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

ACC-I	0.08 139	0.06 156	0.10 262	0.15 147	0.06 62	0.02 1	0.14 321	0.09 35	0.13 273	0.06 50	0.07 113	0.06 58	0.07 218	0.09 80	0.08 55	0.07 421	0.04 29	0.06 263	0.04 84	0.05 226	0.05 269

ACC	0.08 139	0.06 156	0.11 329	0.15 147	0.06 62	0.02 1	0.14 321	0.11 93	0.14 311	0.06 50	0.07 113	0.07 174	0.07 218	0.09 80	0.08 55	0.07 421	0.04 29	0.06 263	0.04 84	0.06 378	0.05 269

DF_test	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.14 86	0.08 298	0.04 3	0.13 240	0.08 16	0.11 176	0.07 123	0.08 191	0.06 58	0.07 218	0.06 4	0.08 55	0.06 222	0.05 351	0.05 82	0.05 254	0.05 226	0.04 100

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 10	0.06 156	0.10 262	0.16 255	0.07 186	0.04 3	0.13 240	0.10 60	0.10 137	0.05 2	0.11 337	0.07 174	0.05 16	0.07 10	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.04 100

IGEV-Stereo++	0.07 10	0.06 156	0.08 91	0.18 467	0.06 62	0.04 3	0.10 51	0.11 93	0.11 176	0.06 50	0.07 113	0.07 174	0.06 84	0.09 80	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.04 100

IGEV-Stereo+	0.07 10	0.04 3	0.08 91	0.15 147	0.06 62	0.04 3	0.09 29	0.10 60	0.09 99	0.06 50	0.06 42	0.06 58	0.06 84	0.06 4	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.06 378	0.06 395

MGE	0.07 10	0.06 156	0.07 31	0.20 629	0.05 4	0.05 7	0.12 148	0.10 60	0.10 137	0.05 2	0.05 8	0.05 4	0.04 1	0.10 171	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 100

Cross2Single-S	0.07 10	0.04 3	0.09 181	0.15 147	0.07 186	0.05 7	0.15 418	0.08 16	0.13 273	0.07 123	0.05 8	0.06 58	0.05 16	0.09 80	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.04 100

100	0.07 10	0.05 54	0.09 181	0.13 29	0.07 186	0.05 7	0.12 148	0.11 93	0.11 176	0.06 50	0.06 42	0.06 58	0.08 295	0.09 80	0.10 276	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.04 100

anonymous	0.08 139	0.05 54	0.12 383	0.16 255	0.08 298	0.05 7	0.13 240	0.10 60	0.14 311	0.07 123	0.07 113	0.06 58	0.04 1	0.07 10	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.03 2

derf	0.07 10	0.04 3	0.10 262	0.14 86	0.06 62	0.05 7	0.12 148	0.12 129	0.09 99	0.05 2	0.07 113	0.07 174	0.08 295	0.10 171	0.10 276	0.06 222	0.05 351	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.05 269

qqai	0.07 10	0.05 54	0.10 262	0.14 86	0.06 62	0.05 7	0.12 148	0.08 16	0.09 99	0.05 2	0.06 42	0.06 58	0.08 295	0.10 171	0.09 158	0.06 222	0.05 351	0.05 82	0.03 1	0.04 61	0.05 269

DispViT+	0.08 139	0.05 54	0.09 181	0.13 29	0.06 62	0.05 7	0.11 94	0.18 389	0.16 382	0.09 258	0.08 191	0.07 174	0.06 84	0.11 265	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-mixall	0.07 10	0.04 3	0.09 181	0.13 29	0.06 62	0.05 7	0.09 29	0.11 93	0.07 34	0.06 50	0.06 42	0.05 4	0.06 84	0.09 80	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 226	0.05 269

zero-FE	0.08 139	0.04 3	0.09 181	0.15 147	0.10 553	0.05 7	0.14 321	0.09 35	0.14 311	0.07 123	0.06 42	0.07 174	0.06 84	0.09 80	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.04 84	0.08 545	0.05 269

111111	0.07 10	0.04 3	0.09 181	0.17 357	0.06 62	0.05 7	0.10 51	0.11 93	0.09 99	0.06 50	0.06 42	0.07 174	0.05 16	0.09 80	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.07 469	0.06 395

StereoAnything_RVC	0.07 10	0.15 699	0.17 606	0.11 1	0.05 4	0.05 7	0.11 94	0.08 16	0.08 55	0.06 50	0.06 42	0.05 4	0.05 16	0.09 80	0.08 55	0.08 516	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.05 226	0.04 100

dual_stereo	0.07 10	0.04 3	0.08 91	0.15 147	0.05 4	0.05 7	0.13 240	0.12 129	0.08 55	0.07 123	0.06 42	0.05 4	0.05 16	0.07 10	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.04 61	0.04 100

PFNet+	0.11 386	0.06 156	0.13 446	0.16 255	0.09 436	0.05 7	0.12 148	0.17 354	0.21 509	0.16 526	0.19 500	0.14 462	0.10 407	0.11 265	0.11 373	0.08 516	0.05 351	0.09 586	0.08 563	0.06 378	0.11 672

Cross2Single Stereo	0.09 248	0.10 596	0.08 91	0.18 467	0.06 62	0.06 20	0.14 321	0.10 60	0.24 553	0.12 401	0.07 113	0.08 252	0.06 84	0.07 10	0.10 276	0.10 633	0.03 1	0.05 82	0.04 84	0.09 611	0.04 100

CR-Stereo	0.07 10	0.08 440	0.08 91	0.13 29	0.05 4	0.06 20	0.12 148	0.11 93	0.08 55	0.05 2	0.06 42	0.06 58	0.07 218	0.05 1	0.07 16	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.05 226	0.04 100

small-0shot	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.14 86	0.07 186	0.06 20	0.13 240	0.09 35	0.08 55	0.05 2	0.10 278	0.06 58	0.06 84	0.06 4	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.04 100

DNS	0.09 248	0.06 156	0.08 91	0.14 86	0.06 62	0.06 20	0.12 148	0.12 129	0.09 99	0.08 196	0.08 191	0.08 252	0.05 16	0.17 577	0.11 373	0.07 421	0.05 351	0.07 393	0.03 1	0.13 713	0.09 610

mm2	0.07 10	0.04 3	0.10 262	0.13 29	0.06 62	0.06 20	0.12 148	0.13 176	0.08 55	0.06 50	0.07 113	0.06 58	0.08 295	0.10 171	0.09 158	0.06 222	0.05 351	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.05 269

mm1	0.07 10	0.04 3	0.10 262	0.13 29	0.06 62	0.06 20	0.12 148	0.06 2	0.08 55	0.06 50	0.07 113	0.06 58	0.08 295	0.10 171	0.09 158	0.06 222	0.05 351	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.05 269

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 139	0.06 156	0.17 606	0.15 147	0.06 62	0.06 20	0.13 240	0.13 176	0.13 273	0.07 123	0.07 113	0.06 58	0.05 16	0.08 37	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 139	0.06 156	0.07 31	0.16 255	0.06 62	0.06 20	0.14 321	0.14 219	0.14 311	0.07 123	0.10 278	0.06 58	0.05 16	0.09 80	0.09 158	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.03 1	0.03 2

PSi22a	0.06 1	0.04 3	0.09 181	0.12 9	0.05 4	0.06 20	0.11 94	0.06 2	0.06 14	0.06 50	0.06 42	0.06 58	0.05 16	0.08 37	0.09 158	0.07 421	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 226	0.04 100

Foundation-i32	0.06 1	0.04 3	0.09 181	0.13 29	0.04 1	0.06 20	0.12 148	0.06 2	0.05 6	0.06 50	0.05 8	0.05 4	0.05 16	0.07 10	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.04 61	0.04 100

BLMT-Stereo	0.07 10	0.04 3	0.08 91	0.15 147	0.07 186	0.06 20	0.14 321	0.07 9	0.10 137	0.05 2	0.05 8	0.04 1	0.06 84	0.07 10	0.09 158	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.05 254	0.04 61	0.04 100

MatchAttention (ZS)	0.06 1	0.03 1	0.08 91	0.12 9	0.04 1	0.06 20	0.12 148	0.07 9	0.07 34	0.05 2	0.06 42	0.05 4	0.05 16	0.08 37	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 226	0.04 100
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
DLNR-FE	10.43 849	1.83 838	19.53 868	120.75 876	13.06 858	0.06 20	0.13 240	0.23 513	0.10 137	0.07 123	0.10 278	0.09 307	0.06 84	0.10 171	0.09 158	0.13 719	0.04 29	0.06 263	0.04 84	52.01 884	0.04 100

DDF-Stereo	0.08 139	0.04 3	0.09 181	0.15 147	0.10 553	0.06 20	0.13 240	0.09 35	0.14 311	0.06 50	0.06 42	0.07 174	0.06 84	0.09 80	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.04 84	0.08 545	0.05 269

MSCF	0.08 139	0.05 54	0.08 91	0.19 555	0.08 298	0.06 20	0.12 148	0.14 219	0.11 176	0.10 314	0.09 233	0.07 174	0.04 1	0.11 265	0.08 55	0.06 222	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.05 269

asda	0.07 10	0.08 440	0.08 91	0.16 255	0.06 62	0.06 20	0.10 51	0.16 312	0.10 137	0.06 50	0.06 42	0.05 4	0.05 16	0.10 171	0.10 276	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.03 2

4.5_new	0.07 10	0.09 532	0.08 91	0.15 147	0.07 186	0.06 20	0.10 51	0.14 219	0.11 176	0.06 50	0.08 191	0.06 58	0.06 84	0.08 37	0.10 276	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 84	0.04 61	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 10	0.09 532	0.08 91	0.15 147	0.07 186	0.06 20	0.10 51	0.14 219	0.11 176	0.06 50	0.08 191	0.06 58	0.06 84	0.08 37	0.10 276	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 84	0.04 61	0.03 2

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 54	0.08 91	0.17 357	0.05 4	0.06 20	0.11 94	0.08 16	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 58	0.05 16	0.09 80	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.04 61	0.04 100

AIO_test	0.07 10	0.05 54	0.07 31	0.15 147	0.07 186	0.06 20	0.14 321	0.10 60	0.10 137	0.07 123	0.07 113	0.06 58	0.05 16	0.08 37	0.10 276	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.03 2

MIM_Stereo	0.09 248	0.07 297	0.11 329	0.15 147	0.07 186	0.06 20	0.12 148	0.20 434	0.14 311	0.13 438	0.13 383	0.09 307	0.05 16	0.12 373	0.08 55	0.05 67	0.06 519	0.07 393	0.06 374	0.06 378	0.05 269

DLNR_Zeroshot_test	10.40 848	1.82 837	19.49 867	120.77 877	13.11 859	0.06 20	0.13 240	0.23 513	0.10 137	0.07 123	0.10 278	0.09 307	0.06 84	0.10 171	0.09 158	0.13 719	0.04 29	0.06 263	0.04 84	51.54 883	0.04 100

DisPM	0.11 386	0.07 297	0.12 383	0.16 255	0.09 436	0.06 20	0.13 240	0.17 354	0.17 413	0.14 466	0.20 513	0.12 404	0.10 407	0.11 265	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.07 393	0.06 374	0.06 378	0.11 672

Patchmatch Stereo++	0.11 386	0.09 532	0.16 574	0.18 467	0.08 298	0.06 20	0.11 94	0.16 312	0.13 273	0.15 497	0.16 437	0.14 462	0.12 480	0.11 265	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.08 496	0.06 374	0.08 545	0.07 488
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	0.11 386	0.09 532	0.16 574	0.18 467	0.08 298	0.06 20	0.12 148	0.16 312	0.13 273	0.15 497	0.16 437	0.14 462	0.12 480	0.11 265	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.08 496	0.06 374	0.08 545	0.07 488

ROB_FTStereo_v2	0.11 386	0.09 532	0.16 574	0.19 555	0.08 298	0.06 20	0.12 148	0.16 312	0.13 273	0.15 497	0.16 437	0.14 462	0.12 480	0.11 265	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.08 496	0.06 374	0.08 545	0.07 488

ROB_FTStereo	0.11 386	0.09 532	0.16 574	0.19 555	0.08 298	0.06 20	0.11 94	0.16 312	0.13 273	0.15 497	0.16 437	0.14 462	0.12 480	0.11 265	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.08 496	0.06 374	0.08 545	0.07 488

HUI-Stereo	0.11 386	0.09 532	0.16 574	0.18 467	0.08 298	0.06 20	0.12 148	0.16 312	0.13 273	0.15 497	0.16 437	0.14 462	0.12 480	0.11 265	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.08 496	0.06 374	0.08 545	0.07 488

SST-Stereo	0.10 331	0.07 297	0.15 537	0.18 467	0.09 436	0.06 20	0.12 148	0.17 354	0.11 176	0.15 497	0.17 461	0.13 439	0.12 480	0.10 171	0.11 373	0.06 222	0.04 29	0.09 586	0.06 374	0.06 378	0.05 269

RAFT_R40	0.11 386	0.07 297	0.14 487	0.18 467	0.09 436	0.06 20	0.13 240	0.17 354	0.16 382	0.14 466	0.18 489	0.15 493	0.12 480	0.10 171	0.11 373	0.06 222	0.04 29	0.09 586	0.06 374	0.06 378	0.05 269

Pruner-Stereo	0.11 386	0.07 297	0.12 383	0.17 357	0.09 436	0.06 20	0.12 148	0.17 354	0.17 413	0.13 438	0.19 500	0.13 439	0.09 353	0.11 265	0.11 373	0.06 222	0.04 29	0.07 393	0.06 374	0.06 378	0.08 561

iGMRVC	0.11 386	0.09 532	0.16 574	0.19 555	0.08 298	0.06 20	0.12 148	0.16 312	0.13 273	0.15 497	0.16 437	0.14 462	0.12 480	0.11 265	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.08 496	0.06 374	0.08 545	0.07 488

iRAFT	0.11 386	0.09 532	0.16 574	0.18 467	0.08 298	0.06 20	0.11 94	0.16 312	0.13 273	0.15 497	0.16 437	0.14 462	0.12 480	0.11 265	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.08 496	0.06 374	0.08 545	0.07 488

RAFT-IKP	0.11 386	0.09 532	0.16 574	0.19 555	0.08 298	0.06 20	0.12 148	0.16 312	0.13 273	0.15 497	0.16 437	0.14 462	0.12 480	0.11 265	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.08 496	0.06 374	0.08 545	0.07 488

ww3	0.07 10	0.05 54	0.07 31	0.16 255	0.05 4	0.07 54	0.12 148	0.08 16	0.08 55	0.05 2	0.06 42	0.07 174	0.06 84	0.11 265	0.09 158	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.04 100

ww	0.07 10	0.04 3	0.07 31	0.17 357	0.05 4	0.07 54	0.12 148	0.10 60	0.08 55	0.06 50	0.06 42	0.06 58	0.05 16	0.11 265	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.04 100

tt5	0.07 10	0.06 156	0.08 91	0.15 147	0.06 62	0.07 54	0.10 51	0.11 93	0.06 14	0.07 123	0.06 42	0.08 252	0.08 295	0.10 171	0.07 16	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 226	0.04 100

GeoAtt-L (ZS)	0.06 1	0.03 1	0.07 31	0.12 9	0.05 4	0.07 54	0.10 51	0.06 2	0.08 55	0.06 50	0.04 1	0.06 58	0.06 84	0.09 80	0.08 55	0.07 421	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.05 226	0.03 2

CR-RVC	0.06 1	0.04 3	0.09 181	0.12 9	0.04 1	0.07 54	0.11 94	0.13 176	0.07 34	0.05 2	0.05 8	0.06 58	0.05 16	0.05 1	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.04 100

GCAP-Stereo-w-DA	0.08 139	0.08 440	0.08 91	0.18 467	0.06 62	0.07 54	0.09 29	0.13 176	0.12 221	0.08 196	0.07 113	0.07 174	0.06 84	0.09 80	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.03 2

LLL	0.08 139	0.05 54	0.09 181	0.13 29	0.07 186	0.07 54	0.13 240	0.12 129	0.10 137	0.07 123	0.06 42	0.07 174	0.07 218	0.11 265	0.10 276	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.05 269

Last	0.08 139	0.04 3	0.12 383	0.13 29	0.07 186	0.07 54	0.13 240	0.13 176	0.09 99	0.06 50	0.06 42	0.06 58	0.08 295	0.10 171	0.11 373	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.05 269

DDDD	0.08 139	0.04 3	0.12 383	0.13 29	0.07 186	0.07 54	0.13 240	0.15 266	0.09 99	0.06 50	0.06 42	0.06 58	0.09 353	0.09 80	0.11 373	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.05 269

F4.4	0.07 10	0.07 297	0.05 2	0.17 357	0.05 4	0.07 54	0.11 94	0.15 266	0.04 2	0.05 2	0.07 113	0.05 4	0.07 218	0.09 80	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.04 100

F7	0.07 10	0.07 297	0.05 2	0.18 467	0.05 4	0.07 54	0.09 29	0.13 176	0.05 6	0.05 2	0.06 42	0.07 174	0.06 84	0.10 171	0.05 1	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.04 100

FORCE_4.5	0.07 10	0.07 297	0.05 2	0.17 357	0.05 4	0.07 54	0.11 94	0.14 219	0.06 14	0.05 2	0.06 42	0.05 4	0.07 218	0.08 37	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.05 254	0.04 61	0.03 2

EE1	0.08 139	0.05 54	0.09 181	0.15 147	0.07 186	0.07 54	0.10 51	0.16 312	0.12 221	0.08 196	0.05 8	0.06 58	0.06 84	0.13 433	0.09 158	0.06 222	0.05 351	0.06 263	0.04 84	0.05 226	0.05 269

NBS	0.07 10	0.07 297	0.08 91	0.17 357	0.07 186	0.07 54	0.13 240	0.05 1	0.07 34	0.06 50	0.09 233	0.05 4	0.04 1	0.05 1	0.09 158	0.05 67	0.05 351	0.08 496	0.06 374	0.05 226	0.04 100

test410_97500	0.07 10	0.06 156	0.09 181	0.17 357	0.07 186	0.07 54	0.08 9	0.10 60	0.09 99	0.06 50	0.05 8	0.05 4	0.05 16	0.09 80	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

test410	0.07 10	0.06 156	0.09 181	0.17 357	0.07 186	0.07 54	0.08 9	0.10 60	0.09 99	0.06 50	0.05 8	0.06 58	0.05 16	0.09 80	0.07 16	0.04 11	0.05 351	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

SCION-M(vits-remse)	0.08 139	0.06 156	0.12 383	0.24 722	0.05 4	0.07 54	0.10 51	0.15 266	0.15 340	0.05 2	0.06 42	0.05 4	0.06 84	0.07 10	0.09 158	0.08 516	0.06 519	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

SCION-MonSter(vits)	0.14 535	0.06 156	0.05 2	0.15 147	0.05 4	0.07 54	0.10 51	0.27 601	0.41 713	0.05 2	0.33 687	0.14 462	0.16 595	0.20 645	0.19 640	0.08 516	0.06 519	0.17 753	0.15 750	0.07 469	0.08 561

GELT-Stereo	0.09 248	0.06 156	0.09 181	0.18 467	0.07 186	0.07 54	0.14 321	0.21 461	0.17 413	0.08 196	0.07 113	0.06 58	0.08 295	0.10 171	0.07 16	0.04 11	0.04 29	0.06 263	0.06 374	0.03 1	0.03 2

FAST (zero-shot)	0.09 248	0.06 156	0.11 329	0.19 555	0.13 672	0.07 54	0.13 240	0.12 129	0.08 55	0.08 196	0.06 42	0.08 252	0.07 218	0.10 171	0.10 276	0.07 421	0.06 519	0.06 263	0.07 480	0.05 226	0.08 561

DNSM	0.09 248	0.05 54	0.07 31	0.14 86	0.06 62	0.07 54	0.13 240	0.12 129	0.11 176	0.09 258	0.09 233	0.08 252	0.05 16	0.18 602	0.14 539	0.07 421	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.13 713	0.10 644

VeloStereo	0.09 248	0.04 3	0.12 383	0.14 86	0.11 609	0.07 54	0.06 1	0.08 16	0.06 14	0.09 258	0.07 113	0.06 58	0.08 295	0.11 265	0.10 276	0.08 516	0.08 632	0.08 496	0.07 480	0.11 669	0.13 713

flow	0.09 248	0.04 3	0.12 383	0.14 86	0.11 609	0.07 54	0.06 1	0.08 16	0.06 14	0.09 258	0.07 113	0.06 58	0.08 295	0.12 373	0.10 276	0.08 516	0.08 632	0.08 496	0.07 480	0.11 669	0.13 713

depth_test_26	0.08 139	0.04 3	0.11 329	0.13 29	0.07 186	0.07 54	0.11 94	0.12 129	0.11 176	0.09 258	0.07 113	0.08 252	0.05 16	0.09 80	0.08 55	0.08 516	0.06 519	0.06 263	0.06 374	0.06 378	0.07 488

LGCAT	0.08 139	0.04 3	0.10 262	0.11 1	0.06 62	0.07 54	0.12 148	0.07 9	0.08 55	0.09 258	0.07 113	0.07 174	0.08 295	0.12 373	0.11 373	0.10 633	0.09 670	0.04 1	0.05 254	0.04 61	0.09 610

CAR	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.14 86	0.06 62	0.07 54	0.08 9	0.12 129	0.08 55	0.05 2	0.06 42	0.05 4	0.05 16	0.10 171	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.04 100

MSE-Stereo	0.07 10	0.04 3	0.08 91	0.13 29	0.06 62	0.07 54	0.08 9	0.12 129	0.08 55	0.05 2	0.06 42	0.05 4	0.05 16	0.10 171	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.04 100

monster-pro	0.07 10	0.06 156	0.05 2	0.15 147	0.05 4	0.07 54	0.10 51	0.15 266	0.15 340	0.05 2	0.06 42	0.05 4	0.06 84	0.07 10	0.09 158	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

canet-new	0.08 139	0.07 297	0.08 91	0.19 555	0.06 62	0.07 54	0.12 148	0.12 129	0.13 273	0.06 50	0.07 113	0.06 58	0.06 84	0.10 171	0.07 16	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.03 2

bcnet-new	0.07 10	0.07 297	0.08 91	0.18 467	0.06 62	0.07 54	0.10 51	0.09 35	0.14 311	0.07 123	0.07 113	0.06 58	0.06 84	0.11 265	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.03 2

LMStereo	0.07 10	0.07 297	0.09 181	0.19 555	0.06 62	0.07 54	0.12 148	0.11 93	0.13 273	0.06 50	0.07 113	0.06 58	0.06 84	0.09 80	0.07 16	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.03 2

ARStereo-new	0.08 139	0.06 156	0.09 181	0.17 357	0.05 4	0.07 54	0.13 240	0.12 129	0.12 221	0.09 258	0.08 191	0.07 174	0.05 16	0.10 171	0.09 158	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.03 1	0.03 2

CHEStereo	0.07 10	0.07 297	0.07 31	0.17 357	0.06 62	0.07 54	0.12 148	0.09 35	0.11 176	0.09 258	0.09 233	0.06 58	0.07 218	0.09 80	0.07 16	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.03 2

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.08 139	0.08 440	0.08 91	0.18 467	0.06 62	0.07 54	0.09 29	0.13 176	0.12 221	0.08 196	0.07 113	0.07 174	0.06 84	0.09 80	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.03 2

ACMStereo	0.08 139	0.09 532	0.08 91	0.19 555	0.06 62	0.07 54	0.10 51	0.14 219	0.15 340	0.06 50	0.08 191	0.05 4	0.06 84	0.09 80	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.04 100

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 139	0.06 156	0.07 31	0.17 357	0.06 62	0.07 54	0.14 321	0.13 176	0.16 382	0.05 2	0.10 278	0.06 58	0.06 84	0.08 37	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.03 1	0.04 100

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 10	0.05 54	0.11 329	0.15 147	0.06 62	0.07 54	0.13 240	0.09 35	0.11 176	0.07 123	0.08 191	0.06 58	0.05 16	0.09 80	0.07 16	0.05 67	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.03 1	0.04 100

DepthFocus	0.08 139	0.04 3	0.15 537	0.12 9	0.09 436	0.07 54	0.12 148	0.10 60	0.05 6	0.09 258	0.05 8	0.07 174	0.04 1	0.08 37	0.08 55	0.06 222	0.05 351	0.07 393	0.07 480	0.05 226	0.04 100

BStereo	0.08 139	0.06 156	0.16 574	0.15 147	0.08 298	0.07 54	0.09 29	0.15 266	0.16 382	0.06 50	0.07 113	0.07 174	0.05 16	0.09 80	0.11 373	0.04 11	0.05 351	0.05 82	0.07 480	0.04 61	0.04 100

BridgeDepth	0.07 10	0.07 297	0.08 91	0.18 467	0.06 62	0.07 54	0.11 94	0.09 35	0.06 14	0.04 1	0.07 113	0.10 349	0.09 353	0.08 37	0.08 55	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 84	0.03 1	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Wavelet-MonSter	0.07 10	0.05 54	0.07 31	0.16 255	0.06 62	0.07 54	0.11 94	0.10 60	0.08 55	0.06 50	0.06 42	0.07 174	0.07 218	0.09 80	0.09 158	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

FlowAnything_test	0.11 386	0.08 440	0.14 487	0.15 147	0.09 436	0.07 54	0.14 321	0.20 434	0.11 176	0.09 258	0.09 233	0.12 404	0.12 480	0.13 433	0.11 373	0.09 585	0.06 519	0.09 586	0.09 611	0.06 378	0.09 610

GASTEREO	0.08 139	0.05 54	0.09 181	0.19 555	0.07 186	0.07 54	0.12 148	0.14 219	0.11 176	0.10 314	0.09 233	0.07 174	0.04 1	0.12 373	0.08 55	0.06 222	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.05 269

qwe	0.07 10	0.08 440	0.07 31	0.15 147	0.06 62	0.07 54	0.10 51	0.18 389	0.11 176	0.07 123	0.07 113	0.06 58	0.06 84	0.10 171	0.09 158	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 84	0.04 61	0.03 2

4w-stereo	0.07 10	0.08 440	0.08 91	0.16 255	0.06 62	0.07 54	0.08 9	0.12 129	0.08 55	0.07 123	0.07 113	0.05 4	0.06 84	0.09 80	0.10 276	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 84	0.04 61	0.03 2

3.75w	0.07 10	0.07 297	0.08 91	0.16 255	0.07 186	0.07 54	0.09 29	0.16 312	0.09 99	0.07 123	0.06 42	0.05 4	0.06 84	0.09 80	0.10 276	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

1w_stereo	0.07 10	0.06 156	0.07 31	0.16 255	0.06 62	0.07 54	0.10 51	0.14 219	0.14 311	0.07 123	0.08 191	0.05 4	0.06 84	0.09 80	0.09 158	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 100

LG-Stereo_L2	0.07 10	0.05 54	0.10 262	0.14 86	0.06 62	0.07 54	0.12 148	0.09 35	0.09 99	0.06 50	0.04 1	0.05 4	0.05 16	0.08 37	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.04 61	0.03 2

LG-Stereo_L1	0.07 10	0.05 54	0.11 329	0.14 86	0.06 62	0.07 54	0.13 240	0.09 35	0.07 34	0.05 2	0.04 1	0.05 4	0.04 1	0.08 37	0.07 16	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.04 61	0.04 100

MLG-Stereo_test3	0.07 10	0.05 54	0.10 262	0.14 86	0.06 62	0.07 54	0.11 94	0.08 16	0.06 14	0.06 50	0.04 1	0.06 58	0.06 84	0.07 10	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.06 395

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 3	0.10 262	0.15 147	0.05 4	0.07 54	0.11 94	0.09 35	0.04 2	0.06 50	0.05 8	0.06 58	0.04 1	0.08 37	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.05 226	0.05 269

MLG-Stereo	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.17 357	0.05 4	0.07 54	0.11 94	0.08 16	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 58	0.05 16	0.10 171	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.04 61	0.04 100

LGtest1	0.07 10	0.04 3	0.10 262	0.15 147	0.06 62	0.07 54	0.09 29	0.08 16	0.06 14	0.05 2	0.04 1	0.06 58	0.06 84	0.10 171	0.09 158	0.07 421	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.06 378	0.06 395

GREAT-IGEV	0.07 10	0.06 156	0.08 91	0.13 29	0.07 186	0.07 54	0.14 321	0.09 35	0.09 99	0.06 50	0.07 113	0.06 58	0.05 16	0.10 171	0.07 16	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.04 100
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
MonSter	0.07 10	0.06 156	0.05 2	0.15 147	0.05 4	0.07 54	0.10 51	0.15 266	0.15 340	0.05 2	0.06 42	0.05 4	0.06 84	0.07 10	0.09 158	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

rvit_stereo_0080	0.10 331	0.08 440	0.14 487	0.15 147	0.09 436	0.07 54	0.15 418	0.16 312	0.16 382	0.11 352	0.10 278	0.14 462	0.08 295	0.12 373	0.10 276	0.09 585	0.07 598	0.07 393	0.06 374	0.07 469	0.05 269

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 10	0.05 54	0.11 329	0.15 147	0.06 62	0.07 54	0.13 240	0.09 35	0.11 176	0.07 123	0.08 191	0.06 58	0.05 16	0.09 80	0.07 16	0.05 67	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.03 1	0.04 100

whm_eth	0.10 331	0.08 440	0.14 487	0.15 147	0.09 436	0.07 54	0.15 418	0.16 312	0.16 382	0.11 352	0.10 278	0.14 462	0.08 295	0.12 373	0.10 276	0.09 585	0.07 598	0.07 393	0.06 374	0.07 469	0.05 269

CASnet	0.09 248	0.09 532	0.09 181	0.19 555	0.06 62	0.07 54	0.11 94	0.18 389	0.14 311	0.11 352	0.10 278	0.09 307	0.07 218	0.10 171	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.10 637	0.08 563	0.05 226	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
test-3	0.08 139	0.06 156	0.09 181	0.17 357	0.07 186	0.07 54	0.14 321	0.12 129	0.15 340	0.09 258	0.08 191	0.07 174	0.08 295	0.11 265	0.10 276	0.05 67	0.04 29	0.07 393	0.05 254	0.04 61	0.04 100

test_1	0.08 139	0.06 156	0.09 181	0.17 357	0.07 186	0.07 54	0.14 321	0.12 129	0.15 340	0.09 258	0.08 191	0.07 174	0.08 295	0.11 265	0.10 276	0.05 67	0.04 29	0.07 393	0.05 254	0.04 61	0.04 100

HHNet	0.11 386	0.06 156	0.16 574	0.15 147	0.14 699	0.07 54	0.13 240	0.20 434	0.17 413	0.14 466	0.25 600	0.11 381	0.08 295	0.13 433	0.10 276	0.05 67	0.04 29	0.08 496	0.06 374	0.05 226	0.09 610

FTStereo	0.12 469	0.06 156	0.14 487	0.18 467	0.09 436	0.07 54	0.15 418	0.21 461	0.18 447	0.12 401	0.24 571	0.12 404	0.12 480	0.13 433	0.13 494	0.05 67	0.05 351	0.07 393	0.06 374	0.06 378	0.10 644

ASMatch	0.11 386	0.06 156	0.13 446	0.16 255	0.10 553	0.07 54	0.14 321	0.17 354	0.17 413	0.12 401	0.16 437	0.16 509	0.10 407	0.13 433	0.10 276	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.04 61	0.08 561

IRAFT_RVC	0.12 469	0.08 440	0.16 574	0.19 555	0.08 298	0.07 54	0.15 418	0.24 539	0.23 536	0.14 466	0.14 399	0.15 493	0.12 480	0.12 373	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.09 586	0.06 374	0.06 378	0.06 395

ww2	0.07 10	0.05 54	0.07 31	0.16 255	0.05 4	0.08 119	0.11 94	0.08 16	0.09 99	0.06 50	0.06 42	0.07 174	0.05 16	0.11 265	0.09 158	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.04 100

HNOStereo	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.17 357	0.06 62	0.08 119	0.16 495	0.09 35	0.07 34	0.07 123	0.09 233	0.06 58	0.07 218	0.09 80	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.03 2

