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

MLG-Stereo_test1	0.10 11	0.08 45	0.15 29	0.18 116	0.09 67	0.15 73	0.11 28	0.16 27	0.10 7	0.08 2	0.06 1	0.10 72	0.07 4	0.17 138	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 39

MLG-Stereo	0.10 11	0.08 45	0.15 29	0.18 116	0.07 4	0.15 73	0.11 28	0.17 36	0.11 15	0.08 2	0.06 1	0.10 72	0.08 19	0.18 169	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 39

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 58	0.15 7	0.07 4	0.09 4	0.12 46	0.15 18	0.11 15	0.08 2	0.07 3	0.13 172	0.09 45	0.12 9	0.11 57	0.07 145	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 39

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 58	0.15 7	0.07 4	0.09 4	0.11 28	0.15 18	0.10 7	0.08 2	0.07 3	0.13 172	0.09 45	0.12 9	0.10 11	0.07 145	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 39

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 58	0.15 7	0.07 4	0.09 4	0.11 28	0.14 12	0.10 7	0.08 2	0.07 3	0.11 110	0.08 19	0.11 2	0.10 11	0.07 145	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 39

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 58	0.15 7	0.06 1	0.09 4	0.12 46	0.14 12	0.09 3	0.08 2	0.07 3	0.10 72	0.08 19	0.11 2	0.11 57	0.07 145	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LACA1	0.09 1	0.10 162	0.13 2	0.16 26	0.07 4	0.15 73	0.12 46	0.15 18	0.11 15	0.09 20	0.07 3	0.09 37	0.10 97	0.13 17	0.10 11	0.07 145	0.05 42	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.05 39

LG-Stereo_L2	0.10 11	0.08 45	0.19 120	0.16 26	0.09 67	0.12 28	0.13 92	0.18 49	0.13 40	0.09 20	0.07 3	0.08 6	0.08 19	0.16 119	0.10 11	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 11	0.08 45	0.19 120	0.16 26	0.09 67	0.12 28	0.13 92	0.17 36	0.11 15	0.08 2	0.07 3	0.08 6	0.07 4	0.17 138	0.10 11	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 11	0.08 45	0.16 58	0.17 59	0.08 34	0.16 122	0.12 46	0.17 36	0.12 27	0.10 49	0.07 3	0.10 72	0.08 19	0.14 39	0.11 57	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.06 117	0.06 165

MLG-Stereo_test2	0.10 11	0.08 45	0.15 29	0.17 59	0.09 67	0.15 73	0.11 28	0.16 27	0.10 7	0.09 20	0.07 3	0.10 72	0.06 1	0.15 86	0.11 57	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.06 117	0.05 39

LGtest1	0.10 11	0.08 45	0.17 84	0.17 59	0.08 34	0.13 35	0.09 4	0.16 27	0.12 27	0.09 20	0.07 3	0.09 37	0.09 45	0.15 86	0.11 57	0.08 322	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.06 117	0.06 165

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 58	0.16 26	0.08 34	0.12 28	0.13 92	0.11 3	0.12 27	0.09 20	0.07 3	0.10 72	0.09 45	0.11 2	0.10 11	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 39

StereoAnything_RVC	0.13 149	0.37 687	0.36 360	0.14 3	0.07 4	0.11 21	0.12 46	0.17 36	0.12 27	0.08 2	0.07 3	0.07 2	0.10 97	0.20 225	0.10 11	0.09 429	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.24 680	0.05 39

TT111	0.10 11	0.07 4	0.17 84	0.16 26	0.09 67	0.14 51	0.12 46	0.19 63	0.13 40	0.10 49	0.08 15	0.12 147	0.10 97	0.14 39	0.12 135	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 39

rgla	0.10 11	0.11 245	0.15 29	0.18 116	0.11 208	0.15 73	0.11 28	0.15 18	0.12 27	0.10 49	0.08 15	0.08 6	0.09 45	0.14 39	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 39

LACA_dic	0.09 1	0.12 310	0.15 29	0.16 26	0.07 4	0.14 51	0.11 28	0.12 6	0.11 15	0.09 20	0.08 15	0.09 37	0.08 19	0.15 86	0.09 3	0.06 53	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.07 206	0.05 39

IGEV-Stereo+	0.12 99	0.08 45	0.17 84	0.18 116	0.13 374	0.09 4	0.11 28	0.16 27	0.15 80	0.10 49	0.08 15	0.10 72	0.10 97	0.21 252	0.11 57	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.16 614	0.24 695

416test1013	0.10 11	0.10 162	0.16 58	0.18 116	0.11 208	0.16 122	0.11 28	0.15 18	0.13 40	0.11 79	0.09 19	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.06 117	0.05 39

416test	0.10 11	0.10 162	0.15 29	0.18 116	0.11 208	0.15 73	0.11 28	0.15 18	0.12 27	0.10 49	0.09 19	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.10 11	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 39

test410_97500	0.10 11	0.09 98	0.17 84	0.18 116	0.10 144	0.16 122	0.09 4	0.18 49	0.13 40	0.09 20	0.09 19	0.09 37	0.08 19	0.14 39	0.10 11	0.05 9	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 39

test410	0.10 11	0.09 98	0.18 104	0.18 116	0.10 144	0.16 122	0.09 4	0.18 49	0.14 61	0.10 49	0.09 19	0.09 37	0.08 19	0.14 39	0.10 11	0.05 9	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 39

VeloStereo	0.11 62	0.07 4	0.18 104	0.16 26	0.12 289	0.09 4	0.07 1	0.12 6	0.09 3	0.12 114	0.09 19	0.11 110	0.10 97	0.14 39	0.12 135	0.10 484	0.09 544	0.09 389	0.08 349	0.12 555	0.13 575

flow	0.11 62	0.07 4	0.18 104	0.16 26	0.12 289	0.09 4	0.07 1	0.12 6	0.09 3	0.12 114	0.09 19	0.11 110	0.10 97	0.17 138	0.12 135	0.10 484	0.09 544	0.09 389	0.08 349	0.12 555	0.13 575

over v1	0.11 62	0.13 384	0.15 29	0.19 180	0.06 1	0.15 73	0.10 12	0.18 49	0.10 7	0.10 49	0.09 19	0.11 110	0.14 269	0.18 169	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.06 117	0.06 165

over-8	0.11 62	0.13 384	0.16 58	0.20 262	0.07 4	0.15 73	0.10 12	0.19 63	0.10 7	0.09 20	0.09 19	0.11 110	0.12 179	0.18 169	0.10 11	0.07 145	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.06 117	0.06 165

over-9	0.11 62	0.13 384	0.16 58	0.19 180	0.07 4	0.15 73	0.10 12	0.20 85	0.11 15	0.09 20	0.09 19	0.11 110	0.12 179	0.18 169	0.10 11	0.07 145	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.06 117	0.06 165

Anonymus	0.12 99	0.08 45	0.17 84	0.19 180	0.10 144	0.16 122	0.15 188	0.20 85	0.16 93	0.11 79	0.09 19	0.14 206	0.12 179	0.17 138	0.13 198	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.06 117	0.07 267

LGCAT	0.11 62	0.07 4	0.15 29	0.14 3	0.09 67	0.12 28	0.12 46	0.13 10	0.10 7	0.12 114	0.09 19	0.11 110	0.10 97	0.19 201	0.12 135	0.11 532	0.11 605	0.05 1	0.06 172	0.05 7	0.12 555

derf	0.10 11	0.07 4	0.15 29	0.17 59	0.09 67	0.11 21	0.12 46	0.17 36	0.14 61	0.08 2	0.09 19	0.11 110	0.09 45	0.14 39	0.11 57	0.06 53	0.06 270	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.05 39

mm2	0.10 11	0.07 4	0.15 29	0.16 26	0.09 67	0.09 4	0.12 46	0.17 36	0.13 40	0.08 2	0.09 19	0.11 110	0.09 45	0.14 39	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 39

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 29	0.16 26	0.09 67	0.09 4	0.12 46	0.14 12	0.13 40	0.08 2	0.09 19	0.11 110	0.09 45	0.14 39	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 39

qqai	0.10 11	0.07 4	0.16 58	0.18 116	0.09 67	0.11 21	0.12 46	0.16 27	0.14 61	0.08 2	0.09 19	0.11 110	0.09 45	0.15 86	0.11 57	0.07 145	0.06 270	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 39

MGA	0.10 11	0.07 4	0.16 58	0.16 26	0.10 144	0.15 73	0.10 12	0.18 49	0.13 40	0.09 20	0.09 19	0.09 37	0.07 4	0.15 86	0.11 57	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.06 117	0.06 165

LiteMatch*	0.11 62	0.07 4	0.22 169	0.16 26	0.10 144	0.13 35	0.13 92	0.18 49	0.14 61	0.09 20	0.09 19	0.09 37	0.10 97	0.14 39	0.11 57	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.06 117	0.06 165

LACA3	0.10 11	0.10 162	0.14 12	0.15 7	0.07 4	0.16 122	0.14 130	0.14 12	0.13 40	0.11 79	0.09 19	0.10 72	0.10 97	0.16 119	0.09 3	0.07 145	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LiteMatch	0.12 99	0.13 384	0.15 29	0.19 180	0.10 144	0.15 73	0.17 294	0.17 36	0.13 40	0.09 20	0.09 19	0.11 110	0.21 414	0.14 39	0.22 468	0.08 322	0.05 42	0.08 287	0.06 172	0.08 298	0.07 267

GeoVLM	0.10 11	0.07 4	0.15 29	0.16 26	0.09 67	0.15 73	0.12 46	0.17 36	0.13 40	0.09 20	0.09 19	0.11 110	0.10 97	0.14 39	0.12 135	0.06 53	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 39

LACA2	0.10 11	0.11 245	0.20 138	0.16 26	0.07 4	0.16 122	0.13 92	0.17 36	0.14 61	0.09 20	0.09 19	0.11 110	0.10 97	0.14 39	0.09 3	0.07 145	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 39

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 12	0.17 59	0.09 67	0.09 4	0.14 130	0.10 2	0.14 61	0.07 1	0.09 19	0.07 2	0.07 4	0.11 2	0.11 57	0.05 9	0.04 2	0.07 178	0.06 172	0.05 7	0.05 39

Pro-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 12	0.17 59	0.10 144	0.17 166	0.13 92	0.11 3	0.13 40	0.10 49	0.09 19	0.08 6	0.06 1	0.22 272	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.08 349	0.05 7	0.05 39

MonSter++	0.10 11	0.07 4	0.15 29	0.16 26	0.09 67	0.15 73	0.12 46	0.17 36	0.13 40	0.09 20	0.09 19	0.11 110	0.10 97	0.14 39	0.12 135	0.06 53	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 39

HiDET	0.10 11	0.07 4	0.15 29	0.15 7	0.09 67	0.14 51	0.12 46	0.19 63	0.15 80	0.10 49	0.09 19	0.11 110	0.09 45	0.15 86	0.13 198	0.06 53	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 39

BridgeDepth	0.10 11	0.09 98	0.14 12	0.19 180	0.07 4	0.16 122	0.12 46	0.16 27	0.12 27	0.08 2	0.09 19	0.14 206	0.13 231	0.14 39	0.10 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-G_1	0.11 62	0.08 45	0.18 104	0.18 116	0.07 4	0.21 307	0.09 4	0.19 63	0.11 15	0.10 49	0.09 19	0.11 110	0.10 97	0.19 201	0.10 11	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.06 117	0.06 165

LG-G	0.11 62	0.08 45	0.18 104	0.18 116	0.07 4	0.21 307	0.09 4	0.19 63	0.11 15	0.10 49	0.09 19	0.11 110	0.10 97	0.19 201	0.10 11	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.06 117	0.06 165

dual_stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 12	0.17 59	0.08 34	0.09 4	0.13 92	0.24 167	0.13 40	0.10 49	0.09 19	0.09 37	0.08 19	0.18 169	0.12 135	0.07 145	0.06 270	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 39

FORCE_4.5	0.10 11	0.09 98	0.13 2	0.19 180	0.06 1	0.13 35	0.13 92	0.23 146	0.12 27	0.08 2	0.10 48	0.08 6	0.11 141	0.15 86	0.09 3	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.06 172	0.05 7	0.04 1

FORCE_4	0.10 11	0.08 45	0.14 12	0.19 180	0.07 4	0.16 122	0.14 130	0.20 85	0.11 15	0.09 20	0.10 48	0.12 147	0.10 97	0.17 138	0.08 1	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.05 7	0.04 1

FORCE_5	0.10 11	0.09 98	0.13 2	0.20 262	0.07 4	0.13 35	0.12 46	0.21 103	0.10 7	0.08 2	0.10 48	0.11 110	0.09 45	0.14 39	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.06 172	0.06 117	0.05 39

FORCE_6	0.10 11	0.11 245	0.12 1	0.19 180	0.07 4	0.15 73	0.12 46	0.21 103	0.12 27	0.09 20	0.10 48	0.09 37	0.09 45	0.15 86	0.09 3	0.06 53	0.04 2	0.07 178	0.06 172	0.05 7	0.05 39

NoBS	0.09 1	0.08 45	0.16 58	0.19 180	0.09 67	0.08 2	0.14 130	0.08 1	0.08 1	0.08 2	0.10 48	0.07 2	0.06 1	0.09 1	0.12 135	0.07 145	0.06 270	0.09 389	0.08 349	0.07 206	0.05 39

over-6	0.12 99	0.13 384	0.19 120	0.19 180	0.07 4	0.16 122	0.11 28	0.26 211	0.16 93	0.10 49	0.10 48	0.10 72	0.13 231	0.19 201	0.10 11	0.07 145	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.06 117	0.06 165

CAR	0.10 11	0.07 4	0.16 58	0.16 26	0.09 67	0.14 51	0.10 12	0.19 63	0.13 40	0.10 49	0.10 48	0.08 6	0.07 4	0.15 86	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 39

MSE-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.16 58	0.16 26	0.09 67	0.14 51	0.10 12	0.19 63	0.13 40	0.09 20	0.10 48	0.08 6	0.07 4	0.15 86	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 39

DepthFocus	0.10 11	0.07 4	0.21 152	0.15 7	0.11 208	0.10 19	0.13 92	0.15 18	0.08 1	0.12 114	0.10 48	0.09 37	0.07 4	0.13 17	0.10 11	0.07 145	0.06 270	0.08 287	0.08 349	0.06 117	0.05 39

Test_v1	0.10 11	0.07 4	0.16 58	0.15 7	0.09 67	0.13 35	0.13 92	0.22 123	0.16 93	0.09 20	0.10 48	0.08 6	0.08 19	0.14 39	0.11 57	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

BridgeDepth_RVC	0.10 11	0.07 4	0.15 29	0.13 1	0.07 4	0.16 122	0.10 12	0.20 85	0.14 61	0.09 20	0.10 48	0.09 37	0.12 179	0.13 17	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.05 1	0.05 81	0.06 117	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LCMNet	0.10 11	0.07 4	0.15 29	0.15 7	0.09 67	0.15 73	0.12 46	0.18 49	0.19 167	0.10 49	0.10 48	0.11 110	0.10 97	0.15 86	0.13 198	0.06 53	0.06 270	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 39

DDF-Stereo	0.13 149	0.08 45	0.19 120	0.19 180	0.16 523	0.12 28	0.15 188	0.18 49	0.18 147	0.11 79	0.10 48	0.13 172	0.12 179	0.23 282	0.19 396	0.08 322	0.05 42	0.07 178	0.05 81	0.21 666	0.06 165

Replicate-Monster	0.12 99	0.10 162	0.32 300	0.16 26	0.08 34	0.17 166	0.10 12	0.22 123	0.19 167	0.11 79	0.10 48	0.10 72	0.09 45	0.19 201	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.08 355

zero-FE	0.16 247	0.08 45	0.81 651	0.19 180	0.18 570	0.12 28	0.15 188	0.19 63	0.19 167	0.10 49	0.10 48	0.13 172	0.12 179	0.21 252	0.19 396	0.08 322	0.05 42	0.07 178	0.05 81	0.19 654	0.06 165

AdaDepth	0.11 62	0.09 98	0.20 138	0.20 262	0.10 144	0.19 230	0.13 92	0.16 27	0.13 40	0.10 49	0.10 48	0.09 37	0.09 45	0.19 201	0.12 135	0.05 9	0.05 42	0.06 59	0.06 172	0.05 7	0.05 39

DEFOM-Stereo	0.11 62	0.08 45	0.17 84	0.17 59	0.09 67	0.22 340	0.14 130	0.14 12	0.16 93	0.11 79	0.10 48	0.09 37	0.08 19	0.21 252	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 39

EGLCR-Stereo	0.13 149	0.08 45	0.20 138	0.18 116	0.09 67	0.21 307	0.13 92	0.27 227	0.21 221	0.13 152	0.10 48	0.15 228	0.09 45	0.20 225	0.13 198	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.07 262	0.06 117	0.06 165

SCION-M(vits-remse)	0.12 99	0.08 45	0.40 413	0.27 620	0.08 34	0.13 35	0.12 46	0.24 167	0.19 167	0.09 20	0.11 66	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 57	0.10 484	0.08 505	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

SCION-Mon(vits-remp)	0.15 230	0.18 541	0.40 413	0.27 620	0.26 675	0.46 641	0.12 46	0.24 167	0.19 167	0.09 20	0.11 66	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 57	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

GELT-Stereo	0.13 149	0.09 98	0.16 58	0.20 262	0.14 426	0.14 51	0.15 188	0.33 328	0.23 267	0.14 183	0.11 66	0.11 110	0.11 141	0.16 119	0.11 57	0.05 9	0.05 42	0.07 178	0.07 262	0.05 7	0.05 39

DF_test	0.10 11	0.08 45	0.17 84	0.17 59	0.11 208	0.06 1	0.13 92	0.13 10	0.15 80	0.10 49	0.11 66	0.08 6	0.09 45	0.11 2	0.10 11	0.08 322	0.06 270	0.06 59	0.06 172	0.07 206	0.05 39

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 149	0.11 245	0.22 169	0.20 262	0.09 67	0.19 230	0.10 12	0.19 63	0.17 124	0.14 183	0.11 66	0.11 110	0.11 141	0.14 39	0.11 57	0.08 322	0.07 413	0.11 532	0.09 461	0.09 387	0.08 355

monster-pro	0.10 11	0.08 45	0.13 2	0.17 59	0.08 34	0.13 35	0.12 46	0.24 167	0.19 167	0.09 20	0.11 66	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 57	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 11	0.08 45	0.15 29	0.17 59	0.09 67	0.15 73	0.14 130	0.17 36	0.14 61	0.08 2	0.11 66	0.12 147	0.09 45	0.14 39	0.11 57	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 39

aanet-new-90k	0.12 99	0.11 245	0.28 249	0.20 262	0.09 67	0.15 73	0.14 130	0.22 123	0.16 93	0.09 20	0.11 66	0.09 37	0.12 179	0.20 225	0.09 3	0.05 9	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.06 117	0.05 39

aanet-new-12k	0.12 99	0.11 245	0.23 185	0.22 397	0.09 67	0.16 122	0.14 130	0.24 167	0.19 167	0.12 114	0.11 66	0.09 37	0.13 231	0.14 39	0.11 57	0.06 53	0.04 2	0.07 178	0.05 81	0.08 298	0.05 39

DispViT+	0.12 99	0.07 4	0.19 120	0.15 7	0.16 523	0.10 19	0.12 46	0.26 211	0.23 267	0.13 152	0.11 66	0.10 72	0.08 19	0.21 252	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

BStereo	0.13 149	0.10 162	0.42 448	0.18 116	0.11 208	0.13 35	0.14 130	0.24 167	0.22 241	0.12 114	0.11 66	0.12 147	0.09 45	0.16 119	0.14 237	0.05 9	0.06 270	0.06 59	0.08 349	0.05 7	0.06 165

Anonymus123	0.14 192	0.10 162	0.42 448	0.18 116	0.11 208	0.36 581	0.14 130	0.28 250	0.22 241	0.12 114	0.11 66	0.12 147	0.09 45	0.16 119	0.14 237	0.05 9	0.06 270	0.06 59	0.08 349	0.05 7	0.06 165

CSFM-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 12	0.16 26	0.08 34	0.16 122	0.13 92	0.21 103	0.11 15	0.11 79	0.11 66	0.10 72	0.10 97	0.14 39	0.11 57	0.07 145	0.06 270	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 39

252Zero-FE	0.14 192	0.07 4	0.17 84	0.17 59	0.09 67	0.15 73	0.11 28	0.21 103	0.19 167	0.77 708	0.11 66	0.08 6	0.08 19	0.13 17	0.13 198	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.06 117	0.06 165

MonStereo	0.10 11	0.08 45	0.13 2	0.17 59	0.08 34	0.14 51	0.12 46	0.24 167	0.19 167	0.09 20	0.11 66	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 57	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 11	0.08 45	0.13 2	0.17 59	0.08 34	0.13 35	0.12 46	0.24 167	0.19 167	0.09 20	0.11 66	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 57	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 11	0.07 4	0.16 58	0.16 26	0.08 34	0.11 21	0.09 4	0.20 85	0.12 27	0.11 79	0.11 66	0.08 6	0.08 19	0.23 282	0.11 57	0.07 145	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 165

S2M2_XL	0.10 11	0.09 98	0.21 152	0.14 3	0.10 144	0.09 4	0.09 4	0.11 3	0.09 3	0.10 49	0.11 66	0.09 37	0.09 45	0.12 9	0.11 57	0.09 429	0.07 413	0.08 287	0.07 262	0.08 298	0.06 165
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asda	0.11 62	0.11 245	0.16 58	0.17 59	0.09 67	0.14 51	0.12 46	0.24 167	0.16 93	0.11 79	0.11 66	0.08 6	0.10 97	0.15 86	0.12 135	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

asd	0.10 11	0.10 162	0.15 29	0.17 59	0.10 144	0.16 122	0.10 12	0.19 63	0.13 40	0.12 114	0.11 66	0.09 37	0.10 97	0.16 119	0.11 57	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

3.75w	0.11 62	0.09 98	0.15 29	0.17 59	0.11 208	0.18 194	0.12 46	0.23 146	0.14 61	0.13 152	0.11 66	0.08 6	0.10 97	0.16 119	0.11 57	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 149	0.14 438	0.19 120	0.26 592	0.09 67	0.15 73	0.13 92	0.22 123	0.18 147	0.12 114	0.11 66	0.10 72	0.13 231	0.21 252	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.07 206	0.05 39

MonSter	0.10 11	0.08 45	0.13 2	0.17 59	0.08 34	0.14 51	0.12 46	0.24 167	0.19 167	0.09 20	0.11 66	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 57	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

fffft	0.13 149	0.09 98	0.24 196	0.19 180	0.10 144	0.17 166	0.19 394	0.22 123	0.16 93	0.14 183	0.11 66	0.13 172	0.10 97	0.24 298	0.18 362	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.07 206	0.06 165
1: 1. 1
U	1.00 729	0.09 98	0.21 152	0.21 323	3.68 764	6.12 771	0.14 130	0.21 103	0.21 221	0.11 79	0.11 66	0.10 72	0.09 45	0.12 9	0.11 57	0.07 145	0.05 42	5.42 779	2.90 777	0.07 206	0.06 165

PhaseNet	0.13 149	0.09 98	0.19 120	0.18 116	0.11 208	0.16 122	0.14 130	0.24 167	0.17 124	0.11 79	0.12 91	0.16 251	0.12 179	0.19 201	0.16 300	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.07 262	0.07 206	0.07 267

aanet-new-60k	0.12 99	0.11 245	0.32 300	0.20 262	0.08 34	0.16 122	0.13 92	0.19 63	0.17 124	0.11 79	0.12 91	0.11 110	0.11 141	0.19 201	0.10 11	0.05 9	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.06 117	0.05 39

aanet-new-32k	0.12 99	0.11 245	0.27 232	0.20 262	0.09 67	0.18 194	0.13 92	0.18 49	0.13 40	0.12 114	0.12 91	0.13 172	0.13 231	0.14 39	0.10 11	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.06 117	0.05 39

aanet-new-30k	0.12 99	0.11 245	0.27 232	0.20 262	0.09 67	0.18 194	0.13 92	0.18 49	0.13 40	0.12 114	0.12 91	0.13 172	0.13 231	0.14 39	0.10 11	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.06 117	0.05 39

aanet-new-16k	0.12 99	0.11 245	0.26 220	0.20 262	0.08 34	0.14 51	0.12 46	0.21 103	0.19 167	0.12 114	0.12 91	0.12 147	0.11 141	0.14 39	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.07 206	0.05 39

aanet-new-8k	0.12 99	0.11 245	0.24 196	0.20 262	0.09 67	0.19 230	0.15 188	0.26 211	0.20 199	0.11 79	0.12 91	0.10 72	0.13 231	0.17 138	0.11 57	0.05 9	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 39

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 192	0.19 558	0.70 625	0.17 59	0.12 289	0.13 35	0.14 130	0.24 167	0.17 124	0.10 49	0.12 91	0.10 72	0.10 97	0.13 17	0.10 11	0.05 9	0.05 42	0.06 59	0.07 262	0.05 7	0.07 267

WQFJA1++	0.44 661	0.07 4	0.63 597	0.18 116	0.13 374	0.15 73	0.11 28	0.20 85	0.11 15	2.05 760	0.12 91	0.23 360	0.11 141	0.17 138	0.12 135	0.08 322	0.05 42	0.06 59	0.05 81	4.20 770	0.07 267

4w-stereo	0.10 11	0.10 162	0.15 29	0.17 59	0.09 67	0.15 73	0.10 12	0.19 63	0.13 40	0.12 114	0.12 91	0.08 6	0.11 141	0.16 119	0.12 135	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

3.25w_new	0.11 62	0.09 98	0.15 29	0.17 59	0.09 67	0.19 230	0.10 12	0.22 123	0.17 124	0.14 183	0.12 91	0.10 72	0.11 141	0.17 138	0.12 135	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 39

3.25w	0.11 62	0.09 98	0.15 29	0.17 59	0.09 67	0.19 230	0.10 12	0.22 123	0.17 124	0.14 183	0.12 91	0.10 72	0.11 141	0.17 138	0.12 135	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 39

3w_stereo	0.12 99	0.11 245	0.18 104	0.18 116	0.08 34	0.16 122	0.15 188	0.27 227	0.19 167	0.12 114	0.12 91	0.07 2	0.12 179	0.15 86	0.11 57	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 39

monsters	0.11 62	0.09 98	0.13 2	0.17 59	0.12 289	0.15 73	0.11 28	0.23 146	0.15 80	0.14 183	0.12 91	0.08 6	0.09 45	0.21 252	0.10 11	0.06 53	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

111111	0.11 62	0.07 4	0.17 84	0.19 180	0.11 208	0.13 35	0.11 28	0.22 123	0.15 80	0.11 79	0.12 91	0.12 147	0.08 19	0.18 169	0.11 57	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.08 298	0.06 165

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 365	0.72 733	0.70 625	0.17 59	0.08 34	0.15 73	0.15 188	0.18 49	0.16 93	0.13 152	0.12 91	0.09 37	0.08 19	0.16 119	0.13 198	0.35 722	0.04 2	0.08 287	0.07 262	0.11 514	0.23 689

RSM++	0.12 99	0.09 98	0.19 120	0.20 262	0.09 67	0.17 166	0.15 188	0.21 103	0.19 167	0.12 114	0.12 91	0.14 206	0.09 45	0.20 225	0.12 135	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.07 262	0.07 206	0.05 39

IGEVStereo-DCA	0.14 192	0.11 245	0.27 232	0.19 180	0.12 289	0.20 273	0.18 345	0.27 227	0.20 199	0.15 206	0.12 91	0.14 206	0.12 179	0.28 384	0.14 237	0.07 145	0.06 270	0.08 287	0.07 262	0.07 206	0.07 267

rrr	0.17 269	0.11 245	0.57 570	0.19 180	0.12 289	0.20 273	0.18 345	0.35 365	0.22 241	0.15 206	0.12 91	0.14 206	0.12 179	0.28 384	0.14 237	0.07 145	0.06 270	0.08 287	0.07 262	0.07 206	0.07 267

CroCo-Stereo	0.14 192	0.13 384	0.24 196	0.25 557	0.11 208	0.11 21	0.18 345	0.32 312	0.23 267	0.12 114	0.12 91	0.18 276	0.12 179	0.14 39	0.13 198	0.08 322	0.06 270	0.07 178	0.05 81	0.07 206	0.06 165
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
test_xeample3	0.16 247	0.11 245	0.56 567	0.19 180	0.12 289	0.20 273	0.18 345	0.35 365	0.20 199	0.16 235	0.12 91	0.13 172	0.12 179	0.24 298	0.15 273	0.07 145	0.06 270	0.07 178	0.08 349	0.07 206	0.07 267

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 99	0.12 310	0.17 84	0.22 397	0.10 144	0.15 73	0.13 92	0.18 49	0.14 61	0.11 79	0.13 111	0.10 72	0.08 19	0.20 225	0.14 237	0.06 53	0.06 270	0.08 287	0.08 349	0.07 206	0.07 267

anonymous	0.11 62	0.09 98	0.20 138	0.18 116	0.10 144	0.08 2	0.14 130	0.16 27	0.17 124	0.12 114	0.13 111	0.09 37	0.07 4	0.13 17	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.05 7	0.05 39

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 11	0.09 98	0.17 84	0.13 1	0.09 67	0.11 21	0.16 242	0.12 6	0.11 15	0.09 20	0.13 111	0.06 1	0.09 45	0.11 2	0.14 237	0.06 53	0.06 270	0.08 287	0.09 461	0.07 206	0.07 267

testmc14	0.10 11	0.07 4	0.14 12	0.18 116	0.07 4	0.16 122	0.14 130	0.15 18	0.12 27	0.10 49	0.13 111	0.10 72	0.08 19	0.12 9	0.10 11	0.06 53	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 39

MCSU-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 12	0.17 59	0.07 4	0.16 122	0.15 188	0.17 36	0.16 93	0.12 114	0.13 111	0.12 147	0.08 19	0.15 86	0.10 11	0.07 145	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

aanet-new-70k	0.12 99	0.10 162	0.27 232	0.19 180	0.08 34	0.16 122	0.14 130	0.21 103	0.15 80	0.10 49	0.13 111	0.10 72	0.12 179	0.20 225	0.09 3	0.05 9	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

aanet-new-78k	0.13 149	0.11 245	0.44 472	0.21 323	0.08 34	0.14 51	0.14 130	0.21 103	0.16 93	0.10 49	0.13 111	0.10 72	0.13 231	0.18 169	0.09 3	0.05 9	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 206	0.05 39

