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

GeoAtt-L (ZS)	0.06 1	0.03 1	0.08 62	0.12 9	0.05 5	0.07 48	0.10 49	0.06 2	0.08 48	0.06 48	0.04 1	0.06 57	0.06 85	0.09 79	0.08 51	0.07 422	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.05 216	0.04 68

CR-RVC	0.06 1	0.04 3	0.09 155	0.12 9	0.04 1	0.07 48	0.11 98	0.13 169	0.07 30	0.05 2	0.05 8	0.06 57	0.05 19	0.05 1	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

PSi22b	0.06 1	0.04 3	0.09 155	0.13 24	0.05 5	0.08 108	0.10 49	0.06 2	0.06 13	0.06 48	0.06 39	0.08 243	0.05 19	0.08 33	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.05 244

PSi22a	0.06 1	0.04 3	0.09 155	0.12 9	0.05 5	0.06 19	0.11 98	0.06 2	0.06 13	0.06 48	0.06 39	0.06 57	0.05 19	0.08 33	0.09 144	0.07 422	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

Foundation-i32	0.06 1	0.04 3	0.09 155	0.13 24	0.04 1	0.06 19	0.12 154	0.06 2	0.05 4	0.06 48	0.05 8	0.05 4	0.05 19	0.07 10	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

MatchAttention (ZS)	0.06 1	0.03 1	0.08 62	0.12 9	0.04 1	0.07 48	0.12 154	0.07 9	0.07 30	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.05 19	0.08 33	0.07 15	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 216	0.04 68
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 44	0.08 62	0.17 345	0.05 5	0.07 48	0.11 98	0.09 30	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 57	0.05 19	0.09 79	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.04 58	0.05 244

FoundationStereo	0.06 1	0.04 3	0.08 62	0.13 24	0.05 5	0.09 197	0.13 244	0.06 2	0.09 91	0.05 2	0.05 8	0.06 57	0.04 1	0.07 10	0.07 15	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

test_c	0.07 9	0.05 44	0.09 155	0.14 81	0.04 1	0.06 19	0.11 98	0.12 121	0.08 48	0.06 48	0.05 8	0.04 1	0.06 85	0.06 4	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.03 1	0.05 244

ww3	0.07 9	0.05 44	0.07 26	0.16 245	0.05 5	0.07 48	0.12 154	0.09 30	0.09 91	0.05 2	0.06 39	0.07 170	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.04 6	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

ww2	0.07 9	0.05 44	0.08 62	0.16 245	0.05 5	0.08 108	0.12 154	0.09 30	0.09 91	0.06 48	0.06 39	0.07 170	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.04 6	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

ww	0.07 9	0.04 3	0.08 62	0.17 345	0.05 5	0.07 48	0.12 154	0.10 51	0.08 48	0.06 48	0.06 39	0.06 57	0.05 19	0.11 257	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

MGE	0.07 9	0.06 147	0.08 62	0.20 623	0.05 5	0.05 6	0.11 98	0.10 51	0.11 170	0.05 2	0.05 8	0.05 4	0.04 1	0.10 162	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 68

HNOStereo	0.07 9	0.05 44	0.09 155	0.17 345	0.06 57	0.07 48	0.15 428	0.09 30	0.08 48	0.07 120	0.09 235	0.06 57	0.07 211	0.09 79	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

FETCStereo	0.07 9	0.05 44	0.09 155	0.16 245	0.06 57	0.09 197	0.14 329	0.09 30	0.07 30	0.09 251	0.09 235	0.07 170	0.08 290	0.08 33	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

FETStereo	0.07 9	0.06 147	0.08 62	0.16 245	0.06 57	0.09 197	0.15 428	0.10 51	0.08 48	0.09 251	0.09 235	0.07 170	0.08 290	0.08 33	0.07 15	0.04 6	0.03 1	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

CGFBStereo	0.07 9	0.05 44	0.08 62	0.16 245	0.05 5	0.09 197	0.14 329	0.09 30	0.07 30	0.09 251	0.09 235	0.06 57	0.08 290	0.08 33	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

MGW-Stereo-1	0.07 9	0.04 3	0.08 62	0.16 245	0.06 57	0.08 108	0.12 154	0.09 30	0.12 216	0.06 48	0.05 8	0.08 243	0.05 19	0.11 257	0.10 260	0.04 6	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

WiStereo	0.07 9	0.05 44	0.09 155	0.15 140	0.05 5	0.09 197	0.11 98	0.10 51	0.07 30	0.07 120	0.05 8	0.09 304	0.09 343	0.09 79	0.07 15	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

Cross2Single-S	0.07 9	0.04 3	0.09 155	0.15 140	0.07 177	0.05 6	0.15 428	0.08 16	0.13 265	0.07 120	0.05 8	0.06 57	0.05 19	0.09 79	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

tt3	0.07 9	0.06 147	0.09 155	0.15 140	0.05 5	0.08 108	0.09 28	0.11 87	0.05 4	0.07 120	0.06 39	0.08 243	0.07 211	0.10 162	0.07 15	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

tt4	0.07 9	0.06 147	0.08 62	0.16 245	0.05 5	0.08 108	0.09 28	0.14 214	0.07 30	0.06 48	0.06 39	0.06 57	0.07 211	0.09 79	0.07 15	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

tt5	0.07 9	0.06 147	0.08 62	0.15 140	0.06 57	0.07 48	0.10 49	0.11 87	0.07 30	0.07 120	0.06 39	0.08 243	0.09 343	0.10 162	0.07 15	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 216	0.05 244

tt6	0.07 9	0.05 44	0.09 155	0.15 140	0.05 5	0.09 197	0.11 98	0.10 51	0.07 30	0.07 120	0.05 8	0.09 304	0.09 343	0.09 79	0.07 15	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

tt7	0.07 9	0.08 429	0.07 26	0.18 459	0.06 57	0.08 108	0.11 98	0.13 169	0.07 30	0.05 2	0.05 8	0.08 243	0.07 211	0.09 79	0.06 6	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.03 1	0.03 1

tt8	0.07 9	0.08 429	0.06 10	0.18 459	0.06 57	0.08 108	0.12 154	0.11 87	0.08 48	0.05 2	0.06 39	0.08 243	0.08 290	0.08 33	0.05 1	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.03 1	0.04 68

tt9	0.07 9	0.07 272	0.07 26	0.18 459	0.06 57	0.08 108	0.11 98	0.12 121	0.08 48	0.05 2	0.05 8	0.08 243	0.08 290	0.09 79	0.05 1	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.04 58	0.04 68

TYNG	0.07 9	0.07 272	0.07 26	0.17 345	0.06 57	0.08 108	0.11 98	0.12 121	0.08 48	0.05 2	0.05 8	0.08 243	0.08 290	0.09 79	0.05 1	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.04 58	0.04 68

MGW-Stereo	0.07 9	0.04 3	0.08 62	0.16 245	0.05 5	0.08 108	0.12 154	0.13 169	0.12 216	0.06 48	0.05 8	0.08 243	0.07 211	0.10 162	0.09 144	0.04 6	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

CR-Stereo	0.07 9	0.08 429	0.08 62	0.13 24	0.05 5	0.06 19	0.12 154	0.12 121	0.08 48	0.05 2	0.06 39	0.06 57	0.07 211	0.05 1	0.07 15	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.05 216	0.05 244

GFORCE	0.07 9	0.07 272	0.05 2	0.20 623	0.07 177	0.08 108	0.08 9	0.13 169	0.05 4	0.06 48	0.07 105	0.07 170	0.09 343	0.08 33	0.06 6	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.05 255	0.04 58	0.03 1

low	0.07 9	0.04 3	0.09 155	0.14 81	0.07 177	0.08 108	0.12 154	0.13 169	0.09 91	0.06 48	0.05 8	0.06 57	0.05 19	0.12 363	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

100	0.07 9	0.05 44	0.10 236	0.13 24	0.07 177	0.05 6	0.12 154	0.12 121	0.11 170	0.06 48	0.06 39	0.06 57	0.08 290	0.09 79	0.10 260	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

FORCE_4.7	0.07 9	0.08 429	0.05 2	0.20 623	0.07 177	0.08 108	0.12 154	0.11 87	0.08 48	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.07 211	0.10 162	0.06 6	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.06 369	0.04 58	0.03 1

F4.4	0.07 9	0.07 272	0.05 2	0.17 345	0.05 5	0.07 48	0.11 98	0.15 258	0.04 2	0.05 2	0.08 189	0.05 4	0.07 211	0.10 162	0.07 15	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

FORCE_4.6	0.07 9	0.07 272	0.06 10	0.17 345	0.05 5	0.08 108	0.11 98	0.12 121	0.08 48	0.05 2	0.05 8	0.05 4	0.06 85	0.08 33	0.06 6	0.07 422	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

F5.5	0.07 9	0.06 147	0.06 10	0.19 550	0.06 57	0.09 197	0.11 98	0.14 214	0.06 13	0.05 2	0.06 39	0.07 170	0.05 19	0.09 79	0.06 6	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.05 255	0.04 58	0.03 1

F8.5	0.07 9	0.07 272	0.05 2	0.18 459	0.05 5	0.08 108	0.10 49	0.12 121	0.06 13	0.05 2	0.06 39	0.08 243	0.06 85	0.09 79	0.06 6	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.03 1

FORCE_9	0.07 9	0.07 272	0.05 2	0.18 459	0.05 5	0.08 108	0.10 49	0.12 121	0.06 13	0.05 2	0.06 39	0.08 243	0.06 85	0.09 79	0.06 6	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.05 255	0.04 58	0.03 1

FORCE_8	0.07 9	0.07 272	0.05 2	0.19 550	0.05 5	0.08 108	0.10 49	0.13 169	0.06 13	0.06 48	0.06 39	0.08 243	0.06 85	0.09 79	0.06 6	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.03 1

F7	0.07 9	0.07 272	0.05 2	0.18 459	0.06 57	0.08 108	0.09 28	0.13 169	0.06 13	0.05 2	0.06 39	0.08 243	0.06 85	0.10 162	0.05 1	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

FORCE_4.5	0.07 9	0.07 272	0.05 2	0.17 345	0.05 5	0.08 108	0.11 98	0.15 258	0.06 13	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.07 211	0.08 33	0.07 15	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.05 255	0.04 58	0.03 1

FORCE_4	0.07 9	0.05 44	0.07 26	0.18 459	0.06 57	0.10 269	0.11 98	0.12 121	0.05 4	0.06 48	0.07 105	0.08 243	0.07 211	0.10 162	0.05 1	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.03 1

FORCE_5	0.07 9	0.05 44	0.06 10	0.18 459	0.05 5	0.08 108	0.11 98	0.12 121	0.05 4	0.05 2	0.06 39	0.06 57	0.06 85	0.09 79	0.06 6	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.05 255	0.04 58	0.04 68

FORCE_6	0.07 9	0.07 272	0.04 1	0.18 459	0.05 5	0.10 269	0.10 49	0.12 121	0.06 13	0.06 48	0.06 39	0.06 57	0.06 85	0.10 162	0.07 15	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.04 68

NBS	0.07 9	0.07 272	0.08 62	0.17 345	0.07 177	0.07 48	0.13 244	0.05 1	0.07 30	0.06 48	0.09 235	0.05 4	0.04 1	0.05 1	0.09 144	0.05 64	0.05 320	0.08 495	0.06 369	0.05 216	0.04 68

rgla	0.07 9	0.06 147	0.06 10	0.17 345	0.07 177	0.09 197	0.10 49	0.09 30	0.08 48	0.07 120	0.06 39	0.05 4	0.06 85	0.10 162	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

416test1013	0.07 9	0.06 147	0.07 26	0.17 345	0.07 177	0.10 269	0.10 49	0.09 30	0.07 30	0.08 191	0.07 105	0.05 4	0.07 211	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.05 320	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.05 244

416test	0.07 9	0.07 272	0.06 10	0.17 345	0.07 177	0.10 269	0.10 49	0.09 30	0.08 48	0.07 120	0.07 105	0.05 4	0.07 211	0.09 79	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

test410_97500	0.07 9	0.06 147	0.09 155	0.17 345	0.07 177	0.07 48	0.08 9	0.11 87	0.09 91	0.06 48	0.05 8	0.05 4	0.05 19	0.09 79	0.08 51	0.04 6	0.05 320	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 68

test410	0.07 9	0.06 147	0.09 155	0.17 345	0.07 177	0.07 48	0.08 9	0.11 87	0.09 91	0.06 48	0.05 8	0.06 57	0.05 19	0.09 79	0.08 51	0.04 6	0.05 320	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 68

LACA_dic	0.07 9	0.10 593	0.08 62	0.13 24	0.05 5	0.08 108	0.11 98	0.08 16	0.09 91	0.05 2	0.05 8	0.05 4	0.05 19	0.08 33	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.05 216	0.05 244

DF_test	0.07 9	0.05 44	0.08 62	0.14 81	0.08 295	0.04 3	0.13 244	0.09 30	0.11 170	0.07 120	0.08 189	0.06 57	0.07 211	0.06 4	0.08 51	0.06 215	0.05 320	0.05 81	0.05 255	0.05 216	0.04 68

over v1	0.07 9	0.07 272	0.07 26	0.18 459	0.05 5	0.08 108	0.08 9	0.10 51	0.05 4	0.06 48	0.06 39	0.07 170	0.10 394	0.11 257	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 216	0.05 244

over-8	0.07 9	0.07 272	0.07 26	0.18 459	0.05 5	0.08 108	0.08 9	0.13 169	0.05 4	0.06 48	0.05 8	0.07 170	0.09 343	0.11 257	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 216	0.05 244

small-0shot	0.07 9	0.05 44	0.09 155	0.14 81	0.07 177	0.06 19	0.13 244	0.09 30	0.08 48	0.05 2	0.10 278	0.06 57	0.06 85	0.06 4	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

over-9	0.07 9	0.07 272	0.07 26	0.18 459	0.05 5	0.08 108	0.08 9	0.13 169	0.06 13	0.06 48	0.05 8	0.07 170	0.09 343	0.11 257	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 216	0.05 244

WAFT-Stereo (ZS)	0.07 9	0.05 44	0.09 155	0.12 9	0.07 177	0.09 197	0.15 428	0.07 9	0.07 30	0.06 48	0.10 278	0.05 4	0.07 211	0.06 4	0.11 355	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.05 244

testmc14	0.07 9	0.05 44	0.06 10	0.15 140	0.05 5	0.09 197	0.12 154	0.08 16	0.08 48	0.07 120	0.09 235	0.06 57	0.05 19	0.07 10	0.07 15	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

MCSU-Stereo	0.07 9	0.05 44	0.06 10	0.15 140	0.05 5	0.09 197	0.12 154	0.10 51	0.09 91	0.07 120	0.07 105	0.07 170	0.05 19	0.10 162	0.07 15	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.03 1

derf	0.07 9	0.05 44	0.10 236	0.14 81	0.06 57	0.05 6	0.12 154	0.12 121	0.09 91	0.05 2	0.07 105	0.07 170	0.08 290	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.05 320	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.05 244

mm2	0.07 9	0.04 3	0.10 236	0.13 24	0.06 57	0.06 19	0.13 244	0.13 169	0.08 48	0.06 48	0.07 105	0.06 57	0.09 343	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.05 320	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.05 244

mm1	0.07 9	0.04 3	0.10 236	0.13 24	0.06 57	0.06 19	0.13 244	0.06 2	0.08 48	0.06 48	0.07 105	0.06 57	0.09 343	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.05 320	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.05 244

qqai	0.07 9	0.05 44	0.10 236	0.14 81	0.06 57	0.05 6	0.12 154	0.08 16	0.09 91	0.05 2	0.07 105	0.06 57	0.08 290	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.05 320	0.05 81	0.03 1	0.04 58	0.05 244

MGA	0.07 9	0.04 3	0.11 310	0.13 24	0.06 57	0.08 108	0.09 28	0.12 121	0.08 48	0.05 2	0.06 39	0.06 57	0.05 19	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.05 216	0.05 244

CAR	0.07 9	0.05 44	0.09 155	0.14 81	0.06 57	0.07 48	0.08 9	0.12 121	0.08 48	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.05 19	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

MSE-Stereo	0.07 9	0.04 3	0.09 155	0.13 24	0.06 57	0.07 48	0.08 9	0.12 121	0.08 48	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.05 19	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

monster-pro	0.07 9	0.06 147	0.06 10	0.15 140	0.05 5	0.08 108	0.10 49	0.15 258	0.15 333	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.06 85	0.07 10	0.09 144	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

LWStereo	0.07 9	0.06 147	0.09 155	0.17 345	0.06 57	0.08 108	0.12 154	0.11 87	0.10 128	0.07 120	0.07 105	0.07 170	0.06 85	0.10 162	0.07 15	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.03 1

CR7Stereo	0.07 9	0.08 429	0.08 62	0.17 345	0.07 177	0.08 108	0.13 244	0.10 51	0.10 128	0.07 120	0.09 235	0.06 57	0.05 19	0.08 33	0.07 15	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 9	0.07 272	0.07 26	0.16 245	0.06 57	0.08 108	0.12 154	0.10 51	0.09 91	0.06 48	0.09 235	0.06 57	0.05 19	0.09 79	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.04 68

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 9	0.05 44	0.11 310	0.15 140	0.06 57	0.07 48	0.12 154	0.10 51	0.11 170	0.07 120	0.08 189	0.06 57	0.05 19	0.09 79	0.07 15	0.05 64	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.04 68

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 9	0.06 147	0.07 26	0.15 140	0.06 57	0.10 269	0.15 428	0.12 121	0.11 170	0.06 48	0.11 335	0.06 57	0.05 19	0.09 79	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.03 1

PipStereo	0.07 9	0.04 3	0.09 155	0.13 24	0.05 5	0.08 108	0.10 49	0.06 2	0.07 30	0.06 48	0.05 8	0.09 304	0.05 19	0.08 33	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 216	0.05 244

LACA3	0.07 9	0.08 429	0.08 62	0.13 24	0.05 5	0.09 197	0.11 98	0.08 16	0.09 91	0.08 191	0.06 39	0.07 170	0.07 211	0.08 33	0.07 15	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Selective-IGEV-i32	0.07 9	0.06 147	0.09 155	0.17 345	0.06 57	0.08 108	0.12 154	0.13 169	0.08 48	0.08 191	0.07 105	0.06 57	0.04 1	0.10 162	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.03 1

LACA2	0.07 9	0.05 44	0.06 10	0.15 140	0.06 57	0.09 197	0.10 49	0.11 87	0.11 170	0.05 2	0.05 8	0.06 57	0.08 290	0.09 79	0.07 15	0.07 422	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.04 58	0.04 68

LACA1	0.07 9	0.07 272	0.07 26	0.14 81	0.05 5	0.09 197	0.11 98	0.10 51	0.07 30	0.05 2	0.05 8	0.06 57	0.08 290	0.08 33	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.03 1	0.04 68

Test_v1	0.07 9	0.04 3	0.06 10	0.13 24	0.06 57	0.09 197	0.10 49	0.15 258	0.12 216	0.06 48	0.05 8	0.04 1	0.05 19	0.08 33	0.10 260	0.07 422	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

BLMT-Stereo	0.07 9	0.04 3	0.08 62	0.15 140	0.07 177	0.07 48	0.14 329	0.07 9	0.10 128	0.05 2	0.05 8	0.04 1	0.06 85	0.07 10	0.09 144	0.04 6	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.04 68

Pro-Stereo	0.07 9	0.05 44	0.08 62	0.15 140	0.08 295	0.08 108	0.12 154	0.07 9	0.08 48	0.06 48	0.06 39	0.05 4	0.05 19	0.09 79	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.04 68

BridgeDepth_RVC	0.07 9	0.04 3	0.09 155	0.11 1	0.05 5	0.10 269	0.10 49	0.14 214	0.09 91	0.06 48	0.07 105	0.06 57	0.08 290	0.07 10	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.05 216	0.04 68
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
VIP-Stereo	0.07 9	0.07 272	0.08 62	0.15 140	0.06 57	0.11 331	0.10 49	0.11 87	0.11 170	0.06 48	0.07 105	0.06 57	0.05 19	0.10 162	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.03 1

BridgeDepth	0.07 9	0.07 272	0.08 62	0.18 459	0.06 57	0.07 48	0.11 98	0.10 51	0.06 13	0.04 1	0.07 105	0.10 344	0.09 343	0.08 33	0.08 51	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 78	0.03 1	0.03 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.07 9	0.06 147	0.06 10	0.15 140	0.05 5	0.08 108	0.10 49	0.15 258	0.15 333	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.06 85	0.07 10	0.09 144	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Wavelet-MonSter	0.07 9	0.05 44	0.07 26	0.16 245	0.06 57	0.07 48	0.11 98	0.10 51	0.08 48	0.06 48	0.07 105	0.07 170	0.07 211	0.09 79	0.09 144	0.04 6	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Monster-pub-eth3d	0.07 9	0.06 147	0.06 10	0.15 140	0.05 5	0.08 108	0.10 49	0.15 258	0.15 333	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.06 85	0.07 10	0.10 260	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Monster-pub-mixall	0.07 9	0.04 3	0.09 155	0.13 24	0.06 57	0.06 19	0.08 9	0.12 121	0.07 30	0.06 48	0.06 39	0.05 4	0.06 85	0.09 79	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 216	0.05 244

Replicate-Monster	0.07 9	0.05 44	0.09 155	0.14 81	0.06 57	0.09 197	0.09 28	0.14 214	0.12 216	0.05 2	0.07 105	0.06 57	0.06 85	0.08 33	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.04 58	0.04 68

AdaDepth	0.07 9	0.06 147	0.07 26	0.18 459	0.06 57	0.11 331	0.11 98	0.10 51	0.08 48	0.06 48	0.05 8	0.07 170	0.06 85	0.09 79	0.10 260	0.04 6	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

asda	0.07 9	0.08 429	0.08 62	0.16 245	0.07 177	0.06 19	0.10 49	0.16 303	0.11 170	0.06 48	0.06 39	0.05 4	0.06 85	0.10 162	0.10 260	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.03 1

asd	0.07 9	0.08 429	0.08 62	0.16 245	0.07 177	0.08 108	0.08 9	0.11 87	0.08 48	0.07 120	0.07 105	0.06 57	0.06 85	0.10 162	0.09 144	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 78	0.04 58	0.03 1

2.25w	0.07 9	0.07 272	0.08 62	0.15 140	0.06 57	0.08 108	0.09 28	0.10 51	0.15 333	0.08 191	0.10 278	0.07 170	0.06 85	0.09 79	0.10 260	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.03 1	0.04 68

4.25_new	0.07 9	0.08 429	0.09 155	0.15 140	0.06 57	0.08 108	0.08 9	0.14 214	0.08 48	0.07 120	0.07 105	0.06 57	0.06 85	0.12 363	0.10 260	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.03 1

4.5w_new	0.07 9	0.08 429	0.09 155	0.15 140	0.06 57	0.08 108	0.08 9	0.14 214	0.08 48	0.07 120	0.07 105	0.06 57	0.06 85	0.12 363	0.10 260	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.03 1

4.5_new	0.07 9	0.09 523	0.08 62	0.15 140	0.07 177	0.07 48	0.10 49	0.14 214	0.11 170	0.06 48	0.08 189	0.06 57	0.06 85	0.08 33	0.10 260	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 78	0.04 58	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 9	0.09 523	0.08 62	0.15 140	0.07 177	0.07 48	0.10 49	0.14 214	0.11 170	0.06 48	0.08 189	0.06 57	0.06 85	0.08 33	0.10 260	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 78	0.04 58	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 9	0.08 429	0.09 155	0.15 140	0.06 57	0.08 108	0.08 9	0.14 214	0.08 48	0.07 120	0.07 105	0.06 57	0.06 85	0.12 363	0.10 260	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.03 1

4w-stereo	0.07 9	0.08 429	0.08 62	0.16 245	0.07 177	0.07 48	0.08 9	0.11 87	0.09 91	0.07 120	0.07 105	0.05 4	0.06 85	0.09 79	0.10 260	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 78	0.04 58	0.03 1

2.5w	0.07 9	0.07 272	0.08 62	0.16 245	0.06 57	0.08 108	0.12 154	0.10 51	0.10 128	0.07 120	0.06 39	0.09 304	0.06 85	0.08 33	0.09 144	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 78	0.03 1	0.03 1

2.75w_new	0.07 9	0.07 272	0.07 26	0.13 24	0.06 57	0.08 108	0.08 9	0.18 378	0.13 265	0.08 191	0.08 189	0.06 57	0.06 85	0.09 79	0.11 355	0.04 6	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 68

3.25w_new	0.07 9	0.06 147	0.08 62	0.15 140	0.06 57	0.10 269	0.07 5	0.12 121	0.11 170	0.08 191	0.07 105	0.07 170	0.06 85	0.11 257	0.10 260	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 68

3.25w	0.07 9	0.06 147	0.08 62	0.15 140	0.06 57	0.10 269	0.07 5	0.12 121	0.11 170	0.08 191	0.07 105	0.07 170	0.06 85	0.11 257	0.10 260	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 68

3.75w	0.07 9	0.07 272	0.08 62	0.16 245	0.07 177	0.07 48	0.09 28	0.16 303	0.10 128	0.07 120	0.06 39	0.06 57	0.06 85	0.09 79	0.10 260	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3.5w_stereo	0.07 9	0.07 272	0.07 26	0.15 140	0.07 177	0.09 197	0.06 1	0.14 214	0.11 170	0.08 191	0.07 105	0.06 57	0.07 211	0.10 162	0.09 144	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

monsters	0.07 9	0.06 147	0.06 10	0.15 140	0.06 57	0.08 108	0.09 28	0.13 169	0.09 91	0.09 251	0.07 105	0.06 57	0.06 85	0.09 79	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.03 1	0.04 68

111111	0.07 9	0.05 44	0.10 236	0.17 345	0.06 57	0.05 6	0.10 49	0.11 87	0.10 128	0.06 48	0.06 39	0.07 170	0.05 19	0.08 33	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.07 463	0.06 382

LG-Stereo_L2	0.07 9	0.05 44	0.10 236	0.14 81	0.06 57	0.07 48	0.12 154	0.09 30	0.10 128	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.05 19	0.08 33	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.04 58	0.03 1

LG-Stereo_L1	0.07 9	0.05 44	0.11 310	0.14 81	0.06 57	0.07 48	0.12 154	0.09 30	0.08 48	0.05 2	0.04 1	0.05 4	0.04 1	0.08 33	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.04 58	0.04 68

MLG-Stereo_test3	0.07 9	0.05 44	0.10 236	0.15 140	0.06 57	0.07 48	0.10 49	0.08 16	0.06 13	0.06 48	0.04 1	0.06 57	0.06 85	0.08 33	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.06 382

MLG-Stereo_test2	0.07 9	0.04 3	0.10 236	0.15 140	0.06 57	0.07 48	0.11 98	0.09 30	0.04 2	0.06 48	0.05 8	0.06 57	0.04 1	0.08 33	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.05 216	0.05 244

MLG-Stereo	0.07 9	0.05 44	0.09 155	0.17 345	0.05 5	0.07 48	0.11 98	0.08 16	0.05 4	0.05 2	0.04 1	0.06 57	0.05 19	0.10 162	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.04 58	0.05 244

LG-G_1	0.07 9	0.04 3	0.11 310	0.15 140	0.06 57	0.09 197	0.08 9	0.08 16	0.06 13	0.06 48	0.06 39	0.07 170	0.07 211	0.11 257	0.08 51	0.07 422	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.06 382

LG-G	0.07 9	0.04 3	0.11 310	0.15 140	0.06 57	0.09 197	0.08 9	0.08 16	0.06 13	0.06 48	0.06 39	0.07 170	0.07 211	0.11 257	0.08 51	0.07 422	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.06 382

LGtest1	0.07 9	0.05 44	0.11 310	0.15 140	0.06 57	0.07 48	0.09 28	0.08 16	0.06 13	0.06 48	0.04 1	0.06 57	0.07 211	0.10 162	0.09 144	0.07 422	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.06 367	0.06 382

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 9	0.06 147	0.10 236	0.16 245	0.07 177	0.04 3	0.13 244	0.10 51	0.10 128	0.05 2	0.11 335	0.07 170	0.05 19	0.07 10	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

GREAT-IGEV	0.07 9	0.06 147	0.09 155	0.13 24	0.07 177	0.07 48	0.14 329	0.10 51	0.09 91	0.06 48	0.08 189	0.06 57	0.05 19	0.10 162	0.07 15	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
StereoAnything_RVC	0.07 9	0.16 708	0.17 583	0.11 1	0.05 5	0.06 19	0.11 98	0.08 16	0.08 48	0.06 48	0.06 39	0.05 4	0.05 19	0.09 79	0.08 51	0.08 515	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.05 216	0.04 68

AIO_rvc	0.07 9	0.06 147	0.08 62	0.15 140	0.06 57	0.08 108	0.14 329	0.09 30	0.08 48	0.07 120	0.08 189	0.07 170	0.04 1	0.10 162	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.03 1

AIO_test	0.07 9	0.06 147	0.07 26	0.15 140	0.07 177	0.07 48	0.14 329	0.10 51	0.10 128	0.07 120	0.07 105	0.06 57	0.05 19	0.08 33	0.10 260	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.03 1

MonSter	0.07 9	0.06 147	0.06 10	0.15 140	0.05 5	0.08 108	0.10 49	0.15 258	0.15 333	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.06 85	0.07 10	0.09 144	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

DEFOM-Stereo	0.07 9	0.05 44	0.07 26	0.14 81	0.06 57	0.09 197	0.13 244	0.07 9	0.13 265	0.06 48	0.07 105	0.06 57	0.05 19	0.10 162	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.04 58	0.04 68

dual_stereo	0.07 9	0.05 44	0.08 62	0.15 140	0.05 5	0.05 6	0.13 244	0.12 121	0.08 48	0.07 120	0.06 39	0.05 4	0.05 19	0.07 10	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.04 58	0.04 68

IGEV-Stereo++	0.07 9	0.06 147	0.08 62	0.18 459	0.06 57	0.05 6	0.10 49	0.11 87	0.11 170	0.06 48	0.07 105	0.07 170	0.06 85	0.09 79	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

IGEV-Stereo+	0.07 9	0.04 3	0.08 62	0.15 140	0.06 57	0.04 3	0.09 28	0.10 51	0.09 91	0.06 48	0.06 39	0.06 57	0.06 85	0.06 4	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.06 367	0.06 382

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 9	0.05 44	0.11 310	0.15 140	0.06 57	0.07 48	0.12 154	0.10 51	0.11 170	0.07 120	0.08 189	0.06 57	0.05 19	0.09 79	0.07 15	0.05 64	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.04 68

Selective-IGEV	0.07 9	0.06 147	0.09 155	0.17 345	0.06 57	0.08 108	0.12 154	0.13 169	0.08 48	0.08 191	0.07 105	0.06 57	0.04 1	0.10 162	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.03 1

L4000	0.08 128	0.06 147	0.09 155	0.17 345	0.07 177	0.11 331	0.18 590	0.16 303	0.10 128	0.07 120	0.09 235	0.06 57	0.08 290	0.07 10	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.03 1	0.03 1

L400	0.08 128	0.07 272	0.08 62	0.17 345	0.08 295	0.12 392	0.17 537	0.13 169	0.09 91	0.08 191	0.08 189	0.06 57	0.07 211	0.09 79	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.03 1	0.03 1

L500	0.08 128	0.07 272	0.09 155	0.17 345	0.08 295	0.12 392	0.17 537	0.13 169	0.11 170	0.09 251	0.10 278	0.05 4	0.07 211	0.09 79	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.03 1	0.03 1

CEFStereo	0.08 128	0.05 44	0.09 155	0.16 245	0.06 57	0.09 197	0.14 329	0.09 30	0.09 91	0.08 191	0.10 278	0.07 170	0.08 290	0.09 79	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

GeoAtt-L-single (ZS)	0.08 128	0.05 44	0.09 155	0.11 1	0.06 57	0.10 269	0.11 98	0.08 16	0.10 128	0.08 191	0.07 105	0.06 57	0.07 211	0.14 473	0.09 144	0.07 422	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.06 367	0.05 244

ACC-I	0.08 128	0.06 147	0.11 310	0.15 140	0.06 57	0.02 1	0.13 244	0.09 30	0.14 301	0.06 48	0.08 189	0.06 57	0.07 211	0.09 79	0.08 51	0.07 422	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.06 367	0.05 244

ACC	0.08 128	0.06 147	0.11 310	0.15 140	0.06 57	0.02 1	0.14 329	0.11 87	0.14 301	0.06 48	0.07 105	0.07 170	0.07 211	0.09 79	0.08 51	0.07 422	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.06 367	0.05 244