MGW-Stereo-1	0.07 10	0.04 3	0.07 31	0.16 255	0.06 62	0.08 119	0.12 148	0.08 16	0.12 221	0.06 50	0.05 8	0.08 252	0.05 16	0.11 265	0.10 276	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.04 100

tt4	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.16 255	0.05 4	0.08 119	0.08 9	0.14 219	0.07 34	0.06 50	0.06 42	0.06 58	0.07 218	0.09 80	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.04 100

tt7	0.07 10	0.08 440	0.07 31	0.18 467	0.06 62	0.08 119	0.11 94	0.13 176	0.07 34	0.05 2	0.05 8	0.08 252	0.07 218	0.09 80	0.06 7	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.03 1	0.03 2

tt8	0.07 10	0.08 440	0.06 15	0.18 467	0.06 62	0.08 119	0.11 94	0.11 93	0.08 55	0.05 2	0.06 42	0.08 252	0.07 218	0.08 37	0.05 1	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.03 1	0.03 2

tt9	0.07 10	0.07 297	0.07 31	0.18 467	0.06 62	0.08 119	0.10 51	0.12 129	0.08 55	0.05 2	0.05 8	0.08 252	0.08 295	0.09 80	0.05 1	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.04 61	0.03 2

TYNG	0.07 10	0.07 297	0.07 31	0.17 357	0.06 62	0.08 119	0.11 94	0.12 129	0.08 55	0.05 2	0.05 8	0.08 252	0.07 218	0.09 80	0.05 1	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.04 61	0.04 100

MGW-Stereo	0.07 10	0.04 3	0.08 91	0.16 255	0.05 4	0.08 119	0.12 148	0.13 176	0.12 221	0.06 50	0.05 8	0.08 252	0.07 218	0.10 171	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

GFORCE	0.07 10	0.07 297	0.05 2	0.20 629	0.07 186	0.08 119	0.08 9	0.13 176	0.05 6	0.06 50	0.07 113	0.06 58	0.09 353	0.08 37	0.06 7	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.05 254	0.04 61	0.03 2

low	0.07 10	0.04 3	0.08 91	0.14 86	0.07 186	0.08 119	0.12 148	0.12 129	0.09 99	0.06 50	0.05 8	0.06 58	0.05 16	0.12 373	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.05 269

300	0.08 139	0.05 54	0.12 383	0.14 86	0.07 186	0.08 119	0.12 148	0.15 266	0.10 137	0.05 2	0.06 42	0.06 58	0.08 295	0.08 37	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.04 100

FORCE_4.7	0.07 10	0.08 440	0.05 2	0.20 629	0.07 186	0.08 119	0.12 148	0.11 93	0.08 55	0.05 2	0.06 42	0.05 4	0.07 218	0.10 171	0.06 7	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.06 374	0.04 61	0.03 2

FORCE_4.6	0.07 10	0.07 297	0.06 15	0.17 357	0.05 4	0.08 119	0.11 94	0.12 129	0.08 55	0.05 2	0.05 8	0.05 4	0.06 84	0.08 37	0.06 7	0.07 421	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.04 100

F8.5	0.07 10	0.07 297	0.05 2	0.18 467	0.05 4	0.08 119	0.10 51	0.12 129	0.06 14	0.05 2	0.06 42	0.08 252	0.06 84	0.09 80	0.05 1	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.05 254	0.04 61	0.03 2

FORCE_9	0.07 10	0.07 297	0.05 2	0.18 467	0.05 4	0.08 119	0.11 94	0.12 129	0.06 14	0.05 2	0.06 42	0.08 252	0.06 84	0.09 80	0.06 7	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.05 254	0.04 61	0.03 2

FORCE_8	0.07 10	0.07 297	0.05 2	0.19 555	0.05 4	0.08 119	0.11 94	0.12 129	0.06 14	0.06 50	0.06 42	0.08 252	0.06 84	0.09 80	0.06 7	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.05 254	0.04 61	0.03 2

TT111	0.08 139	0.05 54	0.11 329	0.13 29	0.06 62	0.08 119	0.12 148	0.14 219	0.08 55	0.05 2	0.06 42	0.06 58	0.09 353	0.10 171	0.11 373	0.06 222	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.05 269

FORCE_5	0.07 10	0.05 54	0.06 15	0.18 467	0.05 4	0.08 119	0.11 94	0.12 129	0.04 2	0.05 2	0.06 42	0.06 58	0.06 84	0.09 80	0.06 7	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.05 254	0.04 61	0.04 100

rgla	0.07 10	0.06 156	0.06 15	0.16 255	0.06 62	0.08 119	0.10 51	0.09 35	0.08 55	0.07 123	0.06 42	0.05 4	0.06 84	0.10 171	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.04 100

LACA_dic	0.07 10	0.10 596	0.08 91	0.13 29	0.05 4	0.08 119	0.11 94	0.08 16	0.09 99	0.05 2	0.05 8	0.05 4	0.05 16	0.08 37	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.05 226	0.04 100

GREATEN-IGEV_RVC	0.09 248	0.08 440	0.08 91	0.21 668	0.09 436	0.08 119	0.11 94	0.10 60	0.09 99	0.07 123	0.10 278	0.05 4	0.06 84	0.14 474	0.11 373	0.05 67	0.06 519	0.07 393	0.06 374	0.05 226	0.05 269

over v1	0.07 10	0.07 297	0.07 31	0.18 467	0.05 4	0.08 119	0.08 9	0.10 60	0.05 6	0.06 50	0.06 42	0.07 174	0.10 407	0.11 265	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 226	0.05 269

over-8	0.07 10	0.07 297	0.07 31	0.18 467	0.05 4	0.08 119	0.08 9	0.13 176	0.05 6	0.06 50	0.05 8	0.07 174	0.09 353	0.11 265	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 226	0.05 269

over-9	0.07 10	0.07 297	0.07 31	0.18 467	0.05 4	0.08 119	0.08 9	0.13 176	0.06 14	0.06 50	0.05 8	0.07 174	0.09 353	0.11 265	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 226	0.05 269

WAFT-Stereo (ZS)	0.07 10	0.05 54	0.09 181	0.12 9	0.07 186	0.08 119	0.15 418	0.07 9	0.07 34	0.06 50	0.10 278	0.05 4	0.07 218	0.06 4	0.11 373	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.05 269

MGA	0.07 10	0.04 3	0.10 262	0.13 29	0.06 62	0.08 119	0.09 29	0.12 129	0.08 55	0.05 2	0.06 42	0.06 58	0.05 16	0.10 171	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.05 226	0.05 269

PointNet	0.07 10	0.06 156	0.07 31	0.15 147	0.07 186	0.08 119	0.14 321	0.11 93	0.08 55	0.05 2	0.07 113	0.08 252	0.08 295	0.09 80	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.03 1	0.04 100

LiteMatch*	0.08 139	0.04 3	0.11 329	0.13 29	0.08 298	0.08 119	0.13 240	0.14 219	0.09 99	0.05 2	0.05 8	0.05 4	0.09 353	0.11 265	0.10 276	0.06 222	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.05 269

LWStereo	0.07 10	0.06 156	0.09 181	0.17 357	0.06 62	0.08 119	0.12 148	0.11 93	0.10 137	0.06 50	0.07 113	0.07 174	0.06 84	0.10 171	0.07 16	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.03 2

CR7Stereo	0.07 10	0.08 440	0.07 31	0.17 357	0.07 186	0.08 119	0.13 240	0.10 60	0.10 137	0.07 123	0.08 191	0.06 58	0.05 16	0.08 37	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.04 100

BARStereo	0.08 139	0.07 297	0.08 91	0.18 467	0.06 62	0.08 119	0.12 148	0.11 93	0.12 221	0.07 123	0.08 191	0.05 4	0.07 218	0.10 171	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.06 378	0.04 100

MUNStereo	0.08 139	0.07 297	0.09 181	0.18 467	0.06 62	0.08 119	0.12 148	0.10 60	0.09 99	0.09 258	0.08 191	0.08 252	0.06 84	0.12 373	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.04 100

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 10	0.06 156	0.07 31	0.16 255	0.06 62	0.08 119	0.12 148	0.10 60	0.08 55	0.06 50	0.09 233	0.06 58	0.05 16	0.08 37	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.03 1	0.03 2

TOTStereo	0.08 139	0.06 156	0.09 181	0.17 357	0.06 62	0.08 119	0.11 94	0.14 219	0.12 221	0.09 258	0.09 233	0.08 252	0.06 84	0.10 171	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.03 1	0.03 2

RMAStereo	0.08 139	0.08 440	0.08 91	0.19 555	0.07 186	0.08 119	0.12 148	0.14 219	0.11 176	0.07 123	0.08 191	0.07 174	0.07 218	0.09 80	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.04 100

ATMStereo	0.08 139	0.09 532	0.07 31	0.20 629	0.08 298	0.08 119	0.13 240	0.12 129	0.13 273	0.08 196	0.08 191	0.05 4	0.07 218	0.09 80	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.06 378	0.04 100

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 139	0.06 156	0.15 537	0.14 86	0.06 62	0.08 119	0.13 240	0.13 176	0.11 176	0.07 123	0.08 191	0.07 174	0.06 84	0.09 80	0.08 55	0.05 67	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.03 1	0.04 100

PipStereo	0.07 10	0.04 3	0.09 181	0.13 29	0.05 4	0.08 119	0.11 94	0.06 2	0.06 14	0.06 50	0.05 8	0.08 252	0.05 16	0.08 37	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 226	0.04 100

PSi22b	0.06 1	0.04 3	0.09 181	0.13 29	0.05 4	0.08 119	0.11 94	0.06 2	0.06 14	0.06 50	0.06 42	0.08 252	0.05 16	0.08 37	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 226	0.04 100

PSi22	0.08 139	0.06 156	0.11 329	0.16 255	0.07 186	0.08 119	0.10 51	0.14 219	0.08 55	0.08 196	0.06 42	0.10 349	0.06 84	0.12 373	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.04 100

Selective-IGEV-i32	0.07 10	0.06 156	0.08 91	0.17 357	0.06 62	0.08 119	0.12 148	0.13 176	0.07 34	0.08 196	0.07 113	0.06 58	0.04 1	0.10 171	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.03 2

Test_v1	0.07 10	0.04 3	0.06 15	0.13 29	0.06 62	0.08 119	0.11 94	0.15 266	0.12 221	0.06 50	0.05 8	0.04 1	0.05 16	0.08 37	0.10 276	0.07 421	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.04 100

Pro-Stereo	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.15 147	0.07 186	0.08 119	0.12 148	0.07 9	0.07 34	0.06 50	0.06 42	0.05 4	0.05 16	0.09 80	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.04 61	0.04 100

HiDET	0.08 139	0.04 3	0.10 262	0.13 29	0.06 62	0.08 119	0.12 148	0.12 129	0.11 176	0.06 50	0.07 113	0.07 174	0.07 218	0.11 265	0.11 373	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.04 100

GEAStereo	0.08 139	0.05 54	0.08 91	0.13 29	0.08 298	0.08 119	0.14 321	0.10 60	0.09 99	0.08 196	0.10 278	0.06 58	0.05 16	0.11 265	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.05 269

GSStereo	0.08 139	0.05 54	0.08 91	0.13 29	0.08 298	0.08 119	0.14 321	0.11 93	0.12 221	0.08 196	0.10 278	0.05 4	0.05 16	0.11 265	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.05 269

gasm-f	0.08 139	0.05 54	0.07 31	0.13 29	0.08 298	0.08 119	0.14 321	0.10 60	0.09 99	0.08 196	0.10 278	0.06 58	0.05 16	0.10 171	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.06 378	0.05 269

MonStereo	0.07 10	0.06 156	0.05 2	0.15 147	0.05 4	0.08 119	0.10 51	0.15 266	0.15 340	0.05 2	0.06 42	0.05 4	0.06 84	0.07 10	0.09 158	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 10	0.06 156	0.05 2	0.15 147	0.05 4	0.08 119	0.10 51	0.15 266	0.15 340	0.05 2	0.06 42	0.05 4	0.06 84	0.07 10	0.09 158	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Replicate-Monster	0.07 10	0.05 54	0.09 181	0.14 86	0.06 62	0.08 119	0.09 29	0.13 176	0.13 273	0.05 2	0.07 113	0.06 58	0.06 84	0.08 37	0.10 276	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.04 61	0.04 100

asd	0.07 10	0.08 440	0.07 31	0.16 255	0.07 186	0.08 119	0.08 9	0.11 93	0.08 55	0.07 123	0.07 113	0.06 58	0.06 84	0.10 171	0.09 158	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 84	0.04 61	0.03 2

2.25w	0.07 10	0.06 156	0.07 31	0.14 86	0.06 62	0.08 119	0.08 9	0.10 60	0.15 340	0.08 196	0.10 278	0.07 174	0.06 84	0.08 37	0.10 276	0.05 67	0.03 1	0.04 1	0.04 84	0.03 1	0.04 100

2.5w	0.07 10	0.07 297	0.07 31	0.16 255	0.06 62	0.08 119	0.12 148	0.10 60	0.10 137	0.07 123	0.06 42	0.09 307	0.06 84	0.08 37	0.09 158	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 84	0.03 1	0.03 2

2.75w_new	0.07 10	0.07 297	0.07 31	0.13 29	0.06 62	0.08 119	0.08 9	0.18 389	0.12 221	0.07 123	0.08 191	0.06 58	0.06 84	0.09 80	0.11 373	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 100

3w_stereo	0.08 139	0.09 532	0.10 262	0.17 357	0.07 186	0.08 119	0.10 51	0.20 434	0.13 273	0.06 50	0.07 113	0.05 4	0.06 84	0.08 37	0.09 158	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.03 2

2w_stereo	0.08 139	0.08 440	0.09 181	0.16 255	0.06 62	0.08 119	0.10 51	0.20 434	0.15 340	0.08 196	0.07 113	0.06 58	0.06 84	0.06 4	0.09 158	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 84	0.03 1	0.03 2

monsterstereo	0.07 10	0.06 156	0.06 15	0.16 255	0.06 62	0.08 119	0.10 51	0.16 312	0.11 176	0.07 123	0.08 191	0.06 58	0.07 218	0.08 37	0.09 158	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.03 1	0.03 2

monsters	0.07 10	0.06 156	0.06 15	0.15 147	0.06 62	0.08 119	0.09 29	0.12 129	0.08 55	0.09 258	0.07 113	0.06 58	0.06 84	0.08 37	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.03 1	0.03 2

S2M2_L	0.09 248	0.08 440	0.11 329	0.13 29	0.10 553	0.08 119	0.06 1	0.10 60	0.10 137	0.10 314	0.09 233	0.10 349	0.09 353	0.11 265	0.11 373	0.13 719	0.07 598	0.08 496	0.09 611	0.10 645	0.08 561
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV_C0	0.08 139	0.07 297	0.07 31	0.16 255	0.09 436	0.08 119	0.15 418	0.11 93	0.12 221	0.08 196	0.07 113	0.06 58	0.05 16	0.11 265	0.07 16	0.05 67	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.06 378	0.05 269

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 139	0.06 156	0.09 181	0.22 688	0.06 62	0.08 119	0.12 148	0.10 60	0.10 137	0.07 123	0.07 113	0.06 58	0.05 16	0.11 265	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.06 378	0.04 100

AIO_rvc	0.07 10	0.06 156	0.08 91	0.15 147	0.06 62	0.08 119	0.14 321	0.09 35	0.08 55	0.07 123	0.08 191	0.07 174	0.04 1	0.10 171	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.03 2

Occ-G	0.08 139	0.05 54	0.06 15	0.14 86	0.07 186	0.08 119	0.14 321	0.13 176	0.15 340	0.07 123	0.11 337	0.07 174	0.05 16	0.09 80	0.10 276	0.06 222	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.05 269

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 248	0.10 596	0.31 724	0.15 147	0.06 62	0.08 119	0.14 321	0.10 60	0.10 137	0.07 123	0.07 113	0.06 58	0.04 1	0.11 265	0.07 16	0.12 692	0.04 29	0.07 393	0.05 254	0.05 226	0.05 269

AIO-Stereo	0.08 139	0.06 156	0.09 181	0.18 467	0.06 62	0.08 119	0.12 148	0.15 266	0.09 99	0.08 196	0.08 191	0.07 174	0.05 16	0.11 265	0.08 55	0.05 67	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.04 100

RSM	0.08 139	0.06 156	0.09 181	0.17 357	0.06 62	0.08 119	0.12 148	0.12 129	0.10 137	0.08 196	0.07 113	0.06 58	0.05 16	0.11 265	0.09 158	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.03 2

LoS_RVC	0.08 139	0.05 54	0.07 31	0.15 147	0.07 186	0.08 119	0.15 418	0.11 93	0.10 137	0.08 196	0.09 233	0.06 58	0.09 353	0.10 171	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.04 61	0.03 2

Selective-IGEV	0.07 10	0.06 156	0.08 91	0.17 357	0.06 62	0.08 119	0.12 148	0.13 176	0.07 34	0.08 196	0.07 113	0.06 58	0.04 1	0.10 171	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.03 2

HBP-ISP	0.18 643	0.13 672	0.16 574	0.15 147	0.11 609	0.08 119	0.13 240	0.28 622	0.29 623	0.22 650	0.33 687	0.21 587	0.25 705	0.23 687	0.17 609	0.14 734	0.16 776	0.21 773	0.17 765	0.10 645	0.08 561

test_4	0.10 331	0.10 596	0.08 91	0.19 555	0.09 436	0.08 119	0.22 699	0.15 266	0.17 413	0.12 401	0.18 489	0.12 404	0.09 353	0.08 37	0.11 373	0.04 11	0.04 29	0.08 496	0.08 563	0.04 61	0.03 2

LCNet	0.11 386	0.07 297	0.09 181	0.19 555	0.09 436	0.08 119	0.15 418	0.21 461	0.15 340	0.11 352	0.15 423	0.16 509	0.11 446	0.12 373	0.11 373	0.05 67	0.04 29	0.08 496	0.07 480	0.06 378	0.15 742

AAGNet	0.11 386	0.07 297	0.16 574	0.19 555	0.09 436	0.08 119	0.13 240	0.18 389	0.13 273	0.16 526	0.21 537	0.13 439	0.14 548	0.11 265	0.14 539	0.06 222	0.04 29	0.09 586	0.06 374	0.06 378	0.05 269

PSM-softLoss	0.12 469	0.07 297	0.15 537	0.17 357	0.09 436	0.08 119	0.13 240	0.24 539	0.17 413	0.14 466	0.19 500	0.13 439	0.11 446	0.11 265	0.11 373	0.07 421	0.05 351	0.08 496	0.07 480	0.06 378	0.12 688

KMStereo	0.12 469	0.07 297	0.15 537	0.17 357	0.09 436	0.08 119	0.13 240	0.24 539	0.17 413	0.14 466	0.19 500	0.13 439	0.11 446	0.11 265	0.11 373	0.07 421	0.05 351	0.08 496	0.07 480	0.06 378	0.12 688

KYRaft	0.11 386	0.07 297	0.10 262	0.19 555	0.09 436	0.08 119	0.15 418	0.22 489	0.12 221	0.13 438	0.16 437	0.20 577	0.10 407	0.12 373	0.10 276	0.05 67	0.04 29	0.08 496	0.08 563	0.06 378	0.16 754

DeepStereo_RVC	0.11 386	0.08 440	0.16 574	0.18 467	0.08 298	0.08 119	0.12 148	0.17 354	0.12 221	0.13 438	0.14 399	0.12 404	0.12 480	0.12 373	0.11 373	0.06 222	0.04 29	0.07 393	0.06 374	0.07 469	0.08 561

RAFT-345	0.11 386	0.07 297	0.15 537	0.16 255	0.08 298	0.08 119	0.12 148	0.15 266	0.10 137	0.11 352	0.36 701	0.09 307	0.09 353	0.11 265	0.12 447	0.05 67	0.05 351	0.07 393	0.06 374	0.04 61	0.05 269

GMM-Stereo	0.11 386	0.07 297	0.10 262	0.18 467	0.09 436	0.08 119	0.15 418	0.23 513	0.16 382	0.11 352	0.15 423	0.13 439	0.11 446	0.11 265	0.11 373	0.05 67	0.04 29	0.08 496	0.07 480	0.06 378	0.09 610

FETCStereo	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.16 255	0.05 4	0.09 198	0.14 321	0.09 35	0.07 34	0.09 258	0.09 233	0.06 58	0.07 218	0.08 37	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.04 100

FETStereo	0.07 10	0.06 156	0.07 31	0.16 255	0.05 4	0.09 198	0.14 321	0.09 35	0.07 34	0.09 258	0.09 233	0.07 174	0.07 218	0.08 37	0.07 16	0.04 11	0.03 1	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.04 100

CEFStereo	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.16 255	0.06 62	0.09 198	0.15 418	0.09 35	0.08 55	0.08 196	0.10 278	0.06 58	0.08 295	0.09 80	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.04 100

CGFBStereo	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.16 255	0.05 4	0.09 198	0.14 321	0.09 35	0.06 14	0.09 258	0.09 233	0.06 58	0.08 295	0.08 37	0.07 16	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.04 100

WiStereo	0.07 10	0.05 54	0.09 181	0.15 147	0.05 4	0.09 198	0.11 94	0.09 35	0.07 34	0.07 123	0.05 8	0.09 307	0.08 295	0.09 80	0.07 16	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.04 100

tt3	0.07 10	0.06 156	0.09 181	0.15 147	0.05 4	0.09 198	0.09 29	0.11 93	0.05 6	0.07 123	0.06 42	0.08 252	0.07 218	0.10 171	0.06 7	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.04 100

tt6	0.07 10	0.05 54	0.09 181	0.15 147	0.05 4	0.09 198	0.11 94	0.09 35	0.07 34	0.07 123	0.05 8	0.09 307	0.08 295	0.09 80	0.07 16	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.04 100

E$^{3}$Stereo	0.08 139	0.05 54	0.10 262	0.13 29	0.07 186	0.09 198	0.12 148	0.11 93	0.10 137	0.07 123	0.07 113	0.07 174	0.07 218	0.11 265	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.05 269

LLLLL	0.08 139	0.05 54	0.10 262	0.13 29	0.07 186	0.09 198	0.12 148	0.11 93	0.10 137	0.07 123	0.07 113	0.07 174	0.07 218	0.11 265	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.05 269

F5.5	0.07 10	0.06 156	0.06 15	0.19 555	0.06 62	0.09 198	0.11 94	0.14 219	0.06 14	0.05 2	0.06 42	0.07 174	0.05 16	0.09 80	0.06 7	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.05 254	0.04 61	0.03 2

FORCE_4	0.07 10	0.05 54	0.06 15	0.18 467	0.06 62	0.09 198	0.11 94	0.12 129	0.05 6	0.06 50	0.07 113	0.08 252	0.07 218	0.10 171	0.05 1	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.04 61	0.03 2

FORCE_6	0.07 10	0.07 297	0.04 1	0.18 467	0.05 4	0.09 198	0.10 51	0.12 129	0.06 14	0.06 50	0.06 42	0.06 58	0.06 84	0.10 171	0.07 16	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.04 61	0.04 100

AnonStereo	0.09 248	0.08 440	0.09 181	0.17 357	0.07 186	0.09 198	0.10 51	0.19 421	0.13 273	0.08 196	0.08 191	0.06 58	0.05 16	0.13 433	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.06 378	0.05 269

416test	0.07 10	0.07 297	0.06 15	0.17 357	0.07 186	0.09 198	0.10 51	0.09 35	0.08 55	0.07 123	0.06 42	0.05 4	0.06 84	0.09 80	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.04 100

GEAR-Net	0.08 139	0.06 156	0.08 91	0.18 467	0.07 186	0.09 198	0.13 240	0.10 60	0.09 99	0.08 196	0.08 191	0.06 58	0.06 84	0.13 433	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.04 100

testmc14	0.07 10	0.05 54	0.06 15	0.15 147	0.05 4	0.09 198	0.13 240	0.08 16	0.08 55	0.07 123	0.09 233	0.06 58	0.05 16	0.07 10	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

MCSU-Stereo	0.07 10	0.05 54	0.06 15	0.15 147	0.05 4	0.09 198	0.13 240	0.10 60	0.09 99	0.07 123	0.07 113	0.07 174	0.05 16	0.09 80	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.03 2

quiztm	0.08 139	0.07 297	0.08 91	0.18 467	0.07 186	0.09 198	0.14 321	0.14 219	0.12 221	0.07 123	0.07 113	0.05 4	0.06 84	0.11 265	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.04 84	0.04 61	0.03 2

ARStereo	0.08 139	0.06 156	0.09 181	0.17 357	0.06 62	0.09 198	0.13 240	0.11 93	0.13 273	0.08 196	0.08 191	0.06 58	0.05 16	0.09 80	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.03 1	0.03 2

KABStereo	0.08 139	0.07 297	0.08 91	0.19 555	0.07 186	0.09 198	0.12 148	0.16 312	0.15 340	0.07 123	0.07 113	0.06 58	0.06 84	0.10 171	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.04 100

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 139	0.07 297	0.10 262	0.16 255	0.07 186	0.09 198	0.12 148	0.15 266	0.14 311	0.08 196	0.11 337	0.05 4	0.06 84	0.09 80	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.03 1	0.04 100

LACA3	0.07 10	0.08 440	0.08 91	0.13 29	0.05 4	0.09 198	0.11 94	0.08 16	0.08 55	0.08 196	0.05 8	0.07 174	0.07 218	0.07 10	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1c-attn	0.08 139	0.05 54	0.07 31	0.14 86	0.05 4	0.09 198	0.12 148	0.12 129	0.10 137	0.09 258	0.10 278	0.10 349	0.07 218	0.07 10	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1b	0.08 139	0.05 54	0.07 31	0.14 86	0.05 4	0.09 198	0.12 148	0.13 176	0.10 137	0.09 258	0.10 278	0.09 307	0.06 84	0.07 10	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.03 1	0.03 2

LiteMatch	0.09 248	0.06 156	0.10 262	0.16 255	0.07 186	0.09 198	0.15 418	0.13 176	0.08 55	0.06 50	0.07 113	0.06 58	0.15 566	0.10 171	0.14 539	0.07 421	0.04 29	0.06 263	0.06 374	0.06 378	0.06 395

LACA2	0.07 10	0.05 54	0.06 15	0.15 147	0.06 62	0.09 198	0.11 94	0.11 93	0.10 137	0.05 2	0.05 8	0.06 58	0.08 295	0.09 80	0.07 16	0.07 421	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.04 61	0.04 100

LACA1	0.07 10	0.07 297	0.07 31	0.14 86	0.05 4	0.09 198	0.11 94	0.10 60	0.07 34	0.05 2	0.05 8	0.06 58	0.07 218	0.08 37	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.03 1	0.04 100

gcap_with_dpt	0.08 139	0.06 156	0.09 181	0.16 255	0.07 186	0.09 198	0.12 148	0.13 176	0.13 273	0.08 196	0.12 360	0.04 1	0.06 84	0.10 171	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.03 1	0.04 100

Hybrid-DGEV-2	0.11 386	0.06 156	0.12 383	0.18 467	0.09 436	0.09 198	0.13 240	0.28 622	0.29 623	0.11 352	0.11 337	0.09 307	0.12 480	0.12 373	0.09 158	0.06 222	0.05 351	0.07 393	0.07 480	0.05 226	0.05 269

MonSter++	0.08 139	0.04 3	0.10 262	0.13 29	0.06 62	0.09 198	0.12 148	0.13 176	0.08 55	0.06 50	0.07 113	0.06 58	0.08 295	0.10 171	0.11 373	0.06 222	0.05 351	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.04 100

LCMNet	0.08 139	0.05 54	0.10 262	0.13 29	0.07 186	0.09 198	0.12 148	0.10 60	0.11 176	0.06 50	0.08 191	0.06 58	0.07 218	0.11 265	0.10 276	0.06 222	0.05 351	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.04 100

CSFM-Stereo	0.07 10	0.05 54	0.07 31	0.14 86	0.06 62	0.09 198	0.13 240	0.15 266	0.06 14	0.07 123	0.08 191	0.06 58	0.08 295	0.09 80	0.09 158	0.06 222	0.05 351	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.04 100

DA	0.08 139	0.07 297	0.07 31	0.19 555	0.08 298	0.09 198	0.12 148	0.13 176	0.12 221	0.08 196	0.10 278	0.10 349	0.08 295	0.09 80	0.10 276	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.04 84	0.05 226	0.03 2

GGEV	0.08 139	0.07 297	0.07 31	0.19 555	0.08 298	0.09 198	0.12 148	0.13 176	0.12 221	0.08 196	0.10 278	0.10 349	0.08 295	0.09 80	0.10 276	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.04 84	0.05 226	0.03 2

S2M2_XL	0.08 139	0.06 156	0.12 383	0.12 9	0.08 298	0.09 198	0.09 29	0.07 9	0.07 34	0.08 196	0.07 113	0.07 174	0.06 84	0.09 80	0.09 158	0.08 516	0.06 519	0.07 393	0.05 254	0.08 545	0.06 395
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
water-stereo	0.09 248	0.06 156	0.08 91	0.16 255	0.07 186	0.09 198	0.13 240	0.15 266	0.13 273	0.11 352	0.12 360	0.08 252	0.09 353	0.07 10	0.08 55	0.06 222	0.05 351	0.05 82	0.05 254	0.04 61	0.04 100

4.25_new	0.07 10	0.08 440	0.09 181	0.15 147	0.06 62	0.09 198	0.08 9	0.14 219	0.08 55	0.07 123	0.07 113	0.06 58	0.06 84	0.12 373	0.10 276	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.03 2

4.5w_new	0.07 10	0.08 440	0.09 181	0.15 147	0.06 62	0.09 198	0.08 9	0.14 219	0.08 55	0.07 123	0.07 113	0.06 58	0.06 84	0.12 373	0.10 276	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 10	0.08 440	0.09 181	0.15 147	0.06 62	0.09 198	0.08 9	0.14 219	0.08 55	0.07 123	0.07 113	0.06 58	0.06 84	0.12 373	0.10 276	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 10	0.07 297	0.07 31	0.15 147	0.07 186	0.09 198	0.06 1	0.13 176	0.11 176	0.07 123	0.07 113	0.06 58	0.07 218	0.10 171	0.09 158	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

IGEV	0.07 10	0.04 3	0.08 91	0.13 29	0.06 62	0.09 198	0.12 148	0.14 219	0.10 137	0.06 50	0.09 233	0.07 174	0.05 16	0.09 80	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.04 100

LG-G_1	0.07 10	0.04 3	0.11 329	0.15 147	0.06 62	0.09 198	0.08 9	0.08 16	0.06 14	0.06 50	0.05 8	0.07 174	0.07 218	0.11 265	0.08 55	0.07 421	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.05 269

LG-G	0.07 10	0.04 3	0.11 329	0.15 147	0.06 62	0.09 198	0.08 9	0.08 16	0.06 14	0.06 50	0.05 8	0.07 174	0.07 218	0.11 265	0.08 55	0.07 421	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.05 269

FLISNet	0.11 386	0.06 156	0.11 329	0.13 29	0.09 436	0.09 198	0.14 321	0.21 461	0.10 137	0.19 595	0.17 461	0.14 462	0.09 353	0.16 541	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.07 393	0.08 563	0.07 469	0.06 395

CoSv	0.11 386	0.06 156	0.11 329	0.13 29	0.09 436	0.09 198	0.14 321	0.21 461	0.10 137	0.19 595	0.17 461	0.14 462	0.09 353	0.16 541	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.07 393	0.08 563	0.07 469	0.06 395

FoundationStereo	0.06 1	0.04 3	0.08 91	0.12 9	0.05 4	0.09 198	0.13 240	0.06 2	0.09 99	0.05 2	0.05 8	0.06 58	0.04 1	0.06 4	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.05 226	0.04 100

HUF	0.08 139	0.05 54	0.08 91	0.14 86	0.06 62	0.09 198	0.13 240	0.13 176	0.13 273	0.07 123	0.07 113	0.08 252	0.06 84	0.10 171	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.04 100

AIO-test1	0.10 331	0.07 297	0.10 262	0.23 713	0.07 186	0.09 198	0.13 240	0.21 461	0.14 311	0.11 352	0.12 360	0.09 307	0.07 218	0.11 265	0.09 158	0.06 222	0.05 351	0.09 586	0.10 656	0.03 1	0.06 395

GIP-stereo	0.08 139	0.06 156	0.11 329	0.14 86	0.06 62	0.09 198	0.13 240	0.14 219	0.11 176	0.07 123	0.08 191	0.05 4	0.04 1	0.10 171	0.07 16	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.04 100

fffft	0.09 248	0.06 156	0.12 383	0.16 255	0.07 186	0.09 198	0.17 541	0.12 129	0.11 176	0.08 196	0.07 113	0.09 307	0.06 84	0.11 265	0.12 447	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.04 61	0.05 269
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.08 139	0.06 156	0.12 383	0.16 255	0.07 186	0.09 198	0.14 321	0.11 93	0.13 273	0.09 258	0.07 113	0.07 174	0.07 218	0.12 373	0.10 276	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.04 61	0.04 100

