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

VIP-Stereo	0.07 13	0.07 311	0.07 34	0.15 151	0.06 68	0.12 411	0.10 51	0.11 98	0.11 188	0.06 51	0.07 119	0.06 62	0.05 16	0.10 178	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.03 1	0.02 1

vfm_20000	0.07 13	0.04 3	0.06 16	0.14 86	0.05 5	0.12 411	0.11 96	0.06 3	0.06 14	0.05 2	0.06 47	0.05 5	0.06 85	0.09 85	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.03 2

onlyftn100k	0.06 1	0.04 3	0.05 2	0.16 261	0.05 5	0.07 56	0.10 51	0.10 64	0.11 188	0.06 51	0.05 8	0.05 5	0.05 16	0.09 85	0.09 160	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

123456	0.06 1	0.04 3	0.07 34	0.14 86	0.05 5	0.10 284	0.11 96	0.08 19	0.08 58	0.06 51	0.05 8	0.06 62	0.06 85	0.08 39	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.03 2

test12345	0.06 1	0.04 3	0.08 96	0.14 86	0.05 5	0.10 284	0.10 51	0.07 11	0.07 35	0.06 51	0.05 8	0.05 5	0.06 85	0.08 39	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.03 2

vfmstereo	0.07 13	0.04 3	0.06 16	0.15 151	0.05 5	0.09 203	0.12 153	0.11 98	0.09 109	0.06 51	0.05 8	0.06 62	0.06 85	0.08 39	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

L4000	0.08 145	0.06 164	0.09 187	0.17 364	0.07 193	0.11 350	0.18 615	0.16 324	0.09 109	0.07 129	0.09 241	0.06 62	0.08 311	0.07 11	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.03 1	0.03 2

L400	0.08 145	0.07 311	0.07 34	0.17 364	0.08 305	0.11 350	0.17 561	0.13 183	0.09 109	0.08 202	0.08 199	0.06 62	0.07 226	0.09 85	0.08 56	0.04 11	0.03 1	0.06 269	0.05 261	0.03 1	0.03 2

L500	0.08 145	0.07 311	0.08 96	0.16 261	0.08 305	0.12 411	0.17 561	0.13 183	0.11 188	0.09 264	0.10 287	0.05 5	0.07 226	0.09 85	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.03 1	0.03 2

HNOStereo	0.07 13	0.05 59	0.08 96	0.17 364	0.06 68	0.08 124	0.16 510	0.09 39	0.07 35	0.07 129	0.09 241	0.06 62	0.07 226	0.09 85	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.03 2

tt7	0.07 13	0.08 456	0.07 34	0.18 478	0.06 68	0.08 124	0.11 96	0.13 183	0.07 35	0.05 2	0.05 8	0.08 259	0.07 226	0.09 85	0.06 7	0.05 68	0.04 30	0.04 1	0.04 89	0.03 1	0.03 2

tt8	0.07 13	0.08 456	0.06 16	0.18 478	0.06 68	0.08 124	0.11 96	0.11 98	0.08 58	0.05 2	0.06 47	0.08 259	0.07 226	0.08 39	0.05 1	0.05 68	0.04 30	0.04 1	0.04 89	0.03 1	0.03 2

tt9	0.07 13	0.07 311	0.07 34	0.18 478	0.06 68	0.08 124	0.10 51	0.12 135	0.08 58	0.05 2	0.05 8	0.08 259	0.08 311	0.09 85	0.05 1	0.05 68	0.04 30	0.04 1	0.04 89	0.04 64	0.03 2

MGW-Stereo	0.07 13	0.04 3	0.08 96	0.16 261	0.05 5	0.08 124	0.12 153	0.13 183	0.12 234	0.06 51	0.05 8	0.08 259	0.07 226	0.10 178	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

GeoAtt-L (ZS)	0.06 1	0.03 1	0.07 34	0.12 9	0.05 5	0.07 56	0.10 51	0.06 3	0.08 58	0.06 51	0.04 1	0.06 62	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.07 436	0.04 30	0.04 1	0.04 89	0.05 241	0.03 2

GFORCE	0.07 13	0.07 311	0.05 2	0.20 641	0.07 193	0.08 124	0.08 9	0.13 183	0.05 6	0.06 51	0.07 119	0.06 62	0.09 371	0.08 39	0.06 7	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.04 64	0.03 2

GCAP-Stereo-w-DA	0.08 145	0.08 456	0.08 96	0.18 478	0.06 68	0.07 56	0.09 29	0.13 183	0.12 234	0.08 202	0.07 119	0.07 180	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.03 2

FORCE_4.7	0.07 13	0.08 456	0.05 2	0.20 641	0.07 193	0.08 124	0.12 153	0.11 98	0.08 58	0.05 2	0.06 47	0.05 5	0.07 226	0.10 178	0.06 7	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.06 383	0.04 64	0.03 2

F5.5	0.07 13	0.06 164	0.06 16	0.19 566	0.06 68	0.09 203	0.11 96	0.14 226	0.06 14	0.05 2	0.06 47	0.07 180	0.05 16	0.09 85	0.06 7	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.04 64	0.03 2

F8.5	0.07 13	0.07 311	0.05 2	0.18 478	0.05 5	0.08 124	0.10 51	0.12 135	0.06 14	0.05 2	0.06 47	0.08 259	0.06 85	0.09 85	0.05 1	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.04 64	0.03 2

FORCE_9	0.07 13	0.07 311	0.05 2	0.18 478	0.05 5	0.08 124	0.11 96	0.12 135	0.06 14	0.05 2	0.06 47	0.08 259	0.06 85	0.09 85	0.06 7	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.04 64	0.03 2

FORCE_8	0.07 13	0.07 311	0.05 2	0.19 566	0.05 5	0.08 124	0.11 96	0.12 135	0.06 14	0.06 51	0.06 47	0.08 259	0.06 85	0.09 85	0.06 7	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.04 64	0.03 2

FORCE_4.5	0.07 13	0.07 311	0.05 2	0.17 364	0.05 5	0.07 56	0.11 96	0.14 226	0.06 14	0.05 2	0.06 47	0.05 5	0.07 226	0.08 39	0.07 16	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.04 64	0.03 2

FORCE_4	0.07 13	0.05 59	0.06 16	0.18 478	0.06 68	0.09 203	0.11 96	0.12 135	0.05 6	0.06 51	0.07 119	0.08 259	0.07 226	0.10 178	0.05 1	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.03 2

test410_97500	0.07 13	0.06 164	0.09 187	0.17 364	0.07 193	0.07 56	0.08 9	0.10 64	0.09 109	0.06 51	0.05 8	0.05 5	0.05 16	0.09 85	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

test410	0.07 13	0.06 164	0.09 187	0.17 364	0.07 193	0.07 56	0.08 9	0.10 64	0.09 109	0.06 51	0.05 8	0.06 62	0.05 16	0.09 85	0.07 16	0.04 11	0.05 372	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Codiref-stereo	0.08 145	0.06 164	0.12 402	0.24 739	0.05 5	0.07 56	0.10 51	0.15 277	0.15 361	0.05 2	0.06 47	0.05 5	0.06 85	0.07 11	0.09 160	0.08 533	0.06 542	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

SCION-Mon(vits-remp)	0.09 254	0.13 692	0.12 402	0.24 739	0.16 756	0.25 726	0.10 51	0.15 277	0.15 361	0.05 2	0.06 47	0.05 5	0.06 85	0.07 11	0.09 160	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

GELT-Stereo	0.09 254	0.06 164	0.09 187	0.18 478	0.07 193	0.07 56	0.14 328	0.21 479	0.17 436	0.08 202	0.07 119	0.06 62	0.08 311	0.10 178	0.07 16	0.04 11	0.04 30	0.06 269	0.06 383	0.03 1	0.03 2

anonymous	0.08 145	0.05 59	0.12 402	0.16 261	0.08 305	0.05 7	0.13 246	0.10 64	0.14 329	0.07 129	0.07 119	0.06 62	0.04 1	0.07 11	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.03 2

Weightmod_eth	0.09 254	0.07 311	0.08 96	0.18 478	0.07 193	0.10 284	0.16 510	0.13 183	0.11 188	0.08 202	0.08 199	0.09 315	0.07 226	0.10 178	0.10 287	0.06 230	0.07 621	0.06 269	0.07 496	0.04 64	0.03 2

testmc14	0.07 13	0.05 59	0.06 16	0.15 151	0.05 5	0.09 203	0.13 246	0.08 19	0.08 58	0.07 129	0.09 241	0.06 62	0.05 16	0.07 11	0.07 16	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Weightmod	0.09 254	0.06 164	0.08 96	0.18 478	0.06 68	0.10 284	0.15 429	0.14 226	0.12 234	0.11 362	0.10 287	0.08 259	0.07 226	0.10 178	0.11 387	0.06 230	0.08 655	0.07 407	0.07 496	0.04 64	0.03 2

MCSU-Stereo	0.07 13	0.05 59	0.06 16	0.15 151	0.05 5	0.09 203	0.13 246	0.10 64	0.09 109	0.07 129	0.07 119	0.07 180	0.05 16	0.09 85	0.07 16	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.03 2

quiztm	0.08 145	0.07 311	0.08 96	0.18 478	0.07 193	0.09 203	0.14 328	0.14 226	0.12 234	0.07 129	0.07 119	0.05 5	0.06 85	0.11 273	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.04 64	0.03 2

monster-pro	0.07 13	0.06 164	0.05 2	0.15 151	0.05 5	0.07 56	0.10 51	0.15 277	0.15 361	0.05 2	0.06 47	0.05 5	0.06 85	0.07 11	0.09 160	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

canet-new	0.08 145	0.07 311	0.08 96	0.19 566	0.06 68	0.07 56	0.12 153	0.12 135	0.13 291	0.06 51	0.07 119	0.06 62	0.06 85	0.10 178	0.07 16	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.03 2

bcnet-new	0.07 13	0.07 311	0.08 96	0.18 478	0.06 68	0.07 56	0.10 51	0.09 39	0.14 329	0.07 129	0.07 119	0.06 62	0.06 85	0.11 273	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.03 2

LWStereo	0.07 13	0.06 164	0.09 187	0.17 364	0.06 68	0.08 124	0.12 153	0.11 98	0.10 149	0.06 51	0.07 119	0.07 180	0.06 85	0.10 178	0.07 16	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.03 2

LMStereo	0.07 13	0.07 311	0.09 187	0.19 566	0.06 68	0.07 56	0.12 153	0.11 98	0.13 291	0.06 51	0.07 119	0.06 62	0.06 85	0.09 85	0.07 16	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.03 2

ARStereo	0.08 145	0.06 164	0.09 187	0.17 364	0.06 68	0.09 203	0.13 246	0.11 98	0.13 291	0.08 202	0.08 199	0.06 62	0.05 16	0.09 85	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.03 2

ARStereo-new	0.08 145	0.06 164	0.09 187	0.17 364	0.05 5	0.07 56	0.13 246	0.12 135	0.12 234	0.09 264	0.08 199	0.07 180	0.05 16	0.10 178	0.09 160	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.03 2

FCBStereo	0.08 145	0.07 311	0.09 187	0.18 478	0.06 68	0.11 350	0.11 96	0.10 64	0.08 58	0.07 129	0.07 119	0.07 180	0.06 85	0.10 178	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.03 2

PSGStereo	0.08 145	0.07 311	0.09 187	0.18 478	0.06 68	0.11 350	0.11 96	0.10 64	0.08 58	0.07 129	0.07 119	0.07 180	0.06 85	0.10 178	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 13	0.06 164	0.07 34	0.16 261	0.06 68	0.08 124	0.12 153	0.10 64	0.08 58	0.06 51	0.09 241	0.06 62	0.05 16	0.08 39	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.03 2

CHEStereo	0.07 13	0.07 311	0.07 34	0.17 364	0.06 68	0.07 56	0.12 153	0.09 39	0.11 188	0.09 264	0.09 241	0.06 62	0.07 226	0.09 85	0.07 16	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.03 2

TOTStereo	0.08 145	0.06 164	0.09 187	0.17 364	0.06 68	0.08 124	0.11 96	0.14 226	0.12 234	0.09 264	0.09 241	0.08 259	0.06 85	0.10 178	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.08 145	0.08 456	0.08 96	0.18 478	0.06 68	0.07 56	0.09 29	0.13 183	0.12 234	0.08 202	0.07 119	0.07 180	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 145	0.05 59	0.07 34	0.15 151	0.06 68	0.10 284	0.14 328	0.13 183	0.12 234	0.07 129	0.09 241	0.07 180	0.06 85	0.10 178	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 13	0.06 164	0.07 34	0.15 151	0.06 68	0.10 284	0.15 429	0.12 135	0.11 188	0.06 51	0.11 346	0.06 62	0.05 16	0.09 85	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 145	0.06 164	0.17 629	0.15 151	0.06 68	0.06 20	0.13 246	0.13 183	0.13 291	0.07 129	0.07 119	0.06 62	0.05 16	0.08 39	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 145	0.06 164	0.07 34	0.16 261	0.06 68	0.06 20	0.14 328	0.14 226	0.14 329	0.07 129	0.10 287	0.06 62	0.05 16	0.09 85	0.09 160	0.04 11	0.04 30	0.04 1	0.04 89	0.03 1	0.03 2

LACA3	0.07 13	0.08 456	0.08 96	0.13 29	0.05 5	0.09 203	0.11 96	0.08 19	0.08 58	0.08 202	0.05 8	0.07 180	0.07 226	0.07 11	0.07 16	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1c-attn	0.08 145	0.05 59	0.07 34	0.14 86	0.05 5	0.09 203	0.12 153	0.12 135	0.10 149	0.09 264	0.10 287	0.10 359	0.07 226	0.07 11	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1b	0.08 145	0.05 59	0.07 34	0.14 86	0.05 5	0.09 203	0.12 153	0.13 183	0.10 149	0.09 264	0.10 287	0.09 315	0.06 85	0.07 11	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.03 2

Selective-IGEV-i32	0.07 13	0.06 164	0.08 96	0.17 364	0.06 68	0.08 124	0.12 153	0.13 183	0.07 35	0.08 202	0.07 119	0.06 62	0.04 1	0.10 178	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.03 2

DispViT+	0.08 145	0.05 59	0.09 187	0.13 29	0.06 68	0.05 7	0.11 96	0.18 405	0.16 404	0.09 264	0.08 199	0.07 180	0.06 85	0.11 273	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

BridgeDepth_RVC	0.07 13	0.04 3	0.09 187	0.11 1	0.05 5	0.10 284	0.10 51	0.14 226	0.09 109	0.06 51	0.07 119	0.06 62	0.07 226	0.07 11	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.04 89	0.04 64	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLSM3	0.09 254	0.06 164	0.08 96	0.19 566	0.08 305	0.11 350	0.16 510	0.18 405	0.16 404	0.06 51	0.08 199	0.07 180	0.08 311	0.09 85	0.11 387	0.04 11	0.04 30	0.06 269	0.07 496	0.03 1	0.03 2

BridgeDepth	0.07 13	0.07 311	0.08 96	0.18 478	0.06 68	0.07 56	0.11 96	0.09 39	0.06 14	0.04 1	0.07 119	0.10 359	0.09 371	0.08 39	0.08 56	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 89	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
MonStereo	0.07 13	0.06 164	0.05 2	0.15 151	0.05 5	0.08 124	0.10 51	0.15 277	0.15 361	0.05 2	0.06 47	0.05 5	0.06 85	0.07 11	0.09 160	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Wavelet-MonSter	0.07 13	0.05 59	0.07 34	0.16 261	0.06 68	0.07 56	0.11 96	0.10 64	0.08 58	0.06 51	0.06 47	0.07 180	0.07 226	0.09 85	0.09 160	0.04 11	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

DA	0.08 145	0.07 311	0.07 34	0.19 566	0.08 305	0.09 203	0.12 153	0.13 183	0.12 234	0.08 202	0.10 287	0.10 359	0.08 311	0.09 85	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.05 241	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 13	0.06 164	0.05 2	0.15 151	0.05 5	0.08 124	0.10 51	0.15 277	0.15 361	0.05 2	0.06 47	0.05 5	0.06 85	0.07 11	0.09 160	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

GGEV	0.08 145	0.07 311	0.07 34	0.19 566	0.08 305	0.09 203	0.12 153	0.13 183	0.12 234	0.08 202	0.10 287	0.10 359	0.08 311	0.09 85	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.05 241	0.03 2

asda	0.07 13	0.08 456	0.08 96	0.16 261	0.06 68	0.06 20	0.10 51	0.16 324	0.10 149	0.06 51	0.06 47	0.05 5	0.05 16	0.10 178	0.10 287	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.03 2

asd	0.07 13	0.08 456	0.07 34	0.16 261	0.07 193	0.08 124	0.08 9	0.11 98	0.08 58	0.07 129	0.07 119	0.06 62	0.06 85	0.10 178	0.09 160	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 89	0.04 64	0.03 2

qwe	0.07 13	0.08 456	0.07 34	0.15 151	0.06 68	0.07 56	0.10 51	0.18 405	0.11 188	0.07 129	0.07 119	0.06 62	0.06 85	0.10 178	0.09 160	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 89	0.04 64	0.03 2

depthmonostereo	0.09 254	0.06 164	0.09 187	0.15 151	0.06 68	0.10 284	0.13 246	0.14 226	0.14 329	0.10 320	0.10 287	0.09 315	0.11 466	0.08 39	0.09 160	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.04 89	0.04 64	0.03 2

DVStereo	0.09 254	0.05 59	0.08 96	0.15 151	0.06 68	0.11 350	0.12 153	0.14 226	0.16 404	0.11 362	0.11 346	0.09 315	0.09 371	0.11 273	0.10 287	0.06 230	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.03 2

4.25_new	0.07 13	0.08 456	0.09 187	0.15 151	0.06 68	0.09 203	0.08 9	0.14 226	0.08 58	0.07 129	0.07 119	0.06 62	0.06 85	0.12 384	0.10 287	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.03 2

4.5w_new	0.07 13	0.08 456	0.09 187	0.15 151	0.06 68	0.09 203	0.08 9	0.14 226	0.08 58	0.07 129	0.07 119	0.06 62	0.06 85	0.12 384	0.10 287	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.03 2

4.5_new	0.07 13	0.09 550	0.08 96	0.15 151	0.07 193	0.06 20	0.10 51	0.14 226	0.11 188	0.06 51	0.08 199	0.06 62	0.06 85	0.08 39	0.10 287	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 89	0.04 64	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 13	0.09 550	0.08 96	0.15 151	0.07 193	0.06 20	0.10 51	0.14 226	0.11 188	0.06 51	0.08 199	0.06 62	0.06 85	0.08 39	0.10 287	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 89	0.04 64	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 13	0.08 456	0.09 187	0.15 151	0.06 68	0.09 203	0.08 9	0.14 226	0.08 58	0.07 129	0.07 119	0.06 62	0.06 85	0.12 384	0.10 287	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.03 2

4w-stereo	0.07 13	0.08 456	0.08 96	0.16 261	0.06 68	0.07 56	0.08 9	0.12 135	0.08 58	0.07 129	0.07 119	0.05 5	0.06 85	0.09 85	0.10 287	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 89	0.04 64	0.03 2

2.5w	0.07 13	0.07 311	0.07 34	0.16 261	0.06 68	0.08 124	0.12 153	0.10 64	0.10 149	0.07 129	0.06 47	0.09 315	0.06 85	0.08 39	0.09 160	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 89	0.03 1	0.03 2

3.25w_new	0.07 13	0.06 164	0.07 34	0.15 151	0.06 68	0.10 284	0.07 5	0.12 135	0.11 188	0.08 202	0.06 47	0.07 180	0.06 85	0.11 273	0.09 160	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 13	0.06 164	0.07 34	0.15 151	0.06 68	0.10 284	0.07 5	0.12 135	0.11 188	0.08 202	0.06 47	0.07 180	0.06 85	0.11 273	0.09 160	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.75w	0.07 13	0.07 311	0.08 96	0.16 261	0.07 193	0.07 56	0.09 29	0.16 324	0.09 109	0.07 129	0.06 47	0.05 5	0.06 85	0.09 85	0.10 287	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 13	0.07 311	0.07 34	0.15 151	0.07 193	0.09 203	0.06 1	0.13 183	0.11 188	0.07 129	0.07 119	0.06 62	0.07 226	0.10 178	0.09 160	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3w_stereo	0.08 145	0.09 550	0.10 271	0.17 364	0.07 193	0.08 124	0.10 51	0.20 451	0.13 291	0.06 51	0.07 119	0.05 5	0.06 85	0.08 39	0.09 160	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.03 2

2w_stereo	0.08 145	0.08 456	0.09 187	0.16 261	0.06 68	0.08 124	0.10 51	0.20 451	0.15 361	0.08 202	0.07 119	0.06 62	0.06 85	0.06 4	0.09 160	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 89	0.03 1	0.03 2

monsterstereo	0.07 13	0.06 164	0.06 16	0.16 261	0.06 68	0.08 124	0.10 51	0.16 324	0.11 188	0.07 129	0.08 199	0.06 62	0.07 226	0.08 39	0.09 160	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.03 2

monsters	0.07 13	0.06 164	0.06 16	0.15 151	0.06 68	0.08 124	0.09 29	0.12 135	0.08 58	0.09 264	0.07 119	0.06 62	0.06 85	0.08 39	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.04 1	0.04 89	0.03 1	0.03 2

LG-Stereo_L2	0.07 13	0.05 59	0.10 271	0.14 86	0.06 68	0.07 56	0.12 153	0.09 39	0.09 109	0.06 51	0.04 1	0.05 5	0.05 16	0.08 39	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.04 64	0.03 2

SGD-Stereo	0.08 145	0.05 59	0.10 271	0.14 86	0.05 5	0.12 411	0.12 153	0.11 98	0.12 234	0.07 129	0.09 241	0.09 315	0.09 371	0.08 39	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.03 2

MM-Stereo_test2	0.09 254	0.06 164	0.09 187	0.19 566	0.08 305	0.12 411	0.18 615	0.15 277	0.14 329	0.07 129	0.10 287	0.07 180	0.06 85	0.12 384	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.03 2

AIO_rvc	0.07 13	0.06 164	0.08 96	0.15 151	0.06 68	0.08 124	0.14 328	0.09 39	0.08 58	0.07 129	0.08 199	0.07 180	0.04 1	0.10 178	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.03 2

AIO_test	0.07 13	0.05 59	0.07 34	0.15 151	0.07 193	0.06 20	0.14 328	0.10 64	0.10 149	0.07 129	0.07 119	0.06 62	0.05 16	0.08 39	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.03 2

castereo++	0.08 145	0.05 59	0.08 96	0.15 151	0.05 5	0.14 521	0.12 153	0.11 98	0.15 361	0.07 129	0.07 119	0.07 180	0.06 85	0.08 39	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.03 2

castereo	0.09 254	0.06 164	0.11 347	0.15 151	0.06 68	0.11 350	0.15 429	0.14 226	0.18 470	0.08 202	0.10 287	0.11 396	0.08 311	0.09 85	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.03 2

MonSter	0.07 13	0.06 164	0.05 2	0.15 151	0.05 5	0.07 56	0.10 51	0.15 277	0.15 361	0.05 2	0.06 47	0.05 5	0.06 85	0.07 11	0.09 160	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

mms	0.09 254	0.07 311	0.08 96	0.16 261	0.08 305	0.10 284	0.16 510	0.12 135	0.11 188	0.08 202	0.09 241	0.08 259	0.06 85	0.11 273	0.12 462	0.05 68	0.04 30	0.07 407	0.05 261	0.04 64	0.03 2

ours_stereo	0.09 254	0.07 311	0.09 187	0.17 364	0.08 305	0.11 350	0.16 510	0.11 98	0.12 234	0.08 202	0.10 287	0.08 259	0.06 85	0.12 384	0.12 462	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.03 2

WCG-NET	0.08 145	0.05 59	0.09 187	0.15 151	0.06 68	0.11 350	0.14 328	0.13 183	0.13 291	0.06 51	0.09 241	0.07 180	0.06 85	0.13 448	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.03 2

RSM++	0.08 145	0.06 164	0.09 187	0.17 364	0.07 193	0.09 203	0.12 153	0.11 98	0.11 188	0.08 202	0.06 47	0.07 180	0.05 16	0.10 178	0.09 160	0.04 11	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.03 2

RSM	0.08 145	0.06 164	0.09 187	0.17 364	0.06 68	0.08 124	0.12 153	0.12 135	0.10 149	0.08 202	0.07 119	0.06 62	0.05 16	0.11 273	0.09 160	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.03 2

CASnet	0.09 254	0.09 550	0.09 187	0.19 566	0.06 68	0.07 56	0.11 96	0.18 405	0.14 329	0.11 362	0.10 287	0.09 315	0.07 226	0.10 178	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.10 657	0.08 584	0.05 241	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS_RVC	0.08 145	0.05 59	0.07 34	0.15 151	0.07 193	0.08 124	0.15 429	0.11 98	0.10 149	0.08 202	0.09 241	0.06 62	0.09 371	0.10 178	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.04 64	0.03 2

Selective-IGEV	0.07 13	0.06 164	0.08 96	0.17 364	0.06 68	0.08 124	0.12 153	0.13 183	0.07 35	0.08 202	0.07 119	0.06 62	0.04 1	0.10 178	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.03 2

test_4	0.10 343	0.10 615	0.08 96	0.19 566	0.09 445	0.08 124	0.22 722	0.15 277	0.17 436	0.12 414	0.18 513	0.12 421	0.09 371	0.08 39	0.11 387	0.04 11	0.04 30	0.08 512	0.08 584	0.04 64	0.03 2

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 254	0.06 164	0.10 271	0.17 364	0.06 68	0.10 284	0.16 510	0.17 369	0.14 329	0.09 264	0.10 287	0.08 259	0.09 371	0.11 273	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.06 383	0.04 64	0.03 2

AFF-stereo	0.09 254	0.06 164	0.10 271	0.17 364	0.07 193	0.10 284	0.16 510	0.17 369	0.09 109	0.10 320	0.12 370	0.09 315	0.09 371	0.12 384	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.07 407	0.07 496	0.04 64	0.03 2

ww1	0.10 343	0.08 456	0.07 34	0.19 566	0.12 670	0.12 411	0.24 750	0.04 1	0.12 234	0.12 414	0.14 414	0.07 180	0.12 502	0.07 11	0.14 561	0.08 533	0.08 655	0.09 603	0.09 634	0.04 64	0.04 105

AROF-Stereo_1	0.09 254	0.06 164	0.10 271	0.22 700	0.09 445	0.12 411	0.16 510	0.14 226	0.08 58	0.10 320	0.13 394	0.10 359	0.07 226	0.12 384	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.06 383	0.04 64	0.04 105

AROF-StereoT2	0.11 403	0.09 550	0.10 271	0.25 756	0.10 569	0.12 411	0.16 510	0.23 532	0.12 234	0.12 414	0.14 414	0.11 396	0.08 311	0.13 448	0.12 462	0.07 436	0.04 30	0.09 603	0.07 496	0.05 241	0.04 105

AROF-Stereo	0.09 254	0.06 164	0.10 271	0.22 700	0.09 445	0.11 350	0.16 510	0.14 226	0.08 58	0.10 320	0.13 394	0.10 359	0.07 226	0.12 384	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.06 383	0.04 64	0.04 105

base_500_lr5e5	0.09 254	0.06 164	0.10 271	0.22 700	0.09 445	0.11 350	0.16 510	0.14 226	0.08 58	0.10 320	0.13 394	0.10 359	0.07 226	0.12 384	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.06 383	0.04 64	0.04 105

base_1k_lr1e5	0.10 343	0.06 164	0.10 271	0.23 729	0.10 569	0.12 411	0.15 429	0.16 324	0.08 58	0.11 362	0.14 414	0.09 315	0.07 226	0.13 448	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.04 64	0.04 105

arf5	0.09 254	0.06 164	0.10 271	0.22 700	0.09 445	0.11 350	0.16 510	0.14 226	0.08 58	0.10 320	0.13 394	0.10 359	0.07 226	0.12 384	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.06 383	0.04 64	0.04 105

arf4	0.11 403	0.07 311	0.10 271	0.24 739	0.10 569	0.12 411	0.14 328	0.20 451	0.12 234	0.12 414	0.15 442	0.12 421	0.08 311	0.13 448	0.10 287	0.07 436	0.04 30	0.08 512	0.07 496	0.04 64	0.04 105

arf3	0.11 403	0.08 456	0.10 271	0.24 739	0.09 445	0.13 480	0.14 328	0.22 507	0.09 109	0.13 456	0.16 457	0.13 457	0.10 425	0.13 448	0.12 462	0.08 533	0.04 30	0.09 603	0.07 496	0.05 241	0.04 105

arf2	0.13 517	0.12 663	0.11 347	0.30 792	0.11 630	0.12 411	0.15 429	0.27 621	0.12 234	0.15 517	0.16 457	0.17 554	0.12 502	0.14 493	0.14 561	0.10 652	0.04 30	0.13 727	0.08 584	0.08 564	0.04 105

valid	0.10 343	0.19 764	0.12 402	0.15 151	0.06 68	0.07 56	0.13 246	0.17 369	0.14 329	0.13 456	0.09 241	0.11 396	0.07 226	0.11 273	0.07 16	0.15 761	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.08 564	0.04 105

ww3	0.07 13	0.05 59	0.07 34	0.16 261	0.05 5	0.07 56	0.12 153	0.08 19	0.08 58	0.05 2	0.06 47	0.07 180	0.06 85	0.11 273	0.09 160	0.04 11	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

ww2	0.07 13	0.05 59	0.07 34	0.16 261	0.05 5	0.08 124	0.11 96	0.08 19	0.09 109	0.06 51	0.06 47	0.07 180	0.05 16	0.11 273	0.09 160	0.04 11	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

ww	0.07 13	0.04 3	0.07 34	0.17 364	0.05 5	0.07 56	0.12 153	0.10 64	0.08 58	0.06 51	0.06 47	0.06 62	0.05 16	0.11 273	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

MGE	0.07 13	0.06 164	0.07 34	0.20 641	0.05 5	0.05 7	0.12 153	0.10 64	0.10 149	0.05 2	0.05 8	0.05 5	0.04 1	0.10 178	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 105

FETCStereo	0.07 13	0.05 59	0.08 96	0.16 261	0.05 5	0.09 203	0.14 328	0.09 39	0.07 35	0.09 264	0.09 241	0.06 62	0.07 226	0.08 39	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

FETStereo	0.07 13	0.06 164	0.07 34	0.16 261	0.05 5	0.09 203	0.14 328	0.09 39	0.07 35	0.09 264	0.09 241	0.07 180	0.07 226	0.08 39	0.07 16	0.04 11	0.03 1	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

CEFStereo	0.07 13	0.05 59	0.08 96	0.16 261	0.06 68	0.09 203	0.15 429	0.09 39	0.08 58	0.08 202	0.10 287	0.06 62	0.08 311	0.09 85	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

CGFBStereo	0.07 13	0.05 59	0.08 96	0.16 261	0.05 5	0.09 203	0.14 328	0.09 39	0.06 14	0.09 264	0.09 241	0.06 62	0.08 311	0.08 39	0.07 16	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

MGW-Stereo-1	0.07 13	0.04 3	0.07 34	0.16 261	0.06 68	0.08 124	0.12 153	0.08 19	0.12 234	0.06 51	0.05 8	0.08 259	0.05 16	0.11 273	0.10 287	0.04 11	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

Cross2Single Stereo	0.09 254	0.10 615	0.08 96	0.18 478	0.06 68	0.06 20	0.14 328	0.10 64	0.24 577	0.12 414	0.07 119	0.08 259	0.06 85	0.07 11	0.10 287	0.10 652	0.03 1	0.05 88	0.04 89	0.09 632	0.04 105

WiStereo	0.07 13	0.05 59	0.09 187	0.15 151	0.05 5	0.09 203	0.11 96	0.09 39	0.07 35	0.07 129	0.05 8	0.09 315	0.08 311	0.09 85	0.07 16	0.05 68	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

Cross2Single-S	0.07 13	0.04 3	0.09 187	0.15 151	0.07 193	0.05 7	0.15 429	0.08 19	0.13 291	0.07 129	0.05 8	0.06 62	0.05 16	0.09 85	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

tt3	0.07 13	0.06 164	0.09 187	0.15 151	0.05 5	0.09 203	0.09 29	0.11 98	0.05 6	0.07 129	0.06 47	0.08 259	0.07 226	0.10 178	0.06 7	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

tt4	0.07 13	0.05 59	0.08 96	0.16 261	0.05 5	0.08 124	0.08 9	0.14 226	0.07 35	0.06 51	0.06 47	0.06 62	0.07 226	0.09 85	0.07 16	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

tt5	0.07 13	0.06 164	0.08 96	0.15 151	0.06 68	0.07 56	0.10 51	0.11 98	0.06 14	0.07 129	0.06 47	0.08 259	0.08 311	0.10 178	0.07 16	0.05 68	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.05 241	0.04 105

tt6	0.07 13	0.05 59	0.09 187	0.15 151	0.05 5	0.09 203	0.11 96	0.09 39	0.07 35	0.07 129	0.05 8	0.09 315	0.08 311	0.09 85	0.07 16	0.05 68	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

