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

ww3	0.12 66	0.09 74	0.25 135	0.22 349	0.15 429	0.15 99	0.13 119	0.16 26	0.12 14	0.09 16	0.12 117	0.10 78	0.08 21	0.19 163	0.12 79	0.05 1	0.16 577	0.05 1	0.05 46	0.05 6	0.15 493

ww2	0.12 66	0.09 74	0.25 135	0.20 214	0.16 480	0.16 153	0.12 63	0.16 26	0.13 28	0.09 16	0.11 86	0.10 78	0.09 55	0.18 132	0.12 79	0.05 1	0.13 505	0.05 1	0.05 46	0.05 6	0.14 470

ww	0.11 23	0.08 27	0.22 93	0.20 214	0.11 169	0.15 99	0.13 119	0.17 45	0.13 28	0.09 16	0.11 86	0.10 78	0.08 21	0.17 103	0.11 38	0.05 1	0.11 447	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.12 383

MGE	0.15 199	0.09 74	0.33 244	0.26 574	0.23 679	0.13 45	0.11 31	0.16 26	0.18 146	0.10 54	0.09 27	0.09 40	0.08 21	0.25 334	0.11 38	0.05 1	0.28 767	0.05 1	0.06 145	0.05 6	0.25 655

FETStereo	0.17 264	0.11 189	0.32 231	0.21 274	0.29 743	0.17 203	0.15 227	0.18 55	0.20 201	0.18 305	0.16 228	0.16 298	0.12 235	0.17 103	0.16 303	0.05 1	0.26 755	0.06 79	0.08 373	0.06 128	0.30 707

MGW-Stereo-1	0.12 66	0.08 27	0.25 135	0.20 214	0.11 169	0.16 153	0.13 119	0.15 20	0.17 118	0.10 54	0.09 27	0.11 130	0.08 21	0.17 103	0.12 79	0.05 1	0.11 447	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.12 383

MGW-Stereo	0.13 92	0.12 256	0.22 93	0.18 88	0.12 231	0.14 63	0.12 63	0.21 119	0.17 118	0.10 54	0.12 117	0.11 130	0.11 171	0.18 132	0.11 38	0.05 1	0.16 577	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.24 642

test410_97500	0.13 92	0.10 122	0.33 244	0.19 148	0.13 301	0.17 203	0.09 4	0.18 55	0.14 50	0.11 87	0.09 27	0.09 40	0.08 21	0.19 163	0.12 79	0.05 1	0.19 653	0.06 79	0.07 269	0.05 6	0.18 542

test410	0.13 92	0.10 122	0.34 251	0.19 148	0.13 301	0.17 203	0.09 4	0.19 83	0.15 80	0.11 87	0.09 27	0.09 40	0.08 21	0.19 163	0.12 79	0.05 1	0.19 653	0.06 79	0.07 269	0.05 6	0.18 542

SCION-Mon(vits-remp)	0.18 280	0.20 559	0.45 364	0.28 642	0.26 717	0.47 718	0.12 63	0.25 213	0.20 201	0.09 16	0.11 86	0.08 7	0.07 4	0.20 203	0.13 154	0.05 1	0.24 734	0.05 1	0.09 494	0.05 6	0.13 423

GELT-Stereo	0.14 150	0.11 189	0.24 123	0.20 214	0.14 353	0.14 63	0.16 296	0.35 385	0.25 322	0.14 201	0.12 117	0.11 130	0.11 171	0.17 103	0.12 79	0.05 1	0.05 16	0.07 208	0.07 269	0.05 6	0.08 116

monster-pro	0.13 92	0.09 74	0.20 51	0.17 48	0.09 53	0.15 99	0.12 63	0.25 213	0.20 201	0.09 16	0.11 86	0.08 7	0.07 4	0.20 203	0.13 154	0.05 1	0.24 734	0.05 1	0.09 494	0.05 6	0.13 423

bcnet-new	0.14 150	0.15 410	0.54 516	0.20 214	0.10 117	0.16 153	0.12 63	0.21 119	0.18 146	0.11 87	0.12 117	0.11 130	0.11 171	0.19 163	0.10 17	0.05 1	0.08 309	0.06 79	0.05 46	0.06 128	0.15 493

LWStereo	0.13 92	0.13 315	0.40 314	0.20 214	0.11 169	0.16 153	0.14 172	0.22 138	0.16 98	0.11 87	0.13 149	0.11 130	0.12 235	0.21 230	0.10 17	0.05 1	0.05 16	0.06 79	0.05 46	0.06 128	0.13 423

LMStereo	0.17 264	0.14 370	0.80 676	0.21 274	0.10 117	0.14 63	0.14 172	0.23 160	0.17 118	0.10 54	0.13 149	0.10 78	0.13 294	0.19 163	0.11 38	0.05 1	0.16 577	0.06 79	0.05 46	0.07 247	0.26 672

ARStereo	0.14 150	0.17 496	0.45 364	0.22 349	0.09 53	0.17 203	0.15 227	0.24 186	0.18 146	0.12 128	0.14 190	0.10 78	0.11 171	0.18 132	0.11 38	0.05 1	0.06 134	0.06 79	0.05 46	0.05 6	0.12 383

ARStereo-new	0.14 150	0.16 458	0.39 298	0.19 148	0.09 53	0.14 63	0.15 227	0.22 138	0.19 181	0.12 128	0.15 213	0.11 130	0.13 294	0.14 22	0.12 79	0.05 1	0.05 16	0.06 79	0.05 46	0.05 6	0.18 542

GCAP-Stereo-DPT26K	0.15 199	0.13 315	0.41 327	0.20 214	0.11 169	0.14 63	0.14 172	0.22 138	0.17 118	0.12 128	0.13 149	0.10 78	0.10 111	0.16 76	0.13 154	0.05 1	0.08 309	0.06 79	0.06 145	0.05 6	0.43 777

TOTStereo	0.15 199	0.15 410	0.44 358	0.22 349	0.11 169	0.15 99	0.13 119	0.24 186	0.19 181	0.12 128	0.14 190	0.12 179	0.12 235	0.17 103	0.11 38	0.05 1	0.08 309	0.06 79	0.05 46	0.05 6	0.27 680

KABStereo	0.14 150	0.14 370	0.34 251	0.21 274	0.10 117	0.18 245	0.15 227	0.29 293	0.22 251	0.11 87	0.12 117	0.10 78	0.13 294	0.18 132	0.12 79	0.05 1	0.05 16	0.06 79	0.05 46	0.05 6	0.11 317

GCAP-Stereo-cres-4k	0.13 92	0.11 189	0.28 184	0.21 274	0.13 301	0.20 333	0.16 296	0.23 160	0.18 146	0.12 128	0.17 252	0.11 130	0.12 235	0.15 44	0.12 79	0.05 1	0.05 16	0.06 79	0.05 46	0.06 128	0.08 116

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.13 92	0.10 122	0.24 123	0.20 214	0.12 231	0.14 63	0.15 227	0.22 138	0.21 236	0.11 87	0.17 252	0.11 130	0.12 235	0.13 8	0.11 38	0.05 1	0.06 134	0.06 79	0.08 373	0.05 6	0.22 612

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.12 66	0.10 122	0.23 108	0.19 148	0.10 117	0.15 99	0.16 296	0.24 186	0.17 118	0.11 87	0.16 228	0.09 40	0.11 171	0.13 8	0.10 17	0.05 1	0.05 16	0.06 79	0.08 373	0.05 6	0.17 535

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.13 92	0.10 122	0.26 155	0.19 148	0.10 117	0.13 45	0.16 296	0.26 237	0.22 251	0.12 128	0.16 228	0.09 40	0.11 171	0.14 22	0.11 38	0.05 1	0.05 16	0.06 79	0.07 269	0.05 6	0.26 672

BLMT-Stereo	0.09 2	0.06 1	0.16 2	0.17 48	0.09 53	0.09 9	0.14 172	0.11 3	0.16 98	0.07 1	0.09 27	0.07 2	0.07 4	0.11 2	0.12 79	0.05 1	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.05 6	0.06 39

BStereo	0.14 150	0.10 122	0.46 384	0.18 88	0.11 169	0.15 99	0.15 227	0.25 213	0.23 271	0.12 128	0.11 86	0.12 179	0.09 55	0.17 103	0.17 342	0.05 1	0.07 239	0.06 79	0.08 373	0.05 6	0.09 175

Anonymus123	0.16 236	0.10 122	0.46 384	0.18 88	0.11 169	0.41 683	0.15 227	0.30 315	0.23 271	0.12 128	0.11 86	0.12 179	0.09 55	0.17 103	0.17 342	0.05 1	0.07 239	0.06 79	0.08 373	0.05 6	0.09 175

NLSM3	0.14 150	0.12 256	0.25 135	0.21 274	0.13 301	0.18 245	0.16 296	0.32 349	0.25 322	0.12 128	0.15 213	0.12 179	0.13 294	0.17 103	0.15 260	0.05 1	0.05 16	0.08 333	0.08 373	0.05 6	0.08 116

BridgeDepth	0.11 23	0.11 189	0.22 93	0.19 148	0.07 8	0.16 153	0.12 63	0.18 55	0.13 28	0.08 2	0.09 27	0.14 250	0.14 329	0.15 44	0.11 38	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 46	0.05 6	0.05 7
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.13 92	0.09 74	0.20 51	0.17 48	0.09 53	0.15 99	0.12 63	0.25 213	0.20 201	0.09 16	0.11 86	0.08 7	0.07 4	0.20 203	0.13 154	0.05 1	0.24 734	0.05 1	0.09 494	0.05 6	0.13 423

Wavelet-MonSter	0.12 66	0.08 27	0.25 135	0.18 88	0.10 117	0.13 45	0.12 63	0.16 26	0.14 50	0.11 87	0.14 190	0.10 78	0.11 171	0.20 203	0.15 260	0.05 1	0.16 577	0.05 1	0.07 269	0.05 6	0.12 383

Monster-pub-eth3d	0.13 92	0.09 74	0.20 51	0.17 48	0.09 53	0.15 99	0.12 63	0.25 213	0.20 201	0.09 16	0.11 86	0.08 7	0.07 4	0.19 163	0.13 154	0.05 1	0.24 734	0.05 1	0.09 494	0.05 6	0.13 423

AdaDepth	0.13 92	0.10 122	0.32 231	0.20 214	0.11 169	0.19 284	0.13 119	0.16 26	0.16 98	0.10 54	0.10 62	0.10 78	0.09 55	0.19 163	0.12 79	0.05 1	0.11 447	0.06 79	0.06 145	0.05 6	0.11 317

asda	0.13 92	0.11 189	0.24 123	0.18 88	0.10 117	0.14 63	0.12 63	0.25 213	0.17 118	0.12 128	0.11 86	0.08 7	0.11 171	0.21 230	0.12 79	0.05 1	0.18 639	0.05 1	0.05 46	0.05 6	0.11 317

asd	0.12 66	0.10 122	0.23 108	0.18 88	0.10 117	0.15 99	0.10 12	0.20 95	0.14 50	0.13 172	0.12 117	0.09 40	0.11 171	0.21 230	0.12 79	0.05 1	0.14 528	0.05 1	0.05 46	0.05 6	0.09 175

qwe	0.13 92	0.10 122	0.24 123	0.17 48	0.11 169	0.15 99	0.12 63	0.26 237	0.18 146	0.14 201	0.13 149	0.09 40	0.10 111	0.23 291	0.13 154	0.05 1	0.18 639	0.05 1	0.06 145	0.05 6	0.09 175

2.25w	0.13 92	0.10 122	0.24 123	0.17 48	0.09 53	0.15 99	0.10 12	0.20 95	0.19 181	0.14 201	0.18 274	0.09 40	0.10 111	0.23 291	0.15 260	0.05 1	0.17 614	0.05 1	0.08 373	0.05 6	0.12 383

4.25_new	0.13 92	0.12 256	0.26 155	0.18 88	0.10 117	0.17 203	0.12 63	0.22 138	0.15 80	0.13 172	0.13 149	0.09 40	0.10 111	0.22 264	0.14 212	0.05 1	0.18 639	0.05 1	0.06 145	0.05 6	0.11 317

4.5w_new	0.13 92	0.12 256	0.26 155	0.18 88	0.10 117	0.17 203	0.12 63	0.22 138	0.15 80	0.13 172	0.13 149	0.09 40	0.10 111	0.22 264	0.14 212	0.05 1	0.18 639	0.05 1	0.06 145	0.05 6	0.11 317

4.5_new	0.13 92	0.12 256	0.24 123	0.17 48	0.10 117	0.14 63	0.12 63	0.22 138	0.17 118	0.13 172	0.13 149	0.08 7	0.09 55	0.19 163	0.12 79	0.05 1	0.18 639	0.05 1	0.06 145	0.06 128	0.09 175

4.5w-stereo	0.13 92	0.12 256	0.24 123	0.17 48	0.10 117	0.14 63	0.12 63	0.22 138	0.17 118	0.13 172	0.13 149	0.08 7	0.09 55	0.19 163	0.12 79	0.05 1	0.18 639	0.05 1	0.06 145	0.06 128	0.09 175

4.25w-stereo	0.13 92	0.12 256	0.26 155	0.18 88	0.10 117	0.17 203	0.12 63	0.22 138	0.15 80	0.13 172	0.13 149	0.09 40	0.10 111	0.22 264	0.14 212	0.05 1	0.18 639	0.05 1	0.06 145	0.05 6	0.11 317

4w-stereo	0.13 92	0.11 189	0.31 216	0.17 48	0.10 117	0.15 99	0.10 12	0.20 95	0.14 50	0.13 172	0.12 117	0.08 7	0.12 235	0.23 291	0.13 154	0.05 1	0.18 639	0.05 1	0.08 373	0.05 6	0.15 493

2.5w	0.13 92	0.10 122	0.23 108	0.18 88	0.09 53	0.15 99	0.15 227	0.21 119	0.16 98	0.12 128	0.13 149	0.10 78	0.09 55	0.21 230	0.12 79	0.05 1	0.19 653	0.05 1	0.07 269	0.05 6	0.12 383

2.75w_new	0.13 92	0.10 122	0.25 135	0.16 20	0.09 53	0.15 99	0.12 63	0.26 237	0.18 146	0.14 201	0.13 149	0.08 7	0.11 171	0.22 264	0.15 260	0.05 1	0.19 653	0.05 1	0.07 269	0.05 6	0.10 258

3.25w_new	0.13 92	0.09 74	0.24 123	0.17 48	0.09 53	0.18 245	0.10 12	0.23 160	0.18 146	0.15 231	0.13 149	0.10 78	0.11 171	0.20 203	0.13 154	0.05 1	0.17 614	0.05 1	0.06 145	0.04 1	0.11 317

3.25w	0.13 92	0.09 74	0.24 123	0.17 48	0.09 53	0.18 245	0.10 12	0.23 160	0.18 146	0.15 231	0.13 149	0.10 78	0.11 171	0.20 203	0.13 154	0.05 1	0.17 614	0.05 1	0.06 145	0.04 1	0.11 317

3.75w	0.12 66	0.10 122	0.21 71	0.17 48	0.11 169	0.18 245	0.12 63	0.24 186	0.15 80	0.13 172	0.12 117	0.08 7	0.10 111	0.18 132	0.12 79	0.05 1	0.14 528	0.05 1	0.05 46	0.05 6	0.08 116

3.5w_stereo	0.12 66	0.11 189	0.21 71	0.17 48	0.09 53	0.17 203	0.09 4	0.23 160	0.17 118	0.14 201	0.13 149	0.10 78	0.11 171	0.22 264	0.13 154	0.05 1	0.11 447	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.08 116

3w_stereo	0.14 150	0.11 189	0.31 216	0.19 148	0.09 53	0.16 153	0.16 296	0.28 271	0.20 201	0.13 172	0.12 117	0.08 7	0.12 235	0.19 163	0.12 79	0.05 1	0.19 653	0.05 1	0.06 145	0.05 6	0.10 258

2w_stereo	0.13 92	0.11 189	0.21 71	0.18 88	0.09 53	0.17 203	0.14 172	0.29 293	0.20 201	0.15 231	0.14 190	0.08 7	0.11 171	0.15 44	0.13 154	0.05 1	0.12 481	0.05 1	0.05 46	0.05 6	0.08 116

1w_stereo	0.13 92	0.09 74	0.17 12	0.19 148	0.10 117	0.16 153	0.15 227	0.27 254	0.22 251	0.14 201	0.16 228	0.08 7	0.12 235	0.19 163	0.14 212	0.05 1	0.10 409	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.09 175

monsterstereo	0.13 92	0.10 122	0.20 51	0.19 148	0.12 231	0.14 63	0.12 63	0.26 237	0.18 146	0.14 201	0.16 228	0.08 7	0.09 55	0.22 264	0.14 212	0.05 1	0.16 577	0.06 79	0.09 494	0.06 128	0.07 70

MonSter	0.13 92	0.09 74	0.20 51	0.17 48	0.09 53	0.15 99	0.12 63	0.25 213	0.20 201	0.09 16	0.11 86	0.08 7	0.07 4	0.20 203	0.13 154	0.05 1	0.24 734	0.05 1	0.09 494	0.05 6	0.13 423

vfmstereo	0.11 23	0.07 2	0.23 108	0.18 88	0.08 38	0.16 153	0.13 119	0.18 55	0.16 98	0.09 16	0.09 27	0.08 7	0.08 21	0.17 103	0.11 38	0.06 55	0.13 505	0.05 1	0.06 145	0.04 1	0.08 116

test_c	0.10 6	0.10 122	0.19 33	0.16 20	0.06 1	0.11 27	0.12 63	0.18 55	0.14 50	0.11 87	0.07 5	0.07 2	0.09 55	0.13 8	0.10 17	0.06 55	0.05 16	0.05 1	0.05 46	0.05 6	0.06 39

L4000	0.15 199	0.12 256	0.36 273	0.21 274	0.12 231	0.19 284	0.19 463	0.31 339	0.16 98	0.12 128	0.18 274	0.10 78	0.12 235	0.28 400	0.14 212	0.06 55	0.11 447	0.07 208	0.06 145	0.05 6	0.11 317

L400	0.15 199	0.11 189	0.32 231	0.23 417	0.19 589	0.20 333	0.18 413	0.22 138	0.17 118	0.14 201	0.11 86	0.09 40	0.09 55	0.21 230	0.15 260	0.06 55	0.17 614	0.07 208	0.09 494	0.05 6	0.23 625

L500	0.16 236	0.11 189	0.34 251	0.23 417	0.19 589	0.21 367	0.17 344	0.22 138	0.19 181	0.14 201	0.14 190	0.09 40	0.10 111	0.22 264	0.15 260	0.06 55	0.17 614	0.07 208	0.08 373	0.05 6	0.22 612

HNOStereo	0.17 264	0.09 74	0.29 193	0.19 148	0.31 757	0.15 99	0.16 296	0.19 83	0.20 201	0.17 279	0.17 252	0.14 250	0.12 235	0.17 103	0.17 342	0.06 55	0.38 813	0.06 79	0.08 373	0.06 128	0.34 737

FETCStereo	0.17 264	0.10 122	0.32 231	0.20 214	0.31 757	0.16 153	0.15 227	0.18 55	0.19 181	0.18 305	0.16 228	0.16 298	0.12 235	0.16 76	0.16 303	0.06 55	0.32 797	0.06 79	0.08 373	0.06 128	0.35 744

CEFStereo	0.18 280	0.10 122	0.38 287	0.22 349	0.34 769	0.16 153	0.15 227	0.18 55	0.20 201	0.18 305	0.19 290	0.16 298	0.12 235	0.18 132	0.18 378	0.06 55	0.30 786	0.06 79	0.09 494	0.06 128	0.34 737

CGFBStereo	0.18 280	0.10 122	0.36 273	0.21 274	0.31 757	0.16 153	0.15 227	0.18 55	0.19 181	0.19 318	0.17 252	0.16 298	0.12 235	0.17 103	0.16 303	0.06 55	0.30 786	0.06 79	0.08 373	0.06 128	0.33 731

WiStereo	0.11 23	0.11 189	0.23 108	0.17 48	0.07 8	0.14 63	0.12 63	0.16 26	0.14 50	0.10 54	0.07 5	0.12 179	0.11 171	0.15 44	0.12 79	0.06 55	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.06 128	0.05 7

tt6	0.11 23	0.11 189	0.23 108	0.17 48	0.07 8	0.14 63	0.12 63	0.16 26	0.14 50	0.10 54	0.07 5	0.12 179	0.11 171	0.15 44	0.12 79	0.06 55	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.06 128	0.05 7

tt7	0.10 6	0.12 256	0.19 33	0.19 148	0.07 8	0.14 63	0.13 119	0.18 55	0.13 28	0.09 16	0.07 5	0.10 78	0.11 171	0.16 76	0.10 17	0.06 55	0.05 16	0.05 1	0.05 46	0.05 6	0.04 1

tt8	0.11 23	0.12 256	0.21 71	0.19 148	0.07 8	0.14 63	0.13 119	0.19 83	0.14 50	0.09 16	0.08 19	0.11 130	0.11 171	0.14 22	0.10 17	0.06 55	0.05 16	0.05 1	0.05 46	0.05 6	0.05 7

tt9	0.11 23	0.13 315	0.22 93	0.19 148	0.07 8	0.13 45	0.12 63	0.20 95	0.14 50	0.09 16	0.07 5	0.10 78	0.11 171	0.14 22	0.10 17	0.06 55	0.05 16	0.05 1	0.05 46	0.06 128	0.05 7

TYNG	0.11 23	0.13 315	0.22 93	0.19 148	0.07 8	0.14 63	0.12 63	0.20 95	0.15 80	0.09 16	0.06 1	0.10 78	0.10 111	0.14 22	0.11 38	0.06 55	0.05 16	0.05 1	0.05 46	0.06 128	0.05 7

CR-Stereo	0.10 6	0.13 315	0.17 12	0.15 7	0.07 8	0.10 19	0.13 119	0.16 26	0.12 14	0.08 2	0.08 19	0.10 78	0.10 111	0.13 8	0.09 7	0.06 55	0.05 16	0.05 1	0.05 46	0.06 128	0.06 39

GFORCE	0.11 23	0.11 189	0.18 21	0.21 274	0.08 38	0.15 99	0.10 12	0.20 95	0.11 8	0.10 54	0.11 86	0.10 78	0.13 294	0.13 8	0.09 7	0.06 55	0.04 1	0.07 208	0.06 145	0.05 6	0.04 1

GCAP-Stereo-w-DA	0.13 92	0.14 370	0.39 298	0.20 214	0.10 117	0.14 63	0.12 63	0.22 138	0.20 201	0.12 128	0.12 117	0.12 179	0.11 171	0.15 44	0.11 38	0.06 55	0.05 16	0.06 79	0.05 46	0.07 247	0.14 470

E$^{3}$Stereo	0.14 150	0.08 27	0.21 71	0.24 478	0.16 480	0.15 99	0.13 119	0.20 95	0.18 146	0.12 128	0.12 117	0.12 179	0.10 111	0.24 308	0.15 260	0.06 55	0.17 614	0.06 79	0.05 46	0.05 6	0.22 612

LLLLL	0.14 150	0.08 27	0.21 71	0.24 478	0.16 480	0.15 99	0.13 119	0.20 95	0.18 146	0.12 128	0.12 117	0.12 179	0.10 111	0.24 308	0.15 260	0.06 55	0.17 614	0.06 79	0.05 46	0.05 6	0.22 612

LLL	0.15 199	0.08 27	0.21 71	0.24 478	0.20 621	0.16 153	0.15 227	0.20 95	0.19 181	0.12 128	0.12 117	0.12 179	0.10 111	0.29 429	0.15 260	0.06 55	0.21 686	0.06 79	0.06 145	0.06 128	0.28 689

100	0.14 150	0.08 27	0.21 71	0.25 528	0.14 353	0.11 27	0.13 119	0.18 55	0.18 146	0.11 87	0.13 149	0.14 250	0.10 111	0.23 291	0.14 212	0.06 55	0.15 559	0.06 79	0.06 145	0.05 6	0.25 655

300	0.14 150	0.08 27	0.22 93	0.23 417	0.21 644	0.13 45	0.13 119	0.21 119	0.18 146	0.11 87	0.12 117	0.13 215	0.10 111	0.20 203	0.15 260	0.06 55	0.12 481	0.06 79	0.05 46	0.05 6	0.30 707

Last	0.13 92	0.08 27	0.23 108	0.18 88	0.10 117	0.14 63	0.13 119	0.18 55	0.18 146	0.10 54	0.11 86	0.14 250	0.10 111	0.24 308	0.14 212	0.06 55	0.13 505	0.06 79	0.05 46	0.05 6	0.23 625

F5.5	0.11 23	0.12 256	0.19 33	0.20 214	0.07 8	0.15 99	0.12 63	0.23 160	0.13 28	0.09 16	0.10 62	0.10 78	0.09 55	0.13 8	0.08 1	0.06 55	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.06 128	0.04 1

F8.5	0.11 23	0.12 256	0.19 33	0.20 214	0.07 8	0.13 45	0.11 31	0.22 138	0.14 50	0.09 16	0.10 62	0.11 130	0.10 111	0.15 44	0.08 1	0.06 55	0.04 1	0.07 208	0.06 145	0.05 6	0.04 1

FORCE_9	0.11 23	0.12 256	0.19 33	0.20 214	0.07 8	0.13 45	0.11 31	0.22 138	0.14 50	0.09 16	0.10 62	0.11 130	0.10 111	0.15 44	0.08 1	0.06 55	0.04 1	0.07 208	0.06 145	0.05 6	0.04 1

FORCE_8	0.11 23	0.12 256	0.18 21	0.20 214	0.07 8	0.13 45	0.12 63	0.23 160	0.15 80	0.10 54	0.11 86	0.12 179	0.10 111	0.15 44	0.08 1	0.06 55	0.04 1	0.07 208	0.06 145	0.06 128	0.04 1

F7	0.11 23	0.12 256	0.17 12	0.19 148	0.07 8	0.14 63	0.11 31	0.23 160	0.15 80	0.09 16	0.09 27	0.11 130	0.10 111	0.15 44	0.08 1	0.06 55	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.05 6	0.05 7

FORCE_5	0.11 23	0.12 256	0.18 21	0.20 214	0.07 8	0.13 45	0.11 31	0.22 138	0.12 14	0.08 2	0.10 62	0.11 130	0.09 55	0.15 44	0.09 7	0.06 55	0.04 1	0.06 79	0.06 145	0.06 128	0.05 7

FORCE_6	0.11 23	0.15 410	0.19 33	0.19 148	0.07 8	0.15 99	0.12 63	0.23 160	0.13 28	0.09 16	0.10 62	0.09 40	0.09 55	0.16 76	0.09 7	0.06 55	0.04 1	0.07 208	0.06 145	0.06 128	0.05 7

rgla	0.13 92	0.13 315	0.30 205	0.19 148	0.12 231	0.16 153	0.11 31	0.17 45	0.14 50	0.12 128	0.09 27	0.08 7	0.09 55	0.21 230	0.12 79	0.06 55	0.19 653	0.05 1	0.07 269	0.06 128	0.13 423

416test	0.13 92	0.12 256	0.30 205	0.19 148	0.13 301	0.16 153	0.11 31	0.16 26	0.14 50	0.12 128	0.09 27	0.08 7	0.10 111	0.18 132	0.12 79	0.06 55	0.17 614	0.06 79	0.08 373	0.06 128	0.13 423

monster_256*512	0.18 280	0.15 410	0.25 135	0.23 417	0.13 301	0.22 401	0.21 542	0.42 497	0.31 432	0.19 318	0.22 343	0.24 443	0.17 406	0.19 163	0.17 342	0.06 55	0.05 16	0.08 333	0.08 373	0.08 338	0.09 175

GREATEN-IGEV_RVC	0.14 150	0.16 458	0.31 216	0.22 349	0.14 353	0.15 99	0.13 119	0.18 55	0.17 118	0.12 128	0.14 190	0.10 78	0.09 55	0.21 230	0.15 260	0.06 55	0.09 360	0.08 333	0.08 373	0.08 338	0.10 258

anonymous	0.11 23	0.10 122	0.22 93	0.18 88	0.10 117	0.08 4	0.13 119	0.16 26	0.17 118	0.12 128	0.14 190	0.09 40	0.07 4	0.14 22	0.11 38	0.06 55	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.06 128	0.06 39

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 6	0.09 74	0.17 12	0.14 2	0.09 53	0.12 36	0.15 227	0.12 6	0.12 14	0.09 16	0.13 149	0.06 1	0.09 55	0.11 2	0.14 212	0.06 55	0.06 134	0.08 333	0.08 373	0.07 247	0.08 116

testmc14	0.14 150	0.08 27	0.29 193	0.21 274	0.16 480	0.19 284	0.14 172	0.16 26	0.13 28	0.11 87	0.14 190	0.11 130	0.08 21	0.20 203	0.12 79	0.06 55	0.24 734	0.05 1	0.06 145	0.05 6	0.32 721

derf	0.11 23	0.07 2	0.21 71	0.18 88	0.11 169	0.11 27	0.11 31	0.17 45	0.15 80	0.09 16	0.09 27	0.11 130	0.09 55	0.16 76	0.12 79	0.06 55	0.07 239	0.05 1	0.05 46	0.05 6	0.13 423

CAR	0.12 66	0.08 27	0.25 135	0.16 20	0.09 53	0.14 63	0.10 12	0.19 83	0.13 28	0.12 128	0.10 62	0.08 7	0.07 4	0.18 132	0.12 79	0.06 55	0.15 559	0.06 79	0.08 373	0.05 6	0.10 258

MSE-Stereo	0.12 66	0.08 27	0.25 135	0.16 20	0.09 53	0.14 63	0.10 12	0.19 83	0.13 28	0.11 87	0.10 62	0.08 7	0.07 4	0.20 203	0.12 79	0.06 55	0.16 577	0.06 79	0.08 373	0.05 6	0.10 258

TS12	0.13 92	0.09 74	0.21 71	0.21 274	0.09 53	0.19 284	0.14 172	0.24 186	0.17 118	0.15 231	0.19 290	0.12 179	0.13 294	0.18 132	0.16 303	0.06 55	0.05 16	0.06 79	0.05 46	0.05 6	0.06 39

canet-new	0.15 199	0.14 370	0.49 425	0.21 274	0.11 169	0.15 99	0.14 172	0.24 186	0.17 118	0.10 54	0.12 117	0.10 78	0.12 235	0.21 230	0.10 17	0.06 55	0.06 134	0.06 79	0.05 46	0.06 128	0.32 721

CR7Stereo	0.14 150	0.15 410	0.43 346	0.20 214	0.13 301	0.16 153	0.14 172	0.21 119	0.15 80	0.11 87	0.14 190	0.10 78	0.11 171	0.13 8	0.11 38	0.06 55	0.05 16	0.06 79	0.05 46	0.07 247	0.33 731

BARStereo	0.15 199	0.18 523	0.43 346	0.21 274	0.10 117	0.16 153	0.15 227	0.22 138	0.18 146	0.11 87	0.14 190	0.09 40	0.13 294	0.18 132	0.11 38	0.06 55	0.05 16	0.06 79	0.05 46	0.07 247	0.23 625

FCBStereo	0.13 92	0.15 410	0.39 298	0.20 214	0.11 169	0.18 245	0.13 119	0.19 83	0.14 50	0.12 128	0.12 117	0.13 215	0.12 235	0.15 44	0.10 17	0.06 55	0.06 134	0.06 79	0.05 46	0.06 128	0.12 383

PSGStereo	0.13 92	0.15 410	0.39 298	0.20 214	0.11 169	0.18 245	0.13 119	0.19 83	0.14 50	0.12 128	0.12 117	0.13 215	0.12 235	0.15 44	0.10 17	0.06 55	0.06 134	0.06 79	0.05 46	0.06 128	0.12 383

MUNStereo	0.15 199	0.16 458	0.50 447	0.20 214	0.10 117	0.16 153	0.14 172	0.20 95	0.15 80	0.13 172	0.14 190	0.12 179	0.12 235	0.17 103	0.12 79	0.06 55	0.08 309	0.06 79	0.07 269	0.07 247	0.18 542

CHEStereo	0.13 92	0.14 370	0.32 231	0.20 214	0.12 231	0.16 153	0.14 172	0.20 95	0.16 98	0.13 172	0.16 228	0.11 130	0.12 235	0.15 44	0.11 38	0.06 55	0.05 16	0.06 79	0.06 145	0.06 128	0.07 70

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.13 92	0.14 370	0.39 298	0.20 214	0.10 117	0.14 63	0.12 63	0.22 138	0.20 201	0.12 128	0.12 117	0.12 179	0.11 171	0.15 44	0.11 38	0.06 55	0.05 16	0.06 79	0.05 46	0.07 247	0.14 470

RMAStereo	0.14 150	0.15 410	0.37 282	0.22 349	0.11 169	0.19 284	0.14 172	0.26 237	0.18 146	0.13 172	0.13 149	0.11 130	0.12 235	0.15 44	0.12 79	0.06 55	0.05 16	0.06 79	0.05 46	0.07 247	0.10 258

ATMStereo	0.13 92	0.12 256	0.32 231	0.23 417	0.10 117	0.16 153	0.14 172	0.25 213	0.20 201	0.13 172	0.11 86	0.10 78	0.13 294	0.15 44	0.12 79	0.06 55	0.05 16	0.07 208	0.05 46	0.08 338	0.12 383

ACMStereo	0.13 92	0.13 315	0.33 244	0.21 274	0.09 53	0.13 45	0.13 119	0.26 237	0.23 271	0.12 128	0.15 213	0.09 40	0.14 329	0.15 44	0.11 38	0.06 55	0.05 16	0.06 79	0.05 46	0.07 247	0.11 317

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.13 92	0.09 74	0.23 108	0.19 148	0.14 353	0.20 333	0.16 296	0.25 213	0.19 181	0.12 128	0.15 213	0.14 250	0.13 294	0.14 22	0.12 79	0.06 55	0.04 1	0.06 79	0.05 46	0.05 6	0.13 423

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.15 199	0.23 615	0.58 568	0.17 48	0.12 231	0.15 99	0.14 172	0.25 213	0.18 146	0.11 87	0.14 190	0.12 179	0.10 111	0.15 44	0.11 38	0.06 55	0.06 134	0.06 79	0.08 373	0.05 6	0.22 612

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.14 150	0.09 74	0.38 287	0.18 88	0.10 117	0.15 99	0.14 172	0.20 95	0.18 146	0.12 128	0.14 190	0.11 130	0.12 235	0.13 8	0.10 17	0.06 55	0.06 134	0.06 79	0.06 145	0.06 128	0.31 714

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.14 150	0.10 122	0.25 135	0.18 88	0.15 429	0.19 284	0.15 227	0.27 254	0.23 271	0.16 251	0.20 303	0.10 78	0.09 55	0.14 22	0.12 79	0.06 55	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.05 6	0.08 116

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.14 150	0.10 122	0.27 172	0.18 88	0.14 353	0.19 284	0.15 227	0.25 213	0.22 251	0.16 251	0.22 343	0.10 78	0.09 55	0.15 44	0.12 79	0.06 55	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.05 6	0.10 258

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 92	0.10 122	0.26 155	0.18 88	0.14 353	0.18 245	0.15 227	0.27 254	0.23 271	0.16 251	0.21 324	0.10 78	0.09 55	0.14 22	0.12 79	0.06 55	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.05 6	0.08 116

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.16 236	0.20 559	0.79 671	0.19 148	0.12 231	0.12 36	0.14 172	0.26 237	0.18 146	0.11 87	0.12 117	0.10 78	0.10 111	0.13 8	0.11 38	0.06 55	0.07 239	0.06 79	0.07 269	0.05 6	0.18 542

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.14 150	0.12 256	0.42 337	0.18 88	0.12 231	0.17 203	0.14 172	0.24 186	0.18 146	0.11 87	0.14 190	0.13 215	0.11 171	0.17 103	0.11 38	0.06 55	0.05 16	0.06 79	0.05 46	0.05 6	0.19 562