PAM	0.10 331	0.05 54	0.16 574	0.15 147	0.08 298	0.09 198	0.16 495	0.15 266	0.16 382	0.12 401	0.09 233	0.09 307	0.07 218	0.13 433	0.08 55	0.06 222	0.05 351	0.06 263	0.06 374	0.05 226	0.06 395

UGAM-zero	0.09 248	0.05 54	0.15 537	0.15 147	0.08 298	0.09 198	0.13 240	0.19 421	0.15 340	0.11 352	0.15 423	0.07 174	0.07 218	0.09 80	0.09 158	0.06 222	0.05 351	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.06 395

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 386	0.05 54	0.14 487	0.15 147	0.20 768	0.09 198	0.17 541	0.21 461	0.15 340	0.11 352	0.14 399	0.10 349	0.07 218	0.10 171	0.08 55	0.06 222	0.05 351	0.07 393	0.07 480	0.07 469	0.09 610

RSM++	0.08 139	0.06 156	0.09 181	0.17 357	0.07 186	0.09 198	0.12 148	0.11 93	0.11 176	0.08 196	0.06 42	0.07 174	0.05 16	0.10 171	0.09 158	0.04 11	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.03 2

RAFT-Stereo-weight	0.09 248	0.06 156	0.10 262	0.16 255	0.07 186	0.09 198	0.14 321	0.19 421	0.16 382	0.11 352	0.10 278	0.08 252	0.06 84	0.10 171	0.11 373	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.04 84	0.04 61	0.04 100

MGS-Stereo	0.09 248	0.07 297	0.12 383	0.15 147	0.08 298	0.09 198	0.15 418	0.12 129	0.12 221	0.07 123	0.10 278	0.08 252	0.06 84	0.10 171	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.06 378	0.05 269

MoCha-V2	0.08 139	0.05 54	0.10 262	0.20 629	0.07 186	0.09 198	0.14 321	0.11 93	0.08 55	0.07 123	0.08 191	0.07 174	0.06 84	0.09 80	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.04 100

IGEV++	0.08 139	0.06 156	0.08 91	0.18 467	0.07 186	0.09 198	0.13 240	0.10 60	0.09 99	0.08 196	0.08 191	0.06 58	0.06 84	0.13 433	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.04 100

4D-IteraStereo	0.09 248	0.07 297	0.10 262	0.18 467	0.07 186	0.09 198	0.15 418	0.17 354	0.15 340	0.10 314	0.11 337	0.10 349	0.07 218	0.11 265	0.09 158	0.05 67	0.03 1	0.08 496	0.07 480	0.06 378	0.05 269

CES	0.08 139	0.04 3	0.08 91	0.14 86	0.07 186	0.09 198	0.14 321	0.11 93	0.09 99	0.08 196	0.09 233	0.11 381	0.06 84	0.12 373	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.05 226	0.05 269

RCA-Stereo	0.09 248	0.06 156	0.09 181	0.16 255	0.06 62	0.09 198	0.13 240	0.18 389	0.14 311	0.09 258	0.10 278	0.08 252	0.07 218	0.12 373	0.11 373	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.04 100

CroCo-Stereo Lap2	0.09 248	0.09 532	0.08 91	0.22 688	0.09 436	0.09 198	0.19 636	0.16 312	0.12 221	0.09 258	0.10 278	0.05 4	0.05 16	0.08 37	0.08 55	0.06 222	0.06 519	0.07 393	0.05 254	0.05 226	0.05 269

DCANet-4	0.10 331	0.06 156	0.12 383	0.16 255	0.06 62	0.09 198	0.17 541	0.18 389	0.19 467	0.13 438	0.16 437	0.09 307	0.14 548	0.11 265	0.12 447	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.05 269

fff	0.10 331	0.06 156	0.12 383	0.15 147	0.07 186	0.09 198	0.17 541	0.16 312	0.20 491	0.13 438	0.16 437	0.10 349	0.11 446	0.11 265	0.12 447	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.05 269

ADStereo(finetuned)	0.10 331	0.06 156	0.12 383	0.16 255	0.06 62	0.09 198	0.17 541	0.15 266	0.19 467	0.13 438	0.17 461	0.10 349	0.12 480	0.11 265	0.12 447	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.04 100

iRaft-Stereo_5w	0.12 469	0.09 532	0.12 383	0.19 555	0.08 298	0.09 198	0.12 148	0.21 461	0.21 509	0.19 595	0.14 399	0.11 381	0.09 353	0.20 645	0.16 593	0.05 67	0.05 351	0.07 393	0.06 374	0.05 226	0.06 395

GLC_STEREO	0.11 386	0.07 297	0.11 329	0.17 357	0.07 186	0.09 198	0.13 240	0.15 266	0.24 553	0.12 401	0.13 383	0.12 404	0.08 295	0.18 602	0.11 373	0.06 222	0.08 632	0.08 496	0.06 374	0.05 226	0.05 269

TransformOpticalFlow	0.10 331	0.08 440	0.13 446	0.18 467	0.07 186	0.09 198	0.15 418	0.19 421	0.15 340	0.12 401	0.17 461	0.11 381	0.11 446	0.11 265	0.10 276	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.06 374	0.05 226	0.05 269

OMP-Stereo	0.11 386	0.06 156	0.14 487	0.18 467	0.08 298	0.09 198	0.12 148	0.21 461	0.21 509	0.13 438	0.14 399	0.11 381	0.12 480	0.11 265	0.13 494	0.06 222	0.04 29	0.07 393	0.06 374	0.05 226	0.04 100

PFNet	0.12 469	0.06 156	0.17 606	0.17 357	0.08 298	0.09 198	0.15 418	0.26 578	0.20 491	0.16 526	0.16 437	0.14 462	0.11 446	0.12 373	0.11 373	0.06 222	0.04 29	0.07 393	0.06 374	0.05 226	0.05 269

GrayStereo	0.11 386	0.06 156	0.11 329	0.19 555	0.09 436	0.09 198	0.16 495	0.18 389	0.17 413	0.14 466	0.17 461	0.17 533	0.11 446	0.12 373	0.11 373	0.05 67	0.05 351	0.07 393	0.06 374	0.05 226	0.10 644

AnonymousM	0.09 248	0.05 54	0.10 262	0.14 86	0.06 62	0.09 198	0.13 240	0.19 421	0.14 311	0.13 438	0.11 337	0.09 307	0.08 295	0.13 433	0.10 276	0.08 516	0.05 351	0.08 496	0.05 254	0.05 226	0.05 269

CroCo-Stereo	0.09 248	0.08 440	0.08 91	0.22 688	0.09 436	0.09 198	0.19 636	0.15 266	0.12 221	0.07 123	0.07 113	0.08 252	0.06 84	0.08 37	0.07 16	0.07 421	0.05 351	0.06 263	0.04 84	0.05 226	0.04 100
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
CREStereo++_RVC	0.08 139	0.04 3	0.06 15	0.13 29	0.07 186	0.09 198	0.12 148	0.14 219	0.14 311	0.10 314	0.14 399	0.08 252	0.07 218	0.09 80	0.11 373	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.05 254	0.04 61	0.04 100
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	0.09 248	0.06 156	0.10 262	0.17 357	0.08 298	0.09 198	0.10 51	0.18 389	0.16 382	0.10 314	0.09 233	0.12 404	0.07 218	0.12 373	0.10 276	0.08 516	0.05 351	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.05 269

DCANet	0.10 331	0.06 156	0.12 383	0.16 255	0.06 62	0.09 198	0.17 541	0.15 266	0.19 467	0.13 438	0.17 461	0.10 349	0.11 446	0.11 265	0.12 447	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.04 100

csc	0.10 331	0.06 156	0.12 383	0.15 147	0.07 186	0.09 198	0.17 541	0.16 312	0.20 491	0.13 438	0.16 437	0.10 349	0.11 446	0.11 265	0.12 447	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.05 269

cscssc	0.10 331	0.06 156	0.12 383	0.15 147	0.07 186	0.09 198	0.17 541	0.16 312	0.20 491	0.13 438	0.16 437	0.10 349	0.11 446	0.11 265	0.12 447	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.05 269

CFNet-RSSM	0.09 248	0.07 297	0.09 181	0.16 255	0.07 186	0.09 198	0.15 418	0.16 312	0.17 413	0.08 196	0.12 360	0.10 349	0.09 353	0.11 265	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.04 84	0.04 61	0.04 100

GStereo	0.10 331	0.05 54	0.11 329	0.12 9	0.13 672	0.10 278	0.09 29	0.12 129	0.09 99	0.11 352	0.12 360	0.12 404	0.09 353	0.15 504	0.14 539	0.07 421	0.06 519	0.07 393	0.05 254	0.07 469	0.09 610

GeoAtt-L-single (ZS)	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.11 1	0.05 4	0.10 278	0.11 94	0.08 16	0.10 137	0.08 196	0.07 113	0.06 58	0.07 218	0.14 474	0.09 158	0.07 421	0.04 29	0.06 263	0.04 84	0.06 378	0.05 269

GIO	0.09 248	0.05 54	0.11 329	0.16 255	0.09 436	0.10 278	0.13 240	0.12 129	0.12 221	0.09 258	0.10 278	0.09 307	0.06 84	0.13 433	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.04 61	0.05 269

416test1013	0.07 10	0.06 156	0.06 15	0.16 255	0.07 186	0.10 278	0.10 51	0.09 35	0.07 34	0.07 123	0.07 113	0.05 4	0.06 84	0.10 171	0.08 55	0.06 222	0.05 351	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.04 100

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 248	0.05 54	0.11 329	0.19 555	0.07 186	0.10 278	0.09 29	0.12 129	0.09 99	0.09 258	0.09 233	0.07 174	0.08 295	0.08 37	0.09 158	0.06 222	0.06 519	0.10 637	0.08 563	0.07 469	0.05 269

over-6	0.08 139	0.07 297	0.08 91	0.17 357	0.05 4	0.10 278	0.09 29	0.17 354	0.11 176	0.06 50	0.07 113	0.06 58	0.09 353	0.10 171	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.05 226	0.05 269

Weightmod_eth	0.09 248	0.07 297	0.08 91	0.18 467	0.07 186	0.10 278	0.16 495	0.13 176	0.11 176	0.08 196	0.08 191	0.09 307	0.07 218	0.10 171	0.10 276	0.06 222	0.07 598	0.06 263	0.07 480	0.04 61	0.03 2

Weightmod	0.09 248	0.06 156	0.08 91	0.18 467	0.06 62	0.10 278	0.15 418	0.14 219	0.12 221	0.11 352	0.10 278	0.08 252	0.07 218	0.10 171	0.11 373	0.06 222	0.08 632	0.07 393	0.07 480	0.04 61	0.03 2

Anonymus	0.08 139	0.05 54	0.10 262	0.15 147	0.08 298	0.10 278	0.15 418	0.15 266	0.10 137	0.07 123	0.06 42	0.07 174	0.08 295	0.12 373	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.05 254	0.05 226	0.06 395

PhaseNet	0.09 248	0.06 156	0.10 262	0.15 147	0.08 298	0.10 278	0.14 321	0.20 434	0.12 221	0.07 123	0.08 191	0.09 307	0.10 407	0.13 433	0.12 447	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.06 374	0.05 226	0.05 269

KMOStereo	0.08 139	0.09 532	0.10 262	0.18 467	0.08 298	0.10 278	0.12 148	0.15 266	0.12 221	0.08 196	0.08 191	0.05 4	0.07 218	0.10 171	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.06 378	0.04 100

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 139	0.05 54	0.07 31	0.15 147	0.06 62	0.10 278	0.14 321	0.13 176	0.12 221	0.07 123	0.09 233	0.07 174	0.06 84	0.10 171	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 10	0.06 156	0.07 31	0.15 147	0.06 62	0.10 278	0.15 418	0.12 129	0.11 176	0.06 50	0.11 337	0.06 58	0.05 16	0.09 80	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 139	0.05 54	0.12 383	0.15 147	0.06 62	0.10 278	0.14 321	0.12 129	0.12 221	0.07 123	0.09 233	0.06 58	0.06 84	0.10 171	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.04 100

Foundation-i1	0.09 248	0.04 3	0.10 262	0.14 86	0.06 62	0.10 278	0.13 240	0.16 312	0.14 311	0.10 314	0.10 278	0.11 381	0.07 218	0.07 10	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.05 254	0.05 226	0.05 269

GeoVLM	0.08 139	0.04 3	0.10 262	0.13 29	0.06 62	0.10 278	0.12 148	0.13 176	0.08 55	0.06 50	0.07 113	0.06 58	0.08 295	0.10 171	0.11 373	0.06 222	0.05 351	0.04 1	0.03 1	0.04 61	0.05 269

VMStereo-Base	0.09 248	0.05 54	0.10 262	0.13 29	0.07 186	0.10 278	0.10 51	0.16 312	0.13 273	0.10 314	0.15 423	0.10 349	0.09 353	0.11 265	0.10 276	0.07 421	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.06 395

BridgeDepth_RVC	0.07 10	0.04 3	0.09 181	0.11 1	0.05 4	0.10 278	0.10 51	0.14 219	0.09 99	0.06 50	0.07 113	0.06 58	0.07 218	0.07 10	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.04 61	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FE-Mocha	0.09 248	0.06 156	0.14 487	0.16 255	0.09 436	0.10 278	0.15 418	0.18 389	0.16 382	0.10 314	0.09 233	0.07 174	0.07 218	0.09 80	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.06 374	0.05 226	0.05 269

depthmonostereo	0.09 248	0.06 156	0.09 181	0.15 147	0.06 62	0.10 278	0.13 240	0.14 219	0.14 311	0.10 314	0.10 278	0.09 307	0.11 446	0.08 37	0.09 158	0.06 222	0.05 351	0.06 263	0.04 84	0.04 61	0.03 2

3.25w_new	0.07 10	0.06 156	0.07 31	0.15 147	0.06 62	0.10 278	0.07 5	0.12 129	0.11 176	0.08 196	0.06 42	0.07 174	0.06 84	0.11 265	0.09 158	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 10	0.06 156	0.07 31	0.15 147	0.06 62	0.10 278	0.07 5	0.12 129	0.11 176	0.08 196	0.06 42	0.07 174	0.06 84	0.11 265	0.09 158	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

xyz-stereo-finetune	0.11 386	0.08 440	0.13 446	0.14 86	0.06 62	0.10 278	0.19 636	0.17 354	0.19 467	0.12 401	0.14 399	0.15 493	0.10 407	0.13 433	0.11 373	0.05 67	0.04 29	0.07 393	0.05 254	0.04 61	0.05 269

LG-Stereo	0.08 139	0.07 297	0.10 262	0.18 467	0.07 186	0.10 278	0.17 541	0.11 93	0.08 55	0.05 2	0.07 113	0.05 4	0.07 218	0.09 80	0.09 158	0.04 11	0.05 351	0.07 393	0.07 480	0.04 61	0.04 100

HART	0.08 139	0.07 297	0.09 181	0.17 357	0.07 186	0.10 278	0.16 495	0.13 176	0.11 176	0.08 196	0.10 278	0.07 174	0.05 16	0.10 171	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.04 84	0.05 226	0.04 100

SCV	0.08 139	0.09 532	0.08 91	0.15 147	0.08 298	0.10 278	0.13 240	0.10 60	0.12 221	0.07 123	0.07 113	0.06 58	0.04 1	0.09 80	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.04 84	0.06 378	0.04 100

IGEV-RUCA	0.08 139	0.06 156	0.11 329	0.14 86	0.09 436	0.10 278	0.12 148	0.10 60	0.12 221	0.06 50	0.07 113	0.07 174	0.06 84	0.09 80	0.08 55	0.06 222	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.06 395

DEFOM-Stereo	0.07 10	0.05 54	0.07 31	0.14 86	0.06 62	0.10 278	0.13 240	0.07 9	0.13 273	0.06 50	0.07 113	0.06 58	0.05 16	0.10 171	0.09 158	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.04 61	0.04 100

999	0.09 248	0.05 54	0.13 446	0.15 147	0.08 298	0.10 278	0.14 321	0.15 266	0.11 176	0.10 314	0.08 191	0.08 252	0.08 295	0.16 541	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.04 61	0.05 269

mms	0.09 248	0.07 297	0.08 91	0.16 255	0.08 298	0.10 278	0.16 495	0.12 129	0.11 176	0.08 196	0.09 233	0.08 252	0.06 84	0.11 265	0.12 447	0.05 67	0.04 29	0.07 393	0.05 254	0.04 61	0.03 2

PAM_32	0.09 248	0.05 54	0.17 606	0.15 147	0.08 298	0.10 278	0.15 418	0.14 219	0.15 340	0.09 258	0.08 191	0.09 307	0.07 218	0.14 474	0.08 55	0.06 222	0.05 351	0.06 263	0.06 374	0.05 226	0.06 395

rvit_0105_6	0.14 535	0.09 532	0.18 632	0.17 357	0.10 553	0.10 278	0.16 495	0.19 421	0.26 590	0.12 401	0.18 489	0.17 533	0.12 480	0.18 602	0.12 447	0.15 738	0.11 708	0.12 692	0.10 656	0.09 611	0.06 395

rvit_stereo_0081	0.11 386	0.08 440	0.15 537	0.16 255	0.09 436	0.10 278	0.14 321	0.14 219	0.24 553	0.11 352	0.13 383	0.13 439	0.09 353	0.11 265	0.12 447	0.10 633	0.07 598	0.08 496	0.07 480	0.07 469	0.05 269

rvit_stereo_0082	0.11 386	0.08 440	0.15 537	0.16 255	0.09 436	0.10 278	0.14 321	0.14 219	0.24 553	0.11 352	0.13 383	0.13 439	0.09 353	0.11 265	0.12 447	0.10 633	0.07 598	0.08 496	0.07 480	0.07 469	0.05 269

U	0.08 139	0.07 297	0.09 181	0.19 555	0.10 553	0.10 278	0.13 240	0.12 129	0.17 413	0.07 123	0.07 113	0.06 58	0.05 16	0.07 10	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.04 84	0.06 378	0.05 269

AE-Stereo	0.10 331	0.08 440	0.10 262	0.18 467	0.09 436	0.10 278	0.15 418	0.14 219	0.19 467	0.09 258	0.14 399	0.12 404	0.08 295	0.11 265	0.10 276	0.05 67	0.06 519	0.07 393	0.06 374	0.05 226	0.04 100

plain	0.10 331	0.08 440	0.10 262	0.19 555	0.09 436	0.10 278	0.15 418	0.14 219	0.13 273	0.13 438	0.15 423	0.09 307	0.12 480	0.13 433	0.12 447	0.07 421	0.05 351	0.09 586	0.06 374	0.06 378	0.06 395

MSKI-zero shot	0.09 248	0.05 54	0.09 181	0.15 147	0.07 186	0.10 278	0.13 240	0.14 219	0.13 273	0.09 258	0.09 233	0.09 307	0.06 84	0.12 373	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.04 100

MIF-Stereo (partial)	0.11 386	0.06 156	0.10 262	0.19 555	0.10 553	0.10 278	0.11 94	0.17 354	0.18 447	0.14 466	0.16 437	0.09 307	0.11 446	0.12 373	0.12 447	0.08 516	0.05 351	0.08 496	0.07 480	0.06 378	0.07 488

HH	0.09 248	0.06 156	0.13 446	0.17 357	0.08 298	0.10 278	0.16 495	0.14 219	0.10 137	0.08 196	0.09 233	0.08 252	0.07 218	0.10 171	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.04 100

HanStereo	0.09 248	0.06 156	0.13 446	0.17 357	0.08 298	0.10 278	0.16 495	0.14 219	0.10 137	0.08 196	0.09 233	0.08 252	0.07 218	0.10 171	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.04 100

CAS	0.08 139	0.04 3	0.07 31	0.17 357	0.08 298	0.10 278	0.13 240	0.12 129	0.09 99	0.09 258	0.10 278	0.08 252	0.06 84	0.09 80	0.08 55	0.08 516	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.05 226	0.04 100

EGLCR-Stereo	0.08 139	0.05 54	0.08 91	0.14 86	0.06 62	0.10 278	0.12 148	0.11 93	0.16 382	0.06 50	0.05 8	0.07 174	0.05 16	0.10 171	0.11 373	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.04 61	0.04 100

ProNet	0.09 248	0.07 297	0.10 262	0.17 357	0.08 298	0.10 278	0.15 418	0.15 266	0.12 221	0.09 258	0.06 42	0.07 174	0.06 84	0.11 265	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.04 61	0.06 395

MC-Stereo	0.08 139	0.06 156	0.09 181	0.17 357	0.06 62	0.10 278	0.14 321	0.12 129	0.10 137	0.09 258	0.12 360	0.09 307	0.06 84	0.11 265	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.04 61	0.04 100

TRStereo	0.09 248	0.05 54	0.12 383	0.15 147	0.12 647	0.10 278	0.13 240	0.18 389	0.18 447	0.09 258	0.09 233	0.09 307	0.06 84	0.10 171	0.08 55	0.07 421	0.05 351	0.07 393	0.07 480	0.04 61	0.04 100

STrans-v2	0.10 331	0.07 297	0.12 383	0.18 467	0.07 186	0.10 278	0.14 321	0.21 461	0.11 176	0.11 352	0.15 423	0.12 404	0.10 407	0.11 265	0.12 447	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.06 374	0.04 61	0.04 100

NF-Stereo	0.11 386	0.07 297	0.13 446	0.17 357	0.09 436	0.10 278	0.14 321	0.23 513	0.19 467	0.12 401	0.17 461	0.12 404	0.11 446	0.11 265	0.11 373	0.06 222	0.04 29	0.07 393	0.06 374	0.06 378	0.12 688

OCTAStereo	0.11 386	0.07 297	0.13 446	0.17 357	0.09 436	0.10 278	0.14 321	0.23 513	0.19 467	0.12 401	0.17 461	0.12 404	0.11 446	0.11 265	0.11 373	0.06 222	0.04 29	0.07 393	0.06 374	0.06 378	0.12 688

NRIStereo	0.11 386	0.08 440	0.14 487	0.18 467	0.08 298	0.10 278	0.14 321	0.16 312	0.15 340	0.12 401	0.14 399	0.13 439	0.12 480	0.13 433	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.07 393	0.06 374	0.06 378	0.07 488

PSM-AAD	0.11 386	0.07 297	0.10 262	0.19 555	0.09 436	0.10 278	0.15 418	0.20 434	0.13 273	0.12 401	0.14 399	0.18 548	0.11 446	0.11 265	0.10 276	0.05 67	0.05 351	0.09 586	0.08 563	0.06 378	0.14 735

RE-Stereo	0.11 386	0.07 297	0.13 446	0.17 357	0.09 436	0.10 278	0.14 321	0.23 513	0.19 467	0.12 401	0.17 461	0.12 404	0.11 446	0.11 265	0.11 373	0.06 222	0.04 29	0.07 393	0.06 374	0.06 378	0.12 688

TVStereo	0.11 386	0.07 297	0.13 446	0.17 357	0.09 436	0.10 278	0.14 321	0.23 513	0.19 467	0.12 401	0.17 461	0.12 404	0.11 446	0.11 265	0.11 373	0.06 222	0.04 29	0.07 393	0.06 374	0.06 378	0.12 688

CRE-IMP	0.11 386	0.09 532	0.16 574	0.19 555	0.08 298	0.10 278	0.12 148	0.18 389	0.10 137	0.14 466	0.13 383	0.13 439	0.12 480	0.12 373	0.11 373	0.07 421	0.04 29	0.08 496	0.06 374	0.08 545	0.08 561

rafts_anoy	0.11 386	0.06 156	0.10 262	0.17 357	0.08 298	0.10 278	0.14 321	0.17 354	0.14 311	0.13 438	0.13 383	0.12 404	0.10 407	0.11 265	0.12 447	0.07 421	0.04 29	0.09 586	0.11 691	0.07 469	0.06 395

raft+_RVC	0.11 386	0.07 297	0.09 181	0.16 255	0.07 186	0.10 278	0.11 94	0.24 539	0.20 491	0.12 401	0.15 423	0.12 404	0.08 295	0.12 373	0.13 494	0.07 421	0.04 29	0.07 393	0.06 374	0.05 226	0.05 269

111	0.10 331	0.06 156	0.12 383	0.15 147	0.07 186	0.10 278	0.14 321	0.21 461	0.23 536	0.11 352	0.12 360	0.14 462	0.11 446	0.13 433	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.04 84	0.05 226	0.05 269

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 248	0.06 156	0.10 262	0.17 357	0.06 62	0.10 278	0.16 495	0.17 354	0.14 311	0.09 258	0.10 278	0.08 252	0.09 353	0.11 265	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.06 374	0.04 61	0.03 2

AFF-stereo	0.09 248	0.06 156	0.10 262	0.17 357	0.07 186	0.10 278	0.16 495	0.17 354	0.09 99	0.10 314	0.12 360	0.09 307	0.09 353	0.12 373	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.07 393	0.07 480	0.04 61	0.03 2

EAI-Stereo	0.09 248	0.07 297	0.11 329	0.15 147	0.06 62	0.10 278	0.15 418	0.16 312	0.09 99	0.08 196	0.09 233	0.08 252	0.07 218	0.09 80	0.11 373	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.05 254	0.05 226	0.04 100

Gwc-CoAtRS	0.09 248	0.06 156	0.10 262	0.16 255	0.07 186	0.10 278	0.14 321	0.17 354	0.17 413	0.08 196	0.10 278	0.12 404	0.09 353	0.12 373	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.04 84	0.04 61	0.04 100

L4000	0.08 139	0.06 156	0.09 181	0.17 357	0.07 186	0.11 339	0.18 594	0.16 312	0.09 99	0.07 123	0.09 233	0.06 58	0.08 295	0.07 10	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.03 1	0.03 2

L400	0.08 139	0.07 297	0.07 31	0.17 357	0.08 298	0.11 339	0.17 541	0.13 176	0.09 99	0.08 196	0.08 191	0.06 58	0.07 218	0.09 80	0.08 55	0.04 11	0.03 1	0.06 263	0.05 254	0.03 1	0.03 2

G3	0.13 497	0.14 686	0.12 383	0.32 778	0.13 672	0.11 339	0.14 321	0.23 513	0.08 55	0.14 466	0.12 360	0.19 564	0.09 353	0.15 504	0.13 494	0.10 633	0.05 351	0.16 746	0.10 656	0.10 645	0.06 395

noway7	0.10 331	0.07 297	0.13 446	0.20 629	0.09 436	0.11 339	0.15 418	0.28 622	0.16 382	0.11 352	0.11 337	0.07 174	0.07 218	0.10 171	0.10 276	0.05 67	0.04 29	0.07 393	0.06 374	0.05 226	0.05 269

SE	0.10 331	0.10 596	0.08 91	0.19 555	0.09 436	0.11 339	0.11 94	0.15 266	0.11 176	0.10 314	0.16 437	0.09 307	0.08 295	0.09 80	0.10 276	0.06 222	0.05 351	0.08 496	0.07 480	0.07 469	0.04 100

TestStereo_HLe17	0.10 331	0.05 54	0.12 383	0.13 29	0.07 186	0.11 339	0.15 418	0.21 461	0.15 340	0.11 352	0.14 399	0.11 381	0.09 353	0.13 433	0.12 447	0.07 421	0.04 29	0.05 82	0.05 254	0.07 469	0.06 395

TS12	0.08 139	0.06 156	0.09 181	0.21 668	0.07 186	0.11 339	0.13 240	0.11 93	0.09 99	0.10 314	0.10 278	0.08 252	0.10 407	0.09 80	0.12 447	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.03 1	0.04 100

DF	0.08 139	0.05 54	0.09 181	0.15 147	0.06 62	0.11 339	0.13 240	0.10 60	0.12 221	0.09 258	0.10 278	0.10 349	0.08 295	0.11 265	0.09 158	0.07 421	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.04 100

FCBStereo	0.08 139	0.07 297	0.09 181	0.18 467	0.06 62	0.11 339	0.11 94	0.10 60	0.08 55	0.07 123	0.07 113	0.07 174	0.06 84	0.10 171	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.03 2

PSGStereo	0.08 139	0.07 297	0.09 181	0.18 467	0.06 62	0.11 339	0.11 94	0.10 60	0.08 55	0.07 123	0.07 113	0.07 174	0.06 84	0.10 171	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.03 2

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 139	0.07 297	0.08 91	0.18 467	0.07 186	0.11 339	0.14 321	0.12 129	0.11 176	0.07 123	0.11 337	0.07 174	0.06 84	0.09 80	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.04 100

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 139	0.06 156	0.10 262	0.16 255	0.07 186	0.11 339	0.12 148	0.15 266	0.15 340	0.08 196	0.12 360	0.05 4	0.06 84	0.09 80	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.03 1	0.04 100

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 139	0.06 156	0.10 262	0.16 255	0.07 186	0.11 339	0.13 240	0.14 219	0.14 311	0.08 196	0.13 383	0.05 4	0.06 84	0.10 171	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.03 1	0.04 100

RT-Monster	0.09 248	0.05 54	0.09 181	0.14 86	0.08 298	0.11 339	0.10 51	0.17 354	0.18 447	0.13 438	0.10 278	0.09 307	0.08 295	0.10 171	0.10 276	0.07 421	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.06 395

WQFJA1++	0.08 139	0.04 3	0.11 329	0.14 86	0.07 186	0.11 339	0.11 94	0.11 93	0.07 34	0.07 123	0.07 113	0.07 174	0.06 84	0.10 171	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.06 378	0.06 395

Anonymus123	0.09 248	0.06 156	0.16 574	0.15 147	0.08 298	0.11 339	0.09 29	0.18 389	0.16 382	0.06 50	0.07 113	0.07 174	0.05 16	0.09 80	0.11 373	0.04 11	0.05 351	0.05 82	0.07 480	0.04 61	0.04 100

NLSM3	0.09 248	0.06 156	0.08 91	0.19 555	0.08 298	0.11 339	0.16 495	0.18 389	0.16 382	0.06 50	0.08 191	0.07 174	0.08 295	0.09 80	0.11 373	0.04 11	0.04 29	0.06 263	0.07 480	0.03 1	0.03 2

Select-FE	0.11 386	0.06 156	0.20 657	0.15 147	0.11 609	0.11 339	0.13 240	0.21 461	0.18 447	0.09 258	0.11 337	0.10 349	0.06 84	0.12 373	0.09 158	0.07 421	0.05 351	0.07 393	0.08 563	0.06 378	0.08 561

AdaDepth	0.07 10	0.06 156	0.07 31	0.18 467	0.06 62	0.11 339	0.12 148	0.09 35	0.07 34	0.06 50	0.05 8	0.07 174	0.06 84	0.09 80	0.10 276	0.04 11	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.04 100

DVStereo	0.09 248	0.05 54	0.08 91	0.15 147	0.06 62	0.11 339	0.12 148	0.14 219	0.16 382	0.11 352	0.11 337	0.09 307	0.09 353	0.11 265	0.10 276	0.06 222	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.03 1	0.03 2

xyz-stereo-finetune2	0.11 386	0.07 297	0.13 446	0.13 29	0.07 186	0.11 339	0.19 636	0.17 354	0.12 221	0.15 497	0.15 423	0.17 533	0.12 480	0.13 433	0.11 373	0.05 67	0.04 29	0.07 393	0.05 254	0.04 61	0.06 395

AIO-test2	0.10 331	0.08 440	0.10 262	0.23 713	0.08 298	0.11 339	0.10 51	0.23 513	0.23 536	0.08 196	0.09 233	0.08 252	0.05 16	0.10 171	0.08 55	0.06 222	0.05 351	0.08 496	0.09 611	0.05 226	0.05 269

castereo	0.09 248	0.06 156	0.11 329	0.15 147	0.06 62	0.11 339	0.15 418	0.14 219	0.18 447	0.08 196	0.10 278	0.11 381	0.08 295	0.09 80	0.10 276	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.03 2

tt45	0.09 248	0.06 156	0.11 329	0.15 147	0.07 186	0.11 339	0.16 495	0.13 176	0.11 176	0.09 258	0.06 42	0.08 252	0.06 84	0.13 433	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.06 395

ours_stereo	0.09 248	0.07 297	0.09 181	0.17 357	0.08 298	0.11 339	0.16 495	0.11 93	0.12 221	0.08 196	0.10 278	0.08 252	0.06 84	0.12 373	0.12 447	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.04 61	0.03 2

tg	0.10 331	0.06 156	0.10 262	0.18 467	0.08 298	0.11 339	0.16 495	0.20 434	0.12 221	0.08 196	0.11 337	0.11 381	0.07 218	0.11 265	0.10 276	0.05 67	0.04 29	0.08 496	0.08 563	0.04 61	0.04 100

rvit_stereo_0083	0.12 469	0.08 440	0.17 606	0.16 255	0.09 436	0.11 339	0.15 418	0.14 219	0.26 590	0.11 352	0.14 399	0.13 439	0.10 407	0.12 373	0.12 447	0.10 633	0.08 632	0.09 586	0.07 480	0.07 469	0.05 269