TYNG	0.07 13	0.07 311	0.07 34	0.17 364	0.06 68	0.08 124	0.11 96	0.12 135	0.08 58	0.05 2	0.05 8	0.08 259	0.07 226	0.09 85	0.05 1	0.05 68	0.04 30	0.04 1	0.04 89	0.04 64	0.04 105

CR-Stereo	0.07 13	0.08 456	0.08 96	0.13 29	0.05 5	0.06 20	0.12 153	0.11 98	0.08 58	0.05 2	0.06 47	0.06 62	0.07 226	0.05 1	0.07 16	0.05 68	0.04 30	0.04 1	0.04 89	0.05 241	0.04 105

CR-RVC	0.06 1	0.04 3	0.09 187	0.12 9	0.04 1	0.07 56	0.11 96	0.13 183	0.07 35	0.05 2	0.05 8	0.06 62	0.05 16	0.05 1	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

100	0.07 13	0.05 59	0.09 187	0.13 29	0.07 193	0.05 7	0.12 153	0.11 98	0.11 188	0.06 51	0.06 47	0.06 62	0.08 311	0.09 85	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

300	0.08 145	0.05 59	0.12 402	0.14 86	0.07 193	0.08 124	0.12 153	0.15 277	0.10 149	0.05 2	0.06 47	0.06 62	0.08 311	0.08 39	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

F4.4	0.07 13	0.07 311	0.05 2	0.17 364	0.05 5	0.07 56	0.11 96	0.15 277	0.04 2	0.05 2	0.07 119	0.05 5	0.07 226	0.09 85	0.07 16	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

FORCE_4.6	0.07 13	0.07 311	0.06 16	0.17 364	0.05 5	0.08 124	0.11 96	0.12 135	0.08 58	0.05 2	0.05 8	0.05 5	0.06 85	0.08 39	0.06 7	0.07 436	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

F7	0.07 13	0.07 311	0.05 2	0.18 478	0.05 5	0.07 56	0.09 29	0.13 183	0.05 6	0.05 2	0.06 47	0.07 180	0.06 85	0.10 178	0.05 1	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

FORCE_5	0.07 13	0.05 59	0.06 16	0.18 478	0.05 5	0.08 124	0.11 96	0.12 135	0.04 2	0.05 2	0.06 47	0.06 62	0.06 85	0.09 85	0.06 7	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.04 64	0.04 105

FORCE_6	0.07 13	0.07 311	0.04 1	0.18 478	0.05 5	0.09 203	0.10 51	0.12 135	0.06 14	0.06 51	0.06 47	0.06 62	0.06 85	0.10 178	0.07 16	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.04 105

NBS	0.07 13	0.07 311	0.08 96	0.17 364	0.07 193	0.07 56	0.13 246	0.05 2	0.07 35	0.06 51	0.09 241	0.05 5	0.04 1	0.05 1	0.09 160	0.05 68	0.05 372	0.08 512	0.06 383	0.05 241	0.04 105

rgla	0.07 13	0.06 164	0.06 16	0.16 261	0.06 68	0.08 124	0.10 51	0.09 39	0.08 58	0.07 129	0.06 47	0.05 5	0.06 85	0.10 178	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

416test1013	0.07 13	0.06 164	0.06 16	0.16 261	0.07 193	0.10 284	0.10 51	0.09 39	0.07 35	0.07 129	0.07 119	0.05 5	0.06 85	0.10 178	0.08 56	0.06 230	0.05 372	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

416test	0.07 13	0.07 311	0.06 16	0.17 364	0.07 193	0.09 203	0.10 51	0.09 39	0.08 58	0.07 129	0.06 47	0.05 5	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

LACA_dic	0.07 13	0.10 615	0.08 96	0.13 29	0.05 5	0.08 124	0.11 96	0.08 19	0.09 109	0.05 2	0.05 8	0.05 5	0.05 16	0.08 39	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.04 89	0.05 241	0.04 105

GEAR-Net	0.08 145	0.06 164	0.08 96	0.18 478	0.07 193	0.09 203	0.13 246	0.10 64	0.09 109	0.08 202	0.08 199	0.06 62	0.06 85	0.13 448	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

DF_test	0.07 13	0.05 59	0.08 96	0.14 86	0.08 305	0.04 3	0.13 246	0.08 19	0.11 188	0.07 129	0.08 199	0.06 62	0.07 226	0.06 4	0.08 56	0.06 230	0.05 372	0.05 88	0.05 261	0.05 241	0.04 105

small-0shot	0.07 13	0.05 59	0.08 96	0.14 86	0.07 193	0.06 20	0.13 246	0.09 39	0.08 58	0.05 2	0.10 287	0.06 62	0.06 85	0.06 4	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

S0	0.12 489	0.08 456	0.08 96	0.20 641	0.07 193	0.18 623	0.23 735	0.15 277	0.15 361	0.10 320	0.10 287	0.13 457	0.08 311	0.12 384	0.11 387	0.09 604	0.10 719	0.14 742	0.14 753	0.05 241	0.04 105

S	0.12 489	0.08 456	0.09 187	0.20 641	0.08 305	0.13 480	0.19 657	0.17 369	0.16 404	0.13 456	0.11 346	0.13 457	0.10 425	0.11 273	0.13 514	0.09 604	0.07 621	0.13 727	0.15 774	0.06 395	0.04 105

SE	0.10 343	0.10 615	0.08 96	0.19 566	0.09 445	0.11 350	0.11 96	0.15 277	0.11 188	0.10 320	0.16 457	0.09 315	0.08 311	0.09 85	0.10 287	0.06 230	0.05 372	0.08 512	0.07 496	0.07 488	0.04 105

SMOE	0.10 343	0.08 456	0.09 187	0.18 478	0.07 193	0.13 480	0.14 328	0.18 405	0.13 291	0.11 362	0.13 394	0.12 421	0.09 371	0.11 273	0.11 387	0.05 68	0.05 372	0.08 512	0.06 383	0.06 395	0.04 105

CAR	0.07 13	0.05 59	0.08 96	0.14 86	0.06 68	0.07 56	0.08 9	0.12 135	0.08 58	0.05 2	0.06 47	0.05 5	0.05 16	0.10 178	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

MSE-Stereo	0.07 13	0.04 3	0.08 96	0.13 29	0.06 68	0.07 56	0.08 9	0.12 135	0.08 58	0.05 2	0.06 47	0.05 5	0.05 16	0.10 178	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

PointNet	0.07 13	0.06 164	0.07 34	0.15 151	0.07 193	0.08 124	0.14 328	0.11 98	0.08 58	0.05 2	0.07 119	0.08 259	0.08 311	0.09 85	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.04 105

TS12	0.08 145	0.06 164	0.09 187	0.21 680	0.07 193	0.11 350	0.13 246	0.11 98	0.09 109	0.10 320	0.10 287	0.08 259	0.10 425	0.09 85	0.12 462	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.04 105

DF	0.08 145	0.05 59	0.09 187	0.15 151	0.06 68	0.11 350	0.13 246	0.10 64	0.12 234	0.09 264	0.10 287	0.10 359	0.08 311	0.11 273	0.09 160	0.07 436	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

CR7Stereo	0.07 13	0.08 456	0.07 34	0.17 364	0.07 193	0.08 124	0.13 246	0.10 64	0.10 149	0.07 129	0.08 199	0.06 62	0.05 16	0.08 39	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

BARStereo	0.08 145	0.07 311	0.08 96	0.18 478	0.06 68	0.08 124	0.12 153	0.11 98	0.12 234	0.07 129	0.08 199	0.05 5	0.07 226	0.10 178	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.06 395	0.04 105

MUNStereo	0.08 145	0.07 311	0.09 187	0.18 478	0.06 68	0.08 124	0.12 153	0.10 64	0.09 109	0.09 264	0.08 199	0.08 259	0.06 85	0.12 384	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

RMAStereo	0.08 145	0.08 456	0.08 96	0.19 566	0.07 193	0.08 124	0.12 153	0.14 226	0.11 188	0.07 129	0.08 199	0.07 180	0.07 226	0.09 85	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

ATMStereo	0.08 145	0.09 550	0.07 34	0.20 641	0.08 305	0.08 124	0.13 246	0.12 135	0.13 291	0.08 202	0.08 199	0.05 5	0.07 226	0.09 85	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.06 395	0.04 105

ACMStereo	0.08 145	0.09 550	0.08 96	0.19 566	0.06 68	0.07 56	0.10 51	0.14 226	0.15 361	0.06 51	0.08 199	0.05 5	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

KABStereo	0.08 145	0.07 311	0.08 96	0.19 566	0.07 193	0.09 203	0.12 153	0.16 324	0.15 361	0.07 129	0.07 119	0.06 62	0.06 85	0.10 178	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

KMOStereo	0.08 145	0.09 550	0.10 271	0.18 478	0.08 305	0.10 284	0.12 153	0.15 277	0.12 234	0.08 202	0.08 199	0.05 5	0.07 226	0.10 178	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.06 395	0.04 105

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 145	0.07 311	0.08 96	0.18 478	0.07 193	0.11 350	0.14 328	0.12 135	0.11 188	0.07 129	0.11 346	0.07 180	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 145	0.06 164	0.15 559	0.14 86	0.06 68	0.08 124	0.13 246	0.13 183	0.11 188	0.07 129	0.08 199	0.07 180	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.05 68	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.04 105

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 145	0.06 164	0.07 34	0.17 364	0.06 68	0.07 56	0.14 328	0.13 183	0.16 404	0.05 2	0.10 287	0.06 62	0.06 85	0.08 39	0.08 56	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.04 105

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 13	0.05 59	0.11 347	0.15 151	0.06 68	0.07 56	0.13 246	0.09 39	0.11 188	0.07 129	0.08 199	0.06 62	0.05 16	0.09 85	0.07 16	0.05 68	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.04 105

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 145	0.06 164	0.10 271	0.16 261	0.07 193	0.11 350	0.12 153	0.15 277	0.15 361	0.08 202	0.12 370	0.05 5	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.03 1	0.04 105

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 145	0.06 164	0.10 271	0.16 261	0.07 193	0.11 350	0.13 246	0.14 226	0.14 329	0.08 202	0.13 394	0.05 5	0.06 85	0.10 178	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.04 105

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 145	0.07 311	0.10 271	0.16 261	0.07 193	0.09 203	0.12 153	0.15 277	0.14 329	0.08 202	0.11 346	0.05 5	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.04 105

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 145	0.05 59	0.12 402	0.15 151	0.06 68	0.10 284	0.14 328	0.12 135	0.12 234	0.07 129	0.09 241	0.06 62	0.06 85	0.10 178	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

PipStereo	0.07 13	0.04 3	0.09 187	0.13 29	0.05 5	0.08 124	0.11 96	0.06 3	0.06 14	0.06 51	0.05 8	0.08 259	0.05 16	0.08 39	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.05 241	0.04 105

PSi22b	0.06 1	0.04 3	0.09 187	0.13 29	0.05 5	0.08 124	0.11 96	0.06 3	0.06 14	0.06 51	0.06 47	0.08 259	0.05 16	0.08 39	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.05 241	0.04 105

PSi22a	0.06 1	0.04 3	0.09 187	0.12 9	0.05 5	0.06 20	0.11 96	0.06 3	0.06 14	0.06 51	0.06 47	0.06 62	0.05 16	0.08 39	0.09 160	0.07 436	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.05 241	0.04 105

PSi22	0.08 145	0.06 164	0.11 347	0.16 261	0.07 193	0.08 124	0.10 51	0.14 226	0.08 58	0.08 202	0.06 47	0.10 359	0.06 85	0.12 384	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

Foundation-i1a	0.08 145	0.05 59	0.07 34	0.13 29	0.05 5	0.13 480	0.13 246	0.12 135	0.09 109	0.11 362	0.11 346	0.11 396	0.06 85	0.08 39	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.04 64	0.04 105

DepthFocus	0.08 145	0.04 3	0.15 559	0.12 9	0.09 445	0.07 56	0.12 153	0.10 64	0.05 6	0.09 264	0.05 8	0.07 180	0.04 1	0.08 39	0.08 56	0.06 230	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.05 241	0.04 105

Foundation-i32	0.06 1	0.04 3	0.09 187	0.13 29	0.04 1	0.06 20	0.12 153	0.06 3	0.05 6	0.06 51	0.05 8	0.05 5	0.05 16	0.07 11	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.04 64	0.04 105

LACA2	0.07 13	0.05 59	0.06 16	0.15 151	0.06 68	0.09 203	0.11 96	0.11 98	0.10 149	0.05 2	0.05 8	0.06 62	0.08 311	0.09 85	0.07 16	0.07 436	0.04 30	0.04 1	0.04 89	0.04 64	0.04 105

LACA1	0.07 13	0.07 311	0.07 34	0.14 86	0.05 5	0.09 203	0.11 96	0.10 64	0.07 35	0.05 2	0.05 8	0.06 62	0.07 226	0.08 39	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.04 89	0.03 1	0.04 105

Test_v1	0.07 13	0.04 3	0.06 16	0.13 29	0.06 68	0.08 124	0.11 96	0.15 277	0.12 234	0.06 51	0.05 8	0.04 1	0.05 16	0.08 39	0.10 287	0.07 436	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

gcap_with_dpt	0.08 145	0.06 164	0.09 187	0.16 261	0.07 193	0.09 203	0.12 153	0.13 183	0.13 291	0.08 202	0.12 370	0.04 1	0.06 85	0.10 178	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.04 105

Hybrid-DGEV-03	0.10 343	0.06 164	0.09 187	0.18 478	0.08 305	0.16 580	0.14 328	0.15 277	0.14 329	0.13 456	0.16 457	0.12 421	0.09 371	0.13 448	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.08 512	0.06 383	0.05 241	0.04 105

BLMT-Stereo	0.07 13	0.04 3	0.08 96	0.15 151	0.07 193	0.06 20	0.14 328	0.07 11	0.10 149	0.05 2	0.05 8	0.04 1	0.06 85	0.07 11	0.09 160	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.04 64	0.04 105

Pro-Stereo	0.07 13	0.05 59	0.08 96	0.15 151	0.07 193	0.08 124	0.12 153	0.07 11	0.07 35	0.06 51	0.06 47	0.05 5	0.05 16	0.09 85	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.04 105

DStereoRT	0.16 631	0.06 164	0.11 347	0.19 566	0.09 445	0.12 411	0.12 153	0.28 644	0.22 548	0.12 414	0.20 537	0.11 396	0.10 425	0.15 525	0.14 561	0.06 230	0.05 372	0.96 859	0.09 634	0.05 241	0.04 105

BStereo	0.08 145	0.06 164	0.16 596	0.15 151	0.08 305	0.07 56	0.09 29	0.15 277	0.16 404	0.06 51	0.07 119	0.07 180	0.05 16	0.09 85	0.11 387	0.04 11	0.05 372	0.05 88	0.07 496	0.04 64	0.04 105

MatchAttention (ZS)	0.06 1	0.03 1	0.08 96	0.12 9	0.04 1	0.06 20	0.12 153	0.07 11	0.07 35	0.05 2	0.06 47	0.05 5	0.05 16	0.08 39	0.07 16	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.05 241	0.04 105
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
Anonymus123	0.09 254	0.06 164	0.16 596	0.15 151	0.08 305	0.11 350	0.09 29	0.18 405	0.16 404	0.06 51	0.07 119	0.07 180	0.05 16	0.09 85	0.11 387	0.04 11	0.05 372	0.05 88	0.07 496	0.04 64	0.04 105

WQFJX1	0.10 343	0.07 311	0.08 96	0.22 700	0.09 445	0.12 411	0.17 561	0.18 405	0.17 436	0.10 320	0.09 241	0.07 180	0.10 425	0.11 273	0.09 160	0.07 436	0.08 655	0.07 407	0.06 383	0.05 241	0.04 105

NLMM1	0.11 403	0.09 550	0.07 34	0.22 700	0.10 569	0.12 411	0.20 684	0.18 405	0.20 515	0.12 414	0.11 346	0.07 180	0.09 371	0.11 273	0.11 387	0.08 533	0.08 655	0.07 407	0.06 383	0.04 64	0.04 105

MonSter++	0.08 145	0.04 3	0.10 271	0.13 29	0.06 68	0.09 203	0.12 153	0.13 183	0.08 58	0.06 51	0.07 119	0.06 62	0.08 311	0.10 178	0.11 387	0.06 230	0.05 372	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

HiDET	0.08 145	0.04 3	0.10 271	0.13 29	0.06 68	0.08 124	0.12 153	0.12 135	0.11 188	0.06 51	0.07 119	0.07 180	0.07 226	0.11 273	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

LCMNet	0.08 145	0.05 59	0.10 271	0.13 29	0.07 193	0.09 203	0.12 153	0.10 64	0.11 188	0.06 51	0.08 199	0.06 62	0.07 226	0.11 273	0.10 287	0.06 230	0.05 372	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

CSFM-Stereo	0.07 13	0.05 59	0.07 34	0.14 86	0.06 68	0.09 203	0.13 246	0.15 277	0.06 14	0.07 129	0.08 199	0.06 62	0.08 311	0.09 85	0.09 160	0.06 230	0.05 372	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.04 105

DLNR-FE	10.43 873	1.83 862	19.53 892	120.75 900	13.06 882	0.06 20	0.13 246	0.23 532	0.10 149	0.07 129	0.10 287	0.09 315	0.06 85	0.10 178	0.09 160	0.13 740	0.04 30	0.06 269	0.04 89	52.01 908	0.04 105

Zero-FE251	0.07 13	0.05 59	0.09 187	0.13 29	0.06 68	0.12 411	0.12 153	0.11 98	0.10 149	0.07 129	0.08 199	0.06 62	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

Replicate-Monster	0.07 13	0.05 59	0.09 187	0.14 86	0.06 68	0.08 124	0.09 29	0.13 183	0.13 291	0.05 2	0.07 119	0.06 62	0.06 85	0.08 39	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.04 64	0.04 105

AdaDepth	0.07 13	0.06 164	0.07 34	0.18 478	0.06 68	0.11 350	0.12 153	0.09 39	0.07 35	0.06 51	0.05 8	0.07 180	0.06 85	0.09 85	0.10 287	0.04 11	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

water-stereo	0.09 254	0.06 164	0.08 96	0.16 261	0.07 193	0.09 203	0.13 246	0.15 277	0.13 291	0.11 362	0.12 370	0.08 259	0.09 371	0.07 11	0.08 56	0.06 230	0.05 372	0.05 88	0.05 261	0.04 64	0.04 105

2.25w	0.07 13	0.06 164	0.07 34	0.14 86	0.06 68	0.08 124	0.08 9	0.10 64	0.15 361	0.08 202	0.10 287	0.07 180	0.06 85	0.08 39	0.10 287	0.05 68	0.03 1	0.04 1	0.04 89	0.03 1	0.04 105

2.75w_new	0.07 13	0.07 311	0.07 34	0.13 29	0.06 68	0.08 124	0.08 9	0.18 405	0.12 234	0.07 129	0.08 199	0.06 62	0.06 85	0.09 85	0.11 387	0.04 11	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 105

1w_stereo	0.07 13	0.06 164	0.07 34	0.16 261	0.06 68	0.07 56	0.10 51	0.14 226	0.14 329	0.07 129	0.08 199	0.05 5	0.06 85	0.09 85	0.09 160	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 105

IGEV	0.07 13	0.04 3	0.08 96	0.13 29	0.06 68	0.09 203	0.12 153	0.14 226	0.10 149	0.06 51	0.09 241	0.07 180	0.05 16	0.09 85	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

xyz-stereo	0.13 517	0.07 311	0.20 681	0.15 151	0.05 5	0.20 664	0.15 429	0.17 369	0.31 665	0.15 517	0.29 677	0.26 680	0.16 619	0.13 448	0.12 462	0.05 68	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.04 105

LG-Stereo_L1	0.07 13	0.05 59	0.11 347	0.14 86	0.06 68	0.07 56	0.13 246	0.09 39	0.07 35	0.05 2	0.04 1	0.05 5	0.04 1	0.08 39	0.07 16	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.04 64	0.04 105

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 59	0.08 96	0.17 364	0.05 5	0.06 20	0.11 96	0.08 19	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 62	0.05 16	0.09 85	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.04 64	0.04 105

MLG-Stereo	0.07 13	0.05 59	0.08 96	0.17 364	0.05 5	0.07 56	0.11 96	0.08 19	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 62	0.05 16	0.10 178	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.04 64	0.04 105

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 13	0.06 164	0.10 271	0.16 261	0.07 193	0.04 3	0.13 246	0.10 64	0.10 149	0.05 2	0.11 346	0.07 180	0.05 16	0.07 11	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

LG-Stereo	0.08 145	0.07 311	0.10 271	0.18 478	0.07 193	0.10 284	0.17 561	0.11 98	0.08 58	0.05 2	0.07 119	0.05 5	0.07 226	0.09 85	0.09 160	0.04 11	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.04 64	0.04 105

MM-Stereo_test3	0.10 343	0.07 311	0.07 34	0.18 478	0.07 193	0.12 411	0.19 657	0.24 559	0.19 490	0.06 51	0.10 287	0.08 259	0.06 85	0.11 273	0.08 56	0.06 230	0.06 542	0.07 407	0.05 261	0.05 241	0.04 105

MM-Stereo_test1	0.10 343	0.07 311	0.08 96	0.18 478	0.07 193	0.12 411	0.18 615	0.21 479	0.20 515	0.09 264	0.11 346	0.08 259	0.06 85	0.10 178	0.10 287	0.06 230	0.05 372	0.07 407	0.06 383	0.05 241	0.04 105

HART	0.08 145	0.07 311	0.09 187	0.17 364	0.07 193	0.10 284	0.16 510	0.13 183	0.11 188	0.08 202	0.10 287	0.07 180	0.05 16	0.10 178	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.05 241	0.04 105

GREAT-IGEV	0.07 13	0.06 164	0.08 96	0.13 29	0.07 193	0.07 56	0.14 328	0.09 39	0.09 109	0.06 51	0.07 119	0.06 62	0.05 16	0.10 178	0.07 16	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105
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	0.08 145	0.09 550	0.08 96	0.15 151	0.08 305	0.10 284	0.13 246	0.10 64	0.12 234	0.07 129	0.07 119	0.06 62	0.04 1	0.09 85	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.06 395	0.04 105

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 145	0.06 164	0.09 187	0.22 700	0.06 68	0.08 124	0.12 153	0.10 64	0.10 149	0.07 129	0.07 119	0.06 62	0.05 16	0.11 273	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.06 395	0.04 105

FoundationStereo	0.06 1	0.04 3	0.08 96	0.12 9	0.05 5	0.09 203	0.13 246	0.06 3	0.09 109	0.05 2	0.05 8	0.06 62	0.04 1	0.06 4	0.07 16	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.05 241	0.04 105

StereoAnything_RVC	0.07 13	0.15 720	0.17 629	0.11 1	0.05 5	0.05 7	0.11 96	0.08 19	0.08 58	0.06 51	0.06 47	0.05 5	0.05 16	0.09 85	0.08 56	0.08 533	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.05 241	0.04 105

HUF	0.08 145	0.05 59	0.08 96	0.14 86	0.06 68	0.09 203	0.13 246	0.13 183	0.13 291	0.07 129	0.07 119	0.08 259	0.06 85	0.10 178	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

GIP-stereo	0.08 145	0.06 164	0.11 347	0.14 86	0.06 68	0.09 203	0.13 246	0.14 226	0.11 188	0.07 129	0.08 199	0.05 5	0.04 1	0.10 178	0.07 16	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

DEFOM-Stereo	0.07 13	0.05 59	0.07 34	0.14 86	0.06 68	0.10 284	0.13 246	0.07 11	0.13 291	0.06 51	0.07 119	0.06 62	0.05 16	0.10 178	0.09 160	0.04 11	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.04 64	0.04 105

SMoEStereo_RVC	0.08 145	0.06 164	0.12 402	0.16 261	0.07 193	0.09 203	0.14 328	0.11 98	0.13 291	0.09 264	0.07 119	0.07 180	0.07 226	0.12 384	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.04 105

tg	0.10 343	0.06 164	0.10 271	0.18 478	0.08 305	0.11 350	0.16 510	0.20 451	0.12 234	0.08 202	0.11 346	0.11 396	0.07 226	0.11 273	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.08 512	0.08 584	0.04 64	0.04 105

dual_stereo	0.07 13	0.04 3	0.08 96	0.15 151	0.05 5	0.05 7	0.13 246	0.12 135	0.08 58	0.07 129	0.06 47	0.05 5	0.05 16	0.07 11	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.04 64	0.04 105

GCAP-BAT	0.09 254	0.05 59	0.11 347	0.13 29	0.07 193	0.11 350	0.14 328	0.14 226	0.16 404	0.07 129	0.10 287	0.08 259	0.06 85	0.13 448	0.08 56	0.07 436	0.05 372	0.05 88	0.05 261	0.04 64	0.04 105

IGEV-Stereo++	0.07 13	0.06 164	0.08 96	0.18 478	0.06 68	0.04 3	0.10 51	0.11 98	0.11 188	0.06 51	0.07 119	0.07 180	0.06 85	0.09 85	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

RAStereo	0.10 343	0.09 550	0.08 96	0.20 641	0.08 305	0.13 480	0.18 615	0.15 277	0.17 436	0.10 320	0.12 370	0.05 5	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.07 436	0.05 372	0.07 407	0.05 261	0.05 241	0.04 105

AIO-Stereo	0.08 145	0.06 164	0.09 187	0.18 478	0.06 68	0.08 124	0.12 153	0.15 277	0.09 109	0.08 202	0.08 199	0.07 180	0.05 16	0.11 273	0.08 56	0.05 68	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

WCG-NET（raft）	0.08 145	0.05 59	0.10 271	0.15 151	0.06 68	0.11 350	0.13 246	0.15 277	0.12 234	0.08 202	0.07 119	0.06 62	0.06 85	0.13 448	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

RAFT-Stereo-weight	0.09 254	0.06 164	0.10 271	0.16 261	0.07 193	0.09 203	0.14 328	0.19 437	0.16 404	0.11 362	0.10 287	0.08 259	0.06 85	0.10 178	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.04 64	0.04 105

gcap-zeroshot	0.08 145	0.06 164	0.10 271	0.15 151	0.07 193	0.11 350	0.12 153	0.15 277	0.15 361	0.08 202	0.12 370	0.05 5	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.03 1	0.04 105

test_for_model	0.08 145	0.06 164	0.10 271	0.16 261	0.07 193	0.11 350	0.12 153	0.15 277	0.15 361	0.08 202	0.12 370	0.05 5	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.03 1	0.04 105

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 13	0.05 59	0.11 347	0.15 151	0.06 68	0.07 56	0.13 246	0.09 39	0.11 188	0.07 129	0.08 199	0.06 62	0.05 16	0.09 85	0.07 16	0.05 68	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.03 1	0.04 105

MoCha-V2	0.08 145	0.05 59	0.10 271	0.20 641	0.07 193	0.09 203	0.14 328	0.11 98	0.08 58	0.07 129	0.08 199	0.07 180	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

IGEV++	0.08 145	0.06 164	0.08 96	0.18 478	0.07 193	0.09 203	0.13 246	0.10 64	0.09 109	0.08 202	0.08 199	0.06 62	0.06 85	0.13 448	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

AE-Stereo	0.10 343	0.08 456	0.10 271	0.18 478	0.09 445	0.10 284	0.15 429	0.14 226	0.19 490	0.09 264	0.14 414	0.12 421	0.08 311	0.11 273	0.10 287	0.05 68	0.06 542	0.07 407	0.06 383	0.05 241	0.04 105

MaDis-Stereo	0.09 254	0.09 550	0.08 96	0.17 364	0.09 445	0.13 480	0.10 51	0.16 324	0.16 404	0.09 264	0.11 346	0.06 62	0.06 85	0.09 85	0.13 514	0.07 436	0.06 542	0.07 407	0.05 261	0.05 241	0.04 105

MSKI-zero shot	0.09 254	0.05 59	0.09 187	0.15 151	0.07 193	0.10 284	0.13 246	0.14 226	0.13 291	0.09 264	0.09 241	0.09 315	0.06 85	0.12 384	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

DLNR_Zeroshot_test	10.40 872	1.82 861	19.49 891	120.77 901	13.11 883	0.06 20	0.13 246	0.23 532	0.10 149	0.07 129	0.10 287	0.09 315	0.06 85	0.10 178	0.09 160	0.13 740	0.04 30	0.06 269	0.04 89	51.54 907	0.04 105

testlalala	0.08 145	0.06 164	0.10 271	0.15 151	0.07 193	0.11 350	0.12 153	0.15 277	0.15 361	0.08 202	0.12 370	0.05 5	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.03 1	0.04 105

GCAPDPT-zeroshot	0.09 254	0.05 59	0.11 347	0.13 29	0.07 193	0.11 350	0.14 328	0.14 226	0.16 404	0.07 129	0.10 287	0.08 259	0.06 85	0.13 448	0.08 56	0.07 436	0.05 372	0.05 88	0.05 261	0.04 64	0.04 105

AEACV	0.08 145	0.05 59	0.08 96	0.14 86	0.13 696	0.14 521	0.13 246	0.14 226	0.09 109	0.07 129	0.09 241	0.07 180	0.08 311	0.10 178	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.04 105

HH	0.09 254	0.06 164	0.13 466	0.17 364	0.08 305	0.10 284	0.16 510	0.14 226	0.10 149	0.08 202	0.09 241	0.08 259	0.07 226	0.10 178	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.04 105

HanStereo	0.09 254	0.06 164	0.13 466	0.17 364	0.08 305	0.10 284	0.16 510	0.14 226	0.10 149	0.08 202	0.09 241	0.08 259	0.07 226	0.10 178	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.04 105

CAS	0.08 145	0.04 3	0.07 34	0.17 364	0.08 305	0.10 284	0.13 246	0.12 135	0.09 109	0.09 264	0.10 287	0.08 259	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.08 533	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.05 241	0.04 105

EGLCR-Stereo	0.08 145	0.05 59	0.08 96	0.14 86	0.06 68	0.10 284	0.12 153	0.11 98	0.16 404	0.06 51	0.05 8	0.07 180	0.05 16	0.10 178	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.04 105

DCRE	0.11 403	0.07 311	0.13 466	0.16 261	0.11 630	0.11 350	0.17 561	0.18 405	0.17 436	0.11 362	0.18 513	0.10 359	0.10 425	0.15 525	0.11 387	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.06 383	0.05 241	0.04 105

MC-Stereo	0.08 145	0.06 164	0.09 187	0.17 364	0.06 68	0.10 284	0.14 328	0.12 135	0.10 149	0.09 264	0.12 370	0.09 315	0.06 85	0.11 273	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.04 105

RCA-Stereo	0.09 254	0.06 164	0.09 187	0.16 261	0.06 68	0.09 203	0.13 246	0.18 405	0.14 329	0.09 264	0.10 287	0.08 259	0.07 226	0.12 384	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.04 105

ADStereo(finetuned)	0.10 343	0.06 164	0.12 402	0.16 261	0.06 68	0.09 203	0.17 561	0.15 277	0.19 490	0.13 456	0.17 484	0.10 359	0.12 502	0.11 273	0.12 462	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

raft_robust	0.13 517	0.10 615	0.07 34	0.18 478	0.08 305	0.13 480	0.24 750	0.28 644	0.33 682	0.20 642	0.19 524	0.14 482	0.10 425	0.11 273	0.12 462	0.05 68	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.05 241	0.04 105

RAFT_CTSACE	0.12 489	0.09 550	0.10 271	0.22 700	0.08 305	0.12 411	0.24 750	0.18 405	0.16 404	0.20 642	0.27 650	0.13 457	0.07 226	0.13 448	0.09 160	0.05 68	0.06 542	0.08 512	0.07 496	0.04 64	0.04 105

SA	0.12 489	0.09 550	0.08 96	0.18 478	0.08 305	0.12 411	0.24 750	0.23 532	0.18 470	0.17 569	0.27 650	0.14 482	0.11 466	0.11 273	0.11 387	0.05 68	0.05 372	0.09 603	0.08 584	0.05 241	0.04 105

IPLG	0.10 343	0.07 311	0.15 559	0.17 364	0.08 305	0.11 350	0.14 328	0.20 451	0.15 361	0.12 414	0.17 484	0.07 180	0.07 226	0.14 493	0.13 514	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.04 105

MIPNet	0.11 403	0.08 456	0.14 507	0.17 364	0.09 445	0.12 411	0.14 328	0.20 451	0.24 577	0.11 362	0.10 287	0.09 315	0.07 226	0.13 448	0.12 462	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.04 105

IPLGR	0.11 403	0.09 550	0.16 596	0.18 478	0.08 305	0.12 411	0.17 561	0.21 479	0.24 577	0.11 362	0.12 370	0.11 396	0.08 311	0.12 384	0.12 462	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.06 383	0.04 64	0.04 105