PSi22	0.17 264	0.18 523	0.42 337	0.20 214	0.09 53	0.16 153	0.11 31	0.30 315	0.25 322	0.13 172	0.15 213	0.21 395	0.13 294	0.30 448	0.16 303	0.06 55	0.22 700	0.05 1	0.04 1	0.08 338	0.13 423

Selective-IGEV-i32	0.15 199	0.10 122	0.34 251	0.32 706	0.19 589	0.16 153	0.14 172	0.29 293	0.19 181	0.13 172	0.14 190	0.13 215	0.08 21	0.23 291	0.14 212	0.06 55	0.13 505	0.07 208	0.06 145	0.06 128	0.11 317

gcap_with_dpt	0.13 92	0.10 122	0.27 172	0.18 88	0.14 353	0.18 245	0.15 227	0.26 237	0.21 236	0.16 251	0.21 324	0.09 40	0.09 55	0.14 22	0.12 79	0.06 55	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.05 6	0.10 258

Pro-Stereo	0.10 6	0.07 2	0.16 2	0.17 48	0.10 117	0.17 203	0.13 119	0.11 3	0.14 50	0.10 54	0.09 27	0.08 7	0.06 1	0.22 264	0.11 38	0.06 55	0.05 16	0.07 208	0.08 373	0.05 6	0.06 39

VIP-Stereo	0.13 92	0.15 410	0.31 216	0.18 88	0.12 231	0.24 451	0.12 63	0.20 95	0.20 201	0.10 54	0.13 149	0.11 130	0.09 55	0.20 203	0.13 154	0.06 55	0.11 447	0.06 79	0.04 1	0.05 6	0.08 116

Replicate-Monster	0.15 199	0.12 256	0.40 314	0.17 48	0.10 117	0.17 203	0.10 12	0.24 186	0.20 201	0.12 128	0.10 62	0.10 78	0.10 111	0.28 400	0.12 79	0.06 55	0.31 792	0.06 79	0.06 145	0.05 6	0.21 597

monsters	0.13 92	0.10 122	0.20 51	0.18 88	0.13 301	0.15 99	0.11 31	0.24 186	0.16 98	0.15 231	0.13 149	0.08 7	0.09 55	0.23 291	0.12 79	0.06 55	0.15 559	0.05 1	0.08 373	0.05 6	0.09 175

IGEV	0.12 66	0.07 2	0.19 33	0.16 20	0.11 169	0.16 153	0.13 119	0.22 138	0.17 118	0.12 128	0.15 213	0.09 40	0.07 4	0.16 76	0.12 79	0.06 55	0.10 409	0.06 79	0.07 269	0.05 6	0.08 116

xyz-stereo-finetune2	0.18 280	0.16 458	0.32 231	0.16 20	0.09 53	0.27 501	0.19 463	0.29 293	0.21 236	0.23 383	0.29 434	0.21 395	0.23 513	0.37 530	0.23 523	0.06 55	0.05 16	0.08 333	0.06 145	0.06 128	0.07 70

xyz-stereo-finetune	0.17 264	0.17 496	0.29 193	0.17 48	0.08 38	0.24 451	0.21 542	0.30 315	0.32 446	0.19 318	0.22 343	0.19 354	0.15 353	0.30 448	0.22 503	0.06 55	0.06 134	0.08 333	0.06 145	0.06 128	0.07 70

LG-Stereo_L2	0.11 23	0.09 74	0.22 93	0.18 88	0.10 117	0.12 36	0.13 119	0.18 55	0.14 50	0.10 54	0.07 5	0.08 7	0.08 21	0.17 103	0.11 38	0.06 55	0.08 309	0.06 79	0.04 1	0.05 6	0.07 70

LG-Stereo_L1	0.11 23	0.09 74	0.22 93	0.18 88	0.10 117	0.12 36	0.13 119	0.18 55	0.12 14	0.09 16	0.07 5	0.08 7	0.07 4	0.18 132	0.11 38	0.06 55	0.10 409	0.06 79	0.04 1	0.05 6	0.07 70

MLG-Stereo_test1	0.11 23	0.09 74	0.26 155	0.18 88	0.11 169	0.15 99	0.11 31	0.17 45	0.11 8	0.09 16	0.06 1	0.10 78	0.07 4	0.17 103	0.12 79	0.06 55	0.15 559	0.06 79	0.04 1	0.05 6	0.07 70

MLG-Stereo	0.11 23	0.08 27	0.26 155	0.19 148	0.09 53	0.15 99	0.11 31	0.18 55	0.13 28	0.09 16	0.06 1	0.10 78	0.08 21	0.18 132	0.12 79	0.06 55	0.16 577	0.06 79	0.04 1	0.05 6	0.07 70

LG-Stereo	0.14 150	0.13 315	0.30 205	0.21 274	0.11 169	0.16 153	0.18 413	0.23 160	0.19 181	0.12 128	0.18 274	0.11 130	0.09 55	0.15 44	0.14 212	0.06 55	0.07 239	0.08 333	0.08 373	0.07 247	0.07 70

MM-Stereo_test2	0.19 315	0.11 189	0.47 392	0.25 528	0.11 169	0.21 367	0.20 512	0.28 271	0.24 293	0.16 251	0.17 252	0.13 215	0.11 171	0.21 230	0.14 212	0.06 55	0.26 755	0.07 208	0.06 145	0.09 444	0.41 768

HART	0.20 349	0.14 370	0.42 337	0.26 574	0.24 697	0.17 203	0.16 296	0.32 349	0.25 322	0.15 231	0.26 398	0.17 323	0.09 55	0.24 308	0.14 212	0.06 55	0.36 811	0.07 208	0.05 46	0.08 338	0.27 680

GREAT-IGEV	0.19 315	0.11 189	0.39 298	0.22 349	0.33 766	0.14 63	0.15 227	0.18 55	0.22 251	0.14 201	0.16 228	0.09 40	0.09 55	0.23 291	0.14 212	0.06 55	0.50 831	0.06 79	0.06 145	0.07 247	0.53 799
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FLISNet	0.21 394	0.16 458	0.50 447	0.18 88	0.15 429	0.17 203	0.16 296	0.35 385	0.22 251	0.38 642	0.38 556	0.36 597	0.24 534	0.29 429	0.22 503	0.06 55	0.05 16	0.08 333	0.09 494	0.09 444	0.08 116

CoSv	0.21 394	0.16 458	0.50 447	0.18 88	0.15 429	0.17 203	0.16 296	0.35 385	0.22 251	0.38 642	0.38 556	0.36 597	0.24 534	0.29 429	0.22 503	0.06 55	0.05 16	0.08 333	0.09 494	0.09 444	0.08 116

fffft	0.14 150	0.12 256	0.30 205	0.19 148	0.10 117	0.17 203	0.18 413	0.23 160	0.17 118	0.14 201	0.11 86	0.13 215	0.10 111	0.24 308	0.18 378	0.06 55	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.07 247	0.09 175
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.11 23	0.10 122	0.21 71	0.18 88	0.09 53	0.21 367	0.14 172	0.14 17	0.17 118	0.11 87	0.10 62	0.09 40	0.08 21	0.21 230	0.12 79	0.06 55	0.05 16	0.06 79	0.04 1	0.05 6	0.06 39

SMoEStereo_RVC	0.14 150	0.15 410	0.29 193	0.19 148	0.10 117	0.19 284	0.17 344	0.21 119	0.21 236	0.15 231	0.13 149	0.12 179	0.11 171	0.25 334	0.16 303	0.06 55	0.05 16	0.08 333	0.06 145	0.06 128	0.08 116

mms	0.15 199	0.14 370	0.25 135	0.20 214	0.15 429	0.17 203	0.17 344	0.21 119	0.19 181	0.14 201	0.18 274	0.14 250	0.09 55	0.26 358	0.15 260	0.06 55	0.07 239	0.08 333	0.06 145	0.07 247	0.19 562

ours_stereo	0.15 199	0.14 370	0.29 193	0.21 274	0.14 353	0.17 203	0.18 413	0.21 119	0.20 201	0.13 172	0.18 274	0.14 250	0.10 111	0.24 308	0.15 260	0.06 55	0.06 134	0.08 333	0.06 145	0.07 247	0.13 423

fffy	0.15 199	0.14 370	0.31 216	0.21 274	0.14 353	0.19 284	0.18 413	0.24 186	0.19 181	0.13 172	0.17 252	0.15 276	0.13 294	0.25 334	0.15 260	0.06 55	0.08 309	0.08 333	0.06 145	0.07 247	0.15 493

WCG-NET	0.15 199	0.12 256	0.31 216	0.18 88	0.09 53	0.18 245	0.17 344	0.23 160	0.29 402	0.18 305	0.22 343	0.15 276	0.12 235	0.19 163	0.13 154	0.06 55	0.12 481	0.07 208	0.05 46	0.06 128	0.06 39

IGEV-Stereo++	0.15 199	0.09 74	0.27 172	0.21 274	0.13 301	0.14 63	0.11 31	0.23 160	0.19 181	0.15 231	0.14 190	0.11 130	0.11 171	0.19 163	0.12 79	0.06 55	0.21 686	0.06 79	0.05 46	0.06 128	0.28 689

AIO-Stereo	0.16 236	0.12 256	0.29 193	0.30 677	0.20 621	0.16 153	0.14 172	0.28 271	0.22 251	0.14 201	0.15 213	0.13 215	0.08 21	0.20 203	0.15 260	0.06 55	0.16 577	0.07 208	0.08 373	0.06 128	0.24 642

WCG-NET（raft）	0.16 236	0.14 370	0.32 231	0.18 88	0.09 53	0.19 284	0.16 296	0.24 186	0.27 367	0.19 318	0.19 290	0.20 378	0.12 235	0.22 264	0.13 154	0.06 55	0.17 614	0.06 79	0.05 46	0.07 247	0.07 70

RSM++	0.14 150	0.11 189	0.25 135	0.32 706	0.17 520	0.17 203	0.15 227	0.23 160	0.21 236	0.12 128	0.12 117	0.14 250	0.09 55	0.21 230	0.13 154	0.06 55	0.05 16	0.07 208	0.07 269	0.07 247	0.11 317

RSM	0.14 150	0.11 189	0.25 135	0.29 663	0.16 480	0.16 153	0.15 227	0.24 186	0.20 201	0.13 172	0.13 149	0.15 276	0.09 55	0.22 264	0.13 154	0.06 55	0.06 134	0.07 208	0.07 269	0.07 247	0.11 317

gcap-zeroshot	0.14 150	0.10 122	0.28 184	0.18 88	0.15 429	0.19 284	0.15 227	0.27 254	0.23 271	0.16 251	0.20 303	0.10 78	0.09 55	0.14 22	0.12 79	0.06 55	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.05 6	0.09 175

test_for_model	0.14 150	0.10 122	0.25 135	0.18 88	0.15 429	0.19 284	0.15 227	0.27 254	0.23 271	0.16 251	0.20 303	0.10 78	0.09 55	0.14 22	0.12 79	0.06 55	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.05 6	0.08 116

GCAPDPT-zeroshot4090	0.14 150	0.09 74	0.37 282	0.18 88	0.10 117	0.15 99	0.14 172	0.20 95	0.18 146	0.12 128	0.14 190	0.11 130	0.12 235	0.13 8	0.10 17	0.06 55	0.06 134	0.06 79	0.06 145	0.06 128	0.31 714

MoCha-V2	0.18 280	0.12 256	0.40 314	0.30 677	0.24 697	0.16 153	0.15 227	0.28 271	0.19 181	0.16 251	0.16 228	0.13 215	0.13 294	0.30 448	0.13 154	0.06 55	0.28 767	0.06 79	0.06 145	0.06 128	0.25 655

MIM_Stereo	0.20 349	0.17 496	0.55 527	0.20 214	0.21 644	0.17 203	0.14 172	0.37 420	0.27 367	0.28 449	0.35 521	0.23 422	0.13 294	0.28 400	0.16 303	0.06 55	0.08 309	0.09 451	0.08 373	0.08 338	0.15 493

testlalala	0.14 150	0.10 122	0.28 184	0.18 88	0.15 429	0.19 284	0.15 227	0.27 254	0.23 271	0.16 251	0.20 303	0.10 78	0.09 55	0.14 22	0.12 79	0.06 55	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.05 6	0.09 175

LoS_RVC	0.14 150	0.11 189	0.32 231	0.18 88	0.16 480	0.20 333	0.18 413	0.21 119	0.18 146	0.14 201	0.20 303	0.12 179	0.17 406	0.17 103	0.14 212	0.06 55	0.05 16	0.06 79	0.04 1	0.05 6	0.14 470

Selective-IGEV	0.15 199	0.10 122	0.34 251	0.32 706	0.19 589	0.16 153	0.14 172	0.29 293	0.20 201	0.13 172	0.14 190	0.13 215	0.08 21	0.23 291	0.14 212	0.06 55	0.13 505	0.07 208	0.06 145	0.06 128	0.11 317

ProNet	0.16 236	0.13 315	0.36 273	0.21 274	0.15 429	0.20 333	0.19 463	0.29 293	0.23 271	0.14 201	0.13 149	0.13 215	0.12 235	0.25 334	0.13 154	0.06 55	0.09 360	0.07 208	0.06 145	0.07 247	0.22 612

RAFT_CTSACE	0.23 459	0.21 574	0.57 551	0.26 574	0.15 429	0.22 401	0.23 609	0.34 376	0.30 420	0.34 581	0.51 683	0.31 546	0.17 406	0.33 485	0.15 260	0.06 55	0.09 360	0.09 451	0.08 373	0.08 338	0.07 70

test_4	0.19 315	0.16 458	0.39 298	0.24 478	0.13 301	0.19 284	0.21 542	0.27 254	0.24 293	0.24 397	0.47 666	0.22 404	0.13 294	0.27 374	0.18 378	0.06 55	0.06 134	0.09 451	0.09 494	0.07 247	0.06 39

test-3	0.18 280	0.10 122	0.48 408	0.23 417	0.14 353	0.18 245	0.16 296	0.32 349	0.29 402	0.26 421	0.17 252	0.22 404	0.13 294	0.26 358	0.19 419	0.06 55	0.14 528	0.08 333	0.08 373	0.06 128	0.10 258

test_1	0.18 280	0.10 122	0.48 408	0.23 417	0.14 353	0.18 245	0.16 296	0.32 349	0.29 402	0.26 421	0.17 252	0.22 404	0.13 294	0.26 358	0.19 419	0.06 55	0.14 528	0.08 333	0.08 373	0.06 128	0.10 258

test_3	0.20 349	0.12 256	0.49 425	0.26 574	0.14 353	0.22 401	0.25 650	0.34 376	0.33 465	0.25 411	0.18 274	0.23 422	0.13 294	0.25 334	0.20 451	0.06 55	0.14 528	0.09 451	0.10 569	0.07 247	0.10 258

cross-raft	0.18 280	0.12 256	0.40 314	0.27 614	0.16 480	0.20 333	0.24 635	0.34 376	0.24 293	0.23 383	0.28 424	0.29 514	0.15 353	0.19 163	0.16 303	0.06 55	0.05 16	0.08 333	0.07 269	0.07 247	0.07 70

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 349	0.23 615	0.49 425	0.21 274	0.16 480	0.19 284	0.17 344	0.35 385	0.32 446	0.26 421	0.33 500	0.20 378	0.17 406	0.21 230	0.17 342	0.06 55	0.10 409	0.07 208	0.07 269	0.07 247	0.11 317

AFF-stereo	0.20 349	0.24 628	0.49 425	0.22 349	0.11 169	0.18 245	0.18 413	0.35 385	0.29 402	0.25 411	0.36 536	0.25 459	0.17 406	0.25 334	0.17 342	0.06 55	0.09 360	0.08 333	0.08 373	0.08 338	0.11 317

test12345	0.10 6	0.07 2	0.22 93	0.16 20	0.08 38	0.14 63	0.11 31	0.16 26	0.14 50	0.10 54	0.08 19	0.08 7	0.07 4	0.16 76	0.12 79	0.07 165	0.06 134	0.05 1	0.06 145	0.05 6	0.08 116

AROF-Stereo_1	0.16 236	0.11 189	0.27 172	0.34 726	0.15 429	0.18 245	0.19 463	0.25 213	0.17 118	0.16 251	0.20 303	0.15 276	0.11 171	0.28 400	0.13 154	0.07 165	0.17 614	0.08 333	0.09 494	0.06 128	0.09 175

AROF-Stereo-S	0.20 349	0.12 256	0.36 273	0.29 663	0.25 711	0.18 245	0.18 413	0.29 293	0.25 322	0.17 279	0.25 384	0.12 179	0.10 111	0.25 334	0.18 378	0.07 165	0.35 809	0.07 208	0.11 610	0.06 128	0.31 714

AROF-Stereo	0.16 236	0.11 189	0.27 172	0.34 726	0.15 429	0.18 245	0.19 463	0.25 213	0.16 98	0.16 251	0.21 324	0.15 276	0.11 171	0.28 400	0.13 154	0.07 165	0.17 614	0.08 333	0.09 494	0.06 128	0.09 175

base_500_lr5e5	0.16 236	0.11 189	0.27 172	0.34 726	0.15 429	0.18 245	0.19 463	0.25 213	0.16 98	0.16 251	0.21 324	0.15 276	0.11 171	0.28 400	0.13 154	0.07 165	0.17 614	0.08 333	0.09 494	0.06 128	0.09 175

arf5	0.16 236	0.11 189	0.27 172	0.34 726	0.15 429	0.18 245	0.19 463	0.25 213	0.16 98	0.16 251	0.21 324	0.15 276	0.11 171	0.28 400	0.13 154	0.07 165	0.17 614	0.08 333	0.09 494	0.06 128	0.09 175

CMRA-Stereo	0.19 315	0.10 122	0.81 678	0.25 528	0.16 480	0.17 203	0.14 172	0.27 254	0.24 293	0.19 318	0.24 373	0.18 338	0.13 294	0.31 463	0.21 484	0.07 165	0.08 309	0.07 208	0.07 269	0.06 128	0.11 317

GIO	0.22 423	0.10 122	0.56 537	0.26 574	0.28 728	0.24 451	0.17 344	0.30 315	0.47 652	0.18 305	0.21 324	0.26 479	0.11 171	0.28 400	0.16 303	0.07 165	0.23 714	0.07 208	0.12 653	0.06 128	0.28 689

Cross2Single-S	0.10 6	0.08 27	0.18 21	0.17 48	0.09 53	0.08 4	0.15 227	0.13 12	0.16 98	0.10 54	0.09 27	0.09 40	0.08 21	0.13 8	0.11 38	0.07 165	0.05 16	0.06 79	0.05 46	0.05 6	0.06 39

tt3	0.11 23	0.10 122	0.25 135	0.17 48	0.06 1	0.15 99	0.11 31	0.22 138	0.13 28	0.11 87	0.09 27	0.11 130	0.10 111	0.19 163	0.12 79	0.07 165	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.06 128	0.05 7

tt4	0.11 23	0.10 122	0.28 184	0.18 88	0.07 8	0.13 45	0.12 63	0.24 186	0.14 50	0.09 16	0.09 27	0.10 78	0.09 55	0.18 132	0.10 17	0.07 165	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.06 128	0.05 7

tt5	0.11 23	0.12 256	0.23 108	0.18 88	0.08 38	0.14 63	0.11 31	0.17 45	0.13 28	0.10 54	0.09 27	0.11 130	0.11 171	0.18 132	0.10 17	0.07 165	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.06 128	0.06 39

TADF							0.19 463	0.45 541	0.40 561	0.33 558	0.21 324	0.24 443	0.17 406	0.51 599	0.16 303	0.07 165	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.07 247

MCPF							0.20 512	0.49 588	0.46 637	0.24 397	0.33 500	0.41 639	0.24 534	0.89 768	0.26 561	0.07 165	0.22 700	0.08 333	0.07 269	0.07 247

CR-RVC	0.09 2	0.09 74	0.17 12	0.15 7	0.06 1	0.12 36	0.11 31	0.18 55	0.10 4	0.10 54	0.06 1	0.09 40	0.08 21	0.15 44	0.10 17	0.07 165	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.05 7

low	0.16 236	0.08 27	0.28 184	0.23 417	0.21 644	0.17 203	0.15 227	0.28 271	0.20 201	0.11 87	0.12 117	0.13 215	0.10 111	0.27 374	0.14 212	0.07 165	0.23 714	0.07 208	0.05 46	0.06 128	0.23 625

FORCE_4.7	0.11 23	0.14 370	0.19 33	0.21 274	0.08 38	0.15 99	0.14 172	0.21 119	0.15 80	0.08 2	0.10 62	0.09 40	0.10 111	0.15 44	0.08 1	0.07 165	0.05 16	0.08 333	0.07 269	0.06 128	0.05 7

F4.4	0.11 23	0.11 189	0.16 2	0.19 148	0.06 1	0.14 63	0.12 63	0.24 186	0.13 28	0.09 16	0.10 62	0.09 40	0.12 235	0.15 44	0.10 17	0.07 165	0.05 16	0.06 79	0.05 46	0.06 128	0.05 7

FORCE_4.5	0.11 23	0.11 189	0.18 21	0.19 148	0.06 1	0.13 45	0.13 119	0.25 213	0.14 50	0.08 2	0.10 62	0.08 7	0.11 171	0.16 76	0.09 7	0.07 165	0.05 16	0.06 79	0.06 145	0.05 6	0.05 7

TT111	0.14 150	0.08 27	0.23 108	0.17 48	0.20 621	0.14 63	0.12 63	0.20 95	0.16 98	0.11 87	0.10 62	0.12 179	0.11 171	0.22 264	0.14 212	0.07 165	0.17 614	0.06 79	0.05 46	0.05 6	0.29 701

FORCE_4	0.11 23	0.10 122	0.18 21	0.19 148	0.07 8	0.16 153	0.13 119	0.21 119	0.13 28	0.09 16	0.11 86	0.12 179	0.10 111	0.17 103	0.09 7	0.07 165	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.06 128	0.05 7

NBS	0.09 2	0.09 74	0.17 12	0.19 148	0.09 53	0.08 4	0.13 119	0.08 1	0.08 1	0.08 2	0.11 86	0.07 2	0.06 1	0.10 1	0.12 79	0.07 165	0.06 134	0.09 451	0.08 373	0.07 247	0.06 39

416test1013	0.13 92	0.12 256	0.31 216	0.19 148	0.13 301	0.17 203	0.11 31	0.16 26	0.14 50	0.12 128	0.09 27	0.08 7	0.10 111	0.19 163	0.12 79	0.07 165	0.17 614	0.06 79	0.08 373	0.06 128	0.13 423

LACA_dic	0.10 6	0.16 458	0.18 21	0.16 20	0.07 8	0.14 63	0.11 31	0.13 12	0.11 8	0.09 16	0.08 19	0.09 40	0.08 21	0.16 76	0.09 7	0.07 165	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.07 247	0.06 39

GEAR-Net	0.18 280	0.10 122	0.38 287	0.30 677	0.19 589	0.15 99	0.15 227	0.32 349	0.18 146	0.13 172	0.16 228	0.12 179	0.11 171	0.24 308	0.15 260	0.07 165	0.19 653	0.07 208	0.05 46	0.07 247	0.42 773

noway7	0.30 625	0.63 802	1.95 820	0.24 478	0.12 231	0.23 426	0.19 463	0.47 565	0.33 465	0.21 348	0.23 359	0.24 443	0.20 475	0.23 291	0.29 597	0.07 165	0.05 16	0.08 333	0.07 269	0.10 512	0.10 258

over v1	0.12 66	0.17 496	0.23 108	0.19 148	0.07 8	0.15 99	0.10 12	0.20 95	0.11 8	0.10 54	0.09 27	0.11 130	0.14 329	0.18 132	0.12 79	0.07 165	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.06 128	0.06 39

over-8	0.12 66	0.17 496	0.25 135	0.20 214	0.07 8	0.15 99	0.10 12	0.20 95	0.11 8	0.09 16	0.09 27	0.11 130	0.12 235	0.18 132	0.11 38	0.07 165	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.06 128	0.06 39

small-0shot	0.10 6	0.09 74	0.19 33	0.16 20	0.09 53	0.10 19	0.15 227	0.14 17	0.13 28	0.09 16	0.15 213	0.08 7	0.08 21	0.11 2	0.12 79	0.07 165	0.05 16	0.06 79	0.05 46	0.06 128	0.05 7

over-9	0.12 66	0.18 523	0.27 172	0.20 214	0.07 8	0.15 99	0.10 12	0.21 119	0.12 14	0.09 16	0.09 27	0.11 130	0.12 235	0.19 163	0.11 38	0.07 165	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.06 128	0.06 39

PhaseNet	0.13 92	0.10 122	0.23 108	0.19 148	0.11 169	0.16 153	0.14 172	0.25 213	0.18 146	0.11 87	0.12 117	0.16 298	0.12 235	0.20 203	0.16 303	0.07 165	0.05 16	0.07 208	0.07 269	0.07 247	0.11 317

MCSU-Stereo	0.13 92	0.08 27	0.24 123	0.17 48	0.11 169	0.17 203	0.15 227	0.17 45	0.17 118	0.12 128	0.13 149	0.12 179	0.08 21	0.20 203	0.13 154	0.07 165	0.20 675	0.05 1	0.05 46	0.05 6	0.19 562

mm2	0.11 23	0.07 2	0.19 33	0.16 20	0.09 53	0.10 19	0.12 63	0.18 55	0.14 50	0.08 2	0.09 27	0.11 130	0.10 111	0.17 103	0.13 154	0.07 165	0.11 447	0.05 1	0.07 269	0.05 6	0.13 423

mm1	0.11 23	0.07 2	0.19 33	0.16 20	0.09 53	0.10 19	0.12 63	0.15 20	0.14 50	0.08 2	0.09 27	0.11 130	0.10 111	0.17 103	0.13 154	0.07 165	0.11 447	0.05 1	0.07 269	0.05 6	0.13 423

qqai	0.12 66	0.08 27	0.22 93	0.18 88	0.12 231	0.11 27	0.12 63	0.17 45	0.16 98	0.09 16	0.09 27	0.11 130	0.09 55	0.16 76	0.12 79	0.07 165	0.11 447	0.06 79	0.06 145	0.05 6	0.20 584

quiztm	0.16 236	0.19 543	0.37 282	0.22 349	0.15 429	0.17 203	0.17 344	0.36 403	0.24 293	0.18 305	0.21 324	0.14 250	0.10 111	0.17 103	0.14 212	0.07 165	0.05 16	0.07 208	0.05 46	0.08 338	0.07 70

MGA	0.12 66	0.08 27	0.26 155	0.16 20	0.10 117	0.15 99	0.10 12	0.18 55	0.13 28	0.11 87	0.09 27	0.09 40	0.07 4	0.20 203	0.12 79	0.07 165	0.16 577	0.06 79	0.04 1	0.06 128	0.09 175

PointNet	0.11 23	0.08 27	0.19 33	0.17 48	0.09 53	0.15 99	0.15 227	0.18 55	0.16 98	0.09 16	0.11 86	0.12 179	0.10 111	0.15 44	0.13 154	0.07 165	0.09 360	0.06 79	0.05 46	0.05 6	0.12 383

LiteMatch*	0.12 66	0.07 2	0.26 155	0.16 20	0.11 169	0.13 45	0.13 119	0.19 83	0.15 80	0.10 54	0.09 27	0.09 40	0.11 171	0.16 76	0.13 154	0.07 165	0.11 447	0.06 79	0.06 145	0.06 128	0.14 470

KMOStereo	0.14 150	0.13 315	0.39 298	0.21 274	0.14 353	0.20 333	0.15 227	0.25 213	0.18 146	0.12 128	0.14 190	0.10 78	0.16 379	0.19 163	0.11 38	0.07 165	0.05 16	0.07 208	0.05 46	0.07 247	0.13 423

RT-Monster	0.16 236	0.09 74	0.25 135	0.18 88	0.14 353	0.20 333	0.12 63	0.31 339	0.33 465	0.25 411	0.22 343	0.17 323	0.13 294	0.19 163	0.15 260	0.07 165	0.06 134	0.06 79	0.05 46	0.06 128	0.10 258

PipStereo	0.14 150	0.07 2	0.16 2	0.23 417	0.21 644	0.09 9	0.11 31	0.16 26	0.13 28	0.08 2	0.07 5	0.13 215	0.09 55	0.14 22	0.12 79	0.07 165	0.23 714	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.49 791

PSi22b	0.14 150	0.07 2	0.16 2	0.22 349	0.22 663	0.09 9	0.11 31	0.16 26	0.12 14	0.08 2	0.07 5	0.14 250	0.09 55	0.14 22	0.11 38	0.07 165	0.22 700	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.49 791

PSi22a	0.13 92	0.07 2	0.16 2	0.21 274	0.18 552	0.09 9	0.11 31	0.15 20	0.12 14	0.08 2	0.07 5	0.12 179	0.08 21	0.15 44	0.12 79	0.07 165	0.22 700	0.05 1	0.06 145	0.05 6	0.52 798

LACA3	0.10 6	0.11 189	0.16 2	0.15 7	0.07 8	0.16 153	0.14 172	0.14 17	0.14 50	0.11 87	0.09 27	0.10 78	0.10 111	0.16 76	0.09 7	0.07 165	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.05 7

Foundation-i1c-attn	0.15 199	0.07 2	0.20 51	0.18 88	0.11 169	0.15 99	0.15 227	0.26 237	0.29 402	0.15 231	0.16 228	0.17 323	0.14 329	0.19 163	0.15 260	0.07 165	0.22 700	0.06 79	0.05 46	0.05 6	0.26 672

Foundation-i1b	0.15 199	0.08 27	0.20 51	0.17 48	0.09 53	0.16 153	0.16 296	0.27 254	0.29 402	0.15 231	0.15 213	0.18 338	0.12 235	0.18 132	0.14 212	0.07 165	0.23 714	0.06 79	0.05 46	0.05 6	0.21 597

Foundation-i1a	0.16 236	0.08 27	0.20 51	0.18 88	0.11 169	0.18 245	0.16 296	0.26 237	0.30 420	0.17 279	0.16 228	0.19 354	0.13 294	0.21 230	0.14 212	0.07 165	0.21 686	0.06 79	0.04 1	0.05 6	0.26 672

DepthFocus	0.10 6	0.07 2	0.26 155	0.15 7	0.11 169	0.10 19	0.13 119	0.15 20	0.09 2	0.12 128	0.10 62	0.09 40	0.08 21	0.13 8	0.10 17	0.07 165	0.06 134	0.09 451	0.08 373	0.06 128	0.05 7

Foundation-i1	0.16 236	0.08 27	0.21 71	0.21 274	0.13 301	0.17 203	0.15 227	0.33 369	0.32 446	0.16 251	0.17 252	0.22 404	0.13 294	0.19 163	0.16 303	0.07 165	0.23 714	0.06 79	0.06 145	0.06 128	0.16 511

Foundation-i32	0.14 150	0.07 2	0.18 21	0.24 478	0.22 663	0.10 19	0.12 63	0.15 20	0.13 28	0.08 2	0.07 5	0.12 179	0.08 21	0.17 103	0.13 154	0.07 165	0.29 784	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.45 784

GeoVLM	0.11 23	0.07 2	0.19 33	0.16 20	0.09 53	0.15 99	0.12 63	0.18 55	0.14 50	0.10 54	0.09 27	0.11 130	0.11 171	0.17 103	0.14 212	0.07 165	0.11 447	0.05 1	0.07 269	0.05 6	0.13 423

LACA2	0.12 66	0.17 496	0.32 231	0.16 20	0.08 38	0.16 153	0.13 119	0.18 55	0.15 80	0.09 16	0.09 27	0.11 130	0.10 111	0.15 44	0.10 17	0.07 165	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.06 128	0.05 7

LACA1	0.10 6	0.13 315	0.17 12	0.16 20	0.07 8	0.16 153	0.12 63	0.16 26	0.12 14	0.09 16	0.07 5	0.09 40	0.10 111	0.14 22	0.10 17	0.07 165	0.05 16	0.05 1	0.05 46	0.05 6	0.05 7

Test_v1	0.11 23	0.08 27	0.17 12	0.15 7	0.09 53	0.13 45	0.12 63	0.23 160	0.17 118	0.10 54	0.10 62	0.08 7	0.08 21	0.15 44	0.12 79	0.07 165	0.05 16	0.06 79	0.05 46	0.05 6	0.07 70

Hybrid-DGEV-03	0.21 394	0.20 559	0.43 346	0.23 417	0.12 231	0.27 501	0.16 296	0.33 369	0.28 378	0.33 558	0.58 725	0.23 422	0.16 379	0.24 308	0.19 419	0.07 165	0.06 134	0.09 451	0.07 269	0.08 338	0.10 258

Hybrid-DGEV-2	0.23 459	0.20 559	0.53 502	0.24 478	0.13 301	0.28 520	0.15 227	0.50 598	0.45 624	0.28 449	0.26 398	0.25 459	0.26 567	0.29 429	0.20 451	0.07 165	0.06 134	0.09 451	0.08 373	0.07 247	0.10 258

MatchAttention (ZS)	0.09 2	0.07 2	0.16 2	0.15 7	0.06 1	0.08 4	0.12 63	0.12 6	0.12 14	0.08 2	0.12 117	0.07 2	0.07 4	0.13 8	0.09 7	0.07 165	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.05 7
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.10 6	0.09 74	0.18 21	0.13 1	0.07 8	0.16 153	0.10 12	0.21 119	0.15 80	0.10 54	0.10 62	0.09 40	0.12 235	0.14 22	0.13 154	0.07 165	0.05 16	0.05 1	0.05 46	0.06 128	0.05 7
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJA1	0.19 315	0.12 256	0.20 51	0.22 349	0.18 552	0.25 473	0.19 463	0.55 670	0.55 718	0.16 251	0.17 252	0.15 276	0.17 406	0.20 203	0.20 451	0.07 165	0.09 360	0.08 333	0.07 269	0.08 338	0.09 175

NLMM	0.19 315	0.12 256	0.20 51	0.22 349	0.18 552	0.25 473	0.19 463	0.55 670	0.55 718	0.16 251	0.17 252	0.15 276	0.17 406	0.20 203	0.20 451	0.07 165	0.09 360	0.08 333	0.07 269	0.08 338	0.09 175

MonSter++	0.11 23	0.07 2	0.19 33	0.16 20	0.09 53	0.15 99	0.12 63	0.18 55	0.14 50	0.10 54	0.09 27	0.11 130	0.10 111	0.16 76	0.14 212	0.07 165	0.11 447	0.05 1	0.07 269	0.05 6	0.13 423

HiDET	0.12 66	0.07 2	0.20 51	0.15 7	0.09 53	0.14 63	0.12 63	0.20 95	0.16 98	0.10 54	0.10 62	0.11 130	0.09 55	0.19 163	0.17 342	0.07 165	0.09 360	0.05 1	0.06 145	0.05 6	0.11 317

LCMNet	0.12 66	0.08 27	0.20 51	0.16 20	0.09 53	0.15 99	0.12 63	0.19 83	0.20 201	0.10 54	0.11 86	0.11 130	0.10 111	0.20 203	0.16 303	0.07 165	0.11 447	0.05 1	0.07 269	0.05 6	0.14 470

CSFM-Stereo	0.12 66	0.08 27	0.17 12	0.16 20	0.08 38	0.16 153	0.13 119	0.22 138	0.13 28	0.11 87	0.11 86	0.10 78	0.11 171	0.17 103	0.14 212	0.07 165	0.12 481	0.05 1	0.06 145	0.05 6	0.12 383

IGEV-FE	0.23 459	0.11 189	0.82 684	0.21 274	0.23 679	0.20 333	0.19 463	0.38 434	0.23 271	0.34 581	0.22 343	0.29 514	0.14 329	0.24 308	0.20 451	0.07 165	0.09 360	0.08 333	0.08 373	0.08 338	0.35 744

