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

LG-Stereo_L2	0.07 7	0.05 45	0.10 216	0.14 73	0.06 36	0.07 47	0.12 119	0.09 28	0.09 65	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.05 16	0.08 33	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.03 2

LG-Stereo_L1	0.07 7	0.05 45	0.11 279	0.14 73	0.06 36	0.07 47	0.13 199	0.09 28	0.07 20	0.05 2	0.04 1	0.05 5	0.04 1	0.08 33	0.07 1	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

MLG-Stereo_test3	0.07 7	0.05 45	0.10 216	0.14 73	0.06 36	0.07 47	0.11 81	0.08 14	0.06 8	0.06 31	0.04 1	0.06 52	0.06 76	0.07 8	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.06 340

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 45	0.08 66	0.17 325	0.05 2	0.06 16	0.11 81	0.08 14	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

MLG-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.08 66	0.17 325	0.05 2	0.07 47	0.11 81	0.08 14	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 52	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

LGtest1	0.07 7	0.04 1	0.10 216	0.15 133	0.06 36	0.07 47	0.09 27	0.08 14	0.06 8	0.05 2	0.04 1	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.07 372	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 323	0.06 340

EE1	0.08 99	0.05 45	0.09 143	0.15 133	0.07 147	0.07 47	0.10 44	0.16 257	0.12 173	0.08 152	0.05 7	0.06 52	0.06 76	0.13 379	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.06 219	0.04 72	0.05 184	0.05 225

test410_97500	0.07 7	0.06 127	0.09 143	0.17 325	0.07 147	0.07 47	0.08 9	0.10 45	0.09 65	0.06 31	0.05 7	0.05 5	0.05 16	0.09 68	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

test410	0.07 7	0.06 127	0.09 143	0.17 325	0.07 147	0.07 47	0.08 9	0.10 45	0.09 65	0.06 31	0.05 7	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.07 1	0.04 11	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

LACA_dic	0.07 7	0.10 540	0.08 66	0.13 23	0.05 2	0.08 100	0.11 81	0.08 14	0.09 65	0.05 2	0.05 7	0.05 5	0.05 16	0.08 33	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.05 184	0.04 82

over-8	0.07 7	0.07 260	0.07 17	0.18 425	0.05 2	0.08 100	0.08 9	0.13 136	0.05 4	0.06 31	0.05 7	0.07 146	0.09 300	0.11 221	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 184	0.05 225

over-9	0.07 7	0.07 260	0.07 17	0.18 425	0.05 2	0.08 100	0.08 9	0.13 136	0.06 8	0.06 31	0.05 7	0.07 146	0.09 300	0.11 221	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 184	0.05 225

LiteMatch*	0.08 99	0.04 1	0.11 279	0.13 23	0.08 247	0.08 100	0.13 199	0.14 170	0.09 65	0.05 2	0.05 7	0.05 5	0.09 300	0.11 221	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.05 225

PipStereo	0.07 7	0.04 1	0.09 143	0.13 23	0.05 2	0.08 100	0.11 81	0.06 2	0.06 8	0.06 31	0.05 7	0.08 214	0.05 16	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 184	0.04 82

LACA3	0.07 7	0.08 390	0.08 66	0.13 23	0.05 2	0.09 161	0.11 81	0.08 14	0.08 32	0.08 152	0.05 7	0.07 146	0.07 198	0.07 8	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

DepthFocus	0.08 99	0.04 1	0.15 477	0.12 7	0.09 383	0.07 47	0.12 119	0.10 45	0.05 4	0.09 210	0.05 7	0.07 146	0.04 1	0.08 33	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.07 336	0.07 419	0.05 184	0.04 82

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 143	0.13 23	0.04 1	0.06 16	0.12 119	0.06 2	0.05 4	0.06 31	0.05 7	0.05 5	0.05 16	0.07 8	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

LACA2	0.07 7	0.05 45	0.06 6	0.15 133	0.06 36	0.09 161	0.11 81	0.11 75	0.10 97	0.05 2	0.05 7	0.06 52	0.08 253	0.09 68	0.07 1	0.07 372	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.04 82

LACA1	0.07 7	0.07 260	0.07 17	0.14 73	0.05 2	0.09 161	0.11 81	0.10 45	0.07 20	0.05 2	0.05 7	0.06 52	0.07 198	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.04 82

Test_v1	0.07 7	0.04 1	0.06 6	0.13 23	0.06 36	0.08 100	0.11 81	0.15 214	0.12 173	0.06 31	0.05 7	0.04 1	0.05 16	0.08 33	0.10 229	0.07 372	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

BLMT-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 66	0.15 133	0.07 147	0.06 16	0.14 275	0.07 8	0.10 97	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.05 213	0.04 54	0.04 82

252Zero-FE	0.08 99	0.04 1	0.09 143	0.13 23	0.07 147	0.12 342	0.11 81	0.13 136	0.14 252	0.06 31	0.05 7	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 184	0.06 340

AdaDepth	0.07 7	0.06 127	0.07 17	0.18 425	0.06 36	0.11 287	0.12 119	0.09 28	0.07 20	0.06 31	0.05 7	0.07 146	0.06 76	0.09 68	0.10 229	0.04 11	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 216	0.15 133	0.05 2	0.07 47	0.11 81	0.09 28	0.04 2	0.06 31	0.05 7	0.06 52	0.04 1	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 184	0.05 225

LG-G_1	0.07 7	0.04 1	0.11 279	0.15 133	0.06 36	0.09 161	0.08 9	0.08 14	0.06 8	0.06 31	0.05 7	0.07 146	0.07 198	0.11 221	0.08 29	0.07 372	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.05 225

LG-G	0.07 7	0.04 1	0.11 279	0.15 133	0.06 36	0.09 161	0.08 9	0.08 14	0.06 8	0.06 31	0.05 7	0.07 146	0.07 198	0.11 221	0.08 29	0.07 372	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.05 225

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 66	0.12 7	0.05 2	0.09 161	0.13 199	0.06 2	0.09 65	0.05 2	0.05 7	0.06 52	0.04 1	0.06 2	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 184	0.04 82

EGLCR-Stereo	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.14 73	0.06 36	0.10 229	0.12 119	0.11 75	0.16 322	0.06 31	0.05 7	0.07 146	0.05 16	0.10 136	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.04 54	0.04 82

TT111	0.08 99	0.05 45	0.11 279	0.13 23	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.14 170	0.08 32	0.05 2	0.06 29	0.06 52	0.09 300	0.10 136	0.11 319	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

rgla	0.07 7	0.06 127	0.06 6	0.16 234	0.06 36	0.08 100	0.10 44	0.09 28	0.08 32	0.07 88	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

416test	0.07 7	0.07 260	0.06 6	0.17 325	0.07 147	0.09 161	0.10 44	0.09 28	0.08 32	0.07 88	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

SCION-M(vits-remse)	0.08 99	0.06 127	0.12 329	0.24 659	0.05 2	0.07 47	0.10 44	0.15 214	0.15 280	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.08 457	0.06 458	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

SCION-Mon(vits-remp)	0.09 196	0.13 614	0.12 329	0.24 659	0.16 667	0.25 641	0.10 44	0.15 214	0.15 280	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

FAST (zero-shot)	0.09 196	0.06 127	0.11 279	0.19 502	0.13 614	0.07 47	0.13 199	0.12 102	0.08 32	0.08 152	0.06 29	0.08 214	0.07 198	0.10 136	0.10 229	0.07 372	0.06 458	0.06 219	0.07 419	0.05 184	0.08 503

over v1	0.07 7	0.07 260	0.07 17	0.18 425	0.05 2	0.08 100	0.08 9	0.10 45	0.05 4	0.06 31	0.06 29	0.07 146	0.10 348	0.11 221	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 184	0.05 225

Anonymus	0.08 99	0.05 45	0.10 216	0.15 133	0.08 247	0.10 229	0.15 364	0.15 214	0.10 97	0.07 88	0.06 29	0.07 146	0.08 253	0.12 321	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.05 213	0.05 184	0.06 340

qqai	0.07 7	0.05 45	0.10 216	0.14 73	0.06 36	0.05 5	0.12 119	0.08 14	0.09 65	0.05 2	0.06 29	0.06 52	0.08 253	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.05 225

MGA	0.07 7	0.04 1	0.10 216	0.13 23	0.06 36	0.08 100	0.09 27	0.12 102	0.08 32	0.05 2	0.06 29	0.06 52	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 184	0.05 225

CAR	0.07 7	0.05 45	0.08 66	0.14 73	0.06 36	0.07 47	0.08 9	0.12 102	0.08 32	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

MSE-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 66	0.13 23	0.06 36	0.07 47	0.08 9	0.12 102	0.08 32	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

monster-pro	0.07 7	0.06 127	0.05 1	0.15 133	0.05 2	0.07 47	0.10 44	0.15 214	0.15 280	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

PSi22b	0.06 1	0.04 1	0.09 143	0.13 23	0.05 2	0.08 100	0.11 81	0.06 2	0.06 8	0.06 31	0.06 29	0.08 214	0.05 16	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 184	0.04 82

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 143	0.12 7	0.05 2	0.06 16	0.11 81	0.06 2	0.06 8	0.06 31	0.06 29	0.06 52	0.05 16	0.08 33	0.09 115	0.07 372	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 184	0.04 82

PSi22	0.08 99	0.06 127	0.11 279	0.16 234	0.07 147	0.08 100	0.10 44	0.14 170	0.08 32	0.08 152	0.06 29	0.10 294	0.06 76	0.12 321	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

Pro-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.08 66	0.15 133	0.07 147	0.08 100	0.12 119	0.07 8	0.07 20	0.06 31	0.06 29	0.05 5	0.05 16	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.04 54	0.04 82

MatchStereo	0.07 7	0.04 1	0.08 66	0.14 73	0.06 36	0.05 5	0.12 119	0.12 102	0.09 65	0.07 88	0.06 29	0.04 1	0.04 1	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
IGEV-FE	0.09 196	0.05 45	0.12 329	0.13 23	0.08 247	0.12 342	0.13 199	0.17 297	0.11 130	0.10 261	0.06 29	0.09 256	0.06 76	0.11 221	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.06 315	0.05 184	0.05 225

DDF-Stereo	0.08 99	0.04 1	0.09 143	0.15 133	0.10 499	0.06 16	0.13 199	0.09 28	0.14 252	0.06 31	0.06 29	0.07 146	0.06 76	0.09 68	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.04 72	0.08 485	0.05 225

MonStereo	0.07 7	0.06 127	0.05 1	0.15 133	0.05 2	0.08 100	0.10 44	0.15 214	0.15 280	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Wavelet-MonSter	0.07 7	0.05 45	0.07 17	0.16 234	0.06 36	0.07 47	0.11 81	0.10 45	0.08 32	0.06 31	0.06 29	0.07 146	0.07 198	0.09 68	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 7	0.06 127	0.05 1	0.15 133	0.05 2	0.08 100	0.10 44	0.15 214	0.15 280	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-mixall	0.07 7	0.04 1	0.09 143	0.13 23	0.06 36	0.05 5	0.09 27	0.11 75	0.07 20	0.06 31	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 184	0.05 225

zero-FE	0.08 99	0.04 1	0.09 143	0.15 133	0.10 499	0.05 5	0.14 275	0.09 28	0.14 252	0.07 88	0.06 29	0.07 146	0.06 76	0.09 68	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.04 72	0.08 485	0.05 225

asda	0.07 7	0.08 390	0.08 66	0.16 234	0.06 36	0.06 16	0.10 44	0.16 257	0.10 97	0.06 31	0.06 29	0.05 5	0.05 16	0.10 136	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

2.5w	0.07 7	0.07 260	0.07 17	0.16 234	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.10 45	0.10 97	0.07 88	0.06 29	0.09 256	0.06 76	0.08 33	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2

3.25w_new	0.07 7	0.06 127	0.07 17	0.15 133	0.06 36	0.10 229	0.07 5	0.12 102	0.11 130	0.08 152	0.06 29	0.07 146	0.06 76	0.11 221	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 7	0.06 127	0.07 17	0.15 133	0.06 36	0.10 229	0.07 5	0.12 102	0.11 130	0.08 152	0.06 29	0.07 146	0.06 76	0.11 221	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.75w	0.07 7	0.07 260	0.08 66	0.16 234	0.07 147	0.07 47	0.09 27	0.16 257	0.09 65	0.07 88	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.10 229	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

111111	0.07 7	0.04 1	0.09 143	0.17 325	0.06 36	0.05 5	0.10 44	0.11 75	0.09 65	0.06 31	0.06 29	0.07 146	0.05 16	0.09 68	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.07 411	0.06 340

StereoAnything_RVC	0.07 7	0.15 637	0.17 546	0.11 1	0.05 2	0.05 5	0.11 81	0.08 14	0.08 32	0.06 31	0.06 29	0.05 5	0.05 16	0.09 68	0.08 29	0.08 457	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 184	0.04 82

MonSter	0.07 7	0.06 127	0.05 1	0.15 133	0.05 2	0.07 47	0.10 44	0.15 214	0.15 280	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

tt45	0.09 196	0.06 127	0.11 279	0.15 133	0.07 147	0.11 287	0.16 438	0.13 136	0.11 130	0.09 210	0.06 29	0.08 214	0.06 76	0.13 379	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.06 340

dual_stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 66	0.15 133	0.05 2	0.05 5	0.13 199	0.12 102	0.08 32	0.07 88	0.06 29	0.05 5	0.05 16	0.07 8	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

IGEV-Stereo+	0.07 7	0.04 1	0.08 66	0.15 133	0.06 36	0.04 1	0.09 27	0.10 45	0.09 65	0.06 31	0.06 29	0.06 52	0.06 76	0.06 2	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 323	0.06 340

RSM++	0.08 99	0.06 127	0.09 143	0.17 325	0.07 147	0.09 161	0.12 119	0.11 75	0.11 130	0.08 152	0.06 29	0.07 146	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.03 2

MyStereo07	0.10 277	0.07 260	0.10 216	0.17 325	0.09 383	0.14 437	0.18 531	0.15 214	0.15 280	0.09 210	0.06 29	0.06 52	0.07 198	0.12 321	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.08 437	0.07 419	0.06 323	0.06 340

ff7	0.09 196	0.07 260	0.11 279	0.16 234	0.09 383	0.11 287	0.15 364	0.16 257	0.12 173	0.10 261	0.06 29	0.06 52	0.06 76	0.11 221	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.06 340

IGEVStereo-DCA	0.09 196	0.06 127	0.11 279	0.15 133	0.10 499	0.11 287	0.15 364	0.16 257	0.12 173	0.10 261	0.06 29	0.08 214	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.06 340

ffff	0.09 196	0.07 260	0.11 279	0.16 234	0.09 383	0.11 287	0.15 364	0.16 257	0.12 173	0.10 261	0.06 29	0.06 52	0.06 76	0.11 221	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.06 340

rrr	0.09 196	0.06 127	0.12 329	0.15 133	0.10 499	0.11 287	0.16 438	0.16 257	0.15 280	0.10 261	0.06 29	0.08 214	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.06 340

11t	0.09 196	0.07 260	0.11 279	0.16 234	0.09 383	0.11 287	0.15 364	0.16 257	0.12 173	0.10 261	0.06 29	0.06 52	0.06 76	0.11 221	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.06 340

IGEV_Zeroshot_test	0.09 196	0.05 45	0.12 329	0.13 23	0.08 247	0.12 342	0.13 199	0.17 297	0.11 130	0.10 261	0.06 29	0.09 256	0.06 76	0.11 221	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.06 315	0.05 184	0.05 225

anonymousdsp	0.09 196	0.07 260	0.11 279	0.16 234	0.09 383	0.11 287	0.15 364	0.16 257	0.12 173	0.09 210	0.06 29	0.06 52	0.06 76	0.11 221	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.06 340

ProNet	0.09 196	0.07 260	0.10 216	0.17 325	0.08 247	0.10 229	0.15 364	0.15 214	0.12 173	0.09 210	0.06 29	0.07 146	0.06 76	0.11 221	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.04 54	0.06 340

ccc-4	0.09 196	0.07 260	0.11 279	0.16 234	0.09 383	0.11 287	0.15 364	0.16 257	0.12 173	0.10 261	0.06 29	0.06 52	0.06 76	0.11 221	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.06 340

IGEV-Stereo	0.09 196	0.07 260	0.11 279	0.16 234	0.09 383	0.11 287	0.15 364	0.16 257	0.12 173	0.09 210	0.06 29	0.06 52	0.06 76	0.11 221	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.06 340
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_xeample3	0.09 196	0.06 127	0.12 329	0.16 234	0.09 383	0.11 287	0.15 364	0.16 257	0.13 218	0.10 261	0.06 29	0.08 214	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.06 340

416test1013	0.07 7	0.06 127	0.06 6	0.16 234	0.07 147	0.10 229	0.10 44	0.09 28	0.07 20	0.07 88	0.07 78	0.05 5	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

GELT-Stereo	0.09 196	0.06 127	0.09 143	0.18 425	0.07 147	0.07 47	0.14 275	0.21 403	0.17 353	0.08 152	0.07 78	0.06 52	0.08 253	0.10 136	0.07 1	0.04 11	0.04 26	0.06 219	0.06 315	0.03 1	0.03 2

VeloStereo	0.09 196	0.04 1	0.12 329	0.14 73	0.11 554	0.07 47	0.06 1	0.08 14	0.06 8	0.09 210	0.07 78	0.06 52	0.08 253	0.11 221	0.10 229	0.08 457	0.08 570	0.08 437	0.07 419	0.11 606	0.13 650

flow	0.09 196	0.04 1	0.12 329	0.14 73	0.11 554	0.07 47	0.06 1	0.08 14	0.06 8	0.09 210	0.07 78	0.06 52	0.08 253	0.12 321	0.10 229	0.08 457	0.08 570	0.08 437	0.07 419	0.11 606	0.13 650

over-6	0.08 99	0.07 260	0.08 66	0.17 325	0.05 2	0.10 229	0.09 27	0.17 297	0.11 130	0.06 31	0.07 78	0.06 52	0.09 300	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.05 184	0.05 225

anonymous	0.08 99	0.05 45	0.12 329	0.16 234	0.08 247	0.05 5	0.13 199	0.10 45	0.14 252	0.07 88	0.07 78	0.06 52	0.04 1	0.07 8	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

depth_test_26	0.08 99	0.04 1	0.11 279	0.13 23	0.07 147	0.07 47	0.11 81	0.12 102	0.11 130	0.09 210	0.07 78	0.08 214	0.05 16	0.09 68	0.08 29	0.08 457	0.06 458	0.06 219	0.06 315	0.06 323	0.07 430

LGCAT	0.08 99	0.04 1	0.10 216	0.11 1	0.06 36	0.07 47	0.12 119	0.07 8	0.08 32	0.09 210	0.07 78	0.07 146	0.08 253	0.12 321	0.11 319	0.10 571	0.09 607	0.04 1	0.05 213	0.04 54	0.09 552

MCSU-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.06 6	0.15 133	0.05 2	0.09 161	0.13 199	0.10 45	0.09 65	0.07 88	0.07 78	0.07 146	0.05 16	0.09 68	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

derf	0.07 7	0.04 1	0.10 216	0.14 73	0.06 36	0.05 5	0.12 119	0.12 102	0.09 65	0.05 2	0.07 78	0.07 146	0.08 253	0.10 136	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.05 225

mm2	0.07 7	0.04 1	0.10 216	0.13 23	0.06 36	0.06 16	0.12 119	0.13 136	0.08 32	0.06 31	0.07 78	0.06 52	0.08 253	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.05 225

mm1	0.07 7	0.04 1	0.10 216	0.13 23	0.06 36	0.06 16	0.12 119	0.06 2	0.08 32	0.06 31	0.07 78	0.06 52	0.08 253	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.05 225

quiztm	0.08 99	0.07 260	0.08 66	0.18 425	0.07 147	0.09 161	0.14 275	0.14 170	0.12 173	0.07 88	0.07 78	0.05 5	0.06 76	0.11 221	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.04 72	0.04 54	0.03 2

PointNet	0.07 7	0.06 127	0.07 17	0.15 133	0.07 147	0.08 100	0.14 275	0.11 75	0.08 32	0.05 2	0.07 78	0.08 214	0.08 253	0.09 68	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

aanet-new-90k	0.08 99	0.07 260	0.08 66	0.19 502	0.06 36	0.07 47	0.12 119	0.12 102	0.13 218	0.06 31	0.07 78	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.07 1	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.03 2

aanet-new-60k	0.07 7	0.07 260	0.08 66	0.18 425	0.06 36	0.07 47	0.10 44	0.09 28	0.14 252	0.07 88	0.07 78	0.06 52	0.06 76	0.11 221	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-70k	0.07 7	0.06 127	0.09 143	0.17 325	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.11 75	0.10 97	0.06 31	0.07 78	0.07 146	0.06 76	0.10 136	0.07 1	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-78k	0.07 7	0.07 260	0.09 143	0.19 502	0.06 36	0.07 47	0.12 119	0.11 75	0.13 218	0.06 31	0.07 78	0.06 52	0.06 76	0.09 68	0.07 1	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.03 2

aanet-new-32k	0.08 99	0.07 260	0.09 143	0.18 425	0.06 36	0.11 287	0.11 81	0.10 45	0.08 32	0.07 88	0.07 78	0.07 146	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-30k	0.08 99	0.07 260	0.09 143	0.18 425	0.06 36	0.11 287	0.11 81	0.10 45	0.08 32	0.07 88	0.07 78	0.07 146	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-16k	0.08 99	0.08 390	0.08 66	0.18 425	0.06 36	0.07 47	0.09 27	0.13 136	0.12 173	0.08 152	0.07 78	0.07 146	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.03 2

aanet-new-8k	0.08 99	0.07 260	0.08 66	0.19 502	0.07 147	0.09 161	0.12 119	0.16 257	0.15 280	0.07 88	0.07 78	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 99	0.06 127	0.17 546	0.15 133	0.06 36	0.06 16	0.13 199	0.13 136	0.13 218	0.07 88	0.07 78	0.06 52	0.05 16	0.08 33	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

LiteMatch	0.09 196	0.06 127	0.10 216	0.16 234	0.07 147	0.09 161	0.15 364	0.13 136	0.08 32	0.06 31	0.07 78	0.06 52	0.15 504	0.10 136	0.14 479	0.07 372	0.04 26	0.06 219	0.06 315	0.06 323	0.06 340

Selective-IGEV-i32	0.07 7	0.06 127	0.08 66	0.17 325	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.13 136	0.07 20	0.08 152	0.07 78	0.06 52	0.04 1	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

GeoVLM	0.08 99	0.04 1	0.10 216	0.13 23	0.06 36	0.10 229	0.12 119	0.13 136	0.08 32	0.06 31	0.07 78	0.06 52	0.08 253	0.10 136	0.11 319	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.05 225

WQFJA1++	0.08 99	0.04 1	0.11 279	0.14 73	0.07 147	0.11 287	0.11 81	0.11 75	0.07 20	0.07 88	0.07 78	0.07 146	0.06 76	0.10 136	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 323	0.06 340

BStereo	0.08 99	0.06 127	0.16 514	0.15 133	0.08 247	0.07 47	0.09 27	0.15 214	0.16 322	0.06 31	0.07 78	0.07 146	0.05 16	0.09 68	0.11 319	0.04 11	0.05 293	0.05 63	0.07 419	0.04 54	0.04 82

Anonymus123	0.09 196	0.06 127	0.16 514	0.15 133	0.08 247	0.11 287	0.09 27	0.18 332	0.16 322	0.06 31	0.07 78	0.07 146	0.05 16	0.09 68	0.11 319	0.04 11	0.05 293	0.05 63	0.07 419	0.04 54	0.04 82

BridgeDepth_RVC	0.07 7	0.04 1	0.09 143	0.11 1	0.05 2	0.10 229	0.10 44	0.14 170	0.09 65	0.06 31	0.07 78	0.06 52	0.07 198	0.07 8	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.08 99	0.04 1	0.10 216	0.13 23	0.06 36	0.09 161	0.12 119	0.13 136	0.08 32	0.06 31	0.07 78	0.06 52	0.08 253	0.10 136	0.11 319	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

HiDET	0.08 99	0.04 1	0.10 216	0.13 23	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.12 102	0.11 130	0.06 31	0.07 78	0.07 146	0.07 198	0.11 221	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

VIP-Stereo	0.07 7	0.07 260	0.07 17	0.15 133	0.06 36	0.12 342	0.10 44	0.11 75	0.11 130	0.06 31	0.07 78	0.06 52	0.05 16	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.03 1	0.02 1

BridgeDepth	0.07 7	0.07 260	0.08 66	0.18 425	0.06 36	0.07 47	0.11 81	0.09 28	0.06 8	0.04 1	0.07 78	0.10 294	0.09 300	0.08 33	0.08 29	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 72	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
Replicate-Monster	0.07 7	0.05 45	0.09 143	0.14 73	0.06 36	0.08 100	0.09 27	0.13 136	0.13 218	0.05 2	0.07 78	0.06 52	0.06 76	0.08 33	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

S2M2_XL	0.08 99	0.06 127	0.12 329	0.12 7	0.08 247	0.09 161	0.09 27	0.07 8	0.07 20	0.08 152	0.07 78	0.07 146	0.06 76	0.09 68	0.09 115	0.08 457	0.06 458	0.07 336	0.05 213	0.08 485	0.06 340
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.07 7	0.08 390	0.07 17	0.16 234	0.07 147	0.08 100	0.08 9	0.11 75	0.08 32	0.07 88	0.07 78	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

qwe	0.07 7	0.08 390	0.07 17	0.15 133	0.06 36	0.07 47	0.10 44	0.18 332	0.11 130	0.07 88	0.07 78	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

4.25_new	0.07 7	0.08 390	0.09 143	0.15 133	0.06 36	0.09 161	0.08 9	0.14 170	0.08 32	0.07 88	0.07 78	0.06 52	0.06 76	0.12 321	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

4.5w_new	0.07 7	0.08 390	0.09 143	0.15 133	0.06 36	0.09 161	0.08 9	0.14 170	0.08 32	0.07 88	0.07 78	0.06 52	0.06 76	0.12 321	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 7	0.08 390	0.09 143	0.15 133	0.06 36	0.09 161	0.08 9	0.14 170	0.08 32	0.07 88	0.07 78	0.06 52	0.06 76	0.12 321	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

4w-stereo	0.07 7	0.08 390	0.08 66	0.16 234	0.06 36	0.07 47	0.08 9	0.12 102	0.08 32	0.07 88	0.07 78	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 7	0.07 260	0.07 17	0.15 133	0.07 147	0.09 161	0.06 1	0.13 136	0.11 130	0.07 88	0.07 78	0.06 52	0.07 198	0.10 136	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3w_stereo	0.08 99	0.09 477	0.10 216	0.17 325	0.07 147	0.08 100	0.10 44	0.20 376	0.13 218	0.06 31	0.07 78	0.05 5	0.06 76	0.08 33	0.09 115	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

2w_stereo	0.08 99	0.08 390	0.09 143	0.16 234	0.06 36	0.08 100	0.10 44	0.20 376	0.15 280	0.08 152	0.07 78	0.06 52	0.06 76	0.06 2	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2

monsters	0.07 7	0.06 127	0.06 6	0.15 133	0.06 36	0.08 100	0.09 27	0.12 102	0.08 32	0.09 210	0.07 78	0.06 52	0.06 76	0.08 33	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2

LG-Stereo	0.08 99	0.07 260	0.10 216	0.18 425	0.07 147	0.10 229	0.17 480	0.11 75	0.08 32	0.05 2	0.07 78	0.05 5	0.07 198	0.09 68	0.09 115	0.04 11	0.05 293	0.07 336	0.07 419	0.04 54	0.04 82

GREAT-IGEV	0.07 7	0.06 127	0.08 66	0.13 23	0.07 147	0.07 47	0.14 275	0.09 28	0.09 65	0.06 31	0.07 78	0.06 52	0.05 16	0.10 136	0.07 1	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.04 82
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV_C0	0.08 99	0.07 260	0.07 17	0.16 234	0.09 383	0.08 100	0.15 364	0.11 75	0.12 173	0.08 152	0.07 78	0.06 52	0.05 16	0.11 221	0.07 1	0.05 55	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.06 323	0.05 225

SCV	0.08 99	0.09 477	0.08 66	0.15 133	0.08 247	0.10 229	0.13 199	0.10 45	0.12 173	0.07 88	0.07 78	0.06 52	0.04 1	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.04 72	0.06 323	0.04 82

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 99	0.06 127	0.09 143	0.22 626	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.10 45	0.10 97	0.07 88	0.07 78	0.06 52	0.05 16	0.11 221	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.06 323	0.04 82

