.10 348	0.11 451	0.12 367	0.12 447	0.08 526	0.05 332	0.08 505	0.07 490	0.06 378	0.07 494

riskmin	0.11 386	0.06 149	0.13 438	0.14 81	0.08 298	0.14 511	0.14 332	0.18 387	0.15 347	0.12 403	0.15 432	0.17 546	0.11 451	0.14 484	0.12 447	0.09 595	0.05 332	0.07 404	0.05 258	0.08 553	0.08 571

TestStereo1	0.13 510	0.08 439	0.08 63	0.20 627	0.08 298	0.18 610	0.29 795	0.23 516	0.17 425	0.17 556	0.20 530	0.16 525	0.11 451	0.12 367	0.13 494	0.06 220	0.06 532	0.08 505	0.06 373	0.05 226	0.05 256

fff	0.10 332	0.06 149	0.12 382	0.15 141	0.07 180	0.09 198	0.17 548	0.16 310	0.21 517	0.13 445	0.17 473	0.10 348	0.11 451	0.12 367	0.13 494	0.06 220	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.04 59	0.05 256

SA-5K	0.13 510	0.08 439	0.08 63	0.20 627	0.08 298	0.18 610	0.29 795	0.23 516	0.17 425	0.17 556	0.20 530	0.16 525	0.11 451	0.12 367	0.13 494	0.06 220	0.06 532	0.08 505	0.06 373	0.05 226	0.05 256

Sa-1000	0.12 478	0.08 439	0.09 157	0.18 463	0.08 298	0.15 537	0.22 717	0.22 494	0.19 475	0.15 507	0.20 530	0.17 546	0.11 451	0.10 164	0.10 267	0.06 220	0.05 332	0.09 599	0.09 629	0.05 226	0.05 256

SA	0.13 510	0.09 534	0.09 157	0.18 463	0.08 298	0.12 398	0.24 744	0.23 516	0.19 475	0.17 556	0.27 644	0.15 504	0.11 451	0.11 260	0.11 364	0.05 64	0.05 332	0.09 599	0.08 579	0.05 226	0.05 256

CrosDoStereo	0.12 478	0.07 276	0.12 382	0.14 81	0.09 431	0.12 398	0.15 434	0.17 353	0.22 541	0.19 607	0.24 585	0.15 504	0.11 451	0.11 260	0.12 447	0.06 220	0.05 332	0.07 404	0.07 490	0.05 226	0.05 256

LCNet	0.11 386	0.07 276	0.09 157	0.19 555	0.09 431	0.08 109	0.14 332	0.21 466	0.15 347	0.12 403	0.15 432	0.16 525	0.11 451	0.12 367	0.11 364	0.05 64	0.04 27	0.08 505	0.07 490	0.06 378	0.14 747

TransformOpticalFlow	0.10 332	0.08 439	0.13 438	0.18 463	0.07 180	0.09 198	0.15 434	0.19 421	0.16 387	0.12 403	0.16 451	0.11 388	0.11 451	0.11 260	0.11 364	0.05 64	0.04 27	0.06 259	0.06 373	0.05 226	0.05 256

PSM-softLoss	0.12 478	0.07 276	0.15 528	0.17 348	0.09 431	0.08 109	0.12 155	0.24 546	0.17 425	0.15 507	0.19 520	0.13 452	0.11 451	0.11 260	0.11 364	0.07 431	0.05 332	0.08 505	0.07 490	0.07 475	0.12 705

KMStereo	0.12 478	0.07 276	0.15 528	0.17 348	0.09 431	0.08 109	0.12 155	0.24 546	0.17 425	0.15 507	0.19 520	0.13 452	0.11 451	0.11 260	0.11 364	0.07 431	0.05 332	0.08 505	0.07 490	0.07 475	0.12 705

PSM-AAD	0.11 386	0.07 276	0.10 238	0.20 627	0.09 431	0.10 271	0.14 332	0.21 466	0.13 277	0.12 403	0.14 409	0.18 563	0.11 451	0.11 260	0.10 267	0.05 64	0.05 332	0.09 599	0.08 579	0.06 378	0.14 747

ASMatch	0.11 386	0.06 149	0.13 438	0.17 348	0.10 554	0.08 109	0.14 332	0.18 387	0.16 387	0.12 403	0.16 451	0.16 525	0.11 451	0.13 437	0.11 364	0.05 64	0.04 27	0.06 259	0.06 373	0.04 59	0.09 622

DeepStereo_LL	0.12 478	0.07 276	0.12 382	0.14 81	0.09 431	0.12 398	0.15 434	0.17 353	0.22 541	0.19 607	0.24 585	0.15 504	0.11 451	0.11 260	0.12 447	0.06 220	0.05 332	0.07 404	0.07 490	0.05 226	0.05 256

GrayStereo	0.11 386	0.06 149	0.11 321	0.19 555	0.09 431	0.09 198	0.16 509	0.18 387	0.17 425	0.14 479	0.17 473	0.17 546	0.11 451	0.12 367	0.11 364	0.05 64	0.05 332	0.07 404	0.06 373	0.06 378	0.10 655

GMM-Stereo	0.11 386	0.07 276	0.10 238	0.18 463	0.09 431	0.08 109	0.14 332	0.24 546	0.16 387	0.11 357	0.15 432	0.13 452	0.11 451	0.11 260	0.11 364	0.05 64	0.04 27	0.08 505	0.07 490	0.06 378	0.09 622

rafts_anoy	0.11 386	0.06 149	0.10 238	0.17 348	0.08 298	0.10 271	0.14 332	0.18 387	0.14 313	0.13 445	0.13 389	0.12 417	0.11 451	0.11 260	0.13 494	0.07 431	0.05 332	0.09 599	0.11 706	0.07 475	0.06 398

Anonymous3	0.16 620	0.14 699	0.34 754	0.26 758	0.14 716	0.27 737	0.18 605	0.28 626	0.28 632	0.15 507	0.17 473	0.14 475	0.11 451	0.16 545	0.12 447	0.08 526	0.08 648	0.08 505	0.08 579	0.08 553	0.11 683

s12784h	0.10 332	0.06 149	0.08 63	0.15 141	0.05 5	0.16 568	0.18 605	0.16 310	0.15 347	0.10 309	0.11 338	0.11 388	0.11 451	0.11 260	0.12 447	0.05 64	0.04 27	0.06 259	0.04 80	0.04 59	0.04 69

DCANet	0.10 332	0.06 149	0.12 382	0.16 247	0.06 59	0.09 198	0.17 548	0.16 310	0.20 501	0.13 445	0.18 504	0.10 348	0.11 451	0.11 260	0.12 447	0.06 220	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.05 226	0.05 256

csc	0.10 332	0.06 149	0.12 382	0.15 141	0.07 180	0.09 198	0.17 548	0.16 310	0.21 517	0.13 445	0.17 473	0.10 348	0.11 451	0.12 367	0.13 494	0.06 220	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.04 59	0.05 256

cscssc	0.10 332	0.06 149	0.12 382	0.15 141	0.07 180	0.09 198	0.17 548	0.16 310	0.21 517	0.13 445	0.17 473	0.10 348	0.11 451	0.12 367	0.13 494	0.06 220	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.04 59	0.05 256

GMStereo	0.13 510	0.15 709	0.14 488	0.18 463	0.09 431	0.16 568	0.16 509	0.20 442	0.25 589	0.17 556	0.17 473	0.11 388	0.11 451	0.16 545	0.13 494	0.07 431	0.06 532	0.06 259	0.06 373	0.07 475	0.06 398
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HITNet	0.11 386	0.06 149	0.12 382	0.14 81	0.06 59	0.12 398	0.10 49	0.18 387	0.18 446	0.13 445	0.17 473	0.15 504	0.11 451	0.15 513	0.14 541	0.06 220	0.04 27	0.04 1	0.04 80	0.06 378	0.05 256
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
arf2	0.14 544	0.12 653	0.12 382	0.30 787	0.11 625	0.13 456	0.15 434	0.27 600	0.12 224	0.16 539	0.17 473	0.17 546	0.12 489	0.14 484	0.14 541	0.10 643	0.05 332	0.13 722	0.08 579	0.08 553	0.04 69

AROF2	0.15 587	0.14 699	0.17 598	0.32 793	0.10 554	0.10 271	0.18 605	0.28 626	0.15 347	0.19 607	0.14 409	0.21 604	0.12 489	0.16 545	0.13 494	0.15 755	0.05 332	0.27 809	0.07 490	0.13 727	0.05 256

GeoMambaStereo_RVC	0.11 386	0.05 46	0.12 382	0.11 1	0.14 716	0.12 398	0.09 28	0.12 123	0.13 277	0.14 479	0.14 409	0.14 475	0.12 489	0.16 545	0.15 584	0.09 595	0.08 648	0.07 404	0.05 258	0.08 553	0.13 724

SME	0.12 478	0.09 534	0.11 321	0.17 348	0.07 180	0.20 655	0.13 246	0.21 466	0.17 425	0.12 403	0.13 389	0.10 348	0.12 489	0.13 437	0.13 494	0.07 431	0.07 611	0.08 505	0.09 629	0.06 378	0.06 398

HLF11	0.11 386	0.05 46	0.13 438	0.12 9	0.08 298	0.15 537	0.11 99	0.22 494	0.10 135	0.12 403	0.24 585	0.11 388	0.12 489	0.14 484	0.13 494	0.08 526	0.05 332	0.05 83	0.04 80	0.08 553	0.08 571

TestStereo_HL3	0.11 386	0.06 149	0.16 572	0.13 24	0.07 180	0.12 398	0.11 99	0.20 442	0.09 97	0.15 507	0.31 683	0.13 452	0.12 489	0.16 545	0.11 364	0.07 431	0.05 332	0.05 83	0.05 258	0.06 378	0.07 494

IGEV_i1	0.12 478	0.08 439	0.12 382	0.17 348	0.08 298	0.19 634	0.15 434	0.19 421	0.23 551	0.18 589	0.18 504	0.16 525	0.12 489	0.17 588	0.14 541	0.06 220	0.05 332	0.06 259	0.05 258	0.06 378	0.06 398

FlowAnything_test	0.11 386	0.08 439	0.14 488	0.15 141	0.09 431	0.08 109	0.14 332	0.20 442	0.11 178	0.10 309	0.09 238	0.12 417	0.12 489	0.13 437	0.11 364	0.09 595	0.06 532	0.09 599	0.09 629	0.06 378	0.09 622

DFGA-Net	0.13 510	0.11 634	0.19 660	0.18 463	0.10 554	0.13 456	0.13 246	0.23 516	0.25 589	0.16 539	0.16 451	0.13 452	0.12 489	0.17 588	0.15 584	0.07 431	0.05 332	0.08 505	0.07 490	0.05 226	0.05 256

GCST	0.37 788	0.42 820	0.27 718	1.03 850	0.39 820	0.18 610	0.08 9	0.21 466	0.18 446	0.28 731	0.25 612	0.15 504	0.12 489	0.16 545	0.14 541	0.64 847	0.43 840	0.75 845	0.65 845	0.64 840	0.46 832

CoDeX	0.12 478	0.07 276	0.13 438	0.17 348	0.08 298	0.12 398	0.16 509	0.23 516	0.27 616	0.13 445	0.17 473	0.15 504	0.12 489	0.14 484	0.11 364	0.07 431	0.05 332	0.07 404	0.06 373	0.06 378	0.05 256

plain	0.11 386	0.09 534	0.10 238	0.19 555	0.09 431	0.11 337	0.14 332	0.14 216	0.13 277	0.13 445	0.15 432	0.09 307	0.12 489	0.13 437	0.12 447	0.07 431	0.05 332	0.09 599	0.06 373	0.06 378	0.06 398

SDNR	0.20 682	0.09 534	0.19 660	0.16 247	0.12 663	0.79 831	0.13 246	0.26 584	0.33 669	0.19 607	0.25 612	0.19 575	0.12 489	0.19 637	0.15 584	0.16 779	0.18 803	0.14 738	0.11 706	0.08 553	0.12 705

ADStereo(finetuned)	0.10 332	0.06 149	0.13 438	0.16 247	0.06 59	0.09 198	0.17 548	0.16 310	0.20 501	0.13 445	0.18 504	0.10 348	0.12 489	0.12 367	0.12 447	0.06 220	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.05 226	0.05 256

GMOStereo	0.11 386	0.09 534	0.08 63	0.19 555	0.08 298	0.12 398	0.28 784	0.13 171	0.18 446	0.11 357	0.17 473	0.14 475	0.12 489	0.07 10	0.07 15	0.05 64	0.05 332	0.09 599	0.07 490	0.04 59	0.04 69

error version	0.11 386	0.09 534	0.08 63	0.19 555	0.08 298	0.12 398	0.28 784	0.13 171	0.18 446	0.11 357	0.17 473	0.14 475	0.12 489	0.07 10	0.07 15	0.05 64	0.05 332	0.09 599	0.07 490	0.04 59	0.04 69

test-v	0.11 386	0.09 534	0.08 63	0.19 555	0.08 298	0.12 398	0.28 784	0.13 171	0.18 446	0.11 357	0.17 473	0.14 475	0.12 489	0.07 10	0.07 15	0.05 64	0.05 332	0.09 599	0.07 490	0.04 59	0.04 69

Patchmatch Stereo++	0.11 386	0.09 534	0.17 598	0.19 555	0.08 298	0.06 19	0.11 99	0.17 353	0.13 277	0.15 507	0.16 451	0.14 475	0.12 489	0.11 260	0.11 364	0.06 220	0.05 332	0.08 505	0.06 373	0.08 553	0.07 494
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
OMP-Stereo	0.11 386	0.07 276	0.14 488	0.18 463	0.08 298	0.09 198	0.12 155	0.21 466	0.21 517	0.13 445	0.14 409	0.11 388	0.12 489	0.11 260	0.13 494	0.06 220	0.05 332	0.07 404	0.06 373	0.05 226	0.04 69

NF-Stereo	0.11 386	0.07 276	0.13 438	0.17 348	0.09 431	0.10 271	0.13 246	0.23 516	0.19 475	0.12 403	0.17 473	0.12 417	0.12 489	0.11 260	0.11 364	0.06 220	0.04 27	0.07 404	0.06 373	0.07 475	0.12 705

OCTAStereo	0.11 386	0.07 276	0.14 488	0.17 348	0.09 431	0.10 271	0.13 246	0.23 516	0.19 475	0.12 403	0.17 473	0.12 417	0.12 489	0.11 260	0.11 364	0.06 220	0.04 27	0.07 404	0.06 373	0.07 475	0.11 683

PSM-adaLoss	0.11 386	0.09 534	0.17 598	0.19 555	0.08 298	0.06 19	0.12 155	0.17 353	0.13 277	0.15 507	0.16 451	0.14 475	0.12 489	0.11 260	0.11 364	0.06 220	0.05 332	0.08 505	0.06 373	0.08 553	0.07 494

ROB_FTStereo_v2	0.11 386	0.09 534	0.17 598	0.19 555	0.08 298	0.06 19	0.12 155	0.17 353	0.13 277	0.15 507	0.16 451	0.14 475	0.12 489	0.11 260	0.11 364	0.06 220	0.05 332	0.08 505	0.06 373	0.08 553	0.07 494

ROB_FTStereo	0.11 386	0.09 534	0.17 598	0.19 555	0.08 298	0.06 19	0.11 99	0.17 353	0.13 277	0.15 507	0.16 451	0.14 475	0.12 489	0.11 260	0.11 364	0.06 220	0.05 332	0.08 505	0.06 373	0.08 553	0.07 494

HUI-Stereo	0.11 386	0.09 534	0.17 598	0.19 555	0.08 298	0.06 19	0.11 99	0.17 353	0.13 277	0.15 507	0.16 451	0.14 475	0.12 489	0.11 260	0.11 364	0.06 220	0.05 332	0.08 505	0.06 373	0.08 553	0.07 494

SST-Stereo	0.11 386	0.07 276	0.16 572	0.18 463	0.09 431	0.06 19	0.12 155	0.18 387	0.10 135	0.15 507	0.18 504	0.13 452	0.12 489	0.10 164	0.11 364	0.06 220	0.04 27	0.09 599	0.06 373	0.07 475	0.06 398

RAFT_R40	0.11 386	0.07 276	0.15 528	0.18 463	0.09 431	0.06 19	0.13 246	0.17 353	0.15 347	0.14 479	0.18 504	0.15 504	0.12 489	0.10 164	0.11 364	0.06 220	0.04 27	0.09 599	0.06 373	0.06 378	0.05 256

PFNet	0.12 478	0.06 149	0.17 598	0.18 463	0.08 298	0.09 198	0.15 434	0.26 584	0.20 501	0.16 539	0.16 451	0.14 475	0.12 489	0.13 437	0.11 364	0.06 220	0.04 27	0.07 404	0.06 373	0.05 226	0.05 256

RE-Stereo	0.11 386	0.07 276	0.13 438	0.17 348	0.09 431	0.10 271	0.13 246	0.23 516	0.19 475	0.12 403	0.17 473	0.12 417	0.12 489	0.11 260	0.11 364	0.06 220	0.04 27	0.07 404	0.06 373	0.07 475	0.11 683

TVStereo	0.11 386	0.07 276	0.13 438	0.17 348	0.09 431	0.10 271	0.13 246	0.23 516	0.19 475	0.12 403	0.17 473	0.12 417	0.12 489	0.11 260	0.11 364	0.06 220	0.04 27	0.07 404	0.06 373	0.07 475	0.11 683

DeepStereo_RVC	0.11 386	0.08 439	0.17 598	0.18 463	0.08 298	0.08 109	0.11 99	0.17 353	0.12 224	0.13 445	0.15 432	0.12 417	0.12 489	0.12 367	0.11 364	0.06 220	0.04 27	0.07 404	0.06 373	0.07 475	0.08 571

iGMRVC	0.11 386	0.09 534	0.17 598	0.19 555	0.08 298	0.06 19	0.12 155	0.17 353	0.13 277	0.15 507	0.16 451	0.14 475	0.12 489	0.11 260	0.11 364	0.06 220	0.05 332	0.08 505	0.06 373	0.08 553	0.07 494