GMOStereo	0.11 403	0.09 550	0.07 34	0.19 566	0.08 305	0.12 411	0.28 792	0.13 183	0.17 436	0.11 362	0.17 484	0.14 482	0.12 502	0.07 11	0.07 16	0.05 68	0.05 372	0.09 603	0.07 496	0.04 64	0.04 105

error version	0.11 403	0.09 550	0.07 34	0.19 566	0.08 305	0.12 411	0.28 792	0.13 183	0.17 436	0.11 362	0.17 484	0.14 482	0.12 502	0.07 11	0.07 16	0.05 68	0.05 372	0.09 603	0.07 496	0.04 64	0.04 105

test-v	0.11 403	0.09 550	0.07 34	0.19 566	0.08 305	0.12 411	0.28 792	0.13 183	0.17 436	0.11 362	0.17 484	0.14 482	0.12 502	0.07 11	0.07 16	0.05 68	0.05 372	0.09 603	0.07 496	0.04 64	0.04 105

test-3	0.08 145	0.06 164	0.09 187	0.17 364	0.07 193	0.07 56	0.14 328	0.12 135	0.15 361	0.09 264	0.08 199	0.07 180	0.08 311	0.11 273	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.07 407	0.05 261	0.04 64	0.04 105

test_1	0.08 145	0.06 164	0.09 187	0.17 364	0.07 193	0.07 56	0.14 328	0.12 135	0.15 361	0.09 264	0.08 199	0.07 180	0.08 311	0.11 273	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.07 407	0.05 261	0.04 64	0.04 105

test_3	0.10 343	0.09 550	0.10 271	0.20 641	0.08 305	0.13 480	0.26 779	0.14 226	0.21 533	0.10 320	0.10 287	0.09 315	0.09 371	0.08 39	0.11 387	0.05 68	0.04 30	0.08 512	0.07 496	0.04 64	0.04 105

TRStereo	0.09 254	0.05 59	0.12 402	0.15 151	0.12 670	0.10 284	0.13 246	0.18 405	0.18 470	0.09 264	0.09 241	0.09 315	0.06 85	0.10 178	0.08 56	0.07 436	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.04 64	0.04 105

STrans-v2	0.10 343	0.07 311	0.12 402	0.18 478	0.07 193	0.10 284	0.14 328	0.21 479	0.11 188	0.11 362	0.15 442	0.12 421	0.10 425	0.11 273	0.12 462	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.06 383	0.04 64	0.04 105

OMP-Stereo	0.11 403	0.06 164	0.14 507	0.18 478	0.08 305	0.09 203	0.12 153	0.21 479	0.21 533	0.13 456	0.14 414	0.11 396	0.12 502	0.11 273	0.13 514	0.06 230	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.05 241	0.04 105

IIG-Stereo	0.11 403	0.06 164	0.13 466	0.17 364	0.08 305	0.11 350	0.12 153	0.22 507	0.17 436	0.14 486	0.17 484	0.11 396	0.12 502	0.12 384	0.12 462	0.06 230	0.05 372	0.07 407	0.06 383	0.05 241	0.04 105

CroCo-Stereo	0.09 254	0.08 456	0.08 96	0.22 700	0.09 445	0.09 203	0.19 657	0.15 277	0.12 234	0.07 129	0.07 119	0.08 259	0.06 85	0.08 39	0.07 16	0.07 436	0.05 372	0.06 269	0.04 89	0.05 241	0.04 105
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-2	0.11 403	0.09 550	0.07 34	0.19 566	0.08 305	0.12 411	0.28 792	0.13 183	0.17 436	0.11 362	0.17 484	0.14 482	0.12 502	0.07 11	0.07 16	0.05 68	0.05 372	0.09 603	0.07 496	0.04 64	0.04 105

cross-raft	0.10 343	0.09 550	0.09 187	0.19 566	0.07 193	0.11 350	0.25 768	0.13 183	0.15 361	0.08 202	0.11 346	0.12 421	0.10 425	0.09 85	0.11 387	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.04 105

test-1	0.10 343	0.07 311	0.16 596	0.19 566	0.08 305	0.11 350	0.24 750	0.14 226	0.18 470	0.09 264	0.07 119	0.09 315	0.08 311	0.07 11	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.04 105

iRaftStereo_RVC	0.10 343	0.07 311	0.09 187	0.17 364	0.09 445	0.11 350	0.17 561	0.18 405	0.12 234	0.09 264	0.12 370	0.10 359	0.07 226	0.11 273	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.08 512	0.08 584	0.04 64	0.04 105

CREStereo++_RVC	0.08 145	0.04 3	0.06 16	0.13 29	0.07 193	0.09 203	0.12 153	0.14 226	0.14 329	0.10 320	0.14 414	0.08 259	0.07 226	0.09 85	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.04 64	0.04 105
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.09 254	0.06 164	0.07 34	0.15 151	0.05 5	0.16 580	0.18 615	0.15 277	0.15 361	0.10 320	0.11 346	0.11 396	0.11 466	0.10 178	0.12 462	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.04 105

RALAANet	0.11 403	0.08 456	0.10 271	0.17 364	0.09 445	0.14 521	0.10 51	0.20 451	0.15 361	0.14 486	0.13 394	0.16 529	0.09 371	0.12 384	0.11 387	0.06 230	0.05 372	0.07 407	0.06 383	0.05 241	0.04 105

XX-Stereo	0.09 254	0.05 59	0.08 96	0.17 364	0.09 445	0.15 548	0.12 153	0.20 451	0.10 149	0.10 320	0.14 414	0.07 180	0.06 85	0.12 384	0.08 56	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.06 383	0.04 64	0.04 105

DCANet	0.10 343	0.06 164	0.12 402	0.16 261	0.06 68	0.09 203	0.17 561	0.15 277	0.19 490	0.13 456	0.17 484	0.10 359	0.11 466	0.11 273	0.12 462	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

ARAFT	0.12 489	0.08 456	0.17 629	0.19 566	0.09 445	0.14 521	0.18 615	0.20 451	0.12 234	0.12 414	0.13 394	0.14 482	0.11 466	0.15 525	0.12 462	0.06 230	0.05 372	0.10 657	0.09 634	0.05 241	0.04 105

EAI-Stereo	0.09 254	0.07 311	0.11 347	0.15 151	0.06 68	0.10 284	0.15 429	0.16 324	0.09 109	0.08 202	0.09 241	0.08 259	0.07 226	0.09 85	0.11 387	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.05 241	0.04 105

CFNet-RSSM	0.09 254	0.07 311	0.09 187	0.16 261	0.07 193	0.09 203	0.15 429	0.16 324	0.17 436	0.08 202	0.12 370	0.10 359	0.09 371	0.11 273	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.04 64	0.04 105

Gwc-CoAtRS	0.09 254	0.06 164	0.10 271	0.16 261	0.07 193	0.10 284	0.14 328	0.17 369	0.17 436	0.08 202	0.10 287	0.12 421	0.09 371	0.12 384	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.04 64	0.04 105

MLCV	0.12 489	0.07 311	0.16 596	0.18 478	0.06 68	0.15 548	0.17 561	0.19 437	0.21 533	0.18 599	0.25 624	0.17 554	0.13 547	0.14 493	0.13 514	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.04 105

AROF-Stereo-S	0.10 343	0.07 311	0.14 507	0.17 364	0.09 445	0.12 411	0.15 429	0.19 437	0.12 234	0.11 362	0.11 346	0.08 259	0.06 85	0.10 178	0.10 287	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.06 383	0.04 64	0.05 285

arf1	0.15 603	0.16 729	0.14 507	0.34 805	0.11 630	0.13 480	0.17 561	0.29 661	0.14 329	0.15 517	0.17 484	0.16 529	0.11 466	0.16 564	0.12 462	0.12 712	0.05 372	0.17 774	0.08 584	0.11 691	0.05 285

AROF2	0.15 603	0.13 692	0.16 596	0.32 799	0.10 569	0.10 284	0.19 657	0.28 644	0.14 329	0.19 618	0.14 414	0.22 628	0.11 466	0.15 525	0.13 514	0.14 755	0.04 30	0.27 813	0.07 496	0.12 712	0.05 285

CMRA-Stereo	0.10 343	0.06 164	0.09 187	0.17 364	0.09 445	0.10 284	0.14 328	0.15 277	0.16 404	0.12 414	0.16 457	0.13 457	0.07 226	0.14 493	0.13 514	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.05 285

StereoNetSlim22	0.09 254	0.05 59	0.09 187	0.17 364	0.08 305	0.06 20	0.14 328	0.16 324	0.07 35	0.12 414	0.07 119	0.10 359	0.06 85	0.11 273	0.12 462	0.06 230	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.06 395	0.05 285

StereoNetSlim	0.09 254	0.05 59	0.10 271	0.17 364	0.08 305	0.07 56	0.15 429	0.16 324	0.15 361	0.11 362	0.07 119	0.09 315	0.07 226	0.11 273	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.06 395	0.05 285

test_c	0.07 13	0.05 59	0.09 187	0.14 86	0.04 1	0.06 20	0.11 96	0.12 135	0.08 58	0.06 51	0.05 8	0.04 1	0.06 85	0.06 4	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.04 89	0.03 1	0.05 285

G4	0.11 403	0.09 550	0.10 271	0.24 739	0.10 569	0.13 480	0.13 246	0.21 479	0.13 291	0.12 414	0.14 414	0.10 359	0.10 425	0.13 448	0.10 287	0.07 436	0.04 30	0.09 603	0.06 383	0.05 241	0.05 285

GeoAtt-L-single (ZS)	0.07 13	0.05 59	0.08 96	0.11 1	0.05 5	0.10 284	0.11 96	0.08 19	0.10 149	0.08 202	0.07 119	0.06 62	0.07 226	0.14 493	0.09 160	0.07 436	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.06 395	0.05 285

ACC-I	0.08 145	0.06 164	0.10 271	0.15 151	0.06 68	0.02 1	0.14 328	0.09 39	0.13 291	0.06 51	0.07 119	0.06 62	0.07 226	0.09 85	0.08 56	0.07 436	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.05 241	0.05 285

ACC	0.08 145	0.06 164	0.11 347	0.15 151	0.06 68	0.02 1	0.14 328	0.11 98	0.14 329	0.06 51	0.07 119	0.07 180	0.07 226	0.09 85	0.08 56	0.07 436	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.06 395	0.05 285

GIO	0.09 254	0.05 59	0.11 347	0.16 261	0.09 445	0.10 284	0.13 246	0.12 135	0.12 234	0.09 264	0.10 287	0.09 315	0.06 85	0.13 448	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.05 285

E$^{3}$Stereo	0.08 145	0.05 59	0.10 271	0.13 29	0.07 193	0.09 203	0.12 153	0.11 98	0.10 149	0.07 129	0.07 119	0.07 180	0.07 226	0.11 273	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.05 285

LLLLL	0.08 145	0.05 59	0.10 271	0.13 29	0.07 193	0.09 203	0.12 153	0.11 98	0.10 149	0.07 129	0.07 119	0.07 180	0.07 226	0.11 273	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.05 285

LLL	0.08 145	0.05 59	0.09 187	0.13 29	0.07 193	0.07 56	0.13 246	0.12 135	0.10 149	0.07 129	0.06 47	0.07 180	0.07 226	0.11 273	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.05 285

low	0.07 13	0.04 3	0.08 96	0.14 86	0.07 193	0.08 124	0.12 153	0.12 135	0.09 109	0.06 51	0.05 8	0.06 62	0.05 16	0.12 384	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.05 285

Last	0.08 145	0.04 3	0.12 402	0.13 29	0.07 193	0.07 56	0.13 246	0.13 183	0.09 109	0.06 51	0.06 47	0.06 62	0.08 311	0.10 178	0.11 387	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.05 285

DDDD	0.08 145	0.04 3	0.12 402	0.13 29	0.07 193	0.07 56	0.13 246	0.15 277	0.09 109	0.06 51	0.06 47	0.06 62	0.09 371	0.09 85	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.05 285

TT111	0.08 145	0.05 59	0.11 347	0.13 29	0.06 68	0.08 124	0.12 153	0.14 226	0.08 58	0.05 2	0.06 47	0.06 62	0.09 371	0.10 178	0.11 387	0.06 230	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.05 285

EE1	0.08 145	0.05 59	0.09 187	0.15 151	0.07 193	0.07 56	0.10 51	0.16 324	0.12 234	0.08 202	0.05 8	0.06 62	0.06 85	0.13 448	0.09 160	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.04 89	0.05 241	0.05 285

AnonStereo	0.09 254	0.08 456	0.09 187	0.17 364	0.07 193	0.09 203	0.10 51	0.19 437	0.13 291	0.08 202	0.08 199	0.06 62	0.05 16	0.13 448	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.06 395	0.05 285

zzzzzzz1	0.11 403	0.07 311	0.13 466	0.21 680	0.10 569	0.12 411	0.18 615	0.22 507	0.20 515	0.13 456	0.12 370	0.08 259	0.08 311	0.13 448	0.09 160	0.05 68	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.05 241	0.05 285

noway7	0.10 343	0.07 311	0.13 466	0.20 641	0.09 445	0.11 350	0.15 429	0.28 644	0.16 404	0.11 362	0.11 346	0.07 180	0.07 226	0.10 178	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.05 241	0.05 285

monster_256*512	0.11 403	0.07 311	0.09 187	0.21 680	0.10 569	0.12 411	0.17 561	0.26 598	0.18 470	0.12 414	0.12 370	0.08 259	0.07 226	0.10 178	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.07 407	0.07 496	0.05 241	0.05 285

GREATEN-IGEV_RVC	0.09 254	0.08 456	0.08 96	0.21 680	0.09 445	0.08 124	0.11 96	0.10 64	0.09 109	0.07 129	0.10 287	0.05 5	0.06 85	0.14 493	0.11 387	0.05 68	0.06 542	0.07 407	0.06 383	0.05 241	0.05 285

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 254	0.05 59	0.11 347	0.19 566	0.07 193	0.10 284	0.09 29	0.12 135	0.09 109	0.09 264	0.09 241	0.07 180	0.08 311	0.08 39	0.09 160	0.06 230	0.06 542	0.10 657	0.08 584	0.07 488	0.05 285

over-6	0.08 145	0.07 311	0.08 96	0.17 364	0.05 5	0.10 284	0.09 29	0.17 369	0.11 188	0.06 51	0.07 119	0.06 62	0.09 371	0.10 178	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.04 89	0.05 241	0.05 285

over v1	0.07 13	0.07 311	0.07 34	0.18 478	0.05 5	0.08 124	0.08 9	0.10 64	0.05 6	0.06 51	0.06 47	0.07 180	0.10 425	0.11 273	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.05 241	0.05 285

over-8	0.07 13	0.07 311	0.07 34	0.18 478	0.05 5	0.08 124	0.08 9	0.13 183	0.05 6	0.06 51	0.05 8	0.07 180	0.09 371	0.11 273	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.05 241	0.05 285

over-9	0.07 13	0.07 311	0.07 34	0.18 478	0.05 5	0.08 124	0.08 9	0.13 183	0.06 14	0.06 51	0.05 8	0.07 180	0.09 371	0.11 273	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.05 241	0.05 285

WAFT-Stereo (ZS)	0.07 13	0.05 59	0.09 187	0.12 9	0.07 193	0.08 124	0.15 429	0.07 11	0.07 35	0.06 51	0.10 287	0.05 5	0.07 226	0.06 4	0.11 387	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.05 285

SME	0.11 403	0.09 550	0.10 271	0.17 364	0.07 193	0.20 664	0.13 246	0.21 479	0.17 436	0.12 414	0.13 394	0.10 359	0.12 502	0.13 448	0.13 514	0.07 436	0.07 621	0.08 512	0.09 634	0.06 395	0.05 285

PhaseNet	0.09 254	0.06 164	0.10 271	0.15 151	0.08 305	0.10 284	0.14 328	0.20 451	0.12 234	0.07 129	0.08 199	0.09 315	0.10 425	0.13 448	0.12 462	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.06 383	0.05 241	0.05 285

derf	0.07 13	0.04 3	0.10 271	0.14 86	0.06 68	0.05 7	0.12 153	0.12 135	0.09 109	0.05 2	0.07 119	0.07 180	0.08 311	0.10 178	0.10 287	0.06 230	0.05 372	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.05 285

mm2	0.07 13	0.04 3	0.10 271	0.13 29	0.06 68	0.06 20	0.12 153	0.13 183	0.08 58	0.06 51	0.07 119	0.06 62	0.08 311	0.10 178	0.09 160	0.06 230	0.05 372	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.05 285

mm1	0.07 13	0.04 3	0.10 271	0.13 29	0.06 68	0.06 20	0.12 153	0.06 3	0.08 58	0.06 51	0.07 119	0.06 62	0.08 311	0.10 178	0.09 160	0.06 230	0.05 372	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.05 285

qqai	0.07 13	0.05 59	0.10 271	0.14 86	0.06 68	0.05 7	0.12 153	0.08 19	0.09 109	0.05 2	0.06 47	0.06 62	0.08 311	0.10 178	0.09 160	0.06 230	0.05 372	0.05 88	0.03 1	0.04 64	0.05 285

MGA	0.07 13	0.04 3	0.10 271	0.13 29	0.06 68	0.08 124	0.09 29	0.12 135	0.08 58	0.05 2	0.06 47	0.06 62	0.05 16	0.10 178	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.05 241	0.05 285

LiteMatch*	0.08 145	0.04 3	0.11 347	0.13 29	0.08 305	0.08 124	0.13 246	0.14 226	0.09 109	0.05 2	0.05 8	0.05 5	0.09 371	0.11 273	0.10 287	0.06 230	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.05 285

Foundation-i1	0.09 254	0.04 3	0.10 271	0.14 86	0.06 68	0.10 284	0.13 246	0.16 324	0.14 329	0.10 320	0.10 287	0.11 396	0.07 226	0.07 11	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.05 241	0.05 285

Selective-IGEV-i1	0.13 517	0.07 311	0.12 402	0.19 566	0.08 305	0.18 623	0.16 510	0.22 507	0.30 657	0.16 548	0.17 484	0.16 529	0.10 425	0.14 493	0.13 514	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.06 395	0.05 285

GeoVLM	0.08 145	0.04 3	0.10 271	0.13 29	0.06 68	0.10 284	0.12 153	0.13 183	0.08 58	0.06 51	0.07 119	0.06 62	0.08 311	0.10 178	0.11 387	0.06 230	0.05 372	0.04 1	0.03 1	0.04 64	0.05 285

Hybrid-DGEV-2	0.11 403	0.06 164	0.12 402	0.18 478	0.09 445	0.09 203	0.13 246	0.28 644	0.29 647	0.11 362	0.11 346	0.09 315	0.12 502	0.12 384	0.09 160	0.06 230	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.05 241	0.05 285

WQFJA1	0.10 343	0.07 311	0.08 96	0.20 641	0.09 445	0.12 411	0.17 561	0.17 369	0.17 436	0.09 264	0.10 287	0.08 259	0.10 425	0.12 384	0.11 387	0.06 230	0.07 621	0.07 407	0.06 383	0.06 395	0.05 285

WQFJX	0.10 343	0.07 311	0.09 187	0.21 680	0.09 445	0.12 411	0.16 510	0.18 405	0.17 436	0.12 414	0.10 287	0.07 180	0.09 371	0.12 384	0.10 287	0.06 230	0.07 621	0.06 269	0.05 261	0.06 395	0.05 285

NLMM	0.10 343	0.07 311	0.08 96	0.20 641	0.09 445	0.12 411	0.17 561	0.17 369	0.17 436	0.09 264	0.10 287	0.08 259	0.10 425	0.12 384	0.11 387	0.06 230	0.07 621	0.07 407	0.06 383	0.06 395	0.05 285

NLSM1	0.10 343	0.07 311	0.07 34	0.19 566	0.08 305	0.13 480	0.16 510	0.21 479	0.15 361	0.11 362	0.10 287	0.06 62	0.10 425	0.10 178	0.11 387	0.07 436	0.08 655	0.08 512	0.07 496	0.05 241	0.05 285

NLCSM	0.11 403	0.09 550	0.09 187	0.23 729	0.11 630	0.12 411	0.19 657	0.18 405	0.18 470	0.12 414	0.11 346	0.07 180	0.09 371	0.11 273	0.10 287	0.07 436	0.08 655	0.07 407	0.07 496	0.06 395	0.05 285

GEAStereo	0.08 145	0.05 59	0.08 96	0.13 29	0.08 305	0.08 124	0.14 328	0.10 64	0.09 109	0.08 202	0.10 287	0.06 62	0.05 16	0.11 273	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.05 285

GSStereo	0.08 145	0.05 59	0.08 96	0.13 29	0.08 305	0.08 124	0.14 328	0.11 98	0.12 234	0.08 202	0.10 287	0.05 5	0.05 16	0.11 273	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.05 285

GS-Stereo							0.14 328	0.11 98	0.12 234	0.08 202	0.10 287	0.05 5	0.05 16	0.11 273	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.05 285

gasm-f	0.08 145	0.05 59	0.07 34	0.13 29	0.08 305	0.08 124	0.14 328	0.10 64	0.09 109	0.08 202	0.10 287	0.06 62	0.05 16	0.10 178	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.06 395	0.05 285

FE-Mocha	0.09 254	0.06 164	0.14 507	0.16 261	0.09 445	0.10 284	0.15 429	0.18 405	0.16 404	0.10 320	0.09 241	0.07 180	0.07 226	0.09 85	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.06 383	0.05 241	0.05 285

IGEV-FE	0.09 254	0.05 59	0.12 402	0.13 29	0.08 305	0.12 411	0.13 246	0.17 369	0.11 188	0.10 320	0.06 47	0.09 315	0.06 85	0.11 273	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.06 383	0.05 241	0.05 285

DDF-Stereo	0.08 145	0.04 3	0.09 187	0.15 151	0.10 569	0.06 20	0.13 246	0.09 39	0.14 329	0.06 51	0.06 47	0.07 180	0.06 85	0.09 85	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.08 564	0.05 285

Monster-pub-mixall	0.07 13	0.04 3	0.09 187	0.13 29	0.06 68	0.05 7	0.09 29	0.11 98	0.07 35	0.06 51	0.06 47	0.05 5	0.06 85	0.09 85	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.05 241	0.05 285

zero-FE	0.08 145	0.04 3	0.09 187	0.15 151	0.10 569	0.05 7	0.14 328	0.09 39	0.14 329	0.07 129	0.06 47	0.07 180	0.06 85	0.09 85	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.08 564	0.05 285

GASTEREO	0.08 145	0.05 59	0.09 187	0.19 566	0.07 193	0.07 56	0.12 153	0.14 226	0.11 188	0.10 320	0.09 241	0.07 180	0.04 1	0.12 384	0.08 56	0.06 230	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.05 285

MSCF	0.08 145	0.05 59	0.08 96	0.19 566	0.08 305	0.06 20	0.12 153	0.14 226	0.11 188	0.10 320	0.09 241	0.07 180	0.04 1	0.11 273	0.08 56	0.06 230	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.05 285

z-ln-s-r	0.17 653	0.10 615	0.40 777	0.19 566	0.08 305	0.17 604	0.18 615	0.22 507	0.33 682	0.18 599	0.40 752	0.22 628	0.17 643	0.20 669	0.23 714	0.07 436	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.07 488	0.05 285

xyz-stereo-finetune	0.11 403	0.08 456	0.13 466	0.14 86	0.06 68	0.10 284	0.19 657	0.17 369	0.19 490	0.12 414	0.14 414	0.15 513	0.10 425	0.13 448	0.11 387	0.05 68	0.04 30	0.07 407	0.05 261	0.04 64	0.05 285

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 3	0.10 271	0.15 151	0.05 5	0.07 56	0.11 96	0.09 39	0.04 2	0.06 51	0.05 8	0.06 62	0.04 1	0.08 39	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.05 241	0.05 285

LG-G_1	0.07 13	0.04 3	0.11 347	0.15 151	0.06 68	0.09 203	0.08 9	0.08 19	0.06 14	0.06 51	0.05 8	0.07 180	0.07 226	0.11 273	0.08 56	0.07 436	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.05 285

LG-G	0.07 13	0.04 3	0.11 347	0.15 151	0.06 68	0.09 203	0.08 9	0.08 19	0.06 14	0.06 51	0.05 8	0.07 180	0.07 226	0.11 273	0.08 56	0.07 436	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.05 285

DFGA-Net	0.13 517	0.11 644	0.18 655	0.17 364	0.10 569	0.12 411	0.13 246	0.22 507	0.25 600	0.16 548	0.16 457	0.13 457	0.12 502	0.16 564	0.14 561	0.07 436	0.05 372	0.08 512	0.07 496	0.05 241	0.05 285

Reg-Stereo(zero)	0.08 145	0.05 59	0.08 96	0.16 261	0.06 68	0.12 411	0.11 96	0.15 277	0.10 149	0.12 414	0.09 241	0.10 359	0.08 311	0.11 273	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.05 285

SCV_C0	0.08 145	0.07 311	0.07 34	0.16 261	0.09 445	0.08 124	0.15 429	0.11 98	0.12 234	0.08 202	0.07 119	0.06 62	0.05 16	0.11 273	0.07 16	0.05 68	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.06 395	0.05 285

AIO-test2	0.10 343	0.08 456	0.10 271	0.23 729	0.08 305	0.11 350	0.10 51	0.23 532	0.23 560	0.08 202	0.09 241	0.08 259	0.05 16	0.10 178	0.08 56	0.06 230	0.05 372	0.08 512	0.09 634	0.05 241	0.05 285

fffft	0.09 254	0.06 164	0.12 402	0.16 261	0.07 193	0.09 203	0.17 561	0.12 135	0.11 188	0.08 202	0.07 119	0.09 315	0.06 85	0.11 273	0.12 462	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.05 285
1: 1. 1
999	0.09 254	0.05 59	0.13 466	0.15 151	0.08 305	0.10 284	0.14 328	0.15 277	0.11 188	0.10 320	0.08 199	0.08 259	0.08 311	0.16 564	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.05 285

fffy	0.09 254	0.08 456	0.09 187	0.16 261	0.07 193	0.13 480	0.17 561	0.13 183	0.12 234	0.08 202	0.09 241	0.08 259	0.09 371	0.13 448	0.11 387	0.05 68	0.05 372	0.07 407	0.05 261	0.04 64	0.05 285

UGAM	0.13 517	0.10 615	0.09 187	0.22 700	0.08 305	0.12 411	0.20 684	0.17 369	0.23 560	0.21 658	0.16 457	0.13 457	0.13 547	0.19 643	0.12 462	0.07 436	0.05 372	0.13 727	0.11 715	0.07 488	0.05 285

rvit_stereo_0083	0.12 489	0.08 456	0.17 629	0.16 261	0.09 445	0.11 350	0.15 429	0.14 226	0.26 614	0.11 362	0.14 414	0.13 457	0.10 425	0.12 384	0.12 462	0.10 652	0.08 655	0.09 603	0.07 496	0.07 488	0.05 285

rvit_stereo_0081	0.11 403	0.08 456	0.15 559	0.16 261	0.09 445	0.10 284	0.14 328	0.14 226	0.24 577	0.11 362	0.13 394	0.13 457	0.09 371	0.11 273	0.12 462	0.10 652	0.07 621	0.08 512	0.07 496	0.07 488	0.05 285

rvit_stereo_0082	0.11 403	0.08 456	0.15 559	0.16 261	0.09 445	0.10 284	0.14 328	0.14 226	0.24 577	0.11 362	0.13 394	0.13 457	0.09 371	0.11 273	0.12 462	0.10 652	0.07 621	0.08 512	0.07 496	0.07 488	0.05 285

Occ-G	0.08 145	0.05 59	0.06 16	0.14 86	0.07 193	0.08 124	0.14 328	0.13 183	0.15 361	0.07 129	0.11 346	0.07 180	0.05 16	0.09 85	0.10 287	0.06 230	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.05 285

Pointernet	0.09 254	0.04 3	0.09 187	0.16 261	0.08 305	0.13 480	0.10 51	0.15 277	0.17 436	0.09 264	0.07 119	0.06 62	0.06 85	0.11 273	0.09 160	0.08 533	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.06 395	0.05 285

U	0.08 145	0.07 311	0.09 187	0.19 566	0.10 569	0.10 284	0.13 246	0.12 135	0.17 436	0.07 129	0.07 119	0.06 62	0.05 16	0.07 11	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.06 395	0.05 285

rvit_stereo_0080	0.10 343	0.08 456	0.14 507	0.15 151	0.09 445	0.07 56	0.15 429	0.16 324	0.16 404	0.11 362	0.10 287	0.14 482	0.08 311	0.12 384	0.10 287	0.09 604	0.07 621	0.07 407	0.06 383	0.07 488	0.05 285

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 254	0.10 615	0.31 748	0.15 151	0.06 68	0.08 124	0.14 328	0.10 64	0.10 149	0.07 129	0.07 119	0.06 62	0.04 1	0.11 273	0.07 16	0.12 712	0.04 30	0.07 407	0.05 261	0.05 241	0.05 285

rvit_stereo_ft	0.12 489	0.07 311	0.13 466	0.19 566	0.10 569	0.12 411	0.17 561	0.16 324	0.16 404	0.12 414	0.13 394	0.15 513	0.10 425	0.14 493	0.13 514	0.09 604	0.06 542	0.08 512	0.07 496	0.07 488	0.05 285

trnet	0.08 145	0.05 59	0.07 34	0.12 9	0.05 5	0.12 411	0.11 96	0.13 183	0.10 149	0.08 202	0.13 394	0.09 315	0.08 311	0.11 273	0.10 287	0.08 533	0.05 372	0.05 88	0.03 1	0.06 395	0.05 285

H2IRNET	0.10 343	0.09 550	0.09 187	0.18 478	0.09 445	0.12 411	0.15 429	0.14 226	0.21 533	0.10 320	0.10 287	0.10 359	0.10 425	0.10 178	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.08 512	0.08 584	0.06 395	0.05 285

MGS-Stereo	0.09 254	0.07 311	0.12 402	0.15 151	0.08 305	0.09 203	0.15 429	0.12 135	0.12 234	0.07 129	0.10 287	0.08 259	0.06 85	0.10 178	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.06 395	0.05 285

CoDeX	0.12 489	0.07 311	0.12 402	0.17 364	0.08 305	0.12 411	0.15 429	0.23 532	0.27 624	0.13 456	0.17 484	0.16 529	0.11 466	0.14 493	0.11 387	0.07 436	0.05 372	0.07 407	0.06 383	0.06 395	0.05 285

whm_eth	0.10 343	0.08 456	0.14 507	0.15 151	0.09 445	0.07 56	0.15 429	0.16 324	0.16 404	0.11 362	0.10 287	0.14 482	0.08 311	0.12 384	0.10 287	0.09 604	0.07 621	0.07 407	0.06 383	0.07 488	0.05 285

IGEV_Zeroshot_test	0.09 254	0.05 59	0.12 402	0.13 29	0.08 305	0.12 411	0.13 246	0.17 369	0.11 188	0.10 320	0.06 47	0.09 315	0.06 85	0.11 273	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.06 383	0.05 241	0.05 285

StereoVision	0.13 517	0.12 663	0.09 187	0.24 739	0.10 569	0.15 548	0.21 708	0.21 479	0.20 515	0.12 414	0.24 595	0.10 359	0.10 425	0.16 564	0.10 287	0.09 604	0.11 732	0.12 712	0.12 737	0.06 395	0.05 285

UniTT-Stereo	0.09 254	0.07 311	0.08 96	0.18 478	0.08 305	0.13 480	0.11 96	0.12 135	0.11 188	0.10 320	0.12 370	0.05 5	0.07 226	0.09 85	0.09 160	0.07 436	0.05 372	0.05 88	0.05 261	0.05 241	0.05 285

MIM_Stereo	0.09 254	0.07 311	0.11 347	0.15 151	0.07 193	0.06 20	0.12 153	0.20 451	0.14 329	0.13 456	0.13 394	0.09 315	0.05 16	0.12 384	0.08 56	0.05 68	0.06 542	0.07 407	0.06 383	0.06 395	0.05 285

GCAP-Stereo	0.09 254	0.07 311	0.13 466	0.18 478	0.06 68	0.11 350	0.07 5	0.13 183	0.12 234	0.09 264	0.10 287	0.07 180	0.09 371	0.13 448	0.10 287	0.06 230	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.05 285

Any-RAFT	0.10 343	0.05 59	0.09 187	0.14 86	0.07 193	0.13 480	0.14 328	0.21 479	0.15 361	0.11 362	0.12 370	0.12 421	0.09 371	0.12 384	0.09 160	0.07 436	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.06 395	0.05 285

RAFT-Test	0.09 254	0.06 164	0.10 271	0.15 151	0.07 193	0.11 350	0.15 429	0.16 324	0.13 291	0.09 264	0.10 287	0.10 359	0.09 371	0.12 384	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.05 285

