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 9	0.08 44	0.17 74	0.17 57	0.11 196	0.06 1	0.13 80	0.13 8	0.15 68	0.10 39	0.11 54	0.08 5	0.09 39	0.11 1	0.10 6	0.08 306	0.06 255	0.06 53	0.06 161	0.07 194	0.05 35

anonymous	0.11 50	0.09 92	0.20 125	0.18 113	0.10 135	0.08 2	0.14 116	0.16 22	0.17 111	0.12 99	0.13 97	0.09 30	0.07 3	0.13 16	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

VeloStereo	0.11 50	0.07 4	0.18 92	0.16 26	0.12 273	0.09 3	0.07 1	0.12 5	0.09 2	0.12 99	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.14 36	0.12 123	0.10 467	0.09 524	0.09 373	0.08 333	0.12 535	0.13 554

flow	0.11 50	0.07 4	0.18 92	0.16 26	0.12 273	0.09 3	0.07 1	0.12 5	0.09 2	0.12 99	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.17 125	0.12 123	0.10 467	0.09 524	0.09 373	0.08 333	0.12 535	0.13 554

small-0shot	0.10 9	0.09 92	0.18 92	0.16 26	0.09 60	0.09 3	0.16 224	0.14 10	0.12 23	0.08 2	0.15 152	0.08 5	0.08 16	0.11 1	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

depth_test_26	0.11 50	0.07 4	0.19 107	0.16 26	0.09 60	0.09 3	0.11 26	0.16 22	0.15 68	0.12 99	0.16 172	0.11 99	0.08 16	0.14 36	0.10 6	0.09 413	0.07 397	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.08 338

mm2	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 60	0.09 3	0.12 40	0.17 31	0.13 32	0.08 2	0.09 16	0.11 99	0.09 39	0.14 36	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 60	0.09 3	0.12 40	0.14 10	0.13 32	0.08 2	0.09 16	0.11 99	0.09 39	0.14 36	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.12 40	0.15 16	0.11 13	0.08 2	0.07 3	0.13 157	0.09 39	0.12 8	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.11 26	0.15 16	0.10 6	0.08 2	0.07 3	0.13 157	0.09 39	0.12 8	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 50	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.11 26	0.14 10	0.10 6	0.08 2	0.07 3	0.11 99	0.08 16	0.11 1	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.06 1	0.09 3	0.12 40	0.14 10	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 61	0.08 16	0.11 1	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 8	0.17 57	0.09 60	0.09 3	0.14 116	0.10 1	0.14 50	0.07 1	0.09 16	0.07 2	0.07 3	0.11 1	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

MatchStereo	0.11 50	0.08 44	0.23 172	0.16 26	0.07 3	0.09 3	0.12 40	0.20 77	0.17 111	0.10 39	0.15 152	0.08 5	0.08 16	0.14 36	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35
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 9	0.09 92	0.21 139	0.14 3	0.10 135	0.09 3	0.09 4	0.11 2	0.09 2	0.10 39	0.11 54	0.09 30	0.09 39	0.12 8	0.11 49	0.09 413	0.07 397	0.08 271	0.07 246	0.08 282	0.06 151
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 9	0.07 4	0.14 8	0.17 57	0.08 29	0.09 3	0.13 80	0.24 155	0.13 32	0.10 39	0.09 16	0.09 30	0.08 16	0.18 154	0.12 123	0.07 134	0.06 255	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

IGEV-Stereo+	0.12 87	0.08 44	0.17 74	0.18 113	0.13 357	0.09 3	0.11 26	0.16 22	0.15 68	0.10 39	0.08 15	0.10 61	0.10 86	0.21 237	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.16 593	0.24 671

DepthFocus	0.10 9	0.07 4	0.21 139	0.15 7	0.11 196	0.10 18	0.13 80	0.15 16	0.08 1	0.12 99	0.10 41	0.09 30	0.07 3	0.13 16	0.10 6	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.06 107	0.05 35

DispViT+	0.12 87	0.07 4	0.19 107	0.15 7	0.16 504	0.10 18	0.12 40	0.26 197	0.23 251	0.13 136	0.11 54	0.10 61	0.08 16	0.21 237	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 9	0.09 92	0.17 74	0.13 1	0.09 60	0.11 20	0.16 224	0.12 5	0.11 13	0.09 17	0.13 97	0.06 1	0.09 39	0.11 1	0.14 221	0.06 50	0.06 255	0.08 271	0.09 444	0.07 194	0.07 251

derf	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.11 20	0.12 40	0.17 31	0.14 50	0.08 2	0.09 16	0.11 99	0.09 39	0.14 36	0.11 49	0.06 50	0.06 255	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.05 35

qqai	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.18 113	0.09 60	0.11 20	0.12 40	0.16 22	0.14 50	0.08 2	0.09 16	0.11 99	0.09 39	0.15 76	0.11 49	0.07 134	0.06 255	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

Monster-pub-mixall	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.08 29	0.11 20	0.09 4	0.20 77	0.12 23	0.11 65	0.11 54	0.08 5	0.08 16	0.23 267	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 151

StereoAnything_RVC	0.13 136	0.37 660	0.36 344	0.14 3	0.07 3	0.11 20	0.12 40	0.17 31	0.12 23	0.08 2	0.07 3	0.07 2	0.10 86	0.20 210	0.10 6	0.09 413	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.24 658	0.05 35

CroCo-Stereo Lap2	0.15 215	0.15 458	0.28 235	0.25 539	0.18 551	0.11 20	0.19 376	0.28 236	0.21 206	0.13 136	0.16 172	0.15 213	0.12 165	0.17 125	0.14 221	0.07 134	0.07 397	0.08 271	0.06 161	0.08 282	0.07 251

CroCo-Stereo	0.14 178	0.13 365	0.24 182	0.25 539	0.11 196	0.11 20	0.18 327	0.32 297	0.23 251	0.12 99	0.12 77	0.18 260	0.12 165	0.14 36	0.13 182	0.08 306	0.06 255	0.07 167	0.05 73	0.07 194	0.06 151
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 50	0.07 4	0.15 24	0.14 3	0.09 60	0.12 27	0.12 40	0.13 8	0.10 6	0.12 99	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.19 186	0.12 123	0.11 510	0.11 583	0.05 1	0.06 161	0.05 7	0.12 535

DDF-Stereo	0.13 136	0.08 44	0.19 107	0.19 172	0.16 504	0.12 27	0.15 171	0.18 44	0.18 134	0.11 65	0.10 41	0.13 157	0.12 165	0.23 267	0.19 379	0.08 306	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.21 644	0.06 151

zero-FE	0.16 231	0.08 44	0.81 629	0.19 172	0.18 551	0.12 27	0.15 171	0.19 56	0.19 154	0.10 39	0.10 41	0.13 157	0.12 165	0.21 237	0.19 379	0.08 306	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.19 632	0.06 151

LG-Stereo_L2	0.10 9	0.08 44	0.19 107	0.16 26	0.09 60	0.12 27	0.13 80	0.18 44	0.13 32	0.09 17	0.07 3	0.08 5	0.08 16	0.16 106	0.10 6	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 9	0.08 44	0.19 107	0.16 26	0.09 60	0.12 27	0.13 80	0.17 31	0.11 13	0.08 2	0.07 3	0.08 5	0.07 3	0.17 125	0.10 6	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.04 1

S2M2_L	0.13 136	0.11 232	0.20 125	0.16 26	0.12 273	0.12 27	0.07 1	0.18 44	0.20 184	0.12 99	0.15 152	0.14 191	0.12 165	0.15 76	0.14 221	0.13 571	0.09 524	0.09 373	0.10 490	0.11 494	0.09 413
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 50	0.16 26	0.08 29	0.12 27	0.13 80	0.11 2	0.12 23	0.09 17	0.07 3	0.10 61	0.09 39	0.11 1	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

DNS	0.26 499	0.30 634	0.18 92	0.17 57	0.10 135	0.13 34	0.14 116	0.24 155	0.16 81	0.12 99	0.17 191	0.13 157	0.10 86	0.70 609	0.37 576	0.08 306	0.14 626	0.08 271	0.05 73	1.01 724	0.80 724

monster-pro	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 57	0.08 29	0.13 34	0.12 40	0.24 155	0.19 154	0.09 17	0.11 54	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LiteMatch*	0.11 50	0.07 4	0.22 156	0.16 26	0.10 135	0.13 34	0.13 80	0.18 44	0.14 50	0.09 17	0.09 16	0.09 30	0.10 86	0.14 36	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.06 151

aanet-new-14k	0.12 87	0.11 232	0.25 196	0.21 308	0.08 29	0.13 34	0.14 116	0.25 175	0.21 206	0.12 99	0.15 152	0.09 30	0.14 252	0.15 76	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 178	0.19 538	0.70 603	0.17 57	0.12 273	0.13 34	0.14 116	0.24 155	0.17 111	0.10 39	0.12 77	0.10 61	0.10 86	0.13 16	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.07 246	0.05 7	0.07 251

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 87	0.09 92	0.18 92	0.18 113	0.09 60	0.13 34	0.16 224	0.25 175	0.21 206	0.11 65	0.16 172	0.09 30	0.11 128	0.13 16	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.07 246	0.04 1	0.05 35

Test_v1	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.09 60	0.13 34	0.13 80	0.22 112	0.16 81	0.09 17	0.10 41	0.08 5	0.08 16	0.14 36	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

BStereo	0.13 136	0.10 151	0.42 429	0.18 113	0.11 196	0.13 34	0.14 116	0.24 155	0.22 225	0.12 99	0.11 54	0.12 135	0.09 39	0.16 106	0.14 221	0.05 9	0.06 255	0.06 53	0.08 333	0.05 7	0.06 151

Wavelet-MonSter	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.18 113	0.10 135	0.13 34	0.12 40	0.15 16	0.12 23	0.10 39	0.13 97	0.10 61	0.10 86	0.14 36	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 57	0.08 29	0.13 34	0.12 40	0.24 155	0.19 154	0.09 17	0.11 54	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

111111	0.11 50	0.07 4	0.17 74	0.19 172	0.11 196	0.13 34	0.11 26	0.22 112	0.15 68	0.11 65	0.12 77	0.12 135	0.08 16	0.18 154	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.08 282	0.06 151

LGtest1	0.10 9	0.08 44	0.17 74	0.17 57	0.08 29	0.13 34	0.09 4	0.16 22	0.12 23	0.09 17	0.07 3	0.09 30	0.09 39	0.15 76	0.11 49	0.08 306	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.06 151

GELT-Stereo	0.13 136	0.09 92	0.16 50	0.20 249	0.14 409	0.14 46	0.15 171	0.33 312	0.23 251	0.14 167	0.11 54	0.11 99	0.11 128	0.16 106	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.05 7	0.05 35

FAST (zero-shot)	0.14 178	0.10 151	0.22 156	0.23 440	0.26 654	0.14 46	0.15 171	0.23 135	0.15 68	0.11 65	0.14 137	0.12 135	0.12 165	0.18 154	0.13 182	0.09 413	0.09 524	0.07 167	0.08 333	0.07 194	0.09 413

CAR	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.09 60	0.14 46	0.10 10	0.19 56	0.13 32	0.10 39	0.10 41	0.08 5	0.07 3	0.15 76	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

MSE-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.09 60	0.14 46	0.10 10	0.19 56	0.13 32	0.09 17	0.10 41	0.08 5	0.07 3	0.15 76	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

aanet-new-78k	0.13 136	0.11 232	0.44 452	0.21 308	0.08 29	0.14 46	0.14 116	0.21 94	0.16 81	0.10 39	0.13 97	0.10 61	0.13 215	0.18 154	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.05 35

aanet-new-34k	0.12 87	0.11 232	0.26 206	0.19 172	0.07 3	0.14 46	0.14 116	0.21 94	0.18 134	0.12 99	0.15 152	0.11 99	0.12 165	0.13 16	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 50	0.10 151	0.26 206	0.18 113	0.09 60	0.14 46	0.14 116	0.20 77	0.13 32	0.11 65	0.13 97	0.10 61	0.11 128	0.14 36	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.05 7	0.05 35

aanet-new-16k	0.12 87	0.11 232	0.26 206	0.20 249	0.08 29	0.14 46	0.12 40	0.21 94	0.19 154	0.12 99	0.12 77	0.12 135	0.11 128	0.14 36	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 87	0.09 92	0.17 74	0.19 172	0.11 196	0.14 46	0.16 224	0.21 94	0.20 184	0.10 39	0.17 191	0.11 99	0.12 165	0.12 8	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.08 333	0.05 7	0.06 151

HiDET	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.15 7	0.09 60	0.14 46	0.12 40	0.19 56	0.15 68	0.10 39	0.09 16	0.11 99	0.09 39	0.15 76	0.13 182	0.06 50	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

DLNR-FE	10.45 747	12.13 756	19.94 759	106.10 776	23.12 766	0.14 46	0.13 80	3.28 737	0.17 111	0.16 219	0.23 280	0.16 235	0.10 86	0.31 409	0.15 256	2.41 743	0.06 255	0.07 167	0.07 246	40.22 776	0.06 151

MonStereo	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 57	0.08 29	0.14 46	0.12 40	0.24 155	0.19 154	0.09 17	0.11 54	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

asda	0.11 50	0.11 232	0.16 50	0.17 57	0.09 60	0.14 46	0.12 40	0.24 155	0.16 81	0.11 65	0.11 54	0.08 5	0.10 86	0.15 76	0.12 123	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 50	0.11 232	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.14 46	0.12 40	0.21 94	0.16 81	0.13 136	0.13 97	0.08 5	0.09 39	0.13 16	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.06 107	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 50	0.11 232	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.14 46	0.12 40	0.21 94	0.16 81	0.13 136	0.13 97	0.08 5	0.09 39	0.13 16	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.06 107	0.04 1

monsterstereo	0.11 50	0.09 92	0.14 8	0.19 172	0.12 273	0.14 46	0.12 40	0.25 175	0.17 111	0.13 136	0.16 172	0.08 5	0.09 39	0.19 186	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

GREAT-IGEV	0.12 87	0.09 92	0.25 196	0.16 26	0.11 196	0.14 46	0.16 224	0.17 31	0.17 111	0.10 39	0.15 152	0.09 30	0.09 39	0.18 154	0.10 6	0.06 50	0.07 397	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.10 473
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 9	0.08 44	0.13 1	0.17 57	0.08 29	0.14 46	0.12 40	0.24 155	0.19 154	0.09 17	0.11 54	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV-Stereo++	0.11 50	0.08 44	0.15 24	0.19 172	0.11 196	0.14 46	0.10 10	0.22 112	0.18 134	0.10 39	0.13 97	0.10 61	0.11 128	0.14 36	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

DLNR_Zeroshot_test	10.44 746	12.10 755	19.93 758	106.08 775	23.66 767	0.14 46	0.13 80	3.22 736	0.17 111	0.16 219	0.23 280	0.16 235	0.10 86	0.31 409	0.15 256	2.36 742	0.06 255	0.07 167	0.07 246	39.70 775	0.06 151

DNSM	0.28 530	0.28 619	0.17 74	0.17 57	0.09 60	0.15 66	0.15 171	0.24 155	0.18 134	0.14 167	0.17 191	0.13 157	0.11 128	0.75 630	0.63 655	0.08 306	0.13 615	0.06 53	0.05 73	1.14 725	0.81 725

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 87	0.12 294	0.17 74	0.22 380	0.10 135	0.15 66	0.13 80	0.18 44	0.14 50	0.11 65	0.13 97	0.10 61	0.08 16	0.20 210	0.14 221	0.06 50	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.07 194	0.07 251

over v1	0.11 50	0.13 365	0.15 24	0.19 172	0.06 1	0.15 66	0.10 10	0.18 44	0.10 6	0.10 39	0.09 16	0.11 99	0.14 252	0.18 154	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 107	0.06 151

over-8	0.11 50	0.13 365	0.16 50	0.20 249	0.07 3	0.15 66	0.10 10	0.19 56	0.10 6	0.09 17	0.09 16	0.11 99	0.12 165	0.18 154	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 107	0.06 151

over-9	0.11 50	0.13 365	0.16 50	0.19 172	0.07 3	0.15 66	0.10 10	0.20 77	0.11 13	0.09 17	0.09 16	0.11 99	0.12 165	0.18 154	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 107	0.06 151

MGA	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.10 135	0.15 66	0.10 10	0.18 44	0.13 32	0.09 17	0.09 16	0.09 30	0.07 3	0.15 76	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 107	0.06 151

PointNet	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.15 66	0.14 116	0.17 31	0.14 50	0.08 2	0.11 54	0.12 135	0.09 39	0.14 36	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

aanet-new-90k	0.12 87	0.11 232	0.28 235	0.20 249	0.09 60	0.15 66	0.14 116	0.22 112	0.16 81	0.09 17	0.11 54	0.09 30	0.12 165	0.20 210	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

aanet-new-22k	0.12 87	0.11 232	0.28 235	0.20 249	0.08 29	0.15 66	0.13 80	0.22 112	0.19 154	0.12 99	0.14 137	0.12 135	0.12 165	0.15 76	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 178	0.21 566	0.47 480	0.17 57	0.12 273	0.15 66	0.14 116	0.24 155	0.16 81	0.11 65	0.14 137	0.12 135	0.10 86	0.14 36	0.10 6	0.06 50	0.06 255	0.06 53	0.08 333	0.05 7	0.07 251

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 87	0.08 44	0.29 249	0.17 57	0.09 60	0.15 66	0.14 116	0.19 56	0.17 111	0.11 65	0.14 137	0.11 99	0.12 165	0.13 16	0.10 6	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.05 7	0.19 632

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 50	0.09 92	0.17 74	0.18 113	0.10 135	0.15 66	0.16 224	0.23 135	0.15 68	0.10 39	0.16 172	0.09 30	0.11 128	0.13 16	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.08 333	0.05 7	0.08 338

Foundation-i1c-attn	0.12 87	0.07 4	0.14 8	0.16 26	0.07 3	0.15 66	0.15 171	0.24 155	0.17 111	0.13 136	0.15 152	0.16 235	0.13 215	0.15 76	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

LiteMatch	0.12 87	0.13 365	0.15 24	0.19 172	0.10 135	0.15 66	0.17 276	0.17 31	0.13 32	0.09 17	0.09 16	0.11 99	0.21 397	0.14 36	0.22 451	0.08 306	0.05 39	0.08 271	0.06 161	0.08 282	0.07 251

Selective-IGEV-i32	0.12 87	0.09 92	0.22 156	0.19 172	0.10 135	0.15 66	0.14 116	0.27 213	0.15 68	0.13 136	0.14 137	0.13 157	0.08 16	0.21 237	0.12 123	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.05 35

GeoVLM	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 60	0.15 66	0.12 40	0.17 31	0.13 32	0.09 17	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.14 36	0.12 123	0.06 50	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LACA1	0.09 1	0.10 151	0.13 1	0.16 26	0.07 3	0.15 66	0.12 40	0.15 16	0.11 13	0.09 17	0.07 3	0.09 30	0.10 86	0.13 16	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.05 35

WQFJA1++	0.44 639	0.07 4	0.63 575	0.18 113	0.13 357	0.15 66	0.11 26	0.20 77	0.11 13	2.05 734	0.12 77	0.23 343	0.11 128	0.17 125	0.12 123	0.08 306	0.05 39	0.06 53	0.05 73	4.20 741	0.07 251

MonSter++	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 60	0.15 66	0.12 40	0.17 31	0.13 32	0.09 17	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.14 36	0.12 123	0.06 50	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LCMNet	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.15 7	0.09 60	0.15 66	0.12 40	0.18 44	0.19 154	0.10 39	0.10 41	0.11 99	0.10 86	0.15 76	0.13 182	0.06 50	0.06 255	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

252Zero-FE	0.14 178	0.07 4	0.17 74	0.17 57	0.09 60	0.15 66	0.11 26	0.21 94	0.19 154	0.77 685	0.11 54	0.08 5	0.08 16	0.13 16	0.13 182	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 107	0.06 151

qwe	0.11 50	0.10 151	0.14 8	0.17 57	0.10 135	0.15 66	0.12 40	0.25 175	0.17 111	0.14 167	0.13 97	0.09 30	0.09 39	0.18 154	0.12 123	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 50	0.09 92	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.15 66	0.10 10	0.19 56	0.18 134	0.14 167	0.17 191	0.09 30	0.10 86	0.18 154	0.13 182	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

4w-stereo	0.10 9	0.10 151	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.15 66	0.10 10	0.19 56	0.13 32	0.12 99	0.12 77	0.08 5	0.11 128	0.16 106	0.12 123	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 50	0.10 151	0.15 24	0.18 113	0.09 60	0.15 66	0.15 171	0.20 77	0.15 68	0.12 99	0.13 97	0.10 61	0.09 39	0.17 125	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 50	0.09 92	0.14 8	0.16 26	0.09 60	0.15 66	0.12 40	0.25 175	0.16 81	0.14 167	0.13 97	0.08 5	0.10 86	0.16 106	0.13 182	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

monsters	0.11 50	0.09 92	0.13 1	0.17 57	0.12 273	0.15 66	0.11 26	0.23 135	0.15 68	0.14 167	0.12 77	0.08 5	0.09 39	0.21 237	0.10 6	0.06 50	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test2	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.15 66	0.11 26	0.16 22	0.10 6	0.09 17	0.07 3	0.10 61	0.06 1	0.15 76	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 107	0.05 35

MLG-Stereo_test1	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.18 113	0.09 60	0.15 66	0.11 26	0.16 22	0.10 6	0.08 2	0.06 1	0.10 61	0.07 3	0.17 125	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

MLG-Stereo	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.18 113	0.07 3	0.15 66	0.11 26	0.17 31	0.11 13	0.08 2	0.06 1	0.10 61	0.08 16	0.18 154	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 136	0.09 92	0.24 182	0.20 249	0.10 135	0.15 66	0.14 116	0.22 112	0.16 81	0.12 99	0.19 223	0.15 213	0.11 128	0.13 16	0.17 316	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.07 194	0.06 151

SCV_C0	0.14 178	0.11 232	0.25 196	0.19 172	0.12 273	0.15 66	0.16 224	0.30 273	0.22 225	0.13 136	0.15 152	0.13 157	0.09 39	0.24 283	0.10 6	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.09 371	0.06 151

SCV	0.14 178	0.14 419	0.24 182	0.21 308	0.11 196	0.15 66	0.16 224	0.31 285	0.18 134	0.11 65	0.15 152	0.13 157	0.10 86	0.23 267	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.09 371	0.06 151

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 136	0.14 419	0.19 107	0.26 573	0.09 60	0.15 66	0.13 80	0.22 112	0.18 134	0.12 99	0.11 54	0.10 61	0.13 215	0.21 237	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.05 35

AIO_rvc	0.12 87	0.11 232	0.22 156	0.19 172	0.10 135	0.15 66	0.17 276	0.20 77	0.16 81	0.11 65	0.13 97	0.13 157	0.08 16	0.22 257	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.07 251

AIO_test	0.12 87	0.09 92	0.20 125	0.19 172	0.11 196	0.15 66	0.17 276	0.19 56	0.16 81	0.11 65	0.13 97	0.14 191	0.09 39	0.20 210	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

RAStereo	0.13 136	0.12 294	0.27 218	0.22 380	0.11 196	0.15 66	0.18 327	0.23 135	0.23 251	0.13 136	0.17 191	0.11 99	0.09 39	0.15 76	0.13 182	0.08 306	0.06 255	0.08 271	0.06 161	0.07 194	0.05 35

Occ-G	0.13 136	0.08 44	0.21 139	0.17 57	0.10 135	0.15 66	0.19 376	0.22 112	0.19 154	0.13 136	0.19 223	0.21 309	0.11 128	0.17 125	0.14 221	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.07 194	0.06 151

rvit_stereo_0080	0.15 215	0.13 365	0.25 196	0.19 172	0.13 357	0.15 66	0.20 429	0.28 236	0.24 269	0.15 190	0.17 191	0.19 280	0.13 215	0.19 186	0.15 256	0.11 510	0.08 487	0.08 271	0.08 333	0.10 444	0.07 251

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 348	0.72 704	0.70 603	0.17 57	0.08 29	0.15 66	0.15 171	0.18 44	0.16 81	0.13 136	0.12 77	0.09 30	0.08 16	0.16 106	0.13 182	0.35 694	0.04 2	0.08 271	0.07 246	0.11 494	0.23 666

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 87	0.08 44	0.29 249	0.17 57	0.09 60	0.15 66	0.14 116	0.19 56	0.17 111	0.11 65	0.14 137	0.11 99	0.12 165	0.13 16	0.10 6	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.05 7	0.19 632

IGEV++	0.13 136	0.10 151	0.23 172	0.21 308	0.10 135	0.15 66	0.15 171	0.29 253	0.16 81	0.12 99	0.15 152	0.12 135	0.12 165	0.17 125	0.14 221	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.05 73	0.07 194	0.07 251

whm_eth	0.15 215	0.13 365	0.25 196	0.19 172	0.13 357	0.15 66	0.20 429	0.28 236	0.24 269	0.15 190	0.17 191	0.19 280	0.13 215	0.19 186	0.15 256	0.11 510	0.08 487	0.08 271	0.08 333	0.10 444	0.07 251

MIF-Stereo (partial)	0.16 231	0.10 151	0.34 313	0.21 308	0.15 471	0.15 66	0.13 80	0.28 236	0.25 284	0.17 238	0.26 318	0.15 213	0.16 297	0.25 313	0.17 316	0.09 413	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.09 371	0.08 338

Selective-IGEV	0.12 87	0.09 92	0.22 156	0.19 172	0.10 135	0.15 66	0.14 116	0.27 213	0.15 68	0.13 136	0.14 137	0.13 157	0.08 16	0.21 237	0.12 123	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.05 35

over-6	0.12 87	0.13 365	0.19 107	0.19 172	0.07 3	0.16 111	0.11 26	0.26 197	0.16 81	0.10 39	0.10 41	0.10 61	0.13 215	0.19 186	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 107	0.06 151

testmc14	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.18 113	0.07 3	0.16 111	0.14 116	0.15 16	0.12 23	0.10 39	0.13 97	0.10 61	0.08 16	0.12 8	0.10 6	0.06 50	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

Anonymus	0.12 87	0.08 44	0.17 74	0.19 172	0.10 135	0.16 111	0.15 171	0.20 77	0.16 81	0.11 65	0.09 16	0.14 191	0.12 165	0.17 125	0.13 182	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.07 251

PhaseNet	0.13 136	0.09 92	0.19 107	0.18 113	0.11 196	0.16 111	0.14 116	0.24 155	0.17 111	0.11 65	0.12 77	0.16 235	0.12 165	0.19 186	0.16 283	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.07 194	0.07 251

MCSU-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 57	0.07 3	0.16 111	0.15 171	0.17 31	0.16 81	0.12 99	0.13 97	0.12 135	0.08 16	0.15 76	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

aanet-new-60k	0.12 87	0.11 232	0.32 284	0.20 249	0.08 29	0.16 111	0.13 80	0.19 56	0.17 111	0.11 65	0.12 77	0.11 99	0.11 128	0.19 186	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

aanet-new-70k	0.12 87	0.10 151	0.27 218	0.19 172	0.08 29	0.16 111	0.14 116	0.21 94	0.15 68	0.10 39	0.13 97	0.10 61	0.12 165	0.20 210	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

aanet-new-40k	0.12 87	0.11 232	0.27 218	0.19 172	0.11 196	0.16 111	0.14 116	0.19 56	0.14 50	0.11 65	0.14 137	0.10 61	0.11 128	0.12 8	0.10 6	0.06 50	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.05 35

aanet-32k-new	0.12 87	0.13 365	0.28 235	0.20 249	0.09 60	0.16 111	0.15 171	0.20 77	0.16 81	0.11 65	0.14 137	0.09 30	0.13 215	0.18 154	0.10 6	0.06 50	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.06 151

aanet-new-28k	0.12 87	0.11 232	0.35 324	0.20 249	0.08 29	0.16 111	0.14 116	0.19 56	0.14 50	0.12 99	0.14 137	0.12 135	0.12 165	0.15 76	0.10 6	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.07 246	0.07 194	0.05 35

aanet-new-24k	0.12 87	0.11 232	0.22 156	0.19 172	0.11 196	0.16 111	0.14 116	0.19 56	0.15 68	0.13 136	0.16 172	0.11 99	0.12 165	0.14 36	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.06 107	0.05 35

aanet-new-12k	0.12 87	0.11 232	0.23 172	0.22 380	0.09 60	0.16 111	0.14 116	0.24 155	0.19 154	0.12 99	0.11 54	0.09 30	0.13 215	0.14 36	0.11 49	0.06 50	0.04 2	0.07 167	0.05 73	0.08 282	0.05 35

