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 4	0.07 46	0.10 49	0.06 2	0.08 48	0.06 48	0.04 1	0.06 56	0.06 85	0.09 78	0.08 51	0.07 419	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.05 215	0.04 68

CR-RVC	0.06 1	0.04 3	0.09 155	0.12 9	0.04 1	0.07 46	0.11 98	0.13 168	0.07 30	0.05 2	0.05 8	0.06 56	0.05 19	0.05 1	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 57	0.04 68

PSi22b	0.06 1	0.04 3	0.09 155	0.13 24	0.05 4	0.08 105	0.10 49	0.06 2	0.06 13	0.06 48	0.06 38	0.08 242	0.05 19	0.08 32	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 57	0.05 244

PSi22a	0.06 1	0.04 3	0.09 155	0.12 9	0.05 4	0.06 19	0.11 98	0.06 2	0.06 13	0.06 48	0.06 38	0.06 56	0.05 19	0.08 32	0.09 143	0.07 419	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 57	0.04 68

Foundation-i32	0.06 1	0.04 3	0.09 155	0.13 24	0.04 1	0.06 19	0.12 153	0.06 2	0.05 4	0.06 48	0.05 8	0.05 3	0.05 19	0.07 9	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.04 68

MatchAttention (ZS)	0.06 1	0.03 1	0.08 62	0.12 9	0.04 1	0.07 46	0.12 153	0.07 9	0.07 30	0.05 2	0.06 38	0.05 3	0.05 19	0.08 32	0.07 15	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 215	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	0.17 344	0.05 4	0.07 46	0.11 98	0.09 30	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 56	0.05 19	0.09 78	0.09 143	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.03 1	0.04 57	0.05 244

FoundationStereo	0.06 1	0.04 3	0.08 62	0.13 24	0.05 4	0.09 194	0.13 243	0.06 2	0.09 89	0.05 2	0.05 8	0.06 56	0.04 1	0.07 9	0.07 15	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.04 68

ww3	0.07 9	0.05 44	0.07 26	0.16 244	0.05 4	0.07 46	0.12 153	0.09 30	0.09 89	0.05 2	0.06 38	0.07 169	0.06 85	0.11 256	0.09 143	0.04 6	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 57	0.04 68

ww2	0.07 9	0.05 44	0.08 62	0.16 244	0.05 4	0.08 105	0.12 153	0.09 30	0.09 89	0.06 48	0.06 38	0.07 169	0.06 85	0.11 256	0.09 143	0.04 6	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 57	0.04 68

ww	0.07 9	0.04 3	0.08 62	0.17 344	0.05 4	0.07 46	0.12 153	0.10 51	0.08 48	0.06 48	0.06 38	0.06 56	0.05 19	0.11 256	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 57	0.04 68

MGE	0.07 9	0.06 144	0.08 62	0.20 620	0.05 4	0.05 6	0.11 98	0.10 51	0.11 168	0.05 2	0.05 8	0.05 3	0.04 1	0.10 161	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	0.17 344	0.06 56	0.07 46	0.15 426	0.09 30	0.08 48	0.07 119	0.09 232	0.06 56	0.07 208	0.09 78	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.04 68

FETCStereo	0.07 9	0.05 44	0.09 155	0.16 244	0.06 56	0.09 194	0.14 328	0.09 30	0.07 30	0.09 250	0.09 232	0.07 169	0.08 287	0.08 32	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.04 68

FETStereo	0.07 9	0.06 144	0.08 62	0.16 244	0.06 56	0.09 194	0.15 426	0.10 51	0.08 48	0.09 250	0.09 232	0.07 169	0.08 287	0.08 32	0.07 15	0.04 6	0.03 1	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.04 68

CGFBStereo	0.07 9	0.05 44	0.08 62	0.16 244	0.05 4	0.09 194	0.14 328	0.09 30	0.07 30	0.09 250	0.09 232	0.06 56	0.08 287	0.08 32	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.04 68

MGW-Stereo-1	0.07 9	0.04 3	0.08 62	0.16 244	0.06 56	0.08 105	0.12 153	0.09 30	0.12 214	0.06 48	0.05 8	0.08 242	0.05 19	0.11 256	0.10 258	0.04 6	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 57	0.04 68

WiStereo	0.07 9	0.05 44	0.09 155	0.15 139	0.05 4	0.09 194	0.11 98	0.10 51	0.07 30	0.07 119	0.05 8	0.09 303	0.09 340	0.09 78	0.07 15	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 57	0.04 68

Cross2Single-S	0.07 9	0.04 3	0.09 155	0.15 139	0.07 176	0.05 6	0.15 426	0.08 16	0.13 263	0.07 119	0.05 8	0.06 56	0.05 19	0.09 78	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.04 68

tt3	0.07 9	0.06 144	0.09 155	0.15 139	0.05 4	0.08 105	0.09 28	0.11 87	0.05 4	0.07 119	0.06 38	0.08 242	0.07 208	0.10 161	0.07 15	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 57	0.04 68

tt4	0.07 9	0.06 144	0.08 62	0.16 244	0.05 4	0.08 105	0.09 28	0.14 213	0.07 30	0.06 48	0.06 38	0.06 56	0.07 208	0.09 78	0.07 15	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 57	0.04 68

tt5	0.07 9	0.06 144	0.08 62	0.15 139	0.06 56	0.07 46	0.10 49	0.11 87	0.07 30	0.07 119	0.06 38	0.08 242	0.09 340	0.10 161	0.07 15	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 215	0.05 244

tt6	0.07 9	0.05 44	0.09 155	0.15 139	0.05 4	0.09 194	0.11 98	0.10 51	0.07 30	0.07 119	0.05 8	0.09 303	0.09 340	0.09 78	0.07 15	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 57	0.04 68

tt7	0.07 9	0.08 426	0.07 26	0.18 456	0.06 56	0.08 105	0.11 98	0.13 168	0.07 30	0.05 2	0.05 8	0.08 242	0.07 208	0.09 78	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	0.08 426	0.06 10	0.18 456	0.06 56	0.08 105	0.12 153	0.11 87	0.08 48	0.05 2	0.06 38	0.08 242	0.08 287	0.08 32	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	0.07 269	0.07 26	0.18 456	0.06 56	0.08 105	0.11 98	0.12 121	0.08 48	0.05 2	0.05 8	0.08 242	0.08 287	0.09 78	0.05 1	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.04 57	0.04 68

TYNG	0.07 9	0.07 269	0.07 26	0.17 344	0.06 56	0.08 105	0.11 98	0.12 121	0.08 48	0.05 2	0.05 8	0.08 242	0.08 287	0.09 78	0.05 1	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.04 57	0.04 68

MGW-Stereo	0.07 9	0.04 3	0.08 62	0.16 244	0.05 4	0.08 105	0.12 153	0.13 168	0.12 214	0.06 48	0.05 8	0.08 242	0.07 208	0.10 161	0.09 143	0.04 6	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

CR-Stereo	0.07 9	0.08 426	0.08 62	0.13 24	0.05 4	0.06 19	0.12 153	0.12 121	0.08 48	0.05 2	0.06 38	0.06 56	0.07 208	0.05 1	0.07 15	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.05 215	0.05 244

GFORCE	0.07 9	0.07 269	0.05 2	0.20 620	0.07 176	0.08 105	0.08 9	0.13 168	0.05 4	0.06 48	0.07 104	0.07 169	0.09 340	0.08 32	0.06 6	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.05 254	0.04 57	0.03 1

low	0.07 9	0.04 3	0.09 155	0.14 81	0.07 176	0.08 105	0.12 153	0.13 168	0.09 89	0.06 48	0.05 8	0.06 56	0.05 19	0.12 360	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.05 244

100	0.07 9	0.05 44	0.10 234	0.13 24	0.07 176	0.05 6	0.12 153	0.12 121	0.11 168	0.06 48	0.06 38	0.06 56	0.08 287	0.09 78	0.10 258	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.05 244

FORCE_4.7	0.07 9	0.08 426	0.05 2	0.20 620	0.07 176	0.08 105	0.12 153	0.11 87	0.08 48	0.05 2	0.06 38	0.05 3	0.07 208	0.10 161	0.06 6	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.06 367	0.04 57	0.03 1

F4.4	0.07 9	0.07 269	0.05 2	0.17 344	0.05 4	0.07 46	0.11 98	0.15 257	0.04 2	0.05 2	0.08 186	0.05 3	0.07 208	0.10 161	0.07 15	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.05 244

FORCE_4.6	0.07 9	0.07 269	0.06 10	0.17 344	0.05 4	0.08 105	0.11 98	0.12 121	0.08 48	0.05 2	0.05 8	0.05 3	0.06 85	0.08 32	0.06 6	0.07 419	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.04 68

F5.5	0.07 9	0.06 144	0.06 10	0.19 547	0.06 56	0.09 194	0.11 98	0.14 213	0.06 13	0.05 2	0.06 38	0.07 169	0.05 19	0.09 78	0.06 6	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.05 254	0.04 57	0.03 1

F8.5	0.07 9	0.07 269	0.05 2	0.18 456	0.05 4	0.08 105	0.10 49	0.12 121	0.06 13	0.05 2	0.06 38	0.08 242	0.06 85	0.09 78	0.06 6	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.04 57	0.03 1

FORCE_9	0.07 9	0.07 269	0.05 2	0.18 456	0.05 4	0.08 105	0.10 49	0.12 121	0.06 13	0.05 2	0.06 38	0.08 242	0.06 85	0.09 78	0.06 6	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.05 254	0.04 57	0.03 1

FORCE_8	0.07 9	0.07 269	0.05 2	0.19 547	0.05 4	0.08 105	0.10 49	0.13 168	0.06 13	0.06 48	0.06 38	0.08 242	0.06 85	0.09 78	0.06 6	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.04 57	0.03 1

F7	0.07 9	0.07 269	0.05 2	0.18 456	0.06 56	0.08 105	0.09 28	0.13 168	0.06 13	0.05 2	0.06 38	0.08 242	0.06 85	0.10 161	0.05 1	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.04 68

FORCE_4.5	0.07 9	0.07 269	0.05 2	0.17 344	0.05 4	0.08 105	0.11 98	0.15 257	0.06 13	0.05 2	0.06 38	0.05 3	0.07 208	0.08 32	0.07 15	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.05 254	0.04 57	0.03 1

FORCE_4	0.07 9	0.05 44	0.07 26	0.18 456	0.06 56	0.10 266	0.11 98	0.12 121	0.05 4	0.06 48	0.07 104	0.08 242	0.07 208	0.10 161	0.05 1	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.04 57	0.03 1

FORCE_5	0.07 9	0.05 44	0.06 10	0.18 456	0.05 4	0.08 105	0.11 98	0.12 121	0.05 4	0.05 2	0.06 38	0.06 56	0.06 85	0.09 78	0.06 6	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.05 254	0.04 57	0.04 68

FORCE_6	0.07 9	0.07 269	0.04 1	0.18 456	0.05 4	0.10 266	0.10 49	0.12 121	0.06 13	0.06 48	0.06 38	0.06 56	0.06 85	0.10 161	0.07 15	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.04 57	0.04 68

NBS	0.07 9	0.07 269	0.08 62	0.17 344	0.07 176	0.07 46	0.13 243	0.05 1	0.07 30	0.06 48	0.09 232	0.05 3	0.04 1	0.05 1	0.09 143	0.05 64	0.05 317	0.08 492	0.06 367	0.05 215	0.04 68

rgla	0.07 9	0.06 144	0.06 10	0.17 344	0.07 176	0.09 194	0.10 49	0.09 30	0.08 48	0.07 119	0.06 38	0.05 3	0.06 85	0.10 161	0.09 143	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 57	0.04 68

416test1013	0.07 9	0.06 144	0.07 26	0.17 344	0.07 176	0.10 266	0.10 49	0.09 30	0.07 30	0.08 190	0.07 104	0.05 3	0.07 208	0.10 161	0.09 143	0.06 215	0.05 317	0.04 1	0.03 1	0.04 57	0.05 244

416test	0.07 9	0.07 269	0.06 10	0.17 344	0.07 176	0.10 266	0.10 49	0.09 30	0.08 48	0.07 119	0.07 104	0.05 3	0.07 208	0.09 78	0.09 143	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 57	0.04 68

test410_97500	0.07 9	0.06 144	0.09 155	0.17 344	0.07 176	0.07 46	0.08 9	0.11 87	0.09 89	0.06 48	0.05 8	0.05 3	0.05 19	0.09 78	0.08 51	0.04 6	0.05 317	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 68

test410	0.07 9	0.06 144	0.09 155	0.17 344	0.07 176	0.07 46	0.08 9	0.11 87	0.09 89	0.06 48	0.05 8	0.06 56	0.05 19	0.09 78	0.08 51	0.04 6	0.05 317	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 68

LACA_dic	0.07 9	0.10 590	0.08 62	0.13 24	0.05 4	0.08 105	0.11 98	0.08 16	0.09 89	0.05 2	0.05 8	0.05 3	0.05 19	0.08 32	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.05 215	0.05 244

DF_test	0.07 9	0.05 44	0.08 62	0.14 81	0.08 294	0.04 3	0.13 243	0.09 30	0.11 168	0.07 119	0.08 186	0.06 56	0.07 208	0.06 4	0.08 51	0.06 215	0.05 317	0.05 80	0.05 254	0.05 215	0.04 68

over v1	0.07 9	0.07 269	0.07 26	0.18 456	0.05 4	0.08 105	0.08 9	0.10 51	0.05 4	0.06 48	0.06 38	0.07 169	0.10 391	0.11 256	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 215	0.05 244

over-8	0.07 9	0.07 269	0.07 26	0.18 456	0.05 4	0.08 105	0.08 9	0.13 168	0.05 4	0.06 48	0.05 8	0.07 169	0.09 340	0.11 256	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 215	0.05 244

small-0shot	0.07 9	0.05 44	0.09 155	0.14 81	0.07 176	0.06 19	0.13 243	0.09 30	0.08 48	0.05 2	0.10 275	0.06 56	0.06 85	0.06 4	0.10 258	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.04 68

over-9	0.07 9	0.07 269	0.07 26	0.18 456	0.05 4	0.08 105	0.08 9	0.13 168	0.06 13	0.06 48	0.05 8	0.07 169	0.09 340	0.11 256	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 215	0.05 244

WAFT-Stereo (ZS)	0.07 9	0.05 44	0.09 155	0.12 9	0.07 176	0.09 194	0.15 426	0.07 9	0.07 30	0.06 48	0.10 275	0.05 3	0.07 208	0.06 4	0.11 353	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.05 244

testmc14	0.07 9	0.05 44	0.06 10	0.15 139	0.05 4	0.09 194	0.12 153	0.08 16	0.08 48	0.07 119	0.09 232	0.06 56	0.05 19	0.07 9	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	0.15 139	0.05 4	0.09 194	0.12 153	0.10 51	0.09 89	0.07 119	0.07 104	0.07 169	0.05 19	0.10 161	0.07 15	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.04 57	0.03 1

derf	0.07 9	0.05 44	0.10 234	0.14 81	0.06 56	0.05 6	0.12 153	0.12 121	0.09 89	0.05 2	0.07 104	0.07 169	0.08 287	0.10 161	0.09 143	0.06 215	0.05 317	0.04 1	0.03 1	0.04 57	0.05 244

mm2	0.07 9	0.04 3	0.10 234	0.13 24	0.06 56	0.06 19	0.13 243	0.13 168	0.08 48	0.06 48	0.07 104	0.06 56	0.09 340	0.10 161	0.09 143	0.06 215	0.05 317	0.04 1	0.03 1	0.04 57	0.05 244

mm1	0.07 9	0.04 3	0.10 234	0.13 24	0.06 56	0.06 19	0.13 243	0.06 2	0.08 48	0.06 48	0.07 104	0.06 56	0.09 340	0.10 161	0.09 143	0.06 215	0.05 317	0.04 1	0.03 1	0.04 57	0.05 244

qqai	0.07 9	0.05 44	0.10 234	0.14 81	0.06 56	0.05 6	0.12 153	0.08 16	0.09 89	0.05 2	0.07 104	0.06 56	0.08 287	0.10 161	0.09 143	0.06 215	0.05 317	0.05 80	0.03 1	0.04 57	0.05 244

MGA	0.07 9	0.04 3	0.11 308	0.13 24	0.06 56	0.08 105	0.09 28	0.12 121	0.08 48	0.05 2	0.06 38	0.06 56	0.05 19	0.10 161	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.03 1	0.05 215	0.05 244

CAR	0.07 9	0.05 44	0.09 155	0.14 81	0.06 56	0.07 46	0.08 9	0.12 121	0.08 48	0.05 2	0.06 38	0.05 3	0.05 19	0.10 161	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.04 68

MSE-Stereo	0.07 9	0.04 3	0.09 155	0.13 24	0.06 56	0.07 46	0.08 9	0.12 121	0.08 48	0.05 2	0.06 38	0.05 3	0.05 19	0.10 161	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.04 68

monster-pro	0.07 9	0.06 144	0.06 10	0.15 139	0.05 4	0.08 105	0.10 49	0.15 257	0.15 331	0.05 2	0.06 38	0.05 3	0.06 85	0.07 9	0.09 143	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

LWStereo	0.07 9	0.06 144	0.09 155	0.17 344	0.06 56	0.08 105	0.12 153	0.11 87	0.10 126	0.07 119	0.07 104	0.07 169	0.06 85	0.10 161	0.07 15	0.04 6	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.03 1

CR7Stereo	0.07 9	0.08 426	0.08 62	0.17 344	0.07 176	0.08 105	0.13 243	0.10 51	0.10 126	0.07 119	0.09 232	0.06 56	0.05 19	0.08 32	0.07 15	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.04 68

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 9	0.07 269	0.07 26	0.16 244	0.06 56	0.08 105	0.12 153	0.10 51	0.09 89	0.06 48	0.09 232	0.06 56	0.05 19	0.09 78	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.03 1	0.04 68

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 9	0.05 44	0.11 308	0.15 139	0.06 56	0.07 46	0.12 153	0.10 51	0.11 168	0.07 119	0.08 186	0.06 56	0.05 19	0.09 78	0.07 15	0.05 64	0.05 317	0.05 80	0.04 78	0.03 1	0.04 68

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 9	0.06 144	0.07 26	0.15 139	0.06 56	0.10 266	0.15 426	0.12 121	0.11 168	0.06 48	0.11 332	0.06 56	0.05 19	0.09 78	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.03 1	0.03 1

PipStereo	0.07 9	0.04 3	0.09 155	0.13 24	0.05 4	0.08 105	0.10 49	0.06 2	0.07 30	0.06 48	0.05 8	0.09 303	0.05 19	0.08 32	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 215	0.05 244

LACA3	0.07 9	0.08 426	0.08 62	0.13 24	0.05 4	0.09 194	0.11 98	0.08 16	0.09 89	0.08 190	0.06 38	0.07 169	0.07 208	0.08 32	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	0.06 144	0.09 155	0.17 344	0.06 56	0.08 105	0.12 153	0.13 168	0.08 48	0.08 190	0.07 104	0.06 56	0.04 1	0.10 161	0.09 143	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.03 1

LACA2	0.07 9	0.05 44	0.06 10	0.15 139	0.06 56	0.09 194	0.10 49	0.11 87	0.11 168	0.05 2	0.05 8	0.06 56	0.08 287	0.09 78	0.07 15	0.07 419	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.04 57	0.04 68

LACA1	0.07 9	0.07 269	0.07 26	0.14 81	0.05 4	0.09 194	0.11 98	0.10 51	0.07 30	0.05 2	0.05 8	0.06 56	0.08 287	0.08 32	0.09 143	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 56	0.09 194	0.10 49	0.15 257	0.12 214	0.06 48	0.05 8	0.04 1	0.05 19	0.08 32	0.10 258	0.07 419	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.04 68

BLMT-Stereo	0.07 9	0.04 3	0.08 62	0.15 139	0.07 176	0.07 46	0.14 328	0.07 9	0.10 126	0.05 2	0.05 8	0.04 1	0.06 85	0.07 9	0.09 143	0.04 6	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.04 57	0.04 68

Pro-Stereo	0.07 9	0.05 44	0.08 62	0.15 139	0.08 294	0.08 105	0.12 153	0.07 9	0.08 48	0.06 48	0.06 38	0.05 3	0.05 19	0.09 78	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.04 57	0.04 68

BridgeDepth_RVC	0.07 9	0.04 3	0.09 155	0.11 1	0.05 4	0.10 266	0.10 49	0.14 213	0.09 89	0.06 48	0.07 104	0.06 56	0.08 287	0.07 9	0.10 258	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.05 215	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	0.07 269	0.08 62	0.15 139	0.06 56	0.11 328	0.10 49	0.11 87	0.11 168	0.06 48	0.07 104	0.06 56	0.05 19	0.10 161	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.03 1	0.03 1

BridgeDepth	0.07 9	0.07 269	0.08 62	0.18 456	0.06 56	0.07 46	0.11 98	0.10 51	0.06 13	0.04 1	0.07 104	0.10 342	0.09 340	0.08 32	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	0.06 144	0.06 10	0.15 139	0.05 4	0.08 105	0.10 49	0.15 257	0.15 331	0.05 2	0.06 38	0.05 3	0.06 85	0.07 9	0.09 143	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	0.16 244	0.06 56	0.07 46	0.11 98	0.10 51	0.08 48	0.06 48	0.07 104	0.07 169	0.07 208	0.09 78	0.09 143	0.04 6	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Monster-pub-eth3d	0.07 9	0.06 144	0.06 10	0.15 139	0.05 4	0.08 105	0.10 49	0.15 257	0.15 331	0.05 2	0.06 38	0.05 3	0.06 85	0.07 9	0.10 258	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 56	0.06 19	0.08 9	0.12 121	0.07 30	0.06 48	0.06 38	0.05 3	0.06 85	0.09 78	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.05 215	0.05 244

Replicate-Monster	0.07 9	0.05 44	0.09 155	0.14 81	0.06 56	0.09 194	0.09 28	0.14 213	0.12 214	0.05 2	0.07 104	0.06 56	0.06 85	0.08 32	0.10 258	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.03 1	0.04 57	0.04 68

AdaDepth	0.07 9	0.06 144	0.07 26	0.18 456	0.06 56	0.11 328	0.11 98	0.10 51	0.08 48	0.06 48	0.05 8	0.07 169	0.06 85	0.09 78	0.10 258	0.04 6	0.05 317	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.04 68

asda	0.07 9	0.08 426	0.08 62	0.16 244	0.07 176	0.06 19	0.10 49	0.16 302	0.11 168	0.06 48	0.06 38	0.05 3	0.06 85	0.10 161	0.10 258	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 57	0.03 1

asd	0.07 9	0.08 426	0.08 62	0.16 244	0.07 176	0.08 105	0.08 9	0.11 87	0.08 48	0.07 119	0.07 104	0.06 56	0.06 85	0.10 161	0.09 143	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 78	0.04 57	0.03 1

2.25w	0.07 9	0.07 269	0.08 62	0.15 139	0.06 56	0.08 105	0.09 28	0.10 51	0.15 331	0.08 190	0.10 275	0.07 169	0.06 85	0.09 78	0.10 258	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.03 1	0.04 68

4.25_new	0.07 9	0.08 426	0.09 155	0.15 139	0.06 56	0.08 105	0.08 9	0.14 213	0.08 48	0.07 119	0.07 104	0.06 56	0.06 85	0.12 360	0.10 258	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 57	0.03 1

4.5w_new	0.07 9	0.08 426	0.09 155	0.15 139	0.06 56	0.08 105	0.08 9	0.14 213	0.08 48	0.07 119	0.07 104	0.06 56	0.06 85	0.12 360	0.10 258	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 57	0.03 1

4.5_new	0.07 9	0.09 520	0.08 62	0.15 139	0.07 176	0.07 46	0.10 49	0.14 213	0.11 168	0.06 48	0.08 186	0.06 56	0.06 85	0.08 32	0.10 258	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 78	0.04 57	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 9	0.09 520	0.08 62	0.15 139	0.07 176	0.07 46	0.10 49	0.14 213	0.11 168	0.06 48	0.08 186	0.06 56	0.06 85	0.08 32	0.10 258	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 78	0.04 57	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 9	0.08 426	0.09 155	0.15 139	0.06 56	0.08 105	0.08 9	0.14 213	0.08 48	0.07 119	0.07 104	0.06 56	0.06 85	0.12 360	0.10 258	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 57	0.03 1

4w-stereo	0.07 9	0.08 426	0.08 62	0.16 244	0.07 176	0.07 46	0.08 9	0.11 87	0.09 89	0.07 119	0.07 104	0.05 3	0.06 85	0.09 78	0.10 258	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 78	0.04 57	0.03 1

2.5w	0.07 9	0.07 269	0.08 62	0.16 244	0.06 56	0.08 105	0.12 153	0.10 51	0.10 126	0.07 119	0.06 38	0.09 303	0.06 85	0.08 32	0.09 143	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 78	0.03 1	0.03 1

2.75w_new	0.07 9	0.07 269	0.07 26	0.13 24	0.06 56	0.08 105	0.08 9	0.18 375	0.13 263	0.08 190	0.08 186	0.06 56	0.06 85	0.09 78	0.11 353	0.04 6	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 68

3.25w_new	0.07 9	0.06 144	0.08 62	0.15 139	0.06 56	0.10 266	0.07 5	0.12 121	0.11 168	0.08 190	0.07 104	0.07 169	0.06 85	0.11 256	0.10 258	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 68

3.25w	0.07 9	0.06 144	0.08 62	0.15 139	0.06 56	0.10 266	0.07 5	0.12 121	0.11 168	0.08 190	0.07 104	0.07 169	0.06 85	0.11 256	0.10 258	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 68

3.75w	0.07 9	0.07 269	0.08 62	0.16 244	0.07 176	0.07 46	0.09 28	0.16 302	0.10 126	0.07 119	0.06 38	0.06 56	0.06 85	0.09 78	0.10 258	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3.5w_stereo	0.07 9	0.07 269	0.07 26	0.15 139	0.07 176	0.09 194	0.06 1	0.14 213	0.11 168	0.08 190	0.07 104	0.06 56	0.07 208	0.10 161	0.09 143	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

monsters	0.07 9	0.06 144	0.06 10	0.15 139	0.06 56	0.08 105	0.09 28	0.13 168	0.09 89	0.09 250	0.07 104	0.06 56	0.06 85	0.09 78	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	0.10 234	0.17 344	0.06 56	0.05 6	0.10 49	0.11 87	0.10 126	0.06 48	0.06 38	0.07 169	0.05 19	0.08 32	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.07 460	0.06 379

LG-Stereo_L2	0.07 9	0.05 44	0.10 234	0.14 81	0.06 56	0.07 46	0.12 153	0.09 30	0.10 126	0.06 48	0.04 1	0.05 3	0.05 19	0.08 32	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.03 1	0.04 57	0.03 1

LG-Stereo_L1	0.07 9	0.05 44	0.11 308	0.14 81	0.06 56	0.07 46	0.12 153	0.09 30	0.08 48	0.05 2	0.04 1	0.05 3	0.04 1	0.08 32	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.03 1	0.04 57	0.04 68

MLG-Stereo_test3	0.07 9	0.05 44	0.10 234	0.15 139	0.06 56	0.07 46	0.10 49	0.08 16	0.06 13	0.06 48	0.04 1	0.06 56	0.06 85	0.08 32	0.10 258	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.06 379

MLG-Stereo_test2	0.07 9	0.04 3	0.10 234	0.15 139	0.06 56	0.07 46	0.11 98	0.09 30	0.04 2	0.06 48	0.05 8	0.06 56	0.04 1	0.08 32	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.03 1	0.05 215	0.05 244

MLG-Stereo	0.07 9	0.05 44	0.09 155	0.17 344	0.05 4	0.07 46	0.11 98	0.08 16	0.05 4	0.05 2	0.04 1	0.06 56	0.05 19	0.10 161	0.09 143	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.03 1	0.04 57	0.05 244

LG-G_1	0.07 9	0.04 3	0.11 308	0.15 139	0.06 56	0.09 194	0.08 9	0.08 16	0.06 13	0.06 48	0.06 38	0.07 169	0.07 208	0.11 256	0.08 51	0.07 419	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.06 379

LG-G	0.07 9	0.04 3	0.11 308	0.15 139	0.06 56	0.09 194	0.08 9	0.08 16	0.06 13	0.06 48	0.06 38	0.07 169	0.07 208	0.11 256	0.08 51	0.07 419	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.06 379

LGtest1	0.07 9	0.05 44	0.11 308	0.15 139	0.06 56	0.07 46	0.09 28	0.08 16	0.06 13	0.06 48	0.04 1	0.06 56	0.07 208	0.10 161	0.09 143	0.07 419	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.06 366	0.06 379

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 9	0.06 144	0.10 234	0.16 244	0.07 176	0.04 3	0.13 243	0.10 51	0.10 126	0.05 2	0.11 332	0.07 169	0.05 19	0.07 9	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.04 68

GREAT-IGEV	0.07 9	0.06 144	0.09 155	0.13 24	0.07 176	0.07 46	0.14 328	0.10 51	0.09 89	0.06 48	0.08 186	0.06 56	0.05 19	0.10 161	0.07 15	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	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	0.16 705	0.17 580	0.11 1	0.05 4	0.06 19	0.11 98	0.08 16	0.08 48	0.06 48	0.06 38	0.05 3	0.05 19	0.09 78	0.08 51	0.08 512	0.04 27	0.05 80	0.03 1	0.05 215	0.04 68

AIO_rvc	0.07 9	0.06 144	0.08 62	0.15 139	0.06 56	0.08 105	0.14 328	0.09 30	0.08 48	0.07 119	0.08 186	0.07 169	0.04 1	0.10 161	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.03 1

AIO_test	0.07 9	0.06 144	0.07 26	0.15 139	0.07 176	0.07 46	0.14 328	0.10 51	0.10 126	0.07 119	0.07 104	0.06 56	0.05 19	0.08 32	0.10 258	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.03 1

MonSter	0.07 9	0.06 144	0.06 10	0.15 139	0.05 4	0.08 105	0.10 49	0.15 257	0.15 331	0.05 2	0.06 38	0.05 3	0.06 85	0.07 9	0.09 143	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 56	0.09 194	0.13 243	0.07 9	0.13 263	0.06 48	0.07 104	0.06 56	0.05 19	0.10 161	0.09 143	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.03 1	0.04 57	0.04 68

dual_stereo	0.07 9	0.05 44	0.08 62	0.15 139	0.05 4	0.05 6	0.13 243	0.12 121	0.08 48	0.07 119	0.06 38	0.05 3	0.05 19	0.07 9	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.03 1	0.04 57	0.04 68

IGEV-Stereo++	0.07 9	0.06 144	0.08 62	0.18 456	0.06 56	0.05 6	0.10 49	0.11 87	0.11 168	0.06 48	0.07 104	0.07 169	0.06 85	0.09 78	0.09 143	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.04 68

IGEV-Stereo+	0.07 9	0.04 3	0.08 62	0.15 139	0.06 56	0.04 3	0.09 28	0.10 51	0.09 89	0.06 48	0.06 38	0.06 56	0.06 85	0.06 4	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.06 366	0.06 379

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 9	0.05 44	0.11 308	0.15 139	0.06 56	0.07 46	0.12 153	0.10 51	0.11 168	0.07 119	0.08 186	0.06 56	0.05 19	0.09 78	0.07 15	0.05 64	0.05 317	0.05 80	0.04 78	0.03 1	0.04 68

Selective-IGEV	0.07 9	0.06 144	0.09 155	0.17 344	0.06 56	0.08 105	0.12 153	0.13 168	0.08 48	0.08 190	0.07 104	0.06 56	0.04 1	0.10 161	0.09 143	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.03 1

L4000	0.08 127	0.06 144	0.09 155	0.17 344	0.07 176	0.11 328	0.18 587	0.16 302	0.10 126	0.07 119	0.09 232	0.06 56	0.08 287	0.07 9	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.03 1	0.03 1

L400	0.08 127	0.07 269	0.08 62	0.17 344	0.08 294	0.12 389	0.17 534	0.13 168	0.09 89	0.08 190	0.08 186	0.06 56	0.07 208	0.09 78	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.03 1	0.03 1

L500	0.08 127	0.07 269	0.09 155	0.17 344	0.08 294	0.12 389	0.17 534	0.13 168	0.11 168	0.09 250	0.10 275	0.05 3	0.07 208	0.09 78	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.03 1	0.03 1

CEFStereo	0.08 127	0.05 44	0.09 155	0.16 244	0.06 56	0.09 194	0.14 328	0.09 30	0.09 89	0.08 190	0.10 275	0.07 169	0.08 287	0.09 78	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.04 68

GeoAtt-L-single (ZS)	0.08 127	0.05 44	0.09 155	0.11 1	0.06 56	0.10 266	0.11 98	0.08 16	0.10 126	0.08 190	0.07 104	0.06 56	0.07 208	0.14 470	0.09 143	0.07 419	0.04 27	0.06 256	0.04 78	0.06 366	0.05 244

ACC-I	0.08 127	0.06 144	0.11 308	0.15 139	0.06 56	0.02 1	0.13 243	0.09 30	0.14 299	0.06 48	0.08 186	0.06 56	0.07 208	0.09 78	0.08 51	0.07 419	0.04 27	0.06 256	0.04 78	0.06 366	0.05 244

