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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LMStereo	0.13 199	0.11 307	0.44 545	0.21 375	0.08 57	0.14 71	0.14 167	0.21 144	0.16 134	0.10 72	0.13 155	0.10 88	0.13 295	0.18 212	0.09 12	0.05 9	0.04 2	0.06 81	0.05 96	0.07 263	0.05 54

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

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

MatchAttention (ZS)	0.09 2	0.07 5	0.16 84	0.14 4	0.06 1	0.08 4	0.13 117	0.12 8	0.11 18	0.07 1	0.12 131	0.07 2	0.07 4	0.13 20	0.09 12	0.07 184	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
valid	0.23 511	0.96 837	0.24 253	0.19 215	0.09 96	0.14 71	0.14 167	0.34 406	0.22 303	0.21 370	0.16 236	0.14 257	0.10 121	0.38 548	0.10 30	0.80 841	0.04 2	0.08 342	0.04 1	0.09 456	0.05 54

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MUNStereo	0.12 140	0.11 307	0.35 406	0.20 309	0.08 57	0.16 162	0.14 167	0.19 95	0.14 87	0.12 157	0.14 198	0.12 182	0.12 240	0.15 105	0.10 30	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.07 319	0.07 263	0.05 54

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

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

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

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 244	0.21 655	0.47 577	0.17 76	0.12 339	0.15 102	0.14 167	0.24 220	0.16 134	0.11 120	0.14 198	0.12 182	0.10 121	0.14 52	0.10 30	0.06 66	0.06 337	0.06 81	0.08 417	0.05 9	0.07 330

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

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 140	0.08 57	0.29 327	0.17 76	0.09 96	0.15 102	0.14 167	0.19 95	0.17 174	0.11 120	0.14 198	0.11 137	0.12 240	0.13 20	0.10 30	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.06 209	0.05 9	0.19 733

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

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 244	0.19 626	0.70 705	0.17 76	0.12 339	0.13 45	0.14 167	0.24 220	0.17 174	0.10 72	0.12 131	0.10 88	0.10 121	0.13 20	0.10 30	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.07 319	0.05 9	0.07 330

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

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 199	0.11 307	0.38 459	0.17 76	0.11 255	0.17 215	0.14 167	0.23 197	0.17 174	0.11 120	0.14 198	0.13 219	0.11 190	0.14 52	0.10 30	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.05 54

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

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

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

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

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

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

GS-Stereo							0.16 296	0.26 270	0.18 201	0.13 197	0.15 216	0.10 88	0.09 56	0.16 146	0.10 30	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.08 365	0.08 425

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

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

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

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

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

GREAT-IGEV	0.12 140	0.09 129	0.25 271	0.16 33	0.11 255	0.14 71	0.16 296	0.17 53	0.17 174	0.10 72	0.15 216	0.09 45	0.09 56	0.18 212	0.10 30	0.06 66	0.07 489	0.06 81	0.05 96	0.07 263	0.10 563
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV_C0	0.14 244	0.11 307	0.25 271	0.19 215	0.12 339	0.15 102	0.16 296	0.30 352	0.22 303	0.13 197	0.15 216	0.13 219	0.09 56	0.24 359	0.10 30	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.06 209	0.09 456	0.06 214

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

StereoAnything_RVC	0.13 199	0.37 769	0.36 426	0.14 4	0.07 11	0.11 28	0.12 56	0.17 53	0.12 36	0.08 3	0.07 6	0.07 2	0.10 121	0.20 276	0.10 30	0.09 495	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.24 765	0.05 54

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

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 140	0.08 57	0.29 327	0.17 76	0.09 96	0.15 102	0.14 167	0.19 95	0.17 174	0.11 120	0.14 198	0.11 137	0.12 240	0.13 20	0.10 30	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.06 209	0.05 9	0.19 733

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Codiref-stereo	0.12 140	0.08 57	0.40 484	0.27 686	0.08 57	0.13 45	0.12 56	0.24 220	0.19 224	0.09 28	0.11 102	0.08 9	0.07 4	0.14 52	0.11 87	0.10 550	0.08 583	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.04 1

SCION-Mon(vits-remp)	0.15 291	0.18 609	0.40 484	0.27 686	0.26 755	0.46 718	0.12 56	0.24 220	0.19 224	0.09 28	0.11 102	0.08 9	0.07 4	0.14 52	0.11 87	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.04 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.10 19	0.09 129	0.21 205	0.14 4	0.10 185	0.09 9	0.09 4	0.11 4	0.09 3	0.10 72	0.11 102	0.09 45	0.09 56	0.12 9	0.11 87	0.09 495	0.07 489	0.08 342	0.07 319	0.08 365	0.06 214
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.10 19	0.10 210	0.15 50	0.17 76	0.10 185	0.16 162	0.10 12	0.19 95	0.13 56	0.12 157	0.11 102	0.09 45	0.10 121	0.16 146	0.11 87	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 96	0.05 9	0.04 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

U	1.00 812	0.09 129	0.21 205	0.21 375	3.68 854	6.12 861	0.14 167	0.21 144	0.21 281	0.11 120	0.11 102	0.10 88	0.09 56	0.12 9	0.11 87	0.07 184	0.05 59	5.42 875	2.90 872	0.07 263	0.06 214

IGEV-Stereo+	0.12 140	0.08 57	0.17 117	0.18 142	0.13 429	0.09 9	0.11 31	0.16 41	0.15 111	0.10 72	0.08 23	0.10 88	0.10 121	0.21 304	0.11 87	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.16 693	0.24 779

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

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

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

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

ACVNet-DCA	0.18 360	0.14 505	0.38 459	0.23 516	0.11 255	0.31 596	0.19 468	0.41 519	0.27 399	0.17 307	0.19 294	0.13 219	0.18 454	0.28 449	0.11 87	0.08 380	0.05 59	0.08 342	0.06 209	0.09 456	0.09 502

xx1	0.20 434	0.14 505	0.38 459	0.23 516	0.11 255	0.31 596	0.19 468	0.35 431	0.47 675	0.17 307	0.19 294	0.28 512	0.24 542	0.28 449	0.11 87	0.08 380	0.05 59	0.10 542	0.09 534	0.09 456	0.09 502

cc1	0.18 360	0.14 505	0.38 459	0.23 516	0.11 255	0.31 596	0.19 468	0.35 431	0.47 675	0.17 307	0.19 294	0.13 219	0.18 454	0.28 449	0.11 87	0.08 380	0.05 59	0.08 342	0.06 209	0.08 365	0.08 425

ffm	0.22 493	0.12 374	0.42 521	0.20 309	0.13 429	0.28 539	0.20 523	0.35 431	0.44 638	0.30 523	0.42 616	0.34 581	0.23 524	0.27 432	0.11 87	0.08 380	0.05 59	0.11 602	0.10 587	0.08 365	0.08 425

tt1	0.18 360	0.14 505	0.35 406	0.23 516	0.11 255	0.30 580	0.19 468	0.35 431	0.44 638	0.17 307	0.19 294	0.13 219	0.16 387	0.27 432	0.11 87	0.08 380	0.05 59	0.08 342	0.06 209	0.08 365	0.08 425

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

WQFJA1++	0.44 739	0.07 5	0.63 676	0.18 142	0.13 429	0.15 102	0.11 31	0.20 123	0.11 18	2.05 853	0.12 131	0.23 434	0.11 190	0.17 175	0.12 172	0.08 380	0.05 59	0.06 81	0.05 96	4.20 866	0.07 330

BridgeDepth_RVC	0.10 19	0.07 5	0.15 50	0.13 1	0.07 11	0.16 162	0.10 12	0.20 123	0.14 87	0.09 28	0.10 70	0.09 45	0.12 240	0.13 20	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.05 1	0.05 96	0.06 153	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.10 19	0.07 5	0.15 50	0.16 33	0.09 96	0.15 102	0.12 56	0.17 53	0.13 56	0.09 28	0.09 30	0.11 137	0.10 121	0.14 52	0.12 172	0.06 66	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HART	0.15 291	0.11 307	0.30 338	0.21 375	0.09 96	0.17 215	0.16 296	0.30 352	0.19 224	0.15 253	0.25 392	0.17 329	0.09 56	0.21 304	0.12 172	0.06 66	0.07 489	0.07 216	0.05 96	0.08 365	0.06 214

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

HUF	0.15 291	0.11 307	0.38 459	0.17 76	0.11 255	0.16 162	0.17 354	0.22 171	0.20 258	0.11 120	0.13 155	0.14 257	0.11 190	0.18 212	0.12 172	0.07 184	0.20 787	0.06 81	0.05 96	0.07 263	0.14 676

AIO_test	0.12 140	0.09 129	0.20 182	0.19 215	0.11 255	0.15 102	0.17 354	0.19 95	0.16 134	0.11 120	0.13 155	0.14 257	0.09 56	0.20 276	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.05 54

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

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

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

GCAP-BAT	0.21 455	0.08 57	1.22 796	0.29 718	0.43 798	0.16 162	0.15 230	0.27 287	0.25 371	0.14 229	0.17 258	0.15 282	0.11 190	0.20 276	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.06 153	0.06 214

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

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

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

CAS++	0.16 310	0.12 374	0.27 296	0.18 142	0.12 339	0.17 215	0.15 230	0.42 533	0.24 354	0.19 345	0.18 285	0.13 219	0.10 121	0.21 304	0.12 172	0.12 644	0.10 658	0.11 602	0.08 417	0.10 534	0.09 502
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MGS-Stereo	0.14 244	0.11 307	0.32 366	0.19 215	0.11 255	0.18 253	0.17 354	0.20 123	0.22 303	0.14 229	0.24 378	0.15 282	0.10 121	0.18 212	0.12 172	0.07 184	0.06 337	0.07 216	0.06 209	0.10 534	0.06 214

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

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

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

GCAPDPT-zeroshot	0.20 434	0.08 57	1.14 791	0.29 718	0.43 798	0.16 162	0.15 230	0.27 287	0.25 371	0.14 229	0.17 258	0.15 282	0.11 190	0.20 276	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.06 153	0.06 214

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

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

HH	0.18 360	0.12 374	0.55 637	0.22 454	0.12 339	0.18 253	0.18 412	0.34 406	0.19 224	0.20 354	0.24 378	0.34 581	0.18 454	0.29 469	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.07 319	0.07 263	0.06 214

HanStereo	0.18 360	0.12 374	0.55 637	0.22 454	0.12 339	0.18 253	0.18 412	0.34 406	0.19 224	0.20 354	0.24 378	0.34 581	0.18 454	0.29 469	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.07 319	0.07 263	0.06 214

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

CES	0.14 244	0.08 57	0.19 163	0.17 76	0.22 718	0.18 253	0.16 296	0.23 197	0.19 224	0.14 229	0.17 258	0.14 257	0.10 121	0.18 212	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.08 365	0.18 726

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

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

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

IGEV-Stereo	0.14 244	0.12 374	0.27 296	0.19 215	0.12 339	0.21 383	0.18 412	0.28 312	0.20 258	0.15 253	0.13 155	0.12 182	0.12 240	0.24 359	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.07 319	0.08 365	0.07 330
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.18 360	0.14 505	0.30 338	0.22 454	0.12 339	0.20 349	0.27 676	0.26 270	0.28 419	0.31 542	0.32 485	0.26 484	0.17 421	0.15 105	0.12 172	0.07 184	0.07 489	0.10 542	0.08 417	0.08 365	0.05 54

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

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

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

XX-Stereo	0.21 455	0.10 210	0.83 741	0.26 656	0.17 622	0.23 441	0.13 117	0.40 503	0.18 201	0.20 354	0.41 599	0.31 552	0.10 121	0.32 500	0.12 172	0.08 380	0.06 337	0.08 342	0.08 417	0.07 263	0.05 54

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

252Zero-FE	0.14 244	0.07 5	0.17 117	0.17 76	0.09 96	0.15 102	0.11 31	0.21 144	0.19 224	0.77 794	0.11 102	0.08 9	0.08 22	0.13 20	0.13 247	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.06 153	0.06 214

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

depthmonostereo	0.14 244	0.09 129	0.19 163	0.19 215	0.08 57	0.20 349	0.15 230	0.27 287	0.23 331	0.16 286	0.18 285	0.14 257	0.17 421	0.19 250	0.13 247	0.07 184	0.06 337	0.07 216	0.05 96	0.05 9	0.05 54

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

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

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

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

MM-Stereo_test2	0.15 291	0.10 210	0.44 545	0.23 516	0.11 255	0.21 383	0.21 557	0.27 287	0.22 303	0.15 253	0.16 236	0.13 219	0.11 190	0.20 276	0.13 247	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.09 456	0.05 54

MM-Stereo_test1	0.17 333	0.10 210	0.39 475	0.23 516	0.11 255	0.20 349	0.22 588	0.33 393	0.29 438	0.22 382	0.21 333	0.15 282	0.14 336	0.23 342	0.13 247	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.07 319	0.09 456	0.06 214

AIO-test2	0.20 434	0.20 640	0.36 426	0.26 656	0.15 559	0.22 416	0.16 296	0.42 533	0.42 614	0.16 286	0.29 441	0.15 282	0.11 190	0.26 411	0.13 247	0.18 748	0.06 337	0.10 542	0.11 631	0.07 263	0.07 330

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

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

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

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 434	0.72 821	0.70 705	0.17 76	0.08 57	0.15 102	0.15 230	0.18 76	0.16 134	0.13 197	0.12 131	0.09 45	0.08 22	0.16 146	0.13 247	0.35 810	0.04 2	0.08 342	0.07 319	0.11 586	0.23 771

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

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

MSKI-zero shot	0.17 333	0.09 129	0.43 535	0.20 309	0.11 255	0.21 383	0.15 230	0.32 376	0.21 281	0.23 393	0.24 378	0.23 434	0.10 121	0.31 493	0.13 247	0.07 184	0.06 337	0.07 216	0.06 209	0.06 153	0.06 214

CASnet	0.14 244	0.12 374	0.22 224	0.22 454	0.08 57	0.16 162	0.15 230	0.27 287	0.25 371	0.22 382	0.20 314	0.15 282	0.11 190	0.17 175	0.13 247	0.07 184	0.05 59	0.11 602	0.09 534	0.08 365	0.05 54
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 244	0.14 505	0.33 383	0.20 309	0.09 96	0.21 383	0.10 12	0.26 270	0.20 258	0.18 330	0.19 294	0.15 282	0.13 295	0.17 175	0.13 247	0.07 184	0.06 337	0.07 216	0.05 96	0.06 153	0.06 214

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

CAS	0.15 291	0.07 5	0.21 205	0.41 783	0.16 597	0.20 349	0.18 412	0.22 171	0.19 224	0.15 253	0.19 294	0.11 137	0.09 56	0.14 52	0.13 247	0.29 803	0.04 2	0.06 81	0.04 1	0.06 153	0.14 676

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

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

RAFT_CTSACE	0.21 455	0.16 574	0.41 511	0.25 617	0.15 559	0.22 416	0.24 637	0.32 376	0.28 419	0.33 581	0.51 690	0.29 523	0.17 421	0.32 500	0.13 247	0.06 66	0.07 489	0.09 455	0.08 417	0.08 365	0.06 214

TRStereo	0.19 412	0.17 594	0.47 577	0.23 516	0.19 673	0.19 298	0.16 296	0.52 668	0.28 419	0.20 354	0.19 294	0.21 396	0.13 295	0.24 359	0.13 247	0.09 495	0.06 337	0.09 455	0.11 631	0.06 153	0.06 214

CroCo-Stereo	0.14 244	0.13 449	0.24 253	0.25 617	0.11 255	0.11 28	0.18 412	0.32 376	0.23 331	0.12 157	0.12 131	0.18 342	0.12 240	0.14 52	0.13 247	0.08 380	0.06 337	0.07 216	0.05 96	0.07 263	0.06 214
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
TANstereo	0.15 291	0.09 129	0.28 313	0.16 33	0.08 57	0.25 484	0.14 167	0.23 197	0.28 419	0.24 409	0.30 458	0.16 312	0.12 240	0.17 175	0.13 247	0.08 380	0.07 489	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.07 330

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

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

Gwc-CoAtRS	0.17 333	0.10 210	0.37 437	0.20 309	0.12 339	0.19 298	0.15 230	0.32 376	0.28 419	0.23 393	0.23 361	0.27 495	0.15 360	0.20 276	0.13 247	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.07 319	0.06 153	0.06 214

CREStereo	0.13 199	0.08 57	0.21 205	0.14 4	0.08 57	0.22 416	0.15 230	0.25 247	0.24 354	0.16 286	0.21 333	0.14 257	0.13 295	0.18 212	0.13 247	0.09 495	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.07 263	0.06 214
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.15 291	0.08 57	0.23 242	0.15 10	0.09 96	0.23 441	0.16 296	0.25 247	0.23 331	0.17 307	0.21 333	0.16 312	0.14 336	0.22 327	0.13 247	0.29 803	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.07 263	0.06 214

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

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

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

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

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

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

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

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

TestStereo_HL3	0.21 455	0.13 449	0.77 718	0.17 76	0.11 255	0.23 441	0.16 296	0.34 406	0.20 258	0.27 445	0.38 565	0.23 434	0.19 471	0.41 566	0.14 295	0.08 380	0.06 337	0.07 216	0.06 209	0.07 263	0.08 425

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

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

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

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

BStereo	0.13 199	0.10 210	0.42 521	0.18 142	0.11 255	0.13 45	0.14 167	0.24 220	0.22 303	0.12 157	0.11 102	0.12 182	0.09 56	0.16 146	0.14 295	0.05 9	0.06 337	0.06 81	0.08 417	0.05 9	0.06 214

Anonymus123	0.14 244	0.10 210	0.42 521	0.18 142	0.11 255	0.36 657	0.14 167	0.28 312	0.22 303	0.12 157	0.11 102	0.12 182	0.09 56	0.16 146	0.14 295	0.05 9	0.06 337	0.06 81	0.08 417	0.05 9	0.06 214

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

S2M2_L	0.13 199	0.11 307	0.20 182	0.16 33	0.12 339	0.12 37	0.07 1	0.18 76	0.20 258	0.12 157	0.15 216	0.14 257	0.12 240	0.15 105	0.14 295	0.13 666	0.09 622	0.09 455	0.10 587	0.11 586	0.09 502
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test3	0.17 333	0.12 374	0.29 327	0.23 516	0.14 486	0.19 298	0.22 588	0.39 488	0.36 536	0.16 286	0.24 378	0.17 329	0.12 240	0.19 250	0.14 295	0.07 184	0.07 489	0.08 342	0.06 209	0.09 456	0.06 214

AIO-test1	0.19 412	0.14 505	0.41 511	0.27 686	0.15 559	0.21 383	0.16 296	0.39 488	0.36 536	0.17 307	0.26 407	0.18 342	0.13 295	0.28 449	0.14 295	0.07 184	0.06 337	0.10 542	0.11 631	0.06 153	0.09 502

tt45	0.14 244	0.09 129	0.22 224	0.19 215	0.11 255	0.23 441	0.18 412	0.22 171	0.17 174	0.15 253	0.13 155	0.14 257	0.10 121	0.30 486	0.14 295	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.06 209	0.07 263	0.07 330

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

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

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

UGAM-zero	0.23 511	0.10 210	0.54 630	0.19 215	0.13 429	0.21 383	0.14 167	0.44 557	0.22 303	0.28 460	0.28 426	0.51 717	0.33 673	0.65 697	0.14 295	0.07 184	0.06 337	0.07 216	0.08 417	0.06 153	0.07 330

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

model_zeroshot	0.17 333	0.11 307	0.39 475	0.20 309	0.12 339	0.24 464	0.15 230	0.34 406	0.22 303	0.30 523	0.20 314	0.22 410	0.12 240	0.24 359	0.14 295	0.08 380	0.07 489	0.07 216	0.07 319	0.07 263	0.07 330

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

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

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

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

rrr	0.17 333	0.11 307	0.57 647	0.19 215	0.12 339	0.20 349	0.18 412	0.35 431	0.22 303	0.15 253	0.12 131	0.14 257	0.12 240	0.28 449	0.14 295	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.07 319	0.07 263	0.07 330

RAFT-Test	0.17 333	0.10 210	0.38 459	0.19 215	0.12 339	0.25 484	0.17 354	0.33 393	0.23 331	0.23 393	0.29 441	0.27 495	0.14 336	0.20 276	0.14 295	0.07 184	0.06 337	0.07 216	0.07 319	0.06 153	0.06 214

4D-IteraStereo	0.17 333	0.16 574	0.50 605	0.21 375	0.14 486	0.19 298	0.17 354	0.28 312	0.28 419	0.23 393	0.20 314	0.20 382	0.11 190	0.19 250	0.14 295	0.06 66	0.04 2	0.10 542	0.08 417	0.08 365	0.06 214

LoS	0.14 244	0.08 57	0.27 296	0.16 33	0.09 96	0.22 416	0.14 167	0.26 270	0.26 388	0.15 253	0.18 285	0.18 342	0.13 295	0.22 327	0.14 295	0.08 380	0.06 337	0.06 81	0.04 1	0.06 153	0.06 214
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RCA-Stereo	0.16 310	0.09 129	0.25 271	0.20 309	0.10 185	0.19 298	0.17 354	0.36 454	0.35 523	0.20 354	0.25 392	0.17 329	0.17 421	0.18 212	0.14 295	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.06 153	0.05 54

CroCo-Stereo Lap2	0.15 291	0.15 545	0.28 313	0.25 617	0.18 644	0.11 28	0.19 468	0.28 312	0.21 281	0.13 197	0.16 236	0.15 282	0.12 240	0.17 175	0.14 295	0.07 184	0.07 489	0.08 342	0.06 209	0.08 365	0.07 330

AnonymousM	0.17 333	0.19 626	0.24 253	0.18 142	0.10 185	0.18 253	0.17 354	0.30 352	0.23 331	0.26 434	0.20 314	0.18 342	0.14 336	0.19 250	0.14 295	0.09 495	0.06 337	0.38 810	0.15 724	0.06 153	0.05 54

sAnonymous2	0.20 434	0.21 655	0.58 653	0.24 575	0.17 622	0.22 416	0.19 468	0.34 406	0.28 419	0.17 307	0.19 294	0.17 329	0.16 387	0.17 175	0.14 295	0.10 550	0.07 489	0.09 455	0.08 417	0.23 761	0.17 713

CroCo_RVC	0.20 434	0.21 655	0.58 653	0.24 575	0.17 622	0.22 416	0.19 468	0.34 406	0.28 419	0.17 307	0.19 294	0.17 329	0.16 387	0.17 175	0.14 295	0.10 550	0.07 489	0.09 455	0.08 417	0.23 761	0.17 713