LACA3	0.10 9	0.10 151	0.14 8	0.15 7	0.07 3	0.16 111	0.14 116	0.14 10	0.13 32	0.11 65	0.09 16	0.10 61	0.10 86	0.16 106	0.09 1	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1b	0.12 87	0.07 4	0.14 8	0.16 26	0.07 3	0.16 111	0.15 171	0.25 175	0.16 81	0.14 167	0.15 152	0.17 247	0.12 165	0.15 76	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

LACA2	0.10 9	0.11 232	0.20 125	0.16 26	0.07 3	0.16 111	0.13 80	0.17 31	0.14 50	0.09 17	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.14 36	0.09 1	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

BridgeDepth_RVC	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.13 1	0.07 3	0.16 111	0.10 10	0.20 77	0.14 50	0.09 17	0.10 41	0.09 30	0.12 165	0.13 16	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.05 73	0.06 107	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 9	0.07 4	0.14 8	0.16 26	0.08 29	0.16 111	0.13 80	0.21 94	0.11 13	0.11 65	0.11 54	0.10 61	0.10 86	0.14 36	0.11 49	0.07 134	0.06 255	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

BridgeDepth	0.10 9	0.09 92	0.14 8	0.19 172	0.07 3	0.16 111	0.12 40	0.16 22	0.12 23	0.08 2	0.09 16	0.14 191	0.13 215	0.14 36	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	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	0.13 136	0.12 294	0.21 139	0.22 380	0.10 135	0.16 111	0.15 171	0.26 197	0.18 134	0.17 238	0.16 172	0.11 99	0.13 215	0.18 154	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.07 246	0.06 107	0.06 151

asd	0.10 9	0.10 151	0.15 24	0.17 57	0.10 135	0.16 111	0.10 10	0.19 56	0.13 32	0.12 99	0.11 54	0.09 30	0.10 86	0.16 106	0.11 49	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

3w_stereo	0.12 87	0.11 232	0.18 92	0.18 113	0.08 29	0.16 111	0.15 171	0.27 213	0.19 154	0.12 99	0.12 77	0.07 2	0.12 165	0.15 76	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

2w_stereo	0.11 50	0.10 151	0.15 24	0.18 113	0.08 29	0.16 111	0.14 116	0.27 213	0.20 184	0.14 167	0.14 137	0.08 5	0.11 128	0.13 16	0.12 123	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

1w_stereo	0.12 87	0.08 44	0.14 8	0.18 113	0.09 60	0.16 111	0.15 171	0.25 175	0.21 206	0.13 136	0.16 172	0.08 5	0.12 165	0.16 106	0.13 182	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

IGEV	0.11 50	0.06 1	0.17 74	0.15 7	0.11 196	0.16 111	0.13 80	0.21 94	0.16 81	0.11 65	0.15 152	0.09 30	0.07 3	0.14 36	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

MLG-Stereo_test3	0.10 9	0.08 44	0.16 50	0.17 57	0.08 29	0.16 111	0.12 40	0.17 31	0.12 23	0.10 39	0.07 3	0.10 61	0.08 16	0.14 36	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 107	0.06 151

LG-Stereo	0.13 136	0.10 151	0.24 182	0.20 249	0.09 60	0.16 111	0.18 327	0.21 94	0.18 134	0.11 65	0.17 191	0.09 30	0.09 39	0.15 76	0.14 221	0.05 9	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.07 194	0.05 35

HUF	0.15 215	0.11 232	0.38 372	0.17 57	0.11 196	0.16 111	0.17 276	0.22 112	0.20 184	0.11 65	0.13 97	0.14 191	0.11 128	0.18 154	0.12 123	0.07 134	0.20 673	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.14 578

GIP-stereo	0.12 87	0.09 92	0.20 125	0.19 172	0.11 196	0.16 111	0.14 116	0.29 253	0.18 134	0.11 65	0.16 172	0.13 157	0.09 39	0.15 76	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

mms	0.13 136	0.11 232	0.19 107	0.19 172	0.12 273	0.16 111	0.17 276	0.20 77	0.17 111	0.13 136	0.17 191	0.14 191	0.09 39	0.24 283	0.14 221	0.06 50	0.05 39	0.08 271	0.06 161	0.07 194	0.07 251

rvit_stereo_0081	0.16 231	0.11 232	0.24 182	0.21 308	0.12 273	0.16 111	0.17 276	0.22 112	0.33 402	0.16 219	0.18 214	0.18 260	0.14 252	0.20 210	0.16 283	0.11 510	0.08 487	0.09 373	0.08 333	0.09 371	0.07 251

GCAP-BAT	0.21 369	0.08 44	1.22 686	0.29 625	0.43 688	0.16 111	0.15 171	0.27 213	0.25 284	0.14 167	0.17 191	0.15 213	0.11 128	0.20 210	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.06 151

rvit_stereo_0082	0.16 231	0.11 232	0.24 182	0.21 308	0.12 273	0.16 111	0.17 276	0.22 112	0.33 402	0.16 219	0.18 214	0.18 260	0.14 252	0.20 210	0.16 283	0.11 510	0.08 487	0.09 373	0.08 333	0.09 371	0.07 251

AIO-Stereo	0.13 136	0.10 151	0.22 156	0.20 249	0.09 60	0.16 111	0.15 171	0.27 213	0.16 81	0.13 136	0.15 152	0.13 157	0.08 16	0.18 154	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.06 107	0.06 151

RSM	0.12 87	0.09 92	0.20 125	0.20 249	0.09 60	0.16 111	0.15 171	0.23 135	0.18 134	0.13 136	0.13 97	0.15 213	0.09 39	0.21 237	0.12 123	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.06 107	0.05 35

MoCha-V2	0.13 136	0.08 44	0.26 206	0.23 440	0.09 60	0.16 111	0.15 171	0.26 197	0.16 81	0.15 190	0.15 152	0.13 157	0.14 252	0.20 210	0.11 49	0.06 50	0.07 397	0.06 53	0.06 161	0.06 107	0.05 35

plain	0.17 252	0.13 365	0.43 442	0.21 308	0.13 357	0.16 111	0.17 276	0.27 213	0.22 225	0.16 219	0.26 318	0.13 157	0.16 297	0.27 352	0.16 283	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.07 246	0.10 444	0.07 251

MaDis-Stereo	0.14 178	0.13 365	0.26 206	0.19 172	0.14 409	0.16 111	0.13 80	0.25 175	0.21 206	0.13 136	0.14 137	0.14 191	0.11 128	0.17 125	0.17 316	0.08 306	0.07 397	0.08 271	0.06 161	0.07 194	0.06 151

CASnet	0.14 178	0.12 294	0.22 156	0.22 380	0.08 29	0.16 111	0.15 171	0.27 213	0.25 284	0.22 297	0.20 240	0.15 213	0.11 128	0.17 125	0.13 182	0.07 134	0.05 39	0.11 512	0.09 444	0.08 282	0.05 35
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.20 348	0.08 44	1.14 681	0.29 625	0.43 688	0.16 111	0.15 171	0.27 213	0.25 284	0.14 167	0.17 191	0.15 213	0.11 128	0.20 210	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.06 151

quiztm	0.15 215	0.15 458	0.25 196	0.22 380	0.14 409	0.17 150	0.17 276	0.33 312	0.21 206	0.18 257	0.21 255	0.14 191	0.10 86	0.17 125	0.14 221	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.08 282	0.05 35

DF	0.13 136	0.09 92	0.21 139	0.18 113	0.10 135	0.17 150	0.15 171	0.25 175	0.17 111	0.13 136	0.22 269	0.19 280	0.11 128	0.20 210	0.14 221	0.08 306	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.06 107	0.06 151

aanet-new-36k	0.12 87	0.12 294	0.28 235	0.19 172	0.08 29	0.17 150	0.15 171	0.22 112	0.18 134	0.11 65	0.14 137	0.10 61	0.11 128	0.17 125	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 136	0.11 232	0.38 372	0.17 57	0.11 196	0.17 150	0.14 116	0.23 135	0.17 111	0.11 65	0.14 137	0.13 157	0.11 128	0.14 36	0.10 6	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

PSi22	0.14 178	0.13 365	0.29 249	0.19 172	0.09 60	0.17 150	0.12 40	0.28 236	0.23 251	0.13 136	0.14 137	0.22 321	0.13 215	0.29 386	0.14 221	0.06 50	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.07 194	0.06 151

Foundation-i1	0.13 136	0.07 4	0.16 50	0.17 57	0.11 196	0.17 150	0.16 224	0.32 297	0.22 225	0.15 190	0.17 191	0.20 295	0.13 215	0.14 36	0.13 182	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

Pro-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 57	0.10 135	0.17 150	0.13 80	0.11 2	0.13 32	0.10 39	0.09 16	0.08 5	0.06 1	0.22 257	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.08 333	0.05 7	0.05 35

Replicate-Monster	0.12 87	0.10 151	0.32 284	0.16 26	0.08 29	0.17 150	0.10 10	0.22 112	0.19 154	0.11 65	0.10 41	0.10 61	0.09 39	0.19 186	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.08 338

FlowAnything_test	0.14 178	0.11 232	0.21 139	0.21 308	0.12 273	0.17 150	0.16 224	0.25 175	0.16 81	0.15 190	0.13 97	0.15 213	0.14 252	0.18 154	0.16 283	0.10 467	0.07 397	0.11 512	0.12 570	0.08 282	0.09 413

water-stereo	0.13 136	0.08 44	0.20 125	0.19 172	0.10 135	0.17 150	0.14 116	0.25 175	0.19 154	0.17 238	0.23 280	0.15 213	0.15 272	0.12 8	0.13 182	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.05 35

4.25_new	0.11 50	0.11 232	0.16 50	0.17 57	0.10 135	0.17 150	0.12 40	0.21 94	0.14 50	0.12 99	0.13 97	0.09 30	0.10 86	0.15 76	0.12 123	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 50	0.11 232	0.16 50	0.17 57	0.10 135	0.17 150	0.12 40	0.21 94	0.14 50	0.12 99	0.13 97	0.09 30	0.10 86	0.15 76	0.12 123	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 50	0.11 232	0.16 50	0.17 57	0.10 135	0.17 150	0.12 40	0.21 94	0.14 50	0.12 99	0.13 97	0.09 30	0.10 86	0.15 76	0.12 123	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 50	0.10 151	0.14 8	0.17 57	0.09 60	0.17 150	0.09 4	0.22 112	0.16 81	0.13 136	0.13 97	0.09 30	0.11 128	0.19 186	0.13 182	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

SGD-Stereo	0.11 50	0.08 44	0.17 74	0.17 57	0.07 3	0.17 150	0.13 80	0.18 44	0.16 81	0.11 65	0.13 97	0.11 99	0.12 165	0.18 154	0.11 49	0.08 306	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.04 1

HART	0.15 215	0.11 232	0.30 260	0.21 308	0.09 60	0.17 150	0.16 224	0.30 273	0.19 154	0.15 190	0.25 306	0.17 247	0.09 39	0.21 237	0.12 123	0.06 50	0.07 397	0.07 167	0.05 73	0.08 282	0.06 151

FLISNet	0.20 348	0.13 365	0.33 301	0.18 113	0.15 471	0.17 150	0.16 224	0.34 325	0.21 206	0.37 542	0.39 482	0.36 502	0.24 447	0.29 386	0.21 429	0.06 50	0.05 39	0.08 271	0.09 444	0.09 371	0.07 251

CoSv	0.20 348	0.13 365	0.33 301	0.18 113	0.15 471	0.17 150	0.16 224	0.34 325	0.21 206	0.37 542	0.39 482	0.36 502	0.24 447	0.29 386	0.21 429	0.06 50	0.05 39	0.08 271	0.09 444	0.09 371	0.07 251

fffft	0.13 136	0.09 92	0.24 182	0.19 172	0.10 135	0.17 150	0.19 376	0.22 112	0.16 81	0.14 167	0.11 54	0.13 157	0.10 86	0.24 283	0.18 345	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.07 194	0.06 151
1: 1. 1
ours_stereo	0.13 136	0.11 232	0.23 172	0.20 249	0.11 196	0.17 150	0.18 327	0.20 77	0.19 154	0.13 136	0.18 214	0.14 191	0.10 86	0.23 267	0.14 221	0.06 50	0.05 39	0.08 271	0.06 161	0.06 107	0.05 35

rvit_stereo_0083	0.16 231	0.12 294	0.26 206	0.21 308	0.13 357	0.17 150	0.17 276	0.22 112	0.34 412	0.16 219	0.21 255	0.19 280	0.16 297	0.21 237	0.16 283	0.11 510	0.10 558	0.10 454	0.08 333	0.09 371	0.07 251

rvit_stereo_ft	0.17 252	0.14 419	0.30 260	0.25 539	0.14 409	0.17 150	0.21 460	0.28 236	0.26 296	0.16 219	0.19 223	0.20 295	0.16 297	0.22 257	0.17 316	0.11 510	0.07 397	0.09 373	0.09 444	0.09 371	0.07 251

RSM++	0.12 87	0.09 92	0.19 107	0.20 249	0.09 60	0.17 150	0.15 171	0.21 94	0.19 154	0.12 99	0.12 77	0.14 191	0.09 39	0.20 210	0.12 123	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.07 194	0.05 35

CAS++	0.16 231	0.12 294	0.27 218	0.18 113	0.12 273	0.17 150	0.15 171	0.42 442	0.24 269	0.19 265	0.18 214	0.13 157	0.10 86	0.21 237	0.12 123	0.12 550	0.10 558	0.11 512	0.08 333	0.10 444	0.09 413
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
UniTT-Stereo	0.14 178	0.10 151	0.30 260	0.21 308	0.13 357	0.17 150	0.13 80	0.19 56	0.18 134	0.15 190	0.20 240	0.10 61	0.11 128	0.18 154	0.16 283	0.08 306	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.08 282	0.06 151

MIM_Stereo	0.18 278	0.12 294	0.38 372	0.20 249	0.11 196	0.17 150	0.14 116	0.35 349	0.25 284	0.27 354	0.35 434	0.23 343	0.13 215	0.27 352	0.16 283	0.06 50	0.07 397	0.08 271	0.08 333	0.08 282	0.06 151

GLC_STEREO	0.15 215	0.10 151	0.24 182	0.21 308	0.09 60	0.17 150	0.15 171	0.23 135	0.27 307	0.17 238	0.20 240	0.17 247	0.11 128	0.23 267	0.16 283	0.07 134	0.09 524	0.09 373	0.08 333	0.07 194	0.06 151

PFNet+	0.20 348	0.10 151	0.37 353	0.21 308	0.12 273	0.17 150	0.19 376	0.29 253	0.34 412	0.33 481	0.32 390	0.24 358	0.16 297	0.32 416	0.17 316	0.10 467	0.07 397	0.11 512	0.10 490	0.08 282	0.12 535

aanet-new-32k	0.12 87	0.11 232	0.27 218	0.20 249	0.09 60	0.18 178	0.13 80	0.18 44	0.13 32	0.12 99	0.12 77	0.13 157	0.13 215	0.14 36	0.10 6	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

aanet-new-30k	0.12 87	0.11 232	0.27 218	0.20 249	0.09 60	0.18 178	0.13 80	0.18 44	0.13 32	0.12 99	0.12 77	0.13 157	0.13 215	0.14 36	0.10 6	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 136	0.09 92	0.22 156	0.18 113	0.14 409	0.18 178	0.15 171	0.23 135	0.21 206	0.16 219	0.22 269	0.10 61	0.09 39	0.15 76	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 136	0.09 92	0.20 125	0.18 113	0.14 409	0.18 178	0.15 171	0.25 175	0.22 225	0.16 219	0.21 255	0.09 30	0.09 39	0.13 16	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

Foundation-i1a	0.12 87	0.07 4	0.14 8	0.15 7	0.07 3	0.18 178	0.16 224	0.25 175	0.16 81	0.16 219	0.16 172	0.18 260	0.13 215	0.17 125	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

VMStereo-Base	0.13 136	0.08 44	0.22 156	0.15 7	0.09 60	0.18 178	0.13 80	0.24 155	0.25 284	0.14 167	0.22 269	0.17 247	0.12 165	0.19 186	0.13 182	0.08 306	0.06 255	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.07 251

gcap_with_dpt	0.12 87	0.09 92	0.21 139	0.18 113	0.13 357	0.18 178	0.16 224	0.24 155	0.20 184	0.16 219	0.21 255	0.09 30	0.09 39	0.13 16	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

NLSM3	0.13 136	0.10 151	0.17 74	0.21 308	0.13 357	0.18 178	0.16 224	0.30 273	0.24 269	0.11 65	0.15 152	0.12 135	0.13 215	0.17 125	0.15 256	0.05 9	0.05 39	0.08 271	0.08 333	0.05 7	0.05 35

gasm-f	0.12 87	0.09 92	0.19 107	0.18 113	0.12 273	0.18 178	0.18 327	0.20 77	0.14 50	0.12 99	0.19 223	0.10 61	0.11 128	0.16 106	0.11 49	0.08 306	0.06 255	0.06 53	0.05 73	0.09 371	0.08 338

GASTEREO	0.13 136	0.12 294	0.21 139	0.23 440	0.10 135	0.18 178	0.15 171	0.26 197	0.18 134	0.17 238	0.16 172	0.11 99	0.13 215	0.19 186	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.07 246	0.06 107	0.06 151

3.75w	0.11 50	0.09 92	0.15 24	0.17 57	0.11 196	0.18 178	0.12 40	0.23 135	0.14 50	0.13 136	0.11 54	0.08 5	0.10 86	0.16 106	0.11 49	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

rvit_0105_6	0.19 327	0.14 419	0.34 313	0.23 440	0.14 409	0.18 178	0.20 429	0.29 253	0.37 453	0.18 257	0.22 269	0.23 343	0.17 329	0.26 332	0.17 316	0.15 611	0.13 615	0.13 573	0.11 531	0.11 494	0.08 338

WCG-NET	0.14 178	0.09 92	0.23 172	0.18 113	0.08 29	0.18 178	0.17 276	0.21 94	0.28 326	0.18 257	0.21 255	0.15 213	0.12 165	0.18 154	0.12 123	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

MGS-Stereo	0.14 178	0.11 232	0.32 284	0.19 172	0.11 196	0.18 178	0.17 276	0.20 77	0.22 225	0.14 167	0.24 294	0.15 213	0.10 86	0.18 154	0.12 123	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.10 444	0.06 151

HH	0.18 278	0.12 294	0.55 538	0.22 380	0.12 273	0.18 178	0.18 327	0.34 325	0.19 154	0.20 273	0.24 294	0.34 483	0.18 360	0.29 386	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.07 194	0.06 151

HanStereo	0.18 278	0.12 294	0.55 538	0.22 380	0.12 273	0.18 178	0.18 327	0.34 325	0.19 154	0.20 273	0.24 294	0.34 483	0.18 360	0.29 386	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.07 194	0.06 151

CES	0.14 178	0.08 44	0.19 107	0.17 57	0.22 621	0.18 178	0.16 224	0.23 135	0.19 154	0.14 167	0.17 191	0.14 191	0.10 86	0.18 154	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.08 282	0.18 625

MC-Stereo	0.14 178	0.09 92	0.25 196	0.21 308	0.09 60	0.18 178	0.16 224	0.23 135	0.19 154	0.18 257	0.23 280	0.16 235	0.13 215	0.22 257	0.13 182	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.06 107	0.05 35

DisPM	0.19 327	0.10 151	0.35 324	0.23 440	0.13 357	0.18 178	0.20 429	0.29 253	0.29 345	0.33 481	0.34 423	0.23 343	0.16 297	0.33 423	0.16 283	0.09 413	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.07 194	0.11 511

test_4	0.18 278	0.12 294	0.34 313	0.23 440	0.12 273	0.18 178	0.22 489	0.26 197	0.24 269	0.24 321	0.47 571	0.22 321	0.13 215	0.24 283	0.16 283	0.06 50	0.05 39	0.09 373	0.09 444	0.07 194	0.05 35

test-3	0.16 231	0.09 92	0.31 275	0.21 308	0.11 196	0.18 178	0.16 224	0.30 273	0.27 307	0.26 344	0.16 172	0.22 321	0.12 165	0.26 332	0.18 345	0.06 50	0.04 2	0.08 271	0.08 333	0.06 107	0.06 151

test_1	0.16 231	0.09 92	0.31 275	0.21 308	0.11 196	0.18 178	0.16 224	0.30 273	0.27 307	0.25 331	0.16 172	0.22 321	0.12 165	0.26 332	0.18 345	0.06 50	0.04 2	0.08 271	0.08 333	0.06 107	0.06 151

Patchmatch Stereo++	0.18 278	0.12 294	0.37 353	0.22 380	0.10 135	0.18 178	0.14 116	0.29 253	0.22 225	0.28 367	0.29 349	0.25 370	0.17 329	0.26 332	0.16 283	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.10 444	0.08 338
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	0.18 278	0.12 294	0.37 353	0.22 380	0.10 135	0.18 178	0.16 224	0.29 253	0.22 225	0.28 367	0.29 349	0.25 370	0.18 360	0.24 283	0.16 283	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.10 444	0.08 338

ROB_FTStereo_v2	0.18 278	0.12 294	0.37 353	0.22 380	0.10 135	0.18 178	0.16 224	0.29 253	0.22 225	0.28 367	0.29 349	0.25 370	0.17 329	0.24 283	0.16 283	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.10 444	0.08 338

ROB_FTStereo	0.18 278	0.12 294	0.37 353	0.22 380	0.10 135	0.18 178	0.14 116	0.29 253	0.22 225	0.28 367	0.28 335	0.25 370	0.17 329	0.24 283	0.16 283	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.10 444	0.08 338

HUI-Stereo	0.18 278	0.12 294	0.37 353	0.22 380	0.10 135	0.18 178	0.14 116	0.29 253	0.22 225	0.28 367	0.28 335	0.25 370	0.17 329	0.22 257	0.16 283	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.10 444	0.08 338

RAFT_R40	0.21 369	0.10 151	0.37 353	0.24 498	0.13 357	0.18 178	0.18 327	0.31 285	0.29 345	0.33 481	0.33 413	0.30 447	0.24 447	0.55 532	0.18 345	0.08 306	0.05 39	0.10 454	0.08 333	0.08 282	0.07 251

iGMRVC	0.18 278	0.12 294	0.37 353	0.22 380	0.10 135	0.18 178	0.15 171	0.29 253	0.22 225	0.28 367	0.29 349	0.25 370	0.17 329	0.27 352	0.17 316	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.10 444	0.08 338

IRAFT_RVC	0.22 405	0.12 294	0.39 388	0.26 573	0.11 196	0.18 178	0.24 538	0.40 413	0.37 453	0.31 446	0.30 365	0.29 430	0.24 447	0.55 532	0.22 451	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.08 282	0.07 251

iRAFT	0.18 278	0.12 294	0.37 353	0.22 380	0.10 135	0.18 178	0.14 116	0.29 253	0.22 225	0.28 367	0.29 349	0.25 370	0.17 329	0.26 332	0.16 283	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.10 444	0.08 338

AnonymousM	0.17 252	0.19 538	0.24 182	0.18 113	0.10 135	0.18 178	0.17 276	0.30 273	0.23 251	0.26 344	0.20 240	0.18 260	0.14 252	0.19 186	0.14 221	0.09 413	0.06 255	0.38 692	0.15 623	0.06 107	0.05 35

RAFT-IKP	0.18 278	0.12 294	0.37 353	0.22 380	0.10 135	0.18 178	0.15 171	0.29 253	0.22 225	0.28 367	0.29 349	0.25 370	0.18 360	0.25 313	0.16 283	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.10 444	0.08 338

CREStereo++_RVC	0.15 215	0.08 44	0.26 206	0.17 57	0.11 196	0.18 178	0.13 80	0.22 112	0.30 362	0.21 287	0.30 365	0.13 157	0.11 128	0.16 106	0.15 256	0.07 134	0.04 2	0.06 53	0.15 623	0.06 107	0.05 35
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	0.18 278	0.15 458	0.32 284	0.21 308	0.10 135	0.18 178	0.18 327	0.33 312	0.27 307	0.25 331	0.37 453	0.25 370	0.17 329	0.24 283	0.15 256	0.06 50	0.05 39	0.08 271	0.08 333	0.07 194	0.05 35

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 136	0.11 232	0.22 156	0.20 249	0.09 60	0.19 213	0.10 10	0.19 56	0.17 111	0.14 167	0.11 54	0.11 99	0.11 128	0.14 36	0.11 49	0.08 306	0.07 397	0.11 512	0.09 444	0.09 371	0.08 338

TS12	0.12 87	0.08 44	0.17 74	0.21 308	0.09 60	0.19 213	0.14 116	0.23 135	0.16 81	0.14 167	0.19 223	0.12 135	0.13 215	0.17 125	0.15 256	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

aanet-new-10k	0.12 87	0.12 294	0.27 218	0.21 308	0.09 60	0.19 213	0.14 116	0.24 155	0.17 111	0.12 99	0.13 97	0.11 99	0.12 165	0.14 36	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.05 35

aanet-new-8k	0.12 87	0.11 232	0.24 182	0.20 249	0.09 60	0.19 213	0.15 171	0.26 197	0.20 184	0.11 65	0.12 77	0.10 61	0.13 215	0.17 125	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 136	0.09 92	0.19 107	0.18 113	0.14 409	0.19 213	0.15 171	0.25 175	0.22 225	0.15 190	0.20 240	0.10 61	0.09 39	0.14 36	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

GEAStereo	0.12 87	0.09 92	0.20 125	0.18 113	0.12 273	0.19 213	0.16 224	0.20 77	0.14 50	0.12 99	0.15 152	0.10 61	0.09 39	0.16 106	0.10 6	0.08 306	0.06 255	0.06 53	0.05 73	0.08 282	0.08 338

GSStereo	0.12 87	0.09 92	0.20 125	0.17 57	0.12 273	0.19 213	0.16 224	0.26 197	0.18 134	0.13 136	0.15 152	0.10 61	0.09 39	0.16 106	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.08 282	0.08 338

FE-Mocha	0.16 231	0.10 151	0.33 301	0.19 172	0.13 357	0.19 213	0.15 171	0.35 349	0.22 225	0.24 321	0.24 294	0.20 295	0.14 252	0.17 125	0.17 316	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.08 333	0.07 194	0.06 151

IGEV-FE	0.18 278	0.10 151	0.65 585	0.20 249	0.12 273	0.19 213	0.15 171	0.34 325	0.19 154	0.28 367	0.22 269	0.27 403	0.13 215	0.23 267	0.18 345	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.07 194	0.06 151

AdaDepth	0.11 50	0.09 92	0.20 125	0.20 249	0.10 135	0.19 213	0.13 80	0.16 22	0.13 32	0.10 39	0.10 41	0.09 30	0.09 39	0.19 186	0.12 123	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.05 7	0.05 35

3.25w_new	0.11 50	0.09 92	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.19 213	0.10 10	0.22 112	0.17 111	0.14 167	0.12 77	0.10 61	0.11 128	0.17 125	0.12 123	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

3.25w	0.11 50	0.09 92	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.19 213	0.10 10	0.22 112	0.17 111	0.14 167	0.12 77	0.10 61	0.11 128	0.17 125	0.12 123	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

MM-Stereo_test3	0.17 252	0.12 294	0.29 249	0.23 440	0.14 409	0.19 213	0.22 489	0.39 399	0.36 442	0.16 219	0.24 294	0.17 247	0.12 165	0.19 186	0.14 221	0.07 134	0.07 397	0.08 271	0.06 161	0.09 371	0.06 151

Reg-Stereo(zero)	0.16 231	0.07 4	0.36 344	0.19 172	0.10 135	0.19 213	0.14 116	0.28 236	0.24 269	0.22 297	0.20 240	0.24 358	0.18 360	0.21 237	0.18 345	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.06 107	0.06 151