HUF	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.14 73	0.06 36	0.09 161	0.13 199	0.13 136	0.13 218	0.07 88	0.07 78	0.08 214	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.04 82

AIO_test	0.07 7	0.05 45	0.07 17	0.15 133	0.07 147	0.06 16	0.14 275	0.10 45	0.10 97	0.07 88	0.07 78	0.06 52	0.05 16	0.08 33	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

castereo++	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.15 133	0.05 2	0.14 437	0.12 119	0.11 75	0.15 280	0.07 88	0.07 78	0.07 146	0.06 76	0.08 33	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

IGEV-RUCA	0.08 99	0.06 127	0.11 279	0.14 73	0.09 383	0.10 229	0.12 119	0.10 45	0.12 173	0.06 31	0.07 78	0.07 146	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.06 340

fffft	0.09 196	0.06 127	0.12 329	0.16 234	0.07 147	0.09 161	0.17 480	0.12 102	0.11 130	0.08 152	0.07 78	0.09 256	0.06 76	0.11 221	0.12 389	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.04 54	0.05 225
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.07 17	0.14 73	0.06 36	0.10 229	0.13 199	0.07 8	0.13 218	0.06 31	0.07 78	0.06 52	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

SMoEStereo_RVC	0.08 99	0.06 127	0.12 329	0.16 234	0.07 147	0.09 161	0.14 275	0.11 75	0.13 218	0.09 210	0.07 78	0.07 146	0.07 198	0.12 321	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.04 54	0.04 82

IGEV-Stereo++	0.07 7	0.06 127	0.08 66	0.18 425	0.06 36	0.04 1	0.10 44	0.11 75	0.11 130	0.06 31	0.07 78	0.07 146	0.06 76	0.09 68	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.04 82

Pointernet	0.09 196	0.04 1	0.09 143	0.16 234	0.08 247	0.13 400	0.10 44	0.15 214	0.17 353	0.09 210	0.07 78	0.06 52	0.06 76	0.11 221	0.09 115	0.08 457	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.06 323	0.05 225

U	0.08 99	0.07 260	0.09 143	0.19 502	0.10 499	0.10 229	0.13 199	0.12 102	0.17 353	0.07 88	0.07 78	0.06 52	0.05 16	0.07 8	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.04 72	0.06 323	0.05 225

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 196	0.10 540	0.31 658	0.15 133	0.06 36	0.08 100	0.14 275	0.10 45	0.10 97	0.07 88	0.07 78	0.06 52	0.04 1	0.11 221	0.07 1	0.12 628	0.04 26	0.07 336	0.05 213	0.05 184	0.05 225

WCG-NET（raft）	0.08 99	0.05 45	0.10 216	0.15 133	0.06 36	0.11 287	0.13 199	0.15 214	0.12 173	0.08 152	0.07 78	0.06 52	0.06 76	0.13 379	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

RSM	0.08 99	0.06 127	0.09 143	0.17 325	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.12 102	0.10 97	0.08 152	0.07 78	0.06 52	0.05 16	0.11 221	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

Selective-IGEV	0.07 7	0.06 127	0.08 66	0.17 325	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.13 136	0.07 20	0.08 152	0.07 78	0.06 52	0.04 1	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

CroCo-Stereo	0.09 196	0.08 390	0.08 66	0.22 626	0.09 383	0.09 161	0.19 572	0.15 214	0.12 173	0.07 88	0.07 78	0.08 214	0.06 76	0.08 33	0.07 1	0.07 372	0.05 293	0.06 219	0.04 72	0.05 184	0.04 82
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
test-1	0.10 277	0.07 260	0.16 514	0.19 502	0.08 247	0.11 287	0.24 655	0.14 170	0.18 387	0.09 210	0.07 78	0.09 256	0.08 253	0.07 8	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.04 54	0.04 82

AnonStereo	0.09 196	0.08 390	0.09 143	0.17 325	0.07 147	0.09 161	0.10 44	0.19 363	0.13 218	0.08 152	0.08 145	0.06 52	0.05 16	0.13 379	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.06 323	0.05 225

GEAR-Net	0.08 99	0.06 127	0.08 66	0.18 425	0.07 147	0.09 161	0.13 199	0.10 45	0.09 65	0.08 152	0.08 145	0.06 52	0.06 76	0.13 379	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.04 82

DF_test	0.07 7	0.05 45	0.08 66	0.14 73	0.08 247	0.04 1	0.13 199	0.08 14	0.11 130	0.07 88	0.08 145	0.06 52	0.07 198	0.06 2	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.05 213	0.05 184	0.04 82

Weightmod_eth	0.09 196	0.07 260	0.08 66	0.18 425	0.07 147	0.10 229	0.16 438	0.13 136	0.11 130	0.08 152	0.08 145	0.09 256	0.07 198	0.10 136	0.10 229	0.06 183	0.07 536	0.06 219	0.07 419	0.04 54	0.03 2

PhaseNet	0.09 196	0.06 127	0.10 216	0.15 133	0.08 247	0.10 229	0.14 275	0.20 376	0.12 173	0.07 88	0.08 145	0.09 256	0.10 348	0.13 379	0.12 389	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.06 315	0.05 184	0.05 225

DNS	0.09 196	0.06 127	0.08 66	0.14 73	0.06 36	0.06 16	0.12 119	0.12 102	0.09 65	0.08 152	0.08 145	0.08 214	0.05 16	0.17 515	0.11 319	0.07 372	0.05 293	0.07 336	0.03 1	0.13 644	0.09 552

aanet-new-40k	0.07 7	0.08 390	0.07 17	0.17 325	0.07 147	0.08 100	0.13 199	0.10 45	0.10 97	0.07 88	0.08 145	0.06 52	0.05 16	0.08 33	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.04 82

aanet-new-36k	0.08 99	0.06 127	0.09 143	0.17 325	0.06 36	0.09 161	0.13 199	0.11 75	0.13 218	0.08 152	0.08 145	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

aanet-new-34k	0.08 99	0.06 127	0.09 143	0.17 325	0.05 2	0.07 47	0.13 199	0.12 102	0.12 173	0.09 210	0.08 145	0.07 146	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

aanet-32k-new	0.08 99	0.07 260	0.08 66	0.18 425	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.11 75	0.12 173	0.07 88	0.08 145	0.05 5	0.07 198	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 323	0.04 82

aanet-new-28k	0.08 99	0.07 260	0.09 143	0.18 425	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.10 45	0.09 65	0.09 210	0.08 145	0.08 214	0.06 76	0.12 321	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.04 82

aanet-new-10k	0.08 99	0.08 390	0.08 66	0.19 502	0.07 147	0.08 100	0.12 119	0.14 170	0.11 130	0.07 88	0.08 145	0.07 146	0.07 198	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.04 82

aanet-new-12k	0.08 99	0.09 477	0.07 17	0.20 571	0.08 247	0.08 100	0.13 199	0.12 102	0.13 218	0.08 152	0.08 145	0.05 5	0.07 198	0.09 68	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 323	0.04 82

aanet-new-14k	0.08 99	0.09 477	0.08 66	0.19 502	0.06 36	0.07 47	0.10 44	0.14 170	0.15 280	0.06 31	0.08 145	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.04 82

aanet-new	0.08 99	0.09 477	0.10 216	0.18 425	0.08 247	0.10 229	0.12 119	0.15 214	0.12 173	0.08 152	0.08 145	0.05 5	0.07 198	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 323	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 99	0.06 127	0.15 477	0.14 73	0.06 36	0.08 100	0.13 199	0.13 136	0.11 130	0.07 88	0.08 145	0.07 146	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 7	0.05 45	0.11 279	0.15 133	0.06 36	0.07 47	0.13 199	0.09 28	0.11 130	0.07 88	0.08 145	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.07 1	0.05 55	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

DispViT+	0.08 99	0.05 45	0.09 143	0.13 23	0.06 36	0.05 5	0.11 81	0.18 332	0.16 322	0.09 210	0.08 145	0.07 146	0.06 76	0.11 221	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

NLSM3	0.09 196	0.06 127	0.08 66	0.19 502	0.08 247	0.11 287	0.16 438	0.18 332	0.16 322	0.06 31	0.08 145	0.07 146	0.08 253	0.09 68	0.11 319	0.04 11	0.04 26	0.06 219	0.07 419	0.03 1	0.03 2

LCMNet	0.08 99	0.05 45	0.10 216	0.13 23	0.07 147	0.09 161	0.12 119	0.10 45	0.11 130	0.06 31	0.08 145	0.06 52	0.07 198	0.11 221	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

CSFM-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.07 17	0.14 73	0.06 36	0.09 161	0.13 199	0.15 214	0.06 8	0.07 88	0.08 145	0.06 52	0.08 253	0.09 68	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

Zero-FE251	0.07 7	0.05 45	0.09 143	0.13 23	0.06 36	0.12 342	0.12 119	0.11 75	0.10 97	0.07 88	0.08 145	0.06 52	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

4.5_new	0.07 7	0.09 477	0.08 66	0.15 133	0.07 147	0.06 16	0.10 44	0.14 170	0.11 130	0.06 31	0.08 145	0.06 52	0.06 76	0.08 33	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 7	0.09 477	0.08 66	0.15 133	0.07 147	0.06 16	0.10 44	0.14 170	0.11 130	0.06 31	0.08 145	0.06 52	0.06 76	0.08 33	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

2.75w_new	0.07 7	0.07 260	0.07 17	0.13 23	0.06 36	0.08 100	0.08 9	0.18 332	0.12 173	0.07 88	0.08 145	0.06 52	0.06 76	0.09 68	0.11 319	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 82

1w_stereo	0.07 7	0.06 127	0.07 17	0.16 234	0.06 36	0.07 47	0.10 44	0.14 170	0.14 252	0.07 88	0.08 145	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 82

monsterstereo	0.07 7	0.06 127	0.06 6	0.16 234	0.06 36	0.08 100	0.10 44	0.16 257	0.11 130	0.07 88	0.08 145	0.06 52	0.07 198	0.08 33	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

AIO_rvc	0.07 7	0.06 127	0.08 66	0.15 133	0.06 36	0.08 100	0.14 275	0.09 28	0.08 32	0.07 88	0.08 145	0.07 146	0.04 1	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

GIP-stereo	0.08 99	0.06 127	0.11 279	0.14 73	0.06 36	0.09 161	0.13 199	0.14 170	0.11 130	0.07 88	0.08 145	0.05 5	0.04 1	0.10 136	0.07 1	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.04 82

999	0.09 196	0.05 45	0.13 387	0.15 133	0.08 247	0.10 229	0.14 275	0.15 214	0.11 130	0.10 261	0.08 145	0.08 214	0.08 253	0.16 480	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.04 54	0.05 225

PAM_32	0.09 196	0.05 45	0.17 546	0.15 133	0.08 247	0.10 229	0.15 364	0.14 170	0.15 280	0.09 210	0.08 145	0.09 256	0.07 198	0.14 417	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.06 219	0.06 315	0.05 184	0.06 340

AIO-Stereo	0.08 99	0.06 127	0.09 143	0.18 425	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.15 214	0.09 65	0.08 152	0.08 145	0.07 146	0.05 16	0.11 221	0.08 29	0.05 55	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 7	0.05 45	0.11 279	0.15 133	0.06 36	0.07 47	0.13 199	0.09 28	0.11 130	0.07 88	0.08 145	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.07 1	0.05 55	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

MoCha-V2	0.08 99	0.05 45	0.10 216	0.20 571	0.07 147	0.09 161	0.14 275	0.11 75	0.08 32	0.07 88	0.08 145	0.07 146	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

IGEV++	0.08 99	0.06 127	0.08 66	0.18 425	0.07 147	0.09 161	0.13 199	0.10 45	0.09 65	0.08 152	0.08 145	0.06 52	0.06 76	0.13 379	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.04 82

MyStereo06	0.10 277	0.07 260	0.12 329	0.17 325	0.09 383	0.13 400	0.18 531	0.19 363	0.12 173	0.12 343	0.08 145	0.07 146	0.07 198	0.11 221	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.07 336	0.07 419	0.06 323	0.06 340

tt1	0.10 277	0.08 390	0.12 329	0.17 325	0.09 383	0.12 342	0.16 438	0.15 214	0.19 407	0.09 210	0.08 145	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.06 323	0.06 340

EKT-Stereo	0.11 331	0.07 260	0.14 428	0.15 133	0.10 499	0.13 400	0.14 275	0.18 332	0.21 448	0.11 298	0.08 145	0.12 347	0.09 300	0.11 221	0.12 389	0.08 457	0.06 458	0.07 336	0.06 315	0.08 485	0.07 430

iRaft-Stereo_20w	0.09 196	0.05 45	0.13 387	0.14 73	0.08 247	0.12 342	0.15 364	0.18 332	0.10 97	0.11 298	0.08 145	0.08 214	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.06 323	0.05 225

test-3	0.08 99	0.06 127	0.09 143	0.17 325	0.07 147	0.07 47	0.14 275	0.12 102	0.15 280	0.09 210	0.08 145	0.07 146	0.08 253	0.11 221	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.07 336	0.05 213	0.04 54	0.04 82

test_1	0.08 99	0.06 127	0.09 143	0.17 325	0.07 147	0.07 47	0.14 275	0.12 102	0.15 280	0.09 210	0.08 145	0.07 146	0.08 253	0.11 221	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.07 336	0.05 213	0.04 54	0.04 82

NoBS	0.07 7	0.07 260	0.08 66	0.17 325	0.07 147	0.07 47	0.13 199	0.05 1	0.07 20	0.06 31	0.09 186	0.05 5	0.04 1	0.05 1	0.09 115	0.05 55	0.05 293	0.08 437	0.06 315	0.05 184	0.04 82

DNSM	0.09 196	0.05 45	0.07 17	0.14 73	0.06 36	0.07 47	0.13 199	0.12 102	0.11 130	0.09 210	0.09 186	0.08 214	0.05 16	0.18 540	0.14 479	0.07 372	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.13 644	0.10 584

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 196	0.05 45	0.11 279	0.19 502	0.07 147	0.10 229	0.09 27	0.12 102	0.09 65	0.09 210	0.09 186	0.07 146	0.08 253	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.06 458	0.10 577	0.08 502	0.07 411	0.05 225

testmc14	0.07 7	0.05 45	0.06 6	0.15 133	0.05 2	0.09 161	0.13 199	0.08 14	0.08 32	0.07 88	0.09 186	0.06 52	0.05 16	0.07 8	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

DN	0.10 277	0.05 45	0.09 143	0.14 73	0.09 383	0.12 342	0.18 531	0.17 297	0.16 322	0.08 152	0.09 186	0.08 214	0.06 76	0.08 33	0.09 115	0.11 603	0.05 293	0.07 336	0.06 315	0.07 411	0.09 552

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 7	0.06 127	0.07 17	0.16 234	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.10 45	0.08 32	0.06 31	0.09 186	0.06 52	0.05 16	0.08 33	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

aanet-new-24k	0.07 7	0.07 260	0.07 17	0.17 325	0.06 36	0.07 47	0.12 119	0.09 28	0.11 130	0.09 210	0.09 186	0.06 52	0.07 198	0.09 68	0.07 1	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-22k	0.08 99	0.06 127	0.09 143	0.17 325	0.06 36	0.08 100	0.11 81	0.14 170	0.12 173	0.09 210	0.09 186	0.08 214	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 99	0.05 45	0.07 17	0.15 133	0.06 36	0.10 229	0.14 275	0.13 136	0.12 173	0.07 88	0.09 186	0.07 146	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 99	0.05 45	0.12 329	0.15 133	0.06 36	0.10 229	0.14 275	0.12 102	0.12 173	0.07 88	0.09 186	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

WQFJX1	0.10 277	0.07 260	0.08 66	0.22 626	0.09 383	0.12 342	0.17 480	0.18 332	0.17 353	0.10 261	0.09 186	0.07 146	0.10 348	0.11 221	0.09 115	0.07 372	0.08 570	0.07 336	0.06 315	0.05 184	0.04 82

FE-Mocha	0.09 196	0.06 127	0.14 428	0.16 234	0.09 383	0.10 229	0.15 364	0.18 332	0.16 322	0.10 261	0.09 186	0.07 146	0.07 198	0.09 68	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.06 315	0.05 184	0.05 225

FlowAnything_test	0.11 331	0.08 390	0.14 428	0.15 133	0.09 383	0.07 47	0.14 275	0.20 376	0.11 130	0.09 210	0.09 186	0.12 347	0.12 419	0.13 379	0.11 319	0.09 526	0.06 458	0.09 527	0.09 550	0.06 323	0.09 552

GASTEREO	0.08 99	0.05 45	0.09 143	0.19 502	0.07 147	0.07 47	0.12 119	0.14 170	0.11 130	0.10 261	0.09 186	0.07 146	0.04 1	0.12 321	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

MSCF	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.19 502	0.08 247	0.06 16	0.12 119	0.14 170	0.11 130	0.10 261	0.09 186	0.07 146	0.04 1	0.11 221	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.05 225

IGEV	0.07 7	0.04 1	0.08 66	0.13 23	0.06 36	0.09 161	0.12 119	0.14 170	0.10 97	0.06 31	0.09 186	0.07 146	0.05 16	0.09 68	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.04 82

S2M2_L	0.09 196	0.08 390	0.11 279	0.13 23	0.10 499	0.08 100	0.06 1	0.10 45	0.10 97	0.10 261	0.09 186	0.10 294	0.09 300	0.11 221	0.11 319	0.13 654	0.07 536	0.08 437	0.09 550	0.10 583	0.08 503
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.08 99	0.05 45	0.10 216	0.14 73	0.05 2	0.12 342	0.12 119	0.11 75	0.12 173	0.07 88	0.09 186	0.09 256	0.09 300	0.08 33	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.03 2

Reg-Stereo(zero)	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.16 234	0.06 36	0.12 342	0.11 81	0.15 214	0.10 97	0.12 343	0.09 186	0.10 294	0.08 253	0.11 221	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

AIO-test2	0.10 277	0.08 390	0.10 216	0.23 650	0.08 247	0.11 287	0.10 44	0.23 454	0.23 474	0.08 152	0.09 186	0.08 214	0.05 16	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.08 437	0.09 550	0.05 184	0.05 225

mms	0.09 196	0.07 260	0.08 66	0.16 234	0.08 247	0.10 229	0.16 438	0.12 102	0.11 130	0.08 152	0.09 186	0.08 214	0.06 76	0.11 221	0.12 389	0.05 55	0.04 26	0.07 336	0.05 213	0.04 54	0.03 2

fffy	0.09 196	0.08 390	0.09 143	0.16 234	0.07 147	0.13 400	0.17 480	0.13 136	0.12 173	0.08 152	0.09 186	0.08 214	0.09 300	0.13 379	0.11 319	0.05 55	0.05 293	0.07 336	0.05 213	0.04 54	0.05 225

PAM	0.10 277	0.05 45	0.16 514	0.15 133	0.08 247	0.09 161	0.16 438	0.15 214	0.16 322	0.12 343	0.09 186	0.09 256	0.07 198	0.13 379	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.06 219	0.06 315	0.05 184	0.06 340

WCG-NET	0.08 99	0.05 45	0.09 143	0.15 133	0.06 36	0.11 287	0.14 275	0.13 136	0.13 218	0.06 31	0.09 186	0.07 146	0.06 76	0.13 379	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

CAS++	0.11 331	0.07 260	0.11 279	0.14 73	0.09 383	0.12 342	0.14 275	0.24 478	0.14 252	0.11 298	0.09 186	0.11 325	0.07 198	0.14 417	0.09 115	0.11 603	0.09 607	0.09 527	0.07 419	0.07 411	0.08 503
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 277	0.08 390	0.12 329	0.16 234	0.08 247	0.15 464	0.16 438	0.18 332	0.18 387	0.10 261	0.09 186	0.09 256	0.08 253	0.11 221	0.12 389	0.07 372	0.05 293	0.08 437	0.06 315	0.07 411	0.06 340

ACVNet-DCA	0.10 277	0.08 390	0.12 329	0.17 325	0.09 383	0.13 400	0.15 364	0.23 454	0.16 322	0.09 210	0.09 186	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.07 411	0.07 430

xx1	0.11 331	0.08 390	0.12 329	0.17 325	0.09 383	0.13 400	0.15 364	0.16 257	0.18 387	0.09 210	0.09 186	0.16 449	0.16 532	0.10 136	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.08 437	0.08 502	0.07 411	0.07 430

1test111	0.11 331	0.08 390	0.12 329	0.17 325	0.09 383	0.13 400	0.15 364	0.23 454	0.16 322	0.09 210	0.09 186	0.06 52	0.06 76	0.15 445	0.16 530	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.07 411	0.07 430

cc1	0.10 277	0.08 390	0.12 329	0.17 325	0.09 383	0.13 400	0.15 364	0.16 257	0.18 387	0.09 210	0.09 186	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.06 323	0.06 340

MSKI-zero shot	0.09 196	0.05 45	0.09 143	0.15 133	0.07 147	0.10 229	0.13 199	0.14 170	0.13 218	0.09 210	0.09 186	0.09 256	0.06 76	0.12 321	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

AEACV	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.14 73	0.13 614	0.14 437	0.13 199	0.14 170	0.09 65	0.07 88	0.09 186	0.07 146	0.08 253	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.04 82

HH	0.09 196	0.06 127	0.13 387	0.17 325	0.08 247	0.10 229	0.16 438	0.14 170	0.10 97	0.08 152	0.09 186	0.08 214	0.07 198	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.04 82

HanStereo	0.09 196	0.06 127	0.13 387	0.17 325	0.08 247	0.10 229	0.16 438	0.14 170	0.10 97	0.08 152	0.09 186	0.08 214	0.07 198	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.04 82

LoS_RVC	0.08 99	0.05 45	0.07 17	0.15 133	0.07 147	0.08 100	0.15 364	0.11 75	0.10 97	0.08 152	0.09 186	0.06 52	0.09 300	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.03 2

LoS	0.09 196	0.05 45	0.11 279	0.13 23	0.07 147	0.14 437	0.11 81	0.15 214	0.15 280	0.09 210	0.09 186	0.12 347	0.09 300	0.15 445	0.10 229	0.07 372	0.05 293	0.05 63	0.03 1	0.05 184	0.05 225
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.08 99	0.04 1	0.08 66	0.14 73	0.07 147	0.09 161	0.14 275	0.11 75	0.09 65	0.08 152	0.09 186	0.11 325	0.06 76	0.12 321	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 184	0.05 225

TRStereo	0.09 196	0.05 45	0.12 329	0.15 133	0.12 591	0.10 229	0.13 199	0.18 332	0.18 387	0.09 210	0.09 186	0.09 256	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.07 372	0.05 293	0.07 336	0.07 419	0.04 54	0.04 82

raftrobust	0.09 196	0.06 127	0.10 216	0.17 325	0.08 247	0.09 161	0.10 44	0.18 332	0.16 322	0.10 261	0.09 186	0.12 347	0.07 198	0.12 321	0.10 229	0.08 457	0.05 293	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.05 225

EAI-Stereo	0.09 196	0.07 260	0.11 279	0.15 133	0.06 36	0.10 229	0.15 364	0.16 257	0.09 65	0.08 152	0.09 186	0.08 214	0.07 198	0.09 68	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.05 213	0.05 184	0.04 82

GREATEN-IGEV_RVC	0.09 196	0.08 390	0.08 66	0.21 606	0.09 383	0.08 100	0.11 81	0.10 45	0.09 65	0.07 88	0.10 226	0.05 5	0.06 76	0.14 417	0.11 319	0.05 55	0.06 458	0.07 336	0.06 315	0.05 184	0.05 225

small-0shot	0.07 7	0.05 45	0.08 66	0.14 73	0.07 147	0.06 16	0.13 199	0.09 28	0.08 32	0.05 2	0.10 226	0.06 52	0.06 76	0.06 2	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

WAFT-Stereo (ZS)	0.07 7	0.05 45	0.09 143	0.12 7	0.07 147	0.08 100	0.15 364	0.07 8	0.07 20	0.06 31	0.10 226	0.05 5	0.07 198	0.06 2	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.05 225

Weightmod	0.09 196	0.06 127	0.08 66	0.18 425	0.06 36	0.10 229	0.15 364	0.14 170	0.12 173	0.11 298	0.10 226	0.08 214	0.07 198	0.10 136	0.11 319	0.06 183	0.08 570	0.07 336	0.07 419	0.04 54	0.03 2

S0	0.12 411	0.08 390	0.08 66	0.20 571	0.07 147	0.18 539	0.23 640	0.15 214	0.15 280	0.10 261	0.10 226	0.13 380	0.08 253	0.12 321	0.11 319	0.09 526	0.10 629	0.14 658	0.14 663	0.05 184	0.04 82

TS12	0.08 99	0.06 127	0.09 143	0.21 606	0.07 147	0.11 287	0.13 199	0.11 75	0.09 65	0.10 261	0.10 226	0.08 214	0.10 348	0.09 68	0.12 389	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

DF	0.08 99	0.05 45	0.09 143	0.15 133	0.06 36	0.11 287	0.13 199	0.10 45	0.12 173	0.09 210	0.10 226	0.10 294	0.08 253	0.11 221	0.09 115	0.07 372	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 99	0.06 127	0.07 17	0.17 325	0.06 36	0.07 47	0.14 275	0.13 136	0.16 322	0.05 2	0.10 226	0.06 52	0.06 76	0.08 33	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 99	0.06 127	0.07 17	0.16 234	0.06 36	0.06 16	0.14 275	0.14 170	0.14 252	0.07 88	0.10 226	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2

RT-Monster	0.09 196	0.05 45	0.09 143	0.14 73	0.08 247	0.11 287	0.10 44	0.17 297	0.18 387	0.13 378	0.10 226	0.09 256	0.08 253	0.10 136	0.10 229	0.07 372	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.06 340

Foundation-i1c-attn	0.08 99	0.05 45	0.07 17	0.14 73	0.05 2	0.09 161	0.12 119	0.12 102	0.10 97	0.09 210	0.10 226	0.10 294	0.07 198	0.07 8	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1b	0.08 99	0.05 45	0.07 17	0.14 73	0.05 2	0.09 161	0.12 119	0.13 136	0.10 97	0.09 210	0.10 226	0.09 256	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1	0.09 196	0.04 1	0.10 216	0.14 73	0.06 36	0.10 229	0.13 199	0.16 257	0.14 252	0.10 261	0.10 226	0.11 325	0.07 198	0.07 8	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.05 213	0.05 184	0.05 225

WQFJA1	0.10 277	0.07 260	0.08 66	0.20 571	0.09 383	0.12 342	0.17 480	0.17 297	0.17 353	0.09 210	0.10 226	0.08 214	0.10 348	0.12 321	0.11 319	0.06 183	0.07 536	0.07 336	0.06 315	0.06 323	0.05 225

WQFJX	0.10 277	0.07 260	0.09 143	0.21 606	0.09 383	0.12 342	0.16 438	0.18 332	0.17 353	0.12 343	0.10 226	0.07 146	0.09 300	0.12 321	0.10 229	0.06 183	0.07 536	0.06 219	0.05 213	0.06 323	0.05 225

NLMM	0.10 277	0.07 260	0.08 66	0.20 571	0.09 383	0.12 342	0.17 480	0.17 297	0.17 353	0.09 210	0.10 226	0.08 214	0.10 348	0.12 321	0.11 319	0.06 183	0.07 536	0.07 336	0.06 315	0.06 323	0.05 225

NLSM1	0.10 277	0.07 260	0.07 17	0.19 502	0.08 247	0.13 400	0.16 438	0.21 403	0.15 280	0.11 298	0.10 226	0.06 52	0.10 348	0.10 136	0.11 319	0.07 372	0.08 570	0.08 437	0.07 419	0.05 184	0.05 225

GEAStereo	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.13 23	0.08 247	0.08 100	0.14 275	0.10 45	0.09 65	0.08 152	0.10 226	0.06 52	0.05 16	0.11 221	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.05 225

GSStereo	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.13 23	0.08 247	0.08 100	0.14 275	0.11 75	0.12 173	0.08 152	0.10 226	0.05 5	0.05 16	0.11 221	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.05 225

GS-Stereo							0.14 275	0.11 75	0.12 173	0.08 152	0.10 226	0.05 5	0.05 16	0.11 221	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.05 225

gasm-f	0.08 99	0.05 45	0.07 17	0.13 23	0.08 247	0.08 100	0.14 275	0.10 45	0.09 65	0.08 152	0.10 226	0.06 52	0.05 16	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 323	0.05 225

DLNR-FE	10.43 776	1.83 762	19.53 794	120.75 800	13.06 783	0.06 16	0.13 199	0.23 454	0.10 97	0.07 88	0.10 226	0.09 256	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.13 654	0.04 26	0.06 219	0.04 72	52.01 802	0.04 82

