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

DF_test	0.10 11	0.08 44	0.17 80	0.17 58	0.11 203	0.06 1	0.13 89	0.13 10	0.15 75	0.10 45	0.11 61	0.08 6	0.09 45	0.11 2	0.10 7	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.06 171	0.07 201	0.05 37

NoBS	0.09 1	0.08 44	0.16 54	0.19 179	0.09 63	0.08 2	0.14 126	0.08 1	0.08 1	0.08 2	0.10 47	0.07 2	0.06 1	0.09 1	0.12 131	0.07 141	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.07 201	0.05 37

anonymous	0.11 57	0.09 96	0.20 133	0.18 115	0.10 139	0.08 2	0.14 126	0.16 27	0.17 119	0.12 109	0.13 106	0.09 36	0.07 4	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

VeloStereo	0.11 57	0.07 4	0.18 99	0.16 26	0.12 284	0.09 4	0.07 1	0.12 6	0.09 3	0.12 109	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.12 131	0.10 479	0.09 539	0.09 384	0.08 344	0.12 550	0.13 570

flow	0.11 57	0.07 4	0.18 99	0.16 26	0.12 284	0.09 4	0.07 1	0.12 6	0.09 3	0.12 109	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.17 134	0.12 131	0.10 479	0.09 539	0.09 384	0.08 344	0.12 550	0.13 570

small-0shot	0.10 11	0.09 96	0.18 99	0.16 26	0.09 63	0.09 4	0.16 237	0.14 12	0.12 25	0.08 2	0.15 162	0.08 6	0.08 19	0.11 2	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

depth_test_26	0.11 57	0.07 4	0.19 115	0.16 26	0.09 63	0.09 4	0.11 28	0.16 27	0.15 75	0.12 109	0.16 183	0.11 108	0.08 19	0.14 39	0.10 7	0.09 424	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.08 350

mm2	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.09 4	0.12 46	0.17 36	0.13 36	0.08 2	0.09 18	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.09 4	0.12 46	0.14 12	0.13 36	0.08 2	0.09 18	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.07 3	0.09 4	0.12 46	0.15 18	0.11 14	0.08 2	0.07 3	0.13 167	0.09 45	0.12 9	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.07 3	0.09 4	0.11 28	0.15 18	0.10 7	0.08 2	0.07 3	0.13 167	0.09 45	0.12 9	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 54	0.15 7	0.07 3	0.09 4	0.11 28	0.14 12	0.10 7	0.08 2	0.07 3	0.11 108	0.08 19	0.11 2	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.06 1	0.09 4	0.12 46	0.14 12	0.09 3	0.08 2	0.07 3	0.10 70	0.08 19	0.11 2	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 9	0.17 58	0.09 63	0.09 4	0.14 126	0.10 2	0.14 56	0.07 1	0.09 18	0.07 2	0.07 4	0.11 2	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

MatchStereo	0.11 57	0.08 44	0.23 180	0.16 26	0.07 3	0.09 4	0.12 46	0.20 84	0.17 119	0.10 45	0.15 162	0.08 6	0.08 19	0.14 39	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
S2M2_XL	0.10 11	0.09 96	0.21 147	0.14 3	0.10 139	0.09 4	0.09 4	0.11 3	0.09 3	0.10 45	0.11 61	0.09 36	0.09 45	0.12 9	0.11 53	0.09 424	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.08 293	0.06 160
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
dual_stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 9	0.17 58	0.08 30	0.09 4	0.13 89	0.24 162	0.13 36	0.10 45	0.09 18	0.09 36	0.08 19	0.18 164	0.12 131	0.07 141	0.06 265	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

IGEV-Stereo+	0.12 94	0.08 44	0.17 80	0.18 115	0.13 369	0.09 4	0.11 28	0.16 27	0.15 75	0.10 45	0.08 15	0.10 70	0.10 95	0.21 247	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.16 609	0.24 690

DepthFocus	0.10 11	0.07 4	0.21 147	0.15 7	0.11 203	0.10 19	0.13 89	0.15 18	0.08 1	0.12 109	0.10 47	0.09 36	0.07 4	0.13 17	0.10 7	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.06 113	0.05 37

DispViT+	0.12 94	0.07 4	0.19 115	0.15 7	0.16 518	0.10 19	0.12 46	0.26 206	0.23 262	0.13 147	0.11 61	0.10 70	0.08 19	0.21 247	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 11	0.09 96	0.17 80	0.13 1	0.09 63	0.11 21	0.16 237	0.12 6	0.11 14	0.09 18	0.13 106	0.06 1	0.09 45	0.11 2	0.14 232	0.06 53	0.06 265	0.08 282	0.09 456	0.07 201	0.07 262

derf	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.11 21	0.12 46	0.17 36	0.14 56	0.08 2	0.09 18	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.06 265	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.05 37

qqai	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.18 115	0.09 63	0.11 21	0.12 46	0.16 27	0.14 56	0.08 2	0.09 18	0.11 108	0.09 45	0.15 84	0.11 53	0.07 141	0.06 265	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

Monster-pub-mixall	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.08 30	0.11 21	0.09 4	0.20 84	0.12 25	0.11 74	0.11 61	0.08 6	0.08 19	0.23 277	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 160

StereoAnything_RVC	0.13 144	0.37 682	0.36 355	0.14 3	0.07 3	0.11 21	0.12 46	0.17 36	0.12 25	0.08 2	0.07 3	0.07 2	0.10 95	0.20 220	0.10 7	0.09 424	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.24 675	0.05 37

CroCo-Stereo Lap2	0.15 225	0.15 472	0.28 244	0.25 552	0.18 565	0.11 21	0.19 389	0.28 245	0.21 216	0.13 147	0.16 183	0.15 223	0.12 174	0.17 134	0.14 232	0.07 141	0.07 408	0.08 282	0.06 171	0.08 293	0.07 262

CroCo-Stereo	0.14 187	0.13 379	0.24 191	0.25 552	0.11 203	0.11 21	0.18 340	0.32 307	0.23 262	0.12 109	0.12 86	0.18 271	0.12 174	0.14 39	0.13 193	0.08 317	0.06 265	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.06 160
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
LGCAT	0.11 57	0.07 4	0.15 25	0.14 3	0.09 63	0.12 28	0.12 46	0.13 10	0.10 7	0.12 109	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.19 196	0.12 131	0.11 527	0.11 600	0.05 1	0.06 171	0.05 7	0.12 550

DDF-Stereo	0.13 144	0.08 44	0.19 115	0.19 179	0.16 518	0.12 28	0.15 183	0.18 49	0.18 142	0.11 74	0.10 47	0.13 167	0.12 174	0.23 277	0.19 391	0.08 317	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.21 661	0.06 160

zero-FE	0.16 242	0.08 44	0.81 646	0.19 179	0.18 565	0.12 28	0.15 183	0.19 63	0.19 162	0.10 45	0.10 47	0.13 167	0.12 174	0.21 247	0.19 391	0.08 317	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.19 649	0.06 160

LG-Stereo_L2	0.10 11	0.08 44	0.19 115	0.16 26	0.09 63	0.12 28	0.13 89	0.18 49	0.13 36	0.09 18	0.07 3	0.08 6	0.08 19	0.16 115	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 11	0.08 44	0.19 115	0.16 26	0.09 63	0.12 28	0.13 89	0.17 36	0.11 14	0.08 2	0.07 3	0.08 6	0.07 4	0.17 134	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.04 1

S2M2_L	0.13 144	0.11 241	0.20 133	0.16 26	0.12 284	0.12 28	0.07 1	0.18 49	0.20 194	0.12 109	0.15 162	0.14 201	0.12 174	0.15 84	0.14 232	0.13 588	0.09 539	0.09 384	0.10 504	0.11 509	0.09 425
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.08 30	0.12 28	0.13 89	0.11 3	0.12 25	0.09 18	0.07 3	0.10 70	0.09 45	0.11 2	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

SCION-M(vits-remse)	0.12 94	0.08 44	0.40 408	0.27 615	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.10 479	0.08 500	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

SCION-MonSter(vits)	0.22 417	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.44 476	0.53 634	0.09 18	0.44 557	0.30 459	0.25 481	0.34 443	0.42 621	0.10 479	0.08 500	0.18 658	0.17 660	0.14 586	0.12 550

DNS	0.26 513	0.30 652	0.18 99	0.17 58	0.10 139	0.13 35	0.14 126	0.24 162	0.16 88	0.12 109	0.17 202	0.13 167	0.10 95	0.70 626	0.37 590	0.08 317	0.14 643	0.08 282	0.05 81	1.01 747	0.80 746

monster-pro	0.10 11	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LiteMatch*	0.11 57	0.07 4	0.22 164	0.16 26	0.10 139	0.13 35	0.13 89	0.18 49	0.14 56	0.09 18	0.09 18	0.09 36	0.10 95	0.14 39	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.06 160

aanet-new-14k	0.12 94	0.11 241	0.25 205	0.21 318	0.08 30	0.13 35	0.14 126	0.25 184	0.21 216	0.12 109	0.15 162	0.09 36	0.14 264	0.15 84	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 187	0.19 553	0.70 620	0.17 58	0.12 284	0.13 35	0.14 126	0.24 162	0.17 119	0.10 45	0.12 86	0.10 70	0.10 95	0.13 17	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.07 257	0.05 7	0.07 262

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 94	0.09 96	0.18 99	0.18 115	0.09 63	0.13 35	0.16 237	0.25 184	0.21 216	0.11 74	0.16 183	0.09 36	0.11 137	0.13 17	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.07 257	0.04 1	0.05 37

Test_v1	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.09 63	0.13 35	0.13 89	0.22 119	0.16 88	0.09 18	0.10 47	0.08 6	0.08 19	0.14 39	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

BStereo	0.13 144	0.10 158	0.42 443	0.18 115	0.11 203	0.13 35	0.14 126	0.24 162	0.22 236	0.12 109	0.11 61	0.12 144	0.09 45	0.16 115	0.14 232	0.05 9	0.06 265	0.06 59	0.08 344	0.05 7	0.06 160

Wavelet-MonSter	0.10 11	0.08 44	0.13 1	0.18 115	0.10 139	0.13 35	0.12 46	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.13 106	0.10 70	0.10 95	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 11	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

111111	0.11 57	0.07 4	0.17 80	0.19 179	0.11 203	0.13 35	0.11 28	0.22 119	0.15 75	0.11 74	0.12 86	0.12 144	0.08 19	0.18 164	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.08 293	0.06 160

LGtest1	0.10 11	0.08 44	0.17 80	0.17 58	0.08 30	0.13 35	0.09 4	0.16 27	0.12 25	0.09 18	0.07 3	0.09 36	0.09 45	0.15 84	0.11 53	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.06 160

LACA_dic	0.09 1	0.12 305	0.15 25	0.16 26	0.07 3	0.14 49	0.11 28	0.12 6	0.11 14	0.09 18	0.08 15	0.09 36	0.08 19	0.15 84	0.09 1	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 201	0.05 37

GELT-Stereo	0.13 144	0.09 96	0.16 54	0.20 258	0.14 421	0.14 49	0.15 183	0.33 323	0.23 262	0.14 178	0.11 61	0.11 108	0.11 137	0.16 115	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.05 7	0.05 37

FAST (zero-shot)	0.14 187	0.10 158	0.22 164	0.23 453	0.26 670	0.14 49	0.15 183	0.23 142	0.15 75	0.11 74	0.14 146	0.12 144	0.12 174	0.18 164	0.13 193	0.09 424	0.09 539	0.07 175	0.08 344	0.07 201	0.09 425

CAR	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.09 63	0.14 49	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.10 45	0.10 47	0.08 6	0.07 4	0.15 84	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MSE-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.09 63	0.14 49	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.09 18	0.10 47	0.08 6	0.07 4	0.15 84	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

aanet-new-78k	0.13 144	0.11 241	0.44 467	0.21 318	0.08 30	0.14 49	0.14 126	0.21 101	0.16 88	0.10 45	0.13 106	0.10 70	0.13 226	0.18 164	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

aanet-new-34k	0.12 94	0.11 241	0.26 215	0.19 179	0.07 3	0.14 49	0.14 126	0.21 101	0.18 142	0.12 109	0.15 162	0.11 108	0.12 174	0.13 17	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 57	0.10 158	0.26 215	0.18 115	0.09 63	0.14 49	0.14 126	0.20 84	0.13 36	0.11 74	0.13 106	0.10 70	0.11 137	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.05 7	0.05 37

aanet-new-16k	0.12 94	0.11 241	0.26 215	0.20 258	0.08 30	0.14 49	0.12 46	0.21 101	0.19 162	0.12 109	0.12 86	0.12 144	0.11 137	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 94	0.09 96	0.17 80	0.19 179	0.11 203	0.14 49	0.16 237	0.21 101	0.20 194	0.10 45	0.17 202	0.11 108	0.12 174	0.12 9	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.08 344	0.05 7	0.06 160

HiDET	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.15 7	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.19 63	0.15 75	0.10 45	0.09 18	0.11 108	0.09 45	0.15 84	0.13 193	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

DLNR-FE	10.45 771	12.13 780	19.94 783	106.10 800	23.12 790	0.14 49	0.13 89	3.28 760	0.17 119	0.16 230	0.23 292	0.16 246	0.10 95	0.31 422	0.15 268	2.41 767	0.06 265	0.07 175	0.07 257	40.22 800	0.06 160

MonStereo	0.10 11	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.14 49	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

asda	0.11 57	0.11 241	0.16 54	0.17 58	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.24 162	0.16 88	0.11 74	0.11 61	0.08 6	0.10 95	0.15 84	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 57	0.11 241	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.21 101	0.16 88	0.13 147	0.13 106	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.06 113	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 57	0.11 241	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.21 101	0.16 88	0.13 147	0.13 106	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.06 113	0.04 1

monsterstereo	0.11 57	0.09 96	0.14 9	0.19 179	0.12 284	0.14 49	0.12 46	0.25 184	0.17 119	0.13 147	0.16 183	0.08 6	0.09 45	0.19 196	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

GREAT-IGEV	0.12 94	0.09 96	0.25 205	0.16 26	0.11 203	0.14 49	0.16 237	0.17 36	0.17 119	0.10 45	0.15 162	0.09 36	0.09 45	0.18 164	0.10 7	0.06 53	0.07 408	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.10 485
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
MonSter	0.10 11	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.14 49	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV-Stereo++	0.11 57	0.08 44	0.15 25	0.19 179	0.11 203	0.14 49	0.10 12	0.22 119	0.18 142	0.10 45	0.13 106	0.10 70	0.11 137	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

DLNR_Zeroshot_test	10.44 770	12.10 779	19.93 782	106.08 799	23.66 791	0.14 49	0.13 89	3.22 759	0.17 119	0.16 230	0.23 292	0.16 246	0.10 95	0.31 422	0.15 268	2.36 766	0.06 265	0.07 175	0.07 257	39.70 799	0.06 160

rgla	0.10 11	0.11 241	0.15 25	0.18 115	0.11 203	0.15 70	0.11 28	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.08 15	0.08 6	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

416test	0.10 11	0.10 158	0.15 25	0.18 115	0.11 203	0.15 70	0.11 28	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.09 18	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

GEAR-Net	0.13 144	0.09 96	0.23 180	0.21 318	0.10 139	0.15 70	0.15 183	0.29 262	0.16 88	0.12 109	0.15 162	0.12 144	0.12 174	0.17 134	0.14 232	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.07 262

DNSM	0.28 545	0.28 637	0.17 80	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.15 183	0.24 162	0.18 142	0.14 178	0.17 202	0.13 167	0.11 137	0.75 647	0.63 672	0.08 317	0.13 632	0.06 59	0.05 81	1.14 749	0.81 747

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 94	0.12 305	0.17 80	0.22 392	0.10 139	0.15 70	0.13 89	0.18 49	0.14 56	0.11 74	0.13 106	0.10 70	0.08 19	0.20 220	0.14 232	0.06 53	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.07 262

over v1	0.11 57	0.13 379	0.15 25	0.19 179	0.06 1	0.15 70	0.10 12	0.18 49	0.10 7	0.10 45	0.09 18	0.11 108	0.14 264	0.18 164	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 160

over-8	0.11 57	0.13 379	0.16 54	0.20 258	0.07 3	0.15 70	0.10 12	0.19 63	0.10 7	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.12 174	0.18 164	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 160

over-9	0.11 57	0.13 379	0.16 54	0.19 179	0.07 3	0.15 70	0.10 12	0.20 84	0.11 14	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.12 174	0.18 164	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 160

MGA	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.10 139	0.15 70	0.10 12	0.18 49	0.13 36	0.09 18	0.09 18	0.09 36	0.07 4	0.15 84	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160

PointNet	0.10 11	0.08 44	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.14 126	0.17 36	0.14 56	0.08 2	0.11 61	0.12 144	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

aanet-new-90k	0.12 94	0.11 241	0.28 244	0.20 258	0.09 63	0.15 70	0.14 126	0.22 119	0.16 88	0.09 18	0.11 61	0.09 36	0.12 174	0.20 220	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

aanet-new-22k	0.12 94	0.11 241	0.28 244	0.20 258	0.08 30	0.15 70	0.13 89	0.22 119	0.19 162	0.12 109	0.14 146	0.12 144	0.12 174	0.15 84	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 187	0.21 581	0.47 496	0.17 58	0.12 284	0.15 70	0.14 126	0.24 162	0.16 88	0.11 74	0.14 146	0.12 144	0.10 95	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.06 265	0.06 59	0.08 344	0.05 7	0.07 262

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 94	0.08 44	0.29 258	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.14 126	0.19 63	0.17 119	0.11 74	0.14 146	0.11 108	0.12 174	0.13 17	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.05 7	0.19 650

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 57	0.09 96	0.17 80	0.18 115	0.10 139	0.15 70	0.16 237	0.23 142	0.15 75	0.10 45	0.16 183	0.09 36	0.11 137	0.13 17	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.08 344	0.05 7	0.08 350

Foundation-i1c-attn	0.12 94	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.07 3	0.15 70	0.15 183	0.24 162	0.17 119	0.13 147	0.15 162	0.16 246	0.13 226	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

LiteMatch	0.12 94	0.13 379	0.15 25	0.19 179	0.10 139	0.15 70	0.17 289	0.17 36	0.13 36	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.21 409	0.14 39	0.22 463	0.08 317	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.08 293	0.07 262

Selective-IGEV-i32	0.12 94	0.09 96	0.22 164	0.19 179	0.10 139	0.15 70	0.14 126	0.27 222	0.15 75	0.13 147	0.14 146	0.13 167	0.08 19	0.21 247	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.05 37

GeoVLM	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.15 70	0.12 46	0.17 36	0.13 36	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LACA1	0.09 1	0.10 158	0.13 1	0.16 26	0.07 3	0.15 70	0.12 46	0.15 18	0.11 14	0.09 18	0.07 3	0.09 36	0.10 95	0.13 17	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.05 37

WQFJA1++	0.44 656	0.07 4	0.63 592	0.18 115	0.13 369	0.15 70	0.11 28	0.20 84	0.11 14	2.05 755	0.12 86	0.23 355	0.11 137	0.17 134	0.12 131	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.05 81	4.20 765	0.07 262

MonSter++	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.15 70	0.12 46	0.17 36	0.13 36	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LCMNet	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.15 7	0.09 63	0.15 70	0.12 46	0.18 49	0.19 162	0.10 45	0.10 47	0.11 108	0.10 95	0.15 84	0.13 193	0.06 53	0.06 265	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

252Zero-FE	0.14 187	0.07 4	0.17 80	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.11 28	0.21 101	0.19 162	0.77 703	0.11 61	0.08 6	0.08 19	0.13 17	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160

qwe	0.11 57	0.10 158	0.14 9	0.17 58	0.10 139	0.15 70	0.12 46	0.25 184	0.17 119	0.14 178	0.13 106	0.09 36	0.09 45	0.18 164	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 57	0.09 96	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.10 12	0.19 63	0.18 142	0.14 178	0.17 202	0.09 36	0.10 95	0.18 164	0.13 193	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

4w-stereo	0.10 11	0.10 158	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.12 109	0.12 86	0.08 6	0.11 137	0.16 115	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 57	0.10 158	0.15 25	0.18 115	0.09 63	0.15 70	0.15 183	0.20 84	0.15 75	0.12 109	0.13 106	0.10 70	0.09 45	0.17 134	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 57	0.09 96	0.14 9	0.16 26	0.09 63	0.15 70	0.12 46	0.25 184	0.16 88	0.14 178	0.13 106	0.08 6	0.10 95	0.16 115	0.13 193	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

monsters	0.11 57	0.09 96	0.13 1	0.17 58	0.12 284	0.15 70	0.11 28	0.23 142	0.15 75	0.14 178	0.12 86	0.08 6	0.09 45	0.21 247	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test2	0.10 11	0.08 44	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.11 28	0.16 27	0.10 7	0.09 18	0.07 3	0.10 70	0.06 1	0.15 84	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.05 37

MLG-Stereo_test1	0.10 11	0.08 44	0.15 25	0.18 115	0.09 63	0.15 70	0.11 28	0.16 27	0.10 7	0.08 2	0.06 1	0.10 70	0.07 4	0.17 134	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MLG-Stereo	0.10 11	0.08 44	0.15 25	0.18 115	0.07 3	0.15 70	0.11 28	0.17 36	0.11 14	0.08 2	0.06 1	0.10 70	0.08 19	0.18 164	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 144	0.09 96	0.24 191	0.20 258	0.10 139	0.15 70	0.14 126	0.22 119	0.16 88	0.12 109	0.19 235	0.15 223	0.11 137	0.13 17	0.17 328	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.07 201	0.06 160

SCV_C0	0.14 187	0.11 241	0.25 205	0.19 179	0.12 284	0.15 70	0.16 237	0.30 283	0.22 236	0.13 147	0.15 162	0.13 167	0.09 45	0.24 293	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.09 382	0.06 160

SCV	0.14 187	0.14 433	0.24 191	0.21 318	0.11 203	0.15 70	0.16 237	0.31 295	0.18 142	0.11 74	0.15 162	0.13 167	0.10 95	0.23 277	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.06 160

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 144	0.14 433	0.19 115	0.26 587	0.09 63	0.15 70	0.13 89	0.22 119	0.18 142	0.12 109	0.11 61	0.10 70	0.13 226	0.21 247	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

AIO_rvc	0.12 94	0.11 241	0.22 164	0.19 179	0.10 139	0.15 70	0.17 289	0.20 84	0.16 88	0.11 74	0.13 106	0.13 167	0.08 19	0.22 267	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 262

AIO_test	0.12 94	0.09 96	0.20 133	0.19 179	0.11 203	0.15 70	0.17 289	0.19 63	0.16 88	0.11 74	0.13 106	0.14 201	0.09 45	0.20 220	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

RAStereo	0.13 144	0.12 305	0.27 227	0.22 392	0.11 203	0.15 70	0.18 340	0.23 142	0.23 262	0.13 147	0.17 202	0.11 108	0.09 45	0.15 84	0.13 193	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.06 171	0.07 201	0.05 37

Occ-G	0.13 144	0.08 44	0.21 147	0.17 58	0.10 139	0.15 70	0.19 389	0.22 119	0.19 162	0.13 147	0.19 235	0.21 321	0.11 137	0.17 134	0.14 232	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.07 201	0.06 160

rvit_stereo_0080	0.15 225	0.13 379	0.25 205	0.19 179	0.13 369	0.15 70	0.20 442	0.28 245	0.24 280	0.15 201	0.17 202	0.19 291	0.13 226	0.19 196	0.15 268	0.11 527	0.08 500	0.08 282	0.08 344	0.10 458	0.07 262

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 360	0.72 728	0.70 620	0.17 58	0.08 30	0.15 70	0.15 183	0.18 49	0.16 88	0.13 147	0.12 86	0.09 36	0.08 19	0.16 115	0.13 193	0.35 717	0.04 2	0.08 282	0.07 257	0.11 509	0.23 684

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 94	0.08 44	0.29 258	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.14 126	0.19 63	0.17 119	0.11 74	0.14 146	0.11 108	0.12 174	0.13 17	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.05 7	0.19 650

IGEV++	0.13 144	0.10 158	0.23 180	0.21 318	0.10 139	0.15 70	0.15 183	0.29 262	0.16 88	0.12 109	0.15 162	0.12 144	0.12 174	0.17 134	0.14 232	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.07 262

whm_eth	0.15 225	0.13 379	0.25 205	0.19 179	0.13 369	0.15 70	0.20 442	0.28 245	0.24 280	0.15 201	0.17 202	0.19 291	0.13 226	0.19 196	0.15 268	0.11 527	0.08 500	0.08 282	0.08 344	0.10 458	0.07 262

MIF-Stereo (partial)	0.16 242	0.10 158	0.34 324	0.21 318	0.15 485	0.15 70	0.13 89	0.28 245	0.25 296	0.17 250	0.26 330	0.15 223	0.16 309	0.25 324	0.17 328	0.09 424	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.09 382	0.08 350

Selective-IGEV	0.12 94	0.09 96	0.22 164	0.19 179	0.10 139	0.15 70	0.14 126	0.27 222	0.15 75	0.13 147	0.14 146	0.13 167	0.08 19	0.21 247	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.05 37

EE1	0.14 187	0.08 44	0.31 285	0.19 179	0.11 203	0.16 118	0.13 89	0.32 307	0.21 216	0.16 230	0.14 146	0.15 223	0.13 226	0.25 324	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.06 160

416test1013	0.10 11	0.10 158	0.16 54	0.18 115	0.11 203	0.16 118	0.11 28	0.15 18	0.13 36	0.11 74	0.09 18	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.05 37

test410_97500	0.10 11	0.09 96	0.17 80	0.18 115	0.10 139	0.16 118	0.09 4	0.18 49	0.13 36	0.09 18	0.09 18	0.09 36	0.08 19	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

test410	0.10 11	0.09 96	0.18 99	0.18 115	0.10 139	0.16 118	0.09 4	0.18 49	0.14 56	0.10 45	0.09 18	0.09 36	0.08 19	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

over-6	0.12 94	0.13 379	0.19 115	0.19 179	0.07 3	0.16 118	0.11 28	0.26 206	0.16 88	0.10 45	0.10 47	0.10 70	0.13 226	0.19 196	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 160

testmc14	0.10 11	0.07 4	0.14 9	0.18 115	0.07 3	0.16 118	0.14 126	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.13 106	0.10 70	0.08 19	0.12 9	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

Anonymus	0.12 94	0.08 44	0.17 80	0.19 179	0.10 139	0.16 118	0.15 183	0.20 84	0.16 88	0.11 74	0.09 18	0.14 201	0.12 174	0.17 134	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.07 262

PhaseNet	0.13 144	0.09 96	0.19 115	0.18 115	0.11 203	0.16 118	0.14 126	0.24 162	0.17 119	0.11 74	0.12 86	0.16 246	0.12 174	0.19 196	0.16 295	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.07 201	0.07 262

MCSU-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 9	0.17 58	0.07 3	0.16 118	0.15 183	0.17 36	0.16 88	0.12 109	0.13 106	0.12 144	0.08 19	0.15 84	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

aanet-new-60k	0.12 94	0.11 241	0.32 295	0.20 258	0.08 30	0.16 118	0.13 89	0.19 63	0.17 119	0.11 74	0.12 86	0.11 108	0.11 137	0.19 196	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

aanet-new-70k	0.12 94	0.10 158	0.27 227	0.19 179	0.08 30	0.16 118	0.14 126	0.21 101	0.15 75	0.10 45	0.13 106	0.10 70	0.12 174	0.20 220	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

aanet-new-40k	0.12 94	0.11 241	0.27 227	0.19 179	0.11 203	0.16 118	0.14 126	0.19 63	0.14 56	0.11 74	0.14 146	0.10 70	0.11 137	0.12 9	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

aanet-32k-new	0.12 94	0.13 379	0.28 244	0.20 258	0.09 63	0.16 118	0.15 183	0.20 84	0.16 88	0.11 74	0.14 146	0.09 36	0.13 226	0.18 164	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.06 160

aanet-new-28k	0.12 94	0.11 241	0.35 335	0.20 258	0.08 30	0.16 118	0.14 126	0.19 63	0.14 56	0.12 109	0.14 146	0.12 144	0.12 174	0.15 84	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.07 257	0.07 201	0.05 37

aanet-new-24k	0.12 94	0.11 241	0.22 164	0.19 179	0.11 203	0.16 118	0.14 126	0.19 63	0.15 75	0.13 147	0.16 183	0.11 108	0.12 174	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.06 113	0.05 37

aanet-new-12k	0.12 94	0.11 241	0.23 180	0.22 392	0.09 63	0.16 118	0.14 126	0.24 162	0.19 162	0.12 109	0.11 61	0.09 36	0.13 226	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.04 2	0.07 175	0.05 81	0.08 293	0.05 37