IRAFT_RVC	0.12 478	0.08 439	0.17 598	0.19 555	0.08 298	0.07 48	0.14 332	0.25 570	0.23 551	0.14 479	0.15 432	0.15 504	0.12 489	0.12 367	0.11 364	0.06 220	0.04 27	0.09 599	0.06 373	0.06 378	0.06 398

iRAFT	0.11 386	0.09 534	0.17 598	0.19 555	0.08 298	0.06 19	0.11 99	0.17 353	0.13 277	0.15 507	0.16 451	0.14 475	0.12 489	0.11 260	0.11 364	0.06 220	0.05 332	0.08 505	0.06 373	0.08 553	0.07 494

test-2	0.11 386	0.09 534	0.08 63	0.19 555	0.08 298	0.12 398	0.28 784	0.13 171	0.18 446	0.11 357	0.17 473	0.14 475	0.12 489	0.07 10	0.07 15	0.05 64	0.05 332	0.09 599	0.07 490	0.04 59	0.04 69

RAFT-IKP	0.11 386	0.09 534	0.17 598	0.19 555	0.08 298	0.06 19	0.11 99	0.17 353	0.13 277	0.15 507	0.16 451	0.14 475	0.12 489	0.11 260	0.11 364	0.06 220	0.05 332	0.08 505	0.06 373	0.08 553	0.07 494

111	0.11 386	0.06 149	0.12 382	0.15 141	0.07 180	0.10 271	0.14 332	0.21 466	0.24 563	0.11 357	0.12 361	0.14 475	0.12 489	0.13 437	0.10 267	0.06 220	0.04 27	0.06 259	0.04 80	0.06 378	0.05 256

ARAFT	0.12 478	0.08 439	0.18 634	0.19 555	0.09 431	0.15 537	0.17 548	0.20 442	0.13 277	0.12 403	0.13 389	0.14 475	0.12 489	0.15 513	0.13 494	0.06 220	0.05 332	0.10 652	0.09 629	0.06 378	0.04 69

DIP-Stereo	0.11 386	0.08 439	0.15 528	0.17 348	0.09 431	0.13 456	0.09 28	0.16 310	0.16 387	0.12 403	0.16 451	0.14 475	0.12 489	0.16 545	0.14 541	0.06 220	0.05 332	0.06 259	0.05 258	0.05 226	0.07 494
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MWSP-net	0.15 587	0.08 439	0.18 634	0.17 348	0.10 554	0.17 592	0.23 732	0.29 650	0.32 663	0.18 589	0.20 530	0.17 546	0.13 528	0.18 611	0.14 541	0.08 526	0.06 532	0.07 404	0.08 579	0.07 475	0.08 571

Hybrid-DGEV-2	0.11 386	0.06 149	0.12 382	0.18 463	0.09 431	0.09 198	0.13 246	0.29 650	0.30 647	0.11 357	0.12 361	0.10 348	0.13 528	0.12 367	0.10 267	0.06 220	0.05 332	0.07 404	0.07 490	0.05 226	0.05 256

xyz-stereo-finetune2	0.11 386	0.07 276	0.13 438	0.13 24	0.07 180	0.11 337	0.19 654	0.17 353	0.12 224	0.15 507	0.15 432	0.17 546	0.13 528	0.13 437	0.11 364	0.05 64	0.04 27	0.07 404	0.05 258	0.04 59	0.06 398

G2L-Stereo	0.14 544	0.07 276	0.13 438	0.17 348	0.09 431	0.13 456	0.12 155	0.27 600	0.22 541	0.17 556	0.27 644	0.21 604	0.13 528	0.18 611	0.18 637	0.09 595	0.08 648	0.08 505	0.07 490	0.07 475	0.07 494

DDVS	0.16 620	0.10 605	0.22 689	0.16 247	0.12 663	0.15 537	0.14 332	0.25 570	0.19 475	0.18 589	0.30 677	0.27 682	0.13 528	0.20 656	0.16 606	0.09 595	0.06 532	0.09 599	0.07 490	0.11 683	0.11 683

rvit_0105_6	0.14 544	0.09 534	0.18 634	0.17 348	0.10 554	0.10 271	0.17 548	0.19 421	0.26 603	0.12 403	0.18 504	0.17 546	0.13 528	0.18 611	0.13 494	0.15 755	0.11 728	0.12 708	0.10 673	0.09 623	0.06 398

rvit_0105_5	0.14 544	0.10 605	0.14 488	0.17 348	0.09 431	0.14 511	0.23 732	0.24 546	0.27 616	0.14 479	0.15 432	0.18 563	0.13 528	0.17 588	0.14 541	0.14 750	0.11 728	0.10 652	0.11 706	0.08 553	0.07 494

UGAM	0.13 510	0.10 605	0.09 157	0.22 695	0.08 298	0.13 456	0.20 679	0.18 387	0.24 563	0.22 663	0.16 451	0.13 452	0.13 528	0.19 637	0.13 494	0.07 431	0.05 332	0.13 722	0.11 706	0.07 475	0.05 256

ffm	0.12 478	0.09 534	0.15 528	0.16 247	0.09 431	0.17 592	0.17 548	0.15 264	0.19 475	0.15 507	0.26 626	0.19 575	0.13 528	0.10 164	0.08 52	0.06 220	0.05 332	0.09 599	0.08 579	0.06 378	0.06 398

ff1	0.13 510	0.09 534	0.15 528	0.16 247	0.09 431	0.17 592	0.17 548	0.15 264	0.19 475	0.15 507	0.26 626	0.19 575	0.13 528	0.15 513	0.22 690	0.06 220	0.05 332	0.09 599	0.08 579	0.06 378	0.06 398

mmx	0.15 587	0.09 534	0.15 528	0.16 247	0.09 431	0.17 592	0.17 548	0.27 600	0.26 603	0.15 507	0.26 626	0.19 575	0.13 528	0.15 513	0.22 690	0.08 526	0.06 532	0.09 599	0.08 579	0.08 553	0.08 571

xxx	0.15 587	0.09 534	0.15 528	0.16 247	0.09 431	0.17 592	0.17 548	0.27 600	0.26 603	0.15 507	0.26 626	0.19 575	0.13 528	0.15 513	0.22 690	0.08 526	0.06 532	0.09 599	0.08 579	0.08 553	0.08 571

PCWNet_CMD	0.14 544	0.08 439	0.15 528	0.17 348	0.09 431	0.14 511	0.14 332	0.29 650	0.36 701	0.14 479	0.20 530	0.21 604	0.13 528	0.17 588	0.14 541	0.07 431	0.05 332	0.07 404	0.07 490	0.07 475	0.07 494

UDGNet	0.14 544	0.13 682	0.17 598	0.18 463	0.10 554	0.12 398	0.16 509	0.21 466	0.27 616	0.20 630	0.20 530	0.17 546	0.13 528	0.16 545	0.14 541	0.10 643	0.06 532	0.09 599	0.07 490	0.07 475	0.07 494

dad	0.18 660	0.20 765	0.21 678	0.17 348	0.11 625	0.20 655	0.19 654	0.21 466	0.28 632	0.30 747	0.24 585	0.30 711	0.13 528	0.19 637	0.17 624	0.18 790	0.09 686	0.11 685	0.09 629	0.11 683	0.07 494

GANet-ADL	0.13 510	0.07 276	0.15 528	0.17 348	0.10 554	0.19 634	0.15 434	0.30 666	0.21 517	0.13 445	0.18 504	0.19 575	0.13 528	0.16 545	0.14 541	0.08 526	0.06 532	0.06 259	0.05 258	0.07 475	0.08 571

IIG-Stereo	0.11 386	0.06 149	0.13 438	0.17 348	0.08 298	0.11 337	0.12 155	0.22 494	0.18 446	0.14 479	0.17 473	0.12 417	0.13 528	0.12 367	0.13 494	0.06 220	0.05 332	0.07 404	0.06 373	0.06 378	0.05 256

NRIStereo	0.11 386	0.08 439	0.15 528	0.18 463	0.08 298	0.10 271	0.13 246	0.17 353	0.15 347	0.12 403	0.15 432	0.13 452	0.13 528	0.13 437	0.10 267	0.06 220	0.04 27	0.07 404	0.06 373	0.06 378	0.07 494

FTStereo	0.12 478	0.07 276	0.14 488	0.18 463	0.09 431	0.07 48	0.15 434	0.22 494	0.18 446	0.12 403	0.24 585	0.11 388	0.13 528	0.13 437	0.14 541	0.05 64	0.05 332	0.07 404	0.07 490	0.06 378	0.10 655

THIR-Stereo	0.12 478	0.07 276	0.11 321	0.15 141	0.08 298	0.14 511	0.16 509	0.18 387	0.25 589	0.17 556	0.24 585	0.13 452	0.13 528	0.12 367	0.14 541	0.06 220	0.05 332	0.07 404	0.07 490	0.05 226	0.05 256

CRE-IMP	0.11 386	0.09 534	0.16 572	0.19 555	0.09 431	0.10 271	0.12 155	0.18 387	0.10 135	0.14 479	0.14 409	0.14 475	0.13 528	0.12 367	0.12 447	0.07 431	0.04 27	0.08 505	0.06 373	0.08 553	0.08 571

RAFT	0.13 510	0.09 534	0.11 321	0.18 463	0.08 298	0.15 537	0.23 732	0.21 466	0.20 501	0.21 647	0.21 550	0.18 563	0.13 528	0.17 588	0.10 267	0.06 220	0.07 611	0.10 652	0.09 629	0.06 378	0.05 256

GEStereo_RVC	0.17 644	0.12 653	0.16 572	0.22 695	0.11 625	0.19 634	0.18 605	0.32 690	0.49 768	0.20 630	0.25 612	0.17 546	0.13 528	0.21 676	0.16 606	0.10 643	0.06 532	0.08 505	0.07 490	0.09 623	0.08 571

TestStereo	0.14 544	0.15 709	0.11 321	0.23 717	0.08 298	0.15 537	0.21 697	0.20 442	0.23 551	0.14 479	0.25 612	0.16 525	0.13 528	0.16 545	0.14 541	0.06 220	0.06 532	0.08 505	0.06 373	0.09 623	0.05 256

CFNet_pseudo	0.14 544	0.08 439	0.16 572	0.16 247	0.09 431	0.13 456	0.14 332	0.27 600	0.34 682	0.15 507	0.21 550	0.22 623	0.13 528	0.18 611	0.14 541	0.07 431	0.05 332	0.08 505	0.06 373	0.07 475	0.07 494

SFCPSM	0.13 510	0.07 276	0.15 528	0.17 348	0.09 431	0.15 537	0.16 509	0.28 626	0.27 616	0.14 479	0.18 504	0.12 417	0.13 528	0.14 484	0.11 364	0.08 526	0.05 332	0.07 404	0.07 490	0.07 475	0.06 398

FENet	0.13 510	0.08 439	0.13 438	0.16 247	0.08 298	0.15 537	0.16 509	0.23 516	0.23 551	0.17 556	0.24 585	0.16 525	0.13 528	0.14 484	0.15 584	0.08 526	0.05 332	0.08 505	0.08 579	0.08 553	0.08 571

MSMDNet	0.14 544	0.08 439	0.15 528	0.17 348	0.09 431	0.14 511	0.14 332	0.29 650	0.36 701	0.14 479	0.20 530	0.21 604	0.13 528	0.18 611	0.14 541	0.07 431	0.05 332	0.07 404	0.07 490	0.07 475	0.07 494

ccs_rob	0.14 544	0.09 534	0.16 572	0.16 247	0.09 431	0.13 456	0.14 332	0.27 600	0.34 682	0.15 507	0.21 550	0.22 623	0.13 528	0.18 611	0.14 541	0.07 431	0.05 332	0.08 505	0.07 490	0.07 475	0.07 494

AdaStereo	0.15 587	0.11 634	0.16 572	0.19 555	0.09 431	0.21 668	0.11 99	0.33 707	0.28 632	0.21 647	0.23 573	0.21 604	0.13 528	0.19 637	0.15 584	0.13 728	0.05 332	0.10 652	0.07 490	0.09 623	0.07 494
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.
iResNetv2_ROB	0.15 587	0.08 439	0.16 572	0.16 247	0.08 298	0.16 568	0.13 246	0.26 584	0.36 701	0.21 647	0.29 670	0.24 650	0.13 528	0.14 484	0.14 541	0.06 220	0.06 532	0.06 259	0.04 80	0.09 623	0.08 571

MLCV	0.13 510	0.08 439	0.17 598	0.18 463	0.06 59	0.16 568	0.17 548	0.19 421	0.22 541	0.19 607	0.25 612	0.17 546	0.13 528	0.15 513	0.14 541	0.05 64	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.05 226	0.04 69

iResNet	0.13 510	0.10 605	0.18 634	0.19 555	0.08 298	0.14 511	0.18 605	0.21 466	0.27 616	0.16 539	0.24 585	0.15 504	0.13 528	0.14 484	0.15 584	0.06 220	0.04 27	0.06 259	0.05 258	0.06 378	0.05 256

DN-CSS_ROB	0.13 510	0.13 682	0.17 598	0.18 463	0.10 554	0.16 568	0.08 9	0.22 494	0.19 475	0.17 556	0.23 573	0.13 452	0.13 528	0.13 437	0.14 541	0.05 64	0.05 332	0.10 652	0.10 673	0.08 553	0.06 398

G2L-ROB	0.13 510	0.07 276	0.13 438	0.13 24	0.08 298	0.14 511	0.17 548	0.25 570	0.19 475	0.20 630	0.19 520	0.20 594	0.14 562	0.18 611	0.16 606	0.08 526	0.05 332	0.06 259	0.05 258	0.08 553	0.09 622

rvit_0105_4	0.15 587	0.09 534	0.17 598	0.17 348	0.10 554	0.12 398	0.20 679	0.23 516	0.27 616	0.14 479	0.20 530	0.17 546	0.14 562	0.17 588	0.13 494	0.15 755	0.11 728	0.11 685	0.10 673	0.09 623	0.06 398

rvit_0105_3	0.16 620	0.10 605	0.15 528	0.20 627	0.12 663	0.15 537	0.26 773	0.25 570	0.30 647	0.15 507	0.17 473	0.21 604	0.14 562	0.18 611	0.14 541	0.14 750	0.11 728	0.12 708	0.14 749	0.07 475	0.07 494

CFNet_ucs	0.15 587	0.09 534	0.17 598	0.16 247	0.11 625	0.14 511	0.14 332	0.30 666	0.34 682	0.16 539	0.24 585	0.23 641	0.14 562	0.18 611	0.15 584	0.09 595	0.06 532	0.08 505	0.07 490	0.09 623	0.09 622

LL-Strereo	0.13 510	0.10 605	0.12 382	0.20 627	0.10 554	0.11 337	0.18 605	0.33 707	0.25 589	0.16 539	0.16 451	0.14 475	0.14 562	0.19 637	0.11 364	0.06 220	0.05 332	0.09 599	0.08 579	0.04 59	0.05 256

anonymousa	0.13 510	0.07 276	0.14 488	0.18 463	0.09 431	0.13 456	0.17 548	0.20 442	0.29 641	0.15 507	0.24 585	0.16 525	0.14 562	0.14 484	0.14 541	0.07 431	0.05 332	0.07 404	0.09 629	0.05 226	0.07 494

DCANet-4	0.11 386	0.07 276	0.13 438	0.16 247	0.06 59	0.09 198	0.17 548	0.18 387	0.20 501	0.13 445	0.17 473	0.09 307	0.14 562	0.12 367	0.13 494	0.06 220	0.04 27	0.05 83	0.04 80	0.04 59	0.05 256

BUS	0.15 587	0.09 534	0.14 488	0.22 695	0.10 554	0.20 655	0.14 332	0.34 722	0.20 501	0.17 556	0.23 573	0.16 525	0.14 562	0.16 545	0.14 541	0.08 526	0.06 532	0.10 652	0.09 629	0.07 475	0.07 494

NINENet	0.16 620	0.10 605	0.16 572	0.17 348	0.11 625	0.20 655	0.14 332	0.41 775	0.37 709	0.18 589	0.21 550	0.16 525	0.14 562	0.16 545	0.14 541	0.08 526	0.08 648	0.10 652	0.07 490	0.10 660	0.09 622

GwcNet-ADL	0.13 510	0.08 439	0.14 488	0.20 627	0.09 431	0.12 398	0.20 679	0.30 666	0.25 589	0.14 479	0.14 409	0.18 563	0.14 562	0.13 437	0.15 584	0.07 431	0.05 332	0.06 259	0.05 258	0.07 475	0.06 398

AAGNet	0.12 478	0.08 439	0.17 598	0.19 555	0.09 431	0.08 109	0.13 246	0.19 421	0.13 277	0.16 539	0.21 550	0.13 452	0.14 562	0.11 260	0.14 541	0.06 220	0.04 27	0.09 599	0.06 373	0.06 378	0.05 256

DEmStereo	0.12 478	0.06 149	0.14 488	0.14 81	0.10 554	0.16 568	0.15 434	0.16 310	0.24 563	0.17 556	0.23 573	0.12 417	0.14 562	0.12 367	0.14 541	0.05 64	0.04 27	0.07 404	0.06 373	0.05 226	0.05 256

GES	0.14 544	0.08 439	0.16 572	0.15 141	0.10 554	0.13 456	0.13 246	0.28 626	0.26 603	0.17 556	0.24 585	0.19 575	0.14 562	0.16 545	0.14 541	0.08 526	0.08 648	0.07 404	0.06 373	0.08 553	0.09 622