AROF-Stereo-S	0.14 244	0.10 210	0.22 224	0.21 375	0.13 429	0.17 215	0.18 412	0.28 312	0.23 331	0.17 307	0.25 392	0.12 182	0.10 121	0.16 146	0.15 334	0.07 184	0.06 337	0.07 216	0.07 319	0.06 153	0.06 214

AROF-StereoT2	0.18 360	0.12 374	0.37 437	0.30 732	0.12 339	0.18 253	0.18 412	0.35 431	0.25 371	0.22 382	0.25 392	0.16 312	0.12 240	0.32 500	0.15 334	0.11 598	0.05 59	0.11 602	0.08 417	0.08 365	0.06 214

arf3	0.18 360	0.13 449	0.31 355	0.29 718	0.13 429	0.19 298	0.16 296	0.35 431	0.21 281	0.22 382	0.28 426	0.18 342	0.14 336	0.37 540	0.15 334	0.11 598	0.05 59	0.11 602	0.08 417	0.07 263	0.05 54

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

G4	0.18 360	0.13 449	0.39 475	0.28 712	0.13 429	0.18 253	0.15 230	0.35 431	0.25 371	0.20 354	0.23 361	0.15 282	0.14 336	0.34 515	0.15 334	0.11 598	0.05 59	0.10 542	0.07 319	0.07 263	0.06 214

TADF							0.19 468	0.42 533	0.36 536	0.32 564	0.21 333	0.24 449	0.18 454	0.51 606	0.15 334	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.06 153

RSGM							0.16 296	0.35 431	0.22 303	0.26 434	0.25 392	0.29 523	0.15 360	0.20 276	0.15 334	0.08 380	0.06 337	0.07 216	0.06 209	0.06 153

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

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

DLNR-FE	10.45 865	12.13 876	19.94 877	106.10 897	23.12 885	0.14 71	0.13 117	3.28 860	0.17 174	0.16 286	0.23 361	0.16 312	0.10 121	0.31 493	0.15 334	2.41 868	0.06 337	0.07 216	0.07 319	40.22 902	0.06 214

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

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

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

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 511	0.13 449	0.83 741	0.20 309	0.21 701	0.23 441	0.17 354	0.48 605	0.27 399	0.23 393	0.29 441	0.39 629	0.23 524	0.25 391	0.15 334	0.08 380	0.06 337	0.08 342	0.11 631	0.11 586	0.10 563

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

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

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

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

DLNR_Zeroshot_test	10.44 864	12.10 875	19.93 876	106.08 896	23.66 886	0.14 71	0.13 117	3.22 859	0.17 174	0.16 286	0.23 361	0.16 312	0.10 121	0.31 493	0.15 334	2.36 867	0.06 337	0.07 216	0.07 319	39.70 901	0.06 214

LL-Strereo2	0.18 360	0.18 609	0.39 475	0.22 454	0.12 339	0.24 464	0.13 117	0.31 364	0.23 331	0.24 409	0.20 314	0.24 449	0.12 240	0.26 411	0.15 334	0.06 66	0.06 337	0.12 643	0.09 534	0.08 365	0.07 330

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

DCRE	0.20 434	0.13 449	0.40 484	0.21 375	0.15 559	0.20 349	0.19 468	0.30 352	0.27 399	0.22 382	0.80 777	0.23 434	0.16 387	0.23 342	0.15 334	0.07 184	0.07 489	0.07 216	0.08 417	0.07 263	0.06 214

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

KYRaft	0.22 493	0.10 210	0.30 338	0.23 516	0.12 339	0.23 441	0.23 615	0.35 431	0.24 354	0.35 618	0.54 709	0.34 581	0.26 576	0.29 469	0.15 334	0.07 184	0.05 59	0.09 455	0.10 587	0.08 365	0.31 793

cross-raft	0.17 333	0.12 374	0.41 511	0.23 516	0.10 185	0.20 349	0.24 637	0.33 393	0.23 331	0.23 393	0.28 426	0.29 523	0.15 360	0.17 175	0.15 334	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.07 319	0.06 153	0.05 54

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

CREStereo++_RVC	0.15 291	0.08 57	0.26 283	0.17 76	0.11 255	0.18 253	0.13 117	0.22 171	0.30 455	0.21 370	0.30 458	0.13 219	0.11 190	0.16 146	0.15 334	0.07 184	0.04 2	0.06 81	0.15 724	0.06 153	0.05 54
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
raftrobust	0.16 310	0.13 449	0.29 327	0.22 454	0.15 559	0.19 298	0.13 117	0.32 376	0.26 388	0.26 434	0.20 314	0.19 365	0.17 421	0.21 304	0.15 334	0.08 380	0.06 337	0.07 216	0.06 209	0.06 153	0.07 330

sCroCo_RVC	0.18 360	0.14 505	0.49 594	0.27 686	0.18 644	0.22 416	0.17 354	0.27 287	0.23 331	0.14 229	0.22 349	0.17 329	0.14 336	0.21 304	0.15 334	0.10 550	0.11 684	0.09 455	0.09 534	0.09 456	0.09 502

test_xeample3	0.16 310	0.11 307	0.56 644	0.19 215	0.12 339	0.20 349	0.18 412	0.35 431	0.20 258	0.16 286	0.12 131	0.13 219	0.12 240	0.24 359	0.15 334	0.07 184	0.06 337	0.07 216	0.08 417	0.07 263	0.07 330

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

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

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

RAFT-Stereo	0.18 360	0.09 129	0.32 366	0.22 454	0.12 339	0.22 416	0.19 468	0.42 533	0.19 224	0.31 542	0.45 655	0.20 382	0.14 336	0.18 212	0.15 334	0.08 380	0.06 337	0.07 216	0.06 209	0.06 153	0.06 214
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
G2	0.19 412	0.21 655	0.40 484	0.31 739	0.14 486	0.18 253	0.16 296	0.38 474	0.23 331	0.21 370	0.22 349	0.16 312	0.14 336	0.37 540	0.16 368	0.14 691	0.05 59	0.13 667	0.07 319	0.11 586	0.08 425

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

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

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

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

Zero-FE251	0.14 244	0.09 129	0.24 253	0.17 76	0.09 96	0.20 349	0.13 117	0.20 123	0.14 87	0.61 773	0.13 155	0.13 219	0.11 190	0.14 52	0.16 368	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.05 54

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

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

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

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

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

qqq1	0.24 544	0.12 374	0.40 484	0.19 215	0.10 185	0.27 519	0.19 468	0.51 649	0.45 651	0.34 601	0.41 599	0.31 552	0.26 576	0.58 654	0.16 368	0.10 550	0.07 489	0.07 216	0.06 209	0.08 365	0.07 330

fff1	0.24 544	0.12 374	0.40 484	0.19 215	0.10 185	0.27 519	0.19 468	0.51 649	0.45 651	0.34 601	0.41 599	0.31 552	0.26 576	0.58 654	0.16 368	0.10 550	0.07 489	0.07 216	0.06 209	0.08 365	0.07 330

plain	0.17 333	0.13 449	0.43 535	0.21 375	0.13 429	0.16 162	0.17 354	0.27 287	0.22 303	0.16 286	0.26 407	0.13 219	0.16 387	0.27 432	0.16 368	0.08 380	0.06 337	0.10 542	0.07 319	0.10 534	0.07 330

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

EKT-Stereo	0.38 710	0.12 374	0.38 459	0.42 786	3.88 856	0.21 383	0.17 354	0.35 431	0.28 419	0.20 354	0.20 314	0.23 434	0.15 360	0.28 449	0.16 368	0.09 495	0.07 489	0.09 455	0.07 319	0.09 456	0.09 502

MIM_Stereo	0.18 360	0.12 374	0.38 459	0.20 309	0.11 255	0.17 215	0.14 167	0.35 431	0.25 371	0.27 445	0.35 531	0.23 434	0.13 295	0.27 432	0.16 368	0.06 66	0.07 489	0.08 342	0.08 417	0.08 365	0.06 214

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

DisPM	0.19 412	0.10 210	0.35 406	0.23 516	0.13 429	0.18 253	0.20 523	0.29 330	0.29 438	0.33 581	0.34 520	0.23 434	0.16 387	0.33 508	0.16 368	0.09 495	0.06 337	0.09 455	0.08 417	0.07 263	0.11 604

RAFT+CT+SA	0.21 455	0.18 609	0.33 383	0.25 617	0.18 644	0.23 441	0.29 699	0.40 503	0.36 536	0.24 409	0.38 565	0.18 342	0.16 387	0.32 500	0.16 368	0.07 184	0.05 59	0.09 455	0.12 670	0.09 456	0.09 502

Sa-1000	0.22 493	0.15 545	0.35 406	0.23 516	0.13 429	0.28 539	0.23 615	0.47 592	0.39 574	0.30 523	0.50 684	0.26 484	0.19 471	0.33 508	0.16 368	0.07 184	0.06 337	0.10 542	0.11 631	0.08 365	0.06 214

test_4	0.18 360	0.12 374	0.34 395	0.23 516	0.12 339	0.18 253	0.22 588	0.26 270	0.24 354	0.24 409	0.47 672	0.22 410	0.13 295	0.24 359	0.16 368	0.06 66	0.05 59	0.09 455	0.09 534	0.07 263	0.05 54

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

Patchmatch Stereo++	0.18 360	0.12 374	0.37 437	0.22 454	0.10 185	0.18 253	0.14 167	0.29 330	0.22 303	0.28 460	0.29 441	0.25 462	0.17 421	0.26 411	0.16 368	0.08 380	0.06 337	0.10 542	0.08 417	0.10 534	0.08 425
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 360	0.12 374	0.37 437	0.22 454	0.10 185	0.18 253	0.16 296	0.29 330	0.22 303	0.28 460	0.29 441	0.25 462	0.18 454	0.24 359	0.16 368	0.08 380	0.06 337	0.10 542	0.08 417	0.10 534	0.08 425

PSM-AAD	0.25 573	0.10 210	0.30 338	0.24 575	0.12 339	0.26 508	0.38 759	0.34 406	0.28 419	0.35 618	0.39 579	0.28 512	0.79 799	0.30 486	0.16 368	0.07 184	0.06 337	0.12 643	0.11 631	0.08 365	0.21 756

ROB_FTStereo_v2	0.18 360	0.12 374	0.37 437	0.22 454	0.10 185	0.18 253	0.16 296	0.29 330	0.22 303	0.28 460	0.29 441	0.25 462	0.17 421	0.24 359	0.16 368	0.08 380	0.06 337	0.10 542	0.08 417	0.10 534	0.08 425

ROB_FTStereo	0.18 360	0.12 374	0.37 437	0.22 454	0.10 185	0.18 253	0.14 167	0.29 330	0.22 303	0.28 460	0.28 426	0.25 462	0.17 421	0.24 359	0.16 368	0.08 380	0.06 337	0.10 542	0.08 417	0.10 534	0.08 425

HUI-Stereo	0.18 360	0.12 374	0.37 437	0.22 454	0.10 185	0.18 253	0.14 167	0.29 330	0.22 303	0.28 460	0.28 426	0.25 462	0.17 421	0.22 327	0.16 368	0.08 380	0.06 337	0.10 542	0.08 417	0.10 534	0.08 425

GrayStereo	0.25 573	0.09 129	0.32 366	0.26 656	0.13 429	0.23 441	0.47 789	0.34 406	0.30 455	0.39 675	0.47 672	0.30 542	0.79 799	0.29 469	0.16 368	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.09 534	0.07 263	0.13 650

iRAFT	0.18 360	0.12 374	0.37 437	0.22 454	0.10 185	0.18 253	0.14 167	0.29 330	0.22 303	0.28 460	0.29 441	0.25 462	0.17 421	0.26 411	0.16 368	0.08 380	0.06 337	0.10 542	0.08 417	0.10 534	0.08 425

RAFT-IKP	0.18 360	0.12 374	0.37 437	0.22 454	0.10 185	0.18 253	0.15 230	0.29 330	0.22 303	0.28 460	0.29 441	0.25 462	0.18 454	0.25 391	0.16 368	0.08 380	0.06 337	0.10 542	0.08 417	0.10 534	0.08 425

Prome-Stereo	0.21 455	0.10 210	0.30 338	0.24 575	0.12 339	0.23 441	0.23 615	0.36 454	0.25 371	0.33 581	0.59 731	0.24 449	0.28 613	0.29 469	0.16 368	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.07 319	0.08 365	0.20 746

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

arf2	0.21 455	0.19 626	0.40 484	0.40 781	0.14 486	0.19 298	0.17 354	0.39 488	0.23 331	0.27 445	0.31 473	0.22 410	0.17 421	0.40 563	0.17 402	0.16 723	0.05 59	0.14 695	0.09 534	0.11 586	0.07 330

arf1	0.24 544	0.32 750	0.44 545	0.47 799	0.15 559	0.18 253	0.17 354	0.42 533	0.25 371	0.30 523	0.31 473	0.21 396	0.16 387	0.44 577	0.17 402	0.22 772	0.06 337	0.19 751	0.09 534	0.17 710	0.07 330

G3	0.21 455	0.25 691	0.37 437	0.41 783	0.15 559	0.17 215	0.16 296	0.38 474	0.21 281	0.25 420	0.23 361	0.22 410	0.13 295	0.36 536	0.17 402	0.18 748	0.06 337	0.18 741	0.10 587	0.14 668	0.07 330

GOStereo-base	0.23 511	0.27 712	0.44 545	0.41 783	0.15 559	0.18 253	0.17 354	0.40 503	0.25 371	0.27 445	0.26 407	0.21 396	0.16 387	0.42 570	0.17 402	0.22 772	0.06 337	0.17 731	0.09 534	0.15 684	0.08 425

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

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

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

HLf8	0.19 412	0.16 574	0.55 637	0.15 10	0.12 339	0.24 464	0.14 167	0.40 503	0.31 469	0.20 354	0.26 407	0.18 342	0.15 360	0.35 527	0.17 402	0.10 550	0.06 337	0.07 216	0.06 209	0.09 456	0.09 502

TestStereo_HLe17	0.19 412	0.17 594	0.64 684	0.16 33	0.11 255	0.21 383	0.17 354	0.40 503	0.30 455	0.19 345	0.25 392	0.17 329	0.15 360	0.38 548	0.17 402	0.08 380	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.08 365	0.07 330

GGDA	0.18 360	0.14 505	0.33 383	0.17 76	0.10 185	0.20 349	0.16 296	0.33 393	0.31 469	0.22 382	0.28 426	0.19 365	0.16 387	0.38 548	0.17 402	0.08 380	0.05 59	0.06 81	0.06 209	0.08 365	0.08 425

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

Hybrid-DGEV-03	0.20 434	0.14 505	0.31 355	0.22 454	0.12 339	0.26 508	0.16 296	0.31 364	0.27 399	0.32 564	0.58 728	0.23 434	0.15 360	0.23 342	0.17 402	0.07 184	0.05 59	0.09 455	0.07 319	0.08 365	0.06 214

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

FE-Mocha	0.16 310	0.10 210	0.33 383	0.19 215	0.13 429	0.19 298	0.15 230	0.35 431	0.22 303	0.24 409	0.24 378	0.20 382	0.14 336	0.17 175	0.17 402	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.08 417	0.07 263	0.06 214

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

PAM	0.23 511	0.10 210	0.63 676	0.22 454	0.15 559	0.34 635	0.21 557	0.37 466	0.22 303	0.31 542	0.27 418	0.55 734	0.26 576	0.26 411	0.17 402	0.08 380	0.06 337	0.07 216	0.09 534	0.07 263	0.09 502

rvit_0105_6	0.19 412	0.14 505	0.34 395	0.23 516	0.14 486	0.18 253	0.20 523	0.29 330	0.37 548	0.18 330	0.22 349	0.23 434	0.17 421	0.26 411	0.17 402	0.15 707	0.13 719	0.13 667	0.11 631	0.11 586	0.08 425

rvit_0105_4	0.20 434	0.15 545	0.38 459	0.23 516	0.14 486	0.20 349	0.22 588	0.33 393	0.39 574	0.19 345	0.24 378	0.25 462	0.19 471	0.27 432	0.17 402	0.16 723	0.13 719	0.13 667	0.11 631	0.11 586	0.08 425

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 573	0.14 505	0.95 765	0.21 375	0.27 759	0.20 349	0.19 468	0.48 605	0.25 371	0.26 434	0.55 716	0.34 581	0.18 454	0.25 391	0.17 402	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.12 670	0.12 629	0.12 628

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

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

MIF-Stereo (partial)	0.16 310	0.10 210	0.34 395	0.21 375	0.15 559	0.15 102	0.13 117	0.28 312	0.25 371	0.17 307	0.26 407	0.15 282	0.16 387	0.25 391	0.17 402	0.09 495	0.06 337	0.10 542	0.08 417	0.09 456	0.08 425

riskmin	0.18 360	0.09 129	0.34 395	0.18 142	0.12 339	0.24 464	0.16 296	0.34 406	0.28 419	0.21 370	0.23 361	0.33 571	0.24 542	0.23 342	0.17 402	0.09 495	0.06 337	0.09 455	0.06 209	0.10 534	0.10 563

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

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

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

SA	0.22 493	0.16 574	0.36 426	0.23 516	0.13 429	0.24 464	0.23 615	0.45 570	0.40 592	0.27 445	0.44 642	0.23 434	0.23 524	0.33 508	0.17 402	0.07 184	0.06 337	0.10 542	0.11 631	0.08 365	0.06 214

PFNet+	0.20 434	0.10 210	0.37 437	0.21 375	0.12 339	0.17 215	0.19 468	0.29 330	0.34 506	0.33 581	0.32 485	0.24 449	0.16 387	0.32 500	0.17 402	0.10 550	0.07 489	0.11 602	0.10 587	0.08 365	0.12 628

LCNet	0.21 455	0.11 307	0.29 327	0.25 617	0.12 339	0.23 441	0.19 468	0.34 406	0.26 388	0.28 460	0.35 531	0.26 484	0.30 643	0.35 527	0.17 402	0.07 184	0.05 59	0.09 455	0.10 587	0.13 648	0.22 763

SST-Stereo	0.21 455	0.10 210	0.37 437	0.24 575	0.13 429	0.19 298	0.17 354	0.31 364	0.24 354	0.34 601	0.33 508	0.29 523	0.25 565	0.56 641	0.17 402	0.08 380	0.05 59	0.10 542	0.08 417	0.09 456	0.07 330

iGMRVC	0.18 360	0.12 374	0.37 437	0.22 454	0.10 185	0.18 253	0.15 230	0.29 330	0.22 303	0.28 460	0.29 441	0.25 462	0.17 421	0.27 432	0.17 402	0.08 380	0.06 337	0.10 542	0.08 417	0.10 534	0.08 425

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

GMM-Stereo	0.21 455	0.10 210	0.43 535	0.23 516	0.13 429	0.24 464	0.25 655	0.37 466	0.27 399	0.30 523	0.45 655	0.27 495	0.21 492	0.31 493	0.17 402	0.07 184	0.05 59	0.10 542	0.09 534	0.08 365	0.19 733

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

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

TestStereo_HL2	0.18 360	0.14 505	0.34 395	0.17 76	0.11 255	0.20 349	0.15 230	0.33 393	0.29 438	0.22 382	0.29 441	0.19 365	0.17 421	0.39 554	0.18 436	0.08 380	0.05 59	0.06 81	0.06 209	0.08 365	0.08 425

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

NLMM1	0.19 412	0.12 374	0.16 84	0.23 516	0.18 644	0.24 464	0.20 523	0.59 743	0.65 762	0.18 330	0.17 258	0.13 219	0.14 336	0.25 391	0.18 436	0.08 380	0.09 622	0.08 342	0.07 319	0.07 263	0.06 214

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

IGEV-FE	0.18 360	0.10 210	0.65 686	0.20 309	0.12 339	0.19 298	0.15 230	0.34 406	0.19 224	0.28 460	0.22 349	0.27 495	0.13 295	0.23 342	0.18 436	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.08 417	0.07 263	0.06 214

Reg-Stereo(zero)	0.16 310	0.07 5	0.36 426	0.19 215	0.10 185	0.19 298	0.14 167	0.28 312	0.24 354	0.22 382	0.20 314	0.24 449	0.18 454	0.21 304	0.18 436	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.06 209	0.06 153	0.06 214

IGEV-RUCA	0.21 455	0.08 57	0.23 242	0.19 215	0.19 673	0.28 539	0.24 637	0.23 197	0.21 281	0.20 354	0.23 361	0.28 512	0.49 755	0.26 411	0.18 436	0.09 495	0.08 583	0.18 741	0.13 699	0.17 710	0.17 713

fffft	0.13 199	0.09 129	0.24 253	0.19 215	0.10 185	0.17 215	0.19 468	0.22 171	0.16 134	0.14 229	0.11 102	0.13 219	0.10 121	0.24 359	0.18 436	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.07 263	0.06 214
1: 1. 1
PAM_32	0.23 511	0.10 210	0.63 676	0.21 375	0.14 486	0.33 621	0.19 468	0.36 454	0.23 331	0.29 491	0.28 426	0.56 738	0.28 613	0.27 432	0.18 436	0.08 380	0.06 337	0.08 342	0.09 534	0.07 263	0.09 502

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

H2IRNET	0.18 360	0.13 449	0.35 406	0.21 375	0.12 339	0.20 349	0.15 230	0.27 287	0.30 455	0.17 307	0.31 473	0.25 462	0.20 482	0.24 359	0.18 436	0.07 184	0.06 337	0.09 455	0.10 587	0.09 456	0.06 214

MyStereo06	0.20 434	0.12 374	0.57 647	0.21 375	0.14 486	0.25 484	0.23 615	0.40 503	0.21 281	0.30 523	0.24 378	0.31 552	0.18 454	0.22 327	0.18 436	0.07 184	0.07 489	0.09 455	0.08 417	0.08 365	0.08 425

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

IGEV_Zeroshot_test	0.18 360	0.10 210	0.65 686	0.20 309	0.12 339	0.19 298	0.15 230	0.34 406	0.19 224	0.28 460	0.22 349	0.27 495	0.13 295	0.23 342	0.18 436	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.08 417	0.07 263	0.06 214

StereoVision	0.22 493	0.18 609	0.37 437	0.27 686	0.17 622	0.23 441	0.22 588	0.38 474	0.31 469	0.20 354	0.51 690	0.22 410	0.16 387	0.28 449	0.18 436	0.11 598	0.12 706	0.13 667	0.13 699	0.10 534	0.07 330