LL-Strereo2	0.10 343	0.10 615	0.15 559	0.18 478	0.08 305	0.15 548	0.09 29	0.17 369	0.14 329	0.14 486	0.10 287	0.09 315	0.07 226	0.16 564	0.10 287	0.05 68	0.05 372	0.10 657	0.07 496	0.06 395	0.05 285

LL-Strereo	0.13 517	0.09 550	0.11 347	0.20 641	0.10 569	0.11 350	0.18 615	0.32 702	0.24 577	0.15 517	0.15 442	0.14 482	0.13 547	0.19 643	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.09 603	0.08 584	0.04 64	0.05 285

4D-IteraStereo	0.09 254	0.07 311	0.10 271	0.18 478	0.07 193	0.09 203	0.15 429	0.17 369	0.15 361	0.10 320	0.11 346	0.10 359	0.07 226	0.11 273	0.09 160	0.05 68	0.03 1	0.08 512	0.07 496	0.06 395	0.05 285

anonymousdsp2	0.11 403	0.07 311	0.10 271	0.16 261	0.09 445	0.13 480	0.14 328	0.18 405	0.22 548	0.13 456	0.14 414	0.12 421	0.09 371	0.14 493	0.11 387	0.05 68	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.06 395	0.05 285

LoS	0.09 254	0.05 59	0.11 347	0.13 29	0.07 193	0.14 521	0.11 96	0.15 277	0.15 361	0.09 264	0.09 241	0.12 421	0.09 371	0.15 525	0.10 287	0.07 436	0.05 372	0.05 88	0.03 1	0.05 241	0.05 285
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.08 145	0.04 3	0.08 96	0.14 86	0.07 193	0.09 203	0.14 328	0.11 98	0.09 109	0.08 202	0.09 241	0.11 396	0.06 85	0.12 384	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.05 241	0.05 285

Selective-RAFT	0.11 403	0.10 615	0.11 347	0.21 680	0.08 305	0.16 580	0.13 246	0.20 451	0.22 548	0.10 320	0.10 287	0.11 396	0.10 425	0.15 525	0.11 387	0.05 68	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.06 395	0.05 285

CroCo-Stereo Lap2	0.09 254	0.09 550	0.08 96	0.22 700	0.09 445	0.09 203	0.19 657	0.16 324	0.12 234	0.09 264	0.10 287	0.05 5	0.05 16	0.08 39	0.08 56	0.06 230	0.06 542	0.07 407	0.05 261	0.05 241	0.05 285

TestStereo1	0.13 517	0.08 456	0.08 96	0.19 566	0.08 305	0.18 623	0.29 802	0.23 532	0.16 404	0.17 569	0.20 537	0.16 529	0.10 425	0.12 384	0.13 514	0.06 230	0.06 542	0.08 512	0.06 383	0.05 241	0.05 285

DCANet-4	0.10 343	0.06 164	0.12 402	0.16 261	0.06 68	0.09 203	0.17 561	0.18 405	0.19 490	0.13 456	0.16 457	0.09 315	0.14 572	0.11 273	0.12 462	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.05 285

fff	0.10 343	0.06 164	0.12 402	0.15 151	0.07 193	0.09 203	0.17 561	0.16 324	0.20 515	0.13 456	0.16 457	0.10 359	0.11 466	0.11 273	0.12 462	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.05 285

SA-5K	0.13 517	0.08 456	0.08 96	0.19 566	0.08 305	0.18 623	0.29 802	0.23 532	0.16 404	0.17 569	0.20 537	0.16 529	0.10 425	0.12 384	0.13 514	0.06 230	0.06 542	0.08 512	0.06 383	0.05 241	0.05 285

Sa-1000	0.12 489	0.08 456	0.08 96	0.18 478	0.08 305	0.14 521	0.22 722	0.22 507	0.18 470	0.15 517	0.20 537	0.17 554	0.11 466	0.10 178	0.10 287	0.06 230	0.05 372	0.09 603	0.09 634	0.05 241	0.05 285

iRaft-Stereo_20w	0.09 254	0.05 59	0.13 466	0.14 86	0.08 305	0.12 411	0.15 429	0.18 405	0.10 149	0.11 362	0.08 199	0.08 259	0.05 16	0.10 178	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.06 395	0.05 285

GLC_STEREO	0.11 403	0.07 311	0.11 347	0.17 364	0.07 193	0.09 203	0.13 246	0.15 277	0.24 577	0.12 414	0.13 394	0.12 421	0.08 311	0.18 626	0.11 387	0.06 230	0.08 655	0.08 512	0.06 383	0.05 241	0.05 285

CrosDoStereo	0.12 489	0.06 164	0.12 402	0.14 86	0.08 305	0.12 411	0.15 429	0.17 369	0.22 548	0.19 618	0.24 595	0.15 513	0.11 466	0.11 273	0.12 462	0.06 230	0.04 30	0.07 407	0.07 496	0.05 241	0.05 285

AAGNet	0.11 403	0.07 311	0.16 596	0.19 566	0.09 445	0.08 124	0.13 246	0.18 405	0.13 291	0.16 548	0.21 561	0.13 457	0.14 572	0.11 273	0.14 561	0.06 230	0.04 30	0.09 603	0.06 383	0.06 395	0.05 285

TransformOpticalFlow	0.10 343	0.08 456	0.13 466	0.18 478	0.07 193	0.09 203	0.15 429	0.19 437	0.15 361	0.12 414	0.17 484	0.11 396	0.11 466	0.11 273	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.06 383	0.05 241	0.05 285

DeepStereo_LL	0.12 489	0.06 164	0.12 402	0.14 86	0.08 305	0.12 411	0.15 429	0.17 369	0.22 548	0.19 618	0.24 595	0.15 513	0.11 466	0.11 273	0.12 462	0.06 230	0.04 30	0.07 407	0.07 496	0.05 241	0.05 285

DEmStereo	0.12 489	0.06 164	0.14 507	0.14 86	0.10 569	0.16 580	0.15 429	0.16 324	0.24 577	0.17 569	0.24 595	0.13 457	0.14 572	0.12 384	0.13 514	0.05 68	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.05 241	0.05 285

SST-Stereo	0.10 343	0.07 311	0.15 559	0.18 478	0.09 445	0.06 20	0.12 153	0.17 369	0.11 188	0.15 517	0.17 484	0.13 457	0.12 502	0.10 178	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.09 603	0.06 383	0.06 395	0.05 285

THIR-Stereo	0.12 489	0.07 311	0.11 347	0.15 151	0.08 305	0.14 521	0.16 510	0.17 369	0.25 600	0.16 548	0.24 595	0.14 482	0.12 502	0.12 384	0.14 561	0.06 230	0.04 30	0.07 407	0.07 496	0.05 241	0.05 285

RAFT_R40	0.11 403	0.07 311	0.14 507	0.18 478	0.09 445	0.06 20	0.13 246	0.17 369	0.16 404	0.14 486	0.18 513	0.15 513	0.12 502	0.10 178	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.09 603	0.06 383	0.06 395	0.05 285

DRaft	0.12 489	0.06 164	0.11 347	0.14 86	0.09 445	0.14 521	0.17 561	0.21 479	0.30 657	0.17 569	0.28 664	0.10 359	0.15 590	0.10 178	0.12 462	0.05 68	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.05 241	0.05 285

PFNet	0.12 489	0.06 164	0.17 629	0.17 364	0.08 305	0.09 203	0.15 429	0.26 598	0.20 515	0.16 548	0.16 457	0.14 482	0.11 466	0.12 384	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.05 241	0.05 285

RAFT-345	0.11 403	0.07 311	0.15 559	0.16 261	0.08 305	0.08 124	0.12 153	0.15 277	0.10 149	0.11 362	0.36 725	0.09 315	0.09 371	0.11 273	0.12 462	0.05 68	0.05 372	0.07 407	0.06 383	0.04 64	0.05 285

AnonymousM	0.09 254	0.05 59	0.10 271	0.14 86	0.06 68	0.09 203	0.13 246	0.19 437	0.14 329	0.13 456	0.11 346	0.09 315	0.08 311	0.13 448	0.10 287	0.08 533	0.05 372	0.08 512	0.05 261	0.05 241	0.05 285

RAFT	0.13 517	0.09 550	0.11 347	0.18 478	0.08 305	0.15 548	0.24 750	0.20 451	0.19 490	0.21 658	0.21 561	0.17 554	0.12 502	0.16 564	0.09 160	0.06 230	0.07 621	0.10 657	0.09 634	0.05 241	0.05 285

TestStereo	0.13 517	0.14 707	0.11 347	0.23 729	0.08 305	0.15 548	0.21 708	0.20 451	0.23 560	0.14 486	0.24 595	0.16 529	0.12 502	0.16 564	0.14 561	0.05 68	0.06 542	0.08 512	0.06 383	0.09 632	0.05 285

raft+_RVC	0.11 403	0.07 311	0.09 187	0.16 261	0.07 193	0.10 284	0.11 96	0.24 559	0.20 515	0.12 414	0.15 442	0.12 421	0.08 311	0.12 384	0.13 514	0.07 436	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.05 241	0.05 285

TANstereo	0.09 254	0.04 3	0.08 96	0.13 29	0.06 68	0.11 350	0.14 328	0.15 277	0.19 490	0.11 362	0.15 442	0.10 359	0.06 85	0.12 384	0.09 160	0.07 436	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.06 395	0.05 285

XX-TBD	0.09 254	0.06 164	0.07 34	0.14 86	0.07 193	0.12 411	0.16 510	0.14 226	0.13 291	0.11 362	0.12 370	0.09 315	0.08 311	0.10 178	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.06 395	0.05 285

raftrobust	0.09 254	0.06 164	0.10 271	0.17 364	0.08 305	0.09 203	0.10 51	0.18 405	0.16 404	0.10 320	0.09 241	0.12 421	0.07 226	0.12 384	0.10 287	0.08 533	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.05 285

csc	0.10 343	0.06 164	0.12 402	0.15 151	0.07 193	0.09 203	0.17 561	0.16 324	0.20 515	0.13 456	0.16 457	0.10 359	0.11 466	0.11 273	0.12 462	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.05 285

cscssc	0.10 343	0.06 164	0.12 402	0.15 151	0.07 193	0.09 203	0.17 561	0.16 324	0.20 515	0.13 456	0.16 457	0.10 359	0.11 466	0.11 273	0.12 462	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.04 64	0.05 285

111	0.10 343	0.06 164	0.12 402	0.15 151	0.07 193	0.10 284	0.14 328	0.21 479	0.23 560	0.11 362	0.12 370	0.14 482	0.11 466	0.13 448	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.04 89	0.05 241	0.05 285

R-Stereo Train	0.10 343	0.06 164	0.10 271	0.17 364	0.08 305	0.11 350	0.14 328	0.23 532	0.11 188	0.12 414	0.19 524	0.11 396	0.08 311	0.09 85	0.11 387	0.07 436	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.05 285

RAFT-Stereo	0.10 343	0.06 164	0.10 271	0.17 364	0.08 305	0.11 350	0.14 328	0.23 532	0.11 188	0.12 414	0.19 524	0.11 396	0.08 311	0.09 85	0.11 387	0.07 436	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.05 285
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNet	0.10 343	0.06 164	0.12 402	0.14 86	0.06 68	0.11 350	0.10 51	0.18 405	0.18 470	0.13 456	0.16 457	0.14 482	0.11 466	0.15 525	0.13 514	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.04 89	0.06 395	0.05 285
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
iResNet	0.13 517	0.10 615	0.18 655	0.19 566	0.08 305	0.13 480	0.18 615	0.20 451	0.26 614	0.15 517	0.23 582	0.15 513	0.13 547	0.14 493	0.14 561	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.06 395	0.05 285

AROF3	0.15 603	0.16 729	0.19 667	0.32 799	0.10 569	0.10 284	0.19 657	0.27 621	0.19 490	0.16 548	0.12 370	0.19 586	0.10 425	0.15 525	0.12 462	0.14 755	0.04 30	0.32 828	0.07 496	0.10 666	0.06 418

G3	0.13 517	0.14 707	0.12 402	0.32 799	0.13 696	0.11 350	0.14 328	0.23 532	0.08 58	0.14 486	0.12 370	0.19 586	0.09 371	0.15 525	0.13 514	0.10 652	0.05 372	0.16 767	0.10 680	0.10 666	0.06 418

G2	0.11 403	0.11 644	0.11 347	0.24 739	0.11 630	0.13 480	0.15 429	0.24 559	0.12 234	0.10 320	0.12 370	0.11 396	0.09 371	0.14 493	0.10 287	0.07 436	0.04 30	0.11 691	0.05 261	0.07 488	0.06 418

GOStereo-base	0.14 556	0.16 729	0.14 507	0.31 797	0.13 696	0.12 411	0.16 510	0.26 598	0.12 234	0.16 548	0.15 442	0.16 529	0.11 466	0.13 448	0.13 514	0.12 712	0.05 372	0.16 767	0.09 634	0.12 712	0.06 418

Anonymus	0.08 145	0.05 59	0.10 271	0.15 151	0.08 305	0.10 284	0.15 429	0.15 277	0.10 149	0.07 129	0.06 47	0.07 180	0.08 311	0.12 384	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.05 241	0.06 418

TestStereo_HLe17	0.10 343	0.05 59	0.12 402	0.13 29	0.07 193	0.11 350	0.15 429	0.21 479	0.15 361	0.11 362	0.14 414	0.11 396	0.09 371	0.13 448	0.12 462	0.07 436	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.07 488	0.06 418

TestStereo-Hl	0.11 403	0.06 164	0.11 347	0.13 29	0.08 305	0.15 548	0.14 328	0.20 451	0.17 436	0.13 456	0.16 457	0.12 421	0.11 466	0.14 493	0.13 514	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.06 395	0.06 418

IGEV_i1	0.12 489	0.07 311	0.12 402	0.16 261	0.08 305	0.19 648	0.14 328	0.18 405	0.22 548	0.18 599	0.18 513	0.16 529	0.12 502	0.16 564	0.14 561	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.06 395	0.06 418

RT-Monster	0.09 254	0.05 59	0.09 187	0.14 86	0.08 305	0.11 350	0.10 51	0.17 369	0.18 470	0.13 456	0.10 287	0.09 315	0.08 311	0.10 178	0.10 287	0.07 436	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.06 418

LiteMatch	0.09 254	0.06 164	0.10 271	0.16 261	0.07 193	0.09 203	0.15 429	0.13 183	0.08 58	0.06 51	0.07 119	0.06 62	0.15 590	0.10 178	0.14 561	0.07 436	0.04 30	0.06 269	0.06 383	0.06 395	0.06 418

Lsterematch	0.11 403	0.06 164	0.11 347	0.16 261	0.07 193	0.13 480	0.15 429	0.14 226	0.17 436	0.16 548	0.18 513	0.15 513	0.15 590	0.12 384	0.14 561	0.07 436	0.04 30	0.06 269	0.06 383	0.06 395	0.06 418

VMStereo-Base	0.09 254	0.05 59	0.10 271	0.13 29	0.07 193	0.10 284	0.10 51	0.16 324	0.13 291	0.10 320	0.15 442	0.10 359	0.09 371	0.11 273	0.10 287	0.07 436	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.06 418

WQFJA1++	0.08 145	0.04 3	0.11 347	0.14 86	0.07 193	0.11 350	0.11 96	0.11 98	0.07 35	0.07 129	0.07 119	0.07 180	0.06 85	0.10 178	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.06 395	0.06 418

252Zero-FE	0.08 145	0.04 3	0.09 187	0.13 29	0.07 193	0.12 411	0.11 96	0.13 183	0.14 329	0.06 51	0.05 8	0.06 62	0.05 16	0.09 85	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.04 1	0.03 1	0.05 241	0.06 418

S2M2_XL	0.08 145	0.06 164	0.12 402	0.12 9	0.08 305	0.09 203	0.09 29	0.07 11	0.07 35	0.08 202	0.07 119	0.07 180	0.06 85	0.09 85	0.09 160	0.08 533	0.06 542	0.07 407	0.05 261	0.08 564	0.06 418
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
xyz-stereo-finetune2	0.11 403	0.07 311	0.13 466	0.13 29	0.07 193	0.11 350	0.19 657	0.17 369	0.12 234	0.15 517	0.15 442	0.17 554	0.12 502	0.13 448	0.11 387	0.05 68	0.04 30	0.07 407	0.05 261	0.04 64	0.06 418

111111	0.07 13	0.04 3	0.09 187	0.17 364	0.06 68	0.05 7	0.10 51	0.11 98	0.09 109	0.06 51	0.06 47	0.07 180	0.05 16	0.09 85	0.09 160	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.07 488	0.06 418

MLG-Stereo_test3	0.07 13	0.05 59	0.10 271	0.14 86	0.06 68	0.07 56	0.11 96	0.08 19	0.06 14	0.06 51	0.04 1	0.06 62	0.06 85	0.07 11	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.06 418

G2L-Stereo_test	0.14 556	0.07 311	0.11 347	0.13 29	0.08 305	0.12 411	0.16 510	0.30 677	0.28 640	0.20 642	0.23 582	0.20 600	0.16 619	0.17 601	0.18 651	0.07 436	0.05 372	0.05 88	0.05 261	0.07 488	0.06 418

LGtest1	0.07 13	0.04 3	0.10 271	0.15 151	0.06 68	0.07 56	0.09 29	0.08 19	0.06 14	0.05 2	0.04 1	0.06 62	0.06 85	0.10 178	0.09 160	0.07 436	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.06 395	0.06 418

FLISNet	0.11 403	0.06 164	0.11 347	0.13 29	0.09 445	0.09 203	0.14 328	0.21 479	0.10 149	0.19 618	0.17 484	0.14 482	0.09 371	0.16 564	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.07 407	0.08 584	0.07 488	0.06 418

CoSv	0.11 403	0.06 164	0.11 347	0.13 29	0.09 445	0.09 203	0.14 328	0.21 479	0.10 149	0.19 618	0.17 484	0.14 482	0.09 371	0.16 564	0.08 56	0.05 68	0.04 30	0.07 407	0.08 584	0.07 488	0.06 418

AIO-test1	0.10 343	0.07 311	0.10 271	0.23 729	0.07 193	0.09 203	0.13 246	0.21 479	0.14 329	0.11 362	0.12 370	0.09 315	0.07 226	0.11 273	0.09 160	0.06 230	0.05 372	0.09 603	0.10 680	0.03 1	0.06 418

IGEV-RUCA	0.08 145	0.06 164	0.11 347	0.14 86	0.09 445	0.10 284	0.12 153	0.10 64	0.12 234	0.06 51	0.07 119	0.07 180	0.06 85	0.09 85	0.08 56	0.06 230	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.05 241	0.06 418

tt45	0.09 254	0.06 164	0.11 347	0.15 151	0.07 193	0.11 350	0.16 510	0.13 183	0.11 188	0.09 264	0.06 47	0.08 259	0.06 85	0.13 448	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.06 418

PAM_32	0.09 254	0.05 59	0.17 629	0.15 151	0.08 305	0.10 284	0.15 429	0.14 226	0.15 361	0.09 264	0.08 199	0.09 315	0.07 226	0.14 493	0.08 56	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.06 383	0.05 241	0.06 418

PAM	0.10 343	0.05 59	0.16 596	0.15 151	0.08 305	0.09 203	0.16 510	0.15 277	0.16 404	0.12 414	0.09 241	0.09 315	0.07 226	0.13 448	0.08 56	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.06 383	0.05 241	0.06 418

rvit_0105_6	0.14 556	0.09 550	0.18 655	0.17 364	0.10 569	0.10 284	0.16 510	0.19 437	0.26 614	0.12 414	0.18 513	0.17 554	0.12 502	0.18 626	0.12 462	0.15 761	0.11 732	0.12 712	0.10 680	0.09 632	0.06 418

rvit_0105_5	0.14 556	0.09 550	0.13 466	0.17 364	0.09 445	0.14 521	0.23 735	0.24 559	0.27 624	0.14 486	0.15 442	0.18 570	0.12 502	0.17 601	0.14 561	0.14 755	0.11 732	0.10 657	0.10 680	0.08 564	0.06 418

rvit_0105_4	0.14 556	0.09 550	0.17 629	0.17 364	0.10 569	0.12 411	0.19 657	0.23 532	0.27 624	0.14 486	0.20 537	0.17 554	0.13 547	0.17 601	0.13 514	0.15 761	0.11 732	0.11 691	0.10 680	0.09 632	0.06 418

rvit_0105_3	0.15 603	0.09 550	0.14 507	0.19 566	0.12 670	0.15 548	0.25 768	0.25 579	0.29 647	0.15 517	0.17 484	0.20 600	0.13 547	0.17 601	0.14 561	0.13 740	0.11 732	0.12 712	0.14 753	0.07 488	0.06 418

UGAM-zero	0.09 254	0.05 59	0.15 559	0.15 151	0.08 305	0.09 203	0.13 246	0.19 437	0.15 361	0.11 362	0.15 442	0.07 180	0.07 226	0.09 85	0.09 160	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.06 418

rvit_stereo_0081_aga	0.11 403	0.09 550	0.14 507	0.18 478	0.09 445	0.13 480	0.14 328	0.14 226	0.19 490	0.10 320	0.18 513	0.16 529	0.09 371	0.12 384	0.09 160	0.10 652	0.06 542	0.08 512	0.07 496	0.07 488	0.06 418

model_zeroshot	0.10 343	0.04 3	0.11 347	0.15 151	0.09 445	0.12 411	0.14 328	0.20 451	0.13 291	0.11 362	0.10 287	0.12 421	0.07 226	0.12 384	0.10 287	0.07 436	0.06 542	0.06 269	0.05 261	0.06 395	0.06 418

IGEV-Stereo+	0.07 13	0.04 3	0.08 96	0.15 151	0.06 68	0.04 3	0.09 29	0.10 64	0.09 109	0.06 51	0.06 47	0.06 62	0.06 85	0.06 4	0.08 56	0.06 230	0.04 30	0.05 88	0.04 89	0.06 395	0.06 418

DispNO	0.14 556	0.08 456	0.17 629	0.19 566	0.12 670	0.11 350	0.21 708	0.23 532	0.29 647	0.17 569	0.23 582	0.18 570	0.17 643	0.15 525	0.15 600	0.07 436	0.05 372	0.08 512	0.08 584	0.07 488	0.06 418

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 343	0.08 456	0.12 402	0.16 261	0.08 305	0.15 548	0.16 510	0.18 405	0.18 470	0.10 320	0.09 241	0.09 315	0.08 311	0.11 273	0.12 462	0.07 436	0.05 372	0.08 512	0.06 383	0.07 488	0.06 418

SMFormer	0.14 556	0.07 311	0.17 629	0.14 86	0.08 305	0.16 580	0.17 561	0.26 598	0.27 624	0.19 618	0.20 537	0.18 570	0.15 590	0.15 525	0.17 633	0.08 533	0.05 372	0.07 407	0.06 383	0.07 488	0.06 418

tta	0.14 556	0.07 311	0.17 629	0.14 86	0.08 305	0.16 580	0.17 561	0.26 598	0.27 624	0.19 618	0.20 537	0.18 570	0.15 590	0.15 525	0.17 633	0.08 533	0.05 372	0.07 407	0.06 383	0.06 395	0.06 418

qqq1	0.13 517	0.07 311	0.17 629	0.14 86	0.08 305	0.16 580	0.17 561	0.26 598	0.27 624	0.19 618	0.20 537	0.18 570	0.15 590	0.15 525	0.11 387	0.08 533	0.05 372	0.05 88	0.05 261	0.06 395	0.06 418

fff1	0.13 517	0.07 311	0.17 629	0.14 86	0.08 305	0.16 580	0.17 561	0.26 598	0.27 624	0.19 618	0.20 537	0.18 570	0.15 590	0.15 525	0.11 387	0.08 533	0.05 372	0.05 88	0.05 261	0.06 395	0.06 418

MyStereo07	0.10 343	0.07 311	0.10 271	0.17 364	0.09 445	0.14 521	0.18 615	0.15 277	0.15 361	0.09 264	0.06 47	0.06 62	0.07 226	0.12 384	0.09 160	0.06 230	0.05 372	0.08 512	0.07 496	0.06 395	0.06 418

MyStereo06	0.10 343	0.07 311	0.12 402	0.17 364	0.09 445	0.13 480	0.18 615	0.19 437	0.12 234	0.12 414	0.08 199	0.07 180	0.07 226	0.11 273	0.09 160	0.06 230	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.06 395	0.06 418

MyStereo05	0.13 517	0.07 311	0.10 271	0.17 364	0.09 445	0.13 480	0.18 615	0.27 621	0.35 703	0.17 569	0.14 414	0.15 513	0.11 466	0.15 525	0.13 514	0.06 230	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.06 395	0.06 418

MyStereo04	0.13 517	0.07 311	0.10 271	0.17 364	0.09 445	0.14 521	0.18 615	0.29 661	0.38 723	0.17 569	0.14 414	0.16 529	0.10 425	0.15 525	0.13 514	0.06 230	0.05 372	0.08 512	0.07 496	0.06 395	0.06 418

cc1	0.10 343	0.08 456	0.12 402	0.17 364	0.09 445	0.13 480	0.15 429	0.16 324	0.18 470	0.09 264	0.09 241	0.06 62	0.06 85	0.10 178	0.07 16	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.06 395	0.06 418

ff7	0.09 254	0.07 311	0.11 347	0.16 261	0.09 445	0.11 350	0.15 429	0.16 324	0.12 234	0.10 320	0.06 47	0.06 62	0.06 85	0.11 273	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.06 418

IGEVStereo-DCA	0.09 254	0.06 164	0.11 347	0.15 151	0.10 569	0.11 350	0.15 429	0.16 324	0.12 234	0.10 320	0.06 47	0.08 259	0.06 85	0.10 178	0.08 56	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.06 418

ffff	0.09 254	0.07 311	0.11 347	0.16 261	0.09 445	0.11 350	0.15 429	0.16 324	0.12 234	0.10 320	0.06 47	0.06 62	0.06 85	0.11 273	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.06 418

rrr	0.09 254	0.06 164	0.12 402	0.15 151	0.10 569	0.11 350	0.16 510	0.16 324	0.15 361	0.10 320	0.06 47	0.08 259	0.06 85	0.10 178	0.08 56	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.06 418

ffm	0.12 489	0.09 550	0.14 507	0.16 261	0.08 305	0.17 604	0.17 561	0.15 277	0.19 490	0.15 517	0.25 624	0.19 586	0.13 547	0.10 178	0.07 16	0.06 230	0.04 30	0.09 603	0.08 584	0.06 395	0.06 418

ff1	0.13 517	0.09 550	0.14 507	0.16 261	0.08 305	0.17 604	0.17 561	0.15 277	0.19 490	0.15 517	0.25 624	0.19 586	0.13 547	0.14 493	0.20 671	0.06 230	0.04 30	0.09 603	0.08 584	0.06 395	0.06 418

11t	0.09 254	0.07 311	0.11 347	0.16 261	0.09 445	0.11 350	0.15 429	0.16 324	0.12 234	0.10 320	0.06 47	0.06 62	0.06 85	0.11 273	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.06 418

tt1	0.10 343	0.08 456	0.12 402	0.17 364	0.09 445	0.12 411	0.16 510	0.15 277	0.19 490	0.09 264	0.08 199	0.06 62	0.06 85	0.10 178	0.07 16	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.06 395	0.06 418

1111x	0.15 603	0.08 456	0.12 402	0.18 478	0.07 193	0.18 623	0.25 768	0.31 690	0.24 577	0.17 569	0.24 595	0.26 680	0.15 590	0.13 448	0.23 714	0.07 436	0.07 621	0.08 512	0.09 634	0.07 488	0.06 418

plain	0.10 343	0.08 456	0.10 271	0.19 566	0.09 445	0.10 284	0.15 429	0.14 226	0.13 291	0.13 456	0.15 442	0.09 315	0.12 502	0.13 448	0.12 462	0.07 436	0.05 372	0.09 603	0.06 383	0.06 395	0.06 418

anonymousdsp	0.09 254	0.07 311	0.11 347	0.16 261	0.09 445	0.11 350	0.15 429	0.16 324	0.12 234	0.09 264	0.06 47	0.06 62	0.06 85	0.11 273	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.06 418

anonymousa	0.13 517	0.07 311	0.13 466	0.18 478	0.09 445	0.13 480	0.17 561	0.19 437	0.29 647	0.15 517	0.24 595	0.15 513	0.14 572	0.14 493	0.14 561	0.07 436	0.05 372	0.07 407	0.09 634	0.05 241	0.06 418

ProNet	0.09 254	0.07 311	0.10 271	0.17 364	0.08 305	0.10 284	0.15 429	0.15 277	0.12 234	0.09 264	0.06 47	0.07 180	0.06 85	0.11 273	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.06 418

ccc-4	0.09 254	0.07 311	0.11 347	0.16 261	0.09 445	0.11 350	0.15 429	0.16 324	0.12 234	0.10 320	0.06 47	0.06 62	0.06 85	0.11 273	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.06 418

RAFT+CT+SA	0.13 517	0.11 644	0.09 187	0.19 566	0.09 445	0.15 548	0.28 792	0.22 507	0.22 548	0.15 517	0.26 641	0.10 359	0.10 425	0.11 273	0.12 462	0.05 68	0.04 30	0.07 407	0.08 584	0.07 488	0.06 418

IGEV-Stereo	0.09 254	0.07 311	0.11 347	0.16 261	0.09 445	0.11 350	0.15 429	0.16 324	0.12 234	0.09 264	0.06 47	0.06 62	0.06 85	0.11 273	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.06 418
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.12 489	0.09 550	0.12 402	0.19 566	0.08 305	0.09 203	0.12 153	0.21 479	0.21 533	0.19 618	0.14 414	0.11 396	0.09 371	0.20 669	0.16 617	0.05 68	0.05 372	0.07 407	0.06 383	0.05 241	0.06 418

psmg	0.14 556	0.09 550	0.14 507	0.17 364	0.10 569	0.15 548	0.17 561	0.29 661	0.19 490	0.17 569	0.21 561	0.25 668	0.16 619	0.15 525	0.14 561	0.08 533	0.06 542	0.08 512	0.08 584	0.07 488	0.06 418

CIPLG	0.11 403	0.08 456	0.14 507	0.17 364	0.08 305	0.12 411	0.15 429	0.17 369	0.15 361	0.14 486	0.11 346	0.16 529	0.09 371	0.16 564	0.11 387	0.07 436	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.06 418

dd	0.15 603	0.16 729	0.16 596	0.19 566	0.09 445	0.15 548	0.18 615	0.21 479	0.25 600	0.23 687	0.20 537	0.21 610	0.09 371	0.21 687	0.16 617	0.10 652	0.06 542	0.08 512	0.06 383	0.08 564	0.06 418

IPLGR_C	0.11 403	0.08 456	0.14 507	0.17 364	0.08 305	0.12 411	0.15 429	0.17 369	0.15 361	0.14 486	0.10 287	0.16 529	0.09 371	0.16 564	0.11 387	0.07 436	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.06 418

ACRE	0.11 403	0.08 456	0.14 507	0.17 364	0.08 305	0.12 411	0.15 429	0.17 369	0.14 329	0.14 486	0.10 287	0.16 529	0.09 371	0.16 564	0.11 387	0.07 436	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.06 418

GwcNet-ADL	0.13 517	0.08 456	0.14 507	0.20 641	0.09 445	0.11 350	0.20 684	0.30 677	0.24 577	0.13 456	0.14 414	0.18 570	0.14 572	0.13 448	0.14 561	0.07 436	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.07 488	0.06 418

RAFT-RH_RVC	0.11 403	0.06 164	0.14 507	0.16 261	0.09 445	0.12 411	0.12 153	0.17 369	0.12 234	0.13 456	0.41 763	0.11 396	0.10 425	0.13 448	0.12 462	0.05 68	0.04 30	0.08 512	0.05 261	0.04 64	0.06 418

IRAFT_RVC	0.12 489	0.08 456	0.16 596	0.19 566	0.08 305	0.07 56	0.15 429	0.24 559	0.23 560	0.14 486	0.14 414	0.15 513	0.12 502	0.12 384	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.09 603	0.06 383	0.06 395	0.06 418

rafts_anoy	0.11 403	0.06 164	0.10 271	0.17 364	0.08 305	0.10 284	0.14 328	0.17 369	0.14 329	0.13 456	0.13 394	0.12 421	0.10 425	0.11 273	0.12 462	0.07 436	0.04 30	0.09 603	0.11 715	0.07 488	0.06 418

test_xeample3	0.09 254	0.06 164	0.12 402	0.16 261	0.09 445	0.11 350	0.15 429	0.16 324	0.13 291	0.10 320	0.06 47	0.08 259	0.06 85	0.10 178	0.09 160	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.06 418