HCRNet	0.16 620	0.23 780	0.12 382	0.35 805	0.11 625	0.15 537	0.17 548	0.26 584	0.22 541	0.19 607	0.24 585	0.21 604	0.14 562	0.15 513	0.13 494	0.11 680	0.07 611	0.11 685	0.10 673	0.09 623	0.07 494

xxxx	0.15 587	0.07 276	0.14 488	0.14 81	0.08 298	0.24 705	0.18 605	0.32 690	0.20 501	0.14 479	0.28 655	0.22 623	0.14 562	0.15 513	0.29 761	0.09 595	0.05 332	0.07 404	0.07 490	0.08 553	0.08 571

PSMNet-RSSM	0.14 544	0.07 276	0.14 488	0.15 141	0.08 298	0.13 456	0.16 509	0.25 570	0.24 563	0.17 556	0.28 655	0.23 641	0.14 562	0.16 545	0.14 541	0.11 680	0.06 532	0.09 599	0.12 730	0.08 553	0.07 494

CFNet-ft	0.14 544	0.07 276	0.15 528	0.12 9	0.09 431	0.17 592	0.18 605	0.22 494	0.24 563	0.17 556	0.26 626	0.24 650	0.14 562	0.16 545	0.15 584	0.11 680	0.06 532	0.08 505	0.09 629	0.09 623	0.08 571

BEATNet_4x	0.12 478	0.09 534	0.15 528	0.18 463	0.07 180	0.15 537	0.07 5	0.23 516	0.19 475	0.16 539	0.19 520	0.19 575	0.14 562	0.17 588	0.15 584	0.07 431	0.05 332	0.05 83	0.05 258	0.06 378	0.07 494

HSM-Net_RVC	0.14 544	0.08 439	0.12 382	0.15 141	0.08 298	0.16 568	0.15 434	0.27 600	0.29 641	0.20 630	0.21 550	0.29 701	0.14 562	0.18 611	0.13 494	0.06 220	0.06 532	0.06 259	0.06 373	0.07 475	0.06 398
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.14 544	0.07 276	0.15 528	0.12 9	0.09 431	0.17 592	0.18 605	0.22 494	0.24 563	0.17 556	0.26 626	0.24 650	0.14 562	0.16 545	0.15 584	0.11 680	0.06 532	0.08 505	0.09 629	0.09 623	0.08 571

MCPF							0.19 654	0.23 516	0.28 632	0.12 403	0.14 409	0.22 623	0.15 582	0.20 656	0.14 541	0.07 431	0.05 332	0.06 259	0.05 258	0.05 226

DCVSM-stereo	0.15 587	0.09 534	0.16 572	0.16 247	0.10 554	0.15 537	0.09 28	0.20 442	0.24 563	0.20 630	0.24 585	0.26 675	0.15 582	0.19 637	0.14 541	0.09 595	0.07 611	0.09 599	0.08 579	0.10 660	0.12 705

ACV-stereo	0.15 587	0.10 605	0.29 732	0.18 463	0.12 663	0.15 537	0.13 246	0.23 516	0.21 517	0.19 607	0.23 573	0.22 623	0.15 582	0.23 702	0.17 624	0.08 526	0.07 611	0.07 404	0.07 490	0.08 553	0.07 494

ITSA-stereo	0.16 620	0.11 634	0.14 488	0.19 555	0.08 298	0.13 456	0.14 332	0.30 666	0.49 768	0.17 556	0.18 504	0.22 623	0.15 582	0.17 588	0.16 606	0.10 643	0.06 532	0.08 505	0.08 579	0.08 553	0.09 622

rvit_stereo_0075_2	0.17 644	0.12 653	0.25 706	0.23 717	0.16 751	0.13 456	0.10 49	0.30 666	0.27 616	0.20 630	0.28 655	0.22 623	0.15 582	0.18 611	0.13 494	0.16 779	0.10 713	0.17 770	0.10 673	0.10 660	0.10 655

test_sample6	0.14 544	0.09 534	0.14 488	0.17 348	0.08 298	0.17 592	0.19 654	0.26 584	0.18 446	0.18 589	0.28 655	0.19 575	0.15 582	0.15 513	0.13 494	0.08 526	0.05 332	0.08 505	0.07 490	0.08 553	0.08 571

test_sample5	0.14 544	0.08 439	0.14 488	0.16 247	0.08 298	0.18 610	0.18 605	0.25 570	0.17 425	0.17 556	0.28 655	0.18 563	0.15 582	0.16 545	0.13 494	0.08 526	0.06 532	0.08 505	0.07 490	0.09 623	0.08 571

test_sample4	0.14 544	0.08 439	0.15 528	0.15 141	0.08 298	0.19 634	0.18 605	0.26 584	0.18 446	0.17 556	0.26 626	0.18 563	0.15 582	0.17 588	0.13 494	0.08 526	0.06 532	0.08 505	0.06 373	0.09 623	0.08 571

test_sample3	0.14 544	0.08 439	0.15 528	0.14 81	0.09 431	0.20 655	0.17 548	0.27 600	0.18 446	0.17 556	0.22 568	0.19 575	0.15 582	0.17 588	0.14 541	0.09 595	0.06 532	0.07 404	0.06 373	0.09 623	0.08 571

test_sample2	0.13 510	0.07 276	0.12 382	0.14 81	0.08 298	0.16 568	0.18 605	0.21 466	0.16 387	0.14 479	0.21 550	0.20 594	0.15 582	0.15 513	0.13 494	0.08 526	0.06 532	0.07 404	0.06 373	0.08 553	0.08 571

SMFormer	0.14 544	0.07 276	0.18 634	0.14 81	0.08 298	0.17 592	0.17 548	0.27 600	0.27 616	0.19 607	0.20 530	0.19 575	0.15 582	0.15 513	0.17 624	0.08 526	0.05 332	0.07 404	0.06 373	0.08 553	0.07 494

tta	0.14 544	0.07 276	0.18 634	0.14 81	0.08 298	0.17 592	0.17 548	0.27 600	0.27 616	0.19 607	0.20 530	0.19 575	0.15 582	0.15 513	0.17 624	0.08 526	0.05 332	0.07 404	0.06 373	0.06 378	0.06 398

qqq1	0.14 544	0.07 276	0.18 634	0.14 81	0.08 298	0.17 592	0.17 548	0.27 600	0.27 616	0.19 607	0.20 530	0.19 575	0.15 582	0.15 513	0.12 447	0.08 526	0.05 332	0.05 83	0.05 258	0.06 378	0.06 398

fff1	0.14 544	0.07 276	0.18 634	0.14 81	0.08 298	0.17 592	0.17 548	0.27 600	0.27 616	0.19 607	0.20 530	0.19 575	0.15 582	0.15 513	0.12 447	0.08 526	0.05 332	0.05 83	0.05 258	0.06 378	0.06 398

DualNet	0.14 544	0.08 439	0.14 488	0.16 247	0.08 298	0.18 610	0.18 605	0.25 570	0.17 425	0.18 589	0.28 655	0.18 563	0.15 582	0.16 545	0.13 494	0.08 526	0.06 532	0.08 505	0.07 490	0.09 623	0.08 571

1111x	0.16 620	0.09 534	0.13 438	0.18 463	0.08 298	0.18 610	0.25 762	0.32 690	0.25 589	0.17 556	0.24 585	0.27 682	0.15 582	0.14 484	0.24 714	0.07 431	0.07 611	0.08 505	0.09 629	0.07 475	0.07 494

CASS	0.14 544	0.12 653	0.12 382	0.23 717	0.09 431	0.15 537	0.17 548	0.19 421	0.20 501	0.17 556	0.18 504	0.15 504	0.15 582	0.15 513	0.14 541	0.09 595	0.06 532	0.10 652	0.08 579	0.09 623	0.07 494
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 660	0.09 534	0.30 738	0.15 141	0.11 625	0.23 696	0.20 679	0.27 600	0.40 726	0.26 710	0.43 766	0.25 663	0.15 582	0.21 676	0.20 662	0.07 431	0.05 332	0.06 259	0.05 258	0.10 660	0.09 622

test_5	0.14 544	0.12 653	0.08 63	0.20 627	0.10 554	0.14 511	0.28 784	0.21 466	0.24 563	0.19 607	0.28 655	0.11 388	0.15 582	0.12 367	0.13 494	0.06 220	0.05 332	0.07 404	0.08 579	0.08 553	0.07 494

FADNet-RVC-Resample	0.17 644	0.12 653	0.32 745	0.22 695	0.12 663	0.19 634	0.14 332	0.25 570	0.24 563	0.24 691	0.27 644	0.20 594	0.15 582	0.17 588	0.16 606	0.07 431	0.08 648	0.12 708	0.10 673	0.09 623	0.11 683

UCFNet_RVC	0.15 587	0.08 439	0.13 438	0.11 1	0.10 554	0.20 655	0.10 49	0.24 546	0.23 551	0.17 556	0.21 550	0.24 650	0.15 582	0.18 611	0.15 584	0.12 707	0.07 611	0.11 685	0.13 743	0.11 683	0.10 655

PWCDC_ROB	0.21 697	0.13 682	0.23 697	0.25 747	0.12 663	0.20 655	0.15 434	0.34 722	0.55 791	0.29 741	0.49 778	0.21 604	0.15 582	0.28 738	0.20 662	0.11 680	0.09 686	0.10 652	0.08 579	0.11 683	0.09 622

LiteMatch	0.09 242	0.06 149	0.10 238	0.16 247	0.07 180	0.10 271	0.15 434	0.13 171	0.08 49	0.06 48	0.07 107	0.06 58	0.16 604	0.10 164	0.14 541	0.07 431	0.04 27	0.06 259	0.06 373	0.06 378	0.06 398

Lsterematch	0.11 386	0.06 149	0.11 321	0.16 247	0.07 180	0.13 456	0.15 434	0.14 216	0.18 446	0.16 539	0.18 504	0.15 504	0.16 604	0.13 437	0.14 541	0.07 431	0.04 27	0.06 259	0.06 373	0.06 378	0.06 398

G2L-Stereo_test	0.14 544	0.07 276	0.11 321	0.13 24	0.08 298	0.12 398	0.17 548	0.31 684	0.28 632	0.21 647	0.23 573	0.20 594	0.16 604	0.17 588	0.19 652	0.07 431	0.05 332	0.05 83	0.05 258	0.07 475	0.07 494

FACV-RUCA	0.13 510	0.11 634	0.13 438	0.19 555	0.12 663	0.15 537	0.16 509	0.22 494	0.21 517	0.16 539	0.16 451	0.15 504	0.16 604	0.14 484	0.13 494	0.07 431	0.05 332	0.08 505	0.06 373	0.10 660	0.08 571

test_sample1	0.13 510	0.07 276	0.14 488	0.14 81	0.08 298	0.19 634	0.17 548	0.20 442	0.15 347	0.14 479	0.22 568	0.18 563	0.16 604	0.17 588	0.15 584	0.07 431	0.06 532	0.06 259	0.06 373	0.08 553	0.08 571

xx1	0.11 386	0.08 439	0.13 438	0.17 348	0.09 431	0.13 456	0.15 434	0.16 310	0.18 446	0.09 253	0.09 238	0.16 525	0.16 604	0.10 164	0.07 15	0.06 220	0.05 332	0.08 505	0.08 579	0.07 475	0.07 494

mmm	0.14 544	0.08 439	0.18 634	0.17 348	0.09 431	0.17 592	0.18 605	0.21 466	0.16 387	0.16 539	0.23 573	0.21 604	0.16 604	0.16 545	0.17 624	0.08 526	0.05 332	0.08 505	0.08 579	0.08 553	0.07 494

11t1	0.12 478	0.07 276	0.14 488	0.14 81	0.08 298	0.17 592	0.15 434	0.19 421	0.15 347	0.15 507	0.15 432	0.17 546	0.16 604	0.15 513	0.13 494	0.08 526	0.05 332	0.06 259	0.05 258	0.08 553	0.07 494

CBFPSM	0.15 587	0.07 276	0.27 718	0.17 348	0.09 431	0.13 456	0.15 434	0.22 494	0.23 551	0.20 630	0.27 644	0.23 641	0.16 604	0.16 545	0.19 652	0.06 220	0.06 532	0.06 259	0.07 490	0.07 475	0.07 494

iinet-f	0.17 644	0.07 276	0.46 781	0.14 81	0.10 554	0.21 668	0.14 332	0.27 600	0.23 551	0.22 663	0.25 612	0.21 604	0.16 604	0.18 611	0.22 690	0.09 595	0.07 611	0.07 404	0.06 373	0.09 623	0.10 655

GASNet	0.22 705	0.24 783	0.34 754	0.26 758	0.17 763	0.27 737	0.16 509	0.45 797	0.42 735	0.27 718	0.24 585	0.30 711	0.16 604	0.27 729	0.18 637	0.12 707	0.09 686	0.12 708	0.11 706	0.16 776	0.08 571

gwcnet-sp	0.14 544	0.07 276	0.13 438	0.18 463	0.09 431	0.16 568	0.18 605	0.24 546	0.24 563	0.19 607	0.24 585	0.15 504	0.16 604	0.16 545	0.15 584	0.08 526	0.07 611	0.07 404	0.08 579	0.08 553	0.07 494

scenet	0.14 544	0.07 276	0.13 438	0.18 463	0.09 431	0.16 568	0.18 605	0.24 546	0.24 563	0.19 607	0.24 585	0.15 504	0.16 604	0.16 545	0.15 584	0.08 526	0.07 611	0.07 404	0.08 579	0.08 553	0.07 494

ssnet	0.14 544	0.07 276	0.13 438	0.18 463	0.09 431	0.16 568	0.18 605	0.24 546	0.24 563	0.19 607	0.24 585	0.15 504	0.16 604	0.16 545	0.15 584	0.08 526	0.07 611	0.07 404	0.08 579	0.08 553	0.07 494

qqq	0.13 510	0.09 534	0.15 528	0.16 247	0.08 298	0.13 456	0.15 434	0.24 546	0.16 387	0.15 507	0.19 520	0.16 525	0.16 604	0.15 513	0.16 606	0.07 431	0.06 532	0.08 505	0.08 579	0.07 475	0.07 494

BSDual-CNN	0.15 587	0.09 534	0.14 488	0.22 695	0.10 554	0.15 537	0.15 434	0.34 722	0.20 501	0.17 556	0.23 573	0.25 663	0.16 604	0.16 545	0.14 541	0.08 526	0.06 532	0.10 652	0.09 629	0.07 475	0.07 494

psmg	0.14 544	0.09 534	0.14 488	0.17 348	0.10 554	0.15 537	0.17 548	0.29 650	0.20 501	0.17 556	0.21 550	0.25 663	0.16 604	0.16 545	0.14 541	0.08 526	0.07 611	0.08 505	0.08 579	0.07 475	0.07 494

CSP-Net	0.16 620	0.09 534	0.14 488	0.17 348	0.09 431	0.19 634	0.18 605	0.25 570	0.33 669	0.26 710	0.31 683	0.25 663	0.16 604	0.21 676	0.19 652	0.09 595	0.06 532	0.07 404	0.07 490	0.08 553	0.08 571

DAS	0.15 587	0.08 439	0.18 634	0.19 555	0.10 554	0.19 634	0.17 548	0.28 626	0.30 647	0.18 589	0.26 626	0.21 604	0.16 604	0.16 545	0.13 494	0.08 526	0.06 532	0.06 259	0.06 373	0.07 475	0.07 494

SepStereo	0.15 587	0.08 439	0.18 634	0.19 555	0.10 554	0.19 634	0.17 548	0.28 626	0.30 647	0.18 589	0.26 626	0.21 604	0.16 604	0.26 725	0.13 494	0.08 526	0.06 532	0.06 259	0.06 373	0.07 475	0.07 494

DRaft	0.12 478	0.06 149	0.12 382	0.14 81	0.09 431	0.14 511	0.17 548	0.21 466	0.30 647	0.18 589	0.27 644	0.10 348	0.16 604	0.11 260	0.12 447	0.05 64	0.04 27	0.07 404	0.07 490	0.05 226	0.05 256

ADLNet	0.16 620	0.08 439	0.15 528	0.16 247	0.10 554	0.16 568	0.17 548	0.33 707	0.27 616	0.23 678	0.27 644	0.24 650	0.16 604	0.18 611	0.21 676	0.10 643	0.06 532	0.10 652	0.10 673	0.08 553	0.09 622

222	0.16 620	0.07 276	0.15 528	0.14 81	0.08 298	0.25 715	0.18 605	0.30 666	0.21 517	0.18 589	0.29 670	0.17 546	0.16 604	0.16 545	0.44 818	0.10 643	0.05 332	0.07 404	0.06 373	0.08 553	0.08 571

GANet-RSSM	0.14 544	0.07 276	0.13 438	0.13 24	0.08 298	0.14 511	0.18 605	0.23 516	0.21 517	0.17 556	0.25 612	0.24 650	0.16 604	0.16 545	0.16 606	0.10 643	0.06 532	0.07 404	0.08 579	0.08 553	0.07 494

DSFCA	0.16 620	0.09 534	0.14 488	0.16 247	0.10 554	0.21 668	0.19 654	0.28 626	0.31 657	0.23 678	0.25 612	0.22 623	0.16 604	0.20 656	0.20 662	0.10 643	0.07 611	0.09 599	0.09 629	0.08 553	0.08 571

iResNet_ROB	0.14 544	0.07 276	0.13 438	0.15 141	0.07 180	0.19 634	0.14 332	0.26 584	0.32 663	0.23 678	0.26 626	0.23 641	0.16 604	0.15 513	0.14 541	0.07 431	0.05 332	0.05 83	0.04 80	0.08 553	0.08 571

base	0.19 672	0.13 682	0.25 706	0.20 627	0.14 716	0.24 705	0.10 49	0.32 690	0.21 517	0.26 710	0.38 732	0.16 525	0.17 630	0.25 720	0.23 701	0.16 779	0.09 686	0.15 750	0.12 730	0.07 475	0.10 655