252Zero-FE	0.18 280	0.08 27	0.28 184	0.18 88	0.10 117	0.15 99	0.11 31	0.22 138	0.22 251	0.76 790	0.11 86	0.09 40	0.08 21	0.17 103	0.15 260	0.07 165	0.51 832	0.06 79	0.08 373	0.06 128	0.10 258

DA	0.21 394	0.11 189	0.33 244	0.28 642	0.23 679	0.30 560	0.16 296	0.29 293	0.27 367	0.15 231	0.22 343	0.17 323	0.15 353	0.26 358	0.15 260	0.07 165	0.28 767	0.07 208	0.05 46	0.07 247	0.56 801

Monster-pub-mixall	0.13 92	0.07 2	0.20 51	0.17 48	0.08 38	0.11 27	0.09 4	0.21 119	0.13 28	0.12 128	0.11 86	0.08 7	0.08 21	0.27 374	0.13 154	0.07 165	0.35 809	0.05 1	0.06 145	0.05 6	0.09 175

GGEV	0.21 394	0.11 189	0.33 244	0.28 642	0.23 679	0.30 560	0.16 296	0.29 293	0.27 367	0.15 231	0.22 343	0.17 323	0.15 353	0.26 358	0.15 260	0.07 165	0.28 767	0.07 208	0.05 46	0.07 247	0.56 801

GASTEREO	0.20 349	0.15 410	0.31 216	0.40 768	0.29 743	0.18 245	0.15 227	0.29 293	0.22 251	0.18 305	0.17 252	0.11 130	0.13 294	0.25 334	0.15 260	0.07 165	0.23 714	0.06 79	0.08 373	0.06 128	0.57 804

MSCF	0.20 349	0.14 370	0.31 216	0.40 768	0.29 743	0.17 203	0.15 227	0.29 293	0.22 251	0.17 279	0.16 228	0.11 130	0.13 294	0.24 308	0.15 260	0.07 165	0.23 714	0.06 79	0.08 373	0.07 247	0.57 804

water-stereo	0.15 199	0.11 189	0.32 231	0.19 148	0.10 117	0.17 203	0.14 172	0.26 237	0.20 201	0.18 305	0.23 359	0.16 298	0.16 379	0.14 22	0.14 212	0.07 165	0.06 134	0.07 208	0.06 145	0.06 128	0.11 317

depthmonostereo	0.15 199	0.12 256	0.34 251	0.19 148	0.09 53	0.20 333	0.15 227	0.28 271	0.24 293	0.16 251	0.18 274	0.16 298	0.18 445	0.21 230	0.14 212	0.07 165	0.07 239	0.07 208	0.06 145	0.05 6	0.08 116

DVStereo	0.15 199	0.09 74	0.26 155	0.18 88	0.10 117	0.21 367	0.14 172	0.24 186	0.22 251	0.22 371	0.21 324	0.16 298	0.15 353	0.24 308	0.17 342	0.07 165	0.07 239	0.06 79	0.06 145	0.05 6	0.08 116

xyz-stereo	1.43 825	0.11 189	17.43 874	0.18 88	0.08 38	4.86 849	0.18 413	0.31 339	0.35 490	0.37 633	2.75 851	0.41 639	0.31 647	0.58 639	0.33 634	0.07 165	0.05 16	0.09 451	0.06 145	0.06 128	0.06 39

111111	0.13 92	0.08 27	0.20 51	0.20 214	0.13 301	0.13 45	0.10 12	0.23 160	0.17 118	0.11 87	0.13 149	0.12 179	0.08 21	0.19 163	0.12 79	0.07 165	0.16 577	0.06 79	0.04 1	0.08 338	0.16 511

MLG-Stereo_test3	0.11 23	0.08 27	0.22 93	0.19 148	0.10 117	0.16 153	0.11 31	0.18 55	0.13 28	0.11 87	0.07 5	0.10 78	0.08 21	0.14 22	0.12 79	0.07 165	0.09 360	0.06 79	0.04 1	0.06 128	0.08 116

LG-G_1	0.12 66	0.08 27	0.28 184	0.20 214	0.09 53	0.21 367	0.09 4	0.20 95	0.12 14	0.11 87	0.10 62	0.11 130	0.10 111	0.22 264	0.11 38	0.07 165	0.09 360	0.06 79	0.05 46	0.06 128	0.12 383

LG-G	0.12 66	0.08 27	0.28 184	0.20 214	0.09 53	0.21 367	0.09 4	0.20 95	0.12 14	0.11 87	0.10 62	0.11 130	0.10 111	0.22 264	0.11 38	0.07 165	0.09 360	0.06 79	0.05 46	0.06 128	0.12 383

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 150	0.10 122	0.27 172	0.21 274	0.11 169	0.16 153	0.14 172	0.24 186	0.17 118	0.17 279	0.20 303	0.18 338	0.11 171	0.16 76	0.17 342	0.07 165	0.08 309	0.07 208	0.07 269	0.07 247	0.09 175

MM-Stereo_test1	0.20 349	0.13 315	0.45 364	0.24 478	0.12 231	0.20 333	0.21 542	0.36 403	0.32 446	0.23 383	0.22 343	0.15 276	0.14 329	0.28 400	0.16 303	0.07 165	0.24 734	0.08 333	0.07 269	0.09 444	0.21 597

Reg-Stereo(zero)	0.18 280	0.08 27	0.39 298	0.19 148	0.19 589	0.24 451	0.18 413	0.29 293	0.29 402	0.24 397	0.21 324	0.24 443	0.18 445	0.22 264	0.21 484	0.07 165	0.11 447	0.06 79	0.07 269	0.06 128	0.11 317

SCV_C0	0.19 315	0.14 370	0.40 314	0.30 677	0.20 621	0.15 99	0.16 296	0.35 385	0.26 346	0.17 279	0.16 228	0.13 215	0.09 55	0.31 463	0.14 212	0.07 165	0.22 700	0.06 79	0.06 145	0.09 444	0.25 655

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 92	0.15 410	0.21 71	0.27 614	0.09 53	0.15 99	0.13 119	0.23 160	0.21 236	0.12 128	0.11 86	0.10 78	0.13 294	0.22 264	0.13 154	0.07 165	0.05 16	0.06 79	0.05 46	0.07 247	0.07 70

FoundationStereo	0.13 92	0.08 27	0.18 21	0.29 663	0.30 750	0.12 36	0.13 119	0.12 6	0.18 146	0.09 16	0.08 19	0.10 78	0.08 21	0.14 22	0.11 38	0.07 165	0.31 792	0.06 79	0.04 1	0.05 6	0.06 39

AIO_rvc	0.20 349	0.16 458	0.49 425	0.41 775	0.29 743	0.15 99	0.17 344	0.21 119	0.19 181	0.17 279	0.14 190	0.13 215	0.08 21	0.35 508	0.13 154	0.07 165	0.19 653	0.06 79	0.05 46	0.06 128	0.41 768

AIO_test	0.20 349	0.12 256	0.46 384	0.45 788	0.38 784	0.15 99	0.17 344	0.28 271	0.20 201	0.19 318	0.13 149	0.14 250	0.09 55	0.39 539	0.13 154	0.07 165	0.21 686	0.06 79	0.06 145	0.06 128	0.34 737

castereo++	0.14 150	0.13 315	0.25 135	0.19 148	0.10 117	0.27 501	0.13 119	0.24 186	0.26 346	0.11 87	0.13 149	0.16 298	0.10 111	0.18 132	0.11 38	0.07 165	0.08 309	0.07 208	0.06 145	0.05 6	0.07 70

castereo	0.14 150	0.11 189	0.22 93	0.19 148	0.10 117	0.20 333	0.19 463	0.32 349	0.28 378	0.13 172	0.18 274	0.16 298	0.16 379	0.16 76	0.14 212	0.07 165	0.06 134	0.07 208	0.06 145	0.06 128	0.07 70

GIP-stereo	0.16 236	0.12 256	0.25 135	0.24 478	0.22 663	0.15 99	0.14 172	0.32 349	0.21 236	0.11 87	0.16 228	0.13 215	0.09 55	0.20 203	0.13 154	0.07 165	0.13 505	0.06 79	0.05 46	0.06 128	0.32 721

tt45	0.15 199	0.14 370	0.29 193	0.19 148	0.11 169	0.23 426	0.18 413	0.23 160	0.18 146	0.16 251	0.13 149	0.14 250	0.10 111	0.31 463	0.15 260	0.07 165	0.05 16	0.08 333	0.06 145	0.07 247	0.08 116

999	0.15 199	0.13 315	0.30 205	0.19 148	0.12 231	0.20 333	0.17 344	0.25 213	0.20 201	0.14 201	0.16 228	0.14 250	0.11 171	0.36 520	0.16 303	0.07 165	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.06 128	0.08 116

tg	0.18 280	0.15 410	0.34 251	0.22 349	0.11 169	0.23 426	0.15 227	0.35 385	0.27 367	0.20 337	0.25 384	0.20 378	0.12 235	0.25 334	0.16 303	0.07 165	0.07 239	0.09 451	0.09 494	0.08 338	0.13 423

dual_stereo	0.18 280	0.08 27	0.26 155	0.21 274	0.32 764	0.11 27	0.13 119	0.27 254	0.20 201	0.11 87	0.09 27	0.10 78	0.08 21	0.20 203	0.14 212	0.07 165	0.45 822	0.06 79	0.05 46	0.05 6	0.65 818

UGAM-zero	0.26 544	0.11 189	0.56 537	0.20 214	0.16 480	0.28 520	0.18 413	0.48 577	0.25 322	0.31 518	0.28 424	0.56 735	0.32 662	0.66 693	0.17 342	0.07 165	0.10 409	0.07 208	0.09 494	0.07 247	0.31 714

GCAP-BAT	0.23 459	0.09 74	1.36 787	0.31 696	0.44 798	0.16 153	0.15 227	0.30 315	0.26 346	0.14 201	0.17 252	0.15 276	0.11 171	0.23 291	0.12 79	0.07 165	0.06 134	0.07 208	0.06 145	0.06 128	0.24 642

Occ-G	0.18 280	0.10 122	0.38 287	0.23 417	0.15 429	0.16 153	0.18 413	0.23 160	0.26 346	0.15 231	0.20 303	0.21 395	0.11 171	0.22 264	0.19 419	0.07 165	0.17 614	0.07 208	0.06 145	0.08 338	0.30 707

U	1.02 810	0.10 122	0.26 155	0.22 349	3.66 853	6.41 860	0.13 119	0.22 138	0.21 236	0.11 87	0.11 86	0.10 78	0.09 55	0.12 5	0.11 38	0.07 165	0.05 16	5.35 875	2.86 871	0.07 247	0.06 39

IGEV-Stereo+	0.14 150	0.08 27	0.26 155	0.18 88	0.14 353	0.09 9	0.10 12	0.16 26	0.17 118	0.14 201	0.08 19	0.10 78	0.10 111	0.22 264	0.14 212	0.07 165	0.15 559	0.06 79	0.06 145	0.16 686	0.29 701

RAFT-Stereo-weight	0.17 264	0.10 122	0.31 216	0.20 214	0.12 231	0.20 333	0.16 296	0.38 434	0.33 465	0.25 411	0.20 303	0.19 354	0.10 111	0.19 163	0.16 303	0.07 165	0.13 505	0.07 208	0.06 145	0.06 128	0.09 175

MGS-Stereo	0.15 199	0.12 256	0.38 287	0.19 148	0.11 169	0.18 245	0.17 344	0.21 119	0.23 271	0.14 201	0.24 373	0.16 298	0.10 111	0.19 163	0.13 154	0.07 165	0.06 134	0.07 208	0.06 145	0.10 512	0.07 70

IGEV++	0.19 315	0.13 315	0.38 287	0.30 677	0.19 589	0.15 99	0.15 227	0.32 349	0.18 146	0.13 172	0.16 228	0.12 179	0.11 171	0.24 308	0.15 260	0.07 165	0.32 797	0.07 208	0.05 46	0.07 247	0.42 773

MyStereo07	0.18 280	0.15 410	0.44 358	0.22 349	0.16 480	0.25 473	0.22 579	0.31 339	0.26 346	0.22 371	0.13 149	0.12 179	0.13 294	0.33 485	0.14 212	0.07 165	0.13 505	0.09 451	0.09 494	0.09 444	0.11 317

MyStereo06	0.23 459	0.15 410	0.74 651	0.22 349	0.14 353	0.25 473	0.22 579	0.43 510	0.25 322	0.36 615	0.24 373	0.34 577	0.18 445	0.24 308	0.20 451	0.07 165	0.12 481	0.09 451	0.09 494	0.09 444	0.11 317

MyStereo05	0.24 493	0.15 410	0.58 568	0.22 349	0.14 353	0.25 473	0.22 579	0.50 598	0.54 709	0.32 544	0.23 359	0.26 479	0.23 513	0.32 475	0.25 549	0.07 165	0.12 481	0.09 451	0.09 494	0.09 444	0.11 317

MyStereo04	0.24 493	0.15 410	0.58 568	0.22 349	0.16 480	0.25 473	0.22 579	0.51 613	0.54 709	0.29 478	0.23 359	0.27 486	0.23 513	0.32 475	0.25 549	0.07 165	0.13 505	0.09 451	0.09 494	0.09 444	0.11 317

AE-Stereo	0.21 394	0.12 256	0.50 447	0.25 528	0.15 429	0.24 451	0.18 413	0.40 468	0.34 478	0.19 318	0.26 398	0.21 395	0.13 294	0.22 264	0.16 303	0.07 165	0.26 755	0.09 451	0.10 569	0.07 247	0.31 714

ff7	0.18 280	0.13 315	0.41 327	0.21 274	0.15 429	0.21 367	0.17 344	0.28 271	0.23 271	0.21 348	0.13 149	0.12 179	0.12 235	0.27 374	0.13 154	0.07 165	0.25 746	0.08 333	0.07 269	0.08 338	0.36 749

IGEVStereo-DCA	0.20 349	0.17 496	0.41 327	0.22 349	0.15 429	0.20 333	0.17 344	0.28 271	0.23 271	0.19 318	0.12 117	0.14 250	0.12 235	0.38 533	0.31 614	0.07 165	0.16 577	0.08 333	0.07 269	0.08 338	0.36 749

ffff	0.18 280	0.13 315	0.41 327	0.21 274	0.15 429	0.21 367	0.17 344	0.28 271	0.23 271	0.21 348	0.13 149	0.12 179	0.12 235	0.27 374	0.13 154	0.07 165	0.25 746	0.08 333	0.07 269	0.08 338	0.36 749

rrr	0.22 423	0.17 496	0.79 671	0.22 349	0.15 429	0.20 333	0.18 413	0.40 468	0.27 367	0.19 318	0.12 117	0.14 250	0.12 235	0.38 533	0.31 614	0.07 165	0.16 577	0.08 333	0.07 269	0.08 338	0.28 689

11t	0.18 280	0.13 315	0.41 327	0.21 274	0.15 429	0.21 367	0.17 344	0.28 271	0.23 271	0.21 348	0.13 149	0.12 179	0.12 235	0.27 374	0.13 154	0.07 165	0.25 746	0.08 333	0.07 269	0.08 338	0.36 749

IGEV_Zeroshot_test	0.23 459	0.11 189	0.82 684	0.21 274	0.23 679	0.20 333	0.19 463	0.38 434	0.23 271	0.34 581	0.22 343	0.29 514	0.14 329	0.24 308	0.20 451	0.07 165	0.09 360	0.08 333	0.08 373	0.08 338	0.35 744

MSKI-zero shot	0.19 315	0.10 122	0.47 392	0.30 677	0.14 353	0.21 367	0.14 172	0.33 369	0.22 251	0.24 397	0.25 384	0.22 404	0.10 111	0.32 475	0.14 212	0.07 165	0.30 786	0.07 208	0.07 269	0.06 128	0.09 175

CASnet	0.15 199	0.13 315	0.30 205	0.22 349	0.08 38	0.15 99	0.14 172	0.28 271	0.26 346	0.23 383	0.20 303	0.15 276	0.11 171	0.18 132	0.13 154	0.07 165	0.05 16	0.11 600	0.09 494	0.08 338	0.05 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.22 423	0.09 74	1.28 777	0.31 696	0.43 795	0.16 153	0.15 227	0.30 315	0.26 346	0.14 201	0.17 252	0.15 276	0.11 171	0.23 291	0.12 79	0.07 165	0.06 134	0.07 208	0.06 145	0.06 128	0.24 642

AEACV	0.20 349	0.09 74	0.32 231	0.39 763	0.34 769	0.21 367	0.16 296	0.30 315	0.18 146	0.17 279	0.17 252	0.13 215	0.16 379	0.27 374	0.13 154	0.07 165	0.29 784	0.07 208	0.09 494	0.07 247	0.37 757

GCAP-Stereo	0.18 280	0.21 574	0.47 392	0.23 417	0.18 552	0.21 367	0.10 12	0.28 271	0.24 293	0.20 337	0.22 343	0.15 276	0.13 294	0.21 230	0.16 303	0.07 165	0.19 653	0.07 208	0.05 46	0.06 128	0.09 175

RAFT-Test	0.19 315	0.11 189	0.41 327	0.26 574	0.21 644	0.26 494	0.17 344	0.37 420	0.26 346	0.24 397	0.29 434	0.32 557	0.14 329	0.22 264	0.15 260	0.07 165	0.08 309	0.07 208	0.07 269	0.06 128	0.07 70

HH	0.22 423	0.12 256	0.55 527	0.32 706	0.16 480	0.27 501	0.18 413	0.36 403	0.25 322	0.20 337	0.26 398	0.34 577	0.18 445	0.33 485	0.15 260	0.07 165	0.16 577	0.07 208	0.07 269	0.07 247	0.31 714

HanStereo	0.22 423	0.12 256	0.55 527	0.32 706	0.16 480	0.27 501	0.18 413	0.36 403	0.25 322	0.20 337	0.26 398	0.34 577	0.18 445	0.33 485	0.15 260	0.07 165	0.16 577	0.07 208	0.07 269	0.07 247	0.31 714

LL-Strereo2	0.21 394	0.25 645	0.53 502	0.32 706	0.20 621	0.25 473	0.14 172	0.32 349	0.25 322	0.25 411	0.20 303	0.24 443	0.12 235	0.28 400	0.18 378	0.07 165	0.07 239	0.12 638	0.09 494	0.09 444	0.16 511

4D-IteraStereo	0.20 349	0.21 574	0.62 596	0.21 274	0.14 353	0.19 284	0.17 344	0.29 293	0.28 378	0.24 397	0.20 303	0.20 378	0.10 111	0.22 264	0.18 378	0.07 165	0.07 239	0.10 540	0.08 373	0.08 338	0.33 731

anonymousdsp2	0.23 459	0.11 189	0.42 337	0.26 574	0.24 697	0.25 473	0.17 344	0.43 510	0.37 523	0.30 501	0.23 359	0.24 443	0.15 353	0.32 475	0.17 342	0.07 165	0.28 767	0.07 208	0.05 46	0.08 338	0.44 780

anonymousdsp	0.20 349	0.13 315	0.49 425	0.28 642	0.20 621	0.21 367	0.17 344	0.29 293	0.24 293	0.22 371	0.13 149	0.12 179	0.12 235	0.32 475	0.13 154	0.07 165	0.26 755	0.08 333	0.07 269	0.08 338	0.48 789

CES	0.14 150	0.08 27	0.24 123	0.17 48	0.23 679	0.18 245	0.15 227	0.24 186	0.20 201	0.14 201	0.18 274	0.14 250	0.10 111	0.19 163	0.12 79	0.07 165	0.05 16	0.06 79	0.04 1	0.08 338	0.20 584

EGLCR-Stereo	0.19 315	0.09 74	0.34 251	0.29 663	0.17 520	0.28 520	0.16 296	0.30 315	0.23 271	0.22 371	0.11 86	0.16 298	0.09 55	0.28 400	0.15 260	0.07 165	0.25 746	0.07 208	0.07 269	0.06 128	0.37 757

DCRE	0.24 493	0.15 410	0.45 364	0.26 574	0.26 717	0.23 426	0.21 542	0.37 420	0.29 402	0.23 383	0.81 777	0.23 422	0.16 379	0.24 308	0.18 378	0.07 165	0.14 528	0.07 208	0.08 373	0.07 247	0.25 655

Selective-RAFT	0.19 315	0.14 370	0.37 282	0.24 478	0.11 169	0.30 560	0.15 227	0.35 385	0.34 478	0.17 279	0.17 252	0.22 404	0.18 445	0.29 429	0.18 378	0.07 165	0.16 577	0.07 208	0.07 269	0.08 338	0.08 116

MC-Stereo	0.18 280	0.10 122	0.36 273	0.28 642	0.14 353	0.18 245	0.15 227	0.24 186	0.20 201	0.21 348	0.24 373	0.16 298	0.13 294	0.25 334	0.14 212	0.07 165	0.17 614	0.07 208	0.07 269	0.06 128	0.30 707

RCA-Stereo	0.17 264	0.10 122	0.33 244	0.20 214	0.11 169	0.19 284	0.17 344	0.39 456	0.36 507	0.21 348	0.25 384	0.17 323	0.17 406	0.18 132	0.15 260	0.07 165	0.14 528	0.07 208	0.06 145	0.06 128	0.08 116

CroCo-Stereo Lap2	0.16 236	0.18 523	0.39 298	0.26 574	0.18 552	0.11 27	0.19 463	0.30 315	0.22 251	0.13 172	0.16 228	0.15 276	0.11 171	0.17 103	0.15 260	0.07 165	0.07 239	0.08 333	0.06 145	0.08 338	0.07 70

DCANet-4	0.20 349	0.11 189	0.58 568	0.19 148	0.09 53	0.19 284	0.18 413	0.39 456	0.42 585	0.29 478	0.31 464	0.17 323	0.22 498	0.21 230	0.20 451	0.07 165	0.05 16	0.07 208	0.05 46	0.06 128	0.09 175

ccc-4	0.18 280	0.13 315	0.41 327	0.21 274	0.15 429	0.21 367	0.17 344	0.28 271	0.23 271	0.21 348	0.13 149	0.12 179	0.12 235	0.27 374	0.13 154	0.07 165	0.25 746	0.08 333	0.07 269	0.08 338	0.36 749

fff	0.20 349	0.15 410	0.57 551	0.19 148	0.09 53	0.19 284	0.18 413	0.38 434	0.46 637	0.29 478	0.31 464	0.18 338	0.28 601	0.21 230	0.20 451	0.07 165	0.05 16	0.07 208	0.05 46	0.06 128	0.09 175

ADStereo(finetuned)	0.21 394	0.15 410	0.59 578	0.19 148	0.09 53	0.19 284	0.18 413	0.37 420	0.41 573	0.30 501	0.31 464	0.19 354	0.31 647	0.21 230	0.20 451	0.07 165	0.05 16	0.07 208	0.05 46	0.07 247	0.10 258

raft_robust	0.25 520	0.23 615	0.44 358	0.22 349	0.13 301	0.23 426	0.22 579	0.52 622	0.50 686	0.33 558	0.32 476	0.33 568	0.23 513	0.55 622	0.18 378	0.07 165	0.11 447	0.08 333	0.10 569	0.08 338	0.07 70

RAFT+CT+SA	0.23 459	0.24 628	0.48 408	0.25 528	0.18 552	0.23 426	0.29 694	0.42 497	0.38 534	0.24 397	0.39 574	0.20 378	0.17 406	0.34 501	0.17 342	0.07 165	0.07 239	0.09 451	0.12 653	0.09 444	0.13 423

test_5	0.25 520	0.25 645	0.57 551	0.27 614	0.18 552	0.25 473	0.29 694	0.42 497	0.39 550	0.29 478	0.40 584	0.27 486	0.23 513	0.35 508	0.19 419	0.07 165	0.07 239	0.09 451	0.09 494	0.10 512	0.14 470

SA	0.24 493	0.22 594	0.55 527	0.23 417	0.14 353	0.25 473	0.23 609	0.48 577	0.42 585	0.28 449	0.44 631	0.23 422	0.23 513	0.34 501	0.17 342	0.07 165	0.09 360	0.11 600	0.11 610	0.08 338	0.09 175

IGEV-Stereo	0.20 349	0.13 315	0.49 425	0.28 642	0.20 621	0.21 367	0.17 344	0.29 293	0.24 293	0.22 371	0.13 149	0.12 179	0.12 235	0.32 475	0.13 154	0.07 165	0.26 755	0.08 333	0.07 269	0.08 338	0.48 789
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.25 520	0.24 628	0.50 447	0.23 417	0.18 552	0.19 284	0.19 463	0.39 456	0.35 490	0.28 449	0.36 536	0.34 577	0.23 513	0.66 693	0.28 583	0.07 165	0.07 239	0.08 333	0.07 269	0.09 444	0.14 470

iRaft-Stereo_20w	0.29 610	0.11 189	0.86 701	0.33 719	0.24 697	0.32 599	0.26 662	0.60 727	0.26 346	0.41 684	0.21 324	0.28 500	0.19 469	0.32 475	0.24 535	0.07 165	0.31 792	0.07 208	0.09 494	0.08 338	0.47 786

GLC_STEREO	0.15 199	0.11 189	0.31 216	0.22 349	0.09 53	0.17 203	0.15 227	0.24 186	0.28 378	0.17 279	0.20 303	0.17 323	0.11 171	0.24 308	0.17 342	0.07 165	0.09 360	0.09 451	0.08 373	0.07 247	0.07 70

IPLG	0.23 459	0.19 543	0.65 612	0.21 274	0.12 231	0.28 520	0.17 344	0.45 541	0.32 446	0.33 558	0.32 476	0.16 298	0.17 406	0.50 593	0.23 523	0.07 165	0.06 134	0.08 333	0.07 269	0.07 247	0.08 116

MIPNet	0.22 423	0.19 543	0.64 606	0.22 349	0.12 231	0.28 520	0.20 512	0.48 577	0.39 550	0.31 518	0.24 373	0.19 354	0.24 534	0.28 400	0.20 451	0.07 165	0.05 16	0.08 333	0.07 269	0.07 247	0.08 116

IPLGR	0.22 423	0.14 370	0.75 655	0.21 274	0.11 169	0.25 473	0.18 413	0.44 531	0.38 534	0.29 478	0.28 424	0.21 395	0.19 469	0.37 530	0.19 419	0.07 165	0.06 134	0.08 333	0.07 269	0.07 247	0.07 70

GMOStereo	0.20 349	0.17 496	0.45 364	0.23 417	0.18 552	0.21 367	0.27 672	0.28 271	0.28 378	0.31 518	0.32 476	0.28 500	0.17 406	0.16 76	0.13 154	0.07 165	0.23 714	0.10 540	0.08 373	0.08 338	0.07 70

error version	0.20 349	0.17 496	0.45 364	0.23 417	0.18 552	0.21 367	0.27 672	0.28 271	0.28 378	0.31 518	0.32 476	0.28 500	0.17 406	0.16 76	0.13 154	0.07 165	0.23 714	0.10 540	0.08 373	0.08 338	0.07 70

test-v	0.20 349	0.17 496	0.45 364	0.23 417	0.18 552	0.21 367	0.27 672	0.28 271	0.28 378	0.31 518	0.32 476	0.28 500	0.17 406	0.16 76	0.13 154	0.07 165	0.23 714	0.10 540	0.08 373	0.08 338	0.07 70

LCNet	0.22 423	0.12 256	0.42 337	0.26 574	0.12 231	0.23 426	0.19 463	0.36 403	0.28 378	0.28 449	0.35 521	0.26 479	0.30 628	0.35 508	0.17 342	0.07 165	0.05 16	0.09 451	0.10 569	0.13 639	0.22 612

STrans-v2	0.25 520	0.14 370	0.56 537	0.21 274	0.12 231	0.23 426	0.20 512	0.50 598	0.31 432	0.31 518	0.42 606	0.35 590	0.35 681	0.62 671	0.24 535	0.07 165	0.05 16	0.08 333	0.07 269	0.06 128	0.08 116

TransformOpticalFlow	0.24 493	0.14 370	0.57 551	0.24 478	0.11 169	0.21 367	0.19 463	0.43 510	0.34 478	0.30 501	0.43 620	0.36 597	0.31 647	0.61 660	0.20 451	0.07 165	0.05 16	0.08 333	0.07 269	0.06 128	0.08 116

PSM-AAD	0.26 544	0.11 189	0.43 346	0.24 478	0.12 231	0.27 501	0.37 747	0.36 403	0.30 420	0.36 615	0.39 574	0.28 500	0.77 793	0.30 448	0.16 303	0.07 165	0.06 134	0.12 638	0.11 610	0.09 444	0.21 597

KYRaft	0.23 459	0.11 189	0.43 346	0.23 417	0.12 231	0.23 426	0.23 609	0.37 420	0.26 346	0.35 601	0.53 699	0.34 577	0.26 567	0.29 429	0.16 303	0.07 165	0.05 16	0.09 451	0.10 569	0.08 338	0.30 707

ASMatch	0.23 459	0.11 189	0.55 527	0.25 528	0.14 353	0.19 284	0.16 296	0.32 349	0.30 420	0.28 449	0.68 757	0.28 500	0.26 567	0.50 593	0.22 503	0.07 165	0.06 134	0.08 333	0.07 269	0.06 128	0.11 317

DEmStereo	0.26 544	0.10 122	0.52 490	0.19 148	0.13 301	0.31 582	0.25 650	0.29 293	0.38 534	0.36 615	0.57 721	0.24 443	0.48 744	0.53 611	0.44 689	0.07 165	0.06 134	0.08 333	0.08 373	0.07 247	0.08 116

DRaft	0.25 520	0.11 189	0.47 392	0.18 88	0.12 231	0.28 520	0.23 609	0.34 376	0.40 561	0.38 642	0.60 734	0.20 378	0.41 716	0.48 585	0.41 673	0.07 165	0.06 134	0.08 333	0.08 373	0.07 247	0.08 116

GrayStereo	0.26 544	0.10 122	0.45 364	0.27 614	0.14 353	0.23 426	0.46 779	0.36 403	0.33 465	0.40 672	0.47 666	0.30 536	0.78 794	0.29 429	0.17 342	0.07 165	0.06 134	0.08 333	0.09 494	0.07 247	0.15 493

RAFT-RH_RVC	0.26 544	0.13 315	0.57 551	0.22 349	0.12 231	0.25 473	0.14 172	0.27 254	0.29 402	0.38 642	1.14 803	0.23 422	0.18 445	0.58 639	0.24 535	0.07 165	0.06 134	0.10 540	0.07 269	0.06 128	0.08 116

RAFT-345	0.22 423	0.11 189	0.55 527	0.22 349	0.12 231	0.20 333	0.16 296	0.27 254	0.28 378	0.27 434	0.65 751	0.20 378	0.17 406	0.55 622	0.22 503	0.07 165	0.06 134	0.08 333	0.07 269	0.06 128	0.07 70

test-2	0.20 349	0.17 496	0.45 364	0.23 417	0.18 552	0.21 367	0.27 672	0.28 271	0.28 378	0.31 518	0.32 476	0.28 500	0.17 406	0.16 76	0.13 154	0.07 165	0.23 714	0.10 540	0.08 373	0.08 338	0.07 70

test-1	0.20 349	0.12 256	0.49 425	0.23 417	0.23 679	0.22 401	0.23 609	0.36 403	0.29 402	0.21 348	0.25 384	0.24 443	0.14 329	0.18 132	0.22 503	0.07 165	0.14 528	0.08 333	0.07 269	0.06 128	0.14 470

GMM-Stereo	0.22 423	0.10 122	0.56 537	0.23 417	0.13 301	0.24 451	0.24 635	0.38 434	0.29 402	0.31 518	0.44 631	0.27 486	0.21 488	0.31 463	0.17 342	0.07 165	0.05 16	0.10 540	0.09 494	0.08 338	0.19 562

Prome-Stereo	0.22 423	0.10 122	0.43 346	0.24 478	0.13 301	0.23 426	0.23 609	0.37 420	0.27 367	0.33 558	0.58 725	0.24 443	0.28 601	0.30 448	0.16 303	0.07 165	0.05 16	0.08 333	0.07 269	0.08 338	0.20 584

iRaftStereo_RVC	0.17 264	0.16 458	0.35 264	0.21 274	0.11 169	0.20 333	0.17 344	0.34 376	0.25 322	0.20 337	0.25 384	0.19 354	0.12 235	0.21 230	0.16 303	0.07 165	0.12 481	0.10 540	0.09 494	0.09 444	0.14 470

CREStereo++_RVC	0.16 236	0.09 74	0.42 337	0.17 48	0.11 169	0.18 245	0.13 119	0.23 160	0.31 432	0.21 348	0.31 464	0.13 215	0.11 171	0.17 103	0.16 303	0.07 165	0.04 1	0.06 79	0.15 722	0.06 128	0.05 7
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
s12784h	0.18 280	0.09 74	0.38 287	0.18 88	0.07 8	0.33 610	0.19 463	0.39 456	0.34 478	0.24 397	0.25 384	0.18 338	0.18 445	0.25 334	0.17 342	0.07 165	0.05 16	0.07 208	0.05 46	0.06 128	0.05 7

DCANet	0.20 349	0.15 410	0.57 551	0.19 148	0.09 53	0.19 284	0.18 413	0.37 420	0.41 573	0.30 501	0.31 464	0.19 354	0.23 513	0.21 230	0.20 451	0.07 165	0.05 16	0.07 208	0.05 46	0.07 247	0.10 258

csc	0.20 349	0.15 410	0.57 551	0.19 148	0.09 53	0.19 284	0.18 413	0.38 434	0.46 637	0.29 478	0.31 464	0.18 338	0.28 601	0.21 230	0.20 451	0.07 165	0.05 16	0.07 208	0.05 46	0.06 128	0.09 175

cscssc	0.20 349	0.15 410	0.57 551	0.19 148	0.09 53	0.19 284	0.18 413	0.38 434	0.46 637	0.29 478	0.31 464	0.18 338	0.28 601	0.21 230	0.20 451	0.07 165	0.05 16	0.07 208	0.05 46	0.06 128	0.09 175

test_xeample3	0.22 423	0.17 496	0.81 678	0.21 274	0.15 429	0.20 333	0.18 413	0.40 468	0.25 322	0.19 318	0.12 117	0.13 215	0.12 235	0.34 501	0.33 634	0.07 165	0.20 675	0.07 208	0.08 373	0.08 338	0.34 737

EAI-Stereo	0.29 610	0.11 189	0.38 287	0.22 349	0.18 552	0.33 610	1.66 851	0.53 635	0.27 367	0.27 434	0.50 680	0.17 323	0.16 379	0.25 334	0.25 549	0.07 165	0.07 239	0.07 208	0.11 610	0.07 247	0.10 258

CFNet-RSSM	0.18 280	0.10 122	0.45 364	0.20 214	0.12 231	0.20 333	0.16 296	0.40 468	0.31 432	0.23 383	0.21 324	0.26 479	0.15 353	0.21 230	0.14 212	0.07 165	0.05 16	0.07 208	0.07 269	0.06 128	0.06 39

Gwc-CoAtRS	0.17 264	0.10 122	0.41 327	0.20 214	0.12 231	0.20 333	0.15 227	0.34 376	0.29 402	0.23 383	0.23 359	0.27 486	0.15 353	0.21 230	0.14 212	0.07 165	0.06 134	0.07 208	0.07 269	0.06 128	0.07 70

HITNet	0.22 423	0.23 615	0.60 585	0.20 214	0.09 53	0.27 501	0.15 227	0.45 541	0.33 465	0.29 478	0.33 500	0.27 486	0.22 498	0.29 429	0.27 574	0.07 165	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.09 444	0.11 317
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
MLCV	0.25 520	0.23 615	0.59 578	0.22 349	0.09 53	0.30 560	0.18 413	0.40 468	0.38 534	0.38 642	0.44 631	0.31 546	0.22 498	0.44 568	0.32 624	0.07 165	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.07 247	0.08 116