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 62	0.10 162	0.26 220	0.18 116	0.09 67	0.14 51	0.14 130	0.20 85	0.13 40	0.11 79	0.13 111	0.10 72	0.11 141	0.14 39	0.10 11	0.05 9	0.05 42	0.06 59	0.06 172	0.05 7	0.05 39

aanet-new-10k	0.12 99	0.12 310	0.27 232	0.21 323	0.09 67	0.19 230	0.14 130	0.24 167	0.17 124	0.12 114	0.13 111	0.11 110	0.12 179	0.14 39	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.07 206	0.05 39

aanet-new	0.13 149	0.11 245	0.30 274	0.20 262	0.13 374	0.20 273	0.14 130	0.23 146	0.16 93	0.12 114	0.13 111	0.09 37	0.15 289	0.19 201	0.10 11	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.05 81	0.07 206	0.06 165

VIP-Stereo	0.12 99	0.12 310	0.21 152	0.18 116	0.11 208	0.24 388	0.12 46	0.19 63	0.18 147	0.10 49	0.13 111	0.11 110	0.09 45	0.19 201	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 39

Zero-FE251	0.14 192	0.09 98	0.24 196	0.17 59	0.09 67	0.20 273	0.13 92	0.20 85	0.14 61	0.61 688	0.13 111	0.13 172	0.11 141	0.14 39	0.16 300	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 39

Wavelet-MonSter	0.10 11	0.08 45	0.13 2	0.18 116	0.10 144	0.13 35	0.12 46	0.15 18	0.12 27	0.10 49	0.13 111	0.10 72	0.10 97	0.14 39	0.11 57	0.05 9	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

FlowAnything_test	0.14 192	0.11 245	0.21 152	0.21 323	0.12 289	0.17 166	0.16 242	0.25 189	0.16 93	0.15 206	0.13 111	0.15 228	0.14 269	0.18 169	0.16 300	0.10 484	0.07 413	0.11 532	0.12 589	0.08 298	0.09 430

qwe	0.11 62	0.10 162	0.14 12	0.17 59	0.10 144	0.15 73	0.12 46	0.25 189	0.17 124	0.14 183	0.13 111	0.09 37	0.09 45	0.18 169	0.12 135	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25_new	0.11 62	0.11 245	0.16 58	0.17 59	0.10 144	0.17 166	0.12 46	0.21 103	0.14 61	0.12 114	0.13 111	0.09 37	0.10 97	0.15 86	0.12 135	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 62	0.11 245	0.16 58	0.17 59	0.10 144	0.17 166	0.12 46	0.21 103	0.14 61	0.12 114	0.13 111	0.09 37	0.10 97	0.15 86	0.12 135	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 62	0.11 245	0.15 29	0.17 59	0.09 67	0.14 51	0.12 46	0.21 103	0.16 93	0.13 152	0.13 111	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.11 57	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.06 117	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 62	0.11 245	0.15 29	0.17 59	0.09 67	0.14 51	0.12 46	0.21 103	0.16 93	0.13 152	0.13 111	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.11 57	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.06 117	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 62	0.11 245	0.16 58	0.17 59	0.10 144	0.17 166	0.12 46	0.21 103	0.14 61	0.12 114	0.13 111	0.09 37	0.10 97	0.15 86	0.12 135	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 62	0.10 162	0.15 29	0.18 116	0.09 67	0.15 73	0.15 188	0.20 85	0.15 80	0.12 114	0.13 111	0.10 72	0.09 45	0.17 138	0.11 57	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 62	0.09 98	0.14 12	0.16 26	0.09 67	0.15 73	0.12 46	0.25 189	0.16 93	0.14 183	0.13 111	0.08 6	0.10 97	0.16 119	0.13 198	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 39

3.5w_stereo	0.11 62	0.10 162	0.14 12	0.17 59	0.09 67	0.17 166	0.09 4	0.22 123	0.16 93	0.13 152	0.13 111	0.09 37	0.11 141	0.19 201	0.13 198	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

SGD-Stereo	0.11 62	0.08 45	0.17 84	0.17 59	0.07 4	0.17 166	0.13 92	0.18 49	0.16 93	0.11 79	0.13 111	0.11 110	0.12 179	0.18 169	0.11 57	0.08 322	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.06 117	0.04 1

AIO_rvc	0.12 99	0.11 245	0.22 169	0.19 180	0.10 144	0.15 73	0.17 294	0.20 85	0.16 93	0.11 79	0.13 111	0.13 172	0.08 19	0.22 272	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.06 117	0.07 267

HUF	0.15 230	0.11 245	0.38 389	0.17 59	0.11 208	0.16 122	0.17 294	0.22 123	0.20 199	0.11 79	0.13 111	0.14 206	0.11 141	0.18 169	0.12 135	0.07 145	0.20 699	0.06 59	0.05 81	0.07 206	0.14 599

AIO_test	0.12 99	0.09 98	0.20 138	0.19 180	0.11 208	0.15 73	0.17 294	0.19 63	0.16 93	0.11 79	0.13 111	0.14 206	0.09 45	0.20 225	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.06 117	0.05 39

castereo++	0.13 149	0.10 162	0.18 104	0.18 116	0.10 144	0.27 443	0.13 92	0.23 146	0.23 267	0.11 79	0.13 111	0.16 251	0.10 97	0.18 169	0.10 11	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.05 7	0.04 1

SMoEStereo_RVC	0.13 149	0.10 162	0.22 169	0.19 180	0.10 144	0.19 230	0.17 294	0.19 63	0.19 167	0.15 206	0.13 111	0.12 147	0.11 141	0.24 298	0.16 300	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.06 117	0.06 165

tt45	0.14 192	0.09 98	0.22 169	0.19 180	0.11 208	0.23 365	0.18 345	0.22 123	0.17 124	0.15 206	0.13 111	0.14 206	0.10 97	0.30 420	0.14 237	0.07 145	0.05 42	0.08 287	0.06 172	0.07 206	0.07 267

IGEV-Stereo++	0.11 62	0.08 45	0.15 29	0.19 180	0.11 208	0.14 51	0.10 12	0.22 123	0.18 147	0.10 49	0.13 111	0.10 72	0.11 141	0.14 39	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.06 117	0.05 39

RSM	0.12 99	0.09 98	0.20 138	0.20 262	0.09 67	0.16 122	0.15 188	0.23 146	0.18 147	0.13 152	0.13 111	0.15 228	0.09 45	0.21 252	0.12 135	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.07 262	0.06 117	0.05 39

MyStereo07	0.16 247	0.12 310	0.26 220	0.22 397	0.14 426	0.25 408	0.23 535	0.29 267	0.21 221	0.15 206	0.13 111	0.12 147	0.13 231	0.25 329	0.13 198	0.07 145	0.07 413	0.09 389	0.08 349	0.08 298	0.08 355

ff7	0.14 192	0.12 310	0.27 232	0.19 180	0.12 289	0.21 307	0.18 345	0.27 227	0.20 199	0.15 206	0.13 111	0.12 147	0.12 179	0.24 298	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.08 287	0.07 262	0.07 206	0.07 267

ffff	0.14 192	0.12 310	0.27 232	0.19 180	0.12 289	0.21 307	0.18 345	0.27 227	0.20 199	0.15 206	0.13 111	0.12 147	0.12 179	0.24 298	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.08 287	0.07 262	0.07 206	0.07 267

11t	0.14 192	0.12 310	0.27 232	0.19 180	0.12 289	0.21 307	0.18 345	0.27 227	0.20 199	0.15 206	0.13 111	0.12 147	0.12 179	0.24 298	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.08 287	0.07 262	0.07 206	0.07 267

anonymousdsp	0.14 192	0.12 310	0.27 232	0.19 180	0.12 289	0.21 307	0.18 345	0.28 250	0.20 199	0.15 206	0.13 111	0.12 147	0.12 179	0.24 298	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.08 287	0.07 262	0.08 298	0.07 267

ProNet	0.14 192	0.12 310	0.25 210	0.19 180	0.11 208	0.19 230	0.19 394	0.27 227	0.20 199	0.14 183	0.13 111	0.13 172	0.12 179	0.24 298	0.12 135	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.07 206	0.07 267

ccc-4	0.14 192	0.12 310	0.27 232	0.19 180	0.12 289	0.21 307	0.18 345	0.27 227	0.20 199	0.15 206	0.13 111	0.12 147	0.12 179	0.24 298	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.08 287	0.07 262	0.07 206	0.07 267

IGEV-Stereo	0.14 192	0.12 310	0.27 232	0.19 180	0.12 289	0.21 307	0.18 345	0.28 250	0.20 199	0.15 206	0.13 111	0.12 147	0.12 179	0.24 298	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.08 287	0.07 262	0.08 298	0.07 267
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
EE1	0.14 192	0.08 45	0.31 290	0.19 180	0.11 208	0.16 122	0.13 92	0.32 312	0.21 221	0.16 235	0.14 151	0.15 228	0.13 231	0.25 329	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.05 81	0.07 206	0.06 165

FAST (zero-shot)	0.14 192	0.10 162	0.22 169	0.23 458	0.26 675	0.14 51	0.15 188	0.23 146	0.15 80	0.11 79	0.14 151	0.12 147	0.12 179	0.18 169	0.13 198	0.09 429	0.09 544	0.07 178	0.08 349	0.07 206	0.09 430

aanet-new-40k	0.12 99	0.11 245	0.27 232	0.19 180	0.11 208	0.16 122	0.14 130	0.19 63	0.14 61	0.11 79	0.14 151	0.10 72	0.11 141	0.12 9	0.10 11	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 206	0.05 39

aanet-new-36k	0.12 99	0.12 310	0.28 249	0.19 180	0.08 34	0.17 166	0.15 188	0.22 123	0.18 147	0.11 79	0.14 151	0.10 72	0.11 141	0.17 138	0.10 11	0.05 9	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 39

aanet-32k-new	0.12 99	0.13 384	0.28 249	0.20 262	0.09 67	0.16 122	0.15 188	0.20 85	0.16 93	0.11 79	0.14 151	0.09 37	0.13 231	0.18 169	0.10 11	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 206	0.06 165

aanet-new-28k	0.12 99	0.11 245	0.35 340	0.20 262	0.08 34	0.16 122	0.14 130	0.19 63	0.14 61	0.12 114	0.14 151	0.12 147	0.12 179	0.15 86	0.10 11	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.07 262	0.07 206	0.05 39

aanet-new-22k	0.12 99	0.11 245	0.28 249	0.20 262	0.08 34	0.15 73	0.13 92	0.22 123	0.19 167	0.12 114	0.14 151	0.12 147	0.12 179	0.15 86	0.11 57	0.05 9	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 39

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 192	0.21 586	0.47 501	0.17 59	0.12 289	0.15 73	0.14 130	0.24 167	0.16 93	0.11 79	0.14 151	0.12 147	0.10 97	0.14 39	0.10 11	0.06 53	0.06 270	0.06 59	0.08 349	0.05 7	0.07 267

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 99	0.08 45	0.29 263	0.17 59	0.09 67	0.15 73	0.14 130	0.19 63	0.17 124	0.11 79	0.14 151	0.11 110	0.12 179	0.13 17	0.10 11	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.06 172	0.05 7	0.19 655

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 149	0.11 245	0.38 389	0.17 59	0.11 208	0.17 166	0.14 130	0.23 146	0.17 124	0.11 79	0.14 151	0.13 172	0.11 141	0.14 39	0.10 11	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 39

PSi22	0.14 192	0.13 384	0.29 263	0.19 180	0.09 67	0.17 166	0.12 46	0.28 250	0.23 267	0.13 152	0.14 151	0.22 338	0.13 231	0.29 404	0.14 237	0.06 53	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.07 206	0.06 165

Selective-IGEV-i32	0.12 99	0.09 98	0.22 169	0.19 180	0.10 144	0.15 73	0.14 130	0.27 227	0.15 80	0.13 152	0.14 151	0.13 172	0.08 19	0.21 252	0.12 135	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.06 117	0.05 39

2w_stereo	0.11 62	0.10 162	0.15 29	0.18 116	0.08 34	0.16 122	0.14 130	0.27 227	0.20 199	0.14 183	0.14 151	0.08 6	0.11 141	0.13 17	0.12 135	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 99	0.08 45	0.29 263	0.17 59	0.09 67	0.15 73	0.14 130	0.19 63	0.17 124	0.11 79	0.14 151	0.11 110	0.12 179	0.13 17	0.10 11	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.06 172	0.05 7	0.19 655

MaDis-Stereo	0.14 192	0.13 384	0.26 220	0.19 180	0.14 426	0.16 122	0.13 92	0.25 189	0.21 221	0.13 152	0.14 151	0.14 206	0.11 141	0.17 138	0.17 333	0.08 322	0.07 413	0.08 287	0.06 172	0.07 206	0.06 165

Selective-IGEV	0.12 99	0.09 98	0.22 169	0.19 180	0.10 144	0.15 73	0.14 130	0.27 227	0.15 80	0.13 152	0.14 151	0.13 172	0.08 19	0.21 252	0.12 135	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.06 117	0.05 39

GEAR-Net	0.13 149	0.09 98	0.23 185	0.21 323	0.10 144	0.15 73	0.15 188	0.29 267	0.16 93	0.12 114	0.15 167	0.12 147	0.12 179	0.17 138	0.14 237	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.05 81	0.07 206	0.07 267

small-0shot	0.10 11	0.09 98	0.18 104	0.16 26	0.09 67	0.09 4	0.16 242	0.14 12	0.12 27	0.08 2	0.15 167	0.08 6	0.08 19	0.11 2	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 39

aanet-new-34k	0.12 99	0.11 245	0.26 220	0.19 180	0.07 4	0.14 51	0.14 130	0.21 103	0.18 147	0.12 114	0.15 167	0.11 110	0.12 179	0.13 17	0.11 57	0.05 9	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 39

aanet-new-14k	0.12 99	0.11 245	0.25 210	0.21 323	0.08 34	0.13 35	0.14 130	0.25 189	0.21 221	0.12 114	0.15 167	0.09 37	0.14 269	0.15 86	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.07 206	0.05 39

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 99	0.08 45	0.18 104	0.18 116	0.13 374	0.20 273	0.16 242	0.23 146	0.18 147	0.12 114	0.15 167	0.14 206	0.13 231	0.13 17	0.12 135	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1c-attn	0.12 99	0.07 4	0.14 12	0.16 26	0.07 4	0.15 73	0.15 188	0.24 167	0.17 124	0.13 152	0.15 167	0.16 251	0.13 231	0.15 86	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 39

Foundation-i1b	0.12 99	0.07 4	0.14 12	0.16 26	0.07 4	0.16 122	0.15 188	0.25 189	0.16 93	0.14 183	0.15 167	0.17 263	0.12 179	0.15 86	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

MatchStereo	0.11 62	0.08 45	0.23 185	0.16 26	0.07 4	0.09 4	0.12 46	0.20 85	0.17 124	0.10 49	0.15 167	0.08 6	0.08 19	0.14 39	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 39
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
NLSM3	0.13 149	0.10 162	0.17 84	0.21 323	0.13 374	0.18 194	0.16 242	0.30 288	0.24 285	0.11 79	0.15 167	0.12 147	0.13 231	0.17 138	0.15 273	0.05 9	0.05 42	0.08 287	0.08 349	0.05 7	0.05 39

GEAStereo	0.12 99	0.09 98	0.20 138	0.18 116	0.12 289	0.19 230	0.16 242	0.20 85	0.14 61	0.12 114	0.15 167	0.10 72	0.09 45	0.16 119	0.10 11	0.08 322	0.06 270	0.06 59	0.05 81	0.08 298	0.08 355

GSStereo	0.12 99	0.09 98	0.20 138	0.17 59	0.12 289	0.19 230	0.16 242	0.26 211	0.18 147	0.13 152	0.15 167	0.10 72	0.09 45	0.16 119	0.10 11	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.08 298	0.08 355

GS-Stereo							0.16 242	0.26 211	0.18 147	0.13 152	0.15 167	0.10 72	0.09 45	0.16 119	0.10 11	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.08 298	0.08 355

IGEV	0.11 62	0.06 1	0.17 84	0.15 7	0.11 208	0.16 122	0.13 92	0.21 103	0.16 93	0.11 79	0.15 167	0.09 37	0.07 4	0.14 39	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 39

S2M2_L	0.13 149	0.11 245	0.20 138	0.16 26	0.12 289	0.12 28	0.07 1	0.18 49	0.20 199	0.12 114	0.15 167	0.14 206	0.12 179	0.15 86	0.14 237	0.13 593	0.09 544	0.09 389	0.10 509	0.11 514	0.09 430
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GREAT-IGEV	0.12 99	0.09 98	0.25 210	0.16 26	0.11 208	0.14 51	0.16 242	0.17 36	0.17 124	0.10 49	0.15 167	0.09 37	0.09 45	0.18 169	0.10 11	0.06 53	0.07 413	0.06 59	0.05 81	0.07 206	0.10 490
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV_C0	0.14 192	0.11 245	0.25 210	0.19 180	0.12 289	0.15 73	0.16 242	0.30 288	0.22 241	0.13 152	0.15 167	0.13 172	0.09 45	0.24 298	0.10 11	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.06 172	0.09 387	0.06 165

SCV	0.14 192	0.14 438	0.24 196	0.21 323	0.11 208	0.15 73	0.16 242	0.31 300	0.18 147	0.11 79	0.15 167	0.13 172	0.10 97	0.23 282	0.11 57	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.09 387	0.06 165

Pointernet	0.13 149	0.07 4	0.27 232	0.19 180	0.11 208	0.20 273	0.12 46	0.31 300	0.24 285	0.15 206	0.15 167	0.13 172	0.11 141	0.17 138	0.13 198	0.08 322	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.06 117	0.05 39

AIO-Stereo	0.13 149	0.10 162	0.22 169	0.20 262	0.09 67	0.16 122	0.15 188	0.27 227	0.16 93	0.13 152	0.15 167	0.13 172	0.08 19	0.18 169	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.07 262	0.06 117	0.06 165

MoCha-V2	0.13 149	0.08 45	0.26 220	0.23 458	0.09 67	0.16 122	0.15 188	0.26 211	0.16 93	0.15 206	0.15 167	0.13 172	0.14 269	0.20 225	0.11 57	0.06 53	0.07 413	0.06 59	0.06 172	0.06 117	0.05 39

IGEV++	0.13 149	0.10 162	0.23 185	0.21 323	0.10 144	0.15 73	0.15 188	0.29 267	0.16 93	0.12 114	0.15 167	0.12 147	0.12 179	0.17 138	0.14 237	0.07 145	0.06 270	0.07 178	0.05 81	0.07 206	0.07 267

depth_test_26	0.11 62	0.07 4	0.19 120	0.16 26	0.09 67	0.09 4	0.11 28	0.16 27	0.15 80	0.12 114	0.16 188	0.11 110	0.08 19	0.14 39	0.10 11	0.09 429	0.07 413	0.08 287	0.07 262	0.07 206	0.08 355

DN	0.15 230	0.08 45	0.27 232	0.19 180	0.14 426	0.21 307	0.18 345	0.28 250	0.24 285	0.14 183	0.16 188	0.18 276	0.10 97	0.21 252	0.13 198	0.11 532	0.07 413	0.08 287	0.08 349	0.08 298	0.10 490

aanet-new-24k	0.12 99	0.11 245	0.22 169	0.19 180	0.11 208	0.16 122	0.14 130	0.19 63	0.15 80	0.13 152	0.16 188	0.11 110	0.12 179	0.14 39	0.10 11	0.05 9	0.05 42	0.06 59	0.06 172	0.06 117	0.05 39

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 62	0.09 98	0.17 84	0.18 116	0.10 144	0.15 73	0.16 242	0.23 146	0.15 80	0.10 49	0.16 188	0.09 37	0.11 141	0.13 17	0.10 11	0.05 9	0.05 42	0.06 59	0.08 349	0.05 7	0.08 355

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 99	0.09 98	0.18 104	0.18 116	0.09 67	0.13 35	0.16 242	0.25 189	0.21 221	0.11 79	0.16 188	0.09 37	0.11 141	0.13 17	0.10 11	0.05 9	0.05 42	0.06 59	0.07 262	0.04 1	0.05 39

Foundation-i1a	0.12 99	0.07 4	0.14 12	0.15 7	0.07 4	0.18 194	0.16 242	0.25 189	0.16 93	0.16 235	0.16 188	0.18 276	0.13 231	0.17 138	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 39

WQFJX1	0.18 295	0.10 162	0.16 58	0.23 458	0.17 548	0.24 388	0.19 394	0.58 653	0.52 634	0.16 235	0.16 188	0.14 206	0.15 289	0.26 349	0.17 333	0.08 322	0.09 544	0.08 287	0.07 262	0.08 298	0.06 165

WQFJX	0.18 295	0.10 162	0.17 84	0.22 397	0.18 570	0.25 408	0.18 345	0.53 598	0.45 569	0.17 255	0.16 188	0.14 206	0.16 314	0.23 282	0.18 362	0.07 145	0.08 505	0.07 178	0.06 172	0.08 298	0.07 267

GASTEREO	0.13 149	0.12 310	0.21 152	0.23 458	0.10 144	0.18 194	0.15 188	0.26 211	0.18 147	0.17 255	0.16 188	0.11 110	0.13 231	0.19 201	0.11 57	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.07 262	0.06 117	0.06 165

MSCF	0.13 149	0.12 310	0.21 152	0.22 397	0.10 144	0.16 122	0.15 188	0.26 211	0.18 147	0.17 255	0.16 188	0.11 110	0.13 231	0.18 169	0.11 57	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.07 262	0.06 117	0.06 165

1w_stereo	0.12 99	0.08 45	0.14 12	0.18 116	0.09 67	0.16 122	0.15 188	0.25 189	0.21 221	0.13 152	0.16 188	0.08 6	0.12 179	0.16 119	0.13 198	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 39

monsterstereo	0.11 62	0.09 98	0.14 12	0.19 180	0.12 289	0.14 51	0.12 46	0.25 189	0.17 124	0.13 152	0.16 188	0.08 6	0.09 45	0.19 201	0.11 57	0.05 9	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

MM-Stereo_test2	0.15 230	0.10 162	0.44 472	0.23 458	0.11 208	0.21 307	0.21 478	0.27 227	0.22 241	0.15 206	0.16 188	0.13 172	0.11 141	0.20 225	0.13 198	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.09 387	0.05 39

GIP-stereo	0.12 99	0.09 98	0.20 138	0.19 180	0.11 208	0.16 122	0.14 130	0.29 267	0.18 147	0.11 79	0.16 188	0.13 172	0.09 45	0.15 86	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.06 117	0.05 39

999	0.14 192	0.08 45	0.24 196	0.19 180	0.11 208	0.20 273	0.17 294	0.24 167	0.18 147	0.13 152	0.16 188	0.14 206	0.11 141	0.36 468	0.15 273	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.06 117	0.07 267

fffy	0.14 192	0.11 245	0.24 196	0.20 262	0.10 144	0.19 230	0.18 345	0.22 123	0.19 167	0.13 152	0.16 188	0.15 228	0.13 231	0.25 329	0.14 237	0.06 53	0.06 270	0.08 287	0.06 172	0.07 206	0.06 165

CroCo-Stereo Lap2	0.15 230	0.15 477	0.28 249	0.25 557	0.18 570	0.11 21	0.19 394	0.28 250	0.21 221	0.13 152	0.16 188	0.15 228	0.12 179	0.17 138	0.14 237	0.07 145	0.07 413	0.08 287	0.06 172	0.08 298	0.07 267

test-3	0.16 247	0.09 98	0.31 290	0.21 323	0.11 208	0.18 194	0.16 242	0.30 288	0.27 324	0.26 362	0.16 188	0.22 338	0.12 179	0.26 349	0.18 362	0.06 53	0.04 2	0.08 287	0.08 349	0.06 117	0.06 165

test_1	0.16 247	0.09 98	0.31 290	0.21 323	0.11 208	0.18 194	0.16 242	0.30 288	0.27 324	0.25 349	0.16 188	0.22 338	0.12 179	0.26 349	0.18 362	0.06 53	0.04 2	0.08 287	0.08 349	0.06 117	0.06 165

AnonStereo	0.16 247	0.12 310	0.30 274	0.20 262	0.12 289	0.18 194	0.14 130	0.36 384	0.24 285	0.19 282	0.17 207	0.19 296	0.12 179	0.24 298	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.10 463	0.06 165

DNSM	0.28 550	0.28 642	0.17 84	0.17 59	0.09 67	0.15 73	0.15 188	0.24 167	0.18 147	0.14 183	0.17 207	0.13 172	0.11 141	0.75 652	0.63 677	0.08 322	0.13 637	0.06 59	0.05 81	1.14 754	0.81 752

PStereo	0.26 518	0.37 687	0.34 329	0.21 323	0.13 374	0.25 408	0.25 575	0.33 328	0.47 592	0.26 362	0.17 207	0.29 447	0.34 600	0.35 459	0.37 595	0.23 690	0.15 664	0.17 654	0.13 618	0.23 676	0.21 676

DNS	0.26 518	0.30 657	0.18 104	0.17 59	0.10 144	0.13 35	0.14 130	0.24 167	0.16 93	0.12 114	0.17 207	0.13 172	0.10 97	0.70 631	0.37 595	0.08 322	0.14 648	0.08 287	0.05 81	1.01 752	0.80 751

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 99	0.10 162	0.21 152	0.21 323	0.11 208	0.20 273	0.16 242	0.21 103	0.17 124	0.12 114	0.17 207	0.11 110	0.12 179	0.14 39	0.11 57	0.05 9	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 39

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 99	0.09 98	0.17 84	0.19 180	0.11 208	0.14 51	0.16 242	0.21 103	0.20 199	0.10 49	0.17 207	0.11 110	0.12 179	0.12 9	0.10 11	0.05 9	0.05 42	0.06 59	0.08 349	0.05 7	0.06 165

Foundation-i1	0.13 149	0.07 4	0.16 58	0.17 59	0.11 208	0.17 166	0.16 242	0.32 312	0.22 241	0.15 206	0.17 207	0.20 312	0.13 231	0.14 39	0.13 198	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.06 117	0.05 39

WQFJA1	0.18 295	0.10 162	0.16 58	0.22 397	0.18 570	0.25 408	0.19 394	0.51 567	0.51 625	0.15 206	0.17 207	0.15 228	0.16 314	0.20 225	0.20 419	0.07 145	0.09 544	0.08 287	0.07 262	0.07 206	0.06 165

NLMM1	0.19 344	0.12 310	0.16 58	0.23 458	0.18 570	0.24 388	0.20 447	0.59 659	0.65 678	0.18 274	0.17 207	0.13 172	0.14 269	0.25 329	0.18 362	0.08 322	0.09 544	0.08 287	0.07 262	0.07 206	0.06 165

NLMM	0.18 295	0.10 162	0.16 58	0.22 397	0.18 570	0.25 408	0.19 394	0.51 567	0.51 625	0.15 206	0.17 207	0.15 228	0.16 314	0.20 225	0.20 419	0.07 145	0.09 544	0.08 287	0.07 262	0.07 206	0.06 165

DA	0.14 192	0.10 162	0.18 104	0.21 323	0.10 144	0.29 485	0.16 242	0.28 250	0.20 199	0.14 183	0.17 207	0.16 251	0.14 269	0.17 138	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.05 81	0.07 206	0.07 267

GGEV	0.14 192	0.10 162	0.18 104	0.21 323	0.10 144	0.29 485	0.16 242	0.28 250	0.20 199	0.14 183	0.17 207	0.16 251	0.14 269	0.17 138	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.05 81	0.07 206	0.07 267

2.25w	0.11 62	0.09 98	0.15 29	0.17 59	0.09 67	0.15 73	0.10 12	0.19 63	0.18 147	0.14 183	0.17 207	0.09 37	0.10 97	0.18 169	0.13 198	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 39

LG-Stereo	0.13 149	0.10 162	0.24 196	0.20 262	0.09 67	0.16 122	0.18 345	0.21 103	0.18 147	0.11 79	0.17 207	0.09 37	0.09 45	0.15 86	0.14 237	0.05 9	0.06 270	0.08 287	0.08 349	0.07 206	0.05 39

mms	0.13 149	0.11 245	0.19 120	0.19 180	0.12 289	0.16 122	0.17 294	0.20 85	0.17 124	0.13 152	0.17 207	0.14 206	0.09 45	0.24 298	0.14 237	0.06 53	0.05 42	0.08 287	0.06 172	0.07 206	0.07 267

GCAP-BAT	0.21 386	0.08 45	1.22 710	0.29 646	0.43 714	0.16 122	0.15 188	0.27 227	0.25 301	0.14 183	0.17 207	0.15 228	0.11 141	0.20 225	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.06 117	0.06 165

RAStereo	0.13 149	0.12 310	0.27 232	0.22 397	0.11 208	0.15 73	0.18 345	0.23 146	0.23 267	0.13 152	0.17 207	0.11 110	0.09 45	0.15 86	0.13 198	0.08 322	0.06 270	0.08 287	0.06 172	0.07 206	0.05 39

rvit_stereo_0080	0.15 230	0.13 384	0.25 210	0.19 180	0.13 374	0.15 73	0.20 447	0.28 250	0.24 285	0.15 206	0.17 207	0.19 296	0.13 231	0.19 201	0.15 273	0.11 532	0.08 505	0.08 287	0.08 349	0.10 463	0.07 267

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 269	0.13 384	0.24 196	0.19 180	0.13 374	0.24 388	0.17 294	0.30 288	0.37 470	0.43 629	0.17 207	0.13 172	0.12 179	0.19 201	0.15 273	0.08 322	0.07 413	0.09 389	0.07 262	0.09 387	0.08 355

whm_eth	0.15 230	0.13 384	0.25 210	0.19 180	0.13 374	0.15 73	0.20 447	0.28 250	0.24 285	0.15 206	0.17 207	0.19 296	0.13 231	0.19 201	0.15 273	0.11 532	0.08 505	0.08 287	0.08 349	0.10 463	0.07 267

GCAPDPT-zeroshot	0.20 365	0.08 45	1.14 705	0.29 646	0.43 714	0.16 122	0.15 188	0.27 227	0.25 301	0.14 183	0.17 207	0.15 228	0.11 141	0.20 225	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.06 117	0.06 165

AEACV	0.13 149	0.09 98	0.23 185	0.18 116	0.19 597	0.19 230	0.16 242	0.23 146	0.14 61	0.13 152	0.17 207	0.13 172	0.16 314	0.16 119	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.08 349	0.07 206	0.06 165

CES	0.14 192	0.08 45	0.19 120	0.17 59	0.22 641	0.18 194	0.16 242	0.23 146	0.19 167	0.14 183	0.17 207	0.14 206	0.10 97	0.18 169	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.08 298	0.18 648