GCAP-Stereo-w-DA	0.08 128	0.08 429	0.08 62	0.18 459	0.06 57	0.07 48	0.10 49	0.13 169	0.13 265	0.08 191	0.07 105	0.07 170	0.06 85	0.09 79	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

E$^{3}$Stereo	0.08 128	0.05 44	0.11 310	0.13 24	0.07 177	0.09 197	0.12 154	0.12 121	0.10 128	0.07 120	0.07 105	0.07 170	0.07 211	0.11 257	0.10 260	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

LLLLL	0.08 128	0.05 44	0.11 310	0.13 24	0.07 177	0.09 197	0.12 154	0.12 121	0.10 128	0.07 120	0.07 105	0.07 170	0.07 211	0.11 257	0.10 260	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

LLL	0.08 128	0.05 44	0.10 236	0.13 24	0.07 177	0.08 108	0.12 154	0.13 169	0.10 128	0.07 120	0.06 39	0.07 170	0.07 211	0.11 257	0.10 260	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

300	0.08 128	0.05 44	0.12 371	0.14 81	0.07 177	0.08 108	0.13 244	0.15 258	0.10 128	0.05 2	0.07 105	0.06 57	0.08 290	0.08 33	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

Last	0.08 128	0.04 3	0.12 371	0.13 24	0.07 177	0.07 48	0.13 244	0.14 214	0.09 91	0.06 48	0.06 39	0.06 57	0.09 343	0.10 162	0.11 355	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

DDDD	0.08 128	0.04 3	0.12 371	0.13 24	0.07 177	0.08 108	0.13 244	0.15 258	0.09 91	0.06 48	0.06 39	0.06 57	0.09 343	0.09 79	0.11 355	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

TT111	0.08 128	0.05 44	0.11 310	0.13 24	0.06 57	0.08 108	0.12 154	0.14 214	0.09 91	0.05 2	0.06 39	0.06 57	0.09 343	0.10 162	0.11 355	0.06 215	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

EE1	0.08 128	0.05 44	0.10 236	0.15 140	0.07 177	0.07 48	0.09 28	0.16 303	0.12 216	0.08 191	0.05 8	0.06 57	0.05 19	0.14 473	0.09 144	0.06 215	0.05 320	0.06 257	0.04 78	0.05 216	0.05 244

SCION-M(vits-remse)	0.08 128	0.06 147	0.13 425	0.24 725	0.05 5	0.08 108	0.10 49	0.15 258	0.15 333	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.06 85	0.07 10	0.09 144	0.08 515	0.06 515	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

GEAR-Net	0.08 128	0.07 272	0.09 155	0.18 459	0.07 177	0.10 269	0.13 244	0.10 51	0.10 128	0.08 191	0.08 189	0.06 57	0.05 19	0.13 429	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

over-6	0.08 128	0.07 272	0.08 62	0.17 345	0.05 5	0.10 269	0.09 28	0.17 345	0.11 170	0.06 48	0.07 105	0.07 170	0.09 343	0.10 162	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.05 216	0.05 244

anonymous	0.08 128	0.05 44	0.12 371	0.16 245	0.08 295	0.05 6	0.12 154	0.11 87	0.14 301	0.07 120	0.07 105	0.06 57	0.04 1	0.07 10	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

depth_test_26	0.08 128	0.04 3	0.12 371	0.13 24	0.07 177	0.08 108	0.10 49	0.12 121	0.11 170	0.09 251	0.07 105	0.08 243	0.05 19	0.09 79	0.08 51	0.08 515	0.06 515	0.06 257	0.06 369	0.06 367	0.07 477

LGCAT	0.08 128	0.04 3	0.10 236	0.11 1	0.06 57	0.07 48	0.13 244	0.07 9	0.08 48	0.09 251	0.07 105	0.07 170	0.08 290	0.12 363	0.11 355	0.10 631	0.09 669	0.04 1	0.05 255	0.04 58	0.09 605

quiztm	0.08 128	0.08 429	0.08 62	0.18 459	0.07 177	0.09 197	0.14 329	0.14 214	0.13 265	0.07 120	0.07 105	0.05 4	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.05 216	0.03 1

PointNet	0.08 128	0.06 147	0.07 26	0.15 140	0.07 177	0.09 197	0.14 329	0.11 87	0.08 48	0.05 2	0.08 189	0.08 243	0.09 343	0.09 79	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.04 68

TS12	0.08 128	0.06 147	0.09 155	0.21 666	0.07 177	0.12 392	0.12 154	0.11 87	0.09 91	0.10 307	0.10 278	0.08 243	0.10 394	0.09 79	0.12 437	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.04 68

DF	0.08 128	0.06 147	0.10 236	0.15 140	0.06 57	0.11 331	0.12 154	0.11 87	0.12 216	0.09 251	0.10 278	0.10 344	0.08 290	0.11 257	0.09 144	0.07 422	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

LiteMatch*	0.08 128	0.04 3	0.12 371	0.13 24	0.08 295	0.08 108	0.13 244	0.14 214	0.09 91	0.05 2	0.05 8	0.05 4	0.09 343	0.11 257	0.10 260	0.06 215	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.06 382

canet-new	0.08 128	0.07 272	0.09 155	0.19 550	0.06 57	0.07 48	0.12 154	0.13 169	0.13 265	0.06 48	0.07 105	0.06 57	0.07 211	0.11 257	0.07 15	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.03 1

bcnet-new	0.08 128	0.07 272	0.08 62	0.18 459	0.06 57	0.07 48	0.10 49	0.09 30	0.14 301	0.07 120	0.07 105	0.06 57	0.07 211	0.11 257	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.03 1

LMStereo	0.08 128	0.07 272	0.09 155	0.19 550	0.06 57	0.07 48	0.12 154	0.11 87	0.13 265	0.06 48	0.07 105	0.06 57	0.06 85	0.10 162	0.07 15	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.03 1

ARStereo	0.08 128	0.07 272	0.10 236	0.17 345	0.06 57	0.09 197	0.13 244	0.12 121	0.14 301	0.08 191	0.08 189	0.06 57	0.05 19	0.09 79	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.03 1

ARStereo-new	0.08 128	0.06 147	0.09 155	0.17 345	0.05 5	0.08 108	0.13 244	0.12 121	0.13 265	0.09 251	0.08 189	0.07 170	0.05 19	0.10 162	0.09 144	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.03 1

BARStereo	0.08 128	0.07 272	0.08 62	0.19 550	0.06 57	0.08 108	0.12 154	0.11 87	0.13 265	0.07 120	0.08 189	0.05 4	0.07 211	0.10 162	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.06 367	0.04 68

FCBStereo	0.08 128	0.07 272	0.09 155	0.18 459	0.06 57	0.10 269	0.11 98	0.10 51	0.09 91	0.07 120	0.07 105	0.07 170	0.06 85	0.11 257	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

PSGStereo	0.08 128	0.07 272	0.09 155	0.18 459	0.06 57	0.10 269	0.11 98	0.10 51	0.09 91	0.07 120	0.07 105	0.07 170	0.06 85	0.11 257	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

MUNStereo	0.08 128	0.07 272	0.09 155	0.18 459	0.06 57	0.08 108	0.12 154	0.10 51	0.09 91	0.09 251	0.08 189	0.08 243	0.06 85	0.12 363	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

CHEStereo	0.08 128	0.08 429	0.08 62	0.17 345	0.06 57	0.07 48	0.12 154	0.10 51	0.11 170	0.09 251	0.09 235	0.06 57	0.07 211	0.09 79	0.07 15	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

TOTStereo	0.08 128	0.06 147	0.10 236	0.18 459	0.06 57	0.08 108	0.11 98	0.14 214	0.12 216	0.09 251	0.09 235	0.08 243	0.06 85	0.10 162	0.08 51	0.04 6	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.04 68

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.08 128	0.08 429	0.08 62	0.18 459	0.06 57	0.07 48	0.10 49	0.13 169	0.13 265	0.08 191	0.07 105	0.07 170	0.06 85	0.09 79	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

RMAStereo	0.08 128	0.08 429	0.08 62	0.19 550	0.07 177	0.08 108	0.13 244	0.15 258	0.12 216	0.07 120	0.08 189	0.07 170	0.07 211	0.09 79	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

ATMStereo	0.08 128	0.10 593	0.07 26	0.20 623	0.08 295	0.08 108	0.12 154	0.12 121	0.14 301	0.08 191	0.08 189	0.05 4	0.07 211	0.09 79	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.06 367	0.04 68

ACMStereo	0.08 128	0.09 523	0.08 62	0.19 550	0.07 177	0.07 48	0.10 49	0.14 214	0.15 333	0.06 48	0.08 189	0.05 4	0.06 85	0.10 162	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

KABStereo	0.08 128	0.08 429	0.08 62	0.19 550	0.07 177	0.09 197	0.11 98	0.17 345	0.15 333	0.07 120	0.07 105	0.06 57	0.06 85	0.10 162	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 128	0.08 429	0.09 155	0.18 459	0.07 177	0.11 331	0.14 329	0.13 169	0.11 170	0.08 191	0.11 335	0.07 170	0.06 85	0.09 79	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 128	0.05 44	0.08 62	0.15 140	0.06 57	0.10 269	0.14 329	0.13 169	0.12 216	0.07 120	0.08 189	0.07 170	0.06 85	0.10 162	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.04 68

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 128	0.06 147	0.16 557	0.15 140	0.06 57	0.08 108	0.12 154	0.13 169	0.11 170	0.07 120	0.08 189	0.07 170	0.06 85	0.09 79	0.08 51	0.05 64	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 128	0.06 147	0.08 62	0.17 345	0.06 57	0.07 48	0.14 329	0.13 169	0.16 372	0.05 2	0.10 278	0.06 57	0.06 85	0.08 33	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.04 68

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 128	0.06 147	0.11 310	0.16 245	0.07 177	0.11 331	0.12 154	0.15 258	0.16 372	0.08 191	0.12 357	0.05 4	0.06 85	0.09 79	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.03 1	0.04 68

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 128	0.06 147	0.10 236	0.16 245	0.07 177	0.11 331	0.13 244	0.14 214	0.14 301	0.08 191	0.13 384	0.05 4	0.06 85	0.10 162	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.03 1	0.04 68

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 128	0.07 272	0.10 236	0.16 245	0.07 177	0.09 197	0.12 154	0.15 258	0.15 333	0.09 251	0.12 357	0.05 4	0.06 85	0.09 79	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.03 1	0.04 68

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 128	0.07 272	0.18 618	0.16 245	0.06 57	0.06 19	0.13 244	0.13 169	0.13 265	0.07 120	0.07 105	0.06 57	0.05 19	0.08 33	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 128	0.06 147	0.08 62	0.16 245	0.06 57	0.06 19	0.14 329	0.14 214	0.15 333	0.07 120	0.10 278	0.06 57	0.05 19	0.09 79	0.09 144	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 128	0.05 44	0.12 371	0.15 140	0.06 57	0.09 197	0.13 244	0.12 121	0.12 216	0.07 120	0.09 235	0.06 57	0.06 85	0.10 162	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

PSi22	0.08 128	0.06 147	0.11 310	0.16 245	0.07 177	0.08 108	0.10 49	0.14 214	0.08 48	0.08 191	0.07 105	0.10 344	0.06 85	0.12 363	0.10 260	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.04 58	0.04 68

Foundation-i1c-attn	0.08 128	0.05 44	0.07 26	0.14 81	0.05 5	0.09 197	0.12 154	0.13 169	0.10 128	0.09 251	0.10 278	0.10 344	0.07 211	0.08 33	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.04 68

Foundation-i1b	0.08 128	0.05 44	0.07 26	0.14 81	0.05 5	0.09 197	0.12 154	0.13 169	0.10 128	0.09 251	0.10 278	0.10 344	0.06 85	0.07 10	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.03 1

Foundation-i1a	0.08 128	0.05 44	0.08 62	0.13 24	0.05 5	0.13 443	0.13 244	0.12 121	0.10 128	0.11 351	0.11 335	0.11 380	0.06 85	0.08 33	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.04 58	0.04 68

DepthFocus	0.08 128	0.04 3	0.15 513	0.13 24	0.09 428	0.08 108	0.12 154	0.10 51	0.05 4	0.09 251	0.06 39	0.07 170	0.04 1	0.08 33	0.08 51	0.06 215	0.05 320	0.07 395	0.07 480	0.05 216	0.04 68

GeoVLM	0.08 128	0.04 3	0.10 236	0.13 24	0.06 57	0.10 269	0.13 244	0.13 169	0.08 48	0.06 48	0.07 105	0.06 57	0.08 290	0.10 162	0.11 355	0.06 215	0.05 320	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.05 244

gcap_with_dpt	0.08 128	0.06 147	0.10 236	0.16 245	0.07 177	0.10 269	0.12 154	0.14 214	0.14 301	0.08 191	0.12 357	0.05 4	0.06 85	0.10 162	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.04 68

DispViT+	0.08 128	0.05 44	0.10 236	0.13 24	0.06 57	0.05 6	0.11 98	0.18 378	0.16 372	0.09 251	0.08 189	0.07 170	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

WQFJA1++	0.08 128	0.04 3	0.11 310	0.14 81	0.07 177	0.11 331	0.11 98	0.12 121	0.07 30	0.07 120	0.07 105	0.07 170	0.06 85	0.10 162	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.06 367	0.06 382

BStereo	0.08 128	0.06 147	0.17 583	0.15 140	0.08 295	0.08 108	0.09 28	0.15 258	0.16 372	0.06 48	0.07 105	0.07 170	0.05 19	0.09 79	0.11 355	0.04 6	0.05 320	0.05 81	0.07 480	0.04 58	0.05 244

MonSter++	0.08 128	0.04 3	0.10 236	0.13 24	0.06 57	0.10 269	0.13 244	0.13 169	0.08 48	0.06 48	0.07 105	0.06 57	0.08 290	0.10 162	0.11 355	0.06 215	0.05 320	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.05 244

HiDET	0.08 128	0.05 44	0.10 236	0.13 24	0.06 57	0.09 197	0.12 154	0.12 121	0.12 216	0.07 120	0.07 105	0.07 170	0.07 211	0.11 257	0.11 355	0.06 215	0.05 320	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

LCMNet	0.08 128	0.05 44	0.10 236	0.13 24	0.07 177	0.09 197	0.12 154	0.10 51	0.12 216	0.06 48	0.08 189	0.06 57	0.07 211	0.11 257	0.10 260	0.06 215	0.05 320	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

CSFM-Stereo	0.08 128	0.05 44	0.08 62	0.14 81	0.06 57	0.09 197	0.13 244	0.15 258	0.07 30	0.07 120	0.08 189	0.06 57	0.08 290	0.09 79	0.10 260	0.06 215	0.05 320	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.04 68

GEAStereo	0.08 128	0.06 147	0.09 155	0.13 24	0.08 295	0.08 108	0.14 329	0.10 51	0.10 128	0.08 191	0.10 278	0.06 57	0.04 1	0.11 257	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.05 244

GSStereo	0.08 128	0.06 147	0.09 155	0.13 24	0.08 295	0.08 108	0.14 329	0.11 87	0.12 216	0.08 191	0.10 278	0.05 4	0.04 1	0.11 257	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.05 244

gasm-f	0.08 128	0.05 44	0.08 62	0.13 24	0.08 295	0.08 108	0.14 329	0.10 51	0.10 128	0.08 191	0.10 278	0.06 57	0.05 19	0.10 162	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.06 367	0.05 244

DDF-Stereo	0.08 128	0.05 44	0.10 236	0.15 140	0.10 548	0.05 6	0.13 244	0.09 30	0.14 301	0.06 48	0.06 39	0.07 170	0.06 85	0.09 79	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.08 541	0.05 244

252Zero-FE	0.08 128	0.04 3	0.10 236	0.13 24	0.07 177	0.13 443	0.11 98	0.13 169	0.14 301	0.07 120	0.05 8	0.06 57	0.05 19	0.09 79	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.06 382

Zero-FE251	0.08 128	0.05 44	0.10 236	0.13 24	0.06 57	0.12 392	0.12 154	0.11 87	0.10 128	0.07 120	0.08 189	0.06 57	0.06 85	0.10 162	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

zero-FE	0.08 128	0.05 44	0.10 236	0.15 140	0.10 548	0.05 6	0.13 244	0.09 30	0.14 301	0.07 120	0.06 39	0.07 170	0.06 85	0.09 79	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.08 541	0.05 244

GASTEREO	0.08 128	0.05 44	0.09 155	0.19 550	0.08 295	0.08 108	0.12 154	0.14 214	0.11 170	0.10 307	0.09 235	0.07 170	0.04 1	0.12 363	0.08 51	0.06 215	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

MSCF	0.08 128	0.05 44	0.09 155	0.19 550	0.08 295	0.07 48	0.12 154	0.14 214	0.11 170	0.10 307	0.09 235	0.07 170	0.04 1	0.11 257	0.08 51	0.06 215	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.05 244

S2M2_XL	0.08 128	0.06 147	0.12 371	0.12 9	0.08 295	0.09 197	0.09 28	0.07 9	0.07 30	0.08 191	0.07 105	0.07 170	0.06 85	0.09 79	0.09 144	0.08 515	0.06 515	0.07 395	0.06 369	0.08 541	0.06 382
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
qwe	0.08 128	0.08 429	0.07 26	0.15 140	0.06 57	0.07 48	0.10 49	0.18 378	0.12 216	0.07 120	0.07 105	0.06 57	0.06 85	0.10 162	0.09 144	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 78	0.04 58	0.03 1

3w_stereo	0.08 128	0.09 523	0.10 236	0.17 345	0.07 177	0.08 108	0.11 98	0.20 432	0.13 265	0.06 48	0.07 105	0.05 4	0.06 85	0.08 33	0.09 144	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 58	0.03 1

2w_stereo	0.08 128	0.08 429	0.09 155	0.16 245	0.06 57	0.09 197	0.10 49	0.20 432	0.15 333	0.08 191	0.07 105	0.06 57	0.06 85	0.06 4	0.10 260	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 78	0.03 1	0.03 1

1w_stereo	0.08 128	0.06 147	0.07 26	0.16 245	0.06 57	0.07 48	0.10 49	0.14 214	0.15 333	0.07 120	0.08 189	0.05 4	0.06 85	0.10 162	0.09 144	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 68

monsterstereo	0.08 128	0.06 147	0.07 26	0.16 245	0.06 57	0.08 108	0.10 49	0.16 303	0.12 216	0.07 120	0.08 189	0.06 57	0.07 211	0.08 33	0.09 144	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.03 1

IGEV	0.08 128	0.04 3	0.09 155	0.13 24	0.06 57	0.09 197	0.12 154	0.14 214	0.10 128	0.06 48	0.09 235	0.07 170	0.05 19	0.09 79	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

LG-Stereo	0.08 128	0.08 429	0.10 236	0.18 459	0.07 177	0.10 269	0.17 537	0.11 87	0.08 48	0.06 48	0.08 189	0.06 57	0.07 211	0.09 79	0.09 144	0.04 6	0.05 320	0.07 395	0.07 480	0.04 58	0.04 68

SGD-Stereo	0.08 128	0.05 44	0.10 236	0.14 81	0.06 57	0.12 392	0.12 154	0.11 87	0.12 216	0.07 120	0.09 235	0.09 304	0.09 343	0.08 33	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

HART	0.08 128	0.07 272	0.09 155	0.18 459	0.07 177	0.10 269	0.16 500	0.13 169	0.11 170	0.09 251	0.10 278	0.08 243	0.05 19	0.10 162	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.05 216	0.04 68

SCV_C0	0.08 128	0.07 272	0.08 62	0.16 245	0.10 548	0.08 108	0.14 329	0.11 87	0.13 265	0.08 191	0.07 105	0.06 57	0.05 19	0.11 257	0.07 15	0.05 64	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.06 367	0.05 244

SCV	0.08 128	0.09 523	0.08 62	0.15 140	0.08 295	0.10 269	0.12 154	0.11 87	0.12 216	0.07 120	0.07 105	0.06 57	0.04 1	0.10 162	0.08 51	0.05 64	0.05 320	0.06 257	0.04 78	0.06 367	0.04 68

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 128	0.07 272	0.09 155	0.22 691	0.06 57	0.08 108	0.12 154	0.10 51	0.10 128	0.07 120	0.07 105	0.06 57	0.05 19	0.11 257	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.06 367	0.04 68

HUF	0.08 128	0.05 44	0.08 62	0.14 81	0.06 57	0.09 197	0.13 244	0.13 169	0.13 265	0.07 120	0.07 105	0.09 304	0.06 85	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

castereo++	0.08 128	0.06 147	0.08 62	0.15 140	0.05 5	0.14 494	0.11 98	0.11 87	0.15 333	0.07 120	0.07 105	0.08 243	0.06 85	0.08 33	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.03 1

IGEV-RUCA	0.08 128	0.06 147	0.11 310	0.14 81	0.09 428	0.10 269	0.12 154	0.10 51	0.12 216	0.06 48	0.07 105	0.08 243	0.06 85	0.09 79	0.08 51	0.06 215	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.06 382

GIP-stereo	0.08 128	0.06 147	0.11 310	0.15 140	0.07 177	0.09 197	0.13 244	0.15 258	0.11 170	0.07 120	0.08 189	0.05 4	0.04 1	0.10 162	0.07 15	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

SMoEStereo_RVC	0.08 128	0.06 147	0.12 371	0.16 245	0.07 177	0.09 197	0.13 244	0.11 87	0.14 301	0.09 251	0.07 105	0.07 170	0.07 211	0.12 363	0.10 260	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.04 68

WCG-NET	0.08 128	0.05 44	0.10 236	0.15 140	0.06 57	0.11 331	0.14 329	0.13 169	0.14 301	0.07 120	0.09 235	0.07 170	0.06 85	0.13 429	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.04 58	0.03 1

Occ-G	0.08 128	0.05 44	0.07 26	0.14 81	0.07 177	0.09 197	0.14 329	0.14 214	0.15 333	0.07 120	0.12 357	0.07 170	0.05 19	0.09 79	0.10 260	0.06 215	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.06 382

U	0.08 128	0.07 272	0.10 236	0.19 550	0.10 548	0.10 269	0.13 244	0.12 121	0.17 409	0.07 120	0.07 105	0.06 57	0.05 19	0.07 10	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.06 367	0.05 244

AIO-Stereo	0.08 128	0.06 147	0.10 236	0.18 459	0.06 57	0.09 197	0.11 98	0.16 303	0.09 91	0.09 251	0.08 189	0.07 170	0.05 19	0.11 257	0.08 51	0.05 64	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

WCG-NET（raft）	0.08 128	0.05 44	0.10 236	0.15 140	0.06 57	0.11 331	0.13 244	0.15 258	0.12 216	0.08 191	0.07 105	0.06 57	0.06 85	0.13 429	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

RSM++	0.08 128	0.06 147	0.09 155	0.17 345	0.07 177	0.09 197	0.12 154	0.11 87	0.11 170	0.08 191	0.06 39	0.07 170	0.05 19	0.10 162	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.03 1

RSM	0.08 128	0.06 147	0.09 155	0.17 345	0.07 177	0.08 108	0.12 154	0.12 121	0.10 128	0.08 191	0.07 105	0.06 57	0.05 19	0.11 257	0.09 144	0.04 6	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

gcap-zeroshot	0.08 128	0.06 147	0.11 310	0.15 140	0.07 177	0.12 392	0.13 244	0.15 258	0.16 372	0.08 191	0.12 357	0.05 4	0.06 85	0.09 79	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.03 1	0.04 68

test_for_model	0.08 128	0.06 147	0.11 310	0.16 245	0.07 177	0.11 331	0.12 154	0.15 258	0.16 372	0.08 191	0.12 357	0.05 4	0.06 85	0.09 79	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.03 1	0.04 68

trnet	0.08 128	0.05 44	0.07 26	0.12 9	0.05 5	0.12 392	0.10 49	0.13 169	0.10 128	0.08 191	0.13 384	0.09 304	0.08 290	0.11 257	0.10 260	0.08 515	0.05 320	0.05 81	0.03 1	0.06 367	0.05 244

MoCha-V2	0.08 128	0.05 44	0.11 310	0.20 623	0.07 177	0.10 269	0.14 329	0.12 121	0.08 48	0.07 120	0.08 189	0.07 170	0.06 85	0.09 79	0.08 51	0.05 64	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

IGEV++	0.08 128	0.06 147	0.09 155	0.18 459	0.07 177	0.10 269	0.13 244	0.10 51	0.10 128	0.08 191	0.08 189	0.06 57	0.05 19	0.13 429	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

testlalala	0.08 128	0.06 147	0.11 310	0.15 140	0.07 177	0.12 392	0.13 244	0.15 258	0.16 372	0.08 191	0.12 357	0.05 4	0.06 85	0.09 79	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.03 1	0.04 68

LoS_RVC	0.08 128	0.05 44	0.07 26	0.15 140	0.07 177	0.08 108	0.15 428	0.12 121	0.11 170	0.08 191	0.09 235	0.06 57	0.09 343	0.10 162	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.04 58	0.04 68

CAS	0.08 128	0.04 3	0.07 26	0.17 345	0.08 295	0.10 269	0.13 244	0.12 121	0.09 91	0.09 251	0.10 278	0.08 243	0.06 85	0.09 79	0.09 144	0.08 515	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.05 216	0.04 68

CES	0.08 128	0.04 3	0.08 62	0.14 81	0.07 177	0.09 197	0.14 329	0.11 87	0.09 91	0.08 191	0.09 235	0.11 380	0.07 211	0.12 363	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.05 216	0.05 244

EGLCR-Stereo	0.08 128	0.05 44	0.08 62	0.14 81	0.07 177	0.11 331	0.12 154	0.11 87	0.16 372	0.06 48	0.05 8	0.07 170	0.05 19	0.10 162	0.11 355	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.04 68

CREStereo++_RVC	0.08 128	0.04 3	0.07 26	0.13 24	0.07 177	0.09 197	0.12 154	0.14 214	0.14 301	0.10 307	0.14 400	0.08 243	0.07 211	0.10 162	0.11 355	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.05 255	0.04 58	0.04 68
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
StereoNetSlim22	0.09 240	0.05 44	0.09 155	0.17 345	0.08 295	0.06 19	0.14 329	0.16 303	0.08 48	0.12 395	0.07 105	0.10 344	0.06 85	0.11 257	0.12 437	0.06 215	0.04 27	0.07 395	0.06 369	0.06 367	0.05 244

StereoNetSlim	0.09 240	0.05 44	0.11 310	0.17 345	0.08 295	0.07 48	0.15 428	0.16 303	0.15 333	0.11 351	0.07 105	0.09 304	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.06 367	0.05 244

Cross2Single Stereo	0.09 240	0.10 593	0.08 62	0.18 459	0.06 57	0.06 19	0.14 329	0.10 51	0.24 546	0.12 395	0.07 105	0.08 243	0.06 85	0.08 33	0.09 144	0.11 667	0.03 1	0.05 81	0.04 78	0.09 609	0.04 68

GIO	0.09 240	0.05 44	0.11 310	0.16 245	0.09 428	0.10 269	0.13 244	0.12 121	0.13 265	0.09 251	0.10 278	0.09 304	0.06 85	0.13 429	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.06 382

AnonStereo	0.09 240	0.08 429	0.09 155	0.17 345	0.07 177	0.09 197	0.11 98	0.20 432	0.14 301	0.09 251	0.08 189	0.06 57	0.05 19	0.13 429	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.06 367	0.05 244

GELT-Stereo	0.09 240	0.06 147	0.10 236	0.18 459	0.07 177	0.07 48	0.15 428	0.21 455	0.17 409	0.08 191	0.07 105	0.06 57	0.08 290	0.10 162	0.07 15	0.04 6	0.04 27	0.06 257	0.06 369	0.04 58	0.03 1

FAST (zero-shot)	0.09 240	0.06 147	0.11 310	0.19 550	0.13 672	0.07 48	0.13 244	0.13 169	0.08 48	0.08 191	0.07 105	0.08 243	0.07 211	0.10 162	0.10 260	0.07 422	0.06 515	0.06 257	0.07 480	0.05 216	0.08 554

DNSM	0.09 240	0.05 44	0.08 62	0.14 81	0.06 57	0.07 48	0.12 154	0.12 121	0.11 170	0.09 251	0.09 235	0.08 243	0.05 19	0.19 620	0.15 567	0.07 422	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.14 731	0.12 688

GREATEN-IGEV_RVC	0.09 240	0.08 429	0.08 62	0.21 666	0.09 428	0.08 108	0.11 98	0.10 51	0.09 91	0.07 120	0.11 335	0.05 4	0.06 85	0.14 473	0.11 355	0.05 64	0.06 515	0.07 395	0.06 369	0.05 216	0.05 244

VeloStereo	0.09 240	0.04 3	0.12 371	0.14 81	0.11 610	0.07 48	0.06 1	0.08 16	0.06 13	0.09 251	0.07 105	0.06 57	0.08 290	0.11 257	0.10 260	0.08 515	0.08 631	0.08 495	0.07 480	0.11 669	0.13 708

flow	0.09 240	0.04 3	0.12 371	0.14 81	0.11 610	0.07 48	0.06 1	0.08 16	0.06 13	0.09 251	0.07 105	0.06 57	0.08 290	0.12 363	0.10 260	0.08 515	0.08 631	0.08 495	0.07 480	0.11 669	0.13 708

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 240	0.05 44	0.11 310	0.19 550	0.07 177	0.10 269	0.09 28	0.12 121	0.10 128	0.09 251	0.09 235	0.07 170	0.08 290	0.08 33	0.09 144	0.06 215	0.06 515	0.10 639	0.08 564	0.07 463	0.05 244

Weightmod_eth	0.09 240	0.07 272	0.08 62	0.18 459	0.07 177	0.11 331	0.16 500	0.13 169	0.11 170	0.09 251	0.09 235	0.10 344	0.07 211	0.10 162	0.10 260	0.06 215	0.07 594	0.06 257	0.07 480	0.04 58	0.03 1

Weightmod	0.09 240	0.06 147	0.08 62	0.18 459	0.06 57	0.11 331	0.15 428	0.14 214	0.12 216	0.11 351	0.11 335	0.08 243	0.07 211	0.10 162	0.11 355	0.06 215	0.08 631	0.07 395	0.07 480	0.05 216	0.03 1

Anonymus	0.09 240	0.05 44	0.10 236	0.15 140	0.08 295	0.10 269	0.14 329	0.15 258	0.10 128	0.07 120	0.06 39	0.07 170	0.09 343	0.12 363	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.05 255	0.05 216	0.06 382

PhaseNet	0.09 240	0.06 147	0.10 236	0.15 140	0.08 295	0.10 269	0.14 329	0.20 432	0.12 216	0.07 120	0.08 189	0.09 304	0.10 394	0.13 429	0.12 437	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.06 369	0.05 216	0.05 244

DNS	0.09 240	0.06 147	0.08 62	0.14 81	0.06 57	0.06 19	0.12 154	0.12 121	0.09 91	0.08 191	0.08 189	0.08 243	0.05 19	0.17 571	0.12 437	0.07 422	0.05 320	0.07 395	0.03 1	0.14 731	0.10 638

KMOStereo	0.09 240	0.09 523	0.10 236	0.18 459	0.08 295	0.10 269	0.12 154	0.15 258	0.13 265	0.08 191	0.08 189	0.05 4	0.07 211	0.10 162	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.06 367	0.04 68

RT-Monster	0.09 240	0.05 44	0.09 155	0.14 81	0.08 295	0.12 392	0.10 49	0.17 345	0.19 459	0.14 466	0.10 278	0.10 344	0.08 290	0.11 257	0.10 260	0.07 422	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.06 382

LiteMatch	0.09 240	0.06 147	0.10 236	0.16 245	0.07 177	0.10 269	0.15 428	0.13 169	0.08 48	0.06 48	0.07 105	0.06 57	0.16 587	0.10 162	0.14 526	0.07 422	0.04 27	0.06 257	0.06 369	0.06 367	0.06 382

Foundation-i1	0.09 240	0.04 3	0.10 236	0.14 81	0.06 57	0.10 269	0.13 244	0.16 303	0.15 333	0.10 307	0.10 278	0.11 380	0.07 211	0.07 10	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.05 255	0.05 216	0.05 244

VMStereo-Base	0.09 240	0.05 44	0.10 236	0.13 24	0.07 177	0.11 331	0.10 49	0.16 303	0.13 265	0.10 307	0.16 438	0.10 344	0.09 343	0.11 257	0.10 260	0.07 422	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.06 382

Anonymus123	0.09 240	0.06 147	0.17 583	0.15 140	0.08 295	0.11 331	0.09 28	0.18 378	0.16 372	0.06 48	0.07 105	0.07 170	0.05 19	0.09 79	0.11 355	0.04 6	0.05 320	0.05 81	0.07 480	0.04 58	0.05 244