ACC	0.08 127	0.06 144	0.11 308	0.15 139	0.06 56	0.02 1	0.14 328	0.11 87	0.14 299	0.06 48	0.07 104	0.07 169	0.07 208	0.09 78	0.08 51	0.07 419	0.04 27	0.06 256	0.04 78	0.06 366	0.05 244

GCAP-Stereo-w-DA	0.08 127	0.08 426	0.08 62	0.18 456	0.06 56	0.07 46	0.10 49	0.13 168	0.13 263	0.08 190	0.07 104	0.07 169	0.06 85	0.09 78	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.04 68

E$^{3}$Stereo	0.08 127	0.05 44	0.11 308	0.13 24	0.07 176	0.09 194	0.12 153	0.12 121	0.10 126	0.07 119	0.07 104	0.07 169	0.07 208	0.11 256	0.10 258	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.05 244

LLLLL	0.08 127	0.05 44	0.11 308	0.13 24	0.07 176	0.09 194	0.12 153	0.12 121	0.10 126	0.07 119	0.07 104	0.07 169	0.07 208	0.11 256	0.10 258	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.05 244

LLL	0.08 127	0.05 44	0.10 234	0.13 24	0.07 176	0.08 105	0.12 153	0.13 168	0.10 126	0.07 119	0.06 38	0.07 169	0.07 208	0.11 256	0.10 258	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.05 244

300	0.08 127	0.05 44	0.12 368	0.14 81	0.07 176	0.08 105	0.13 243	0.15 257	0.10 126	0.05 2	0.07 104	0.06 56	0.08 287	0.08 32	0.10 258	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.05 244

Last	0.08 127	0.04 3	0.12 368	0.13 24	0.07 176	0.07 46	0.13 243	0.14 213	0.09 89	0.06 48	0.06 38	0.06 56	0.09 340	0.10 161	0.11 353	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.05 244

DDDD	0.08 127	0.04 3	0.12 368	0.13 24	0.07 176	0.08 105	0.13 243	0.15 257	0.09 89	0.06 48	0.06 38	0.06 56	0.09 340	0.09 78	0.11 353	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.05 244

TT111	0.08 127	0.05 44	0.11 308	0.13 24	0.06 56	0.08 105	0.12 153	0.14 213	0.09 89	0.05 2	0.06 38	0.06 56	0.09 340	0.10 161	0.11 353	0.06 215	0.05 317	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.05 244

EE1	0.08 127	0.05 44	0.10 234	0.15 139	0.07 176	0.07 46	0.09 28	0.16 302	0.12 214	0.08 190	0.05 8	0.06 56	0.05 19	0.14 470	0.09 143	0.06 215	0.05 317	0.06 256	0.04 78	0.05 215	0.05 244

SCION-M(vits-remse)	0.08 127	0.06 144	0.13 422	0.24 722	0.05 4	0.08 105	0.10 49	0.15 257	0.15 331	0.05 2	0.06 38	0.05 3	0.06 85	0.07 9	0.09 143	0.08 512	0.06 512	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

GEAR-Net	0.08 127	0.07 269	0.09 155	0.18 456	0.07 176	0.10 266	0.13 243	0.10 51	0.10 126	0.08 190	0.08 186	0.06 56	0.05 19	0.13 426	0.09 143	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.04 68

over-6	0.08 127	0.07 269	0.08 62	0.17 344	0.05 4	0.10 266	0.09 28	0.17 342	0.11 168	0.06 48	0.07 104	0.07 169	0.09 340	0.10 161	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.05 215	0.05 244

anonymous	0.08 127	0.05 44	0.12 368	0.16 244	0.08 294	0.05 6	0.12 153	0.11 87	0.14 299	0.07 119	0.07 104	0.06 56	0.04 1	0.07 9	0.09 143	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.04 68

depth_test_26	0.08 127	0.04 3	0.12 368	0.13 24	0.07 176	0.08 105	0.10 49	0.12 121	0.11 168	0.09 250	0.07 104	0.08 242	0.05 19	0.09 78	0.08 51	0.08 512	0.06 512	0.06 256	0.06 367	0.06 366	0.07 474

LGCAT	0.08 127	0.04 3	0.10 234	0.11 1	0.06 56	0.07 46	0.13 243	0.07 9	0.08 48	0.09 250	0.07 104	0.07 169	0.08 287	0.12 360	0.11 353	0.10 628	0.09 666	0.04 1	0.05 254	0.04 57	0.09 602

quiztm	0.08 127	0.08 426	0.08 62	0.18 456	0.07 176	0.09 194	0.14 328	0.14 213	0.13 263	0.07 119	0.07 104	0.05 3	0.06 85	0.11 256	0.09 143	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.04 78	0.05 215	0.03 1

PointNet	0.08 127	0.06 144	0.07 26	0.15 139	0.07 176	0.09 194	0.14 328	0.11 87	0.08 48	0.05 2	0.08 186	0.08 242	0.09 340	0.09 78	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.03 1	0.04 68

TS12	0.08 127	0.06 144	0.09 155	0.21 663	0.07 176	0.12 389	0.12 153	0.11 87	0.09 89	0.10 306	0.10 275	0.08 242	0.10 391	0.09 78	0.12 435	0.04 6	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.03 1	0.04 68

DF	0.08 127	0.06 144	0.10 234	0.15 139	0.06 56	0.11 328	0.12 153	0.11 87	0.12 214	0.09 250	0.10 275	0.10 342	0.08 287	0.11 256	0.09 143	0.07 419	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.04 68

LiteMatch*	0.08 127	0.04 3	0.12 368	0.13 24	0.08 294	0.08 105	0.13 243	0.14 213	0.09 89	0.05 2	0.05 8	0.05 3	0.09 340	0.11 256	0.10 258	0.06 215	0.05 317	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.06 379

canet-new	0.08 127	0.07 269	0.09 155	0.19 547	0.06 56	0.07 46	0.12 153	0.13 168	0.13 263	0.06 48	0.07 104	0.06 56	0.07 208	0.11 256	0.07 15	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.03 1

bcnet-new	0.08 127	0.07 269	0.08 62	0.18 456	0.06 56	0.07 46	0.10 49	0.09 30	0.14 299	0.07 119	0.07 104	0.06 56	0.07 208	0.11 256	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.03 1

LMStereo	0.08 127	0.07 269	0.09 155	0.19 547	0.06 56	0.07 46	0.12 153	0.11 87	0.13 263	0.06 48	0.07 104	0.06 56	0.06 85	0.10 161	0.07 15	0.04 6	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.03 1

ARStereo	0.08 127	0.07 269	0.10 234	0.17 344	0.06 56	0.09 194	0.13 243	0.12 121	0.14 299	0.08 190	0.08 186	0.06 56	0.05 19	0.09 78	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.03 1	0.03 1

ARStereo-new	0.08 127	0.06 144	0.09 155	0.17 344	0.05 4	0.08 105	0.13 243	0.12 121	0.13 263	0.09 250	0.08 186	0.07 169	0.05 19	0.10 161	0.09 143	0.04 6	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.03 1	0.03 1

BARStereo	0.08 127	0.07 269	0.08 62	0.19 547	0.06 56	0.08 105	0.12 153	0.11 87	0.13 263	0.07 119	0.08 186	0.05 3	0.07 208	0.10 161	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.06 366	0.04 68

FCBStereo	0.08 127	0.07 269	0.09 155	0.18 456	0.06 56	0.10 266	0.11 98	0.10 51	0.09 89	0.07 119	0.07 104	0.07 169	0.06 85	0.11 256	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.04 68

PSGStereo	0.08 127	0.07 269	0.09 155	0.18 456	0.06 56	0.10 266	0.11 98	0.10 51	0.09 89	0.07 119	0.07 104	0.07 169	0.06 85	0.11 256	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.04 68

MUNStereo	0.08 127	0.07 269	0.09 155	0.18 456	0.06 56	0.08 105	0.12 153	0.10 51	0.09 89	0.09 250	0.08 186	0.08 242	0.06 85	0.12 360	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.04 68

CHEStereo	0.08 127	0.08 426	0.08 62	0.17 344	0.06 56	0.07 46	0.12 153	0.10 51	0.11 168	0.09 250	0.09 232	0.06 56	0.07 208	0.09 78	0.07 15	0.04 6	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.04 68

TOTStereo	0.08 127	0.06 144	0.10 234	0.18 456	0.06 56	0.08 105	0.11 98	0.14 213	0.12 214	0.09 250	0.09 232	0.08 242	0.06 85	0.10 161	0.08 51	0.04 6	0.05 317	0.05 80	0.04 78	0.03 1	0.04 68

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.08 127	0.08 426	0.08 62	0.18 456	0.06 56	0.07 46	0.10 49	0.13 168	0.13 263	0.08 190	0.07 104	0.07 169	0.06 85	0.09 78	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.04 68

RMAStereo	0.08 127	0.08 426	0.08 62	0.19 547	0.07 176	0.08 105	0.13 243	0.15 257	0.12 214	0.07 119	0.08 186	0.07 169	0.07 208	0.09 78	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.04 68

ATMStereo	0.08 127	0.10 590	0.07 26	0.20 620	0.08 294	0.08 105	0.12 153	0.12 121	0.14 299	0.08 190	0.08 186	0.05 3	0.07 208	0.09 78	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.06 366	0.04 68

ACMStereo	0.08 127	0.09 520	0.08 62	0.19 547	0.07 176	0.07 46	0.10 49	0.14 213	0.15 331	0.06 48	0.08 186	0.05 3	0.06 85	0.10 161	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.04 68

KABStereo	0.08 127	0.08 426	0.08 62	0.19 547	0.07 176	0.09 194	0.11 98	0.17 342	0.15 331	0.07 119	0.07 104	0.06 56	0.06 85	0.10 161	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.04 68

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 127	0.08 426	0.09 155	0.18 456	0.07 176	0.11 328	0.14 328	0.13 168	0.11 168	0.08 190	0.11 332	0.07 169	0.06 85	0.09 78	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.04 68

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 127	0.05 44	0.08 62	0.15 139	0.06 56	0.10 266	0.14 328	0.13 168	0.12 214	0.07 119	0.08 186	0.07 169	0.06 85	0.10 161	0.09 143	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.03 1	0.04 68

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 127	0.06 144	0.16 554	0.15 139	0.06 56	0.08 105	0.12 153	0.13 168	0.11 168	0.07 119	0.08 186	0.07 169	0.06 85	0.09 78	0.08 51	0.05 64	0.05 317	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.04 68

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 127	0.06 144	0.08 62	0.17 344	0.06 56	0.07 46	0.14 328	0.13 168	0.16 369	0.05 2	0.10 275	0.06 56	0.06 85	0.08 32	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.03 1	0.04 68

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 127	0.06 144	0.11 308	0.16 244	0.07 176	0.11 328	0.12 153	0.15 257	0.16 369	0.08 190	0.12 354	0.05 3	0.06 85	0.09 78	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.03 1	0.04 68

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 127	0.06 144	0.10 234	0.16 244	0.07 176	0.11 328	0.13 243	0.14 213	0.14 299	0.08 190	0.13 381	0.05 3	0.06 85	0.10 161	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.04 78	0.03 1	0.04 68

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 127	0.07 269	0.10 234	0.16 244	0.07 176	0.09 194	0.12 153	0.15 257	0.15 331	0.09 250	0.12 354	0.05 3	0.06 85	0.09 78	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.04 78	0.03 1	0.04 68

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 127	0.07 269	0.18 615	0.16 244	0.06 56	0.06 19	0.13 243	0.13 168	0.13 263	0.07 119	0.07 104	0.06 56	0.05 19	0.08 32	0.08 51	0.04 6	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 127	0.06 144	0.08 62	0.16 244	0.06 56	0.06 19	0.14 328	0.14 213	0.15 331	0.07 119	0.10 275	0.06 56	0.05 19	0.09 78	0.09 143	0.04 6	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 127	0.05 44	0.12 368	0.15 139	0.06 56	0.09 194	0.13 243	0.12 121	0.12 214	0.07 119	0.09 232	0.06 56	0.06 85	0.10 161	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.04 68

PSi22	0.08 127	0.06 144	0.11 308	0.16 244	0.07 176	0.08 105	0.10 49	0.14 213	0.08 48	0.08 190	0.07 104	0.10 342	0.06 85	0.12 360	0.10 258	0.05 64	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.04 57	0.04 68

Foundation-i1c-attn	0.08 127	0.05 44	0.07 26	0.14 81	0.05 4	0.09 194	0.12 153	0.13 168	0.10 126	0.09 250	0.10 275	0.10 342	0.07 208	0.08 32	0.10 258	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.03 1	0.04 68

Foundation-i1b	0.08 127	0.05 44	0.07 26	0.14 81	0.05 4	0.09 194	0.12 153	0.13 168	0.10 126	0.09 250	0.10 275	0.10 342	0.06 85	0.07 9	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.03 1	0.03 1

Foundation-i1a	0.08 127	0.05 44	0.08 62	0.13 24	0.05 4	0.13 440	0.13 243	0.12 121	0.10 126	0.11 350	0.11 332	0.11 377	0.06 85	0.08 32	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.03 1	0.04 57	0.04 68

DepthFocus	0.08 127	0.04 3	0.15 510	0.13 24	0.09 425	0.08 105	0.12 153	0.10 51	0.05 4	0.09 250	0.06 38	0.07 169	0.04 1	0.08 32	0.08 51	0.06 215	0.05 317	0.07 393	0.07 477	0.05 215	0.04 68

GeoVLM	0.08 127	0.04 3	0.10 234	0.13 24	0.06 56	0.10 266	0.13 243	0.13 168	0.08 48	0.06 48	0.07 104	0.06 56	0.08 287	0.10 161	0.11 353	0.06 215	0.05 317	0.04 1	0.03 1	0.04 57	0.05 244

gcap_with_dpt	0.08 127	0.06 144	0.10 234	0.16 244	0.07 176	0.10 266	0.12 153	0.14 213	0.14 299	0.08 190	0.12 354	0.05 3	0.06 85	0.10 161	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.03 1	0.04 68

DispViT+	0.08 127	0.05 44	0.10 234	0.13 24	0.06 56	0.05 6	0.11 98	0.18 375	0.16 369	0.09 250	0.08 186	0.07 169	0.06 85	0.11 256	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

WQFJA1++	0.08 127	0.04 3	0.11 308	0.14 81	0.07 176	0.11 328	0.11 98	0.12 121	0.07 30	0.07 119	0.07 104	0.07 169	0.06 85	0.10 161	0.10 258	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.06 366	0.06 379

BStereo	0.08 127	0.06 144	0.17 580	0.15 139	0.08 294	0.08 105	0.09 28	0.15 257	0.16 369	0.06 48	0.07 104	0.07 169	0.05 19	0.09 78	0.11 353	0.04 6	0.05 317	0.05 80	0.07 477	0.04 57	0.05 244

MonSter++	0.08 127	0.04 3	0.10 234	0.13 24	0.06 56	0.10 266	0.13 243	0.13 168	0.08 48	0.06 48	0.07 104	0.06 56	0.08 287	0.10 161	0.11 353	0.06 215	0.05 317	0.04 1	0.03 1	0.04 57	0.05 244

HiDET	0.08 127	0.05 44	0.10 234	0.13 24	0.06 56	0.09 194	0.12 153	0.12 121	0.12 214	0.07 119	0.07 104	0.07 169	0.07 208	0.11 256	0.11 353	0.06 215	0.05 317	0.04 1	0.03 1	0.04 57	0.04 68

LCMNet	0.08 127	0.05 44	0.10 234	0.13 24	0.07 176	0.09 194	0.12 153	0.10 51	0.12 214	0.06 48	0.08 186	0.06 56	0.07 208	0.11 256	0.10 258	0.06 215	0.05 317	0.04 1	0.03 1	0.04 57	0.04 68

CSFM-Stereo	0.08 127	0.05 44	0.08 62	0.14 81	0.06 56	0.09 194	0.13 243	0.15 257	0.07 30	0.07 119	0.08 186	0.06 56	0.08 287	0.09 78	0.10 258	0.06 215	0.05 317	0.04 1	0.03 1	0.04 57	0.04 68

GEAStereo	0.08 127	0.06 144	0.09 155	0.13 24	0.08 294	0.08 105	0.14 328	0.10 51	0.10 126	0.08 190	0.10 275	0.06 56	0.04 1	0.11 256	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.05 244

GSStereo	0.08 127	0.06 144	0.09 155	0.13 24	0.08 294	0.08 105	0.14 328	0.11 87	0.12 214	0.08 190	0.10 275	0.05 3	0.04 1	0.11 256	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.05 244

gasm-f	0.08 127	0.05 44	0.08 62	0.13 24	0.08 294	0.08 105	0.14 328	0.10 51	0.10 126	0.08 190	0.10 275	0.06 56	0.05 19	0.10 161	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.06 366	0.05 244

DDF-Stereo	0.08 127	0.05 44	0.10 234	0.15 139	0.10 545	0.05 6	0.13 243	0.09 30	0.14 299	0.06 48	0.06 38	0.07 169	0.06 85	0.09 78	0.10 258	0.06 215	0.04 27	0.06 256	0.04 78	0.08 538	0.05 244

252Zero-FE	0.08 127	0.04 3	0.10 234	0.13 24	0.07 176	0.13 440	0.11 98	0.13 168	0.14 299	0.07 119	0.05 8	0.06 56	0.05 19	0.09 78	0.10 258	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.06 379

Zero-FE251	0.08 127	0.05 44	0.10 234	0.13 24	0.06 56	0.12 389	0.12 153	0.11 87	0.10 126	0.07 119	0.08 186	0.06 56	0.06 85	0.10 161	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.04 68

zero-FE	0.08 127	0.05 44	0.10 234	0.15 139	0.10 545	0.05 6	0.13 243	0.09 30	0.14 299	0.07 119	0.06 38	0.07 169	0.06 85	0.09 78	0.10 258	0.06 215	0.04 27	0.06 256	0.04 78	0.08 538	0.05 244

GASTEREO	0.08 127	0.05 44	0.09 155	0.19 547	0.08 294	0.08 105	0.12 153	0.14 213	0.11 168	0.10 306	0.09 232	0.07 169	0.04 1	0.12 360	0.08 51	0.06 215	0.05 317	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.05 244

MSCF	0.08 127	0.05 44	0.09 155	0.19 547	0.08 294	0.07 46	0.12 153	0.14 213	0.11 168	0.10 306	0.09 232	0.07 169	0.04 1	0.11 256	0.08 51	0.06 215	0.05 317	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.05 244

S2M2_XL	0.08 127	0.06 144	0.12 368	0.12 9	0.08 294	0.09 194	0.09 28	0.07 9	0.07 30	0.08 190	0.07 104	0.07 169	0.06 85	0.09 78	0.09 143	0.08 512	0.06 512	0.07 393	0.06 367	0.08 538	0.06 379
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
qwe	0.08 127	0.08 426	0.07 26	0.15 139	0.06 56	0.07 46	0.10 49	0.18 375	0.12 214	0.07 119	0.07 104	0.06 56	0.06 85	0.10 161	0.09 143	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 78	0.04 57	0.03 1

3w_stereo	0.08 127	0.09 520	0.10 234	0.17 344	0.07 176	0.08 105	0.11 98	0.20 429	0.13 263	0.06 48	0.07 104	0.05 3	0.06 85	0.08 32	0.09 143	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 57	0.03 1

2w_stereo	0.08 127	0.08 426	0.09 155	0.16 244	0.06 56	0.09 194	0.10 49	0.20 429	0.15 331	0.08 190	0.07 104	0.06 56	0.06 85	0.06 4	0.10 258	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 78	0.03 1	0.03 1

1w_stereo	0.08 127	0.06 144	0.07 26	0.16 244	0.06 56	0.07 46	0.10 49	0.14 213	0.15 331	0.07 119	0.08 186	0.05 3	0.06 85	0.10 161	0.09 143	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 68

monsterstereo	0.08 127	0.06 144	0.07 26	0.16 244	0.06 56	0.08 105	0.10 49	0.16 302	0.12 214	0.07 119	0.08 186	0.06 56	0.07 208	0.08 32	0.09 143	0.04 6	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.03 1

IGEV	0.08 127	0.04 3	0.09 155	0.13 24	0.06 56	0.09 194	0.12 153	0.14 213	0.10 126	0.06 48	0.09 232	0.07 169	0.05 19	0.09 78	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.04 68

LG-Stereo	0.08 127	0.08 426	0.10 234	0.18 456	0.07 176	0.10 266	0.17 534	0.11 87	0.08 48	0.06 48	0.08 186	0.06 56	0.07 208	0.09 78	0.09 143	0.04 6	0.05 317	0.07 393	0.07 477	0.04 57	0.04 68

SGD-Stereo	0.08 127	0.05 44	0.10 234	0.14 81	0.06 56	0.12 389	0.12 153	0.11 87	0.12 214	0.07 119	0.09 232	0.09 303	0.09 340	0.08 32	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.04 68

HART	0.08 127	0.07 269	0.09 155	0.18 456	0.07 176	0.10 266	0.16 497	0.13 168	0.11 168	0.09 250	0.10 275	0.08 242	0.05 19	0.10 161	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.04 78	0.05 215	0.04 68

SCV_C0	0.08 127	0.07 269	0.08 62	0.16 244	0.10 545	0.08 105	0.14 328	0.11 87	0.13 263	0.08 190	0.07 104	0.06 56	0.05 19	0.11 256	0.07 15	0.05 64	0.05 317	0.05 80	0.04 78	0.06 366	0.05 244

SCV	0.08 127	0.09 520	0.08 62	0.15 139	0.08 294	0.10 266	0.12 153	0.11 87	0.12 214	0.07 119	0.07 104	0.06 56	0.04 1	0.10 161	0.08 51	0.05 64	0.05 317	0.06 256	0.04 78	0.06 366	0.04 68

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 127	0.07 269	0.09 155	0.22 688	0.06 56	0.08 105	0.12 153	0.10 51	0.10 126	0.07 119	0.07 104	0.06 56	0.05 19	0.11 256	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.03 1	0.06 366	0.04 68

HUF	0.08 127	0.05 44	0.08 62	0.14 81	0.06 56	0.09 194	0.13 243	0.13 168	0.13 263	0.07 119	0.07 104	0.09 303	0.06 85	0.10 161	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.04 68

castereo++	0.08 127	0.06 144	0.08 62	0.15 139	0.05 4	0.14 491	0.11 98	0.11 87	0.15 331	0.07 119	0.07 104	0.08 242	0.06 85	0.08 32	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.03 1

IGEV-RUCA	0.08 127	0.06 144	0.11 308	0.14 81	0.09 425	0.10 266	0.12 153	0.10 51	0.12 214	0.06 48	0.07 104	0.08 242	0.06 85	0.09 78	0.08 51	0.06 215	0.05 317	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.06 379

GIP-stereo	0.08 127	0.06 144	0.11 308	0.15 139	0.07 176	0.09 194	0.13 243	0.15 257	0.11 168	0.07 119	0.08 186	0.05 3	0.04 1	0.10 161	0.07 15	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.04 68

SMoEStereo_RVC	0.08 127	0.06 144	0.12 368	0.16 244	0.07 176	0.09 194	0.13 243	0.11 87	0.14 299	0.09 250	0.07 104	0.07 169	0.07 208	0.12 360	0.10 258	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.04 57	0.04 68

WCG-NET	0.08 127	0.05 44	0.10 234	0.15 139	0.06 56	0.11 328	0.14 328	0.13 168	0.14 299	0.07 119	0.09 232	0.07 169	0.06 85	0.13 426	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.04 78	0.04 57	0.03 1

Occ-G	0.08 127	0.05 44	0.07 26	0.14 81	0.07 176	0.09 194	0.14 328	0.14 213	0.15 331	0.07 119	0.12 354	0.07 169	0.05 19	0.09 78	0.10 258	0.06 215	0.05 317	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.06 379

U	0.08 127	0.07 269	0.10 234	0.19 547	0.10 545	0.10 266	0.13 243	0.12 121	0.17 406	0.07 119	0.07 104	0.06 56	0.05 19	0.07 9	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.06 256	0.04 78	0.06 366	0.05 244

AIO-Stereo	0.08 127	0.06 144	0.10 234	0.18 456	0.06 56	0.09 194	0.11 98	0.16 302	0.09 89	0.09 250	0.08 186	0.07 169	0.05 19	0.11 256	0.08 51	0.05 64	0.05 317	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.04 68

WCG-NET（raft）	0.08 127	0.05 44	0.10 234	0.15 139	0.06 56	0.11 328	0.13 243	0.15 257	0.12 214	0.08 190	0.07 104	0.06 56	0.06 85	0.13 426	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.04 68

RSM++	0.08 127	0.06 144	0.09 155	0.17 344	0.07 176	0.09 194	0.12 153	0.11 87	0.11 168	0.08 190	0.06 38	0.07 169	0.05 19	0.10 161	0.09 143	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.05 215	0.03 1

RSM	0.08 127	0.06 144	0.09 155	0.17 344	0.07 176	0.08 105	0.12 153	0.12 121	0.10 126	0.08 190	0.07 104	0.06 56	0.05 19	0.11 256	0.09 143	0.04 6	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.04 68

gcap-zeroshot	0.08 127	0.06 144	0.11 308	0.15 139	0.07 176	0.12 389	0.13 243	0.15 257	0.16 369	0.08 190	0.12 354	0.05 3	0.06 85	0.09 78	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.03 1	0.04 68

test_for_model	0.08 127	0.06 144	0.11 308	0.16 244	0.07 176	0.11 328	0.12 153	0.15 257	0.16 369	0.08 190	0.12 354	0.05 3	0.06 85	0.09 78	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.03 1	0.04 68

trnet	0.08 127	0.05 44	0.07 26	0.12 9	0.05 4	0.12 389	0.10 49	0.13 168	0.10 126	0.08 190	0.13 381	0.09 303	0.08 287	0.11 256	0.10 258	0.08 512	0.05 317	0.05 80	0.03 1	0.06 366	0.05 244

MoCha-V2	0.08 127	0.05 44	0.11 308	0.20 620	0.07 176	0.10 266	0.14 328	0.12 121	0.08 48	0.07 119	0.08 186	0.07 169	0.06 85	0.09 78	0.08 51	0.05 64	0.05 317	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.04 68

IGEV++	0.08 127	0.06 144	0.09 155	0.18 456	0.07 176	0.10 266	0.13 243	0.10 51	0.10 126	0.08 190	0.08 186	0.06 56	0.05 19	0.13 426	0.09 143	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.04 68

testlalala	0.08 127	0.06 144	0.11 308	0.15 139	0.07 176	0.12 389	0.13 243	0.15 257	0.16 369	0.08 190	0.12 354	0.05 3	0.06 85	0.09 78	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.03 1	0.04 68

LoS_RVC	0.08 127	0.05 44	0.07 26	0.15 139	0.07 176	0.08 105	0.15 426	0.12 121	0.11 168	0.08 190	0.09 232	0.06 56	0.09 340	0.10 161	0.09 143	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.03 1	0.04 57	0.04 68

CAS	0.08 127	0.04 3	0.07 26	0.17 344	0.08 294	0.10 266	0.13 243	0.12 121	0.09 89	0.09 250	0.10 275	0.08 242	0.06 85	0.09 78	0.09 143	0.08 512	0.04 27	0.05 80	0.03 1	0.05 215	0.04 68

CES	0.08 127	0.04 3	0.08 62	0.14 81	0.07 176	0.09 194	0.14 328	0.11 87	0.09 89	0.08 190	0.09 232	0.11 377	0.07 208	0.12 360	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.03 1	0.05 215	0.05 244

EGLCR-Stereo	0.08 127	0.05 44	0.08 62	0.14 81	0.07 176	0.11 328	0.12 153	0.11 87	0.16 369	0.06 48	0.05 8	0.07 169	0.05 19	0.10 161	0.11 353	0.06 215	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.04 57	0.04 68

CREStereo++_RVC	0.08 127	0.04 3	0.07 26	0.13 24	0.07 176	0.09 194	0.12 153	0.14 213	0.14 299	0.10 306	0.14 397	0.08 242	0.07 208	0.10 161	0.11 353	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.05 254	0.04 57	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
Cross2Single Stereo	0.09 239	0.10 590	0.08 62	0.18 456	0.06 56	0.06 19	0.14 328	0.10 51	0.24 543	0.12 393	0.07 104	0.08 242	0.06 85	0.08 32	0.09 143	0.11 664	0.03 1	0.05 80	0.04 78	0.09 606	0.04 68

GIO	0.09 239	0.05 44	0.11 308	0.16 244	0.09 425	0.10 266	0.13 243	0.12 121	0.13 263	0.09 250	0.10 275	0.09 303	0.06 85	0.13 426	0.09 143	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.04 57	0.06 379

AnonStereo	0.09 239	0.08 426	0.09 155	0.17 344	0.07 176	0.09 194	0.11 98	0.20 429	0.14 299	0.09 250	0.08 186	0.06 56	0.05 19	0.13 426	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.06 366	0.05 244

GELT-Stereo	0.09 239	0.06 144	0.10 234	0.18 456	0.07 176	0.07 46	0.15 426	0.21 452	0.17 406	0.08 190	0.07 104	0.06 56	0.08 287	0.10 161	0.07 15	0.04 6	0.04 27	0.06 256	0.06 367	0.04 57	0.03 1

FAST (zero-shot)	0.09 239	0.06 144	0.11 308	0.19 547	0.13 669	0.07 46	0.13 243	0.13 168	0.08 48	0.08 190	0.07 104	0.08 242	0.07 208	0.10 161	0.10 258	0.07 419	0.06 512	0.06 256	0.07 477	0.05 215	0.08 551

DNSM	0.09 239	0.05 44	0.08 62	0.14 81	0.06 56	0.07 46	0.12 153	0.12 121	0.11 168	0.09 250	0.09 232	0.08 242	0.05 19	0.19 617	0.15 564	0.07 419	0.05 317	0.05 80	0.04 78	0.14 728	0.12 685

GREATEN-IGEV_RVC	0.09 239	0.08 426	0.08 62	0.21 663	0.09 425	0.08 105	0.11 98	0.10 51	0.09 89	0.07 119	0.11 332	0.05 3	0.06 85	0.14 470	0.11 353	0.05 64	0.06 512	0.07 393	0.06 367	0.05 215	0.05 244

VeloStereo	0.09 239	0.04 3	0.12 368	0.14 81	0.11 607	0.07 46	0.06 1	0.08 16	0.06 13	0.09 250	0.07 104	0.06 56	0.08 287	0.11 256	0.10 258	0.08 512	0.08 628	0.08 492	0.07 477	0.11 666	0.13 705

flow	0.09 239	0.04 3	0.12 368	0.14 81	0.11 607	0.07 46	0.06 1	0.08 16	0.06 13	0.09 250	0.07 104	0.06 56	0.08 287	0.12 360	0.10 258	0.08 512	0.08 628	0.08 492	0.07 477	0.11 666	0.13 705

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 239	0.05 44	0.11 308	0.19 547	0.07 176	0.10 266	0.09 28	0.12 121	0.10 126	0.09 250	0.09 232	0.07 169	0.08 287	0.08 32	0.09 143	0.06 215	0.06 512	0.10 636	0.08 561	0.07 460	0.05 244

Weightmod_eth	0.09 239	0.07 269	0.08 62	0.18 456	0.07 176	0.11 328	0.16 497	0.13 168	0.11 168	0.09 250	0.09 232	0.10 342	0.07 208	0.10 161	0.10 258	0.06 215	0.07 591	0.06 256	0.07 477	0.04 57	0.03 1

Weightmod	0.09 239	0.06 144	0.08 62	0.18 456	0.06 56	0.11 328	0.15 426	0.14 213	0.12 214	0.11 350	0.11 332	0.08 242	0.07 208	0.10 161	0.11 353	0.06 215	0.08 628	0.07 393	0.07 477	0.05 215	0.03 1

Anonymus	0.09 239	0.05 44	0.10 234	0.15 139	0.08 294	0.10 266	0.14 328	0.15 257	0.10 126	0.07 119	0.06 38	0.07 169	0.09 340	0.12 360	0.10 258	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.05 254	0.05 215	0.06 379

PhaseNet	0.09 239	0.06 144	0.10 234	0.15 139	0.08 294	0.10 266	0.14 328	0.20 429	0.12 214	0.07 119	0.08 186	0.09 303	0.10 391	0.13 426	0.12 435	0.06 215	0.04 27	0.06 256	0.06 367	0.05 215	0.05 244

DNS	0.09 239	0.06 144	0.08 62	0.14 81	0.06 56	0.06 19	0.12 153	0.12 121	0.09 89	0.08 190	0.08 186	0.08 242	0.05 19	0.17 568	0.12 435	0.07 419	0.05 317	0.07 393	0.03 1	0.14 728	0.10 635

KMOStereo	0.09 239	0.09 520	0.10 234	0.18 456	0.08 294	0.10 266	0.12 153	0.15 257	0.13 263	0.08 190	0.08 186	0.05 3	0.07 208	0.10 161	0.08 51	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.06 366	0.04 68

RT-Monster	0.09 239	0.05 44	0.09 155	0.14 81	0.08 294	0.12 389	0.10 49	0.17 342	0.19 456	0.14 463	0.10 275	0.10 342	0.08 287	0.11 256	0.10 258	0.07 419	0.05 317	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.06 379