WCG-NET	0.08 139	0.05 54	0.09 181	0.15 147	0.06 62	0.11 339	0.14 321	0.13 176	0.13 273	0.06 50	0.09 233	0.07 174	0.06 84	0.13 433	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.03 2

GCAP-BAT	0.09 248	0.05 54	0.11 329	0.13 29	0.07 186	0.11 339	0.14 321	0.14 219	0.16 382	0.07 123	0.10 278	0.08 252	0.06 84	0.13 433	0.08 55	0.07 421	0.05 351	0.05 82	0.05 254	0.04 61	0.04 100

WCG-NET（raft）	0.08 139	0.05 54	0.10 262	0.15 147	0.06 62	0.11 339	0.13 240	0.15 266	0.12 221	0.08 196	0.07 113	0.06 58	0.06 84	0.13 433	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.04 100

gcap-zeroshot	0.08 139	0.06 156	0.10 262	0.15 147	0.07 186	0.11 339	0.12 148	0.15 266	0.15 340	0.08 196	0.12 360	0.05 4	0.06 84	0.09 80	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.03 1	0.04 100

test_for_model	0.08 139	0.06 156	0.10 262	0.16 255	0.07 186	0.11 339	0.12 148	0.15 266	0.15 340	0.08 196	0.12 360	0.05 4	0.06 84	0.09 80	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.03 1	0.04 100

DispNO	0.14 535	0.08 440	0.17 606	0.19 555	0.12 647	0.11 339	0.21 685	0.23 513	0.29 623	0.17 546	0.23 558	0.18 548	0.17 619	0.15 504	0.15 576	0.07 421	0.05 351	0.08 496	0.08 563	0.07 469	0.06 395

ff7	0.09 248	0.07 297	0.11 329	0.16 255	0.09 436	0.11 339	0.15 418	0.16 312	0.12 221	0.10 314	0.06 42	0.06 58	0.06 84	0.11 265	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.06 395

IGEVStereo-DCA	0.09 248	0.06 156	0.11 329	0.15 147	0.10 553	0.11 339	0.15 418	0.16 312	0.12 221	0.10 314	0.06 42	0.08 252	0.06 84	0.10 171	0.08 55	0.06 222	0.05 351	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.06 395

ffff	0.09 248	0.07 297	0.11 329	0.16 255	0.09 436	0.11 339	0.15 418	0.16 312	0.12 221	0.10 314	0.06 42	0.06 58	0.06 84	0.11 265	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.06 395

rrr	0.09 248	0.06 156	0.12 383	0.15 147	0.10 553	0.11 339	0.16 495	0.16 312	0.15 340	0.10 314	0.06 42	0.08 252	0.06 84	0.10 171	0.08 55	0.06 222	0.05 351	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.06 395

11t	0.09 248	0.07 297	0.11 329	0.16 255	0.09 436	0.11 339	0.15 418	0.16 312	0.12 221	0.10 314	0.06 42	0.06 58	0.06 84	0.11 265	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.06 395

testlalala	0.08 139	0.06 156	0.10 262	0.15 147	0.07 186	0.11 339	0.12 148	0.15 266	0.15 340	0.08 196	0.12 360	0.05 4	0.06 84	0.09 80	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.03 1	0.04 100

GCAPDPT-zeroshot	0.09 248	0.05 54	0.11 329	0.13 29	0.07 186	0.11 339	0.14 321	0.14 219	0.16 382	0.07 123	0.10 278	0.08 252	0.06 84	0.13 433	0.08 55	0.07 421	0.05 351	0.05 82	0.05 254	0.04 61	0.04 100

GCAP-Stereo	0.09 248	0.07 297	0.13 446	0.18 467	0.06 62	0.11 339	0.07 5	0.13 176	0.12 221	0.09 258	0.10 278	0.07 174	0.09 353	0.13 433	0.10 276	0.06 222	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.05 269

RAFT-Test	0.09 248	0.06 156	0.10 262	0.15 147	0.07 186	0.11 339	0.15 418	0.16 312	0.13 273	0.09 258	0.10 278	0.10 349	0.09 353	0.12 373	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.05 269

LL-Strereo	0.13 497	0.09 532	0.11 329	0.20 629	0.10 553	0.11 339	0.18 594	0.32 678	0.24 553	0.15 497	0.15 423	0.14 462	0.13 523	0.19 619	0.11 373	0.06 222	0.04 29	0.09 586	0.08 563	0.04 61	0.05 269

anonymousdsp	0.09 248	0.07 297	0.11 329	0.16 255	0.09 436	0.11 339	0.15 418	0.16 312	0.12 221	0.09 258	0.06 42	0.06 58	0.06 84	0.11 265	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.06 395

DCRE	0.11 386	0.07 297	0.13 446	0.16 255	0.11 609	0.11 339	0.17 541	0.18 389	0.17 413	0.11 352	0.18 489	0.10 349	0.10 407	0.15 504	0.11 373	0.06 222	0.05 351	0.06 263	0.06 374	0.05 226	0.04 100

ccc-4	0.09 248	0.07 297	0.11 329	0.16 255	0.09 436	0.11 339	0.15 418	0.16 312	0.12 221	0.10 314	0.06 42	0.06 58	0.06 84	0.11 265	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.06 395

IGEV-Stereo	0.09 248	0.07 297	0.11 329	0.16 255	0.09 436	0.11 339	0.15 418	0.16 312	0.12 221	0.09 258	0.06 42	0.06 58	0.06 84	0.11 265	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.06 395
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
IPLG	0.10 331	0.07 297	0.15 537	0.17 357	0.08 298	0.11 339	0.14 321	0.20 434	0.15 340	0.12 401	0.17 461	0.07 174	0.07 218	0.14 474	0.13 494	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.04 61	0.04 100

GwcNet-ADL	0.13 497	0.08 440	0.14 487	0.20 629	0.09 436	0.11 339	0.20 661	0.30 653	0.24 553	0.13 438	0.14 399	0.18 548	0.14 548	0.13 433	0.14 539	0.07 421	0.05 351	0.06 263	0.05 254	0.07 469	0.06 395

IIG-Stereo	0.11 386	0.06 156	0.13 446	0.17 357	0.08 298	0.11 339	0.12 148	0.22 489	0.17 413	0.14 466	0.17 461	0.11 381	0.12 480	0.12 373	0.12 447	0.06 222	0.05 351	0.07 393	0.06 374	0.05 226	0.04 100

cross-raft	0.10 331	0.09 532	0.09 181	0.19 555	0.07 186	0.11 339	0.25 744	0.13 176	0.15 340	0.08 196	0.11 337	0.12 404	0.10 407	0.09 80	0.11 373	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.04 61	0.04 100

test-1	0.10 331	0.07 297	0.16 574	0.19 555	0.08 298	0.11 339	0.24 727	0.14 219	0.18 447	0.09 258	0.07 113	0.09 307	0.08 295	0.07 10	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.04 61	0.04 100

iRaftStereo_RVC	0.10 331	0.07 297	0.09 181	0.17 357	0.09 436	0.11 339	0.17 541	0.18 389	0.12 221	0.09 258	0.12 360	0.10 349	0.07 218	0.11 265	0.10 276	0.05 67	0.04 29	0.08 496	0.08 563	0.04 61	0.04 100

TANstereo	0.09 248	0.04 3	0.08 91	0.13 29	0.06 62	0.11 339	0.14 321	0.15 266	0.19 467	0.11 352	0.15 423	0.10 349	0.06 84	0.12 373	0.09 158	0.07 421	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.06 378	0.05 269

test_xeample3	0.09 248	0.06 156	0.12 383	0.16 255	0.09 436	0.11 339	0.15 418	0.16 312	0.13 273	0.10 314	0.06 42	0.08 252	0.06 84	0.10 171	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.06 395

R-Stereo Train	0.10 331	0.06 156	0.10 262	0.17 357	0.08 298	0.11 339	0.14 321	0.23 513	0.11 176	0.12 401	0.19 500	0.11 381	0.08 295	0.09 80	0.11 373	0.07 421	0.05 351	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.05 269

RAFT-Stereo	0.10 331	0.06 156	0.10 262	0.17 357	0.08 298	0.11 339	0.14 321	0.23 513	0.11 176	0.12 401	0.19 500	0.11 381	0.08 295	0.09 80	0.11 373	0.07 421	0.05 351	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.05 269
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNet	0.10 331	0.06 156	0.12 383	0.14 86	0.06 62	0.11 339	0.10 51	0.18 389	0.18 447	0.13 438	0.16 437	0.14 462	0.11 446	0.15 504	0.13 494	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.06 378	0.05 269
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
GeoMambaStereo_RVC	0.11 386	0.05 54	0.12 383	0.11 1	0.14 699	0.12 397	0.09 29	0.12 129	0.13 273	0.14 466	0.14 399	0.15 493	0.12 480	0.16 541	0.15 576	0.09 585	0.08 632	0.07 393	0.05 254	0.08 545	0.13 713

L500	0.08 139	0.07 297	0.08 91	0.16 255	0.08 298	0.12 397	0.17 541	0.13 176	0.11 176	0.09 258	0.10 278	0.05 4	0.07 218	0.09 80	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.03 1	0.03 2

GOStereo-base	0.14 535	0.16 708	0.14 487	0.31 776	0.13 672	0.12 397	0.16 495	0.26 578	0.12 221	0.16 526	0.15 423	0.16 509	0.11 446	0.13 433	0.13 494	0.12 692	0.05 351	0.16 746	0.09 611	0.12 689	0.06 395

zzzzzzz1	0.11 386	0.07 297	0.13 446	0.21 668	0.10 553	0.12 397	0.18 594	0.22 489	0.20 491	0.13 438	0.12 360	0.08 252	0.08 295	0.13 433	0.09 158	0.05 67	0.05 351	0.07 393	0.07 480	0.05 226	0.05 269

monster_256*512	0.11 386	0.07 297	0.09 181	0.21 668	0.10 553	0.12 397	0.17 541	0.26 578	0.18 447	0.12 401	0.12 360	0.08 252	0.07 218	0.10 171	0.10 276	0.05 67	0.04 29	0.07 393	0.07 480	0.05 226	0.05 269

ManiGeoR	0.10 331	0.05 54	0.12 383	0.12 9	0.08 298	0.12 397	0.12 148	0.24 539	0.14 311	0.12 401	0.14 399	0.12 404	0.09 353	0.13 433	0.13 494	0.07 421	0.04 29	0.05 82	0.05 254	0.07 469	0.07 488

HLf10	0.10 331	0.05 54	0.12 383	0.12 9	0.08 298	0.12 397	0.12 148	0.24 539	0.14 311	0.12 401	0.14 399	0.12 404	0.09 353	0.13 433	0.13 494	0.07 421	0.04 29	0.05 82	0.05 254	0.07 469	0.07 488

TestStereo_HL3	0.11 386	0.05 54	0.16 574	0.13 29	0.07 186	0.12 397	0.11 94	0.20 434	0.09 99	0.15 497	0.30 661	0.13 439	0.12 480	0.16 541	0.11 373	0.07 421	0.05 351	0.05 82	0.05 254	0.06 378	0.07 488

TestStereo_HL2	0.11 386	0.06 156	0.11 329	0.12 9	0.08 298	0.12 397	0.14 321	0.20 434	0.18 447	0.13 438	0.21 537	0.12 404	0.10 407	0.12 373	0.12 447	0.07 421	0.05 351	0.05 82	0.05 254	0.07 469	0.07 488

GGDA	0.11 386	0.06 156	0.11 329	0.13 29	0.07 186	0.12 397	0.14 321	0.19 421	0.19 467	0.13 438	0.20 513	0.12 404	0.09 353	0.12 373	0.12 447	0.07 421	0.04 29	0.05 82	0.05 254	0.06 378	0.07 488

DN	0.10 331	0.05 54	0.09 181	0.14 86	0.09 436	0.12 397	0.18 594	0.17 354	0.16 382	0.08 196	0.09 233	0.08 252	0.06 84	0.08 37	0.09 158	0.11 667	0.05 351	0.07 393	0.06 374	0.07 469	0.09 610

DStereoRT	0.16 607	0.06 156	0.11 329	0.19 555	0.09 436	0.12 397	0.12 148	0.28 622	0.22 524	0.12 401	0.20 513	0.11 381	0.10 407	0.15 504	0.14 539	0.06 222	0.05 351	0.96 835	0.09 611	0.05 226	0.04 100

WQFJA1	0.10 331	0.07 297	0.08 91	0.20 629	0.09 436	0.12 397	0.17 541	0.17 354	0.17 413	0.09 258	0.10 278	0.08 252	0.10 407	0.12 373	0.11 373	0.06 222	0.07 598	0.07 393	0.06 374	0.06 378	0.05 269

WQFJX1	0.10 331	0.07 297	0.08 91	0.22 688	0.09 436	0.12 397	0.17 541	0.18 389	0.17 413	0.10 314	0.09 233	0.07 174	0.10 407	0.11 265	0.09 158	0.07 421	0.08 632	0.07 393	0.06 374	0.05 226	0.04 100

WQFJX	0.10 331	0.07 297	0.09 181	0.21 668	0.09 436	0.12 397	0.16 495	0.18 389	0.17 413	0.12 401	0.10 278	0.07 174	0.09 353	0.12 373	0.10 276	0.06 222	0.07 598	0.06 263	0.05 254	0.06 378	0.05 269

NLMM1	0.11 386	0.09 532	0.07 31	0.22 688	0.10 553	0.12 397	0.20 661	0.18 389	0.20 491	0.12 401	0.11 337	0.07 174	0.09 353	0.11 265	0.11 373	0.08 516	0.08 632	0.07 393	0.06 374	0.04 61	0.04 100

NLMM	0.10 331	0.07 297	0.08 91	0.20 629	0.09 436	0.12 397	0.17 541	0.17 354	0.17 413	0.09 258	0.10 278	0.08 252	0.10 407	0.12 373	0.11 373	0.06 222	0.07 598	0.07 393	0.06 374	0.06 378	0.05 269

NLCSM	0.11 386	0.09 532	0.09 181	0.23 713	0.11 609	0.12 397	0.19 636	0.18 389	0.18 447	0.12 401	0.11 337	0.07 174	0.09 353	0.11 265	0.10 276	0.07 421	0.08 632	0.07 393	0.07 480	0.06 378	0.05 269

VIP-Stereo	0.07 10	0.07 297	0.07 31	0.15 147	0.06 62	0.12 397	0.10 51	0.11 93	0.11 176	0.06 50	0.07 113	0.06 58	0.05 16	0.10 171	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.03 1	0.02 1

IGEV-FE	0.09 248	0.05 54	0.12 383	0.13 29	0.08 298	0.12 397	0.13 240	0.17 354	0.11 176	0.10 314	0.06 42	0.09 307	0.06 84	0.11 265	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.06 374	0.05 226	0.05 269

252Zero-FE	0.08 139	0.04 3	0.09 181	0.13 29	0.07 186	0.12 397	0.11 94	0.13 176	0.14 311	0.06 50	0.05 8	0.06 58	0.05 16	0.09 80	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 226	0.06 395

Zero-FE251	0.07 10	0.05 54	0.09 181	0.13 29	0.06 62	0.12 397	0.12 148	0.11 93	0.10 137	0.07 123	0.08 191	0.06 58	0.06 84	0.09 80	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.04 100

DFGA-Net	0.13 497	0.11 625	0.18 632	0.17 357	0.10 553	0.12 397	0.13 240	0.22 489	0.25 576	0.16 526	0.16 437	0.13 439	0.12 480	0.16 541	0.14 539	0.07 421	0.05 351	0.08 496	0.07 480	0.05 226	0.05 269

G2L-Stereo_test	0.14 535	0.07 297	0.11 329	0.13 29	0.08 298	0.12 397	0.16 495	0.30 653	0.28 616	0.20 618	0.23 558	0.20 577	0.16 595	0.17 577	0.18 627	0.07 421	0.05 351	0.05 82	0.05 254	0.07 469	0.06 395

SGD-Stereo	0.08 139	0.05 54	0.10 262	0.14 86	0.05 4	0.12 397	0.12 148	0.11 93	0.12 221	0.07 123	0.09 233	0.09 307	0.09 353	0.08 37	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.03 2

MM-Stereo_test3	0.10 331	0.07 297	0.07 31	0.18 467	0.07 186	0.12 397	0.19 636	0.24 539	0.19 467	0.06 50	0.10 278	0.08 252	0.06 84	0.11 265	0.08 55	0.06 222	0.06 519	0.07 393	0.05 254	0.05 226	0.04 100

MM-Stereo_test2	0.09 248	0.06 156	0.09 181	0.19 555	0.08 298	0.12 397	0.18 594	0.15 266	0.14 311	0.07 123	0.10 278	0.07 174	0.06 84	0.12 373	0.09 158	0.05 67	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.03 2

MM-Stereo_test1	0.10 331	0.07 297	0.08 91	0.18 467	0.07 186	0.12 397	0.18 594	0.21 461	0.20 491	0.09 258	0.11 337	0.08 252	0.06 84	0.10 171	0.10 276	0.06 222	0.05 351	0.07 393	0.06 374	0.05 226	0.04 100

Reg-Stereo(zero)	0.08 139	0.05 54	0.08 91	0.16 255	0.06 62	0.12 397	0.11 94	0.15 266	0.10 137	0.12 401	0.09 233	0.10 349	0.08 295	0.11 265	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.05 269

rvit_0105_4	0.14 535	0.09 532	0.17 606	0.17 357	0.10 553	0.12 397	0.19 636	0.23 513	0.27 600	0.14 466	0.20 513	0.17 533	0.13 523	0.17 577	0.13 494	0.15 738	0.11 708	0.11 671	0.10 656	0.09 611	0.06 395

UGAM	0.13 497	0.10 596	0.09 181	0.22 688	0.08 298	0.12 397	0.20 661	0.17 354	0.23 536	0.21 634	0.16 437	0.13 439	0.13 523	0.19 619	0.12 447	0.07 421	0.05 351	0.13 707	0.11 691	0.07 469	0.05 269

model_zeroshot	0.10 331	0.04 3	0.11 329	0.15 147	0.09 436	0.12 397	0.14 321	0.20 434	0.13 273	0.11 352	0.10 278	0.12 404	0.07 218	0.12 373	0.10 276	0.07 421	0.06 519	0.06 263	0.05 254	0.06 378	0.06 395

ITSA-stereo	0.15 582	0.10 596	0.14 487	0.19 555	0.08 298	0.12 397	0.14 321	0.30 653	0.49 756	0.17 546	0.19 500	0.22 605	0.15 566	0.17 577	0.16 593	0.10 633	0.06 519	0.08 496	0.08 563	0.08 545	0.08 561

rvit_stereo_ft	0.12 469	0.07 297	0.13 446	0.19 555	0.10 553	0.12 397	0.17 541	0.16 312	0.16 382	0.12 401	0.13 383	0.15 493	0.10 407	0.14 474	0.13 494	0.09 585	0.06 519	0.08 496	0.07 480	0.07 469	0.05 269

CAS++	0.11 386	0.07 297	0.11 329	0.14 86	0.09 436	0.12 397	0.14 321	0.24 539	0.14 311	0.11 352	0.09 233	0.11 381	0.07 218	0.14 474	0.09 158	0.11 667	0.09 670	0.09 586	0.07 480	0.07 469	0.08 561
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
trnet	0.08 139	0.05 54	0.07 31	0.12 9	0.05 4	0.12 397	0.11 94	0.13 176	0.10 137	0.08 196	0.13 383	0.09 307	0.08 295	0.11 265	0.10 276	0.08 516	0.05 351	0.05 82	0.03 1	0.06 378	0.05 269

H2IRNET	0.10 331	0.09 532	0.09 181	0.18 467	0.09 436	0.12 397	0.15 418	0.14 219	0.21 509	0.10 314	0.10 278	0.10 349	0.10 407	0.10 171	0.10 276	0.05 67	0.04 29	0.08 496	0.08 563	0.06 378	0.05 269

CoDeX	0.12 469	0.07 297	0.12 383	0.17 357	0.08 298	0.12 397	0.15 418	0.23 513	0.27 600	0.13 438	0.17 461	0.16 509	0.11 446	0.14 474	0.11 373	0.07 421	0.05 351	0.07 393	0.06 374	0.06 378	0.05 269

tt1	0.10 331	0.08 440	0.12 383	0.17 357	0.09 436	0.12 397	0.16 495	0.15 266	0.19 467	0.09 258	0.08 191	0.06 58	0.06 84	0.10 171	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.06 378	0.06 395

IGEV_Zeroshot_test	0.09 248	0.05 54	0.12 383	0.13 29	0.08 298	0.12 397	0.13 240	0.17 354	0.11 176	0.10 314	0.06 42	0.09 307	0.06 84	0.11 265	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.06 374	0.05 226	0.05 269

RAFT_CTSACE	0.12 469	0.09 532	0.10 262	0.22 688	0.08 298	0.12 397	0.24 727	0.18 389	0.16 382	0.20 618	0.27 626	0.13 439	0.07 218	0.13 433	0.09 158	0.05 67	0.06 519	0.08 496	0.07 480	0.04 61	0.04 100

SA	0.12 469	0.09 532	0.08 91	0.18 467	0.08 298	0.12 397	0.24 727	0.23 513	0.18 447	0.17 546	0.27 626	0.14 462	0.11 446	0.11 265	0.11 373	0.05 67	0.05 351	0.09 586	0.08 563	0.05 226	0.04 100

CIPLG	0.11 386	0.08 440	0.14 487	0.17 357	0.08 298	0.12 397	0.15 418	0.17 354	0.15 340	0.14 466	0.11 337	0.16 509	0.09 353	0.16 541	0.11 373	0.07 421	0.05 351	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.06 395

iRaft-Stereo_20w	0.09 248	0.05 54	0.13 446	0.14 86	0.08 298	0.12 397	0.15 418	0.18 389	0.10 137	0.11 352	0.08 191	0.08 252	0.05 16	0.10 171	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.06 378	0.05 269

UDGNet	0.14 535	0.13 672	0.16 574	0.17 357	0.10 553	0.12 397	0.16 495	0.21 461	0.27 600	0.20 618	0.20 513	0.16 509	0.13 523	0.16 541	0.13 494	0.10 633	0.06 519	0.09 586	0.07 480	0.06 378	0.07 488

IPLGR_C	0.11 386	0.08 440	0.14 487	0.17 357	0.08 298	0.12 397	0.15 418	0.17 354	0.15 340	0.14 466	0.10 278	0.16 509	0.09 353	0.16 541	0.11 373	0.07 421	0.05 351	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.06 395

MIPNet	0.11 386	0.08 440	0.14 487	0.17 357	0.09 436	0.12 397	0.14 321	0.20 434	0.24 553	0.11 352	0.10 278	0.09 307	0.07 218	0.13 433	0.12 447	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.04 61	0.04 100

IPLGR	0.11 386	0.09 532	0.16 574	0.18 467	0.08 298	0.12 397	0.17 541	0.21 461	0.24 553	0.11 352	0.12 360	0.11 381	0.08 295	0.12 373	0.12 447	0.06 222	0.05 351	0.06 263	0.06 374	0.04 61	0.04 100

GMOStereo	0.11 386	0.09 532	0.07 31	0.19 555	0.08 298	0.12 397	0.28 768	0.13 176	0.17 413	0.11 352	0.17 461	0.14 462	0.12 480	0.07 10	0.07 16	0.05 67	0.05 351	0.09 586	0.07 480	0.04 61	0.04 100

error version	0.11 386	0.09 532	0.07 31	0.19 555	0.08 298	0.12 397	0.28 768	0.13 176	0.17 413	0.11 352	0.17 461	0.14 462	0.12 480	0.07 10	0.07 16	0.05 67	0.05 351	0.09 586	0.07 480	0.04 61	0.04 100

test-v	0.11 386	0.09 532	0.07 31	0.19 555	0.08 298	0.12 397	0.28 768	0.13 176	0.17 413	0.11 352	0.17 461	0.14 462	0.12 480	0.07 10	0.07 16	0.05 67	0.05 351	0.09 586	0.07 480	0.04 61	0.04 100

ACRE	0.11 386	0.08 440	0.14 487	0.17 357	0.08 298	0.12 397	0.15 418	0.17 354	0.14 311	0.14 466	0.10 278	0.16 509	0.09 353	0.16 541	0.11 373	0.07 421	0.05 351	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.06 395

CrosDoStereo	0.12 469	0.06 156	0.12 383	0.14 86	0.08 298	0.12 397	0.15 418	0.17 354	0.22 524	0.19 595	0.24 571	0.15 493	0.11 446	0.11 265	0.12 447	0.06 222	0.04 29	0.07 393	0.07 480	0.05 226	0.05 269

DeepStereo_LL	0.12 469	0.06 156	0.12 383	0.14 86	0.08 298	0.12 397	0.15 418	0.17 354	0.22 524	0.19 595	0.24 571	0.15 493	0.11 446	0.11 265	0.12 447	0.06 222	0.04 29	0.07 393	0.07 480	0.05 226	0.05 269

RAFT-RH_RVC	0.11 386	0.06 156	0.14 487	0.16 255	0.09 436	0.12 397	0.12 148	0.17 354	0.12 221	0.13 438	0.41 739	0.11 381	0.10 407	0.13 433	0.12 447	0.05 67	0.04 29	0.08 496	0.05 254	0.04 61	0.06 395

test-2	0.11 386	0.09 532	0.07 31	0.19 555	0.08 298	0.12 397	0.28 768	0.13 176	0.17 413	0.11 352	0.17 461	0.14 462	0.12 480	0.07 10	0.07 16	0.05 67	0.05 351	0.09 586	0.07 480	0.04 61	0.04 100

Prome-Stereo	0.11 386	0.06 156	0.10 262	0.18 467	0.08 298	0.12 397	0.15 418	0.22 489	0.13 273	0.12 401	0.17 461	0.13 439	0.08 295	0.12 373	0.10 276	0.05 67	0.04 29	0.07 393	0.06 374	0.06 378	0.09 610

XX-TBD	0.09 248	0.06 156	0.07 31	0.14 86	0.07 186	0.12 397	0.16 495	0.14 219	0.13 273	0.11 352	0.12 360	0.09 307	0.08 295	0.10 171	0.10 276	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.06 378	0.05 269

RALCasStereoNet	0.10 331	0.06 156	0.09 181	0.16 255	0.08 298	0.12 397	0.14 321	0.17 354	0.11 176	0.12 401	0.17 461	0.14 462	0.10 407	0.12 373	0.11 373	0.07 421	0.06 519	0.06 263	0.05 254	0.08 545	0.07 488

PMTNet	0.09 248	0.05 54	0.09 181	0.12 9	0.06 62	0.12 397	0.14 321	0.15 266	0.11 176	0.09 258	0.13 383	0.10 349	0.07 218	0.13 433	0.10 276	0.15 738	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.07 469	0.06 395

ccs_rob	0.14 535	0.08 440	0.15 537	0.16 255	0.09 436	0.12 397	0.14 321	0.27 601	0.34 670	0.14 466	0.21 537	0.22 605	0.13 523	0.18 602	0.14 539	0.07 421	0.05 351	0.08 496	0.07 480	0.07 469	0.07 488

G4	0.11 386	0.09 532	0.10 262	0.24 722	0.10 553	0.13 458	0.13 240	0.21 461	0.13 273	0.12 401	0.14 399	0.10 349	0.10 407	0.13 433	0.10 276	0.07 421	0.04 29	0.09 586	0.06 374	0.05 226	0.05 269

G2	0.11 386	0.11 625	0.11 329	0.24 722	0.11 609	0.13 458	0.15 418	0.24 539	0.12 221	0.10 314	0.12 360	0.11 381	0.09 353	0.14 474	0.10 276	0.07 421	0.04 29	0.11 671	0.05 254	0.07 469	0.06 395

S	0.12 469	0.08 440	0.09 181	0.20 629	0.08 298	0.13 458	0.19 636	0.17 354	0.16 382	0.13 438	0.11 337	0.13 439	0.10 407	0.11 265	0.13 494	0.09 585	0.07 598	0.13 707	0.15 750	0.06 378	0.04 100

SMOE	0.10 331	0.08 440	0.09 181	0.18 467	0.07 186	0.13 458	0.14 321	0.18 389	0.13 273	0.11 352	0.13 383	0.12 404	0.09 353	0.11 265	0.11 373	0.05 67	0.05 351	0.08 496	0.06 374	0.06 378	0.04 100

PStereo	0.20 668	0.22 758	0.20 657	0.17 357	0.10 553	0.13 458	0.20 661	0.27 601	0.38 699	0.20 618	0.14 399	0.28 674	0.31 746	0.24 697	0.31 763	0.18 772	0.13 739	0.15 734	0.11 691	0.12 689	0.12 688

Foundation-i1a	0.08 139	0.05 54	0.07 31	0.13 29	0.05 4	0.13 458	0.13 240	0.12 129	0.09 99	0.11 352	0.11 337	0.11 381	0.06 84	0.08 37	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.04 61	0.04 100

Lsterematch	0.11 386	0.06 156	0.11 329	0.16 255	0.07 186	0.13 458	0.15 418	0.14 219	0.17 413	0.16 526	0.18 489	0.15 493	0.15 566	0.12 373	0.14 539	0.07 421	0.04 29	0.06 263	0.06 374	0.06 378	0.06 395

NLSM1	0.10 331	0.07 297	0.07 31	0.19 555	0.08 298	0.13 458	0.16 495	0.21 461	0.15 340	0.11 352	0.10 278	0.06 58	0.10 407	0.10 171	0.11 373	0.07 421	0.08 632	0.08 496	0.07 480	0.05 226	0.05 269

G2L-Stereo	0.14 535	0.07 297	0.13 446	0.17 357	0.09 436	0.13 458	0.12 148	0.27 601	0.22 524	0.16 526	0.27 626	0.21 587	0.13 523	0.17 577	0.18 627	0.09 585	0.08 632	0.08 496	0.07 480	0.07 469	0.07 488

fffy	0.09 248	0.08 440	0.09 181	0.16 255	0.07 186	0.13 458	0.17 541	0.13 176	0.12 221	0.08 196	0.09 233	0.08 252	0.09 353	0.13 433	0.11 373	0.05 67	0.05 351	0.07 393	0.05 254	0.04 61	0.05 269

rvit_stereo_0081_aga	0.11 386	0.09 532	0.14 487	0.18 467	0.09 436	0.13 458	0.14 321	0.14 219	0.19 467	0.10 314	0.18 489	0.16 509	0.09 353	0.12 373	0.09 158	0.10 633	0.06 519	0.08 496	0.07 480	0.07 469	0.06 395

rvit_stereo_0075_2	0.17 629	0.12 644	0.25 693	0.23 713	0.16 732	0.13 458	0.10 51	0.30 653	0.27 600	0.20 618	0.28 640	0.22 605	0.15 566	0.18 602	0.13 494	0.16 759	0.10 695	0.17 753	0.10 656	0.10 645	0.09 610

RAStereo	0.10 331	0.09 532	0.08 91	0.20 629	0.08 298	0.13 458	0.18 594	0.15 266	0.17 413	0.10 314	0.12 360	0.05 4	0.06 84	0.09 80	0.08 55	0.07 421	0.05 351	0.07 393	0.05 254	0.05 226	0.04 100

Pointernet	0.09 248	0.04 3	0.09 181	0.16 255	0.08 298	0.13 458	0.10 51	0.15 266	0.17 413	0.09 258	0.07 113	0.06 58	0.06 84	0.11 265	0.09 158	0.08 516	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.06 378	0.05 269

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 386	0.05 54	0.11 329	0.15 147	0.13 672	0.13 458	0.16 495	0.23 513	0.17 413	0.10 314	0.12 360	0.10 349	0.07 218	0.11 265	0.09 158	0.06 222	0.05 351	0.06 263	0.06 374	0.07 469	0.08 561

MyStereo06	0.10 331	0.07 297	0.12 383	0.17 357	0.09 436	0.13 458	0.18 594	0.19 421	0.12 221	0.12 401	0.08 191	0.07 174	0.07 218	0.11 265	0.09 158	0.06 222	0.05 351	0.07 393	0.07 480	0.06 378	0.06 395

MyStereo05	0.13 497	0.07 297	0.10 262	0.17 357	0.09 436	0.13 458	0.18 594	0.27 601	0.35 679	0.17 546	0.14 399	0.15 493	0.11 446	0.15 504	0.13 494	0.06 222	0.05 351	0.07 393	0.07 480	0.06 378	0.06 395