NLSM3	0.09 240	0.07 272	0.08 62	0.20 623	0.08 295	0.11 331	0.16 500	0.18 378	0.17 409	0.06 48	0.08 189	0.08 243	0.09 343	0.09 79	0.11 355	0.04 6	0.04 27	0.06 257	0.07 480	0.03 1	0.04 68

FE-Mocha	0.09 240	0.06 147	0.14 475	0.16 245	0.09 428	0.11 331	0.15 428	0.19 412	0.16 372	0.10 307	0.09 235	0.07 170	0.07 211	0.09 79	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.06 369	0.05 216	0.05 244

IGEV-FE	0.09 240	0.05 44	0.13 425	0.14 81	0.08 295	0.12 392	0.13 244	0.17 345	0.11 170	0.10 307	0.06 39	0.09 304	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.06 369	0.05 216	0.05 244

DA	0.09 240	0.07 272	0.07 26	0.19 550	0.08 295	0.10 269	0.13 244	0.13 169	0.12 216	0.08 191	0.10 278	0.10 344	0.08 290	0.09 79	0.10 260	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.05 216	0.04 68

GGEV	0.09 240	0.07 272	0.07 26	0.19 550	0.08 295	0.10 269	0.13 244	0.13 169	0.12 216	0.08 191	0.10 278	0.10 344	0.08 290	0.09 79	0.10 260	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.05 216	0.04 68

water-stereo	0.09 240	0.06 147	0.08 62	0.16 245	0.07 177	0.10 269	0.13 244	0.15 258	0.13 265	0.11 351	0.12 357	0.09 304	0.10 394	0.07 10	0.08 51	0.06 215	0.05 320	0.05 81	0.05 255	0.04 58	0.04 68

depthmonostereo	0.09 240	0.06 147	0.09 155	0.15 140	0.06 57	0.11 331	0.13 244	0.14 214	0.15 333	0.10 307	0.10 278	0.09 304	0.11 437	0.08 33	0.09 144	0.06 215	0.05 320	0.06 257	0.04 78	0.04 58	0.03 1

DVStereo	0.09 240	0.05 44	0.08 62	0.15 140	0.06 57	0.11 331	0.12 154	0.14 214	0.16 372	0.11 351	0.11 335	0.09 304	0.10 394	0.11 257	0.11 355	0.06 215	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.03 1	0.03 1

S2M2_L	0.09 240	0.08 429	0.11 310	0.13 24	0.10 548	0.08 108	0.06 1	0.10 51	0.10 128	0.10 307	0.10 278	0.09 304	0.09 343	0.11 257	0.11 355	0.13 714	0.07 594	0.08 495	0.09 612	0.10 646	0.08 554
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test2	0.09 240	0.07 272	0.09 155	0.19 550	0.08 295	0.12 392	0.18 590	0.15 258	0.14 301	0.07 120	0.10 278	0.07 170	0.06 85	0.12 363	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.06 367	0.04 68

Reg-Stereo(zero)	0.09 240	0.05 44	0.08 62	0.16 245	0.06 57	0.12 392	0.11 98	0.15 258	0.11 170	0.12 395	0.09 235	0.10 344	0.08 290	0.11 257	0.09 144	0.06 215	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

castereo	0.09 240	0.06 147	0.11 310	0.15 140	0.06 57	0.11 331	0.14 329	0.14 214	0.18 430	0.08 191	0.10 278	0.11 380	0.08 290	0.09 79	0.10 260	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.04 68

fffft	0.09 240	0.06 147	0.12 371	0.16 245	0.07 177	0.09 197	0.16 500	0.12 121	0.11 170	0.09 251	0.07 105	0.09 304	0.06 85	0.11 257	0.12 437	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.05 244
1: 1. 1
tt45	0.09 240	0.06 147	0.11 310	0.15 140	0.07 177	0.12 392	0.15 428	0.13 169	0.12 216	0.09 251	0.06 39	0.08 243	0.06 85	0.13 429	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.06 382

999	0.09 240	0.06 147	0.13 425	0.15 140	0.08 295	0.10 269	0.14 329	0.15 258	0.12 216	0.10 307	0.08 189	0.08 243	0.08 290	0.16 530	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.06 382

mms	0.09 240	0.07 272	0.08 62	0.17 345	0.08 295	0.11 331	0.15 428	0.12 121	0.11 170	0.09 251	0.09 235	0.08 243	0.06 85	0.11 257	0.12 437	0.05 64	0.04 27	0.07 395	0.05 255	0.04 58	0.04 68

ours_stereo	0.09 240	0.07 272	0.09 155	0.17 345	0.08 295	0.11 331	0.16 500	0.11 87	0.12 216	0.08 191	0.10 278	0.08 243	0.06 85	0.12 363	0.12 437	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.04 68

fffy	0.09 240	0.08 429	0.10 236	0.16 245	0.07 177	0.13 443	0.17 537	0.13 169	0.12 216	0.08 191	0.09 235	0.08 243	0.09 343	0.13 429	0.11 355	0.05 64	0.05 320	0.07 395	0.05 255	0.04 58	0.05 244

GCAP-BAT	0.09 240	0.05 44	0.11 310	0.13 24	0.07 177	0.11 331	0.14 329	0.14 214	0.17 409	0.07 120	0.10 278	0.08 243	0.06 85	0.13 429	0.08 51	0.07 422	0.05 320	0.05 81	0.05 255	0.05 216	0.04 68

Pointernet	0.09 240	0.05 44	0.10 236	0.16 245	0.08 295	0.13 443	0.10 49	0.15 258	0.18 430	0.09 251	0.07 105	0.06 57	0.06 85	0.11 257	0.10 260	0.08 515	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.06 367	0.05 244

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 240	0.10 593	0.32 729	0.15 140	0.06 57	0.08 108	0.14 329	0.11 87	0.10 128	0.07 120	0.07 105	0.06 57	0.04 1	0.11 257	0.07 15	0.12 694	0.04 27	0.07 395	0.05 255	0.05 216	0.05 244

RAFT-Stereo-weight	0.09 240	0.06 147	0.11 310	0.16 245	0.07 177	0.09 197	0.14 329	0.19 412	0.16 372	0.11 351	0.10 278	0.08 243	0.06 85	0.10 162	0.11 355	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.04 58	0.04 68

MGS-Stereo	0.09 240	0.07 272	0.12 371	0.16 245	0.08 295	0.09 197	0.15 428	0.12 121	0.12 216	0.07 120	0.10 278	0.08 243	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.06 367	0.05 244

ff7	0.09 240	0.07 272	0.11 310	0.16 245	0.09 428	0.11 331	0.15 428	0.16 303	0.12 216	0.10 307	0.06 39	0.06 57	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.06 382

IGEVStereo-DCA	0.09 240	0.07 272	0.11 310	0.16 245	0.10 548	0.11 331	0.15 428	0.16 303	0.12 216	0.10 307	0.06 39	0.08 243	0.06 85	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.06 382

ffff	0.09 240	0.07 272	0.11 310	0.16 245	0.09 428	0.11 331	0.15 428	0.16 303	0.12 216	0.10 307	0.06 39	0.06 57	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.06 382

rrr	0.09 240	0.07 272	0.13 425	0.16 245	0.10 548	0.11 331	0.15 428	0.16 303	0.15 333	0.10 307	0.06 39	0.08 243	0.06 85	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.06 382

11t	0.09 240	0.07 272	0.11 310	0.16 245	0.09 428	0.11 331	0.15 428	0.16 303	0.12 216	0.10 307	0.06 39	0.06 57	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.06 382

MaDis-Stereo	0.09 240	0.09 523	0.08 62	0.17 345	0.09 428	0.14 494	0.11 98	0.16 303	0.16 372	0.09 251	0.11 335	0.06 57	0.06 85	0.09 79	0.13 480	0.07 422	0.06 515	0.08 495	0.05 255	0.05 216	0.04 68

IGEV_Zeroshot_test	0.09 240	0.05 44	0.13 425	0.14 81	0.08 295	0.12 392	0.13 244	0.17 345	0.11 170	0.10 307	0.06 39	0.09 304	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.06 369	0.05 216	0.05 244

MSKI-zero shot	0.09 240	0.05 44	0.09 155	0.16 245	0.07 177	0.10 269	0.13 244	0.15 258	0.14 301	0.09 251	0.09 235	0.09 304	0.06 85	0.12 363	0.11 355	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

UniTT-Stereo	0.09 240	0.07 272	0.08 62	0.18 459	0.08 295	0.13 443	0.11 98	0.12 121	0.11 170	0.10 307	0.12 357	0.05 4	0.06 85	0.09 79	0.10 260	0.07 422	0.06 515	0.05 81	0.05 255	0.06 367	0.05 244

CASnet	0.09 240	0.09 523	0.09 155	0.19 550	0.06 57	0.07 48	0.11 98	0.18 378	0.14 301	0.11 351	0.10 278	0.09 304	0.07 211	0.10 162	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.10 639	0.08 564	0.06 367	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.09 240	0.05 44	0.11 310	0.13 24	0.07 177	0.11 331	0.14 329	0.14 214	0.17 409	0.07 120	0.10 278	0.08 243	0.06 85	0.13 429	0.08 51	0.07 422	0.05 320	0.05 81	0.05 255	0.05 216	0.04 68

AEACV	0.09 240	0.05 44	0.08 62	0.14 81	0.13 672	0.14 494	0.13 244	0.15 258	0.09 91	0.07 120	0.09 235	0.07 170	0.08 290	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.04 68

GCAP-Stereo	0.09 240	0.07 272	0.13 425	0.18 459	0.06 57	0.11 331	0.07 5	0.14 214	0.12 216	0.09 251	0.10 278	0.07 170	0.09 343	0.13 429	0.10 260	0.06 215	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

RAFT-Test	0.09 240	0.06 147	0.10 236	0.16 245	0.07 177	0.11 331	0.15 428	0.16 303	0.13 265	0.09 251	0.10 278	0.11 380	0.09 343	0.12 363	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.05 244

HH	0.09 240	0.06 147	0.13 425	0.17 345	0.08 295	0.11 331	0.16 500	0.15 258	0.10 128	0.08 191	0.10 278	0.08 243	0.07 211	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.04 68

HanStereo	0.09 240	0.06 147	0.13 425	0.17 345	0.08 295	0.11 331	0.16 500	0.15 258	0.10 128	0.08 191	0.10 278	0.08 243	0.07 211	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.04 68

anonymousdsp	0.09 240	0.07 272	0.11 310	0.17 345	0.09 428	0.11 331	0.15 428	0.16 303	0.12 216	0.10 307	0.06 39	0.06 57	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.06 382

LoS	0.09 240	0.05 44	0.11 310	0.13 24	0.07 177	0.14 494	0.11 98	0.15 258	0.15 333	0.09 251	0.09 235	0.12 407	0.09 343	0.15 499	0.10 260	0.07 422	0.05 320	0.05 81	0.03 1	0.05 216	0.05 244
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.09 240	0.07 272	0.11 310	0.17 345	0.08 295	0.11 331	0.15 428	0.15 258	0.12 216	0.10 307	0.06 39	0.07 170	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.05 64	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.06 382

MC-Stereo	0.09 240	0.07 272	0.09 155	0.17 345	0.06 57	0.10 269	0.14 329	0.12 121	0.11 170	0.09 251	0.12 357	0.09 304	0.06 85	0.11 257	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.04 68

RCA-Stereo	0.09 240	0.06 147	0.09 155	0.16 245	0.06 57	0.09 197	0.13 244	0.18 378	0.14 301	0.10 307	0.11 335	0.08 243	0.07 211	0.12 363	0.11 355	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.04 68

CroCo-Stereo Lap2	0.09 240	0.09 523	0.08 62	0.22 691	0.09 428	0.09 197	0.18 590	0.16 303	0.12 216	0.09 251	0.10 278	0.05 4	0.05 19	0.08 33	0.08 51	0.06 215	0.06 515	0.07 395	0.05 255	0.06 367	0.05 244

ccc-4	0.09 240	0.07 272	0.11 310	0.16 245	0.09 428	0.11 331	0.15 428	0.16 303	0.12 216	0.10 307	0.06 39	0.06 57	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.06 382

IGEV-Stereo	0.09 240	0.07 272	0.11 310	0.17 345	0.09 428	0.11 331	0.15 428	0.16 303	0.12 216	0.10 307	0.06 39	0.06 57	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.06 382
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.09 240	0.05 44	0.13 425	0.14 81	0.09 428	0.12 392	0.15 428	0.19 412	0.11 170	0.11 351	0.08 189	0.08 243	0.05 19	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.06 367	0.05 244

test-3	0.09 240	0.06 147	0.10 236	0.18 459	0.07 177	0.07 48	0.14 329	0.12 121	0.16 372	0.10 307	0.08 189	0.08 243	0.08 290	0.11 257	0.10 260	0.05 64	0.04 27	0.07 395	0.05 255	0.04 58	0.04 68

test_1	0.09 240	0.06 147	0.10 236	0.18 459	0.07 177	0.07 48	0.14 329	0.12 121	0.16 372	0.10 307	0.08 189	0.08 243	0.08 290	0.11 257	0.10 260	0.05 64	0.04 27	0.07 395	0.05 255	0.04 58	0.04 68

CroCo-Stereo	0.09 240	0.08 429	0.08 62	0.22 691	0.09 428	0.09 197	0.18 590	0.16 303	0.12 216	0.07 120	0.07 105	0.08 243	0.06 85	0.08 33	0.07 15	0.07 422	0.05 320	0.06 257	0.04 78	0.05 216	0.04 68
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
TANstereo	0.09 240	0.04 3	0.08 62	0.13 24	0.06 57	0.11 331	0.13 244	0.15 258	0.19 459	0.11 351	0.15 420	0.10 344	0.07 211	0.12 363	0.09 144	0.07 422	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.06 367	0.05 244

XX-TBD	0.09 240	0.06 147	0.07 26	0.14 81	0.07 177	0.13 443	0.16 500	0.14 214	0.14 301	0.11 351	0.12 357	0.09 304	0.08 290	0.10 162	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.06 367	0.05 244

raftrobust	0.09 240	0.06 147	0.11 310	0.17 345	0.08 295	0.09 197	0.10 49	0.18 378	0.16 372	0.10 307	0.09 235	0.12 407	0.08 290	0.12 363	0.10 260	0.08 515	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.06 382

XX-Stereo	0.09 240	0.05 44	0.09 155	0.17 345	0.09 428	0.15 520	0.12 154	0.21 455	0.10 128	0.10 307	0.14 400	0.07 170	0.06 85	0.13 429	0.08 51	0.06 215	0.05 320	0.06 257	0.06 369	0.04 58	0.04 68

test_xeample3	0.09 240	0.07 272	0.12 371	0.16 245	0.09 428	0.11 331	0.15 428	0.16 303	0.14 301	0.10 307	0.07 105	0.08 243	0.06 85	0.10 162	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.06 382

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 240	0.06 147	0.10 236	0.17 345	0.07 177	0.10 269	0.15 428	0.17 345	0.15 333	0.10 307	0.10 278	0.08 243	0.09 343	0.12 363	0.10 260	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.06 369	0.04 58	0.03 1

AFF-stereo	0.09 240	0.07 272	0.10 236	0.17 345	0.07 177	0.10 269	0.15 428	0.18 378	0.10 128	0.10 307	0.11 335	0.09 304	0.10 394	0.12 363	0.10 260	0.05 64	0.04 27	0.07 395	0.07 480	0.04 58	0.04 68

EAI-Stereo	0.09 240	0.07 272	0.11 310	0.16 245	0.07 177	0.10 269	0.15 428	0.16 303	0.09 91	0.08 191	0.09 235	0.08 243	0.07 211	0.09 79	0.11 355	0.05 64	0.05 320	0.05 81	0.05 255	0.05 216	0.04 68

CFNet-RSSM	0.09 240	0.07 272	0.10 236	0.16 245	0.07 177	0.09 197	0.15 428	0.17 345	0.18 430	0.08 191	0.12 357	0.11 380	0.09 343	0.12 363	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.04 58	0.04 68

Gwc-CoAtRS	0.09 240	0.07 272	0.10 236	0.16 245	0.07 177	0.10 269	0.15 428	0.18 378	0.17 409	0.08 191	0.10 278	0.12 407	0.09 343	0.12 363	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.04 58	0.05 244

CREStereo	0.09 240	0.05 44	0.08 62	0.11 1	0.06 57	0.14 494	0.14 329	0.14 214	0.10 128	0.09 251	0.13 384	0.09 304	0.08 290	0.12 363	0.10 260	0.08 515	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.06 367	0.06 382
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.09 240	0.05 44	0.09 155	0.12 9	0.06 57	0.13 443	0.14 329	0.16 303	0.11 170	0.09 251	0.13 384	0.10 344	0.07 211	0.14 473	0.10 260	0.15 740	0.04 27	0.05 81	0.03 1	0.07 463	0.06 382

GStereo	0.10 326	0.05 44	0.11 310	0.12 9	0.13 672	0.10 269	0.09 28	0.12 121	0.09 91	0.11 351	0.12 357	0.12 407	0.09 343	0.15 499	0.14 526	0.07 422	0.06 515	0.07 395	0.05 255	0.07 463	0.09 605

SCION-Mon(vits-remp)	0.10 326	0.13 669	0.13 425	0.24 725	0.17 746	0.26 710	0.10 49	0.15 258	0.15 333	0.05 2	0.06 39	0.05 4	0.06 85	0.07 10	0.09 144	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

SE	0.10 326	0.10 593	0.08 62	0.19 550	0.09 428	0.11 331	0.11 98	0.16 303	0.11 170	0.10 307	0.17 458	0.09 304	0.08 290	0.09 79	0.10 260	0.06 215	0.05 320	0.08 495	0.07 480	0.07 463	0.04 68

SMOE	0.10 326	0.08 429	0.09 155	0.18 459	0.07 177	0.13 443	0.14 329	0.19 412	0.13 265	0.12 395	0.13 384	0.12 407	0.09 343	0.11 257	0.12 437	0.05 64	0.05 320	0.08 495	0.06 369	0.06 367	0.04 68

ManiGeoR	0.10 326	0.05 44	0.12 371	0.12 9	0.08 295	0.12 392	0.12 154	0.24 533	0.14 301	0.13 435	0.14 400	0.12 407	0.09 343	0.13 429	0.13 480	0.07 422	0.05 320	0.05 81	0.05 255	0.07 463	0.07 477

HLf10	0.10 326	0.05 44	0.12 371	0.12 9	0.08 295	0.12 392	0.12 154	0.24 533	0.14 301	0.13 435	0.14 400	0.12 407	0.09 343	0.13 429	0.13 480	0.07 422	0.05 320	0.05 81	0.05 255	0.07 463	0.07 477

TestStereo_HLe17	0.10 326	0.05 44	0.12 371	0.13 24	0.07 177	0.11 331	0.14 329	0.21 455	0.15 333	0.11 351	0.14 400	0.11 380	0.09 343	0.13 429	0.13 480	0.07 422	0.04 27	0.05 81	0.05 255	0.07 463	0.06 382

DN	0.10 326	0.05 44	0.10 236	0.15 140	0.09 428	0.12 392	0.18 590	0.17 345	0.16 372	0.08 191	0.09 235	0.08 243	0.06 85	0.08 33	0.09 144	0.11 667	0.05 320	0.07 395	0.06 369	0.07 463	0.09 605

WQFJA1	0.10 326	0.07 272	0.08 62	0.20 623	0.09 428	0.12 392	0.18 590	0.18 378	0.18 430	0.09 251	0.10 278	0.08 243	0.10 394	0.12 363	0.11 355	0.06 215	0.08 631	0.07 395	0.06 369	0.06 367	0.05 244

WQFJX1	0.10 326	0.07 272	0.08 62	0.22 691	0.09 428	0.12 392	0.17 537	0.18 378	0.18 430	0.10 307	0.10 278	0.07 170	0.10 394	0.11 257	0.10 260	0.07 422	0.08 631	0.07 395	0.06 369	0.05 216	0.05 244

WQFJX	0.10 326	0.07 272	0.09 155	0.21 666	0.09 428	0.12 392	0.16 500	0.19 412	0.18 430	0.12 395	0.10 278	0.08 243	0.10 394	0.12 363	0.10 260	0.07 422	0.07 594	0.06 257	0.05 255	0.06 367	0.05 244

NLMM	0.10 326	0.07 272	0.08 62	0.20 623	0.09 428	0.12 392	0.18 590	0.18 378	0.18 430	0.09 251	0.10 278	0.08 243	0.10 394	0.12 363	0.11 355	0.06 215	0.08 631	0.07 395	0.06 369	0.06 367	0.05 244

NLSM1	0.10 326	0.07 272	0.08 62	0.19 550	0.08 295	0.13 443	0.16 500	0.21 455	0.16 372	0.11 351	0.10 278	0.07 170	0.10 394	0.10 162	0.11 355	0.07 422	0.08 631	0.08 495	0.07 480	0.05 216	0.05 244

MM-Stereo_test3	0.10 326	0.07 272	0.07 26	0.18 459	0.07 177	0.12 392	0.19 638	0.24 533	0.19 459	0.06 48	0.10 278	0.08 243	0.06 85	0.11 257	0.09 144	0.06 215	0.06 515	0.07 395	0.05 255	0.05 216	0.04 68

MM-Stereo_test1	0.10 326	0.07 272	0.09 155	0.18 459	0.07 177	0.12 392	0.18 590	0.21 455	0.20 484	0.09 251	0.11 335	0.08 243	0.06 85	0.10 162	0.10 260	0.06 215	0.05 320	0.07 395	0.06 369	0.05 216	0.04 68

AIO-test2	0.10 326	0.08 429	0.10 236	0.23 712	0.09 428	0.11 331	0.11 98	0.23 505	0.24 546	0.08 191	0.09 235	0.08 243	0.05 19	0.10 162	0.08 51	0.06 215	0.05 320	0.08 495	0.09 612	0.05 216	0.05 244

AIO-test1	0.10 326	0.07 272	0.11 310	0.24 725	0.07 177	0.09 197	0.13 244	0.22 483	0.15 333	0.11 351	0.12 357	0.09 304	0.07 211	0.11 257	0.09 144	0.06 215	0.05 320	0.09 588	0.10 656	0.04 58	0.07 477

tg	0.10 326	0.06 147	0.10 236	0.18 459	0.08 295	0.11 331	0.16 500	0.20 432	0.12 216	0.08 191	0.11 335	0.11 380	0.07 211	0.11 257	0.10 260	0.05 64	0.04 27	0.08 495	0.08 564	0.04 58	0.04 68

PAM_32	0.10 326	0.06 147	0.17 583	0.15 140	0.08 295	0.10 269	0.15 428	0.14 214	0.16 372	0.09 251	0.08 189	0.10 344	0.07 211	0.14 473	0.09 144	0.06 215	0.05 320	0.06 257	0.06 369	0.05 216	0.06 382

PAM	0.10 326	0.06 147	0.17 583	0.15 140	0.09 428	0.10 269	0.16 500	0.15 258	0.16 372	0.12 395	0.09 235	0.10 344	0.07 211	0.13 429	0.09 144	0.06 215	0.05 320	0.06 257	0.06 369	0.05 216	0.06 382

UGAM-zero	0.10 326	0.05 44	0.15 513	0.15 140	0.08 295	0.10 269	0.13 244	0.20 432	0.15 333	0.11 351	0.15 420	0.07 170	0.08 290	0.09 79	0.10 260	0.06 215	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.06 382

model_zeroshot	0.10 326	0.05 44	0.12 371	0.15 140	0.09 428	0.13 443	0.14 329	0.20 432	0.14 301	0.11 351	0.10 278	0.12 407	0.07 211	0.12 363	0.11 355	0.07 422	0.06 515	0.06 257	0.05 255	0.06 367	0.06 382

RAStereo	0.10 326	0.09 523	0.08 62	0.20 623	0.08 295	0.13 443	0.18 590	0.16 303	0.17 409	0.10 307	0.12 357	0.05 4	0.06 85	0.09 79	0.08 51	0.07 422	0.05 320	0.07 395	0.05 255	0.05 216	0.04 68

rvit_stereo_0080	0.10 326	0.08 429	0.15 513	0.15 140	0.10 548	0.07 48	0.15 428	0.16 303	0.16 372	0.11 351	0.10 278	0.15 491	0.09 343	0.12 363	0.10 260	0.09 583	0.07 594	0.07 395	0.06 369	0.07 463	0.05 244

H2IRNET	0.10 326	0.09 523	0.10 236	0.18 459	0.09 428	0.12 392	0.15 428	0.14 214	0.21 500	0.10 307	0.10 278	0.10 344	0.11 437	0.10 162	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.08 495	0.08 564	0.06 367	0.05 244

MyStereo07	0.10 326	0.07 272	0.10 236	0.17 345	0.09 428	0.14 494	0.17 537	0.15 258	0.15 333	0.09 251	0.06 39	0.06 57	0.07 211	0.12 363	0.09 144	0.06 215	0.05 320	0.08 495	0.07 480	0.06 367	0.06 382

MyStereo06	0.10 326	0.07 272	0.12 371	0.17 345	0.09 428	0.13 443	0.18 590	0.19 412	0.12 216	0.13 435	0.08 189	0.07 170	0.07 211	0.11 257	0.09 144	0.06 215	0.05 320	0.08 495	0.07 480	0.06 367	0.06 382

AE-Stereo	0.10 326	0.08 429	0.11 310	0.19 550	0.09 428	0.10 269	0.15 428	0.14 214	0.20 484	0.09 251	0.15 420	0.12 407	0.08 290	0.11 257	0.10 260	0.05 64	0.06 515	0.07 395	0.06 369	0.05 216	0.04 68

ACVNet-DCA	0.10 326	0.08 429	0.13 425	0.17 345	0.09 428	0.13 443	0.15 428	0.24 533	0.16 372	0.09 251	0.09 235	0.06 57	0.06 85	0.10 162	0.07 15	0.06 215	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.07 463	0.07 477

cc1	0.10 326	0.08 429	0.13 425	0.17 345	0.09 428	0.13 443	0.15 428	0.16 303	0.18 430	0.09 251	0.09 235	0.06 57	0.06 85	0.10 162	0.07 15	0.06 215	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.06 367	0.06 382

tt1	0.10 326	0.08 429	0.13 425	0.17 345	0.09 428	0.13 443	0.15 428	0.15 258	0.19 459	0.09 251	0.08 189	0.06 57	0.06 85	0.10 162	0.08 51	0.06 215	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.06 367	0.06 382

whm_eth	0.10 326	0.08 429	0.15 513	0.15 140	0.10 548	0.07 48	0.15 428	0.16 303	0.16 372	0.11 351	0.10 278	0.15 491	0.09 343	0.12 363	0.10 260	0.09 583	0.07 594	0.07 395	0.06 369	0.07 463	0.05 244

MIM_Stereo	0.10 326	0.07 272	0.11 310	0.15 140	0.07 177	0.07 48	0.12 154	0.20 432	0.14 301	0.13 435	0.14 400	0.09 304	0.05 19	0.12 363	0.08 51	0.05 64	0.06 515	0.07 395	0.06 369	0.06 367	0.05 244

Any-RAFT	0.10 326	0.05 44	0.10 236	0.15 140	0.07 177	0.13 443	0.14 329	0.21 455	0.15 333	0.11 351	0.12 357	0.13 441	0.10 394	0.13 429	0.10 260	0.07 422	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.06 367	0.05 244

4D-IteraStereo	0.10 326	0.07 272	0.10 236	0.18 459	0.07 177	0.09 197	0.15 428	0.18 378	0.15 333	0.10 307	0.11 335	0.10 344	0.07 211	0.12 363	0.09 144	0.05 64	0.03 1	0.08 495	0.07 480	0.06 367	0.05 244

fff	0.10 326	0.06 147	0.12 371	0.15 140	0.07 177	0.09 197	0.17 537	0.16 303	0.21 500	0.13 435	0.17 458	0.10 344	0.11 437	0.12 363	0.13 480	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

ADStereo(finetuned)	0.10 326	0.06 147	0.13 425	0.16 245	0.06 57	0.09 197	0.17 537	0.16 303	0.20 484	0.13 435	0.18 487	0.10 344	0.12 474	0.12 363	0.12 437	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.05 244

TRStereo	0.10 326	0.05 44	0.12 371	0.16 245	0.12 646	0.10 269	0.13 244	0.18 378	0.19 459	0.09 251	0.09 235	0.09 304	0.07 211	0.10 162	0.08 51	0.07 422	0.05 320	0.07 395	0.07 480	0.04 58	0.04 68

STrans-v2	0.10 326	0.07 272	0.13 425	0.18 459	0.08 295	0.10 269	0.14 329	0.22 483	0.11 170	0.11 351	0.15 420	0.12 407	0.10 394	0.11 257	0.12 437	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.06 369	0.05 216	0.05 244

TransformOpticalFlow	0.10 326	0.08 429	0.13 425	0.18 459	0.07 177	0.09 197	0.15 428	0.19 412	0.16 372	0.12 395	0.16 438	0.11 380	0.11 437	0.11 257	0.11 355	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.06 369	0.05 216	0.05 244

AnonymousM	0.10 326	0.06 147	0.10 236	0.14 81	0.07 177	0.09 197	0.13 244	0.19 412	0.14 301	0.13 435	0.12 357	0.09 304	0.08 290	0.13 429	0.10 260	0.08 515	0.05 320	0.08 495	0.05 255	0.05 216	0.05 244

cross-raft	0.10 326	0.09 523	0.09 155	0.19 550	0.07 177	0.11 331	0.24 727	0.13 169	0.15 333	0.08 191	0.10 278	0.12 407	0.10 394	0.09 79	0.11 355	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.04 68

test-1	0.10 326	0.07 272	0.17 583	0.19 550	0.08 295	0.11 331	0.24 727	0.15 258	0.18 430	0.09 251	0.07 105	0.10 344	0.08 290	0.08 33	0.09 144	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.06 369	0.04 58	0.05 244

iRaftStereo_RVC	0.10 326	0.07 272	0.10 236	0.17 345	0.09 428	0.11 331	0.17 537	0.18 378	0.12 216	0.09 251	0.11 335	0.10 344	0.07 211	0.11 257	0.10 260	0.05 64	0.04 27	0.08 495	0.08 564	0.04 58	0.04 68

s12784h	0.10 326	0.06 147	0.08 62	0.15 140	0.05 5	0.16 551	0.18 590	0.16 303	0.15 333	0.10 307	0.11 335	0.11 380	0.11 437	0.11 257	0.12 437	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.04 58	0.04 68

DCANet	0.10 326	0.06 147	0.12 371	0.16 245	0.06 57	0.09 197	0.17 537	0.16 303	0.20 484	0.13 435	0.18 487	0.10 344	0.11 437	0.11 257	0.12 437	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.05 244

csc	0.10 326	0.06 147	0.12 371	0.15 140	0.07 177	0.09 197	0.17 537	0.16 303	0.21 500	0.13 435	0.17 458	0.10 344	0.11 437	0.12 363	0.13 480	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

cscssc	0.10 326	0.06 147	0.12 371	0.15 140	0.07 177	0.09 197	0.17 537	0.16 303	0.21 500	0.13 435	0.17 458	0.10 344	0.11 437	0.12 363	0.13 480	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

R-Stereo Train	0.10 326	0.06 147	0.11 310	0.17 345	0.08 295	0.11 331	0.14 329	0.24 533	0.11 170	0.12 395	0.19 503	0.11 380	0.08 290	0.10 162	0.11 355	0.07 422	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.05 244

RAFT-Stereo	0.10 326	0.06 147	0.11 310	0.17 345	0.08 295	0.11 331	0.14 329	0.24 533	0.11 170	0.12 395	0.19 503	0.11 380	0.08 290	0.10 162	0.11 355	0.07 422	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.05 244
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GeoMambaStereo_RVC	0.11 376	0.05 44	0.12 371	0.11 1	0.14 699	0.12 392	0.09 28	0.12 121	0.13 265	0.14 466	0.14 400	0.14 462	0.12 474	0.16 530	0.15 567	0.09 583	0.08 631	0.07 395	0.05 255	0.08 541	0.13 708