DCANet-4	0.19 412	0.10 210	0.52 623	0.19 215	0.09 96	0.19 298	0.18 412	0.36 454	0.39 574	0.29 491	0.30 458	0.17 329	0.22 510	0.20 276	0.18 436	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.05 96	0.05 9	0.07 330

fff	0.19 412	0.13 449	0.40 484	0.18 142	0.09 96	0.19 298	0.18 412	0.35 431	0.43 622	0.29 491	0.30 458	0.18 342	0.28 613	0.20 276	0.18 436	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.05 96	0.05 9	0.07 330

test_5	0.23 511	0.19 626	0.38 459	0.26 656	0.18 644	0.25 484	0.29 699	0.40 503	0.37 548	0.29 491	0.40 590	0.25 462	0.22 510	0.34 515	0.18 436	0.07 184	0.05 59	0.09 455	0.09 534	0.10 534	0.10 563

iRaft-Stereo_20w	0.19 412	0.10 210	0.46 569	0.19 215	0.13 429	0.25 484	0.19 468	0.52 668	0.19 224	0.29 491	0.21 333	0.22 410	0.20 482	0.28 449	0.18 436	0.07 184	0.06 337	0.07 216	0.08 417	0.08 365	0.08 425

IPLGR	0.21 455	0.13 449	0.61 664	0.21 375	0.11 255	0.25 484	0.18 412	0.41 519	0.37 548	0.28 460	0.27 418	0.21 396	0.19 471	0.37 540	0.18 436	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.07 319	0.07 263	0.06 214

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

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

NRIStereo	0.18 360	0.11 307	0.35 406	0.23 516	0.11 255	0.24 464	0.20 523	0.29 330	0.26 388	0.26 434	0.25 392	0.25 462	0.18 454	0.34 515	0.18 436	0.07 184	0.06 337	0.09 455	0.07 319	0.09 456	0.08 425

FTStereo	0.28 624	0.10 210	0.43 535	0.23 516	0.13 429	0.21 383	0.53 800	0.34 406	0.26 388	0.38 658	0.95 793	0.30 542	0.56 767	0.32 500	0.18 436	0.08 380	0.06 337	0.09 455	0.08 417	0.07 263	0.19 733

RAFT_R40	0.21 455	0.10 210	0.37 437	0.24 575	0.13 429	0.18 253	0.18 412	0.31 364	0.29 438	0.33 581	0.33 508	0.30 542	0.24 542	0.55 630	0.18 436	0.08 380	0.05 59	0.10 542	0.08 417	0.08 365	0.07 330

DeepStereo_RVC	0.18 360	0.11 307	0.40 484	0.21 375	0.11 255	0.19 298	0.16 296	0.28 312	0.22 303	0.27 445	0.27 418	0.23 434	0.28 613	0.24 359	0.18 436	0.08 380	0.06 337	0.09 455	0.07 319	0.09 456	0.10 563

CRE-IMP	0.18 360	0.12 374	0.37 437	0.22 454	0.11 255	0.24 464	0.17 354	0.29 330	0.21 281	0.27 445	0.26 407	0.24 449	0.17 421	0.23 342	0.18 436	0.08 380	0.05 59	0.10 542	0.07 319	0.10 534	0.10 563

Anonymous3	0.23 511	0.18 609	0.63 676	0.27 686	0.18 644	0.41 692	0.23 615	0.43 549	0.35 523	0.23 393	0.27 418	0.20 382	0.18 454	0.27 432	0.18 436	0.12 644	0.11 684	0.10 542	0.10 587	0.11 586	0.12 628

TestStereo	0.21 455	0.19 626	0.40 484	0.25 617	0.10 185	0.22 416	0.21 557	0.31 364	0.31 469	0.23 393	0.34 520	0.22 410	0.18 454	0.62 679	0.18 436	0.08 380	0.06 337	0.10 542	0.07 319	0.11 586	0.06 214

RALAANet	0.19 412	0.18 609	0.37 437	0.23 516	0.14 486	0.23 441	0.13 117	0.37 466	0.29 438	0.28 460	0.26 407	0.25 462	0.15 360	0.26 411	0.18 436	0.08 380	0.06 337	0.09 455	0.08 417	0.09 456	0.06 214

csc	0.19 412	0.13 449	0.40 484	0.18 142	0.09 96	0.19 298	0.18 412	0.35 431	0.43 622	0.29 491	0.30 458	0.18 342	0.28 613	0.20 276	0.18 436	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.05 96	0.05 9	0.07 330

cscssc	0.19 412	0.13 449	0.40 484	0.18 142	0.09 96	0.19 298	0.18 412	0.35 431	0.43 622	0.29 491	0.30 458	0.18 342	0.28 613	0.20 276	0.18 436	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.05 96	0.05 9	0.07 330

111	0.20 434	0.17 594	0.40 484	0.18 142	0.09 96	0.24 464	0.17 354	0.41 519	0.45 651	0.23 393	0.29 441	0.29 523	0.21 492	0.24 359	0.18 436	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.07 263	0.08 425

ARAFT	0.24 544	0.21 655	0.78 720	0.22 454	0.12 339	0.29 561	0.24 637	0.43 549	0.32 481	0.33 581	0.28 426	0.28 512	0.19 471	0.49 597	0.18 436	0.07 184	0.06 337	0.12 643	0.11 631	0.09 456	0.06 214

AROF3	0.34 681	0.62 813	0.51 615	0.52 812	0.18 644	0.19 298	0.21 557	0.49 618	0.33 495	0.39 675	0.26 407	0.35 595	0.17 421	0.74 734	0.19 471	0.39 816	0.06 337	0.61 827	0.08 417	0.45 811	0.12 628

AROF2	0.31 652	0.43 785	0.44 545	0.51 808	0.18 644	0.19 298	0.20 523	0.48 605	0.27 399	0.38 658	0.29 441	0.29 523	0.15 360	0.63 686	0.19 471	0.37 813	0.06 337	0.47 817	0.08 417	0.38 806	0.12 628

CMRA-Stereo	0.17 333	0.09 129	0.57 647	0.21 375	0.14 486	0.17 215	0.15 230	0.25 247	0.23 331	0.18 330	0.24 378	0.18 342	0.13 295	0.26 411	0.19 471	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.06 153	0.07 330

ManiGeoR	0.18 360	0.15 545	0.55 637	0.15 10	0.11 255	0.21 383	0.14 167	0.39 488	0.27 399	0.19 345	0.24 378	0.18 342	0.15 360	0.35 527	0.19 471	0.08 380	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.08 365	0.08 425

HLf10	0.18 360	0.15 545	0.55 637	0.15 10	0.11 255	0.21 383	0.14 167	0.39 488	0.27 399	0.19 345	0.24 378	0.18 342	0.15 360	0.35 527	0.19 471	0.08 380	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.08 365	0.08 425

Selective-IGEV-i16pc	0.33 672	0.10 210	1.71 823	0.21 375	0.14 486	0.74 783	0.31 718	0.42 533	0.41 606	0.21 370	0.32 485	0.26 484	0.14 336	0.71 718	0.19 471	0.14 691	0.10 658	0.08 342	0.09 534	0.11 586	0.11 604

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

Hybrid-DGEV-2	0.21 455	0.15 545	0.34 395	0.24 575	0.13 429	0.28 539	0.14 167	0.48 605	0.44 638	0.27 445	0.24 378	0.25 462	0.25 565	0.28 449	0.19 471	0.07 184	0.06 337	0.09 455	0.08 417	0.07 263	0.07 330

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

Select-FE	0.23 511	0.14 505	0.78 720	0.22 454	0.18 644	0.22 416	0.13 117	0.43 549	0.26 388	0.28 460	0.33 508	0.39 629	0.29 628	0.27 432	0.19 471	0.08 380	0.07 489	0.08 342	0.13 699	0.08 365	0.12 628

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

zero-FE	0.16 310	0.08 57	0.81 734	0.19 215	0.18 644	0.12 37	0.15 230	0.19 95	0.19 224	0.10 72	0.10 70	0.13 219	0.12 240	0.21 304	0.19 471	0.08 380	0.05 59	0.07 216	0.05 96	0.19 739	0.06 214

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

rvit_0105_5	0.21 455	0.15 545	0.38 459	0.23 516	0.13 429	0.22 416	0.24 637	0.36 454	0.39 574	0.21 370	0.23 361	0.26 484	0.19 471	0.26 411	0.19 471	0.15 707	0.13 719	0.12 643	0.12 670	0.10 534	0.09 502

rvit_stereo_0075_2	0.24 544	0.17 594	0.50 605	0.26 656	0.22 718	0.22 416	0.15 230	0.40 503	0.35 523	0.27 445	0.37 550	0.29 523	0.20 482	0.28 449	0.19 471	0.17 737	0.12 706	0.19 751	0.12 670	0.13 648	0.13 650

GCST	0.47 747	0.60 809	0.57 647	1.04 841	0.48 805	0.38 673	0.11 31	0.40 503	0.32 481	0.41 695	0.34 520	0.29 523	0.17 421	0.46 584	0.19 471	0.69 831	0.42 826	0.79 839	0.62 837	0.62 821	0.46 810

CoDeX	0.23 511	0.12 374	0.46 569	0.21 375	0.14 486	0.29 561	0.21 557	0.53 680	0.41 606	0.29 491	0.35 531	0.29 523	0.22 510	0.48 592	0.19 471	0.09 495	0.06 337	0.08 342	0.07 319	0.08 365	0.07 330

ADStereo(finetuned)	0.19 412	0.13 449	0.49 594	0.19 215	0.09 96	0.19 298	0.18 412	0.34 406	0.39 574	0.29 491	0.31 473	0.18 342	0.31 662	0.21 304	0.19 471	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.05 96	0.06 153	0.07 330

MIPNet	0.21 455	0.15 545	0.52 623	0.21 375	0.12 339	0.27 519	0.20 523	0.45 570	0.37 548	0.30 523	0.23 361	0.19 365	0.24 542	0.27 432	0.19 471	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.07 319	0.07 263	0.06 214

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

rafts_anoy	0.18 360	0.15 545	0.35 406	0.22 454	0.14 486	0.19 298	0.17 354	0.32 376	0.30 455	0.23 393	0.25 392	0.20 382	0.16 387	0.22 327	0.19 471	0.08 380	0.07 489	0.10 542	0.12 670	0.09 456	0.08 425

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

DCANet	0.18 360	0.13 449	0.40 484	0.19 215	0.09 96	0.19 298	0.18 412	0.34 406	0.39 574	0.29 491	0.31 473	0.18 342	0.23 524	0.20 276	0.19 471	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.05 96	0.06 153	0.07 330

GMStereo	0.19 412	0.25 691	0.40 484	0.21 375	0.12 339	0.22 416	0.19 468	0.29 330	0.40 592	0.25 420	0.23 361	0.16 312	0.15 360	0.25 391	0.19 471	0.09 495	0.06 337	0.08 342	0.08 417	0.10 534	0.08 425
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.22 493	0.10 210	0.51 615	0.21 375	0.14 486	0.34 635	0.22 588	0.55 700	0.39 574	0.29 491	0.32 485	0.23 434	0.21 492	0.27 432	0.19 471	0.09 495	0.07 489	0.09 455	0.09 534	0.09 456	0.08 425

DN-CSS_ROB	0.22 493	0.25 691	0.47 577	0.24 575	0.14 486	0.25 484	0.12 56	0.40 503	0.33 495	0.29 491	0.42 616	0.22 410	0.20 482	0.33 508	0.19 471	0.07 184	0.06 337	0.11 602	0.11 631	0.11 586	0.07 330

HLF11	0.19 412	0.14 505	0.54 630	0.15 10	0.12 339	0.21 383	0.12 56	0.37 466	0.24 354	0.20 354	0.29 441	0.18 342	0.18 454	0.37 540	0.20 497	0.08 380	0.06 337	0.06 81	0.05 96	0.08 365	0.09 502

IGEV_i1	0.21 455	0.11 307	0.43 535	0.22 454	0.11 255	0.31 596	0.19 468	0.43 549	0.30 455	0.29 491	0.30 458	0.31 552	0.20 482	0.33 508	0.20 497	0.08 380	0.06 337	0.08 342	0.08 417	0.08 365	0.08 425

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

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

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

rvit_0105_3	0.23 511	0.17 594	0.40 484	0.25 617	0.15 559	0.24 464	0.28 692	0.38 474	0.41 606	0.25 420	0.25 392	0.28 512	0.21 492	0.28 449	0.20 497	0.15 707	0.13 719	0.14 695	0.15 724	0.10 534	0.09 502

GMStereo_Zeroshot	0.24 544	0.21 655	0.45 561	0.26 656	0.13 429	0.28 539	0.15 230	0.39 488	0.35 523	0.37 643	0.43 630	0.40 644	0.17 421	0.34 515	0.20 497	0.12 644	0.07 489	0.13 667	0.07 319	0.16 693	0.09 502

PCWNet_CMD	0.23 511	0.13 449	0.48 588	0.20 309	0.13 429	0.28 539	0.16 296	0.46 581	0.46 669	0.29 491	0.36 541	0.37 609	0.24 542	0.28 449	0.20 497	0.09 495	0.06 337	0.10 542	0.08 417	0.11 586	0.09 502

CASS	0.21 455	0.15 545	0.32 366	0.26 656	0.11 255	0.28 539	0.19 468	0.39 488	0.30 455	0.32 564	0.34 520	0.25 462	0.24 542	0.25 391	0.20 497	0.13 666	0.08 583	0.11 602	0.09 534	0.11 586	0.11 604
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	0.23 511	0.11 307	0.50 605	0.21 375	0.16 597	0.31 596	0.20 523	0.36 454	0.35 523	0.32 564	0.50 684	0.39 629	0.26 576	0.22 327	0.20 497	0.08 380	0.06 337	0.09 455	0.11 631	0.07 263	0.08 425

CIPLG	0.21 455	0.21 655	0.55 637	0.23 516	0.15 559	0.25 484	0.20 523	0.35 431	0.29 438	0.31 542	0.33 508	0.22 410	0.15 360	0.26 411	0.20 497	0.08 380	0.07 489	0.07 216	0.07 319	0.08 365	0.08 425

UDGNet	0.23 511	0.31 742	0.38 459	0.24 575	0.14 486	0.24 464	0.18 412	0.32 376	0.43 622	0.29 491	0.28 426	0.24 449	0.19 471	0.29 469	0.20 497	0.15 707	0.07 489	0.21 763	0.11 631	0.14 668	0.10 563

IPLGR_C	0.21 455	0.22 672	0.60 661	0.23 516	0.15 559	0.24 464	0.20 523	0.35 431	0.29 438	0.31 542	0.32 485	0.22 410	0.15 360	0.25 391	0.20 497	0.08 380	0.07 489	0.07 216	0.07 319	0.08 365	0.08 425

ACRE	0.21 455	0.20 640	0.62 672	0.23 516	0.15 559	0.24 464	0.20 523	0.35 431	0.28 419	0.31 542	0.32 485	0.22 410	0.15 360	0.25 391	0.20 497	0.08 380	0.07 489	0.07 216	0.07 319	0.08 365	0.08 425

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

TransformOpticalFlow	0.24 544	0.13 449	0.56 644	0.23 516	0.11 255	0.21 383	0.19 468	0.40 503	0.32 481	0.30 523	0.43 630	0.36 601	0.31 662	0.61 671	0.20 497	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.07 319	0.06 153	0.07 330

NF-Stereo	0.20 434	0.10 210	0.35 406	0.24 575	0.12 339	0.21 383	0.18 412	0.38 474	0.32 481	0.28 460	0.30 458	0.22 410	0.16 387	0.51 606	0.20 497	0.08 380	0.06 337	0.09 455	0.08 417	0.08 365	0.13 650

OCTAStereo	0.20 434	0.10 210	0.35 406	0.24 575	0.12 339	0.21 383	0.18 412	0.38 474	0.32 481	0.28 460	0.30 458	0.22 410	0.16 387	0.51 606	0.20 497	0.08 380	0.06 337	0.09 455	0.08 417	0.08 365	0.13 650

PSM-softLoss	0.21 455	0.10 210	0.39 475	0.24 575	0.12 339	0.20 349	0.18 412	0.38 474	0.26 388	0.29 491	0.32 485	0.24 449	0.16 387	0.52 613	0.20 497	0.09 495	0.06 337	0.10 542	0.09 534	0.08 365	0.12 628

KMStereo	0.21 455	0.10 210	0.39 475	0.24 575	0.12 339	0.20 349	0.18 412	0.38 474	0.26 388	0.29 491	0.32 485	0.24 449	0.16 387	0.52 613	0.20 497	0.09 495	0.06 337	0.10 542	0.09 534	0.08 365	0.12 628

RE-Stereo	0.20 434	0.10 210	0.35 406	0.24 575	0.12 339	0.21 383	0.18 412	0.38 474	0.32 481	0.28 460	0.30 458	0.22 410	0.16 387	0.51 606	0.20 497	0.08 380	0.06 337	0.09 455	0.08 417	0.08 365	0.13 650

TVStereo	0.20 434	0.10 210	0.35 406	0.24 575	0.12 339	0.21 383	0.18 412	0.38 474	0.32 481	0.28 460	0.30 458	0.22 410	0.16 387	0.51 606	0.20 497	0.08 380	0.06 337	0.09 455	0.08 417	0.08 365	0.13 650

test-1	0.17 333	0.11 307	0.40 484	0.23 516	0.13 429	0.22 416	0.23 615	0.34 406	0.26 388	0.20 354	0.24 378	0.22 410	0.14 336	0.16 146	0.20 497	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.07 319	0.06 153	0.08 425

HCRNet	0.24 544	0.25 691	0.33 383	0.34 757	0.16 597	0.27 519	0.18 412	0.43 549	0.35 523	0.30 523	0.35 531	0.32 562	0.22 510	0.44 577	0.20 497	0.13 666	0.08 583	0.13 667	0.11 631	0.10 534	0.09 502

DIP-Stereo	0.18 360	0.12 374	0.33 383	0.20 309	0.13 429	0.28 539	0.12 56	0.42 533	0.25 371	0.27 445	0.32 485	0.21 396	0.17 421	0.25 391	0.20 497	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.06 209	0.07 263	0.08 425
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.23 511	0.13 449	0.48 588	0.20 309	0.13 429	0.28 539	0.16 296	0.46 581	0.46 669	0.29 491	0.36 541	0.37 609	0.24 542	0.28 449	0.20 497	0.09 495	0.06 337	0.09 455	0.08 417	0.11 586	0.09 502

iResNetv2_ROB	0.27 603	0.26 703	0.72 711	0.23 516	0.13 429	0.29 561	0.18 412	0.52 668	0.49 696	0.37 643	0.45 655	0.39 629	0.25 565	0.34 515	0.20 497	0.08 380	0.06 337	0.07 216	0.05 96	0.12 629	0.09 502

noway7	0.27 603	0.51 799	1.61 820	0.24 575	0.12 339	0.22 416	0.18 412	0.44 557	0.31 469	0.21 370	0.22 349	0.24 449	0.20 482	0.20 276	0.21 524	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.07 319	0.09 456	0.08 425

SME	0.21 455	0.20 640	0.29 327	0.23 516	0.11 255	0.36 657	0.17 354	0.37 466	0.29 438	0.24 409	0.28 426	0.19 365	0.21 492	0.53 620	0.21 524	0.10 550	0.08 583	0.10 542	0.10 587	0.11 586	0.08 425

FLISNet	0.20 434	0.13 449	0.33 383	0.18 142	0.15 559	0.17 215	0.16 296	0.34 406	0.21 281	0.37 643	0.39 579	0.36 601	0.24 542	0.29 469	0.21 524	0.06 66	0.05 59	0.08 342	0.09 534	0.09 456	0.07 330

CoSv	0.20 434	0.13 449	0.33 383	0.18 142	0.15 559	0.17 215	0.16 296	0.34 406	0.21 281	0.37 643	0.39 579	0.36 601	0.24 542	0.29 469	0.21 524	0.06 66	0.05 59	0.08 342	0.09 534	0.09 456	0.07 330

test_sample5	0.24 544	0.13 449	0.42 521	0.21 375	0.12 339	0.30 580	0.21 557	0.50 631	0.34 506	0.32 564	0.41 599	0.29 523	0.23 524	0.55 630	0.21 524	0.10 550	0.07 489	0.10 542	0.09 534	0.11 586	0.10 563

test_sample4	0.24 544	0.13 449	0.43 535	0.20 309	0.12 339	0.32 610	0.21 557	0.51 649	0.34 506	0.31 542	0.37 550	0.28 512	0.23 524	0.53 620	0.21 524	0.10 550	0.07 489	0.10 542	0.09 534	0.11 586	0.10 563

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

MyStereo05	0.23 511	0.12 374	0.57 647	0.21 375	0.14 486	0.25 484	0.23 615	0.48 605	0.52 717	0.31 542	0.23 361	0.25 462	0.22 510	0.30 486	0.21 524	0.07 184	0.07 489	0.09 455	0.08 417	0.08 365	0.08 425

DualNet	0.24 544	0.13 449	0.42 521	0.21 375	0.12 339	0.30 580	0.21 557	0.50 631	0.34 506	0.33 581	0.43 630	0.29 523	0.23 524	0.55 630	0.21 524	0.10 550	0.07 489	0.10 542	0.09 534	0.11 586	0.10 563

CFNet_ucs	0.24 544	0.13 449	0.50 605	0.20 309	0.15 559	0.28 539	0.17 354	0.49 618	0.45 651	0.32 564	0.42 616	0.39 629	0.22 510	0.31 493	0.21 524	0.11 598	0.08 583	0.12 643	0.09 534	0.12 629	0.11 604

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

NINENet	0.25 573	0.15 545	0.37 437	0.23 516	0.16 597	0.43 708	0.17 354	0.60 752	0.46 669	0.32 564	0.37 550	0.32 562	0.20 482	0.42 570	0.21 524	0.10 550	0.10 658	0.12 643	0.08 417	0.11 586	0.10 563

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

hknet	0.25 573	0.14 505	0.40 484	0.25 617	0.15 559	0.35 650	0.21 557	0.56 717	0.37 548	0.34 601	0.35 531	0.43 667	0.27 596	0.37 540	0.21 524	0.09 495	0.07 489	0.11 602	0.10 587	0.09 456	0.09 502

psmg	0.23 511	0.12 374	0.28 313	0.21 375	0.14 486	0.35 650	0.23 615	0.51 649	0.34 506	0.35 618	0.38 565	0.38 617	0.24 542	0.26 411	0.21 524	0.10 550	0.08 583	0.10 542	0.10 587	0.09 456	0.08 425

DAS	0.27 603	0.12 374	0.42 521	0.24 575	0.18 644	0.29 561	0.24 637	0.45 570	0.45 651	0.41 695	0.44 642	0.34 581	0.29 628	0.75 736	0.21 524	0.09 495	0.07 489	0.09 455	0.07 319	0.09 456	0.09 502

SepStereo	0.26 592	0.12 374	0.42 521	0.24 575	0.18 644	0.29 561	0.24 637	0.45 570	0.45 651	0.41 695	0.44 642	0.34 581	0.29 628	0.64 689	0.21 524	0.09 495	0.07 489	0.09 455	0.07 319	0.09 456	0.09 502