LiteMatch	0.09 239	0.06 144	0.10 234	0.16 244	0.07 176	0.10 266	0.15 426	0.13 168	0.08 48	0.06 48	0.07 104	0.06 56	0.16 584	0.10 161	0.14 523	0.07 419	0.04 27	0.06 256	0.06 367	0.06 366	0.06 379

Foundation-i1	0.09 239	0.04 3	0.10 234	0.14 81	0.06 56	0.10 266	0.13 243	0.16 302	0.15 331	0.10 306	0.10 275	0.11 377	0.07 208	0.07 9	0.10 258	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.05 254	0.05 215	0.05 244

VMStereo-Base	0.09 239	0.05 44	0.10 234	0.13 24	0.07 176	0.11 328	0.10 49	0.16 302	0.13 263	0.10 306	0.16 435	0.10 342	0.09 340	0.11 256	0.10 258	0.07 419	0.05 317	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.06 379

Anonymus123	0.09 239	0.06 144	0.17 580	0.15 139	0.08 294	0.11 328	0.09 28	0.18 375	0.16 369	0.06 48	0.07 104	0.07 169	0.05 19	0.09 78	0.11 353	0.04 6	0.05 317	0.05 80	0.07 477	0.04 57	0.05 244

NLSM3	0.09 239	0.07 269	0.08 62	0.20 620	0.08 294	0.11 328	0.16 497	0.18 375	0.17 406	0.06 48	0.08 186	0.08 242	0.09 340	0.09 78	0.11 353	0.04 6	0.04 27	0.06 256	0.07 477	0.03 1	0.04 68

FE-Mocha	0.09 239	0.06 144	0.14 472	0.16 244	0.09 425	0.11 328	0.15 426	0.19 409	0.16 369	0.10 306	0.09 232	0.07 169	0.07 208	0.09 78	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.06 256	0.06 367	0.05 215	0.05 244

IGEV-FE	0.09 239	0.05 44	0.13 422	0.14 81	0.08 294	0.12 389	0.13 243	0.17 342	0.11 168	0.10 306	0.06 38	0.09 303	0.06 85	0.11 256	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.06 256	0.06 367	0.05 215	0.05 244

DA	0.09 239	0.07 269	0.07 26	0.19 547	0.08 294	0.10 266	0.13 243	0.13 168	0.12 214	0.08 190	0.10 275	0.10 342	0.08 287	0.09 78	0.10 258	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.04 78	0.05 215	0.04 68

GGEV	0.09 239	0.07 269	0.07 26	0.19 547	0.08 294	0.10 266	0.13 243	0.13 168	0.12 214	0.08 190	0.10 275	0.10 342	0.08 287	0.09 78	0.10 258	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.04 78	0.05 215	0.04 68

water-stereo	0.09 239	0.06 144	0.08 62	0.16 244	0.07 176	0.10 266	0.13 243	0.15 257	0.13 263	0.11 350	0.12 354	0.09 303	0.10 391	0.07 9	0.08 51	0.06 215	0.05 317	0.05 80	0.05 254	0.04 57	0.04 68

depthmonostereo	0.09 239	0.06 144	0.09 155	0.15 139	0.06 56	0.11 328	0.13 243	0.14 213	0.15 331	0.10 306	0.10 275	0.09 303	0.11 434	0.08 32	0.09 143	0.06 215	0.05 317	0.06 256	0.04 78	0.04 57	0.03 1

DVStereo	0.09 239	0.05 44	0.08 62	0.15 139	0.06 56	0.11 328	0.12 153	0.14 213	0.16 369	0.11 350	0.11 332	0.09 303	0.10 391	0.11 256	0.11 353	0.06 215	0.05 317	0.05 80	0.04 78	0.03 1	0.03 1

S2M2_L	0.09 239	0.08 426	0.11 308	0.13 24	0.10 545	0.08 105	0.06 1	0.10 51	0.10 126	0.10 306	0.10 275	0.09 303	0.09 340	0.11 256	0.11 353	0.13 711	0.07 591	0.08 492	0.09 609	0.10 643	0.08 551
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test2	0.09 239	0.07 269	0.09 155	0.19 547	0.08 294	0.12 389	0.18 587	0.15 257	0.14 299	0.07 119	0.10 275	0.07 169	0.06 85	0.12 360	0.09 143	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.06 366	0.04 68

Reg-Stereo(zero)	0.09 239	0.05 44	0.08 62	0.16 244	0.06 56	0.12 389	0.11 98	0.15 257	0.11 168	0.12 393	0.09 232	0.10 342	0.08 287	0.11 256	0.09 143	0.06 215	0.05 317	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.05 244

castereo	0.09 239	0.06 144	0.11 308	0.15 139	0.06 56	0.11 328	0.14 328	0.14 213	0.18 427	0.08 190	0.10 275	0.11 377	0.08 287	0.09 78	0.10 258	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.04 68

fffft	0.09 239	0.06 144	0.12 368	0.16 244	0.07 176	0.09 194	0.16 497	0.12 121	0.11 168	0.09 250	0.07 104	0.09 303	0.06 85	0.11 256	0.12 435	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.04 57	0.05 244
1: 1. 1
tt45	0.09 239	0.06 144	0.11 308	0.15 139	0.07 176	0.12 389	0.15 426	0.13 168	0.12 214	0.09 250	0.06 38	0.08 242	0.06 85	0.13 426	0.10 258	0.06 215	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.05 215	0.06 379

999	0.09 239	0.06 144	0.13 422	0.15 139	0.08 294	0.10 266	0.14 328	0.15 257	0.12 214	0.10 306	0.08 186	0.08 242	0.08 287	0.16 527	0.10 258	0.06 215	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.04 57	0.06 379

mms	0.09 239	0.07 269	0.08 62	0.17 344	0.08 294	0.11 328	0.15 426	0.12 121	0.11 168	0.09 250	0.09 232	0.08 242	0.06 85	0.11 256	0.12 435	0.05 64	0.04 27	0.07 393	0.05 254	0.04 57	0.04 68

ours_stereo	0.09 239	0.07 269	0.09 155	0.17 344	0.08 294	0.11 328	0.16 497	0.11 87	0.12 214	0.08 190	0.10 275	0.08 242	0.06 85	0.12 360	0.12 435	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.04 57	0.04 68

fffy	0.09 239	0.08 426	0.10 234	0.16 244	0.07 176	0.13 440	0.17 534	0.13 168	0.12 214	0.08 190	0.09 232	0.08 242	0.09 340	0.13 426	0.11 353	0.05 64	0.05 317	0.07 393	0.05 254	0.04 57	0.05 244

GCAP-BAT	0.09 239	0.05 44	0.11 308	0.13 24	0.07 176	0.11 328	0.14 328	0.14 213	0.17 406	0.07 119	0.10 275	0.08 242	0.06 85	0.13 426	0.08 51	0.07 419	0.05 317	0.05 80	0.05 254	0.05 215	0.04 68

Pointernet	0.09 239	0.05 44	0.10 234	0.16 244	0.08 294	0.13 440	0.10 49	0.15 257	0.18 427	0.09 250	0.07 104	0.06 56	0.06 85	0.11 256	0.10 258	0.08 512	0.04 27	0.05 80	0.03 1	0.06 366	0.05 244

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 239	0.10 590	0.32 726	0.15 139	0.06 56	0.08 105	0.14 328	0.11 87	0.10 126	0.07 119	0.07 104	0.06 56	0.04 1	0.11 256	0.07 15	0.12 691	0.04 27	0.07 393	0.05 254	0.05 215	0.05 244

RAFT-Stereo-weight	0.09 239	0.06 144	0.11 308	0.16 244	0.07 176	0.09 194	0.14 328	0.19 409	0.16 369	0.11 350	0.10 275	0.08 242	0.06 85	0.10 161	0.11 353	0.06 215	0.04 27	0.06 256	0.04 78	0.04 57	0.04 68

MGS-Stereo	0.09 239	0.07 269	0.12 368	0.16 244	0.08 294	0.09 194	0.15 426	0.12 121	0.12 214	0.07 119	0.10 275	0.08 242	0.06 85	0.11 256	0.09 143	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.06 366	0.05 244

ff7	0.09 239	0.07 269	0.11 308	0.16 244	0.09 425	0.11 328	0.15 426	0.16 302	0.12 214	0.10 306	0.06 38	0.06 56	0.06 85	0.11 256	0.09 143	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.05 215	0.06 379

IGEVStereo-DCA	0.09 239	0.07 269	0.11 308	0.16 244	0.10 545	0.11 328	0.15 426	0.16 302	0.12 214	0.10 306	0.06 38	0.08 242	0.06 85	0.10 161	0.09 143	0.06 215	0.05 317	0.06 256	0.05 254	0.05 215	0.06 379

ffff	0.09 239	0.07 269	0.11 308	0.16 244	0.09 425	0.11 328	0.15 426	0.16 302	0.12 214	0.10 306	0.06 38	0.06 56	0.06 85	0.11 256	0.09 143	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.05 215	0.06 379

rrr	0.09 239	0.07 269	0.13 422	0.16 244	0.10 545	0.11 328	0.15 426	0.16 302	0.15 331	0.10 306	0.06 38	0.08 242	0.06 85	0.10 161	0.09 143	0.06 215	0.05 317	0.06 256	0.05 254	0.05 215	0.06 379

11t	0.09 239	0.07 269	0.11 308	0.16 244	0.09 425	0.11 328	0.15 426	0.16 302	0.12 214	0.10 306	0.06 38	0.06 56	0.06 85	0.11 256	0.09 143	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.05 215	0.06 379

MaDis-Stereo	0.09 239	0.09 520	0.08 62	0.17 344	0.09 425	0.14 491	0.11 98	0.16 302	0.16 369	0.09 250	0.11 332	0.06 56	0.06 85	0.09 78	0.13 477	0.07 419	0.06 512	0.08 492	0.05 254	0.05 215	0.04 68

IGEV_Zeroshot_test	0.09 239	0.05 44	0.13 422	0.14 81	0.08 294	0.12 389	0.13 243	0.17 342	0.11 168	0.10 306	0.06 38	0.09 303	0.06 85	0.11 256	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.06 256	0.06 367	0.05 215	0.05 244

MSKI-zero shot	0.09 239	0.05 44	0.09 155	0.16 244	0.07 176	0.10 266	0.13 243	0.15 257	0.14 299	0.09 250	0.09 232	0.09 303	0.06 85	0.12 360	0.11 353	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.05 244

UniTT-Stereo	0.09 239	0.07 269	0.08 62	0.18 456	0.08 294	0.13 440	0.11 98	0.12 121	0.11 168	0.10 306	0.12 354	0.05 3	0.06 85	0.09 78	0.10 258	0.07 419	0.06 512	0.05 80	0.05 254	0.06 366	0.05 244

CASnet	0.09 239	0.09 520	0.09 155	0.19 547	0.06 56	0.07 46	0.11 98	0.18 375	0.14 299	0.11 350	0.10 275	0.09 303	0.07 208	0.10 161	0.10 258	0.06 215	0.04 27	0.10 636	0.08 561	0.06 366	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.09 239	0.05 44	0.11 308	0.13 24	0.07 176	0.11 328	0.14 328	0.14 213	0.17 406	0.07 119	0.10 275	0.08 242	0.06 85	0.13 426	0.08 51	0.07 419	0.05 317	0.05 80	0.05 254	0.05 215	0.04 68

AEACV	0.09 239	0.05 44	0.08 62	0.14 81	0.13 669	0.14 491	0.13 243	0.15 257	0.09 89	0.07 119	0.09 232	0.07 169	0.08 287	0.10 161	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.05 215	0.04 68

GCAP-Stereo	0.09 239	0.07 269	0.13 422	0.18 456	0.06 56	0.11 328	0.07 5	0.14 213	0.12 214	0.09 250	0.10 275	0.07 169	0.09 340	0.13 426	0.10 258	0.06 215	0.05 317	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.05 244

RAFT-Test	0.09 239	0.06 144	0.10 234	0.16 244	0.07 176	0.11 328	0.15 426	0.16 302	0.13 263	0.09 250	0.10 275	0.11 377	0.09 340	0.12 360	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.05 244

HH	0.09 239	0.06 144	0.13 422	0.17 344	0.08 294	0.11 328	0.16 497	0.15 257	0.10 126	0.08 190	0.10 275	0.08 242	0.07 208	0.10 161	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.05 215	0.04 68

HanStereo	0.09 239	0.06 144	0.13 422	0.17 344	0.08 294	0.11 328	0.16 497	0.15 257	0.10 126	0.08 190	0.10 275	0.08 242	0.07 208	0.10 161	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.05 215	0.04 68

anonymousdsp	0.09 239	0.07 269	0.11 308	0.17 344	0.09 425	0.11 328	0.15 426	0.16 302	0.12 214	0.10 306	0.06 38	0.06 56	0.06 85	0.11 256	0.09 143	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.05 215	0.06 379

LoS	0.09 239	0.05 44	0.11 308	0.13 24	0.07 176	0.14 491	0.11 98	0.15 257	0.15 331	0.09 250	0.09 232	0.12 404	0.09 340	0.15 496	0.10 258	0.07 419	0.05 317	0.05 80	0.03 1	0.05 215	0.05 244
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.09 239	0.07 269	0.11 308	0.17 344	0.08 294	0.11 328	0.15 426	0.15 257	0.12 214	0.10 306	0.06 38	0.07 169	0.06 85	0.11 256	0.09 143	0.05 64	0.05 317	0.06 256	0.05 254	0.04 57	0.06 379

MC-Stereo	0.09 239	0.07 269	0.09 155	0.17 344	0.06 56	0.10 266	0.14 328	0.12 121	0.11 168	0.09 250	0.12 354	0.09 303	0.06 85	0.11 256	0.10 258	0.06 215	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.04 57	0.04 68

RCA-Stereo	0.09 239	0.06 144	0.09 155	0.16 244	0.06 56	0.09 194	0.13 243	0.18 375	0.14 299	0.10 306	0.11 332	0.08 242	0.07 208	0.12 360	0.11 353	0.06 215	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.05 215	0.04 68

CroCo-Stereo Lap2	0.09 239	0.09 520	0.08 62	0.22 688	0.09 425	0.09 194	0.18 587	0.16 302	0.12 214	0.09 250	0.10 275	0.05 3	0.05 19	0.08 32	0.08 51	0.06 215	0.06 512	0.07 393	0.05 254	0.06 366	0.05 244

ccc-4	0.09 239	0.07 269	0.11 308	0.16 244	0.09 425	0.11 328	0.15 426	0.16 302	0.12 214	0.10 306	0.06 38	0.06 56	0.06 85	0.11 256	0.09 143	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.05 215	0.06 379

IGEV-Stereo	0.09 239	0.07 269	0.11 308	0.17 344	0.09 425	0.11 328	0.15 426	0.16 302	0.12 214	0.10 306	0.06 38	0.06 56	0.06 85	0.11 256	0.09 143	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.05 215	0.06 379
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.09 239	0.05 44	0.13 422	0.14 81	0.09 425	0.12 389	0.15 426	0.19 409	0.11 168	0.11 350	0.08 186	0.08 242	0.05 19	0.10 161	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.06 366	0.05 244

test-3	0.09 239	0.06 144	0.10 234	0.18 456	0.07 176	0.07 46	0.14 328	0.12 121	0.16 369	0.10 306	0.08 186	0.08 242	0.08 287	0.11 256	0.10 258	0.05 64	0.04 27	0.07 393	0.05 254	0.04 57	0.04 68

test_1	0.09 239	0.06 144	0.10 234	0.18 456	0.07 176	0.07 46	0.14 328	0.12 121	0.16 369	0.10 306	0.08 186	0.08 242	0.08 287	0.11 256	0.10 258	0.05 64	0.04 27	0.07 393	0.05 254	0.04 57	0.04 68

CroCo-Stereo	0.09 239	0.08 426	0.08 62	0.22 688	0.09 425	0.09 194	0.18 587	0.16 302	0.12 214	0.07 119	0.07 104	0.08 242	0.06 85	0.08 32	0.07 15	0.07 419	0.05 317	0.06 256	0.04 78	0.05 215	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	0.09 239	0.04 3	0.08 62	0.13 24	0.06 56	0.11 328	0.13 243	0.15 257	0.19 456	0.11 350	0.15 417	0.10 342	0.07 208	0.12 360	0.09 143	0.07 419	0.05 317	0.05 80	0.04 78	0.06 366	0.05 244

XX-TBD	0.09 239	0.06 144	0.07 26	0.14 81	0.07 176	0.13 440	0.16 497	0.14 213	0.14 299	0.11 350	0.12 354	0.09 303	0.08 287	0.10 161	0.10 258	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.06 366	0.05 244

raftrobust	0.09 239	0.06 144	0.11 308	0.17 344	0.08 294	0.09 194	0.10 49	0.18 375	0.16 369	0.10 306	0.09 232	0.12 404	0.08 287	0.12 360	0.10 258	0.08 512	0.05 317	0.06 256	0.05 254	0.05 215	0.06 379

XX-Stereo	0.09 239	0.05 44	0.09 155	0.17 344	0.09 425	0.15 517	0.12 153	0.21 452	0.10 126	0.10 306	0.14 397	0.07 169	0.06 85	0.13 426	0.08 51	0.06 215	0.05 317	0.06 256	0.06 367	0.04 57	0.04 68

test_xeample3	0.09 239	0.07 269	0.12 368	0.16 244	0.09 425	0.11 328	0.15 426	0.16 302	0.14 299	0.10 306	0.07 104	0.08 242	0.06 85	0.10 161	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.05 215	0.06 379

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 239	0.06 144	0.10 234	0.17 344	0.07 176	0.10 266	0.15 426	0.17 342	0.15 331	0.10 306	0.10 275	0.08 242	0.09 340	0.12 360	0.10 258	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.06 367	0.04 57	0.03 1

AFF-stereo	0.09 239	0.07 269	0.10 234	0.17 344	0.07 176	0.10 266	0.15 426	0.18 375	0.10 126	0.10 306	0.11 332	0.09 303	0.10 391	0.12 360	0.10 258	0.05 64	0.04 27	0.07 393	0.07 477	0.04 57	0.04 68

EAI-Stereo	0.09 239	0.07 269	0.11 308	0.16 244	0.07 176	0.10 266	0.15 426	0.16 302	0.09 89	0.08 190	0.09 232	0.08 242	0.07 208	0.09 78	0.11 353	0.05 64	0.05 317	0.05 80	0.05 254	0.05 215	0.04 68

CFNet-RSSM	0.09 239	0.07 269	0.10 234	0.16 244	0.07 176	0.09 194	0.15 426	0.17 342	0.18 427	0.08 190	0.12 354	0.11 377	0.09 340	0.12 360	0.10 258	0.06 215	0.04 27	0.06 256	0.04 78	0.04 57	0.04 68

Gwc-CoAtRS	0.09 239	0.07 269	0.10 234	0.16 244	0.07 176	0.10 266	0.15 426	0.18 375	0.17 406	0.08 190	0.10 275	0.12 404	0.09 340	0.12 360	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.06 256	0.04 78	0.04 57	0.05 244

CREStereo	0.09 239	0.05 44	0.08 62	0.11 1	0.06 56	0.14 491	0.14 328	0.14 213	0.10 126	0.09 250	0.13 381	0.09 303	0.08 287	0.12 360	0.10 258	0.08 512	0.04 27	0.05 80	0.03 1	0.06 366	0.06 379
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	0.09 239	0.05 44	0.09 155	0.12 9	0.06 56	0.13 440	0.14 328	0.16 302	0.11 168	0.09 250	0.13 381	0.10 342	0.07 208	0.14 470	0.10 258	0.15 737	0.04 27	0.05 80	0.03 1	0.07 460	0.06 379

GStereo	0.10 323	0.05 44	0.11 308	0.12 9	0.13 669	0.10 266	0.09 28	0.12 121	0.09 89	0.11 350	0.12 354	0.12 404	0.09 340	0.15 496	0.14 523	0.07 419	0.06 512	0.07 393	0.05 254	0.07 460	0.09 602

SCION-Mon(vits-remp)	0.10 323	0.13 666	0.13 422	0.24 722	0.17 743	0.26 707	0.10 49	0.15 257	0.15 331	0.05 2	0.06 38	0.05 3	0.06 85	0.07 9	0.09 143	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

SE	0.10 323	0.10 590	0.08 62	0.19 547	0.09 425	0.11 328	0.11 98	0.16 302	0.11 168	0.10 306	0.17 455	0.09 303	0.08 287	0.09 78	0.10 258	0.06 215	0.05 317	0.08 492	0.07 477	0.07 460	0.04 68

SMOE	0.10 323	0.08 426	0.09 155	0.18 456	0.07 176	0.13 440	0.14 328	0.19 409	0.13 263	0.12 393	0.13 381	0.12 404	0.09 340	0.11 256	0.12 435	0.05 64	0.05 317	0.08 492	0.06 367	0.06 366	0.04 68

ManiGeoR	0.10 323	0.05 44	0.12 368	0.12 9	0.08 294	0.12 389	0.12 153	0.24 530	0.14 299	0.13 432	0.14 397	0.12 404	0.09 340	0.13 426	0.13 477	0.07 419	0.05 317	0.05 80	0.05 254	0.07 460	0.07 474

HLf10	0.10 323	0.05 44	0.12 368	0.12 9	0.08 294	0.12 389	0.12 153	0.24 530	0.14 299	0.13 432	0.14 397	0.12 404	0.09 340	0.13 426	0.13 477	0.07 419	0.05 317	0.05 80	0.05 254	0.07 460	0.07 474

TestStereo_HLe17	0.10 323	0.05 44	0.12 368	0.13 24	0.07 176	0.11 328	0.14 328	0.21 452	0.15 331	0.11 350	0.14 397	0.11 377	0.09 340	0.13 426	0.13 477	0.07 419	0.04 27	0.05 80	0.05 254	0.07 460	0.06 379

DN	0.10 323	0.05 44	0.10 234	0.15 139	0.09 425	0.12 389	0.18 587	0.17 342	0.16 369	0.08 190	0.09 232	0.08 242	0.06 85	0.08 32	0.09 143	0.11 664	0.05 317	0.07 393	0.06 367	0.07 460	0.09 602

WQFJA1	0.10 323	0.07 269	0.08 62	0.20 620	0.09 425	0.12 389	0.18 587	0.18 375	0.18 427	0.09 250	0.10 275	0.08 242	0.10 391	0.12 360	0.11 353	0.06 215	0.08 628	0.07 393	0.06 367	0.06 366	0.05 244

WQFJX1	0.10 323	0.07 269	0.08 62	0.22 688	0.09 425	0.12 389	0.17 534	0.18 375	0.18 427	0.10 306	0.10 275	0.07 169	0.10 391	0.11 256	0.10 258	0.07 419	0.08 628	0.07 393	0.06 367	0.05 215	0.05 244

WQFJX	0.10 323	0.07 269	0.09 155	0.21 663	0.09 425	0.12 389	0.16 497	0.19 409	0.18 427	0.12 393	0.10 275	0.08 242	0.10 391	0.12 360	0.10 258	0.07 419	0.07 591	0.06 256	0.05 254	0.06 366	0.05 244

NLMM	0.10 323	0.07 269	0.08 62	0.20 620	0.09 425	0.12 389	0.18 587	0.18 375	0.18 427	0.09 250	0.10 275	0.08 242	0.10 391	0.12 360	0.11 353	0.06 215	0.08 628	0.07 393	0.06 367	0.06 366	0.05 244

NLSM1	0.10 323	0.07 269	0.08 62	0.19 547	0.08 294	0.13 440	0.16 497	0.21 452	0.16 369	0.11 350	0.10 275	0.07 169	0.10 391	0.10 161	0.11 353	0.07 419	0.08 628	0.08 492	0.07 477	0.05 215	0.05 244

MM-Stereo_test3	0.10 323	0.07 269	0.07 26	0.18 456	0.07 176	0.12 389	0.19 635	0.24 530	0.19 456	0.06 48	0.10 275	0.08 242	0.06 85	0.11 256	0.09 143	0.06 215	0.06 512	0.07 393	0.05 254	0.05 215	0.04 68

MM-Stereo_test1	0.10 323	0.07 269	0.09 155	0.18 456	0.07 176	0.12 389	0.18 587	0.21 452	0.20 481	0.09 250	0.11 332	0.08 242	0.06 85	0.10 161	0.10 258	0.06 215	0.05 317	0.07 393	0.06 367	0.05 215	0.04 68

AIO-test2	0.10 323	0.08 426	0.10 234	0.23 709	0.09 425	0.11 328	0.11 98	0.23 502	0.24 543	0.08 190	0.09 232	0.08 242	0.05 19	0.10 161	0.08 51	0.06 215	0.05 317	0.08 492	0.09 609	0.05 215	0.05 244

AIO-test1	0.10 323	0.07 269	0.11 308	0.24 722	0.07 176	0.09 194	0.13 243	0.22 480	0.15 331	0.11 350	0.12 354	0.09 303	0.07 208	0.11 256	0.09 143	0.06 215	0.05 317	0.09 585	0.10 653	0.04 57	0.07 474

tg	0.10 323	0.06 144	0.10 234	0.18 456	0.08 294	0.11 328	0.16 497	0.20 429	0.12 214	0.08 190	0.11 332	0.11 377	0.07 208	0.11 256	0.10 258	0.05 64	0.04 27	0.08 492	0.08 561	0.04 57	0.04 68

PAM_32	0.10 323	0.06 144	0.17 580	0.15 139	0.08 294	0.10 266	0.15 426	0.14 213	0.16 369	0.09 250	0.08 186	0.10 342	0.07 208	0.14 470	0.09 143	0.06 215	0.05 317	0.06 256	0.06 367	0.05 215	0.06 379

PAM	0.10 323	0.06 144	0.17 580	0.15 139	0.09 425	0.10 266	0.16 497	0.15 257	0.16 369	0.12 393	0.09 232	0.10 342	0.07 208	0.13 426	0.09 143	0.06 215	0.05 317	0.06 256	0.06 367	0.05 215	0.06 379

UGAM-zero	0.10 323	0.05 44	0.15 510	0.15 139	0.08 294	0.10 266	0.13 243	0.20 429	0.15 331	0.11 350	0.15 417	0.07 169	0.08 287	0.09 78	0.10 258	0.06 215	0.05 317	0.06 256	0.05 254	0.05 215	0.06 379

model_zeroshot	0.10 323	0.05 44	0.12 368	0.15 139	0.09 425	0.13 440	0.14 328	0.20 429	0.14 299	0.11 350	0.10 275	0.12 404	0.07 208	0.12 360	0.11 353	0.07 419	0.06 512	0.06 256	0.05 254	0.06 366	0.06 379

RAStereo	0.10 323	0.09 520	0.08 62	0.20 620	0.08 294	0.13 440	0.18 587	0.16 302	0.17 406	0.10 306	0.12 354	0.05 3	0.06 85	0.09 78	0.08 51	0.07 419	0.05 317	0.07 393	0.05 254	0.05 215	0.04 68

rvit_stereo_0080	0.10 323	0.08 426	0.15 510	0.15 139	0.10 545	0.07 46	0.15 426	0.16 302	0.16 369	0.11 350	0.10 275	0.15 488	0.09 340	0.12 360	0.10 258	0.09 580	0.07 591	0.07 393	0.06 367	0.07 460	0.05 244

H2IRNET	0.10 323	0.09 520	0.10 234	0.18 456	0.09 425	0.12 389	0.15 426	0.14 213	0.21 497	0.10 306	0.10 275	0.10 342	0.11 434	0.10 161	0.10 258	0.06 215	0.04 27	0.08 492	0.08 561	0.06 366	0.05 244

MyStereo07	0.10 323	0.07 269	0.10 234	0.17 344	0.09 425	0.14 491	0.17 534	0.15 257	0.15 331	0.09 250	0.06 38	0.06 56	0.07 208	0.12 360	0.09 143	0.06 215	0.05 317	0.08 492	0.07 477	0.06 366	0.06 379

MyStereo06	0.10 323	0.07 269	0.12 368	0.17 344	0.09 425	0.13 440	0.18 587	0.19 409	0.12 214	0.13 432	0.08 186	0.07 169	0.07 208	0.11 256	0.09 143	0.06 215	0.05 317	0.08 492	0.07 477	0.06 366	0.06 379

AE-Stereo	0.10 323	0.08 426	0.11 308	0.19 547	0.09 425	0.10 266	0.15 426	0.14 213	0.20 481	0.09 250	0.15 417	0.12 404	0.08 287	0.11 256	0.10 258	0.05 64	0.06 512	0.07 393	0.06 367	0.05 215	0.04 68

ACVNet-DCA	0.10 323	0.08 426	0.13 422	0.17 344	0.09 425	0.13 440	0.15 426	0.24 530	0.16 369	0.09 250	0.09 232	0.06 56	0.06 85	0.10 161	0.07 15	0.06 215	0.05 317	0.06 256	0.05 254	0.07 460	0.07 474

cc1	0.10 323	0.08 426	0.13 422	0.17 344	0.09 425	0.13 440	0.15 426	0.16 302	0.18 427	0.09 250	0.09 232	0.06 56	0.06 85	0.10 161	0.07 15	0.06 215	0.05 317	0.06 256	0.05 254	0.06 366	0.06 379

tt1	0.10 323	0.08 426	0.13 422	0.17 344	0.09 425	0.13 440	0.15 426	0.15 257	0.19 456	0.09 250	0.08 186	0.06 56	0.06 85	0.10 161	0.08 51	0.06 215	0.05 317	0.06 256	0.05 254	0.06 366	0.06 379

whm_eth	0.10 323	0.08 426	0.15 510	0.15 139	0.10 545	0.07 46	0.15 426	0.16 302	0.16 369	0.11 350	0.10 275	0.15 488	0.09 340	0.12 360	0.10 258	0.09 580	0.07 591	0.07 393	0.06 367	0.07 460	0.05 244

MIM_Stereo	0.10 323	0.07 269	0.11 308	0.15 139	0.07 176	0.07 46	0.12 153	0.20 429	0.14 299	0.13 432	0.14 397	0.09 303	0.05 19	0.12 360	0.08 51	0.05 64	0.06 512	0.07 393	0.06 367	0.06 366	0.05 244

Any-RAFT	0.10 323	0.05 44	0.10 234	0.15 139	0.07 176	0.13 440	0.14 328	0.21 452	0.15 331	0.11 350	0.12 354	0.13 438	0.10 391	0.13 426	0.10 258	0.07 419	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.06 366	0.05 244

4D-IteraStereo	0.10 323	0.07 269	0.10 234	0.18 456	0.07 176	0.09 194	0.15 426	0.18 375	0.15 331	0.10 306	0.11 332	0.10 342	0.07 208	0.12 360	0.09 143	0.05 64	0.03 1	0.08 492	0.07 477	0.06 366	0.05 244

fff	0.10 323	0.06 144	0.12 368	0.15 139	0.07 176	0.09 194	0.17 534	0.16 302	0.21 497	0.13 432	0.17 455	0.10 342	0.11 434	0.12 360	0.13 477	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.05 244

ADStereo(finetuned)	0.10 323	0.06 144	0.13 422	0.16 244	0.06 56	0.09 194	0.17 534	0.16 302	0.20 481	0.13 432	0.18 484	0.10 342	0.12 471	0.12 360	0.12 435	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.05 244

TRStereo	0.10 323	0.05 44	0.12 368	0.16 244	0.12 643	0.10 266	0.13 243	0.18 375	0.19 456	0.09 250	0.09 232	0.09 303	0.07 208	0.10 161	0.08 51	0.07 419	0.05 317	0.07 393	0.07 477	0.04 57	0.04 68

STrans-v2	0.10 323	0.07 269	0.13 422	0.18 456	0.08 294	0.10 266	0.14 328	0.22 480	0.11 168	0.11 350	0.15 417	0.12 404	0.10 391	0.11 256	0.12 435	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.06 367	0.05 215	0.05 244

TransformOpticalFlow	0.10 323	0.08 426	0.13 422	0.18 456	0.07 176	0.09 194	0.15 426	0.19 409	0.16 369	0.12 393	0.16 435	0.11 377	0.11 434	0.11 256	0.11 353	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.06 367	0.05 215	0.05 244

AnonymousM	0.10 323	0.06 144	0.10 234	0.14 81	0.07 176	0.09 194	0.13 243	0.19 409	0.14 299	0.13 432	0.12 354	0.09 303	0.08 287	0.13 426	0.10 258	0.08 512	0.05 317	0.08 492	0.05 254	0.05 215	0.05 244

cross-raft	0.10 323	0.09 520	0.09 155	0.19 547	0.07 176	0.11 328	0.24 724	0.13 168	0.15 331	0.08 190	0.10 275	0.12 404	0.10 391	0.09 78	0.11 353	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.04 57	0.04 68

test-1	0.10 323	0.07 269	0.17 580	0.19 547	0.08 294	0.11 328	0.24 724	0.15 257	0.18 427	0.09 250	0.07 104	0.10 342	0.08 287	0.08 32	0.09 143	0.06 215	0.04 27	0.06 256	0.06 367	0.04 57	0.05 244

iRaftStereo_RVC	0.10 323	0.07 269	0.10 234	0.17 344	0.09 425	0.11 328	0.17 534	0.18 375	0.12 214	0.09 250	0.11 332	0.10 342	0.07 208	0.11 256	0.10 258	0.05 64	0.04 27	0.08 492	0.08 561	0.04 57	0.04 68

s12784h	0.10 323	0.06 144	0.08 62	0.15 139	0.05 4	0.16 548	0.18 587	0.16 302	0.15 331	0.10 306	0.11 332	0.11 377	0.11 434	0.11 256	0.12 435	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.04 78	0.04 57	0.04 68