Selective-RAFT	0.17 269	0.12 310	0.30 274	0.24 516	0.10 144	0.29 485	0.15 188	0.32 312	0.31 393	0.17 255	0.17 207	0.21 326	0.18 377	0.28 384	0.17 333	0.07 145	0.06 270	0.07 178	0.07 262	0.08 298	0.06 165

NLCSM	0.19 344	0.12 310	0.18 104	0.24 516	0.19 597	0.24 388	0.21 478	0.42 459	0.40 513	0.19 282	0.18 231	0.14 206	0.16 314	0.47 513	0.19 396	0.08 322	0.09 544	0.09 389	0.08 349	0.09 387	0.07 267

depthmonostereo	0.14 192	0.09 98	0.19 120	0.19 180	0.08 34	0.20 273	0.15 188	0.27 227	0.23 267	0.16 235	0.18 231	0.14 206	0.17 346	0.19 201	0.13 198	0.07 145	0.06 270	0.07 178	0.05 81	0.05 7	0.05 39

castereo	0.14 192	0.10 162	0.19 120	0.18 116	0.10 144	0.20 273	0.19 394	0.30 288	0.27 324	0.13 152	0.18 231	0.16 251	0.16 314	0.15 86	0.13 198	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.06 172	0.06 117	0.05 39

ours_stereo	0.13 149	0.11 245	0.23 185	0.20 262	0.11 208	0.17 166	0.18 345	0.20 85	0.19 167	0.13 152	0.18 231	0.14 206	0.10 97	0.23 282	0.14 237	0.06 53	0.05 42	0.08 287	0.06 172	0.06 117	0.05 39

rvit_stereo_0081	0.16 247	0.11 245	0.24 196	0.21 323	0.12 289	0.16 122	0.17 294	0.22 123	0.33 419	0.16 235	0.18 231	0.18 276	0.14 269	0.20 225	0.16 300	0.11 532	0.08 505	0.09 389	0.08 349	0.09 387	0.07 267

rvit_stereo_0082	0.16 247	0.11 245	0.24 196	0.21 323	0.12 289	0.16 122	0.17 294	0.22 123	0.33 419	0.16 235	0.18 231	0.18 276	0.14 269	0.20 225	0.16 300	0.11 532	0.08 505	0.09 389	0.08 349	0.09 387	0.07 267

CAS++	0.16 247	0.12 310	0.27 232	0.18 116	0.12 289	0.17 166	0.15 188	0.42 459	0.24 285	0.19 282	0.18 231	0.13 172	0.10 97	0.21 252	0.12 135	0.12 572	0.10 579	0.11 532	0.08 349	0.10 463	0.09 430
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS	0.14 192	0.08 45	0.27 232	0.16 26	0.09 67	0.22 340	0.14 130	0.26 211	0.26 313	0.15 206	0.18 231	0.18 276	0.13 231	0.22 272	0.14 237	0.08 322	0.06 270	0.06 59	0.04 1	0.06 117	0.06 165
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test_3	0.18 295	0.11 245	0.32 300	0.24 516	0.11 208	0.22 340	0.25 575	0.31 300	0.31 393	0.25 349	0.18 231	0.23 360	0.13 231	0.25 329	0.19 396	0.06 53	0.05 42	0.09 389	0.10 509	0.07 206	0.06 165

TS12	0.12 99	0.08 45	0.17 84	0.21 323	0.09 67	0.19 230	0.14 130	0.23 146	0.16 93	0.14 183	0.19 240	0.12 147	0.13 231	0.17 138	0.15 273	0.05 9	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 39

gasm-f	0.12 99	0.09 98	0.19 120	0.18 116	0.12 289	0.18 194	0.18 345	0.20 85	0.14 61	0.12 114	0.19 240	0.10 72	0.11 141	0.16 119	0.11 57	0.08 322	0.06 270	0.06 59	0.05 81	0.09 387	0.08 355

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 149	0.09 98	0.24 196	0.20 262	0.10 144	0.15 73	0.14 130	0.22 123	0.16 93	0.12 114	0.19 240	0.15 228	0.11 141	0.13 17	0.17 333	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.06 172	0.07 206	0.06 165

Occ-G	0.13 149	0.08 45	0.21 152	0.17 59	0.10 144	0.15 73	0.19 394	0.22 123	0.19 167	0.13 152	0.19 240	0.21 326	0.11 141	0.17 138	0.14 237	0.07 145	0.06 270	0.07 178	0.06 172	0.07 206	0.06 165

rvit_stereo_ft	0.17 269	0.14 438	0.30 274	0.25 557	0.14 426	0.17 166	0.21 478	0.28 250	0.26 313	0.16 235	0.19 240	0.20 312	0.16 314	0.22 272	0.17 333	0.11 532	0.07 413	0.09 389	0.09 461	0.09 387	0.07 267

WCG-NET（raft）	0.14 192	0.09 98	0.23 185	0.17 59	0.08 34	0.19 230	0.16 242	0.23 146	0.26 313	0.18 274	0.19 240	0.20 312	0.12 179	0.21 252	0.12 135	0.06 53	0.06 270	0.06 59	0.05 81	0.06 117	0.05 39

ACVNet-DCA	0.18 295	0.14 438	0.38 389	0.23 458	0.11 208	0.31 520	0.19 394	0.41 445	0.27 324	0.17 255	0.19 240	0.13 172	0.18 377	0.28 384	0.11 57	0.08 322	0.05 42	0.08 287	0.06 172	0.09 387	0.09 430

xx1	0.20 365	0.14 438	0.38 389	0.23 458	0.11 208	0.31 520	0.19 394	0.35 365	0.47 592	0.17 255	0.19 240	0.28 436	0.24 464	0.28 384	0.11 57	0.08 322	0.05 42	0.10 473	0.09 461	0.09 387	0.09 430

1test111	0.19 344	0.14 438	0.38 389	0.23 458	0.11 208	0.31 520	0.19 394	0.41 445	0.27 324	0.17 255	0.19 240	0.13 172	0.18 377	0.34 448	0.22 468	0.08 322	0.05 42	0.08 287	0.06 172	0.09 387	0.09 430

cc1	0.18 295	0.14 438	0.38 389	0.23 458	0.11 208	0.31 520	0.19 394	0.35 365	0.47 592	0.17 255	0.19 240	0.13 172	0.18 377	0.28 384	0.11 57	0.08 322	0.05 42	0.08 287	0.06 172	0.08 298	0.08 355

tt1	0.18 295	0.14 438	0.35 340	0.23 458	0.11 208	0.30 504	0.19 394	0.35 365	0.44 557	0.17 255	0.19 240	0.13 172	0.16 314	0.27 369	0.11 57	0.08 322	0.05 42	0.08 287	0.06 172	0.08 298	0.08 355

GCAP-Stereo	0.14 192	0.14 438	0.33 317	0.20 262	0.09 67	0.21 307	0.10 12	0.26 211	0.20 199	0.18 274	0.19 240	0.15 228	0.13 231	0.17 138	0.13 198	0.07 145	0.06 270	0.07 178	0.05 81	0.06 117	0.06 165

LoS_RVC	0.13 149	0.10 162	0.19 120	0.18 116	0.16 523	0.20 273	0.18 345	0.20 85	0.17 124	0.13 152	0.19 240	0.12 147	0.15 289	0.17 138	0.13 198	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.12 555

CAS	0.15 230	0.07 4	0.21 152	0.41 704	0.16 523	0.20 273	0.18 345	0.22 123	0.19 167	0.15 206	0.19 240	0.11 110	0.09 45	0.14 39	0.13 198	0.29 715	0.04 2	0.06 59	0.04 1	0.06 117	0.14 599

TRStereo	0.19 344	0.17 526	0.47 501	0.23 458	0.19 597	0.19 230	0.16 242	0.52 586	0.28 343	0.20 291	0.19 240	0.21 326	0.13 231	0.24 298	0.13 198	0.09 429	0.06 270	0.09 389	0.11 550	0.06 117	0.06 165

sAnonymous2	0.20 365	0.21 586	0.58 575	0.24 516	0.17 548	0.22 340	0.19 394	0.34 341	0.28 343	0.17 255	0.19 240	0.17 263	0.16 314	0.17 138	0.14 237	0.10 484	0.07 413	0.09 389	0.08 349	0.23 676	0.17 635

CroCo_RVC	0.20 365	0.21 586	0.58 575	0.24 516	0.17 548	0.22 340	0.19 394	0.34 341	0.28 343	0.17 255	0.19 240	0.17 263	0.16 314	0.17 138	0.14 237	0.10 484	0.07 413	0.09 389	0.08 349	0.23 676	0.17 635

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 149	0.09 98	0.19 120	0.18 116	0.14 426	0.19 230	0.15 188	0.25 189	0.22 241	0.15 206	0.20 257	0.10 72	0.09 45	0.14 39	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.05 7	0.05 39

Reg-Stereo(zero)	0.16 247	0.07 4	0.36 360	0.19 180	0.10 144	0.19 230	0.14 130	0.28 250	0.24 285	0.22 315	0.20 257	0.24 375	0.18 377	0.21 252	0.18 362	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.06 172	0.06 117	0.06 165

model_zeroshot	0.17 269	0.11 245	0.39 405	0.20 262	0.12 289	0.24 388	0.15 188	0.34 341	0.22 241	0.30 446	0.20 257	0.22 338	0.12 179	0.24 298	0.14 237	0.08 322	0.07 413	0.07 178	0.07 262	0.07 206	0.07 267

RAFT-Stereo-weight	0.15 230	0.09 98	0.26 220	0.20 262	0.10 144	0.19 230	0.17 294	0.36 384	0.29 362	0.24 339	0.20 257	0.19 296	0.10 97	0.18 169	0.15 273	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.05 81	0.06 117	0.05 39

gcap-zeroshot	0.13 149	0.09 98	0.22 169	0.17 59	0.14 426	0.19 230	0.15 188	0.25 189	0.22 241	0.15 206	0.20 257	0.10 72	0.09 45	0.13 17	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.05 7	0.05 39

test_for_model	0.13 149	0.09 98	0.20 138	0.18 116	0.14 426	0.19 230	0.15 188	0.25 189	0.22 241	0.15 206	0.20 257	0.10 72	0.09 45	0.14 39	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.05 7	0.05 39

UniTT-Stereo	0.14 192	0.10 162	0.30 274	0.21 323	0.13 374	0.17 166	0.13 92	0.19 63	0.18 147	0.15 206	0.20 257	0.10 72	0.11 141	0.18 169	0.16 300	0.08 322	0.06 270	0.07 178	0.06 172	0.08 298	0.06 165

EKT-Stereo	0.38 633	0.12 310	0.38 389	0.42 705	3.88 766	0.21 307	0.17 294	0.35 365	0.28 343	0.20 291	0.20 257	0.23 360	0.15 289	0.28 384	0.16 300	0.09 429	0.07 413	0.09 389	0.07 262	0.09 387	0.09 430

CASnet	0.14 192	0.12 310	0.22 169	0.22 397	0.08 34	0.16 122	0.15 188	0.27 227	0.25 301	0.22 315	0.20 257	0.15 228	0.11 141	0.17 138	0.13 198	0.07 145	0.05 42	0.11 532	0.09 461	0.08 298	0.05 39
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.13 149	0.09 98	0.22 169	0.17 59	0.14 426	0.19 230	0.15 188	0.25 189	0.22 241	0.15 206	0.20 257	0.10 72	0.09 45	0.13 17	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.05 7	0.05 39

LL-Strereo2	0.18 295	0.18 541	0.39 405	0.22 397	0.12 289	0.24 388	0.13 92	0.31 300	0.23 267	0.24 339	0.20 257	0.24 375	0.12 179	0.26 349	0.15 273	0.06 53	0.06 270	0.12 571	0.09 461	0.08 298	0.07 267

4D-IteraStereo	0.17 269	0.16 506	0.50 529	0.21 323	0.14 426	0.19 230	0.17 294	0.28 250	0.28 343	0.23 324	0.20 257	0.20 312	0.11 141	0.19 201	0.14 237	0.06 53	0.04 2	0.10 473	0.08 349	0.08 298	0.06 165

GLC_STEREO	0.15 230	0.10 162	0.24 196	0.21 323	0.09 67	0.17 166	0.15 188	0.23 146	0.27 324	0.17 255	0.20 257	0.17 263	0.11 141	0.23 282	0.16 300	0.07 145	0.09 544	0.09 389	0.08 349	0.07 206	0.06 165

AnonymousM	0.17 269	0.19 558	0.24 196	0.18 116	0.10 144	0.18 194	0.17 294	0.30 288	0.23 267	0.26 362	0.20 257	0.18 276	0.14 269	0.19 201	0.14 237	0.09 429	0.06 270	0.38 721	0.15 643	0.06 117	0.05 39

raftrobust	0.16 247	0.13 384	0.29 263	0.22 397	0.15 490	0.19 230	0.13 92	0.32 312	0.26 313	0.26 362	0.20 257	0.19 296	0.17 346	0.21 252	0.15 273	0.08 322	0.06 270	0.07 178	0.06 172	0.06 117	0.07 267

quiztm	0.15 230	0.15 477	0.25 210	0.22 397	0.14 426	0.17 166	0.17 294	0.33 328	0.21 221	0.18 274	0.21 272	0.14 206	0.10 97	0.17 138	0.14 237	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.05 81	0.08 298	0.05 39

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 149	0.09 98	0.20 138	0.18 116	0.14 426	0.18 194	0.15 188	0.25 189	0.22 241	0.16 235	0.21 272	0.09 37	0.09 45	0.13 17	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.05 7	0.05 39

gcap_with_dpt	0.12 99	0.09 98	0.21 152	0.18 116	0.13 374	0.18 194	0.16 242	0.24 167	0.20 199	0.16 235	0.21 272	0.09 37	0.09 45	0.13 17	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.05 7	0.05 39

NLSM1	0.17 269	0.10 162	0.17 84	0.21 323	0.18 570	0.25 408	0.17 294	0.47 515	0.40 513	0.16 235	0.21 272	0.13 172	0.15 289	0.21 252	0.18 362	0.08 322	0.09 544	0.09 389	0.08 349	0.07 206	0.06 165

DVStereo	0.14 192	0.08 45	0.18 104	0.18 116	0.09 67	0.21 307	0.14 130	0.24 167	0.21 221	0.21 305	0.21 272	0.15 228	0.14 269	0.23 282	0.15 273	0.07 145	0.06 270	0.06 59	0.06 172	0.05 7	0.05 39

MM-Stereo_test1	0.17 269	0.10 162	0.39 405	0.23 458	0.11 208	0.20 273	0.22 508	0.33 328	0.29 362	0.22 315	0.21 272	0.15 228	0.14 269	0.23 282	0.13 198	0.07 145	0.06 270	0.08 287	0.07 262	0.09 387	0.06 165

rvit_stereo_0083	0.16 247	0.12 310	0.26 220	0.21 323	0.13 374	0.17 166	0.17 294	0.22 123	0.34 429	0.16 235	0.21 272	0.19 296	0.16 314	0.21 252	0.16 300	0.11 532	0.10 579	0.10 473	0.08 349	0.09 387	0.07 267

rvit_stereo_0081_aga	0.16 247	0.14 438	0.28 249	0.21 323	0.13 374	0.19 230	0.17 294	0.23 146	0.24 285	0.17 255	0.21 272	0.19 296	0.13 231	0.19 201	0.14 237	0.11 532	0.08 505	0.09 389	0.08 349	0.09 387	0.07 267

WCG-NET	0.14 192	0.09 98	0.23 185	0.18 116	0.08 34	0.18 194	0.17 294	0.21 103	0.28 343	0.18 274	0.21 272	0.15 228	0.12 179	0.18 169	0.12 135	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.06 117	0.05 39

trnet	0.13 149	0.08 45	0.21 152	0.15 7	0.07 4	0.21 307	0.12 46	0.24 167	0.24 285	0.16 235	0.21 272	0.15 228	0.13 231	0.18 169	0.13 198	0.08 322	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.06 117	0.05 39

iRaft-Stereo_20w	0.19 344	0.10 162	0.46 493	0.19 180	0.13 374	0.25 408	0.19 394	0.52 586	0.19 167	0.29 414	0.21 272	0.22 338	0.20 404	0.28 384	0.18 362	0.07 145	0.06 270	0.07 178	0.08 349	0.08 298	0.08 355

CFNet-RSSM	0.17 269	0.10 162	0.40 413	0.20 262	0.11 208	0.20 273	0.15 188	0.36 384	0.30 379	0.23 324	0.21 272	0.26 409	0.15 289	0.20 225	0.13 198	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.07 262	0.06 117	0.05 39

CREStereo	0.13 149	0.08 45	0.21 152	0.14 3	0.08 34	0.22 340	0.15 188	0.25 189	0.24 285	0.16 235	0.21 272	0.14 206	0.13 231	0.18 169	0.13 198	0.09 429	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.07 206	0.06 165
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.15 230	0.08 45	0.23 185	0.15 7	0.09 67	0.23 365	0.16 242	0.25 189	0.23 267	0.17 255	0.21 272	0.16 251	0.14 269	0.22 272	0.13 198	0.29 715	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.07 206	0.06 165

noway7	0.27 529	0.51 715	1.61 734	0.24 516	0.12 289	0.22 340	0.18 345	0.44 481	0.31 393	0.21 305	0.22 286	0.24 375	0.20 404	0.20 225	0.21 446	0.07 145	0.05 42	0.08 287	0.07 262	0.09 387	0.08 355

monster_256*512	0.17 269	0.12 310	0.18 104	0.23 458	0.13 374	0.21 307	0.19 394	0.40 430	0.29 362	0.19 282	0.22 286	0.24 375	0.17 346	0.18 169	0.16 300	0.06 53	0.05 42	0.08 287	0.08 349	0.08 298	0.07 267

DF	0.13 149	0.09 98	0.21 152	0.18 116	0.10 144	0.17 166	0.15 188	0.25 189	0.17 124	0.13 152	0.22 286	0.19 296	0.11 141	0.20 225	0.14 237	0.08 322	0.05 42	0.06 59	0.06 172	0.06 117	0.06 165

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 149	0.09 98	0.22 169	0.18 116	0.14 426	0.18 194	0.15 188	0.23 146	0.21 221	0.16 235	0.22 286	0.10 72	0.09 45	0.15 86	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.05 7	0.05 39

RT-Monster	0.15 230	0.08 45	0.21 152	0.17 59	0.14 426	0.20 273	0.11 28	0.29 267	0.32 405	0.24 339	0.22 286	0.17 263	0.13 231	0.18 169	0.14 237	0.07 145	0.06 270	0.06 59	0.05 81	0.06 117	0.07 267

VMStereo-Base	0.13 149	0.08 45	0.22 169	0.15 7	0.09 67	0.18 194	0.13 92	0.24 167	0.25 301	0.14 183	0.22 286	0.17 263	0.12 179	0.19 201	0.13 198	0.08 322	0.06 270	0.06 59	0.05 81	0.06 117	0.07 267

IGEV-FE	0.18 295	0.10 162	0.65 607	0.20 262	0.12 289	0.19 230	0.15 188	0.34 341	0.19 167	0.28 385	0.22 286	0.27 420	0.13 231	0.23 282	0.18 362	0.07 145	0.06 270	0.08 287	0.08 349	0.07 206	0.06 165

xyz-stereo-finetune	0.16 247	0.12 310	0.23 185	0.16 26	0.08 34	0.23 365	0.20 447	0.29 267	0.31 393	0.19 282	0.22 286	0.19 296	0.15 289	0.29 404	0.20 419	0.06 53	0.06 270	0.08 287	0.06 172	0.06 117	0.06 165

rvit_0105_6	0.19 344	0.14 438	0.34 329	0.23 458	0.14 426	0.18 194	0.20 447	0.29 267	0.37 470	0.18 274	0.22 286	0.23 360	0.17 346	0.26 349	0.17 333	0.15 633	0.13 637	0.13 593	0.11 550	0.11 514	0.08 355

IGEV_Zeroshot_test	0.18 295	0.10 162	0.65 607	0.20 262	0.12 289	0.19 230	0.15 188	0.34 341	0.19 167	0.28 385	0.22 286	0.27 420	0.13 231	0.23 282	0.18 362	0.07 145	0.06 270	0.08 287	0.08 349	0.07 206	0.06 165

sCroCo_RVC	0.18 295	0.14 438	0.49 518	0.27 620	0.18 570	0.22 340	0.17 294	0.27 227	0.23 267	0.14 183	0.22 286	0.17 263	0.14 269	0.21 252	0.15 273	0.10 484	0.11 605	0.09 389	0.09 461	0.09 387	0.09 430

DLNR-FE	10.45 776	12.13 785	19.94 788	106.10 805	23.12 795	0.14 51	0.13 92	3.28 765	0.17 124	0.16 235	0.23 297	0.16 251	0.10 97	0.31 427	0.15 273	2.41 772	0.06 270	0.07 178	0.07 262	40.22 805	0.06 165

water-stereo	0.13 149	0.08 45	0.20 138	0.19 180	0.10 144	0.17 166	0.14 130	0.25 189	0.19 167	0.17 255	0.23 297	0.15 228	0.15 289	0.12 9	0.13 198	0.07 145	0.06 270	0.07 178	0.06 172	0.06 117	0.05 39

IGEV-RUCA	0.21 386	0.08 45	0.23 185	0.19 180	0.19 597	0.28 463	0.24 557	0.23 146	0.21 221	0.20 291	0.23 297	0.28 436	0.49 672	0.26 349	0.18 362	0.09 429	0.08 505	0.18 663	0.13 618	0.17 631	0.17 635

rvit_0105_5	0.21 386	0.15 477	0.38 389	0.23 458	0.13 374	0.22 340	0.24 557	0.36 384	0.39 495	0.21 305	0.23 297	0.26 409	0.19 393	0.26 349	0.19 396	0.15 633	0.13 637	0.12 571	0.12 589	0.10 463	0.09 430

MyStereo05	0.23 440	0.12 310	0.57 570	0.21 323	0.14 426	0.25 408	0.23 535	0.48 528	0.52 634	0.31 464	0.23 297	0.25 387	0.22 432	0.30 420	0.21 446	0.07 145	0.07 413	0.09 389	0.08 349	0.08 298	0.08 355

MyStereo04	0.23 440	0.12 310	0.55 560	0.22 397	0.14 426	0.25 408	0.23 535	0.49 538	0.52 634	0.28 385	0.23 297	0.27 420	0.23 446	0.30 420	0.22 468	0.07 145	0.07 413	0.09 389	0.08 349	0.08 298	0.08 355

11t1	0.18 295	0.10 162	0.30 274	0.20 262	0.11 208	0.27 443	0.17 294	0.35 365	0.23 267	0.25 349	0.23 297	0.23 360	0.23 446	0.25 329	0.18 362	0.09 429	0.07 413	0.07 178	0.06 172	0.09 387	0.09 430

DLNR_Zeroshot_test	10.44 775	12.10 784	19.93 787	106.08 804	23.66 796	0.14 51	0.13 92	3.22 764	0.17 124	0.16 235	0.23 297	0.16 251	0.10 97	0.31 427	0.15 273	2.36 771	0.06 270	0.07 178	0.07 262	39.70 804	0.06 165

anonymousdsp2	0.17 269	0.10 162	0.28 249	0.20 262	0.11 208	0.25 408	0.17 294	0.41 445	0.31 393	0.23 324	0.23 297	0.22 338	0.15 289	0.25 329	0.15 273	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.05 81	0.08 298	0.07 267

riskmin	0.18 295	0.09 98	0.34 329	0.18 116	0.12 289	0.24 388	0.16 242	0.34 341	0.28 343	0.21 305	0.23 297	0.33 493	0.24 464	0.23 282	0.17 333	0.09 429	0.06 270	0.09 389	0.06 172	0.10 463	0.10 490

MC-Stereo	0.14 192	0.09 98	0.25 210	0.21 323	0.09 67	0.18 194	0.16 242	0.23 146	0.19 167	0.18 274	0.23 297	0.16 251	0.13 231	0.22 272	0.13 198	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.07 262	0.06 117	0.05 39

MIPNet	0.21 386	0.15 477	0.52 546	0.21 323	0.12 289	0.27 443	0.20 447	0.45 494	0.37 470	0.30 446	0.23 297	0.19 296	0.24 464	0.27 369	0.19 396	0.07 145	0.05 42	0.08 287	0.07 262	0.07 206	0.06 165

GMStereo	0.19 344	0.25 620	0.40 413	0.21 323	0.12 289	0.22 340	0.19 394	0.29 267	0.40 513	0.25 349	0.23 297	0.16 251	0.15 289	0.25 329	0.19 396	0.09 429	0.06 270	0.08 287	0.08 349	0.10 463	0.08 355
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Gwc-CoAtRS	0.17 269	0.10 162	0.37 369	0.20 262	0.12 289	0.19 230	0.15 188	0.32 312	0.28 343	0.23 324	0.23 297	0.27 420	0.15 289	0.20 225	0.13 198	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.07 262	0.06 117	0.06 165

ManiGeoR	0.18 295	0.15 477	0.55 560	0.15 7	0.11 208	0.21 307	0.14 130	0.39 416	0.27 324	0.19 282	0.24 311	0.18 276	0.15 289	0.35 459	0.19 396	0.08 322	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.08 298	0.08 355

HLf10	0.18 295	0.15 477	0.55 560	0.15 7	0.11 208	0.21 307	0.14 130	0.39 416	0.27 324	0.19 282	0.24 311	0.18 276	0.15 289	0.35 459	0.19 396	0.08 322	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.08 298	0.08 355

Hybrid-DGEV-2	0.21 386	0.15 477	0.34 329	0.24 516	0.13 374	0.28 463	0.14 130	0.48 528	0.44 557	0.27 372	0.24 311	0.25 387	0.25 486	0.28 384	0.19 396	0.07 145	0.06 270	0.09 389	0.08 349	0.07 206	0.07 267

FE-Mocha	0.16 247	0.10 162	0.33 317	0.19 180	0.13 374	0.19 230	0.15 188	0.35 365	0.22 241	0.24 339	0.24 311	0.20 312	0.14 269	0.17 138	0.17 333	0.07 145	0.05 42	0.08 287	0.08 349	0.07 206	0.06 165

MM-Stereo_test3	0.17 269	0.12 310	0.29 263	0.23 458	0.14 426	0.19 230	0.22 508	0.39 416	0.36 459	0.16 235	0.24 311	0.17 263	0.12 179	0.19 201	0.14 237	0.07 145	0.07 413	0.08 287	0.06 172	0.09 387	0.06 165

rvit_0105_4	0.20 365	0.15 477	0.38 389	0.23 458	0.14 426	0.20 273	0.22 508	0.33 328	0.39 495	0.19 282	0.24 311	0.25 387	0.19 393	0.27 369	0.17 333	0.16 649	0.13 637	0.13 593	0.11 550	0.11 514	0.08 355

MGS-Stereo	0.14 192	0.11 245	0.32 300	0.19 180	0.11 208	0.18 194	0.17 294	0.20 85	0.22 241	0.14 183	0.24 311	0.15 228	0.10 97	0.18 169	0.12 135	0.07 145	0.06 270	0.07 178	0.06 172	0.10 463	0.06 165

MyStereo06	0.20 365	0.12 310	0.57 570	0.21 323	0.14 426	0.25 408	0.23 535	0.40 430	0.21 221	0.30 446	0.24 311	0.31 474	0.18 377	0.22 272	0.18 362	0.07 145	0.07 413	0.09 389	0.08 349	0.08 298	0.08 355

MSKI-zero shot	0.17 269	0.09 98	0.43 462	0.20 262	0.11 208	0.21 307	0.15 188	0.32 312	0.21 221	0.23 324	0.24 311	0.23 360	0.10 97	0.31 427	0.13 198	0.07 145	0.06 270	0.07 178	0.06 172	0.06 117	0.06 165

HH	0.18 295	0.12 310	0.55 560	0.22 397	0.12 289	0.18 194	0.18 345	0.34 341	0.19 167	0.20 291	0.24 311	0.34 503	0.18 377	0.29 404	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.07 262	0.07 206	0.06 165

HanStereo	0.18 295	0.12 310	0.55 560	0.22 397	0.12 289	0.18 194	0.18 345	0.34 341	0.19 167	0.20 291	0.24 311	0.34 503	0.18 377	0.29 404	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.07 262	0.07 206	0.06 165

test-1	0.17 269	0.11 245	0.40 413	0.23 458	0.13 374	0.22 340	0.23 535	0.34 341	0.26 313	0.20 291	0.24 311	0.22 338	0.14 269	0.16 119	0.20 419	0.07 145	0.06 270	0.08 287	0.07 262	0.06 117	0.08 355

zzzzzzz1	0.28 550	0.51 715	1.51 728	0.24 516	0.16 523	0.22 340	0.21 478	0.39 416	0.34 429	0.22 315	0.25 323	0.26 409	0.21 414	0.34 448	0.23 489	0.07 145	0.06 270	0.08 287	0.08 349	0.10 463	0.08 355

Weightmod_eth	0.16 247	0.11 245	0.20 138	0.21 323	0.13 374	0.20 273	0.18 345	0.25 189	0.19 167	0.17 255	0.25 323	0.19 296	0.17 346	0.25 329	0.14 237	0.16 649	0.08 505	0.08 287	0.08 349	0.09 387	0.05 39

TestStereo_HLe17	0.19 344	0.17 526	0.64 605	0.16 26	0.11 208	0.21 307	0.17 294	0.40 430	0.30 379	0.19 282	0.25 323	0.17 263	0.15 289	0.38 477	0.17 333	0.08 322	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.08 298	0.07 267

HART	0.15 230	0.11 245	0.30 274	0.21 323	0.09 67	0.17 166	0.16 242	0.30 288	0.19 167	0.15 206	0.25 323	0.17 263	0.09 45	0.21 252	0.12 135	0.06 53	0.07 413	0.07 178	0.05 81	0.08 298	0.06 165

tg	0.16 247	0.11 245	0.25 210	0.21 323	0.11 208	0.23 365	0.15 188	0.34 341	0.24 285	0.20 291	0.25 323	0.19 296	0.12 179	0.24 298	0.15 273	0.07 145	0.05 42	0.09 389	0.09 461	0.08 298	0.07 267

rvit_0105_3	0.23 440	0.17 526	0.40 413	0.25 557	0.15 490	0.24 388	0.28 612	0.38 404	0.41 525	0.25 349	0.25 323	0.28 436	0.21 414	0.28 384	0.20 419	0.15 633	0.13 637	0.14 620	0.15 643	0.10 463	0.09 430

AE-Stereo	0.17 269	0.11 245	0.31 290	0.24 516	0.14 426	0.23 365	0.18 345	0.34 341	0.29 362	0.15 206	0.25 323	0.21 326	0.13 231	0.20 225	0.14 237	0.07 145	0.08 505	0.09 389	0.10 509	0.07 206	0.06 165