IPLG	0.21 455	0.15 545	0.53 627	0.21 375	0.12 339	0.28 539	0.17 354	0.42 533	0.30 455	0.33 581	0.32 485	0.15 282	0.17 421	0.50 601	0.21 524	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.07 319	0.07 263	0.06 214

Pruner-Stereo	0.19 412	0.11 307	0.34 395	0.29 718	0.12 339	0.19 298	0.17 354	0.31 364	0.29 438	0.33 581	0.32 485	0.25 462	0.15 360	0.24 359	0.21 524	0.09 495	0.06 337	0.09 455	0.08 417	0.08 365	0.09 502

RAFT-345	0.21 455	0.10 210	0.46 569	0.22 454	0.11 255	0.20 349	0.16 296	0.26 270	0.25 371	0.27 445	0.66 754	0.21 396	0.16 387	0.55 630	0.21 524	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.07 319	0.06 153	0.06 214

CFNet_pseudo	0.23 511	0.13 449	0.47 577	0.19 215	0.13 429	0.26 508	0.16 296	0.44 557	0.44 638	0.29 491	0.37 550	0.38 617	0.23 524	0.29 469	0.21 524	0.09 495	0.06 337	0.11 602	0.08 417	0.11 586	0.09 502

ccs_rob	0.23 511	0.13 449	0.47 577	0.20 309	0.13 429	0.26 508	0.17 354	0.44 557	0.44 638	0.29 491	0.37 550	0.38 617	0.23 524	0.29 469	0.21 524	0.09 495	0.06 337	0.11 602	0.08 417	0.11 586	0.09 502

MCPF							0.20 523	0.46 581	0.44 638	0.24 409	0.33 508	0.42 662	0.24 542	0.89 776	0.22 546	0.07 184	0.07 489	0.08 342	0.07 319	0.07 263

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

Lsterematch	0.18 360	0.13 449	0.33 383	0.19 215	0.10 185	0.23 441	0.17 354	0.25 247	0.32 481	0.28 460	0.37 550	0.24 449	0.21 492	0.23 342	0.22 546	0.08 380	0.05 59	0.08 342	0.06 209	0.08 365	0.07 330

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

UGAM	0.26 592	0.14 505	0.45 561	0.25 617	0.12 339	0.23 441	0.25 655	0.32 376	0.41 606	0.31 542	0.42 616	0.41 651	0.22 510	0.92 782	0.22 546	0.08 380	0.06 337	0.14 695	0.12 670	0.10 534	0.07 330

DCVSM-stereo	0.24 544	0.13 449	0.52 623	0.20 309	0.14 486	0.26 508	0.13 117	0.34 406	0.34 506	0.41 695	0.33 508	0.47 693	0.29 628	0.30 486	0.22 546	0.10 550	0.10 658	0.11 602	0.10 587	0.12 629	0.15 689

test_sample6	0.25 573	0.13 449	0.41 511	0.21 375	0.11 255	0.30 580	0.22 588	0.51 649	0.35 523	0.33 581	0.43 630	0.30 542	0.24 542	0.57 645	0.22 546	0.10 550	0.07 489	0.10 542	0.10 587	0.11 586	0.10 563

test_sample3	0.23 511	0.12 374	0.43 535	0.19 215	0.12 339	0.32 610	0.20 523	0.50 631	0.34 506	0.31 542	0.33 508	0.29 523	0.22 510	0.53 620	0.22 546	0.10 550	0.07 489	0.09 455	0.08 417	0.10 534	0.10 563

MyStereo04	0.23 511	0.12 374	0.55 637	0.22 454	0.14 486	0.25 484	0.23 615	0.49 618	0.52 717	0.28 460	0.23 361	0.27 495	0.23 524	0.30 486	0.22 546	0.07 184	0.07 489	0.09 455	0.08 417	0.08 365	0.08 425

1test111	0.19 412	0.14 505	0.38 459	0.23 516	0.11 255	0.31 596	0.19 468	0.41 519	0.27 399	0.17 307	0.19 294	0.13 219	0.18 454	0.34 515	0.22 546	0.08 380	0.05 59	0.08 342	0.06 209	0.09 456	0.09 502

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

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

IER	0.23 511	0.12 374	0.39 475	0.20 309	0.14 486	0.31 596	0.19 468	0.42 533	0.36 536	0.33 581	0.40 590	0.32 562	0.33 673	0.29 469	0.22 546	0.09 495	0.07 489	0.08 342	0.08 417	0.09 456	0.08 425

ASMatch	0.23 511	0.11 307	0.51 615	0.24 575	0.14 486	0.19 298	0.17 354	0.31 364	0.28 419	0.28 460	0.68 758	0.27 495	0.26 576	0.50 601	0.22 546	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.07 319	0.06 153	0.11 604

PFNet	0.23 511	0.10 210	0.57 647	0.24 575	0.14 486	0.22 416	0.19 468	0.39 488	0.33 495	0.35 618	0.32 485	0.27 495	0.19 471	0.64 689	0.22 546	0.09 495	0.05 59	0.09 455	0.07 319	0.08 365	0.07 330

IRAFT_RVC	0.22 493	0.12 374	0.39 475	0.26 656	0.11 255	0.18 253	0.24 637	0.40 503	0.37 548	0.31 542	0.30 458	0.29 523	0.24 542	0.55 630	0.22 546	0.08 380	0.06 337	0.10 542	0.08 417	0.08 365	0.07 330

GES	0.22 493	0.12 374	0.42 521	0.20 309	0.14 486	0.27 519	0.19 468	0.49 618	0.33 495	0.30 523	0.36 541	0.25 462	0.23 524	0.29 469	0.22 546	0.10 550	0.08 583	0.08 342	0.07 319	0.10 534	0.11 604

PSMNet-RSSM	0.24 544	0.15 545	0.36 426	0.21 375	0.14 486	0.25 484	0.20 523	0.48 605	0.37 548	0.30 523	0.44 642	0.38 617	0.26 576	0.52 613	0.22 546	0.12 644	0.07 489	0.11 602	0.13 699	0.10 534	0.09 502

HSM-Net_RVC	0.27 603	0.11 307	0.42 521	0.19 215	0.11 255	0.34 635	0.20 523	0.62 764	0.43 622	0.40 686	0.43 630	0.50 713	0.26 576	0.76 742	0.22 546	0.08 380	0.07 489	0.07 216	0.07 319	0.08 365	0.08 425
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UCFNet_RVC	0.24 544	0.16 574	0.34 395	0.18 142	0.15 559	0.33 621	0.16 296	0.46 581	0.35 523	0.29 491	0.35 531	0.39 629	0.25 565	0.34 515	0.22 546	0.13 666	0.08 583	0.13 667	0.14 714	0.13 648	0.12 628

AdaStereo	0.24 544	0.16 574	0.37 437	0.24 575	0.12 339	0.32 610	0.17 354	0.54 690	0.42 614	0.33 581	0.38 565	0.35 595	0.21 492	0.30 486	0.22 546	0.14 691	0.06 337	0.13 667	0.08 417	0.11 586	0.08 425
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNet_ROB	0.25 573	0.19 626	0.40 484	0.20 309	0.12 339	0.30 580	0.16 296	0.55 700	0.53 722	0.38 658	0.43 630	0.37 609	0.26 576	0.38 548	0.22 546	0.08 380	0.06 337	0.06 81	0.04 1	0.09 456	0.09 502

zzzzzzz1	0.28 624	0.51 799	1.51 814	0.24 575	0.16 597	0.22 416	0.21 557	0.39 488	0.34 506	0.22 382	0.25 392	0.26 484	0.21 492	0.34 515	0.23 568	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.08 417	0.10 534	0.08 425

DualNet (step1)	0.28 624	0.19 626	0.50 605	0.18 142	0.16 597	0.34 635	0.20 523	0.51 649	0.38 563	0.37 643	0.34 520	0.37 609	0.30 643	0.39 554	0.23 568	0.23 777	0.09 622	0.28 789	0.24 783	0.18 726	0.16 700

test_sample7	0.25 573	0.15 545	0.35 406	0.20 309	0.14 486	0.28 539	0.21 557	0.51 649	0.38 563	0.37 643	0.34 520	0.37 609	0.30 643	0.39 554	0.23 568	0.14 691	0.09 622	0.13 667	0.12 670	0.13 648	0.12 628

LL-Strereo	0.29 637	0.25 691	0.58 653	0.25 617	0.21 701	0.23 441	0.24 637	0.55 700	0.42 614	0.34 601	0.32 485	0.41 651	0.40 718	0.94 786	0.23 568	0.08 380	0.07 489	0.11 602	0.09 534	0.09 456	0.09 502

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

GwcNet-ADL	0.22 493	0.14 505	0.58 653	0.24 575	0.13 429	0.22 416	0.23 615	0.49 618	0.40 592	0.27 445	0.29 441	0.30 542	0.20 482	0.26 411	0.23 568	0.09 495	0.07 489	0.07 216	0.07 319	0.09 456	0.09 502

STrans-v2	0.24 544	0.13 449	0.54 630	0.21 375	0.12 339	0.23 441	0.21 557	0.47 592	0.28 419	0.31 542	0.42 616	0.36 601	0.35 688	0.62 679	0.23 568	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.07 319	0.06 153	0.06 214

ICVP	0.23 511	0.13 449	0.44 545	0.26 656	0.14 486	0.29 561	0.25 655	0.45 570	0.33 495	0.29 491	0.43 630	0.35 595	0.25 565	0.26 411	0.23 568	0.12 644	0.09 622	0.09 455	0.08 417	0.09 456	0.10 563
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
EAI-Stereo	0.21 455	0.10 210	0.33 383	0.21 375	0.12 339	0.30 580	0.46 784	0.46 581	0.20 258	0.25 420	0.50 684	0.17 329	0.16 387	0.24 359	0.23 568	0.07 184	0.06 337	0.07 216	0.10 587	0.06 153	0.07 330

FENet	0.21 455	0.11 307	0.45 561	0.21 375	0.12 339	0.26 508	0.17 354	0.41 519	0.35 523	0.30 523	0.31 473	0.29 523	0.23 524	0.26 411	0.23 568	0.09 495	0.06 337	0.09 455	0.09 534	0.09 456	0.09 502

GANet-RSSM	0.24 544	0.14 505	0.36 426	0.21 375	0.14 486	0.27 519	0.21 557	0.45 570	0.33 495	0.29 491	0.39 579	0.39 629	0.28 613	0.58 654	0.23 568	0.11 598	0.07 489	0.09 455	0.09 534	0.10 534	0.09 502

CCAANet	0.25 573	0.13 449	0.51 615	0.22 454	0.15 559	0.29 561	0.17 354	0.49 618	0.37 548	0.26 434	0.49 680	0.32 562	0.24 542	0.62 679	0.23 568	0.07 184	0.06 337	0.10 542	0.10 587	0.08 365	0.10 563

HSM	0.28 624	0.16 574	0.35 406	0.20 309	0.15 559	0.33 621	0.19 468	0.53 680	0.37 548	0.36 635	0.38 565	0.67 775	0.31 662	0.89 776	0.23 568	0.08 380	0.06 337	0.08 342	0.07 319	0.08 365	0.08 425

xyz-stereo	1.40 826	0.10 210	17.09 874	0.18 142	0.07 11	4.78 851	0.18 412	0.29 330	0.34 506	0.36 635	2.81 851	0.40 644	0.29 628	0.56 641	0.24 581	0.07 184	0.05 59	0.09 455	0.06 209	0.06 153	0.05 54

OMP-Stereo	0.23 511	0.14 505	0.35 406	0.29 718	0.13 429	0.21 383	0.16 296	0.37 466	0.33 495	0.34 601	0.30 458	0.34 581	0.19 471	0.70 714	0.24 581	0.07 184	0.06 337	0.09 455	0.07 319	0.07 263	0.06 214

RAFT-RH_RVC	0.25 573	0.11 307	0.45 561	0.21 375	0.12 339	0.25 484	0.14 167	0.27 287	0.27 399	0.38 658	1.15 805	0.23 434	0.17 421	0.57 645	0.24 581	0.07 184	0.05 59	0.10 542	0.07 319	0.06 153	0.07 330

RAFT + AFF	0.27 603	0.23 682	0.50 605	0.25 617	0.17 622	0.30 580	0.33 738	0.52 668	0.40 592	0.28 460	0.30 458	0.30 542	0.31 662	0.62 679	0.24 581	0.09 495	0.10 658	0.11 602	0.10 587	0.11 586	0.11 604

CFNet-ft	0.24 544	0.15 545	0.35 406	0.18 142	0.15 559	0.30 580	0.21 557	0.39 488	0.36 536	0.28 460	0.40 590	0.43 667	0.25 565	0.47 588	0.24 581	0.12 644	0.07 489	0.12 643	0.11 631	0.12 629	0.09 502

FADNet-RVC-Resample	0.29 637	0.25 691	0.93 762	0.26 656	0.16 597	0.32 610	0.21 557	0.47 592	0.39 574	0.35 618	0.38 565	0.33 571	0.27 596	0.53 620	0.24 581	0.10 550	0.10 658	0.14 695	0.13 699	0.13 648	0.16 700

CFNet_RVC	0.24 544	0.15 545	0.35 406	0.18 142	0.15 559	0.30 580	0.21 557	0.39 488	0.36 536	0.28 460	0.40 590	0.43 667	0.25 565	0.47 588	0.24 581	0.12 644	0.07 489	0.12 643	0.11 631	0.12 629	0.09 502

DeepPruner_ROB	0.26 592	0.19 626	0.44 545	0.21 375	0.16 597	0.30 580	0.21 557	0.52 668	0.32 481	0.35 618	0.38 565	0.39 629	0.26 576	0.42 570	0.24 581	0.15 707	0.11 684	0.11 602	0.11 631	0.14 668	0.13 650

MLCV	0.22 493	0.16 574	0.44 545	0.21 375	0.08 57	0.29 561	0.19 468	0.38 474	0.37 548	0.38 658	0.44 642	0.31 552	0.21 492	0.41 566	0.24 581	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.07 263	0.06 214

NOSS_ROB	0.31 652	0.20 640	0.35 406	0.24 575	0.16 597	0.32 610	0.19 468	0.52 668	0.48 687	0.33 581	0.36 541	0.42 662	0.28 613	0.93 784	0.24 581	0.19 756	0.20 787	0.24 773	0.22 778	0.17 710	0.17 713

Selective-IGEV-i16pb	0.39 715	0.12 374	2.18 828	0.21 375	0.15 559	0.68 776	0.32 726	0.56 717	0.57 739	0.25 420	0.44 642	0.33 571	0.21 492	0.80 756	0.25 591	0.14 691	0.10 658	0.09 455	0.10 587	0.12 629	0.13 650

rvit_105_1	0.27 603	0.19 626	0.46 569	0.27 686	0.19 673	0.30 580	0.35 744	0.44 557	0.51 708	0.31 542	0.31 473	0.31 552	0.26 576	0.35 527	0.25 591	0.15 707	0.14 730	0.15 712	0.17 747	0.11 586	0.10 563

gwcnet-sp	0.24 544	0.13 449	0.63 676	0.22 454	0.14 486	0.34 635	0.22 588	0.44 557	0.39 574	0.35 618	0.34 520	0.27 495	0.27 596	0.35 527	0.25 591	0.09 495	0.08 583	0.09 455	0.09 534	0.09 456	0.09 502

scenet	0.24 544	0.13 449	0.63 676	0.22 454	0.14 486	0.34 635	0.22 588	0.44 557	0.39 574	0.35 618	0.34 520	0.27 495	0.27 596	0.35 527	0.25 591	0.09 495	0.08 583	0.09 455	0.09 534	0.09 456	0.09 502

ssnet	0.24 544	0.13 449	0.63 676	0.22 454	0.14 486	0.34 635	0.22 588	0.44 557	0.39 574	0.35 618	0.34 520	0.27 495	0.27 596	0.35 527	0.25 591	0.09 495	0.08 583	0.09 455	0.09 534	0.09 456	0.09 502

HBP-ISP	0.33 672	0.30 734	0.72 711	0.22 454	0.16 597	0.32 610	0.22 588	0.54 690	0.44 638	0.41 695	0.49 680	0.33 571	0.38 706	0.73 726	0.25 591	0.18 748	0.19 778	0.24 773	0.20 762	0.16 693	0.13 650

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

SACVNet	0.30 645	0.20 640	0.41 511	0.25 617	0.18 644	0.34 635	0.25 655	0.52 668	0.40 592	0.41 695	0.44 642	0.46 691	0.32 670	0.71 718	0.25 591	0.13 666	0.10 658	0.12 643	0.12 670	0.16 693	0.17 713

AACVNet	0.26 592	0.16 574	0.37 437	0.22 454	0.14 486	0.29 561	0.19 468	0.41 519	0.31 469	0.38 658	0.42 616	0.43 667	0.28 613	0.73 726	0.25 591	0.11 598	0.08 583	0.11 602	0.09 534	0.13 648	0.11 604

pcwnet_v2	0.32 662	0.15 545	1.26 800	0.23 516	0.18 644	0.32 610	0.18 412	0.59 743	0.60 750	0.36 635	0.45 655	0.35 595	0.29 628	0.36 536	0.25 591	0.14 691	0.11 684	0.12 643	0.11 631	0.14 668	0.15 689

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

FADNet	0.32 662	0.36 762	0.74 716	0.23 516	0.22 718	0.37 664	0.19 468	0.53 680	0.48 687	0.32 564	0.36 541	0.43 667	0.32 670	0.64 689	0.25 591	0.16 723	0.16 756	0.14 695	0.16 737	0.24 765	0.19 733

CFNet	0.27 603	0.20 640	0.44 545	0.22 454	0.14 486	0.33 621	0.14 167	0.51 649	0.45 651	0.30 523	0.40 590	0.38 617	0.27 596	0.76 742	0.25 591	0.09 495	0.07 489	0.11 602	0.11 631	0.11 586	0.08 425

HITNet	0.20 434	0.17 594	0.43 535	0.19 215	0.08 57	0.27 519	0.14 167	0.42 533	0.30 455	0.29 491	0.32 485	0.27 495	0.21 492	0.28 449	0.25 591	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.09 456	0.06 214
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
FSD					0.24 739	0.27 519	0.27 676	0.31 364	0.29 438	0.26 434	0.27 418	0.28 512	0.27 596	0.28 449	0.26 605	0.23 777	0.22 794	0.27 781	0.26 793	0.25 767

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

dad	0.28 624	0.31 742	0.44 545	0.21 375	0.14 486	0.30 580	0.20 523	0.33 393	0.49 696	0.44 719	0.44 642	0.45 683	0.21 492	0.41 566	0.26 605	0.20 763	0.11 684	0.20 761	0.11 631	0.14 668	0.10 563

IIG-Stereo	0.23 511	0.13 449	0.35 406	0.29 718	0.12 339	0.23 441	0.14 167	0.38 474	0.31 469	0.34 601	0.37 550	0.33 571	0.21 492	0.70 714	0.26 605	0.08 380	0.06 337	0.09 455	0.07 319	0.07 263	0.06 214

CVANet_RVC	0.30 645	0.19 626	0.41 511	0.26 656	0.16 597	0.33 621	0.26 669	0.52 668	0.47 675	0.40 686	0.46 665	0.43 667	0.31 662	0.89 776	0.26 605	0.14 691	0.09 622	0.14 695	0.13 699	0.14 668	0.10 563

iResNet	0.24 544	0.18 609	0.61 664	0.25 617	0.11 255	0.29 561	0.21 557	0.42 533	0.43 622	0.33 581	0.43 630	0.27 495	0.22 510	0.34 515	0.26 605	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.08 365	0.07 330

MEA-ACV	0.26 592	0.11 307	0.42 521	0.21 375	0.14 486	0.35 650	0.24 637	0.53 680	0.47 675	0.35 618	0.42 616	0.36 601	0.34 682	0.47 588	0.27 611	0.09 495	0.09 622	0.10 542	0.12 670	0.09 456	0.10 563

RT-IGEV	0.25 573	0.10 210	0.48 588	0.22 454	0.14 486	0.31 596	0.28 692	0.53 680	0.39 574	0.36 635	0.41 599	0.44 678	0.30 643	0.28 449	0.27 611	0.09 495	0.07 489	0.08 342	0.09 534	0.09 456	0.10 563

DDVS	0.25 573	0.15 545	0.39 475	0.24 575	0.17 622	0.34 635	0.21 557	0.41 519	0.30 455	0.33 581	0.41 599	0.48 699	0.21 492	0.52 613	0.27 611	0.11 598	0.09 622	0.11 602	0.09 534	0.13 648	0.14 676

DispNO	0.27 603	0.18 609	0.62 672	0.23 516	0.17 622	0.25 484	0.22 588	0.45 570	0.41 606	0.32 564	0.39 579	0.38 617	0.27 596	0.77 748	0.27 611	0.09 495	0.07 489	0.10 542	0.10 587	0.08 365	0.08 425

iRaft-Stereo_5w	0.23 511	0.18 609	0.44 545	0.22 454	0.13 429	0.19 298	0.19 468	0.37 466	0.32 481	0.28 460	0.37 550	0.34 581	0.23 524	0.65 697	0.27 611	0.06 66	0.06 337	0.08 342	0.07 319	0.09 456	0.08 425

LMCR-Stereo	0.26 592	0.18 609	0.49 594	0.28 712	0.14 486	0.36 657	0.23 615	0.54 690	0.34 506	0.39 675	0.40 590	0.29 523	0.29 628	0.37 540	0.27 611	0.11 598	0.07 489	0.09 455	0.07 319	0.13 648	0.09 502

DFGA-Net	0.23 511	0.24 686	0.49 594	0.22 454	0.15 559	0.25 484	0.17 354	0.39 488	0.39 574	0.29 491	0.31 473	0.21 396	0.17 421	0.59 660	0.28 617	0.08 380	0.06 337	0.09 455	0.09 534	0.10 534	0.08 425

G2L-Stereo_test	0.24 544	0.16 574	0.38 459	0.19 215	0.13 429	0.27 519	0.24 637	0.49 618	0.38 563	0.37 643	0.37 550	0.40 644	0.24 542	0.52 613	0.28 617	0.08 380	0.06 337	0.06 81	0.06 209	0.09 456	0.08 425

MyStereo8	0.22 493	0.15 545	0.63 676	0.21 375	0.17 622	0.31 596	0.16 296	0.36 454	0.32 481	0.28 460	0.36 541	0.25 462	0.18 454	0.25 391	0.28 617	0.08 380	0.07 489	0.08 342	0.07 319	0.10 534	0.12 628