SMoEStereo_RVC	0.13 136	0.10 151	0.22 156	0.19 172	0.10 135	0.19 213	0.17 276	0.19 56	0.19 154	0.15 190	0.13 97	0.12 135	0.11 128	0.24 283	0.16 283	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.06 151

fffy	0.14 178	0.11 232	0.24 182	0.20 249	0.10 135	0.19 213	0.18 327	0.22 112	0.19 154	0.13 136	0.16 172	0.15 213	0.13 215	0.25 313	0.14 221	0.06 50	0.06 255	0.08 271	0.06 161	0.07 194	0.06 151

rvit_stereo_0081_aga	0.16 231	0.14 419	0.28 235	0.21 308	0.13 357	0.19 213	0.17 276	0.23 135	0.24 269	0.17 238	0.21 255	0.19 280	0.13 215	0.19 186	0.14 221	0.11 510	0.08 487	0.09 373	0.08 333	0.09 371	0.07 251

WCG-NET（raft）	0.14 178	0.09 92	0.23 172	0.17 57	0.08 29	0.19 213	0.16 224	0.23 135	0.26 296	0.18 257	0.19 223	0.20 295	0.12 165	0.21 237	0.12 123	0.06 50	0.06 255	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

RAFT-Stereo-weight	0.15 215	0.09 92	0.26 206	0.20 249	0.10 135	0.19 213	0.17 276	0.36 368	0.29 345	0.24 321	0.20 240	0.19 280	0.10 86	0.18 154	0.15 256	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.06 107	0.05 35

gcap-zeroshot	0.13 136	0.09 92	0.22 156	0.17 57	0.14 409	0.19 213	0.15 171	0.25 175	0.22 225	0.15 190	0.20 240	0.10 61	0.09 39	0.13 16	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

test_for_model	0.13 136	0.09 92	0.20 125	0.18 113	0.14 409	0.19 213	0.15 171	0.25 175	0.22 225	0.15 190	0.20 240	0.10 61	0.09 39	0.14 36	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

IGEV_Zeroshot_test	0.18 278	0.10 151	0.65 585	0.20 249	0.12 273	0.19 213	0.15 171	0.34 325	0.19 154	0.28 367	0.22 269	0.27 403	0.13 215	0.23 267	0.18 345	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.07 194	0.06 151

testlalala	0.13 136	0.09 92	0.22 156	0.17 57	0.14 409	0.19 213	0.15 171	0.25 175	0.22 225	0.15 190	0.20 240	0.10 61	0.09 39	0.13 16	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

AEACV	0.13 136	0.09 92	0.23 172	0.18 113	0.19 578	0.19 213	0.16 224	0.23 135	0.14 50	0.13 136	0.17 191	0.13 157	0.16 297	0.16 106	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.08 333	0.07 194	0.06 151

4D-IteraStereo	0.17 252	0.16 487	0.50 507	0.21 308	0.14 409	0.19 213	0.17 276	0.28 236	0.28 326	0.23 306	0.20 240	0.20 295	0.11 128	0.19 186	0.14 221	0.06 50	0.04 2	0.10 454	0.08 333	0.08 282	0.06 151

ProNet	0.14 178	0.12 294	0.25 196	0.19 172	0.11 196	0.19 213	0.19 376	0.27 213	0.20 184	0.14 167	0.13 97	0.13 157	0.12 165	0.24 283	0.12 123	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.07 194	0.07 251

RCA-Stereo	0.16 231	0.09 92	0.25 196	0.20 249	0.10 135	0.19 213	0.17 276	0.36 368	0.35 429	0.20 273	0.25 306	0.17 247	0.17 329	0.18 154	0.14 221	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.05 35

DCANet-4	0.19 327	0.10 151	0.52 524	0.19 172	0.09 60	0.19 213	0.18 327	0.36 368	0.39 478	0.29 396	0.30 365	0.17 247	0.22 415	0.20 210	0.18 345	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.05 7	0.07 251

fff	0.19 327	0.13 365	0.40 396	0.18 113	0.09 60	0.19 213	0.18 327	0.35 349	0.43 524	0.29 396	0.30 365	0.18 260	0.28 515	0.20 210	0.18 345	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.05 7	0.07 251

ADStereo(finetuned)	0.19 327	0.13 365	0.49 496	0.19 172	0.09 60	0.19 213	0.18 327	0.34 325	0.39 478	0.29 396	0.31 380	0.18 260	0.31 561	0.21 237	0.19 379	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.06 107	0.07 251

iRaft-Stereo_5w	0.23 422	0.18 522	0.44 452	0.22 380	0.13 357	0.19 213	0.19 376	0.37 379	0.32 388	0.28 367	0.37 453	0.34 483	0.23 429	0.65 595	0.27 515	0.06 50	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.09 371	0.08 338

TRStereo	0.19 327	0.17 507	0.47 480	0.23 440	0.19 578	0.19 213	0.16 224	0.52 565	0.28 326	0.20 273	0.19 223	0.21 309	0.13 215	0.24 283	0.13 182	0.09 413	0.06 255	0.09 373	0.11 531	0.06 107	0.06 151

ASMatch	0.23 422	0.11 232	0.51 517	0.24 498	0.14 409	0.19 213	0.17 276	0.31 285	0.28 326	0.28 367	0.68 653	0.27 403	0.26 479	0.50 505	0.22 451	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.06 107	0.11 511

SST-Stereo	0.21 369	0.10 151	0.37 353	0.24 498	0.13 357	0.19 213	0.17 276	0.31 285	0.24 269	0.34 501	0.33 413	0.29 430	0.25 469	0.56 543	0.17 316	0.08 306	0.05 39	0.10 454	0.08 333	0.09 371	0.07 251

Pruner-Stereo	0.19 327	0.11 232	0.34 313	0.29 625	0.12 273	0.19 213	0.17 276	0.31 285	0.29 345	0.33 481	0.32 390	0.25 370	0.15 272	0.24 283	0.21 429	0.09 413	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.09 413

DeepStereo_RVC	0.18 278	0.11 232	0.40 396	0.21 308	0.11 196	0.19 213	0.16 224	0.28 236	0.22 225	0.27 354	0.27 327	0.23 343	0.28 515	0.24 283	0.18 345	0.08 306	0.06 255	0.09 373	0.07 246	0.09 371	0.10 473

rafts_anoy	0.18 278	0.15 458	0.35 324	0.22 380	0.14 409	0.19 213	0.17 276	0.32 297	0.30 362	0.23 306	0.25 306	0.20 295	0.16 297	0.22 257	0.19 379	0.08 306	0.07 397	0.10 454	0.12 570	0.09 371	0.08 338

raftrobust	0.16 231	0.13 365	0.29 249	0.22 380	0.15 471	0.19 213	0.13 80	0.32 297	0.26 296	0.26 344	0.20 240	0.19 280	0.17 329	0.21 237	0.15 256	0.08 306	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.07 251

DCANet	0.18 278	0.13 365	0.40 396	0.19 172	0.09 60	0.19 213	0.18 327	0.34 325	0.39 478	0.29 396	0.31 380	0.18 260	0.23 429	0.20 210	0.19 379	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.06 107	0.07 251

csc	0.19 327	0.13 365	0.40 396	0.18 113	0.09 60	0.19 213	0.18 327	0.35 349	0.43 524	0.29 396	0.30 365	0.18 260	0.28 515	0.20 210	0.18 345	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.05 7	0.07 251

cscssc	0.19 327	0.13 365	0.40 396	0.18 113	0.09 60	0.19 213	0.18 327	0.35 349	0.43 524	0.29 396	0.30 365	0.18 260	0.28 515	0.20 210	0.18 345	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.05 7	0.07 251

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 252	0.14 419	0.32 284	0.20 249	0.09 60	0.19 213	0.17 276	0.32 297	0.30 362	0.25 331	0.33 413	0.20 295	0.17 329	0.19 186	0.15 256	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.07 194	0.05 35

Gwc-CoAtRS	0.17 252	0.10 151	0.37 353	0.20 249	0.12 273	0.19 213	0.15 171	0.32 297	0.28 326	0.23 306	0.23 280	0.27 403	0.15 272	0.20 210	0.13 182	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.06 107	0.06 151

Weightmod_eth	0.16 231	0.11 232	0.20 125	0.21 308	0.13 357	0.20 256	0.18 327	0.25 175	0.19 154	0.17 238	0.25 306	0.19 280	0.17 329	0.25 313	0.14 221	0.16 627	0.08 487	0.08 271	0.08 333	0.09 371	0.05 35

TestStereo_HL2	0.18 278	0.14 419	0.34 313	0.17 57	0.11 196	0.20 256	0.15 171	0.33 312	0.29 345	0.22 297	0.29 349	0.19 280	0.17 329	0.39 463	0.18 345	0.08 306	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.08 282	0.08 338

GGDA	0.18 278	0.14 419	0.33 301	0.17 57	0.10 135	0.20 256	0.16 224	0.33 312	0.31 376	0.22 297	0.28 335	0.19 280	0.16 297	0.38 458	0.17 316	0.08 306	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.08 282	0.08 338

aanet-new	0.13 136	0.11 232	0.30 260	0.20 249	0.13 357	0.20 256	0.14 116	0.23 135	0.16 81	0.12 99	0.13 97	0.09 30	0.15 272	0.19 186	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.07 194	0.06 151

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 87	0.10 151	0.21 139	0.21 308	0.11 196	0.20 256	0.16 224	0.21 94	0.17 111	0.12 99	0.17 191	0.11 99	0.12 165	0.14 36	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 87	0.08 44	0.18 92	0.18 113	0.13 357	0.20 256	0.16 224	0.23 135	0.18 134	0.12 99	0.15 152	0.14 191	0.13 215	0.13 16	0.12 123	0.06 50	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

RT-Monster	0.15 215	0.08 44	0.21 139	0.17 57	0.14 409	0.20 256	0.11 26	0.29 253	0.32 388	0.24 321	0.22 269	0.17 247	0.13 215	0.18 154	0.14 221	0.07 134	0.06 255	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.07 251

Zero-FE251	0.14 178	0.09 92	0.24 182	0.17 57	0.09 60	0.20 256	0.13 80	0.20 77	0.14 50	0.61 665	0.13 97	0.13 157	0.11 128	0.14 36	0.16 283	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

depthmonostereo	0.14 178	0.09 92	0.19 107	0.19 172	0.08 29	0.20 256	0.15 171	0.27 213	0.23 251	0.16 219	0.18 214	0.14 191	0.17 329	0.19 186	0.13 182	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.05 73	0.05 7	0.05 35

MM-Stereo_test1	0.17 252	0.10 151	0.39 388	0.23 440	0.11 196	0.20 256	0.22 489	0.33 312	0.29 345	0.22 297	0.21 255	0.15 213	0.14 252	0.23 267	0.13 182	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.09 371	0.06 151

castereo	0.14 178	0.10 151	0.19 107	0.18 113	0.10 135	0.20 256	0.19 376	0.30 273	0.27 307	0.13 136	0.18 214	0.16 235	0.16 297	0.15 76	0.13 182	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.06 107	0.05 35

999	0.14 178	0.08 44	0.24 182	0.19 172	0.11 196	0.20 256	0.17 276	0.24 155	0.18 134	0.13 136	0.16 172	0.14 191	0.11 128	0.36 449	0.15 256	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.07 251

rvit_0105_4	0.20 348	0.15 458	0.38 372	0.23 440	0.14 409	0.20 256	0.22 489	0.33 312	0.39 478	0.19 265	0.24 294	0.25 370	0.19 376	0.27 352	0.17 316	0.16 627	0.13 615	0.13 573	0.11 531	0.11 494	0.08 338

Pointernet	0.13 136	0.07 4	0.27 218	0.19 172	0.11 196	0.20 256	0.12 40	0.31 285	0.24 269	0.15 190	0.15 152	0.13 157	0.11 128	0.17 125	0.13 182	0.08 306	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 481	0.14 419	0.95 659	0.21 308	0.27 657	0.20 256	0.19 376	0.48 508	0.25 284	0.26 344	0.55 611	0.34 483	0.18 360	0.25 313	0.17 316	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.12 570	0.12 535	0.12 535

H2IRNET	0.18 278	0.13 365	0.35 324	0.21 308	0.12 273	0.20 256	0.15 171	0.27 213	0.30 362	0.17 238	0.31 380	0.25 370	0.20 387	0.24 283	0.18 345	0.07 134	0.06 255	0.09 373	0.10 490	0.09 371	0.06 151

IGEVStereo-DCA	0.14 178	0.11 232	0.27 218	0.19 172	0.12 273	0.20 256	0.18 327	0.27 213	0.20 184	0.15 190	0.12 77	0.14 191	0.12 165	0.28 367	0.14 221	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.07 251

rrr	0.17 252	0.11 232	0.57 548	0.19 172	0.12 273	0.20 256	0.18 327	0.35 349	0.22 225	0.15 190	0.12 77	0.14 191	0.12 165	0.28 367	0.14 221	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.07 251

LoS_RVC	0.13 136	0.10 151	0.19 107	0.18 113	0.16 504	0.20 256	0.18 327	0.20 77	0.17 111	0.13 136	0.19 223	0.12 135	0.15 272	0.17 125	0.13 182	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.12 535

CAS	0.15 215	0.07 4	0.21 139	0.41 680	0.16 504	0.20 256	0.18 327	0.22 112	0.19 154	0.15 190	0.19 223	0.11 99	0.09 39	0.14 36	0.13 182	0.29 687	0.04 2	0.06 53	0.04 1	0.06 107	0.14 578

DCRE	0.20 348	0.13 365	0.40 396	0.21 308	0.15 471	0.20 256	0.19 376	0.30 273	0.27 307	0.22 297	0.80 670	0.23 343	0.16 297	0.23 267	0.15 256	0.07 134	0.07 397	0.07 167	0.08 333	0.07 194	0.06 151

GMOStereo	0.18 278	0.14 419	0.30 260	0.22 380	0.12 273	0.20 256	0.27 576	0.26 197	0.28 326	0.31 446	0.32 390	0.26 392	0.17 329	0.15 76	0.12 123	0.07 134	0.07 397	0.10 454	0.08 333	0.08 282	0.05 35

error version	0.18 278	0.14 419	0.30 260	0.22 380	0.12 273	0.20 256	0.27 576	0.26 197	0.28 326	0.31 446	0.32 390	0.26 392	0.17 329	0.15 76	0.12 123	0.07 134	0.07 397	0.10 454	0.08 333	0.08 282	0.05 35

test-v	0.18 278	0.14 419	0.30 260	0.22 380	0.12 273	0.20 256	0.27 576	0.26 197	0.28 326	0.31 446	0.32 390	0.26 392	0.17 329	0.15 76	0.12 123	0.07 134	0.07 397	0.10 454	0.08 333	0.08 282	0.05 35

HHNet	0.22 405	0.12 294	0.52 524	0.18 113	0.18 551	0.20 256	0.20 429	0.34 325	0.31 376	0.32 468	0.59 626	0.20 295	0.21 397	0.24 283	0.31 548	0.08 306	0.05 39	0.09 373	0.07 246	0.08 282	0.11 511

AAGNet	0.33 575	0.11 232	0.37 353	0.25 539	0.16 504	0.20 256	0.19 376	0.30 273	0.27 307	0.35 518	0.35 434	0.27 403	0.30 544	0.44 483	2.66 731	0.08 306	0.05 39	0.10 454	0.07 246	0.08 282	0.06 151

PSM-softLoss	0.21 369	0.10 151	0.39 388	0.24 498	0.12 273	0.20 256	0.18 327	0.38 387	0.26 296	0.29 396	0.32 390	0.24 358	0.16 297	0.52 516	0.20 402	0.09 413	0.06 255	0.10 454	0.09 444	0.08 282	0.12 535

KMStereo	0.21 369	0.10 151	0.39 388	0.24 498	0.12 273	0.20 256	0.18 327	0.38 387	0.26 296	0.29 396	0.32 390	0.24 358	0.16 297	0.52 516	0.20 402	0.09 413	0.06 255	0.10 454	0.09 444	0.08 282	0.12 535

RAFT-345	0.21 369	0.10 151	0.46 472	0.22 380	0.11 196	0.20 256	0.16 224	0.26 197	0.25 284	0.27 354	0.66 649	0.21 309	0.16 297	0.55 532	0.21 429	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.06 107	0.06 151

test-2	0.18 278	0.14 419	0.30 260	0.22 380	0.12 273	0.20 256	0.27 576	0.26 197	0.28 326	0.31 446	0.32 390	0.26 392	0.17 329	0.15 76	0.12 123	0.07 134	0.07 397	0.10 454	0.08 333	0.08 282	0.05 35

cross-raft	0.17 252	0.12 294	0.41 419	0.23 440	0.10 135	0.20 256	0.24 538	0.33 312	0.23 251	0.23 306	0.28 335	0.29 430	0.15 272	0.17 125	0.15 256	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.06 107	0.05 35

iRaftStereo_RVC	0.16 231	0.12 294	0.26 206	0.21 308	0.11 196	0.20 256	0.17 276	0.32 297	0.23 251	0.20 273	0.25 306	0.18 260	0.12 165	0.20 210	0.15 256	0.07 134	0.05 39	0.09 373	0.09 444	0.08 282	0.07 251

test_xeample3	0.16 231	0.11 232	0.56 545	0.19 172	0.12 273	0.20 256	0.18 327	0.35 349	0.20 184	0.16 219	0.12 77	0.13 157	0.12 165	0.24 283	0.15 256	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.08 333	0.07 194	0.07 251

CFNet-RSSM	0.17 252	0.10 151	0.40 396	0.20 249	0.11 196	0.20 256	0.15 171	0.36 368	0.30 362	0.23 306	0.21 255	0.26 392	0.15 272	0.20 210	0.13 182	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.06 107	0.05 35

monster_256*512	0.17 252	0.12 294	0.18 92	0.23 440	0.13 357	0.21 290	0.19 376	0.40 413	0.29 345	0.19 265	0.22 269	0.24 358	0.17 329	0.18 154	0.16 283	0.06 50	0.05 39	0.08 271	0.08 333	0.08 282	0.07 251

ManiGeoR	0.18 278	0.15 458	0.55 538	0.15 7	0.11 196	0.21 290	0.14 116	0.39 399	0.27 307	0.19 265	0.24 294	0.18 260	0.15 272	0.35 440	0.19 379	0.08 306	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.08 282	0.08 338

HLF11	0.19 327	0.14 419	0.54 531	0.15 7	0.12 273	0.21 290	0.12 40	0.37 379	0.24 269	0.20 273	0.29 349	0.18 260	0.18 360	0.37 452	0.20 402	0.08 306	0.06 255	0.06 53	0.05 73	0.08 282	0.09 413

HLf10	0.18 278	0.15 458	0.55 538	0.15 7	0.11 196	0.21 290	0.14 116	0.39 399	0.27 307	0.19 265	0.24 294	0.18 260	0.15 272	0.35 440	0.19 379	0.08 306	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.08 282	0.08 338

TestStereo_HLe17	0.19 327	0.17 507	0.64 583	0.16 26	0.11 196	0.21 290	0.17 276	0.40 413	0.30 362	0.19 265	0.25 306	0.17 247	0.15 272	0.38 458	0.17 316	0.08 306	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.08 282	0.07 251

DN	0.15 215	0.08 44	0.27 218	0.19 172	0.14 409	0.21 290	0.18 327	0.28 236	0.24 269	0.14 167	0.16 172	0.18 260	0.10 86	0.21 237	0.13 182	0.11 510	0.07 397	0.08 271	0.08 333	0.08 282	0.10 473

DVStereo	0.14 178	0.08 44	0.18 92	0.18 113	0.09 60	0.21 290	0.14 116	0.24 155	0.21 206	0.21 287	0.21 255	0.15 213	0.14 252	0.23 267	0.15 256	0.07 134	0.06 255	0.06 53	0.06 161	0.05 7	0.05 35

LG-G_1	0.11 50	0.08 44	0.18 92	0.18 113	0.07 3	0.21 290	0.09 4	0.19 56	0.11 13	0.10 39	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.19 186	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 107	0.06 151

LG-G	0.11 50	0.08 44	0.18 92	0.18 113	0.07 3	0.21 290	0.09 4	0.19 56	0.11 13	0.10 39	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.19 186	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 107	0.06 151

MM-Stereo_test2	0.15 215	0.10 151	0.44 452	0.23 440	0.11 196	0.21 290	0.21 460	0.27 213	0.22 225	0.15 190	0.16 172	0.13 157	0.11 128	0.20 210	0.13 182	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.09 371	0.05 35

AIO-test1	0.19 327	0.14 419	0.41 419	0.27 601	0.15 471	0.21 290	0.16 224	0.39 399	0.36 442	0.17 238	0.26 318	0.18 260	0.13 215	0.28 367	0.14 221	0.07 134	0.06 255	0.10 454	0.11 531	0.06 107	0.09 413

UGAM-zero	0.23 422	0.10 151	0.54 531	0.19 172	0.13 357	0.21 290	0.14 116	0.44 464	0.22 225	0.28 367	0.28 335	0.51 613	0.33 571	0.65 595	0.14 221	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.08 333	0.06 107	0.07 251

trnet	0.13 136	0.08 44	0.21 139	0.15 7	0.07 3	0.21 290	0.12 40	0.24 155	0.24 269	0.16 219	0.21 255	0.15 213	0.13 215	0.18 154	0.13 182	0.08 306	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 107	0.05 35

ff7	0.14 178	0.12 294	0.27 218	0.19 172	0.12 273	0.21 290	0.18 327	0.27 213	0.20 184	0.15 190	0.13 97	0.12 135	0.12 165	0.24 283	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.07 251

ffff	0.14 178	0.12 294	0.27 218	0.19 172	0.12 273	0.21 290	0.18 327	0.27 213	0.20 184	0.15 190	0.13 97	0.12 135	0.12 165	0.24 283	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.07 251

11t	0.14 178	0.12 294	0.27 218	0.19 172	0.12 273	0.21 290	0.18 327	0.27 213	0.20 184	0.15 190	0.13 97	0.12 135	0.12 165	0.24 283	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.07 251

MSKI-zero shot	0.17 252	0.09 92	0.43 442	0.20 249	0.11 196	0.21 290	0.15 171	0.32 297	0.21 206	0.23 306	0.24 294	0.23 343	0.10 86	0.31 409	0.13 182	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.06 151

EKT-Stereo	0.38 611	0.12 294	0.38 372	0.42 681	3.88 737	0.21 290	0.17 276	0.35 349	0.28 326	0.20 273	0.20 240	0.23 343	0.15 272	0.28 367	0.16 283	0.09 413	0.07 397	0.09 373	0.07 246	0.09 371	0.09 413

GCAP-Stereo	0.14 178	0.14 419	0.33 301	0.20 249	0.09 60	0.21 290	0.10 10	0.26 197	0.20 184	0.18 257	0.19 223	0.15 213	0.13 215	0.17 125	0.13 182	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.05 73	0.06 107	0.06 151

anonymousdsp	0.14 178	0.12 294	0.27 218	0.19 172	0.12 273	0.21 290	0.18 327	0.28 236	0.20 184	0.15 190	0.13 97	0.12 135	0.12 165	0.24 283	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.08 282	0.07 251

EGLCR-Stereo	0.13 136	0.08 44	0.20 125	0.18 113	0.09 60	0.21 290	0.13 80	0.27 213	0.21 206	0.13 136	0.10 41	0.15 213	0.09 39	0.20 210	0.13 182	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.06 107	0.06 151

knoymous	0.17 252	0.09 92	0.32 284	0.17 57	0.11 196	0.21 290	0.17 276	0.32 297	0.23 251	0.23 306	0.28 335	0.27 403	0.16 297	0.23 267	0.16 283	0.09 413	0.06 255	0.09 373	0.06 161	0.09 371	0.09 413

ccc-4	0.14 178	0.12 294	0.27 218	0.19 172	0.12 273	0.21 290	0.18 327	0.27 213	0.20 184	0.15 190	0.13 97	0.12 135	0.12 165	0.24 283	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.07 251

IGEV-Stereo	0.14 178	0.12 294	0.27 218	0.19 172	0.12 273	0.21 290	0.18 327	0.28 236	0.20 184	0.15 190	0.13 97	0.12 135	0.12 165	0.24 283	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.08 282	0.07 251
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
TransformOpticalFlow	0.24 453	0.13 365	0.56 545	0.23 440	0.11 196	0.21 290	0.19 376	0.40 413	0.32 388	0.30 428	0.43 531	0.36 502	0.31 561	0.61 571	0.20 402	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.06 107	0.07 251

OMP-Stereo	0.23 422	0.14 419	0.35 324	0.29 625	0.13 357	0.21 290	0.16 224	0.37 379	0.33 402	0.34 501	0.30 365	0.34 483	0.19 376	0.70 609	0.24 485	0.07 134	0.06 255	0.09 373	0.07 246	0.07 194	0.06 151

NF-Stereo	0.20 348	0.10 151	0.35 324	0.24 498	0.12 273	0.21 290	0.18 327	0.38 387	0.32 388	0.28 367	0.30 365	0.22 321	0.16 297	0.51 510	0.20 402	0.08 306	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.13 554

OCTAStereo	0.20 348	0.10 151	0.35 324	0.24 498	0.12 273	0.21 290	0.18 327	0.38 387	0.32 388	0.28 367	0.30 365	0.22 321	0.16 297	0.51 510	0.20 402	0.08 306	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.13 554

FTStereo	0.28 530	0.10 151	0.43 442	0.23 440	0.13 357	0.21 290	0.53 692	0.34 325	0.26 296	0.38 557	0.95 684	0.30 447	0.56 662	0.32 416	0.18 345	0.08 306	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.07 194	0.19 632

RE-Stereo	0.20 348	0.10 151	0.35 324	0.24 498	0.12 273	0.21 290	0.18 327	0.38 387	0.32 388	0.28 367	0.30 365	0.22 321	0.16 297	0.51 510	0.20 402	0.08 306	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.13 554

TVStereo	0.20 348	0.10 151	0.35 324	0.24 498	0.12 273	0.21 290	0.18 327	0.38 387	0.32 388	0.28 367	0.30 365	0.22 321	0.16 297	0.51 510	0.20 402	0.08 306	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.13 554

raft+_RVC	0.18 278	0.14 419	0.32 284	0.21 308	0.15 471	0.21 290	0.16 224	0.38 387	0.34 412	0.21 287	0.28 335	0.20 295	0.15 272	0.24 283	0.19 379	0.08 306	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.08 338

RALCasStereoNet	0.18 278	0.15 458	0.33 301	0.21 308	0.14 409	0.21 290	0.18 327	0.31 285	0.25 284	0.21 287	0.29 349	0.22 321	0.15 272	0.27 352	0.17 316	0.08 306	0.10 558	0.07 167	0.06 161	0.09 371	0.09 413

zzzzzzz1	0.28 530	0.51 687	1.51 702	0.24 498	0.16 504	0.22 323	0.21 460	0.39 399	0.34 412	0.22 297	0.25 306	0.26 392	0.21 397	0.34 430	0.23 472	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.10 444	0.08 338

noway7	0.27 509	0.51 687	1.61 707	0.24 498	0.12 273	0.22 323	0.18 327	0.44 464	0.31 376	0.21 287	0.22 269	0.24 358	0.20 387	0.20 210	0.21 429	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.09 371	0.08 338

TestStereo-Hl	0.18 278	0.11 232	0.31 275	0.17 57	0.10 135	0.22 323	0.16 224	0.36 368	0.29 345	0.23 306	0.26 318	0.22 321	0.19 376	0.38 458	0.17 316	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.07 194	0.07 251

Select-FE	0.23 422	0.14 419	0.78 616	0.22 380	0.18 551	0.22 323	0.13 80	0.43 456	0.26 296	0.28 367	0.33 413	0.39 528	0.29 530	0.27 352	0.19 379	0.08 306	0.07 397	0.08 271	0.13 598	0.08 282	0.12 535

AIO-test2	0.20 348	0.20 551	0.36 344	0.26 573	0.15 471	0.22 323	0.16 224	0.42 442	0.42 516	0.16 219	0.29 349	0.15 213	0.11 128	0.26 332	0.13 182	0.18 650	0.06 255	0.10 454	0.11 531	0.07 194	0.07 251