RCA-Stereo	0.16 247	0.09 98	0.25 210	0.20 262	0.10 144	0.19 230	0.17 294	0.36 384	0.35 446	0.20 291	0.25 323	0.17 263	0.17 346	0.18 169	0.14 237	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.06 117	0.05 39

NRIStereo	0.18 295	0.11 245	0.35 340	0.23 458	0.11 208	0.24 388	0.20 447	0.29 267	0.26 313	0.26 362	0.25 323	0.25 387	0.18 377	0.34 448	0.18 362	0.07 145	0.06 270	0.09 389	0.07 262	0.09 387	0.08 355

rafts_anoy	0.18 295	0.15 477	0.35 340	0.22 397	0.14 426	0.19 230	0.17 294	0.32 312	0.30 379	0.23 324	0.25 323	0.20 312	0.16 314	0.22 272	0.19 396	0.08 322	0.07 413	0.10 473	0.12 589	0.09 387	0.08 355

iRaftStereo_RVC	0.16 247	0.12 310	0.26 220	0.21 323	0.11 208	0.20 273	0.17 294	0.32 312	0.23 267	0.20 291	0.25 323	0.18 276	0.12 179	0.20 225	0.15 273	0.07 145	0.05 42	0.09 389	0.09 461	0.08 298	0.07 267

s12784h	0.17 269	0.09 98	0.26 220	0.18 116	0.07 4	0.32 534	0.19 394	0.37 396	0.32 405	0.23 324	0.25 323	0.18 276	0.17 346	0.25 329	0.16 300	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.05 81	0.06 117	0.05 39

S0	0.18 295	0.13 384	0.21 152	0.23 458	0.11 208	0.33 545	0.26 589	0.27 227	0.21 221	0.21 305	0.26 335	0.20 312	0.16 314	0.19 201	0.17 333	0.12 572	0.11 605	0.14 620	0.14 633	0.10 463	0.07 267

HLf8	0.19 344	0.16 506	0.55 560	0.15 7	0.12 289	0.24 388	0.14 130	0.40 430	0.31 393	0.20 291	0.26 335	0.18 276	0.15 289	0.35 459	0.17 333	0.10 484	0.06 270	0.07 178	0.06 172	0.09 387	0.09 430

TestStereo-Hl	0.18 295	0.11 245	0.31 290	0.17 59	0.10 144	0.22 340	0.16 242	0.36 384	0.29 362	0.23 324	0.26 335	0.22 338	0.19 393	0.38 477	0.17 333	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.06 172	0.07 206	0.07 267

AIO-test1	0.19 344	0.14 438	0.41 438	0.27 620	0.15 490	0.21 307	0.16 242	0.39 416	0.36 459	0.17 255	0.26 335	0.18 276	0.13 231	0.28 384	0.14 237	0.07 145	0.06 270	0.10 473	0.11 550	0.06 117	0.09 430

plain	0.17 269	0.13 384	0.43 462	0.21 323	0.13 374	0.16 122	0.17 294	0.27 227	0.22 241	0.16 235	0.26 335	0.13 172	0.16 314	0.27 369	0.16 300	0.08 322	0.06 270	0.10 473	0.07 262	0.10 463	0.07 267

MIF-Stereo (partial)	0.16 247	0.10 162	0.34 329	0.21 323	0.15 490	0.15 73	0.13 92	0.28 250	0.25 301	0.17 255	0.26 335	0.15 228	0.16 314	0.25 329	0.17 333	0.09 429	0.06 270	0.10 473	0.08 349	0.09 387	0.08 355

CRE-IMP	0.18 295	0.12 310	0.37 369	0.22 397	0.11 208	0.24 388	0.17 294	0.29 267	0.21 221	0.27 372	0.26 335	0.24 375	0.17 346	0.23 282	0.18 362	0.08 322	0.05 42	0.10 473	0.07 262	0.10 463	0.10 490

XX-TBD	0.15 230	0.18 541	0.28 249	0.22 397	0.10 144	0.22 340	0.15 188	0.22 123	0.27 324	0.22 315	0.26 335	0.14 206	0.12 179	0.16 119	0.13 198	0.08 322	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.07 206	0.06 165

RALAANet	0.19 344	0.18 541	0.37 369	0.23 458	0.14 426	0.23 365	0.13 92	0.37 396	0.29 362	0.28 385	0.26 335	0.25 387	0.15 289	0.26 349	0.18 362	0.08 322	0.06 270	0.09 389	0.08 349	0.09 387	0.06 165

SE	0.16 247	0.14 438	0.19 120	0.21 323	0.11 208	0.23 365	0.16 242	0.28 250	0.20 199	0.20 291	0.27 344	0.15 228	0.17 346	0.15 86	0.14 237	0.09 429	0.06 270	0.09 389	0.08 349	0.11 514	0.08 355

SMOE	0.17 269	0.11 245	0.21 152	0.20 262	0.09 67	0.26 432	0.21 478	0.30 288	0.23 267	0.21 305	0.27 344	0.21 326	0.17 346	0.18 169	0.16 300	0.08 322	0.06 270	0.12 571	0.07 262	0.11 514	0.07 267

FSD					0.24 662	0.27 443	0.27 596	0.31 300	0.29 362	0.26 362	0.27 344	0.28 436	0.27 516	0.28 384	0.26 526	0.23 690	0.22 705	0.27 694	0.26 706	0.25 682

PAM	0.23 440	0.10 162	0.63 597	0.22 397	0.15 490	0.34 559	0.21 478	0.37 396	0.22 241	0.31 464	0.27 344	0.55 652	0.26 497	0.26 349	0.17 333	0.08 322	0.06 270	0.07 178	0.09 461	0.07 206	0.09 430

Any-RAFT	0.17 269	0.08 45	0.31 290	0.19 180	0.10 144	0.29 485	0.16 242	0.42 459	0.30 379	0.24 339	0.27 344	0.27 420	0.16 314	0.21 252	0.12 135	0.08 322	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.07 206	0.06 165

IPLGR	0.21 386	0.13 384	0.61 586	0.21 323	0.11 208	0.25 408	0.18 345	0.41 445	0.37 470	0.28 385	0.27 344	0.21 326	0.19 393	0.37 471	0.18 362	0.07 145	0.06 270	0.08 287	0.07 262	0.07 206	0.06 165

DeepStereo_RVC	0.18 295	0.11 245	0.40 413	0.21 323	0.11 208	0.19 230	0.16 242	0.28 250	0.22 241	0.27 372	0.27 344	0.23 360	0.28 533	0.24 298	0.18 362	0.08 322	0.06 270	0.09 389	0.07 262	0.09 387	0.10 490

Anonymous3	0.23 440	0.18 541	0.63 597	0.27 620	0.18 570	0.41 615	0.23 535	0.43 473	0.35 446	0.23 324	0.27 344	0.20 312	0.18 377	0.27 369	0.18 362	0.12 572	0.11 605	0.10 473	0.10 509	0.11 514	0.12 555

SME	0.21 386	0.20 571	0.29 263	0.23 458	0.11 208	0.36 581	0.17 294	0.37 396	0.29 362	0.24 339	0.28 352	0.19 296	0.21 414	0.53 544	0.21 446	0.10 484	0.08 505	0.10 473	0.10 509	0.11 514	0.08 355

GGDA	0.18 295	0.14 438	0.33 317	0.17 59	0.10 144	0.20 273	0.16 242	0.33 328	0.31 393	0.22 315	0.28 352	0.19 296	0.16 314	0.38 477	0.17 333	0.08 322	0.05 42	0.06 59	0.06 172	0.08 298	0.08 355

xyz-stereo-finetune2	0.17 269	0.11 245	0.26 220	0.16 26	0.09 67	0.27 443	0.19 394	0.27 227	0.20 199	0.22 315	0.28 352	0.21 326	0.22 432	0.37 471	0.22 468	0.06 53	0.05 42	0.08 287	0.06 172	0.06 117	0.07 267

PAM_32	0.23 440	0.10 162	0.63 597	0.21 323	0.14 426	0.33 545	0.19 394	0.36 384	0.23 267	0.29 414	0.28 352	0.56 656	0.28 533	0.27 369	0.18 362	0.08 322	0.06 270	0.08 287	0.09 461	0.07 206	0.09 430

UGAM-zero	0.23 440	0.10 162	0.54 553	0.19 180	0.13 374	0.21 307	0.14 130	0.44 481	0.22 241	0.28 385	0.28 352	0.51 635	0.33 591	0.65 617	0.14 237	0.07 145	0.06 270	0.07 178	0.08 349	0.06 117	0.07 267

knoymous	0.17 269	0.09 98	0.32 300	0.17 59	0.11 208	0.21 307	0.17 294	0.32 312	0.23 267	0.23 324	0.28 352	0.27 420	0.16 314	0.23 282	0.16 300	0.09 429	0.06 270	0.09 389	0.06 172	0.09 387	0.09 430

qqq	0.20 365	0.12 310	0.31 290	0.20 262	0.11 208	0.23 365	0.19 394	0.41 445	0.27 324	0.24 339	0.28 352	0.28 436	0.24 464	0.34 448	0.22 468	0.08 322	0.07 413	0.10 473	0.09 461	0.09 387	0.09 430

UDGNet	0.23 440	0.31 665	0.38 389	0.24 516	0.14 426	0.24 388	0.18 345	0.32 312	0.43 541	0.29 414	0.28 352	0.24 375	0.19 393	0.29 404	0.20 419	0.15 633	0.07 413	0.21 678	0.11 550	0.14 591	0.10 490

dd	0.22 422	0.26 631	0.40 413	0.22 397	0.12 289	0.25 408	0.21 478	0.32 312	0.44 557	0.29 414	0.28 352	0.25 387	0.16 314	0.30 420	0.25 512	0.12 572	0.07 413	0.10 473	0.08 349	0.11 514	0.09 430

ROB_FTStereo	0.18 295	0.12 310	0.37 369	0.22 397	0.10 144	0.18 194	0.14 130	0.29 267	0.22 241	0.28 385	0.28 352	0.25 387	0.17 346	0.24 298	0.16 300	0.08 322	0.06 270	0.10 473	0.08 349	0.10 463	0.08 355

HUI-Stereo	0.18 295	0.12 310	0.37 369	0.22 397	0.10 144	0.18 194	0.14 130	0.29 267	0.22 241	0.28 385	0.28 352	0.25 387	0.17 346	0.22 272	0.16 300	0.08 322	0.06 270	0.10 473	0.08 349	0.10 463	0.08 355

cross-raft	0.17 269	0.12 310	0.41 438	0.23 458	0.10 144	0.20 273	0.24 557	0.33 328	0.23 267	0.23 324	0.28 352	0.29 447	0.15 289	0.17 138	0.15 273	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.07 262	0.06 117	0.05 39

raft+_RVC	0.18 295	0.14 438	0.32 300	0.21 323	0.15 490	0.21 307	0.16 242	0.38 404	0.34 429	0.21 305	0.28 352	0.20 312	0.15 289	0.24 298	0.19 396	0.08 322	0.06 270	0.08 287	0.07 262	0.07 206	0.08 355

ARAFT	0.24 471	0.21 586	0.78 638	0.22 397	0.12 289	0.29 485	0.24 557	0.43 473	0.32 405	0.33 501	0.28 352	0.28 436	0.19 393	0.49 522	0.18 362	0.07 145	0.06 270	0.12 571	0.11 550	0.09 387	0.06 165

Weightmod	0.16 247	0.12 310	0.19 120	0.20 262	0.10 144	0.24 388	0.17 294	0.25 189	0.21 221	0.18 274	0.29 366	0.19 296	0.15 289	0.27 369	0.16 300	0.09 429	0.10 579	0.08 287	0.08 349	0.09 387	0.08 355

HLF11	0.19 344	0.14 438	0.54 553	0.15 7	0.12 289	0.21 307	0.12 46	0.37 396	0.24 285	0.20 291	0.29 366	0.18 276	0.18 377	0.37 471	0.20 419	0.08 322	0.06 270	0.06 59	0.05 81	0.08 298	0.09 430

TestStereo_HL2	0.18 295	0.14 438	0.34 329	0.17 59	0.11 208	0.20 273	0.15 188	0.33 328	0.29 362	0.22 315	0.29 366	0.19 296	0.17 346	0.39 482	0.18 362	0.08 322	0.05 42	0.06 59	0.06 172	0.08 298	0.08 355

AIO-test2	0.20 365	0.20 571	0.36 360	0.26 592	0.15 490	0.22 340	0.16 242	0.42 459	0.42 533	0.16 235	0.29 366	0.15 228	0.11 141	0.26 349	0.13 198	0.18 672	0.06 270	0.10 473	0.11 550	0.07 206	0.07 267

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 440	0.13 384	0.83 658	0.20 262	0.21 624	0.23 365	0.17 294	0.48 528	0.27 324	0.23 324	0.29 366	0.39 550	0.23 446	0.25 329	0.15 273	0.08 322	0.06 270	0.08 287	0.11 550	0.11 514	0.10 490

RAFT-Test	0.17 269	0.10 162	0.38 389	0.19 180	0.12 289	0.25 408	0.17 294	0.33 328	0.23 267	0.23 324	0.29 366	0.27 420	0.14 269	0.20 225	0.14 237	0.07 145	0.06 270	0.07 178	0.07 262	0.06 117	0.06 165

x	0.19 344	0.11 245	0.29 263	0.20 262	0.11 208	0.26 432	0.18 345	0.41 445	0.29 362	0.25 349	0.29 366	0.28 436	0.24 464	0.26 349	0.23 489	0.09 429	0.07 413	0.08 287	0.07 262	0.09 387	0.08 355

GwcNet-ADL	0.22 422	0.14 438	0.58 575	0.24 516	0.13 374	0.22 340	0.23 535	0.49 538	0.40 513	0.27 372	0.29 366	0.30 464	0.20 404	0.26 349	0.23 489	0.09 429	0.07 413	0.07 178	0.07 262	0.09 387	0.09 430

Patchmatch Stereo++	0.18 295	0.12 310	0.37 369	0.22 397	0.10 144	0.18 194	0.14 130	0.29 267	0.22 241	0.28 385	0.29 366	0.25 387	0.17 346	0.26 349	0.16 300	0.08 322	0.06 270	0.10 473	0.08 349	0.10 463	0.08 355
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	0.18 295	0.12 310	0.37 369	0.22 397	0.10 144	0.18 194	0.16 242	0.29 267	0.22 241	0.28 385	0.29 366	0.25 387	0.18 377	0.24 298	0.16 300	0.08 322	0.06 270	0.10 473	0.08 349	0.10 463	0.08 355

ROB_FTStereo_v2	0.18 295	0.12 310	0.37 369	0.22 397	0.10 144	0.18 194	0.16 242	0.29 267	0.22 241	0.28 385	0.29 366	0.25 387	0.17 346	0.24 298	0.16 300	0.08 322	0.06 270	0.10 473	0.08 349	0.10 463	0.08 355

iGMRVC	0.18 295	0.12 310	0.37 369	0.22 397	0.10 144	0.18 194	0.15 188	0.29 267	0.22 241	0.28 385	0.29 366	0.25 387	0.17 346	0.27 369	0.17 333	0.08 322	0.06 270	0.10 473	0.08 349	0.10 463	0.08 355

iRAFT	0.18 295	0.12 310	0.37 369	0.22 397	0.10 144	0.18 194	0.14 130	0.29 267	0.22 241	0.28 385	0.29 366	0.25 387	0.17 346	0.26 349	0.16 300	0.08 322	0.06 270	0.10 473	0.08 349	0.10 463	0.08 355

RAFT-IKP	0.18 295	0.12 310	0.37 369	0.22 397	0.10 144	0.18 194	0.15 188	0.29 267	0.22 241	0.28 385	0.29 366	0.25 387	0.18 377	0.25 329	0.16 300	0.08 322	0.06 270	0.10 473	0.08 349	0.10 463	0.08 355

RALCasStereoNet	0.18 295	0.15 477	0.33 317	0.21 323	0.14 426	0.21 307	0.18 345	0.31 300	0.25 301	0.21 305	0.29 366	0.22 338	0.15 289	0.27 369	0.17 333	0.08 322	0.10 579	0.07 178	0.06 172	0.09 387	0.09 430

111	0.20 365	0.17 526	0.40 413	0.18 116	0.09 67	0.24 388	0.17 294	0.41 445	0.45 569	0.23 324	0.29 366	0.29 447	0.21 414	0.24 298	0.18 362	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.07 206	0.08 355

IGEV_i1	0.21 386	0.11 245	0.43 462	0.22 397	0.11 208	0.31 520	0.19 394	0.43 473	0.30 379	0.29 414	0.30 382	0.31 474	0.20 404	0.33 441	0.20 419	0.08 322	0.06 270	0.08 287	0.08 349	0.08 298	0.08 355

Anonymous_2	0.37 626	0.21 586	0.47 501	0.20 262	0.21 624	0.42 622	0.26 589	0.38 404	0.29 362	0.33 501	0.30 382	0.44 596	0.38 623	0.36 468	0.29 550	0.26 703	0.29 722	0.44 726	1.41 764	0.34 710	0.21 676

DCANet-4	0.19 344	0.10 162	0.52 546	0.19 180	0.09 67	0.19 230	0.18 345	0.36 384	0.39 495	0.29 414	0.30 382	0.17 263	0.22 432	0.20 225	0.18 362	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.05 81	0.05 7	0.07 267

fff	0.19 344	0.13 384	0.40 413	0.18 116	0.09 67	0.19 230	0.18 345	0.35 365	0.43 541	0.29 414	0.30 382	0.18 276	0.28 533	0.20 225	0.18 362	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.05 81	0.05 7	0.07 267

OMP-Stereo	0.23 440	0.14 438	0.35 340	0.29 646	0.13 374	0.21 307	0.16 242	0.37 396	0.33 419	0.34 521	0.30 382	0.34 503	0.19 393	0.70 631	0.24 502	0.07 145	0.06 270	0.09 389	0.07 262	0.07 206	0.06 165

NF-Stereo	0.20 365	0.10 162	0.35 340	0.24 516	0.12 289	0.21 307	0.18 345	0.38 404	0.32 405	0.28 385	0.30 382	0.22 338	0.16 314	0.51 531	0.20 419	0.08 322	0.06 270	0.09 389	0.08 349	0.08 298	0.13 575

OCTAStereo	0.20 365	0.10 162	0.35 340	0.24 516	0.12 289	0.21 307	0.18 345	0.38 404	0.32 405	0.28 385	0.30 382	0.22 338	0.16 314	0.51 531	0.20 419	0.08 322	0.06 270	0.09 389	0.08 349	0.08 298	0.13 575

RE-Stereo	0.20 365	0.10 162	0.35 340	0.24 516	0.12 289	0.21 307	0.18 345	0.38 404	0.32 405	0.28 385	0.30 382	0.22 338	0.16 314	0.51 531	0.20 419	0.08 322	0.06 270	0.09 389	0.08 349	0.08 298	0.13 575

TVStereo	0.20 365	0.10 162	0.35 340	0.24 516	0.12 289	0.21 307	0.18 345	0.38 404	0.32 405	0.28 385	0.30 382	0.22 338	0.16 314	0.51 531	0.20 419	0.08 322	0.06 270	0.09 389	0.08 349	0.08 298	0.13 575

IRAFT_RVC	0.22 422	0.12 310	0.39 405	0.26 592	0.11 208	0.18 194	0.24 557	0.40 430	0.37 470	0.31 464	0.30 382	0.29 447	0.24 464	0.55 554	0.22 468	0.08 322	0.06 270	0.10 473	0.08 349	0.08 298	0.07 267

CREStereo++_RVC	0.15 230	0.08 45	0.26 220	0.17 59	0.11 208	0.18 194	0.13 92	0.22 123	0.30 379	0.21 305	0.30 382	0.13 172	0.11 141	0.16 119	0.15 273	0.07 145	0.04 2	0.06 59	0.15 643	0.06 117	0.05 39
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
TANstereo	0.15 230	0.09 98	0.28 249	0.16 26	0.08 34	0.25 408	0.14 130	0.23 146	0.28 343	0.24 339	0.30 382	0.16 251	0.12 179	0.17 138	0.13 198	0.08 322	0.07 413	0.06 59	0.05 81	0.06 117	0.07 267

csc	0.19 344	0.13 384	0.40 413	0.18 116	0.09 67	0.19 230	0.18 345	0.35 365	0.43 541	0.29 414	0.30 382	0.18 276	0.28 533	0.20 225	0.18 362	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.05 81	0.05 7	0.07 267

cscssc	0.19 344	0.13 384	0.40 413	0.18 116	0.09 67	0.19 230	0.18 345	0.35 365	0.43 541	0.29 414	0.30 382	0.18 276	0.28 533	0.20 225	0.18 362	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.05 81	0.05 7	0.07 267

RAFT + AFF	0.27 529	0.23 611	0.50 529	0.25 557	0.17 548	0.30 504	0.33 655	0.52 586	0.40 513	0.28 385	0.30 382	0.30 464	0.31 580	0.62 601	0.24 502	0.09 429	0.10 579	0.11 532	0.10 509	0.11 514	0.11 531

S	0.19 344	0.12 310	0.22 169	0.22 397	0.13 374	0.31 520	0.22 508	0.30 288	0.27 324	0.25 349	0.31 397	0.20 312	0.20 404	0.18 169	0.17 333	0.12 572	0.09 544	0.15 636	0.16 655	0.11 514	0.12 555

G2L-ROB	0.23 440	0.15 477	0.41 438	0.19 180	0.12 289	0.27 443	0.21 478	0.47 515	0.33 419	0.34 521	0.31 397	0.41 572	0.22 432	0.49 522	0.26 526	0.09 429	0.06 270	0.07 178	0.06 172	0.09 387	0.10 490

DFGA-Net	0.23 440	0.24 615	0.49 518	0.22 397	0.15 490	0.25 408	0.17 294	0.39 416	0.39 495	0.29 414	0.31 397	0.21 326	0.17 346	0.59 582	0.28 538	0.08 322	0.06 270	0.09 389	0.09 461	0.10 463	0.08 355

rvit_105_1	0.27 529	0.19 558	0.46 493	0.27 620	0.19 597	0.30 504	0.35 661	0.44 481	0.51 625	0.31 464	0.31 397	0.31 474	0.26 497	0.35 459	0.25 512	0.15 633	0.14 648	0.15 636	0.17 665	0.11 514	0.10 490

test_sample2	0.21 386	0.10 162	0.28 249	0.19 180	0.11 208	0.27 443	0.21 478	0.43 473	0.29 362	0.26 362	0.31 397	0.30 464	0.24 464	0.45 506	0.18 362	0.09 429	0.07 413	0.08 287	0.07 262	0.09 387	0.09 430

test_sample1	0.20 365	0.10 162	0.28 249	0.19 180	0.12 289	0.28 463	0.19 394	0.41 445	0.25 301	0.26 362	0.31 397	0.29 447	0.26 497	0.44 503	0.21 446	0.09 429	0.07 413	0.08 287	0.07 262	0.09 387	0.09 430

H2IRNET	0.18 295	0.13 384	0.35 340	0.21 323	0.12 289	0.20 273	0.15 188	0.27 227	0.30 379	0.17 255	0.31 397	0.25 387	0.20 404	0.24 298	0.18 362	0.07 145	0.06 270	0.09 389	0.10 509	0.09 387	0.06 165

ADStereo(finetuned)	0.19 344	0.13 384	0.49 518	0.19 180	0.09 67	0.19 230	0.18 345	0.34 341	0.39 495	0.29 414	0.31 397	0.18 276	0.31 580	0.21 252	0.19 396	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.05 81	0.06 117	0.07 267

DCANet	0.18 295	0.13 384	0.40 413	0.19 180	0.09 67	0.19 230	0.18 345	0.34 341	0.39 495	0.29 414	0.31 397	0.18 276	0.23 446	0.20 225	0.19 396	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.05 81	0.06 117	0.07 267

FENet	0.21 386	0.11 245	0.45 485	0.21 323	0.12 289	0.26 432	0.17 294	0.41 445	0.35 446	0.30 446	0.31 397	0.29 447	0.23 446	0.26 349	0.23 489	0.09 429	0.06 270	0.09 389	0.09 461	0.09 387	0.09 430

Selective-IGEV-i16pc	0.33 597	0.10 162	1.71 737	0.21 323	0.14 426	0.74 702	0.31 635	0.42 459	0.41 525	0.21 305	0.32 407	0.26 409	0.14 269	0.71 635	0.19 396	0.14 618	0.10 579	0.08 287	0.09 461	0.11 514	0.11 531

Selective-IGEV-i1	0.21 386	0.10 162	0.31 290	0.23 458	0.13 374	0.31 520	0.22 508	0.46 505	0.42 533	0.27 372	0.32 407	0.33 493	0.17 346	0.25 329	0.19 396	0.08 322	0.06 270	0.08 287	0.08 349	0.08 298	0.09 430

FACV-RUCA	0.21 386	0.15 477	0.32 300	0.23 458	0.23 654	0.26 432	0.19 394	0.39 416	0.34 429	0.25 349	0.32 407	0.21 326	0.24 464	0.24 298	0.19 396	0.10 484	0.07 413	0.15 636	0.08 349	0.16 614	0.13 575

ITSA-stereo	0.25 499	0.15 477	0.33 317	0.23 458	0.11 208	0.27 443	0.18 345	0.56 634	0.59 661	0.31 464	0.32 407	0.33 493	0.28 533	0.49 522	0.30 558	0.11 532	0.08 505	0.11 532	0.10 509	0.11 514	0.13 575

LL-Strereo	0.29 563	0.25 620	0.58 575	0.25 557	0.21 624	0.23 365	0.24 557	0.55 618	0.42 533	0.34 521	0.32 407	0.41 572	0.40 635	0.94 700	0.23 489	0.08 322	0.07 413	0.11 532	0.09 461	0.09 387	0.09 430

raft_robust	0.22 422	0.17 526	0.30 274	0.22 397	0.12 289	0.23 365	0.22 508	0.49 538	0.48 604	0.32 486	0.32 407	0.26 409	0.23 446	0.53 544	0.15 273	0.07 145	0.06 270	0.08 287	0.10 509	0.08 298	0.06 165

IPLG	0.21 386	0.15 477	0.53 550	0.21 323	0.12 289	0.28 463	0.17 294	0.42 459	0.30 379	0.33 501	0.32 407	0.15 228	0.17 346	0.50 526	0.21 446	0.07 145	0.05 42	0.08 287	0.07 262	0.07 206	0.06 165

IPLGR_C	0.21 386	0.22 601	0.60 583	0.23 458	0.15 490	0.24 388	0.20 447	0.35 365	0.29 362	0.31 464	0.32 407	0.22 338	0.15 289	0.25 329	0.20 419	0.08 322	0.07 413	0.07 178	0.07 262	0.08 298	0.08 355

GMOStereo	0.18 295	0.14 438	0.30 274	0.22 397	0.12 289	0.20 273	0.27 596	0.26 211	0.28 343	0.31 464	0.32 407	0.26 409	0.17 346	0.15 86	0.12 135	0.07 145	0.07 413	0.10 473	0.08 349	0.08 298	0.05 39

error version	0.18 295	0.14 438	0.30 274	0.22 397	0.12 289	0.20 273	0.27 596	0.26 211	0.28 343	0.31 464	0.32 407	0.26 409	0.17 346	0.15 86	0.12 135	0.07 145	0.07 413	0.10 473	0.08 349	0.08 298	0.05 39

test-v	0.18 295	0.14 438	0.30 274	0.22 397	0.12 289	0.20 273	0.27 596	0.26 211	0.28 343	0.31 464	0.32 407	0.26 409	0.17 346	0.15 86	0.12 135	0.07 145	0.07 413	0.10 473	0.08 349	0.08 298	0.05 39

ACRE	0.21 386	0.20 571	0.62 594	0.23 458	0.15 490	0.24 388	0.20 447	0.35 365	0.28 343	0.31 464	0.32 407	0.22 338	0.15 289	0.25 329	0.20 419	0.08 322	0.07 413	0.07 178	0.07 262	0.08 298	0.08 355

GANet-ADL	0.21 386	0.12 310	0.45 485	0.23 458	0.14 426	0.29 485	0.19 394	0.46 505	0.35 446	0.25 349	0.32 407	0.32 484	0.19 393	0.24 298	0.20 419	0.10 484	0.07 413	0.07 178	0.06 172	0.09 387	0.10 490

PFNet+	0.20 365	0.10 162	0.37 369	0.21 323	0.12 289	0.17 166	0.19 394	0.29 267	0.34 429	0.33 501	0.32 407	0.24 375	0.16 314	0.32 434	0.17 333	0.10 484	0.07 413	0.11 532	0.10 509	0.08 298	0.12 555

PSM-softLoss	0.21 386	0.10 162	0.39 405	0.24 516	0.12 289	0.20 273	0.18 345	0.38 404	0.26 313	0.29 414	0.32 407	0.24 375	0.16 314	0.52 537	0.20 419	0.09 429	0.06 270	0.10 473	0.09 461	0.08 298	0.12 555

KMStereo	0.21 386	0.10 162	0.39 405	0.24 516	0.12 289	0.20 273	0.18 345	0.38 404	0.26 313	0.29 414	0.32 407	0.24 375	0.16 314	0.52 537	0.20 419	0.09 429	0.06 270	0.10 473	0.09 461	0.08 298	0.12 555

PFNet	0.23 440	0.10 162	0.57 570	0.24 516	0.14 426	0.22 340	0.19 394	0.39 416	0.33 419	0.35 538	0.32 407	0.27 420	0.19 393	0.64 610	0.22 468	0.09 429	0.05 42	0.09 389	0.07 262	0.08 298	0.07 267

Pruner-Stereo	0.19 344	0.11 245	0.34 329	0.29 646	0.12 289	0.19 230	0.17 294	0.31 300	0.29 362	0.33 501	0.32 407	0.25 387	0.15 289	0.24 298	0.21 446	0.09 429	0.06 270	0.09 389	0.08 349	0.08 298	0.09 430

test-2	0.18 295	0.14 438	0.30 274	0.22 397	0.12 289	0.20 273	0.27 596	0.26 211	0.28 343	0.31 464	0.32 407	0.26 409	0.17 346	0.15 86	0.12 135	0.07 145	0.07 413	0.10 473	0.08 349	0.08 298	0.05 39

SFCPSM	0.22 422	0.10 162	0.51 539	0.21 323	0.14 426	0.34 559	0.22 508	0.55 618	0.39 495	0.29 414	0.32 407	0.23 360	0.21 414	0.27 369	0.19 396	0.09 429	0.07 413	0.09 389	0.09 461	0.09 387	0.08 355