SMFormer	0.25 573	0.12 374	0.40 484	0.19 215	0.10 185	0.27 519	0.19 468	0.51 649	0.45 651	0.34 601	0.41 599	0.31 552	0.26 576	0.58 654	0.28 617	0.10 550	0.07 489	0.08 342	0.08 417	0.09 456	0.09 502

tta	0.24 544	0.12 374	0.40 484	0.19 215	0.10 185	0.27 519	0.19 468	0.51 649	0.45 651	0.34 601	0.41 599	0.31 552	0.26 576	0.58 654	0.28 617	0.10 550	0.07 489	0.08 342	0.08 417	0.08 365	0.07 330

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

GEStereo_RVC	0.27 603	0.20 640	0.44 545	0.27 686	0.16 597	0.33 621	0.25 655	0.56 717	0.54 727	0.34 601	0.38 565	0.34 581	0.25 565	0.51 606	0.28 617	0.12 644	0.08 583	0.09 455	0.08 417	0.11 586	0.11 604

GwcNet-RSSM	0.26 592	0.17 594	0.46 569	0.21 375	0.13 429	0.28 539	0.23 615	0.44 557	0.42 614	0.31 542	0.45 655	0.40 644	0.26 576	0.55 630	0.28 617	0.11 598	0.07 489	0.09 455	0.10 587	0.09 456	0.08 425

DMCA	0.22 493	0.14 505	0.36 426	0.22 454	0.14 486	0.27 519	0.20 523	0.43 549	0.38 563	0.31 542	0.32 485	0.33 571	0.24 542	0.24 359	0.28 617	0.11 598	0.08 583	0.10 542	0.08 417	0.10 534	0.11 604

STTStereo	0.28 624	0.20 640	0.61 664	0.25 617	0.17 622	0.29 561	0.24 637	0.47 592	0.39 574	0.39 675	0.41 599	0.44 678	0.28 613	0.40 563	0.28 617	0.13 666	0.12 706	0.13 667	0.16 737	0.12 629	0.11 604

TDLM	0.30 645	0.21 655	0.38 459	0.28 712	0.15 559	0.33 621	0.32 726	0.52 668	0.47 675	0.38 658	0.43 630	0.39 629	0.29 628	0.91 781	0.28 617	0.14 691	0.08 583	0.13 667	0.11 631	0.12 629	0.10 563

NVstereo2D	0.31 652	0.16 574	0.54 630	0.24 575	0.22 718	0.42 699	0.28 692	0.58 736	0.56 736	0.28 460	0.38 565	0.40 644	0.30 643	0.71 718	0.28 617	0.13 666	0.08 583	0.13 667	0.10 587	0.19 739	0.16 700

ISRNet	0.27 603	0.13 449	0.45 561	0.26 656	0.19 673	0.24 464	0.14 167	0.45 570	0.43 622	0.39 675	0.48 678	0.42 662	0.27 596	0.32 500	0.29 629	0.20 763	0.12 706	0.17 731	0.16 737	0.16 693	0.20 746

PSMNet-RUCA	0.37 702	0.41 780	0.66 691	0.46 798	0.41 795	0.34 635	0.25 655	0.57 727	0.45 651	0.39 675	0.52 699	0.43 667	0.33 673	0.41 566	0.29 629	0.25 790	0.14 730	0.33 804	0.21 767	0.31 795	0.22 763

ToySt	0.24 544	0.16 574	0.48 588	0.21 375	0.13 429	0.29 561	0.29 699	0.39 488	0.39 574	0.27 445	0.35 531	0.39 629	0.31 662	0.31 493	0.29 629	0.08 380	0.09 622	0.10 542	0.11 631	0.11 586	0.10 563

Anonymous_2	0.37 702	0.21 655	0.47 577	0.20 309	0.21 701	0.42 699	0.26 669	0.38 474	0.29 438	0.33 581	0.30 458	0.44 678	0.38 706	0.36 536	0.29 629	0.26 791	0.29 812	0.44 815	1.41 857	0.34 799	0.21 756

CRFU-Net	0.28 624	0.14 505	0.45 561	0.25 617	0.15 559	0.45 716	0.23 615	0.50 631	0.30 455	0.43 712	0.41 599	0.48 699	0.46 745	0.43 573	0.29 629	0.11 598	0.10 658	0.09 455	0.08 417	0.10 534	0.10 563

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

BEATNet_4x	0.22 493	0.18 609	0.47 577	0.22 454	0.10 185	0.28 539	0.14 167	0.46 581	0.32 481	0.31 542	0.34 520	0.31 552	0.25 565	0.31 493	0.29 629	0.08 380	0.06 337	0.08 342	0.06 209	0.10 534	0.08 425

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 603	0.21 655	0.59 659	0.25 617	0.18 644	0.29 561	0.22 588	0.50 631	0.40 592	0.38 658	0.41 599	0.43 667	0.27 596	0.43 573	0.29 629	0.11 598	0.08 583	0.10 542	0.10 587	0.10 534	0.11 604
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
base	0.37 702	0.21 655	1.98 825	0.27 686	0.20 692	0.37 664	0.19 468	0.49 618	0.38 563	0.41 695	0.51 690	0.27 495	0.26 576	0.68 707	0.30 637	0.20 763	0.12 706	0.16 724	0.15 724	0.10 534	0.13 650

DStereoRT	0.35 687	0.13 449	0.51 615	0.25 617	0.16 597	0.42 699	0.19 468	0.48 605	0.39 574	0.30 523	0.39 579	0.24 449	0.39 713	0.64 689	0.30 637	0.08 380	0.07 489	1.54 857	0.41 817	0.08 365	0.11 604

G2L-Stereo	0.25 573	0.16 574	0.47 577	0.22 454	0.14 486	0.25 484	0.18 412	0.46 581	0.35 523	0.33 581	0.37 550	0.40 644	0.22 510	0.60 664	0.30 637	0.10 550	0.09 622	0.10 542	0.08 417	0.09 456	0.09 502

ACV-stereo	0.29 637	0.18 609	0.79 727	0.23 516	0.16 597	0.47 725	0.19 468	0.36 454	0.34 506	0.29 491	0.33 508	0.67 775	0.42 731	0.54 627	0.30 637	0.10 550	0.09 622	0.09 455	0.09 534	0.10 534	0.11 604

ITSA-stereo	0.25 573	0.15 545	0.33 383	0.23 516	0.11 255	0.27 519	0.18 412	0.56 717	0.59 744	0.31 542	0.32 485	0.33 571	0.28 613	0.49 597	0.30 637	0.11 598	0.08 583	0.11 602	0.10 587	0.11 586	0.13 650

psm_up	0.29 637	0.16 574	0.41 511	0.26 656	0.17 622	0.32 610	0.26 669	0.55 700	0.43 622	0.36 635	0.40 590	0.45 683	0.37 702	0.58 654	0.30 637	0.11 598	0.12 706	0.13 667	0.12 670	0.10 534	0.10 563

DMCA-RVC	0.27 603	0.21 655	0.61 664	0.28 712	0.17 622	0.29 561	0.21 557	0.42 533	0.35 523	0.40 686	0.37 550	0.39 629	0.36 693	0.43 573	0.30 637	0.13 666	0.10 658	0.15 712	0.11 631	0.13 648	0.10 563

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 692	0.36 762	0.53 627	0.34 757	0.19 673	0.51 741	0.24 637	0.55 700	0.38 563	0.41 695	0.47 672	0.47 693	0.27 596	0.73 726	0.30 637	0.36 811	0.19 778	0.27 781	0.17 747	0.26 777	0.23 771

PS-NSSS	0.32 662	0.30 734	0.46 569	0.23 516	0.17 622	0.33 621	0.24 637	0.57 727	0.41 606	0.37 643	0.52 699	0.35 595	0.30 643	0.80 756	0.30 637	0.17 737	0.14 730	0.21 763	0.15 724	0.15 684	0.13 650

MWSP-net	0.25 573	0.12 374	0.37 437	0.22 454	0.14 486	0.31 596	0.40 770	0.50 631	0.43 622	0.32 564	0.33 508	0.36 601	0.31 662	0.28 449	0.31 646	0.10 550	0.07 489	0.09 455	0.09 534	0.09 456	0.10 563

HHNet	0.22 493	0.12 374	0.52 623	0.18 142	0.18 644	0.20 349	0.20 523	0.34 406	0.31 469	0.32 564	0.59 731	0.20 382	0.21 492	0.24 359	0.31 646	0.08 380	0.05 59	0.09 455	0.07 319	0.08 365	0.11 604

UNet	0.28 624	0.14 505	0.69 699	0.23 516	0.20 692	0.44 710	0.22 588	0.50 631	0.40 592	0.34 601	0.39 579	0.43 667	0.33 673	0.40 563	0.31 646	0.09 495	0.07 489	0.10 542	0.08 417	0.10 534	0.08 425

FADNet_RVC	0.30 645	0.28 718	0.83 741	0.23 516	0.15 559	0.30 580	0.17 354	0.49 618	0.37 548	0.30 523	0.38 565	0.30 542	0.27 596	0.52 613	0.31 646	0.14 691	0.14 730	0.14 695	0.16 737	0.21 751	0.23 771

FADNet-RVC	0.31 652	0.35 759	0.78 720	0.25 617	0.20 692	0.33 621	0.20 523	0.49 618	0.40 592	0.34 601	0.39 579	0.41 651	0.29 628	0.63 686	0.31 646	0.13 666	0.14 730	0.14 695	0.15 724	0.19 739	0.19 733

CBMV	0.33 672	0.21 655	0.54 630	0.23 516	0.13 429	0.42 699	0.33 738	0.53 680	0.48 687	0.52 755	0.49 680	0.50 713	0.41 722	0.56 641	0.31 646	0.15 707	0.16 756	0.18 741	0.16 737	0.13 648	0.13 650
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SQANet	0.40 722	0.48 792	0.67 692	0.48 801	0.39 792	0.48 731	0.22 588	0.51 649	0.43 622	0.40 686	0.47 672	0.47 693	0.33 673	0.54 627	0.32 652	0.36 811	0.15 746	0.40 813	0.21 767	0.45 811	0.31 793

FINET	0.34 681	0.27 712	0.80 731	0.24 575	0.24 739	0.36 657	0.34 740	0.54 690	0.72 778	0.39 675	0.47 672	0.32 562	0.30 643	0.51 606	0.32 652	0.19 756	0.17 763	0.13 667	0.12 670	0.18 726	0.16 700

ac_64	0.27 603	0.13 449	0.41 511	0.24 575	0.17 622	0.36 657	0.22 588	0.46 581	0.33 495	0.35 618	0.36 541	0.52 723	0.30 643	0.62 679	0.32 652	0.11 598	0.09 622	0.10 542	0.10 587	0.09 456	0.08 425

ACVNet	0.23 511	0.13 449	0.35 406	0.18 142	0.15 559	0.27 519	0.23 615	0.39 488	0.44 638	0.28 460	0.41 599	0.38 617	0.26 576	0.27 432	0.32 652	0.08 380	0.07 489	0.08 342	0.07 319	0.10 534	0.07 330

hitnet-ft	0.29 637	0.17 594	0.40 484	0.19 215	0.14 486	0.39 682	0.23 615	0.44 557	0.41 606	0.36 635	0.46 665	0.53 728	0.34 682	0.76 742	0.32 652	0.14 691	0.10 658	0.13 667	0.10 587	0.15 684	0.13 650

DSFCA	0.27 603	0.13 449	0.36 426	0.20 309	0.17 622	0.38 673	0.31 718	0.47 592	0.43 622	0.43 712	0.37 550	0.39 629	0.29 628	0.52 613	0.32 652	0.12 644	0.10 658	0.10 542	0.11 631	0.11 586	0.10 563

CBMV_ROB	0.33 672	0.18 609	0.53 627	0.21 375	0.14 486	0.33 621	0.20 523	0.51 649	0.45 651	0.51 747	0.55 716	0.45 683	0.42 731	0.71 718	0.32 652	0.18 748	0.19 778	0.23 771	0.21 767	0.14 668	0.15 689

coex_refinement	0.26 592	0.16 574	0.36 426	0.23 516	0.15 559	0.31 596	0.20 523	0.49 618	0.42 614	0.35 618	0.42 616	0.45 683	0.27 596	0.55 630	0.33 659	0.10 550	0.06 337	0.07 216	0.07 319	0.10 534	0.10 563

DDUNet	0.41 724	0.50 797	0.48 588	0.44 793	0.39 792	0.46 718	0.32 726	0.50 631	0.43 622	0.45 723	0.52 699	0.57 743	0.36 693	0.48 592	0.33 659	0.33 808	0.21 790	0.55 823	0.25 788	0.37 805	0.32 796

UPFNet	0.25 573	0.12 374	0.38 459	0.24 575	0.19 673	0.37 664	0.28 692	0.48 605	0.38 563	0.34 601	0.37 550	0.37 609	0.28 613	0.39 554	0.33 659	0.10 550	0.09 622	0.10 542	0.10 587	0.10 534	0.08 425

HGLStereo	0.27 603	0.14 505	0.46 569	0.24 575	0.21 701	0.33 621	0.23 615	0.50 631	0.42 614	0.35 618	0.48 678	0.41 651	0.33 673	0.45 581	0.33 659	0.11 598	0.10 658	0.09 455	0.09 534	0.10 534	0.12 628

DLCB_ROB	0.28 624	0.16 574	0.34 395	0.27 686	0.16 597	0.38 673	0.25 655	0.48 605	0.43 622	0.46 727	0.46 665	0.51 717	0.33 673	0.53 620	0.33 659	0.10 550	0.10 658	0.11 602	0.11 631	0.10 534	0.09 502

Light-Stereo-hy	0.42 727	0.27 712	0.79 727	0.32 746	0.27 759	0.58 758	0.30 712	0.55 700	0.46 669	0.48 738	0.43 630	1.00 801	0.35 688	0.69 710	0.34 664	0.16 723	0.18 769	0.50 819	0.32 805	0.25 767	0.23 771

AASNet	0.27 603	0.19 626	0.49 594	0.26 656	0.17 622	0.34 635	0.20 523	0.62 764	0.48 687	0.35 618	0.40 590	0.32 562	0.25 565	0.28 449	0.34 664	0.11 598	0.09 622	0.10 542	0.08 417	0.13 648	0.11 604

MMNet	0.27 603	0.14 505	0.49 594	0.24 575	0.17 622	0.47 725	0.22 588	0.45 570	0.51 708	0.39 675	0.41 599	0.36 601	0.33 673	0.39 554	0.34 664	0.08 380	0.07 489	0.09 455	0.09 534	0.10 534	0.08 425

delet	0.27 603	0.14 505	0.40 484	0.23 516	0.19 673	0.41 692	0.29 699	0.49 618	0.48 687	0.33 581	0.41 599	0.37 609	0.30 643	0.48 592	0.34 664	0.09 495	0.09 622	0.11 602	0.12 670	0.08 365	0.08 425

FAT-Stereo	0.36 692	0.18 609	0.73 715	0.26 656	0.18 644	0.33 621	0.29 699	0.60 752	0.59 744	0.46 727	0.60 736	0.60 751	0.50 757	0.61 671	0.34 664	0.13 666	0.14 730	0.13 667	0.12 670	0.14 668	0.18 726

GASNet	0.36 692	0.46 788	0.88 754	0.34 757	0.23 731	0.35 650	0.22 588	0.60 752	0.53 722	0.40 686	0.37 550	0.45 683	0.30 643	0.79 752	0.35 669	0.15 707	0.10 658	0.14 695	0.14 714	0.22 758	0.12 628

ADLNet2	0.30 645	0.17 594	0.72 711	0.23 516	0.17 622	0.36 657	0.24 637	0.52 668	0.51 708	0.32 564	0.38 565	0.45 683	0.30 643	0.69 710	0.35 669	0.10 550	0.08 583	0.09 455	0.09 534	0.12 629	0.10 563

ADLNet	0.28 624	0.15 545	0.42 521	0.23 516	0.19 673	0.34 635	0.23 615	0.53 680	0.43 622	0.42 706	0.41 599	0.44 678	0.27 596	0.55 630	0.35 669	0.11 598	0.08 583	0.11 602	0.11 631	0.11 586	0.12 628

acv_ft	0.25 573	0.13 449	0.40 484	0.23 516	0.19 673	0.34 635	0.21 557	0.45 570	0.44 638	0.38 658	0.41 599	0.38 617	0.27 596	0.27 432	0.35 669	0.08 380	0.07 489	0.08 342	0.07 319	0.11 586	0.07 330

stereogan	0.37 702	0.17 594	0.65 686	0.27 686	0.22 718	0.62 768	0.26 669	0.59 743	0.63 760	0.43 712	0.60 736	0.67 775	0.42 731	0.68 707	0.35 669	0.13 666	0.14 730	0.14 695	0.12 670	0.19 739	0.17 713

CC-Net-ROB	0.43 733	0.47 790	0.65 686	0.37 774	0.23 731	0.51 741	0.29 699	0.66 779	0.49 696	0.46 727	0.51 690	0.48 699	0.38 706	0.96 790	0.35 669	0.34 809	0.23 799	0.55 823	0.25 788	0.31 795	0.20 746

RASNet	0.28 624	0.14 505	0.44 545	0.22 454	0.18 644	0.32 610	0.19 468	0.48 605	0.38 563	0.29 491	0.43 630	0.47 693	0.37 702	0.79 752	0.36 675	0.09 495	0.07 489	0.07 216	0.09 534	0.07 263	0.07 330

PStereo	0.26 592	0.37 769	0.34 395	0.21 375	0.13 429	0.25 484	0.25 655	0.33 393	0.47 675	0.26 434	0.17 258	0.29 523	0.34 682	0.35 527	0.37 676	0.23 777	0.15 746	0.17 731	0.13 699	0.23 761	0.21 756

DNS	0.26 592	0.30 734	0.18 144	0.17 76	0.10 185	0.13 45	0.14 167	0.24 220	0.16 134	0.12 157	0.17 258	0.13 219	0.10 121	0.70 714	0.37 676	0.08 380	0.14 730	0.08 342	0.05 96	1.01 845	0.80 837

StereoDRNet-Refined	0.27 603	0.17 594	0.35 406	0.25 617	0.14 486	0.37 664	0.21 557	0.47 592	0.41 606	0.44 719	0.51 690	0.41 651	0.28 613	0.45 581	0.37 676	0.09 495	0.06 337	0.11 602	0.11 631	0.10 534	0.10 563
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NCCL2	0.35 687	0.26 703	0.49 594	0.36 768	0.22 718	0.41 692	0.41 771	0.53 680	0.42 614	0.47 734	0.46 665	0.61 755	0.39 713	0.55 630	0.37 676	0.16 723	0.13 719	0.21 763	0.21 767	0.16 693	0.16 700

SDNR	0.42 727	0.21 655	0.82 738	0.21 375	0.18 644	1.27 826	0.17 354	0.50 631	0.49 696	0.42 706	0.81 778	0.38 617	0.27 596	1.19 811	0.38 680	0.23 777	0.24 801	0.17 731	0.13 699	0.17 710	0.20 746

fast-acv-ft	0.31 652	0.20 640	0.81 734	0.24 575	0.18 644	0.46 718	0.27 676	0.41 519	0.49 696	0.39 675	0.55 716	0.49 705	0.35 688	0.37 540	0.38 680	0.11 598	0.11 684	0.11 602	0.12 670	0.12 629	0.09 502

CBFPSM	0.27 603	0.16 574	0.67 692	0.20 309	0.14 486	0.38 673	0.25 655	0.40 503	0.36 536	0.33 581	0.36 541	0.56 738	0.38 706	0.32 500	0.38 680	0.08 380	0.08 583	0.07 216	0.08 417	0.09 456	0.11 604

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 645	0.20 640	0.70 705	0.21 375	0.17 622	0.46 718	0.27 676	0.50 631	0.49 696	0.42 706	0.55 716	0.43 667	0.30 643	0.46 584	0.38 680	0.09 495	0.06 337	0.07 216	0.06 209	0.11 586	0.10 563

Syn2CoEx	0.36 692	0.31 742	0.78 720	0.34 757	0.21 701	0.41 692	0.28 692	0.61 756	0.49 696	0.42 706	0.56 723	0.45 683	0.44 736	0.69 710	0.38 680	0.17 737	0.14 730	0.15 712	0.12 670	0.13 648	0.12 628

MDST_ROB	0.48 750	0.14 505	0.95 765	0.30 732	0.21 701	1.33 829	0.32 726	0.77 801	0.56 736	1.06 818	0.71 764	0.49 705	0.35 688	1.26 819	0.38 680	0.13 666	0.11 684	0.16 724	0.13 699	0.12 629	0.12 628

ETE_ROB	0.34 681	0.26 703	0.45 561	0.29 718	0.18 644	0.40 688	0.37 753	0.57 727	0.47 675	0.50 742	0.50 684	0.62 757	0.36 693	0.55 630	0.38 680	0.13 666	0.10 658	0.14 695	0.12 670	0.16 693	0.16 700

PWCDC_ROB	0.38 710	0.30 734	0.60 661	0.33 753	0.20 692	0.42 699	0.19 468	0.58 736	0.89 800	0.42 706	1.26 811	0.36 601	0.34 682	0.50 601	0.38 680	0.18 748	0.11 684	0.11 602	0.09 534	0.19 739	0.13 650

TCMNet	0.33 672	0.23 682	0.72 711	0.29 718	0.30 778	0.40 688	0.28 692	0.50 631	0.47 675	0.37 643	0.45 655	0.40 644	0.29 628	0.60 664	0.39 688	0.14 691	0.13 719	0.15 712	0.14 714	0.17 710	0.15 689

ssnet_v2	0.28 624	0.16 574	0.44 545	0.22 454	0.15 559	0.40 688	0.30 712	0.57 727	0.46 669	0.38 658	0.36 541	0.47 693	0.29 628	0.38 548	0.39 688	0.13 666	0.11 684	0.11 602	0.11 631	0.11 586	0.11 604

Wz-Net-LNSev	0.34 681	0.29 727	0.91 758	0.26 656	0.21 701	0.47 725	0.31 718	0.54 690	0.54 727	0.44 719	0.52 699	0.50 713	0.35 688	0.39 554	0.39 688	0.11 598	0.11 684	0.10 542	0.09 534	0.14 668	0.13 650

UDG	0.40 722	0.46 788	0.49 594	0.40 781	0.35 788	0.47 725	0.27 676	0.54 690	0.47 675	0.39 675	0.45 655	0.59 748	0.44 736	0.46 584	0.39 688	0.26 791	0.19 778	0.48 818	0.22 778	0.34 799	0.26 783

RP	0.35 687	0.22 672	0.51 615	0.31 739	0.24 739	0.37 664	0.28 692	0.50 631	0.58 743	0.40 686	0.63 749	0.61 755	0.47 748	0.61 671	0.39 688	0.16 723	0.15 746	0.17 731	0.15 724	0.17 710	0.17 713