G4	0.11 376	0.09 523	0.10 236	0.24 725	0.10 548	0.13 443	0.13 244	0.21 455	0.13 265	0.12 395	0.14 400	0.10 344	0.11 437	0.13 429	0.10 260	0.07 422	0.04 27	0.09 588	0.06 369	0.05 216	0.05 244

zzzzzzz1	0.11 376	0.07 272	0.14 475	0.21 666	0.10 548	0.13 443	0.18 590	0.22 483	0.20 484	0.13 435	0.12 357	0.08 243	0.08 290	0.13 429	0.10 260	0.05 64	0.05 320	0.07 395	0.07 480	0.05 216	0.05 244

noway7	0.11 376	0.07 272	0.14 475	0.20 623	0.09 428	0.11 331	0.15 428	0.28 612	0.17 409	0.11 351	0.12 357	0.08 243	0.07 211	0.10 162	0.11 355	0.05 64	0.04 27	0.07 395	0.06 369	0.06 367	0.05 244

monster_256*512	0.11 376	0.07 272	0.09 155	0.21 666	0.10 548	0.13 443	0.17 537	0.27 587	0.19 459	0.12 395	0.12 357	0.09 304	0.07 211	0.10 162	0.11 355	0.05 64	0.04 27	0.07 395	0.07 480	0.05 216	0.05 244

HLF11	0.11 376	0.05 44	0.13 425	0.12 9	0.08 295	0.15 520	0.11 98	0.22 483	0.10 128	0.12 395	0.24 568	0.11 380	0.12 474	0.14 473	0.13 480	0.08 515	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.08 541	0.08 554

HLf8	0.11 376	0.05 44	0.13 425	0.11 1	0.08 295	0.15 520	0.12 154	0.22 483	0.16 372	0.13 435	0.17 458	0.12 407	0.10 394	0.14 473	0.13 480	0.09 583	0.05 320	0.05 81	0.05 255	0.08 541	0.08 554

TestStereo_HL3	0.11 376	0.06 147	0.16 557	0.13 24	0.07 177	0.12 392	0.11 98	0.20 432	0.09 91	0.15 494	0.31 666	0.13 441	0.12 474	0.16 530	0.11 355	0.07 422	0.05 320	0.05 81	0.05 255	0.06 367	0.07 477

TestStereo_HL2	0.11 376	0.06 147	0.12 371	0.12 9	0.08 295	0.13 443	0.14 329	0.20 432	0.18 430	0.13 435	0.21 533	0.12 407	0.11 437	0.13 429	0.12 437	0.07 422	0.05 320	0.05 81	0.05 255	0.07 463	0.07 477

GGDA	0.11 376	0.06 147	0.12 371	0.13 24	0.07 177	0.12 392	0.14 329	0.19 412	0.19 459	0.13 435	0.20 513	0.12 407	0.09 343	0.12 363	0.12 437	0.07 422	0.04 27	0.05 81	0.05 255	0.06 367	0.07 477

TestStereo-Hl	0.11 376	0.06 147	0.11 310	0.14 81	0.08 295	0.15 520	0.14 329	0.20 432	0.18 430	0.13 435	0.17 458	0.12 407	0.11 437	0.14 473	0.13 480	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.05 255	0.06 367	0.06 382

Lsterematch	0.11 376	0.06 147	0.11 310	0.16 245	0.07 177	0.13 443	0.15 428	0.14 214	0.18 430	0.16 525	0.18 487	0.15 491	0.16 587	0.13 429	0.14 526	0.07 422	0.04 27	0.06 257	0.06 369	0.06 367	0.06 382

Hybrid-DGEV-03	0.11 376	0.06 147	0.09 155	0.18 459	0.08 295	0.16 551	0.14 329	0.15 258	0.14 301	0.13 435	0.17 458	0.12 407	0.09 343	0.13 429	0.11 355	0.06 215	0.04 27	0.08 495	0.06 369	0.05 216	0.04 68

Hybrid-DGEV-2	0.11 376	0.06 147	0.12 371	0.18 459	0.09 428	0.09 197	0.13 244	0.29 634	0.30 630	0.11 351	0.12 357	0.10 344	0.13 511	0.12 363	0.10 260	0.06 215	0.05 320	0.07 395	0.07 480	0.05 216	0.05 244

NLMM1	0.11 376	0.09 523	0.07 26	0.22 691	0.10 548	0.12 392	0.20 662	0.19 412	0.20 484	0.12 395	0.11 335	0.08 243	0.10 394	0.11 257	0.11 355	0.08 515	0.08 631	0.07 395	0.06 369	0.05 216	0.04 68

NLCSM	0.11 376	0.09 523	0.09 155	0.23 712	0.11 610	0.12 392	0.19 638	0.19 412	0.19 459	0.12 395	0.11 335	0.07 170	0.09 343	0.11 257	0.10 260	0.08 515	0.08 631	0.07 395	0.07 480	0.06 367	0.05 244

Select-FE	0.11 376	0.06 147	0.21 661	0.15 140	0.11 610	0.12 392	0.13 244	0.22 483	0.18 430	0.09 251	0.11 335	0.10 344	0.06 85	0.12 363	0.09 144	0.07 422	0.05 320	0.07 395	0.08 564	0.06 367	0.08 554

FlowAnything_test	0.11 376	0.08 429	0.14 475	0.15 140	0.09 428	0.08 108	0.14 329	0.20 432	0.11 170	0.10 307	0.09 235	0.12 407	0.12 474	0.13 429	0.11 355	0.09 583	0.06 515	0.09 588	0.09 612	0.06 367	0.09 605

xyz-stereo-finetune2	0.11 376	0.07 272	0.13 425	0.13 24	0.07 177	0.11 331	0.19 638	0.17 345	0.12 216	0.15 494	0.15 420	0.17 532	0.13 511	0.13 429	0.11 355	0.05 64	0.04 27	0.07 395	0.05 255	0.04 58	0.06 382

xyz-stereo-finetune	0.11 376	0.08 429	0.13 425	0.14 81	0.06 57	0.10 269	0.19 638	0.18 378	0.19 459	0.12 395	0.14 400	0.15 491	0.11 437	0.13 429	0.12 437	0.05 64	0.04 27	0.07 395	0.05 255	0.04 58	0.05 244

FLISNet	0.11 376	0.06 147	0.12 371	0.13 24	0.09 428	0.09 197	0.14 329	0.22 483	0.11 170	0.20 613	0.17 458	0.14 462	0.10 394	0.16 530	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.07 395	0.08 564	0.07 463	0.06 382

CoSv	0.11 376	0.06 147	0.12 371	0.13 24	0.09 428	0.09 197	0.14 329	0.22 483	0.11 170	0.20 613	0.17 458	0.14 462	0.10 394	0.16 530	0.09 144	0.05 64	0.04 27	0.07 395	0.08 564	0.07 463	0.06 382

rvit_stereo_0081	0.11 376	0.08 429	0.16 557	0.16 245	0.09 428	0.11 331	0.14 329	0.14 214	0.24 546	0.11 351	0.13 384	0.14 462	0.09 343	0.11 257	0.12 437	0.10 631	0.07 594	0.08 495	0.07 480	0.07 463	0.06 382

rvit_stereo_0082	0.11 376	0.08 429	0.16 557	0.16 245	0.09 428	0.11 331	0.14 329	0.14 214	0.24 546	0.11 351	0.13 384	0.14 462	0.09 343	0.11 257	0.12 437	0.10 631	0.07 594	0.08 495	0.07 480	0.07 463	0.06 382

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 376	0.05 44	0.14 475	0.16 245	0.21 778	0.09 197	0.17 537	0.21 455	0.16 372	0.11 351	0.15 420	0.10 344	0.07 211	0.10 162	0.08 51	0.06 215	0.05 320	0.07 395	0.07 480	0.07 463	0.09 605

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 376	0.05 44	0.12 371	0.15 140	0.13 672	0.14 494	0.16 500	0.23 505	0.18 430	0.10 307	0.13 384	0.10 344	0.07 211	0.12 363	0.09 144	0.06 215	0.05 320	0.06 257	0.06 369	0.07 463	0.08 554

CAS++	0.11 376	0.07 272	0.11 310	0.14 81	0.10 548	0.13 443	0.14 329	0.24 533	0.14 301	0.11 351	0.09 235	0.11 380	0.07 211	0.14 473	0.09 144	0.11 667	0.09 669	0.09 588	0.07 480	0.07 463	0.08 554
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 376	0.08 429	0.13 425	0.16 245	0.08 295	0.15 520	0.16 500	0.18 378	0.19 459	0.10 307	0.09 235	0.09 304	0.08 290	0.11 257	0.12 437	0.07 422	0.05 320	0.08 495	0.06 369	0.07 463	0.06 382

xx1	0.11 376	0.08 429	0.13 425	0.17 345	0.09 428	0.13 443	0.15 428	0.16 303	0.18 430	0.09 251	0.09 235	0.16 512	0.16 587	0.10 162	0.07 15	0.06 215	0.05 320	0.08 495	0.08 564	0.07 463	0.07 477

1test111	0.11 376	0.08 429	0.13 425	0.17 345	0.09 428	0.13 443	0.15 428	0.24 533	0.16 372	0.09 251	0.09 235	0.06 57	0.06 85	0.15 499	0.16 589	0.06 215	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.07 463	0.07 477

plain	0.11 376	0.09 523	0.10 236	0.19 550	0.09 428	0.11 331	0.14 329	0.14 214	0.13 265	0.13 435	0.15 420	0.09 304	0.12 474	0.13 429	0.12 437	0.07 422	0.05 320	0.09 588	0.06 369	0.06 367	0.06 382

MIF-Stereo (partial)	0.11 376	0.06 147	0.10 236	0.19 550	0.10 548	0.10 269	0.12 154	0.17 345	0.19 459	0.14 466	0.16 438	0.10 344	0.11 437	0.12 363	0.12 437	0.08 515	0.05 320	0.08 495	0.07 480	0.06 367	0.07 477

EKT-Stereo	0.11 376	0.07 272	0.14 475	0.16 245	0.10 548	0.13 443	0.14 329	0.19 412	0.21 500	0.11 351	0.08 189	0.13 441	0.10 394	0.11 257	0.12 437	0.08 515	0.06 515	0.07 395	0.06 369	0.08 541	0.07 477

LL-Strereo2	0.11 376	0.10 593	0.16 557	0.18 459	0.08 295	0.15 520	0.09 28	0.17 345	0.14 301	0.14 466	0.11 335	0.09 304	0.07 211	0.16 530	0.10 260	0.05 64	0.05 320	0.11 672	0.07 480	0.06 367	0.05 244

anonymousdsp2	0.11 376	0.07 272	0.11 310	0.16 245	0.09 428	0.13 443	0.14 329	0.19 412	0.23 534	0.13 435	0.14 400	0.12 407	0.09 343	0.14 473	0.11 355	0.05 64	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.06 367	0.06 382

DCRE	0.11 376	0.07 272	0.13 425	0.16 245	0.11 610	0.11 331	0.17 537	0.18 378	0.17 409	0.11 351	0.18 487	0.11 380	0.10 394	0.15 499	0.11 355	0.06 215	0.05 320	0.06 257	0.06 369	0.05 216	0.05 244

knoymous	0.11 376	0.06 147	0.12 371	0.14 81	0.07 177	0.15 520	0.13 244	0.20 432	0.14 301	0.11 351	0.17 458	0.13 441	0.09 343	0.14 473	0.11 355	0.09 583	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.07 463	0.07 477

riskmin	0.11 376	0.06 147	0.13 425	0.14 81	0.08 295	0.14 494	0.14 329	0.18 378	0.15 333	0.12 395	0.15 420	0.17 532	0.11 437	0.14 473	0.12 437	0.09 583	0.05 320	0.07 395	0.05 255	0.08 541	0.08 554

Selective-RAFT	0.11 376	0.11 622	0.12 371	0.21 666	0.08 295	0.16 551	0.13 244	0.21 455	0.23 534	0.10 307	0.10 278	0.11 380	0.10 394	0.15 499	0.11 355	0.05 64	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.06 367	0.05 244

DCANet-4	0.11 376	0.07 272	0.13 425	0.16 245	0.06 57	0.09 197	0.17 537	0.18 378	0.20 484	0.13 435	0.17 458	0.09 304	0.14 545	0.12 363	0.13 480	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.04 58	0.05 244

DisPM	0.11 376	0.07 272	0.13 425	0.16 245	0.09 428	0.06 19	0.13 244	0.18 378	0.17 409	0.14 466	0.19 503	0.12 407	0.10 394	0.12 363	0.11 355	0.07 422	0.05 320	0.07 395	0.06 369	0.06 367	0.11 666

test_4	0.11 376	0.10 593	0.08 62	0.19 550	0.09 428	0.08 108	0.21 680	0.15 258	0.18 430	0.12 395	0.18 487	0.12 407	0.09 343	0.08 33	0.11 355	0.04 6	0.04 27	0.08 495	0.08 564	0.04 58	0.04 68

CIPLG	0.11 376	0.08 429	0.15 513	0.17 345	0.08 295	0.13 443	0.15 428	0.17 345	0.16 372	0.14 466	0.11 335	0.16 512	0.10 394	0.17 571	0.12 437	0.07 422	0.05 320	0.06 257	0.06 369	0.05 216	0.06 382

GLC_STEREO	0.11 376	0.07 272	0.11 310	0.18 459	0.07 177	0.08 108	0.13 244	0.16 303	0.24 546	0.12 395	0.13 384	0.12 407	0.08 290	0.18 594	0.12 437	0.06 215	0.08 631	0.08 495	0.06 369	0.05 216	0.05 244

IPLG	0.11 376	0.08 429	0.15 513	0.17 345	0.08 295	0.11 331	0.14 329	0.20 432	0.15 333	0.13 435	0.18 487	0.07 170	0.07 211	0.14 473	0.14 526	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.04 68

IPLGR_C	0.11 376	0.08 429	0.15 513	0.17 345	0.08 295	0.12 392	0.15 428	0.17 345	0.15 333	0.14 466	0.11 335	0.16 512	0.10 394	0.16 530	0.12 437	0.07 422	0.05 320	0.06 257	0.06 369	0.05 216	0.06 382

MIPNet	0.11 376	0.08 429	0.15 513	0.17 345	0.09 428	0.12 392	0.14 329	0.21 455	0.25 572	0.12 395	0.10 278	0.09 304	0.07 211	0.13 429	0.13 480	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.04 68

IPLGR	0.11 376	0.09 523	0.17 583	0.18 459	0.08 295	0.13 443	0.16 500	0.21 455	0.24 546	0.12 395	0.12 357	0.11 380	0.09 343	0.13 429	0.12 437	0.06 215	0.05 320	0.06 257	0.06 369	0.05 216	0.04 68

GMOStereo	0.11 376	0.09 523	0.08 62	0.19 550	0.08 295	0.12 392	0.28 768	0.13 169	0.18 430	0.11 351	0.17 458	0.14 462	0.12 474	0.07 10	0.07 15	0.05 64	0.05 320	0.09 588	0.07 480	0.04 58	0.04 68

error version	0.11 376	0.09 523	0.08 62	0.19 550	0.08 295	0.12 392	0.28 768	0.13 169	0.18 430	0.11 351	0.17 458	0.14 462	0.12 474	0.07 10	0.07 15	0.05 64	0.05 320	0.09 588	0.07 480	0.04 58	0.04 68

test-v	0.11 376	0.09 523	0.08 62	0.19 550	0.08 295	0.12 392	0.28 768	0.13 169	0.18 430	0.11 351	0.17 458	0.14 462	0.12 474	0.07 10	0.07 15	0.05 64	0.05 320	0.09 588	0.07 480	0.04 58	0.04 68

ACRE	0.11 376	0.08 429	0.15 513	0.17 345	0.08 295	0.13 443	0.15 428	0.17 345	0.14 301	0.14 466	0.11 335	0.16 512	0.10 394	0.16 530	0.12 437	0.07 422	0.05 320	0.06 257	0.06 369	0.05 216	0.06 382

test_3	0.11 376	0.09 523	0.10 236	0.21 666	0.08 295	0.13 443	0.25 746	0.14 214	0.21 500	0.10 307	0.10 278	0.09 304	0.10 394	0.08 33	0.11 355	0.05 64	0.04 27	0.08 495	0.07 480	0.04 58	0.04 68

LCNet	0.11 376	0.07 272	0.09 155	0.19 550	0.09 428	0.08 108	0.14 329	0.21 455	0.15 333	0.12 395	0.15 420	0.16 512	0.11 437	0.12 363	0.11 355	0.05 64	0.04 27	0.08 495	0.07 480	0.06 367	0.14 731

HHNet	0.11 376	0.06 147	0.16 557	0.15 140	0.14 699	0.07 48	0.13 244	0.20 432	0.18 430	0.15 494	0.25 595	0.11 380	0.09 343	0.13 429	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.08 495	0.06 369	0.05 216	0.09 605

Patchmatch Stereo++	0.11 376	0.09 523	0.17 583	0.19 550	0.08 295	0.06 19	0.11 98	0.17 345	0.13 265	0.15 494	0.16 438	0.14 462	0.12 474	0.11 257	0.11 355	0.06 215	0.05 320	0.08 495	0.06 369	0.08 541	0.07 477
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
OMP-Stereo	0.11 376	0.07 272	0.14 475	0.18 459	0.08 295	0.09 197	0.12 154	0.21 455	0.21 500	0.13 435	0.14 400	0.11 380	0.12 474	0.11 257	0.13 480	0.06 215	0.05 320	0.07 395	0.06 369	0.05 216	0.04 68

IIG-Stereo	0.11 376	0.06 147	0.13 425	0.17 345	0.08 295	0.11 331	0.12 154	0.22 483	0.18 430	0.14 466	0.17 458	0.12 407	0.13 511	0.12 363	0.13 480	0.06 215	0.05 320	0.07 395	0.06 369	0.06 367	0.05 244

NF-Stereo	0.11 376	0.07 272	0.13 425	0.17 345	0.09 428	0.10 269	0.13 244	0.23 505	0.19 459	0.12 395	0.17 458	0.12 407	0.12 474	0.11 257	0.11 355	0.06 215	0.04 27	0.07 395	0.06 369	0.07 463	0.12 688

OCTAStereo	0.11 376	0.07 272	0.14 475	0.17 345	0.09 428	0.10 269	0.13 244	0.23 505	0.19 459	0.12 395	0.17 458	0.12 407	0.12 474	0.11 257	0.11 355	0.06 215	0.04 27	0.07 395	0.06 369	0.07 463	0.11 666

NRIStereo	0.11 376	0.08 429	0.15 513	0.18 459	0.08 295	0.10 269	0.13 244	0.17 345	0.15 333	0.12 395	0.15 420	0.13 441	0.13 511	0.13 429	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.07 395	0.06 369	0.06 367	0.07 477

PSM-adaLoss	0.11 376	0.09 523	0.17 583	0.19 550	0.08 295	0.06 19	0.12 154	0.17 345	0.13 265	0.15 494	0.16 438	0.14 462	0.12 474	0.11 257	0.11 355	0.06 215	0.05 320	0.08 495	0.06 369	0.08 541	0.07 477

PSM-AAD	0.11 376	0.07 272	0.10 236	0.20 623	0.09 428	0.10 269	0.14 329	0.21 455	0.13 265	0.12 395	0.14 400	0.18 548	0.11 437	0.11 257	0.10 260	0.05 64	0.05 320	0.09 588	0.08 564	0.06 367	0.14 731

ROB_FTStereo_v2	0.11 376	0.09 523	0.17 583	0.19 550	0.08 295	0.06 19	0.12 154	0.17 345	0.13 265	0.15 494	0.16 438	0.14 462	0.12 474	0.11 257	0.11 355	0.06 215	0.05 320	0.08 495	0.06 369	0.08 541	0.07 477

ROB_FTStereo	0.11 376	0.09 523	0.17 583	0.19 550	0.08 295	0.06 19	0.11 98	0.17 345	0.13 265	0.15 494	0.16 438	0.14 462	0.12 474	0.11 257	0.11 355	0.06 215	0.05 320	0.08 495	0.06 369	0.08 541	0.07 477

HUI-Stereo	0.11 376	0.09 523	0.17 583	0.19 550	0.08 295	0.06 19	0.11 98	0.17 345	0.13 265	0.15 494	0.16 438	0.14 462	0.12 474	0.11 257	0.11 355	0.06 215	0.05 320	0.08 495	0.06 369	0.08 541	0.07 477

ASMatch	0.11 376	0.06 147	0.13 425	0.17 345	0.10 548	0.08 108	0.14 329	0.18 378	0.16 372	0.12 395	0.16 438	0.16 512	0.11 437	0.13 429	0.11 355	0.05 64	0.04 27	0.06 257	0.06 369	0.04 58	0.09 605

SST-Stereo	0.11 376	0.07 272	0.16 557	0.18 459	0.09 428	0.06 19	0.12 154	0.18 378	0.10 128	0.15 494	0.18 487	0.13 441	0.12 474	0.10 162	0.11 355	0.06 215	0.04 27	0.09 588	0.06 369	0.07 463	0.06 382

RAFT_R40	0.11 376	0.07 272	0.15 513	0.18 459	0.09 428	0.06 19	0.13 244	0.17 345	0.15 333	0.14 466	0.18 487	0.15 491	0.12 474	0.10 162	0.11 355	0.06 215	0.04 27	0.09 588	0.06 369	0.06 367	0.05 244

GrayStereo	0.11 376	0.06 147	0.11 310	0.19 550	0.09 428	0.09 197	0.16 500	0.18 378	0.17 409	0.14 466	0.17 458	0.17 532	0.11 437	0.12 363	0.11 355	0.05 64	0.05 320	0.07 395	0.06 369	0.06 367	0.10 638

RE-Stereo	0.11 376	0.07 272	0.13 425	0.17 345	0.09 428	0.10 269	0.13 244	0.23 505	0.19 459	0.12 395	0.17 458	0.12 407	0.12 474	0.11 257	0.11 355	0.06 215	0.04 27	0.07 395	0.06 369	0.07 463	0.11 666

Pruner-Stereo	0.11 376	0.07 272	0.12 371	0.17 345	0.09 428	0.06 19	0.12 154	0.18 378	0.17 409	0.14 466	0.19 503	0.13 441	0.10 394	0.11 257	0.11 355	0.06 215	0.04 27	0.07 395	0.06 369	0.06 367	0.08 554

TVStereo	0.11 376	0.07 272	0.13 425	0.17 345	0.09 428	0.10 269	0.13 244	0.23 505	0.19 459	0.12 395	0.17 458	0.12 407	0.12 474	0.11 257	0.11 355	0.06 215	0.04 27	0.07 395	0.06 369	0.07 463	0.11 666

DeepStereo_RVC	0.11 376	0.08 429	0.17 583	0.18 459	0.08 295	0.08 108	0.11 98	0.17 345	0.12 216	0.13 435	0.15 420	0.12 407	0.12 474	0.12 363	0.11 355	0.06 215	0.04 27	0.07 395	0.06 369	0.07 463	0.08 554

iGMRVC	0.11 376	0.09 523	0.17 583	0.19 550	0.08 295	0.06 19	0.12 154	0.17 345	0.13 265	0.15 494	0.16 438	0.14 462	0.12 474	0.11 257	0.11 355	0.06 215	0.05 320	0.08 495	0.06 369	0.08 541	0.07 477

RAFT-345	0.11 376	0.07 272	0.16 557	0.17 345	0.08 295	0.08 108	0.12 154	0.16 303	0.10 128	0.11 351	0.34 694	0.09 304	0.10 394	0.11 257	0.12 437	0.05 64	0.05 320	0.07 395	0.06 369	0.04 58	0.05 244

iRAFT	0.11 376	0.09 523	0.17 583	0.19 550	0.08 295	0.06 19	0.11 98	0.17 345	0.13 265	0.15 494	0.16 438	0.14 462	0.12 474	0.11 257	0.11 355	0.06 215	0.05 320	0.08 495	0.06 369	0.08 541	0.07 477

CRE-IMP	0.11 376	0.09 523	0.16 557	0.19 550	0.09 428	0.10 269	0.12 154	0.18 378	0.10 128	0.14 466	0.14 400	0.14 462	0.13 511	0.12 363	0.12 437	0.07 422	0.04 27	0.08 495	0.06 369	0.08 541	0.08 554

test-2	0.11 376	0.09 523	0.08 62	0.19 550	0.08 295	0.12 392	0.28 768	0.13 169	0.18 430	0.11 351	0.17 458	0.14 462	0.12 474	0.07 10	0.07 15	0.05 64	0.05 320	0.09 588	0.07 480	0.04 58	0.04 68

GMM-Stereo	0.11 376	0.07 272	0.10 236	0.18 459	0.09 428	0.08 108	0.14 329	0.24 533	0.16 372	0.11 351	0.15 420	0.13 441	0.11 437	0.11 257	0.11 355	0.05 64	0.04 27	0.08 495	0.07 480	0.06 367	0.09 605

RAFT-IKP	0.11 376	0.09 523	0.17 583	0.19 550	0.08 295	0.06 19	0.11 98	0.17 345	0.13 265	0.15 494	0.16 438	0.14 462	0.12 474	0.11 257	0.11 355	0.06 215	0.05 320	0.08 495	0.06 369	0.08 541	0.07 477

Prome-Stereo	0.11 376	0.07 272	0.11 310	0.18 459	0.09 428	0.12 392	0.14 329	0.23 505	0.13 265	0.13 435	0.16 438	0.13 441	0.08 290	0.12 363	0.10 260	0.05 64	0.05 320	0.07 395	0.06 369	0.06 367	0.10 638

rafts_anoy	0.11 376	0.06 147	0.10 236	0.17 345	0.08 295	0.10 269	0.14 329	0.18 378	0.14 301	0.13 435	0.13 384	0.12 407	0.11 437	0.11 257	0.13 480	0.07 422	0.05 320	0.09 588	0.11 689	0.07 463	0.06 382

raft+_RVC	0.11 376	0.07 272	0.09 155	0.16 245	0.07 177	0.10 269	0.11 98	0.24 533	0.20 484	0.12 395	0.15 420	0.12 407	0.08 290	0.12 363	0.13 480	0.07 422	0.04 27	0.07 395	0.06 369	0.05 216	0.05 244

RALCasStereoNet	0.11 376	0.07 272	0.09 155	0.16 245	0.08 295	0.13 443	0.14 329	0.17 345	0.11 170	0.12 395	0.17 458	0.14 462	0.10 394	0.12 363	0.11 355	0.07 422	0.06 515	0.06 257	0.05 255	0.08 541	0.07 477

RALAANet	0.11 376	0.08 429	0.10 236	0.17 345	0.09 428	0.14 494	0.10 49	0.20 432	0.16 372	0.14 466	0.13 384	0.16 512	0.09 343	0.12 363	0.12 437	0.06 215	0.05 320	0.08 495	0.07 480	0.06 367	0.04 68

111	0.11 376	0.06 147	0.12 371	0.15 140	0.07 177	0.10 269	0.14 329	0.21 455	0.24 546	0.11 351	0.12 357	0.14 462	0.12 474	0.13 429	0.10 260	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.04 78	0.06 367	0.05 244

DIP-Stereo	0.11 376	0.08 429	0.15 513	0.17 345	0.09 428	0.13 443	0.09 28	0.16 303	0.16 372	0.12 395	0.16 438	0.14 462	0.12 474	0.16 530	0.14 526	0.06 215	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.05 216	0.07 477
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	0.11 376	0.06 147	0.12 371	0.14 81	0.06 57	0.12 392	0.10 49	0.18 378	0.18 430	0.13 435	0.17 458	0.15 491	0.11 437	0.15 499	0.14 526	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.06 367	0.05 244
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
G2	0.12 465	0.12 641	0.12 371	0.25 736	0.11 610	0.14 494	0.14 329	0.24 533	0.12 216	0.10 307	0.12 357	0.11 380	0.09 343	0.14 473	0.10 260	0.08 515	0.04 27	0.11 672	0.06 369	0.08 541	0.06 382

S0	0.12 465	0.08 429	0.09 155	0.20 623	0.07 177	0.18 593	0.22 700	0.15 258	0.15 333	0.11 351	0.10 278	0.13 441	0.08 290	0.12 363	0.11 355	0.09 583	0.10 696	0.14 724	0.14 732	0.05 216	0.04 68

S	0.12 465	0.08 429	0.10 236	0.20 623	0.08 295	0.13 443	0.19 638	0.17 345	0.16 372	0.13 435	0.12 357	0.14 462	0.10 394	0.12 363	0.13 480	0.09 583	0.07 594	0.13 709	0.15 753	0.06 367	0.05 244

SME	0.12 465	0.09 523	0.11 310	0.17 345	0.07 177	0.20 638	0.13 244	0.21 455	0.17 409	0.12 395	0.13 384	0.10 344	0.12 474	0.13 429	0.13 480	0.07 422	0.07 594	0.08 495	0.09 612	0.06 367	0.06 382

IGEV_i1	0.12 465	0.08 429	0.12 371	0.17 345	0.08 295	0.19 617	0.15 428	0.19 412	0.23 534	0.18 573	0.18 487	0.16 512	0.12 474	0.17 571	0.14 526	0.06 215	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.06 367	0.06 382

rvit_stereo_0083	0.12 465	0.08 429	0.17 583	0.16 245	0.09 428	0.11 331	0.15 428	0.15 258	0.26 586	0.11 351	0.14 400	0.13 441	0.10 394	0.12 363	0.13 480	0.10 631	0.08 631	0.09 588	0.07 480	0.07 463	0.06 382

rvit_stereo_0081_aga	0.12 465	0.09 523	0.15 513	0.18 459	0.10 548	0.14 494	0.14 329	0.14 214	0.19 459	0.10 307	0.18 487	0.16 512	0.09 343	0.12 363	0.10 260	0.10 631	0.06 515	0.08 495	0.07 480	0.07 463	0.06 382

rvit_stereo_ft	0.12 465	0.07 272	0.13 425	0.19 550	0.10 548	0.12 392	0.17 537	0.16 303	0.16 372	0.13 435	0.13 384	0.15 491	0.10 394	0.14 473	0.13 480	0.10 631	0.06 515	0.08 495	0.07 480	0.07 463	0.06 382

MyStereo8	0.12 465	0.07 272	0.15 513	0.15 140	0.09 428	0.18 593	0.14 329	0.19 412	0.22 524	0.12 395	0.18 487	0.11 380	0.10 394	0.16 530	0.18 620	0.07 422	0.05 320	0.07 395	0.05 255	0.08 541	0.09 605

CoDeX	0.12 465	0.07 272	0.13 425	0.17 345	0.08 295	0.12 392	0.16 500	0.23 505	0.27 599	0.13 435	0.17 458	0.15 491	0.12 474	0.14 473	0.11 355	0.07 422	0.05 320	0.07 395	0.06 369	0.06 367	0.05 244

11t1	0.12 465	0.07 272	0.14 475	0.14 81	0.08 295	0.17 575	0.15 428	0.19 412	0.15 333	0.15 494	0.15 420	0.17 532	0.16 587	0.15 499	0.13 480	0.08 515	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.08 541	0.07 477

ffm	0.12 465	0.09 523	0.15 513	0.16 245	0.09 428	0.17 575	0.17 537	0.15 258	0.19 459	0.15 494	0.26 609	0.19 560	0.13 511	0.10 162	0.08 51	0.06 215	0.05 320	0.09 588	0.08 564	0.06 367	0.06 382

RAFT_CTSACE	0.12 465	0.09 523	0.10 236	0.22 691	0.08 295	0.12 392	0.24 727	0.18 378	0.17 409	0.21 630	0.27 627	0.13 441	0.07 211	0.13 429	0.09 144	0.05 64	0.06 515	0.08 495	0.07 480	0.04 58	0.04 68

Sa-1000	0.12 465	0.08 429	0.09 155	0.18 459	0.08 295	0.15 520	0.22 700	0.22 483	0.19 459	0.15 494	0.20 513	0.17 532	0.11 437	0.10 162	0.10 260	0.06 215	0.05 320	0.09 588	0.09 612	0.05 216	0.05 244

iRaft-Stereo_5w	0.12 465	0.09 523	0.12 371	0.20 623	0.08 295	0.09 197	0.12 154	0.22 483	0.22 524	0.19 591	0.14 400	0.11 380	0.09 343	0.20 639	0.16 589	0.05 64	0.05 320	0.07 395	0.06 369	0.05 216	0.06 382

CrosDoStereo	0.12 465	0.07 272	0.12 371	0.14 81	0.09 428	0.12 392	0.15 428	0.17 345	0.22 524	0.19 591	0.24 568	0.15 491	0.11 437	0.11 257	0.12 437	0.06 215	0.05 320	0.07 395	0.07 480	0.05 216	0.05 244

PFNet+	0.12 465	0.06 147	0.14 475	0.16 245	0.09 428	0.05 6	0.12 154	0.18 378	0.21 500	0.16 525	0.19 503	0.14 462	0.10 394	0.11 257	0.11 355	0.08 515	0.05 320	0.09 588	0.08 564	0.06 367	0.11 666