DMCA	0.22 422	0.14 438	0.36 360	0.22 397	0.14 426	0.27 443	0.20 447	0.43 473	0.38 485	0.31 464	0.32 407	0.33 493	0.24 464	0.24 298	0.28 538	0.11 532	0.08 505	0.10 473	0.08 349	0.10 463	0.11 531

DIP-Stereo	0.18 295	0.12 310	0.33 317	0.20 262	0.13 374	0.28 463	0.12 46	0.42 459	0.25 301	0.27 372	0.32 407	0.21 326	0.17 346	0.25 329	0.20 419	0.07 145	0.06 270	0.08 287	0.06 172	0.07 206	0.08 355
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.20 365	0.17 526	0.43 462	0.19 180	0.08 34	0.27 443	0.14 130	0.42 459	0.30 379	0.29 414	0.32 407	0.27 420	0.21 414	0.28 384	0.25 512	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.09 387	0.06 165
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
MWSP-net	0.25 499	0.12 310	0.37 369	0.22 397	0.14 426	0.31 520	0.40 687	0.50 549	0.43 541	0.32 486	0.33 430	0.36 522	0.31 580	0.28 384	0.31 566	0.10 484	0.07 413	0.09 389	0.09 461	0.09 387	0.10 490

Select-FE	0.23 440	0.14 438	0.78 638	0.22 397	0.18 570	0.22 340	0.13 92	0.43 473	0.26 313	0.28 385	0.33 430	0.39 550	0.29 548	0.27 369	0.19 396	0.08 322	0.07 413	0.08 287	0.13 618	0.08 298	0.12 555

DCVSM-stereo	0.24 471	0.13 384	0.52 546	0.20 262	0.14 426	0.26 432	0.13 92	0.34 341	0.34 429	0.41 613	0.33 430	0.47 611	0.29 548	0.30 420	0.22 468	0.10 484	0.10 579	0.11 532	0.10 509	0.12 555	0.15 612

ACV-stereo	0.29 563	0.18 541	0.79 645	0.23 458	0.16 523	0.47 648	0.19 394	0.36 384	0.34 429	0.29 414	0.33 430	0.67 691	0.42 648	0.54 551	0.30 558	0.10 484	0.09 544	0.09 389	0.09 461	0.10 463	0.11 531

test_sample3	0.23 440	0.12 310	0.43 462	0.19 180	0.12 289	0.32 534	0.20 447	0.50 549	0.34 429	0.31 464	0.33 430	0.29 447	0.22 432	0.53 544	0.22 468	0.10 484	0.07 413	0.09 389	0.08 349	0.10 463	0.10 490

CIPLG	0.21 386	0.21 586	0.55 560	0.23 458	0.15 490	0.25 408	0.20 447	0.35 365	0.29 362	0.31 464	0.33 430	0.22 338	0.15 289	0.26 349	0.20 419	0.08 322	0.07 413	0.07 178	0.07 262	0.08 298	0.08 355

PSMNet-ADL	0.25 499	0.15 477	0.32 300	0.26 592	0.14 426	0.31 520	0.22 508	0.44 481	0.36 459	0.27 372	0.33 430	0.41 572	0.28 533	0.61 593	0.29 550	0.11 532	0.09 544	0.09 389	0.11 550	0.10 463	0.10 490

SST-Stereo	0.21 386	0.10 162	0.37 369	0.24 516	0.13 374	0.19 230	0.17 294	0.31 300	0.24 285	0.34 521	0.33 430	0.29 447	0.25 486	0.56 565	0.17 333	0.08 322	0.05 42	0.10 473	0.08 349	0.09 387	0.07 267

RAFT_R40	0.21 386	0.10 162	0.37 369	0.24 516	0.13 374	0.18 194	0.18 345	0.31 300	0.29 362	0.33 501	0.33 430	0.30 464	0.24 464	0.55 554	0.18 362	0.08 322	0.05 42	0.10 473	0.08 349	0.08 298	0.07 267

RAFT	0.21 386	0.17 526	0.32 300	0.24 516	0.12 289	0.25 408	0.27 596	0.35 365	0.28 343	0.33 501	0.33 430	0.38 538	0.22 432	0.29 404	0.17 333	0.08 322	0.08 505	0.11 532	0.10 509	0.10 463	0.06 165

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 269	0.14 438	0.32 300	0.20 262	0.09 67	0.19 230	0.17 294	0.32 312	0.30 379	0.25 349	0.33 430	0.20 312	0.17 346	0.19 201	0.15 273	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.07 262	0.07 206	0.05 39

GCST	0.47 669	0.60 724	0.57 570	1.04 750	0.48 721	0.38 596	0.11 28	0.40 430	0.32 405	0.41 613	0.34 441	0.29 447	0.17 346	0.46 509	0.19 396	0.69 740	0.42 735	0.79 745	0.62 747	0.62 730	0.46 726

DualNet (step1)	0.28 550	0.19 558	0.50 529	0.18 116	0.16 523	0.34 559	0.20 447	0.51 567	0.38 485	0.37 563	0.34 441	0.37 530	0.30 563	0.39 482	0.23 489	0.23 690	0.09 544	0.28 702	0.24 696	0.18 645	0.16 622

test_sample9	0.42 650	0.19 558	0.50 529	0.18 116	0.16 523	0.34 559	0.20 447	0.51 567	0.38 485	0.37 563	0.34 441	0.37 530	0.30 563	0.66 621	0.91 705	0.23 690	1.82 770	0.28 702	0.24 696	0.18 645	0.16 622

test_sample7	0.25 499	0.15 477	0.35 340	0.20 262	0.14 426	0.28 463	0.21 478	0.51 567	0.38 485	0.37 563	0.34 441	0.37 530	0.30 563	0.39 482	0.23 489	0.14 618	0.09 544	0.13 593	0.12 589	0.13 573	0.12 555

gwcnet-sp	0.24 471	0.13 384	0.63 597	0.22 397	0.14 426	0.34 559	0.22 508	0.44 481	0.39 495	0.35 538	0.34 441	0.27 420	0.27 516	0.35 459	0.25 512	0.09 429	0.08 505	0.09 389	0.09 461	0.09 387	0.09 430

scenet	0.24 471	0.13 384	0.63 597	0.22 397	0.14 426	0.34 559	0.22 508	0.44 481	0.39 495	0.35 538	0.34 441	0.27 420	0.27 516	0.35 459	0.25 512	0.09 429	0.08 505	0.09 389	0.09 461	0.09 387	0.09 430

CASS	0.21 386	0.15 477	0.32 300	0.26 592	0.11 208	0.28 463	0.19 394	0.39 416	0.30 379	0.32 486	0.34 441	0.25 387	0.24 464	0.25 329	0.20 419	0.13 593	0.08 505	0.11 532	0.09 461	0.11 514	0.11 531
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.24 471	0.13 384	0.63 597	0.22 397	0.14 426	0.34 559	0.22 508	0.44 481	0.39 495	0.35 538	0.34 441	0.27 420	0.27 516	0.35 459	0.25 512	0.09 429	0.08 505	0.09 389	0.09 461	0.09 387	0.09 430

DisPM	0.19 344	0.10 162	0.35 340	0.23 458	0.13 374	0.18 194	0.20 447	0.29 267	0.29 362	0.33 501	0.34 441	0.23 360	0.16 314	0.33 441	0.16 300	0.09 429	0.06 270	0.09 389	0.08 349	0.07 206	0.11 531

TestStereo	0.21 386	0.19 558	0.40 413	0.25 557	0.10 144	0.22 340	0.21 478	0.31 300	0.31 393	0.23 324	0.34 441	0.22 338	0.18 377	0.62 601	0.18 362	0.08 322	0.06 270	0.10 473	0.07 262	0.11 514	0.06 165

BEATNet_4x	0.22 422	0.18 541	0.47 501	0.22 397	0.10 144	0.28 463	0.14 130	0.46 505	0.32 405	0.31 464	0.34 441	0.31 474	0.25 486	0.31 427	0.29 550	0.08 322	0.06 270	0.08 287	0.06 172	0.10 463	0.08 355

CoDeX	0.23 440	0.12 310	0.46 493	0.21 323	0.14 426	0.29 485	0.21 478	0.53 598	0.41 525	0.29 414	0.35 452	0.29 447	0.22 432	0.48 517	0.19 396	0.09 429	0.06 270	0.08 287	0.07 262	0.08 298	0.07 267

MIM_Stereo	0.18 295	0.12 310	0.38 389	0.20 262	0.11 208	0.17 166	0.14 130	0.35 365	0.25 301	0.27 372	0.35 452	0.23 360	0.13 231	0.27 369	0.16 300	0.06 53	0.07 413	0.08 287	0.08 349	0.08 298	0.06 165

ToySt	0.24 471	0.16 506	0.48 512	0.21 323	0.13 374	0.29 485	0.29 619	0.39 416	0.39 495	0.27 372	0.35 452	0.39 550	0.31 580	0.31 427	0.29 550	0.08 322	0.09 544	0.10 473	0.11 550	0.11 514	0.10 490

BUS	0.23 440	0.12 310	0.28 249	0.25 557	0.14 426	0.43 631	0.17 294	0.56 634	0.34 429	0.34 521	0.35 452	0.32 484	0.20 404	0.26 349	0.21 446	0.10 484	0.07 413	0.11 532	0.10 509	0.09 387	0.09 430

BSDual-CNN	0.23 440	0.12 310	0.28 249	0.25 557	0.14 426	0.35 574	0.21 478	0.56 634	0.34 429	0.34 521	0.35 452	0.38 538	0.24 464	0.26 349	0.21 446	0.10 484	0.07 413	0.11 532	0.10 509	0.09 387	0.09 430

hknet	0.25 499	0.14 438	0.40 413	0.25 557	0.15 490	0.35 574	0.21 478	0.56 634	0.37 470	0.34 521	0.35 452	0.43 585	0.27 516	0.37 471	0.21 446	0.09 429	0.07 413	0.11 532	0.10 509	0.09 387	0.09 430

LCNet	0.21 386	0.11 245	0.29 263	0.25 557	0.12 289	0.23 365	0.19 394	0.34 341	0.26 313	0.28 385	0.35 452	0.26 409	0.30 563	0.35 459	0.17 333	0.07 145	0.05 42	0.09 389	0.10 509	0.13 573	0.22 682

AAGNet	0.33 597	0.11 245	0.37 369	0.25 557	0.16 523	0.20 273	0.19 394	0.30 288	0.27 324	0.35 538	0.35 452	0.27 420	0.30 563	0.44 503	2.66 759	0.08 322	0.05 42	0.10 473	0.07 262	0.08 298	0.06 165

HCRNet	0.24 471	0.25 620	0.33 317	0.34 679	0.16 523	0.27 443	0.18 345	0.43 473	0.35 446	0.30 446	0.35 452	0.32 484	0.22 432	0.44 503	0.20 419	0.13 593	0.08 505	0.13 593	0.11 550	0.10 463	0.09 430

UCFNet_RVC	0.24 471	0.16 506	0.34 329	0.18 116	0.15 490	0.33 545	0.16 242	0.46 505	0.35 446	0.29 414	0.35 452	0.39 550	0.25 486	0.34 448	0.22 468	0.13 593	0.08 505	0.13 593	0.14 633	0.13 573	0.12 555

MyStereo8	0.22 422	0.15 477	0.63 597	0.21 323	0.17 548	0.31 520	0.16 242	0.36 384	0.32 405	0.28 385	0.36 462	0.25 387	0.18 377	0.25 329	0.28 538	0.08 322	0.07 413	0.08 287	0.07 262	0.10 463	0.12 555

PCWNet_CMD	0.23 440	0.13 384	0.48 512	0.20 262	0.13 374	0.28 463	0.16 242	0.46 505	0.46 587	0.29 414	0.36 462	0.37 530	0.24 464	0.28 384	0.20 419	0.09 429	0.06 270	0.10 473	0.08 349	0.11 514	0.09 430

CBFPSM	0.27 529	0.16 506	0.67 613	0.20 262	0.14 426	0.38 596	0.25 575	0.40 430	0.36 459	0.33 501	0.36 462	0.56 656	0.38 623	0.32 434	0.38 599	0.08 322	0.08 505	0.07 178	0.08 349	0.09 387	0.11 531

ssnet_v2	0.28 550	0.16 506	0.44 472	0.22 397	0.15 490	0.40 611	0.30 630	0.57 644	0.46 587	0.38 578	0.36 462	0.47 611	0.29 548	0.38 477	0.39 607	0.13 593	0.11 605	0.11 532	0.11 550	0.11 514	0.11 531

GES	0.22 422	0.12 310	0.42 448	0.20 262	0.14 426	0.27 443	0.19 394	0.49 538	0.33 419	0.30 446	0.36 462	0.25 387	0.23 446	0.29 404	0.22 468	0.10 484	0.08 505	0.08 287	0.07 262	0.10 463	0.11 531

ac_64	0.27 529	0.13 384	0.41 438	0.24 516	0.17 548	0.36 581	0.22 508	0.46 505	0.33 419	0.35 538	0.36 462	0.52 641	0.30 563	0.62 601	0.32 572	0.11 532	0.09 544	0.10 473	0.10 509	0.09 387	0.08 355

FADNet	0.32 587	0.36 681	0.74 635	0.23 458	0.22 641	0.37 588	0.19 394	0.53 598	0.48 604	0.32 486	0.36 462	0.43 585	0.32 588	0.64 610	0.25 512	0.16 649	0.16 673	0.14 620	0.16 655	0.24 680	0.19 655

MSMDNet	0.23 440	0.13 384	0.48 512	0.20 262	0.13 374	0.28 463	0.16 242	0.46 505	0.46 587	0.29 414	0.36 462	0.37 530	0.24 464	0.28 384	0.20 419	0.09 429	0.06 270	0.09 389	0.08 349	0.11 514	0.09 430

NOSS_ROB	0.31 578	0.20 571	0.35 340	0.24 516	0.16 523	0.32 534	0.19 394	0.52 586	0.48 604	0.33 501	0.36 462	0.42 581	0.28 533	0.93 698	0.24 502	0.19 678	0.20 699	0.24 688	0.22 691	0.17 631	0.17 635

Lsterematch	0.18 295	0.13 384	0.33 317	0.19 180	0.10 144	0.23 365	0.17 294	0.25 189	0.32 405	0.28 385	0.37 471	0.24 375	0.21 414	0.23 282	0.22 468	0.08 322	0.05 42	0.08 287	0.06 172	0.08 298	0.07 267

G2L-Stereo_test	0.24 471	0.16 506	0.38 389	0.19 180	0.13 374	0.27 443	0.24 557	0.49 538	0.38 485	0.37 563	0.37 471	0.40 565	0.24 464	0.52 537	0.28 538	0.08 322	0.06 270	0.06 59	0.06 172	0.09 387	0.08 355

G2L-Stereo	0.25 499	0.16 506	0.47 501	0.22 397	0.14 426	0.25 408	0.18 345	0.46 505	0.35 446	0.33 501	0.37 471	0.40 565	0.22 432	0.60 586	0.30 558	0.10 484	0.09 544	0.10 473	0.08 349	0.09 387	0.09 430

rvit_stereo_0075_2	0.24 471	0.17 526	0.50 529	0.26 592	0.22 641	0.22 340	0.15 188	0.40 430	0.35 446	0.27 372	0.37 471	0.29 447	0.20 404	0.28 384	0.19 396	0.17 661	0.12 625	0.19 672	0.12 589	0.13 573	0.13 575

test_sample4	0.24 471	0.13 384	0.43 462	0.20 262	0.12 289	0.32 534	0.21 478	0.51 567	0.34 429	0.31 464	0.37 471	0.28 436	0.23 446	0.53 544	0.21 446	0.10 484	0.07 413	0.10 473	0.09 461	0.11 514	0.10 490

GASNet	0.36 616	0.46 704	0.88 670	0.34 679	0.23 654	0.35 574	0.22 508	0.60 668	0.53 639	0.40 604	0.37 471	0.45 601	0.30 563	0.79 668	0.35 588	0.15 633	0.10 579	0.14 620	0.14 633	0.22 673	0.12 555

NINENet	0.25 499	0.15 477	0.37 369	0.23 458	0.16 523	0.43 631	0.17 294	0.60 668	0.46 587	0.32 486	0.37 471	0.32 484	0.20 404	0.42 497	0.21 446	0.10 484	0.10 579	0.12 571	0.08 349	0.11 514	0.10 490

iRaft-Stereo_5w	0.23 440	0.18 541	0.44 472	0.22 397	0.13 374	0.19 230	0.19 394	0.37 396	0.32 405	0.28 385	0.37 471	0.34 503	0.23 446	0.65 617	0.27 532	0.06 53	0.06 270	0.08 287	0.07 262	0.09 387	0.08 355

IIG-Stereo	0.23 440	0.13 384	0.35 340	0.29 646	0.12 289	0.23 365	0.14 130	0.38 404	0.31 393	0.34 521	0.37 471	0.33 493	0.21 414	0.70 631	0.26 526	0.08 322	0.06 270	0.09 389	0.07 262	0.07 206	0.06 165

CFNet_pseudo	0.23 440	0.13 384	0.47 501	0.19 180	0.13 374	0.26 432	0.16 242	0.44 481	0.44 557	0.29 414	0.37 471	0.38 538	0.23 446	0.29 404	0.21 446	0.09 429	0.06 270	0.11 532	0.08 349	0.11 514	0.09 430

AFF-stereo	0.18 295	0.15 477	0.32 300	0.21 323	0.10 144	0.18 194	0.18 345	0.33 328	0.27 324	0.25 349	0.37 471	0.25 387	0.17 346	0.24 298	0.15 273	0.06 53	0.05 42	0.08 287	0.08 349	0.07 206	0.05 39

UPFNet	0.25 499	0.12 310	0.38 389	0.24 516	0.19 597	0.37 588	0.28 612	0.48 528	0.38 485	0.34 521	0.37 471	0.37 530	0.28 533	0.39 482	0.33 579	0.10 484	0.09 544	0.10 473	0.10 509	0.10 463	0.08 355

DSFCA	0.27 529	0.13 384	0.36 360	0.20 262	0.17 548	0.38 596	0.31 635	0.47 515	0.43 541	0.43 629	0.37 471	0.39 550	0.29 548	0.52 537	0.32 572	0.12 572	0.10 579	0.10 473	0.11 550	0.11 514	0.10 490

DMCA-RVC	0.27 529	0.21 586	0.61 586	0.28 643	0.17 548	0.29 485	0.21 478	0.42 459	0.35 446	0.40 604	0.37 471	0.39 550	0.36 610	0.43 499	0.30 558	0.13 593	0.10 579	0.15 636	0.11 550	0.13 573	0.10 490

ccs_rob	0.23 440	0.13 384	0.47 501	0.20 262	0.13 374	0.26 432	0.17 294	0.44 481	0.44 557	0.29 414	0.37 471	0.38 538	0.23 446	0.29 404	0.21 446	0.09 429	0.06 270	0.11 532	0.08 349	0.11 514	0.09 430

TestStereo_HL3	0.21 386	0.13 384	0.77 637	0.17 59	0.11 208	0.23 365	0.16 242	0.34 341	0.20 199	0.27 372	0.38 486	0.23 360	0.19 393	0.41 493	0.14 237	0.08 322	0.06 270	0.07 178	0.06 172	0.07 206	0.08 355

test_sample8	0.49 675	0.19 558	0.50 529	0.18 116	0.16 523	0.34 559	0.20 447	0.55 618	0.34 429	0.62 689	0.38 486	1.15 724	0.67 704	0.66 621	0.91 705	0.23 690	1.82 770	0.28 702	0.24 696	0.18 645	0.16 622

mmm	0.21 386	0.12 310	0.31 290	0.22 397	0.12 289	0.28 463	0.21 478	0.41 445	0.27 324	0.29 414	0.38 486	0.29 447	0.24 464	0.29 404	0.22 468	0.09 429	0.07 413	0.11 532	0.09 461	0.10 463	0.09 430

RAFT+CT+SA	0.21 386	0.18 541	0.33 317	0.25 557	0.18 570	0.23 365	0.29 619	0.40 430	0.36 459	0.24 339	0.38 486	0.18 276	0.16 314	0.32 434	0.16 300	0.07 145	0.05 42	0.09 389	0.12 589	0.09 387	0.09 430

psmg	0.23 440	0.12 310	0.28 249	0.21 323	0.14 426	0.35 574	0.23 535	0.51 567	0.34 429	0.35 538	0.38 486	0.38 538	0.24 464	0.26 349	0.21 446	0.10 484	0.08 505	0.10 473	0.10 509	0.09 387	0.08 355

ADLNet2	0.30 571	0.17 526	0.72 630	0.23 458	0.17 548	0.36 581	0.24 557	0.52 586	0.51 625	0.32 486	0.38 486	0.45 601	0.30 563	0.69 628	0.35 588	0.10 484	0.08 505	0.09 389	0.09 461	0.12 555	0.10 490

GEStereo_RVC	0.27 529	0.20 571	0.44 472	0.27 620	0.16 523	0.33 545	0.25 575	0.56 634	0.54 644	0.34 521	0.38 486	0.34 503	0.25 486	0.51 531	0.28 538	0.12 572	0.08 505	0.09 389	0.08 349	0.11 514	0.11 531

FADNet-RVC-Resample	0.29 563	0.25 620	0.93 678	0.26 592	0.16 523	0.32 534	0.21 478	0.47 515	0.39 495	0.35 538	0.38 486	0.33 493	0.27 516	0.53 544	0.24 502	0.10 484	0.10 579	0.14 620	0.13 618	0.13 573	0.16 622

FADNet_RVC	0.30 571	0.28 642	0.83 658	0.23 458	0.15 490	0.30 504	0.17 294	0.49 538	0.37 470	0.30 446	0.38 486	0.30 464	0.27 516	0.52 537	0.31 566	0.14 618	0.14 648	0.14 620	0.16 655	0.21 666	0.23 689

RYNet	0.37 626	0.18 541	0.59 581	0.25 557	0.28 685	0.61 687	0.32 643	0.59 659	0.59 661	0.41 613	0.38 486	0.57 661	0.39 630	0.87 686	0.53 659	0.11 532	0.08 505	0.12 571	0.11 550	0.18 645	0.18 648

AdaStereo	0.24 471	0.16 506	0.37 369	0.24 516	0.12 289	0.32 534	0.17 294	0.54 608	0.42 533	0.33 501	0.38 486	0.35 517	0.21 414	0.30 420	0.22 468	0.14 618	0.06 270	0.13 593	0.08 349	0.11 514	0.08 355
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.
NVstereo2D	0.31 578	0.16 506	0.54 553	0.24 516	0.22 641	0.42 622	0.28 612	0.58 653	0.56 653	0.28 385	0.38 486	0.40 565	0.30 563	0.71 635	0.28 538	0.13 593	0.08 505	0.13 593	0.10 509	0.19 654	0.16 622

DeepPruner_ROB	0.26 518	0.19 558	0.44 472	0.21 323	0.16 523	0.30 504	0.21 478	0.52 586	0.32 405	0.35 538	0.38 486	0.39 550	0.26 497	0.42 497	0.24 502	0.15 633	0.11 605	0.11 532	0.11 550	0.14 591	0.13 575

HSM	0.28 550	0.16 506	0.35 340	0.20 262	0.15 490	0.33 545	0.19 394	0.53 598	0.37 470	0.36 555	0.38 486	0.67 691	0.31 580	0.89 691	0.23 489	0.08 322	0.06 270	0.08 287	0.07 262	0.08 298	0.08 355

DStereoRT	0.35 611	0.13 384	0.51 539	0.25 557	0.16 523	0.42 622	0.19 394	0.48 528	0.39 495	0.30 446	0.39 500	0.24 375	0.39 630	0.64 610	0.30 558	0.08 322	0.07 413	1.54 763	0.41 728	0.08 298	0.11 531

FLISNet	0.20 365	0.13 384	0.33 317	0.18 116	0.15 490	0.17 166	0.16 242	0.34 341	0.21 221	0.37 563	0.39 500	0.36 522	0.24 464	0.29 404	0.21 446	0.06 53	0.05 42	0.08 287	0.09 461	0.09 387	0.07 267

CoSv	0.20 365	0.13 384	0.33 317	0.18 116	0.15 490	0.17 166	0.16 242	0.34 341	0.21 221	0.37 563	0.39 500	0.36 522	0.24 464	0.29 404	0.21 446	0.06 53	0.05 42	0.08 287	0.09 461	0.09 387	0.07 267

DispNO	0.27 529	0.18 541	0.62 594	0.23 458	0.17 548	0.25 408	0.22 508	0.45 494	0.41 525	0.32 486	0.39 500	0.38 538	0.27 516	0.77 664	0.27 532	0.09 429	0.07 413	0.10 473	0.10 509	0.08 298	0.08 355

TestStereo1	0.21 386	0.16 506	0.32 300	0.26 592	0.13 374	0.26 432	0.27 596	0.40 430	0.36 459	0.29 414	0.39 500	0.22 338	0.21 414	0.33 441	0.17 333	0.07 145	0.06 270	0.09 389	0.08 349	0.08 298	0.07 267

SA-5K	0.21 386	0.16 506	0.32 300	0.26 592	0.13 374	0.26 432	0.27 596	0.40 430	0.36 459	0.29 414	0.39 500	0.22 338	0.21 414	0.33 441	0.17 333	0.07 145	0.06 270	0.09 389	0.08 349	0.08 298	0.07 267

PSM-AAD	0.25 499	0.10 162	0.30 274	0.24 516	0.12 289	0.26 432	0.38 676	0.34 341	0.28 343	0.35 538	0.39 500	0.28 436	0.79 714	0.30 420	0.16 300	0.07 145	0.06 270	0.12 571	0.11 550	0.08 298	0.21 676

UNet	0.28 550	0.14 438	0.69 619	0.23 458	0.20 616	0.44 633	0.22 508	0.50 549	0.40 513	0.34 521	0.39 500	0.43 585	0.33 591	0.40 491	0.31 566	0.09 429	0.07 413	0.10 473	0.08 349	0.10 463	0.08 355

GANet-RSSM	0.24 471	0.14 438	0.36 360	0.21 323	0.14 426	0.27 443	0.21 478	0.45 494	0.33 419	0.29 414	0.39 500	0.39 550	0.28 533	0.58 576	0.23 489	0.11 532	0.07 413	0.09 389	0.09 461	0.10 463	0.09 430

FADNet-RVC	0.31 578	0.35 678	0.78 638	0.25 557	0.20 616	0.33 545	0.20 447	0.49 538	0.40 513	0.34 521	0.39 500	0.41 572	0.29 548	0.63 608	0.31 566	0.13 593	0.14 648	0.14 620	0.15 643	0.19 654	0.19 655

StereoDRNet	0.32 587	0.22 601	0.61 586	0.27 620	0.21 624	0.42 622	0.30 630	0.61 672	0.48 604	0.46 644	0.39 500	0.48 617	0.30 563	0.57 569	0.40 614	0.11 532	0.09 544	0.12 571	0.11 550	0.12 555	0.10 490

MWDA-net	0.29 563	0.21 586	0.47 501	0.25 557	0.21 624	0.35 574	0.32 643	0.44 481	0.47 592	0.38 578	0.40 511	0.33 493	0.38 623	0.54 551	0.40 614	0.10 484	0.07 413	0.09 389	0.09 461	0.09 387	0.10 490

IER	0.23 440	0.12 310	0.39 405	0.20 262	0.14 426	0.31 520	0.19 394	0.42 459	0.36 459	0.33 501	0.40 511	0.32 484	0.33 591	0.29 404	0.22 468	0.09 429	0.07 413	0.08 287	0.08 349	0.09 387	0.08 355

test_5	0.23 440	0.19 558	0.38 389	0.26 592	0.18 570	0.25 408	0.29 619	0.40 430	0.37 470	0.29 414	0.40 511	0.25 387	0.22 432	0.34 448	0.18 362	0.07 145	0.05 42	0.09 389	0.09 461	0.10 463	0.10 490

AASNet	0.27 529	0.19 558	0.49 518	0.26 592	0.17 548	0.34 559	0.20 447	0.62 680	0.48 604	0.35 538	0.40 511	0.32 484	0.25 486	0.28 384	0.34 584	0.11 532	0.09 544	0.10 473	0.08 349	0.13 573	0.11 531

LMCR-Stereo	0.26 518	0.18 541	0.49 518	0.28 643	0.14 426	0.36 581	0.23 535	0.54 608	0.34 429	0.39 594	0.40 511	0.29 447	0.29 548	0.37 471	0.27 532	0.11 532	0.07 413	0.09 389	0.07 262	0.13 573	0.09 430

psm_up	0.29 563	0.16 506	0.41 438	0.26 592	0.17 548	0.32 534	0.26 589	0.55 618	0.43 541	0.36 555	0.40 511	0.45 601	0.37 619	0.58 576	0.30 558	0.11 532	0.12 625	0.13 593	0.12 589	0.10 463	0.10 490

CFNet-ft	0.24 471	0.15 477	0.35 340	0.18 116	0.15 490	0.30 504	0.21 478	0.39 416	0.36 459	0.28 385	0.40 511	0.43 585	0.25 486	0.47 513	0.24 502	0.12 572	0.07 413	0.12 571	0.11 550	0.12 555	0.09 430

CFNet	0.27 529	0.20 571	0.44 472	0.22 397	0.14 426	0.33 545	0.14 130	0.51 567	0.45 569	0.30 446	0.40 511	0.38 538	0.27 516	0.76 658	0.25 512	0.09 429	0.07 413	0.11 532	0.11 550	0.11 514	0.08 355

CFNet_RVC	0.24 471	0.15 477	0.35 340	0.18 116	0.15 490	0.30 504	0.21 478	0.39 416	0.36 459	0.28 385	0.40 511	0.43 585	0.25 486	0.47 513	0.24 502	0.12 572	0.07 413	0.12 571	0.11 550	0.12 555	0.09 430

RT-IGEV	0.25 499	0.10 162	0.48 512	0.22 397	0.14 426	0.31 520	0.28 612	0.53 598	0.39 495	0.36 555	0.41 520	0.44 596	0.30 563	0.28 384	0.27 532	0.09 429	0.07 413	0.08 287	0.09 461	0.09 387	0.10 490

DDVS	0.25 499	0.15 477	0.39 405	0.24 516	0.17 548	0.34 559	0.21 478	0.41 445	0.30 379	0.33 501	0.41 520	0.48 617	0.21 414	0.52 537	0.27 532	0.11 532	0.09 544	0.11 532	0.09 461	0.13 573	0.14 599

test_sample5	0.24 471	0.13 384	0.42 448	0.21 323	0.12 289	0.30 504	0.21 478	0.50 549	0.34 429	0.32 486	0.41 520	0.29 447	0.23 446	0.55 554	0.21 446	0.10 484	0.07 413	0.10 473	0.09 461	0.11 514	0.10 490