DCANet	0.10 323	0.06 144	0.12 368	0.16 244	0.06 56	0.09 194	0.17 534	0.16 302	0.20 481	0.13 432	0.18 484	0.10 342	0.11 434	0.11 256	0.12 435	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.05 244

csc	0.10 323	0.06 144	0.12 368	0.15 139	0.07 176	0.09 194	0.17 534	0.16 302	0.21 497	0.13 432	0.17 455	0.10 342	0.11 434	0.12 360	0.13 477	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.05 244

cscssc	0.10 323	0.06 144	0.12 368	0.15 139	0.07 176	0.09 194	0.17 534	0.16 302	0.21 497	0.13 432	0.17 455	0.10 342	0.11 434	0.12 360	0.13 477	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.05 244

R-Stereo Train	0.10 323	0.06 144	0.11 308	0.17 344	0.08 294	0.11 328	0.14 328	0.24 530	0.11 168	0.12 393	0.19 500	0.11 377	0.08 287	0.10 161	0.11 353	0.07 419	0.05 317	0.06 256	0.05 254	0.05 215	0.05 244

RAFT-Stereo	0.10 323	0.06 144	0.11 308	0.17 344	0.08 294	0.11 328	0.14 328	0.24 530	0.11 168	0.12 393	0.19 500	0.11 377	0.08 287	0.10 161	0.11 353	0.07 419	0.05 317	0.06 256	0.05 254	0.05 215	0.05 244
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GeoMambaStereo_RVC	0.11 373	0.05 44	0.12 368	0.11 1	0.14 696	0.12 389	0.09 28	0.12 121	0.13 263	0.14 463	0.14 397	0.14 459	0.12 471	0.16 527	0.15 564	0.09 580	0.08 628	0.07 393	0.05 254	0.08 538	0.13 705

G4	0.11 373	0.09 520	0.10 234	0.24 722	0.10 545	0.13 440	0.13 243	0.21 452	0.13 263	0.12 393	0.14 397	0.10 342	0.11 434	0.13 426	0.10 258	0.07 419	0.04 27	0.09 585	0.06 367	0.05 215	0.05 244

zzzzzzz1	0.11 373	0.07 269	0.14 472	0.21 663	0.10 545	0.13 440	0.18 587	0.22 480	0.20 481	0.13 432	0.12 354	0.08 242	0.08 287	0.13 426	0.10 258	0.05 64	0.05 317	0.07 393	0.07 477	0.05 215	0.05 244

noway7	0.11 373	0.07 269	0.14 472	0.20 620	0.09 425	0.11 328	0.15 426	0.28 609	0.17 406	0.11 350	0.12 354	0.08 242	0.07 208	0.10 161	0.11 353	0.05 64	0.04 27	0.07 393	0.06 367	0.06 366	0.05 244

monster_256*512	0.11 373	0.07 269	0.09 155	0.21 663	0.10 545	0.13 440	0.17 534	0.27 584	0.19 456	0.12 393	0.12 354	0.09 303	0.07 208	0.10 161	0.11 353	0.05 64	0.04 27	0.07 393	0.07 477	0.05 215	0.05 244

HLF11	0.11 373	0.05 44	0.13 422	0.12 9	0.08 294	0.15 517	0.11 98	0.22 480	0.10 126	0.12 393	0.24 565	0.11 377	0.12 471	0.14 470	0.13 477	0.08 512	0.05 317	0.05 80	0.04 78	0.08 538	0.08 551

HLf8	0.11 373	0.05 44	0.13 422	0.11 1	0.08 294	0.15 517	0.12 153	0.22 480	0.16 369	0.13 432	0.17 455	0.12 404	0.10 391	0.14 470	0.13 477	0.09 580	0.05 317	0.05 80	0.05 254	0.08 538	0.08 551

TestStereo_HL3	0.11 373	0.06 144	0.16 554	0.13 24	0.07 176	0.12 389	0.11 98	0.20 429	0.09 89	0.15 491	0.31 663	0.13 438	0.12 471	0.16 527	0.11 353	0.07 419	0.05 317	0.05 80	0.05 254	0.06 366	0.07 474

TestStereo_HL2	0.11 373	0.06 144	0.12 368	0.12 9	0.08 294	0.13 440	0.14 328	0.20 429	0.18 427	0.13 432	0.21 530	0.12 404	0.11 434	0.13 426	0.12 435	0.07 419	0.05 317	0.05 80	0.05 254	0.07 460	0.07 474

GGDA	0.11 373	0.06 144	0.12 368	0.13 24	0.07 176	0.12 389	0.14 328	0.19 409	0.19 456	0.13 432	0.20 510	0.12 404	0.09 340	0.12 360	0.12 435	0.07 419	0.04 27	0.05 80	0.05 254	0.06 366	0.07 474

TestStereo-Hl	0.11 373	0.06 144	0.11 308	0.14 81	0.08 294	0.15 517	0.14 328	0.20 429	0.18 427	0.13 432	0.17 455	0.12 404	0.11 434	0.14 470	0.13 477	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.05 254	0.06 366	0.06 379

Lsterematch	0.11 373	0.06 144	0.11 308	0.16 244	0.07 176	0.13 440	0.15 426	0.14 213	0.18 427	0.16 522	0.18 484	0.15 488	0.16 584	0.13 426	0.14 523	0.07 419	0.04 27	0.06 256	0.06 367	0.06 366	0.06 379

Hybrid-DGEV-03	0.11 373	0.06 144	0.09 155	0.18 456	0.08 294	0.16 548	0.14 328	0.15 257	0.14 299	0.13 432	0.17 455	0.12 404	0.09 340	0.13 426	0.11 353	0.06 215	0.04 27	0.08 492	0.06 367	0.05 215	0.04 68

Hybrid-DGEV-2	0.11 373	0.06 144	0.12 368	0.18 456	0.09 425	0.09 194	0.13 243	0.29 631	0.30 627	0.11 350	0.12 354	0.10 342	0.13 508	0.12 360	0.10 258	0.06 215	0.05 317	0.07 393	0.07 477	0.05 215	0.05 244

NLMM1	0.11 373	0.09 520	0.07 26	0.22 688	0.10 545	0.12 389	0.20 659	0.19 409	0.20 481	0.12 393	0.11 332	0.08 242	0.10 391	0.11 256	0.11 353	0.08 512	0.08 628	0.07 393	0.06 367	0.05 215	0.04 68

NLCSM	0.11 373	0.09 520	0.09 155	0.23 709	0.11 607	0.12 389	0.19 635	0.19 409	0.19 456	0.12 393	0.11 332	0.07 169	0.09 340	0.11 256	0.10 258	0.08 512	0.08 628	0.07 393	0.07 477	0.06 366	0.05 244

Select-FE	0.11 373	0.06 144	0.21 658	0.15 139	0.11 607	0.12 389	0.13 243	0.22 480	0.18 427	0.09 250	0.11 332	0.10 342	0.06 85	0.12 360	0.09 143	0.07 419	0.05 317	0.07 393	0.08 561	0.06 366	0.08 551

FlowAnything_test	0.11 373	0.08 426	0.14 472	0.15 139	0.09 425	0.08 105	0.14 328	0.20 429	0.11 168	0.10 306	0.09 232	0.12 404	0.12 471	0.13 426	0.11 353	0.09 580	0.06 512	0.09 585	0.09 609	0.06 366	0.09 602

xyz-stereo-finetune2	0.11 373	0.07 269	0.13 422	0.13 24	0.07 176	0.11 328	0.19 635	0.17 342	0.12 214	0.15 491	0.15 417	0.17 529	0.13 508	0.13 426	0.11 353	0.05 64	0.04 27	0.07 393	0.05 254	0.04 57	0.06 379

xyz-stereo-finetune	0.11 373	0.08 426	0.13 422	0.14 81	0.06 56	0.10 266	0.19 635	0.18 375	0.19 456	0.12 393	0.14 397	0.15 488	0.11 434	0.13 426	0.12 435	0.05 64	0.04 27	0.07 393	0.05 254	0.04 57	0.05 244

FLISNet	0.11 373	0.06 144	0.12 368	0.13 24	0.09 425	0.09 194	0.14 328	0.22 480	0.11 168	0.20 610	0.17 455	0.14 459	0.10 391	0.16 527	0.09 143	0.05 64	0.04 27	0.07 393	0.08 561	0.07 460	0.06 379

CoSv	0.11 373	0.06 144	0.12 368	0.13 24	0.09 425	0.09 194	0.14 328	0.22 480	0.11 168	0.20 610	0.17 455	0.14 459	0.10 391	0.16 527	0.09 143	0.05 64	0.04 27	0.07 393	0.08 561	0.07 460	0.06 379

rvit_stereo_0081	0.11 373	0.08 426	0.16 554	0.16 244	0.09 425	0.11 328	0.14 328	0.14 213	0.24 543	0.11 350	0.13 381	0.14 459	0.09 340	0.11 256	0.12 435	0.10 628	0.07 591	0.08 492	0.07 477	0.07 460	0.06 379

rvit_stereo_0082	0.11 373	0.08 426	0.16 554	0.16 244	0.09 425	0.11 328	0.14 328	0.14 213	0.24 543	0.11 350	0.13 381	0.14 459	0.09 340	0.11 256	0.12 435	0.10 628	0.07 591	0.08 492	0.07 477	0.07 460	0.06 379

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 373	0.05 44	0.14 472	0.16 244	0.21 775	0.09 194	0.17 534	0.21 452	0.16 369	0.11 350	0.15 417	0.10 342	0.07 208	0.10 161	0.08 51	0.06 215	0.05 317	0.07 393	0.07 477	0.07 460	0.09 602

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 373	0.05 44	0.12 368	0.15 139	0.13 669	0.14 491	0.16 497	0.23 502	0.18 427	0.10 306	0.13 381	0.10 342	0.07 208	0.12 360	0.09 143	0.06 215	0.05 317	0.06 256	0.06 367	0.07 460	0.08 551

CAS++	0.11 373	0.07 269	0.11 308	0.14 81	0.10 545	0.13 440	0.14 328	0.24 530	0.14 299	0.11 350	0.09 232	0.11 377	0.07 208	0.14 470	0.09 143	0.11 664	0.09 666	0.09 585	0.07 477	0.07 460	0.08 551
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 373	0.08 426	0.13 422	0.16 244	0.08 294	0.15 517	0.16 497	0.18 375	0.19 456	0.10 306	0.09 232	0.09 303	0.08 287	0.11 256	0.12 435	0.07 419	0.05 317	0.08 492	0.06 367	0.07 460	0.06 379

xx1	0.11 373	0.08 426	0.13 422	0.17 344	0.09 425	0.13 440	0.15 426	0.16 302	0.18 427	0.09 250	0.09 232	0.16 509	0.16 584	0.10 161	0.07 15	0.06 215	0.05 317	0.08 492	0.08 561	0.07 460	0.07 474

1test111	0.11 373	0.08 426	0.13 422	0.17 344	0.09 425	0.13 440	0.15 426	0.24 530	0.16 369	0.09 250	0.09 232	0.06 56	0.06 85	0.15 496	0.16 586	0.06 215	0.05 317	0.06 256	0.05 254	0.07 460	0.07 474

plain	0.11 373	0.09 520	0.10 234	0.19 547	0.09 425	0.11 328	0.14 328	0.14 213	0.13 263	0.13 432	0.15 417	0.09 303	0.12 471	0.13 426	0.12 435	0.07 419	0.05 317	0.09 585	0.06 367	0.06 366	0.06 379

MIF-Stereo (partial)	0.11 373	0.06 144	0.10 234	0.19 547	0.10 545	0.10 266	0.12 153	0.17 342	0.19 456	0.14 463	0.16 435	0.10 342	0.11 434	0.12 360	0.12 435	0.08 512	0.05 317	0.08 492	0.07 477	0.06 366	0.07 474

EKT-Stereo	0.11 373	0.07 269	0.14 472	0.16 244	0.10 545	0.13 440	0.14 328	0.19 409	0.21 497	0.11 350	0.08 186	0.13 438	0.10 391	0.11 256	0.12 435	0.08 512	0.06 512	0.07 393	0.06 367	0.08 538	0.07 474

LL-Strereo2	0.11 373	0.10 590	0.16 554	0.18 456	0.08 294	0.15 517	0.09 28	0.17 342	0.14 299	0.14 463	0.11 332	0.09 303	0.07 208	0.16 527	0.10 258	0.05 64	0.05 317	0.11 669	0.07 477	0.06 366	0.05 244

anonymousdsp2	0.11 373	0.07 269	0.11 308	0.16 244	0.09 425	0.13 440	0.14 328	0.19 409	0.23 531	0.13 432	0.14 397	0.12 404	0.09 340	0.14 470	0.11 353	0.05 64	0.05 317	0.05 80	0.04 78	0.06 366	0.06 379

DCRE	0.11 373	0.07 269	0.13 422	0.16 244	0.11 607	0.11 328	0.17 534	0.18 375	0.17 406	0.11 350	0.18 484	0.11 377	0.10 391	0.15 496	0.11 353	0.06 215	0.05 317	0.06 256	0.06 367	0.05 215	0.05 244

knoymous	0.11 373	0.06 144	0.12 368	0.14 81	0.07 176	0.15 517	0.13 243	0.20 429	0.14 299	0.11 350	0.17 455	0.13 438	0.09 340	0.14 470	0.11 353	0.09 580	0.05 317	0.06 256	0.05 254	0.07 460	0.07 474

riskmin	0.11 373	0.06 144	0.13 422	0.14 81	0.08 294	0.14 491	0.14 328	0.18 375	0.15 331	0.12 393	0.15 417	0.17 529	0.11 434	0.14 470	0.12 435	0.09 580	0.05 317	0.07 393	0.05 254	0.08 538	0.08 551

Selective-RAFT	0.11 373	0.11 619	0.12 368	0.21 663	0.08 294	0.16 548	0.13 243	0.21 452	0.23 531	0.10 306	0.10 275	0.11 377	0.10 391	0.15 496	0.11 353	0.05 64	0.05 317	0.06 256	0.05 254	0.06 366	0.05 244

DCANet-4	0.11 373	0.07 269	0.13 422	0.16 244	0.06 56	0.09 194	0.17 534	0.18 375	0.20 481	0.13 432	0.17 455	0.09 303	0.14 542	0.12 360	0.13 477	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.04 57	0.05 244

DisPM	0.11 373	0.07 269	0.13 422	0.16 244	0.09 425	0.06 19	0.13 243	0.18 375	0.17 406	0.14 463	0.19 500	0.12 404	0.10 391	0.12 360	0.11 353	0.07 419	0.05 317	0.07 393	0.06 367	0.06 366	0.11 663

test_4	0.11 373	0.10 590	0.08 62	0.19 547	0.09 425	0.08 105	0.21 677	0.15 257	0.18 427	0.12 393	0.18 484	0.12 404	0.09 340	0.08 32	0.11 353	0.04 6	0.04 27	0.08 492	0.08 561	0.04 57	0.04 68

CIPLG	0.11 373	0.08 426	0.15 510	0.17 344	0.08 294	0.13 440	0.15 426	0.17 342	0.16 369	0.14 463	0.11 332	0.16 509	0.10 391	0.17 568	0.12 435	0.07 419	0.05 317	0.06 256	0.06 367	0.05 215	0.06 379

GLC_STEREO	0.11 373	0.07 269	0.11 308	0.18 456	0.07 176	0.08 105	0.13 243	0.16 302	0.24 543	0.12 393	0.13 381	0.12 404	0.08 287	0.18 591	0.12 435	0.06 215	0.08 628	0.08 492	0.06 367	0.05 215	0.05 244

IPLG	0.11 373	0.08 426	0.15 510	0.17 344	0.08 294	0.11 328	0.14 328	0.20 429	0.15 331	0.13 432	0.18 484	0.07 169	0.07 208	0.14 470	0.14 523	0.06 215	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.04 57	0.04 68

IPLGR_C	0.11 373	0.08 426	0.15 510	0.17 344	0.08 294	0.12 389	0.15 426	0.17 342	0.15 331	0.14 463	0.11 332	0.16 509	0.10 391	0.16 527	0.12 435	0.07 419	0.05 317	0.06 256	0.06 367	0.05 215	0.06 379

MIPNet	0.11 373	0.08 426	0.15 510	0.17 344	0.09 425	0.12 389	0.14 328	0.21 452	0.25 569	0.12 393	0.10 275	0.09 303	0.07 208	0.13 426	0.13 477	0.06 215	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.04 57	0.04 68

IPLGR	0.11 373	0.09 520	0.17 580	0.18 456	0.08 294	0.13 440	0.16 497	0.21 452	0.24 543	0.12 393	0.12 354	0.11 377	0.09 340	0.13 426	0.12 435	0.06 215	0.05 317	0.06 256	0.06 367	0.05 215	0.04 68

GMOStereo	0.11 373	0.09 520	0.08 62	0.19 547	0.08 294	0.12 389	0.28 765	0.13 168	0.18 427	0.11 350	0.17 455	0.14 459	0.12 471	0.07 9	0.07 15	0.05 64	0.05 317	0.09 585	0.07 477	0.04 57	0.04 68

error version	0.11 373	0.09 520	0.08 62	0.19 547	0.08 294	0.12 389	0.28 765	0.13 168	0.18 427	0.11 350	0.17 455	0.14 459	0.12 471	0.07 9	0.07 15	0.05 64	0.05 317	0.09 585	0.07 477	0.04 57	0.04 68

test-v	0.11 373	0.09 520	0.08 62	0.19 547	0.08 294	0.12 389	0.28 765	0.13 168	0.18 427	0.11 350	0.17 455	0.14 459	0.12 471	0.07 9	0.07 15	0.05 64	0.05 317	0.09 585	0.07 477	0.04 57	0.04 68

ACRE	0.11 373	0.08 426	0.15 510	0.17 344	0.08 294	0.13 440	0.15 426	0.17 342	0.14 299	0.14 463	0.11 332	0.16 509	0.10 391	0.16 527	0.12 435	0.07 419	0.05 317	0.06 256	0.06 367	0.05 215	0.06 379

test_3	0.11 373	0.09 520	0.10 234	0.21 663	0.08 294	0.13 440	0.25 743	0.14 213	0.21 497	0.10 306	0.10 275	0.09 303	0.10 391	0.08 32	0.11 353	0.05 64	0.04 27	0.08 492	0.07 477	0.04 57	0.04 68

LCNet	0.11 373	0.07 269	0.09 155	0.19 547	0.09 425	0.08 105	0.14 328	0.21 452	0.15 331	0.12 393	0.15 417	0.16 509	0.11 434	0.12 360	0.11 353	0.05 64	0.04 27	0.08 492	0.07 477	0.06 366	0.14 728

HHNet	0.11 373	0.06 144	0.16 554	0.15 139	0.14 696	0.07 46	0.13 243	0.20 429	0.18 427	0.15 491	0.25 592	0.11 377	0.09 340	0.13 426	0.10 258	0.06 215	0.04 27	0.08 492	0.06 367	0.05 215	0.09 602

Patchmatch Stereo++	0.11 373	0.09 520	0.17 580	0.19 547	0.08 294	0.06 19	0.11 98	0.17 342	0.13 263	0.15 491	0.16 435	0.14 459	0.12 471	0.11 256	0.11 353	0.06 215	0.05 317	0.08 492	0.06 367	0.08 538	0.07 474
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	0.11 373	0.07 269	0.14 472	0.18 456	0.08 294	0.09 194	0.12 153	0.21 452	0.21 497	0.13 432	0.14 397	0.11 377	0.12 471	0.11 256	0.13 477	0.06 215	0.05 317	0.07 393	0.06 367	0.05 215	0.04 68

IIG-Stereo	0.11 373	0.06 144	0.13 422	0.17 344	0.08 294	0.11 328	0.12 153	0.22 480	0.18 427	0.14 463	0.17 455	0.12 404	0.13 508	0.12 360	0.13 477	0.06 215	0.05 317	0.07 393	0.06 367	0.06 366	0.05 244

NF-Stereo	0.11 373	0.07 269	0.13 422	0.17 344	0.09 425	0.10 266	0.13 243	0.23 502	0.19 456	0.12 393	0.17 455	0.12 404	0.12 471	0.11 256	0.11 353	0.06 215	0.04 27	0.07 393	0.06 367	0.07 460	0.12 685

OCTAStereo	0.11 373	0.07 269	0.14 472	0.17 344	0.09 425	0.10 266	0.13 243	0.23 502	0.19 456	0.12 393	0.17 455	0.12 404	0.12 471	0.11 256	0.11 353	0.06 215	0.04 27	0.07 393	0.06 367	0.07 460	0.11 663

NRIStereo	0.11 373	0.08 426	0.15 510	0.18 456	0.08 294	0.10 266	0.13 243	0.17 342	0.15 331	0.12 393	0.15 417	0.13 438	0.13 508	0.13 426	0.10 258	0.06 215	0.04 27	0.07 393	0.06 367	0.06 366	0.07 474

PSM-adaLoss	0.11 373	0.09 520	0.17 580	0.19 547	0.08 294	0.06 19	0.12 153	0.17 342	0.13 263	0.15 491	0.16 435	0.14 459	0.12 471	0.11 256	0.11 353	0.06 215	0.05 317	0.08 492	0.06 367	0.08 538	0.07 474

PSM-AAD	0.11 373	0.07 269	0.10 234	0.20 620	0.09 425	0.10 266	0.14 328	0.21 452	0.13 263	0.12 393	0.14 397	0.18 545	0.11 434	0.11 256	0.10 258	0.05 64	0.05 317	0.09 585	0.08 561	0.06 366	0.14 728

ROB_FTStereo_v2	0.11 373	0.09 520	0.17 580	0.19 547	0.08 294	0.06 19	0.12 153	0.17 342	0.13 263	0.15 491	0.16 435	0.14 459	0.12 471	0.11 256	0.11 353	0.06 215	0.05 317	0.08 492	0.06 367	0.08 538	0.07 474

ROB_FTStereo	0.11 373	0.09 520	0.17 580	0.19 547	0.08 294	0.06 19	0.11 98	0.17 342	0.13 263	0.15 491	0.16 435	0.14 459	0.12 471	0.11 256	0.11 353	0.06 215	0.05 317	0.08 492	0.06 367	0.08 538	0.07 474

HUI-Stereo	0.11 373	0.09 520	0.17 580	0.19 547	0.08 294	0.06 19	0.11 98	0.17 342	0.13 263	0.15 491	0.16 435	0.14 459	0.12 471	0.11 256	0.11 353	0.06 215	0.05 317	0.08 492	0.06 367	0.08 538	0.07 474

ASMatch	0.11 373	0.06 144	0.13 422	0.17 344	0.10 545	0.08 105	0.14 328	0.18 375	0.16 369	0.12 393	0.16 435	0.16 509	0.11 434	0.13 426	0.11 353	0.05 64	0.04 27	0.06 256	0.06 367	0.04 57	0.09 602

SST-Stereo	0.11 373	0.07 269	0.16 554	0.18 456	0.09 425	0.06 19	0.12 153	0.18 375	0.10 126	0.15 491	0.18 484	0.13 438	0.12 471	0.10 161	0.11 353	0.06 215	0.04 27	0.09 585	0.06 367	0.07 460	0.06 379

RAFT_R40	0.11 373	0.07 269	0.15 510	0.18 456	0.09 425	0.06 19	0.13 243	0.17 342	0.15 331	0.14 463	0.18 484	0.15 488	0.12 471	0.10 161	0.11 353	0.06 215	0.04 27	0.09 585	0.06 367	0.06 366	0.05 244

GrayStereo	0.11 373	0.06 144	0.11 308	0.19 547	0.09 425	0.09 194	0.16 497	0.18 375	0.17 406	0.14 463	0.17 455	0.17 529	0.11 434	0.12 360	0.11 353	0.05 64	0.05 317	0.07 393	0.06 367	0.06 366	0.10 635

RE-Stereo	0.11 373	0.07 269	0.13 422	0.17 344	0.09 425	0.10 266	0.13 243	0.23 502	0.19 456	0.12 393	0.17 455	0.12 404	0.12 471	0.11 256	0.11 353	0.06 215	0.04 27	0.07 393	0.06 367	0.07 460	0.11 663

Pruner-Stereo	0.11 373	0.07 269	0.12 368	0.17 344	0.09 425	0.06 19	0.12 153	0.18 375	0.17 406	0.14 463	0.19 500	0.13 438	0.10 391	0.11 256	0.11 353	0.06 215	0.04 27	0.07 393	0.06 367	0.06 366	0.08 551

TVStereo	0.11 373	0.07 269	0.13 422	0.17 344	0.09 425	0.10 266	0.13 243	0.23 502	0.19 456	0.12 393	0.17 455	0.12 404	0.12 471	0.11 256	0.11 353	0.06 215	0.04 27	0.07 393	0.06 367	0.07 460	0.11 663

DeepStereo_RVC	0.11 373	0.08 426	0.17 580	0.18 456	0.08 294	0.08 105	0.11 98	0.17 342	0.12 214	0.13 432	0.15 417	0.12 404	0.12 471	0.12 360	0.11 353	0.06 215	0.04 27	0.07 393	0.06 367	0.07 460	0.08 551

iGMRVC	0.11 373	0.09 520	0.17 580	0.19 547	0.08 294	0.06 19	0.12 153	0.17 342	0.13 263	0.15 491	0.16 435	0.14 459	0.12 471	0.11 256	0.11 353	0.06 215	0.05 317	0.08 492	0.06 367	0.08 538	0.07 474

RAFT-345	0.11 373	0.07 269	0.16 554	0.17 344	0.08 294	0.08 105	0.12 153	0.16 302	0.10 126	0.11 350	0.34 691	0.09 303	0.10 391	0.11 256	0.12 435	0.05 64	0.05 317	0.07 393	0.06 367	0.04 57	0.05 244

iRAFT	0.11 373	0.09 520	0.17 580	0.19 547	0.08 294	0.06 19	0.11 98	0.17 342	0.13 263	0.15 491	0.16 435	0.14 459	0.12 471	0.11 256	0.11 353	0.06 215	0.05 317	0.08 492	0.06 367	0.08 538	0.07 474

CRE-IMP	0.11 373	0.09 520	0.16 554	0.19 547	0.09 425	0.10 266	0.12 153	0.18 375	0.10 126	0.14 463	0.14 397	0.14 459	0.13 508	0.12 360	0.12 435	0.07 419	0.04 27	0.08 492	0.06 367	0.08 538	0.08 551

test-2	0.11 373	0.09 520	0.08 62	0.19 547	0.08 294	0.12 389	0.28 765	0.13 168	0.18 427	0.11 350	0.17 455	0.14 459	0.12 471	0.07 9	0.07 15	0.05 64	0.05 317	0.09 585	0.07 477	0.04 57	0.04 68

GMM-Stereo	0.11 373	0.07 269	0.10 234	0.18 456	0.09 425	0.08 105	0.14 328	0.24 530	0.16 369	0.11 350	0.15 417	0.13 438	0.11 434	0.11 256	0.11 353	0.05 64	0.04 27	0.08 492	0.07 477	0.06 366	0.09 602

RAFT-IKP	0.11 373	0.09 520	0.17 580	0.19 547	0.08 294	0.06 19	0.11 98	0.17 342	0.13 263	0.15 491	0.16 435	0.14 459	0.12 471	0.11 256	0.11 353	0.06 215	0.05 317	0.08 492	0.06 367	0.08 538	0.07 474

Prome-Stereo	0.11 373	0.07 269	0.11 308	0.18 456	0.09 425	0.12 389	0.14 328	0.23 502	0.13 263	0.13 432	0.16 435	0.13 438	0.08 287	0.12 360	0.10 258	0.05 64	0.05 317	0.07 393	0.06 367	0.06 366	0.10 635

rafts_anoy	0.11 373	0.06 144	0.10 234	0.17 344	0.08 294	0.10 266	0.14 328	0.18 375	0.14 299	0.13 432	0.13 381	0.12 404	0.11 434	0.11 256	0.13 477	0.07 419	0.05 317	0.09 585	0.11 686	0.07 460	0.06 379

raft+_RVC	0.11 373	0.07 269	0.09 155	0.16 244	0.07 176	0.10 266	0.11 98	0.24 530	0.20 481	0.12 393	0.15 417	0.12 404	0.08 287	0.12 360	0.13 477	0.07 419	0.04 27	0.07 393	0.06 367	0.05 215	0.05 244

RALCasStereoNet	0.11 373	0.07 269	0.09 155	0.16 244	0.08 294	0.13 440	0.14 328	0.17 342	0.11 168	0.12 393	0.17 455	0.14 459	0.10 391	0.12 360	0.11 353	0.07 419	0.06 512	0.06 256	0.05 254	0.08 538	0.07 474

RALAANet	0.11 373	0.08 426	0.10 234	0.17 344	0.09 425	0.14 491	0.10 49	0.20 429	0.16 369	0.14 463	0.13 381	0.16 509	0.09 340	0.12 360	0.12 435	0.06 215	0.05 317	0.08 492	0.07 477	0.06 366	0.04 68

111	0.11 373	0.06 144	0.12 368	0.15 139	0.07 176	0.10 266	0.14 328	0.21 452	0.24 543	0.11 350	0.12 354	0.14 459	0.12 471	0.13 426	0.10 258	0.06 215	0.04 27	0.06 256	0.04 78	0.06 366	0.05 244

DIP-Stereo	0.11 373	0.08 426	0.15 510	0.17 344	0.09 425	0.13 440	0.09 28	0.16 302	0.16 369	0.12 393	0.16 435	0.14 459	0.12 471	0.16 527	0.14 523	0.06 215	0.05 317	0.06 256	0.05 254	0.05 215	0.07 474
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	0.11 373	0.06 144	0.12 368	0.14 81	0.06 56	0.12 389	0.10 49	0.18 375	0.18 427	0.13 432	0.17 455	0.15 488	0.11 434	0.15 496	0.14 523	0.06 215	0.04 27	0.04 1	0.04 78	0.06 366	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	0.12 462	0.12 638	0.12 368	0.25 733	0.11 607	0.14 491	0.14 328	0.24 530	0.12 214	0.10 306	0.12 354	0.11 377	0.09 340	0.14 470	0.10 258	0.08 512	0.04 27	0.11 669	0.06 367	0.08 538	0.06 379

S0	0.12 462	0.08 426	0.09 155	0.20 620	0.07 176	0.18 590	0.22 697	0.15 257	0.15 331	0.11 350	0.10 275	0.13 438	0.08 287	0.12 360	0.11 353	0.09 580	0.10 693	0.14 721	0.14 729	0.05 215	0.04 68

S	0.12 462	0.08 426	0.10 234	0.20 620	0.08 294	0.13 440	0.19 635	0.17 342	0.16 369	0.13 432	0.12 354	0.14 459	0.10 391	0.12 360	0.13 477	0.09 580	0.07 591	0.13 706	0.15 750	0.06 366	0.05 244

SME	0.12 462	0.09 520	0.11 308	0.17 344	0.07 176	0.20 635	0.13 243	0.21 452	0.17 406	0.12 393	0.13 381	0.10 342	0.12 471	0.13 426	0.13 477	0.07 419	0.07 591	0.08 492	0.09 609	0.06 366	0.06 379

IGEV_i1	0.12 462	0.08 426	0.12 368	0.17 344	0.08 294	0.19 614	0.15 426	0.19 409	0.23 531	0.18 570	0.18 484	0.16 509	0.12 471	0.17 568	0.14 523	0.06 215	0.05 317	0.06 256	0.05 254	0.06 366	0.06 379

rvit_stereo_0083	0.12 462	0.08 426	0.17 580	0.16 244	0.09 425	0.11 328	0.15 426	0.15 257	0.26 583	0.11 350	0.14 397	0.13 438	0.10 391	0.12 360	0.13 477	0.10 628	0.08 628	0.09 585	0.07 477	0.07 460	0.06 379

rvit_stereo_0081_aga	0.12 462	0.09 520	0.15 510	0.18 456	0.10 545	0.14 491	0.14 328	0.14 213	0.19 456	0.10 306	0.18 484	0.16 509	0.09 340	0.12 360	0.10 258	0.10 628	0.06 512	0.08 492	0.07 477	0.07 460	0.06 379

rvit_stereo_ft	0.12 462	0.07 269	0.13 422	0.19 547	0.10 545	0.12 389	0.17 534	0.16 302	0.16 369	0.13 432	0.13 381	0.15 488	0.10 391	0.14 470	0.13 477	0.10 628	0.06 512	0.08 492	0.07 477	0.07 460	0.06 379

MyStereo8	0.12 462	0.07 269	0.15 510	0.15 139	0.09 425	0.18 590	0.14 328	0.19 409	0.22 521	0.12 393	0.18 484	0.11 377	0.10 391	0.16 527	0.18 617	0.07 419	0.05 317	0.07 393	0.05 254	0.08 538	0.09 602

CoDeX	0.12 462	0.07 269	0.13 422	0.17 344	0.08 294	0.12 389	0.16 497	0.23 502	0.27 596	0.13 432	0.17 455	0.15 488	0.12 471	0.14 470	0.11 353	0.07 419	0.05 317	0.07 393	0.06 367	0.06 366	0.05 244