GMStereo	0.13 517	0.14 707	0.14 507	0.18 478	0.09 445	0.15 548	0.16 510	0.20 451	0.24 577	0.16 548	0.17 484	0.10 359	0.10 425	0.16 564	0.13 514	0.07 436	0.06 542	0.06 269	0.06 383	0.07 488	0.06 418
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 517	0.07 311	0.14 507	0.17 364	0.09 445	0.15 548	0.16 510	0.28 644	0.27 624	0.14 486	0.17 484	0.12 421	0.13 547	0.14 493	0.11 387	0.08 533	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.07 488	0.06 418

delet	0.17 653	0.08 456	0.17 629	0.19 566	0.11 630	0.20 664	0.21 708	0.30 677	0.37 716	0.17 569	0.26 641	0.19 586	0.19 677	0.19 643	0.21 692	0.08 533	0.08 655	0.09 603	0.11 715	0.06 395	0.06 418

UNet	0.17 653	0.09 550	0.18 655	0.19 566	0.12 670	0.27 747	0.19 657	0.33 724	0.29 647	0.21 658	0.24 595	0.23 648	0.19 677	0.19 643	0.18 651	0.07 436	0.06 542	0.08 512	0.07 496	0.08 564	0.06 418

UPFNet	0.16 631	0.08 456	0.12 402	0.20 641	0.12 670	0.20 664	0.23 735	0.28 644	0.26 614	0.17 569	0.24 595	0.22 628	0.19 677	0.19 643	0.21 692	0.09 604	0.07 621	0.08 512	0.09 634	0.08 564	0.06 418

CREStereo	0.09 254	0.04 3	0.08 96	0.11 1	0.06 68	0.13 480	0.14 328	0.14 226	0.10 149	0.08 202	0.13 394	0.09 315	0.08 311	0.11 273	0.10 287	0.08 533	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.06 395	0.06 418
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
ac_64	0.16 631	0.08 456	0.15 559	0.18 478	0.10 569	0.22 693	0.18 615	0.24 559	0.21 533	0.18 599	0.24 595	0.29 707	0.18 660	0.19 643	0.22 701	0.09 604	0.07 621	0.08 512	0.09 634	0.07 488	0.06 418

ACVNet	0.15 603	0.09 550	0.15 559	0.13 29	0.12 670	0.14 521	0.20 684	0.22 507	0.33 682	0.17 569	0.26 641	0.21 610	0.16 619	0.17 601	0.21 692	0.07 436	0.06 542	0.06 269	0.06 383	0.08 564	0.06 418

acv_ft	0.15 603	0.09 550	0.15 559	0.19 566	0.10 569	0.16 580	0.17 561	0.25 579	0.33 682	0.19 618	0.26 641	0.21 610	0.17 643	0.17 601	0.18 651	0.07 436	0.06 542	0.06 269	0.06 383	0.08 564	0.06 418

cf-r	0.13 517	0.07 311	0.12 402	0.16 261	0.08 305	0.14 521	0.19 657	0.20 451	0.25 600	0.17 569	0.25 624	0.21 610	0.16 619	0.14 493	0.14 561	0.10 652	0.05 372	0.06 269	0.08 584	0.06 395	0.06 418

PMTNet	0.09 254	0.05 59	0.09 187	0.12 9	0.06 68	0.12 411	0.14 328	0.15 277	0.11 188	0.09 264	0.13 394	0.10 359	0.07 226	0.13 448	0.10 287	0.15 761	0.04 30	0.05 88	0.03 1	0.07 488	0.06 418

DIP-Stereo	0.11 403	0.07 311	0.14 507	0.17 364	0.09 445	0.13 480	0.09 29	0.16 324	0.16 404	0.11 362	0.16 457	0.14 482	0.12 502	0.15 525	0.13 514	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.05 241	0.06 418
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.12 489	0.08 456	0.14 507	0.18 478	0.07 193	0.15 548	0.07 5	0.22 507	0.18 470	0.16 548	0.19 524	0.18 570	0.14 572	0.16 564	0.15 600	0.07 436	0.05 372	0.05 88	0.05 261	0.06 395	0.06 418

RASNet	0.14 556	0.07 311	0.14 507	0.16 261	0.08 305	0.18 623	0.14 328	0.29 661	0.20 515	0.17 569	0.25 624	0.21 610	0.18 660	0.20 669	0.19 664	0.07 436	0.06 542	0.06 269	0.08 584	0.06 395	0.06 418

HSM-Net_RVC	0.14 556	0.08 456	0.11 347	0.15 151	0.08 305	0.15 548	0.15 429	0.27 621	0.29 647	0.19 618	0.21 561	0.29 707	0.14 572	0.17 601	0.13 514	0.06 230	0.06 542	0.06 269	0.06 383	0.07 488	0.06 418
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.15 603	0.10 615	0.17 629	0.17 364	0.08 305	0.18 623	0.09 29	0.28 644	0.25 600	0.19 618	0.24 595	0.24 654	0.17 643	0.17 601	0.14 561	0.08 533	0.06 542	0.09 603	0.10 680	0.07 488	0.06 418

AANet_RVC	0.16 631	0.10 615	0.10 271	0.18 478	0.09 445	0.18 623	0.19 657	0.26 598	0.31 665	0.22 674	0.35 720	0.21 610	0.21 696	0.22 700	0.16 617	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.06 383	0.07 488	0.06 418

HSM	0.15 603	0.08 456	0.14 507	0.16 261	0.09 445	0.16 580	0.14 328	0.28 644	0.25 600	0.19 618	0.23 582	0.37 761	0.16 619	0.20 669	0.15 600	0.07 436	0.05 372	0.07 407	0.06 383	0.07 488	0.06 418

LE_ROB	0.50 816	0.07 311	0.14 507	0.15 151	0.08 305	0.24 714	0.16 510	0.22 507	1.81 869	4.63 876	0.67 811	0.47 796	0.44 810	0.20 669	0.29 771	0.07 436	0.06 542	0.06 269	0.06 383	0.08 564	0.06 418

DN-CSS_ROB	0.13 517	0.13 692	0.16 596	0.18 478	0.10 569	0.16 580	0.08 9	0.22 507	0.18 470	0.17 569	0.22 573	0.13 457	0.13 547	0.12 384	0.13 514	0.05 68	0.05 372	0.10 657	0.10 680	0.08 564	0.06 418

pmcnn	0.15 603	0.07 311	0.19 667	0.15 151	0.07 193	0.20 664	0.15 429	0.24 559	0.26 614	0.21 658	0.34 716	0.28 698	0.18 660	0.18 626	0.17 633	0.07 436	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.07 488	0.06 418

MWDA-net	0.15 603	0.08 456	0.15 559	0.16 261	0.10 569	0.20 664	0.22 722	0.25 579	0.35 703	0.18 599	0.24 595	0.18 570	0.17 643	0.17 601	0.14 561	0.08 533	0.05 372	0.08 512	0.07 496	0.07 488	0.07 512

MEA-ACV	0.16 631	0.07 311	0.17 629	0.16 261	0.11 630	0.20 664	0.21 708	0.30 677	0.38 723	0.20 642	0.29 677	0.14 482	0.19 677	0.16 564	0.16 617	0.08 533	0.07 621	0.09 603	0.11 715	0.07 488	0.07 512

depth_test_26	0.08 145	0.04 3	0.11 347	0.13 29	0.07 193	0.07 56	0.11 96	0.12 135	0.11 188	0.09 264	0.07 119	0.08 259	0.05 16	0.09 85	0.08 56	0.08 533	0.06 542	0.06 269	0.06 383	0.06 395	0.07 512

ManiGeoR	0.10 343	0.05 59	0.12 402	0.12 9	0.08 305	0.12 411	0.12 153	0.24 559	0.14 329	0.12 414	0.14 414	0.12 421	0.09 371	0.13 448	0.13 514	0.07 436	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.07 488	0.07 512

HLf10	0.10 343	0.05 59	0.12 402	0.12 9	0.08 305	0.12 411	0.12 153	0.24 559	0.14 329	0.12 414	0.14 414	0.12 421	0.09 371	0.13 448	0.13 514	0.07 436	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.07 488	0.07 512

TestStereo_HL3	0.11 403	0.05 59	0.16 596	0.13 29	0.07 193	0.12 411	0.11 96	0.20 451	0.09 109	0.15 517	0.30 685	0.13 457	0.12 502	0.16 564	0.11 387	0.07 436	0.05 372	0.05 88	0.05 261	0.06 395	0.07 512

TestStereo_HL2	0.11 403	0.06 164	0.11 347	0.12 9	0.08 305	0.12 411	0.14 328	0.20 451	0.18 470	0.13 456	0.21 561	0.12 421	0.10 425	0.12 384	0.12 462	0.07 436	0.05 372	0.05 88	0.05 261	0.07 488	0.07 512

GGDA	0.11 403	0.06 164	0.11 347	0.13 29	0.07 193	0.12 411	0.14 328	0.19 437	0.19 490	0.13 456	0.20 537	0.12 421	0.09 371	0.12 384	0.12 462	0.07 436	0.04 30	0.05 88	0.05 261	0.06 395	0.07 512

RT-IGEV	0.13 517	0.06 164	0.13 466	0.15 151	0.09 445	0.15 548	0.17 561	0.24 559	0.27 624	0.16 548	0.17 484	0.17 554	0.10 425	0.14 493	0.11 387	0.08 533	0.05 372	0.07 407	0.05 261	0.07 488	0.07 512

G2L-Stereo	0.14 556	0.07 311	0.13 466	0.17 364	0.09 445	0.13 480	0.12 153	0.27 621	0.22 548	0.16 548	0.27 650	0.21 610	0.13 547	0.17 601	0.18 651	0.09 604	0.08 655	0.08 512	0.07 496	0.07 488	0.07 512

rvit_105_1	0.19 680	0.11 644	0.25 717	0.21 680	0.16 756	0.21 684	0.27 786	0.31 690	0.41 737	0.19 618	0.20 537	0.22 628	0.17 643	0.19 643	0.17 633	0.12 712	0.12 748	0.13 727	0.15 774	0.08 564	0.07 512

ACV-stereo	0.15 603	0.10 615	0.28 734	0.18 478	0.12 670	0.14 521	0.12 153	0.23 532	0.21 533	0.19 618	0.23 582	0.22 628	0.15 590	0.23 711	0.17 633	0.07 436	0.06 542	0.07 407	0.07 496	0.07 488	0.07 512

test_sample2	0.12 489	0.07 311	0.12 402	0.14 86	0.08 305	0.16 580	0.18 615	0.21 479	0.16 404	0.14 486	0.20 537	0.19 586	0.15 590	0.15 525	0.12 462	0.08 533	0.05 372	0.07 407	0.06 383	0.08 564	0.07 512

test_sample1	0.13 517	0.07 311	0.14 507	0.13 29	0.08 305	0.19 648	0.16 510	0.20 451	0.15 361	0.14 486	0.22 573	0.18 570	0.16 619	0.17 601	0.14 561	0.07 436	0.06 542	0.06 269	0.06 383	0.08 564	0.07 512

ACVNet-DCA	0.10 343	0.08 456	0.12 402	0.17 364	0.09 445	0.13 480	0.15 429	0.23 532	0.16 404	0.09 264	0.09 241	0.06 62	0.06 85	0.10 178	0.07 16	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.07 488	0.07 512

xx1	0.11 403	0.08 456	0.12 402	0.17 364	0.09 445	0.13 480	0.15 429	0.16 324	0.18 470	0.09 264	0.09 241	0.16 529	0.16 619	0.10 178	0.07 16	0.06 230	0.04 30	0.08 512	0.08 584	0.07 488	0.07 512

1test111	0.11 403	0.08 456	0.12 402	0.17 364	0.09 445	0.13 480	0.15 429	0.23 532	0.16 404	0.09 264	0.09 241	0.06 62	0.06 85	0.15 525	0.16 617	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.07 488	0.07 512

mmm	0.14 556	0.08 456	0.17 629	0.17 364	0.09 445	0.17 604	0.18 615	0.21 479	0.15 361	0.15 517	0.23 582	0.21 610	0.16 619	0.16 564	0.17 633	0.08 533	0.05 372	0.08 512	0.07 496	0.07 488	0.07 512

11t1	0.12 489	0.06 164	0.13 466	0.14 86	0.08 305	0.17 604	0.15 429	0.18 405	0.15 361	0.15 517	0.15 442	0.16 529	0.16 619	0.15 525	0.13 514	0.08 533	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.08 564	0.07 512

MIF-Stereo (partial)	0.11 403	0.06 164	0.10 271	0.19 566	0.10 569	0.10 284	0.11 96	0.17 369	0.18 470	0.14 486	0.16 457	0.09 315	0.11 466	0.12 384	0.12 462	0.08 533	0.05 372	0.08 512	0.07 496	0.06 395	0.07 512

EKT-Stereo	0.11 403	0.07 311	0.14 507	0.15 151	0.10 569	0.13 480	0.14 328	0.18 405	0.21 533	0.11 362	0.08 199	0.12 421	0.09 371	0.11 273	0.12 462	0.08 533	0.06 542	0.07 407	0.06 383	0.08 564	0.07 512

PCWNet_CMD	0.14 556	0.08 456	0.15 559	0.17 364	0.09 445	0.14 521	0.14 328	0.29 661	0.36 708	0.14 486	0.20 537	0.21 610	0.12 502	0.17 601	0.13 514	0.07 436	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.07 488	0.07 512

fast-acv-ft	0.18 667	0.11 644	0.19 667	0.19 566	0.12 670	0.24 714	0.21 708	0.25 579	0.34 694	0.22 674	0.34 716	0.27 688	0.20 690	0.21 687	0.23 714	0.09 604	0.09 694	0.08 512	0.10 680	0.08 564	0.07 512

CBFPSM	0.14 556	0.06 164	0.26 720	0.17 364	0.09 445	0.13 480	0.15 429	0.22 507	0.23 560	0.20 642	0.27 650	0.24 654	0.16 619	0.16 564	0.18 651	0.06 230	0.06 542	0.06 269	0.07 496	0.07 488	0.07 512

GASNet	0.22 714	0.23 785	0.33 757	0.26 763	0.17 772	0.26 737	0.16 510	0.44 800	0.42 748	0.27 724	0.24 595	0.30 717	0.15 590	0.27 735	0.18 651	0.12 712	0.08 655	0.12 712	0.11 715	0.16 781	0.07 512

gwcnet-sp	0.14 556	0.07 311	0.12 402	0.18 478	0.09 445	0.16 580	0.17 561	0.24 559	0.24 577	0.18 599	0.24 595	0.15 513	0.16 619	0.15 525	0.15 600	0.08 533	0.06 542	0.07 407	0.08 584	0.08 564	0.07 512

scenet	0.14 556	0.07 311	0.12 402	0.18 478	0.09 445	0.16 580	0.17 561	0.24 559	0.24 577	0.18 599	0.24 595	0.15 513	0.16 619	0.15 525	0.15 600	0.08 533	0.06 542	0.07 407	0.08 584	0.08 564	0.07 512

CASS	0.13 517	0.12 663	0.11 347	0.23 729	0.09 445	0.15 548	0.17 561	0.18 405	0.19 490	0.17 569	0.18 513	0.15 513	0.15 590	0.14 493	0.14 561	0.09 604	0.06 542	0.10 657	0.08 584	0.09 632	0.07 512
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.11 403	0.05 59	0.12 402	0.13 29	0.07 193	0.15 548	0.14 328	0.19 437	0.13 291	0.11 362	0.17 484	0.13 457	0.09 371	0.13 448	0.11 387	0.08 533	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.08 564	0.07 512

ssnet	0.14 556	0.07 311	0.12 402	0.18 478	0.09 445	0.16 580	0.17 561	0.24 559	0.24 577	0.18 599	0.24 595	0.15 513	0.16 619	0.15 525	0.15 600	0.08 533	0.06 542	0.07 407	0.08 584	0.08 564	0.07 512

qqq	0.13 517	0.09 550	0.15 559	0.16 261	0.08 305	0.13 480	0.15 429	0.23 532	0.16 404	0.15 517	0.19 524	0.16 529	0.16 619	0.15 525	0.16 617	0.07 436	0.06 542	0.08 512	0.08 584	0.07 488	0.07 512

x	0.13 517	0.07 311	0.14 507	0.14 86	0.08 305	0.18 623	0.14 328	0.22 507	0.20 515	0.15 517	0.19 524	0.19 586	0.17 643	0.18 626	0.18 651	0.07 436	0.05 372	0.06 269	0.06 383	0.07 488	0.07 512

BUS	0.14 556	0.09 550	0.14 507	0.22 700	0.10 569	0.19 648	0.14 328	0.34 734	0.19 490	0.17 569	0.22 573	0.16 529	0.13 547	0.15 525	0.13 514	0.08 533	0.06 542	0.10 657	0.09 634	0.07 488	0.07 512

IER	0.14 556	0.07 311	0.13 466	0.17 364	0.09 445	0.14 521	0.16 510	0.25 579	0.26 614	0.18 599	0.25 624	0.17 554	0.20 690	0.16 564	0.14 561	0.08 533	0.05 372	0.07 407	0.06 383	0.08 564	0.07 512

test_5	0.14 556	0.12 663	0.08 96	0.20 641	0.10 569	0.14 521	0.29 802	0.21 479	0.24 577	0.18 599	0.28 664	0.11 396	0.15 590	0.12 384	0.13 514	0.06 230	0.05 372	0.07 407	0.08 584	0.08 564	0.07 512

BSDual-CNN	0.15 603	0.09 550	0.14 507	0.22 700	0.10 569	0.14 521	0.15 429	0.34 734	0.19 490	0.17 569	0.22 573	0.25 668	0.16 619	0.15 525	0.14 561	0.08 533	0.06 542	0.10 657	0.09 634	0.07 488	0.07 512

hknet	0.15 603	0.11 644	0.13 466	0.22 700	0.11 630	0.14 521	0.15 429	0.34 734	0.25 600	0.17 569	0.22 573	0.22 628	0.18 660	0.17 601	0.12 462	0.07 436	0.06 542	0.10 657	0.09 634	0.07 488	0.07 512

CSP-Net	0.16 631	0.09 550	0.14 507	0.16 261	0.09 445	0.19 648	0.17 561	0.25 579	0.32 672	0.25 711	0.30 685	0.24 654	0.15 590	0.21 687	0.18 651	0.09 604	0.06 542	0.07 407	0.07 496	0.08 564	0.07 512

UDGNet	0.14 556	0.13 692	0.16 596	0.17 364	0.10 569	0.12 411	0.16 510	0.21 479	0.27 624	0.20 642	0.20 537	0.16 529	0.13 547	0.16 564	0.13 514	0.10 652	0.06 542	0.09 603	0.07 496	0.06 395	0.07 512

dad	0.17 653	0.20 772	0.20 681	0.16 261	0.11 630	0.20 664	0.18 615	0.21 479	0.28 640	0.30 753	0.24 595	0.29 707	0.13 547	0.19 643	0.16 617	0.18 796	0.09 694	0.11 691	0.09 634	0.11 691	0.07 512

DAS	0.15 603	0.08 456	0.18 655	0.19 566	0.10 569	0.19 648	0.17 561	0.27 621	0.29 647	0.18 599	0.25 624	0.21 610	0.15 590	0.16 564	0.12 462	0.08 533	0.06 542	0.06 269	0.06 383	0.07 488	0.07 512

SepStereo	0.15 603	0.08 456	0.18 655	0.19 566	0.10 569	0.19 648	0.17 561	0.27 621	0.29 647	0.18 599	0.25 624	0.21 610	0.15 590	0.25 727	0.12 462	0.08 533	0.06 542	0.06 269	0.06 383	0.07 488	0.07 512

PSMNet-ADL	0.15 603	0.12 663	0.13 466	0.22 700	0.09 445	0.13 480	0.20 684	0.26 598	0.23 560	0.18 599	0.20 537	0.24 654	0.16 619	0.18 626	0.17 633	0.08 533	0.08 655	0.08 512	0.11 715	0.08 564	0.07 512

ADLNet2	0.16 631	0.09 550	0.13 466	0.16 261	0.09 445	0.20 664	0.16 510	0.31 690	0.39 728	0.16 548	0.20 537	0.20 600	0.18 660	0.21 687	0.22 701	0.08 533	0.06 542	0.07 407	0.07 496	0.09 632	0.07 512

Patchmatch Stereo++	0.11 403	0.09 550	0.16 596	0.18 478	0.08 305	0.06 20	0.11 96	0.16 324	0.13 291	0.15 517	0.16 457	0.14 482	0.12 502	0.11 273	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.08 512	0.06 383	0.08 564	0.07 512
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
NRIStereo	0.11 403	0.08 456	0.14 507	0.18 478	0.08 305	0.10 284	0.14 328	0.16 324	0.15 361	0.12 414	0.14 414	0.13 457	0.12 502	0.13 448	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.06 395	0.07 512

PSM-adaLoss	0.11 403	0.09 550	0.16 596	0.18 478	0.08 305	0.06 20	0.12 153	0.16 324	0.13 291	0.15 517	0.16 457	0.14 482	0.12 502	0.11 273	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.08 512	0.06 383	0.08 564	0.07 512

ROB_FTStereo_v2	0.11 403	0.09 550	0.16 596	0.19 566	0.08 305	0.06 20	0.12 153	0.16 324	0.13 291	0.15 517	0.16 457	0.14 482	0.12 502	0.11 273	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.08 512	0.06 383	0.08 564	0.07 512

ROB_FTStereo	0.11 403	0.09 550	0.16 596	0.19 566	0.08 305	0.06 20	0.11 96	0.16 324	0.13 291	0.15 517	0.16 457	0.14 482	0.12 502	0.11 273	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.08 512	0.06 383	0.08 564	0.07 512

HUI-Stereo	0.11 403	0.09 550	0.16 596	0.18 478	0.08 305	0.06 20	0.12 153	0.16 324	0.13 291	0.15 517	0.16 457	0.14 482	0.12 502	0.11 273	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.08 512	0.06 383	0.08 564	0.07 512

iGMRVC	0.11 403	0.09 550	0.16 596	0.19 566	0.08 305	0.06 20	0.12 153	0.16 324	0.13 291	0.15 517	0.16 457	0.14 482	0.12 502	0.11 273	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.08 512	0.06 383	0.08 564	0.07 512

iRAFT	0.11 403	0.09 550	0.16 596	0.18 478	0.08 305	0.06 20	0.11 96	0.16 324	0.13 291	0.15 517	0.16 457	0.14 482	0.12 502	0.11 273	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.08 512	0.06 383	0.08 564	0.07 512

RAFT-IKP	0.11 403	0.09 550	0.16 596	0.19 566	0.08 305	0.06 20	0.12 153	0.16 324	0.13 291	0.15 517	0.16 457	0.14 482	0.12 502	0.11 273	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.08 512	0.06 383	0.08 564	0.07 512

ICVP	0.15 603	0.09 550	0.12 402	0.22 700	0.09 445	0.17 604	0.21 708	0.25 579	0.23 560	0.18 599	0.30 685	0.26 680	0.18 660	0.17 601	0.14 561	0.09 604	0.07 621	0.08 512	0.07 496	0.07 488	0.07 512
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_pseudo	0.14 556	0.08 456	0.15 559	0.16 261	0.09 445	0.13 480	0.14 328	0.27 621	0.34 694	0.14 486	0.21 561	0.22 628	0.13 547	0.18 626	0.14 561	0.07 436	0.05 372	0.08 512	0.06 383	0.07 488	0.07 512

RALCasStereoNet	0.10 343	0.06 164	0.09 187	0.16 261	0.08 305	0.12 411	0.14 328	0.17 369	0.11 188	0.12 414	0.17 484	0.14 482	0.10 425	0.12 384	0.11 387	0.07 436	0.06 542	0.06 269	0.05 261	0.08 564	0.07 512

sCroCo_RVC	0.12 489	0.09 550	0.23 707	0.24 739	0.11 630	0.19 648	0.14 328	0.17 369	0.14 329	0.10 320	0.13 394	0.12 421	0.07 226	0.14 493	0.11 387	0.08 533	0.08 655	0.08 512	0.08 584	0.05 241	0.07 512

HCRNet	0.16 631	0.24 789	0.12 402	0.35 810	0.11 630	0.15 548	0.17 561	0.26 598	0.22 548	0.19 618	0.24 595	0.21 610	0.14 572	0.15 525	0.13 514	0.11 687	0.07 621	0.11 691	0.10 680	0.09 632	0.07 512

xxxx	0.15 603	0.07 311	0.14 507	0.14 86	0.08 305	0.23 709	0.18 615	0.31 690	0.19 490	0.14 486	0.28 664	0.22 628	0.14 572	0.15 525	0.26 751	0.09 604	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.08 564	0.07 512

test_xeample	0.15 603	0.06 164	0.13 466	0.14 86	0.08 305	0.21 684	0.20 684	0.28 644	0.20 515	0.16 548	0.29 677	0.19 586	0.16 619	0.15 525	0.26 751	0.09 604	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.07 488	0.07 512

MMNet	0.17 653	0.09 550	0.16 596	0.20 641	0.11 630	0.27 747	0.20 684	0.25 579	0.41 737	0.22 674	0.30 685	0.21 610	0.20 690	0.17 601	0.20 671	0.06 230	0.06 542	0.07 407	0.07 496	0.08 564	0.07 512

FENet	0.13 517	0.08 456	0.12 402	0.16 261	0.08 305	0.14 521	0.15 429	0.22 507	0.23 560	0.17 569	0.23 582	0.16 529	0.12 502	0.14 493	0.15 600	0.08 533	0.05 372	0.08 512	0.08 584	0.07 488	0.07 512

GANet-RSSM	0.14 556	0.07 311	0.13 466	0.13 29	0.08 305	0.14 521	0.17 561	0.22 507	0.21 533	0.17 569	0.24 595	0.23 648	0.15 590	0.16 564	0.15 600	0.10 652	0.06 542	0.07 407	0.08 584	0.08 564	0.07 512

PSMNet-RSSM	0.14 556	0.07 311	0.13 466	0.15 151	0.08 305	0.13 480	0.16 510	0.24 559	0.24 577	0.16 548	0.28 664	0.22 628	0.14 572	0.15 525	0.13 514	0.11 687	0.06 542	0.09 603	0.12 737	0.08 564	0.07 512

GwcNet-RSSM	0.14 556	0.07 311	0.12 402	0.15 151	0.08 305	0.15 548	0.20 684	0.21 479	0.27 624	0.18 599	0.27 650	0.22 628	0.16 619	0.14 493	0.15 600	0.10 652	0.05 372	0.07 407	0.09 634	0.07 488	0.07 512

MSMDNet	0.14 556	0.08 456	0.15 559	0.17 364	0.09 445	0.14 521	0.14 328	0.29 661	0.36 708	0.14 486	0.21 561	0.21 610	0.12 502	0.17 601	0.14 561	0.07 436	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.07 488	0.07 512

CVANet_RVC	0.18 667	0.10 615	0.14 507	0.21 680	0.10 569	0.18 623	0.17 561	0.34 734	0.33 682	0.22 674	0.31 694	0.28 698	0.18 660	0.23 711	0.17 633	0.12 712	0.08 655	0.12 712	0.11 715	0.09 632	0.07 512

ccs_rob	0.14 556	0.08 456	0.15 559	0.16 261	0.09 445	0.12 411	0.14 328	0.27 621	0.34 694	0.14 486	0.21 561	0.22 628	0.13 547	0.18 626	0.14 561	0.07 436	0.05 372	0.08 512	0.07 496	0.07 488	0.07 512

AdaStereo	0.15 603	0.11 644	0.15 559	0.18 478	0.09 445	0.20 664	0.11 96	0.32 702	0.28 640	0.20 642	0.23 582	0.20 600	0.13 547	0.19 643	0.14 561	0.12 712	0.05 372	0.10 657	0.07 496	0.09 632	0.07 512
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.
StereoDRNet-Refined	0.17 653	0.12 663	0.15 559	0.20 641	0.09 445	0.18 623	0.18 615	0.26 598	0.23 560	0.26 718	0.40 752	0.22 628	0.17 643	0.21 687	0.20 671	0.08 533	0.05 372	0.09 603	0.10 680	0.07 488	0.07 512
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.19 680	0.11 644	0.20 681	0.22 700	0.10 569	0.22 693	0.22 722	0.39 774	0.37 716	0.24 697	0.32 698	0.26 680	0.21 696	0.22 700	0.24 727	0.11 687	0.07 621	0.11 691	0.10 680	0.09 632	0.07 512

StereoDRNet	0.18 667	0.11 644	0.17 629	0.22 700	0.11 630	0.21 684	0.22 722	0.37 762	0.33 682	0.24 697	0.28 664	0.30 717	0.19 677	0.20 669	0.20 671	0.09 604	0.08 655	0.11 691	0.09 634	0.09 632	0.07 512

DLCB_ROB	0.18 667	0.10 615	0.15 559	0.23 729	0.11 630	0.24 714	0.18 615	0.29 661	0.28 640	0.27 724	0.28 664	0.28 698	0.24 719	0.19 643	0.20 671	0.08 533	0.08 655	0.09 603	0.09 634	0.07 488	0.07 512

SCION-MonSter(vits)	0.14 556	0.06 164	0.05 2	0.15 151	0.05 5	0.07 56	0.10 51	0.27 621	0.41 737	0.05 2	0.33 711	0.14 482	0.16 619	0.20 669	0.19 664	0.08 533	0.06 542	0.17 774	0.15 774	0.07 488	0.08 585

MWSP-net	0.15 603	0.08 456	0.17 629	0.17 364	0.10 569	0.16 580	0.23 735	0.29 661	0.32 672	0.18 599	0.19 524	0.17 554	0.13 547	0.18 626	0.14 561	0.08 533	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.07 488	0.08 585

FAST (zero-shot)	0.09 254	0.06 164	0.11 347	0.19 566	0.13 696	0.07 56	0.13 246	0.12 135	0.08 58	0.08 202	0.06 47	0.08 259	0.07 226	0.10 178	0.10 287	0.07 436	0.06 542	0.06 269	0.07 496	0.05 241	0.08 585

HLF11	0.11 403	0.05 59	0.13 466	0.12 9	0.08 305	0.14 521	0.11 96	0.22 507	0.10 149	0.12 414	0.23 582	0.11 396	0.11 466	0.14 493	0.13 514	0.08 533	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.08 564	0.08 585

HLf8	0.11 403	0.05 59	0.13 466	0.11 1	0.08 305	0.15 548	0.12 153	0.22 507	0.15 361	0.13 456	0.17 484	0.12 421	0.10 425	0.14 493	0.12 462	0.09 604	0.05 372	0.05 88	0.05 261	0.08 564	0.08 585

Select-FE	0.11 403	0.06 164	0.20 681	0.15 151	0.11 630	0.11 350	0.13 246	0.21 479	0.18 470	0.09 264	0.11 346	0.10 359	0.06 85	0.12 384	0.09 160	0.07 436	0.05 372	0.07 407	0.08 584	0.06 395	0.08 585

coex_refinement	0.14 556	0.07 311	0.12 402	0.17 364	0.10 569	0.15 548	0.15 429	0.26 598	0.29 647	0.18 599	0.20 537	0.22 628	0.17 643	0.16 564	0.18 651	0.08 533	0.05 372	0.06 269	0.06 383	0.09 632	0.08 585

S2M2_L	0.09 254	0.08 456	0.11 347	0.13 29	0.10 569	0.08 124	0.06 1	0.10 64	0.10 149	0.10 320	0.09 241	0.10 359	0.09 371	0.11 273	0.11 387	0.13 740	0.07 621	0.08 512	0.09 634	0.10 666	0.08 585
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FACV-RUCA	0.13 517	0.11 644	0.12 402	0.19 566	0.12 670	0.15 548	0.15 429	0.22 507	0.20 515	0.15 517	0.16 457	0.14 482	0.16 619	0.14 493	0.13 514	0.07 436	0.05 372	0.08 512	0.06 383	0.10 666	0.08 585

ITSA-stereo	0.15 603	0.10 615	0.14 507	0.19 566	0.08 305	0.12 411	0.14 328	0.30 677	0.49 780	0.17 569	0.19 524	0.22 628	0.15 590	0.17 601	0.16 617	0.10 652	0.06 542	0.08 512	0.08 584	0.08 564	0.08 585

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 403	0.05 59	0.11 347	0.15 151	0.13 696	0.13 480	0.16 510	0.23 532	0.17 436	0.10 320	0.12 370	0.10 359	0.07 226	0.11 273	0.09 160	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.06 383	0.07 488	0.08 585

test_sample6	0.14 556	0.08 456	0.13 466	0.16 261	0.08 305	0.17 604	0.19 657	0.25 579	0.17 436	0.17 569	0.27 650	0.19 586	0.14 572	0.15 525	0.13 514	0.08 533	0.05 372	0.08 512	0.07 496	0.08 564	0.08 585

test_sample5	0.14 556	0.08 456	0.14 507	0.16 261	0.08 305	0.18 623	0.18 615	0.25 579	0.17 436	0.17 569	0.27 650	0.18 570	0.14 572	0.16 564	0.13 514	0.08 533	0.05 372	0.08 512	0.07 496	0.08 564	0.08 585

test_sample4	0.14 556	0.08 456	0.14 507	0.15 151	0.08 305	0.19 648	0.18 615	0.26 598	0.17 436	0.16 548	0.25 624	0.18 570	0.14 572	0.16 564	0.13 514	0.08 533	0.06 542	0.08 512	0.06 383	0.08 564	0.08 585

test_sample3	0.14 556	0.08 456	0.15 559	0.14 86	0.09 445	0.19 648	0.17 561	0.26 598	0.18 470	0.16 548	0.22 573	0.19 586	0.15 590	0.17 601	0.13 514	0.08 533	0.06 542	0.07 407	0.06 383	0.09 632	0.08 585