DEFOM-Stereo	0.11 50	0.08 44	0.17 74	0.17 57	0.09 60	0.22 323	0.14 116	0.14 10	0.16 81	0.11 65	0.10 41	0.09 30	0.08 16	0.21 237	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

rvit_0105_5	0.21 369	0.15 458	0.38 372	0.23 440	0.13 357	0.22 323	0.24 538	0.36 368	0.39 478	0.21 287	0.23 280	0.26 392	0.19 376	0.26 332	0.19 379	0.15 611	0.13 615	0.12 551	0.12 570	0.10 444	0.09 413

rvit_stereo_0075_2	0.24 453	0.17 507	0.50 507	0.26 573	0.22 621	0.22 323	0.15 171	0.40 413	0.35 429	0.27 354	0.37 453	0.29 430	0.20 387	0.28 367	0.19 379	0.17 639	0.12 603	0.19 651	0.12 570	0.13 553	0.13 554

LoS	0.14 178	0.08 44	0.27 218	0.16 26	0.09 60	0.22 323	0.14 116	0.26 197	0.26 296	0.15 190	0.18 214	0.18 260	0.13 215	0.22 257	0.14 221	0.08 306	0.06 255	0.06 53	0.04 1	0.06 107	0.06 151
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RAFT_CTSACE	0.21 369	0.16 487	0.41 419	0.25 539	0.15 471	0.22 323	0.24 538	0.32 297	0.28 326	0.33 481	0.51 589	0.29 430	0.17 329	0.32 416	0.13 182	0.06 50	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.06 151

test_3	0.18 278	0.11 232	0.32 284	0.24 498	0.11 196	0.22 323	0.25 555	0.31 285	0.31 376	0.25 331	0.18 214	0.23 343	0.13 215	0.25 313	0.19 379	0.06 50	0.05 39	0.09 373	0.10 490	0.07 194	0.06 151

GwcNet-ADL	0.22 405	0.14 419	0.58 553	0.24 498	0.13 357	0.22 323	0.23 516	0.49 518	0.40 496	0.27 354	0.29 349	0.30 447	0.20 387	0.26 332	0.23 472	0.09 413	0.07 397	0.07 167	0.07 246	0.09 371	0.09 413

CrosDoStereo	0.31 557	0.10 151	0.49 496	0.18 113	0.12 273	0.22 323	1.11 729	0.34 325	0.37 453	0.38 557	0.61 638	0.28 419	0.46 640	0.61 571	0.57 639	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.07 194	0.07 251

DeepStereo_LL	0.31 557	0.10 151	0.49 496	0.18 113	0.12 273	0.22 323	1.11 729	0.34 325	0.37 453	0.38 557	0.61 638	0.28 419	0.46 640	0.61 571	0.57 639	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.07 194	0.07 251

PFNet	0.23 422	0.10 151	0.57 548	0.24 498	0.14 409	0.22 323	0.19 376	0.39 399	0.33 402	0.35 518	0.32 390	0.27 403	0.19 376	0.64 588	0.22 451	0.09 413	0.05 39	0.09 373	0.07 246	0.08 282	0.07 251

test-1	0.17 252	0.11 232	0.40 396	0.23 440	0.13 357	0.22 323	0.23 516	0.34 325	0.26 296	0.20 273	0.24 294	0.22 321	0.14 252	0.16 106	0.20 402	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.06 107	0.08 338

TestStereo	0.21 369	0.19 538	0.40 396	0.25 539	0.10 135	0.22 323	0.21 460	0.31 285	0.31 376	0.23 306	0.34 423	0.22 321	0.18 360	0.62 579	0.18 345	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.07 246	0.11 494	0.06 151

XX-TBD	0.15 215	0.18 522	0.28 235	0.22 380	0.10 135	0.22 323	0.15 171	0.22 112	0.27 307	0.22 297	0.26 318	0.14 191	0.12 165	0.16 106	0.13 182	0.08 306	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.07 194	0.06 151

sAnonymous2	0.20 348	0.21 566	0.58 553	0.24 498	0.17 529	0.22 323	0.19 376	0.34 325	0.28 326	0.17 238	0.19 223	0.17 247	0.16 297	0.17 125	0.14 221	0.10 467	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.23 654	0.17 612

CroCo_RVC	0.20 348	0.21 566	0.58 553	0.24 498	0.17 529	0.22 323	0.19 376	0.34 325	0.28 326	0.17 238	0.19 223	0.17 247	0.16 297	0.17 125	0.14 221	0.10 467	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.23 654	0.17 612

sCroCo_RVC	0.18 278	0.14 419	0.49 496	0.27 601	0.18 551	0.22 323	0.17 276	0.27 213	0.23 251	0.14 167	0.22 269	0.17 247	0.14 252	0.21 237	0.15 256	0.10 467	0.11 583	0.09 373	0.09 444	0.09 371	0.09 413

GMStereo	0.19 327	0.25 598	0.40 396	0.21 308	0.12 273	0.22 323	0.19 376	0.29 253	0.40 496	0.25 331	0.23 280	0.16 235	0.15 272	0.25 313	0.19 379	0.09 413	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.10 444	0.08 338
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo	0.13 136	0.08 44	0.21 139	0.14 3	0.08 29	0.22 323	0.15 171	0.25 175	0.24 269	0.16 219	0.21 255	0.14 191	0.13 215	0.18 154	0.13 182	0.09 413	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.07 194	0.06 151
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	0.18 278	0.09 92	0.32 284	0.22 380	0.12 273	0.22 323	0.19 376	0.42 442	0.19 154	0.31 446	0.45 554	0.20 295	0.14 252	0.18 154	0.15 256	0.08 306	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.06 151

RAFT-Stereo	0.18 278	0.09 92	0.32 284	0.22 380	0.12 273	0.22 323	0.19 376	0.42 442	0.19 154	0.31 446	0.45 554	0.20 295	0.14 252	0.18 154	0.15 256	0.08 306	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.06 151
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
SE	0.16 231	0.14 419	0.19 107	0.21 308	0.11 196	0.23 348	0.16 224	0.28 236	0.20 184	0.20 273	0.27 327	0.15 213	0.17 329	0.15 76	0.14 221	0.09 413	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.11 494	0.08 338

TestStereo_HL3	0.21 369	0.13 365	0.77 615	0.17 57	0.11 196	0.23 348	0.16 224	0.34 325	0.20 184	0.27 354	0.38 468	0.23 343	0.19 376	0.41 473	0.14 221	0.08 306	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.07 194	0.08 338

Lsterematch	0.18 278	0.13 365	0.33 301	0.19 172	0.10 135	0.23 348	0.17 276	0.25 175	0.32 388	0.28 367	0.37 453	0.24 358	0.21 397	0.23 267	0.22 451	0.08 306	0.05 39	0.08 271	0.06 161	0.08 282	0.07 251

xyz-stereo-finetune	0.16 231	0.12 294	0.23 172	0.16 26	0.08 29	0.23 348	0.20 429	0.29 253	0.31 376	0.19 265	0.22 269	0.19 280	0.15 272	0.29 386	0.20 402	0.06 50	0.06 255	0.08 271	0.06 161	0.06 107	0.06 151

tt45	0.14 178	0.09 92	0.22 156	0.19 172	0.11 196	0.23 348	0.18 327	0.22 112	0.17 111	0.15 190	0.13 97	0.14 191	0.10 86	0.30 402	0.14 221	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.06 161	0.07 194	0.07 251

tg	0.16 231	0.11 232	0.25 196	0.21 308	0.11 196	0.23 348	0.15 171	0.34 325	0.24 269	0.20 273	0.25 306	0.19 280	0.12 165	0.24 283	0.15 256	0.07 134	0.05 39	0.09 373	0.09 444	0.08 282	0.07 251

UGAM	0.26 499	0.14 419	0.45 464	0.25 539	0.12 273	0.23 348	0.25 555	0.32 297	0.41 508	0.31 446	0.42 518	0.41 550	0.22 415	0.92 673	0.22 451	0.08 306	0.06 255	0.14 600	0.12 570	0.10 444	0.07 251

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 422	0.13 365	0.83 636	0.20 249	0.21 605	0.23 348	0.17 276	0.48 508	0.27 307	0.23 306	0.29 349	0.39 528	0.23 429	0.25 313	0.15 256	0.08 306	0.06 255	0.08 271	0.11 531	0.11 494	0.10 473

AE-Stereo	0.17 252	0.11 232	0.31 275	0.24 498	0.14 409	0.23 348	0.18 327	0.34 325	0.29 345	0.15 190	0.25 306	0.21 309	0.13 215	0.20 210	0.14 221	0.07 134	0.08 487	0.09 373	0.10 490	0.07 194	0.06 151

StereoVision	0.22 405	0.18 522	0.37 353	0.27 601	0.17 529	0.23 348	0.22 489	0.38 387	0.31 376	0.20 273	0.51 589	0.22 321	0.16 297	0.28 367	0.18 345	0.11 510	0.12 603	0.13 573	0.13 598	0.10 444	0.07 251

LL-Strereo	0.29 543	0.25 598	0.58 553	0.25 539	0.21 605	0.23 348	0.24 538	0.55 596	0.42 516	0.34 501	0.32 390	0.41 550	0.40 613	0.94 677	0.23 472	0.08 306	0.07 397	0.11 512	0.09 444	0.09 371	0.09 413

qqq	0.20 348	0.12 294	0.31 275	0.20 249	0.11 196	0.23 348	0.19 376	0.41 428	0.27 307	0.24 321	0.28 335	0.28 419	0.24 447	0.34 430	0.22 451	0.08 306	0.07 397	0.10 454	0.09 444	0.09 371	0.09 413

raft_robust	0.22 405	0.17 507	0.30 260	0.22 380	0.12 273	0.23 348	0.22 489	0.49 518	0.48 584	0.32 468	0.32 390	0.26 392	0.23 429	0.53 523	0.15 256	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.10 490	0.08 282	0.06 151

RAFT+CT+SA	0.21 369	0.18 522	0.33 301	0.25 539	0.18 551	0.23 348	0.29 599	0.40 413	0.36 442	0.24 321	0.38 468	0.18 260	0.16 297	0.32 416	0.16 283	0.07 134	0.05 39	0.09 373	0.12 570	0.09 371	0.09 413

LCNet	0.21 369	0.11 232	0.29 249	0.25 539	0.12 273	0.23 348	0.19 376	0.34 325	0.26 296	0.28 367	0.35 434	0.26 392	0.30 544	0.35 440	0.17 316	0.07 134	0.05 39	0.09 373	0.10 490	0.13 553	0.22 659

STrans-v2	0.24 453	0.13 365	0.54 531	0.21 308	0.12 273	0.23 348	0.21 460	0.47 495	0.28 326	0.31 446	0.42 518	0.36 502	0.35 585	0.62 579	0.23 472	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.06 107	0.06 151

IIG-Stereo	0.23 422	0.13 365	0.35 324	0.29 625	0.12 273	0.23 348	0.14 116	0.38 387	0.31 376	0.34 501	0.37 453	0.33 474	0.21 397	0.70 609	0.26 509	0.08 306	0.06 255	0.09 373	0.07 246	0.07 194	0.06 151

KYRaft	0.22 405	0.10 151	0.30 260	0.23 440	0.12 273	0.23 348	0.23 516	0.35 349	0.24 269	0.35 518	0.54 607	0.34 483	0.26 479	0.29 386	0.15 256	0.07 134	0.05 39	0.09 373	0.10 490	0.08 282	0.31 684

GrayStereo	0.25 481	0.09 92	0.32 284	0.26 573	0.13 357	0.23 348	0.47 682	0.34 325	0.30 362	0.39 572	0.47 571	0.30 447	0.79 691	0.29 386	0.16 283	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.09 444	0.07 194	0.13 554

Prome-Stereo	0.21 369	0.10 151	0.30 260	0.24 498	0.12 273	0.23 348	0.23 516	0.36 368	0.25 284	0.33 481	0.59 626	0.24 358	0.28 515	0.29 386	0.16 283	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.08 282	0.20 644

RALAANet	0.19 327	0.18 522	0.37 353	0.23 440	0.14 409	0.23 348	0.13 80	0.37 379	0.29 345	0.28 367	0.26 318	0.25 370	0.15 272	0.26 332	0.18 345	0.08 306	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.09 371	0.06 151

XX-Stereo	0.21 369	0.10 151	0.83 636	0.26 573	0.17 529	0.23 348	0.13 80	0.40 413	0.18 134	0.20 273	0.41 501	0.31 456	0.10 86	0.32 416	0.12 123	0.08 306	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.07 194	0.05 35

PMTNet	0.15 215	0.08 44	0.23 172	0.15 7	0.09 60	0.23 348	0.16 224	0.25 175	0.23 251	0.17 238	0.21 255	0.16 235	0.14 252	0.22 257	0.13 182	0.29 687	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.07 194	0.06 151

Weightmod	0.16 231	0.12 294	0.19 107	0.20 249	0.10 135	0.24 371	0.17 276	0.25 175	0.21 206	0.18 257	0.29 349	0.19 280	0.15 272	0.27 352	0.16 283	0.09 413	0.10 558	0.08 271	0.08 333	0.09 371	0.08 338

HLf8	0.19 327	0.16 487	0.55 538	0.15 7	0.12 273	0.24 371	0.14 116	0.40 413	0.31 376	0.20 273	0.26 318	0.18 260	0.15 272	0.35 440	0.17 316	0.10 467	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.09 371	0.09 413

WQFJX1	0.18 278	0.10 151	0.16 50	0.23 440	0.17 529	0.24 371	0.19 376	0.58 631	0.52 614	0.16 219	0.16 172	0.14 191	0.15 272	0.26 332	0.17 316	0.08 306	0.09 524	0.08 271	0.07 246	0.08 282	0.06 151

NLMM1	0.19 327	0.12 294	0.16 50	0.23 440	0.18 551	0.24 371	0.20 429	0.59 637	0.65 655	0.18 257	0.17 191	0.13 157	0.14 252	0.25 313	0.18 345	0.08 306	0.09 524	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.06 151

NLCSM	0.19 327	0.12 294	0.18 92	0.24 498	0.19 578	0.24 371	0.21 460	0.42 442	0.40 496	0.19 265	0.18 214	0.14 191	0.16 297	0.47 493	0.19 379	0.08 306	0.09 524	0.09 373	0.08 333	0.09 371	0.07 251

VIP-Stereo	0.12 87	0.12 294	0.21 139	0.18 113	0.11 196	0.24 371	0.12 40	0.19 56	0.18 134	0.10 39	0.13 97	0.11 99	0.09 39	0.19 186	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

ISRNet	0.27 509	0.13 365	0.45 464	0.26 573	0.19 578	0.24 371	0.14 116	0.45 475	0.43 524	0.39 572	0.48 577	0.42 559	0.27 498	0.32 416	0.29 532	0.20 659	0.12 603	0.17 634	0.16 635	0.16 593	0.20 644

rvit_0105_3	0.23 422	0.17 507	0.40 396	0.25 539	0.15 471	0.24 371	0.28 592	0.38 387	0.41 508	0.25 331	0.25 306	0.28 419	0.21 397	0.28 367	0.20 402	0.15 611	0.13 615	0.14 600	0.15 623	0.10 444	0.09 413

model_zeroshot	0.17 252	0.11 232	0.39 388	0.20 249	0.12 273	0.24 371	0.15 171	0.34 325	0.22 225	0.30 428	0.20 240	0.22 321	0.12 165	0.24 283	0.14 221	0.08 306	0.07 397	0.07 167	0.07 246	0.07 194	0.07 251

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 252	0.13 365	0.24 182	0.19 172	0.13 357	0.24 371	0.17 276	0.30 273	0.37 453	0.43 607	0.17 191	0.13 157	0.12 165	0.19 186	0.15 256	0.08 306	0.07 397	0.09 373	0.07 246	0.09 371	0.08 338

LL-Strereo2	0.18 278	0.18 522	0.39 388	0.22 380	0.12 273	0.24 371	0.13 80	0.31 285	0.23 251	0.24 321	0.20 240	0.24 358	0.12 165	0.26 332	0.15 256	0.06 50	0.06 255	0.12 551	0.09 444	0.08 282	0.07 251

riskmin	0.18 278	0.09 92	0.34 313	0.18 113	0.12 273	0.24 371	0.16 224	0.34 325	0.28 326	0.21 287	0.23 280	0.33 474	0.24 447	0.23 267	0.17 316	0.09 413	0.06 255	0.09 373	0.06 161	0.10 444	0.10 473

SA	0.22 405	0.16 487	0.36 344	0.23 440	0.13 357	0.24 371	0.23 516	0.45 475	0.40 496	0.27 354	0.44 542	0.23 343	0.23 429	0.33 423	0.17 316	0.07 134	0.06 255	0.10 454	0.11 531	0.08 282	0.06 151

UDGNet	0.23 422	0.31 642	0.38 372	0.24 498	0.14 409	0.24 371	0.18 327	0.32 297	0.43 524	0.29 396	0.28 335	0.24 358	0.19 376	0.29 386	0.20 402	0.15 611	0.07 397	0.21 657	0.11 531	0.14 571	0.10 473

IPLGR_C	0.21 369	0.22 580	0.60 561	0.23 440	0.15 471	0.24 371	0.20 429	0.35 349	0.29 345	0.31 446	0.32 390	0.22 321	0.15 272	0.25 313	0.20 402	0.08 306	0.07 397	0.07 167	0.07 246	0.08 282	0.08 338

ACRE	0.21 369	0.20 551	0.62 572	0.23 440	0.15 471	0.24 371	0.20 429	0.35 349	0.28 326	0.31 446	0.32 390	0.22 321	0.15 272	0.25 313	0.20 402	0.08 306	0.07 397	0.07 167	0.07 246	0.08 282	0.08 338

NRIStereo	0.18 278	0.11 232	0.35 324	0.23 440	0.11 196	0.24 371	0.20 429	0.29 253	0.26 296	0.26 344	0.25 306	0.25 370	0.18 360	0.34 430	0.18 345	0.07 134	0.06 255	0.09 373	0.07 246	0.09 371	0.08 338

CRE-IMP	0.18 278	0.12 294	0.37 353	0.22 380	0.11 196	0.24 371	0.17 276	0.29 253	0.21 206	0.27 354	0.26 318	0.24 358	0.17 329	0.23 267	0.18 345	0.08 306	0.05 39	0.10 454	0.07 246	0.10 444	0.10 473

GMM-Stereo	0.21 369	0.10 151	0.43 442	0.23 440	0.13 357	0.24 371	0.25 555	0.37 379	0.27 307	0.30 428	0.45 554	0.27 403	0.21 397	0.31 409	0.17 316	0.07 134	0.05 39	0.10 454	0.09 444	0.08 282	0.19 632

111	0.20 348	0.17 507	0.40 396	0.18 113	0.09 60	0.24 371	0.17 276	0.41 428	0.45 551	0.23 306	0.29 349	0.29 430	0.21 397	0.24 283	0.18 345	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.07 194	0.08 338

PStereo	0.26 499	0.37 660	0.34 313	0.21 308	0.13 357	0.25 391	0.25 555	0.33 312	0.47 574	0.26 344	0.17 191	0.29 430	0.34 580	0.35 440	0.37 576	0.23 664	0.15 642	0.17 634	0.13 598	0.23 654	0.21 653

WQFJA1	0.18 278	0.10 151	0.16 50	0.22 380	0.18 551	0.25 391	0.19 376	0.51 546	0.51 605	0.15 190	0.17 191	0.15 213	0.16 297	0.20 210	0.20 402	0.07 134	0.09 524	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.06 151

WQFJX	0.18 278	0.10 151	0.17 74	0.22 380	0.18 551	0.25 391	0.18 327	0.53 577	0.45 551	0.17 238	0.16 172	0.14 191	0.16 297	0.23 267	0.18 345	0.07 134	0.08 487	0.07 167	0.06 161	0.08 282	0.07 251

NLMM	0.18 278	0.10 151	0.16 50	0.22 380	0.18 551	0.25 391	0.19 376	0.51 546	0.51 605	0.15 190	0.17 191	0.15 213	0.16 297	0.20 210	0.20 402	0.07 134	0.09 524	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.06 151

NLSM1	0.17 252	0.10 151	0.17 74	0.21 308	0.18 551	0.25 391	0.17 276	0.47 495	0.40 496	0.16 219	0.21 255	0.13 157	0.15 272	0.21 237	0.18 345	0.08 306	0.09 524	0.09 373	0.08 333	0.07 194	0.06 151

DFGA-Net	0.23 422	0.24 593	0.49 496	0.22 380	0.15 471	0.25 391	0.17 276	0.39 399	0.39 478	0.29 396	0.31 380	0.21 309	0.17 329	0.59 560	0.28 520	0.08 306	0.06 255	0.09 373	0.09 444	0.10 444	0.08 338

G2L-Stereo	0.25 481	0.16 487	0.47 480	0.22 380	0.14 409	0.25 391	0.18 327	0.46 486	0.35 429	0.33 481	0.37 453	0.40 543	0.22 415	0.60 564	0.30 540	0.10 467	0.09 524	0.10 454	0.08 333	0.09 371	0.09 413

DispNO	0.27 509	0.18 522	0.62 572	0.23 440	0.17 529	0.25 391	0.22 489	0.45 475	0.41 508	0.32 468	0.39 482	0.38 516	0.27 498	0.77 642	0.27 515	0.09 413	0.07 397	0.10 454	0.10 490	0.08 282	0.08 338

MyStereo07	0.16 231	0.12 294	0.26 206	0.22 380	0.14 409	0.25 391	0.23 516	0.29 253	0.21 206	0.15 190	0.13 97	0.12 135	0.13 215	0.25 313	0.13 182	0.07 134	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.08 338

MyStereo06	0.20 348	0.12 294	0.57 548	0.21 308	0.14 409	0.25 391	0.23 516	0.40 413	0.21 206	0.30 428	0.24 294	0.31 456	0.18 360	0.22 257	0.18 345	0.07 134	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.08 338

MyStereo05	0.23 422	0.12 294	0.57 548	0.21 308	0.14 409	0.25 391	0.23 516	0.48 508	0.52 614	0.31 446	0.23 280	0.25 370	0.22 415	0.30 402	0.21 429	0.07 134	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.08 338

MyStereo04	0.23 422	0.12 294	0.55 538	0.22 380	0.14 409	0.25 391	0.23 516	0.49 518	0.52 614	0.28 367	0.23 280	0.27 403	0.23 429	0.30 402	0.22 451	0.07 134	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.08 338

RAFT-Test	0.17 252	0.10 151	0.38 372	0.19 172	0.12 273	0.25 391	0.17 276	0.33 312	0.23 251	0.23 306	0.29 349	0.27 403	0.14 252	0.20 210	0.14 221	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.07 246	0.06 107	0.06 151

anonymousdsp2	0.17 252	0.10 151	0.28 235	0.20 249	0.11 196	0.25 391	0.17 276	0.41 428	0.31 376	0.23 306	0.23 280	0.22 321	0.15 272	0.25 313	0.15 256	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.08 282	0.07 251

test_5	0.23 422	0.19 538	0.38 372	0.26 573	0.18 551	0.25 391	0.29 599	0.40 413	0.37 453	0.29 396	0.40 493	0.25 370	0.22 415	0.34 430	0.18 345	0.07 134	0.05 39	0.09 373	0.09 444	0.10 444	0.10 473

CIPLG	0.21 369	0.21 566	0.55 538	0.23 440	0.15 471	0.25 391	0.20 429	0.35 349	0.29 345	0.31 446	0.33 413	0.22 321	0.15 272	0.26 332	0.20 402	0.08 306	0.07 397	0.07 167	0.07 246	0.08 282	0.08 338

iRaft-Stereo_20w	0.19 327	0.10 151	0.46 472	0.19 172	0.13 357	0.25 391	0.19 376	0.52 565	0.19 154	0.29 396	0.21 255	0.22 321	0.20 387	0.28 367	0.18 345	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.08 333	0.08 282	0.08 338

dd	0.22 405	0.26 609	0.40 396	0.22 380	0.12 273	0.25 391	0.21 460	0.32 297	0.44 539	0.29 396	0.28 335	0.25 370	0.16 297	0.30 402	0.25 495	0.12 550	0.07 397	0.10 454	0.08 333	0.11 494	0.09 413

IPLGR	0.21 369	0.13 365	0.61 564	0.21 308	0.11 196	0.25 391	0.18 327	0.41 428	0.37 453	0.28 367	0.27 327	0.21 309	0.19 376	0.37 452	0.18 345	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.06 151

RAFT-RH_RVC	0.25 481	0.11 232	0.45 464	0.21 308	0.12 273	0.25 391	0.14 116	0.27 213	0.27 307	0.38 557	1.15 695	0.23 343	0.17 329	0.57 547	0.24 485	0.07 134	0.05 39	0.10 454	0.07 246	0.06 107	0.07 251

RAFT	0.21 369	0.17 507	0.32 284	0.24 498	0.12 273	0.25 391	0.27 576	0.35 349	0.28 326	0.33 481	0.33 413	0.38 516	0.22 415	0.29 386	0.17 316	0.08 306	0.08 487	0.11 512	0.10 490	0.10 444	0.06 151

TANstereo	0.15 215	0.09 92	0.28 235	0.16 26	0.08 29	0.25 391	0.14 116	0.23 135	0.28 326	0.24 321	0.30 365	0.16 235	0.12 165	0.17 125	0.13 182	0.08 306	0.07 397	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.07 251

PSMNet-RSSM	0.24 453	0.15 458	0.36 344	0.21 308	0.14 409	0.25 391	0.20 429	0.48 508	0.37 453	0.30 428	0.44 542	0.38 516	0.26 479	0.52 516	0.22 451	0.12 550	0.07 397	0.11 512	0.13 598	0.10 444	0.09 413

DN-CSS_ROB	0.22 405	0.25 598	0.47 480	0.24 498	0.14 409	0.25 391	0.12 40	0.40 413	0.33 402	0.29 396	0.42 518	0.22 321	0.20 387	0.33 423	0.19 379	0.07 134	0.06 255	0.11 512	0.11 531	0.11 494	0.07 251

SMOE	0.17 252	0.11 232	0.21 139	0.20 249	0.09 60	0.26 415	0.21 460	0.30 273	0.23 251	0.21 287	0.27 327	0.21 309	0.17 329	0.18 154	0.16 283	0.08 306	0.06 255	0.12 551	0.07 246	0.11 494	0.07 251

Hybrid-DGEV-03	0.20 348	0.14 419	0.31 275	0.22 380	0.12 273	0.26 415	0.16 224	0.31 285	0.27 307	0.32 468	0.58 623	0.23 343	0.15 272	0.23 267	0.17 316	0.07 134	0.05 39	0.09 373	0.07 246	0.08 282	0.06 151

FACV-RUCA	0.21 369	0.15 458	0.32 284	0.23 440	0.23 634	0.26 415	0.19 376	0.39 399	0.34 412	0.25 331	0.32 390	0.21 309	0.24 447	0.24 283	0.19 379	0.10 467	0.07 397	0.15 616	0.08 333	0.16 593	0.13 554

DCVSM-stereo	0.24 453	0.13 365	0.52 524	0.20 249	0.14 409	0.26 415	0.13 80	0.34 325	0.34 412	0.41 591	0.33 413	0.47 589	0.29 530	0.30 402	0.22 451	0.10 467	0.10 558	0.11 512	0.10 490	0.12 535	0.15 590

TestStereo1	0.21 369	0.16 487	0.32 284	0.26 573	0.13 357	0.26 415	0.27 576	0.40 413	0.36 442	0.29 396	0.39 482	0.22 321	0.21 397	0.33 423	0.17 316	0.07 134	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.07 251

x	0.19 327	0.11 232	0.29 249	0.20 249	0.11 196	0.26 415	0.18 327	0.41 428	0.29 345	0.25 331	0.29 349	0.28 419	0.24 447	0.26 332	0.23 472	0.09 413	0.07 397	0.08 271	0.07 246	0.09 371	0.08 338

SA-5K	0.21 369	0.16 487	0.32 284	0.26 573	0.13 357	0.26 415	0.27 576	0.40 413	0.36 442	0.29 396	0.39 482	0.22 321	0.21 397	0.33 423	0.17 316	0.07 134	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.07 251

PSM-AAD	0.25 481	0.10 151	0.30 260	0.24 498	0.12 273	0.26 415	0.38 655	0.34 325	0.28 326	0.35 518	0.39 482	0.28 419	0.79 691	0.30 402	0.16 283	0.07 134	0.06 255	0.12 551	0.11 531	0.08 282	0.21 653