11t1	0.12 462	0.07 269	0.14 472	0.14 81	0.08 294	0.17 572	0.15 426	0.19 409	0.15 331	0.15 491	0.15 417	0.17 529	0.16 584	0.15 496	0.13 477	0.08 512	0.05 317	0.06 256	0.05 254	0.08 538	0.07 474

ffm	0.12 462	0.09 520	0.15 510	0.16 244	0.09 425	0.17 572	0.17 534	0.15 257	0.19 456	0.15 491	0.26 606	0.19 557	0.13 508	0.10 161	0.08 51	0.06 215	0.05 317	0.09 585	0.08 561	0.06 366	0.06 379

RAFT_CTSACE	0.12 462	0.09 520	0.10 234	0.22 688	0.08 294	0.12 389	0.24 724	0.18 375	0.17 406	0.21 627	0.27 624	0.13 438	0.07 208	0.13 426	0.09 143	0.05 64	0.06 512	0.08 492	0.07 477	0.04 57	0.04 68

Sa-1000	0.12 462	0.08 426	0.09 155	0.18 456	0.08 294	0.15 517	0.22 697	0.22 480	0.19 456	0.15 491	0.20 510	0.17 529	0.11 434	0.10 161	0.10 258	0.06 215	0.05 317	0.09 585	0.09 609	0.05 215	0.05 244

iRaft-Stereo_5w	0.12 462	0.09 520	0.12 368	0.20 620	0.08 294	0.09 194	0.12 153	0.22 480	0.22 521	0.19 588	0.14 397	0.11 377	0.09 340	0.20 636	0.16 586	0.05 64	0.05 317	0.07 393	0.06 367	0.05 215	0.06 379

CrosDoStereo	0.12 462	0.07 269	0.12 368	0.14 81	0.09 425	0.12 389	0.15 426	0.17 342	0.22 521	0.19 588	0.24 565	0.15 488	0.11 434	0.11 256	0.12 435	0.06 215	0.05 317	0.07 393	0.07 477	0.05 215	0.05 244

PFNet+	0.12 462	0.06 144	0.14 472	0.16 244	0.09 425	0.05 6	0.12 153	0.18 375	0.21 497	0.16 522	0.19 500	0.14 459	0.10 391	0.11 256	0.11 353	0.08 512	0.05 317	0.09 585	0.08 561	0.06 366	0.11 663

AAGNet	0.12 462	0.08 426	0.17 580	0.19 547	0.09 425	0.08 105	0.13 243	0.19 409	0.13 263	0.16 522	0.21 530	0.13 438	0.14 542	0.11 256	0.14 523	0.06 215	0.04 27	0.09 585	0.06 367	0.06 366	0.05 244

PSM-softLoss	0.12 462	0.07 269	0.15 510	0.17 344	0.09 425	0.08 105	0.12 153	0.24 530	0.17 406	0.15 491	0.19 500	0.13 438	0.11 434	0.11 256	0.11 353	0.07 419	0.05 317	0.08 492	0.07 477	0.07 460	0.12 685

KMStereo	0.12 462	0.07 269	0.15 510	0.17 344	0.09 425	0.08 105	0.12 153	0.24 530	0.17 406	0.15 491	0.19 500	0.13 438	0.11 434	0.11 256	0.11 353	0.07 419	0.05 317	0.08 492	0.07 477	0.07 460	0.12 685

FTStereo	0.12 462	0.07 269	0.14 472	0.18 456	0.09 425	0.07 46	0.15 426	0.22 480	0.18 427	0.12 393	0.24 565	0.11 377	0.13 508	0.13 426	0.14 523	0.05 64	0.05 317	0.07 393	0.07 477	0.06 366	0.10 635

KYRaft	0.12 462	0.07 269	0.10 234	0.19 547	0.09 425	0.08 105	0.15 426	0.23 502	0.12 214	0.13 432	0.16 435	0.20 575	0.10 391	0.12 360	0.11 353	0.06 215	0.04 27	0.08 492	0.08 561	0.06 366	0.15 742

DeepStereo_LL	0.12 462	0.07 269	0.12 368	0.14 81	0.09 425	0.12 389	0.15 426	0.17 342	0.22 521	0.19 588	0.24 565	0.15 488	0.11 434	0.11 256	0.12 435	0.06 215	0.05 317	0.07 393	0.07 477	0.05 215	0.05 244

DEmStereo	0.12 462	0.06 144	0.14 472	0.14 81	0.10 545	0.16 548	0.15 426	0.16 302	0.24 543	0.17 537	0.23 553	0.12 404	0.14 542	0.12 360	0.14 523	0.05 64	0.04 27	0.07 393	0.06 367	0.05 215	0.05 244

THIR-Stereo	0.12 462	0.07 269	0.11 308	0.15 139	0.08 294	0.14 491	0.16 497	0.18 375	0.25 569	0.17 537	0.24 565	0.13 438	0.13 508	0.12 360	0.14 523	0.06 215	0.05 317	0.07 393	0.07 477	0.05 215	0.05 244

DRaft	0.12 462	0.06 144	0.12 368	0.14 81	0.09 425	0.14 491	0.17 534	0.21 452	0.30 627	0.18 570	0.27 624	0.10 342	0.16 584	0.11 256	0.12 435	0.05 64	0.04 27	0.07 393	0.07 477	0.05 215	0.05 244

PFNet	0.12 462	0.06 144	0.17 580	0.18 456	0.08 294	0.09 194	0.15 426	0.26 568	0.20 481	0.16 522	0.16 435	0.14 459	0.12 471	0.13 426	0.11 353	0.06 215	0.04 27	0.07 393	0.06 367	0.05 215	0.05 244

RAFT-RH_RVC	0.12 462	0.06 144	0.14 472	0.16 244	0.09 425	0.12 389	0.12 153	0.17 342	0.12 214	0.13 432	0.40 725	0.11 377	0.10 391	0.13 426	0.12 435	0.05 64	0.04 27	0.08 492	0.05 254	0.05 215	0.06 379

IRAFT_RVC	0.12 462	0.08 426	0.17 580	0.19 547	0.08 294	0.07 46	0.14 328	0.25 554	0.23 531	0.14 463	0.15 417	0.15 488	0.12 471	0.12 360	0.11 353	0.06 215	0.04 27	0.09 585	0.06 367	0.06 366	0.06 379

sCroCo_RVC	0.12 462	0.09 520	0.24 683	0.24 722	0.11 607	0.19 614	0.14 328	0.17 342	0.15 331	0.10 306	0.13 381	0.12 404	0.07 208	0.14 470	0.11 353	0.08 512	0.08 628	0.08 492	0.08 561	0.05 215	0.07 474

ARAFT	0.12 462	0.08 426	0.18 615	0.19 547	0.09 425	0.15 517	0.17 534	0.20 429	0.13 263	0.12 393	0.13 381	0.14 459	0.12 471	0.15 496	0.13 477	0.06 215	0.05 317	0.10 636	0.09 609	0.06 366	0.04 68

BEATNet_4x	0.12 462	0.09 520	0.15 510	0.18 456	0.07 176	0.15 517	0.07 5	0.23 502	0.19 456	0.16 522	0.19 500	0.19 557	0.14 542	0.17 568	0.15 564	0.07 419	0.05 317	0.05 80	0.05 254	0.06 366	0.07 474

G3	0.13 494	0.14 683	0.12 368	0.32 778	0.13 669	0.11 328	0.14 328	0.23 502	0.09 89	0.15 491	0.13 381	0.19 557	0.09 340	0.15 496	0.13 477	0.10 628	0.05 317	0.16 745	0.10 653	0.10 643	0.06 379

RT-IGEV	0.13 494	0.06 144	0.14 472	0.15 139	0.10 545	0.15 517	0.18 587	0.25 554	0.28 612	0.16 522	0.17 455	0.18 545	0.11 434	0.14 470	0.11 353	0.08 512	0.05 317	0.07 393	0.05 254	0.07 460	0.08 551

Selective-IGEV-i16pc	0.13 494	0.06 144	0.13 422	0.15 139	0.11 607	0.38 765	0.16 497	0.23 502	0.17 406	0.11 350	0.15 417	0.09 303	0.07 208	0.13 426	0.10 258	0.10 628	0.08 628	0.06 256	0.07 477	0.09 606	0.10 635

Selective-IGEV-i1	0.13 494	0.07 269	0.12 368	0.20 620	0.08 294	0.18 590	0.16 497	0.23 502	0.30 627	0.17 537	0.17 455	0.17 529	0.10 391	0.15 496	0.13 477	0.06 215	0.05 317	0.06 256	0.05 254	0.06 366	0.06 379

G2L-ROB	0.13 494	0.07 269	0.13 422	0.13 24	0.08 294	0.14 491	0.17 534	0.25 554	0.19 456	0.20 610	0.19 500	0.20 575	0.14 542	0.18 591	0.16 586	0.08 512	0.05 317	0.06 256	0.05 254	0.08 538	0.09 602

DFGA-Net	0.13 494	0.11 619	0.19 641	0.18 456	0.10 545	0.13 440	0.13 243	0.23 502	0.25 569	0.16 522	0.16 435	0.13 438	0.12 471	0.17 568	0.15 564	0.07 419	0.05 317	0.08 492	0.07 477	0.05 215	0.05 244

FACV-RUCA	0.13 494	0.11 619	0.13 422	0.19 547	0.12 643	0.15 517	0.16 497	0.22 480	0.21 497	0.16 522	0.16 435	0.15 488	0.16 584	0.14 470	0.13 477	0.07 419	0.05 317	0.08 492	0.06 367	0.10 643	0.08 551

UGAM	0.13 494	0.10 590	0.09 155	0.22 688	0.08 294	0.13 440	0.20 659	0.18 375	0.24 543	0.22 643	0.16 435	0.13 438	0.13 508	0.19 617	0.13 477	0.07 419	0.05 317	0.13 706	0.11 686	0.07 460	0.05 244

test_sample2	0.13 494	0.07 269	0.12 368	0.14 81	0.08 294	0.16 548	0.18 587	0.21 452	0.16 369	0.14 463	0.21 530	0.20 575	0.15 562	0.15 496	0.13 477	0.08 512	0.06 512	0.07 393	0.06 367	0.08 538	0.08 551

test_sample1	0.13 494	0.07 269	0.14 472	0.14 81	0.08 294	0.19 614	0.17 534	0.20 429	0.15 331	0.14 463	0.22 548	0.18 545	0.16 584	0.17 568	0.15 564	0.07 419	0.06 512	0.06 256	0.06 367	0.08 538	0.08 551

MyStereo05	0.13 494	0.07 269	0.10 234	0.17 344	0.09 425	0.13 440	0.18 587	0.28 609	0.35 676	0.17 537	0.14 397	0.15 488	0.11 434	0.15 496	0.13 477	0.06 215	0.05 317	0.08 492	0.07 477	0.06 366	0.06 379

MyStereo04	0.13 494	0.07 269	0.10 234	0.17 344	0.09 425	0.14 491	0.17 534	0.29 631	0.38 696	0.17 537	0.14 397	0.16 509	0.11 434	0.15 496	0.13 477	0.06 215	0.05 317	0.08 492	0.07 477	0.06 366	0.06 379

ff1	0.13 494	0.09 520	0.15 510	0.16 244	0.09 425	0.17 572	0.17 534	0.15 257	0.19 456	0.15 491	0.26 606	0.19 557	0.13 508	0.15 496	0.22 670	0.06 215	0.05 317	0.09 585	0.08 561	0.06 366	0.06 379

LL-Strereo	0.13 494	0.10 590	0.12 368	0.20 620	0.10 545	0.11 328	0.18 587	0.33 687	0.25 569	0.16 522	0.16 435	0.14 459	0.14 542	0.19 617	0.11 353	0.06 215	0.05 317	0.09 585	0.08 561	0.04 57	0.05 244

anonymousa	0.13 494	0.07 269	0.14 472	0.18 456	0.09 425	0.13 440	0.17 534	0.20 429	0.29 621	0.15 491	0.24 565	0.16 509	0.14 542	0.14 470	0.14 523	0.07 419	0.05 317	0.07 393	0.09 609	0.05 215	0.07 474

TestStereo1	0.13 494	0.08 426	0.08 62	0.20 620	0.08 294	0.18 590	0.29 776	0.23 502	0.17 406	0.17 537	0.20 510	0.16 509	0.11 434	0.12 360	0.13 477	0.06 215	0.06 512	0.08 492	0.06 367	0.05 215	0.05 244

qqq	0.13 494	0.09 520	0.15 510	0.16 244	0.08 294	0.13 440	0.15 426	0.24 530	0.16 369	0.15 491	0.19 500	0.16 509	0.16 584	0.15 496	0.16 586	0.07 419	0.06 512	0.08 492	0.08 561	0.07 460	0.07 474

x	0.13 494	0.08 426	0.15 510	0.14 81	0.08 294	0.19 614	0.14 328	0.22 480	0.21 497	0.15 491	0.20 510	0.20 575	0.18 627	0.18 591	0.18 617	0.07 419	0.05 317	0.06 256	0.06 367	0.07 460	0.07 474

raft_robust	0.13 494	0.10 590	0.07 26	0.18 456	0.08 294	0.13 440	0.24 724	0.29 631	0.34 662	0.20 610	0.20 510	0.15 488	0.10 391	0.11 256	0.12 435	0.05 64	0.05 317	0.07 393	0.07 477	0.05 215	0.04 68

RAFT+CT+SA	0.13 494	0.11 619	0.09 155	0.19 547	0.09 425	0.15 517	0.28 765	0.22 480	0.22 521	0.15 491	0.26 606	0.10 342	0.10 391	0.11 256	0.12 435	0.05 64	0.04 27	0.07 393	0.08 561	0.07 460	0.06 379

SA-5K	0.13 494	0.08 426	0.08 62	0.20 620	0.08 294	0.18 590	0.29 776	0.23 502	0.17 406	0.17 537	0.20 510	0.16 509	0.11 434	0.12 360	0.13 477	0.06 215	0.06 512	0.08 492	0.06 367	0.05 215	0.05 244

SA	0.13 494	0.09 520	0.09 155	0.18 456	0.08 294	0.12 389	0.24 724	0.23 502	0.19 456	0.17 537	0.27 624	0.15 488	0.11 434	0.11 256	0.11 353	0.05 64	0.05 317	0.09 585	0.08 561	0.05 215	0.05 244

GwcNet-ADL	0.13 494	0.08 426	0.14 472	0.20 620	0.09 425	0.12 389	0.20 659	0.30 646	0.25 569	0.14 463	0.14 397	0.18 545	0.14 542	0.13 426	0.15 564	0.07 419	0.05 317	0.06 256	0.05 254	0.07 460	0.06 379

GANet-ADL	0.13 494	0.07 269	0.15 510	0.17 344	0.10 545	0.19 614	0.15 426	0.30 646	0.21 497	0.13 432	0.18 484	0.19 557	0.13 508	0.16 527	0.14 523	0.08 512	0.06 512	0.06 256	0.05 254	0.07 460	0.08 551

RAFT	0.13 494	0.09 520	0.11 308	0.18 456	0.08 294	0.15 517	0.23 712	0.21 452	0.20 481	0.21 627	0.21 530	0.18 545	0.13 508	0.17 568	0.10 258	0.06 215	0.07 591	0.10 636	0.09 609	0.06 366	0.05 244

sAnonymous2	0.13 494	0.12 638	0.25 686	0.20 620	0.12 643	0.18 590	0.14 328	0.27 584	0.21 497	0.11 350	0.12 354	0.13 438	0.08 287	0.11 256	0.11 353	0.09 580	0.05 317	0.08 492	0.06 367	0.15 742	0.10 635

CroCo_RVC	0.13 494	0.12 638	0.25 686	0.20 620	0.12 643	0.18 590	0.14 328	0.27 584	0.21 497	0.11 350	0.12 354	0.13 438	0.08 287	0.11 256	0.11 353	0.09 580	0.05 317	0.08 492	0.06 367	0.15 742	0.10 635

RAFT + AFF	0.13 494	0.08 426	0.21 658	0.20 620	0.10 545	0.14 491	0.23 712	0.27 584	0.21 497	0.12 393	0.10 275	0.12 404	0.10 391	0.16 527	0.12 435	0.08 512	0.07 591	0.09 585	0.09 609	0.06 366	0.09 602

GMStereo	0.13 494	0.15 692	0.14 472	0.18 456	0.09 425	0.16 548	0.16 497	0.20 429	0.25 569	0.17 537	0.17 455	0.11 377	0.11 434	0.16 527	0.13 477	0.07 419	0.06 512	0.06 256	0.06 367	0.07 460	0.06 379
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 494	0.07 269	0.15 510	0.17 344	0.09 425	0.15 517	0.16 497	0.28 609	0.27 596	0.14 463	0.18 484	0.12 404	0.13 508	0.14 470	0.11 353	0.08 512	0.05 317	0.07 393	0.07 477	0.07 460	0.06 379

FENet	0.13 494	0.08 426	0.13 422	0.16 244	0.08 294	0.15 517	0.16 497	0.23 502	0.23 531	0.17 537	0.24 565	0.16 509	0.13 508	0.14 470	0.15 564	0.08 512	0.05 317	0.08 492	0.08 561	0.08 538	0.08 551

MLCV	0.13 494	0.08 426	0.17 580	0.18 456	0.06 56	0.16 548	0.17 534	0.19 409	0.22 521	0.19 588	0.25 592	0.17 529	0.13 508	0.15 496	0.14 523	0.05 64	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.04 68

iResNet	0.13 494	0.10 590	0.18 615	0.19 547	0.08 294	0.14 491	0.18 587	0.21 452	0.27 596	0.16 522	0.24 565	0.15 488	0.13 508	0.14 470	0.15 564	0.06 215	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.06 366	0.05 244

DN-CSS_ROB	0.13 494	0.13 666	0.17 580	0.18 456	0.10 545	0.16 548	0.08 9	0.22 480	0.19 456	0.17 537	0.23 553	0.13 438	0.13 508	0.13 426	0.14 523	0.05 64	0.05 317	0.10 636	0.10 653	0.08 538	0.06 379

GOStereo-base	0.14 528	0.16 705	0.14 472	0.32 778	0.13 669	0.12 389	0.16 497	0.26 568	0.12 214	0.16 522	0.15 417	0.16 509	0.11 434	0.13 426	0.13 477	0.12 691	0.05 317	0.16 745	0.09 609	0.12 688	0.06 379

Selective-IGEV-i16pb	0.14 528	0.08 426	0.17 580	0.15 139	0.11 607	0.41 773	0.16 497	0.29 631	0.24 543	0.11 350	0.21 530	0.10 342	0.07 208	0.17 568	0.12 435	0.10 628	0.07 591	0.06 256	0.08 561	0.09 606	0.10 635

xyz-stereo	0.14 528	0.07 269	0.22 669	0.15 139	0.05 4	0.22 662	0.15 426	0.17 342	0.31 637	0.15 491	0.28 635	0.26 655	0.17 610	0.13 426	0.12 435	0.05 64	0.05 317	0.06 256	0.05 254	0.04 57	0.04 68

G2L-Stereo_test	0.14 528	0.07 269	0.11 308	0.13 24	0.08 294	0.12 389	0.17 534	0.31 664	0.28 612	0.21 627	0.23 553	0.20 575	0.16 584	0.17 568	0.19 632	0.07 419	0.05 317	0.05 80	0.05 254	0.07 460	0.07 474

coex_refinement	0.14 528	0.07 269	0.12 368	0.17 344	0.10 545	0.16 548	0.15 426	0.27 584	0.29 621	0.18 570	0.21 530	0.22 603	0.17 610	0.16 527	0.19 632	0.08 512	0.05 317	0.06 256	0.06 367	0.09 606	0.08 551

G2L-Stereo	0.14 528	0.07 269	0.13 422	0.17 344	0.09 425	0.13 440	0.12 153	0.27 584	0.22 521	0.17 537	0.27 624	0.21 585	0.13 508	0.18 591	0.18 617	0.09 580	0.08 628	0.08 492	0.07 477	0.07 460	0.07 474

rvit_0105_6	0.14 528	0.09 520	0.18 615	0.17 344	0.10 545	0.10 266	0.17 534	0.19 409	0.26 583	0.12 393	0.18 484	0.17 529	0.13 508	0.18 591	0.13 477	0.15 737	0.11 709	0.12 692	0.10 653	0.09 606	0.06 379

rvit_0105_5	0.14 528	0.10 590	0.14 472	0.17 344	0.09 425	0.14 491	0.23 712	0.24 530	0.27 596	0.14 463	0.15 417	0.18 545	0.13 508	0.17 568	0.14 523	0.14 733	0.11 709	0.10 636	0.11 686	0.08 538	0.07 474

test_sample6	0.14 528	0.09 520	0.14 472	0.17 344	0.08 294	0.17 572	0.19 635	0.26 568	0.18 427	0.18 570	0.28 635	0.19 557	0.15 562	0.15 496	0.13 477	0.08 512	0.05 317	0.08 492	0.07 477	0.08 538	0.08 551

test_sample5	0.14 528	0.08 426	0.14 472	0.16 244	0.08 294	0.18 590	0.18 587	0.25 554	0.17 406	0.17 537	0.28 635	0.18 545	0.15 562	0.16 527	0.13 477	0.08 512	0.06 512	0.08 492	0.07 477	0.09 606	0.08 551

test_sample4	0.14 528	0.08 426	0.15 510	0.15 139	0.08 294	0.19 614	0.18 587	0.26 568	0.18 427	0.17 537	0.26 606	0.18 545	0.15 562	0.17 568	0.13 477	0.08 512	0.06 512	0.08 492	0.06 367	0.09 606	0.08 551

test_sample3	0.14 528	0.08 426	0.15 510	0.14 81	0.09 425	0.20 635	0.17 534	0.27 584	0.18 427	0.17 537	0.22 548	0.19 557	0.15 562	0.17 568	0.14 523	0.09 580	0.06 512	0.07 393	0.06 367	0.09 606	0.08 551

SMFormer	0.14 528	0.07 269	0.18 615	0.14 81	0.08 294	0.17 572	0.17 534	0.27 584	0.27 596	0.19 588	0.20 510	0.19 557	0.15 562	0.15 496	0.17 604	0.08 512	0.05 317	0.07 393	0.06 367	0.08 538	0.07 474

tta	0.14 528	0.07 269	0.18 615	0.14 81	0.08 294	0.17 572	0.17 534	0.27 584	0.27 596	0.19 588	0.20 510	0.19 557	0.15 562	0.15 496	0.17 604	0.08 512	0.05 317	0.07 393	0.06 367	0.06 366	0.06 379

qqq1	0.14 528	0.07 269	0.18 615	0.14 81	0.08 294	0.17 572	0.17 534	0.27 584	0.27 596	0.19 588	0.20 510	0.19 557	0.15 562	0.15 496	0.12 435	0.08 512	0.05 317	0.05 80	0.05 254	0.06 366	0.06 379

fff1	0.14 528	0.07 269	0.18 615	0.14 81	0.08 294	0.17 572	0.17 534	0.27 584	0.27 596	0.19 588	0.20 510	0.19 557	0.15 562	0.15 496	0.12 435	0.08 512	0.05 317	0.05 80	0.05 254	0.06 366	0.06 379

mmm	0.14 528	0.08 426	0.18 615	0.17 344	0.09 425	0.17 572	0.18 587	0.21 452	0.16 369	0.16 522	0.23 553	0.21 585	0.16 584	0.16 527	0.17 604	0.08 512	0.05 317	0.08 492	0.08 561	0.08 538	0.07 474

DualNet	0.14 528	0.08 426	0.14 472	0.16 244	0.08 294	0.18 590	0.18 587	0.25 554	0.17 406	0.18 570	0.28 635	0.18 545	0.15 562	0.16 527	0.13 477	0.08 512	0.06 512	0.08 492	0.07 477	0.09 606	0.08 551

StereoVision	0.14 528	0.13 666	0.10 234	0.24 722	0.10 545	0.16 548	0.21 677	0.21 452	0.20 481	0.12 393	0.25 592	0.10 342	0.10 391	0.16 527	0.10 258	0.09 580	0.10 693	0.12 692	0.12 710	0.06 366	0.05 244

PCWNet_CMD	0.14 528	0.08 426	0.15 510	0.17 344	0.09 425	0.14 491	0.14 328	0.29 631	0.36 682	0.14 463	0.20 510	0.21 585	0.13 508	0.17 568	0.14 523	0.07 419	0.05 317	0.07 393	0.07 477	0.07 460	0.07 474

gwcnet-sp	0.14 528	0.07 269	0.13 422	0.18 456	0.09 425	0.16 548	0.18 587	0.24 530	0.24 543	0.19 588	0.24 565	0.15 488	0.16 584	0.16 527	0.15 564	0.08 512	0.07 591	0.07 393	0.08 561	0.08 538	0.07 474

scenet	0.14 528	0.07 269	0.13 422	0.18 456	0.09 425	0.16 548	0.18 587	0.24 530	0.24 543	0.19 588	0.24 565	0.15 488	0.16 584	0.16 527	0.15 564	0.08 512	0.07 591	0.07 393	0.08 561	0.08 538	0.07 474

CASS	0.14 528	0.12 638	0.12 368	0.23 709	0.09 425	0.15 517	0.17 534	0.19 409	0.20 481	0.17 537	0.18 484	0.15 488	0.15 562	0.15 496	0.14 523	0.09 580	0.06 512	0.10 636	0.08 561	0.09 606	0.07 474
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.14 528	0.07 269	0.13 422	0.18 456	0.09 425	0.16 548	0.18 587	0.24 530	0.24 543	0.19 588	0.24 565	0.15 488	0.16 584	0.16 527	0.15 564	0.08 512	0.07 591	0.07 393	0.08 561	0.08 538	0.07 474

IER	0.14 528	0.08 426	0.13 422	0.17 344	0.09 425	0.14 491	0.16 497	0.26 568	0.27 596	0.18 570	0.26 606	0.17 529	0.20 660	0.17 568	0.14 523	0.08 512	0.05 317	0.07 393	0.06 367	0.08 538	0.07 474

test_5	0.14 528	0.12 638	0.08 62	0.20 620	0.10 545	0.14 491	0.28 765	0.21 452	0.24 543	0.19 588	0.28 635	0.11 377	0.15 562	0.12 360	0.13 477	0.06 215	0.05 317	0.07 393	0.08 561	0.08 538	0.07 474

psmg	0.14 528	0.09 520	0.14 472	0.17 344	0.10 545	0.15 517	0.17 534	0.29 631	0.20 481	0.17 537	0.21 530	0.25 643	0.16 584	0.16 527	0.14 523	0.08 512	0.07 591	0.08 492	0.08 561	0.07 460	0.07 474

UDGNet	0.14 528	0.13 666	0.17 580	0.18 456	0.10 545	0.12 389	0.16 497	0.21 452	0.27 596	0.20 610	0.20 510	0.17 529	0.13 508	0.16 527	0.14 523	0.10 628	0.06 512	0.09 585	0.07 477	0.07 460	0.07 474

TestStereo	0.14 528	0.15 692	0.11 308	0.23 709	0.08 294	0.15 517	0.21 677	0.20 429	0.23 531	0.14 463	0.25 592	0.16 509	0.13 508	0.16 527	0.14 523	0.06 215	0.06 512	0.08 492	0.06 367	0.09 606	0.05 244

CFNet_pseudo	0.14 528	0.08 426	0.16 554	0.16 244	0.09 425	0.13 440	0.14 328	0.27 584	0.34 662	0.15 491	0.21 530	0.22 603	0.13 508	0.18 591	0.14 523	0.07 419	0.05 317	0.08 492	0.06 367	0.07 460	0.07 474

GES	0.14 528	0.08 426	0.16 554	0.15 139	0.10 545	0.13 440	0.13 243	0.28 609	0.26 583	0.17 537	0.24 565	0.19 557	0.14 542	0.16 527	0.14 523	0.08 512	0.08 628	0.07 393	0.06 367	0.08 538	0.09 602

cf-r	0.14 528	0.07 269	0.13 422	0.16 244	0.08 294	0.14 491	0.19 635	0.21 452	0.25 569	0.17 537	0.26 606	0.22 603	0.17 610	0.14 470	0.15 564	0.10 628	0.05 317	0.06 256	0.08 561	0.06 366	0.06 379

GANet-RSSM	0.14 528	0.07 269	0.13 422	0.13 24	0.08 294	0.14 491	0.18 587	0.23 502	0.21 497	0.17 537	0.25 592	0.24 630	0.16 584	0.16 527	0.16 586	0.10 628	0.06 512	0.07 393	0.08 561	0.08 538	0.07 474

PSMNet-RSSM	0.14 528	0.07 269	0.14 472	0.15 139	0.08 294	0.13 440	0.16 497	0.25 554	0.24 543	0.17 537	0.28 635	0.23 621	0.14 542	0.16 527	0.14 523	0.11 664	0.06 512	0.09 585	0.12 710	0.08 538	0.07 474

GwcNet-RSSM	0.14 528	0.07 269	0.12 368	0.16 244	0.08 294	0.15 517	0.20 659	0.22 480	0.28 612	0.18 570	0.28 635	0.23 621	0.17 610	0.15 496	0.16 586	0.10 628	0.06 512	0.07 393	0.09 609	0.07 460	0.07 474

CFNet-ft	0.14 528	0.07 269	0.15 510	0.12 9	0.09 425	0.17 572	0.18 587	0.22 480	0.24 543	0.17 537	0.26 606	0.24 630	0.14 542	0.16 527	0.15 564	0.11 664	0.06 512	0.08 492	0.09 609	0.09 606	0.08 551

DMCA	0.14 528	0.09 520	0.17 580	0.19 547	0.09 425	0.15 517	0.17 534	0.23 502	0.28 612	0.14 463	0.20 510	0.17 529	0.18 627	0.15 496	0.17 604	0.10 628	0.06 512	0.08 492	0.06 367	0.09 606	0.10 635

MSMDNet	0.14 528	0.08 426	0.15 510	0.17 344	0.09 425	0.14 491	0.14 328	0.29 631	0.36 682	0.14 463	0.20 510	0.21 585	0.13 508	0.18 591	0.14 523	0.07 419	0.05 317	0.07 393	0.07 477	0.07 460	0.07 474

HSM-Net_RVC	0.14 528	0.08 426	0.12 368	0.15 139	0.08 294	0.16 548	0.15 426	0.27 584	0.29 621	0.20 610	0.21 530	0.29 681	0.14 542	0.18 591	0.13 477	0.06 215	0.06 512	0.06 256	0.06 367	0.07 460	0.06 379
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.14 528	0.07 269	0.15 510	0.12 9	0.09 425	0.17 572	0.18 587	0.22 480	0.24 543	0.17 537	0.26 606	0.24 630	0.14 542	0.16 527	0.15 564	0.11 664	0.06 512	0.08 492	0.09 609	0.09 606	0.08 551

ccs_rob	0.14 528	0.09 520	0.16 554	0.16 244	0.09 425	0.13 440	0.14 328	0.27 584	0.34 662	0.15 491	0.21 530	0.22 603	0.13 508	0.18 591	0.14 523	0.07 419	0.05 317	0.08 492	0.07 477	0.07 460	0.07 474

iResNet_ROB	0.14 528	0.07 269	0.13 422	0.15 139	0.07 176	0.19 614	0.14 328	0.26 568	0.32 643	0.23 658	0.26 606	0.23 621	0.16 584	0.15 496	0.14 523	0.07 419	0.05 317	0.05 80	0.04 78	0.08 538	0.08 551

SCION-MonSter(vits)	0.15 570	0.06 144	0.06 10	0.15 139	0.05 4	0.08 105	0.10 49	0.28 609	0.42 716	0.05 2	0.33 680	0.14 459	0.17 610	0.20 636	0.20 642	0.08 512	0.06 512	0.17 754	0.16 758	0.07 460	0.08 551

MWDA-net	0.15 570	0.08 426	0.16 554	0.16 244	0.10 545	0.20 635	0.22 697	0.26 568	0.36 682	0.18 570	0.25 592	0.18 545	0.17 610	0.17 568	0.15 564	0.08 512	0.05 317	0.08 492	0.07 477	0.08 538	0.07 474

MWSP-net	0.15 570	0.08 426	0.18 615	0.17 344	0.10 545	0.17 572	0.23 712	0.29 631	0.32 643	0.18 570	0.20 510	0.17 529	0.13 508	0.18 591	0.14 523	0.08 512	0.06 512	0.07 393	0.08 561	0.07 460	0.08 551

rvit_0105_4	0.15 570	0.09 520	0.17 580	0.17 344	0.10 545	0.12 389	0.20 659	0.23 502	0.27 596	0.14 463	0.20 510	0.17 529	0.14 542	0.17 568	0.13 477	0.15 737	0.11 709	0.11 669	0.10 653	0.09 606	0.06 379

DCVSM-stereo	0.15 570	0.09 520	0.16 554	0.16 244	0.10 545	0.15 517	0.09 28	0.20 429	0.24 543	0.20 610	0.24 565	0.26 655	0.15 562	0.19 617	0.14 523	0.09 580	0.07 591	0.09 585	0.08 561	0.10 643	0.12 685

ACV-stereo	0.15 570	0.10 590	0.29 713	0.18 456	0.12 643	0.15 517	0.13 243	0.23 502	0.21 497	0.19 588	0.23 553	0.22 603	0.15 562	0.23 682	0.17 604	0.08 512	0.07 591	0.07 393	0.07 477	0.08 538	0.07 474