AAGNet	0.12 465	0.08 429	0.17 583	0.19 550	0.09 428	0.08 108	0.13 244	0.19 412	0.13 265	0.16 525	0.21 533	0.13 441	0.14 545	0.11 257	0.14 526	0.06 215	0.04 27	0.09 588	0.06 369	0.06 367	0.05 244

PSM-softLoss	0.12 465	0.07 272	0.15 513	0.17 345	0.09 428	0.08 108	0.12 154	0.24 533	0.17 409	0.15 494	0.19 503	0.13 441	0.11 437	0.11 257	0.11 355	0.07 422	0.05 320	0.08 495	0.07 480	0.07 463	0.12 688

KMStereo	0.12 465	0.07 272	0.15 513	0.17 345	0.09 428	0.08 108	0.12 154	0.24 533	0.17 409	0.15 494	0.19 503	0.13 441	0.11 437	0.11 257	0.11 355	0.07 422	0.05 320	0.08 495	0.07 480	0.07 463	0.12 688

FTStereo	0.12 465	0.07 272	0.14 475	0.18 459	0.09 428	0.07 48	0.15 428	0.22 483	0.18 430	0.12 395	0.24 568	0.11 380	0.13 511	0.13 429	0.14 526	0.05 64	0.05 320	0.07 395	0.07 480	0.06 367	0.10 638

KYRaft	0.12 465	0.07 272	0.10 236	0.19 550	0.09 428	0.08 108	0.15 428	0.23 505	0.12 216	0.13 435	0.16 438	0.20 578	0.10 394	0.12 363	0.11 355	0.06 215	0.04 27	0.08 495	0.08 564	0.06 367	0.15 745

DeepStereo_LL	0.12 465	0.07 272	0.12 371	0.14 81	0.09 428	0.12 392	0.15 428	0.17 345	0.22 524	0.19 591	0.24 568	0.15 491	0.11 437	0.11 257	0.12 437	0.06 215	0.05 320	0.07 395	0.07 480	0.05 216	0.05 244

DEmStereo	0.12 465	0.06 147	0.14 475	0.14 81	0.10 548	0.16 551	0.15 428	0.16 303	0.24 546	0.17 540	0.23 556	0.12 407	0.14 545	0.12 363	0.14 526	0.05 64	0.04 27	0.07 395	0.06 369	0.05 216	0.05 244

THIR-Stereo	0.12 465	0.07 272	0.11 310	0.15 140	0.08 295	0.14 494	0.16 500	0.18 378	0.25 572	0.17 540	0.24 568	0.13 441	0.13 511	0.12 363	0.14 526	0.06 215	0.05 320	0.07 395	0.07 480	0.05 216	0.05 244

DRaft	0.12 465	0.06 147	0.12 371	0.14 81	0.09 428	0.14 494	0.17 537	0.21 455	0.30 630	0.18 573	0.27 627	0.10 344	0.16 587	0.11 257	0.12 437	0.05 64	0.04 27	0.07 395	0.07 480	0.05 216	0.05 244

PFNet	0.12 465	0.06 147	0.17 583	0.18 459	0.08 295	0.09 197	0.15 428	0.26 571	0.20 484	0.16 525	0.16 438	0.14 462	0.12 474	0.13 429	0.11 355	0.06 215	0.04 27	0.07 395	0.06 369	0.05 216	0.05 244

RAFT-RH_RVC	0.12 465	0.06 147	0.14 475	0.16 245	0.09 428	0.12 392	0.12 154	0.17 345	0.12 216	0.13 435	0.40 728	0.11 380	0.10 394	0.13 429	0.12 437	0.05 64	0.04 27	0.08 495	0.05 255	0.05 216	0.06 382

IRAFT_RVC	0.12 465	0.08 429	0.17 583	0.19 550	0.08 295	0.07 48	0.14 329	0.25 557	0.23 534	0.14 466	0.15 420	0.15 491	0.12 474	0.12 363	0.11 355	0.06 215	0.04 27	0.09 588	0.06 369	0.06 367	0.06 382

sCroCo_RVC	0.12 465	0.09 523	0.24 686	0.24 725	0.11 610	0.19 617	0.14 329	0.17 345	0.15 333	0.10 307	0.13 384	0.12 407	0.07 211	0.14 473	0.11 355	0.08 515	0.08 631	0.08 495	0.08 564	0.05 216	0.07 477

ARAFT	0.12 465	0.08 429	0.18 618	0.19 550	0.09 428	0.15 520	0.17 537	0.20 432	0.13 265	0.12 395	0.13 384	0.14 462	0.12 474	0.15 499	0.13 480	0.06 215	0.05 320	0.10 639	0.09 612	0.06 367	0.04 68

BEATNet_4x	0.12 465	0.09 523	0.15 513	0.18 459	0.07 177	0.15 520	0.07 5	0.23 505	0.19 459	0.16 525	0.19 503	0.19 560	0.14 545	0.17 571	0.15 567	0.07 422	0.05 320	0.05 81	0.05 255	0.06 367	0.07 477

G3	0.13 497	0.14 686	0.12 371	0.32 781	0.13 672	0.11 331	0.14 329	0.23 505	0.09 91	0.15 494	0.13 384	0.19 560	0.09 343	0.15 499	0.13 480	0.10 631	0.05 320	0.16 748	0.10 656	0.10 646	0.06 382

RT-IGEV	0.13 497	0.06 147	0.14 475	0.15 140	0.10 548	0.15 520	0.18 590	0.25 557	0.28 615	0.16 525	0.17 458	0.18 548	0.11 437	0.14 473	0.11 355	0.08 515	0.05 320	0.07 395	0.05 255	0.07 463	0.08 554

Selective-IGEV-i16pc	0.13 497	0.06 147	0.13 425	0.15 140	0.11 610	0.38 768	0.16 500	0.23 505	0.17 409	0.11 351	0.15 420	0.09 304	0.07 211	0.13 429	0.10 260	0.10 631	0.08 631	0.06 257	0.07 480	0.09 609	0.10 638

Selective-IGEV-i1	0.13 497	0.07 272	0.12 371	0.20 623	0.08 295	0.18 593	0.16 500	0.23 505	0.30 630	0.17 540	0.17 458	0.17 532	0.10 394	0.15 499	0.13 480	0.06 215	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.06 367	0.06 382

G2L-ROB	0.13 497	0.07 272	0.13 425	0.13 24	0.08 295	0.14 494	0.17 537	0.25 557	0.19 459	0.20 613	0.19 503	0.20 578	0.14 545	0.18 594	0.16 589	0.08 515	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.08 541	0.09 605

DFGA-Net	0.13 497	0.11 622	0.19 644	0.18 459	0.10 548	0.13 443	0.13 244	0.23 505	0.25 572	0.16 525	0.16 438	0.13 441	0.12 474	0.17 571	0.15 567	0.07 422	0.05 320	0.08 495	0.07 480	0.05 216	0.05 244

FACV-RUCA	0.13 497	0.11 622	0.13 425	0.19 550	0.12 646	0.15 520	0.16 500	0.22 483	0.21 500	0.16 525	0.16 438	0.15 491	0.16 587	0.14 473	0.13 480	0.07 422	0.05 320	0.08 495	0.06 369	0.10 646	0.08 554

UGAM	0.13 497	0.10 593	0.09 155	0.22 691	0.08 295	0.13 443	0.20 662	0.18 378	0.24 546	0.22 646	0.16 438	0.13 441	0.13 511	0.19 620	0.13 480	0.07 422	0.05 320	0.13 709	0.11 689	0.07 463	0.05 244

test_sample2	0.13 497	0.07 272	0.12 371	0.14 81	0.08 295	0.16 551	0.18 590	0.21 455	0.16 372	0.14 466	0.21 533	0.20 578	0.15 565	0.15 499	0.13 480	0.08 515	0.06 515	0.07 395	0.06 369	0.08 541	0.08 554

test_sample1	0.13 497	0.07 272	0.14 475	0.14 81	0.08 295	0.19 617	0.17 537	0.20 432	0.15 333	0.14 466	0.22 551	0.18 548	0.16 587	0.17 571	0.15 567	0.07 422	0.06 515	0.06 257	0.06 369	0.08 541	0.08 554

MyStereo05	0.13 497	0.07 272	0.10 236	0.17 345	0.09 428	0.13 443	0.18 590	0.28 612	0.35 679	0.17 540	0.14 400	0.15 491	0.11 437	0.15 499	0.13 480	0.06 215	0.05 320	0.08 495	0.07 480	0.06 367	0.06 382

MyStereo04	0.13 497	0.07 272	0.10 236	0.17 345	0.09 428	0.14 494	0.17 537	0.29 634	0.38 699	0.17 540	0.14 400	0.16 512	0.11 437	0.15 499	0.13 480	0.06 215	0.05 320	0.08 495	0.07 480	0.06 367	0.06 382

ff1	0.13 497	0.09 523	0.15 513	0.16 245	0.09 428	0.17 575	0.17 537	0.15 258	0.19 459	0.15 494	0.26 609	0.19 560	0.13 511	0.15 499	0.22 673	0.06 215	0.05 320	0.09 588	0.08 564	0.06 367	0.06 382

LL-Strereo	0.13 497	0.10 593	0.12 371	0.20 623	0.10 548	0.11 331	0.18 590	0.33 690	0.25 572	0.16 525	0.16 438	0.14 462	0.14 545	0.19 620	0.11 355	0.06 215	0.05 320	0.09 588	0.08 564	0.04 58	0.05 244

anonymousa	0.13 497	0.07 272	0.14 475	0.18 459	0.09 428	0.13 443	0.17 537	0.20 432	0.29 624	0.15 494	0.24 568	0.16 512	0.14 545	0.14 473	0.14 526	0.07 422	0.05 320	0.07 395	0.09 612	0.05 216	0.07 477

TestStereo1	0.13 497	0.08 429	0.08 62	0.20 623	0.08 295	0.18 593	0.29 779	0.23 505	0.17 409	0.17 540	0.20 513	0.16 512	0.11 437	0.12 363	0.13 480	0.06 215	0.06 515	0.08 495	0.06 369	0.05 216	0.05 244

qqq	0.13 497	0.09 523	0.15 513	0.16 245	0.08 295	0.13 443	0.15 428	0.24 533	0.16 372	0.15 494	0.19 503	0.16 512	0.16 587	0.15 499	0.16 589	0.07 422	0.06 515	0.08 495	0.08 564	0.07 463	0.07 477

x	0.13 497	0.08 429	0.15 513	0.14 81	0.08 295	0.19 617	0.14 329	0.22 483	0.21 500	0.15 494	0.20 513	0.20 578	0.18 630	0.18 594	0.18 620	0.07 422	0.05 320	0.06 257	0.06 369	0.07 463	0.07 477

raft_robust	0.13 497	0.10 593	0.07 26	0.18 459	0.08 295	0.13 443	0.24 727	0.29 634	0.34 665	0.20 613	0.20 513	0.15 491	0.10 394	0.11 257	0.12 437	0.05 64	0.05 320	0.07 395	0.07 480	0.05 216	0.04 68

RAFT+CT+SA	0.13 497	0.11 622	0.09 155	0.19 550	0.09 428	0.15 520	0.28 768	0.22 483	0.22 524	0.15 494	0.26 609	0.10 344	0.10 394	0.11 257	0.12 437	0.05 64	0.04 27	0.07 395	0.08 564	0.07 463	0.06 382

SA-5K	0.13 497	0.08 429	0.08 62	0.20 623	0.08 295	0.18 593	0.29 779	0.23 505	0.17 409	0.17 540	0.20 513	0.16 512	0.11 437	0.12 363	0.13 480	0.06 215	0.06 515	0.08 495	0.06 369	0.05 216	0.05 244

SA	0.13 497	0.09 523	0.09 155	0.18 459	0.08 295	0.12 392	0.24 727	0.23 505	0.19 459	0.17 540	0.27 627	0.15 491	0.11 437	0.11 257	0.11 355	0.05 64	0.05 320	0.09 588	0.08 564	0.05 216	0.05 244

GwcNet-ADL	0.13 497	0.08 429	0.14 475	0.20 623	0.09 428	0.12 392	0.20 662	0.30 649	0.25 572	0.14 466	0.14 400	0.18 548	0.14 545	0.13 429	0.15 567	0.07 422	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.07 463	0.06 382

GANet-ADL	0.13 497	0.07 272	0.15 513	0.17 345	0.10 548	0.19 617	0.15 428	0.30 649	0.21 500	0.13 435	0.18 487	0.19 560	0.13 511	0.16 530	0.14 526	0.08 515	0.06 515	0.06 257	0.05 255	0.07 463	0.08 554

RAFT	0.13 497	0.09 523	0.11 310	0.18 459	0.08 295	0.15 520	0.23 715	0.21 455	0.20 484	0.21 630	0.21 533	0.18 548	0.13 511	0.17 571	0.10 260	0.06 215	0.07 594	0.10 639	0.09 612	0.06 367	0.05 244

sAnonymous2	0.13 497	0.12 641	0.25 689	0.20 623	0.12 646	0.18 593	0.14 329	0.27 587	0.21 500	0.11 351	0.12 357	0.13 441	0.08 290	0.11 257	0.11 355	0.09 583	0.05 320	0.08 495	0.06 369	0.15 745	0.10 638

CroCo_RVC	0.13 497	0.12 641	0.25 689	0.20 623	0.12 646	0.18 593	0.14 329	0.27 587	0.21 500	0.11 351	0.12 357	0.13 441	0.08 290	0.11 257	0.11 355	0.09 583	0.05 320	0.08 495	0.06 369	0.15 745	0.10 638

RAFT + AFF	0.13 497	0.08 429	0.21 661	0.20 623	0.10 548	0.14 494	0.23 715	0.27 587	0.21 500	0.12 395	0.10 278	0.12 407	0.10 394	0.16 530	0.12 437	0.08 515	0.07 594	0.09 588	0.09 612	0.06 367	0.09 605

GMStereo	0.13 497	0.15 695	0.14 475	0.18 459	0.09 428	0.16 551	0.16 500	0.20 432	0.25 572	0.17 540	0.17 458	0.11 380	0.11 437	0.16 530	0.13 480	0.07 422	0.06 515	0.06 257	0.06 369	0.07 463	0.06 382
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 497	0.07 272	0.15 513	0.17 345	0.09 428	0.15 520	0.16 500	0.28 612	0.27 599	0.14 466	0.18 487	0.12 407	0.13 511	0.14 473	0.11 355	0.08 515	0.05 320	0.07 395	0.07 480	0.07 463	0.06 382

FENet	0.13 497	0.08 429	0.13 425	0.16 245	0.08 295	0.15 520	0.16 500	0.23 505	0.23 534	0.17 540	0.24 568	0.16 512	0.13 511	0.14 473	0.15 567	0.08 515	0.05 320	0.08 495	0.08 564	0.08 541	0.08 554

MLCV	0.13 497	0.08 429	0.17 583	0.18 459	0.06 57	0.16 551	0.17 537	0.19 412	0.22 524	0.19 591	0.25 595	0.17 532	0.13 511	0.15 499	0.14 526	0.05 64	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.04 68

iResNet	0.13 497	0.10 593	0.18 618	0.19 550	0.08 295	0.14 494	0.18 590	0.21 455	0.27 599	0.16 525	0.24 568	0.15 491	0.13 511	0.14 473	0.15 567	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.06 367	0.05 244

DN-CSS_ROB	0.13 497	0.13 669	0.17 583	0.18 459	0.10 548	0.16 551	0.08 9	0.22 483	0.19 459	0.17 540	0.23 556	0.13 441	0.13 511	0.13 429	0.14 526	0.05 64	0.05 320	0.10 639	0.10 656	0.08 541	0.06 382

GOStereo-base	0.14 531	0.16 708	0.14 475	0.32 781	0.13 672	0.12 392	0.16 500	0.26 571	0.12 216	0.16 525	0.15 420	0.16 512	0.11 437	0.13 429	0.13 480	0.12 694	0.05 320	0.16 748	0.09 612	0.12 691	0.06 382

Selective-IGEV-i16pb	0.14 531	0.08 429	0.17 583	0.15 140	0.11 610	0.41 776	0.16 500	0.29 634	0.24 546	0.11 351	0.21 533	0.10 344	0.07 211	0.17 571	0.12 437	0.10 631	0.07 594	0.06 257	0.08 564	0.09 609	0.10 638

xyz-stereo	0.14 531	0.07 272	0.22 672	0.15 140	0.05 5	0.22 665	0.15 428	0.17 345	0.31 640	0.15 494	0.28 638	0.26 658	0.17 613	0.13 429	0.12 437	0.05 64	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.04 58	0.04 68

G2L-Stereo_test	0.14 531	0.07 272	0.11 310	0.13 24	0.08 295	0.12 392	0.17 537	0.31 667	0.28 615	0.21 630	0.23 556	0.20 578	0.16 587	0.17 571	0.19 635	0.07 422	0.05 320	0.05 81	0.05 255	0.07 463	0.07 477

coex_refinement	0.14 531	0.07 272	0.12 371	0.17 345	0.10 548	0.16 551	0.15 428	0.27 587	0.29 624	0.18 573	0.21 533	0.22 606	0.17 613	0.16 530	0.19 635	0.08 515	0.05 320	0.06 257	0.06 369	0.09 609	0.08 554

G2L-Stereo	0.14 531	0.07 272	0.13 425	0.17 345	0.09 428	0.13 443	0.12 154	0.27 587	0.22 524	0.17 540	0.27 627	0.21 588	0.13 511	0.18 594	0.18 620	0.09 583	0.08 631	0.08 495	0.07 480	0.07 463	0.07 477

rvit_0105_6	0.14 531	0.09 523	0.18 618	0.17 345	0.10 548	0.10 269	0.17 537	0.19 412	0.26 586	0.12 395	0.18 487	0.17 532	0.13 511	0.18 594	0.13 480	0.15 740	0.11 712	0.12 695	0.10 656	0.09 609	0.06 382

rvit_0105_5	0.14 531	0.10 593	0.14 475	0.17 345	0.09 428	0.14 494	0.23 715	0.24 533	0.27 599	0.14 466	0.15 420	0.18 548	0.13 511	0.17 571	0.14 526	0.14 736	0.11 712	0.10 639	0.11 689	0.08 541	0.07 477

test_sample6	0.14 531	0.09 523	0.14 475	0.17 345	0.08 295	0.17 575	0.19 638	0.26 571	0.18 430	0.18 573	0.28 638	0.19 560	0.15 565	0.15 499	0.13 480	0.08 515	0.05 320	0.08 495	0.07 480	0.08 541	0.08 554

test_sample5	0.14 531	0.08 429	0.14 475	0.16 245	0.08 295	0.18 593	0.18 590	0.25 557	0.17 409	0.17 540	0.28 638	0.18 548	0.15 565	0.16 530	0.13 480	0.08 515	0.06 515	0.08 495	0.07 480	0.09 609	0.08 554

test_sample4	0.14 531	0.08 429	0.15 513	0.15 140	0.08 295	0.19 617	0.18 590	0.26 571	0.18 430	0.17 540	0.26 609	0.18 548	0.15 565	0.17 571	0.13 480	0.08 515	0.06 515	0.08 495	0.06 369	0.09 609	0.08 554

test_sample3	0.14 531	0.08 429	0.15 513	0.14 81	0.09 428	0.20 638	0.17 537	0.27 587	0.18 430	0.17 540	0.22 551	0.19 560	0.15 565	0.17 571	0.14 526	0.09 583	0.06 515	0.07 395	0.06 369	0.09 609	0.08 554

SMFormer	0.14 531	0.07 272	0.18 618	0.14 81	0.08 295	0.17 575	0.17 537	0.27 587	0.27 599	0.19 591	0.20 513	0.19 560	0.15 565	0.15 499	0.17 607	0.08 515	0.05 320	0.07 395	0.06 369	0.08 541	0.07 477

tta	0.14 531	0.07 272	0.18 618	0.14 81	0.08 295	0.17 575	0.17 537	0.27 587	0.27 599	0.19 591	0.20 513	0.19 560	0.15 565	0.15 499	0.17 607	0.08 515	0.05 320	0.07 395	0.06 369	0.06 367	0.06 382

qqq1	0.14 531	0.07 272	0.18 618	0.14 81	0.08 295	0.17 575	0.17 537	0.27 587	0.27 599	0.19 591	0.20 513	0.19 560	0.15 565	0.15 499	0.12 437	0.08 515	0.05 320	0.05 81	0.05 255	0.06 367	0.06 382

fff1	0.14 531	0.07 272	0.18 618	0.14 81	0.08 295	0.17 575	0.17 537	0.27 587	0.27 599	0.19 591	0.20 513	0.19 560	0.15 565	0.15 499	0.12 437	0.08 515	0.05 320	0.05 81	0.05 255	0.06 367	0.06 382

mmm	0.14 531	0.08 429	0.18 618	0.17 345	0.09 428	0.17 575	0.18 590	0.21 455	0.16 372	0.16 525	0.23 556	0.21 588	0.16 587	0.16 530	0.17 607	0.08 515	0.05 320	0.08 495	0.08 564	0.08 541	0.07 477

DualNet	0.14 531	0.08 429	0.14 475	0.16 245	0.08 295	0.18 593	0.18 590	0.25 557	0.17 409	0.18 573	0.28 638	0.18 548	0.15 565	0.16 530	0.13 480	0.08 515	0.06 515	0.08 495	0.07 480	0.09 609	0.08 554

StereoVision	0.14 531	0.13 669	0.10 236	0.24 725	0.10 548	0.16 551	0.21 680	0.21 455	0.20 484	0.12 395	0.25 595	0.10 344	0.10 394	0.16 530	0.10 260	0.09 583	0.10 696	0.12 695	0.12 713	0.06 367	0.05 244

PCWNet_CMD	0.14 531	0.08 429	0.15 513	0.17 345	0.09 428	0.14 494	0.14 329	0.29 634	0.36 685	0.14 466	0.20 513	0.21 588	0.13 511	0.17 571	0.14 526	0.07 422	0.05 320	0.07 395	0.07 480	0.07 463	0.07 477

gwcnet-sp	0.14 531	0.07 272	0.13 425	0.18 459	0.09 428	0.16 551	0.18 590	0.24 533	0.24 546	0.19 591	0.24 568	0.15 491	0.16 587	0.16 530	0.15 567	0.08 515	0.07 594	0.07 395	0.08 564	0.08 541	0.07 477

scenet	0.14 531	0.07 272	0.13 425	0.18 459	0.09 428	0.16 551	0.18 590	0.24 533	0.24 546	0.19 591	0.24 568	0.15 491	0.16 587	0.16 530	0.15 567	0.08 515	0.07 594	0.07 395	0.08 564	0.08 541	0.07 477

CASS	0.14 531	0.12 641	0.12 371	0.23 712	0.09 428	0.15 520	0.17 537	0.19 412	0.20 484	0.17 540	0.18 487	0.15 491	0.15 565	0.15 499	0.14 526	0.09 583	0.06 515	0.10 639	0.08 564	0.09 609	0.07 477
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.14 531	0.07 272	0.13 425	0.18 459	0.09 428	0.16 551	0.18 590	0.24 533	0.24 546	0.19 591	0.24 568	0.15 491	0.16 587	0.16 530	0.15 567	0.08 515	0.07 594	0.07 395	0.08 564	0.08 541	0.07 477

IER	0.14 531	0.08 429	0.13 425	0.17 345	0.09 428	0.14 494	0.16 500	0.26 571	0.27 599	0.18 573	0.26 609	0.17 532	0.20 663	0.17 571	0.14 526	0.08 515	0.05 320	0.07 395	0.06 369	0.08 541	0.07 477

test_5	0.14 531	0.12 641	0.08 62	0.20 623	0.10 548	0.14 494	0.28 768	0.21 455	0.24 546	0.19 591	0.28 638	0.11 380	0.15 565	0.12 363	0.13 480	0.06 215	0.05 320	0.07 395	0.08 564	0.08 541	0.07 477

psmg	0.14 531	0.09 523	0.14 475	0.17 345	0.10 548	0.15 520	0.17 537	0.29 634	0.20 484	0.17 540	0.21 533	0.25 646	0.16 587	0.16 530	0.14 526	0.08 515	0.07 594	0.08 495	0.08 564	0.07 463	0.07 477

UDGNet	0.14 531	0.13 669	0.17 583	0.18 459	0.10 548	0.12 392	0.16 500	0.21 455	0.27 599	0.20 613	0.20 513	0.17 532	0.13 511	0.16 530	0.14 526	0.10 631	0.06 515	0.09 588	0.07 480	0.07 463	0.07 477

TestStereo	0.14 531	0.15 695	0.11 310	0.23 712	0.08 295	0.15 520	0.21 680	0.20 432	0.23 534	0.14 466	0.25 595	0.16 512	0.13 511	0.16 530	0.14 526	0.06 215	0.06 515	0.08 495	0.06 369	0.09 609	0.05 244

CFNet_pseudo	0.14 531	0.08 429	0.16 557	0.16 245	0.09 428	0.13 443	0.14 329	0.27 587	0.34 665	0.15 494	0.21 533	0.22 606	0.13 511	0.18 594	0.14 526	0.07 422	0.05 320	0.08 495	0.06 369	0.07 463	0.07 477

GES	0.14 531	0.08 429	0.16 557	0.15 140	0.10 548	0.13 443	0.13 244	0.28 612	0.26 586	0.17 540	0.24 568	0.19 560	0.14 545	0.16 530	0.14 526	0.08 515	0.08 631	0.07 395	0.06 369	0.08 541	0.09 605

cf-r	0.14 531	0.07 272	0.13 425	0.16 245	0.08 295	0.14 494	0.19 638	0.21 455	0.25 572	0.17 540	0.26 609	0.22 606	0.17 613	0.14 473	0.15 567	0.10 631	0.05 320	0.06 257	0.08 564	0.06 367	0.06 382

GANet-RSSM	0.14 531	0.07 272	0.13 425	0.13 24	0.08 295	0.14 494	0.18 590	0.23 505	0.21 500	0.17 540	0.25 595	0.24 633	0.16 587	0.16 530	0.16 589	0.10 631	0.06 515	0.07 395	0.08 564	0.08 541	0.07 477

PSMNet-RSSM	0.14 531	0.07 272	0.14 475	0.15 140	0.08 295	0.13 443	0.16 500	0.25 557	0.24 546	0.17 540	0.28 638	0.23 624	0.14 545	0.16 530	0.14 526	0.11 667	0.06 515	0.09 588	0.12 713	0.08 541	0.07 477

GwcNet-RSSM	0.14 531	0.07 272	0.12 371	0.16 245	0.08 295	0.15 520	0.20 662	0.22 483	0.28 615	0.18 573	0.28 638	0.23 624	0.17 613	0.15 499	0.16 589	0.10 631	0.06 515	0.07 395	0.09 612	0.07 463	0.07 477

CFNet-ft	0.14 531	0.07 272	0.15 513	0.12 9	0.09 428	0.17 575	0.18 590	0.22 483	0.24 546	0.17 540	0.26 609	0.24 633	0.14 545	0.16 530	0.15 567	0.11 667	0.06 515	0.08 495	0.09 612	0.09 609	0.08 554

DMCA	0.14 531	0.09 523	0.17 583	0.19 550	0.09 428	0.15 520	0.17 537	0.23 505	0.28 615	0.14 466	0.20 513	0.17 532	0.18 630	0.15 499	0.17 607	0.10 631	0.06 515	0.08 495	0.06 369	0.09 609	0.10 638

MSMDNet	0.14 531	0.08 429	0.15 513	0.17 345	0.09 428	0.14 494	0.14 329	0.29 634	0.36 685	0.14 466	0.20 513	0.21 588	0.13 511	0.18 594	0.14 526	0.07 422	0.05 320	0.07 395	0.07 480	0.07 463	0.07 477

HSM-Net_RVC	0.14 531	0.08 429	0.12 371	0.15 140	0.08 295	0.16 551	0.15 428	0.27 587	0.29 624	0.20 613	0.21 533	0.29 684	0.14 545	0.18 594	0.13 480	0.06 215	0.06 515	0.06 257	0.06 369	0.07 463	0.06 382
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.14 531	0.07 272	0.15 513	0.12 9	0.09 428	0.17 575	0.18 590	0.22 483	0.24 546	0.17 540	0.26 609	0.24 633	0.14 545	0.16 530	0.15 567	0.11 667	0.06 515	0.08 495	0.09 612	0.09 609	0.08 554

ccs_rob	0.14 531	0.09 523	0.16 557	0.16 245	0.09 428	0.13 443	0.14 329	0.27 587	0.34 665	0.15 494	0.21 533	0.22 606	0.13 511	0.18 594	0.14 526	0.07 422	0.05 320	0.08 495	0.07 480	0.07 463	0.07 477

iResNet_ROB	0.14 531	0.07 272	0.13 425	0.15 140	0.07 177	0.19 617	0.14 329	0.26 571	0.32 646	0.23 661	0.26 609	0.23 624	0.16 587	0.15 499	0.14 526	0.07 422	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.08 541	0.08 554

SCION-MonSter(vits)	0.15 573	0.06 147	0.06 10	0.15 140	0.05 5	0.08 108	0.10 49	0.28 612	0.42 719	0.05 2	0.33 683	0.14 462	0.17 613	0.20 639	0.20 645	0.08 515	0.06 515	0.17 757	0.16 761	0.07 463	0.08 554

MWDA-net	0.15 573	0.08 429	0.16 557	0.16 245	0.10 548	0.20 638	0.22 700	0.26 571	0.36 685	0.18 573	0.25 595	0.18 548	0.17 613	0.17 571	0.15 567	0.08 515	0.05 320	0.08 495	0.07 480	0.08 541	0.07 477

MWSP-net	0.15 573	0.08 429	0.18 618	0.17 345	0.10 548	0.17 575	0.23 715	0.29 634	0.32 646	0.18 573	0.20 513	0.17 532	0.13 511	0.18 594	0.14 526	0.08 515	0.06 515	0.07 395	0.08 564	0.07 463	0.08 554

rvit_0105_4	0.15 573	0.09 523	0.17 583	0.17 345	0.10 548	0.12 392	0.20 662	0.23 505	0.27 599	0.14 466	0.20 513	0.17 532	0.14 545	0.17 571	0.13 480	0.15 740	0.11 712	0.11 672	0.10 656	0.09 609	0.06 382

DCVSM-stereo	0.15 573	0.09 523	0.16 557	0.16 245	0.10 548	0.15 520	0.09 28	0.20 432	0.24 546	0.20 613	0.24 568	0.26 658	0.15 565	0.19 620	0.14 526	0.09 583	0.07 594	0.09 588	0.08 564	0.10 646	0.12 688

ACV-stereo	0.15 573	0.10 593	0.29 716	0.18 459	0.12 646	0.15 520	0.13 244	0.23 505	0.21 500	0.19 591	0.23 556	0.22 606	0.15 565	0.23 685	0.17 607	0.08 515	0.07 594	0.07 395	0.07 480	0.08 541	0.07 477

DispNO	0.15 573	0.09 523	0.18 618	0.19 550	0.12 646	0.11 331	0.21 680	0.23 505	0.29 624	0.18 573	0.23 556	0.19 560	0.17 613	0.16 530	0.16 589	0.07 422	0.05 320	0.08 495	0.08 564	0.07 463	0.06 382

mmx	0.15 573	0.09 523	0.15 513	0.16 245	0.09 428	0.17 575	0.17 537	0.27 587	0.26 586	0.15 494	0.26 609	0.19 560	0.13 511	0.15 499	0.22 673	0.08 515	0.06 515	0.09 588	0.08 564	0.08 541	0.08 554

xxx	0.15 573	0.09 523	0.15 513	0.16 245	0.09 428	0.17 575	0.17 537	0.27 587	0.26 586	0.15 494	0.26 609	0.19 560	0.13 511	0.15 499	0.22 673	0.08 515	0.06 515	0.09 588	0.08 564	0.08 541	0.08 554

CFNet_ucs	0.15 573	0.09 523	0.17 583	0.16 245	0.11 610	0.14 494	0.14 329	0.30 649	0.34 665	0.16 525	0.24 568	0.23 624	0.14 545	0.18 594	0.15 567	0.09 583	0.06 515	0.08 495	0.07 480	0.09 609	0.09 605

CBFPSM	0.15 573	0.07 272	0.27 702	0.17 345	0.09 428	0.13 443	0.15 428	0.22 483	0.23 534	0.20 613	0.27 627	0.23 624	0.16 587	0.16 530	0.19 635	0.06 215	0.06 515	0.06 257	0.07 480	0.07 463	0.07 477

BUS	0.15 573	0.09 523	0.14 475	0.22 691	0.10 548	0.20 638	0.14 329	0.34 705	0.20 484	0.17 540	0.23 556	0.16 512	0.14 545	0.16 530	0.14 526	0.08 515	0.06 515	0.10 639	0.09 612	0.07 463	0.07 477