LACA3	0.10 11	0.10 158	0.14 9	0.15 7	0.07 3	0.16 118	0.14 126	0.14 12	0.13 36	0.11 74	0.09 18	0.10 70	0.10 95	0.16 115	0.09 1	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1b	0.12 94	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.07 3	0.16 118	0.15 183	0.25 184	0.16 88	0.14 178	0.15 162	0.17 258	0.12 174	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

LACA2	0.10 11	0.11 241	0.20 133	0.16 26	0.07 3	0.16 118	0.13 89	0.17 36	0.14 56	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.09 1	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

BridgeDepth_RVC	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.13 1	0.07 3	0.16 118	0.10 12	0.20 84	0.14 56	0.09 18	0.10 47	0.09 36	0.12 174	0.13 17	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.05 81	0.06 113	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CSFM-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.08 30	0.16 118	0.13 89	0.21 101	0.11 14	0.11 74	0.11 61	0.10 70	0.10 95	0.14 39	0.11 53	0.07 141	0.06 265	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

BridgeDepth	0.10 11	0.09 96	0.14 9	0.19 179	0.07 3	0.16 118	0.12 46	0.16 27	0.12 25	0.08 2	0.09 18	0.14 201	0.13 226	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MSCF	0.13 144	0.12 305	0.21 147	0.22 392	0.10 139	0.16 118	0.15 183	0.26 206	0.18 142	0.17 250	0.16 183	0.11 108	0.13 226	0.18 164	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.07 257	0.06 113	0.06 160

asd	0.10 11	0.10 158	0.15 25	0.17 58	0.10 139	0.16 118	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.12 109	0.11 61	0.09 36	0.10 95	0.16 115	0.11 53	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

3w_stereo	0.12 94	0.11 241	0.18 99	0.18 115	0.08 30	0.16 118	0.15 183	0.27 222	0.19 162	0.12 109	0.12 86	0.07 2	0.12 174	0.15 84	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

2w_stereo	0.11 57	0.10 158	0.15 25	0.18 115	0.08 30	0.16 118	0.14 126	0.27 222	0.20 194	0.14 178	0.14 146	0.08 6	0.11 137	0.13 17	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

1w_stereo	0.12 94	0.08 44	0.14 9	0.18 115	0.09 63	0.16 118	0.15 183	0.25 184	0.21 216	0.13 147	0.16 183	0.08 6	0.12 174	0.16 115	0.13 193	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

IGEV	0.11 57	0.06 1	0.17 80	0.15 7	0.11 203	0.16 118	0.13 89	0.21 101	0.16 88	0.11 74	0.15 162	0.09 36	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

MLG-Stereo_test3	0.10 11	0.08 44	0.16 54	0.17 58	0.08 30	0.16 118	0.12 46	0.17 36	0.12 25	0.10 45	0.07 3	0.10 70	0.08 19	0.14 39	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160

LG-Stereo	0.13 144	0.10 158	0.24 191	0.20 258	0.09 63	0.16 118	0.18 340	0.21 101	0.18 142	0.11 74	0.17 202	0.09 36	0.09 45	0.15 84	0.14 232	0.05 9	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.05 37

HUF	0.15 225	0.11 241	0.38 384	0.17 58	0.11 203	0.16 118	0.17 289	0.22 119	0.20 194	0.11 74	0.13 106	0.14 201	0.11 137	0.18 164	0.12 131	0.07 141	0.20 694	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.14 594

GIP-stereo	0.12 94	0.09 96	0.20 133	0.19 179	0.11 203	0.16 118	0.14 126	0.29 262	0.18 142	0.11 74	0.16 183	0.13 167	0.09 45	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

mms	0.13 144	0.11 241	0.19 115	0.19 179	0.12 284	0.16 118	0.17 289	0.20 84	0.17 119	0.13 147	0.17 202	0.14 201	0.09 45	0.24 293	0.14 232	0.06 53	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.07 201	0.07 262

rvit_stereo_0081	0.16 242	0.11 241	0.24 191	0.21 318	0.12 284	0.16 118	0.17 289	0.22 119	0.33 414	0.16 230	0.18 226	0.18 271	0.14 264	0.20 220	0.16 295	0.11 527	0.08 500	0.09 384	0.08 344	0.09 382	0.07 262

GCAP-BAT	0.21 381	0.08 44	1.22 705	0.29 641	0.43 709	0.16 118	0.15 183	0.27 222	0.25 296	0.14 178	0.17 202	0.15 223	0.11 137	0.20 220	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.06 160

rvit_stereo_0082	0.16 242	0.11 241	0.24 191	0.21 318	0.12 284	0.16 118	0.17 289	0.22 119	0.33 414	0.16 230	0.18 226	0.18 271	0.14 264	0.20 220	0.16 295	0.11 527	0.08 500	0.09 384	0.08 344	0.09 382	0.07 262

AIO-Stereo	0.13 144	0.10 158	0.22 164	0.20 258	0.09 63	0.16 118	0.15 183	0.27 222	0.16 88	0.13 147	0.15 162	0.13 167	0.08 19	0.18 164	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.06 160

RSM	0.12 94	0.09 96	0.20 133	0.20 258	0.09 63	0.16 118	0.15 183	0.23 142	0.18 142	0.13 147	0.13 106	0.15 223	0.09 45	0.21 247	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.05 37

MoCha-V2	0.13 144	0.08 44	0.26 215	0.23 453	0.09 63	0.16 118	0.15 183	0.26 206	0.16 88	0.15 201	0.15 162	0.13 167	0.14 264	0.20 220	0.11 53	0.06 53	0.07 408	0.06 59	0.06 171	0.06 113	0.05 37

plain	0.17 264	0.13 379	0.43 457	0.21 318	0.13 369	0.16 118	0.17 289	0.27 222	0.22 236	0.16 230	0.26 330	0.13 167	0.16 309	0.27 364	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.07 257	0.10 458	0.07 262

MaDis-Stereo	0.14 187	0.13 379	0.26 215	0.19 179	0.14 421	0.16 118	0.13 89	0.25 184	0.21 216	0.13 147	0.14 146	0.14 201	0.11 137	0.17 134	0.17 328	0.08 317	0.07 408	0.08 282	0.06 171	0.07 201	0.06 160

CASnet	0.14 187	0.12 305	0.22 164	0.22 392	0.08 30	0.16 118	0.15 183	0.27 222	0.25 296	0.22 310	0.20 252	0.15 223	0.11 137	0.17 134	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.11 527	0.09 456	0.08 293	0.05 37
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.20 360	0.08 44	1.14 700	0.29 641	0.43 709	0.16 118	0.15 183	0.27 222	0.25 296	0.14 178	0.17 202	0.15 223	0.11 137	0.20 220	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.06 160

quiztm	0.15 225	0.15 472	0.25 205	0.22 392	0.14 421	0.17 161	0.17 289	0.33 323	0.21 216	0.18 269	0.21 267	0.14 201	0.10 95	0.17 134	0.14 232	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.08 293	0.05 37

DF	0.13 144	0.09 96	0.21 147	0.18 115	0.10 139	0.17 161	0.15 183	0.25 184	0.17 119	0.13 147	0.22 281	0.19 291	0.11 137	0.20 220	0.14 232	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.06 113	0.06 160

aanet-new-36k	0.12 94	0.12 305	0.28 244	0.19 179	0.08 30	0.17 161	0.15 183	0.22 119	0.18 142	0.11 74	0.14 146	0.10 70	0.11 137	0.17 134	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 144	0.11 241	0.38 384	0.17 58	0.11 203	0.17 161	0.14 126	0.23 142	0.17 119	0.11 74	0.14 146	0.13 167	0.11 137	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

PSi22	0.14 187	0.13 379	0.29 258	0.19 179	0.09 63	0.17 161	0.12 46	0.28 245	0.23 262	0.13 147	0.14 146	0.22 333	0.13 226	0.29 399	0.14 232	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 201	0.06 160

Foundation-i1	0.13 144	0.07 4	0.16 54	0.17 58	0.11 203	0.17 161	0.16 237	0.32 307	0.22 236	0.15 201	0.17 202	0.20 307	0.13 226	0.14 39	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

Pro-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 9	0.17 58	0.10 139	0.17 161	0.13 89	0.11 3	0.13 36	0.10 45	0.09 18	0.08 6	0.06 1	0.22 267	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.08 344	0.05 7	0.05 37

Replicate-Monster	0.12 94	0.10 158	0.32 295	0.16 26	0.08 30	0.17 161	0.10 12	0.22 119	0.19 162	0.11 74	0.10 47	0.10 70	0.09 45	0.19 196	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.08 350

FlowAnything_test	0.14 187	0.11 241	0.21 147	0.21 318	0.12 284	0.17 161	0.16 237	0.25 184	0.16 88	0.15 201	0.13 106	0.15 223	0.14 264	0.18 164	0.16 295	0.10 479	0.07 408	0.11 527	0.12 584	0.08 293	0.09 425

water-stereo	0.13 144	0.08 44	0.20 133	0.19 179	0.10 139	0.17 161	0.14 126	0.25 184	0.19 162	0.17 250	0.23 292	0.15 223	0.15 284	0.12 9	0.13 193	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.05 37

4.25_new	0.11 57	0.11 241	0.16 54	0.17 58	0.10 139	0.17 161	0.12 46	0.21 101	0.14 56	0.12 109	0.13 106	0.09 36	0.10 95	0.15 84	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 57	0.11 241	0.16 54	0.17 58	0.10 139	0.17 161	0.12 46	0.21 101	0.14 56	0.12 109	0.13 106	0.09 36	0.10 95	0.15 84	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 57	0.11 241	0.16 54	0.17 58	0.10 139	0.17 161	0.12 46	0.21 101	0.14 56	0.12 109	0.13 106	0.09 36	0.10 95	0.15 84	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 57	0.10 158	0.14 9	0.17 58	0.09 63	0.17 161	0.09 4	0.22 119	0.16 88	0.13 147	0.13 106	0.09 36	0.11 137	0.19 196	0.13 193	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

SGD-Stereo	0.11 57	0.08 44	0.17 80	0.17 58	0.07 3	0.17 161	0.13 89	0.18 49	0.16 88	0.11 74	0.13 106	0.11 108	0.12 174	0.18 164	0.11 53	0.08 317	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.04 1

HART	0.15 225	0.11 241	0.30 269	0.21 318	0.09 63	0.17 161	0.16 237	0.30 283	0.19 162	0.15 201	0.25 318	0.17 258	0.09 45	0.21 247	0.12 131	0.06 53	0.07 408	0.07 175	0.05 81	0.08 293	0.06 160

FLISNet	0.20 360	0.13 379	0.33 312	0.18 115	0.15 485	0.17 161	0.16 237	0.34 336	0.21 216	0.37 558	0.39 495	0.36 517	0.24 459	0.29 399	0.21 441	0.06 53	0.05 40	0.08 282	0.09 456	0.09 382	0.07 262

CoSv	0.20 360	0.13 379	0.33 312	0.18 115	0.15 485	0.17 161	0.16 237	0.34 336	0.21 216	0.37 558	0.39 495	0.36 517	0.24 459	0.29 399	0.21 441	0.06 53	0.05 40	0.08 282	0.09 456	0.09 382	0.07 262

fffft	0.13 144	0.09 96	0.24 191	0.19 179	0.10 139	0.17 161	0.19 389	0.22 119	0.16 88	0.14 178	0.11 61	0.13 167	0.10 95	0.24 293	0.18 357	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.07 201	0.06 160
1: 1. 1
ours_stereo	0.13 144	0.11 241	0.23 180	0.20 258	0.11 203	0.17 161	0.18 340	0.20 84	0.19 162	0.13 147	0.18 226	0.14 201	0.10 95	0.23 277	0.14 232	0.06 53	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.06 113	0.05 37

rvit_stereo_0083	0.16 242	0.12 305	0.26 215	0.21 318	0.13 369	0.17 161	0.17 289	0.22 119	0.34 424	0.16 230	0.21 267	0.19 291	0.16 309	0.21 247	0.16 295	0.11 527	0.10 574	0.10 468	0.08 344	0.09 382	0.07 262

rvit_stereo_ft	0.17 264	0.14 433	0.30 269	0.25 552	0.14 421	0.17 161	0.21 473	0.28 245	0.26 308	0.16 230	0.19 235	0.20 307	0.16 309	0.22 267	0.17 328	0.11 527	0.07 408	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.07 262

RSM++	0.12 94	0.09 96	0.19 115	0.20 258	0.09 63	0.17 161	0.15 183	0.21 101	0.19 162	0.12 109	0.12 86	0.14 201	0.09 45	0.20 220	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.07 201	0.05 37

CAS++	0.16 242	0.12 305	0.27 227	0.18 115	0.12 284	0.17 161	0.15 183	0.42 454	0.24 280	0.19 277	0.18 226	0.13 167	0.10 95	0.21 247	0.12 131	0.12 567	0.10 574	0.11 527	0.08 344	0.10 458	0.09 425
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
UniTT-Stereo	0.14 187	0.10 158	0.30 269	0.21 318	0.13 369	0.17 161	0.13 89	0.19 63	0.18 142	0.15 201	0.20 252	0.10 70	0.11 137	0.18 164	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.06 160

MIM_Stereo	0.18 290	0.12 305	0.38 384	0.20 258	0.11 203	0.17 161	0.14 126	0.35 360	0.25 296	0.27 367	0.35 447	0.23 355	0.13 226	0.27 364	0.16 295	0.06 53	0.07 408	0.08 282	0.08 344	0.08 293	0.06 160

GLC_STEREO	0.15 225	0.10 158	0.24 191	0.21 318	0.09 63	0.17 161	0.15 183	0.23 142	0.27 319	0.17 250	0.20 252	0.17 258	0.11 137	0.23 277	0.16 295	0.07 141	0.09 539	0.09 384	0.08 344	0.07 201	0.06 160

PFNet+	0.20 360	0.10 158	0.37 364	0.21 318	0.12 284	0.17 161	0.19 389	0.29 262	0.34 424	0.33 496	0.32 402	0.24 370	0.16 309	0.32 429	0.17 328	0.10 479	0.07 408	0.11 527	0.10 504	0.08 293	0.12 550

AnonStereo	0.16 242	0.12 305	0.30 269	0.20 258	0.12 284	0.18 189	0.14 126	0.36 379	0.24 280	0.19 277	0.17 202	0.19 291	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.10 458	0.06 160

aanet-new-32k	0.12 94	0.11 241	0.27 227	0.20 258	0.09 63	0.18 189	0.13 89	0.18 49	0.13 36	0.12 109	0.12 86	0.13 167	0.13 226	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

aanet-new-30k	0.12 94	0.11 241	0.27 227	0.20 258	0.09 63	0.18 189	0.13 89	0.18 49	0.13 36	0.12 109	0.12 86	0.13 167	0.13 226	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 144	0.09 96	0.22 164	0.18 115	0.14 421	0.18 189	0.15 183	0.23 142	0.21 216	0.16 230	0.22 281	0.10 70	0.09 45	0.15 84	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 144	0.09 96	0.20 133	0.18 115	0.14 421	0.18 189	0.15 183	0.25 184	0.22 236	0.16 230	0.21 267	0.09 36	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

Foundation-i1a	0.12 94	0.07 4	0.14 9	0.15 7	0.07 3	0.18 189	0.16 237	0.25 184	0.16 88	0.16 230	0.16 183	0.18 271	0.13 226	0.17 134	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

VMStereo-Base	0.13 144	0.08 44	0.22 164	0.15 7	0.09 63	0.18 189	0.13 89	0.24 162	0.25 296	0.14 178	0.22 281	0.17 258	0.12 174	0.19 196	0.13 193	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 262

gcap_with_dpt	0.12 94	0.09 96	0.21 147	0.18 115	0.13 369	0.18 189	0.16 237	0.24 162	0.20 194	0.16 230	0.21 267	0.09 36	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

NLSM3	0.13 144	0.10 158	0.17 80	0.21 318	0.13 369	0.18 189	0.16 237	0.30 283	0.24 280	0.11 74	0.15 162	0.12 144	0.13 226	0.17 134	0.15 268	0.05 9	0.05 40	0.08 282	0.08 344	0.05 7	0.05 37

gasm-f	0.12 94	0.09 96	0.19 115	0.18 115	0.12 284	0.18 189	0.18 340	0.20 84	0.14 56	0.12 109	0.19 235	0.10 70	0.11 137	0.16 115	0.11 53	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.05 81	0.09 382	0.08 350

GASTEREO	0.13 144	0.12 305	0.21 147	0.23 453	0.10 139	0.18 189	0.15 183	0.26 206	0.18 142	0.17 250	0.16 183	0.11 108	0.13 226	0.19 196	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.07 257	0.06 113	0.06 160

3.75w	0.11 57	0.09 96	0.15 25	0.17 58	0.11 203	0.18 189	0.12 46	0.23 142	0.14 56	0.13 147	0.11 61	0.08 6	0.10 95	0.16 115	0.11 53	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

rvit_0105_6	0.19 339	0.14 433	0.34 324	0.23 453	0.14 421	0.18 189	0.20 442	0.29 262	0.37 465	0.18 269	0.22 281	0.23 355	0.17 341	0.26 344	0.17 328	0.15 628	0.13 632	0.13 588	0.11 545	0.11 509	0.08 350

WCG-NET	0.14 187	0.09 96	0.23 180	0.18 115	0.08 30	0.18 189	0.17 289	0.21 101	0.28 338	0.18 269	0.21 267	0.15 223	0.12 174	0.18 164	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

MGS-Stereo	0.14 187	0.11 241	0.32 295	0.19 179	0.11 203	0.18 189	0.17 289	0.20 84	0.22 236	0.14 178	0.24 306	0.15 223	0.10 95	0.18 164	0.12 131	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.10 458	0.06 160

HH	0.18 290	0.12 305	0.55 555	0.22 392	0.12 284	0.18 189	0.18 340	0.34 336	0.19 162	0.20 286	0.24 306	0.34 498	0.18 372	0.29 399	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.07 201	0.06 160

HanStereo	0.18 290	0.12 305	0.55 555	0.22 392	0.12 284	0.18 189	0.18 340	0.34 336	0.19 162	0.20 286	0.24 306	0.34 498	0.18 372	0.29 399	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.07 201	0.06 160

CES	0.14 187	0.08 44	0.19 115	0.17 58	0.22 636	0.18 189	0.16 237	0.23 142	0.19 162	0.14 178	0.17 202	0.14 201	0.10 95	0.18 164	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.08 293	0.18 643

MC-Stereo	0.14 187	0.09 96	0.25 205	0.21 318	0.09 63	0.18 189	0.16 237	0.23 142	0.19 162	0.18 269	0.23 292	0.16 246	0.13 226	0.22 267	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.05 37

DisPM	0.19 339	0.10 158	0.35 335	0.23 453	0.13 369	0.18 189	0.20 442	0.29 262	0.29 357	0.33 496	0.34 436	0.23 355	0.16 309	0.33 436	0.16 295	0.09 424	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.07 201	0.11 526

test_4	0.18 290	0.12 305	0.34 324	0.23 453	0.12 284	0.18 189	0.22 503	0.26 206	0.24 280	0.24 334	0.47 587	0.22 333	0.13 226	0.24 293	0.16 295	0.06 53	0.05 40	0.09 384	0.09 456	0.07 201	0.05 37

test-3	0.16 242	0.09 96	0.31 285	0.21 318	0.11 203	0.18 189	0.16 237	0.30 283	0.27 319	0.26 357	0.16 183	0.22 333	0.12 174	0.26 344	0.18 357	0.06 53	0.04 2	0.08 282	0.08 344	0.06 113	0.06 160

test_1	0.16 242	0.09 96	0.31 285	0.21 318	0.11 203	0.18 189	0.16 237	0.30 283	0.27 319	0.25 344	0.16 183	0.22 333	0.12 174	0.26 344	0.18 357	0.06 53	0.04 2	0.08 282	0.08 344	0.06 113	0.06 160

Patchmatch Stereo++	0.18 290	0.12 305	0.37 364	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.14 126	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.29 361	0.25 382	0.17 341	0.26 344	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 290	0.12 305	0.37 364	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.16 237	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.29 361	0.25 382	0.18 372	0.24 293	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350

ROB_FTStereo_v2	0.18 290	0.12 305	0.37 364	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.16 237	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.29 361	0.25 382	0.17 341	0.24 293	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350

ROB_FTStereo	0.18 290	0.12 305	0.37 364	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.14 126	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.28 347	0.25 382	0.17 341	0.24 293	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350

HUI-Stereo	0.18 290	0.12 305	0.37 364	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.14 126	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.28 347	0.25 382	0.17 341	0.22 267	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350

RAFT_R40	0.21 381	0.10 158	0.37 364	0.24 511	0.13 369	0.18 189	0.18 340	0.31 295	0.29 357	0.33 496	0.33 425	0.30 459	0.24 459	0.55 549	0.18 357	0.08 317	0.05 40	0.10 468	0.08 344	0.08 293	0.07 262

iGMRVC	0.18 290	0.12 305	0.37 364	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.15 183	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.29 361	0.25 382	0.17 341	0.27 364	0.17 328	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350

IRAFT_RVC	0.22 417	0.12 305	0.39 400	0.26 587	0.11 203	0.18 189	0.24 552	0.40 425	0.37 465	0.31 459	0.30 377	0.29 442	0.24 459	0.55 549	0.22 463	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.08 293	0.07 262

iRAFT	0.18 290	0.12 305	0.37 364	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.14 126	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.29 361	0.25 382	0.17 341	0.26 344	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350

AnonymousM	0.17 264	0.19 553	0.24 191	0.18 115	0.10 139	0.18 189	0.17 289	0.30 283	0.23 262	0.26 357	0.20 252	0.18 271	0.14 264	0.19 196	0.14 232	0.09 424	0.06 265	0.38 716	0.15 638	0.06 113	0.05 37

RAFT-IKP	0.18 290	0.12 305	0.37 364	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.15 183	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.29 361	0.25 382	0.18 372	0.25 324	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350

CREStereo++_RVC	0.15 225	0.08 44	0.26 215	0.17 58	0.11 203	0.18 189	0.13 89	0.22 119	0.30 374	0.21 300	0.30 377	0.13 167	0.11 137	0.16 115	0.15 268	0.07 141	0.04 2	0.06 59	0.15 638	0.06 113	0.05 37
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
AFF-stereo	0.18 290	0.15 472	0.32 295	0.21 318	0.10 139	0.18 189	0.18 340	0.33 323	0.27 319	0.25 344	0.37 466	0.25 382	0.17 341	0.24 293	0.15 268	0.06 53	0.05 40	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.05 37

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 144	0.11 241	0.22 164	0.20 258	0.09 63	0.19 225	0.10 12	0.19 63	0.17 119	0.14 178	0.11 61	0.11 108	0.11 137	0.14 39	0.11 53	0.08 317	0.07 408	0.11 527	0.09 456	0.09 382	0.08 350

TS12	0.12 94	0.08 44	0.17 80	0.21 318	0.09 63	0.19 225	0.14 126	0.23 142	0.16 88	0.14 178	0.19 235	0.12 144	0.13 226	0.17 134	0.15 268	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

aanet-new-10k	0.12 94	0.12 305	0.27 227	0.21 318	0.09 63	0.19 225	0.14 126	0.24 162	0.17 119	0.12 109	0.13 106	0.11 108	0.12 174	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

aanet-new-8k	0.12 94	0.11 241	0.24 191	0.20 258	0.09 63	0.19 225	0.15 183	0.26 206	0.20 194	0.11 74	0.12 86	0.10 70	0.13 226	0.17 134	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 144	0.09 96	0.19 115	0.18 115	0.14 421	0.19 225	0.15 183	0.25 184	0.22 236	0.15 201	0.20 252	0.10 70	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

GEAStereo	0.12 94	0.09 96	0.20 133	0.18 115	0.12 284	0.19 225	0.16 237	0.20 84	0.14 56	0.12 109	0.15 162	0.10 70	0.09 45	0.16 115	0.10 7	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.05 81	0.08 293	0.08 350

GSStereo	0.12 94	0.09 96	0.20 133	0.17 58	0.12 284	0.19 225	0.16 237	0.26 206	0.18 142	0.13 147	0.15 162	0.10 70	0.09 45	0.16 115	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.08 293	0.08 350

FE-Mocha	0.16 242	0.10 158	0.33 312	0.19 179	0.13 369	0.19 225	0.15 183	0.35 360	0.22 236	0.24 334	0.24 306	0.20 307	0.14 264	0.17 134	0.17 328	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.06 160

IGEV-FE	0.18 290	0.10 158	0.65 602	0.20 258	0.12 284	0.19 225	0.15 183	0.34 336	0.19 162	0.28 380	0.22 281	0.27 415	0.13 226	0.23 277	0.18 357	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.06 160

AdaDepth	0.11 57	0.09 96	0.20 133	0.20 258	0.10 139	0.19 225	0.13 89	0.16 27	0.13 36	0.10 45	0.10 47	0.09 36	0.09 45	0.19 196	0.12 131	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.05 7	0.05 37

3.25w_new	0.11 57	0.09 96	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.19 225	0.10 12	0.22 119	0.17 119	0.14 178	0.12 86	0.10 70	0.11 137	0.17 134	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.25w	0.11 57	0.09 96	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.19 225	0.10 12	0.22 119	0.17 119	0.14 178	0.12 86	0.10 70	0.11 137	0.17 134	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

MM-Stereo_test3	0.17 264	0.12 305	0.29 258	0.23 453	0.14 421	0.19 225	0.22 503	0.39 411	0.36 454	0.16 230	0.24 306	0.17 258	0.12 174	0.19 196	0.14 232	0.07 141	0.07 408	0.08 282	0.06 171	0.09 382	0.06 160

Reg-Stereo(zero)	0.16 242	0.07 4	0.36 355	0.19 179	0.10 139	0.19 225	0.14 126	0.28 245	0.24 280	0.22 310	0.20 252	0.24 370	0.18 372	0.21 247	0.18 357	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.06 113	0.06 160

SMoEStereo_RVC	0.13 144	0.10 158	0.22 164	0.19 179	0.10 139	0.19 225	0.17 289	0.19 63	0.19 162	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.11 137	0.24 293	0.16 295	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.06 160

fffy	0.14 187	0.11 241	0.24 191	0.20 258	0.10 139	0.19 225	0.18 340	0.22 119	0.19 162	0.13 147	0.16 183	0.15 223	0.13 226	0.25 324	0.14 232	0.06 53	0.06 265	0.08 282	0.06 171	0.07 201	0.06 160

rvit_stereo_0081_aga	0.16 242	0.14 433	0.28 244	0.21 318	0.13 369	0.19 225	0.17 289	0.23 142	0.24 280	0.17 250	0.21 267	0.19 291	0.13 226	0.19 196	0.14 232	0.11 527	0.08 500	0.09 384	0.08 344	0.09 382	0.07 262

WCG-NET（raft）	0.14 187	0.09 96	0.23 180	0.17 58	0.08 30	0.19 225	0.16 237	0.23 142	0.26 308	0.18 269	0.19 235	0.20 307	0.12 174	0.21 247	0.12 131	0.06 53	0.06 265	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