SMFormer	0.25 499	0.12 310	0.40 413	0.19 180	0.10 144	0.27 443	0.19 394	0.51 567	0.45 569	0.34 521	0.41 520	0.31 474	0.26 497	0.58 576	0.28 538	0.10 484	0.07 413	0.08 287	0.08 349	0.09 387	0.09 430

tta	0.24 471	0.12 310	0.40 413	0.19 180	0.10 144	0.27 443	0.19 394	0.51 567	0.45 569	0.34 521	0.41 520	0.31 474	0.26 497	0.58 576	0.28 538	0.10 484	0.07 413	0.08 287	0.08 349	0.08 298	0.07 267

qqq1	0.24 471	0.12 310	0.40 413	0.19 180	0.10 144	0.27 443	0.19 394	0.51 567	0.45 569	0.34 521	0.41 520	0.31 474	0.26 497	0.58 576	0.16 300	0.10 484	0.07 413	0.07 178	0.06 172	0.08 298	0.07 267

fff1	0.24 471	0.12 310	0.40 413	0.19 180	0.10 144	0.27 443	0.19 394	0.51 567	0.45 569	0.34 521	0.41 520	0.31 474	0.26 497	0.58 576	0.16 300	0.10 484	0.07 413	0.07 178	0.06 172	0.08 298	0.07 267

1111x	0.32 587	0.11 245	0.40 413	0.22 397	0.11 208	0.32 534	0.26 589	0.59 659	0.43 541	0.31 464	0.41 520	0.39 550	0.28 533	0.76 658	1.37 737	0.09 429	0.08 505	0.09 389	0.10 509	0.09 387	0.08 355

CRFU-Net	0.28 550	0.14 438	0.45 485	0.25 557	0.15 490	0.45 639	0.23 535	0.50 549	0.30 379	0.43 629	0.41 520	0.48 617	0.46 662	0.43 499	0.29 550	0.11 532	0.10 579	0.09 389	0.08 349	0.10 463	0.10 490

XX-Stereo	0.21 386	0.10 162	0.83 658	0.26 592	0.17 548	0.23 365	0.13 92	0.40 430	0.18 147	0.20 291	0.41 520	0.31 474	0.10 97	0.32 434	0.12 135	0.08 322	0.06 270	0.08 287	0.08 349	0.07 206	0.05 39

ADLNet	0.28 550	0.15 477	0.42 448	0.23 458	0.19 597	0.34 559	0.23 535	0.53 598	0.43 541	0.42 623	0.41 520	0.44 596	0.27 516	0.55 554	0.35 588	0.11 532	0.08 505	0.11 532	0.11 550	0.11 514	0.12 555

MMNet	0.27 529	0.14 438	0.49 518	0.24 516	0.17 548	0.47 648	0.22 508	0.45 494	0.51 625	0.39 594	0.41 520	0.36 522	0.33 591	0.39 482	0.34 584	0.08 322	0.07 413	0.09 389	0.09 461	0.10 463	0.08 355

delet	0.27 529	0.14 438	0.40 413	0.23 458	0.19 597	0.41 615	0.29 619	0.49 538	0.48 604	0.33 501	0.41 520	0.37 530	0.30 563	0.48 517	0.34 584	0.09 429	0.09 544	0.11 532	0.12 589	0.08 298	0.08 355

ACVNet	0.23 440	0.13 384	0.35 340	0.18 116	0.15 490	0.27 443	0.23 535	0.39 416	0.44 557	0.28 385	0.41 520	0.38 538	0.26 497	0.27 369	0.32 572	0.08 322	0.07 413	0.08 287	0.07 262	0.10 463	0.07 267

acv_ft	0.25 499	0.13 384	0.40 413	0.23 458	0.19 597	0.34 559	0.21 478	0.45 494	0.44 557	0.38 578	0.41 520	0.38 538	0.27 516	0.27 369	0.35 588	0.08 322	0.07 413	0.08 287	0.07 262	0.11 514	0.07 267

STTStereo	0.28 550	0.20 571	0.61 586	0.25 557	0.17 548	0.29 485	0.24 557	0.47 515	0.39 495	0.39 594	0.41 520	0.44 596	0.28 533	0.40 491	0.28 538	0.13 593	0.12 625	0.13 593	0.16 655	0.12 555	0.11 531

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 529	0.21 586	0.59 581	0.25 557	0.18 570	0.29 485	0.22 508	0.50 549	0.40 513	0.38 578	0.41 520	0.43 585	0.27 516	0.43 499	0.29 550	0.11 532	0.08 505	0.10 473	0.10 509	0.10 463	0.11 531
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MEA-ACV	0.26 518	0.11 245	0.42 448	0.21 323	0.14 426	0.35 574	0.24 557	0.53 598	0.47 592	0.35 538	0.42 537	0.36 522	0.34 600	0.47 513	0.27 532	0.09 429	0.09 544	0.10 473	0.12 589	0.09 387	0.10 490

coex_refinement	0.26 518	0.16 506	0.36 360	0.23 458	0.15 490	0.31 520	0.20 447	0.49 538	0.42 533	0.35 538	0.42 537	0.45 601	0.27 516	0.55 554	0.33 579	0.10 484	0.06 270	0.07 178	0.07 262	0.10 463	0.10 490

UGAM	0.26 518	0.14 438	0.45 485	0.25 557	0.12 289	0.23 365	0.25 575	0.32 312	0.41 525	0.31 464	0.42 537	0.41 572	0.22 432	0.92 696	0.22 468	0.08 322	0.06 270	0.14 620	0.12 589	0.10 463	0.07 267

ffm	0.22 422	0.12 310	0.42 448	0.20 262	0.13 374	0.28 463	0.20 447	0.35 365	0.44 557	0.30 446	0.42 537	0.34 503	0.23 446	0.27 369	0.11 57	0.08 322	0.05 42	0.11 532	0.10 509	0.08 298	0.08 355

ff1	0.29 563	0.12 310	0.42 448	0.20 262	0.13 374	0.28 463	0.20 447	0.35 365	0.44 557	0.30 446	0.42 537	0.34 503	0.23 446	0.81 676	1.08 716	0.08 322	0.05 42	0.11 532	0.10 509	0.08 298	0.08 355

mmx	0.31 578	0.12 310	0.42 448	0.20 262	0.13 374	0.28 463	0.20 447	0.55 618	0.45 569	0.30 446	0.42 537	0.34 503	0.23 446	0.81 676	1.08 716	0.10 484	0.07 413	0.11 532	0.10 509	0.11 514	0.10 490

xxx	0.31 578	0.12 310	0.42 448	0.20 262	0.13 374	0.28 463	0.20 447	0.55 618	0.45 569	0.30 446	0.42 537	0.34 503	0.23 446	0.81 676	1.08 716	0.10 484	0.07 413	0.11 532	0.10 509	0.11 514	0.10 490

CFNet_ucs	0.24 471	0.13 384	0.50 529	0.20 262	0.15 490	0.28 463	0.17 294	0.49 538	0.45 569	0.32 486	0.42 537	0.39 550	0.22 432	0.31 427	0.21 446	0.11 532	0.08 505	0.12 571	0.09 461	0.12 555	0.11 531

AACVNet	0.26 518	0.16 506	0.37 369	0.22 397	0.14 426	0.29 485	0.19 394	0.41 445	0.31 393	0.38 578	0.42 537	0.43 585	0.28 533	0.73 643	0.25 512	0.11 532	0.08 505	0.11 532	0.09 461	0.13 573	0.11 531

STrans-v2	0.24 471	0.13 384	0.54 553	0.21 323	0.12 289	0.23 365	0.21 478	0.47 515	0.28 343	0.31 464	0.42 537	0.36 522	0.35 606	0.62 601	0.23 489	0.07 145	0.05 42	0.08 287	0.07 262	0.06 117	0.06 165

xxxx	0.34 606	0.10 162	0.29 263	0.19 180	0.11 208	0.37 588	0.20 447	0.58 653	0.38 485	0.29 414	0.42 537	0.38 538	0.24 464	0.46 509	2.20 755	0.11 532	0.07 413	0.09 389	0.08 349	0.09 387	0.09 430

cf-r	0.24 471	0.15 477	0.44 472	0.21 323	0.14 426	0.27 443	0.22 508	0.42 459	0.40 513	0.30 446	0.42 537	0.42 581	0.26 497	0.43 499	0.25 512	0.11 532	0.06 270	0.08 287	0.10 509	0.08 298	0.08 355

PA-Net	0.37 626	0.28 642	0.83 658	0.31 664	0.28 685	0.39 605	0.42 691	0.51 567	0.55 650	0.34 521	0.42 537	0.41 572	0.36 610	0.79 668	0.49 647	0.12 572	0.23 710	0.16 648	0.23 694	0.12 555	0.18 648
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DN-CSS_ROB	0.22 422	0.25 620	0.47 501	0.24 516	0.14 426	0.25 408	0.12 46	0.40 430	0.33 419	0.29 414	0.42 537	0.22 338	0.20 404	0.33 441	0.19 396	0.07 145	0.06 270	0.11 532	0.11 550	0.11 514	0.07 267

test_sample6	0.25 499	0.13 384	0.41 438	0.21 323	0.11 208	0.30 504	0.22 508	0.51 567	0.35 446	0.33 501	0.43 551	0.30 464	0.24 464	0.57 569	0.22 468	0.10 484	0.07 413	0.10 473	0.10 509	0.11 514	0.10 490

DualNet	0.24 471	0.13 384	0.42 448	0.21 323	0.12 289	0.30 504	0.21 478	0.50 549	0.34 429	0.33 501	0.43 551	0.29 447	0.23 446	0.55 554	0.21 446	0.10 484	0.07 413	0.10 473	0.09 461	0.11 514	0.10 490

GMStereo_Zeroshot	0.24 471	0.21 586	0.45 485	0.26 592	0.13 374	0.28 463	0.15 188	0.39 416	0.35 446	0.37 563	0.43 551	0.40 565	0.17 346	0.34 448	0.20 419	0.12 572	0.07 413	0.13 593	0.07 262	0.16 614	0.09 430

CSP-Net	0.27 529	0.15 477	0.30 274	0.21 323	0.14 426	0.44 633	0.24 557	0.50 549	0.40 513	0.41 613	0.43 551	0.42 581	0.26 497	0.66 621	0.28 538	0.12 572	0.08 505	0.08 287	0.08 349	0.10 463	0.09 430

TransformOpticalFlow	0.24 471	0.13 384	0.56 567	0.23 458	0.11 208	0.21 307	0.19 394	0.40 430	0.32 405	0.30 446	0.43 551	0.36 522	0.31 580	0.61 593	0.20 419	0.07 145	0.05 42	0.08 287	0.07 262	0.06 117	0.07 267

ICVP	0.23 440	0.13 384	0.44 472	0.26 592	0.14 426	0.29 485	0.25 575	0.45 494	0.33 419	0.29 414	0.43 551	0.35 517	0.25 486	0.26 349	0.23 489	0.12 572	0.09 544	0.09 389	0.08 349	0.09 387	0.10 490
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RASNet	0.28 550	0.14 438	0.44 472	0.22 397	0.18 570	0.32 534	0.19 394	0.48 528	0.38 485	0.29 414	0.43 551	0.47 611	0.37 619	0.79 668	0.36 594	0.09 429	0.07 413	0.07 178	0.09 461	0.07 206	0.07 267

HSM-Net_RVC	0.27 529	0.11 245	0.42 448	0.19 180	0.11 208	0.34 559	0.20 447	0.62 680	0.43 541	0.40 604	0.43 551	0.50 631	0.26 497	0.76 658	0.22 468	0.08 322	0.07 413	0.07 178	0.07 262	0.08 298	0.08 355
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TDLM	0.30 571	0.21 586	0.38 389	0.28 643	0.15 490	0.33 545	0.32 643	0.52 586	0.47 592	0.38 578	0.43 551	0.39 550	0.29 548	0.91 695	0.28 538	0.14 618	0.08 505	0.13 593	0.11 550	0.12 555	0.10 490

iResNet	0.24 471	0.18 541	0.61 586	0.25 557	0.11 208	0.29 485	0.21 478	0.42 459	0.43 541	0.33 501	0.43 551	0.27 420	0.22 432	0.34 448	0.26 526	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.08 298	0.07 267

iResNet_ROB	0.25 499	0.19 558	0.40 413	0.20 262	0.12 289	0.30 504	0.16 242	0.55 618	0.53 639	0.38 578	0.43 551	0.37 530	0.26 497	0.38 477	0.22 468	0.08 322	0.06 270	0.06 59	0.04 1	0.09 387	0.09 430

SCION-MonSter(vits)	0.22 422	0.08 45	0.13 2	0.17 59	0.08 34	0.13 35	0.12 46	0.44 481	0.53 639	0.09 20	0.44 562	0.30 464	0.25 486	0.34 448	0.42 626	0.10 484	0.08 505	0.18 663	0.17 665	0.14 591	0.12 555

Selective-IGEV-i16pb	0.39 638	0.12 310	2.18 741	0.21 323	0.15 490	0.68 696	0.32 643	0.56 634	0.57 656	0.25 349	0.44 562	0.33 493	0.21 414	0.80 672	0.25 512	0.14 618	0.10 579	0.09 389	0.10 509	0.12 555	0.13 575

iinet-f	0.30 571	0.18 541	1.03 692	0.20 262	0.15 490	0.44 633	0.22 508	0.45 494	0.37 470	0.35 538	0.44 562	0.41 572	0.34 600	0.34 448	0.40 614	0.10 484	0.09 544	0.08 287	0.08 349	0.13 573	0.11 531

SA	0.22 422	0.16 506	0.36 360	0.23 458	0.13 374	0.24 388	0.23 535	0.45 494	0.40 513	0.27 372	0.44 562	0.23 360	0.23 446	0.33 441	0.17 333	0.07 145	0.06 270	0.10 473	0.11 550	0.08 298	0.06 165

dad	0.28 550	0.31 665	0.44 472	0.21 323	0.14 426	0.30 504	0.20 447	0.33 328	0.49 613	0.44 636	0.44 562	0.45 601	0.21 414	0.41 493	0.26 526	0.20 681	0.11 605	0.20 676	0.11 550	0.14 591	0.10 490

DAS	0.27 529	0.12 310	0.42 448	0.24 516	0.18 570	0.29 485	0.24 557	0.45 494	0.45 569	0.41 613	0.44 562	0.34 503	0.29 548	0.75 652	0.21 446	0.09 429	0.07 413	0.09 389	0.07 262	0.09 387	0.09 430

SepStereo	0.26 518	0.12 310	0.42 448	0.24 516	0.18 570	0.29 485	0.24 557	0.45 494	0.45 569	0.41 613	0.44 562	0.34 503	0.29 548	0.64 610	0.21 446	0.09 429	0.07 413	0.09 389	0.07 262	0.09 387	0.09 430

SACVNet	0.30 571	0.20 571	0.41 438	0.25 557	0.18 570	0.34 559	0.25 575	0.52 586	0.40 513	0.41 613	0.44 562	0.46 609	0.32 588	0.71 635	0.25 512	0.13 593	0.10 579	0.12 571	0.12 589	0.16 614	0.17 635

222	0.41 647	0.10 162	0.29 263	0.19 180	0.11 208	0.36 581	0.20 447	0.57 644	0.39 495	0.35 538	0.44 562	0.30 464	0.27 516	0.55 554	3.56 762	0.11 532	0.07 413	0.08 287	0.08 349	0.09 387	0.09 430

PSMNet-RSSM	0.24 471	0.15 477	0.36 360	0.21 323	0.14 426	0.25 408	0.20 447	0.48 528	0.37 470	0.30 446	0.44 562	0.38 538	0.26 497	0.52 537	0.22 468	0.12 572	0.07 413	0.11 532	0.13 618	0.10 463	0.09 430

DeepPrunerF	0.44 661	0.29 650	1.29 717	0.33 676	0.30 696	0.35 574	0.36 666	0.62 680	1.15 741	0.40 604	0.44 562	0.39 550	0.41 639	0.80 672	0.52 656	0.18 672	0.14 648	0.23 686	0.21 682	0.17 631	0.17 635

MLCV	0.22 422	0.16 506	0.44 472	0.21 323	0.08 34	0.29 485	0.19 394	0.38 404	0.37 470	0.38 578	0.44 562	0.31 474	0.21 414	0.41 493	0.24 502	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.07 206	0.06 165

PSMNet_ROB	0.33 597	0.24 615	0.54 553	0.31 664	0.21 624	0.42 622	0.43 693	0.59 659	0.47 592	0.37 563	0.44 562	0.49 623	0.31 580	0.64 610	0.43 628	0.14 618	0.10 579	0.15 636	0.14 633	0.13 573	0.11 531

TCMNet	0.33 597	0.23 611	0.72 630	0.29 646	0.30 696	0.40 611	0.28 612	0.50 549	0.47 592	0.37 563	0.45 575	0.40 565	0.29 548	0.60 586	0.39 607	0.14 618	0.13 637	0.15 636	0.14 633	0.17 631	0.15 612

UDG	0.40 645	0.46 704	0.49 518	0.40 703	0.35 704	0.47 648	0.27 596	0.54 608	0.47 592	0.39 594	0.45 575	0.59 666	0.44 653	0.46 509	0.39 607	0.26 703	0.19 693	0.48 728	0.22 691	0.34 710	0.26 699

GMM-Stereo	0.21 386	0.10 162	0.43 462	0.23 458	0.13 374	0.24 388	0.25 575	0.37 396	0.27 324	0.30 446	0.45 575	0.27 420	0.21 414	0.31 427	0.17 333	0.07 145	0.05 42	0.10 473	0.09 461	0.08 298	0.19 655

pcwnet_v2	0.32 587	0.15 477	1.26 714	0.23 458	0.18 570	0.32 534	0.18 345	0.59 659	0.60 666	0.36 555	0.45 575	0.35 517	0.29 548	0.36 468	0.25 512	0.14 618	0.11 605	0.12 571	0.11 550	0.14 591	0.15 612

test_xeample	0.34 606	0.10 162	0.29 263	0.19 180	0.11 208	0.33 545	0.23 535	0.55 618	0.38 485	0.32 486	0.45 575	0.29 447	0.26 497	0.57 569	2.24 757	0.10 484	0.07 413	0.09 389	0.08 349	0.09 387	0.09 430

GwcNet-RSSM	0.26 518	0.17 526	0.46 493	0.21 323	0.13 374	0.28 463	0.23 535	0.44 481	0.42 533	0.31 464	0.45 575	0.40 565	0.26 497	0.55 554	0.28 538	0.11 532	0.07 413	0.09 389	0.10 509	0.09 387	0.08 355

R-Stereo Train	0.18 295	0.09 98	0.32 300	0.22 397	0.12 289	0.22 340	0.19 394	0.42 459	0.19 167	0.31 464	0.45 575	0.20 312	0.14 269	0.18 169	0.15 273	0.08 322	0.06 270	0.07 178	0.06 172	0.06 117	0.06 165

RAFT-Stereo	0.18 295	0.09 98	0.32 300	0.22 397	0.12 289	0.22 340	0.19 394	0.42 459	0.19 167	0.31 464	0.45 575	0.20 312	0.14 269	0.18 169	0.15 273	0.08 322	0.06 270	0.07 178	0.06 172	0.06 117	0.06 165
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNetv2_ROB	0.27 529	0.26 631	0.72 630	0.23 458	0.13 374	0.29 485	0.18 345	0.52 586	0.49 613	0.37 563	0.45 575	0.39 550	0.25 486	0.34 448	0.20 419	0.08 322	0.06 270	0.07 178	0.05 81	0.12 555	0.09 430

DISCO	0.32 587	0.13 384	0.51 539	0.25 557	0.16 523	0.48 654	0.25 575	0.50 549	0.57 656	0.37 563	0.45 575	0.62 675	0.36 610	0.64 610	0.49 647	0.09 429	0.07 413	0.09 389	0.08 349	0.12 555	0.11 531

hitnet-ft	0.29 563	0.17 526	0.40 413	0.19 180	0.14 426	0.39 605	0.23 535	0.44 481	0.41 525	0.36 555	0.46 585	0.53 646	0.34 600	0.76 658	0.32 572	0.14 618	0.10 579	0.13 593	0.10 509	0.15 606	0.13 575

XQC	0.43 655	0.37 687	0.96 683	0.34 679	0.25 670	0.53 673	0.34 657	0.60 668	0.73 696	0.51 663	0.46 585	0.57 661	0.47 665	0.70 631	0.72 688	0.17 661	0.12 625	0.18 663	0.15 643	0.25 682	0.23 689

GANetREF_RVC	0.43 655	0.47 706	0.69 619	0.38 698	0.20 616	0.51 663	0.48 709	0.66 695	0.66 680	0.46 644	0.46 585	0.50 631	0.44 653	0.90 694	0.39 607	0.27 708	0.21 701	0.32 712	0.18 672	0.27 695	0.22 682
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
CVANet_RVC	0.30 571	0.19 558	0.41 438	0.26 592	0.16 523	0.33 545	0.26 589	0.52 586	0.47 592	0.40 604	0.46 585	0.43 585	0.31 580	0.89 691	0.26 526	0.14 618	0.09 544	0.14 620	0.13 618	0.14 591	0.10 490

DRN-Test	0.33 597	0.17 526	0.61 586	0.27 620	0.19 597	0.46 641	0.29 619	0.65 689	0.51 625	0.47 651	0.46 585	0.44 596	0.34 600	0.62 601	0.41 623	0.12 572	0.08 505	0.13 593	0.12 589	0.12 555	0.10 490

NCCL2	0.35 611	0.26 631	0.49 518	0.36 690	0.22 641	0.41 615	0.41 688	0.53 598	0.42 533	0.47 651	0.46 585	0.61 673	0.39 630	0.55 554	0.37 595	0.16 649	0.13 637	0.21 678	0.21 682	0.16 614	0.16 622

DLCB_ROB	0.28 550	0.16 506	0.34 329	0.27 620	0.16 523	0.38 596	0.25 575	0.48 528	0.43 541	0.46 644	0.46 585	0.51 635	0.33 591	0.53 544	0.33 579	0.10 484	0.10 579	0.11 532	0.11 550	0.10 463	0.09 430

SQANet	0.40 645	0.48 708	0.67 613	0.48 717	0.39 708	0.48 654	0.22 508	0.51 567	0.43 541	0.40 604	0.47 592	0.47 611	0.33 591	0.54 551	0.32 572	0.36 723	0.15 664	0.40 724	0.21 682	0.45 721	0.31 709

test_4	0.18 295	0.12 310	0.34 329	0.23 458	0.12 289	0.18 194	0.22 508	0.26 211	0.24 285	0.24 339	0.47 592	0.22 338	0.13 231	0.24 298	0.16 300	0.06 53	0.05 42	0.09 389	0.09 461	0.07 206	0.05 39

GrayStereo	0.25 499	0.09 98	0.32 300	0.26 592	0.13 374	0.23 365	0.47 705	0.34 341	0.30 379	0.39 594	0.47 592	0.30 464	0.79 714	0.29 404	0.16 300	0.07 145	0.06 270	0.08 287	0.09 461	0.07 206	0.13 575

FINET	0.34 606	0.27 639	0.80 648	0.24 516	0.24 662	0.36 581	0.34 657	0.54 608	0.72 693	0.39 594	0.47 592	0.32 484	0.30 563	0.51 531	0.32 572	0.19 678	0.17 680	0.13 593	0.12 589	0.18 645	0.16 622

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 616	0.36 681	0.53 550	0.34 679	0.19 597	0.51 663	0.24 557	0.55 618	0.38 485	0.41 613	0.47 592	0.47 611	0.27 516	0.73 643	0.30 558	0.36 723	0.19 693	0.27 694	0.17 665	0.26 690	0.23 689

NaN_ROB	0.41 647	0.28 642	0.62 594	0.30 658	0.19 597	0.51 663	0.47 705	0.58 653	0.59 661	0.56 681	0.47 592	0.49 623	0.41 639	1.21 727	0.64 680	0.12 572	0.18 686	0.12 571	0.13 618	0.11 514	0.14 599

ISRNet	0.27 529	0.13 384	0.45 485	0.26 592	0.19 597	0.24 388	0.14 130	0.45 494	0.43 541	0.39 594	0.48 598	0.42 581	0.27 516	0.32 434	0.29 550	0.20 681	0.12 625	0.17 654	0.16 655	0.16 614	0.20 667

HGLStereo	0.27 529	0.14 438	0.46 493	0.24 516	0.21 624	0.33 545	0.23 535	0.50 549	0.42 533	0.35 538	0.48 598	0.41 572	0.33 591	0.45 506	0.33 579	0.11 532	0.10 579	0.09 389	0.09 461	0.10 463	0.12 555

DStereoO	0.46 666	0.32 671	0.51 539	0.36 690	0.29 695	0.38 596	0.45 697	0.55 618	0.60 666	0.47 651	0.49 600	0.48 617	0.73 711	0.59 582	0.69 686	0.81 748	0.18 686	0.38 721	0.19 677	0.46 722	0.20 667

HBP-ISP	0.33 597	0.30 657	0.72 630	0.22 397	0.16 523	0.32 534	0.22 508	0.54 608	0.44 557	0.41 613	0.49 600	0.33 493	0.38 623	0.73 643	0.25 512	0.18 672	0.19 693	0.24 688	0.20 679	0.16 614	0.13 575

CCAANet	0.25 499	0.13 384	0.51 539	0.22 397	0.15 490	0.29 485	0.17 294	0.49 538	0.37 470	0.26 362	0.49 600	0.32 484	0.24 464	0.62 601	0.23 489	0.07 145	0.06 270	0.10 473	0.10 509	0.08 298	0.10 490

CBMV	0.33 597	0.21 586	0.54 553	0.23 458	0.13 374	0.42 622	0.33 655	0.53 598	0.48 604	0.52 670	0.49 600	0.50 631	0.41 639	0.56 565	0.31 566	0.15 633	0.16 673	0.18 663	0.16 655	0.13 573	0.13 575
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
anonymousa	0.23 440	0.11 245	0.50 529	0.21 323	0.16 523	0.31 520	0.20 447	0.36 384	0.35 446	0.32 486	0.50 604	0.39 550	0.26 497	0.22 272	0.20 419	0.08 322	0.06 270	0.09 389	0.11 550	0.07 206	0.08 355

Sa-1000	0.22 422	0.15 477	0.35 340	0.23 458	0.13 374	0.28 463	0.23 535	0.47 515	0.39 495	0.30 446	0.50 604	0.26 409	0.19 393	0.33 441	0.16 300	0.07 145	0.06 270	0.10 473	0.11 550	0.08 298	0.06 165

EAI-Stereo	0.21 386	0.10 162	0.33 317	0.21 323	0.12 289	0.30 504	0.46 700	0.46 505	0.20 199	0.25 349	0.50 604	0.17 263	0.16 314	0.24 298	0.23 489	0.07 145	0.06 270	0.07 178	0.10 509	0.06 117	0.07 267

SuperB	0.49 675	0.28 642	2.23 742	0.23 458	0.15 490	0.41 615	0.32 643	0.47 515	0.82 705	0.43 629	0.50 604	0.33 493	0.45 656	0.68 626	1.08 716	0.10 484	0.07 413	0.09 389	0.08 349	0.98 751	0.14 599

DANet	0.35 611	0.23 611	0.60 583	0.36 690	0.22 641	0.39 605	0.25 575	0.48 528	0.43 541	0.52 670	0.50 604	0.59 666	0.41 639	0.76 658	0.49 647	0.13 593	0.11 605	0.14 620	0.12 589	0.17 631	0.15 612
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ETE_ROB	0.34 606	0.26 631	0.45 485	0.29 646	0.18 570	0.40 611	0.37 670	0.57 644	0.47 592	0.50 658	0.50 604	0.62 675	0.36 610	0.55 554	0.38 599	0.13 593	0.10 579	0.14 620	0.12 589	0.16 614	0.16 622

StereoVision	0.22 422	0.18 541	0.37 369	0.27 620	0.17 548	0.23 365	0.22 508	0.38 404	0.31 393	0.20 291	0.51 610	0.22 338	0.16 314	0.28 384	0.18 362	0.11 532	0.12 625	0.13 593	0.13 618	0.10 463	0.07 267

RAFT_CTSACE	0.21 386	0.16 506	0.41 438	0.25 557	0.15 490	0.22 340	0.24 557	0.32 312	0.28 343	0.33 501	0.51 610	0.29 447	0.17 346	0.32 434	0.13 198	0.06 53	0.07 413	0.09 389	0.08 349	0.08 298	0.06 165

ADCP+	0.45 664	0.24 615	1.15 706	0.25 557	0.22 641	0.56 676	0.39 681	0.54 608	0.51 625	0.44 636	0.51 610	0.46 609	0.52 679	0.56 565	1.89 751	0.10 484	0.08 505	0.11 532	0.10 509	0.14 591	0.13 575

CC-Net-ROB	0.43 655	0.47 706	0.65 607	0.37 696	0.23 654	0.51 663	0.29 619	0.66 695	0.49 613	0.46 644	0.51 610	0.48 617	0.38 623	0.96 704	0.35 588	0.34 721	0.23 710	0.55 732	0.25 701	0.31 706	0.20 667

PASM	0.45 664	0.35 678	0.90 673	0.35 688	0.33 701	0.39 605	0.38 676	0.50 549	0.61 670	0.52 670	0.51 610	0.62 675	0.45 656	0.93 698	0.48 645	0.26 703	0.29 722	0.29 706	0.33 717	0.29 701	0.26 699

DPSNet	0.47 669	0.24 615	0.93 678	0.27 620	0.20 616	0.75 705	0.57 718	0.84 728	0.79 702	0.47 651	0.51 610	0.60 669	0.69 707	0.87 686	0.71 687	0.16 649	0.13 637	0.12 571	0.10 509	0.25 682	0.21 676

StereoDRNet-Refined	0.27 529	0.17 526	0.35 340	0.25 557	0.14 426	0.37 588	0.21 478	0.47 515	0.41 525	0.44 636	0.51 610	0.41 572	0.28 533	0.45 506	0.37 595	0.09 429	0.06 270	0.11 532	0.11 550	0.10 463	0.10 490
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
LALA_ROB	0.36 616	0.25 620	0.46 493	0.30 658	0.21 624	0.47 648	0.39 681	0.61 672	0.51 625	0.52 670	0.51 610	0.69 697	0.36 610	0.50 526	0.43 628	0.17 661	0.11 605	0.16 648	0.14 633	0.17 631	0.15 612