DN-CSS_ROB	0.24 493	0.33 705	0.69 629	0.25 528	0.14 353	0.26 494	0.13 119	0.42 497	0.35 490	0.30 501	0.42 606	0.22 404	0.20 475	0.34 501	0.22 503	0.07 165	0.06 134	0.11 600	0.11 610	0.11 572	0.09 175

base_1k_lr1e5	0.17 264	0.11 189	0.29 193	0.30 677	0.14 353	0.19 284	0.17 344	0.28 271	0.19 181	0.18 305	0.23 359	0.15 276	0.12 235	0.33 485	0.15 260	0.08 344	0.12 481	0.09 451	0.08 373	0.07 247	0.08 116

StereoNetSlim22	0.15 199	0.10 122	0.27 172	0.24 478	0.13 301	0.17 203	0.15 227	0.29 293	0.20 201	0.20 337	0.13 149	0.16 298	0.11 171	0.22 264	0.16 303	0.08 344	0.06 134	0.09 451	0.09 494	0.07 247	0.09 175

StereoNetSlim	0.15 199	0.10 122	0.28 184	0.25 528	0.12 231	0.18 245	0.17 344	0.25 213	0.21 236	0.18 305	0.13 149	0.14 250	0.09 55	0.23 291	0.15 260	0.08 344	0.06 134	0.08 333	0.09 494	0.07 247	0.10 258

GeoAtt-L-single (ZS)	0.10 6	0.08 27	0.16 2	0.14 2	0.07 8	0.10 19	0.11 31	0.11 3	0.12 14	0.11 87	0.10 62	0.08 7	0.08 21	0.19 163	0.11 38	0.08 344	0.04 1	0.07 208	0.05 46	0.07 247	0.06 39

ACC-I	0.11 23	0.10 122	0.19 33	0.17 48	0.09 53	0.06 2	0.14 172	0.13 12	0.16 98	0.10 54	0.13 149	0.09 40	0.09 55	0.18 132	0.11 38	0.08 344	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.07 247	0.06 39

ACC	0.11 23	0.10 122	0.20 51	0.18 88	0.09 53	0.05 1	0.14 172	0.15 20	0.17 118	0.10 54	0.12 117	0.09 40	0.09 55	0.17 103	0.11 38	0.08 344	0.05 16	0.08 333	0.06 145	0.07 247	0.06 39

GeoAtt-L (ZS)	0.08 1	0.07 2	0.15 1	0.14 2	0.07 8	0.08 4	0.10 12	0.10 2	0.11 8	0.10 54	0.07 5	0.07 2	0.07 4	0.14 22	0.11 38	0.08 344	0.04 1	0.05 1	0.05 46	0.05 6	0.05 7

RSGM							0.17 344	0.37 420	0.23 271	0.27 434	0.25 384	0.29 514	0.15 353	0.21 230	0.16 303	0.08 344	0.06 134	0.07 208	0.06 145	0.06 128

DDDD	0.14 150	0.08 27	0.23 108	0.23 417	0.20 621	0.13 45	0.13 119	0.21 119	0.18 146	0.11 87	0.11 86	0.15 276	0.11 171	0.21 230	0.15 260	0.08 344	0.16 577	0.06 79	0.05 46	0.05 6	0.28 689

FORCE_4.6	0.11 23	0.11 189	0.18 21	0.18 88	0.06 1	0.16 153	0.13 119	0.24 186	0.14 50	0.08 2	0.10 62	0.09 40	0.09 55	0.13 8	0.09 7	0.08 344	0.04 1	0.06 79	0.05 46	0.06 128	0.05 7

EE1	0.18 280	0.09 74	0.43 346	0.20 214	0.12 231	0.16 153	0.13 119	0.35 385	0.25 322	0.17 279	0.15 213	0.15 276	0.12 235	0.27 374	0.13 154	0.08 344	0.23 714	0.07 208	0.05 46	0.07 247	0.30 707

AnonStereo	0.19 315	0.13 315	0.45 364	0.22 349	0.13 301	0.18 245	0.14 172	0.39 456	0.26 346	0.19 318	0.18 274	0.19 354	0.12 235	0.26 358	0.13 154	0.08 344	0.26 755	0.08 333	0.06 145	0.10 512	0.25 655

zzzzzzz1	0.31 637	0.63 802	1.85 818	0.24 478	0.16 480	0.23 426	0.22 579	0.42 497	0.36 507	0.22 371	0.25 384	0.26 479	0.21 488	0.35 508	0.30 602	0.08 344	0.06 134	0.08 333	0.08 373	0.11 572	0.10 258

DF_test	0.10 6	0.08 27	0.20 51	0.17 48	0.11 169	0.06 2	0.13 119	0.13 12	0.16 98	0.10 54	0.12 117	0.08 7	0.09 55	0.12 5	0.10 17	0.08 344	0.06 134	0.06 79	0.06 145	0.07 247	0.06 39

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.14 150	0.15 410	0.35 264	0.21 274	0.09 53	0.19 284	0.10 12	0.19 83	0.21 236	0.14 201	0.12 117	0.11 130	0.11 171	0.15 44	0.12 79	0.08 344	0.07 239	0.11 600	0.09 494	0.10 512	0.13 423

over-6	0.13 92	0.18 523	0.30 205	0.19 148	0.07 8	0.16 153	0.11 31	0.28 271	0.17 118	0.10 54	0.10 62	0.10 78	0.13 294	0.20 203	0.11 38	0.08 344	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.06 128	0.06 39

SMOE	0.19 315	0.17 496	0.39 298	0.22 349	0.13 301	0.27 501	0.21 542	0.31 339	0.24 293	0.22 371	0.27 415	0.21 395	0.17 406	0.19 163	0.18 378	0.08 344	0.06 134	0.12 638	0.07 269	0.11 572	0.12 383

Anonymus	0.13 92	0.08 27	0.20 51	0.19 148	0.10 117	0.16 153	0.14 172	0.21 119	0.17 118	0.11 87	0.09 27	0.14 250	0.12 235	0.18 132	0.15 260	0.08 344	0.09 360	0.07 208	0.06 145	0.06 128	0.11 317

ManiGeoR	0.20 349	0.22 594	0.70 636	0.16 20	0.12 231	0.22 401	0.14 172	0.41 489	0.28 378	0.19 318	0.24 373	0.19 354	0.16 379	0.35 508	0.20 451	0.08 344	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.08 338	0.09 175

HLf10	0.20 349	0.22 594	0.70 636	0.16 20	0.12 231	0.22 401	0.14 172	0.41 489	0.28 378	0.19 318	0.24 373	0.19 354	0.16 379	0.35 508	0.20 451	0.08 344	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.08 338	0.09 175

TestStereo_HLe17	0.21 394	0.24 628	0.77 665	0.17 48	0.11 169	0.22 401	0.17 344	0.42 497	0.31 432	0.20 337	0.25 384	0.18 338	0.15 353	0.39 539	0.18 378	0.08 344	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.08 338	0.08 116

TestStereo_HL3	0.23 459	0.18 523	1.11 752	0.17 48	0.11 169	0.24 451	0.16 296	0.36 403	0.21 236	0.27 434	0.39 574	0.23 422	0.20 475	0.41 552	0.15 260	0.08 344	0.06 134	0.07 208	0.06 145	0.07 247	0.09 175

TestStereo_HL2	0.20 349	0.19 543	0.54 516	0.17 48	0.11 169	0.21 367	0.15 227	0.35 385	0.31 432	0.23 383	0.31 464	0.19 354	0.17 406	0.40 545	0.19 419	0.08 344	0.06 134	0.07 208	0.06 145	0.08 338	0.09 175

GGDA	0.19 315	0.20 559	0.53 502	0.18 88	0.10 117	0.21 367	0.16 296	0.35 385	0.32 446	0.22 371	0.29 434	0.19 354	0.16 379	0.38 533	0.18 378	0.08 344	0.05 16	0.06 79	0.06 145	0.08 338	0.09 175

TestStereo-Hl	0.20 349	0.16 458	0.50 447	0.18 88	0.11 169	0.23 426	0.17 344	0.38 434	0.30 420	0.23 383	0.27 415	0.22 404	0.19 469	0.39 539	0.18 378	0.08 344	0.06 134	0.07 208	0.06 145	0.08 338	0.08 116

DF	0.16 236	0.09 74	0.31 216	0.31 696	0.16 480	0.17 203	0.15 227	0.26 237	0.18 146	0.14 201	0.23 359	0.19 354	0.11 171	0.24 308	0.16 303	0.08 344	0.23 714	0.06 79	0.06 145	0.06 128	0.09 175

IGEV_i1	0.26 544	0.12 256	0.57 551	0.25 528	0.24 697	0.32 599	0.20 512	0.45 541	0.37 523	0.35 601	0.30 451	0.35 590	0.20 475	0.39 539	0.23 523	0.08 344	0.26 755	0.08 333	0.08 373	0.08 338	0.37 757

LiteMatch	0.13 92	0.15 410	0.19 33	0.20 214	0.10 117	0.15 99	0.17 344	0.18 55	0.14 50	0.10 54	0.09 27	0.11 130	0.22 498	0.16 76	0.23 523	0.08 344	0.05 16	0.08 333	0.07 269	0.08 338	0.08 116

Lsterematch	0.20 349	0.15 410	0.44 358	0.20 214	0.10 117	0.22 401	0.17 344	0.27 254	0.34 478	0.28 449	0.37 547	0.24 443	0.22 498	0.25 334	0.23 523	0.08 344	0.05 16	0.08 333	0.07 269	0.08 338	0.08 116

Selective-IGEV-i1	0.28 587	0.11 189	0.44 358	0.36 751	0.32 764	0.32 599	0.23 609	0.48 577	0.48 661	0.29 478	0.32 476	0.39 625	0.17 406	0.28 400	0.25 549	0.08 344	0.23 714	0.08 333	0.09 494	0.08 338	0.53 799

VMStereo-Base	0.14 150	0.09 74	0.29 193	0.16 20	0.09 53	0.18 245	0.12 63	0.24 186	0.25 322	0.15 231	0.22 343	0.17 323	0.13 294	0.19 163	0.14 212	0.08 344	0.06 134	0.06 79	0.05 46	0.07 247	0.08 116

DispViT+	0.12 66	0.08 27	0.21 71	0.16 20	0.16 480	0.10 19	0.12 63	0.27 254	0.24 293	0.13 172	0.11 86	0.10 78	0.09 55	0.21 230	0.12 79	0.08 344	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 7

WQFJA1++	0.48 739	0.07 2	0.86 701	0.23 417	0.19 589	0.18 245	0.11 31	0.21 119	0.14 50	2.23 855	0.12 117	0.23 422	0.11 171	0.21 230	0.14 212	0.08 344	0.19 653	0.06 79	0.09 494	4.02 864	0.20 584

WQFJX1	0.20 349	0.12 256	0.21 71	0.23 417	0.17 520	0.24 451	0.19 463	0.63 749	0.56 725	0.17 279	0.16 228	0.14 250	0.16 379	0.27 374	0.18 378	0.08 344	0.09 360	0.08 333	0.07 269	0.08 338	0.09 175

WQFJX	0.19 315	0.12 256	0.21 71	0.22 349	0.18 552	0.25 473	0.18 413	0.57 690	0.49 678	0.17 279	0.17 252	0.14 250	0.16 379	0.24 308	0.19 419	0.08 344	0.08 309	0.08 333	0.06 145	0.08 338	0.11 317

NLMM1	0.21 394	0.13 315	0.21 71	0.23 417	0.18 552	0.24 451	0.20 512	0.65 761	0.69 766	0.18 305	0.18 274	0.13 215	0.14 329	0.25 334	0.19 419	0.08 344	0.09 360	0.08 333	0.07 269	0.07 247	0.10 258

NLSM1	0.18 280	0.12 256	0.21 71	0.21 274	0.18 552	0.25 473	0.17 344	0.51 613	0.43 598	0.17 279	0.21 324	0.13 215	0.15 353	0.22 264	0.18 378	0.08 344	0.09 360	0.09 451	0.08 373	0.07 247	0.07 70

GEAStereo	0.20 349	0.10 122	0.31 216	0.35 739	0.42 792	0.19 284	0.16 296	0.23 160	0.18 146	0.14 201	0.15 213	0.10 78	0.09 55	0.21 230	0.18 378	0.08 344	0.28 767	0.06 79	0.05 46	0.08 338	0.57 804

GSStereo	0.21 394	0.10 122	0.31 216	0.36 751	0.42 792	0.19 284	0.16 296	0.38 434	0.21 236	0.14 201	0.15 213	0.10 78	0.09 55	0.21 230	0.18 378	0.08 344	0.31 792	0.06 79	0.06 145	0.08 338	0.63 813

GS-Stereo							0.16 296	0.38 434	0.21 236	0.14 201	0.15 213	0.10 78	0.09 55	0.21 230	0.18 378	0.08 344	0.31 792	0.06 79	0.06 145	0.08 338	0.63 813

gasm-f	0.20 349	0.12 256	0.36 273	0.35 739	0.36 779	0.18 245	0.17 344	0.23 160	0.18 146	0.14 201	0.19 290	0.10 78	0.11 171	0.20 203	0.19 419	0.08 344	0.28 767	0.06 79	0.05 46	0.09 444	0.57 804

FE-Mocha	0.18 280	0.11 189	0.40 314	0.26 574	0.14 353	0.19 284	0.14 172	0.36 403	0.24 293	0.24 397	0.24 373	0.23 422	0.14 329	0.27 374	0.19 419	0.08 344	0.08 309	0.08 333	0.08 373	0.07 247	0.08 116

Select-FE	0.27 576	0.18 523	0.87 704	0.23 417	0.22 663	0.29 545	0.18 413	0.53 635	0.28 378	0.30 501	0.33 500	0.45 674	0.29 621	0.30 448	0.21 484	0.08 344	0.10 409	0.08 333	0.13 689	0.08 338	0.20 584

Zero-FE251	0.17 264	0.09 74	0.38 287	0.18 88	0.10 117	0.20 333	0.13 119	0.20 95	0.15 80	0.75 786	0.13 149	0.13 215	0.11 171	0.16 76	0.16 303	0.08 344	0.10 409	0.06 79	0.05 46	0.05 6	0.18 542

z-ln-s-r	0.35 671	0.30 683	1.02 736	0.23 417	0.14 353	0.30 560	0.26 662	0.46 551	0.55 718	0.33 558	0.61 742	0.39 625	0.31 647	0.80 747	0.77 765	0.08 344	0.06 134	0.08 333	0.08 373	0.11 572	0.10 258

MLG-Stereo_test2	0.12 66	0.09 74	0.29 193	0.21 274	0.12 231	0.16 153	0.11 31	0.17 45	0.12 14	0.11 87	0.08 19	0.11 130	0.06 1	0.16 76	0.11 38	0.08 344	0.13 505	0.06 79	0.04 1	0.06 128	0.09 175

DFGA-Net	0.26 544	0.33 705	0.70 636	0.22 349	0.15 429	0.25 473	0.17 344	0.41 489	0.40 561	0.30 501	0.32 476	0.21 395	0.18 445	0.61 660	0.33 634	0.08 344	0.06 134	0.10 540	0.09 494	0.11 572	0.09 175

LGtest1	0.10 6	0.09 74	0.19 33	0.18 88	0.09 53	0.13 45	0.09 4	0.17 45	0.13 28	0.10 54	0.08 19	0.09 40	0.09 55	0.16 76	0.12 79	0.08 344	0.06 134	0.06 79	0.05 46	0.06 128	0.08 116

SGD-Stereo	0.12 66	0.08 27	0.18 21	0.17 48	0.07 8	0.17 203	0.13 119	0.19 83	0.17 118	0.12 128	0.13 149	0.11 130	0.12 235	0.19 163	0.12 79	0.08 344	0.04 1	0.06 79	0.05 46	0.06 128	0.05 7

MM-Stereo_test3	0.19 315	0.15 410	0.39 298	0.25 528	0.15 429	0.19 284	0.22 579	0.42 497	0.40 561	0.17 279	0.24 373	0.17 323	0.12 235	0.22 264	0.16 303	0.08 344	0.21 686	0.08 333	0.06 145	0.09 444	0.11 317

SCV	0.18 280	0.15 410	0.37 282	0.26 574	0.20 621	0.16 153	0.16 296	0.35 385	0.23 271	0.14 201	0.16 228	0.13 215	0.09 55	0.31 463	0.12 79	0.08 344	0.19 653	0.07 208	0.07 269	0.09 444	0.26 672

HUF	0.26 544	0.15 410	0.79 671	0.39 763	0.31 757	0.16 153	0.17 344	0.36 403	0.25 322	0.19 318	0.14 190	0.23 422	0.11 171	0.32 475	0.14 212	0.08 344	0.60 845	0.06 79	0.05 46	0.07 247	0.56 801

AIO-test1	0.21 394	0.22 594	0.56 537	0.31 696	0.24 697	0.21 367	0.16 296	0.42 497	0.37 523	0.17 279	0.26 398	0.18 338	0.12 235	0.29 429	0.15 260	0.08 344	0.07 239	0.10 540	0.11 610	0.07 247	0.10 258

PAM_32	0.26 544	0.10 122	0.63 601	0.24 478	0.19 589	0.51 736	0.26 662	0.43 510	0.30 420	0.32 544	0.28 424	0.60 750	0.28 601	0.29 429	0.20 451	0.08 344	0.14 528	0.08 333	0.10 569	0.07 247	0.15 493

PAM	0.26 544	0.11 189	0.63 601	0.25 528	0.18 552	0.53 745	0.29 694	0.44 531	0.28 378	0.36 615	0.27 415	0.59 744	0.26 567	0.28 400	0.20 451	0.08 344	0.12 481	0.07 208	0.10 569	0.07 247	0.13 423

UGAM	0.28 587	0.18 523	0.57 551	0.26 574	0.13 301	0.23 426	0.26 662	0.33 369	0.45 624	0.32 544	0.42 606	0.45 674	0.22 498	0.92 779	0.23 523	0.08 344	0.09 360	0.14 692	0.13 689	0.10 512	0.10 258

RAStereo	0.14 150	0.15 410	0.40 314	0.22 349	0.11 169	0.15 99	0.18 413	0.25 213	0.24 293	0.13 172	0.17 252	0.11 130	0.09 55	0.15 44	0.13 154	0.08 344	0.06 134	0.08 333	0.06 145	0.07 247	0.05 7

Pointernet	0.15 199	0.08 27	0.35 264	0.19 148	0.12 231	0.20 333	0.12 63	0.34 376	0.25 322	0.15 231	0.16 228	0.13 215	0.11 171	0.18 132	0.13 154	0.08 344	0.06 134	0.06 79	0.05 46	0.06 128	0.08 116

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 587	0.17 496	0.96 726	0.29 663	0.31 757	0.29 545	0.21 542	0.53 635	0.28 378	0.27 434	0.55 710	0.41 639	0.18 445	0.30 448	0.22 503	0.08 344	0.10 409	0.08 333	0.13 689	0.12 622	0.20 584

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 544	0.15 410	0.96 726	0.21 274	0.25 711	0.30 560	0.21 542	0.54 651	0.28 378	0.25 411	0.29 434	0.46 683	0.23 513	0.28 400	0.20 451	0.08 344	0.10 409	0.08 333	0.12 653	0.11 572	0.17 535

H2IRNET	0.19 315	0.18 523	0.50 447	0.22 349	0.12 231	0.20 333	0.16 296	0.28 271	0.31 432	0.17 279	0.32 476	0.25 459	0.20 475	0.24 308	0.19 419	0.08 344	0.06 134	0.09 451	0.10 569	0.10 512	0.08 116

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 280	0.15 410	0.27 172	0.20 214	0.13 301	0.24 451	0.17 344	0.31 339	0.37 523	0.43 701	0.17 252	0.13 215	0.12 235	0.20 203	0.16 303	0.08 344	0.07 239	0.09 451	0.07 269	0.09 444	0.08 116

MyStereo8	0.25 520	0.20 559	0.69 629	0.24 478	0.17 520	0.31 582	0.16 296	0.50 598	0.32 446	0.29 478	0.38 556	0.25 459	0.19 469	0.33 485	0.29 597	0.08 344	0.20 675	0.08 333	0.08 373	0.10 512	0.16 511

ACVNet-DCA	0.21 394	0.16 458	0.50 447	0.27 614	0.13 301	0.31 582	0.19 463	0.43 510	0.32 446	0.21 348	0.20 303	0.13 215	0.17 406	0.28 400	0.12 79	0.08 344	0.28 767	0.08 333	0.06 145	0.09 444	0.23 625

xx1	0.23 459	0.16 458	0.50 447	0.27 614	0.13 301	0.31 582	0.19 463	0.39 456	0.48 661	0.21 348	0.20 303	0.28 500	0.25 548	0.28 400	0.12 79	0.08 344	0.28 767	0.10 540	0.11 610	0.09 444	0.23 625

1test111	0.22 423	0.16 458	0.50 447	0.27 614	0.13 301	0.31 582	0.19 463	0.43 510	0.32 446	0.21 348	0.20 303	0.13 215	0.17 406	0.36 520	0.28 583	0.08 344	0.28 767	0.08 333	0.06 145	0.09 444	0.23 625

cc1	0.22 423	0.16 458	0.50 447	0.27 614	0.13 301	0.31 582	0.19 463	0.39 456	0.48 661	0.21 348	0.20 303	0.13 215	0.17 406	0.28 400	0.12 79	0.08 344	0.28 767	0.08 333	0.06 145	0.08 338	0.37 757

ffm	0.27 576	0.17 496	0.84 694	0.21 274	0.13 301	0.29 545	0.21 542	0.38 434	0.46 637	0.31 518	0.44 631	0.34 577	0.24 534	0.28 400	0.12 79	0.08 344	0.28 767	0.12 638	0.11 610	0.08 338	0.37 757

ff1	0.36 674	0.17 496	0.84 694	0.21 274	0.13 301	0.29 545	0.21 542	0.38 434	0.46 637	0.31 518	0.44 631	0.34 577	0.24 534	0.91 774	1.30 810	0.08 344	0.28 767	0.12 638	0.11 610	0.08 338	0.37 757

tt1	0.22 423	0.16 458	0.49 425	0.26 574	0.15 429	0.31 582	0.19 463	0.38 434	0.46 637	0.21 348	0.19 290	0.13 215	0.16 379	0.28 400	0.12 79	0.08 344	0.28 767	0.08 333	0.06 145	0.08 338	0.37 757

MaDis-Stereo	0.15 199	0.17 496	0.39 298	0.19 148	0.15 429	0.16 153	0.13 119	0.26 237	0.22 251	0.13 172	0.15 213	0.14 250	0.11 171	0.17 103	0.17 342	0.08 344	0.07 239	0.08 333	0.06 145	0.07 247	0.06 39

UniTT-Stereo	0.15 199	0.12 256	0.45 364	0.21 274	0.14 353	0.17 203	0.13 119	0.20 95	0.19 181	0.16 251	0.20 303	0.10 78	0.11 171	0.18 132	0.17 342	0.08 344	0.06 134	0.07 208	0.06 145	0.08 338	0.07 70

Any-RAFT	0.18 280	0.09 74	0.33 244	0.19 148	0.10 117	0.29 545	0.16 296	0.44 531	0.32 446	0.25 411	0.27 415	0.29 514	0.16 379	0.23 291	0.13 154	0.08 344	0.07 239	0.06 79	0.05 46	0.07 247	0.07 70

LL-Strereo	0.32 645	0.33 705	0.77 665	0.26 574	0.24 697	0.22 401	0.23 609	0.58 704	0.44 611	0.35 601	0.32 476	0.41 639	0.40 711	0.93 781	0.25 549	0.08 344	0.13 505	0.11 600	0.09 494	0.09 444	0.22 612

CBFPSM	0.28 587	0.23 615	0.76 659	0.21 274	0.14 353	0.38 666	0.26 662	0.42 497	0.37 523	0.34 581	0.36 536	0.55 730	0.38 697	0.33 485	0.40 668	0.08 344	0.08 309	0.07 208	0.08 373	0.09 444	0.12 383

LoS	0.15 199	0.09 74	0.34 251	0.17 48	0.09 53	0.22 401	0.14 172	0.27 254	0.27 367	0.15 231	0.18 274	0.19 354	0.14 329	0.23 291	0.14 212	0.08 344	0.06 134	0.06 79	0.04 1	0.06 128	0.06 39
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ToySt	0.28 587	0.19 543	0.68 626	0.22 349	0.19 589	0.31 582	0.31 716	0.43 510	0.43 598	0.28 449	0.38 556	0.42 655	0.32 662	0.33 485	0.32 624	0.08 344	0.14 528	0.10 540	0.12 653	0.11 572	0.24 642

anonymousa	0.26 544	0.13 315	0.56 537	0.29 663	0.30 750	0.31 582	0.20 512	0.38 434	0.36 507	0.33 558	0.51 683	0.41 639	0.27 577	0.25 334	0.24 535	0.08 344	0.18 639	0.09 451	0.18 752	0.08 338	0.17 535

TestStereo1	0.23 459	0.22 594	0.50 447	0.27 614	0.14 353	0.26 494	0.27 672	0.43 510	0.38 534	0.29 478	0.39 574	0.23 422	0.21 488	0.33 485	0.18 378	0.08 344	0.08 309	0.09 451	0.08 373	0.08 338	0.10 258

qqq	0.24 493	0.16 458	0.46 384	0.20 214	0.15 429	0.23 426	0.20 512	0.43 510	0.32 446	0.26 421	0.31 464	0.28 500	0.25 548	0.36 520	0.28 583	0.08 344	0.22 700	0.10 540	0.11 610	0.09 444	0.23 625

SA-5K	0.23 459	0.22 594	0.50 447	0.27 614	0.14 353	0.26 494	0.27 672	0.43 510	0.38 534	0.29 478	0.39 574	0.23 422	0.21 488	0.33 485	0.18 378	0.08 344	0.08 309	0.09 451	0.08 373	0.08 338	0.10 258

Sa-1000	0.24 493	0.20 559	0.53 502	0.23 417	0.14 353	0.30 560	0.23 609	0.50 598	0.41 573	0.30 501	0.50 680	0.26 479	0.19 469	0.33 485	0.16 303	0.08 344	0.10 409	0.10 540	0.11 610	0.08 338	0.08 116

CrosDoStereo	0.32 645	0.11 189	0.53 502	0.19 148	0.12 231	0.22 401	1.07 835	0.36 403	0.38 534	0.38 642	0.60 734	0.28 500	0.45 731	0.61 660	0.56 730	0.08 344	0.06 134	0.08 333	0.09 494	0.08 338	0.09 175

HHNet	0.23 459	0.12 256	0.66 617	0.19 148	0.18 552	0.20 333	0.20 512	0.36 403	0.32 446	0.33 558	0.59 730	0.19 354	0.21 488	0.24 308	0.31 614	0.08 344	0.06 134	0.09 451	0.07 269	0.08 338	0.12 383

AAGNet	0.34 664	0.12 256	0.53 502	0.26 574	0.16 480	0.20 333	0.19 463	0.31 339	0.29 402	0.35 601	0.35 521	0.27 486	0.30 628	0.44 568	2.56 850	0.08 344	0.05 16	0.10 540	0.07 269	0.09 444	0.07 70

OMP-Stereo	0.24 493	0.16 458	0.48 408	0.30 677	0.13 301	0.21 367	0.16 296	0.38 434	0.35 490	0.34 581	0.30 451	0.33 568	0.20 475	0.70 707	0.24 535	0.08 344	0.06 134	0.09 451	0.07 269	0.08 338	0.07 70

IIG-Stereo	0.24 493	0.16 458	0.47 392	0.29 663	0.12 231	0.23 426	0.14 172	0.40 468	0.33 465	0.35 601	0.37 547	0.33 568	0.22 498	0.70 707	0.26 561	0.08 344	0.06 134	0.09 451	0.07 269	0.08 338	0.07 70

NRIStereo	0.20 349	0.12 256	0.50 447	0.23 417	0.11 169	0.24 451	0.19 463	0.30 315	0.28 378	0.26 421	0.26 398	0.25 459	0.18 445	0.34 501	0.19 419	0.08 344	0.06 134	0.09 451	0.07 269	0.09 444	0.09 175

FTStereo	0.28 587	0.11 189	0.56 537	0.24 478	0.13 301	0.21 367	0.52 792	0.36 403	0.28 378	0.38 642	0.94 792	0.30 536	0.56 763	0.33 485	0.18 378	0.08 344	0.06 134	0.09 451	0.08 373	0.08 338	0.19 562

DeepStereo_LL	0.32 645	0.11 189	0.53 502	0.19 148	0.12 231	0.22 401	1.07 835	0.36 403	0.38 534	0.38 642	0.60 734	0.28 500	0.45 731	0.61 660	0.56 730	0.08 344	0.06 134	0.08 333	0.09 494	0.08 338	0.09 175

SST-Stereo	0.22 423	0.11 189	0.52 490	0.25 528	0.14 353	0.19 284	0.17 344	0.32 349	0.26 346	0.34 581	0.33 500	0.29 514	0.25 548	0.56 630	0.18 378	0.08 344	0.05 16	0.10 540	0.08 373	0.09 444	0.07 70

THIR-Stereo	0.30 625	0.15 410	0.46 384	0.19 148	0.11 169	0.28 520	0.70 810	0.33 369	0.36 507	0.37 633	0.64 749	0.33 568	0.49 749	0.58 639	0.44 689	0.08 344	0.06 134	0.08 333	0.09 494	0.07 247	0.08 116

RAFT_R40	0.22 423	0.11 189	0.52 490	0.25 528	0.13 301	0.18 245	0.18 413	0.32 349	0.31 432	0.33 558	0.33 500	0.30 536	0.23 513	0.55 622	0.19 419	0.08 344	0.05 16	0.10 540	0.08 373	0.09 444	0.07 70

DeepStereo_RVC	0.19 315	0.12 256	0.47 392	0.22 349	0.11 169	0.19 284	0.16 296	0.29 293	0.24 293	0.28 449	0.27 415	0.23 422	0.28 601	0.24 308	0.19 419	0.08 344	0.06 134	0.09 451	0.07 269	0.09 444	0.10 258

IRAFT_RVC	0.23 459	0.15 410	0.54 516	0.26 574	0.12 231	0.19 284	0.23 609	0.41 489	0.39 550	0.31 518	0.30 451	0.29 514	0.24 534	0.55 622	0.23 523	0.08 344	0.06 134	0.10 540	0.08 373	0.08 338	0.08 116

CroCo-Stereo	0.15 199	0.16 458	0.34 251	0.25 528	0.12 231	0.11 27	0.18 413	0.35 385	0.24 293	0.13 172	0.13 149	0.18 338	0.12 235	0.15 44	0.13 154	0.08 344	0.06 134	0.07 208	0.05 46	0.07 247	0.06 39
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
RAFT	0.24 493	0.24 628	0.46 384	0.27 614	0.15 429	0.26 494	0.26 662	0.37 420	0.31 432	0.34 581	0.34 513	0.41 639	0.22 498	0.30 448	0.18 378	0.08 344	0.15 559	0.11 600	0.10 569	0.11 572	0.13 423

rafts_anoy	0.21 394	0.22 594	0.49 425	0.25 528	0.24 697	0.19 284	0.17 344	0.34 376	0.32 446	0.24 397	0.25 384	0.20 378	0.16 379	0.25 334	0.21 484	0.08 344	0.19 653	0.11 600	0.12 653	0.09 444	0.09 175

TestStereo	0.22 423	0.24 628	0.48 408	0.25 528	0.11 169	0.22 401	0.22 579	0.32 349	0.31 432	0.24 397	0.34 513	0.23 422	0.19 469	0.62 671	0.19 419	0.08 344	0.07 239	0.10 540	0.07 269	0.11 572	0.07 70

raft+_RVC	0.21 394	0.21 574	0.46 384	0.22 349	0.35 774	0.21 367	0.16 296	0.39 456	0.35 490	0.22 371	0.28 424	0.20 378	0.15 353	0.25 334	0.20 451	0.08 344	0.16 577	0.08 333	0.07 269	0.07 247	0.12 383

TANstereo	0.16 236	0.11 189	0.43 346	0.16 20	0.08 38	0.25 473	0.14 172	0.23 160	0.29 402	0.25 411	0.30 451	0.16 298	0.12 235	0.18 132	0.13 154	0.08 344	0.07 239	0.06 79	0.05 46	0.07 247	0.08 116

XX-TBD	0.16 236	0.21 574	0.43 346	0.22 349	0.10 117	0.23 426	0.15 227	0.23 160	0.28 378	0.22 371	0.26 398	0.14 250	0.12 235	0.16 76	0.14 212	0.08 344	0.05 16	0.06 79	0.04 1	0.07 247	0.06 39

raftrobust	0.19 315	0.19 543	0.42 337	0.23 417	0.24 697	0.19 284	0.13 119	0.33 369	0.28 378	0.26 421	0.20 303	0.19 354	0.17 406	0.23 291	0.17 342	0.08 344	0.10 409	0.07 208	0.06 145	0.07 247	0.09 175

RALCasStereoNet	0.22 423	0.22 594	0.48 408	0.23 417	0.23 679	0.22 401	0.18 413	0.32 349	0.27 367	0.22 371	0.30 451	0.22 404	0.15 353	0.29 429	0.20 451	0.08 344	0.22 700	0.07 208	0.06 145	0.10 512	0.25 655

RALAANet	0.21 394	0.24 628	0.53 502	0.23 417	0.14 353	0.22 401	0.13 119	0.38 434	0.30 420	0.29 478	0.26 398	0.25 459	0.15 353	0.28 400	0.20 451	0.08 344	0.08 309	0.09 451	0.08 373	0.10 512	0.07 70

XX-Stereo	0.25 520	0.11 189	1.09 748	0.35 739	0.38 784	0.23 426	0.13 119	0.43 510	0.19 181	0.20 337	0.40 584	0.31 546	0.10 111	0.33 485	0.13 154	0.08 344	0.11 447	0.08 333	0.09 494	0.07 247	0.10 258

111	0.22 423	0.22 594	0.57 551	0.19 148	0.09 53	0.24 451	0.17 344	0.44 531	0.46 637	0.24 397	0.30 451	0.29 514	0.22 498	0.25 334	0.19 419	0.08 344	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.07 247	0.15 493

ARAFT	0.26 544	0.30 683	0.87 704	0.22 349	0.12 231	0.30 560	0.24 635	0.46 551	0.34 478	0.33 558	0.28 424	0.29 514	0.20 475	0.49 588	0.19 419	0.08 344	0.06 134	0.12 638	0.11 610	0.09 444	0.09 175

MMNet	0.28 587	0.19 543	0.54 516	0.24 478	0.17 520	0.47 718	0.22 579	0.47 565	0.53 704	0.40 672	0.43 620	0.36 597	0.34 673	0.40 545	0.35 650	0.08 344	0.08 309	0.09 451	0.09 494	0.10 512	0.09 175

CCAANet	0.26 544	0.18 523	0.56 537	0.22 349	0.15 429	0.29 545	0.17 344	0.52 622	0.39 550	0.27 434	0.49 676	0.32 557	0.25 548	0.63 674	0.33 634	0.08 344	0.06 134	0.10 540	0.10 569	0.08 338	0.11 317

DIP-Stereo	0.20 349	0.13 315	0.48 408	0.20 214	0.13 301	0.28 520	0.12 63	0.43 510	0.26 346	0.27 434	0.32 476	0.21 395	0.17 406	0.26 358	0.20 451	0.08 344	0.06 134	0.08 333	0.06 145	0.07 247	0.10 258
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.25 520	0.25 645	0.66 617	0.23 417	0.10 117	0.29 545	0.14 172	0.49 588	0.34 478	0.31 518	0.35 521	0.32 557	0.26 567	0.34 501	0.33 634	0.08 344	0.06 134	0.08 333	0.07 269	0.11 572	0.13 423

R-Stereo Train	0.19 315	0.10 122	0.49 425	0.22 349	0.12 231	0.23 426	0.18 413	0.43 510	0.20 201	0.31 518	0.45 646	0.20 378	0.14 329	0.18 132	0.18 378	0.08 344	0.06 134	0.07 208	0.06 145	0.06 128	0.07 70