RAFT-Stereo-weight	0.15 225	0.09 96	0.26 215	0.20 258	0.10 139	0.19 225	0.17 289	0.36 379	0.29 357	0.24 334	0.20 252	0.19 291	0.10 95	0.18 164	0.15 268	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.05 37

gcap-zeroshot	0.13 144	0.09 96	0.22 164	0.17 58	0.14 421	0.19 225	0.15 183	0.25 184	0.22 236	0.15 201	0.20 252	0.10 70	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

test_for_model	0.13 144	0.09 96	0.20 133	0.18 115	0.14 421	0.19 225	0.15 183	0.25 184	0.22 236	0.15 201	0.20 252	0.10 70	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

IGEV_Zeroshot_test	0.18 290	0.10 158	0.65 602	0.20 258	0.12 284	0.19 225	0.15 183	0.34 336	0.19 162	0.28 380	0.22 281	0.27 415	0.13 226	0.23 277	0.18 357	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.06 160

testlalala	0.13 144	0.09 96	0.22 164	0.17 58	0.14 421	0.19 225	0.15 183	0.25 184	0.22 236	0.15 201	0.20 252	0.10 70	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

AEACV	0.13 144	0.09 96	0.23 180	0.18 115	0.19 592	0.19 225	0.16 237	0.23 142	0.14 56	0.13 147	0.17 202	0.13 167	0.16 309	0.16 115	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.08 344	0.07 201	0.06 160

4D-IteraStereo	0.17 264	0.16 501	0.50 524	0.21 318	0.14 421	0.19 225	0.17 289	0.28 245	0.28 338	0.23 319	0.20 252	0.20 307	0.11 137	0.19 196	0.14 232	0.06 53	0.04 2	0.10 468	0.08 344	0.08 293	0.06 160

ProNet	0.14 187	0.12 305	0.25 205	0.19 179	0.11 203	0.19 225	0.19 389	0.27 222	0.20 194	0.14 178	0.13 106	0.13 167	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.07 201	0.07 262

RCA-Stereo	0.16 242	0.09 96	0.25 205	0.20 258	0.10 139	0.19 225	0.17 289	0.36 379	0.35 441	0.20 286	0.25 318	0.17 258	0.17 341	0.18 164	0.14 232	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.05 37

DCANet-4	0.19 339	0.10 158	0.52 541	0.19 179	0.09 63	0.19 225	0.18 340	0.36 379	0.39 490	0.29 409	0.30 377	0.17 258	0.22 427	0.20 220	0.18 357	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 262

fff	0.19 339	0.13 379	0.40 408	0.18 115	0.09 63	0.19 225	0.18 340	0.35 360	0.43 536	0.29 409	0.30 377	0.18 271	0.28 528	0.20 220	0.18 357	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 262

ADStereo(finetuned)	0.19 339	0.13 379	0.49 513	0.19 179	0.09 63	0.19 225	0.18 340	0.34 336	0.39 490	0.29 409	0.31 392	0.18 271	0.31 575	0.21 247	0.19 391	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.07 262

iRaft-Stereo_5w	0.23 435	0.18 536	0.44 467	0.22 392	0.13 369	0.19 225	0.19 389	0.37 391	0.32 400	0.28 380	0.37 466	0.34 498	0.23 441	0.65 612	0.27 527	0.06 53	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.09 382	0.08 350

TRStereo	0.19 339	0.17 521	0.47 496	0.23 453	0.19 592	0.19 225	0.16 237	0.52 581	0.28 338	0.20 286	0.19 235	0.21 321	0.13 226	0.24 293	0.13 193	0.09 424	0.06 265	0.09 384	0.11 545	0.06 113	0.06 160

ASMatch	0.23 435	0.11 241	0.51 534	0.24 511	0.14 421	0.19 225	0.17 289	0.31 295	0.28 338	0.28 380	0.68 670	0.27 415	0.26 492	0.50 521	0.22 463	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.06 113	0.11 526

SST-Stereo	0.21 381	0.10 158	0.37 364	0.24 511	0.13 369	0.19 225	0.17 289	0.31 295	0.24 280	0.34 516	0.33 425	0.29 442	0.25 481	0.56 560	0.17 328	0.08 317	0.05 40	0.10 468	0.08 344	0.09 382	0.07 262

Pruner-Stereo	0.19 339	0.11 241	0.34 324	0.29 641	0.12 284	0.19 225	0.17 289	0.31 295	0.29 357	0.33 496	0.32 402	0.25 382	0.15 284	0.24 293	0.21 441	0.09 424	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.09 425

DeepStereo_RVC	0.18 290	0.11 241	0.40 408	0.21 318	0.11 203	0.19 225	0.16 237	0.28 245	0.22 236	0.27 367	0.27 339	0.23 355	0.28 528	0.24 293	0.18 357	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.07 257	0.09 382	0.10 485

rafts_anoy	0.18 290	0.15 472	0.35 335	0.22 392	0.14 421	0.19 225	0.17 289	0.32 307	0.30 374	0.23 319	0.25 318	0.20 307	0.16 309	0.22 267	0.19 391	0.08 317	0.07 408	0.10 468	0.12 584	0.09 382	0.08 350

raftrobust	0.16 242	0.13 379	0.29 258	0.22 392	0.15 485	0.19 225	0.13 89	0.32 307	0.26 308	0.26 357	0.20 252	0.19 291	0.17 341	0.21 247	0.15 268	0.08 317	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.07 262

DCANet	0.18 290	0.13 379	0.40 408	0.19 179	0.09 63	0.19 225	0.18 340	0.34 336	0.39 490	0.29 409	0.31 392	0.18 271	0.23 441	0.20 220	0.19 391	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.07 262

csc	0.19 339	0.13 379	0.40 408	0.18 115	0.09 63	0.19 225	0.18 340	0.35 360	0.43 536	0.29 409	0.30 377	0.18 271	0.28 528	0.20 220	0.18 357	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 262

cscssc	0.19 339	0.13 379	0.40 408	0.18 115	0.09 63	0.19 225	0.18 340	0.35 360	0.43 536	0.29 409	0.30 377	0.18 271	0.28 528	0.20 220	0.18 357	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 262

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 264	0.14 433	0.32 295	0.20 258	0.09 63	0.19 225	0.17 289	0.32 307	0.30 374	0.25 344	0.33 425	0.20 307	0.17 341	0.19 196	0.15 268	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.07 201	0.05 37

Gwc-CoAtRS	0.17 264	0.10 158	0.37 364	0.20 258	0.12 284	0.19 225	0.15 183	0.32 307	0.28 338	0.23 319	0.23 292	0.27 415	0.15 284	0.20 220	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.06 160

Weightmod_eth	0.16 242	0.11 241	0.20 133	0.21 318	0.13 369	0.20 268	0.18 340	0.25 184	0.19 162	0.17 250	0.25 318	0.19 291	0.17 341	0.25 324	0.14 232	0.16 644	0.08 500	0.08 282	0.08 344	0.09 382	0.05 37

TestStereo_HL2	0.18 290	0.14 433	0.34 324	0.17 58	0.11 203	0.20 268	0.15 183	0.33 323	0.29 357	0.22 310	0.29 361	0.19 291	0.17 341	0.39 477	0.18 357	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.08 293	0.08 350

GGDA	0.18 290	0.14 433	0.33 312	0.17 58	0.10 139	0.20 268	0.16 237	0.33 323	0.31 388	0.22 310	0.28 347	0.19 291	0.16 309	0.38 472	0.17 328	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.08 293	0.08 350

aanet-new	0.13 144	0.11 241	0.30 269	0.20 258	0.13 369	0.20 268	0.14 126	0.23 142	0.16 88	0.12 109	0.13 106	0.09 36	0.15 284	0.19 196	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.06 160

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 94	0.10 158	0.21 147	0.21 318	0.11 203	0.20 268	0.16 237	0.21 101	0.17 119	0.12 109	0.17 202	0.11 108	0.12 174	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 94	0.08 44	0.18 99	0.18 115	0.13 369	0.20 268	0.16 237	0.23 142	0.18 142	0.12 109	0.15 162	0.14 201	0.13 226	0.13 17	0.12 131	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

RT-Monster	0.15 225	0.08 44	0.21 147	0.17 58	0.14 421	0.20 268	0.11 28	0.29 262	0.32 400	0.24 334	0.22 281	0.17 258	0.13 226	0.18 164	0.14 232	0.07 141	0.06 265	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 262

Zero-FE251	0.14 187	0.09 96	0.24 191	0.17 58	0.09 63	0.20 268	0.13 89	0.20 84	0.14 56	0.61 683	0.13 106	0.13 167	0.11 137	0.14 39	0.16 295	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

depthmonostereo	0.14 187	0.09 96	0.19 115	0.19 179	0.08 30	0.20 268	0.15 183	0.27 222	0.23 262	0.16 230	0.18 226	0.14 201	0.17 341	0.19 196	0.13 193	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.05 37

MM-Stereo_test1	0.17 264	0.10 158	0.39 400	0.23 453	0.11 203	0.20 268	0.22 503	0.33 323	0.29 357	0.22 310	0.21 267	0.15 223	0.14 264	0.23 277	0.13 193	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.09 382	0.06 160

castereo	0.14 187	0.10 158	0.19 115	0.18 115	0.10 139	0.20 268	0.19 389	0.30 283	0.27 319	0.13 147	0.18 226	0.16 246	0.16 309	0.15 84	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.06 113	0.05 37

999	0.14 187	0.08 44	0.24 191	0.19 179	0.11 203	0.20 268	0.17 289	0.24 162	0.18 142	0.13 147	0.16 183	0.14 201	0.11 137	0.36 463	0.15 268	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.07 262

rvit_0105_4	0.20 360	0.15 472	0.38 384	0.23 453	0.14 421	0.20 268	0.22 503	0.33 323	0.39 490	0.19 277	0.24 306	0.25 382	0.19 388	0.27 364	0.17 328	0.16 644	0.13 632	0.13 588	0.11 545	0.11 509	0.08 350

Pointernet	0.13 144	0.07 4	0.27 227	0.19 179	0.11 203	0.20 268	0.12 46	0.31 295	0.24 280	0.15 201	0.15 162	0.13 167	0.11 137	0.17 134	0.13 193	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 494	0.14 433	0.95 676	0.21 318	0.27 674	0.20 268	0.19 389	0.48 523	0.25 296	0.26 357	0.55 628	0.34 498	0.18 372	0.25 324	0.17 328	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.12 584	0.12 550	0.12 550

H2IRNET	0.18 290	0.13 379	0.35 335	0.21 318	0.12 284	0.20 268	0.15 183	0.27 222	0.30 374	0.17 250	0.31 392	0.25 382	0.20 399	0.24 293	0.18 357	0.07 141	0.06 265	0.09 384	0.10 504	0.09 382	0.06 160

IGEVStereo-DCA	0.14 187	0.11 241	0.27 227	0.19 179	0.12 284	0.20 268	0.18 340	0.27 222	0.20 194	0.15 201	0.12 86	0.14 201	0.12 174	0.28 379	0.14 232	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.07 262

rrr	0.17 264	0.11 241	0.57 565	0.19 179	0.12 284	0.20 268	0.18 340	0.35 360	0.22 236	0.15 201	0.12 86	0.14 201	0.12 174	0.28 379	0.14 232	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.07 262

LoS_RVC	0.13 144	0.10 158	0.19 115	0.18 115	0.16 518	0.20 268	0.18 340	0.20 84	0.17 119	0.13 147	0.19 235	0.12 144	0.15 284	0.17 134	0.13 193	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.12 550

CAS	0.15 225	0.07 4	0.21 147	0.41 699	0.16 518	0.20 268	0.18 340	0.22 119	0.19 162	0.15 201	0.19 235	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.13 193	0.29 710	0.04 2	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.14 594

DCRE	0.20 360	0.13 379	0.40 408	0.21 318	0.15 485	0.20 268	0.19 389	0.30 283	0.27 319	0.22 310	0.80 687	0.23 355	0.16 309	0.23 277	0.15 268	0.07 141	0.07 408	0.07 175	0.08 344	0.07 201	0.06 160

GMOStereo	0.18 290	0.14 433	0.30 269	0.22 392	0.12 284	0.20 268	0.27 591	0.26 206	0.28 338	0.31 459	0.32 402	0.26 404	0.17 341	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.07 408	0.10 468	0.08 344	0.08 293	0.05 37

error version	0.18 290	0.14 433	0.30 269	0.22 392	0.12 284	0.20 268	0.27 591	0.26 206	0.28 338	0.31 459	0.32 402	0.26 404	0.17 341	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.07 408	0.10 468	0.08 344	0.08 293	0.05 37

test-v	0.18 290	0.14 433	0.30 269	0.22 392	0.12 284	0.20 268	0.27 591	0.26 206	0.28 338	0.31 459	0.32 402	0.26 404	0.17 341	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.07 408	0.10 468	0.08 344	0.08 293	0.05 37

HHNet	0.22 417	0.12 305	0.52 541	0.18 115	0.18 565	0.20 268	0.20 442	0.34 336	0.31 388	0.32 481	0.59 643	0.20 307	0.21 409	0.24 293	0.31 561	0.08 317	0.05 40	0.09 384	0.07 257	0.08 293	0.11 526

AAGNet	0.33 592	0.11 241	0.37 364	0.25 552	0.16 518	0.20 268	0.19 389	0.30 283	0.27 319	0.35 533	0.35 447	0.27 415	0.30 558	0.44 498	2.66 754	0.08 317	0.05 40	0.10 468	0.07 257	0.08 293	0.06 160

PSM-softLoss	0.21 381	0.10 158	0.39 400	0.24 511	0.12 284	0.20 268	0.18 340	0.38 399	0.26 308	0.29 409	0.32 402	0.24 370	0.16 309	0.52 532	0.20 414	0.09 424	0.06 265	0.10 468	0.09 456	0.08 293	0.12 550

KMStereo	0.21 381	0.10 158	0.39 400	0.24 511	0.12 284	0.20 268	0.18 340	0.38 399	0.26 308	0.29 409	0.32 402	0.24 370	0.16 309	0.52 532	0.20 414	0.09 424	0.06 265	0.10 468	0.09 456	0.08 293	0.12 550

RAFT-345	0.21 381	0.10 158	0.46 488	0.22 392	0.11 203	0.20 268	0.16 237	0.26 206	0.25 296	0.27 367	0.66 666	0.21 321	0.16 309	0.55 549	0.21 441	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.06 113	0.06 160

test-2	0.18 290	0.14 433	0.30 269	0.22 392	0.12 284	0.20 268	0.27 591	0.26 206	0.28 338	0.31 459	0.32 402	0.26 404	0.17 341	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.07 408	0.10 468	0.08 344	0.08 293	0.05 37

cross-raft	0.17 264	0.12 305	0.41 433	0.23 453	0.10 139	0.20 268	0.24 552	0.33 323	0.23 262	0.23 319	0.28 347	0.29 442	0.15 284	0.17 134	0.15 268	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.05 37

iRaftStereo_RVC	0.16 242	0.12 305	0.26 215	0.21 318	0.11 203	0.20 268	0.17 289	0.32 307	0.23 262	0.20 286	0.25 318	0.18 271	0.12 174	0.20 220	0.15 268	0.07 141	0.05 40	0.09 384	0.09 456	0.08 293	0.07 262

test_xeample3	0.16 242	0.11 241	0.56 562	0.19 179	0.12 284	0.20 268	0.18 340	0.35 360	0.20 194	0.16 230	0.12 86	0.13 167	0.12 174	0.24 293	0.15 268	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.08 344	0.07 201	0.07 262

CFNet-RSSM	0.17 264	0.10 158	0.40 408	0.20 258	0.11 203	0.20 268	0.15 183	0.36 379	0.30 374	0.23 319	0.21 267	0.26 404	0.15 284	0.20 220	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.05 37

monster_256*512	0.17 264	0.12 305	0.18 99	0.23 453	0.13 369	0.21 302	0.19 389	0.40 425	0.29 357	0.19 277	0.22 281	0.24 370	0.17 341	0.18 164	0.16 295	0.06 53	0.05 40	0.08 282	0.08 344	0.08 293	0.07 262

ManiGeoR	0.18 290	0.15 472	0.55 555	0.15 7	0.11 203	0.21 302	0.14 126	0.39 411	0.27 319	0.19 277	0.24 306	0.18 271	0.15 284	0.35 454	0.19 391	0.08 317	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.08 350

HLF11	0.19 339	0.14 433	0.54 548	0.15 7	0.12 284	0.21 302	0.12 46	0.37 391	0.24 280	0.20 286	0.29 361	0.18 271	0.18 372	0.37 466	0.20 414	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.05 81	0.08 293	0.09 425

HLf10	0.18 290	0.15 472	0.55 555	0.15 7	0.11 203	0.21 302	0.14 126	0.39 411	0.27 319	0.19 277	0.24 306	0.18 271	0.15 284	0.35 454	0.19 391	0.08 317	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.08 350

TestStereo_HLe17	0.19 339	0.17 521	0.64 600	0.16 26	0.11 203	0.21 302	0.17 289	0.40 425	0.30 374	0.19 277	0.25 318	0.17 258	0.15 284	0.38 472	0.17 328	0.08 317	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.07 262

DN	0.15 225	0.08 44	0.27 227	0.19 179	0.14 421	0.21 302	0.18 340	0.28 245	0.24 280	0.14 178	0.16 183	0.18 271	0.10 95	0.21 247	0.13 193	0.11 527	0.07 408	0.08 282	0.08 344	0.08 293	0.10 485

DVStereo	0.14 187	0.08 44	0.18 99	0.18 115	0.09 63	0.21 302	0.14 126	0.24 162	0.21 216	0.21 300	0.21 267	0.15 223	0.14 264	0.23 277	0.15 268	0.07 141	0.06 265	0.06 59	0.06 171	0.05 7	0.05 37

LG-G_1	0.11 57	0.08 44	0.18 99	0.18 115	0.07 3	0.21 302	0.09 4	0.19 63	0.11 14	0.10 45	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.19 196	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160

LG-G	0.11 57	0.08 44	0.18 99	0.18 115	0.07 3	0.21 302	0.09 4	0.19 63	0.11 14	0.10 45	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.19 196	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160

MM-Stereo_test2	0.15 225	0.10 158	0.44 467	0.23 453	0.11 203	0.21 302	0.21 473	0.27 222	0.22 236	0.15 201	0.16 183	0.13 167	0.11 137	0.20 220	0.13 193	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.05 37

AIO-test1	0.19 339	0.14 433	0.41 433	0.27 615	0.15 485	0.21 302	0.16 237	0.39 411	0.36 454	0.17 250	0.26 330	0.18 271	0.13 226	0.28 379	0.14 232	0.07 141	0.06 265	0.10 468	0.11 545	0.06 113	0.09 425

UGAM-zero	0.23 435	0.10 158	0.54 548	0.19 179	0.13 369	0.21 302	0.14 126	0.44 476	0.22 236	0.28 380	0.28 347	0.51 630	0.33 586	0.65 612	0.14 232	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.08 344	0.06 113	0.07 262

trnet	0.13 144	0.08 44	0.21 147	0.15 7	0.07 3	0.21 302	0.12 46	0.24 162	0.24 280	0.16 230	0.21 267	0.15 223	0.13 226	0.18 164	0.13 193	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.05 37

ff7	0.14 187	0.12 305	0.27 227	0.19 179	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.27 222	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.07 262

ffff	0.14 187	0.12 305	0.27 227	0.19 179	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.27 222	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.07 262

11t	0.14 187	0.12 305	0.27 227	0.19 179	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.27 222	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.07 262

MSKI-zero shot	0.17 264	0.09 96	0.43 457	0.20 258	0.11 203	0.21 302	0.15 183	0.32 307	0.21 216	0.23 319	0.24 306	0.23 355	0.10 95	0.31 422	0.13 193	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.06 160

EKT-Stereo	0.38 628	0.12 305	0.38 384	0.42 700	3.88 761	0.21 302	0.17 289	0.35 360	0.28 338	0.20 286	0.20 252	0.23 355	0.15 284	0.28 379	0.16 295	0.09 424	0.07 408	0.09 384	0.07 257	0.09 382	0.09 425

GCAP-Stereo	0.14 187	0.14 433	0.33 312	0.20 258	0.09 63	0.21 302	0.10 12	0.26 206	0.20 194	0.18 269	0.19 235	0.15 223	0.13 226	0.17 134	0.13 193	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.06 160

anonymousdsp	0.14 187	0.12 305	0.27 227	0.19 179	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.28 245	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.08 293	0.07 262

EGLCR-Stereo	0.13 144	0.08 44	0.20 133	0.18 115	0.09 63	0.21 302	0.13 89	0.27 222	0.21 216	0.13 147	0.10 47	0.15 223	0.09 45	0.20 220	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.06 160

knoymous	0.17 264	0.09 96	0.32 295	0.17 58	0.11 203	0.21 302	0.17 289	0.32 307	0.23 262	0.23 319	0.28 347	0.27 415	0.16 309	0.23 277	0.16 295	0.09 424	0.06 265	0.09 384	0.06 171	0.09 382	0.09 425

ccc-4	0.14 187	0.12 305	0.27 227	0.19 179	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.27 222	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.07 262

IGEV-Stereo	0.14 187	0.12 305	0.27 227	0.19 179	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.28 245	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.08 293	0.07 262
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
TransformOpticalFlow	0.24 466	0.13 379	0.56 562	0.23 453	0.11 203	0.21 302	0.19 389	0.40 425	0.32 400	0.30 441	0.43 546	0.36 517	0.31 575	0.61 588	0.20 414	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.06 113	0.07 262

OMP-Stereo	0.23 435	0.14 433	0.35 335	0.29 641	0.13 369	0.21 302	0.16 237	0.37 391	0.33 414	0.34 516	0.30 377	0.34 498	0.19 388	0.70 626	0.24 497	0.07 141	0.06 265	0.09 384	0.07 257	0.07 201	0.06 160

NF-Stereo	0.20 360	0.10 158	0.35 335	0.24 511	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.38 399	0.32 400	0.28 380	0.30 377	0.22 333	0.16 309	0.51 526	0.20 414	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.13 570

OCTAStereo	0.20 360	0.10 158	0.35 335	0.24 511	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.38 399	0.32 400	0.28 380	0.30 377	0.22 333	0.16 309	0.51 526	0.20 414	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.13 570

FTStereo	0.28 545	0.10 158	0.43 457	0.23 453	0.13 369	0.21 302	0.53 710	0.34 336	0.26 308	0.38 573	0.95 702	0.30 459	0.56 679	0.32 429	0.18 357	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.07 201	0.19 650

RE-Stereo	0.20 360	0.10 158	0.35 335	0.24 511	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.38 399	0.32 400	0.28 380	0.30 377	0.22 333	0.16 309	0.51 526	0.20 414	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.13 570

TVStereo	0.20 360	0.10 158	0.35 335	0.24 511	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.38 399	0.32 400	0.28 380	0.30 377	0.22 333	0.16 309	0.51 526	0.20 414	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.13 570

raft+_RVC	0.18 290	0.14 433	0.32 295	0.21 318	0.15 485	0.21 302	0.16 237	0.38 399	0.34 424	0.21 300	0.28 347	0.20 307	0.15 284	0.24 293	0.19 391	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.08 350

RALCasStereoNet	0.18 290	0.15 472	0.33 312	0.21 318	0.14 421	0.21 302	0.18 340	0.31 295	0.25 296	0.21 300	0.29 361	0.22 333	0.15 284	0.27 364	0.17 328	0.08 317	0.10 574	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.09 425

zzzzzzz1	0.28 545	0.51 710	1.51 723	0.24 511	0.16 518	0.22 335	0.21 473	0.39 411	0.34 424	0.22 310	0.25 318	0.26 404	0.21 409	0.34 443	0.23 484	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.10 458	0.08 350

noway7	0.27 524	0.51 710	1.61 729	0.24 511	0.12 284	0.22 335	0.18 340	0.44 476	0.31 388	0.21 300	0.22 281	0.24 370	0.20 399	0.20 220	0.21 441	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.09 382	0.08 350

TestStereo-Hl	0.18 290	0.11 241	0.31 285	0.17 58	0.10 139	0.22 335	0.16 237	0.36 379	0.29 357	0.23 319	0.26 330	0.22 333	0.19 388	0.38 472	0.17 328	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.07 201	0.07 262

Select-FE	0.23 435	0.14 433	0.78 633	0.22 392	0.18 565	0.22 335	0.13 89	0.43 468	0.26 308	0.28 380	0.33 425	0.39 545	0.29 543	0.27 364	0.19 391	0.08 317	0.07 408	0.08 282	0.13 613	0.08 293	0.12 550

AIO-test2	0.20 360	0.20 566	0.36 355	0.26 587	0.15 485	0.22 335	0.16 237	0.42 454	0.42 528	0.16 230	0.29 361	0.15 223	0.11 137	0.26 344	0.13 193	0.18 667	0.06 265	0.10 468	0.11 545	0.07 201	0.07 262

DEFOM-Stereo	0.11 57	0.08 44	0.17 80	0.17 58	0.09 63	0.22 335	0.14 126	0.14 12	0.16 88	0.11 74	0.10 47	0.09 36	0.08 19	0.21 247	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

rvit_0105_5	0.21 381	0.15 472	0.38 384	0.23 453	0.13 369	0.22 335	0.24 552	0.36 379	0.39 490	0.21 300	0.23 292	0.26 404	0.19 388	0.26 344	0.19 391	0.15 628	0.13 632	0.12 566	0.12 584	0.10 458	0.09 425

rvit_stereo_0075_2	0.24 466	0.17 521	0.50 524	0.26 587	0.22 636	0.22 335	0.15 183	0.40 425	0.35 441	0.27 367	0.37 466	0.29 442	0.20 399	0.28 379	0.19 391	0.17 656	0.12 620	0.19 667	0.12 584	0.13 568	0.13 570

LoS	0.14 187	0.08 44	0.27 227	0.16 26	0.09 63	0.22 335	0.14 126	0.26 206	0.26 308	0.15 201	0.18 226	0.18 271	0.13 226	0.22 267	0.14 232	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RAFT_CTSACE	0.21 381	0.16 501	0.41 433	0.25 552	0.15 485	0.22 335	0.24 552	0.32 307	0.28 338	0.33 496	0.51 605	0.29 442	0.17 341	0.32 429	0.13 193	0.06 53	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.06 160

test_3	0.18 290	0.11 241	0.32 295	0.24 511	0.11 203	0.22 335	0.25 570	0.31 295	0.31 388	0.25 344	0.18 226	0.23 355	0.13 226	0.25 324	0.19 391	0.06 53	0.05 40	0.09 384	0.10 504	0.07 201	0.06 160

GwcNet-ADL	0.22 417	0.14 433	0.58 570	0.24 511	0.13 369	0.22 335	0.23 530	0.49 533	0.40 508	0.27 367	0.29 361	0.30 459	0.20 399	0.26 344	0.23 484	0.09 424	0.07 408	0.07 175	0.07 257	0.09 382	0.09 425

CrosDoStereo	0.31 573	0.10 158	0.49 513	0.18 115	0.12 284	0.22 335	1.11 749	0.34 336	0.37 465	0.38 573	0.61 655	0.28 431	0.46 657	0.61 588	0.57 656	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.07 262

DeepStereo_LL	0.31 573	0.10 158	0.49 513	0.18 115	0.12 284	0.22 335	1.11 749	0.34 336	0.37 465	0.38 573	0.61 655	0.28 431	0.46 657	0.61 588	0.57 656	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.07 262

PFNet	0.23 435	0.10 158	0.57 565	0.24 511	0.14 421	0.22 335	0.19 389	0.39 411	0.33 414	0.35 533	0.32 402	0.27 415	0.19 388	0.64 605	0.22 463	0.09 424	0.05 40	0.09 384	0.07 257	0.08 293	0.07 262

test-1	0.17 264	0.11 241	0.40 408	0.23 453	0.13 369	0.22 335	0.23 530	0.34 336	0.26 308	0.20 286	0.24 306	0.22 333	0.14 264	0.16 115	0.20 414	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.06 113	0.08 350