DA	0.08 99	0.07 260	0.07 17	0.19 502	0.08 247	0.09 161	0.12 119	0.13 136	0.12 173	0.08 152	0.10 226	0.10 294	0.08 253	0.09 68	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.04 72	0.05 184	0.03 2

GGEV	0.08 99	0.07 260	0.07 17	0.19 502	0.08 247	0.09 161	0.12 119	0.13 136	0.12 173	0.08 152	0.10 226	0.10 294	0.08 253	0.09 68	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.04 72	0.05 184	0.03 2

depthmonostereo	0.09 196	0.06 127	0.09 143	0.15 133	0.06 36	0.10 229	0.13 199	0.14 170	0.14 252	0.10 261	0.10 226	0.09 256	0.11 386	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.06 219	0.04 72	0.04 54	0.03 2

2.25w	0.07 7	0.06 127	0.07 17	0.14 73	0.06 36	0.08 100	0.08 9	0.10 45	0.15 280	0.08 152	0.10 226	0.07 146	0.06 76	0.08 33	0.10 229	0.05 55	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.04 82

MM-Stereo_test3	0.10 277	0.07 260	0.07 17	0.18 425	0.07 147	0.12 342	0.19 572	0.24 478	0.19 407	0.06 31	0.10 226	0.08 214	0.06 76	0.11 221	0.08 29	0.06 183	0.06 458	0.07 336	0.05 213	0.05 184	0.04 82

MM-Stereo_test2	0.09 196	0.06 127	0.09 143	0.19 502	0.08 247	0.12 342	0.18 531	0.15 214	0.14 252	0.07 88	0.10 226	0.07 146	0.06 76	0.12 321	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.03 2

HART	0.08 99	0.07 260	0.09 143	0.17 325	0.07 147	0.10 229	0.16 438	0.13 136	0.11 130	0.08 152	0.10 226	0.07 146	0.05 16	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.04 72	0.05 184	0.04 82

castereo	0.09 196	0.06 127	0.11 279	0.15 133	0.06 36	0.11 287	0.15 364	0.14 170	0.18 387	0.08 152	0.10 226	0.11 325	0.08 253	0.09 68	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

ours_stereo	0.09 196	0.07 260	0.09 143	0.17 325	0.08 247	0.11 287	0.16 438	0.11 75	0.12 173	0.08 152	0.10 226	0.08 214	0.06 76	0.12 321	0.12 389	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.04 54	0.03 2

model_zeroshot	0.10 277	0.04 1	0.11 279	0.15 133	0.09 383	0.12 342	0.14 275	0.20 376	0.13 218	0.11 298	0.10 226	0.12 347	0.07 198	0.12 321	0.10 229	0.07 372	0.06 458	0.06 219	0.05 213	0.06 323	0.06 340

GCAP-BAT	0.09 196	0.05 45	0.11 279	0.13 23	0.07 147	0.11 287	0.14 275	0.14 170	0.16 322	0.07 88	0.10 226	0.08 214	0.06 76	0.13 379	0.08 29	0.07 372	0.05 293	0.05 63	0.05 213	0.04 54	0.04 82

rvit_stereo_0080	0.10 277	0.08 390	0.14 428	0.15 133	0.09 383	0.07 47	0.15 364	0.16 257	0.16 322	0.11 298	0.10 226	0.14 403	0.08 253	0.12 321	0.10 229	0.09 526	0.07 536	0.07 336	0.06 315	0.07 411	0.05 225

RAFT-Stereo-weight	0.09 196	0.06 127	0.10 216	0.16 234	0.07 147	0.09 161	0.14 275	0.19 363	0.16 322	0.11 298	0.10 226	0.08 214	0.06 76	0.10 136	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.04 72	0.04 54	0.04 82

H2IRNET	0.10 277	0.09 477	0.09 143	0.18 425	0.09 383	0.12 342	0.15 364	0.14 170	0.21 448	0.10 261	0.10 226	0.10 294	0.10 348	0.10 136	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.08 437	0.08 502	0.06 323	0.05 225

MGS-Stereo	0.09 196	0.07 260	0.12 329	0.15 133	0.08 247	0.09 161	0.15 364	0.12 102	0.12 173	0.07 88	0.10 226	0.08 214	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.06 323	0.05 225

whm_eth	0.10 277	0.08 390	0.14 428	0.15 133	0.09 383	0.07 47	0.15 364	0.16 257	0.16 322	0.11 298	0.10 226	0.14 403	0.08 253	0.12 321	0.10 229	0.09 526	0.07 536	0.07 336	0.06 315	0.07 411	0.05 225

DLNR_Zeroshot_test	10.40 775	1.82 761	19.49 793	120.77 801	13.11 784	0.06 16	0.13 199	0.23 454	0.10 97	0.07 88	0.10 226	0.09 256	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.13 654	0.04 26	0.06 219	0.04 72	51.54 801	0.04 82

CASnet	0.09 196	0.09 477	0.09 143	0.19 502	0.06 36	0.07 47	0.11 81	0.18 332	0.14 252	0.11 298	0.10 226	0.09 256	0.07 198	0.10 136	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.10 577	0.08 502	0.05 184	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.09 196	0.05 45	0.11 279	0.13 23	0.07 147	0.11 287	0.14 275	0.14 170	0.16 322	0.07 88	0.10 226	0.08 214	0.06 76	0.13 379	0.08 29	0.07 372	0.05 293	0.05 63	0.05 213	0.04 54	0.04 82

GCAP-Stereo	0.09 196	0.07 260	0.13 387	0.18 425	0.06 36	0.11 287	0.07 5	0.13 136	0.12 173	0.09 210	0.10 226	0.07 146	0.09 300	0.13 379	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

RAFT-Test	0.09 196	0.06 127	0.10 216	0.15 133	0.07 147	0.11 287	0.15 364	0.16 257	0.13 218	0.09 210	0.10 226	0.10 294	0.09 300	0.12 321	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

LL-Strereo2	0.10 277	0.10 540	0.15 477	0.18 425	0.08 247	0.15 464	0.09 27	0.17 297	0.14 252	0.14 406	0.10 226	0.09 256	0.07 198	0.16 480	0.10 229	0.05 55	0.05 293	0.10 577	0.07 419	0.06 323	0.05 225

CAS	0.08 99	0.04 1	0.07 17	0.17 325	0.08 247	0.10 229	0.13 199	0.12 102	0.09 65	0.09 210	0.10 226	0.08 214	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.08 457	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 184	0.04 82

Selective-RAFT	0.11 331	0.10 540	0.11 279	0.21 606	0.08 247	0.16 496	0.13 199	0.20 376	0.22 462	0.10 261	0.10 226	0.11 325	0.10 348	0.15 445	0.11 319	0.05 55	0.05 293	0.06 219	0.05 213	0.06 323	0.05 225

RCA-Stereo	0.09 196	0.06 127	0.09 143	0.16 234	0.06 36	0.09 161	0.13 199	0.18 332	0.14 252	0.09 210	0.10 226	0.08 214	0.07 198	0.12 321	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.04 82

CroCo-Stereo Lap2	0.09 196	0.09 477	0.08 66	0.22 626	0.09 383	0.09 161	0.19 572	0.16 257	0.12 173	0.09 210	0.10 226	0.05 5	0.05 16	0.08 33	0.08 29	0.06 183	0.06 458	0.07 336	0.05 213	0.05 184	0.05 225

IPLGR_C	0.11 331	0.08 390	0.14 428	0.17 325	0.08 247	0.12 342	0.15 364	0.17 297	0.15 280	0.14 406	0.10 226	0.16 449	0.09 300	0.16 480	0.11 319	0.07 372	0.05 293	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.06 340

MIPNet	0.11 331	0.08 390	0.14 428	0.17 325	0.09 383	0.12 342	0.14 275	0.20 376	0.24 491	0.11 298	0.10 226	0.09 256	0.07 198	0.13 379	0.12 389	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.04 54	0.04 82

ACRE	0.11 331	0.08 390	0.14 428	0.17 325	0.08 247	0.12 342	0.15 364	0.17 297	0.14 252	0.14 406	0.10 226	0.16 449	0.09 300	0.16 480	0.11 319	0.07 372	0.05 293	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.06 340

test_3	0.10 277	0.09 477	0.10 216	0.20 571	0.08 247	0.13 400	0.26 681	0.14 170	0.21 448	0.10 261	0.10 226	0.09 256	0.09 300	0.08 33	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.08 437	0.07 419	0.04 54	0.04 82

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 196	0.06 127	0.10 216	0.17 325	0.06 36	0.10 229	0.16 438	0.17 297	0.14 252	0.09 210	0.10 226	0.08 214	0.09 300	0.11 221	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.06 315	0.04 54	0.03 2

RAFT + AFF	0.13 439	0.07 260	0.20 596	0.20 571	0.10 499	0.14 437	0.24 655	0.26 516	0.20 431	0.11 298	0.10 226	0.12 347	0.10 348	0.15 445	0.12 389	0.07 372	0.06 458	0.09 527	0.08 502	0.06 323	0.08 503

Gwc-CoAtRS	0.09 196	0.06 127	0.10 216	0.16 234	0.07 147	0.10 229	0.14 275	0.17 297	0.17 353	0.08 152	0.10 226	0.12 347	0.09 300	0.12 321	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.04 72	0.04 54	0.04 82

noway7	0.10 277	0.07 260	0.13 387	0.20 571	0.09 383	0.11 287	0.15 364	0.28 559	0.16 322	0.11 298	0.11 281	0.07 146	0.07 198	0.10 136	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.07 336	0.06 315	0.05 184	0.05 225

S	0.12 411	0.08 390	0.09 143	0.20 571	0.08 247	0.13 400	0.19 572	0.17 297	0.16 322	0.13 378	0.11 281	0.13 380	0.10 348	0.11 221	0.13 436	0.09 526	0.07 536	0.13 644	0.15 680	0.06 323	0.04 82

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 99	0.07 260	0.08 66	0.18 425	0.07 147	0.11 287	0.14 275	0.12 102	0.11 130	0.07 88	0.11 281	0.07 146	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 7	0.06 127	0.07 17	0.15 133	0.06 36	0.10 229	0.15 364	0.12 102	0.11 130	0.06 31	0.11 281	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 99	0.07 260	0.10 216	0.16 234	0.07 147	0.09 161	0.12 119	0.15 214	0.14 252	0.08 152	0.11 281	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

Foundation-i1a	0.08 99	0.05 45	0.07 17	0.13 23	0.05 2	0.13 400	0.13 199	0.12 102	0.09 65	0.11 298	0.11 281	0.11 325	0.06 76	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

Hybrid-DGEV-2	0.11 331	0.06 127	0.12 329	0.18 425	0.09 383	0.09 161	0.13 199	0.28 559	0.29 559	0.11 298	0.11 281	0.09 256	0.12 419	0.12 321	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.07 336	0.07 419	0.05 184	0.05 225

NLMM1	0.11 331	0.09 477	0.07 17	0.22 626	0.10 499	0.12 342	0.20 596	0.18 332	0.20 431	0.12 343	0.11 281	0.07 146	0.09 300	0.11 221	0.11 319	0.08 457	0.08 570	0.07 336	0.06 315	0.04 54	0.04 82

NLCSM	0.11 331	0.09 477	0.09 143	0.23 650	0.11 554	0.12 342	0.19 572	0.18 332	0.18 387	0.12 343	0.11 281	0.07 146	0.09 300	0.11 221	0.10 229	0.07 372	0.08 570	0.07 336	0.07 419	0.06 323	0.05 225

Select-FE	0.11 331	0.06 127	0.20 596	0.15 133	0.11 554	0.11 287	0.13 199	0.21 403	0.18 387	0.09 210	0.11 281	0.10 294	0.06 76	0.12 321	0.09 115	0.07 372	0.05 293	0.07 336	0.08 502	0.06 323	0.08 503

DVStereo	0.09 196	0.05 45	0.08 66	0.15 133	0.06 36	0.11 287	0.12 119	0.14 170	0.16 322	0.11 298	0.11 281	0.09 256	0.09 300	0.11 221	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 7	0.06 127	0.10 216	0.16 234	0.07 147	0.04 1	0.13 199	0.10 45	0.10 97	0.05 2	0.11 281	0.07 146	0.05 16	0.07 8	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.04 82

MM-Stereo_test1	0.10 277	0.07 260	0.08 66	0.18 425	0.07 147	0.12 342	0.18 531	0.21 403	0.20 431	0.09 210	0.11 281	0.08 214	0.06 76	0.10 136	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.07 336	0.06 315	0.05 184	0.04 82

tg	0.10 277	0.06 127	0.10 216	0.18 425	0.08 247	0.11 287	0.16 438	0.20 376	0.12 173	0.08 152	0.11 281	0.11 325	0.07 198	0.11 221	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.08 437	0.08 502	0.04 54	0.04 82

Occ-G	0.08 99	0.05 45	0.06 6	0.14 73	0.07 147	0.08 100	0.14 275	0.13 136	0.15 280	0.07 88	0.11 281	0.07 146	0.05 16	0.09 68	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.05 225

MaDis-Stereo	0.09 196	0.09 477	0.08 66	0.17 325	0.09 383	0.13 400	0.10 44	0.16 257	0.16 322	0.09 210	0.11 281	0.06 52	0.06 76	0.09 68	0.13 436	0.07 372	0.06 458	0.07 336	0.05 213	0.05 184	0.04 82

4D-IteraStereo	0.09 196	0.07 260	0.10 216	0.18 425	0.07 147	0.09 161	0.15 364	0.17 297	0.15 280	0.10 261	0.11 281	0.10 294	0.07 198	0.11 221	0.09 115	0.05 55	0.03 1	0.08 437	0.07 419	0.06 323	0.05 225

CIPLG	0.11 331	0.08 390	0.14 428	0.17 325	0.08 247	0.12 342	0.15 364	0.17 297	0.15 280	0.14 406	0.11 281	0.16 449	0.09 300	0.16 480	0.11 319	0.07 372	0.05 293	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.06 340

AnonymousM	0.09 196	0.05 45	0.10 216	0.14 73	0.06 36	0.09 161	0.13 199	0.19 363	0.14 252	0.13 378	0.11 281	0.09 256	0.08 253	0.13 379	0.10 229	0.08 457	0.05 293	0.08 437	0.05 213	0.05 184	0.05 225

cross-raft	0.10 277	0.09 477	0.09 143	0.19 502	0.07 147	0.11 287	0.25 671	0.13 136	0.15 280	0.08 152	0.11 281	0.12 347	0.10 348	0.09 68	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.04 54	0.04 82

s12784h	0.09 196	0.06 127	0.07 17	0.15 133	0.05 2	0.16 496	0.18 531	0.15 214	0.15 280	0.10 261	0.11 281	0.11 325	0.11 386	0.10 136	0.12 389	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

sAnonymous2	0.13 439	0.12 586	0.24 625	0.20 571	0.12 591	0.17 520	0.13 199	0.26 516	0.21 448	0.11 298	0.11 281	0.13 380	0.08 253	0.10 136	0.10 229	0.09 526	0.05 293	0.08 437	0.06 315	0.15 677	0.10 584

CroCo_RVC	0.13 439	0.12 586	0.24 625	0.20 571	0.12 591	0.17 520	0.13 199	0.26 516	0.21 448	0.11 298	0.11 281	0.13 380	0.08 253	0.10 136	0.10 229	0.09 526	0.05 293	0.08 437	0.06 315	0.15 677	0.10 584

zzzzzzz1	0.11 331	0.07 260	0.13 387	0.21 606	0.10 499	0.12 342	0.18 531	0.22 430	0.20 431	0.13 378	0.12 304	0.08 214	0.08 253	0.13 379	0.09 115	0.05 55	0.05 293	0.07 336	0.07 419	0.05 184	0.05 225

monster_256*512	0.11 331	0.07 260	0.09 143	0.21 606	0.10 499	0.12 342	0.17 480	0.26 516	0.18 387	0.12 343	0.12 304	0.08 214	0.07 198	0.10 136	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.07 336	0.07 419	0.05 184	0.05 225

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 99	0.06 127	0.10 216	0.16 234	0.07 147	0.11 287	0.12 119	0.15 214	0.15 280	0.08 152	0.12 304	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.03 1	0.04 82

gcap_with_dpt	0.08 99	0.06 127	0.09 143	0.16 234	0.07 147	0.09 161	0.12 119	0.13 136	0.13 218	0.08 152	0.12 304	0.04 1	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

water-stereo	0.09 196	0.06 127	0.08 66	0.16 234	0.07 147	0.09 161	0.13 199	0.15 214	0.13 218	0.11 298	0.12 304	0.08 214	0.09 300	0.07 8	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.05 213	0.04 54	0.04 82

AIO-test1	0.10 277	0.07 260	0.10 216	0.23 650	0.07 147	0.09 161	0.13 199	0.21 403	0.14 252	0.11 298	0.12 304	0.09 256	0.07 198	0.11 221	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.09 527	0.10 592	0.03 1	0.06 340

RAStereo	0.10 277	0.09 477	0.08 66	0.20 571	0.08 247	0.13 400	0.18 531	0.15 214	0.17 353	0.10 261	0.12 304	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.07 372	0.05 293	0.07 336	0.05 213	0.05 184	0.04 82

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 331	0.05 45	0.11 279	0.15 133	0.13 614	0.13 400	0.16 438	0.23 454	0.17 353	0.10 261	0.12 304	0.10 294	0.07 198	0.11 221	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.06 219	0.06 315	0.07 411	0.08 503

gcap-zeroshot	0.08 99	0.06 127	0.10 216	0.15 133	0.07 147	0.11 287	0.12 119	0.15 214	0.15 280	0.08 152	0.12 304	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.03 1	0.04 82

test_for_model	0.08 99	0.06 127	0.10 216	0.16 234	0.07 147	0.11 287	0.12 119	0.15 214	0.15 280	0.08 152	0.12 304	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.03 1	0.04 82

UniTT-Stereo	0.09 196	0.07 260	0.08 66	0.18 425	0.08 247	0.13 400	0.11 81	0.12 102	0.11 130	0.10 261	0.12 304	0.05 5	0.07 198	0.09 68	0.09 115	0.07 372	0.05 293	0.05 63	0.05 213	0.05 184	0.05 225

testlalala	0.08 99	0.06 127	0.10 216	0.15 133	0.07 147	0.11 287	0.12 119	0.15 214	0.15 280	0.08 152	0.12 304	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.03 1	0.04 82

Any-RAFT	0.10 277	0.05 45	0.09 143	0.14 73	0.07 147	0.13 400	0.14 275	0.21 403	0.15 280	0.11 298	0.12 304	0.12 347	0.09 300	0.12 321	0.09 115	0.07 372	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 323	0.05 225

MC-Stereo	0.08 99	0.06 127	0.09 143	0.17 325	0.06 36	0.10 229	0.14 275	0.12 102	0.10 97	0.09 210	0.12 304	0.09 256	0.06 76	0.11 221	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.04 54	0.04 82

IPLGR	0.11 331	0.09 477	0.16 514	0.18 425	0.08 247	0.12 342	0.17 480	0.21 403	0.24 491	0.11 298	0.12 304	0.11 325	0.08 253	0.12 321	0.12 389	0.06 183	0.05 293	0.06 219	0.06 315	0.04 54	0.04 82

iRaftStereo_RVC	0.10 277	0.07 260	0.09 143	0.17 325	0.09 383	0.11 287	0.17 480	0.18 332	0.12 173	0.09 210	0.12 304	0.10 294	0.07 198	0.11 221	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.08 437	0.08 502	0.04 54	0.04 82

XX-TBD	0.09 196	0.06 127	0.07 17	0.14 73	0.07 147	0.12 342	0.16 438	0.14 170	0.13 218	0.11 298	0.12 304	0.09 256	0.08 253	0.10 136	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.06 323	0.05 225

111	0.10 277	0.06 127	0.12 329	0.15 133	0.07 147	0.10 229	0.14 275	0.21 403	0.23 474	0.11 298	0.12 304	0.14 403	0.11 386	0.13 379	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.04 72	0.05 184	0.05 225

AFF-stereo	0.09 196	0.06 127	0.10 216	0.17 325	0.07 147	0.10 229	0.16 438	0.17 297	0.09 65	0.10 261	0.12 304	0.09 256	0.09 300	0.12 321	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.07 336	0.07 419	0.04 54	0.03 2

CFNet-RSSM	0.09 196	0.07 260	0.09 143	0.16 234	0.07 147	0.09 161	0.15 364	0.16 257	0.17 353	0.08 152	0.12 304	0.10 294	0.09 300	0.11 221	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.04 72	0.04 54	0.04 82

SMOE	0.10 277	0.08 390	0.09 143	0.18 425	0.07 147	0.13 400	0.14 275	0.18 332	0.13 218	0.11 298	0.13 324	0.12 347	0.09 300	0.11 221	0.11 319	0.05 55	0.05 293	0.08 437	0.06 315	0.06 323	0.04 82

SME	0.11 331	0.09 477	0.10 216	0.17 325	0.07 147	0.20 580	0.13 199	0.21 403	0.17 353	0.12 343	0.13 324	0.10 294	0.12 419	0.13 379	0.13 436	0.07 372	0.07 536	0.08 437	0.09 550	0.06 323	0.05 225

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 99	0.06 127	0.10 216	0.16 234	0.07 147	0.11 287	0.13 199	0.14 170	0.14 252	0.08 152	0.13 324	0.05 5	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

rvit_stereo_0081	0.11 331	0.08 390	0.15 477	0.16 234	0.09 383	0.10 229	0.14 275	0.14 170	0.24 491	0.11 298	0.13 324	0.13 380	0.09 300	0.11 221	0.12 389	0.10 571	0.07 536	0.08 437	0.07 419	0.07 411	0.05 225

rvit_stereo_0082	0.11 331	0.08 390	0.15 477	0.16 234	0.09 383	0.10 229	0.14 275	0.14 170	0.24 491	0.11 298	0.13 324	0.13 380	0.09 300	0.11 221	0.12 389	0.10 571	0.07 536	0.08 437	0.07 419	0.07 411	0.05 225

rvit_stereo_ft	0.12 411	0.07 260	0.13 387	0.19 502	0.10 499	0.12 342	0.17 480	0.16 257	0.16 322	0.12 343	0.13 324	0.15 434	0.10 348	0.14 417	0.13 436	0.09 526	0.06 458	0.08 437	0.07 419	0.07 411	0.05 225

trnet	0.08 99	0.05 45	0.07 17	0.12 7	0.05 2	0.12 342	0.11 81	0.13 136	0.10 97	0.08 152	0.13 324	0.09 256	0.08 253	0.11 221	0.10 229	0.08 457	0.05 293	0.05 63	0.03 1	0.06 323	0.05 225

MIM_Stereo	0.09 196	0.07 260	0.11 279	0.15 133	0.07 147	0.06 16	0.12 119	0.20 376	0.14 252	0.13 378	0.13 324	0.09 256	0.05 16	0.12 321	0.08 29	0.05 55	0.06 458	0.07 336	0.06 315	0.06 323	0.05 225

GLC_STEREO	0.11 331	0.07 260	0.11 279	0.17 325	0.07 147	0.09 161	0.13 199	0.15 214	0.24 491	0.12 343	0.13 324	0.12 347	0.08 253	0.18 540	0.11 319	0.06 183	0.08 570	0.08 437	0.06 315	0.05 184	0.05 225

CRE-IMP	0.11 331	0.09 477	0.16 514	0.19 502	0.08 247	0.10 229	0.12 119	0.18 332	0.10 97	0.14 406	0.13 324	0.13 380	0.12 419	0.12 321	0.11 319	0.07 372	0.04 26	0.08 437	0.06 315	0.08 485	0.08 503

rafts_anoy	0.11 331	0.06 127	0.10 216	0.17 325	0.08 247	0.10 229	0.14 275	0.17 297	0.14 252	0.13 378	0.13 324	0.12 347	0.10 348	0.11 221	0.12 389	0.07 372	0.04 26	0.09 527	0.11 626	0.07 411	0.06 340

RALAANet	0.11 331	0.08 390	0.10 216	0.17 325	0.09 383	0.14 437	0.10 44	0.20 376	0.15 280	0.14 406	0.13 324	0.16 449	0.09 300	0.12 321	0.11 319	0.06 183	0.05 293	0.07 336	0.06 315	0.05 184	0.04 82

sCroCo_RVC	0.12 411	0.09 477	0.23 621	0.24 659	0.11 554	0.19 564	0.14 275	0.17 297	0.14 252	0.10 261	0.13 324	0.12 347	0.07 198	0.14 417	0.11 319	0.08 457	0.08 570	0.08 437	0.08 502	0.05 184	0.07 430

ARAFT	0.12 411	0.08 390	0.17 546	0.19 502	0.09 383	0.14 437	0.18 531	0.20 376	0.12 173	0.12 343	0.13 324	0.14 403	0.11 386	0.15 445	0.12 389	0.06 183	0.05 293	0.10 577	0.09 550	0.05 184	0.04 82

CREStereo	0.09 196	0.04 1	0.08 66	0.11 1	0.06 36	0.13 400	0.14 275	0.14 170	0.10 97	0.08 152	0.13 324	0.09 256	0.08 253	0.11 221	0.10 229	0.08 457	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.06 323	0.06 340
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.09 196	0.05 45	0.09 143	0.12 7	0.06 36	0.12 342	0.14 275	0.15 214	0.11 130	0.09 210	0.13 324	0.10 294	0.07 198	0.13 379	0.10 229	0.15 672	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.07 411	0.06 340

PStereo	0.20 607	0.22 690	0.20 596	0.17 325	0.10 499	0.13 400	0.20 596	0.27 538	0.38 632	0.20 553	0.14 340	0.28 608	0.31 679	0.24 634	0.31 695	0.18 698	0.13 673	0.15 671	0.11 626	0.12 624	0.12 627

ManiGeoR	0.10 277	0.05 45	0.12 329	0.12 7	0.08 247	0.12 342	0.12 119	0.24 478	0.14 252	0.12 343	0.14 340	0.12 347	0.09 300	0.13 379	0.13 436	0.07 372	0.04 26	0.05 63	0.05 213	0.07 411	0.07 430

HLf10	0.10 277	0.05 45	0.12 329	0.12 7	0.08 247	0.12 342	0.12 119	0.24 478	0.14 252	0.12 343	0.14 340	0.12 347	0.09 300	0.13 379	0.13 436	0.07 372	0.04 26	0.05 63	0.05 213	0.07 411	0.07 430

TestStereo_HLe17	0.10 277	0.05 45	0.12 329	0.13 23	0.07 147	0.11 287	0.15 364	0.21 403	0.15 280	0.11 298	0.14 340	0.11 325	0.09 300	0.13 379	0.12 389	0.07 372	0.04 26	0.05 63	0.05 213	0.07 411	0.06 340

xyz-stereo-finetune	0.11 331	0.08 390	0.13 387	0.14 73	0.06 36	0.10 229	0.19 572	0.17 297	0.19 407	0.12 343	0.14 340	0.15 434	0.10 348	0.13 379	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.07 336	0.05 213	0.04 54	0.05 225

rvit_stereo_0083	0.12 411	0.08 390	0.17 546	0.16 234	0.09 383	0.11 287	0.15 364	0.14 170	0.26 527	0.11 298	0.14 340	0.13 380	0.10 348	0.12 321	0.12 389	0.10 571	0.08 570	0.09 527	0.07 419	0.07 411	0.05 225

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 331	0.05 45	0.14 428	0.15 133	0.20 701	0.09 161	0.17 480	0.21 403	0.15 280	0.11 298	0.14 340	0.10 294	0.07 198	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.07 336	0.07 419	0.07 411	0.09 552

MyStereo05	0.13 439	0.07 260	0.10 216	0.17 325	0.09 383	0.13 400	0.18 531	0.27 538	0.35 613	0.17 481	0.14 340	0.15 434	0.11 386	0.15 445	0.13 436	0.06 183	0.05 293	0.07 336	0.07 419	0.06 323	0.06 340

MyStereo04	0.13 439	0.07 260	0.10 216	0.17 325	0.09 383	0.14 437	0.18 531	0.29 575	0.38 632	0.17 481	0.14 340	0.16 449	0.10 348	0.15 445	0.13 436	0.06 183	0.05 293	0.08 437	0.07 419	0.06 323	0.06 340