BSDual-CNN	0.15 573	0.09 523	0.14 475	0.22 691	0.10 548	0.15 520	0.15 428	0.34 705	0.20 484	0.17 540	0.23 556	0.25 646	0.16 587	0.16 530	0.14 526	0.08 515	0.06 515	0.10 639	0.09 612	0.07 463	0.07 477

hknet	0.15 573	0.11 622	0.14 475	0.22 691	0.11 610	0.15 520	0.15 428	0.34 705	0.26 586	0.17 540	0.23 556	0.22 606	0.18 630	0.17 571	0.13 480	0.07 422	0.06 515	0.10 639	0.09 612	0.07 463	0.07 477

dd	0.15 573	0.17 722	0.17 583	0.19 550	0.09 428	0.15 520	0.18 590	0.22 483	0.26 586	0.23 661	0.20 513	0.21 588	0.10 394	0.21 659	0.17 607	0.10 631	0.06 515	0.08 495	0.06 369	0.08 541	0.07 477

DAS	0.15 573	0.08 429	0.18 618	0.19 550	0.10 548	0.19 617	0.17 537	0.28 612	0.30 630	0.18 573	0.26 609	0.21 588	0.16 587	0.16 530	0.13 480	0.08 515	0.06 515	0.06 257	0.06 369	0.07 463	0.07 477

SepStereo	0.15 573	0.08 429	0.18 618	0.19 550	0.10 548	0.19 617	0.17 537	0.28 612	0.30 630	0.18 573	0.26 609	0.21 588	0.16 587	0.26 708	0.13 480	0.08 515	0.06 515	0.06 257	0.06 369	0.07 463	0.07 477

PSMNet-ADL	0.15 573	0.12 641	0.13 425	0.22 691	0.09 428	0.13 443	0.20 662	0.26 571	0.23 534	0.18 573	0.20 513	0.23 624	0.17 613	0.18 594	0.18 620	0.09 583	0.08 631	0.08 495	0.11 689	0.08 541	0.07 477

LMCR-Stereo	0.15 573	0.08 429	0.14 475	0.21 666	0.09 428	0.18 593	0.19 638	0.28 612	0.19 459	0.24 674	0.24 568	0.23 624	0.17 613	0.20 639	0.17 607	0.07 422	0.06 515	0.08 495	0.06 369	0.10 646	0.09 605

xxxx	0.15 573	0.07 272	0.14 475	0.14 81	0.08 295	0.24 688	0.18 590	0.32 673	0.20 484	0.14 466	0.28 638	0.22 606	0.14 545	0.15 499	0.29 745	0.09 583	0.05 320	0.07 395	0.07 480	0.08 541	0.08 554

test_xeample	0.15 573	0.07 272	0.14 475	0.15 140	0.08 295	0.22 665	0.20 662	0.29 634	0.21 500	0.16 525	0.29 653	0.19 560	0.17 613	0.16 530	0.28 736	0.09 583	0.05 320	0.07 395	0.07 480	0.07 463	0.07 477

ACVNet	0.15 573	0.09 523	0.15 513	0.13 24	0.12 646	0.14 494	0.20 662	0.22 483	0.34 665	0.17 540	0.26 609	0.21 588	0.17 613	0.18 594	0.21 659	0.07 422	0.06 515	0.06 257	0.06 369	0.08 541	0.06 382

acv_ft	0.15 573	0.09 523	0.16 557	0.19 550	0.10 548	0.16 551	0.17 537	0.25 557	0.34 665	0.19 591	0.26 609	0.21 588	0.17 613	0.18 594	0.19 635	0.07 422	0.06 515	0.06 257	0.06 369	0.08 541	0.06 382

CCAANet	0.15 573	0.06 147	0.15 513	0.17 345	0.09 428	0.17 575	0.13 244	0.31 667	0.25 572	0.16 525	0.32 676	0.18 548	0.18 630	0.17 571	0.14 526	0.06 215	0.05 320	0.09 588	0.09 612	0.06 367	0.09 605

RASNet	0.15 573	0.07 272	0.15 513	0.16 245	0.08 295	0.19 617	0.14 329	0.30 649	0.21 500	0.17 540	0.25 595	0.21 588	0.19 649	0.20 639	0.20 645	0.07 422	0.06 515	0.06 257	0.08 564	0.06 367	0.06 382

CFNet	0.15 573	0.11 622	0.17 583	0.17 345	0.08 295	0.19 617	0.10 49	0.29 634	0.26 586	0.19 591	0.24 568	0.24 633	0.18 630	0.18 594	0.15 567	0.08 515	0.06 515	0.09 588	0.10 656	0.08 541	0.07 477

UCFNet_RVC	0.15 573	0.08 429	0.13 425	0.11 1	0.10 548	0.20 638	0.10 49	0.24 533	0.23 534	0.17 540	0.21 533	0.24 633	0.15 565	0.18 594	0.15 567	0.12 694	0.07 594	0.11 672	0.13 726	0.11 669	0.10 638

AdaStereo	0.15 573	0.11 622	0.16 557	0.19 550	0.09 428	0.21 651	0.11 98	0.33 690	0.28 615	0.21 630	0.23 556	0.21 588	0.13 511	0.19 620	0.15 567	0.13 714	0.05 320	0.10 639	0.07 480	0.09 609	0.07 477
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.
iResNetv2_ROB	0.15 573	0.08 429	0.16 557	0.16 245	0.08 295	0.16 551	0.13 244	0.26 571	0.36 685	0.21 630	0.29 653	0.24 633	0.13 511	0.14 473	0.14 526	0.06 215	0.06 515	0.06 257	0.04 78	0.09 609	0.08 554

HSM	0.15 573	0.09 523	0.15 513	0.16 245	0.09 428	0.16 551	0.14 329	0.28 612	0.25 572	0.20 613	0.24 568	0.37 739	0.17 613	0.20 639	0.15 567	0.07 422	0.05 320	0.07 395	0.06 369	0.07 463	0.06 382

pmcnn	0.15 573	0.07 272	0.20 649	0.15 140	0.07 177	0.21 651	0.16 500	0.25 557	0.26 586	0.21 630	0.33 683	0.29 684	0.19 649	0.18 594	0.17 607	0.07 422	0.05 320	0.05 81	0.04 78	0.07 463	0.06 382

MEA-ACV	0.16 604	0.08 429	0.18 618	0.16 245	0.11 610	0.19 617	0.20 662	0.30 649	0.39 705	0.21 630	0.30 660	0.14 462	0.19 649	0.17 571	0.16 589	0.08 515	0.07 594	0.09 588	0.11 689	0.07 463	0.07 477

DDVS	0.16 604	0.10 593	0.22 672	0.16 245	0.12 646	0.15 520	0.14 329	0.25 557	0.19 459	0.18 573	0.30 660	0.27 665	0.13 511	0.20 639	0.16 589	0.09 583	0.06 515	0.09 588	0.07 480	0.11 669	0.11 666

rvit_0105_3	0.16 604	0.10 593	0.15 513	0.20 623	0.12 646	0.15 520	0.26 757	0.25 557	0.30 630	0.15 494	0.17 458	0.21 588	0.14 545	0.18 594	0.14 526	0.14 736	0.11 712	0.12 695	0.14 732	0.07 463	0.07 477

ITSA-stereo	0.16 604	0.11 622	0.14 475	0.19 550	0.08 295	0.13 443	0.14 329	0.30 649	0.49 752	0.17 540	0.18 487	0.22 606	0.15 565	0.17 571	0.16 589	0.10 631	0.06 515	0.08 495	0.08 564	0.08 541	0.09 605

test_sample7	0.16 604	0.10 593	0.16 557	0.14 81	0.12 646	0.16 551	0.17 537	0.28 612	0.24 546	0.21 630	0.21 533	0.24 633	0.20 663	0.16 530	0.16 589	0.12 694	0.06 515	0.10 639	0.09 612	0.11 669	0.10 638

1111x	0.16 604	0.09 523	0.13 425	0.18 459	0.08 295	0.18 593	0.25 746	0.32 673	0.25 572	0.17 540	0.24 568	0.27 665	0.15 565	0.14 473	0.24 697	0.07 422	0.07 594	0.08 495	0.09 612	0.07 463	0.07 477

GMStereo_Zeroshot	0.16 604	0.13 669	0.25 689	0.20 623	0.10 548	0.17 575	0.13 244	0.30 649	0.25 572	0.23 661	0.32 676	0.25 646	0.11 437	0.19 620	0.14 526	0.09 583	0.06 515	0.11 672	0.06 369	0.12 691	0.08 554

CRFU-Net	0.16 604	0.08 429	0.15 513	0.17 345	0.09 428	0.20 638	0.14 329	0.27 587	0.21 500	0.28 714	0.28 638	0.29 684	0.18 630	0.19 620	0.18 620	0.09 583	0.09 669	0.07 395	0.07 480	0.08 541	0.09 605

NINENet	0.16 604	0.10 593	0.16 557	0.17 345	0.11 610	0.20 638	0.14 329	0.41 759	0.37 693	0.18 573	0.21 533	0.16 512	0.14 545	0.16 530	0.14 526	0.08 515	0.08 631	0.10 639	0.07 480	0.10 646	0.09 605

CSP-Net	0.16 604	0.09 523	0.14 475	0.17 345	0.09 428	0.19 617	0.18 590	0.25 557	0.33 652	0.26 693	0.31 666	0.25 646	0.16 587	0.21 659	0.19 635	0.09 583	0.06 515	0.07 395	0.07 480	0.08 541	0.08 554

AASNet	0.16 604	0.08 429	0.13 425	0.19 550	0.09 428	0.19 617	0.15 428	0.38 745	0.37 693	0.20 613	0.24 568	0.20 578	0.17 613	0.17 571	0.21 659	0.10 631	0.08 631	0.08 495	0.07 480	0.09 609	0.09 605

AACVNet	0.16 604	0.08 429	0.15 513	0.15 140	0.10 548	0.18 593	0.15 428	0.24 533	0.25 572	0.27 701	0.27 627	0.28 675	0.18 630	0.19 620	0.17 607	0.09 583	0.07 594	0.09 588	0.07 480	0.10 646	0.09 605

ADLNet2	0.16 604	0.09 523	0.14 475	0.17 345	0.09 428	0.20 638	0.16 500	0.32 673	0.39 705	0.17 540	0.20 513	0.20 578	0.19 649	0.21 659	0.23 684	0.08 515	0.07 594	0.07 395	0.07 480	0.09 609	0.07 477

ICVP	0.16 604	0.09 523	0.12 371	0.22 691	0.09 428	0.18 593	0.21 680	0.26 571	0.24 546	0.18 573	0.30 660	0.27 665	0.18 630	0.18 594	0.15 567	0.10 631	0.07 594	0.08 495	0.07 480	0.07 463	0.08 554
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.16 604	0.14 686	0.34 738	0.26 748	0.14 699	0.27 720	0.18 590	0.28 612	0.28 615	0.15 494	0.17 458	0.14 462	0.11 437	0.16 530	0.12 437	0.08 515	0.08 631	0.08 495	0.08 564	0.08 541	0.11 666

ADLNet	0.16 604	0.08 429	0.15 513	0.16 245	0.10 548	0.16 551	0.17 537	0.33 690	0.27 599	0.23 661	0.27 627	0.24 633	0.16 587	0.18 594	0.21 659	0.10 631	0.06 515	0.10 639	0.10 656	0.08 541	0.09 605

HCRNet	0.16 604	0.23 763	0.12 371	0.35 792	0.11 610	0.15 520	0.17 537	0.26 571	0.22 524	0.19 591	0.24 568	0.21 588	0.14 545	0.15 499	0.13 480	0.11 667	0.07 594	0.11 672	0.10 656	0.09 609	0.07 477

222	0.16 604	0.07 272	0.15 513	0.14 81	0.08 295	0.25 698	0.18 590	0.30 649	0.21 500	0.18 573	0.29 653	0.17 532	0.16 587	0.16 530	0.44 802	0.10 631	0.05 320	0.07 395	0.06 369	0.08 541	0.08 554

UPFNet	0.16 604	0.08 429	0.12 371	0.20 623	0.12 646	0.20 638	0.23 715	0.28 612	0.26 586	0.18 573	0.24 568	0.22 606	0.20 663	0.19 620	0.22 673	0.09 583	0.07 594	0.08 495	0.09 612	0.08 541	0.06 382

ac_64	0.16 604	0.09 523	0.15 513	0.18 459	0.10 548	0.22 665	0.17 537	0.24 533	0.22 524	0.19 591	0.24 568	0.29 684	0.18 630	0.19 620	0.22 673	0.09 583	0.08 631	0.08 495	0.09 612	0.07 463	0.06 382

DSFCA	0.16 604	0.09 523	0.14 475	0.16 245	0.10 548	0.21 651	0.19 638	0.28 612	0.31 640	0.23 661	0.25 595	0.22 606	0.16 587	0.20 639	0.20 645	0.10 631	0.07 594	0.09 588	0.09 612	0.08 541	0.08 554

AANet_RVC	0.16 604	0.10 593	0.11 310	0.18 459	0.09 428	0.19 617	0.18 590	0.27 587	0.32 646	0.22 646	0.35 699	0.21 588	0.22 680	0.22 677	0.17 607	0.06 215	0.05 320	0.06 257	0.06 369	0.07 463	0.06 382

DeepPruner_ROB	0.16 604	0.11 622	0.16 557	0.17 345	0.10 548	0.17 575	0.15 428	0.32 673	0.21 500	0.19 591	0.21 533	0.22 606	0.19 649	0.21 659	0.16 589	0.13 714	0.09 669	0.09 588	0.10 656	0.11 669	0.11 666

DStereoRT	0.17 627	0.07 272	0.12 371	0.19 550	0.09 428	0.13 443	0.12 154	0.28 612	0.23 534	0.12 395	0.20 513	0.11 380	0.10 394	0.15 499	0.14 526	0.06 215	0.05 320	1.02 840	0.09 612	0.05 216	0.04 68

rvit_stereo_0075_2	0.17 627	0.12 641	0.25 689	0.23 712	0.16 734	0.13 443	0.10 49	0.30 649	0.27 599	0.20 613	0.28 638	0.22 606	0.15 565	0.18 594	0.13 480	0.16 762	0.10 696	0.17 757	0.10 656	0.10 646	0.10 638

DualNet (step1)	0.17 627	0.12 641	0.21 661	0.13 24	0.14 699	0.18 593	0.14 329	0.28 612	0.24 546	0.21 630	0.21 533	0.24 633	0.20 663	0.16 530	0.16 589	0.15 740	0.06 515	0.14 724	0.14 732	0.15 745	0.13 708

iinet-f	0.17 627	0.07 272	0.46 765	0.14 81	0.10 548	0.21 651	0.14 329	0.27 587	0.23 534	0.22 646	0.25 595	0.21 588	0.16 587	0.18 594	0.22 673	0.09 583	0.07 594	0.07 395	0.06 369	0.09 609	0.10 638

ToySt	0.17 627	0.11 622	0.19 644	0.17 345	0.11 610	0.16 551	0.26 757	0.24 533	0.33 652	0.19 591	0.24 568	0.26 658	0.24 695	0.19 620	0.21 659	0.07 422	0.08 631	0.09 588	0.10 656	0.09 609	0.08 554

ssnet_v2	0.17 627	0.10 593	0.18 618	0.17 345	0.11 610	0.21 651	0.22 700	0.34 705	0.25 572	0.23 661	0.23 556	0.27 665	0.19 649	0.22 677	0.21 659	0.11 667	0.10 696	0.09 588	0.09 612	0.08 541	0.08 554

GEStereo_RVC	0.17 627	0.12 641	0.16 557	0.22 691	0.11 610	0.19 617	0.18 590	0.32 673	0.49 752	0.20 613	0.25 595	0.17 532	0.13 511	0.21 659	0.16 589	0.10 631	0.06 515	0.08 495	0.07 480	0.09 609	0.08 554

MMNet	0.17 627	0.10 593	0.17 583	0.20 623	0.11 610	0.27 720	0.20 662	0.26 571	0.42 719	0.22 646	0.30 660	0.22 606	0.20 663	0.18 594	0.20 645	0.06 215	0.06 515	0.07 395	0.07 480	0.08 541	0.07 477

delet	0.17 627	0.09 523	0.18 618	0.19 550	0.11 610	0.21 651	0.22 700	0.30 649	0.38 699	0.17 540	0.27 627	0.19 560	0.19 649	0.19 620	0.21 659	0.08 515	0.08 631	0.09 588	0.11 689	0.06 367	0.07 477

UNet	0.17 627	0.09 523	0.18 618	0.19 550	0.12 646	0.28 730	0.19 638	0.33 690	0.30 630	0.21 630	0.25 595	0.23 624	0.19 649	0.20 639	0.19 635	0.07 422	0.06 515	0.08 495	0.07 480	0.08 541	0.07 477

HGLStereo	0.17 627	0.09 523	0.19 644	0.17 345	0.12 646	0.18 593	0.18 590	0.31 667	0.33 652	0.22 646	0.33 683	0.24 633	0.18 630	0.20 639	0.21 659	0.10 631	0.09 669	0.07 395	0.07 480	0.09 609	0.10 638

DMCA-RVC	0.17 627	0.10 593	0.16 557	0.24 725	0.11 610	0.19 617	0.18 590	0.26 571	0.24 546	0.21 630	0.27 627	0.25 646	0.27 719	0.18 594	0.21 659	0.12 694	0.08 631	0.13 709	0.10 656	0.10 646	0.08 554

FADNet-RVC-Resample	0.17 627	0.12 641	0.32 729	0.22 691	0.12 646	0.19 617	0.14 329	0.25 557	0.24 546	0.24 674	0.27 627	0.20 578	0.15 565	0.17 571	0.16 589	0.07 422	0.08 631	0.12 695	0.10 656	0.09 609	0.11 666

FADNet_RVC	0.17 627	0.14 686	0.41 756	0.20 623	0.11 610	0.13 443	0.13 244	0.27 587	0.22 524	0.21 630	0.23 556	0.20 578	0.18 630	0.15 499	0.17 607	0.08 515	0.08 631	0.12 695	0.09 612	0.11 669	0.10 638

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 627	0.10 593	0.23 680	0.20 623	0.10 548	0.15 520	0.18 590	0.31 667	0.25 572	0.21 630	0.31 666	0.25 646	0.17 613	0.21 659	0.20 645	0.09 583	0.06 515	0.08 495	0.09 612	0.07 463	0.08 554
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.17 627	0.12 641	0.16 557	0.20 623	0.10 548	0.18 593	0.18 590	0.27 587	0.24 546	0.26 693	0.41 739	0.23 624	0.18 630	0.21 659	0.21 659	0.09 583	0.05 320	0.09 588	0.10 656	0.07 463	0.07 477
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
z-ln-s-r	0.18 643	0.10 593	0.41 756	0.19 550	0.08 295	0.18 593	0.18 590	0.23 505	0.34 665	0.19 591	0.41 739	0.22 606	0.17 613	0.20 639	0.25 705	0.07 422	0.05 320	0.07 395	0.07 480	0.07 463	0.06 382

ISRNet	0.18 643	0.08 429	0.20 649	0.19 550	0.13 672	0.15 520	0.12 154	0.30 649	0.33 652	0.21 630	0.26 609	0.27 665	0.18 630	0.17 571	0.20 645	0.20 790	0.08 631	0.14 724	0.14 732	0.14 731	0.17 766

test_sample9	0.18 643	0.12 641	0.21 661	0.13 24	0.14 699	0.18 593	0.14 329	0.28 612	0.24 546	0.21 630	0.21 533	0.24 633	0.20 663	0.19 620	0.18 620	0.15 740	0.30 816	0.14 724	0.14 732	0.15 745	0.13 708

fast-acv-ft	0.18 643	0.11 622	0.20 649	0.19 550	0.12 646	0.26 710	0.21 680	0.26 571	0.35 679	0.22 646	0.34 694	0.27 665	0.21 673	0.21 659	0.23 684	0.09 583	0.09 669	0.08 495	0.10 656	0.08 541	0.07 477

HBP-ISP	0.18 643	0.13 669	0.17 583	0.15 140	0.11 610	0.08 108	0.13 244	0.28 612	0.30 630	0.22 646	0.33 683	0.21 588	0.25 703	0.23 685	0.18 620	0.15 740	0.17 785	0.21 777	0.17 769	0.10 646	0.09 605

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 643	0.09 523	0.30 722	0.15 140	0.11 610	0.23 679	0.20 662	0.27 587	0.40 710	0.26 693	0.43 750	0.25 646	0.15 565	0.21 659	0.20 645	0.07 422	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.10 646	0.09 605

dad	0.18 643	0.20 749	0.21 661	0.17 345	0.11 610	0.20 638	0.19 638	0.21 455	0.28 615	0.30 730	0.24 568	0.30 694	0.13 511	0.19 620	0.17 607	0.18 773	0.09 669	0.11 672	0.09 612	0.11 669	0.07 477

hitnet-ft	0.18 643	0.10 593	0.17 583	0.14 81	0.09 428	0.27 720	0.20 662	0.25 557	0.26 586	0.24 674	0.32 676	0.32 717	0.23 686	0.24 697	0.21 659	0.12 694	0.07 594	0.10 639	0.08 564	0.12 691	0.11 666

STTStereo	0.18 643	0.13 669	0.28 707	0.20 623	0.11 610	0.16 551	0.21 680	0.29 634	0.23 534	0.22 646	0.30 660	0.29 684	0.18 630	0.20 639	0.20 645	0.12 694	0.11 712	0.11 672	0.14 732	0.09 609	0.08 554

TDLM	0.18 643	0.12 641	0.14 475	0.24 725	0.10 548	0.18 593	0.18 590	0.37 738	0.30 630	0.22 646	0.28 638	0.28 675	0.18 630	0.23 685	0.19 635	0.11 667	0.07 594	0.10 639	0.10 656	0.08 541	0.08 554

CVANet_RVC	0.18 643	0.11 622	0.14 475	0.21 666	0.11 610	0.19 617	0.18 590	0.34 705	0.34 665	0.22 646	0.31 666	0.28 675	0.18 630	0.24 697	0.18 620	0.12 694	0.08 631	0.12 695	0.12 713	0.09 609	0.08 554

DLCB_ROB	0.18 643	0.10 593	0.16 557	0.23 712	0.11 610	0.24 688	0.18 590	0.30 649	0.28 615	0.27 701	0.29 653	0.28 675	0.25 703	0.20 639	0.20 645	0.08 515	0.08 631	0.09 588	0.09 612	0.07 463	0.07 477

base	0.19 655	0.13 669	0.25 689	0.20 623	0.14 699	0.24 688	0.10 49	0.32 673	0.21 500	0.26 693	0.38 716	0.16 512	0.17 613	0.25 703	0.23 684	0.16 762	0.09 669	0.15 736	0.12 713	0.07 463	0.10 638

TCMNet	0.19 655	0.12 641	0.20 649	0.21 666	0.18 757	0.21 651	0.24 727	0.28 612	0.36 685	0.23 661	0.26 609	0.25 646	0.20 663	0.20 639	0.23 684	0.13 714	0.11 712	0.11 672	0.12 713	0.13 711	0.12 688

rvit_105_1	0.19 655	0.12 641	0.25 689	0.21 666	0.16 734	0.22 665	0.28 768	0.32 673	0.42 719	0.20 613	0.21 533	0.22 606	0.18 630	0.19 620	0.18 620	0.12 694	0.12 728	0.13 709	0.15 753	0.08 541	0.07 477

SACVNet	0.19 655	0.12 641	0.15 513	0.17 345	0.13 672	0.22 665	0.18 590	0.31 667	0.31 640	0.24 674	0.31 666	0.30 694	0.23 686	0.23 685	0.17 607	0.11 667	0.08 631	0.10 639	0.10 656	0.12 691	0.14 731

pcwnet_v2	0.19 655	0.11 622	0.26 699	0.18 459	0.14 699	0.18 593	0.15 428	0.37 738	0.46 746	0.19 591	0.24 568	0.21 588	0.19 649	0.21 659	0.20 645	0.13 714	0.10 696	0.10 639	0.10 656	0.11 669	0.13 708

psm_up	0.19 655	0.10 593	0.18 618	0.21 666	0.11 610	0.17 575	0.19 638	0.38 745	0.34 665	0.22 646	0.28 638	0.29 684	0.25 703	0.20 639	0.22 673	0.09 583	0.10 696	0.11 672	0.11 689	0.08 541	0.08 554

NVstereo2D	0.19 655	0.11 622	0.16 557	0.17 345	0.16 734	0.28 730	0.23 715	0.44 778	0.42 719	0.15 494	0.28 638	0.25 646	0.19 649	0.23 685	0.18 620	0.09 583	0.06 515	0.10 639	0.08 564	0.15 745	0.10 638

StereoDRNet	0.19 655	0.11 622	0.18 618	0.22 691	0.11 610	0.22 665	0.22 700	0.37 738	0.34 665	0.24 674	0.28 638	0.30 694	0.19 649	0.20 639	0.21 659	0.10 631	0.08 631	0.11 672	0.09 612	0.09 609	0.07 477

CBMV_ROB	0.19 655	0.13 669	0.18 618	0.16 245	0.11 610	0.16 551	0.12 154	0.27 587	0.29 624	0.27 701	0.31 666	0.27 665	0.24 695	0.24 697	0.16 589	0.15 740	0.18 787	0.22 783	0.20 779	0.10 646	0.12 688

NOSS_ROB	0.19 655	0.13 669	0.18 618	0.16 245	0.12 646	0.16 551	0.12 154	0.30 649	0.33 652	0.20 613	0.22 551	0.27 665	0.24 695	0.21 659	0.16 589	0.16 762	0.18 787	0.23 786	0.21 786	0.13 711	0.13 708

PStereo	0.20 665	0.22 759	0.20 649	0.18 459	0.10 548	0.13 443	0.19 638	0.28 612	0.38 699	0.20 613	0.14 400	0.28 675	0.32 752	0.24 697	0.32 763	0.18 773	0.13 742	0.16 748	0.11 689	0.13 711	0.12 688

w-ln-seven-2	0.20 665	0.14 686	0.39 751	0.23 712	0.12 646	0.21 651	0.21 680	0.29 634	0.38 699	0.25 687	0.38 716	0.28 675	0.23 686	0.21 659	0.25 705	0.08 515	0.08 631	0.09 588	0.09 612	0.10 646	0.09 605

YMNet	0.20 665	0.12 641	0.20 649	0.21 666	0.14 699	0.27 720	0.23 715	0.32 673	0.34 665	0.28 714	0.35 699	0.30 694	0.18 630	0.18 594	0.22 673	0.11 667	0.13 742	0.10 639	0.10 656	0.09 609	0.09 605

YMNet_1	0.20 665	0.12 641	0.20 649	0.21 666	0.14 699	0.27 720	0.23 715	0.32 673	0.34 665	0.28 714	0.35 699	0.30 694	0.18 630	0.18 594	0.22 673	0.11 667	0.13 742	0.10 639	0.10 656	0.09 609	0.09 605

test_sample8	0.20 665	0.12 641	0.21 661	0.13 24	0.14 699	0.18 593	0.14 329	0.32 673	0.21 500	0.28 714	0.22 551	0.36 736	0.26 712	0.19 620	0.18 620	0.15 740	0.30 816	0.14 724	0.14 732	0.15 745	0.13 708

SDNR	0.20 665	0.09 523	0.19 644	0.16 245	0.12 646	0.79 815	0.13 244	0.26 571	0.33 652	0.19 591	0.25 595	0.19 560	0.12 474	0.19 620	0.15 567	0.16 762	0.18 787	0.14 724	0.11 689	0.08 541	0.12 688

GwcNet	0.20 665	0.14 686	0.20 649	0.18 459	0.12 646	0.25 698	0.20 662	0.36 729	0.45 737	0.20 613	0.33 683	0.33 723	0.21 673	0.22 677	0.25 705	0.11 667	0.09 669	0.09 588	0.09 612	0.09 609	0.10 638

SuperB	0.20 665	0.10 593	0.57 781	0.16 245	0.09 428	0.19 617	0.18 590	0.25 557	0.51 762	0.27 701	0.39 725	0.17 532	0.22 680	0.22 677	0.21 659	0.08 515	0.06 515	0.06 257	0.06 369	0.12 691	0.11 666

ADCRef	0.20 665	0.12 641	0.43 761	0.20 623	0.12 646	0.23 679	0.18 590	0.32 673	0.37 693	0.26 693	0.33 683	0.18 548	0.23 686	0.25 703	0.26 721	0.07 422	0.06 515	0.09 588	0.09 612	0.08 541	0.09 605

ADCP+	0.20 665	0.10 593	0.35 744	0.21 666	0.12 646	0.22 665	0.27 762	0.31 667	0.35 679	0.26 693	0.37 709	0.22 606	0.22 680	0.27 712	0.28 736	0.09 583	0.06 515	0.08 495	0.08 564	0.10 646	0.10 638

PS-NSSS	0.20 665	0.21 755	0.23 680	0.20 623	0.10 548	0.19 617	0.17 537	0.36 729	0.26 586	0.27 701	0.34 694	0.27 665	0.24 695	0.20 639	0.20 645	0.15 740	0.12 728	0.17 757	0.14 732	0.10 646	0.09 605

DRN-Test	0.20 665	0.11 622	0.21 661	0.22 691	0.10 548	0.22 665	0.22 700	0.40 754	0.38 699	0.24 674	0.33 683	0.26 658	0.22 680	0.22 677	0.25 705	0.11 667	0.07 594	0.11 672	0.10 656	0.09 609	0.08 554

DISCO	0.20 665	0.09 523	0.22 672	0.17 345	0.10 548	0.25 698	0.18 590	0.28 612	0.45 737	0.23 661	0.32 676	0.34 728	0.26 712	0.29 729	0.29 745	0.08 515	0.06 515	0.07 395	0.07 480	0.09 609	0.10 638

SGM-Forest	0.20 665	0.14 686	0.18 618	0.20 623	0.13 672	0.21 651	0.22 700	0.33 690	0.31 640	0.24 674	0.29 653	0.28 675	0.20 663	0.23 685	0.18 620	0.15 740	0.16 780	0.15 736	0.14 732	0.13 711	0.12 688
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.20 665	0.15 695	0.18 618	0.18 459	0.10 548	0.20 638	0.11 98	0.30 649	0.31 640	0.29 724	0.31 666	0.31 709	0.23 686	0.28 721	0.19 635	0.13 714	0.15 763	0.17 757	0.16 761	0.10 646	0.10 638
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
UDG	0.21 680	0.17 722	0.20 649	0.23 712	0.15 720	0.31 740	0.20 662	0.33 690	0.35 679	0.24 674	0.28 638	0.31 709	0.29 733	0.21 659	0.23 684	0.15 740	0.12 728	0.13 709	0.09 612	0.14 731	0.15 745

FAT-Stereo	0.21 680	0.13 669	0.22 672	0.21 666	0.12 646	0.18 593	0.18 590	0.35 721	0.40 710	0.28 714	0.37 709	0.33 723	0.33 756	0.21 659	0.20 645	0.09 583	0.11 712	0.10 639	0.09 612	0.11 669	0.14 731

FADNet-RVC	0.21 680	0.20 749	0.40 754	0.21 666	0.16 734	0.21 651	0.15 428	0.27 587	0.27 599	0.26 693	0.32 676	0.26 658	0.21 673	0.22 677	0.19 635	0.12 694	0.13 742	0.12 695	0.14 732	0.13 711	0.18 773

FADNet	0.21 680	0.23 763	0.37 749	0.18 459	0.17 746	0.25 698	0.13 244	0.32 673	0.32 646	0.23 661	0.25 595	0.27 665	0.21 673	0.19 620	0.16 589	0.13 714	0.15 763	0.12 695	0.15 753	0.17 767	0.18 773

S-Stereo	0.21 680	0.12 641	0.25 689	0.21 666	0.13 672	0.21 651	0.19 638	0.33 690	0.45 737	0.23 661	0.36 706	0.28 675	0.29 733	0.20 639	0.23 684	0.09 583	0.12 728	0.10 639	0.10 656	0.13 711	0.14 731

DANet	0.21 680	0.16 708	0.29 716	0.25 736	0.13 672	0.23 679	0.19 638	0.28 612	0.27 599	0.28 714	0.32 676	0.35 734	0.32 752	0.31 736	0.24 697	0.11 667	0.09 669	0.11 672	0.10 656	0.13 711	0.11 666
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PWC_ROB	0.21 680	0.16 708	0.27 702	0.18 459	0.11 610	0.22 665	0.13 244	0.33 690	0.49 752	0.30 730	0.40 728	0.32 717	0.25 703	0.31 736	0.23 684	0.10 631	0.07 594	0.11 672	0.08 564	0.11 669	0.10 638