TestStereo	0.21 381	0.19 553	0.40 408	0.25 552	0.10 139	0.22 335	0.21 473	0.31 295	0.31 388	0.23 319	0.34 436	0.22 333	0.18 372	0.62 596	0.18 357	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.07 257	0.11 509	0.06 160

XX-TBD	0.15 225	0.18 536	0.28 244	0.22 392	0.10 139	0.22 335	0.15 183	0.22 119	0.27 319	0.22 310	0.26 330	0.14 201	0.12 174	0.16 115	0.13 193	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 201	0.06 160

sAnonymous2	0.20 360	0.21 581	0.58 570	0.24 511	0.17 543	0.22 335	0.19 389	0.34 336	0.28 338	0.17 250	0.19 235	0.17 258	0.16 309	0.17 134	0.14 232	0.10 479	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.23 671	0.17 630

CroCo_RVC	0.20 360	0.21 581	0.58 570	0.24 511	0.17 543	0.22 335	0.19 389	0.34 336	0.28 338	0.17 250	0.19 235	0.17 258	0.16 309	0.17 134	0.14 232	0.10 479	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.23 671	0.17 630

sCroCo_RVC	0.18 290	0.14 433	0.49 513	0.27 615	0.18 565	0.22 335	0.17 289	0.27 222	0.23 262	0.14 178	0.22 281	0.17 258	0.14 264	0.21 247	0.15 268	0.10 479	0.11 600	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.09 425

GMStereo	0.19 339	0.25 615	0.40 408	0.21 318	0.12 284	0.22 335	0.19 389	0.29 262	0.40 508	0.25 344	0.23 292	0.16 246	0.15 284	0.25 324	0.19 391	0.09 424	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.10 458	0.08 350
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo	0.13 144	0.08 44	0.21 147	0.14 3	0.08 30	0.22 335	0.15 183	0.25 184	0.24 280	0.16 230	0.21 267	0.14 201	0.13 226	0.18 164	0.13 193	0.09 424	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 201	0.06 160
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
R-Stereo Train	0.18 290	0.09 96	0.32 295	0.22 392	0.12 284	0.22 335	0.19 389	0.42 454	0.19 162	0.31 459	0.45 570	0.20 307	0.14 264	0.18 164	0.15 268	0.08 317	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.06 160

RAFT-Stereo	0.18 290	0.09 96	0.32 295	0.22 392	0.12 284	0.22 335	0.19 389	0.42 454	0.19 162	0.31 459	0.45 570	0.20 307	0.14 264	0.18 164	0.15 268	0.08 317	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.06 160
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
SE	0.16 242	0.14 433	0.19 115	0.21 318	0.11 203	0.23 360	0.16 237	0.28 245	0.20 194	0.20 286	0.27 339	0.15 223	0.17 341	0.15 84	0.14 232	0.09 424	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.11 509	0.08 350

TestStereo_HL3	0.21 381	0.13 379	0.77 632	0.17 58	0.11 203	0.23 360	0.16 237	0.34 336	0.20 194	0.27 367	0.38 481	0.23 355	0.19 388	0.41 488	0.14 232	0.08 317	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.07 201	0.08 350

Lsterematch	0.18 290	0.13 379	0.33 312	0.19 179	0.10 139	0.23 360	0.17 289	0.25 184	0.32 400	0.28 380	0.37 466	0.24 370	0.21 409	0.23 277	0.22 463	0.08 317	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.08 293	0.07 262

xyz-stereo-finetune	0.16 242	0.12 305	0.23 180	0.16 26	0.08 30	0.23 360	0.20 442	0.29 262	0.31 388	0.19 277	0.22 281	0.19 291	0.15 284	0.29 399	0.20 414	0.06 53	0.06 265	0.08 282	0.06 171	0.06 113	0.06 160

tt45	0.14 187	0.09 96	0.22 164	0.19 179	0.11 203	0.23 360	0.18 340	0.22 119	0.17 119	0.15 201	0.13 106	0.14 201	0.10 95	0.30 415	0.14 232	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.07 201	0.07 262

tg	0.16 242	0.11 241	0.25 205	0.21 318	0.11 203	0.23 360	0.15 183	0.34 336	0.24 280	0.20 286	0.25 318	0.19 291	0.12 174	0.24 293	0.15 268	0.07 141	0.05 40	0.09 384	0.09 456	0.08 293	0.07 262

UGAM	0.26 513	0.14 433	0.45 480	0.25 552	0.12 284	0.23 360	0.25 570	0.32 307	0.41 520	0.31 459	0.42 532	0.41 567	0.22 427	0.92 691	0.22 463	0.08 317	0.06 265	0.14 615	0.12 584	0.10 458	0.07 262

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 435	0.13 379	0.83 653	0.20 258	0.21 619	0.23 360	0.17 289	0.48 523	0.27 319	0.23 319	0.29 361	0.39 545	0.23 441	0.25 324	0.15 268	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.11 545	0.11 509	0.10 485

AE-Stereo	0.17 264	0.11 241	0.31 285	0.24 511	0.14 421	0.23 360	0.18 340	0.34 336	0.29 357	0.15 201	0.25 318	0.21 321	0.13 226	0.20 220	0.14 232	0.07 141	0.08 500	0.09 384	0.10 504	0.07 201	0.06 160

StereoVision	0.22 417	0.18 536	0.37 364	0.27 615	0.17 543	0.23 360	0.22 503	0.38 399	0.31 388	0.20 286	0.51 605	0.22 333	0.16 309	0.28 379	0.18 357	0.11 527	0.12 620	0.13 588	0.13 613	0.10 458	0.07 262

LL-Strereo	0.29 558	0.25 615	0.58 570	0.25 552	0.21 619	0.23 360	0.24 552	0.55 613	0.42 528	0.34 516	0.32 402	0.41 567	0.40 630	0.94 695	0.23 484	0.08 317	0.07 408	0.11 527	0.09 456	0.09 382	0.09 425

qqq	0.20 360	0.12 305	0.31 285	0.20 258	0.11 203	0.23 360	0.19 389	0.41 440	0.27 319	0.24 334	0.28 347	0.28 431	0.24 459	0.34 443	0.22 463	0.08 317	0.07 408	0.10 468	0.09 456	0.09 382	0.09 425

raft_robust	0.22 417	0.17 521	0.30 269	0.22 392	0.12 284	0.23 360	0.22 503	0.49 533	0.48 599	0.32 481	0.32 402	0.26 404	0.23 441	0.53 539	0.15 268	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.10 504	0.08 293	0.06 160

RAFT+CT+SA	0.21 381	0.18 536	0.33 312	0.25 552	0.18 565	0.23 360	0.29 614	0.40 425	0.36 454	0.24 334	0.38 481	0.18 271	0.16 309	0.32 429	0.16 295	0.07 141	0.05 40	0.09 384	0.12 584	0.09 382	0.09 425

LCNet	0.21 381	0.11 241	0.29 258	0.25 552	0.12 284	0.23 360	0.19 389	0.34 336	0.26 308	0.28 380	0.35 447	0.26 404	0.30 558	0.35 454	0.17 328	0.07 141	0.05 40	0.09 384	0.10 504	0.13 568	0.22 677

STrans-v2	0.24 466	0.13 379	0.54 548	0.21 318	0.12 284	0.23 360	0.21 473	0.47 510	0.28 338	0.31 459	0.42 532	0.36 517	0.35 601	0.62 596	0.23 484	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.06 113	0.06 160

IIG-Stereo	0.23 435	0.13 379	0.35 335	0.29 641	0.12 284	0.23 360	0.14 126	0.38 399	0.31 388	0.34 516	0.37 466	0.33 488	0.21 409	0.70 626	0.26 521	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.07 257	0.07 201	0.06 160

KYRaft	0.22 417	0.10 158	0.30 269	0.23 453	0.12 284	0.23 360	0.23 530	0.35 360	0.24 280	0.35 533	0.54 623	0.34 498	0.26 492	0.29 399	0.15 268	0.07 141	0.05 40	0.09 384	0.10 504	0.08 293	0.31 704

GrayStereo	0.25 494	0.09 96	0.32 295	0.26 587	0.13 369	0.23 360	0.47 700	0.34 336	0.30 374	0.39 589	0.47 587	0.30 459	0.79 709	0.29 399	0.16 295	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.09 456	0.07 201	0.13 570

Prome-Stereo	0.21 381	0.10 158	0.30 269	0.24 511	0.12 284	0.23 360	0.23 530	0.36 379	0.25 296	0.33 496	0.59 643	0.24 370	0.28 528	0.29 399	0.16 295	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.08 293	0.20 662

RALAANet	0.19 339	0.18 536	0.37 364	0.23 453	0.14 421	0.23 360	0.13 89	0.37 391	0.29 357	0.28 380	0.26 330	0.25 382	0.15 284	0.26 344	0.18 357	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.09 382	0.06 160

XX-Stereo	0.21 381	0.10 158	0.83 653	0.26 587	0.17 543	0.23 360	0.13 89	0.40 425	0.18 142	0.20 286	0.41 515	0.31 469	0.10 95	0.32 429	0.12 131	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.05 37

PMTNet	0.15 225	0.08 44	0.23 180	0.15 7	0.09 63	0.23 360	0.16 237	0.25 184	0.23 262	0.17 250	0.21 267	0.16 246	0.14 264	0.22 267	0.13 193	0.29 710	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 201	0.06 160

Weightmod	0.16 242	0.12 305	0.19 115	0.20 258	0.10 139	0.24 383	0.17 289	0.25 184	0.21 216	0.18 269	0.29 361	0.19 291	0.15 284	0.27 364	0.16 295	0.09 424	0.10 574	0.08 282	0.08 344	0.09 382	0.08 350

HLf8	0.19 339	0.16 501	0.55 555	0.15 7	0.12 284	0.24 383	0.14 126	0.40 425	0.31 388	0.20 286	0.26 330	0.18 271	0.15 284	0.35 454	0.17 328	0.10 479	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.09 425

WQFJX1	0.18 290	0.10 158	0.16 54	0.23 453	0.17 543	0.24 383	0.19 389	0.58 648	0.52 629	0.16 230	0.16 183	0.14 201	0.15 284	0.26 344	0.17 328	0.08 317	0.09 539	0.08 282	0.07 257	0.08 293	0.06 160

NLMM1	0.19 339	0.12 305	0.16 54	0.23 453	0.18 565	0.24 383	0.20 442	0.59 654	0.65 673	0.18 269	0.17 202	0.13 167	0.14 264	0.25 324	0.18 357	0.08 317	0.09 539	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.06 160

NLCSM	0.19 339	0.12 305	0.18 99	0.24 511	0.19 592	0.24 383	0.21 473	0.42 454	0.40 508	0.19 277	0.18 226	0.14 201	0.16 309	0.47 508	0.19 391	0.08 317	0.09 539	0.09 384	0.08 344	0.09 382	0.07 262

VIP-Stereo	0.12 94	0.12 305	0.21 147	0.18 115	0.11 203	0.24 383	0.12 46	0.19 63	0.18 142	0.10 45	0.13 106	0.11 108	0.09 45	0.19 196	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

ISRNet	0.27 524	0.13 379	0.45 480	0.26 587	0.19 592	0.24 383	0.14 126	0.45 489	0.43 536	0.39 589	0.48 593	0.42 576	0.27 511	0.32 429	0.29 545	0.20 676	0.12 620	0.17 649	0.16 650	0.16 609	0.20 662

rvit_0105_3	0.23 435	0.17 521	0.40 408	0.25 552	0.15 485	0.24 383	0.28 607	0.38 399	0.41 520	0.25 344	0.25 318	0.28 431	0.21 409	0.28 379	0.20 414	0.15 628	0.13 632	0.14 615	0.15 638	0.10 458	0.09 425

model_zeroshot	0.17 264	0.11 241	0.39 400	0.20 258	0.12 284	0.24 383	0.15 183	0.34 336	0.22 236	0.30 441	0.20 252	0.22 333	0.12 174	0.24 293	0.14 232	0.08 317	0.07 408	0.07 175	0.07 257	0.07 201	0.07 262

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 264	0.13 379	0.24 191	0.19 179	0.13 369	0.24 383	0.17 289	0.30 283	0.37 465	0.43 624	0.17 202	0.13 167	0.12 174	0.19 196	0.15 268	0.08 317	0.07 408	0.09 384	0.07 257	0.09 382	0.08 350

LL-Strereo2	0.18 290	0.18 536	0.39 400	0.22 392	0.12 284	0.24 383	0.13 89	0.31 295	0.23 262	0.24 334	0.20 252	0.24 370	0.12 174	0.26 344	0.15 268	0.06 53	0.06 265	0.12 566	0.09 456	0.08 293	0.07 262

riskmin	0.18 290	0.09 96	0.34 324	0.18 115	0.12 284	0.24 383	0.16 237	0.34 336	0.28 338	0.21 300	0.23 292	0.33 488	0.24 459	0.23 277	0.17 328	0.09 424	0.06 265	0.09 384	0.06 171	0.10 458	0.10 485

SA	0.22 417	0.16 501	0.36 355	0.23 453	0.13 369	0.24 383	0.23 530	0.45 489	0.40 508	0.27 367	0.44 557	0.23 355	0.23 441	0.33 436	0.17 328	0.07 141	0.06 265	0.10 468	0.11 545	0.08 293	0.06 160

UDGNet	0.23 435	0.31 660	0.38 384	0.24 511	0.14 421	0.24 383	0.18 340	0.32 307	0.43 536	0.29 409	0.28 347	0.24 370	0.19 388	0.29 399	0.20 414	0.15 628	0.07 408	0.21 673	0.11 545	0.14 586	0.10 485

IPLGR_C	0.21 381	0.22 596	0.60 578	0.23 453	0.15 485	0.24 383	0.20 442	0.35 360	0.29 357	0.31 459	0.32 402	0.22 333	0.15 284	0.25 324	0.20 414	0.08 317	0.07 408	0.07 175	0.07 257	0.08 293	0.08 350

ACRE	0.21 381	0.20 566	0.62 589	0.23 453	0.15 485	0.24 383	0.20 442	0.35 360	0.28 338	0.31 459	0.32 402	0.22 333	0.15 284	0.25 324	0.20 414	0.08 317	0.07 408	0.07 175	0.07 257	0.08 293	0.08 350

NRIStereo	0.18 290	0.11 241	0.35 335	0.23 453	0.11 203	0.24 383	0.20 442	0.29 262	0.26 308	0.26 357	0.25 318	0.25 382	0.18 372	0.34 443	0.18 357	0.07 141	0.06 265	0.09 384	0.07 257	0.09 382	0.08 350

CRE-IMP	0.18 290	0.12 305	0.37 364	0.22 392	0.11 203	0.24 383	0.17 289	0.29 262	0.21 216	0.27 367	0.26 330	0.24 370	0.17 341	0.23 277	0.18 357	0.08 317	0.05 40	0.10 468	0.07 257	0.10 458	0.10 485

GMM-Stereo	0.21 381	0.10 158	0.43 457	0.23 453	0.13 369	0.24 383	0.25 570	0.37 391	0.27 319	0.30 441	0.45 570	0.27 415	0.21 409	0.31 422	0.17 328	0.07 141	0.05 40	0.10 468	0.09 456	0.08 293	0.19 650

111	0.20 360	0.17 521	0.40 408	0.18 115	0.09 63	0.24 383	0.17 289	0.41 440	0.45 564	0.23 319	0.29 361	0.29 442	0.21 409	0.24 293	0.18 357	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.07 201	0.08 350

PStereo	0.26 513	0.37 682	0.34 324	0.21 318	0.13 369	0.25 403	0.25 570	0.33 323	0.47 587	0.26 357	0.17 202	0.29 442	0.34 595	0.35 454	0.37 590	0.23 685	0.15 659	0.17 649	0.13 613	0.23 671	0.21 671

WQFJA1	0.18 290	0.10 158	0.16 54	0.22 392	0.18 565	0.25 403	0.19 389	0.51 562	0.51 620	0.15 201	0.17 202	0.15 223	0.16 309	0.20 220	0.20 414	0.07 141	0.09 539	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.06 160

WQFJX	0.18 290	0.10 158	0.17 80	0.22 392	0.18 565	0.25 403	0.18 340	0.53 593	0.45 564	0.17 250	0.16 183	0.14 201	0.16 309	0.23 277	0.18 357	0.07 141	0.08 500	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.07 262

NLMM	0.18 290	0.10 158	0.16 54	0.22 392	0.18 565	0.25 403	0.19 389	0.51 562	0.51 620	0.15 201	0.17 202	0.15 223	0.16 309	0.20 220	0.20 414	0.07 141	0.09 539	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.06 160

NLSM1	0.17 264	0.10 158	0.17 80	0.21 318	0.18 565	0.25 403	0.17 289	0.47 510	0.40 508	0.16 230	0.21 267	0.13 167	0.15 284	0.21 247	0.18 357	0.08 317	0.09 539	0.09 384	0.08 344	0.07 201	0.06 160

DFGA-Net	0.23 435	0.24 610	0.49 513	0.22 392	0.15 485	0.25 403	0.17 289	0.39 411	0.39 490	0.29 409	0.31 392	0.21 321	0.17 341	0.59 577	0.28 533	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.09 456	0.10 458	0.08 350

G2L-Stereo	0.25 494	0.16 501	0.47 496	0.22 392	0.14 421	0.25 403	0.18 340	0.46 500	0.35 441	0.33 496	0.37 466	0.40 560	0.22 427	0.60 581	0.30 553	0.10 479	0.09 539	0.10 468	0.08 344	0.09 382	0.09 425

DispNO	0.27 524	0.18 536	0.62 589	0.23 453	0.17 543	0.25 403	0.22 503	0.45 489	0.41 520	0.32 481	0.39 495	0.38 533	0.27 511	0.77 659	0.27 527	0.09 424	0.07 408	0.10 468	0.10 504	0.08 293	0.08 350

MyStereo07	0.16 242	0.12 305	0.26 215	0.22 392	0.14 421	0.25 403	0.23 530	0.29 262	0.21 216	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.13 226	0.25 324	0.13 193	0.07 141	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.08 350

MyStereo06	0.20 360	0.12 305	0.57 565	0.21 318	0.14 421	0.25 403	0.23 530	0.40 425	0.21 216	0.30 441	0.24 306	0.31 469	0.18 372	0.22 267	0.18 357	0.07 141	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.08 350

MyStereo05	0.23 435	0.12 305	0.57 565	0.21 318	0.14 421	0.25 403	0.23 530	0.48 523	0.52 629	0.31 459	0.23 292	0.25 382	0.22 427	0.30 415	0.21 441	0.07 141	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.08 350

MyStereo04	0.23 435	0.12 305	0.55 555	0.22 392	0.14 421	0.25 403	0.23 530	0.49 533	0.52 629	0.28 380	0.23 292	0.27 415	0.23 441	0.30 415	0.22 463	0.07 141	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.08 350

RAFT-Test	0.17 264	0.10 158	0.38 384	0.19 179	0.12 284	0.25 403	0.17 289	0.33 323	0.23 262	0.23 319	0.29 361	0.27 415	0.14 264	0.20 220	0.14 232	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.06 160

anonymousdsp2	0.17 264	0.10 158	0.28 244	0.20 258	0.11 203	0.25 403	0.17 289	0.41 440	0.31 388	0.23 319	0.23 292	0.22 333	0.15 284	0.25 324	0.15 268	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.08 293	0.07 262

test_5	0.23 435	0.19 553	0.38 384	0.26 587	0.18 565	0.25 403	0.29 614	0.40 425	0.37 465	0.29 409	0.40 506	0.25 382	0.22 427	0.34 443	0.18 357	0.07 141	0.05 40	0.09 384	0.09 456	0.10 458	0.10 485

CIPLG	0.21 381	0.21 581	0.55 555	0.23 453	0.15 485	0.25 403	0.20 442	0.35 360	0.29 357	0.31 459	0.33 425	0.22 333	0.15 284	0.26 344	0.20 414	0.08 317	0.07 408	0.07 175	0.07 257	0.08 293	0.08 350

iRaft-Stereo_20w	0.19 339	0.10 158	0.46 488	0.19 179	0.13 369	0.25 403	0.19 389	0.52 581	0.19 162	0.29 409	0.21 267	0.22 333	0.20 399	0.28 379	0.18 357	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.08 344	0.08 293	0.08 350

dd	0.22 417	0.26 626	0.40 408	0.22 392	0.12 284	0.25 403	0.21 473	0.32 307	0.44 552	0.29 409	0.28 347	0.25 382	0.16 309	0.30 415	0.25 507	0.12 567	0.07 408	0.10 468	0.08 344	0.11 509	0.09 425

IPLGR	0.21 381	0.13 379	0.61 581	0.21 318	0.11 203	0.25 403	0.18 340	0.41 440	0.37 465	0.28 380	0.27 339	0.21 321	0.19 388	0.37 466	0.18 357	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.06 160

RAFT-RH_RVC	0.25 494	0.11 241	0.45 480	0.21 318	0.12 284	0.25 403	0.14 126	0.27 222	0.27 319	0.38 573	1.15 714	0.23 355	0.17 341	0.57 564	0.24 497	0.07 141	0.05 40	0.10 468	0.07 257	0.06 113	0.07 262

RAFT	0.21 381	0.17 521	0.32 295	0.24 511	0.12 284	0.25 403	0.27 591	0.35 360	0.28 338	0.33 496	0.33 425	0.38 533	0.22 427	0.29 399	0.17 328	0.08 317	0.08 500	0.11 527	0.10 504	0.10 458	0.06 160

TANstereo	0.15 225	0.09 96	0.28 244	0.16 26	0.08 30	0.25 403	0.14 126	0.23 142	0.28 338	0.24 334	0.30 377	0.16 246	0.12 174	0.17 134	0.13 193	0.08 317	0.07 408	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 262

PSMNet-RSSM	0.24 466	0.15 472	0.36 355	0.21 318	0.14 421	0.25 403	0.20 442	0.48 523	0.37 465	0.30 441	0.44 557	0.38 533	0.26 492	0.52 532	0.22 463	0.12 567	0.07 408	0.11 527	0.13 613	0.10 458	0.09 425

DN-CSS_ROB	0.22 417	0.25 615	0.47 496	0.24 511	0.14 421	0.25 403	0.12 46	0.40 425	0.33 414	0.29 409	0.42 532	0.22 333	0.20 399	0.33 436	0.19 391	0.07 141	0.06 265	0.11 527	0.11 545	0.11 509	0.07 262

SMOE	0.17 264	0.11 241	0.21 147	0.20 258	0.09 63	0.26 427	0.21 473	0.30 283	0.23 262	0.21 300	0.27 339	0.21 321	0.17 341	0.18 164	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.12 566	0.07 257	0.11 509	0.07 262

Hybrid-DGEV-03	0.20 360	0.14 433	0.31 285	0.22 392	0.12 284	0.26 427	0.16 237	0.31 295	0.27 319	0.32 481	0.58 640	0.23 355	0.15 284	0.23 277	0.17 328	0.07 141	0.05 40	0.09 384	0.07 257	0.08 293	0.06 160

FACV-RUCA	0.21 381	0.15 472	0.32 295	0.23 453	0.23 649	0.26 427	0.19 389	0.39 411	0.34 424	0.25 344	0.32 402	0.21 321	0.24 459	0.24 293	0.19 391	0.10 479	0.07 408	0.15 631	0.08 344	0.16 609	0.13 570

DCVSM-stereo	0.24 466	0.13 379	0.52 541	0.20 258	0.14 421	0.26 427	0.13 89	0.34 336	0.34 424	0.41 608	0.33 425	0.47 606	0.29 543	0.30 415	0.22 463	0.10 479	0.10 574	0.11 527	0.10 504	0.12 550	0.15 607

TestStereo1	0.21 381	0.16 501	0.32 295	0.26 587	0.13 369	0.26 427	0.27 591	0.40 425	0.36 454	0.29 409	0.39 495	0.22 333	0.21 409	0.33 436	0.17 328	0.07 141	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.07 262

x	0.19 339	0.11 241	0.29 258	0.20 258	0.11 203	0.26 427	0.18 340	0.41 440	0.29 357	0.25 344	0.29 361	0.28 431	0.24 459	0.26 344	0.23 484	0.09 424	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.09 382	0.08 350

SA-5K	0.21 381	0.16 501	0.32 295	0.26 587	0.13 369	0.26 427	0.27 591	0.40 425	0.36 454	0.29 409	0.39 495	0.22 333	0.21 409	0.33 436	0.17 328	0.07 141	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.07 262

PSM-AAD	0.25 494	0.10 158	0.30 269	0.24 511	0.12 284	0.26 427	0.38 671	0.34 336	0.28 338	0.35 533	0.39 495	0.28 431	0.79 709	0.30 415	0.16 295	0.07 141	0.06 265	0.12 566	0.11 545	0.08 293	0.21 671

CFNet_pseudo	0.23 435	0.13 379	0.47 496	0.19 179	0.13 369	0.26 427	0.16 237	0.44 476	0.44 552	0.29 409	0.37 466	0.38 533	0.23 441	0.29 399	0.21 441	0.09 424	0.06 265	0.11 527	0.08 344	0.11 509	0.09 425

FENet	0.21 381	0.11 241	0.45 480	0.21 318	0.12 284	0.26 427	0.17 289	0.41 440	0.35 441	0.30 441	0.31 392	0.29 442	0.23 441	0.26 344	0.23 484	0.09 424	0.06 265	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.09 425

ccs_rob	0.23 435	0.13 379	0.47 496	0.20 258	0.13 369	0.26 427	0.17 289	0.44 476	0.44 552	0.29 409	0.37 466	0.38 533	0.23 441	0.29 399	0.21 441	0.09 424	0.06 265	0.11 527	0.08 344	0.11 509	0.09 425

FSD					0.24 657	0.27 438	0.27 591	0.31 295	0.29 357	0.26 357	0.27 339	0.28 431	0.27 511	0.28 379	0.26 521	0.23 685	0.22 700	0.27 689	0.26 701	0.25 677

G2L-ROB	0.23 435	0.15 472	0.41 433	0.19 179	0.12 284	0.27 438	0.21 473	0.47 510	0.33 414	0.34 516	0.31 392	0.41 567	0.22 427	0.49 517	0.26 521	0.09 424	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.10 485

xyz-stereo-finetune2	0.17 264	0.11 241	0.26 215	0.16 26	0.09 63	0.27 438	0.19 389	0.27 222	0.20 194	0.22 310	0.28 347	0.21 321	0.22 427	0.37 466	0.22 463	0.06 53	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.06 113	0.07 262

G2L-Stereo_test	0.24 466	0.16 501	0.38 384	0.19 179	0.13 369	0.27 438	0.24 552	0.49 533	0.38 480	0.37 558	0.37 466	0.40 560	0.24 459	0.52 532	0.28 533	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.06 171	0.09 382	0.08 350

castereo++	0.13 144	0.10 158	0.18 99	0.18 115	0.10 139	0.27 438	0.13 89	0.23 142	0.23 262	0.11 74	0.13 106	0.16 246	0.10 95	0.18 164	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.04 1

ITSA-stereo	0.25 494	0.15 472	0.33 312	0.23 453	0.11 203	0.27 438	0.18 340	0.56 629	0.59 656	0.31 459	0.32 402	0.33 488	0.28 528	0.49 517	0.30 553	0.11 527	0.08 500	0.11 527	0.10 504	0.11 509	0.13 570

test_sample2	0.21 381	0.10 158	0.28 244	0.19 179	0.11 203	0.27 438	0.21 473	0.43 468	0.29 357	0.26 357	0.31 392	0.30 459	0.24 459	0.45 501	0.18 357	0.09 424	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.09 382	0.09 425