AE-Stereo	0.10 277	0.08 390	0.10 216	0.18 425	0.09 383	0.10 229	0.15 364	0.14 170	0.19 407	0.09 210	0.14 340	0.12 347	0.08 253	0.11 221	0.10 229	0.05 55	0.06 458	0.07 336	0.06 315	0.05 184	0.04 82

anonymousdsp2	0.11 331	0.07 260	0.10 216	0.16 234	0.09 383	0.13 400	0.14 275	0.18 332	0.22 462	0.13 378	0.14 340	0.12 347	0.09 300	0.14 417	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 323	0.05 225

riskmin	0.11 331	0.06 127	0.13 387	0.14 73	0.08 247	0.14 437	0.14 275	0.18 332	0.14 252	0.11 298	0.14 340	0.16 449	0.11 386	0.14 417	0.12 389	0.09 526	0.05 293	0.07 336	0.05 213	0.08 485	0.08 503

iRaft-Stereo_5w	0.12 411	0.09 477	0.12 329	0.19 502	0.08 247	0.09 161	0.12 119	0.21 403	0.21 448	0.19 530	0.14 340	0.11 325	0.09 300	0.20 582	0.16 530	0.05 55	0.05 293	0.07 336	0.06 315	0.05 184	0.06 340

GwcNet-ADL	0.13 439	0.08 390	0.14 428	0.20 571	0.09 383	0.11 287	0.20 596	0.30 590	0.24 491	0.13 378	0.14 340	0.18 486	0.14 486	0.13 379	0.14 479	0.07 372	0.05 293	0.06 219	0.05 213	0.07 411	0.06 340

OMP-Stereo	0.11 331	0.06 127	0.14 428	0.18 425	0.08 247	0.09 161	0.12 119	0.21 403	0.21 448	0.13 378	0.14 340	0.11 325	0.12 419	0.11 221	0.13 436	0.06 183	0.04 26	0.07 336	0.06 315	0.05 184	0.04 82

NRIStereo	0.11 331	0.08 390	0.14 428	0.18 425	0.08 247	0.10 229	0.14 275	0.16 257	0.15 280	0.12 343	0.14 340	0.13 380	0.12 419	0.13 379	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.07 336	0.06 315	0.06 323	0.07 430

PSM-AAD	0.11 331	0.07 260	0.10 216	0.19 502	0.09 383	0.10 229	0.15 364	0.20 376	0.13 218	0.12 343	0.14 340	0.18 486	0.11 386	0.11 221	0.10 229	0.05 55	0.05 293	0.09 527	0.08 502	0.06 323	0.14 669

DeepStereo_RVC	0.11 331	0.08 390	0.16 514	0.18 425	0.08 247	0.08 100	0.12 119	0.17 297	0.12 173	0.13 378	0.14 340	0.12 347	0.12 419	0.12 321	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.07 336	0.06 315	0.07 411	0.08 503

IRAFT_RVC	0.12 411	0.08 390	0.16 514	0.19 502	0.08 247	0.07 47	0.15 364	0.24 478	0.23 474	0.14 406	0.14 340	0.15 434	0.12 419	0.12 321	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.09 527	0.06 315	0.06 323	0.06 340

CREStereo++_RVC	0.08 99	0.04 1	0.06 6	0.13 23	0.07 147	0.09 161	0.12 119	0.14 170	0.14 252	0.10 261	0.14 340	0.08 214	0.07 198	0.09 68	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.05 213	0.04 54	0.04 82
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
XX-Stereo	0.09 196	0.05 45	0.08 66	0.17 325	0.09 383	0.15 464	0.12 119	0.20 376	0.10 97	0.10 261	0.14 340	0.07 146	0.06 76	0.12 321	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.06 219	0.06 315	0.04 54	0.04 82

Selective-IGEV-i16pc	0.13 439	0.06 127	0.13 387	0.15 133	0.11 554	0.38 702	0.16 438	0.23 454	0.16 322	0.10 261	0.15 361	0.09 256	0.06 76	0.13 379	0.10 229	0.10 571	0.08 570	0.06 219	0.07 419	0.09 550	0.09 552

VMStereo-Base	0.09 196	0.05 45	0.10 216	0.13 23	0.07 147	0.10 229	0.10 44	0.16 257	0.13 218	0.10 261	0.15 361	0.10 294	0.09 300	0.11 221	0.10 229	0.07 372	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.06 340

xyz-stereo-finetune2	0.11 331	0.07 260	0.13 387	0.13 23	0.07 147	0.11 287	0.19 572	0.17 297	0.12 173	0.15 433	0.15 361	0.17 471	0.12 419	0.13 379	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.07 336	0.05 213	0.04 54	0.06 340

rvit_0105_5	0.14 476	0.09 477	0.13 387	0.17 325	0.09 383	0.14 437	0.23 640	0.24 478	0.27 537	0.14 406	0.15 361	0.18 486	0.12 419	0.17 515	0.14 479	0.14 668	0.11 642	0.10 577	0.10 592	0.08 485	0.06 340

UGAM-zero	0.09 196	0.05 45	0.15 477	0.15 133	0.08 247	0.09 161	0.13 199	0.19 363	0.15 280	0.11 298	0.15 361	0.07 146	0.07 198	0.09 68	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.06 340

11t1	0.12 411	0.06 127	0.13 387	0.14 73	0.08 247	0.17 520	0.15 364	0.18 332	0.15 280	0.15 433	0.15 361	0.16 449	0.16 532	0.15 445	0.13 436	0.08 457	0.05 293	0.06 219	0.05 213	0.08 485	0.07 430

plain	0.10 277	0.08 390	0.10 216	0.19 502	0.09 383	0.10 229	0.15 364	0.14 170	0.13 218	0.13 378	0.15 361	0.09 256	0.12 419	0.13 379	0.12 389	0.07 372	0.05 293	0.09 527	0.06 315	0.06 323	0.06 340

LL-Strereo	0.13 439	0.09 477	0.11 279	0.20 571	0.10 499	0.11 287	0.18 531	0.32 614	0.24 491	0.15 433	0.15 361	0.14 403	0.13 461	0.19 557	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.09 527	0.08 502	0.04 54	0.05 225

LCNet	0.11 331	0.07 260	0.09 143	0.19 502	0.09 383	0.08 100	0.15 364	0.21 403	0.15 280	0.11 298	0.15 361	0.16 449	0.11 386	0.12 321	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.08 437	0.07 419	0.06 323	0.15 676

STrans-v2	0.10 277	0.07 260	0.12 329	0.18 425	0.07 147	0.10 229	0.14 275	0.21 403	0.11 130	0.11 298	0.15 361	0.12 347	0.10 348	0.11 221	0.12 389	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.06 315	0.04 54	0.04 82

GMM-Stereo	0.11 331	0.07 260	0.10 216	0.18 425	0.09 383	0.08 100	0.15 364	0.23 454	0.16 322	0.11 298	0.15 361	0.13 380	0.11 386	0.11 221	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.08 437	0.07 419	0.06 323	0.09 552

raft+_RVC	0.11 331	0.07 260	0.09 143	0.16 234	0.07 147	0.10 229	0.11 81	0.24 478	0.20 431	0.12 343	0.15 361	0.12 347	0.08 253	0.12 321	0.13 436	0.07 372	0.04 26	0.07 336	0.06 315	0.05 184	0.05 225

TANstereo	0.09 196	0.04 1	0.08 66	0.13 23	0.06 36	0.11 287	0.14 275	0.15 214	0.19 407	0.11 298	0.15 361	0.10 294	0.06 76	0.12 321	0.09 115	0.07 372	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.06 323	0.05 225

SE	0.10 277	0.10 540	0.08 66	0.19 502	0.09 383	0.11 287	0.11 81	0.15 214	0.11 130	0.10 261	0.16 374	0.09 256	0.08 253	0.09 68	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.08 437	0.07 419	0.07 411	0.04 82

TestStereo-Hl	0.11 331	0.06 127	0.11 279	0.13 23	0.08 247	0.15 464	0.14 275	0.20 376	0.17 353	0.13 378	0.16 374	0.12 347	0.11 386	0.14 417	0.13 436	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.05 213	0.06 323	0.06 340

Hybrid-DGEV-03	0.10 277	0.06 127	0.09 143	0.18 425	0.08 247	0.16 496	0.14 275	0.15 214	0.14 252	0.13 378	0.16 374	0.12 347	0.09 300	0.13 379	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.08 437	0.06 315	0.05 184	0.04 82

DFGA-Net	0.13 439	0.11 568	0.18 572	0.17 325	0.10 499	0.12 342	0.13 199	0.22 430	0.25 513	0.16 462	0.16 374	0.13 380	0.12 419	0.16 480	0.14 479	0.07 372	0.05 293	0.08 437	0.07 419	0.05 184	0.05 225

FACV-RUCA	0.13 439	0.11 568	0.12 329	0.19 502	0.12 591	0.15 464	0.15 364	0.22 430	0.20 431	0.15 433	0.16 374	0.14 403	0.16 532	0.14 417	0.13 436	0.07 372	0.05 293	0.08 437	0.06 315	0.10 583	0.08 503

UGAM	0.13 439	0.10 540	0.09 143	0.22 626	0.08 247	0.12 342	0.20 596	0.17 297	0.23 474	0.21 569	0.16 374	0.13 380	0.13 461	0.19 557	0.12 389	0.07 372	0.05 293	0.13 644	0.11 626	0.07 411	0.05 225

MIF-Stereo (partial)	0.11 331	0.06 127	0.10 216	0.19 502	0.10 499	0.10 229	0.11 81	0.17 297	0.18 387	0.14 406	0.16 374	0.09 256	0.11 386	0.12 321	0.12 389	0.08 457	0.05 293	0.08 437	0.07 419	0.06 323	0.07 430

DCANet-4	0.10 277	0.06 127	0.12 329	0.16 234	0.06 36	0.09 161	0.17 480	0.18 332	0.19 407	0.13 378	0.16 374	0.09 256	0.14 486	0.11 221	0.12 389	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

fff	0.10 277	0.06 127	0.12 329	0.15 133	0.07 147	0.09 161	0.17 480	0.16 257	0.20 431	0.13 378	0.16 374	0.10 294	0.11 386	0.11 221	0.12 389	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

Patchmatch Stereo++	0.11 331	0.09 477	0.16 514	0.18 425	0.08 247	0.06 16	0.11 81	0.16 257	0.13 218	0.15 433	0.16 374	0.14 403	0.12 419	0.11 221	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 437	0.06 315	0.08 485	0.07 430
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	0.11 331	0.09 477	0.16 514	0.18 425	0.08 247	0.06 16	0.12 119	0.16 257	0.13 218	0.15 433	0.16 374	0.14 403	0.12 419	0.11 221	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 437	0.06 315	0.08 485	0.07 430

ROB_FTStereo_v2	0.11 331	0.09 477	0.16 514	0.19 502	0.08 247	0.06 16	0.12 119	0.16 257	0.13 218	0.15 433	0.16 374	0.14 403	0.12 419	0.11 221	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 437	0.06 315	0.08 485	0.07 430

ROB_FTStereo	0.11 331	0.09 477	0.16 514	0.19 502	0.08 247	0.06 16	0.11 81	0.16 257	0.13 218	0.15 433	0.16 374	0.14 403	0.12 419	0.11 221	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 437	0.06 315	0.08 485	0.07 430

KYRaft	0.11 331	0.07 260	0.10 216	0.19 502	0.09 383	0.08 100	0.15 364	0.22 430	0.12 173	0.13 378	0.16 374	0.20 514	0.10 348	0.12 321	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.08 437	0.08 502	0.06 323	0.16 688

HUI-Stereo	0.11 331	0.09 477	0.16 514	0.18 425	0.08 247	0.06 16	0.12 119	0.16 257	0.13 218	0.15 433	0.16 374	0.14 403	0.12 419	0.11 221	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 437	0.06 315	0.08 485	0.07 430

ASMatch	0.11 331	0.06 127	0.13 387	0.16 234	0.10 499	0.07 47	0.14 275	0.17 297	0.17 353	0.12 343	0.16 374	0.16 449	0.10 348	0.13 379	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.04 54	0.08 503

PFNet	0.12 411	0.06 127	0.17 546	0.17 325	0.08 247	0.09 161	0.15 364	0.26 516	0.20 431	0.16 462	0.16 374	0.14 403	0.11 386	0.12 321	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.07 336	0.06 315	0.05 184	0.05 225

iGMRVC	0.11 331	0.09 477	0.16 514	0.19 502	0.08 247	0.06 16	0.12 119	0.16 257	0.13 218	0.15 433	0.16 374	0.14 403	0.12 419	0.11 221	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 437	0.06 315	0.08 485	0.07 430

iRAFT	0.11 331	0.09 477	0.16 514	0.18 425	0.08 247	0.06 16	0.11 81	0.16 257	0.13 218	0.15 433	0.16 374	0.14 403	0.12 419	0.11 221	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 437	0.06 315	0.08 485	0.07 430

RAFT-IKP	0.11 331	0.09 477	0.16 514	0.19 502	0.08 247	0.06 16	0.12 119	0.16 257	0.13 218	0.15 433	0.16 374	0.14 403	0.12 419	0.11 221	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 437	0.06 315	0.08 485	0.07 430

csc	0.10 277	0.06 127	0.12 329	0.15 133	0.07 147	0.09 161	0.17 480	0.16 257	0.20 431	0.13 378	0.16 374	0.10 294	0.11 386	0.11 221	0.12 389	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

cscssc	0.10 277	0.06 127	0.12 329	0.15 133	0.07 147	0.09 161	0.17 480	0.16 257	0.20 431	0.13 378	0.16 374	0.10 294	0.11 386	0.11 221	0.12 389	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

DIP-Stereo	0.11 331	0.07 260	0.14 428	0.17 325	0.09 383	0.13 400	0.09 27	0.16 257	0.16 322	0.11 298	0.16 374	0.14 403	0.12 419	0.15 445	0.13 436	0.06 183	0.05 293	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.06 340
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.10 277	0.06 127	0.12 329	0.14 73	0.06 36	0.11 287	0.10 44	0.18 332	0.18 387	0.13 378	0.16 374	0.14 403	0.11 386	0.15 445	0.13 436	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.06 323	0.05 225
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
HLf8	0.11 331	0.05 45	0.13 387	0.11 1	0.08 247	0.15 464	0.12 119	0.22 430	0.15 280	0.13 378	0.17 398	0.12 347	0.10 348	0.14 417	0.12 389	0.09 526	0.05 293	0.05 63	0.05 213	0.08 485	0.08 503

RT-IGEV	0.13 439	0.06 127	0.13 387	0.15 133	0.09 383	0.15 464	0.17 480	0.24 478	0.27 537	0.16 462	0.17 398	0.17 471	0.10 348	0.14 417	0.11 319	0.08 457	0.05 293	0.07 336	0.05 213	0.07 411	0.07 430

Selective-IGEV-i1	0.13 439	0.07 260	0.12 329	0.19 502	0.08 247	0.18 539	0.16 438	0.22 430	0.30 569	0.16 462	0.17 398	0.16 449	0.10 348	0.14 417	0.13 436	0.06 183	0.05 293	0.06 219	0.05 213	0.06 323	0.05 225

FLISNet	0.11 331	0.06 127	0.11 279	0.13 23	0.09 383	0.09 161	0.14 275	0.21 403	0.10 97	0.19 530	0.17 398	0.14 403	0.09 300	0.16 480	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.07 336	0.08 502	0.07 411	0.06 340

CoSv	0.11 331	0.06 127	0.11 279	0.13 23	0.09 383	0.09 161	0.14 275	0.21 403	0.10 97	0.19 530	0.17 398	0.14 403	0.09 300	0.16 480	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.07 336	0.08 502	0.07 411	0.06 340

rvit_0105_3	0.15 522	0.09 477	0.14 428	0.19 502	0.12 591	0.15 464	0.25 671	0.25 497	0.29 559	0.15 433	0.17 398	0.20 514	0.13 461	0.17 515	0.14 479	0.13 654	0.11 642	0.12 629	0.14 663	0.07 411	0.06 340

CoDeX	0.12 411	0.07 260	0.12 329	0.17 325	0.08 247	0.12 342	0.15 364	0.23 454	0.27 537	0.13 378	0.17 398	0.16 449	0.11 386	0.14 417	0.11 319	0.07 372	0.05 293	0.07 336	0.06 315	0.06 323	0.05 225

knoymous	0.11 331	0.05 45	0.12 329	0.13 23	0.07 147	0.15 464	0.14 275	0.19 363	0.13 218	0.11 298	0.17 398	0.13 380	0.09 300	0.13 379	0.11 319	0.08 457	0.05 293	0.06 219	0.05 213	0.08 485	0.07 430

ADStereo(finetuned)	0.10 277	0.06 127	0.12 329	0.16 234	0.06 36	0.09 161	0.17 480	0.15 214	0.19 407	0.13 378	0.17 398	0.10 294	0.12 419	0.11 221	0.12 389	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.04 82

IPLG	0.10 277	0.07 260	0.15 477	0.17 325	0.08 247	0.11 287	0.14 275	0.20 376	0.15 280	0.12 343	0.17 398	0.07 146	0.07 198	0.14 417	0.13 436	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.04 54	0.04 82

GMOStereo	0.11 331	0.09 477	0.07 17	0.19 502	0.08 247	0.12 342	0.28 694	0.13 136	0.17 353	0.11 298	0.17 398	0.14 403	0.12 419	0.07 8	0.07 1	0.05 55	0.05 293	0.09 527	0.07 419	0.04 54	0.04 82

error version	0.11 331	0.09 477	0.07 17	0.19 502	0.08 247	0.12 342	0.28 694	0.13 136	0.17 353	0.11 298	0.17 398	0.14 403	0.12 419	0.07 8	0.07 1	0.05 55	0.05 293	0.09 527	0.07 419	0.04 54	0.04 82

test-v	0.11 331	0.09 477	0.07 17	0.19 502	0.08 247	0.12 342	0.28 694	0.13 136	0.17 353	0.11 298	0.17 398	0.14 403	0.12 419	0.07 8	0.07 1	0.05 55	0.05 293	0.09 527	0.07 419	0.04 54	0.04 82

TransformOpticalFlow	0.10 277	0.08 390	0.13 387	0.18 425	0.07 147	0.09 161	0.15 364	0.19 363	0.15 280	0.12 343	0.17 398	0.11 325	0.11 386	0.11 221	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.06 219	0.06 315	0.05 184	0.05 225

IIG-Stereo	0.11 331	0.06 127	0.13 387	0.17 325	0.08 247	0.11 287	0.12 119	0.22 430	0.17 353	0.14 406	0.17 398	0.11 325	0.12 419	0.12 321	0.12 389	0.06 183	0.05 293	0.07 336	0.06 315	0.05 184	0.04 82

NF-Stereo	0.11 331	0.07 260	0.13 387	0.17 325	0.09 383	0.10 229	0.14 275	0.23 454	0.19 407	0.12 343	0.17 398	0.12 347	0.11 386	0.11 221	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.07 336	0.06 315	0.06 323	0.12 627

OCTAStereo	0.11 331	0.07 260	0.13 387	0.17 325	0.09 383	0.10 229	0.14 275	0.23 454	0.19 407	0.12 343	0.17 398	0.12 347	0.11 386	0.11 221	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.07 336	0.06 315	0.06 323	0.12 627

SST-Stereo	0.10 277	0.07 260	0.15 477	0.18 425	0.09 383	0.06 16	0.12 119	0.17 297	0.11 130	0.15 433	0.17 398	0.13 380	0.12 419	0.10 136	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.09 527	0.06 315	0.06 323	0.05 225

GrayStereo	0.11 331	0.06 127	0.11 279	0.19 502	0.09 383	0.09 161	0.16 438	0.18 332	0.17 353	0.14 406	0.17 398	0.17 471	0.11 386	0.12 321	0.11 319	0.05 55	0.05 293	0.07 336	0.06 315	0.05 184	0.10 584

RE-Stereo	0.11 331	0.07 260	0.13 387	0.17 325	0.09 383	0.10 229	0.14 275	0.23 454	0.19 407	0.12 343	0.17 398	0.12 347	0.11 386	0.11 221	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.07 336	0.06 315	0.06 323	0.12 627

TVStereo	0.11 331	0.07 260	0.13 387	0.17 325	0.09 383	0.10 229	0.14 275	0.23 454	0.19 407	0.12 343	0.17 398	0.12 347	0.11 386	0.11 221	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.07 336	0.06 315	0.06 323	0.12 627

test-2	0.11 331	0.09 477	0.07 17	0.19 502	0.08 247	0.12 342	0.28 694	0.13 136	0.17 353	0.11 298	0.17 398	0.14 403	0.12 419	0.07 8	0.07 1	0.05 55	0.05 293	0.09 527	0.07 419	0.04 54	0.04 82

Prome-Stereo	0.11 331	0.06 127	0.10 216	0.18 425	0.08 247	0.12 342	0.15 364	0.22 430	0.13 218	0.12 343	0.17 398	0.13 380	0.08 253	0.12 321	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.07 336	0.06 315	0.06 323	0.09 552

Anonymous3	0.16 547	0.13 614	0.33 666	0.26 678	0.14 636	0.27 662	0.17 480	0.28 559	0.28 552	0.15 433	0.17 398	0.14 403	0.10 348	0.15 445	0.12 389	0.08 457	0.08 570	0.08 437	0.08 502	0.08 485	0.11 612

RALCasStereoNet	0.10 277	0.06 127	0.09 143	0.16 234	0.08 247	0.12 342	0.14 275	0.17 297	0.11 130	0.12 343	0.17 398	0.14 403	0.10 348	0.12 321	0.11 319	0.07 372	0.06 458	0.06 219	0.05 213	0.08 485	0.07 430

DCANet	0.10 277	0.06 127	0.12 329	0.16 234	0.06 36	0.09 161	0.17 480	0.15 214	0.19 407	0.13 378	0.17 398	0.10 294	0.11 386	0.11 221	0.12 389	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.04 82

GMStereo	0.13 439	0.14 627	0.14 428	0.18 425	0.09 383	0.15 464	0.16 438	0.20 376	0.24 491	0.16 462	0.17 398	0.10 294	0.10 348	0.16 480	0.13 436	0.07 372	0.06 458	0.06 219	0.06 315	0.07 411	0.06 340
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 439	0.07 260	0.14 428	0.17 325	0.09 383	0.15 464	0.16 438	0.28 559	0.27 537	0.14 406	0.17 398	0.12 347	0.13 461	0.14 417	0.11 319	0.08 457	0.05 293	0.07 336	0.07 419	0.07 411	0.06 340

IGEV_i1	0.12 411	0.07 260	0.12 329	0.16 234	0.08 247	0.19 564	0.14 275	0.18 332	0.22 462	0.18 511	0.18 426	0.16 449	0.12 419	0.16 480	0.14 479	0.06 183	0.05 293	0.06 219	0.05 213	0.06 323	0.06 340

Lsterematch	0.11 331	0.06 127	0.11 279	0.16 234	0.07 147	0.13 400	0.15 364	0.14 170	0.17 353	0.16 462	0.18 426	0.15 434	0.15 504	0.12 321	0.14 479	0.07 372	0.04 26	0.06 219	0.06 315	0.06 323	0.06 340

G2L-ROB	0.13 439	0.06 127	0.13 387	0.13 23	0.08 247	0.14 437	0.16 438	0.25 497	0.18 387	0.19 530	0.18 426	0.20 514	0.14 486	0.17 515	0.16 530	0.08 457	0.05 293	0.06 219	0.05 213	0.08 485	0.09 552

rvit_0105_6	0.14 476	0.09 477	0.18 572	0.17 325	0.10 499	0.10 229	0.16 438	0.19 363	0.26 527	0.12 343	0.18 426	0.17 471	0.12 419	0.18 540	0.12 389	0.15 672	0.11 642	0.12 629	0.10 592	0.09 550	0.06 340

rvit_stereo_0081_aga	0.11 331	0.09 477	0.14 428	0.18 425	0.09 383	0.13 400	0.14 275	0.14 170	0.19 407	0.10 261	0.18 426	0.16 449	0.09 300	0.12 321	0.09 115	0.10 571	0.06 458	0.08 437	0.07 419	0.07 411	0.06 340

MyStereo8	0.12 411	0.07 260	0.15 477	0.15 133	0.09 383	0.18 539	0.14 275	0.19 363	0.22 462	0.12 343	0.18 426	0.11 325	0.10 348	0.16 480	0.18 564	0.07 372	0.05 293	0.07 336	0.05 213	0.08 485	0.09 552

CASS	0.13 439	0.12 586	0.11 279	0.23 650	0.09 383	0.15 464	0.17 480	0.18 332	0.19 407	0.17 481	0.18 426	0.15 434	0.15 504	0.14 417	0.14 479	0.09 526	0.06 458	0.10 577	0.08 502	0.09 550	0.07 430
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCRE	0.11 331	0.07 260	0.13 387	0.16 234	0.11 554	0.11 287	0.17 480	0.18 332	0.17 353	0.11 298	0.18 426	0.10 294	0.10 348	0.15 445	0.11 319	0.06 183	0.05 293	0.06 219	0.06 315	0.05 184	0.04 82

test_4	0.10 277	0.10 540	0.08 66	0.19 502	0.09 383	0.08 100	0.22 628	0.15 214	0.17 353	0.12 343	0.18 426	0.12 347	0.09 300	0.08 33	0.11 319	0.04 11	0.04 26	0.08 437	0.08 502	0.04 54	0.03 2

GANet-ADL	0.13 439	0.07 260	0.15 477	0.17 325	0.10 499	0.18 539	0.15 364	0.30 590	0.20 431	0.13 378	0.18 426	0.19 502	0.12 419	0.16 480	0.13 436	0.08 457	0.06 458	0.06 219	0.05 213	0.07 411	0.08 503

RAFT_R40	0.11 331	0.07 260	0.14 428	0.18 425	0.09 383	0.06 16	0.13 199	0.17 297	0.16 322	0.14 406	0.18 426	0.15 434	0.12 419	0.10 136	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.09 527	0.06 315	0.06 323	0.05 225

MWSP-net	0.15 522	0.08 390	0.17 546	0.17 325	0.10 499	0.16 496	0.23 640	0.29 575	0.32 584	0.18 511	0.19 437	0.17 471	0.13 461	0.18 540	0.14 479	0.08 457	0.05 293	0.07 336	0.07 419	0.07 411	0.08 503

ITSA-stereo	0.15 522	0.10 540	0.14 428	0.19 502	0.08 247	0.12 342	0.14 275	0.30 590	0.49 688	0.17 481	0.19 437	0.22 542	0.15 504	0.17 515	0.16 530	0.10 571	0.06 458	0.08 437	0.08 502	0.08 485	0.08 503

qqq	0.13 439	0.09 477	0.15 477	0.16 234	0.08 247	0.13 400	0.15 364	0.23 454	0.16 322	0.15 433	0.19 437	0.16 449	0.16 532	0.15 445	0.16 530	0.07 372	0.06 458	0.08 437	0.08 502	0.07 411	0.07 430

x	0.13 439	0.07 260	0.14 428	0.14 73	0.08 247	0.18 539	0.14 275	0.22 430	0.20 431	0.15 433	0.19 437	0.19 502	0.17 556	0.18 540	0.18 564	0.07 372	0.05 293	0.06 219	0.06 315	0.07 411	0.07 430

raft_robust	0.13 439	0.10 540	0.07 17	0.18 425	0.08 247	0.13 400	0.24 655	0.28 559	0.33 592	0.20 553	0.19 437	0.14 403	0.10 348	0.11 221	0.12 389	0.05 55	0.05 293	0.07 336	0.07 419	0.05 184	0.04 82

PFNet+	0.11 331	0.06 127	0.13 387	0.16 234	0.09 383	0.05 5	0.12 119	0.17 297	0.21 448	0.16 462	0.19 437	0.14 403	0.10 348	0.11 221	0.11 319	0.08 457	0.05 293	0.09 527	0.08 502	0.06 323	0.11 612

PSM-softLoss	0.12 411	0.07 260	0.15 477	0.17 325	0.09 383	0.08 100	0.13 199	0.24 478	0.17 353	0.14 406	0.19 437	0.13 380	0.11 386	0.11 221	0.11 319	0.07 372	0.05 293	0.08 437	0.07 419	0.06 323	0.12 627

KMStereo	0.12 411	0.07 260	0.15 477	0.17 325	0.09 383	0.08 100	0.13 199	0.24 478	0.17 353	0.14 406	0.19 437	0.13 380	0.11 386	0.11 221	0.11 319	0.07 372	0.05 293	0.08 437	0.07 419	0.06 323	0.12 627

Pruner-Stereo	0.11 331	0.07 260	0.12 329	0.17 325	0.09 383	0.06 16	0.12 119	0.17 297	0.17 353	0.13 378	0.19 437	0.13 380	0.09 300	0.11 221	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.07 336	0.06 315	0.06 323	0.08 503

DMCA	0.14 476	0.09 477	0.16 514	0.19 502	0.09 383	0.15 464	0.17 480	0.23 454	0.27 537	0.14 406	0.19 437	0.17 471	0.18 572	0.15 445	0.17 546	0.10 571	0.06 458	0.08 437	0.06 315	0.09 550	0.10 584