MSAF-DinoV2	0.76 718	0.44 702	1.98 739	0.49 721	0.16 523	0.58 680	0.31 635	0.81 723	0.83 709	0.41 613	0.52 618	0.98 716	0.58 689	4.97 772	1.03 712	0.11 532	0.07 413	0.10 473	0.24 696	0.27 695	0.26 699

PSMNet-RUCA	0.37 626	0.41 698	0.66 612	0.46 715	0.41 711	0.34 559	0.25 575	0.57 644	0.45 569	0.39 594	0.52 618	0.43 585	0.33 591	0.41 493	0.29 550	0.25 702	0.14 648	0.33 716	0.21 682	0.31 706	0.22 682

Wz-Net-LNSev	0.34 606	0.29 650	0.91 674	0.26 592	0.21 624	0.47 648	0.31 635	0.54 608	0.54 644	0.44 636	0.52 618	0.50 631	0.35 606	0.39 482	0.39 607	0.11 532	0.11 605	0.10 473	0.09 461	0.14 591	0.13 575

DDUNet	0.41 647	0.50 713	0.48 512	0.44 711	0.39 708	0.46 641	0.32 643	0.50 549	0.43 541	0.45 640	0.52 618	0.57 661	0.36 610	0.48 517	0.33 579	0.33 720	0.21 701	0.55 732	0.25 701	0.37 716	0.32 712

APVNet	0.36 616	0.20 571	0.70 625	0.26 592	0.22 641	0.52 672	0.35 661	0.61 672	0.44 557	0.38 578	0.52 618	0.48 617	0.38 623	0.84 681	0.46 642	0.13 593	0.14 648	0.15 636	0.16 655	0.16 614	0.15 612

GwcNet	0.35 611	0.23 611	0.88 670	0.25 557	0.24 662	0.48 654	0.27 596	0.55 618	0.57 656	0.38 578	0.52 618	0.51 635	0.32 588	0.60 586	0.41 623	0.13 593	0.11 605	0.12 571	0.11 550	0.13 573	0.14 599

PS-NSSS	0.32 587	0.30 657	0.46 493	0.23 458	0.17 548	0.33 545	0.24 557	0.57 644	0.41 525	0.37 563	0.52 618	0.35 517	0.30 563	0.80 672	0.30 558	0.17 661	0.14 648	0.21 678	0.15 643	0.15 606	0.13 575

RTSC	0.39 638	0.28 642	0.78 638	0.27 620	0.18 570	0.49 659	0.22 508	0.59 659	0.84 712	0.55 680	0.53 625	0.49 623	0.36 610	0.67 625	0.82 697	0.13 593	0.10 579	0.11 532	0.12 589	0.17 631	0.17 635

XPNet_ROB	0.33 597	0.20 571	0.43 462	0.27 620	0.18 570	0.37 588	0.31 635	0.55 618	0.50 621	0.51 663	0.53 625	0.58 664	0.37 619	0.63 608	0.45 636	0.17 661	0.12 625	0.13 593	0.12 589	0.15 606	0.14 599

PDISCO_ROB	0.43 655	0.30 657	0.67 613	0.43 707	0.36 706	0.67 694	0.32 643	0.72 710	0.76 698	0.43 629	0.53 625	0.63 683	0.40 635	0.66 621	0.47 644	0.21 683	0.12 625	0.21 678	0.19 677	0.25 682	0.20 667

SCION-MonSter	0.32 587	0.22 601	0.44 472	0.29 646	0.28 685	0.54 674	0.21 478	0.46 505	0.57 656	0.32 486	0.54 628	0.32 484	0.29 548	0.39 482	0.52 656	0.10 484	0.10 579	0.25 692	0.22 691	0.18 645	0.14 599

Wz-Net-TNSev	0.51 683	0.58 722	1.61 734	0.25 557	0.21 624	0.65 691	0.45 697	0.63 687	0.69 688	0.51 663	0.54 628	0.71 700	0.60 692	1.00 709	0.77 692	0.15 633	0.15 664	0.13 593	0.15 643	0.21 666	0.20 667

Wz-Net-MNSev	0.36 616	0.26 631	0.79 645	0.26 592	0.21 624	0.59 683	0.38 676	0.55 618	0.56 653	0.48 655	0.54 628	0.53 646	0.36 610	0.60 586	0.44 633	0.11 532	0.09 544	0.11 532	0.11 550	0.15 606	0.13 575

KYRaft	0.22 422	0.10 162	0.30 274	0.23 458	0.12 289	0.23 365	0.23 535	0.35 365	0.24 285	0.35 538	0.54 628	0.34 503	0.26 497	0.29 404	0.15 273	0.07 145	0.05 42	0.09 389	0.10 509	0.08 298	0.31 709

SAMSARA	0.56 690	0.39 693	0.80 648	0.60 730	0.46 719	1.00 724	1.23 758	0.67 701	0.68 686	0.71 701	0.54 628	0.89 711	0.57 687	0.81 676	0.62 674	0.19 678	0.22 705	0.18 663	0.18 672	0.27 695	0.25 697

w-ln-seven-2	0.36 616	0.29 650	1.06 694	0.27 620	0.18 570	0.37 588	0.30 630	0.50 549	0.54 644	0.45 640	0.55 633	0.45 601	0.41 639	0.62 601	0.49 647	0.10 484	0.10 579	0.12 571	0.11 550	0.14 591	0.11 531

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 499	0.14 438	0.95 681	0.21 323	0.27 679	0.20 273	0.19 394	0.48 528	0.25 301	0.26 362	0.55 633	0.34 503	0.18 377	0.25 329	0.17 333	0.07 145	0.06 270	0.08 287	0.12 589	0.12 555	0.12 555

fast-acv-ft	0.31 578	0.20 571	0.81 651	0.24 516	0.18 570	0.46 641	0.27 596	0.41 445	0.49 613	0.39 594	0.55 633	0.49 623	0.35 606	0.37 471	0.38 599	0.11 532	0.11 605	0.11 532	0.12 589	0.12 555	0.09 430

anonymity	0.56 690	0.54 720	0.70 625	0.47 716	0.61 733	0.56 676	0.43 693	0.69 705	0.49 613	0.63 691	0.55 633	0.54 650	0.60 692	0.61 593	0.57 661	0.55 733	0.53 749	0.50 729	0.54 740	0.51 723	0.56 731

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 571	0.20 571	0.70 625	0.21 323	0.17 548	0.46 641	0.27 596	0.50 549	0.49 613	0.42 623	0.55 633	0.43 585	0.30 563	0.46 509	0.38 599	0.09 429	0.06 270	0.07 178	0.06 172	0.11 514	0.10 490

CBMV_ROB	0.33 597	0.18 541	0.53 550	0.21 323	0.14 426	0.33 545	0.20 447	0.51 567	0.45 569	0.51 663	0.55 633	0.45 601	0.42 648	0.71 635	0.32 572	0.18 672	0.19 693	0.23 686	0.21 682	0.14 591	0.15 612

FBW_ROB	0.43 655	0.26 631	0.54 553	0.31 664	0.20 616	0.51 663	0.32 643	0.70 707	0.60 666	0.59 685	0.55 633	0.65 686	0.41 639	1.40 738	0.51 655	0.13 593	0.17 680	0.21 678	0.16 655	0.17 631	0.18 648

YMNet	0.32 587	0.22 601	0.58 575	0.27 620	0.23 654	0.48 654	0.27 596	0.51 567	0.45 569	0.48 655	0.56 640	0.51 635	0.30 563	0.39 482	0.40 614	0.13 593	0.16 673	0.13 593	0.12 589	0.13 573	0.12 555

YMNet_1	0.32 587	0.22 601	0.58 575	0.27 620	0.23 654	0.48 654	0.27 596	0.51 567	0.45 569	0.48 655	0.56 640	0.51 635	0.30 563	0.39 482	0.40 614	0.13 593	0.16 673	0.13 593	0.12 589	0.13 573	0.12 555

Syn2CoEx	0.36 616	0.31 665	0.78 638	0.34 679	0.21 624	0.41 615	0.28 612	0.61 672	0.49 613	0.42 623	0.56 640	0.45 601	0.44 653	0.69 628	0.38 599	0.17 661	0.14 648	0.15 636	0.12 589	0.13 573	0.12 555

NCC-stereo	0.39 638	0.25 620	0.69 619	0.32 670	0.28 685	0.46 641	0.36 666	0.65 689	0.52 634	0.40 604	0.57 643	0.56 656	0.47 665	0.73 643	0.45 636	0.17 661	0.14 648	0.18 663	0.25 701	0.16 614	0.16 622

Abc-Net	0.39 638	0.25 620	0.69 619	0.32 670	0.28 685	0.46 641	0.36 666	0.65 689	0.52 634	0.40 604	0.57 643	0.56 656	0.47 665	0.73 643	0.45 636	0.17 661	0.14 648	0.18 663	0.25 701	0.16 614	0.16 622
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Hybrid-DGEV-03	0.20 365	0.14 438	0.31 290	0.22 397	0.12 289	0.26 432	0.16 242	0.31 300	0.27 324	0.32 486	0.58 645	0.23 360	0.15 289	0.23 282	0.17 333	0.07 145	0.05 42	0.09 389	0.07 262	0.08 298	0.06 165

DEmStereo	0.26 518	0.09 98	0.47 501	0.19 180	0.12 289	0.30 504	0.25 575	0.28 250	0.36 459	0.36 555	0.58 645	0.25 387	0.48 671	0.53 544	0.44 633	0.07 145	0.06 270	0.08 287	0.08 349	0.06 117	0.07 267

ADCRef	0.38 633	0.24 615	0.88 670	0.26 592	0.21 624	0.49 659	0.27 596	0.52 586	0.48 604	0.50 658	0.58 645	0.35 517	0.47 665	0.48 517	1.29 736	0.09 429	0.08 505	0.12 571	0.12 589	0.11 514	0.11 531

Ntro	0.58 695	0.64 728	0.92 676	0.66 733	0.50 723	0.77 706	0.36 666	0.66 695	0.70 690	0.50 658	0.59 648	0.65 686	0.51 677	0.75 652	0.45 636	0.56 734	0.32 727	0.56 735	0.34 718	0.63 731	0.46 726

HHNet	0.22 422	0.12 310	0.52 546	0.18 116	0.18 570	0.20 273	0.20 447	0.34 341	0.31 393	0.32 486	0.59 648	0.20 312	0.21 414	0.24 298	0.31 566	0.08 322	0.05 42	0.09 389	0.07 262	0.08 298	0.11 531

Prome-Stereo	0.21 386	0.10 162	0.30 274	0.24 516	0.12 289	0.23 365	0.23 535	0.36 384	0.25 301	0.33 501	0.59 648	0.24 375	0.28 533	0.29 404	0.16 300	0.07 145	0.05 42	0.08 287	0.07 262	0.08 298	0.20 667

S-Stereo	0.38 633	0.20 571	1.05 693	0.27 620	0.22 641	0.38 596	0.32 643	0.55 618	0.66 680	0.39 594	0.59 648	0.49 623	0.41 639	0.75 652	0.40 614	0.12 572	0.15 664	0.13 593	0.13 618	0.16 614	0.21 676

ADCPNet	0.48 672	0.29 650	1.60 732	0.27 620	0.23 654	0.70 700	0.38 676	0.53 598	0.51 625	0.51 663	0.59 648	0.67 691	0.56 684	0.60 586	1.14 722	0.15 633	0.18 686	0.14 620	0.23 694	0.19 654	0.19 655

z-ln-s-r	0.32 587	0.21 586	0.82 655	0.23 458	0.14 426	0.30 504	0.26 589	0.43 473	0.50 621	0.32 486	0.60 653	0.39 550	0.29 548	0.73 643	0.66 683	0.08 322	0.06 270	0.08 287	0.07 262	0.10 463	0.08 355

FAT-Stereo	0.36 616	0.18 541	0.73 634	0.26 592	0.18 570	0.33 545	0.29 619	0.60 668	0.59 661	0.46 644	0.60 653	0.60 669	0.50 674	0.61 593	0.34 584	0.13 593	0.14 648	0.13 593	0.12 589	0.14 591	0.18 648

stereogan	0.37 626	0.17 526	0.65 607	0.27 620	0.22 641	0.62 689	0.26 589	0.59 659	0.63 676	0.43 629	0.60 653	0.67 691	0.42 648	0.68 626	0.35 588	0.13 593	0.14 648	0.14 620	0.12 589	0.19 654	0.17 635

edge stereo	0.39 638	0.22 601	0.81 651	0.27 620	0.22 641	0.37 588	0.24 557	0.56 634	0.54 644	0.53 676	0.60 653	0.71 700	0.50 674	0.78 666	0.40 614	0.16 649	0.14 648	0.19 672	0.14 633	0.16 614	0.17 635

SHD	0.42 650	0.27 639	0.81 651	0.31 664	0.25 670	0.42 622	0.22 508	0.66 695	0.94 728	0.63 691	0.60 653	0.59 666	0.47 665	0.59 582	0.58 666	0.15 633	0.13 637	0.16 648	0.16 655	0.20 663	0.22 682

AANet_RVC	0.31 578	0.22 601	0.50 529	0.23 458	0.14 426	0.30 504	0.24 557	0.47 515	0.54 644	0.38 578	0.60 653	0.43 585	0.29 548	0.87 686	0.40 614	0.11 532	0.07 413	0.07 178	0.07 262	0.09 387	0.09 430

SGM-Forest	0.36 616	0.17 526	0.47 501	0.23 458	0.16 523	0.45 639	0.41 688	0.55 618	0.48 604	0.52 670	0.60 653	0.52 641	0.41 639	0.85 683	0.50 653	0.17 661	0.17 680	0.17 654	0.15 643	0.15 606	0.15 612
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
w-ln-seven	0.42 650	0.30 657	1.18 707	0.26 592	0.22 641	0.58 680	0.31 635	0.62 680	0.81 704	0.58 684	0.61 660	0.53 646	0.36 610	0.57 569	0.65 682	0.11 532	0.10 579	0.13 593	0.12 589	0.15 606	0.13 575

CrosDoStereo	0.31 578	0.10 162	0.49 518	0.18 116	0.12 289	0.22 340	1.11 754	0.34 341	0.37 470	0.38 578	0.61 660	0.28 436	0.46 662	0.61 593	0.57 661	0.07 145	0.06 270	0.08 287	0.08 349	0.07 206	0.07 267

DeepStereo_LL	0.31 578	0.10 162	0.49 518	0.18 116	0.12 289	0.22 340	1.11 754	0.34 341	0.37 470	0.38 578	0.61 660	0.28 436	0.46 662	0.61 593	0.57 661	0.07 145	0.06 270	0.08 287	0.08 349	0.07 206	0.07 267

DRaft	0.24 471	0.10 162	0.34 329	0.18 116	0.12 289	0.28 463	0.23 535	0.33 328	0.39 495	0.38 578	0.61 660	0.21 326	0.41 639	0.48 517	0.42 626	0.07 145	0.06 270	0.08 287	0.08 349	0.07 206	0.08 355

DGSMNet	0.61 700	0.29 650	0.91 674	0.51 723	0.70 738	0.62 689	1.38 760	0.59 659	0.55 650	0.37 563	0.61 660	0.52 641	0.33 591	0.65 617	0.43 628	0.53 730	0.60 756	0.67 737	0.61 746	0.63 731	0.61 741

DispFullNet	0.66 704	0.89 742	1.59 731	0.77 738	1.21 756	0.51 663	0.23 535	0.59 659	0.72 693	0.69 700	0.61 660	0.69 697	0.91 725	0.79 668	0.48 645	0.27 708	0.12 625	0.73 740	0.30 715	0.65 734	0.40 720

MultiAttention	1.02 733	0.13 384	0.43 462	0.35 688	0.43 714	5.36 762	1.71 762	0.69 705	0.53 639	0.36 555	0.63 666	0.55 652	0.22 432	7.60 776	0.43 628	0.09 429	0.06 270	0.14 620	0.24 696	0.26 690	0.30 706

RP	0.35 611	0.22 601	0.51 539	0.31 664	0.24 662	0.37 588	0.28 612	0.50 549	0.58 660	0.40 604	0.63 666	0.61 673	0.47 665	0.61 593	0.39 607	0.16 649	0.15 664	0.17 654	0.15 643	0.17 631	0.17 635

RGC	0.39 638	0.32 671	0.64 605	0.34 679	0.27 679	0.40 611	0.29 619	0.57 644	0.53 639	0.45 640	0.64 668	0.62 675	0.45 656	0.72 641	0.39 607	0.15 633	0.15 664	0.21 678	0.20 679	0.18 645	0.19 655

Wz-Net-SNSev	0.43 655	0.41 698	1.27 715	0.30 658	0.21 624	0.44 633	0.41 688	0.61 672	0.65 678	0.46 644	0.65 669	0.62 675	0.39 630	0.74 651	0.59 667	0.12 572	0.11 605	0.12 571	0.13 618	0.16 614	0.14 599

THIR-Stereo	0.29 563	0.12 310	0.41 438	0.19 180	0.11 208	0.28 463	0.72 730	0.32 312	0.35 446	0.37 563	0.65 669	0.34 503	0.50 674	0.57 569	0.45 636	0.07 145	0.06 270	0.08 287	0.09 461	0.07 206	0.07 267

RAFT-345	0.21 386	0.10 162	0.46 493	0.22 397	0.11 208	0.20 273	0.16 242	0.26 211	0.25 301	0.27 372	0.66 671	0.21 326	0.16 314	0.55 554	0.21 446	0.07 145	0.06 270	0.08 287	0.07 262	0.06 117	0.06 165

ccnet	0.42 650	0.31 665	0.48 512	0.27 620	0.32 700	0.60 686	0.32 643	0.65 689	0.46 587	0.53 676	0.66 671	0.56 656	0.45 656	0.72 641	0.61 672	0.26 703	0.19 693	0.24 688	0.21 682	0.26 690	0.22 682

ADCMid	0.49 675	0.34 676	1.13 704	0.26 592	0.21 624	0.51 663	0.37 670	0.57 644	0.54 644	0.75 706	0.66 671	0.62 675	0.64 703	0.64 610	1.68 743	0.13 593	0.12 625	0.17 654	0.17 665	0.20 663	0.17 635

AnyNet_C32	0.51 683	0.40 694	1.10 702	0.29 646	0.28 685	0.59 683	0.58 719	0.54 608	0.60 666	0.62 689	0.66 671	0.54 650	0.54 680	0.78 666	1.74 748	0.15 633	0.14 648	0.15 636	0.17 665	0.20 663	0.20 667

ASMatch	0.23 440	0.11 245	0.51 539	0.24 516	0.14 426	0.19 230	0.17 294	0.31 300	0.28 343	0.28 385	0.68 675	0.27 420	0.26 497	0.50 526	0.22 468	0.07 145	0.06 270	0.08 287	0.07 262	0.06 117	0.11 531

psmorigin	0.50 679	0.25 620	3.03 752	0.24 516	0.19 597	0.38 596	0.22 508	0.50 549	0.44 557	0.64 693	0.68 675	0.71 700	0.51 677	0.85 683	0.45 636	0.14 618	0.17 680	0.13 593	0.14 633	0.16 614	0.21 676

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 683	0.50 713	0.86 667	0.39 700	0.24 662	0.84 714	0.55 716	0.56 634	0.62 672	0.60 686	0.68 675	0.62 675	0.42 648	1.13 722	0.43 628	0.23 690	0.27 718	0.27 694	0.35 719	0.25 682	0.29 705

AF-Net	0.37 626	0.26 631	0.56 567	0.32 670	0.23 654	0.41 615	0.29 619	0.61 672	0.64 677	0.42 623	0.68 675	0.65 686	0.49 672	0.57 569	0.44 633	0.15 633	0.11 605	0.19 672	0.14 633	0.15 606	0.13 575

Nwc_Net	0.37 626	0.25 620	0.68 618	0.31 664	0.24 662	0.44 633	0.30 630	0.65 689	0.50 621	0.37 563	0.69 679	0.58 664	0.45 656	0.60 586	0.40 614	0.15 633	0.12 625	0.19 672	0.21 682	0.14 591	0.13 575

WZ-Net	0.52 687	0.38 692	1.90 738	0.30 658	0.24 662	0.57 679	0.48 709	0.62 680	0.78 701	0.50 658	0.71 680	0.68 695	0.54 680	0.98 708	0.84 698	0.13 593	0.10 579	0.11 532	0.12 589	0.19 654	0.20 667

ADCL	0.47 669	0.22 601	1.00 687	0.27 620	0.19 597	0.74 702	0.64 724	0.54 608	0.69 688	0.56 681	0.71 680	0.55 652	0.60 692	0.60 586	1.43 738	0.11 532	0.09 544	0.13 593	0.13 618	0.14 591	0.14 599

ADCS	0.58 695	0.40 694	1.35 720	0.29 646	0.24 662	0.55 675	0.45 697	0.67 701	0.83 709	0.76 707	0.71 680	0.68 695	0.60 692	0.76 658	2.23 756	0.16 649	0.16 673	0.16 648	0.17 665	0.22 673	0.22 682

MDST_ROB	0.48 672	0.14 438	0.95 681	0.30 658	0.21 624	1.33 741	0.32 643	0.77 715	0.56 653	1.06 730	0.71 680	0.49 623	0.35 606	1.26 730	0.38 599	0.13 593	0.11 605	0.16 648	0.13 618	0.12 555	0.12 555

ACVNet-4b	0.72 711	0.81 737	1.33 719	0.72 736	0.50 723	0.80 712	0.31 635	0.71 709	0.80 703	0.50 658	0.72 684	0.95 714	0.43 652	0.96 704	1.20 730	1.13 760	0.21 701	0.76 742	0.45 729	0.65 734	0.46 726

MFN_U_SF_RVC	0.56 690	0.51 715	1.19 708	0.38 698	0.22 641	0.69 697	0.27 596	0.80 721	0.67 683	0.73 702	0.74 685	0.87 708	0.61 701	0.81 676	0.76 689	0.29 715	0.27 718	0.32 712	0.37 723	0.32 709	0.31 709

otaku	0.57 693	0.62 727	0.87 669	0.63 732	0.44 717	0.73 701	0.37 670	0.65 689	0.66 680	0.51 663	0.75 686	0.66 690	0.45 656	0.69 628	0.46 642	0.53 730	0.34 729	0.55 732	0.35 719	0.60 729	0.45 723

ACVNet_1	0.72 711	0.81 737	1.37 722	0.72 736	0.53 727	0.77 706	0.42 691	0.85 731	0.90 716	0.74 705	0.75 686	1.32 731	0.72 710	1.02 711	0.55 660	0.54 732	0.31 725	0.71 739	0.35 719	0.64 733	0.45 723

GANet	0.36 616	0.22 601	0.49 518	0.29 646	0.17 548	0.41 615	0.38 676	0.57 644	0.45 569	0.46 644	0.75 686	0.55 652	0.40 635	0.94 700	0.41 623	0.13 593	0.13 637	0.13 593	0.11 550	0.14 591	0.11 531

MADNet+	1.01 731	1.16 753	4.72 761	0.70 735	0.47 720	1.24 737	0.96 746	0.97 735	0.89 714	0.65 695	0.77 689	0.87 708	0.85 723	2.09 752	1.68 743	0.38 726	0.39 733	0.31 710	0.27 710	0.43 719	0.39 719

CSAN	0.50 679	0.35 678	0.78 638	0.36 690	0.23 654	0.56 676	0.59 721	0.61 672	0.70 690	0.64 693	0.78 690	0.65 686	0.60 692	1.38 737	0.62 674	0.21 683	0.17 680	0.20 676	0.20 679	0.18 645	0.18 648

RainbowNet	0.72 711	0.89 742	1.02 690	0.82 740	0.63 735	0.78 709	0.52 713	0.81 723	0.93 726	0.60 686	0.79 691	0.80 705	0.60 692	0.80 672	0.57 661	0.78 746	0.55 752	0.78 743	0.49 733	0.76 741	0.58 734

DCRE	0.20 365	0.13 384	0.40 413	0.21 323	0.15 490	0.20 273	0.19 394	0.30 288	0.27 324	0.22 315	0.80 692	0.23 360	0.16 314	0.23 282	0.15 273	0.07 145	0.07 413	0.07 178	0.08 349	0.07 206	0.06 165

zh-sn7	0.48 672	0.51 715	1.43 723	0.29 646	0.20 616	0.47 648	0.39 681	0.57 644	0.62 672	0.52 670	0.81 693	0.52 641	0.56 684	1.05 713	0.87 702	0.12 572	0.13 637	0.13 593	0.13 618	0.17 631	0.16 622

SDNR	0.42 650	0.21 586	0.82 655	0.21 323	0.18 570	1.27 738	0.17 294	0.50 549	0.49 613	0.42 623	0.81 693	0.38 538	0.27 516	1.19 724	0.38 599	0.23 690	0.24 712	0.17 654	0.13 618	0.17 631	0.20 667

Consistency-Raft	0.55 689	0.48 708	1.02 690	0.45 712	0.49 722	0.49 659	0.47 705	0.72 710	0.72 693	0.45 640	0.82 695	0.47 611	0.60 692	0.50 526	0.63 677	0.39 727	0.39 733	0.44 726	0.51 736	0.52 724	0.37 717

aanetorigin	0.39 638	0.29 650	1.09 698	0.24 516	0.19 597	0.28 463	0.37 670	0.33 328	0.47 592	0.94 719	0.82 695	0.52 641	0.54 680	0.49 522	0.50 653	0.11 532	0.09 544	0.10 473	0.10 509	0.16 614	0.15 612

SGM_RVC	0.50 679	0.19 558	0.50 529	0.25 557	0.15 490	0.69 697	0.39 681	0.68 704	0.82 705	0.95 722	0.84 697	1.13 721	0.76 712	1.16 723	0.60 671	0.16 649	0.16 673	0.16 648	0.16 655	0.16 614	0.17 635
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PWC_ROB	0.38 633	0.29 650	0.69 619	0.25 557	0.20 616	0.38 596	0.19 394	0.58 653	0.67 683	0.57 683	0.85 698	0.51 635	0.40 635	0.71 635	0.52 656	0.13 593	0.09 544	0.14 620	0.10 509	0.17 631	0.14 599

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 706	0.64 728	1.06 694	0.45 712	0.27 679	1.40 745	0.58 719	0.78 717	0.92 722	0.84 711	0.86 699	0.88 710	0.68 706	1.33 735	0.68 685	0.37 725	0.29 722	0.34 717	0.36 722	0.43 719	0.37 717

MFMNet_re	0.72 711	0.76 735	0.99 686	0.62 731	0.70 738	0.77 706	0.67 726	0.75 713	0.83 709	0.78 709	0.86 699	0.69 697	0.78 713	0.71 635	0.61 672	0.66 739	0.59 755	0.61 736	0.58 745	0.68 737	0.71 745

SPS-STEREO	0.69 708	0.61 726	0.98 685	0.52 726	0.57 729	0.74 702	0.50 712	0.78 717	0.62 672	0.95 722	0.86 699	0.94 712	0.70 708	1.01 710	0.87 702	0.58 736	0.51 746	0.50 729	0.50 735	0.55 726	0.58 734
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
EDNetEfficient	0.63 701	0.37 687	2.40 746	0.26 592	0.25 670	0.38 596	0.49 711	0.41 445	1.06 734	1.38 740	0.87 702	0.62 675	0.95 726	0.65 617	1.65 742	0.11 532	0.09 544	0.10 473	0.11 550	0.19 654	0.17 635

RTS	0.78 719	0.48 708	4.68 759	0.34 679	0.28 685	1.12 729	0.46 700	0.62 680	1.03 731	0.73 702	0.89 703	0.60 669	0.59 690	1.61 741	1.16 726	0.14 618	0.11 605	0.15 636	0.15 643	0.21 666	0.19 655

RTSA	0.78 719	0.48 708	4.68 759	0.34 679	0.28 685	1.12 729	0.46 700	0.62 680	1.03 731	0.73 702	0.89 703	0.60 669	0.59 690	1.61 741	1.16 726	0.14 618	0.11 605	0.15 636	0.15 643	0.21 666	0.19 655

2222	0.57 693	0.36 681	1.06 694	0.45 712	0.25 670	0.89 719	1.27 759	0.66 695	0.59 661	0.51 663	0.91 705	1.08 719	0.57 687	0.84 681	0.84 698	0.21 683	0.15 664	0.25 692	0.18 672	0.25 682	0.15 612

AANet	0.49 675	0.42 700	1.56 729	0.22 397	0.19 597	0.39 605	0.25 575	0.52 586	0.92 722	0.92 716	0.93 706	0.84 707	0.67 704	0.59 582	0.59 667	0.15 633	0.11 605	0.13 593	0.12 589	0.18 645	0.16 622

FTStereo	0.28 550	0.10 162	0.43 462	0.23 458	0.13 374	0.21 307	0.53 715	0.34 341	0.26 313	0.38 578	0.95 707	0.30 464	0.56 684	0.32 434	0.18 362	0.08 322	0.06 270	0.09 389	0.08 349	0.07 206	0.19 655

zh-mn7	0.46 666	0.45 703	1.48 725	0.25 557	0.19 597	0.44 633	0.29 619	0.56 634	0.82 705	0.65 695	0.96 708	0.49 623	0.38 623	0.88 689	0.63 677	0.12 572	0.10 579	0.11 532	0.11 550	0.13 573	0.14 599

z-mn7	0.44 661	0.40 694	1.09 698	0.25 557	0.18 570	0.61 687	0.34 657	0.56 634	0.93 726	0.43 629	0.96 708	0.53 646	0.39 630	0.94 700	0.59 667	0.10 484	0.09 544	0.10 473	0.10 509	0.14 591	0.13 575

AnyNet_C01	0.65 703	0.58 722	2.60 749	0.32 670	0.26 675	0.88 717	0.61 722	0.63 687	0.62 672	0.68 698	0.96 708	0.76 703	0.60 692	0.96 704	1.43 738	0.16 649	0.16 673	0.17 654	0.17 665	0.23 676	0.23 689

SANet	0.53 688	0.28 642	0.96 683	0.26 592	0.15 490	0.69 697	0.44 696	0.67 701	1.34 746	0.67 697	0.98 711	0.94 712	0.71 709	0.89 691	0.76 689	0.14 618	0.12 625	0.12 571	0.11 550	0.17 631	0.16 622

tt	4.71 767	0.10 162	3.94 754	2.06 763	1.53 761	10.14 777	16.88 780	9.27 780	4.98 770	1.39 741	1.02 712	4.68 762	4.90 770	3.35 761	5.86 775	5.76 778	9.15 786	2.24 774	2.53 774	3.10 766	1.32 762

EDNetEfficientorigin	7.51 772	0.52 719	140.47 805	0.25 557	0.17 548	0.42 622	0.29 619	0.47 515	1.03 731	1.28 737	1.02 712	0.83 706	0.84 721	0.75 652	0.99 710	0.10 484	0.09 544	0.12 571	0.10 509	0.21 666	0.22 682