DispNO	0.15 570	0.09 520	0.18 615	0.19 547	0.12 643	0.11 328	0.21 677	0.23 502	0.29 621	0.18 570	0.23 553	0.19 557	0.17 610	0.16 527	0.16 586	0.07 419	0.05 317	0.08 492	0.08 561	0.07 460	0.06 379

mmx	0.15 570	0.09 520	0.15 510	0.16 244	0.09 425	0.17 572	0.17 534	0.27 584	0.26 583	0.15 491	0.26 606	0.19 557	0.13 508	0.15 496	0.22 670	0.08 512	0.06 512	0.09 585	0.08 561	0.08 538	0.08 551

xxx	0.15 570	0.09 520	0.15 510	0.16 244	0.09 425	0.17 572	0.17 534	0.27 584	0.26 583	0.15 491	0.26 606	0.19 557	0.13 508	0.15 496	0.22 670	0.08 512	0.06 512	0.09 585	0.08 561	0.08 538	0.08 551

CFNet_ucs	0.15 570	0.09 520	0.17 580	0.16 244	0.11 607	0.14 491	0.14 328	0.30 646	0.34 662	0.16 522	0.24 565	0.23 621	0.14 542	0.18 591	0.15 564	0.09 580	0.06 512	0.08 492	0.07 477	0.09 606	0.09 602

CBFPSM	0.15 570	0.07 269	0.27 699	0.17 344	0.09 425	0.13 440	0.15 426	0.22 480	0.23 531	0.20 610	0.27 624	0.23 621	0.16 584	0.16 527	0.19 632	0.06 215	0.06 512	0.06 256	0.07 477	0.07 460	0.07 474

BUS	0.15 570	0.09 520	0.14 472	0.22 688	0.10 545	0.20 635	0.14 328	0.34 702	0.20 481	0.17 537	0.23 553	0.16 509	0.14 542	0.16 527	0.14 523	0.08 512	0.06 512	0.10 636	0.09 609	0.07 460	0.07 474

BSDual-CNN	0.15 570	0.09 520	0.14 472	0.22 688	0.10 545	0.15 517	0.15 426	0.34 702	0.20 481	0.17 537	0.23 553	0.25 643	0.16 584	0.16 527	0.14 523	0.08 512	0.06 512	0.10 636	0.09 609	0.07 460	0.07 474

hknet	0.15 570	0.11 619	0.14 472	0.22 688	0.11 607	0.15 517	0.15 426	0.34 702	0.26 583	0.17 537	0.23 553	0.22 603	0.18 627	0.17 568	0.13 477	0.07 419	0.06 512	0.10 636	0.09 609	0.07 460	0.07 474

dd	0.15 570	0.17 719	0.17 580	0.19 547	0.09 425	0.15 517	0.18 587	0.22 480	0.26 583	0.23 658	0.20 510	0.21 585	0.10 391	0.21 656	0.17 604	0.10 628	0.06 512	0.08 492	0.06 367	0.08 538	0.07 474

DAS	0.15 570	0.08 426	0.18 615	0.19 547	0.10 545	0.19 614	0.17 534	0.28 609	0.30 627	0.18 570	0.26 606	0.21 585	0.16 584	0.16 527	0.13 477	0.08 512	0.06 512	0.06 256	0.06 367	0.07 460	0.07 474

SepStereo	0.15 570	0.08 426	0.18 615	0.19 547	0.10 545	0.19 614	0.17 534	0.28 609	0.30 627	0.18 570	0.26 606	0.21 585	0.16 584	0.26 705	0.13 477	0.08 512	0.06 512	0.06 256	0.06 367	0.07 460	0.07 474

PSMNet-ADL	0.15 570	0.12 638	0.13 422	0.22 688	0.09 425	0.13 440	0.20 659	0.26 568	0.23 531	0.18 570	0.20 510	0.23 621	0.17 610	0.18 591	0.18 617	0.09 580	0.08 628	0.08 492	0.11 686	0.08 538	0.07 474

LMCR-Stereo	0.15 570	0.08 426	0.14 472	0.21 663	0.09 425	0.18 590	0.19 635	0.28 609	0.19 456	0.24 671	0.24 565	0.23 621	0.17 610	0.20 636	0.17 604	0.07 419	0.06 512	0.08 492	0.06 367	0.10 643	0.09 602

xxxx	0.15 570	0.07 269	0.14 472	0.14 81	0.08 294	0.24 685	0.18 587	0.32 670	0.20 481	0.14 463	0.28 635	0.22 603	0.14 542	0.15 496	0.29 742	0.09 580	0.05 317	0.07 393	0.07 477	0.08 538	0.08 551

test_xeample	0.15 570	0.07 269	0.14 472	0.15 139	0.08 294	0.22 662	0.20 659	0.29 631	0.21 497	0.16 522	0.29 650	0.19 557	0.17 610	0.16 527	0.28 733	0.09 580	0.05 317	0.07 393	0.07 477	0.07 460	0.07 474

ACVNet	0.15 570	0.09 520	0.15 510	0.13 24	0.12 643	0.14 491	0.20 659	0.22 480	0.34 662	0.17 537	0.26 606	0.21 585	0.17 610	0.18 591	0.21 656	0.07 419	0.06 512	0.06 256	0.06 367	0.08 538	0.06 379

acv_ft	0.15 570	0.09 520	0.16 554	0.19 547	0.10 545	0.16 548	0.17 534	0.25 554	0.34 662	0.19 588	0.26 606	0.21 585	0.17 610	0.18 591	0.19 632	0.07 419	0.06 512	0.06 256	0.06 367	0.08 538	0.06 379

CCAANet	0.15 570	0.06 144	0.15 510	0.17 344	0.09 425	0.17 572	0.13 243	0.31 664	0.25 569	0.16 522	0.32 673	0.18 545	0.18 627	0.17 568	0.14 523	0.06 215	0.05 317	0.09 585	0.09 609	0.06 366	0.09 602

RASNet	0.15 570	0.07 269	0.15 510	0.16 244	0.08 294	0.19 614	0.14 328	0.30 646	0.21 497	0.17 537	0.25 592	0.21 585	0.19 646	0.20 636	0.20 642	0.07 419	0.06 512	0.06 256	0.08 561	0.06 366	0.06 379

CFNet	0.15 570	0.11 619	0.17 580	0.17 344	0.08 294	0.19 614	0.10 49	0.29 631	0.26 583	0.19 588	0.24 565	0.24 630	0.18 627	0.18 591	0.15 564	0.08 512	0.06 512	0.09 585	0.10 653	0.08 538	0.07 474

UCFNet_RVC	0.15 570	0.08 426	0.13 422	0.11 1	0.10 545	0.20 635	0.10 49	0.24 530	0.23 531	0.17 537	0.21 530	0.24 630	0.15 562	0.18 591	0.15 564	0.12 691	0.07 591	0.11 669	0.13 723	0.11 666	0.10 635

AdaStereo	0.15 570	0.11 619	0.16 554	0.19 547	0.09 425	0.21 648	0.11 98	0.33 687	0.28 612	0.21 627	0.23 553	0.21 585	0.13 508	0.19 617	0.15 564	0.13 711	0.05 317	0.10 636	0.07 477	0.09 606	0.07 474
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	0.15 570	0.08 426	0.16 554	0.16 244	0.08 294	0.16 548	0.13 243	0.26 568	0.36 682	0.21 627	0.29 650	0.24 630	0.13 508	0.14 470	0.14 523	0.06 215	0.06 512	0.06 256	0.04 78	0.09 606	0.08 551

HSM	0.15 570	0.09 520	0.15 510	0.16 244	0.09 425	0.16 548	0.14 328	0.28 609	0.25 569	0.20 610	0.24 565	0.37 736	0.17 610	0.20 636	0.15 564	0.07 419	0.05 317	0.07 393	0.06 367	0.07 460	0.06 379

pmcnn	0.15 570	0.07 269	0.20 646	0.15 139	0.07 176	0.21 648	0.16 497	0.25 554	0.26 583	0.21 627	0.33 680	0.29 681	0.19 646	0.18 591	0.17 604	0.07 419	0.05 317	0.05 80	0.04 78	0.07 460	0.06 379

MEA-ACV	0.16 601	0.08 426	0.18 615	0.16 244	0.11 607	0.19 614	0.20 659	0.30 646	0.39 702	0.21 627	0.30 657	0.14 459	0.19 646	0.17 568	0.16 586	0.08 512	0.07 591	0.09 585	0.11 686	0.07 460	0.07 474

DDVS	0.16 601	0.10 590	0.22 669	0.16 244	0.12 643	0.15 517	0.14 328	0.25 554	0.19 456	0.18 570	0.30 657	0.27 662	0.13 508	0.20 636	0.16 586	0.09 580	0.06 512	0.09 585	0.07 477	0.11 666	0.11 663

rvit_0105_3	0.16 601	0.10 590	0.15 510	0.20 620	0.12 643	0.15 517	0.26 754	0.25 554	0.30 627	0.15 491	0.17 455	0.21 585	0.14 542	0.18 591	0.14 523	0.14 733	0.11 709	0.12 692	0.14 729	0.07 460	0.07 474

ITSA-stereo	0.16 601	0.11 619	0.14 472	0.19 547	0.08 294	0.13 440	0.14 328	0.30 646	0.49 749	0.17 537	0.18 484	0.22 603	0.15 562	0.17 568	0.16 586	0.10 628	0.06 512	0.08 492	0.08 561	0.08 538	0.09 602

test_sample7	0.16 601	0.10 590	0.16 554	0.14 81	0.12 643	0.16 548	0.17 534	0.28 609	0.24 543	0.21 627	0.21 530	0.24 630	0.20 660	0.16 527	0.16 586	0.12 691	0.06 512	0.10 636	0.09 609	0.11 666	0.10 635

1111x	0.16 601	0.09 520	0.13 422	0.18 456	0.08 294	0.18 590	0.25 743	0.32 670	0.25 569	0.17 537	0.24 565	0.27 662	0.15 562	0.14 470	0.24 694	0.07 419	0.07 591	0.08 492	0.09 609	0.07 460	0.07 474

GMStereo_Zeroshot	0.16 601	0.13 666	0.25 686	0.20 620	0.10 545	0.17 572	0.13 243	0.30 646	0.25 569	0.23 658	0.32 673	0.25 643	0.11 434	0.19 617	0.14 523	0.09 580	0.06 512	0.11 669	0.06 367	0.12 688	0.08 551

CRFU-Net	0.16 601	0.08 426	0.15 510	0.17 344	0.09 425	0.20 635	0.14 328	0.27 584	0.21 497	0.28 711	0.28 635	0.29 681	0.18 627	0.19 617	0.18 617	0.09 580	0.09 666	0.07 393	0.07 477	0.08 538	0.09 602

NINENet	0.16 601	0.10 590	0.16 554	0.17 344	0.11 607	0.20 635	0.14 328	0.41 756	0.37 690	0.18 570	0.21 530	0.16 509	0.14 542	0.16 527	0.14 523	0.08 512	0.08 628	0.10 636	0.07 477	0.10 643	0.09 602

CSP-Net	0.16 601	0.09 520	0.14 472	0.17 344	0.09 425	0.19 614	0.18 587	0.25 554	0.33 649	0.26 690	0.31 663	0.25 643	0.16 584	0.21 656	0.19 632	0.09 580	0.06 512	0.07 393	0.07 477	0.08 538	0.08 551

AASNet	0.16 601	0.08 426	0.13 422	0.19 547	0.09 425	0.19 614	0.15 426	0.38 742	0.37 690	0.20 610	0.24 565	0.20 575	0.17 610	0.17 568	0.21 656	0.10 628	0.08 628	0.08 492	0.07 477	0.09 606	0.09 602

AACVNet	0.16 601	0.08 426	0.15 510	0.15 139	0.10 545	0.18 590	0.15 426	0.24 530	0.25 569	0.27 698	0.27 624	0.28 672	0.18 627	0.19 617	0.17 604	0.09 580	0.07 591	0.09 585	0.07 477	0.10 643	0.09 602

ADLNet2	0.16 601	0.09 520	0.14 472	0.17 344	0.09 425	0.20 635	0.16 497	0.32 670	0.39 702	0.17 537	0.20 510	0.20 575	0.19 646	0.21 656	0.23 681	0.08 512	0.07 591	0.07 393	0.07 477	0.09 606	0.07 474

ICVP	0.16 601	0.09 520	0.12 368	0.22 688	0.09 425	0.18 590	0.21 677	0.26 568	0.24 543	0.18 570	0.30 657	0.27 662	0.18 627	0.18 591	0.15 564	0.10 628	0.07 591	0.08 492	0.07 477	0.07 460	0.08 551
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.16 601	0.14 683	0.34 735	0.26 745	0.14 696	0.27 717	0.18 587	0.28 609	0.28 612	0.15 491	0.17 455	0.14 459	0.11 434	0.16 527	0.12 435	0.08 512	0.08 628	0.08 492	0.08 561	0.08 538	0.11 663

ADLNet	0.16 601	0.08 426	0.15 510	0.16 244	0.10 545	0.16 548	0.17 534	0.33 687	0.27 596	0.23 658	0.27 624	0.24 630	0.16 584	0.18 591	0.21 656	0.10 628	0.06 512	0.10 636	0.10 653	0.08 538	0.09 602

HCRNet	0.16 601	0.23 760	0.12 368	0.35 789	0.11 607	0.15 517	0.17 534	0.26 568	0.22 521	0.19 588	0.24 565	0.21 585	0.14 542	0.15 496	0.13 477	0.11 664	0.07 591	0.11 669	0.10 653	0.09 606	0.07 474

222	0.16 601	0.07 269	0.15 510	0.14 81	0.08 294	0.25 695	0.18 587	0.30 646	0.21 497	0.18 570	0.29 650	0.17 529	0.16 584	0.16 527	0.44 799	0.10 628	0.05 317	0.07 393	0.06 367	0.08 538	0.08 551

UPFNet	0.16 601	0.08 426	0.12 368	0.20 620	0.12 643	0.20 635	0.23 712	0.28 609	0.26 583	0.18 570	0.24 565	0.22 603	0.20 660	0.19 617	0.22 670	0.09 580	0.07 591	0.08 492	0.09 609	0.08 538	0.06 379

ac_64	0.16 601	0.09 520	0.15 510	0.18 456	0.10 545	0.22 662	0.17 534	0.24 530	0.22 521	0.19 588	0.24 565	0.29 681	0.18 627	0.19 617	0.22 670	0.09 580	0.08 628	0.08 492	0.09 609	0.07 460	0.06 379

DSFCA	0.16 601	0.09 520	0.14 472	0.16 244	0.10 545	0.21 648	0.19 635	0.28 609	0.31 637	0.23 658	0.25 592	0.22 603	0.16 584	0.20 636	0.20 642	0.10 628	0.07 591	0.09 585	0.09 609	0.08 538	0.08 551

AANet_RVC	0.16 601	0.10 590	0.11 308	0.18 456	0.09 425	0.19 614	0.18 587	0.27 584	0.32 643	0.22 643	0.35 696	0.21 585	0.22 677	0.22 674	0.17 604	0.06 215	0.05 317	0.06 256	0.06 367	0.07 460	0.06 379

DeepPruner_ROB	0.16 601	0.11 619	0.16 554	0.17 344	0.10 545	0.17 572	0.15 426	0.32 670	0.21 497	0.19 588	0.21 530	0.22 603	0.19 646	0.21 656	0.16 586	0.13 711	0.09 666	0.09 585	0.10 653	0.11 666	0.11 663

DStereoRT	0.17 624	0.07 269	0.12 368	0.19 547	0.09 425	0.13 440	0.12 153	0.28 609	0.23 531	0.12 393	0.20 510	0.11 377	0.10 391	0.15 496	0.14 523	0.06 215	0.05 317	1.02 837	0.09 609	0.05 215	0.04 68

rvit_stereo_0075_2	0.17 624	0.12 638	0.25 686	0.23 709	0.16 731	0.13 440	0.10 49	0.30 646	0.27 596	0.20 610	0.28 635	0.22 603	0.15 562	0.18 591	0.13 477	0.16 759	0.10 693	0.17 754	0.10 653	0.10 643	0.10 635

DualNet (step1)	0.17 624	0.12 638	0.21 658	0.13 24	0.14 696	0.18 590	0.14 328	0.28 609	0.24 543	0.21 627	0.21 530	0.24 630	0.20 660	0.16 527	0.16 586	0.15 737	0.06 512	0.14 721	0.14 729	0.15 742	0.13 705

iinet-f	0.17 624	0.07 269	0.46 762	0.14 81	0.10 545	0.21 648	0.14 328	0.27 584	0.23 531	0.22 643	0.25 592	0.21 585	0.16 584	0.18 591	0.22 670	0.09 580	0.07 591	0.07 393	0.06 367	0.09 606	0.10 635

ToySt	0.17 624	0.11 619	0.19 641	0.17 344	0.11 607	0.16 548	0.26 754	0.24 530	0.33 649	0.19 588	0.24 565	0.26 655	0.24 692	0.19 617	0.21 656	0.07 419	0.08 628	0.09 585	0.10 653	0.09 606	0.08 551

ssnet_v2	0.17 624	0.10 590	0.18 615	0.17 344	0.11 607	0.21 648	0.22 697	0.34 702	0.25 569	0.23 658	0.23 553	0.27 662	0.19 646	0.22 674	0.21 656	0.11 664	0.10 693	0.09 585	0.09 609	0.08 538	0.08 551

GEStereo_RVC	0.17 624	0.12 638	0.16 554	0.22 688	0.11 607	0.19 614	0.18 587	0.32 670	0.49 749	0.20 610	0.25 592	0.17 529	0.13 508	0.21 656	0.16 586	0.10 628	0.06 512	0.08 492	0.07 477	0.09 606	0.08 551

MMNet	0.17 624	0.10 590	0.17 580	0.20 620	0.11 607	0.27 717	0.20 659	0.26 568	0.42 716	0.22 643	0.30 657	0.22 603	0.20 660	0.18 591	0.20 642	0.06 215	0.06 512	0.07 393	0.07 477	0.08 538	0.07 474

delet	0.17 624	0.09 520	0.18 615	0.19 547	0.11 607	0.21 648	0.22 697	0.30 646	0.38 696	0.17 537	0.27 624	0.19 557	0.19 646	0.19 617	0.21 656	0.08 512	0.08 628	0.09 585	0.11 686	0.06 366	0.07 474

UNet	0.17 624	0.09 520	0.18 615	0.19 547	0.12 643	0.28 727	0.19 635	0.33 687	0.30 627	0.21 627	0.25 592	0.23 621	0.19 646	0.20 636	0.19 632	0.07 419	0.06 512	0.08 492	0.07 477	0.08 538	0.07 474

HGLStereo	0.17 624	0.09 520	0.19 641	0.17 344	0.12 643	0.18 590	0.18 587	0.31 664	0.33 649	0.22 643	0.33 680	0.24 630	0.18 627	0.20 636	0.21 656	0.10 628	0.09 666	0.07 393	0.07 477	0.09 606	0.10 635

DMCA-RVC	0.17 624	0.10 590	0.16 554	0.24 722	0.11 607	0.19 614	0.18 587	0.26 568	0.24 543	0.21 627	0.27 624	0.25 643	0.27 716	0.18 591	0.21 656	0.12 691	0.08 628	0.13 706	0.10 653	0.10 643	0.08 551

FADNet-RVC-Resample	0.17 624	0.12 638	0.32 726	0.22 688	0.12 643	0.19 614	0.14 328	0.25 554	0.24 543	0.24 671	0.27 624	0.20 575	0.15 562	0.17 568	0.16 586	0.07 419	0.08 628	0.12 692	0.10 653	0.09 606	0.11 663

FADNet_RVC	0.17 624	0.14 683	0.41 753	0.20 620	0.11 607	0.13 440	0.13 243	0.27 584	0.22 521	0.21 627	0.23 553	0.20 575	0.18 627	0.15 496	0.17 604	0.08 512	0.08 628	0.12 692	0.09 609	0.11 666	0.10 635

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 624	0.10 590	0.23 677	0.20 620	0.10 545	0.15 517	0.18 587	0.31 664	0.25 569	0.21 627	0.31 663	0.25 643	0.17 610	0.21 656	0.20 642	0.09 580	0.06 512	0.08 492	0.09 609	0.07 460	0.08 551
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	0.17 624	0.12 638	0.16 554	0.20 620	0.10 545	0.18 590	0.18 587	0.27 584	0.24 543	0.26 690	0.41 736	0.23 621	0.18 627	0.21 656	0.21 656	0.09 580	0.05 317	0.09 585	0.10 653	0.07 460	0.07 474
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
z-ln-s-r	0.18 640	0.10 590	0.41 753	0.19 547	0.08 294	0.18 590	0.18 587	0.23 502	0.34 662	0.19 588	0.41 736	0.22 603	0.17 610	0.20 636	0.25 702	0.07 419	0.05 317	0.07 393	0.07 477	0.07 460	0.06 379

ISRNet	0.18 640	0.08 426	0.20 646	0.19 547	0.13 669	0.15 517	0.12 153	0.30 646	0.33 649	0.21 627	0.26 606	0.27 662	0.18 627	0.17 568	0.20 642	0.20 787	0.08 628	0.14 721	0.14 729	0.14 728	0.17 763

test_sample9	0.18 640	0.12 638	0.21 658	0.13 24	0.14 696	0.18 590	0.14 328	0.28 609	0.24 543	0.21 627	0.21 530	0.24 630	0.20 660	0.19 617	0.18 617	0.15 737	0.30 813	0.14 721	0.14 729	0.15 742	0.13 705

fast-acv-ft	0.18 640	0.11 619	0.20 646	0.19 547	0.12 643	0.26 707	0.21 677	0.26 568	0.35 676	0.22 643	0.34 691	0.27 662	0.21 670	0.21 656	0.23 681	0.09 580	0.09 666	0.08 492	0.10 653	0.08 538	0.07 474

HBP-ISP	0.18 640	0.13 666	0.17 580	0.15 139	0.11 607	0.08 105	0.13 243	0.28 609	0.30 627	0.22 643	0.33 680	0.21 585	0.25 700	0.23 682	0.18 617	0.15 737	0.17 782	0.21 774	0.17 766	0.10 643	0.09 602

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 640	0.09 520	0.30 719	0.15 139	0.11 607	0.23 676	0.20 659	0.27 584	0.40 707	0.26 690	0.43 747	0.25 643	0.15 562	0.21 656	0.20 642	0.07 419	0.05 317	0.06 256	0.05 254	0.10 643	0.09 602

dad	0.18 640	0.20 746	0.21 658	0.17 344	0.11 607	0.20 635	0.19 635	0.21 452	0.28 612	0.30 727	0.24 565	0.30 691	0.13 508	0.19 617	0.17 604	0.18 770	0.09 666	0.11 669	0.09 609	0.11 666	0.07 474

hitnet-ft	0.18 640	0.10 590	0.17 580	0.14 81	0.09 425	0.27 717	0.20 659	0.25 554	0.26 583	0.24 671	0.32 673	0.32 714	0.23 683	0.24 694	0.21 656	0.12 691	0.07 591	0.10 636	0.08 561	0.12 688	0.11 663

STTStereo	0.18 640	0.13 666	0.28 704	0.20 620	0.11 607	0.16 548	0.21 677	0.29 631	0.23 531	0.22 643	0.30 657	0.29 681	0.18 627	0.20 636	0.20 642	0.12 691	0.11 709	0.11 669	0.14 729	0.09 606	0.08 551

TDLM	0.18 640	0.12 638	0.14 472	0.24 722	0.10 545	0.18 590	0.18 587	0.37 735	0.30 627	0.22 643	0.28 635	0.28 672	0.18 627	0.23 682	0.19 632	0.11 664	0.07 591	0.10 636	0.10 653	0.08 538	0.08 551

CVANet_RVC	0.18 640	0.11 619	0.14 472	0.21 663	0.11 607	0.19 614	0.18 587	0.34 702	0.34 662	0.22 643	0.31 663	0.28 672	0.18 627	0.24 694	0.18 617	0.12 691	0.08 628	0.12 692	0.12 710	0.09 606	0.08 551

DLCB_ROB	0.18 640	0.10 590	0.16 554	0.23 709	0.11 607	0.24 685	0.18 587	0.30 646	0.28 612	0.27 698	0.29 650	0.28 672	0.25 700	0.20 636	0.20 642	0.08 512	0.08 628	0.09 585	0.09 609	0.07 460	0.07 474

base	0.19 652	0.13 666	0.25 686	0.20 620	0.14 696	0.24 685	0.10 49	0.32 670	0.21 497	0.26 690	0.38 713	0.16 509	0.17 610	0.25 700	0.23 681	0.16 759	0.09 666	0.15 733	0.12 710	0.07 460	0.10 635

TCMNet	0.19 652	0.12 638	0.20 646	0.21 663	0.18 754	0.21 648	0.24 724	0.28 609	0.36 682	0.23 658	0.26 606	0.25 643	0.20 660	0.20 636	0.23 681	0.13 711	0.11 709	0.11 669	0.12 710	0.13 708	0.12 685

rvit_105_1	0.19 652	0.12 638	0.25 686	0.21 663	0.16 731	0.22 662	0.28 765	0.32 670	0.42 716	0.20 610	0.21 530	0.22 603	0.18 627	0.19 617	0.18 617	0.12 691	0.12 725	0.13 706	0.15 750	0.08 538	0.07 474

SACVNet	0.19 652	0.12 638	0.15 510	0.17 344	0.13 669	0.22 662	0.18 587	0.31 664	0.31 637	0.24 671	0.31 663	0.30 691	0.23 683	0.23 682	0.17 604	0.11 664	0.08 628	0.10 636	0.10 653	0.12 688	0.14 728

pcwnet_v2	0.19 652	0.11 619	0.26 696	0.18 456	0.14 696	0.18 590	0.15 426	0.37 735	0.46 743	0.19 588	0.24 565	0.21 585	0.19 646	0.21 656	0.20 642	0.13 711	0.10 693	0.10 636	0.10 653	0.11 666	0.13 705

psm_up	0.19 652	0.10 590	0.18 615	0.21 663	0.11 607	0.17 572	0.19 635	0.38 742	0.34 662	0.22 643	0.28 635	0.29 681	0.25 700	0.20 636	0.22 670	0.09 580	0.10 693	0.11 669	0.11 686	0.08 538	0.08 551

NVstereo2D	0.19 652	0.11 619	0.16 554	0.17 344	0.16 731	0.28 727	0.23 712	0.44 775	0.42 716	0.15 491	0.28 635	0.25 643	0.19 646	0.23 682	0.18 617	0.09 580	0.06 512	0.10 636	0.08 561	0.15 742	0.10 635

StereoDRNet	0.19 652	0.11 619	0.18 615	0.22 688	0.11 607	0.22 662	0.22 697	0.37 735	0.34 662	0.24 671	0.28 635	0.30 691	0.19 646	0.20 636	0.21 656	0.10 628	0.08 628	0.11 669	0.09 609	0.09 606	0.07 474

CBMV_ROB	0.19 652	0.13 666	0.18 615	0.16 244	0.11 607	0.16 548	0.12 153	0.27 584	0.29 621	0.27 698	0.31 663	0.27 662	0.24 692	0.24 694	0.16 586	0.15 737	0.18 784	0.22 780	0.20 776	0.10 643	0.12 685

NOSS_ROB	0.19 652	0.13 666	0.18 615	0.16 244	0.12 643	0.16 548	0.12 153	0.30 646	0.33 649	0.20 610	0.22 548	0.27 662	0.24 692	0.21 656	0.16 586	0.16 759	0.18 784	0.23 783	0.21 783	0.13 708	0.13 705

PStereo	0.20 662	0.22 756	0.20 646	0.18 456	0.10 545	0.13 440	0.19 635	0.28 609	0.38 696	0.20 610	0.14 397	0.28 672	0.32 749	0.24 694	0.32 760	0.18 770	0.13 739	0.16 745	0.11 686	0.13 708	0.12 685

w-ln-seven-2	0.20 662	0.14 683	0.39 748	0.23 709	0.12 643	0.21 648	0.21 677	0.29 631	0.38 696	0.25 684	0.38 713	0.28 672	0.23 683	0.21 656	0.25 702	0.08 512	0.08 628	0.09 585	0.09 609	0.10 643	0.09 602

YMNet	0.20 662	0.12 638	0.20 646	0.21 663	0.14 696	0.27 717	0.23 712	0.32 670	0.34 662	0.28 711	0.35 696	0.30 691	0.18 627	0.18 591	0.22 670	0.11 664	0.13 739	0.10 636	0.10 653	0.09 606	0.09 602

YMNet_1	0.20 662	0.12 638	0.20 646	0.21 663	0.14 696	0.27 717	0.23 712	0.32 670	0.34 662	0.28 711	0.35 696	0.30 691	0.18 627	0.18 591	0.22 670	0.11 664	0.13 739	0.10 636	0.10 653	0.09 606	0.09 602

test_sample8	0.20 662	0.12 638	0.21 658	0.13 24	0.14 696	0.18 590	0.14 328	0.32 670	0.21 497	0.28 711	0.22 548	0.36 733	0.26 709	0.19 617	0.18 617	0.15 737	0.30 813	0.14 721	0.14 729	0.15 742	0.13 705

SDNR	0.20 662	0.09 520	0.19 641	0.16 244	0.12 643	0.79 812	0.13 243	0.26 568	0.33 649	0.19 588	0.25 592	0.19 557	0.12 471	0.19 617	0.15 564	0.16 759	0.18 784	0.14 721	0.11 686	0.08 538	0.12 685

GwcNet	0.20 662	0.14 683	0.20 646	0.18 456	0.12 643	0.25 695	0.20 659	0.36 726	0.45 734	0.20 610	0.33 680	0.33 720	0.21 670	0.22 674	0.25 702	0.11 664	0.09 666	0.09 585	0.09 609	0.09 606	0.10 635

SuperB	0.20 662	0.10 590	0.57 778	0.16 244	0.09 425	0.19 614	0.18 587	0.25 554	0.51 759	0.27 698	0.39 722	0.17 529	0.22 677	0.22 674	0.21 656	0.08 512	0.06 512	0.06 256	0.06 367	0.12 688	0.11 663

ADCRef	0.20 662	0.12 638	0.43 758	0.20 620	0.12 643	0.23 676	0.18 587	0.32 670	0.37 690	0.26 690	0.33 680	0.18 545	0.23 683	0.25 700	0.26 718	0.07 419	0.06 512	0.09 585	0.09 609	0.08 538	0.09 602

ADCP+	0.20 662	0.10 590	0.35 741	0.21 663	0.12 643	0.22 662	0.27 759	0.31 664	0.35 676	0.26 690	0.37 706	0.22 603	0.22 677	0.27 709	0.28 733	0.09 580	0.06 512	0.08 492	0.08 561	0.10 643	0.10 635

PS-NSSS	0.20 662	0.21 752	0.23 677	0.20 620	0.10 545	0.19 614	0.17 534	0.36 726	0.26 583	0.27 698	0.34 691	0.27 662	0.24 692	0.20 636	0.20 642	0.15 737	0.12 725	0.17 754	0.14 729	0.10 643	0.09 602

DRN-Test	0.20 662	0.11 619	0.21 658	0.22 688	0.10 545	0.22 662	0.22 697	0.40 751	0.38 696	0.24 671	0.33 680	0.26 655	0.22 677	0.22 674	0.25 702	0.11 664	0.07 591	0.11 669	0.10 653	0.09 606	0.08 551

DISCO	0.20 662	0.09 520	0.22 669	0.17 344	0.10 545	0.25 695	0.18 587	0.28 609	0.45 734	0.23 658	0.32 673	0.34 725	0.26 709	0.29 726	0.29 742	0.08 512	0.06 512	0.07 393	0.07 477	0.09 606	0.10 635

SGM-Forest	0.20 662	0.14 683	0.18 615	0.20 620	0.13 669	0.21 648	0.22 697	0.33 687	0.31 637	0.24 671	0.29 650	0.28 672	0.20 660	0.23 682	0.18 617	0.15 737	0.16 777	0.15 733	0.14 729	0.13 708	0.12 685
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.20 662	0.15 692	0.18 615	0.18 456	0.10 545	0.20 635	0.11 98	0.30 646	0.31 637	0.29 721	0.31 663	0.31 706	0.23 683	0.28 718	0.19 632	0.13 711	0.15 760	0.17 754	0.16 758	0.10 643	0.10 635
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
UDG	0.21 677	0.17 719	0.20 646	0.23 709	0.15 717	0.31 737	0.20 659	0.33 687	0.35 676	0.24 671	0.28 635	0.31 706	0.29 730	0.21 656	0.23 681	0.15 737	0.12 725	0.13 706	0.09 609	0.14 728	0.15 742

FAT-Stereo	0.21 677	0.13 666	0.22 669	0.21 663	0.12 643	0.18 590	0.18 587	0.35 718	0.40 707	0.28 711	0.37 706	0.33 720	0.33 753	0.21 656	0.20 642	0.09 580	0.11 709	0.10 636	0.09 609	0.11 666	0.14 728

FADNet-RVC	0.21 677	0.20 746	0.40 751	0.21 663	0.16 731	0.21 648	0.15 426	0.27 584	0.27 596	0.26 690	0.32 673	0.26 655	0.21 670	0.22 674	0.19 632	0.12 691	0.13 739	0.12 692	0.14 729	0.13 708	0.18 770