RGC	0.39 715	0.32 750	0.64 684	0.34 757	0.27 759	0.40 688	0.29 699	0.57 727	0.53 722	0.45 723	0.64 751	0.62 757	0.45 739	0.72 724	0.39 688	0.15 707	0.15 746	0.21 763	0.20 762	0.18 726	0.19 733

GANetREF_RVC	0.43 733	0.47 790	0.69 699	0.38 776	0.20 692	0.51 741	0.48 793	0.66 779	0.66 764	0.46 727	0.46 665	0.50 713	0.44 736	0.90 780	0.39 688	0.27 796	0.21 790	0.32 800	0.18 754	0.27 782	0.22 763
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
MWDA-net	0.29 637	0.21 655	0.47 577	0.25 617	0.21 701	0.35 650	0.32 726	0.44 557	0.47 675	0.38 658	0.40 590	0.33 571	0.38 706	0.54 627	0.40 695	0.10 550	0.07 489	0.09 455	0.09 534	0.09 456	0.10 563

YMNet	0.32 662	0.22 672	0.58 653	0.27 686	0.23 731	0.48 731	0.27 676	0.51 649	0.45 651	0.48 738	0.56 723	0.51 717	0.30 643	0.39 554	0.40 695	0.13 666	0.16 756	0.13 667	0.12 670	0.13 648	0.12 628

YMNet_1	0.32 662	0.22 672	0.58 653	0.27 686	0.23 731	0.48 731	0.27 676	0.51 649	0.45 651	0.48 738	0.56 723	0.51 717	0.30 643	0.39 554	0.40 695	0.13 666	0.16 756	0.13 667	0.12 670	0.13 648	0.12 628

iinet-f	0.30 645	0.18 609	1.03 776	0.20 309	0.15 559	0.44 710	0.22 588	0.45 570	0.37 548	0.35 618	0.44 642	0.41 651	0.34 682	0.34 515	0.40 695	0.10 550	0.09 622	0.08 342	0.08 417	0.13 648	0.11 604

S-Stereo	0.38 710	0.20 640	1.05 777	0.27 686	0.22 718	0.38 673	0.32 726	0.55 700	0.66 764	0.39 675	0.59 731	0.49 705	0.41 722	0.75 736	0.40 695	0.12 644	0.15 746	0.13 667	0.13 699	0.16 693	0.21 756

edge stereo	0.39 715	0.22 672	0.81 734	0.27 686	0.22 718	0.37 664	0.24 637	0.56 717	0.54 727	0.53 761	0.60 736	0.71 784	0.50 757	0.78 750	0.40 695	0.16 723	0.14 730	0.19 751	0.14 714	0.16 693	0.17 713

Nwc_Net	0.37 702	0.25 691	0.68 698	0.31 739	0.24 739	0.44 710	0.30 712	0.65 773	0.50 704	0.37 643	0.69 762	0.58 746	0.45 739	0.60 664	0.40 695	0.15 707	0.12 706	0.19 751	0.21 767	0.14 668	0.13 650

AANet_RVC	0.31 652	0.22 672	0.50 605	0.23 516	0.14 486	0.30 580	0.24 637	0.47 592	0.54 727	0.38 658	0.60 736	0.43 667	0.29 628	0.87 771	0.40 695	0.11 598	0.07 489	0.07 216	0.07 319	0.09 456	0.09 502

StereoDRNet	0.32 662	0.22 672	0.61 664	0.27 686	0.21 701	0.42 699	0.30 712	0.61 756	0.48 687	0.46 727	0.39 579	0.48 699	0.30 643	0.57 645	0.40 695	0.11 598	0.09 622	0.12 643	0.11 631	0.12 629	0.10 563

GwcNet	0.35 687	0.23 682	0.88 754	0.25 617	0.24 739	0.48 731	0.27 676	0.55 700	0.57 739	0.38 658	0.52 699	0.51 717	0.32 670	0.60 664	0.41 704	0.13 666	0.11 684	0.12 643	0.11 631	0.13 648	0.14 676

GANet	0.36 692	0.22 672	0.49 594	0.29 718	0.17 622	0.41 692	0.38 759	0.57 727	0.45 651	0.46 727	0.75 771	0.55 734	0.40 718	0.94 786	0.41 704	0.13 666	0.13 719	0.13 667	0.11 631	0.14 668	0.11 604

DRN-Test	0.33 672	0.17 594	0.61 664	0.27 686	0.19 673	0.46 718	0.29 699	0.65 773	0.51 708	0.47 734	0.46 665	0.44 678	0.34 682	0.62 679	0.41 704	0.12 644	0.08 583	0.13 667	0.12 670	0.12 629	0.10 563

SCION-MonSter(vits)	0.22 493	0.08 57	0.13 9	0.17 76	0.08 57	0.13 45	0.12 56	0.44 557	0.53 722	0.09 28	0.44 642	0.30 542	0.25 565	0.34 515	0.42 707	0.10 550	0.08 583	0.18 741	0.17 747	0.14 668	0.12 628

DRaft	0.24 544	0.10 210	0.34 395	0.18 142	0.12 339	0.28 539	0.23 615	0.33 393	0.39 574	0.38 658	0.61 743	0.21 396	0.41 722	0.48 592	0.42 707	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.08 417	0.07 263	0.08 425

MultiAttention	1.02 817	0.13 449	0.43 535	0.35 766	0.43 798	5.36 852	1.71 855	0.69 791	0.53 722	0.36 635	0.63 749	0.55 734	0.22 510	7.60 872	0.43 709	0.09 495	0.06 337	0.14 695	0.24 783	0.26 777	0.30 790

DGSMNet	0.61 779	0.29 727	0.91 758	0.51 808	0.70 824	0.62 768	1.38 853	0.59 743	0.55 733	0.37 643	0.61 743	0.52 723	0.33 673	0.65 697	0.43 709	0.53 821	0.60 847	0.67 829	0.61 836	0.63 822	0.61 825

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 761	0.50 797	0.86 751	0.39 778	0.24 739	0.84 796	0.55 802	0.56 717	0.62 756	0.60 771	0.68 758	0.62 757	0.42 731	1.13 809	0.43 709	0.23 777	0.27 808	0.27 781	0.35 808	0.25 767	0.29 789

LALA_ROB	0.36 692	0.25 691	0.46 569	0.30 732	0.21 701	0.47 725	0.39 764	0.61 756	0.51 708	0.52 755	0.51 690	0.69 781	0.36 693	0.50 601	0.43 709	0.17 737	0.11 684	0.16 724	0.14 714	0.17 710	0.15 689

PSMNet_ROB	0.33 672	0.24 686	0.54 630	0.31 739	0.21 701	0.42 699	0.43 776	0.59 743	0.47 675	0.37 643	0.44 642	0.49 705	0.31 662	0.64 689	0.43 709	0.14 691	0.10 658	0.15 712	0.14 714	0.13 648	0.11 604

Wz-Net-MNSev	0.36 692	0.26 703	0.79 727	0.26 656	0.21 701	0.59 762	0.38 759	0.55 700	0.56 736	0.48 738	0.54 709	0.53 728	0.36 693	0.60 664	0.44 714	0.11 598	0.09 622	0.11 602	0.11 631	0.15 684	0.13 650

DEmStereo	0.26 592	0.09 129	0.47 577	0.19 215	0.12 339	0.30 580	0.25 655	0.28 312	0.36 536	0.36 635	0.58 728	0.25 462	0.48 754	0.53 620	0.44 714	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.08 417	0.06 153	0.07 330

AF-Net	0.37 702	0.26 703	0.56 644	0.32 746	0.23 731	0.41 692	0.29 699	0.61 756	0.64 761	0.42 706	0.68 758	0.65 769	0.49 755	0.57 645	0.44 714	0.15 707	0.11 684	0.19 751	0.14 714	0.15 684	0.13 650

Ntro	0.58 774	0.64 815	0.92 760	0.66 822	0.50 807	0.77 787	0.36 749	0.66 779	0.70 775	0.50 742	0.59 731	0.65 769	0.51 760	0.75 736	0.45 717	0.56 825	0.32 818	0.56 826	0.34 807	0.63 822	0.46 810

THIR-Stereo	0.29 637	0.12 374	0.41 511	0.19 215	0.11 255	0.28 539	0.72 820	0.32 376	0.35 523	0.37 643	0.65 752	0.34 581	0.50 757	0.57 645	0.45 717	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.09 534	0.07 263	0.07 330

psmorigin	0.50 757	0.25 691	3.03 840	0.24 575	0.19 673	0.38 673	0.22 588	0.50 631	0.44 638	0.64 778	0.68 758	0.71 784	0.51 760	0.85 768	0.45 717	0.14 691	0.17 763	0.13 667	0.14 714	0.16 693	0.21 756

NCC-stereo	0.39 715	0.25 691	0.69 699	0.32 746	0.28 767	0.46 718	0.36 749	0.65 773	0.52 717	0.40 686	0.57 726	0.56 738	0.47 748	0.73 726	0.45 717	0.17 737	0.14 730	0.18 741	0.25 788	0.16 693	0.16 700

Abc-Net	0.39 715	0.25 691	0.69 699	0.32 746	0.28 767	0.46 718	0.36 749	0.65 773	0.52 717	0.40 686	0.57 726	0.56 738	0.47 748	0.73 726	0.45 717	0.17 737	0.14 730	0.18 741	0.25 788	0.16 693	0.16 700
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XPNet_ROB	0.33 672	0.20 640	0.43 535	0.27 686	0.18 644	0.37 664	0.31 718	0.55 700	0.50 704	0.51 747	0.53 706	0.58 746	0.37 702	0.63 686	0.45 717	0.17 737	0.12 706	0.13 667	0.12 670	0.15 684	0.14 676

otaku	0.57 771	0.62 813	0.87 753	0.63 821	0.44 801	0.73 782	0.37 753	0.65 773	0.66 764	0.51 747	0.75 771	0.66 773	0.45 739	0.69 710	0.46 723	0.53 821	0.34 820	0.55 823	0.35 808	0.60 820	0.45 807

APVNet	0.36 692	0.20 640	0.70 705	0.26 656	0.22 718	0.52 750	0.35 744	0.61 756	0.44 638	0.38 658	0.52 699	0.48 699	0.38 706	0.84 765	0.46 723	0.13 666	0.14 730	0.15 712	0.16 737	0.16 693	0.15 689

PDISCO_ROB	0.43 733	0.30 734	0.67 692	0.43 788	0.36 790	0.67 774	0.32 726	0.72 796	0.76 784	0.43 712	0.53 706	0.63 765	0.40 718	0.66 701	0.47 725	0.21 766	0.12 706	0.21 763	0.19 760	0.25 767	0.20 746

AHVO							0.29 699	0.48 605	0.40 592	0.28 460	0.54 709	0.41 651	0.30 643	0.57 645	0.48 726	0.11 598	0.11 684	0.12 643	0.10 587	0.13 648

DSFM							0.29 699	0.48 605	0.40 592	0.28 460	0.54 709	0.41 651	0.30 643	0.57 645	0.48 726	0.11 598	0.11 684	0.12 643	0.10 587	0.13 648

PASM	0.45 742	0.35 759	0.90 757	0.35 766	0.33 784	0.39 682	0.38 759	0.50 631	0.61 754	0.52 755	0.51 690	0.62 757	0.45 739	0.93 784	0.48 726	0.26 791	0.29 812	0.29 793	0.33 806	0.29 788	0.26 783

DispFullNet	0.66 783	0.89 832	1.59 817	0.77 827	1.21 845	0.51 741	0.23 615	0.59 743	0.72 778	0.69 785	0.61 743	0.69 781	0.91 812	0.79 752	0.48 726	0.27 796	0.12 706	0.73 834	0.30 803	0.65 825	0.40 804

w-ln-seven-2	0.36 692	0.29 727	1.06 778	0.27 686	0.18 644	0.37 664	0.30 712	0.50 631	0.54 727	0.45 723	0.55 716	0.45 683	0.41 722	0.62 679	0.49 730	0.10 550	0.10 658	0.12 643	0.11 631	0.14 668	0.11 604

PA-Net	0.37 702	0.28 718	0.83 741	0.31 739	0.28 767	0.39 682	0.42 774	0.51 649	0.55 733	0.34 601	0.42 616	0.41 651	0.36 693	0.79 752	0.49 730	0.12 644	0.23 799	0.16 724	0.23 781	0.12 629	0.18 726
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DANet	0.35 687	0.23 682	0.60 661	0.36 768	0.22 718	0.39 682	0.25 655	0.48 605	0.43 622	0.52 755	0.50 684	0.59 748	0.41 722	0.76 742	0.49 730	0.13 666	0.11 684	0.14 695	0.12 670	0.17 710	0.15 689
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
LSM	1.64 834	0.40 776	2.56 835	2.02 853	17.61 874	0.51 741	0.52 798	0.61 756	0.76 784	0.82 796	1.11 802	0.63 765	0.54 763	0.75 736	0.49 730	0.16 723	0.24 801	0.18 741	0.21 767	0.25 767	2.42 854

DISCO	0.32 662	0.13 449	0.51 615	0.25 617	0.16 597	0.48 731	0.25 655	0.50 631	0.57 739	0.37 643	0.45 655	0.62 757	0.36 693	0.64 689	0.49 730	0.09 495	0.07 489	0.09 455	0.08 417	0.12 629	0.11 604

MSMD_ROB	0.60 778	0.33 754	0.61 664	0.30 732	0.25 748	0.86 799	0.35 744	0.55 700	0.67 767	1.10 820	1.49 821	1.76 828	0.97 816	0.88 774	0.49 730	0.23 777	0.21 790	0.27 781	0.27 797	0.25 767	0.24 779

aanetorigin	0.39 715	0.29 727	1.09 783	0.24 575	0.19 673	0.28 539	0.37 753	0.33 393	0.47 675	0.94 806	0.82 780	0.52 723	0.54 763	0.49 597	0.50 736	0.11 598	0.09 622	0.10 542	0.10 587	0.16 693	0.15 689

SGM-Forest	0.36 692	0.17 594	0.47 577	0.23 516	0.16 597	0.45 716	0.41 771	0.55 700	0.48 687	0.52 755	0.60 736	0.52 723	0.41 722	0.85 768	0.50 736	0.17 737	0.17 763	0.17 731	0.15 724	0.15 684	0.15 689
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FBW_ROB	0.43 733	0.26 703	0.54 630	0.31 739	0.20 692	0.51 741	0.32 726	0.70 793	0.60 750	0.59 770	0.55 716	0.65 769	0.41 722	1.40 829	0.51 738	0.13 666	0.17 763	0.21 763	0.16 737	0.17 710	0.18 726

SCION-MonSter	0.32 662	0.22 672	0.44 545	0.29 718	0.28 767	0.54 752	0.21 557	0.46 581	0.57 739	0.32 564	0.54 709	0.32 562	0.29 628	0.39 554	0.52 739	0.10 550	0.10 658	0.25 778	0.22 778	0.18 726	0.14 676

DeepPrunerF	0.44 739	0.29 727	1.29 803	0.33 753	0.30 778	0.35 650	0.36 749	0.62 764	1.15 829	0.40 686	0.44 642	0.39 629	0.41 722	0.80 756	0.52 739	0.18 748	0.14 730	0.23 771	0.21 767	0.17 710	0.17 713

PWC_ROB	0.38 710	0.29 727	0.69 699	0.25 617	0.20 692	0.38 673	0.19 468	0.58 736	0.67 767	0.57 768	0.85 783	0.51 717	0.40 718	0.71 718	0.52 739	0.13 666	0.09 622	0.14 695	0.10 587	0.17 710	0.14 676

RYNet	0.37 702	0.18 609	0.59 659	0.25 617	0.28 767	0.61 766	0.32 726	0.59 743	0.59 744	0.41 695	0.38 565	0.57 743	0.39 713	0.87 771	0.53 742	0.11 598	0.08 583	0.12 643	0.11 631	0.18 726	0.18 726

ACVNet_1	0.72 791	0.81 827	1.37 808	0.72 825	0.53 811	0.77 787	0.42 774	0.85 818	0.90 802	0.74 790	0.75 771	1.32 818	0.72 794	1.02 797	0.55 743	0.54 823	0.31 815	0.71 833	0.35 808	0.64 824	0.45 807

RainbowNet	0.72 791	0.89 832	1.02 774	0.82 829	0.63 819	0.78 790	0.52 798	0.81 810	0.93 812	0.60 771	0.79 776	0.80 789	0.60 776	0.80 756	0.57 744	0.78 839	0.55 843	0.78 837	0.49 822	0.76 834	0.58 818

anonymity	0.56 768	0.54 804	0.70 705	0.47 799	0.61 817	0.56 754	0.43 776	0.69 791	0.49 696	0.63 776	0.55 716	0.54 732	0.60 776	0.61 671	0.57 744	0.55 824	0.53 840	0.50 819	0.54 829	0.51 814	0.56 815

CrosDoStereo	0.31 652	0.10 210	0.49 594	0.18 142	0.12 339	0.22 416	1.11 846	0.34 406	0.37 548	0.38 658	0.61 743	0.28 512	0.46 745	0.61 671	0.57 744	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.08 417	0.07 263	0.07 330

DeepStereo_LL	0.31 652	0.10 210	0.49 594	0.18 142	0.12 339	0.22 416	1.11 846	0.34 406	0.37 548	0.38 658	0.61 743	0.28 512	0.46 745	0.61 671	0.57 744	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.08 417	0.07 263	0.07 330

G-Net	0.46 744	0.25 691	0.86 751	0.34 757	0.28 767	0.90 806	0.35 744	0.47 592	0.45 651	0.68 783	1.22 809	0.64 767	0.60 776	0.61 671	0.57 744	0.16 723	0.14 730	0.17 731	0.13 699	0.22 758	0.19 733

SHD	0.42 727	0.27 712	0.81 734	0.31 739	0.25 748	0.42 699	0.22 588	0.66 779	0.94 814	0.63 776	0.60 736	0.59 748	0.47 748	0.59 660	0.58 749	0.15 707	0.13 719	0.16 724	0.16 737	0.20 748	0.22 763

AANet	0.49 753	0.42 782	1.56 815	0.22 454	0.19 673	0.39 682	0.25 655	0.52 668	0.92 808	0.92 803	0.93 792	0.84 791	0.67 788	0.59 660	0.59 750	0.15 707	0.11 684	0.13 667	0.12 670	0.18 726	0.16 700

z-mn7	0.44 739	0.40 776	1.09 783	0.25 617	0.18 644	0.61 766	0.34 740	0.56 717	0.93 812	0.43 712	0.96 794	0.53 728	0.39 713	0.94 786	0.59 750	0.10 550	0.09 622	0.10 542	0.10 587	0.14 668	0.13 650

Wz-Net-SNSev	0.43 733	0.41 780	1.27 801	0.30 732	0.21 701	0.44 710	0.41 771	0.61 756	0.65 762	0.46 727	0.65 752	0.62 757	0.39 713	0.74 734	0.59 750	0.12 644	0.11 684	0.12 643	0.13 699	0.16 693	0.14 676

MeshStereo	0.58 774	0.27 712	0.67 692	0.22 454	0.17 622	0.66 773	0.37 753	0.78 804	0.61 754	1.47 839	1.30 812	1.65 825	0.79 799	1.12 807	0.59 750	0.17 737	0.17 763	0.17 731	0.14 714	0.17 710	0.14 676
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
SGM_RVC	0.50 757	0.19 626	0.50 605	0.25 617	0.15 559	0.69 777	0.39 764	0.68 789	0.82 791	0.95 810	0.84 782	1.13 808	0.76 797	1.16 810	0.60 754	0.16 723	0.16 756	0.16 724	0.16 737	0.16 693	0.17 713
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ccnet	0.42 727	0.31 742	0.48 588	0.27 686	0.32 782	0.60 765	0.32 726	0.65 773	0.46 669	0.53 761	0.66 754	0.56 738	0.45 739	0.72 724	0.61 755	0.26 791	0.19 778	0.24 773	0.21 767	0.26 777	0.22 763

MFMNet_re	0.72 791	0.76 823	0.99 770	0.62 820	0.70 824	0.77 787	0.67 816	0.75 799	0.83 795	0.78 795	0.86 784	0.69 781	0.78 798	0.71 718	0.61 755	0.66 830	0.59 846	0.61 827	0.58 835	0.68 828	0.71 831

SAMSARA	0.56 768	0.39 775	0.80 731	0.60 819	0.46 803	1.00 810	1.23 850	0.67 786	0.68 770	0.71 786	0.54 709	0.89 795	0.57 770	0.81 760	0.62 757	0.19 756	0.22 794	0.18 741	0.18 754	0.27 782	0.25 781

CSAN	0.50 757	0.35 759	0.78 720	0.36 768	0.23 731	0.56 754	0.59 808	0.61 756	0.70 775	0.64 778	0.78 775	0.65 769	0.60 776	1.38 828	0.62 757	0.21 766	0.17 763	0.20 761	0.20 762	0.18 726	0.18 726

WCMA_ROB	0.51 761	0.21 655	0.65 686	0.25 617	0.21 701	0.58 758	0.32 726	0.54 690	0.55 733	0.95 810	1.40 816	1.28 816	0.81 803	0.73 726	0.62 757	0.18 748	0.15 746	0.15 712	0.15 724	0.19 739	0.19 733

DNSM	0.28 624	0.28 718	0.17 117	0.17 76	0.09 96	0.15 102	0.15 230	0.24 220	0.18 201	0.14 229	0.17 258	0.13 219	0.11 190	0.75 736	0.63 760	0.08 380	0.13 719	0.06 81	0.05 96	1.14 848	0.81 838

zh-mn7	0.46 744	0.45 787	1.48 811	0.25 617	0.19 673	0.44 710	0.29 699	0.56 717	0.82 791	0.65 780	0.96 794	0.49 705	0.38 706	0.88 774	0.63 760	0.12 644	0.10 658	0.11 602	0.11 631	0.13 648	0.14 676

Consistency-Raft	0.55 767	0.48 792	1.02 774	0.45 794	0.49 806	0.49 736	0.47 789	0.72 796	0.72 778	0.45 723	0.82 780	0.47 693	0.60 776	0.50 601	0.63 760	0.39 816	0.39 824	0.44 815	0.51 825	0.52 815	0.37 801

FCDSN-DC	0.63 780	0.31 742	0.61 664	0.36 768	0.30 778	0.65 771	0.37 753	0.66 779	0.68 770	1.14 822	1.54 825	1.71 827	1.26 829	0.92 782	0.64 763	0.24 787	0.22 794	0.27 781	0.26 793	0.27 782	0.27 788
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NaN_ROB	0.41 724	0.28 718	0.62 672	0.30 732	0.19 673	0.51 741	0.47 789	0.58 736	0.59 744	0.56 766	0.47 672	0.49 705	0.41 722	1.21 814	0.64 763	0.12 644	0.18 769	0.12 643	0.13 699	0.11 586	0.14 676

w-ln-seven	0.42 727	0.30 734	1.18 793	0.26 656	0.22 718	0.58 758	0.31 718	0.62 764	0.81 790	0.58 769	0.61 743	0.53 728	0.36 693	0.57 645	0.65 765	0.11 598	0.10 658	0.13 667	0.12 670	0.15 684	0.13 650

z-ln-s-r	0.32 662	0.21 655	0.82 738	0.23 516	0.14 486	0.30 580	0.26 669	0.43 549	0.50 704	0.32 564	0.60 736	0.39 629	0.29 628	0.73 726	0.66 766	0.08 380	0.06 337	0.08 342	0.07 319	0.10 534	0.08 425