PVD	0.58 695	0.34 676	0.84 663	0.39 700	0.31 699	0.59 683	0.47 705	0.80 721	1.25 743	0.92 716	1.09 714	0.79 704	0.82 718	0.85 683	0.76 689	0.21 683	0.18 686	0.22 684	0.18 672	0.27 695	0.35 716

JetBlue	1.14 737	0.76 735	2.36 744	0.59 729	0.75 741	3.04 757	1.78 763	1.11 737	0.90 716	0.94 719	1.10 715	1.66 739	1.28 742	2.09 752	1.72 747	0.43 729	0.36 731	0.38 721	0.38 725	0.58 728	0.56 731

1111	0.79 721	0.31 665	1.57 730	0.39 700	0.28 685	1.14 731	0.99 748	0.83 726	0.96 729	0.97 725	1.11 716	1.23 726	1.18 736	1.73 746	1.70 746	0.21 683	0.18 686	0.22 684	0.21 682	0.29 701	0.26 699

LSM	1.64 749	0.40 694	2.56 748	2.02 762	17.61 784	0.51 663	0.52 713	0.61 672	0.76 698	0.82 710	1.11 716	0.63 683	0.54 680	0.75 652	0.49 647	0.16 649	0.24 712	0.18 663	0.21 682	0.25 682	2.42 766

PWCK	1.00 729	1.17 754	1.70 736	0.91 743	0.41 711	1.19 734	0.92 744	1.10 736	1.14 740	1.16 735	1.14 718	1.25 728	0.88 724	1.75 748	1.04 714	0.87 751	0.50 744	0.87 746	0.53 739	0.96 750	0.52 729

RAFT-RH_RVC	0.25 499	0.11 245	0.45 485	0.21 323	0.12 289	0.25 408	0.14 130	0.27 227	0.27 324	0.38 578	1.15 719	0.23 360	0.17 346	0.57 569	0.24 502	0.07 145	0.05 42	0.10 473	0.07 262	0.06 117	0.07 267

mmmmmm	0.68 706	0.42 700	1.12 703	0.43 707	0.27 679	1.09 727	0.64 724	0.77 715	1.20 742	0.94 719	1.17 720	1.08 719	0.82 718	1.06 714	1.04 714	0.22 688	0.24 712	0.31 710	0.27 710	0.29 701	0.23 689

coex-ft	3.44 759	0.73 734	48.55 803	0.24 516	0.19 597	0.50 662	0.43 693	0.47 515	2.40 759	7.03 775	1.20 721	0.97 715	2.23 756	0.73 643	1.92 752	0.12 572	0.15 664	0.14 620	0.12 589	0.21 666	0.43 722

G-Net	0.46 666	0.25 620	0.86 667	0.34 679	0.28 685	0.90 720	0.35 661	0.47 515	0.45 569	0.68 698	1.22 722	0.64 685	0.60 692	0.61 593	0.57 661	0.16 649	0.14 648	0.17 654	0.13 618	0.22 673	0.19 655

pmcnn	0.50 679	0.20 571	0.78 638	0.24 516	0.26 675	0.39 605	0.30 630	0.51 567	0.50 621	0.54 678	1.23 723	2.52 752	0.37 619	0.77 664	0.95 708	0.08 322	0.06 270	0.06 59	0.05 81	0.10 463	0.08 355

PWCDC_ROB	0.38 633	0.30 657	0.60 583	0.33 676	0.20 616	0.42 622	0.19 394	0.58 653	0.89 714	0.42 623	1.26 724	0.36 522	0.34 600	0.50 526	0.38 599	0.18 672	0.11 605	0.11 532	0.09 461	0.19 654	0.13 575

MeshStereo	0.58 695	0.27 639	0.67 613	0.22 397	0.17 548	0.66 693	0.37 670	0.78 717	0.61 670	1.47 751	1.30 725	1.65 738	0.79 714	1.12 720	0.59 667	0.17 661	0.17 680	0.17 654	0.14 633	0.17 631	0.14 599
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
DStereoFS	0.84 723	0.66 730	0.80 648	0.53 727	0.50 723	1.23 736	0.55 716	0.94 733	1.32 745	0.89 713	1.32 726	1.04 718	2.32 758	1.29 733	1.14 722	0.31 718	0.35 730	0.30 708	0.39 726	0.34 710	0.60 737

UNDER WATER-64	1.55 747	1.19 755	2.52 747	1.31 756	0.95 752	2.12 751	1.21 757	1.45 746	3.19 761	1.43 746	1.32 726	2.64 753	2.04 754	1.63 743	1.83 749	1.11 758	0.67 763	1.28 758	0.92 759	1.19 755	1.02 757

ELAS_RVC	0.74 715	0.36 681	1.00 687	0.37 696	0.33 701	0.88 717	0.93 745	0.83 726	1.08 736	1.35 739	1.33 728	1.24 727	1.33 744	1.06 714	0.95 708	0.27 708	0.25 715	0.29 706	0.27 710	0.30 705	0.30 706
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	0.89 725	0.87 741	1.25 713	0.82 740	0.62 734	0.97 723	0.62 723	1.14 738	1.42 748	1.00 726	1.40 729	1.47 734	0.84 721	1.11 718	0.66 683	0.61 737	0.43 736	0.78 743	0.49 733	0.75 740	0.52 729

WCMA_ROB	0.51 683	0.21 586	0.65 607	0.25 557	0.21 624	0.58 680	0.32 643	0.54 608	0.55 650	0.95 722	1.40 729	1.28 729	0.81 717	0.73 643	0.62 674	0.18 672	0.15 664	0.15 636	0.15 643	0.19 654	0.19 655

IMH-64-1	0.91 726	0.86 739	0.84 663	0.97 745	0.75 741	0.92 721	0.71 728	1.27 739	1.10 738	0.89 713	1.45 731	1.14 722	0.96 727	1.19 724	0.84 698	0.74 743	0.51 746	0.97 748	0.55 741	0.84 743	0.60 737

IMH-64	0.91 726	0.86 739	0.84 663	0.97 745	0.75 741	0.92 721	0.71 728	1.27 739	1.10 738	0.89 713	1.45 731	1.14 722	0.96 727	1.19 724	0.84 698	0.74 743	0.51 746	0.97 748	0.55 741	0.84 743	0.60 737

UNDER WATER	1.59 748	1.22 756	2.36 744	1.38 757	1.03 753	1.67 748	1.10 753	1.54 751	3.63 763	1.44 747	1.47 733	2.85 755	2.25 757	1.67 744	1.94 753	1.06 756	0.62 759	1.31 759	0.93 760	1.21 757	1.02 757

MSMD_ROB	0.60 699	0.33 673	0.61 586	0.30 658	0.25 670	0.86 716	0.35 661	0.55 618	0.67 683	1.10 732	1.49 734	1.76 741	0.97 729	0.88 689	0.49 647	0.23 690	0.21 701	0.27 694	0.27 710	0.25 682	0.24 695

nnnnnnn	0.74 715	0.33 673	1.35 720	0.42 705	0.35 704	0.79 711	0.46 700	0.82 725	1.08 736	1.05 729	1.50 735	1.57 736	0.98 730	1.12 720	1.09 721	0.27 708	0.25 715	0.32 712	0.31 716	0.34 710	0.32 712

SGM+DAISY	0.87 724	0.66 730	1.30 718	0.51 723	0.60 732	1.03 725	0.84 742	0.76 714	0.73 696	1.39 741	1.51 736	1.31 730	1.22 738	1.11 718	1.08 716	0.57 735	0.53 749	0.51 731	0.51 736	0.54 725	0.61 741

ELAS	0.74 715	0.36 681	0.85 666	0.36 690	0.33 701	1.36 742	0.77 736	0.93 732	0.92 722	1.41 743	1.53 737	1.16 725	1.17 735	0.95 703	1.03 712	0.26 703	0.25 715	0.28 702	0.28 714	0.31 706	0.30 706
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-6	1.07 735	0.93 745	0.92 676	0.96 744	0.78 744	1.28 739	0.75 733	1.34 742	2.00 756	1.02 728	1.54 738	1.59 737	1.22 738	1.31 734	1.14 722	0.78 746	0.55 752	1.02 752	0.75 754	0.83 742	0.69 744

FCDSN-DC	0.63 701	0.31 665	0.61 586	0.36 690	0.30 696	0.65 691	0.37 670	0.66 695	0.68 686	1.14 734	1.54 738	1.71 740	1.26 740	0.92 696	0.64 680	0.24 699	0.22 705	0.27 694	0.26 706	0.27 695	0.27 704
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.70 709	0.30 657	0.69 619	0.32 670	0.27 679	0.81 713	0.39 681	0.79 720	0.82 705	1.41 743	1.58 740	1.98 743	1.26 740	1.02 711	0.77 692	0.24 699	0.22 705	0.27 694	0.26 706	0.26 690	0.26 699

FC-DCNN v2	0.71 710	0.30 657	0.67 613	0.32 670	0.27 679	0.84 714	0.39 681	0.84 728	0.85 713	1.44 747	1.64 741	2.09 745	1.28 742	1.06 714	0.80 696	0.24 699	0.22 705	0.27 694	0.26 706	0.26 690	0.25 697

DStereoSA	0.81 722	0.37 687	1.08 697	0.51 723	0.65 736	0.67 694	1.44 761	0.74 712	1.06 734	0.54 678	1.67 742	0.49 623	1.78 750	0.96 704	1.69 745	0.28 712	0.43 736	0.27 694	0.51 736	0.40 718	0.58 734

IMH	1.05 734	0.95 746	1.00 687	1.01 747	0.78 744	1.11 728	0.68 727	1.38 743	1.43 749	1.00 726	1.72 743	1.43 732	1.14 732	1.73 746	0.89 704	1.09 757	0.55 752	0.99 750	0.57 744	0.87 745	0.62 743

NVStereoNet_ROB	0.67 705	0.49 712	0.83 658	0.48 717	0.40 710	0.51 663	0.46 700	0.70 707	0.77 700	0.84 711	1.72 743	1.02 717	0.83 720	1.23 728	0.79 695	0.32 719	0.38 732	0.40 724	0.46 730	0.36 714	0.41 721
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WAO-7	1.01 731	0.89 742	0.93 678	0.83 742	0.66 737	1.18 732	0.81 740	1.40 744	1.57 752	1.11 733	1.76 745	1.45 733	1.19 737	1.50 740	1.14 722	0.61 737	0.62 759	0.70 738	0.68 749	0.66 736	0.60 737

MonStereo1	0.93 728	0.56 721	0.82 655	0.69 734	0.58 730	1.37 743	0.35 661	0.94 733	1.25 743	0.93 718	1.90 746	1.52 735	2.10 755	1.27 731	0.77 692	0.69 740	0.33 728	0.75 741	0.47 732	0.70 738	0.57 733

LVE	1.13 736	1.02 747	1.28 716	1.01 747	0.80 747	1.29 740	0.81 740	1.47 747	1.96 754	1.07 731	1.90 746	1.90 742	1.01 731	1.48 739	0.91 705	0.93 754	0.61 758	0.94 747	0.69 750	0.87 745	0.75 749

JetRed	2.30 756	2.64 763	6.12 767	1.12 754	1.38 760	5.85 770	3.29 767	1.99 756	1.67 753	1.98 759	1.95 748	2.16 749	1.60 749	2.48 756	4.10 765	1.05 755	1.60 769	1.09 753	1.01 762	1.67 763	1.28 761

Dean	1.17 738	1.04 749	1.49 727	1.03 749	0.78 744	1.20 735	0.77 736	1.48 748	1.96 754	1.28 737	1.99 749	2.15 746	1.14 732	1.25 729	1.00 711	0.81 748	0.60 756	1.01 751	0.69 750	0.92 749	0.74 748

SGM-ForestM	1.36 740	0.28 642	0.79 645	0.26 592	0.16 523	2.26 754	1.00 749	1.42 745	1.46 751	2.38 763	2.05 750	5.95 767	2.66 760	2.95 757	2.46 758	0.17 661	0.18 686	0.18 663	0.18 672	0.15 606	0.18 648

LE_ROB	1.76 750	0.20 571	2.68 750	0.48 717	0.52 726	0.78 709	0.96 746	0.84 728	6.61 773	7.40 776	2.08 751	2.08 744	4.83 769	1.27 731	3.79 763	0.10 484	0.08 505	0.12 571	0.11 550	0.11 514	0.10 490

WAO-8	1.46 745	1.10 751	1.09 698	1.10 751	0.84 748	2.06 749	0.75 733	1.84 753	3.83 765	1.44 747	2.21 752	2.15 746	1.43 746	3.17 758	1.19 728	0.91 752	0.65 761	1.09 753	0.79 755	0.90 747	0.71 745

Venus	1.46 745	1.10 751	1.09 698	1.10 751	0.84 748	2.06 749	0.75 733	1.84 753	3.83 765	1.44 747	2.21 752	2.15 746	1.43 746	3.17 758	1.19 728	0.91 752	0.65 761	1.09 753	0.79 755	0.90 747	0.71 745

TorneroNet-64	1.43 743	1.03 748	1.20 709	1.10 751	0.86 750	2.26 754	0.73 731	1.84 753	3.84 767	1.25 736	2.25 754	2.69 754	1.42 745	1.76 749	1.43 738	0.76 745	0.50 744	1.09 753	0.66 748	1.23 758	0.76 750

TCMNet-wrong-test	4.29 762	5.57 770	4.65 758	11.33 778	10.39 772	5.73 769	4.48 774	4.13 768	1.02 730	1.91 758	2.39 755	6.16 770	3.62 765	3.84 768	4.50 767	1.99 766	0.47 740	1.97 767	1.69 766	5.69 772	4.31 772

noway4	4.32 765	5.81 773	4.75 762	11.39 781	10.47 777	5.70 768	4.50 775	4.14 769	0.90 716	1.83 753	2.44 756	6.16 770	3.63 766	3.66 766	4.60 772	2.00 769	0.47 740	2.03 771	1.73 767	5.80 777	4.40 776

zzzz4	4.31 763	5.77 771	4.85 765	11.37 779	10.45 775	5.64 766	4.46 770	4.20 770	0.91 721	1.87 755	2.47 757	6.11 768	3.60 763	3.65 764	4.59 770	1.99 766	0.47 740	2.02 768	1.74 768	5.77 775	4.37 774

noway2	4.26 760	5.26 768	4.63 757	11.29 777	10.43 773	5.62 764	4.46 770	4.09 766	0.90 716	1.87 755	2.47 757	6.20 773	3.67 768	3.62 763	4.54 768	1.97 764	0.46 738	2.02 768	1.74 768	5.72 774	4.32 773

noway1	4.31 763	5.77 771	4.81 764	11.37 779	10.45 775	5.64 766	4.46 770	4.20 770	0.90 716	1.87 755	2.48 759	6.11 768	3.60 763	3.65 764	4.59 770	1.99 766	0.47 740	2.02 768	1.74 768	5.77 775	4.37 774

noway3	4.27 761	5.33 769	4.61 756	11.26 776	10.44 774	5.62 764	4.46 770	4.12 767	0.92 722	1.86 754	2.49 760	6.19 772	3.66 767	3.74 767	4.54 768	1.97 764	0.46 738	2.03 771	1.74 768	5.69 772	4.21 771

MADNet++	2.26 755	1.80 761	2.06 740	2.13 764	1.97 762	2.61 756	1.79 764	2.38 761	2.16 757	2.75 765	2.65 761	2.38 750	2.43 759	3.17 758	3.21 760	2.17 770	1.95 772	1.94 766	1.63 765	2.06 764	2.01 765

xyz-stereo	1.40 741	0.10 162	17.09 785	0.18 116	0.07 4	4.78 761	0.18 345	0.29 267	0.34 429	0.36 555	2.81 762	0.40 565	0.29 548	0.56 565	0.24 502	0.07 145	0.05 42	0.09 389	0.06 172	0.06 117	0.05 39

MANE	1.41 742	0.36 681	0.74 635	0.43 707	0.41 711	2.16 752	0.80 738	2.39 762	3.38 762	2.22 762	3.06 763	3.54 759	2.73 761	2.15 754	1.94 753	0.28 712	0.27 718	0.30 708	0.46 730	0.28 700	0.34 714

notaker	1.45 744	1.34 757	1.48 725	1.40 758	1.07 754	1.18 732	0.85 743	1.48 748	1.40 747	1.51 752	3.46 764	2.40 751	1.81 751	1.76 749	1.45 741	1.11 758	0.69 764	1.38 760	0.87 758	1.31 760	0.97 756

DPSimNet_ROB	4.34 766	4.23 764	6.89 769	3.67 765	3.68 764	4.75 760	5.21 776	2.67 763	3.68 764	5.82 773	3.95 765	5.57 763	6.72 773	3.46 762	4.48 766	4.05 777	2.88 775	4.68 778	3.12 778	3.69 767	3.62 770

fsdfsdds	1.26 739	0.33 673	1.44 724	0.43 707	0.59 731	2.19 753	1.14 756	1.28 741	2.36 758	2.10 761	4.10 766	3.15 757	1.94 752	1.09 717	1.28 734	0.22 688	0.19 693	0.34 717	0.25 701	0.36 714	0.34 714

ktn	1.77 751	1.36 758	1.22 710	1.43 759	1.14 755	1.52 746	1.08 752	1.51 750	3.96 768	2.77 766	4.69 767	3.35 758	1.46 748	1.69 745	1.25 733	1.43 762	0.77 766	1.45 761	0.99 761	1.32 761	0.96 754

HanzoNet	2.97 758	1.69 760	2.29 743	1.74 761	1.33 759	1.53 747	1.03 750	1.99 756	2.64 760	5.51 772	5.16 768	5.90 766	6.82 774	4.32 770	3.29 761	3.16 773	2.02 774	1.92 764	2.87 776	2.24 765	1.89 764

TorneroNet	2.22 754	1.08 750	1.24 712	1.14 755	0.90 751	5.58 763	0.80 738	2.12 758	8.69 775	2.58 764	5.42 769	3.88 760	1.97 753	1.78 751	1.87 750	0.86 750	0.54 751	1.15 757	0.74 753	1.23 758	0.85 753

KSHMR	1.89 752	1.36 758	1.60 732	1.47 760	1.22 757	1.38 744	1.06 751	1.79 752	5.97 772	1.42 745	5.65 770	2.98 756	1.14 732	2.23 755	1.20 730	1.27 761	1.12 768	1.46 762	1.10 763	1.32 761	1.15 759

light-stereo	2.37 757	0.69 732	3.61 753	3.84 766	3.41 763	4.04 759	0.31 635	2.13 759	1.45 750	3.61 768	6.33 771	6.90 775	0.63 702	4.83 771	1.28 734	0.71 742	0.74 765	0.32 712	0.39 726	1.20 756	0.96 754

TARStereo	1.99 753	0.26 631	2.90 751	0.33 676	1.30 758	3.07 758	2.37 765	2.20 760	4.84 769	3.25 767	6.38 772	4.33 761	3.05 762	1.33 735	1.21 732	0.23 690	0.18 686	0.24 688	0.81 757	0.29 701	1.26 760

USTest	6.88 771	5.23 767	5.63 766	7.22 770	7.29 767	14.34 780	22.76 781	8.48 777	9.32 776	5.42 771	6.39 773	6.29 774	6.64 772	6.92 775	8.62 778	1.94 763	3.29 776	2.16 773	2.55 775	3.85 768	3.29 769

BEATNet-Init1	4.73 769	2.61 762	13.29 784	0.58 728	0.53 727	10.12 776	3.33 768	4.83 772	5.01 771	8.75 778	8.51 774	14.08 787	7.60 776	7.70 777	5.34 773	0.28 712	0.28 721	0.34 717	0.37 723	0.57 727	0.45 723

xxxxx1	15.27 782	9.54 779	10.31 777	20.13 785	18.88 785	17.08 781	23.03 782	10.36 781	10.99 778	9.21 779	9.62 775	10.74 782	10.61 781	10.72 780	13.89 786	7.97 784	9.20 787	31.85 802	44.72 804	12.84 783	13.69 784

tt_ll	15.27 782	9.54 779	10.31 777	20.13 785	18.88 785	17.08 781	23.03 782	10.36 781	10.99 778	9.21 779	9.62 775	10.74 782	10.61 781	10.72 780	13.89 786	7.97 784	9.20 787	31.85 802	44.72 804	12.84 783	13.69 784

ff	15.27 782	9.54 779	10.31 777	20.13 785	18.88 785	17.08 781	23.03 782	10.36 781	10.99 778	9.21 779	9.62 775	10.74 782	10.61 781	10.72 780	13.89 786	7.97 784	9.20 787	31.85 802	44.72 804	12.84 783	13.69 784

Selective-IGEV-i1pa	5.57 770	7.99 775	4.76 763	0.80 739	0.45 718	12.99 778	3.60 769	9.25 779	7.43 774	6.97 774	9.87 778	8.94 776	7.26 775	14.66 788	5.65 774	3.55 774	1.08 767	1.93 765	0.72 752	0.73 739	2.79 768

iinet-test	10.78 777	9.29 776	9.70 772	10.48 771	10.68 778	17.98 785	25.98 787	12.57 784	13.39 782	9.64 782	10.10 779	10.06 779	10.61 781	11.22 784	12.70 781	6.40 780	7.74 781	5.68 780	6.69 779	7.47 778	7.30 777

IINet	10.78 777	9.29 776	9.70 772	10.48 771	10.68 778	17.98 785	25.98 787	12.57 784	13.39 782	9.64 782	10.10 779	10.06 779	10.61 781	11.22 784	12.70 781	6.40 780	7.74 781	5.68 780	6.69 779	7.47 778	7.30 777

Anonymous_1	16.62 786	9.35 778	9.84 774	10.66 773	14.64 782	18.66 787	27.12 789	12.64 786	13.51 786	10.76 786	10.30 781	10.13 781	10.60 780	11.06 783	12.74 783	15.87 795	7.74 781	16.92 793	43.48 803	58.66 806	7.68 781

DGTPSM_ROB	8.34 773	5.10 765	10.37 782	5.31 768	10.18 770	8.33 772	23.60 785	6.06 775	13.41 784	4.90 769	10.87 782	5.65 764	10.44 778	6.17 773	12.59 779	3.74 775	7.55 779	3.69 775	7.26 783	4.14 769	7.46 779

DPSMNet_ROB	8.40 774	5.11 766	10.49 783	5.58 769	10.25 771	8.34 773	23.62 786	6.07 776	13.45 785	4.93 770	10.88 783	5.66 765	10.44 778	6.24 774	12.64 780	3.98 776	7.61 780	3.76 776	7.30 784	4.20 770	7.51 780

DPSM_ROB	11.49 780	9.87 782	10.35 780	11.13 774	11.31 780	19.11 788	27.51 790	13.37 787	14.21 788	10.31 784	11.06 784	10.96 785	11.27 786	11.96 786	13.59 784	6.78 782	8.19 784	6.03 782	7.09 781	7.93 780	7.73 782

DPSM	11.49 780	9.87 782	10.35 780	11.13 774	11.31 780	19.11 788	27.51 790	13.37 787	14.21 788	10.31 784	11.06 784	10.96 785	11.27 786	11.96 786	13.59 784	6.78 782	8.19 784	6.03 782	7.09 781	7.93 780	7.73 782

UHP	4.71 767	0.60 724	7.05 770	0.48 717	0.70 738	9.17 774	2.53 766	5.32 774	14.17 787	8.26 777	14.83 786	9.91 778	8.72 777	4.02 769	3.96 764	0.41 728	0.31 725	0.37 720	0.56 743	1.09 753	1.78 763

LRCNet_RVC	10.90 779	14.34 787	9.35 771	15.35 782	8.04 769	1.08 726	0.34 657	8.78 778	0.70 690	12.63 787	16.05 787	9.85 777	6.54 771	8.57 778	6.34 776	20.27 799	5.40 778	23.70 799	21.88 800	14.87 786	13.83 787

HaxPig	17.72 787	20.22 797	19.73 786	16.53 783	16.51 783	9.27 775	9.33 777	14.34 789	13.27 781	18.65 789	18.70 788	17.35 788	16.77 789	17.04 789	16.45 789	22.05 802	20.89 798	22.27 798	21.53 795	21.29 797	22.13 801

fast-reg	23.64 795	20.51 798	23.42 796	23.22 794	24.75 798	38.73 800	55.47 796	26.85 796	28.86 800	20.12 792	21.73 789	21.64 791	22.22 791	24.30 798	27.54 800	13.91 794	16.52 796	14.85 792	15.62 792	16.91 794	15.71 795

LSM0	24.24 796	19.98 796	22.32 795	24.22 795	40.14 803	38.48 797	55.20 794	26.95 799	28.57 794	20.49 793	21.83 790	22.26 798	22.75 795	24.22 797	27.30 793	13.66 793	16.32 790	12.19 791	14.15 785	16.10 793	17.66 796

MEDIAN_ROB	21.21 788	24.62 801	23.47 797	19.58 784	19.65 788	13.22 779	10.96 778	17.88 790	17.00 790	22.14 800	22.02 791	20.86 790	20.36 790	21.06 790	19.71 790	25.63 803	24.13 799	26.21 800	25.20 801	25.17 800	25.38 804

RAFT-FEzeroshot	23.10 789	19.88 792	20.56 789	22.49 789	22.75 791	38.38 793	55.50 798	26.84 794	28.66 795	20.60 795	22.10 792	22.05 793	22.74 793	24.00 793	27.37 797	13.59 787	16.48 792	12.14 785	14.28 787	15.96 789	15.54 791

RAFT-FE	23.10 789	19.88 792	20.56 789	22.49 789	22.75 791	38.38 793	55.50 798	26.84 794	28.66 795	20.60 795	22.10 792	22.05 793	22.74 793	24.00 793	27.37 797	13.59 787	16.48 792	12.14 785	14.28 787	15.96 789	15.54 791

CasAABBNet	23.10 789	19.86 790	20.64 791	22.47 788	22.73 789	38.41 796	55.50 798	26.89 797	28.70 797	20.61 797	22.15 794	22.08 796	22.75 795	23.99 791	27.36 795	13.59 787	16.48 792	12.14 785	14.27 786	15.95 787	15.53 790

Hybrid-DGEV	23.16 793	19.94 795	20.96 794	22.49 789	22.75 791	38.51 798	55.52 801	27.09 801	28.90 801	20.58 794	22.25 795	22.00 792	22.80 797	24.11 796	27.33 794	13.60 790	16.47 791	12.14 785	14.30 790	15.95 787	15.54 791

Selective-RAFT-Error	23.16 793	19.93 794	20.87 793	22.54 793	22.81 794	38.52 799	55.47 796	27.01 800	28.83 799	20.66 798	22.25 795	22.09 797	22.80 797	24.09 795	27.36 795	13.61 792	16.48 792	12.15 789	14.28 787	15.99 792	15.57 794

FlowAnything	23.14 792	19.87 791	20.79 792	22.50 792	22.74 790	38.39 795	55.46 795	26.89 797	28.72 798	20.77 799	22.29 797	22.07 795	22.72 792	23.99 791	27.41 799	13.60 790	16.55 797	12.15 789	14.36 791	15.97 791	15.52 789

RSGM-EC	29.65 798	17.75 788	10.04 775	35.31 799	33.15 799	26.42 790	46.65 792	19.89 791	17.74 791	18.92 790	23.36 798	30.14 800	23.59 799	41.87 804	45.99 805	59.56 805	34.38 805	33.25 805	20.37 793	34.97 802	19.60 799

acva	29.65 798	17.75 788	10.04 775	35.31 799	33.15 799	26.42 790	46.65 792	19.89 791	17.74 791	18.92 790	23.36 798	30.14 800	23.59 799	41.87 804	45.99 805	59.56 805	34.38 805	33.25 805	20.37 793	34.97 802	19.60 799

AVERAGE_ROB	25.43 797	29.06 802	27.24 798	24.63 796	24.20 797	17.73 784	12.61 779	22.29 793	21.39 793	26.79 802	26.16 800	25.20 799	24.64 801	25.07 799	23.53 791	29.96 804	28.40 804	30.60 801	29.58 802	29.72 801	29.84 805

zzzzzz3	33.80 801	21.93 799	29.35 799	40.69 801	40.71 804	54.58 802	75.81 804	38.06 803	43.73 804	30.21 803	32.81 801	33.59 804	36.40 804	35.16 800	41.64 803	19.24 796	24.62 800	18.35 794	21.58 796	19.15 795	18.48 797

zzz1	33.83 802	21.95 800	29.58 800	40.69 801	40.71 804	54.57 801	75.77 803	38.08 804	43.79 805	30.23 804	32.84 802	33.61 805	36.40 804	35.19 801	41.64 803	19.25 797	24.62 800	18.36 795	21.58 796	19.16 796	18.49 798

zzzz2	34.86 803	30.12 803	31.42 801	34.23 797	34.22 801	58.04 803	83.74 805	40.88 805	43.54 802	31.10 805	33.46 803	32.70 802	33.88 802	35.86 802	41.00 801	20.48 800	24.86 802	18.45 796	21.67 798	24.07 798	23.42 802

noway5	34.86 803	30.12 803	31.42 801	34.23 797	34.22 801	58.04 803	83.74 805	40.88 805	43.54 802	31.10 805	33.46 803	32.70 802	33.88 802	35.86 802	41.00 801	20.48 800	24.86 802	18.45 796	21.67 798	24.07 798	23.42 802

Selective-IGEV-i16pa	30.47 800	41.93 805	4.02 755	0.49 721	0.37 707	96.94 806	0.74 732	60.26 807	58.76 806	17.24 788	64.39 805	38.26 806	49.53 806	106.11 807	26.15 792	19.96 798	3.42 777	4.39 777	1.81 772	0.39 717	14.22 788

PML	16.10 785	12.82 786	6.78 768	5.23 767	7.76 768	33.92 792	66.56 802	5.30 773	10.28 777	26.12 801	68.59 806	20.51 789	13.49 788	10.06 779	6.78 777	5.96 779	2.00 773	6.04 784	2.18 773	8.96 782	2.60 767

test_example2	101.33 805	108.28 806	68.15 804	98.43 803	106.93 806	89.75 805	102.43 807	36.80 802	97.65 807	129.04 807	130.15 807	65.26 807	66.62 807	92.11 806	80.24 807	144.10 807	199.48 807	81.81 807	103.01 807	125.01 807	101.27 806

ccccc		256.29 807		354.40 806	364.36 807	149.10 807		152.89 808		153.93 808		164.00 808		268.02 808		390.55 808	349.22 808	244.59 808	219.82 808	412.30 808

ASD4		6.65 774

Low-res two-view benchmark