CAS++	0.11 403	0.07 311	0.11 347	0.14 86	0.09 445	0.12 411	0.14 328	0.24 559	0.14 329	0.11 362	0.09 241	0.11 396	0.07 226	0.14 493	0.09 160	0.11 687	0.09 694	0.09 603	0.07 496	0.07 488	0.08 585
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DualNet	0.14 556	0.08 456	0.14 507	0.16 261	0.08 305	0.18 623	0.18 615	0.25 579	0.17 436	0.17 569	0.27 650	0.18 570	0.14 572	0.16 564	0.13 514	0.08 533	0.05 372	0.08 512	0.07 496	0.08 564	0.08 585

mmx	0.14 556	0.09 550	0.14 507	0.16 261	0.08 305	0.17 604	0.17 561	0.27 621	0.25 600	0.15 517	0.25 624	0.19 586	0.13 547	0.14 493	0.20 671	0.08 533	0.06 542	0.09 603	0.08 584	0.08 564	0.08 585

xxx	0.14 556	0.09 550	0.14 507	0.16 261	0.08 305	0.17 604	0.17 561	0.27 621	0.25 600	0.15 517	0.25 624	0.19 586	0.13 547	0.14 493	0.20 671	0.08 533	0.06 542	0.09 603	0.08 584	0.08 564	0.08 585

GMStereo_Zeroshot	0.16 631	0.13 692	0.24 711	0.20 641	0.10 569	0.17 604	0.13 246	0.29 661	0.25 600	0.23 687	0.32 698	0.25 668	0.11 466	0.19 643	0.14 561	0.09 604	0.06 542	0.11 691	0.06 383	0.12 712	0.08 585

ToySt	0.17 653	0.11 644	0.18 655	0.17 364	0.11 630	0.16 580	0.25 768	0.24 559	0.33 682	0.19 618	0.24 595	0.26 680	0.24 719	0.19 643	0.20 671	0.07 436	0.08 655	0.09 603	0.10 680	0.09 632	0.08 585

riskmin	0.11 403	0.06 164	0.13 466	0.14 86	0.08 305	0.14 521	0.14 328	0.18 405	0.14 329	0.11 362	0.14 414	0.16 529	0.11 466	0.14 493	0.12 462	0.09 604	0.05 372	0.07 407	0.05 261	0.08 564	0.08 585

ssnet_v2	0.17 653	0.10 615	0.17 629	0.17 364	0.11 630	0.21 684	0.21 708	0.33 724	0.25 600	0.22 674	0.22 573	0.27 688	0.18 660	0.22 700	0.20 671	0.11 687	0.09 694	0.09 603	0.09 634	0.08 564	0.08 585

HBP-ISP	0.18 667	0.13 692	0.16 596	0.15 151	0.11 630	0.08 124	0.13 246	0.28 644	0.29 647	0.22 674	0.33 711	0.21 610	0.25 729	0.23 711	0.17 633	0.14 755	0.16 800	0.21 795	0.17 789	0.10 666	0.08 585

CRFU-Net	0.16 631	0.08 456	0.14 507	0.17 364	0.09 445	0.19 648	0.14 328	0.26 598	0.20 515	0.28 739	0.27 650	0.29 707	0.17 643	0.19 643	0.17 633	0.09 604	0.09 694	0.07 407	0.07 496	0.08 564	0.08 585

GANet-ADL	0.13 517	0.07 311	0.15 559	0.17 364	0.10 569	0.18 623	0.15 429	0.30 677	0.20 515	0.13 456	0.18 513	0.19 586	0.12 502	0.16 564	0.13 514	0.08 533	0.06 542	0.06 269	0.05 261	0.07 488	0.08 585

ASMatch	0.11 403	0.06 164	0.13 466	0.16 261	0.10 569	0.07 56	0.14 328	0.17 369	0.17 436	0.12 414	0.16 457	0.16 529	0.10 425	0.13 448	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64	0.08 585

Pruner-Stereo	0.11 403	0.07 311	0.12 402	0.17 364	0.09 445	0.06 20	0.12 153	0.17 369	0.17 436	0.13 456	0.19 524	0.13 457	0.09 371	0.11 273	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.06 395	0.08 585

DeepStereo_RVC	0.11 403	0.08 456	0.16 596	0.18 478	0.08 305	0.08 124	0.12 153	0.17 369	0.12 234	0.13 456	0.14 414	0.12 421	0.12 502	0.12 384	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.07 488	0.08 585

CRE-IMP	0.11 403	0.09 550	0.16 596	0.19 566	0.08 305	0.10 284	0.12 153	0.18 405	0.10 149	0.14 486	0.13 394	0.13 457	0.12 502	0.12 384	0.11 387	0.07 436	0.04 30	0.08 512	0.06 383	0.08 564	0.08 585

LMCR-Stereo	0.15 603	0.08 456	0.13 466	0.21 680	0.09 445	0.17 604	0.20 684	0.27 621	0.19 490	0.24 697	0.24 595	0.23 648	0.17 643	0.20 669	0.17 633	0.07 436	0.06 542	0.08 512	0.06 383	0.10 666	0.08 585

GEStereo_RVC	0.17 653	0.12 663	0.15 559	0.22 700	0.11 630	0.19 648	0.17 561	0.32 702	0.48 771	0.20 642	0.25 624	0.17 554	0.13 547	0.21 687	0.16 617	0.10 652	0.06 542	0.08 512	0.07 496	0.09 632	0.08 585

222	0.16 631	0.07 311	0.14 507	0.14 86	0.08 305	0.24 714	0.18 615	0.30 677	0.20 515	0.17 569	0.28 664	0.17 554	0.16 619	0.15 525	0.40 818	0.10 652	0.05 372	0.07 407	0.06 383	0.07 488	0.08 585

RAFT + AFF	0.13 517	0.07 311	0.20 681	0.20 641	0.10 569	0.14 521	0.24 750	0.26 598	0.20 515	0.11 362	0.10 287	0.12 421	0.10 425	0.15 525	0.12 462	0.07 436	0.06 542	0.09 603	0.08 584	0.06 395	0.08 585

Syn2CoEx	0.21 705	0.16 729	0.27 729	0.29 790	0.14 723	0.26 737	0.20 684	0.33 724	0.31 665	0.28 739	0.36 725	0.27 688	0.25 729	0.19 643	0.24 727	0.16 783	0.12 748	0.14 742	0.11 715	0.09 632	0.08 585

psm_up	0.18 667	0.10 615	0.18 655	0.20 641	0.11 630	0.17 604	0.19 657	0.37 762	0.34 694	0.21 658	0.28 664	0.29 707	0.24 719	0.20 669	0.22 701	0.09 604	0.10 719	0.11 691	0.11 715	0.08 564	0.08 585

CFNet-ft	0.14 556	0.07 311	0.15 559	0.12 9	0.09 445	0.16 580	0.18 615	0.22 507	0.24 577	0.17 569	0.26 641	0.24 654	0.14 572	0.16 564	0.14 561	0.11 687	0.06 542	0.08 512	0.09 634	0.09 632	0.08 585

DSFCA	0.16 631	0.09 550	0.14 507	0.16 261	0.10 569	0.20 664	0.19 657	0.28 644	0.31 665	0.23 687	0.24 595	0.22 628	0.15 590	0.19 643	0.20 671	0.10 652	0.07 621	0.09 603	0.09 634	0.08 564	0.08 585

DMCA-RVC	0.17 653	0.10 615	0.15 559	0.24 739	0.11 630	0.18 623	0.18 615	0.25 579	0.24 577	0.21 658	0.26 641	0.25 668	0.27 743	0.18 626	0.20 671	0.12 712	0.08 655	0.13 727	0.10 680	0.10 666	0.08 585

STTStereo	0.18 667	0.12 663	0.27 729	0.20 641	0.11 630	0.16 580	0.21 708	0.29 661	0.23 560	0.21 658	0.30 685	0.29 707	0.18 660	0.20 669	0.19 664	0.12 712	0.11 732	0.11 691	0.14 753	0.09 632	0.08 585

ADCRef	0.19 680	0.12 663	0.41 780	0.20 641	0.12 670	0.22 693	0.18 615	0.32 702	0.36 708	0.26 718	0.32 698	0.17 554	0.23 713	0.24 721	0.24 727	0.07 436	0.06 542	0.09 603	0.09 634	0.08 564	0.08 585

GANet	0.21 705	0.12 663	0.21 692	0.24 739	0.13 696	0.22 693	0.22 722	0.41 784	0.26 614	0.31 759	0.42 769	0.37 761	0.28 754	0.23 711	0.22 701	0.10 652	0.12 748	0.10 657	0.09 634	0.10 666	0.08 585

TDLM	0.17 653	0.12 663	0.13 466	0.24 739	0.10 569	0.18 623	0.18 615	0.36 756	0.30 657	0.21 658	0.28 664	0.28 698	0.18 660	0.23 711	0.18 651	0.11 687	0.07 621	0.10 657	0.10 680	0.08 564	0.08 585

CFNet_RVC	0.14 556	0.07 311	0.15 559	0.12 9	0.09 445	0.16 580	0.18 615	0.22 507	0.24 577	0.17 569	0.26 641	0.24 654	0.14 572	0.16 564	0.14 561	0.11 687	0.06 542	0.08 512	0.09 634	0.09 632	0.08 585

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 653	0.10 615	0.22 698	0.20 641	0.10 569	0.15 548	0.18 615	0.31 690	0.25 600	0.21 658	0.30 685	0.25 668	0.17 643	0.21 687	0.20 671	0.09 604	0.06 542	0.08 512	0.08 584	0.07 488	0.08 585
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PS-NSSS	0.20 692	0.21 778	0.23 707	0.20 641	0.10 569	0.19 648	0.17 561	0.36 756	0.25 600	0.27 724	0.33 711	0.27 688	0.24 719	0.20 669	0.20 671	0.15 761	0.12 748	0.17 774	0.14 753	0.10 666	0.08 585

iResNetv2_ROB	0.14 556	0.08 456	0.15 559	0.16 261	0.08 305	0.16 580	0.12 153	0.25 579	0.35 703	0.21 658	0.29 677	0.24 654	0.13 547	0.14 493	0.14 561	0.06 230	0.05 372	0.06 269	0.04 89	0.09 632	0.08 585

MDST_ROB	0.22 714	0.10 615	0.17 629	0.18 478	0.11 630	0.37 788	0.19 657	0.43 798	0.41 737	0.39 785	0.39 746	0.29 707	0.21 696	0.26 732	0.18 651	0.11 687	0.10 719	0.14 742	0.11 715	0.10 666	0.08 585

iResNet_ROB	0.14 556	0.07 311	0.13 466	0.14 86	0.07 193	0.18 623	0.14 328	0.26 598	0.31 665	0.22 674	0.25 624	0.23 648	0.15 590	0.15 525	0.13 514	0.07 436	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.08 564	0.08 585

GStereo	0.10 343	0.05 59	0.11 347	0.12 9	0.13 696	0.10 284	0.09 29	0.12 135	0.09 109	0.11 362	0.12 370	0.12 421	0.09 371	0.15 525	0.14 561	0.07 436	0.06 542	0.07 407	0.05 261	0.07 488	0.09 634

base	0.18 667	0.13 692	0.24 711	0.20 641	0.14 723	0.24 714	0.10 51	0.31 690	0.20 515	0.25 711	0.37 731	0.16 529	0.17 643	0.25 727	0.22 701	0.16 783	0.09 694	0.15 755	0.12 737	0.06 395	0.09 634

LGCAT	0.08 145	0.04 3	0.10 271	0.11 1	0.06 68	0.07 56	0.12 153	0.07 11	0.08 58	0.09 264	0.07 119	0.07 180	0.08 311	0.12 384	0.11 387	0.10 652	0.09 694	0.04 1	0.05 261	0.04 64	0.09 634

DNS	0.09 254	0.06 164	0.08 96	0.14 86	0.06 68	0.06 20	0.12 153	0.12 135	0.09 109	0.08 202	0.08 199	0.08 259	0.05 16	0.17 601	0.11 387	0.07 436	0.05 372	0.07 407	0.03 1	0.13 737	0.09 634

DN	0.10 343	0.05 59	0.09 187	0.14 86	0.09 445	0.12 411	0.18 615	0.17 369	0.16 404	0.08 202	0.09 241	0.08 259	0.06 85	0.08 39	0.09 160	0.11 687	0.05 372	0.07 407	0.06 383	0.07 488	0.09 634

Selective-IGEV-i16pc	0.13 517	0.06 164	0.13 466	0.15 151	0.11 630	0.38 792	0.16 510	0.23 532	0.16 404	0.10 320	0.15 442	0.09 315	0.06 85	0.13 448	0.10 287	0.10 652	0.08 655	0.06 269	0.07 496	0.09 632	0.09 634

MultiAttention	0.29 771	0.08 456	0.14 507	0.19 566	0.12 670	1.45 856	1.33 867	0.36 756	0.37 716	0.19 618	0.21 561	0.24 654	0.11 466	0.38 792	0.18 651	0.06 230	0.05 372	0.08 512	0.08 584	0.10 666	0.09 634

FlowAnything_test	0.11 403	0.08 456	0.14 507	0.15 151	0.09 445	0.07 56	0.14 328	0.20 451	0.11 188	0.09 264	0.09 241	0.12 421	0.12 502	0.13 448	0.11 387	0.09 604	0.06 542	0.09 603	0.09 634	0.06 395	0.09 634

w-ln-seven-2	0.20 692	0.14 707	0.37 772	0.22 700	0.12 670	0.20 664	0.21 708	0.28 644	0.37 716	0.25 711	0.37 731	0.27 688	0.22 705	0.21 687	0.23 714	0.08 533	0.08 655	0.09 603	0.09 634	0.10 666	0.09 634

G2L-ROB	0.13 517	0.06 164	0.13 466	0.13 29	0.08 305	0.14 521	0.16 510	0.25 579	0.18 470	0.19 618	0.18 513	0.20 600	0.14 572	0.17 601	0.16 617	0.08 533	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.08 564	0.09 634

YMNet	0.20 692	0.12 663	0.19 667	0.20 641	0.14 723	0.26 737	0.23 735	0.32 702	0.34 694	0.27 724	0.34 716	0.30 717	0.18 660	0.18 626	0.22 701	0.10 652	0.13 763	0.10 657	0.10 680	0.08 564	0.09 634

YMNet_1	0.20 692	0.12 663	0.19 667	0.20 641	0.14 723	0.26 737	0.23 735	0.32 702	0.34 694	0.27 724	0.34 716	0.30 717	0.18 660	0.18 626	0.22 701	0.10 652	0.13 763	0.10 657	0.10 680	0.08 564	0.09 634

rvit_stereo_0075_2	0.17 653	0.12 663	0.25 717	0.23 729	0.16 756	0.13 480	0.10 51	0.30 677	0.27 624	0.20 642	0.28 664	0.22 628	0.15 590	0.18 626	0.13 514	0.16 783	0.10 719	0.17 774	0.10 680	0.10 666	0.09 634

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 403	0.05 59	0.14 507	0.15 151	0.20 792	0.09 203	0.17 561	0.21 479	0.15 361	0.11 362	0.14 414	0.10 359	0.07 226	0.10 178	0.08 56	0.06 230	0.05 372	0.07 407	0.07 496	0.07 488	0.09 634

MyStereo8	0.12 489	0.07 311	0.15 559	0.15 151	0.09 445	0.18 623	0.14 328	0.19 437	0.22 548	0.12 414	0.18 513	0.11 396	0.10 425	0.16 564	0.18 651	0.07 436	0.05 372	0.07 407	0.05 261	0.08 564	0.09 634

CFNet_ucs	0.15 603	0.08 456	0.16 596	0.16 261	0.11 630	0.14 521	0.14 328	0.30 677	0.34 694	0.16 548	0.24 595	0.23 648	0.14 572	0.18 626	0.15 600	0.09 604	0.06 542	0.08 512	0.07 496	0.09 632	0.09 634

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 667	0.09 550	0.29 742	0.15 151	0.10 569	0.22 693	0.20 684	0.26 598	0.39 728	0.25 711	0.42 769	0.24 654	0.15 590	0.20 669	0.19 664	0.07 436	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.10 666	0.09 634

NINENet	0.16 631	0.10 615	0.15 559	0.17 364	0.11 630	0.19 648	0.14 328	0.40 778	0.36 708	0.18 599	0.21 561	0.16 529	0.13 547	0.15 525	0.13 514	0.08 533	0.08 655	0.10 657	0.07 496	0.10 666	0.09 634

AASNet	0.16 631	0.08 456	0.12 402	0.19 566	0.09 445	0.18 623	0.15 429	0.37 762	0.37 716	0.19 618	0.23 582	0.20 600	0.16 619	0.17 601	0.20 671	0.10 652	0.08 655	0.08 512	0.07 496	0.09 632	0.09 634

AACVNet	0.16 631	0.08 456	0.14 507	0.15 151	0.10 569	0.18 623	0.15 429	0.23 532	0.24 577	0.27 724	0.27 650	0.28 698	0.17 643	0.19 643	0.16 617	0.09 604	0.07 621	0.09 603	0.07 496	0.10 666	0.09 634

HHNet	0.11 403	0.06 164	0.16 596	0.15 151	0.14 723	0.07 56	0.13 246	0.20 451	0.17 436	0.14 486	0.25 624	0.11 396	0.08 311	0.13 448	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.08 512	0.06 383	0.05 241	0.09 634

GMM-Stereo	0.11 403	0.07 311	0.10 271	0.18 478	0.09 445	0.08 124	0.15 429	0.23 532	0.16 404	0.11 362	0.15 442	0.13 457	0.11 466	0.11 273	0.11 387	0.05 68	0.04 30	0.08 512	0.07 496	0.06 395	0.09 634

Prome-Stereo	0.11 403	0.06 164	0.10 271	0.18 478	0.08 305	0.12 411	0.15 429	0.22 507	0.13 291	0.12 414	0.17 484	0.13 457	0.08 311	0.12 384	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.06 395	0.09 634

ADLNet	0.16 631	0.08 456	0.15 559	0.16 261	0.10 569	0.16 580	0.17 561	0.32 702	0.27 624	0.22 674	0.27 650	0.24 654	0.16 619	0.18 626	0.21 692	0.10 652	0.06 542	0.10 657	0.10 680	0.08 564	0.09 634

GES	0.14 556	0.08 456	0.16 596	0.15 151	0.10 569	0.13 480	0.13 246	0.28 644	0.25 600	0.16 548	0.23 582	0.18 570	0.13 547	0.16 564	0.13 514	0.08 533	0.07 621	0.07 407	0.06 383	0.08 564	0.09 634

aanetorigin	0.22 714	0.17 746	0.56 804	0.17 364	0.10 569	0.15 548	0.19 657	0.20 451	0.33 682	0.49 804	0.48 781	0.29 707	0.27 743	0.20 669	0.23 714	0.08 533	0.07 621	0.08 512	0.07 496	0.10 666	0.09 634

EDNetEfficient	0.29 771	0.24 789	1.13 848	0.18 478	0.10 569	0.19 648	0.20 684	0.20 451	0.60 810	0.74 838	0.56 800	0.31 730	0.39 795	0.22 700	0.30 778	0.09 604	0.07 621	0.08 512	0.07 496	0.11 691	0.09 634

CCAANet	0.14 556	0.06 164	0.14 507	0.17 364	0.09 445	0.16 580	0.13 246	0.30 677	0.24 577	0.16 548	0.32 698	0.18 570	0.17 643	0.17 601	0.14 561	0.06 230	0.05 372	0.09 603	0.09 634	0.06 395	0.09 634

NVstereo2D	0.19 680	0.10 615	0.15 559	0.17 364	0.15 745	0.28 754	0.23 735	0.44 800	0.42 748	0.15 517	0.27 650	0.25 668	0.19 677	0.22 700	0.17 633	0.09 604	0.06 542	0.10 657	0.08 584	0.15 772	0.09 634

DISCO	0.19 680	0.09 550	0.22 698	0.17 364	0.10 569	0.25 726	0.18 615	0.27 621	0.44 760	0.22 674	0.31 694	0.33 743	0.26 735	0.28 747	0.28 767	0.08 533	0.06 542	0.07 407	0.07 496	0.09 632	0.09 634

NaN_ROB	0.22 714	0.19 764	0.24 711	0.25 756	0.13 696	0.29 758	0.26 779	0.33 724	0.41 737	0.31 759	0.31 694	0.32 739	0.23 713	0.30 756	0.21 692	0.11 687	0.17 806	0.10 657	0.10 680	0.08 564	0.09 634

FBW_ROB	0.24 739	0.17 746	0.22 698	0.26 763	0.14 723	0.25 726	0.22 722	0.41 784	0.41 737	0.41 792	0.41 763	0.42 780	0.27 743	0.31 757	0.23 714	0.09 604	0.14 775	0.14 742	0.12 737	0.11 691	0.09 634

PWCDC_ROB	0.20 692	0.13 692	0.22 698	0.24 739	0.11 630	0.19 648	0.15 429	0.33 724	0.54 795	0.29 748	0.50 786	0.21 610	0.15 590	0.27 735	0.20 671	0.11 687	0.09 694	0.10 657	0.08 584	0.11 691	0.09 634

PSMNet_ROB	0.21 705	0.11 644	0.15 559	0.27 776	0.15 745	0.24 714	0.35 821	0.43 798	0.37 716	0.27 724	0.32 698	0.32 739	0.22 705	0.21 687	0.26 751	0.12 712	0.08 655	0.13 727	0.11 715	0.09 632	0.09 634

DNSM	0.09 254	0.05 59	0.07 34	0.14 86	0.06 68	0.07 56	0.13 246	0.12 135	0.11 188	0.09 264	0.09 241	0.08 259	0.05 16	0.18 626	0.14 561	0.07 436	0.05 372	0.05 88	0.04 89	0.13 737	0.10 668

Selective-IGEV-i16pb	0.14 556	0.08 456	0.17 629	0.15 151	0.11 630	0.41 798	0.16 510	0.28 644	0.23 560	0.11 362	0.20 537	0.10 359	0.07 226	0.17 601	0.12 462	0.10 652	0.07 621	0.06 269	0.08 584	0.09 632	0.10 668

MSAF-DinoV2	0.22 714	0.11 644	0.23 707	0.17 364	0.10 569	0.27 747	0.16 510	0.37 762	0.55 796	0.21 658	0.27 650	0.47 796	0.27 743	0.35 779	0.39 815	0.09 604	0.06 542	0.07 407	0.09 634	0.12 712	0.10 668

z-mn7	0.24 739	0.14 707	0.45 786	0.19 566	0.13 696	0.28 754	0.25 768	0.34 734	0.62 814	0.27 724	0.56 800	0.29 707	0.24 719	0.32 764	0.25 737	0.08 533	0.08 655	0.08 512	0.08 584	0.10 666	0.10 668

w-ln-seven	0.24 739	0.14 707	0.55 801	0.19 566	0.14 723	0.26 737	0.22 722	0.35 749	0.60 810	0.29 748	0.39 746	0.30 717	0.22 705	0.21 687	0.26 751	0.09 604	0.09 694	0.11 691	0.10 680	0.11 691	0.10 668

test_sample7	0.15 603	0.10 615	0.16 596	0.14 86	0.11 630	0.16 580	0.16 510	0.27 621	0.23 560	0.20 642	0.20 537	0.24 654	0.19 677	0.16 564	0.16 617	0.12 712	0.06 542	0.10 657	0.09 634	0.10 666	0.10 668

iinet-f	0.16 631	0.06 164	0.45 786	0.14 86	0.10 569	0.21 684	0.14 328	0.27 621	0.23 560	0.21 658	0.24 595	0.21 610	0.15 590	0.18 626	0.21 692	0.09 604	0.07 621	0.07 407	0.06 383	0.09 632	0.10 668

Wz-Net-MNSev	0.22 714	0.13 692	0.31 748	0.20 641	0.14 723	0.36 787	0.24 750	0.33 724	0.44 760	0.28 739	0.40 752	0.38 765	0.19 677	0.24 721	0.25 737	0.09 604	0.07 621	0.09 603	0.09 634	0.12 712	0.10 668

FTStereo	0.12 489	0.06 164	0.14 507	0.18 478	0.09 445	0.07 56	0.15 429	0.21 479	0.18 470	0.12 414	0.24 595	0.12 421	0.12 502	0.13 448	0.13 514	0.05 68	0.05 372	0.07 407	0.06 383	0.06 395	0.10 668

GrayStereo	0.11 403	0.06 164	0.11 347	0.19 566	0.09 445	0.09 203	0.16 510	0.18 405	0.17 436	0.14 486	0.17 484	0.17 554	0.11 466	0.12 384	0.11 387	0.05 68	0.05 372	0.07 407	0.06 383	0.05 241	0.10 668

sAnonymous2	0.13 517	0.12 663	0.24 711	0.20 641	0.12 670	0.17 604	0.13 246	0.26 598	0.21 533	0.11 362	0.11 346	0.13 457	0.08 311	0.10 178	0.10 287	0.09 604	0.05 372	0.08 512	0.06 383	0.15 772	0.10 668

CroCo_RVC	0.13 517	0.12 663	0.24 711	0.20 641	0.12 670	0.17 604	0.13 246	0.26 598	0.21 533	0.11 362	0.11 346	0.13 457	0.08 311	0.10 178	0.10 287	0.09 604	0.05 372	0.08 512	0.06 383	0.15 772	0.10 668

EDNetEfficientorigin	7.91 868	0.31 814	153.02 899	0.19 566	0.09 445	0.21 684	0.16 510	0.22 507	0.59 806	0.72 833	0.67 811	0.42 780	0.50 821	0.24 721	0.39 815	0.08 533	0.07 621	0.08 512	0.07 496	0.12 712	0.10 668

GwcNet	0.20 692	0.13 692	0.19 667	0.18 478	0.12 670	0.24 714	0.19 657	0.35 749	0.43 755	0.20 642	0.32 698	0.33 743	0.20 690	0.22 700	0.24 727	0.11 687	0.09 694	0.09 603	0.09 634	0.09 632	0.10 668

HGLStereo	0.17 653	0.08 456	0.19 667	0.17 364	0.12 670	0.18 623	0.18 615	0.31 690	0.32 672	0.21 658	0.32 698	0.25 668	0.18 660	0.19 643	0.20 671	0.09 604	0.09 694	0.07 407	0.07 496	0.09 632	0.10 668

DMCA	0.14 556	0.09 550	0.16 596	0.19 566	0.09 445	0.15 548	0.17 561	0.23 532	0.27 624	0.14 486	0.19 524	0.17 554	0.18 660	0.15 525	0.17 633	0.10 652	0.06 542	0.08 512	0.06 383	0.09 632	0.10 668

FADNet-RVC-Resample	0.16 631	0.11 644	0.31 748	0.22 700	0.11 630	0.19 648	0.14 328	0.25 579	0.24 577	0.24 697	0.27 650	0.20 600	0.15 590	0.16 564	0.15 600	0.07 436	0.08 655	0.12 712	0.10 680	0.09 632	0.10 668

FADNet_RVC	0.16 631	0.14 707	0.40 777	0.20 641	0.11 630	0.13 480	0.13 246	0.26 598	0.22 548	0.21 658	0.23 582	0.20 600	0.17 643	0.14 493	0.16 617	0.08 533	0.08 655	0.12 712	0.09 634	0.11 691	0.10 668

SuperB	0.20 692	0.10 615	0.56 804	0.16 261	0.09 445	0.18 623	0.18 615	0.24 559	0.50 783	0.26 718	0.39 746	0.17 554	0.21 696	0.22 700	0.21 692	0.08 533	0.06 542	0.06 269	0.06 383	0.12 712	0.10 668

AF-Net	0.22 714	0.17 746	0.17 629	0.26 763	0.13 696	0.25 726	0.24 750	0.32 702	0.50 783	0.25 711	0.33 711	0.38 765	0.26 735	0.28 747	0.25 737	0.11 687	0.10 719	0.16 767	0.11 715	0.11 691	0.10 668

Nwc_Net	0.23 731	0.16 729	0.21 692	0.25 756	0.14 723	0.24 714	0.26 779	0.37 762	0.38 723	0.22 674	0.41 763	0.30 717	0.28 754	0.28 747	0.25 737	0.11 687	0.10 719	0.17 774	0.20 802	0.10 666	0.10 668

ADCL	0.24 739	0.11 644	0.47 791	0.22 700	0.12 670	0.34 777	0.29 802	0.29 661	0.56 800	0.24 697	0.46 777	0.30 717	0.30 766	0.29 753	0.29 771	0.08 533	0.07 621	0.09 603	0.09 634	0.10 666	0.10 668

ADCP+	0.20 692	0.10 615	0.33 757	0.20 641	0.12 670	0.22 693	0.26 779	0.31 690	0.34 694	0.26 718	0.37 731	0.22 628	0.22 705	0.27 735	0.27 759	0.09 604	0.06 542	0.08 512	0.08 584	0.09 632	0.10 668

UCFNet_RVC	0.14 556	0.08 456	0.13 466	0.11 1	0.10 569	0.20 664	0.10 51	0.24 559	0.22 548	0.17 569	0.20 537	0.23 648	0.15 590	0.17 601	0.15 600	0.12 712	0.07 621	0.10 657	0.13 749	0.11 691	0.10 668

DeepPruner_ROB	0.16 631	0.11 644	0.15 559	0.17 364	0.10 569	0.17 604	0.15 429	0.32 702	0.21 533	0.19 618	0.21 561	0.22 628	0.18 660	0.20 669	0.15 600	0.13 740	0.09 694	0.09 603	0.09 634	0.11 691	0.10 668

PWC_ROB	0.21 705	0.16 729	0.26 720	0.18 478	0.11 630	0.22 693	0.13 246	0.32 702	0.49 780	0.30 753	0.40 752	0.32 739	0.24 719	0.31 757	0.22 701	0.10 652	0.07 621	0.11 691	0.08 584	0.11 691	0.10 668

CBMV	0.19 680	0.14 707	0.17 629	0.18 478	0.10 569	0.20 664	0.11 96	0.29 661	0.30 657	0.29 748	0.30 685	0.30 717	0.23 713	0.27 735	0.19 664	0.13 740	0.15 785	0.17 774	0.16 782	0.10 666	0.10 668
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	0.27 762	0.13 692	0.18 655	0.15 151	0.11 630	0.32 767	0.24 750	0.40 778	0.36 708	0.52 806	0.57 803	0.67 819	0.40 798	0.35 779	0.26 751	0.14 755	0.13 763	0.13 727	0.11 715	0.11 691	0.10 668
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
TARStereo(FT)	0.37 793	0.26 800	0.31 748	0.42 821	0.19 787	0.77 836	1.20 864	0.42 790	0.41 737	0.33 770	0.52 788	0.48 798	0.37 789	0.32 764	0.31 787	0.17 790	0.14 775	0.21 795	0.15 774	0.22 808	0.11 696

2222	0.37 793	0.26 800	0.31 748	0.42 821	0.19 787	0.77 836	1.20 864	0.42 790	0.41 737	0.33 770	0.52 788	0.48 798	0.37 789	0.32 764	0.31 787	0.17 790	0.14 775	0.21 795	0.15 774	0.22 808	0.11 696

SCION-MonSter	0.22 714	0.17 746	0.16 596	0.25 756	0.18 779	0.34 777	0.17 561	0.28 644	0.47 770	0.23 687	0.46 777	0.20 600	0.18 660	0.25 727	0.25 737	0.09 604	0.08 655	0.23 804	0.19 797	0.11 691	0.11 696

zh-mn7	0.25 751	0.14 707	0.56 804	0.19 566	0.14 723	0.24 714	0.22 722	0.34 734	0.62 814	0.35 775	0.65 809	0.31 730	0.25 729	0.31 757	0.25 737	0.09 604	0.08 655	0.09 603	0.09 634	0.09 632	0.11 696

DDVS	0.15 603	0.10 615	0.21 692	0.16 261	0.12 670	0.15 548	0.14 328	0.25 579	0.19 490	0.18 599	0.29 677	0.27 688	0.12 502	0.19 643	0.15 600	0.09 604	0.06 542	0.09 603	0.07 496	0.11 691	0.11 696

SDNR	0.19 680	0.08 456	0.19 667	0.16 261	0.12 670	0.77 836	0.14 328	0.25 579	0.32 672	0.19 618	0.24 595	0.19 586	0.13 547	0.19 643	0.15 600	0.16 783	0.18 808	0.14 742	0.11 715	0.08 564	0.11 696