RAFT-Stereo	0.19 315	0.10 122	0.49 425	0.22 349	0.12 231	0.23 426	0.18 413	0.43 510	0.20 201	0.31 518	0.45 646	0.20 378	0.14 329	0.18 132	0.18 378	0.08 344	0.06 134	0.07 208	0.06 145	0.06 128	0.07 70
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HSM-Net_RVC	0.28 587	0.12 256	0.48 408	0.19 148	0.11 169	0.35 642	0.21 542	0.64 755	0.44 611	0.40 672	0.43 620	0.50 709	0.27 577	0.75 726	0.25 549	0.08 344	0.07 239	0.08 333	0.07 269	0.08 338	0.09 175
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet	0.25 520	0.22 594	0.62 596	0.26 574	0.11 169	0.31 582	0.23 609	0.46 551	0.45 624	0.34 581	0.43 620	0.27 486	0.23 513	0.36 520	0.37 660	0.08 344	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.08 338	0.10 258

iResNet_ROB	0.27 576	0.27 664	0.48 408	0.21 274	0.12 231	0.32 599	0.17 344	0.57 690	0.55 718	0.39 661	0.44 631	0.37 605	0.28 601	0.43 564	0.28 583	0.08 344	0.06 134	0.06 79	0.05 46	0.09 444	0.11 317

arf4	0.20 349	0.12 256	0.35 264	0.35 739	0.16 480	0.18 245	0.15 227	0.35 385	0.25 322	0.19 318	0.25 384	0.16 298	0.13 294	0.38 533	0.16 303	0.09 461	0.24 734	0.09 451	0.14 710	0.07 247	0.12 383

GStereo	0.13 92	0.08 27	0.20 51	0.15 7	0.14 353	0.17 203	0.11 31	0.17 45	0.14 50	0.15 231	0.16 228	0.16 298	0.12 235	0.19 163	0.18 378	0.09 461	0.07 239	0.08 333	0.06 145	0.08 338	0.09 175

MEA-ACV	0.28 587	0.14 370	0.54 516	0.22 349	0.14 353	0.34 625	0.23 609	0.54 651	0.49 678	0.36 615	0.43 620	0.36 597	0.35 681	0.48 585	0.30 602	0.09 461	0.09 360	0.10 540	0.12 653	0.10 512	0.11 317

DNSM	0.33 653	0.30 683	0.21 71	0.25 528	0.09 53	0.17 203	0.14 172	0.26 237	0.19 181	0.16 251	0.18 274	0.13 215	0.11 171	0.80 747	0.66 749	0.09 461	0.24 734	0.06 79	0.05 46	1.25 849	1.17 843

depth_test_26	0.11 23	0.08 27	0.22 93	0.16 20	0.09 53	0.09 9	0.11 31	0.16 26	0.16 98	0.12 128	0.16 228	0.11 130	0.08 21	0.14 22	0.10 17	0.09 461	0.07 239	0.08 333	0.07 269	0.07 247	0.08 116

HLF11	0.20 349	0.20 559	0.68 626	0.16 20	0.12 231	0.21 367	0.12 63	0.39 456	0.25 322	0.21 348	0.30 451	0.19 354	0.18 445	0.38 533	0.22 503	0.09 461	0.06 134	0.06 79	0.05 46	0.08 338	0.09 175

DNS	0.31 637	0.31 691	0.25 135	0.25 528	0.11 169	0.14 63	0.14 172	0.26 237	0.18 146	0.14 201	0.18 274	0.13 215	0.10 111	0.75 726	0.41 673	0.09 461	0.27 762	0.08 333	0.05 46	1.11 845	1.23 845

RT-IGEV	0.29 610	0.10 122	0.60 585	0.24 478	0.16 480	0.38 666	0.31 716	0.60 727	0.46 637	0.41 684	0.41 596	0.49 703	0.31 647	0.30 448	0.29 597	0.09 461	0.10 409	0.09 451	0.10 569	0.09 444	0.25 655

DStereoRT	0.40 704	0.16 458	0.74 651	0.25 528	0.17 520	0.42 691	0.19 463	0.50 598	0.48 661	0.31 518	0.40 584	0.32 557	0.39 704	0.64 680	0.31 614	0.09 461	0.11 447	1.56 857	0.43 816	0.08 338	0.41 768

NLCSM	0.20 349	0.15 410	0.23 108	0.24 478	0.19 589	0.24 451	0.22 579	0.45 541	0.44 611	0.20 337	0.18 274	0.14 250	0.16 379	0.47 581	0.20 451	0.09 461	0.09 360	0.09 451	0.08 373	0.09 444	0.10 258

DDF-Stereo	0.16 236	0.08 27	0.30 205	0.21 274	0.20 621	0.12 36	0.14 172	0.20 95	0.19 181	0.11 87	0.10 62	0.13 215	0.12 235	0.24 308	0.20 451	0.09 461	0.18 639	0.07 208	0.06 145	0.20 743	0.19 562

zero-FE	0.21 394	0.08 27	1.10 749	0.24 478	0.27 726	0.12 36	0.14 172	0.20 95	0.20 201	0.12 128	0.11 86	0.13 215	0.11 171	0.22 264	0.19 419	0.09 461	0.23 714	0.07 208	0.08 373	0.19 732	0.27 680

MultiAttention	1.05 811	0.14 370	0.50 447	0.35 739	0.43 795	5.62 851	1.71 854	0.71 783	0.54 709	0.36 615	0.63 746	0.55 730	0.22 498	7.50 872	0.56 730	0.09 461	0.06 134	0.14 692	0.24 783	0.27 778	0.34 737

S2M2_XL	0.10 6	0.10 122	0.24 123	0.14 2	0.10 117	0.09 9	0.09 4	0.12 6	0.09 2	0.11 87	0.12 117	0.09 40	0.09 55	0.12 5	0.11 38	0.09 461	0.07 239	0.08 333	0.07 269	0.08 338	0.07 70
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	0.25 520	0.21 574	0.56 537	0.19 148	0.12 231	0.28 520	0.21 542	0.48 577	0.34 478	0.35 601	0.31 464	0.41 639	0.23 513	0.51 599	0.31 614	0.09 461	0.06 134	0.07 208	0.06 145	0.09 444	0.12 383

G2L-Stereo_test	0.26 544	0.22 594	0.54 516	0.20 214	0.13 301	0.28 520	0.24 635	0.51 613	0.40 561	0.38 642	0.37 547	0.40 630	0.26 567	0.53 611	0.32 624	0.09 461	0.06 134	0.07 208	0.06 145	0.09 444	0.11 317

StereoAnything_RVC	0.22 423	0.47 769	0.67 620	0.30 677	0.31 757	0.11 27	0.11 31	0.18 55	0.15 80	0.09 16	0.11 86	0.09 40	0.09 55	0.27 374	0.12 79	0.09 461	0.39 814	0.06 79	0.04 1	0.24 763	0.49 791

IGEV-RUCA	0.21 394	0.09 74	0.26 155	0.20 214	0.19 589	0.28 520	0.23 609	0.24 186	0.22 251	0.21 348	0.23 359	0.29 514	0.48 744	0.26 358	0.19 419	0.09 461	0.08 309	0.18 741	0.14 710	0.18 718	0.19 562

model_zeroshot	0.21 394	0.14 370	0.51 468	0.34 726	0.18 552	0.26 494	0.16 296	0.41 489	0.24 293	0.33 558	0.20 303	0.25 459	0.12 235	0.26 358	0.16 303	0.09 461	0.21 686	0.07 208	0.08 373	0.07 247	0.13 423

test_sample2	0.23 459	0.12 256	0.39 298	0.20 214	0.11 169	0.28 520	0.22 579	0.45 541	0.33 465	0.27 434	0.34 513	0.30 536	0.25 548	0.46 576	0.23 523	0.09 461	0.15 559	0.09 451	0.08 373	0.10 512	0.19 562

test_sample1	0.24 493	0.13 315	0.40 314	0.20 214	0.13 301	0.29 545	0.19 463	0.43 510	0.30 420	0.27 434	0.34 513	0.31 546	0.28 601	0.45 574	0.27 574	0.09 461	0.16 577	0.08 333	0.08 373	0.09 444	0.22 612

trnet	0.14 150	0.09 74	0.26 155	0.15 7	0.07 8	0.21 367	0.12 63	0.25 213	0.26 346	0.16 251	0.21 324	0.15 276	0.13 294	0.19 163	0.14 212	0.09 461	0.05 16	0.06 79	0.04 1	0.06 128	0.06 39

DispNO	0.29 610	0.24 628	0.83 690	0.23 417	0.17 520	0.25 473	0.22 579	0.47 565	0.42 585	0.33 558	0.39 574	0.38 611	0.28 601	0.78 738	0.35 650	0.09 461	0.07 239	0.10 540	0.10 569	0.09 444	0.09 175

CoDeX	0.24 493	0.13 315	0.48 408	0.22 349	0.14 353	0.29 545	0.21 542	0.55 670	0.42 585	0.29 478	0.36 536	0.28 500	0.23 513	0.48 585	0.20 451	0.09 461	0.06 134	0.08 333	0.07 269	0.08 338	0.08 116

mmm	0.25 520	0.15 410	0.44 358	0.23 417	0.20 621	0.28 520	0.21 542	0.43 510	0.32 446	0.31 518	0.40 584	0.30 536	0.24 534	0.31 463	0.28 583	0.09 461	0.21 686	0.11 600	0.12 653	0.10 512	0.26 672

11t1	0.21 394	0.12 256	0.45 364	0.20 214	0.15 429	0.27 501	0.17 344	0.37 420	0.28 378	0.27 434	0.25 384	0.24 443	0.23 513	0.28 400	0.25 549	0.09 461	0.19 653	0.07 208	0.07 269	0.09 444	0.23 625

1111x	0.39 692	0.17 496	0.80 676	0.23 417	0.15 429	0.33 610	0.27 672	0.62 745	0.48 661	0.32 544	0.43 620	0.40 630	0.29 621	0.86 761	1.60 831	0.09 461	0.23 714	0.09 451	0.12 653	0.10 512	0.23 625

plain	0.18 280	0.16 458	0.59 578	0.21 274	0.13 301	0.16 153	0.17 344	0.29 293	0.23 271	0.16 251	0.26 398	0.13 215	0.17 406	0.27 374	0.17 342	0.09 461	0.06 134	0.10 540	0.07 269	0.10 512	0.07 70

MIF-Stereo (partial)	0.18 280	0.13 315	0.50 447	0.22 349	0.15 429	0.16 153	0.13 119	0.29 293	0.26 346	0.17 279	0.26 398	0.16 298	0.17 406	0.25 334	0.18 378	0.09 461	0.06 134	0.10 540	0.08 373	0.09 444	0.08 116

PCWNet_CMD	0.23 459	0.14 370	0.48 408	0.21 274	0.13 301	0.28 520	0.17 344	0.47 565	0.47 652	0.30 501	0.36 536	0.37 605	0.24 534	0.29 429	0.21 484	0.09 461	0.06 134	0.10 540	0.08 373	0.11 572	0.11 317

gwcnet-sp	0.25 520	0.16 458	0.70 636	0.23 417	0.14 353	0.34 625	0.22 579	0.46 551	0.41 573	0.37 633	0.35 521	0.27 486	0.27 577	0.36 520	0.26 561	0.09 461	0.08 309	0.09 451	0.09 494	0.10 512	0.10 258

scenet	0.25 520	0.16 458	0.70 636	0.23 417	0.14 353	0.34 625	0.22 579	0.46 551	0.41 573	0.37 633	0.35 521	0.27 486	0.27 577	0.36 520	0.26 561	0.09 461	0.08 309	0.09 451	0.09 494	0.10 512	0.10 258

knoymous	0.18 280	0.10 122	0.35 264	0.17 48	0.11 169	0.21 367	0.17 344	0.33 369	0.24 293	0.24 397	0.28 424	0.27 486	0.16 379	0.24 308	0.17 342	0.09 461	0.06 134	0.09 451	0.06 145	0.09 444	0.10 258

riskmin	0.24 493	0.10 122	0.43 346	0.32 706	0.26 717	0.33 610	0.19 463	0.44 531	0.30 420	0.24 397	0.27 415	0.37 605	0.25 548	0.30 448	0.22 503	0.09 461	0.18 639	0.09 451	0.13 689	0.10 512	0.27 680

ssnet	0.25 520	0.16 458	0.70 636	0.23 417	0.14 353	0.34 625	0.22 579	0.46 551	0.41 573	0.37 633	0.35 521	0.27 486	0.27 577	0.36 520	0.26 561	0.09 461	0.08 309	0.09 451	0.09 494	0.10 512	0.10 258

x	0.23 459	0.15 410	0.45 364	0.20 214	0.15 429	0.27 501	0.17 344	0.43 510	0.35 490	0.26 421	0.31 464	0.29 514	0.25 548	0.29 429	0.30 602	0.09 461	0.22 700	0.08 333	0.09 494	0.09 444	0.24 642

DisPM	0.20 349	0.11 189	0.52 490	0.24 478	0.13 301	0.18 245	0.19 463	0.30 315	0.31 432	0.33 558	0.34 513	0.23 422	0.16 379	0.34 501	0.17 342	0.09 461	0.06 134	0.09 451	0.08 373	0.08 338	0.12 383

IER	0.24 493	0.15 410	0.50 447	0.21 274	0.15 429	0.31 582	0.20 512	0.44 531	0.38 534	0.34 581	0.41 596	0.32 557	0.34 673	0.31 463	0.23 523	0.09 461	0.07 239	0.08 333	0.08 373	0.09 444	0.09 175

hknet	0.26 544	0.15 410	0.49 425	0.25 528	0.16 480	0.35 642	0.22 579	0.59 715	0.40 561	0.34 581	0.35 521	0.43 662	0.28 601	0.38 533	0.26 561	0.09 461	0.07 239	0.11 600	0.10 569	0.09 444	0.10 258

CIPLG	0.23 459	0.28 673	0.75 655	0.24 478	0.16 480	0.25 473	0.20 512	0.38 434	0.33 465	0.32 544	0.34 513	0.23 422	0.15 353	0.27 374	0.22 503	0.09 461	0.07 239	0.08 333	0.07 269	0.08 338	0.09 175

DAS	0.28 587	0.13 315	0.49 425	0.24 478	0.18 552	0.30 560	0.24 635	0.48 577	0.48 661	0.42 690	0.45 646	0.34 577	0.31 647	0.76 733	0.24 535	0.09 461	0.07 239	0.09 451	0.07 269	0.10 512	0.11 317

SepStereo	0.27 576	0.13 315	0.49 425	0.24 478	0.18 552	0.30 560	0.24 635	0.48 577	0.48 661	0.42 690	0.45 646	0.34 577	0.31 647	0.64 680	0.24 535	0.09 461	0.07 239	0.09 451	0.07 269	0.10 512	0.11 317

IPLGR_C	0.23 459	0.29 677	0.81 678	0.24 478	0.16 480	0.24 451	0.20 512	0.38 434	0.33 465	0.32 544	0.33 500	0.23 422	0.15 353	0.26 358	0.22 503	0.09 461	0.07 239	0.08 333	0.07 269	0.08 338	0.09 175

ACRE	0.23 459	0.27 664	0.83 690	0.24 478	0.15 429	0.24 451	0.20 512	0.38 434	0.32 446	0.32 544	0.33 500	0.23 422	0.15 353	0.26 358	0.22 503	0.09 461	0.07 239	0.08 333	0.07 269	0.08 338	0.09 175

GwcNet-ADL	0.23 459	0.15 410	0.58 568	0.24 478	0.13 301	0.23 426	0.24 635	0.51 613	0.41 573	0.28 449	0.29 434	0.30 536	0.20 475	0.27 374	0.28 583	0.09 461	0.07 239	0.07 208	0.07 269	0.09 444	0.11 317

TRStereo	0.22 423	0.21 574	0.62 596	0.40 768	0.19 589	0.22 401	0.16 296	0.58 704	0.30 420	0.21 348	0.21 324	0.22 404	0.13 294	0.27 374	0.14 212	0.09 461	0.09 360	0.09 451	0.11 610	0.06 128	0.19 562

Patchmatch Stereo++	0.19 315	0.13 315	0.51 468	0.22 349	0.11 169	0.19 284	0.14 172	0.30 315	0.24 293	0.28 449	0.29 434	0.25 459	0.18 445	0.27 374	0.18 378	0.09 461	0.06 134	0.10 540	0.08 373	0.10 512	0.09 175
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
NF-Stereo	0.22 423	0.11 189	0.52 490	0.25 528	0.12 231	0.21 367	0.18 413	0.40 468	0.35 490	0.28 449	0.30 451	0.22 404	0.17 406	0.52 608	0.21 484	0.09 461	0.06 134	0.09 451	0.08 373	0.08 338	0.13 423

OCTAStereo	0.22 423	0.11 189	0.52 490	0.25 528	0.12 231	0.21 367	0.18 413	0.40 468	0.35 490	0.28 449	0.30 451	0.22 404	0.17 406	0.51 599	0.21 484	0.09 461	0.06 134	0.09 451	0.08 373	0.08 338	0.13 423

PSM-softLoss	0.22 423	0.11 189	0.53 502	0.25 528	0.12 231	0.20 333	0.17 344	0.39 456	0.29 402	0.29 478	0.32 476	0.24 443	0.16 379	0.53 611	0.21 484	0.09 461	0.06 134	0.10 540	0.09 494	0.08 338	0.12 383

KMStereo	0.22 423	0.11 189	0.53 502	0.25 528	0.12 231	0.20 333	0.17 344	0.39 456	0.29 402	0.29 478	0.32 476	0.24 443	0.16 379	0.53 611	0.21 484	0.09 461	0.06 134	0.10 540	0.09 494	0.08 338	0.12 383

PSM-adaLoss	0.19 315	0.13 315	0.51 468	0.22 349	0.11 169	0.19 284	0.15 227	0.30 315	0.24 293	0.28 449	0.29 434	0.25 459	0.18 445	0.25 334	0.17 342	0.09 461	0.06 134	0.10 540	0.08 373	0.10 512	0.09 175

ROB_FTStereo_v2	0.19 315	0.13 315	0.51 468	0.22 349	0.11 169	0.19 284	0.15 227	0.30 315	0.24 293	0.28 449	0.29 434	0.25 459	0.18 445	0.25 334	0.18 378	0.09 461	0.06 134	0.10 540	0.08 373	0.10 512	0.09 175

ROB_FTStereo	0.19 315	0.13 315	0.51 468	0.22 349	0.11 169	0.19 284	0.13 119	0.30 315	0.24 293	0.28 449	0.29 434	0.25 459	0.18 445	0.25 334	0.17 342	0.09 461	0.06 134	0.10 540	0.08 373	0.10 512	0.09 175

HUI-Stereo	0.19 315	0.13 315	0.52 490	0.22 349	0.11 169	0.19 284	0.14 172	0.30 315	0.24 293	0.28 449	0.29 434	0.25 459	0.18 445	0.23 291	0.17 342	0.09 461	0.06 134	0.10 540	0.08 373	0.10 512	0.09 175

PFNet	0.24 493	0.11 189	0.63 601	0.25 528	0.14 353	0.22 401	0.19 463	0.40 468	0.35 490	0.36 615	0.32 476	0.27 486	0.20 475	0.63 674	0.23 523	0.09 461	0.05 16	0.09 451	0.08 373	0.08 338	0.08 116

RE-Stereo	0.22 423	0.11 189	0.52 490	0.25 528	0.12 231	0.21 367	0.18 413	0.40 468	0.35 490	0.28 449	0.30 451	0.22 404	0.17 406	0.51 599	0.21 484	0.09 461	0.06 134	0.09 451	0.08 373	0.08 338	0.13 423

Pruner-Stereo	0.20 349	0.12 256	0.49 425	0.29 663	0.12 231	0.19 284	0.17 344	0.32 349	0.31 432	0.33 558	0.32 476	0.25 459	0.15 353	0.25 334	0.22 503	0.09 461	0.06 134	0.09 451	0.08 373	0.08 338	0.10 258

TVStereo	0.22 423	0.11 189	0.52 490	0.25 528	0.12 231	0.21 367	0.18 413	0.40 468	0.35 490	0.28 449	0.30 451	0.22 404	0.17 406	0.51 599	0.21 484	0.09 461	0.06 134	0.09 451	0.08 373	0.08 338	0.13 423

iGMRVC	0.19 315	0.13 315	0.51 468	0.22 349	0.11 169	0.19 284	0.15 227	0.30 315	0.24 293	0.28 449	0.29 434	0.25 459	0.18 445	0.27 374	0.18 378	0.09 461	0.06 134	0.10 540	0.08 373	0.10 512	0.09 175

iRAFT	0.19 315	0.13 315	0.51 468	0.22 349	0.11 169	0.19 284	0.14 172	0.30 315	0.24 293	0.28 449	0.29 434	0.25 459	0.18 445	0.27 374	0.18 378	0.09 461	0.06 134	0.10 540	0.08 373	0.10 512	0.09 175

AnonymousM	0.19 315	0.20 559	0.30 205	0.18 88	0.10 117	0.19 284	0.17 344	0.32 349	0.27 367	0.27 434	0.21 324	0.18 338	0.14 329	0.21 230	0.16 303	0.09 461	0.08 309	0.38 810	0.15 722	0.06 128	0.08 116

CRE-IMP	0.19 315	0.13 315	0.51 468	0.23 417	0.11 169	0.24 451	0.17 344	0.31 339	0.24 293	0.27 434	0.26 398	0.24 443	0.17 406	0.24 308	0.19 419	0.09 461	0.05 16	0.10 540	0.07 269	0.10 512	0.10 258

RAFT-IKP	0.19 315	0.13 315	0.51 468	0.22 349	0.11 169	0.18 245	0.15 227	0.30 315	0.24 293	0.28 449	0.29 434	0.25 459	0.18 445	0.26 358	0.18 378	0.09 461	0.06 134	0.10 540	0.08 373	0.10 512	0.09 175

CFNet_pseudo	0.23 459	0.14 370	0.48 408	0.20 214	0.13 301	0.27 501	0.17 344	0.46 551	0.45 624	0.30 501	0.37 547	0.38 611	0.23 513	0.30 448	0.22 503	0.09 461	0.06 134	0.11 600	0.08 373	0.11 572	0.11 317

RAFT + AFF	0.30 625	0.33 705	0.76 659	0.25 528	0.17 520	0.30 560	0.33 730	0.55 670	0.42 585	0.28 449	0.30 451	0.31 546	0.31 647	0.64 680	0.32 624	0.09 461	0.11 447	0.11 600	0.10 569	0.12 622	0.16 511

UNet	0.28 587	0.16 458	0.70 636	0.24 478	0.20 621	0.44 701	0.21 542	0.52 622	0.42 585	0.36 615	0.40 584	0.43 662	0.33 671	0.41 552	0.32 624	0.09 461	0.07 239	0.10 540	0.09 494	0.10 512	0.09 175

CREStereo	0.14 150	0.09 74	0.27 172	0.14 2	0.08 38	0.22 401	0.15 227	0.26 237	0.26 346	0.16 251	0.21 324	0.14 250	0.13 294	0.19 163	0.14 212	0.09 461	0.05 16	0.06 79	0.04 1	0.07 247	0.06 39
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
ACVNet	0.24 493	0.18 523	0.51 468	0.18 88	0.15 429	0.27 501	0.23 609	0.40 468	0.45 624	0.29 478	0.41 596	0.38 611	0.28 601	0.28 400	0.35 650	0.09 461	0.07 239	0.08 333	0.07 269	0.10 512	0.09 175

acv_ft	0.26 544	0.18 523	0.56 537	0.24 478	0.19 589	0.34 625	0.21 542	0.47 565	0.45 624	0.39 661	0.41 596	0.38 611	0.28 601	0.28 400	0.36 654	0.09 461	0.07 239	0.08 333	0.07 269	0.11 572	0.09 175

ADCRef	0.41 712	0.33 705	1.05 740	0.26 574	0.21 644	0.49 732	0.27 672	0.54 651	0.51 692	0.51 743	0.59 730	0.35 590	0.47 740	0.54 617	1.35 820	0.09 461	0.08 309	0.12 638	0.12 653	0.12 622	0.13 423

RASNet	0.30 625	0.19 543	0.59 578	0.23 417	0.19 589	0.33 610	0.20 512	0.50 598	0.41 573	0.31 518	0.44 631	0.47 693	0.38 697	0.79 742	0.40 668	0.09 461	0.07 239	0.07 208	0.09 494	0.08 338	0.10 258

MSMDNet	0.23 459	0.14 370	0.49 425	0.20 214	0.13 301	0.28 520	0.17 344	0.47 565	0.47 652	0.30 501	0.36 536	0.37 605	0.24 534	0.29 429	0.21 484	0.09 461	0.07 239	0.09 451	0.08 373	0.11 572	0.11 317

ccs_rob	0.23 459	0.14 370	0.48 408	0.20 214	0.13 301	0.27 501	0.17 344	0.46 551	0.45 624	0.30 501	0.37 547	0.38 611	0.23 513	0.30 448	0.22 503	0.09 461	0.06 134	0.11 600	0.08 373	0.12 622	0.11 317

iResNetv2_ROB	0.29 610	0.37 730	0.92 717	0.24 478	0.13 301	0.30 560	0.19 463	0.55 670	0.51 692	0.39 661	0.46 659	0.39 625	0.27 577	0.36 520	0.30 602	0.09 461	0.06 134	0.07 208	0.05 46	0.13 639	0.11 317

HSM	0.29 610	0.18 523	0.48 408	0.21 274	0.15 429	0.33 610	0.20 512	0.55 670	0.39 550	0.36 615	0.39 574	0.67 777	0.32 662	0.88 766	0.24 535	0.09 461	0.07 239	0.08 333	0.07 269	0.09 444	0.10 258

pmcnn	0.54 756	0.24 628	1.06 742	0.25 528	0.26 717	0.40 678	0.31 716	0.55 670	0.55 718	0.56 762	1.22 808	2.53 840	0.39 704	0.84 758	1.08 796	0.09 461	0.06 134	0.06 79	0.05 46	0.10 512	0.14 470

Codiref-stereo	0.14 150	0.09 74	0.45 364	0.28 642	0.09 53	0.15 99	0.12 63	0.25 213	0.20 201	0.09 16	0.11 86	0.08 7	0.07 4	0.20 203	0.13 154	0.10 538	0.08 309	0.05 1	0.09 494	0.05 6	0.13 423

SCION-MonSter(vits)	0.23 459	0.09 74	0.20 51	0.17 48	0.09 53	0.15 99	0.12 63	0.46 551	0.54 709	0.09 16	0.45 646	0.30 536	0.27 577	0.35 508	0.45 696	0.10 538	0.08 309	0.18 741	0.17 746	0.15 676	0.16 511

MWDA-net	0.29 610	0.22 594	0.56 537	0.26 574	0.21 644	0.35 642	0.32 723	0.46 551	0.48 661	0.39 661	0.41 596	0.33 568	0.39 704	0.55 622	0.40 668	0.10 538	0.07 239	0.09 451	0.09 494	0.10 512	0.11 317

MWSP-net	0.26 544	0.14 370	0.45 364	0.22 349	0.14 353	0.32 599	0.43 771	0.52 622	0.45 624	0.33 558	0.33 500	0.36 597	0.32 662	0.29 429	0.32 624	0.10 538	0.08 309	0.09 451	0.09 494	0.10 512	0.11 317

FAST (zero-shot)	0.14 150	0.10 122	0.22 93	0.24 478	0.26 717	0.14 63	0.15 227	0.24 186	0.16 98	0.11 87	0.14 190	0.12 179	0.12 235	0.19 163	0.13 154	0.10 538	0.09 360	0.07 208	0.08 373	0.07 247	0.09 175

VeloStereo	0.11 23	0.07 2	0.21 71	0.16 20	0.12 231	0.09 9	0.07 1	0.12 6	0.10 4	0.12 128	0.09 27	0.11 130	0.11 171	0.16 76	0.12 79	0.10 538	0.09 360	0.09 451	0.08 373	0.11 572	0.13 423

flow	0.11 23	0.07 2	0.21 71	0.16 20	0.12 231	0.09 9	0.07 1	0.12 6	0.10 4	0.12 128	0.09 27	0.11 130	0.11 171	0.18 132	0.12 79	0.10 538	0.09 360	0.09 451	0.08 373	0.11 572	0.13 423

SE	0.17 264	0.22 594	0.32 231	0.22 349	0.12 231	0.23 426	0.16 296	0.30 315	0.21 236	0.20 337	0.28 424	0.15 276	0.17 406	0.17 103	0.17 342	0.10 538	0.06 134	0.09 451	0.09 494	0.12 622	0.12 383

SME	0.24 493	0.30 683	0.50 447	0.23 417	0.11 169	0.37 658	0.17 344	0.39 456	0.31 432	0.26 421	0.29 434	0.19 354	0.22 498	0.55 622	0.27 574	0.10 538	0.08 309	0.10 540	0.10 569	0.11 572	0.10 258

HLf8	0.21 394	0.23 615	0.69 629	0.15 7	0.12 231	0.24 451	0.14 172	0.42 497	0.32 446	0.20 337	0.26 398	0.18 338	0.15 353	0.35 508	0.18 378	0.10 538	0.06 134	0.07 208	0.06 145	0.09 444	0.10 258

FlowAnything_test	0.15 199	0.12 256	0.23 108	0.21 274	0.12 231	0.18 245	0.16 296	0.25 213	0.17 118	0.15 231	0.13 149	0.15 276	0.14 329	0.19 163	0.17 342	0.10 538	0.07 239	0.11 600	0.12 653	0.08 338	0.10 258

w-ln-seven-2	0.40 704	0.37 730	1.34 784	0.28 642	0.18 552	0.38 666	0.29 694	0.53 635	0.59 737	0.47 727	0.56 716	0.46 683	0.42 722	0.70 707	0.64 746	0.10 538	0.10 409	0.12 638	0.11 610	0.14 664	0.16 511

coex_refinement	0.28 587	0.22 594	0.50 447	0.23 417	0.15 429	0.31 582	0.20 512	0.51 613	0.43 598	0.35 601	0.42 606	0.45 674	0.27 577	0.56 630	0.41 673	0.10 538	0.07 239	0.07 208	0.07 269	0.11 572	0.12 383

FACV-RUCA	0.22 423	0.15 410	0.38 287	0.24 478	0.23 679	0.26 494	0.19 463	0.41 489	0.35 490	0.26 421	0.32 476	0.22 404	0.25 548	0.24 308	0.19 419	0.10 538	0.07 239	0.15 712	0.08 373	0.16 686	0.14 470

ACV-stereo	0.30 625	0.20 559	0.82 684	0.23 417	0.16 480	0.48 726	0.20 512	0.38 434	0.34 478	0.29 478	0.33 500	0.66 772	0.43 726	0.55 622	0.31 614	0.10 538	0.09 360	0.09 451	0.09 494	0.11 572	0.12 383

test_sample5	0.26 544	0.14 370	0.51 468	0.21 274	0.12 231	0.31 582	0.21 542	0.53 635	0.38 534	0.33 558	0.43 620	0.29 514	0.25 548	0.56 630	0.24 535	0.10 538	0.14 528	0.10 540	0.10 569	0.11 572	0.16 511

test_sample4	0.26 544	0.14 370	0.53 502	0.21 274	0.12 231	0.32 599	0.21 542	0.53 635	0.38 534	0.33 558	0.38 556	0.28 500	0.25 548	0.54 617	0.25 549	0.10 538	0.14 528	0.10 540	0.09 494	0.11 572	0.16 511

test_sample3	0.25 520	0.14 370	0.52 490	0.20 214	0.12 231	0.33 610	0.20 512	0.53 635	0.38 534	0.32 544	0.35 521	0.29 514	0.24 534	0.54 617	0.25 549	0.10 538	0.14 528	0.09 451	0.09 494	0.11 572	0.15 493

SMFormer	0.27 576	0.13 315	0.47 392	0.20 214	0.10 117	0.28 520	0.19 463	0.54 651	0.48 661	0.35 601	0.42 606	0.31 546	0.27 577	0.60 652	0.34 643	0.10 538	0.16 577	0.08 333	0.09 494	0.10 512	0.16 511

tta	0.27 576	0.13 315	0.47 392	0.20 214	0.10 117	0.28 520	0.19 463	0.54 651	0.48 661	0.35 601	0.42 606	0.31 546	0.27 577	0.60 652	0.34 643	0.10 538	0.16 577	0.08 333	0.09 494	0.08 338	0.13 423

qqq1	0.26 544	0.13 315	0.47 392	0.20 214	0.10 117	0.28 520	0.19 463	0.54 651	0.48 661	0.35 601	0.42 606	0.31 546	0.27 577	0.60 652	0.21 484	0.10 538	0.16 577	0.07 208	0.07 269	0.08 338	0.13 423

fff1	0.26 544	0.13 315	0.47 392	0.20 214	0.10 117	0.28 520	0.19 463	0.54 651	0.48 661	0.35 601	0.42 606	0.31 546	0.27 577	0.60 652	0.21 484	0.10 538	0.16 577	0.07 208	0.07 269	0.08 338	0.13 423

DualNet	0.26 544	0.14 370	0.51 468	0.21 274	0.12 231	0.31 582	0.21 542	0.53 635	0.38 534	0.34 581	0.44 631	0.29 514	0.25 548	0.56 630	0.24 535	0.10 538	0.14 528	0.10 540	0.10 569	0.11 572	0.16 511

mmx	0.37 682	0.17 496	0.84 694	0.21 274	0.13 301	0.29 545	0.21 542	0.57 690	0.48 661	0.31 518	0.44 631	0.34 577	0.24 534	0.91 774	1.30 810	0.10 538	0.20 675	0.12 638	0.11 610	0.11 572	0.23 625

xxx	0.37 682	0.17 496	0.84 694	0.21 274	0.13 301	0.29 545	0.21 542	0.57 690	0.48 661	0.31 518	0.44 631	0.34 577	0.24 534	0.91 774	1.30 810	0.10 538	0.20 675	0.12 638	0.11 610	0.11 572	0.23 625

EKT-Stereo	0.39 692	0.13 315	0.53 502	0.42 779	3.94 855	0.22 401	0.17 344	0.38 434	0.30 420	0.21 348	0.20 303	0.23 422	0.15 353	0.30 448	0.18 378	0.10 538	0.08 309	0.09 451	0.08 373	0.09 444	0.12 383

iinet-f	0.31 637	0.23 615	1.16 763	0.20 214	0.16 480	0.44 701	0.23 609	0.47 565	0.38 534	0.36 615	0.44 631	0.41 639	0.35 681	0.36 520	0.43 682	0.10 538	0.09 360	0.08 333	0.08 373	0.13 639	0.12 383

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 653	0.25 645	0.82 684	0.22 349	0.17 520	0.46 712	0.28 688	0.53 635	0.53 704	0.43 701	0.57 721	0.44 668	0.31 647	0.50 593	0.48 705	0.10 538	0.06 134	0.08 333	0.06 145	0.11 572	0.12 383

BUS	0.24 493	0.13 315	0.36 273	0.25 528	0.14 353	0.44 701	0.17 344	0.59 715	0.36 507	0.34 581	0.35 521	0.31 546	0.22 498	0.27 374	0.22 503	0.10 538	0.07 239	0.11 600	0.10 569	0.09 444	0.10 258

BSDual-CNN	0.24 493	0.13 315	0.36 273	0.25 528	0.14 353	0.35 642	0.22 579	0.59 715	0.36 507	0.34 581	0.35 521	0.38 611	0.25 548	0.27 374	0.28 583	0.10 538	0.07 239	0.11 600	0.10 569	0.09 444	0.10 258

psmg	0.24 493	0.13 315	0.36 273	0.21 274	0.14 353	0.35 642	0.23 609	0.54 651	0.36 507	0.36 615	0.38 556	0.38 611	0.25 548	0.27 374	0.28 583	0.10 538	0.08 309	0.10 540	0.10 569	0.09 444	0.09 175