ACVNet-DCA	0.10 331	0.08 440	0.12 383	0.17 357	0.09 436	0.13 458	0.15 418	0.23 513	0.16 382	0.09 258	0.09 233	0.06 58	0.06 84	0.10 171	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.07 469	0.07 488

xx1	0.11 386	0.08 440	0.12 383	0.17 357	0.09 436	0.13 458	0.15 418	0.16 312	0.18 447	0.09 258	0.09 233	0.16 509	0.16 595	0.10 171	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.08 496	0.08 563	0.07 469	0.07 488

1test111	0.11 386	0.08 440	0.12 383	0.17 357	0.09 436	0.13 458	0.15 418	0.23 513	0.16 382	0.09 258	0.09 233	0.06 58	0.06 84	0.15 504	0.16 593	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.07 469	0.07 488

cc1	0.10 331	0.08 440	0.12 383	0.17 357	0.09 436	0.13 458	0.15 418	0.16 312	0.18 447	0.09 258	0.09 233	0.06 58	0.06 84	0.10 171	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.06 378	0.06 395

MaDis-Stereo	0.09 248	0.09 532	0.08 91	0.17 357	0.09 436	0.13 458	0.10 51	0.16 312	0.16 382	0.09 258	0.11 337	0.06 58	0.06 84	0.09 80	0.13 494	0.07 421	0.06 519	0.07 393	0.05 254	0.05 226	0.04 100

UniTT-Stereo	0.09 248	0.07 297	0.08 91	0.18 467	0.08 298	0.13 458	0.11 94	0.12 129	0.11 176	0.10 314	0.12 360	0.05 4	0.07 218	0.09 80	0.09 158	0.07 421	0.05 351	0.05 82	0.05 254	0.05 226	0.05 269

EKT-Stereo	0.11 386	0.07 297	0.14 487	0.15 147	0.10 553	0.13 458	0.14 321	0.18 389	0.21 509	0.11 352	0.08 191	0.12 404	0.09 353	0.11 265	0.12 447	0.08 516	0.06 519	0.07 393	0.06 374	0.08 545	0.07 488

Any-RAFT	0.10 331	0.05 54	0.09 181	0.14 86	0.07 186	0.13 458	0.14 321	0.21 461	0.15 340	0.11 352	0.12 360	0.12 404	0.09 353	0.12 373	0.09 158	0.07 421	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.06 378	0.05 269

anonymousdsp2	0.11 386	0.07 297	0.10 262	0.16 255	0.09 436	0.13 458	0.14 321	0.18 389	0.22 524	0.13 438	0.14 399	0.12 404	0.09 353	0.14 474	0.11 373	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.06 378	0.05 269

CBFPSM	0.14 535	0.06 156	0.26 696	0.17 357	0.09 436	0.13 458	0.15 418	0.22 489	0.23 536	0.20 618	0.27 626	0.24 630	0.16 595	0.16 541	0.18 627	0.06 222	0.06 519	0.06 263	0.07 480	0.07 469	0.07 488

anonymousa	0.13 497	0.07 297	0.13 446	0.18 467	0.09 436	0.13 458	0.17 541	0.19 421	0.29 623	0.15 497	0.24 571	0.15 493	0.14 548	0.14 474	0.14 539	0.07 421	0.05 351	0.07 393	0.09 611	0.05 226	0.06 395

qqq	0.13 497	0.09 532	0.15 537	0.16 255	0.08 298	0.13 458	0.15 418	0.23 513	0.16 382	0.15 497	0.19 500	0.16 509	0.16 595	0.15 504	0.16 593	0.07 421	0.06 519	0.08 496	0.08 563	0.07 469	0.07 488

raft_robust	0.13 497	0.10 596	0.07 31	0.18 467	0.08 298	0.13 458	0.24 727	0.28 622	0.33 658	0.20 618	0.19 500	0.14 462	0.10 407	0.11 265	0.12 447	0.05 67	0.05 351	0.07 393	0.07 480	0.05 226	0.04 100

test_3	0.10 331	0.09 532	0.10 262	0.20 629	0.08 298	0.13 458	0.26 755	0.14 219	0.21 509	0.10 314	0.10 278	0.09 307	0.09 353	0.08 37	0.11 373	0.05 67	0.04 29	0.08 496	0.07 480	0.04 61	0.04 100

PSMNet-ADL	0.15 582	0.12 644	0.13 446	0.22 688	0.09 436	0.13 458	0.20 661	0.26 578	0.23 536	0.18 576	0.20 513	0.24 630	0.16 595	0.18 602	0.17 609	0.08 516	0.08 632	0.08 496	0.11 691	0.08 545	0.07 488

CFNet_pseudo	0.14 535	0.08 440	0.15 537	0.16 255	0.09 436	0.13 458	0.14 321	0.27 601	0.34 670	0.14 466	0.21 537	0.22 605	0.13 523	0.18 602	0.14 539	0.07 421	0.05 351	0.08 496	0.06 374	0.07 469	0.07 488

GES	0.14 535	0.08 440	0.16 574	0.15 147	0.10 553	0.13 458	0.13 240	0.28 622	0.25 576	0.16 526	0.23 558	0.18 548	0.13 523	0.16 541	0.13 494	0.08 516	0.07 598	0.07 393	0.06 374	0.08 545	0.09 610

CREStereo	0.09 248	0.04 3	0.08 91	0.11 1	0.06 62	0.13 458	0.14 321	0.14 219	0.10 137	0.08 196	0.13 383	0.09 307	0.08 295	0.11 265	0.10 276	0.08 516	0.04 29	0.05 82	0.03 1	0.06 378	0.06 395
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
PSMNet-RSSM	0.14 535	0.07 297	0.13 446	0.15 147	0.08 298	0.13 458	0.16 495	0.24 539	0.24 553	0.16 526	0.28 640	0.22 605	0.14 548	0.15 504	0.13 494	0.11 667	0.06 519	0.09 586	0.12 713	0.08 545	0.07 488

FADNet_RVC	0.16 607	0.14 686	0.40 753	0.20 629	0.11 609	0.13 458	0.13 240	0.26 578	0.22 524	0.21 634	0.23 558	0.20 577	0.17 619	0.14 474	0.16 593	0.08 516	0.08 632	0.12 692	0.09 611	0.11 669	0.10 644

DIP-Stereo	0.11 386	0.07 297	0.14 487	0.17 357	0.09 436	0.13 458	0.09 29	0.16 312	0.16 382	0.11 352	0.16 437	0.14 462	0.12 480	0.15 504	0.13 494	0.06 222	0.05 351	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.06 395
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
iResNet	0.13 497	0.10 596	0.18 632	0.19 555	0.08 298	0.13 458	0.18 594	0.20 434	0.26 590	0.15 497	0.23 558	0.15 493	0.13 523	0.14 474	0.14 539	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.06 378	0.05 269

HLF11	0.11 386	0.05 54	0.13 446	0.12 9	0.08 298	0.14 497	0.11 94	0.22 489	0.10 137	0.12 401	0.23 558	0.11 381	0.11 446	0.14 474	0.13 494	0.08 516	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.08 545	0.08 561

G2L-ROB	0.13 497	0.06 156	0.13 446	0.13 29	0.08 298	0.14 497	0.16 495	0.25 559	0.18 447	0.19 595	0.18 489	0.20 577	0.14 548	0.17 577	0.16 593	0.08 516	0.05 351	0.06 263	0.05 254	0.08 545	0.09 610

castereo++	0.08 139	0.05 54	0.08 91	0.15 147	0.05 4	0.14 497	0.12 148	0.11 93	0.15 340	0.07 123	0.07 113	0.07 174	0.06 84	0.08 37	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.03 2

rvit_0105_5	0.14 535	0.09 532	0.13 446	0.17 357	0.09 436	0.14 497	0.23 712	0.24 539	0.27 600	0.14 466	0.15 423	0.18 548	0.12 480	0.17 577	0.14 539	0.14 734	0.11 708	0.10 637	0.10 656	0.08 545	0.06 395

ACV-stereo	0.15 582	0.10 596	0.28 710	0.18 467	0.12 647	0.14 497	0.12 148	0.23 513	0.21 509	0.19 595	0.23 558	0.22 605	0.15 566	0.23 687	0.17 609	0.07 421	0.06 519	0.07 393	0.07 480	0.07 469	0.07 488

MyStereo07	0.10 331	0.07 297	0.10 262	0.17 357	0.09 436	0.14 497	0.18 594	0.15 266	0.15 340	0.09 258	0.06 42	0.06 58	0.07 218	0.12 373	0.09 158	0.06 222	0.05 351	0.08 496	0.07 480	0.06 378	0.06 395

MyStereo04	0.13 497	0.07 297	0.10 262	0.17 357	0.09 436	0.14 497	0.18 594	0.29 638	0.38 699	0.17 546	0.14 399	0.16 509	0.10 407	0.15 504	0.13 494	0.06 222	0.05 351	0.08 496	0.07 480	0.06 378	0.06 395

PCWNet_CMD	0.14 535	0.08 440	0.15 537	0.17 357	0.09 436	0.14 497	0.14 321	0.29 638	0.36 684	0.14 466	0.20 513	0.21 587	0.12 480	0.17 577	0.13 494	0.07 421	0.05 351	0.07 393	0.07 480	0.07 469	0.07 488

CFNet_ucs	0.15 582	0.08 440	0.16 574	0.16 255	0.11 609	0.14 497	0.14 321	0.30 653	0.34 670	0.16 526	0.24 571	0.23 624	0.14 548	0.18 602	0.15 576	0.09 585	0.06 519	0.08 496	0.07 480	0.09 611	0.09 610

AEACV	0.08 139	0.05 54	0.08 91	0.14 86	0.13 672	0.14 497	0.13 240	0.14 219	0.09 99	0.07 123	0.09 233	0.07 174	0.08 295	0.10 171	0.09 158	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.05 226	0.04 100

LoS	0.09 248	0.05 54	0.11 329	0.13 29	0.07 186	0.14 497	0.11 94	0.15 266	0.15 340	0.09 258	0.09 233	0.12 404	0.09 353	0.15 504	0.10 276	0.07 421	0.05 351	0.05 82	0.03 1	0.05 226	0.05 269
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
riskmin	0.11 386	0.06 156	0.13 446	0.14 86	0.08 298	0.14 497	0.14 321	0.18 389	0.14 311	0.11 352	0.14 399	0.16 509	0.11 446	0.14 474	0.12 447	0.09 585	0.05 351	0.07 393	0.05 254	0.08 545	0.08 561

IER	0.14 535	0.07 297	0.13 446	0.17 357	0.09 436	0.14 497	0.16 495	0.25 559	0.26 590	0.18 576	0.25 600	0.17 533	0.20 666	0.16 541	0.14 539	0.08 516	0.05 351	0.07 393	0.06 374	0.08 545	0.07 488

test_5	0.14 535	0.12 644	0.08 91	0.20 629	0.10 553	0.14 497	0.29 778	0.21 461	0.24 553	0.18 576	0.28 640	0.11 381	0.15 566	0.12 373	0.13 494	0.06 222	0.05 351	0.07 393	0.08 563	0.08 545	0.07 488

BSDual-CNN	0.15 582	0.09 532	0.14 487	0.22 688	0.10 553	0.14 497	0.15 418	0.34 710	0.19 467	0.17 546	0.22 549	0.25 644	0.16 595	0.15 504	0.14 539	0.08 516	0.06 519	0.10 637	0.09 611	0.07 469	0.07 488

hknet	0.15 582	0.11 625	0.13 446	0.22 688	0.11 609	0.14 497	0.15 418	0.34 710	0.25 576	0.17 546	0.22 549	0.22 605	0.18 636	0.17 577	0.12 447	0.07 421	0.06 519	0.10 637	0.09 611	0.07 469	0.07 488

Sa-1000	0.12 469	0.08 440	0.08 91	0.18 467	0.08 298	0.14 497	0.22 699	0.22 489	0.18 447	0.15 497	0.20 513	0.17 533	0.11 446	0.10 171	0.10 276	0.06 222	0.05 351	0.09 586	0.09 611	0.05 226	0.05 269

THIR-Stereo	0.12 469	0.07 297	0.11 329	0.15 147	0.08 298	0.14 497	0.16 495	0.17 354	0.25 576	0.16 526	0.24 571	0.14 462	0.12 480	0.12 373	0.14 539	0.06 222	0.04 29	0.07 393	0.07 480	0.05 226	0.05 269

DRaft	0.12 469	0.06 156	0.11 329	0.14 86	0.09 436	0.14 497	0.17 541	0.21 461	0.30 633	0.17 546	0.28 640	0.10 349	0.15 566	0.10 171	0.12 447	0.05 67	0.04 29	0.07 393	0.06 374	0.05 226	0.05 269

RALAANet	0.11 386	0.08 440	0.10 262	0.17 357	0.09 436	0.14 497	0.10 51	0.20 434	0.15 340	0.14 466	0.13 383	0.16 509	0.09 353	0.12 373	0.11 373	0.06 222	0.05 351	0.07 393	0.06 374	0.05 226	0.04 100

ARAFT	0.12 469	0.08 440	0.17 606	0.19 555	0.09 436	0.14 497	0.18 594	0.20 434	0.12 221	0.12 401	0.13 383	0.14 462	0.11 446	0.15 504	0.12 447	0.06 222	0.05 351	0.10 637	0.09 611	0.05 226	0.04 100

RAFT + AFF	0.13 497	0.07 297	0.20 657	0.20 629	0.10 553	0.14 497	0.24 727	0.26 578	0.20 491	0.11 352	0.10 278	0.12 404	0.10 407	0.15 504	0.12 447	0.07 421	0.06 519	0.09 586	0.08 563	0.06 378	0.08 561

FENet	0.13 497	0.08 440	0.12 383	0.16 255	0.08 298	0.14 497	0.15 418	0.22 489	0.23 536	0.17 546	0.23 558	0.16 509	0.12 480	0.14 474	0.15 576	0.08 516	0.05 351	0.08 496	0.08 563	0.07 469	0.07 488

ACVNet	0.15 582	0.09 532	0.15 537	0.13 29	0.12 647	0.14 497	0.20 661	0.22 489	0.33 658	0.17 546	0.26 617	0.21 587	0.16 595	0.17 577	0.21 668	0.07 421	0.06 519	0.06 263	0.06 374	0.08 545	0.06 395

cf-r	0.13 497	0.07 297	0.12 383	0.16 255	0.08 298	0.14 497	0.19 636	0.20 434	0.25 576	0.17 546	0.25 600	0.21 587	0.16 595	0.14 474	0.14 539	0.10 633	0.05 351	0.06 263	0.08 563	0.06 378	0.06 395

GANet-RSSM	0.14 535	0.07 297	0.13 446	0.13 29	0.08 298	0.14 497	0.17 541	0.22 489	0.21 509	0.17 546	0.24 571	0.23 624	0.15 566	0.16 541	0.15 576	0.10 633	0.06 519	0.07 393	0.08 563	0.08 545	0.07 488

MSMDNet	0.14 535	0.08 440	0.15 537	0.17 357	0.09 436	0.14 497	0.14 321	0.29 638	0.36 684	0.14 466	0.21 537	0.21 587	0.12 480	0.17 577	0.14 539	0.07 421	0.05 351	0.07 393	0.07 480	0.07 469	0.07 488

HLf8	0.11 386	0.05 54	0.13 446	0.11 1	0.08 298	0.15 524	0.12 148	0.22 489	0.15 340	0.13 438	0.17 461	0.12 404	0.10 407	0.14 474	0.12 447	0.09 585	0.05 351	0.05 82	0.05 254	0.08 545	0.08 561

TestStereo-Hl	0.11 386	0.06 156	0.11 329	0.13 29	0.08 298	0.15 524	0.14 321	0.20 434	0.17 413	0.13 438	0.16 437	0.12 404	0.11 446	0.14 474	0.13 494	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.05 254	0.06 378	0.06 395

RT-IGEV	0.13 497	0.06 156	0.13 446	0.15 147	0.09 436	0.15 524	0.17 541	0.24 539	0.27 600	0.16 526	0.17 461	0.17 533	0.10 407	0.14 474	0.11 373	0.08 516	0.05 351	0.07 393	0.05 254	0.07 469	0.07 488

coex_refinement	0.14 535	0.07 297	0.12 383	0.17 357	0.10 553	0.15 524	0.15 418	0.26 578	0.29 623	0.18 576	0.20 513	0.22 605	0.17 619	0.16 541	0.18 627	0.08 516	0.05 351	0.06 263	0.06 374	0.09 611	0.08 561

ISRNet	0.18 643	0.08 440	0.19 644	0.19 555	0.13 672	0.15 524	0.12 148	0.30 653	0.32 648	0.21 634	0.25 600	0.27 664	0.17 619	0.17 577	0.20 647	0.20 785	0.08 632	0.14 721	0.14 729	0.14 731	0.17 765

FACV-RUCA	0.13 497	0.11 625	0.12 383	0.19 555	0.12 647	0.15 524	0.15 418	0.22 489	0.20 491	0.15 497	0.16 437	0.14 462	0.16 595	0.14 474	0.13 494	0.07 421	0.05 351	0.08 496	0.06 374	0.10 645	0.08 561

DDVS	0.15 582	0.10 596	0.21 668	0.16 255	0.12 647	0.15 524	0.14 321	0.25 559	0.19 467	0.18 576	0.29 653	0.27 664	0.12 480	0.19 619	0.15 576	0.09 585	0.06 519	0.09 586	0.07 480	0.11 669	0.11 672

rvit_0105_3	0.15 582	0.09 532	0.14 487	0.19 555	0.12 647	0.15 524	0.25 744	0.25 559	0.29 623	0.15 497	0.17 461	0.20 577	0.13 523	0.17 577	0.14 539	0.13 719	0.11 708	0.12 692	0.14 729	0.07 469	0.06 395

DCVSM-stereo	0.14 535	0.09 532	0.16 574	0.16 255	0.10 553	0.15 524	0.09 29	0.19 421	0.23 536	0.20 618	0.23 558	0.26 656	0.15 566	0.18 602	0.14 539	0.09 585	0.07 598	0.09 586	0.08 563	0.10 645	0.12 688

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 331	0.08 440	0.12 383	0.16 255	0.08 298	0.15 524	0.16 495	0.18 389	0.18 447	0.10 314	0.09 233	0.09 307	0.08 295	0.11 265	0.12 447	0.07 421	0.05 351	0.08 496	0.06 374	0.07 469	0.06 395

StereoVision	0.13 497	0.12 644	0.09 181	0.24 722	0.10 553	0.15 524	0.21 685	0.21 461	0.20 491	0.12 401	0.24 571	0.10 349	0.10 407	0.16 541	0.10 276	0.09 585	0.11 708	0.12 692	0.12 713	0.06 378	0.05 269

LL-Strereo2	0.10 331	0.10 596	0.15 537	0.18 467	0.08 298	0.15 524	0.09 29	0.17 354	0.14 311	0.14 466	0.10 278	0.09 307	0.07 218	0.16 541	0.10 276	0.05 67	0.05 351	0.10 637	0.07 480	0.06 378	0.05 269

CASS	0.13 497	0.12 644	0.11 329	0.23 713	0.09 436	0.15 524	0.17 541	0.18 389	0.19 467	0.17 546	0.18 489	0.15 493	0.15 566	0.14 474	0.14 539	0.09 585	0.06 519	0.10 637	0.08 563	0.09 611	0.07 488
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.11 386	0.05 54	0.12 383	0.13 29	0.07 186	0.15 524	0.14 321	0.19 421	0.13 273	0.11 352	0.17 461	0.13 439	0.09 353	0.13 433	0.11 373	0.08 516	0.05 351	0.06 263	0.05 254	0.08 545	0.07 488

RAFT+CT+SA	0.13 497	0.11 625	0.09 181	0.19 555	0.09 436	0.15 524	0.28 768	0.22 489	0.22 524	0.15 497	0.26 617	0.10 349	0.10 407	0.11 265	0.12 447	0.05 67	0.04 29	0.07 393	0.08 563	0.07 469	0.06 395

psmg	0.14 535	0.09 532	0.14 487	0.17 357	0.10 553	0.15 524	0.17 541	0.29 638	0.19 467	0.17 546	0.21 537	0.25 644	0.16 595	0.15 504	0.14 539	0.08 516	0.06 519	0.08 496	0.08 563	0.07 469	0.06 395

dd	0.15 582	0.16 708	0.16 574	0.19 555	0.09 436	0.15 524	0.18 594	0.21 461	0.25 576	0.23 663	0.20 513	0.21 587	0.09 353	0.21 663	0.16 593	0.10 633	0.06 519	0.08 496	0.06 374	0.08 545	0.06 395

RAFT	0.13 497	0.09 532	0.11 329	0.18 467	0.08 298	0.15 524	0.24 727	0.20 434	0.19 467	0.21 634	0.21 537	0.17 533	0.12 480	0.16 541	0.09 158	0.06 222	0.07 598	0.10 637	0.09 611	0.05 226	0.05 269

TestStereo	0.13 497	0.14 686	0.11 329	0.23 713	0.08 298	0.15 524	0.21 685	0.20 434	0.23 536	0.14 466	0.24 571	0.16 509	0.12 480	0.16 541	0.14 539	0.05 67	0.06 519	0.08 496	0.06 374	0.09 611	0.05 269

XX-Stereo	0.09 248	0.05 54	0.08 91	0.17 357	0.09 436	0.15 524	0.12 148	0.20 434	0.10 137	0.10 314	0.14 399	0.07 174	0.06 84	0.12 373	0.08 55	0.06 222	0.05 351	0.06 263	0.06 374	0.04 61	0.04 100

HCRNet	0.16 607	0.24 765	0.12 383	0.35 786	0.11 609	0.15 524	0.17 541	0.26 578	0.22 524	0.19 595	0.24 571	0.21 587	0.14 548	0.15 504	0.13 494	0.11 667	0.07 598	0.11 671	0.10 656	0.09 611	0.07 488

GMStereo	0.13 497	0.14 686	0.14 487	0.18 467	0.09 436	0.15 524	0.16 495	0.20 434	0.24 553	0.16 526	0.17 461	0.10 349	0.10 407	0.16 541	0.13 494	0.07 421	0.06 519	0.06 263	0.06 374	0.07 469	0.06 395
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 497	0.07 297	0.14 487	0.17 357	0.09 436	0.15 524	0.16 495	0.28 622	0.27 600	0.14 466	0.17 461	0.12 404	0.13 523	0.14 474	0.11 373	0.08 516	0.05 351	0.07 393	0.07 480	0.07 469	0.06 395

aanetorigin	0.22 690	0.17 723	0.56 780	0.17 357	0.10 553	0.15 524	0.19 636	0.20 434	0.33 658	0.49 780	0.48 757	0.29 683	0.27 719	0.20 645	0.23 690	0.08 516	0.07 598	0.08 496	0.07 480	0.10 645	0.09 610

GwcNet-RSSM	0.14 535	0.07 297	0.12 383	0.15 147	0.08 298	0.15 524	0.20 661	0.21 461	0.27 600	0.18 576	0.27 626	0.22 605	0.16 595	0.14 474	0.15 576	0.10 633	0.05 351	0.07 393	0.09 611	0.07 469	0.07 488

DMCA	0.14 535	0.09 532	0.16 574	0.19 555	0.09 436	0.15 524	0.17 541	0.23 513	0.27 600	0.14 466	0.19 500	0.17 533	0.18 636	0.15 504	0.17 609	0.10 633	0.06 519	0.08 496	0.06 374	0.09 611	0.10 644

BEATNet_4x	0.12 469	0.08 440	0.14 487	0.18 467	0.07 186	0.15 524	0.07 5	0.22 489	0.18 447	0.16 526	0.19 500	0.18 548	0.14 548	0.16 541	0.15 576	0.07 421	0.05 351	0.05 82	0.05 254	0.06 378	0.06 395

HSM-Net_RVC	0.14 535	0.08 440	0.11 329	0.15 147	0.08 298	0.15 524	0.15 418	0.27 601	0.29 623	0.19 595	0.21 537	0.29 683	0.14 548	0.17 577	0.13 494	0.06 222	0.06 519	0.06 263	0.06 374	0.07 469	0.06 395
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.17 629	0.10 596	0.22 674	0.20 629	0.10 553	0.15 524	0.18 594	0.31 666	0.25 576	0.21 634	0.30 661	0.25 644	0.17 619	0.21 663	0.20 647	0.09 585	0.06 519	0.08 496	0.08 563	0.07 469	0.08 561
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MLCV	0.12 469	0.07 297	0.16 574	0.18 467	0.06 62	0.15 524	0.17 541	0.19 421	0.21 509	0.18 576	0.25 600	0.17 533	0.13 523	0.14 474	0.13 494	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.04 100

CBMV_ROB	0.19 656	0.13 672	0.17 606	0.16 255	0.11 609	0.15 524	0.13 240	0.26 578	0.28 616	0.27 700	0.30 661	0.27 664	0.24 695	0.23 687	0.16 593	0.15 738	0.17 782	0.22 779	0.20 778	0.10 645	0.11 672

NOSS_ROB	0.19 656	0.12 644	0.18 632	0.16 255	0.12 647	0.15 524	0.12 148	0.30 653	0.32 648	0.20 618	0.22 549	0.27 664	0.23 689	0.21 663	0.16 593	0.16 759	0.18 784	0.23 782	0.21 782	0.12 689	0.13 713

MWSP-net	0.15 582	0.08 440	0.17 606	0.17 357	0.10 553	0.16 556	0.23 712	0.29 638	0.32 648	0.18 576	0.19 500	0.17 533	0.13 523	0.18 602	0.14 539	0.08 516	0.05 351	0.07 393	0.07 480	0.07 469	0.08 561

Hybrid-DGEV-03	0.10 331	0.06 156	0.09 181	0.18 467	0.08 298	0.16 556	0.14 321	0.15 266	0.14 311	0.13 438	0.16 437	0.12 404	0.09 353	0.13 433	0.11 373	0.06 222	0.04 29	0.08 496	0.06 374	0.05 226	0.04 100

test_sample7	0.15 582	0.10 596	0.16 574	0.14 86	0.11 609	0.16 556	0.16 495	0.27 601	0.23 536	0.20 618	0.20 513	0.24 630	0.19 653	0.16 541	0.16 593	0.12 692	0.06 519	0.10 637	0.09 611	0.10 645	0.10 644

test_sample2	0.12 469	0.07 297	0.12 383	0.14 86	0.08 298	0.16 556	0.18 594	0.21 461	0.16 382	0.14 466	0.20 513	0.19 564	0.15 566	0.15 504	0.12 447	0.08 516	0.05 351	0.07 393	0.06 374	0.08 545	0.07 488

SMFormer	0.14 535	0.07 297	0.17 606	0.14 86	0.08 298	0.16 556	0.17 541	0.26 578	0.27 600	0.19 595	0.20 513	0.18 548	0.15 566	0.15 504	0.17 609	0.08 516	0.05 351	0.07 393	0.06 374	0.07 469	0.06 395

tta	0.14 535	0.07 297	0.17 606	0.14 86	0.08 298	0.16 556	0.17 541	0.26 578	0.27 600	0.19 595	0.20 513	0.18 548	0.15 566	0.15 504	0.17 609	0.08 516	0.05 351	0.07 393	0.06 374	0.06 378	0.06 395

qqq1	0.13 497	0.07 297	0.17 606	0.14 86	0.08 298	0.16 556	0.17 541	0.26 578	0.27 600	0.19 595	0.20 513	0.18 548	0.15 566	0.15 504	0.11 373	0.08 516	0.05 351	0.05 82	0.05 254	0.06 378	0.06 395

fff1	0.13 497	0.07 297	0.17 606	0.14 86	0.08 298	0.16 556	0.17 541	0.26 578	0.27 600	0.19 595	0.20 513	0.18 548	0.15 566	0.15 504	0.11 373	0.08 516	0.05 351	0.05 82	0.05 254	0.06 378	0.06 395

gwcnet-sp	0.14 535	0.07 297	0.12 383	0.18 467	0.09 436	0.16 556	0.17 541	0.24 539	0.24 553	0.18 576	0.24 571	0.15 493	0.16 595	0.15 504	0.15 576	0.08 516	0.06 519	0.07 393	0.08 563	0.08 545	0.07 488

scenet	0.14 535	0.07 297	0.12 383	0.18 467	0.09 436	0.16 556	0.17 541	0.24 539	0.24 553	0.18 576	0.24 571	0.15 493	0.16 595	0.15 504	0.15 576	0.08 516	0.06 519	0.07 393	0.08 563	0.08 545	0.07 488

ToySt	0.17 629	0.11 625	0.18 632	0.17 357	0.11 609	0.16 556	0.25 744	0.24 539	0.33 658	0.19 595	0.24 571	0.26 656	0.24 695	0.19 619	0.20 647	0.07 421	0.08 632	0.09 586	0.10 656	0.09 611	0.08 561

Selective-RAFT	0.11 386	0.10 596	0.11 329	0.21 668	0.08 298	0.16 556	0.13 240	0.20 434	0.22 524	0.10 314	0.10 278	0.11 381	0.10 407	0.15 504	0.11 373	0.05 67	0.05 351	0.06 263	0.05 254	0.06 378	0.05 269

ssnet	0.14 535	0.07 297	0.12 383	0.18 467	0.09 436	0.16 556	0.17 541	0.24 539	0.24 553	0.18 576	0.24 571	0.15 493	0.16 595	0.15 504	0.15 576	0.08 516	0.06 519	0.07 393	0.08 563	0.08 545	0.07 488

DEmStereo	0.12 469	0.06 156	0.14 487	0.14 86	0.10 553	0.16 556	0.15 418	0.16 312	0.24 553	0.17 546	0.24 571	0.13 439	0.14 548	0.12 373	0.13 494	0.05 67	0.04 29	0.07 393	0.06 374	0.05 226	0.05 269

s12784h	0.09 248	0.06 156	0.07 31	0.15 147	0.05 4	0.16 556	0.18 594	0.15 266	0.15 340	0.10 314	0.11 337	0.11 381	0.11 446	0.10 171	0.12 447	0.05 67	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.04 61	0.04 100

ADLNet	0.16 607	0.08 440	0.15 537	0.16 255	0.10 553	0.16 556	0.17 541	0.32 678	0.27 600	0.22 650	0.27 626	0.24 630	0.16 595	0.18 602	0.21 668	0.10 633	0.06 519	0.10 637	0.10 656	0.08 545	0.09 610

acv_ft	0.15 582	0.09 532	0.15 537	0.19 555	0.10 553	0.16 556	0.17 541	0.25 559	0.33 658	0.19 595	0.26 617	0.21 587	0.17 619	0.17 577	0.18 627	0.07 421	0.06 519	0.06 263	0.06 374	0.08 545	0.06 395

CFNet-ft	0.14 535	0.07 297	0.15 537	0.12 9	0.09 436	0.16 556	0.18 594	0.22 489	0.24 553	0.17 546	0.26 617	0.24 630	0.14 548	0.16 541	0.14 539	0.11 667	0.06 519	0.08 496	0.09 611	0.09 611	0.08 561

CCAANet	0.14 535	0.06 156	0.14 487	0.17 357	0.09 436	0.16 556	0.13 240	0.30 653	0.24 553	0.16 526	0.32 674	0.18 548	0.17 619	0.17 577	0.14 539	0.06 222	0.05 351	0.09 586	0.09 611	0.06 378	0.09 610

STTStereo	0.18 643	0.12 644	0.27 705	0.20 629	0.11 609	0.16 556	0.21 685	0.29 638	0.23 536	0.21 634	0.30 661	0.29 683	0.18 636	0.20 645	0.19 640	0.12 692	0.11 708	0.11 671	0.14 729	0.09 611	0.08 561

CFNet_RVC	0.14 535	0.07 297	0.15 537	0.12 9	0.09 436	0.16 556	0.18 594	0.22 489	0.24 553	0.17 546	0.26 617	0.24 630	0.14 548	0.16 541	0.14 539	0.11 667	0.06 519	0.08 496	0.09 611	0.09 611	0.08 561

iResNetv2_ROB	0.14 535	0.08 440	0.15 537	0.16 255	0.08 298	0.16 556	0.12 148	0.25 559	0.35 679	0.21 634	0.29 653	0.24 630	0.13 523	0.14 474	0.14 539	0.06 222	0.05 351	0.06 263	0.04 84	0.09 611	0.08 561

HSM	0.15 582	0.08 440	0.14 487	0.16 255	0.09 436	0.16 556	0.14 321	0.28 622	0.25 576	0.19 595	0.23 558	0.37 737	0.16 595	0.20 645	0.15 576	0.07 421	0.05 351	0.07 393	0.06 374	0.07 469	0.06 395