SCION-MonSter(vits)	0.15 587	0.06 149	0.06 10	0.15 141	0.05 5	0.08 109	0.10 49	0.28 626	0.42 735	0.05 2	0.33 700	0.14 475	0.17 630	0.20 656	0.20 662	0.08 526	0.06 532	0.17 770	0.16 777	0.07 475	0.08 571

MWDA-net	0.15 587	0.08 439	0.16 572	0.16 247	0.10 554	0.20 655	0.22 717	0.26 584	0.36 701	0.18 589	0.25 612	0.18 563	0.17 630	0.17 588	0.15 584	0.08 526	0.05 332	0.08 505	0.07 490	0.08 553	0.07 494

z-ln-s-r	0.18 660	0.10 605	0.41 772	0.19 555	0.08 298	0.18 610	0.18 605	0.23 516	0.34 682	0.19 607	0.41 755	0.22 623	0.17 630	0.20 656	0.25 722	0.07 431	0.05 332	0.07 404	0.07 490	0.07 475	0.06 398

xyz-stereo	0.14 544	0.07 276	0.22 689	0.15 141	0.05 5	0.22 682	0.15 434	0.17 353	0.31 657	0.15 507	0.28 655	0.26 675	0.17 630	0.13 437	0.12 447	0.05 64	0.05 332	0.06 259	0.05 258	0.04 59	0.04 69

coex_refinement	0.14 544	0.07 276	0.12 382	0.17 348	0.10 554	0.16 568	0.15 434	0.27 600	0.29 641	0.18 589	0.21 550	0.22 623	0.17 630	0.16 545	0.19 652	0.08 526	0.05 332	0.06 259	0.06 373	0.09 623	0.08 571

DispNO	0.15 587	0.09 534	0.18 634	0.19 555	0.12 663	0.11 337	0.21 697	0.23 516	0.29 641	0.18 589	0.23 573	0.19 575	0.17 630	0.16 545	0.16 606	0.07 431	0.05 332	0.08 505	0.08 579	0.07 475	0.06 398

AASNet	0.16 620	0.08 439	0.13 438	0.19 555	0.09 431	0.19 634	0.15 434	0.38 761	0.37 709	0.20 630	0.24 585	0.20 594	0.17 630	0.17 588	0.21 676	0.10 643	0.08 648	0.08 505	0.07 490	0.09 623	0.09 622

PSMNet-ADL	0.15 587	0.12 653	0.13 438	0.22 695	0.09 431	0.13 456	0.20 679	0.26 584	0.23 551	0.18 589	0.20 530	0.23 641	0.17 630	0.18 611	0.18 637	0.09 595	0.08 648	0.08 505	0.11 706	0.08 553	0.07 494

LMCR-Stereo	0.15 587	0.08 439	0.14 488	0.21 670	0.09 431	0.18 610	0.19 654	0.28 626	0.19 475	0.24 691	0.24 585	0.23 641	0.17 630	0.20 656	0.17 624	0.07 431	0.06 532	0.08 505	0.06 373	0.10 660	0.09 622

test_xeample	0.15 587	0.07 276	0.14 488	0.15 141	0.08 298	0.22 682	0.20 679	0.29 650	0.21 517	0.16 539	0.29 670	0.19 575	0.17 630	0.16 545	0.28 752	0.09 595	0.05 332	0.07 404	0.07 490	0.07 475	0.07 494

ACVNet	0.15 587	0.09 534	0.15 528	0.13 24	0.12 663	0.14 511	0.20 679	0.22 494	0.34 682	0.17 556	0.26 626	0.21 604	0.17 630	0.18 611	0.21 676	0.07 431	0.06 532	0.06 259	0.06 373	0.08 553	0.06 398

acv_ft	0.15 587	0.09 534	0.16 572	0.19 555	0.10 554	0.16 568	0.17 548	0.25 570	0.34 682	0.19 607	0.26 626	0.21 604	0.17 630	0.18 611	0.19 652	0.07 431	0.06 532	0.06 259	0.06 373	0.08 553	0.06 398

cf-r	0.14 544	0.07 276	0.13 438	0.16 247	0.08 298	0.14 511	0.19 654	0.21 466	0.25 589	0.17 556	0.26 626	0.22 623	0.17 630	0.14 484	0.15 584	0.10 643	0.05 332	0.06 259	0.08 579	0.06 378	0.06 398

GwcNet-RSSM	0.14 544	0.07 276	0.12 382	0.16 247	0.08 298	0.15 537	0.20 679	0.22 494	0.28 632	0.18 589	0.28 655	0.23 641	0.17 630	0.15 513	0.16 606	0.10 643	0.06 532	0.07 404	0.09 629	0.07 475	0.07 494

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 644	0.10 605	0.23 697	0.20 627	0.10 554	0.15 537	0.18 605	0.31 684	0.25 589	0.21 647	0.31 683	0.25 663	0.17 630	0.21 676	0.20 662	0.09 595	0.06 532	0.08 505	0.09 629	0.07 475	0.08 571
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
HSM	0.15 587	0.09 534	0.15 528	0.16 247	0.09 431	0.16 568	0.14 332	0.28 626	0.25 589	0.20 630	0.24 585	0.37 755	0.17 630	0.20 656	0.15 584	0.07 431	0.05 332	0.07 404	0.06 373	0.07 475	0.06 398

YMNet	0.20 682	0.12 653	0.20 666	0.21 670	0.14 716	0.27 737	0.23 732	0.32 690	0.34 682	0.28 731	0.35 715	0.30 711	0.18 647	0.18 611	0.22 690	0.11 680	0.13 758	0.10 652	0.10 673	0.09 623	0.09 622

YMNet_1	0.20 682	0.12 653	0.20 666	0.21 670	0.14 716	0.27 737	0.23 732	0.32 690	0.34 682	0.28 731	0.35 715	0.30 711	0.18 647	0.18 611	0.22 690	0.11 680	0.13 758	0.10 652	0.10 673	0.09 623	0.09 622

ISRNet	0.18 660	0.08 439	0.20 666	0.19 555	0.13 689	0.15 537	0.12 155	0.30 666	0.33 669	0.21 647	0.26 626	0.27 682	0.18 647	0.17 588	0.20 662	0.20 806	0.08 648	0.14 738	0.14 749	0.14 748	0.17 782

rvit_105_1	0.19 672	0.12 653	0.25 706	0.21 670	0.16 751	0.22 682	0.28 784	0.32 690	0.42 735	0.20 630	0.21 550	0.22 623	0.18 647	0.19 637	0.18 637	0.12 707	0.12 744	0.13 722	0.15 769	0.08 553	0.07 494

x	0.13 510	0.08 439	0.15 528	0.14 81	0.08 298	0.19 634	0.14 332	0.22 494	0.21 517	0.15 507	0.20 530	0.20 594	0.18 647	0.18 611	0.18 637	0.07 431	0.05 332	0.06 259	0.06 373	0.07 475	0.07 494

CRFU-Net	0.16 620	0.08 439	0.15 528	0.17 348	0.09 431	0.20 655	0.14 332	0.27 600	0.21 517	0.28 731	0.28 655	0.29 701	0.18 647	0.19 637	0.18 637	0.09 595	0.09 686	0.07 404	0.07 490	0.08 553	0.09 622

hknet	0.15 587	0.11 634	0.14 488	0.22 695	0.11 625	0.15 537	0.15 434	0.34 722	0.26 603	0.17 556	0.23 573	0.22 623	0.18 647	0.17 588	0.13 494	0.07 431	0.06 532	0.10 652	0.09 629	0.07 475	0.07 494

AACVNet	0.16 620	0.08 439	0.15 528	0.15 141	0.10 554	0.18 610	0.15 434	0.24 546	0.25 589	0.27 718	0.27 644	0.28 692	0.18 647	0.19 637	0.17 624	0.09 595	0.07 611	0.09 599	0.07 490	0.10 660	0.09 622

ICVP	0.16 620	0.09 534	0.12 382	0.22 695	0.09 431	0.18 610	0.21 697	0.26 584	0.24 563	0.18 589	0.30 677	0.27 682	0.18 647	0.18 611	0.15 584	0.10 643	0.07 611	0.08 505	0.07 490	0.07 475	0.08 571
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ac_64	0.16 620	0.09 534	0.15 528	0.18 463	0.10 554	0.22 682	0.17 548	0.24 546	0.22 541	0.19 607	0.24 585	0.29 701	0.18 647	0.19 637	0.22 690	0.09 595	0.08 648	0.08 505	0.09 629	0.07 475	0.06 398

HGLStereo	0.17 644	0.09 534	0.19 660	0.17 348	0.12 663	0.18 610	0.18 605	0.31 684	0.33 669	0.22 663	0.33 700	0.24 650	0.18 647	0.20 656	0.21 676	0.10 643	0.09 686	0.07 404	0.07 490	0.09 623	0.10 655

CCAANet	0.15 587	0.06 149	0.15 528	0.17 348	0.09 431	0.17 592	0.13 246	0.31 684	0.25 589	0.16 539	0.32 693	0.18 563	0.18 647	0.17 588	0.14 541	0.06 220	0.05 332	0.09 599	0.09 629	0.06 378	0.09 622

DMCA	0.14 544	0.09 534	0.17 598	0.19 555	0.09 431	0.15 537	0.17 548	0.23 516	0.28 632	0.14 479	0.20 530	0.17 546	0.18 647	0.15 513	0.17 624	0.10 643	0.06 532	0.08 505	0.06 373	0.09 623	0.10 655

FADNet_RVC	0.17 644	0.14 699	0.41 772	0.20 627	0.11 625	0.13 456	0.13 246	0.27 600	0.22 541	0.21 647	0.23 573	0.20 594	0.18 647	0.15 513	0.17 624	0.08 526	0.08 648	0.12 708	0.09 629	0.11 683	0.10 655

STTStereo	0.18 660	0.13 682	0.28 723	0.20 627	0.11 625	0.16 568	0.21 697	0.29 650	0.23 551	0.22 663	0.30 677	0.29 701	0.18 647	0.20 656	0.20 662	0.12 707	0.11 728	0.11 685	0.14 749	0.09 623	0.08 571

TDLM	0.18 660	0.12 653	0.14 488	0.24 734	0.10 554	0.18 610	0.18 605	0.37 754	0.30 647	0.22 663	0.28 655	0.28 692	0.18 647	0.23 702	0.19 652	0.11 680	0.07 611	0.10 652	0.10 673	0.08 553	0.08 571

CFNet	0.15 587	0.11 634	0.17 598	0.17 348	0.08 298	0.19 634	0.10 49	0.29 650	0.26 603	0.19 607	0.24 585	0.24 650	0.18 647	0.18 611	0.15 584	0.08 526	0.06 532	0.09 599	0.10 673	0.08 553	0.07 494

CVANet_RVC	0.18 660	0.11 634	0.14 488	0.21 670	0.11 625	0.19 634	0.18 605	0.34 722	0.34 682	0.22 663	0.31 683	0.28 692	0.18 647	0.24 714	0.18 637	0.12 707	0.08 648	0.12 708	0.12 730	0.09 623	0.08 571

StereoDRNet-Refined	0.17 644	0.12 653	0.16 572	0.20 627	0.10 554	0.18 610	0.18 605	0.27 600	0.24 563	0.26 710	0.41 755	0.23 641	0.18 647	0.21 676	0.21 676	0.09 595	0.05 332	0.09 599	0.10 673	0.07 475	0.07 494
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SCION-MonSter	0.22 705	0.17 738	0.17 598	0.25 747	0.18 774	0.35 773	0.17 548	0.29 650	0.48 766	0.23 678	0.46 773	0.20 594	0.19 666	0.26 725	0.27 743	0.09 595	0.08 648	0.23 800	0.20 795	0.11 683	0.11 683

MEA-ACV	0.16 620	0.08 439	0.18 634	0.16 247	0.11 625	0.19 634	0.20 679	0.30 666	0.39 721	0.21 647	0.30 677	0.14 475	0.19 666	0.17 588	0.16 606	0.08 526	0.07 611	0.09 599	0.11 706	0.07 475	0.07 494

ssnet_v2	0.17 644	0.10 605	0.18 634	0.17 348	0.11 625	0.21 668	0.22 717	0.34 722	0.25 589	0.23 678	0.23 573	0.27 682	0.19 666	0.22 694	0.21 676	0.11 680	0.10 713	0.09 599	0.09 629	0.08 553	0.08 571

Wz-Net-LNSev	0.22 705	0.16 722	0.41 772	0.22 695	0.13 689	0.25 715	0.24 744	0.33 707	0.44 749	0.30 747	0.42 763	0.32 733	0.19 666	0.23 702	0.27 743	0.10 643	0.09 686	0.08 505	0.08 579	0.12 706	0.11 683

Wz-Net-MNSev	0.23 719	0.13 682	0.33 751	0.20 627	0.15 737	0.36 778	0.25 762	0.34 722	0.45 753	0.29 741	0.41 755	0.39 766	0.19 666	0.25 720	0.27 743	0.09 595	0.07 611	0.09 599	0.09 629	0.12 706	0.10 655

ADLNet2	0.16 620	0.09 534	0.14 488	0.17 348	0.09 431	0.20 655	0.16 509	0.32 690	0.39 721	0.17 556	0.20 530	0.20 594	0.19 666	0.21 676	0.23 701	0.08 526	0.07 611	0.07 404	0.07 490	0.09 623	0.07 494

pcwnet_v2	0.19 672	0.11 634	0.26 716	0.18 463	0.14 716	0.18 610	0.15 434	0.37 754	0.46 762	0.19 607	0.24 585	0.21 604	0.19 666	0.21 676	0.20 662	0.13 728	0.10 713	0.10 652	0.10 673	0.11 683	0.13 724

delet	0.17 644	0.09 534	0.18 634	0.19 555	0.11 625	0.21 668	0.22 717	0.30 666	0.38 715	0.17 556	0.27 644	0.19 575	0.19 666	0.19 637	0.21 676	0.08 526	0.08 648	0.09 599	0.11 706	0.06 378	0.07 494

UNet	0.17 644	0.09 534	0.18 634	0.19 555	0.12 663	0.28 747	0.19 654	0.33 707	0.30 647	0.21 647	0.25 612	0.23 641	0.19 666	0.20 656	0.19 652	0.07 431	0.06 532	0.08 505	0.07 490	0.08 553	0.07 494

RASNet	0.15 587	0.07 276	0.15 528	0.16 247	0.08 298	0.19 634	0.14 332	0.30 666	0.21 517	0.17 556	0.25 612	0.21 604	0.19 666	0.20 656	0.20 662	0.07 431	0.06 532	0.06 259	0.08 579	0.06 378	0.06 398

NVstereo2D	0.19 672	0.11 634	0.16 572	0.17 348	0.16 751	0.28 747	0.23 732	0.44 794	0.42 735	0.15 507	0.28 655	0.25 663	0.19 666	0.23 702	0.18 637	0.09 595	0.06 532	0.10 652	0.08 579	0.15 762	0.10 655

DeepPruner_ROB	0.16 620	0.11 634	0.16 572	0.17 348	0.10 554	0.17 592	0.15 434	0.32 690	0.21 517	0.19 607	0.21 550	0.22 623	0.19 666	0.21 676	0.16 606	0.13 728	0.09 686	0.09 599	0.10 673	0.11 683	0.11 683

StereoDRNet	0.19 672	0.11 634	0.18 634	0.22 695	0.11 625	0.22 682	0.22 717	0.37 754	0.34 682	0.24 691	0.28 655	0.30 711	0.19 666	0.20 656	0.21 676	0.10 643	0.08 648	0.11 685	0.09 629	0.09 623	0.07 494

pmcnn	0.15 587	0.07 276	0.20 666	0.15 141	0.07 180	0.21 668	0.16 509	0.25 570	0.26 603	0.21 647	0.33 700	0.29 701	0.19 666	0.18 611	0.17 624	0.07 431	0.05 332	0.05 83	0.04 80	0.07 475	0.06 398

AHVO							0.21 697	0.32 690	0.33 669	0.14 479	0.35 715	0.25 663	0.20 680	0.39 788	0.25 722	0.09 595	0.09 686	0.10 652	0.09 629	0.11 683

DSFM							0.21 697	0.32 690	0.33 669	0.14 479	0.35 715	0.25 663	0.20 680	0.39 788	0.25 722	0.09 595	0.09 686	0.10 652	0.09 629	0.11 683

TCMNet	0.19 672	0.12 653	0.20 666	0.21 670	0.18 774	0.21 668	0.24 744	0.28 626	0.36 701	0.23 678	0.26 626	0.25 663	0.20 680	0.20 656	0.23 701	0.13 728	0.11 728	0.11 685	0.12 730	0.13 727	0.12 705

DualNet (step1)	0.17 644	0.12 653	0.21 678	0.13 24	0.14 716	0.18 610	0.14 332	0.28 626	0.24 563	0.21 647	0.21 550	0.24 650	0.20 680	0.16 545	0.16 606	0.15 755	0.06 532	0.14 738	0.14 749	0.15 762	0.13 724

test_sample9	0.18 660	0.12 653	0.21 678	0.13 24	0.14 716	0.18 610	0.14 332	0.28 626	0.24 563	0.21 647	0.21 550	0.24 650	0.20 680	0.19 637	0.18 637	0.15 755	0.30 832	0.14 738	0.14 749	0.15 762	0.13 724

test_sample7	0.16 620	0.10 605	0.16 572	0.14 81	0.12 663	0.16 568	0.17 548	0.28 626	0.24 563	0.21 647	0.21 550	0.24 650	0.20 680	0.16 545	0.16 606	0.12 707	0.06 532	0.10 652	0.09 629	0.11 683	0.10 655