CFNet_pseudo	0.23 422	0.13 365	0.47 480	0.19 172	0.13 357	0.26 415	0.16 224	0.44 464	0.44 539	0.29 396	0.37 453	0.38 516	0.23 429	0.29 386	0.21 429	0.09 413	0.06 255	0.11 512	0.08 333	0.11 494	0.09 413

FENet	0.21 369	0.11 232	0.45 464	0.21 308	0.12 273	0.26 415	0.17 276	0.41 428	0.35 429	0.30 428	0.31 380	0.29 430	0.23 429	0.26 332	0.23 472	0.09 413	0.06 255	0.09 373	0.09 444	0.09 371	0.09 413

ccs_rob	0.23 422	0.13 365	0.47 480	0.20 249	0.13 357	0.26 415	0.17 276	0.44 464	0.44 539	0.29 396	0.37 453	0.38 516	0.23 429	0.29 386	0.21 429	0.09 413	0.06 255	0.11 512	0.08 333	0.11 494	0.09 413

FSD					0.24 642	0.27 426	0.27 576	0.31 285	0.29 345	0.26 344	0.27 327	0.28 419	0.27 498	0.28 367	0.26 509	0.23 664	0.22 679	0.27 669	0.26 681	0.25 660

G2L-ROB	0.23 422	0.15 458	0.41 419	0.19 172	0.12 273	0.27 426	0.21 460	0.47 495	0.33 402	0.34 501	0.31 380	0.41 550	0.22 415	0.49 501	0.26 509	0.09 413	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.09 371	0.10 473

xyz-stereo-finetune2	0.17 252	0.11 232	0.26 206	0.16 26	0.09 60	0.27 426	0.19 376	0.27 213	0.20 184	0.22 297	0.28 335	0.21 309	0.22 415	0.37 452	0.22 451	0.06 50	0.05 39	0.08 271	0.06 161	0.06 107	0.07 251

G2L-Stereo_test	0.24 453	0.16 487	0.38 372	0.19 172	0.13 357	0.27 426	0.24 538	0.49 518	0.38 468	0.37 542	0.37 453	0.40 543	0.24 447	0.52 516	0.28 520	0.08 306	0.06 255	0.06 53	0.06 161	0.09 371	0.08 338

castereo++	0.13 136	0.10 151	0.18 92	0.18 113	0.10 135	0.27 426	0.13 80	0.23 135	0.23 251	0.11 65	0.13 97	0.16 235	0.10 86	0.18 154	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.04 1

ITSA-stereo	0.25 481	0.15 458	0.33 301	0.23 440	0.11 196	0.27 426	0.18 327	0.56 612	0.59 639	0.31 446	0.32 390	0.33 474	0.28 515	0.49 501	0.30 540	0.11 510	0.08 487	0.11 512	0.10 490	0.11 494	0.13 554

test_sample2	0.21 369	0.10 151	0.28 235	0.19 172	0.11 196	0.27 426	0.21 460	0.43 456	0.29 345	0.26 344	0.31 380	0.30 447	0.24 447	0.45 486	0.18 345	0.09 413	0.07 397	0.08 271	0.07 246	0.09 371	0.09 413

SMFormer	0.25 481	0.12 294	0.40 396	0.19 172	0.10 135	0.27 426	0.19 376	0.51 546	0.45 551	0.34 501	0.41 501	0.31 456	0.26 479	0.58 554	0.28 520	0.10 467	0.07 397	0.08 271	0.08 333	0.09 371	0.09 413

tta	0.24 453	0.12 294	0.40 396	0.19 172	0.10 135	0.27 426	0.19 376	0.51 546	0.45 551	0.34 501	0.41 501	0.31 456	0.26 479	0.58 554	0.28 520	0.10 467	0.07 397	0.08 271	0.08 333	0.08 282	0.07 251

qqq1	0.24 453	0.12 294	0.40 396	0.19 172	0.10 135	0.27 426	0.19 376	0.51 546	0.45 551	0.34 501	0.41 501	0.31 456	0.26 479	0.58 554	0.16 283	0.10 467	0.07 397	0.07 167	0.06 161	0.08 282	0.07 251

fff1	0.24 453	0.12 294	0.40 396	0.19 172	0.10 135	0.27 426	0.19 376	0.51 546	0.45 551	0.34 501	0.41 501	0.31 456	0.26 479	0.58 554	0.16 283	0.10 467	0.07 397	0.07 167	0.06 161	0.08 282	0.07 251

11t1	0.18 278	0.10 151	0.30 260	0.20 249	0.11 196	0.27 426	0.17 276	0.35 349	0.23 251	0.25 331	0.23 280	0.23 343	0.23 429	0.25 313	0.18 345	0.09 413	0.07 397	0.07 167	0.06 161	0.09 371	0.09 413

MIPNet	0.21 369	0.15 458	0.52 524	0.21 308	0.12 273	0.27 426	0.20 429	0.45 475	0.37 453	0.30 428	0.23 280	0.19 280	0.24 447	0.27 352	0.19 379	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.06 151

GES	0.22 405	0.12 294	0.42 429	0.20 249	0.14 409	0.27 426	0.19 376	0.49 518	0.33 402	0.30 428	0.36 444	0.25 370	0.23 429	0.29 386	0.22 451	0.10 467	0.08 487	0.08 271	0.07 246	0.10 444	0.11 511

HCRNet	0.24 453	0.25 598	0.33 301	0.34 656	0.16 504	0.27 426	0.18 327	0.43 456	0.35 429	0.30 428	0.35 434	0.32 466	0.22 415	0.44 483	0.20 402	0.13 571	0.08 487	0.13 573	0.11 531	0.10 444	0.09 413

ACVNet	0.23 422	0.13 365	0.35 324	0.18 113	0.15 471	0.27 426	0.23 516	0.39 399	0.44 539	0.28 367	0.41 501	0.38 516	0.26 479	0.27 352	0.32 553	0.08 306	0.07 397	0.08 271	0.07 246	0.10 444	0.07 251

cf-r	0.24 453	0.15 458	0.44 452	0.21 308	0.14 409	0.27 426	0.22 489	0.42 442	0.40 496	0.30 428	0.42 518	0.42 559	0.26 479	0.43 479	0.25 495	0.11 510	0.06 255	0.08 271	0.10 490	0.08 282	0.08 338

GANet-RSSM	0.24 453	0.14 419	0.36 344	0.21 308	0.14 409	0.27 426	0.21 460	0.45 475	0.33 402	0.29 396	0.39 482	0.39 528	0.28 515	0.58 554	0.23 472	0.11 510	0.07 397	0.09 373	0.09 444	0.10 444	0.09 413

DMCA	0.22 405	0.14 419	0.36 344	0.22 380	0.14 409	0.27 426	0.20 429	0.43 456	0.38 468	0.31 446	0.32 390	0.33 474	0.24 447	0.24 283	0.28 520	0.11 510	0.08 487	0.10 454	0.08 333	0.10 444	0.11 511

HITNet	0.20 348	0.17 507	0.43 442	0.19 172	0.08 29	0.27 426	0.14 116	0.42 442	0.30 362	0.29 396	0.32 390	0.27 403	0.21 397	0.28 367	0.25 495	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.09 371	0.06 151
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	0.21 369	0.15 458	0.34 313	0.24 498	0.13 357	0.28 446	0.14 116	0.48 508	0.44 539	0.27 354	0.24 294	0.25 370	0.25 469	0.28 367	0.19 379	0.07 134	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.07 194	0.07 251

IGEV-RUCA	0.21 369	0.08 44	0.23 172	0.19 172	0.19 578	0.28 446	0.24 538	0.23 135	0.21 206	0.20 273	0.23 280	0.28 419	0.49 650	0.26 332	0.18 345	0.09 413	0.08 487	0.18 643	0.13 598	0.17 610	0.17 612

test_sample7	0.25 481	0.15 458	0.35 324	0.20 249	0.14 409	0.28 446	0.21 460	0.51 546	0.38 468	0.37 542	0.34 423	0.37 508	0.30 544	0.39 463	0.23 472	0.14 596	0.09 524	0.13 573	0.12 570	0.13 553	0.12 535

test_sample1	0.20 348	0.10 151	0.28 235	0.19 172	0.12 273	0.28 446	0.19 376	0.41 428	0.25 284	0.26 344	0.31 380	0.29 430	0.26 479	0.44 483	0.21 429	0.09 413	0.07 397	0.08 271	0.07 246	0.09 371	0.09 413

mmm	0.21 369	0.12 294	0.31 275	0.22 380	0.12 273	0.28 446	0.21 460	0.41 428	0.27 307	0.29 396	0.38 468	0.29 430	0.24 447	0.29 386	0.22 451	0.09 413	0.07 397	0.11 512	0.09 444	0.10 444	0.09 413

ffm	0.22 405	0.12 294	0.42 429	0.20 249	0.13 357	0.28 446	0.20 429	0.35 349	0.44 539	0.30 428	0.42 518	0.34 483	0.23 429	0.27 352	0.11 49	0.08 306	0.05 39	0.11 512	0.10 490	0.08 282	0.08 338

ff1	0.29 543	0.12 294	0.42 429	0.20 249	0.13 357	0.28 446	0.20 429	0.35 349	0.44 539	0.30 428	0.42 518	0.34 483	0.23 429	0.81 654	1.08 692	0.08 306	0.05 39	0.11 512	0.10 490	0.08 282	0.08 338

mmx	0.31 557	0.12 294	0.42 429	0.20 249	0.13 357	0.28 446	0.20 429	0.55 596	0.45 551	0.30 428	0.42 518	0.34 483	0.23 429	0.81 654	1.08 692	0.10 467	0.07 397	0.11 512	0.10 490	0.11 494	0.10 473

xxx	0.31 557	0.12 294	0.42 429	0.20 249	0.13 357	0.28 446	0.20 429	0.55 596	0.45 551	0.30 428	0.42 518	0.34 483	0.23 429	0.81 654	1.08 692	0.10 467	0.07 397	0.11 512	0.10 490	0.11 494	0.10 473

GMStereo_Zeroshot	0.24 453	0.21 566	0.45 464	0.26 573	0.13 357	0.28 446	0.15 171	0.39 399	0.35 429	0.37 542	0.43 531	0.40 543	0.17 329	0.34 430	0.20 402	0.12 550	0.07 397	0.13 573	0.07 246	0.16 593	0.09 413

PCWNet_CMD	0.23 422	0.13 365	0.48 490	0.20 249	0.13 357	0.28 446	0.16 224	0.46 486	0.46 569	0.29 396	0.36 444	0.37 508	0.24 447	0.28 367	0.20 402	0.09 413	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.11 494	0.09 413

CFNet_ucs	0.24 453	0.13 365	0.50 507	0.20 249	0.15 471	0.28 446	0.17 276	0.49 518	0.45 551	0.32 468	0.42 518	0.39 528	0.22 415	0.31 409	0.21 429	0.11 510	0.08 487	0.12 551	0.09 444	0.12 535	0.11 511

CASS	0.21 369	0.15 458	0.32 284	0.26 573	0.11 196	0.28 446	0.19 376	0.39 399	0.30 362	0.32 468	0.34 423	0.25 370	0.24 447	0.25 313	0.20 402	0.13 571	0.08 487	0.11 512	0.09 444	0.11 494	0.11 511
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Sa-1000	0.22 405	0.15 458	0.35 324	0.23 440	0.13 357	0.28 446	0.23 516	0.47 495	0.39 478	0.30 428	0.50 583	0.26 392	0.19 376	0.33 423	0.16 283	0.07 134	0.06 255	0.10 454	0.11 531	0.08 282	0.06 151

IPLG	0.21 369	0.15 458	0.53 528	0.21 308	0.12 273	0.28 446	0.17 276	0.42 442	0.30 362	0.33 481	0.32 390	0.15 213	0.17 329	0.50 505	0.21 429	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.06 151

THIR-Stereo	0.29 543	0.12 294	0.41 419	0.19 172	0.11 196	0.28 446	0.72 706	0.32 297	0.35 429	0.37 542	0.65 647	0.34 483	0.50 652	0.57 547	0.45 615	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.09 444	0.07 194	0.07 251

DRaft	0.24 453	0.10 151	0.34 313	0.18 113	0.12 273	0.28 446	0.23 516	0.33 312	0.39 478	0.38 557	0.61 638	0.21 309	0.41 617	0.48 496	0.42 606	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.07 194	0.08 338

aanetorigin	0.39 616	0.29 627	1.09 675	0.24 498	0.19 578	0.28 446	0.37 649	0.33 312	0.47 574	0.94 696	0.82 673	0.52 619	0.54 658	0.49 501	0.50 632	0.11 510	0.09 524	0.10 454	0.10 490	0.16 593	0.15 590

GwcNet-RSSM	0.26 499	0.17 507	0.46 472	0.21 308	0.13 357	0.28 446	0.23 516	0.44 464	0.42 516	0.31 446	0.45 554	0.40 543	0.26 479	0.55 532	0.28 520	0.11 510	0.07 397	0.09 373	0.10 490	0.09 371	0.08 338

DIP-Stereo	0.18 278	0.12 294	0.33 301	0.20 249	0.13 357	0.28 446	0.12 40	0.42 442	0.25 284	0.27 354	0.32 390	0.21 309	0.17 329	0.25 313	0.20 402	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.06 161	0.07 194	0.08 338
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	0.22 405	0.18 522	0.47 480	0.22 380	0.10 135	0.28 446	0.14 116	0.46 486	0.32 388	0.31 446	0.34 423	0.31 456	0.25 469	0.31 409	0.29 532	0.08 306	0.06 255	0.08 271	0.06 161	0.10 444	0.08 338

MSMDNet	0.23 422	0.13 365	0.48 490	0.20 249	0.13 357	0.28 446	0.16 224	0.46 486	0.46 569	0.29 396	0.36 444	0.37 508	0.24 447	0.28 367	0.20 402	0.09 413	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.11 494	0.09 413

DA	0.14 178	0.10 151	0.18 92	0.21 308	0.10 135	0.29 468	0.16 224	0.28 236	0.20 184	0.14 167	0.17 191	0.16 235	0.14 252	0.17 125	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.07 194	0.07 251

GGEV	0.14 178	0.10 151	0.18 92	0.21 308	0.10 135	0.29 468	0.16 224	0.28 236	0.20 184	0.14 167	0.17 191	0.16 235	0.14 252	0.17 125	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.07 194	0.07 251

CoDeX	0.23 422	0.12 294	0.46 472	0.21 308	0.14 409	0.29 468	0.21 460	0.53 577	0.41 508	0.29 396	0.35 434	0.29 430	0.22 415	0.48 496	0.19 379	0.09 413	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.08 282	0.07 251

Any-RAFT	0.17 252	0.08 44	0.31 275	0.19 172	0.10 135	0.29 468	0.16 224	0.42 442	0.30 362	0.24 321	0.27 327	0.27 403	0.16 297	0.21 237	0.12 123	0.08 306	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.06 151

ToySt	0.24 453	0.16 487	0.48 490	0.21 308	0.13 357	0.29 468	0.29 599	0.39 399	0.39 478	0.27 354	0.35 434	0.39 528	0.31 561	0.31 409	0.29 532	0.08 306	0.09 524	0.10 454	0.11 531	0.11 494	0.10 473

Selective-RAFT	0.17 252	0.12 294	0.30 260	0.24 498	0.10 135	0.29 468	0.15 171	0.32 297	0.31 376	0.17 238	0.17 191	0.21 309	0.18 360	0.28 367	0.17 316	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.07 246	0.08 282	0.06 151

DAS	0.27 509	0.12 294	0.42 429	0.24 498	0.18 551	0.29 468	0.24 538	0.45 475	0.45 551	0.41 591	0.44 542	0.34 483	0.29 530	0.75 630	0.21 429	0.09 413	0.07 397	0.09 373	0.07 246	0.09 371	0.09 413

SepStereo	0.26 499	0.12 294	0.42 429	0.24 498	0.18 551	0.29 468	0.24 538	0.45 475	0.45 551	0.41 591	0.44 542	0.34 483	0.29 530	0.64 588	0.21 429	0.09 413	0.07 397	0.09 373	0.07 246	0.09 371	0.09 413

AACVNet	0.26 499	0.16 487	0.37 353	0.22 380	0.14 409	0.29 468	0.19 376	0.41 428	0.31 376	0.38 557	0.42 518	0.43 563	0.28 515	0.73 621	0.25 495	0.11 510	0.08 487	0.11 512	0.09 444	0.13 553	0.11 511

GANet-ADL	0.21 369	0.12 294	0.45 464	0.23 440	0.14 409	0.29 468	0.19 376	0.46 486	0.35 429	0.25 331	0.32 390	0.32 466	0.19 376	0.24 283	0.20 402	0.10 467	0.07 397	0.07 167	0.06 161	0.09 371	0.10 473

ICVP	0.23 422	0.13 365	0.44 452	0.26 573	0.14 409	0.29 468	0.25 555	0.45 475	0.33 402	0.29 396	0.43 531	0.35 497	0.25 469	0.26 332	0.23 472	0.12 550	0.09 524	0.09 373	0.08 333	0.09 371	0.10 473
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ARAFT	0.24 453	0.21 566	0.78 616	0.22 380	0.12 273	0.29 468	0.24 538	0.43 456	0.32 388	0.33 481	0.28 335	0.28 419	0.19 376	0.49 501	0.18 345	0.07 134	0.06 255	0.12 551	0.11 531	0.09 371	0.06 151

DMCA-RVC	0.27 509	0.21 566	0.61 564	0.28 622	0.17 529	0.29 468	0.21 460	0.42 442	0.35 429	0.40 582	0.37 453	0.39 528	0.36 589	0.43 479	0.30 540	0.13 571	0.10 558	0.15 616	0.11 531	0.13 553	0.10 473

CCAANet	0.25 481	0.13 365	0.51 517	0.22 380	0.15 471	0.29 468	0.17 276	0.49 518	0.37 453	0.26 344	0.49 579	0.32 466	0.24 447	0.62 579	0.23 472	0.07 134	0.06 255	0.10 454	0.10 490	0.08 282	0.10 473

STTStereo	0.28 530	0.20 551	0.61 564	0.25 539	0.17 529	0.29 468	0.24 538	0.47 495	0.39 478	0.39 572	0.41 501	0.44 574	0.28 515	0.40 471	0.28 520	0.13 571	0.12 603	0.13 573	0.16 635	0.12 535	0.11 511

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 509	0.21 566	0.59 559	0.25 539	0.18 551	0.29 468	0.22 489	0.50 529	0.40 496	0.38 557	0.41 501	0.43 563	0.27 498	0.43 479	0.29 532	0.11 510	0.08 487	0.10 454	0.10 490	0.10 444	0.11 511
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	0.27 509	0.26 609	0.72 608	0.23 440	0.13 357	0.29 468	0.18 327	0.52 565	0.49 593	0.37 542	0.45 554	0.39 528	0.25 469	0.34 430	0.20 402	0.08 306	0.06 255	0.07 167	0.05 73	0.12 535	0.09 413

MLCV	0.22 405	0.16 487	0.44 452	0.21 308	0.08 29	0.29 468	0.19 376	0.38 387	0.37 453	0.38 557	0.44 542	0.31 456	0.21 397	0.41 473	0.24 485	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.06 151

iResNet	0.24 453	0.18 522	0.61 564	0.25 539	0.11 196	0.29 468	0.21 460	0.42 442	0.43 524	0.33 481	0.43 531	0.27 403	0.22 415	0.34 430	0.26 509	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.08 282	0.07 251

z-ln-s-r	0.32 566	0.21 566	0.82 633	0.23 440	0.14 409	0.30 487	0.26 569	0.43 456	0.50 601	0.32 468	0.60 631	0.39 528	0.29 530	0.73 621	0.66 661	0.08 306	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.10 444	0.08 338

rvit_105_1	0.27 509	0.19 538	0.46 472	0.27 601	0.19 578	0.30 487	0.35 640	0.44 464	0.51 605	0.31 446	0.31 380	0.31 456	0.26 479	0.35 440	0.25 495	0.15 611	0.14 626	0.15 616	0.17 645	0.11 494	0.10 473

test_sample6	0.25 481	0.13 365	0.41 419	0.21 308	0.11 196	0.30 487	0.22 489	0.51 546	0.35 429	0.33 481	0.43 531	0.30 447	0.24 447	0.57 547	0.22 451	0.10 467	0.07 397	0.10 454	0.10 490	0.11 494	0.10 473

test_sample5	0.24 453	0.13 365	0.42 429	0.21 308	0.12 273	0.30 487	0.21 460	0.50 529	0.34 412	0.32 468	0.41 501	0.29 430	0.23 429	0.55 532	0.21 429	0.10 467	0.07 397	0.10 454	0.09 444	0.11 494	0.10 473

DualNet	0.24 453	0.13 365	0.42 429	0.21 308	0.12 273	0.30 487	0.21 460	0.50 529	0.34 412	0.33 481	0.43 531	0.29 430	0.23 429	0.55 532	0.21 429	0.10 467	0.07 397	0.10 454	0.09 444	0.11 494	0.10 473

tt1	0.18 278	0.14 419	0.35 324	0.23 440	0.11 196	0.30 487	0.19 376	0.35 349	0.44 539	0.17 238	0.19 223	0.13 157	0.16 297	0.27 352	0.11 49	0.08 306	0.05 39	0.08 271	0.06 161	0.08 282	0.08 338

dad	0.28 530	0.31 642	0.44 452	0.21 308	0.14 409	0.30 487	0.20 429	0.33 312	0.49 593	0.44 614	0.44 542	0.45 579	0.21 397	0.41 473	0.26 509	0.20 659	0.11 583	0.20 655	0.11 531	0.14 571	0.10 473

DEmStereo	0.26 499	0.09 92	0.47 480	0.19 172	0.12 273	0.30 487	0.25 555	0.28 236	0.36 442	0.36 534	0.58 623	0.25 370	0.48 649	0.53 523	0.44 612	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.06 107	0.07 251

RAFT + AFF	0.27 509	0.23 589	0.50 507	0.25 539	0.17 529	0.30 487	0.33 634	0.52 565	0.40 496	0.28 367	0.30 365	0.30 447	0.31 561	0.62 579	0.24 485	0.09 413	0.10 558	0.11 512	0.10 490	0.11 494	0.11 511

EAI-Stereo	0.21 369	0.10 151	0.33 301	0.21 308	0.12 273	0.30 487	0.46 678	0.46 486	0.20 184	0.25 331	0.50 583	0.17 247	0.16 297	0.24 283	0.23 472	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.10 490	0.06 107	0.07 251

CFNet-ft	0.24 453	0.15 458	0.35 324	0.18 113	0.15 471	0.30 487	0.21 460	0.39 399	0.36 442	0.28 367	0.40 493	0.43 563	0.25 469	0.47 493	0.24 485	0.12 550	0.07 397	0.12 551	0.11 531	0.12 535	0.09 413

FADNet_RVC	0.30 550	0.28 619	0.83 636	0.23 440	0.15 471	0.30 487	0.17 276	0.49 518	0.37 453	0.30 428	0.38 468	0.30 447	0.27 498	0.52 516	0.31 548	0.14 596	0.14 626	0.14 600	0.16 635	0.21 644	0.23 666

CFNet_RVC	0.24 453	0.15 458	0.35 324	0.18 113	0.15 471	0.30 487	0.21 460	0.39 399	0.36 442	0.28 367	0.40 493	0.43 563	0.25 469	0.47 493	0.24 485	0.12 550	0.07 397	0.12 551	0.11 531	0.12 535	0.09 413

AANet_RVC	0.31 557	0.22 580	0.50 507	0.23 440	0.14 409	0.30 487	0.24 538	0.47 495	0.54 623	0.38 557	0.60 631	0.43 563	0.29 530	0.87 663	0.40 595	0.11 510	0.07 397	0.07 167	0.07 246	0.09 371	0.09 413

DeepPruner_ROB	0.26 499	0.19 538	0.44 452	0.21 308	0.16 504	0.30 487	0.21 460	0.52 565	0.32 388	0.35 518	0.38 468	0.39 528	0.26 479	0.42 477	0.24 485	0.15 611	0.11 583	0.11 512	0.11 531	0.14 571	0.13 554

iResNet_ROB	0.25 481	0.19 538	0.40 396	0.20 249	0.12 273	0.30 487	0.16 224	0.55 596	0.53 619	0.38 557	0.43 531	0.37 508	0.26 479	0.38 458	0.22 451	0.08 306	0.06 255	0.06 53	0.04 1	0.09 371	0.09 413

S	0.19 327	0.12 294	0.22 156	0.22 380	0.13 357	0.31 503	0.22 489	0.30 273	0.27 307	0.25 331	0.31 380	0.20 295	0.20 387	0.18 154	0.17 316	0.12 550	0.09 524	0.15 616	0.16 635	0.11 494	0.12 535

IGEV_i1	0.21 369	0.11 232	0.43 442	0.22 380	0.11 196	0.31 503	0.19 376	0.43 456	0.30 362	0.29 396	0.30 365	0.31 456	0.20 387	0.33 423	0.20 402	0.08 306	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.08 282	0.08 338

RT-IGEV	0.25 481	0.10 151	0.48 490	0.22 380	0.14 409	0.31 503	0.28 592	0.53 577	0.39 478	0.36 534	0.41 501	0.44 574	0.30 544	0.28 367	0.27 515	0.09 413	0.07 397	0.08 271	0.09 444	0.09 371	0.10 473

Selective-IGEV-i1	0.21 369	0.10 151	0.31 275	0.23 440	0.13 357	0.31 503	0.22 489	0.46 486	0.42 516	0.27 354	0.32 390	0.33 474	0.17 329	0.25 313	0.19 379	0.08 306	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.08 282	0.09 413

coex_refinement	0.26 499	0.16 487	0.36 344	0.23 440	0.15 471	0.31 503	0.20 429	0.49 518	0.42 516	0.35 518	0.42 518	0.45 579	0.27 498	0.55 532	0.33 560	0.10 467	0.06 255	0.07 167	0.07 246	0.10 444	0.10 473

MyStereo8	0.22 405	0.15 458	0.63 575	0.21 308	0.17 529	0.31 503	0.16 224	0.36 368	0.32 388	0.28 367	0.36 444	0.25 370	0.18 360	0.25 313	0.28 520	0.08 306	0.07 397	0.08 271	0.07 246	0.10 444	0.12 535

ACVNet-DCA	0.18 278	0.14 419	0.38 372	0.23 440	0.11 196	0.31 503	0.19 376	0.41 428	0.27 307	0.17 238	0.19 223	0.13 157	0.18 360	0.28 367	0.11 49	0.08 306	0.05 39	0.08 271	0.06 161	0.09 371	0.09 413

xx1	0.20 348	0.14 419	0.38 372	0.23 440	0.11 196	0.31 503	0.19 376	0.35 349	0.47 574	0.17 238	0.19 223	0.28 419	0.24 447	0.28 367	0.11 49	0.08 306	0.05 39	0.10 454	0.09 444	0.09 371	0.09 413

1test111	0.19 327	0.14 419	0.38 372	0.23 440	0.11 196	0.31 503	0.19 376	0.41 428	0.27 307	0.17 238	0.19 223	0.13 157	0.18 360	0.34 430	0.22 451	0.08 306	0.05 39	0.08 271	0.06 161	0.09 371	0.09 413

cc1	0.18 278	0.14 419	0.38 372	0.23 440	0.11 196	0.31 503	0.19 376	0.35 349	0.47 574	0.17 238	0.19 223	0.13 157	0.18 360	0.28 367	0.11 49	0.08 306	0.05 39	0.08 271	0.06 161	0.08 282	0.08 338

anonymousa	0.23 422	0.11 232	0.50 507	0.21 308	0.16 504	0.31 503	0.20 429	0.36 368	0.35 429	0.32 468	0.50 583	0.39 528	0.26 479	0.22 257	0.20 402	0.08 306	0.06 255	0.09 373	0.11 531	0.07 194	0.08 338

IER	0.23 422	0.12 294	0.39 388	0.20 249	0.14 409	0.31 503	0.19 376	0.42 442	0.36 442	0.33 481	0.40 493	0.32 466	0.33 571	0.29 386	0.22 451	0.09 413	0.07 397	0.08 271	0.08 333	0.09 371	0.08 338