FADNet	0.21 677	0.23 760	0.37 746	0.18 456	0.17 743	0.25 695	0.13 243	0.32 670	0.32 643	0.23 658	0.25 592	0.27 662	0.21 670	0.19 617	0.16 586	0.13 711	0.15 760	0.12 692	0.15 750	0.17 764	0.18 770

S-Stereo	0.21 677	0.12 638	0.25 686	0.21 663	0.13 669	0.21 648	0.19 635	0.33 687	0.45 734	0.23 658	0.36 703	0.28 672	0.29 730	0.20 636	0.23 681	0.09 580	0.12 725	0.10 636	0.10 653	0.13 708	0.14 728

DANet	0.21 677	0.16 705	0.29 713	0.25 733	0.13 669	0.23 676	0.19 635	0.28 609	0.27 596	0.28 711	0.32 673	0.35 731	0.32 749	0.31 733	0.24 694	0.11 664	0.09 666	0.11 669	0.10 653	0.13 708	0.11 663
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	0.21 677	0.16 705	0.27 699	0.18 456	0.11 607	0.22 662	0.13 243	0.33 687	0.49 749	0.30 727	0.40 725	0.32 714	0.25 700	0.31 733	0.23 681	0.10 628	0.07 591	0.11 669	0.08 561	0.11 666	0.10 635

PWCDC_ROB	0.21 677	0.13 666	0.23 677	0.25 733	0.12 643	0.20 635	0.15 426	0.34 702	0.55 772	0.29 721	0.49 759	0.21 585	0.15 562	0.28 718	0.20 642	0.11 664	0.09 666	0.10 636	0.08 561	0.11 666	0.09 602

SCION-MonSter	0.22 685	0.17 719	0.17 580	0.25 733	0.18 754	0.35 754	0.17 534	0.29 631	0.48 747	0.23 658	0.46 754	0.20 575	0.19 646	0.26 705	0.27 724	0.09 580	0.08 628	0.23 783	0.20 776	0.11 666	0.11 663

GASNet	0.22 685	0.24 763	0.34 735	0.26 745	0.17 743	0.27 717	0.16 497	0.45 778	0.42 716	0.27 698	0.24 565	0.30 691	0.16 584	0.27 709	0.18 617	0.12 691	0.09 666	0.12 692	0.11 686	0.16 756	0.08 551

Anonymous_2	0.22 685	0.17 719	0.28 704	0.15 139	0.16 731	0.33 744	0.22 697	0.23 502	0.18 427	0.23 658	0.24 565	0.26 655	0.27 716	0.27 709	0.24 694	0.22 794	0.26 809	0.17 754	0.17 766	0.16 756	0.18 770

Wz-Net-LNSev	0.22 685	0.16 705	0.41 753	0.22 688	0.13 669	0.25 695	0.24 724	0.33 687	0.44 730	0.30 727	0.42 744	0.32 714	0.19 646	0.23 682	0.27 724	0.10 628	0.09 666	0.08 492	0.08 561	0.12 688	0.11 663

FINET	0.22 685	0.18 734	0.28 704	0.19 547	0.16 731	0.24 685	0.24 724	0.33 687	0.49 749	0.26 690	0.33 680	0.22 603	0.23 683	0.23 682	0.18 617	0.18 770	0.16 777	0.11 669	0.10 653	0.15 742	0.14 728

Syn2CoEx	0.22 685	0.16 705	0.29 713	0.29 769	0.15 717	0.26 707	0.21 677	0.34 702	0.32 643	0.29 721	0.36 703	0.28 672	0.25 700	0.20 636	0.25 702	0.16 759	0.12 725	0.14 721	0.11 686	0.09 606	0.08 551

aanetorigin	0.22 685	0.17 719	0.57 778	0.18 456	0.10 545	0.16 548	0.19 635	0.20 429	0.33 649	0.49 781	0.48 758	0.30 691	0.28 725	0.21 656	0.24 694	0.08 512	0.07 591	0.08 492	0.07 477	0.10 643	0.09 602

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 685	0.21 752	0.25 686	0.26 745	0.11 607	0.24 685	0.14 328	0.39 748	0.24 543	0.32 742	0.36 703	0.30 691	0.21 670	0.19 617	0.22 670	0.17 766	0.14 751	0.21 774	0.16 758	0.13 708	0.12 685

RP	0.22 685	0.13 666	0.22 669	0.23 709	0.12 643	0.21 648	0.20 659	0.26 568	0.45 734	0.22 643	0.38 713	0.37 736	0.25 700	0.28 718	0.25 702	0.11 664	0.12 725	0.13 706	0.12 710	0.13 708	0.14 728

stereogan	0.22 685	0.11 619	0.21 658	0.20 620	0.12 643	0.32 740	0.19 635	0.36 726	0.45 734	0.23 658	0.39 722	0.35 731	0.27 716	0.33 742	0.23 681	0.10 628	0.12 725	0.10 636	0.10 653	0.14 728	0.14 728

GANet	0.22 685	0.13 666	0.21 658	0.25 733	0.14 696	0.23 676	0.22 697	0.42 761	0.27 596	0.31 734	0.43 747	0.37 736	0.29 730	0.23 682	0.23 681	0.10 628	0.12 725	0.10 636	0.09 609	0.10 643	0.08 551

MDST_ROB	0.22 685	0.10 590	0.18 615	0.18 456	0.11 607	0.40 770	0.19 635	0.44 775	0.42 716	0.40 764	0.40 725	0.29 681	0.21 670	0.27 709	0.19 632	0.11 664	0.10 693	0.14 721	0.11 686	0.10 643	0.08 551

XPNet_ROB	0.22 685	0.12 638	0.20 646	0.22 688	0.13 669	0.22 662	0.19 635	0.35 718	0.40 707	0.30 727	0.40 725	0.38 742	0.27 716	0.26 705	0.29 742	0.15 737	0.10 693	0.10 636	0.10 653	0.13 708	0.12 685

PSMNet_ROB	0.22 685	0.12 638	0.15 510	0.27 753	0.15 717	0.25 695	0.36 798	0.43 767	0.37 690	0.27 698	0.33 680	0.32 714	0.23 683	0.21 656	0.27 724	0.12 691	0.08 628	0.13 706	0.11 686	0.10 643	0.09 602

MSAF-DinoV2	0.23 699	0.11 619	0.25 686	0.17 344	0.10 545	0.28 727	0.17 534	0.38 742	0.56 774	0.21 627	0.27 624	0.47 773	0.28 725	0.36 756	0.40 789	0.09 580	0.06 512	0.07 393	0.09 609	0.12 688	0.11 663

Wz-Net-MNSev	0.23 699	0.13 666	0.33 732	0.20 620	0.15 717	0.36 759	0.25 743	0.34 702	0.45 734	0.29 721	0.41 736	0.39 747	0.19 646	0.25 700	0.27 724	0.09 580	0.07 591	0.09 585	0.09 609	0.12 688	0.10 635

DDUNet	0.23 699	0.18 734	0.22 669	0.22 688	0.15 717	0.25 695	0.24 724	0.30 646	0.31 637	0.31 734	0.37 706	0.34 725	0.26 709	0.25 700	0.21 656	0.18 770	0.13 739	0.17 754	0.11 686	0.16 756	0.17 763

APVNet	0.23 699	0.12 638	0.20 646	0.18 456	0.14 696	0.32 740	0.31 786	0.40 751	0.33 649	0.27 698	0.40 725	0.30 691	0.29 730	0.27 709	0.25 702	0.11 664	0.12 725	0.11 669	0.14 729	0.12 688	0.13 705

AF-Net	0.23 699	0.17 719	0.17 580	0.27 753	0.13 669	0.26 707	0.24 724	0.33 687	0.51 759	0.25 684	0.33 680	0.39 747	0.27 716	0.28 718	0.26 718	0.11 664	0.10 693	0.16 745	0.12 710	0.11 666	0.11 663

edge stereo	0.23 699	0.14 683	0.21 658	0.21 663	0.13 669	0.24 685	0.16 497	0.32 670	0.42 716	0.32 742	0.40 725	0.39 747	0.35 759	0.25 700	0.25 702	0.13 711	0.11 709	0.14 721	0.11 686	0.12 688	0.14 728

Nwc_Net	0.23 699	0.17 719	0.22 669	0.25 733	0.15 717	0.25 695	0.27 759	0.38 742	0.39 702	0.22 643	0.41 736	0.30 691	0.29 730	0.28 718	0.25 702	0.11 664	0.10 693	0.17 754	0.20 776	0.10 643	0.11 663

RTSC	0.23 699	0.13 666	0.30 719	0.21 663	0.13 669	0.29 731	0.17 534	0.36 726	0.68 801	0.27 698	0.34 691	0.30 691	0.22 677	0.32 738	0.31 755	0.10 628	0.08 628	0.09 585	0.10 653	0.13 708	0.14 728

RYNet	0.23 699	0.12 638	0.22 669	0.19 547	0.17 743	0.47 779	0.26 754	0.39 748	0.49 749	0.24 671	0.29 650	0.34 725	0.24 692	0.20 636	0.31 755	0.10 628	0.06 512	0.09 585	0.09 609	0.14 728	0.15 742

NaN_ROB	0.23 699	0.20 746	0.25 686	0.25 733	0.13 669	0.31 737	0.27 759	0.34 702	0.41 714	0.31 734	0.31 663	0.32 714	0.23 683	0.31 733	0.22 670	0.11 664	0.17 782	0.10 636	0.11 686	0.08 538	0.09 602

ETE_ROB	0.23 699	0.17 719	0.23 677	0.25 733	0.14 696	0.26 707	0.29 776	0.32 670	0.37 690	0.28 711	0.37 706	0.45 765	0.27 716	0.28 718	0.27 724	0.11 664	0.09 666	0.12 692	0.10 653	0.14 728	0.13 705

Light-Stereo-hy	0.24 710	0.14 683	0.32 726	0.23 709	0.20 766	0.31 737	0.16 497	0.34 702	0.36 682	0.25 684	0.29 650	0.43 760	0.25 700	0.26 705	0.21 656	0.13 711	0.13 739	0.24 786	0.23 790	0.16 756	0.18 770

w-ln-seven	0.24 710	0.15 692	0.58 781	0.20 620	0.14 696	0.26 707	0.22 697	0.36 726	0.62 788	0.30 727	0.40 725	0.30 691	0.23 683	0.22 674	0.28 733	0.09 580	0.09 666	0.11 669	0.10 653	0.11 666	0.10 635

SQANet	0.24 710	0.24 763	0.31 722	0.31 775	0.19 762	0.27 717	0.13 243	0.30 646	0.33 649	0.25 684	0.37 706	0.31 706	0.22 677	0.27 709	0.23 681	0.15 737	0.10 693	0.21 774	0.16 758	0.22 779	0.16 752

DeepPrunerF	0.24 710	0.17 719	0.45 759	0.26 745	0.16 731	0.23 676	0.29 776	0.37 735	0.51 759	0.27 698	0.31 663	0.24 630	0.28 725	0.22 674	0.23 681	0.15 737	0.11 709	0.20 771	0.18 772	0.12 688	0.14 728

PA-Net	0.24 710	0.18 734	0.34 735	0.28 760	0.22 778	0.22 662	0.39 804	0.29 631	0.39 702	0.22 643	0.33 680	0.25 643	0.26 709	0.21 656	0.25 702	0.10 628	0.23 806	0.15 733	0.22 786	0.09 606	0.13 705
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	0.24 710	0.15 692	0.18 615	0.34 784	0.18 754	0.24 685	0.24 724	0.34 702	0.29 621	0.31 734	0.38 713	0.38 742	0.29 730	0.23 682	0.25 702	0.15 737	0.12 725	0.18 764	0.21 783	0.13 708	0.13 705

WCMA_ROB	0.24 710	0.11 619	0.24 683	0.17 344	0.14 696	0.34 749	0.16 497	0.33 687	0.33 649	0.39 761	0.54 769	0.40 753	0.35 759	0.35 752	0.26 718	0.12 691	0.12 725	0.12 692	0.11 686	0.14 728	0.14 728

SGM_RVC	0.24 710	0.12 638	0.16 554	0.15 139	0.09 425	0.34 749	0.19 635	0.35 718	0.32 643	0.44 775	0.38 713	0.53 783	0.36 762	0.36 756	0.26 718	0.13 711	0.13 739	0.13 706	0.13 723	0.11 666	0.11 663
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DStereoO	0.25 718	0.18 734	0.19 641	0.20 620	0.15 717	0.22 662	0.19 635	0.33 687	0.42 716	0.30 727	0.22 548	0.33 720	0.28 725	0.42 786	0.28 733	0.47 817	0.12 725	0.31 805	0.11 686	0.17 764	0.12 685

FSD	0.25 718	0.27 780	0.26 696	0.25 733	0.23 781	0.25 695	0.25 743	0.27 584	0.26 583	0.25 684	0.26 606	0.26 655	0.26 709	0.27 709	0.24 694	0.21 790	0.20 790	0.27 792	0.26 794	0.25 796	0.24 785

z-mn7	0.25 718	0.15 692	0.47 765	0.19 547	0.13 669	0.28 727	0.25 743	0.35 718	0.64 793	0.27 698	0.57 776	0.29 681	0.24 692	0.32 738	0.27 724	0.08 512	0.08 628	0.08 492	0.08 561	0.10 643	0.10 635

DGSMNet	0.25 718	0.19 740	0.34 735	0.21 663	0.24 785	0.24 685	0.21 677	0.36 726	0.42 716	0.25 684	0.32 673	0.38 742	0.21 670	0.29 726	0.24 694	0.13 711	0.11 709	0.14 721	0.16 758	0.23 785	0.23 784

psmorigin	0.25 718	0.16 705	0.35 741	0.17 344	0.13 669	0.24 685	0.14 328	0.34 702	0.34 662	0.41 768	0.55 770	0.41 756	0.38 766	0.35 752	0.28 733	0.11 664	0.15 760	0.11 669	0.11 686	0.12 688	0.17 763

RGC	0.25 718	0.20 746	0.29 713	0.28 760	0.16 731	0.22 662	0.23 712	0.33 687	0.44 730	0.27 698	0.40 725	0.38 742	0.28 725	0.37 762	0.23 681	0.11 664	0.13 739	0.17 754	0.17 766	0.15 742	0.16 752

G-Net	0.25 718	0.17 719	0.38 747	0.23 709	0.16 731	0.51 783	0.23 712	0.29 631	0.35 676	0.36 753	0.38 713	0.31 706	0.29 730	0.28 718	0.27 724	0.11 664	0.09 666	0.12 692	0.10 653	0.16 756	0.14 728

NCC-stereo	0.25 718	0.15 692	0.31 722	0.26 745	0.17 743	0.21 648	0.31 786	0.41 756	0.40 707	0.24 671	0.38 713	0.33 720	0.29 730	0.37 762	0.28 733	0.13 711	0.11 709	0.15 733	0.22 786	0.13 708	0.13 705

Abc-Net	0.25 718	0.15 692	0.31 722	0.26 745	0.17 743	0.21 648	0.31 786	0.41 756	0.40 707	0.24 671	0.38 713	0.33 720	0.29 730	0.37 762	0.28 733	0.13 711	0.11 709	0.15 733	0.22 786	0.13 708	0.13 705
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCL	0.25 718	0.12 638	0.49 768	0.22 688	0.12 643	0.36 759	0.29 776	0.30 646	0.57 776	0.24 671	0.47 757	0.30 691	0.31 746	0.30 732	0.30 749	0.09 580	0.07 591	0.09 585	0.09 609	0.10 643	0.10 635

FBW_ROB	0.25 718	0.17 719	0.23 677	0.27 753	0.14 696	0.26 707	0.22 697	0.42 761	0.43 728	0.42 770	0.41 736	0.43 760	0.27 716	0.32 738	0.24 694	0.09 580	0.15 760	0.15 733	0.12 710	0.12 688	0.10 635

SANet	0.25 718	0.14 683	0.29 713	0.21 663	0.11 607	0.29 731	0.25 743	0.40 751	0.65 797	0.36 753	0.40 725	0.42 758	0.27 716	0.27 709	0.25 702	0.12 691	0.09 666	0.10 636	0.09 609	0.13 708	0.12 685

LALA_ROB	0.25 718	0.16 705	0.23 677	0.27 753	0.17 743	0.27 717	0.27 759	0.42 761	0.38 696	0.33 746	0.39 722	0.51 779	0.26 709	0.29 726	0.28 733	0.16 759	0.09 666	0.13 706	0.12 710	0.13 708	0.13 705

DStereoSA	0.26 731	0.19 740	0.39 748	0.27 753	0.17 743	0.23 676	0.21 677	0.50 787	0.60 783	0.22 643	0.30 657	0.29 681	0.34 755	0.40 778	0.29 742	0.12 691	0.11 709	0.16 745	0.14 729	0.15 742	0.12 685

zh-sn7	0.26 731	0.17 719	0.55 774	0.24 722	0.14 696	0.25 695	0.25 743	0.34 702	0.49 749	0.29 721	0.55 770	0.29 681	0.32 749	0.37 762	0.33 768	0.10 628	0.10 693	0.11 669	0.11 686	0.12 688	0.12 685

zh-mn7	0.26 731	0.15 692	0.59 783	0.19 547	0.14 696	0.24 685	0.22 697	0.35 718	0.63 791	0.35 750	0.67 786	0.31 706	0.25 700	0.31 733	0.26 718	0.09 580	0.08 628	0.09 585	0.09 609	0.09 606	0.11 663

Wz-Net-SNSev	0.26 731	0.17 719	0.46 762	0.25 733	0.14 696	0.26 707	0.24 724	0.38 742	0.57 776	0.30 727	0.56 772	0.39 747	0.26 709	0.24 694	0.32 760	0.10 628	0.09 666	0.10 636	0.11 686	0.11 666	0.11 663

SHD	0.26 731	0.15 692	0.31 722	0.24 722	0.18 754	0.23 676	0.15 426	0.39 748	0.72 806	0.32 742	0.42 744	0.36 733	0.29 730	0.33 742	0.30 749	0.13 711	0.11 709	0.14 721	0.13 723	0.16 756	0.20 779

ADCMid	0.26 731	0.15 692	0.42 756	0.20 620	0.14 696	0.25 695	0.26 754	0.35 718	0.40 707	0.37 758	0.45 751	0.34 725	0.42 780	0.36 756	0.36 774	0.10 628	0.09 666	0.11 669	0.11 686	0.13 708	0.13 705

AnyNet_C32	0.26 731	0.16 705	0.39 748	0.20 620	0.17 743	0.26 707	0.31 786	0.32 670	0.45 734	0.31 734	0.50 761	0.30 691	0.34 755	0.41 785	0.36 774	0.12 691	0.12 725	0.12 692	0.14 729	0.14 728	0.15 742

ADCPNet	0.26 731	0.17 719	0.62 788	0.21 663	0.15 717	0.36 759	0.25 743	0.33 687	0.37 690	0.31 734	0.41 736	0.36 733	0.29 730	0.29 726	0.34 772	0.12 691	0.10 693	0.11 669	0.12 710	0.14 728	0.13 705

DStereoFS	0.27 739	0.22 756	0.32 726	0.23 709	0.15 717	0.23 676	0.21 677	0.52 793	0.49 749	0.28 711	0.45 751	0.34 725	0.36 762	0.53 803	0.29 742	0.13 711	0.11 709	0.15 733	0.13 723	0.17 764	0.17 763

DispFullNet	0.27 739	0.22 756	0.66 792	0.28 760	0.17 743	0.27 717	0.17 534	0.34 702	0.57 776	0.27 698	0.37 706	0.43 760	0.24 692	0.39 769	0.25 702	0.12 691	0.06 512	0.19 766	0.11 686	0.23 785	0.16 752

MeshStereo	0.27 739	0.13 666	0.18 615	0.15 139	0.11 607	0.33 744	0.24 724	0.41 756	0.36 682	0.53 784	0.58 780	0.67 795	0.41 776	0.36 756	0.27 724	0.14 733	0.13 739	0.13 706	0.11 686	0.11 666	0.11 663
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	0.28 742	0.33 794	0.42 756	0.36 791	0.32 800	0.18 590	0.20 659	0.42 761	0.30 627	0.33 746	0.41 736	0.40 753	0.24 692	0.31 733	0.20 642	0.19 780	0.11 709	0.25 787	0.15 750	0.22 779	0.16 752

CC-Net-ROB	0.28 742	0.31 792	0.36 745	0.30 773	0.15 717	0.25 695	0.19 635	0.45 778	0.34 662	0.39 761	0.37 706	0.39 747	0.31 746	0.27 709	0.27 724	0.24 802	0.18 784	0.30 804	0.23 790	0.19 774	0.15 742

DPSNet	0.28 742	0.16 705	0.33 732	0.18 456	0.13 669	0.55 788	0.42 807	0.52 793	0.68 801	0.29 721	0.38 713	0.39 747	0.30 741	0.32 738	0.23 681	0.11 664	0.10 693	0.11 669	0.08 561	0.20 776	0.16 752

PDISCO_ROB	0.28 742	0.16 705	0.28 704	0.28 760	0.20 766	0.33 744	0.27 759	0.45 778	0.58 779	0.28 711	0.41 736	0.45 765	0.30 741	0.34 747	0.35 773	0.12 691	0.09 666	0.17 754	0.16 758	0.17 764	0.13 705

Wz-Net-TNSev	0.29 746	0.20 746	0.69 800	0.19 547	0.15 717	0.38 765	0.27 759	0.36 726	0.56 774	0.35 750	0.42 744	0.45 765	0.39 769	0.33 742	0.31 755	0.13 711	0.13 739	0.10 636	0.12 710	0.15 742	0.15 742

WZ-Net	0.29 746	0.17 719	0.82 814	0.23 709	0.16 731	0.35 754	0.29 776	0.40 751	0.59 782	0.24 671	0.57 776	0.37 736	0.25 700	0.34 747	0.37 778	0.09 580	0.08 628	0.09 585	0.10 653	0.14 728	0.16 752

XQC	0.29 746	0.23 760	0.53 770	0.29 769	0.19 762	0.36 759	0.28 765	0.37 735	0.58 779	0.31 734	0.31 663	0.37 736	0.30 741	0.39 769	0.39 786	0.13 711	0.09 666	0.15 733	0.12 710	0.18 768	0.18 770

MultiAttention	0.30 749	0.08 426	0.15 510	0.19 547	0.13 669	1.56 833	1.33 844	0.36 726	0.36 682	0.20 610	0.21 530	0.24 630	0.11 434	0.39 769	0.18 617	0.06 215	0.05 317	0.08 492	0.08 561	0.11 666	0.09 602

ccnet	0.30 749	0.28 783	0.24 683	0.20 620	0.28 795	0.41 773	0.22 697	0.46 781	0.33 649	0.37 758	0.46 754	0.37 736	0.30 741	0.40 778	0.43 796	0.23 800	0.14 751	0.21 774	0.17 766	0.23 785	0.19 776

EDNetEfficient	0.30 749	0.24 763	1.18 824	0.18 456	0.10 545	0.20 635	0.20 659	0.21 452	0.61 785	0.74 812	0.56 772	0.30 691	0.40 774	0.23 682	0.32 760	0.09 580	0.07 591	0.08 492	0.07 477	0.11 666	0.10 635

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 749	0.24 763	0.30 719	0.36 791	0.16 731	0.36 759	0.31 786	0.34 702	0.43 728	0.41 768	0.46 754	0.38 742	0.30 741	0.35 752	0.29 742	0.19 780	0.20 790	0.26 788	0.29 802	0.18 768	0.19 776

ADCS	0.30 749	0.19 740	0.48 767	0.21 663	0.18 754	0.29 731	0.24 724	0.42 761	0.64 793	0.40 764	0.50 761	0.40 753	0.37 764	0.40 778	0.43 796	0.13 711	0.13 739	0.13 706	0.14 729	0.16 756	0.16 752

CSAN	0.30 749	0.24 763	0.28 704	0.34 784	0.19 762	0.34 749	0.42 807	0.38 742	0.51 759	0.38 760	0.40 725	0.44 764	0.34 755	0.29 726	0.31 755	0.19 780	0.16 777	0.19 766	0.19 773	0.14 728	0.15 742

AANet	0.31 755	0.20 746	1.05 822	0.16 244	0.13 669	0.23 676	0.16 497	0.30 646	0.64 793	0.60 795	0.53 765	0.46 769	0.39 769	0.23 682	0.33 768	0.12 691	0.10 693	0.11 669	0.10 653	0.13 708	0.12 685

GANetREF_RVC	0.31 755	0.34 795	0.29 713	0.35 789	0.16 731	0.33 744	0.42 807	0.48 784	0.52 765	0.35 750	0.35 696	0.34 725	0.32 749	0.40 778	0.33 768	0.27 804	0.20 790	0.29 802	0.15 750	0.19 774	0.18 770
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	0.31 755	0.26 772	0.26 696	0.24 722	0.21 775	0.34 749	0.25 743	0.34 702	0.39 702	0.40 764	0.69 790	0.45 765	0.41 776	0.34 747	0.28 733	0.20 787	0.20 790	0.26 788	0.25 793	0.23 785	0.22 783

PM Graph cmp D40	0.32 758	0.16 705	0.27 699	0.19 547	0.13 669	0.32 740	0.21 677	0.43 767	0.58 779	0.56 790	0.73 797	0.71 805	0.47 791	0.40 778	0.38 782	0.15 737	0.15 760	0.15 733	0.14 729	0.12 688	0.13 705

PatchMatch Graph Cmp	0.33 759	0.16 705	0.27 699	0.19 547	0.13 669	0.33 744	0.21 677	0.44 775	0.63 791	0.57 793	0.84 811	0.69 799	0.46 790	0.39 769	0.38 782	0.15 737	0.15 760	0.15 733	0.14 729	0.12 688	0.13 705

FC-DCNN v2	0.33 759	0.28 783	0.28 704	0.26 745	0.23 781	0.39 768	0.29 776	0.41 756	0.44 730	0.46 778	0.57 776	0.51 779	0.41 776	0.38 767	0.30 749	0.21 790	0.20 790	0.27 792	0.26 794	0.25 796	0.24 785

FCDSN-DC	0.33 759	0.28 783	0.28 704	0.30 773	0.24 785	0.39 768	0.28 765	0.43 767	0.42 716	0.44 775	0.53 765	0.51 779	0.42 780	0.37 762	0.30 749	0.21 790	0.20 790	0.27 792	0.26 794	0.25 796	0.25 790
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	0.33 759	0.22 756	0.58 781	0.31 775	0.15 717	0.36 759	0.17 534	0.54 800	0.46 743	0.47 780	0.56 772	0.58 786	0.39 769	0.36 756	0.38 782	0.15 737	0.15 760	0.18 764	0.21 783	0.16 756	0.16 752

FC-DCNN	0.33 759	0.28 783	0.28 704	0.26 745	0.23 781	0.38 765	0.29 776	0.40 751	0.44 730	0.46 778	0.56 772	0.51 779	0.41 776	0.38 767	0.31 755	0.21 790	0.20 790	0.27 792	0.26 794	0.25 796	0.24 785

PASM	0.33 759	0.25 769	0.51 769	0.28 760	0.27 793	0.30 734	0.31 786	0.35 718	0.51 759	0.36 753	0.40 725	0.47 773	0.35 759	0.34 747	0.36 774	0.23 800	0.26 809	0.26 788	0.28 801	0.23 785	0.21 780

SGM-ForestM	0.33 759	0.12 638	0.17 580	0.16 244	0.11 607	0.42 775	0.20 659	0.43 767	0.53 770	0.53 784	0.57 776	1.41 831	0.44 788	0.42 786	0.29 742	0.14 733	0.16 777	0.16 745	0.16 758	0.12 688	0.13 705

PM Cens cmp D40	0.34 766	0.15 692	0.20 646	0.17 344	0.13 669	0.40 770	0.21 677	0.51 791	0.52 765	0.64 798	0.74 800	0.84 811	0.50 795	0.46 791	0.39 786	0.15 737	0.15 760	0.16 745	0.14 729	0.13 708	0.13 705

PatchMatch Cens Cmp	0.34 766	0.15 692	0.21 658	0.17 344	0.13 669	0.42 775	0.21 677	0.48 784	0.53 770	0.69 803	0.81 809	0.88 812	0.52 799	0.45 790	0.37 778	0.15 737	0.15 760	0.16 745	0.15 750	0.13 708	0.13 705

LSM	0.34 766	0.21 752	0.62 788	0.27 753	0.62 822	0.35 754	0.26 754	0.43 767	0.49 749	0.45 777	0.60 784	0.42 758	0.37 764	0.35 752	0.26 718	0.13 711	0.21 800	0.14 721	0.16 758	0.18 768	0.34 803

TARStereo(FT)	0.37 769	0.26 772	0.32 726	0.42 799	0.20 766	0.78 810	1.22 841	0.43 767	0.42 716	0.33 746	0.53 765	0.48 776	0.38 766	0.33 742	0.32 760	0.17 766	0.14 751	0.21 774	0.15 750	0.23 785	0.12 685

2222	0.37 769	0.26 772	0.32 726	0.42 799	0.20 766	0.78 810	1.22 841	0.43 767	0.42 716	0.33 746	0.53 765	0.48 776	0.38 766	0.33 742	0.32 760	0.17 766	0.14 751	0.21 774	0.15 750	0.23 785	0.12 685

GCST	0.37 769	0.42 803	0.27 699	1.03 833	0.39 802	0.18 590	0.08 9	0.21 452	0.18 427	0.28 711	0.25 592	0.15 488	0.12 471	0.16 527	0.14 523	0.64 828	0.43 821	0.75 827	0.65 826	0.64 822	0.46 814

AnyNet_C01	0.37 769	0.26 772	1.41 829	0.22 688	0.17 743	0.51 783	0.28 765	0.36 726	0.40 707	0.39 761	0.75 802	0.46 769	0.39 769	0.46 791	0.50 808	0.13 711	0.13 739	0.13 706	0.14 729	0.14 728	0.16 752

otaku	0.39 773	0.38 799	0.53 770	0.44 802	0.28 795	0.57 790	0.24 724	0.42 761	0.62 788	0.40 764	0.50 761	0.46 769	0.34 755	0.40 778	0.33 768	0.30 805	0.30 813	0.39 809	0.33 807	0.30 804	0.29 797

ACVNet-4b	0.39 773	0.53 806	0.56 775	0.45 803	0.24 785	0.46 778	0.18 587	0.50 787	0.64 793	0.42 770	0.45 751	0.60 787	0.27 716	0.34 747	0.24 694	0.33 807	0.14 751	0.48 813	0.42 813	0.31 807	0.27 796

PVD	0.40 775	0.21 752	0.40 751	0.32 778	0.23 781	0.30 734	0.45 811	0.53 797	0.97 827	0.55 787	0.80 808	0.54 784	0.60 811	0.53 803	0.40 789	0.19 780	0.14 751	0.17 754	0.14 729	0.24 794	0.32 801

Ntro	0.41 776	0.40 801	0.54 772	0.46 806	0.30 799	0.64 797	0.24 724	0.47 782	0.68 801	0.42 770	0.49 759	0.47 773	0.42 780	0.40 778	0.32 760	0.32 806	0.28 811	0.37 808	0.31 805	0.33 809	0.29 797

SAMSARA	0.41 776	0.28 783	0.34 735	0.55 811	0.39 802	0.85 815	1.25 843	0.49 786	0.52 765	0.36 753	0.35 696	0.56 785	0.39 769	0.39 769	0.41 793	0.15 737	0.20 790	0.15 733	0.14 729	0.23 785	0.21 780

UHP(FT)	0.42 778	0.26 772	0.45 759	0.37 793	0.20 766	0.62 793	0.45 811	0.53 797	0.75 812	0.55 787	0.78 805	0.70 801	0.58 806	0.51 798	0.40 789	0.19 780	0.22 804	0.22 780	0.20 776	0.21 777	0.17 763

mmmmmm	0.42 778	0.26 772	0.45 759	0.37 793	0.20 766	0.62 793	0.45 811	0.53 797	0.75 812	0.55 787	0.78 805	0.70 801	0.58 806	0.51 798	0.40 789	0.19 780	0.22 804	0.22 780	0.20 776	0.21 777	0.17 763

ELAS_RVC	0.42 778	0.29 790	0.33 732	0.28 760	0.24 785	0.56 789	0.38 802	0.50 787	0.61 785	0.74 812	0.76 803	0.67 795	0.56 803	0.55 806	0.42 795	0.22 794	0.21 800	0.27 792	0.26 794	0.27 802	0.26 794
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.42 778	0.29 790	0.34 735	0.28 760	0.24 785	0.63 796	0.37 799	0.52 793	0.52 765	0.72 809	0.82 810	0.68 797	0.56 803	0.52 801	0.45 802	0.22 794	0.21 800	0.27 792	0.26 794	0.26 800	0.26 794
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
nnnnnnn	0.43 782	0.26 772	0.54 772	0.33 781	0.27 793	0.51 783	0.30 785	0.54 800	0.79 819	0.64 798	0.71 795	0.75 807	0.58 806	0.47 793	0.45 802	0.22 794	0.21 800	0.27 792	0.26 794	0.29 803	0.25 790

light-stereo	0.44 783	0.27 780	0.64 791	0.61 813	0.50 809	0.34 749	0.23 712	0.47 782	0.52 765	0.57 793	0.59 782	0.78 808	0.33 753	0.49 795	0.30 749	0.33 807	0.25 807	0.27 792	0.33 807	0.47 813	0.41 810