SMFormer	0.25 494	0.12 305	0.40 408	0.19 179	0.10 139	0.27 438	0.19 389	0.51 562	0.45 564	0.34 516	0.41 515	0.31 469	0.26 492	0.58 571	0.28 533	0.10 479	0.07 408	0.08 282	0.08 344	0.09 382	0.09 425

tta	0.24 466	0.12 305	0.40 408	0.19 179	0.10 139	0.27 438	0.19 389	0.51 562	0.45 564	0.34 516	0.41 515	0.31 469	0.26 492	0.58 571	0.28 533	0.10 479	0.07 408	0.08 282	0.08 344	0.08 293	0.07 262

qqq1	0.24 466	0.12 305	0.40 408	0.19 179	0.10 139	0.27 438	0.19 389	0.51 562	0.45 564	0.34 516	0.41 515	0.31 469	0.26 492	0.58 571	0.16 295	0.10 479	0.07 408	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.07 262

fff1	0.24 466	0.12 305	0.40 408	0.19 179	0.10 139	0.27 438	0.19 389	0.51 562	0.45 564	0.34 516	0.41 515	0.31 469	0.26 492	0.58 571	0.16 295	0.10 479	0.07 408	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.07 262

11t1	0.18 290	0.10 158	0.30 269	0.20 258	0.11 203	0.27 438	0.17 289	0.35 360	0.23 262	0.25 344	0.23 292	0.23 355	0.23 441	0.25 324	0.18 357	0.09 424	0.07 408	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.09 425

MIPNet	0.21 381	0.15 472	0.52 541	0.21 318	0.12 284	0.27 438	0.20 442	0.45 489	0.37 465	0.30 441	0.23 292	0.19 291	0.24 459	0.27 364	0.19 391	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.06 160

GES	0.22 417	0.12 305	0.42 443	0.20 258	0.14 421	0.27 438	0.19 389	0.49 533	0.33 414	0.30 441	0.36 457	0.25 382	0.23 441	0.29 399	0.22 463	0.10 479	0.08 500	0.08 282	0.07 257	0.10 458	0.11 526

HCRNet	0.24 466	0.25 615	0.33 312	0.34 674	0.16 518	0.27 438	0.18 340	0.43 468	0.35 441	0.30 441	0.35 447	0.32 479	0.22 427	0.44 498	0.20 414	0.13 588	0.08 500	0.13 588	0.11 545	0.10 458	0.09 425

ACVNet	0.23 435	0.13 379	0.35 335	0.18 115	0.15 485	0.27 438	0.23 530	0.39 411	0.44 552	0.28 380	0.41 515	0.38 533	0.26 492	0.27 364	0.32 567	0.08 317	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.10 458	0.07 262

cf-r	0.24 466	0.15 472	0.44 467	0.21 318	0.14 421	0.27 438	0.22 503	0.42 454	0.40 508	0.30 441	0.42 532	0.42 576	0.26 492	0.43 494	0.25 507	0.11 527	0.06 265	0.08 282	0.10 504	0.08 293	0.08 350

GANet-RSSM	0.24 466	0.14 433	0.36 355	0.21 318	0.14 421	0.27 438	0.21 473	0.45 489	0.33 414	0.29 409	0.39 495	0.39 545	0.28 528	0.58 571	0.23 484	0.11 527	0.07 408	0.09 384	0.09 456	0.10 458	0.09 425

DMCA	0.22 417	0.14 433	0.36 355	0.22 392	0.14 421	0.27 438	0.20 442	0.43 468	0.38 480	0.31 459	0.32 402	0.33 488	0.24 459	0.24 293	0.28 533	0.11 527	0.08 500	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.11 526

HITNet	0.20 360	0.17 521	0.43 457	0.19 179	0.08 30	0.27 438	0.14 126	0.42 454	0.30 374	0.29 409	0.32 402	0.27 415	0.21 409	0.28 379	0.25 507	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.06 160
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
Hybrid-DGEV-2	0.21 381	0.15 472	0.34 324	0.24 511	0.13 369	0.28 458	0.14 126	0.48 523	0.44 552	0.27 367	0.24 306	0.25 382	0.25 481	0.28 379	0.19 391	0.07 141	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.07 201	0.07 262

IGEV-RUCA	0.21 381	0.08 44	0.23 180	0.19 179	0.19 592	0.28 458	0.24 552	0.23 142	0.21 216	0.20 286	0.23 292	0.28 431	0.49 667	0.26 344	0.18 357	0.09 424	0.08 500	0.18 658	0.13 613	0.17 626	0.17 630

test_sample7	0.25 494	0.15 472	0.35 335	0.20 258	0.14 421	0.28 458	0.21 473	0.51 562	0.38 480	0.37 558	0.34 436	0.37 525	0.30 558	0.39 477	0.23 484	0.14 613	0.09 539	0.13 588	0.12 584	0.13 568	0.12 550

test_sample1	0.20 360	0.10 158	0.28 244	0.19 179	0.12 284	0.28 458	0.19 389	0.41 440	0.25 296	0.26 357	0.31 392	0.29 442	0.26 492	0.44 498	0.21 441	0.09 424	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.09 382	0.09 425

mmm	0.21 381	0.12 305	0.31 285	0.22 392	0.12 284	0.28 458	0.21 473	0.41 440	0.27 319	0.29 409	0.38 481	0.29 442	0.24 459	0.29 399	0.22 463	0.09 424	0.07 408	0.11 527	0.09 456	0.10 458	0.09 425

ffm	0.22 417	0.12 305	0.42 443	0.20 258	0.13 369	0.28 458	0.20 442	0.35 360	0.44 552	0.30 441	0.42 532	0.34 498	0.23 441	0.27 364	0.11 53	0.08 317	0.05 40	0.11 527	0.10 504	0.08 293	0.08 350

ff1	0.29 558	0.12 305	0.42 443	0.20 258	0.13 369	0.28 458	0.20 442	0.35 360	0.44 552	0.30 441	0.42 532	0.34 498	0.23 441	0.81 671	1.08 711	0.08 317	0.05 40	0.11 527	0.10 504	0.08 293	0.08 350

mmx	0.31 573	0.12 305	0.42 443	0.20 258	0.13 369	0.28 458	0.20 442	0.55 613	0.45 564	0.30 441	0.42 532	0.34 498	0.23 441	0.81 671	1.08 711	0.10 479	0.07 408	0.11 527	0.10 504	0.11 509	0.10 485

xxx	0.31 573	0.12 305	0.42 443	0.20 258	0.13 369	0.28 458	0.20 442	0.55 613	0.45 564	0.30 441	0.42 532	0.34 498	0.23 441	0.81 671	1.08 711	0.10 479	0.07 408	0.11 527	0.10 504	0.11 509	0.10 485

GMStereo_Zeroshot	0.24 466	0.21 581	0.45 480	0.26 587	0.13 369	0.28 458	0.15 183	0.39 411	0.35 441	0.37 558	0.43 546	0.40 560	0.17 341	0.34 443	0.20 414	0.12 567	0.07 408	0.13 588	0.07 257	0.16 609	0.09 425

PCWNet_CMD	0.23 435	0.13 379	0.48 507	0.20 258	0.13 369	0.28 458	0.16 237	0.46 500	0.46 582	0.29 409	0.36 457	0.37 525	0.24 459	0.28 379	0.20 414	0.09 424	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.11 509	0.09 425

CFNet_ucs	0.24 466	0.13 379	0.50 524	0.20 258	0.15 485	0.28 458	0.17 289	0.49 533	0.45 564	0.32 481	0.42 532	0.39 545	0.22 427	0.31 422	0.21 441	0.11 527	0.08 500	0.12 566	0.09 456	0.12 550	0.11 526

CASS	0.21 381	0.15 472	0.32 295	0.26 587	0.11 203	0.28 458	0.19 389	0.39 411	0.30 374	0.32 481	0.34 436	0.25 382	0.24 459	0.25 324	0.20 414	0.13 588	0.08 500	0.11 527	0.09 456	0.11 509	0.11 526
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Sa-1000	0.22 417	0.15 472	0.35 335	0.23 453	0.13 369	0.28 458	0.23 530	0.47 510	0.39 490	0.30 441	0.50 599	0.26 404	0.19 388	0.33 436	0.16 295	0.07 141	0.06 265	0.10 468	0.11 545	0.08 293	0.06 160

IPLG	0.21 381	0.15 472	0.53 545	0.21 318	0.12 284	0.28 458	0.17 289	0.42 454	0.30 374	0.33 496	0.32 402	0.15 223	0.17 341	0.50 521	0.21 441	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.06 160

THIR-Stereo	0.29 558	0.12 305	0.41 433	0.19 179	0.11 203	0.28 458	0.72 725	0.32 307	0.35 441	0.37 558	0.65 664	0.34 498	0.50 669	0.57 564	0.45 631	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.09 456	0.07 201	0.07 262

DRaft	0.24 466	0.10 158	0.34 324	0.18 115	0.12 284	0.28 458	0.23 530	0.33 323	0.39 490	0.38 573	0.61 655	0.21 321	0.41 634	0.48 512	0.42 621	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.08 350

aanetorigin	0.39 633	0.29 645	1.09 693	0.24 511	0.19 592	0.28 458	0.37 665	0.33 323	0.47 587	0.94 714	0.82 690	0.52 636	0.54 675	0.49 517	0.50 648	0.11 527	0.09 539	0.10 468	0.10 504	0.16 609	0.15 607

GwcNet-RSSM	0.26 513	0.17 521	0.46 488	0.21 318	0.13 369	0.28 458	0.23 530	0.44 476	0.42 528	0.31 459	0.45 570	0.40 560	0.26 492	0.55 549	0.28 533	0.11 527	0.07 408	0.09 384	0.10 504	0.09 382	0.08 350

DIP-Stereo	0.18 290	0.12 305	0.33 312	0.20 258	0.13 369	0.28 458	0.12 46	0.42 454	0.25 296	0.27 367	0.32 402	0.21 321	0.17 341	0.25 324	0.20 414	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.06 171	0.07 201	0.08 350
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	0.22 417	0.18 536	0.47 496	0.22 392	0.10 139	0.28 458	0.14 126	0.46 500	0.32 400	0.31 459	0.34 436	0.31 469	0.25 481	0.31 422	0.29 545	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.06 171	0.10 458	0.08 350

MSMDNet	0.23 435	0.13 379	0.48 507	0.20 258	0.13 369	0.28 458	0.16 237	0.46 500	0.46 582	0.29 409	0.36 457	0.37 525	0.24 459	0.28 379	0.20 414	0.09 424	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.11 509	0.09 425

DA	0.14 187	0.10 158	0.18 99	0.21 318	0.10 139	0.29 480	0.16 237	0.28 245	0.20 194	0.14 178	0.17 202	0.16 246	0.14 264	0.17 134	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.07 262

GGEV	0.14 187	0.10 158	0.18 99	0.21 318	0.10 139	0.29 480	0.16 237	0.28 245	0.20 194	0.14 178	0.17 202	0.16 246	0.14 264	0.17 134	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.07 262

CoDeX	0.23 435	0.12 305	0.46 488	0.21 318	0.14 421	0.29 480	0.21 473	0.53 593	0.41 520	0.29 409	0.35 447	0.29 442	0.22 427	0.48 512	0.19 391	0.09 424	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.08 293	0.07 262

Any-RAFT	0.17 264	0.08 44	0.31 285	0.19 179	0.10 139	0.29 480	0.16 237	0.42 454	0.30 374	0.24 334	0.27 339	0.27 415	0.16 309	0.21 247	0.12 131	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.06 160

ToySt	0.24 466	0.16 501	0.48 507	0.21 318	0.13 369	0.29 480	0.29 614	0.39 411	0.39 490	0.27 367	0.35 447	0.39 545	0.31 575	0.31 422	0.29 545	0.08 317	0.09 539	0.10 468	0.11 545	0.11 509	0.10 485

Selective-RAFT	0.17 264	0.12 305	0.30 269	0.24 511	0.10 139	0.29 480	0.15 183	0.32 307	0.31 388	0.17 250	0.17 202	0.21 321	0.18 372	0.28 379	0.17 328	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.07 257	0.08 293	0.06 160

DAS	0.27 524	0.12 305	0.42 443	0.24 511	0.18 565	0.29 480	0.24 552	0.45 489	0.45 564	0.41 608	0.44 557	0.34 498	0.29 543	0.75 647	0.21 441	0.09 424	0.07 408	0.09 384	0.07 257	0.09 382	0.09 425

SepStereo	0.26 513	0.12 305	0.42 443	0.24 511	0.18 565	0.29 480	0.24 552	0.45 489	0.45 564	0.41 608	0.44 557	0.34 498	0.29 543	0.64 605	0.21 441	0.09 424	0.07 408	0.09 384	0.07 257	0.09 382	0.09 425

AACVNet	0.26 513	0.16 501	0.37 364	0.22 392	0.14 421	0.29 480	0.19 389	0.41 440	0.31 388	0.38 573	0.42 532	0.43 580	0.28 528	0.73 638	0.25 507	0.11 527	0.08 500	0.11 527	0.09 456	0.13 568	0.11 526

GANet-ADL	0.21 381	0.12 305	0.45 480	0.23 453	0.14 421	0.29 480	0.19 389	0.46 500	0.35 441	0.25 344	0.32 402	0.32 479	0.19 388	0.24 293	0.20 414	0.10 479	0.07 408	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.10 485

ICVP	0.23 435	0.13 379	0.44 467	0.26 587	0.14 421	0.29 480	0.25 570	0.45 489	0.33 414	0.29 409	0.43 546	0.35 512	0.25 481	0.26 344	0.23 484	0.12 567	0.09 539	0.09 384	0.08 344	0.09 382	0.10 485
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ARAFT	0.24 466	0.21 581	0.78 633	0.22 392	0.12 284	0.29 480	0.24 552	0.43 468	0.32 400	0.33 496	0.28 347	0.28 431	0.19 388	0.49 517	0.18 357	0.07 141	0.06 265	0.12 566	0.11 545	0.09 382	0.06 160

DMCA-RVC	0.27 524	0.21 581	0.61 581	0.28 638	0.17 543	0.29 480	0.21 473	0.42 454	0.35 441	0.40 599	0.37 466	0.39 545	0.36 605	0.43 494	0.30 553	0.13 588	0.10 574	0.15 631	0.11 545	0.13 568	0.10 485

CCAANet	0.25 494	0.13 379	0.51 534	0.22 392	0.15 485	0.29 480	0.17 289	0.49 533	0.37 465	0.26 357	0.49 595	0.32 479	0.24 459	0.62 596	0.23 484	0.07 141	0.06 265	0.10 468	0.10 504	0.08 293	0.10 485

STTStereo	0.28 545	0.20 566	0.61 581	0.25 552	0.17 543	0.29 480	0.24 552	0.47 510	0.39 490	0.39 589	0.41 515	0.44 591	0.28 528	0.40 486	0.28 533	0.13 588	0.12 620	0.13 588	0.16 650	0.12 550	0.11 526

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 524	0.21 581	0.59 576	0.25 552	0.18 565	0.29 480	0.22 503	0.50 544	0.40 508	0.38 573	0.41 515	0.43 580	0.27 511	0.43 494	0.29 545	0.11 527	0.08 500	0.10 468	0.10 504	0.10 458	0.11 526
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.27 524	0.26 626	0.72 625	0.23 453	0.13 369	0.29 480	0.18 340	0.52 581	0.49 608	0.37 558	0.45 570	0.39 545	0.25 481	0.34 443	0.20 414	0.08 317	0.06 265	0.07 175	0.05 81	0.12 550	0.09 425

MLCV	0.22 417	0.16 501	0.44 467	0.21 318	0.08 30	0.29 480	0.19 389	0.38 399	0.37 465	0.38 573	0.44 557	0.31 469	0.21 409	0.41 488	0.24 497	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.06 160

iResNet	0.24 466	0.18 536	0.61 581	0.25 552	0.11 203	0.29 480	0.21 473	0.42 454	0.43 536	0.33 496	0.43 546	0.27 415	0.22 427	0.34 443	0.26 521	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.07 262

z-ln-s-r	0.32 582	0.21 581	0.82 650	0.23 453	0.14 421	0.30 499	0.26 584	0.43 468	0.50 616	0.32 481	0.60 648	0.39 545	0.29 543	0.73 638	0.66 678	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.10 458	0.08 350

rvit_105_1	0.27 524	0.19 553	0.46 488	0.27 615	0.19 592	0.30 499	0.35 656	0.44 476	0.51 620	0.31 459	0.31 392	0.31 469	0.26 492	0.35 454	0.25 507	0.15 628	0.14 643	0.15 631	0.17 660	0.11 509	0.10 485

test_sample6	0.25 494	0.13 379	0.41 433	0.21 318	0.11 203	0.30 499	0.22 503	0.51 562	0.35 441	0.33 496	0.43 546	0.30 459	0.24 459	0.57 564	0.22 463	0.10 479	0.07 408	0.10 468	0.10 504	0.11 509	0.10 485

test_sample5	0.24 466	0.13 379	0.42 443	0.21 318	0.12 284	0.30 499	0.21 473	0.50 544	0.34 424	0.32 481	0.41 515	0.29 442	0.23 441	0.55 549	0.21 441	0.10 479	0.07 408	0.10 468	0.09 456	0.11 509	0.10 485

DualNet	0.24 466	0.13 379	0.42 443	0.21 318	0.12 284	0.30 499	0.21 473	0.50 544	0.34 424	0.33 496	0.43 546	0.29 442	0.23 441	0.55 549	0.21 441	0.10 479	0.07 408	0.10 468	0.09 456	0.11 509	0.10 485

tt1	0.18 290	0.14 433	0.35 335	0.23 453	0.11 203	0.30 499	0.19 389	0.35 360	0.44 552	0.17 250	0.19 235	0.13 167	0.16 309	0.27 364	0.11 53	0.08 317	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.08 293	0.08 350

dad	0.28 545	0.31 660	0.44 467	0.21 318	0.14 421	0.30 499	0.20 442	0.33 323	0.49 608	0.44 631	0.44 557	0.45 596	0.21 409	0.41 488	0.26 521	0.20 676	0.11 600	0.20 671	0.11 545	0.14 586	0.10 485

DEmStereo	0.26 513	0.09 96	0.47 496	0.19 179	0.12 284	0.30 499	0.25 570	0.28 245	0.36 454	0.36 550	0.58 640	0.25 382	0.48 666	0.53 539	0.44 628	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.06 113	0.07 262

RAFT + AFF	0.27 524	0.23 606	0.50 524	0.25 552	0.17 543	0.30 499	0.33 650	0.52 581	0.40 508	0.28 380	0.30 377	0.30 459	0.31 575	0.62 596	0.24 497	0.09 424	0.10 574	0.11 527	0.10 504	0.11 509	0.11 526

EAI-Stereo	0.21 381	0.10 158	0.33 312	0.21 318	0.12 284	0.30 499	0.46 695	0.46 500	0.20 194	0.25 344	0.50 599	0.17 258	0.16 309	0.24 293	0.23 484	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.10 504	0.06 113	0.07 262

CFNet-ft	0.24 466	0.15 472	0.35 335	0.18 115	0.15 485	0.30 499	0.21 473	0.39 411	0.36 454	0.28 380	0.40 506	0.43 580	0.25 481	0.47 508	0.24 497	0.12 567	0.07 408	0.12 566	0.11 545	0.12 550	0.09 425

FADNet_RVC	0.30 566	0.28 637	0.83 653	0.23 453	0.15 485	0.30 499	0.17 289	0.49 533	0.37 465	0.30 441	0.38 481	0.30 459	0.27 511	0.52 532	0.31 561	0.14 613	0.14 643	0.14 615	0.16 650	0.21 661	0.23 684

CFNet_RVC	0.24 466	0.15 472	0.35 335	0.18 115	0.15 485	0.30 499	0.21 473	0.39 411	0.36 454	0.28 380	0.40 506	0.43 580	0.25 481	0.47 508	0.24 497	0.12 567	0.07 408	0.12 566	0.11 545	0.12 550	0.09 425

AANet_RVC	0.31 573	0.22 596	0.50 524	0.23 453	0.14 421	0.30 499	0.24 552	0.47 510	0.54 639	0.38 573	0.60 648	0.43 580	0.29 543	0.87 681	0.40 609	0.11 527	0.07 408	0.07 175	0.07 257	0.09 382	0.09 425

DeepPruner_ROB	0.26 513	0.19 553	0.44 467	0.21 318	0.16 518	0.30 499	0.21 473	0.52 581	0.32 400	0.35 533	0.38 481	0.39 545	0.26 492	0.42 492	0.24 497	0.15 628	0.11 600	0.11 527	0.11 545	0.14 586	0.13 570

iResNet_ROB	0.25 494	0.19 553	0.40 408	0.20 258	0.12 284	0.30 499	0.16 237	0.55 613	0.53 634	0.38 573	0.43 546	0.37 525	0.26 492	0.38 472	0.22 463	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.04 1	0.09 382	0.09 425

MWSP-net	0.25 494	0.12 305	0.37 364	0.22 392	0.14 421	0.31 515	0.40 682	0.50 544	0.43 536	0.32 481	0.33 425	0.36 517	0.31 575	0.28 379	0.31 561	0.10 479	0.07 408	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.10 485

S	0.19 339	0.12 305	0.22 164	0.22 392	0.13 369	0.31 515	0.22 503	0.30 283	0.27 319	0.25 344	0.31 392	0.20 307	0.20 399	0.18 164	0.17 328	0.12 567	0.09 539	0.15 631	0.16 650	0.11 509	0.12 550

IGEV_i1	0.21 381	0.11 241	0.43 457	0.22 392	0.11 203	0.31 515	0.19 389	0.43 468	0.30 374	0.29 409	0.30 377	0.31 469	0.20 399	0.33 436	0.20 414	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.08 293	0.08 350

RT-IGEV	0.25 494	0.10 158	0.48 507	0.22 392	0.14 421	0.31 515	0.28 607	0.53 593	0.39 490	0.36 550	0.41 515	0.44 591	0.30 558	0.28 379	0.27 527	0.09 424	0.07 408	0.08 282	0.09 456	0.09 382	0.10 485

Selective-IGEV-i1	0.21 381	0.10 158	0.31 285	0.23 453	0.13 369	0.31 515	0.22 503	0.46 500	0.42 528	0.27 367	0.32 402	0.33 488	0.17 341	0.25 324	0.19 391	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.08 293	0.09 425

coex_refinement	0.26 513	0.16 501	0.36 355	0.23 453	0.15 485	0.31 515	0.20 442	0.49 533	0.42 528	0.35 533	0.42 532	0.45 596	0.27 511	0.55 549	0.33 574	0.10 479	0.06 265	0.07 175	0.07 257	0.10 458	0.10 485

MyStereo8	0.22 417	0.15 472	0.63 592	0.21 318	0.17 543	0.31 515	0.16 237	0.36 379	0.32 400	0.28 380	0.36 457	0.25 382	0.18 372	0.25 324	0.28 533	0.08 317	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.10 458	0.12 550

ACVNet-DCA	0.18 290	0.14 433	0.38 384	0.23 453	0.11 203	0.31 515	0.19 389	0.41 440	0.27 319	0.17 250	0.19 235	0.13 167	0.18 372	0.28 379	0.11 53	0.08 317	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.09 382	0.09 425

xx1	0.20 360	0.14 433	0.38 384	0.23 453	0.11 203	0.31 515	0.19 389	0.35 360	0.47 587	0.17 250	0.19 235	0.28 431	0.24 459	0.28 379	0.11 53	0.08 317	0.05 40	0.10 468	0.09 456	0.09 382	0.09 425

1test111	0.19 339	0.14 433	0.38 384	0.23 453	0.11 203	0.31 515	0.19 389	0.41 440	0.27 319	0.17 250	0.19 235	0.13 167	0.18 372	0.34 443	0.22 463	0.08 317	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.09 382	0.09 425

cc1	0.18 290	0.14 433	0.38 384	0.23 453	0.11 203	0.31 515	0.19 389	0.35 360	0.47 587	0.17 250	0.19 235	0.13 167	0.18 372	0.28 379	0.11 53	0.08 317	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.08 293	0.08 350

anonymousa	0.23 435	0.11 241	0.50 524	0.21 318	0.16 518	0.31 515	0.20 442	0.36 379	0.35 441	0.32 481	0.50 599	0.39 545	0.26 492	0.22 267	0.20 414	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.11 545	0.07 201	0.08 350

IER	0.23 435	0.12 305	0.39 400	0.20 258	0.14 421	0.31 515	0.19 389	0.42 454	0.36 454	0.33 496	0.40 506	0.32 479	0.33 586	0.29 399	0.22 463	0.09 424	0.07 408	0.08 282	0.08 344	0.09 382	0.08 350

PSMNet-ADL	0.25 494	0.15 472	0.32 295	0.26 587	0.14 421	0.31 515	0.22 503	0.44 476	0.36 454	0.27 367	0.33 425	0.41 567	0.28 528	0.61 588	0.29 545	0.11 527	0.09 539	0.09 384	0.11 545	0.10 458	0.10 485

test_sample4	0.24 466	0.13 379	0.43 457	0.20 258	0.12 284	0.32 529	0.21 473	0.51 562	0.34 424	0.31 459	0.37 466	0.28 431	0.23 441	0.53 539	0.21 441	0.10 479	0.07 408	0.10 468	0.09 456	0.11 509	0.10 485

test_sample3	0.23 435	0.12 305	0.43 457	0.19 179	0.12 284	0.32 529	0.20 442	0.50 544	0.34 424	0.31 459	0.33 425	0.29 442	0.22 427	0.53 539	0.22 463	0.10 479	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.10 458	0.10 485

1111x	0.32 582	0.11 241	0.40 408	0.22 392	0.11 203	0.32 529	0.26 584	0.59 654	0.43 536	0.31 459	0.41 515	0.39 545	0.28 528	0.76 653	1.37 732	0.09 424	0.08 500	0.09 384	0.10 504	0.09 382	0.08 350

HBP-ISP	0.33 592	0.30 652	0.72 625	0.22 392	0.16 518	0.32 529	0.22 503	0.54 603	0.44 552	0.41 608	0.49 595	0.33 488	0.38 618	0.73 638	0.25 507	0.18 667	0.19 688	0.24 683	0.20 674	0.16 609	0.13 570

s12784h	0.17 264	0.09 96	0.26 215	0.18 115	0.07 3	0.32 529	0.19 389	0.37 391	0.32 400	0.23 319	0.25 318	0.18 271	0.17 341	0.25 324	0.16 295	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.05 37

pcwnet_v2	0.32 582	0.15 472	1.26 709	0.23 453	0.18 565	0.32 529	0.18 340	0.59 654	0.60 661	0.36 550	0.45 570	0.35 512	0.29 543	0.36 463	0.25 507	0.14 613	0.11 600	0.12 566	0.11 545	0.14 586	0.15 607

psm_up	0.29 558	0.16 501	0.41 433	0.26 587	0.17 543	0.32 529	0.26 584	0.55 613	0.43 536	0.36 550	0.40 506	0.45 596	0.37 614	0.58 571	0.30 553	0.11 527	0.12 620	0.13 588	0.12 584	0.10 458	0.10 485

FADNet-RVC-Resample	0.29 558	0.25 615	0.93 673	0.26 587	0.16 518	0.32 529	0.21 473	0.47 510	0.39 490	0.35 533	0.38 481	0.33 488	0.27 511	0.53 539	0.24 497	0.10 479	0.10 574	0.14 615	0.13 613	0.13 568	0.16 617

RASNet	0.28 545	0.14 433	0.44 467	0.22 392	0.18 565	0.32 529	0.19 389	0.48 523	0.38 480	0.29 409	0.43 546	0.47 606	0.37 614	0.79 663	0.36 589	0.09 424	0.07 408	0.07 175	0.09 456	0.07 201	0.07 262

AdaStereo	0.24 466	0.16 501	0.37 364	0.24 511	0.12 284	0.32 529	0.17 289	0.54 603	0.42 528	0.33 496	0.38 481	0.35 512	0.21 409	0.30 415	0.22 463	0.14 613	0.06 265	0.13 588	0.08 344	0.11 509	0.08 350
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.
NOSS_ROB	0.31 573	0.20 566	0.35 335	0.24 511	0.16 518	0.32 529	0.19 389	0.52 581	0.48 599	0.33 496	0.36 457	0.42 576	0.28 528	0.93 693	0.24 497	0.19 673	0.20 694	0.24 683	0.22 686	0.17 626	0.17 630