IER	0.14 544	0.08 439	0.13 438	0.17 348	0.09 431	0.14 511	0.16 509	0.26 584	0.27 616	0.18 589	0.26 626	0.17 546	0.20 680	0.17 588	0.14 541	0.08 526	0.05 332	0.07 404	0.06 373	0.08 553	0.07 494

MMNet	0.17 644	0.10 605	0.17 598	0.20 627	0.11 625	0.27 737	0.20 679	0.26 584	0.42 735	0.22 663	0.30 677	0.22 623	0.20 680	0.18 611	0.20 662	0.06 220	0.06 532	0.07 404	0.07 490	0.08 553	0.07 494

UPFNet	0.16 620	0.08 439	0.12 382	0.20 627	0.12 663	0.20 655	0.23 732	0.28 626	0.26 603	0.18 589	0.24 585	0.22 623	0.20 680	0.19 637	0.22 690	0.09 595	0.07 611	0.08 505	0.09 629	0.08 553	0.06 398

SGM-Forest	0.20 682	0.14 699	0.18 634	0.20 627	0.13 689	0.21 668	0.22 717	0.33 707	0.31 657	0.24 691	0.29 670	0.28 692	0.20 680	0.23 702	0.18 637	0.15 755	0.16 796	0.15 750	0.14 749	0.13 727	0.12 705
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
fast-acv-ft	0.18 660	0.11 634	0.20 666	0.19 555	0.12 663	0.26 727	0.21 697	0.26 584	0.35 696	0.22 663	0.34 711	0.27 682	0.21 690	0.21 676	0.23 701	0.09 595	0.09 686	0.08 505	0.10 673	0.08 553	0.07 494

DGSMNet	0.25 738	0.19 759	0.34 754	0.21 670	0.24 805	0.24 705	0.21 697	0.36 745	0.42 735	0.25 704	0.32 693	0.38 761	0.21 690	0.29 745	0.24 714	0.13 728	0.11 728	0.14 738	0.16 777	0.23 804	0.23 803

GwcNet	0.20 682	0.14 699	0.20 666	0.18 463	0.12 663	0.25 715	0.20 679	0.36 745	0.45 753	0.20 630	0.33 700	0.33 739	0.21 690	0.22 694	0.25 722	0.11 680	0.09 686	0.09 599	0.09 629	0.09 623	0.10 655

FADNet-RVC	0.21 697	0.20 765	0.40 770	0.21 670	0.16 751	0.21 668	0.15 434	0.27 600	0.27 616	0.26 710	0.32 693	0.26 675	0.21 690	0.22 694	0.19 652	0.12 707	0.13 758	0.12 708	0.14 749	0.13 727	0.18 789

FADNet	0.21 697	0.23 780	0.37 765	0.18 463	0.17 763	0.25 715	0.13 246	0.32 690	0.32 663	0.23 678	0.25 612	0.27 682	0.21 690	0.19 637	0.16 606	0.13 728	0.15 779	0.12 708	0.15 769	0.17 784	0.18 789

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 705	0.21 772	0.25 706	0.26 758	0.11 625	0.24 705	0.14 332	0.39 767	0.24 563	0.32 762	0.36 722	0.30 711	0.21 690	0.19 637	0.22 690	0.17 786	0.14 770	0.21 791	0.16 777	0.13 727	0.12 705

MDST_ROB	0.22 705	0.10 605	0.18 634	0.18 463	0.11 625	0.40 789	0.19 654	0.44 794	0.42 735	0.40 783	0.40 744	0.29 701	0.21 690	0.27 729	0.19 652	0.11 680	0.10 713	0.14 738	0.11 706	0.10 660	0.08 571

SQANet	0.24 730	0.24 783	0.31 741	0.31 790	0.19 782	0.27 737	0.13 246	0.30 666	0.33 669	0.25 704	0.37 725	0.31 726	0.22 697	0.27 729	0.23 701	0.15 755	0.10 713	0.21 791	0.16 777	0.22 798	0.16 771

SuperB	0.20 682	0.10 605	0.57 797	0.16 247	0.09 431	0.19 634	0.18 605	0.25 570	0.51 778	0.27 718	0.39 741	0.17 546	0.22 697	0.22 694	0.21 676	0.08 526	0.06 532	0.06 259	0.06 373	0.12 706	0.11 683

RTSC	0.23 719	0.13 682	0.30 738	0.21 670	0.13 689	0.29 751	0.17 548	0.36 745	0.68 820	0.27 718	0.34 711	0.30 711	0.22 697	0.32 757	0.31 774	0.10 643	0.08 648	0.09 599	0.10 673	0.13 727	0.14 747

ADCP+	0.20 682	0.10 605	0.35 760	0.21 670	0.12 663	0.22 682	0.27 778	0.31 684	0.35 696	0.26 710	0.37 725	0.22 623	0.22 697	0.27 729	0.28 752	0.09 595	0.06 532	0.08 505	0.08 579	0.10 660	0.10 655

AANet_RVC	0.16 620	0.10 605	0.11 321	0.18 463	0.09 431	0.19 634	0.18 605	0.27 600	0.32 663	0.22 663	0.35 715	0.21 604	0.22 697	0.22 694	0.17 624	0.06 220	0.05 332	0.06 259	0.06 373	0.07 475	0.06 398

DRN-Test	0.20 682	0.11 634	0.21 678	0.22 695	0.10 554	0.22 682	0.22 717	0.40 770	0.38 715	0.24 691	0.33 700	0.26 675	0.22 697	0.22 694	0.25 722	0.11 680	0.07 611	0.11 685	0.10 673	0.09 623	0.08 571

w-ln-seven-2	0.20 682	0.14 699	0.39 767	0.23 717	0.12 663	0.21 668	0.21 697	0.29 650	0.38 715	0.25 704	0.38 732	0.28 692	0.23 703	0.21 676	0.25 722	0.08 526	0.08 648	0.09 599	0.09 629	0.10 660	0.09 622

w-ln-seven	0.24 730	0.15 709	0.58 800	0.20 627	0.14 716	0.26 727	0.22 717	0.36 745	0.62 807	0.30 747	0.40 744	0.30 711	0.23 703	0.22 694	0.28 752	0.09 595	0.09 686	0.11 685	0.10 673	0.11 683	0.10 655

SACVNet	0.19 672	0.12 653	0.15 528	0.17 348	0.13 689	0.22 682	0.18 605	0.31 684	0.31 657	0.24 691	0.31 683	0.30 711	0.23 703	0.23 702	0.17 624	0.11 680	0.08 648	0.10 652	0.10 673	0.12 706	0.14 747

FINET	0.22 705	0.18 753	0.28 723	0.19 555	0.16 751	0.24 705	0.24 744	0.33 707	0.49 768	0.26 710	0.33 700	0.22 623	0.23 703	0.23 702	0.18 637	0.18 790	0.16 796	0.11 685	0.10 673	0.15 762	0.14 747

hitnet-ft	0.18 660	0.10 605	0.17 598	0.14 81	0.09 431	0.27 737	0.20 679	0.25 570	0.26 603	0.24 691	0.32 693	0.32 733	0.23 703	0.24 714	0.21 676	0.12 707	0.07 611	0.10 652	0.08 579	0.12 706	0.11 683

ADCRef	0.20 682	0.12 653	0.43 777	0.20 627	0.12 663	0.23 696	0.18 605	0.32 690	0.37 709	0.26 710	0.33 700	0.18 563	0.23 703	0.25 720	0.26 737	0.07 431	0.06 532	0.09 599	0.09 629	0.08 553	0.09 622

NaN_ROB	0.23 719	0.20 765	0.25 706	0.25 747	0.13 689	0.31 756	0.27 778	0.34 722	0.41 733	0.31 754	0.31 683	0.32 733	0.23 703	0.31 752	0.22 690	0.11 680	0.17 801	0.10 652	0.11 706	0.08 553	0.09 622

PSMNet_ROB	0.22 705	0.12 653	0.15 528	0.27 767	0.15 737	0.25 715	0.36 817	0.43 786	0.37 709	0.27 718	0.33 700	0.32 733	0.23 703	0.21 676	0.27 743	0.12 707	0.08 648	0.13 722	0.11 706	0.10 660	0.09 622

CBMV	0.20 682	0.15 709	0.18 634	0.18 463	0.10 554	0.20 655	0.11 99	0.30 666	0.31 657	0.29 741	0.31 683	0.31 726	0.23 703	0.28 738	0.19 652	0.13 728	0.15 779	0.17 770	0.16 777	0.10 660	0.10 655
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-mn7	0.25 738	0.15 709	0.47 784	0.19 555	0.13 689	0.28 747	0.25 762	0.35 738	0.64 812	0.27 718	0.57 795	0.29 701	0.24 712	0.32 757	0.27 743	0.08 526	0.08 648	0.08 505	0.08 579	0.10 660	0.10 655

PSMNet-RUCA	0.28 761	0.33 812	0.42 775	0.36 808	0.32 818	0.18 610	0.20 679	0.42 780	0.30 647	0.33 766	0.41 755	0.40 772	0.24 712	0.31 752	0.20 662	0.19 799	0.11 728	0.25 804	0.15 769	0.22 798	0.16 771

ToySt	0.17 644	0.11 634	0.19 660	0.17 348	0.11 625	0.16 568	0.26 773	0.24 546	0.33 669	0.19 607	0.24 585	0.26 675	0.24 712	0.19 637	0.21 676	0.07 431	0.08 648	0.09 599	0.10 673	0.09 623	0.08 571

RYNet	0.23 719	0.12 653	0.22 689	0.19 555	0.17 763	0.47 798	0.26 773	0.39 767	0.49 768	0.24 691	0.29 670	0.34 744	0.24 712	0.20 656	0.31 774	0.10 643	0.06 532	0.09 599	0.09 629	0.14 748	0.15 761

PS-NSSS	0.20 682	0.21 772	0.23 697	0.20 627	0.10 554	0.19 634	0.17 548	0.36 745	0.26 603	0.27 718	0.34 711	0.27 682	0.24 712	0.20 656	0.20 662	0.15 755	0.12 744	0.17 770	0.14 749	0.10 660	0.09 622

CBMV_ROB	0.19 672	0.13 682	0.18 634	0.16 247	0.11 625	0.16 568	0.12 155	0.27 600	0.29 641	0.27 718	0.31 683	0.27 682	0.24 712	0.24 714	0.16 606	0.15 755	0.18 803	0.22 797	0.20 795	0.10 660	0.12 705

NOSS_ROB	0.19 672	0.13 682	0.18 634	0.16 247	0.12 663	0.16 568	0.12 155	0.30 666	0.33 669	0.20 630	0.22 568	0.27 682	0.24 712	0.21 676	0.16 606	0.16 779	0.18 803	0.23 800	0.21 802	0.13 727	0.13 724

DispFullNet	0.27 758	0.22 776	0.66 811	0.28 774	0.17 763	0.27 737	0.17 548	0.34 722	0.57 795	0.27 718	0.37 725	0.43 779	0.24 712	0.39 788	0.25 722	0.12 707	0.06 532	0.19 783	0.11 706	0.23 804	0.16 771

Light-Stereo-hy	0.24 730	0.14 699	0.32 745	0.23 717	0.20 786	0.31 756	0.16 509	0.34 722	0.36 701	0.25 704	0.29 670	0.43 779	0.25 720	0.26 725	0.21 676	0.13 728	0.13 758	0.24 803	0.23 809	0.16 776	0.18 789

zh-mn7	0.26 750	0.15 709	0.59 802	0.19 555	0.14 716	0.24 705	0.22 717	0.35 738	0.63 810	0.35 770	0.67 805	0.31 726	0.25 720	0.31 752	0.26 737	0.09 595	0.08 648	0.09 599	0.09 629	0.09 623	0.11 683

HBP-ISP	0.18 660	0.13 682	0.17 598	0.15 141	0.11 625	0.08 109	0.13 246	0.28 626	0.30 647	0.22 663	0.33 700	0.21 604	0.25 720	0.23 702	0.18 637	0.15 755	0.17 801	0.21 791	0.17 785	0.10 660	0.09 622

WZ-Net	0.29 765	0.17 738	0.82 832	0.23 717	0.16 751	0.35 773	0.29 795	0.40 770	0.59 801	0.24 691	0.57 795	0.37 755	0.25 720	0.34 766	0.37 797	0.09 595	0.08 648	0.09 599	0.10 673	0.14 748	0.16 771

Syn2CoEx	0.22 705	0.16 722	0.29 732	0.29 783	0.15 737	0.26 727	0.21 697	0.34 722	0.32 663	0.29 741	0.36 722	0.28 692	0.25 720	0.20 656	0.25 722	0.16 779	0.12 744	0.14 738	0.11 706	0.09 623	0.08 571

psm_up	0.19 672	0.10 605	0.18 634	0.21 670	0.11 625	0.17 592	0.19 654	0.38 761	0.34 682	0.22 663	0.28 655	0.29 701	0.25 720	0.20 656	0.22 690	0.09 595	0.10 713	0.11 685	0.11 706	0.08 553	0.08 571

RP	0.22 705	0.13 682	0.22 689	0.23 717	0.12 663	0.21 668	0.20 679	0.26 584	0.45 753	0.22 663	0.38 732	0.37 755	0.25 720	0.28 738	0.25 722	0.11 680	0.12 744	0.13 722	0.12 730	0.13 727	0.14 747

DLCB_ROB	0.18 660	0.10 605	0.16 572	0.23 717	0.11 625	0.24 705	0.18 605	0.30 666	0.28 632	0.27 718	0.29 670	0.28 692	0.25 720	0.20 656	0.20 662	0.08 526	0.08 648	0.09 599	0.09 629	0.07 475	0.07 494

PWC_ROB	0.21 697	0.16 722	0.27 718	0.18 463	0.11 625	0.22 682	0.13 246	0.33 707	0.49 768	0.30 747	0.40 744	0.32 733	0.25 720	0.31 752	0.23 701	0.10 643	0.07 611	0.11 685	0.08 579	0.11 683	0.10 655

FSD					0.23 801	0.25 715	0.25 762	0.27 600	0.26 603	0.25 704	0.26 626	0.26 675	0.26 729	0.27 729	0.24 714	0.21 809	0.20 809	0.27 809	0.26 813	0.25 814

test_sample8	0.20 682	0.12 653	0.21 678	0.13 24	0.14 716	0.18 610	0.14 332	0.32 690	0.21 517	0.28 731	0.22 568	0.36 752	0.26 729	0.19 637	0.18 637	0.15 755	0.30 832	0.14 738	0.14 749	0.15 762	0.13 724

Wz-Net-SNSev	0.26 750	0.17 738	0.46 781	0.25 747	0.14 716	0.26 727	0.24 744	0.38 761	0.57 795	0.30 747	0.56 791	0.39 766	0.26 729	0.24 714	0.32 779	0.10 643	0.09 686	0.10 652	0.11 706	0.11 683	0.11 683

DDUNet	0.23 719	0.18 753	0.22 689	0.22 695	0.15 737	0.25 715	0.24 744	0.30 666	0.31 657	0.31 754	0.37 725	0.34 744	0.26 729	0.25 720	0.21 676	0.18 790	0.13 758	0.17 770	0.11 706	0.16 776	0.17 782

PA-Net	0.24 730	0.18 753	0.34 754	0.28 774	0.22 798	0.22 682	0.39 823	0.29 650	0.39 721	0.22 663	0.33 700	0.25 663	0.26 729	0.21 676	0.25 722	0.10 643	0.23 825	0.15 750	0.22 805	0.09 623	0.13 724
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DISCO	0.20 682	0.09 534	0.22 689	0.17 348	0.10 554	0.25 715	0.18 605	0.28 626	0.45 753	0.23 678	0.32 693	0.34 744	0.26 729	0.29 745	0.29 761	0.08 526	0.06 532	0.07 404	0.07 490	0.09 623	0.10 655

LALA_ROB	0.25 738	0.16 722	0.23 697	0.27 767	0.17 763	0.27 737	0.27 778	0.42 780	0.38 715	0.33 766	0.39 741	0.51 798	0.26 729	0.29 745	0.28 752	0.16 779	0.09 686	0.13 722	0.12 730	0.13 727	0.13 724

ACVNet-4b	0.39 792	0.53 823	0.56 794	0.45 820	0.24 805	0.46 797	0.18 605	0.50 806	0.64 812	0.42 789	0.45 770	0.60 806	0.27 736	0.34 766	0.24 714	0.33 826	0.14 770	0.48 831	0.42 832	0.31 825	0.27 814

Anonymous_2	0.22 705	0.17 738	0.28 723	0.15 141	0.16 751	0.33 763	0.22 717	0.23 516	0.18 446	0.23 678	0.24 585	0.26 675	0.27 736	0.27 729	0.24 714	0.22 813	0.26 828	0.17 770	0.17 785	0.16 776	0.18 789

DMCA-RVC	0.17 644	0.10 605	0.16 572	0.24 734	0.11 625	0.19 634	0.18 605	0.26 584	0.24 563	0.21 647	0.27 644	0.25 663	0.27 736	0.18 611	0.21 676	0.12 707	0.08 648	0.13 722	0.10 673	0.10 660	0.08 571

AF-Net	0.23 719	0.17 738	0.17 598	0.27 767	0.13 689	0.26 727	0.24 744	0.33 707	0.51 778	0.25 704	0.33 700	0.39 766	0.27 736	0.28 738	0.26 737	0.11 680	0.10 713	0.16 762	0.12 730	0.11 683	0.11 683

stereogan	0.22 705	0.11 634	0.21 678	0.20 627	0.12 663	0.32 759	0.19 654	0.36 745	0.45 753	0.23 678	0.39 741	0.35 750	0.27 736	0.33 761	0.23 701	0.10 643	0.12 744	0.10 652	0.10 673	0.14 748	0.14 747