DN-CSS_ROB	0.13 497	0.13 672	0.16 574	0.18 467	0.10 553	0.16 556	0.08 9	0.22 489	0.18 447	0.17 546	0.22 549	0.13 439	0.13 523	0.12 373	0.13 494	0.05 67	0.05 351	0.10 637	0.10 656	0.08 545	0.06 395

z-ln-s-r	0.17 629	0.10 596	0.40 753	0.19 555	0.08 298	0.17 580	0.18 594	0.22 489	0.33 658	0.18 576	0.40 728	0.22 605	0.17 619	0.20 645	0.23 690	0.07 421	0.05 351	0.07 393	0.07 480	0.07 469	0.05 269

DualNet (step1)	0.16 607	0.12 644	0.20 657	0.12 9	0.14 699	0.17 580	0.13 240	0.27 601	0.23 536	0.20 618	0.20 513	0.24 630	0.19 653	0.16 541	0.16 593	0.15 738	0.06 519	0.14 721	0.14 729	0.14 731	0.12 688

test_sample9	0.18 643	0.12 644	0.20 657	0.12 9	0.14 699	0.17 580	0.13 240	0.27 601	0.23 536	0.20 618	0.20 513	0.24 630	0.19 653	0.19 619	0.17 609	0.15 738	0.30 812	0.14 721	0.14 729	0.14 731	0.12 688

test_sample8	0.19 656	0.12 644	0.20 657	0.12 9	0.14 699	0.17 580	0.13 240	0.31 666	0.21 509	0.27 700	0.22 549	0.36 732	0.25 705	0.19 619	0.17 609	0.15 738	0.30 812	0.14 721	0.14 729	0.14 731	0.12 688

test_sample6	0.14 535	0.08 440	0.13 446	0.16 255	0.08 298	0.17 580	0.19 636	0.25 559	0.17 413	0.17 546	0.27 626	0.19 564	0.14 548	0.15 504	0.13 494	0.08 516	0.05 351	0.08 496	0.07 480	0.08 545	0.08 561

mmm	0.14 535	0.08 440	0.17 606	0.17 357	0.09 436	0.17 580	0.18 594	0.21 461	0.15 340	0.15 497	0.23 558	0.21 587	0.16 595	0.16 541	0.17 609	0.08 516	0.05 351	0.08 496	0.07 480	0.07 469	0.07 488

11t1	0.12 469	0.06 156	0.13 446	0.14 86	0.08 298	0.17 580	0.15 418	0.18 389	0.15 340	0.15 497	0.15 423	0.16 509	0.16 595	0.15 504	0.13 494	0.08 516	0.05 351	0.06 263	0.05 254	0.08 545	0.07 488

ffm	0.12 469	0.09 532	0.14 487	0.16 255	0.08 298	0.17 580	0.17 541	0.15 266	0.19 467	0.15 497	0.25 600	0.19 564	0.13 523	0.10 171	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.09 586	0.08 563	0.06 378	0.06 395

ff1	0.13 497	0.09 532	0.14 487	0.16 255	0.08 298	0.17 580	0.17 541	0.15 266	0.19 467	0.15 497	0.25 600	0.19 564	0.13 523	0.14 474	0.20 647	0.06 222	0.04 29	0.09 586	0.08 563	0.06 378	0.06 395

mmx	0.14 535	0.09 532	0.14 487	0.16 255	0.08 298	0.17 580	0.17 541	0.27 601	0.25 576	0.15 497	0.25 600	0.19 564	0.13 523	0.14 474	0.20 647	0.08 516	0.06 519	0.09 586	0.08 563	0.08 545	0.08 561

xxx	0.14 535	0.09 532	0.14 487	0.16 255	0.08 298	0.17 580	0.17 541	0.27 601	0.25 576	0.15 497	0.25 600	0.19 564	0.13 523	0.14 474	0.20 647	0.08 516	0.06 519	0.09 586	0.08 563	0.08 545	0.08 561

GMStereo_Zeroshot	0.16 607	0.13 672	0.24 687	0.20 629	0.10 553	0.17 580	0.13 240	0.29 638	0.25 576	0.23 663	0.32 674	0.25 644	0.11 446	0.19 619	0.14 539	0.09 585	0.06 519	0.11 671	0.06 374	0.12 689	0.08 561

LMCR-Stereo	0.15 582	0.08 440	0.13 446	0.21 668	0.09 436	0.17 580	0.20 661	0.27 601	0.19 467	0.24 673	0.24 571	0.23 624	0.17 619	0.20 645	0.17 609	0.07 421	0.06 519	0.08 496	0.06 374	0.10 645	0.08 561

ICVP	0.15 582	0.09 532	0.12 383	0.22 688	0.09 436	0.17 580	0.21 685	0.25 559	0.23 536	0.18 576	0.30 661	0.26 656	0.18 636	0.17 577	0.14 539	0.09 585	0.07 598	0.08 496	0.07 480	0.07 469	0.07 488
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.13 497	0.12 644	0.24 687	0.20 629	0.12 647	0.17 580	0.13 240	0.26 578	0.21 509	0.11 352	0.11 337	0.13 439	0.08 295	0.10 171	0.10 276	0.09 585	0.05 351	0.08 496	0.06 374	0.15 748	0.10 644

CroCo_RVC	0.13 497	0.12 644	0.24 687	0.20 629	0.12 647	0.17 580	0.13 240	0.26 578	0.21 509	0.11 352	0.11 337	0.13 439	0.08 295	0.10 171	0.10 276	0.09 585	0.05 351	0.08 496	0.06 374	0.15 748	0.10 644

psm_up	0.18 643	0.10 596	0.18 632	0.20 629	0.11 609	0.17 580	0.19 636	0.37 738	0.34 670	0.21 634	0.28 640	0.29 683	0.24 695	0.20 645	0.22 677	0.09 585	0.10 695	0.11 671	0.11 691	0.08 545	0.08 561

FAT-Stereo	0.20 668	0.12 644	0.22 674	0.21 668	0.12 647	0.17 580	0.18 594	0.34 710	0.39 704	0.27 700	0.37 707	0.34 726	0.32 751	0.21 663	0.20 647	0.09 585	0.11 708	0.10 637	0.09 611	0.11 669	0.14 735

DeepPruner_ROB	0.16 607	0.11 625	0.15 537	0.17 357	0.10 553	0.17 580	0.15 418	0.32 678	0.21 509	0.19 595	0.21 537	0.22 605	0.18 636	0.20 645	0.15 576	0.13 719	0.09 670	0.09 586	0.09 611	0.11 669	0.10 644

S0	0.12 469	0.08 440	0.08 91	0.20 629	0.07 186	0.18 599	0.23 712	0.15 266	0.15 340	0.10 314	0.10 278	0.13 439	0.08 295	0.12 373	0.11 373	0.09 585	0.10 695	0.14 721	0.14 729	0.05 226	0.04 100

Selective-IGEV-i1	0.13 497	0.07 297	0.12 383	0.19 555	0.08 298	0.18 599	0.16 495	0.22 489	0.30 633	0.16 526	0.17 461	0.16 509	0.10 407	0.14 474	0.13 494	0.06 222	0.05 351	0.06 263	0.05 254	0.06 378	0.05 269

PSMNet-RUCA	0.27 738	0.33 792	0.41 756	0.36 788	0.32 799	0.18 599	0.19 636	0.42 766	0.30 633	0.33 746	0.41 739	0.39 749	0.25 705	0.31 733	0.20 647	0.18 772	0.10 695	0.25 786	0.15 750	0.21 778	0.16 754

GCST	0.37 769	0.42 800	0.26 696	1.02 830	0.39 800	0.18 599	0.08 9	0.20 434	0.17 413	0.28 715	0.25 600	0.15 493	0.12 480	0.16 541	0.14 539	0.64 827	0.43 820	0.75 825	0.65 826	0.63 820	0.46 812

test_sample5	0.14 535	0.08 440	0.14 487	0.16 255	0.08 298	0.18 599	0.18 594	0.25 559	0.17 413	0.17 546	0.27 626	0.18 548	0.14 548	0.16 541	0.13 494	0.08 516	0.05 351	0.08 496	0.07 480	0.08 545	0.08 561

MyStereo8	0.12 469	0.07 297	0.15 537	0.15 147	0.09 436	0.18 599	0.14 321	0.19 421	0.22 524	0.12 401	0.18 489	0.11 381	0.10 407	0.16 541	0.18 627	0.07 421	0.05 351	0.07 393	0.05 254	0.08 545	0.09 610

DualNet	0.14 535	0.08 440	0.14 487	0.16 255	0.08 298	0.18 599	0.18 594	0.25 559	0.17 413	0.17 546	0.27 626	0.18 548	0.14 548	0.16 541	0.13 494	0.08 516	0.05 351	0.08 496	0.07 480	0.08 545	0.08 561

1111x	0.15 582	0.08 440	0.12 383	0.18 467	0.07 186	0.18 599	0.25 744	0.31 666	0.24 553	0.17 546	0.24 571	0.26 656	0.15 566	0.13 433	0.23 690	0.07 421	0.07 598	0.08 496	0.09 611	0.07 469	0.06 395

TestStereo1	0.13 497	0.08 440	0.08 91	0.19 555	0.08 298	0.18 599	0.29 778	0.23 513	0.16 382	0.17 546	0.20 513	0.16 509	0.10 407	0.12 373	0.13 494	0.06 222	0.06 519	0.08 496	0.06 374	0.05 226	0.05 269

x	0.13 497	0.07 297	0.14 487	0.14 86	0.08 298	0.18 599	0.14 321	0.22 489	0.20 491	0.15 497	0.19 500	0.19 564	0.17 619	0.18 602	0.18 627	0.07 421	0.05 351	0.06 263	0.06 374	0.07 469	0.07 488

SA-5K	0.13 497	0.08 440	0.08 91	0.19 555	0.08 298	0.18 599	0.29 778	0.23 513	0.16 382	0.17 546	0.20 513	0.16 509	0.10 407	0.12 373	0.13 494	0.06 222	0.06 519	0.08 496	0.06 374	0.05 226	0.05 269

AASNet	0.16 607	0.08 440	0.12 383	0.19 555	0.09 436	0.18 599	0.15 418	0.37 738	0.37 692	0.19 595	0.23 558	0.20 577	0.16 595	0.17 577	0.20 647	0.10 633	0.08 632	0.08 496	0.07 480	0.09 611	0.09 610

AACVNet	0.16 607	0.08 440	0.14 487	0.15 147	0.10 553	0.18 599	0.15 418	0.23 513	0.24 553	0.27 700	0.27 626	0.28 674	0.17 619	0.19 619	0.16 593	0.09 585	0.07 598	0.09 586	0.07 480	0.10 645	0.09 610

GANet-ADL	0.13 497	0.07 297	0.15 537	0.17 357	0.10 553	0.18 599	0.15 418	0.30 653	0.20 491	0.13 438	0.18 489	0.19 564	0.12 480	0.16 541	0.13 494	0.08 516	0.06 519	0.06 263	0.05 254	0.07 469	0.08 561

pcwnet_v2	0.19 656	0.10 596	0.26 696	0.17 357	0.14 699	0.18 599	0.15 418	0.37 738	0.46 744	0.19 595	0.24 571	0.21 587	0.19 653	0.20 645	0.19 640	0.13 719	0.10 695	0.10 637	0.10 656	0.11 669	0.13 713

HGLStereo	0.17 629	0.08 440	0.19 644	0.17 357	0.12 647	0.18 599	0.18 594	0.31 666	0.32 648	0.21 634	0.32 674	0.25 644	0.18 636	0.19 619	0.20 647	0.09 585	0.09 670	0.07 393	0.07 480	0.09 611	0.10 644

DMCA-RVC	0.17 629	0.10 596	0.15 537	0.24 722	0.11 609	0.18 599	0.18 594	0.25 559	0.24 553	0.21 634	0.26 617	0.25 644	0.27 719	0.18 602	0.20 647	0.12 692	0.08 632	0.13 707	0.10 656	0.10 645	0.08 561

SuperB	0.20 668	0.10 596	0.56 780	0.16 255	0.09 436	0.18 599	0.18 594	0.24 539	0.50 759	0.26 694	0.39 722	0.17 533	0.21 672	0.22 676	0.21 668	0.08 516	0.06 519	0.06 263	0.06 374	0.12 689	0.10 644

RASNet	0.14 535	0.07 297	0.14 487	0.16 255	0.08 298	0.18 599	0.14 321	0.29 638	0.20 491	0.17 546	0.25 600	0.21 587	0.18 636	0.20 645	0.19 640	0.07 421	0.06 519	0.06 263	0.08 563	0.06 378	0.06 395

TDLM	0.17 629	0.12 644	0.13 446	0.24 722	0.10 553	0.18 599	0.18 594	0.36 732	0.30 633	0.21 634	0.28 640	0.28 674	0.18 636	0.23 687	0.18 627	0.11 667	0.07 598	0.10 637	0.10 656	0.08 545	0.08 561

CFNet	0.15 582	0.10 596	0.17 606	0.17 357	0.08 298	0.18 599	0.09 29	0.28 622	0.25 576	0.19 595	0.24 571	0.24 630	0.17 619	0.17 577	0.14 539	0.08 516	0.06 519	0.09 586	0.10 656	0.07 469	0.06 395

CVANet_RVC	0.18 643	0.10 596	0.14 487	0.21 668	0.10 553	0.18 599	0.17 541	0.34 710	0.33 658	0.22 650	0.31 670	0.28 674	0.18 636	0.23 687	0.17 609	0.12 692	0.08 632	0.12 692	0.11 691	0.09 611	0.07 488

AANet_RVC	0.16 607	0.10 596	0.10 262	0.18 467	0.09 436	0.18 599	0.19 636	0.26 578	0.31 641	0.22 650	0.35 696	0.21 587	0.21 672	0.22 676	0.16 593	0.06 222	0.05 351	0.06 263	0.06 374	0.07 469	0.06 395

StereoDRNet-Refined	0.17 629	0.12 644	0.15 537	0.20 629	0.09 436	0.18 599	0.18 594	0.26 578	0.23 536	0.26 694	0.40 728	0.22 605	0.17 619	0.21 663	0.20 647	0.08 516	0.05 351	0.09 586	0.10 656	0.07 469	0.07 488
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.14 535	0.07 297	0.13 446	0.14 86	0.07 186	0.18 599	0.14 321	0.26 578	0.31 641	0.22 650	0.25 600	0.23 624	0.15 566	0.15 504	0.13 494	0.07 421	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.08 545	0.08 561

IGEV_i1	0.12 469	0.07 297	0.12 383	0.16 255	0.08 298	0.19 624	0.14 321	0.18 389	0.22 524	0.18 576	0.18 489	0.16 509	0.12 480	0.16 541	0.14 539	0.06 222	0.05 351	0.06 263	0.05 254	0.06 378	0.06 395

test_sample4	0.14 535	0.08 440	0.14 487	0.15 147	0.08 298	0.19 624	0.18 594	0.26 578	0.17 413	0.16 526	0.25 600	0.18 548	0.14 548	0.16 541	0.13 494	0.08 516	0.06 519	0.08 496	0.06 374	0.08 545	0.08 561

test_sample3	0.14 535	0.08 440	0.15 537	0.14 86	0.09 436	0.19 624	0.17 541	0.26 578	0.18 447	0.16 526	0.22 549	0.19 564	0.15 566	0.17 577	0.13 494	0.08 516	0.06 519	0.07 393	0.06 374	0.09 611	0.08 561

test_sample1	0.13 497	0.07 297	0.14 487	0.13 29	0.08 298	0.19 624	0.16 495	0.20 434	0.15 340	0.14 466	0.22 549	0.18 548	0.16 595	0.17 577	0.14 539	0.07 421	0.06 519	0.06 263	0.06 374	0.08 545	0.07 488

BUS	0.14 535	0.09 532	0.14 487	0.22 688	0.10 553	0.19 624	0.14 321	0.34 710	0.19 467	0.17 546	0.22 549	0.16 509	0.13 523	0.15 504	0.13 494	0.08 516	0.06 519	0.10 637	0.09 611	0.07 469	0.07 488

CRFU-Net	0.16 607	0.08 440	0.14 487	0.17 357	0.09 436	0.19 624	0.14 321	0.26 578	0.20 491	0.28 715	0.27 626	0.29 683	0.17 619	0.19 619	0.17 609	0.09 585	0.09 670	0.07 393	0.07 480	0.08 545	0.08 561

NINENet	0.16 607	0.10 596	0.15 537	0.17 357	0.11 609	0.19 624	0.14 321	0.40 754	0.36 684	0.18 576	0.21 537	0.16 509	0.13 523	0.15 504	0.13 494	0.08 516	0.08 632	0.10 637	0.07 480	0.10 645	0.09 610

CSP-Net	0.16 607	0.09 532	0.14 487	0.16 255	0.09 436	0.19 624	0.17 541	0.25 559	0.32 648	0.25 687	0.30 661	0.24 630	0.15 566	0.21 663	0.18 627	0.09 585	0.06 519	0.07 393	0.07 480	0.08 545	0.07 488

DAS	0.15 582	0.08 440	0.18 632	0.19 555	0.10 553	0.19 624	0.17 541	0.27 601	0.29 623	0.18 576	0.25 600	0.21 587	0.15 566	0.16 541	0.12 447	0.08 516	0.06 519	0.06 263	0.06 374	0.07 469	0.07 488

SepStereo	0.15 582	0.08 440	0.18 632	0.19 555	0.10 553	0.19 624	0.17 541	0.27 601	0.29 623	0.18 576	0.25 600	0.21 587	0.15 566	0.25 703	0.12 447	0.08 516	0.06 519	0.06 263	0.06 374	0.07 469	0.07 488

GEStereo_RVC	0.17 629	0.12 644	0.15 537	0.22 688	0.11 609	0.19 624	0.17 541	0.32 678	0.48 747	0.20 618	0.25 600	0.17 533	0.13 523	0.21 663	0.16 593	0.10 633	0.06 519	0.08 496	0.07 480	0.09 611	0.08 561

sCroCo_RVC	0.12 469	0.09 532	0.23 683	0.24 722	0.11 609	0.19 624	0.14 321	0.17 354	0.14 311	0.10 314	0.13 383	0.12 404	0.07 218	0.14 474	0.11 373	0.08 516	0.08 632	0.08 496	0.08 563	0.05 226	0.07 488

EDNetEfficient	0.29 747	0.24 765	1.13 824	0.18 467	0.10 553	0.19 624	0.20 661	0.20 434	0.60 786	0.74 814	0.56 776	0.31 706	0.39 771	0.22 676	0.30 754	0.09 585	0.07 598	0.08 496	0.07 480	0.11 669	0.09 610

FADNet-RVC-Resample	0.16 607	0.11 625	0.31 724	0.22 688	0.11 609	0.19 624	0.14 321	0.25 559	0.24 553	0.24 673	0.27 626	0.20 577	0.15 566	0.16 541	0.15 576	0.07 421	0.08 632	0.12 692	0.10 656	0.09 611	0.10 644

PS-NSSS	0.20 668	0.21 754	0.23 683	0.20 629	0.10 553	0.19 624	0.17 541	0.36 732	0.25 576	0.27 700	0.33 687	0.27 664	0.24 695	0.20 645	0.20 647	0.15 738	0.12 724	0.17 753	0.14 729	0.10 645	0.08 561

PWCDC_ROB	0.20 668	0.13 672	0.22 674	0.24 722	0.11 609	0.19 624	0.15 418	0.33 700	0.54 771	0.29 724	0.50 762	0.21 587	0.15 566	0.27 711	0.20 647	0.11 667	0.09 670	0.10 637	0.08 563	0.11 669	0.09 610

MWDA-net	0.15 582	0.08 440	0.15 537	0.16 255	0.10 553	0.20 640	0.22 699	0.25 559	0.35 679	0.18 576	0.24 571	0.18 548	0.17 619	0.17 577	0.14 539	0.08 516	0.05 351	0.08 496	0.07 480	0.07 469	0.07 488

MEA-ACV	0.16 607	0.07 297	0.17 606	0.16 255	0.11 609	0.20 640	0.21 685	0.30 653	0.38 699	0.20 618	0.29 653	0.14 462	0.19 653	0.16 541	0.16 593	0.08 516	0.07 598	0.09 586	0.11 691	0.07 469	0.07 488

SME	0.11 386	0.09 532	0.10 262	0.17 357	0.07 186	0.20 640	0.13 240	0.21 461	0.17 413	0.12 401	0.13 383	0.10 349	0.12 480	0.13 433	0.13 494	0.07 421	0.07 598	0.08 496	0.09 611	0.06 378	0.05 269

w-ln-seven-2	0.20 668	0.14 686	0.37 748	0.22 688	0.12 647	0.20 640	0.21 685	0.28 622	0.37 692	0.25 687	0.37 707	0.27 664	0.22 681	0.21 663	0.23 690	0.08 516	0.08 632	0.09 586	0.09 611	0.10 645	0.09 610

xyz-stereo	0.13 497	0.07 297	0.20 657	0.15 147	0.05 4	0.20 640	0.15 418	0.17 354	0.31 641	0.15 497	0.29 653	0.26 656	0.16 595	0.13 433	0.12 447	0.05 67	0.05 351	0.06 263	0.05 254	0.04 61	0.04 100

TCMNet	0.19 656	0.12 644	0.19 644	0.20 629	0.18 755	0.20 640	0.24 727	0.27 601	0.36 684	0.23 663	0.26 617	0.25 644	0.19 653	0.19 619	0.23 690	0.13 719	0.11 708	0.11 671	0.12 713	0.13 713	0.12 688

dad	0.17 629	0.20 748	0.20 657	0.16 255	0.11 609	0.20 640	0.18 594	0.21 461	0.28 616	0.30 729	0.24 571	0.29 683	0.13 523	0.19 619	0.16 593	0.18 772	0.09 670	0.11 671	0.09 611	0.11 669	0.07 488

ADLNet2	0.16 607	0.09 532	0.13 446	0.16 255	0.09 436	0.20 640	0.16 495	0.31 666	0.39 704	0.16 526	0.20 513	0.20 577	0.18 636	0.21 663	0.22 677	0.08 516	0.06 519	0.07 393	0.07 480	0.09 611	0.07 488

delet	0.17 629	0.08 440	0.17 606	0.19 555	0.11 609	0.20 640	0.21 685	0.30 653	0.37 692	0.17 546	0.26 617	0.19 564	0.19 653	0.19 619	0.21 668	0.08 516	0.08 632	0.09 586	0.11 691	0.06 378	0.06 395

UPFNet	0.16 607	0.08 440	0.12 383	0.20 629	0.12 647	0.20 640	0.23 712	0.28 622	0.26 590	0.17 546	0.24 571	0.22 605	0.19 653	0.19 619	0.21 668	0.09 585	0.07 598	0.08 496	0.09 611	0.08 545	0.06 395

DSFCA	0.16 607	0.09 532	0.14 487	0.16 255	0.10 553	0.20 640	0.19 636	0.28 622	0.31 641	0.23 663	0.24 571	0.22 605	0.15 566	0.19 619	0.20 647	0.10 633	0.07 598	0.09 586	0.09 611	0.08 545	0.08 561

FADNet-RVC	0.20 668	0.20 748	0.38 750	0.21 668	0.16 732	0.20 640	0.15 418	0.26 578	0.26 590	0.26 694	0.32 674	0.26 656	0.21 672	0.22 676	0.19 640	0.12 692	0.13 739	0.12 692	0.14 729	0.13 713	0.18 771

S-Stereo	0.20 668	0.12 644	0.25 693	0.21 668	0.13 672	0.20 640	0.18 594	0.32 678	0.43 731	0.23 663	0.36 701	0.28 674	0.30 742	0.19 619	0.22 677	0.09 585	0.12 724	0.10 637	0.10 656	0.13 713	0.13 713

NCC-stereo	0.24 715	0.15 699	0.31 724	0.26 743	0.16 732	0.20 640	0.30 786	0.40 754	0.40 710	0.24 673	0.38 714	0.33 719	0.28 730	0.36 761	0.27 735	0.12 692	0.11 708	0.15 734	0.22 785	0.13 713	0.13 713

Abc-Net	0.24 715	0.15 699	0.31 724	0.26 743	0.16 732	0.20 640	0.30 786	0.40 754	0.40 710	0.24 673	0.38 714	0.33 719	0.28 730	0.36 761	0.27 735	0.12 692	0.11 708	0.15 734	0.22 785	0.13 713	0.13 713
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
UCFNet_RVC	0.14 535	0.08 440	0.13 446	0.11 1	0.10 553	0.20 640	0.10 51	0.24 539	0.22 524	0.17 546	0.20 513	0.23 624	0.15 566	0.17 577	0.15 576	0.12 692	0.07 598	0.10 637	0.13 725	0.11 669	0.10 644

AdaStereo	0.15 582	0.11 625	0.15 537	0.18 467	0.09 436	0.20 640	0.11 94	0.32 678	0.28 616	0.20 618	0.23 558	0.20 577	0.13 523	0.19 619	0.14 539	0.12 692	0.05 351	0.10 637	0.07 480	0.09 611	0.07 488
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.
SGM-Forest	0.20 668	0.14 686	0.18 632	0.19 555	0.13 672	0.20 640	0.22 699	0.33 700	0.30 633	0.24 673	0.29 653	0.28 674	0.19 653	0.23 687	0.17 609	0.15 738	0.16 776	0.15 734	0.14 729	0.12 689	0.12 688
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
pmcnn	0.15 582	0.07 297	0.19 644	0.15 147	0.07 186	0.20 640	0.15 418	0.24 539	0.26 590	0.21 634	0.34 692	0.28 674	0.18 636	0.18 602	0.17 609	0.07 421	0.05 351	0.05 82	0.04 84	0.07 469	0.06 395

CBMV	0.19 656	0.14 686	0.17 606	0.18 467	0.10 553	0.20 640	0.11 94	0.29 638	0.30 633	0.29 724	0.30 661	0.30 693	0.23 689	0.27 711	0.19 640	0.13 719	0.15 761	0.17 753	0.16 758	0.10 645	0.10 644
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DStereoO	0.24 715	0.18 735	0.18 632	0.20 629	0.14 699	0.21 660	0.19 636	0.32 678	0.41 713	0.29 724	0.21 537	0.32 715	0.27 719	0.41 787	0.27 735	0.46 816	0.12 724	0.31 804	0.11 691	0.15 748	0.12 688

rvit_105_1	0.19 656	0.11 625	0.25 693	0.21 668	0.16 732	0.21 660	0.27 762	0.31 666	0.41 713	0.19 595	0.20 513	0.22 605	0.17 619	0.19 619	0.17 609	0.12 692	0.12 724	0.13 707	0.15 750	0.08 545	0.07 488

iinet-f	0.16 607	0.06 156	0.45 762	0.14 86	0.10 553	0.21 660	0.14 321	0.27 601	0.23 536	0.21 634	0.24 571	0.21 587	0.15 566	0.18 602	0.21 668	0.09 585	0.07 598	0.07 393	0.06 374	0.09 611	0.10 644

ssnet_v2	0.17 629	0.10 596	0.17 606	0.17 357	0.11 609	0.21 660	0.21 685	0.33 700	0.25 576	0.22 650	0.22 549	0.27 664	0.18 636	0.22 676	0.20 647	0.11 667	0.09 670	0.09 586	0.09 611	0.08 545	0.08 561

test_xeample	0.15 582	0.06 156	0.13 446	0.14 86	0.08 298	0.21 660	0.20 661	0.28 622	0.20 491	0.16 526	0.29 653	0.19 564	0.16 595	0.15 504	0.26 727	0.09 585	0.05 351	0.07 393	0.07 480	0.07 469	0.07 488

EDNetEfficientorigin	7.91 844	0.31 790	153.02 875	0.19 555	0.09 436	0.21 660	0.16 495	0.22 489	0.59 782	0.72 809	0.67 787	0.42 756	0.50 797	0.24 697	0.39 791	0.08 516	0.07 598	0.08 496	0.07 480	0.12 689	0.10 644

RP	0.21 681	0.13 672	0.21 668	0.23 713	0.11 609	0.21 660	0.20 661	0.25 559	0.44 736	0.21 634	0.38 714	0.36 732	0.24 695	0.27 711	0.25 713	0.11 667	0.12 724	0.13 707	0.12 713	0.12 689	0.14 735

PA-Net	0.23 707	0.18 735	0.33 733	0.28 761	0.22 780	0.21 660	0.38 803	0.29 638	0.39 704	0.22 650	0.32 674	0.25 644	0.26 711	0.20 645	0.25 713	0.09 585	0.23 805	0.15 734	0.22 785	0.09 611	0.13 713
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
StereoDRNet	0.18 643	0.11 625	0.17 606	0.22 688	0.11 609	0.21 660	0.22 699	0.37 738	0.33 658	0.24 673	0.28 640	0.30 693	0.19 653	0.20 645	0.20 647	0.09 585	0.08 632	0.11 671	0.09 611	0.09 611	0.07 488

AANet	0.30 753	0.19 741	1.03 820	0.16 255	0.13 672	0.22 669	0.16 495	0.30 653	0.62 790	0.60 794	0.52 764	0.46 768	0.38 768	0.23 687	0.32 767	0.12 692	0.09 670	0.11 671	0.10 656	0.13 713	0.12 688

DStereoFS	0.27 738	0.22 758	0.31 724	0.22 688	0.15 721	0.22 669	0.20 661	0.50 792	0.48 747	0.28 715	0.44 750	0.33 719	0.34 758	0.52 802	0.29 747	0.12 692	0.11 708	0.15 734	0.13 725	0.16 757	0.16 754

DStereoSA	0.25 727	0.19 741	0.37 748	0.26 743	0.17 748	0.22 669	0.20 661	0.49 787	0.59 782	0.22 650	0.29 653	0.29 683	0.33 753	0.39 777	0.28 743	0.12 692	0.11 708	0.16 746	0.14 729	0.14 731	0.12 688

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 643	0.09 532	0.29 718	0.15 147	0.10 553	0.22 669	0.20 661	0.26 578	0.39 704	0.25 687	0.42 745	0.24 630	0.15 566	0.20 645	0.19 640	0.07 421	0.05 351	0.06 263	0.05 254	0.10 645	0.09 610

SACVNet	0.18 643	0.12 644	0.14 487	0.17 357	0.13 672	0.22 669	0.18 594	0.31 666	0.30 633	0.23 663	0.31 670	0.30 693	0.22 681	0.22 676	0.17 609	0.11 667	0.08 632	0.10 637	0.10 656	0.12 689	0.14 735

ac_64	0.16 607	0.08 440	0.15 537	0.18 467	0.10 553	0.22 669	0.18 594	0.24 539	0.21 509	0.18 576	0.24 571	0.29 683	0.18 636	0.19 619	0.22 677	0.09 585	0.07 598	0.08 496	0.09 611	0.07 469	0.06 395

RGC	0.25 727	0.20 748	0.29 718	0.28 761	0.16 732	0.22 669	0.23 712	0.32 678	0.44 736	0.27 700	0.40 728	0.38 741	0.27 719	0.36 761	0.22 677	0.11 667	0.13 739	0.17 753	0.17 765	0.14 731	0.16 754

SHD	0.26 736	0.15 699	0.30 721	0.24 722	0.18 755	0.22 669	0.15 418	0.38 746	0.71 805	0.32 742	0.41 739	0.36 732	0.28 730	0.32 740	0.29 747	0.12 692	0.11 708	0.14 721	0.13 725	0.16 757	0.20 778

ADCRef	0.19 656	0.12 644	0.41 756	0.20 629	0.12 647	0.22 669	0.18 594	0.32 678	0.36 684	0.26 694	0.32 674	0.17 533	0.23 689	0.24 697	0.24 703	0.07 421	0.06 519	0.09 586	0.09 611	0.08 545	0.08 561

DeepPrunerF	0.24 715	0.17 723	0.42 758	0.26 743	0.16 732	0.22 669	0.28 768	0.37 738	0.50 759	0.26 694	0.29 653	0.24 630	0.28 730	0.21 663	0.22 677	0.15 738	0.11 708	0.20 770	0.18 771	0.12 689	0.13 713

ADCP+	0.20 668	0.10 596	0.33 733	0.20 629	0.12 647	0.22 669	0.26 755	0.31 666	0.34 670	0.26 694	0.37 707	0.22 605	0.22 681	0.27 711	0.27 735	0.09 585	0.06 519	0.08 496	0.08 563	0.09 611	0.10 644