S0	0.18 290	0.13 379	0.21 147	0.23 453	0.11 203	0.33 540	0.26 584	0.27 222	0.21 216	0.21 300	0.26 330	0.20 307	0.16 309	0.19 196	0.17 328	0.12 567	0.11 600	0.14 615	0.14 628	0.10 458	0.07 262

PAM_32	0.23 435	0.10 158	0.63 592	0.21 318	0.14 421	0.33 540	0.19 389	0.36 379	0.23 262	0.29 409	0.28 347	0.56 651	0.28 528	0.27 364	0.18 357	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.09 456	0.07 201	0.09 425

GEStereo_RVC	0.27 524	0.20 566	0.44 467	0.27 615	0.16 518	0.33 540	0.25 570	0.56 629	0.54 639	0.34 516	0.38 481	0.34 498	0.25 481	0.51 526	0.28 533	0.12 567	0.08 500	0.09 384	0.08 344	0.11 509	0.11 526

test_xeample	0.34 601	0.10 158	0.29 258	0.19 179	0.11 203	0.33 540	0.23 530	0.55 613	0.38 480	0.32 481	0.45 570	0.29 442	0.26 492	0.57 564	2.24 752	0.10 479	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.09 382	0.09 425

HGLStereo	0.27 524	0.14 433	0.46 488	0.24 511	0.21 619	0.33 540	0.23 530	0.50 544	0.42 528	0.35 533	0.48 593	0.41 567	0.33 586	0.45 501	0.33 574	0.11 527	0.10 574	0.09 384	0.09 456	0.10 458	0.12 550

FAT-Stereo	0.36 611	0.18 536	0.73 629	0.26 587	0.18 565	0.33 540	0.29 614	0.60 663	0.59 656	0.46 639	0.60 648	0.60 664	0.50 669	0.61 588	0.34 579	0.13 588	0.14 643	0.13 588	0.12 584	0.14 586	0.18 643

FADNet-RVC	0.31 573	0.35 673	0.78 633	0.25 552	0.20 611	0.33 540	0.20 442	0.49 533	0.40 508	0.34 516	0.39 495	0.41 567	0.29 543	0.63 603	0.31 561	0.13 588	0.14 643	0.14 615	0.15 638	0.19 649	0.19 650

TDLM	0.30 566	0.21 581	0.38 384	0.28 638	0.15 485	0.33 540	0.32 638	0.52 581	0.47 587	0.38 573	0.43 546	0.39 545	0.29 543	0.91 690	0.28 533	0.14 613	0.08 500	0.13 588	0.11 545	0.12 550	0.10 485

CFNet	0.27 524	0.20 566	0.44 467	0.22 392	0.14 421	0.33 540	0.14 126	0.51 562	0.45 564	0.30 441	0.40 506	0.38 533	0.27 511	0.76 653	0.25 507	0.09 424	0.07 408	0.11 527	0.11 545	0.11 509	0.08 350

CVANet_RVC	0.30 566	0.19 553	0.41 433	0.26 587	0.16 518	0.33 540	0.26 584	0.52 581	0.47 587	0.40 599	0.46 580	0.43 580	0.31 575	0.89 686	0.26 521	0.14 613	0.09 539	0.14 615	0.13 613	0.14 586	0.10 485

UCFNet_RVC	0.24 466	0.16 501	0.34 324	0.18 115	0.15 485	0.33 540	0.16 237	0.46 500	0.35 441	0.29 409	0.35 447	0.39 545	0.25 481	0.34 443	0.22 463	0.13 588	0.08 500	0.13 588	0.14 628	0.13 568	0.12 550

PS-NSSS	0.32 582	0.30 652	0.46 488	0.23 453	0.17 543	0.33 540	0.24 552	0.57 639	0.41 520	0.37 558	0.52 613	0.35 512	0.30 558	0.80 667	0.30 553	0.17 656	0.14 643	0.21 673	0.15 638	0.15 601	0.13 570

HSM	0.28 545	0.16 501	0.35 335	0.20 258	0.15 485	0.33 540	0.19 389	0.53 593	0.37 465	0.36 550	0.38 481	0.67 686	0.31 575	0.89 686	0.23 484	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.08 293	0.08 350

CBMV_ROB	0.33 592	0.18 536	0.53 545	0.21 318	0.14 421	0.33 540	0.20 442	0.51 562	0.45 564	0.51 658	0.55 628	0.45 596	0.42 643	0.71 630	0.32 567	0.18 667	0.19 688	0.23 681	0.21 677	0.14 586	0.15 607

PSMNet-RUCA	0.37 621	0.41 693	0.66 607	0.46 710	0.41 706	0.34 554	0.25 570	0.57 639	0.45 564	0.39 589	0.52 613	0.43 580	0.33 586	0.41 488	0.29 545	0.25 697	0.14 643	0.33 711	0.21 677	0.31 701	0.22 677

PAM	0.23 435	0.10 158	0.63 592	0.22 392	0.15 485	0.34 554	0.21 473	0.37 391	0.22 236	0.31 459	0.27 339	0.55 647	0.26 492	0.26 344	0.17 328	0.08 317	0.06 265	0.07 175	0.09 456	0.07 201	0.09 425

DDVS	0.25 494	0.15 472	0.39 400	0.24 511	0.17 543	0.34 554	0.21 473	0.41 440	0.30 374	0.33 496	0.41 515	0.48 612	0.21 409	0.52 532	0.27 527	0.11 527	0.09 539	0.11 527	0.09 456	0.13 568	0.14 594

DualNet (step1)	0.28 545	0.19 553	0.50 524	0.18 115	0.16 518	0.34 554	0.20 442	0.51 562	0.38 480	0.37 558	0.34 436	0.37 525	0.30 558	0.39 477	0.23 484	0.23 685	0.09 539	0.28 697	0.24 691	0.18 640	0.16 617

test_sample9	0.42 645	0.19 553	0.50 524	0.18 115	0.16 518	0.34 554	0.20 442	0.51 562	0.38 480	0.37 558	0.34 436	0.37 525	0.30 558	0.66 616	0.91 700	0.23 685	1.82 765	0.28 697	0.24 691	0.18 640	0.16 617

test_sample8	0.49 670	0.19 553	0.50 524	0.18 115	0.16 518	0.34 554	0.20 442	0.55 613	0.34 424	0.62 684	0.38 481	1.15 719	0.67 699	0.66 616	0.91 700	0.23 685	1.82 765	0.28 697	0.24 691	0.18 640	0.16 617

gwcnet-sp	0.24 466	0.13 379	0.63 592	0.22 392	0.14 421	0.34 554	0.22 503	0.44 476	0.39 490	0.35 533	0.34 436	0.27 415	0.27 511	0.35 454	0.25 507	0.09 424	0.08 500	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.09 425

scenet	0.24 466	0.13 379	0.63 592	0.22 392	0.14 421	0.34 554	0.22 503	0.44 476	0.39 490	0.35 533	0.34 436	0.27 415	0.27 511	0.35 454	0.25 507	0.09 424	0.08 500	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.09 425

ssnet	0.24 466	0.13 379	0.63 592	0.22 392	0.14 421	0.34 554	0.22 503	0.44 476	0.39 490	0.35 533	0.34 436	0.27 415	0.27 511	0.35 454	0.25 507	0.09 424	0.08 500	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.09 425

AASNet	0.27 524	0.19 553	0.49 513	0.26 587	0.17 543	0.34 554	0.20 442	0.62 675	0.48 599	0.35 533	0.40 506	0.32 479	0.25 481	0.28 379	0.34 579	0.11 527	0.09 539	0.10 468	0.08 344	0.13 568	0.11 526

SACVNet	0.30 566	0.20 566	0.41 433	0.25 552	0.18 565	0.34 554	0.25 570	0.52 581	0.40 508	0.41 608	0.44 557	0.46 604	0.32 583	0.71 630	0.25 507	0.13 588	0.10 574	0.12 566	0.12 584	0.16 609	0.17 630

ADLNet	0.28 545	0.15 472	0.42 443	0.23 453	0.19 592	0.34 554	0.23 530	0.53 593	0.43 536	0.42 618	0.41 515	0.44 591	0.27 511	0.55 549	0.35 583	0.11 527	0.08 500	0.11 527	0.11 545	0.11 509	0.12 550

SFCPSM	0.22 417	0.10 158	0.51 534	0.21 318	0.14 421	0.34 554	0.22 503	0.55 613	0.39 490	0.29 409	0.32 402	0.23 355	0.21 409	0.27 364	0.19 391	0.09 424	0.07 408	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.08 350

acv_ft	0.25 494	0.13 379	0.40 408	0.23 453	0.19 592	0.34 554	0.21 473	0.45 489	0.44 552	0.38 573	0.41 515	0.38 533	0.27 511	0.27 364	0.35 583	0.08 317	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.11 509	0.07 262

HSM-Net_RVC	0.27 524	0.11 241	0.42 443	0.19 179	0.11 203	0.34 554	0.20 442	0.62 675	0.43 536	0.40 599	0.43 546	0.50 626	0.26 492	0.76 653	0.22 463	0.08 317	0.07 408	0.07 175	0.07 257	0.08 293	0.08 350
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MWDA-net	0.29 558	0.21 581	0.47 496	0.25 552	0.21 619	0.35 569	0.32 638	0.44 476	0.47 587	0.38 573	0.40 506	0.33 488	0.38 618	0.54 546	0.40 609	0.10 479	0.07 408	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.10 485

MEA-ACV	0.26 513	0.11 241	0.42 443	0.21 318	0.14 421	0.35 569	0.24 552	0.53 593	0.47 587	0.35 533	0.42 532	0.36 517	0.34 595	0.47 508	0.27 527	0.09 424	0.09 539	0.10 468	0.12 584	0.09 382	0.10 485

GASNet	0.36 611	0.46 699	0.88 665	0.34 674	0.23 649	0.35 569	0.22 503	0.60 663	0.53 634	0.40 599	0.37 466	0.45 596	0.30 558	0.79 663	0.35 583	0.15 628	0.10 574	0.14 615	0.14 628	0.22 668	0.12 550

BSDual-CNN	0.23 435	0.12 305	0.28 244	0.25 552	0.14 421	0.35 569	0.21 473	0.56 629	0.34 424	0.34 516	0.35 447	0.38 533	0.24 459	0.26 344	0.21 441	0.10 479	0.07 408	0.11 527	0.10 504	0.09 382	0.09 425

hknet	0.25 494	0.14 433	0.40 408	0.25 552	0.15 485	0.35 569	0.21 473	0.56 629	0.37 465	0.34 516	0.35 447	0.43 580	0.27 511	0.37 466	0.21 441	0.09 424	0.07 408	0.11 527	0.10 504	0.09 382	0.09 425

psmg	0.23 435	0.12 305	0.28 244	0.21 318	0.14 421	0.35 569	0.23 530	0.51 562	0.34 424	0.35 533	0.38 481	0.38 533	0.24 459	0.26 344	0.21 441	0.10 479	0.08 500	0.10 468	0.10 504	0.09 382	0.08 350

DeepPrunerF	0.44 656	0.29 645	1.29 712	0.33 671	0.30 691	0.35 569	0.36 661	0.62 675	1.15 736	0.40 599	0.44 557	0.39 545	0.41 634	0.80 667	0.52 651	0.18 667	0.14 643	0.23 681	0.21 677	0.17 626	0.17 630

SME	0.21 381	0.20 566	0.29 258	0.23 453	0.11 203	0.36 576	0.17 289	0.37 391	0.29 357	0.24 334	0.28 347	0.19 291	0.21 409	0.53 539	0.21 441	0.10 479	0.08 500	0.10 468	0.10 504	0.11 509	0.08 350

Anonymus123	0.14 187	0.10 158	0.42 443	0.18 115	0.11 203	0.36 576	0.14 126	0.28 245	0.22 236	0.12 109	0.11 61	0.12 144	0.09 45	0.16 115	0.14 232	0.05 9	0.06 265	0.06 59	0.08 344	0.05 7	0.06 160

ADLNet2	0.30 566	0.17 521	0.72 625	0.23 453	0.17 543	0.36 576	0.24 552	0.52 581	0.51 620	0.32 481	0.38 481	0.45 596	0.30 558	0.69 623	0.35 583	0.10 479	0.08 500	0.09 384	0.09 456	0.12 550	0.10 485

LMCR-Stereo	0.26 513	0.18 536	0.49 513	0.28 638	0.14 421	0.36 576	0.23 530	0.54 603	0.34 424	0.39 589	0.40 506	0.29 442	0.29 543	0.37 466	0.27 527	0.11 527	0.07 408	0.09 384	0.07 257	0.13 568	0.09 425

222	0.41 642	0.10 158	0.29 258	0.19 179	0.11 203	0.36 576	0.20 442	0.57 639	0.39 490	0.35 533	0.44 557	0.30 459	0.27 511	0.55 549	3.56 757	0.11 527	0.07 408	0.08 282	0.08 344	0.09 382	0.09 425

FINET	0.34 601	0.27 634	0.80 643	0.24 511	0.24 657	0.36 576	0.34 652	0.54 603	0.72 688	0.39 589	0.47 587	0.32 479	0.30 558	0.51 526	0.32 567	0.19 673	0.17 675	0.13 588	0.12 584	0.18 640	0.16 617

ac_64	0.27 524	0.13 379	0.41 433	0.24 511	0.17 543	0.36 576	0.22 503	0.46 500	0.33 414	0.35 533	0.36 457	0.52 636	0.30 558	0.62 596	0.32 567	0.11 527	0.09 539	0.10 468	0.10 504	0.09 382	0.08 350

w-ln-seven-2	0.36 611	0.29 645	1.06 689	0.27 615	0.18 565	0.37 583	0.30 625	0.50 544	0.54 639	0.45 635	0.55 628	0.45 596	0.41 634	0.62 596	0.49 642	0.10 479	0.10 574	0.12 566	0.11 545	0.14 586	0.11 526

xxxx	0.34 601	0.10 158	0.29 258	0.19 179	0.11 203	0.37 583	0.20 442	0.58 648	0.38 480	0.29 409	0.42 532	0.38 533	0.24 459	0.46 504	2.20 750	0.11 527	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.09 382	0.09 425

UPFNet	0.25 494	0.12 305	0.38 384	0.24 511	0.19 592	0.37 583	0.28 607	0.48 523	0.38 480	0.34 516	0.37 466	0.37 525	0.28 528	0.39 477	0.33 574	0.10 479	0.09 539	0.10 468	0.10 504	0.10 458	0.08 350

FADNet	0.32 582	0.36 676	0.74 630	0.23 453	0.22 636	0.37 583	0.19 389	0.53 593	0.48 599	0.32 481	0.36 457	0.43 580	0.32 583	0.64 605	0.25 507	0.16 644	0.16 668	0.14 615	0.16 650	0.24 675	0.19 650

RP	0.35 606	0.22 596	0.51 534	0.31 659	0.24 657	0.37 583	0.28 607	0.50 544	0.58 655	0.40 599	0.63 661	0.61 668	0.47 660	0.61 588	0.39 602	0.16 644	0.15 659	0.17 649	0.15 638	0.17 626	0.17 630

edge stereo	0.39 633	0.22 596	0.81 646	0.27 615	0.22 636	0.37 583	0.24 552	0.56 629	0.54 639	0.53 671	0.60 648	0.71 695	0.50 669	0.78 661	0.40 609	0.16 644	0.14 643	0.19 667	0.14 628	0.16 609	0.17 630

StereoDRNet-Refined	0.27 524	0.17 521	0.35 335	0.25 552	0.14 421	0.37 583	0.21 473	0.47 510	0.41 520	0.44 631	0.51 605	0.41 567	0.28 528	0.45 501	0.37 590	0.09 424	0.06 265	0.11 527	0.11 545	0.10 458	0.10 485
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
XPNet_ROB	0.33 592	0.20 566	0.43 457	0.27 615	0.18 565	0.37 583	0.31 630	0.55 613	0.50 616	0.51 658	0.53 620	0.58 659	0.37 614	0.63 603	0.45 631	0.17 656	0.12 620	0.13 588	0.12 584	0.15 601	0.14 594

DStereoO	0.46 661	0.32 666	0.51 534	0.36 685	0.29 690	0.38 591	0.45 692	0.55 613	0.60 661	0.47 646	0.49 595	0.48 612	0.73 706	0.59 577	0.69 681	0.81 743	0.18 681	0.38 716	0.19 672	0.46 717	0.20 662

GCST	0.47 664	0.60 719	0.57 565	1.04 745	0.48 716	0.38 591	0.11 28	0.40 425	0.32 400	0.41 608	0.34 436	0.29 442	0.17 341	0.46 504	0.19 391	0.69 735	0.42 730	0.79 740	0.62 742	0.62 725	0.46 721

CBFPSM	0.27 524	0.16 501	0.67 608	0.20 258	0.14 421	0.38 591	0.25 570	0.40 425	0.36 454	0.33 496	0.36 457	0.56 651	0.38 618	0.32 429	0.38 594	0.08 317	0.08 500	0.07 175	0.08 344	0.09 382	0.11 526

psmorigin	0.50 674	0.25 615	3.03 747	0.24 511	0.19 592	0.38 591	0.22 503	0.50 544	0.44 552	0.64 688	0.68 670	0.71 695	0.51 672	0.85 678	0.45 631	0.14 613	0.17 675	0.13 588	0.14 628	0.16 609	0.21 671

EDNetEfficient	0.63 696	0.37 682	2.40 741	0.26 587	0.25 665	0.38 591	0.49 706	0.41 440	1.06 729	1.38 735	0.87 697	0.62 670	0.95 721	0.65 612	1.65 737	0.11 527	0.09 539	0.10 468	0.11 545	0.19 649	0.17 630

DSFCA	0.27 524	0.13 379	0.36 355	0.20 258	0.17 543	0.38 591	0.31 630	0.47 510	0.43 536	0.43 624	0.37 466	0.39 545	0.29 543	0.52 532	0.32 567	0.12 567	0.10 574	0.10 468	0.11 545	0.11 509	0.10 485

S-Stereo	0.38 628	0.20 566	1.05 688	0.27 615	0.22 636	0.38 591	0.32 638	0.55 613	0.66 675	0.39 589	0.59 643	0.49 618	0.41 634	0.75 647	0.40 609	0.12 567	0.15 659	0.13 588	0.13 613	0.16 609	0.21 671

DLCB_ROB	0.28 545	0.16 501	0.34 324	0.27 615	0.16 518	0.38 591	0.25 570	0.48 523	0.43 536	0.46 639	0.46 580	0.51 630	0.33 586	0.53 539	0.33 574	0.10 479	0.10 574	0.11 527	0.11 545	0.10 458	0.09 425

PWC_ROB	0.38 628	0.29 645	0.69 614	0.25 552	0.20 611	0.38 591	0.19 389	0.58 648	0.67 678	0.57 678	0.85 693	0.51 630	0.40 630	0.71 630	0.52 651	0.13 588	0.09 539	0.14 615	0.10 504	0.17 626	0.14 594

AANet	0.49 670	0.42 695	1.56 724	0.22 392	0.19 592	0.39 600	0.25 570	0.52 581	0.92 717	0.92 711	0.93 701	0.84 702	0.67 699	0.59 577	0.59 662	0.15 628	0.11 600	0.13 588	0.12 584	0.18 640	0.16 617

hitnet-ft	0.29 558	0.17 521	0.40 408	0.19 179	0.14 421	0.39 600	0.23 530	0.44 476	0.41 520	0.36 550	0.46 580	0.53 641	0.34 595	0.76 653	0.32 567	0.14 613	0.10 574	0.13 588	0.10 504	0.15 601	0.13 570

PA-Net	0.37 621	0.28 637	0.83 653	0.31 659	0.28 680	0.39 600	0.42 686	0.51 562	0.55 645	0.34 516	0.42 532	0.41 567	0.36 605	0.79 663	0.49 642	0.12 567	0.23 705	0.16 643	0.23 689	0.12 550	0.18 643
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DANet	0.35 606	0.23 606	0.60 578	0.36 685	0.22 636	0.39 600	0.25 570	0.48 523	0.43 536	0.52 665	0.50 599	0.59 661	0.41 634	0.76 653	0.49 642	0.13 588	0.11 600	0.14 615	0.12 584	0.17 626	0.15 607
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PASM	0.45 659	0.35 673	0.90 668	0.35 683	0.33 696	0.39 600	0.38 671	0.50 544	0.61 665	0.52 665	0.51 605	0.62 670	0.45 651	0.93 693	0.48 640	0.26 698	0.29 717	0.29 701	0.33 712	0.29 696	0.26 694

pmcnn	0.50 674	0.20 566	0.78 633	0.24 511	0.26 670	0.39 600	0.30 625	0.51 562	0.50 616	0.54 673	1.23 718	2.52 747	0.37 614	0.77 659	0.95 703	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.05 81	0.10 458	0.08 350

TCMNet	0.33 592	0.23 606	0.72 625	0.29 641	0.30 691	0.40 606	0.28 607	0.50 544	0.47 587	0.37 558	0.45 570	0.40 560	0.29 543	0.60 581	0.39 602	0.14 613	0.13 632	0.15 631	0.14 628	0.17 626	0.15 607

ssnet_v2	0.28 545	0.16 501	0.44 467	0.22 392	0.15 485	0.40 606	0.30 625	0.57 639	0.46 582	0.38 573	0.36 457	0.47 606	0.29 543	0.38 472	0.39 602	0.13 588	0.11 600	0.11 527	0.11 545	0.11 509	0.11 526

RGC	0.39 633	0.32 666	0.64 600	0.34 674	0.27 674	0.40 606	0.29 614	0.57 639	0.53 634	0.45 635	0.64 663	0.62 670	0.45 651	0.72 636	0.39 602	0.15 628	0.15 659	0.21 673	0.20 674	0.18 640	0.19 650

ETE_ROB	0.34 601	0.26 626	0.45 480	0.29 641	0.18 565	0.40 606	0.37 665	0.57 639	0.47 587	0.50 653	0.50 599	0.62 670	0.36 605	0.55 549	0.38 594	0.13 588	0.10 574	0.14 615	0.12 584	0.16 609	0.16 617

Anonymous3	0.23 435	0.18 536	0.63 592	0.27 615	0.18 565	0.41 610	0.23 530	0.43 468	0.35 441	0.23 319	0.27 339	0.20 307	0.18 372	0.27 364	0.18 357	0.12 567	0.11 600	0.10 468	0.10 504	0.11 509	0.12 550

Syn2CoEx	0.36 611	0.31 660	0.78 633	0.34 674	0.21 619	0.41 610	0.28 607	0.61 667	0.49 608	0.42 618	0.56 635	0.45 596	0.44 648	0.69 623	0.38 594	0.17 656	0.14 643	0.15 631	0.12 584	0.13 568	0.12 550

delet	0.27 524	0.14 433	0.40 408	0.23 453	0.19 592	0.41 610	0.29 614	0.49 533	0.48 599	0.33 496	0.41 515	0.37 525	0.30 558	0.48 512	0.34 579	0.09 424	0.09 539	0.11 527	0.12 584	0.08 293	0.08 350

SuperB	0.49 670	0.28 637	2.23 737	0.23 453	0.15 485	0.41 610	0.32 638	0.47 510	0.82 700	0.43 624	0.50 599	0.33 488	0.45 651	0.68 621	1.08 711	0.10 479	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.98 746	0.14 594

AF-Net	0.37 621	0.26 626	0.56 562	0.32 665	0.23 649	0.41 610	0.29 614	0.61 667	0.64 672	0.42 618	0.68 670	0.65 681	0.49 667	0.57 564	0.44 628	0.15 628	0.11 600	0.19 667	0.14 628	0.15 601	0.13 570

GANet	0.36 611	0.22 596	0.49 513	0.29 641	0.17 543	0.41 610	0.38 671	0.57 639	0.45 564	0.46 639	0.75 681	0.55 647	0.40 630	0.94 695	0.41 618	0.13 588	0.13 632	0.13 588	0.11 545	0.14 586	0.11 526

NCCL2	0.35 606	0.26 626	0.49 513	0.36 685	0.22 636	0.41 610	0.41 683	0.53 593	0.42 528	0.47 646	0.46 580	0.61 668	0.39 625	0.55 549	0.37 590	0.16 644	0.13 632	0.21 673	0.21 677	0.16 609	0.16 617

DStereoRT	0.35 606	0.13 379	0.51 534	0.25 552	0.16 518	0.42 617	0.19 389	0.48 523	0.39 490	0.30 441	0.39 495	0.24 370	0.39 625	0.64 605	0.30 553	0.08 317	0.07 408	1.54 758	0.41 723	0.08 293	0.11 526

Anonymous_2	0.37 621	0.21 581	0.47 496	0.20 258	0.21 619	0.42 617	0.26 584	0.38 399	0.29 357	0.33 496	0.30 377	0.44 591	0.38 618	0.36 463	0.29 545	0.26 698	0.29 717	0.44 721	1.41 759	0.34 705	0.21 671

EDNetEfficientorigin	7.51 767	0.52 714	140.47 800	0.25 552	0.17 543	0.42 617	0.29 614	0.47 510	1.03 726	1.28 732	1.02 707	0.83 701	0.84 716	0.75 647	0.99 705	0.10 479	0.09 539	0.12 566	0.10 504	0.21 661	0.22 677

SHD	0.42 645	0.27 634	0.81 646	0.31 659	0.25 665	0.42 617	0.22 503	0.66 690	0.94 723	0.63 686	0.60 648	0.59 661	0.47 660	0.59 577	0.58 661	0.15 628	0.13 632	0.16 643	0.16 650	0.20 658	0.22 677

NVstereo2D	0.31 573	0.16 501	0.54 548	0.24 511	0.22 636	0.42 617	0.28 607	0.58 648	0.56 648	0.28 380	0.38 481	0.40 560	0.30 558	0.71 630	0.28 533	0.13 588	0.08 500	0.13 588	0.10 504	0.19 649	0.16 617

StereoDRNet	0.32 582	0.22 596	0.61 581	0.27 615	0.21 619	0.42 617	0.30 625	0.61 667	0.48 599	0.46 639	0.39 495	0.48 612	0.30 558	0.57 564	0.40 609	0.11 527	0.09 539	0.12 566	0.11 545	0.12 550	0.10 485

PWCDC_ROB	0.38 628	0.30 652	0.60 578	0.33 671	0.20 611	0.42 617	0.19 389	0.58 648	0.89 709	0.42 618	1.26 719	0.36 517	0.34 595	0.50 521	0.38 594	0.18 667	0.11 600	0.11 527	0.09 456	0.19 649	0.13 570

PSMNet_ROB	0.33 592	0.24 610	0.54 548	0.31 659	0.21 619	0.42 617	0.43 688	0.59 654	0.47 587	0.37 558	0.44 557	0.49 618	0.31 575	0.64 605	0.43 623	0.14 613	0.10 574	0.15 631	0.14 628	0.13 568	0.11 526

CBMV	0.33 592	0.21 581	0.54 548	0.23 453	0.13 369	0.42 617	0.33 650	0.53 593	0.48 599	0.52 665	0.49 595	0.50 626	0.41 634	0.56 560	0.31 561	0.15 628	0.16 668	0.18 658	0.16 650	0.13 568	0.13 570
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
BUS	0.23 435	0.12 305	0.28 244	0.25 552	0.14 421	0.43 626	0.17 289	0.56 629	0.34 424	0.34 516	0.35 447	0.32 479	0.20 399	0.26 344	0.21 441	0.10 479	0.07 408	0.11 527	0.10 504	0.09 382	0.09 425

NINENet	0.25 494	0.15 472	0.37 364	0.23 453	0.16 518	0.43 626	0.17 289	0.60 663	0.46 582	0.32 481	0.37 466	0.32 479	0.20 399	0.42 492	0.21 441	0.10 479	0.10 574	0.12 566	0.08 344	0.11 509	0.10 485

zh-mn7	0.46 661	0.45 698	1.48 720	0.25 552	0.19 592	0.44 628	0.29 614	0.56 629	0.82 700	0.65 690	0.96 703	0.49 618	0.38 618	0.88 684	0.63 672	0.12 567	0.10 574	0.11 527	0.11 545	0.13 568	0.14 594

iinet-f	0.30 566	0.18 536	1.03 687	0.20 258	0.15 485	0.44 628	0.22 503	0.45 489	0.37 465	0.35 533	0.44 557	0.41 567	0.34 595	0.34 443	0.40 609	0.10 479	0.09 539	0.08 282	0.08 344	0.13 568	0.11 526