FBW_ROB	0.25 738	0.17 738	0.23 697	0.27 767	0.14 716	0.26 727	0.22 717	0.42 780	0.43 747	0.42 789	0.41 755	0.43 779	0.27 736	0.32 757	0.24 714	0.09 595	0.15 779	0.15 750	0.12 730	0.12 706	0.10 655

SANet	0.25 738	0.14 699	0.29 732	0.21 670	0.11 625	0.29 751	0.25 762	0.40 770	0.65 816	0.36 773	0.40 744	0.42 777	0.27 736	0.27 729	0.25 722	0.12 707	0.09 686	0.10 652	0.09 629	0.13 727	0.12 705

XPNet_ROB	0.22 705	0.12 653	0.20 666	0.22 695	0.13 689	0.22 682	0.19 654	0.35 738	0.40 726	0.30 747	0.40 744	0.38 761	0.27 736	0.26 725	0.29 761	0.15 755	0.10 713	0.10 652	0.10 673	0.13 727	0.12 705

ETE_ROB	0.23 719	0.17 738	0.23 697	0.25 747	0.14 716	0.26 727	0.29 795	0.32 690	0.37 709	0.28 731	0.37 725	0.45 784	0.27 736	0.28 738	0.27 743	0.11 680	0.09 686	0.12 708	0.10 673	0.14 748	0.13 724

DStereoO	0.25 738	0.18 753	0.19 660	0.20 627	0.15 737	0.22 682	0.19 654	0.33 707	0.42 735	0.30 747	0.22 568	0.33 739	0.28 745	0.42 805	0.28 752	0.47 836	0.12 744	0.31 823	0.11 706	0.17 784	0.12 705

MSAF-DinoV2	0.23 719	0.11 634	0.25 706	0.17 348	0.10 554	0.28 747	0.17 548	0.38 761	0.56 793	0.21 647	0.27 644	0.47 792	0.28 745	0.36 775	0.40 808	0.09 595	0.06 532	0.07 404	0.09 629	0.12 706	0.11 683

aanetorigin	0.22 705	0.17 738	0.57 797	0.18 463	0.10 554	0.16 568	0.19 654	0.20 442	0.33 669	0.49 800	0.48 777	0.30 711	0.28 745	0.21 676	0.24 714	0.08 526	0.07 611	0.08 505	0.07 490	0.10 660	0.09 622

RGC	0.25 738	0.20 765	0.29 732	0.28 774	0.16 751	0.22 682	0.23 732	0.33 707	0.44 749	0.27 718	0.40 744	0.38 761	0.28 745	0.37 781	0.23 701	0.11 680	0.13 758	0.17 770	0.17 785	0.15 762	0.16 771

DeepPrunerF	0.24 730	0.17 738	0.45 778	0.26 758	0.16 751	0.23 696	0.29 795	0.37 754	0.51 778	0.27 718	0.31 683	0.24 650	0.28 745	0.22 694	0.23 701	0.15 755	0.11 728	0.20 788	0.18 791	0.12 706	0.14 747

UDG	0.21 697	0.17 738	0.20 666	0.23 717	0.15 737	0.31 756	0.20 679	0.33 707	0.35 696	0.24 691	0.28 655	0.31 726	0.29 750	0.21 676	0.23 701	0.15 755	0.12 744	0.13 722	0.09 629	0.14 748	0.15 761

APVNet	0.23 719	0.12 653	0.20 666	0.18 463	0.14 716	0.32 759	0.31 805	0.40 770	0.33 669	0.27 718	0.40 744	0.30 711	0.29 750	0.27 729	0.25 722	0.11 680	0.12 744	0.11 685	0.14 749	0.12 706	0.13 724

S-Stereo	0.21 697	0.12 653	0.25 706	0.21 670	0.13 689	0.21 668	0.19 654	0.33 707	0.45 753	0.23 678	0.36 722	0.28 692	0.29 750	0.20 656	0.23 701	0.09 595	0.12 744	0.10 652	0.10 673	0.13 727	0.14 747

G-Net	0.25 738	0.17 738	0.38 766	0.23 717	0.16 751	0.51 802	0.23 732	0.29 650	0.35 696	0.36 773	0.38 732	0.31 726	0.29 750	0.28 738	0.27 743	0.11 680	0.09 686	0.12 708	0.10 673	0.16 776	0.14 747

NCC-stereo	0.25 738	0.15 709	0.31 741	0.26 758	0.17 763	0.21 668	0.31 805	0.41 775	0.40 726	0.24 691	0.38 732	0.33 739	0.29 750	0.37 781	0.28 752	0.13 728	0.11 728	0.15 750	0.22 805	0.13 727	0.13 724

Nwc_Net	0.23 719	0.17 738	0.22 689	0.25 747	0.15 737	0.25 715	0.27 778	0.38 761	0.39 721	0.22 663	0.41 755	0.30 711	0.29 750	0.28 738	0.25 722	0.11 680	0.10 713	0.17 770	0.20 795	0.10 660	0.11 683

Abc-Net	0.25 738	0.15 709	0.31 741	0.26 758	0.17 763	0.21 668	0.31 805	0.41 775	0.40 726	0.24 691	0.38 732	0.33 739	0.29 750	0.37 781	0.28 752	0.13 728	0.11 728	0.15 750	0.22 805	0.13 727	0.13 724
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.26 750	0.15 709	0.31 741	0.24 734	0.18 774	0.23 696	0.15 434	0.39 767	0.72 825	0.32 762	0.42 763	0.36 752	0.29 750	0.33 761	0.30 768	0.13 728	0.11 728	0.14 738	0.13 743	0.16 776	0.20 798

ADCPNet	0.26 750	0.17 738	0.62 807	0.21 670	0.15 737	0.36 778	0.25 762	0.33 707	0.37 709	0.31 754	0.41 755	0.36 752	0.29 750	0.29 745	0.34 791	0.12 707	0.10 713	0.11 685	0.12 730	0.14 748	0.13 724

GANet	0.22 705	0.13 682	0.21 678	0.25 747	0.14 716	0.23 696	0.22 717	0.42 780	0.27 616	0.31 754	0.43 766	0.37 755	0.29 750	0.23 702	0.23 701	0.10 643	0.12 744	0.10 652	0.09 629	0.10 660	0.08 571

NCCL2	0.24 730	0.15 709	0.18 634	0.34 800	0.18 774	0.24 705	0.24 744	0.34 722	0.29 641	0.31 754	0.38 732	0.38 761	0.29 750	0.23 702	0.25 722	0.15 755	0.12 744	0.18 781	0.21 802	0.13 727	0.13 724

ccnet	0.30 768	0.28 801	0.24 703	0.20 627	0.28 813	0.41 792	0.22 717	0.46 800	0.33 669	0.37 777	0.46 773	0.37 755	0.30 761	0.40 797	0.43 815	0.23 819	0.14 770	0.21 791	0.17 785	0.23 804	0.19 795

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 768	0.24 783	0.30 738	0.36 808	0.16 751	0.36 778	0.31 805	0.34 722	0.43 747	0.41 787	0.46 773	0.38 761	0.30 761	0.35 771	0.29 761	0.19 799	0.20 809	0.26 805	0.29 821	0.18 788	0.19 795

XQC	0.29 765	0.23 780	0.53 789	0.29 783	0.19 782	0.36 778	0.28 784	0.37 754	0.58 798	0.31 754	0.31 683	0.37 755	0.30 761	0.39 788	0.39 805	0.13 728	0.09 686	0.15 750	0.12 730	0.18 788	0.18 789

DPSNet	0.28 761	0.16 722	0.33 751	0.18 463	0.13 689	0.55 807	0.42 826	0.52 812	0.68 820	0.29 741	0.38 732	0.39 766	0.30 761	0.32 757	0.23 701	0.11 680	0.10 713	0.11 685	0.08 579	0.20 795	0.16 771

PDISCO_ROB	0.28 761	0.16 722	0.28 723	0.28 774	0.20 786	0.33 763	0.27 778	0.45 797	0.58 798	0.28 731	0.41 755	0.45 784	0.30 761	0.34 766	0.35 792	0.12 707	0.09 686	0.17 770	0.16 777	0.17 784	0.13 724

ADCL	0.25 738	0.12 653	0.49 787	0.22 695	0.12 663	0.36 778	0.29 795	0.30 666	0.57 795	0.24 691	0.47 776	0.30 711	0.31 766	0.30 751	0.30 768	0.09 595	0.07 611	0.09 599	0.09 629	0.10 660	0.10 655

CC-Net-ROB	0.28 761	0.31 810	0.36 764	0.30 787	0.15 737	0.25 715	0.19 654	0.45 797	0.34 682	0.39 780	0.37 725	0.39 766	0.31 766	0.27 729	0.27 743	0.24 821	0.18 803	0.30 822	0.23 809	0.19 793	0.15 761

PStereo	0.20 682	0.22 776	0.20 666	0.18 463	0.10 554	0.13 456	0.19 654	0.28 626	0.38 715	0.20 630	0.14 409	0.28 692	0.32 768	0.24 714	0.32 779	0.18 790	0.13 758	0.16 762	0.11 706	0.13 727	0.12 705

zh-sn7	0.26 750	0.17 738	0.55 793	0.24 734	0.14 716	0.25 715	0.25 762	0.34 722	0.49 768	0.29 741	0.55 789	0.29 701	0.32 768	0.37 781	0.33 787	0.10 643	0.10 713	0.11 685	0.11 706	0.12 706	0.12 705

DANet	0.21 697	0.16 722	0.29 732	0.25 747	0.13 689	0.23 696	0.19 654	0.28 626	0.27 616	0.28 731	0.32 693	0.35 750	0.32 768	0.31 752	0.24 714	0.11 680	0.09 686	0.11 685	0.10 673	0.13 727	0.11 683
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANetREF_RVC	0.31 774	0.34 813	0.29 732	0.35 805	0.16 751	0.33 763	0.42 826	0.48 803	0.52 784	0.35 770	0.35 715	0.34 744	0.32 768	0.40 797	0.33 787	0.27 823	0.20 809	0.29 820	0.15 769	0.19 793	0.18 789
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
light-stereo	0.44 802	0.27 799	0.64 810	0.61 830	0.50 827	0.34 768	0.23 732	0.47 801	0.52 784	0.57 812	0.59 801	0.78 827	0.33 772	0.49 814	0.30 768	0.33 826	0.25 826	0.27 809	0.33 826	0.47 831	0.41 828

FAT-Stereo	0.21 697	0.13 682	0.22 689	0.21 670	0.12 663	0.18 610	0.18 605	0.35 738	0.40 726	0.28 731	0.37 725	0.33 739	0.33 772	0.21 676	0.20 662	0.09 595	0.11 728	0.10 652	0.09 629	0.11 683	0.14 747

DStereoSA	0.26 750	0.19 759	0.39 767	0.27 767	0.17 763	0.23 696	0.21 697	0.50 806	0.60 802	0.22 663	0.30 677	0.29 701	0.34 774	0.40 797	0.29 761	0.12 707	0.11 728	0.16 762	0.14 749	0.15 762	0.12 705

otaku	0.39 792	0.38 816	0.53 789	0.44 819	0.28 813	0.57 809	0.24 744	0.42 780	0.62 807	0.40 783	0.50 780	0.46 788	0.34 774	0.40 797	0.33 787	0.30 824	0.30 832	0.39 828	0.33 826	0.30 822	0.29 815

AnyNet_C32	0.26 750	0.16 722	0.39 767	0.20 627	0.17 763	0.26 727	0.31 805	0.32 690	0.45 753	0.31 754	0.50 780	0.30 711	0.34 774	0.41 804	0.36 793	0.12 707	0.12 744	0.12 708	0.14 749	0.14 748	0.15 761

CSAN	0.30 768	0.24 783	0.28 723	0.34 800	0.19 782	0.34 768	0.42 826	0.38 761	0.51 778	0.38 779	0.40 744	0.44 783	0.34 774	0.29 745	0.31 774	0.19 799	0.16 796	0.19 783	0.19 792	0.14 748	0.15 761

edge stereo	0.23 719	0.14 699	0.21 678	0.21 670	0.13 689	0.24 705	0.16 509	0.32 690	0.42 735	0.32 762	0.40 744	0.39 766	0.35 778	0.25 720	0.25 722	0.13 728	0.11 728	0.14 738	0.11 706	0.12 706	0.14 747

PASM	0.33 778	0.25 789	0.51 788	0.28 774	0.27 811	0.30 754	0.31 805	0.35 738	0.51 778	0.36 773	0.40 744	0.47 792	0.35 778	0.34 766	0.36 793	0.23 819	0.26 828	0.26 805	0.28 820	0.23 804	0.21 799

WCMA_ROB	0.24 730	0.11 634	0.24 703	0.17 348	0.14 716	0.34 768	0.16 509	0.33 707	0.33 669	0.39 780	0.54 788	0.40 772	0.35 778	0.35 771	0.26 737	0.12 707	0.12 744	0.12 708	0.11 706	0.14 748	0.14 747

DStereoFS	0.27 758	0.22 776	0.32 745	0.23 717	0.15 737	0.23 696	0.21 697	0.52 812	0.49 768	0.28 731	0.45 770	0.34 744	0.36 781	0.53 822	0.29 761	0.13 728	0.11 728	0.15 750	0.13 743	0.17 784	0.17 782

SGM_RVC	0.24 730	0.12 653	0.16 572	0.15 141	0.09 431	0.34 768	0.19 654	0.35 738	0.32 663	0.44 794	0.38 732	0.53 802	0.36 781	0.36 775	0.26 737	0.13 728	0.13 758	0.13 722	0.13 743	0.11 683	0.11 683
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ADCS	0.30 768	0.19 759	0.48 786	0.21 670	0.18 774	0.29 751	0.24 744	0.42 780	0.64 812	0.40 783	0.50 780	0.40 772	0.37 783	0.40 797	0.43 815	0.13 728	0.13 758	0.13 722	0.14 749	0.16 776	0.16 771

LSM	0.34 785	0.21 772	0.62 807	0.27 767	0.62 840	0.35 773	0.26 773	0.43 786	0.49 768	0.45 796	0.60 803	0.42 777	0.37 783	0.35 771	0.26 737	0.13 728	0.21 819	0.14 738	0.16 777	0.18 788	0.34 821

TARStereo(FT)	0.37 788	0.26 792	0.32 745	0.42 816	0.20 786	0.78 829	1.22 860	0.43 786	0.42 735	0.33 766	0.53 784	0.48 795	0.38 785	0.33 761	0.32 779	0.17 786	0.14 770	0.21 791	0.15 769	0.23 804	0.12 705

2222	0.37 788	0.26 792	0.32 745	0.42 816	0.20 786	0.78 829	1.22 860	0.43 786	0.42 735	0.33 766	0.53 784	0.48 795	0.38 785	0.33 761	0.32 779	0.17 786	0.14 770	0.21 791	0.15 769	0.23 804	0.12 705

psmorigin	0.25 738	0.16 722	0.35 760	0.17 348	0.13 689	0.24 705	0.14 332	0.34 722	0.34 682	0.41 787	0.55 789	0.41 775	0.38 785	0.35 771	0.28 752	0.11 680	0.15 779	0.11 685	0.11 706	0.12 706	0.17 782

AANet	0.31 774	0.20 765	1.05 840	0.16 247	0.13 689	0.23 696	0.16 509	0.30 666	0.64 812	0.60 814	0.53 784	0.46 788	0.39 788	0.23 702	0.33 787	0.12 707	0.10 713	0.11 685	0.10 673	0.13 727	0.12 705

Wz-Net-TNSev	0.29 765	0.20 765	0.69 819	0.19 555	0.15 737	0.38 784	0.27 778	0.36 745	0.56 793	0.35 770	0.42 763	0.45 784	0.39 788	0.33 761	0.31 774	0.13 728	0.13 758	0.10 652	0.12 730	0.15 762	0.15 761

MFN_U_SF_RVC	0.33 778	0.22 776	0.58 800	0.31 790	0.15 737	0.36 778	0.17 548	0.54 819	0.46 762	0.47 799	0.56 791	0.58 805	0.39 788	0.36 775	0.38 801	0.15 755	0.15 779	0.18 781	0.21 802	0.16 776	0.16 771

SAMSARA	0.41 795	0.28 801	0.34 754	0.55 828	0.39 820	0.85 834	1.25 862	0.49 805	0.52 784	0.36 773	0.35 715	0.56 804	0.39 788	0.39 788	0.41 812	0.15 755	0.20 809	0.15 750	0.14 749	0.23 804	0.21 799

AnyNet_C01	0.37 788	0.26 792	1.41 847	0.22 695	0.17 763	0.51 802	0.28 784	0.36 745	0.40 726	0.39 780	0.75 821	0.46 788	0.39 788	0.46 810	0.50 827	0.13 728	0.13 758	0.13 722	0.14 749	0.14 748	0.16 771

noway2	3.63 853	5.25 869	3.83 857	12.30 874	11.84 873	4.62 858	3.98 867	1.03 852	0.50 776	0.91 848	2.05 858	6.21 873	0.40 793	2.96 862	2.36 865	0.95 860	0.14 770	1.90 867	1.76 867	5.79 872	3.81 869

EDNetEfficient	0.30 768	0.24 783	1.18 842	0.18 463	0.10 554	0.20 655	0.20 679	0.21 466	0.61 804	0.74 831	0.56 791	0.30 711	0.40 793	0.23 702	0.32 779	0.09 595	0.07 611	0.08 505	0.07 490	0.11 683	0.10 655

FC-DCNN v2	0.33 778	0.28 801	0.28 723	0.26 758	0.23 801	0.39 787	0.29 795	0.41 775	0.44 749	0.46 797	0.57 795	0.51 798	0.41 795	0.38 786	0.30 768	0.21 809	0.20 809	0.27 809	0.26 813	0.25 814	0.24 804