ADLNet2	0.31 637	0.23 615	0.77 665	0.23 417	0.18 552	0.36 650	0.24 635	0.55 670	0.54 709	0.33 558	0.38 556	0.45 674	0.31 647	0.70 707	0.36 654	0.10 538	0.08 309	0.09 451	0.09 494	0.12 622	0.11 317

PFNet+	0.21 394	0.11 189	0.54 516	0.22 349	0.12 231	0.17 203	0.18 413	0.31 339	0.36 507	0.33 558	0.32 476	0.24 443	0.16 379	0.33 485	0.18 378	0.10 538	0.07 239	0.11 600	0.10 569	0.08 338	0.12 383

sAnonymous2	0.21 394	0.24 628	0.79 671	0.24 478	0.17 520	0.22 401	0.20 512	0.36 403	0.29 402	0.17 279	0.19 290	0.17 323	0.16 379	0.18 132	0.15 260	0.10 538	0.07 239	0.09 451	0.08 373	0.23 759	0.18 542

CroCo_RVC	0.21 394	0.24 628	0.79 671	0.24 478	0.17 520	0.22 401	0.20 512	0.36 403	0.29 402	0.17 279	0.19 290	0.17 323	0.16 379	0.18 132	0.15 260	0.10 538	0.07 239	0.09 451	0.08 373	0.23 759	0.18 542

test_xeample	0.39 692	0.14 370	0.46 384	0.19 148	0.16 480	0.34 625	0.22 579	0.59 715	0.43 598	0.33 558	0.47 666	0.30 536	0.27 577	0.60 652	2.44 849	0.10 538	0.21 686	0.09 451	0.09 494	0.09 444	0.25 655

GMStereo	0.21 394	0.30 683	0.57 551	0.21 274	0.12 231	0.24 451	0.18 413	0.30 315	0.41 573	0.26 421	0.24 373	0.17 323	0.16 379	0.25 334	0.19 419	0.10 538	0.07 239	0.08 333	0.08 373	0.11 572	0.09 175
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.23 459	0.12 256	0.51 468	0.21 274	0.14 353	0.34 625	0.22 579	0.57 690	0.41 573	0.29 478	0.32 476	0.23 422	0.22 498	0.28 400	0.20 451	0.10 538	0.07 239	0.09 451	0.10 569	0.09 444	0.09 175

delet	0.29 610	0.18 523	0.58 568	0.24 478	0.19 589	0.41 683	0.30 703	0.52 622	0.51 692	0.35 601	0.42 606	0.37 605	0.31 647	0.49 588	0.36 654	0.10 538	0.09 360	0.11 600	0.12 653	0.09 444	0.09 175

UPFNet	0.27 576	0.15 410	0.47 392	0.25 528	0.20 621	0.37 658	0.27 672	0.50 598	0.40 561	0.36 615	0.38 556	0.37 605	0.29 621	0.40 545	0.34 643	0.10 538	0.10 409	0.10 540	0.10 569	0.10 512	0.08 116

EDNetEfficientorigin	7.48 861	0.57 792	139.59 895	0.25 528	0.17 520	0.44 701	0.30 703	0.48 577	1.04 813	1.29 824	1.02 798	0.82 790	0.87 805	0.76 733	1.02 791	0.10 538	0.09 360	0.12 638	0.11 610	0.22 754	0.25 655

FENet	0.22 423	0.13 315	0.48 408	0.22 349	0.12 231	0.27 501	0.18 413	0.43 510	0.37 523	0.31 518	0.32 476	0.29 514	0.23 513	0.27 374	0.24 535	0.10 538	0.07 239	0.09 451	0.09 494	0.09 444	0.11 317

FADNet-RVC-Resample	0.31 637	0.32 699	1.16 763	0.27 614	0.17 520	0.33 610	0.21 542	0.49 588	0.40 561	0.36 615	0.38 556	0.34 577	0.27 577	0.54 617	0.27 574	0.10 538	0.10 409	0.14 692	0.13 689	0.13 639	0.18 542

SuperB	0.50 743	0.37 730	2.16 826	0.23 417	0.15 429	0.41 683	0.32 723	0.50 598	0.83 787	0.44 708	0.51 683	0.33 568	0.45 731	0.69 703	1.07 795	0.10 538	0.08 309	0.09 451	0.08 373	0.95 842	0.18 542

ADCP+	0.48 739	0.36 727	1.47 796	0.26 574	0.22 663	0.57 753	0.40 763	0.56 681	0.54 709	0.46 721	0.52 690	0.46 683	0.53 759	0.59 647	1.93 841	0.10 538	0.08 309	0.11 600	0.11 610	0.14 664	0.15 493

CFNet	0.29 610	0.29 677	0.57 551	0.23 417	0.14 353	0.34 625	0.15 227	0.53 635	0.46 637	0.31 518	0.40 584	0.38 611	0.27 577	0.76 733	0.28 583	0.10 538	0.07 239	0.11 600	0.11 610	0.11 572	0.09 175

StereoDRNet-Refined	0.28 587	0.19 543	0.47 392	0.25 528	0.14 353	0.36 650	0.21 542	0.49 588	0.43 598	0.46 721	0.52 690	0.42 655	0.30 628	0.46 576	0.38 662	0.10 538	0.07 239	0.11 600	0.11 610	0.10 512	0.11 317
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DISCO	0.33 653	0.16 458	0.55 527	0.26 574	0.16 480	0.48 726	0.25 650	0.52 622	0.58 730	0.38 642	0.45 646	0.63 760	0.37 692	0.65 686	0.50 712	0.10 538	0.07 239	0.09 451	0.08 373	0.13 639	0.13 423

DLCB_ROB	0.30 625	0.20 559	0.45 364	0.28 642	0.17 520	0.37 658	0.25 650	0.50 598	0.45 624	0.46 721	0.47 666	0.51 712	0.34 673	0.56 630	0.38 662	0.10 538	0.10 409	0.11 600	0.11 610	0.10 512	0.11 317

AROF-StereoT2	0.20 349	0.15 410	0.45 364	0.32 706	0.14 353	0.19 284	0.18 413	0.37 420	0.25 322	0.23 383	0.25 384	0.16 298	0.12 235	0.35 508	0.17 342	0.11 587	0.12 481	0.11 600	0.08 373	0.08 338	0.09 175

GeoMambaStereo_RVC	0.14 150	0.09 74	0.21 71	0.15 7	0.15 429	0.18 245	0.12 63	0.18 55	0.15 80	0.19 318	0.19 290	0.19 354	0.14 329	0.19 163	0.18 378	0.11 587	0.08 309	0.08 333	0.07 269	0.09 444	0.13 423

AHVO							0.30 703	0.50 598	0.42 585	0.28 449	0.53 699	0.41 639	0.30 628	0.57 637	0.50 712	0.11 587	0.15 559	0.12 638	0.10 569	0.13 639

DSFM							0.30 703	0.50 598	0.42 585	0.28 449	0.53 699	0.41 639	0.30 628	0.57 637	0.50 712	0.11 587	0.15 559	0.12 638	0.10 569	0.13 639

SCION-MonSter	0.33 653	0.24 628	0.51 468	0.29 663	0.28 728	0.56 750	0.21 542	0.49 588	0.59 737	0.34 581	0.55 710	0.32 557	0.31 647	0.40 545	0.56 730	0.11 587	0.10 409	0.25 778	0.22 775	0.18 718	0.19 562

z-mn7	0.48 739	0.52 779	1.28 777	0.26 574	0.19 589	0.62 762	0.34 735	0.59 715	0.96 804	0.45 715	0.97 793	0.53 725	0.41 716	0.99 789	0.70 756	0.11 587	0.10 409	0.10 540	0.10 569	0.14 664	0.16 511

G2L-Stereo	0.27 576	0.23 615	0.61 592	0.22 349	0.14 353	0.25 473	0.19 463	0.48 577	0.37 523	0.33 558	0.38 556	0.40 630	0.23 513	0.61 660	0.33 634	0.11 587	0.09 360	0.10 540	0.08 373	0.09 444	0.11 317

DDVS	0.26 544	0.16 458	0.45 364	0.25 528	0.17 520	0.34 625	0.21 542	0.43 510	0.31 432	0.34 581	0.41 596	0.47 693	0.21 488	0.52 608	0.29 597	0.11 587	0.09 360	0.11 600	0.09 494	0.13 639	0.16 511

rvit_stereo_0083	0.17 264	0.13 315	0.29 193	0.21 274	0.13 301	0.17 203	0.17 344	0.23 160	0.36 507	0.16 251	0.22 343	0.19 354	0.17 406	0.21 230	0.17 342	0.11 587	0.10 409	0.10 540	0.08 373	0.09 444	0.08 116

rvit_stereo_0081	0.16 236	0.13 315	0.30 205	0.21 274	0.12 231	0.17 203	0.17 344	0.24 186	0.34 478	0.17 279	0.19 290	0.18 338	0.15 353	0.20 203	0.17 342	0.11 587	0.08 309	0.09 451	0.08 373	0.09 444	0.07 70

DCVSM-stereo	0.25 520	0.14 370	0.53 502	0.21 274	0.14 353	0.27 501	0.14 172	0.35 385	0.35 490	0.42 690	0.33 500	0.46 683	0.30 628	0.31 463	0.27 574	0.11 587	0.10 409	0.12 638	0.10 569	0.12 622	0.15 493

ITSA-stereo	0.26 544	0.16 458	0.39 298	0.24 478	0.11 169	0.28 520	0.18 413	0.58 704	0.59 737	0.32 544	0.32 476	0.33 568	0.28 601	0.51 599	0.34 643	0.11 587	0.08 309	0.11 600	0.11 610	0.11 572	0.15 493

rvit_stereo_0082	0.16 236	0.13 315	0.30 205	0.21 274	0.12 231	0.17 203	0.17 344	0.24 186	0.34 478	0.17 279	0.19 290	0.18 338	0.15 353	0.20 203	0.17 342	0.11 587	0.08 309	0.09 451	0.08 373	0.09 444	0.07 70

rvit_stereo_0080	0.16 236	0.17 496	0.35 264	0.19 148	0.13 301	0.14 63	0.20 512	0.29 293	0.26 346	0.16 251	0.17 252	0.19 354	0.14 329	0.19 163	0.16 303	0.11 587	0.08 309	0.08 333	0.08 373	0.10 512	0.08 116

rvit_stereo_ft	0.18 280	0.19 543	0.43 346	0.25 528	0.14 353	0.17 203	0.21 542	0.30 315	0.28 378	0.17 279	0.19 290	0.20 378	0.17 406	0.22 264	0.18 378	0.11 587	0.07 239	0.09 451	0.09 494	0.10 512	0.08 116

test_sample6	0.27 576	0.15 410	0.50 447	0.22 349	0.12 231	0.30 560	0.22 579	0.54 651	0.39 550	0.34 581	0.44 631	0.29 514	0.25 548	0.58 639	0.26 561	0.11 587	0.14 528	0.10 540	0.10 569	0.11 572	0.16 511

whm_eth	0.16 236	0.17 496	0.35 264	0.19 148	0.13 301	0.14 63	0.20 512	0.29 293	0.26 346	0.16 251	0.17 252	0.19 354	0.14 329	0.19 163	0.16 303	0.11 587	0.08 309	0.08 333	0.08 373	0.10 512	0.08 116

StereoVision	0.23 459	0.23 615	0.55 527	0.27 614	0.17 520	0.23 426	0.22 579	0.40 468	0.32 446	0.21 348	0.51 683	0.22 404	0.16 379	0.29 429	0.19 419	0.11 587	0.12 481	0.13 667	0.13 689	0.10 512	0.08 116

CFNet_ucs	0.25 520	0.14 370	0.51 468	0.20 214	0.15 429	0.29 545	0.18 413	0.51 613	0.46 637	0.32 544	0.42 606	0.38 611	0.23 513	0.31 463	0.22 503	0.11 587	0.08 309	0.12 638	0.09 494	0.13 639	0.13 423

fast-acv-ft	0.33 653	0.26 656	0.88 711	0.25 528	0.18 552	0.49 732	0.27 672	0.44 531	0.50 686	0.40 672	0.55 710	0.49 703	0.36 687	0.39 539	0.41 673	0.11 587	0.11 447	0.11 600	0.12 653	0.13 639	0.11 317

Wz-Net-MNSev	0.39 692	0.35 719	0.99 732	0.26 574	0.21 644	0.59 759	0.39 759	0.58 704	0.61 744	0.49 734	0.56 716	0.53 725	0.37 692	0.61 660	0.47 703	0.11 587	0.09 360	0.11 600	0.11 610	0.15 676	0.15 493

NINENet	0.27 576	0.16 458	0.49 425	0.23 417	0.16 480	0.44 701	0.17 344	0.63 749	0.49 678	0.33 558	0.38 556	0.31 546	0.22 498	0.43 564	0.22 503	0.11 587	0.10 409	0.12 638	0.08 373	0.12 622	0.11 317

AACVNet	0.28 587	0.22 594	0.55 527	0.23 417	0.14 353	0.30 560	0.19 463	0.43 510	0.33 465	0.39 661	0.42 606	0.44 668	0.29 621	0.73 717	0.28 583	0.11 587	0.09 360	0.11 600	0.09 494	0.13 639	0.12 383

PSMNet-ADL	0.26 544	0.16 458	0.39 298	0.27 614	0.14 353	0.32 599	0.22 579	0.45 541	0.37 523	0.28 449	0.34 513	0.41 639	0.28 601	0.61 660	0.32 624	0.11 587	0.10 409	0.09 451	0.11 610	0.10 512	0.13 423

GANet-ADL	0.22 423	0.14 370	0.51 468	0.23 417	0.14 353	0.29 545	0.19 463	0.48 577	0.36 507	0.26 421	0.33 500	0.32 557	0.20 475	0.26 358	0.22 503	0.11 587	0.07 239	0.07 208	0.06 145	0.09 444	0.11 317

LMCR-Stereo	0.28 587	0.22 594	0.56 537	0.29 663	0.14 353	0.37 658	0.23 609	0.57 690	0.36 507	0.40 672	0.40 584	0.29 514	0.30 628	0.41 552	0.38 662	0.11 587	0.07 239	0.09 451	0.07 269	0.13 639	0.10 258

sCroCo_RVC	0.19 315	0.15 410	0.60 585	0.27 614	0.18 552	0.23 426	0.16 296	0.28 271	0.24 293	0.14 201	0.22 343	0.17 323	0.14 329	0.22 264	0.16 303	0.11 587	0.11 447	0.09 451	0.09 494	0.09 444	0.10 258

ADLNet	0.30 625	0.19 543	0.59 578	0.23 417	0.19 589	0.34 625	0.23 609	0.56 681	0.44 611	0.43 701	0.41 596	0.43 662	0.28 601	0.56 630	0.36 654	0.11 587	0.08 309	0.11 600	0.11 610	0.11 572	0.15 493

GES	0.23 459	0.14 370	0.54 516	0.21 274	0.14 353	0.28 520	0.19 463	0.51 613	0.35 490	0.31 518	0.36 536	0.25 459	0.24 534	0.30 448	0.23 523	0.11 587	0.09 360	0.08 333	0.08 373	0.10 512	0.12 383

222	0.45 725	0.14 370	0.43 346	0.19 148	0.15 429	0.36 650	0.20 512	0.60 727	0.43 598	0.37 633	0.45 646	0.30 536	0.28 601	0.59 647	3.72 854	0.11 587	0.19 653	0.08 333	0.09 494	0.09 444	0.27 680

xxxx	0.39 692	0.14 370	0.47 392	0.20 214	0.16 480	0.38 666	0.20 512	0.61 737	0.43 598	0.30 501	0.44 631	0.38 611	0.25 548	0.50 593	2.41 848	0.11 587	0.21 686	0.09 451	0.10 569	0.10 512	0.26 672

psm_up	0.30 625	0.21 574	0.58 568	0.26 574	0.18 552	0.32 599	0.27 672	0.57 690	0.45 624	0.38 642	0.41 596	0.45 674	0.40 711	0.59 647	0.32 624	0.11 587	0.12 481	0.13 667	0.12 653	0.11 572	0.11 317

aanetorigin	0.40 704	0.33 705	1.14 760	0.25 528	0.19 589	0.30 560	0.37 747	0.34 376	0.47 652	0.95 804	0.82 778	0.52 720	0.56 763	0.50 593	0.52 718	0.11 587	0.09 360	0.10 540	0.10 569	0.16 686	0.19 562

EDNetEfficient	0.64 780	0.39 742	2.52 830	0.26 574	0.26 717	0.39 672	0.49 786	0.42 497	1.06 815	1.38 827	0.86 783	0.61 753	0.97 810	0.66 693	1.62 832	0.11 587	0.10 409	0.10 540	0.12 653	0.20 743	0.19 562

ac_64	0.28 587	0.16 458	0.62 596	0.25 528	0.17 520	0.36 650	0.22 579	0.48 577	0.35 490	0.36 615	0.37 547	0.51 712	0.30 628	0.62 671	0.34 643	0.11 587	0.09 360	0.10 540	0.10 569	0.09 444	0.09 175

HGLStereo	0.29 610	0.19 543	0.60 585	0.24 478	0.21 644	0.33 610	0.23 609	0.52 622	0.44 611	0.36 615	0.49 676	0.41 639	0.35 681	0.46 576	0.34 643	0.11 587	0.11 447	0.09 451	0.09 494	0.11 572	0.12 383

cf-r	0.26 544	0.22 594	0.66 617	0.22 349	0.14 353	0.28 520	0.22 579	0.44 531	0.42 585	0.32 544	0.42 606	0.43 662	0.27 577	0.44 568	0.27 574	0.11 587	0.07 239	0.08 333	0.10 569	0.08 338	0.09 175

GANet-RSSM	0.26 544	0.19 543	0.54 516	0.21 274	0.14 353	0.27 501	0.22 579	0.47 565	0.34 478	0.30 501	0.40 584	0.41 639	0.30 628	0.59 647	0.25 549	0.11 587	0.08 309	0.09 451	0.09 494	0.10 512	0.10 258

GwcNet-RSSM	0.28 587	0.25 645	0.61 592	0.22 349	0.14 353	0.28 520	0.24 635	0.46 551	0.44 611	0.33 558	0.46 659	0.41 639	0.28 601	0.55 622	0.31 614	0.11 587	0.07 239	0.09 451	0.10 569	0.10 512	0.09 175

DMCA	0.24 493	0.18 523	0.51 468	0.23 417	0.14 353	0.27 501	0.20 512	0.45 541	0.40 561	0.32 544	0.33 500	0.33 568	0.25 548	0.27 374	0.30 602	0.11 587	0.08 309	0.10 540	0.08 373	0.11 572	0.12 383

ADCL	0.50 743	0.30 683	1.15 761	0.28 642	0.19 589	0.77 784	0.64 804	0.57 690	0.73 778	0.57 765	0.73 767	0.55 730	0.60 770	0.66 693	1.53 828	0.11 587	0.10 409	0.13 667	0.13 689	0.15 676	0.16 511

RYNet	0.38 687	0.23 615	0.65 612	0.26 574	0.28 728	0.62 762	0.33 730	0.61 737	0.62 750	0.42 690	0.39 574	0.58 743	0.40 711	0.89 768	0.57 734	0.11 587	0.09 360	0.12 638	0.11 610	0.19 732	0.22 612

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 610	0.24 628	0.81 678	0.26 574	0.18 552	0.30 560	0.22 579	0.52 622	0.41 573	0.38 642	0.42 606	0.42 655	0.28 601	0.46 576	0.31 614	0.11 587	0.08 309	0.10 540	0.11 610	0.10 512	0.12 383
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.33 653	0.31 691	0.69 629	0.23 417	0.14 353	0.30 560	0.23 609	0.49 588	0.55 718	0.39 661	0.60 734	0.43 662	0.30 628	0.88 766	0.54 726	0.11 587	0.08 309	0.07 208	0.07 269	0.10 512	0.12 383

LE_ROB	1.82 836	0.39 742	3.15 838	0.50 803	0.55 808	0.79 786	1.00 831	0.89 815	6.48 867	7.40 871	2.07 839	2.07 831	5.08 864	1.33 822	3.96 855	0.11 587	0.09 360	0.12 638	0.11 610	0.11 572	0.13 423

arf3	0.21 394	0.15 410	0.42 337	0.35 739	0.15 429	0.19 284	0.16 296	0.37 420	0.22 251	0.23 383	0.28 424	0.18 338	0.14 329	0.46 576	0.17 342	0.12 632	0.21 686	0.11 600	0.13 689	0.08 338	0.10 258

G4	0.20 349	0.16 458	0.49 425	0.31 696	0.18 552	0.18 245	0.15 227	0.37 420	0.25 322	0.21 348	0.23 359	0.15 276	0.15 353	0.39 539	0.17 342	0.12 632	0.17 614	0.10 540	0.07 269	0.08 338	0.10 258

Cross2Single Stereo	0.13 92	0.15 410	0.16 2	0.21 274	0.08 38	0.09 9	0.15 227	0.16 26	0.25 322	0.23 383	0.14 190	0.12 179	0.08 21	0.24 308	0.12 79	0.12 632	0.04 1	0.07 208	0.06 145	0.12 622	0.05 7

Weightmod	0.19 315	0.19 543	0.34 251	0.21 274	0.18 552	0.24 451	0.17 344	0.27 254	0.22 251	0.19 318	0.30 451	0.19 354	0.15 353	0.29 429	0.20 451	0.12 632	0.11 447	0.08 333	0.08 373	0.10 512	0.17 535

S0	0.21 394	0.21 574	0.34 251	0.24 478	0.19 589	0.34 625	0.26 662	0.30 315	0.22 251	0.22 371	0.26 398	0.20 378	0.16 379	0.21 230	0.18 378	0.12 632	0.11 447	0.14 692	0.15 722	0.10 512	0.33 731

MSAF-DinoV2	0.81 799	0.64 804	2.42 829	0.49 799	0.17 520	0.58 755	0.32 723	0.83 805	0.85 791	0.41 684	0.52 690	0.98 800	0.61 776	4.97 867	1.22 802	0.12 632	0.07 239	0.10 540	0.24 783	0.27 778	0.32 721

zh-mn7	0.50 743	0.57 792	1.82 816	0.25 528	0.19 589	0.45 709	0.29 694	0.59 715	0.84 790	0.67 779	0.97 793	0.49 703	0.41 716	0.93 781	0.73 759	0.12 632	0.10 409	0.11 600	0.11 610	0.13 639	0.17 535

w-ln-seven	0.45 725	0.40 746	1.40 791	0.27 614	0.22 663	0.58 755	0.33 730	0.65 761	0.83 787	0.59 768	0.63 746	0.53 725	0.39 704	0.66 693	0.81 771	0.12 632	0.11 447	0.13 667	0.12 653	0.16 686	0.17 535

rvit_stereo_0081_aga	0.17 264	0.17 496	0.40 314	0.21 274	0.14 353	0.20 333	0.17 344	0.24 186	0.26 346	0.18 305	0.21 324	0.20 378	0.14 329	0.20 203	0.15 260	0.12 632	0.08 309	0.09 451	0.08 373	0.10 512	0.08 116

CAS++	0.17 264	0.13 315	0.35 264	0.18 88	0.13 301	0.17 203	0.16 296	0.42 497	0.25 322	0.19 318	0.18 274	0.13 215	0.10 111	0.22 264	0.12 79	0.12 632	0.10 409	0.11 600	0.08 373	0.10 512	0.09 175
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GMStereo_Zeroshot	0.25 520	0.22 594	0.51 468	0.27 614	0.14 353	0.28 520	0.15 227	0.40 468	0.36 507	0.37 633	0.43 620	0.40 630	0.17 406	0.35 508	0.21 484	0.12 632	0.07 239	0.13 667	0.07 269	0.17 702	0.10 258

Wz-Net-SNSev	0.45 725	0.53 782	1.42 792	0.31 696	0.21 644	0.44 701	0.45 776	0.64 755	0.68 764	0.46 721	0.66 753	0.62 756	0.40 711	0.78 738	0.65 747	0.12 632	0.11 447	0.12 638	0.13 689	0.17 702	0.19 562

Wz-Net-LNSev	0.36 674	0.35 719	1.06 742	0.26 574	0.21 644	0.47 718	0.33 730	0.56 681	0.58 730	0.45 715	0.54 705	0.50 709	0.37 692	0.40 545	0.42 678	0.12 632	0.11 447	0.10 540	0.09 494	0.14 664	0.15 493

CRFU-Net	0.29 610	0.14 370	0.48 408	0.26 574	0.15 429	0.46 712	0.22 579	0.52 622	0.32 446	0.44 708	0.42 606	0.48 697	0.47 740	0.44 568	0.31 614	0.12 632	0.10 409	0.09 451	0.08 373	0.10 512	0.11 317

CSP-Net	0.28 587	0.17 496	0.41 327	0.22 349	0.14 353	0.44 701	0.24 635	0.52 622	0.42 585	0.42 690	0.44 631	0.42 655	0.27 577	0.66 693	0.30 602	0.12 632	0.09 360	0.08 333	0.08 373	0.10 512	0.10 258

AASNet	0.29 610	0.27 664	0.67 620	0.26 574	0.18 552	0.34 625	0.21 542	0.64 755	0.49 678	0.36 615	0.41 596	0.32 557	0.26 567	0.33 485	0.39 666	0.12 632	0.09 360	0.10 540	0.08 373	0.14 664	0.12 383

ICVP	0.24 493	0.13 315	0.45 364	0.26 574	0.14 353	0.30 560	0.25 650	0.47 565	0.35 490	0.29 478	0.43 620	0.35 590	0.25 548	0.28 400	0.25 549	0.12 632	0.09 360	0.09 451	0.09 494	0.09 444	0.11 317
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.29 610	0.24 628	0.60 585	0.27 614	0.16 480	0.33 610	0.25 650	0.58 704	0.56 725	0.35 601	0.38 556	0.34 577	0.25 548	0.51 599	0.29 597	0.12 632	0.08 309	0.09 451	0.08 373	0.11 572	0.13 423

Anonymous3	0.24 493	0.19 543	0.76 659	0.27 614	0.18 552	0.41 683	0.24 635	0.45 541	0.36 507	0.23 383	0.27 415	0.20 378	0.18 445	0.28 400	0.19 419	0.12 632	0.11 447	0.10 540	0.10 569	0.11 572	0.13 423

PSMNet-RSSM	0.26 544	0.21 574	0.50 447	0.21 274	0.14 353	0.25 473	0.21 542	0.50 598	0.38 534	0.31 518	0.45 646	0.40 630	0.27 577	0.53 611	0.24 535	0.12 632	0.08 309	0.11 600	0.13 689	0.10 512	0.10 258

CFNet-ft	0.26 544	0.21 574	0.51 468	0.19 148	0.16 480	0.31 582	0.21 542	0.40 468	0.37 523	0.29 478	0.40 584	0.46 683	0.27 577	0.49 588	0.28 583	0.12 632	0.07 239	0.12 638	0.11 610	0.12 622	0.11 317

DSFCA	0.29 610	0.18 523	0.48 408	0.21 274	0.17 520	0.39 672	0.32 723	0.49 588	0.44 611	0.44 708	0.38 556	0.40 630	0.30 628	0.53 611	0.38 662	0.12 632	0.10 409	0.10 540	0.11 610	0.11 572	0.11 317

S-Stereo	0.39 692	0.20 559	1.04 739	0.28 642	0.22 663	0.39 672	0.31 716	0.58 704	0.69 766	0.40 672	0.59 730	0.48 697	0.41 716	0.75 726	0.42 678	0.12 632	0.15 559	0.13 667	0.13 689	0.16 686	0.25 655

PA-Net	0.40 704	0.35 719	1.05 740	0.32 706	0.28 728	0.39 672	0.43 771	0.53 635	0.56 725	0.35 601	0.43 620	0.41 639	0.36 687	0.83 757	0.61 741	0.12 632	0.23 714	0.16 721	0.23 781	0.13 639	0.20 584
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CFNet_RVC	0.26 544	0.21 574	0.51 468	0.19 148	0.16 480	0.31 582	0.21 542	0.40 468	0.37 523	0.29 478	0.40 584	0.46 683	0.27 577	0.49 588	0.28 583	0.12 632	0.07 239	0.12 638	0.11 610	0.12 622	0.11 317

StereoDRNet	0.34 664	0.28 673	0.70 636	0.28 642	0.21 644	0.43 696	0.30 703	0.63 749	0.51 692	0.47 727	0.40 584	0.48 697	0.31 647	0.58 639	0.44 689	0.12 632	0.10 409	0.12 638	0.11 610	0.13 639	0.13 423

NaN_ROB	0.44 722	0.38 738	0.94 724	0.30 677	0.20 621	0.52 742	0.49 786	0.61 737	0.60 741	0.56 762	0.47 666	0.49 703	0.42 722	1.24 811	0.76 764	0.12 632	0.18 639	0.12 638	0.13 689	0.12 622	0.18 542

S	0.23 459	0.18 523	0.38 287	0.24 478	0.22 663	0.32 599	0.22 579	0.32 349	0.28 378	0.26 421	0.31 464	0.20 378	0.21 488	0.19 163	0.19 419	0.13 659	0.09 360	0.15 712	0.16 734	0.11 572	0.35 744

zh-sn7	0.52 750	0.64 804	1.77 813	0.30 677	0.20 621	0.47 718	0.40 763	0.60 727	0.65 755	0.53 754	0.82 778	0.52 720	0.59 768	1.10 798	0.96 784	0.13 659	0.13 505	0.13 667	0.13 689	0.17 702	0.20 584

S2M2_L	0.13 92	0.12 256	0.26 155	0.17 48	0.12 231	0.12 36	0.07 1	0.18 55	0.21 236	0.12 128	0.15 213	0.14 250	0.12 235	0.16 76	0.15 260	0.13 659	0.09 360	0.09 451	0.10 569	0.11 572	0.09 175
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
YMNet	0.33 653	0.26 656	0.64 606	0.28 642	0.23 679	0.48 726	0.27 672	0.54 651	0.47 652	0.49 734	0.56 716	0.51 712	0.30 628	0.41 552	0.44 689	0.13 659	0.16 577	0.13 667	0.12 653	0.14 664	0.14 470

YMNet_1	0.33 653	0.26 656	0.64 606	0.28 642	0.23 679	0.48 726	0.27 672	0.54 651	0.47 652	0.49 734	0.56 716	0.51 712	0.30 628	0.41 552	0.44 689	0.13 659	0.16 577	0.13 667	0.12 653	0.14 664	0.14 470

coex-ft	3.48 847	0.81 823	48.53 893	0.24 478	0.19 589	0.53 745	0.47 782	0.49 588	2.36 850	7.18 870	1.20 806	0.96 799	2.53 848	0.75 726	2.14 845	0.13 659	0.15 559	0.14 692	0.12 653	0.22 754	0.47 786

CASS	0.22 423	0.16 458	0.40 314	0.26 574	0.12 231	0.29 545	0.19 463	0.40 468	0.32 446	0.34 581	0.35 521	0.25 459	0.25 548	0.26 358	0.21 484	0.13 659	0.08 309	0.11 600	0.09 494	0.11 572	0.12 383
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet_v2	0.30 625	0.21 574	0.63 601	0.23 417	0.15 429	0.40 678	0.30 703	0.59 715	0.48 661	0.40 672	0.37 547	0.46 683	0.30 628	0.41 552	0.44 689	0.13 659	0.11 447	0.11 600	0.11 610	0.12 622	0.11 317

WZ-Net	0.56 763	0.49 777	2.14 825	0.30 677	0.24 697	0.58 755	0.48 783	0.65 761	0.80 784	0.51 743	0.72 764	0.68 779	0.60 770	1.06 796	1.01 788	0.13 659	0.10 409	0.11 600	0.12 653	0.19 732	0.23 625

dd	0.23 459	0.32 699	0.55 527	0.23 417	0.12 231	0.27 501	0.21 542	0.32 349	0.45 624	0.30 501	0.29 434	0.25 459	0.17 406	0.31 463	0.26 561	0.13 659	0.07 239	0.10 540	0.08 373	0.12 622	0.09 175

HCRNet	0.25 520	0.27 664	0.42 337	0.34 726	0.17 520	0.27 501	0.18 413	0.45 541	0.37 523	0.31 518	0.35 521	0.32 557	0.23 513	0.44 568	0.21 484	0.13 659	0.08 309	0.13 667	0.11 610	0.11 572	0.09 175

APVNet	0.38 687	0.26 656	0.87 704	0.26 574	0.22 663	0.52 742	0.35 738	0.64 755	0.46 637	0.40 672	0.52 690	0.48 697	0.39 704	0.84 758	0.48 705	0.13 659	0.14 528	0.15 712	0.16 734	0.16 686	0.16 511

GwcNet	0.37 682	0.29 677	1.12 754	0.25 528	0.24 697	0.48 726	0.27 672	0.58 704	0.60 741	0.39 661	0.54 705	0.51 712	0.34 673	0.60 652	0.46 699	0.13 659	0.12 481	0.12 638	0.11 610	0.13 639	0.15 493

FAT-Stereo	0.36 674	0.19 543	0.75 655	0.26 574	0.18 552	0.34 625	0.30 703	0.62 745	0.61 744	0.47 727	0.61 742	0.59 744	0.50 750	0.61 660	0.36 654	0.13 659	0.14 528	0.13 667	0.12 653	0.14 664	0.20 584

DMCA-RVC	0.30 625	0.27 664	0.93 721	0.28 642	0.17 520	0.30 560	0.21 542	0.43 510	0.36 507	0.40 672	0.38 556	0.39 625	0.36 687	0.44 568	0.34 643	0.13 659	0.10 409	0.16 721	0.12 653	0.13 639	0.11 317

STTStereo	0.30 625	0.24 628	0.83 690	0.25 528	0.17 520	0.30 560	0.24 635	0.49 588	0.39 550	0.39 661	0.41 596	0.44 668	0.28 601	0.41 552	0.30 602	0.13 659	0.13 505	0.13 667	0.16 734	0.12 622	0.12 383

RTSC	0.43 720	0.37 730	0.95 725	0.30 677	0.20 621	0.50 735	0.23 609	0.65 761	0.86 793	0.56 762	0.54 705	0.51 712	0.36 687	0.71 713	0.92 779	0.13 659	0.14 528	0.11 600	0.13 689	0.18 718	0.19 562

ADCMid	0.53 754	0.45 763	1.46 793	0.27 614	0.22 663	0.51 736	0.38 755	0.61 737	0.58 730	0.75 786	0.67 755	0.62 756	0.66 786	0.66 693	1.75 833	0.13 659	0.12 481	0.17 731	0.17 746	0.20 743	0.21 597

DANet	0.37 682	0.25 645	0.67 620	0.37 753	0.22 663	0.42 691	0.25 650	0.50 598	0.44 611	0.52 746	0.50 680	0.59 744	0.42 722	0.78 738	0.53 722	0.13 659	0.12 481	0.14 692	0.12 653	0.17 702	0.21 597
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.40 704	0.28 673	0.67 620	0.31 696	0.18 552	0.43 696	0.39 759	0.60 727	0.46 637	0.48 733	0.78 773	0.55 730	0.45 731	0.96 785	0.55 729	0.13 659	0.14 528	0.13 667	0.12 653	0.15 676	0.16 511

UCFNet_RVC	0.25 520	0.21 574	0.49 425	0.19 148	0.15 429	0.34 625	0.18 413	0.47 565	0.36 507	0.30 501	0.35 521	0.40 630	0.26 567	0.35 508	0.24 535	0.13 659	0.08 309	0.13 667	0.14 710	0.13 639	0.13 423

NVstereo2D	0.32 645	0.18 523	0.63 601	0.24 478	0.23 679	0.43 696	0.28 688	0.60 727	0.58 730	0.28 449	0.39 574	0.42 655	0.30 628	0.71 713	0.30 602	0.13 659	0.09 360	0.13 667	0.10 569	0.20 743	0.18 542

DRN-Test	0.35 671	0.20 559	0.75 655	0.28 642	0.19 589	0.46 712	0.29 694	0.68 774	0.54 709	0.49 734	0.47 666	0.44 668	0.35 681	0.63 674	0.44 689	0.13 659	0.09 360	0.13 667	0.12 653	0.13 639	0.13 423