PWCDC_ROB	0.21 680	0.13 669	0.23 680	0.25 736	0.12 646	0.20 638	0.15 428	0.34 705	0.55 775	0.29 724	0.49 762	0.21 588	0.15 565	0.28 721	0.20 645	0.11 667	0.09 669	0.10 639	0.08 564	0.11 669	0.09 605

SCION-MonSter	0.22 688	0.17 722	0.17 583	0.25 736	0.18 757	0.35 757	0.17 537	0.29 634	0.48 750	0.23 661	0.46 757	0.20 578	0.19 649	0.26 708	0.27 727	0.09 583	0.08 631	0.23 786	0.20 779	0.11 669	0.11 666

GASNet	0.22 688	0.24 766	0.34 738	0.26 748	0.17 746	0.27 720	0.16 500	0.45 781	0.42 719	0.27 701	0.24 568	0.30 694	0.16 587	0.27 712	0.18 620	0.12 694	0.09 669	0.12 695	0.11 689	0.16 759	0.08 554

Anonymous_2	0.22 688	0.17 722	0.28 707	0.15 140	0.16 734	0.33 747	0.22 700	0.23 505	0.18 430	0.23 661	0.24 568	0.26 658	0.27 719	0.27 712	0.24 697	0.22 797	0.26 812	0.17 757	0.17 769	0.16 759	0.18 773

Wz-Net-LNSev	0.22 688	0.16 708	0.41 756	0.22 691	0.13 672	0.25 698	0.24 727	0.33 690	0.44 733	0.30 730	0.42 747	0.32 717	0.19 649	0.23 685	0.27 727	0.10 631	0.09 669	0.08 495	0.08 564	0.12 691	0.11 666

FINET	0.22 688	0.18 737	0.28 707	0.19 550	0.16 734	0.24 688	0.24 727	0.33 690	0.49 752	0.26 693	0.33 683	0.22 606	0.23 686	0.23 685	0.18 620	0.18 773	0.16 780	0.11 672	0.10 656	0.15 745	0.14 731

Syn2CoEx	0.22 688	0.16 708	0.29 716	0.29 772	0.15 720	0.26 710	0.21 680	0.34 705	0.32 646	0.29 724	0.36 706	0.28 675	0.25 703	0.20 639	0.25 705	0.16 762	0.12 728	0.14 724	0.11 689	0.09 609	0.08 554

aanetorigin	0.22 688	0.17 722	0.57 781	0.18 459	0.10 548	0.16 551	0.19 638	0.20 432	0.33 652	0.49 784	0.48 761	0.30 694	0.28 728	0.21 659	0.24 697	0.08 515	0.07 594	0.08 495	0.07 480	0.10 646	0.09 605

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 688	0.21 755	0.25 689	0.26 748	0.11 610	0.24 688	0.14 329	0.39 751	0.24 546	0.32 745	0.36 706	0.30 694	0.21 673	0.19 620	0.22 673	0.17 769	0.14 754	0.21 777	0.16 761	0.13 711	0.12 688

RP	0.22 688	0.13 669	0.22 672	0.23 712	0.12 646	0.21 651	0.20 662	0.26 571	0.45 737	0.22 646	0.38 716	0.37 739	0.25 703	0.28 721	0.25 705	0.11 667	0.12 728	0.13 709	0.12 713	0.13 711	0.14 731

stereogan	0.22 688	0.11 622	0.21 661	0.20 623	0.12 646	0.32 743	0.19 638	0.36 729	0.45 737	0.23 661	0.39 725	0.35 734	0.27 719	0.33 745	0.23 684	0.10 631	0.12 728	0.10 639	0.10 656	0.14 731	0.14 731

GANet	0.22 688	0.13 669	0.21 661	0.25 736	0.14 699	0.23 679	0.22 700	0.42 764	0.27 599	0.31 737	0.43 750	0.37 739	0.29 733	0.23 685	0.23 684	0.10 631	0.12 728	0.10 639	0.09 612	0.10 646	0.08 554

MDST_ROB	0.22 688	0.10 593	0.18 618	0.18 459	0.11 610	0.40 773	0.19 638	0.44 778	0.42 719	0.40 767	0.40 728	0.29 684	0.21 673	0.27 712	0.19 635	0.11 667	0.10 696	0.14 724	0.11 689	0.10 646	0.08 554

XPNet_ROB	0.22 688	0.12 641	0.20 649	0.22 691	0.13 672	0.22 665	0.19 638	0.35 721	0.40 710	0.30 730	0.40 728	0.38 745	0.27 719	0.26 708	0.29 745	0.15 740	0.10 696	0.10 639	0.10 656	0.13 711	0.12 688

PSMNet_ROB	0.22 688	0.12 641	0.15 513	0.27 756	0.15 720	0.25 698	0.36 801	0.43 770	0.37 693	0.27 701	0.33 683	0.32 717	0.23 686	0.21 659	0.27 727	0.12 694	0.08 631	0.13 709	0.11 689	0.10 646	0.09 605

MSAF-DinoV2	0.23 702	0.11 622	0.25 689	0.17 345	0.10 548	0.28 730	0.17 537	0.38 745	0.56 777	0.21 630	0.27 627	0.47 776	0.28 728	0.36 759	0.40 792	0.09 583	0.06 515	0.07 395	0.09 612	0.12 691	0.11 666

Wz-Net-MNSev	0.23 702	0.13 669	0.33 735	0.20 623	0.15 720	0.36 762	0.25 746	0.34 705	0.45 737	0.29 724	0.41 739	0.39 750	0.19 649	0.25 703	0.27 727	0.09 583	0.07 594	0.09 588	0.09 612	0.12 691	0.10 638

DDUNet	0.23 702	0.18 737	0.22 672	0.22 691	0.15 720	0.25 698	0.24 727	0.30 649	0.31 640	0.31 737	0.37 709	0.34 728	0.26 712	0.25 703	0.21 659	0.18 773	0.13 742	0.17 757	0.11 689	0.16 759	0.17 766

APVNet	0.23 702	0.12 641	0.20 649	0.18 459	0.14 699	0.32 743	0.31 789	0.40 754	0.33 652	0.27 701	0.40 728	0.30 694	0.29 733	0.27 712	0.25 705	0.11 667	0.12 728	0.11 672	0.14 732	0.12 691	0.13 708

AF-Net	0.23 702	0.17 722	0.17 583	0.27 756	0.13 672	0.26 710	0.24 727	0.33 690	0.51 762	0.25 687	0.33 683	0.39 750	0.27 719	0.28 721	0.26 721	0.11 667	0.10 696	0.16 748	0.12 713	0.11 669	0.11 666

edge stereo	0.23 702	0.14 686	0.21 661	0.21 666	0.13 672	0.24 688	0.16 500	0.32 673	0.42 719	0.32 745	0.40 728	0.39 750	0.35 762	0.25 703	0.25 705	0.13 714	0.11 712	0.14 724	0.11 689	0.12 691	0.14 731

Nwc_Net	0.23 702	0.17 722	0.22 672	0.25 736	0.15 720	0.25 698	0.27 762	0.38 745	0.39 705	0.22 646	0.41 739	0.30 694	0.29 733	0.28 721	0.25 705	0.11 667	0.10 696	0.17 757	0.20 779	0.10 646	0.11 666

RTSC	0.23 702	0.13 669	0.30 722	0.21 666	0.13 672	0.29 734	0.17 537	0.36 729	0.68 804	0.27 701	0.34 694	0.30 694	0.22 680	0.32 741	0.31 758	0.10 631	0.08 631	0.09 588	0.10 656	0.13 711	0.14 731

RYNet	0.23 702	0.12 641	0.22 672	0.19 550	0.17 746	0.47 782	0.26 757	0.39 751	0.49 752	0.24 674	0.29 653	0.34 728	0.24 695	0.20 639	0.31 758	0.10 631	0.06 515	0.09 588	0.09 612	0.14 731	0.15 745

NaN_ROB	0.23 702	0.20 749	0.25 689	0.25 736	0.13 672	0.31 740	0.27 762	0.34 705	0.41 717	0.31 737	0.31 666	0.32 717	0.23 686	0.31 736	0.22 673	0.11 667	0.17 785	0.10 639	0.11 689	0.08 541	0.09 605

ETE_ROB	0.23 702	0.17 722	0.23 680	0.25 736	0.14 699	0.26 710	0.29 779	0.32 673	0.37 693	0.28 714	0.37 709	0.45 768	0.27 719	0.28 721	0.27 727	0.11 667	0.09 669	0.12 695	0.10 656	0.14 731	0.13 708

Light-Stereo-hy	0.24 713	0.14 686	0.32 729	0.23 712	0.20 769	0.31 740	0.16 500	0.34 705	0.36 685	0.25 687	0.29 653	0.43 763	0.25 703	0.26 708	0.21 659	0.13 714	0.13 742	0.24 789	0.23 793	0.16 759	0.18 773

w-ln-seven	0.24 713	0.15 695	0.58 784	0.20 623	0.14 699	0.26 710	0.22 700	0.36 729	0.62 791	0.30 730	0.40 728	0.30 694	0.23 686	0.22 677	0.28 736	0.09 583	0.09 669	0.11 672	0.10 656	0.11 669	0.10 638

SQANet	0.24 713	0.24 766	0.31 725	0.31 778	0.19 765	0.27 720	0.13 244	0.30 649	0.33 652	0.25 687	0.37 709	0.31 709	0.22 680	0.27 712	0.23 684	0.15 740	0.10 696	0.21 777	0.16 761	0.22 782	0.16 755

DeepPrunerF	0.24 713	0.17 722	0.45 762	0.26 748	0.16 734	0.23 679	0.29 779	0.37 738	0.51 762	0.27 701	0.31 666	0.24 633	0.28 728	0.22 677	0.23 684	0.15 740	0.11 712	0.20 774	0.18 775	0.12 691	0.14 731

PA-Net	0.24 713	0.18 737	0.34 738	0.28 763	0.22 781	0.22 665	0.39 807	0.29 634	0.39 705	0.22 646	0.33 683	0.25 646	0.26 712	0.21 659	0.25 705	0.10 631	0.23 809	0.15 736	0.22 789	0.09 609	0.13 708
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	0.24 713	0.15 695	0.18 618	0.34 787	0.18 757	0.24 688	0.24 727	0.34 705	0.29 624	0.31 737	0.38 716	0.38 745	0.29 733	0.23 685	0.25 705	0.15 740	0.12 728	0.18 767	0.21 786	0.13 711	0.13 708

WCMA_ROB	0.24 713	0.11 622	0.24 686	0.17 345	0.14 699	0.34 752	0.16 500	0.33 690	0.33 652	0.39 764	0.54 772	0.40 756	0.35 762	0.35 755	0.26 721	0.12 694	0.12 728	0.12 695	0.11 689	0.14 731	0.14 731

SGM_RVC	0.24 713	0.12 641	0.16 557	0.15 140	0.09 428	0.34 752	0.19 638	0.35 721	0.32 646	0.44 778	0.38 716	0.53 786	0.36 765	0.36 759	0.26 721	0.13 714	0.13 742	0.13 709	0.13 726	0.11 669	0.11 666
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DStereoO	0.25 721	0.18 737	0.19 644	0.20 623	0.15 720	0.22 665	0.19 638	0.33 690	0.42 719	0.30 730	0.22 551	0.33 723	0.28 728	0.42 789	0.28 736	0.47 820	0.12 728	0.31 808	0.11 689	0.17 767	0.12 688

FSD	0.25 721	0.27 783	0.26 699	0.25 736	0.23 784	0.25 698	0.25 746	0.27 587	0.26 586	0.25 687	0.26 609	0.26 658	0.26 712	0.27 712	0.24 697	0.21 793	0.20 793	0.27 795	0.26 797	0.25 799	0.24 788

z-mn7	0.25 721	0.15 695	0.47 768	0.19 550	0.13 672	0.28 730	0.25 746	0.35 721	0.64 796	0.27 701	0.57 779	0.29 684	0.24 695	0.32 741	0.27 727	0.08 515	0.08 631	0.08 495	0.08 564	0.10 646	0.10 638

DGSMNet	0.25 721	0.19 743	0.34 738	0.21 666	0.24 788	0.24 688	0.21 680	0.36 729	0.42 719	0.25 687	0.32 676	0.38 745	0.21 673	0.29 729	0.24 697	0.13 714	0.11 712	0.14 724	0.16 761	0.23 788	0.23 787

psmorigin	0.25 721	0.16 708	0.35 744	0.17 345	0.13 672	0.24 688	0.14 329	0.34 705	0.34 665	0.41 771	0.55 773	0.41 759	0.38 769	0.35 755	0.28 736	0.11 667	0.15 763	0.11 672	0.11 689	0.12 691	0.17 766

RGC	0.25 721	0.20 749	0.29 716	0.28 763	0.16 734	0.22 665	0.23 715	0.33 690	0.44 733	0.27 701	0.40 728	0.38 745	0.28 728	0.37 765	0.23 684	0.11 667	0.13 742	0.17 757	0.17 769	0.15 745	0.16 755

G-Net	0.25 721	0.17 722	0.38 750	0.23 712	0.16 734	0.51 786	0.23 715	0.29 634	0.35 679	0.36 756	0.38 716	0.31 709	0.29 733	0.28 721	0.27 727	0.11 667	0.09 669	0.12 695	0.10 656	0.16 759	0.14 731

NCC-stereo	0.25 721	0.15 695	0.31 725	0.26 748	0.17 746	0.21 651	0.31 789	0.41 759	0.40 710	0.24 674	0.38 716	0.33 723	0.29 733	0.37 765	0.28 736	0.13 714	0.11 712	0.15 736	0.22 789	0.13 711	0.13 708

Abc-Net	0.25 721	0.15 695	0.31 725	0.26 748	0.17 746	0.21 651	0.31 789	0.41 759	0.40 710	0.24 674	0.38 716	0.33 723	0.29 733	0.37 765	0.28 736	0.13 714	0.11 712	0.15 736	0.22 789	0.13 711	0.13 708
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCL	0.25 721	0.12 641	0.49 771	0.22 691	0.12 646	0.36 762	0.29 779	0.30 649	0.57 779	0.24 674	0.47 760	0.30 694	0.31 749	0.30 735	0.30 752	0.09 583	0.07 594	0.09 588	0.09 612	0.10 646	0.10 638

FBW_ROB	0.25 721	0.17 722	0.23 680	0.27 756	0.14 699	0.26 710	0.22 700	0.42 764	0.43 731	0.42 773	0.41 739	0.43 763	0.27 719	0.32 741	0.24 697	0.09 583	0.15 763	0.15 736	0.12 713	0.12 691	0.10 638

SANet	0.25 721	0.14 686	0.29 716	0.21 666	0.11 610	0.29 734	0.25 746	0.40 754	0.65 800	0.36 756	0.40 728	0.42 761	0.27 719	0.27 712	0.25 705	0.12 694	0.09 669	0.10 639	0.09 612	0.13 711	0.12 688

LALA_ROB	0.25 721	0.16 708	0.23 680	0.27 756	0.17 746	0.27 720	0.27 762	0.42 764	0.38 699	0.33 749	0.39 725	0.51 782	0.26 712	0.29 729	0.28 736	0.16 762	0.09 669	0.13 709	0.12 713	0.13 711	0.13 708

DStereoSA	0.26 734	0.19 743	0.39 751	0.27 756	0.17 746	0.23 679	0.21 680	0.50 790	0.60 786	0.22 646	0.30 660	0.29 684	0.34 758	0.40 781	0.29 745	0.12 694	0.11 712	0.16 748	0.14 732	0.15 745	0.12 688

zh-sn7	0.26 734	0.17 722	0.55 777	0.24 725	0.14 699	0.25 698	0.25 746	0.34 705	0.49 752	0.29 724	0.55 773	0.29 684	0.32 752	0.37 765	0.33 771	0.10 631	0.10 696	0.11 672	0.11 689	0.12 691	0.12 688

zh-mn7	0.26 734	0.15 695	0.59 786	0.19 550	0.14 699	0.24 688	0.22 700	0.35 721	0.63 794	0.35 753	0.67 789	0.31 709	0.25 703	0.31 736	0.26 721	0.09 583	0.08 631	0.09 588	0.09 612	0.09 609	0.11 666

Wz-Net-SNSev	0.26 734	0.17 722	0.46 765	0.25 736	0.14 699	0.26 710	0.24 727	0.38 745	0.57 779	0.30 730	0.56 775	0.39 750	0.26 712	0.24 697	0.32 763	0.10 631	0.09 669	0.10 639	0.11 689	0.11 669	0.11 666

SHD	0.26 734	0.15 695	0.31 725	0.24 725	0.18 757	0.23 679	0.15 428	0.39 751	0.72 809	0.32 745	0.42 747	0.36 736	0.29 733	0.33 745	0.30 752	0.13 714	0.11 712	0.14 724	0.13 726	0.16 759	0.20 782

ADCMid	0.26 734	0.15 695	0.42 759	0.20 623	0.14 699	0.25 698	0.26 757	0.35 721	0.40 710	0.37 761	0.45 754	0.34 728	0.42 783	0.36 759	0.36 777	0.10 631	0.09 669	0.11 672	0.11 689	0.13 711	0.13 708

AnyNet_C32	0.26 734	0.16 708	0.39 751	0.20 623	0.17 746	0.26 710	0.31 789	0.32 673	0.45 737	0.31 737	0.50 764	0.30 694	0.34 758	0.41 788	0.36 777	0.12 694	0.12 728	0.12 695	0.14 732	0.14 731	0.15 745

ADCPNet	0.26 734	0.17 722	0.62 791	0.21 666	0.15 720	0.36 762	0.25 746	0.33 690	0.37 693	0.31 737	0.41 739	0.36 736	0.29 733	0.29 729	0.34 775	0.12 694	0.10 696	0.11 672	0.12 713	0.14 731	0.13 708

DStereoFS	0.27 742	0.22 759	0.32 729	0.23 712	0.15 720	0.23 679	0.21 680	0.52 796	0.49 752	0.28 714	0.45 754	0.34 728	0.36 765	0.53 806	0.29 745	0.13 714	0.11 712	0.15 736	0.13 726	0.17 767	0.17 766

DispFullNet	0.27 742	0.22 759	0.66 795	0.28 763	0.17 746	0.27 720	0.17 537	0.34 705	0.57 779	0.27 701	0.37 709	0.43 763	0.24 695	0.39 772	0.25 705	0.12 694	0.06 515	0.19 769	0.11 689	0.23 788	0.16 755

MeshStereo	0.27 742	0.13 669	0.18 618	0.15 140	0.11 610	0.33 747	0.24 727	0.41 759	0.36 685	0.53 787	0.58 783	0.67 798	0.41 779	0.36 759	0.27 727	0.14 736	0.13 742	0.13 709	0.11 689	0.11 669	0.11 666
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
PSMNet-RUCA	0.28 745	0.33 797	0.42 759	0.36 794	0.32 803	0.18 593	0.20 662	0.42 764	0.30 630	0.33 749	0.41 739	0.40 756	0.24 695	0.31 736	0.20 645	0.19 783	0.11 712	0.25 790	0.15 753	0.22 782	0.16 755

CC-Net-ROB	0.28 745	0.31 795	0.36 748	0.30 776	0.15 720	0.25 698	0.19 638	0.45 781	0.34 665	0.39 764	0.37 709	0.39 750	0.31 749	0.27 712	0.27 727	0.24 805	0.18 787	0.30 807	0.23 793	0.19 777	0.15 745

DPSNet	0.28 745	0.16 708	0.33 735	0.18 459	0.13 672	0.55 791	0.42 810	0.52 796	0.68 804	0.29 724	0.38 716	0.39 750	0.30 744	0.32 741	0.23 684	0.11 667	0.10 696	0.11 672	0.08 564	0.20 779	0.16 755

PDISCO_ROB	0.28 745	0.16 708	0.28 707	0.28 763	0.20 769	0.33 747	0.27 762	0.45 781	0.58 782	0.28 714	0.41 739	0.45 768	0.30 744	0.34 750	0.35 776	0.12 694	0.09 669	0.17 757	0.16 761	0.17 767	0.13 708

Wz-Net-TNSev	0.29 749	0.20 749	0.69 803	0.19 550	0.15 720	0.38 768	0.27 762	0.36 729	0.56 777	0.35 753	0.42 747	0.45 768	0.39 772	0.33 745	0.31 758	0.13 714	0.13 742	0.10 639	0.12 713	0.15 745	0.15 745

WZ-Net	0.29 749	0.17 722	0.82 817	0.23 712	0.16 734	0.35 757	0.29 779	0.40 754	0.59 785	0.24 674	0.57 779	0.37 739	0.25 703	0.34 750	0.37 781	0.09 583	0.08 631	0.09 588	0.10 656	0.14 731	0.16 755

XQC	0.29 749	0.23 763	0.53 773	0.29 772	0.19 765	0.36 762	0.28 768	0.37 738	0.58 782	0.31 737	0.31 666	0.37 739	0.30 744	0.39 772	0.39 789	0.13 714	0.09 669	0.15 736	0.12 713	0.18 771	0.18 773

MultiAttention	0.30 752	0.08 429	0.15 513	0.19 550	0.13 672	1.56 836	1.33 847	0.36 729	0.36 685	0.20 613	0.21 533	0.24 633	0.11 437	0.39 772	0.18 620	0.06 215	0.05 320	0.08 495	0.08 564	0.11 669	0.09 605

ccnet	0.30 752	0.28 786	0.24 686	0.20 623	0.28 798	0.41 776	0.22 700	0.46 784	0.33 652	0.37 761	0.46 757	0.37 739	0.30 744	0.40 781	0.43 799	0.23 803	0.14 754	0.21 777	0.17 769	0.23 788	0.19 779

EDNetEfficient	0.30 752	0.24 766	1.18 827	0.18 459	0.10 548	0.20 638	0.20 662	0.21 455	0.61 788	0.74 815	0.56 775	0.30 694	0.40 777	0.23 685	0.32 763	0.09 583	0.07 594	0.08 495	0.07 480	0.11 669	0.10 638

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 752	0.24 766	0.30 722	0.36 794	0.16 734	0.36 762	0.31 789	0.34 705	0.43 731	0.41 771	0.46 757	0.38 745	0.30 744	0.35 755	0.29 745	0.19 783	0.20 793	0.26 791	0.29 805	0.18 771	0.19 779

ADCS	0.30 752	0.19 743	0.48 770	0.21 666	0.18 757	0.29 734	0.24 727	0.42 764	0.64 796	0.40 767	0.50 764	0.40 756	0.37 767	0.40 781	0.43 799	0.13 714	0.13 742	0.13 709	0.14 732	0.16 759	0.16 755

CSAN	0.30 752	0.24 766	0.28 707	0.34 787	0.19 765	0.34 752	0.42 810	0.38 745	0.51 762	0.38 763	0.40 728	0.44 767	0.34 758	0.29 729	0.31 758	0.19 783	0.16 780	0.19 769	0.19 776	0.14 731	0.15 745

AANet	0.31 758	0.20 749	1.05 825	0.16 245	0.13 672	0.23 679	0.16 500	0.30 649	0.64 796	0.60 798	0.53 768	0.46 772	0.39 772	0.23 685	0.33 771	0.12 694	0.10 696	0.11 672	0.10 656	0.13 711	0.12 688

GANetREF_RVC	0.31 758	0.34 798	0.29 716	0.35 792	0.16 734	0.33 747	0.42 810	0.48 787	0.52 768	0.35 753	0.35 699	0.34 728	0.32 752	0.40 781	0.33 771	0.27 807	0.20 793	0.29 805	0.15 753	0.19 777	0.18 773
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
MSMD_ROB	0.31 758	0.26 775	0.26 699	0.24 725	0.21 778	0.34 752	0.25 746	0.34 705	0.39 705	0.40 767	0.69 793	0.45 768	0.41 779	0.34 750	0.28 736	0.20 790	0.20 793	0.26 791	0.25 796	0.23 788	0.22 786

PM Graph cmp D40	0.32 761	0.16 708	0.27 702	0.19 550	0.13 672	0.32 743	0.21 680	0.43 770	0.58 782	0.56 793	0.73 800	0.71 808	0.47 794	0.40 781	0.38 785	0.15 740	0.15 763	0.15 736	0.14 732	0.12 691	0.13 708

PatchMatch Graph Cmp	0.33 762	0.16 708	0.27 702	0.19 550	0.13 672	0.33 747	0.21 680	0.44 778	0.63 794	0.57 796	0.84 814	0.69 802	0.46 793	0.39 772	0.38 785	0.15 740	0.15 763	0.15 736	0.14 732	0.12 691	0.13 708

FC-DCNN v2	0.33 762	0.28 786	0.28 707	0.26 748	0.23 784	0.39 771	0.29 779	0.41 759	0.44 733	0.46 781	0.57 779	0.51 782	0.41 779	0.38 770	0.30 752	0.21 793	0.20 793	0.27 795	0.26 797	0.25 799	0.24 788

FCDSN-DC	0.33 762	0.28 786	0.28 707	0.30 776	0.24 788	0.39 771	0.28 768	0.43 770	0.42 719	0.44 778	0.53 768	0.51 782	0.42 783	0.37 765	0.30 752	0.21 793	0.20 793	0.27 795	0.26 797	0.25 799	0.25 793
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_RVC	0.33 762	0.22 759	0.58 784	0.31 778	0.15 720	0.36 762	0.17 537	0.54 803	0.46 746	0.47 783	0.56 775	0.58 789	0.39 772	0.36 759	0.38 785	0.15 740	0.15 763	0.18 767	0.21 786	0.16 759	0.16 755

FC-DCNN	0.33 762	0.28 786	0.28 707	0.26 748	0.23 784	0.38 768	0.29 779	0.40 754	0.44 733	0.46 781	0.56 775	0.51 782	0.41 779	0.38 770	0.31 758	0.21 793	0.20 793	0.27 795	0.26 797	0.25 799	0.24 788

PASM	0.33 762	0.25 772	0.51 772	0.28 763	0.27 796	0.30 737	0.31 789	0.35 721	0.51 762	0.36 756	0.40 728	0.47 776	0.35 762	0.34 750	0.36 777	0.23 803	0.26 812	0.26 791	0.28 804	0.23 788	0.21 783

SGM-ForestM	0.33 762	0.12 641	0.17 583	0.16 245	0.11 610	0.42 778	0.20 662	0.43 770	0.53 773	0.53 787	0.57 779	1.41 834	0.44 791	0.42 789	0.29 745	0.14 736	0.16 780	0.16 748	0.16 761	0.12 691	0.13 708

PM Cens cmp D40	0.34 769	0.15 695	0.20 649	0.17 345	0.13 672	0.40 773	0.21 680	0.51 794	0.52 768	0.64 801	0.74 803	0.84 814	0.50 798	0.46 794	0.39 789	0.15 740	0.15 763	0.16 748	0.14 732	0.13 711	0.13 708

PatchMatch Cens Cmp	0.34 769	0.15 695	0.21 661	0.17 345	0.13 672	0.42 778	0.21 680	0.48 787	0.53 773	0.69 806	0.81 812	0.88 815	0.52 802	0.45 793	0.37 781	0.15 740	0.15 763	0.16 748	0.15 753	0.13 711	0.13 708

LSM	0.34 769	0.21 755	0.62 791	0.27 756	0.62 825	0.35 757	0.26 757	0.43 770	0.49 752	0.45 780	0.60 787	0.42 761	0.37 767	0.35 755	0.26 721	0.13 714	0.21 803	0.14 724	0.16 761	0.18 771	0.34 806

TARStereo(FT)	0.37 772	0.26 775	0.32 729	0.42 802	0.20 769	0.78 813	1.22 844	0.43 770	0.42 719	0.33 749	0.53 768	0.48 779	0.38 769	0.33 745	0.32 763	0.17 769	0.14 754	0.21 777	0.15 753	0.23 788	0.12 688

2222	0.37 772	0.26 775	0.32 729	0.42 802	0.20 769	0.78 813	1.22 844	0.43 770	0.42 719	0.33 749	0.53 768	0.48 779	0.38 769	0.33 745	0.32 763	0.17 769	0.14 754	0.21 777	0.15 753	0.23 788	0.12 688

GCST	0.37 772	0.42 806	0.27 702	1.03 836	0.39 805	0.18 593	0.08 9	0.21 455	0.18 430	0.28 714	0.25 595	0.15 491	0.12 474	0.16 530	0.14 526	0.64 831	0.43 824	0.75 830	0.65 829	0.64 825	0.46 817

AnyNet_C01	0.37 772	0.26 775	1.41 832	0.22 691	0.17 746	0.51 786	0.28 768	0.36 729	0.40 710	0.39 764	0.75 805	0.46 772	0.39 772	0.46 794	0.50 811	0.13 714	0.13 742	0.13 709	0.14 732	0.14 731	0.16 755

otaku	0.39 776	0.38 802	0.53 773	0.44 805	0.28 798	0.57 793	0.24 727	0.42 764	0.62 791	0.40 767	0.50 764	0.46 772	0.34 758	0.40 781	0.33 771	0.30 808	0.30 816	0.39 812	0.33 810	0.30 807	0.29 800

ACVNet-4b	0.39 776	0.53 809	0.56 778	0.45 806	0.24 788	0.46 781	0.18 590	0.50 790	0.64 796	0.42 773	0.45 754	0.60 790	0.27 719	0.34 750	0.24 697	0.33 810	0.14 754	0.48 816	0.42 816	0.31 810	0.27 799

PVD	0.40 778	0.21 755	0.40 754	0.32 781	0.23 784	0.30 737	0.45 814	0.53 800	0.97 830	0.55 790	0.80 811	0.54 787	0.60 814	0.53 806	0.40 792	0.19 783	0.14 754	0.17 757	0.14 732	0.24 797	0.32 804

Ntro	0.41 779	0.40 804	0.54 775	0.46 809	0.30 802	0.64 800	0.24 727	0.47 785	0.68 804	0.42 773	0.49 762	0.47 776	0.42 783	0.40 781	0.32 763	0.32 809	0.28 814	0.37 811	0.31 808	0.33 812	0.29 800

SAMSARA	0.41 779	0.28 786	0.34 738	0.55 814	0.39 805	0.85 818	1.25 846	0.49 789	0.52 768	0.36 756	0.35 699	0.56 788	0.39 772	0.39 772	0.41 796	0.15 740	0.20 793	0.15 736	0.14 732	0.23 788	0.21 783

UHP(FT)	0.42 781	0.26 775	0.45 762	0.37 796	0.20 769	0.62 796	0.45 814	0.53 800	0.75 815	0.55 790	0.78 808	0.70 804	0.58 809	0.51 801	0.40 792	0.19 783	0.22 807	0.22 783	0.20 779	0.21 780	0.17 766

mmmmmm	0.42 781	0.26 775	0.45 762	0.37 796	0.20 769	0.62 796	0.45 814	0.53 800	0.75 815	0.55 790	0.78 808	0.70 804	0.58 809	0.51 801	0.40 792	0.19 783	0.22 807	0.22 783	0.20 779	0.21 780	0.17 766

ELAS_RVC	0.42 781	0.29 793	0.33 735	0.28 763	0.24 788	0.56 792	0.38 805	0.50 790	0.61 788	0.74 815	0.76 806	0.67 798	0.56 806	0.55 809	0.42 798	0.22 797	0.21 803	0.27 795	0.26 797	0.27 805	0.26 797
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.42 781	0.29 793	0.34 738	0.28 763	0.24 788	0.63 799	0.37 802	0.52 796	0.52 768	0.72 812	0.82 813	0.68 800	0.56 806	0.52 804	0.45 805	0.22 797	0.21 803	0.27 795	0.26 797	0.26 803	0.26 797
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
nnnnnnn	0.43 785	0.26 775	0.54 775	0.33 784	0.27 796	0.51 786	0.30 788	0.54 803	0.79 822	0.64 801	0.71 798	0.75 810	0.58 809	0.47 796	0.45 805	0.22 797	0.21 803	0.27 795	0.26 797	0.29 806	0.25 793

light-stereo	0.44 786	0.27 783	0.64 794	0.61 816	0.50 812	0.34 752	0.23 715	0.47 785	0.52 768	0.57 796	0.59 785	0.78 811	0.33 756	0.49 798	0.30 752	0.33 810	0.25 810	0.27 795	0.33 810	0.47 816	0.41 813

Consistency-Raft	0.44 786	0.40 804	0.46 765	0.37 796	0.43 809	0.42 778	0.41 808	0.57 807	0.55 775	0.32 745	0.73 800	0.32 717	0.50 798	0.42 789	0.49 810	0.39 814	0.36 821	0.45 815	0.52 825	0.42 815	0.30 802