Wz-Net-SNSev	0.43 650	0.41 693	1.27 710	0.30 653	0.21 619	0.44 628	0.41 683	0.61 667	0.65 673	0.46 639	0.65 664	0.62 670	0.39 625	0.74 646	0.59 662	0.12 567	0.11 600	0.12 566	0.13 613	0.16 609	0.14 594

CSP-Net	0.27 524	0.15 472	0.30 269	0.21 318	0.14 421	0.44 628	0.24 552	0.50 544	0.40 508	0.41 608	0.43 546	0.42 576	0.26 492	0.66 616	0.28 533	0.12 567	0.08 500	0.08 282	0.08 344	0.10 458	0.09 425

UNet	0.28 545	0.14 433	0.69 614	0.23 453	0.20 611	0.44 628	0.22 503	0.50 544	0.40 508	0.34 516	0.39 495	0.43 580	0.33 586	0.40 486	0.31 561	0.09 424	0.07 408	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350

Nwc_Net	0.37 621	0.25 615	0.68 613	0.31 659	0.24 657	0.44 628	0.30 625	0.65 684	0.50 616	0.37 558	0.69 674	0.58 659	0.45 651	0.60 581	0.40 609	0.15 628	0.12 620	0.19 667	0.21 677	0.14 586	0.13 570

CRFU-Net	0.28 545	0.14 433	0.45 480	0.25 552	0.15 485	0.45 634	0.23 530	0.50 544	0.30 374	0.43 624	0.41 515	0.48 612	0.46 657	0.43 494	0.29 545	0.11 527	0.10 574	0.09 384	0.08 344	0.10 458	0.10 485

SGM-Forest	0.36 611	0.17 521	0.47 496	0.23 453	0.16 518	0.45 634	0.41 683	0.55 613	0.48 599	0.52 665	0.60 648	0.52 636	0.41 634	0.85 678	0.50 648	0.17 656	0.17 675	0.17 649	0.15 638	0.15 601	0.15 607
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
SCION-Mon(vits-remp)	0.15 225	0.18 536	0.40 408	0.27 615	0.26 670	0.46 636	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

fast-acv-ft	0.31 573	0.20 566	0.81 646	0.24 511	0.18 565	0.46 636	0.27 591	0.41 440	0.49 608	0.39 589	0.55 628	0.49 618	0.35 601	0.37 466	0.38 594	0.11 527	0.11 600	0.11 527	0.12 584	0.12 550	0.09 425

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 566	0.20 566	0.70 620	0.21 318	0.17 543	0.46 636	0.27 591	0.50 544	0.49 608	0.42 618	0.55 628	0.43 580	0.30 558	0.46 504	0.38 594	0.09 424	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.11 509	0.10 485

DDUNet	0.41 642	0.50 708	0.48 507	0.44 706	0.39 703	0.46 636	0.32 638	0.50 544	0.43 536	0.45 635	0.52 613	0.57 656	0.36 605	0.48 512	0.33 574	0.33 715	0.21 696	0.55 727	0.25 696	0.37 711	0.32 707

NCC-stereo	0.39 633	0.25 615	0.69 614	0.32 665	0.28 680	0.46 636	0.36 661	0.65 684	0.52 629	0.40 599	0.57 638	0.56 651	0.47 660	0.73 638	0.45 631	0.17 656	0.14 643	0.18 658	0.25 696	0.16 609	0.16 617

Abc-Net	0.39 633	0.25 615	0.69 614	0.32 665	0.28 680	0.46 636	0.36 661	0.65 684	0.52 629	0.40 599	0.57 638	0.56 651	0.47 660	0.73 638	0.45 631	0.17 656	0.14 643	0.18 658	0.25 696	0.16 609	0.16 617
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DRN-Test	0.33 592	0.17 521	0.61 581	0.27 615	0.19 592	0.46 636	0.29 614	0.65 684	0.51 620	0.47 646	0.46 580	0.44 591	0.34 595	0.62 596	0.41 618	0.12 567	0.08 500	0.13 588	0.12 584	0.12 550	0.10 485

zh-sn7	0.48 667	0.51 710	1.43 718	0.29 641	0.20 611	0.47 643	0.39 676	0.57 639	0.62 667	0.52 665	0.81 688	0.52 636	0.56 679	1.05 708	0.87 697	0.12 567	0.13 632	0.13 588	0.13 613	0.17 626	0.16 617

ACV-stereo	0.29 558	0.18 536	0.79 640	0.23 453	0.16 518	0.47 643	0.19 389	0.36 379	0.34 424	0.29 409	0.33 425	0.67 686	0.42 643	0.54 546	0.30 553	0.10 479	0.09 539	0.09 384	0.09 456	0.10 458	0.11 526

Wz-Net-LNSev	0.34 601	0.29 645	0.91 669	0.26 587	0.21 619	0.47 643	0.31 630	0.54 603	0.54 639	0.44 631	0.52 613	0.50 626	0.35 601	0.39 477	0.39 602	0.11 527	0.11 600	0.10 468	0.09 456	0.14 586	0.13 570

UDG	0.40 640	0.46 699	0.49 513	0.40 698	0.35 699	0.47 643	0.27 591	0.54 603	0.47 587	0.39 589	0.45 570	0.59 661	0.44 648	0.46 504	0.39 602	0.26 698	0.19 688	0.48 723	0.22 686	0.34 705	0.26 694

MMNet	0.27 524	0.14 433	0.49 513	0.24 511	0.17 543	0.47 643	0.22 503	0.45 489	0.51 620	0.39 589	0.41 515	0.36 517	0.33 586	0.39 477	0.34 579	0.08 317	0.07 408	0.09 384	0.09 456	0.10 458	0.08 350

LALA_ROB	0.36 611	0.25 615	0.46 488	0.30 653	0.21 619	0.47 643	0.39 676	0.61 667	0.51 620	0.52 665	0.51 605	0.69 692	0.36 605	0.50 521	0.43 623	0.17 656	0.11 600	0.16 643	0.14 628	0.17 626	0.15 607

YMNet	0.32 582	0.22 596	0.58 570	0.27 615	0.23 649	0.48 649	0.27 591	0.51 562	0.45 564	0.48 650	0.56 635	0.51 630	0.30 558	0.39 477	0.40 609	0.13 588	0.16 668	0.13 588	0.12 584	0.13 568	0.12 550

YMNet_1	0.32 582	0.22 596	0.58 570	0.27 615	0.23 649	0.48 649	0.27 591	0.51 562	0.45 564	0.48 650	0.56 635	0.51 630	0.30 558	0.39 477	0.40 609	0.13 588	0.16 668	0.13 588	0.12 584	0.13 568	0.12 550

SQANet	0.40 640	0.48 703	0.67 608	0.48 712	0.39 703	0.48 649	0.22 503	0.51 562	0.43 536	0.40 599	0.47 587	0.47 606	0.33 586	0.54 546	0.32 567	0.36 718	0.15 659	0.40 719	0.21 677	0.45 716	0.31 704

GwcNet	0.35 606	0.23 606	0.88 665	0.25 552	0.24 657	0.48 649	0.27 591	0.55 613	0.57 651	0.38 573	0.52 613	0.51 630	0.32 583	0.60 581	0.41 618	0.13 588	0.11 600	0.12 566	0.11 545	0.13 568	0.14 594

DISCO	0.32 582	0.13 379	0.51 534	0.25 552	0.16 518	0.48 649	0.25 570	0.50 544	0.57 651	0.37 558	0.45 570	0.62 670	0.36 605	0.64 605	0.49 642	0.09 424	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.12 550	0.11 526

Consistency-Raft	0.55 684	0.48 703	1.02 685	0.45 707	0.49 717	0.49 654	0.47 700	0.72 705	0.72 688	0.45 635	0.82 690	0.47 606	0.60 687	0.50 521	0.63 672	0.39 722	0.39 728	0.44 721	0.51 731	0.52 719	0.37 712

RTSC	0.39 633	0.28 637	0.78 633	0.27 615	0.18 565	0.49 654	0.22 503	0.59 654	0.84 707	0.55 675	0.53 620	0.49 618	0.36 605	0.67 620	0.82 692	0.13 588	0.10 574	0.11 527	0.12 584	0.17 626	0.17 630

ADCRef	0.38 628	0.24 610	0.88 665	0.26 587	0.21 619	0.49 654	0.27 591	0.52 581	0.48 599	0.50 653	0.58 640	0.35 512	0.47 660	0.48 512	1.29 731	0.09 424	0.08 500	0.12 566	0.12 584	0.11 509	0.11 526

coex-ft	3.44 754	0.73 729	48.55 798	0.24 511	0.19 592	0.50 657	0.43 688	0.47 510	2.40 754	7.03 770	1.20 716	0.97 710	2.23 751	0.73 638	1.92 747	0.12 567	0.15 659	0.14 615	0.12 584	0.21 661	0.43 717

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 611	0.36 676	0.53 545	0.34 674	0.19 592	0.51 658	0.24 552	0.55 613	0.38 480	0.41 608	0.47 587	0.47 606	0.27 511	0.73 638	0.30 553	0.36 718	0.19 688	0.27 689	0.17 660	0.26 685	0.23 684

ADCMid	0.49 670	0.34 671	1.13 699	0.26 587	0.21 619	0.51 658	0.37 665	0.57 639	0.54 639	0.75 701	0.66 666	0.62 670	0.64 698	0.64 605	1.68 738	0.13 588	0.12 620	0.17 649	0.17 660	0.20 658	0.17 630

CC-Net-ROB	0.43 650	0.47 701	0.65 602	0.37 691	0.23 649	0.51 658	0.29 614	0.66 690	0.49 608	0.46 639	0.51 605	0.48 612	0.38 618	0.96 699	0.35 583	0.34 716	0.23 705	0.55 727	0.25 696	0.31 701	0.20 662

GANetREF_RVC	0.43 650	0.47 701	0.69 614	0.38 693	0.20 611	0.51 658	0.48 704	0.66 690	0.66 675	0.46 639	0.46 580	0.50 626	0.44 648	0.90 689	0.39 602	0.27 703	0.21 696	0.32 707	0.18 667	0.27 690	0.22 677
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
LSM	1.64 744	0.40 689	2.56 743	2.02 757	17.61 779	0.51 658	0.52 708	0.61 667	0.76 693	0.82 705	1.11 711	0.63 678	0.54 675	0.75 647	0.49 642	0.16 644	0.24 707	0.18 658	0.21 677	0.25 677	2.42 761

NaN_ROB	0.41 642	0.28 637	0.62 589	0.30 653	0.19 592	0.51 658	0.47 700	0.58 648	0.59 656	0.56 676	0.47 587	0.49 618	0.41 634	1.21 722	0.64 675	0.12 567	0.18 681	0.12 566	0.13 613	0.11 509	0.14 594

NVStereoNet_ROB	0.67 700	0.49 707	0.83 653	0.48 712	0.40 705	0.51 658	0.46 695	0.70 702	0.77 695	0.84 706	1.72 738	1.02 712	0.83 715	1.23 723	0.79 690	0.32 714	0.38 727	0.40 719	0.46 725	0.36 709	0.41 716
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FBW_ROB	0.43 650	0.26 626	0.54 548	0.31 659	0.20 611	0.51 658	0.32 638	0.70 702	0.60 661	0.59 680	0.55 628	0.65 681	0.41 634	1.40 733	0.51 650	0.13 588	0.17 675	0.21 673	0.16 650	0.17 626	0.18 643

DispFullNet	0.66 699	0.89 737	1.59 726	0.77 733	1.21 751	0.51 658	0.23 530	0.59 654	0.72 688	0.69 695	0.61 655	0.69 692	0.91 720	0.79 663	0.48 640	0.27 703	0.12 620	0.73 735	0.30 710	0.65 729	0.40 715

APVNet	0.36 611	0.20 566	0.70 620	0.26 587	0.22 636	0.52 667	0.35 656	0.61 667	0.44 552	0.38 573	0.52 613	0.48 612	0.38 618	0.84 676	0.46 637	0.13 588	0.14 643	0.15 631	0.16 650	0.16 609	0.15 607

XQC	0.43 650	0.37 682	0.96 678	0.34 674	0.25 665	0.53 668	0.34 652	0.60 663	0.73 691	0.51 658	0.46 580	0.57 656	0.47 660	0.70 626	0.72 683	0.17 656	0.12 620	0.18 658	0.15 638	0.25 677	0.23 684

SCION-MonSter	0.32 582	0.22 596	0.44 467	0.29 641	0.28 680	0.54 669	0.21 473	0.46 500	0.57 651	0.32 481	0.54 623	0.32 479	0.29 543	0.39 477	0.52 651	0.10 479	0.10 574	0.25 687	0.22 686	0.18 640	0.14 594

ADCS	0.58 690	0.40 689	1.35 715	0.29 641	0.24 657	0.55 670	0.45 692	0.67 696	0.83 704	0.76 702	0.71 675	0.68 690	0.60 687	0.76 653	2.23 751	0.16 644	0.16 668	0.16 643	0.17 660	0.22 668	0.22 677

anonymity	0.56 685	0.54 715	0.70 620	0.47 711	0.61 728	0.56 671	0.43 688	0.69 700	0.49 608	0.63 686	0.55 628	0.54 645	0.60 687	0.61 588	0.57 656	0.55 728	0.53 744	0.50 724	0.54 735	0.51 718	0.56 726

ADCP+	0.45 659	0.24 610	1.15 701	0.25 552	0.22 636	0.56 671	0.39 676	0.54 603	0.51 620	0.44 631	0.51 605	0.46 604	0.52 674	0.56 560	1.89 746	0.10 479	0.08 500	0.11 527	0.10 504	0.14 586	0.13 570

CSAN	0.50 674	0.35 673	0.78 633	0.36 685	0.23 649	0.56 671	0.59 716	0.61 667	0.70 685	0.64 688	0.78 685	0.65 681	0.60 687	1.38 732	0.62 669	0.21 678	0.17 675	0.20 671	0.20 674	0.18 640	0.18 643

WZ-Net	0.52 682	0.38 687	1.90 733	0.30 653	0.24 657	0.57 674	0.48 704	0.62 675	0.78 696	0.50 653	0.71 675	0.68 690	0.54 675	0.98 703	0.84 693	0.13 588	0.10 574	0.11 527	0.12 584	0.19 649	0.20 662

MSAF-DinoV2	0.76 713	0.44 697	1.98 734	0.49 716	0.16 518	0.58 675	0.31 630	0.81 718	0.83 704	0.41 608	0.52 613	0.98 711	0.58 684	4.97 767	1.03 707	0.11 527	0.07 408	0.10 468	0.24 691	0.27 690	0.26 694

w-ln-seven	0.42 645	0.30 652	1.18 702	0.26 587	0.22 636	0.58 675	0.31 630	0.62 675	0.81 699	0.58 679	0.61 655	0.53 641	0.36 605	0.57 564	0.65 677	0.11 527	0.10 574	0.13 588	0.12 584	0.15 601	0.13 570

WCMA_ROB	0.51 678	0.21 581	0.65 602	0.25 552	0.21 619	0.58 675	0.32 638	0.54 603	0.55 645	0.95 717	1.40 724	1.28 724	0.81 712	0.73 638	0.62 669	0.18 667	0.15 659	0.15 631	0.15 638	0.19 649	0.19 650

Wz-Net-MNSev	0.36 611	0.26 626	0.79 640	0.26 587	0.21 619	0.59 678	0.38 671	0.55 613	0.56 648	0.48 650	0.54 623	0.53 641	0.36 605	0.60 581	0.44 628	0.11 527	0.09 539	0.11 527	0.11 545	0.15 601	0.13 570

PVD	0.58 690	0.34 671	0.84 658	0.39 695	0.31 694	0.59 678	0.47 700	0.80 716	1.25 738	0.92 711	1.09 709	0.79 699	0.82 713	0.85 678	0.76 684	0.21 678	0.18 681	0.22 679	0.18 667	0.27 690	0.35 711

AnyNet_C32	0.51 678	0.40 689	1.10 697	0.29 641	0.28 680	0.59 678	0.58 714	0.54 603	0.60 661	0.62 684	0.66 666	0.54 645	0.54 675	0.78 661	1.74 743	0.15 628	0.14 643	0.15 631	0.17 660	0.20 658	0.20 662

ccnet	0.42 645	0.31 660	0.48 507	0.27 615	0.32 695	0.60 681	0.32 638	0.65 684	0.46 582	0.53 671	0.66 666	0.56 651	0.45 651	0.72 636	0.61 667	0.26 698	0.19 688	0.24 683	0.21 677	0.26 685	0.22 677

z-mn7	0.44 656	0.40 689	1.09 693	0.25 552	0.18 565	0.61 682	0.34 652	0.56 629	0.93 721	0.43 624	0.96 703	0.53 641	0.39 625	0.94 695	0.59 662	0.10 479	0.09 539	0.10 468	0.10 504	0.14 586	0.13 570

RYNet	0.37 621	0.18 536	0.59 576	0.25 552	0.28 680	0.61 682	0.32 638	0.59 654	0.59 656	0.41 608	0.38 481	0.57 656	0.39 625	0.87 681	0.53 654	0.11 527	0.08 500	0.12 566	0.11 545	0.18 640	0.18 643

DGSMNet	0.61 695	0.29 645	0.91 669	0.51 718	0.70 733	0.62 684	1.38 755	0.59 654	0.55 645	0.37 558	0.61 655	0.52 636	0.33 586	0.65 612	0.43 623	0.53 725	0.60 751	0.67 732	0.61 741	0.63 726	0.61 736

stereogan	0.37 621	0.17 521	0.65 602	0.27 615	0.22 636	0.62 684	0.26 584	0.59 654	0.63 671	0.43 624	0.60 648	0.67 686	0.42 643	0.68 621	0.35 583	0.13 588	0.14 643	0.14 615	0.12 584	0.19 649	0.17 630

Wz-Net-TNSev	0.51 678	0.58 717	1.61 729	0.25 552	0.21 619	0.65 686	0.45 692	0.63 682	0.69 683	0.51 658	0.54 623	0.71 695	0.60 687	1.00 704	0.77 687	0.15 628	0.15 659	0.13 588	0.15 638	0.21 661	0.20 662

FCDSN-DC	0.63 696	0.31 660	0.61 581	0.36 685	0.30 691	0.65 686	0.37 665	0.66 690	0.68 681	1.14 729	1.54 733	1.71 735	1.26 735	0.92 691	0.64 675	0.24 694	0.22 700	0.27 689	0.26 701	0.27 690	0.27 699
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MeshStereo	0.58 690	0.27 634	0.67 608	0.22 392	0.17 543	0.66 688	0.37 665	0.78 712	0.61 665	1.47 746	1.30 720	1.65 733	0.79 709	1.12 715	0.59 662	0.17 656	0.17 675	0.17 649	0.14 628	0.17 626	0.14 594
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
DStereoSA	0.81 717	0.37 682	1.08 692	0.51 718	0.65 731	0.67 689	1.44 756	0.74 707	1.06 729	0.54 673	1.67 737	0.49 618	1.78 745	0.96 699	1.69 740	0.28 707	0.43 731	0.27 689	0.51 731	0.40 713	0.58 729

PDISCO_ROB	0.43 650	0.30 652	0.67 608	0.43 702	0.36 701	0.67 689	0.32 638	0.72 705	0.76 693	0.43 624	0.53 620	0.63 678	0.40 630	0.66 616	0.47 639	0.21 678	0.12 620	0.21 673	0.19 672	0.25 677	0.20 662

Selective-IGEV-i16pb	0.39 633	0.12 305	2.18 736	0.21 318	0.15 485	0.68 691	0.32 638	0.56 629	0.57 651	0.25 344	0.44 557	0.33 488	0.21 409	0.80 667	0.25 507	0.14 613	0.10 574	0.09 384	0.10 504	0.12 550	0.13 570

MFN_U_SF_RVC	0.56 685	0.51 710	1.19 703	0.38 693	0.22 636	0.69 692	0.27 591	0.80 716	0.67 678	0.73 697	0.74 680	0.87 703	0.61 696	0.81 671	0.76 684	0.29 710	0.27 713	0.32 707	0.37 718	0.32 704	0.31 704

SANet	0.53 683	0.28 637	0.96 678	0.26 587	0.15 485	0.69 692	0.44 691	0.67 696	1.34 741	0.67 692	0.98 706	0.94 707	0.71 704	0.89 686	0.76 684	0.14 613	0.12 620	0.12 566	0.11 545	0.17 626	0.16 617

SGM_RVC	0.50 674	0.19 553	0.50 524	0.25 552	0.15 485	0.69 692	0.39 676	0.68 699	0.82 700	0.95 717	0.84 692	1.13 716	0.76 707	1.16 718	0.60 666	0.16 644	0.16 668	0.16 643	0.16 650	0.16 609	0.17 630
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ADCPNet	0.48 667	0.29 645	1.60 727	0.27 615	0.23 649	0.70 695	0.38 671	0.53 593	0.51 620	0.51 658	0.59 643	0.67 686	0.56 679	0.60 581	1.14 717	0.15 628	0.18 681	0.14 615	0.23 689	0.19 649	0.19 650

otaku	0.57 688	0.62 722	0.87 664	0.63 727	0.44 712	0.73 696	0.37 665	0.65 684	0.66 675	0.51 658	0.75 681	0.66 685	0.45 651	0.69 623	0.46 637	0.53 725	0.34 724	0.55 727	0.35 714	0.60 724	0.45 718

Selective-IGEV-i16pc	0.33 592	0.10 158	1.71 732	0.21 318	0.14 421	0.74 697	0.31 630	0.42 454	0.41 520	0.21 300	0.32 402	0.26 404	0.14 264	0.71 630	0.19 391	0.14 613	0.10 574	0.08 282	0.09 456	0.11 509	0.11 526

ADCL	0.47 664	0.22 596	1.00 682	0.27 615	0.19 592	0.74 697	0.64 719	0.54 603	0.69 683	0.56 676	0.71 675	0.55 647	0.60 687	0.60 581	1.43 733	0.11 527	0.09 539	0.13 588	0.13 613	0.14 586	0.14 594

SPS-STEREO	0.69 703	0.61 721	0.98 680	0.52 721	0.57 724	0.74 697	0.50 707	0.78 712	0.62 667	0.95 717	0.86 694	0.94 707	0.70 703	1.01 705	0.87 697	0.58 731	0.51 741	0.50 724	0.50 730	0.55 721	0.58 729
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DPSNet	0.47 664	0.24 610	0.93 673	0.27 615	0.20 611	0.75 700	0.57 713	0.84 723	0.79 697	0.47 646	0.51 605	0.60 664	0.69 702	0.87 681	0.71 682	0.16 644	0.13 632	0.12 566	0.10 504	0.25 677	0.21 671

Ntro	0.58 690	0.64 723	0.92 671	0.66 728	0.50 718	0.77 701	0.36 661	0.66 690	0.70 685	0.50 653	0.59 643	0.65 681	0.51 672	0.75 647	0.45 631	0.56 729	0.32 722	0.56 730	0.34 713	0.63 726	0.46 721

ACVNet_1	0.72 706	0.81 732	1.37 717	0.72 731	0.53 722	0.77 701	0.42 686	0.85 726	0.90 711	0.74 700	0.75 681	1.32 726	0.72 705	1.02 706	0.55 655	0.54 727	0.31 720	0.71 734	0.35 714	0.64 728	0.45 718

MFMNet_re	0.72 706	0.76 730	0.99 681	0.62 726	0.70 733	0.77 701	0.67 721	0.75 708	0.83 704	0.78 704	0.86 694	0.69 692	0.78 708	0.71 630	0.61 667	0.66 734	0.59 750	0.61 731	0.58 740	0.68 732	0.71 740

RainbowNet	0.72 706	0.89 737	1.02 685	0.82 735	0.63 730	0.78 704	0.52 708	0.81 718	0.93 721	0.60 681	0.79 686	0.80 700	0.60 687	0.80 667	0.57 656	0.78 741	0.55 747	0.78 738	0.49 728	0.76 736	0.58 729

LE_ROB	1.76 745	0.20 566	2.68 745	0.48 712	0.52 721	0.78 704	0.96 741	0.84 723	6.61 768	7.40 771	2.08 746	2.08 739	4.83 764	1.27 726	3.79 758	0.10 479	0.08 500	0.12 566	0.11 545	0.11 509	0.10 485

nnnnnnn	0.74 710	0.33 668	1.35 715	0.42 700	0.35 699	0.79 706	0.46 695	0.82 720	1.08 731	1.05 724	1.50 730	1.57 731	0.98 725	1.12 715	1.09 716	0.27 703	0.25 710	0.32 707	0.31 711	0.34 705	0.32 707

ACVNet-4b	0.72 706	0.81 732	1.33 714	0.72 731	0.50 718	0.80 707	0.31 630	0.71 704	0.80 698	0.50 653	0.72 679	0.95 709	0.43 647	0.96 699	1.20 725	1.13 755	0.21 696	0.76 737	0.45 724	0.65 729	0.46 721

FC-DCNN	0.70 704	0.30 652	0.69 614	0.32 665	0.27 674	0.81 708	0.39 676	0.79 715	0.82 700	1.41 738	1.58 735	1.98 738	1.26 735	1.02 706	0.77 687	0.24 694	0.22 700	0.27 689	0.26 701	0.26 685	0.26 694

FC-DCNN v2	0.71 705	0.30 652	0.67 608	0.32 665	0.27 674	0.84 709	0.39 676	0.84 723	0.85 708	1.44 742	1.64 736	2.09 740	1.28 737	1.06 709	0.80 691	0.24 694	0.22 700	0.27 689	0.26 701	0.26 685	0.25 692

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 678	0.50 708	0.86 662	0.39 695	0.24 657	0.84 709	0.55 711	0.56 629	0.62 667	0.60 681	0.68 670	0.62 670	0.42 643	1.13 717	0.43 623	0.23 685	0.27 713	0.27 689	0.35 714	0.25 677	0.29 700

MSMD_ROB	0.60 694	0.33 668	0.61 581	0.30 653	0.25 665	0.86 711	0.35 656	0.55 613	0.67 678	1.10 727	1.49 729	1.76 736	0.97 724	0.88 684	0.49 642	0.23 685	0.21 696	0.27 689	0.27 705	0.25 677	0.24 690

AnyNet_C01	0.65 698	0.58 717	2.60 744	0.32 665	0.26 670	0.88 712	0.61 717	0.63 682	0.62 667	0.68 693	0.96 703	0.76 698	0.60 687	0.96 699	1.43 733	0.16 644	0.16 668	0.17 649	0.17 660	0.23 671	0.23 684

ELAS_RVC	0.74 710	0.36 676	1.00 682	0.37 691	0.33 696	0.88 712	0.93 740	0.83 721	1.08 731	1.35 734	1.33 723	1.24 722	1.33 739	1.06 709	0.95 703	0.27 703	0.25 710	0.29 701	0.27 705	0.30 700	0.30 701
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
2222	0.57 688	0.36 676	1.06 689	0.45 707	0.25 665	0.89 714	1.27 754	0.66 690	0.59 656	0.51 658	0.91 700	1.08 714	0.57 682	0.84 676	0.84 693	0.21 678	0.15 659	0.25 687	0.18 667	0.25 677	0.15 607

G-Net	0.46 661	0.25 615	0.86 662	0.34 674	0.28 680	0.90 715	0.35 656	0.47 510	0.45 564	0.68 693	1.22 717	0.64 680	0.60 687	0.61 588	0.57 656	0.16 644	0.14 643	0.17 649	0.13 613	0.22 668	0.19 650