BEATNet_4x	0.12 411	0.08 390	0.14 428	0.18 425	0.07 147	0.15 464	0.07 5	0.22 430	0.18 387	0.16 462	0.19 437	0.18 486	0.14 486	0.16 480	0.15 514	0.07 372	0.05 293	0.05 63	0.05 213	0.06 323	0.06 340

R-Stereo Train	0.10 277	0.06 127	0.10 216	0.17 325	0.08 247	0.11 287	0.14 275	0.23 454	0.11 130	0.12 343	0.19 437	0.11 325	0.08 253	0.09 68	0.11 319	0.07 372	0.05 293	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.05 225

RAFT-Stereo	0.10 277	0.06 127	0.10 216	0.17 325	0.08 247	0.11 287	0.14 275	0.23 454	0.11 130	0.12 343	0.19 437	0.11 325	0.08 253	0.09 68	0.11 319	0.07 372	0.05 293	0.06 219	0.05 213	0.05 184	0.05 225
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GGDA	0.11 331	0.06 127	0.11 279	0.13 23	0.07 147	0.12 342	0.14 275	0.19 363	0.19 407	0.13 378	0.20 450	0.12 347	0.09 300	0.12 321	0.12 389	0.07 372	0.04 26	0.05 63	0.05 213	0.06 323	0.07 430

Selective-IGEV-i16pb	0.14 476	0.08 390	0.17 546	0.15 133	0.11 554	0.41 707	0.16 438	0.28 559	0.23 474	0.11 298	0.20 450	0.10 294	0.07 198	0.17 515	0.12 389	0.10 571	0.07 536	0.06 219	0.08 502	0.09 550	0.10 584

DStereoRT	0.16 547	0.06 127	0.11 279	0.19 502	0.09 383	0.12 342	0.12 119	0.28 559	0.22 462	0.12 343	0.20 450	0.11 325	0.10 348	0.15 445	0.14 479	0.06 183	0.05 293	0.96 757	0.09 550	0.05 184	0.04 82

coex_refinement	0.14 476	0.07 260	0.12 329	0.17 325	0.10 499	0.15 464	0.15 364	0.26 516	0.29 559	0.18 511	0.20 450	0.22 542	0.17 556	0.16 480	0.18 564	0.08 457	0.05 293	0.06 219	0.06 315	0.09 550	0.08 503

rvit_0105_4	0.14 476	0.09 477	0.17 546	0.17 325	0.10 499	0.12 342	0.19 572	0.23 454	0.27 537	0.14 406	0.20 450	0.17 471	0.13 461	0.17 515	0.13 436	0.15 672	0.11 642	0.11 609	0.10 592	0.09 550	0.06 340

rvit_105_1	0.19 595	0.11 568	0.25 630	0.21 606	0.16 667	0.21 600	0.27 688	0.31 603	0.41 646	0.19 530	0.20 450	0.22 542	0.17 556	0.19 557	0.17 546	0.12 628	0.12 658	0.13 644	0.15 680	0.08 485	0.07 430

DualNet (step1)	0.16 547	0.12 586	0.20 596	0.12 7	0.14 636	0.17 520	0.13 199	0.27 538	0.23 474	0.20 553	0.20 450	0.24 566	0.19 589	0.16 480	0.16 530	0.15 672	0.06 458	0.14 658	0.14 663	0.14 660	0.12 627

test_sample9	0.18 583	0.12 586	0.20 596	0.12 7	0.14 636	0.17 520	0.13 199	0.27 538	0.23 474	0.20 553	0.20 450	0.24 566	0.19 589	0.19 557	0.17 546	0.15 672	0.30 737	0.14 658	0.14 663	0.14 660	0.12 627

test_sample7	0.15 522	0.10 540	0.16 514	0.14 73	0.11 554	0.16 496	0.16 438	0.27 538	0.23 474	0.20 553	0.20 450	0.24 566	0.19 589	0.16 480	0.16 530	0.12 628	0.06 458	0.10 577	0.09 550	0.10 583	0.10 584

test_sample2	0.12 411	0.07 260	0.12 329	0.14 73	0.08 247	0.16 496	0.18 531	0.21 403	0.16 322	0.14 406	0.20 450	0.19 502	0.15 504	0.15 445	0.12 389	0.08 457	0.05 293	0.07 336	0.06 315	0.08 485	0.07 430

SMFormer	0.14 476	0.07 260	0.17 546	0.14 73	0.08 247	0.16 496	0.17 480	0.26 516	0.27 537	0.19 530	0.20 450	0.18 486	0.15 504	0.15 445	0.17 546	0.08 457	0.05 293	0.07 336	0.06 315	0.07 411	0.06 340

tta	0.14 476	0.07 260	0.17 546	0.14 73	0.08 247	0.16 496	0.17 480	0.26 516	0.27 537	0.19 530	0.20 450	0.18 486	0.15 504	0.15 445	0.17 546	0.08 457	0.05 293	0.07 336	0.06 315	0.06 323	0.06 340

qqq1	0.13 439	0.07 260	0.17 546	0.14 73	0.08 247	0.16 496	0.17 480	0.26 516	0.27 537	0.19 530	0.20 450	0.18 486	0.15 504	0.15 445	0.11 319	0.08 457	0.05 293	0.05 63	0.05 213	0.06 323	0.06 340

fff1	0.13 439	0.07 260	0.17 546	0.14 73	0.08 247	0.16 496	0.17 480	0.26 516	0.27 537	0.19 530	0.20 450	0.18 486	0.15 504	0.15 445	0.11 319	0.08 457	0.05 293	0.05 63	0.05 213	0.06 323	0.06 340

PCWNet_CMD	0.14 476	0.08 390	0.15 477	0.17 325	0.09 383	0.14 437	0.14 275	0.29 575	0.36 618	0.14 406	0.20 450	0.21 524	0.12 419	0.17 515	0.13 436	0.07 372	0.05 293	0.07 336	0.07 419	0.07 411	0.07 430

TestStereo1	0.13 439	0.08 390	0.08 66	0.19 502	0.08 247	0.18 539	0.29 704	0.23 454	0.16 322	0.17 481	0.20 450	0.16 449	0.10 348	0.12 321	0.13 436	0.06 183	0.06 458	0.08 437	0.06 315	0.05 184	0.05 225

DisPM	0.11 331	0.07 260	0.12 329	0.16 234	0.09 383	0.06 16	0.13 199	0.17 297	0.17 353	0.14 406	0.20 450	0.12 347	0.10 348	0.11 221	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.07 336	0.06 315	0.06 323	0.11 612

SA-5K	0.13 439	0.08 390	0.08 66	0.19 502	0.08 247	0.18 539	0.29 704	0.23 454	0.16 322	0.17 481	0.20 450	0.16 449	0.10 348	0.12 321	0.13 436	0.06 183	0.06 458	0.08 437	0.06 315	0.05 184	0.05 225

Sa-1000	0.12 411	0.08 390	0.08 66	0.18 425	0.08 247	0.14 437	0.22 628	0.22 430	0.18 387	0.15 433	0.20 450	0.17 471	0.11 386	0.10 136	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.09 527	0.09 550	0.05 184	0.05 225

UDGNet	0.14 476	0.13 614	0.16 514	0.17 325	0.10 499	0.12 342	0.16 438	0.21 403	0.27 537	0.20 553	0.20 450	0.16 449	0.13 461	0.16 480	0.13 436	0.10 571	0.06 458	0.09 527	0.07 419	0.06 323	0.07 430

dd	0.15 522	0.16 645	0.16 514	0.19 502	0.09 383	0.15 464	0.18 531	0.21 403	0.25 513	0.23 598	0.20 450	0.21 524	0.09 300	0.21 600	0.16 530	0.10 571	0.06 458	0.08 437	0.06 315	0.08 485	0.06 340

PSMNet-ADL	0.15 522	0.12 586	0.13 387	0.22 626	0.09 383	0.13 400	0.20 596	0.26 516	0.23 474	0.18 511	0.20 450	0.24 566	0.16 532	0.18 540	0.17 546	0.08 457	0.08 570	0.08 437	0.11 626	0.08 485	0.07 430

ADLNet2	0.16 547	0.09 477	0.13 387	0.16 234	0.09 383	0.20 580	0.16 438	0.31 603	0.39 637	0.16 462	0.20 450	0.20 514	0.18 572	0.21 600	0.22 613	0.08 457	0.06 458	0.07 336	0.07 419	0.09 550	0.07 430

UCFNet_RVC	0.14 476	0.08 390	0.13 387	0.11 1	0.10 499	0.20 580	0.10 44	0.24 478	0.22 462	0.17 481	0.20 450	0.23 560	0.15 504	0.17 515	0.15 514	0.12 628	0.07 536	0.10 577	0.13 659	0.11 606	0.10 584

TestStereo_HL2	0.11 331	0.06 127	0.11 279	0.12 7	0.08 247	0.12 342	0.14 275	0.20 376	0.18 387	0.13 378	0.21 474	0.12 347	0.10 348	0.12 321	0.12 389	0.07 372	0.05 293	0.05 63	0.05 213	0.07 411	0.07 430

DStereoO	0.24 653	0.18 668	0.18 572	0.20 571	0.14 636	0.21 600	0.19 572	0.32 614	0.41 646	0.29 657	0.21 474	0.32 649	0.27 652	0.41 715	0.27 668	0.46 740	0.12 658	0.31 728	0.11 626	0.15 677	0.12 627

MultiAttention	0.29 685	0.08 390	0.14 428	0.19 502	0.12 591	1.45 759	1.33 764	0.36 665	0.37 625	0.19 530	0.21 474	0.24 566	0.11 386	0.38 702	0.18 564	0.06 183	0.05 293	0.08 437	0.08 502	0.10 583	0.09 552

NINENet	0.16 547	0.10 540	0.15 477	0.17 325	0.11 554	0.19 564	0.14 275	0.40 687	0.36 618	0.18 511	0.21 474	0.16 449	0.13 461	0.15 445	0.13 436	0.08 457	0.08 570	0.10 577	0.07 419	0.10 583	0.09 552

psmg	0.14 476	0.09 477	0.14 428	0.17 325	0.10 499	0.15 464	0.17 480	0.29 575	0.19 407	0.17 481	0.21 474	0.25 580	0.16 532	0.15 445	0.14 479	0.08 457	0.06 458	0.08 437	0.08 502	0.07 411	0.06 340

AAGNet	0.11 331	0.07 260	0.16 514	0.19 502	0.09 383	0.08 100	0.13 199	0.18 332	0.13 218	0.16 462	0.21 474	0.13 380	0.14 486	0.11 221	0.14 479	0.06 183	0.04 26	0.09 527	0.06 315	0.06 323	0.05 225

RAFT	0.13 439	0.09 477	0.11 279	0.18 425	0.08 247	0.15 464	0.24 655	0.20 376	0.19 407	0.21 569	0.21 474	0.17 471	0.12 419	0.16 480	0.09 115	0.06 183	0.07 536	0.10 577	0.09 550	0.05 184	0.05 225

CFNet_pseudo	0.14 476	0.08 390	0.15 477	0.16 234	0.09 383	0.13 400	0.14 275	0.27 538	0.34 604	0.14 406	0.21 474	0.22 542	0.13 461	0.18 540	0.14 479	0.07 372	0.05 293	0.08 437	0.06 315	0.07 411	0.07 430

MSMDNet	0.14 476	0.08 390	0.15 477	0.17 325	0.09 383	0.14 437	0.14 275	0.29 575	0.36 618	0.14 406	0.21 474	0.21 524	0.12 419	0.17 515	0.14 479	0.07 372	0.05 293	0.07 336	0.07 419	0.07 411	0.07 430

HSM-Net_RVC	0.14 476	0.08 390	0.11 279	0.15 133	0.08 247	0.15 464	0.15 364	0.27 538	0.29 559	0.19 530	0.21 474	0.29 617	0.14 486	0.17 515	0.13 436	0.06 183	0.06 458	0.06 219	0.06 315	0.07 411	0.06 340
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.14 476	0.08 390	0.15 477	0.16 234	0.09 383	0.12 342	0.14 275	0.27 538	0.34 604	0.14 406	0.21 474	0.22 542	0.13 461	0.18 540	0.14 479	0.07 372	0.05 293	0.08 437	0.07 419	0.07 411	0.07 430

DeepPruner_ROB	0.16 547	0.11 568	0.15 477	0.17 325	0.10 499	0.17 520	0.15 364	0.32 614	0.21 448	0.19 530	0.21 474	0.22 542	0.18 572	0.20 582	0.15 514	0.13 654	0.09 607	0.09 527	0.09 550	0.11 606	0.10 584

test_sample8	0.19 595	0.12 586	0.20 596	0.12 7	0.14 636	0.17 520	0.13 199	0.31 603	0.21 448	0.27 633	0.22 486	0.36 666	0.25 638	0.19 557	0.17 546	0.15 672	0.30 737	0.14 658	0.14 663	0.14 660	0.12 627

test_sample3	0.14 476	0.08 390	0.15 477	0.14 73	0.09 383	0.19 564	0.17 480	0.26 516	0.18 387	0.16 462	0.22 486	0.19 502	0.15 504	0.17 515	0.13 436	0.08 457	0.06 458	0.07 336	0.06 315	0.09 550	0.08 503

test_sample1	0.13 439	0.07 260	0.14 428	0.13 23	0.08 247	0.19 564	0.16 438	0.20 376	0.15 280	0.14 406	0.22 486	0.18 486	0.16 532	0.17 515	0.14 479	0.07 372	0.06 458	0.06 219	0.06 315	0.08 485	0.07 430

ssnet_v2	0.17 569	0.10 540	0.17 546	0.17 325	0.11 554	0.21 600	0.21 617	0.33 634	0.25 513	0.22 585	0.22 486	0.27 598	0.18 572	0.22 613	0.20 584	0.11 603	0.09 607	0.09 527	0.09 550	0.08 485	0.08 503

BUS	0.14 476	0.09 477	0.14 428	0.22 626	0.10 499	0.19 564	0.14 275	0.34 643	0.19 407	0.17 481	0.22 486	0.16 449	0.13 461	0.15 445	0.13 436	0.08 457	0.06 458	0.10 577	0.09 550	0.07 411	0.07 430

BSDual-CNN	0.15 522	0.09 477	0.14 428	0.22 626	0.10 499	0.14 437	0.15 364	0.34 643	0.19 407	0.17 481	0.22 486	0.25 580	0.16 532	0.15 445	0.14 479	0.08 457	0.06 458	0.10 577	0.09 550	0.07 411	0.07 430

hknet	0.15 522	0.11 568	0.13 387	0.22 626	0.11 554	0.14 437	0.15 364	0.34 643	0.25 513	0.17 481	0.22 486	0.22 542	0.18 572	0.17 515	0.12 389	0.07 372	0.06 458	0.10 577	0.09 550	0.07 411	0.07 430

NOSS_ROB	0.19 595	0.12 586	0.18 572	0.16 234	0.12 591	0.15 464	0.12 119	0.30 590	0.32 584	0.20 553	0.22 486	0.27 598	0.23 623	0.21 600	0.16 530	0.16 688	0.18 710	0.23 707	0.21 708	0.12 624	0.13 650

DN-CSS_ROB	0.13 439	0.13 614	0.16 514	0.18 425	0.10 499	0.16 496	0.08 9	0.22 430	0.18 387	0.17 481	0.22 486	0.13 380	0.13 461	0.12 321	0.13 436	0.05 55	0.05 293	0.10 577	0.10 592	0.08 485	0.06 340

HLF11	0.11 331	0.05 45	0.13 387	0.12 7	0.08 247	0.14 437	0.11 81	0.22 430	0.10 97	0.12 343	0.23 495	0.11 325	0.11 386	0.14 417	0.13 436	0.08 457	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.08 485	0.08 503

G2L-Stereo_test	0.14 476	0.07 260	0.11 279	0.13 23	0.08 247	0.12 342	0.16 438	0.30 590	0.28 552	0.20 553	0.23 495	0.20 514	0.16 532	0.17 515	0.18 564	0.07 372	0.05 293	0.05 63	0.05 213	0.07 411	0.06 340

DCVSM-stereo	0.14 476	0.09 477	0.16 514	0.16 234	0.10 499	0.15 464	0.09 27	0.19 363	0.23 474	0.20 553	0.23 495	0.26 590	0.15 504	0.18 540	0.14 479	0.09 526	0.07 536	0.09 527	0.08 502	0.10 583	0.12 627

ACV-stereo	0.15 522	0.10 540	0.28 645	0.18 425	0.12 591	0.14 437	0.12 119	0.23 454	0.21 448	0.19 530	0.23 495	0.22 542	0.15 504	0.23 624	0.17 546	0.07 372	0.06 458	0.07 336	0.07 419	0.07 411	0.07 430

DispNO	0.14 476	0.08 390	0.17 546	0.19 502	0.12 591	0.11 287	0.21 617	0.23 454	0.29 559	0.17 481	0.23 495	0.18 486	0.17 556	0.15 445	0.15 514	0.07 372	0.05 293	0.08 437	0.08 502	0.07 411	0.06 340

mmm	0.14 476	0.08 390	0.17 546	0.17 325	0.09 383	0.17 520	0.18 531	0.21 403	0.15 280	0.15 433	0.23 495	0.21 524	0.16 532	0.16 480	0.17 546	0.08 457	0.05 293	0.08 437	0.07 419	0.07 411	0.07 430

AASNet	0.16 547	0.08 390	0.12 329	0.19 502	0.09 383	0.18 539	0.15 364	0.37 671	0.37 625	0.19 530	0.23 495	0.20 514	0.16 532	0.17 515	0.20 584	0.10 571	0.08 570	0.08 437	0.07 419	0.09 550	0.09 552

GES	0.14 476	0.08 390	0.16 514	0.15 133	0.10 499	0.13 400	0.13 199	0.28 559	0.25 513	0.16 462	0.23 495	0.18 486	0.13 461	0.16 480	0.13 436	0.08 457	0.07 536	0.07 336	0.06 315	0.08 485	0.09 552

FENet	0.13 439	0.08 390	0.12 329	0.16 234	0.08 247	0.14 437	0.15 364	0.22 430	0.23 474	0.17 481	0.23 495	0.16 449	0.12 419	0.14 417	0.15 514	0.08 457	0.05 293	0.08 437	0.08 502	0.07 411	0.07 430

FADNet_RVC	0.16 547	0.14 627	0.40 684	0.20 571	0.11 554	0.13 400	0.13 199	0.26 516	0.22 462	0.21 569	0.23 495	0.20 514	0.17 556	0.14 417	0.16 530	0.08 457	0.08 570	0.12 629	0.09 550	0.11 606	0.10 584

AdaStereo	0.15 522	0.11 568	0.15 477	0.18 425	0.09 383	0.20 580	0.11 81	0.32 614	0.28 552	0.20 553	0.23 495	0.20 514	0.13 461	0.19 557	0.14 479	0.12 628	0.05 293	0.10 577	0.07 419	0.09 550	0.07 430
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.
HSM	0.15 522	0.08 390	0.14 428	0.16 234	0.09 383	0.16 496	0.14 275	0.28 559	0.25 513	0.19 530	0.23 495	0.37 671	0.16 532	0.20 582	0.15 514	0.07 372	0.05 293	0.07 336	0.06 315	0.07 411	0.06 340

iResNet	0.13 439	0.10 540	0.18 572	0.19 502	0.08 247	0.13 400	0.18 531	0.20 376	0.26 527	0.15 433	0.23 495	0.15 434	0.13 461	0.14 417	0.14 479	0.06 183	0.04 26	0.06 219	0.05 213	0.06 323	0.05 225

MWDA-net	0.15 522	0.08 390	0.15 477	0.16 234	0.10 499	0.20 580	0.22 628	0.25 497	0.35 613	0.18 511	0.24 508	0.18 486	0.17 556	0.17 515	0.14 479	0.08 457	0.05 293	0.08 437	0.07 419	0.07 411	0.07 430

1111x	0.15 522	0.08 390	0.12 329	0.18 425	0.07 147	0.18 539	0.25 671	0.31 603	0.24 491	0.17 481	0.24 508	0.26 590	0.15 504	0.13 379	0.23 625	0.07 372	0.07 536	0.08 437	0.09 550	0.07 411	0.06 340

StereoVision	0.13 439	0.12 586	0.09 143	0.24 659	0.10 499	0.15 464	0.21 617	0.21 403	0.20 431	0.12 343	0.24 508	0.10 294	0.10 348	0.16 480	0.10 229	0.09 526	0.11 642	0.12 629	0.12 648	0.06 323	0.05 225

CFNet_ucs	0.15 522	0.08 390	0.16 514	0.16 234	0.11 554	0.14 437	0.14 275	0.30 590	0.34 604	0.16 462	0.24 508	0.23 560	0.14 486	0.18 540	0.15 514	0.09 526	0.06 458	0.08 437	0.07 419	0.09 550	0.09 552

SDNR	0.19 595	0.08 390	0.19 584	0.16 234	0.12 591	0.77 741	0.14 275	0.25 497	0.32 584	0.19 530	0.24 508	0.19 502	0.13 461	0.19 557	0.15 514	0.16 688	0.18 710	0.14 658	0.11 626	0.08 485	0.11 612

iinet-f	0.16 547	0.06 127	0.45 692	0.14 73	0.10 499	0.21 600	0.14 275	0.27 538	0.23 474	0.21 569	0.24 508	0.21 524	0.15 504	0.18 540	0.21 604	0.09 526	0.07 536	0.07 336	0.06 315	0.09 550	0.10 584

GASNet	0.22 629	0.23 693	0.33 666	0.26 678	0.17 683	0.26 652	0.16 438	0.44 705	0.42 656	0.27 633	0.24 508	0.30 627	0.15 504	0.27 646	0.18 564	0.12 628	0.08 570	0.12 629	0.11 626	0.16 686	0.07 430

gwcnet-sp	0.14 476	0.07 260	0.12 329	0.18 425	0.09 383	0.16 496	0.17 480	0.24 478	0.24 491	0.18 511	0.24 508	0.15 434	0.16 532	0.15 445	0.15 514	0.08 457	0.06 458	0.07 336	0.08 502	0.08 485	0.07 430

scenet	0.14 476	0.07 260	0.12 329	0.18 425	0.09 383	0.16 496	0.17 480	0.24 478	0.24 491	0.18 511	0.24 508	0.15 434	0.16 532	0.15 445	0.15 514	0.08 457	0.06 458	0.07 336	0.08 502	0.08 485	0.07 430

ToySt	0.17 569	0.11 568	0.18 572	0.17 325	0.11 554	0.16 496	0.25 671	0.24 478	0.33 592	0.19 530	0.24 508	0.26 590	0.24 629	0.19 557	0.20 584	0.07 372	0.08 570	0.09 527	0.10 592	0.09 550	0.08 503

anonymousa	0.13 439	0.07 260	0.13 387	0.18 425	0.09 383	0.13 400	0.17 480	0.19 363	0.29 559	0.15 433	0.24 508	0.15 434	0.14 486	0.14 417	0.14 479	0.07 372	0.05 293	0.07 336	0.09 550	0.05 184	0.06 340

Anonymous_2	0.22 629	0.17 656	0.28 645	0.15 133	0.16 667	0.32 678	0.22 628	0.22 430	0.17 353	0.23 598	0.24 508	0.26 590	0.27 652	0.27 646	0.23 625	0.22 718	0.25 733	0.17 682	0.17 694	0.17 694	0.17 698

ssnet	0.14 476	0.07 260	0.12 329	0.18 425	0.09 383	0.16 496	0.17 480	0.24 478	0.24 491	0.18 511	0.24 508	0.15 434	0.16 532	0.15 445	0.15 514	0.08 457	0.06 458	0.07 336	0.08 502	0.08 485	0.07 430

dad	0.17 569	0.20 680	0.20 596	0.16 234	0.11 554	0.20 580	0.18 531	0.21 403	0.28 552	0.30 662	0.24 508	0.29 617	0.13 461	0.19 557	0.16 530	0.18 698	0.09 607	0.11 609	0.09 550	0.11 606	0.07 430

CrosDoStereo	0.12 411	0.06 127	0.12 329	0.14 73	0.08 247	0.12 342	0.15 364	0.17 297	0.22 462	0.19 530	0.24 508	0.15 434	0.11 386	0.11 221	0.12 389	0.06 183	0.04 26	0.07 336	0.07 419	0.05 184	0.05 225

FTStereo	0.12 411	0.06 127	0.14 428	0.18 425	0.09 383	0.07 47	0.15 364	0.21 403	0.18 387	0.12 343	0.24 508	0.12 347	0.12 419	0.13 379	0.13 436	0.05 55	0.05 293	0.07 336	0.06 315	0.06 323	0.10 584

DeepStereo_LL	0.12 411	0.06 127	0.12 329	0.14 73	0.08 247	0.12 342	0.15 364	0.17 297	0.22 462	0.19 530	0.24 508	0.15 434	0.11 386	0.11 221	0.12 389	0.06 183	0.04 26	0.07 336	0.07 419	0.05 184	0.05 225

DEmStereo	0.12 411	0.06 127	0.14 428	0.14 73	0.10 499	0.16 496	0.15 364	0.16 257	0.24 491	0.17 481	0.24 508	0.13 380	0.14 486	0.12 321	0.13 436	0.05 55	0.04 26	0.07 336	0.06 315	0.05 184	0.05 225

THIR-Stereo	0.12 411	0.07 260	0.11 279	0.15 133	0.08 247	0.14 437	0.16 438	0.17 297	0.25 513	0.16 462	0.24 508	0.14 403	0.12 419	0.12 321	0.14 479	0.06 183	0.04 26	0.07 336	0.07 419	0.05 184	0.05 225

LMCR-Stereo	0.15 522	0.08 390	0.13 387	0.21 606	0.09 383	0.17 520	0.20 596	0.27 538	0.19 407	0.24 608	0.24 508	0.23 560	0.17 556	0.20 582	0.17 546	0.07 372	0.06 458	0.08 437	0.06 315	0.10 583	0.08 503

TestStereo	0.13 439	0.14 627	0.11 279	0.23 650	0.08 247	0.15 464	0.21 617	0.20 376	0.23 474	0.14 406	0.24 508	0.16 449	0.12 419	0.16 480	0.14 479	0.05 55	0.06 458	0.08 437	0.06 315	0.09 550	0.05 225

pcwnet_v2	0.19 595	0.10 540	0.26 633	0.17 325	0.14 636	0.18 539	0.15 364	0.37 671	0.46 676	0.19 530	0.24 508	0.21 524	0.19 589	0.20 582	0.19 577	0.13 654	0.10 629	0.10 577	0.10 592	0.11 606	0.13 650

HCRNet	0.16 547	0.24 697	0.12 329	0.35 717	0.11 554	0.15 464	0.17 480	0.26 516	0.22 462	0.19 530	0.24 508	0.21 524	0.14 486	0.15 445	0.13 436	0.11 603	0.07 536	0.11 609	0.10 592	0.09 550	0.07 430

UNet	0.17 569	0.09 477	0.18 572	0.19 502	0.12 591	0.27 662	0.19 572	0.33 634	0.29 559	0.21 569	0.24 508	0.23 560	0.19 589	0.19 557	0.18 564	0.07 372	0.06 458	0.08 437	0.07 419	0.08 485	0.06 340

UPFNet	0.16 547	0.08 390	0.12 329	0.20 571	0.12 591	0.20 580	0.23 640	0.28 559	0.26 527	0.17 481	0.24 508	0.22 542	0.19 589	0.19 557	0.21 604	0.09 526	0.07 536	0.08 437	0.09 550	0.08 485	0.06 340

ac_64	0.16 547	0.08 390	0.15 477	0.18 425	0.10 499	0.22 609	0.18 531	0.24 478	0.21 448	0.18 511	0.24 508	0.29 617	0.18 572	0.19 557	0.22 613	0.09 526	0.07 536	0.08 437	0.09 550	0.07 411	0.06 340

GANet-RSSM	0.14 476	0.07 260	0.13 387	0.13 23	0.08 247	0.14 437	0.17 480	0.22 430	0.21 448	0.17 481	0.24 508	0.23 560	0.15 504	0.16 480	0.15 514	0.10 571	0.06 458	0.07 336	0.08 502	0.08 485	0.07 430

DSFCA	0.16 547	0.09 477	0.14 428	0.16 234	0.10 499	0.20 580	0.19 572	0.28 559	0.31 577	0.23 598	0.24 508	0.22 542	0.15 504	0.19 557	0.20 584	0.10 571	0.07 536	0.09 527	0.09 550	0.08 485	0.08 503

CFNet	0.15 522	0.10 540	0.17 546	0.17 325	0.08 247	0.18 539	0.09 27	0.28 559	0.25 513	0.19 530	0.24 508	0.24 566	0.17 556	0.17 515	0.14 479	0.08 457	0.06 458	0.09 527	0.10 592	0.07 411	0.06 340