MSC_U_SF_DS_RVC	0.44 786	0.39 803	0.56 778	0.40 799	0.20 769	0.66 802	0.33 798	0.54 803	0.72 809	0.71 811	0.72 799	0.62 791	0.55 804	0.52 804	0.47 807	0.20 790	0.19 792	0.29 805	0.30 807	0.24 797	0.19 779

1111	0.45 789	0.24 766	0.56 778	0.33 784	0.20 769	0.88 820	0.37 802	0.52 796	0.84 823	0.64 801	0.69 793	0.70 804	0.70 821	0.79 822	0.38 785	0.17 769	0.15 763	0.19 769	0.19 776	0.22 782	0.17 766

ACVNet_1	0.45 789	0.51 808	0.61 789	0.45 806	0.28 798	0.50 784	0.28 768	0.58 812	0.71 808	0.63 800	0.59 785	0.74 809	0.50 798	0.50 799	0.36 777	0.26 806	0.25 810	0.39 812	0.29 805	0.32 811	0.25 793

RTS	0.46 791	0.19 743	3.33 839	0.25 736	0.15 720	0.72 808	0.21 680	0.37 738	0.78 820	0.42 773	0.44 752	0.31 709	0.43 787	0.55 809	0.37 781	0.10 631	0.09 669	0.13 709	0.13 726	0.15 745	0.15 745

RTSA	0.46 791	0.19 743	3.33 839	0.25 736	0.15 720	0.72 808	0.21 680	0.37 738	0.78 820	0.42 773	0.44 752	0.31 709	0.43 787	0.55 809	0.37 781	0.10 631	0.09 669	0.13 709	0.13 726	0.15 745	0.15 745

MANE	0.47 793	0.28 786	0.28 707	0.27 756	0.24 788	0.50 784	0.32 797	0.57 807	0.62 791	0.74 815	1.20 832	1.21 827	0.64 816	0.54 808	0.39 789	0.22 797	0.20 793	0.27 795	0.31 808	0.26 803	0.25 793

NVStereoNet_ROB	0.47 793	0.37 801	0.47 768	0.42 802	0.29 801	0.35 757	0.35 800	0.50 790	0.61 788	0.73 813	0.94 819	0.70 804	0.68 818	0.48 797	0.62 819	0.22 797	0.33 820	0.34 810	0.34 813	0.30 807	0.31 803
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MonStereo1	0.49 795	0.27 783	0.61 789	0.29 772	0.20 769	0.40 773	0.19 638	0.51 794	0.66 801	0.53 787	0.91 818	1.02 818	0.59 813	0.51 801	0.58 816	0.53 824	0.32 819	0.55 822	0.40 814	0.36 813	0.38 810

LE_ROB	0.50 796	0.07 272	0.14 475	0.15 140	0.08 295	0.26 710	0.17 537	0.23 505	1.71 848	4.68 857	0.67 789	0.46 772	0.47 794	0.21 659	0.30 752	0.07 422	0.06 515	0.06 257	0.06 369	0.08 541	0.06 382

anonymity	0.53 797	0.58 811	0.66 795	0.41 800	0.61 824	0.54 790	0.41 808	0.57 807	0.41 717	0.56 793	0.50 764	0.50 781	0.55 804	0.59 814	0.50 811	0.58 827	0.50 834	0.51 818	0.51 823	0.52 818	0.58 820

fsdfsdds	0.54 798	0.19 743	0.72 809	0.34 787	0.18 757	0.51 786	0.33 798	0.55 806	1.06 831	0.74 815	2.30 848	1.05 820	0.89 834	0.36 759	0.48 808	0.16 762	0.16 780	0.26 791	0.19 776	0.15 745	0.15 745

RainbowNet	0.54 798	0.61 814	0.71 808	0.57 815	0.43 809	0.66 802	0.37 802	0.60 814	0.87 826	0.51 785	0.67 789	0.63 792	0.47 794	0.50 799	0.44 802	0.47 820	0.48 830	0.53 820	0.41 815	0.53 820	0.41 813

BEATNet-Init1	0.54 798	0.28 786	0.68 802	0.31 778	0.21 778	0.85 818	0.31 789	0.57 807	0.69 807	0.89 828	1.00 822	2.17 842	0.66 817	0.58 813	0.44 802	0.19 783	0.18 787	0.23 786	0.22 789	0.22 782	0.21 783

SGM+DAISY	0.57 801	0.58 811	0.67 799	0.41 800	0.55 816	0.68 804	0.51 820	0.57 807	0.46 746	0.67 804	0.70 796	0.69 802	0.57 808	0.64 817	0.58 816	0.59 828	0.49 831	0.50 817	0.50 822	0.52 818	0.59 823

SPS-STEREO	0.58 802	0.59 813	0.66 795	0.45 806	0.55 816	0.65 801	0.44 813	0.63 817	0.51 762	0.69 806	0.65 788	0.66 795	0.58 809	0.62 815	0.62 819	0.62 830	0.47 829	0.51 818	0.49 820	0.55 821	0.58 820
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFMNet_re	0.65 803	0.66 819	0.66 795	0.51 810	0.69 829	0.70 806	0.58 824	0.65 818	0.75 815	0.61 799	0.73 800	0.63 792	0.68 818	0.65 818	0.60 818	0.66 832	0.58 844	0.63 823	0.59 826	0.68 829	0.69 832

TARSTereo(ZeroShot)	0.66 804	0.18 737	0.59 786	0.28 763	0.22 781	1.31 834	0.25 746	0.61 815	1.61 846	0.69 806	3.69 852	1.08 822	0.82 828	0.39 772	0.32 763	0.18 773	0.15 763	0.20 774	0.20 779	0.18 771	0.24 788

TestStereooo	0.66 804	0.18 737	0.59 786	0.28 763	0.22 781	1.31 834	0.25 746	0.61 815	1.61 846	0.69 806	3.69 852	1.08 822	0.82 828	0.39 772	0.32 763	0.18 773	0.15 763	0.20 774	0.20 779	0.18 771	0.24 788

IMH-64-1	0.66 804	0.62 815	0.69 803	0.72 819	0.51 813	0.60 794	0.51 820	0.92 827	0.84 823	0.75 819	1.02 823	0.81 812	0.78 825	0.80 823	0.50 811	0.43 816	0.46 825	0.72 827	0.48 818	0.55 821	0.40 811

IMH-64	0.66 804	0.62 815	0.69 803	0.72 819	0.51 813	0.60 794	0.51 820	0.92 827	0.84 823	0.75 819	1.02 823	0.81 812	0.78 825	0.80 823	0.50 811	0.43 816	0.46 825	0.72 827	0.48 818	0.55 821	0.40 811

ACVNet_2	0.67 808	0.68 820	0.70 806	0.64 817	0.41 807	0.75 811	0.50 819	0.98 833	1.38 841	0.90 829	1.09 826	1.04 819	0.74 823	0.55 809	0.48 808	0.43 816	0.40 823	0.53 820	0.45 817	0.48 817	0.36 808

relurobot	0.70 809	0.79 825	0.75 811	0.85 826	0.72 833	0.62 796	0.77 835	0.59 813	0.72 809	0.75 819	0.69 793	0.66 795	0.73 822	0.63 816	0.67 824	0.73 834	0.65 847	0.69 826	0.65 829	0.69 831	0.67 830

IMH	0.72 810	0.65 817	0.70 806	0.77 821	0.54 815	0.71 807	0.56 823	0.99 835	1.08 832	0.82 823	1.09 826	0.89 816	0.88 832	0.88 831	0.53 815	0.44 819	0.50 834	0.75 830	0.51 823	0.58 824	0.42 815

PWCK	0.72 810	0.95 832	0.99 823	0.77 821	0.32 803	0.79 815	0.38 805	0.92 827	0.90 827	0.96 834	0.76 806	0.97 817	0.62 815	0.87 829	0.68 825	0.73 834	0.46 825	0.76 832	0.49 820	0.71 834	0.44 816

JetBlue	0.73 812	0.46 807	1.21 830	0.52 811	0.47 811	2.16 838	0.67 830	0.78 821	0.72 809	0.70 810	0.79 810	1.21 827	0.84 830	1.06 840	1.04 839	0.40 815	0.28 814	0.33 809	0.33 810	0.30 807	0.34 806

relubot	0.74 813	0.83 827	0.78 815	0.91 831	0.79 834	0.68 804	0.77 835	0.70 819	0.76 819	0.83 824	0.74 803	0.68 800	0.81 827	0.66 819	0.74 830	0.74 836	0.71 848	0.68 825	0.65 829	0.69 831	0.67 830

TorneroNet-64	0.76 814	0.73 822	0.77 814	0.78 823	0.58 821	0.94 824	0.58 824	0.85 824	1.26 836	0.67 804	0.88 816	1.41 834	0.76 824	0.87 829	0.68 825	0.49 822	0.46 825	0.73 829	0.59 826	0.68 829	0.54 819

MADNet+	0.76 814	0.72 821	3.76 842	0.67 818	0.41 807	0.99 825	0.97 842	0.72 820	0.75 815	0.52 786	0.58 783	0.64 794	0.68 818	0.89 832	1.04 839	0.35 812	0.36 821	0.28 804	0.23 793	0.38 814	0.33 805

WAO-7	0.80 816	0.78 824	0.57 781	0.85 826	0.67 828	0.76 812	0.69 833	1.07 838	1.30 838	0.90 829	1.20 832	1.05 820	0.93 835	0.71 820	0.68 825	0.60 829	0.62 845	0.67 824	0.68 834	0.64 825	0.59 823

WAO-6	0.82 817	0.81 826	0.63 793	0.87 829	0.63 826	0.79 815	0.60 826	0.98 833	1.52 845	0.91 832	0.97 821	1.08 822	1.04 839	0.72 821	0.70 828	0.72 833	0.49 831	0.91 838	0.71 835	0.70 833	0.59 823

TorneroNet	0.83 818	0.75 823	0.83 819	0.85 826	0.63 826	1.03 828	0.65 828	0.96 831	1.14 834	0.80 822	1.10 828	1.36 832	0.88 832	0.95 836	0.82 834	0.57 825	0.49 831	0.79 835	0.66 833	0.74 837	0.64 829

LVE	0.84 819	0.87 830	0.86 820	0.81 824	0.56 818	1.09 830	0.66 829	1.07 838	1.45 843	0.97 835	1.23 834	1.11 825	0.86 831	0.84 826	0.72 829	0.49 822	0.56 841	0.76 832	0.60 828	0.66 827	0.60 826

Dean	0.88 820	0.88 831	0.81 816	0.82 825	0.57 819	0.91 821	0.62 827	1.17 848	1.71 848	1.15 842	1.16 830	1.31 831	1.00 838	0.82 825	0.83 835	0.57 825	0.56 841	0.78 834	0.65 829	0.67 828	0.58 820

WAO-8	0.92 821	0.83 827	0.67 799	0.94 833	0.70 830	0.92 822	0.68 831	1.08 840	1.80 850	1.06 839	1.42 836	1.29 829	1.08 841	0.86 827	0.80 832	0.74 836	0.54 838	0.86 836	0.75 836	0.71 834	0.63 827

Venus	0.92 821	0.83 827	0.67 799	0.94 833	0.70 830	0.92 822	0.68 831	1.08 840	1.80 850	1.06 839	1.42 836	1.29 829	1.08 841	0.86 827	0.80 832	0.74 836	0.54 838	0.86 836	0.75 836	0.71 834	0.63 827

UNDER WATER-64	0.97 823	0.96 833	1.48 834	0.88 830	0.57 819	1.24 833	0.90 840	0.78 821	0.96 829	1.05 837	0.85 815	1.56 839	1.26 845	0.97 838	0.99 837	0.88 841	0.57 843	1.04 842	0.88 840	0.81 838	0.75 833

notaker	0.98 824	1.13 835	1.02 824	1.14 838	0.81 835	0.73 810	0.69 833	0.94 830	1.15 835	1.19 844	1.19 831	1.41 834	1.17 844	1.10 842	0.74 830	0.82 840	0.64 846	1.18 844	0.79 838	1.02 841	0.82 836

UNDER WATER	0.99 825	1.00 834	1.47 833	1.00 835	0.71 832	1.18 832	0.86 838	0.81 823	1.09 833	1.02 836	0.90 817	1.53 838	1.26 845	1.06 840	1.02 838	0.79 839	0.54 838	1.02 840	0.88 840	0.83 839	0.75 833

ktn	1.02 826	1.23 837	0.82 817	1.24 840	0.86 837	1.00 827	0.86 838	0.96 831	1.37 840	1.05 837	1.12 829	1.16 826	1.06 840	0.95 836	0.62 819	1.28 854	0.71 848	1.39 848	0.83 839	1.06 843	0.77 835

KSHMR	1.10 827	1.19 836	0.90 822	1.26 841	1.00 839	0.99 825	0.96 841	1.13 846	1.35 839	1.16 843	1.28 835	1.40 833	0.97 837	1.03 839	0.93 836	1.03 849	1.08 853	1.20 845	1.03 844	1.03 842	0.98 838

DPSimNet_ROB	1.14 828	1.25 838	0.87 821	1.15 839	0.90 838	1.15 831	1.18 843	1.20 849	1.26 836	1.45 846	1.05 825	1.44 837	1.13 843	0.92 835	1.70 843	1.47 855	0.52 837	1.22 846	1.04 845	0.92 840	1.03 839

HanzoNet	1.31 829	1.29 839	1.22 831	1.13 837	0.85 836	1.05 829	0.84 837	1.06 837	1.47 844	1.66 847	1.63 838	2.48 844	1.78 848	1.63 844	1.69 841	1.27 853	0.80 852	1.32 847	1.02 843	1.07 844	0.90 837

JetRed	1.66 830	1.51 841	3.09 838	0.93 832	1.21 840	5.28 847	1.61 849	1.29 850	1.42 842	1.84 848	1.77 839	1.59 840	0.95 836	1.43 843	2.51 853	0.91 843	1.61 855	0.93 839	0.91 842	1.36 845	1.03 839

ply	1.68 831	0.65 817	0.35 744	0.53 812	0.60 822	0.49 783	0.46 818	1.83 852	0.66 801	0.31 737	2.03 840	2.58 845	3.28 854	3.71 854	5.37 855	1.25 851	0.79 850	1.94 858	1.64 848	3.83 855	1.25 842

UHP(ZeroShot)	1.91 832	0.25 772	1.18 827	0.34 787	0.18 757	5.77 848	0.24 727	0.87 825	3.44 853	2.38 851	11.09 866	6.66 859	3.09 852	0.90 833	0.65 822	0.18 773	0.14 754	0.19 769	0.17 769	0.22 782	0.16 755

UHP	1.91 832	0.25 772	1.18 827	0.34 787	0.18 757	5.77 848	0.24 727	0.87 825	3.44 853	2.38 851	11.09 866	6.66 859	3.09 852	0.90 833	0.65 822	0.18 773	0.14 754	0.19 769	0.17 769	0.22 782	0.16 755

MADNet++	1.97 834	1.75 842	1.66 835	1.83 843	1.69 843	2.38 839	1.45 848	2.36 855	2.11 852	2.58 854	2.37 849	2.25 843	2.21 850	2.28 845	2.36 849	1.87 856	1.67 856	1.53 849	1.34 847	1.87 847	1.78 845

xbf	2.24 835	0.55 810	0.35 744	0.53 812	0.60 822	5.03 846	5.37 856	1.83 852	0.66 801	2.26 850	2.03 840	2.58 845	3.28 854	3.71 854	5.37 855	1.25 851	0.79 850	1.94 858	1.64 848	3.83 855	1.25 842

Selective-IGEV-i1pa	2.90 836	3.64 847	0.72 809	0.29 772	0.14 699	10.70 856	0.45 814	4.60 856	3.77 855	3.60 855	7.07 855	3.52 847	2.16 849	13.72 869	2.40 851	0.37 813	0.15 763	0.13 709	0.10 656	0.15 745	0.36 808

coex-ft	3.24 837	0.35 800	57.83 880	0.18 459	0.13 672	0.27 720	0.23 715	0.28 612	0.72 809	1.89 849	0.70 796	0.43 763	0.47 794	0.29 729	0.43 799	0.09 583	0.09 669	0.12 695	0.09 612	0.14 731	0.14 731

ASD4	3.59 838	3.47 846	2.05 836	1.75 842	2.54 845	9.22 853	17.86 861	2.29 854	5.54 857	2.49 853	2.86 850	2.05 841	3.46 856	2.77 846	5.29 854	1.23 850	1.36 854	1.13 843	1.33 846	1.71 846	1.50 844

noway2	3.63 839	5.25 856	3.83 843	12.30 861	11.84 859	4.62 842	3.98 851	1.03 836	0.50 760	0.91 832	2.05 842	6.21 858	0.40 777	2.96 847	2.36 849	0.95 844	0.14 754	1.90 853	1.76 852	5.79 858	3.81 855

zzzz4	3.65 840	5.61 861	4.02 848	12.30 861	11.85 862	4.60 840	3.99 852	1.11 844	0.45 737	0.87 826	2.08 844	6.08 854	0.43 787	3.05 848	2.22 844	0.96 846	0.15 763	1.91 854	1.76 852	5.84 860	3.78 851

noway1	3.65 840	5.60 860	3.99 846	12.30 861	11.85 862	4.61 841	4.00 854	1.11 844	0.45 737	0.87 826	2.08 844	6.09 855	0.43 787	3.05 848	2.22 844	0.96 846	0.15 763	1.91 854	1.76 852	5.84 860	3.79 852

noway4	3.66 842	5.59 859	3.99 846	12.28 859	11.84 859	4.70 844	4.02 855	1.16 847	0.47 749	0.84 825	2.09 846	6.05 853	0.42 783	3.08 850	2.23 847	0.95 844	0.15 763	1.91 854	1.75 851	5.88 862	3.80 854

noway3	3.67 843	5.34 857	3.88 844	12.29 860	11.84 859	4.64 843	3.99 852	1.08 840	0.50 760	0.90 829	2.07 843	6.19 857	0.45 792	3.36 852	2.45 852	0.97 848	0.15 763	1.91 854	1.76 852	5.79 858	3.82 856

TCMNet-wrong-test	3.69 844	5.54 858	3.91 845	12.22 858	11.75 858	4.77 845	3.86 850	1.08 840	0.74 814	1.13 841	2.21 847	6.16 856	0.53 803	3.43 853	2.33 848	0.90 842	0.20 793	1.85 851	1.69 850	5.71 857	3.79 852

tt	4.65 845	0.07 272	3.54 841	2.01 844	1.55 841	10.25 854	16.66 860	8.90 865	5.03 856	1.33 845	0.96 820	4.71 848	4.74 857	3.33 851	5.86 858	6.06 864	10.30 870	1.87 852	2.09 857	2.61 849	1.19 841

USTest	6.16 846	2.65 845	2.79 837	6.48 851	7.21 850	14.33 858	21.38 863	6.98 864	9.55 862	5.35 860	6.12 854	5.71 852	7.69 860	6.31 859	6.75 860	1.97 857	3.38 862	1.63 850	2.14 858	2.49 848	2.35 846

xxxxx1	7.75 847	5.06 853	7.26 850	3.15 845	3.91 846	16.37 859	22.88 866	5.87 861	8.68 859	7.99 861	8.55 856	9.13 864	8.46 861	10.05 861	10.47 861	2.43 858	2.48 858	3.56 862	12.26 866	3.48 850	3.02 848

tt_ll	7.75 847	5.06 853	7.26 850	3.15 845	3.91 846	16.37 859	22.88 866	5.87 861	8.68 859	7.99 861	8.55 856	9.13 864	8.46 861	10.05 861	10.47 861	2.43 858	2.48 858	3.56 862	12.26 866	3.48 850	3.02 848

ff	7.75 847	5.06 853	7.26 850	3.15 845	3.91 846	16.37 859	22.88 866	5.87 861	8.68 859	7.99 861	8.55 856	9.13 864	8.46 861	10.05 861	10.47 861	2.43 858	2.48 858	3.56 862	12.26 866	3.48 850	3.02 848

EDNetEfficientorigin	7.92 850	0.32 796	152.98 881	0.20 623	0.10 548	0.22 665	0.17 537	0.23 505	0.60 786	0.73 813	0.67 789	0.41 759	0.51 801	0.24 697	0.41 796	0.08 515	0.07 594	0.09 588	0.07 480	0.12 691	0.11 666

DPSMNet_ROB	8.06 851	4.50 849	8.69 859	5.36 850	10.74 853	8.32 851	22.71 864	5.47 859	13.38 866	5.13 858	9.98 861	5.10 849	10.47 864	5.53 857	12.77 867	3.80 862	8.00 863	3.49 860	6.95 863	3.75 854	7.09 860

DGTPSM_ROB	8.06 851	4.50 849	8.69 859	5.34 848	10.73 852	8.32 851	22.71 864	5.47 859	13.38 866	5.13 858	9.98 861	5.10 849	10.47 864	5.53 857	12.77 867	3.79 861	8.00 863	3.49 860	6.95 863	3.74 853	7.09 860

PML	8.57 853	9.39 867	6.24 849	5.34 848	6.36 849	13.21 857	20.99 862	5.35 858	6.68 858	17.75 871	26.46 883	7.58 861	6.08 859	7.89 860	5.76 857	5.33 863	1.83 857	5.95 870	1.93 856	8.75 867	2.53 847

iinet-test	10.41 854	8.00 863	7.40 853	10.23 853	10.93 854	17.97 863	25.06 869	11.30 869	13.29 864	9.69 865	9.78 860	9.38 867	11.23 866	10.97 865	12.61 865	6.59 866	8.30 865	5.49 865	6.54 859	6.58 863	6.91 858

IINet	10.41 854	8.00 863	7.40 853	10.23 853	10.93 854	17.97 863	25.06 869	11.30 869	13.29 864	9.69 865	9.77 859	9.38 867	11.23 866	10.97 865	12.61 865	6.59 866	8.30 865	5.49 865	6.54 859	6.58 863	6.91 858

DLNR_Zeroshot_test	10.48 856	2.27 843	19.78 871	120.28 883	13.29 865	0.06 19	0.13 244	0.24 533	0.10 128	0.08 191	0.10 278	0.09 304	0.07 211	0.10 162	0.09 144	0.13 714	0.04 27	0.06 257	0.04 78	52.68 889	0.04 68

DLNR-FE	10.51 857	2.29 844	19.85 872	120.28 883	13.21 864	0.06 19	0.13 244	0.24 533	0.10 128	0.08 191	0.10 278	0.09 304	0.07 211	0.10 162	0.09 144	0.13 714	0.04 27	0.06 257	0.04 78	53.18 890	0.04 68

LRCNet_RVC	10.76 858	13.97 870	7.97 858	19.07 867	2.04 844	0.35 757	0.31 789	5.29 857	0.48 750	13.02 869	17.65 869	8.69 862	5.73 858	4.78 856	2.22 844	23.53 885	2.69 861	27.60 888	25.75 886	17.60 880	16.54 876

Anonymous_1	10.87 859	7.82 862	7.41 855	10.29 855	10.08 851	18.64 865	26.11 871	11.02 868	13.45 868	9.43 864	10.10 863	9.73 869	11.31 868	10.69 864	12.47 864	6.42 865	8.38 867	5.70 867	10.22 865	11.41 868	6.65 857

DPSM_ROB	11.10 860	8.47 865	7.95 856	10.84 856	11.58 856	19.10 866	26.50 874	12.02 871	14.09 869	10.38 867	10.91 864	10.39 870	11.92 869	11.67 867	13.39 869	6.99 868	8.79 868	5.82 868	6.92 861	6.97 865	7.31 862

DPSM	11.10 860	8.47 865	7.95 856	10.84 856	11.58 856	19.10 866	26.50 874	12.02 871	14.09 869	10.38 867	10.91 864	10.39 870	11.92 869	11.67 867	13.39 869	6.99 868	8.79 868	5.82 868	6.92 861	6.97 865	7.31 862

HaxPig	15.73 862	18.55 879	19.19 870	16.92 866	15.89 866	7.80 850	7.57 857	13.37 873	10.80 863	15.40 870	14.87 868	15.95 872	14.81 871	15.67 870	15.97 873	18.96 880	16.72 871	19.47 884	18.10 880	19.45 883	19.06 877

Selective-IGEV-i16pa	19.44 863	3.95 848	1.06 826	0.21 666	0.19 765	105.21 883	0.29 779	22.78 876	47.64 888	4.27 856	59.07 888	9.08 863	2.84 851	125.10 890	5.92 859	0.18 773	0.12 728	0.09 588	0.12 713	0.12 691	0.52 818

RSGM-EC	20.15 864	4.62 851	0.75 811	16.73 864	16.97 867	21.10 868	26.46 872	10.37 866	14.13 871	18.18 872	21.56 872	22.31 883	22.50 873	21.80 872	15.71 871	62.36 888	33.86 887	20.06 885	18.04 878	19.30 881	16.22 874

acva	20.15 864	4.62 851	0.75 811	16.73 864	16.97 867	21.10 868	26.46 872	10.37 866	14.13 871	18.18 872	21.56 872	22.31 883	22.50 873	21.80 872	15.71 871	62.36 888	33.86 887	20.06 885	18.04 878	19.30 881	16.22 874

MEDIAN_ROB	20.38 866	24.05 880	23.36 875	21.18 868	21.62 869	10.51 855	8.17 858	17.68 874	15.46 873	20.04 874	19.65 870	20.30 873	20.16 872	21.17 871	21.03 874	23.81 886	21.77 881	24.98 887	23.75 885	25.01 887	23.94 880

RAFT-FEzeroshot	22.33 867	17.12 872	15.83 861	21.95 871	23.32 873	38.31 871	53.41 882	23.99 877	28.43 876	20.66 877	21.84 875	21.02 878	24.05 879	23.33 875	27.09 881	14.06 872	17.69 874	11.70 872	13.95 871	14.05 874	14.76 868

RAFT-FE	22.33 867	17.12 872	15.83 861	21.95 871	23.32 873	38.31 871	53.41 882	23.99 877	28.43 876	20.66 877	21.84 875	21.02 878	24.05 879	23.33 875	27.09 881	14.06 872	17.69 874	11.70 872	13.95 871	14.05 874	14.76 868

CasAABBNet	22.33 867	17.11 871	15.84 863	21.94 870	23.28 871	38.30 870	53.40 880	24.05 879	28.44 878	20.66 877	21.86 877	21.03 880	24.04 878	23.35 877	27.03 880	14.06 872	17.69 874	11.70 872	13.94 870	14.04 873	14.76 868

FlowAnything	22.34 870	17.13 874	15.98 864	22.00 873	23.23 870	38.39 877	53.32 878	24.19 881	28.48 879	21.00 883	21.93 879	20.83 875	23.97 876	23.44 880	26.83 876	14.04 871	17.80 880	11.63 871	14.08 876	14.00 871	14.65 864

Hybrid-DGEV	22.38 871	17.26 877	16.15 866	21.92 869	23.29 872	38.36 874	53.40 880	24.38 884	28.67 883	20.64 876	21.89 878	21.01 877	24.05 879	23.35 877	27.12 883	14.08 876	17.70 877	11.71 877	13.99 874	14.01 872	14.70 867

Selective-RAFT-Error	22.39 872	17.14 875	16.01 865	22.00 873	23.34 875	38.37 875	53.36 879	24.24 883	28.53 881	20.80 880	21.94 880	20.94 876	24.02 877	23.48 881	27.33 884	14.07 875	17.70 877	11.70 872	13.93 869	14.05 874	14.83 871

fast-reg	22.77 873	17.32 878	19.13 868	22.15 876	24.31 876	38.33 873	53.16 876	24.18 880	28.58 882	20.60 875	22.12 881	20.65 874	23.90 875	23.12 874	26.84 877	14.18 879	17.47 873	14.33 879	14.96 877	15.38 879	14.67 866

LSM0	22.80 874	17.22 876	19.17 869	22.12 875	28.90 878	38.38 876	53.27 877	24.21 882	28.36 875	20.84 882	21.11 871	21.63 881	24.25 883	23.42 879	26.98 878	14.08 876	17.39 872	11.72 878	13.98 873	14.22 878	14.66 865

AVERAGE_ROB	24.89 875	29.12 883	27.98 878	24.83 877	24.59 877	17.82 862	11.61 859	21.45 875	19.91 874	25.04 884	24.38 882	25.06 885	25.31 884	24.69 883	22.86 875	29.74 887	27.09 886	28.97 889	27.94 887	30.07 888	29.35 881

Light2-Stereo	27.33 876	1.29 839	18.08 867	9.32 852	1.62 842	1.56 836	0.22 700	1.80 851	0.91 828	26.87 885	3.25 851	5.32 851	1.68 847	105.46 889	1.69 841	12.23 870	0.50 834	161.24 891	141.86 889	21.82 886	29.88 882

zzzzzz3	32.40 877	13.78 868	19.88 873	39.27 880	40.27 881	57.81 878	73.58 886	33.27 887	42.65 884	31.40 886	32.97 884	30.93 886	36.54 887	37.48 886	43.96 887	20.77 881	26.80 884	16.44 880	20.72 881	13.41 869	16.16 872

zzz1	32.42 878	13.80 869	20.04 874	39.27 880	40.27 881	57.84 879	73.53 885	33.30 888	42.71 887	31.42 887	32.98 885	30.95 887	36.54 887	37.50 887	43.97 888	20.78 882	26.81 885	16.46 881	20.73 882	13.42 870	16.17 873

zzzz2	33.77 879	25.93 881	24.41 876	33.32 878	35.10 879	58.15 880	80.98 887	36.98 889	42.68 885	31.82 888	33.40 886	31.44 888	36.00 885	34.74 884	40.15 885	21.20 883	26.75 882	17.85 882	21.11 883	21.10 884	22.26 878

noway5	33.77 879	25.93 881	24.41 876	33.32 878	35.10 879	58.15 880	80.98 887	36.98 889	42.68 885	31.82 888	33.40 886	31.44 888	36.00 885	34.74 884	40.15 885	21.20 883	26.75 882	17.85 882	21.11 883	21.10 884	22.26 878

test_example2	97.69 881	92.93 884	45.57 879	96.02 882	109.84 883	88.44 882	93.70 889	25.54 886	94.63 889	130.46 891	126.87 890	58.93 890	75.48 889	87.99 888	77.94 889	150.16 890	221.11 889	76.29 890	98.21 888	108.42 891	95.33 883

ccccc	243.87 882	285.89 885	306.04 882	366.70 885	366.78 884	118.88 884	141.79 890	113.97 891	107.77 890	125.77 890	108.41 889	120.54 891	160.89 890	252.62 891	276.01 890	382.79 891	352.84 890	254.30 892	222.62 890	426.61 892	386.14 884

TADF							0.16 500	0.18 378	0.21 500	0.11 351	0.07 105	0.09 304	0.09 343	0.12 363	0.12 437	0.06 215	0.04 27	0.06 257	0.05 255	0.05 216

RSGM							0.14 329	0.17 345	0.13 265	0.11 351	0.09 235	0.12 407	0.08 290	0.12 363	0.11 355	0.07 422	0.05 320	0.06 257	0.04 78	0.05 216

AHVO							0.21 680	0.32 673	0.33 652	0.14 466	0.35 699	0.25 646	0.20 663	0.39 772	0.25 705	0.09 583	0.09 669	0.10 639	0.09 612	0.11 669

MCPF							0.19 638	0.23 505	0.28 615	0.12 395	0.14 400	0.22 606	0.15 565	0.20 639	0.14 526	0.07 422	0.05 320	0.06 257	0.05 255	0.05 216

DSFM							0.21 680	0.32 673	0.33 652	0.14 466	0.35 699	0.25 646	0.20 663	0.39 772	0.25 705	0.09 583	0.09 669	0.10 639	0.09 612	0.11 669

RAFTStereoReplicaGSO							53.41 882	24.57 885	28.49 880	20.83 881	21.79 874	21.71 882	24.18 882	24.35 882	26.98 878	14.13 878	17.72 879	11.70 872	14.00 875	14.08 877

PatchMatch		0.16 708		0.19 550		0.32 743		0.43 770		0.56 793		0.66 795		0.42 789		0.15 740		0.15 736		0.12 691

GS-Stereo							0.14 329	0.11 87	0.12 216	0.08 191	0.10 278	0.05 4	0.04 1	0.11 257	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 81	0.04 78	0.05 216	0.05 244

STTRV1_RVC		0.26 775		0.19 550	0.26 795	0.30 737	0.24 727	0.35 721	0.35 679	0.36 756	0.34 694	0.31 709	0.31 749	0.28 721	0.25 705	0.18 773	0.10 696	0.16 748	0.14 732	0.18 771	0.12 688

FADE		0.34 798		0.33 784	0.25 794													0.41 814		0.23 788

Low-res two-view benchmark