Consistency-Raft	0.44 783	0.40 801	0.46 762	0.37 793	0.43 806	0.42 775	0.41 805	0.57 804	0.55 772	0.32 742	0.73 797	0.32 714	0.50 795	0.42 786	0.49 807	0.39 811	0.36 818	0.45 812	0.52 822	0.42 812	0.30 799

MSC_U_SF_DS_RVC	0.44 783	0.39 800	0.56 775	0.40 796	0.20 766	0.66 799	0.33 795	0.54 800	0.72 806	0.71 808	0.72 796	0.62 788	0.55 801	0.52 801	0.47 804	0.20 787	0.19 789	0.29 802	0.30 804	0.24 794	0.19 776

1111	0.45 786	0.24 763	0.56 775	0.33 781	0.20 766	0.88 817	0.37 799	0.52 793	0.84 820	0.64 798	0.69 790	0.70 801	0.70 818	0.79 819	0.38 782	0.17 766	0.15 760	0.19 766	0.19 773	0.22 779	0.17 763

ACVNet_1	0.45 786	0.51 805	0.61 786	0.45 803	0.28 795	0.50 781	0.28 765	0.58 809	0.71 805	0.63 797	0.59 782	0.74 806	0.50 795	0.50 796	0.36 774	0.26 803	0.25 807	0.39 809	0.29 802	0.32 808	0.25 790

RTS	0.46 788	0.19 740	3.33 836	0.25 733	0.15 717	0.72 805	0.21 677	0.37 735	0.78 817	0.42 770	0.44 749	0.31 706	0.43 784	0.55 806	0.37 778	0.10 628	0.09 666	0.13 706	0.13 723	0.15 742	0.15 742

RTSA	0.46 788	0.19 740	3.33 836	0.25 733	0.15 717	0.72 805	0.21 677	0.37 735	0.78 817	0.42 770	0.44 749	0.31 706	0.43 784	0.55 806	0.37 778	0.10 628	0.09 666	0.13 706	0.13 723	0.15 742	0.15 742

MANE	0.47 790	0.28 783	0.28 704	0.27 753	0.24 785	0.50 781	0.32 794	0.57 804	0.62 788	0.74 812	1.20 829	1.21 824	0.64 813	0.54 805	0.39 786	0.22 794	0.20 790	0.27 792	0.31 805	0.26 800	0.25 790

NVStereoNet_ROB	0.47 790	0.37 798	0.47 765	0.42 799	0.29 798	0.35 754	0.35 797	0.50 787	0.61 785	0.73 810	0.94 816	0.70 801	0.68 815	0.48 794	0.62 816	0.22 794	0.33 817	0.34 807	0.34 810	0.30 804	0.31 800
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	0.49 792	0.27 780	0.61 786	0.29 769	0.20 766	0.40 770	0.19 635	0.51 791	0.66 798	0.53 784	0.91 815	1.02 815	0.59 810	0.51 798	0.58 813	0.53 821	0.32 816	0.55 819	0.40 811	0.36 810	0.38 807

LE_ROB	0.50 793	0.07 269	0.14 472	0.15 139	0.08 294	0.26 707	0.17 534	0.23 502	1.71 845	4.68 854	0.67 786	0.46 769	0.47 791	0.21 656	0.30 749	0.07 419	0.06 512	0.06 256	0.06 367	0.08 538	0.06 379

anonymity	0.53 794	0.58 808	0.66 792	0.41 797	0.61 821	0.54 787	0.41 805	0.57 804	0.41 714	0.56 790	0.50 761	0.50 778	0.55 801	0.59 811	0.50 808	0.58 824	0.50 831	0.51 815	0.51 820	0.52 815	0.58 817

fsdfsdds	0.54 795	0.19 740	0.72 806	0.34 784	0.18 754	0.51 783	0.33 795	0.55 803	1.06 828	0.74 812	2.30 845	1.05 817	0.89 831	0.36 756	0.48 805	0.16 759	0.16 777	0.26 788	0.19 773	0.15 742	0.15 742

RainbowNet	0.54 795	0.61 811	0.71 805	0.57 812	0.43 806	0.66 799	0.37 799	0.60 811	0.87 823	0.51 782	0.67 786	0.63 789	0.47 791	0.50 796	0.44 799	0.47 817	0.48 827	0.53 817	0.41 812	0.53 817	0.41 810

BEATNet-Init1	0.54 795	0.28 783	0.68 799	0.31 775	0.21 775	0.85 815	0.31 786	0.57 804	0.69 804	0.89 825	1.00 819	2.17 839	0.66 814	0.58 810	0.44 799	0.19 780	0.18 784	0.23 783	0.22 786	0.22 779	0.21 780

SGM+DAISY	0.57 798	0.58 808	0.67 796	0.41 797	0.55 813	0.68 801	0.51 817	0.57 804	0.46 743	0.67 801	0.70 793	0.69 799	0.57 805	0.64 814	0.58 813	0.59 825	0.49 828	0.50 814	0.50 819	0.52 815	0.59 820

SPS-STEREO	0.58 799	0.59 810	0.66 792	0.45 803	0.55 813	0.65 798	0.44 810	0.63 814	0.51 759	0.69 803	0.65 785	0.66 792	0.58 806	0.62 812	0.62 816	0.62 827	0.47 826	0.51 815	0.49 817	0.55 818	0.58 817
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFMNet_re	0.65 800	0.66 816	0.66 792	0.51 807	0.69 826	0.70 803	0.58 821	0.65 815	0.75 812	0.61 796	0.73 797	0.63 789	0.68 815	0.65 815	0.60 815	0.66 829	0.58 841	0.63 820	0.59 823	0.68 826	0.69 829

TARSTereo(ZeroShot)	0.66 801	0.18 734	0.59 783	0.28 760	0.22 778	1.31 831	0.25 743	0.61 812	1.61 843	0.69 803	3.69 849	1.08 819	0.82 825	0.39 769	0.32 760	0.18 770	0.15 760	0.20 771	0.20 776	0.18 768	0.24 785

TestStereooo	0.66 801	0.18 734	0.59 783	0.28 760	0.22 778	1.31 831	0.25 743	0.61 812	1.61 843	0.69 803	3.69 849	1.08 819	0.82 825	0.39 769	0.32 760	0.18 770	0.15 760	0.20 771	0.20 776	0.18 768	0.24 785

IMH-64-1	0.66 801	0.62 812	0.69 800	0.72 816	0.51 810	0.60 791	0.51 817	0.92 824	0.84 820	0.75 816	1.02 820	0.81 809	0.78 822	0.80 820	0.50 808	0.43 813	0.46 822	0.72 824	0.48 815	0.55 818	0.40 808

IMH-64	0.66 801	0.62 812	0.69 800	0.72 816	0.51 810	0.60 791	0.51 817	0.92 824	0.84 820	0.75 816	1.02 820	0.81 809	0.78 822	0.80 820	0.50 808	0.43 813	0.46 822	0.72 824	0.48 815	0.55 818	0.40 808

ACVNet_2	0.67 805	0.68 817	0.70 803	0.64 814	0.41 804	0.75 808	0.50 816	0.98 830	1.38 838	0.90 826	1.09 823	1.04 816	0.74 820	0.55 806	0.48 805	0.43 813	0.40 820	0.53 817	0.45 814	0.48 814	0.36 805

relurobot	0.70 806	0.79 822	0.75 808	0.85 823	0.72 830	0.62 793	0.77 832	0.59 810	0.72 806	0.75 816	0.69 790	0.66 792	0.73 819	0.63 813	0.67 821	0.73 831	0.65 844	0.69 823	0.65 826	0.69 828	0.67 827

IMH	0.72 807	0.65 814	0.70 803	0.77 818	0.54 812	0.71 804	0.56 820	0.99 832	1.08 829	0.82 820	1.09 823	0.89 813	0.88 829	0.88 828	0.53 812	0.44 816	0.50 831	0.75 827	0.51 820	0.58 821	0.42 812

PWCK	0.72 807	0.95 829	0.99 820	0.77 818	0.32 800	0.79 812	0.38 802	0.92 824	0.90 824	0.96 831	0.76 803	0.97 814	0.62 812	0.87 826	0.68 822	0.73 831	0.46 822	0.76 829	0.49 817	0.71 831	0.44 813

JetBlue	0.73 809	0.46 804	1.21 827	0.52 808	0.47 808	2.16 835	0.67 827	0.78 818	0.72 806	0.70 807	0.79 807	1.21 824	0.84 827	1.06 837	1.04 836	0.40 812	0.28 811	0.33 806	0.33 807	0.30 804	0.34 803

relubot	0.74 810	0.83 824	0.78 812	0.91 828	0.79 831	0.68 801	0.77 832	0.70 816	0.76 816	0.83 821	0.74 800	0.68 797	0.81 824	0.66 816	0.74 827	0.74 833	0.71 845	0.68 822	0.65 826	0.69 828	0.67 827

TorneroNet-64	0.76 811	0.73 819	0.77 811	0.78 820	0.58 818	0.94 821	0.58 821	0.85 821	1.26 833	0.67 801	0.88 813	1.41 831	0.76 821	0.87 826	0.68 822	0.49 819	0.46 822	0.73 826	0.59 823	0.68 826	0.54 816

MADNet+	0.76 811	0.72 818	3.76 839	0.67 815	0.41 804	0.99 822	0.97 839	0.72 817	0.75 812	0.52 783	0.58 780	0.64 791	0.68 815	0.89 829	1.04 836	0.35 809	0.36 818	0.28 801	0.23 790	0.38 811	0.33 802

WAO-7	0.80 813	0.78 821	0.57 778	0.85 823	0.67 825	0.76 809	0.69 830	1.07 835	1.30 835	0.90 826	1.20 829	1.05 817	0.93 832	0.71 817	0.68 822	0.60 826	0.62 842	0.67 821	0.68 831	0.64 822	0.59 820

WAO-6	0.82 814	0.81 823	0.63 790	0.87 826	0.63 823	0.79 812	0.60 823	0.98 830	1.52 842	0.91 829	0.97 818	1.08 819	1.04 836	0.72 818	0.70 825	0.72 830	0.49 828	0.91 835	0.71 832	0.70 830	0.59 820

TorneroNet	0.83 815	0.75 820	0.83 816	0.85 823	0.63 823	1.03 825	0.65 825	0.96 828	1.14 831	0.80 819	1.10 825	1.36 829	0.88 829	0.95 833	0.82 831	0.57 822	0.49 828	0.79 832	0.66 830	0.74 834	0.64 826

LVE	0.84 816	0.87 827	0.86 817	0.81 821	0.56 815	1.09 827	0.66 826	1.07 835	1.45 840	0.97 832	1.23 831	1.11 822	0.86 828	0.84 823	0.72 826	0.49 819	0.56 838	0.76 829	0.60 825	0.66 824	0.60 823

Dean	0.88 817	0.88 828	0.81 813	0.82 822	0.57 816	0.91 818	0.62 824	1.17 845	1.71 845	1.15 839	1.16 827	1.31 828	1.00 835	0.82 822	0.83 832	0.57 822	0.56 838	0.78 831	0.65 826	0.67 825	0.58 817

WAO-8	0.92 818	0.83 824	0.67 796	0.94 830	0.70 827	0.92 819	0.68 828	1.08 837	1.80 847	1.06 836	1.42 833	1.29 826	1.08 838	0.86 824	0.80 829	0.74 833	0.54 835	0.86 833	0.75 833	0.71 831	0.63 824

Venus	0.92 818	0.83 824	0.67 796	0.94 830	0.70 827	0.92 819	0.68 828	1.08 837	1.80 847	1.06 836	1.42 833	1.29 826	1.08 838	0.86 824	0.80 829	0.74 833	0.54 835	0.86 833	0.75 833	0.71 831	0.63 824

UNDER WATER-64	0.97 820	0.96 830	1.48 831	0.88 827	0.57 816	1.24 830	0.90 837	0.78 818	0.96 826	1.05 834	0.85 812	1.56 836	1.26 842	0.97 835	0.99 834	0.88 838	0.57 840	1.04 839	0.88 837	0.81 835	0.75 830

notaker	0.98 821	1.13 832	1.02 821	1.14 835	0.81 832	0.73 807	0.69 830	0.94 827	1.15 832	1.19 841	1.19 828	1.41 831	1.17 841	1.10 839	0.74 827	0.82 837	0.64 843	1.18 841	0.79 835	1.02 838	0.82 833

UNDER WATER	0.99 822	1.00 831	1.47 830	1.00 832	0.71 829	1.18 829	0.86 835	0.81 820	1.09 830	1.02 833	0.90 814	1.53 835	1.26 842	1.06 837	1.02 835	0.79 836	0.54 835	1.02 837	0.88 837	0.83 836	0.75 830

ktn	1.02 823	1.23 834	0.82 814	1.24 837	0.86 834	1.00 824	0.86 835	0.96 828	1.37 837	1.05 834	1.12 826	1.16 823	1.06 837	0.95 833	0.62 816	1.28 851	0.71 845	1.39 845	0.83 836	1.06 840	0.77 832

KSHMR	1.10 824	1.19 833	0.90 819	1.26 838	1.00 836	0.99 822	0.96 838	1.13 843	1.35 836	1.16 840	1.28 832	1.40 830	0.97 834	1.03 836	0.93 833	1.03 846	1.08 850	1.20 842	1.03 841	1.03 839	0.98 835

DPSimNet_ROB	1.14 825	1.25 835	0.87 818	1.15 836	0.90 835	1.15 828	1.18 840	1.20 846	1.26 833	1.45 843	1.05 822	1.44 834	1.13 840	0.92 832	1.70 840	1.47 852	0.52 834	1.22 843	1.04 842	0.92 837	1.03 836

HanzoNet	1.31 826	1.29 836	1.22 828	1.13 834	0.85 833	1.05 826	0.84 834	1.06 834	1.47 841	1.66 844	1.63 835	2.48 841	1.78 845	1.63 841	1.69 838	1.27 850	0.80 849	1.32 844	1.02 840	1.07 841	0.90 834

JetRed	1.66 827	1.51 838	3.09 835	0.93 829	1.21 837	5.28 844	1.61 846	1.29 847	1.42 839	1.84 845	1.77 836	1.59 837	0.95 833	1.43 840	2.51 850	0.91 840	1.61 852	0.93 836	0.91 839	1.36 842	1.03 836

ply	1.68 828	0.65 814	0.35 741	0.53 809	0.60 819	0.49 780	0.46 815	1.83 849	0.66 798	0.31 734	2.03 837	2.58 842	3.28 851	3.71 851	5.37 852	1.25 848	0.79 847	1.94 855	1.64 845	3.83 852	1.25 839

UHP(ZeroShot)	1.91 829	0.25 769	1.18 824	0.34 784	0.18 754	5.77 845	0.24 724	0.87 822	3.44 850	2.38 848	11.09 863	6.66 856	3.09 849	0.90 830	0.65 819	0.18 770	0.14 751	0.19 766	0.17 766	0.22 779	0.16 752

UHP	1.91 829	0.25 769	1.18 824	0.34 784	0.18 754	5.77 845	0.24 724	0.87 822	3.44 850	2.38 848	11.09 863	6.66 856	3.09 849	0.90 830	0.65 819	0.18 770	0.14 751	0.19 766	0.17 766	0.22 779	0.16 752

MADNet++	1.97 831	1.75 839	1.66 832	1.83 840	1.69 840	2.38 836	1.45 845	2.36 852	2.11 849	2.58 851	2.37 846	2.25 840	2.21 847	2.28 842	2.36 846	1.87 853	1.67 853	1.53 846	1.34 844	1.87 844	1.78 842

xbf	2.24 832	0.55 807	0.35 741	0.53 809	0.60 819	5.03 843	5.37 853	1.83 849	0.66 798	2.26 847	2.03 837	2.58 842	3.28 851	3.71 851	5.37 852	1.25 848	0.79 847	1.94 855	1.64 845	3.83 852	1.25 839

Selective-IGEV-i1pa	2.90 833	3.64 844	0.72 806	0.29 769	0.14 696	10.70 853	0.45 811	4.60 853	3.77 852	3.60 852	7.07 852	3.52 844	2.16 846	13.72 866	2.40 848	0.37 810	0.15 760	0.13 706	0.10 653	0.15 742	0.36 805

coex-ft	3.24 834	0.35 797	57.83 877	0.18 456	0.13 669	0.27 717	0.23 712	0.28 609	0.72 806	1.89 846	0.70 793	0.43 760	0.47 791	0.29 726	0.43 796	0.09 580	0.09 666	0.12 692	0.09 609	0.14 728	0.14 728

ASD4	3.59 835	3.47 843	2.05 833	1.75 839	2.54 842	9.22 850	17.86 858	2.29 851	5.54 854	2.49 850	2.86 847	2.05 838	3.46 853	2.77 843	5.29 851	1.23 847	1.36 851	1.13 840	1.33 843	1.71 843	1.50 841

noway2	3.63 836	5.25 853	3.83 840	12.30 858	11.84 856	4.62 839	3.98 848	1.03 833	0.50 757	0.91 829	2.05 839	6.21 855	0.40 774	2.96 844	2.36 846	0.95 841	0.14 751	1.90 850	1.76 849	5.79 855	3.81 852

zzzz4	3.65 837	5.61 858	4.02 845	12.30 858	11.85 859	4.60 837	3.99 849	1.11 841	0.45 734	0.87 823	2.08 841	6.08 851	0.43 784	3.05 845	2.22 841	0.96 843	0.15 760	1.91 851	1.76 849	5.84 857	3.78 848

noway1	3.65 837	5.60 857	3.99 843	12.30 858	11.85 859	4.61 838	4.00 851	1.11 841	0.45 734	0.87 823	2.08 841	6.09 852	0.43 784	3.05 845	2.22 841	0.96 843	0.15 760	1.91 851	1.76 849	5.84 857	3.79 849

noway4	3.66 839	5.59 856	3.99 843	12.28 856	11.84 856	4.70 841	4.02 852	1.16 844	0.47 746	0.84 822	2.09 843	6.05 850	0.42 780	3.08 847	2.23 844	0.95 841	0.15 760	1.91 851	1.75 848	5.88 859	3.80 851

noway3	3.67 840	5.34 854	3.88 841	12.29 857	11.84 856	4.64 840	3.99 849	1.08 837	0.50 757	0.90 826	2.07 840	6.19 854	0.45 789	3.36 849	2.45 849	0.97 845	0.15 760	1.91 851	1.76 849	5.79 855	3.82 853

TCMNet-wrong-test	3.69 841	5.54 855	3.91 842	12.22 855	11.75 855	4.77 842	3.86 847	1.08 837	0.74 811	1.13 838	2.21 844	6.16 853	0.53 800	3.43 850	2.33 845	0.90 839	0.20 790	1.85 848	1.69 847	5.71 854	3.79 849

tt	4.65 842	0.07 269	3.54 838	2.01 841	1.55 838	10.25 851	16.66 857	8.90 862	5.03 853	1.33 842	0.96 817	4.71 845	4.74 854	3.33 848	5.86 855	6.06 861	10.30 867	1.87 849	2.09 854	2.61 846	1.19 838

USTest	6.16 843	2.65 842	2.79 834	6.48 848	7.21 847	14.33 855	21.38 860	6.98 861	9.55 859	5.35 857	6.12 851	5.71 849	7.69 857	6.31 856	6.75 857	1.97 854	3.38 859	1.63 847	2.14 855	2.49 845	2.35 843

xxxxx1	7.75 844	5.06 850	7.26 847	3.15 842	3.91 843	16.37 856	22.88 863	5.87 858	8.68 856	7.99 858	8.55 853	9.13 861	8.46 858	10.05 858	10.47 858	2.43 855	2.48 855	3.56 859	12.26 863	3.48 847	3.02 845

tt_ll	7.75 844	5.06 850	7.26 847	3.15 842	3.91 843	16.37 856	22.88 863	5.87 858	8.68 856	7.99 858	8.55 853	9.13 861	8.46 858	10.05 858	10.47 858	2.43 855	2.48 855	3.56 859	12.26 863	3.48 847	3.02 845

ff	7.75 844	5.06 850	7.26 847	3.15 842	3.91 843	16.37 856	22.88 863	5.87 858	8.68 856	7.99 858	8.55 853	9.13 861	8.46 858	10.05 858	10.47 858	2.43 855	2.48 855	3.56 859	12.26 863	3.48 847	3.02 845

EDNetEfficientorigin	7.92 847	0.32 793	152.98 878	0.20 620	0.10 545	0.22 662	0.17 534	0.23 502	0.60 783	0.73 810	0.67 786	0.41 756	0.51 798	0.24 694	0.41 793	0.08 512	0.07 591	0.09 585	0.07 477	0.12 688	0.11 663

DPSMNet_ROB	8.06 848	4.50 846	8.69 856	5.36 847	10.74 850	8.32 848	22.71 861	5.47 856	13.38 863	5.13 855	9.98 858	5.10 846	10.47 861	5.53 854	12.77 864	3.80 859	8.00 860	3.49 857	6.95 860	3.75 851	7.09 857

DGTPSM_ROB	8.06 848	4.50 846	8.69 856	5.34 845	10.73 849	8.32 848	22.71 861	5.47 856	13.38 863	5.13 855	9.98 858	5.10 846	10.47 861	5.53 854	12.77 864	3.79 858	8.00 860	3.49 857	6.95 860	3.74 850	7.09 857

PML	8.57 850	9.39 864	6.24 846	5.34 845	6.36 846	13.21 854	20.99 859	5.35 855	6.68 855	17.75 868	26.46 880	7.58 858	6.08 856	7.89 857	5.76 854	5.33 860	1.83 854	5.95 867	1.93 853	8.75 864	2.53 844

iinet-test	10.41 851	8.00 860	7.40 850	10.23 850	10.93 851	17.97 860	25.06 866	11.30 866	13.29 861	9.69 862	9.78 857	9.38 864	11.23 863	10.97 862	12.61 862	6.59 863	8.30 862	5.49 862	6.54 856	6.58 860	6.91 855

IINet	10.41 851	8.00 860	7.40 850	10.23 850	10.93 851	17.97 860	25.06 866	11.30 866	13.29 861	9.69 862	9.77 856	9.38 864	11.23 863	10.97 862	12.61 862	6.59 863	8.30 862	5.49 862	6.54 856	6.58 860	6.91 855

DLNR_Zeroshot_test	10.48 853	2.27 840	19.78 868	120.28 880	13.29 862	0.06 19	0.13 243	0.24 530	0.10 126	0.08 190	0.10 275	0.09 303	0.07 208	0.10 161	0.09 143	0.13 711	0.04 27	0.06 256	0.04 78	52.68 886	0.04 68

DLNR-FE	10.51 854	2.29 841	19.85 869	120.28 880	13.21 861	0.06 19	0.13 243	0.24 530	0.10 126	0.08 190	0.10 275	0.09 303	0.07 208	0.10 161	0.09 143	0.13 711	0.04 27	0.06 256	0.04 78	53.18 887	0.04 68

LRCNet_RVC	10.76 855	13.97 867	7.97 855	19.07 864	2.04 841	0.35 754	0.31 786	5.29 854	0.48 747	13.02 866	17.65 866	8.69 859	5.73 855	4.78 853	2.22 841	23.53 882	2.69 858	27.60 885	25.75 883	17.60 877	16.54 873

Anonymous_1	10.87 856	7.82 859	7.41 852	10.29 852	10.08 848	18.64 862	26.11 868	11.02 865	13.45 865	9.43 861	10.10 860	9.73 866	11.31 865	10.69 861	12.47 861	6.42 862	8.38 864	5.70 864	10.22 862	11.41 865	6.65 854

DPSM_ROB	11.10 857	8.47 862	7.95 853	10.84 853	11.58 853	19.10 863	26.50 871	12.02 868	14.09 866	10.38 864	10.91 861	10.39 867	11.92 866	11.67 864	13.39 866	6.99 865	8.79 865	5.82 865	6.92 858	6.97 862	7.31 859

DPSM	11.10 857	8.47 862	7.95 853	10.84 853	11.58 853	19.10 863	26.50 871	12.02 868	14.09 866	10.38 864	10.91 861	10.39 867	11.92 866	11.67 864	13.39 866	6.99 865	8.79 865	5.82 865	6.92 858	6.97 862	7.31 859

HaxPig	15.73 859	18.55 876	19.19 867	16.92 863	15.89 863	7.80 847	7.57 854	13.37 870	10.80 860	15.40 867	14.87 865	15.95 869	14.81 868	15.67 867	15.97 870	18.96 877	16.72 868	19.47 881	18.10 877	19.45 880	19.06 874

Selective-IGEV-i16pa	19.44 860	3.95 845	1.06 823	0.21 663	0.19 762	105.21 880	0.29 776	22.78 873	47.64 885	4.27 853	59.07 885	9.08 860	2.84 848	125.10 887	5.92 856	0.18 770	0.12 725	0.09 585	0.12 710	0.12 688	0.52 815

RSGM-EC	20.15 861	4.62 848	0.75 808	16.73 861	16.97 864	21.10 865	26.46 869	10.37 863	14.13 868	18.18 869	21.56 869	22.31 880	22.50 870	21.80 869	15.71 868	62.36 885	33.86 884	20.06 882	18.04 875	19.30 878	16.22 871

acva	20.15 861	4.62 848	0.75 808	16.73 861	16.97 864	21.10 865	26.46 869	10.37 863	14.13 868	18.18 869	21.56 869	22.31 880	22.50 870	21.80 869	15.71 868	62.36 885	33.86 884	20.06 882	18.04 875	19.30 878	16.22 871

MEDIAN_ROB	20.38 863	24.05 877	23.36 872	21.18 865	21.62 866	10.51 852	8.17 855	17.68 871	15.46 870	20.04 871	19.65 867	20.30 870	20.16 869	21.17 868	21.03 871	23.81 883	21.77 878	24.98 884	23.75 882	25.01 884	23.94 877

RAFT-FEzeroshot	22.33 864	17.12 869	15.83 858	21.95 868	23.32 870	38.31 868	53.41 879	23.99 874	28.43 873	20.66 874	21.84 872	21.02 875	24.05 876	23.33 872	27.09 878	14.06 869	17.69 871	11.70 869	13.95 868	14.05 871	14.76 865

RAFT-FE	22.33 864	17.12 869	15.83 858	21.95 868	23.32 870	38.31 868	53.41 879	23.99 874	28.43 873	20.66 874	21.84 872	21.02 875	24.05 876	23.33 872	27.09 878	14.06 869	17.69 871	11.70 869	13.95 868	14.05 871	14.76 865

CasAABBNet	22.33 864	17.11 868	15.84 860	21.94 867	23.28 868	38.30 867	53.40 877	24.05 876	28.44 875	20.66 874	21.86 874	21.03 877	24.04 875	23.35 874	27.03 877	14.06 869	17.69 871	11.70 869	13.94 867	14.04 870	14.76 865

FlowAnything	22.34 867	17.13 871	15.98 861	22.00 870	23.23 867	38.39 874	53.32 875	24.19 878	28.48 876	21.00 880	21.93 876	20.83 872	23.97 873	23.44 877	26.83 873	14.04 868	17.80 877	11.63 868	14.08 873	14.00 868	14.65 861

Hybrid-DGEV	22.38 868	17.26 874	16.15 863	21.92 866	23.29 869	38.36 871	53.40 877	24.38 881	28.67 880	20.64 873	21.89 875	21.01 874	24.05 876	23.35 874	27.12 880	14.08 873	17.70 874	11.71 874	13.99 871	14.01 869	14.70 864

Selective-RAFT-Error	22.39 869	17.14 872	16.01 862	22.00 870	23.34 872	38.37 872	53.36 876	24.24 880	28.53 878	20.80 877	21.94 877	20.94 873	24.02 874	23.48 878	27.33 881	14.07 872	17.70 874	11.70 869	13.93 866	14.05 871	14.83 868

fast-reg	22.77 870	17.32 875	19.13 865	22.15 873	24.31 873	38.33 870	53.16 873	24.18 877	28.58 879	20.60 872	22.12 878	20.65 871	23.90 872	23.12 871	26.84 874	14.18 876	17.47 870	14.33 876	14.96 874	15.38 876	14.67 863

LSM0	22.80 871	17.22 873	19.17 866	22.12 872	28.90 875	38.38 873	53.27 874	24.21 879	28.36 872	20.84 879	21.11 868	21.63 878	24.25 880	23.42 876	26.98 875	14.08 873	17.39 869	11.72 875	13.98 870	14.22 875	14.66 862

AVERAGE_ROB	24.89 872	29.12 880	27.98 875	24.83 874	24.59 874	17.82 859	11.61 856	21.45 872	19.91 871	25.04 881	24.38 879	25.06 882	25.31 881	24.69 880	22.86 872	29.74 884	27.09 883	28.97 886	27.94 884	30.07 885	29.35 878

Light2-Stereo	27.33 873	1.29 836	18.08 864	9.32 849	1.62 839	1.56 833	0.22 697	1.80 848	0.91 825	26.87 882	3.25 848	5.32 848	1.68 844	105.46 886	1.69 838	12.23 867	0.50 831	161.24 888	141.86 886	21.82 883	29.88 879

zzzzzz3	32.40 874	13.78 865	19.88 870	39.27 877	40.27 878	57.81 875	73.58 883	33.27 884	42.65 881	31.40 883	32.97 881	30.93 883	36.54 884	37.48 883	43.96 884	20.77 878	26.80 881	16.44 877	20.72 878	13.41 866	16.16 869

zzz1	32.42 875	13.80 866	20.04 871	39.27 877	40.27 878	57.84 876	73.53 882	33.30 885	42.71 884	31.42 884	32.98 882	30.95 884	36.54 884	37.50 884	43.97 885	20.78 879	26.81 882	16.46 878	20.73 879	13.42 867	16.17 870

zzzz2	33.77 876	25.93 878	24.41 873	33.32 875	35.10 876	58.15 877	80.98 884	36.98 886	42.68 882	31.82 885	33.40 883	31.44 885	36.00 882	34.74 881	40.15 882	21.20 880	26.75 879	17.85 879	21.11 880	21.10 881	22.26 875

noway5	33.77 876	25.93 878	24.41 873	33.32 875	35.10 876	58.15 877	80.98 884	36.98 886	42.68 882	31.82 885	33.40 883	31.44 885	36.00 882	34.74 881	40.15 882	21.20 880	26.75 879	17.85 879	21.11 880	21.10 881	22.26 875

test_example2	97.69 878	92.93 881	45.57 876	96.02 879	109.84 880	88.44 879	93.70 886	25.54 883	94.63 886	130.46 888	126.87 887	58.93 887	75.48 886	87.99 885	77.94 886	150.16 887	221.11 886	76.29 887	98.21 885	108.42 888	95.33 880

ccccc	243.87 879	285.89 882	306.04 879	366.70 882	366.78 881	118.88 881	141.79 887	113.97 888	107.77 887	125.77 887	108.41 886	120.54 888	160.89 887	252.62 888	276.01 887	382.79 888	352.84 887	254.30 889	222.62 887	426.61 889	386.14 881

TADF							0.16 497	0.18 375	0.21 497	0.11 350	0.07 104	0.09 303	0.09 340	0.12 360	0.12 435	0.06 215	0.04 27	0.06 256	0.05 254	0.05 215

RSGM							0.14 328	0.17 342	0.13 263	0.11 350	0.09 232	0.12 404	0.08 287	0.12 360	0.11 353	0.07 419	0.05 317	0.06 256	0.04 78	0.05 215

AHVO							0.21 677	0.32 670	0.33 649	0.14 463	0.35 696	0.25 643	0.20 660	0.39 769	0.25 702	0.09 580	0.09 666	0.10 636	0.09 609	0.11 666

MCPF							0.19 635	0.23 502	0.28 612	0.12 393	0.14 397	0.22 603	0.15 562	0.20 636	0.14 523	0.07 419	0.05 317	0.06 256	0.05 254	0.05 215

DSFM							0.21 677	0.32 670	0.33 649	0.14 463	0.35 696	0.25 643	0.20 660	0.39 769	0.25 702	0.09 580	0.09 666	0.10 636	0.09 609	0.11 666

RAFTStereoReplicaGSO							53.41 879	24.57 882	28.49 877	20.83 878	21.79 871	21.71 879	24.18 879	24.35 879	26.98 875	14.13 875	17.72 876	11.70 869	14.00 872	14.08 874

PatchMatch		0.16 705		0.19 547		0.32 740		0.43 767		0.56 790		0.66 792		0.42 786		0.15 737		0.15 733		0.12 688

GS-Stereo							0.14 328	0.11 87	0.12 214	0.08 190	0.10 275	0.05 3	0.04 1	0.11 256	0.08 51	0.06 215	0.04 27	0.05 80	0.04 78	0.05 215	0.05 244

STTRV1_RVC		0.26 772		0.19 547	0.26 792	0.30 734	0.24 724	0.35 718	0.35 676	0.36 753	0.34 691	0.31 706	0.31 746	0.28 718	0.25 702	0.18 770	0.10 693	0.16 745	0.14 729	0.18 768	0.12 685

FADE		0.34 795		0.33 781	0.25 791													0.41 811		0.23 785

Low-res two-view benchmark