ISRNet	0.18 583	0.08 390	0.19 584	0.19 502	0.13 614	0.15 464	0.12 119	0.30 590	0.32 584	0.21 569	0.25 537	0.27 598	0.17 556	0.17 515	0.20 584	0.20 709	0.08 570	0.14 658	0.14 663	0.14 660	0.17 698

GCST	0.37 703	0.42 729	0.26 633	1.02 755	0.39 730	0.18 539	0.08 9	0.20 376	0.17 353	0.28 648	0.25 537	0.15 434	0.12 419	0.16 480	0.14 479	0.64 751	0.43 745	0.75 747	0.65 751	0.63 744	0.46 742

test_sample4	0.14 476	0.08 390	0.14 428	0.15 133	0.08 247	0.19 564	0.18 531	0.26 516	0.17 353	0.16 462	0.25 537	0.18 486	0.14 486	0.16 480	0.13 436	0.08 457	0.06 458	0.08 437	0.06 315	0.08 485	0.08 503

ffm	0.12 411	0.09 477	0.14 428	0.16 234	0.08 247	0.17 520	0.17 480	0.15 214	0.19 407	0.15 433	0.25 537	0.19 502	0.13 461	0.10 136	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.09 527	0.08 502	0.06 323	0.06 340

ff1	0.13 439	0.09 477	0.14 428	0.16 234	0.08 247	0.17 520	0.17 480	0.15 214	0.19 407	0.15 433	0.25 537	0.19 502	0.13 461	0.14 417	0.20 584	0.06 183	0.04 26	0.09 527	0.08 502	0.06 323	0.06 340

mmx	0.14 476	0.09 477	0.14 428	0.16 234	0.08 247	0.17 520	0.17 480	0.27 538	0.25 513	0.15 433	0.25 537	0.19 502	0.13 461	0.14 417	0.20 584	0.08 457	0.06 458	0.09 527	0.08 502	0.08 485	0.08 503

xxx	0.14 476	0.09 477	0.14 428	0.16 234	0.08 247	0.17 520	0.17 480	0.27 538	0.25 513	0.15 433	0.25 537	0.19 502	0.13 461	0.14 417	0.20 584	0.08 457	0.06 458	0.09 527	0.08 502	0.08 485	0.08 503

IER	0.14 476	0.07 260	0.13 387	0.17 325	0.09 383	0.14 437	0.16 438	0.25 497	0.26 527	0.18 511	0.25 537	0.17 471	0.20 602	0.16 480	0.14 479	0.08 457	0.05 293	0.07 336	0.06 315	0.08 485	0.07 430

DAS	0.15 522	0.08 390	0.18 572	0.19 502	0.10 499	0.19 564	0.17 480	0.27 538	0.29 559	0.18 511	0.25 537	0.21 524	0.15 504	0.16 480	0.12 389	0.08 457	0.06 458	0.06 219	0.06 315	0.07 411	0.07 430

SepStereo	0.15 522	0.08 390	0.18 572	0.19 502	0.10 499	0.19 564	0.17 480	0.27 538	0.29 559	0.18 511	0.25 537	0.21 524	0.15 504	0.25 640	0.12 389	0.08 457	0.06 458	0.06 219	0.06 315	0.07 411	0.07 430

HHNet	0.11 331	0.06 127	0.16 514	0.15 133	0.14 636	0.07 47	0.13 199	0.20 376	0.17 353	0.14 406	0.25 537	0.11 325	0.08 253	0.13 379	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.08 437	0.06 315	0.05 184	0.09 552

GEStereo_RVC	0.17 569	0.12 586	0.15 477	0.22 626	0.11 554	0.19 564	0.17 480	0.32 614	0.48 679	0.20 553	0.25 537	0.17 471	0.13 461	0.21 600	0.16 530	0.10 571	0.06 458	0.08 437	0.07 419	0.09 550	0.08 503

cf-r	0.13 439	0.07 260	0.12 329	0.16 234	0.08 247	0.14 437	0.19 572	0.20 376	0.25 513	0.17 481	0.25 537	0.21 524	0.16 532	0.14 417	0.14 479	0.10 571	0.05 293	0.06 219	0.08 502	0.06 323	0.06 340

FADNet	0.21 620	0.22 690	0.36 675	0.18 425	0.17 683	0.24 630	0.13 199	0.31 603	0.31 577	0.23 598	0.25 537	0.27 598	0.21 606	0.19 557	0.15 514	0.13 654	0.15 692	0.12 629	0.15 680	0.16 686	0.18 703

RASNet	0.14 476	0.07 260	0.14 428	0.16 234	0.08 247	0.18 539	0.14 275	0.29 575	0.20 431	0.17 481	0.25 537	0.21 524	0.18 572	0.20 582	0.19 577	0.07 372	0.06 458	0.06 219	0.08 502	0.06 323	0.06 340

MLCV	0.12 411	0.07 260	0.16 514	0.18 425	0.06 36	0.15 464	0.17 480	0.19 363	0.21 448	0.18 511	0.25 537	0.17 471	0.13 461	0.14 417	0.13 436	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 184	0.04 82

iResNet_ROB	0.14 476	0.07 260	0.13 387	0.14 73	0.07 147	0.18 539	0.14 275	0.26 516	0.31 577	0.22 585	0.25 537	0.23 560	0.15 504	0.15 445	0.13 436	0.07 372	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.08 485	0.08 503

FSD					0.22 710	0.25 641	0.25 671	0.27 538	0.26 527	0.25 621	0.26 554	0.25 580	0.27 652	0.27 646	0.24 638	0.21 713	0.20 716	0.27 715	0.26 718	0.25 718

TCMNet	0.19 595	0.12 586	0.19 584	0.20 571	0.18 690	0.20 580	0.24 655	0.27 538	0.36 618	0.23 598	0.26 554	0.25 580	0.19 589	0.19 557	0.23 625	0.13 654	0.11 642	0.11 609	0.12 648	0.13 644	0.12 627

RAFT+CT+SA	0.13 439	0.11 568	0.09 143	0.19 502	0.09 383	0.15 464	0.28 694	0.22 430	0.22 462	0.15 433	0.26 554	0.10 294	0.10 348	0.11 221	0.12 389	0.05 55	0.04 26	0.07 336	0.08 502	0.07 411	0.06 340

delet	0.17 569	0.08 390	0.17 546	0.19 502	0.11 554	0.20 580	0.21 617	0.30 590	0.37 625	0.17 481	0.26 554	0.19 502	0.19 589	0.19 557	0.21 604	0.08 457	0.08 570	0.09 527	0.11 626	0.06 323	0.06 340

ACVNet	0.15 522	0.09 477	0.15 477	0.13 23	0.12 591	0.14 437	0.20 596	0.22 430	0.33 592	0.17 481	0.26 554	0.21 524	0.16 532	0.17 515	0.21 604	0.07 372	0.06 458	0.06 219	0.06 315	0.08 485	0.06 340

acv_ft	0.15 522	0.09 477	0.15 477	0.19 502	0.10 499	0.16 496	0.17 480	0.25 497	0.33 592	0.19 530	0.26 554	0.21 524	0.17 556	0.17 515	0.18 564	0.07 372	0.06 458	0.06 219	0.06 315	0.08 485	0.06 340

CFNet-ft	0.14 476	0.07 260	0.15 477	0.12 7	0.09 383	0.16 496	0.18 531	0.22 430	0.24 491	0.17 481	0.26 554	0.24 566	0.14 486	0.16 480	0.14 479	0.11 603	0.06 458	0.08 437	0.09 550	0.09 550	0.08 503

DMCA-RVC	0.17 569	0.10 540	0.15 477	0.24 659	0.11 554	0.18 539	0.18 531	0.25 497	0.24 491	0.21 569	0.26 554	0.25 580	0.27 652	0.18 540	0.20 584	0.12 628	0.08 570	0.13 644	0.10 592	0.10 583	0.08 503

CFNet_RVC	0.14 476	0.07 260	0.15 477	0.12 7	0.09 383	0.16 496	0.18 531	0.22 430	0.24 491	0.17 481	0.26 554	0.24 566	0.14 486	0.16 480	0.14 479	0.11 603	0.06 458	0.08 437	0.09 550	0.09 550	0.08 503

MSAF-DinoV2	0.22 629	0.11 568	0.23 621	0.17 325	0.10 499	0.27 662	0.16 438	0.37 671	0.55 702	0.21 569	0.27 563	0.47 705	0.27 652	0.35 689	0.39 717	0.09 526	0.06 458	0.07 336	0.09 550	0.12 624	0.10 584

G2L-Stereo	0.14 476	0.07 260	0.13 387	0.17 325	0.09 383	0.13 400	0.12 119	0.27 538	0.22 462	0.16 462	0.27 563	0.21 524	0.13 461	0.17 515	0.18 564	0.09 526	0.08 570	0.08 437	0.07 419	0.07 411	0.07 430

test_sample6	0.14 476	0.08 390	0.13 387	0.16 234	0.08 247	0.17 520	0.19 572	0.25 497	0.17 353	0.17 481	0.27 563	0.19 502	0.14 486	0.15 445	0.13 436	0.08 457	0.05 293	0.08 437	0.07 419	0.08 485	0.08 503

test_sample5	0.14 476	0.08 390	0.14 428	0.16 234	0.08 247	0.18 539	0.18 531	0.25 497	0.17 353	0.17 481	0.27 563	0.18 486	0.14 486	0.16 480	0.13 436	0.08 457	0.05 293	0.08 437	0.07 419	0.08 485	0.08 503

DualNet	0.14 476	0.08 390	0.14 428	0.16 234	0.08 247	0.18 539	0.18 531	0.25 497	0.17 353	0.17 481	0.27 563	0.18 486	0.14 486	0.16 480	0.13 436	0.08 457	0.05 293	0.08 437	0.07 419	0.08 485	0.08 503

CBFPSM	0.14 476	0.06 127	0.26 633	0.17 325	0.09 383	0.13 400	0.15 364	0.22 430	0.23 474	0.20 553	0.27 563	0.24 566	0.16 532	0.16 480	0.18 564	0.06 183	0.06 458	0.06 219	0.07 419	0.07 411	0.07 430

RAFT_CTSACE	0.12 411	0.09 477	0.10 216	0.22 626	0.08 247	0.12 342	0.24 655	0.18 332	0.16 322	0.20 553	0.27 563	0.13 380	0.07 198	0.13 379	0.09 115	0.05 55	0.06 458	0.08 437	0.07 419	0.04 54	0.04 82

CRFU-Net	0.16 547	0.08 390	0.14 428	0.17 325	0.09 383	0.19 564	0.14 275	0.26 516	0.20 431	0.28 648	0.27 563	0.29 617	0.17 556	0.19 557	0.17 546	0.09 526	0.09 607	0.07 336	0.07 419	0.08 485	0.08 503

SA	0.12 411	0.09 477	0.08 66	0.18 425	0.08 247	0.12 342	0.24 655	0.23 454	0.18 387	0.17 481	0.27 563	0.14 403	0.11 386	0.11 221	0.11 319	0.05 55	0.05 293	0.09 527	0.08 502	0.05 184	0.04 82

AACVNet	0.16 547	0.08 390	0.14 428	0.15 133	0.10 499	0.18 539	0.15 364	0.23 454	0.24 491	0.27 633	0.27 563	0.28 608	0.17 556	0.19 557	0.16 530	0.09 526	0.07 536	0.09 527	0.07 419	0.10 583	0.09 552

ADLNet	0.16 547	0.08 390	0.15 477	0.16 234	0.10 499	0.16 496	0.17 480	0.32 614	0.27 537	0.22 585	0.27 563	0.24 566	0.16 532	0.18 540	0.21 604	0.10 571	0.06 458	0.10 577	0.10 592	0.08 485	0.09 552

GwcNet-RSSM	0.14 476	0.07 260	0.12 329	0.15 133	0.08 247	0.15 464	0.20 596	0.21 403	0.27 537	0.18 511	0.27 563	0.22 542	0.16 532	0.14 417	0.15 514	0.10 571	0.05 293	0.07 336	0.09 550	0.07 411	0.07 430

FADNet-RVC-Resample	0.16 547	0.11 568	0.31 658	0.22 626	0.11 554	0.19 564	0.14 275	0.25 497	0.24 491	0.24 608	0.27 563	0.20 514	0.15 504	0.16 480	0.15 514	0.07 372	0.08 570	0.12 629	0.10 592	0.09 550	0.10 584

NVstereo2D	0.19 595	0.10 540	0.15 477	0.17 325	0.15 656	0.28 669	0.23 640	0.44 705	0.42 656	0.15 433	0.27 563	0.25 580	0.19 589	0.22 613	0.17 546	0.09 526	0.06 458	0.10 577	0.08 502	0.15 677	0.09 552

rvit_stereo_0075_2	0.17 569	0.12 586	0.25 630	0.23 650	0.16 667	0.13 400	0.10 44	0.30 590	0.27 537	0.20 553	0.28 577	0.22 542	0.15 504	0.18 540	0.13 436	0.16 688	0.10 629	0.17 682	0.10 592	0.10 583	0.09 552

test_5	0.14 476	0.12 586	0.08 66	0.20 571	0.10 499	0.14 437	0.29 704	0.21 403	0.24 491	0.18 511	0.28 577	0.11 325	0.15 504	0.12 321	0.13 436	0.06 183	0.05 293	0.07 336	0.08 502	0.08 485	0.07 430

UDG	0.21 620	0.17 656	0.19 584	0.23 650	0.15 656	0.30 676	0.20 596	0.33 634	0.35 613	0.23 598	0.28 577	0.31 640	0.27 652	0.20 582	0.22 613	0.15 672	0.12 658	0.13 644	0.09 550	0.14 660	0.14 669

DRaft	0.12 411	0.06 127	0.11 279	0.14 73	0.09 383	0.14 437	0.17 480	0.21 403	0.30 569	0.17 481	0.28 577	0.10 294	0.15 504	0.10 136	0.12 389	0.05 55	0.04 26	0.07 336	0.06 315	0.05 184	0.05 225

222	0.16 547	0.07 260	0.14 428	0.14 73	0.08 247	0.24 630	0.18 531	0.30 590	0.20 431	0.17 481	0.28 577	0.17 471	0.16 532	0.15 445	0.40 720	0.10 571	0.05 293	0.07 336	0.06 315	0.07 411	0.08 503

xxxx	0.15 522	0.07 260	0.14 428	0.14 73	0.08 247	0.23 625	0.18 531	0.31 603	0.19 407	0.14 406	0.28 577	0.22 542	0.14 486	0.15 445	0.26 660	0.09 526	0.05 293	0.07 336	0.07 419	0.08 485	0.07 430

psm_up	0.18 583	0.10 540	0.18 572	0.20 571	0.11 554	0.17 520	0.19 572	0.37 671	0.34 604	0.21 569	0.28 577	0.29 617	0.24 629	0.20 582	0.22 613	0.09 526	0.10 629	0.11 609	0.11 626	0.08 485	0.08 503

PSMNet-RSSM	0.14 476	0.07 260	0.13 387	0.15 133	0.08 247	0.13 400	0.16 438	0.24 478	0.24 491	0.16 462	0.28 577	0.22 542	0.14 486	0.15 445	0.13 436	0.11 603	0.06 458	0.09 527	0.12 648	0.08 485	0.07 430

RYNet	0.22 629	0.12 586	0.22 612	0.19 502	0.17 683	0.46 709	0.26 681	0.38 679	0.48 679	0.24 608	0.28 577	0.34 660	0.23 623	0.20 582	0.30 687	0.10 571	0.06 458	0.09 527	0.09 550	0.13 644	0.15 676

TDLM	0.17 569	0.12 586	0.13 387	0.24 659	0.10 499	0.18 539	0.18 531	0.36 665	0.30 569	0.21 569	0.28 577	0.28 608	0.18 572	0.23 624	0.18 564	0.11 603	0.07 536	0.10 577	0.10 592	0.08 485	0.08 503

StereoDRNet	0.18 583	0.11 568	0.17 546	0.22 626	0.11 554	0.21 600	0.22 628	0.37 671	0.33 592	0.24 608	0.28 577	0.30 627	0.19 589	0.20 582	0.20 584	0.09 526	0.08 570	0.11 609	0.09 550	0.09 550	0.07 430

DLCB_ROB	0.18 583	0.10 540	0.15 477	0.23 650	0.11 554	0.24 630	0.18 531	0.29 575	0.28 552	0.27 633	0.28 577	0.28 608	0.24 629	0.19 557	0.20 584	0.08 457	0.08 570	0.09 527	0.09 550	0.07 411	0.07 430

MEA-ACV	0.16 547	0.07 260	0.17 546	0.16 234	0.11 554	0.20 580	0.21 617	0.30 590	0.38 632	0.20 553	0.29 589	0.14 403	0.19 589	0.16 480	0.16 530	0.08 457	0.07 536	0.09 527	0.11 626	0.07 411	0.07 430

DStereoSA	0.25 665	0.19 673	0.37 679	0.26 678	0.17 683	0.22 609	0.20 596	0.49 715	0.59 711	0.22 585	0.29 589	0.29 617	0.33 686	0.39 707	0.28 676	0.12 628	0.11 642	0.16 679	0.14 663	0.14 660	0.12 627

xyz-stereo	0.13 439	0.07 260	0.20 596	0.15 133	0.05 2	0.20 580	0.15 364	0.17 297	0.31 577	0.15 433	0.29 589	0.26 590	0.16 532	0.13 379	0.12 389	0.05 55	0.05 293	0.06 219	0.05 213	0.04 54	0.04 82

DDVS	0.15 522	0.10 540	0.21 606	0.16 234	0.12 591	0.15 464	0.14 275	0.25 497	0.19 407	0.18 511	0.29 589	0.27 598	0.12 419	0.19 557	0.15 514	0.09 526	0.06 458	0.09 527	0.07 419	0.11 606	0.11 612

test_xeample	0.15 522	0.06 127	0.13 387	0.14 73	0.08 247	0.21 600	0.20 596	0.28 559	0.20 431	0.16 462	0.29 589	0.19 502	0.16 532	0.15 445	0.26 660	0.09 526	0.05 293	0.07 336	0.07 419	0.07 411	0.07 430

DeepPrunerF	0.24 653	0.17 656	0.42 689	0.26 678	0.16 667	0.22 609	0.28 694	0.37 671	0.50 691	0.26 627	0.29 589	0.24 566	0.28 663	0.21 600	0.22 613	0.15 672	0.11 642	0.20 698	0.18 699	0.12 624	0.13 650

iResNetv2_ROB	0.14 476	0.08 390	0.15 477	0.16 234	0.08 247	0.16 496	0.12 119	0.25 497	0.35 613	0.21 569	0.29 589	0.24 566	0.13 461	0.14 417	0.14 479	0.06 183	0.05 293	0.06 219	0.04 72	0.09 550	0.08 503

SGM-Forest	0.20 607	0.14 627	0.18 572	0.19 502	0.13 614	0.20 580	0.22 628	0.33 634	0.30 569	0.24 608	0.29 589	0.28 608	0.19 589	0.23 624	0.17 546	0.15 672	0.16 702	0.15 671	0.14 663	0.12 624	0.12 627
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
TestStereo_HL3	0.11 331	0.05 45	0.16 514	0.13 23	0.07 147	0.12 342	0.11 81	0.20 376	0.09 65	0.15 433	0.30 597	0.13 380	0.12 419	0.16 480	0.11 319	0.07 372	0.05 293	0.05 63	0.05 213	0.06 323	0.07 430

CSP-Net	0.16 547	0.09 477	0.14 428	0.16 234	0.09 383	0.19 564	0.17 480	0.25 497	0.32 584	0.25 621	0.30 597	0.24 566	0.15 504	0.21 600	0.18 564	0.09 526	0.06 458	0.07 336	0.07 419	0.08 485	0.07 430

ICVP	0.15 522	0.09 477	0.12 329	0.22 626	0.09 383	0.17 520	0.21 617	0.25 497	0.23 474	0.18 511	0.30 597	0.26 590	0.18 572	0.17 515	0.14 479	0.09 526	0.07 536	0.08 437	0.07 419	0.07 411	0.07 430
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNet	0.17 569	0.09 477	0.16 514	0.20 571	0.11 554	0.27 662	0.20 596	0.25 497	0.41 646	0.22 585	0.30 597	0.21 524	0.20 602	0.17 515	0.20 584	0.06 183	0.06 458	0.07 336	0.07 419	0.08 485	0.07 430

STTStereo	0.18 583	0.12 586	0.27 640	0.20 571	0.11 554	0.16 496	0.21 617	0.29 575	0.23 474	0.21 569	0.30 597	0.29 617	0.18 572	0.20 582	0.19 577	0.12 628	0.11 642	0.11 609	0.14 663	0.09 550	0.08 503

XQC	0.28 681	0.23 693	0.51 700	0.28 695	0.19 697	0.34 688	0.27 688	0.36 665	0.57 707	0.31 668	0.30 597	0.37 671	0.30 675	0.38 702	0.38 714	0.13 654	0.09 607	0.15 671	0.12 648	0.17 694	0.18 703

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 569	0.10 540	0.22 612	0.20 571	0.10 499	0.15 464	0.18 531	0.31 603	0.25 513	0.21 569	0.30 597	0.25 580	0.17 556	0.21 600	0.20 584	0.09 526	0.06 458	0.08 437	0.08 502	0.07 411	0.08 503
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CBMV_ROB	0.19 595	0.13 614	0.17 546	0.16 234	0.11 554	0.15 464	0.13 199	0.26 516	0.28 552	0.27 633	0.30 597	0.27 598	0.24 629	0.23 624	0.16 530	0.15 672	0.17 708	0.22 705	0.20 705	0.10 583	0.11 612

CBMV	0.19 595	0.14 627	0.17 546	0.18 425	0.10 499	0.20 580	0.11 81	0.29 575	0.30 569	0.29 657	0.30 597	0.30 627	0.23 623	0.27 646	0.19 577	0.13 654	0.15 692	0.17 682	0.16 687	0.10 583	0.10 584
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SACVNet	0.18 583	0.12 586	0.14 428	0.17 325	0.13 614	0.22 609	0.18 531	0.31 603	0.30 569	0.23 598	0.31 606	0.30 627	0.22 615	0.22 613	0.17 546	0.11 603	0.08 570	0.10 577	0.10 592	0.12 624	0.14 669

CVANet_RVC	0.18 583	0.10 540	0.14 428	0.21 606	0.10 499	0.18 539	0.17 480	0.34 643	0.33 592	0.22 585	0.31 606	0.28 608	0.18 572	0.23 624	0.17 546	0.12 628	0.08 570	0.12 629	0.11 626	0.09 550	0.07 430

DISCO	0.19 595	0.09 477	0.22 612	0.17 325	0.10 499	0.25 641	0.18 531	0.27 538	0.44 668	0.22 585	0.31 606	0.33 653	0.26 644	0.28 658	0.28 676	0.08 457	0.06 458	0.07 336	0.07 419	0.09 550	0.09 552

NaN_ROB	0.22 629	0.19 673	0.24 625	0.25 672	0.13 614	0.29 673	0.26 681	0.33 634	0.41 646	0.31 668	0.31 606	0.32 649	0.23 623	0.30 667	0.21 604	0.11 603	0.17 708	0.10 577	0.10 592	0.08 485	0.09 552

GMStereo_Zeroshot	0.16 547	0.13 614	0.24 625	0.20 571	0.10 499	0.17 520	0.13 199	0.29 575	0.25 513	0.23 598	0.32 610	0.25 580	0.11 386	0.19 557	0.14 479	0.09 526	0.06 458	0.11 609	0.06 315	0.12 624	0.08 503

DGSMNet	0.24 653	0.19 673	0.33 666	0.21 606	0.24 715	0.24 630	0.20 596	0.35 658	0.41 646	0.24 608	0.32 610	0.38 675	0.21 606	0.29 664	0.23 625	0.12 628	0.11 642	0.14 658	0.16 687	0.23 711	0.23 714

FINET	0.21 620	0.18 668	0.26 633	0.18 425	0.16 667	0.23 625	0.23 640	0.32 614	0.48 679	0.25 621	0.32 610	0.22 542	0.22 615	0.22 613	0.17 546	0.18 698	0.16 702	0.11 609	0.10 592	0.15 677	0.13 650

GwcNet	0.20 607	0.13 614	0.19 584	0.18 425	0.12 591	0.24 630	0.19 572	0.35 658	0.43 663	0.20 553	0.32 610	0.33 653	0.20 602	0.22 613	0.24 638	0.11 603	0.09 607	0.09 527	0.09 550	0.09 550	0.10 584

HGLStereo	0.17 569	0.08 390	0.19 584	0.17 325	0.12 591	0.18 539	0.18 531	0.31 603	0.32 584	0.21 569	0.32 610	0.25 580	0.18 572	0.19 557	0.20 584	0.09 526	0.09 607	0.07 336	0.07 419	0.09 550	0.10 584

hitnet-ft	0.18 583	0.09 477	0.17 546	0.14 73	0.09 383	0.26 652	0.20 596	0.25 497	0.26 527	0.24 608	0.32 610	0.31 640	0.22 615	0.24 634	0.21 604	0.12 628	0.07 536	0.10 577	0.08 502	0.12 624	0.11 612

CCAANet	0.14 476	0.06 127	0.14 428	0.17 325	0.09 383	0.16 496	0.13 199	0.30 590	0.24 491	0.16 462	0.32 610	0.18 486	0.17 556	0.17 515	0.14 479	0.06 183	0.05 293	0.09 527	0.09 550	0.06 323	0.09 552

FADNet-RVC	0.20 607	0.20 680	0.38 681	0.21 606	0.16 667	0.20 580	0.15 364	0.26 516	0.26 527	0.26 627	0.32 610	0.26 590	0.21 606	0.22 613	0.19 577	0.12 628	0.13 673	0.12 629	0.14 663	0.13 644	0.18 703

ADCRef	0.19 595	0.12 586	0.41 687	0.20 571	0.12 591	0.22 609	0.18 531	0.32 614	0.36 618	0.26 627	0.32 610	0.17 471	0.23 623	0.24 634	0.24 638	0.07 372	0.06 458	0.09 527	0.09 550	0.08 485	0.08 503

PA-Net	0.23 646	0.18 668	0.33 666	0.28 695	0.22 710	0.21 600	0.38 729	0.29 575	0.39 637	0.22 585	0.32 610	0.25 580	0.26 644	0.20 582	0.25 648	0.09 526	0.23 730	0.15 671	0.22 711	0.09 550	0.13 650
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DANet	0.21 620	0.15 637	0.28 645	0.25 672	0.13 614	0.22 609	0.19 572	0.27 538	0.27 537	0.28 648	0.32 610	0.35 664	0.31 679	0.31 668	0.23 625	0.11 603	0.09 607	0.11 609	0.10 592	0.13 644	0.11 612
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DRN-Test	0.19 595	0.11 568	0.20 596	0.22 626	0.10 499	0.22 609	0.22 628	0.39 683	0.37 625	0.24 608	0.32 610	0.26 590	0.21 606	0.22 613	0.24 638	0.11 603	0.07 536	0.11 609	0.10 592	0.09 550	0.07 430

PSMNet_ROB	0.21 620	0.11 568	0.15 477	0.27 691	0.15 656	0.24 630	0.35 723	0.43 703	0.37 625	0.27 633	0.32 610	0.32 649	0.22 615	0.21 600	0.26 660	0.12 628	0.08 570	0.13 644	0.11 626	0.09 550	0.09 552

SCION-MonSter(vits)	0.14 476	0.06 127	0.05 1	0.15 133	0.05 2	0.07 47	0.10 44	0.27 538	0.41 646	0.05 2	0.33 623	0.14 403	0.16 532	0.20 582	0.19 577	0.08 457	0.06 458	0.17 682	0.15 680	0.07 411	0.08 503

HBP-ISP	0.18 583	0.13 614	0.16 514	0.15 133	0.11 554	0.08 100	0.13 199	0.28 559	0.29 559	0.22 585	0.33 623	0.21 524	0.25 638	0.23 624	0.17 546	0.14 668	0.16 702	0.21 700	0.17 694	0.10 583	0.08 503

AF-Net	0.22 629	0.17 656	0.17 546	0.26 678	0.13 614	0.25 641	0.24 655	0.32 614	0.50 691	0.25 621	0.33 623	0.38 675	0.26 644	0.28 658	0.25 648	0.11 603	0.10 629	0.16 679	0.11 626	0.11 606	0.10 584

RTSC	0.23 646	0.12 586	0.28 645	0.21 606	0.13 614	0.28 669	0.16 438	0.35 658	0.66 727	0.27 633	0.33 623	0.30 627	0.21 606	0.31 668	0.29 680	0.10 571	0.08 570	0.09 527	0.10 592	0.13 644	0.13 650