ETE_ROB	0.36 674	0.32 699	0.64 606	0.30 677	0.18 552	0.40 678	0.38 755	0.59 715	0.49 678	0.50 740	0.52 690	0.62 756	0.37 692	0.58 639	0.43 682	0.13 659	0.10 409	0.14 692	0.12 653	0.17 702	0.18 542

PWC_ROB	0.41 712	0.38 738	0.92 717	0.26 574	0.20 621	0.39 672	0.19 463	0.61 737	0.69 766	0.58 767	0.84 781	0.52 720	0.44 729	0.74 721	0.62 742	0.13 659	0.09 360	0.14 692	0.10 569	0.17 702	0.18 542

DN	0.21 394	0.09 74	0.58 568	0.40 768	0.18 552	0.22 401	0.18 413	0.30 315	0.25 322	0.15 231	0.19 290	0.18 338	0.10 111	0.26 358	0.19 419	0.14 684	0.18 639	0.08 333	0.08 373	0.08 338	0.42 773

Selective-IGEV-i16pb	0.39 692	0.14 370	2.10 823	0.21 274	0.15 429	0.68 772	0.31 716	0.60 727	0.60 741	0.25 411	0.44 631	0.32 557	0.21 488	0.79 742	0.26 561	0.14 684	0.10 409	0.09 451	0.10 569	0.12 622	0.14 470

TCMNet	0.34 664	0.28 673	0.81 678	0.29 663	0.30 750	0.40 678	0.28 688	0.53 635	0.49 678	0.38 642	0.46 659	0.40 630	0.30 628	0.61 660	0.42 678	0.14 684	0.13 505	0.15 712	0.14 710	0.18 718	0.19 562

test_sample7	0.28 587	0.16 458	0.47 392	0.21 274	0.14 353	0.29 545	0.22 579	0.54 651	0.43 598	0.38 642	0.36 536	0.38 611	0.32 662	0.41 552	0.26 561	0.14 684	0.21 686	0.13 667	0.12 653	0.13 639	0.25 655

SACVNet	0.32 645	0.25 645	0.59 578	0.26 574	0.19 589	0.35 642	0.25 650	0.54 651	0.41 573	0.43 701	0.45 646	0.46 683	0.34 673	0.71 713	0.30 602	0.14 684	0.10 409	0.12 638	0.12 653	0.16 686	0.20 584

pcwnet_v2	0.32 645	0.16 458	1.22 774	0.23 417	0.19 589	0.32 599	0.19 463	0.61 737	0.61 744	0.37 633	0.45 646	0.35 590	0.29 621	0.37 530	0.26 561	0.14 684	0.11 447	0.12 638	0.11 610	0.14 664	0.18 542

hitnet-ft	0.31 637	0.21 574	0.56 537	0.19 148	0.14 353	0.40 678	0.23 609	0.46 551	0.42 585	0.37 633	0.46 659	0.53 725	0.35 681	0.76 733	0.35 650	0.14 684	0.10 409	0.14 692	0.10 569	0.15 676	0.14 470

FADNet_RVC	0.31 637	0.35 719	0.98 730	0.24 478	0.16 480	0.30 560	0.17 344	0.52 622	0.39 550	0.30 501	0.38 556	0.30 536	0.29 621	0.54 617	0.33 634	0.14 684	0.14 528	0.14 692	0.16 734	0.21 750	0.24 642

FADNet-RVC	0.34 664	0.43 757	0.97 728	0.25 528	0.20 621	0.33 610	0.20 512	0.51 613	0.42 585	0.34 581	0.40 584	0.41 639	0.29 621	0.65 686	0.36 654	0.14 684	0.14 528	0.14 692	0.15 722	0.19 732	0.20 584

stereogan	0.39 692	0.20 559	0.78 670	0.28 642	0.22 663	0.65 769	0.26 662	0.62 745	0.65 755	0.45 715	0.60 734	0.67 777	0.45 731	0.69 703	0.37 660	0.14 684	0.14 528	0.14 692	0.12 653	0.20 743	0.19 562

TDLM	0.32 645	0.27 664	0.52 490	0.30 677	0.15 429	0.33 610	0.32 723	0.54 651	0.50 686	0.44 708	0.43 620	0.39 625	0.30 628	0.92 779	0.30 602	0.14 684	0.09 360	0.13 667	0.12 653	0.13 639	0.14 470

AdaStereo	0.25 520	0.17 496	0.47 392	0.25 528	0.13 301	0.33 610	0.17 344	0.57 690	0.43 598	0.34 581	0.38 556	0.35 590	0.21 488	0.32 475	0.24 535	0.14 684	0.06 134	0.13 667	0.09 494	0.11 572	0.09 175
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.
MDST_ROB	0.51 747	0.16 458	0.97 728	0.31 696	0.21 644	1.35 827	0.34 735	0.80 798	0.59 737	1.09 818	0.74 768	0.49 703	0.37 692	1.31 819	0.60 738	0.14 684	0.12 481	0.16 721	0.13 689	0.13 639	0.18 542

FBW_ROB	0.46 733	0.34 715	0.71 645	0.32 706	0.20 621	0.51 736	0.32 723	0.73 790	0.63 752	0.60 769	0.57 721	0.65 768	0.44 729	1.42 829	0.62 742	0.14 684	0.17 614	0.22 768	0.16 734	0.17 702	0.23 625

SANet	0.58 767	0.41 752	1.38 788	0.27 614	0.16 480	0.72 776	0.48 783	0.71 783	1.34 833	0.69 782	0.97 793	0.94 796	0.78 794	0.97 788	0.93 780	0.14 684	0.12 481	0.12 638	0.12 653	0.18 718	0.20 584

PSMNet_ROB	0.36 674	0.31 691	0.71 645	0.31 696	0.21 644	0.44 701	0.44 775	0.61 737	0.49 678	0.39 661	0.45 646	0.49 703	0.32 662	0.66 693	0.53 722	0.14 684	0.10 409	0.15 712	0.14 710	0.13 639	0.13 423

G2	0.22 423	0.25 645	0.51 468	0.35 739	0.20 621	0.18 245	0.16 296	0.40 468	0.24 293	0.23 383	0.22 343	0.16 298	0.15 353	0.42 563	0.18 378	0.15 700	0.16 577	0.13 667	0.07 269	0.12 622	0.11 317

Selective-IGEV-i16pc	0.33 653	0.12 256	1.65 808	0.21 274	0.14 353	0.74 780	0.30 703	0.46 551	0.44 611	0.21 348	0.32 476	0.26 479	0.14 329	0.71 713	0.19 419	0.15 700	0.10 409	0.08 333	0.09 494	0.11 572	0.12 383

rvit_0105_5	0.22 423	0.18 523	0.51 468	0.23 417	0.13 301	0.22 401	0.25 650	0.38 434	0.40 561	0.21 348	0.23 359	0.27 486	0.20 475	0.27 374	0.20 451	0.15 700	0.13 505	0.12 638	0.12 653	0.10 512	0.10 258

rvit_0105_3	0.24 493	0.21 574	0.57 551	0.25 528	0.15 429	0.24 451	0.28 688	0.40 468	0.43 598	0.25 411	0.26 398	0.29 514	0.22 498	0.29 429	0.21 484	0.15 700	0.13 505	0.14 692	0.15 722	0.10 512	0.10 258

psmorigin	0.52 750	0.29 677	3.10 837	0.24 478	0.19 589	0.39 672	0.24 635	0.52 622	0.45 624	0.66 778	0.68 757	0.70 784	0.52 754	0.86 761	0.49 711	0.15 700	0.17 614	0.13 667	0.14 710	0.16 686	0.23 625

RTS	0.81 799	0.56 788	4.76 844	0.37 753	0.30 750	1.11 810	0.52 792	0.67 769	1.07 816	0.76 790	0.91 787	0.60 750	0.61 776	1.64 834	1.24 804	0.15 700	0.13 505	0.15 712	0.15 722	0.22 754	0.24 642

RTSA	0.81 799	0.56 788	4.76 844	0.37 753	0.30 750	1.11 810	0.52 792	0.67 769	1.07 816	0.76 790	0.91 787	0.60 750	0.61 776	1.64 834	1.24 804	0.15 700	0.13 505	0.15 712	0.15 722	0.22 754	0.24 642

AnyNet_C32	0.55 757	0.51 778	1.34 784	0.29 663	0.28 728	0.61 761	0.62 803	0.57 690	0.62 750	0.63 773	0.68 757	0.54 729	0.55 761	0.82 753	1.81 836	0.15 700	0.15 559	0.15 712	0.18 752	0.21 750	0.25 655

ADCPNet	0.51 747	0.36 727	1.82 816	0.27 614	0.23 679	0.71 775	0.39 759	0.56 681	0.54 709	0.52 746	0.60 734	0.66 772	0.57 765	0.64 680	1.23 803	0.15 700	0.18 639	0.14 692	0.23 781	0.19 732	0.22 612

CVANet_RVC	0.34 664	0.25 645	0.77 665	0.27 614	0.17 520	0.34 625	0.28 688	0.55 670	0.50 686	0.43 701	0.46 659	0.44 668	0.31 647	0.90 772	0.27 574	0.15 700	0.10 409	0.14 692	0.14 710	0.15 676	0.15 493

DeepPruner_ROB	0.28 587	0.25 645	0.64 606	0.22 349	0.16 480	0.30 560	0.21 542	0.54 651	0.33 465	0.36 615	0.38 556	0.38 611	0.26 567	0.45 574	0.28 583	0.15 700	0.11 447	0.11 600	0.11 610	0.14 664	0.14 470

CBMV	0.36 674	0.25 645	0.61 592	0.24 478	0.14 353	0.42 691	0.33 730	0.56 681	0.52 702	0.54 758	0.52 690	0.51 712	0.58 766	0.63 674	0.43 682	0.15 700	0.16 577	0.18 741	0.16 734	0.13 639	0.19 562
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Light-Stereo-hy	0.52 750	0.33 705	1.11 752	0.33 719	0.28 728	0.72 776	0.30 703	0.59 715	0.52 702	0.62 772	0.57 721	1.43 818	0.39 704	0.79 742	0.46 699	0.16 712	0.24 734	0.50 819	0.40 814	0.28 783	0.32 721

rvit_0105_6	0.20 349	0.16 458	0.41 327	0.23 417	0.14 353	0.18 245	0.20 512	0.31 339	0.39 550	0.18 305	0.22 343	0.23 422	0.18 445	0.26 358	0.18 378	0.16 712	0.13 505	0.13 667	0.11 610	0.11 572	0.09 175

rvit_0105_4	0.21 394	0.17 496	0.49 425	0.23 417	0.14 353	0.20 333	0.23 609	0.35 385	0.40 561	0.19 318	0.24 373	0.25 459	0.20 475	0.28 400	0.18 378	0.16 712	0.13 505	0.12 638	0.11 610	0.11 572	0.10 258

rvit_105_1	0.28 587	0.24 628	0.65 612	0.27 614	0.19 589	0.31 582	0.35 738	0.46 551	0.53 704	0.31 518	0.32 476	0.32 557	0.27 577	0.36 520	0.26 561	0.16 712	0.14 528	0.15 712	0.17 746	0.11 572	0.11 317

GASNet	0.39 692	0.58 796	1.27 776	0.35 739	0.23 679	0.35 642	0.23 609	0.63 749	0.56 725	0.41 684	0.38 556	0.45 674	0.30 628	0.81 752	0.42 678	0.16 712	0.11 447	0.14 692	0.14 710	0.23 759	0.12 383

Wz-Net-TNSev	0.55 757	0.72 811	1.90 819	0.26 574	0.21 644	0.64 767	0.45 776	0.66 767	0.71 772	0.52 746	0.55 710	0.71 785	0.63 783	1.04 794	0.94 782	0.16 712	0.15 559	0.13 667	0.15 722	0.21 750	0.24 642

UDGNet	0.24 493	0.37 730	0.53 502	0.25 528	0.14 353	0.24 451	0.18 413	0.32 349	0.44 611	0.29 478	0.28 424	0.24 443	0.20 475	0.30 448	0.21 484	0.16 712	0.07 239	0.21 763	0.11 610	0.16 686	0.11 317

AF-Net	0.40 704	0.31 691	0.74 651	0.33 719	0.24 697	0.43 696	0.30 703	0.64 755	0.67 760	0.44 708	0.69 760	0.65 768	0.52 754	0.59 647	0.48 705	0.16 712	0.12 481	0.19 750	0.14 710	0.16 686	0.14 470

RGC	0.41 712	0.35 719	0.76 659	0.35 739	0.28 728	0.41 683	0.29 694	0.60 727	0.55 718	0.47 727	0.64 749	0.63 760	0.47 740	0.74 721	0.46 699	0.16 712	0.15 559	0.21 763	0.21 764	0.19 732	0.21 597

G-Net	0.47 736	0.26 656	1.02 736	0.34 726	0.28 728	0.89 795	0.35 738	0.47 565	0.46 637	0.68 781	1.20 806	0.64 766	0.59 768	0.61 660	0.60 738	0.16 712	0.14 528	0.17 731	0.13 689	0.22 754	0.21 597

edge stereo	0.40 704	0.22 594	0.87 704	0.27 614	0.22 663	0.38 666	0.26 662	0.59 715	0.56 725	0.53 754	0.60 734	0.71 785	0.50 750	0.78 738	0.43 682	0.16 712	0.15 559	0.19 750	0.14 710	0.17 702	0.19 562

Nwc_Net	0.39 692	0.29 677	0.84 694	0.32 706	0.24 697	0.45 709	0.30 703	0.67 769	0.51 692	0.39 661	0.70 762	0.59 744	0.48 744	0.61 660	0.45 696	0.16 712	0.12 481	0.19 750	0.21 764	0.14 664	0.15 493

SHD	0.45 725	0.34 715	0.89 713	0.37 753	0.28 728	0.46 712	0.23 609	0.72 787	0.96 804	0.65 776	0.61 742	0.61 753	0.48 744	0.64 680	0.69 755	0.16 712	0.16 577	0.16 721	0.16 734	0.21 750	0.25 655

LSM	1.68 834	0.48 774	2.91 835	2.28 855	17.60 874	0.52 742	0.55 796	0.65 761	0.78 782	0.84 797	1.11 801	0.63 760	0.55 761	0.79 742	0.53 722	0.16 712	0.25 746	0.18 741	0.21 764	0.25 766	2.37 854

NCCL2	0.37 682	0.33 705	0.59 578	0.37 753	0.23 679	0.42 691	0.41 768	0.56 681	0.44 611	0.47 727	0.47 666	0.61 753	0.39 704	0.58 639	0.41 673	0.16 712	0.13 505	0.21 763	0.22 775	0.16 686	0.18 542

arf2	0.24 493	0.22 594	0.52 490	0.46 793	0.17 520	0.20 333	0.17 344	0.40 468	0.25 322	0.28 449	0.32 476	0.22 404	0.18 445	0.47 581	0.19 419	0.17 727	0.16 577	0.14 692	0.12 653	0.11 572	0.14 470

rvit_stereo_0075_2	0.25 520	0.18 523	0.65 612	0.27 614	0.22 663	0.22 401	0.15 227	0.41 489	0.36 507	0.27 434	0.37 547	0.29 514	0.21 488	0.29 429	0.20 451	0.17 727	0.12 481	0.19 750	0.12 653	0.14 664	0.14 470

Syn2CoEx	0.39 692	0.39 742	1.08 747	0.35 739	0.21 644	0.41 683	0.29 694	0.63 749	0.51 692	0.43 701	0.56 716	0.45 674	0.45 731	0.69 703	0.39 666	0.17 727	0.14 528	0.16 721	0.12 653	0.13 639	0.16 511

FADNet	0.34 664	0.43 757	0.88 711	0.24 478	0.22 663	0.37 658	0.19 463	0.56 681	0.49 678	0.32 544	0.36 536	0.43 662	0.32 662	0.65 686	0.30 602	0.17 727	0.16 577	0.14 692	0.16 734	0.25 766	0.21 597

RP	0.38 687	0.26 656	0.67 620	0.31 696	0.24 697	0.37 658	0.29 694	0.53 635	0.61 744	0.42 690	0.65 751	0.62 756	0.51 752	0.63 674	0.43 682	0.17 727	0.15 559	0.17 731	0.15 722	0.17 702	0.19 562

ADCS	0.62 775	0.56 788	1.54 801	0.30 677	0.25 711	0.56 750	0.46 779	0.71 783	0.86 793	0.77 793	0.72 764	0.68 779	0.62 781	0.82 753	2.33 847	0.17 727	0.16 577	0.16 721	0.17 746	0.23 759	0.27 680

AnyNet_C01	0.68 783	0.69 810	2.64 832	0.33 719	0.27 726	0.93 797	0.64 804	0.66 767	0.65 755	0.70 783	0.97 793	0.75 787	0.63 783	1.01 791	1.52 827	0.17 727	0.16 577	0.17 731	0.17 746	0.24 763	0.28 689

DPSNet	0.51 747	0.26 656	1.16 763	0.28 642	0.21 644	0.76 781	0.56 799	0.89 815	0.82 786	0.49 734	0.51 683	0.64 766	0.81 799	0.89 768	0.85 774	0.17 727	0.16 577	0.13 667	0.13 689	0.26 770	0.27 680

XPNet_ROB	0.35 671	0.26 656	0.58 568	0.28 642	0.19 589	0.37 658	0.31 716	0.57 690	0.51 692	0.52 746	0.54 705	0.57 737	0.38 697	0.65 686	0.48 705	0.17 727	0.12 481	0.13 667	0.12 653	0.16 686	0.17 535

SGM_RVC	0.57 765	0.22 594	0.60 585	0.26 574	0.16 480	0.97 804	0.46 779	0.76 795	0.90 797	1.03 815	0.92 789	1.16 808	0.93 808	1.21 809	0.72 758	0.17 727	0.16 577	0.16 721	0.16 734	0.16 686	0.24 642
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SGM-Forest	0.42 716	0.44 762	0.92 717	0.24 478	0.16 480	0.45 709	0.40 763	0.58 704	0.50 686	0.54 758	0.63 746	0.52 720	0.51 752	0.91 774	0.66 749	0.17 727	0.17 614	0.17 731	0.15 722	0.15 676	0.21 597
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MeshStereo	0.60 770	0.31 691	0.71 645	0.22 349	0.17 520	0.66 770	0.36 745	0.81 800	0.63 752	1.48 838	1.32 813	1.65 825	0.83 800	1.18 807	0.74 760	0.17 727	0.17 614	0.17 731	0.14 710	0.17 702	0.19 562
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
AANet	0.55 757	0.47 769	1.61 804	0.23 417	0.31 757	0.41 683	0.25 650	0.53 635	1.14 826	0.93 802	0.98 797	0.84 791	0.71 789	0.60 652	0.66 749	0.18 739	0.32 797	0.14 692	0.13 689	0.18 718	0.44 780

HBP-ISP	0.34 664	0.35 719	0.76 659	0.23 417	0.17 520	0.33 610	0.22 579	0.56 681	0.47 652	0.42 690	0.49 676	0.33 568	0.41 716	0.73 717	0.27 574	0.18 739	0.19 653	0.24 773	0.20 761	0.16 686	0.16 511

NCC-stereo	0.42 716	0.31 691	0.87 704	0.32 706	0.29 743	0.47 718	0.37 747	0.68 774	0.53 704	0.42 690	0.58 725	0.57 737	0.52 754	0.75 726	0.54 726	0.18 739	0.14 528	0.18 741	0.25 788	0.17 702	0.18 542

Abc-Net	0.42 716	0.31 691	0.87 704	0.32 706	0.29 743	0.47 718	0.37 747	0.68 774	0.53 704	0.42 690	0.58 725	0.57 737	0.52 754	0.75 726	0.54 726	0.18 739	0.14 528	0.18 741	0.25 788	0.17 702	0.18 542
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	0.47 736	0.45 763	1.07 744	0.40 768	0.28 728	0.58 755	0.38 755	0.67 769	0.76 781	0.53 754	0.47 666	0.59 744	0.47 740	0.74 721	0.80 769	0.18 739	0.14 528	0.18 741	0.16 734	0.26 770	0.24 642

DeepPrunerF	0.46 733	0.37 730	1.50 798	0.34 726	0.30 750	0.36 650	0.37 747	0.64 755	1.15 828	0.41 684	0.45 646	0.40 630	0.41 716	0.82 753	0.53 722	0.18 739	0.14 528	0.23 771	0.21 764	0.17 702	0.18 542

PS-NSSS	0.33 653	0.36 727	0.61 592	0.24 478	0.18 552	0.33 610	0.24 635	0.59 715	0.42 585	0.38 642	0.52 690	0.36 597	0.31 647	0.80 747	0.32 624	0.18 739	0.14 528	0.21 763	0.15 722	0.17 702	0.14 470

CBMV_ROB	0.36 674	0.21 574	0.57 551	0.22 349	0.14 353	0.35 642	0.20 512	0.55 670	0.47 652	0.52 746	0.58 725	0.45 674	0.53 759	0.75 726	0.50 712	0.18 739	0.19 653	0.23 771	0.21 764	0.15 676	0.20 584

LALA_ROB	0.38 687	0.31 691	0.65 612	0.30 677	0.21 644	0.46 712	0.39 759	0.63 749	0.54 709	0.53 754	0.52 690	0.69 781	0.36 687	0.52 608	0.48 705	0.18 739	0.11 447	0.16 721	0.14 710	0.17 702	0.16 511

PWCDC_ROB	0.41 712	0.41 752	0.77 665	0.34 726	0.21 644	0.43 696	0.20 512	0.60 727	0.90 797	0.44 708	1.24 809	0.36 597	0.38 697	0.56 630	0.48 705	0.18 739	0.11 447	0.11 600	0.10 569	0.20 743	0.16 511

G3	0.23 459	0.27 664	0.47 392	0.44 782	0.17 520	0.17 203	0.15 227	0.40 468	0.22 251	0.26 421	0.23 359	0.22 404	0.13 294	0.41 552	0.19 419	0.19 749	0.16 577	0.18 741	0.10 569	0.15 676	0.10 258

PM Cens cmp D40	0.99 807	0.40 746	1.01 734	0.30 677	0.26 717	0.92 796	0.55 796	1.27 828	2.11 847	1.72 844	3.10 852	2.73 845	1.57 838	1.33 822	1.29 809	0.19 749	0.20 675	0.20 759	0.21 764	0.18 718	0.29 701

Weightmod_eth	0.18 280	0.20 559	0.34 251	0.22 349	0.17 520	0.21 367	0.18 413	0.27 254	0.20 201	0.17 279	0.26 398	0.19 354	0.17 406	0.28 400	0.17 342	0.19 749	0.09 360	0.08 333	0.08 373	0.09 444	0.10 258

AIO-test2	0.22 423	0.27 664	0.54 516	0.29 663	0.16 480	0.22 401	0.16 296	0.44 531	0.43 598	0.17 279	0.29 434	0.16 298	0.11 171	0.27 374	0.14 212	0.19 749	0.07 239	0.10 540	0.11 610	0.08 338	0.09 175

SAMSARA	0.62 775	0.47 769	0.93 721	0.70 821	0.50 802	1.15 816	1.29 845	0.79 797	0.70 770	0.77 793	0.55 710	0.92 795	0.58 766	0.87 763	0.77 765	0.19 749	0.27 762	0.18 741	0.19 756	0.27 778	0.28 689

NOSS_ROB	0.33 653	0.24 628	0.49 425	0.27 614	0.16 480	0.34 625	0.19 463	0.55 670	0.50 686	0.34 581	0.37 547	0.42 655	0.30 628	0.93 781	0.25 549	0.19 749	0.20 675	0.24 773	0.22 775	0.17 702	0.25 655

PM Graph cmp D40	0.99 807	0.46 765	1.13 758	0.35 739	0.34 769	1.01 807	0.70 810	1.18 825	2.01 846	1.67 841	3.56 855	2.15 834	1.37 827	1.30 817	1.15 798	0.20 755	0.20 675	0.19 750	0.22 775	0.19 732	0.32 721

PatchMatch Cens Cmp	1.24 823	0.39 742	1.02 736	0.29 663	0.25 711	1.11 810	0.66 807	1.46 836	2.84 854	1.69 843	3.57 856	4.87 857	1.90 840	1.58 833	1.82 837	0.20 755	0.20 675	0.20 759	0.20 761	0.18 718	0.29 701

PatchMatch Graph Cmp	1.11 817	0.46 765	1.28 777	0.34 726	0.33 766	0.98 805	0.66 807	1.21 827	2.45 852	1.81 845	4.16 858	2.69 844	1.41 831	1.31 819	1.76 835	0.20 755	0.20 675	0.19 750	0.21 764	0.19 732	0.32 721

PatchMatch		0.46 765		0.33 719		1.00 806		1.28 829		1.67 841		2.61 841		1.50 830		0.20 755		0.19 750		0.19 732

ISRNet	0.28 587	0.15 410	0.54 516	0.27 614	0.19 589	0.24 451	0.15 227	0.47 565	0.45 624	0.40 672	0.49 676	0.42 655	0.27 577	0.33 485	0.30 602	0.20 755	0.12 481	0.17 731	0.16 734	0.16 686	0.21 597

WCMA_ROB	0.55 757	0.27 664	0.76 659	0.26 574	0.22 663	0.62 762	0.36 745	0.57 690	0.58 730	0.97 808	1.40 816	1.28 815	0.94 809	0.80 747	0.80 769	0.20 755	0.17 614	0.16 721	0.16 734	0.19 732	0.29 701

base	0.40 704	0.30 683	2.38 828	0.28 642	0.20 621	0.37 658	0.19 463	0.52 622	0.40 561	0.43 701	0.52 690	0.27 486	0.26 567	0.69 703	0.33 634	0.21 761	0.13 505	0.16 721	0.15 722	0.11 572	0.14 470

dad	0.30 625	0.38 738	0.60 585	0.22 349	0.14 353	0.32 599	0.21 542	0.35 385	0.51 692	0.45 715	0.45 646	0.46 683	0.23 513	0.41 552	0.27 574	0.21 761	0.11 447	0.20 759	0.11 610	0.15 676	0.11 317

PVD	0.62 775	0.41 752	0.93 721	0.44 782	0.39 787	0.63 766	0.51 790	0.86 810	1.27 831	0.93 802	1.09 800	0.81 789	0.85 801	0.89 768	0.89 778	0.21 761	0.23 714	0.22 768	0.19 756	0.28 783	0.41 768

CSAN	0.55 757	0.47 769	1.19 771	0.37 753	0.23 679	0.57 753	0.61 802	0.65 761	0.72 774	0.65 776	0.78 773	0.66 772	0.65 785	1.41 828	0.77 765	0.21 761	0.17 614	0.20 759	0.21 764	0.18 718	0.21 597

TARStereo(FT)	0.60 770	0.40 746	1.12 754	0.46 793	0.26 717	0.93 797	1.31 846	0.72 787	0.61 744	0.52 746	0.92 789	1.07 802	0.60 770	0.87 763	0.88 776	0.22 765	0.16 577	0.25 778	0.18 752	0.26 770	0.19 562

2222	0.60 770	0.40 746	1.12 754	0.46 793	0.26 717	0.93 797	1.31 846	0.72 787	0.61 744	0.52 746	0.92 789	1.07 802	0.60 770	0.87 763	0.88 776	0.22 765	0.16 577	0.25 778	0.18 752	0.26 770	0.19 562

PDISCO_ROB	0.45 725	0.37 730	0.89 713	0.44 782	0.37 781	0.70 773	0.35 738	0.75 793	0.78 782	0.45 715	0.53 699	0.65 768	0.40 711	0.68 702	0.52 718	0.22 765	0.12 481	0.21 763	0.19 756	0.26 770	0.22 612

arf1	0.27 576	0.35 719	0.58 568	0.50 803	0.16 480	0.19 284	0.17 344	0.44 531	0.26 346	0.31 518	0.32 476	0.20 378	0.17 406	0.49 588	0.19 419	0.23 768	0.17 614	0.19 750	0.12 653	0.18 718	0.11 317

GOStereo-base	0.25 520	0.30 683	0.56 537	0.44 782	0.20 621	0.18 245	0.17 344	0.41 489	0.26 346	0.28 449	0.27 415	0.21 395	0.16 379	0.47 581	0.19 419	0.23 768	0.16 577	0.17 731	0.09 494	0.16 686	0.11 317

UHP(FT)	0.75 790	0.55 784	1.46 793	0.45 788	0.28 728	1.13 814	0.75 816	0.82 801	1.24 829	0.95 804	1.26 810	1.09 804	0.97 810	1.15 803	1.25 806	0.23 768	0.25 746	0.31 795	0.28 798	0.31 788	0.28 689

1111	0.83 802	0.37 730	1.60 803	0.41 775	0.29 743	1.25 820	1.11 840	0.90 817	1.02 812	1.02 812	1.18 805	1.25 812	1.31 825	1.74 837	1.75 833	0.23 768	0.19 653	0.22 768	0.21 764	0.31 788	0.34 737

fsdfsdds	1.30 824	0.43 757	1.72 812	0.44 782	0.59 811	2.20 839	1.16 843	1.33 832	2.37 851	2.10 854	4.08 857	3.14 848	1.98 842	1.16 805	1.46 826	0.23 768	0.20 675	0.35 807	0.25 788	0.40 804	0.40 767

mmmmmm	0.75 790	0.55 784	1.46 793	0.45 788	0.28 728	1.13 814	0.75 816	0.82 801	1.24 829	0.95 804	1.26 810	1.09 804	0.97 810	1.15 803	1.25 806	0.23 768	0.25 746	0.31 795	0.28 798	0.31 788	0.28 689

LGCAT	0.15 199	0.07 2	0.19 33	0.15 7	0.09 53	0.13 45	0.12 63	0.13 12	0.10 4	0.13 172	0.09 27	0.11 130	0.10 111	0.31 463	0.14 212	0.23 768	0.24 734	0.05 1	0.06 145	0.05 6	0.41 768

FSD					0.41 790	0.28 520	0.27 672	0.32 349	0.30 420	0.27 434	0.27 415	0.29 514	0.27 577	0.35 508	0.28 583	0.23 768	0.49 830	0.27 781	0.26 793	0.26 770

SDNR	0.47 736	0.29 677	0.92 717	0.24 478	0.37 781	1.27 823	0.17 344	0.54 651	0.58 730	0.44 708	0.85 782	0.55 730	0.28 601	1.19 808	0.52 718	0.23 768	0.24 734	0.17 731	0.13 689	0.19 732	0.26 672

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 754	0.60 799	0.98 730	0.40 768	0.25 711	0.87 793	0.57 800	0.60 727	0.64 754	0.60 769	0.67 755	0.63 760	0.42 722	1.13 800	0.50 712	0.23 768	0.28 767	0.27 781	0.35 807	0.25 766	0.33 731

PStereo	0.28 587	0.41 752	0.40 314	0.21 274	0.13 301	0.25 473	0.24 635	0.35 385	0.48 661	0.27 434	0.17 252	0.29 514	0.34 673	0.40 545	0.45 696	0.24 778	0.15 559	0.17 731	0.13 689	0.24 763	0.25 655

FC-DCNN v2	0.75 790	0.33 705	0.82 684	0.33 719	0.28 728	0.85 792	0.40 763	0.88 812	0.86 793	1.46 832	1.65 827	2.08 832	1.40 830	1.14 802	0.95 783	0.24 778	0.22 700	0.27 781	0.26 793	0.26 770	0.32 721

DualNet (step1)	0.31 637	0.21 574	0.69 629	0.18 88	0.17 520	0.36 650	0.21 542	0.54 651	0.43 598	0.38 642	0.36 536	0.38 611	0.32 662	0.41 552	0.26 561	0.24 778	0.21 686	0.28 788	0.24 783	0.18 718	0.21 597

test_sample9	0.45 725	0.21 574	0.69 629	0.18 88	0.17 520	0.36 650	0.21 542	0.54 651	0.43 598	0.38 642	0.36 536	0.38 611	0.32 662	0.70 707	1.01 788	0.24 778	1.93 864	0.28 788	0.24 783	0.18 718	0.21 597

test_sample8	0.52 750	0.21 574	0.69 629	0.18 88	0.17 520	0.36 650	0.21 542	0.57 690	0.38 534	0.63 773	0.39 574	1.16 808	0.68 787	0.70 707	1.01 788	0.24 778	1.93 864	0.28 788	0.24 783	0.18 718	0.21 597

FCDSN-DC	0.67 781	0.38 738	0.83 690	0.37 753	0.30 750	0.66 770	0.37 747	0.69 781	0.70 770	1.15 822	1.53 821	1.70 827	1.38 828	1.00 790	0.83 772	0.24 778	0.22 700	0.27 781	0.26 793	0.27 778	0.32 721
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.73 785	0.33 705	0.84 694	0.33 719	0.28 728	0.82 790	0.40 763	0.82 801	0.83 787	1.43 830	1.60 825	1.97 830	1.38 828	1.10 798	0.93 780	0.24 778	0.22 700	0.27 781	0.26 793	0.26 770	0.32 721

MSMD_ROB	0.63 778	0.34 715	0.70 636	0.30 677	0.25 711	0.88 794	0.35 738	0.58 704	0.67 760	1.13 820	1.52 820	1.75 828	1.05 816	0.90 772	0.60 738	0.24 778	0.22 700	0.27 781	0.27 797	0.25 766	0.27 680

TARSTereo(ZeroShot)	2.00 839	0.32 699	3.20 839	0.34 726	1.29 847	3.01 845	2.29 858	2.19 852	4.74 862	3.23 861	6.28 864	4.28 854	3.02 853	1.35 824	1.33 817	0.25 786	0.19 653	0.24 773	0.81 849	0.31 788	1.26 846

TestStereooo	2.00 839	0.32 699	3.20 839	0.34 726	1.29 847	3.01 845	2.29 858	2.19 852	4.74 862	3.23 861	6.28 864	4.28 854	3.02 853	1.35 824	1.33 817	0.25 786	0.19 653	0.24 773	0.81 849	0.31 788	1.26 846

PSMNet-RUCA	0.39 692	0.47 769	0.84 694	0.46 793	0.41 790	0.34 625	0.26 662	0.59 715	0.46 637	0.40 672	0.51 683	0.44 668	0.33 671	0.43 564	0.31 614	0.25 786	0.14 528	0.33 803	0.21 764	0.32 796	0.23 625

SGM-ForestM	1.59 830	0.56 788	1.52 800	0.41 775	0.34 769	2.77 843	1.67 852	1.69 843	1.73 842	2.48 857	2.27 843	6.02 861	2.90 851	3.08 850	2.83 851	0.25 786	0.30 786	0.19 750	0.20 761	0.18 718	0.45 784

Anonymous_2	0.44 722	0.23 615	0.57 551	0.34 726	0.34 769	0.53 745	0.28 688	0.49 588	0.39 550	0.36 615	0.34 513	0.48 697	0.38 697	0.43 564	0.33 634	0.26 790	0.41 817	0.44 815	1.45 857	0.33 798	0.37 757

UDG	0.42 716	0.54 783	0.67 620	0.41 775	0.35 774	0.47 718	0.27 672	0.57 690	0.48 661	0.40 672	0.46 659	0.59 744	0.45 731	0.47 581	0.46 699	0.26 790	0.19 653	0.49 818	0.22 775	0.37 801	0.30 707

FINET	0.58 767	0.48 774	1.35 786	0.38 761	0.37 781	0.96 803	1.13 841	0.84 809	1.05 814	0.50 740	0.70 762	0.45 674	0.61 776	0.63 674	0.62 742	0.26 790	0.28 767	0.14 692	0.13 689	0.20 743	0.44 780

ccnet	0.43 720	0.34 715	0.62 596	0.28 642	0.33 766	0.60 760	0.34 735	0.68 774	0.47 652	0.54 758	0.66 753	0.56 735	0.46 738	0.73 717	0.66 749	0.26 790	0.19 653	0.24 773	0.22 775	0.27 778	0.25 655

nnnnnnn	0.80 796	0.43 757	1.61 804	0.43 781	0.36 779	0.83 791	0.55 796	0.88 812	1.13 825	1.09 818	1.60 825	1.58 823	1.17 818	1.21 809	1.31 814	0.27 794	0.25 746	0.32 799	0.31 803	0.35 800	0.37 757