PSMNet-ADL	0.25 481	0.15 458	0.32 284	0.26 573	0.14 409	0.31 503	0.22 489	0.44 464	0.36 442	0.27 354	0.33 413	0.41 550	0.28 515	0.61 571	0.29 532	0.11 510	0.09 524	0.09 373	0.11 531	0.10 444	0.10 473

test_sample4	0.24 453	0.13 365	0.43 442	0.20 249	0.12 273	0.32 516	0.21 460	0.51 546	0.34 412	0.31 446	0.37 453	0.28 419	0.23 429	0.53 523	0.21 429	0.10 467	0.07 397	0.10 454	0.09 444	0.11 494	0.10 473

test_sample3	0.23 422	0.12 294	0.43 442	0.19 172	0.12 273	0.32 516	0.20 429	0.50 529	0.34 412	0.31 446	0.33 413	0.29 430	0.22 415	0.53 523	0.22 451	0.10 467	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.10 444	0.10 473

1111x	0.32 566	0.11 232	0.40 396	0.22 380	0.11 196	0.32 516	0.26 569	0.59 637	0.43 524	0.31 446	0.41 501	0.39 528	0.28 515	0.76 636	1.37 710	0.09 413	0.08 487	0.09 373	0.10 490	0.09 371	0.08 338

HBP-ISP	0.33 575	0.30 634	0.72 608	0.22 380	0.16 504	0.32 516	0.22 489	0.54 586	0.44 539	0.41 591	0.49 579	0.33 474	0.38 602	0.73 621	0.25 495	0.18 650	0.19 668	0.24 666	0.20 657	0.16 593	0.13 554

s12784h	0.17 252	0.09 92	0.26 206	0.18 113	0.07 3	0.32 516	0.19 376	0.37 379	0.32 388	0.23 306	0.25 306	0.18 260	0.17 329	0.25 313	0.16 283	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.06 107	0.05 35

pcwnet_v2	0.32 566	0.15 458	1.26 690	0.23 440	0.18 551	0.32 516	0.18 327	0.59 637	0.60 643	0.36 534	0.45 554	0.35 497	0.29 530	0.36 449	0.25 495	0.14 596	0.11 583	0.12 551	0.11 531	0.14 571	0.15 590

psm_up	0.29 543	0.16 487	0.41 419	0.26 573	0.17 529	0.32 516	0.26 569	0.55 596	0.43 524	0.36 534	0.40 493	0.45 579	0.37 598	0.58 554	0.30 540	0.11 510	0.12 603	0.13 573	0.12 570	0.10 444	0.10 473

FADNet-RVC-Resample	0.29 543	0.25 598	0.93 656	0.26 573	0.16 504	0.32 516	0.21 460	0.47 495	0.39 478	0.35 518	0.38 468	0.33 474	0.27 498	0.53 523	0.24 485	0.10 467	0.10 558	0.14 600	0.13 598	0.13 553	0.16 599

RASNet	0.28 530	0.14 419	0.44 452	0.22 380	0.18 551	0.32 516	0.19 376	0.48 508	0.38 468	0.29 396	0.43 531	0.47 589	0.37 598	0.79 646	0.36 575	0.09 413	0.07 397	0.07 167	0.09 444	0.07 194	0.07 251

AdaStereo	0.24 453	0.16 487	0.37 353	0.24 498	0.12 273	0.32 516	0.17 276	0.54 586	0.42 516	0.33 481	0.38 468	0.35 497	0.21 397	0.30 402	0.22 451	0.14 596	0.06 255	0.13 573	0.08 333	0.11 494	0.08 338
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	0.31 557	0.20 551	0.35 324	0.24 498	0.16 504	0.32 516	0.19 376	0.52 565	0.48 584	0.33 481	0.36 444	0.42 559	0.28 515	0.93 675	0.24 485	0.19 656	0.20 673	0.24 666	0.22 668	0.17 610	0.17 612

S0	0.18 278	0.13 365	0.21 139	0.23 440	0.11 196	0.33 527	0.26 569	0.27 213	0.21 206	0.21 287	0.26 318	0.20 295	0.16 297	0.19 186	0.17 316	0.12 550	0.11 583	0.14 600	0.14 613	0.10 444	0.07 251

PAM_32	0.23 422	0.10 151	0.63 575	0.21 308	0.14 409	0.33 527	0.19 376	0.36 368	0.23 251	0.29 396	0.28 335	0.56 634	0.28 515	0.27 352	0.18 345	0.08 306	0.06 255	0.08 271	0.09 444	0.07 194	0.09 413

GEStereo_RVC	0.27 509	0.20 551	0.44 452	0.27 601	0.16 504	0.33 527	0.25 555	0.56 612	0.54 623	0.34 501	0.38 468	0.34 483	0.25 469	0.51 510	0.28 520	0.12 550	0.08 487	0.09 373	0.08 333	0.11 494	0.11 511

test_xeample	0.34 584	0.10 151	0.29 249	0.19 172	0.11 196	0.33 527	0.23 516	0.55 596	0.38 468	0.32 468	0.45 554	0.29 430	0.26 479	0.57 547	2.24 729	0.10 467	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.09 371	0.09 413

HGLStereo	0.27 509	0.14 419	0.46 472	0.24 498	0.21 605	0.33 527	0.23 516	0.50 529	0.42 516	0.35 518	0.48 577	0.41 550	0.33 571	0.45 486	0.33 560	0.11 510	0.10 558	0.09 373	0.09 444	0.10 444	0.12 535

FAT-Stereo	0.36 594	0.18 522	0.73 612	0.26 573	0.18 551	0.33 527	0.29 599	0.60 646	0.59 639	0.46 622	0.60 631	0.60 647	0.50 652	0.61 571	0.34 565	0.13 571	0.14 626	0.13 573	0.12 570	0.14 571	0.18 625

FADNet-RVC	0.31 557	0.35 652	0.78 616	0.25 539	0.20 597	0.33 527	0.20 429	0.49 518	0.40 496	0.34 501	0.39 482	0.41 550	0.29 530	0.63 586	0.31 548	0.13 571	0.14 626	0.14 600	0.15 623	0.19 632	0.19 632

TDLM	0.30 550	0.21 566	0.38 372	0.28 622	0.15 471	0.33 527	0.32 623	0.52 565	0.47 574	0.38 557	0.43 531	0.39 528	0.29 530	0.91 672	0.28 520	0.14 596	0.08 487	0.13 573	0.11 531	0.12 535	0.10 473

CFNet	0.27 509	0.20 551	0.44 452	0.22 380	0.14 409	0.33 527	0.14 116	0.51 546	0.45 551	0.30 428	0.40 493	0.38 516	0.27 498	0.76 636	0.25 495	0.09 413	0.07 397	0.11 512	0.11 531	0.11 494	0.08 338

CVANet_RVC	0.30 550	0.19 538	0.41 419	0.26 573	0.16 504	0.33 527	0.26 569	0.52 565	0.47 574	0.40 582	0.46 564	0.43 563	0.31 561	0.89 668	0.26 509	0.14 596	0.09 524	0.14 600	0.13 598	0.14 571	0.10 473

UCFNet_RVC	0.24 453	0.16 487	0.34 313	0.18 113	0.15 471	0.33 527	0.16 224	0.46 486	0.35 429	0.29 396	0.35 434	0.39 528	0.25 469	0.34 430	0.22 451	0.13 571	0.08 487	0.13 573	0.14 613	0.13 553	0.12 535

PS-NSSS	0.32 566	0.30 634	0.46 472	0.23 440	0.17 529	0.33 527	0.24 538	0.57 622	0.41 508	0.37 542	0.52 597	0.35 497	0.30 544	0.80 650	0.30 540	0.17 639	0.14 626	0.21 657	0.15 623	0.15 585	0.13 554

HSM	0.28 530	0.16 487	0.35 324	0.20 249	0.15 471	0.33 527	0.19 376	0.53 577	0.37 453	0.36 534	0.38 468	0.67 669	0.31 561	0.89 668	0.23 472	0.08 306	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.08 282	0.08 338

CBMV_ROB	0.33 575	0.18 522	0.53 528	0.21 308	0.14 409	0.33 527	0.20 429	0.51 546	0.45 551	0.51 641	0.55 611	0.45 579	0.42 626	0.71 613	0.32 553	0.18 650	0.19 668	0.23 664	0.21 660	0.14 571	0.15 590

PSMNet-RUCA	0.37 604	0.41 671	0.66 590	0.46 687	0.41 685	0.34 541	0.25 555	0.57 622	0.45 551	0.39 572	0.52 597	0.43 563	0.33 571	0.41 473	0.29 532	0.25 675	0.14 626	0.33 689	0.21 660	0.31 680	0.22 659

PAM	0.23 422	0.10 151	0.63 575	0.22 380	0.15 471	0.34 541	0.21 460	0.37 379	0.22 225	0.31 446	0.27 327	0.55 630	0.26 479	0.26 332	0.17 316	0.08 306	0.06 255	0.07 167	0.09 444	0.07 194	0.09 413

DDVS	0.25 481	0.15 458	0.39 388	0.24 498	0.17 529	0.34 541	0.21 460	0.41 428	0.30 362	0.33 481	0.41 501	0.48 595	0.21 397	0.52 516	0.27 515	0.11 510	0.09 524	0.11 512	0.09 444	0.13 553	0.14 578

DualNet (step1)	0.28 530	0.19 538	0.50 507	0.18 113	0.16 504	0.34 541	0.20 429	0.51 546	0.38 468	0.37 542	0.34 423	0.37 508	0.30 544	0.39 463	0.23 472	0.23 664	0.09 524	0.28 677	0.24 672	0.18 624	0.16 599

test_sample9	0.42 628	0.19 538	0.50 507	0.18 113	0.16 504	0.34 541	0.20 429	0.51 546	0.38 468	0.37 542	0.34 423	0.37 508	0.30 544	0.66 599	0.91 682	0.23 664	1.82 741	0.28 677	0.24 672	0.18 624	0.16 599

test_sample8	0.49 653	0.19 538	0.50 507	0.18 113	0.16 504	0.34 541	0.20 429	0.55 596	0.34 412	0.62 666	0.38 468	1.15 700	0.67 681	0.66 599	0.91 682	0.23 664	1.82 741	0.28 677	0.24 672	0.18 624	0.16 599

gwcnet-sp	0.24 453	0.13 365	0.63 575	0.22 380	0.14 409	0.34 541	0.22 489	0.44 464	0.39 478	0.35 518	0.34 423	0.27 403	0.27 498	0.35 440	0.25 495	0.09 413	0.08 487	0.09 373	0.09 444	0.09 371	0.09 413

scenet	0.24 453	0.13 365	0.63 575	0.22 380	0.14 409	0.34 541	0.22 489	0.44 464	0.39 478	0.35 518	0.34 423	0.27 403	0.27 498	0.35 440	0.25 495	0.09 413	0.08 487	0.09 373	0.09 444	0.09 371	0.09 413

ssnet	0.24 453	0.13 365	0.63 575	0.22 380	0.14 409	0.34 541	0.22 489	0.44 464	0.39 478	0.35 518	0.34 423	0.27 403	0.27 498	0.35 440	0.25 495	0.09 413	0.08 487	0.09 373	0.09 444	0.09 371	0.09 413

AASNet	0.27 509	0.19 538	0.49 496	0.26 573	0.17 529	0.34 541	0.20 429	0.62 658	0.48 584	0.35 518	0.40 493	0.32 466	0.25 469	0.28 367	0.34 565	0.11 510	0.09 524	0.10 454	0.08 333	0.13 553	0.11 511

SACVNet	0.30 550	0.20 551	0.41 419	0.25 539	0.18 551	0.34 541	0.25 555	0.52 565	0.40 496	0.41 591	0.44 542	0.46 587	0.32 568	0.71 613	0.25 495	0.13 571	0.10 558	0.12 551	0.12 570	0.16 593	0.17 612

ADLNet	0.28 530	0.15 458	0.42 429	0.23 440	0.19 578	0.34 541	0.23 516	0.53 577	0.43 524	0.42 601	0.41 501	0.44 574	0.27 498	0.55 532	0.35 569	0.11 510	0.08 487	0.11 512	0.11 531	0.11 494	0.12 535

SFCPSM	0.22 405	0.10 151	0.51 517	0.21 308	0.14 409	0.34 541	0.22 489	0.55 596	0.39 478	0.29 396	0.32 390	0.23 343	0.21 397	0.27 352	0.19 379	0.09 413	0.07 397	0.09 373	0.09 444	0.09 371	0.08 338

acv_ft	0.25 481	0.13 365	0.40 396	0.23 440	0.19 578	0.34 541	0.21 460	0.45 475	0.44 539	0.38 557	0.41 501	0.38 516	0.27 498	0.27 352	0.35 569	0.08 306	0.07 397	0.08 271	0.07 246	0.11 494	0.07 251

HSM-Net_RVC	0.27 509	0.11 232	0.42 429	0.19 172	0.11 196	0.34 541	0.20 429	0.62 658	0.43 524	0.40 582	0.43 531	0.50 609	0.26 479	0.76 636	0.22 451	0.08 306	0.07 397	0.07 167	0.07 246	0.08 282	0.08 338
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GASNet	0.36 594	0.46 676	0.88 648	0.34 656	0.23 634	0.35 556	0.22 489	0.60 646	0.53 619	0.40 582	0.37 453	0.45 579	0.30 544	0.79 646	0.35 569	0.15 611	0.10 558	0.14 600	0.14 613	0.22 651	0.12 535

BSDual-CNN	0.23 422	0.12 294	0.28 235	0.25 539	0.14 409	0.35 556	0.21 460	0.56 612	0.34 412	0.34 501	0.35 434	0.38 516	0.24 447	0.26 332	0.21 429	0.10 467	0.07 397	0.11 512	0.10 490	0.09 371	0.09 413

hknet	0.25 481	0.14 419	0.40 396	0.25 539	0.15 471	0.35 556	0.21 460	0.56 612	0.37 453	0.34 501	0.35 434	0.43 563	0.27 498	0.37 452	0.21 429	0.09 413	0.07 397	0.11 512	0.10 490	0.09 371	0.09 413

psmg	0.23 422	0.12 294	0.28 235	0.21 308	0.14 409	0.35 556	0.23 516	0.51 546	0.34 412	0.35 518	0.38 468	0.38 516	0.24 447	0.26 332	0.21 429	0.10 467	0.08 487	0.10 454	0.10 490	0.09 371	0.08 338

DeepPrunerF	0.44 639	0.29 627	1.29 693	0.33 654	0.30 671	0.35 556	0.36 645	0.62 658	1.15 716	0.40 582	0.44 542	0.39 528	0.41 617	0.80 650	0.52 635	0.18 650	0.14 626	0.23 664	0.21 660	0.17 610	0.17 612

SME	0.21 369	0.20 551	0.29 249	0.23 440	0.11 196	0.36 561	0.17 276	0.37 379	0.29 345	0.24 321	0.28 335	0.19 280	0.21 397	0.53 523	0.21 429	0.10 467	0.08 487	0.10 454	0.10 490	0.11 494	0.08 338

Anonymus123	0.14 178	0.10 151	0.42 429	0.18 113	0.11 196	0.36 561	0.14 116	0.28 236	0.22 225	0.12 99	0.11 54	0.12 135	0.09 39	0.16 106	0.14 221	0.05 9	0.06 255	0.06 53	0.08 333	0.05 7	0.06 151

ADLNet2	0.30 550	0.17 507	0.72 608	0.23 440	0.17 529	0.36 561	0.24 538	0.52 565	0.51 605	0.32 468	0.38 468	0.45 579	0.30 544	0.69 606	0.35 569	0.10 467	0.08 487	0.09 373	0.09 444	0.12 535	0.10 473

LMCR-Stereo	0.26 499	0.18 522	0.49 496	0.28 622	0.14 409	0.36 561	0.23 516	0.54 586	0.34 412	0.39 572	0.40 493	0.29 430	0.29 530	0.37 452	0.27 515	0.11 510	0.07 397	0.09 373	0.07 246	0.13 553	0.09 413

222	0.41 625	0.10 151	0.29 249	0.19 172	0.11 196	0.36 561	0.20 429	0.57 622	0.39 478	0.35 518	0.44 542	0.30 447	0.27 498	0.55 532	3.56 734	0.11 510	0.07 397	0.08 271	0.08 333	0.09 371	0.09 413

FINET	0.34 584	0.27 616	0.80 626	0.24 498	0.24 642	0.36 561	0.34 636	0.54 586	0.72 670	0.39 572	0.47 571	0.32 466	0.30 544	0.51 510	0.32 553	0.19 656	0.17 657	0.13 573	0.12 570	0.18 624	0.16 599

ac_64	0.27 509	0.13 365	0.41 419	0.24 498	0.17 529	0.36 561	0.22 489	0.46 486	0.33 402	0.35 518	0.36 444	0.52 619	0.30 544	0.62 579	0.32 553	0.11 510	0.09 524	0.10 454	0.10 490	0.09 371	0.08 338

w-ln-seven-2	0.36 594	0.29 627	1.06 672	0.27 601	0.18 551	0.37 568	0.30 610	0.50 529	0.54 623	0.45 618	0.55 611	0.45 579	0.41 617	0.62 579	0.49 626	0.10 467	0.10 558	0.12 551	0.11 531	0.14 571	0.11 511

xxxx	0.34 584	0.10 151	0.29 249	0.19 172	0.11 196	0.37 568	0.20 429	0.58 631	0.38 468	0.29 396	0.42 518	0.38 516	0.24 447	0.46 489	2.20 727	0.11 510	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.09 371	0.09 413

UPFNet	0.25 481	0.12 294	0.38 372	0.24 498	0.19 578	0.37 568	0.28 592	0.48 508	0.38 468	0.34 501	0.37 453	0.37 508	0.28 515	0.39 463	0.33 560	0.10 467	0.09 524	0.10 454	0.10 490	0.10 444	0.08 338

FADNet	0.32 566	0.36 655	0.74 613	0.23 440	0.22 621	0.37 568	0.19 376	0.53 577	0.48 584	0.32 468	0.36 444	0.43 563	0.32 568	0.64 588	0.25 495	0.16 627	0.16 650	0.14 600	0.16 635	0.24 658	0.19 632

RP	0.35 589	0.22 580	0.51 517	0.31 642	0.24 642	0.37 568	0.28 592	0.50 529	0.58 638	0.40 582	0.63 644	0.61 651	0.47 643	0.61 571	0.39 588	0.16 627	0.15 642	0.17 634	0.15 623	0.17 610	0.17 612

edge stereo	0.39 616	0.22 580	0.81 629	0.27 601	0.22 621	0.37 568	0.24 538	0.56 612	0.54 623	0.53 653	0.60 631	0.71 678	0.50 652	0.78 644	0.40 595	0.16 627	0.14 626	0.19 651	0.14 613	0.16 593	0.17 612

StereoDRNet-Refined	0.27 509	0.17 507	0.35 324	0.25 539	0.14 409	0.37 568	0.21 460	0.47 495	0.41 508	0.44 614	0.51 589	0.41 550	0.28 515	0.45 486	0.37 576	0.09 413	0.06 255	0.11 512	0.11 531	0.10 444	0.10 473
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
XPNet_ROB	0.33 575	0.20 551	0.43 442	0.27 601	0.18 551	0.37 568	0.31 615	0.55 596	0.50 601	0.51 641	0.53 604	0.58 642	0.37 598	0.63 586	0.45 615	0.17 639	0.12 603	0.13 573	0.12 570	0.15 585	0.14 578

DStereoO	0.46 644	0.32 647	0.51 517	0.36 667	0.29 670	0.38 576	0.45 675	0.55 596	0.60 643	0.47 629	0.49 579	0.48 595	0.73 688	0.59 560	0.69 664	0.81 719	0.18 663	0.38 692	0.19 655	0.46 694	0.20 644

GCST	0.47 647	0.60 696	0.57 548	1.04 721	0.48 695	0.38 576	0.11 26	0.40 413	0.32 388	0.41 591	0.34 423	0.29 430	0.17 329	0.46 489	0.19 379	0.69 711	0.42 706	0.79 716	0.62 719	0.62 702	0.46 699

CBFPSM	0.27 509	0.16 487	0.67 591	0.20 249	0.14 409	0.38 576	0.25 555	0.40 413	0.36 442	0.33 481	0.36 444	0.56 634	0.38 602	0.32 416	0.38 580	0.08 306	0.08 487	0.07 167	0.08 333	0.09 371	0.11 511

psmorigin	0.50 657	0.25 598	3.03 724	0.24 498	0.19 578	0.38 576	0.22 489	0.50 529	0.44 539	0.64 670	0.68 653	0.71 678	0.51 655	0.85 660	0.45 615	0.14 596	0.17 657	0.13 573	0.14 613	0.16 593	0.21 653

EDNetEfficient	0.63 678	0.37 660	2.40 719	0.26 573	0.25 650	0.38 576	0.49 688	0.41 428	1.06 710	1.38 714	0.87 680	0.62 653	0.95 702	0.65 595	1.65 715	0.11 510	0.09 524	0.10 454	0.11 531	0.19 632	0.17 612

DSFCA	0.27 509	0.13 365	0.36 344	0.20 249	0.17 529	0.38 576	0.31 615	0.47 495	0.43 524	0.43 607	0.37 453	0.39 528	0.29 530	0.52 516	0.32 553	0.12 550	0.10 558	0.10 454	0.11 531	0.11 494	0.10 473

S-Stereo	0.38 611	0.20 551	1.05 671	0.27 601	0.22 621	0.38 576	0.32 623	0.55 596	0.66 657	0.39 572	0.59 626	0.49 601	0.41 617	0.75 630	0.40 595	0.12 550	0.15 642	0.13 573	0.13 598	0.16 593	0.21 653

DLCB_ROB	0.28 530	0.16 487	0.34 313	0.27 601	0.16 504	0.38 576	0.25 555	0.48 508	0.43 524	0.46 622	0.46 564	0.51 613	0.33 571	0.53 523	0.33 560	0.10 467	0.10 558	0.11 512	0.11 531	0.10 444	0.09 413

PWC_ROB	0.38 611	0.29 627	0.69 597	0.25 539	0.20 597	0.38 576	0.19 376	0.58 631	0.67 660	0.57 660	0.85 676	0.51 613	0.40 613	0.71 613	0.52 635	0.13 571	0.09 524	0.14 600	0.10 490	0.17 610	0.14 578

AANet	0.49 653	0.42 673	1.56 703	0.22 380	0.19 578	0.39 585	0.25 555	0.52 565	0.92 699	0.92 693	0.93 683	0.84 685	0.67 681	0.59 560	0.59 645	0.15 611	0.11 583	0.13 573	0.12 570	0.18 624	0.16 599

hitnet-ft	0.29 543	0.17 507	0.40 396	0.19 172	0.14 409	0.39 585	0.23 516	0.44 464	0.41 508	0.36 534	0.46 564	0.53 624	0.34 580	0.76 636	0.32 553	0.14 596	0.10 558	0.13 573	0.10 490	0.15 585	0.13 554

PA-Net	0.37 604	0.28 619	0.83 636	0.31 642	0.28 662	0.39 585	0.42 669	0.51 546	0.55 629	0.34 501	0.42 518	0.41 550	0.36 589	0.79 646	0.49 626	0.12 550	0.23 684	0.16 628	0.23 670	0.12 535	0.18 625
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DANet	0.35 589	0.23 589	0.60 561	0.36 667	0.22 621	0.39 585	0.25 555	0.48 508	0.43 524	0.52 647	0.50 583	0.59 644	0.41 617	0.76 636	0.49 626	0.13 571	0.11 583	0.14 600	0.12 570	0.17 610	0.15 590
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PASM	0.45 642	0.35 652	0.90 651	0.35 665	0.33 676	0.39 585	0.38 655	0.50 529	0.61 647	0.52 647	0.51 589	0.62 653	0.45 634	0.93 675	0.48 624	0.26 676	0.29 694	0.29 681	0.33 690	0.29 678	0.26 675

pmcnn	0.50 657	0.20 551	0.78 616	0.24 498	0.26 654	0.39 585	0.30 610	0.51 546	0.50 601	0.54 655	1.23 698	2.52 726	0.37 598	0.77 642	0.95 685	0.08 306	0.06 255	0.06 53	0.05 73	0.10 444	0.08 338

TCMNet	0.33 575	0.23 589	0.72 608	0.29 625	0.30 671	0.40 591	0.28 592	0.50 529	0.47 574	0.37 542	0.45 554	0.40 543	0.29 530	0.60 564	0.39 588	0.14 596	0.13 615	0.15 616	0.14 613	0.17 610	0.15 590

ssnet_v2	0.28 530	0.16 487	0.44 452	0.22 380	0.15 471	0.40 591	0.30 610	0.57 622	0.46 569	0.38 557	0.36 444	0.47 589	0.29 530	0.38 458	0.39 588	0.13 571	0.11 583	0.11 512	0.11 531	0.11 494	0.11 511

RGC	0.39 616	0.32 647	0.64 583	0.34 656	0.27 657	0.40 591	0.29 599	0.57 622	0.53 619	0.45 618	0.64 646	0.62 653	0.45 634	0.72 619	0.39 588	0.15 611	0.15 642	0.21 657	0.20 657	0.18 624	0.19 632

ETE_ROB	0.34 584	0.26 609	0.45 464	0.29 625	0.18 551	0.40 591	0.37 649	0.57 622	0.47 574	0.50 636	0.50 583	0.62 653	0.36 589	0.55 532	0.38 580	0.13 571	0.10 558	0.14 600	0.12 570	0.16 593	0.16 599

Anonymous3	0.23 422	0.18 522	0.63 575	0.27 601	0.18 551	0.41 595	0.23 516	0.43 456	0.35 429	0.23 306	0.27 327	0.20 295	0.18 360	0.27 352	0.18 345	0.12 550	0.11 583	0.10 454	0.10 490	0.11 494	0.12 535

Syn2CoEx	0.36 594	0.31 642	0.78 616	0.34 656	0.21 605	0.41 595	0.28 592	0.61 650	0.49 593	0.42 601	0.56 618	0.45 579	0.44 631	0.69 606	0.38 580	0.17 639	0.14 626	0.15 616	0.12 570	0.13 553	0.12 535

delet	0.27 509	0.14 419	0.40 396	0.23 440	0.19 578	0.41 595	0.29 599	0.49 518	0.48 584	0.33 481	0.41 501	0.37 508	0.30 544	0.48 496	0.34 565	0.09 413	0.09 524	0.11 512	0.12 570	0.08 282	0.08 338

SuperB	0.49 653	0.28 619	2.23 715	0.23 440	0.15 471	0.41 595	0.32 623	0.47 495	0.82 682	0.43 607	0.50 583	0.33 474	0.45 634	0.68 604	1.08 692	0.10 467	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.98 723	0.14 578

AF-Net	0.37 604	0.26 609	0.56 545	0.32 648	0.23 634	0.41 595	0.29 599	0.61 650	0.64 654	0.42 601	0.68 653	0.65 664	0.49 650	0.57 547	0.44 612	0.15 611	0.11 583	0.19 651	0.14 613	0.15 585	0.13 554

GANet	0.36 594	0.22 580	0.49 496	0.29 625	0.17 529	0.41 595	0.38 655	0.57 622	0.45 551	0.46 622	0.75 664	0.55 630	0.40 613	0.94 677	0.41 603	0.13 571	0.13 615	0.13 573	0.11 531	0.14 571	0.11 511

NCCL2	0.35 589	0.26 609	0.49 496	0.36 667	0.22 621	0.41 595	0.41 666	0.53 577	0.42 516	0.47 629	0.46 564	0.61 651	0.39 608	0.55 532	0.37 576	0.16 627	0.13 615	0.21 657	0.21 660	0.16 593	0.16 599

DStereoRT	0.35 589	0.13 365	0.51 517	0.25 539	0.16 504	0.42 602	0.19 376	0.48 508	0.39 478	0.30 428	0.39 482	0.24 358	0.39 608	0.64 588	0.30 540	0.08 306	0.07 397	1.54 734	0.41 701	0.08 282	0.11 511

Anonymous_2	0.37 604	0.21 566	0.47 480	0.20 249	0.21 605	0.42 602	0.26 569	0.38 387	0.29 345	0.33 481	0.30 365	0.44 574	0.38 602	0.36 449	0.29 532	0.26 676	0.29 694	0.44 697	1.41 735	0.34 684	0.21 653