PS-NSSS	0.20 607	0.21 686	0.23 621	0.20 571	0.10 499	0.19 564	0.17 480	0.36 665	0.25 513	0.27 633	0.33 623	0.27 598	0.24 629	0.20 582	0.20 584	0.15 672	0.12 658	0.17 682	0.14 663	0.10 583	0.08 503

YMNet	0.20 607	0.12 586	0.19 584	0.20 571	0.14 636	0.26 652	0.23 640	0.32 614	0.34 604	0.27 633	0.34 628	0.30 627	0.18 572	0.18 540	0.22 613	0.10 571	0.13 673	0.10 577	0.10 592	0.08 485	0.09 552

YMNet_1	0.20 607	0.12 586	0.19 584	0.20 571	0.14 636	0.26 652	0.23 640	0.32 614	0.34 604	0.27 633	0.34 628	0.30 627	0.18 572	0.18 540	0.22 613	0.10 571	0.13 673	0.10 577	0.10 592	0.08 485	0.09 552

fast-acv-ft	0.18 583	0.11 568	0.19 584	0.19 502	0.12 591	0.24 630	0.21 617	0.25 497	0.34 604	0.22 585	0.34 628	0.27 598	0.20 602	0.21 600	0.23 625	0.09 526	0.09 607	0.08 437	0.10 592	0.08 485	0.07 430

pmcnn	0.15 522	0.07 260	0.19 584	0.15 133	0.07 147	0.20 580	0.15 364	0.24 478	0.26 527	0.21 569	0.34 628	0.28 608	0.18 572	0.18 540	0.17 546	0.07 372	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.07 411	0.06 340

SAMSARA	0.40 708	0.28 714	0.33 666	0.55 735	0.39 730	0.82 743	1.23 763	0.47 712	0.51 698	0.36 685	0.35 632	0.55 716	0.39 703	0.38 702	0.39 717	0.15 672	0.20 716	0.15 671	0.14 663	0.23 711	0.20 709

GANetREF_RVC	0.31 693	0.34 722	0.27 640	0.35 717	0.16 667	0.32 678	0.41 730	0.48 713	0.51 698	0.35 682	0.35 632	0.34 660	0.33 686	0.39 707	0.32 698	0.27 727	0.20 716	0.29 725	0.15 680	0.18 698	0.17 698
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
AANet_RVC	0.16 547	0.10 540	0.10 216	0.18 425	0.09 383	0.18 539	0.19 572	0.26 516	0.31 577	0.22 585	0.35 632	0.21 524	0.21 606	0.22 613	0.16 530	0.06 183	0.05 293	0.06 219	0.06 315	0.07 411	0.06 340

DDUNet	0.22 629	0.17 656	0.21 606	0.22 626	0.15 656	0.25 641	0.24 655	0.29 575	0.30 569	0.31 668	0.36 635	0.33 653	0.25 638	0.24 634	0.20 584	0.18 698	0.13 673	0.17 682	0.11 626	0.16 686	0.16 688

RAFT-345	0.11 331	0.07 260	0.15 477	0.16 234	0.08 247	0.08 100	0.12 119	0.15 214	0.10 97	0.11 298	0.36 635	0.09 256	0.09 300	0.11 221	0.12 389	0.05 55	0.05 293	0.07 336	0.06 315	0.04 54	0.05 225

Syn2CoEx	0.21 620	0.16 645	0.27 640	0.29 704	0.14 636	0.26 652	0.20 596	0.33 634	0.31 577	0.28 648	0.36 635	0.27 598	0.25 638	0.19 557	0.24 638	0.16 688	0.12 658	0.14 658	0.11 626	0.09 550	0.08 503

S-Stereo	0.20 607	0.12 586	0.25 630	0.21 606	0.13 614	0.20 580	0.18 531	0.32 614	0.43 663	0.23 598	0.36 635	0.28 608	0.30 675	0.19 557	0.22 613	0.09 526	0.12 658	0.10 577	0.10 592	0.13 644	0.13 650

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 629	0.21 686	0.24 625	0.26 678	0.11 554	0.23 625	0.14 275	0.39 683	0.24 491	0.32 674	0.36 635	0.30 627	0.21 606	0.19 557	0.21 604	0.17 694	0.14 684	0.21 700	0.16 687	0.12 624	0.12 627

ETE_ROB	0.23 646	0.17 656	0.22 612	0.25 672	0.13 614	0.26 652	0.29 704	0.31 603	0.36 618	0.28 648	0.36 635	0.45 697	0.26 644	0.27 646	0.26 660	0.11 603	0.08 570	0.12 629	0.09 550	0.14 660	0.13 650

w-ln-seven-2	0.20 607	0.14 627	0.37 679	0.22 626	0.12 591	0.20 580	0.21 617	0.28 559	0.37 625	0.25 621	0.37 641	0.27 598	0.22 615	0.21 600	0.23 625	0.08 457	0.08 570	0.09 527	0.09 550	0.10 583	0.09 552

SQANet	0.23 646	0.23 693	0.30 656	0.30 706	0.19 697	0.27 662	0.13 199	0.29 575	0.33 592	0.24 608	0.37 641	0.31 640	0.22 615	0.27 646	0.23 625	0.15 672	0.10 629	0.21 700	0.16 687	0.21 704	0.15 676

FAT-Stereo	0.20 607	0.12 586	0.22 612	0.21 606	0.12 591	0.17 520	0.18 531	0.34 643	0.39 637	0.27 633	0.37 641	0.34 660	0.32 684	0.21 600	0.20 584	0.09 526	0.11 642	0.10 577	0.09 550	0.11 606	0.14 669

ADCP+	0.20 607	0.10 540	0.33 666	0.20 571	0.12 591	0.22 609	0.26 681	0.31 603	0.34 604	0.26 627	0.37 641	0.22 542	0.22 615	0.27 646	0.27 668	0.09 526	0.06 458	0.08 437	0.08 502	0.09 550	0.10 584

CC-Net-ROB	0.28 681	0.31 719	0.36 675	0.29 704	0.15 656	0.25 641	0.19 572	0.45 708	0.33 592	0.39 692	0.37 641	0.39 683	0.31 679	0.27 646	0.26 660	0.24 725	0.19 713	0.30 727	0.23 715	0.18 698	0.15 676

SGM_RVC	0.23 646	0.12 586	0.15 477	0.15 133	0.09 383	0.33 685	0.18 531	0.34 643	0.31 577	0.44 706	0.37 641	0.53 714	0.35 694	0.35 689	0.24 638	0.13 654	0.13 673	0.13 644	0.13 659	0.10 583	0.11 612
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
RP	0.21 620	0.13 614	0.21 606	0.23 650	0.11 554	0.21 600	0.20 596	0.25 497	0.44 668	0.21 569	0.38 647	0.36 666	0.24 629	0.27 646	0.25 648	0.11 603	0.12 658	0.13 644	0.12 648	0.12 624	0.14 669

G-Net	0.24 653	0.16 645	0.36 675	0.22 626	0.16 667	0.51 717	0.23 640	0.29 575	0.34 604	0.36 685	0.38 647	0.31 640	0.29 671	0.27 646	0.26 660	0.11 603	0.09 607	0.12 629	0.09 550	0.16 686	0.13 650

NCC-stereo	0.24 653	0.15 637	0.31 658	0.26 678	0.16 667	0.20 580	0.30 712	0.40 687	0.40 643	0.24 608	0.38 647	0.33 653	0.28 663	0.36 695	0.27 668	0.12 628	0.11 642	0.15 671	0.22 711	0.13 644	0.13 650

Abc-Net	0.24 653	0.15 637	0.31 658	0.26 678	0.16 667	0.20 580	0.30 712	0.40 687	0.40 643	0.24 608	0.38 647	0.33 653	0.28 663	0.36 695	0.27 668	0.12 628	0.11 642	0.15 671	0.22 711	0.13 644	0.13 650
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DPSNet	0.28 681	0.16 645	0.31 658	0.18 425	0.13 614	0.54 719	0.42 733	0.51 722	0.67 728	0.29 657	0.38 647	0.38 675	0.29 671	0.31 668	0.23 625	0.11 603	0.10 629	0.11 609	0.08 502	0.20 702	0.16 688

NCCL2	0.23 646	0.15 637	0.17 546	0.34 714	0.18 690	0.24 630	0.23 640	0.34 643	0.28 552	0.31 668	0.38 647	0.38 675	0.28 663	0.23 624	0.24 638	0.15 672	0.12 658	0.18 692	0.21 708	0.13 644	0.13 650

DispFullNet	0.27 676	0.21 686	0.65 721	0.28 695	0.16 667	0.26 652	0.17 480	0.33 634	0.58 710	0.27 633	0.38 647	0.43 693	0.23 623	0.38 702	0.23 625	0.12 628	0.06 458	0.19 694	0.11 626	0.21 704	0.15 676

LALA_ROB	0.25 665	0.16 645	0.22 612	0.26 678	0.17 683	0.27 662	0.27 688	0.42 698	0.37 625	0.33 678	0.38 647	0.51 710	0.26 644	0.28 658	0.27 668	0.16 688	0.09 607	0.12 629	0.11 626	0.13 644	0.12 627

w-ln-seven	0.24 653	0.14 627	0.55 707	0.19 502	0.14 636	0.26 652	0.22 628	0.35 658	0.60 715	0.29 657	0.39 655	0.30 627	0.22 615	0.21 600	0.26 660	0.09 526	0.09 607	0.11 609	0.10 592	0.11 606	0.10 584

SuperB	0.20 607	0.10 540	0.56 710	0.16 234	0.09 383	0.18 539	0.18 531	0.24 478	0.50 691	0.26 627	0.39 655	0.17 471	0.21 606	0.22 613	0.21 604	0.08 457	0.06 458	0.06 219	0.06 315	0.12 624	0.10 584

stereogan	0.22 629	0.11 568	0.21 606	0.20 571	0.12 591	0.31 677	0.19 572	0.35 658	0.44 668	0.22 585	0.39 655	0.35 664	0.27 652	0.33 679	0.22 613	0.10 571	0.12 658	0.10 577	0.10 592	0.14 660	0.13 650

PASM	0.32 695	0.24 697	0.48 698	0.28 695	0.27 721	0.29 673	0.30 712	0.34 643	0.49 688	0.35 682	0.39 655	0.46 701	0.34 691	0.34 682	0.35 706	0.23 723	0.25 733	0.26 711	0.28 725	0.23 711	0.21 711

MDST_ROB	0.22 629	0.10 540	0.17 546	0.18 425	0.11 554	0.37 699	0.19 572	0.43 703	0.41 646	0.39 692	0.39 655	0.29 617	0.21 606	0.26 643	0.18 564	0.11 603	0.10 629	0.14 658	0.11 626	0.10 583	0.08 503

XPNet_ROB	0.22 629	0.11 568	0.19 584	0.22 626	0.13 614	0.22 609	0.19 572	0.34 643	0.40 643	0.30 662	0.39 655	0.39 683	0.26 644	0.26 643	0.28 676	0.15 672	0.10 629	0.10 577	0.10 592	0.13 644	0.12 627

z-ln-s-r	0.17 569	0.10 540	0.40 684	0.19 502	0.08 247	0.17 520	0.18 531	0.22 430	0.33 592	0.18 511	0.40 661	0.22 542	0.17 556	0.20 582	0.23 625	0.07 372	0.05 293	0.07 336	0.07 419	0.07 411	0.05 225

Wz-Net-MNSev	0.22 629	0.13 614	0.31 658	0.20 571	0.14 636	0.36 698	0.24 655	0.33 634	0.44 668	0.28 648	0.40 661	0.38 675	0.19 589	0.24 634	0.25 648	0.09 526	0.07 536	0.09 527	0.09 550	0.12 624	0.10 584

APVNet	0.22 629	0.12 586	0.19 584	0.18 425	0.14 636	0.32 678	0.31 718	0.39 683	0.32 584	0.27 633	0.40 661	0.30 627	0.29 671	0.26 643	0.25 648	0.11 603	0.12 658	0.11 609	0.14 663	0.12 624	0.12 627

RGC	0.25 665	0.20 680	0.29 653	0.28 695	0.16 667	0.22 609	0.23 640	0.32 614	0.44 668	0.27 633	0.40 661	0.38 675	0.27 652	0.36 695	0.22 613	0.11 603	0.13 673	0.17 682	0.17 694	0.14 660	0.16 688

edge stereo	0.22 629	0.13 614	0.20 596	0.21 606	0.13 614	0.23 625	0.16 438	0.32 614	0.42 656	0.32 674	0.40 661	0.38 675	0.35 694	0.25 640	0.24 638	0.13 654	0.11 642	0.14 658	0.11 626	0.12 624	0.13 650

ADCPNet	0.25 665	0.16 645	0.61 718	0.21 606	0.15 656	0.35 697	0.25 671	0.32 614	0.35 613	0.30 662	0.40 661	0.36 666	0.28 663	0.28 658	0.32 698	0.12 628	0.10 629	0.11 609	0.12 648	0.14 660	0.13 650

StereoDRNet-Refined	0.17 569	0.12 586	0.15 477	0.20 571	0.09 383	0.18 539	0.18 531	0.26 516	0.23 474	0.26 627	0.40 661	0.22 542	0.17 556	0.21 600	0.20 584	0.08 457	0.05 293	0.09 527	0.10 592	0.07 411	0.07 430
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CSAN	0.29 685	0.24 697	0.27 640	0.34 714	0.19 697	0.33 685	0.42 733	0.37 671	0.50 691	0.38 690	0.40 661	0.44 695	0.33 686	0.28 658	0.30 687	0.20 709	0.16 702	0.19 694	0.19 701	0.14 660	0.15 676

SANet	0.24 653	0.14 627	0.28 645	0.21 606	0.11 554	0.27 662	0.24 655	0.38 679	0.64 723	0.36 685	0.40 661	0.43 693	0.26 644	0.27 646	0.24 638	0.12 628	0.09 607	0.10 577	0.09 550	0.13 644	0.11 612

PDISCO_ROB	0.27 676	0.16 645	0.26 633	0.28 695	0.20 701	0.32 678	0.26 681	0.44 705	0.57 707	0.28 648	0.40 661	0.45 697	0.29 671	0.33 679	0.34 705	0.12 628	0.09 607	0.17 682	0.16 687	0.17 694	0.13 650

PWC_ROB	0.21 620	0.16 645	0.26 633	0.18 425	0.11 554	0.22 609	0.13 199	0.32 614	0.49 688	0.30 662	0.40 661	0.32 649	0.24 629	0.31 668	0.22 613	0.10 571	0.07 536	0.11 609	0.08 502	0.11 606	0.10 584

PSMNet-RUCA	0.27 676	0.33 721	0.41 687	0.36 719	0.32 729	0.18 539	0.19 572	0.42 698	0.30 569	0.33 678	0.41 672	0.39 683	0.25 638	0.31 668	0.20 584	0.18 698	0.10 629	0.25 710	0.15 680	0.21 704	0.16 688

Wz-Net-LNSev	0.22 629	0.16 645	0.38 681	0.21 606	0.13 614	0.25 641	0.23 640	0.32 614	0.43 663	0.30 662	0.41 672	0.31 640	0.18 572	0.22 613	0.25 648	0.10 571	0.09 607	0.08 437	0.08 502	0.12 624	0.11 612

RAFT-RH_RVC	0.11 331	0.06 127	0.14 428	0.16 234	0.09 383	0.12 342	0.12 119	0.17 297	0.12 173	0.13 378	0.41 672	0.11 325	0.10 348	0.13 379	0.12 389	0.05 55	0.04 26	0.08 437	0.05 213	0.04 54	0.06 340

Nwc_Net	0.23 646	0.16 645	0.21 606	0.25 672	0.14 636	0.24 630	0.26 681	0.37 671	0.38 632	0.22 585	0.41 672	0.30 627	0.28 663	0.28 658	0.25 648	0.11 603	0.10 629	0.17 682	0.20 705	0.10 583	0.10 584

SHD	0.26 674	0.15 637	0.30 656	0.24 659	0.18 690	0.22 609	0.15 364	0.38 679	0.71 731	0.32 674	0.41 672	0.36 666	0.28 663	0.32 675	0.29 680	0.12 628	0.11 642	0.14 658	0.13 659	0.16 686	0.20 709

FBW_ROB	0.24 653	0.17 656	0.22 612	0.26 678	0.14 636	0.25 641	0.22 628	0.41 693	0.41 646	0.41 699	0.41 672	0.42 690	0.27 652	0.31 668	0.23 625	0.09 526	0.14 684	0.14 658	0.12 648	0.11 606	0.09 552

Wz-Net-TNSev	0.29 685	0.20 680	0.65 721	0.19 502	0.15 656	0.38 702	0.27 688	0.35 658	0.55 702	0.34 681	0.42 678	0.45 697	0.38 700	0.32 675	0.30 687	0.12 628	0.13 673	0.10 577	0.12 648	0.15 677	0.14 669

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 583	0.09 477	0.29 653	0.15 133	0.10 499	0.22 609	0.20 596	0.26 516	0.39 637	0.25 621	0.42 678	0.24 566	0.15 504	0.20 582	0.19 577	0.07 372	0.05 293	0.06 219	0.05 213	0.10 583	0.09 552

GANet	0.21 620	0.12 586	0.21 606	0.24 659	0.13 614	0.22 609	0.22 628	0.41 693	0.26 527	0.31 668	0.42 678	0.37 671	0.28 663	0.23 624	0.22 613	0.10 571	0.12 658	0.10 577	0.09 550	0.10 583	0.08 503

RTS	0.45 719	0.19 673	3.26 760	0.24 659	0.15 656	0.74 735	0.20 596	0.36 665	0.76 739	0.42 702	0.43 681	0.31 640	0.41 711	0.53 730	0.35 706	0.10 571	0.08 570	0.13 644	0.12 648	0.15 677	0.15 676

RTSA	0.45 719	0.19 673	3.26 760	0.24 659	0.15 656	0.74 735	0.20 596	0.36 665	0.76 739	0.42 702	0.43 681	0.31 640	0.41 711	0.53 730	0.35 706	0.10 571	0.08 570	0.13 644	0.12 648	0.15 677	0.15 676

DStereoFS	0.27 676	0.22 690	0.31 658	0.22 626	0.15 656	0.22 609	0.20 596	0.50 719	0.48 679	0.28 648	0.44 683	0.33 653	0.34 691	0.52 727	0.29 680	0.12 628	0.11 642	0.15 671	0.13 659	0.16 686	0.16 688

ADCMid	0.25 665	0.15 637	0.40 684	0.20 571	0.14 636	0.25 641	0.26 681	0.34 643	0.38 632	0.36 685	0.44 683	0.34 660	0.40 706	0.35 689	0.33 703	0.10 571	0.09 607	0.11 609	0.11 626	0.13 644	0.12 627

ACVNet-4b	0.39 705	0.53 732	0.55 707	0.45 729	0.24 715	0.47 711	0.18 531	0.49 715	0.64 723	0.42 702	0.45 685	0.60 718	0.27 652	0.34 682	0.24 638	0.33 731	0.14 684	0.48 735	0.42 737	0.30 727	0.26 724

SCION-MonSter	0.22 629	0.17 656	0.16 514	0.25 672	0.18 690	0.34 688	0.17 480	0.28 559	0.47 678	0.23 598	0.46 686	0.20 514	0.18 572	0.25 640	0.25 648	0.09 526	0.08 570	0.23 707	0.19 701	0.11 606	0.11 612

ccnet	0.29 685	0.28 714	0.23 621	0.20 571	0.28 723	0.41 707	0.21 617	0.45 708	0.33 592	0.36 685	0.46 686	0.36 666	0.30 675	0.39 707	0.42 724	0.23 723	0.14 684	0.21 700	0.17 694	0.23 711	0.18 703

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 691	0.24 697	0.29 653	0.36 719	0.16 667	0.34 688	0.30 712	0.32 614	0.42 656	0.40 695	0.46 686	0.38 675	0.31 679	0.34 682	0.28 676	0.19 707	0.20 716	0.26 711	0.29 726	0.18 698	0.19 708

ADCL	0.24 653	0.11 568	0.47 697	0.22 626	0.12 591	0.34 688	0.29 704	0.29 575	0.56 705	0.24 608	0.46 686	0.30 627	0.30 675	0.29 664	0.29 680	0.08 457	0.07 536	0.09 527	0.09 550	0.10 583	0.10 584

aanetorigin	0.22 629	0.17 656	0.56 710	0.17 325	0.10 499	0.15 464	0.19 572	0.20 376	0.33 592	0.49 711	0.48 690	0.29 617	0.27 652	0.20 582	0.23 625	0.08 457	0.07 536	0.08 437	0.07 419	0.10 583	0.09 552

otaku	0.39 705	0.37 725	0.52 701	0.44 728	0.28 723	0.58 721	0.24 655	0.41 693	0.62 718	0.40 695	0.49 691	0.46 701	0.33 686	0.40 712	0.32 698	0.30 728	0.30 737	0.39 732	0.33 731	0.29 726	0.28 725

Ntro	0.40 708	0.40 727	0.53 703	0.46 732	0.30 727	0.65 728	0.24 655	0.46 710	0.68 729	0.41 699	0.49 691	0.48 707	0.42 715	0.39 707	0.31 695	0.32 729	0.28 735	0.37 731	0.30 728	0.32 731	0.29 726

ADCS	0.29 685	0.18 668	0.45 692	0.21 606	0.17 683	0.28 669	0.23 640	0.41 693	0.63 722	0.40 695	0.49 691	0.40 687	0.36 696	0.39 707	0.40 720	0.13 654	0.12 658	0.13 644	0.14 663	0.16 686	0.16 688

AnyNet_C32	0.26 674	0.16 645	0.36 675	0.20 571	0.16 667	0.25 641	0.30 712	0.32 614	0.44 668	0.31 668	0.49 691	0.30 627	0.33 686	0.40 712	0.33 703	0.12 628	0.12 658	0.12 629	0.14 663	0.14 660	0.15 676

anonymity	0.53 727	0.58 734	0.65 721	0.41 725	0.61 748	0.53 718	0.41 730	0.56 731	0.41 646	0.55 718	0.50 695	0.49 709	0.55 731	0.58 735	0.50 736	0.58 747	0.50 755	0.51 737	0.51 744	0.51 737	0.57 745

PWCDC_ROB	0.20 607	0.13 614	0.22 612	0.24 659	0.11 554	0.19 564	0.15 364	0.33 634	0.54 701	0.29 657	0.50 695	0.21 524	0.15 504	0.27 646	0.20 584	0.11 603	0.09 607	0.10 577	0.08 502	0.11 606	0.09 552

2222	0.37 703	0.26 706	0.31 658	0.42 727	0.19 697	0.77 741	1.20 762	0.42 698	0.41 646	0.33 678	0.52 697	0.48 707	0.37 698	0.32 675	0.31 695	0.17 694	0.14 684	0.21 700	0.15 680	0.22 709	0.11 612

AANet	0.30 691	0.19 673	1.03 748	0.16 234	0.13 614	0.22 609	0.16 438	0.30 590	0.62 718	0.60 721	0.52 697	0.46 701	0.38 700	0.23 624	0.32 698	0.12 628	0.09 607	0.11 609	0.10 592	0.13 644	0.12 627

FCDSN-DC	0.33 698	0.28 714	0.28 645	0.30 706	0.24 715	0.39 704	0.28 694	0.42 698	0.42 656	0.43 705	0.53 699	0.51 710	0.41 711	0.36 695	0.30 687	0.21 713	0.20 716	0.27 715	0.26 718	0.25 718	0.24 716
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
WCMA_ROB	0.24 653	0.11 568	0.22 612	0.17 325	0.14 636	0.32 678	0.15 364	0.32 614	0.32 584	0.38 690	0.53 699	0.40 687	0.34 691	0.34 682	0.25 648	0.11 603	0.12 658	0.12 629	0.10 592	0.14 660	0.14 669

zh-sn7	0.25 665	0.17 656	0.50 699	0.24 659	0.13 614	0.25 641	0.24 655	0.34 643	0.48 679	0.28 648	0.54 701	0.28 608	0.31 679	0.36 695	0.32 698	0.10 571	0.10 629	0.11 609	0.10 592	0.12 624	0.12 627

SGM-ForestM	0.32 695	0.12 586	0.16 514	0.16 234	0.11 554	0.39 704	0.19 572	0.41 693	0.50 691	0.52 713	0.54 701	1.32 751	0.42 715	0.40 712	0.27 668	0.14 668	0.16 702	0.16 679	0.16 687	0.12 624	0.12 627

Wz-Net-SNSev	0.25 665	0.17 656	0.44 691	0.25 672	0.14 636	0.26 652	0.23 640	0.38 679	0.56 705	0.30 662	0.55 703	0.39 683	0.26 644	0.23 624	0.30 687	0.10 571	0.09 607	0.09 527	0.10 592	0.11 606	0.11 612

WZ-Net	0.28 681	0.17 656	0.78 739	0.22 626	0.16 667	0.34 688	0.29 704	0.39 683	0.57 707	0.24 608	0.55 703	0.37 671	0.24 629	0.33 679	0.35 706	0.09 526	0.08 570	0.09 527	0.10 592	0.14 660	0.16 688

psmorigin	0.25 665	0.15 637	0.34 674	0.17 325	0.13 614	0.23 625	0.14 275	0.34 643	0.33 592	0.41 699	0.55 703	0.41 689	0.37 698	0.34 682	0.27 668	0.11 603	0.15 692	0.11 609	0.11 626	0.12 624	0.16 688

MFN_U_SF_RVC	0.32 695	0.21 686	0.55 707	0.30 706	0.15 656	0.34 688	0.17 480	0.52 724	0.46 676	0.46 710	0.55 703	0.59 717	0.39 703	0.35 689	0.37 712	0.15 672	0.14 684	0.18 692	0.21 708	0.16 686	0.15 676

FC-DCNN	0.33 698	0.27 710	0.28 645	0.26 678	0.23 713	0.37 699	0.28 694	0.40 687	0.43 663	0.45 707	0.55 703	0.51 710	0.40 706	0.37 700	0.30 687	0.21 713	0.20 716	0.27 715	0.26 718	0.25 718	0.24 716

z-mn7	0.24 653	0.14 627	0.45 692	0.19 502	0.13 614	0.28 669	0.25 671	0.34 643	0.62 718	0.27 633	0.56 708	0.29 617	0.24 629	0.32 675	0.25 648	0.08 457	0.08 570	0.08 437	0.08 502	0.10 583	0.10 584

FC-DCNN v2	0.33 698	0.27 710	0.28 645	0.26 678	0.23 713	0.37 699	0.28 694	0.40 687	0.43 663	0.45 707	0.56 708	0.51 710	0.40 706	0.37 700	0.29 680	0.21 713	0.20 716	0.27 715	0.26 718	0.25 718	0.24 716

EDNetEfficient	0.29 685	0.24 697	1.13 751	0.18 425	0.10 499	0.19 564	0.20 596	0.20 376	0.60 715	0.74 738	0.56 708	0.31 640	0.39 703	0.22 613	0.30 687	0.09 526	0.07 536	0.08 437	0.07 419	0.11 606	0.09 552

MADNet+	0.75 739	0.71 742	3.70 763	0.66 739	0.41 732	0.98 749	0.97 760	0.69 739	0.73 736	0.52 713	0.57 711	0.64 721	0.68 743	0.86 749	1.01 758	0.34 732	0.36 743	0.28 724	0.23 715	0.36 733	0.31 729

MeshStereo	0.27 676	0.13 614	0.18 572	0.15 133	0.11 554	0.32 678	0.24 655	0.40 687	0.36 618	0.52 713	0.57 711	0.67 725	0.40 706	0.35 689	0.26 660	0.14 668	0.13 673	0.13 644	0.11 626	0.11 606	0.10 584
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
light-stereo	0.42 713	0.26 706	0.59 716	0.60 737	0.49 737	0.32 678	0.23 640	0.46 710	0.52 700	0.56 720	0.58 713	0.76 733	0.32 684	0.48 720	0.29 680	0.32 729	0.24 731	0.27 715	0.33 731	0.46 735	0.39 736

ACVNet_1	0.44 717	0.49 731	0.60 717	0.45 729	0.28 723	0.49 715	0.27 688	0.57 733	0.72 732	0.62 723	0.58 713	0.74 731	0.49 725	0.50 722	0.35 706	0.26 726	0.24 731	0.39 732	0.29 726	0.31 730	0.24 716

LSM	0.33 698	0.20 680	0.58 714	0.26 678	0.60 747	0.34 688	0.25 671	0.42 698	0.48 679	0.45 707	0.58 713	0.42 690	0.36 696	0.35 689	0.25 648	0.12 628	0.20 716	0.14 658	0.16 687	0.19 701	0.33 731