PASM	0.49 742	0.41 752	1.15 761	0.37 753	0.35 774	0.42 691	0.42 769	0.54 651	0.65 755	0.54 758	0.54 705	0.63 760	0.48 744	0.94 784	0.51 717	0.27 794	0.30 786	0.30 792	0.33 805	0.29 786	0.29 701

DispFullNet	0.67 781	0.94 829	1.63 806	0.77 827	1.19 845	0.53 745	0.25 650	0.61 737	0.72 774	0.70 783	0.60 734	0.69 781	0.90 806	0.80 747	0.52 718	0.27 794	0.13 505	0.74 834	0.31 803	0.68 824	0.44 780

GANetREF_RVC	0.45 725	0.52 779	0.87 704	0.39 763	0.20 621	0.51 736	0.50 788	0.68 774	0.67 760	0.47 727	0.46 659	0.50 709	0.43 726	0.91 774	0.40 668	0.28 797	0.21 686	0.32 799	0.19 756	0.28 783	0.23 625
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
MFN_U_SF_RVC	0.58 767	0.58 796	1.31 782	0.39 763	0.23 679	0.72 776	0.30 703	0.83 805	0.68 764	0.74 785	0.74 768	0.86 792	0.60 770	0.84 758	0.83 772	0.29 798	0.27 762	0.32 799	0.37 811	0.31 788	0.33 731

PMTNet	0.16 236	0.09 74	0.31 216	0.15 7	0.09 53	0.23 426	0.15 227	0.26 237	0.24 293	0.17 279	0.21 324	0.16 298	0.14 329	0.23 291	0.14 212	0.29 798	0.05 16	0.06 79	0.04 1	0.07 247	0.07 70

ELAS_RVC	0.80 796	0.40 746	1.10 749	0.40 768	0.35 774	0.93 797	1.10 839	0.87 811	1.12 824	1.40 828	1.39 814	1.27 814	1.55 837	1.13 800	1.13 797	0.29 798	0.27 762	0.30 792	0.28 798	0.31 788	0.36 749
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 796	0.40 746	0.91 716	0.39 763	0.35 774	1.52 832	0.81 825	0.97 818	0.98 807	1.47 837	1.58 823	1.19 810	1.33 826	1.01 791	1.21 801	0.29 798	0.27 762	0.30 792	0.29 802	0.32 796	0.36 749
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
CAS	0.16 236	0.07 2	0.29 193	0.42 779	0.17 520	0.20 333	0.18 413	0.23 160	0.20 201	0.15 231	0.19 290	0.11 130	0.10 111	0.15 44	0.14 212	0.31 802	0.04 1	0.06 79	0.04 1	0.06 128	0.16 511

BEATNet-Init1	4.91 857	3.27 854	14.39 873	0.69 820	0.65 819	10.19 868	3.83 864	5.04 867	5.11 865	8.73 874	8.52 868	13.95 883	7.66 869	7.79 873	5.79 866	0.32 803	0.34 806	0.34 805	0.38 812	0.64 820	0.64 817

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 349	0.74 815	0.71 645	0.17 48	0.08 38	0.15 99	0.15 227	0.19 83	0.18 146	0.13 172	0.12 117	0.10 78	0.08 21	0.16 76	0.14 212	0.34 804	0.12 481	0.08 333	0.07 269	0.11 572	0.24 642

DDUNet	0.45 725	0.60 799	0.71 645	0.45 788	0.39 787	0.46 712	0.32 723	0.53 635	0.44 611	0.46 721	0.53 699	0.57 737	0.38 697	0.51 599	0.43 682	0.34 804	0.21 686	0.56 823	0.25 788	0.41 805	0.36 749

NVStereoNet_ROB	0.74 786	0.64 804	1.20 773	0.55 812	0.43 795	0.54 749	0.48 783	0.75 793	0.87 796	0.88 799	1.72 829	1.06 801	1.03 815	1.29 815	0.98 787	0.35 806	0.42 818	0.41 814	0.48 820	0.38 802	0.43 777
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DStereoSA	1.00 809	0.46 765	1.33 783	0.68 818	0.86 838	1.26 822	2.25 857	0.83 805	1.41 835	0.57 765	1.92 833	0.57 737	2.07 843	0.96 785	1.84 839	0.36 807	0.55 839	0.28 788	0.53 826	0.45 809	0.90 834

CC-Net-ROB	0.46 733	0.55 784	0.86 701	0.38 761	0.23 679	0.51 736	0.30 703	0.69 781	0.51 692	0.46 721	0.51 683	0.48 697	0.38 697	0.96 785	0.40 668	0.36 807	0.23 714	0.56 823	0.25 788	0.34 799	0.22 612

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 784	0.73 813	1.26 775	0.47 797	0.28 728	1.42 830	0.60 801	0.82 801	0.94 803	0.85 798	0.86 783	0.88 794	0.70 788	1.32 821	0.75 762	0.37 809	0.30 786	0.34 805	0.36 809	0.44 808	0.42 773

MANE	1.63 832	0.58 796	1.16 763	0.59 813	0.60 813	2.71 842	1.53 850	2.63 855	3.62 857	2.33 856	3.26 853	3.66 852	2.98 852	2.26 848	2.26 846	0.37 809	0.40 815	0.31 795	0.49 821	0.31 788	0.63 813

AROF2	0.32 645	0.48 774	0.57 551	0.52 806	0.18 552	0.19 284	0.19 463	0.50 598	0.28 378	0.38 642	0.29 434	0.28 500	0.15 353	0.65 686	0.20 451	0.38 811	0.07 239	0.47 817	0.08 373	0.42 807	0.16 511

SQANet	0.44 722	0.57 792	0.89 713	0.49 799	0.39 787	0.47 718	0.23 609	0.53 635	0.44 611	0.41 684	0.48 675	0.47 693	0.34 673	0.58 639	0.43 682	0.38 811	0.15 559	0.40 813	0.21 764	0.50 811	0.34 737

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 687	0.43 757	0.72 650	0.35 739	0.19 589	0.51 736	0.25 650	0.56 681	0.39 550	0.42 690	0.47 666	0.47 693	0.27 577	0.74 721	0.32 624	0.38 811	0.19 653	0.27 781	0.17 746	0.29 786	0.27 680

Consistency-Raft	0.56 763	0.52 779	1.12 754	0.45 788	0.49 800	0.48 726	0.45 776	0.73 790	0.74 780	0.45 715	0.82 778	0.46 683	0.60 770	0.51 599	0.63 745	0.39 814	0.40 815	0.44 815	0.51 825	0.53 815	0.38 766

AROF3	0.36 674	0.68 809	0.64 606	0.53 808	0.19 589	0.20 333	0.20 512	0.51 613	0.35 490	0.39 661	0.26 398	0.35 590	0.17 406	0.76 733	0.20 451	0.40 815	0.06 134	0.61 827	0.08 373	0.50 811	0.16 511

DStereoFS	1.07 815	0.76 817	1.10 749	0.70 821	0.70 821	1.87 836	1.39 849	1.20 826	1.66 840	1.01 811	1.58 823	1.20 811	2.60 849	1.40 827	1.32 815	0.40 815	0.47 825	0.31 795	0.41 815	0.38 802	0.91 835

MADNet+	1.05 811	1.26 844	4.77 847	0.73 824	0.50 802	1.25 820	0.97 830	1.05 820	0.93 800	0.67 779	0.78 773	0.87 793	0.85 801	2.14 845	1.83 838	0.40 815	0.42 818	0.32 799	0.28 798	0.45 809	0.43 777

UHP(ZeroShot)	4.71 854	0.78 819	7.53 857	0.49 799	0.70 821	9.19 864	2.46 860	5.22 868	13.78 882	8.21 872	14.54 880	9.76 873	8.70 870	4.05 861	4.15 856	0.43 818	0.32 797	0.37 808	0.56 832	1.22 846	1.84 850

UHP	4.71 854	0.78 819	7.53 857	0.49 799	0.70 821	9.19 864	2.46 860	5.22 868	13.78 882	8.21 872	14.54 880	9.76 873	8.70 870	4.05 861	4.15 856	0.43 818	0.32 797	0.37 808	0.56 832	1.22 846	1.84 850

JetBlue	1.20 821	0.89 826	2.53 831	0.59 813	0.76 827	3.16 847	2.09 855	1.16 823	0.93 800	0.95 804	1.12 802	1.65 825	1.27 823	2.15 846	1.87 840	0.43 818	0.37 812	0.38 810	0.39 813	0.62 818	0.63 813

DGSMNet	0.63 778	0.32 699	1.01 734	0.54 809	0.73 826	0.62 762	1.36 848	0.62 745	0.58 730	0.38 642	0.62 745	0.52 720	0.34 673	0.65 686	0.47 703	0.54 821	0.61 846	0.67 829	0.61 836	0.65 821	0.69 825

otaku	0.60 770	0.73 813	1.13 758	0.64 815	0.45 799	0.73 779	0.37 747	0.67 769	0.67 760	0.52 746	0.75 771	0.66 772	0.46 738	0.74 721	0.59 737	0.55 822	0.34 806	0.56 823	0.36 809	0.65 821	0.49 791

anonymity	0.57 765	0.55 784	0.74 651	0.48 798	0.63 814	0.56 750	0.43 771	0.71 783	0.51 692	0.64 775	0.55 710	0.57 737	0.61 776	0.65 686	0.57 734	0.55 822	0.55 839	0.50 819	0.54 827	0.51 813	0.61 810

ACVNet_1	0.77 795	0.92 828	1.79 815	0.73 824	0.53 806	0.78 785	0.42 769	0.88 812	0.90 797	0.75 786	0.76 772	1.32 816	0.80 796	1.04 794	0.70 756	0.57 824	0.32 797	0.72 833	0.35 807	0.70 827	0.50 795

Ntro	0.61 774	0.75 816	1.16 763	0.67 817	0.50 802	0.76 781	0.37 747	0.68 774	0.71 772	0.50 740	0.59 730	0.65 768	0.52 754	0.79 742	0.58 736	0.58 825	0.32 797	0.57 826	0.34 806	0.69 826	0.50 795

SPS-STEREO	0.74 786	0.72 811	1.18 770	0.52 806	0.57 810	0.76 781	0.50 788	0.80 798	0.66 759	0.97 808	0.88 786	0.94 796	0.74 791	1.08 797	1.04 793	0.58 825	0.51 832	0.50 819	0.50 824	0.56 816	0.72 827
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-7	1.05 811	1.00 833	1.19 771	0.83 829	0.67 820	1.22 819	0.84 827	1.43 835	1.56 839	1.13 820	1.75 830	1.46 819	1.25 822	1.56 832	1.28 808	0.61 827	0.62 849	0.70 832	0.68 841	0.66 823	0.62 811

ACVNet_2	0.94 803	0.98 832	1.71 811	0.83 829	0.63 814	1.02 808	0.64 804	1.16 823	1.43 837	1.02 812	1.39 814	1.47 820	0.86 804	1.16 805	0.79 768	0.63 828	0.43 821	0.78 837	0.49 821	0.80 833	0.57 804

MFMNet_re	0.74 786	0.84 824	1.16 763	0.64 815	0.70 821	0.79 786	0.71 812	0.77 796	0.85 791	0.79 795	0.86 783	0.69 781	0.80 796	0.73 717	0.65 747	0.66 829	0.59 844	0.61 827	0.58 834	0.68 824	0.71 826

SGM+DAISY	1.12 819	0.86 825	1.64 807	0.68 818	0.80 834	1.68 834	1.68 853	1.08 821	1.10 820	1.53 839	1.76 831	1.47 820	1.53 836	1.24 811	1.42 824	0.66 829	0.65 851	0.52 822	0.54 827	0.57 817	0.91 835

GCST	0.50 743	0.67 808	0.82 684	1.04 838	0.55 808	0.38 666	0.11 31	0.42 497	0.33 465	0.42 690	0.35 521	0.29 514	0.18 445	0.50 593	0.23 523	0.70 831	0.42 818	0.79 838	0.62 837	0.63 819	0.47 786

MonStereo1	0.96 806	0.61 801	0.99 732	0.70 821	0.59 811	1.37 828	0.35 738	0.97 818	1.27 831	0.97 808	1.92 833	1.53 822	2.13 844	1.29 815	0.87 775	0.71 832	0.34 806	0.75 835	0.47 819	0.75 831	0.68 823

light-stereo	2.66 845	0.78 819	4.46 843	4.42 856	3.66 853	5.04 850	0.38 755	2.12 849	1.51 838	4.25 863	6.51 867	7.70 870	0.75 792	5.12 868	1.42 824	0.72 833	1.35 862	0.33 803	0.45 817	1.22 846	1.04 840

relurobot		0.77 818		0.83 829	0.70 821	0.64 767	0.77 820	0.58 704	0.69 766	0.75 786	0.69 760	0.63 760	0.72 790	0.64 680	0.67 753	0.73 834		0.69 830	0.66 838	0.70 827	0.67 821

relubot	0.74 786	0.80 822	0.81 678	0.88 832	0.77 830	0.70 773	0.77 820	0.68 774	0.72 774	0.83 796	0.74 768	0.66 772	0.80 796	0.67 701	0.74 760	0.74 835	0.71 856	0.69 830	0.66 838	0.70 827	0.67 821

IMH-64-1	0.94 803	0.95 830	1.07 744	0.98 835	0.76 827	0.93 797	0.72 813	1.30 830	1.11 822	0.91 800	1.45 817	1.14 806	1.00 813	1.25 813	0.97 785	0.77 836	0.51 832	0.97 842	0.55 830	0.90 836	0.66 819

IMH-64	0.94 803	0.95 830	1.07 744	0.98 835	0.76 827	0.93 797	0.72 813	1.30 830	1.11 822	0.91 800	1.45 817	1.14 806	1.00 813	1.25 813	0.97 785	0.77 836	0.51 832	0.97 842	0.55 830	0.90 836	0.66 819

WAO-6	1.11 817	1.01 835	1.17 769	0.96 834	0.79 831	1.30 825	0.78 822	1.36 833	1.99 845	1.04 816	1.54 822	1.59 824	1.27 823	1.37 826	1.30 810	0.78 838	0.55 839	1.03 846	0.75 845	0.87 835	0.72 827

valid	0.26 544	1.01 835	0.35 264	0.20 214	0.10 117	0.14 63	0.13 119	0.37 420	0.23 271	0.21 348	0.16 228	0.14 250	0.10 111	0.40 545	0.15 260	0.79 839	0.23 714	0.08 333	0.07 269	0.09 444	0.28 689

TorneroNet-64	1.47 826	1.15 838	1.51 799	1.11 844	0.86 838	2.27 841	0.76 818	1.84 845	3.76 858	1.29 824	2.22 842	2.68 843	1.46 832	1.81 842	1.55 829	0.79 839	0.51 832	1.10 847	0.67 840	1.31 852	0.81 833

RainbowNet	0.76 793	1.00 833	1.29 780	0.82 828	0.63 814	0.79 786	0.52 792	0.83 805	0.93 800	0.61 771	0.79 776	0.79 788	0.62 781	0.82 753	0.67 753	0.80 841	0.55 839	0.79 838	0.49 821	0.81 834	0.62 811

DStereoO	0.55 757	0.35 719	0.68 626	0.44 782	0.49 800	0.41 683	1.08 838	0.58 704	0.73 778	0.49 734	0.53 699	0.51 712	0.85 801	0.60 652	0.75 762	0.83 842	0.28 767	0.38 810	0.19 756	0.52 814	0.35 744

Dean	1.22 822	1.17 840	1.97 821	1.04 838	0.79 831	1.21 818	0.76 818	1.51 839	1.96 844	1.30 826	1.98 838	2.14 833	1.18 820	1.30 817	1.15 798	0.83 842	0.61 846	1.01 845	0.69 842	0.97 843	0.77 831

TorneroNet	2.26 841	1.20 841	1.55 802	1.15 846	0.91 840	5.84 857	0.84 827	2.12 849	8.45 870	2.59 858	5.32 861	3.84 853	2.15 845	1.84 844	1.98 843	0.88 844	0.54 838	1.16 851	0.74 844	1.31 852	0.91 835

PWCK	1.05 811	1.29 845	2.12 824	0.92 833	0.42 792	1.27 823	1.01 832	1.14 822	1.14 826	1.16 823	1.14 803	1.25 812	0.90 806	1.77 840	1.15 798	0.89 845	0.51 832	0.87 840	0.54 827	1.02 844	0.57 804

WAO-8	1.50 828	1.22 842	1.39 789	1.10 841	0.85 836	2.15 837	0.78 822	1.84 845	3.76 858	1.46 832	2.18 840	2.15 834	1.50 834	3.20 852	1.35 820	0.92 846	0.66 852	1.10 847	0.79 847	0.94 840	0.74 829

Venus	1.50 828	1.22 842	1.39 789	1.10 841	0.85 836	2.15 837	0.78 822	1.84 845	3.76 858	1.46 832	2.18 840	2.15 834	1.50 834	3.20 852	1.35 820	0.92 846	0.66 852	1.10 847	0.79 847	0.94 840	0.74 829

LVE	1.18 820	1.16 839	1.67 809	1.04 838	0.81 835	1.32 826	0.82 826	1.49 838	1.94 843	1.08 817	1.90 832	1.89 829	1.07 817	1.51 831	1.04 793	0.96 848	0.61 846	0.94 841	0.69 842	0.92 838	0.79 832

JetRed	2.35 843	2.70 853	6.11 855	1.14 845	1.38 850	6.03 859	3.61 863	2.12 849	1.72 841	1.99 852	1.97 837	2.15 834	1.59 839	2.49 849	4.19 858	1.05 849	1.60 863	1.10 847	1.02 855	1.72 857	1.41 849

UNDER WATER	1.64 833	1.34 847	2.72 834	1.40 848	1.04 842	1.70 835	1.14 842	1.57 842	3.58 856	1.46 832	1.46 819	2.82 846	2.43 847	1.74 837	2.04 844	1.08 850	0.63 850	1.31 853	0.94 852	1.29 851	1.10 842

UNDER WATER-64	1.61 831	1.30 846	2.93 836	1.33 847	0.96 841	2.20 839	1.25 844	1.47 837	3.15 855	1.46 832	1.31 812	2.61 841	2.22 846	1.69 836	1.93 841	1.13 851	0.67 854	1.29 852	0.94 852	1.26 850	1.09 841

IMH	1.09 816	1.04 837	1.29 780	1.03 837	0.79 831	1.11 810	0.69 809	1.40 834	1.42 836	1.02 812	1.71 828	1.42 817	1.19 821	1.78 841	1.03 792	1.14 852	0.56 843	1.00 844	0.58 834	0.93 839	0.68 823

notaker	1.49 827	1.44 848	1.77 813	1.42 849	1.08 843	1.19 817	0.87 829	1.51 839	1.40 834	1.53 839	3.41 854	2.40 838	1.94 841	1.83 843	1.57 830	1.14 852	0.69 855	1.38 854	0.88 851	1.39 855	1.03 839

ACVNet-4b	0.76 793	0.90 827	1.67 809	0.73 824	0.51 805	0.80 789	0.31 716	0.74 792	0.81 785	0.51 743	0.72 764	0.94 796	0.43 726	1.01 791	1.32 815	1.18 854	0.22 700	0.77 836	0.45 817	0.70 827	0.50 795

KSHMR	1.92 837	1.47 850	1.97 821	1.48 851	1.22 846	1.39 829	1.06 834	1.81 844	5.83 866	1.43 830	5.56 862	2.95 847	1.17 818	2.24 847	1.33 817	1.29 855	1.13 860	1.47 856	1.11 856	1.37 854	1.21 844

ktn	1.80 835	1.46 849	1.49 797	1.44 850	1.14 844	1.50 831	1.07 835	1.53 841	3.90 861	2.77 859	4.62 859	3.42 849	1.49 833	1.74 837	1.40 823	1.45 856	0.77 857	1.46 855	0.99 854	1.41 856	1.00 838

ply	1.98 838	0.66 807	0.40 314	0.54 809	0.63 814	0.49 732	0.43 771	3.21 857	1.08 818	0.32 544	1.94 835	3.54 850	3.37 855	4.52 865	5.87 868	1.70 857	0.91 858	2.09 867	1.75 865	3.55 861	2.57 855

xbf	2.50 844	0.57 792	0.40 314	0.54 809	0.63 814	4.64 848	4.97 871	3.21 857	1.08 818	2.08 853	1.94 835	3.54 850	3.37 855	4.52 865	5.87 868	1.70 857	0.91 858	2.09 867	1.75 865	3.55 861	2.57 855

USTest	6.84 860	5.16 855	5.45 854	7.18 861	7.26 857	14.27 871	22.53 877	8.48 873	9.29 871	5.44 866	6.42 866	6.27 868	6.69 866	6.83 871	8.49 873	1.95 859	3.27 869	2.16 869	2.54 870	3.76 863	3.31 859

noway3	4.31 848	5.41 860	4.87 849	11.29 867	10.45 864	5.75 852	4.48 866	4.23 862	0.99 811	1.88 847	2.54 849	6.09 866	3.58 861	3.77 859	4.56 861	1.98 860	0.46 823	2.02 865	1.74 863	5.77 868	4.35 860

noway2	4.31 848	5.35 859	4.91 850	11.32 868	10.44 863	5.75 852	4.48 866	4.21 861	0.98 807	1.89 848	2.51 846	6.10 867	3.59 862	3.66 855	4.55 860	1.98 860	0.46 823	2.01 862	1.74 863	5.80 870	4.46 861

zzzz4	4.35 851	5.87 863	5.01 853	11.40 870	10.45 864	5.76 854	4.48 866	4.31 865	0.98 807	1.89 848	2.52 847	6.02 861	3.52 857	3.69 856	4.60 862	2.00 862	0.47 825	2.01 862	1.73 861	5.85 871	4.49 863

noway1	4.35 851	5.86 862	4.96 852	11.40 870	10.45 864	5.77 855	4.48 866	4.31 865	0.97 806	1.89 848	2.52 847	6.02 861	3.52 857	3.69 856	4.60 862	2.00 862	0.47 825	2.01 862	1.73 861	5.85 871	4.49 863

TCMNet-wrong-test	4.33 850	5.65 861	4.76 844	11.36 869	10.39 862	5.87 858	4.45 865	4.24 863	1.10 820	1.93 851	2.43 844	6.07 864	3.54 859	3.87 860	4.51 859	2.00 862	0.47 825	1.96 860	1.68 859	5.78 869	4.48 862

noway4	4.36 853	5.91 864	4.91 850	11.41 872	10.47 867	5.83 856	4.53 870	4.26 864	0.98 807	1.85 846	2.49 845	6.07 864	3.55 860	3.70 858	4.61 864	2.01 865	0.48 829	2.02 865	1.72 860	5.88 873	4.51 865

MADNet++	2.34 842	1.81 851	2.24 827	2.15 854	1.97 852	2.79 844	2.19 856	2.42 854	2.26 848	2.79 860	2.70 850	2.43 839	2.60 849	3.18 851	3.32 852	2.19 866	1.97 866	1.93 858	1.62 858	2.02 858	2.10 852

DLNR_Zeroshot_test	10.53 864	12.28 874	20.32 878	105.84 896	23.88 886	0.14 63	0.13 119	3.20 856	0.20 201	0.16 251	0.23 359	0.16 298	0.10 111	0.32 475	0.16 303	2.54 867	0.32 797	0.07 208	0.07 269	40.17 901	0.28 689

DLNR-FE	10.53 864	12.31 875	20.33 880	105.85 897	23.36 885	0.14 63	0.13 119	3.25 859	0.20 201	0.16 251	0.23 359	0.16 298	0.10 111	0.31 463	0.16 303	2.59 868	0.32 797	0.07 208	0.07 269	40.66 902	0.28 689

HanzoNet	3.08 846	1.87 852	2.70 833	1.81 852	1.34 849	1.60 833	1.05 833	2.06 848	2.62 853	5.63 867	5.12 860	5.96 860	7.09 867	4.39 864	3.43 853	3.29 869	2.06 868	1.98 861	2.94 872	2.47 859	2.15 853

Selective-IGEV-i1pa	5.75 858	8.12 865	4.85 848	1.10 841	0.54 807	13.48 870	3.52 862	9.46 876	7.56 869	7.13 869	10.00 872	9.12 871	7.56 868	14.91 884	6.08 870	3.55 870	1.33 861	1.94 859	0.77 846	0.79 832	3.23 858

DGTPSM_ROB	8.38 862	5.24 857	10.71 871	5.32 858	10.19 860	8.34 862	23.49 881	6.11 871	13.43 879	4.93 864	10.93 876	5.64 858	10.55 872	6.17 869	12.73 877	3.74 871	7.56 873	3.68 871	7.24 878	4.09 866	7.49 869

DPSMNet_ROB	8.44 863	5.25 858	10.87 872	5.59 859	10.27 861	8.34 862	23.51 882	6.12 872	13.47 880	4.96 865	10.94 877	5.65 859	10.55 872	6.25 870	12.77 878	4.01 872	7.62 874	3.75 872	7.27 879	4.16 867	7.54 870

DPSimNet_ROB	6.21 859	5.16 855	9.50 859	5.59 859	5.56 856	7.64 861	10.02 873	4.07 860	7.33 868	6.84 868	6.26 863	7.17 869	10.55 872	4.07 863	5.68 865	5.50 873	4.29 871	5.24 874	3.66 873	4.05 865	5.96 866

tt	4.71 854	0.11 189	3.94 841	2.06 853	1.54 851	10.14 867	16.85 876	9.28 875	4.99 864	1.41 829	1.05 799	4.68 856	4.89 863	3.36 854	5.86 867	5.73 874	9.15 880	2.23 870	2.51 869	3.02 860	1.34 848

PML	15.86 874	13.12 876	7.07 856	5.22 857	7.66 858	32.93 884	64.30 899	5.37 870	10.12 872	25.87 898	67.29 903	20.25 885	13.20 884	10.09 875	6.81 872	5.94 875	2.00 867	6.03 880	2.18 868	9.13 878	2.62 857

iinet-test	10.74 866	9.21 866	9.52 860	10.46 862	10.67 868	17.92 876	25.86 883	12.61 880	13.38 877	9.65 878	10.06 873	9.98 875	10.66 875	11.13 880	12.60 874	6.36 876	7.73 875	5.65 876	6.66 874	7.29 874	7.31 867

IINet	10.74 866	9.21 866	9.52 860	10.46 862	10.67 868	17.92 876	25.86 883	12.61 880	13.38 877	9.65 878	10.06 873	9.98 875	10.66 875	11.13 880	12.60 874	6.36 876	7.73 875	5.65 876	6.66 874	7.29 874	7.31 867

DPSM_ROB	11.46 869	9.79 872	10.18 866	11.11 865	11.31 870	19.08 879	27.38 886	13.42 883	14.23 884	10.34 880	11.13 878	10.97 881	11.33 882	11.89 882	13.49 879	6.74 878	8.19 878	6.00 878	7.05 876	7.74 876	7.76 871

DPSM	11.46 869	9.79 872	10.18 866	11.11 865	11.31 870	19.08 879	27.38 886	13.42 883	14.23 884	10.34 880	11.13 878	10.97 881	11.33 882	11.89 882	13.49 879	6.74 878	8.19 878	6.00 878	7.05 876	7.74 876	7.76 871

xxxxx1	15.30 871	9.78 869	10.23 868	20.34 876	19.47 875	17.10 872	23.00 878	10.36 877	11.04 873	9.25 875	9.66 869	10.74 878	10.66 875	10.60 876	13.72 881	8.14 880	9.35 881	31.88 899	44.61 900	12.63 879	13.46 874

tt_ll	15.30 871	9.78 869	10.23 868	20.34 876	19.47 875	17.10 872	23.00 878	10.36 877	11.04 873	9.25 875	9.66 869	10.74 878	10.66 875	10.60 876	13.72 881	8.14 880	9.35 881	31.88 899	44.61 900	12.63 879	13.46 874

ff	15.30 871	9.78 869	10.23 868	20.34 876	19.47 875	17.10 872	23.00 878	10.36 877	11.04 873	9.25 875	9.66 869	10.74 878	10.66 875	10.60 876	13.72 881	8.14 880	9.35 881	31.88 899	44.61 900	12.63 879	13.46 874

CasAABBNet	23.04 878	19.69 881	20.32 878	22.42 879	22.73 879	38.35 888	55.23 894	26.99 893	28.74 893	20.67 893	22.28 889	22.11 892	22.86 889	23.84 887	27.17 889	13.52 883	16.47 887	12.08 881	14.21 881	15.57 883	15.60 880

RAFT-FEzeroshot	23.04 878	19.71 883	20.25 876	22.47 882	22.80 882	38.32 885	55.23 894	26.95 890	28.70 891	20.66 891	22.23 887	22.07 889	22.86 889	23.85 888	27.17 889	13.53 884	16.47 887	12.08 881	14.22 883	15.58 885	15.60 880

RAFT-FE	23.04 878	19.71 883	20.25 876	22.47 882	22.80 882	38.32 885	55.23 894	26.95 890	28.70 891	20.66 891	22.23 887	22.07 889	22.86 889	23.85 888	27.17 889	13.53 884	16.47 887	12.08 881	14.22 883	15.58 885	15.60 880

FlowAnything	23.08 881	19.70 882	20.48 881	22.45 881	22.73 879	38.34 887	55.18 891	27.00 894	28.79 894	20.83 896	22.42 893	22.10 891	22.83 888	23.85 888	27.23 893	13.53 884	16.54 890	12.10 886	14.29 887	15.59 887	15.58 879

Hybrid-DGEV	23.11 882	19.81 886	20.81 883	22.43 880	22.74 881	38.45 890	55.25 897	27.21 897	28.95 897	20.63 890	22.37 890	22.03 888	22.89 893	23.96 892	27.14 887	13.54 887	16.46 886	12.09 884	14.23 885	15.57 883	15.57 878

Selective-RAFT-Error	23.11 882	19.77 885	20.60 882	22.49 884	22.80 882	38.46 891	55.19 892	27.13 896	28.90 895	20.73 894	22.38 891	22.11 892	22.91 894	23.94 891	27.18 892	13.54 887	16.57 891	12.09 884	14.21 881	15.61 889	15.65 883

RAFTStereoReplicaGSO							55.30 898	27.31 898	29.02 898	20.74 895	22.41 892	22.39 895	22.96 895	24.61 895	27.23 893	13.57 889	16.65 893	12.10 886	14.26 886	15.60 888

LSM0	24.21 885	19.88 887	22.33 884	24.42 886	40.13 894	38.41 889	54.99 890	27.05 895	28.61 890	20.59 889	22.00 886	22.29 894	22.86 889	24.12 893	27.16 888	13.59 890	16.33 885	12.13 888	14.08 880	15.72 890	17.53 886

fast-reg	23.61 884	20.43 889	23.27 885	23.15 885	24.75 888	38.65 892	55.20 893	26.97 892	28.94 896	20.18 888	21.86 884	21.68 887	22.34 887	24.15 894	27.35 895	13.84 891	16.57 891	14.84 889	15.61 888	16.59 891	15.88 884

Anonymous_1	16.44 875	9.26 868	9.67 863	10.63 864	14.54 872	18.62 878	26.98 885	12.68 882	13.53 881	10.78 882	10.37 875	10.15 877	10.66 875	10.99 879	12.64 876	15.61 892	7.73 875	16.87 890	43.01 899	56.14 903	7.86 873

zzzzzz3	33.87 890	22.29 890	30.19 888	40.83 892	40.72 895	53.80 893	74.95 901	37.94 901	43.72 901	30.30 900	32.80 897	33.62 901	36.50 901	35.21 897	41.72 901	19.37 893	24.62 896	18.28 891	21.49 891	19.97 892	19.16 887

zzz1	33.89 891	22.31 891	30.41 889	40.83 892	40.73 896	53.80 893	74.90 900	37.96 902	43.78 902	30.32 901	32.84 898	33.63 902	36.50 901	35.24 898	41.71 900	19.38 894	24.63 897	18.29 892	21.50 892	19.98 893	19.16 887

LRCNet_RVC	10.94 868	14.45 877	9.66 862	15.38 873	8.02 859	1.08 809	0.35 738	8.72 874	0.72 774	12.63 883	15.84 882	9.73 872	6.52 865	8.58 874	6.38 871	20.33 895	5.39 872	23.79 896	21.95 896	15.35 882	13.96 877

zzzz2	34.79 892	29.98 894	31.25 890	34.15 888	34.21 892	57.99 895	83.40 902	41.08 903	43.61 899	31.19 902	33.64 899	32.74 899	34.05 899	35.64 899	40.72 898	20.38 896	24.84 898	18.37 893	21.57 894	23.52 895	23.57 892

noway5	34.79 892	29.98 894	31.25 890	34.15 888	34.21 892	57.99 895	83.40 902	41.08 903	43.61 899	31.19 902	33.64 899	32.74 899	34.05 899	35.64 899	40.72 898	20.38 896	24.84 898	18.37 893	21.57 894	23.52 895	23.57 892

Selective-IGEV-i16pa	31.25 889	41.63 896	4.08 842	0.51 805	0.38 784	97.61 898	0.73 815	61.16 905	60.81 903	17.49 884	65.92 902	39.64 904	53.28 903	107.35 905	27.39 896	20.46 898	3.81 870	4.39 873	1.97 867	0.41 805	16.06 885

HaxPig	17.72 876	20.23 888	19.76 875	16.55 874	16.52 873	9.46 866	9.42 872	14.48 885	13.31 876	18.59 885	18.67 883	17.39 884	16.68 885	17.07 885	16.43 884	21.99 899	20.86 894	22.28 895	21.55 893	21.30 894	21.88 891

MEDIAN_ROB	21.20 877	24.56 892	23.42 886	19.57 875	19.62 878	13.29 869	11.21 874	18.04 886	17.02 886	22.07 897	21.92 885	20.84 886	20.24 886	21.02 886	19.68 885	25.59 900	24.08 895	26.20 897	25.19 897	25.31 897	25.19 894

AVERAGE_ROB	25.43 886	29.01 893	27.22 887	24.60 887	24.16 887	17.78 875	12.87 875	22.39 889	21.40 889	26.72 899	26.08 896	25.18 896	24.52 898	25.07 896	23.57 886	29.94 901	28.36 900	30.60 898	29.57 898	29.83 898	29.66 895

Light2-Stereo	43.73 894	19.67 880	35.52 892	51.48 894	32.90 889	24.02 881	0.51 790	31.67 899	2.29 849	64.84 904	36.95 901	36.23 903	11.28 881	91.36 904	39.49 897	47.38 902	9.52 884	114.50 905	106.27 904	62.26 904	56.43 896

RSGM-EC	29.37 887	17.55 878	9.85 864	35.22 890	33.16 890	26.01 882	45.63 888	20.07 887	17.60 887	18.98 886	23.47 894	30.02 897	23.62 896	41.06 901	44.49 902	58.94 903	34.33 901	32.95 902	20.18 889	33.70 899	20.62 889

acva	29.37 887	17.55 878	9.85 864	35.22 890	33.16 890	26.01 882	45.63 888	20.07 887	17.60 887	18.98 886	23.47 894	30.02 897	23.62 896	41.06 901	44.49 902	58.94 903	34.33 901	32.95 902	20.18 889	33.70 899	20.62 889

test_example2	100.95 895	107.33 897	67.16 894	98.17 895	106.88 897	89.44 897	101.34 904	37.23 900	97.88 904	129.56 905	131.26 904	65.41 905	67.34 904	91.22 903	79.29 904	143.32 905	199.32 903	81.12 904	102.17 903	121.89 905	101.70 897

ccccc		256.25 898		351.50 898	361.31 898	144.22 899		153.19 906		152.98 906		161.94 906		268.06 906		387.64 906	346.97 904	244.11 906	219.32 905	413.57 906

Low-res two-view benchmark