FC-DCNN	0.33 778	0.28 801	0.28 723	0.26 758	0.23 801	0.38 784	0.29 795	0.40 770	0.44 749	0.46 797	0.56 791	0.51 798	0.41 795	0.38 786	0.31 774	0.21 809	0.20 809	0.27 809	0.26 813	0.25 814	0.24 804

MSMD_ROB	0.31 774	0.26 792	0.26 716	0.24 734	0.21 795	0.34 768	0.25 762	0.34 722	0.39 721	0.40 783	0.69 809	0.45 784	0.41 795	0.34 766	0.28 752	0.20 806	0.20 809	0.26 805	0.25 812	0.23 804	0.22 802

MeshStereo	0.27 758	0.13 682	0.18 634	0.15 141	0.11 625	0.33 763	0.24 744	0.41 775	0.36 701	0.53 803	0.58 799	0.67 814	0.41 795	0.36 775	0.27 743	0.14 750	0.13 758	0.13 722	0.11 706	0.11 683	0.11 683
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
noway4	3.66 856	5.59 872	3.99 860	12.28 872	11.84 873	4.70 860	4.02 871	1.16 863	0.47 765	0.84 841	2.09 862	6.05 868	0.42 799	3.08 865	2.23 863	0.95 860	0.15 779	1.91 868	1.75 866	5.88 876	3.80 868

Ntro	0.41 795	0.40 818	0.54 791	0.46 823	0.30 817	0.64 816	0.24 744	0.47 801	0.68 820	0.42 789	0.49 778	0.47 792	0.42 799	0.40 797	0.32 779	0.32 825	0.28 830	0.37 827	0.31 824	0.33 827	0.29 815

FCDSN-DC	0.33 778	0.28 801	0.28 723	0.30 787	0.24 805	0.39 787	0.28 784	0.43 786	0.42 735	0.44 794	0.53 784	0.51 798	0.42 799	0.37 781	0.30 768	0.21 809	0.20 809	0.27 809	0.26 813	0.25 814	0.25 808
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCMid	0.26 750	0.15 709	0.42 775	0.20 627	0.14 716	0.25 715	0.26 773	0.35 738	0.40 726	0.37 777	0.45 770	0.34 744	0.42 799	0.36 775	0.36 793	0.10 643	0.09 686	0.11 685	0.11 706	0.13 727	0.13 724

zzzz4	3.65 854	5.61 874	4.02 862	12.30 874	11.85 876	4.60 856	3.99 868	1.11 860	0.45 753	0.87 842	2.08 860	6.08 869	0.43 803	3.05 863	2.22 860	0.96 862	0.15 779	1.91 868	1.76 867	5.84 874	3.78 865

noway1	3.65 854	5.60 873	3.99 860	12.30 874	11.85 876	4.61 857	4.00 870	1.11 860	0.45 753	0.87 842	2.08 860	6.09 870	0.43 803	3.05 863	2.22 860	0.96 862	0.15 779	1.91 868	1.76 867	5.84 874	3.79 866

RTS	0.46 807	0.19 759	3.33 853	0.25 747	0.15 737	0.72 824	0.21 697	0.37 754	0.78 836	0.42 789	0.44 768	0.31 726	0.43 803	0.55 825	0.37 797	0.10 643	0.09 686	0.13 722	0.13 743	0.15 762	0.15 761

RTSA	0.46 807	0.19 759	3.33 853	0.25 747	0.15 737	0.72 824	0.21 697	0.37 754	0.78 836	0.42 789	0.44 768	0.31 726	0.43 803	0.55 825	0.37 797	0.10 643	0.09 686	0.13 722	0.13 743	0.15 762	0.15 761

SGM-ForestM	0.33 778	0.12 653	0.17 598	0.16 247	0.11 625	0.42 794	0.20 679	0.43 786	0.53 789	0.53 803	0.57 795	1.41 850	0.44 807	0.42 805	0.29 761	0.14 750	0.16 796	0.16 762	0.16 777	0.12 706	0.13 724

noway3	3.67 857	5.34 870	3.88 858	12.29 873	11.84 873	4.64 859	3.99 868	1.08 856	0.50 776	0.90 845	2.07 859	6.19 872	0.45 808	3.36 867	2.45 868	0.97 864	0.15 779	1.91 868	1.76 867	5.79 872	3.82 870

PatchMatch Graph Cmp	0.33 778	0.16 722	0.27 718	0.19 555	0.13 689	0.33 763	0.21 697	0.44 794	0.63 810	0.57 812	0.84 830	0.69 818	0.46 809	0.39 788	0.38 801	0.15 755	0.15 779	0.15 750	0.14 749	0.12 706	0.13 724

PM Graph cmp D40	0.32 777	0.16 722	0.27 718	0.19 555	0.13 689	0.32 759	0.21 697	0.43 786	0.58 798	0.56 809	0.73 816	0.71 824	0.47 810	0.40 797	0.38 801	0.15 755	0.15 779	0.15 750	0.14 749	0.12 706	0.13 724

RainbowNet	0.54 814	0.61 828	0.71 824	0.57 829	0.43 824	0.66 818	0.37 818	0.60 830	0.87 842	0.51 801	0.67 805	0.63 808	0.47 810	0.50 815	0.44 818	0.47 836	0.48 846	0.53 835	0.41 831	0.53 835	0.41 828

coex-ft	3.24 852	0.35 814	57.83 894	0.18 463	0.13 689	0.27 737	0.23 732	0.28 626	0.72 825	1.89 865	0.70 812	0.43 779	0.47 810	0.29 745	0.43 815	0.09 595	0.09 686	0.12 708	0.09 629	0.14 748	0.14 747

LE_ROB	0.50 812	0.07 276	0.14 488	0.15 141	0.08 298	0.26 727	0.17 548	0.23 516	1.71 864	4.68 872	0.67 805	0.46 788	0.47 810	0.21 676	0.30 768	0.07 431	0.06 532	0.06 259	0.06 373	0.08 553	0.06 398

PM Cens cmp D40	0.34 785	0.15 709	0.20 666	0.17 348	0.13 689	0.40 789	0.21 697	0.51 810	0.52 784	0.64 817	0.74 819	0.84 830	0.50 814	0.46 810	0.39 805	0.15 755	0.15 779	0.16 762	0.14 749	0.13 727	0.13 724

ACVNet_1	0.45 805	0.51 822	0.61 805	0.45 820	0.28 813	0.50 800	0.28 784	0.58 828	0.71 824	0.63 816	0.59 801	0.74 825	0.50 814	0.50 815	0.36 793	0.26 822	0.25 826	0.39 828	0.29 821	0.32 826	0.25 808

Consistency-Raft	0.44 802	0.40 818	0.46 781	0.37 810	0.43 824	0.42 794	0.41 824	0.57 823	0.55 791	0.32 762	0.73 816	0.32 733	0.50 814	0.42 805	0.49 826	0.39 830	0.36 837	0.45 830	0.52 841	0.42 830	0.30 817

EDNetEfficientorigin	7.92 864	0.32 811	152.98 895	0.20 627	0.10 554	0.22 682	0.17 548	0.23 516	0.60 802	0.73 829	0.67 805	0.41 775	0.51 817	0.24 714	0.41 812	0.08 526	0.07 611	0.09 599	0.07 490	0.12 706	0.11 683

PatchMatch Cens Cmp	0.34 785	0.15 709	0.21 678	0.17 348	0.13 689	0.42 794	0.21 697	0.48 803	0.53 789	0.69 822	0.81 828	0.88 831	0.52 818	0.45 809	0.37 797	0.15 755	0.15 779	0.16 762	0.15 769	0.13 727	0.13 724

TCMNet-wrong-test	3.69 858	5.54 871	3.91 859	12.22 871	11.75 872	4.77 861	3.86 866	1.08 856	0.74 830	1.13 857	2.21 863	6.16 871	0.53 819	3.43 868	2.33 864	0.90 858	0.20 809	1.85 865	1.69 865	5.71 871	3.79 866

anonymity	0.53 813	0.58 825	0.66 811	0.41 814	0.61 839	0.54 806	0.41 824	0.57 823	0.41 733	0.56 809	0.50 780	0.50 797	0.55 820	0.59 830	0.50 827	0.58 843	0.50 850	0.51 833	0.51 839	0.52 833	0.58 835

MSC_U_SF_DS_RVC	0.44 802	0.39 817	0.56 794	0.40 813	0.20 786	0.66 818	0.33 814	0.54 819	0.72 825	0.71 827	0.72 815	0.62 807	0.55 820	0.52 820	0.47 823	0.20 806	0.19 808	0.29 820	0.30 823	0.24 812	0.19 795

ELAS_RVC	0.42 797	0.29 808	0.33 751	0.28 774	0.24 805	0.56 808	0.38 821	0.50 806	0.61 804	0.74 831	0.76 822	0.67 814	0.56 822	0.55 825	0.42 814	0.22 813	0.21 819	0.27 809	0.26 813	0.27 820	0.26 812
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.42 797	0.29 808	0.34 754	0.28 774	0.24 805	0.63 815	0.37 818	0.52 812	0.52 784	0.72 828	0.82 829	0.68 816	0.56 822	0.52 820	0.45 821	0.22 813	0.21 819	0.27 809	0.26 813	0.26 818	0.26 812
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	0.57 817	0.58 825	0.67 815	0.41 814	0.55 831	0.68 820	0.51 836	0.57 823	0.46 762	0.67 820	0.70 812	0.69 818	0.57 824	0.64 833	0.58 832	0.59 844	0.49 847	0.50 832	0.50 838	0.52 833	0.59 838

UHP(FT)	0.42 797	0.26 792	0.45 778	0.37 810	0.20 786	0.62 812	0.45 830	0.53 816	0.75 831	0.55 806	0.78 824	0.70 820	0.58 825	0.51 817	0.40 808	0.19 799	0.22 823	0.22 797	0.20 795	0.21 796	0.17 782

nnnnnnn	0.43 801	0.26 792	0.54 791	0.33 798	0.27 811	0.51 802	0.30 804	0.54 819	0.79 838	0.64 817	0.71 814	0.75 826	0.58 825	0.47 812	0.45 821	0.22 813	0.21 819	0.27 809	0.26 813	0.29 821	0.25 808

mmmmmm	0.42 797	0.26 792	0.45 778	0.37 810	0.20 786	0.62 812	0.45 830	0.53 816	0.75 831	0.55 806	0.78 824	0.70 820	0.58 825	0.51 817	0.40 808	0.19 799	0.22 823	0.22 797	0.20 795	0.21 796	0.17 782

SPS-STEREO	0.58 818	0.59 827	0.66 811	0.45 820	0.55 831	0.65 817	0.44 829	0.63 833	0.51 778	0.69 822	0.65 804	0.66 811	0.58 825	0.62 831	0.62 835	0.62 846	0.47 845	0.51 833	0.49 836	0.55 836	0.58 835
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MonStereo1	0.49 811	0.27 799	0.61 805	0.29 783	0.20 786	0.40 789	0.19 654	0.51 810	0.66 817	0.53 803	0.91 834	1.02 834	0.59 829	0.51 817	0.58 832	0.53 840	0.32 835	0.55 837	0.40 830	0.36 828	0.38 825

PVD	0.40 794	0.21 772	0.40 770	0.32 793	0.23 801	0.30 754	0.45 830	0.53 816	0.97 846	0.55 806	0.80 827	0.54 803	0.60 830	0.53 822	0.40 808	0.19 799	0.14 770	0.17 770	0.14 749	0.24 812	0.32 819

PWCK	0.72 825	0.95 846	0.99 838	0.77 835	0.32 818	0.79 831	0.38 821	0.92 843	0.90 843	0.96 850	0.76 822	0.97 833	0.62 831	0.87 845	0.68 841	0.73 850	0.46 841	0.76 847	0.49 836	0.71 849	0.44 831

MANE	0.47 809	0.28 801	0.28 723	0.27 767	0.24 805	0.50 800	0.32 813	0.57 823	0.62 807	0.74 831	1.20 848	1.21 843	0.64 832	0.54 824	0.39 805	0.22 813	0.20 809	0.27 809	0.31 824	0.26 818	0.25 808

BEATNet-Init1	0.54 814	0.28 801	0.68 818	0.31 790	0.21 795	0.85 834	0.31 805	0.57 823	0.69 823	0.89 844	1.00 838	2.17 857	0.66 833	0.58 829	0.44 818	0.19 799	0.18 803	0.23 800	0.22 805	0.22 798	0.21 799

MADNet+	0.76 829	0.72 835	3.76 856	0.67 832	0.41 822	0.99 841	0.97 858	0.72 836	0.75 831	0.52 802	0.58 799	0.64 810	0.68 834	0.89 848	1.04 855	0.35 828	0.36 837	0.28 819	0.23 809	0.38 829	0.33 820

MFMNet_re	0.65 819	0.66 833	0.66 811	0.51 824	0.69 844	0.70 822	0.58 840	0.65 834	0.75 831	0.61 815	0.73 816	0.63 808	0.68 834	0.65 834	0.60 834	0.66 848	0.58 860	0.63 838	0.59 842	0.68 844	0.69 847

NVStereoNet_ROB	0.47 809	0.37 815	0.47 784	0.42 816	0.29 816	0.35 773	0.35 816	0.50 806	0.61 804	0.73 829	0.94 835	0.70 820	0.68 834	0.48 813	0.62 835	0.22 813	0.33 836	0.34 826	0.34 829	0.30 822	0.31 818
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
1111	0.45 805	0.24 783	0.56 794	0.33 798	0.20 786	0.88 836	0.37 818	0.52 812	0.84 839	0.64 817	0.69 809	0.70 820	0.70 837	0.79 838	0.38 801	0.17 786	0.15 779	0.19 783	0.19 792	0.22 798	0.17 782

relurobot		0.79 839		0.85 840	0.72 848	0.62 812	0.77 851	0.59 829	0.72 825	0.75 835	0.69 809	0.66 811	0.73 838	0.63 832	0.67 840	0.73 850		0.69 841	0.65 845	0.69 846	0.67 845

ACVNet_2	0.67 824	0.68 834	0.70 822	0.64 831	0.41 822	0.75 827	0.50 835	0.98 849	1.38 857	0.90 845	1.09 842	1.04 835	0.74 839	0.55 825	0.48 824	0.43 832	0.40 839	0.53 835	0.45 833	0.48 832	0.36 823

TorneroNet-64	0.76 829	0.73 836	0.77 829	0.78 837	0.58 836	0.94 840	0.58 840	0.85 840	1.26 852	0.67 820	0.88 832	1.41 850	0.76 840	0.87 845	0.68 841	0.49 838	0.46 841	0.73 844	0.59 842	0.68 844	0.54 834

IMH-64-1	0.66 820	0.62 829	0.69 819	0.72 833	0.51 828	0.60 810	0.51 836	0.92 843	0.84 839	0.75 835	1.02 839	0.81 828	0.78 841	0.80 839	0.50 827	0.43 832	0.46 841	0.72 842	0.48 834	0.55 836	0.40 826

IMH-64	0.66 820	0.62 829	0.69 819	0.72 833	0.51 828	0.60 810	0.51 836	0.92 843	0.84 839	0.75 835	1.02 839	0.81 828	0.78 841	0.80 839	0.50 827	0.43 832	0.46 841	0.72 842	0.48 834	0.55 836	0.40 826

relubot	0.74 828	0.83 841	0.78 830	0.91 845	0.79 849	0.68 820	0.77 851	0.70 835	0.76 835	0.83 840	0.74 819	0.68 816	0.81 843	0.66 835	0.74 846	0.74 852	0.71 863	0.68 840	0.65 845	0.69 846	0.67 845

TARSTereo(ZeroShot)	0.66 820	0.18 753	0.59 802	0.28 774	0.22 798	1.31 850	0.25 762	0.61 831	1.61 862	0.69 822	3.69 867	1.08 838	0.82 844	0.39 788	0.32 779	0.18 790	0.15 779	0.20 788	0.20 795	0.18 788	0.24 804

TestStereooo	0.66 820	0.18 753	0.59 802	0.28 774	0.22 798	1.31 850	0.25 762	0.61 831	1.61 862	0.69 822	3.69 867	1.08 838	0.82 844	0.39 788	0.32 779	0.18 790	0.15 779	0.20 788	0.20 795	0.18 788	0.24 804

JetBlue	0.73 827	0.46 821	1.21 845	0.52 825	0.47 826	2.16 854	0.67 846	0.78 837	0.72 825	0.70 826	0.79 826	1.21 843	0.84 846	1.06 856	1.04 855	0.40 831	0.28 830	0.33 825	0.33 826	0.30 822	0.34 821

LVE	0.84 834	0.87 844	0.86 835	0.81 838	0.56 833	1.09 846	0.66 845	1.07 854	1.45 859	0.97 851	1.23 850	1.11 841	0.86 847	0.84 842	0.72 845	0.49 838	0.56 857	0.76 847	0.60 844	0.66 842	0.60 841

TorneroNet	0.83 833	0.75 837	0.83 834	0.85 840	0.63 841	1.03 844	0.65 844	0.96 847	1.14 850	0.80 838	1.10 844	1.36 848	0.88 848	0.95 852	0.82 850	0.57 841	0.49 847	0.79 850	0.66 849	0.74 852	0.64 844

IMH	0.72 825	0.65 831	0.70 822	0.77 835	0.54 830	0.71 823	0.56 839	0.99 851	1.08 848	0.82 839	1.09 842	0.89 832	0.88 848	0.88 847	0.53 831	0.44 835	0.50 850	0.75 845	0.51 839	0.58 839	0.42 830

fsdfsdds	0.54 814	0.19 759	0.72 825	0.34 800	0.18 774	0.51 802	0.33 814	0.55 822	1.06 847	0.74 831	2.30 864	1.05 836	0.89 850	0.36 775	0.48 824	0.16 779	0.16 796	0.26 805	0.19 792	0.15 762	0.15 761