SPS-STEREO	0.57 730	0.58 734	0.65 721	0.45 729	0.55 742	0.62 726	0.44 737	0.62 737	0.50 691	0.68 728	0.64 716	0.66 724	0.57 735	0.61 736	0.60 741	0.62 750	0.47 750	0.51 737	0.49 741	0.55 742	0.58 746
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
zh-mn7	0.25 665	0.14 627	0.56 710	0.19 502	0.14 636	0.24 630	0.22 628	0.34 643	0.62 718	0.35 682	0.65 717	0.31 640	0.25 638	0.31 668	0.25 648	0.09 526	0.08 570	0.09 527	0.09 550	0.09 550	0.11 612

RainbowNet	0.54 728	0.61 736	0.70 737	0.57 736	0.43 734	0.65 728	0.37 728	0.60 736	0.87 745	0.50 712	0.66 718	0.64 721	0.47 723	0.49 721	0.43 727	0.47 741	0.48 751	0.52 739	0.41 736	0.52 738	0.40 739

EDNetEfficientorigin	7.91 771	0.31 719	153.02 801	0.19 502	0.09 383	0.21 600	0.16 438	0.22 430	0.59 711	0.72 733	0.67 719	0.42 690	0.50 726	0.24 634	0.39 717	0.08 457	0.07 536	0.08 437	0.07 419	0.12 624	0.10 584

LE_ROB	0.50 724	0.07 260	0.14 428	0.15 133	0.08 247	0.24 630	0.16 438	0.22 430	1.81 766	4.63 772	0.67 719	0.47 705	0.44 718	0.20 582	0.29 680	0.07 372	0.06 458	0.06 219	0.06 315	0.08 485	0.06 340

1111	0.43 715	0.23 693	0.54 704	0.33 711	0.20 701	0.83 744	0.35 723	0.50 719	0.82 742	0.63 724	0.68 721	0.69 728	0.68 743	0.77 741	0.35 706	0.17 694	0.15 692	0.19 694	0.19 701	0.21 704	0.17 698

nnnnnnn	0.42 713	0.25 703	0.52 701	0.33 711	0.27 721	0.49 715	0.29 704	0.53 726	0.77 741	0.63 724	0.68 721	0.74 731	0.56 732	0.46 718	0.43 727	0.22 718	0.21 728	0.27 715	0.26 718	0.28 725	0.25 721

MSMD_ROB	0.31 693	0.26 706	0.26 633	0.24 659	0.21 707	0.34 688	0.25 671	0.34 643	0.39 637	0.40 695	0.69 723	0.45 697	0.40 706	0.34 682	0.27 668	0.20 709	0.19 713	0.26 711	0.25 717	0.23 711	0.22 713

SGM+DAISY	0.56 729	0.57 733	0.65 721	0.40 723	0.54 740	0.66 730	0.49 739	0.56 731	0.45 674	0.66 726	0.69 723	0.67 725	0.56 732	0.63 737	0.56 738	0.59 748	0.48 751	0.50 736	0.50 743	0.52 738	0.58 746

coex-ft	3.30 759	0.34 722	59.09 800	0.18 425	0.13 614	0.26 652	0.22 628	0.27 538	0.72 732	1.90 767	0.70 725	0.44 695	0.45 721	0.29 664	0.41 723	0.09 526	0.09 607	0.12 629	0.09 550	0.14 660	0.13 650

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 715	0.39 726	0.54 704	0.40 723	0.20 701	0.64 727	0.32 720	0.53 726	0.72 732	0.71 731	0.72 726	0.61 719	0.54 728	0.51 725	0.46 730	0.20 709	0.19 713	0.29 725	0.30 728	0.23 711	0.18 703

Consistency-Raft	0.44 717	0.40 727	0.45 692	0.37 721	0.43 734	0.46 709	0.41 730	0.57 733	0.55 702	0.32 674	0.73 727	0.33 653	0.48 724	0.42 716	0.49 733	0.39 734	0.35 742	0.45 734	0.51 744	0.42 734	0.29 726

MFMNet_re	0.64 731	0.66 740	0.65 721	0.51 733	0.69 752	0.69 731	0.57 745	0.64 738	0.73 736	0.60 721	0.73 727	0.62 720	0.67 742	0.65 738	0.60 741	0.66 752	0.58 764	0.63 742	0.59 747	0.68 749	0.69 755

AnyNet_C01	0.36 702	0.25 703	1.37 754	0.22 626	0.17 683	0.48 713	0.27 688	0.35 658	0.39 637	0.39 692	0.74 729	0.46 701	0.38 700	0.45 717	0.47 731	0.13 654	0.13 673	0.13 644	0.14 663	0.14 660	0.15 676

ELAS_RVC	0.41 710	0.29 717	0.33 666	0.28 695	0.24 715	0.54 719	0.36 725	0.49 715	0.59 711	0.72 733	0.74 729	0.65 723	0.54 728	0.54 732	0.40 720	0.22 718	0.20 716	0.27 715	0.26 718	0.26 723	0.25 721
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	0.71 735	0.94 751	0.95 746	0.76 742	0.31 728	0.74 735	0.36 725	0.90 745	0.90 746	0.96 752	0.75 731	0.95 737	0.61 738	0.87 750	0.66 745	0.72 753	0.46 746	0.75 747	0.49 741	0.69 751	0.44 741

mmmmmm	0.41 710	0.25 703	0.42 689	0.37 721	0.20 701	0.59 722	0.44 737	0.51 722	0.73 736	0.54 717	0.76 732	0.70 729	0.56 732	0.50 722	0.38 714	0.18 698	0.22 729	0.22 705	0.20 705	0.20 702	0.17 698

JetBlue	0.71 735	0.45 730	1.14 752	0.51 733	0.47 736	2.02 760	0.64 749	0.75 740	0.70 730	0.69 730	0.77 733	1.22 747	0.83 750	1.03 758	1.01 758	0.40 735	0.28 735	0.33 729	0.33 731	0.30 727	0.34 732

PVD	0.39 705	0.20 680	0.39 683	0.31 710	0.22 710	0.29 673	0.43 735	0.52 724	0.96 748	0.55 718	0.79 734	0.53 714	0.59 737	0.52 727	0.38 714	0.19 707	0.14 684	0.17 682	0.14 663	0.24 717	0.31 729

ELAS	0.41 710	0.29 717	0.33 666	0.27 691	0.24 715	0.60 725	0.36 725	0.50 719	0.50 691	0.71 731	0.79 734	0.67 725	0.54 728	0.51 725	0.42 724	0.22 718	0.20 716	0.27 715	0.26 718	0.26 723	0.25 721
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UNDER WATER-64	0.95 748	0.94 751	1.43 756	0.87 750	0.56 743	1.18 757	0.87 757	0.77 741	0.94 747	1.04 755	0.85 736	1.58 758	1.21 765	0.94 755	0.96 756	0.87 759	0.57 763	1.03 759	0.88 760	0.78 755	0.73 756

MonStereo1	0.47 723	0.26 706	0.58 714	0.28 695	0.20 701	0.39 704	0.18 531	0.49 715	0.64 723	0.52 713	0.87 737	1.01 738	0.57 735	0.50 722	0.56 738	0.53 744	0.31 740	0.54 741	0.40 735	0.33 732	0.34 732

TorneroNet-64	0.76 740	0.72 743	0.74 738	0.78 744	0.58 746	0.91 748	0.56 744	0.84 743	1.29 755	0.66 726	0.90 738	1.40 753	0.75 746	0.85 748	0.67 748	0.49 742	0.46 746	0.72 746	0.59 747	0.67 748	0.53 744

UNDER WATER	0.97 749	0.97 753	1.42 755	0.99 754	0.70 755	1.12 756	0.84 756	0.80 742	1.08 750	1.01 754	0.90 738	1.55 757	1.22 766	1.03 758	1.00 757	0.78 757	0.53 758	1.02 758	0.87 759	0.80 756	0.74 757

NVStereoNet_ROB	0.46 722	0.36 724	0.46 696	0.41 725	0.28 723	0.34 688	0.34 722	0.48 713	0.60 715	0.72 733	0.93 740	0.70 729	0.66 741	0.47 719	0.60 741	0.22 718	0.33 741	0.34 730	0.34 734	0.30 727	0.30 728
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
tt	4.67 766	0.06 127	3.55 762	2.02 762	1.55 762	10.25 774	16.71 776	8.91 779	5.03 772	1.31 763	0.94 741	4.71 764	4.76 772	3.33 769	5.87 773	6.06 779	10.30 785	1.88 768	2.11 773	2.75 765	1.21 764

BEATNet-Init1	0.52 725	0.27 710	0.62 719	0.30 706	0.21 707	0.76 739	0.29 704	0.54 729	0.65 726	0.86 746	0.95 742	2.07 760	0.62 740	0.56 734	0.42 724	0.18 698	0.18 710	0.23 707	0.22 711	0.22 709	0.21 711

WAO-6	0.81 742	0.80 746	0.62 719	0.86 749	0.63 749	0.76 739	0.58 746	0.98 752	1.54 763	0.90 750	0.96 743	1.07 742	1.03 759	0.70 740	0.66 745	0.72 753	0.49 753	0.90 755	0.71 754	0.68 749	0.58 746

IMH-64-1	0.65 732	0.61 736	0.68 731	0.71 740	0.51 738	0.59 722	0.49 739	0.91 746	0.85 743	0.74 738	1.02 744	0.81 734	0.78 747	0.79 742	0.49 733	0.42 736	0.46 746	0.71 744	0.47 739	0.52 738	0.39 736

IMH-64	0.65 732	0.61 736	0.68 731	0.71 740	0.51 738	0.59 722	0.49 739	0.91 746	0.85 743	0.74 738	1.02 744	0.81 734	0.78 747	0.79 742	0.49 733	0.42 736	0.46 746	0.71 744	0.47 739	0.52 738	0.39 736

DPSimNet_ROB	1.11 753	1.23 757	0.78 739	1.13 757	0.88 759	1.10 755	1.13 761	1.16 767	1.23 754	1.43 764	1.02 744	1.41 754	1.10 763	0.90 753	1.60 760	1.46 770	0.51 757	1.21 762	1.03 763	0.90 757	1.01 763

IMH	0.71 735	0.64 739	0.68 731	0.76 742	0.54 740	0.69 731	0.54 743	0.98 752	1.10 751	0.82 742	1.09 747	0.89 736	0.88 754	0.87 750	0.52 737	0.44 739	0.50 755	0.75 747	0.51 744	0.56 743	0.41 740

ACVNet_2	0.66 734	0.66 740	0.68 731	0.63 738	0.41 732	0.71 733	0.49 739	0.96 750	1.39 758	0.89 748	1.09 747	1.04 740	0.73 745	0.54 732	0.47 731	0.43 738	0.40 744	0.53 740	0.44 738	0.47 736	0.35 734

TorneroNet	0.82 743	0.74 744	0.81 743	0.84 747	0.63 749	0.99 750	0.63 747	0.96 750	1.16 752	0.80 741	1.11 749	1.36 752	0.86 752	0.93 754	0.80 753	0.56 745	0.49 753	0.78 752	0.66 752	0.73 754	0.63 754

ktn	1.01 751	1.21 756	0.80 742	1.23 759	0.86 758	1.01 752	0.87 757	0.94 749	1.39 758	1.04 755	1.12 750	1.15 745	1.07 760	0.94 755	0.59 740	1.28 769	0.71 767	1.38 764	0.83 758	1.02 760	0.75 758

MANE	0.45 719	0.27 710	0.27 640	0.27 691	0.24 715	0.47 711	0.31 718	0.55 730	0.59 711	0.72 733	1.13 751	1.15 745	0.61 738	0.52 727	0.37 712	0.21 713	0.20 716	0.27 715	0.31 730	0.25 718	0.24 716

Dean	0.87 745	0.86 750	0.79 741	0.81 746	0.56 743	0.90 745	0.63 747	1.15 766	1.73 765	1.15 760	1.15 752	1.31 750	0.99 758	0.81 744	0.81 754	0.57 746	0.56 762	0.77 751	0.64 750	0.66 747	0.58 746

notaker	0.97 749	1.11 754	0.98 747	1.13 757	0.81 756	0.73 734	0.68 753	0.93 748	1.16 752	1.18 762	1.18 753	1.41 754	1.16 764	1.08 760	0.69 749	0.81 758	0.64 766	1.17 760	0.79 757	0.98 758	0.80 759

WAO-7	0.79 741	0.78 745	0.54 704	0.85 748	0.67 751	0.74 735	0.68 753	1.05 756	1.32 756	0.90 750	1.20 754	1.04 740	0.92 755	0.69 739	0.66 745	0.60 749	0.62 765	0.67 743	0.68 753	0.64 745	0.58 746

LVE	0.83 744	0.85 749	0.85 744	0.80 745	0.56 743	1.04 754	0.65 750	1.05 756	1.47 761	0.96 752	1.22 755	1.10 744	0.85 751	0.83 745	0.71 750	0.49 742	0.55 761	0.76 750	0.60 749	0.65 746	0.59 751

KSHMR	1.09 752	1.17 755	0.88 745	1.25 760	1.00 760	0.99 750	0.96 759	1.13 764	1.37 757	1.16 761	1.29 756	1.41 754	0.96 757	1.01 757	0.92 755	1.03 767	1.08 769	1.20 761	1.03 763	1.01 759	0.97 761

WAO-8	0.91 746	0.81 747	0.65 721	0.94 752	0.69 752	0.90 745	0.67 751	1.07 760	1.83 767	1.06 757	1.45 757	1.30 748	1.07 760	0.84 746	0.78 751	0.74 755	0.53 758	0.86 753	0.75 755	0.69 751	0.62 752

Venus	0.91 746	0.81 747	0.65 721	0.94 752	0.69 752	0.90 745	0.67 751	1.07 760	1.83 767	1.06 757	1.45 757	1.30 748	1.07 760	0.84 746	0.78 751	0.74 755	0.53 758	0.86 753	0.75 755	0.69 751	0.62 752

HanzoNet	1.29 754	1.26 758	1.19 753	1.12 756	0.85 757	1.02 753	0.83 755	1.03 755	1.48 762	1.64 765	1.61 759	2.50 762	1.72 767	1.61 762	1.61 761	1.26 768	0.80 768	1.31 763	1.01 762	1.02 760	0.86 760

JetRed	1.62 755	1.46 759	2.98 758	0.92 751	1.21 761	4.99 768	1.53 766	1.27 768	1.39 758	1.83 766	1.74 760	1.60 759	0.95 756	1.41 761	2.45 769	0.90 761	1.60 770	0.93 756	0.90 761	1.35 762	0.99 762

noway3	3.64 763	5.28 775	3.79 765	12.26 777	11.84 778	4.53 765	3.92 770	1.06 758	0.48 679	0.88 747	1.98 761	6.32 772	0.46 722	3.32 768	2.57 771	0.95 766	0.15 692	1.93 770	1.76 767	5.67 773	3.69 775

noway2	3.60 760	5.21 774	3.74 764	12.26 777	11.84 778	4.51 764	3.91 768	1.00 754	0.48 679	0.89 748	1.98 761	6.35 773	0.41 711	2.90 764	2.47 770	0.93 762	0.13 673	1.92 769	1.77 771	5.66 772	3.67 772

zzzz4	3.62 761	5.55 778	4.00 769	12.27 779	11.85 781	4.49 762	3.91 768	1.10 763	0.42 656	0.85 744	2.01 763	6.20 769	0.44 718	3.00 765	2.25 763	0.94 763	0.15 692	1.93 770	1.76 767	5.70 774	3.67 772

noway4	3.64 763	5.53 777	3.97 767	12.24 776	11.84 778	4.58 766	3.96 772	1.14 765	0.45 674	0.82 742	2.01 763	6.19 768	0.43 717	3.04 767	2.29 766	0.94 763	0.15 692	1.93 770	1.76 767	5.75 776	3.71 776

noway1	3.62 761	5.55 778	3.97 767	12.27 779	11.85 781	4.50 763	3.92 770	1.09 762	0.42 656	0.85 744	2.01 763	6.22 770	0.44 718	3.00 765	2.25 763	0.94 763	0.15 692	1.93 770	1.76 767	5.70 774	3.67 772

TCMNet-wrong-test	3.67 765	5.48 776	3.89 766	12.18 775	11.75 777	4.65 767	3.88 767	1.06 758	0.72 732	1.09 759	2.15 766	6.30 771	0.53 727	3.43 770	2.36 768	0.89 760	0.20 716	1.87 767	1.69 766	5.57 771	3.62 771

fsdfsdds	0.52 725	0.19 673	0.67 729	0.33 711	0.18 690	0.48 713	0.32 720	0.53 726	1.00 749	0.73 737	2.21 767	1.03 739	0.86 752	0.34 682	0.45 729	0.16 688	0.16 702	0.26 711	0.18 699	0.14 660	0.15 676

MADNet++	1.95 757	1.75 760	1.59 757	1.82 761	1.69 763	2.33 761	1.40 765	2.35 769	2.09 769	2.57 769	2.36 768	2.24 761	2.17 769	2.28 763	2.34 767	1.87 771	1.66 771	1.54 765	1.34 765	1.92 763	1.77 765

TARStereo	0.72 738	0.18 668	0.56 710	0.27 691	0.21 707	1.35 758	0.25 671	0.59 735	1.65 764	0.68 728	5.01 769	1.08 743	0.81 749	0.38 702	0.30 687	0.18 698	0.15 692	0.20 698	0.19 701	0.17 694	0.23 714

USTest	6.22 767	2.73 763	3.00 759	6.57 769	7.29 769	14.37 776	21.57 777	7.00 778	9.56 777	5.34 775	6.10 770	5.72 767	7.64 775	6.41 774	6.96 775	1.97 772	3.42 777	1.64 766	2.15 774	2.66 764	2.36 766

Selective-IGEV-i1pa	2.80 758	3.51 766	0.67 729	0.28 695	0.14 636	10.22 773	0.43 735	4.36 770	3.63 770	3.53 770	6.92 771	3.47 763	1.97 768	13.41 784	2.26 765	0.36 733	0.15 692	0.13 644	0.10 592	0.15 677	0.35 734

xxxxx1	7.79 768	5.02 771	7.31 772	3.12 763	3.85 765	16.35 778	22.88 778	5.86 775	8.69 774	7.97 776	8.54 772	9.12 778	8.27 776	10.18 776	10.92 776	2.42 773	2.45 773	3.56 776	12.37 782	3.77 766	3.06 768

tt_ll	7.79 768	5.02 771	7.31 772	3.12 763	3.85 765	16.35 778	22.88 778	5.86 775	8.69 774	7.97 776	8.54 772	9.12 778	8.27 776	10.18 776	10.92 776	2.42 773	2.45 773	3.56 776	12.37 782	3.77 766	3.06 768

ff	7.79 768	5.02 771	7.31 772	3.12 763	3.85 765	16.35 778	22.88 778	5.86 775	8.69 774	7.97 776	8.54 772	9.12 778	8.27 776	10.18 776	10.92 776	2.42 773	2.45 773	3.56 776	12.37 782	3.77 766	3.06 768

iinet-test	10.48 777	8.09 781	7.54 776	10.26 770	10.94 773	18.00 782	25.26 784	11.33 783	13.28 779	9.69 780	9.85 775	9.42 781	11.17 781	11.02 780	12.78 782	6.59 781	8.30 780	5.56 779	6.56 775	6.89 777	7.02 778

IINet	10.48 777	8.09 781	7.54 776	10.26 770	10.94 773	18.00 782	25.26 784	11.33 783	13.28 779	9.69 780	9.85 775	9.42 781	11.17 781	11.02 780	12.78 782	6.59 781	8.30 780	5.56 779	6.56 775	6.89 777	7.02 778

DPSMNet_ROB	8.06 772	4.48 767	8.63 780	5.37 768	10.74 772	8.32 771	22.98 782	5.46 772	13.36 782	5.12 773	9.92 777	5.08 765	10.40 779	5.53 773	12.58 779	3.80 777	8.00 778	3.50 774	7.02 779	3.83 769	7.14 780

DGTPSM_ROB	8.06 772	4.48 767	8.63 780	5.35 766	10.72 771	8.32 771	22.97 781	5.46 772	13.35 781	5.12 773	9.92 777	5.08 765	10.40 779	5.52 772	12.58 779	3.79 776	8.00 778	3.50 774	7.02 779	3.83 769	7.14 780

Anonymous_1	10.96 780	7.92 780	7.46 775	10.33 772	10.06 770	18.65 784	26.34 786	11.06 782	13.44 783	9.40 779	10.05 779	9.67 783	11.23 783	10.73 779	12.72 781	6.42 780	8.38 782	5.77 781	10.61 781	12.12 782	6.77 777

DPSM_ROB	11.15 781	8.58 783	8.00 778	10.88 773	11.58 775	19.10 785	26.71 787	12.05 785	14.07 786	10.36 782	10.84 780	10.33 784	11.86 784	11.70 782	13.54 784	6.99 783	8.79 783	5.89 782	6.95 777	7.29 779	7.42 782

DPSM	11.15 781	8.58 783	8.00 778	10.88 773	11.58 775	19.10 785	26.71 787	12.05 785	14.07 786	10.36 782	10.84 780	10.33 784	11.86 784	11.70 782	13.54 784	6.99 783	8.79 783	5.89 782	6.95 777	7.29 779	7.42 782

UHP	1.94 756	0.24 697	1.06 749	0.34 714	0.18 690	5.35 769	0.24 655	0.86 744	4.09 771	2.33 768	11.82 782	7.01 774	2.71 771	0.87 750	0.60 741	0.17 694	0.14 684	0.19 694	0.17 694	0.21 704	0.16 688

HaxPig	15.71 783	18.52 797	19.18 792	16.89 783	15.89 785	7.73 770	7.60 773	13.31 787	10.82 778	15.42 785	14.91 783	15.98 786	14.92 786	15.58 785	15.98 786	18.95 793	16.73 786	19.46 797	18.08 793	19.26 794	19.05 797

LRCNet_RVC	10.62 779	13.42 786	7.30 771	18.92 784	2.07 764	0.33 685	0.30 712	5.59 774	0.48 679	13.03 784	17.94 784	8.87 777	5.65 773	4.79 771	1.89 762	23.51 798	2.73 776	27.55 801	25.71 801	16.07 793	16.33 794

MEDIAN_ROB	20.38 787	24.04 798	23.31 795	21.23 785	21.71 788	10.40 775	7.92 774	17.64 788	15.50 788	20.12 789	19.70 785	20.34 787	20.32 787	21.19 786	21.13 789	23.81 799	21.81 795	24.98 800	23.76 800	24.71 799	23.93 800

LSM0	22.87 795	17.28 789	18.96 789	22.19 792	29.04 797	38.42 796	53.71 791	24.28 796	28.31 790	20.78 796	21.00 786	21.43 795	24.16 797	23.50 795	27.39 794	14.09 791	17.38 787	11.84 791	14.04 789	14.73 791	14.89 785

RSGM-EC	20.36 785	4.73 769	0.68 731	16.76 781	16.92 786	21.28 787	27.18 789	10.46 780	14.04 784	18.00 786	21.31 787	22.24 796	21.82 788	22.57 787	17.63 787	62.81 801	33.79 801	20.14 798	18.10 794	20.18 795	16.45 795

acva	20.36 785	4.73 769	0.68 731	16.76 781	16.92 786	21.28 787	27.18 789	10.46 780	14.04 784	18.00 786	21.31 787	22.24 796	21.82 788	22.57 787	17.63 787	62.81 801	33.79 801	20.14 798	18.10 794	20.18 795	16.45 795

RAFT-FEzeroshot	22.43 789	17.33 790	15.98 782	22.02 788	23.31 792	38.34 790	53.82 796	24.05 791	28.39 791	20.61 793	21.76 789	20.88 791	23.92 795	23.41 790	27.42 795	14.07 786	17.69 789	11.83 787	14.02 787	14.69 788	14.97 789

RAFT-FE	22.43 789	17.33 790	15.98 782	22.02 788	23.31 792	38.34 790	53.82 796	24.05 791	28.39 791	20.61 793	21.76 789	20.88 791	23.92 795	23.41 790	27.42 795	14.07 786	17.69 789	11.83 787	14.02 787	14.69 788	14.97 789

CasAABBNet	22.42 788	17.33 790	16.01 784	22.01 787	23.28 790	38.32 789	53.80 794	24.14 793	28.41 793	20.60 792	21.77 791	20.89 794	23.91 793	23.43 792	27.36 793	14.07 786	17.69 789	11.83 787	14.01 786	14.67 787	14.95 788

Hybrid-DGEV	22.47 792	17.40 795	16.14 786	22.00 786	23.29 791	38.36 792	53.80 794	24.43 798	28.63 797	20.59 791	21.81 792	20.88 791	23.91 793	23.45 793	27.42 795	14.08 789	17.69 789	11.83 787	14.06 790	14.65 785	14.93 787

FlowAnything	22.44 791	17.35 793	16.14 786	22.07 791	23.23 789	38.39 794	53.77 792	24.25 795	28.44 794	20.96 797	21.82 793	20.70 789	23.84 791	23.49 794	27.14 791	14.04 785	17.79 794	11.75 785	14.15 791	14.65 785	14.89 785

Selective-RAFT-Error	22.47 792	17.37 794	16.09 785	22.06 790	23.34 794	38.39 794	53.83 798	24.29 797	28.47 795	20.74 795	21.83 794	20.81 790	23.90 792	23.54 796	27.53 798	14.08 789	17.69 789	11.82 786	14.00 785	14.69 788	15.00 791

fast-reg	22.85 794	17.43 796	19.15 791	22.22 793	24.34 795	38.36 792	53.78 793	24.23 794	28.52 796	20.55 790	22.05 795	20.54 788	23.77 790	23.21 789	27.31 792	14.18 792	17.47 788	14.33 792	14.96 792	15.81 792	14.81 784

AVERAGE_ROB	24.90 796	29.20 801	28.14 798	24.89 794	24.64 796	17.75 781	11.12 775	21.45 790	19.93 789	25.12 798	24.46 796	25.12 798	25.46 798	24.69 797	22.83 790	29.76 800	27.13 800	28.97 802	27.95 802	29.91 800	29.47 801

PML	8.91 774	9.34 785	6.13 770	5.35 766	6.41 768	14.99 777	23.38 783	5.27 771	6.83 773	18.04 788	28.19 797	7.67 775	6.83 774	7.85 775	5.75 772	5.35 778	1.83 772	5.95 784	1.93 772	8.64 781	2.52 767

zzzzzz3	32.30 797	13.60 787	18.91 788	39.10 797	40.27 800	58.35 799	74.04 800	33.28 800	42.63 799	31.37 799	33.03 798	30.65 799	36.33 801	37.51 800	43.96 801	20.73 794	26.80 798	16.52 793	20.79 796	12.34 783	15.78 792

zzz1	32.32 798	13.62 788	19.04 790	39.10 797	40.27 800	58.39 800	73.98 799	33.31 801	42.69 802	31.39 800	33.04 799	30.66 800	36.33 801	37.52 801	43.96 801	20.74 795	26.81 799	16.53 794	20.80 797	12.35 784	15.78 792

zzzz2	33.88 799	26.18 799	24.44 796	33.40 795	35.10 798	58.13 797	81.44 801	37.02 802	42.64 800	31.75 801	33.25 800	31.23 801	35.81 799	34.90 798	40.56 799	21.21 796	26.75 796	18.05 795	21.21 798	22.06 797	22.50 798

noway5	33.88 799	26.18 799	24.44 796	33.40 795	35.10 798	58.13 797	81.44 801	37.02 802	42.64 800	31.75 801	33.25 800	31.23 801	35.81 799	34.90 798	40.56 799	21.21 796	26.75 796	18.05 795	21.21 798	22.06 797	22.50 798

Selective-IGEV-i16pa	18.58 784	3.30 764	1.09 750	0.21 606	0.18 690	103.68 802	0.28 694	19.87 789	40.73 798	4.16 771	56.45 802	8.07 776	2.59 770	123.95 803	5.89 774	0.18 698	0.12 658	0.09 527	0.12 648	0.12 624	0.51 743

test_example2	98.32 801	94.13 802	45.89 799	96.35 799	109.85 802	88.61 801	95.45 803	25.75 799	94.37 803	130.00 804	126.06 803	58.17 803	74.63 803	88.51 802	79.96 803	150.23 803	221.02 803	77.62 803	99.10 803	113.75 803	96.94 802

ccccc		285.66 803		368.85 802	370.60 803	123.16 803		115.05 804		126.68 803		122.83 804		252.94 804		384.56 804	353.86 804	254.69 804	223.00 804	425.87 804

ASD4		3.38 765

Low-res two-view benchmark