ACVNet_2	0.89 807	0.87 831	1.25 799	0.82 829	0.62 818	0.97 809	0.62 811	1.14 829	1.42 837	1.00 814	1.40 816	1.47 821	0.84 808	1.11 805	0.66 766	0.61 828	0.43 827	0.78 837	0.49 822	0.75 833	0.52 813

relurobot		0.77 825		0.83 831	0.70 824	0.64 770	0.77 826	0.58 736	0.69 772	0.75 791	0.69 762	0.64 767	0.72 794	0.64 689	0.67 768	0.74 834	0.64 852	0.69 830	0.66 838	0.70 829	0.67 828

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 785	0.64 815	1.06 778	0.45 794	0.27 759	1.40 833	0.58 805	0.78 804	0.92 808	0.84 798	0.86 784	0.88 794	0.68 790	1.33 825	0.68 769	0.37 813	0.29 812	0.34 805	0.36 811	0.43 809	0.37 801

DStereoO	0.46 744	0.32 750	0.51 615	0.36 768	0.29 777	0.38 673	0.45 781	0.55 700	0.60 750	0.47 734	0.49 680	0.48 699	0.73 796	0.59 660	0.69 770	0.81 842	0.18 769	0.38 810	0.19 760	0.46 813	0.20 746

DPSNet	0.47 747	0.24 686	0.93 762	0.27 686	0.20 692	0.75 786	0.57 804	0.84 815	0.79 788	0.47 734	0.51 690	0.60 751	0.69 791	0.87 771	0.71 771	0.16 723	0.13 719	0.12 643	0.10 587	0.25 767	0.21 756

XQC	0.43 733	0.37 769	0.96 767	0.34 757	0.25 748	0.53 751	0.34 740	0.60 752	0.73 782	0.51 747	0.46 665	0.57 743	0.47 748	0.70 714	0.72 772	0.17 737	0.12 706	0.18 741	0.15 724	0.25 767	0.23 771

relubot	0.74 795	0.80 826	0.77 718	0.88 833	0.77 832	0.71 781	0.77 826	0.68 789	0.72 778	0.83 797	0.74 769	0.66 773	0.80 802	0.67 705	0.74 773	0.74 834	0.71 857	0.69 830	0.66 838	0.70 829	0.67 828

MFN_U_SF_RVC	0.56 768	0.51 799	1.19 794	0.38 776	0.22 718	0.69 777	0.27 676	0.80 808	0.67 767	0.73 787	0.74 769	0.87 792	0.61 785	0.81 760	0.76 774	0.29 803	0.27 808	0.32 800	0.37 812	0.32 798	0.31 793

PVD	0.58 774	0.34 757	0.84 746	0.39 778	0.31 781	0.59 762	0.47 789	0.80 808	1.25 832	0.92 803	1.09 800	0.79 788	0.82 804	0.85 768	0.76 774	0.21 766	0.18 769	0.22 769	0.18 754	0.27 782	0.35 800

SANet	0.53 766	0.28 718	0.96 767	0.26 656	0.15 559	0.69 777	0.44 780	0.67 786	1.34 835	0.67 782	0.98 797	0.94 796	0.71 793	0.89 776	0.76 774	0.14 691	0.12 706	0.12 643	0.11 631	0.17 710	0.16 700

MonStereo1	0.93 811	0.56 805	0.82 738	0.69 823	0.58 814	1.37 831	0.35 744	0.94 820	1.25 832	0.93 805	1.90 833	1.52 822	2.10 846	1.27 820	0.77 777	0.69 831	0.33 819	0.75 835	0.47 821	0.70 829	0.57 817

Wz-Net-TNSev	0.51 761	0.58 807	1.61 820	0.25 617	0.21 701	0.65 771	0.45 781	0.63 771	0.69 772	0.51 747	0.54 709	0.71 784	0.60 776	1.00 795	0.77 777	0.15 707	0.15 746	0.13 667	0.15 724	0.21 751	0.20 746

FC-DCNN	0.70 789	0.30 734	0.69 699	0.32 746	0.27 759	0.81 794	0.39 764	0.79 807	0.82 791	1.41 831	1.58 827	1.98 830	1.26 829	1.02 797	0.77 777	0.24 787	0.22 794	0.27 781	0.26 793	0.26 777	0.26 783

NVStereoNet_ROB	0.67 784	0.49 796	0.83 741	0.48 801	0.40 794	0.51 741	0.46 784	0.70 793	0.77 786	0.84 798	1.72 830	1.02 802	0.83 807	1.23 815	0.79 780	0.32 807	0.38 823	0.40 813	0.46 819	0.36 803	0.41 805
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FC-DCNN v2	0.71 790	0.30 734	0.67 692	0.32 746	0.27 759	0.84 796	0.39 764	0.84 815	0.85 799	1.44 835	1.64 828	2.09 832	1.28 831	1.06 800	0.80 781	0.24 787	0.22 794	0.27 781	0.26 793	0.26 777	0.25 781

RTSC	0.39 715	0.28 718	0.78 720	0.27 686	0.18 644	0.49 736	0.22 588	0.59 743	0.84 798	0.55 765	0.53 706	0.49 705	0.36 693	0.67 705	0.82 782	0.13 666	0.10 658	0.11 602	0.12 670	0.17 710	0.17 713

TARStereo(FT)	0.57 771	0.36 762	1.06 778	0.45 794	0.25 748	0.89 804	1.27 851	0.66 779	0.59 744	0.51 747	0.91 790	1.08 804	0.57 770	0.84 765	0.84 783	0.21 766	0.15 746	0.25 778	0.18 754	0.25 767	0.15 689

2222	0.57 771	0.36 762	1.06 778	0.45 794	0.25 748	0.89 804	1.27 851	0.66 779	0.59 744	0.51 747	0.91 790	1.08 804	0.57 770	0.84 765	0.84 783	0.21 766	0.15 746	0.25 778	0.18 754	0.25 767	0.15 689

IMH-64-1	0.91 808	0.86 829	0.84 746	0.97 836	0.75 829	0.92 807	0.71 818	1.27 830	1.10 826	0.89 800	1.45 818	1.14 809	0.96 814	1.19 811	0.84 783	0.74 834	0.51 837	0.97 842	0.55 830	0.84 836	0.60 821

IMH-64	0.91 808	0.86 829	0.84 746	0.97 836	0.75 829	0.92 807	0.71 818	1.27 830	1.10 826	0.89 800	1.45 818	1.14 809	0.96 814	1.19 811	0.84 783	0.74 834	0.51 837	0.97 842	0.55 830	0.84 836	0.60 821

WZ-Net	0.52 765	0.38 774	1.90 824	0.30 732	0.24 739	0.57 757	0.48 793	0.62 764	0.78 787	0.50 742	0.71 764	0.68 779	0.54 763	0.98 794	0.84 783	0.13 666	0.10 658	0.11 602	0.12 670	0.19 739	0.20 746

zh-sn7	0.48 750	0.51 799	1.43 809	0.29 718	0.20 692	0.47 725	0.39 764	0.57 727	0.62 756	0.52 755	0.81 778	0.52 723	0.56 767	1.05 799	0.87 788	0.12 644	0.13 719	0.13 667	0.13 699	0.17 710	0.16 700

SPS-STEREO	0.69 788	0.61 812	0.98 769	0.52 812	0.57 813	0.74 783	0.50 796	0.78 804	0.62 756	0.95 810	0.86 784	0.94 796	0.70 792	1.01 796	0.87 788	0.58 827	0.51 837	0.50 819	0.50 824	0.55 817	0.58 818
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IMH	1.05 818	0.95 836	1.00 771	1.01 838	0.78 833	1.11 816	0.68 817	1.38 835	1.43 838	1.00 814	1.72 830	1.43 819	1.14 819	1.73 839	0.89 790	1.09 851	0.55 843	0.99 844	0.57 834	0.87 838	0.62 827

PM Graph cmp D40	0.87 805	0.32 750	0.71 710	0.29 718	0.33 784	0.86 799	0.58 805	0.98 823	1.71 843	1.59 841	3.40 854	2.11 833	1.16 822	1.24 816	0.90 791	0.19 756	0.20 787	0.19 751	0.21 767	0.18 726	0.21 756

test_sample9	0.42 727	0.19 626	0.50 605	0.18 142	0.16 597	0.34 635	0.20 523	0.51 649	0.38 563	0.37 643	0.34 520	0.37 609	0.30 643	0.66 701	0.91 792	0.23 777	1.82 865	0.28 789	0.24 783	0.18 726	0.16 700

test_sample8	0.49 753	0.19 626	0.50 605	0.18 142	0.16 597	0.34 635	0.20 523	0.55 700	0.34 506	0.62 774	0.38 565	1.15 811	0.67 788	0.66 701	0.91 792	0.23 777	1.82 865	0.28 789	0.24 783	0.18 726	0.16 700

LVE	1.13 820	1.02 838	1.28 802	1.01 838	0.80 836	1.29 828	0.81 832	1.47 839	1.96 846	1.07 819	1.90 833	1.90 829	1.01 818	1.48 831	0.91 792	0.93 848	0.61 849	0.94 841	0.69 842	0.87 838	0.75 835

ELAS_RVC	0.74 795	0.36 762	1.00 771	0.37 774	0.33 784	0.88 802	0.93 837	0.83 813	1.08 824	1.35 827	1.33 815	1.24 814	1.33 833	1.06 800	0.95 795	0.27 796	0.25 805	0.29 793	0.27 797	0.30 794	0.30 790
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
pmcnn	0.50 757	0.20 640	0.78 720	0.24 575	0.26 755	0.39 682	0.30 712	0.51 649	0.50 704	0.54 763	1.23 810	2.52 840	0.37 702	0.77 748	0.95 795	0.08 380	0.06 337	0.06 81	0.05 96	0.10 534	0.08 425

EDNetEfficientorigin	7.51 861	0.52 803	140.47 895	0.25 617	0.17 622	0.42 699	0.29 699	0.47 592	1.03 817	1.28 825	1.02 798	0.83 790	0.84 808	0.75 736	0.99 797	0.10 550	0.09 622	0.12 643	0.10 587	0.21 751	0.22 763

Dean	1.17 823	1.04 840	1.49 813	1.03 840	0.78 833	1.20 823	0.77 826	1.48 840	1.96 846	1.28 825	1.99 838	2.15 834	1.14 819	1.25 818	1.00 798	0.81 842	0.60 847	1.01 845	0.69 842	0.92 842	0.74 834

MSAF-DinoV2	0.76 799	0.44 786	1.98 825	0.49 806	0.16 597	0.58 758	0.31 718	0.81 810	0.83 795	0.41 695	0.52 699	0.98 800	0.58 773	4.97 868	1.03 799	0.11 598	0.07 489	0.10 542	0.24 783	0.27 782	0.26 783

ELAS	0.74 795	0.36 762	0.85 750	0.36 768	0.33 784	1.36 830	0.77 826	0.93 819	0.92 808	1.41 831	1.53 824	1.16 812	1.17 823	0.95 789	1.03 799	0.26 791	0.25 805	0.28 789	0.28 802	0.31 795	0.30 790
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UHP(FT)	0.68 785	0.42 782	1.12 788	0.43 788	0.27 759	1.09 814	0.64 812	0.77 801	1.20 830	0.94 806	1.17 806	1.08 804	0.82 804	1.06 800	1.04 801	0.22 772	0.24 801	0.31 797	0.27 797	0.29 788	0.23 771

mmmmmm	0.68 785	0.42 782	1.12 788	0.43 788	0.27 759	1.09 814	0.64 812	0.77 801	1.20 830	0.94 806	1.17 806	1.08 804	0.82 804	1.06 800	1.04 801	0.22 772	0.24 801	0.31 797	0.27 797	0.29 788	0.23 771

PWCK	1.00 812	1.17 845	1.70 822	0.91 834	0.41 795	1.19 822	0.92 836	1.10 825	1.14 828	1.16 823	1.14 804	1.25 815	0.88 811	1.75 841	1.04 801	0.87 845	0.50 835	0.87 840	0.53 828	0.96 843	0.52 813

ff1	0.29 637	0.12 374	0.42 521	0.20 309	0.13 429	0.28 539	0.20 523	0.35 431	0.44 638	0.30 523	0.42 616	0.34 581	0.23 524	0.81 760	1.08 804	0.08 380	0.05 59	0.11 602	0.10 587	0.08 365	0.08 425

mmx	0.31 652	0.12 374	0.42 521	0.20 309	0.13 429	0.28 539	0.20 523	0.55 700	0.45 651	0.30 523	0.42 616	0.34 581	0.23 524	0.81 760	1.08 804	0.10 550	0.07 489	0.11 602	0.10 587	0.11 586	0.10 563

xxx	0.31 652	0.12 374	0.42 521	0.20 309	0.13 429	0.28 539	0.20 523	0.55 700	0.45 651	0.30 523	0.42 616	0.34 581	0.23 524	0.81 760	1.08 804	0.10 550	0.07 489	0.11 602	0.10 587	0.11 586	0.10 563

SuperB	0.49 753	0.28 718	2.23 829	0.23 516	0.15 559	0.41 692	0.32 726	0.47 592	0.82 791	0.43 712	0.50 684	0.33 571	0.45 739	0.68 707	1.08 804	0.10 550	0.07 489	0.09 455	0.08 417	0.98 844	0.14 676

SGM+DAISY	0.87 805	0.66 818	1.30 804	0.51 808	0.60 816	1.03 811	0.84 834	0.76 800	0.73 782	1.39 829	1.51 823	1.31 817	1.22 827	1.11 805	1.08 804	0.57 826	0.53 840	0.51 822	0.51 825	0.54 816	0.61 825

PM Cens cmp D40	0.92 810	0.28 718	0.67 692	0.27 686	0.25 748	0.87 801	0.53 800	1.13 828	1.87 844	1.70 844	3.06 852	2.75 845	1.42 834	1.27 820	1.09 809	0.18 748	0.19 778	0.19 751	0.20 762	0.18 726	0.20 746

nnnnnnn	0.74 795	0.33 754	1.35 806	0.42 786	0.35 788	0.79 792	0.46 784	0.82 812	1.08 824	1.05 817	1.50 822	1.57 823	0.98 817	1.12 807	1.09 809	0.27 796	0.25 805	0.32 800	0.31 804	0.34 799	0.32 796

DStereoFS	0.84 804	0.66 818	0.80 731	0.53 814	0.50 807	1.23 824	0.55 802	0.94 820	1.32 834	0.89 800	1.32 813	1.04 803	2.32 849	1.29 823	1.14 811	0.31 806	0.35 821	0.30 795	0.39 815	0.34 799	0.60 821

WAO-7	1.01 815	0.89 832	0.93 762	0.83 831	0.66 823	1.18 820	0.81 832	1.40 836	1.57 841	1.11 821	1.76 832	1.45 820	1.19 825	1.50 832	1.14 811	0.61 828	0.62 850	0.70 832	0.68 841	0.66 827	0.60 821

WAO-6	1.07 819	0.93 835	0.92 760	0.96 835	0.78 833	1.28 827	0.75 823	1.34 834	2.00 848	1.02 816	1.54 825	1.59 824	1.22 827	1.31 824	1.14 811	0.78 839	0.55 843	1.02 846	0.75 846	0.83 835	0.69 830

ADCPNet	0.48 750	0.29 727	1.60 818	0.27 686	0.23 731	0.70 780	0.38 759	0.53 680	0.51 708	0.51 747	0.59 731	0.67 775	0.56 767	0.60 664	1.14 811	0.15 707	0.18 769	0.14 695	0.23 781	0.19 739	0.19 733

RTS	0.78 800	0.48 792	4.68 847	0.34 757	0.28 767	1.12 817	0.46 784	0.62 764	1.03 817	0.73 787	0.89 788	0.60 751	0.59 774	1.61 834	1.16 815	0.14 691	0.11 684	0.15 712	0.15 724	0.21 751	0.19 733

RTSA	0.78 800	0.48 792	4.68 847	0.34 757	0.28 767	1.12 817	0.46 784	0.62 764	1.03 817	0.73 787	0.89 788	0.60 751	0.59 774	1.61 834	1.16 815	0.14 691	0.11 684	0.15 712	0.15 724	0.21 751	0.19 733

WAO-8	1.46 830	1.10 842	1.09 783	1.10 842	0.84 837	2.06 837	0.75 823	1.84 845	3.83 859	1.44 835	2.21 841	2.15 834	1.43 836	3.17 851	1.19 817	0.91 846	0.65 853	1.09 847	0.79 847	0.90 840	0.71 831

Venus	1.46 830	1.10 842	1.09 783	1.10 842	0.84 837	2.06 837	0.75 823	1.84 845	3.83 859	1.44 835	2.21 841	2.15 834	1.43 836	3.17 851	1.19 817	0.91 846	0.65 853	1.09 847	0.79 847	0.90 840	0.71 831

KSHMR	1.89 837	1.36 849	1.60 818	1.47 851	1.22 846	1.38 832	1.06 843	1.79 844	5.97 867	1.42 833	5.65 863	2.98 847	1.14 819	2.23 848	1.20 819	1.27 855	1.12 863	1.46 856	1.10 856	1.32 855	1.15 845

ACVNet-4b	0.72 791	0.81 827	1.33 805	0.72 825	0.50 807	0.80 793	0.31 718	0.71 795	0.80 789	0.50 742	0.72 768	0.95 798	0.43 735	0.96 790	1.20 819	1.13 854	0.21 790	0.76 836	0.45 818	0.65 825	0.46 810

TARSTereo(ZeroShot)	1.99 839	0.26 703	2.90 838	0.33 753	1.30 847	3.07 846	2.37 858	2.20 852	4.84 863	3.25 861	6.38 865	4.33 854	3.05 853	1.33 825	1.21 821	0.23 777	0.18 769	0.24 773	0.81 849	0.29 788	1.26 846

TestStereooo	1.99 839	0.26 703	2.90 838	0.33 753	1.30 847	3.07 846	2.37 858	2.20 852	4.84 863	3.25 861	6.38 865	4.33 854	3.05 853	1.33 825	1.21 821	0.23 777	0.18 769	0.24 773	0.81 849	0.29 788	1.26 846

ktn	1.77 836	1.36 849	1.22 796	1.43 850	1.14 844	1.52 834	1.08 844	1.51 842	3.96 862	2.77 860	4.69 860	3.35 849	1.46 838	1.69 838	1.25 823	1.43 856	0.77 859	1.45 855	0.99 854	1.32 855	0.96 840

fsdfsdds	1.26 824	0.33 754	1.44 810	0.43 788	0.59 815	2.19 841	1.14 848	1.28 832	2.36 851	2.10 855	4.10 859	3.15 848	1.94 843	1.09 804	1.28 824	0.22 772	0.19 778	0.34 805	0.25 788	0.36 803	0.34 798

light-stereo	2.37 844	0.69 820	3.61 841	3.84 857	3.41 853	4.04 848	0.31 718	2.13 851	1.45 839	3.61 863	6.33 864	6.90 870	0.63 786	4.83 867	1.28 824	0.71 833	0.74 858	0.32 800	0.39 815	1.20 850	0.96 840

ADCRef	0.38 710	0.24 686	0.88 754	0.26 656	0.21 701	0.49 736	0.27 676	0.52 668	0.48 687	0.50 742	0.58 728	0.35 595	0.47 748	0.48 592	1.29 826	0.09 495	0.08 583	0.12 643	0.12 670	0.11 586	0.11 604

1111x	0.32 662	0.11 307	0.40 484	0.22 454	0.11 255	0.32 610	0.26 669	0.59 743	0.43 622	0.31 542	0.41 599	0.39 629	0.28 613	0.76 742	1.37 827	0.09 495	0.08 583	0.09 455	0.10 587	0.09 456	0.08 425

TorneroNet-64	1.43 828	1.03 839	1.20 795	1.10 842	0.86 839	2.26 842	0.73 821	1.84 845	3.84 861	1.25 824	2.25 843	2.69 844	1.42 834	1.76 842	1.43 828	0.76 838	0.50 835	1.09 847	0.66 838	1.23 852	0.76 836

ADCL	0.47 747	0.22 672	1.00 771	0.27 686	0.19 673	0.74 783	0.64 812	0.54 690	0.69 772	0.56 766	0.71 764	0.55 734	0.60 776	0.60 664	1.43 828	0.11 598	0.09 622	0.13 667	0.13 699	0.14 668	0.14 676

AnyNet_C01	0.65 782	0.58 807	2.60 836	0.32 746	0.26 755	0.88 802	0.61 810	0.63 771	0.62 756	0.68 783	0.96 794	0.76 787	0.60 776	0.96 790	1.43 828	0.16 723	0.16 756	0.17 731	0.17 747	0.23 761	0.23 771

notaker	1.45 829	1.34 848	1.48 811	1.40 849	1.07 843	1.18 820	0.85 835	1.48 840	1.40 836	1.51 840	3.46 855	2.40 839	1.81 842	1.76 842	1.45 831	1.11 852	0.69 856	1.38 854	0.87 851	1.31 854	0.97 842

PatchMatch Graph Cmp	1.00 812	0.31 742	0.84 746	0.28 712	0.32 782	0.84 796	0.59 808	1.04 824	2.17 850	1.74 845	4.02 858	2.63 842	1.19 825	1.24 816	1.53 832	0.19 756	0.19 778	0.19 751	0.21 767	0.18 726	0.22 763

PatchMatch Cens Cmp	1.16 822	0.27 712	0.62 672	0.26 656	0.24 739	1.06 812	0.64 812	1.33 833	2.62 853	1.67 843	3.54 856	4.92 857	1.75 840	1.52 833	1.62 833	0.19 756	0.19 778	0.19 751	0.20 762	0.17 710	0.19 733

EDNetEfficient	0.63 780	0.37 769	2.40 833	0.26 656	0.25 748	0.38 673	0.49 795	0.41 519	1.06 822	1.38 828	0.87 787	0.62 757	0.95 813	0.65 697	1.65 834	0.11 598	0.09 622	0.10 542	0.11 631	0.19 739	0.17 713

ADCMid	0.49 753	0.34 757	1.13 790	0.26 656	0.21 701	0.51 741	0.37 753	0.57 727	0.54 727	0.75 791	0.66 754	0.62 757	0.64 787	0.64 689	1.68 835	0.13 666	0.12 706	0.17 731	0.17 747	0.20 748	0.17 713