IMH-64-1	0.91 721	0.86 734	0.84 658	0.97 740	0.75 736	0.92 716	0.71 723	1.27 734	1.10 733	0.89 708	1.45 726	1.14 717	0.96 722	1.19 719	0.84 693	0.74 738	0.51 741	0.97 743	0.55 736	0.84 738	0.60 732

IMH-64	0.91 721	0.86 734	0.84 658	0.97 740	0.75 736	0.92 716	0.71 723	1.27 734	1.10 733	0.89 708	1.45 726	1.14 717	0.96 722	1.19 719	0.84 693	0.74 738	0.51 741	0.97 743	0.55 736	0.84 738	0.60 732

ACVNet_2	0.89 720	0.87 736	1.25 708	0.82 735	0.62 729	0.97 718	0.62 718	1.14 733	1.42 743	1.00 721	1.40 724	1.47 729	0.84 716	1.11 713	0.66 678	0.61 732	0.43 731	0.78 738	0.49 728	0.75 735	0.52 724

SAMSARA	0.56 685	0.39 688	0.80 643	0.60 725	0.46 714	1.00 719	1.23 753	0.67 696	0.68 681	0.71 696	0.54 623	0.89 706	0.57 682	0.81 671	0.62 669	0.19 673	0.22 700	0.18 658	0.18 667	0.27 690	0.25 692

SGM+DAISY	0.87 719	0.66 725	1.30 713	0.51 718	0.60 727	1.03 720	0.84 737	0.76 709	0.73 691	1.39 736	1.51 731	1.31 725	1.22 733	1.11 713	1.08 711	0.57 730	0.53 744	0.51 726	0.51 731	0.54 720	0.61 736

LRCNet_RVC	10.90 774	14.34 782	9.35 766	15.35 777	8.04 764	1.08 721	0.34 652	8.78 773	0.70 685	12.63 782	16.05 782	9.85 772	6.54 766	8.57 773	6.34 771	20.27 794	5.40 773	23.70 794	21.88 795	14.87 781	13.83 782

mmmmmm	0.68 701	0.42 695	1.12 698	0.43 702	0.27 674	1.09 722	0.64 719	0.77 710	1.20 737	0.94 714	1.17 715	1.08 714	0.82 713	1.06 709	1.04 709	0.22 683	0.24 707	0.31 705	0.27 705	0.29 696	0.23 684

IMH	1.05 729	0.95 741	1.00 682	1.01 742	0.78 739	1.11 723	0.68 722	1.38 738	1.43 744	1.00 721	1.72 738	1.43 727	1.14 727	1.73 741	0.89 699	1.09 752	0.55 747	0.99 745	0.57 739	0.87 740	0.62 738

RTS	0.78 714	0.48 703	4.68 754	0.34 674	0.28 680	1.12 724	0.46 695	0.62 675	1.03 726	0.73 697	0.89 698	0.60 664	0.59 685	1.61 736	1.16 721	0.14 613	0.11 600	0.15 631	0.15 638	0.21 661	0.19 650

RTSA	0.78 714	0.48 703	4.68 754	0.34 674	0.28 680	1.12 724	0.46 695	0.62 675	1.03 726	0.73 697	0.89 698	0.60 664	0.59 685	1.61 736	1.16 721	0.14 613	0.11 600	0.15 631	0.15 638	0.21 661	0.19 650

1111	0.79 716	0.31 660	1.57 725	0.39 695	0.28 680	1.14 726	0.99 743	0.83 721	0.96 724	0.97 720	1.11 711	1.23 721	1.18 731	1.73 741	1.70 741	0.21 678	0.18 681	0.22 679	0.21 677	0.29 696	0.26 694

WAO-7	1.01 726	0.89 737	0.93 673	0.83 737	0.66 732	1.18 727	0.81 735	1.40 739	1.57 747	1.11 728	1.76 740	1.45 728	1.19 732	1.50 735	1.14 717	0.61 732	0.62 754	0.70 733	0.68 744	0.66 731	0.60 732

notaker	1.45 739	1.34 752	1.48 720	1.40 753	1.07 749	1.18 727	0.85 738	1.48 743	1.40 742	1.51 747	3.46 759	2.40 746	1.81 746	1.76 744	1.45 736	1.11 753	0.69 759	1.38 755	0.87 753	1.31 755	0.97 751

PWCK	1.00 724	1.17 749	1.70 731	0.91 738	0.41 706	1.19 729	0.92 739	1.10 731	1.14 735	1.16 730	1.14 713	1.25 723	0.88 719	1.75 743	1.04 709	0.87 746	0.50 739	0.87 741	0.53 734	0.96 745	0.52 724

Dean	1.17 733	1.04 744	1.49 722	1.03 744	0.78 739	1.20 730	0.77 731	1.48 743	1.96 749	1.28 732	1.99 744	2.15 741	1.14 727	1.25 724	1.00 706	0.81 743	0.60 751	1.01 746	0.69 745	0.92 744	0.74 743

DStereoFS	0.84 718	0.66 725	0.80 643	0.53 722	0.50 718	1.23 731	0.55 711	0.94 728	1.32 740	0.89 708	1.32 721	1.04 713	2.32 753	1.29 728	1.14 717	0.31 713	0.35 725	0.30 703	0.39 721	0.34 705	0.60 732

MADNet+	1.01 726	1.16 748	4.72 756	0.70 730	0.47 715	1.24 732	0.96 741	0.97 730	0.89 709	0.65 690	0.77 684	0.87 703	0.85 718	2.09 747	1.68 738	0.38 721	0.39 728	0.31 705	0.27 705	0.43 714	0.39 714

SDNR	0.42 645	0.21 581	0.82 650	0.21 318	0.18 565	1.27 733	0.17 289	0.50 544	0.49 608	0.42 618	0.81 688	0.38 533	0.27 511	1.19 719	0.38 594	0.23 685	0.24 707	0.17 649	0.13 613	0.17 626	0.20 662

WAO-6	1.07 730	0.93 740	0.92 671	0.96 739	0.78 739	1.28 734	0.75 728	1.34 737	2.00 751	1.02 723	1.54 733	1.59 732	1.22 733	1.31 729	1.14 717	0.78 741	0.55 747	1.02 747	0.75 749	0.83 737	0.69 739

LVE	1.13 731	1.02 742	1.28 711	1.01 742	0.80 742	1.29 735	0.81 735	1.47 742	1.96 749	1.07 726	1.90 741	1.90 737	1.01 726	1.48 734	0.91 700	0.93 749	0.61 753	0.94 742	0.69 745	0.87 740	0.75 744

MDST_ROB	0.48 667	0.14 433	0.95 676	0.30 653	0.21 619	1.33 736	0.32 638	0.77 710	0.56 648	1.06 725	0.71 675	0.49 618	0.35 601	1.26 725	0.38 594	0.13 588	0.11 600	0.16 643	0.13 613	0.12 550	0.12 550

ELAS	0.74 710	0.36 676	0.85 661	0.36 685	0.33 696	1.36 737	0.77 731	0.93 727	0.92 717	1.41 738	1.53 732	1.16 720	1.17 730	0.95 698	1.03 707	0.26 698	0.25 710	0.28 697	0.28 709	0.31 701	0.30 701
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MonStereo1	0.93 723	0.56 716	0.82 650	0.69 729	0.58 725	1.37 738	0.35 656	0.94 728	1.25 738	0.93 713	1.90 741	1.52 730	2.10 750	1.27 726	0.77 687	0.69 735	0.33 723	0.75 736	0.47 727	0.70 733	0.57 728

KSHMR	1.89 747	1.36 753	1.60 727	1.47 755	1.22 752	1.38 739	1.06 746	1.79 747	5.97 767	1.42 740	5.65 765	2.98 751	1.14 727	2.23 750	1.20 725	1.27 756	1.12 763	1.46 757	1.10 758	1.32 756	1.15 754

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 701	0.64 723	1.06 689	0.45 707	0.27 674	1.40 740	0.58 714	0.78 712	0.92 717	0.84 706	0.86 694	0.88 705	0.68 701	1.33 730	0.68 680	0.37 720	0.29 717	0.34 712	0.36 717	0.43 714	0.37 712

ktn	1.77 746	1.36 753	1.22 705	1.43 754	1.14 750	1.52 741	1.08 747	1.51 745	3.96 763	2.77 761	4.69 762	3.35 753	1.46 743	1.69 740	1.25 728	1.43 757	0.77 761	1.45 756	0.99 756	1.32 756	0.96 749

HanzoNet	2.97 753	1.69 755	2.29 738	1.74 756	1.33 754	1.53 742	1.03 745	1.99 751	2.64 755	5.51 767	5.16 763	5.90 761	6.82 769	4.32 765	3.29 756	3.16 768	2.02 769	1.92 759	2.87 771	2.24 760	1.89 759

UNDER WATER	1.59 743	1.22 751	2.36 739	1.38 752	1.03 748	1.67 743	1.10 748	1.54 746	3.63 758	1.44 742	1.47 728	2.85 750	2.25 752	1.67 739	1.94 748	1.06 751	0.62 754	1.31 754	0.93 755	1.21 752	1.02 752

WAO-8	1.46 740	1.10 746	1.09 693	1.10 746	0.84 743	2.06 744	0.75 728	1.84 748	3.83 760	1.44 742	2.21 747	2.15 741	1.43 741	3.17 753	1.19 723	0.91 747	0.65 756	1.09 748	0.79 750	0.90 742	0.71 740

Venus	1.46 740	1.10 746	1.09 693	1.10 746	0.84 743	2.06 744	0.75 728	1.84 748	3.83 760	1.44 742	2.21 747	2.15 741	1.43 741	3.17 753	1.19 723	0.91 747	0.65 756	1.09 748	0.79 750	0.90 742	0.71 740

UNDER WATER-64	1.55 742	1.19 750	2.52 742	1.31 751	0.95 747	2.12 746	1.21 752	1.45 741	3.19 756	1.43 741	1.32 721	2.64 748	2.04 749	1.63 738	1.83 744	1.11 753	0.67 758	1.28 753	0.92 754	1.19 750	1.02 752

MANE	1.41 737	0.36 676	0.74 630	0.43 702	0.41 706	2.16 747	0.80 733	2.39 757	3.38 757	2.22 757	3.06 758	3.54 754	2.73 756	2.15 749	1.94 748	0.28 707	0.27 713	0.30 703	0.46 725	0.28 695	0.34 709

fsdfsdds	1.26 734	0.33 668	1.44 719	0.43 702	0.59 726	2.19 748	1.14 751	1.28 736	2.36 753	2.10 756	4.10 761	3.15 752	1.94 747	1.09 712	1.28 729	0.22 683	0.19 688	0.34 712	0.25 696	0.36 709	0.34 709

TorneroNet-64	1.43 738	1.03 743	1.20 704	1.10 746	0.86 745	2.26 749	0.73 726	1.84 748	3.84 762	1.25 731	2.25 749	2.69 749	1.42 740	1.76 744	1.43 733	0.76 740	0.50 739	1.09 748	0.66 743	1.23 753	0.76 745

SGM-ForestM	1.36 735	0.28 637	0.79 640	0.26 587	0.16 518	2.26 749	1.00 744	1.42 740	1.46 746	2.38 758	2.05 745	5.95 762	2.66 755	2.95 752	2.46 753	0.17 656	0.18 681	0.18 658	0.18 667	0.15 601	0.18 643

MADNet++	2.26 750	1.80 756	2.06 735	2.13 759	1.97 757	2.61 751	1.79 759	2.38 756	2.16 752	2.75 760	2.65 756	2.38 745	2.43 754	3.17 753	3.21 755	2.17 765	1.95 767	1.94 761	1.63 760	2.06 759	2.01 760

JetBlue	1.14 732	0.76 730	2.36 739	0.59 724	0.75 736	3.04 752	1.78 758	1.11 732	0.90 711	0.94 714	1.10 710	1.66 734	1.28 737	2.09 747	1.72 742	0.43 724	0.36 726	0.38 716	0.38 720	0.58 723	0.56 726

TARStereo	1.99 748	0.26 626	2.90 746	0.33 671	1.30 753	3.07 753	2.37 760	2.20 755	4.84 764	3.25 762	6.38 767	4.33 756	3.05 757	1.33 730	1.21 727	0.23 685	0.18 681	0.24 683	0.81 752	0.29 696	1.26 755

light-stereo	2.37 752	0.69 727	3.61 748	3.84 761	3.41 758	4.04 754	0.31 630	2.13 754	1.45 745	3.61 763	6.33 766	6.90 770	0.63 697	4.83 766	1.28 729	0.71 737	0.74 760	0.32 707	0.39 721	1.20 751	0.96 749

DPSimNet_ROB	4.34 761	4.23 759	6.89 764	3.67 760	3.68 759	4.75 755	5.21 771	2.67 758	3.68 759	5.82 768	3.95 760	5.57 758	6.72 768	3.46 757	4.48 761	4.05 772	2.88 770	4.68 773	3.12 773	3.69 762	3.62 765

xyz-stereo	1.40 736	0.10 158	17.09 780	0.18 115	0.07 3	4.78 756	0.18 340	0.29 262	0.34 424	0.36 550	2.81 757	0.40 560	0.29 543	0.56 560	0.24 497	0.07 141	0.05 40	0.09 384	0.06 171	0.06 113	0.05 37

MultiAttention	1.02 728	0.13 379	0.43 457	0.35 683	0.43 709	5.36 757	1.71 757	0.69 700	0.53 634	0.36 550	0.63 661	0.55 647	0.22 427	7.60 771	0.43 623	0.09 424	0.06 265	0.14 615	0.24 691	0.26 685	0.30 701

TorneroNet	2.22 749	1.08 745	1.24 707	1.14 750	0.90 746	5.58 758	0.80 733	2.12 753	8.69 770	2.58 759	5.42 764	3.88 755	1.97 748	1.78 746	1.87 745	0.86 745	0.54 746	1.15 752	0.74 748	1.23 753	0.85 748

noway3	4.27 756	5.33 764	4.61 751	11.26 771	10.44 769	5.62 759	4.46 765	4.12 762	0.92 717	1.86 749	2.49 755	6.19 767	3.66 762	3.74 762	4.54 763	1.97 759	0.46 733	2.03 766	1.74 763	5.69 767	4.21 766

noway2	4.26 755	5.26 763	4.63 752	11.29 772	10.43 768	5.62 759	4.46 765	4.09 761	0.90 711	1.87 750	2.47 752	6.20 768	3.67 763	3.62 758	4.54 763	1.97 759	0.46 733	2.02 763	1.74 763	5.72 769	4.32 768

zzzz4	4.31 758	5.77 766	4.85 760	11.37 774	10.45 770	5.64 761	4.46 765	4.20 765	0.91 716	1.87 750	2.47 752	6.11 763	3.60 758	3.65 759	4.59 765	1.99 761	0.47 735	2.02 763	1.74 763	5.77 770	4.37 769

noway1	4.31 758	5.77 766	4.81 759	11.37 774	10.45 770	5.64 761	4.46 765	4.20 765	0.90 711	1.87 750	2.48 754	6.11 763	3.60 758	3.65 759	4.59 765	1.99 761	0.47 735	2.02 763	1.74 763	5.77 770	4.37 769

noway4	4.32 760	5.81 768	4.75 757	11.39 776	10.47 772	5.70 763	4.50 770	4.14 764	0.90 711	1.83 748	2.44 751	6.16 765	3.63 761	3.66 761	4.60 767	2.00 764	0.47 735	2.03 766	1.73 762	5.80 772	4.40 771

TCMNet-wrong-test	4.29 757	5.57 765	4.65 753	11.33 773	10.39 767	5.73 764	4.48 769	4.13 763	1.02 725	1.91 753	2.39 750	6.16 765	3.62 760	3.84 763	4.50 762	1.99 761	0.47 735	1.97 762	1.69 761	5.69 767	4.31 767

JetRed	2.30 751	2.64 758	6.12 762	1.12 749	1.38 755	5.85 765	3.29 762	1.99 751	1.67 748	1.98 754	1.95 743	2.16 744	1.60 744	2.48 751	4.10 760	1.05 750	1.60 764	1.09 748	1.01 757	1.67 758	1.28 756

U	1.00 724	0.09 96	0.21 147	0.21 318	3.68 759	6.12 766	0.14 126	0.21 101	0.21 216	0.11 74	0.11 61	0.10 70	0.09 45	0.12 9	0.11 53	0.07 141	0.05 40	5.42 774	2.90 772	0.07 201	0.06 160

DGTPSM_ROB	8.34 768	5.10 760	10.37 777	5.31 763	10.18 765	8.33 767	23.60 780	6.06 770	13.41 779	4.90 764	10.87 777	5.65 759	10.44 773	6.17 768	12.59 774	3.74 770	7.55 774	3.69 770	7.26 778	4.14 764	7.46 774

DPSMNet_ROB	8.40 769	5.11 761	10.49 778	5.58 764	10.25 766	8.34 768	23.62 781	6.07 771	13.45 780	4.93 765	10.88 778	5.66 760	10.44 773	6.24 769	12.64 775	3.98 771	7.61 775	3.76 771	7.30 779	4.20 765	7.51 775

UHP	4.71 762	0.60 719	7.05 765	0.48 712	0.70 733	9.17 769	2.53 761	5.32 769	14.17 782	8.26 772	14.83 781	9.91 773	8.72 772	4.02 764	3.96 759	0.41 723	0.31 720	0.37 715	0.56 738	1.09 748	1.78 758

HaxPig	17.72 782	20.22 792	19.73 781	16.53 778	16.51 778	9.27 770	9.33 772	14.34 784	13.27 776	18.65 784	18.70 783	17.35 783	16.77 784	17.04 784	16.45 784	22.05 797	20.89 793	22.27 793	21.53 790	21.29 792	22.13 796

BEATNet-Init1	4.73 764	2.61 757	13.29 779	0.58 723	0.53 722	10.12 771	3.33 763	4.83 767	5.01 766	8.75 773	8.51 769	14.08 782	7.60 771	7.70 772	5.34 768	0.28 707	0.28 716	0.34 712	0.37 718	0.57 722	0.45 718

tt	4.71 762	0.10 158	3.94 749	2.06 758	1.53 756	10.14 772	16.88 775	9.27 775	4.98 765	1.39 736	1.02 707	4.68 757	4.90 765	3.35 756	5.86 770	5.76 773	9.15 781	2.24 769	2.53 769	3.10 761	1.32 757

Selective-IGEV-i1pa	5.57 765	7.99 770	4.76 758	0.80 734	0.45 713	12.99 773	3.60 764	9.25 774	7.43 769	6.97 769	9.87 773	8.94 771	7.26 770	14.66 783	5.65 769	3.55 769	1.08 762	1.93 760	0.72 747	0.73 734	2.79 763

MEDIAN_ROB	21.21 783	24.62 796	23.47 792	19.58 779	19.65 783	13.22 774	10.96 773	17.88 785	17.00 785	22.14 795	22.02 786	20.86 785	20.36 785	21.06 785	19.71 785	25.63 798	24.13 794	26.21 795	25.20 796	25.17 795	25.38 799

USTest	6.88 766	5.23 762	5.63 761	7.22 765	7.29 762	14.34 775	22.76 776	8.48 772	9.32 771	5.42 766	6.39 768	6.29 769	6.64 767	6.92 770	8.62 773	1.94 758	3.29 771	2.16 768	2.55 770	3.85 763	3.29 764

xxxxx1	15.27 777	9.54 774	10.31 772	20.13 780	18.88 780	17.08 776	23.03 777	10.36 776	10.99 773	9.21 774	9.62 770	10.74 777	10.61 776	10.72 775	13.89 781	7.97 779	9.20 782	31.85 797	44.72 799	12.84 778	13.69 779

tt_ll	15.27 777	9.54 774	10.31 772	20.13 780	18.88 780	17.08 776	23.03 777	10.36 776	10.99 773	9.21 774	9.62 770	10.74 777	10.61 776	10.72 775	13.89 781	7.97 779	9.20 782	31.85 797	44.72 799	12.84 778	13.69 779

ff	15.27 777	9.54 774	10.31 772	20.13 780	18.88 780	17.08 776	23.03 777	10.36 776	10.99 773	9.21 774	9.62 770	10.74 777	10.61 776	10.72 775	13.89 781	7.97 779	9.20 782	31.85 797	44.72 799	12.84 778	13.69 779

AVERAGE_ROB	25.43 792	29.06 797	27.24 793	24.63 791	24.20 792	17.73 779	12.61 774	22.29 788	21.39 788	26.79 797	26.16 795	25.20 794	24.64 796	25.07 794	23.53 786	29.96 799	28.40 799	30.60 796	29.58 797	29.72 796	29.84 800

iinet-test	10.78 772	9.29 771	9.70 767	10.48 766	10.68 773	17.98 780	25.98 782	12.57 779	13.39 777	9.64 777	10.10 774	10.06 774	10.61 776	11.22 779	12.70 776	6.40 775	7.74 776	5.68 775	6.69 774	7.47 773	7.30 772

IINet	10.78 772	9.29 771	9.70 767	10.48 766	10.68 773	17.98 780	25.98 782	12.57 779	13.39 777	9.64 777	10.10 774	10.06 774	10.61 776	11.22 779	12.70 776	6.40 775	7.74 776	5.68 775	6.69 774	7.47 773	7.30 772

Anonymous_1	16.62 781	9.35 773	9.84 769	10.66 768	14.64 777	18.66 782	27.12 784	12.64 781	13.51 781	10.76 781	10.30 776	10.13 776	10.60 775	11.06 778	12.74 778	15.87 790	7.74 776	16.92 788	43.48 798	58.66 801	7.68 776

DPSM_ROB	11.49 775	9.87 777	10.35 775	11.13 769	11.31 775	19.11 783	27.51 785	13.37 782	14.21 783	10.31 779	11.06 779	10.96 780	11.27 781	11.96 781	13.59 779	6.78 777	8.19 779	6.03 777	7.09 776	7.93 775	7.73 777

DPSM	11.49 775	9.87 777	10.35 775	11.13 769	11.31 775	19.11 783	27.51 785	13.37 782	14.21 783	10.31 779	11.06 779	10.96 780	11.27 781	11.96 781	13.59 779	6.78 777	8.19 779	6.03 777	7.09 776	7.93 775	7.73 777

RSGM-EC	29.65 793	17.75 783	10.04 770	35.31 794	33.15 794	26.42 785	46.65 787	19.89 786	17.74 786	18.92 785	23.36 793	30.14 795	23.59 794	41.87 799	45.99 800	59.56 800	34.38 800	33.25 800	20.37 788	34.97 797	19.60 794

acva	29.65 793	17.75 783	10.04 770	35.31 794	33.15 794	26.42 785	46.65 787	19.89 786	17.74 786	18.92 785	23.36 793	30.14 795	23.59 794	41.87 799	45.99 800	59.56 800	34.38 800	33.25 800	20.37 788	34.97 797	19.60 794

PML	16.10 780	12.82 781	6.78 763	5.23 762	7.76 763	33.92 787	66.56 797	5.30 768	10.28 772	26.12 796	68.59 801	20.51 784	13.49 783	10.06 774	6.78 772	5.96 774	2.00 768	6.04 779	2.18 768	8.96 777	2.60 762

RAFT-FEzeroshot	23.10 784	19.88 787	20.56 784	22.49 784	22.75 786	38.38 788	55.50 793	26.84 789	28.66 790	20.60 790	22.10 787	22.05 788	22.74 788	24.00 788	27.37 792	13.59 782	16.48 787	12.14 780	14.28 782	15.96 784	15.54 786

RAFT-FE	23.10 784	19.88 787	20.56 784	22.49 784	22.75 786	38.38 788	55.50 793	26.84 789	28.66 790	20.60 790	22.10 787	22.05 788	22.74 788	24.00 788	27.37 792	13.59 782	16.48 787	12.14 780	14.28 782	15.96 784	15.54 786

FlowAnything	23.14 787	19.87 786	20.79 787	22.50 787	22.74 785	38.39 790	55.46 790	26.89 792	28.72 793	20.77 794	22.29 792	22.07 790	22.72 787	23.99 786	27.41 794	13.60 785	16.55 792	12.15 784	14.36 786	15.97 786	15.52 784

CasAABBNet	23.10 784	19.86 785	20.64 786	22.47 783	22.73 784	38.41 791	55.50 793	26.89 792	28.70 792	20.61 792	22.15 789	22.08 791	22.75 790	23.99 786	27.36 790	13.59 782	16.48 787	12.14 780	14.27 781	15.95 782	15.53 785

LSM0	24.24 791	19.98 791	22.32 790	24.22 790	40.14 798	38.48 792	55.20 789	26.95 794	28.57 789	20.49 788	21.83 785	22.26 793	22.75 790	24.22 792	27.30 788	13.66 788	16.32 785	12.19 786	14.15 780	16.10 788	17.66 791

Hybrid-DGEV	23.16 788	19.94 790	20.96 789	22.49 784	22.75 786	38.51 793	55.52 796	27.09 796	28.90 796	20.58 789	22.25 790	22.00 787	22.80 792	24.11 791	27.33 789	13.60 785	16.47 786	12.14 780	14.30 785	15.95 782	15.54 786

Selective-RAFT-Error	23.16 788	19.93 789	20.87 788	22.54 788	22.81 789	38.52 794	55.47 791	27.01 795	28.83 794	20.66 793	22.25 790	22.09 792	22.80 792	24.09 790	27.36 790	13.61 787	16.48 787	12.15 784	14.28 782	15.99 787	15.57 789

fast-reg	23.64 790	20.51 793	23.42 791	23.22 789	24.75 793	38.73 795	55.47 791	26.85 791	28.86 795	20.12 787	21.73 784	21.64 786	22.22 786	24.30 793	27.54 795	13.91 789	16.52 791	14.85 787	15.62 787	16.91 789	15.71 790

zzz1	33.83 797	21.95 795	29.58 795	40.69 796	40.71 799	54.57 796	75.77 798	38.08 799	43.79 800	30.23 799	32.84 797	33.61 800	36.40 799	35.19 796	41.64 798	19.25 792	24.62 795	18.36 790	21.58 791	19.16 791	18.49 793

zzzzzz3	33.80 796	21.93 794	29.35 794	40.69 796	40.71 799	54.58 797	75.81 799	38.06 798	43.73 799	30.21 798	32.81 796	33.59 799	36.40 799	35.16 795	41.64 798	19.24 791	24.62 795	18.35 789	21.58 791	19.15 790	18.48 792

zzzz2	34.86 798	30.12 798	31.42 796	34.23 792	34.22 796	58.04 798	83.74 800	40.88 800	43.54 797	31.10 800	33.46 798	32.70 797	33.88 797	35.86 797	41.00 796	20.48 795	24.86 797	18.45 791	21.67 793	24.07 793	23.42 797

noway5	34.86 798	30.12 798	31.42 796	34.23 792	34.22 796	58.04 798	83.74 800	40.88 800	43.54 797	31.10 800	33.46 798	32.70 797	33.88 797	35.86 797	41.00 796	20.48 795	24.86 797	18.45 791	21.67 793	24.07 793	23.42 797

test_example2	101.33 800	108.28 801	68.15 799	98.43 798	106.93 801	89.75 800	102.43 802	36.80 797	97.65 802	129.04 802	130.15 802	65.26 802	66.62 802	92.11 801	80.24 802	144.10 802	199.48 802	81.81 802	103.01 802	125.01 802	101.27 801

Selective-IGEV-i16pa	30.47 795	41.93 800	4.02 750	0.49 716	0.37 702	96.94 801	0.74 727	60.26 802	58.76 801	17.24 783	64.39 800	38.26 801	49.53 801	106.11 802	26.15 787	19.96 793	3.42 772	4.39 772	1.81 767	0.39 712	14.22 783

ccccc		256.29 802		354.40 801	364.36 802	149.10 802		152.89 803		153.93 803		164.00 803		268.02 803		390.55 803	349.22 803	244.59 803	219.82 803	412.30 803

GS-Stereo							0.16 237	0.26 206	0.18 142	0.13 147	0.15 162	0.10 70	0.09 45	0.16 115	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.08 293	0.08 350

ASD4		6.65 769

Low-res two-view benchmark