DisPM	0.11 403	0.07 311	0.12 402	0.16 261	0.09 445	0.06 20	0.13 246	0.17 369	0.17 436	0.14 486	0.20 537	0.12 421	0.10 425	0.11 273	0.10 287	0.06 230	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.06 395	0.11 696

Wz-Net-SNSev	0.25 751	0.17 746	0.44 785	0.25 756	0.14 723	0.26 737	0.23 735	0.38 770	0.56 800	0.30 753	0.55 795	0.39 773	0.26 735	0.23 711	0.30 778	0.10 652	0.09 694	0.09 603	0.10 680	0.11 691	0.11 696

Wz-Net-LNSev	0.22 714	0.16 729	0.38 774	0.21 680	0.13 696	0.25 726	0.23 735	0.32 702	0.43 755	0.30 753	0.41 763	0.31 730	0.18 660	0.22 700	0.25 737	0.10 652	0.09 694	0.08 512	0.08 584	0.12 712	0.11 696

PFNet+	0.11 403	0.06 164	0.13 466	0.16 261	0.09 445	0.05 7	0.12 153	0.17 369	0.21 533	0.16 548	0.19 524	0.14 482	0.10 425	0.11 273	0.11 387	0.08 533	0.05 372	0.09 603	0.08 584	0.06 395	0.11 696

Anonymous3	0.16 631	0.13 692	0.33 757	0.26 763	0.14 723	0.27 747	0.17 561	0.28 644	0.28 640	0.15 517	0.17 484	0.14 482	0.10 425	0.15 525	0.12 462	0.08 533	0.08 655	0.08 512	0.08 584	0.08 564	0.11 696

hitnet-ft	0.18 667	0.09 550	0.17 629	0.14 86	0.09 445	0.26 737	0.20 684	0.25 579	0.26 614	0.24 697	0.32 698	0.31 730	0.22 705	0.24 721	0.21 692	0.12 712	0.07 621	0.10 657	0.08 584	0.12 712	0.11 696

DANet	0.21 705	0.15 720	0.28 734	0.25 756	0.13 696	0.22 693	0.19 657	0.27 621	0.27 624	0.28 739	0.32 698	0.35 754	0.31 770	0.31 757	0.23 714	0.11 687	0.09 694	0.11 691	0.10 680	0.13 737	0.11 696
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CBMV_ROB	0.19 680	0.13 692	0.17 629	0.16 261	0.11 630	0.15 548	0.13 246	0.26 598	0.28 640	0.27 724	0.30 685	0.27 688	0.24 719	0.23 711	0.16 617	0.15 761	0.17 806	0.22 801	0.20 802	0.10 666	0.11 696

SANet	0.24 739	0.14 707	0.28 734	0.21 680	0.11 630	0.27 747	0.24 750	0.38 770	0.64 819	0.36 778	0.40 752	0.43 784	0.26 735	0.27 735	0.24 727	0.12 712	0.09 694	0.10 657	0.09 634	0.13 737	0.11 696

SGM_RVC	0.23 731	0.12 663	0.15 559	0.15 151	0.09 445	0.33 774	0.18 615	0.34 734	0.31 665	0.44 799	0.37 731	0.53 806	0.35 785	0.35 779	0.24 727	0.13 740	0.13 763	0.13 727	0.13 749	0.10 666	0.11 696
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PM Cens cmp D40	0.33 786	0.14 707	0.19 667	0.17 364	0.12 670	0.37 788	0.20 684	0.49 811	0.50 783	0.63 821	0.73 821	0.82 834	0.48 818	0.44 814	0.37 808	0.15 761	0.15 785	0.16 767	0.14 753	0.13 737	0.12 712

PatchMatch Cens Cmp	0.33 786	0.15 720	0.20 681	0.17 364	0.12 670	0.39 794	0.21 708	0.47 807	0.51 791	0.68 826	0.78 831	0.87 835	0.51 822	0.43 813	0.35 799	0.15 761	0.15 785	0.16 767	0.14 753	0.13 737	0.12 712

PStereo	0.20 692	0.22 782	0.20 681	0.17 364	0.10 569	0.13 480	0.20 684	0.27 621	0.38 723	0.20 642	0.14 414	0.28 698	0.31 770	0.24 721	0.31 787	0.18 796	0.13 763	0.15 755	0.11 715	0.12 712	0.12 712

AANet	0.30 777	0.19 764	1.03 844	0.16 261	0.13 696	0.22 693	0.16 510	0.30 677	0.62 814	0.60 818	0.52 788	0.46 792	0.38 792	0.23 711	0.32 791	0.12 712	0.09 694	0.11 691	0.10 680	0.13 737	0.12 712

DStereoO	0.24 739	0.18 758	0.18 655	0.20 641	0.14 723	0.21 684	0.19 657	0.32 702	0.41 737	0.29 748	0.21 561	0.32 739	0.27 743	0.41 811	0.27 759	0.46 840	0.12 748	0.31 827	0.11 715	0.15 772	0.12 712

DStereoSA	0.25 751	0.19 764	0.37 772	0.26 763	0.17 772	0.22 693	0.20 684	0.49 811	0.59 806	0.22 674	0.29 677	0.29 707	0.33 777	0.39 801	0.28 767	0.12 712	0.11 732	0.16 767	0.14 753	0.14 755	0.12 712

zh-sn7	0.25 751	0.17 746	0.50 793	0.24 739	0.13 696	0.25 726	0.24 750	0.34 734	0.48 771	0.28 739	0.54 793	0.28 698	0.31 770	0.36 785	0.32 791	0.10 652	0.10 719	0.11 691	0.10 680	0.12 712	0.12 712

TCMNet	0.19 680	0.12 663	0.19 667	0.20 641	0.18 779	0.20 664	0.24 750	0.27 621	0.36 708	0.23 687	0.26 641	0.25 668	0.19 677	0.19 643	0.23 714	0.13 740	0.11 732	0.11 691	0.12 737	0.13 737	0.12 712

DCVSM-stereo	0.14 556	0.09 550	0.16 596	0.16 261	0.10 569	0.15 548	0.09 29	0.19 437	0.23 560	0.20 642	0.23 582	0.26 680	0.15 590	0.18 626	0.14 561	0.09 604	0.07 621	0.09 603	0.08 584	0.10 666	0.12 712

DualNet (step1)	0.16 631	0.12 663	0.20 681	0.12 9	0.14 723	0.17 604	0.13 246	0.27 621	0.23 560	0.20 642	0.20 537	0.24 654	0.19 677	0.16 564	0.16 617	0.15 761	0.06 542	0.14 742	0.14 753	0.14 755	0.12 712

test_sample9	0.18 667	0.12 663	0.20 681	0.12 9	0.14 723	0.17 604	0.13 246	0.27 621	0.23 560	0.20 642	0.20 537	0.24 654	0.19 677	0.19 643	0.17 633	0.15 761	0.30 836	0.14 742	0.14 753	0.14 755	0.12 712

test_sample8	0.19 680	0.12 663	0.20 681	0.12 9	0.14 723	0.17 604	0.13 246	0.31 690	0.21 533	0.27 724	0.22 573	0.36 756	0.25 729	0.19 643	0.17 633	0.15 761	0.30 836	0.14 742	0.14 753	0.14 755	0.12 712

NF-Stereo	0.11 403	0.07 311	0.13 466	0.17 364	0.09 445	0.10 284	0.14 328	0.23 532	0.19 490	0.12 414	0.17 484	0.12 421	0.11 466	0.11 273	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.06 395	0.12 712

OCTAStereo	0.11 403	0.07 311	0.13 466	0.17 364	0.09 445	0.10 284	0.14 328	0.23 532	0.19 490	0.12 414	0.17 484	0.12 421	0.11 466	0.11 273	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.06 395	0.12 712

PSM-softLoss	0.12 489	0.07 311	0.15 559	0.17 364	0.09 445	0.08 124	0.13 246	0.24 559	0.17 436	0.14 486	0.19 524	0.13 457	0.11 466	0.11 273	0.11 387	0.07 436	0.05 372	0.08 512	0.07 496	0.06 395	0.12 712

KMStereo	0.12 489	0.07 311	0.15 559	0.17 364	0.09 445	0.08 124	0.13 246	0.24 559	0.17 436	0.14 486	0.19 524	0.13 457	0.11 466	0.11 273	0.11 387	0.07 436	0.05 372	0.08 512	0.07 496	0.06 395	0.12 712

RE-Stereo	0.11 403	0.07 311	0.13 466	0.17 364	0.09 445	0.10 284	0.14 328	0.23 532	0.19 490	0.12 414	0.17 484	0.12 421	0.11 466	0.11 273	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.06 395	0.12 712

TVStereo	0.11 403	0.07 311	0.13 466	0.17 364	0.09 445	0.10 284	0.14 328	0.23 532	0.19 490	0.12 414	0.17 484	0.12 421	0.11 466	0.11 273	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.07 407	0.06 383	0.06 395	0.12 712

APVNet	0.22 714	0.12 663	0.19 667	0.18 478	0.14 723	0.32 767	0.31 816	0.39 774	0.32 672	0.27 724	0.40 752	0.30 717	0.29 762	0.26 732	0.25 737	0.11 687	0.12 748	0.11 691	0.14 753	0.12 712	0.12 712

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 714	0.21 778	0.24 711	0.26 763	0.11 630	0.23 709	0.14 328	0.39 774	0.24 577	0.32 766	0.36 725	0.30 717	0.21 696	0.19 643	0.21 692	0.17 790	0.14 775	0.21 795	0.16 782	0.12 712	0.12 712

ADCMid	0.25 751	0.15 720	0.40 777	0.20 641	0.14 723	0.25 726	0.26 779	0.34 734	0.38 723	0.36 778	0.44 774	0.34 750	0.40 798	0.35 779	0.33 796	0.10 652	0.09 694	0.11 691	0.11 715	0.13 737	0.12 712

SGM-ForestM	0.32 782	0.12 663	0.16 596	0.16 261	0.11 630	0.39 794	0.19 657	0.41 784	0.50 783	0.52 806	0.54 793	1.32 852	0.42 807	0.40 807	0.27 759	0.14 755	0.16 800	0.16 767	0.16 782	0.12 712	0.12 712

XPNet_ROB	0.22 714	0.11 644	0.19 667	0.22 700	0.13 696	0.22 693	0.19 657	0.34 734	0.40 734	0.30 753	0.39 746	0.39 773	0.26 735	0.26 732	0.28 767	0.15 761	0.10 719	0.10 657	0.10 680	0.13 737	0.12 712

LALA_ROB	0.25 751	0.16 729	0.22 698	0.26 763	0.17 772	0.27 747	0.27 786	0.42 790	0.37 716	0.33 770	0.38 738	0.51 802	0.26 735	0.28 747	0.27 759	0.16 783	0.09 694	0.12 712	0.11 715	0.13 737	0.12 712

SGM-Forest	0.20 692	0.14 707	0.18 655	0.19 566	0.13 696	0.20 664	0.22 722	0.33 724	0.30 657	0.24 697	0.29 677	0.28 698	0.19 677	0.23 711	0.17 633	0.15 761	0.16 800	0.15 755	0.14 753	0.12 712	0.12 712
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
GeoMambaStereo_RVC	0.11 403	0.05 59	0.12 402	0.11 1	0.14 723	0.12 411	0.09 29	0.12 135	0.13 291	0.14 486	0.14 414	0.15 513	0.12 502	0.16 564	0.15 600	0.09 604	0.08 655	0.07 407	0.05 261	0.08 564	0.13 737

PM Graph cmp D40	0.31 779	0.16 729	0.26 720	0.19 566	0.13 696	0.31 764	0.20 684	0.42 790	0.55 796	0.55 812	0.70 818	0.69 823	0.45 814	0.39 801	0.36 806	0.15 761	0.15 785	0.15 755	0.14 753	0.12 712	0.13 737

PatchMatch Graph Cmp	0.32 782	0.16 729	0.26 720	0.19 566	0.13 696	0.31 764	0.20 684	0.42 790	0.60 810	0.55 812	0.81 834	0.67 819	0.44 810	0.38 792	0.36 806	0.15 761	0.15 785	0.15 755	0.14 753	0.12 712	0.13 737

VeloStereo	0.09 254	0.04 3	0.12 402	0.14 86	0.11 630	0.07 56	0.06 1	0.08 19	0.06 14	0.09 264	0.07 119	0.06 62	0.08 311	0.11 273	0.10 287	0.08 533	0.08 655	0.08 512	0.07 496	0.11 691	0.13 737

flow	0.09 254	0.04 3	0.12 402	0.14 86	0.11 630	0.07 56	0.06 1	0.08 19	0.06 14	0.09 264	0.07 119	0.06 62	0.08 311	0.12 384	0.10 287	0.08 533	0.08 655	0.08 512	0.07 496	0.11 691	0.13 737

coex-ft	3.30 856	0.34 817	59.09 898	0.18 478	0.13 696	0.26 737	0.22 722	0.27 621	0.72 830	1.90 869	0.70 818	0.44 786	0.45 814	0.29 753	0.41 821	0.09 604	0.09 694	0.12 712	0.09 634	0.14 755	0.13 737

pcwnet_v2	0.19 680	0.10 615	0.26 720	0.17 364	0.14 723	0.18 623	0.15 429	0.37 762	0.46 768	0.19 618	0.24 595	0.21 610	0.19 677	0.20 669	0.19 664	0.13 740	0.10 719	0.10 657	0.10 680	0.11 691	0.13 737

FINET	0.21 705	0.18 758	0.26 720	0.18 478	0.16 756	0.23 709	0.23 735	0.32 702	0.48 771	0.25 711	0.32 698	0.22 628	0.22 705	0.22 700	0.17 633	0.18 796	0.16 800	0.11 691	0.10 680	0.15 772	0.13 737

S-Stereo	0.20 692	0.12 663	0.25 717	0.21 680	0.13 696	0.20 664	0.18 615	0.32 702	0.43 755	0.23 687	0.36 725	0.28 698	0.30 766	0.19 643	0.22 701	0.09 604	0.12 748	0.10 657	0.10 680	0.13 737	0.13 737

G-Net	0.24 739	0.16 729	0.36 768	0.22 700	0.16 756	0.51 809	0.23 735	0.29 661	0.34 694	0.36 778	0.38 738	0.31 730	0.29 762	0.27 735	0.26 751	0.11 687	0.09 694	0.12 712	0.09 634	0.16 781	0.13 737

NCC-stereo	0.24 739	0.15 720	0.31 748	0.26 763	0.16 756	0.20 664	0.30 810	0.40 778	0.40 734	0.24 697	0.38 738	0.33 743	0.28 754	0.36 785	0.27 759	0.12 712	0.11 732	0.15 755	0.22 809	0.13 737	0.13 737

stereogan	0.22 714	0.11 644	0.21 692	0.20 641	0.12 670	0.31 764	0.19 657	0.35 749	0.44 760	0.22 674	0.39 746	0.35 754	0.27 743	0.33 769	0.22 701	0.10 652	0.12 748	0.10 657	0.10 680	0.14 755	0.13 737

edge stereo	0.22 714	0.13 692	0.20 681	0.21 680	0.13 696	0.23 709	0.16 510	0.32 702	0.42 748	0.32 766	0.40 752	0.38 765	0.35 785	0.25 727	0.24 727	0.13 740	0.11 732	0.14 742	0.11 715	0.12 712	0.13 737

Abc-Net	0.24 739	0.15 720	0.31 748	0.26 763	0.16 756	0.20 664	0.30 810	0.40 778	0.40 734	0.24 697	0.38 738	0.33 743	0.28 754	0.36 785	0.27 759	0.12 712	0.11 732	0.15 755	0.22 809	0.13 737	0.13 737
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.23 731	0.12 663	0.28 734	0.21 680	0.13 696	0.28 754	0.16 510	0.35 749	0.66 825	0.27 724	0.33 711	0.30 717	0.21 696	0.31 757	0.29 771	0.10 652	0.08 655	0.09 603	0.10 680	0.13 737	0.13 737

DeepPrunerF	0.24 739	0.17 746	0.42 782	0.26 763	0.16 756	0.22 693	0.28 792	0.37 762	0.50 783	0.26 718	0.29 677	0.24 654	0.28 754	0.21 687	0.22 701	0.15 761	0.11 732	0.20 792	0.18 795	0.12 712	0.13 737

ADCPNet	0.25 751	0.16 729	0.61 813	0.21 680	0.15 745	0.35 786	0.25 768	0.32 702	0.35 703	0.30 753	0.40 752	0.36 756	0.28 754	0.28 747	0.32 791	0.12 712	0.10 719	0.11 691	0.12 737	0.14 755	0.13 737

PA-Net	0.23 731	0.18 758	0.33 757	0.28 781	0.22 804	0.21 684	0.38 827	0.29 661	0.39 728	0.22 674	0.32 698	0.25 668	0.26 735	0.20 669	0.25 737	0.09 604	0.23 829	0.15 755	0.22 809	0.09 632	0.13 737
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	0.23 731	0.15 720	0.17 629	0.34 805	0.18 779	0.24 714	0.23 735	0.34 734	0.28 640	0.31 759	0.38 738	0.38 765	0.28 754	0.23 711	0.24 727	0.15 761	0.12 748	0.18 785	0.21 806	0.13 737	0.13 737

NOSS_ROB	0.19 680	0.12 663	0.18 655	0.16 261	0.12 670	0.15 548	0.12 153	0.30 677	0.32 672	0.20 642	0.22 573	0.27 688	0.23 713	0.21 687	0.16 617	0.16 783	0.18 808	0.23 804	0.21 806	0.12 712	0.13 737

ETE_ROB	0.23 731	0.17 746	0.22 698	0.25 756	0.13 696	0.26 737	0.29 802	0.31 690	0.36 708	0.28 739	0.36 725	0.45 788	0.26 735	0.27 735	0.26 751	0.11 687	0.08 655	0.12 712	0.09 634	0.14 755	0.13 737

PDISCO_ROB	0.27 762	0.16 729	0.26 720	0.28 781	0.20 792	0.32 767	0.26 779	0.44 800	0.57 802	0.28 739	0.40 752	0.45 788	0.29 762	0.33 769	0.34 798	0.12 712	0.09 694	0.17 774	0.16 782	0.17 790	0.13 737

Wz-Net-TNSev	0.29 771	0.20 772	0.65 816	0.19 566	0.15 745	0.38 792	0.27 786	0.35 749	0.55 796	0.34 774	0.42 769	0.45 788	0.38 792	0.32 764	0.30 778	0.12 712	0.13 763	0.10 657	0.12 737	0.15 772	0.14 759

UDG	0.21 705	0.17 746	0.19 667	0.23 729	0.15 745	0.30 762	0.20 684	0.33 724	0.35 703	0.23 687	0.28 664	0.31 730	0.27 743	0.20 669	0.22 701	0.15 761	0.12 748	0.13 727	0.09 634	0.14 755	0.14 759

SACVNet	0.18 667	0.12 663	0.14 507	0.17 364	0.13 696	0.22 693	0.18 615	0.31 690	0.30 657	0.23 687	0.31 694	0.30 717	0.22 705	0.22 700	0.17 633	0.11 687	0.08 655	0.10 657	0.10 680	0.12 712	0.14 759

PSM-AAD	0.11 403	0.07 311	0.10 271	0.19 566	0.09 445	0.10 284	0.15 429	0.20 451	0.13 291	0.12 414	0.14 414	0.18 570	0.11 466	0.11 273	0.10 287	0.05 68	0.05 372	0.09 603	0.08 584	0.06 395	0.14 759

FAT-Stereo	0.20 692	0.12 663	0.22 698	0.21 680	0.12 670	0.17 604	0.18 615	0.34 734	0.39 728	0.27 724	0.37 731	0.34 750	0.32 775	0.21 687	0.20 671	0.09 604	0.11 732	0.10 657	0.09 634	0.11 691	0.14 759

RP	0.21 705	0.13 692	0.21 692	0.23 729	0.11 630	0.21 684	0.20 684	0.25 579	0.44 760	0.21 658	0.38 738	0.36 756	0.24 719	0.27 735	0.25 737	0.11 687	0.12 748	0.13 727	0.12 737	0.12 712	0.14 759

WCMA_ROB	0.24 739	0.11 644	0.22 698	0.17 364	0.14 723	0.32 767	0.15 429	0.32 702	0.32 672	0.38 783	0.53 791	0.40 777	0.34 782	0.34 772	0.25 737	0.11 687	0.12 748	0.12 712	0.10 680	0.14 755	0.14 759

fsdfsdds	0.52 817	0.19 764	0.67 824	0.33 802	0.18 779	0.48 804	0.32 818	0.53 824	1.00 851	0.73 837	2.21 868	1.03 839	0.86 852	0.34 772	0.45 827	0.16 783	0.16 800	0.26 809	0.18 795	0.14 755	0.15 766

SQANet	0.23 731	0.23 785	0.30 745	0.30 792	0.19 787	0.27 747	0.13 246	0.29 661	0.33 682	0.24 697	0.37 731	0.31 730	0.22 705	0.27 735	0.23 714	0.15 761	0.10 719	0.21 795	0.16 782	0.21 802	0.15 766

LCNet	0.11 403	0.07 311	0.09 187	0.19 566	0.09 445	0.08 124	0.15 429	0.21 479	0.15 361	0.11 362	0.15 442	0.16 529	0.11 466	0.12 384	0.11 387	0.05 68	0.04 30	0.08 512	0.07 496	0.06 395	0.15 766

MFN_U_SF_RVC	0.32 782	0.21 778	0.55 801	0.30 792	0.15 745	0.34 777	0.17 561	0.52 822	0.46 768	0.46 803	0.55 795	0.59 809	0.39 795	0.35 779	0.37 808	0.15 761	0.14 775	0.18 785	0.21 806	0.16 781	0.15 766

RTS	0.45 811	0.19 764	3.26 857	0.24 739	0.15 745	0.74 830	0.20 684	0.36 756	0.76 840	0.42 795	0.43 772	0.31 730	0.41 803	0.53 829	0.35 799	0.10 652	0.08 655	0.13 727	0.12 737	0.15 772	0.15 766

RTSA	0.45 811	0.19 764	3.26 857	0.24 739	0.15 745	0.74 830	0.20 684	0.36 756	0.76 840	0.42 795	0.43 772	0.31 730	0.41 803	0.53 829	0.35 799	0.10 652	0.08 655	0.13 727	0.12 737	0.15 772	0.15 766

AnyNet_C01	0.36 792	0.25 796	1.37 851	0.22 700	0.17 772	0.48 804	0.27 786	0.35 749	0.39 728	0.39 785	0.74 824	0.46 792	0.38 792	0.45 815	0.47 829	0.13 740	0.13 763	0.13 727	0.14 753	0.14 755	0.15 766

AnyNet_C32	0.26 760	0.16 729	0.36 768	0.20 641	0.16 756	0.25 726	0.30 810	0.32 702	0.44 760	0.31 759	0.49 782	0.30 717	0.33 777	0.40 807	0.33 796	0.12 712	0.12 748	0.12 712	0.14 753	0.14 755	0.15 766

RYNet	0.22 714	0.12 663	0.22 698	0.19 566	0.17 772	0.46 800	0.26 779	0.38 770	0.48 771	0.24 697	0.28 664	0.34 750	0.23 713	0.20 669	0.30 778	0.10 652	0.06 542	0.09 603	0.09 634	0.13 737	0.15 766

CC-Net-ROB	0.28 767	0.31 814	0.36 768	0.29 790	0.15 745	0.25 726	0.19 657	0.45 803	0.33 682	0.39 785	0.37 731	0.39 773	0.31 770	0.27 735	0.26 751	0.24 825	0.19 811	0.30 826	0.23 813	0.18 795	0.15 766

CSAN	0.29 771	0.24 789	0.27 729	0.34 805	0.19 787	0.33 774	0.42 831	0.37 762	0.50 783	0.38 783	0.40 752	0.44 786	0.33 777	0.28 747	0.30 778	0.20 809	0.16 800	0.19 787	0.19 797	0.14 755	0.15 766

DispFullNet	0.27 762	0.21 778	0.65 816	0.28 781	0.16 756	0.26 737	0.17 561	0.33 724	0.58 805	0.27 724	0.38 738	0.43 784	0.23 713	0.38 792	0.23 714	0.12 712	0.06 542	0.19 787	0.11 715	0.21 802	0.15 766

UHP(ZeroShot)	1.94 851	0.24 789	1.06 845	0.34 805	0.18 779	5.35 868	0.24 750	0.86 845	4.09 874	2.33 871	11.82 885	7.01 878	2.71 872	0.87 851	0.60 839	0.17 790	0.14 775	0.19 787	0.17 789	0.21 802	0.16 778

UHP	1.94 851	0.24 789	1.06 845	0.34 805	0.18 779	5.35 868	0.24 750	0.86 845	4.09 874	2.33 871	11.82 885	7.01 878	2.71 872	0.87 851	0.60 839	0.17 790	0.14 775	0.19 787	0.17 789	0.21 802	0.16 778

DStereoFS	0.27 762	0.22 782	0.31 748	0.22 700	0.15 745	0.22 693	0.20 684	0.50 816	0.48 771	0.28 739	0.44 774	0.33 743	0.34 782	0.52 826	0.29 771	0.12 712	0.11 732	0.15 755	0.13 749	0.16 781	0.16 778

PSMNet-RUCA	0.27 762	0.33 816	0.41 780	0.36 812	0.32 823	0.18 623	0.19 657	0.42 790	0.30 657	0.33 770	0.41 763	0.39 773	0.25 729	0.31 757	0.20 671	0.18 796	0.10 719	0.25 808	0.15 774	0.21 802	0.16 778

WZ-Net	0.28 767	0.17 746	0.78 834	0.22 700	0.16 756	0.34 777	0.29 802	0.39 774	0.57 802	0.24 697	0.55 795	0.37 761	0.24 719	0.33 769	0.35 799	0.09 604	0.08 655	0.09 603	0.10 680	0.14 755	0.16 778

DDUNet	0.22 714	0.17 746	0.21 692	0.22 700	0.15 745	0.25 726	0.24 750	0.29 661	0.30 657	0.31 759	0.36 725	0.33 743	0.25 729	0.24 721	0.20 671	0.18 796	0.13 763	0.17 774	0.11 715	0.16 781	0.16 778

KYRaft	0.11 403	0.07 311	0.10 271	0.19 566	0.09 445	0.08 124	0.15 429	0.22 507	0.12 234	0.13 456	0.16 457	0.20 600	0.10 425	0.12 384	0.10 287	0.05 68	0.04 30	0.08 512	0.08 584	0.06 395	0.16 778

psmorigin	0.25 751	0.15 720	0.34 765	0.17 364	0.13 696	0.23 709	0.14 328	0.34 734	0.33 682	0.41 792	0.55 795	0.41 779	0.37 789	0.34 772	0.27 759	0.11 687	0.15 785	0.11 691	0.11 715	0.12 712	0.16 778

RGC	0.25 751	0.20 772	0.29 742	0.28 781	0.16 756	0.22 693	0.23 735	0.32 702	0.44 760	0.27 724	0.40 752	0.38 765	0.27 743	0.36 785	0.22 701	0.11 687	0.13 763	0.17 774	0.17 789	0.14 755	0.16 778

ADCS	0.29 771	0.18 758	0.45 786	0.21 680	0.17 772	0.28 754	0.23 735	0.41 784	0.63 818	0.40 788	0.49 782	0.40 777	0.36 787	0.39 801	0.40 818	0.13 740	0.12 748	0.13 727	0.14 753	0.16 781	0.16 778

DPSNet	0.28 767	0.16 729	0.31 748	0.18 478	0.13 696	0.54 811	0.42 831	0.51 819	0.67 826	0.29 748	0.38 738	0.38 765	0.29 762	0.31 757	0.23 714	0.11 687	0.10 719	0.11 691	0.08 584	0.20 799	0.16 778

UHP(FT)	0.41 801	0.25 796	0.42 782	0.37 814	0.20 792	0.59 814	0.44 835	0.51 819	0.73 834	0.54 810	0.76 828	0.70 826	0.56 828	0.50 820	0.38 811	0.18 796	0.22 827	0.22 801	0.20 802	0.20 799	0.17 789

1111	0.43 807	0.23 785	0.54 798	0.33 802	0.20 792	0.83 840	0.35 821	0.50 816	0.82 843	0.63 821	0.68 813	0.69 823	0.68 840	0.77 842	0.35 799	0.17 790	0.15 785	0.19 787	0.19 797	0.21 802	0.17 789

mmmmmm	0.41 801	0.25 796	0.42 782	0.37 814	0.20 792	0.59 814	0.44 835	0.51 819	0.73 834	0.54 810	0.76 828	0.70 826	0.56 828	0.50 820	0.38 811	0.18 796	0.22 827	0.22 801	0.20 802	0.20 799	0.17 789

ISRNet	0.18 667	0.08 456	0.19 667	0.19 566	0.13 696	0.15 548	0.12 153	0.30 677	0.32 672	0.21 658	0.25 624	0.27 688	0.17 643	0.17 601	0.20 671	0.20 809	0.08 655	0.14 742	0.14 753	0.14 755	0.17 789

Anonymous_2	0.22 714	0.17 746	0.28 734	0.15 151	0.16 756	0.32 767	0.22 722	0.22 507	0.17 436	0.23 687	0.24 595	0.26 680	0.27 743	0.27 735	0.23 714	0.22 818	0.25 832	0.17 774	0.17 789	0.17 790	0.17 789

GANetREF_RVC	0.31 779	0.34 817	0.27 729	0.35 810	0.16 756	0.32 767	0.41 828	0.48 809	0.51 791	0.35 775	0.35 720	0.34 750	0.33 777	0.39 801	0.32 791	0.27 827	0.20 814	0.29 824	0.15 774	0.18 795	0.17 789
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
Light-Stereo-hy	0.23 731	0.14 707	0.30 745	0.22 700	0.20 792	0.29 758	0.16 510	0.33 724	0.36 708	0.24 697	0.28 664	0.42 780	0.24 719	0.25 727	0.20 671	0.13 740	0.13 763	0.23 804	0.23 813	0.16 781	0.18 795

ccnet	0.29 771	0.28 809	0.23 707	0.20 641	0.28 817	0.41 798	0.21 708	0.45 803	0.33 682	0.36 778	0.46 777	0.36 756	0.30 766	0.39 801	0.42 822	0.23 823	0.14 775	0.21 795	0.17 789	0.23 811	0.18 795

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 807	0.39 821	0.54 798	0.40 817	0.20 792	0.64 821	0.32 818	0.53 824	0.72 830	0.71 831	0.72 820	0.61 811	0.54 824	0.51 824	0.46 828	0.20 809	0.19 811	0.29 824	0.30 827	0.23 811	0.18 795

FADNet-RVC	0.20 692	0.20 772	0.38 774	0.21 680	0.16 756	0.20 664	0.15 429	0.26 598	0.26 614	0.26 718	0.32 698	0.26 680	0.21 696	0.22 700	0.19 664	0.12 712	0.13 763	0.12 712	0.14 753	0.13 737	0.18 795

FADNet	0.21 705	0.22 782	0.36 768	0.18 478	0.17 772	0.24 714	0.13 246	0.31 690	0.31 665	0.23 687	0.25 624	0.27 688	0.21 696	0.19 643	0.15 600	0.13 740	0.15 785	0.12 712	0.15 774	0.16 781	0.18 795

XQC	0.28 767	0.23 785	0.51 794	0.28 781	0.19 787	0.34 777	0.27 786	0.36 756	0.57 802	0.31 759	0.30 685	0.37 761	0.30 766	0.38 792	0.38 811	0.13 740	0.09 694	0.15 755	0.12 737	0.17 790	0.18 795

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 777	0.24 789	0.29 742	0.36 812	0.16 756	0.34 777	0.30 810	0.32 702	0.42 748	0.40 788	0.46 777	0.38 765	0.31 770	0.34 772	0.28 767	0.19 807	0.20 814	0.26 809	0.29 825	0.18 795	0.19 801

SHD	0.26 760	0.15 720	0.30 745	0.24 739	0.18 779	0.22 693	0.15 429	0.38 770	0.71 829	0.32 766	0.41 763	0.36 756	0.28 754	0.32 764	0.29 771	0.12 712	0.11 732	0.14 742	0.13 749	0.16 781	0.20 802

SAMSARA	0.40 799	0.28 809	0.33 757	0.55 832	0.39 824	0.82 839	1.23 866	0.47 807	0.51 791	0.36 778	0.35 720	0.55 808	0.39 795	0.38 792	0.39 815	0.15 761	0.20 814	0.15 755	0.14 753	0.23 811	0.20 802

BEATNet-Init1	0.52 817	0.27 805	0.62 814	0.30 792	0.21 800	0.76 834	0.29 802	0.54 827	0.65 824	0.86 848	0.95 841	2.07 861	0.62 837	0.56 833	0.42 822	0.18 796	0.18 808	0.23 804	0.22 809	0.22 808	0.21 804