DANet	0.21 681	0.15 699	0.28 710	0.25 737	0.13 672	0.22 669	0.19 636	0.27 601	0.27 600	0.28 715	0.32 674	0.35 730	0.31 746	0.31 733	0.23 690	0.11 667	0.09 670	0.11 671	0.10 656	0.13 713	0.11 672
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.21 681	0.12 644	0.21 668	0.24 722	0.13 672	0.22 669	0.22 699	0.41 760	0.26 590	0.31 735	0.42 745	0.37 737	0.28 730	0.23 687	0.22 677	0.10 633	0.12 724	0.10 637	0.09 611	0.10 645	0.08 561

DRN-Test	0.19 656	0.11 625	0.20 657	0.22 688	0.10 553	0.22 669	0.22 699	0.39 750	0.37 692	0.24 673	0.32 674	0.26 656	0.21 672	0.22 676	0.24 703	0.11 667	0.07 598	0.11 671	0.10 656	0.09 611	0.07 488

XPNet_ROB	0.22 690	0.11 625	0.19 644	0.22 688	0.13 672	0.22 669	0.19 636	0.34 710	0.40 710	0.30 729	0.39 722	0.39 749	0.26 711	0.26 708	0.28 743	0.15 738	0.10 695	0.10 637	0.10 656	0.13 713	0.12 688

PWC_ROB	0.21 681	0.16 708	0.26 696	0.18 467	0.11 609	0.22 669	0.13 240	0.32 678	0.49 756	0.30 729	0.40 728	0.32 715	0.24 695	0.31 733	0.22 677	0.10 633	0.07 598	0.11 671	0.08 563	0.11 669	0.10 644

xxxx	0.15 582	0.07 297	0.14 487	0.14 86	0.08 298	0.23 685	0.18 594	0.31 666	0.19 467	0.14 466	0.28 640	0.22 605	0.14 548	0.15 504	0.26 727	0.09 585	0.05 351	0.07 393	0.07 480	0.08 545	0.07 488

FINET	0.21 681	0.18 735	0.26 696	0.18 467	0.16 732	0.23 685	0.23 712	0.32 678	0.48 747	0.25 687	0.32 674	0.22 605	0.22 681	0.22 676	0.17 609	0.18 772	0.16 776	0.11 671	0.10 656	0.15 748	0.13 713

psmorigin	0.25 727	0.15 699	0.34 741	0.17 357	0.13 672	0.23 685	0.14 321	0.34 710	0.33 658	0.41 768	0.55 771	0.41 755	0.37 765	0.34 748	0.27 735	0.11 667	0.15 761	0.11 671	0.11 691	0.12 689	0.16 754

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 690	0.21 754	0.24 687	0.26 743	0.11 609	0.23 685	0.14 321	0.39 750	0.24 553	0.32 742	0.36 701	0.30 693	0.21 672	0.19 619	0.21 668	0.17 766	0.14 751	0.21 773	0.16 758	0.12 689	0.12 688

edge stereo	0.22 690	0.13 672	0.20 657	0.21 668	0.13 672	0.23 685	0.16 495	0.32 678	0.42 724	0.32 742	0.40 728	0.38 741	0.35 761	0.25 703	0.24 703	0.13 719	0.11 708	0.14 721	0.11 691	0.12 689	0.13 713

base	0.18 643	0.13 672	0.24 687	0.20 629	0.14 699	0.24 690	0.10 51	0.31 666	0.20 491	0.25 687	0.37 707	0.16 509	0.17 619	0.25 703	0.22 677	0.16 759	0.09 670	0.15 734	0.12 713	0.06 378	0.09 610

zh-mn7	0.25 727	0.14 686	0.56 780	0.19 555	0.14 699	0.24 690	0.22 699	0.34 710	0.62 790	0.35 751	0.65 785	0.31 706	0.25 705	0.31 733	0.25 713	0.09 585	0.08 632	0.09 586	0.09 611	0.09 611	0.11 672

fast-acv-ft	0.18 643	0.11 625	0.19 644	0.19 555	0.12 647	0.24 690	0.21 685	0.25 559	0.34 670	0.22 650	0.34 692	0.27 664	0.20 666	0.21 663	0.23 690	0.09 585	0.09 670	0.08 496	0.10 656	0.08 545	0.07 488

DGSMNet	0.24 715	0.19 741	0.33 733	0.21 668	0.24 785	0.24 690	0.20 661	0.35 725	0.41 713	0.24 673	0.32 674	0.38 741	0.21 672	0.29 729	0.23 690	0.12 692	0.11 708	0.14 721	0.16 758	0.23 787	0.23 783

222	0.16 607	0.07 297	0.14 487	0.14 86	0.08 298	0.24 690	0.18 594	0.30 653	0.20 491	0.17 546	0.28 640	0.17 533	0.16 595	0.15 504	0.40 794	0.10 633	0.05 351	0.07 393	0.06 374	0.07 469	0.08 561

GwcNet	0.20 668	0.13 672	0.19 644	0.18 467	0.12 647	0.24 690	0.19 636	0.35 725	0.43 731	0.20 618	0.32 674	0.33 719	0.20 666	0.22 676	0.24 703	0.11 667	0.09 670	0.09 586	0.09 611	0.09 611	0.10 644

FADNet	0.21 681	0.22 758	0.36 744	0.18 467	0.17 748	0.24 690	0.13 240	0.31 666	0.31 641	0.23 663	0.25 600	0.27 664	0.21 672	0.19 619	0.15 576	0.13 719	0.15 761	0.12 692	0.15 750	0.16 757	0.18 771

Nwc_Net	0.23 707	0.16 708	0.21 668	0.25 737	0.14 699	0.24 690	0.26 755	0.37 738	0.38 699	0.22 650	0.41 739	0.30 693	0.28 730	0.28 723	0.25 713	0.11 667	0.10 695	0.17 753	0.20 778	0.10 645	0.10 644

NCCL2	0.23 707	0.15 699	0.17 606	0.34 782	0.18 755	0.24 690	0.23 712	0.34 710	0.28 616	0.31 735	0.38 714	0.38 741	0.28 730	0.23 687	0.24 703	0.15 738	0.12 724	0.18 763	0.21 782	0.13 713	0.13 713

DLCB_ROB	0.18 643	0.10 596	0.15 537	0.23 713	0.11 609	0.24 690	0.18 594	0.29 638	0.28 616	0.27 700	0.28 640	0.28 674	0.24 695	0.19 619	0.20 647	0.08 516	0.08 632	0.09 586	0.09 611	0.07 469	0.07 488

LE_ROB	0.50 792	0.07 297	0.14 487	0.15 147	0.08 298	0.24 690	0.16 495	0.22 489	1.81 845	4.63 852	0.67 787	0.47 772	0.44 786	0.20 645	0.29 747	0.07 421	0.06 519	0.06 263	0.06 374	0.08 545	0.06 395

PSMNet_ROB	0.21 681	0.11 625	0.15 537	0.27 756	0.15 721	0.24 690	0.35 797	0.43 774	0.37 692	0.27 700	0.32 674	0.32 715	0.22 681	0.21 663	0.26 727	0.12 692	0.08 632	0.13 707	0.11 691	0.09 611	0.09 610

SCION-Mon(vits-remp)	0.09 248	0.13 672	0.12 383	0.24 722	0.16 732	0.25 702	0.10 51	0.15 266	0.15 340	0.05 2	0.06 42	0.05 4	0.06 84	0.07 10	0.09 158	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

FSD					0.22 780	0.25 702	0.25 744	0.27 601	0.26 590	0.25 687	0.26 617	0.25 644	0.27 719	0.27 711	0.24 703	0.21 789	0.20 790	0.27 791	0.26 793	0.25 794

zh-sn7	0.25 727	0.17 723	0.50 769	0.24 722	0.13 672	0.25 702	0.24 727	0.34 710	0.48 747	0.28 715	0.54 769	0.28 674	0.31 746	0.36 761	0.32 767	0.10 633	0.10 695	0.11 671	0.10 656	0.12 689	0.12 688

Wz-Net-LNSev	0.22 690	0.16 708	0.38 750	0.21 668	0.13 672	0.25 702	0.23 712	0.32 678	0.43 731	0.30 729	0.41 739	0.31 706	0.18 636	0.22 676	0.25 713	0.10 633	0.09 670	0.08 496	0.08 563	0.12 689	0.11 672

DDUNet	0.22 690	0.17 723	0.21 668	0.22 688	0.15 721	0.25 702	0.24 727	0.29 638	0.30 633	0.31 735	0.36 701	0.33 719	0.25 705	0.24 697	0.20 647	0.18 772	0.13 739	0.17 753	0.11 691	0.16 757	0.16 754

AF-Net	0.22 690	0.17 723	0.17 606	0.26 743	0.13 672	0.25 702	0.24 727	0.32 678	0.50 759	0.25 687	0.33 687	0.38 741	0.26 711	0.28 723	0.25 713	0.11 667	0.10 695	0.16 746	0.11 691	0.11 669	0.10 644

ADCMid	0.25 727	0.15 699	0.40 753	0.20 629	0.14 699	0.25 702	0.26 755	0.34 710	0.38 699	0.36 754	0.44 750	0.34 726	0.40 774	0.35 755	0.33 772	0.10 633	0.09 670	0.11 671	0.11 691	0.13 713	0.12 688

AnyNet_C32	0.26 736	0.16 708	0.36 744	0.20 629	0.16 732	0.25 702	0.30 786	0.32 678	0.44 736	0.31 735	0.49 758	0.30 693	0.33 753	0.40 783	0.33 772	0.12 692	0.12 724	0.12 692	0.14 729	0.14 731	0.15 742

CC-Net-ROB	0.28 743	0.31 790	0.36 744	0.29 770	0.15 721	0.25 702	0.19 636	0.45 779	0.33 658	0.39 761	0.37 707	0.39 749	0.31 746	0.27 711	0.26 727	0.24 801	0.19 787	0.30 803	0.23 789	0.18 771	0.15 742

DISCO	0.19 656	0.09 532	0.22 674	0.17 357	0.10 553	0.25 702	0.18 594	0.27 601	0.44 736	0.22 650	0.31 670	0.33 719	0.26 711	0.28 723	0.28 743	0.08 516	0.06 519	0.07 393	0.07 480	0.09 611	0.09 610

FBW_ROB	0.24 715	0.17 723	0.22 674	0.26 743	0.14 699	0.25 702	0.22 699	0.41 760	0.41 713	0.41 768	0.41 739	0.42 756	0.27 719	0.31 733	0.23 690	0.09 585	0.14 751	0.14 721	0.12 713	0.11 669	0.09 610

w-ln-seven	0.24 715	0.14 686	0.55 777	0.19 555	0.14 699	0.26 713	0.22 699	0.35 725	0.60 786	0.29 724	0.39 722	0.30 693	0.22 681	0.21 663	0.26 727	0.09 585	0.09 670	0.11 671	0.10 656	0.11 669	0.10 644

YMNet	0.20 668	0.12 644	0.19 644	0.20 629	0.14 699	0.26 713	0.23 712	0.32 678	0.34 670	0.27 700	0.34 692	0.30 693	0.18 636	0.18 602	0.22 677	0.10 633	0.13 739	0.10 637	0.10 656	0.08 545	0.09 610

YMNet_1	0.20 668	0.12 644	0.19 644	0.20 629	0.14 699	0.26 713	0.23 712	0.32 678	0.34 670	0.27 700	0.34 692	0.30 693	0.18 636	0.18 602	0.22 677	0.10 633	0.13 739	0.10 637	0.10 656	0.08 545	0.09 610

coex-ft	3.30 832	0.34 793	59.09 874	0.18 467	0.13 672	0.26 713	0.22 699	0.27 601	0.72 806	1.90 845	0.70 794	0.44 762	0.45 790	0.29 729	0.41 797	0.09 585	0.09 670	0.12 692	0.09 611	0.14 731	0.13 713

GASNet	0.22 690	0.23 761	0.33 733	0.26 743	0.17 748	0.26 713	0.16 495	0.44 776	0.42 724	0.27 700	0.24 571	0.30 693	0.15 566	0.27 711	0.18 627	0.12 692	0.08 632	0.12 692	0.11 691	0.16 757	0.07 488

Wz-Net-SNSev	0.25 727	0.17 723	0.44 761	0.25 737	0.14 699	0.26 713	0.23 712	0.38 746	0.56 776	0.30 729	0.55 771	0.39 749	0.26 711	0.23 687	0.30 754	0.10 633	0.09 670	0.09 586	0.10 656	0.11 669	0.11 672

Syn2CoEx	0.21 681	0.16 708	0.27 705	0.29 770	0.14 699	0.26 713	0.20 661	0.33 700	0.31 641	0.28 715	0.36 701	0.27 664	0.25 705	0.19 619	0.24 703	0.16 759	0.12 724	0.14 721	0.11 691	0.09 611	0.08 561

hitnet-ft	0.18 643	0.09 532	0.17 606	0.14 86	0.09 436	0.26 713	0.20 661	0.25 559	0.26 590	0.24 673	0.32 674	0.31 706	0.22 681	0.24 697	0.21 668	0.12 692	0.07 598	0.10 637	0.08 563	0.12 689	0.11 672

ETE_ROB	0.23 707	0.17 723	0.22 674	0.25 737	0.13 672	0.26 713	0.29 778	0.31 666	0.36 684	0.28 715	0.36 701	0.45 764	0.26 711	0.27 711	0.26 727	0.11 667	0.08 632	0.12 692	0.09 611	0.14 731	0.13 713

DispFullNet	0.27 738	0.21 754	0.65 792	0.28 761	0.16 732	0.26 713	0.17 541	0.33 700	0.58 781	0.27 700	0.38 714	0.43 760	0.23 689	0.38 768	0.23 690	0.12 692	0.06 519	0.19 765	0.11 691	0.21 778	0.15 742

MSAF-DinoV2	0.22 690	0.11 625	0.23 683	0.17 357	0.10 553	0.27 723	0.16 495	0.37 738	0.55 772	0.21 634	0.27 626	0.47 772	0.27 719	0.35 755	0.39 791	0.09 585	0.06 519	0.07 393	0.09 611	0.12 689	0.10 644

SQANet	0.23 707	0.23 761	0.30 721	0.30 772	0.19 763	0.27 723	0.13 240	0.29 638	0.33 658	0.24 673	0.37 707	0.31 706	0.22 681	0.27 711	0.23 690	0.15 738	0.10 695	0.21 773	0.16 758	0.21 778	0.15 742

Anonymous3	0.16 607	0.13 672	0.33 733	0.26 743	0.14 699	0.27 723	0.17 541	0.28 622	0.28 616	0.15 497	0.17 461	0.14 462	0.10 407	0.15 504	0.12 447	0.08 516	0.08 632	0.08 496	0.08 563	0.08 545	0.11 672

MMNet	0.17 629	0.09 532	0.16 574	0.20 629	0.11 609	0.27 723	0.20 661	0.25 559	0.41 713	0.22 650	0.30 661	0.21 587	0.20 666	0.17 577	0.20 647	0.06 222	0.06 519	0.07 393	0.07 480	0.08 545	0.07 488

UNet	0.17 629	0.09 532	0.18 632	0.19 555	0.12 647	0.27 723	0.19 636	0.33 700	0.29 623	0.21 634	0.24 571	0.23 624	0.19 653	0.19 619	0.18 627	0.07 421	0.06 519	0.08 496	0.07 480	0.08 545	0.06 395

SANet	0.24 715	0.14 686	0.28 710	0.21 668	0.11 609	0.27 723	0.24 727	0.38 746	0.64 795	0.36 754	0.40 728	0.43 760	0.26 711	0.27 711	0.24 703	0.12 692	0.09 670	0.10 637	0.09 611	0.13 713	0.11 672

LALA_ROB	0.25 727	0.16 708	0.22 674	0.26 743	0.17 748	0.27 723	0.27 762	0.42 766	0.37 692	0.33 746	0.38 714	0.51 778	0.26 711	0.28 723	0.27 735	0.16 759	0.09 670	0.12 692	0.11 691	0.13 713	0.12 688

z-mn7	0.24 715	0.14 686	0.45 762	0.19 555	0.13 672	0.28 730	0.25 744	0.34 710	0.62 790	0.27 700	0.56 776	0.29 683	0.24 695	0.32 740	0.25 713	0.08 516	0.08 632	0.08 496	0.08 563	0.10 645	0.10 644

RTSC	0.23 707	0.12 644	0.28 710	0.21 668	0.13 672	0.28 730	0.16 495	0.35 725	0.66 801	0.27 700	0.33 687	0.30 693	0.21 672	0.31 733	0.29 747	0.10 633	0.08 632	0.09 586	0.10 656	0.13 713	0.13 713

ADCS	0.29 747	0.18 735	0.45 762	0.21 668	0.17 748	0.28 730	0.23 712	0.41 760	0.63 794	0.40 764	0.49 758	0.40 753	0.36 763	0.39 777	0.40 794	0.13 719	0.12 724	0.13 707	0.14 729	0.16 757	0.16 754

NVstereo2D	0.19 656	0.10 596	0.15 537	0.17 357	0.15 721	0.28 730	0.23 712	0.44 776	0.42 724	0.15 497	0.27 626	0.25 644	0.19 653	0.22 676	0.17 609	0.09 585	0.06 519	0.10 637	0.08 563	0.15 748	0.09 610

Light-Stereo-hy	0.23 707	0.14 686	0.30 721	0.22 688	0.20 768	0.29 734	0.16 495	0.33 700	0.36 684	0.24 673	0.28 640	0.42 756	0.24 695	0.25 703	0.20 647	0.13 719	0.13 739	0.23 782	0.23 789	0.16 757	0.18 771

PVD	0.39 772	0.20 748	0.39 752	0.31 776	0.22 780	0.29 734	0.43 809	0.52 798	0.96 826	0.55 788	0.79 808	0.53 782	0.59 810	0.52 802	0.38 787	0.19 783	0.14 751	0.17 753	0.14 729	0.24 793	0.31 799

PASM	0.32 758	0.24 765	0.48 768	0.28 761	0.27 791	0.29 734	0.30 786	0.34 710	0.49 756	0.35 751	0.39 722	0.46 768	0.34 758	0.34 748	0.35 775	0.23 799	0.25 808	0.26 787	0.28 800	0.23 787	0.21 780

NaN_ROB	0.22 690	0.19 741	0.24 687	0.25 737	0.13 672	0.29 734	0.26 755	0.33 700	0.41 713	0.31 735	0.31 670	0.32 715	0.23 689	0.30 732	0.21 668	0.11 667	0.17 782	0.10 637	0.10 656	0.08 545	0.09 610

PatchMatch		0.16 708		0.19 555		0.30 738		0.41 760		0.55 788		0.64 789		0.40 783		0.15 738		0.15 734		0.12 689

UDG	0.21 681	0.17 723	0.19 644	0.23 713	0.15 721	0.30 738	0.20 661	0.33 700	0.35 679	0.23 663	0.28 640	0.31 706	0.27 719	0.20 645	0.22 677	0.15 738	0.12 724	0.13 707	0.09 611	0.14 731	0.14 735

PM Graph cmp D40	0.31 755	0.16 708	0.26 696	0.19 555	0.13 672	0.31 740	0.20 661	0.42 766	0.55 772	0.55 788	0.70 794	0.69 799	0.45 790	0.39 777	0.36 782	0.15 738	0.15 761	0.15 734	0.14 729	0.12 689	0.13 713

PatchMatch Graph Cmp	0.32 758	0.16 708	0.26 696	0.19 555	0.13 672	0.31 740	0.20 661	0.42 766	0.60 786	0.55 788	0.81 810	0.67 795	0.44 786	0.38 768	0.36 782	0.15 738	0.15 761	0.15 734	0.14 729	0.12 689	0.13 713

stereogan	0.22 690	0.11 625	0.21 668	0.20 629	0.12 647	0.31 740	0.19 636	0.35 725	0.44 736	0.22 650	0.39 722	0.35 730	0.27 719	0.33 745	0.22 677	0.10 633	0.12 724	0.10 637	0.10 656	0.14 731	0.13 713

light-stereo	0.42 781	0.26 776	0.59 787	0.60 810	0.49 807	0.32 743	0.23 712	0.46 781	0.52 770	0.56 793	0.58 781	0.76 807	0.32 751	0.48 794	0.29 747	0.32 805	0.24 806	0.27 791	0.33 806	0.46 811	0.39 806

Anonymous_2	0.22 690	0.17 723	0.28 710	0.15 147	0.16 732	0.32 743	0.22 699	0.22 489	0.17 413	0.23 663	0.24 571	0.26 656	0.27 719	0.27 711	0.23 690	0.22 794	0.25 808	0.17 753	0.17 765	0.17 766	0.17 765

APVNet	0.22 690	0.12 644	0.19 644	0.18 467	0.14 699	0.32 743	0.31 792	0.39 750	0.32 648	0.27 700	0.40 728	0.30 693	0.29 738	0.26 708	0.25 713	0.11 667	0.12 724	0.11 671	0.14 729	0.12 689	0.12 688

GANetREF_RVC	0.31 755	0.34 793	0.27 705	0.35 786	0.16 732	0.32 743	0.41 804	0.48 785	0.51 767	0.35 751	0.35 696	0.34 726	0.33 753	0.39 777	0.32 767	0.27 803	0.20 790	0.29 801	0.15 750	0.18 771	0.17 765
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
PDISCO_ROB	0.27 738	0.16 708	0.26 696	0.28 761	0.20 768	0.32 743	0.26 755	0.44 776	0.57 778	0.28 715	0.40 728	0.45 764	0.29 738	0.33 745	0.34 774	0.12 692	0.09 670	0.17 753	0.16 758	0.17 766	0.13 713

WCMA_ROB	0.24 715	0.11 625	0.22 674	0.17 357	0.14 699	0.32 743	0.15 418	0.32 678	0.32 648	0.38 759	0.53 767	0.40 753	0.34 758	0.34 748	0.25 713	0.11 667	0.12 724	0.12 692	0.10 656	0.14 731	0.14 735

MeshStereo	0.27 738	0.13 672	0.18 632	0.15 147	0.11 609	0.32 743	0.24 727	0.40 754	0.36 684	0.52 782	0.57 779	0.67 795	0.40 774	0.35 755	0.26 727	0.14 734	0.13 739	0.13 707	0.11 691	0.11 669	0.10 644
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
LRCNet_RVC	10.62 852	13.42 862	7.30 844	18.92 860	2.07 839	0.33 750	0.30 786	5.59 855	0.48 747	13.03 864	17.94 864	8.87 858	5.65 853	4.79 851	1.89 840	23.51 880	2.73 856	27.55 882	25.71 881	16.07 874	16.33 868

CSAN	0.29 747	0.24 765	0.27 705	0.34 782	0.19 763	0.33 750	0.42 807	0.37 738	0.50 759	0.38 759	0.40 728	0.44 762	0.33 753	0.28 723	0.30 754	0.20 785	0.16 776	0.19 765	0.19 773	0.14 731	0.15 742

SGM_RVC	0.23 707	0.12 644	0.15 537	0.15 147	0.09 436	0.33 750	0.18 594	0.34 710	0.31 641	0.44 775	0.37 707	0.53 782	0.35 761	0.35 755	0.24 703	0.13 719	0.13 739	0.13 707	0.13 725	0.10 645	0.11 672
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SCION-MonSter	0.22 690	0.17 723	0.16 574	0.25 737	0.18 755	0.34 753	0.17 541	0.28 622	0.47 746	0.23 663	0.46 753	0.20 577	0.18 636	0.25 703	0.25 713	0.09 585	0.08 632	0.23 782	0.19 773	0.11 669	0.11 672

WZ-Net	0.28 743	0.17 723	0.78 810	0.22 688	0.16 732	0.34 753	0.29 778	0.39 750	0.57 778	0.24 673	0.55 771	0.37 737	0.24 695	0.33 745	0.35 775	0.09 585	0.08 632	0.09 586	0.10 656	0.14 731	0.16 754

MFN_U_SF_RVC	0.32 758	0.21 754	0.55 777	0.30 772	0.15 721	0.34 753	0.17 541	0.52 798	0.46 744	0.46 779	0.55 771	0.59 785	0.39 771	0.35 755	0.37 784	0.15 738	0.14 751	0.18 763	0.21 782	0.16 757	0.15 742

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 753	0.24 765	0.29 718	0.36 788	0.16 732	0.34 753	0.30 786	0.32 678	0.42 724	0.40 764	0.46 753	0.38 741	0.31 746	0.34 748	0.28 743	0.19 783	0.20 790	0.26 787	0.29 801	0.18 771	0.19 777

XQC	0.28 743	0.23 761	0.51 770	0.28 761	0.19 763	0.34 753	0.27 762	0.36 732	0.57 778	0.31 735	0.30 661	0.37 737	0.30 742	0.38 768	0.38 787	0.13 719	0.09 670	0.15 734	0.12 713	0.17 766	0.18 771

ADCL	0.24 715	0.11 625	0.47 767	0.22 688	0.12 647	0.34 753	0.29 778	0.29 638	0.56 776	0.24 673	0.46 753	0.30 693	0.30 742	0.29 729	0.29 747	0.08 516	0.07 598	0.09 586	0.09 611	0.10 645	0.10 644

LSM	0.33 762	0.20 748	0.58 785	0.26 743	0.60 819	0.34 753	0.25 744	0.42 766	0.48 747	0.45 776	0.58 781	0.42 756	0.36 763	0.35 755	0.25 713	0.12 692	0.20 790	0.14 721	0.16 758	0.19 774	0.33 801

NVStereoNet_ROB	0.46 790	0.36 795	0.46 766	0.41 795	0.28 793	0.34 753	0.34 796	0.48 785	0.60 786	0.72 809	0.93 815	0.70 802	0.66 814	0.47 793	0.60 815	0.22 794	0.33 816	0.34 806	0.34 809	0.30 803	0.30 798
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSMD_ROB	0.31 755	0.26 776	0.26 696	0.24 722	0.21 776	0.34 753	0.25 744	0.34 710	0.39 704	0.40 764	0.69 791	0.45 764	0.40 774	0.34 748	0.27 735	0.20 785	0.19 787	0.26 787	0.25 792	0.23 787	0.22 782

ADCPNet	0.25 727	0.16 708	0.61 789	0.21 668	0.15 721	0.35 762	0.25 744	0.32 678	0.35 679	0.30 729	0.40 728	0.36 732	0.28 730	0.28 723	0.32 767	0.12 692	0.10 695	0.11 671	0.12 713	0.14 731	0.13 713

Wz-Net-MNSev	0.22 690	0.13 672	0.31 724	0.20 629	0.14 699	0.36 763	0.24 727	0.33 700	0.44 736	0.28 715	0.40 728	0.38 741	0.19 653	0.24 697	0.25 713	0.09 585	0.07 598	0.09 586	0.09 611	0.12 689	0.10 644

PM Cens cmp D40	0.33 762	0.14 686	0.19 644	0.17 357	0.12 647	0.37 764	0.20 661	0.49 787	0.50 759	0.63 797	0.73 797	0.82 810	0.48 794	0.44 790	0.37 784	0.15 738	0.15 761	0.16 746	0.14 729	0.13 713	0.12 688

FC-DCNN v2	0.33 762	0.27 781	0.28 710	0.26 743	0.23 783	0.37 764	0.28 768	0.40 754	0.43 731	0.45 776	0.56 776	0.51 778	0.40 774	0.37 766	0.29 747	0.21 789	0.20 790	0.27 791	0.26 793	0.25 794	0.24 786

FC-DCNN	0.33 762	0.27 781	0.28 710	0.26 743	0.23 783	0.37 764	0.28 768	0.40 754	0.43 731	0.45 776	0.55 771	0.51 778	0.40 774	0.37 766	0.30 754	0.21 789	0.20 790	0.27 791	0.26 793	0.25 794	0.24 786

MDST_ROB	0.22 690	0.10 596	0.17 606	0.18 467	0.11 609	0.37 764	0.19 636	0.43 774	0.41 713	0.39 761	0.39 722	0.29 683	0.21 672	0.26 708	0.18 627	0.11 667	0.10 695	0.14 721	0.11 691	0.10 645	0.08 561

Selective-IGEV-i16pc	0.13 497	0.06 156	0.13 446	0.15 147	0.11 609	0.38 768	0.16 495	0.23 513	0.16 382	0.10 314	0.15 423	0.09 307	0.06 84	0.13 433	0.10 276	0.10 633	0.08 632	0.06 263	0.07 480	0.09 611	0.09 610

Wz-Net-TNSev	0.29 747	0.20 748	0.65 792	0.19 555	0.15 721	0.38 768	0.27 762	0.35 725	0.55 772	0.34 750	0.42 745	0.45 764	0.38 768	0.32 740	0.30 754	0.12 692	0.13 739	0.10 637	0.12 713	0.15 748	0.14 735

PatchMatch Cens Cmp	0.33 762	0.15 699	0.20 657	0.17 357	0.12 647	0.39 770	0.21 685	0.47 783	0.51 767	0.68 802	0.78 807	0.87 811	0.51 798	0.43 789	0.35 775	0.15 738	0.15 761	0.16 746	0.14 729	0.13 713	0.12 688

MonStereo1	0.47 791	0.26 776	0.58 785	0.28 761	0.20 768	0.39 770	0.18 594	0.49 787	0.64 795	0.52 782	0.87 812	1.01 814	0.57 808	0.50 796	0.56 812	0.53 820	0.31 815	0.54 817	0.40 810	0.33 808	0.34 802

FCDSN-DC	0.33 762	0.28 785	0.28 710	0.30 772	0.24 785	0.39 770	0.28 768	0.42 766	0.42 724	0.43 774	0.53 767	0.51 778	0.41 779	0.36 761	0.30 754	0.21 789	0.20 790	0.27 791	0.26 793	0.25 794	0.24 786
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SGM-ForestM	0.32 758	0.12 644	0.16 574	0.16 255	0.11 609	0.39 770	0.19 636	0.41 760	0.50 759	0.52 782	0.54 769	1.32 828	0.42 783	0.40 783	0.27 735	0.14 734	0.16 776	0.16 746	0.16 758	0.12 689	0.12 688

Selective-IGEV-i16pb	0.14 535	0.08 440	0.17 606	0.15 147	0.11 609	0.41 774	0.16 495	0.28 622	0.23 536	0.11 352	0.20 513	0.10 349	0.07 218	0.17 577	0.12 447	0.10 633	0.07 598	0.06 263	0.08 563	0.09 611	0.10 644

ccnet	0.29 747	0.28 785	0.23 683	0.20 629	0.28 793	0.41 774	0.21 685	0.45 779	0.33 658	0.36 754	0.46 753	0.36 732	0.30 742	0.39 777	0.42 798	0.23 799	0.14 751	0.21 773	0.17 765	0.23 787	0.18 771

Consistency-Raft	0.44 785	0.40 798	0.45 762	0.37 790	0.43 804	0.46 776	0.41 804	0.57 807	0.55 772	0.32 742	0.73 797	0.33 719	0.48 794	0.42 788	0.49 807	0.39 810	0.35 817	0.45 810	0.51 819	0.42 810	0.29 796

RYNet	0.22 690	0.12 644	0.22 674	0.19 555	0.17 748	0.46 776	0.26 755	0.38 746	0.48 747	0.24 673	0.28 640	0.34 726	0.23 689	0.20 645	0.30 754	0.10 633	0.06 519	0.09 586	0.09 611	0.13 713	0.15 742

ACVNet-4b	0.39 772	0.53 803	0.55 777	0.45 800	0.24 785	0.47 778	0.18 594	0.49 787	0.64 795	0.42 771	0.45 752	0.60 786	0.27 719	0.34 748	0.24 703	0.33 807	0.14 751	0.48 811	0.42 812	0.30 803	0.26 794

MANE	0.45 787	0.27 781	0.27 705	0.27 756	0.24 785	0.47 778	0.31 792	0.55 804	0.59 782	0.72 809	1.13 826	1.15 822	0.61 811	0.52 802	0.37 784	0.21 789	0.20 790	0.27 791	0.31 805	0.25 794	0.24 786

fsdfsdds	0.52 793	0.19 741	0.67 800	0.33 779	0.18 755	0.48 780	0.32 794	0.53 800	1.00 827	0.73 813	2.21 844	1.03 815	0.86 828	0.34 748	0.45 803	0.16 759	0.16 776	0.26 787	0.18 771	0.14 731	0.15 742

AnyNet_C01	0.36 768	0.25 772	1.37 827	0.22 688	0.17 748	0.48 780	0.27 762	0.35 725	0.39 704	0.39 761	0.74 800	0.46 768	0.38 768	0.45 791	0.47 805	0.13 719	0.13 739	0.13 707	0.14 729	0.14 731	0.15 742

ply	1.66 826	0.65 812	0.35 742	0.53 806	0.59 817	0.49 782	0.44 811	1.80 848	0.64 795	0.31 735	2.01 838	2.59 840	3.25 850	3.70 849	5.39 850	1.22 846	0.79 846	1.96 852	1.63 843	3.82 847	1.11 836

nnnnnnn	0.42 781	0.25 772	0.52 771	0.33 779	0.27 791	0.49 782	0.29 778	0.53 800	0.77 818	0.63 797	0.68 789	0.74 805	0.56 804	0.46 792	0.43 801	0.22 794	0.21 802	0.27 791	0.26 793	0.28 801	0.25 791