EDNetEfficientorigin	7.51 743	0.52 691	140.47 776	0.25 539	0.17 529	0.42 602	0.29 599	0.47 495	1.03 707	1.28 711	1.02 689	0.83 684	0.84 697	0.75 630	0.99 687	0.10 467	0.09 524	0.12 551	0.10 490	0.21 644	0.22 659

SHD	0.42 628	0.27 616	0.81 629	0.31 642	0.25 650	0.42 602	0.22 489	0.66 673	0.94 705	0.63 668	0.60 631	0.59 644	0.47 643	0.59 560	0.58 644	0.15 611	0.13 615	0.16 628	0.16 635	0.20 641	0.22 659

NVstereo2D	0.31 557	0.16 487	0.54 531	0.24 498	0.22 621	0.42 602	0.28 592	0.58 631	0.56 632	0.28 367	0.38 468	0.40 543	0.30 544	0.71 613	0.28 520	0.13 571	0.08 487	0.13 573	0.10 490	0.19 632	0.16 599

StereoDRNet	0.32 566	0.22 580	0.61 564	0.27 601	0.21 605	0.42 602	0.30 610	0.61 650	0.48 584	0.46 622	0.39 482	0.48 595	0.30 544	0.57 547	0.40 595	0.11 510	0.09 524	0.12 551	0.11 531	0.12 535	0.10 473

PWCDC_ROB	0.38 611	0.30 634	0.60 561	0.33 654	0.20 597	0.42 602	0.19 376	0.58 631	0.89 691	0.42 601	1.26 699	0.36 502	0.34 580	0.50 505	0.38 580	0.18 650	0.11 583	0.11 512	0.09 444	0.19 632	0.13 554

PSMNet_ROB	0.33 575	0.24 593	0.54 531	0.31 642	0.21 605	0.42 602	0.43 671	0.59 637	0.47 574	0.37 542	0.44 542	0.49 601	0.31 561	0.64 588	0.43 607	0.14 596	0.10 558	0.15 616	0.14 613	0.13 553	0.11 511

CBMV	0.33 575	0.21 566	0.54 531	0.23 440	0.13 357	0.42 602	0.33 634	0.53 577	0.48 584	0.52 647	0.49 579	0.50 609	0.41 617	0.56 543	0.31 548	0.15 611	0.16 650	0.18 643	0.16 635	0.13 553	0.13 554
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
BUS	0.23 422	0.12 294	0.28 235	0.25 539	0.14 409	0.43 611	0.17 276	0.56 612	0.34 412	0.34 501	0.35 434	0.32 466	0.20 387	0.26 332	0.21 429	0.10 467	0.07 397	0.11 512	0.10 490	0.09 371	0.09 413

NINENet	0.25 481	0.15 458	0.37 353	0.23 440	0.16 504	0.43 611	0.17 276	0.60 646	0.46 569	0.32 468	0.37 453	0.32 466	0.20 387	0.42 477	0.21 429	0.10 467	0.10 558	0.12 551	0.08 333	0.11 494	0.10 473

zh-mn7	0.46 644	0.45 675	1.48 699	0.25 539	0.19 578	0.44 613	0.29 599	0.56 612	0.82 682	0.65 672	0.96 685	0.49 601	0.38 602	0.88 666	0.63 655	0.12 550	0.10 558	0.11 512	0.11 531	0.13 553	0.14 578

iinet-f	0.30 550	0.18 522	1.03 670	0.20 249	0.15 471	0.44 613	0.22 489	0.45 475	0.37 453	0.35 518	0.44 542	0.41 550	0.34 580	0.34 430	0.40 595	0.10 467	0.09 524	0.08 271	0.08 333	0.13 553	0.11 511

Wz-Net-SNSev	0.43 633	0.41 671	1.27 691	0.30 636	0.21 605	0.44 613	0.41 666	0.61 650	0.65 655	0.46 622	0.65 647	0.62 653	0.39 608	0.74 629	0.59 645	0.12 550	0.11 583	0.12 551	0.13 598	0.16 593	0.14 578

CSP-Net	0.27 509	0.15 458	0.30 260	0.21 308	0.14 409	0.44 613	0.24 538	0.50 529	0.40 496	0.41 591	0.43 531	0.42 559	0.26 479	0.66 599	0.28 520	0.12 550	0.08 487	0.08 271	0.08 333	0.10 444	0.09 413

UNet	0.28 530	0.14 419	0.69 597	0.23 440	0.20 597	0.44 613	0.22 489	0.50 529	0.40 496	0.34 501	0.39 482	0.43 563	0.33 571	0.40 471	0.31 548	0.09 413	0.07 397	0.10 454	0.08 333	0.10 444	0.08 338

Nwc_Net	0.37 604	0.25 598	0.68 596	0.31 642	0.24 642	0.44 613	0.30 610	0.65 667	0.50 601	0.37 542	0.69 657	0.58 642	0.45 634	0.60 564	0.40 595	0.15 611	0.12 603	0.19 651	0.21 660	0.14 571	0.13 554

CRFU-Net	0.28 530	0.14 419	0.45 464	0.25 539	0.15 471	0.45 619	0.23 516	0.50 529	0.30 362	0.43 607	0.41 501	0.48 595	0.46 640	0.43 479	0.29 532	0.11 510	0.10 558	0.09 373	0.08 333	0.10 444	0.10 473

SGM-Forest	0.36 594	0.17 507	0.47 480	0.23 440	0.16 504	0.45 619	0.41 666	0.55 596	0.48 584	0.52 647	0.60 631	0.52 619	0.41 617	0.85 660	0.50 632	0.17 639	0.17 657	0.17 634	0.15 623	0.15 585	0.15 590
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
fast-acv-ft	0.31 557	0.20 551	0.81 629	0.24 498	0.18 551	0.46 621	0.27 576	0.41 428	0.49 593	0.39 572	0.55 611	0.49 601	0.35 585	0.37 452	0.38 580	0.11 510	0.11 583	0.11 512	0.12 570	0.12 535	0.09 413

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 550	0.20 551	0.70 603	0.21 308	0.17 529	0.46 621	0.27 576	0.50 529	0.49 593	0.42 601	0.55 611	0.43 563	0.30 544	0.46 489	0.38 580	0.09 413	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.11 494	0.10 473

DDUNet	0.41 625	0.50 685	0.48 490	0.44 684	0.39 682	0.46 621	0.32 623	0.50 529	0.43 524	0.45 618	0.52 597	0.57 639	0.36 589	0.48 496	0.33 560	0.33 692	0.21 675	0.55 703	0.25 677	0.37 688	0.32 687

NCC-stereo	0.39 616	0.25 598	0.69 597	0.32 648	0.28 662	0.46 621	0.36 645	0.65 667	0.52 614	0.40 582	0.57 621	0.56 634	0.47 643	0.73 621	0.45 615	0.17 639	0.14 626	0.18 643	0.25 677	0.16 593	0.16 599

Abc-Net	0.39 616	0.25 598	0.69 597	0.32 648	0.28 662	0.46 621	0.36 645	0.65 667	0.52 614	0.40 582	0.57 621	0.56 634	0.47 643	0.73 621	0.45 615	0.17 639	0.14 626	0.18 643	0.25 677	0.16 593	0.16 599
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	0.33 575	0.17 507	0.61 564	0.27 601	0.19 578	0.46 621	0.29 599	0.65 667	0.51 605	0.47 629	0.46 564	0.44 574	0.34 580	0.62 579	0.41 603	0.12 550	0.08 487	0.13 573	0.12 570	0.12 535	0.10 473

zh-sn7	0.48 650	0.51 687	1.43 698	0.29 625	0.20 597	0.47 627	0.39 660	0.57 622	0.62 649	0.52 647	0.81 671	0.52 619	0.56 662	1.05 690	0.87 679	0.12 550	0.13 615	0.13 573	0.13 598	0.17 610	0.16 599

ACV-stereo	0.29 543	0.18 522	0.79 623	0.23 440	0.16 504	0.47 627	0.19 376	0.36 368	0.34 412	0.29 396	0.33 413	0.67 669	0.42 626	0.54 530	0.30 540	0.10 467	0.09 524	0.09 373	0.09 444	0.10 444	0.11 511

Wz-Net-LNSev	0.34 584	0.29 627	0.91 652	0.26 573	0.21 605	0.47 627	0.31 615	0.54 586	0.54 623	0.44 614	0.52 597	0.50 609	0.35 585	0.39 463	0.39 588	0.11 510	0.11 583	0.10 454	0.09 444	0.14 571	0.13 554

UDG	0.40 623	0.46 676	0.49 496	0.40 679	0.35 679	0.47 627	0.27 576	0.54 586	0.47 574	0.39 572	0.45 554	0.59 644	0.44 631	0.46 489	0.39 588	0.26 676	0.19 668	0.48 699	0.22 668	0.34 684	0.26 675

MMNet	0.27 509	0.14 419	0.49 496	0.24 498	0.17 529	0.47 627	0.22 489	0.45 475	0.51 605	0.39 572	0.41 501	0.36 502	0.33 571	0.39 463	0.34 565	0.08 306	0.07 397	0.09 373	0.09 444	0.10 444	0.08 338

LALA_ROB	0.36 594	0.25 598	0.46 472	0.30 636	0.21 605	0.47 627	0.39 660	0.61 650	0.51 605	0.52 647	0.51 589	0.69 675	0.36 589	0.50 505	0.43 607	0.17 639	0.11 583	0.16 628	0.14 613	0.17 610	0.15 590

YMNet	0.32 566	0.22 580	0.58 553	0.27 601	0.23 634	0.48 633	0.27 576	0.51 546	0.45 551	0.48 633	0.56 618	0.51 613	0.30 544	0.39 463	0.40 595	0.13 571	0.16 650	0.13 573	0.12 570	0.13 553	0.12 535

YMNet_1	0.32 566	0.22 580	0.58 553	0.27 601	0.23 634	0.48 633	0.27 576	0.51 546	0.45 551	0.48 633	0.56 618	0.51 613	0.30 544	0.39 463	0.40 595	0.13 571	0.16 650	0.13 573	0.12 570	0.13 553	0.12 535

SQANet	0.40 623	0.48 680	0.67 591	0.48 689	0.39 682	0.48 633	0.22 489	0.51 546	0.43 524	0.40 582	0.47 571	0.47 589	0.33 571	0.54 530	0.32 553	0.36 695	0.15 642	0.40 695	0.21 660	0.45 693	0.31 684

GwcNet	0.35 589	0.23 589	0.88 648	0.25 539	0.24 642	0.48 633	0.27 576	0.55 596	0.57 635	0.38 557	0.52 597	0.51 613	0.32 568	0.60 564	0.41 603	0.13 571	0.11 583	0.12 551	0.11 531	0.13 553	0.14 578

DISCO	0.32 566	0.13 365	0.51 517	0.25 539	0.16 504	0.48 633	0.25 555	0.50 529	0.57 635	0.37 542	0.45 554	0.62 653	0.36 589	0.64 588	0.49 626	0.09 413	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.12 535	0.11 511

Consistency-Raft	0.55 667	0.48 680	1.02 668	0.45 685	0.49 696	0.49 638	0.47 682	0.72 687	0.72 670	0.45 618	0.82 673	0.47 589	0.60 669	0.50 505	0.63 655	0.39 699	0.39 704	0.44 697	0.51 709	0.52 696	0.37 690

RTSC	0.39 616	0.28 619	0.78 616	0.27 601	0.18 551	0.49 638	0.22 489	0.59 637	0.84 689	0.55 657	0.53 604	0.49 601	0.36 589	0.67 603	0.82 675	0.13 571	0.10 558	0.11 512	0.12 570	0.17 610	0.17 612

ADCRef	0.38 611	0.24 593	0.88 648	0.26 573	0.21 605	0.49 638	0.27 576	0.52 565	0.48 584	0.50 636	0.58 623	0.35 497	0.47 643	0.48 496	1.29 709	0.09 413	0.08 487	0.12 551	0.12 570	0.11 494	0.11 511

coex-ft	3.44 731	0.73 705	48.55 774	0.24 498	0.19 578	0.50 641	0.43 671	0.47 495	2.40 732	7.03 747	1.20 696	0.97 693	2.23 729	0.73 621	1.92 724	0.12 550	0.15 642	0.14 600	0.12 570	0.21 644	0.43 695

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 594	0.36 655	0.53 528	0.34 656	0.19 578	0.51 642	0.24 538	0.55 596	0.38 468	0.41 591	0.47 571	0.47 589	0.27 498	0.73 621	0.30 540	0.36 695	0.19 668	0.27 669	0.17 645	0.26 667	0.23 666

ADCMid	0.49 653	0.34 650	1.13 680	0.26 573	0.21 605	0.51 642	0.37 649	0.57 622	0.54 623	0.75 683	0.66 649	0.62 653	0.64 680	0.64 588	1.68 716	0.13 571	0.12 603	0.17 634	0.17 645	0.20 641	0.17 612

CC-Net-ROB	0.43 633	0.47 678	0.65 585	0.37 673	0.23 634	0.51 642	0.29 599	0.66 673	0.49 593	0.46 622	0.51 589	0.48 595	0.38 602	0.96 681	0.35 569	0.34 693	0.23 684	0.55 703	0.25 677	0.31 680	0.20 644

GANetREF_RVC	0.43 633	0.47 678	0.69 597	0.38 675	0.20 597	0.51 642	0.48 686	0.66 673	0.66 657	0.46 622	0.46 564	0.50 609	0.44 631	0.90 671	0.39 588	0.27 681	0.21 675	0.32 686	0.18 651	0.27 672	0.22 659
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	1.64 722	0.40 667	2.56 721	2.02 733	17.61 755	0.51 642	0.52 690	0.61 650	0.76 675	0.82 687	1.11 693	0.63 661	0.54 658	0.75 630	0.49 626	0.16 627	0.24 686	0.18 643	0.21 660	0.25 660	2.42 737

NaN_ROB	0.41 625	0.28 619	0.62 572	0.30 636	0.19 578	0.51 642	0.47 682	0.58 631	0.59 639	0.56 658	0.47 571	0.49 601	0.41 617	1.21 701	0.64 658	0.12 550	0.18 663	0.12 551	0.13 598	0.11 494	0.14 578

NVStereoNet_ROB	0.67 682	0.49 684	0.83 636	0.48 689	0.40 684	0.51 642	0.46 678	0.70 684	0.77 677	0.84 688	1.72 717	1.02 695	0.83 696	1.23 702	0.79 673	0.32 691	0.38 703	0.40 695	0.46 703	0.36 687	0.41 694
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	0.43 633	0.26 609	0.54 531	0.31 642	0.20 597	0.51 642	0.32 623	0.70 684	0.60 643	0.59 662	0.55 611	0.65 664	0.41 617	1.40 711	0.51 634	0.13 571	0.17 657	0.21 657	0.16 635	0.17 610	0.18 625

DispFullNet	0.66 681	0.89 713	1.59 704	0.77 709	1.21 728	0.51 642	0.23 516	0.59 637	0.72 670	0.69 677	0.61 638	0.69 675	0.91 701	0.79 646	0.48 624	0.27 681	0.12 603	0.73 711	0.30 689	0.65 706	0.40 693

APVNet	0.36 594	0.20 551	0.70 603	0.26 573	0.22 621	0.52 651	0.35 640	0.61 650	0.44 539	0.38 557	0.52 597	0.48 595	0.38 602	0.84 659	0.46 621	0.13 571	0.14 626	0.15 616	0.16 635	0.16 593	0.15 590

XQC	0.43 633	0.37 660	0.96 661	0.34 656	0.25 650	0.53 652	0.34 636	0.60 646	0.73 673	0.51 641	0.46 564	0.57 639	0.47 643	0.70 609	0.72 666	0.17 639	0.12 603	0.18 643	0.15 623	0.25 660	0.23 666

ADCS	0.58 672	0.40 667	1.35 696	0.29 625	0.24 642	0.55 653	0.45 675	0.67 678	0.83 686	0.76 684	0.71 658	0.68 673	0.60 669	0.76 636	2.23 728	0.16 627	0.16 650	0.16 628	0.17 645	0.22 651	0.22 659

anonymity	0.56 668	0.54 692	0.70 603	0.47 688	0.61 706	0.56 654	0.43 671	0.69 682	0.49 593	0.63 668	0.55 611	0.54 628	0.60 669	0.61 571	0.57 639	0.55 704	0.53 720	0.50 700	0.54 713	0.51 695	0.56 704

ADCP+	0.45 642	0.24 593	1.15 682	0.25 539	0.22 621	0.56 654	0.39 660	0.54 586	0.51 605	0.44 614	0.51 589	0.46 587	0.52 657	0.56 543	1.89 723	0.10 467	0.08 487	0.11 512	0.10 490	0.14 571	0.13 554

CSAN	0.50 657	0.35 652	0.78 616	0.36 667	0.23 634	0.56 654	0.59 698	0.61 650	0.70 667	0.64 670	0.78 668	0.65 664	0.60 669	1.38 710	0.62 652	0.21 661	0.17 657	0.20 655	0.20 657	0.18 624	0.18 625

WZ-Net	0.52 665	0.38 665	1.90 711	0.30 636	0.24 642	0.57 657	0.48 686	0.62 658	0.78 678	0.50 636	0.71 658	0.68 673	0.54 658	0.98 685	0.84 676	0.13 571	0.10 558	0.11 512	0.12 570	0.19 632	0.20 644

MSAF-DinoV2	0.76 693	0.44 674	1.98 712	0.49 692	0.16 504	0.58 658	0.31 615	0.81 699	0.83 686	0.41 591	0.52 597	0.98 694	0.58 666	4.97 743	1.03 689	0.11 510	0.07 397	0.10 454	0.24 672	0.27 672	0.26 675

w-ln-seven	0.42 628	0.30 634	1.18 683	0.26 573	0.22 621	0.58 658	0.31 615	0.62 658	0.81 681	0.58 661	0.61 638	0.53 624	0.36 589	0.57 547	0.65 660	0.11 510	0.10 558	0.13 573	0.12 570	0.15 585	0.13 554

WCMA_ROB	0.51 661	0.21 566	0.65 585	0.25 539	0.21 605	0.58 658	0.32 623	0.54 586	0.55 629	0.95 698	1.40 704	1.28 704	0.81 694	0.73 621	0.62 652	0.18 650	0.15 642	0.15 616	0.15 623	0.19 632	0.19 632

Wz-Net-MNSev	0.36 594	0.26 609	0.79 623	0.26 573	0.21 605	0.59 661	0.38 655	0.55 596	0.56 632	0.48 633	0.54 607	0.53 624	0.36 589	0.60 564	0.44 612	0.11 510	0.09 524	0.11 512	0.11 531	0.15 585	0.13 554

PVD	0.58 672	0.34 650	0.84 641	0.39 677	0.31 674	0.59 661	0.47 682	0.80 697	1.25 717	0.92 693	1.09 691	0.79 682	0.82 695	0.85 660	0.76 667	0.21 661	0.18 663	0.22 663	0.18 651	0.27 672	0.35 689

AnyNet_C32	0.51 661	0.40 667	1.10 679	0.29 625	0.28 662	0.59 661	0.58 696	0.54 586	0.60 643	0.62 666	0.66 649	0.54 628	0.54 658	0.78 644	1.74 720	0.15 611	0.14 626	0.15 616	0.17 645	0.20 641	0.20 644

ccnet	0.42 628	0.31 642	0.48 490	0.27 601	0.32 675	0.60 664	0.32 623	0.65 667	0.46 569	0.53 653	0.66 649	0.56 634	0.45 634	0.72 619	0.61 650	0.26 676	0.19 668	0.24 666	0.21 660	0.26 667	0.22 659

z-mn7	0.44 639	0.40 667	1.09 675	0.25 539	0.18 551	0.61 665	0.34 636	0.56 612	0.93 703	0.43 607	0.96 685	0.53 624	0.39 608	0.94 677	0.59 645	0.10 467	0.09 524	0.10 454	0.10 490	0.14 571	0.13 554

RYNet	0.37 604	0.18 522	0.59 559	0.25 539	0.28 662	0.61 665	0.32 623	0.59 637	0.59 639	0.41 591	0.38 468	0.57 639	0.39 608	0.87 663	0.53 637	0.11 510	0.08 487	0.12 551	0.11 531	0.18 624	0.18 625

DGSMNet	0.61 677	0.29 627	0.91 652	0.51 694	0.70 711	0.62 667	1.38 733	0.59 637	0.55 629	0.37 542	0.61 638	0.52 619	0.33 571	0.65 595	0.43 607	0.53 701	0.60 727	0.67 708	0.61 718	0.63 703	0.61 714

stereogan	0.37 604	0.17 507	0.65 585	0.27 601	0.22 621	0.62 667	0.26 569	0.59 637	0.63 653	0.43 607	0.60 631	0.67 669	0.42 626	0.68 604	0.35 569	0.13 571	0.14 626	0.14 600	0.12 570	0.19 632	0.17 612

Wz-Net-TNSev	0.51 661	0.58 694	1.61 707	0.25 539	0.21 605	0.65 669	0.45 675	0.63 665	0.69 665	0.51 641	0.54 607	0.71 678	0.60 669	1.00 686	0.77 670	0.15 611	0.15 642	0.13 573	0.15 623	0.21 644	0.20 644

FCDSN-DC	0.63 678	0.31 642	0.61 564	0.36 667	0.30 671	0.65 669	0.37 649	0.66 673	0.68 663	1.14 708	1.54 712	1.71 714	1.26 714	0.92 673	0.64 658	0.24 672	0.22 679	0.27 669	0.26 681	0.27 672	0.27 679
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MeshStereo	0.58 672	0.27 616	0.67 591	0.22 380	0.17 529	0.66 671	0.37 649	0.78 693	0.61 647	1.47 725	1.30 700	1.65 712	0.79 691	1.12 695	0.59 645	0.17 639	0.17 657	0.17 634	0.14 613	0.17 610	0.14 578
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	0.81 696	0.37 660	1.08 674	0.51 694	0.65 709	0.67 672	1.44 734	0.74 689	1.06 710	0.54 655	1.67 716	0.49 601	1.78 724	0.96 681	1.69 718	0.28 684	0.43 707	0.27 669	0.51 709	0.40 690	0.58 707

PDISCO_ROB	0.43 633	0.30 634	0.67 591	0.43 682	0.36 680	0.67 672	0.32 623	0.72 687	0.76 675	0.43 607	0.53 604	0.63 661	0.40 613	0.66 599	0.47 623	0.21 661	0.12 603	0.21 657	0.19 655	0.25 660	0.20 644

Selective-IGEV-i16pb	0.39 616	0.12 294	2.18 714	0.21 308	0.15 471	0.68 674	0.32 623	0.56 612	0.57 635	0.25 331	0.44 542	0.33 474	0.21 397	0.80 650	0.25 495	0.14 596	0.10 558	0.09 373	0.10 490	0.12 535	0.13 554

MFN_U_SF_RVC	0.56 668	0.51 687	1.19 684	0.38 675	0.22 621	0.69 675	0.27 576	0.80 697	0.67 660	0.73 679	0.74 663	0.87 686	0.61 678	0.81 654	0.76 667	0.29 687	0.27 690	0.32 686	0.37 696	0.32 683	0.31 684

SANet	0.53 666	0.28 619	0.96 661	0.26 573	0.15 471	0.69 675	0.44 674	0.67 678	1.34 720	0.67 674	0.98 688	0.94 690	0.71 686	0.89 668	0.76 667	0.14 596	0.12 603	0.12 551	0.11 531	0.17 610	0.16 599

SGM_RVC	0.50 657	0.19 538	0.50 507	0.25 539	0.15 471	0.69 675	0.39 660	0.68 681	0.82 682	0.95 698	0.84 675	1.13 697	0.76 689	1.16 697	0.60 649	0.16 627	0.16 650	0.16 628	0.16 635	0.16 593	0.17 612
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ADCPNet	0.48 650	0.29 627	1.60 705	0.27 601	0.23 634	0.70 678	0.38 655	0.53 577	0.51 605	0.51 641	0.59 626	0.67 669	0.56 662	0.60 564	1.14 697	0.15 611	0.18 663	0.14 600	0.23 670	0.19 632	0.19 632

otaku	0.57 671	0.62 698	0.87 647	0.63 703	0.44 691	0.73 679	0.37 649	0.65 667	0.66 657	0.51 641	0.75 664	0.66 668	0.45 634	0.69 606	0.46 621	0.53 701	0.34 700	0.55 703	0.35 692	0.60 701	0.45 696

Selective-IGEV-i16pc	0.33 575	0.10 151	1.71 710	0.21 308	0.14 409	0.74 680	0.31 615	0.42 442	0.41 508	0.21 287	0.32 390	0.26 392	0.14 252	0.71 613	0.19 379	0.14 596	0.10 558	0.08 271	0.09 444	0.11 494	0.11 511

ADCL	0.47 647	0.22 580	1.00 665	0.27 601	0.19 578	0.74 680	0.64 701	0.54 586	0.69 665	0.56 658	0.71 658	0.55 630	0.60 669	0.60 564	1.43 711	0.11 510	0.09 524	0.13 573	0.13 598	0.14 571	0.14 578

SPS-STEREO	0.69 684	0.61 697	0.98 663	0.52 697	0.57 703	0.74 680	0.50 689	0.78 693	0.62 649	0.95 698	0.86 677	0.94 690	0.70 685	1.01 687	0.87 679	0.58 707	0.51 717	0.50 700	0.50 708	0.55 698	0.58 707
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DPSNet	0.47 647	0.24 593	0.93 656	0.27 601	0.20 597	0.75 683	0.57 695	0.84 702	0.79 679	0.47 629	0.51 589	0.60 647	0.69 684	0.87 663	0.71 665	0.16 627	0.13 615	0.12 551	0.10 490	0.25 660	0.21 653

Ntro	0.58 672	0.64 699	0.92 654	0.66 704	0.50 697	0.77 684	0.36 645	0.66 673	0.70 667	0.50 636	0.59 626	0.65 664	0.51 655	0.75 630	0.45 615	0.56 705	0.32 698	0.56 706	0.34 691	0.63 703	0.46 699

ACVNet_1	0.72 687	0.81 708	1.37 697	0.72 707	0.53 701	0.77 684	0.42 669	0.85 705	0.90 693	0.74 682	0.75 664	1.32 706	0.72 687	1.02 688	0.55 638	0.54 703	0.31 697	0.71 710	0.35 692	0.64 705	0.45 696

MFMNet_re	0.72 687	0.76 706	0.99 664	0.62 702	0.70 711	0.77 684	0.67 702	0.75 690	0.83 686	0.78 686	0.86 677	0.69 675	0.78 690	0.71 613	0.61 650	0.66 710	0.59 726	0.61 707	0.58 717	0.68 709	0.71 718

RainbowNet	0.72 687	0.89 713	1.02 668	0.82 711	0.63 708	0.78 687	0.52 690	0.81 699	0.93 703	0.60 663	0.79 669	0.80 683	0.60 669	0.80 650	0.57 639	0.78 717	0.55 723	0.78 714	0.49 706	0.76 713	0.58 707

LE_ROB	1.76 723	0.20 551	2.68 723	0.48 689	0.52 700	0.78 687	0.96 722	0.84 702	6.61 745	7.40 748	2.08 725	2.08 718	4.83 741	1.27 705	3.79 735	0.10 467	0.08 487	0.12 551	0.11 531	0.11 494	0.10 473

ACVNet-4b	0.72 687	0.81 708	1.33 695	0.72 707	0.50 697	0.80 689	0.31 615	0.71 686	0.80 680	0.50 636	0.72 662	0.95 692	0.43 630	0.96 681	1.20 705	1.13 731	0.21 675	0.76 713	0.45 702	0.65 706	0.46 699

FC-DCNN	0.70 685	0.30 634	0.69 597	0.32 648	0.27 657	0.81 690	0.39 660	0.79 696	0.82 682	1.41 717	1.58 714	1.98 717	1.26 714	1.02 688	0.77 670	0.24 672	0.22 679	0.27 669	0.26 681	0.26 667	0.26 675