PASM	0.32 782	0.24 789	0.48 792	0.28 781	0.27 815	0.29 758	0.30 810	0.34 734	0.49 780	0.35 775	0.39 746	0.46 792	0.34 782	0.34 772	0.35 799	0.23 823	0.25 832	0.26 809	0.28 824	0.23 811	0.21 804

MSMD_ROB	0.31 779	0.26 800	0.26 720	0.24 739	0.21 800	0.34 777	0.25 768	0.34 734	0.39 728	0.40 788	0.69 815	0.45 788	0.40 798	0.34 772	0.27 759	0.20 809	0.19 811	0.26 809	0.25 816	0.23 811	0.22 806

TARSTereo(ZeroShot)	0.72 830	0.18 758	0.56 804	0.27 776	0.21 800	1.35 854	0.25 768	0.59 833	1.65 866	0.68 826	5.01 871	1.08 843	0.81 847	0.38 792	0.30 778	0.18 796	0.15 785	0.20 792	0.19 797	0.17 790	0.23 807

TestStereooo	0.72 830	0.18 758	0.56 804	0.27 776	0.21 800	1.35 854	0.25 768	0.59 833	1.65 866	0.68 826	5.01 871	1.08 843	0.81 847	0.38 792	0.30 778	0.18 796	0.15 785	0.20 792	0.19 797	0.17 790	0.23 807

DGSMNet	0.24 739	0.19 764	0.33 757	0.21 680	0.24 809	0.24 714	0.20 684	0.35 749	0.41 737	0.24 697	0.32 698	0.38 765	0.21 696	0.29 753	0.23 714	0.12 712	0.11 732	0.14 742	0.16 782	0.23 811	0.23 807

FC-DCNN v2	0.33 786	0.27 805	0.28 734	0.26 763	0.23 807	0.37 788	0.28 792	0.40 778	0.43 755	0.45 800	0.56 800	0.51 802	0.40 798	0.37 790	0.29 771	0.21 813	0.20 814	0.27 813	0.26 817	0.25 818	0.24 810

ACVNet_1	0.44 809	0.49 826	0.60 812	0.45 824	0.28 817	0.49 806	0.27 786	0.57 831	0.72 830	0.62 820	0.58 805	0.74 829	0.49 820	0.50 820	0.35 799	0.26 826	0.24 830	0.39 832	0.29 825	0.31 830	0.24 810

FCDSN-DC	0.33 786	0.28 809	0.28 734	0.30 792	0.24 809	0.39 794	0.28 792	0.42 790	0.42 748	0.43 798	0.53 791	0.51 802	0.41 803	0.36 785	0.30 778	0.21 813	0.20 814	0.27 813	0.26 817	0.25 818	0.24 810
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MANE	0.45 811	0.27 805	0.27 729	0.27 776	0.24 809	0.47 802	0.31 816	0.55 828	0.59 806	0.72 833	1.13 850	1.15 846	0.61 835	0.52 826	0.37 808	0.21 813	0.20 814	0.27 813	0.31 829	0.25 818	0.24 810

FC-DCNN	0.33 786	0.27 805	0.28 734	0.26 763	0.23 807	0.37 788	0.28 792	0.40 778	0.43 755	0.45 800	0.55 795	0.51 802	0.40 798	0.37 790	0.30 778	0.21 813	0.20 814	0.27 813	0.26 817	0.25 818	0.24 810

nnnnnnn	0.42 805	0.25 796	0.52 795	0.33 802	0.27 815	0.49 806	0.29 802	0.53 824	0.77 842	0.63 821	0.68 813	0.74 829	0.56 828	0.46 816	0.43 825	0.22 818	0.21 826	0.27 813	0.26 817	0.28 825	0.25 815

ELAS_RVC	0.41 801	0.29 812	0.33 757	0.28 781	0.24 809	0.54 811	0.36 823	0.49 811	0.59 806	0.72 833	0.74 824	0.65 816	0.54 824	0.54 831	0.40 818	0.22 818	0.20 814	0.27 813	0.26 817	0.26 823	0.25 815
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 801	0.29 812	0.33 757	0.27 776	0.24 809	0.60 818	0.36 823	0.50 816	0.50 783	0.71 831	0.79 832	0.67 819	0.54 824	0.51 824	0.42 822	0.22 818	0.20 814	0.27 813	0.26 817	0.26 823	0.25 815
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet-4b	0.39 796	0.53 827	0.55 801	0.45 824	0.24 809	0.47 802	0.18 615	0.49 811	0.64 819	0.42 795	0.45 776	0.60 810	0.27 743	0.34 772	0.24 727	0.33 831	0.14 775	0.48 835	0.42 836	0.30 827	0.26 818

otaku	0.39 796	0.37 820	0.52 795	0.44 823	0.28 817	0.58 813	0.24 750	0.41 784	0.62 814	0.40 788	0.49 782	0.46 792	0.33 777	0.40 807	0.32 791	0.30 828	0.30 836	0.39 832	0.33 830	0.29 826	0.28 819

Ntro	0.40 799	0.40 822	0.53 797	0.46 827	0.30 821	0.65 822	0.24 750	0.46 805	0.68 827	0.41 792	0.49 782	0.48 798	0.42 807	0.39 801	0.31 787	0.32 829	0.28 834	0.37 831	0.30 827	0.32 831	0.29 820

Consistency-Raft	0.44 809	0.40 822	0.45 786	0.37 814	0.43 828	0.46 800	0.41 828	0.57 831	0.55 796	0.32 766	0.73 821	0.33 743	0.48 818	0.42 812	0.49 831	0.39 834	0.35 841	0.45 834	0.51 843	0.42 834	0.29 820

NVStereoNet_ROB	0.46 814	0.36 819	0.46 790	0.41 819	0.28 817	0.34 777	0.34 820	0.48 809	0.60 810	0.72 833	0.93 839	0.70 826	0.66 838	0.47 817	0.60 839	0.22 818	0.33 840	0.34 830	0.34 833	0.30 827	0.30 822
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PVD	0.39 796	0.20 772	0.39 776	0.31 797	0.22 804	0.29 758	0.43 833	0.52 822	0.96 850	0.55 812	0.79 832	0.53 806	0.59 834	0.52 826	0.38 811	0.19 807	0.14 775	0.17 774	0.14 753	0.24 817	0.31 823

MADNet+	0.75 833	0.71 839	3.70 860	0.66 836	0.41 826	0.98 845	0.97 862	0.69 839	0.73 834	0.52 806	0.57 803	0.64 813	0.68 840	0.86 850	1.01 859	0.34 832	0.36 842	0.28 823	0.23 813	0.36 833	0.31 823

LSM	0.33 786	0.20 772	0.58 809	0.26 763	0.60 843	0.34 777	0.25 768	0.42 790	0.48 771	0.45 800	0.58 805	0.42 780	0.36 787	0.35 779	0.25 737	0.12 712	0.20 814	0.14 742	0.16 782	0.19 798	0.33 825

MonStereo1	0.47 815	0.26 800	0.58 809	0.28 781	0.20 792	0.39 794	0.18 615	0.49 811	0.64 819	0.52 806	0.87 836	1.01 838	0.57 832	0.50 820	0.56 836	0.53 844	0.31 839	0.54 841	0.40 834	0.33 832	0.34 826

JetBlue	0.71 827	0.45 825	1.14 849	0.51 828	0.47 830	2.02 858	0.64 849	0.75 841	0.70 828	0.69 830	0.77 830	1.22 848	0.83 850	1.03 860	1.01 859	0.40 835	0.28 834	0.33 829	0.33 830	0.30 827	0.34 826

Selective-IGEV-i1pa	2.80 855	3.51 866	0.67 824	0.28 781	0.14 723	10.22 873	0.43 833	4.36 875	3.63 873	3.53 874	6.92 874	3.47 866	1.97 869	13.41 888	2.26 867	0.36 833	0.15 785	0.13 727	0.10 680	0.15 772	0.35 828

ACVNet_2	0.66 826	0.66 837	0.68 826	0.63 835	0.41 826	0.71 828	0.49 839	0.96 852	1.39 860	0.89 850	1.09 846	1.04 840	0.73 842	0.54 831	0.47 829	0.43 838	0.40 843	0.53 840	0.44 837	0.47 836	0.35 828

light-stereo	0.42 805	0.26 800	0.59 811	0.60 834	0.49 831	0.32 767	0.23 735	0.46 805	0.52 794	0.56 817	0.58 805	0.76 831	0.32 775	0.48 818	0.29 771	0.32 829	0.24 830	0.27 813	0.33 830	0.46 835	0.39 830

IMH-64-1	0.65 824	0.61 832	0.68 826	0.71 837	0.51 832	0.59 814	0.49 839	0.91 848	0.85 844	0.74 838	1.02 843	0.81 832	0.78 845	0.79 843	0.49 831	0.42 836	0.46 845	0.71 846	0.47 838	0.52 838	0.39 830

IMH-64	0.65 824	0.61 832	0.68 826	0.71 837	0.51 832	0.59 814	0.49 839	0.91 848	0.85 844	0.74 838	1.02 843	0.81 832	0.78 845	0.79 843	0.49 831	0.42 836	0.46 845	0.71 846	0.47 838	0.52 838	0.39 830

RainbowNet	0.54 820	0.61 832	0.70 832	0.57 833	0.43 828	0.65 822	0.37 826	0.60 836	0.87 846	0.50 805	0.66 810	0.64 813	0.47 817	0.49 819	0.43 825	0.47 841	0.48 850	0.52 839	0.41 835	0.52 838	0.40 833

IMH	0.71 827	0.64 835	0.68 826	0.76 839	0.54 834	0.69 825	0.54 843	0.98 854	1.10 853	0.82 843	1.09 846	0.89 836	0.88 854	0.87 851	0.52 835	0.44 839	0.50 855	0.75 849	0.51 843	0.56 843	0.41 834

PWCK	0.71 827	0.94 850	0.95 842	0.76 839	0.31 822	0.74 830	0.36 823	0.90 847	0.90 848	0.96 854	0.75 827	0.95 837	0.61 835	0.87 851	0.66 844	0.72 853	0.46 845	0.75 849	0.49 840	0.69 851	0.44 835

GCST	0.37 793	0.42 824	0.26 720	1.02 854	0.39 824	0.18 623	0.08 9	0.20 451	0.17 436	0.28 739	0.25 624	0.15 513	0.12 502	0.16 564	0.14 561	0.64 851	0.43 844	0.75 849	0.65 850	0.63 844	0.46 836

Selective-IGEV-i16pa	18.58 881	3.30 864	1.09 847	0.21 680	0.18 779	103.68 902	0.28 792	19.87 894	40.73 903	4.16 875	56.45 907	8.07 881	2.59 871	123.95 909	5.89 878	0.18 796	0.12 748	0.09 603	0.12 737	0.12 712	0.51 837

TorneroNet-64	0.76 834	0.72 840	0.74 833	0.78 841	0.58 840	0.91 844	0.56 844	0.84 844	1.29 857	0.66 824	0.90 837	1.40 854	0.75 844	0.85 849	0.67 847	0.49 842	0.46 845	0.72 848	0.59 846	0.67 848	0.53 838

anonymity	0.53 819	0.58 830	0.65 816	0.41 819	0.61 844	0.53 810	0.41 828	0.56 829	0.41 737	0.55 812	0.50 786	0.49 801	0.55 827	0.58 834	0.50 834	0.58 847	0.50 855	0.51 837	0.51 843	0.51 837	0.57 839

WAO-7	0.79 835	0.78 842	0.54 798	0.85 845	0.67 847	0.74 830	0.68 853	1.05 858	1.32 858	0.90 852	1.20 853	1.04 840	0.92 855	0.69 840	0.66 844	0.60 849	0.62 865	0.67 843	0.68 854	0.64 845	0.58 840

WAO-6	0.81 836	0.80 844	0.62 814	0.86 847	0.63 845	0.76 834	0.58 846	0.98 854	1.54 865	0.90 852	0.96 842	1.07 842	1.03 859	0.70 841	0.66 844	0.72 853	0.49 852	0.90 857	0.71 855	0.68 849	0.58 840

Dean	0.87 839	0.86 849	0.79 837	0.81 843	0.56 837	0.90 841	0.63 847	1.15 868	1.73 868	1.15 862	1.15 851	1.31 851	0.99 858	0.81 845	0.81 855	0.57 846	0.56 862	0.77 853	0.64 849	0.66 847	0.58 840

SPS-STEREO	0.57 822	0.58 830	0.65 816	0.45 824	0.55 836	0.62 819	0.44 835	0.62 837	0.50 783	0.68 826	0.64 808	0.66 817	0.57 832	0.61 835	0.60 839	0.62 850	0.47 849	0.51 837	0.49 840	0.55 842	0.58 840
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	0.56 821	0.57 829	0.65 816	0.40 817	0.54 834	0.66 824	0.49 839	0.56 829	0.45 766	0.66 824	0.69 815	0.67 819	0.56 828	0.63 836	0.56 836	0.59 848	0.48 850	0.50 836	0.50 842	0.52 838	0.58 840

LVE	0.83 838	0.85 848	0.85 840	0.80 842	0.56 837	1.04 850	0.65 850	1.05 858	1.47 863	0.96 854	1.22 854	1.10 845	0.85 851	0.83 846	0.71 850	0.49 842	0.55 861	0.76 852	0.60 848	0.65 846	0.59 845

WAO-8	0.91 840	0.81 845	0.65 816	0.94 851	0.69 848	0.90 841	0.67 851	1.07 862	1.83 870	1.06 859	1.45 856	1.30 849	1.07 860	0.84 847	0.78 852	0.74 856	0.53 858	0.86 855	0.75 856	0.69 851	0.62 846

Venus	0.91 840	0.81 845	0.65 816	0.94 851	0.69 848	0.90 841	0.67 851	1.07 862	1.83 870	1.06 859	1.45 856	1.30 849	1.07 860	0.84 847	0.78 852	0.74 856	0.53 858	0.86 855	0.75 856	0.69 851	0.62 846

TorneroNet	0.82 837	0.74 841	0.81 839	0.84 844	0.63 845	0.99 846	0.63 847	0.96 852	1.16 854	0.80 842	1.11 848	1.36 853	0.86 852	0.93 856	0.80 854	0.56 845	0.49 852	0.78 854	0.66 853	0.73 856	0.63 848

relubot	0.74 832	0.83 847	0.78 834	0.91 849	0.79 853	0.69 825	0.78 856	0.70 840	0.75 839	0.83 845	0.74 824	0.69 823	0.81 847	0.65 838	0.74 851	0.74 856	0.71 868	0.68 844	0.65 850	0.69 851	0.66 849

relurobot		0.79 843		0.85 845	0.72 852	0.62 819	0.77 855	0.59 833	0.73 834	0.75 841	0.69 815	0.66 817	0.73 842	0.63 836	0.67 847	0.73 855	0.65 867	0.69 845	0.65 850	0.69 851	0.66 849

MFMNet_re	0.64 823	0.66 837	0.65 816	0.51 828	0.69 848	0.69 825	0.57 845	0.64 838	0.73 834	0.60 818	0.73 821	0.62 812	0.67 839	0.65 838	0.60 839	0.66 852	0.58 864	0.63 842	0.59 846	0.68 849	0.69 851

UNDER WATER-64	0.95 842	0.94 850	1.43 853	0.87 848	0.56 837	1.18 853	0.87 859	0.77 842	0.94 849	1.04 857	0.85 835	1.58 859	1.21 865	0.94 857	0.96 857	0.87 861	0.57 863	1.03 861	0.88 861	0.78 857	0.73 852

UNDER WATER	0.97 843	0.97 852	1.42 852	0.99 853	0.70 851	1.12 852	0.84 858	0.80 843	1.08 852	1.01 856	0.90 837	1.55 858	1.22 866	1.03 860	1.00 858	0.78 859	0.53 858	1.02 860	0.87 860	0.80 858	0.74 853

ktn	1.01 845	1.21 856	0.80 838	1.23 858	0.86 856	1.01 848	0.87 859	0.94 851	1.39 860	1.04 857	1.12 849	1.15 846	1.07 860	0.94 857	0.59 838	1.28 873	0.71 868	1.38 866	0.83 859	1.02 862	0.75 854

notaker	0.97 843	1.11 853	0.98 843	1.13 856	0.81 854	0.73 829	0.68 853	0.93 850	1.16 854	1.18 864	1.18 852	1.41 855	1.16 864	1.08 862	0.69 849	0.81 860	0.64 866	1.17 862	0.79 858	0.98 860	0.80 855

HanzoNet	1.29 848	1.26 858	1.19 850	1.12 855	0.85 855	1.02 849	0.83 857	1.03 857	1.48 864	1.64 867	1.61 858	2.50 863	1.72 868	1.61 864	1.61 863	1.26 872	0.80 872	1.31 865	1.01 863	1.02 862	0.86 856

KSHMR	1.09 846	1.17 855	0.88 841	1.25 859	1.00 858	0.99 846	0.96 861	1.13 866	1.37 859	1.16 863	1.29 855	1.41 855	0.96 857	1.01 859	0.92 856	1.03 869	1.08 873	1.20 863	1.03 864	1.01 861	0.97 857

JetRed	1.62 849	1.46 859	2.98 855	0.92 850	1.21 859	4.99 866	1.53 869	1.27 870	1.39 860	1.83 868	1.74 859	1.60 860	0.95 856	1.41 863	2.45 871	0.90 863	1.60 874	0.93 858	0.90 862	1.35 864	0.99 858

DPSimNet_ROB	1.11 847	1.23 857	0.78 834	1.13 856	0.88 857	1.10 851	1.13 863	1.16 869	1.23 856	1.43 866	1.02 843	1.41 855	1.10 863	0.90 855	1.60 862	1.46 874	0.51 857	1.21 864	1.03 864	0.90 859	1.01 859

ply	1.66 850	0.65 836	0.35 766	0.53 830	0.59 841	0.49 806	0.44 835	1.80 872	0.64 819	0.31 759	2.01 862	2.59 864	3.25 874	3.70 873	5.39 874	1.22 870	0.79 870	1.96 876	1.63 867	3.82 871	1.11 860

xbf	2.24 854	0.55 828	0.35 766	0.53 830	0.59 841	5.07 867	5.51 876	1.80 872	0.64 819	2.25 870	2.01 862	2.59 864	3.25 874	3.70 873	5.39 874	1.22 870	0.79 870	1.96 876	1.63 867	3.82 871	1.11 860

tt	4.67 863	0.06 164	3.55 859	2.02 861	1.55 861	10.25 874	16.71 880	8.91 884	5.03 876	1.31 865	0.94 840	4.71 867	4.76 876	3.33 871	5.87 877	6.06 883	10.30 889	1.88 870	2.11 876	2.75 867	1.21 862

MADNet++	1.95 853	1.75 860	1.59 854	1.82 860	1.69 862	2.33 859	1.40 868	2.35 874	2.09 872	2.57 873	2.36 869	2.24 862	2.17 870	2.28 865	2.34 869	1.87 875	1.66 875	1.54 867	1.34 866	1.92 865	1.77 863

USTest	6.22 864	2.73 863	3.00 856	6.57 868	7.29 868	14.37 876	21.57 881	7.00 883	9.56 881	5.34 879	6.10 873	5.72 871	7.64 879	6.41 878	6.96 879	1.97 876	3.42 881	1.64 868	2.15 877	2.66 866	2.36 864

PML	8.91 871	9.34 885	6.13 867	5.35 865	6.41 867	14.99 877	23.38 887	5.27 876	6.83 877	18.04 892	28.19 902	7.67 880	6.83 878	7.85 879	5.75 876	5.35 882	1.83 876	5.95 888	1.93 875	8.64 885	2.52 865

xxxxx1	7.79 865	5.02 871	7.31 869	3.12 862	3.85 864	16.35 878	22.88 882	5.86 880	8.69 878	7.97 880	8.54 875	9.12 883	8.27 880	10.18 880	10.92 880	2.42 877	2.45 877	3.56 880	12.37 885	3.77 868	3.06 866

tt_ll	7.79 865	5.02 871	7.31 869	3.12 862	3.85 864	16.35 878	22.88 882	5.86 880	8.69 878	7.97 880	8.54 875	9.12 883	8.27 880	10.18 880	10.92 880	2.42 877	2.45 877	3.56 880	12.37 885	3.77 868	3.06 866

ff	7.79 865	5.02 871	7.31 869	3.12 862	3.85 864	16.35 878	22.88 882	5.86 880	8.69 878	7.97 880	8.54 875	9.12 883	8.27 880	10.18 880	10.92 880	2.42 877	2.45 877	3.56 880	12.37 885	3.77 868	3.06 866

TCMNet-wrong-test	3.67 862	5.48 876	3.89 863	12.18 875	11.75 876	4.65 865	3.88 870	1.06 860	0.72 830	1.09 861	2.15 867	6.30 875	0.53 823	3.43 872	2.36 870	0.89 862	0.20 814	1.87 869	1.69 869	5.57 875	3.62 869

zzzz4	3.62 858	5.55 878	4.00 866	12.27 879	11.85 880	4.49 860	3.91 871	1.10 865	0.42 748	0.85 846	2.01 862	6.20 873	0.44 810	3.00 867	2.25 865	0.94 865	0.15 785	1.93 872	1.76 870	5.70 878	3.67 870

noway2	3.60 857	5.21 874	3.74 861	12.26 877	11.84 877	4.51 862	3.91 871	1.00 856	0.48 771	0.89 850	1.98 860	6.35 877	0.41 803	2.90 866	2.47 872	0.93 864	0.13 763	1.92 871	1.77 874	5.66 876	3.67 870

noway1	3.62 858	5.55 878	3.97 864	12.27 879	11.85 880	4.50 861	3.92 873	1.09 864	0.42 748	0.85 846	2.01 862	6.22 874	0.44 810	3.00 867	2.25 865	0.94 865	0.15 785	1.93 872	1.76 870	5.70 878	3.67 870

noway3	3.64 860	5.28 875	3.79 862	12.26 877	11.84 877	4.53 863	3.92 873	1.06 860	0.48 771	0.88 849	1.98 860	6.32 876	0.46 816	3.32 870	2.57 873	0.95 868	0.15 785	1.93 872	1.76 870	5.67 877	3.69 873

noway4	3.64 860	5.53 877	3.97 864	12.24 876	11.84 877	4.58 864	3.96 875	1.14 867	0.45 766	0.82 843	2.01 862	6.19 872	0.43 809	3.04 869	2.29 868	0.94 865	0.15 785	1.93 872	1.76 870	5.75 880	3.71 874

Anonymous_1	10.96 877	7.92 880	7.46 872	10.33 872	10.06 869	18.65 884	26.34 890	11.06 887	13.44 887	9.40 883	10.05 882	9.67 888	11.23 887	10.73 883	12.72 885	6.42 884	8.38 886	5.77 885	10.61 884	12.12 886	6.77 875

iinet-test	10.48 874	8.09 881	7.54 873	10.26 870	10.94 872	18.00 882	25.26 888	11.33 888	13.28 883	9.69 884	9.85 878	9.42 886	11.17 885	11.02 884	12.78 886	6.59 885	8.30 884	5.56 883	6.56 878	6.89 881	7.02 876

IINet	10.48 874	8.09 881	7.54 873	10.26 870	10.94 872	18.00 882	25.26 888	11.33 888	13.28 883	9.69 884	9.85 878	9.42 886	11.17 885	11.02 884	12.78 886	6.59 885	8.30 884	5.56 883	6.56 878	6.89 881	7.02 876

DPSMNet_ROB	8.06 869	4.48 867	8.63 877	5.37 867	10.74 871	8.32 871	22.98 886	5.46 877	13.36 886	5.12 877	9.92 880	5.08 868	10.40 883	5.53 877	12.58 883	3.80 881	8.00 882	3.50 878	7.02 882	3.83 873	7.14 878

DGTPSM_ROB	8.06 869	4.48 867	8.63 877	5.35 865	10.72 870	8.32 871	22.97 885	5.46 877	13.35 885	5.12 877	9.92 880	5.08 868	10.40 883	5.52 876	12.58 883	3.79 880	8.00 882	3.50 878	7.02 882	3.83 873	7.14 878

DPSM_ROB	11.15 878	8.58 883	8.00 875	10.88 873	11.58 874	19.10 885	26.71 891	12.05 890	14.07 890	10.36 886	10.84 883	10.33 889	11.86 888	11.70 886	13.54 888	6.99 887	8.79 887	5.89 886	6.95 880	7.29 883	7.42 880

DPSM	11.15 878	8.58 883	8.00 875	10.88 873	11.58 874	19.10 885	26.71 891	12.05 890	14.07 890	10.36 886	10.84 883	10.33 889	11.86 888	11.70 886	13.54 888	6.99 887	8.79 887	5.89 886	6.95 880	7.29 883	7.42 880

fast-reg	22.85 891	17.43 896	19.15 889	22.22 893	24.34 894	38.36 892	53.78 897	24.23 899	28.52 901	20.55 894	22.05 900	20.54 893	23.77 894	23.21 893	27.31 897	14.18 898	17.47 892	14.33 897	14.96 896	15.81 897	14.81 882

FlowAnything	22.44 888	17.35 893	16.14 883	22.07 891	23.23 888	38.39 894	53.77 896	24.25 900	28.44 898	20.96 902	21.82 898	20.70 894	23.84 895	23.49 898	27.14 895	14.04 890	17.79 899	11.75 889	14.15 895	14.65 889	14.89 883

LSM0	22.87 892	17.28 889	18.96 887	22.19 892	29.04 896	38.42 896	53.71 895	24.28 901	28.31 894	20.78 901	21.00 890	21.43 900	24.16 902	23.50 899	27.39 899	14.09 896	17.38 891	11.84 895	14.04 892	14.73 896	14.89 883

Hybrid-DGEV	22.47 889	17.40 895	16.14 883	22.00 886	23.29 890	38.36 892	53.80 898	24.43 903	28.63 902	20.59 895	21.81 897	20.88 896	23.91 897	23.45 897	27.42 900	14.08 894	17.69 893	11.83 891	14.06 893	14.65 889	14.93 885

CasAABBNet	22.42 885	17.33 890	16.01 881	22.01 887	23.28 889	38.32 889	53.80 898	24.14 898	28.41 897	20.60 896	21.77 896	20.89 899	23.91 897	23.43 896	27.36 898	14.07 891	17.69 893	11.83 891	14.01 889	14.67 891	14.95 886

RAFT-FEzeroshot	22.43 886	17.33 890	15.98 879	22.02 888	23.31 891	38.34 890	53.82 900	24.05 896	28.39 895	20.61 897	21.76 894	20.88 896	23.92 899	23.41 894	27.42 900	14.07 891	17.69 893	11.83 891	14.02 890	14.69 892	14.97 887

RAFT-FE	22.43 886	17.33 890	15.98 879	22.02 888	23.31 891	38.34 890	53.82 900	24.05 896	28.39 895	20.61 897	21.76 894	20.88 896	23.92 899	23.41 894	27.42 900	14.07 891	17.69 893	11.83 891	14.02 890	14.69 892	14.97 887

Selective-RAFT-Error	22.47 889	17.37 894	16.09 882	22.06 890	23.34 893	38.39 894	53.83 902	24.29 902	28.47 900	20.74 899	21.83 899	20.81 895	23.90 896	23.54 900	27.53 903	14.08 894	17.69 893	11.82 890	14.00 888	14.69 892	15.00 889

zzzzzz3	32.30 895	13.60 887	18.91 886	39.10 897	40.27 899	58.35 899	74.04 905	33.28 906	42.63 904	31.37 905	33.03 903	30.65 905	36.33 906	37.51 905	43.96 906	20.73 900	26.80 903	16.52 898	20.79 900	12.34 887	15.78 890

zzz1	32.32 896	13.62 888	19.04 888	39.10 897	40.27 899	58.39 900	73.98 904	33.31 907	42.69 907	31.39 906	33.04 904	30.66 906	36.33 906	37.52 906	43.96 906	20.74 901	26.81 904	16.53 899	20.80 901	12.35 888	15.78 890

LRCNet_RVC	10.62 876	13.42 886	7.30 868	18.92 884	2.07 863	0.33 774	0.30 810	5.59 879	0.48 771	13.03 888	17.94 888	8.87 882	5.65 877	4.79 875	1.89 864	23.51 904	2.73 880	27.55 906	25.71 905	16.07 898	16.33 892

RSGM-EC	20.36 882	4.73 869	0.68 826	16.76 881	16.92 885	21.28 887	27.18 893	10.46 885	14.04 888	18.00 890	21.31 891	22.24 902	21.82 892	22.57 891	17.63 891	62.81 907	33.79 906	20.14 903	18.10 898	20.18 901	16.45 893

acva	20.36 882	4.73 869	0.68 826	16.76 881	16.92 885	21.28 887	27.18 893	10.46 885	14.04 888	18.00 890	21.31 891	22.24 902	21.82 892	22.57 891	17.63 891	62.81 907	33.79 906	20.14 903	18.10 898	20.18 901	16.45 893

HaxPig	15.71 880	18.52 897	19.18 890	16.89 883	15.89 884	7.73 870	7.60 877	13.31 892	10.82 882	15.42 889	14.91 887	15.98 891	14.92 890	15.58 889	15.98 890	18.95 899	16.73 890	19.46 902	18.08 897	19.26 899	19.05 895

zzzz2	33.88 897	26.18 899	24.44 894	33.40 895	35.10 897	58.13 897	81.44 906	37.02 908	42.64 905	31.75 907	33.25 905	31.23 907	35.81 904	34.90 903	40.56 904	21.21 902	26.75 901	18.05 900	21.21 902	22.06 903	22.50 896

noway5	33.88 897	26.18 899	24.44 894	33.40 895	35.10 897	58.13 897	81.44 906	37.02 908	42.64 905	31.75 907	33.25 905	31.23 907	35.81 904	34.90 903	40.56 904	21.21 902	26.75 901	18.05 900	21.21 902	22.06 903	22.50 896

MEDIAN_ROB	20.38 884	24.04 898	23.31 893	21.23 885	21.71 887	10.40 875	7.92 878	17.64 893	15.50 892	20.12 893	19.70 889	20.34 892	20.32 891	21.19 890	21.13 893	23.81 905	21.81 900	24.98 905	23.76 904	24.71 905	23.93 898

Light2-Stereo	26.76 894	1.12 854	17.52 885	8.77 869	1.53 860	1.46 857	0.22 722	1.76 871	0.88 847	24.83 903	3.04 870	5.14 870	1.60 867	104.29 908	1.53 861	11.90 889	0.49 852	160.20 909	140.43 908	19.43 900	29.13 899

AVERAGE_ROB	24.90 893	29.20 901	28.14 896	24.89 894	24.64 895	17.75 881	11.12 879	21.45 895	19.93 893	25.12 904	24.46 901	25.12 904	25.46 903	24.69 902	22.83 894	29.76 906	27.13 905	28.97 907	27.95 906	29.91 906	29.47 900

test_example2	98.32 899	94.13 902	45.89 897	96.35 899	109.85 901	88.61 901	95.45 908	25.75 905	94.37 908	130.00 910	126.06 908	58.17 909	74.63 908	88.51 907	79.96 908	150.23 909	221.02 908	77.62 908	99.10 907	113.75 909	96.94 901

TADF							0.16 510	0.18 405	0.21 533	0.11 362	0.07 119	0.09 315	0.09 371	0.12 384	0.11 387	0.06 230	0.04 30	0.06 269	0.05 261	0.04 64

RSGM							0.14 328	0.16 324	0.12 234	0.11 362	0.10 287	0.12 421	0.08 311	0.11 273	0.11 387	0.07 436	0.05 372	0.06 269	0.04 89	0.04 64

AHVO							0.21 708	0.32 702	0.32 672	0.14 486	0.35 720	0.25 668	0.20 690	0.38 792	0.25 737	0.09 604	0.09 694	0.10 657	0.09 634	0.11 691

MCPF							0.19 657	0.23 532	0.27 624	0.11 362	0.14 414	0.22 628	0.15 590	0.19 643	0.14 561	0.07 436	0.05 372	0.06 269	0.05 261	0.05 241

DSFM							0.21 708	0.32 702	0.32 672	0.14 486	0.35 720	0.25 668	0.20 690	0.38 792	0.25 737	0.09 604	0.09 694	0.10 657	0.09 634	0.11 691

RAFTStereoReplicaGSO							53.85 903	24.62 904	28.45 899	20.77 900	21.70 893	21.54 901	24.04 901	24.44 901	27.14 895	14.13 897	17.71 898	11.84 895	14.07 894	14.70 895

PatchMatch		0.16 729		0.19 566		0.30 762		0.41 784		0.55 812		0.64 813		0.40 807		0.15 761		0.15 755		0.12 712

FSD					0.22 804	0.25 726	0.25 768	0.27 621	0.26 614	0.25 711	0.26 641	0.25 668	0.27 743	0.27 735	0.24 727	0.21 813	0.20 814	0.27 813	0.26 817	0.25 818

ccccc		285.66 903		368.85 902	370.60 902	123.16 903		115.05 910		126.68 909		122.83 910		252.94 910		384.56 910	353.86 909	254.69 910	223.00 909	425.87 910

ASD4		3.38 865

Low-res two-view benchmark