ACVNet_1	0.44 785	0.49 802	0.60 788	0.45 800	0.28 793	0.49 782	0.27 762	0.57 807	0.72 806	0.62 796	0.58 781	0.74 805	0.49 796	0.50 796	0.35 775	0.26 802	0.24 806	0.39 808	0.29 801	0.31 806	0.24 786

G-Net	0.24 715	0.16 708	0.36 744	0.22 688	0.16 732	0.51 785	0.23 712	0.29 638	0.34 670	0.36 754	0.38 714	0.31 706	0.29 738	0.27 711	0.26 727	0.11 667	0.09 670	0.12 692	0.09 611	0.16 757	0.13 713

anonymity	0.53 795	0.58 806	0.65 792	0.41 795	0.61 820	0.53 786	0.41 804	0.56 805	0.41 713	0.55 788	0.50 762	0.49 777	0.55 803	0.58 810	0.50 810	0.58 823	0.50 831	0.51 813	0.51 819	0.51 813	0.57 815

DPSNet	0.28 743	0.16 708	0.31 724	0.18 467	0.13 672	0.54 787	0.42 807	0.51 795	0.67 802	0.29 724	0.38 714	0.38 741	0.29 738	0.31 733	0.23 690	0.11 667	0.10 695	0.11 671	0.08 563	0.20 775	0.16 754

ELAS_RVC	0.41 777	0.29 788	0.33 733	0.28 761	0.24 785	0.54 787	0.36 799	0.49 787	0.59 782	0.72 809	0.74 800	0.65 792	0.54 800	0.54 807	0.40 794	0.22 794	0.20 790	0.27 791	0.26 793	0.26 799	0.25 791
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
otaku	0.39 772	0.37 796	0.52 771	0.44 799	0.28 793	0.58 789	0.24 727	0.41 760	0.62 790	0.40 764	0.49 758	0.46 768	0.33 753	0.40 783	0.32 767	0.30 804	0.30 812	0.39 808	0.33 806	0.29 802	0.28 795

UHP(FT)	0.41 777	0.25 772	0.42 758	0.37 790	0.20 768	0.59 790	0.44 811	0.51 795	0.73 810	0.54 786	0.76 804	0.70 802	0.56 804	0.50 796	0.38 787	0.18 772	0.22 803	0.22 779	0.20 778	0.20 775	0.17 765

mmmmmm	0.41 777	0.25 772	0.42 758	0.37 790	0.20 768	0.59 790	0.44 811	0.51 795	0.73 810	0.54 786	0.76 804	0.70 802	0.56 804	0.50 796	0.38 787	0.18 772	0.22 803	0.22 779	0.20 778	0.20 775	0.17 765

IMH-64-1	0.65 800	0.61 808	0.68 802	0.71 813	0.51 808	0.59 790	0.49 815	0.91 824	0.85 820	0.74 814	1.02 819	0.81 808	0.78 821	0.79 819	0.49 807	0.42 812	0.46 821	0.71 822	0.47 814	0.52 814	0.39 806

IMH-64	0.65 800	0.61 808	0.68 802	0.71 813	0.51 808	0.59 790	0.49 815	0.91 824	0.85 820	0.74 814	1.02 819	0.81 808	0.78 821	0.79 819	0.49 807	0.42 812	0.46 821	0.71 822	0.47 814	0.52 814	0.39 806

ELAS	0.41 777	0.29 788	0.33 733	0.27 756	0.24 785	0.60 794	0.36 799	0.50 792	0.50 759	0.71 807	0.79 808	0.67 795	0.54 800	0.51 800	0.42 798	0.22 794	0.20 790	0.27 791	0.26 793	0.26 799	0.25 791
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
relurobot		0.79 819		0.85 821	0.72 828	0.62 795	0.77 831	0.59 809	0.73 810	0.75 817	0.69 791	0.66 793	0.73 818	0.63 812	0.67 823	0.73 831	0.65 843	0.69 821	0.65 826	0.69 827	0.66 825

SPS-STEREO	0.57 798	0.58 806	0.65 792	0.45 800	0.55 812	0.62 795	0.44 811	0.62 813	0.50 759	0.68 802	0.64 784	0.66 793	0.57 808	0.61 811	0.60 815	0.62 826	0.47 825	0.51 813	0.49 816	0.55 818	0.58 816
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 783	0.39 797	0.54 774	0.40 793	0.20 768	0.64 797	0.32 794	0.53 800	0.72 806	0.71 807	0.72 796	0.61 787	0.54 800	0.51 800	0.46 804	0.20 785	0.19 787	0.29 801	0.30 803	0.23 787	0.18 771

Ntro	0.40 775	0.40 798	0.53 773	0.46 803	0.30 797	0.65 798	0.24 727	0.46 781	0.68 803	0.41 768	0.49 758	0.48 774	0.42 783	0.39 777	0.31 763	0.32 805	0.28 810	0.37 807	0.30 803	0.32 807	0.29 796

RainbowNet	0.54 796	0.61 808	0.70 808	0.57 809	0.43 804	0.65 798	0.37 802	0.60 812	0.87 822	0.50 781	0.66 786	0.64 789	0.47 793	0.49 795	0.43 801	0.47 817	0.48 826	0.52 815	0.41 811	0.52 814	0.40 809

SGM+DAISY	0.56 797	0.57 805	0.65 792	0.40 793	0.54 810	0.66 800	0.49 815	0.56 805	0.45 742	0.66 800	0.69 791	0.67 795	0.56 804	0.63 812	0.56 812	0.59 824	0.48 826	0.50 812	0.50 818	0.52 814	0.58 816

relubot	0.74 808	0.83 823	0.78 810	0.91 825	0.79 829	0.69 801	0.78 832	0.70 816	0.75 815	0.83 821	0.74 800	0.69 799	0.81 823	0.65 814	0.74 827	0.74 832	0.71 844	0.68 820	0.65 826	0.69 827	0.66 825

IMH	0.71 803	0.64 811	0.68 802	0.76 815	0.54 810	0.69 801	0.54 819	0.98 830	1.10 829	0.82 819	1.09 822	0.89 812	0.88 830	0.87 827	0.52 811	0.44 815	0.50 831	0.75 825	0.51 819	0.56 819	0.41 810

MFMNet_re	0.64 799	0.66 813	0.65 792	0.51 804	0.69 824	0.69 801	0.57 821	0.64 814	0.73 810	0.60 794	0.73 797	0.62 788	0.67 815	0.65 814	0.60 815	0.66 828	0.58 840	0.63 818	0.59 822	0.68 825	0.69 827

ACVNet_2	0.66 802	0.66 813	0.68 802	0.63 811	0.41 802	0.71 804	0.49 815	0.96 828	1.39 836	0.89 826	1.09 822	1.04 816	0.73 818	0.54 807	0.47 805	0.43 814	0.40 819	0.53 816	0.44 813	0.47 812	0.35 804

notaker	0.97 819	1.11 829	0.98 819	1.13 832	0.81 830	0.73 805	0.68 829	0.93 826	1.16 830	1.18 840	1.18 828	1.41 831	1.16 840	1.08 838	0.69 825	0.81 836	0.64 842	1.17 838	0.79 834	0.98 836	0.80 831

WAO-7	0.79 811	0.78 818	0.54 774	0.85 821	0.67 823	0.74 806	0.68 829	1.05 834	1.32 834	0.90 828	1.20 829	1.04 816	0.92 831	0.69 816	0.66 820	0.60 825	0.62 841	0.67 819	0.68 830	0.64 821	0.58 816

RTS	0.45 787	0.19 741	3.26 833	0.24 722	0.15 721	0.74 806	0.20 661	0.36 732	0.76 816	0.42 771	0.43 748	0.31 706	0.41 779	0.53 805	0.35 775	0.10 633	0.08 632	0.13 707	0.12 713	0.15 748	0.15 742

RTSA	0.45 787	0.19 741	3.26 833	0.24 722	0.15 721	0.74 806	0.20 661	0.36 732	0.76 816	0.42 771	0.43 748	0.31 706	0.41 779	0.53 805	0.35 775	0.10 633	0.08 632	0.13 707	0.12 713	0.15 748	0.15 742

PWCK	0.71 803	0.94 826	0.95 818	0.76 815	0.31 798	0.74 806	0.36 799	0.90 823	0.90 824	0.96 830	0.75 803	0.95 813	0.61 811	0.87 827	0.66 820	0.72 829	0.46 821	0.75 825	0.49 816	0.69 827	0.44 811

WAO-6	0.81 812	0.80 820	0.62 790	0.86 823	0.63 821	0.76 810	0.58 822	0.98 830	1.54 841	0.90 828	0.96 818	1.07 818	1.03 835	0.70 817	0.66 820	0.72 829	0.49 828	0.90 833	0.71 831	0.68 825	0.58 816

BEATNet-Init1	0.52 793	0.27 781	0.62 790	0.30 772	0.21 776	0.76 810	0.29 778	0.54 803	0.65 800	0.86 824	0.95 817	2.07 837	0.62 813	0.56 809	0.42 798	0.18 772	0.18 784	0.23 782	0.22 785	0.22 784	0.21 780

TARStereo(FT)	0.37 769	0.26 776	0.31 724	0.42 797	0.19 763	0.77 812	1.20 840	0.42 766	0.41 713	0.33 746	0.52 764	0.48 774	0.37 765	0.32 740	0.31 763	0.17 766	0.14 751	0.21 773	0.15 750	0.22 784	0.11 672

2222	0.37 769	0.26 776	0.31 724	0.42 797	0.19 763	0.77 812	1.20 840	0.42 766	0.41 713	0.33 746	0.52 764	0.48 774	0.37 765	0.32 740	0.31 763	0.17 766	0.14 751	0.21 773	0.15 750	0.22 784	0.11 672

SDNR	0.19 656	0.08 440	0.19 644	0.16 255	0.12 647	0.77 812	0.14 321	0.25 559	0.32 648	0.19 595	0.24 571	0.19 564	0.13 523	0.19 619	0.15 576	0.16 759	0.18 784	0.14 721	0.11 691	0.08 545	0.11 672

SAMSARA	0.40 775	0.28 785	0.33 733	0.55 808	0.39 800	0.82 815	1.23 842	0.47 783	0.51 767	0.36 754	0.35 696	0.55 784	0.39 771	0.38 768	0.39 791	0.15 738	0.20 790	0.15 734	0.14 729	0.23 787	0.20 778

1111	0.43 783	0.23 761	0.54 774	0.33 779	0.20 768	0.83 816	0.35 797	0.50 792	0.82 819	0.63 797	0.68 789	0.69 799	0.68 816	0.77 818	0.35 775	0.17 766	0.15 761	0.19 765	0.19 773	0.21 778	0.17 765

WAO-8	0.91 816	0.81 821	0.65 792	0.94 827	0.69 824	0.90 817	0.67 827	1.07 838	1.83 846	1.06 835	1.45 832	1.30 825	1.07 836	0.84 823	0.78 828	0.74 832	0.53 834	0.86 831	0.75 832	0.69 827	0.62 822

Venus	0.91 816	0.81 821	0.65 792	0.94 827	0.69 824	0.90 817	0.67 827	1.07 838	1.83 846	1.06 835	1.45 832	1.30 825	1.07 836	0.84 823	0.78 828	0.74 832	0.53 834	0.86 831	0.75 832	0.69 827	0.62 822

Dean	0.87 815	0.86 825	0.79 813	0.81 819	0.56 813	0.90 817	0.63 823	1.15 844	1.73 844	1.15 838	1.15 827	1.31 827	0.99 834	0.81 821	0.81 831	0.57 822	0.56 838	0.77 829	0.64 825	0.66 823	0.58 816

TorneroNet-64	0.76 810	0.72 816	0.74 809	0.78 817	0.58 816	0.91 820	0.56 820	0.84 820	1.29 833	0.66 800	0.90 813	1.40 830	0.75 820	0.85 825	0.67 823	0.49 818	0.46 821	0.72 824	0.59 822	0.67 824	0.53 814

MADNet+	0.75 809	0.71 815	3.70 836	0.66 812	0.41 802	0.98 821	0.97 838	0.69 815	0.73 810	0.52 782	0.57 779	0.64 789	0.68 816	0.86 826	1.01 835	0.34 808	0.36 818	0.28 800	0.23 789	0.36 809	0.31 799

KSHMR	1.09 822	1.17 831	0.88 817	1.25 835	1.00 834	0.99 822	0.96 837	1.13 842	1.37 835	1.16 839	1.29 831	1.41 831	0.96 833	1.01 835	0.92 832	1.03 845	1.08 849	1.20 839	1.03 840	1.01 837	0.97 833

TorneroNet	0.82 813	0.74 817	0.81 815	0.84 820	0.63 821	0.99 822	0.63 823	0.96 828	1.16 830	0.80 818	1.11 824	1.36 829	0.86 828	0.93 832	0.80 830	0.56 821	0.49 828	0.78 830	0.66 829	0.73 832	0.63 824

ktn	1.01 821	1.21 832	0.80 814	1.23 834	0.86 832	1.01 824	0.87 835	0.94 827	1.39 836	1.04 833	1.12 825	1.15 822	1.07 836	0.94 833	0.59 814	1.28 849	0.71 844	1.38 842	0.83 835	1.02 838	0.75 830

HanzoNet	1.29 824	1.26 834	1.19 826	1.12 831	0.85 831	1.02 825	0.83 833	1.03 833	1.48 840	1.64 843	1.61 834	2.50 839	1.72 844	1.61 840	1.61 839	1.26 848	0.80 848	1.31 841	1.01 839	1.02 838	0.86 832

LVE	0.83 814	0.85 824	0.85 816	0.80 818	0.56 813	1.04 826	0.65 826	1.05 834	1.47 839	0.96 830	1.22 830	1.10 821	0.85 827	0.83 822	0.71 826	0.49 818	0.55 837	0.76 828	0.60 824	0.65 822	0.59 821

DPSimNet_ROB	1.11 823	1.23 833	0.78 810	1.13 832	0.88 833	1.10 827	1.13 839	1.16 845	1.23 832	1.43 842	1.02 819	1.41 831	1.10 839	0.90 831	1.60 838	1.46 850	0.51 833	1.21 840	1.03 840	0.90 835	1.01 835

UNDER WATER	0.97 819	0.97 828	1.42 828	0.99 829	0.70 827	1.12 828	0.84 834	0.80 819	1.08 828	1.01 832	0.90 813	1.55 834	1.22 842	1.03 836	1.00 834	0.78 835	0.53 834	1.02 836	0.87 836	0.80 834	0.74 829

UNDER WATER-64	0.95 818	0.94 826	1.43 829	0.87 824	0.56 813	1.18 829	0.87 835	0.77 818	0.94 825	1.04 833	0.85 811	1.58 835	1.21 841	0.94 833	0.96 833	0.87 837	0.57 839	1.03 837	0.88 837	0.78 833	0.73 828

TARSTereo(ZeroShot)	0.72 806	0.18 735	0.56 780	0.27 756	0.21 776	1.35 830	0.25 744	0.59 809	1.65 842	0.68 802	5.01 847	1.08 819	0.81 823	0.38 768	0.30 754	0.18 772	0.15 761	0.20 770	0.19 773	0.17 766	0.23 783

TestStereooo	0.72 806	0.18 735	0.56 780	0.27 756	0.21 776	1.35 830	0.25 744	0.59 809	1.65 842	0.68 802	5.01 847	1.08 819	0.81 823	0.38 768	0.30 754	0.18 772	0.15 761	0.20 770	0.19 773	0.17 766	0.23 783

MultiAttention	0.29 747	0.08 440	0.14 487	0.19 555	0.12 647	1.45 832	1.33 843	0.36 732	0.37 692	0.19 595	0.21 537	0.24 630	0.11 446	0.38 768	0.18 627	0.06 222	0.05 351	0.08 496	0.08 563	0.10 645	0.09 610

Light2-Stereo	26.76 870	1.12 830	17.52 861	8.77 845	1.53 836	1.46 833	0.22 699	1.76 847	0.88 823	24.83 879	3.04 846	5.14 846	1.60 843	104.29 884	1.53 837	11.90 865	0.49 828	160.20 885	140.43 884	19.43 876	29.13 875

JetBlue	0.71 803	0.45 801	1.14 825	0.51 804	0.47 806	2.02 834	0.64 825	0.75 817	0.70 804	0.69 806	0.77 806	1.22 824	0.83 826	1.03 836	1.01 835	0.40 811	0.28 810	0.33 805	0.33 806	0.30 803	0.34 802

MADNet++	1.95 829	1.75 836	1.59 830	1.82 836	1.69 838	2.33 835	1.40 844	2.35 850	2.09 848	2.57 849	2.36 845	2.24 838	2.17 846	2.28 841	2.34 845	1.87 851	1.66 851	1.54 843	1.34 842	1.92 841	1.77 839

zzzz4	3.62 834	5.55 854	4.00 842	12.27 855	11.85 856	4.49 836	3.91 847	1.10 841	0.42 724	0.85 822	2.01 838	6.20 849	0.44 786	3.00 843	2.25 841	0.94 841	0.15 761	1.93 848	1.76 846	5.70 854	3.67 846

noway1	3.62 834	5.55 854	3.97 840	12.27 855	11.85 856	4.50 837	3.92 849	1.09 840	0.42 724	0.85 822	2.01 838	6.22 850	0.44 786	3.00 843	2.25 841	0.94 841	0.15 761	1.93 848	1.76 846	5.70 854	3.67 846

noway2	3.60 833	5.21 850	3.74 837	12.26 853	11.84 853	4.51 838	3.91 847	1.00 832	0.48 747	0.89 826	1.98 836	6.35 853	0.41 779	2.90 842	2.47 848	0.93 840	0.13 739	1.92 847	1.77 850	5.66 852	3.67 846

noway3	3.64 836	5.28 851	3.79 838	12.26 853	11.84 853	4.53 839	3.92 849	1.06 836	0.48 747	0.88 825	1.98 836	6.32 852	0.46 792	3.32 846	2.57 849	0.95 844	0.15 761	1.93 848	1.76 846	5.67 853	3.69 849

noway4	3.64 836	5.53 853	3.97 840	12.24 852	11.84 853	4.58 840	3.96 851	1.14 843	0.45 742	0.82 819	2.01 838	6.19 848	0.43 785	3.04 845	2.29 844	0.94 841	0.15 761	1.93 848	1.76 846	5.75 856	3.71 850

TCMNet-wrong-test	3.67 838	5.48 852	3.89 839	12.18 851	11.75 852	4.65 841	3.88 846	1.06 836	0.72 806	1.09 837	2.15 843	6.30 851	0.53 799	3.43 848	2.36 846	0.89 838	0.20 790	1.87 845	1.69 845	5.57 851	3.62 845

JetRed	1.62 825	1.46 835	2.98 831	0.92 826	1.21 835	4.99 842	1.53 845	1.27 846	1.39 836	1.83 844	1.74 835	1.60 836	0.95 832	1.41 839	2.45 847	0.90 839	1.60 850	0.93 834	0.90 838	1.35 840	0.99 834

xbf	2.24 830	0.55 804	0.35 742	0.53 806	0.59 817	5.07 843	5.51 852	1.80 848	0.64 795	2.25 846	2.01 838	2.59 840	3.25 850	3.70 849	5.39 850	1.22 846	0.79 846	1.96 852	1.63 843	3.82 847	1.11 836

UHP(ZeroShot)	1.94 827	0.24 765	1.06 821	0.34 782	0.18 755	5.35 844	0.24 727	0.86 821	4.09 850	2.33 847	11.82 861	7.01 854	2.71 848	0.87 827	0.60 815	0.17 766	0.14 751	0.19 765	0.17 765	0.21 778	0.16 754

UHP	1.94 827	0.24 765	1.06 821	0.34 782	0.18 755	5.35 844	0.24 727	0.86 821	4.09 850	2.33 847	11.82 861	7.01 854	2.71 848	0.87 827	0.60 815	0.17 766	0.14 751	0.19 765	0.17 765	0.21 778	0.16 754

HaxPig	15.71 856	18.52 873	19.18 866	16.89 859	15.89 860	7.73 846	7.60 853	13.31 868	10.82 858	15.42 865	14.91 863	15.98 867	14.92 866	15.58 865	15.98 866	18.95 875	16.73 866	19.46 878	18.08 873	19.26 875	19.05 871

DPSMNet_ROB	8.06 845	4.48 843	8.63 853	5.37 843	10.74 847	8.32 847	22.98 862	5.46 853	13.36 862	5.12 853	9.92 856	5.08 844	10.40 859	5.53 853	12.58 859	3.80 857	8.00 858	3.50 854	7.02 858	3.83 849	7.14 854

DGTPSM_ROB	8.06 845	4.48 843	8.63 853	5.35 841	10.72 846	8.32 847	22.97 861	5.46 853	13.35 861	5.12 853	9.92 856	5.08 844	10.40 859	5.52 852	12.58 859	3.79 856	8.00 858	3.50 854	7.02 858	3.83 849	7.14 854

Selective-IGEV-i1pa	2.80 831	3.51 842	0.67 800	0.28 761	0.14 699	10.22 849	0.43 809	4.36 851	3.63 849	3.53 850	6.92 850	3.47 842	1.97 845	13.41 864	2.26 843	0.36 809	0.15 761	0.13 707	0.10 656	0.15 748	0.35 804

tt	4.67 839	0.06 156	3.55 835	2.02 837	1.55 837	10.25 850	16.71 856	8.91 860	5.03 852	1.31 841	0.94 816	4.71 843	4.76 852	3.33 847	5.87 853	6.06 859	10.30 865	1.88 846	2.11 852	2.75 843	1.21 838

MEDIAN_ROB	20.38 860	24.04 874	23.31 869	21.23 861	21.71 863	10.40 851	7.92 854	17.64 869	15.50 868	20.12 869	19.70 865	20.34 868	20.32 867	21.19 866	21.13 869	23.81 881	21.81 876	24.98 881	23.76 880	24.71 881	23.93 874

USTest	6.22 840	2.73 839	3.00 832	6.57 844	7.29 844	14.37 852	21.57 857	7.00 859	9.56 857	5.34 855	6.10 849	5.72 847	7.64 855	6.41 854	6.96 855	1.97 852	3.42 857	1.64 844	2.15 853	2.66 842	2.36 840

PML	8.91 847	9.34 861	6.13 843	5.35 841	6.41 843	14.99 853	23.38 863	5.27 852	6.83 853	18.04 868	28.19 878	7.67 856	6.83 854	7.85 855	5.75 852	5.35 858	1.83 852	5.95 864	1.93 851	8.64 861	2.52 841

xxxxx1	7.79 841	5.02 847	7.31 845	3.12 838	3.85 840	16.35 854	22.88 858	5.86 856	8.69 854	7.97 856	8.54 851	9.12 859	8.27 856	10.18 856	10.92 856	2.42 853	2.45 853	3.56 856	12.37 861	3.77 844	3.06 842

tt_ll	7.79 841	5.02 847	7.31 845	3.12 838	3.85 840	16.35 854	22.88 858	5.86 856	8.69 854	7.97 856	8.54 851	9.12 859	8.27 856	10.18 856	10.92 856	2.42 853	2.45 853	3.56 856	12.37 861	3.77 844	3.06 842

ff	7.79 841	5.02 847	7.31 845	3.12 838	3.85 840	16.35 854	22.88 858	5.86 856	8.69 854	7.97 856	8.54 851	9.12 859	8.27 856	10.18 856	10.92 856	2.42 853	2.45 853	3.56 856	12.37 861	3.77 844	3.06 842

AVERAGE_ROB	24.90 869	29.20 877	28.14 872	24.89 870	24.64 871	17.75 857	11.12 855	21.45 871	19.93 869	25.12 880	24.46 877	25.12 880	25.46 879	24.69 878	22.83 870	29.76 882	27.13 881	28.97 883	27.95 882	29.91 882	29.47 876

iinet-test	10.48 850	8.09 857	7.54 849	10.26 846	10.94 848	18.00 858	25.26 864	11.33 864	13.28 859	9.69 860	9.85 854	9.42 862	11.17 861	11.02 860	12.78 862	6.59 861	8.30 860	5.56 859	6.56 854	6.89 857	7.02 852

IINet	10.48 850	8.09 857	7.54 849	10.26 846	10.94 848	18.00 858	25.26 864	11.33 864	13.28 859	9.69 860	9.85 854	9.42 862	11.17 861	11.02 860	12.78 862	6.59 861	8.30 860	5.56 859	6.56 854	6.89 857	7.02 852

Anonymous_1	10.96 853	7.92 856	7.46 848	10.33 848	10.06 845	18.65 860	26.34 866	11.06 863	13.44 863	9.40 859	10.05 858	9.67 864	11.23 863	10.73 859	12.72 861	6.42 860	8.38 862	5.77 861	10.61 860	12.12 862	6.77 851

DPSM_ROB	11.15 854	8.58 859	8.00 851	10.88 849	11.58 850	19.10 861	26.71 867	12.05 866	14.07 866	10.36 862	10.84 859	10.33 865	11.86 864	11.70 862	13.54 864	6.99 863	8.79 863	5.89 862	6.95 856	7.29 859	7.42 856

DPSM	11.15 854	8.58 859	8.00 851	10.88 849	11.58 850	19.10 861	26.71 867	12.05 866	14.07 866	10.36 862	10.84 859	10.33 865	11.86 864	11.70 862	13.54 864	6.99 863	8.79 863	5.89 862	6.95 856	7.29 859	7.42 856

RSGM-EC	20.36 858	4.73 845	0.68 802	16.76 857	16.92 861	21.28 863	27.18 869	10.46 861	14.04 864	18.00 866	21.31 867	22.24 878	21.82 868	22.57 867	17.63 867	62.81 883	33.79 882	20.14 879	18.10 874	20.18 877	16.45 869

acva	20.36 858	4.73 845	0.68 802	16.76 857	16.92 861	21.28 863	27.18 869	10.46 861	14.04 864	18.00 866	21.31 867	22.24 878	21.82 868	22.57 867	17.63 867	62.81 883	33.79 882	20.14 879	18.10 874	20.18 877	16.45 869

CasAABBNet	22.42 861	17.33 866	16.01 857	22.01 863	23.28 865	38.32 865	53.80 874	24.14 874	28.41 873	20.60 872	21.77 872	20.89 875	23.91 873	23.43 872	27.36 874	14.07 867	17.69 869	11.83 867	14.01 865	14.67 867	14.95 862

RAFT-FEzeroshot	22.43 862	17.33 866	15.98 855	22.02 864	23.31 867	38.34 866	53.82 876	24.05 872	28.39 871	20.61 873	21.76 870	20.88 872	23.92 875	23.41 870	27.42 876	14.07 867	17.69 869	11.83 867	14.02 866	14.69 868	14.97 863

RAFT-FE	22.43 862	17.33 866	15.98 855	22.02 864	23.31 867	38.34 866	53.82 876	24.05 872	28.39 871	20.61 873	21.76 870	20.88 872	23.92 875	23.41 870	27.42 876	14.07 867	17.69 869	11.83 867	14.02 866	14.69 868	14.97 863

fast-reg	22.85 867	17.43 872	19.15 865	22.22 869	24.34 870	38.36 868	53.78 873	24.23 875	28.52 877	20.55 870	22.05 876	20.54 869	23.77 870	23.21 869	27.31 873	14.18 874	17.47 868	14.33 873	14.96 872	15.81 873	14.81 858

Hybrid-DGEV	22.47 865	17.40 871	16.14 859	22.00 862	23.29 866	38.36 868	53.80 874	24.43 879	28.63 878	20.59 871	21.81 873	20.88 872	23.91 873	23.45 873	27.42 876	14.08 870	17.69 869	11.83 867	14.06 869	14.65 865	14.93 861

FlowAnything	22.44 864	17.35 869	16.14 859	22.07 867	23.23 864	38.39 870	53.77 872	24.25 876	28.44 874	20.96 878	21.82 874	20.70 870	23.84 871	23.49 874	27.14 871	14.04 866	17.79 875	11.75 865	14.15 871	14.65 865	14.89 859

Selective-RAFT-Error	22.47 865	17.37 870	16.09 858	22.06 866	23.34 869	38.39 870	53.83 878	24.29 878	28.47 876	20.74 875	21.83 875	20.81 871	23.90 872	23.54 876	27.53 879	14.08 870	17.69 869	11.82 866	14.00 864	14.69 868	15.00 865

LSM0	22.87 868	17.28 865	18.96 863	22.19 868	29.04 872	38.42 872	53.71 871	24.28 877	28.31 870	20.78 877	21.00 866	21.43 876	24.16 878	23.50 875	27.39 875	14.09 872	17.38 867	11.84 871	14.04 868	14.73 872	14.89 859

zzzz2	33.88 873	26.18 875	24.44 870	33.40 871	35.10 873	58.13 873	81.44 882	37.02 884	42.64 881	31.75 883	33.25 881	31.23 883	35.81 880	34.90 879	40.56 880	21.21 878	26.75 877	18.05 876	21.21 878	22.06 879	22.50 872

noway5	33.88 873	26.18 875	24.44 870	33.40 871	35.10 873	58.13 873	81.44 882	37.02 884	42.64 881	31.75 883	33.25 881	31.23 883	35.81 880	34.90 879	40.56 880	21.21 878	26.75 877	18.05 876	21.21 878	22.06 879	22.50 872

zzzzzz3	32.30 871	13.60 863	18.91 862	39.10 873	40.27 875	58.35 875	74.04 881	33.28 882	42.63 880	31.37 881	33.03 879	30.65 881	36.33 882	37.51 881	43.96 882	20.73 876	26.80 879	16.52 874	20.79 876	12.34 863	15.78 866

zzz1	32.32 872	13.62 864	19.04 864	39.10 873	40.27 875	58.39 876	73.98 880	33.31 883	42.69 883	31.39 882	33.04 880	30.66 882	36.33 882	37.52 882	43.96 882	20.74 877	26.81 880	16.53 875	20.80 877	12.35 864	15.78 866

test_example2	98.32 875	94.13 878	45.89 873	96.35 875	109.85 877	88.61 877	95.45 884	25.75 881	94.37 884	130.00 886	126.06 884	58.17 885	74.63 884	88.51 883	79.96 884	150.23 885	221.02 884	77.62 884	99.10 883	113.75 885	96.94 877

Selective-IGEV-i16pa	18.58 857	3.30 840	1.09 823	0.21 668	0.18 755	103.68 878	0.28 768	19.87 870	40.73 879	4.16 851	56.45 883	8.07 857	2.59 847	123.95 885	5.89 854	0.18 772	0.12 724	0.09 586	0.12 713	0.12 689	0.51 813

ccccc		285.66 879		368.85 878	370.60 878	123.16 879		115.05 886		126.68 885		122.83 886		252.94 886		384.56 886	353.86 885	254.69 886	223.00 885	425.87 886

TADF							0.16 495	0.18 389	0.21 509	0.11 352	0.07 113	0.09 307	0.09 353	0.12 373	0.11 373	0.06 222	0.04 29	0.06 263	0.05 254	0.04 61

RSGM							0.14 321	0.16 312	0.12 221	0.11 352	0.10 278	0.12 404	0.08 295	0.11 265	0.11 373	0.07 421	0.05 351	0.06 263	0.04 84	0.04 61

AHVO							0.21 685	0.32 678	0.32 648	0.14 466	0.35 696	0.25 644	0.20 666	0.38 768	0.25 713	0.09 585	0.09 670	0.10 637	0.09 611	0.11 669

MCPF							0.19 636	0.23 513	0.27 600	0.11 352	0.14 399	0.22 605	0.15 566	0.19 619	0.14 539	0.07 421	0.05 351	0.06 263	0.05 254	0.05 226

DSFM							0.21 685	0.32 678	0.32 648	0.14 466	0.35 696	0.25 644	0.20 666	0.38 768	0.25 713	0.09 585	0.09 670	0.10 637	0.09 611	0.11 669

RAFTStereoReplicaGSO							53.85 879	24.62 880	28.45 875	20.77 876	21.70 869	21.54 877	24.04 877	24.44 877	27.14 871	14.13 873	17.71 874	11.84 871	14.07 870	14.70 871

GS-Stereo							0.14 321	0.11 93	0.12 221	0.08 196	0.10 278	0.05 4	0.05 16	0.11 265	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 82	0.04 84	0.05 226	0.05 269

ASD4		3.38 841

Low-res two-view benchmark