MADNet+	1.01 815	1.16 844	4.72 849	0.70 824	0.47 804	1.24 825	0.96 838	0.97 822	0.89 800	0.65 780	0.77 774	0.87 792	0.85 810	2.09 845	1.68 835	0.38 815	0.39 824	0.31 797	0.27 797	0.43 809	0.39 803

DStereoSA	0.81 803	0.37 769	1.08 782	0.51 808	0.65 822	0.67 774	1.44 854	0.74 798	1.06 822	0.54 763	1.67 829	0.49 705	1.78 841	0.96 790	1.69 837	0.28 800	0.43 827	0.27 781	0.51 825	0.40 808	0.58 818

1111	0.79 802	0.31 742	1.57 816	0.39 778	0.28 767	1.14 819	0.99 840	0.83 813	0.96 815	0.97 813	1.11 802	1.23 813	1.18 824	1.73 839	1.70 838	0.21 766	0.18 769	0.22 769	0.21 767	0.29 788	0.26 783

JetBlue	1.14 821	0.76 823	2.36 831	0.59 818	0.75 829	3.04 845	1.78 856	1.11 826	0.90 802	0.94 806	1.10 801	1.66 826	1.28 831	2.09 845	1.72 839	0.43 820	0.36 822	0.38 810	0.38 814	0.58 819	0.56 815

AnyNet_C32	0.51 761	0.40 776	1.10 787	0.29 718	0.28 767	0.59 762	0.58 805	0.54 690	0.60 750	0.62 774	0.66 754	0.54 732	0.54 763	0.78 750	1.74 840	0.15 707	0.14 730	0.15 712	0.17 747	0.20 748	0.20 746

UNDER WATER-64	1.55 832	1.19 846	2.52 834	1.31 847	0.95 841	2.12 839	1.21 849	1.45 838	3.19 855	1.43 834	1.32 813	2.64 843	2.04 845	1.63 836	1.83 841	1.11 852	0.67 855	1.28 852	0.92 852	1.19 849	1.02 843

TorneroNet	2.22 841	1.08 841	1.24 798	1.14 846	0.90 840	5.58 853	0.80 830	2.12 850	8.69 870	2.58 858	5.42 862	3.88 853	1.97 844	1.78 844	1.87 842	0.86 844	0.54 842	1.15 851	0.74 845	1.23 852	0.85 839

ADCP+	0.45 742	0.24 686	1.15 792	0.25 617	0.22 718	0.56 754	0.39 764	0.54 690	0.51 708	0.44 719	0.51 690	0.46 691	0.52 762	0.56 641	1.89 843	0.10 550	0.08 583	0.11 602	0.10 587	0.14 668	0.13 650

coex-ft	3.44 847	0.73 822	48.55 893	0.24 575	0.19 673	0.50 740	0.43 776	0.47 592	2.40 852	7.03 870	1.20 808	0.97 799	2.23 847	0.73 726	1.92 844	0.12 644	0.15 746	0.14 695	0.12 670	0.21 751	0.43 806

UNDER WATER	1.59 833	1.22 847	2.36 831	1.38 848	1.03 842	1.67 836	1.10 845	1.54 843	3.63 857	1.44 835	1.47 820	2.85 846	2.25 848	1.67 837	1.94 845	1.06 850	0.62 850	1.31 853	0.93 853	1.21 851	1.02 843

MANE	1.41 827	0.36 762	0.74 716	0.43 788	0.41 795	2.16 840	0.80 830	2.39 855	3.38 856	2.22 856	3.06 852	3.54 850	2.73 852	2.15 847	1.94 845	0.28 800	0.27 808	0.30 795	0.46 819	0.28 787	0.34 798

xxxx	0.34 681	0.10 210	0.29 327	0.19 215	0.11 255	0.37 664	0.20 523	0.58 736	0.38 563	0.29 491	0.42 616	0.38 617	0.24 542	0.46 584	2.20 847	0.11 598	0.07 489	0.09 455	0.08 417	0.09 456	0.09 502

ADCS	0.58 774	0.40 776	1.35 806	0.29 718	0.24 739	0.55 753	0.45 781	0.67 786	0.83 795	0.76 793	0.71 764	0.68 779	0.60 776	0.76 742	2.23 848	0.16 723	0.16 756	0.16 724	0.17 747	0.22 758	0.22 763

test_xeample	0.34 681	0.10 210	0.29 327	0.19 215	0.11 255	0.33 621	0.23 615	0.55 700	0.38 563	0.32 564	0.45 655	0.29 523	0.26 576	0.57 645	2.24 849	0.10 550	0.07 489	0.09 455	0.08 417	0.09 456	0.09 502

SGM-ForestM	1.36 825	0.28 718	0.79 727	0.26 656	0.16 597	2.26 842	1.00 841	1.42 837	1.46 840	2.38 857	2.05 839	5.95 862	2.66 851	2.95 850	2.46 850	0.17 737	0.18 769	0.18 741	0.18 754	0.15 684	0.18 726

AAGNet	0.33 672	0.11 307	0.37 437	0.25 617	0.16 597	0.20 349	0.19 468	0.30 352	0.27 399	0.35 618	0.35 531	0.27 495	0.30 643	0.44 577	2.66 851	0.08 380	0.05 59	0.10 542	0.07 319	0.08 365	0.06 214

MADNet++	2.26 842	1.80 852	2.06 827	2.13 855	1.97 852	2.61 844	1.79 857	2.38 854	2.16 849	2.75 859	2.65 850	2.38 838	2.43 850	3.17 851	3.21 852	2.17 866	1.95 867	1.94 860	1.63 858	2.06 858	2.01 853

HanzoNet	2.97 846	1.69 851	2.29 830	1.74 852	1.33 849	1.53 835	1.03 842	1.99 848	2.64 854	5.51 867	5.16 861	5.90 861	6.82 868	4.32 864	3.29 853	3.16 869	2.02 869	1.92 858	2.87 871	2.24 859	1.89 852

222	0.41 724	0.10 210	0.29 327	0.19 215	0.11 255	0.36 657	0.20 523	0.57 727	0.39 574	0.35 618	0.44 642	0.30 542	0.27 596	0.55 630	3.56 854	0.11 598	0.07 489	0.08 342	0.08 417	0.09 456	0.09 502

LE_ROB	1.76 835	0.20 640	2.68 837	0.48 801	0.52 810	0.78 790	0.96 838	0.84 815	6.61 868	7.40 871	2.08 840	2.08 831	4.83 863	1.27 820	3.79 855	0.10 550	0.08 583	0.12 643	0.11 631	0.11 586	0.10 563

UHP(ZeroShot)	4.71 855	0.60 809	7.05 858	0.48 801	0.70 824	9.17 864	2.53 860	5.32 869	14.17 882	8.26 872	14.83 880	9.91 873	8.72 871	4.02 862	3.96 856	0.41 818	0.31 815	0.37 808	0.56 832	1.09 846	1.78 850

UHP	4.71 855	0.60 809	7.05 858	0.48 801	0.70 824	9.17 864	2.53 860	5.32 869	14.17 882	8.26 872	14.83 880	9.91 873	8.72 871	4.02 862	3.96 856	0.41 818	0.31 815	0.37 808	0.56 832	1.09 846	1.78 850

JetRed	2.30 843	2.64 854	6.12 855	1.12 845	1.38 850	5.85 860	3.29 862	1.99 848	1.67 842	1.98 852	1.95 837	2.16 837	1.60 839	2.48 849	4.10 858	1.05 849	1.60 864	1.09 847	1.01 855	1.67 857	1.28 848

DPSimNet_ROB	4.34 854	4.23 855	6.89 857	3.67 856	3.68 854	4.75 850	5.21 872	2.67 856	3.68 858	5.82 868	3.95 857	5.57 858	6.72 867	3.46 855	4.48 859	4.05 873	2.88 870	4.68 874	3.12 873	3.69 863	3.62 860

TCMNet-wrong-test	4.29 850	5.57 861	4.65 846	11.33 869	10.39 862	5.73 859	4.48 869	4.13 863	1.02 816	1.91 851	2.39 844	6.16 865	3.62 859	3.84 861	4.50 860	1.99 862	0.47 831	1.97 861	1.69 859	5.69 868	4.31 862

noway3	4.27 849	5.33 860	4.61 844	11.26 867	10.44 864	5.62 854	4.46 865	4.12 862	0.92 808	1.86 847	2.49 849	6.19 867	3.66 861	3.74 860	4.54 861	1.97 860	0.46 829	2.03 865	1.74 861	5.69 868	4.21 861

noway2	4.26 848	5.26 859	4.63 845	11.29 868	10.43 863	5.62 854	4.46 865	4.09 861	0.90 802	1.87 848	2.47 846	6.20 868	3.67 862	3.62 856	4.54 861	1.97 860	0.46 829	2.02 862	1.74 861	5.72 870	4.32 863

zzzz4	4.31 851	5.77 862	4.85 853	11.37 870	10.45 865	5.64 856	4.46 865	4.20 865	0.91 807	1.87 848	2.47 846	6.11 863	3.60 857	3.65 857	4.59 863	1.99 862	0.47 831	2.02 862	1.74 861	5.77 871	4.37 864

noway1	4.31 851	5.77 862	4.81 852	11.37 870	10.45 865	5.64 856	4.46 865	4.20 865	0.90 802	1.87 848	2.48 848	6.11 863	3.60 857	3.65 857	4.59 863	1.99 862	0.47 831	2.02 862	1.74 861	5.77 871	4.37 864

noway4	4.32 853	5.81 864	4.75 850	11.39 872	10.47 867	5.70 858	4.50 870	4.14 864	0.90 802	1.83 846	2.44 845	6.16 865	3.63 860	3.66 859	4.60 865	2.00 865	0.47 831	2.03 865	1.73 860	5.80 873	4.40 866

BEATNet-Init1	4.73 858	2.61 853	13.29 873	0.58 817	0.53 811	10.12 867	3.33 863	4.83 867	5.01 866	8.75 874	8.51 868	14.08 883	7.60 870	7.70 873	5.34 866	0.28 800	0.28 811	0.34 805	0.37 812	0.57 818	0.45 807

Selective-IGEV-i1pa	5.57 859	7.99 866	4.76 851	0.80 828	0.45 802	12.99 869	3.60 864	9.25 875	7.43 869	6.97 869	9.87 872	8.94 871	7.26 869	14.66 884	5.65 867	3.55 870	1.08 862	1.93 859	0.72 844	0.73 832	2.79 858

tt	4.71 855	0.10 210	3.94 842	2.06 854	1.53 851	10.14 868	16.88 876	9.27 876	4.98 865	1.39 829	1.02 798	4.68 856	4.90 864	3.35 854	5.86 868	5.76 874	9.15 882	2.24 870	2.53 869	3.10 860	1.32 849

ply	1.96 838	0.65 817	0.36 426	0.54 815	0.63 819	0.49 736	0.43 776	3.11 857	1.04 820	0.32 564	1.90 833	3.56 851	3.36 855	4.53 865	5.93 869	1.67 857	0.90 860	2.10 867	1.74 861	3.53 861	2.42 854

xbf	2.48 845	0.56 805	0.36 426	0.54 815	0.63 819	4.66 849	5.05 871	3.11 857	1.04 820	2.06 854	1.90 833	3.56 851	3.36 855	4.53 865	5.93 869	1.67 857	0.90 860	2.10 867	1.74 861	3.53 861	2.42 854

LRCNet_RVC	10.90 868	14.34 878	9.35 860	15.35 873	8.04 859	1.08 813	0.34 740	8.78 874	0.70 775	12.63 883	16.05 882	9.85 872	6.54 865	8.57 874	6.34 871	20.27 896	5.40 873	23.70 896	21.88 896	14.87 882	13.83 877

PML	16.10 874	12.82 877	6.78 856	5.23 858	7.76 858	33.92 884	66.56 899	5.30 868	10.28 872	26.12 898	68.59 903	20.51 885	13.49 884	10.06 875	6.78 872	5.96 875	2.00 868	6.04 880	2.18 868	8.96 878	2.60 857

USTest	6.88 860	5.23 858	5.63 854	7.22 861	7.29 857	14.34 871	22.76 877	8.48 873	9.32 871	5.42 866	6.39 867	6.29 869	6.64 866	6.92 871	8.62 873	1.94 859	3.29 871	2.16 869	2.55 870	3.85 864	3.29 859

DGTPSM_ROB	8.34 862	5.10 856	10.37 871	5.31 859	10.18 860	8.33 862	23.60 881	6.06 871	13.41 879	4.90 864	10.87 876	5.65 859	10.44 874	6.17 869	12.59 874	3.74 871	7.55 874	3.69 871	7.26 878	4.14 865	7.46 869

DPSMNet_ROB	8.40 863	5.11 857	10.49 872	5.58 860	10.25 861	8.34 863	23.62 882	6.07 872	13.45 880	4.93 865	10.88 877	5.66 860	10.44 874	6.24 870	12.64 875	3.98 872	7.61 875	3.76 872	7.30 879	4.20 866	7.51 870

iinet-test	10.78 866	9.29 867	9.70 861	10.48 862	10.68 868	17.98 876	25.98 883	12.57 880	13.39 877	9.64 878	10.10 873	10.06 875	10.61 877	11.22 880	12.70 876	6.40 876	7.74 876	5.68 876	6.69 874	7.47 874	7.30 867

IINet	10.78 866	9.29 867	9.70 861	10.48 862	10.68 868	17.98 876	25.98 883	12.57 880	13.39 877	9.64 878	10.10 873	10.06 875	10.61 877	11.22 880	12.70 876	6.40 876	7.74 876	5.68 876	6.69 874	7.47 874	7.30 867

Anonymous_1	16.62 875	9.35 869	9.84 863	10.66 864	14.64 872	18.66 878	27.12 885	12.64 882	13.51 881	10.76 882	10.30 875	10.13 877	10.60 876	11.06 879	12.74 878	15.87 892	7.74 876	16.92 890	43.48 899	58.66 903	7.68 871

DPSM_ROB	11.49 869	9.87 873	10.35 869	11.13 865	11.31 870	19.11 879	27.51 886	13.37 883	14.21 884	10.31 880	11.06 878	10.96 881	11.27 882	11.96 882	13.59 879	6.78 878	8.19 879	6.03 878	7.09 876	7.93 876	7.73 872

DPSM	11.49 869	9.87 873	10.35 869	11.13 865	11.31 870	19.11 879	27.51 886	13.37 883	14.21 884	10.31 880	11.06 878	10.96 881	11.27 882	11.96 882	13.59 879	6.78 878	8.19 879	6.03 878	7.09 876	7.93 876	7.73 872

xxxxx1	15.27 871	9.54 870	10.31 866	20.13 876	18.88 875	17.08 872	23.03 878	10.36 877	10.99 873	9.21 875	9.62 869	10.74 878	10.61 877	10.72 876	13.89 881	7.97 880	9.20 883	31.85 899	44.72 900	12.84 879	13.69 874

tt_ll	15.27 871	9.54 870	10.31 866	20.13 876	18.88 875	17.08 872	23.03 878	10.36 877	10.99 873	9.21 875	9.62 869	10.74 878	10.61 877	10.72 876	13.89 881	7.97 880	9.20 883	31.85 899	44.72 900	12.84 879	13.69 874

ff	15.27 871	9.54 870	10.31 866	20.13 876	18.88 875	17.08 872	23.03 878	10.36 877	10.99 873	9.21 875	9.62 869	10.74 878	10.61 877	10.72 876	13.89 881	7.97 880	9.20 883	31.85 899	44.72 900	12.84 879	13.69 874

HaxPig	17.72 876	20.22 889	19.73 875	16.53 874	16.51 873	9.27 866	9.33 873	14.34 885	13.27 876	18.65 885	18.70 883	17.35 884	16.77 885	17.04 885	16.45 884	22.05 899	20.89 895	22.27 895	21.53 891	21.29 894	22.13 891

MEDIAN_ROB	21.21 877	24.62 893	23.47 886	19.58 875	19.65 878	13.22 870	10.96 874	17.88 886	17.00 886	22.14 897	22.02 886	20.86 886	20.36 886	21.06 886	19.71 885	25.63 900	24.13 896	26.21 897	25.20 897	25.17 897	25.38 894

AVERAGE_ROB	25.43 886	29.06 894	27.24 887	24.63 887	24.20 887	17.73 875	12.61 875	22.29 889	21.39 889	26.79 899	26.16 896	25.20 896	24.64 898	25.07 896	23.53 886	29.96 901	28.40 901	30.60 898	29.58 898	29.72 898	29.84 895

Selective-IGEV-i16pa	30.47 889	41.93 897	4.02 843	0.49 806	0.37 791	96.94 898	0.74 822	60.26 905	58.76 903	17.24 884	64.39 902	38.26 904	49.53 903	106.11 905	26.15 887	19.96 895	3.42 872	4.39 873	1.81 867	0.39 807	14.22 878

LSM0	24.24 885	19.98 888	22.32 884	24.22 886	40.14 894	38.48 889	55.20 890	26.95 895	28.57 890	20.49 889	21.83 885	22.26 894	22.75 891	24.22 893	27.30 888	13.66 890	16.32 886	12.19 888	14.15 880	16.10 890	17.66 886

Hybrid-DGEV	23.16 882	19.94 887	20.96 883	22.49 880	22.75 881	38.51 890	55.52 897	27.09 897	28.90 897	20.58 890	22.25 890	22.00 888	22.80 893	24.11 892	27.33 889	13.60 886	16.47 887	12.14 881	14.30 885	15.95 883	15.54 881

Selective-RAFT-Error	23.16 882	19.93 886	20.87 882	22.54 884	22.81 884	38.52 891	55.47 892	27.01 896	28.83 895	20.66 894	22.25 890	22.09 893	22.80 893	24.09 891	27.36 890	13.61 888	16.48 888	12.15 885	14.28 882	15.99 889	15.57 884

CasAABBNet	23.10 878	19.86 882	20.64 880	22.47 879	22.73 879	38.41 888	55.50 894	26.89 893	28.70 893	20.61 893	22.15 889	22.08 892	22.75 891	23.99 887	27.36 890	13.59 883	16.48 888	12.14 881	14.27 881	15.95 883	15.53 880

RAFTStereoReplicaGSO							55.57 898	27.19 898	28.95 898	20.67 895	22.28 892	22.36 895	22.85 895	24.77 895	27.37 892	13.64 889	16.51 892	12.16 887	14.32 886	15.98 888

RAFT-FEzeroshot	23.10 878	19.88 884	20.56 878	22.49 880	22.75 881	38.38 885	55.50 894	26.84 890	28.66 891	20.60 891	22.10 887	22.05 889	22.74 889	24.00 889	27.37 892	13.59 883	16.48 888	12.14 881	14.28 882	15.96 885	15.54 881

RAFT-FE	23.10 878	19.88 884	20.56 878	22.49 880	22.75 881	38.38 885	55.50 894	26.84 890	28.66 891	20.60 891	22.10 887	22.05 889	22.74 889	24.00 889	27.37 892	13.59 883	16.48 888	12.14 881	14.28 882	15.96 885	15.54 881

FlowAnything	23.14 881	19.87 883	20.79 881	22.50 883	22.74 880	38.39 887	55.46 891	26.89 893	28.72 894	20.77 896	22.29 893	22.07 891	22.72 888	23.99 887	27.41 895	13.60 886	16.55 894	12.15 885	14.36 887	15.97 887	15.52 879

fast-reg	23.64 884	20.51 890	23.42 885	23.22 885	24.75 888	38.73 892	55.47 892	26.85 892	28.86 896	20.12 888	21.73 884	21.64 887	22.22 887	24.30 894	27.54 896	13.91 891	16.52 893	14.85 889	15.62 888	16.91 891	15.71 885

Light2-Stereo	42.68 894	18.61 881	35.43 892	49.89 894	31.26 889	20.59 881	0.50 796	31.24 899	1.90 845	63.85 904	34.95 901	34.68 903	8.98 873	90.83 903	38.96 897	46.99 902	8.80 881	113.79 905	105.60 904	60.31 904	56.37 896

zzzz2	34.86 892	30.12 895	31.42 890	34.23 888	34.22 892	58.04 895	83.74 902	40.88 903	43.54 899	31.10 902	33.46 899	32.70 899	33.88 899	35.86 899	41.00 898	20.48 897	24.86 899	18.45 893	21.67 894	24.07 895	23.42 892

noway5	34.86 892	30.12 895	31.42 890	34.23 888	34.22 892	58.04 895	83.74 902	40.88 903	43.54 899	31.10 902	33.46 899	32.70 899	33.88 899	35.86 899	41.00 898	20.48 897	24.86 899	18.45 893	21.67 894	24.07 895	23.42 892

zzzzzz3	33.80 890	21.93 891	29.35 888	40.69 892	40.71 895	54.58 894	75.81 901	38.06 901	43.73 901	30.21 900	32.81 897	33.59 901	36.40 901	35.16 897	41.64 900	19.24 893	24.62 897	18.35 891	21.58 892	19.15 892	18.48 887

zzz1	33.83 891	21.95 892	29.58 889	40.69 892	40.71 895	54.57 893	75.77 900	38.08 902	43.79 902	30.23 901	32.84 898	33.61 902	36.40 901	35.19 898	41.64 900	19.25 894	24.62 897	18.36 892	21.58 892	19.16 893	18.49 888

RSGM-EC	29.65 887	17.75 879	10.04 864	35.31 890	33.15 890	26.42 882	46.65 888	19.89 887	17.74 887	18.92 886	23.36 894	30.14 897	23.59 896	41.87 901	45.99 902	59.56 903	34.38 902	33.25 902	20.37 889	34.97 899	19.60 889

acva	29.65 887	17.75 879	10.04 864	35.31 890	33.15 890	26.42 882	46.65 888	19.89 887	17.74 887	18.92 886	23.36 894	30.14 897	23.59 896	41.87 901	45.99 902	59.56 903	34.38 902	33.25 902	20.37 889	34.97 899	19.60 889

test_example2	101.33 895	108.28 898	68.15 894	98.43 895	106.93 897	89.75 897	102.43 904	36.80 900	97.65 904	129.04 905	130.15 904	65.26 905	66.62 904	92.11 904	80.24 904	144.10 905	199.48 904	81.81 904	103.01 903	125.01 905	101.27 897

PatchMatch		0.31 742		0.28 712		0.81 794		1.12 827		1.59 841		2.59 841		1.44 830		0.19 756		0.19 751		0.18 726

ccccc		256.29 899		354.40 898	364.36 898	149.10 899		152.89 906		153.93 906		164.00 906		268.02 906		390.55 906	349.22 905	244.59 906	219.82 905	412.30 906

ASD4		6.65 865

Low-res two-view benchmark