WAO-7	0.80 831	0.78 838	0.57 797	0.85 840	0.67 843	0.76 828	0.69 849	1.07 854	1.30 854	0.90 845	1.20 848	1.05 836	0.93 851	0.71 836	0.68 841	0.60 845	0.62 861	0.67 839	0.68 850	0.64 840	0.59 838

JetRed	1.66 845	1.51 855	3.09 852	0.93 846	1.21 855	5.28 863	1.61 865	1.29 866	1.42 858	1.84 864	1.77 855	1.59 856	0.95 852	1.43 859	2.51 869	0.91 859	1.61 869	0.93 854	0.91 858	1.36 860	1.03 854

KSHMR	1.10 842	1.19 850	0.90 837	1.26 855	1.00 854	0.99 841	0.96 857	1.13 862	1.35 855	1.16 859	1.28 851	1.40 849	0.97 853	1.03 855	0.93 852	1.03 865	1.08 868	1.20 859	1.03 860	1.03 857	0.98 853

Dean	0.88 835	0.88 845	0.81 831	0.82 839	0.57 834	0.91 837	0.62 843	1.17 864	1.71 864	1.15 858	1.16 846	1.31 847	1.00 854	0.82 841	0.83 851	0.57 841	0.56 857	0.78 849	0.65 845	0.67 843	0.58 835

WAO-6	0.82 832	0.81 840	0.63 809	0.87 843	0.63 841	0.79 831	0.60 842	0.98 849	1.52 861	0.91 848	0.97 837	1.08 838	1.04 855	0.72 837	0.70 844	0.72 849	0.49 847	0.91 853	0.71 851	0.70 848	0.59 838

ktn	1.02 841	1.23 851	0.82 832	1.24 854	0.86 852	1.00 843	0.86 854	0.96 847	1.37 856	1.05 853	1.12 845	1.16 842	1.06 856	0.95 852	0.62 835	1.28 869	0.71 863	1.39 862	0.83 855	1.06 858	0.77 850

WAO-8	0.92 836	0.83 841	0.67 815	0.94 847	0.70 845	0.92 838	0.68 847	1.08 856	1.80 866	1.06 855	1.42 852	1.29 845	1.08 857	0.86 843	0.80 848	0.74 852	0.54 854	0.86 851	0.75 852	0.71 849	0.63 842

Venus	0.92 836	0.83 841	0.67 815	0.94 847	0.70 845	0.92 838	0.68 847	1.08 856	1.80 866	1.06 855	1.42 852	1.29 845	1.08 857	0.86 843	0.80 848	0.74 852	0.54 854	0.86 851	0.75 852	0.71 849	0.63 842

DPSimNet_ROB	1.14 843	1.25 852	0.87 836	1.15 853	0.90 853	1.15 847	1.18 859	1.20 865	1.26 852	1.45 862	1.05 841	1.44 853	1.13 859	0.92 851	1.70 859	1.47 870	0.52 853	1.22 860	1.04 861	0.92 855	1.03 854

notaker	0.98 839	1.13 849	1.02 839	1.14 852	0.81 850	0.73 826	0.69 849	0.94 846	1.15 851	1.19 860	1.19 847	1.41 850	1.17 860	1.10 858	0.74 846	0.82 856	0.64 862	1.18 858	0.79 854	1.02 856	0.82 851

UNDER WATER-64	0.97 838	0.96 847	1.48 849	0.88 844	0.57 834	1.24 849	0.90 856	0.78 837	0.96 845	1.05 853	0.85 831	1.56 855	1.26 861	0.97 854	0.99 853	0.88 857	0.57 859	1.04 857	0.88 856	0.81 853	0.75 848

UNDER WATER	0.99 840	1.00 848	1.47 848	1.00 849	0.71 847	1.18 848	0.86 854	0.81 839	1.09 849	1.02 852	0.90 833	1.53 854	1.26 861	1.06 856	1.02 854	0.79 855	0.54 854	1.02 855	0.88 856	0.83 854	0.75 848

Light2-Stereo	27.33 890	1.29 853	18.08 881	9.32 865	1.62 857	1.56 852	0.22 717	1.80 867	0.91 844	26.87 900	3.25 866	5.32 866	1.68 863	105.46 904	1.69 857	12.23 885	0.50 850	161.24 905	141.86 904	21.82 900	29.88 896

HanzoNet	1.31 844	1.29 853	1.22 846	1.13 851	0.85 851	1.05 845	0.84 853	1.06 853	1.47 860	1.66 863	1.63 854	2.48 859	1.78 864	1.63 860	1.69 857	1.27 868	0.80 867	1.32 861	1.02 859	1.07 859	0.90 852

Selective-IGEV-i1pa	2.90 851	3.64 860	0.72 825	0.29 783	0.14 716	10.70 871	0.45 830	4.60 871	3.77 871	3.60 870	7.07 870	3.52 862	2.16 865	13.72 884	2.40 867	0.37 829	0.15 779	0.13 722	0.10 673	0.15 762	0.36 823

MADNet++	1.97 849	1.75 856	1.66 850	1.83 856	1.69 858	2.38 855	1.45 864	2.36 870	2.11 868	2.58 869	2.37 865	2.25 858	2.21 866	2.28 861	2.36 865	1.87 871	1.67 870	1.53 863	1.34 862	1.87 861	1.78 859

Selective-IGEV-i16pa	19.44 877	3.95 861	1.06 841	0.21 670	0.19 782	105.21 898	0.29 795	22.78 891	47.64 903	4.27 871	59.07 903	9.08 878	2.84 867	125.10 905	5.92 874	0.18 790	0.12 744	0.09 599	0.12 730	0.12 706	0.52 833

UHP(ZeroShot)	1.91 847	0.25 789	1.18 842	0.34 800	0.18 774	5.77 864	0.24 744	0.87 841	3.44 869	2.38 867	11.09 881	6.66 874	3.09 868	0.90 849	0.65 838	0.18 790	0.14 770	0.19 783	0.17 785	0.22 798	0.16 771

UHP	1.91 847	0.25 789	1.18 842	0.34 800	0.18 774	5.77 864	0.24 744	0.87 841	3.44 869	2.38 867	11.09 881	6.66 874	3.09 868	0.90 849	0.65 838	0.18 790	0.14 770	0.19 783	0.17 785	0.22 798	0.16 771

ply	1.68 846	0.65 831	0.35 760	0.53 826	0.60 837	0.49 799	0.46 834	1.83 868	0.66 817	0.31 754	2.03 856	2.58 860	3.28 870	3.71 869	5.37 870	1.25 866	0.79 865	1.94 872	1.64 863	3.83 869	1.25 857

xbf	2.24 850	0.55 824	0.35 760	0.53 826	0.60 837	5.03 862	5.37 872	1.83 868	0.66 817	2.26 866	2.03 856	2.58 860	3.28 870	3.71 869	5.37 870	1.25 866	0.79 865	1.94 872	1.64 863	3.83 869	1.25 857

tt	4.65 859	0.07 276	3.54 855	2.01 857	1.55 856	10.25 869	16.66 876	8.90 880	5.03 872	1.33 861	0.96 836	4.71 863	4.74 872	3.33 866	5.86 873	6.06 879	10.30 884	1.87 866	2.09 872	2.61 863	1.19 856

LRCNet_RVC	10.76 872	13.97 883	7.97 872	19.07 880	2.04 859	0.35 773	0.31 805	5.29 872	0.48 766	13.02 884	17.65 884	8.69 877	5.73 873	4.78 871	2.22 860	23.53 900	2.69 875	27.60 902	25.75 901	17.60 894	16.54 890

PML	8.57 867	9.39 880	6.24 863	5.34 861	6.36 863	13.21 872	20.99 877	5.35 873	6.68 873	17.75 886	26.46 898	7.58 876	6.08 874	7.89 875	5.76 872	5.33 878	1.83 871	5.95 884	1.93 871	8.75 881	2.53 861

USTest	6.16 860	2.65 859	2.79 851	6.48 864	7.21 864	14.33 873	21.38 878	6.98 879	9.55 877	5.35 875	6.12 869	5.71 867	7.69 875	6.31 874	6.75 875	1.97 872	3.38 876	1.63 864	2.14 873	2.49 862	2.35 860

xxxxx1	7.75 861	5.06 866	7.26 864	3.15 858	3.91 860	16.37 874	22.88 881	5.87 876	8.68 874	7.99 876	8.55 871	9.13 879	8.46 876	10.05 876	10.47 876	2.43 873	2.48 872	3.56 876	12.26 881	3.48 864	3.02 862

tt_ll	7.75 861	5.06 866	7.26 864	3.15 858	3.91 860	16.37 874	22.88 881	5.87 876	8.68 874	7.99 876	8.55 871	9.13 879	8.46 876	10.05 876	10.47 876	2.43 873	2.48 872	3.56 876	12.26 881	3.48 864	3.02 862

ff	7.75 861	5.06 866	7.26 864	3.15 858	3.91 860	16.37 874	22.88 881	5.87 876	8.68 874	7.99 876	8.55 871	9.13 879	8.46 876	10.05 876	10.47 876	2.43 873	2.48 872	3.56 876	12.26 881	3.48 864	3.02 862

DPSMNet_ROB	8.06 865	4.50 862	8.69 873	5.36 863	10.74 867	8.32 867	22.71 879	5.47 874	13.38 881	5.13 873	9.98 876	5.10 864	10.47 879	5.53 872	12.77 882	3.80 877	8.00 877	3.49 874	6.95 878	3.75 868	7.09 874

DGTPSM_ROB	8.06 865	4.50 862	8.69 873	5.34 861	10.73 866	8.32 867	22.71 879	5.47 874	13.38 881	5.13 873	9.98 876	5.10 864	10.47 879	5.53 872	12.77 882	3.79 876	8.00 877	3.49 874	6.95 878	3.74 867	7.09 874

iinet-test	10.41 868	8.00 876	7.40 867	10.23 866	10.93 868	17.97 878	25.06 884	11.30 884	13.29 879	9.69 880	9.78 875	9.38 882	11.23 881	10.97 880	12.61 880	6.59 881	8.30 879	5.49 879	6.54 874	6.58 877	6.91 872

IINet	10.41 868	8.00 876	7.40 867	10.23 866	10.93 868	17.97 878	25.06 884	11.30 884	13.29 879	9.69 880	9.77 874	9.38 882	11.23 881	10.97 880	12.61 880	6.59 881	8.30 879	5.49 879	6.54 874	6.58 877	6.91 872

Anonymous_1	10.87 873	7.82 875	7.41 869	10.29 868	10.08 865	18.64 880	26.11 886	11.02 883	13.45 883	9.43 879	10.10 878	9.73 884	11.31 883	10.69 879	12.47 879	6.42 880	8.38 881	5.70 881	10.22 880	11.41 882	6.65 871

DPSM_ROB	11.10 874	8.47 878	7.95 870	10.84 869	11.58 870	19.10 881	26.50 889	12.02 886	14.09 884	10.38 882	10.91 879	10.39 885	11.92 884	11.67 882	13.39 884	6.99 883	8.79 882	5.82 882	6.92 876	6.97 879	7.31 876

DPSM	11.10 874	8.47 878	7.95 870	10.84 869	11.58 870	19.10 881	26.50 889	12.02 886	14.09 884	10.38 882	10.91 879	10.39 885	11.92 884	11.67 882	13.39 884	6.99 883	8.79 882	5.82 882	6.92 876	6.97 879	7.31 876

HaxPig	15.73 876	18.55 892	19.19 884	16.92 879	15.89 880	7.80 866	7.57 873	13.37 888	10.80 878	15.40 885	14.87 883	15.95 887	14.81 886	15.67 885	15.97 888	18.96 895	16.72 885	19.47 898	18.10 895	19.45 897	19.06 891

MEDIAN_ROB	20.38 880	24.05 893	23.36 889	21.18 881	21.62 883	10.51 870	8.17 874	17.68 889	15.46 888	20.04 889	19.65 885	20.30 888	20.16 887	21.17 886	21.03 889	23.81 901	21.77 895	24.98 901	23.75 900	25.01 901	23.94 894

RSGM-EC	20.15 878	4.62 864	0.75 827	16.73 877	16.97 881	21.10 883	26.46 887	10.37 881	14.13 886	18.18 887	21.56 887	22.31 898	22.50 888	21.80 887	15.71 886	62.36 903	33.86 901	20.06 899	18.04 893	19.30 895	16.22 888

acva	20.15 878	4.62 864	0.75 827	16.73 877	16.97 881	21.10 883	26.46 887	10.37 881	14.13 886	18.18 887	21.56 887	22.31 898	22.50 888	21.80 887	15.71 886	62.36 903	33.86 901	20.06 899	18.04 893	19.30 895	16.22 888

fast-reg	22.77 887	17.32 891	19.13 882	22.15 889	24.31 890	38.33 888	53.16 891	24.18 895	28.58 897	20.60 890	22.12 896	20.65 889	23.90 890	23.12 889	26.84 892	14.18 894	17.47 887	14.33 893	14.96 892	15.38 893	14.67 880

FlowAnything	22.34 884	17.13 887	15.98 878	22.00 886	23.23 884	38.39 892	53.32 893	24.19 896	28.48 894	21.00 898	21.93 894	20.83 890	23.97 891	23.44 895	26.83 891	14.04 886	17.80 894	11.63 885	14.08 891	14.00 885	14.65 878

Selective-RAFT-Error	22.39 886	17.14 888	16.01 879	22.00 886	23.34 889	38.37 890	53.36 894	24.24 898	28.53 896	20.80 895	21.94 895	20.94 891	24.02 892	23.48 896	27.33 899	14.07 890	17.70 891	11.70 886	13.93 884	14.05 888	14.83 885

CasAABBNet	22.33 881	17.11 884	15.84 877	21.94 883	23.28 885	38.30 885	53.40 895	24.05 894	28.44 893	20.66 892	21.86 892	21.03 895	24.04 893	23.35 892	27.03 895	14.06 887	17.69 888	11.70 886	13.94 885	14.04 887	14.76 882

Hybrid-DGEV	22.38 885	17.26 890	16.15 880	21.92 882	23.29 886	38.36 889	53.40 895	24.38 899	28.67 898	20.64 891	21.89 893	21.01 892	24.05 894	23.35 892	27.12 898	14.08 891	17.70 891	11.71 891	13.99 889	14.01 886	14.70 881

RAFT-FEzeroshot	22.33 881	17.12 885	15.83 875	21.95 884	23.32 887	38.31 886	53.41 897	23.99 892	28.43 891	20.66 892	21.84 890	21.02 893	24.05 894	23.33 890	27.09 896	14.06 887	17.69 888	11.70 886	13.95 886	14.05 888	14.76 882

RAFT-FE	22.33 881	17.12 885	15.83 875	21.95 884	23.32 887	38.31 886	53.41 897	23.99 892	28.43 891	20.66 892	21.84 890	21.02 893	24.05 894	23.33 890	27.09 896	14.06 887	17.69 888	11.70 886	13.95 886	14.05 888	14.76 882

RAFTStereoReplicaGSO							53.41 897	24.57 900	28.49 895	20.83 896	21.79 889	21.71 897	24.18 897	24.35 897	26.98 893	14.13 893	17.72 893	11.70 886	14.00 890	14.08 891

LSM0	22.80 888	17.22 889	19.17 883	22.12 888	28.90 892	38.38 891	53.27 892	24.21 897	28.36 890	20.84 897	21.11 886	21.63 896	24.25 898	23.42 894	26.98 893	14.08 891	17.39 886	11.72 892	13.98 888	14.22 892	14.66 879

AVERAGE_ROB	24.89 889	29.12 896	27.98 892	24.83 890	24.59 891	17.82 877	11.61 875	21.45 890	19.91 889	25.04 899	24.38 897	25.06 900	25.31 899	24.69 898	22.86 890	29.74 902	27.09 900	28.97 903	27.94 902	30.07 902	29.35 895

zzzz2	33.77 893	25.93 894	24.41 890	33.32 891	35.10 893	58.15 895	80.98 902	36.98 904	42.68 900	31.82 903	33.40 901	31.44 903	36.00 900	34.74 899	40.15 900	21.20 898	26.75 896	17.85 896	21.11 898	21.10 898	22.26 892

noway5	33.77 893	25.93 894	24.41 890	33.32 891	35.10 893	58.15 895	80.98 902	36.98 904	42.68 900	31.82 903	33.40 901	31.44 903	36.00 900	34.74 899	40.15 900	21.20 898	26.75 896	17.85 896	21.11 898	21.10 898	22.26 892

zzzzzz3	32.40 891	13.78 881	19.88 887	39.27 893	40.27 895	57.81 893	73.58 901	33.27 902	42.65 899	31.40 901	32.97 899	30.93 901	36.54 902	37.48 901	43.96 902	20.77 896	26.80 898	16.44 894	20.72 896	13.41 883	16.16 886

zzz1	32.42 892	13.80 882	20.04 888	39.27 893	40.27 895	57.84 894	73.53 900	33.30 903	42.71 902	31.42 902	32.98 900	30.95 902	36.54 902	37.50 902	43.97 903	20.78 897	26.81 899	16.46 895	20.73 897	13.42 884	16.17 887

test_example2	97.69 895	92.93 897	45.57 893	96.02 895	109.84 897	88.44 897	93.70 904	25.54 901	94.63 904	130.46 906	126.87 904	58.93 905	75.48 904	87.99 903	77.94 904	150.16 905	221.11 903	76.29 904	98.21 903	108.42 905	95.33 897

PatchMatch		0.16 722		0.19 555		0.32 759		0.43 786		0.56 809		0.66 811		0.42 805		0.15 755		0.15 750		0.12 706

ccccc		285.89 898		366.70 898	366.78 898	118.88 899		113.97 906		125.77 905		120.54 906		252.62 906		382.79 906	352.84 904	254.30 906	222.62 905	426.61 906

Low-res two-view benchmark