FC-DCNN v2	0.71 686	0.30 634	0.67 591	0.32 648	0.27 657	0.84 691	0.39 660	0.84 702	0.85 690	1.44 721	1.64 715	2.09 719	1.28 716	1.06 691	0.80 674	0.24 672	0.22 679	0.27 669	0.26 681	0.26 667	0.25 673

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 661	0.50 685	0.86 645	0.39 677	0.24 642	0.84 691	0.55 693	0.56 612	0.62 649	0.60 663	0.68 653	0.62 653	0.42 626	1.13 696	0.43 607	0.23 664	0.27 690	0.27 669	0.35 692	0.25 660	0.29 680

MSMD_ROB	0.60 676	0.33 649	0.61 564	0.30 636	0.25 650	0.86 693	0.35 640	0.55 596	0.67 660	1.10 706	1.49 709	1.76 715	0.97 705	0.88 666	0.49 626	0.23 664	0.21 675	0.27 669	0.27 685	0.25 660	0.24 671

AnyNet_C01	0.65 680	0.58 694	2.60 722	0.32 648	0.26 654	0.88 694	0.61 699	0.63 665	0.62 649	0.68 675	0.96 685	0.76 681	0.60 669	0.96 681	1.43 711	0.16 627	0.16 650	0.17 634	0.17 645	0.23 654	0.23 666

ELAS_RVC	0.74 691	0.36 655	1.00 665	0.37 673	0.33 676	0.88 694	0.93 721	0.83 701	1.08 712	1.35 713	1.33 703	1.24 702	1.33 718	1.06 691	0.95 685	0.27 681	0.25 688	0.29 681	0.27 685	0.30 679	0.30 681
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
G-Net	0.46 644	0.25 598	0.86 645	0.34 656	0.28 662	0.90 696	0.35 640	0.47 495	0.45 551	0.68 675	1.22 697	0.64 663	0.60 669	0.61 571	0.57 639	0.16 627	0.14 626	0.17 634	0.13 598	0.22 651	0.19 632

IMH-64-1	0.91 700	0.86 710	0.84 641	0.97 716	0.75 713	0.92 697	0.71 704	1.27 713	1.10 713	0.89 690	1.45 706	1.14 698	0.96 703	1.19 698	0.84 676	0.74 714	0.51 717	0.97 719	0.55 714	0.84 715	0.60 710

IMH-64	0.91 700	0.86 710	0.84 641	0.97 716	0.75 713	0.92 697	0.71 704	1.27 713	1.10 713	0.89 690	1.45 706	1.14 698	0.96 703	1.19 698	0.84 676	0.74 714	0.51 717	0.97 719	0.55 714	0.84 715	0.60 710

ACVNet_2	0.89 699	0.87 712	1.25 689	0.82 711	0.62 707	0.97 699	0.62 700	1.14 712	1.42 722	1.00 701	1.40 704	1.47 709	0.84 697	1.11 693	0.66 661	0.61 708	0.43 707	0.78 714	0.49 706	0.75 712	0.52 702

SAMSARA	0.56 668	0.39 666	0.80 626	0.60 701	0.46 693	1.00 700	1.23 732	0.67 678	0.68 663	0.71 678	0.54 607	0.89 689	0.57 665	0.81 654	0.62 652	0.19 656	0.22 679	0.18 643	0.18 651	0.27 672	0.25 673

SGM+DAISY	0.87 698	0.66 701	1.30 694	0.51 694	0.60 705	1.03 701	0.84 718	0.76 691	0.73 673	1.39 715	1.51 710	1.31 705	1.22 712	1.11 693	1.08 692	0.57 706	0.53 720	0.51 702	0.51 709	0.54 697	0.61 714

LRCNet_RVC	10.90 750	14.34 758	9.35 742	15.35 753	8.04 740	1.08 702	0.34 636	8.78 749	0.70 667	12.63 758	16.05 758	9.85 749	6.54 743	8.57 749	6.34 747	20.27 770	5.40 749	23.70 770	21.88 771	14.87 757	13.83 758

IMH	1.05 708	0.95 717	1.00 665	1.01 718	0.78 716	1.11 703	0.68 703	1.38 716	1.43 723	1.00 701	1.72 717	1.43 707	1.14 707	1.73 719	0.89 681	1.09 728	0.55 723	0.99 721	0.57 716	0.87 717	0.62 716

RTS	0.78 694	0.48 680	4.68 731	0.34 656	0.28 662	1.12 704	0.46 678	0.62 658	1.03 707	0.73 679	0.89 681	0.60 647	0.59 667	1.61 714	1.16 701	0.14 596	0.11 583	0.15 616	0.15 623	0.21 644	0.19 632

RTSA	0.78 694	0.48 680	4.68 731	0.34 656	0.28 662	1.12 704	0.46 678	0.62 658	1.03 707	0.73 679	0.89 681	0.60 647	0.59 667	1.61 714	1.16 701	0.14 596	0.11 583	0.15 616	0.15 623	0.21 644	0.19 632

WAO-7	1.01 705	0.89 713	0.93 656	0.83 713	0.66 710	1.18 706	0.81 716	1.40 717	1.57 726	1.11 707	1.76 719	1.45 708	1.19 711	1.50 713	1.14 697	0.61 708	0.62 730	0.70 709	0.68 721	0.66 708	0.60 710

notaker	1.45 717	1.34 728	1.48 699	1.40 729	1.07 726	1.18 706	0.85 719	1.48 721	1.40 721	1.51 726	3.46 738	2.40 725	1.81 725	1.76 721	1.45 714	1.11 729	0.69 735	1.38 731	0.87 729	1.31 731	0.97 729

PWCK	1.00 703	1.17 725	1.70 709	0.91 714	0.41 685	1.19 708	0.92 720	1.10 710	1.14 715	1.16 709	1.14 694	1.25 703	0.88 700	1.75 720	1.04 691	0.87 722	0.50 715	0.87 717	0.53 712	0.96 722	0.52 702

Dean	1.17 712	1.04 720	1.49 701	1.03 720	0.78 716	1.20 709	0.77 712	1.48 721	1.96 728	1.28 711	1.99 723	2.15 720	1.14 707	1.25 703	1.00 688	0.81 719	0.60 727	1.01 722	0.69 722	0.92 721	0.74 721

DStereoFS	0.84 697	0.66 701	0.80 626	0.53 698	0.50 697	1.23 710	0.55 693	0.94 707	1.32 719	0.89 690	1.32 701	1.04 696	2.32 731	1.29 707	1.14 697	0.31 690	0.35 701	0.30 683	0.39 699	0.34 684	0.60 710

MADNet+	1.01 705	1.16 724	4.72 733	0.70 706	0.47 694	1.24 711	0.96 722	0.97 709	0.89 691	0.65 672	0.77 667	0.87 686	0.85 699	2.09 724	1.68 716	0.38 698	0.39 704	0.31 685	0.27 685	0.43 691	0.39 692

SDNR	0.42 628	0.21 566	0.82 633	0.21 308	0.18 551	1.27 712	0.17 276	0.50 529	0.49 593	0.42 601	0.81 671	0.38 516	0.27 498	1.19 698	0.38 580	0.23 664	0.24 686	0.17 634	0.13 598	0.17 610	0.20 644

WAO-6	1.07 709	0.93 716	0.92 654	0.96 715	0.78 716	1.28 713	0.75 709	1.34 715	2.00 730	1.02 703	1.54 712	1.59 711	1.22 712	1.31 708	1.14 697	0.78 717	0.55 723	1.02 723	0.75 726	0.83 714	0.69 717

LVE	1.13 710	1.02 718	1.28 692	1.01 718	0.80 719	1.29 714	0.81 716	1.47 720	1.96 728	1.07 705	1.90 720	1.90 716	1.01 706	1.48 712	0.91 682	0.93 725	0.61 729	0.94 718	0.69 722	0.87 717	0.75 722

MDST_ROB	0.48 650	0.14 419	0.95 659	0.30 636	0.21 605	1.33 715	0.32 623	0.77 692	0.56 632	1.06 704	0.71 658	0.49 601	0.35 585	1.26 704	0.38 580	0.13 571	0.11 583	0.16 628	0.13 598	0.12 535	0.12 535

ELAS	0.74 691	0.36 655	0.85 644	0.36 667	0.33 676	1.36 716	0.77 712	0.93 706	0.92 699	1.41 717	1.53 711	1.16 701	1.17 710	0.95 680	1.03 689	0.26 676	0.25 688	0.28 677	0.28 688	0.31 680	0.30 681
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MonStereo1	0.93 702	0.56 693	0.82 633	0.69 705	0.58 704	1.37 717	0.35 640	0.94 707	1.25 717	0.93 695	1.90 720	1.52 710	2.10 728	1.27 705	0.77 670	0.69 711	0.33 699	0.75 712	0.47 705	0.70 710	0.57 706

KSHMR	1.89 725	1.36 729	1.60 705	1.47 731	1.22 729	1.38 718	1.06 726	1.79 725	5.97 744	1.42 719	5.65 743	2.98 730	1.14 707	2.23 727	1.20 705	1.27 732	1.12 739	1.46 733	1.10 734	1.32 732	1.15 732

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 683	0.64 699	1.06 672	0.45 685	0.27 657	1.40 719	0.58 696	0.78 693	0.92 699	0.84 688	0.86 677	0.88 688	0.68 683	1.33 709	0.68 663	0.37 697	0.29 694	0.34 690	0.36 695	0.43 691	0.37 690

ktn	1.77 724	1.36 729	1.22 686	1.43 730	1.14 727	1.52 720	1.08 727	1.51 723	3.96 741	2.77 739	4.69 740	3.35 731	1.46 722	1.69 718	1.25 707	1.43 733	0.77 737	1.45 732	0.99 732	1.32 732	0.96 727

HanzoNet	2.97 730	1.69 731	2.29 716	1.74 732	1.33 730	1.53 721	1.03 725	1.99 729	2.64 733	5.51 744	5.16 741	5.90 738	6.82 746	4.32 741	3.29 733	3.16 744	2.02 745	1.92 735	2.87 747	2.24 736	1.89 735

UNDER WATER	1.59 721	1.22 727	2.36 717	1.38 728	1.03 725	1.67 722	1.10 728	1.54 724	3.63 736	1.44 721	1.47 708	2.85 729	2.25 730	1.67 717	1.94 725	1.06 727	0.62 730	1.31 730	0.93 731	1.21 728	1.02 730

WAO-8	1.46 718	1.10 722	1.09 675	1.10 722	0.84 720	2.06 723	0.75 709	1.84 726	3.83 738	1.44 721	2.21 726	2.15 720	1.43 720	3.17 730	1.19 703	0.91 723	0.65 732	1.09 724	0.79 727	0.90 719	0.71 718

Venus	1.46 718	1.10 722	1.09 675	1.10 722	0.84 720	2.06 723	0.75 709	1.84 726	3.83 738	1.44 721	2.21 726	2.15 720	1.43 720	3.17 730	1.19 703	0.91 723	0.65 732	1.09 724	0.79 727	0.90 719	0.71 718

UNDER WATER-64	1.55 720	1.19 726	2.52 720	1.31 727	0.95 724	2.12 725	1.21 731	1.45 719	3.19 734	1.43 720	1.32 701	2.64 727	2.04 727	1.63 716	1.83 721	1.11 729	0.67 734	1.28 729	0.92 730	1.19 726	1.02 730

MANE	1.41 715	0.36 655	0.74 613	0.43 682	0.41 685	2.16 726	0.80 714	2.39 734	3.38 735	2.22 735	3.06 737	3.54 732	2.73 734	2.15 726	1.94 725	0.28 684	0.27 690	0.30 683	0.46 703	0.28 677	0.34 688

TorneroNet-64	1.43 716	1.03 719	1.20 685	1.10 722	0.86 722	2.26 727	0.73 707	1.84 726	3.84 740	1.25 710	2.25 728	2.69 728	1.42 719	1.76 721	1.43 711	0.76 716	0.50 715	1.09 724	0.66 720	1.23 729	0.76 723

SGM-ForestM	1.36 713	0.28 619	0.79 623	0.26 573	0.16 504	2.26 727	1.00 724	1.42 718	1.46 725	2.38 736	2.05 724	5.95 739	2.66 733	2.95 729	2.46 730	0.17 639	0.18 663	0.18 643	0.18 651	0.15 585	0.18 625

MADNet++	2.26 727	1.80 732	2.06 713	2.13 735	1.97 733	2.61 729	1.79 737	2.38 733	2.16 731	2.75 738	2.65 735	2.38 724	2.43 732	3.17 730	3.21 732	2.17 741	1.95 743	1.94 737	1.63 736	2.06 735	2.01 736

JetBlue	1.14 711	0.76 706	2.36 717	0.59 700	0.75 713	3.04 730	1.78 736	1.11 711	0.90 693	0.94 696	1.10 692	1.66 713	1.28 716	2.09 724	1.72 719	0.43 700	0.36 702	0.38 692	0.38 698	0.58 700	0.56 704

light-stereo	2.37 729	0.69 703	3.61 725	3.84 737	3.41 734	4.04 731	0.31 615	2.13 732	1.45 724	3.61 740	6.33 744	6.90 747	0.63 679	4.83 742	1.28 708	0.71 713	0.74 736	0.32 686	0.39 699	1.20 727	0.96 727

DPSimNet_ROB	4.34 738	4.23 735	6.89 741	3.67 736	3.68 735	4.75 732	5.21 747	2.67 735	3.68 737	5.82 745	3.95 739	5.57 735	6.72 745	3.46 734	4.48 737	4.05 748	2.88 746	4.68 749	3.12 749	3.69 738	3.62 741

xyz-stereo	1.40 714	0.10 151	17.09 756	0.18 113	0.07 3	4.78 733	0.18 327	0.29 253	0.34 412	0.36 534	2.81 736	0.40 543	0.29 530	0.56 543	0.24 485	0.07 134	0.05 39	0.09 373	0.06 161	0.06 107	0.05 35

MultiAttention	1.02 707	0.13 365	0.43 442	0.35 665	0.43 688	5.36 734	1.71 735	0.69 682	0.53 619	0.36 534	0.63 644	0.55 630	0.22 415	7.60 747	0.43 607	0.09 413	0.06 255	0.14 600	0.24 672	0.26 667	0.30 681

TorneroNet	2.22 726	1.08 721	1.24 688	1.14 726	0.90 723	5.58 735	0.80 714	2.12 731	8.69 747	2.58 737	5.42 742	3.88 733	1.97 726	1.78 723	1.87 722	0.86 721	0.54 722	1.15 728	0.74 725	1.23 729	0.85 726

noway3	4.27 733	5.33 740	4.61 728	11.26 747	10.44 745	5.62 736	4.46 741	4.12 739	0.92 699	1.86 728	2.49 734	6.19 744	3.66 739	3.74 739	4.54 739	1.97 735	0.46 709	2.03 742	1.74 739	5.69 743	4.21 742

noway2	4.26 732	5.26 739	4.63 729	11.29 748	10.43 744	5.62 736	4.46 741	4.09 738	0.90 693	1.87 729	2.47 731	6.20 745	3.67 740	3.62 735	4.54 739	1.97 735	0.46 709	2.02 739	1.74 739	5.72 745	4.32 744

zzzz4	4.31 735	5.77 742	4.85 737	11.37 750	10.45 746	5.64 738	4.46 741	4.20 742	0.91 698	1.87 729	2.47 731	6.11 740	3.60 735	3.65 736	4.59 741	1.99 737	0.47 711	2.02 739	1.74 739	5.77 746	4.37 745

noway1	4.31 735	5.77 742	4.81 736	11.37 750	10.45 746	5.64 738	4.46 741	4.20 742	0.90 693	1.87 729	2.48 733	6.11 740	3.60 735	3.65 736	4.59 741	1.99 737	0.47 711	2.02 739	1.74 739	5.77 746	4.37 745

noway4	4.32 737	5.81 744	4.75 734	11.39 752	10.47 748	5.70 740	4.50 746	4.14 741	0.90 693	1.83 727	2.44 730	6.16 742	3.63 738	3.66 738	4.60 743	2.00 740	0.47 711	2.03 742	1.73 738	5.80 748	4.40 747

TCMNet-wrong-test	4.29 734	5.57 741	4.65 730	11.33 749	10.39 743	5.73 741	4.48 745	4.13 740	1.02 706	1.91 732	2.39 729	6.16 742	3.62 737	3.84 740	4.50 738	1.99 737	0.47 711	1.97 738	1.69 737	5.69 743	4.31 743

JetRed	2.30 728	2.64 734	6.12 739	1.12 725	1.38 731	5.85 742	3.29 738	1.99 729	1.67 727	1.98 733	1.95 722	2.16 723	1.60 723	2.48 728	4.10 736	1.05 726	1.60 740	1.09 724	1.01 733	1.67 734	1.28 733

U	1.00 703	0.09 92	0.21 139	0.21 308	3.68 735	6.12 743	0.14 116	0.21 94	0.21 206	0.11 65	0.11 54	0.10 61	0.09 39	0.12 8	0.11 49	0.07 134	0.05 39	5.42 750	2.90 748	0.07 194	0.06 151

DGTPSM_ROB	8.34 744	5.10 736	10.37 753	5.31 739	10.18 741	8.33 744	23.60 756	6.06 746	13.41 756	4.90 741	10.87 754	5.65 736	10.44 749	6.17 744	12.59 750	3.74 746	7.55 750	3.69 746	7.26 754	4.14 740	7.46 750

DPSMNet_ROB	8.40 745	5.11 737	10.49 754	5.58 740	10.25 742	8.34 745	23.62 757	6.07 747	13.45 757	4.93 742	10.88 755	5.66 737	10.44 749	6.24 745	12.64 751	3.98 747	7.61 751	3.76 747	7.30 755	4.20 741	7.51 751

HaxPig	17.72 758	20.22 768	19.73 757	16.53 754	16.51 754	9.27 746	9.33 748	14.34 760	13.27 753	18.65 760	18.70 759	17.35 759	16.77 760	17.04 760	16.45 760	22.05 773	20.89 769	22.27 769	21.53 766	21.29 768	22.13 772

BEATNet-Init1	4.73 740	2.61 733	13.29 755	0.58 699	0.53 701	10.12 747	3.33 739	4.83 744	5.01 743	8.75 749	8.51 746	14.08 758	7.60 748	7.70 748	5.34 744	0.28 684	0.28 693	0.34 690	0.37 696	0.57 699	0.45 696

tt	4.71 739	0.10 151	3.94 726	2.06 734	1.53 732	10.14 748	16.88 751	9.27 751	4.98 742	1.39 715	1.02 689	4.68 734	4.90 742	3.35 733	5.86 746	5.76 749	9.15 757	2.24 745	2.53 745	3.10 737	1.32 734

Selective-IGEV-i1pa	5.57 741	7.99 746	4.76 735	0.80 710	0.45 692	12.99 749	3.60 740	9.25 750	7.43 746	6.97 746	9.87 750	8.94 748	7.26 747	14.66 759	5.65 745	3.55 745	1.08 738	1.93 736	0.72 724	0.73 711	2.79 739

MEDIAN_ROB	21.21 759	24.62 772	23.47 768	19.58 755	19.65 759	13.22 750	10.96 749	17.88 761	17.00 761	22.14 771	22.02 762	20.86 761	20.36 761	21.06 761	19.71 761	25.63 774	24.13 770	26.21 771	25.20 772	25.17 771	25.38 775

USTest	6.88 742	5.23 738	5.63 738	7.22 741	7.29 738	14.34 751	22.76 752	8.48 748	9.32 748	5.42 743	6.39 745	6.29 746	6.64 744	6.92 746	8.62 749	1.94 734	3.29 747	2.16 744	2.55 746	3.85 739	3.29 740

xxxxx1	15.27 753	9.54 750	10.31 748	20.13 756	18.88 756	17.08 752	23.03 753	10.36 752	10.99 750	9.21 750	9.62 747	10.74 753	10.61 752	10.72 751	13.89 757	7.97 755	9.20 758	31.85 773	44.72 775	12.84 754	13.69 755

tt_ll	15.27 753	9.54 750	10.31 748	20.13 756	18.88 756	17.08 752	23.03 753	10.36 752	10.99 750	9.21 750	9.62 747	10.74 753	10.61 752	10.72 751	13.89 757	7.97 755	9.20 758	31.85 773	44.72 775	12.84 754	13.69 755

ff	15.27 753	9.54 750	10.31 748	20.13 756	18.88 756	17.08 752	23.03 753	10.36 752	10.99 750	9.21 750	9.62 747	10.74 753	10.61 752	10.72 751	13.89 757	7.97 755	9.20 758	31.85 773	44.72 775	12.84 754	13.69 755

AVERAGE_ROB	25.43 768	29.06 773	27.24 769	24.63 767	24.20 768	17.73 755	12.61 750	22.29 764	21.39 764	26.79 773	26.16 771	25.20 770	24.64 772	25.07 770	23.53 762	29.96 775	28.40 775	30.60 772	29.58 773	29.72 772	29.84 776

iinet-test	10.78 748	9.29 747	9.70 743	10.48 742	10.68 749	17.98 756	25.98 758	12.57 755	13.39 754	9.64 753	10.10 751	10.06 750	10.61 752	11.22 755	12.70 752	6.40 751	7.74 752	5.68 751	6.69 750	7.47 749	7.30 748

IINet	10.78 748	9.29 747	9.70 743	10.48 742	10.68 749	17.98 756	25.98 758	12.57 755	13.39 754	9.64 753	10.10 751	10.06 750	10.61 752	11.22 755	12.70 752	6.40 751	7.74 752	5.68 751	6.69 750	7.47 749	7.30 748

Anonymous_1	16.62 757	9.35 749	9.84 745	10.66 744	14.64 753	18.66 758	27.12 760	12.64 757	13.51 758	10.76 757	10.30 753	10.13 752	10.60 751	11.06 754	12.74 754	15.87 766	7.74 752	16.92 764	43.48 774	58.66 777	7.68 752

DPSM_ROB	11.49 751	9.87 753	10.35 751	11.13 745	11.31 751	19.11 759	27.51 761	13.37 758	14.21 759	10.31 755	11.06 756	10.96 756	11.27 757	11.96 757	13.59 755	6.78 753	8.19 755	6.03 753	7.09 752	7.93 751	7.73 753

DPSM	11.49 751	9.87 753	10.35 751	11.13 745	11.31 751	19.11 759	27.51 761	13.37 758	14.21 759	10.31 755	11.06 756	10.96 756	11.27 757	11.96 757	13.59 755	6.78 753	8.19 755	6.03 753	7.09 752	7.93 751	7.73 753

RSGM-EC	29.65 769	17.75 759	10.04 746	35.31 770	33.15 770	26.42 761	46.65 763	19.89 762	17.74 762	18.92 761	23.36 769	30.14 771	23.59 770	41.87 775	45.99 776	59.56 776	34.38 776	33.25 776	20.37 764	34.97 773	19.60 770

acva	29.65 769	17.75 759	10.04 746	35.31 770	33.15 770	26.42 761	46.65 763	19.89 762	17.74 762	18.92 761	23.36 769	30.14 771	23.59 770	41.87 775	45.99 776	59.56 776	34.38 776	33.25 776	20.37 764	34.97 773	19.60 770

PML	16.10 756	12.82 757	6.78 740	5.23 738	7.76 739	33.92 763	66.56 773	5.30 745	10.28 749	26.12 772	68.59 777	20.51 760	13.49 759	10.06 750	6.78 748	5.96 750	2.00 744	6.04 755	2.18 744	8.96 753	2.60 738

RAFT-FEzeroshot	23.10 760	19.88 763	20.56 760	22.49 760	22.75 762	38.38 764	55.50 769	26.84 765	28.66 766	20.60 766	22.10 763	22.05 764	22.74 764	24.00 764	27.37 768	13.59 758	16.48 763	12.14 756	14.28 758	15.96 760	15.54 762

RAFT-FE	23.10 760	19.88 763	20.56 760	22.49 760	22.75 762	38.38 764	55.50 769	26.84 765	28.66 766	20.60 766	22.10 763	22.05 764	22.74 764	24.00 764	27.37 768	13.59 758	16.48 763	12.14 756	14.28 758	15.96 760	15.54 762

FlowAnything	23.14 763	19.87 762	20.79 763	22.50 763	22.74 761	38.39 766	55.46 766	26.89 768	28.72 769	20.77 770	22.29 768	22.07 766	22.72 763	23.99 762	27.41 770	13.60 761	16.55 768	12.15 760	14.36 762	15.97 762	15.52 760

CasAABBNet	23.10 760	19.86 761	20.64 762	22.47 759	22.73 760	38.41 767	55.50 769	26.89 768	28.70 768	20.61 768	22.15 765	22.08 767	22.75 766	23.99 762	27.36 766	13.59 758	16.48 763	12.14 756	14.27 757	15.95 758	15.53 761

LSM0	24.24 767	19.98 767	22.32 766	24.22 766	40.14 774	38.48 768	55.20 765	26.95 770	28.57 765	20.49 764	21.83 761	22.26 769	22.75 766	24.22 768	27.30 764	13.66 764	16.32 761	12.19 762	14.15 756	16.10 764	17.66 767

Hybrid-DGEV	23.16 764	19.94 766	20.96 765	22.49 760	22.75 762	38.51 769	55.52 772	27.09 772	28.90 772	20.58 765	22.25 766	22.00 763	22.80 768	24.11 767	27.33 765	13.60 761	16.47 762	12.14 756	14.30 761	15.95 758	15.54 762

Selective-RAFT-Error	23.16 764	19.93 765	20.87 764	22.54 764	22.81 765	38.52 770	55.47 767	27.01 771	28.83 770	20.66 769	22.25 766	22.09 768	22.80 768	24.09 766	27.36 766	13.61 763	16.48 763	12.15 760	14.28 758	15.99 763	15.57 765

fast-reg	23.64 766	20.51 769	23.42 767	23.22 765	24.75 769	38.73 771	55.47 767	26.85 767	28.86 771	20.12 763	21.73 760	21.64 762	22.22 762	24.30 769	27.54 771	13.91 765	16.52 767	14.85 763	15.62 763	16.91 765	15.71 766

zzz1	33.83 773	21.95 771	29.58 771	40.69 772	40.71 775	54.57 772	75.77 774	38.08 775	43.79 776	30.23 775	32.84 773	33.61 776	36.40 775	35.19 772	41.64 774	19.25 768	24.62 771	18.36 766	21.58 767	19.16 767	18.49 769

zzzzzz3	33.80 772	21.93 770	29.35 770	40.69 772	40.71 775	54.58 773	75.81 775	38.06 774	43.73 775	30.21 774	32.81 772	33.59 775	36.40 775	35.16 771	41.64 774	19.24 767	24.62 771	18.35 765	21.58 767	19.15 766	18.48 768

zzzz2	34.86 774	30.12 774	31.42 772	34.23 768	34.22 772	58.04 774	83.74 776	40.88 776	43.54 773	31.10 776	33.46 774	32.70 773	33.88 773	35.86 773	41.00 772	20.48 771	24.86 773	18.45 767	21.67 769	24.07 769	23.42 773

noway5	34.86 774	30.12 774	31.42 772	34.23 768	34.22 772	58.04 774	83.74 776	40.88 776	43.54 773	31.10 776	33.46 774	32.70 773	33.88 773	35.86 773	41.00 772	20.48 771	24.86 773	18.45 767	21.67 769	24.07 769	23.42 773

test_example2	101.33 776	108.28 777	68.15 775	98.43 774	106.93 777	89.75 776	102.43 778	36.80 773	97.65 778	129.04 778	130.15 778	65.26 778	66.62 778	92.11 777	80.24 778	144.10 778	199.48 778	81.81 778	103.01 778	125.01 778	101.27 777

Selective-IGEV-i16pa	30.47 771	41.93 776	4.02 727	0.49 692	0.37 681	96.94 777	0.74 708	60.26 778	58.76 777	17.24 759	64.39 776	38.26 777	49.53 777	106.11 778	26.15 763	19.96 769	3.42 748	4.39 748	1.81 743	0.39 689	14.22 759

ccccc		256.29 778		354.40 777	364.36 778	149.10 778		152.89 779		153.93 779		164.00 779		268.02 779		390.55 779	349.22 779	244.59 779	219.82 779	412.30 779

GS-Stereo							0.16 224	0.26 197	0.18 134	0.13 136	0.15 152	0.10 61	0.09 39	0.16 106	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.08 282	0.08 338

ASD4		6.65 745

Low-res two-view benchmark